Chào mừng Quý độc giả đến với trang thông tin điện tử của Viện Khoa học Kỹ thuật Nông nghiệp miền Nam

Tin nổi bật
Thành tích

Huân chương Ðộc lập

- Hạng 1 - Hạng 2 - Hạng 3

Huân chương Lao động

- Hạng 1 - Hạng 2 - Hạng 3

Giải thưởng Nhà nước

- Nghiên cứu dinh dưởng và thức ăn gia súc (2005)

- Nghiên cứu chọn tạo và phát triển giống lúa mới cho xuất khẩu và tiêu dùng nội địa (2005)

Giải thưởng VIFOTEC

- Giống ngô lai đơn V2002 (2003)

- Kỹ thuật ghép cà chua chống bệnh héo rũ vi khuẩn (2005)

- Giống Sắn KM 140 (2010)

Trung tâm
Liên kết website
lịch việt
Thư viện ảnh
Video
Giải pháp nâng cao hiệu quả sản xuất cây cà phê Việt Nam

Thống kê truy cập
 Đang trực tuyến :  23
 Số lượt truy cập :  17450201
Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo, cảnh báo hạn hán cho Việt Nam với thời hạn đến 3 tháng
Thứ bảy, 07-05-2016 | 06:15:30

Năm 2015, nhóm nghiên cứu do TS. Nguyễn Văn Thắng thuộc Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu - Bộ Tài nguyên và Môi trường đứng đầu đã tiến hành nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo, cảnh báo hạn hán cho Việt Nam với thời hạn đến 03 tháng. Đây là đề tài nghiên cứu về khoa học công nghệ phòng tránh thiên tai, bảo vệ môi trường và sử dụng hợp lý nguồn tài nguyên thiên nhiên thuộc chương trình khoa học và công nghệ trọng điểm cấp nhà nước.

 

Việt Nam là một trong những quốc gia chịu nhiều thiên tai nhất trên thế giới. Trong đó, hạn hán được xem là một trong những thiên tai gây thiệt hại lớn đứng thứ 3 sau lũ lụt và bão. Các khu vực thường xảy ra hạn hán là đồng bằng châu thổ sông Hồng, Nam Trung Bộ và Tây Nguyên. Cũng đã có một số công trình nghiên cứu phát triển công nghệ giám sát và cảnh báo hạn hán cho Việt Nam nhưng hầu hết các chỉ số hạn hiện nay được tính với quy mô tháng và mùa (3 tháng) và chưa có xem xét quy mô ngắn hơn như tuần và ngày nên đôi khi có thể đưa ra các cảnh báo sai. Vì thế, với thông tin dự báo quy mô ngày, cường độ hạn được đánh giá lại thường xuyên sẽ cho phép cộng đồng chuẩn bị được kế hoạch ứng phó. Do đó, chỉ số hạn ngày đặc biệt quan trọng ở những khu vực có nhiều mưa xuất hiện mang tính địa phương, chỉ số hạn tháng chỉ có thể đánh giá ở cuối tháng. Vì lẽ đó, mục tiêu của nhóm nghiên cứu là xây dựng được mô hình dự báo hạn khí tượng cho phạm vi cả nước ta. Nhóm nghiên cứu tiến hành triển khai theo hai hướng sau: dự báo theo mô hình toán thống kê (mô hình thống kê cổ điển và mô hình thống kê dựa trên sản phẩm dự báo toàn cầu) và mô hình dự báo động lực. Dự báo theo mô hình toán thống kê hiện nay là hướng nghiên cứu chính của đề tài trong dự báo khí tượng, hướng nghiên cứu dự báo bằng mô hình động lực dùng lại ở dự báo các trường khí tượng (nhiệt độ, lượng mưa,...) phục vụ cảnh báo mức độ khô hạn (qua chỉ số thiếu hụt lượng mưa) và cung cấp số liệu đầu vào cho mô hình tính toán dự báo hạn nông nghiệp, hạn thủy văn. Bên cạnh đó, nghiên cứu cũng hướng đến mục tiêu xây dựng công nghệ dự báo nông nghiệp và hạn thủy văn vùng đồng bằng sông Hồng nhằm cung cấp cho các dự báo viên có được đánh giá toàn diện về tình trạng hạn hán trước khi đưa ra bản tin cảnh báo cho người sử dụng.

Đề tài bao gồm các nội dung nghiên cứu chính sau: Tổng quan các vấn đề nghiên cứu; Phương pháp nghiên cứu và số liệu; Đặc trưng số liệu quan trắc; Nghiên cứu xây dựng mô hình thống kê dự báo hạn khí tượng; Ứng dụng mô hình động lực dự báo khí hậu hạn mùa phục vụ cảnh báo hạn khí tượng; Nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo hạn thủy văn khu vực đồng bằng sông Hồng; Dự báo hạn nông nghiệp khu vực đồng bằng sông Hồng; Xây dựng quy trình công nghệ giám sát và dự báo hạn.

