[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_nhi%E1%BB%87t%20%C4%91%E1%BB%99%20trung%20b%C3%ACnh{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_nhiệt độ trung bình":36},{"code":4,"data":5,"meta":12},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":8,"vietnamLatest":35},[],[],[9,20],{"publicationId":10,"title":11,"originalTitle":12,"authorNames":12,"authorCount":12,"journalName":13,"vietnamJournal":14,"publishDate":15,"publishYear":16,"totalCitation":17,"url":18,"doi":12,"summary":19},"5e951fb3-e654-49ed-bcfb-edae9ffe37dd"," Thử nghiệm dự báo hạn mùa nhiệt độ trung bình tháng và lượng mưa tháng cho Việt Nam sử dụng mô hình clWRF",null,"VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences",true,"2014-03-15",2014,3,"https:\u002F\u002Fjs.vnu.edu.vn\u002FEES\u002Farticle\u002Fview\u002F755","\u003Cp>\u003Cb>Thử nghiệm mô phỏng khí hậu\u003C\u002Fb> dùng mô hình clWRF lồng ghép điều kiện biên từ hệ thống dự báo toàn cầu NCEP CFS giai đoạn 2012–2013. Dự báo hạn mùa \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">nhiệt độ trung bình\u003C\u002Fb> tháng tại Việt Nam \u003Cb>đạt độ ổn định sai số cao hơn rõ rệt so với dự báo lượng mưa ở mọi hạn từ một đến sáu tháng\u003C\u002Fb> thông qua chỉ số ME và MAE. Kết quả hỗ trợ cảnh báo khí tượng dài hạn, dù việc hiệu chỉnh thống kê đòi hỏi lưới trạm dày đặc hơn.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":21,"title":22,"originalTitle":12,"authorNames":23,"authorCount":27,"journalName":28,"vietnamJournal":14,"publishDate":29,"publishYear":30,"totalCitation":31,"url":32,"doi":33,"summary":34},"0077e345-574d-42e9-bc65-92b7caa193a9","Xây dựng công thức tính nhiệt độ trung bình cột khí quyển trên lãnh thổ Việt Nam ",[24,25,26],"Lại Văn Thủy","Dư Đức Tiến","Mai Khánh Hưng",4,"Tạp chí Khoa học Đo đạc và Bản đồ","2021-12-25",2021,1,"https:\u002F\u002Fjgac.vn\u002Fjournal\u002Farticle\u002Fview\u002F551","10.54491\u002Fjgac.2021.50.551","\u003Cp>\u003Cb>Nghiên cứu khí tượng định lượng\u003C\u002Fb> ứng dụng chuỗi số liệu thám không và quan trắc bề mặt tại sáu trạm khí tượng trong tháng 01 năm 2022. Mô hình ước tính \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">nhiệt độ trung bình\u003C\u002Fb> trọng số khí quyển Tm \u003Cb>cho sai số trung phương nhỏ nhất theo công thức thực nghiệm mới từ nhiệt độ mặt đất\u003C\u002Fb>, giúp tính chuẩn xác lượng hơi nước tích tụ từ dữ liệu vệ tinh định vị GNSS. Giải pháp hỗ trợ dự báo thời tiết, dù vùng núi cao cần hiệu chỉnh riêng.\u003C\u002Fp>",[],{"code":4,"data":37,"meta":12},{"id":38,"title":39,"description":40,"content":41,"term":38,"englishTitle":12,"synonyms":12,"definition":12,"discipline":12,"references":12,"faqs":12,"createUser":42,"publishUser":45,"keywords":49,"keywordCount":60,"enrichTopicLink":14,"status":61,"createTime":62,"updateTime":63,"publishTime":64,"linkEnrichedTime":65,"publicationScanTime":66,"contentErrorMessage":12,"viewCount":67,"relateTopics":68},"nhiệt độ trung bình","Nhiệt độ trung bình là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học","Nhiệt độ trung bình là chỉ số đại diện cho mức độ nhiệt tổng quát trong một khoảng thời gian, thường được tính từ giá trị cực đại và cực tiểu trong ngày. Đây là thông số quan trọng trong khí tượng học, khí hậu học và các mô hình dự báo, phản ánh xu hướng biến đổi nhiệt dài hạn. ","\u003Cdiv>\u003Ch2>Định nghĩa nhiệt độ trung bình\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Nhiệt độ trung bình là đại lượng thống kê biểu thị giá trị trung bình của nhiệt độ trong một khoảng thời gian hoặc không gian nhất định. Đây là chỉ số quan trọng trong khí tượng học và nghiên cứu biến đổi khí hậu, phản ánh sự dao động tổng thể của nhiệt độ, giúp xác định xu hướng và điều kiện môi trường.