CHƯƠNG TRÌNH ĐÀO TẠO THẠC SĨ KHÍ TƯỢNG VÀ KHÍ HẬU HỌC

Mục tiêu chung:

- Đào tạo cử nhân Khí tượng và Khí hậu học có phẩm chất, đạo đức nghề nghiệp và trách nhiệm xã hội; có kiến thức chuyên sâu, năng lực nghiên cứu và kỹ năng sử dụng công nghệ hiện đại trong lĩnh vực thời tiết và khí hậu; có khả năng phân tích dữ liệu khí tượng – khí hậu, dự báo thời tiết và đánh giá các hiện tượng khí tượng, khí hậu cực đoan, thiên tai và biến đổi khí hậu; có khả năng giải quyết các vấn đề chuyên môn và thực tiễn, đáp ứng yêu cầu phát triển bền vững và hội nhập quốc tế.


Mục tiêu cụ thể:

- Có khả năng thu thập, xử lý, phân tích và khai thác dữ liệu khí tượng – khí hậu chuyên sâu bằng các phương pháp, mô hình và công nghệ hiện đại.
- Có khả năng phân tích, dự báo và dự tính các quá trình khí quyển bằng các phương pháp tiên tiến và công cụ chuyên môn hiện đại.
- Có khả năng phân tích, đánh giá các hiện tượng khí tượng, khí hậu cực đoan, thiên tai và biến đổi khí hậu; vận dụng kết quả nghiên cứu để đánh giá rủi ro, hỗ trợ ra quyết định và phục vụ phát triển bền vững trong bối cảnh hội nhập quốc tế.-

🎓 68 Tín chỉ 📄 Tải file PDF

Cấu trúc khung chương trình

Khối kiến thức chung

8 tín chỉ

Khối kiến thức cơ sở và chuyên ngành

- Bắt buộc: 15 tín chỉ

- Tự chọn: 18/33 tín chỉ

Nghiên cứu khoa học

- Chuyên đề nghiên cứu: 12 tín chỉ

- Luận văn thạc sĩ: 15 tín chỉ

Kĩ năng & Năng lực đạt được

Phân tích dữ liệu

- Khả năng nghiên cứu độc lập để phát triển và thử nghiệm giải pháp mới, phát triển các công nghệ mới trong lĩnh vực được đào tạo;

Mô hình hóa dự báo

Lựa chọn thông tin, tổng hợp, phân tích tài liệu, đánh giá và đề xuất được vấn đề nghiên cứu trong lĩnh vực khí tượng và khí hậu học; thiết kế, xây dựng các phương pháp hiển thị, chiết xuất kết quả, sản phẩm tính toán từ các mô hình;

Tư vấn giải pháp

Phân tích được các bản đồ thời tiết, khí hậu, kết quả từ các mô hình và đúc rút thành những nhận xét, kết luận có ý nghĩa; phát hiện những vấn đề mới trong quá trình nghiên cứu.

Kỹ năng mềm

- Hình thành tư duy biện luận một cách hệ thống; thái độ làm việc nghiêm túc và đam mê công việc; làm việc độc lập và tự quản lý bản thân;

Kỹ năng mềm

- Khả năng hình thành và tạo dựng nhóm làm việc, biết phối hợp, phân công công việc và chia sẻ tri thức giữa các thành viên trong nhóm; trình bày, tranh luận, trao đổi những vấn đề khoa học với đồng nghiệp và các đối tượng khác; lập kế hoạch và tổ chức thực hiện trong nghiên cứu;

Kỹ năng mềm

- Lập trình và sử dụng được các phần mềm ứng dụng trong khí tượng; kỹ năng ngoại ngữ chuyên ngành ở mức đọc hiểu và tổng hợp tài liệu nghiên cứu chuyên ngành và trình bày báo cáo chuyên ngành

Hướng nghiên cứu chuyên sâu

Xoáy thuận nhiệt đới

Nghiên cứu về đặc điểm hình thành, phát triển, di chuyển và cường độ của XTNĐ trên Biển Đông và khu vực Việt Nam, đồng thời phân tích các điều kiện khí tượng–hải dương và các yếu tố khí hậu quy mô lớn chi phối hoạt động của XTNĐ. Hướng nghiên cứu cũng đánh giá xu thế biến đổi, sự tăng cường nhanh, khả năng đổ bộ, phân bố mưa lớn, gió… sử dụng dữ liệu quan trắc, viễn thám, mô hình số và các phương pháp trí tuệ nhân tạo nhằm nâng cao hiểu biết về cơ chế và khả năng dự báo XTNĐ.

