Mối quan hệ giữa lượng mây và bức xạ sóng dài đi ra tại đỉnh khí quyển trên khu vực Nam Bộ

Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 34, Số 1S (2018) 116-124 
 116
Mối quan hệ giữa lượng mây và bức xạ sóng dài đi ra 
 tại đỉnh khí quyển trên khu vực Nam Bộ 
Chu Thị Thu Hường1,*, Bùi Thị Hợp1, Trần Đình Linh1, Vũ Thanh Hằng2 
1Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội, 
41A Đường Phú Diễn, Cầu Diễn, Nam Từ Liêm, Hà Nội, Việt Nam 
2Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, 334 Nguyễn Trãi, Thanh Xuân, Hà Nội, Việt Nam 
Nhận ngày 30 tháng 11 năm 2018 
Chỉnh sửa ngày 11 tháng 12 năm 2018; Chấp nhận đăng ngày 25 tháng 12 năm 2018 
Tóm tắt: Dựa trên số liệu OLR và lượng mây có độ phân giải 1,0×1,0 độ kinh vĩ của 
NCEP/NCAR trong thời kì 1981 – 2012, mối quan hệ giữa lượng mây và bức xạ sóng dài đi ra tại 
đỉnh khí quyển (OLR) trên khu vực Nam Bộ đã được xem xét thông qua việc phân tích, so sánh 
đặc điểm phân bố không gian, biến đổi theo thời gian và mối quan hệ tương quan giữa chúng. Kết 
quả cho thấy rằng, đặc điểm phân bố và diễn biến trong năm của lượng mây và OLR là ngược 
nhau, khu vực hoặc thời gian có lượng mây lớn thì OLR nhỏ và ngược lại. Trên khu vực Nam Bộ, 
OLR thường có giá trị lớn trong mùa khô và trong các năm El Nino, song trong các năm La Nina 
và trong mùa mưa thì lại có giá trị nhỏ. Trong thời kỳ 1981-2012, OLR trên khu vực có xu thế 
giảm khoảng 3,6 W/m2/thập kỉ, còn lượng mây lại có xu thế tăng khoảng 0,2%/thập kỉ. 
Từ khóa: Lượng mây, bức xạ sóng dài đi ra, Nam Bộ. 
1. Mở đầu 
OLR là một trong những nhân tố quan trọng 
phản ánh sự biến đổi của hoàn lưu cũng như 
những đặc trưng khí hậu trên mỗi vùng. Nhiều 
nghiên cứu đã cho thấy rằng, sự biến đổi của 
OLR có liên quan đến lượng mây và có mối 
liên hệ chặt chẽ đến sự thay đổi nhiệt độ không 
khí ở bề mặt. 
Như chúng ta đã biết, lớp phủ mây đóng 
một vai trò quan trọng quyết định năng lượng 
mặt trời đến Trái Đất cũng như năng lượng mà 
_______ 
 Tác giả liên hệ. ĐT.: 84-981244579. 
 Email: ctthuong@hunre.edu.vn 
 https://doi.org/10.25073/2588-1094/vnuees.4342 
Trái Đất phản xạ và phát ra vào không gian vũ 
trụ. Hầu hết các đám mây phản xạ bức xạ mặt 
trời rất tốt. Trung bình trên toàn cầu, mây phản 
xạ khoảng 20% năng lượng từ Mặt Trời trở lại 
vũ trụ. Đồng thời, những đám mây còn hấp thụ 
và phản xạ bức xạ sóng dài từ bề mặt và khí 
quyển, làm giảm đáng kể lượng năng lượng mất 
đi vào không gian vũ trụ. Bởi vậy, những thay 
đổi trong lớp phủ mây, thường được đặc trưng 
bởi lượng mây tổng quan, sẽ làm thay đổi cán 
cân bức xạ cũng như nhiệt độ không khí bề mặt. 
Những nhận định trên đã được kiểm chứng 
trong nghiên cứu của Edward Graham (2008). 
