Lựa chọn hàm phân phối xác suất trong phân tích tần suất lượng mưa lớn nhất thời đoạn

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

Thêm vào BST

Báo xấu

16
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Bài viết Lựa chọn hàm phân phối xác suất trong phân tích tần suất lượng mưa lớn nhất thời đoạn đánh giá một số mô hình PPXS thường dùng nêu ở trên cho các chuỗi lượng mưa ngày lớn nhất hàng năm của các trạm mưa thuộc khu vực Tây Nguyên.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Lựa chọn hàm phân phối xác suất trong phân tích tần suất lượng mưa lớn nhất thời đoạn

Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8 LỰA CHỌN HÀM PHÂN PHỐI XÁC SUẤT TRONG PHÂN TÍCH TẦN SUẤT LƯỢNG MƯA LỚN NHẤT THỜI ĐOẠN Nguyễn Thị Thu Hà1, Ngô Lê An1 và Hoàng Thanh Tùng1 1 Trường Đại học Thủy lợi, email: thuha_tttv@tlu.edu.vn 1. GIỚI THIỆU CHUNG dự án tài nguyên nước. Mục tiêu của nghiên cứu này do vậy đề xuất một thủ tục cơ bản Phân tích tần suất lượng mưa lớn nhất thời trong việc đánh giá lựa chọn hàm PPXS phù đoạn, hay nói cách khác xác định mối quan hệ hợp miêu tả chuỗi lượng mưa lớn nhất thời giữa lượng mưa lớn nhất thời đoạn tính toán đoạn tính toán. Để minh họa thủ tục đề xuất, tương ứng với chu kỳ lặp lại rất cần thiết trong bài báo sẽ đánh giá một số mô hình PPXS thiết kế, xây dựng và quản lý các dự án tài thường dùng nêu ở trên cho các chuỗi lượng nguyên nước, cũng như phòng chống những mưa ngày lớn nhất hàng năm của các trạm mưa thiệt hại do lũ gây ra. Thông thường, chu kỳ thuộc khu vực Tây Nguyên. Hình 1 miêu tả vị lặp lại được lựa chọn vượt quá độ dài của trí các trạm mưa khu vực Tây Nguyên, gồm 38 chuỗi quan trắc, do đó trong thực tế tính tính trạm mưa có chuỗi số liệu tương đối dài (trạm toán, việc xác định các giá trị lượng mưa lớn có chuỗi số liệu ngắn nhất là 30 năm và dài nhất thời đoạn tương ứng với các chu kỳ lặp lại nhất là 59 năm). khác nhau thường dựa vào các hàm phân phối xác suất (gọi tắt là hàm PPXS) phù hợp miêu tả PPXS của chuỗi lượng mưa đó. Hiện nay trong thủy văn, tồn tại khá nhiều hàm PPXS dùng cho mục đích trên. Có thể kể đến một số hàm PPXS sử dụng phổ biến như phân phối chuẩn logarit (LN), Gamma (GAM), Gumbel (GUM), Pearson loại III (P3), Log-Pearsong loại III (LP3), hàm cực trị tổng quát (GEV) [1][2]. Tuy nhiên, việc lựa chọn mô hình PPXS phù hợp vẫn đang là một thách thức lớn khi nó chủ yếu dựa vào đặc tính của chuỗi lượng mưa lớn nhất thời đoạn tại các trạm mưa. Thêm vào đó, trong Quy phạm tính toán các đặc trưng thủy văn thiết kế (QP. TL. C-6-77), không có quy định rõ về hàm PPXS nào là phù hợp cho các chuỗi lượng mưa lớn nhất thời đoạn, chỉ có Hình 1. Vị trí trạm mưa khu vực Tây Nguyên hướng dẫn chung rằng trong tính toán thủy văn 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU thường dùng hàm phân bố P3 hoặc đường cong Gamma 3 tham số hoặc cũng có thể tìm các Thục tục lựa chọn ra hàm phân phối xác suất hàm PPXS khác nếu có luận chứng thích đáng. phù hợp miêu tả chuỗi lượng mưa lớn nhất thời Nếu việc lựa chọn hàm PPXS không phù hợp, đoạn tính toán tuân theo các bước sau: có thể dẫn tới kết quả tính toán thiên lớn hoặc Bước 1: Khớp hàm PPXS lý thuyết với thiên nhỏ, hậu quả là ảnh hưởng trực tiếp đến chuỗi lượng mưa lớn nhất thời đoạn. Việc vấn đề an toàn cũng như chi phí lợi ích của các khớp các hàm PPXS cho chuỗi lượng mưa 730
