zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Khoa Học Tự Nhiên

» Môi trường

Đánh giá mối quan hệ theo không gian của mưa cực trị: Ứng dụng cho các trạm mưa phía Bắc Việt Nam

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:3

Báo xấu

12
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nghiên cứu này sẽ đánh giá mối quan hệ theo không gian của mưa cực trị cho các trạm mưa phía Bắc Việt Nam. Từ đó, rút ra kết luận liệu mưa cực trị ở vùng này mang đặc điểm phụ thuộc tiệm cận hay là độc lập tiệm cận, và do đó sẽ kiến nghị lựa chọn được loại mô hình cực trị không gian phù hợp để tính toán mô phỏng mưa cực trị cho khu vực này nhằm hỗ trợ cho việc tính toán rủi ro lũ do mưa cực trị gây ra.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Đánh giá mối quan hệ theo không gian của mưa cực trị: Ứng dụng cho các trạm mưa phía Bắc Việt Nam

Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2020. ISBN: 978-604-82-3869-8 ĐÁNH GIÁ MỐI QUAN HỆ THEO KHÔNG GIAN CỦA MƯA CỰC TRỊ: ỨNG DỤNG CHO CÁC TRẠM MƯA PHÍA BẮC VIỆT NAM Lê Phương Đông1, Nguyễn Thị Thu Hà1, và Ngô Lê An1 1 Trường Đại học Thủy lợi, email: lephuongdong_tb@tlu.edu.vn 1. GIỚI THIỆU CHUNG tăng lên, còn loại hình cực trị độc lập tiệm cận có nghĩa là mức độ phụ thuộc trong Các phương pháp truyền thống tính toán lũ không gian giảm đi tương ứng với sự gia tăng từ mưa hiện tại giả thiết rằng mưa cực trị xảy của mức độ cực trị. Một số nghiên cứu trước ra đồng thời trên toàn lưu vực với cùng một đây sử dụng mô hình phụ thuộc tiệm cận tần suất xuất hiện. Tuy nhiên giả thiết này (asymptotic dependence model), trong khi chưa chính xác vì trên một lưu vực tại cùng một số nghiên cứu khác lại sử dụng mô hình một thời điểm sẽ có những khu vực có mưa độc lập tiệm cận (asymptotic independence trong khi những khu vực khác không có mưa, model) để mô phỏng mưa cực trị. Sự không và mức độ cực trị của trận mưa ở các khu vực thống nhất này bắt nguồn từ việc không biết khác nhau cũng sẽ khác nhau. Việc nghiên chính xác mưa cực trị tuân theo đặc điểm của cứu mối quan hệ theo không gian của mưa loại hình cực trị nào. Việc lựa chọn sai loại cực trị (spatial dependence) sẽ giải quyết mô hình mô phỏng mưa cực trị sẽ dẫn tới được vấn đề này vì nó giúp xác định được việc tính toán sai xác suất xuất hiện đồng thời xác suất mưa cực trị xảy ra đồng thời hay hay không đồng thời của mưa cực trị, từ đó không đồng thời tại các điểm khác nhau trong dẫn tới sai sót trong tính toán rủi ro lũ. Hiện một lưu vực, từ đó giúp việc mô phỏng dòng tại, đã có một nghiên cứu về mối quan hệ chảy lũ từ mưa cho một vùng không gian mưa theo không gian ở Thụy Sĩ (Thibaud et được hợp lý hơn, góp phần đánh giá rủi ro al., 2013) [2] và một nghiên cứu tương tự ở của lũ do mưa cực trị gây ra chính xác hơn. Australia (Le et al., 2018) [3], tuy nhiên ở Trên thực tế, nghiên cứu mối quan hệ theo Việt Nam chưa có nghiên cứu nào về vấn đề không gian của mưa cực trị đang nhận được này. Do đó, nghiên cứu này sẽ đánh giá mối rất nhiều sự quan tâm của cộng đồng khoa quan hệ theo không gian của mưa cực trị cho học trong lĩnh vực tài nguyên nước và giảm các trạm mưa phía Bắc Việt Nam. Từ đó, rút nhẹ thiên tai do nước gây ra. Tuy nhiên, hiện ra kết luận liệu mưa cực trị ở vùng này mang tại có một sự không đồng nhất giữa các đặc điểm phụ thuộc tiệm cận hay là độc lập nghiên cứu về sử dụng mô hình phụ thuộc tiệm cận, và do đó sẽ kiến nghị lựa chọn theo không gian (spatial dependence model) được loại mô hình cực trị không gian phù để mô phỏng mưa cực trị cho một khu vực. hợp để tính toán mô phỏng mưa cực trị cho Thông