Nghiên cứu này đã sử dụng số liệu tái phân tích 
trong thời kỳ 1974-2006 của NOAA để xem xét 
những biến đổi của OLR và khí hậu trên quy 
C.T.T. Hường và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 34, Số 1S (2018) 116-124 117
mô toàn cầu. Kết quả cho thấy rằng, OLR có 
quan hệ với nhiệt độ, độ ẩm và độ vẩn đục của 
khí quyển, đặc biệt là độ ẩm trong tầng đối lưu 
giữa (700400hPa). Trên những vùng sa mạc 
khô và nóng, OLR thường có giá trị cao nhất. 
Ngược lại, trên các vùng biển, nơi có đối lưu 
mạnh như vùng biển nhiệt đới Đại Tây Dương và 
Thái Bình Dương, OLR thường có giá trị nhỏ 
nhất [1]. 
Bên cạnh đó, những biến đổi của OLR trên 
mỗi vùng có thể xác định được những biến đổi 
của gió mùa, mhà mưa, lượng mưa,... Theo 
Kousk và cs (1988), giá trị ngưỡng của OLR là 
240 W/m2 có thể được sử dụng để xác định thời 
điểm khởi đầu mùa mưa và ngày kết thúc mùa 
mưa trên khu vực Nam Mỹ. Cụ thể, khi OLR 
nhỏ hơn 240 W/m2
thì mùa mưa bắt đầu hoạt 
động, còn khi OLR lớn hơn 240 W/m2
thì mùa 
mưa trên khu vực Nam Mỹ kết thúc. Các giá trị 
dị thường của OLR sẽ cho biết thông tin về dị 
thường của lượng mưa xảy ra trên khu vực [2]. 
Tương tự, mối quan hệ giữa OLR và lượng mưa 
trên khu vực Nam Mỹ cũng được Gonzalez M. 
và cs (2007) xác định để mô tả thời kỳ bắt đầu 
gió mùa mùa hè (SM). Từ đó cho thấy, OLR có 
quan hệ chặt chẽ với lượng mưa và sự tiến triển 
của mây đối lưu [3]. Theo Brant Liebmann và 
C.Roberto Mechoso (2010), thời kỳ SM ở Nam 
Mỹ bắt đầu thì OLR thường nhỏ hơn 200W/m2 
[4]. Còn Bernard Fontaine và cs (2008) lại cho 
rằng,OLR nhỏ hơn 180 W/m2
sẽ là cơ sở để 
xác định ngày bắt đầu mùa mưa trên khu vực 
Tây Phi [5]. 
Hơn nữa, Prasad và cs (2000) cũng cho thấy 
rằng, OLR trên khu vực vịnh Bengal (22,5°N; 
92,5°E) và phía Nam Ấn Độ Dương (30°S; 
97,5°E) có liên quan đến lượng mưa SM trên 
khu vực Ấn Độ [6]. Chính vì thế, một số tác giả 
đã coi OLR là nhân tố để dự báo lượng mưa trên 
mỗi khu vực như Bansod.S.D và cs (2004) đã sử 
dụng OLR trong dự báo lượng mưa trong mùa 
mưa ở Ấn Độ [7], còn E.Omogbai và J Hum 
Ecol (2010) thì dự báo lượng mưa mùa mưa ở 
Nigeria [8]. 
Ngoài ra, Jeyasu Takimoto và Jun 
Matsumoto (2004) chỉ ra rằng, khi OLR trên 
khu vực phía Tây Nhật Bản đạt tới 230 W/m2 
và duy trì trong 10 ngày thì mùa Bão sẽ hình 
thành [9]. Theo John L và cs (2003), OLR có 
mối quan hệ rất tốt với hiện tượng ENSO. 
Khi OLR giảm thì lượng mưa trên khu vực Đông 
Nam Á tăng và ngược lại [10]. 
Ở Việt Nam, khi nghiên cứu mối quan hệ 
giữa OLR với nhiệt độ không khí bề mặt cũng 
hiện tượng rét đậm và nắng nóng trên lãnh thổ 
Việt Nam, Chu Thị Thu Hường và cs (2011, 
2012) đã sử dụng số liệu OLR của 
NCEP/NCAR và số liệu quan trắc Tx, Ttb tại 
67 trạm trên lãnh thổ trong thời kỳ 1961-2007. 
