» 
 » 

Bài giảng Mô hình hóa môi trường - Chương 3

Chia sẻ: Nguyễn Nhi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:11

0
Thêm vào BST
Báo xấu
62
lượt xem 10
download

Bài giảng Mô hình hóa môi trường - Chương 3

Mô tả tài liệu
  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 3 Hiệu chỉnh các thông số 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 3

  1. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- Ch ng 3. HI U CH NH CÁC THÔNG S MÔ HÌNH 3.1 Khái quát v n Theo nh ngh a m c 2.2.4, khi phát tri n mô hình, hi u ch nh (calibration) - có ng i g i là nh chu n - 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. Ví d : Quan tr c th y di n t dòng ch y c a m t l u v c (hình 3.1), nhi u nhà th y v n h c th y chúng có nh ng nét t ng t v i s bi n ng c a l ng m a ghi nh n c trong m t th i gian t ng ng (Hình 3.2). Ngh a là sau nh ng tr n m a l n, l u l ng dòng ch y gia t ng và khi m a gi m d n thì dòng ch y c ng gi m theo m t quan h tuy n tính nào ó. Mây B ch i Ma om a &b ch i Ch y tràn Th m o dòng Sông ch y Th m Ch y ng m Hình 3.1 Ti n trình m a – dòng ch y trong m t l u v c L ng m a X Th i gian t L ul ng Q Th i gian t Hình 3.2 Th y ghi nh n th c t di n bi n m a và dòng ch y cùng th i o n ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 21 TS. Lê Anh Tu n
  2. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- Khi th c hi n mô hình di n t quan h m a – dòng ch y c a m t l u v c, ta có th t i gi n quan h này theo s nh hình 3.3. S li u vào (input data) L ng m a L ng b c h i Các thông Mô hình s mô hình S li u ra (output data) L u l ng sông Ch y ng m Hình 3.3 S di n t bài toán quan h m a – dòng ch y Gi s k t qu c a m t mô hình nào ó cho ra k t qu nh hình 3.4. Trên th , mô hình c a bài toán cho ng cong di n t s thay i l u l ng theo th i gian, ng cong theo mô hình này n u em so v i s li u l u l ng o c trong th c t s th y có s khác bi t. gi m thi u s khác bi t này, ng i ta a vào mô hình các thông s i u ch nh, ó chính là công vi c c a s hi u ch nh. L ul ng Q Q mô hình Q th c t Th i gian t Hình 3.4 Ví d minh h a k t qu l u l ng dòng ch y theo mô hình và theo th c t ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 22 TS. Lê Anh Tu n
  3. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- Trong ví d bài toán mô hình m a – dòng ch y, ta có nhi u thông s nh : Hàm l ng n c t i a ch a trong l p t m t Hàm l ng n c t i a ch a trong t ng r H s ch y tràn m t H s ch y l n trong t Ng ng t i a c a t ng r t o ra dòng ch y m t Ng ng t i a c a t ng r t o ra dòng ch y ng m v.v... Hi u ch nh là công vi c i u ch nh các thông s mô hình sao cho k t qu càng g n v i th c t . N u vi c hi u ch nh c a mô hình làm t t thì ng cong t mô hình s càng “trùng“ v i ng cong th c o. 3.2 Các b c trong ti n trình hi u ch nh Ti n trình Hi u ch nh là m t trong các n i dung th c hi n mô hình hóa. Hi u ch nh s góp ph n quan tr ng cho vi c nh giá kh n ng hi n th c c a mô hình. Trong ti n trình Hi u ch nh, 3 b c sau c n th c hi n (hình 3.5). i. Xác nh thông tin quan tr ng ii. Ch n tiêu chu n mô hình iii. Hi u ch nh mô hình: + Ch n th i o n hi u ch nh + Hi u ch nh s b + Hi u ch nh tinh t Hình 3.5 Ba b c trong ti n trình Hi u ch nh 3.2.1 B c xác nh thông tin quan tr ng Hi u ch nh mô hình c n b t u b ng vi c quy t nh xem các thông tin gì là quan tr ng mà mô hình có nh c áp d ng. Vi c xác nh thông tin ph i trên c s là xem các thông s nào trong mô hình s quy t nh k t qu và k t qu này có kh n ng phù h p ho c th a mãn v i các di n bi n th c t . Ví d khi xem xét mô hình di n t s lan truy n ch t ô nhi m trên m t dòng ch y, nhi u y u t có th nh h ng. Tuy nhiên, ng i phát tri n mô hình ph i xác nh y u t nào gây nh h ng l n nh t. Ch ng h n, h s nhám c a dòng ch y, h s co h p ho c m r ng c a m t c t, h s khu ch tán c a ch t l ng và ch t ô nhi m, hàm l ng oxy trong n c, v.v… ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 23 TS. Lê Anh Tu n