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8 lớn nhất thời đoạn chính là đi xác định các PPXS phù hợp nhất trên cơ sở tổng điểm xếp tham số thống kê miêu tả các hàm PPXS đó hạng từ cả 4 loại kiểm định trên cho tất cả các sử dụng các phương pháp khác nhau như trạm mưa khu vực Tây Nguyên. Nhìn chung, phương pháp moments, phương pháp ước có thể thấy các hàm PPXS 3 tham số (GEV, lượng hợp lý cực đại và phương pháp L- P3, LP3) được lựa chọn là hàm PPXS phù hợp moments. Cho mục đích minh họa, bài báo nhất so với 3 hàm PPXS 2 tham số còn lại (LN, GAM, GUM). Trên cơ sở hệ thống xếp sử dụng 6 hàm PPXS thường dùng trong hạng của kiểm định KS, hàm GEV được lựa phân tích tần suất mưa lũ nói chung, gồm chọn nhiều nhất với 13/38 trạm. Đối với kiểm phân phối chuẩn logarit (LN), Gamma định AD2, hàm LP3 được lựa chọn nhiều nhất (GAM), Gumbel (GUM), Pearson loại III với 19/38 trạm, trong khi với kiểm đinh ADU, (P3), Log-Pearsong loại III (LP3), hàm cực hàm GEV lại được lựa chọn nhiều nhất với trị tổng quát (GEV), và sử dụng phương pháp 19/38 trạm. Cuối cùng, đối với kiểm định L-moments để xác định các tham số thống kê Chi2, cả hai hàm GEV và P3 được lựa chọn của 6 hàm PPXS trên. Miêu tả chi tiết toán nhiều nhất như nhau với 11/38 trạm cho mỗi học cũng như các tham số thống kê của các trạm. Trên cơ sở tổng điểm xếp hạng từ 4 hệ hàm xác định theo phương pháp L-moments thống xếp hạng, hàm LP3 được lựa chọn nhiều có thể tìm thấy trong Naghettini (2017) [3]. nhất với 15/38 trạm, sau đó đến hàm GEV với Bước 2: Tính toán giá trị kiểm định thống 13/38 trạm, tiếp theo là P3 với 9/38 trạm, cuối kê độ phù hợp (GoF) của hàm PPXS lý cùng là hàm GAM chỉ có 1 trạm duy nhất. thuyết đã khớp ở Bước 1. Có thể kể đến mốt Bảng 1. Kết quả lựa chọn mô hình số các kiểm định GoF gồm: Chi bình phương phân phối xác suất phù hợp nhất (2), Kolmogorov-Smirnov (KS), Anderson- Darling (AD), và Anderson-Darling điều Tổng Tên Trạm KS AD ADU Chi2 chỉnh (ADU) trong đó điều chỉnh từ kiểm hạng* định AD để nhấn mạnh nhiều hơn vào độ phù Pơ Mơ Rê GEV GEV GEV GEV GEV (4) hợp của hàm PPXS đã khớp tại phần đuôi có An Khê P3 LP3 LP3 LP3 LP3 (5) chu kỳ lặp lại lớn. Miêu tả chi tiết toán học Chư Sê P3 LP3 LP3 LN LP3 (8) của 4 loại kiểm định này có thể tìm thấy Đăk Nông GEV GEV LP3 GEV GEV (5) trong Naghettini (2017) [3]. MĐ'Răk LN GEV GEV LN GEV (7) Bước 3: Nhận dạng hàm PPXS phù hợp EakMat LP3 LP3 GEV LN LP3 (6) nhất miêu tả chuỗi lượng mưa lớn nhất thời Buôn Hồ LP3 LP3 LP3 LP3 LP3 (4) đoạn trên cơ sở xếp hạng các giá trị kiểm định GoF. Với mỗi một loại kiểm định GoF, Lăk LP3 LP3 LP3 LN P3 (8) các giá trị của nó được sử dụng để xếp hạng Đức Xuyên P3 P3 LP3 P3 P3 (6) cho tất cả các hàm PPXS đã khớp (6 hàm) Cầu 14 LN LP3 GEV LN LP3 (9) với hạng từ 1 (mô hình PPXS phù hợp nhất) Bản Đôn LP3 LP3 GEV LN LP3 (7) tới 6 (mô hình PPXS ít phù hợp nhất). Bài Buôn Ma báo sử dụng 4 loại kiểm định GoF, do vậy sẽ GEV LP3 LP3 P3 LP3 (6) Thuột có 4 hệ thống xếp hạng. Tổng kết quả xếp Krong Buk LN LP3 GEV GEV GEV (7) hạng của 4 hệ thống này sẽ cho ra một tổng Pleiku P3 P3 P3 P3 P3 (4) điểm xếp hạng cho mỗi một mô hình