Thông tin về diễn giả

Tiến sĩ Lê Mạnh Hùng (Manh-Hung Le) là nhà khoa học làm việc tại Phòng thí nghiệm Khoa học Thủy văn, Trung tâm NASA Goddard Space Flight Center. Công việc của ông xoay quanh các ứng dụng của viễn thám vào thủy văn và nông nghiệp, với trọng tâm là các ứng dụng khoa học của vệ tinh đo độ ẩm đất SMAP. Hiện tại, ông đang là đầu mối liên lạc của Dự án SMAP để thiết lập các mối quan hệ hợp tác với các trường đại học và các bên liên quan trong khu vực Đông Nam Á và tại Việt Nam.

Trước khi gia nhập NASA, Tiến sĩ Hùng làm việc tại Trung tâm Quy hoạch và Điều tra Tài nguyên Nước Quốc gia Việt Nam từ năm 2016 đến năm 2018. Vào tháng 5 năm 2022, ông hoàn thành tiến sĩ về kỹ thuật dân dụng tại Đại học Virginia, Hoa Kỳ. Ông nhận bằng thạc sĩ về Quản lý Rủi ro Lũ lụt từ UNESCO-IHE, Hà Lan, vào năm 2016 và tốt nghiệp Cử nhân về Thủy văn và Tài nguyên nước tại Đại học Hà Hải ở Trung Quốc vào năm 2013. Tiến sĩ Hùng cũng là một trong những thành viên tích cực trong các hợp tác nghiên cứu của “Mạng lưới các nhà thủy văn trẻ Việt Nam” (Young Vietnamese Hydrologists Network) và là một trong những cộng sự quan trọng của nhóm nghiên cứu “Đánh giá chu trình thủy văn đa quy mô” (MATHY-NLU) của trường Đại học Nông Lâm Tp. HCM. 

Các hướng nghiên cứu chính của TS. Lê Mạnh Hùng có thể được tìm hiểu thêm qua website của ông tại https://ael.gsfc.nasa.gov/699/bio/manh-hung.le

Bài báo cáo sẽ được trình bày bằng tiếng Việt

Thời gian: Từ 14:00 đến 16:00 ngày 22 tháng 6 năm 2024 (thứ Bảy)

Địa điểm: Phòng họp 1, Khoa Môi trường và Tài nguyên, Trường Đại học Nông Lâm Tp. HCM, Tp. Thủ Đức, Tp. Hồ Chí Minh

Link đăng ký: https://forms.gle/WmjxCyLjQ6C3UzsUA 

Báo cáo này là một hoạt động chuyển giao tri thức của nhóm nghiên cứu “Đánh giá chu trình thủy văn đa quy mô” của trường Đại học Nông Lâm Tp. HCM và “Mạng lưới các nhà thủy văn trẻ Việt Nam” (Young Vietnamese Hydrologists Network; YVHN). 

Trong các nghiên cứu về thủy văn, một “đề bài” khá thách thức là ước tính dòng chảy tại các khu vực có dữ liệu quan trắc bởi các trạm thủy văn. Trong những năm gần đây, cách tiếp cận học máy, học sâu đang được xem là một cơ hội mới góp phần giải quyết bài toán này. 

Nghiên cứu gần đây mà mình hợp tác cùng các đồng nghiệp thực hiện cũng nhằm thử nghiệm tính khả thi của cách tiếp cận này. Cách tiếp cận chung là sử dụng dữ liệu khí tượng (mưa, nhiệt độ) cùng thông tin về đặc trưng lưu vực để ước tính dòng chảy trung bình tháng ở quy mô toàn cầu. 

Mục tiêu chính là phân tích các chiến lược sử dụng dữ liệu hợp lý số lượng trạm và độ phủ về mặt không gian trong huấn luyện mô hình. Và nghiên cứu đã bố trí bảy thí nghiệm độc lập để khảo sát hiệu quả của mô hình. 

Các kết quả thu được khá tích cực, khi kết quả mô phỏng của mô hình long short-term memory đạt được các chỉ số đánh giá tốt khi so sánh với kết quả thu được từ Hệ thống Đồng hóa Dữ liệu Toàn cầu (Global Land Data Assimilation System).

Để biết thêm chi tiết, các bạn đồng nghiệp có thể truy cập toàn văn nghiên cứu này trên tạp chí Advances in Water Resources theo link: https://authors.elsevier.com/c/1ix-I16J1n8xKi (đọc và download miễn phí trong 50 ngày).

---

Khép lại một nghiên cứu “truân chuyên” 

Bản thảo này thực ra đã được hoàn thành từ giữa năm 2022… vậy là đã gần 2 năm. Và “tấm lụa đào” này sau đó đã phải trải qua một chặng đường truân chuyên, nộp từ tạp chí này đến tạp chí khác. 

Mãi đến lần thứ tư, với nội dung gần như hoàn toàn mới thì bản thảo mới được chấp thuận đăng trên AWR. 

Thật ra những khó khăn này cũng đã được “dự báo”. Vì bản thảo được đưa vào review trễ pha. Nếu nghiên cứu này được hoàn thành từ đầu năm 2021, số phận của nó có lẽ đã rất khác, vì thời điểm đó các ứng dụng của học máy, học sâu vào thủy văn ở phạm vi toàn cầu vẫn chưa nhiều. 

Đến 2022, đã có vài publication ra đời xoay quanh chủ đề này. Khi không còn sự đột phá mang tính thời sự, sẽ phải vất vả hơn nhiều để thuyết phục các reviewer về đóng góp của kết quả nghiên cứu đến lĩnh vực.

Nhưng dù sao thì hợp tác này cũng có một “happy ending.” Và đây lại là một minh chứng nữa của tầm quan trọng của “kiên trì” trong việc chuyển tải tri thức mới đến với cộng đồng khoa học toàn cầu. Cá nhân mình thì cảm thấy khá may mắn vì có hạnh ngộ được đồng hành cùng các đồng nghiệp rất “lì”, yếu tố quyết định cho sự ra đời của công bố này (và rất nhiều công bố khác).

Trong lĩnh vực thủy văn, các sản phẩm ước tính bốc thoát hơi nước trên phạm vi toàn cầu đang ngày càng được biết, và được sử dụng nhiều hơn. Nhiều nghiên cứu đã sử dụng chúng như dữ liệu quan trắc bốc thoát hơi nước để hiệu chỉnh mô hình thủy văn, với kỳ vọng sẽ tạo ra được những kết quả mô phỏng về dòng chảy trên các con sông tốt hơn. 

Tuy nhiên, kết quả của các nghiên cứu theo hướng này vẫn không nhất quán: kết quả mô phỏng dòng chảy có thể sẽ trở nên tốt hơn, nhưng cũng có thể xấu đi, hoặc chẳng thay đổi gì mấy khi sử dụng dữ liệu bốc thoát hơi nước để hiệu chỉnh mô hình thủy văn.

Từ thực tế này, cộng đồng Young Vietnamese Hydrologist đã phối hợp cùng triển khai một thí nghiệm để phân tích tính hữu dụng của việc sử dụng dữ liệu viễn thám về bốc thoát hơi nước nhằm nâng cao chất lượng mô phỏng của mô hình thủy văn. 

Cách tiếp cập của nhóm khá khác: không hiệu chỉnh mô hình, mà đánh giá sự tương quan giữa hiệu năng của mô hình trong mô phỏng bốc thoát hơi nước với hiệu năng của mô hình đó khi mô phỏng dòng chảy trên sông. Cụ thể, nhóm đã xây dựng 70.000 mô hình SWAT khác nhau tại các lưu vực sông của Việt Nam. Mỗi mô hình này được xác lập dựa trên một bộ tham số mô hình được thiết lập ngẫu nhiên, không hề qua hiệu chỉnh. Sau đó, xác xuất một mô hình có kết quả mô phỏng dòng chảy tốt cũng mô phỏng bốc thoát hơi nước tốt (và ngược lại) được phân tích. 

Và không ngoài phỏng đoán, không phải lúc nào mô hình cũng làm tốt việc mô phỏng cả hai biến trên. 

Để biết thêm kết quả chi tiết, các anh/chị đồng nghiệp có thể tham khảo thêm bài báo được đăng trên tạp chí Water Resources Management và có thể download miễn phí tại https://link.springer.com/article/10.1007/s11269-024-03840-w

-------

Vài lời bên lề

Đây là một bài báo được đăng vào ngày cá tháng Tư… 

Có lẽ đó là hậu quả của việc anh em trong team toàn “nói dối nhau” khi triển khai nghiên cứu này =))

Gì mà “làm cái gì dễ dễ, nhanh nhanh cho biết nhau thôi”

Gì mà “cái này em có mô hình cả rồi, bỏ vào chạy chút là ra”

Gì mà “nộp tạp chí nào chả được”

Toàn những lời “nói dối”...

Hôm nay mình ngồi tra lại những thảo luận đầu tiên về nghiên cứu này, và thời điểm đó là đầu năm 2022. Đó cũng là lúc mạng lưới Young Vietnamese Hydrologist chính thức hình thành, và bắt đầu triển khai một số side project theo hướng “làm cho vui” cùng nhau.

Vì “làm cho vui”, chưa có quỹ nghiên cứu để tài trợ, nên cả team toàn dành thời gian đêm hôm khuya khoắt, hoặc cuối tuần có hạn để đóng góp vào quá trình chạy mô hình, thảo luận kết quả và biên soạn bản thảo. 

Bởi vậy nên lúc nào họp online, ai cũng nhất trí quan điểm “làm cái gì dễ dễ, low hanging fruit thôi”.

Rồi tới lúc “trầm mê”, thì đủ loại “sáng kiến” được đưa ra.

Nên bổ sung cái này, cái kia. Cần chạy thêm mô phỏng cái nọ, cái chai. Rồi đem bản thảo “đâm đơn” vào Water Resources Research đầu tiên… 

Vậy là “dễ dễ” dữ chưa...

