Loading...
Vietnam Geography App
Loading...
Vietnam Geography App
Học cách sử dụng các mô hình khí hậu và phân tích big data để dự báo khí hậu.
GCM (General Circulation Model) là mô hình khí hậu toàn cầu. RCM (Regional Climate Model) lấy đầu ra của GCM để mô phỏng chi tiết hơn cho một khu vực nhỏ. ESM (Earth System Model) là một GCM phức tạp hơn, bao gồm cả các chu trình sinh địa hóa như chu trình carbon.
Mỗi mô hình khí hậu có những giả định và cách tiếp cận hơi khác nhau, dẫn đến các kết quả dự báo khác nhau. Bằng cách chạy nhiều mô hình (một tổ hợp) và phân tích kết quả trung bình cũng như độ phân tán, các nhà khoa học có thể đưa ra một dự báo đáng tin cậy hơn và định lượng được mức độ không chắc chắn.
CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 6) là một nỗ lực hợp tác toàn cầu để chuẩn hóa và so sánh các mô hình khí hậu từ các trung tâm nghiên cứu trên khắp thế giới. Kết quả của CMIP6 là nền tảng khoa học chính cho các Báo cáo Đánh giá của IPCC (Ủy ban Liên chính phủ về Biến đổi Khí hậu).
Vệ tinh cung cấp một cái nhìn toàn cầu, liên tục về nhiều yếu tố quan trọng của hệ thống khí hậu mà không thể đo đạc được trên mặt đất, chẳng hạn như nhiệt độ bề mặt biển, độ che phủ của băng, nồng độ khí nhà kính trong khí quyển, và mực nước biển dâng.
Đây là quá trình kết hợp các quan sát thực tế (từ vệ tinh, trạm thời tiết) vào một mô hình máy tính đang chạy. Việc này giúp điều chỉnh mô hình, làm cho nó phản ánh chính xác hơn trạng thái hiện tại của hệ thống khí hậu và cải thiện độ chính xác của các dự báo trong tương lai.
Các kịch bản SSP mô tả các con đường phát triển kinh tế-xã hội khác nhau của thế giới trong tương lai (ví dụ: một thế giới phát triển bền vững, một thế giới cạnh tranh khu vực). Các mô hình khí hậu sử dụng các kịch bản này làm đầu vào để dự báo các mức độ biến đổi khí hậu khác nhau có thể xảy ra.
Các hiện tượng cực đoan như bão hay lũ quét thường xảy ra ở quy mô nhỏ và phát triển nhanh. Các mô hình khí hậu toàn cầu có độ phân giải quá thấp để nắm bắt chúng một cách chi tiết. Do đó, cần có các mô hình khu vực có độ phân giải cao và các kỹ thuật thống kê để dự báo các sự kiện này.
Dữ liệu vệ tinh có độ phân giải cao được cập nhật hàng ngày cung cấp một lượng lớn dữ liệu (big data). Các thuật toán học máy có thể tự động phân tích những hình ảnh này để phát hiện các khu vực rừng bị chặt phá gần như trong thời gian thực, giúp các cơ quan chức năng có hành động can thiệp kịp thời.
Không. Điều quan trọng là phải phân biệt giữa dự báo thời tiết và dự báo khí hậu. Mô hình khí hậu không dự báo thời tiết của một ngày cụ thể trong tương lai xa, mà nó dự báo các xu hướng thống kê và trạng thái trung bình của khí hậu (ví dụ: nhiệt độ trung bình của thập kỷ 2090-2100 sẽ cao hơn bao nhiêu).
Có nhiều tài nguyên tuyệt vời! Bạn có thể bắt đầu với các bộ dữ liệu công khai từ NASA, NOAA, hoặc Copernicus. Các thư viện Python như xarray, pandas, và cartopy rất mạnh mẽ để phân tích và trực quan hóa. Nhiều khóa học trực tuyến và hướng dẫn trên mạng cũng có sẵn để giúp bạn bắt đầu.
CMIP6 là viết tắt của gì?
Kỹ thuật "downscaling" trong mô hình khí hậu dùng để làm gì?