thường, mọi biến cực trị được chia ra khu vực này nhằm hỗ trợ cho việc tính toán làm hai loại hình: phụ thuộc tiệm cận rủi ro lũ do mưa cực trị gây ra. Nghiên cứu (asymptotic dependence) và độc lập tiệm cận đã thu thập dữ liệu mưa ngày của hầu hết các (asymptotic independence) (Wadsworth and trạm đo mưa phía Bắc Việt Nam, bao gồm Tawn, 2012) [1]. Loại hình cực trị phụ thuộc 135 trạm với chuỗi số liệu của tất cả các trạm tiệm cận có nghĩa là mức độ phụ thuộc trong đều dài hơn 30 năm. Tuy nhiên, do đặc điểm không gian giữ nguyên khi mức độ cực trị của việc nghiên cứu phụ thuộc không gian là 454
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2020. ISBN: 978-604-82-3869-8 sự xảy ra đồng thời theo thời gian, do đó phụ thuộc đuôi theo cặp số liệu có thể tìm nghiên cứu chỉ chọn sử dụng dữ liệu của 83 thấy trong Thibaud et al. (2013) [2] và Le et trạm với một giai đoạn chung từ năm 1980 al. (2018) [3]. đến năm 2013. Bước 2: Tính toán các đặc trưng thống kê của mưa cực trị cho khu vực phía Bắc Việt Nam. Các đặc trưng thống kê bao gồm: các hệ số cực trị  theo cặp số liệu của hai trạm đo mưa (pairwise extremal coefficients), và các hệ số phụ thuộc đuôi  cũng cho cặp số liệu của cùng hai trạm mưa đó (pairwise residual tail dependence coefficients). Việc tính toán này được tiến hành cho các ngưỡng cực trị khác nhau nhằm xác định xu hướng thay đổi của các đặc trưng thống kê này khi mức độ cực trị thay đổi. Các mô tả Hình 1. Vị trí trạm mưa sử dụng chi tiết toán học về cách dùng mô hình trong nghiên cứu ngưỡng cực trị (threshold) có thể tìm thấy trong Coles (2001) [5]. 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Bước 3: Đánh giá xem các đặc trưng Việc đánh giá mối quan hệ theo không thống kê của mưa cực trị cho khu vực phía gian của mưa cực trị được thực hiện theo các Bắc Việt Nam đã tính ở bước 2 phù hợp với bước sau: loại cực trị không gian nào đã chỉ ra ở bước 1. Bước 1: Mô phỏng hai chuỗi số liệu cực trị Từ đó, đưa ra kết luận về loại hình mối quan nhân tạo (synthetic data) từ hai mô hình cực hệ theo không gian của mưa cực trị ở khu trị không gian: mô hình quá trình ổn định cực vực nghiên cứu, và đề xuất loại mô hình cực trị (max - stable process) Brown - Resnick trị không gian phù hợp để mô phỏng mưa cực đại diện cho loại hình cực trị phụ thuộc tiệm trị ở khu vực này nhằm hỗ trợ cho việc tính cận, và mô hình nghịch đảo quá trình ổn định toán rủi ro lũ. cực trị (inverted max - stable process) 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Brown-Resnick đại diện cho loại hình cực trị độc lập tiệm cận. Sau đó, tính toán các đặc Hình 2 dưới đây trình bày kết tính toán các trưng thống kê của hai chuỗi số liệu này để đặc trưng thống kê cho số liệu cực trị nhân tìm ra sự khác biệt giữa chúng, từ đó đề ra tạo được mô phỏng từ mô hình phụ thuộc các tiêu chí để đánh giá loại hình quan hệ tiệm cận Brown - Resnick. Hình 3 là kết quả theo không gian của các loại biến cực trị khác tính toán cho số liệu cực trị nhân tạo mô nhau. Các đặc trưng thống kê cần tính toán phỏng từ mô hình độc lập tiệm cận nghịch bao gồm: các hệ số cực trị  theo cặp số liệu đảo Brown - Resnick. Từ (hình 2) chúng ta tại hai vị trí khác nhau (pairwise extremal thấy rằng đối với biến cực trị phụ thuộc tiệm coefficients), và các hệ số phụ thuộc đuôi  cận thì giá trị  không thay đổi khi thay đổi cũng cho cặp số liệu đó (pairwise residual tail ngưỡng cực trị, trong khi  tăng khi ngưỡng dependence coefficients). Mô tả chi tiết toán cực trị tăng. Trong khi đó đối với biến cực trị học của các mô hình quá trình ổn định cực trị độc lập tiệm cận (hình 3), khi ngưỡng cực trị Brown - Resnick và mô hình nghịch đảo quá tăng thì  tăng còn  không thay đổi. Kết quả trình ổn định cực trị (inverted max - stable này hoàn toàn có thể dùng được như là một process) Brown - Resnick có thể được tìm tiêu chuẩn để phân loại biến cực trị và hoàn thấy trong Kabluchko et al. (2009) [4]. Cách toàn có thể ứng dụng để đánh giá mối quan hệ thức tính toán các hệ số cực trị và các hệ số theo không gian của mưa cực trị. 455
