zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Khoa Học Tự Nhiên

» Môi trường

Hiệu suất của phương pháp kết hợp có điều kiện trong việc ước tính lượng mưa với các kịch bản mật độ trạm đo

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

Báo xấu

9
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết Hiệu suất của phương pháp kết hợp có điều kiện trong việc ước tính lượng mưa với các kịch bản mật độ trạm đo trình bày đánh giá hiệu quả của phương pháp hợp nhất có điều kiện. Ngoài ra, nghiên cứu này còn khảo sát ảnh hưởng của mật độ trạm đo đến hiệu suất của phương pháp này.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Hiệu suất của phương pháp kết hợp có điều kiện trong việc ước tính lượng mưa với các kịch bản mật độ trạm đo

Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2022. ISBN: 978-604-82-7001-8 HIỆU SUẤT CỦA PHƯƠNG PHÁP KẾT HỢP CÓ ĐIỀU KIỆN TRONG VIỆC ƯỚC TÍNH LƯỢNG MƯA VỚI CÁC KỊCH BẢN MẬT ĐỘ TRẠM ĐO Đào Đức Anh Trường Đại học Thủy lợi, email: daoducanh@tlu.edu.vn 1. GIỚI THIỆU CHUNG sử dụng dữ liệu mưa giờ và ngày, không đáp ứng yêu cầu phân giải theo thời gian và gây ra Dữ liệu mưa với độ phân giải không gian sự không ổn định trong mô phỏng lũ lụt ở khu và thời gian cao là rất quan trọng trong vực đô thị. Ngược lại, nghiên cứu này sử dụng nghiên cứu thủy văn (Langella và cộng sự, dữ liệu đo mưa với độ phân giải theo thời gian 2010). Hiện nay, hai phương pháp đo lường là 10 phút, thường được sử dụng trong phân chính được sử dụng rộng rãi để ước tính tích lũ lụt đô thị. Ngoài ra, nghiên cứu này còn lượng mưa đó là trạm đo mưa và radar thời khảo sát ảnh hưởng của mật độ trạm đo đến tiết. Trạm đo mưa mặt đất cung cấp các phép hiệu suất của phương pháp này. đo chính xác tại vị trí điểm. Tuy nhiên, độ chính xác của nó trong việc ước tính lượng 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU mưa phụ thuộc nhiều vào sự mật độ theo không gian của các trạm đo trên mặt đất. 2.1. Khu vực nghiên cứu (Hughes, 2006). Đo mưa bằng radar có thể Khu vực nghiên cứu là Seoul-thủ đô của cung cấp ước tính lượng mưa trên phạm vi Hàn Quốc với diện tích 605km2 bao gồm 239 không gian rộng lớn. Tuy nhiên, dữ liệu tiểu lưu vực (Hình 1). Nghiên cứu sử dụng số lượng mưa của radar có độ không ổn định liệu mưa 1 phút từ 29 trạm và mưa radar với cao hơn so với dữ liệu lượng mưa đo tại trạm. độ phân giải theo thời gian 10 phút. Sự kiện Các phương pháp kết hợp dữ liệu mặt đất mưa được lựa chọn trong nghiên cứu này và dữ liệu radar đã được đề xuất để khắc phục diễn ra từ 12h30 đến 17h50 ngày 21/09/2010. những hạn chế của cả hai phương pháp đo. Ý tưởng kết hợp trường mưa được ước tính từ hai phương pháp trên lần đầu tiên được đề xuất bởi Krajewski (1987). Sau đó, cách tiếp cận đã được cải tiến với các thuật toán khác nhau. Phương pháp kriging với lỗi radar được phát triển bởi Ehret (2003) và nó được Sinclair và Pegram (2005) gọi là phương pháp hợp nhất có điều kiện (CM). Theo đó, trường mưa được ước tính từ số liệu mưa mặt đất bằng phương pháp Kriging được hiệu chỉnh bằng cách sử dụng thông tin về phân bổ mưa theo không gian từ dữ liệu mưa radar. Mục tiêu của nghiên cứu này là đánh giá hiệu quả của phương pháp CM. Đã có nhiều nghiên cứu khác nhau đánh giá hiệu suất của phương pháp này. Tuy nhiên, những nghiên cứu đó đã Hình 1. Vị trí thành phố Seoul và trạm đo mưa 552
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2022. ISBN: 978-604-82-7001-8 2.2. Phương pháp hợp nhất có điều kiện 2.3. Các kịch bản mật độ trạm đo Phương pháp hợp nhất có điều kiện kết Nghiên cứu này đã phân tích ảnh hưởng hợp trường mưa nội suy từ số liệu mưa của của mật độ trạm đo lên hiệu suất của phương trạm đo với sự thay đổi mưa theo không gian pháp CM thông qua 5 kịch bản thay đổi số lượng mưa từ dữ liệu radar để trích xuất dữ lượng các trạm đo (6, 12, 18, 24 và 29). Các liệu tối ưu. Phương pháp này đã được chứng trạm đo được lựa chọn ngẫu nhiên trong đó minh là tạo ra các trường không gian chính kịch bản 1 thể hiện việc sử dụng tất cả các dữ xác cho các biến môi trường khác nhau. Hình liệu đo mưa có sẵn (Hình 1). Trong 4 trường 2 mô tả phương pháp CM được áp dụng hợp còn lại, số lượng trạm đo được sử dụng trong nghiên cứu này. Phương pháp này có để ước tính lượng mưa giảm dần (Hình 3). các quy trình sau: (a) Dữ liệu mưa thực đo tại trạm đo được nội suy bằng phương pháp Kriging thông thường (OK) để thu được trường mưa nội suy. (b) Thu thập dữ liệu lượng mưa rada. (c) Giá trị pixel radar tại các vị trí đo được