Trong khuôn khổ đề tài cấp Bộ về “Nghiên cứu đổi mới công nghệ dự báo khí hậu nông nghiệp. Áp dụng cho dự báo điều kiện khí hậu nông nghiệp và tác động đến sản xuất lúa ở khu vực đồng bằng sông Hồng” do ThS. Trần Thị Tâm làm chủ nhiệm, nhóm thực hiện đã nghiên cứu thiết lập mô hình dự báo điều kiện khí tượng nông nghiệp cho vùng đồng bằng sông Hồng của Việt Nam.
Dự báo khí tượng cho mục đích nông nghiệp đã có những tiến bộ đáng chú ý thông qua sự tiến bộ của công nghệ giám sát và mô hình số. Hình ảnh viễn thám tiên tiến và cảm biến trên mặt đất cung cấp dữ liệu toàn diện về nhiệt độ, lượng mưa và độ ẩm của đất trên quy mô không gian rộng lớn, tạo điều kiện thuận lợi cho việc giám sát tình trạng cây trồng. Việc tích hợp/đồng hóa các nguồn dữ liệu này với các mô hình dự báo thời tiết bằng số (NWP) kết hợp với các sơ đồ tham số hóa bề mặt đất hoặc các mô hình mô phỏng cây trồng cho phép tạo ra các dự đoán có độ phân giải cao về vòng đời cây trồng và năng suất tiềm năng.
Mặc dù NWP là công cụ được sử dụng khá phổ biến để dự báo khí tượng nhưng chúng đòi hỏi nguồn lực tính toán và thời gian mô phỏng đáng kể để thực hiện các tính toán chuyên sâu. Ngoài ra, NWP với các mô hình lưu thông chung có độ phân giải không gian thô (GCM) không thể nắm bắt được các biến đổi quy mô nhỏ và điều kiện khí tượng cục bộ có liên quan đến nông nghiệp. Các kỹ thuật thu nhỏ quy mô sử dụng các mô hình khu vực do kết quả GCM mang lại được sử dụng để cung cấp thông tin không gian chi tiết.
Một cách tiếp cận khác là sử dụng các mô hình bề mặt đất độc lập (LSM) trong dự báo khí tượng. LSM mô phỏng riêng sự tương tác giữa bề mặt đất và khí quyển, được thiết kế đặc biệt để nắm bắt động lực học của đất, thảm thực vật và các dòng năng lượng. LSM được khởi tạo với dữ liệu đầu vào có liên quan, chẳng hạn như tính chất đất, đặc điểm thực vật và điều kiện khí quyển. Sau khi được khởi tạo, LSM mô phỏng cân bằng năng lượng, chu trình nước và truyền nhiệt trên bề mặt bằng cách xem xét sự thoát hơi nước, động lực học độ ẩm của đất cũng như sự hấp thụ và phản xạ bức xạ. Gần đây, nhiều nghiên cứu đã đánh giá tính khả thi của phương pháp này trong dự đoán cây trồng, mặc dù hầu hết các nghiên cứu đều tập trung ở Mỹ hoặc Trung Quốc. Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu nào đánh giá phương pháp này cho vùng nhiệt đới gió mùa Đông Nam Á, nơi có đặc điểm địa lý và bề mặt đất khác nhau so với các vùng nêu trên.
Đồng bằng sông Hồng ở Việt Nam là vùng đất màu mỡ nổi tiếng về sản xuất nông nghiệp, đặc biệt là trồng lúa, đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo an ninh lương thực ở Việt Nam vì đó là trung tâm sản xuất lúa gạo lớn. Vì tầm quan trọng này, các nghiên cứu về dự báo năng suất lúa đang thu hút sự chú ý. Tuy nhiên, cho đến nay chưa có nghiên cứu nào áp dụng mô hình số có độ phân giải cao để dự báo khí tượng nông nghiệp trên toàn khu vực.
Nhóm thực hiện đề tài đã tiên phong trong việc xây dựng phương pháp có tên là “thu nhỏ dựa trên vật lý bề mặt đất” (Land-Surface-Physics-Based Downscaling viết tắt là LSP-DS) được thiết kế riêng cho dự báo khí tượng nông nghiệp ở Đồng bằng sông Hồng, Việt Nam. Nỗ lực này bao gồm thiết kế và đánh giá khung, điều chỉnh sơ đồ vật lý và thông số cũng như triển khai vận hành theo thời gian thực để dự báo khí tượng nông nghiệp cho vùng Đồng bằng sông Hồng phục vụ dự báo tăng trưởng cây trồng.