Kết quả phân tích cho thấy, sự biến đổi của 
OLR có quan hệ chặt chẽ đến lượng mây và 
nhiệt độ không khí bề mặt. Vùng có lượng mây 
càng lớn hoặc nhiệt độ không khí bề mặt càng 
nhỏ hoặc thỏa mãn cả hai điều kiện thì OLR sẽ 
càng nhỏ và ngược lại. Nghiên cứu cũng cho 
thấy, trong năm El Nino, OLR thường lớn hơn 
trong năm La Nina hay không ENSO. Bên cạnh 
đó, OLR càng lớn thì SNNN càng nhiều, SNRĐ 
sẽ càng ít và ngược lại. Trong các năm El Nino 
hoặc năm sau thời kỳ này, SNNN tăng mạnh, 
thậm chí tăng lên  ... i thỏa mãn 
tiêu chuẩn tương ứng với α = 0,05, α = 0,01 như 
trong bảng 1. Nói cách khác, HSTQ sẽ có xác 
 

n
1l
2
ttl
m
1t
2
ttl
n
1l
ttlttl
t
YYXX
XXYY
r
C.T.T. Hường và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 34, Số 1S (2018) 116-124 119
suất phạm sai lầm loại 1 (hay mức ý nghĩa) là 
0,05 hoặc 0,01 hay mức tin cậy tương ứng là 
0,95 (95%) hoặc 0,99 (99%). Cụ thể, với 32 
năm quan trắc (1981-2012) thì HSTQ đạt được 
ứng với mức ý nghĩa bằng 0,05 (hoặc mức tin 
cậy 95%) sẽ là 0,349 và ứng với mức ý nghĩa 
bằng 0,01 (hoặc mức tin cậy 99%) là 0,449. 
3. Kết quả và thảo luận 
3.1. Phân bố theo không gian của OLR và 
lượng mây 
3.1.1. Trên khu vực Việt Nam và lân cận 
Để thấy được sự biến đổi theo không gian 
của OLR và lượng mây trên khu vực Việt Nam 
và lân cận trong mùa khô và mùa mưa đã được 
đưa ra trong hình 1. Có thể thấy, lượng mây 
trong mùa khô trên khu vực Việt Nam và lân 
cận biến đổi trong khoảng từ 40 đến 50%. 
Riêng trên khu vực phía Đông Ấn Độ và phía 
Bắc vịnh Ben Gan, lượng mây giảm xuống chỉ 
còn khoảng 15-30%. OLR có sự biến đổi theo 
không gian rất rõ rệt, có sự xen kẽ của các dải 
OLR cao và thấp: dải OLR cao nằm dọc theo vĩ 
tuyến khoảng từ 12 - 30oN. Nơi có OLR lớn 
nhất (lớn hơn 270W/m2) được xác định là vùng 
có lượng mây thấp nhất và vùng trung tâm Biển 
Đông (nơi chịu ảnh hưởng của áp cao cận nhiệt 
Bắc Thái Bình Dương). Trong mùa mưa, lượng 
mây trên các khu vực đều tăng lên và đạt 
khoảng 65-70%. Do ảnh hưởng của gió mùa tây 
nam, trên vùng Tây Nguyên và Nam bộ, lượng 
mây cao hơn, còn OLR thì đạt giá trị thấp hơn 
so với các vùng trên cùng lãnh thổ. 
Trên lãnh thổ Việt Nam, OLR có xu hướng 
giảm dần từ Bắc xuống Nam trong cả hai mùa 
với OLR trung bình năm ở Bắc Bộ, Trung Bộ 
và Nam Bộ tương ứng là 244,1, 242,2 và 
232,5W/m2. Trên Biển Đông, OLR trung bình 
năm cũng chỉ đạt 236,4 W/m2. Kết quả này cho 
thấy, cường độ OLR trên khu vực Nam Bộ thấp 
nhất trong cả nước. 