Mà thôi, sau 2 năm thì đứa con tinh thần đầu tay của cả team cũng ra đời. Hi vọng đây sẽ là một cột mốc nhỏ trong một chặng đường dài đi cùng nhau của mạng lưới.

Vài lời thật lòng ngày cá tháng Tư...

Sự gia tăng nhiệt độ không khí về nguyên tắc sẽ khiến bầu khí quyển có khả năng giữ nhiều hơi nước hơn. Do đó, các trận mưa có cường độ cao sẽ dễ xảy ra hơn (về lý thuyết) khi lượng hơi nước này rơi xuống mặt đất.

Tuy nhiên những quá trình thủy văn diễn ra trên lưu vực lại phức tạp hơn nhiều, và nhiều nghiên cứu đã chỉ ra không phải lúc nào mưa lớn cũng dẫn đến lũ to. Để hiểu chính xác lưu lượng dòng chảy sẽ phản ứng như thế nào, cách trực quan nhất là xây dựng mô hình thủy văn và sử dụng đầu vào là thông số khí tượng (nhiệt độ, mưa) trong các kịch bản biến đổi khí hậu.

Khi có được dự phóng giá trị thủy văn ở các thời đoạn tương lai, ta có thể tính toán các thông số đại diện cho lũ và so sánh các giá trị này với giá trị tính toán trong quá khứ để có minh chứng về sự thay đổi của lũ trong bối cảnh biến đổi khí hậu.

Ấn bản mới phát hành của nhóm mình đã triển khai cách tiếp cận này tại 7 lưu vực khác nhau, trải dài khắp Việt Nam. Sử dụng kết quả đầu vào là giá trị mô phỏng mưa và nhiệt độ từ 20 mô hình khí hậu khác nhau, nghiên cứu nhận thấy xu hướng chung của thông số Q5 (đại diện dòng chảy lũ) là gia tăng, đặc biệt là trong các kịch bản phát thải cao.

Kết quả này chỉ dấu sự cần thiết phải phát triển hệ thống cảnh báo sớm cho lũ lụt ở Việt Nam trong một Trái đất ngày càng ấm hơn. Và để phát triển được các công cụ có chất lượng tốt, việc đảm bảo dữ liệu thực đo về khí tượng thủy văn tại mạng lưới các trạm quan (đang ngày càng mỏng đi) tại Việt Nam đóng vai trò hết sức quan trọng. 

Đúng là đi một ngày đàng, học một sàng khôn. Các đồng nghiệp đến từ Thái Lan, Singapore, Malaysia, Indonesia, Philippines đều cực kỳ đáng nể và có nhiều thứ để mình học hỏi. Không chỉ trong nghiên cứu mà còn trong cách networking và fund-raising...

Xét về "tiền hung - hậu kiết", chuyến đi này đã được "sắp đặt" từ hơn 3 năm trước, hồi mình còn đang tạm trú ở đất Mỹ.

Hồi đó mình đang tìm kiếm hướng đi khi lập nghiệp ở Việt Nam và tìm đến với một tiền bối đáng kính trong nước. Thông qua giới thiệu của đàn anh này, mình tham gia một số hội thảo của cộng đồng CORDEX-SEA (nghiên cứu về BĐKH ở khu vực Đông Nam Á), rồi có những trao đổi với một bạn người Malaysia. 

Bạn này sau đó lại giới thiệu mình cho một bạn người Indonesia để cùng tham gia viết một grant gửi đến Sáng kiến DEGREES, dự án quốc tế nghiên cứu về tác động mà các kỹ thuật khí hậu (nhằm làm chậm sự gia tăng nhiệt độ của Trái đất) có thể gây ra.

Grant nhóm cùng viết sau đó được chấp nhận, và một trong các kết quả cũng đã được công bố trên tạp chí Water: https://www.mdpi.com/2073-4441/15/6/1089. 

Pha hiện tại của sáng kiến DEGREES đang ở giai đoạn cuối nên các điều phối viên từ UK mới tổ chức hội thảo để lấy ý kiến các bên về điều gì là nên làm trong pha tiếp theo. Thế là họ mời các nhóm đã được fund ở khu vực Đông Nam Á tham gia bàn bạc, thảo luận xem nên thúc đẩy các nghiên cứu ở quy mô khu vực như thế nào.

Quả là một hạnh ngộ khi được gặp trực tiếp những người "bạn cũ" và làm quen thêm các đồng nghiệp mới. Lúc nào cũng vậy, muốn chạy đường dài và bám nghề thì không thể chỉ lầm lũi đi một mình...

Và rất vui khi cộng đồng quốc tế khá "impress" về Young Vietnamese Hydrologist Network. Hi vọng hội thảo DEGREES này sẽ mở ra những cơ hội mới để các ace trong mạng lưới tiếp tục cùng phát triển.

Hai tuần đầu 2024 đã sắp trôi qua, và mình thì vẫn còn high vì lâu lắm rồi mới có dịp dành nhiều thời gian đến như thế cho nghiên cứu 🙂 

Hóa ra tay vẫn còn đủ dẻo để code các ông ạ!

Lại có vài bản thảo submit/resubmit... Nhưng tạm không quan tâm chúng sẽ đi đâu về đâu - toàn là những tấm lụa đào mà, "biết vào tay ai". 

Vì mình còn đang bận high.

Hình như rất lâu rồi mình mới lại được thưởng thức cảm giác cày ngày cày đêm để khỏi lỡ mất cái mạch đang dâng... 

Chợt nhớ những khuya thứ bảy, chủ nhật của một miền ký ức xa xăm. 

2-3 giờ. Ngoài trời tối om nhưng các office vẫn sáng đèn. Cái nhà bếp của trường vẫn rôm rả tiếng thảo luận kèm tiếng húp mì gói sộp soạp...  

Mà thôi, chuyện của miền ký ức thì nên để lại sau lưng. 

Vì mình còn đang bận high. Vì một lí do bên lề của chuyện nghề.

Một bài báo rất đặc biệt mà mình làm đồng tác giả vừa ra lò, đối tác là những đồng nghiệp hiện đang công tác trong một trung tâm nghiên cứu thuộc Viện Hàn Lâm Trung Quốc. Bài báo phân tích sự thay đổi về mặt không-thời gian của dòng chảy cực đoan trên sông Trường Giang, và tìm kiếm mối liên hệ của các biến động này với sự vận hành hồ chứa và ảnh hưởng của ENSO.

Bài báo có nhiều kết quả cũng khá thú vị. Nhưng sự đặc biệt (đối với mình) thì nằm ở hình 1. Còn đặc biệt thế nào thì ai quan tâm có thể xem (và download miễn phí trong 50 ngày) tại https://authors.elsevier.com/c/1iQSO52cuf7KR

Hình này ngày xưa nó khác 🙂 Và giờ nó khác. 

Đặc biệt vì mình đã rất bất ngờ khi các đồng nghiệp chấp nhận sửa lại cái hình vì vài lời phân bua của một tay đồng nghiệp ất ơ. Mà thực ra dấu vết cũ vẫn còn nhưng thế là quý lắm rồi 🙂

Mà các bác này làm việc tốc độ cũng kinh. Chạy theo các bác ấy làm mình nhớ mấy anh bạn TQ cùng khoa ngồi húp mì tôm những khuya cuối tuần trong miền ký ức xưa. 

Hồi đó mình lẩm bẩm như thế nào thì giờ lặp lại nguyên câu cũ: "Đã giỏi lại còn trâu như vậy thì ai đu với mấy bạn được..."

Mà thôi, kệ họ đi, high đã...

Tranh thủ, vì còn có hơn 1 tiếng nữa là đến thứ high...

Sự kiện này rất có ý nghĩa với mình vì 2018-2023 là giai đoạn khá đặc biệt: mình cất cánh, rời khỏi sự bảo bọc của các hướng dẫn sau khi hoàn thành Nghiên cứu sinh. Mà thú thật, khi nhận được thành tích này thì sự vui vẻ phấn khởi chỉ chiếm chừng 4 phần, còn lại trong mình là tâm tư và nhiều trăn trở...

Nhưng thôi, đó có lẽ là câu chuyện mà mình sẽ chém trong một post khác. 

Còn hôm nay thì mình lại muốn viết về "bộ vest huyền thoại". Bộ trang phục đã đi cùng mình khắp thế giới, có mặt trong những sự kiện rất có ý nghĩa với mình suốt 13 năm qua. 

Sự kiện ngày 15/12 vừa rồi tất nhiên là một trong số đó. 

Một sự kiện nữa thì cách đây đã hơn 8 năm (hình 2), lúc mình đến Úc làm NCS, và tham gia vào buổi chào đón của Học bổng Chính phủ Úc (đơn vị tài trợ cho NCS của mình). Chặng đường 4 năm sau đó là nền tảng quan trọng cho sự phát triển sự nghiệp của mình, mà cụ thể là trong giai đoạn 2018-2023.

Sự kiện thứ ba thì cách đây đã hơn 13 năm (hình 3), lúc mình quyết định biến người yêu cũ thành vợ. Quyết định đã thay đổi vận mệnh đời mình 🤣😂😂 (theo chiều hướng tốt đẹp hơn).

Sau cái ngày khoác lên người bộ vest huyền thoại, mình chính thức trưởng thành, thôi sống vô minh, và quen dần với việc phải đặt và đạt những mục tiêu. 

Nhờ khoác vào người bộ vest huyền thoại, mình nhận được những lời nhắc nhở phải ưu tiên thứ "nên làm" chứ không sa đà vào những việc "thích làm". 

