1. Trang Chủ
  2. Môi trường
  3. Dự báo ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến nuôi tôm nước lợ ven biển: mối tương quan giữa nhiệt độ nước và nhiệt độ không khí trong mô hình dự báo

Dự báo ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến nuôi tôm nước lợ ven biển: mối tương quan giữa nhiệt độ nước và nhiệt độ không khí trong mô hình dự báo

Bài viết này nhằm xác định sự tương quan giữa nhiệt độ nước và nhiệt độ không khí thông qua hệ số tương quan Pearson. Dựa trên 96 quan sát là số liệu nhiệt độ nước và không khí theo các tháng trong năm trong thời gian 8 năm (2007-2014), mô hình tương quan giữa 2 biến số này đã được xây dựng tại vùng ven biển của tỉnh Thanh Hóa.Mời các bạn tham khảo nội dung chi tiết. DỰ BÁO ẢNH HƯỞNG CỦA BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU ĐẾN NUÔI TÔM NƯỚC LỢ VEN BIỂN: MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA NHIỆT ĐỘ NƯỚC VÀ NHIỆT ĐỘ KHÔNG KHÍ TRONG

Thể loại Tài liệu miễn phí Môi trường

Số trang 15

Ngày tạo 4/7/2023 9:24:43 PM +00:00

Loại tệp PDF

Kích thước 0.99 M

Tên tệp

Tải Dự báo ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến nuôi tôm... (.pdf)

Xem mẫu

  1. DỰ BÁO ẢNH HƯỞNG CỦA BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU ĐẾN NUÔI TÔM NƯỚC LỢ VEN BIỂN: MỐI TƯƠNG QUAN GIỮA NHIỆT ĐỘ NƯỚC VÀ NHIỆT ĐỘ KHÔNG KHÍ TRONG MÔ HÌNH DỰ BÁO Cao Lệ Quyên1, Trịnh Quang Tú1 và Phan Phương Thanh1 Viện Kinh tế và Quy hoạch thủy sản (VIFEP) Tóm tắt Trong hơn một thập kỷ qua, nuôi tôm nước lợ ven biển đã có sự phát triển mạnh mẽ và đóng góp đáng kể vào sự tăng trưởng của ngành thủy sản. Tuy nhiên, sự gia tăng của BĐKH trong vài năm gần đây đã có những tác động bất lợi đến nghề nuôi tôm, đe dọa sự tăng trưởng của ngành. Đánh giá tác động của các yếu tố BĐKH nhằm xây dựng các giải pháp thích ứng phù hợp cho nuôi tôm nước lợ là rất cần thiết. Tuy nhiên, một trong những trở ngại trong đánh giá tác động của BĐKH đối với Nuôi trồng thủy sản (NTTS) nói chung và nuôi tôm nước lợ nói riêng hiện nay là thiếu dữ liệu về nhiệt độ môi trường nước – yếu tố quan trọng tác động trực tiếp đến sản lượng nuôi. Điều này đòi hỏi các nghiên cứu về tác động của BĐKH đến nuôi tôm nước lợ cần có các nghiên cứu bổ sung để xác định một “biến gián tiếp” với dữ liệu có sẵn, có thể thay thế cho biến nhiệt độ nước trong các mô hình dự báo tác động. Bài viết này nhằm xác định sự tương quan giữa nhiệt độ nước và nhiệt độ không khí thông qua hệ số tương quan Pearson r, từ đó biểu thị mối quan hệ giữa nhiệt độ không khí và nhiệt độ nước thông qua mô hình cụ thể, làm căn cứ để đưa biến nhiệt độ không khí vào mô hình. Dựa trên 96 quan sát là số liệu nhiệt độ nước và không khí theo các tháng trong năm trong thời gian 8 năm (2007-2014), mô hình tương quan giữa 2 biến số này đã được xây dựng tại vùng ven biển của tỉnh Thanh Hóa. Mô hình có hệ số tương quan Pearson r cao, dao động trong khoảng 94,1% đến 99,5% cho thấy mối tương quan thuận chiều và chặt chẽ giữa hai yếu tố nhiệt độ nước và nhiệt độ không khí tại vùng nghiên cứu. Khi nhiệt độ không khí tăng lên 10C thì nhiệt độ nước cũng tăng trung bình từ 0,7860C đến 0,950C. Từ khóa: Nhiệt độ không khí, nhiệt độ nước, nuôi tôm nước lợ, tác động, tương quan Pearson. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Nuôi tôm nước lợ ven biển thời gian qua đã có sự phát triển mạnh mẽ và đóng góp đáng kể vào sự tăng trưởng của ngành thủy sản. Năm 2014, tôm nuôi nước lợ với hai đối tượng nuôi chủ 1Viện Kinh tế và Quy hoạch thủy sản (VIFEP). Email: quyenvifep@gmail.com, quangtu.trinh@wur.nl; phuongthanhphan.neu@gmail.com
  2. lực là tôm sú và tôm chân trắng đã đóng góp hơn 18,3% tổng sản lượng nuôi trồng thủy sản (660.000 tấn) và 50,4% tổng kim ngạch xuất khẩu thủy sản (3,95 tỷ USD) (Tổng Cục Thủy sản, 2014). Tuy nhiên, trong bối cảnh biến đổi khí hậu (BĐKH) đang và sẽ tiếp tục diễn ra hết sức phức tạp và tác động đến nhiều ngành, lĩnh vực thì nuôi tôm nói riêng và nuôi trồng thủy sản (NTTS) ven biển nói chung với đặc thù là dựa vào thiên nhiên và khai thác tài nguyên thiên nhiên được dự báo là một trong những ngành kinh tế chịu ảnh hưởng trực tiếp và nặng nề từ BĐKH và các hệ quả của BĐKH. BĐKH được xác định là nhân tố chủ yếu tạo ra nhiều khó khăn và cản trở mục tiêu phát triển bền vững trong nuôi trồng thuỷ sản. Theo nhiều nghiên cứu, nhiệt độ nước là yếu tố môi trường và BĐKH đầu tiên có ảnh hưởng lớn tới đối tượng NTTS ven biển. Nhiệt độ nước, đặc biệt là các mức nhiệt độ quá cao hay quá thấp có thể là tác nhân gây nên stress, làm suy giảm hệ thống miễn dịch của vật nuôi và tăng nguy cơ dịch bệnh (Hargreaves and Tucker 2003). Nghiên cứu của Bùi Quang Tề (2003) cho thấy tôm nuôi nước lợ là một trong những