Phân tích projections từ nhiều climate models để đánh giá uncertainty
Comprehensive analysis của climate projection uncertainty
# Climate Model Ensemble Analysis
import xarray as xr
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import cartopy.crs as ccrs
import cartopy.feature as cfeature
from cartopy.mpl.ticker import LongitudeFormatter, LatitudeFormatter
# Load CMIP6 model ensemble data
# This example uses pre-processed ensemble data
def load_cmip6_ensemble():
# In practice, you would load from multiple model files
# Here we simulate ensemble data
models = ["CESM2", "GFDL-ESM4", "MPI-ESM1-2-HR", "UKESM1-0-LL"]
# Simulate temperature change data (2081-2100 vs 1995-2014)
lat = np.linspace(-90, 90, 180)
lon = np.linspace(-180, 180, 360)
ensemble_data = []
for i, model in enumerate(models):
# Simulate model-specific warming patterns
temp_change = np.random.normal(2.5 + i*0.3, 0.5, (len(lat), len(lon)))
# Add realistic spatial patterns
lat_grid, lon_grid = np.meshgrid(lat, lon, indexing="ij")
temp_change += 1.5 * np.cos(np.radians(lat_grid))**2 # Arctic amplification
da = xr.DataArray(
temp_change,
coords={"lat": lat, "lon": lon},
dims=["lat", "lon"],
name=f"tas_change_{model}"
)
ensemble_data.append(da)
return xr.concat(ensemble_data, dim="model")
# Load ensemble data
ensemble = load_cmip6_ensemble()
# Calculate ensemble statistics
ensemble_mean = ensemble.mean(dim="model")
ensemble_std = ensemble.std(dim="model")
model_agreement = (ensemble > 0).sum(dim="model") / len(ensemble.model)
# Create visualization
fig = plt.figure(figsize=(15, 12))
# Ensemble mean temperature change
ax1 = plt.subplot(2, 2, 1, projection=ccrs.PlateCarree())
im1 = ax1.contourf(ensemble_mean.lon, ensemble_mean.lat, ensemble_mean,
levels=np.linspace(0, 6, 13), cmap="RdYlBu_r",
transform=ccrs.PlateCarree())
ax1.add_feature(cfeature.COASTLINE)
ax1.add_feature(cfeature.BORDERS)
ax1.set_global()
ax1.set_title("Ensemble Mean Temperature Change (°C)")
cbar1 = plt.colorbar(im1, ax=ax1, shrink=0.6)
# Ensemble standard deviation (uncertainty)
ax2 = plt.subplot(2, 2, 2, projection=ccrs.PlateCarree())
im2 = ax2.contourf(ensemble_std.lon, ensemble_std.lat, ensemble_std,
levels=np.linspace(0, 2, 11), cmap="viridis",
transform=ccrs.PlateCarree())
ax2.add_feature(cfeature.COASTLINE)
ax2.add_feature(cfeature.BORDERS)
ax2.set_global()
ax2.set_title("Ensemble Standard Deviation (°C)")
cbar2 = plt.colorbar(im2, ax=ax2, shrink=0.6)
# Model agreement
ax3 = plt.subplot(2, 2, 3, projection=ccrs.PlateCarree())
im3 = ax3.contourf(model_agreement.lon, model_agreement.lat, model_agreement,
levels=np.linspace(0, 1, 11), cmap="RdYlGn",
transform=ccrs.PlateCarree())
ax3.add_feature(cfeature.COASTLINE)
ax3.add_feature(cfeature.BORDERS)
ax3.set_global()
ax3.set_title("Model Agreement (fraction agreeing on warming)")
cbar3 = plt.colorbar(im3, ax=ax3, shrink=0.6)
# Regional analysis
ax4 = plt.subplot(2, 2, 4)
# Arctic vs Tropical warming
arctic_warming = ensemble.sel(lat=slice(70, 90)).mean(dim=["lat", "lon"])
tropical_warming = ensemble.sel(lat=slice(-20, 20)).mean(dim=["lat", "lon"])
ax4.boxplot([arctic_warming.values, tropical_warming.values],
labels=["Arctic (70-90°N)", "Tropics (20°S-20°N)"])
ax4.set_ylabel("Temperature Change (°C)")
ax4.set_title("Regional Warming Comparison")
ax4.grid(True, alpha=0.3)
plt.tight_layout()
plt.show()
# Print summary statistics
print("Climate Model Ensemble Analysis Summary:")
print(f"Global mean warming: {ensemble_mean.mean().values:.2f} ± {ensemble_std.mean().values:.2f}°C")
print(f"Arctic amplification factor: {arctic_warming.mean().values / tropical_warming.mean().values:.2f}")
print(f"High agreement regions (>80%): {(model_agreement > 0.8).sum().values / model_agreement.size * 100:.1f}% of globe")Kỹ sư Dữ liệu Khí hậu tại The Weather Company (An IBM Business)
“Làm việc với big data trong ngành khí hậu là một trải nghiệm tuyệt vời. Chúng tôi xử lý hàng terabyte dữ liệu mỗi ngày từ vệ tinh, radar, và các mô hình dự báo để cung cấp thông tin thời tiết chính xác cho hàng triệu người dùng. Kỹ năng lập trình Python, xử lý dữ liệu lớn và kiến thức về khoa học khí hậu là chìa khóa thành công.”