3.1.2. Trên khu vực Nam bộ 
Có thể nói, sự biến đổi của OLR có liên 
quan đến sự biến đổi của lượng mây. Điều này 
đã được thể hiện qua bản đồ phân bố theo 
không gian của chúng. Hình 2 cho thấy, ở hầu 
hết các tháng trong năm, cả lượng mây và OLR 
đều có phân bố theo hướng đông - tây hoặc tây 
bắc - đông nam. Cụ thể, trong thời gian từ tháng 
11 đến tháng 3, OLR/lượng mây giảm/tăng dần 
theo hướng từ tây bắc đến đông nam. Ngược 
lại, trong thời gian từ tháng 4 đến tháng 10, 
OLR lại tăng dần theo hướng từ tây bắc đến 
đông nam, còn lượng mây thì có xu thế giảm 
dần từ bắc xuống nam. Hơn nữa, do lượng mây 
tổng quan trong các tháng mùa mưa thường lớn 
hơn (khoảng 20 đến 30%) và mức độ biến đổi 
theo không gian cũng ít hơn trong các tháng 
mùa khô nên OLR trong mùa mưa cũng thấp 
hơn trong mùa khô. 
Trong mùa khô, OLR trên vùng đông Nam 
Bộ lớn hơn vùng tây Nam Bộ, phía Bắc lớn hơn 
phía Nam, nhất là trong tháng 4, OLR giảm 
xuống còn 252,8 W/m2. Trong mùa mưa, OLR 
giảm mạnh với giá trị trung bình tháng nhỏ hơn 
219 W/m2. Cường độ OLR phân bố khá đồng đều 
giữa đông Nam Bộ và tây Nam Bộ. OLR ở phía 
Tây Bắc Nam Bộ nhỏ hơn so với phía Đông Nam. 
Tất nhiên, phân bố của OLR và lượng mây 
gần như là ngược nhau. Trong các tháng mùa 
khô, lượng mây trung bình tháng nhỏ hơn 70% 
(chỉ khoảng 60,8% vào tháng 2). Trên cùng một 
vùng thì lượng mây cũng có sự phân bố không 
đều. Lượng mây phía Bắc nhỏ hơn phía Nam (ở 
tây Nam Bộ), phía tây nhỏ hơn phía đông (ở 
đông Nam Bộ). Từ tháng 3, lượng mây bắt đầu 
tăng lên và có sự phân bố không gian gần như 
trái ngược so với các tháng trước. Đặc biệt, 
càng xuống vùng vĩ độ thấp, lượng mây càng 
giảm và ngược lại. Trong các tháng mùa mưa, 
lượng mây tăng rõ rệt so với các tháng trước 
(trên 82%). Lượng mây lớn nhất là ở phía tây 
bắc của Đông Nam Bộ (Tây Ninh và Bình 
Phước) và nhỏ nhất là ở phía Đông Nam và 
Nam của Tây Nam Bộ (Cà Mau, Bạc Liêu, Sóc 
Trăng, Trà Vinh). Vùng biển phía Đông Nam 
có lượng mây nhỏ hơn trên đất liền. Tháng 10, 
lượng mây giảm đi và có sự phân bố khá đồng 
đều trên toàn khu vực (khoảng 80 – 82%), chỉ 
có ở Bà Rịa Vũng Tàu nhỏ hơn 80%. 
C.T.T. Hường và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 34, Số 1S (2018) 116-124 
120
Hình 2. Bản đồ phân bố OLR và lượng mây tổng quan trong từng tháng ở Nam Bộ giai đoạn 1981 - 2012. 
Trong đó, trường màu nền đặc trưng cho giá trị OLR (W/m2), còn các đường liền màu trắng đặc trưng cho 
lượng mây (%). 