Từ ngày định mệnh đó, mình "bị" xua đi học thạc sỹ, xua đi nộp hồ sơ học bổng dù chẳng tự tin gì. Rồi "bị" xua đi học nghề tại các nhóm nghiên cứu lớn để "mở mắt", hiểu thêm về thế giới rộng lớn ngoài kia. Mỗi lần bị xua đi, mình lại được miễn trừ trách nhiệm gia đình. Và tất nhiên là kẻ khoác vào người mình bộ vest kia lại một mình cân tất...

Khi ngoảnh nhìn lại, những lần "bị" xua đi xa đó đã mở ra vận hội mới cho mỗi chặng đường nghề của mình trong hơn 10 năm qua. Việc được góp mặt trong danh sách 22 gương mặt NLU cũng là hệ quả tất yếu của chuỗi sự kiện diễn ra sau ngày mình sở hữu bộ vest huyền thoại 🤣😂😂

Cám ơn bộ vest, có lẽ sẽ còn đồng hành với mình tầm 5-6 chục năm nữa 🥰

Việc tìm được dữ liệu có chất lượng để phục vụ cho các nghiên cứu là vấn đề đau đầu của bất cứ ai. Rất nhiều cơ sở dữ liệu phong phú, được thu thập với ngân sách cực lớn, nhưng lại không thể tiếp cận dễ dàng. Câu chuyện này khá phổ biến ở rất nhiều quốc gia, và Trung Quốc là một trong số những trường hợp đại diện đặc biệt. Đặc biệt vì đầu tư của TQ dành cho thu thập và số hóa dữ liệu là cực kỳ lớn. Nhưng thông tin của quá trình này vẫn "dan dan díu díu mập mờ". Ngay cả đối với nghiên cứu viên TQ.

Mình cảm nhận sâu sắc vấn đề này có lẽ là thông qua quá trình phát triển GSIM (https://doi.org/10.5194/essd-10-765-2018). Và phải học cách áp dụng hàng loạt những công cụ khác nhau để thu thập, quản lý và làm sạch dữ liệu thứ cấp. Nhưng dữ liệu của Trung Quốc thì rất khó tiếp cận, cho dù thông qua các tổ chức toàn cầu như WMO, hay thông qua các nhóm nghiên cứu, cá nhân tại TQ.

Thực tế "rất nhiều đầu tư đã được đổ vào việc thu thập dữ liệu tài nguyên nước ở TQ nhưng vẫn rất khó truy cập, sử dụng và chia sẻ chúng" đã đặt ra nhiều vấn đề mà giới nghiên cứu tại chính TQ phải kêu ca: (i) chất lượng dữ liệu kém, (ii) phải bỏ ra nỗ lực trùng lặp và lãng phí tài nguyên để thu thập dữ liệu, (iii) hạn chế khả năng hỗ trợ ra quyết định trong chính sách và quản lý tài nguyên nước. 

Cũng chính vì lí do này, các thảo luận mà nhóm mình đưa ra đã tập trung vào việc phân tích các rào cản đối với dữ liệu nước truy cập mở và các tác động của nó. Đồng thời vạch ra lộ trình thiết lập cơ sở hạ tầng dữ liệu nước quốc gia để cải cách quản lý tài nguyên nước ở Trung Quốc và hỗ trợ sáng kiến chia sẻ dữ liệu nước toàn cầu.

----

Bài báo này thực sự là một cơ hội để mình hiểu thêm về thế mạnh của những người bạn NCV người TQ. 

Việc họ duy trì được một cộng đồng nghiên cứu thủy văn năng động, sẵn sàng tham gia vào việc cung cấp thông tin cho đồng nghiệp là rất đáng học hỏi. 

Những chính sách đầu tư vào nguồn lực KHCN của TQ hiện giờ có lẽ cũng đã sánh ngang các cường quốc Âu-Mỹ, vì mình cảm nhận được phong cách làm việc của họ (dù là NCS, postdoc, và giáo sư) chẳng khác gì các nhóm nghiên cứu lớn ở châu Âu, Úc và Bắc Mỹ. 

Bài báo "perspective" (góc nhìn) ngăn ngắn này, coi vậy chứ cũng mất gần hai năm mới hoàn thành. Mình còn nhớ lần đầu bạn Lexi (Jingyu Lin; tác giả đầu) liên hệ với mình để lên ý tưởng cho bài này là khi mình vừa về Việt Nam. 

Bài báo nộp lần thứ nhất vào Science, và sau năm lần bảy lượt tới tới lui lui thì nhóm tác giả quyết định rút bài để nộp vào tạp chí này. Rồi cũng mất thêm hơn nửa năm qua các vòng phản biện thì đứa con tinh thần mới được nhìn thấy ánh sáng mặt trời.

Rất nhiều nội dung trong bài báo này mình vừa tham gia viết vừa liên tưởng về tình hình của Việt Nam. Một người anh trong cộng đồng YVHN nói đùa là cứ thay chữ China bằng Vietnam thì được một bài nói chính xác về các thách thức ở nước mình. Đúng là như thế thật!

Những rào cản vẫn còn đó, và sẽ còn ở đó. Nhưng mình tin với những chuyển biến đang diễn ra trong cộng đồng nghiên cứu cũng như hệ thống quản lý về tài nguyên nước ở Việt Nam, tình hình sẽ trở nên khởi sắc hơn. Sớm thôi!

Quá trình đánh giá một lưu vực khá lớn ở Malaysia cho thấy, các mô hình đang đưa ra dự phóng về một trái đất "nguội hơn" khi các sol khí được bơm vào lớp ngoài cùng của bầu khí quyển (so với kịch bản phát thải khí nhà kính được giữ ở mức cao và không có biện pháp kỹ thuật khí hậu được sử dụng).

Sự hạ nhiệt này có thể sẽ dẫn đến những hệ quả khá phức tạp đối với các yếu tố khí tượng - thủy văn.

Chẳng hạn, số ngày mưa cực đoan có xu hướng giảm, nhưng tổng lượng mưa hàng năm và lượng mưa theo tháng cũng được dự phóng sẽ suy giảm.

Sự biến động về các yếu tố khí tượng này cũng dẫn đến hai thái cực thay đổi của các thiên tai: lũ có thể sẽ bớt nguy hiểm hơn, nhưng sẽ cần quan tâm hơn về việc tăng mối nguy về hạn hán...

Có lẽ cũng vì vậy, nên sẽ còn rất lâu, việc áp dụng những biện pháp kỹ thuật này vào thực tế mới có thể được triển khai. Và sẽ cần rất nhiều những đánh giá toàn diện, nhất quán trên phạm vi toàn cầu về những hệ quả của bất cứ hành động nào của con người.

Vì chúng ta sẽ chẳng có planet B để di dân đến - nếu sự "nhiệt tình" lại dẫn đến một viễn cảnh còn phức tạp hơn...

Cụ thể, lượng mưa, độ ẩm của đất và trữ lượng nước trên mặt đất ước tính thông qua các cảm biến của NASA đã được sử dụng để đánh giá trận hạn lịch sử 2015-2016 ở vùng hạ lưu sông Mê Kong. Mục tiêu chính là phân tích hiệu quả của dữ liệu viễn thám của NASA ở mức độ chi tiết hóa cao tại khu vực có mật độ trạm quan trắc khí tượng - thủy văn thưa thớt này.

Kết quả cũng phần nào làm rõ những "giá trị tăng thêm" mà các bộ dữ liệu viễn thám được phát triển gần đây có thể đem lại cho các đánh giá ở cấp độ địa phương. 

Sự biến thiên về mặt không gian của hạn hán ước tính từ dữ liệu độ ẩm của đất với độ phân giải 1-km (được phát triển bởi Đại học Virginia - Hoa Kỳ) cho thấy mối tương quan chặt với kết quả quan trắc tình trạng hạn hán trên lưu vực thông qua chỉ số chuẩn hóa dòng chảy (SSI). Trong khi đó, chỉ số chuẩn hóa lượng mưa (SPI) ước tính từ dữ liệu vệ tinh GPM, có độ phân giải kém hơn (10-km), không cung cấp sự tương quan về mặt không gian tốt bằng. 

Kết quả này mở ra một cơ hội mới cho việc đánh giá hạn tại những khu vực thiếu dữ liệu trên thế giới: sử dụng dữ liệu viễn thám về độ ẩm đất ở độ phân giải cao để thay thế cho dữ liệu quan trắc thưa thớt về dòng chảy và tài nguyên nước. 

----

Đây là một trong những kết quả hợp tác nghiên cứu giữa các thành viên trong "Mạng lưới các nhà thủy văn trẻ Việt Nam" (Young Vietnamese Hydrologists; YVHN) và nhóm nghiên cứu "Đánh giá chu trình thủy văn đa quy mô" (MATHY-NLU) của trường Đại học Nông Lâm Tp. HCM.

Tối ưu hóa các tham số của mô hình thủy văn, vì vậy, đã luôn là một trong những chủ đề khá được quan tâm bởi giới nghiên cứu thủy văn. Một trong những hướng nghiên cứu phổ biến gần đây là sử dụng thêm các giá trị quan trắc khác (như bốc hơi, độ ẩm đất...) từ các bộ dữ liệu toàn cầu để hình thành nên các quy trình hiệu chỉnh mô hình đa biến, đa mục tiêu.

Trong ấn bản gần đây, nhóm nghiên cứu đã khảo sát tính hiệu quả của các cách tiếp cận khác nhau trong hiệu chỉnh mô hình thủy văn (cả đơn mục tiêu và đa mục tiêu) cho 20 lưu vực nằm trong lưu vực hồ Michigan, của Laurentian Great Lakes. 

Kết hợp các kết quả quan trắc dòng chảy cùng dữ liệu độ ẩm đất và lượng bốc hơi nước thực tế (ET) trích xuất từ các bộ dữ liệu toàn cầu, nghiên cứu cho thấy việc bổ sung độ ẩm của đất vào quá trình hiệu chỉnh mô hình giúp cải thiện hiệu suất mô phỏng ET cho hầu hết các lưu vực, và tạo ra khả năng mô phỏng tốt nhất về mặt tổng thể của mô hình thủy văn được thiết lập. 