đối tượng rất nhạy cảm với biến đổi nhiệt độ. Nhiệt độ nước quá cao hoặc quá thấp đều không thuận lợi cho đời sống của tôm. Nếu nhiệt độ vượt quá giới hạn cho phép có thể dẫn đến tôm chết, thậm chí chết hàng loạt. Chính vì vậy, việc dự báo được ảnh hưởng của sự thay đổi nhiệt độ nước theo các kịch bản BĐKH quốc gia và cấp tỉnh đến đối tượng nuôi cũng như sản lượng của NTTS ven biển là rất cần thiết trong công tác chỉ đạo sản xuất cũng như hoạch định các chính sách, quy hoạch và kế hoạch phát triển của ngành. Trong cơ sở dữ liệu về BĐKH hiện nay của Việt Nam chỉ có sẵn các dữ liệu về lượng mưa, nhiệt độ không khí và mực nước biển dâng. Số liệu về nhiệt độ môi trường nước trên các loại thủy vực hầu như không có. Đây chính là khó khăn trong các nghiên cứu về ảnh hưởng của BĐKH đến các hệ thống NTTS do đặc thù về đối tượng thủy sản chỉ sinh trưởng và phát triển trong môi trường nước. Bởi vậy, việc nghiên cứu và xây dựng được mối tương quan giữa nhiệt độ nước và nhiệt độ không khí để phục vụ cho việc xây dựng các mô hình dự báo tác động của BĐKH đến NTTS ven biển là cần thiết. Theo Mc Carthy et al. (2011), sự thay đổi về khí hậu vùng miền, đặc biệt là sự tăng lên của nhiệt độ gây ảnh hưởng đến hệ thống sinh học và vật lý của ao hồ. Nghiên cứu của Eric and Heinz (1992) khi xem xét mối quan hệ giữa nhiệt độ không khí và nhiệt độ nước (tại 11 con sông ở Mỹ) cho thấy 2 yếu tố này có quan hệ tuyến tính chặt chẽ và có thể thay thế được cho nhau. Nghiên cứu của Prathumratana et al. (2008) xem xét mối quan hệ giữa khí hậu, thủy văn đến chất lượng nước đã chỉ ra rằng nhiệt độ không khí có mối quan hệ mật thiết với lượng nước bốc hơi tại các sông ở lưu vực sông Mekong bao gồm Thái Lan, Lào, Campuchia và Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng hệ số tương quan Pearson (r = 0,67) để làm căn cứ cho kết luận này. Ở Việt Nam, nghiên cứu của Tăng Thế Cường và các cộng sự (2013) đã cho rằng nhiệt độ nước là một
  3. đặc trưng cơ bản của môi trường nước mặt và chịu tác động trực tiếp của các yếu tố khí tượng thủy văn. Nhiệt độ không khí có mối tương quan với nhiệt độ nước (thể hiện qua hệ số tương quan Pearson là 0,54) (Tăng Thế Cường và các cộng sự, 2013). Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu nào xem xét cụ thể mối quan hệ giữa nhiệt độ nước và nhiệt độ không khí tại môi trường nước mặn lợ (môi trường cho nuôi tôm) tại tỉnh Thanh Hóa với chuỗi số liệu đủ dài để đáp ứng các yêu cầu của nghiên cứu thống kê. Điều này tạo ra một khoảng trống khi nghiên cứu tác động của BĐKH đến nuôi tôm nước lợ ven biển tỉnh Thanh Hóa. Chính vì vậy, bài báo này đã thu thập số liệu về nhiệt độ nước và nhiệt độ không khí theo tháng tại các trạm đo khí tượng và thủy văn của vùng ven biển tỉnh Thanh Hóa trong thời gian 8 năm (2007-2014) với 96 quan sát (số liệu nhiệt độ theo các tháng trong năm) để tìm ra mối tương quan giữa 2 yếu tố nhiệt độ nước và nhiệt độ không khí làm cơ sở đưa nhiệt độ không khí vào mô hình dự báo tác động của BĐKH đến nuôi tôm nước lợ ven biển của tỉnh Thanh Hóa. 2. NUÔI TÔM NƯỚC LỢ VEN BIỂN TỈNH THANH HÓA VÀ TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU 2.1. Nuôi tôm nước lợ ven biển tỉnhThanh Hóa Thanh Hóa là một trong những tỉnh đi đầu trong nuôi và sinh sản nhân tạo giống tôm nước lợ ở khu vực phía Bắc và Bắc Trung Bộ (Sở Thủy sản Thanh Hóa, 1995). Hoạt động nuôi tôm nước lợ của tỉnh được bắt đầu từ những năm 1971 với hình thức nuôi quảng canh truyền thống các đối tượng như tôm sú, tôm he, tôm rảo cua, cá nước lợ, rong câu và nhuyễn thể. Con giống được lấy từ nhiên thông qua quá trình lấy nước vào đầm nuôi và sử dụng nguồn thức ăn tự nhiên. Năng suất nuôi các đối tượng bình quân đạt 0,3-0,4 tấn/ha, trong đó tôm nuôi đạt 0,11-0,2 tấn/ha (Sở Thủy sản Thanh Hóa, 1995). Từ sau năm 1990, với chính sách mới cho phép người dân chuyển đổi từ đất trồng lúa năng suất thấp, kém hiệu quả sang NTTS, nhiều vùng lúa nhiễm mặn, các vùng trồng cói năng suất thấp và đất bãi triều hoang hóa ven biển được chuyển sang NTTS dẫn đến sự gia tăng nhanh vềdiện tích nuôi. Bên cạnh đó, thành công trong sinh sản nhân tạo giống tôm sú đã góp phần nâng cao năng suất và sản lượng tôm nuôi của tỉnh với việc nhiều hộ dân chuyển sang hình thức nuôi quảng canh cải tiến, kết hợp cả thả tôm sú giống và duy trì lấy giống từ tự nhiên. Năm 2014, diện tích nuôi tôm nước lợ toàn tỉnh đạt 4.073 ha, chiếm 26,8% diện tích nuôi tôm vùng Bắc Trung Bộ (VIFEP 2015) (hình 1 và 2), đưa Thanh Hoá trở thành tỉnh có diện tích nuôi tôm nước lợ đứng thứ 2 sau tỉnh Thừa Thiên Huế. Trong vài năm trở lại đây, tôm thẻ chân trắng đã được đưa vào nuôi, tuy nhiên tôm sú vẫn là đối tượng nuôi chủ lực và là đối tượng nuôi truyền thống tại địa phương.