  4. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 3.2.2 B c ch n tiêu chu n mô hình Th c ch t c a vi c ch n tiêu chu n mô hình là xác nh m c tiêu c thù mà mô hình c n nghiên c u. Ngh a là, khi phát tri n mô hình, các ích nh m mà chúng ta mu n mô hình ph i th hi n bao g m nh ng y u t nào. Các y u t này c n ph i c nh l ng qua o c th c t và qua tính toán t mô hình. Vi c nh l ng liên quan n các tiêu chu n th ng kê mà mô hình ph i th a mãn. Ví d khi th c hi n mô hình d báo l , vi c xác nh giá tr (m c n c, l u l ng l ) và th i i m x y ra nh l là m c tiêu quan tr ng mà bài toán ph i gi i quy t. Nhi u thông s th ng kê s ph i áp d ng nh ph n tr m (%) sai bi t cho phép, l ch chu n, nh y c a k t qu ,… khi ánh giá s t ng ng gi a dòng ch y quan tr c c v i dòng ch y mô ph ng. 3.2.3 B c hi u ch nh mô hình Ch n th i o n hi u ch nh: H u h t các mô hình môi tr ng ho c mô hình th y v n u có y u t chu i th i gian t ng ng v i các d li u quan tr c. Tr c tiên ng i th c hi n mô hình ph i xem xet t ng th i gian quan tr c và chia kho ng th i gian này ra làm 2 th i o n: th i o n th nh t v i chu i s li u dài h n làm Hi u ch nh (carlibration) và th i o n th hai ng n h n làm vi c ki m nghi m (verification). Trong m t s tr ng h p, ng i ta có th chia u hai th i o n: 50% th i o n cho b c hi u ch nh và 50% cho th i o n ki m nghi m mô hình. Vi c ch n l a th i o n hi u ch nh ch y bài toán mô hình c n ph i theo m c tiêu c a v n là c n k t qu gì u ra c a mô hình. Ví d khi làm mô hình d báo l thì th i o n hi u ch nh ph i ch a th i gian mà các nh l trong l ch s ã x y ra. Tr ng h p làm mô hình th hi n dòng ch y môi tr ng (environmental flow), thì th i o n hi u ch nh ph i có ch a nh ng th i k dòng ch y th p trong mùa ki t. Hi u ch nh s b : ây là b c th ban u xem th các thông s mô hình ã ch n có “nh y” v i k t qu mô hình hay không? Thông th ng, vi c hi u ch nh s b theo b ng h ng d n c a mô hình có s n ho c t quan sát th c t . Vi c hi u ch nh s b c xem nh m t b c làm b t bu c nh m nh l i: + Giá tr ban u th c t cho các thông s + Chi u dài (hay b c tính) “lý t ng” mô hình tìm ki m giá tr t t nh t c a thông s . N u ch n b c tính quá ng n s làm gia t ng s l n tính toán, n u ch n b c tính quá dài s t o ra s v t quá hay c ng i u hóa khi tìm giá tr t i u. + Th xác nh kho ng gi i h n (gi i h n trên và gi i h n d i) c a các thông s . M c ích c a vi c này nh m gi i h n kh n ng s th t b i c a mô hình khi t o ra các giá tr phi th c t hay tr v t quá th c t . Hi u ch nh tinh t : Hi u ch nh tinh t là làm nhuy n m c chi ti t các k t qu u ra qua vi c i u ch nh vi c p (fine tuning) các thông s mô hình. M t s sách h ng d n mô hình có th cho khuy n cáo ho c m t s mô hình có th t o ra ti n trình t ng hi u ch nh có m t k t qu t t nh t có th t c. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 24 TS. Lê Anh Tu n
