Cánh đồng tại Tiền Giang khô cằn do ảnh hưởng của hạn hán, xâm nhập mặn. Ảnh: Nhân Dân

Trên cơ sở kết hợp mô hình động lực và phương pháp thống kê, nhà nghiên cứu Trịnh Tuấn Long (Viện Khoa học Thủy lợi) và cộng sự ở trường Đại học Mỏ Địa chất, trường Đại học KHTN (ĐHQGHN) và Trường Đại học KH&CN Hà Nội đã phát triển phương pháp dự báo hạn hán trước một đến vài tháng bằng chỉ số lượng mưa chuẩn hóa (SPI).

Hiện nay bài toán dự báo hạn vẫn có nhiều thách thức do hạn chế trong dự báo mùa với quy mô thời gian dao động từ một vài tháng đến một năm và do thiếu bộ số liệu quan trắc đồng nhất theo không gian và thời gian, các phương pháp xử lý hậu mô hình.

Để giải quyết vấn đề, các nhà nghiên cứu sử dụng mô hình khí hậu khu vực với dữ liệu đầu vào là các trường dự báo toàn cầu, sau đó hiệu chỉnh thống kê như mạng thần kinh nhân tạo (ANN) và hồi quy tuyến tính đa biến (MLR).Các chỉ số đánh giá dự báo cũng cho thấy chỉ số SPI được tính với lượng mưa tổ hợp từ mô hình sau khi hiệu chỉnh có khả năng tái tạo tốt các sự kiện hạn, đặc biệt là hạn nhẹ.

Các nhà nghiên cứu cho rằng, phương pháp của họ vẫn còn tồn tại một số hạn chế về khả năng dự báo chính xác cường độ và phân bố theo không gian của các đợt hạn vừa tại một số nơi như khu vực miền Trung.

Đây là kết quả của đề tài nghiên cứu do ĐHQGHN tài trợ, xuất bản trên tạp chí VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences.