Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng mô hình thủy văn, thủy lực để nghiên cứu quá trình lan truyền mặn và diễn biến lũ ở Đồng bằng sông Cửu Long cho hai kịch bản: "hiện tại" (2000s) và "tương lai" (2090s). Kịch bản "hiện tại" được xây dựng dựa trên số liệu thủy văn và xâm nhập mặn quan trắc trong giai đoạn 1998 - 2006...
Sự thay đổi lưu lượng thượng lưu trong kịch bản “tương lai” (tăng hầu hết các tháng trong năm) được xác định dựa vào nghiên cứu có trước sử dụng kết quả của mô hình hoàn lưu khí quyển trái đất (của Cơ quan Khí tượng Nhật Bản) tính toán cho kịch bản biến đổi khí hậu IPCC SRES A1B. Mức nước dâng trong kịch bản A1B (53 cm) cũng được sử dụng cho kịch bản “tương lai”. Kết quả tính toán về xâm nhập mặn và diễn biến lũ được sử dụng để ước tính sơ bộ về thời đoạn trồng lúa tiềm năng. Kết quả cho thấy, tác động bất lợi lên thời đoạn trồng lúa gây ra chủ yếu bởi lũ với cường độ và chiều sâu ngập lũ lớn hơn, vùng ngập rộng hơn, và thời gian ngập lũ kéo dài hơn. Diện tích tiềm năng cho trồng lúa 3 vụ giảm từ 31% xuống còn 5%, trong khi diện tích tiềm năng trồng 1 vụ lúa tăng từ 21% lên 62% tổng diện tích toàn đồng bằng. Trong phân tích rủi ro, chúng tôi sơ bộ chia toàn đồng bằng ra 3 vùng với các cấp độ rủi ro trong trồng lúa khác nhau, trong đó các vùng có mức độ rủi ro cao và trung bình lần lượt chiếm khoảng 31% và 36% tổng diện tích toàn đồng bằng.
Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) được biết đến là vùng đất giàu tiềm năng, có mật độ dân cư đông đúc và do đó đóng vai trò rất quan trọng trong kinh tế xã hội nước ta. Hàng năm tổng sản lượng nông nghiệp của ĐBSCL chiếm khoảng 50% tổng sản lượng của cả nước. Ngoài ra, vùng ĐBSCL cũng là nguồn đóng góp sản lượng thủy sản chủ yếu. Trong cơ cấu nông nghiệp của đồng bằng thì lúa là cây trồng chính, là nguồn cung cấp sản lượng gạo cho xuất khẩu chủ yếu &ndash khoảng 80% tổng sản lượng của cả nước. Là nước xuất khẩu gạo lớn hàng đầu trên thế giới, nên vai trò của ĐBSCL không chỉ hết sức quan trọng đối với an ninh lương thực của Việt Nam mà còn của cả thế giới. Việc sản xuất lúa ở đây phụ thuộc rất nhiều vào nguồn nước, và bị chi phối chính bởi vấn đề xâm nhập mặn vào mùa khô và ngập lũ vào mùa mưa.
Theo báo cáo của Ủy ban liên chính phủ về biến đổi khí hậu của liên hợp quốc (IPCC, 2007), lượng mưa trên lưu vực sông Mekong được “dự báo” (projected) là sẽ tăng trong khoảng thời gian mùa mưa, thậm chí có thể cả trong mùa khô ở một số vùng thuộc lưu vực. Hệ quả là, lưu lượng dòng chảy trên sông Mekong sẽ tăng lên trong hầu hết các tháng trong năm, đặc biệt là vào mùa mưa. Do vậy, các trận lũ lớn sẽ xuất hiện với tần suất nhiều hơn cũng như với cường độ lớn hơn (Hoanh và nnk, 2003 Kiem và nnk, 2008 Eastham và nnk, 2008). Thêm vào đó, mực nước biển cũng được dự báo sẽ tăng lên, sẽ có thể làm vấn đề xâm nhập mặn trở nên trầm trọng hơn. Nước biển dâng cũng sẽ làm có những tác động bất lợi tới vấn đề lũ ở vùng thượng lưu của đồng bằng (Wassmann và nnk, 2004).