  5. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 3.3 Các ti p c n hi u ch nh thông s mô hình M t s mô hình có th c ánh giá trong cách nh m c tiêu bài b n, m t s mô hình khác thì không có th th c hi n c. Vi c ánh giá k t qu mô hình còn ph thu c m t ph n vào k n ng xem xét v n c a ng i làm mô hình. Có nhi u cách ti p c n: 3.3.1 Ti p c n tiên nghi m (a priori approach) i) Trong cách ti p c n này, nh ng giá tr ban u c a thông s mô hình c suy ra t vi c o c th c t ho c t m t tính ch t nào ó c a s vi c, ho c c thành l p do th c nghi m. ii) Vi c ti p c n c gi nh r ng mô hình là xác nh và các thông s có ý ngh a v v t lý; t ó mô hình ang t o ra các mô ph ng t t cho nh ng lý do úng n. iii) Vi c ti p c n tiên nghi m là kh thi v m t lý thuy t. Tuy nhiên, cách ti p c n này c n m t s li u khá l n cho các mô hình xác nh. Do v y, i v i các l u v c nghiên c u nh , các ti p c n có các thông s mô hình này b gi i h n và ôi khi không th c hi n c. ng cong (the curve fitting approach) 3.3.2 Ti p c n phù h p i) Các thông s mô hình c ng có th c suy ra b i cách ti p c n phù h p ng phù h p (goodness-of-fit). Cách ti p c n này liên quan cong, hay còn g i là n vi c tìm các thông s s b o m m c g n kín t ng ng gi a các c tr ng c thù c a các chu i th i gian tính toán và các giá tr quan tr c t ng ng. ây là m t ti n trình t i u hóa thông s (parameter optimization). Trong cách ti p c n này, tiêu chu n phù h p theo th ng kê c áp d ng xác nh m c g n kín c a các bi n s trong chu i th i gian theo quan tr c và theo mô hình t ng ng. ii) Có hai ph ng pháp c b n có các thông s mô hình t i u khi hi u ch nh b ng ph ng cách phù h p ng cong, ó là theo cách th công và cách t ng. M t bi n i t i u hóa theo cách th công còn c g i là ti n trình l p c phân m ng (segmented iterative procedure). li T i u hóa theo ki u th công (Manual optimization): Theo cách này các giá tr iii) c a m t thông s tính toán t i m t th i i m t ng ng v i giá tr quan tr c c th sai (trial and error) sao cho d n d n phù h p v i ng cong. Ph ng pháp th công i u ch nh các thông s riêng r s m t nhi u th i gian, nh t là các mô hình a thông s mà trong ó các thông s s t ng tác cao l n nhau. Ph ng pháp này òi h i ng i làm mô hình ph i hi u r t rõ cách c u trúc và s v n hành c a mô hình. iv) Ti n trình l p l i c phân m ng: i v i các mô hình có nhi u h n 5 thông s thì nên th c hi n cách ti p c n theo cách này: ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 25 TS. Lê Anh Tu n
  6. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- +B c u, t t c các thông s liên quan n m t ti n trình c thù nào ó c t i u hóa cùng nhau, trong khi ó các thông s khác c gi nh ng h ng s . M ng thông s liên quan này s c t i u hóa b ng cách nh kho ng giá tr ch n trên và ch n d i tìm thông s mô hình phù h p nh t c cho phép bi n i. + Cu i b c th nh t, m ng giá tr thông s ã hi u ch nh c i ti n s c xác nh và gi l i nh m t h ng s cho b c k ti p. + b c th hai, t ng t nh b c th nh t, m ng thông s khác trong ti n trình s c bi n i cho phù h p v i mô hình. + Nh v y, t ng nhóm m t c a thông s liên quan n ti n trình c thù nào ó s ti p t c ti n trình tìm giá tr t i u l n l t cho n khi t t c các nhóm thông s c t i u hóa. + Trong quá trình th c hi n t i u hóa t ng m ng, có th ng i làm mô hình ph i tr l i b c th nh t, ho c b c th hai/ba nào ó khi vi c t i u hóa b tr ng i. + Ti n trình tìm các giá tr t i u cho t ng m ng thông s c l p l i cho n khi có m t chu i các thông s t i u toàn th . v) T i u hóa t ng (ho c t i u hóa m c tiêu): K thu t t i u hóa t ng c áp d ng m t s mô hình theo cách ch n l a ng phù h p theo tiêu chu n th ng kê. K thu t này áp d ng khi k t qu tính toán th ng kê ch a t yêu c u thì ch ng trình t ng i u ch nh t o ra thông s m i b ng cách k t h p gi a tr v a tính toán và sai bi t th ng kê. Thông th ng các thông s mô hình áp ng v i nh ng thay i phi tuy n, n u ch ng trình tính phán oán c ph ng trình phi tuy n thì có th s d ng các thu t toán t i u l p l i. Cách ti p c n này làm cho các thông s d n d n ti p c n n m c tiêu t i u nh ng c ng nhi u lúc g p b t tr c do s phán oán phi tuy n không h p lý. Ti n trình này a n vi c gi m b t vi c d a vào cách phân m ng ch quan c a ng i làm mô hình. T i u hóa t ng có th t o nên m t ti n trình hi u ch nh nhanh h n m t cách có ý ngh a. vi) M ts i m liên quan n vi c t i u hóa t ng c n xem xét k h n: Thông th ng ch m t hàm m c tiêu (th a yêu c u th ng kê phù 2 h p, nh tr h s t ng quan r ) có th c s d ng trong ti n trình t i u hóa t ng. N u có nhi u h n hai hàm m c tiêu thì bài toán tr nên ph c t p và khó gi i. Do v y, có lúc c n thi t ph i th c hi n vi c i u ch nh th công các giá tr thông s t o ra s m t k t q u t t h n cho mô hình d a vào nhi u tiêu chu n th ng kê (nh h s t ng quan r2 k t h p v i dc ng cong và ph ng pháp d ng ch n trong toán h c). Mtvn khác trong t i u hóa t ng là s t ng tác gi a các thông s . Khi i u ch thông s này s nh h ng các thông s còn l i vì chúng có quan h ít nhi u. Chính i u này làm bài toán tr nên ph c t p và k t qu th ng khó t s t i u. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 26 TS. Lê Anh Tu n
  7. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- T ng t , v i t ng thông s riêng r có th tìm s t i u c a riêng nó nh ng khi ph i h p các t i u riêng r thì khó t o ra s t i u toàn c c. V i các lý do trên, nhi u lúc th c hi n ti n trình hi u ch nh t ng không th cho k t qu nh ý mu n do k t qu có nh y cao v i các thay i c a bi n s . Trong tr ng h p này, các thành ph n lý lu n v ng ch c c a mô hình có th b sai l ch, trong khi ó các thành ph n ch a y u t thi u c s hay m h c a mô hình có th không th phát hi n ra. i u này khi n vi c hi u ch nh t ng có th t o ra các thông s cho các gi i áp úng v i nh ng lý do sai, khi y các thông s s không th c s d ng ngo i suy k t qu . T t c các i m trên cho th y vi c c i ti n có h th ng m t mô hình áp ng m t s hi u ch nh d a vào k t qu khá khó kh n. i u này c vi c úng i v i các mô hình ch a nhi u n s và có nh ng y u t v t lý quá ph c t p. Ví d khi làm mô ph ng vi c lan truy n nhi u ch t gây ô nhi m trong m t khu ph c h p dân c , công nghi p, s n xu t nông ng nghi p, … vii) M t s nhà nghiên c u mô hình khuy n cáo là không th có m t thu t toán duy nh t t o ra m t lo t các thông s t i u cho các mô hình khác nhau. Vi c ti p c n nhi u thu t toán t i u k t h p có th là m t cách nên làm. 3.4 Các v n khi thành l p các thông s trong các mô hình môi tr ng 3.4.1 Các v n th ng g p khi thành l p thông s i). Thông th ng, trong m t mô hình môi tr ng các bi n s nh n ng ch t ô nhi m thay i theo th i gian và không gian mà các ch t ô nhi m lan truy n c ng không ng nh t (do c u trúc l p t, s thay i c i m dòng ch y, ...). Do v y khi dùng tr s trung bình ho c m t h s c tr ng nào ó có th là nguyên nhân chính làm sai s mô hình. ii). Các nghiên c u th c t cho th y, s thay i c i m v t lý c a l u v c (nh thay i cách s d ng t, l p ph th c v t, ...) s làm thay i các thông s th y v n. iii). Tính hi u qu c a mô hình th ng do k n ng c a ng i s d ng mô hình khi th c hi n vi c hi u ch nh h n là do b n thân c a chính mô hình. M t trong nh ng nguyên nhân gây sai s mô hình có ý ngh a là do ch n l a không thích h p và hi u ch nh các thông s mô hình. Ki n th c cho vi c ch n l a thông s h p lý th ng ch có qua kinh nghi m nhi u l n. iv). Khi tìm cách a thêm các h s hi u ch nh l i s bi n i c a c i m không gian môi tr ng nh m i phó v i h n ch kh n ng o c chính xác ho c ph ng oán các giá tr thông s s có th t o ra nh ng sai s thông s khác. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 27 TS. Lê Anh Tu n
  8. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- v). Thông th ng khi l y nh ng bi n s c l p (ví d nh s li u o c s ch y tràn trên m t t) i l p v i k t qu u ra c a mô hình (s li u ch y tràn theo tính toán c a mô hình) th nghi m khi hi u ch nh thì các thông s có th không mang tính i di n m t cách tiêu bi u cho toàn l u v c (tr ng h p l u v c có s hi n diên c a các vùng t ng p n c, các ê ch n ho c các kênh m ng). vi). K thu t l y m u và o c ngoài hi n tr ng và trong phòng thí nghi m s nh h ng l n n k t qu mô hình. Cùng áp d ng m t mô hình toán h c trên máy tính cho m t l u v c nh ng v i hai ng i khác nhau áp d ng, m i ng i o áp d ng các cách o khác nhau có s li u u vào thì k t qu c ng có th cho ra các thông s khác nhau. 3.4.2 S hi u ch nh là m t òi h i kh c khe v s li u i). Ti n trình hi u ch nh ph i b t u t m t hi n th c là s li u u vào ph i dài và có chính xác cao nh t nh nào ó. ii). Khi chu i s li u quá ng n ho c thi u s li u thì s t o ra nh ng tr không ch c ch n nh h ng l n n vi c hi u ch nh các thông s . Ví d khi mô ph ng s ô nhi m ngu n n c n tính a d ng sinh h c, do không th i gian, kinh phí, thi t b ,... s li u tr nên s sài thì ch c ch n k t qu s kém tin c y vì sai s l n. iii). M t s tr ng h p nghiên c u mô hình dòng ch y môi tr ng, n u chu i s li u trong quá kh quá ng n ánh giá t n su t xu t hi n các th i k quan tr ng nh th i k nh l hay dòng ch y ki t thì kh n ng ng d ng mô hình d báo s r t h n ch . iv). Có nhi u tr ng h p khi hi u ch nh các thông s , k t qu có th phù h p v i nh ng chu i s li u ng n ho c t o n nh ng qua giai o n ki m nghi m v i nh ng thay i m i thì các thông s b c l nhi u sai s l n. Khi so sánh gi a mô hình d a vào s ki n (event-based model) và mô hình liên v). t c (continous model) thì s th y mô hình liên t c th ng cho k t qu hi u ch nh t t h n mô hình d a vào s ki n. Lý do là mô hình liên l c có s l ng s li u nhi u h n mô hình d a vào s ki n. 3.4.3 T ng tác gi a các thông s i). S t ng tác do có s quan h gi a các thông s có th là nguyên do t o nên s ph c t p c a bài toán. ii). S hi u bi t rõ ràng v m c và m u hình c a s t ng tác gi a các thông s , c ng nh nh y c a các tiêu chu n phù h p c a b t k s thay i nào c a các giá tr thông s u luôn luôn h u ích trong vi c hi u ch nh thông s . Trong m t s tr ng h p, nh c s thay i các thông s nh y c ng t o nên tính hi u qu c a m c tiêu tiêu mô hình. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 28 TS. Lê Anh Tu n
  9. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- iii). N u mô hình ch y u mang tính khái quát, trong ó các thông s có m c di n gi i v t lý thì v m t lý thuy t, m t k t qu c a mô hình c ng c xem là " úng". Tuy nhiên, tr ng h p nh v y c ng ít x y ra. iv). Th t ra, hi u ích có các thông s mô hình ch c ch n th ng xu t phát t vi c o c th c t ngoài hi n tr ng h n là ch nh m vào các lý thuy t th ng k tìm phù h p. i u này th ng c minh ch ng rõ khi nghiên c u mô hình th y v n môi tr ng, trong ó s li u cung c p cho bài toán bao g m di n tích l u v c, di n bi n th y l c dòng ch y trên kênh d n và các s li u c tr ng khác. v). M t s tr ng h p, vi c nghiên c u k t qu t l u v c có hi n t ng t