Biến động theo mùa là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan

Định nghĩa “Biến động theo mùa”

Biến động theo mùa (seasonal variation) là sự thay đổi định kỳ của các chỉ tiêu khí hậu, sinh thái và kinh tế – xã hội theo chu kỳ hàng năm. Chu kỳ này chịu tác động chủ yếu từ góc nghiêng trục trái đất và quỹ đạo chuyển động quanh mặt trời, dẫn đến sự luân phiên của bốn mùa với đặc trưng nhiệt độ, độ ẩm, lượng bức xạ và thời gian chiếu sáng khác nhau.

Trong khí tượng, biến động theo mùa thể hiện qua đồ thị nhiệt độ trung bình tháng, lượng mưa và độ ẩm tương đối, thường có giá trị cao vào mùa mưa hoặc mùa ấm và thấp vào mùa khô hoặc mùa lạnh. Trên bề mặt sinh thái, biến động theo mùa chi phối chu kỳ sinh trưởng, sinh sản và di cư của nhiều loài thực vật, động vật cũng như năng suất cây trồng và hoạt động kinh tế.

Đối với chuỗi số liệu thời gian (time series), biến động theo mùa là thành phần seasonal trong mô hình phân tích mô tả: Yt = Tt + St + Rt, trong đó Tt là xu hướng dài hạn, St là thành phần mùa và Rt là nhiễu ngẫu nhiên. Nhận diện chính xác thành phần St giúp cải thiện dự báo và điều chỉnh chính sách.

Nguyên nhân vật lý

Biến động theo mùa bắt nguồn từ sự thay đổi góc chiếu và độ dài ngày đêm khi Trái Đất quay quanh Mặt Trời. Vào mùa hạ, bán cầu nghiêng về phía Mặt Trời, nhận nhiều bức xạ hơn và có ngày dài, dẫn đến nhiệt độ cao và điều kiện thuận lợi cho bốc hơi và mưa. Ngược lại, mùa đông bán cầu quay ra xa, ngày ngắn, bức xạ yếu hơn, nhiệt độ giảm.

Cường độ bức xạ mặt trời (insolation) tại mặt đất phụ thuộc vào vĩ độ và mùa, có thể biểu diễn đơn giản qua công thức chiếu bức xạ:

$I = I_0 \cos \theta$

trong đó I là bức xạ tới bề mặt, I0 là bức xạ ngoài khí quyển và θ là góc tới của tia sáng. Sự biến thiên θ theo ngày và theo mùa tạo nên chu kỳ insolation rõ rệt.

Thêm vào đó, sự thay đổi nhiệt độ đại dương và địa hình cũng ảnh hưởng đến mô hình gió mùa, mức thoáng khí và phân bố mưa theo mùa, tạo ra các vùng khí hậu tiêu biểu như nhiệt đới gió mùa, cận nhiệt đới khô hạn, ôn đới ẩm.

Ảnh hưởng đến hệ sinh thái

Biến động theo mùa tác động mạnh mẽ đến chu kỳ sinh trưởng và sinh sản của thực vật bản địa và cây trồng. Vào mùa ấm và mưa, cây xanh đâm chồi nảy lộc, tổng hợp quang hợp tăng cao, trong khi mùa khô hay lạnh khiến cây đi vào trạng thái ngủ đông hoặc giảm sinh trưởng.

• Sinh sản động vật: nhiều loài chim di cư hồi hương mùa xuân, còn các loài thú lớn sinh con vào mùa mưa khi thức ăn dồi dào.
• Các chuỗi thức ăn: mật độ côn trùng tăng đột biến mùa ấm, cung cấp nguồn protein cho loài chim và cá nhỏ.
• Chu trình dinh dưỡng đất: lá rụng mùa thu phân hủy, trả lại chất hữu cơ cho đất, chuẩn bị cho chu kỳ mới.

