Báo cáo nghiên cứu khoa học: Công nghệ dự báo lũ khi xét đến tính bất định của mô hình thủy văn: II. Áp dụng cho lưu vực sông Vệ, tỉnh Quảng Ngãi

Chia sẻ: Nguyen Nhi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:0

Thêm vào BST

Báo xấu

110
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài báo này trình bày kết quả ứng dụng cơ sở lý thuyết của phương pháp ước lượng bất định GLUE, đã được trình bày trong các bài báo trước, để dự báo thử nghiệm lưu lượng lũ tại trạm An Chỉ trên lưu vực sông Vệ. Đầu tiên, quy trình được thực hiện ở chế độ mô phỏng cho các trận lũ tháng 11/1999 và tháng 10/2003 sử dụng với cả 3 chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp (NS, ME, EV). ...

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Báo cáo nghiên cứu khoa học: Công nghệ dự báo lũ khi xét đến tính bất định của mô hình thủy văn: II. Áp dụng cho lưu vực sông Vệ, tỉnh Quảng Ngãi

Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62 Công nghệ dự báo lũ khi xét đến tính bất định của mô hình thủy văn: II. Áp dụng cho lưu vực sông Vệ, tỉnh Quảng Ngãi Nguyễn Tiền Giang* Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN, 334 Nguyễn Trãi, Hà Nội, Việt Nam Nhận ngày 29 tháng 4 năm 2011 Tóm tắt: Bài báo này trình bày kết quả ứng dụng cơ sở lý thuyết của phương pháp ước lượng bất định GLUE, đã được trình bày trong các bài báo trước, để dự báo thử nghiệ m lưu lượng lũ tại trạm An Chỉ trên lưu vực sông Vệ. Đầu tiên, quy trình được thực hiện ở chế độ mô phỏng cho các trận lũ tháng 11/1999 và tháng 10/2003 sử dụng với cả 3 chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp (NS, ME, EV). Qua đó, chỉ tiêu NS được lựa chọn để ước lượng bất định cho chế độ dự báo với trận lũ tháng 12/1999. Kết quả dải dự báo đã được so sánh với số liệu thực đo và cho thấy sự tương đối phù hợp giữa chúng. Kết quả dự báo dải có ý nghĩa hơn và cho sai số nhỏ hơn dự báo điểm (không tính đến độ bất định của các tham số). Ngoài ra, bài báo đề xuất chỉ tiêu R (độ tin cậy) dùng để đánh giá độ tin cậy của dải dự báo. Cuối cùng một số kiến nghị như cần nghiên cứu sâu hơn về các chỉ tiêu đánh giá sự phù hợp, các chỉ tiêu đánh giá chất lượng dự báo dải và áp dụng quy trình này cho các lưu vực khác được đề xuất cho các nghiên cứu cùng hướng tiếp theo. Từ khóa: WetSpa, dải dự báo, bất định, lưu vực sông Vệ 1. Giới thiệu 1 mô hình thủy văn phân bố. Xuất phát từ quan điểm bộ thông số của mô hình không thể có giá Như đã giới thiệu trong các bài báo trước [1, 2], trị chính xác tuyệt đối đại diện cho một lưu vực phương pháp ước lượng bất định GLUE được cụ thể nào đó. Vì vậy thay vì đưa ra một bộ đưa ra nhằm thể hiện các sai số yếu tố xuất hiện thông số, phương pháp ước lượng bất định khả trong quá trình sử dụng mô hình thủy văn vào năng đưa ra một khoảng giá trị của bộ thông số kết quả dự báo. Từ đó sẽ có được một dải giá trị và lựa chọn các giá trị đại biểu trong khoảng dự báo thay vì một giá trị duy nhất như những xác định đó. Từ đó, tính toán theo mô hình phương pháp truyền thống. Đây là một hướng được dải kết quả tương ứng với các bộ thông số nghiên cứu mới hướng tới kết quả dự báo lũ đã lựa chọn. Kết quả được lựa chọn là kết quả chính xác phục vụ công tác phòng chống lũ với thỏa mãn các chỉ tiêu đánh giá, tạo thành một các phương án. dải giá trị. Dải giá trị này càng hẹp thì chất Phương pháp GLUE được áp dụng ở đây lượng dự báo càng cao và ngược lại. tập trung vào tính bất định của bộ tham số trong Miền Trung là khu vực chịu nhiều thiệt hại _______ do các loại hình thiên tai đặc biệt là lũ lụt trên * ĐT: 84-4-35578435. các sông lớn trong những năm gần đây. Các E-mail: giangnt@vnu.edu.vn 54
55 N.T. Giang / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62 2. Áp dụng phương pháp GLUE dự báo lũ sông thuộc khu vực miền Trung có đặc điểm cho lưu vực sông Vệ chung là địa hình lưu vực dạng lòng chảo 2.1. Lưu vưc sông Vệ nghiêng, sông ngắn, độ dốc lớn, hầu như không có phần trung lưu,… Do tình hình mưa lũ trong Sông Vệ bắt nguồn từ khu vực cũng mang nhiều nét chung như: mưa 1000m - 1200m, có toạ độ địa lý là cường độ lớn, thời gian tập trung lũ nhỏ,….gây 14032’25” vĩ độ Bắc, 108037’4” kinh độ Đông ra nhiều bất lợi cho đời sống cộng đồng trong (hình 1). Trạm An Chỉ nằm ở phía hạ lưu và khu vực. Để nghiên cứu dự báo lũ phục vụ công trên dòng chính sông Vệ, có toạ độ 14058’15” tác phòng chống lũ trên cả nước nói chung, khu vĩ Bắc và 108047’36” kinh Đông. Sông Vệ chả vực miền Trung nói riêng trong bài báo đã lựa - chọn lưu vực sông Vệ thuộc tỉnh Quảng Ngãi ổ để áp dụng thử nghiệm. (nằm gọn trong tỉnh Quảng Ngãi) với tồng diện tích khoảng 1260 km2. Tính đến Với 5 bước của phương pháp GLUE trong phần cơ sở lý thuyết, đã xây dựng được quy trạm An Chỉ, sông Vệ 841 km2 trình dự báo lũ có tính đến độ bất định của tham 2 số với mô hình thủy văn. Trong bài báo này 0,79 km/km trình bày nội dung áp dụng cơ sở lý thuyết 19,9%. Phía Bắc và phương pháp ước lượng bất định khả năng đối phía Tây giáp với lưu vực sông Trà Khúc, phía với mô hình WetSpa áp dụng dự báo lũ cho lưu Nam giáp tỉnh Bình Định và phía Đông giáp vực sông Vệ, tỉnh Quảng Ngãi. biển [3, 4]. Hình 1. Vị trí tỉnh Quảng Ngãi (trái), hệ thông sông chính trong tỉnh (giữa) và lưu vực sông Vệ (phải).
56 N.T. Giang / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62 lưu vực sông Vệ được chuyển đổi sao cho phù 2.2. Thu thập và xử lý dữ liệu hợp với các thuộc tính trong mô hình và đưa về a) Dữ liệu không gian cùng kích cỡ ô lưới giống DEM. Từ bản đồ Trong mô hình WetSpa cải tiến sử dụng 3 nàycó được các tham số về hệ số dòng chảy bản đồ số (hình 2-4) là: DEM, bản đồ đất và sử tiềm năng và khả năng trữ của các vùng trũng. dụng đất. Ngoài ra, để so sánh và tính toán các Các loại đất trên lưu vực sông cũng được thay đặc trưng lưu vực còn cần sử dụng đến bản đồ đổi cho phù hợp với các loại đất trong mô hình mạng lưới sông suối và bản đồ mạng lưới trạm và đưa về kích cỡ ô lưới 50x50m. Từ bản đồ thủy văn trên lưu vực. Bản đồ DEM với kích này, các tham số về khả năng về độ rỗng, độ thước 50x50 m dùng để tính toán các tham số dẫn thủy lực, độ ẩm dư... được đưa vào mô liên quan đến địa hình. Các loại thảm phủ trên hình. Hình 2. Bản đồ DEM lưu vực sông Vệ. Hình 3. Bản đồ đất lưu vực sông Vệ. Hình 4. Bản đồ sử dụng đất lưu vực nghiên cứu.
