zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Khoa Học Tự Nhiên

» Môi trường

Bài giảng Mô hình hóa môi trường - Chương 2

Chia sẻ: Nguyễn Nhi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:12

Báo xấu

114
lượt xem 15
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tài liệu tham khảo bài giảng môn học mô hình hóa môi trường - Chương 2 Phân loại và tiến trình mô hình

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Mô hình hóa môi trường - Chương 2

Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- Ch ng 2. PHÂN LO I VÀ TI N TRÌNH MÔ HÌNH 2.1 Phân lo i mô hình 2.1.1 M c ích phân lo i mô hình Có nhi u cách phân lo i mô hình môi tr ng, vi c phân lo i có th d a vào c i m tính toán, cách mô ph ng, ph ng pháp v n hành, phép so sánh ho c d a vào gi nh. Vi c phân lo i mô hình nh m: Th hi n ý t ng ki u mô ph ng nào c s d ng Trình bày ph ng pháp và m c toán h c ng d ng Bi u hi n d ng xu t k t qu c a mô hình xu t lo i d li u nào c n a vào có thông tin nh danh thành ph n nào trong h th ng c n mô ph ng 2.1.2 Các nhóm mô hình M t mô hình có th có các tên g i khác nhau, tùy theo tác gi , nh là: Mô hình v t lý (physical model) o Mô hình toán h c (mathematical model) o Mô hình s (numerical model) o Mô hình gi i tích (analysis model) o Mô hình xác nh (deterministic model) o Mô hình khái ni m (conceptual model) o Mô hình ng u nhiên (stochatic model) o Mô hình tham s (parametric model) o Mô hình n nh (steady-state model) o Mô hình b t n nh (unsteady-state model) o Mô hình d a vào các gi nh sinh hóa (biochemical assumption model) o Mô hình ánh giá tác ng (impact assessment model) o Mô hình d báo (forecast model) o v.v…. o M t mô hình có th phân lo i theo quy mô ng d ng: Theo không gian (spatial): m t vùng nh hay m t khu v c l n. Theo th i gian (temporal): ng n h n hay dài h n Theo giá tr mô hình (model validity): cho gi i h n chính xác c a mô hình Theo giá tr c a d li u (data validity): tùy theo m c và quy mô thu th p d li u (ví d l y m u theo m t i m o c c b , hay l y nhi u m u trong m t khu v c l n). ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 9 TS. Lê Anh Tu n
Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- N u d a vào c u trúc, mô hình có th có 3 nhóm: Mô hình “h p tr ng” (white box): là mô hình mà ng i s d ng có th th y – hi u t t c các ti n trình tính toán x y ra, quá trình tr d li u, thông tin ph n h i/ ph n ti n. Nhóm mô hình này th ng dùng các ph ng trình vi phân riêng (partial differential equation) ch o các thay i ti n trình v t lý và ph ng trình liên t c (equations of continuity) cho các dòng n c m t và n c trong t. Mô hình v t lý và mô hình xác nh n m trong nhóm mô hình “h p tr ng”. Mô hình “h p en” (black box): là mô hình mà ng i s d ng ch bi t u vào (inputs) và u ra (outputs) mà hoàn toàn không bi t nh ng gì x y ra bên trong quá trình chuy n hoá trong mô hình. D li u u vào và d li u u ra là nh ng giá tr mang ý ngh a v t lý. Th ng các nhà gi i thu t dùng các ph ng trình toán h c n và phép phân tích chu i th i gian (time series) t o ra mô hình “h p en”. Mô hình ng u nhiên n m trong nhóm này. Mô hình “h p xám” (grey box): là mô hình mà ng i s d ng hi u cm t ph n ti n trình x lý d li u. Mô hình tham s và mô hình khái ni m thu c nhóm mô hình “h p xám”. Mô hình môi tr ng, c bi t là môi tr ng n c, th ng mang ít nhi u c i m c a m t mô hình th y v n h c (hydrological model) có th phân lo i nh hình 2.1 và c gi i quy t theo 3 ki u mô t : Ti n trình c a mô hình (process); (hình 2.2) T l th i gian và không gian (time and space scales); (hình 2.3) K thu t gi i toán (solution techniques); (hình 2.4) ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 10 TS. Lê Anh Tu n
Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- Hình 2.1. Phân lo i mô hình t ng quát (theo Tim, 1995) Hình 2.2. Phân lo i mô hình d a theo mô t ti n trình (theo Singh, 1995) ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 11 TS. Lê Anh Tu n
Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- Hình 2.3. Phân lo i mô hình d a vào quy mô không gian và th i gian (theo Singh, 1995) Hình 2.4. Phân lo i mô hình d a vào ph ng pháp gi i toán (theo Singh, 1995) 2.2 Ti n trình v n hành mô hình T t c các ph n m m mô hình th ng c v n hành và th nghi m theo m t ti n trình t ng quát nh hình 2.5 sau: ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 12 TS. Lê Anh Tu n
Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- Thu th p d li u và x lý (Data collection and processing) Mô hình khái ni m (Conceptual model) Mô hình gi i tích ho c mô hình s (Analytical or numerial model) Hi u ch nh (Calibration) Ki m nh (Verification) Tiên oán ho c T i u (Prediction or Optimisation) Hình 2.5. Ti n trình c a m t mô hình 2.2.1 Thu th p d li u T t c các mô hình mu n v n hành c u ph i có ngu n d li u ban u và các i u ki n c n thi t ( i u ki n biên và i u ki n ban u). Các d li u th ng bao g m s li u a hình (cao , d c,…) , các kích th c l u v c c n tính toán (chi u dài, chi u r ng, di n tích,…) , các di n bi n v khí t ng (m a, b c h i, b c x , v n t c và h ng gió,…), ngu n ô nhi m (nhà máy, khu dân c , ru ng v n, h m m , khu công nghi p…), các bi n s môi tr ng (pH, nhi t , m n, c, nhu c u oxy sinh hóa, các ch t phú d ng, vi khu n,…), các thông s liên quan, … t ng ng v i chu i th i gian xu t hi n ho c không gian xu t phát. 2.2.2 Mô hình khái ni m Mô hình khái ni m là m t d ng ý t ng hoá nh m t i gi n nh ng y u t ph c t p ngoài th c t d ng m t l u ho c s . Trong ó các m i tên c s d ng ch các m i ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 13 TS. Lê Anh Tu n
Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- quan h ho c chi u h ng di n bi n. Các l i ghi chú bên cách các hình nh thuy t minh thêm tính ch t c a s v t ho c quá trình ho c các thông s c a mô hình. Hình 2.6 là m t ví d v mô hình khái ni m c a Beater (1989) di n t chuy n v n c a n c trong mô hình quan h m a – dòng ch y. Trong mô hình khái ni m ph i b t u t các d li u nh p vào, các di n bi n bên trong mô hình và các thông tin xu t ra t mô hình. M t hình khái ni m ph i th hi n tính n gi n t o cho nh ng ng i không ph i là chuyên gia v mô hình có th hi u m c tiêu c a bài toán mô hình. B ch i Ma T ng tác gi a cây tr ng và s h th p m c n cm t B c thoát h i Ch y tràn m t m S ch y l n trong t Th m th u và B c thoát h i Nhanh Ch m N c ng m R t ch m Sông Hình 2.6. Mô hình khái ni m di n ta quan h m a – dòng ch y (Beater, 1989) M ts u i m, th m nh và tính h u hi u c a mô hình khái ni m: Mô hình khái ni m có th c hình thành m t d u ng i t o ra nó có th ch a hi u h t t t c các hi n t ng ph c t p trong th c t . Có th n gi n hóa tính b t nh t c a các thông s thành tính ng nh t. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 14 TS. Lê Anh Tu n
Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- Có th gi m thi u c s li u yêu c u. D dàng cho ng i xem hi u cách thu th p s li u, thông tin s d ng m t cách nhanh chóng và ít t n kém. Mô hình khái ni m là m t công c k thu t cho các l p trình viên hi u v n ph i gi i quy t mà không c n ph i là m t chuyên gia môi tr ng. Mô hình khái ni m t o thu n l i cho vi c di n gi i trong thuy t minh, bi u b ng, th . Có th t o ra m t giao ti p v i c s d li u và h th ng thông tin a lý (GIS). Tuy nhiên, mô hình khái ni m v n có nh ng nh c i m và gi i h n: o Mô hình khái ni m là m t khái quát nhân t o và phi v t lý qua các t i gi n nên có th không a ra h t nh ng quan h t ng tác gi a các i t ng. o Nh ng ng i thi u kinh nghi m có th t o ra các gi thi t phi th c t ho c quá n gi n. o Mô hình khái ni m mang tính t ng quá nên ôi khi b sót các ph ng án v n hành. o Mô hình khái quát th ng không th th hi n cách i u ch nh sai s ho c ngo i suy trong tr ng h p thi u d li u. o Khi c n b sung mô hình ho c tái c u trúc mô hình có th t o ra m t tình tr ng quá gò bó thông s . 2.2.3 Mô hình gi i tích ho c mô hình s M t bài toán trong mô hình th ng c bi u th s hi n di n c a các thông s và bi n s . Thông s (parameter) là nh ng h s gia tr ng, không có th nguyên. Bi n s (variable) là các i l ng v t lý có ý ngh a, th ng có th nguyên. Mô hình gi i tích (ho c mô hình s ) th c ch t là m t lo t các thu t toán c vi t gi i quy t các quan h gi a các thông s và bi n s trong mô hình và cho ra k t qu d i d ng s ho c th . ây là ph n c t lõi, quan tr ng nh t và là ph n ph c t p nh t trong ti n trình th c hi n mô hình hóa. 2.2.4 Hi u ch nh mô hình Hi u ch nh (calibration) là ti n trình mà trong ó các thông s và bi n s c a mô hình c i u ch nh k t qu ra c a mô hình phù h p v i th c t quan sát c. Do khi phát tri n mô hình, chúng ta ph i t i gi n các hi n t ng v t lý trong t nhiên thu n l i cho ng i làm th t toán. i u này khi n các s li u nh p vào mô hình có nh ng giá tr không hoàn toàn ch c ch n và k t qu ra s sai bi t v i th c t . Hi u ch nh là công vi c nh m rút ng n các kho ng cách sai bi t b ng cách a ra các thông s i u ch nh g i là thông s mô hình (model parameters). 2.2.5 Ki m nghi m mô hình Ki m nghi m mô hình là b c ti p sau công vi c Hi u ch nh mô hình nh m ki m tra các thông s mô hình a ra có phù h p v i các di n bi n c a th c t hay không. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 15 TS. Lê Anh Tu n
Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- Ví d trong kh o sát di n bi n trong quan h m a – dòng ch y trong nhi u n m, ng i ta c t chu i s li u quan tr c ra thành 2 o n: o n s li u dài ban u dùng ch y mô hình và Hi u ch nh mô hình. o n s li u th hai sau ng n h n dùng làm ki m nghi m k t qu mô hình cho o n tr c (hình 2.7). Chu i s li u theo th i gian Chu i s li u dùng Chu i s li u ch y và Hi u dùng ki m ch nh mô hình nghi m mô hình Mô hình Hình 2.7 Minh h a vi c phân o n chu i s li u theo th i gian Hi u ch nh và th nghi m khi ch y mô hình 2.2.6 Tiên oán ho c t i u Thông th ng mô hình c s d ng cho m c tiêu tiên oán các di n bi n các bi n s trong t ng lai ho c t i u hóa vi c ch n l a. Trong tiên oán, nh các mô hình v khí h u ho c mô hình lan truy n ô nhi m, các thu t toán ngo i suy (extrapolation) c s d ng kéo dài k t qu u ra. Trong bài toán l a ch n t i u, các giá tr c c tr u ra c ch n cho quy t nh. 2.3 Tiêu chu n ch n l a mô hình 2.3.1 Khái ni m Trong su t vài th p niên qua, nhi u mô hình khác nhau ã c phát tri n trên th gi i. Thông th ng m i mô hình th ng có các th m nh riêng và các nh c i m nh t nh. Khó có th có m t mô hình chu n m c nào cho t t c các tr ng h p th c t . i u này th ng gây s b i r i cho ng i s d ng khi ph i l a ch n mô hình phù h p cho mình. Khái ni m mô hình t t nh t th ng c hi u m t cách t ng i. V nguyên t c, mô hình càng ph c t p, d li u nh p vào càng nhi u thì k t qu th hi n mô hình càng cao (hình 2.8). ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 16 TS. Lê Anh Tu n
Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- Hình 2.8 Bi u minh h a quan h gi a ph c t p c a mô hình, m c òi h i c a d li u và kh n ng th hi n k t qu tiên oán c a mô hình (Grayson and Bloschl, 2000) 2.3.2 Mô hình "t t nh t" Các ph ng pháp m c tiêu t ng th ch n mô hình “t t nh t” th t ra ch a c phát tri n, do v y vi c ch n mô hình c ng là m t ph n “ngh thu t” c a ng i nghiên c u mô hình (Woolhiser and Brakensiek, 1982). Mô hình “t t nh t” tùy thu c vào cách hi u tiêu chu n nào là “t t nh t”. i u này tùy thu c vào m c chính xác c a yêu c u kho ng th i gian quan tr c, ví d th i o n l y m u n c theo gi , ngày, tháng ho c mùa. M c khác, chu n “t t nh t” còn tùy theo m c dày m t c a kích th c không gian m u. Kho ng cách càng nh thì m c chính xác càng cao. Theo tác gi Woolhiser và Brakensiek (1982) vi c ch n mô hình “t t nh t” tùy thu c vào l n v kích th c t nhiên c a bài toán và s ph c t p trong thay i các bi n s . Do v y, c i m c a mô hình ph i t ng thích v i yêu c u c a bài toán. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 17 TS. Lê Anh Tu n
Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 2.3.3 Ch n mô hình theo c u trúc và giá tr vào/ra Nhi u nhà nghiên c u v mô hình ã xu t vi c ch n l a mô hình ph i d a vào c u trúc c a mô hình và giá tr c a d li u u vào và u ra. Các l a ch n này bao g m: S khái quát hóa c a các ti n trình ch y u: Mô hình ph i ph n ánh “ý t ng” úng theo th c t lên quan n các ti n trình chính (Popov, 1968). S khái quát ph i th hi n c các b ph n c u thành mô hình di n bi n theo m t ti n trình mang tính lý thuy t ch không n thu n ch là các k t n i n gi n. Mc chính xác cho vi c tiên oán, d báo: chính xác c a vi c tiên toán k t qu u ra r t quan tr ng. Mô hình ph i c ki m nghi m b ng m t ph ng cách nào ó sao cho sai s th ng kê và nh ng y u t không ch c ch n c a mô hình t c m t ch t l ng nh t nh. Mô hình ph i t i thi u hóa th xu h ng và bi n sai s ph i xem là nh h n các tính toán khác. i u này c ng th hi n tính chính xác c a d li u nh p vào. Tuy nhiên, m c chính xác c a d li u nh p vào quan tr ng h n là m c chính xác c a d báo do mô hình t o ra (Hillel, 1986). Tính n gi n c a mô hình: Mô hình c n c t i gi n nh m gi m b t các bi n s và thông s mô t các ti n trình. Càng ít các thông s i u ch nh thì càng d cho ng i s d ng. Mô hình c ng c n t o s d dàng cho vi c nh p d li u, hi u rõ các bi n s và k t qu ra có th gi i thích c. Mô hình nên tránh s thô k ch, r m rà, làm vi c x lý tr nên khó kh n, ph c t p và sai s l n (Tim, 1995). Xem xét vi c thành l p các thông s : ây là m t xem xét quan tr ng trong vi c phát tri n các mô hình khái ni m s d ng các thông s c thành l p b ng các k thu t t i u hóa. N u các giá tr t i u c a thông s có nh y cao theo th i k ghi nh n, ho c n u các thông s có s bi n ng l n gi a các l u v c t ng t , mô hình có nhi u kh n ng thi u hi n th c. Vi c xem xét s thành l p các thông s c ng hàm ý r ng các nhà nghiên c u v mô hình khác nhau nên d a theo vi c xem xét các giá tr thông s t vi c quan tr c th c t ho c t vi c th c hành Hi u ch nh. nh y c a k t qu n s thay i giá tr thông s : Mô hình quá nh y nh y c m s d n n c n nhi u giá tr nh p vào, i u này gây khó kh n khi o c. Các gi nh (assumption): Mô hình nên ch a ít các gi nh. Ng i s d ng mô hình nên hi u r ng các t ra nhi u gi nh ch ng nào thì t o nên vi c gi i h n s d ng mô hình và làm các thông s nh y c m h n (Hughes et al., 1993). Ti m n ng cho vi c c i ti n mô hình: Mô hình c n c c u trúc sao cho vi c c i ti n mô hình d dàng khi có các thông tin m i ho c có các th t c b sung. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 18 TS. Lê Anh Tu n
Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 2.3.4 Ch n mô hình theo v n th c t Vi c ch n l a mô hình theo v n th c t c n c cân nh c trong các tr ng h p: i u ki n t nhiên c a mô hình: mô hình ph i áp ng các v n th c t ph i gi i quy t. Ví d nh các u ra mong mu n có th là l u l ng nh, ho c n ng ch t ô nhi m, v.v. theo b c tính là gi , ngày, tu n, … cho m c ích thi t k ho c v n hành. ây là m t xem xét quan tr ng và bao g m các câu h i cho các ti n trình ch y u th hi n trong mô hình và i u ki n mô hình có giá tr . Ch n mô hình tr n gói hay là mô hình theo yêu c u: Mô hình tr n gói (là mô hình c thi t k cho t ng th các tr ng h p) th ng d s d ng nh ng thi u tính m m d o và b h n ch s d ng. Lo i mô hình tr n gói th ng c s d ng khi g p các tình hu ng ít có h n s tình hu ng d ki n ban u mà ng i phát tri n mô hình ngh ra. Mô hình theo yêu c u là nh ng mô hình mà ta có th t hàng cho nh ng ng i chuyên phát tri n mô hình làm riêng cho cho m t tr ng h p nào ó. Lo i mô hình này s giúp ta gi i quy t úng v n th c t c n thi t nh ng th ng t n kém và m t nhi u th i gian. Bài toán liên quan n giá tr quy t nh: khi tính toán kh n ng tài chính và tài nguyên, c ng nh d ng tính t n th t ti m n ng v sinh m ng, thi t h i tài s n ng v i m t t n su t xu t hi n nào ó. Kh n ng khung th i gian: tùy thu c và th i h n chót ph i hoàn t t d án, k c th i gian (và chi phí) thu th p các thông tin nh p vào. Các thi t b tính toán: ph n c ng máy tính và các lo i mô hình và ph c t p c a mô hình (nh mô hình ph i liên k t v i các mô hình khác, liên k t v i GIS, ngôn ng máy tính,…). ng d ng trong t ng lai c a ph n xu t mô hình: d ki n cho các l n s d ng sau. Tính t ng h p c a mô hình: xem xét kh n ng mô hình có th gi i quy t nhi u m c tiêu, có t m ng r ng và d ki n các kh n ng s d ng v sau. Cách truy c p mô hình, tài li u h ng d n và d phòng (back-up): khi trang b mô hình c n xem xét nhà cung c p có t o các d dàng cho ng i s d ng cách truy c p, các h tr , hu n luy n b c h ng d n, tr l i các gút m c (help desk), có công c l u d li u d phòng, … Kh n ng ngu n nhân l c: nên xem ngu n nhân l c khi trang b mô hình tính toán, hu n luy n các nhân viên s d ng ch a có kinh nghi m. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 19 TS. Lê Anh Tu n
Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- Cách th hi n mô hình: nh chính xác c a k t qu , tính n nh, nh y, cách th hi n th ph n xu t. Tính thân thi n cho ng i s d ng (user friendliness): xem xét mô hình có d dàng giúp ng i s d ng cách nh p li u, ch n l a ki u xu t k t qu , giao di n ng i s d ng, các ki u th , b ng k t qu th ng kê,… Xem xét quy mô: xem coi quy mô không gian mà mô hình s d ng có t ng thích v i vi c khái ni m và c u trúc c a v n không. 2.3.5 ánh giá l i vi c ch n l a M t khi ã l a ch n mô hình, ng i s d ng c n ph i ánh giá l i vi c ch n l a c a mình b ng cách tr l i các câu h i sau: Các thông tin mà mô hình cung c p có th c s theo yêu c u c a bài toán không? Các c tr ng v t lý th hi n qua các thông s c a mô hình có th c s áp n g vi c ng d ng trong th c t không? Các ph ng trình s d ng trong c u trúc mô hình có úng v i thu t toán hi n i phù h p v i d li u và thi t b máy tính không? Các k t qu mà mô hình cung ng có ch t l ng t t t ng x ng v i chi phí theo m t th i gian c thù nào không? ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 20 TS. Lê Anh Tu n

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.