C.T.T. Hường và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 34, Số 1S (2018) 116-124 121
3.2. Sự biến đổi theo thời gian của OLR và 
lượng mây 
3.2.1. Biến trình năm của OLR và lượng mây 
Cường độ bức xạ sóng dài có phân bố khá 
rõ ràng trong các tháng.OLR thường có giá trị 
lớn hơn trong thời kỳ mùa đông (từ tháng 11 
đến tháng 4) và nhỏ hơn trong thời kỳ mùa hè 
(từ tháng 5 đến tháng 10). Trong thời kỳ mùa 
đông, OLR trung bình trong từng tháng thường 
biến đổi từ 240 đến 270W/m2. Đặc biệt, trong 
các tháng 1, 2 và 3, OLR đều có giá trị lớn hơn 
260W/m2. Ngược lại, trong các tháng mùa hè, 
OLR dao động từ 202 đến 220 W/m2với giá trị 
nhỏ nhất xảy ra trong tháng 9. Biến trình năm 
của OLR có 1 cực đại (tháng 2) và 1 cực tiểu 
(tháng 9) với biên độ năm cao đạt khoảng 
67,3W/m2. 
Hình 3. Biến trình năm của OLR và lượng mây ở 
Nam Bộ.
Hình 4. Xu thế biến đổi của OLR (trái) và lượng mây (phải) trên khu vực Nam Bộ. 
3.2.2. Xu thế biến đổi của OLR và lượng 
mây trung bình năm trong thời kỳ 1981 – 2012 
OLR trung bình năm trên khu vực Nam Bộ 
có sự biến động qua các năm (Hình 4), với 
mức độ biến động giữa năm khoảng 20W/m2. 
Đặc biệt, trong các năm El Nino (1982-1983, 
1987, 1991-1992, 1994-1995, 1997-1998, 
2002-2003, 2004-2005) OLR thường cao hơn, 
còn trong các năm La Nina (1984, 1996, 1999 
– 2000, 2008, 2011), OLR thường có giá trị 
thấp hơn so với trung bình nhiều năm (Hình 4). 
 Điều này có thể lí giải thông qua lượng 
mây, những năm El Nino vùng phía Tây Bắc 
TBD phát triển dòng giáng nên trời quang mây 
hơn dẫn tới OLR lớn. Ngược lại những năm La 
Nina mây đối lưu lại phát triển mạnh hơn trên 
vùng này nên trời nhiều mây, OLR giảm. Hơn 
nữa, trong thời kỳ 1981-2012, OLR trên khu 
vực Nam Bộ đang có xu thế giảm với tốc độ 
giảm khoảng 3,6W/m2/thập kỉ. Kết quả này 
cũng phù hợp với xu thế tăng của lượng mây 
(0,2%/thập kỷ) (Hình 4). 
3.3. Mối quan hệ giữa lượng mây với OLR trên 
khu vực Nam Bộ 
Mối quan hệ giữa lượng mây tổng quan với 
OLR được xác định bằng việc phân tích các 
HSTQ giữa chúng. 
Với các HSTQ tính toán được như trên thì 
lượng mây tổng quan có tương quan âm với 
OLR, với giá trị tuyệt đối của HSTQ lớn hơn 
0.7 (tháng 10 đến tháng 4). Các tháng còn lại 
C.T.T. Hường và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 34, Số 1S (2018) 116-124 
122
thì HSTQ có giá trị tuyệt đối lớn hơn 0,35, là 
thời gian trùng với mùa mưa của khu vực nên 
lượng mây tổng quan trong khoảng thời gian 
này thường lớn hơn, vừa làm cản trở BXMT 
đến bề mặt Trái đất lại vừa cản trở phát xạ 
sóng dài từ bề mặt đất đi ra không gian vũ trụ. 
Riêng có tháng 7 thì HSTQ dương nhưng rất 
nhỏ và chưa đạt độ tin cậy. Như vậy, OLR 
thường có giá trị lớn ở những nơi quang mây 
hay lượng mây ít. Đúng thế, khi bầu không khí 
khô và quang mây sẽ tạo điều kiện cho bề mặt 
đất hấp thụ được lượng BXMT lớn đồng thời 
phát xạ sóng dài của bề mặt đất cũng được 
thuận lợi, OLR sẽ tăng. 
