Dự đoán khí hậu là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan

Khái niệm và định nghĩa

Dự đoán khí hậu (climate prediction) là quá trình khoa học nhằm ước lượng các trạng thái tương lai của hệ thống khí hậu dựa trên mô hình toán học, dữ liệu quan trắc và giả định về các yếu tố tác động như phát thải khí nhà kính, thay đổi sử dụng đất hoặc biến động tự nhiên của khí quyển - đại dương. Đây là một lĩnh vực liên ngành, kết hợp khí tượng học, hải dương học, vật lý khí quyển, địa chất học và khoa học máy tính. Các dự đoán này không nhằm xác định chính xác từng sự kiện thời tiết cụ thể mà hướng đến việc mô tả xu hướng, xác suất và phạm vi biến đổi của các yếu tố khí hậu như nhiệt độ, lượng mưa, áp suất, độ ẩm hay gió trong những khoảng thời gian nhất định.

Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO) định nghĩa dự đoán khí hậu như một “tuyên bố khoa học về trạng thái khí hậu dự kiến trong một khoảng thời gian và phạm vi không gian cụ thể, dựa trên các thông tin hiện tại và hiểu biết về hệ thống khí hậu”. Thông tin chính thức có thể tham khảo tại https://public.wmo.int/en. Khác với dự báo thời tiết (weather forecasting) có thời hạn vài ngày, dự đoán khí hậu thường xét đến khoảng thời gian từ vài tháng đến hàng thập kỷ hoặc thế kỷ, với mục tiêu hỗ trợ hoạch định chính sách và quản lý rủi ro dài hạn.

Một số khía cạnh quan trọng của khái niệm dự đoán khí hậu:

• Phạm vi không gian: từ toàn cầu, liên vùng đến khu vực hẹp.
• Phạm vi thời gian: từ dự báo mùa vụ đến kịch bản biến đổi khí hậu hàng thế kỷ.
• Mục tiêu: cung cấp thông tin phục vụ nông nghiệp, thủy lợi, y tế, năng lượng, giao thông và quản lý thiên tai.

Cơ sở khoa học và nguyên lý vận hành

Dự đoán khí hậu dựa trên việc mô phỏng các quá trình vật lý và hóa học của hệ thống khí hậu, bao gồm khí quyển, đại dương, băng tuyết, thảm thực vật và tương tác giữa chúng. Các mô hình khí hậu sử dụng tập hợp phương trình vi phân đạo hàm riêng, mô tả sự bảo toàn khối lượng, động lượng và năng lượng trong môi trường chất lưu. Một trong những phương trình cơ bản là phương trình Navier–Stokes, được viết dưới dạng:

$\frac{\partial \mathbf{u}}{\partial t} + (\mathbf{u}\cdot \nabla)\mathbf{u} = -\frac{1}{\rho}\nabla p + \nu \nabla^2 \mathbf{u} + \mathbf{f}$

Trong đó, $\mathbf{u}$ là vector vận tốc, $\rho$ là mật độ không khí hoặc nước, $p$ là áp suất, $\nu$ là hệ số nhớt động học và $\mathbf{f}$ đại diện cho các lực ngoài như lực Coriolis do sự quay của Trái Đất. Các phương trình này không thể giải chính xác bằng phương pháp giải tích, nên được giải xấp xỉ bằng tính toán số trên siêu máy tính.

Hệ thống khí hậu rất phức tạp do tính phi tuyến và khả năng nhạy cảm với điều kiện ban đầu. Do đó, dự đoán khí hậu thường sử dụng nhiều kịch bản và tập hợp mô hình (ensemble) để ước lượng khoảng tin cậy. Các mô hình cũng được hiệu chỉnh dựa trên dữ liệu quan trắc thực tế nhằm giảm sai số hệ thống. Tham khảo thêm về lý thuyết mô hình khí hậu tại ICTP.

Thành phần hệ thống khí hậu	Vai trò trong dự đoán khí hậu
Khí quyển	Điều khiển trao đổi nhiệt và ẩm, ảnh hưởng đến nhiệt độ, gió, mưa
Đại dương	Tích trữ và phân phối năng lượng nhiệt, điều chỉnh dao động khí hậu dài hạn
Băng tuyết	Phản xạ bức xạ mặt trời (albedo), điều chỉnh cân bằng năng lượng
Thảm thực vật	Hấp thụ CO₂, điều chỉnh dòng năng lượng và nước

Phân loại dự đoán khí hậu theo khung thời gian

Có thể phân loại dự đoán khí hậu thành hai nhóm lớn dựa trên thời gian dự đoán:

• Ngắn hạn: từ một mùa đến vài năm, thường sử dụng các dao động khí hậu nội tại như ENSO (El Niño – Southern Oscillation), MJO (Madden–Julian Oscillation) hoặc dao động Bắc Đại Tây Dương (NAO). Thông tin và dữ liệu ENSO được cung cấp bởi NOAA.
• Dài hạn: từ vài thập kỷ đến hàng thế kỷ, thường tập trung vào tác động của biến đổi khí hậu do hoạt động con người gây ra, như gia tăng khí nhà kính và thay đổi sử dụng đất.