Các bộ dữ liệu lưới của dòng chảy toàn cầu cũng cho thấy tính khả dụng cao (khi so sánh với dữ liệu quan trắc tại trạm điểm) trong qua trình hiệu chỉnh mô hình ở các lưu vực lớn. 

Nhóm cũng đề xuất việc sử dụng "ternary diagram" (đồ thị ba thành phần) để có thể đồng thời khảo sát khả năng mô phỏng của mô hình cho cả biến dòng chảy, độ ẩm của đất và ET. 

Link đọc toàn văn bài báo trên tạp chí Water Resources Research: https://onlinelibrary.wiley.com/share/author/SKQIMH3SPAPRWC5TXWI8?target=10.1029/2022WR032064

Thực hiện phân tích tại gần 7000 lưu vực trên các châu lục khác nhau, nhóm nhận thấy các mô hình thủy văn đều đưa ra dự phóng về một thế giới với nhiều trận hạn hán hơn. Cụ thể, 60% các lưu vực được đánh giá đều cho thấy các trận hạn 30-năm (tức cứ khoảng 30 năm sẽ có một lần quan sát thấy) trong giai đoạn quá khứ sẽ diễn ra nhiều gấp đôi vào cuối thế kỷ 21 trong các kịch bản phát thải trung bình và cao (có thể hiểu là trong tương lai một trận hạn có cường độ tương tự sẽ xảy ra 15 năm một lần, tức thường xuyên hơn). 

Không ngạc nhiên khi nghiên cứu cũng cho thấy sự biến động về mưa là yếu tố chủ đạo dẫn đến hạn (tại 87% các lưu vực). 

Tuy nhiên, ở các lưu vực ở vĩ độ cao (ví dụ như tại các quốc gia ở châu Âu, bắc Mỹ...), sự gia tăng nhiệt độ liên tục được dự đoán sẽ trở thành yếu tố chính quyết định biến động của tài nguyên nước. Chính vì vậy, trong một thế giới ngày càng trở nên ấm hơn, khả năng cao chúng ta sẽ chứng kiến nhiều trận hạn hơn ở những khu vực này. 

Dù Việt Nam không nằm trong vùng rủi ro chính, sự ảnh hưởng mang tính hệ thống của hạn hán đến nông nghiệp và kinh tế nói chung vẫn có khả năng đem đến những tác động gián tiếp không mong đợi cho chúng ta.

Lưu vực là một khái niệm khá phổ biến và là một trong những nền tảng cho việc quản lý tài nguyên thiên nhiên hiện đại. Nguyên nhân chính có lẽ đến từ vai trò của nước trong tất cả các quá trình tự nhiên. 

Hiểu một cách đơn giản, tất cả lượng giáng thủy (ở VN chủ yếu là mưa) khi rơi xuống lưu vực sẽ tạo ra dòng chảy tràn theo quy luật "nước chảy chỗ trũng". Các dòng chảy tràn này sẽ được gom về các nhánh sông, và tập hợp thành các con sông (thường đổ ra biển). 

Việc phân định ranh giới của lưu vực, do đó, khá quan trọng vì sẽ giúp xác định giới hạn không gian cho các nghiên cứu về tài nguyên nước, bao gồm cả việc xây dựng mô hình thủy văn, hoặc tính toán giá trị các hợp phần trong cân bằng nước.

Vì ranh giới lưu vực được xác định dựa vào sự biến thiên về cao độ của địa hình, các loại dữ liệu độ cao số (phổ biến nhất hiện nay là DEM) là yếu tố tiên quyết để tạo ra các ranh giới lưu vực. Đã có nhiều nhóm nghiên cứu quốc tế tìm cách xây dựng những loại dữ liệu này, và hiện có rất nhiều nguồn dữ liệu khác nhau mà các nghiên cứu viên có thể tận dụng. 

Tuy nhiên, ở đặc thù của Việt Nam thì nên chọn loại dữ liệu độ cao số nào? Đây chính là câu hỏi mà nhóm đã phải tự trả lời trong một nghiên cứu khác (in progress). Và thế là "side product" này ra đời.

Đã từ lâu, ảnh vệ tinh được nhìn nhận sẽ là sự thay thế cho dữ liệu quan trắc trực tiếp trên mặt đất trong tương lai - do khả năng cung cấp thông tin “mọi lúc, mọi nơi” về nhiều yếu tố quan trọng của chu trình thủy văn. Trong số đó, độ ẩm của đất là một yếu tố khá được quan tâm, vì nó có vai trò “cầu nối” trong các quá trình thủy văn, thủy lực. 

Một ví dụ điển hình cho tầm quan trọng của độ ẩm đất là quá trình hình thành lũ trong những trận mưa kéo dài, khi mà cường độ mưa chưa phải là “vô tiền khoán hậu”. Trong quá trình này, lượng nước mưa ban đầu sẽ khiến đất “ngậm” đủ nước. Sau đó, hầu hết lượng mưa rơi xuống sẽ bị chuyển thành dòng chảy tràn trên bề mặt, và khi chảy tràn kéo dài thì lũ sẽ hình thành. 

Nhìn về phía bên kia của các các hiện tượng cực đoan, độ ẩm đất cũng có vai trò quan trọng trong triến trình xuất hiện hạn hán, "kẻ phá hoại thầm lặng" đến đời sống của con người. Trong quá trình này, hạn khí tượng (sự sụt giảm về tổng lượng mưa so với điều kiện bình thường) là điều kiện cần, còn sự biến động của độ ẩm trong đất (bị chi phối bởi biến thiên của lượng giáng thủy và bốc thoát hơn nước) là điều kiền đủ tạo ra hạn thủy văn - tức là sự suy giảm nước mặt và nước ngầm đáng kể so với độ dao động bình thường.

Trong khoảng 2 thập kỷ gần đây, các nguồn tài trợ cho quan trắc vệ tinh (Earth Observation) đã đầu tư đáng kể vào các chương trình quan trắc độ ẩm của đất. Và hiện tại, chúng ta có khá nhiều lựa chọn của các sản phẩm độ ẩm đất - để download và sử dụng miễn phí cho nghiên cứu của mình. 

Tuy nhiên, các sản phẩm này vẫn thường gặp một số hạn chế chung, bao gồm vấn đề “độ phân giải” của thông tin về độ ẩm đất – cả về mặt không gian (độ phân giải không dưới 9km) và thời gian (chu kỳ quay lại của vệ tinh kéo dài từ khoảng 1 tuần đến 1 tháng). Để giải quyết những hạn chế này, nhiều nhà khoa học đã nghiên cứu phương pháp chi tiết hóa dữ liệu viễn thám, để tạo ra những sản phẩm có độ phân giải cao hơn, cho thấy được biến thiên của độ ẩm đất rõ ràng hơn về mặt không gian.

Trong nghiên cứu nhóm mình hợp tác vừa công bố trên tạp chí Remote Sensing, một loạt các mô phỏng đã được thực hiện để tìm cách đồng hóa (assimilate) hai bộ dữ liệu độ ẩm đất có độ phân giải khác nhau (1-km và 9-km; trong đó dữ liệu 1-km là dữ liệu mới được công bố) vào một mô hình thủy văn. 

Để khảo sát vai trò của độ phân giải về mặt không gian so với độ phân giải về mặt thời gian, nhóm đã triển khai mô phỏng tại 8 lưu vực có diện tích lớn/nhỏ khác nhau. Kết quả chứng minh tầm quan trọng của mức độ chi tiết hóa của dữ liệu độ ẩm trong quá trình đồng hóa dữ liệu, khi mà sai số mô phỏng giá trị nước mặt lẫn sự ảnh hưởng của thảm phủ đều có xu hướng giảm khi dữ liệu độ ẩm có độ phân giải tốt hơn (1-km) được sử dụng.

Trong số những tác động của BDKH, sự thay đổi của chu trình thủy văn là một vấn đề rất được cộng đồng khoa học quan tâm. Nguyên nhân chủ yếu đến từ tầm quan trọng của tài nguyên nước đối với các quá trình tự nhiên lẫn kinh tế xã hội. Để đánh giá sự biến động này, biến động trong dữ liệu dòng chảy thường được dùng như đại diện cho thay đổi của tài nguyên nước về dài hạn trong bối cảnh ấm lên của Trái đất. 

Tuy nhiên, việc sử dụng các nguồn dữ liệu này để đánh giá tác động của BDKH cũng gặp khá nhiều rào cản, vì sự thay đổi của dòng chảy cũng có thể xảy ra do tác động của con người (thay đổi sử dụng đất, xây dựng hồ chứa, đô thị hóa... tại các lưu vực sông). Để giải quyết vấn đề này, các quốc gia trên thế giới thường phân tích, đánh giá tác động của BDKH tại các lưu vực "nguyên thủy/bán nguyên thủy", tức là những nơi mà con người dường như vẫn chưa "chạm tay" vào quá sâu. Để làm được điều này, họ dành rất nhiều đầu tư để tìm kiếm và đưa danh mục các lưu vực trong nhóm này vào đối tượng được quan tâm khi xây dựng chiến lược của mạng lưới quan trắc thủy văn.

Việc này rất tiếc, vẫn chưa thật sự được quan tâm ở Việt Nam. Và một "truyền thuyết" thường lưu truyền trong giới khoa học là ở Việt Nam chẳng còn lưu vực nguyên thủy nào. Với sự bùng nổ của đập thủy điện và thay đổi sử dụng đất trong những năm qua, rất khó để tin vào việc còn có những nơi mà con người chưa chạm tay đến.