Dông và dự báo dông

Nghiên cứu về đặc điểm hình thành, phát triển, cấu trúc và phân bố của dông trên khu vực Việt Nam, làm rõ vai trò của các điều kiện nhiệt động lực và hoàn lưu khí quyển trong quá trình hình thành và duy trì dông. Hướng nghiên cứu đồng thời phát triển các phương pháp nhận biết, giám sát và dự báo dông, đặc biệt là dự báo cực ngắn dựa trên dữ liệu radar thời tiết, vệ tinh, quan trắc khí tượng và mô hình số, kết hợp các phương pháp trí tuệ nhân tạo nhằm nâng cao khả năng cảnh báo sớm các hiện tượng nguy hiểm đi kèm như sét, mưa lớn, gió giật, mưa đá và lốc.

Gió mùa Châu Á

Nghiên cứu đặc điểm, cơ chế hình thành, phát triển và biến đổi của hệ thống gió mùa Châu Á, đặc biệt là gió mùa mùa đông và mùa hè, cũng như sự tương tác giữa gió mùa với các hệ thống khí quyển và đại dương trong khu vực; vai trò của gió mùa đối với chế độ mưa, nhiệt độ, hạn hán, mưa lớn và các hiện tượng thời tiết cực đoan ở Việt Nam, đánh giá sự biến đổi của gió mùa trong bối cảnh biến đổi khí hậu và ứng dụng các phương pháp mô hình số, viễn thám và trí tuệ nhân tạo để nâng cao khả năng phân tích và dự báo các đặc trưng của gió mùa.

Mô hình hóa thời tiết-khí hậu

ứng dụng và phát triển các mô hình số để mô phỏng và dự báo các quá trình, hiện tượng thời tiết và khí hậu trên các quy mô không gian và thời gian khác nhau. Khai thác các mô hình khí quyển, mô hình khí hậu khu vực và các kỹ thuật hạ quy mô để phân tích các hiện tượng như mưa lớn, bão, dông, hạn hán, nắng nóng và các cực đoan khí hậu, đồng thời đánh giá khả năng mô phỏng của mô hình, dự báo thời tiết và dự tính theo kịch bản biến đổi khí hậu.

Dao động và Biến đổi khí hậu

Nghiên cứu phân tích các dao động khí hậu và sự biến đổi của hệ thống khí hậu theo thời gian và không gian, làm rõ vai trò của các cơ chế tương tác giữa khí quyển, đại dương và bề mặt đất đối với khí hậu khu vực; ảnh hưởng của các dao động quy mô lớn như ENSO, IOD, PDO,… và các hình thế hoàn lưu khí quyển đến nhiệt độ, lượng mưa và các hiện tượng thời tiết cực đoan ở Việt Nam; đánh giá biến đổi khí hậu trong quá khứ, hiện tại và tương lai, cung cấp cơ sở khoa học cho đánh giá tác động, thích ứng và giảm thiểu rủi ro do biến đổi khí hậu.

Dự báo hạn mùa và dưới mùa

Nghiên cứu phân tích và dự báo các yếu tố và hiện tượng khí quyển ở quy mô dưới mùa và hạn mùa, đặc biệt là khả năng dự báo nhiệt độ, lượng mưa và các hiện tượng cực đoan từ vài tuần đến vài tháng; vai trò của các dao động khí hậu và các quá trình tương tác khí quyển–đại dương như ENSO, MJO,… đối với khả năng dự báo; kết hợp dữ liệu quan trắc, vệ tinh, mô hình số và các phương pháp trí tuệ nhân tạo để nâng cao độ tin cậy của dự báo hạn mùa và dưới mùa, phục vụ cảnh báo sớm thiên tai, quản lý tài nguyên nước, nông nghiệp và các hoạt động kinh tế – xã hội.