Phân loại này giúp xác định loại mô hình, độ phân giải và phương pháp xử lý dữ liệu phù hợp. Ví dụ, dự đoán ngắn hạn thường cần dữ liệu chi tiết về nhiệt độ bề mặt biển (SST), trong khi dự đoán dài hạn cần dữ liệu về phát thải khí nhà kính và phản hồi hệ thống.

Một số ví dụ ứng dụng của dự đoán khí hậu ngắn hạn và dài hạn:

Khung thời gian	Ứng dụng chính
Ngắn hạn	Lập kế hoạch mùa vụ nông nghiệp, quản lý nguồn nước, dự báo hạn hán
Dài hạn	Đánh giá tác động biến đổi khí hậu, quy hoạch đô thị, chiến lược năng lượng

Vai trò của mô hình tự động hóa

Mô hình khí hậu được xây dựng để mô phỏng toàn bộ hoặc một phần của hệ thống khí hậu. Trong đó:

• GCM (General Circulation Models): mô hình khí hậu toàn cầu, mô phỏng hoàn chỉnh sự lưu thông khí quyển và đại dương, thường dùng trong dự đoán dài hạn và nghiên cứu biến đổi khí hậu.
• RCM (Regional Climate Models): mô hình khí hậu khu vực, có độ phân giải cao hơn, tập trung vào một vùng cụ thể để mô tả chi tiết hơn các đặc trưng khí hậu địa phương.

Các dự án mô hình hóa quy mô quốc tế như CMIP (Coupled Model Intercomparison Project) đóng vai trò trung tâm trong việc so sánh, đánh giá và cải thiện mô hình khí hậu. CMIP do IPCC và PCMDI điều phối, cung cấp dữ liệu mở cho cộng đồng nghiên cứu: IPCC, PCMDI.

Một số yếu tố kỹ thuật quan trọng của mô hình khí hậu:

1. Độ phân giải không gian và thời gian.
2. Khả năng mô phỏng tương tác khí quyển – đại dương – băng tuyết.
3. Cách xử lý các tham số hóa (parameterization) cho quá trình vật lý nhỏ hơn độ phân giải.

Việc tăng độ phân giải mô hình đòi hỏi năng lực tính toán rất lớn, nhưng mang lại khả năng mô tả chính xác hơn các hiện tượng quy mô nhỏ như bão nhiệt đới hoặc mưa cực đoan.

Dữ liệu đầu vào và kịch bản khí thải

Dữ liệu đầu vào đóng vai trò nền tảng trong dự đoán khí hậu. Chúng bao gồm dữ liệu quan trắc khí tượng – thủy văn, dữ liệu hải dương học, viễn thám và thông tin kinh tế – xã hội liên quan đến phát thải khí nhà kính. Các nguồn dữ liệu phổ biến được thu thập từ mạng lưới trạm đo mặt đất, phao nổi, vệ tinh quan sát Trái Đất và mô hình tái phân tích (reanalysis).

Một số loại dữ liệu đầu vào quan trọng:

• Quan trắc khí tượng: nhiệt độ không khí, độ ẩm, áp suất khí quyển, lượng mưa.
• Dữ liệu hải dương: nhiệt độ bề mặt biển (SST), dòng chảy, độ mặn.
• Quan sát vệ tinh: bức xạ mặt trời, mây, băng biển, thảm thực vật.

Bên cạnh dữ liệu hiện tại, dự đoán khí hậu dài hạn còn cần kịch bản phát thải khí nhà kính và thay đổi sử dụng đất. Các kịch bản này phản ánh những giả định khác nhau về tăng trưởng kinh tế, dân số, công nghệ và chính sách môi trường. IPCC sử dụng hai hệ thống kịch bản chính:

1. RCP (Representative Concentration Pathways): mô tả con đường nồng độ khí nhà kính và bức xạ cưỡng bức đến năm 2100, với các mức 2.6, 4.5, 6.0, 8.5 W/m².
2. SSP (Shared Socioeconomic Pathways): kết hợp yếu tố xã hội – kinh tế với kịch bản khí thải, cung cấp bức tranh chi tiết hơn về các tương lai có thể xảy ra.

Bảng minh họa một số đặc trưng của kịch bản RCP:

Kịch bản	Bức xạ cưỡng bức năm 2100 (W/m²)	Mô tả
RCP 2.6	~2.6	Kịch bản phát thải thấp, cắt giảm mạnh khí nhà kính.
RCP 4.5	~4.5	Phát thải trung bình, áp dụng các chính sách giảm nhẹ.
RCP 8.5	~8.5	Phát thải cao, ít hành động giảm thiểu.

Thông tin và dữ liệu kịch bản được cung cấp tại IPCC Data Portal.

