Luận văn Thạc sĩ Thủy văn: Nghiên cứu xây dựng phương án dự báo hạn vừa cho lưu vực sông Sê San có sử dụng sản phẩm mưa dự báo của IFS

BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI

LUẬN VĂN THẠC SĨ

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG PHƯƠNG ÁN DỰ BÁO

DÒNG CHẢY HẠN VỪA CHO LƯU VỰC SÔNG SÊ SAN

CÓ SỬ DỤNG SẢN PHẨM MƯA DỰ BÁO CỦA IFS

CHUYÊN NGÀNH: THỦY VĂN

NGUYỄN VĂN HUY

HÀ NỘI, NĂM 2018

BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI

LUẬN VĂN THẠC SĨ

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG PHƯƠNG ÁN DỰ BÁO DÒNG CHẢY HẠN VỪA CHO LƯU VỰC SÔNG SÊ SAN, CÓ SỬ DỤNG SẢN PHẨM MƯA DỰ BÁO CỦA IFS

NGUYỄN VĂN HUY

CHUYÊN NGÀNH: THỦY VĂN MÃ SỐ: 624402448

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

1. TS. ĐẶNG THANH MAI

2. PGS. TS. NGUYỄN VIẾT LÀNH

HÀ NỘI, NĂM 2018

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI

Cán bộ hướng dẫn chính:

Tiến sĩ Đặng Thanh Mai.

Cán bộ hướng dẫn phụ:

PGS, TS Nguyễn Viết Lành.

Cán bộ chấm phản biện 1:

Tiến sĩ Nguyễn Viết Thi.

Cán bộ chấm phản biện 2:

PGS, TS Nguyễn Văn Lai.

Luận văn thạc sỹ được bảo vệ tại:

HỘI ĐỒNG CHẤM LUẬN VĂN THẠC SĨ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI

Ngày 17 tháng 9 năm 2018

i LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan các nội dung, số liệu, kết quả trong luận văn là trung

thực và chưa từng được ai công bố ở công trình nào khác.

TÁC GIẢ LUẬN VĂN

Nguyễn Văn Huy

LỜI CẢM ƠN

Sau gần 2 năm học tập và nghiên cứu, đến nay học viên đã sắp hoàn

thành khóa học cùng với luận văn tốt nghiệp của mình. Có được thành công

này, trước hết là nhờ có sự giúp đỡ của Trường Đại học Tài nguyên và Môi

trường Hà Nội, của cơ quan Khí tượng Thủy văn nơi học viên đang công tác

và đặc biệt là sự tận tình chỉ dạy của các Thầy, Cô trong và ngoài nhà trường;

bên cạnh đó là sự giúp đỡ của các đồng nghiệp trong ngành Khí tượng Thủy

văn và sự nỗ lực học tập nghiên cứu của bản thân học viên.

Luận văn của học viên được thực hiện với sự hướng dẫn trực tiếp của

TS. Đặng Thanh Mai – Vụ trưởng Vụ Quản lý Dự báo, Tổng cục Khí tượng

Thủy văn và PGS. TS. Nguyễn Viến Lành - Trường Đại học Tài nguyên và

Môi trường Hà Nội. Quá trình thực hiện luận văn, học viên cũng nhận được

sự giúp đỡ sâu sắc của ThS. Phùng Tiến Dũng - Trung tâm dự báo Khí tượng

Thủy văn Quốc gia.

Có được sự hội tụ về kiến thức, kinh nghiệm của các Thầy, Cô và các

đồng nghiệp, học viên tin tưởng rằng những kết quả nghiên cứu mà luận văn

đạt được sẽ có những đóng góp thiết thực cho công tác dự báo KTTV. Học

viên xin chân thành cảm ơn Nhà trường, cơ quan, các Thầy, Cô, các đồng

nghiệp đã giúp đỡ, tận tình chỉ dạy trong quá trình học tập và hướng dẫn học

viên thực hiện luận văn.

Học viên xin được tri ân Nhà trường, cơ quan, các Thầy, Cô và các đồng

nghiệp bằng việc nỗ lực đưa kết quả nghiên cứu của Luận văn vào tác nghiệp

dự báo thực tế để phục vụ đời sống, sản xuất và phòng chống thiên tai ở địa

phương nơi học viên công tác.

Một lần nữa học viên xin trân trọng cảm ơn!

iii

MỤC LỤC

Trang

i

LỜI CAM ĐOAN .....................................................................................

ii

LỜI CẢM ƠN ...........................................................................................

iii

MỤC LỤC .................................................................................................

iv

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT ...............................

v

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU .............................................................

vi

DANH MỤC CÁC HÌNH .........................................................................