Trong nghiên cứu mới đây được đăng tải trên tạp chí các Khoa học Trái đất Việt Nam (VJES), nhóm nghiên cứu mà mình đang cộng tác đã cùng thử đánh giá xem "truyền thuyết" kia có thực sự đúng. Nhóm mình lựa chọn cách tiếp cận phân tích thống kê kết hợp với phân tích không gian để đánh giá tính "nguyên thủy" của 68 lưu vực đang hoạt động và không bị ảnh hưởng bởi triều. 

Cụ thể, các phương pháp thống kê được sử dụng để xem chuỗi dữ liệu quan trắc có tính đồng nhất hay không, vì nếu dữ liệu quan trắc tại một lưu vực có những thay đổi "đáng ngờ" (ví dụ giá trị trung bình tăng/giảm đột biến chỉ trong vòng 1 năm), nhiều khả năng dòng chảy tại các lưu vực này đã bị ảnh hưởng bởi các hoạt động của con người. 

Đối với phương pháp phân tích không gian, nhóm đã thu thập thông tin của 87 đập thủy điện lớn trên cả nước (dung tích hồ chứa trên 10 triệu mét khối), và loại bỏ những lưu vực nào đang chịu ảnh hưởng quá lớn bởi các hồ chứa này. Các lưu vực có sự biến đổi về sử dụng đất tương đối lớn trong giai đoạn 2000-2019 (trên 10%) hoặc có từ 2% diện tích lưu vực là các đô thị cũng bị loại bỏ.

Kết quả khá bất ngờ khi có trên 20 lưu vực có thể được xác định là "tương đối nguyên thủy" thông qua các đánh giá của nhóm. 

Hi vọng kết quả này sẽ cung cấp thêm một góc nhìn để các nhà quản lý tài nguyên nước có những quan tâm cho các nghiên cứu sâu hơn cho chủ đề này. Để chính thức thành lập hệ thống các trạm thủy văn nguyên thủy cho Việt Nam - một nền tảng quan trọng để đánh giá biến động tài nguyên nước quốc gia trong bối cảnh biến động phức tạp của khí hậu Trái đất trong tương lai.

Trong khuôn khổ dự án GEMMES Việt Nam sẽ có rất nhiều các buổi hội thảo nhằm công bố kết quả của dự án đến các cộng đồng có quan tâm. 

Vào ngày 09/03/2022, buổi Hội thảo số 5 của GEMMES VN với chủ đề "Cập nhật kịch bản BDKH cho Việt Nam" sẽ được tổ chức. Hội thảo được điều phối của PGS. TS. Ngô Đức Thành và TS. Trần Anh Quân, hai nghiên cứu viên chính của nhóm công tác số 1 của GEMMES VN - và cũng là những người chịu trách nhiệm chính cho việc phát triển các kịch bản BDKH mới cho Việt Nam.

Cá nhân mình cũng được mời tham gia thảo luận trong hội thảo, nhằm nêu lên những quan điểm từ phía người dùng đối với kịch bản mới này. 

Ấn phẩm của nhóm mình thực hiện nhằm đánh giá chất lượng các loại dữ liệu mưa lưới tại khu vực Ngũ Hồ Bắc Mỹ vừa được đăng trên tạp chí Journal of Hydrology và có thể đọc miễn phí trong 50 ngày tới tại https://authors.elsevier.com/c/1eW-i52cuXVAy

Bài báo này có thể nói là một ví dụ cho câu “người giàu cũng khóc” :)) vì các kết quả chỉ ra những bất đồng giữa các loại dữ liệu mưa lưới khi sử dụng vào tác nghiệp ở hệ thống hồ nước ngọt lớn nhất thế giới.

Mỗi loại dữ liệu lại có một ưu điểm riêng, nhưng rất khó để so sánh chất lượng ước tính trên mặt hồ vì hạn chế của dữ liệu trạm quan trắc để làm mốc đối chiếu. Điều này càng rõ ràng hơn khi nhìn vào sai số đánh giá cân bằng nước - dù sử dụng dữ liệu mưa lưới nào.

Bởi thế nên nghiên cứu lúc nào cũng là công việc “đang trong quá trình triển khai”… sẽ luôn có hạn chế chờ đợi những thế hệ mới giỏi giang hơn, những tiến bộ khoa học kỹ thuật tiên tiến hơn giải quyết.

Chương trình nghiên cứu đầu tiên mà mình tham gia sau khi trở về ĐH Nông Lâm Tp. HCM lại liên quan đến một chủ đề mình từng rất “lăn tăn”: can thiệp vao khí hậu Trái Đất bằng những biện pháp kỹ thuật khí hậu (geoengineering).

Khi nói về kỹ thuật (engineer), ta hay liên tưởng tới việc can thiệp vào những quá trình tự nhiên (ví dụ xây dựng đập, cải tạo hướng chảy tự nhiên của sông suối). Tương tự như thế, kỹ thuật khí hậu (geoengineering) là những giải pháp “làm mát” Trái Đất bằng những can thiệp kỹ thuật của con người. 

Sự xuất hiện những ý tưởng “điên rồ” trong lĩnh vực kỹ thuật khí hậu có lẽ khởi nguồn từ chính những điều “điên rồ” khác đã diễn ra. Cụ thể là sự gia tăng nhiệt độ trên Trái Đất, hiện đã được thừa nhận rộng rãi là có sự tham gia đáng kể từ lượng phát thải khí nhà kính mà con người tạo ra. Sẽ là rất logic, về mặt kỹ thuật, khi nghĩ đến những giải pháp để hạ nhiệt Trái Đất như một "phương án B", hoặc một công cụ hỗ trợ, cho các giải pháp thích ứng đang được đề xuất hoặc triển khai trên quy mô toàn cầu. 

Tất nhiên, việc nên hay không nên "cải tạo khí hậu", hoặc làm như thế nào, trình tự triển khai ra sao lại là những câu chuyện rất khác. Để tìm câu trả lời cho các câu hỏi này cần có những nghiên cứu chuyên sâu để đưa ra minh chứng về "được - mất" từ những giải pháp kỹ thuật để làm mát Trái Đất. 

Các nghiên cứu trong khuôn khổ dự án DECIMALS (Developing Country Impacts Modelling Analysis for SRM) được triển khai để lượng hóa tác động của một số giải pháp kỹ thuật khí hậu đến những khu vực khác nhau trên thế giới. Mình cùng hai đồng nghiệp khác (một ở Indonesia và một ở Malaysia) cũng sẽ tham gia vào mạng lưới này và phối hợp cùng nhau trong hai năm tới để tìm hiểu các biến động của các hiện tượng khí tượng - thủy văn cực đoan ở một số lưu vực ở Đông Nam Á. 

Trong nghiên cứu này, nhóm sẽ không thực sự làm chuyện cải tạo khí hậu, mà chỉ phân tích các kết quả mô phỏng các biến khí tượng - thủy văn trong tương lai dựa trên kịch bản áp dụng các giải pháp kỹ thuật khí hậu. Dù chỉ làm "anh hùng bàn phím", mình vẫn rất tò mò về những điều mà nhóm sẽ cùng tìm ra trong hai năm tới...

Khi Trái Đất ngày càng ấm lên, về lý thuyết thì bầu khí quyển sẽ giữ được độ ẩm nhiều hơn, và do đó có thể sẽ dẫn đến cường độ mưa cực đoan cao hơn. Tuy nhiên, các kết quả nghiên cứu cho thấy các quá trình liên quan phức tạp hơn rất nhiều, và sự khác biệt là rất đáng kể giữa các vùng khác nhau. 

Trong bài review mới đây đăng trên Nature Reviews Earth & Environment, nhóm tác giả đưa ra góc nhìn về những tiến bộ của nghiên cứu về nội dung nghiên cứu này, đặc biệt là ở những khu vực có nhiều dữ liệu quan trắc chất lượng tốt và mô hình với độ phân giải cao, có tính toán đến các quá trình phức tạp trong sự hình thành mưa cực đoan trong bầu khí quyển.

Mặc dù đã có một số nghiên cứu chỉ ra hậu quả của sự gia tăng cường độ mưa cực đoan đến cường độ lũ, sự thiếu hụt dữ liệu đo đạc cũng như hạn chế của các mô hình thủy văn vẫn là một rào cản lớn cần vượt qua trong tương lai.

Link: https://www.nature.com/articles/s43017-020-00128-6 (đọc online miễn phí tại https://rdcu.be/cdCei)

Sự biến thiên của giáng thủy và bốc thoát hơi nước đóng vai trò khá quan trọng đến sự thay đổi của tài nguyên nước. Hiểu đơn giản, khi ta lấy lượng nước đổ vào trong lưu vực trừ đi lượng nước thoát ra khỏi lưu vực trong một khung thời gian nhất định thì sẽ ước lượng được biến động về tài nguyên nước. Có thể hình dung quá trình này như một cuộc "kéo co" giữa hai "phe" trong cân bằng nước của lưu vực.

Về nguyên tắc, nếu dữ liệu đo đạc khí tượng thủy văn tốt, ta sẽ ước lượng được sự biến động của tài nguyên nước của một lưu vực khá chính xác. Tất nhiên, trong thực tế thì vấn đề này phức tạp hơn rất nhiều. Các nhà thủy văn ở vùng Ngũ Hồ, mặc dù có trong tay hệ thống quan trắc khí tượng-thủy văn khá tốt, còn gặp những thách thức khác khi đánh giá cân bằng nước.

Thách thức đó là quá trình thủy văn đặc thù của các hồ chứa nước khổng lồ (diện tích bề mặt của cả 5 hồ khoảng 240.000 cây số vuông, gần bằng 3/4 diện tích Việt Nam). Cụ thể, chu kỳ và tổng lượng bốc  hơi nước trên bề mặt hồ thường rất khác biệt so với những gì diễn ra trên mặt đất. Mà số lượng trạm quan trắc trên mặt hồ thì lại thiếu đến thảm thương, nên rất khó để lượng hóa chính xác các giá trị này.