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ví dụ phổ biến trong tính toán nhiệt độ trung bình ngày là trung bình của nhiệt độ cao nhất và thấp nhất:  \n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">T_{tb,ngày} = \\frac{T_{max} + T_{min}}{2}\u003C\u002Fscript>  \nPhương pháp này đơn giản, dễ tính và phù hợp với các trạm khí tượng truyền thống.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Trong các ứng dụng chuyên sâu (như phân tích khí hậu dài hạn, mô hình dự báo nông nghiệp), thường sử dụng trung bình theo chu kỳ đo đều hoặc có trọng số để đảm bảo độ chính xác và phản ánh sát thực hơn tính biến động trong ngày hoặc trong vùng đo.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phương pháp đo và tính toán nhiệt độ trung bình\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Đo nhiệt độ trung bình bắt đầu bằng việc {{topic|%7B%22topic%22%3A%22thu%20th%E1%BA%ADp%20d%E1%BB%AF%20li%E1%BB%87u%22%7D}} tại các trạm khí tượng. Thiết bị phổ biến gồm nhiệt kế nhiệt điện hoặc nhiệt kế thủy ngân định vị ở độ cao chuẩn 1,5–2 m trong lều khí tượng. Chu kỳ ghi có thể là mỗi 10 phút, 1 giờ hoặc 3 giờ, tùy theo mục đích sử dụng.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Có ba phương pháp tính phổ biến:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Trung bình đơn giản:\u003C\u002Fstrong> Sử dụng số đo định kỳ cùng tần suất.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Trung bình cực đại – cực tiểu:\u003C\u002Fstrong> Dùng công thức \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">\\frac{T_{max} + T_{min}}{2}\u003C\u002Fscript>, thuận tiện khi chỉ có hai biến số.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Trung bình trọng số:\u003C\u002Fstrong> Áp dụng khi số lần ghi không đều, dùng trọng số theo khoảng thời gian để tính định lượng chính xác hơn.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Các phương pháp tính trung bình dài hạn (tháng, năm) thường dùng trung bình chiều ngày, hoặc tổng nhiệt độ trung bình ngày chia cho số ngày; trong địa lý, có thể dùng trung bình không gian để đánh giá sự khác biệt địa hình và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91i%E1%BB%81u%20ki%E1%BB%87n%20kh%C3%AD%20h%E1%BA%ADu%22%7D}} vùng.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Phân biệt giữa nhiệt độ trung bình và nhiệt độ tức thời\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Nhiệt độ tức thời (temperature at a moment) là giá trị đo tại một thời điểm cụ thể. Ngược lại, nhiệt độ trung bình là giá trị đại diện cho xu hướng trong một khoảng thời gian, giúp giảm nhiễu và quản lý dữ liệu dễ dàng hơn.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Chẳng hạn, ngày có nhiệt độ thấp sáng sớm và nóng giữa trưa có thể cho cùng nhiệt độ trung bình với ngày ôn hòa hơn, nhưng cảm nhận nhiệt độ khi sống thực tế hoàn toàn khác. Do vậy, các nhà khí tượng còn sử dụng biên độ nhiệt, số giờ trên ngưỡng và chỉ số nhiệt (heat index) để mô tả cảm nhận người dùng và các tác động cụ thể.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Sự hiểu nhầm giữa hai khái niệm có thể khiến đánh giá sai tình huống: dự báo cảm nhận nhiệt độ hoặc {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91%C3%A1nh%20gi%C3%A1%20r%E1%BB%A7i%20ro%20s%E1%BB%A9c%20kh%E1%BB%8Fe%22%7D}} theo nhiệt độ không thể dựa vào nhiệt độ trung bình mà cần xét các giá trị tức thời cực trị.