Mưa cực đoan là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan

Khái niệm mưa cực đoan

Mưa cực đoan (extreme rainfall) là hiện tượng lượng mưa vượt quá giới hạn thống kê cao của chuỗi quan trắc lịch sử. Thông thường, các sự kiện mưa có tổng lượng trong 24 giờ đạt mức percentile 95 hoặc cao hơn của phân phối lịch sử được coi là “cực đoan” theo tiêu chuẩn của Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO). Định nghĩa này giúp chuẩn hóa ngưỡng đánh giá mức độ bất thường của các đợt mưa trên toàn cầu.

Sự kiện mưa cực đoan có thể được đo lường ở nhiều khung thời gian khác nhau: từ cường độ đỉnh trong một giờ (I1h) đến tổng lượng mưa tích lũy trong 72 giờ (P72h). Mức percentile được xác định riêng cho từng vùng dựa trên cơ sở dữ liệu dài hạn, đảm bảo tính tương thích với điều kiện khí hậu địa phương và chu kỳ biến đổi thiên nhiên như ENSO hay PDO.

Cơ chế hình thành

Cơ chế chính sinh ra mưa cực đoan là các hệ thống đối lưu mạnh (convective systems) hoặc bão nhiệt đới (tropical cyclones). Trong các hệ thống đối lưu, luồng khí ẩm nóng bốc lên nhanh, ngưng tụ trong tầng mây đối lưu sâu, giải phóng năng lượng lớn và tạo ra mưa với cường độ cao trong thời gian ngắn.

Yếu tố đóng vai trò quan trọng là độ bất ổn định nhiệt động học của khí quyển, thường được đo bằng Chỉ số Năng lượng Đối lưu Tiềm ẩn (Convective Available Potential Energy – CAPE). Ngoài ra, cắt gió (wind shear) dọc và ngang giúp duy trì cấu trúc đối lưu mạnh, kéo dài thời gian tồn tại của tế bào mưa và gia tăng lượng mưa tích lũy (NOAA NSSL).

Nguồn ẩm cho mưa cực đoan thường đến từ các vùng biển ấm, đặc biệt khi tồn tại hiện tượng El Niño hoặc La Niña. Sự thay đổi phân bố nhiệt độ bề mặt biển làm gia tăng độ ẩm nền, tạo điều kiện thuận lợi cho các đợt mưa cực đoan khắp khu vực nhiệt đới và cận nhiệt đới (NOAA ENSO).

Phân loại và thước đo

Các chỉ số thường dùng để phân loại mức độ và tính chất của mưa cực đoan bao gồm:

• It: Cường độ mưa đỉnh trong khoảng thời gian t (phút, giờ, ngày).
• Pt: Tổng lượng mưa tích lũy trong t giờ hoặc t ngày.
• Px: Lượng mưa vượt ngưỡng percentile x (ví dụ P95, P99).
• Kỳ hạn trở lại (Return period): Thời gian trung bình giữa các sự kiện đạt hoặc vượt mức x.

Kỳ hạn trở lại T được tính theo công thức:

$T = \frac{1}{1 - F(x)}$

trong đó F(x) là hàm phân phối tích lũy của lượng mưa cực đại hàng năm. Dưới đây là ví dụ về phân loại mức độ mưa theo kỳ hạn trở lại:

Phương pháp đo và thu thập dữ liệu

Dữ liệu mưa cực đoan chủ yếu thu thập từ mạng lưới trạm đo mưa tự động (automatic rain gauge) trải khắp khu vực. Các trạm này ghi nhận lượng mưa theo phút hoặc giờ, cung cấp dữ liệu phân giải cao để phân tích đỉnh mưa và tính toán chỉ số Pt hoặc It. Bộ dữ liệu NOAA Storm Events Database liên tục cập nhật giúp đánh giá xu hướng biến đổi mưa cực đoan tại Bắc Mỹ (NOAA NCEI).

Radar thời tiết (Doppler radar) và vệ tinh (như TRMM, GPM của NASA) cung cấp quan sát không gian thời gian rộng lớn, bù đắp cho khu vực thiếu trạm đo. Dữ liệu radar cho phép xác định cấu trúc mưa, vùng mưa mạnh nhất và tốc độ di chuyển của hệ thống mưa.

Việc kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn (data fusion) cùng các thuật toán nội suy không gian (kriging, cokriging) và mô hình số cao trình (DEM) giúp tạo bản đồ lượng mưa cực đoan có độ phân giải cao, hỗ trợ nghiên cứu và quản lý rủi ro thiên tai.

Phân bố không gian – thời gian

Sự kiện mưa cực đoan phân bố không đồng đều trên Trái Đất. Ở vùng nhiệt đới, đặc biệt khu vực Tây Thái Bình Dương và Biển Caribe, tần suất mưa cực đoan cao do ảnh hưởng của gió mùa và bão nhiệt đới. Ở vĩ độ trung bình, mưa cực đoan thường gắn với các dải khí áp thấp và dòng không khí lạnh vận chuyển độ ẩm từ đại dương nội địa.

Phân tích chuỗi thời gian cho thấy mưa cực đoan có xu hướng tập trung vào mùa mưa chính của từng vùng. Ví dụ, Đông Nam Á thường ghi nhận đỉnh mưa cực đoan vào khoảng tháng 6–9, trong khi Bắc Mỹ – Châu Âu có đỉnh vào mùa thu và mùa đông sớm (IPCC AR6 WG1).

