Một năm nhiều mưa chưa chắc đã thuận lợi cho cây cà phê nếu lượng nước đến không đúng lúc. Tương tự, nhiệt độ trung bình của cả năm có thể chưa nói hết tác động của những đợt nóng rơi đúng vào giai đoạn ra hoa, phát triển quả hay chín. Với cây lâu năm, thời điểm xuất hiện một biến động khí hậu có thể quan trọng không kém mức độ của chính biến động đó.

Đây là một trong những câu hỏi ThS.NCS. Phạm Thị Lợi, trợ giảng Bộ môn Quản lý và Tin học Môi trường, Khoa Môi trường, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM, theo đuổi khi nghiên cứu tác động của biến đổi khí hậu đến cây cà phê Tây Nguyên. Hồ sơ chuyên môn của trường ghi nhận lĩnh vực nghiên cứu của chị là thủy văn lưu vực. Ngày 19/9/2026, chị bảo vệ thành công luận án tiến sĩ ngành Quản lý Tài nguyên và Môi trường về đặc điểm khí tượng nông nghiệp và năng suất cà phê, dưới sự hướng dẫn của cố PGS.TS. Đào Nguyên Khôi và PGS.TS. Nguyễn Thị Bảy.

ThS.NCS. Phạm Thị Lợi trình bày kết quả nghiên cứu trước Hội đồng đánh giá luận án tiến sĩ tại Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-HCM, ngày 19/9/2026. Ảnh HCMUS.

Tìm thời điểm khí hậu tác động mạnh lên cây cà phê

Một phần của hướng nghiên cứu này vừa xuất hiện trong số 1 năm 2026 của Italian Journal of Agrometeorology. Công trình có ba tác giả gồm Phạm Thị Thảo Nhi, Phạm Thị Lợi và Nguyễn Thị Bảy; ThS.NCS. Phạm Thị Lợi là tác giả liên hệ. Nhóm sử dụng dữ liệu khí tượng và năng suất giai đoạn 2001–2020 tại năm khu vực Buôn Hồ, Đắk Mil, M’Drắk, Buôn Ma Thuột và Lắk để xem những yếu tố khí hậu nào gắn chặt hơn với biến động năng suất Robusta.

Thay vì chỉ đưa nhiệt độ hay lượng mưa trung bình năm vào mô hình, nhóm xây dựng 72 biến khí hậu ở ba cấp thời gian, từ cả năm, từng giai đoạn sinh trưởng đến từng tháng. Phương pháp LASSO được sử dụng để lọc ra những biến có vai trò rõ hơn đối với năng suất. Kết quả cho thấy các chỉ số liên quan đến cân bằng nước như bốc thoát hơi tiềm năng, lượng nước dư cùng những chỉ số nhiệt độ cực đoan có vai trò nổi bật. Các biến theo mùa và theo tháng chiếm 68% số biến được lựa chọn, cho thấy có những khoảng thời gian trong chu kỳ phát triển mà cây cà phê nhạy cảm hơn với điều kiện khí hậu.

Điểm đáng chú ý là các yếu tố được chọn không giống nhau ở mọi nơi. Tại Buôn Hồ, những biến liên quan đến cân bằng nước và nhiệt độ trong giai đoạn quả chín nổi lên rõ hơn. Ở Đắk Mil và M’Drắk, nhu cầu bốc thoát hơi cùng nhiệt độ trong mùa sinh trưởng có vai trò lớn, trong khi tại Buôn Ma Thuột và Lắk, lượng mưa và nguồn nước trong giai đoạn phát triển quả lại xuất hiện trong nhóm biến quan trọng. Kết quả này khiến bài toán khí hậu đối với cây cà phê không còn là một bức tranh đồng nhất cho toàn Tây Nguyên.

ThS.NCS. Phạm Thị Lợi cùng các thành viên Hội đồng đánh giá luận án sau buổi bảo vệ ngày 19/9/2026. Ảnh HCMUS.

Sau bước lựa chọn biến, nhóm thử bốn thuật toán học máy gồm mạng nơ-ron nhân tạo, Random Forest, Support Vector Regression và XGBoost để mô phỏng năng suất. Trong tập dữ liệu kiểm tra, SVR và XGBoost cho kết quả tốt hơn, với hệ số R² từ 0,841 đến 0,899 và chỉ số NSE từ 0,783 đến 0,850 ở năm trạm. Những chỉ số này phản ánh khả năng mô hình tái hiện quan hệ trong dữ liệu đã có, nhưng không đồng nghĩa các con số về nhiều thập kỷ tới sẽ xảy ra chính xác như mô phỏng.

Cách tiếp cận ấy bổ sung một lớp dữ liệu cho câu chuyện cà phê Robusta ở Tây Nguyên. Thay vì chỉ nói chung rằng nhiệt độ tăng hay hạn hán có thể làm giảm năng suất, nghiên cứu cố gắng xác định giai đoạn nào cây nhạy cảm hơn và mức độ rủi ro khác nhau ra sao giữa từng khu vực.