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Ý nghĩa và vai trò của nhiệt độ trung bình trong khoa học\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Nhiệt độ trung bình là chỉ số quan trọng trong nhiều ngành khoa học:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Khí hậu học:\u003C\u002Fstrong> Giúp phân loại khí hậu theo hệ thống Köppen‑Geiger, xác định xu hướng nóng lên toàn cầu, và so sánh dữ liệu qua các thập kỷ từ cơ sở dữ liệu như \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ncei.noaa.gov\u002F\">NOAA\u003C\u002Fa> hoặc \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fclimate.copernicus.eu\u002F\">Copernicus\u003C\u002Fa>.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Nông nghiệp:\u003C\u002Fstrong> Xác định chu kỳ sinh trưởng qua hệ thống Degree‑day, hỗ trợ lập kế hoạch mùa vụ, phòng trừ sâu bệnh và dự báo thu hoạch.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Y tế cộng đồng:\u003C\u002Fstrong> Dự báo nguy cơ sốc nhiệt, bệnh do nhiệt hoặc dịch bệnh phụ thuộc mùa (như sốt xuất huyết), đặc biệt ở vùng khí hậu nóng ẩm.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Môi trường đô thị:\u003C\u002Fstrong> Nghiên cứu đảo nhiệt đô thị (urban heat island) để {{topic|%7B%22topic%22%3A%22quy%20ho%E1%BA%A1ch%20kh%C3%B4ng%20gian%22%7D}} xanh, cải thiện điều kiện sống và giảm tiêu thụ năng lượng.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\u003Cp>Các mô hình dự báo thời tiết và khí hậu toàn cầu đều sử dụng nhiệt độ trung bình làm đầu vào quan trọng. Thay đổi chỉ 1–2 °C trong nhiệt độ trung bình toàn cầu có thể dẫn đến băng tan, mực nước biển dâng, hiện tượng thời tiết cực đoan tăng, ảnh hưởng đến an ninh lương thực và sức khỏe cộng đồng.\u003C\u002Fp>\n\u003Ch2>Biến động nhiệt độ trung bình và biến đổi khí hậu\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Nhiệt độ trung bình toàn cầu là một trong những chỉ báo then chốt để theo dõi hiện tượng {{topic|%7B%22topic%22%3A%22bi%E1%BA%BFn%20%C4%91%E1%BB%95i%20kh%C3%AD%20h%E1%BA%ADu%22%7D}}. Theo báo cáo của \u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ipcc.ch\u002Freport\u002Far6\u002Fwg1\u002F\">IPCC AR6\u003C\u002Fa>, từ cuối thế kỷ XIX đến nay, nhiệt độ trung bình bề mặt Trái Đất đã tăng khoảng 1,1°C do {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ho%E1%BA%A1t%20%C4%91%E1%BB%99ng%20c%E1%BB%A7a%20con%20ng%C6%B0%E1%BB%9Di%22%7D}}, đặc biệt là {{topic|%7B%22topic%22%3A%22ph%C3%A1t%20th%E1%BA%A3i%20kh%C3%AD%20nh%C3%A0%20k%C3%ADnh%22%7D}} như CO₂, CH₄ và N₂O.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Sự gia tăng này không đồng đều về mặt không gian và thời gian. Khu vực Bắc Cực ấm lên gấp đôi so với mức trung bình toàn cầu do hiện tượng phản xạ băng giảm. Trong khi đó, các vùng lục địa thường nóng lên nhanh hơn đại dương. Mỗi thập kỷ qua kể từ năm 1980 đều nóng hơn so với thập kỷ trước đó.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Xu hướng này có thể được mô tả bằng công thức {{topic|%7B%22topic%22%3A%22h%E1%BB%93i%20quy%20tuy%E1%BA%BFn%20t%C3%ADnh%22%7D}} nhiệt độ theo thời gian:  \n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">T_{avg}(t) = T_0 + \\alpha t\u003C\u002Fscript>  \nTrong đó \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> T_0 \u003C\u002Fscript> là nhiệt độ gốc, \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> \\alpha \u003C\u002Fscript> là tốc độ tăng trung bình theo năm, và \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> t \u003C\u002Fscript> là thời gian (năm).\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Nhiệt độ trung bình trong mô hình dự báo khí hậu\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Các mô hình khí hậu toàn cầu (GCMs) và khu vực (RCMs) đều sử dụng dữ liệu nhiệt độ trung bình làm biến đầu vào và đầu ra để mô phỏng hệ thống khí hậu. Chúng được hiệu chỉnh từ dữ liệu lịch sử và hiệu chỉnh sai số theo từng vùng địa lý. Nhiệt độ trung bình tháng, quý, hoặc năm được sử dụng để đánh giá độ phù hợp mô hình với dữ liệu thực tế.