Qua quá trình nghiên cứu, nhóm nghiên cứu đã thu thập thành công các bộ số liệu khí tượng, hải văn, thủy văn và nông nghiệp phục vụ việc đánh giá các đặc trưng hạn hán, đánh giá kết quả thử nghiệm mô hình. Những số liệu này đều được cập nhật đến năm 2013. Đề tài đã xác định được các phương pháp đánh giá đặc trưng hạn hán, xây dựng mô hình dự báo hạn hán và phương pháp đánh giá kết quả thử nghiệm dự báo hạn hán. Các phương pháp được lựa chọn hiện đại và phù hợp với xu hướng phát triển nghiên cứu giám sát, dự báo hạn trên thế giới. Đề tài đã lựa chọn được các chỉ số hạn khí tượng, hạn thủy văn và hạn nông nghiệp phục vụ đánh giá các đặc trưng hạn, giám sát và dự báo hạn ở nước ta. Các phương pháp nghiên cứu của đề tài đảm bảo tính thừa từ các kết quả nghiên cứu trước đó ở trong và ngoài nước.

Về đặc trưng hạn khí tượng: Khu vực Trung bộ, Tây nguyên, Nam bộ là những nơi có mức độ hạn, cấp độ hạn và tần suất hạn cao hơn so với các khu vực miền núi phía Bắc và đồng bằng Bắc bộ. Hạn khắc nghiệt ở khu vực phía Nam cũng cao hơn, xuất hiện nhiều hơn trong khi phía Bắc rất hiếm hoi có hạn khắc nghiệt xảy ra. Thời gian hạn ở phía Nam cũng kéo dài và lùi muộn hơn, có xu thế tăng lên theo thời gian.

Hạn thủy văn: hạn hán xảy ra trên lực vực sông Hồng thường rơi tháng 1 và tháng 2, nặng nhất là tháng 1. Giá trị nhỏ nhất của chỉ số SWSI tại Sơn tây là -3,9 (1992), trạm Hà nội là -3,88 (1992), trạm Thượng cát là -3,98.

Hạn nông nghiệp: Hầu hết toàn vùng đều bị hạn trong đó đặc biệt là hạn cục bộ từng tháng. Các tháng khi gieo trồng, mức độ hạn trên 90% toàn vùng. Khi gieo trồng, gần 50% vùng bị hạn. Khi lúa vào giái đoạn làm đòng, chín, gần 50% số điểm toàn vùng bị hạn, thường xảy ra vào giữa và cuối vụ. Mức độ hạn từng tháng theo chỉ số Z cho thấy không ảnh hưởng lớn đến toàn vùng. Theo số liệu cho thấy, năm 2012-2013 có mức độ khắc nghiệt lớn hơn vào đầu vụ, kéo dài đến giữa vụ, cuối vụ chỉ 5% số điểm bị ảnh hưởng.

Về ngưỡng phân cấp hạn: Nhóm nghiên cứu đã xây dựng được ngưỡng phân cấp hạn cho các chỉ số hạn khí tượng, hạn thủy văn và hạn nông nghiệp phục vụ công tác giám sát, cảnh báo và dự báo hạn hán ở nước ta.

Về xây dựng mô hình thống kê dựng báo hạn khí tượng phạm vi toàn cầu: nhóm xây dựng thành công mô hình theo phương pháp thống kê cổ điển. Kết quả cho thấy xác xuất dự báo rất đúng với pha xảy ra hạn của mô hình, từ 60% đến trên 80%. Kết quả cho dự báo tốt nhất là khu vực Nam trung bộ, Tây nguyên và Nam bộ. Khu Bắc bộ có xác xuất thấp hơn, khoảng 70-80%. Bắc trung bộ và Trung trung bộ có xác xuất dự báo thấp nhất, khoảng 60-70%. Đồng thời, đề tài xây dựng thành công mô hình dự báo hạn khí tượng dựa trên cơ sở tiếp cận downscaling thống kê từ 9 sản phẩm đầu ra của mô hình toàn cầu.

Về ứng dụng mô hình động lực dự báo hạn khí tượng: đã thử ứng dụng được sản phẩm dự báo toàn cầu từ mô hình CFS và áp dụng mô hình khu vực RSM, CWRF vào dự báo khí hậu hạn mùa phục vụ cảnh báo hạn hán ở nước ta trong chế độ nghiệp vụ. Mô hình này có thể áp dụng cho Việt Nam.

