Tóm tắt: Bài báo đánh giá tính không chắc chắn trong kết quả các mô phỏng biến khí hậu ở lưu vực sông Ba (LVSB) của 4 nhóm mô hình: GCMs, RCMs, GCMs được hiệu chỉnh sai số hệ thống (BC-GCMs); RCMs được hiệu chỉnh sai số hệ thống (BC-RCMs). Phương pháp đánh giá tính không chắc chắn trong thời kỳ nền dựa trên phân tích cać sai số thống kê. Việc so sánh biến trình các tháng trong năm giữa các kết quả mô phỏng được tiến hành với số liệu quan trắc tại 3 trạ m đo nhiệ t độ và 6 trạm đo mưa. Việc đánh giá dự tính khí hậu LVSB trong tương lai bằng cách phân tích độ lệch chuẩn (SD) của kết quả dự tính khí hậu tại các bách phân vị khác nhau. Sau đó, bài báo lựa chọn nhóm mô hình có tính không chắc chắn thấp nhất để dự tính khí hậu tương lai trên toàn LVSB. Kết quả cho thấy, nhóm BC-RCMs có tính không chắc chắn nhỏ nhất, do đó bài báo lựa chọn nhóm BC-RCMs để dự tính khí hậu tương lai trên LVSB. Đối với các biến nhiệt độ, mức tăng dao động từ 0-4,8 o C so với thời kỳ nền ở tất cả các thời kỳ, tăng nhiều hơn ở khu vực có nền nhiệt độ trung bình cao hơn. Đối với biến lượng mưa, mức tăng tại các trạm có sự khác nhau, xu thế tăng nhiều hơn ở những khu vực có lượng mưa năm lớn, mức tăng lượng mưa mùa mưa thấp hơn so với mùa khô. Từ khóa: Tính không chăć chăń, Kêt quả mô hình khí hậu, Lưu vự c sông Ba, Biến đổi khí hậu.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.