Ở cấp độ cộng đồng, biến động theo mùa tạo nên các tập đoàn sinh vật đặc trưng: rừng lá rộng rụng lá, ngập mặn ven biển và đồng cỏ mùa khô. Sự thay đổi tuần hoàn này duy trì đa dạng sinh học và phục hồi tự nhiên sau hiện tượng bất lợi như cháy rừng hoặc hạn hán.

Ứng dụng trong nông nghiệp

Hiểu và dự báo biến động theo mùa là yếu tố quan trọng trong quản lý sản xuất nông nghiệp. Dựa trên mô hình khí tượng mùa, nông dân có thể lên kế hoạch gieo trồng, chăm sóc và thu hoạch phù hợp nhằm tối ưu hóa năng suất và chất lượng nông sản.

Ví dụ, mô hình dự báo mùa khô hoặc mùa mưa cho phép điều chỉnh lịch tưới tiêu, sử dụng giống chịu hạn hoặc giống mưa nổi trội. Các tổ chức quốc tế như FAO triển khai công cụ Climate-Smart Agriculture https://www.fao.org/climate-smart-agriculture/en/ để hỗ trợ nông dân ứng phó biến động theo mùa.

Kết hợp phân tích chuỗi thời gian và dữ liệu cảm biến IoT, hệ thống giám sát mùa vụ tự động hỗ trợ ra quyết định tưới tiêu, bón phân và phòng trừ sâu bệnh, giảm thiểu rủi ro do biến động thời tiết bất thường.

Biến động theo mùa trong kinh tế

Hoạt động kinh tế có xu hướng dao động theo mùa do nhu cầu và thói quen tiêu dùng thay đổi. Ví dụ, chi tiêu cho năng lượng tăng vọt trong mùa đông ở các vùng ôn đới do sưởi ấm, trong khi nhu cầu du lịch biển đạt đỉnh vào mùa hè.

Bán lẻ và ngành thực phẩm cũng chịu ảnh hưởng mạnh: doanh số bán hàng đồ đông lạnh, thực phẩm chế biến và quần áo mùa đông tăng vào cuối năm, ngược lại đồ dùng ngoài trời và máy điều hòa đạt đỉnh mùa hè.

• Du lịch: lượt khách quốc tế cao nhất vào quý II–III ở nhiều quốc gia nhiệt đới.
• Xây dựng: hoạt động thi công tăng vào mùa khô, giảm mạnh mùa mưa.
• Nông nghiệp: giá nông sản biến động theo vụ mùa, ảnh hưởng đến thu nhập nông dân.

Phân tích mùa vụ kinh tế giúp doanh nghiệp lập kế hoạch hàng tồn kho, điều chỉnh sản xuất và tối ưu hóa chiến dịch marketing, giảm chi phí lưu kho và tăng doanh thu theo mùa.

Phương pháp phân tích

Phân tích biến động theo mùa thường sử dụng kỹ thuật phân tách chuỗi thời gian (time series decomposition) để tách thành phần xu hướng (trend), mùa (seasonal) và ngẫu nhiên (residual). Các phương pháp phổ biến bao gồm:

• X-12-ARIMA: công cụ của Cục điều tra dân số Hoa Kỳ, cho kết quả ổn định và khả năng điều chỉnh dị thường mạnh mẽ https://www.census.gov/topics/business-economy/economic-indicators.html.
• STL (Seasonal-Trend decomposition using Loess): linh hoạt với dữ liệu phi tuyến và biến động mùa không đều.
• Holt–Winters: phương pháp mượt hóa hàm mũ ba thành phần, dễ triển khai và hiệu quả với chu kỳ cố định.

Các bước chính trong phân tích:

1. Kiểm tra tính ổn định mùa (seasonal stability) qua autocorrelation và seasonal subseries plot.
2. Lựa chọn mô hình phù hợp (additive hoặc multiplicative seasonal).
3. Ước lượng tham số và kiểm định độ tin cậy qua AIC, BIC và residual diagnostics.