Trong khi đó, việc tìm hiểu nguyên nhân của biến động tài nguyên nước Ngũ Hồ rất được quan tâm ở Canada cũng như Hoa Kỳ, vì nhiều thành phố lớn của cả hai quốc gia đều nằm ven hồ.

Gần 10 năm trước, mực nước Ngũ Hồ thấp kỷ lục, và đã gây ảnh hưởng nghiêm trọng cho nhiều ngành kinh tế như đánh bắt thuỷ sản và vận tải thủy. Còn trong năm năm gần đây, mực nước lại liên tục tăng, lập nhiều kỷ lục mới, và nhấn chìm nhiều tài sản có giá trị của cư dân ven hồ, tạo ra áp lực rất lớn cho các nhà xây dựng chính sách trong khu vực.

Trong ấn bản mới đây trên tạp chí Geophysical Research Letters, nhóm mình tìm kiếm câu trả lời cho sự biến động lạ thường này của mực nước vùng Ngũ Hồ trong thời gian qua. Phân tích các cơ sở dữ liệu có chất lượng tốt nhất, kéo dài đến 7 thập kỷ, nhóm nhận thấy đã có sự thay đổi lớn về "tương quan lực lượng" giữa các bên tham gia vào cuộc "kéo co" cân bằng nước.

Sự gia tăng đáng kể của tổng lượng mưa là nguyên nhân chính của vấn đề ngập lụt ven hồ. Tuy nhiên, không thể bỏ qua sự sụt giảm của lượng bốc hơi nước khỏi mặt hồ (khi so với lượng bốc thoát hơi nước trên mặt đất), do tác động của xoáy cực (polar vortex), dẫn đến sự "thắng trận không cần cãi" của tổng lượng giáng thủy.

Bản online của nghiên cứu có thể đọc tại https://onlinelibrary.wiley.com/share/author/MMF4R36EZ2PX5AISBNIQ?target=10.1029/2020GL090374

Giáng thủy (mưa, tuyết, mưa đá...) là một trong những thông tin đầu vào quan trọng trong nhiều lĩnh vực (xây dựng mô hình thủy văn, thủy lợi, nông nghiệp, dự báo thiên tai...) Cùng sự phát triển của công nghệ, nhiều nguồn dữ liệu mưa lưới (từ vệ tinh, mô hình tái phân tích...) đã được phát triển, và được sử dụng rộng rãi để bổ sung thông tin cho các trạm đo truyền thống, vốn phân bổ khá thưa thớt.

Khi sử dụng các bộ dữ liệu lưới, một vấn đề thường gặp là độ tin cậy khi ước tính lượng giáng thủy có thể không cao. Hiểu rõ chất lượng của các bộ dữ liệu này là một nội dung quan trọng trong các dự án nghiên cứu ở lưu vực Ngũ Hồ mà mình đang tham gia; chủ yếu nhằm tránh trường hợp "garbage in, garbage out".

Trong bản preprint mới đây (xem miễn phí tại: https://www.researchgate.net/publication/346630203_Evaluation_of_gridded_precipitation_datasets_over_international_basins_and_large_lakes?fbclid=IwAR1r3JGtSuoi3hJICDSitd-kV6UgsYJsaFAratIVTf7HIc0vHokSuCBtaSg), nhóm tác giả thu thập dữ liệu quan trắc trên vùng Ngũ Hồ (trải dài qua 2 quốc gia Canada và Hoa Kỳ) để đánh giá chất lượng của 4 bộ dữ liệu lưới thông qua nhiều cách tiếp cận khác nhau. Kết quả phân tích này là nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo, khi các dữ liệu lưới cho lượng giáng thủy sẽ được dùng làm đầu vào của mô hình thủy văn.

========================

Giải thích về preprint (xuất bản tiền phản biện)

Preprint là một xu hướng đã tồn tại khá lâu, và ngày càng phổ biến trong giới khoa học. Mục tiêu của xu hướng này là chuyển tải kết quả nghiên cứu đến cộng đồng một cách nhanh nhất, và miễn phí.

Các bản preprint không cần thông qua phản biện, và do đó sẽ xuất hiện rất nhanh sau khi bản thảo được hoàn tất. Preprint không được xử lý kỹ thuật theo tiêu chuẩn của các nhà xuất bản, nên cũng không tốn phí đăng tải (đó là lí do ta có thể đọc miễn phí). Phí duy trì, vận hành các server lưu trữ preprint thì thường được tài trợ bởi các hiệp hội khoa học.

Tất nhiên, về độ tin cậy thì các bản preprint sẽ không được đánh giá tương đương với các bài báo đã thông qua phản biện và được hiệu đính kỹ lưỡng. Tuy nhiên, nhiều tạp chí lớn (trong lĩnh vực khoa học Trái Đất là các tạp chí do AGU và EGU xuất bản) đã dần tích hợp hệ thống preprint vào hệ thống tiếp nhận bản thảo của họ. Nhờ vào hệ thống preprint, các bài báo dù bị từ chối đăng bởi các tạp chí, vẫn có thể được sử dụng làm tài liệu tham khảo cho các nhà nghiên cứu đi sau.

Một nguyên nhân của chuyển dịch này đến từ sự phản đối của cộng đồng nghiên cứu về mức thu phí cao từ các tạp chí, trong khi nhiều tạp chí mở thì lại “làm ăn lôm côm” (predator journal). Phần khác là sức ép từ những "huyền thoại" về việc phản biện/biên tập ăn cắp ý tưởng nghiên cứu (mình không cảm thấy ý này đúng lắm).

Hôm nay mới cảm nhận được một chuyện tốt của COVID.

Mọi thứ đều online.

Chỉ trong một ngày, sáng nghe báo cáo ở Thụy Sỹ, chiều theo dõi AGU ở Mỹ, khuya nghe cập nhật từ Việt Nam

Nếu không có COVID, có lẽ mình cũng không nghĩ đến việc tham gia nhiều sự kiện như thế thông qua kênh online. Hậu COVID, dự họp online đồng thời ở nhiều nơi có lẽ sẽ trở thành một trong những "bình thường mới"

Hôm nay cũng là lần đầu dự một summit của Frontiers, một trong những Nhà xuất bản Open Access lớn (mính có đính kèm vài hình từ báo cáo của họ).

Đối với người làm trong lĩnh vực nghiên cứu, có lẽ cụm từ Open Access (truy cập "mở") đã ngày càng trở nên quen thuộc. Quan điểm của xu hướng "mở hóa" là các bài báo có thể được đọc miễn phí, thay vì người đọc (hoặc thư viện, trường Đại học) phải trả phí để tiếp cận thông tin.

Mục tiêu của xu hướng này là giúp tri thức khoa học có sức lan toả rộng hơn. Và cũng giúp nghiên cứu viên làm việc tại các quốc gia đang phát triển - nơi mà trường/viện thường thiếu kinh phí để trả phí đăng ký dài hạn (subscription fee) cho các tạp chí có thu phí - có thể tiếp cận các kết quả nghiên cứu tiên phong.

Tất nhiên vẫn cần có người "nuôi" các nhà xuất bản, vốn cũng có vai trò khá quan trọng trong ngành "công nghiệp học thuật toàn cầu" (xem vài ví dụ tại https://www.facebook.com/hongxdo/posts/3590246404327497).

Đối với các tạp chí không có nhà tài trợ chống lưng, NXB sẽ thu phí từ tác giả. Còn tác giả tìm tiền đăng báo ở đâu thì lại là một câu chuyện khác (thường là từ các quỹ nghiên cứu). Mình cũng từng gặp nhiều chuyện dở khóc dở cười vì chuyện tiền đăng báo này

Năm ngoái mình được mời làm reviewer editor (cách gọi của Frontiers cho các reviewer "tại chỗ") cho một tạp chí mới của Frontiers. Và đó cũng là lý do mình dự Summit của họ ngày hôm nay.

Từ khi thành lập vào năm 2007, NXB này cũng "truân chuyên" qua khá nhiều phép thử về chất lượng cũng như mô hình kinh doanh. Việc tồn tại và phát triển được đến quy mô như ngày hôm nay mình thấy cũng không dễ dàng.

Mà summit này, thật ra cũng là một trong những chiến lược của NXB để xây dựng hình ảnh thương hiệu

Tham gia xong, cảm giác chung là "có cảm tình" với mô hình kinh doanh của họ tối thiểu thì thấy họ chuyên nghiệp, có tầm nhìn, có mảng R&D, và triết lý kinh doanh phù hợp với lĩnh vực đặc thù (ngành khoa học).

Mà có cảm tình rồi thì phải ngồi viết review cho bản thảo của người ta

Các hiện tượng khí hậu-thời tiết cực đoan luôn mang tới những tai ương cho các cộng đồng trong phạm vi bị ảnh hưởng. Chuyện sẽ còn nghiêm trọng hơn khi "họa vô đơn chí", và hai hoặc nhiều hơn những hiện tượng cực đoan diễn ra đồng thời (compound events). Một ví dụ gần đây là nắng nóng kéo dài đi kèm với gió mạnh đã làm tăng nguy cơ hỏa hoạn ở Úc từ cuối năm 2019 đến đầu năm 2020.

Trong ấn bản mới đây trên Nature Communications, nhóm nghiên cứu mình tham gia đã phân tích dữ liệu toàn cầu của 27 cặp compound events nhằm xác định những khu vực có xác suất đồng xuất hiện cao. Đông Nam Á cũng "may mắn" là điểm nóng cho nhiều cặp compound events này.

(https://www.nature.com/articles/s41467-020-19639-3) 

Tạp chí Các khoa học về Trái Đất (Vietnam Journal of Earth Sciences; VJES) vừa thông báo mời nộp bản thảo cho số Chuyên san "Những tiến bộ trong Nghiên cứu Khí tượng, Thủy văn, Khí hậu và Hải dương học dưới tác động của biến đổi khí hậu và các hoạt động của con người".