57 N.T. Giang / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62 Bước thời gian là tham số đầu tiên đó không b) Dữ liệu khí tượng thủy văn đưa vào tính toán do bước thời gian mặc định Số liệu mưa tại 4 trạm An Chỉ, Sơn Giang, trong dự báo lũ là 1 giờ. Ba thông số, T0, Giá Vực, Ba Tơ được sử dụng để tính toán dòng K_snow và K_rain, chỉ được sử dụng khi có chảy trên lưu vực (hình 1). Trong đó, có hai tuyết tan. Đối với lưu vực sông Vệ, không có trạm Ba Tơ và An Chỉ là trạm nằm trong lưu hiện tượng tuyết tan nên các tham số này không vực, hai trạm đo còn lại Sơn Giang và Giá Vực ảnh hưởng đến lưu lượng lũ do đó không xét nằm ngoài lưu vực, được sử dụng để vẽ đa giác đến. Tham số thứ năm không được vào tính Thiessen và nội suy số liệu mưa trên toàn bộ toán là K_ep - một yếu tố liên quan đến bốc lưu vực. Số liệu mưa quan trắc 6 giờ một lần thoát hơi. Trên thực tế, trong thời gian lũ, lượng được quy về mưa hàng giờ. Theo kết quả điều bốc hơi xem như bằng 0. Tham số K_ep không tra những trận lũ lớn trên lưu vực sông Vệ trong có thể ảnh hưởng kết quả đầu ra mô hình vì thế thời gian quan trắc là những trận lũ tháng không xét đến đối với phân tích bất định. Vì 11/1999; 12/1999 và 10/2003. Sử dụng số liệu vậy, chỉ có 7 tham số được đưa vào tính toán quan trắc mưa, lũ trong những thời gian này để bất định trong nghiên cứu này. tính toán. 2.5. Xác định khoảng bất định của các thông số 2.3. Tính toán trong Arcview Xác định khoảng bất bất định của các tham Sử dụng phần mềm Arcview tính toán nội số được dựa trên bản chất vật lý đặc trưng của suy các bản đồ thủy văn, thủy lực tại từng ô tham số trong mô hình. Nó phụ thuộc hoàn toàn lưới trên lưu vực. Các bản đồ sản phẩm bao vào chủ quan của người sử dụng mô hình. gồm: hướng dòng chảy và tích tụ dòng chảy, Trong trường hợp kinh nghiệm bị hạn chế thì mạng lưới sông suối, cấp sông suối, độ dốc với khoảng bất định được lựa chọn một cách thống giá trị độ dốc nhỏ nhất là 0.01%, bán kính thủy nhất từ các nghiên cứu đã có là phù hợp [5]. lực cho từng ô lưới, phân chia lưu vực thành 13 Để xác định khoảng bất định của các thông lưu vực con với giá trị ô lưới là 40, độ dẫn thủy số tác giả đã dựa trên các giá trị từ các nghiên lực, khả năng trữ, lượng ẩm dư chỉ số phân bố cứu trước, thực nghiệm số và phân tích độ nhạy kích cỡ độ rỗng của đất …..Các bản đồ thông số của mô hìnhh WetSpa. Tom Doldersum [6] sử này được xuất ra dưới định dạng ASCII phù dụng phương pháp Morris để phân tích độ nhạy hợp với đầu vào của ngôn ngữ lập trình Fortran. tổng thể cho các thông số trong mô hình WetSpa cải tiến, trong đó có xét đến sự khác 2.4. Lựa chọn thông số biệt khi áp dụng đối với các lưu vực ở Việt Các tham số trong mô hình WetSpa được Nam và Châu Âu. Kết quả như trong bảng 1. chia thành hai phần: các thông số được thiết lập Bảng 1. Khoảng bất định của các thông số từ dữ liệu không gian và các thông số toàn cục. Do các thiết lập trong ArcView thực hiện một Thông Ki Kg Kss G0 Gmax Krun Pmax cách thủ công, nên không phân tích tính toán số Giá trị ước lượng bất định với các thông số trong nhỏ 2 0.002 0 0 50 0 0 ArcView vì với khối lượng mô phỏng lớn thì nhất việc phân tích tính bất định là không khả thi. Vì Giá trị vậy, xem xét 12 tham số toàn cục xác định được lớn 11 0.06 1.5 50 150 10 500 7 tham số được đưa vào tính toán bất định. nhất