Các quá trình vật lý của thời tiết-khí hậu

Nghiên cứu cơ chế và các quá trình vật lý chi phối sự hình thành, phát triển và biến đổi của các hệ thống thời tiết và khí hậu, bao gồm tương tác khí quyển–đại dương–bề mặt đất, trao đổi năng lượng và nước, đối lưu, mây và giáng thủy, bức xạ khí quyển và các quá trình lớp biên.

Nắng nóng và hạn hán

Nghiên cứu đặc điểm và biến đổi của hiện tượng nắng nóng và hạn hán trên khu vực Việt Nam, bao gồm phân tích tần suất, cường độ, thời gian kéo dài, phạm vi ảnh hưởng và các yếu tố khí tượng chi phối; làm rõ mối quan hệ và tương tác giữa nắng nóng, hạn hán và các hiện tượng cực đoan khác, đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến mức độ và nguy cơ xảy ra, kết hợp dữ liệu quan trắc, viễn thám, mô hình số và trí tuệ nhân tạo để nâng cao khả năng giám sát, dự báo và cảnh báo sớm, phục vụ quản lý tài nguyên nước, nông nghiệp và phòng tránh thiên tai.

Mưa và dự báo mưa

Nghiên cứu đặc điểm phân bố, biến đổi và cơ chế hình thành mưa, đặc biệt là mưa lớn và mưa cực đoan trên khu vực Việt Nam, làm rõ vai trò của các quá trình khí quyển, địa hình, gió mùa và tương tác biển–đất trong sự hình thành và phát triển của mưa; các phương pháp giám sát, mô phỏng và dự báo mưa trên nhiều quy mô thời gian, từ dự báo cực ngắn đến hạn mùa, kết hợp dữ liệu quan trắc, radar, vệ tinh, mô hình số và trí tuệ nhân tạo nhằm nâng cao độ chính xác dự báo, phục vụ cảnh báo mưa lớn, lũ lụt, sạt lở và quản lý tài nguyên nước.

Dự báo thời tiết và đồng hóa số liệu

Nghiên cứu phát triển và ứng dụng các phương pháp đồng hóa số liệu nhằm tích hợp hiệu quả thông tin từ quan trắc mặt đất, radar, vệ tinh và các nguồn dữ liệu khác vào mô hình số, qua đó cải thiện trạng thái ban đầu của khí quyển và nâng cao độ chính xác dự báo thời tiết ở các quy mô không gian và thời gian khác nhau.

Sóng và dao động nội mùa

Nghiên cứu đặc điểm, cơ chế hình thành, lan truyền và tương tác của các sóng khí quyển và dao động nội mùa trong khu vực Châu Á – Thái Bình Dương, đặc biệt là các dao động có ảnh hưởng đến thời tiết và khí hậu Việt Nam; vai trò của MJO, sóng Rossby, sóng Kelvin và các dao động quy mô lớn đối với sự biến đổi của gió mùa, mưa, nhiệt độ và các hiện tượng thời tiết cực đoan.

Thống kê và AI trong khí tượng

phát triển và ứng dụng các phương pháp thống kê, học máy và trí tuệ nhân tạo (AI) trong phân tích, mô phỏng và dự báo thời tiết – khí hậu; khai thác các nguồn dữ liệu khí tượng, viễn thám, radar và mô hình số để nhận dạng quy luật, dự báo các hiện tượng thời tiết cực đoan và nâng cao độ chính xác dự báo, đồng thời ứng dụng các kỹ thuật như học sâu, mạng nơ-ron, mô hình chuỗi thời gian và các phương pháp AI hiện đại trong xử lý dữ liệu lớn, hiệu chỉnh sản phẩm mô hình và hỗ trợ ra quyết định trong phòng tránh thiên tai và ứng phó với biến đổi khí hậu.

Về trang chủ
Messenger