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các kịch bản phát thải khí nhà kính (như SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP5-8.5) dựa trên nhiệt độ trung bình tương lai để đánh giá rủi ro cho các hệ sinh thái, nông nghiệp và cư dân toàn cầu. IPCC dự báo nếu không có nỗ lực giảm phát thải, nhiệt độ trung bình toàn cầu có thể tăng tới 4°C vào cuối thế kỷ XXI.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Một số mô hình sử dụng tích lũy nhiệt độ (growing degree days – GDD) để dự đoán tác động đến cây trồng, năng suất hoặc phân bố dịch bệnh, trong đó:  \n\u003Cscript type=\"math\u002Ftex\">GDD = \\sum_{i=1}^{n} \\left( \\frac{T_{max,i} + T_{min,i}}{2} - T_{base} \\right)\u003C\u002Fscript>  \nVới \u003Cscript type=\"math\u002Ftex\"> T_{base} \u003C\u002Fscript> là nhiệt độ cơ sở của loài cây cần phân tích.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Hạn chế của chỉ số nhiệt độ trung bình\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Mặc dù phổ biến, nhiệt độ trung bình không phản ánh đầy đủ các đặc điểm cực trị của khí hậu, như tần suất nắng nóng, nhiệt độ ban đêm tăng, hoặc biên độ nhiệt ngày. Các nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng nhiệt độ cực đại và số ngày nóng liên tục có ảnh hưởng đến sức khỏe và môi trường mạnh hơn nhiệt độ trung bình đơn thuần.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Ngoài ra, chỉ số trung bình cũng dễ bị sai lệch bởi hiện tượng nhiệt đô thị, sai số cảm biến, và khoảng trống dữ liệu tại các vùng núi, sa mạc hoặc đại dương. Việc nội suy nhiệt độ trung bình khu vực từ số liệu trạm yêu cầu kỹ thuật lưới và điều chỉnh địa hình phù hợp.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Do đó, các tổ chức khí tượng hiện đại khuyến nghị sử dụng thêm chỉ số như:  \n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>Số ngày nhiệt độ trên 35°C (ngày cực nóng)\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Biên độ nhiệt ngày–đêm\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Chỉ số nhiệt (Heat Index) – kết hợp nhiệt độ và độ ẩm\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\nđể đánh giá điều kiện nhiệt thực tế chính xác hơn.\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Vai trò của cơ sở dữ liệu khí hậu và trạm đo toàn cầu\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Việc đo đạc và lưu trữ dữ liệu nhiệt độ trung bình phụ thuộc vào mạng lưới trạm đo toàn cầu như GHCN (Global Historical Climatology Network), CRUTEM (Climatic Research Unit Temperature), và hệ thống vệ tinh như NOAA AVHRR, NASA MODIS.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Các hệ thống này cung cấp dữ liệu nhiệt độ bề mặt hàng ngày đến hàng tháng, phục vụ mô hình hóa khí hậu và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22%C4%91%C3%A1nh%20gi%C3%A1%20t%C3%A1c%20%C4%91%E1%BB%99ng%22%7D}} địa phương. Công nghệ hiện đại cũng sử dụng cảm biến từ xa, ảnh nhiệt hồng ngoại và {{topic|%7B%22topic%22%3A%22tr%C3%AD%20tu%E1%BB%87%20nh%C3%A2n%20t%E1%BA%A1o%22%7D}} để cải thiện độ phân giải dữ liệu nhiệt độ trung bình không gian–thời gian.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Dữ liệu được chuẩn hóa và chia sẻ công khai qua các nền tảng quốc tế như:  \n\u003C\u002Fp>\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fclimate.copernicus.eu\u002F\">Copernicus Climate Change Service\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ncei.noaa.gov\u002F\">NOAA NCEI\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcds.climate.copernicus.eu\u002F\">Climate Data Store\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\nGiúp các nhà khoa học, nhà quy hoạch và doanh nghiệp sử dụng để đánh giá rủi ro và phát triển chiến lược thích ứng khí hậu.