Mô hình toán học

Bên cạnh Holt–Winters, mô hình ARIMA mùa vụ (SARIMA) mở rộng ARIMA truyền thống bằng cách thêm thành phần mùa (P,D,Q)s:

$\text{SARIMA}(p,d,q)\times(P,D,Q)_s: \quad \Phi_P (B^s)\phi_p(B)(1-B)^d(1-B^s)^D y_t = \Theta_Q(B^s)\theta_q(B)\epsilon_t$

Trong đó B là toán tử trễ, s độ dài chu kỳ, (p,d,q) thành phần không mùa và (P,D,Q) thành phần mùa. SARIMA phù hợp với chu kỳ cố định như 12 tháng.

Ngoài ra, mô hình Generalized Additive Models for Location Scale and Shape (GAMLSS) và Prophet (Facebook) kết hợp thành phần tuyến tính và phi tuyến, cho phép xử lý dữ liệu thiếu và biến đổi mùa không chuẩn.

Dữ liệu và thu thập

Dữ liệu khí tượng mùa vụ thu thập từ các trạm đo mặt đất và vệ tinh:

• NOAA Global Historical Climatology Network: dữ liệu nhiệt độ, mưa hàng ngày từ hàng nghìn trạm https://www.ncdc.noaa.gov/ghcn-daily-description.
• ECMWF ERA5: dữ liệu tái phân loại khí hậu toàn cầu độ phân giải cao.
• NASA POWER: thông số bức xạ, nhiệt độ bề mặt và độ ẩm đất.

Dữ liệu kinh tế theo mùa từ:

Triển khai IoT với cảm biến tại hiện trường cho phép cập nhật dữ liệu thời gian thực, hỗ trợ phân tích biến động mùa vụ chính xác và kịp thời.

Thách thức và biến đổi khí hậu

Biến đổi khí hậu đang làm thay đổi pha và biên độ biến động theo mùa, dẫn đến hiện tượng mất mùa hoặc mùa trùng thành hai đỉnh. Điều này gây khó khăn trong dự báo mùa vụ nông nghiệp và quản lý tài nguyên nước.

Sự bất ổn mùa vụ cũng ảnh hưởng đến ngành du lịch và thói quen tiêu dùng, tăng rủi ro kinh tế do khó lường diễn biến nhu cầu. Các mô hình truyền thống cần được hiệu chỉnh hoặc tái huấn luyện với dữ liệu mới để duy trì độ chính xác.

• Thay đổi pha mùa: mưa và nắng lệch so với lịch sử.
• Tăng biên độ nhiệt: đỉnh nóng cao hơn, đỉnh lạnh sâu hơn.
• Gia tăng hiện tượng cực đoan: lũ lụt mùa mưa, hạn hán mùa khô.

Xu hướng nghiên cứu tương lai

Sự kết hợp giữa machine learning, deep learning và mô hình vật lý khí quyển (coupled models) đang trở thành hướng chính trong dự báo biến động theo mùa. Các mạng nơ-ron hồi tiếp (RNN, LSTM) và mô hình Transformer thể hiện ưu thế trong xử lý dữ liệu chuỗi dài.

Dữ liệu vệ tinh độ phân giải cao kết hợp với công nghệ edge computing và digital twins cho phép mô phỏng và dự báo biến động mùa vụ ở cấp độ khu vực nhỏ hơn, hỗ trợ quản lý đô thị, thủy lợi và nông nghiệp thông minh.

Ứng dụng GIS và công cụ trực quan hóa (dashboard) cung cấp giao diện tương tác cho nhà quản lý và nông dân, tích hợp cảnh báo sớm, giúp ra quyết định nhanh chóng và giảm thiểu rủi ro thiên tai.

Tài liệu tham khảo

• NOAA – What Are Seasons?
• U.S. Census – X-12-ARIMA
• FAO – Climate-Smart Agriculture
• NOAA – GHCN Daily
• World Bank – Data