Phân tích sự biến động của nhiệt độ bề mặt biển và ảnh hưởng của ENSO ở khu vực ven biển Nam Trung Bộ

h phần thể hiện xu thế của số liệu. 
Các trạm Quy Nhơn, Phú Quý, Vũng Tàu có sự 
tương đồng về chu kỳ dao động của các thành 
phần từ IMF1 đến IMF6. Riêng trạm Sơn Trà có 
sự khác biệt từ thành phần IMF3 đến IMF6 khi 
các thành phần có chu kỳ dao động dài hơn các 
thành phần tương ứng ở các trạm khác. Kết 
quả không thể hiện dao động chu kỳ nửa năm 
(chu kỳ 6 tháng).
71
TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
Số 1 - Tháng 3/2017
 Dựa vào tỷ lệ đóng góp vào phương sai 
chung hay mức độ chiếm ưu thế ảnh hưởng 
trong số liệu của thành phần IMF trong Bảng 
3 có thể thấy, thành phần IMF2 chiếm ưu thế 
lớn nhất, kế đến là thành phần IMF1, và IMF3 
(a) Sơn Trà (b) Quy Nhơn
(c) Phú Quý (d) Vũng Tàu
Hình 1. Các thành phần IMF từ phân tách EEMD của SST trung bình tháng tại các trạm
có tỷ lệ đóng góp đáng kể. Đóng góp của các 
thành phần IMF1 và IMF2 thay đổi theo không 
gian, đóng góp của thành phần IMF1 tăng từ 
Bắc xuống Nam, đóng góp của thành phần 
IMF2 giảm từ Bắc xuống Nam (Bảng 3).
3.2. Ảnh hưởng của ENSO đến SST
Ảnh hưởng của ENSO đến SST được đánh 
giá thông qua tương quan giữa số liệu SST tại 
trạm và số liệu chỉ số SOI. Số liệu SOI theo tháng 
cũng được phân tách thành các thành phần 
dao động bằng phương pháp EEMD, tương tự 
như đối với số liệu SST. Độ dài chuỗi số liệu SOI 
được trích xuất tương ứng với độ dài chuỗi số 
liệu tại mỗi trạm. Kết quả cho thấy, thành phần 
IMF4 (dao động QBO) của SOI và của SST có 
tương quan nghịch và hệ số tương quan khá 
cao vào những năm ENSO hoạt động mạnh. 
Hệ số tương quan giảm từ các trạm phía Bắc 
xuống phía Nam cho thấy ảnh hưởng của ENSO 
đến các trạm phía Bắc (Sơn Trà, Quy Nhơn) là 
rõ rệt hơn so với các trạm phía Nam (Phú Quý, 
Vũng Tàu) (Hình 2, Bảng 4).
Bảng 3. Tỷ lệ đóng góp vào phương sai chung của các thành phần dao động IMF (%)
Trạm IMF1 IMF2 IMF3 IMF4 IMF5 IMF6 IMF7 IMF8
Sơn Trà 6,86 88,5 1,96 0,84 0,28 0,11 0,06 1,43
Quy Nhơn 9,34 74,9 7,53 2,34 0,52 0,80 0,05 4,55
Phú Quý 20,2 61,3 15,0 1,67 1,24 0,31 0,12 0,18
Vũng Tàu 31,0 46,0 4,87 2,39 1,14 0,59 0,97 12,9
72 TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
Số 1 - Tháng 3/2017
Trạm Giai đoạn 1992-2001 Giai đoạn 2006-2015
Sơn Trà -0,54 -0,72
Quy Nhơn -0,44 -0,57
Phú Quý -0,54 -0,5
Vũng Tàu -0,36 -0,45
Bảng 4. Hệ số tương quan giữa thành phần IMF4 của SST và SOI tại các trạm
a) Trạm Sơn Trà b) Trạm Quy Nhơn
c) Trạm Phú Quý d) Trạm Vũng Tàu
Hình 2. Thành phần dao động IMF4 của SOI và SST tại các trạm
 3.3. Ảnh hưởng của El Nino Modoki đến SST
El Nino Modoki cũng là hiện tượng dao 
động tương tác khí quyển - đại dương ở khu 
vực xích đạo Thái Bình Dương. Tuy nhiên, hiện 
tượng này có sự khác biệt với El Nino thông 
thường. El Nino thường được đặc trưng bởi 
sự ấm lên dị thường mạnh ở vùng biển bờ 
Đông xích đạo Thái Bình Dương, trong khi đó 
El Nino Modoki được đặc trưng bởi sự ấm lên 
dị thường ở trung tâm và hai khu vực lạnh đi ở 
bờ Đông và Tây Thái Bình Dương [1]. 