  4. Thanh Hóa Thừa Thiên Thanh Hóa Thừa Thiên 2900 tấn, Huế, 4073 ha, Huế 7601,1 10,2% 4589,4ha, 26,8% tấn, 26,7% 30,2% Nghệ An Nghệ An 6000 tấn, 2360 ha, Quảng Trị 21,1% 15,5% 4312 tấn, Quảng Trị 15,2% Hà Tĩnh 987 ha, Hà Tĩnh 2684 tấn, 6,5% Quảng 2064 ha 9,4% Bình 13,6% Quảng Bình 1130ha, 4942 tấn, 7,4% 17,4% Hình 1: Diện tích nuôi tôm nước lợ năm 2014 của Hình 2: Sản lượng tôm nuôi nước lợ năm 2014 của Thanh Hóa và các tỉnh trong vùng Bắc Trung bộ Thanh Hóa và các tỉnh trong vùng Bắc Trung bộ (Đơn vị: ha). Nguồn: VIFEP (2015) (Đơn vị: tấn). Nguồn: VIFEP (2015) Mặc dù là tỉnh có diện tích nuôi tôm lớn, sản lượng tôm nuôi của tỉnh lại chiếm tỷ trọng nhỏ, khoảng 10,2% (2.900 tấn) trong tổng sản lượng tôm nuôi nước lợ của vùng Bắc Trung bộ (VIFEP, 2015) (Hình 2). Nguyên nhân là do tỷ lệ diện tích nuôi tôm quảng canh cải tiến vẫn chiếm tỷ trọng chủ yếu, khoảng 97% diện tích tôm nuôi toàn tỉnh (Sở NN&PTNT tỉnh Thanh Hóa, 2013). 2.2. Tác động của BĐKH đến nuôi tôm nước lợ tỉnh Thanh Hóa Do đặc thù địa hình và điều kiện tự nhiên, Thanh Hóa nói riêng và vùng duyên hải Bắc Trung bộ nói chung là vùng thường xuyên phải chịu các tác động bất lợi của thời tiết khí hậu như hạn hán, bão, lũ lụt, gió lào tây nam khô nóng,...gây ảnh hưởng đến sản xuất nông nghiệp và NTTS của tỉnh. Những năm gần đây, những thay đổi bất thường của thời tiết đã biểu hiện khá rõ và thiên tai thường xuyên xảy ra với mức độ ngày càng khắc nghiệt hơn. Theo số liệu quan trắc khí tượng tỉnh Thanh Hóa từ năm 1971 đến 2013 cho thấy, nhiệt độ có xu hướng tăng lên. Trong 10 năm trở lại đây, nhiệt độ phổ biến tăng từ 0,1-0,4ᴼC. Nắng nóng có xu thế xuất hiện sớm và kết thúc muộn, xảy ra cục bộ, số ngày nắng nóng gay gắt nhiều hơn và diễn biến phức tạp. Nhiệt độ chênh lệch lớn trong ngày hoặc giữa ngày hôm trước với ngày hôm sau làm vật nuôi dễ bị yếu, dễ sinh bệnh và chết. Hơn nữa, mặc dù số lượng các cơn bão không nhiều hơn trước nhưng các đợt sóng mạnh xảy ra thường xuyên hơn. Độ mặn có xu hướng tăng từ 10-15%o lên 25-30%o làm cho tôm nuôi chậm lớn hay có khi chết hàng loạt (Tưởng Phi Lai và Đinh Xuân Lập, 2013). Bão và ấp thấp nhiệt đới ngày càng ảnh hưởng lớn đến NTTS và gây thiệt hại đáng kể cho
  5. người dân. Cơn bão số 8 năm 1986 đã gây thiệt hại lớn cho diện tích nuôi tôm QCCT phía ngoài của đê biển (Liên ngành Lao động TBXH và thủy sản Thanh Hóa, 1991). Thống kê trên website của Văn phòng thường trực Ban Chỉ đạo Phòng chống lụt bão Trung ương cho thấy cơn bão số 2 và số 4 năm 1996 gây thiệt hại cho 862 ha nuôi tôm tại địa phương. Bão Lekima và mưa lũ sau bão năm 2007 gây thiệt hại 3.349 ha NTTS. Cơn bão số 6, số 7 và lũ quét cuối tháng 9 năm 2005 làm 4.300 ha ao hồ NTTS bị vỡ, thiệt hại 4.153 ha nuôi. Bên cạnh đó, áp thấp nhiệt đới xảy ra vào trung tuần tháng 8/1996 tại Bắc Bộ cũng gây thiệt hại 4.553 ha NTTS trong đó có tôm nuôi hay đợt lũ đầu tháng 11/2008 làm thiệt hại 157 ha nuôi tôm của tỉnh Thanh Hóa. Theo kịch bản về BĐKH và NBD quốc gia (Bộ TN&MT, 2012), Thanh Hóa và vùng duyên hải Bắc Trung bộ là vùng sẽ thường xuyên phải chịu các tác động bất lợi của BĐKH và NBD,...gây ảnh hưởng đến sản xuất nông nghiệp và NTTS trong vùng. Thông qua việc áp dụng mô hình hàm sản xuất, Nguyễn Ngọc Thanh và cộng sự (2015) cũng đã lượng giá tác động của BĐKH đến NTTS khu vực Bắc bộ, trong đó có tỉnh Thanh Hóa. Theo kết quả nghiên cứu này, đến năm 2050, với giá so sánh năm 2012 và tỷ lệ chiết khấu là 3%/năm thì biến động của nhiệt độ theo kịch bản BĐKH có thể gây thiệt hại cho sản xuất NTTS (bao gồm tất cả các hình thức nuôi và đối tượng nuôi trồng) tại Thanh Hóa khoảng gần 40 tỷ đồng, sự thay đổi của lượng mưa gây thiệt hại gần 4 tỷ đồng và 6 tỷ đồng là thiệt hại do bão (Nguyễn Ngọc Thanh và các cộng sự, 2015). Tuy nhiên, do nghiên cứu này có phạm vi lượng giá tác động đối với thủy sản của toàn khu vực Bắc Bộ với tổng số 10 tỉnh, thành và cho cả lĩnh vực khai thác và NTTS nên chưa thể đánh giá chi tiết về tác động của BĐKH đến hoạt động NTTS nói chung và lĩnh vực nuôi tôm nước lợ nói riêng của tỉnh Thanh Hóa. 3. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 3.1. Địa điểm nghiên cứu Nghiên cứu này được thực hiện tại vùng ven biển tỉnh Thanh Hóa với số liệu nghiên cứu được thu thập từ hai trạm khí tượng huyện Tĩnh Gia và Sầm Sơn, và hai trạm thủy văn Ngọc Trà (huyện Tĩnh Gia) và trạm Quảng Châu (huyện Sầm Sơn). Huyện Tĩnh Gia và Sầm Sơn là hai trong 7 huyện ven biển của tỉnh Thanh Hóa, nơi có các cửa sông ven biển, là khu vực tập trung các vùng NTTS và nuôi tôm nước lợ của tỉnh.