Về đặc tính kỹ thuật, LSP-DS sử dụng mô hình bề mặt đất đa vật lý Noah, ban đầu được phát triển bởi Trung tâm Nghiên cứu Khí quyển Quốc gia (NCAR), Hoa Kỳ. Mô hình này được tích hợp với dữ liệu che phủ/sử dụng đất hiện đại thu được từ các quan sát vệ tinh của Cơ quan Thám hiểm Hàng không Vũ trụ Nhật Bản (JAXA). Việc đánh giá phương pháp LSM-DS được thực hiện dựa trên dữ liệu quan sát trên mặt đất, đồng thời những ưu điểm và hạn chế của phương pháp thu hẹp quy mô này đều được kiểm tra và cân nhắc kỹ lưỡng.
LSP-DS được xây dựng dựa trên mô hình mặt đất offline Noah Multi-Physics (Noah-MP) được phát triển tại NCAR. Noah MP là mô hình bề mặt đất tiên tiến được sử dụng trong nghiên cứu khí quyển và môi trường. Nó mô phỏng sự tương tác giữa bề mặt đất và khí quyển, tính đến các quá trình vật lý khác nhau như trao đổi năng lượng và nước, sự phát triển của thực vật và động lực độ ẩm của đất. Noah MP sử dụng nhiều tham số hóa để nắm bắt nhiều đặc điểm và điều kiện đất đai, nâng cao độ chính xác của nó trên nhiều môi trường khác nhau. Mô hình này có giá trị trong việc dự đoán các kiểu thời tiết, nghiên cứu chu trình thủy văn và đánh giá tác động của việc sử dụng đất và biến đổi khí hậu đối với hệ sinh thái và nông nghiệp.
Hình 1. Sơ đồ mô hình LSP -DS
Noah MP dựa vào một loạt dữ liệu đầu vào bao gồm thông tin che phủ đất, phân loại các loại bề mặt như rừng, khu đô thị và đất trồng trọt ảnh hưởng đến sự hấp thụ năng lượng và trao đổi độ ẩm. Các đặc tính của đất như kết cấu, độ ẩm và đặc tính nhiệt ảnh hưởng đáng kể đến khả năng giữ nước, truyền nhiệt và sự phát triển của thực vật. Các điều kiện ban đầu cung cấp các trạng thái ban đầu về độ ẩm, nhiệt độ của đất và lớp phủ, tạo điều kiện cho việc khởi tạo mô hình chính xác. Dữ liệu “cưỡng bức” (Forcing) khí quyển, bao gồm các biến số như bức xạ mặt trời, nhiệt độ không khí, độ ẩm, tốc độ gió và lượng mưa, điều khiển các tính toán của mô hình và phản ánh các điều kiện khí quyển trong thế giới thực. Các thông số thực vật, chẳng hạn như chỉ số diện tích lá và chiều cao cây, sự thoát hơi nước tác động, quang hợp và hấp thụ năng lượng.
LSP-DS kết hợp với hệ thống Noah MP sử dụng dữ liệu phân tích lại từ CFSR (số liệu tái phân tích lấy từ mô hình toàn cầu) làm dữ liệu “cưỡng bức” khí quyển. CFSR là bộ dữ liệu khí hậu toàn cầu bao gồm một loạt các biến số khí quyển, chẳng hạn như nhiệt độ, độ ẩm, áp suất, tốc độ và hướng gió cũng như lượng mưa. Những dữ liệu này được lấy từ mô hình dự báo thời tiết tiên tiến, đồng hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm vệ tinh, khinh khí cầu thời tiết và các trạm trên mặt đất. Đối với nghiên cứu của chúng tôi, các biến cụ thể được trích xuất từ CFSR được sử dụng để thúc đẩy quá trình LSP-DS. Các biến này bao gồm nhiệt độ không khí, độ ẩm cụ thể, tốc độ gió ở lớp khí quyển đầu tiên (khoảng 30 mét so với bề mặt), bức xạ mặt trời sóng dài và sóng ngắn tới, áp suất không khí trên bề mặt và lượng mưa.
Miền mô phỏng bao phủ một khu vực có kích thước lưới 162 (hướng Tây-Đông) x 135 (hướng Nam-Bắc), sử dụng độ phân giải mắt lưới 3 x 3 km (Hình 2). Miền này bao gồm toàn bộ khu vực đồng bằng sông Hồng, cùng với các khu vực miền núi có rừng xung quanh. Đồng bằng sông Hồng có đặc điểm địa hình trũng thấp ở phía Đông Nam và địa hình đồi núi ở phía Tây và phía Bắc.
Hình 2. Miền mô phỏng của mô hình