Loading...
Vietnam Geography App
Loading...
Vietnam Geography App
Tìm hiểu các nguyên lý cơ bản của hệ thống khí hậu Trái Đất và biến đổi khí hậu.
Biến đổi khí hậu là sự thay đổi dài hạn của nhiệt độ và các kiểu thời tiết. Nguyên nhân chính là do các hoạt động của con người, đặc biệt là việc đốt nhiên liệu hóa thạch (than, dầu, khí đốt), làm tăng nồng độ khí nhà kính trong khí quyển và gây ra hiệu ứng nhà kính tăng cường.
Không hẳn. Hiệu ứng nhà kính là một quá trình tự nhiên cần thiết để duy trì nhiệt độ trên Trái Đất ở mức phù hợp cho sự sống. Tuy nhiên, các hoạt động của con người đã làm tăng cường hiệu ứng này một cách bất thường, dẫn đến sự nóng lên toàn cầu và các tác động tiêu cực.
Đồng bằng sông Cửu Long là một vùng đất thấp, chỉ cao hơn mực nước biển trung bình một chút. Do đó, nó rất nhạy cảm với hiện tượng nước biển dâng, gây ra ngập lụt, nhiễm mặn nguồn nước và đất đai, ảnh hưởng nghiêm trọng đến nông nghiệp và sinh kế của hàng triệu người.
Đây là một cam kết chính trị mạnh mẽ, thể hiện quyết tâm của Việt Nam trong việc chung tay cùng cộng đồng quốc tế giải quyết khủng hoảng khí hậu. Để đạt được mục tiêu này, Việt Nam sẽ phải thực hiện một cuộc chuyển đổi sâu rộng, đặc biệt là chuyển đổi từ năng lượng hóa thạch sang các nguồn năng lượng tái tạo như điện gió và mặt trời.
Thời tiết là trạng thái của khí quyển tại một địa điểm và thời gian cụ thể (ví dụ: hôm nay trời mưa). Khí hậu là mô hình thời tiết trung bình của một khu vực trong một khoảng thời gian dài (ví dụ: Sài Gòn có khí hậu nóng ẩm). Biến đổi khí hậu là sự thay đổi của các mô hình trung bình này.
Albedo là thước đo khả năng phản xạ ánh sáng mặt trời của một bề mặt. Các bề mặt sáng màu như băng tuyết có albedo cao (phản xạ nhiều), giúp làm mát Trái Đất. Khi băng tan, nó để lộ ra các bề mặt tối màu hơn (đất, nước biển) có albedo thấp (hấp thụ nhiều), góp phần làm Trái Đất nóng lên. Đây là một vòng lặp phản hồi tích cực.
Đây là những thay đổi có chu kỳ trong quỹ đạo của Trái Đất quanh Mặt Trời, ảnh hưởng đến lượng bức xạ mặt trời mà Trái Đất nhận được. Chúng là một trong những yếu tố tự nhiên gây ra các kỷ băng hà trong quá khứ, nhưng chúng diễn ra trên quy mô hàng chục nghìn năm và không thể giải thích cho sự nóng lên nhanh chóng hiện nay.
Đại dương hấp thụ khoảng một phần tư lượng CO2 do con người thải ra. Khi CO2 hòa tan trong nước biển, nó tạo thành axit cacbonic, làm giảm độ pH của nước. Quá trình này được gọi là axit hóa đại dương, gây hại cho các sinh vật biển có vỏ hoặc xương như san hô và sò.
Các nhà khoa học nghiên cứu các lõi băng được khoan từ các tảng băng ở Nam Cực và Greenland. Các bong bóng khí bị mắc kẹt trong băng chứa các mẫu khí quyển từ hàng trăm nghìn năm trước, cho phép họ đo trực tiếp nồng độ CO2 và các khí nhà kính khác trong quá khứ.