  6. Hình 3. Địa điểm nghiên cứu Đây là các vùng có nhiều tiềm năng phát triển và dự báo trong thời gian tới kinh tế biển của vùng sẽ phát triển với tốc độ cao hơn. Trong đó, lĩnh vực NTTS nước lợ nói chung và nuôi tôm nước lợ nói riêng cũng có bước phát triển nhanh cả về diện tích và sản lượng, góp phần đáng kể vào chuyển đổi cơ cấu kinh tế nông thôn vùng ven biển của địa phương. 3.2. Phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phân thích tương quan với hệ số tương quan Pearson để phân tích mối tương quan giữa nhiệt độ nước và nhiệt độ không khí theo năm và theo mùa (tháng 4-tháng 9)2 từ năm 2007 đến 2013. Hệ số tương quan Pearson (kí hiệu r) sẽ nhận giá trị từ +1 đến -1. Với hệ số tương quan r dương thể hiện tương quan thuận và âm thể hiện tương quan nghịch. Giá trị tuyệt đối của r càng cao (│r│tiến gần đến 1) thì mức độ tương quan giữa 2 biến càng lớn, r = 0 biểu thị hai đại lượng nghiên cứu không tương quan (Tăng Thế Cường và các cộng sự, 2013). Số liệu được thu thập theo năm và theo mùa (tháng 4-tháng 9) từ năm 2007 đến 2013 tại các trạm khí tượng, thủy văn vùng ven biển tỉnh Thanh Hóa. Từ đó xây dựng mô hình hồi qui đơn biến với biến độc lập là biến nhiệt độ không khí, tác động đến biến phụ thuộc là biến nhiệt độ nước để xem xét mối quan hệ, sự tác động qua lại giữa hai biến này. 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 2 Chạy tương quan theo mùa vì mùa vụ nuôi tôm của tỉnh Thanh Hóa là từ tháng 4-tháng 9 hàng năm.
  7. 4.1. Xác định tương quan giữa nhiệt độ nước và nhiệt độ không khí Kết quả chạy tương quan giữa nhiệt độ nước và nhiệt độ không khí tại các trạm khí tượng và thủy văn của huyện Tĩnh Gia và Sầm Sơn (tỉnh Thanh Hóa) như sau: Bảng 1: Kết quả phân tích tương quan giữa nhiệt độ không khí và nhiệt độ nước Trạm Ngọc Trà - Tĩnh Gia Trạm Quảng Châu - Sầm Sơn Cả năm Tháng 4-9 Cả năm Tháng 4-9 T0 KK T0 Nước T0 KK T0Nước T0 KK T0 Nước T0 KK T0 Nước T0 KK Pearson Corr. 1 0,995** 1 0,972** 1 0,990** 1 0,941** Sig. (2-tailed) 0,000 0,000 0,000 0,000 N 96 96 42 42 96 96 42 42 T Nước 0 Pearson Corr. 0,995** 1 0,972** 1 0,990** 1 0,941** 1 Sig. (2-tailed) 0,000 0,0000 0,000 0,000 N 96 96 42 42 96 96 42 42 ** Độ tin cậy p < 0,01 Như vậy, hệ số tương quan Pearson r giữa nhiệt độ không khí và nhiệt độ nước trong cả 2 trường hợp tại các trạm nghiên cứu có giá trị cao, lần lượt là 0,995 và 0,972 (trạm Tĩnh Gia); 0,99 và 0,941 (trạm Sầm Sơn) (gần bằng 1) nên mối tương quan thuận chiều và chặt chẽ với nhau. Giá trị sig. = 0,00 < 0,05 cho thấy mối tương quan giữa 2 biến số nhiệt độ không khí và nhiệt độ nước có ý nghĩa thống kê. Vì nhiệt độ không khí và nhiệt độ nước có tương quan chặt chẽ với nhau, xấp xỉ bằng 1 nên hai biến này có mối quan hệ gần như tuyến tính với nhau, thể hiện như trong hình 4; 5; 6 và 7 như sau: Trường hợp 1TG: Tương quan cả năm Trường hợp 2TG: Tương quan tháng 4 - 9 35 35 30 y = 0,95x + 2,61 30 R² = 0,9902 y = 0,903x + 3,995 R² = 0,945 Nhiệt độ nước (ᴼC) 25 25 Nhiệt độ nước (ᴼC) 20 20 15 15 10 10 5 5 0 0 0 5 10 15 20 25 30 35 0 5 10 15 20 25 30 35 Nhiệt độ không khí (ᴼC) Nhiệt độ không khí (ᴼC)