Trong báo cáo này, chúng tôi nghiên cứu những tác động tiềm năng do nước biển dâng kết hợp với sự thay đổi lưu lượng nước thượng nguồn sông Mekong tới chế độ thủy văn thủy lực và chất lượng nguồn nước ở ĐBSCL. Chúng tôi sử dụng mô hình MIKE11 để nghiên cứu sự thay đổi trong xâm nhập mặn và lũ trên các phương diện cường độ, mức độ mở rộng vùng bị ảnh hưởng, và thời gian bị ảnh hưởng. Dựa vào các kết quả này, chúng tôi tiến hành tính toán “thời đoạn có thể trồng lúa”, phân tích sự thay đổi về thời đoạn nói trên để đưa ra các đánh giá rủi ro.
Thiết lập, hiệu chỉnh và kiểm chứng mô hình
Sơ đồ mô hình tính toán thủy văn thủy lực bắt đầu từ Kratie ở Campuchia ra tới biển. Sơ đồ bao gồm Biển Hồ, các vùng ngập lũ ở Campuchia và Việt Nam, và hầu hết các sông và kênh chính ở ĐBSCL. Biên lưu lượng được gán cho các biên thượng lưu,biên mực nước được gán cho các biên ở hạ lưu. Hệ thống sông kênh trong sơ đồ được xây dựng dựa trên bản đồ tỉ lệ 1:100.000 của Nhà xuất bản Bản đồ năm 2003. Phần mềm Google Earth cũng được sử dụng như một công cụ rất hiệu quả trong quá trình xây dựng hệ thống mạng lưới sông kênh. Số liệu về mặt cắt ngang sông kênh là số liệu khảo sát bởi Viện Qui hoạch Thủy lợi miền Nam, Viện Khoa học Thủy Lợi miền Nam thực hiện trong nhiều năm qua với những cập nhật bổ sung trong thời gian gần đây.
Hình 1. Mức dâng dự báo và phạm vi sai số của mực nước biển trung bình toàn cầu và các thành phần của nó trong giai đoạn 2090-2099 (so với mức 1980-1999) ứng với 6 kịch bản biến đổi khí hậu (IPCC, 2007)
Mô hình được thiết lập và hiệu chỉnh bằng số liệu thủy văn và xâm nhập mặn thực đo năm 2000, kiểm chứng với số liệu thực đo năm 1998. Số liệu thủy văn và xâm nhập mặn thực đo được cung cấp bởi Trung tâm khí tượng thủy văn Nam Bộ và Viện Khoa học Thủy lợi miền Nam. Bên cạnh đó, bản đồ diễn biến lũ toàn vùng châu thổ sông Mekong bao gồm cả Campuchia và Việt Nam theo bước thời gian ngày, xây dựng từ ảnh vệ tinh MODIS năm 2000 bởi Viện Môi trường và Nông nghiệp quốc gia Nhật Bản (Sakamoto và nnk, 2007), cũng là một cơ sở quan trọng trong quá trình hiệu chỉnh mô hình.
Các kịch bản tính toán
Sau khi mô hình đã được hiệu chỉnh và kiểm chứng, chúng tôi áp dụng mô hình để tính toán xâm nhập mặn và diễn toán lũ cho hai kịch bản: kịch bản “hiện tại” (2000s) (đặc trưng cho giai đoạn 1998-2006) và kịch bản “tương lai” (2090s) (đặc trưng cho giai đoạn 2090-2100). Trong kịch bản hiện tại, lưu lượng ở thượng lưu sông Mekong được sử dụng là lưu lượng trung bình tháng từ năm 1998-2006. Mực nước triều và số liệu mặn thực đo năm 2005 được sử dụng để gán cho các biên hạ lưu. Chúng tôi lựa chọn số liệu năm 2005 cho kịch bản này vì quá trình diễn biến lưu lượng thượng nguồn Kratie của năm này là gần giống với chuỗi giá trị dòng chảy trung bình từ 1998-2006.