PPXS Kon Tum GEV GEV GEV GEV GEV (4) đã khớp. Mô hình PPXS đã khớp nào cho kết quả tổng điểm xếp hạng nhỏ nhất được lựa Kon Plong P3 GEV GEV GEV GEV (5) chọn là mô hình phù hợp nhất. Đắk Tô P3 LP3 LP3 P3 LP3 (6) Sa Thầy LP3 P3 P3 P3 P3 (6) 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Ea Soup GEV LP3 LP3 LN LP3 (7) Bảng 1 dưới đây trình bày kết quả hàm Bảo Lộc LP3 LP3 LP3 P3 LP3 (5) PPXS phù hợp nhất trên cơ sở từng loại kiểm Đà Lạt LP3 LP3 P3 P3 LP3 (6) định KS, AD2, AD2U và Chi2, và mô hình AyunPa GEV GEV GEV P3 GEV (6) 731
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8 Tổng Tương tự như cột cuối cùng trong Bảng 1, Tên Trạm KS AD ADU Chi2 hạng* Hình 2 thể hiển tên mô hình phân phối xác Giang Sơn P3 P3 P3 LP3 P3 (8) suất phù hợp nhất trên cơ sở tổng điểm xếp Đăk Glei GEV LP3 GEV P3 LP3 (8) hạng từ 4 hệ thống xếp hạng gắn với các trạm KrongPa P3 P3 P3 P3 P3 (4) mưa trên bản đồ vị trí các trạm mưa. Chư Prong LN LP3 GEV GEV GEV (7) Thanh Bình GEV GEV GEV GEV GEV (4) 4. KẾT LUẬN Liên Bài báo trình bày một thủ tục cơ bản về LP3 GEV GEV GEV GEV (5) Khương lựa chọn hàm phân phối xác suất phù hợp Đại Nga LN LP3 GEV LN LP3 (7) trong phân tích tần suất lượng mưa lớn nhất Đăk Đoa GEV GEV GEV GEV GEV (4) thời đoạn trên cơ sở các kiểm định thống kê Di Linh GAM LP3 P3 GEV P3 (9) độ phù hợp của mô hình. Kết quả của bài báo MangYang GEV LP3 GEV LN LP3 (7) có ý nghĩa lớn trong thiết kế và xây dựng các Trị An GAM P3 GAM GAM GAM (6) công trình thủy lợi như đê, kè, hay các hệ Đại Ninh GEV P3 P3 P3 P3 (5) thống tiêu thoát nước đô thị… khi cần xác Đăk Mil GEV GEV GEV GEV GEV (4) định mối quan hệ giữa lượng mưa lớn nhất Lạc Dương LN LP3 GEV LP3 LP3 (6) thời đoạn tính toán tương ứng với chu kỳ lặp Suối Vàng P3 P3 P3 LP3 P3 (6) lại. Bài báo minh họa ứng dụng thủ tục cơ Cheo Reo GEV GEV GEV GAM GEV (7) bản này cho các chuỗi lượng mưa một ngày lớn nhất tại các trạm mưa khu vực Tây * Giá trị trong ngoặc là giá trị tổng điểm xếp hạng từ 4 hệ thống xếp hạng của 4 loại kiểm định GoF Nguyên. Kết quả cho thấy, các hàm PPXS 3 tham số GEV, P3 và LP3 được lựa chọn nhiều nhất để miêu tả PPXS chuỗi lượng mưa một ngày lớn nhất cho các trạm mưa trên khu vực. Mặc dù bài báo chỉ minh họa cho các trạm mưa thuộc khu vực Tây Nguyên với lượng mưa lớn nhất thời đoạn 1 ngày, thủ tục về lựa chọn hàm PPXS phù hợp được trình bày ở đây là tổng quát, và có thể được ứng dụng cho tất các trạm mưa thuộc bất cứ khu vực nào, với lượng mưa lớn nhất cho bất kỳ thời đoạn tính toán nào (ví dụ 10 phút, 20 phút, 30 phút,… 1 giờ,… 24 giờ,…). 5. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] M. Alam, K. Emura, C. Farnham, and J. Yuan, “Best-Fit Probability Distributions and Return Periods for Maximum Monthly Rainfall in Bangladesh,” Climate, vol. 6, no. 1, p. 9, 2018. [2] P. K. Langat, L. Kumar, and R. Koech, “Identification of the most suitable probability distribution models for maximum, minimum, and mean Hình 2. Bản đồ trình bày tên mô hình phân streamflow,” Water (Switzerland), vol. 11, phối xác suất phù hợp nhất gắn với các trạm no. 4, pp. 1–24, 2019. mưa. Tên mô hình phân phối xác suất tương [3] M. Naghettini, Fundamentals of Statistical ứng với các ký hiệu trình bày trên bản đồ Hydrology. 2017. 732