Kính mời các nhà khoa học về Trái đất (Khí hậu học, Khí tượng học, Thủy văn học, Hải dương học…) đang làm việc trong và ngoài nước đóng góp bản thảo đến tạp chí; hoặc chia sẻ thông tin đến các đồng nghiệp có quan tâm.

Các bản thảo (biên soạn bằng tiếng Anh) sẽ được bình duyệt theo hình thức double-blind. Toàn bộ chi phí xuất bản sẽ do Viện Hàn lâm Khoa học và Công Nghệ Việt Nam tài trợ (đây là một tạp chí Open Access). Thời gian tiếp nhận bản thảo kéo dài đến hết tháng 9/2021.

VJES là một trong những nỗ lực của Viện Hàn lâm Khoa học và Công Nghệ Việt Nam trong việc xây dựng các tạp chí nội địa có uy tín ở tầm khu vực và quốc tế. Tạp chí hiện đã được đưa vào nhiều danh mục để tính trích dẫn như Emerging Sources Citation Index (ESCI; thuộc Web of Science), Google Scholar, Crossref, GeoRef (American Geosciences Institute), Scilit (Switzerland), NRSJ (Norway), Copernicus International, Asean Citation Index, CiteFactor…

Từ năm 2017, tạp chí đã chuyển sang xuất bản toàn bộ bằng tiếng Anh (4 số một năm) và được đánh giá là 1 trong những tạp chí có uy tín bởi hội đồng giáo sư ngành Khoa học Trái đất – Mỏ (Earth Sciences - Mining).

Đính kèm bên dưới là Thư mời tiếng Anh, trích từ website của tạp chí (http://vjs.ac.vn/index.php/jse) trong đó có liệt kê một số chủ đề tập trung của Chuyên san.

-------------

Dear Colleagues,

Over the past decade, we have seen a substantial increase in our scientific understanding of how natural and anthropogenic climate change has influenced all components of the Earth System. Significant increases in tropical cyclones, heavy precipitation, floods, and droughts are some of the pressing issues facing society in a changing climate.

In order to mitigate climate change impacts and establish proactive measures in an uncertain future, interdisciplinary and innovative solutions should be developed based on scientific findings and advances across multiple disciplines of Earth System Sciences, including Hydroclimatology, Oceanography, and Meteorology (HOM).

In this Special Issue (Advances in Hydroclimatology, Meteorology, and Oceanography under the impacts of climate change and anthropogenic activities), we warmly invite researchers to submit their contributions, focusing on recent scientific findings in HOM. We are looking for submissions on, but not limited to, the following topics:

• Land-atmosphere-ocean interactions

• Prediction and projection techniques in HOM

• Model calibration and uncertainty in HOM

• Science and applications of new datasets to advance HOM research

• Data assimilation techniques and applications in HOM

• Local to global scale weather/climate observations, modeling, and forecasting

• Hydroclimatic extremes: trends and mechanisms from observations and simulations across scales

• Hydrological cycle: from observation to model development and validation

• Large sample hydrology

• Groundwater: understand an invisible component of the hydrological cycle

We also encourage authors to share codes and data to promote reproducibility and serve as seeds for future improvements and collaboration.

We look forward to receiving your submissions in this interesting area of specialization.

The original call is available at http://vjs.ac.vn/index.php/jse

Định vị sự phân bổ các dòng chảy không thường xuyên (các đoạn sông/suối thường xuyên có hiện tượng kiệt theo mùa) về mặt không gian/thời gian là một chủ đề khá được quan tâm trong nghiên cứu về đa dạng sinh học. Việc này càng quan trọng hơn ở những khu vực có sự biến động theo mùa cao của chế độ mưa và nhiệt độ như Úc và Việt Nam.

Mặc dù hướng nghiên cứu này có ý nghĩa khá quan trọng trong bảo tồn các hệ sinh thái tự nhiên, việc đánh giá biến động dòng chảy gián đoạn về mặt không-/thời-gian vẫn còn khá nhiều hạn chế. Một trong những nguyên nhân chính là những hạn chế của dữ liệu quan trắc nước mặt, vốn khá thưa thớt.

Trong ấn bản mới đây, (https://hess.copernicus.org/articles/24/5279/2020/), nhóm mình thử nghiệm khả năng áp dụng các mô hình dòng chảy mặt (land surface models) trong định vị dòng chảy gián đoạn tại hai vùng khí hậu khác nhau. Kết quả mô phỏng thể hiện những tiềm năng của cách tiếp cận này nhằm giải quyết những hạn chế của hệ thống quan trắc truyền thống.

Trong bản preprint (xuất bản tiền phản biện) mới đây trên ESSOAr, nhóm mình tìm hiểu về sự thay đổi của tài nguyên nước ở Thái Lan dưới tác động dài hạn của biến động về lượng mưa, nhiệt độ của khu vực. Một trong những động lực cho mình thực hiện nghiên cứu này là những trận hạn hán kéo dài trong thời gian qua ở khu vực Đông Nam Á (kể cả Việt Nam).

Hầu hết các con sông trên Thái Lan đều thể hiện sự suy giảm về dòng chảy do tác động của sự sụt giảm đáng kể của tổng lượng mưa trong thời gian gần đây. Kết quả còn cho thấy các lưu vực có thảm phủ chủ yếu là đất nông nghiệp có sự "phản ứng" về dòng chảy tương đối khác biệt so với các lưu vực có rừng chiếm vị trí chủ đạo. Tổng diện tích rừng cũng có sự dịch chuyển sang đất nông nghiệp, cho thấy biến động của chế độ thủy văn trong tương lai sẽ khá phức tạp, khi mà cả biến đổi khí hậu lẫn thay đổi về sử dụng đất, canh tác nông nghiệp đều sẽ đem đến những tác động khó lường.

Bài preprint có thể được download miễn phí tại https://www.researchgate.net/.../344045336_Observed...  

##############

Lan man về nghiên cứu này

Những người nghiên cứu về thủy văn ở phạm vi toàn cầu rất hay bàn về sự "vắng bóng" của kết quả nghiên cứu cỡ mẫu lớn ở một số khu vực mà dữ liệu quan trắc tương đối khó tiếp cận. Ví dụ như vùng Đông Nam Á, nơi mà hầu hết các nghiên cứu đều được triển khai ở cấp lưu vực - chứ khá khó để có đủ dữ liệu phân tích ở phạm vi quốc gia hay khu vực. Khi tổng hợp dữ liệu cho GSIM, mình cũng gặp tình huống như vậy.

Năm 2018, khi đi hội thảo ở châu Âu mình may mắn được gặp một bạn Nghiên Cứu sinh người Việt đang làm việc ở Singapore. Bạn này làm về paleoclimate (cổ khí hậu học?), cụ thể là xây dựng dòng chảy cho Thái Lan từ vài nghìn năm trước thông qua phân tích vân cây (tree ring). Bạn này chỉ cho mình địa chỉ truy cập cơ sở dữ liệu quan trắc lưu lượng dòng chảy của Thái Lan. Mình thực sự ngạc nhiên, vì Thái Lan đã làm quá tốt trong việc cung cấp dữ liệu quan trắc trực tuyến.

Nói vậy chứ, đọc chữ Thái cũng mệt lắm (toàn nhờ công bác Google), và lấy được hết thông tin cũng mất khá nhiều thời gian. Sau hai năm, mình cùng hai đồng nghiệp ở Đại học Đà Nẵng mới khai thác và "làm đẹp" xong cho bộ dữ liệu của họ. Và thế là nghiên cứu này ra đời - và mở ra khá nhiều hướng nghiên cứu mới.

Ngồi chạy code để xử lý dữ liệu cho nước bạn, vẫn mong một ngày được "sờ, ngắm" tận mắt dữ liệu quan trắc dòng chảy của toàn Việt Nam.

"Giải toán cộng trừ nhiều biến số" (tên nghe kêu phết) là nội dung nghiên cứu chính của mình trong thời gian làm việc ở Đại học Michigan.

Nhóm mình làm về cân bằng nước vùng Ngũ Hồ, và mục tiêu là giải thích chính xác nguyên nhân biến động mực nước. Muốn tính sự thay đổi mực nước, về nguyên tắc thì cứ lấy mưa cộng thêm dòng chảy mặt, sau đó trừ đi lượng bốc thoát hơi nước và dòng chảy qua kênh dẫn ra khỏi hồ là xong. Bài toán cộng trừ đơn giản vậy mà cộng đồng nghiên cứu thủy văn ở vùng Ngũ Hồ giải cả mấy chục năm vẫn không ra.

Mà giải không được bài toán này dẫn đến nhiều hậu quả phết. Cũng tương tự như trong cuộc sống, một anh đi làm về mỗi tháng lương thưởng các thứ đều nộp cho "lãnh đạo"; cẩn thận ghi chép các khoản cà phê, nhậu nhẹt để "minh bạch hóa" các khoản chi. Cuối tháng "lãnh đạo" phát hiện số dư không khớp với tháng trước - hậu quả thế nào chắc không cần bàn.

Quay lại bài toán cân bằng nước vùng Ngũ Hồ, các nhà nghiên cứu vấp phải một vấn đề mà mình thấy rất đáng ghen tị: có quá nhiều cơ sở dữ liệu khác nhau để sử dụng; và các cơ sở dữ liệu này không nhất quán với nhau.

Ví dụ nếu bạn muốn biết tổng lượng mưa rơi xuống vào tháng 2 năm 2020 thì bạn cần phải cân nhắc nên căn cứ vào sản phẩm mưa nào trong số hàng chục sản phẩm đã được phát triển. Và cũng cần chuẩn bị tinh thần là sản phẩm khác nhau sẽ đưa ra giá trị mưa rất khác nhau.