Theo báo cáo của IPCC (2007) ứng với kịch bản biến đổi khí hậu SRES A1B (được xem là kịch bản biến đổi trung bình), mực nước biển trung bình toàn cầu được “dự báo” sẽ tăng thêm 48 cm vào năm 2100 (xem Hình 1). Xét tới yếu tố ảnh hưởng của sự khác nhau về trọng lượng riêng nước biển giữa các khu vực và dòng chảy hoàn lưu thì nước biển ở khu vực biển Tây (thuộc vịnh Thái Lan) và biển Đông sẽ cao hơn mức trung bình toàn cầu trong khoảng 0 đến 5 cm. Như vậy, nếu theo báo cáo nói trên thì nước biển ở vùng ĐBSCL trong kịch bản biến đổi khí hậu SRES A1B sẽ tăng thêm khoảng 53 cm vào năm 2100. Chúng tôi sử dụng mức tăng này cho tính toán kịch bản “tương lai” (2090s).
Bảng 1. Tỉ lệ thay đổi lưu lượng dòng chảy đến trung bình tháng và
giá trị nước biển dâng sử dụng trong kịch bản “tương lai” (2090s)
|
|
I |
II |
III |
IV |
V |
VI |
VII |
VIII |
IX |
X |
XI |
XII |
|
Tỷ lệ dòng chảy đến thay đổi (%) |
+6,8 |
+8.4 |
+15 |
+20.9 |
-14.4 |
+2.8 |
+63 |
+60.4 |
+24.4 |
+14.8 |
+19.4 |
+6.1 |
|
Nước biển dâng (cm) |
53 cm |
Vào năm 2008, nhóm tác giả Kiem và cộng sự (Kiem và nnk, 2008) đã sử dụng mô hình thủy văn Yamanishi (phát triển bởi trường đại học Yamanishi, Nhật Bản) để nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu tới khí tượng, thủy văn và nguồn nước trên toàn lưu vực sông Mekong. Các tác giả đã sử dụng kết quả của mô hình hoàn lưu khí quyển bề mặt trái đất với lưới tính toán nhỏ của Cơ quan khí tượng Nhật Bản (high-resolution Japan Meteorological Agency atmospheric general circulation model) ứng với kịch bản SRES A1B làm số liệu đầu vào cho mô hình thủy văn. Kết quả tính toán cho thấy lưu lượng dòng chảy trung bình tháng tại Kratie trong các năm từ 2080 đến 2099 sẽ tăng trong hầu hết các tháng trong năm, đặc biệt là vào mùa lũ, so với các giá trị trung bình tương ứng từ 1979 đến 1998 (xem bảng 1). Chúng tôi sử dụng kết quả về sự thay đổi trong dòng chảy đến nói trên để tính toán biên lưu lượng thượng lưu cho kịch bản “tương lai” (2090s).
Kết quả và thảo luận
Tác động tới nguồn nước để tưới cho lúa vào mùa khô
Trong nghiên cứu này chúng tôi sử dụng giá trị mặn 2.5 g/L như là ngưỡng mặn tiêu chuẩn cho nước dùng để tưới cho lúa. Giá trị này được chọn trên cơ sở nghiên cứu của cục Nông Nghiệp Mỹ qua chuỗi nhiều thí nghiệm trong phòng và trên đồng (Grattan và nnk, 2002 Zeng và Shannon, 2000a and 2000b). Theo đó, mức mặn 2.5 g/L là ngưỡng mặn mà nếu sử dụng nước có độ mặn này để tưới thì sẽ làm năng suất lúa giảm 25%. Áp dụng ngưỡng mặn trên, chúng tôi tính toán thời đoạn nước sẵn có để tưới cho tất cả các điểm lưới của mô hình tính toán thủy lực và xâm nhập mặn. Các kết quả này được chuyển qua dạng cơ sở dữ liệu GIS và từ đó có thể dùng để nội suy cho bất kỳ vị trí nào trên đồng bằng. Trong nghiên cứu này, chúng tôi mặc định là trong mùa mưa thì nước mưa đủ để tưới cho lúa. Do vậy, tổng thời đoạn nước sẵn có để tưới cho lúa (sau đây chúng tôi gọi tắt là thời đoạn tưới) trong năm tại bất kỳ vị trí nào sẽ bằng nước thời đoạn tưới trong mùa khô (từ tháng 12 đến tháng 5 năm sau) của vị trí đó cộng với 6 tháng mùa mưa
Hình 2. Phân bố thời đoạn tưới ứng với hai kịch bản
“hiện tại” (2000s) và “tương lai” (2090s)
Việc tăng lưu lượng của dòng chảy đến ở biên thượng lưu trong các tháng mùa khô (xem Bảng 1) trong kịch bản &lsquotương lai” được mong đợi là sẽ làm giảm xâm nhập mặn (tác động có lợi), và ngược lại nước biển dâng sẽ làm nước biển xâm nhập sâu hơn (tác động bất lợi). Theo kết quả như trình bày trên Hình 2 thì tác động có lợi của việc tăng lưu lượng dòng chảy đến là lớn hơn so với tác động bất lợi của nước biển dâng. Kết quả này phản ánh tính hiệu quả của hệ thống cống ngăn mặn ven biển ĐBSCL hiện hữu. Có thể thấy là tác động có lợi trội hơn tác động bất lợi ở hầu hết các vùng ven biển, rõ ràng hơn ở Trà Vinh và Long An. Tuy nhiên, tác động có lợi về phương diện nước để tưới lúa nói trên sẽ là không đáng kể nếu so sánh với tác động bất lợi về phương diện lũ gây ra bởi biến đổi khí hậu như sẽ được trình bày dưới đây.