Trong suốt thời kì 1981 – 2012 thì lượng 
mây có tương quan âm với OLR khi những 
năm có lượng mây tăng thì OLR giảm và 
ngược lại (hình 5). Vào các năm 1983, 1992, 
1997 - 1998, 2004 - 2005, 2010 thì lượng mây 
thấp hơn hẳn so với các năm khác, đồng thời 
đó cũng là những năm có OLR đạt trị số gần 
như cao nhất trong cả thời kì. Những năm kể 
trên là những năm El Nino điều đó càng chứng 
tỏ thêm một điều rằng ENSO có ảnh hưởng 
không hề nhỏ đến OLR. Mối quan hệ nghịch 
biến của lượng mây và OLR cũng được thể 
hiện rất rõ qua đồ thị (Hình 6). 
Như vậy, có thể thấy rằng, ở Nam Bộ, 
lượng mây tổng quan có ảnh hưởng lớn đến 
OLR.Trong thời kỳ mùa mưa, lượng mây cao 
nên OLR nhỏ hơn so với các tháng mùa khô.
Bảng 1. Hệ số tương quan giữa OLR và lượng mây 
Tháng 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 
Lượng 
mây 
& 
OLR 
-0.76 -0.92 -0.91 -0.83 -0.41 -0.56 0.07 -0.38 -0.51 -0.77 -0.89 -0.89 
Hình 5. Lượng mây tổng quan và OLR giai đoạn 
1981 - 2012 ở Nam Bộ. 
Hình 6. Mối quan hệ giữa lượng mây tổng quan và 
OLR ở Nam Bộ. 
4. Kết luận 
Nghiên mối liên hệ giữa lượng mây và 
OLR ở Nam Bộ, bài viết đã sử dụng chuỗi số 
liệu tái phân tích trong thời kì 1981 – 2012 và 
thu được một số kết luận như sau: 
- Đặc điểm phân bố không gian của OLR 
và lượng mây là ngược nhau và đều thay đổi 
theo thời gian trong năm. Khu vực có lượng 
mây nhỏ thì OLR lớn và ngược lại. Vào mùa 
khô, từ tây bắc đến đông nam, lượng mây trên 
khu vực tăng lên còn OLR lại giảm xuống. Vào 
mùa mưa, lượng mây giảm từ bắc xuống nam 
còn OLR tăng từ tây bắc xuống đông nam. 
- Lượng mây và OLR có biến động lớn 
trong năm, mức biến đổi lần lượt vào khoảng 
34% (lượng mây) và 30% (OLR). OLR nhỏ 
C.T.T. Hường và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 34, Số 1S (2018) 116-124 123
trong thời kỳ có lượng mây nhỏ và lớn trong 
thời kỳ có lượng mây lớn. 
- Lượng mây và OLR có tương quan âm và 
chặt chẽ với nhau, đặc biệt trong mùa thu, đông, 
xuân (trị tuyệt đối của HSTQ lớn hơn 0,7). 
- Xu thế biến đổi theo thời gian của lượng 
mây và OLR phản ánh tốt mối liên hệ giữa 
chúng. Trong giai đoạn 1981-2012, lượng mây 
lại có xu thế tăng khoảng 0,2%/thập kỉ còn 
OLR có xu thế giảm khoảng 3,6 W/m2/thập kỉ. 
- Sự thay đổi của lượng mây và OLR có 
liên quan đến hoạt động của ENSO. Trong 
năm El-Nino (La-Nina), OLR thường có giá trị 
cao hơn (thấp hơn) trung bình nhiều năm. 
Lời cảm ơn 
Nghiên cứu này được hỗ trợ từ Đề tài 
nghiên cứu khoa học cấp Bộ, mã số 
TNMT.2016.05.07. Các tác giả xin chân thành 
cảm ơn. 
Tài liệu tham khảo 
[1] Edward Graham (2008), The Guide: A site 
selection tool for extremely large telescopes 
using climate, IAP Research Report, Vol.9, 
pp.257-269. 
[2] Kousky, V. E. (1988), Pentad outgoing longwave 
radiation climatology for the South American 
sector, Revista Brasileira de Meteorologia., 
Vol.3, pp. 217–231. 
[3] Gonzalez M., C. S. Vera (2007), The nature of 
the rainfall onset over central South America, 
Atmósfera, Vol.20(4), pp. 377-394. 