ng t l y các thông s "t ng t " c ng là m t gi i pháp. Tuy nhiên, không h n thông s c a c a l u v c t ng t áp ng các yêu c u v phù h p cho mô hình l u v c nghiên c u m c d u tính ch t và các c i m c a chúng có v nh nhau. V n này c trình bày chi ti t h n ph n 3.4.4 d i ây. 3.4.4 S t ng t l u v c và các v n chuy n d ch thông s i). V lý thuy t, các thông s mô hình nh quan h m a - dòng ch y có th cung c p m t giá tr ti p c n x p x v m t th y v n cho nh ng l u v c có i u ki n "t ng t " nh ng thi u tr m o. Gorgen (1983) ã xu t 3 xem xét v m t k thu t khác nhau có th áp d ng thành l p các thông s khi: + Giá tr thông s có th chuy n d ch b i các c tr ng l u v c o c. + Giá tr thông s có th d a vào xu th phát tri n mang tính khu v c. + Các thông s có th c thành l p b ng s Hi u ch nh mô hình c a m t ho c nhi u l u v c. Khi ó, các i u ki n v t lý c a l u v c t ng t và l u v c xem xét có nh ng tính ch t th y l c - th y v n g n nh nhau. ii). Tr khi có hai hay nhi u l u v c t ng t v m t th y h c (h u h t c nh d nh b ng cách m r ng), vi c chuy n d ch thông s c khuy n kích s d ng. N u phát hi n có s khác bi t th c t v m t th y v n thì v n chuy n d ch thông s c n ph i xem xét l i. iii). Mu n nh danh s t ng t l u v c cho m c tiêu chuy n d ch thông s c n ph i có các thông tin ánh giá c n c vào s nghiên c u th c t v i các công c nh b n a hình, b n a ch t, không nh máy bay, nh v tinh và thám sát th c t ngoài ng. Tr ng h p c n c vào xu th khu v c (regionalised trend) liên quan n các iv). thông s mô hình t nhi u l u v c có tr m o thì c n phát tri n m t b thông s tiêu chu n (standard parameter set) cho l u v c thi u tr m o. Ph ng pháp này có m t s c i m sau: + ây là m t ph ng pháp thú v và ít t n kém có các giá tr thông s . ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 29 TS. Lê Anh Tu n
  10. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- + K t qu nh n c có th có ch t l ng kém h n vì thi u s li u ki m ch ng, tuy nhiên, nh cách này ta có th có tr c ti p các thông s mà gi m công vi c hi u ch nh. + Th t ra, ây không h n là m t k thu t áng c khuy n cáo khi áp d ng vi c liên k t m t mô hình th y v n thông th ng v i m t mô hình th y v n môi tr ng. Th c t cho th y các thông s trong tr ng h p làm mô hình hóa môi tr ng mang tính t ng tác cao h n và ph c t p h n, c bi t là gi a thành ph n s l ng ngu n n c và thành ph n hóa h c (ch t l ng n c). v). Pilgrim (1983) xu t m t s i m c n l u ý xa h n khi mu n xem xét chuy n d ch thông s : + Xem xét t ng t l u v c ph i có s quan h gi a chi u dài dòng ch y, d c, nhám, ... C n ph i có ánh giá các m t cân x ng c b n khi tìm hi u s t ng t gi a các l u v c. + Nh t thi t ph i có s thông hi u k l ng liên quan n ti n trình th y v n (hydrological processess) và các bi n i c a chúng. c bi t quan tr ng là xác nh c nh h ng s thay i tính ch t dòng ch y theo không gian. vi). M t nghiên c u c a Gorgen (1983) khi kh i sát các r i ro khi chuy n d ch thông s gi a 3 l u v c, trong ó có 2 l u v c u có nhi u i m t ng t và 1 l u v c th ba thì khác bi t. Vi c nghiên c u th c hi n vi c phân tích s li u các c tr ng v t lý c a t ng l u v c nh l p ph th c v t, a ch t t ng m t và kho ng cách a v n liên quan n s khác bi t gi a các l u v c. Các khác bi t này có th c di n d ch d ng s khác bi t trong áp ng th y v n (differences in hydrological response) và xem ây là i u ki n xem xét quan tr ng trong ti n trình chuy n d ch thông s . hai l u v c u, sau khi gia gi m s khác bi t có m t s "t ng t " t t nh t ã cho phép