Bảng 2. Diện tích ngập lũ ứng với các độ sâu khác nhau ứng với hai kịch bản
“hiện tại” (2000s) và “tương lai” (2090s)
|
|
Diện tích ngập lũ ở thời điểm lũ mở rộng nhất (ha) |
|
Độ sâp ngập lũ |
<0.5 |
0.5-1 |
1-2 |
2-3 |
>3 |
|
Phân loại ngập lũ |
Không có |
Thấp |
Vừa |
Cao |
Rất cao |
|
“Hiện tại” (2000s) |
2,170,825 |
54% |
770,000 |
19% |
933,175 |
23% |
157,950 |
4% |
|
|
|
“Tương lai” (2090s) |
1,239,975 |
31% |
821,125 |
20% |
971,200 |
24% |
846,925 |
21% |
152,725 |
4% |
Hình 3. Phân bố độ sâu lũ tại thời điểm lũ mở rộng nhất với hai kịch bản “hiện tại” (2000s) và “tương lai” (2090s)
Tác động tới lũ và thời đoạn có thể canh tác lúa
Hình 3 trình bày tác động tổng hợp đồng thời của nước biển dâng và lưu lượng lũ thượng nguồn sông Mekong tăng lên gây ra bởi biến đổi khí hậu. Rất rõ ràng là lũ trong kịch bản “tương lai” (2090s) lớn hơn rất nhiều so với lũ trong kịch bản “hiện tại” (2000s) trên cả hai phương diện độ sâu ngập lũ cũng như diện tích bị ngập lũ. Vùng ngập lũ mở rộng rất nhiều về phía biển, đặc biệt là ở các tỉnh Kiên Giang, Bạc Liêu, Sóc Trăng, Trà Vinh, Bến Tre, và Cà Mau, những nơi mà trước đó hiếm khi chịu ảnh hưởng bởi lũ ngay cả đối với trận lũ lịch sử năm 2000. Diện tích vùng ngập lũ (có chiều sâu ngập lũ &ge 0.5 m) sẽ tăng thêm khoảng 23% tổng diện tích của ĐBSCL, trong đó diện tích vùng ngập có chiều sâu > 2.0 m tăng từ 4% trong kịch bản “hiện tại” (2000s) lên 25% tổng diện tích đồng bằng (Bảng 2). Trong kịch bản “hiện tại” không có vùng nào có chiều sâu ngập lũ > 3.0 m, nhưng trong kịch bản “tương lai” thì diện tích vùng ngập với độ sâu lớn như vậy chiếm khoảng 4% tổng diện tích đồng bằng, chủ yếu là nằm ở các tỉnh An Giang và Long An.
Ngoài ra, nước biển dâng và lưu lượng lũ thượng nguồn tăng cũng làm cho thời gian ngập lũ kéo dài hơn. Sử dụng độ sâu ngập lũ 0.5 m như là ngưỡng ngập lũ mà không thể sản xuất lúa, chúng tôi tính toán thời gian ngập lũ tại tất cả các điểm lưới của mô hình thủy lực. Các kết quả này cùng với kết quả tính toán thời đoạn tưới được sử dụng để ước tính sơ bộ thời đoạn có thể trồng lúa (thời đoạn trồng lúa tiềm năng).