[4] Bernard Fontaine, Samuel Louvet and Pascal 
Roucou (2008), Definition and redictability of an 
OLR based West African monsoon onset, 
International Journal of Climatology, Vol.13, pp. 
1787-1798. 
[5] Brant Liebmann and Carlos R. Mechoso (2010), 
The South American Monsoon System, The 
Global Monsoon System Research and Forecas, 
Vol.9, pp. 137-158. 
[6] Prasad, S.D. Bansod andS.S. Sabade (2000), 
Forecasting Indian summer monsoon rainfall by 
outgoing longwave radiation over the Indian 
Ocean, International Journal of Climatology, 
Vol.20, pp. 105–114. 
[7] Bansod.S.D (2004), Outgoing long-wave 
radiation over the Tropical Pacific and Atlantic 
Ocean and Indian summer monsoon rainfall, 
Theoretical and Applied Climatology, Vol. 77, 
pp. 185-193. 
[8] Omogbai and J Hum Ecol (2010), An Empirical 
Prediction of Seasonal Rainfall in Nigeria, 
International Interdisciplinary Journal of Man-
Environment Relationship, Vol.32(1), pp. 23-27. 
[9] Ieyasu Takimoto and Jun Matsumoto (2004), 
Large-scale changes associate with the end of 
Baiu season in western Japan, ISMA, Vol. 87(1), 
pp.339-344. 
[10] John L. Mcbride, Malcolm R. Haylock, and 
Neville Nicholls (2003), Relationships between 
the Maritime Continent Heat Source and the El 
Nino–Southern Oscillation Phenomenon, 
American Meteorological Society, Vol.16, pp. 
2905-2914. 
[11] Chu Thị Thu Hường và cộng sự, Nghiên cứu mối 
quan hệ giữa bức xạ sóng dài tại giới hạn trên 
của của khí quyển đến một số yếu tố và hiện 
tượng khí hậu cực trị ở Việt Nam, Đề tài nghiên 
cứu khoa học cấp cơ sở, Trường Đại học Tài 
nguyên và Môi trường Hà Nội, 2011. 
[12] Chu Thị Thu Hường, Phan Văn Tân (2012), Mối 
quan hệ giữa nắng nóng và rét đậm trên lãnh thổ 
Việt Nam với bức xạ sóng dài đi xa, Tạp chí Khí 
tượng Thủy văn, Số 614, Tháng 2/2012, pp. 8-14. 
[13] https://www.esrl.noaa.gov/psd/data/gridded/data.
noaa.hrc.html. 
C.T.T. Hường và nnk. / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường, Tập 34, Số 1S (2018) 116-124 
124
The Relationship Between Cloud Cover and Outgoing 
Longwave Radiation in the Southern of Vietnam 
Chu Thi Thu Huong1, Bui Thi Hop1, Tran Dinh Linh1, Vu Thanh Hang2 
1Hanoi University of Natural Resources and Environment, 41A Phu Dien, Cau Dien, Hanoi, Vietnam 
2VNU Hanoi University of Science, 334 Nguyen Trai, Thanh Xuan, Hanoi, Vietnam 
Abstract: Using 1,00×1,00 resolution data of the Outgoing Longwave Radiation (OLR) and the 
cloud cover from NCEP/NCAR during the 1981 – 2012 period, the relationship between the cloud 
cover and the OLR in the Southern of Vietnam was investigated by analyzing and comparing the 
spatial distribution, temporal evolution and their correlation. The results show that the characteristics 
of the spatial distribution and the year cycle of cloud cover and OLR are inversely correlated. The 
region or time that the cloud cover is great, the OLR is small and vice versa. In the Southern of 
Vietnam, the OLR value is largest (or smallest) in the dry (or rainy) season and in the El-Nino (La-
Nina) years. In addition, during the 1981-2012period, the OLR in this region shows a downward trend 
about 3.6 W/m2/decade, while the cloud cover tends to increase by 0.2%/decade. 
Keywords: Cloud cover, Outgoing Longwave Radiation, the Southern of Vietnam.