Để đánh giá ảnh hưởng của El Nino Modoki 
đến SST, chỉ số thể hiện hoạt động của dao 
động El Nino Modoki là El Nino Modoki Index 
(EMI) được sử dụng. Tương tự như chỉ số SOI, 
phương pháp EEMD được sử dụng để phân 
tách chỉ số EMI thành các thành phần dao 
động theo các quy mô thời gian khác nhau. 
Kết quả cho thấy, thành phần IMF4 (dao động 
QBO) của EMI có tương quan dương với thành 
phần IMF4 của SST trong những năm có chỉ số 
EMI tương đối lớn. Trong giai đoạn gần đây 
(2006-2015), El Nino Modoki có ảnh hưởng 
đáng kể đến SST ở vùng ven bờ biển khu vực 
nghiên cứu (Hình 3). Hệ số tương quan dương 
giữa IMF4 của chỉ số EMI và SST là khá cao, 
lần lượt là: Sơn Trà (0,72), Quy Nhơn (0,75), 
Phú Quý (0,67) và Vũng Tàu (0,5). Có thể thấy, 
cũng tương tự như ENSO, El Nino Modoki ảnh 
hưởng đến các trạm hải văn ở phía Bắc (Sơn 
Trà, Quy Nhơn) mạnh hơn các trạm ở phía 
Nam (Phú Quý, Vũng Tàu) của khu vực nghiên 
cứu. Kết quả này khẳng định thêm rằng, hoạt 
động của El Nino Modoki ngày càng gia tăng và 
ảnh hưởng đáng kể đến khí hậu toàn cầu.
 4. Kết luận
EEMD là phương pháp phân f ch thống kê 
hiện đại và là công cụ mạnh trong phân f ch 
số liệu mang f nh phi tuyến và không dừng. 
Phương pháp EEMD rất hữu dụng trong việc 
nghiên cứu phân f ch số liệu khí tượng thủy 
văn biển. 
Với EEMD, chuỗi số liệu SST tại các trạm 
hải văn khu vực ven biển Nam Trung Bộ thể 
hiện rõ các dao động quy mô khác nhau từ 3 
tháng đến nhiều năm. Trong đó, thành phần 
73
TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
Số 1 - Tháng 3/2017
dao động 12 tháng chiếm ưu thế nhất, kế đến 
là chu kỳ 3 tháng và chu kỳ tựa 2 năm. Đặc 
biệt, chuỗi số liệu SST tại các trạm không thể 
hiện dao động nửa năm (6 tháng), đây là một 
vấn đề đáng chú ý và cần làm sáng tỏ trong các 
nghiên cứu > ếp. 
Trong những năm ENSO hoạt động mạnh, 
ENSO ảnh hưởng đáng kể đến SST tại các trạm 
hải văn ven bờ miền Trung. Tương tự như vậy, 
hiện tượng El Nino Modoki cũng ảnh hưởng 
đáng kể đến SST tại khu vực, đặc biệt trong giai 
đoạn gần đây, từ 2006-2015.
Nghiên cứu này mới chỉ đánh giá với chuỗi 
số liệu thực đo SST tại các trạm. Trong các ng-
hiên cứu > ếp theo số liệu SST tái phân Q ch cần 
được sử dụng để có thể đánh giá chi > ết hơn 
sự biến động SST theo không gian trong vùng 
biển nghiên cứu. 
a) Trạm Sơn Trà b) Trạm Quy Nhơn
c) Trạm Phú Quý d) Trạm Vũng Tàu
Hình 3. Thành phần dao động IMF4 của EMI và SST tại các trạm
Tài liệu tham khảo
1. Ashok, K., S. K. Behera, S. A. Rao, H. Weng, and T. Yamagata (2007), El Niño Modoki and its 
possible teleconnec! on, J. Geophys. Res., 112, C11007, doi:10.1029/2006JC003798.
2. Bin Guo, Zhongsheng Chen, Jinyun Guo, Feng Liu, Chuanfa Chen and Kangli Liu (2016), 
Analysis of the Nonlinear Trends and Non-Sta! onary Oscilla! ons of Regional Precipita! on in 
Xinjiang, Northwestern China, Using Ensemble Empirical Mode Decomposi> on, Int. J. Environ. 
Res. Public Health 2016, 13, 345; doi:10.3390/ijerph13030345.
3. Chu, P.C., Y.C. Chen, and S.H. Lu (1998), Temporal and spa! al variabili! es of the South China 
Sea surface temperature anomaly, Journal of geophysical research, Vol 102, No C9, pages 
20937-20955, September 15, 1997.