Vấn đề càng phức tạp hơn khi bất kỳ biến nào trong cân bằng nước cũng có hàng chục sản phẩm có thể được dùng. Nếu chọn ngẫu nhiên một đại diện cho mỗi biến, khi cộng dồn các giá trị lại, sự thay đổi của mực nước trong dài hạn sẽ khác biệt rất nhiều so với thực tế.

Mentor của mình đưa ra hướng giải quyết bằng cách sử dụng thống kê Bayesian để "xử lý hậu kỳ" cho các cơ sở dữ liệu sẵn có. Cách tiếp cận là lấy một cơ sở dữ liệu để làm "phán đoán ban đầu" về giá trị của một biến cụ thể nào đó. Sau đó, thuật toán Bayesian sẽ "tham khảo ý kiến" của các cơ sở dữ liệu khác để chuẩn hóa phán đoán ban đầu đó.

Đây cũng là một trong những nội dung nghiên cứu của mình trong một năm qua - và bài báo công bố kết quả "xử lý hậu kỳ" các bộ dữ liệu này vừa được đăng trên tạp chí Scientific Data (https://www.nature.com/articles/s41597-020-00613-z?fbclid=IwAR0VIHFXmR13DPeB93SPOo_ruslve0_BVJn8kcs8-mFlhIYksDtxmwuW6JE). Kết quả "xử lý hậu kỳ" khá tốt, và có thể đưa ra lý giải tương đối chính xác cho biến động thực tế của mực nước trong các khung thời gian khác nhau (từng tháng, từng năm, 5-năm).

Chợt mong chờ một ngày nào đó, khi làm nghiên cứu về Việt Nam, sẽ phải đập trán mà than "Nhiều dữ liệu thế này thì người nông dân biết phải làm sao".

Hồi mới bắt đầu nghiên cứu về lũ, mình có một niềm tin "rất sai" là khi mưa cực đoan tăng thì chắc chắn lũ cũng sẽ tăng theo. Niềm tin này một phần đến từ đặc thù thủy văn của Việt Nam, với chế độ lũ phụ thuộc khá nhiều vào mưa bão.

Tuy nhiên, khi nghiên cứu lũ trên phạm vi toàn cầu, mình dần nhận thấy xu hướng thay đổi của lũ dường như không liên quan mấy đến thay đổi của mưa cực đoan. Điều này thực sự rõ rệt ở những khu vực có đặc điểm khí hậu phức tạp như các nước ở vĩ độ cao (châu Âu, Mỹ), hoặc khô hạn như ở Úc. Nguyên nhân là do tác động của các quá trình thủy văn khác như băng tan, độ ẩm trước trận mưa của lưu vực.

Để trả lời câu hỏi "liệu có thể sử dụng biến động của mưa cực đoan để ước lượng thay đổi của lũ hay không?", mình đã khảo sát hai biến này trên 671 lưu vực khắp nước Mỹ, và nhận thấy mối liên hệ này là khá yếu (bản preprint có thể đọc tại: https://www.researchgate.net/…/342053147_To_what_extent_are…). Cụ thể, chỉ có khoảng một phần ba các trận lũ là có thể kết nối đến các trận mưa cực đoan. Khi đi sâu vào phân tích mối quan hệ của hai biến tại từng lưu vực, mưa cực đoan nhìn chung chỉ có thể giải thích dưới 50% sự biến động của lũ.

Với một bờ biển dài trên 3000 cây số và khí hậu nhiệt đới gió mùa, Việt Nam có một chế độ mưa phụ thuộc khá nhiều vào các biến động trên diện rộng của khí hậu Bắc Bán cầu.

Trong nghiên cứu mới đây (bản PDF có thể download tại https://www.researchgate.net/…/342010605_Changes_in_Precipi…), nhóm mình phân tích xu hướng thay đổi của mưa cực đoan trên toàn Việt Nam và nhận thấy có sự gia tăng đáng kể về số ngày mưa cực đoan ở nhiều khu vực, đặc biệt là vùng duyên hải Trung Bộ. Đi sâu vào phân tích mối tương quan của mưa cực đoan với các chỉ số khí hậu cho thấy có sự tương quan chặt giữa biến động khí hậu trên Thái Bình Dương và Ấn Độ Dương với số ngày mưa cực đoan.

Một phản biện của bài báo có góp ý về tầm quan trọng của aerosol và thay đổi sử dụng đất đến chế độ mưa, vốn có thể tạo ra ảnh hưởng đáng kể hơn cả biến đổi khí hậu. Đây cũng là một hướng nghiên cứu tiếp nối khá hay.

Trong công bố gần đây, nhóm mình phát hiện ra nhiều khu vực trên thế giới sẽ đứng trước thách thức về sự gia tăng cường độ đỉnh lũ dưới tác động của biến đổi khí hậu (https://www.hydrol-earth-syst-sci.net/…/hess-24-1543-2020.h…).

Kết quả phân tích xu hướng của đỉnh lũ (dựa trên kết quả mô phỏng của 6 mô hình thủy văn cùng 4 mô hình khí tượng toàn cầu) cho thấy có sự thống nhất cao giữa các mô hình về sự gia tăng của đỉnh lũ tại nhiều khu vực trên thế giới. Quan trọng hơn, có rất ít trạm thủy văn được đặt tại các khu vực được dự báo có xu hướng tăng trong đỉnh lũ, và Việt Nam cũng nằm trong số này.

Hội thảo thường niên MUSE lần thứ tư vừa được tổ chức tại Ann Arbor với mục đích kết nối các nhà khoa học và các nhà thực hành xã hội đến từ các campus của Đại học Michigan. Nghiên cứu cũng là dịp để quảng bá các nghiên cứu phục vụ cho môi trường và phát triển bền vững. Các thành viên của nhóm nghiên cứu của mình (SEAS-Hydro) cũng đã tham gia hội thảo thông qua hai poster và ba bài báo cáo tập trung vào các thách thức đối với sự phát triển bền vững của các hồ chứa lớn ở vùng Ngũ Hồ và châu Phi. 

Vào tháng 12/2019, các thành viên của nhóm nghiên cứu SEAS-Hydro (Đại học Michigan) đã tham gia báo cáo tại hội thảo thường niên của Hiệp hội Địa Vật lý Hoa Kỳ (America Geophysical Union), được tổ chức tại thành phố San Francisco, bang California. Cũng là một niềm vui khi nhìn thấy kết quả nghiên cứu trong nửa năm qua được trình bày tại Đại học Michigan được trình bày tại Hội thảo Địa Vật lý lớn nhất Trái đất. 

Các nghiên cứu đã được trình bày có thể xem tại đây.

Trong số những yếu tố cốt lõi dẫn đến khám phá khoa học, dữ liệu có lẽ nằm trong nhóm những yếu tố quan trọng nhất. Dữ liệu quan trắc dòng chảy FAIR (F - có thể tìm kiếm, A - có thể truy cập, I - có thể sử dụng phối hợp, và R - có thể tái sử dụng) có thể xem như “chén thánh” cho các nhà thuỷ văn trong quá trình khái quát hoá các quy trình phức tạp của tự nhiên. Trong ấn bản mới đây, nhóm tác giả mà mình tham gia vừa cung cấp một góc nhìn tổng quát về các cơ sở dữ liệu thuỷ văn có cỡ mẫu lớn. Bài báo tổng hợp những điểm nổi bật của các bộ dữ liệu đang được sử dụng rộng rãi hiện nay, những thách thức mà các nhóm phát triển của các cơ sở dữ liệu này đối mặt, cũng như những hướng đi tiếp theo nhằm hướng đến các thế hệ dữ liệu thuỷ văn trong tương lai được cấu trúc và điều phối tốt hơn.

Paper: Addor, N., Do, H.X., Alvarez-Garreto, C., Coxon, G., Fowler, K., and Mendoza, P., 2019. Large-sample hydrology: recent progress, guidelines for new datasets and grand challenges. Hydrological Sciences Journal. https://doi.org/10.1080/02626667.2019.1683182

Thời gian diễn ra lũ (thời điểm trong năm diễn ra dòng chảy cực đại) là một chỉ thị hữu ích để liên hệ sự xuất hiện của lũ đến các hiện tượng khí hậu. Trong bài báo mới nhất (https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2019WR024945), nhóm mình đưa ra một số minh chứng về sự phân vùng của các quá trình khí tượng đóng vai trò quyết định dẫn đến lũ. Nhóm cũng đề xuất một mô hình đơn giản để dự báo thời điểm xảy ra lũ trên phạm vi toàn cầu với sự trợ giúp của hai bộ dữ liệu GSIM và ERA-Interim. 

Bản đồ dự đoán thời điểm diễn ra lũ được đề xuất có thể được dùng như một công cụ nhằm đánh giá nhanh sự chính xác của các mô hình thủy văn trong mô phỏng các quá trình dẫn đến lũ.

Paper: Do, H. X., Westra, S., Leonard, M., & Gudmundsson, L. ( 2019). Global‐Scale Prediction of Flood Timing Using Atmospheric Reanalysis. Water Resources Research, 55. https://doi.org/10.1029/2019WR024945

The CoastWatch Satellite Remote Sensing Training was recently held at NOAA Great Lakes Environmental Research Laborator from 5 to 7 November, 2019. This is the first time this course was organized at GLERL, but the contents were delivered very well. There were also lots of opportunity for networking, and learning about amazing projects from peers across the US. The mini-projects also provide us an opportunity to work with cutting-edge remote sensing data for Great Lakes research.

CUAHSI and NCAR have recently co-organized a four-day WRF-Hydro training course at Boulder, CO from 14 to 18 October, 2019. This is the best technical workshop I have experienced so far. The real-time environment with jupyter really helps a smooth delivery of highly technical contents during the workshop.