thu thập và áp dụng phương pháp Kriging thông thường để thu được trường mưa nội suy. (d) Trường mưa hiệu chỉnh được xác định bằng cách trừ trường mưa thu được từ (c) cho trường mưa thu được từ (b). (e) Trường mưa tổng hợp được tính bằng cách cộng trường mưa hiệu chỉnh (d) với trường lượng mưa thu được từ (a). Hình 3. Các kịch bản trạm đo 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 3.1. Hiệu suất của phương pháp hợp nhất có điều kiện Hình 4a so sánh lượng mưa thực đo và lượng mưa ước tính được tạo ra bởi phương pháp OK (ngôi sao màu xanh) và CM (hình Hình 2. Quy trình của phương pháp tròn màu đỏ) cho một bước thời gian cụ thể hợp nhất có điều kiện (12h50 ngày 21 tháng 09 năm 2010). Đối với Nghiên cứu đã sử dụng phương pháp xác bước thời gian này, phương pháp CM cho thực chéo để đánh giá hiệu suất của hai thấy hệ số tương quan cao hơn (r = 0,83) so phương pháp nội suy không gian bao gồm với phương pháp OK (r = 0,66). Hình 4b so phương pháp CM và OK. Theo đó, một trong sánh hệ số tương quan cho tất cả 33 bước những trạm đo mưa được cho là không tồn thời gian được khảo sát trong nghiên cứu tại. Sau đó, các giá trị còn lại được sử dụng này. Tứ giác xanh và vòng tròn đỏ tương ứng để ước tính lượng mưa tại điểm được cho là với phương pháp CM và OK. Vùng màu cam không tồn tại. Quy trình này được lặp lại cho cho biết khoảng thời gian mà phương pháp tất cả các trạm đo. Cuối cùng, các giá trị mưa CM cho hiệu suất tốt hơn phương pháp OK, ước tính được so sánh với giá trị mưa thực đo trong khi vùng màu xanh cho biết trường hợp tại các trạm đo. ngược lại. Có 22 lần phương pháp CM cho 553
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2022. ISBN: 978-604-82-7001-8 thấy giá trị hệ số tương quan lớn hơn so với 4. KẾT LUẬN 11 lần của phương pháp OK. Hơn nữa, diện Mục tiêu chính của nghiên cứu này là để tích vùng màu xanh nhỏ hơn đáng kể so với đánh giá hiệu suất của phương pháp hợp nhất diện tích của đa giác màu cam, cho thấy rằng có điều kiện tương ứng với mật độ trạm đo phương pháp CM đã cải thiện đáng kể việc ước tính lượng mưa. khác nhau. Giá trị mưa ước tính từ phương pháp CM được so sánh với giá trị mưa từ phương pháp Kriging thông thường- phương pháp nội suy dựa trên dữ liệu mưa từ các trạm đo. Phương pháp xác nhận chéo được sử dụng để định lượng hiệu suất của CM và phương pháp OK. Kết quả chính của nghiên cứu này có thể được tóm tắt như sau: (1) Phương pháp CM cho thấy hiệu suất được cải Hình 4. Kết quả so sánh giữa phương pháp thiện (giá trị r, NTE lớn hơn và giá trị RMSE CM và OK dựa trên hệ số tương quan nhỏ hơn) cho tất cả 5 kịch bản về mật độ 3.2. Ảnh hưởng của mật độ trạm đo trạm đo; (2) Hiệu suất của phương pháp CM và phương pháp OK tăng lên với mật độ đo Hình 5 so sánh hệ số tương quan, NTE và lớn hơn; (3) Hiệu suất của cả hai phương RMSE của phương pháp CM và kỹ thuật OK pháp không cải thiện đáng kể khi vượt quá thay đổi theo các kịch bản mật độ trạm đo. mật độ khổ 4 trạm/100km2. Đối với cả hai phương pháp, giá trị hệ số tương quan và NTE tăng khi mật độ trạm đo 5. TÀI LIỆU THAM KHẢO mưa tăng lên, trong khi giá trị RMSE tăng khi [1] Ehret, U. (2003). Rainfall and flood mật độ giảm. Phương pháp OK nhạy hơn với nowcasting in small catchments using mật độ trạm đo so với phương pháp CM. Điều weather radar. Hamburg, Germany: Institut này là do phương pháp OK chỉ dựa vào số liệu für Wasserbau. mưa từ các trạm trong khi phương pháp CM [2] Hughes, D. (2006). Comparison of satellite sử dụng cả dữ liệu radar và trạm đo. Kết quả rainfall data with observations from gauging cũng chỉ ra rằng ảnh hưởng của mật độ trạm station networks. Journal of Hydrology, đo không còn mạnh khi mật độ vượt quá 4 327(3-4), 399-410. trạm / 100km2 đối với cả hai kỹ thuật. Phương [3] Krajewski, W. F. (1987). Cokriging pháp CM cho giá trị r và NTE cao hơn và giá radar‐rainfall and rain gage data. Journal of trị RMSE thấp hơn so với phương pháp OK Geophysical Research: Atmospheres, 92(D8), cho tất cả 5 kịch bản mật độ trạm đo. 9571-9580. [4] Langella, G., Basile, A., Bonfante, A., & Terribile, F. (2010). High-resolution space- time rainfall analysis using integrated ANN inference systems. Journal of Hydrology, 387(3-4), 328-342. [5] Sinclair, S., & Pegram, G. (2005). Combining radar and rain gauge rainfall Hình 5. Hiệu suất của phương pháp CM estimates using conditional merging. và OK cho các kịch bản mật độ trạm đo Atmospheric Science Letters, 6(1), 19-2. 554

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.