Về việc xây dựng mô hình dự báo hạn thủy văn: nhóm đã xây dựng được chương trình dự báo dòng chảy với thời gian dự kiến từ 1 tháng đến 3 tháng cho các hồ chứa Hòa Bình, Sơn La, Thác Bà, Tuyên Quang và trạm thủy văn Sơn Tây, Hà Nội, Thượng Cát bằng phương pháp thống kê và mô hình thủy văn, thủy lực. Có thể ứng dụng hai phương pháp này cho dự báo dòng chảy vào mùa cạn. Xây dựng được chương trình tính toán chỉ số SWSI cho vùng đồng bằng sông Hồng, kết quả phân bố hạn được thể hiện qua phần mềm dưới dạng bản đồ chỉ số SWSI cho từng nhánh sông.

Về xây dựng mô hình dự báo hạn nông nghiệp: xác định được chỉ số hạn Palmer cho phép đánh giá được hạn nông nghiệp ở đồng bằng Bắc Bộ cả về không gian, thời gian và mức độ. Hoàn toàn có thể sử dụng chỉ số này vào giám sát và đánh giá hạn hán ở khu vực đồng bằng sông Hồng.

Hệ thống giám sát và dự báo hạn cho Việt Nam: xây dựng thành công hệ thống giám sát hạn hán theo thời gian gần thực bằng công nghệ viễn thám cho khu vực Việt Nam dựa trên số liệu vệ tinh. Hệ thống này cung cấp thông tin giám sát và cảnh báo hạn hán ở mức độ phân giải cao (4x4km). Các sản phẩm cung cấp gồm bản đồ, biểu đồ, bảng chi tiết đến từng khu vực nhỏ, hoặc tùy khu vực mà người sử dụng lựa chọn. Hệ thống này là kết quả hợp tác giữa Viện khoa học Khí tưởng Thủy văn và Biến đổi khí hậu với trường đại học Tokyo (Nhật Bản).

Các kết quả này của nhóm nghiên cứu đã góp phần nâng cao hiểu biết về hạn hán và phát triển các mô hình dự báo và cảnh báo hạn hán. Mở rộng phạm vi ứng dụng của công tác phục vụ thông tin khí hậu và dự báo khí hậu. Góp phần giảng dạy và đào tạo cán bộ khoa học trong lĩnh vực dự báo Khí tưởng thủy văn. Các thông tin giám sát, dự báo, cảnh báo hạn hán góp phần tăng cường khả năng cảnh báo thiên tai, phục vụ bố trí kế hoạch sản xuất nông nghiệp, giảm nhẹ thiệt hại do hạn hán gây ra.

 
P.T.T - NASATI.
Trở lại      In      Số lần xem: 1525

[ Tin tức liên quan ]___________________________________________________
  • Bản đồ di truyền và chỉ thị phân tử trong trường hợp gen kháng phổ rộng bệnh đạo ôn của cậy lúa, GEN Pi65(t), thông qua kỹ thuật NGS
  • Bản đồ QTL chống chịu mặn của cây lúa thông qua phân tích quần thể phân ly trồng dồn của các dòng con lai tái tổ hợp bằng 50k SNP CHIP
  • Tuần tin khoa học 479 (16-22/05/2016)
  • Áp dụng huỳnh quang để nghiên cứu diễn biến sự chết tế bào cây lúa khi nó bị nhiễm nấm gây bệnh đạo ôn Magnaporthe oryzae
  • Vai trò của phân hữu cơ chế biến trong việc nâng cao năng năng suất và hiệu quả kinh tế cho một số cây ngắn ngày trên đất xám đông Nam Bộ
  • Tuần tin khoa học 475 (18-24/04/2016)
  • Vi nhân giống cây măng tây (Asparagus officinalis L.)
  • Thiết lập cách cải thiện sản lượng sắn
  • Liệu thủ phạm chính gây nóng lên toàn cầu có giúp ích được cho cây trồng?
  • Tuần tin khoa học 478 (09-15/05/2016)
  • Sinh vật đơn bào có khả năng học hỏi
  • Côn trùng có thể tìm ra cây nhiễm virus
  • Bản đồ QTL liên quan đến tính trạng nông học thông qua quần thể magic từ các dòng lúa indica được tuyển chọn
  • Nghiên cứu khẳng định số loài sinh vật trên trái đất nhiều hơn số sao trong giải ngân hà chúng ta
  • Cơ chế di truyền và hóa sinh về tính kháng rầy nâu của cây lúa
  • Vật liệu bọc thực phẩm ăn được, bảo quản trái cây tươi hơn 7 ngày mà không cần tủ lạnh
  • Giống đậu nành chống chịu mặn có GEN gmst1 làm giảm sự sinh ra ROS, tăng cường độ nhạy với ABA, và chống chịu STRESS phi sinh học của cây Arabidopsis thaliana
  • Khám phá hệ giác quan cảm nhận độ ẩm không khí ở côn trùng
  • Phương pháp bền vững để phát triển cây lương thực nhờ các hạt nano
  • Các nhà khoa học khám phá mắt xích còn thiếu trong quá trình cố định đạm thực vật
Designed & Powered by WEBSO CO.,LTD