Hình 4. So sánh phân bố thời đoạn sản xuất lúa tiềm năng giữa hai kịch bản
Với thời gian của một vụ lúa trung bình là 110 ngày, kết quả tính toán cho thấy khoảng thời gian có thể trồng lúa biến động rất đáng kể trên toàn đồng bằng, từ biên giới Campuchia ra tới vùng ven biển. Diện tích tiềm năng cho trồng lúa 3 vụ sẽ giảm từ 31% xuống còn 5% tổng diện tích toàn đồng bằng, trong khi diện tích tiềm năng cho lúa 1 vụ sẽ tăng từ 21% lên tới 62%. Như đã trình bày trong mục 4.1, tác động có lợi do biến đổi khí hậu trên phương diện nước tưới là rất không đáng kể so với những tác động bất lợi mà nó có thể gây ra trên phương diện lũ. Như vậy, sự thay đổi lớn về thời gian gieo trồng lúa tiềm năng nói trên chủ yếu gây ra bởi thời gian ngập lũ dài hơn, độ sâu ngập lũ cũng như diện tích ngập lũ lớn hơn.
Đánh giá rủi ro trong sản xuất lúa
Để phân tích tổng thể tác động tổng hợp của nước biển dâng và sự thay đổi dòng chảy đến gây ra bởi biến đổi khí hậu lên sản xuất lúa ở ĐBSCL, chúng tôi sử dụng chỉ số rủi ro (RCVI) như sau:
Trong đó, &Deltai là thời gian bị giảm của thời đoạn trồng lúa tiềm năng trong kịch bản “tương lai” so với thời đoạn trong kịch bản “hiện tại”, SRC là thời đoạn của một vụ lúa (110 ngày). RCVI &ge 1 có nghĩa là ít nhất sẽ giảm mất một vụ lúa trong năm. Hình 5 mô tả phân bố không gian mức độ rủi ro.
Hình 5. Bản đồ phân bố rủi ro trong sản xuất lúa ĐBSCL trong bối cảnh khí hậu
biến đổi trên hai phương diện xâm nhập mặn và lũ
Trong sản xuất lúa dựa trên chỉ số rủi ro nói trên. Một cách sơ bộ, chúng tôi phân thành 3 cấp rủi ro như sau: vùng có mức độ rủi ro cao (RCVI &ge 0.66), vùng rủi ro trung bình (0.66 > RCVI > 0.33), và vùng rủi ro thấp (RCVI &le 0.33).
Kết quả cho thấy, vùng có mức rủi ro cao và trung bình tập trung chủ yếu ở khu giữa của đồng bằng cũng như các vùng ven biển các tỉnh Kiên Giang, Cà Mau, và Sóc Trăng. Diện tích các vùng có mức rủi ro cao và trung bình lần lượt chiếm khoảng 31% và 36% tổng diện tích toàn đồng bằng.
Kết luận
Chúng tôi đã sử dụng kịch bản “tương lai” (2090s), xây dựng từ các kết quả tính toán theo kịch bản biến đổi khí hậu SRES A1B (được xem là kịch bản trung bình) của Ủy ban liên chính phủ về biến đổi khí hậu của liên hợp quốc, để nghiên cứu những tác động tiềm năng của hiện tượng nước biển dâng và sự thay đổi trong dòng chảy đến ở thượng lưu sông Mekong tới xâm nhập mặn và lũ ở ĐBSCL. Từ đó chúng tôi tiến hành đánh giá ảnh hưởng của những thay đổi đó tới thời đoạn trồng lúa tiềm năng. Kết quả cho thấy diện tích tiềm năng cho sản xuất 3 vụ lúa giảm từ 31% xuống còn 5%, trong khi diện tích lúa 1 vụ sẽ tăng từ 21% lên 62% tổng diện tích toàn đồng bằng. Sự biến động này chủ yếu gây ra bởi thời gian ngập lũ lâu hơn, độ sâu cũng như vùng ngập lũ cũng lớn hơn. Phân tích đánh giá rủi ro cũng đã được thực hiện với giả thiết là không có giải pháp giảm nhẹ nào được áp dụng.