  8. Hình 4: Tương quan giữa nhiệt độ không Hình 5:Tương quan giữa nhiệt độ không khí và khí và nhiệt độ nước trong năm tại trạm nhiệt độ nước trong thời điểm tháng 4-tháng 9 Tĩnh Gia (2007-2013). tại trạm Tĩnh Gia (2007-2013). Trường hợp 1SS: Tương quan cả năm Trường hợp 2SS: Tương quan tháng 4 - 9 35 35 y = 0,786x + 6,69 y = 0,893x + 3.56 30 30 R² = 0,885 R² = 0,979 Nhiệt độ nước (ᴼC) Nhiệt độ nước (ᴼC) 25 25 20 20 15 15 10 10 5 5 0 0 0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 0.0 10.0 20.0 30.0 40.0 Nhiệt độ không khí (ᴼC) Nhiệt độ không khí (ᴼC) Hình 6: Tương quan giữa nhiệt độ không Hình 7: Tương quan giữa nhiệt độ không khí và khí và nhiệt độ nước trong năm tại trạm nhiệt độ nước trong thời điểm tháng 4-tháng 9 Sầm Sơn (2007-2013). tại trạm Sầm Sơn (2007-2013). Hàm hồi qui tuyến tính với biến phụ thuộc là nhiệt độ nước và biến độc lập là nhiệt độ không khí được xây dựng như sau: Trường hợp 1 (Tĩnh Gia):Tonuoc = 2,61 + 0,95.Tokhongkhi (2a) Trường hợp 1 (Sầm Sơn):Tonuoc = 3,56 + 0,893.Tokhongkhi (2b) Trường hợp 2 (Tĩnh Gia):Tonuoc = 3,995 + 0,903.Tokhongkhi (2c) Trường hợp 2 (Sầm Sơn):Tonuoc = 6,69 + 0,786.Tokhongkhi (2d) Phương trình số (2a), (2b), (2c) và (2d) ở trên cho thấy, khi nhiệt độ không khí tăng lên 10C thì nhiệt độ nước ở trạmNgọc Trà, Tĩnh Gia tăng trung bình 0,893 - 0,950C, nhiệt độ nước ở trạm Quảng Châu-Sầm Sơn tăng trung bình 0,786-0,9030C. Hệ số xác định của 4 mô hình R2= 99%, 94,5%, 97,9% và 88,5% cho thấy sự thay đổi của nhiệt độ không khí ảnh hưởng lần lượt tới 99%, 94,5%, 97,9% và 88,5% sự thay đổi của nhiệt độ nước trong cả năm và trong mùa hè thu của vụ nuôi tôm (từ tháng 4 – tháng 9) trong mô hình. Kết quả trên cho thấy nhiệt độ nước và nhiệt độ không khí tại vùng ven biển của tỉnh Thanh Hóa trong thời gian cả năm cũng như trong các tháng mùa hè thu (tháng 4-tháng 9) có mối tương quan mật thiết với nhau. Do vậy, có thể dùng biến nhiệt độ không khí như là một biến
  9. “gián tiếp” của nhiệt độ nước để dự báo về các ảnh hưởng của BĐKH đến nuôi tôm nước lợ tại Thanh Hóa. 4.2. Ứng dụng kết quả đạt được vào mô hình dự báo tác động của BĐKH đến nuôi tôm nước lợ tỉnh Thanh Hóa Theo Dosi (2001), ngoài các yếu tố đầu vào quan trọng của quá trình sản xuất như đất đai (R), lao động (L), công cụ máy móc và nguyên nhiên vật liệu hay nguồn vốn (K), thì các yếu tố môi trường cũng có thể được định giá như các yếu tố đầu vào của quá trình sản xuất. Mối tương quan giữa các yếu tố môi trường và đầu ra của quá trình sản xuất có thể được xây dựng thông qua các mô hình kinh tế như hàm sản xuất. Theo Barbier (1998), phương pháp tiếp cận hàm sản xuất phù hợp để áp dụng cho các nước đang phát triển do sự phụ thuộc trực tiếp hoặc gián tiếp của nhiều hệ thống sản xuất đối với tài nguyên thiên nhiên và dịch vụ hệ sinh thái. Trong đó, nuôi tôm nước lợ là hoạt động NTTS có mức độ phụ thuộc lớn vào tài nguyên đất, mặt nước và các điều kiện khí hậu, thời tiết. Theo nhiều tác giả, nhiệt độ là yếu tố môi trường đầu tiên có ảnh hưởng lớn tới tôm nuôi. Theo Hargreaves và Tucker (2003), nhiệt độ, đặc biệt là các mức nhiệt độ quá cao hay quá thấp có thể là tác nhân gây nên stress, làm suy giảm hệ thống miễn dịch của vật nuôi và tăng nguy cơ dịch bệnh. Bùi Quang Tề (2003) cũng cho rằng, tôm là một trong những đối tượng rất nhạy cảm với biến đổi nhiệt độ. Nhiệt độ nước quá cao hoặc quá thấp đều không thuận lợi cho đời sống của tôm. Nếu nhiệt độ vượt quá giới hạn cho phép có thể dẫn đến tôm chết, thậm chí chết hàng loạt. Đối với tôm sú nuôi thương phẩm, nhiệt độ thích hợp nhất là 28 – 320C. Khi nhiệt độ nước trong ao là 350C tỷ lệ sống của tôm sú (Penaeus monodon) là 100%, nhưng ở nhiệt độ 37,50C tôm chỉ còn sống 60%, nhiệt độ 400C tỷ lệ tôm sống là 40%. Với tôm lớt (Panaeus merguiensis) ở 340C tỷ lệ sống 100%; ở 360C chỉ còn 50% tôm hoạt động bình thường, 5% tôm chết; ở 380C 50% tôm chết, ở 400C 75% tôm chết (Bùi Quang Tề, 2003). Như vậy, có thể thấy mức nhiệt độ 350C chính là ngưỡng chịu đựng của tôm nuôi. Đối với các yếu tố BĐKH khác như lượng mưa và bão cũng được xem xét trong mô hình vì khi lượng mưa tăng đột ngột sẽ gây lũ lụt và làm độ mặn trong các ao nuôi giảm xuống đột ngột, có thể gây hiện tượng “xốc ngọt” cho tôm nuôi (Bùi Quang Tề, 2003; Nguyễn Ngọc Thanh và các cộng sự, 2015). Bão và áp thấp nhiệt đới, ngoài việc kèm theo mưa lớn, làm giảm mạnh độ mặn và pH ở các ao nuôi tôm làm tôm dễ bị sốc và chết hàng loạt, thì bão còn tàn phá cơ sở hạ tầng vùng nuôi tôm như sạt lở đê bao, kênh mương thủy lợi, lều, vật tư, thiết bị (VIFEP, 2012).