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2020. ISBN: 978-604-82-3869-8 hình cực trị độc lập tiệm cận, và phải dùng mô hình cực trị không gian độc lập tiệm cận để mô phỏng mưa cực trị ở khu vực này. 4. KẾT LUẬN Nghiên cứu đã xác định tiêu chí để phân loại biến cực trị dựa trên số liệu nhân tạo mô phỏng từ hai loại hình mô hình cực trị không gian Hình 2. Kết quả tính toán đặc trưng thống kê khác nhau bao gồm mô hình phụ thuộc tiệm cho số liệu cực trị nhân tạo mô phỏng từ cận và mô hình độc lập tiệm cận cho khu vực mô hình phụ thuộc tiệm cận Brown - Resnick phía Bắc Việt Nam. Dựa trên tiêu chí này, nghiên cũng đã tiến hành đánh giá mối quan hệ theo không gian của mưa cực trị cho khu vực phía Bắc Việt Nam. Kết quả của bài báo có ý nghĩa lớn trong việc tính toán chính xác mưa cực trị phục vụ cho việc tính toán rủi ro lũ. Bài báo đã chỉ ra mưa cực trị ở khu vực phía Bắc Việt Nam mang đặc điểm của loại hình cực trị độc lập tiệp cận, nghĩa là mức độ phụ thuộc theo không gian của mưa cực trị giảm dần khi Hình 3. Kết quả tính toán đặc trưng thống kê mức độ cực trị tăng lên. Do đó, các nghiên cứu cho số liệu cực trị nhân tạo mô phỏng trong tương lai được khuyến cáo nên dùng mô từ mô hình độc lập tiệm cận nghịch đảo hình cực trị không gian độc lập tiệm cận để mô Brown - Resnick phỏng mưa cực trị ở khu vực này. Bài báo chỉ giới hạn phân tích cho số liệu mưa ngày của một số trạm mưa phía Bắc Việt Nam, tuy nhiên phương pháp nghiên cứu được trình bày ở đây có thể được ứng dụng cho số liệu mưa với thời đoạn bất kỳ ở các khu vực khác nhau. 5. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] J. L. Wadsworth and J. A. Tawn, "Dependence modelling for spatial extremes," Biometrika, vol. 99, no. 2, pp. 253-272, 2012. Hình 4. Kết quả tính toán đặc trưng thống kê [2] E. Thibaud, R. Mutzner, and A. C. Davison, cho số liệu mưa ngày khu vực nghiên cứu "Threshold modeling of extreme spatial rainfall," Water Resources Research, vol. Hình 4 trình bày kết quả tính toán các đặc 49, no. 8, pp. 4633-4644, 2013. trưng thống kê cho số liệu mưa ngày của khu [3] P. D. Le, A. C. Davison, S. Engelke, M. vực phía Bắc Việt Nam. Mặc dù kết quả tính Leonard, and S. Westra, "Dependence toán cho số liệu mưa thực đo nhiễu hơn nhiều properties of spatial rainfall extremes and areal so với số liệu mô phỏng nhân tạo do chuỗi số reduction factors," Journal of Hydrology, vol. liệu thực đo ngắn, tuy nhiên xu hướng biến 565, pp. 711-719, 2018/10/01/ 2018. đổi của các đặc trưng thống kê khá rõ ràng. [4] Z. Kabluchko, M. Schlather, and L. de Cụ thể, khi ngưỡng cực trị tăng thì  tăng còn Haan, "Stationary Max-Stable Fields Associated to Negative Definite Functions,"  xấp xỉ bằng nhau, điều này thể hiện rất rõ The Annals of Probability, vol. 37, no. 5, rệt ở khoảng cách ngắn (từ 0 - 100 km) khi mà pp. 2042-2065, 2009. mức độ phụ thuộc không gian cao hơn. Điều [5] S. Coles, An Introduction to Statistical này chỉ ra rằng mưa cực trị ở khu vực phía Modeling of Extreme Values (Springer Bắc Việt Nam tuân theo đặc điểm của loại Series in Statistics). Springer, 2001. 456

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.