Tuy nhiên, do đánh giá của chúng tôi được thực hiện chỉ trên hai phương diện là xâm nhập mặn và lũ cho một kịch bản biến đổi khí hậu (A1B) sử dụng kết quả tính toán của một mô hình hoàn lưu khí quyển trái đất, nên các quả này chỉ là sơ bộ ban đầu về tác động của biến đổi khí hậu. Thực tế là biến đổi khí hậu còn ảnh hưởng đến việc trồng lúa thông qua nhiều yếu tố khác như bức xạ mặt trời, lượng mưa, nhiệt độ. Để có thể có được đánh giá một cách toàn diện, cần có một nghiên cứu tổng hợp trong đó mô hình thủy văn thủy lực và mô hình sinh trưởng lúa được kết hợp với nhau trong một mô hình tổng hợp. Việc nghiên cứu cũng cần được thực hiện với nhiều kịch bản biến đổi khí hậu khác nhau, ít nhất là ứng với 3 mức độ biến đổi: cao, thấp và trung bình, và phải sử dụng kết quả từ nhiều mô hình hoàn lưu khí quyển trái đất khác nhau.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Eastham, J., Mpelasoka, F., Mainuddin, F., Ticehurst, C., Dyce, P., Hodgson, G.., Ali, R., and Kirby, M., 2008: Mekong River Basin Water Resources Assessment: Impacts of Climate Change. CSIRO: Water for a Healthy Country National Research Flagship.URL:http://www.clw.csiro.au/publications/waterforahealthycountry/2008/wfc MekongWaterResourcesAssessment.pdf.
[2]. Hoanh, C. T., Guttman, H., Droogers, P., and Aerts, J., 2003: Water, Climate, Food, and Environment in the Mekong Basin in Southeast Asia. Final Report, Contribution to the Adaptation Strategies to Changing Environments ADAPT Project. URL: http://www.geo.vu.nl/~ivmadapt/papers.htm.
[3]. IPCC, 2007: Fourth Assessment Report: Climate Change 2007. Working Group I Report "The Physical Science Basis". URL: http://www.ipcc.ch/ipccreports/ar4-wg1.htm.
[4]. Khang, N. D., Kotera, A., Sakamoto, T., and Yokozawa, M., 2008: Sensitivity of salinity intrusion to sea level rise and river flow change in Vietnamese Mekong Delta - Impacts on availability of irrigation water for rice cropping. Journal of Agricultural Meteorology, 64, 167-176.
[5]. Kiem, A. S., Ishidaira, H., Hapuarachchi, H. P., Zho, M. C., Hirabayashi, Y., and Takeuchi, K., 2008: Future hydroclimatology of the Mekong River basin simulated using the high resolution Japan Meteorological Agency (JMA) AGCM. Hydrological Processes, 22, 1382 - 1394.
[6]. Kotera, A., Sakamoto, T., Khang, N. D., and Yokozawa, M., 2008: Regional consequences of seawater intrusion on rice productivity and land use in Coastal Area of the Mekong River delta. Japan Agricultural Research Quarterly, 42, 267-274.
[7]. Sakamoto, T., Nhan, N. V., Kotera, A., Ohno, H., Ishitsuka, N., and Yokozawa, M., 2007: Detecting temporal changes in the extent of annual flooding within the Cambodia and the Vietnamese Mekong Delta from MODIS time-series imagery. Remote Sensing of Environment, 109, 295-313.
[8]. Wassmann, R., Hien, N. X., Hoanh, C. T., and Tuong, T. P., 2004: Sea level rise affecting the Vietnamese Mekong Delta: Water elevation in the flood season and implications for rice production. Climatic Change, 66, 89-107.
[9]. World Bank, 2007: The Impact of Sea Level Rise on Developing Countries: A Comparative Analysis. World Bank Policy Research Working Paper 4136. URL: http://go.worldbank.org/XU9B5UFR30.
Tác giả: TS. Nguyễn Duy Khang - Viện Khoa học Thủy lợi Miền Nam
TS. Akihiko KOTERA, TS. Masayuki YOKOZAWA - Nông nghiệp Quốc gia Nhật Bản
Nguồn: Tuyển tập KHCN 50 năm XD&PT
|