  10. Chính vì vậy, các yếu tố về lượng mưa và số lượng cơn bão trong năm cũng được xem xét khi đánh giá tác động của biến đổi khí hậu tới nuôi tôm nước lợ. Ứng dụng kết quả vừa đạt được trong việc xác định mối tương quan chặt chẽ giữa nhiệt độ nước và nhiệt độ không khí, ta sử dụng biến nhiệt độ không khí như là một biến “chỉ thị” thay cho biến nhiệt độ nước trong mô hình. Từ mô hình hàm sản xuất trong nghiên cứu được xây dựng thêm các yếu tố của biến đổi khí hậu tác động đến sản lượng nuôi tôm nước lợ là nhiệt độ không khí, lượng mưa, số ngày nắng nóng lớn hơn 350C, ta được mô hình đánh giá tác động như sau: Ln(Producet) = β0 + β1T + β2Ln(Acreaget) + β3Ln(Capitalt) + β4Ln(Labourt) + β5Tempt+ β6Raint + β7Stormt + β8MaxTempt + β9Dummy+ εt (1) Trong đó: Producet là sản lượng tôm nuôi năm t (tấn) Raint là lượng mưa trung bình năm t (mm) T là xu hướng thời gian Stormt là số lượng cơn bão năm t Acreaget là diện tích nuôi tôm năm t (ha) MaxTempt là số ngày có nhiệt độ >35°C trong năm t Capitalt là vốn đầu tư năm t (triệu đồng) Dummy là yếu tố chính sách (đánh dấu thời điểm nền kinh tế thị trường và cơ cấu kinh tế Labourt là số lượng người lao động nuôi tôm nhiều thành phần phát huy tác dụng). năm t (người) Tempt là nhiệt độ trung bình năm t (°C) Βi,j là các hệ số thực nghiệm Áp dụng mô hình hồi qui đa biến với chuỗi dữ liệu được thu thập theo chuỗi thời gian từ năm 1972 đến năm 2013 của sản lượng, diện tích nuôi tôm, vốn đầu tư, lao động và các yếu tố nhiệt độ trung bình năm, số ngày nắng nóng trên 35°C trong năm, lượng mưa trung bình, số lượng cơn bão có ảnh hưởng đến tỉnh Thanh Hóa để chạy mô hình lượng hóa tác động của BĐKH đến sản lượng tôm nuôi nước lợ của địa phương (với các bước kiểm định cơ bản) được kết quả như sau: Ln(Producet) = -0,0994 +0,0192T + 0,6425Ln(Producet-2) - 0,0967Ln(Acreaget) – 0,2936Ln(Acreaget-2) + 0,3556Ln(Acreaget-3) + 0,0793Ln(Capitalt) + 0,204Ln(Capitalt-1) – 0,1675Ln(Capitalt-3) - 0,2211Ln(Labourt) + 0,0541Tempt–0,000058Raint +0,0073Stormt –
  11. 0,0252Stormt-1 - 0,0289Stormt-2 – 0,0012MaxTempt – 0,0036DMaxTempt-1 – 0,0057MaxTempt-2 – 0,0041MaxTempt-3 + 0,1332D1 (2) Kết quả từ mô hình số (2) cho thấy, sản lượng tôm nuôi không chỉ phụ thuộc vào các giá trị hiện tại của các biến đầu vào mà còn phụ thuộc vào giá trị trễ của chúng và của chính biến sản lượng. Một số yếu tố môi trường gây ra bởi biến đổi khí hậu có tác động tiêu cực tới sản lượng, đó là sự gia tăng về số cơn bão và số ngày nắng nóng trên 35°C trong năm có thể làm suy giảm sản lượng tôm nuôi từ hai đến ba năm sau. 4.3. Thảo luận Kết quả chạy tương quan Pearson r cho thấy, nhiệt độ nước có mối tương quan cao với nhiệt độ không khí tại vùng ven biển của tỉnh Thanh Hóa trong thời gian cả năm cũng như trong các tháng mùa hè thu của vụ nuôi tôm (tháng 4-tháng 9). Khi nhiệt độ không khí tăng lên 10C thì nhiệt độ nước tăng trung bình 0,79 - 0,950C. Do vậy, có thể dùng biến nhiệt độ không khí như là một biến “gián tiếp” của nhiệt độ nước để dự báo về các ảnh hưởng của BĐKH đến nuôi tôm nước lợ tại Thanh Hóa trong mô hình hồi qui đa biến số (1) ở trên. Việc sử dụng biến nhiệt độ không khí như là biến “chỉ thị” của biến nhiệt độ nước trong mô hình có thể giúp thỏa mãn cả 2 yêu cầu về dự báo tác động dài hạn và ngắn hạn: (1) sự thay đổi nhiệt độ không khí theo các mốc thời gian dài hạn từ năm 2020, 2030… tới 2100 đã được dự báo trong kịch bản BĐKH quốc gia và