Điểm tới hạn là một ngưỡng mà khi bị vượt qua, có thể dẫn đến những thay đổi lớn, đột ngột và không thể đảo ngược trong hệ thống khí hậu. Ví dụ như sự sụp đổ của dải băng Greenland hoặc sự tan chảy hoàn toàn của băng vĩnh cửu, giải phóng một lượng lớn khí metan.
Hiệu ứng nhà kính là gì?
Đâu là một trong những tác động chính của biến đổi khí hậu tại Việt Nam?
Sử dụng Python để phân tích xu hướng nhiệt độ từ dataset NASA GISS
Phát hiện xu hướng tăng nhiệt độ toàn cầu ~1.1°C từ thời kỳ tiền công nghiệp
# Climate Data Analysis
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
from scipy import stats
# Load NASA GISS temperature data
url = "https://data.giss.nasa.gov/gistemp/tabledata_v4/GLB.Ts+dSST.csv"
df = pd.read_csv(url, skiprows=1)
# Clean and prepare data
df = df[df["Year"] >= 1880] # Reliable data from 1880
df["AnnualMean"] = df[["Jan", "Feb", "Mar", "Apr", "May", "Jun",
"Jul", "Aug", "Sep", "Oct", "Nov", "Dec"]].mean(axis=1)
# Calculate temperature anomalies (base: 1951-1980)
base_period = df[(df["Year"] >= 1951) & (df["Year"] <= 1980)]
baseline = base_period["AnnualMean"].mean()
df["Anomaly"] = df["AnnualMean"] - baseline
# Linear regression for trend
slope, intercept, r_value, p_value, std_err = stats.linregress(df["Year"], df["Anomaly"])
print(f"Warming rate: {slope:.3f}°C per decade")
print(f"R-squared: {r_value**2:.3f}")
# Plotting
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(2, 1, figsize=(12, 10))
# Temperature anomaly trend
ax1.plot(df["Year"], df["Anomaly"], alpha=0.7, color="blue", label="Annual")
ax1.plot(df["Year"], slope * df["Year"] + intercept, "r-", label=f"Trend: {slope:.3f}°C/decade")
ax1.axhline(y=0, color="black", linestyle="--", alpha=0.5)
ax1.set_ylabel("Temperature Anomaly (°C)")
ax1.set_title("Global Temperature Anomalies (1880-2023)")
ax1.legend()
ax1.grid(True, alpha=0.3)
# Recent decades comparison
recent_30yr = df[df["Year"] >= 1994]["Anomaly"].mean()
early_30yr = df[(df["Year"] >= 1880) & (df["Year"] <= 1909)]["Anomaly"].mean()
difference = recent_30yr - early_30yr
ax2.bar(["1880-1909", "1994-2023"], [early_30yr, recent_30yr],
color=["lightblue", "red"], alpha=0.7)
ax2.set_ylabel("Average Temperature Anomaly (°C)")
ax2.set_title(f"30-Year Average Comparison\nDifference: {difference:.2f}°C")
ax2.axhline(y=0, color="black", linestyle="--", alpha=0.5)
plt.tight_layout()
plt.show()
# Key statistics
print(f"\nKey Climate Statistics:")
print(f"Temperature increase since 1880: {df.iloc[-1]["Anomaly"] - df.iloc[0]["Anomaly"]:.2f}°C")
print(f"Warmest year on record: {df.loc[df["Anomaly"].idxmax(), "Year"]} ({df["Anomaly"].max():.2f}°C)")
print(f"Number of years above 1°C warming: {len(df[df["Anomaly"] > 1.0])}")Chuyên gia Nghiên cứu Khí hậu tại Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu
“Nghiên cứu khoa học khí hậu tại Việt Nam không chỉ là công việc mà là sứ mệnh. Dữ liệu chúng tôi thu thập và phân tích giúp chính phủ và người dân có những chiến lược ứng phó hiệu quả, bảo vệ tương lai của đất nước trước những thách thức khí hậu.”
Intergovernmental Panel on Climate Change
Synthesize global climate science for policymakers
Comprehensive assessment của climate data và projections
Fundamental basis cho Paris Agreement và climate policy