MỞ ĐẦU ..................................................................................................... 1

Chương 1. TỔNG QUAN VỀ LƯU VỰC NGHIÊN CỨU VÀ DỰ BÁO

THỦY VĂN HẠN VỪA TRONG MÙA CẠN ........................................ 3

1.1. Một số đặc điểm tự nhiên và kinh tế - xã hội của lưu vực

sông Sê San ................................................................................................ 3

1.1.1 Điều kiện địa lý tự nhiên và kinh tế - xã hội ................................ 3

1.1.2 Đặc điểm mạng lưới sông, suối ................................................. 5

1.1.3 Đặc điểm khí tượng Thủy văn ................................................... 7

1.1.4 Hệ thống hồ chứa trên lưu vực sông Sê san ............................... 12

1.2. Tổng quan về dự báo thuỷ văn hạn vừa trong và ngoài nước .......... 15

1.2.1 Trên thế giới ............................................................................... 15

1.2.2 Trong nước ................................................................................. 17

1.2.3 Trên lưu vực sông Sê San. ......................................................... . 20

1.2.4 Đánh giá chung………………………………………………… 21

Chương 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ DỮ LIỆU... 23

2.1 Phương pháp nghiên cứu ................................................................... 23

2.1.1 Phương pháp phân tích thống kê ................................................ 23

2.1.2 Phương pháp kế thừa ................................................................. 23

2.1.3 Phương pháp mô hình hóa ......................................................... 23

2.1.4 Phương pháp chuyên gia ............................................................ 31

2.2 Các phương pháp đánh giá chất lượng dự báo.................................. 31

iii

2.2.1 Đánh giá chất lượng dự báo mưa của mô hình IFS ................... 31

2.2.2. Đánh giá sai số dự báo thủy văn ............................................... 37

2.3 Cơ sở dữ liệu ..................................................................................... 38

2.3.1 Tình hình tài liệu Khí tượng, Thủy văn thực đo ........................ 38

2.3.2 Các số liệu KTTV thực đo được thu thập để thực hiện luận văn 42

2.3.3 Số liệu mưa dự báo IFS .............................................................. 42

2.3.4 Bản đồ các loại ........................................................................... 42

Chương 3. MỘT SỐ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU .................................. 43

3.1 Đánh giá khả năng sử dụng sản phẩm dự báo mưa của IFS đối với dự

báo dòng chảy hạn vừa trên lưu vực sông Sê San ............................ 43

3.1.1 Kết quả nghiên cứu, đánh giá khả năng dự báo định lượng mưa hạn

vừa của mô hình IFS ................................................................... 43

3.1.2 Kết quả nghiên cứu hiệu chỉnh kết quả dự báo mưa số trị IFS làm

đầu vào cho mô hình thủy văn .................................................... 44

3.2 Xây dựng phương án dự báo dòng chảy sông Sê San bằng mô hình

MIKE –NAM .................................................................................. 47

3.2.1 Thiết lập mô hình tính toán mô phỏng dòng chảy hạn vừa cho sông

Sê San bằng MIKE-NAM ........................................................... 47

3.2.2 Dự báo thử, đánh giá phương án dự báo .................................... 77

KẾT LUẬN – KIẾN NGHỊ

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

DEM (Digital Elevation Model)

Mô hình độ cao số

GIS (Geographic Information System) Hệ thống thông tin địa lý

Khí tượng Thủy văn

KTTV

Áp thấp nhiệt đới

ATNĐ

Dải hội tụ nhiệt đới

DHTNĐ

Không khí lạnh

KKL

Hình thế thời tiết

HTTT

DWD (Deutscher Wetter Dienst)

Tổng cục thời tiết Cộng hoà Liên

bang Đức

ECMWF (European Centre for

Cơ quan dự báo thời tiết hạn vừa

Medium range Weather Forecasting)

Châu Âu

Mô hình dự báo số trị khu vực

ETA

ETS (Equytable Threat Score)

Chỉ số đánh giá

Mô hình toàn cầu của CMC

GEM

GFS (Global Forecasting System)

Mô hình toàn cầu của NCEP

Mô hình toàn cầu của DWD

GME

GSM (Global Spectral Model)

Mô hình phổ toàn cầu của JMA

HRM (High Resolution Model)