4. Chun-Yi Lin, Chung-Ru Ho, Quanan Zheng, Shih-Jen Huang, Nan-Jung Kuo (2011), Variability of 
sea surface temperature and warm pool area in the South China Sea and its rela! onship to the 
western Pacifi c warm pool, J Oceanogr (2011) 67:719-724. DOI 10.1007/s10872-011-0072-x.
5. Đinh Văn Ưu và nnk (2005), Biến động mùa và nhiều năm của trường nhiệt độ nước mặt biển 
và sự hoạt động của bão tại khu vực Biển Đông, Tạp chí Khoa học Đại học Quốc gia, XXI, 3PT, 
127-136, 2005.
6. Đinh Văn Ưu và nnk (2015), Một số đặc điểm biến động phân bố của các trường khí tượng - 
hải văn cơ bản tại các thủy vực ven bờ từ Đà Nẵng đến Nha Trang, Tạp chí Khoa học Đại học 
Quốc gia, tập 31, số IS (2015), 127-136.
74 TẠP CHÍ KHOA HỌC BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
Số 1 - Tháng 3/2017
7. Huang, N. E., Z. Shen, S. R. Long, M. C. Wu, H. H. Shih, Q. Zheng, N.-C. Yen, C. C. Tung, and H. 
H. Liu (1998), The empirical mode decomposi on and the Hilbert spectrum for nonlinear and 
nonsta onary  me series analysis, Proc. R. Soc. London, Ser. A, 454, 903-993.
8. Lau KM, Wu HT, Yang S (1998), Hydrologic processes associated with the fi rst transi on of the 
Asian summer monsoon: A pilot satellite study, Bull Am Meteorol Soc 79(9):1871-1882.
9. Li N, Shang SP, Shang SL, Zhang CY (2007), On the consistency in varia ons of the South China 
Sea warm pool as revealed by three sea surface temperature datasets, Remote Sens Environ 
109:118-125.
10. N. E. Huang and Z. Wu (2008), A review on Hilbert-Huang transform: Method and its 
applica ons to geophysical studies, Reviews of Geophysics, vol. 46, no. 2, Ar! cle ID RG2006.
11. Wu Z, Huang NE (2004), A study of the characteris cs of white noise using the empirical 
mode decomposi on method. Proceedings Royal Soc London, Series A 2004, 460:1597-1611.
12. Wu, Z., and N. E. Huang (2009), Ensemble empirical mode decomposi on: A noise-assisted 
data analysis method, Adv.Adapt. Data Anal., 1, 1-41.
13. Xie S-P, Xie Q, Wang D, Liu WT (2003), Summer upwelling in the South China Sea and its role 
in regional climate varia ons, J Geophys Res 108(C8):3261
14. Zheng ZW, Ho CR, Kuo NJ (2007), The mechanism of weakening of west Luzon eddy during La 
Niñ a years, Geophys Res Le" 34:L11604. doi:10.1029/2007GL030058
15. h" ps://github.com/leeneil/eemd-matlab.
16. h" p://www.cpc.ncep.noaa.gov/data/indices/soi.
17. h" p://www.jamstec.go.jp/frcgc/research/d1/iod/DATA/emi.monthly.txt.
ANALYSIS OF THE VARIATION IN SEA SURFACE TEMPERATURES 
AND THE INFLUENCE OF ENSO IN THE COASTAL REGION 
OF THE SOUTH CENTRAL OF VIET NAM
Le Quoc Huy, Nguyen Xuan Hien, Tran Thuc, Pham Tien Dat
Viet Nam Ins! tute of Meteorology, Hydrology and Climate Change
Abstract: The EEMD methods (Empirical Mode Decomposi on Ensemble) was applied to analize 
the varia on in sea surface temperature (SST) in the coastal region of the South Central of Viet Nam 
based on observed data at sea water level gauging sta ons. It was found that SST in the study area 
have oscilla on cycles of 3 months, 12 months to years, but not the oscilla on cycle of 6 months. 
In which, the 12 months’ oscilla on cycle is predominant, followed by cycles of 3 months and quasi 
2-years cycles (QBO). Besides, the Southern Oscilla on (ENSO) and El Niño Modoki also have eff ects 
on SST in the quasi 2-years oscilla ons. In the years of ENSO ac vity, the correla on coeffi cient be-
tween ENSO and SST is -0.36 to -0.54 (period 1992-2001), and from -0.45 to -0.72 (period 2006-2014). 
The infl uence of El Niño Modoki is also apparent in the period 2006-2014, the correla on between the 
component of quasi 2-years fl actua on of El Niño Modoki index and SST at the sta ons reach values 
of 0.5 to 0.75.
Keywords: EEMD method, SST, ENSO, El Nino Modoki.