cấp tỉnh, nên có thể sử dụng trong các mô hình dự báo của các ngành, trong đó có ngành thủy sản; (2) các bản tin dự báo thời tiết hàng ngày, hàng tuần trên các phương tiện thông tin đại chúng đều là dự báo về nhiệt độ không khí, không phải nhiệt độ nước, như vậy, người nuôi tôm cũng như cán bộ chỉ đạo sản xuất nuôi tôm có thể dễ dàng sử dụng kết quả của mô hình để dự báo được sự thay đổi của nhiệt độ nước trong ao nuôi của mình trong thời điểm ngắn hạn để thích ứng phù hợp. Theo nghiên cứu của Eric and Heinz (1992), mối quan hệ giữa nhiệt độ nước và nhiệt độ không khí được mô phỏng một cách tổng quát thông qua mô hình hồi qui tuyến tính đơn biến với số liệu nhiệt độ hàng ngày, hàng tuần. Bên cạnh đó, nhiệt độ không khí thay đổi có ảnh hưởng đến nhiệt độ nước theo một thời gian trễ dao động từ vài giờ đến vài ngày tùy theo độ sâu của mức nước (Eric and Heinz, 1992). Điều này đúng với thực tế khi nhiệt độ không khí tăng lên 1%, phải mất một khoảng thời gian nhất định (có thể là khoảng vài giờ đồng hồ đến vài ngày) thì nhiệt độ nước mới tăng lên tương ứng. Tuy nhiên, trong nghiên cứu này, do số liệu nhiệt độ nước
  12. thu được từ các trạm thủy văn tại Thanh Hóa là số liệu trung bình tháng (chưa có điều kiện thu thập được số liệu trung bình ngày và giờ) nên chưa thể xác định được mối tương quan với độ trễ theo thời gian. Do vậy, nghiên cứu này chỉ nên được xem như là nghiên cứu mở đầu nhằm mở ra hướng nghiên cứu mới khi xem xét tương quan giữa nhiệt độ nước và nhiệt độ không khí tại các vùng nuôi trồng thủy sản ven biển của Việt Nam. Để xem xét kĩ hơn tác động của nhiệt độ không khí đến nhiệt độ nước tại các vùng nuôi thủy sản, cần thu thập được số liệu quan trắc về khí tượng và thủy văn theo giờ và theo ngày trong một khoảng thời gian nhất định với từng đối tượng nuôi trồng cụ thể tại các thủy vực có độ sâu tương đồng để có những dự báo thích hợp và chính xác hơn. Đây chính là kiến nghị cho hướng nghiên cứu tiếp theo trong việc đánh giá mối liên hệ tương quan giữa nhiệt độ không khí và nhiệt độ nước tại các vùng nuôi trồng thủy sản ven biển tại Việt Nam. 5. KẾT LUẬN Do nhiệt độ nước không được đề cập trong kịch bản BĐKH và NBD quốc gia cũng như của các tỉnh, nghiên cứu này đã xây dựng và tìm được mối tương quan cao giữa nhiệt độ nước và nhiệt độ không khí tại vùng ven biển của tỉnh Thanh Hóa trong thời gian cả năm cũng như các tháng mùa hè thu của mùa vụ nuôi tôm (tháng 4-tháng 9) với hệ số tương quan Pearson r = 0,995 và 0,972 (tại trạm Tĩnh Gia); 0,99 và 0,941 (tại trạm Sầm Sơn) để sử dụng biến nhiệt độ không khí như là một “biến gián tiếp” của nhiệt độ nước trong mô hình. Khi nhiệt độ không khí tăng lên 10C thì nhiệt độ nước cũng tăng trung bình trong khoảng thời gian từ tháng 4 đến tháng 9 là 0,7860C đến 0,9030C và tăng trung bình cả năm là 0,8930C đến 0,950C. Việc sử dụng biến nhiệt độ không khí thay thế cho biến nhiệt độ nước trong mô hình hồi qui dự báo tác động của BĐKH đến nuôi tôm nước lợ tại tỉnh Thanh Hóa là có cơ sở khoa học đáng tin cậy. 6. TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt 1. Bộ Tài nguyên và Môi trường (2012), Kịch bản biến đổi khí hậu, nước biển dâng cho Việt Nam, NXB Tài nguyên – Môi trường và Bản đồ Việt Nam, Hà Nội. 2. Cục Thống kê tỉnh Thanh Hóa (2013), Niên giám thống kê 2012, Nhà Xuất bản Thống kê, Hà Nội. 3. Bùi Quang Tề (2003),Bệnh của tôm nuôi và biện pháp phòng trị,NXB Nông nghiệp, Hà Nội.