Xu hướng và biến đổi do khí hậu

Trong bối cảnh ấm lên toàn cầu, cường độ và tần suất mưa cực đoan trên quy mô toàn cầu có xu hướng gia tăng. Mô hình số khí hậu của CMIP6 cho thấy mức độ tăng trung bình 5–10% cho các cực trị mưa mỗi độ C tăng nhiệt độ bề mặt biển (NASA Climate News).

Biến đổi khí hậu khu vực diễn ra không đồng đều: Bắc Mỹ và Tây Âu ghi nhận gia tăng số ngày mưa cực đoan, trong khi một số khu vực nội địa Châu Phi và Trung Á có xu hướng giảm do lượng hơi nước không đủ. Đánh giá toàn cầu của IPCC nhấn mạnh sự gia tăng rõ rệt tại các vùng ven biển và hải đảo (WMO Report 2022).

Yếu tố ảnh hưởng

Yếu tố tự nhiên:

• ENSO (El Niño/La Niña): Thay đổi phân bố mưa qua Thái Bình Dương.
• PDO (Pacific Decadal Oscillation): Ảnh hưởng chu kỳ nhiều thập kỷ.
• Biến động nhiệt độ bề mặt đại dương (SST): Tăng ẩm độ nền.

Yếu tố nhân sinh:

• Đô thị hóa: Bề mặt thấm ít, tăng dòng chảy bề mặt.
• Thay đổi sử dụng đất: Phá rừng, nông nghiệp diện rộng làm thay đổi chu trình thủy văn.
• Cơ sở hạ tầng thoát nước: Hệ thống cũ kém hiệu quả trong xử lý lưu lượng cực trị.

Tác động lên môi trường và xã hội

Mưa cực đoan gây ra hàng loạt hệ lụy:

• Ngập lụt đô thị và nông thôn, làm gián đoạn giao thông và sinh hoạt.
• Xói mòn đất, mất tầng đất mặt, giảm độ màu mỡ.
• Lở đất ở vùng núi và ven sông, đe dọa an toàn cộng đồng.

Mô hình hóa và dự báo

Các mô hình thủy văn-hơi nước đa quy mô (coupled hydrometeorological models) kết hợp GCM và mô hình khu vực RCM để dự báo mưa cực đoan với độ phân giải cao. Thuật toán Ensemble và phương pháp học máy (machine learning) như Random Forest, Deep Learning được áp dụng để cải thiện độ chính xác dự báo (Nature Sci Rep. 2020).

Mô hình thống kê dùng phân phối GEV (Generalized Extreme Value) và GPD (Generalized Pareto Distribution) cho phép ước lượng kỳ hạn trở lại và mức độ rủi ro:

$F(x) = \exp\big(-\big[1 + \xi\frac{x - \mu}{\sigma}\big]^{-1/\xi}\big)$

Kết quả mô phỏng thường được thể hiện dưới dạng bản đồ xác suất vượt ngưỡng (exceedance probability maps) và đợt cảnh báo sớm (early warning maps).

Chiến lược thích ứng và giảm nhẹ

Các biện pháp chính bao gồm:

• Xây dựng cơ sở hạ tầng xanh (green infrastructure) như vườn thấm, hồ điều hòa.
• Cải tạo hệ thống thoát nước đô thị, sử dụng ống dẫn lưu lớn và bể chứa tạm.
• Quy hoạch sử dụng đất thông minh, hạn chế xây dựng ở vùng ngập lụt.
• Hệ thống cảnh báo sớm tích hợp IoT và mô hình dự báo tự động.

Đánh giá hiệu quả các giải pháp qua phân tích chi phí-lợi ích (Cost–Benefit Analysis) và mô phỏng kịch bản (scenario analysis) giúp tối ưu đầu tư (OECD 2021, UNESCO Water Security).

Tài liệu tham khảo

• Intergovernmental Panel on Climate Change (2021). Climate Change 2021: The Physical Science Basis. IPCC AR6 WG1. https://www.ipcc.ch/report/ar6/wg1/
• World Meteorological Organization (2022). WMO Statement on the State of the Global Climate in 2022. WMO. https://public.wmo.int/en/our-mandate/climate/wmo-statement-state-of-global-climate
• National Oceanic and Atmospheric Administration (2020). Storm Events Database. NOAA NCEI. https://www.ncei.noaa.gov/products/storm-events
• National Aeronautics and Space Administration (2024). Climate Change is Increasing Extreme Rainfall Events. NASA. https://climate.nasa.gov/news/3074/climate-change-is-increasing-extreme-rainfall-events/
• Organisation for Economic Co-operation and Development (2021). Adaptation to Climate Change and Flood Risk Management. OECD. https://www.oecd.org/environment/adaptation-to-climate-change.htm
• United Nations Educational, Scientific and Cultural Organization (2022). Water Security and Climate Change. UNESCO. https://www.unesco.org/en/climate-change/water-security
• Smith, J. A., & Karr, J. D. (2017). Extreme Precipitation and Flooding. Journal of Hydrology, 548, 404–416. https://doi.org/10.1016/j.jhydrol.2017.01.014