58 N.T. Giang / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62 2.6. Lấy mẫu các bộ thông số 2.7. Tính toán với mô hình WetSpa Có hai phương pháp lấy mẫu: lấy mẫu ngẫu Với các mẫu đã lựa chọn ở trên tính toán nhiên theo Monte Carlo và lấy mẫu siêu lập với mô hình WetSpa với mỗi số liệu đầu vào phương LHS. Trong nghiên cứu này đã sử (số liệu khí tượng) tính toán lưu lượng dòng dụng phương pháp lấy mẫu siêu lập phương chảy (output) tương ứng với 200 bộ thông số LHS. LHS thực chất là phương pháp cải tiến sau khi thực hiện thuật toán tính lặp 200 lần của lấy mẫu ngẫu nhiên Monte Carlo, là một bằng ngôn ngữ Fortran trong mã nguồn của mô phương pháp lấy mẫu phân tầng. Các phân phối hình WetSpa. Thời gian xử lý, tính toán đối với xác suất của mỗi tham số được chia thành N dải 200 mẫu khoảng 2 giờ. giá trị với một xác suất bằng nhau xảy ra (1/N). Mỗi một giá trị mô phỏng được lấy ngẫu nhiên 1 lần trong một dải giá trị. Trình tự lựa chọn các dãy là ngẫu nhiên và mô hình được thực hiện với một tổ hợp ngẫu nhiên của các giá trị tham số từ khoảng xác định mỗi dải giá trị giới hạn của các tham số. Số lượng mẫu lựa chọn là 200 bộ thông số trên dải phân bố của các giá trị. Hình 6. Kết quả tính toán lưu lượng lũ tháng 10/2003 tương ứng với 200 bộ thông số. 2.8. Lựa chọn chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp Trong bài báo này, sử dụng 3 chỉ tiêu được đưa ra để đánh giá độ phù hợp của mẫu (hay bộ thông số) đã lựa chọn ở trên. Trong bước mô phỏng tiến hành đánh giá với cả ba chỉ tiêu: NS, ME và EV. Từ đó phân tích lựa chọn một chỉ tiêu dùng cho bước dự báo. Sử dụng các chương trình được viết bằng ngôn ngữ Matlab thực hiện tính toán đánh giá bằng các chỉ tiêu. 2.9. Tính toán độ bất định ở chế độ mô phỏng Dựa vào kết quả tính toán theo các chỉ tiêu đã thực hiện ở trên bước này tính toán thước đo khả năng của mẫu mô phỏng. Các mẫu mô phỏng được giữ lại là mẫu có kết quả tính toán theo các chỉ tiêu vượt qua ngưỡng loại bỏ đối với mỗi loại chỉ tiêu. Trong bước tính toán này Hình 5. File 200 bộ thông số được chọn theo phương pháp LHS. có tính quyết định đối với tính toán bất định.
59 N.T. Giang / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62 Đối với chế độ mô phỏng, số liệu cần để quan trắc mưa trên lưu vực từ ngày 1 đến ngày tính toán là lưu lượng thực đo, lưu lượng tính 7 tháng 12 năm 1999. Ngoài ra sử dụng số liệu toán từ mô hình WetSpa và tính toán khả năng quan trắc trên có thể kiểm tra với số liệu lưu lượng thực đo tại trạm An Chỉ. Kết quả tính từ chỉ tiêu được lựa chọn để đánh giá. toán bất định dự báo đối với trận lũ tháng Kết quả của tính toán bất định là những 12/1999 được thể hiện trong hình 13. chuỗi lưu lượng có các giá trị đánh giá theo các chỉ tiêu là đạt (chỉ tiêu so sánh giữa tính toán và Kết quả cho thấy có sự chênh lệch giữa giá thực đo, giá trị căn cứ theo ngưỡng loại bỏ). Từ trị thực đo và các biên trên (đối với đỉnh lũ thứ đó tính toán được dải giá trị lưu lượng phù hợp 2) và biên dưới (đối với đỉnh lũ thứ 3) của mà giá trị thực đo nằm trong khoảng giới hạn khoảng bất định dự báo. Tuy nhiên mức độ đó. Thực hiện mô phỏng với 2 trận lũ: tháng chênh lệch là không lớn. Sự sai khác ở đỉnh lũ 11/1999 và tháng 10/2003. Kết quả tính toán thứ 3 có thể được giải thích một phần là do với cấp lưu lượng lớn (Q>3500 m3/s), tại An Chỉ có được trình bày trên các hình từ 7 đến 12. hiện tượng nước tràn bờ và trao đổi với lưu vực 2.10. Tính toán độ bất định ở chế độ dự báo sông Trà Khúc. Do đó lưu lượng đo được không phải là tổng lưu lượng thu được từ Đối với chế độ dự báo, số liệu lưu lượng thượng lưu chảy về. Nếu chỉ sử dụng đường thực đo là chưa biết, lượng mưa có thể sử dụng trung bình là đường dự báo thì sai số sẽ lớn hơn. là lượng mưa dự báo. Do đó, sử dụng mô hình WetSpa để tính toán các chuỗi lưu lượng tương ứng với bộ thông số từ số liệu mưa. Trận lũ mô phỏng này sẽ được tính toán khoảng tất định dựa trên chỉ số phù hợp cũ thu được từ các mô phỏng trước. Các quá trình tính toán như đã trình bày nhưng ở bước tính toán bất định lựa chọn chế độ mô phỏng. Tính toán dự báo đối với trận lũ tháng 12/1999, số liệu mưa là số liệu thực đo và lưu lượng được xem như chưa biết. Lựa chọn chỉ Hình 7. Kết quả tính toán bất định ở chế độ mô tiêu NS và tính toán theo trình tự thu được kết phỏng với trận lũ tháng 10/2003 (chỉ tiêu NS). quả như trong mục 3. 