chuy n d ch thông s thành công. V i khu v c th ba, dù có c g ng gia gi m v n d n n s khác bi t l n v các c i m v t lý, khi em thông s c a hai l u v c t ng t chuy n sang l u v c th ba thì cho ra nh ng k t q a kém c i. vii). Do v y, v y ch ng minh s t ng t gi a các l u v c là quan tr ng. S d bi t v không gian gi a các vùng nghiên c u s luôn luôn t o ra các v n sai bi t mang tính h th ng. viii). Có th k t lu n r ng, không th ch quan áp d ng m t l u v c c xem là "m u" cho các l u v c khác n u không có th nghi m y . Khái ni m mô hình "m u" ch mang tính t ng i, không th có m t mô hình mang tính "toàn c u" c. 3.4.5 Giá tr thông s và v n quy mô c a mô hình i) S thành l p thông s mô hình ch u chi ph i b i quy mô c a mô hình. Khi d ch chuy n các thông s t m t mô hình có quy mô nh sang m t mô hình có quy ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 30 TS. Lê Anh Tu n
  11. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- mô l n, các ti n trình th y v n và ch t l ng n c s thay i. S thay i này có th d n n k t lu n không th n thu n áp d ng các thông s phù h p cho m t mô hình có quy mô nh sang m t mô hình có quy mô l n n u không có nh ng kh o nghi m chi ti t k l ng h n. ii) Mô hình môi tr ng c thi t l p trên c n c các quy mô v t lý có t l nh nh m t o ra các thông s có ý ngh a v t lý áp ng i u ki n s d ng cho nó. Tuy nhiên, khi quy mô gia t ng, s bình quân, h s bi n ng và l ch chu n các thông s có th b phá v d n n chúng không còn úng trên th c t . Lý do là mô hình quy mô nh tính ch t ng nh t d dàng t c h n là mô hình có quy mô l n. Khi ó, s d bi t các c i m v t lý r t rõ nét.. iii) Các mô hình v t lý th c hi n trong phòng thí nghi m có quy mô nh khi m r ng ra th c t th ng g p s th t b i ít nhi u. S th t b i này có th tiên oán c, các ng d ng mô hình vào th c t c n ph i có nh ng i u ch nh nhi u h n. S i u ch nh này c ng tiêu t n nhi u công s c và th i gian hi u ch nh tr c khi áp d ng. 3.4.6 V n ngo i suy thông s i) Ngo i suy là m t k thu t toán h c kéo dài s li u tính toán ho c quan tr c ho c th nghi m qua mô hình. M c ích ngo i suy th ng dùng tiên oán nh ng kh n ng x y ra trong t ng lai ho c th áp d ng khi có nh ng tr ng h p m r ng không gian ho c tiên l ng s c (r i ro môi tr ng, thiên tai, ...). ii) Vi c ngo i suy hi n t ng ho c s li u có th úng ho c g n úng nh ng i u ki n (th i gian, s ki n) g n k t qu tính toán nh ng khi phán oán cho nh ng th i o n dài ho c s c quá l n th ng không úng ho c kém chính xác. S h n ch c a có th xu t hi n khi có s ph thu c gi a thông s này và thông s khác. iii) i u này có th lý gi i là do các thông s ã c Hi u ch nh trong i u ki n mô t c a mô hình và ch úng v i di n bi n trong mô hình mà thôi. Khi i u ki n này m r ng thì tính "t i u" c a thông s không còn úng n a và khi i u ki n v t lý các hi n t ng th c t n m ngoài s tính toán c a mô hình. iv) Khi s d ng các thông s thành l p t chu i s li u ng n m r ng theo cách ngo i suy cho chu i dài h n s g p ph i s tích l y sai s và làm gia t ng các khi m khuy t có th g p trong quá trình khái quát hóa mô hình. v) Ph n l n các mô hình không th áp d ng v i chu i d li u n m ngoài kho ng Hi u ch nh c a mô hình. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 31 TS. Lê Anh Tu n

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Giấy phép ICP số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2009-2019 TaiLieu.VN. All rights reserved. TaiLieu.VN hiển thị tốt nhất với trình duyệt Chrome, Firefox, Internet Explorer 8.

Đồng bộ tài khoản