  13. 4. Tăng Thế Cường, Lê Hoàng Anh, Vương Như Luận và Nguyễn Hồng Hạnh (2013), “Ứng dụng phương pháp tương quan đánh giá tác động của BĐKH đến chất lượng môi trường nước mặt lục địa”. Tạp chí Môi trường, (8), tr. 61-64. 5. Đài Khí tượng Thủy văn tỉnh Thanh Hóa (no date), Số liệu quan trắc khí tượng các năm của Đài Khí tượng Thủy văn tỉnh Thanh Hóa, TP. Thanh Hoá. 6. Liên ngành Lao động, Thương binh, Xã hội và thủy sản Thanh Hóa (1991), Khai thác tiềm năng vùng triều giải quyết việc làm cho người lao động tỉnh Thanh Hóa thời kỳ 1991-2000, Liên ngành Lao động, Thương binh, Xã hội và thủy sản Thanh Hóa, TP. Thanh Hoá. 7. Nguyễn Ngọc Thanh, Nguyễn Viết Thành, Nguyễn Thị Vĩnh Hà và Nguyễn Quốc Việt (2015), Tác động của BĐKH đối với thủy sản miền Bắc, Trường Đại học Kinh tế, Đại học Quốc gia Hà Nội, Hà Nội. 8. Sở NN&PTNT Thanh Hóa (2012), Báo cáo tình hình thực hiện kế hoạch năm 2012; mục tiêu, nhiệm vụ và giải pháp chủ yếu phát triển thủy sản tỉnh Thanh Hoá năm 2013, Sở NN&PTNT Thanh Hoá, TP. Thanh Hoá. 9. Sở NN&PTNT Thanh Hoá (2013), Báo cáo tình hình thực hiện kế hoạch năm 2013; mục tiêu, nhiệm vụ và giải pháp chủ yếu phát triển thủy sản tỉnh Thanh Hoá năm 2014, Sở NN&PTNT Thanh Hoá, TP. Thanh Hoá. 10. Sở Tài nguyên và Môi trường (TN&MT) tỉnh Thanh Hóa (2011), Kế hoạch hành động ứng phó với Biến đổi khí hậu tỉnh Thanh Hóa giai đoạn 2011-2015, tầm nhìn 2020, Sở TN&MT Thanh Hoá, TP. Thanh Hoá. 11. Sở Thủy sản Thanh Hóa (1995), Quy hoạch Nuôi trồng hải sản tỉnh Thanh Hóa thời kỳ 1996 – 2010, Sở Thủy sản Thanh Hoá, TP. Thanh Hoá. 12. Tổng Cục Thủy sản (2014), Báo cáo tổng kết ngành thuỷ sản năm 2014 và kế hoạch thực hiện nhiệm vụ năm 2015, Tổng Cục Thuỷ sản, Hà Nội. 13. VIFEP (Viện Kinh tế và Quy hoạch thủy sản) (2011), Quy hoạch phát triển nuôi trồng thuỷ sản toàn quốc đến năm 2020, VIFEP, Hà Nội. 14. VIFEP (2012), Đánh giá tình trạng dễ bị tổn thương với biến đổi khí hậu làm cơ sở xây dựng các chính sách và hoạt động hỗ trợ hiệu quả cho các vùng chịu tác động, VIFEP, Hà Nội. 15. VIFEP (2015), Quy hoạch phát triển nuôi trồng thuỷ sản các tỉnh miền Trung đến năm 2020 và định hướng đến năm 2030, VIFEP, Hà Nội. Tài liệu tiếng Anh 1. Barbier, E.B. (1998), Environmental Project Evaluation in Developing Countries:
  14. Valuing the Environmental as Input, World Congress of Environmental and Resource Economists, Venice. 2. Dosi C. (2001), Environmental values, Valuation methods and Natural Disaster Damage Assessment, Environmental and Human Settlements Division, United Nation. 3. Eric B.P and G.S. Heinz (1992), Relationship between water temperatures and air temperatures for central U.S streams, University of Minnesota, USA. 4. Hargreaves J. A. and C. S. Tucker (2003), “Defining loading limits of static ponds for catfish aquaculture”, Aquaculture Engineering 28(1-2), pp.47-63. 5. Mc Carthy J.J, O.F. Canziani and N.A. Leary (2011), Climate change 2011: Impact, adaption, and vulnerability, Cambridge University Press, pp.195-233. 6. Prathumratana L., S. Sthiannopkao and K.W. Kim (2008), The relationship of climatic and hydrological parameters to surface water quality in the lower Mekong River, Mekong River Commission, Lao.
  15. ASSESSMENT OF CLIMATE CHANGE IMPACTS ON BRACKISH WATER SHRIMP FARMING IN COASTAL AREAS: CORRELATIONS BETWEEN WATER AND AIR TEMPERATURES IN IMPACT MODELLING Cao Lệ Quyên3, Trịnh Quang Tú3 and Phan Phương Thanh3 Vietnam Institute of Fisheries Economics and Planning (VIFEP) Abstract In the last decade, brackish water shrimp farming in coastal areas has developed rapidly and significantly contributed to remarkable growth of aquaculture sector in Vietnam. However, this sector has been impacted increasingly from climate change, which is considered as one of the barriers for sustainable development of the sector. Climate change impact assessment for shrimp farming to develop feasible adaptive solutions are necessary. However, one of the constraints in that impact assessments is lacks of water temperature forecast in existing national and provincial climate change scenarios. Cultured shrimps are more effected by water temperature fluctuation than air temperatures. As the existing national and provincial climate change scenarios mentioned only air temperature forecast, but not water temperature, it is necessary to conduct supplementary analysis to develop correlation relationship between water and air temperatures. By doing that, the variable of air temperature can be replaced water temperature as a “indirect variable” in impact modelling. Basing on 96 observations of monthly water and air temperatures within eight years (2007-2014), Pearson correlation modelling has been developed for coastal areas of Thanh Hoa province. Pearson r is high, fluctuates between 94,1 - 99,5%, showing the positive correlation between water and air temperatures in research site. When air temperature increases by 10C, the water temperature will also increase by 0,786 - 0,950C accordingly. Keywords: Air temperature, water temperature, brackish water shrimp farming, impact Pearson correlation. 3Vietnam Institute of Fisheries Economics and Planning (VIFEP). Email: quyenvifep@gmail.com; quangtu.trinh@wur.nl; phuongthanhphan.neu@gmail.com
nguon tai.lieu . vn
Toán học Môi trường Vật lý Sinh học Địa Lý Hoá học Nông - Lâm - Ngư Cơ khí - Chế tạo máy Tiếng Anh phổ thông Khoa học ứng dụng Nông - Lâm Kiến thức tổng hợp Giáo dục học Xã hội học