3. Kết quả 3.1. Kết quả dự báo Để dự báo được dòng chảy cần phải có mưa dự báo, trong nội dung nghiên cứu này không dùng số liệu mưa dự báo vì quá trình sẽ phức tạp thêm khi phải xét đến sai số trong dự báo mưa. Vì vậy, nghiên cứu thực hiện dự báo với Hình 8. Kết quả tính toán bất định ở chế độ mô phỏng với trận lũ tháng 10/2003 (chỉ tiêu EV). trận lũ đã xảy ra tháng 12/1999, sử dụng số liệu
60 N.T. Giang / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62 Hình 13. Kết quả dự báo trận lũ tháng 12/1999 Hình 9. Kết quả tính toán bất định ở chế độ (Đường liền nét mảnh là đường thực đo). mô phỏng với trận lũ tháng 10/2003 (chỉ tiêu ME). 3.2. Đánh giá chất lượng dự báo Bài báo đã trình bày việc áp dụng phương pháp GLUE để mô phỏng và dự báo lũ bằng mô hình thủy văn khi tính đến tính bất định của các tham số mô hình. Tuy nhiên vẫn tồn tại một câu hỏi là: dùng chỉ tiêu nào để đánh giá chất lượng dự báo khi xét đến độ bất định của các tham số mô hình. Hình 10. Kết quả tính toán bất định ở chế độ mô phỏng với trận lũ tháng 11/1999 (chỉ tiêu NS). Bảng 3. Kết quả chỉ tiêu đánh giá độ tin cậy R T r ận 10/2003 11/1999 12/1999 lũ Chỉ NS ME EV NS ME EV NS tiêu R 87.16 87.15 87.15 96.53 96.53 96.53 54.27 (%) Tác giả đề xuất chỉ số R – độ tin cậy Hình 11. Kết quả tính toán bất định ở chế độ (reliability) tương tự trong nghiên cứu của mô phỏng với trận lũ tháng 11/1999 (chỉ tiêu EV). Scholten et al. [7, 8] đề xuất: n R 100% N Trong đó: n là số các giá trị thực đo nằm trong khoảng dự báo định nghĩa bởi đường bao trên và đường bao dưới (P95% và P5%); N là tổng số điểm thực đo đưa vào hiệu chỉnh, kiểm định hay đánh giá chất lượng dự báo. Giá trị R đánh giá sự phù hợp của kết quả dự báo với số Hình 12. Kết quả tính toán bất định ở chế độ liệu thực đo thu được từ hệ thống thực. Kết quả mô phỏng với trận lũ tháng 11/1999 (chỉ tiêu ME). tính các chỉ tiêu R tương ứng cho từng trường
61 N.T. Giang / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62 hợp được đưa ra ở các hình từ 8 đến 13 được vi sử dụng cũng như hiệu quả của phường pháp. Ngoài ra, vấn đề nghiên cứu để đưa ra chỉ tiêu thể hiện trong bảng 3. đánh giá chất lượng mô phỏng và dự báo khi Nếu R càng lớn thì độ tin cậy của dải dự tính đến độ bất định của số liệu đầu vào và các báo càng lớn. Điều này có nghĩa là chúng ta có thông số của mô hình còn khá mới mẻ. Do vậy thể tin tưởng rằng giá trị lưu lượng lũ xắp xảy cần nhiều các nghiên cứu tiếp theo để xem xét ra sẽ nằm trong khoảng dự báo thu được từ mô vấn đề này. hình. Tuy nhiên, giá trị của bản dự báo còn phụ thuộc vào độ rộng của dải dự báo, mà dải này lại phụ thuộc vào bản chất của từng mô hình. Lời cảm ơn Nội dung bài báo này là một phần kết quả của đề tài QG 09 -25 do Đại học Quốc Gia Hà 4. Kết luận và kiến nghị Nội tài trợ. Tác giả xin chân thành cảm ơn sự hỗ trợ quý báu này. Công tác dự báo lũ đóng một vai trò quan Tài liệu tham khảo trọng trong việc ổn định phát định phát triển [1] Nguyễn Tiền Giang, Daniel van Putten, Phạm Thị kinh tế xã hội. Dự báo lũ phục vụ cho mục đích Thu Hiền, Công nghệ dự báo lũ khi xét đến tính phòng chống giảm nhẹ các thiên tai do nước bất định của mô hình thủy văn: Cơ sở lý thuyết, gây ra và phục vụ cho công tác vận hành các Tạp chí khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 25, Số 3S (2009) 403. công trình khai thác nguồn nước. Vì vậy, việc [2] Nguyen Tien Giang, Daniel van Putten, đưa ra một kết quả dự báo chính xác có ý nghĩa Uncertainty interval estimation of WetSpa model đối với cộng đồng và mọi ngành kinh tế. for flood simulation: a case study with Ve Watershed, Quang Ngai Province. Vietnam Nghiên cứu phương pháp ước lượng bất định là Geotechnical Journal 14 (2E) (2010) 70. một hướng đi mới trong nghiên cứu công nghệ [3] Nguyễn Thanh Sơn, Nghiên cứu mô phỏng quá dự báo lũ. trình mưa - dòng chảy phục vụ sử dụng hợp lý tài nguyên nước và đất một số lưu vực sông thượng Bước đầu nghiên cứu phương pháp ước nguồn miền Trung, Luận án Tiến sỹ ngành Địa lý, lượng bất định khả năng cho kết quả khả quan, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Hà Nội, 2008. làm cơ sở cho những nghiên cứu tiếp theo. Ưu [4] Viện Quy hoạch Thủy lợi, Quy hoạch sử dụng tổng hợp nguồn nước lưu vực sông Trà Khúc - điểm của hướng nghiên cứu này là cho dải kết Tỉnh Quảng Ngãi, Hà Nội, 2003. quả dự báo giúp cho công tác phòng chống và [5] Beven và Binley, The future of distributed khắc phục thiên tai được thực hiện tốt hơn bằng models: model calibration and uncertainty các phương án tương ứng với từng ngưỡng giá predicition, Hydrological processes 6 (1992), 279. [6] Tom Doldersum, Global sensitivity analysis of the trị đỉnh lũ. WetSpa model, Bachelor thesis, Twente Tuy nhiên, việc xây dựng các chỉ tiêu đánh University, Enschede, The Netherlands, 2009. [7] Scholten, H. and Van der Tol, M. W. M., Towards giá độ phù hợp luôn là vấn đề quan trọng bậc a metrics for simulation model validation. In nhất trong quy trình dự báo. Vì vậy, trong thời Predictability and nonlinear modeling in natural gian tới cần xây dựng được các chỉ tiêu đánh sciences and economics. J. Grassman and G. Van Straten, eds. Kluwer Academic Publishers, giá phù hợp nhất để quá trình dự báo lũ được Dordrecht, The Netherlands, (1994) 398. tốt hơn. Đồng thời quy trình dự báo này cần áp [8] H. Scholten, M. W. M. Van der Tol, A. C. Smaal, dụng cho một số mô hình khác nhau và cho các Models or measurements? Quantitative validation lưu vực khác nhau để tổng quát hóa được phạm of an ecophysiological model of mussel growth and reproduction. Paper presented at the ICES
62 N.T. Giang / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62 Annual Science Conference, Cascais, Portugal , 1998. Flood forecasting technology dealing uncertainty of hydrological models: II. An application to Ve watershed, Quang Ngai Province Nguyen Tien Giang Hanoi University of Science, VNU, 334 Nguyen Trai, Hanoi, Vietnam This paper presents the results of the application of GLUE methodology, which was presented in previous papers, to flood prediction at An Chi station in Ve watershed. First, the procedure is executed in simulation mode for November 1999 flood and October 2003 flood with three likelihood measures (NS, ME, EV). With the results obtained, the NS measure is selected for estimating uncertainty interval of Decmeber 1999 flood in predictive mode. The comparision between predictive interval and observed flood indicates a reasonable agreement. The predictive interval is more meaningful and less errorous than point-prediction (without consideration of parameter uncertainty). Besides, the paper recommends the use of R index (Reliability) to assess the reliability of predictive interval. Finally, some outlooks for the in-line future research are given such as likelihood measures, quality assessment of predictive interval and futher application for other watersheds.