Thách thức và hạn chế của dự đoán khí hậu

Mặc dù có nền tảng khoa học vững chắc, dự đoán khí hậu vẫn đối mặt với nhiều thách thức do đặc tính phức tạp và phi tuyến của hệ thống khí hậu. Sai số có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau:

• Không chắc chắn về điều kiện ban đầu và dữ liệu đầu vào.
• Giới hạn về độ phân giải và khả năng tính toán.
• Phản hồi phi tuyến chưa được hiểu đầy đủ, ví dụ như tan băng ở Bắc Cực hoặc rừng Amazon bị suy thoái.

Các yếu tố làm gia tăng độ bất định trong dự đoán:

1. Biến động nội tại: những dao động tự nhiên như ENSO hoặc NAO.
2. Không chắc chắn trong kịch bản: khó dự đoán chính xác xu hướng phát thải khí nhà kính và thay đổi sử dụng đất.
3. Giới hạn mô hình: các quá trình nhỏ hơn độ phân giải phải được tham số hóa, dẫn tới sai số.

Khắc phục những hạn chế này đòi hỏi kết hợp nhiều mô hình, tăng cường thu thập dữ liệu và phát triển phương pháp xử lý số tiên tiến.

Đánh giá và hiệu chỉnh mô hình

Để đảm bảo độ tin cậy, các mô hình khí hậu cần được đánh giá và hiệu chỉnh liên tục. Quá trình này dựa trên so sánh kết quả mô phỏng với dữ liệu lịch sử và quan trắc hiện tại. Mục tiêu là giảm sai số hệ thống và tăng khả năng dự đoán chính xác các xu hướng khí hậu.

Các chỉ số phổ biến trong đánh giá mô hình:

• RMS error (Root Mean Square error): đo sai số trung bình bình phương giữa mô phỏng và quan trắc.
• Bias: sai số hệ thống theo hướng cố định.
• Skill score: chỉ số tổng hợp đánh giá năng lực mô hình so với một dự đoán tham chiếu.

Quá trình hiệu chỉnh (calibration) có thể bao gồm:

1. Điều chỉnh tham số mô hình dựa trên dữ liệu lịch sử.
2. Áp dụng kỹ thuật giảm thiên lệch (bias correction) cho đầu ra mô hình.
3. Kết hợp nhiều mô hình (multi-model ensemble) để giảm sai số ngẫu nhiên.

Thông tin chi tiết về các phương pháp đánh giá và hiệu chỉnh mô hình khí hậu có tại CICS.

Ứng dụng thực tiễn

Dự đoán khí hậu có giá trị cao trong nhiều lĩnh vực kinh tế – xã hội và quản lý rủi ro. Một số ứng dụng quan trọng:

• Nông nghiệp: lựa chọn giống cây trồng, thời gian gieo trồng, dự báo sâu bệnh dựa trên xu hướng khí hậu.
• Quản lý tài nguyên nước: lập kế hoạch lưu trữ và phân phối nước, dự báo hạn hán và lũ lụt.
• Y tế cộng đồng: dự báo dịch bệnh liên quan đến khí hậu như sốt rét, sốt xuất huyết.
• Năng lượng: tối ưu hóa vận hành hệ thống điện và quy hoạch năng lượng tái tạo.
• Hạ tầng: thiết kế công trình chịu được điều kiện khí hậu cực đoan.

Ví dụ tại Việt Nam, Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia sử dụng dự đoán khí hậu để đưa ra cảnh báo sớm hạn hán, bão và mưa lớn, giúp chính quyền và người dân chủ động ứng phó.

Xu hướng nghiên cứu hiện tại

Công nghệ dự đoán khí hậu đang thay đổi nhanh chóng nhờ các tiến bộ trong tính toán hiệu năng cao, trí tuệ nhân tạo và khoa học dữ liệu. Một số xu hướng nổi bật:

• Ứng dụng AI/Machine Learning: cải thiện tham số hóa các quá trình vật lý và tăng tốc tính toán.
• Mô hình đa thảm phản hồi (multi-physics ensembles): kết hợp các mô hình với giả định vật lý khác nhau để giảm bất định.
• Mô hình cho quy mô đối lưu (convection-permitting models): độ phân giải đủ cao để mô phỏng trực tiếp mưa dông và bão nhiệt đới.

Nhiều tổ chức như NOAA Earth System Research Laboratories đang phát triển các mô hình tích hợp AI, dữ liệu vệ tinh thời gian thực và dự báo khí hậu theo yêu cầu (on-demand climate prediction).

Tham khảo

1. WMO – World Meteorological Organization. “Climate Prediction.” https://public.wmo.int/en.
2. ICTP – International Centre for Theoretical Physics. https://www.ictp.it/.
3. NOAA – National Oceanic and Atmospheric Administration. https://www.noaa.gov/.
4. IPCC – Intergovernmental Panel on Climate Change. https://www.ipcc.ch/.
5. PCMDI – Program for Climate Model Diagnosis and Intercomparison. https://pcmdi.llnl.gov/.
6. IPCC Data Portal. https://www.ipcc-data.org/.
7. CICS – Cooperative Institute for Climate and Satellites. https://cicsmd.org/.
8. NOAA ESRL – Earth System Research Laboratories. https://www.esrl.noaa.gov/.