Bài viết này trình bày một số kết quả bước đầu về việc ứng dụng mô hình khí quyển toàn cầu bảo giác lập phương CCAM trong dự báo khí hậu hạn mùa cho toàn cầu và khu vực Việt Nam. | Nghiên cứu ứng dụng mô hình toàn cầu trong dự báo khí hậu hạn mùa cho Việt Nam Nghiên cứu ứng dụng mô hình toàn cầu trong dự báo khí hậu hạn mùa cho Việt Nam Mai Văn Khiêm*, Phạm Quang Nam, Hà Trường Minh, Vũ Văn Thăng Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu Ngày nhận bài 9/10/2017; ngày chuyển phản biện 10/10/2017; ngày chấp nhận đăng 27/10/2017 Tóm tắt: Bài báo này trình bày một số kết quả bước đầu về việc ứng dụng mô hình khí quyển toàn cầu bảo giác lập phương CCAM trong dự báo khí hậu hạn mùa cho toàn cầu và khu vực Việt Nam. Kết quả thử nghiệm dự báo khí hậu hạn mùa giai đoạn 2012-2014 với các điều kiện biên dưới (nhiệt độ bề mặt nước biển - SST) khác nhau được phân tích và đánh giá: Nguồn SST từ dự báo của mô hình khí hậu toàn cầu CFS của Mỹ (CCAM_CFS) và SST từ dự báo của Viện Nghiên cứu quốc tế về khí hậu và xã hội - IRI (CCAM_IRI). Kết quả cho thấy, trong cả hai trường hợp CCAM toàn cầu đều đã cho dự báo khá tốt các trường hoàn lưu quy mô lớn khi so sánh với số liệu phân tích CFSnl và số liệu dự báo của CFS. Trên khu vực Việt Nam, nhiệt độ dự báo có xu hướng thấp hơn quan trắc trong hầu hết các tháng, sai số trong các tháng mùa đông lớn hơn các tháng mùa hè, sai số ở phía Bắc lớn hơn phía Nam, sai số trung bình ở hạn 3 tháng trong cả hai trường hợp khoảng 2,5oC, sai số khá ổn định và có tính hệ thống. Lượng mưa dự báo thì biến động nhiều hơn, lượng mưa có xu hướng thấp hơn quan trắc trong các tháng mùa mưa. Sai số tương đối trong các tháng mùa mưa khoảng 35-70 % trên các vùng khí hậu phía Bắc, các vùng phía Nam sai số nhỏ hơn. Về kỹ năng dự báo, CCAM_IRI cho kỹ năng dự báo nhiệt độ tốt hơn CCAM_CFS và kỹ năng ở các hạn giữa tốt hơn các hạn đầu và cuối. Ngược lại, kỹ năng dự báo mưa ở các hạn gần tốt hơn và kỹ năng của CCAM_CFS tốt hơn đáng kể. Từ khóa: CCAM, mô hình toàn cầu, SST dự báo, dự báo mùa, khu vực Việt Nam. 1. Mở đầu của khoa học công nghệ, đặc biệt là khả năng Dự báo khí hậu hạn mùa