Từ dữ liệu quá khứ đến các kịch bản cuối thế kỷ

Để kéo bài toán về phía tương lai, luận án sử dụng mô hình chi tiết hóa thống kê SDSM cùng ba mô hình khí hậu toàn cầu thuộc CMIP6 là CanESM5, NorESM2-MM và MPI-ESM1-2-HR. Các chuỗi khí hậu cho giai đoạn 2026–2100 được xây dựng dưới bốn kịch bản phát thải từ thấp đến cao. Đây là các kịch bản điều kiện, không phải một dự báo khẳng định tương lai chắc chắn sẽ diễn ra theo một đường duy nhất.

Ở quy mô luận án, kết quả mô phỏng cho thấy tỷ lệ diện tích có điều kiện khí tượng không phù hợp với Robusta vào cuối thế kỷ có thể ở khoảng 19% dưới kịch bản phát thải thấp SSP1-1.9 và tăng tới 99% trong kịch bản phát thải cao SSP5-8.5. Phần diện tích chịu rủi ro lớn tập trung ở khu vực trung tâm lưu vực, trong đó có Buôn Ma Thuột và vùng lân cận. Những con số này phải được đọc cùng điều kiện kịch bản thay vì tách riêng để kết luận rằng 99% vùng cà phê chắc chắn sẽ trở nên không phù hợp.

Công trình trên Italian Journal of Agrometeorology đi sâu hơn vào năng suất tại năm khu vực. Trong các mô phỏng, Đắk Mil nổi lên là nơi dễ tổn thương nhất, với mức giảm năng suất tiềm năng có thể đạt 58,10% vào cuối thế kỷ trong trường hợp phát thải cao. M’Drắk có biến động thấp hơn và đồng thời là nơi có lượng nước dư trong giai đoạn cơ sở cao nhất trong năm địa điểm được khảo sát. Một lần nữa, đây là kết quả của mô hình dưới các giả định cụ thể, không phải dự báo sản lượng thực tế của một niên vụ tương lai.

Nông dân tham gia tập huấn kỹ thuật canh tác cà phê thích ứng với biến đổi khí hậu tại xã Ea Drăng, Đắk Lắk, tháng 8/2026. Ảnh Trang thông tin điện tử xã Ea Drăng.

Chính nhóm tác giả dành một phần riêng để chỉ ra giới hạn của nghiên cứu. Chuỗi năng suất dùng để huấn luyện mô hình kéo dài 20 năm và chưa bao quát được những biến động cực đoan như El Niño 2023–2024. Các yếu tố quản lý ở từng vườn như lịch tưới, bón phân hay mức độ che bóng chưa được đưa vào mô hình; dữ liệu năng suất theo cấp huyện cũng gộp nhiều điều kiện canh tác và vi khí hậu khác nhau. Ba mô hình khí hậu được sử dụng chưa đại diện cho toàn bộ độ phân tán của CMIP6. Vì vậy, nhóm gọi các kết quả tương lai là đường cơ sở trong điều kiện chưa tính đến thích ứng, chứ không phải những hệ quả không thể thay đổi.

Sự phân biệt này đặc biệt quan trọng khi nghiên cứu được chuyển từ mô hình sang thảo luận về quy hoạch. Các tác giả đề xuất xem xét lại phân vùng sản xuất ở những khu vực rủi ro cao, sử dụng tưới tiết kiệm nước, tăng cây che bóng và khả năng giữ ẩm của đất. Tuy nhiên, công trình chưa thử nghiệm trực tiếp hiệu quả của từng biện pháp trên các nông hộ trong tương lai. Phần giá trị đã được xác lập chắc chắn hơn nằm ở việc làm rõ sự khác biệt về rủi ro theo không gian và theo từng giai đoạn sinh trưởng của cây.

Hướng nghiên cứu cà phê cũng nằm trong một mạch chuyên môn rộng hơn của ThS.NCS. Phạm Thị Lợi về thủy văn lưu vực và quản lý tài nguyên nước. Hồ sơ Khoa Môi trường ghi nhận chị từng tham gia các đề tài về an toàn nguồn nước TP.HCM, sạt lở bờ sông Gò Gia và hiện chủ trì một nghiên cứu về biến đổi chất lượng nước hệ thống sông Sài Gòn – Đồng Nai. Luận án về cà phê đưa những kinh nghiệm về nước và khí hậu sang một đối tượng khác, nơi nguồn nước, thời điểm mưa và nhu cầu bốc thoát hơi cùng tác động đến năng suất cây trồng.

Bước tiếp theo mà nhóm tác giả đặt ra là mở rộng tập mô hình khí hậu, kết hợp thêm các chỉ số thực vật từ vệ tinh và phát triển mô hình lai giữa quá trình sinh học với học máy. Nếu những lớp dữ liệu đó được bổ sung, bài toán có thể đi gần hơn từ dự báo ở cấp khu vực đến những khác biệt trong từng vùng sản xuất. Ở thời điểm hiện nay, đóng góp đáng chú ý của nghiên cứu là biến một nhận định rất rộng như “cà phê chịu tác động của biến đổi khí hậu” thành những câu hỏi cụ thể hơn về lúc nào cây nhạy cảm, khu vực nào có rủi ro cao hơn và mức độ bất định nằm ở đâu.