[Vui lòng đăng ký trang Youtube của Pacific Group tại
https://www.youtube.com/channel/UCAxje1GxiUpZD6MEcR0f5Jg/videos
Chúng tôi có các buổi chia sẻ về kinh doanh thực tế hàng tuần]
Phát hành hai bộ dữ liệu mới liên quan đến khí hậu ở Trung Á
Những thay đổi dự kiến (2031-2050 so với 1986-2005) trong sáu chỉ số nông nghiệp ở Trung Á. Nguồn: Qiu Yuan
Là một trong những điểm nóng về biến đổi khí hậu, khu vực Trung Á đã chứng kiến sự ấm lên đáng kể trong quá khứ và rất có thể hứng chịu thêm các đợt nắng nóng và hạn hán trong tương lai.
Do thiếu bộ dữ liệu dự báo khí hậu có độ phân giải cao, rất khó để nghiên cứu các tác động tiềm tàng của biến đổi khí hậu trong tương lai đối với nhiều lĩnh vực ở Trung Á, đặc biệt là các hệ thống sinh thái và thủy văn.
Để giải quyết vấn đề này, một nhóm nghiên cứu do Giáo sư Feng Jinming từ Viện Vật lý Khí quyển (IAP) thuộc Học viện Khoa học Trung Quốc đã tạo ra một tập dữ liệu dự báo khí hậu có độ phân giải 9KM ở Trung Á dựa trên kết quả giảm tỷ lệ động của nhiều sai lệch trên toàn cầu mô hình khí hậu, được gọi tắt là HCPD-CA.
Tập dữ liệu này bao gồm hai giai đoạn: 1986–2005 và 2031–2050. Nó sử dụng kịch bản phát thải RCP4.5, và bao gồm bốn biến địa tĩnh và mười yếu tố khí tượng, có thể được sử dụng để điều khiển hầu hết các mô hình sinh thái và thủy văn.
Các kết quả liên quan đã được công bố trong Dữ liệu Khoa học Hệ thống Trái đất.
Trong nghiên cứu, tập dữ liệu HCPD-CA đã được đánh giá ở các thang thời gian khác nhau. Kết quả cho thấy bộ dữ liệu có độ chính xác cao trong việc mô tả khí hậu lịch sử ở Trung Á.
Ngoài ra, các nhà nghiên cứu đã đánh giá những thay đổi dự kiến (2031–2050 so với 1986–2005) trong mười yếu tố khí tượng. Họ phát hiện ra rằng nhiệt độ không khí bề mặt, bức xạ sóng ngắn và sóng dài dự kiến sẽ tăng lên đáng kể, với những thay đổi nhỏ trong các nguyên tố khác.
Độ phân giải ngang của tập dữ liệu này tăng từ ≥30KM lên 9KM, giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của nó, đặc biệt là ở các vùng miền núi. Nhiều mô hình khí hậu toàn cầu được sử dụng để thúc đẩy mô hình khí hậu khu vực, có thể làm giảm sự không chắc chắn trong kết quả giảm tỷ lệ do dữ liệu lái xe mang lại. Hơn nữa, khí hậu của dữ liệu lái xe được hiệu chỉnh sai lệch với dữ liệu phân tích lại, điều này làm giảm phần lớn sự sai lệch trong các mô phỏng khí hậu khu vực.
Trung Á có tính nông nghiệp cao. Để hiểu những tác động tiềm tàng của những thay đổi khí hậu dự kiến đối với nông nghiệp địa phương ở Trung Á, nhóm nghiên cứu cũng đã tính toán sáu chỉ số nông nghiệp và phân tích những thay đổi dự kiến (2031–2050 so với 1986–2005) trong các chỉ số này. Nghiên cứu liên quan đã được công bố trên tạp chí Advances in Atmospheric Sciences.
Giáo sư Feng Jinming, tác giả của nghiên cứu cho biết: “Các chỉ số nông nghiệp là đại diện cho tác động của thời tiết và khí hậu đối với các hoạt động nông nghiệp cụ thể và cả thực tế và dễ hiểu đối với nông dân và các nhà hoạch định chính sách”.
Kết quả cho thấy độ dài mùa sinh trưởng (GSL), ngày hè (SD), chỉ số thời gian ấm áp (WSDI) và ngày nhiệt đới (TD) được dự báo sẽ tăng đáng kể và trong khi số ngày băng giá (FD) được dự báo sẽ giảm đáng kể. Những thay đổi dự kiến về ngày mức độ hiệu quả sinh học (BEDD) không đồng nhất về mặt không gian, với sự gia tăng ở CA phía bắc và các khu vực miền núi và giảm ở các khu vực khác.
Năm trong số sáu chỉ số này có liên quan đến ngưỡng nhiệt độ tuyệt đối và nhạy cảm với các sai lệch hệ thống trong các kết quả giảm tỷ lệ động. Tiến sĩ Qiu Yuan, tác giả chính của chương nghiên cứu.
Bộ dữ liệu HCPD-CA và bộ dữ liệu chiếu độ phân giải cao của các chỉ số nông nghiệp ở Trung Á được lưu trữ tại Trung tâm Dữ liệu Cao nguyên Tây Tạng Quốc gia.