\u003Cp>\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Tài liệu tham khảo\u003C\u002Fh2>\n\u003Col>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ipcc.ch\u002Freport\u002Far6\u002Fwg1\u002F\">IPCC Sixth Assessment Report – Working Group I\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fwww.ncei.noaa.gov\u002F\">NOAA National Centers for Environmental Information\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fclimate.copernicus.eu\u002F\">Copernicus Climate Change Service\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Ca href=\"https:\u002F\u002Fcds.climate.copernicus.eu\u002F\">Copernicus Climate Data Store\u003C\u002Fa>\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Stull, R. B. (2015). \"Practical Meteorology: An Algebra-based Survey of Atmospheric Science.\"\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Barry, R. G. & Chorley, R. J. (2009). \"Atmosphere, Weather and Climate.\" Routledge.\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>Hansen, J., Ruedy, R., Sato, M., & Lo, K. (2010). \"Global surface temperature change.\" Reviews of Geophysics.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Fol>\n\u003C\u002Fdiv>",{"id":31,"researcherId":12,"name":43,"imageUrl":44},"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":46,"researcherId":12,"name":47,"imageUrl":48},2889,"Lê Xuân Niên","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLuyWIkhyP2W5E59cKwN7ciI2nbjMGUpXO9rVQquC826ujzkqhU=s96-c",[50,51,52,53,54,55,56,57,58,59],"thu thập dữ liệu","điều kiện khí hậu","đánh giá rủi ro sức khỏe","quy hoạch không gian","biến đổi khí hậu","hoạt động của con người","phát thải khí nhà kính","hồi quy tuyến tính","đánh giá tác động","trí tuệ nhân tạo",10,"PUBLISHED","2025-07-13T02:20:03.133+00:00","2026-09-05T12:09:36.801+00:00","2025-07-16T11:58:42.103+00:00","2026-09-05T12:09:36.312+00:00","2026-09-05T11:43:29.246+00:00",392,[69,72,75,78,81,84,87,90,93,96],{"id":70,"title":71,"term":70,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"ngữ nghĩa","Ngữ nghĩa là gì? Các nghiên cứu khoa học về Ngữ nghĩa",{"id":73,"title":74,"term":73,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"mô hình lý thuyết","Mô hình lý thuyết là gì? Các nghiên cứu về Mô hình lý thuyết",{"id":76,"title":77,"term":76,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"hình thái","Hình thái là gì? Các công bố khoa học về Hình thái",{"id":79,"title":80,"term":79,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"chất lượng thông tin","Chất lượng thông tin là gì? Nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":82,"title":83,"term":82,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"autonomy","Autonomy là gì? Các công bố khoa học về Autonomy",{"id":85,"title":86,"term":85,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"nghiên cứu tổng quan","Nghiên cứu tổng quan là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học",{"id":88,"title":89,"term":88,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"tối ưu hoá","Tối ưu hoá là gì? Các nghiên cứu khoa học về Tối ưu hoá",{"id":91,"title":92,"term":91,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"phương pháp đại số","Phương pháp đại số là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":94,"title":95,"term":94,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"thu thập thông tin","Thu thập thông tin là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":97,"title":98,"term":97,"englishTitle":12,"definition":12,"discipline":12,"disciplineCode":12,"disciplineLabel":12,"disciplineColor":12,"disciplineIcon":12},"anthocyanin","Anthocyanin là gì? Các nghiên cứu khoa học về Anthocyanin"]