Mô hình dự báo số trị độ phân giải

cao

NCEP (National Centers for

Trung tâm dự báo môi trường quốc

Environmental Prediction)

gia Mỹ

NWP (Numerical Weather Prediction) Dự báo thời tiết số trị

TTDBQG

Trung tâm Dự báo Khí t ượng Thủy

văn Quốc gia

WRF (Weather and Research

Mô hình dự báo số trị khu vực

Forecasting System)

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1: Đặc trưng hình thái sông chính thuộc lưu vực sông Sê San ............. 6

Bảng 1.2: Thông số chính của một số hồ chứa trên lưu vực S.Sê San ............ 14

Bảng 2.1: Một số thông số cơ bản của mô hình NAM ..................................... 26

Bảng 2.2: Quy định các thuật ngữ dự báo về thời gian..................................... 31

Bảng 2.3: Quy định các thuật ngữ dự báo về không gian ................................. 32

Bảng 2.4: Quy định đánh giá dự báo về không gian ......................................... 33

Bảng 2.5: Quy định đánh giá dự báo về lượng mưa (mm) ............................... 33

Bảng 2.6: Tiêu chuẩn đánh giá sai số phương án ............................................. 38

Bảng 2.7: Danh sách các trạm KTTV được sử dụng để nghiên cứu ................ 39

Bảng 2.8: Danh sách các trạm đo mưa tự động được sử dụng để nghiên cứu .. 40

Bảng 3.1: Kết quả đánh giá dự báo mưa số trị của mô hình IFS ...................... 42

Bảng 3.2: Sai số trung bình và sai số quân phương của mô hình IFS .............. 42

Bảng 3.3: Điểm số đánh giá tổng lượng mưa thời đoạn 10 ngày của mô hình

IFS .................................................................................................. 43

Bảng 3.4: Tần suất tuyển chọn ít nhất 10% của các nhân tố dự báo theo phương

pháp MLR cho mô hình IFS cho các trạm nghiên cứu ................... 45

Bảng 3.5: Các chỉ số đánh giá dự báo nhị phân cho tập dữ liệu độc lập mùa cạn

trên toàn bộ khu vực nghiên cứu ................................................... 46

Bảng 3.6: Danh sách các lưu vực bộ phận ....................................................... 48

Bảng 3.7: Một số mùa cạn và trận lũ trái vụ tại các trạm được dùng để hiệu

chỉnh bộ thông số mô hình Mike – Nam ........................................ 50

Bảng 3.8: Một số mùa cạn và trận lũ trái vụ tại các trạm được dùng để kiểm

định bộ thông số mô hình Mike – Nam ......................................... 50

Bảng 3.9: Thống kê mùa cạn và các trận lũ trái vụ tại các hồ chứa phục vụ hiệu

chỉnh bộ thông số mô hình Mike – Nam ........................................ 51

Bảng 3.10: Thống kê mùa cạn và các trận lũ trái vụ tại các hồ chứa phục vụ

kiểm định bộ thông số mô hình Make – Nam ................................ 51

Bảng 3.11: Bộ thông số trung bình tại các vị trí lưu vực sông Sê San ............. 52

Bảng 3.12: Kết quả đánh giá mô hình mùa cạn 2010-2011, 2011-2012,

2012-2013 ....................................................................................... 53

Bảng 3.13: Kết quả kiểm định mô hình mùa cạn tại các trạm thủy văn ........... 55

Bảng 3.14: Bảng giá trị thông số trung bình điều kiện ban đầu của các tiểu lưu

vực trên lưu vực sông Sê San ......................................................... 57

Bảng 3.15: Bảng giá trị thông số trung bình mô hình Mike Nam cho các lưu

vực bộ phận lưu vực sông Sê San ................................................... 58

Bảng 3.16: Kết quả đánh giá trận lũ trái vụ tại các trạm thủy văn ................... 59

Bảng 3.17: Kết quả kiểm định mô hình các trận lũ trái vụ trong mùa cạn tại các

trạm thủy văn .................................................................................. 61

Bảng 3.18: Bộ thông số trung bình tại các vị trí khi tính cho các hồ chứa trên

lưu vực sông Sê San ....................................................................... 64

Bảng 3.19: Kết quả đánh giá mô hình Nam cho dòng chảy hạn vừa

mùa cạn các hồ trên lưu vực sông Sê San ....................................... 65

Bảng 3.20: Kết quả đánh giá mô hình Nam cho dòng chảy hạn vừa

mùa cạn các hồ trên lưu vực sông Sê San ...................................... 68

Bảng 3.21: Bảng giá trị thông số trung bình điều kiện ban đầu của các tiểu

lưu vực trên lưu vực sông Sê San ................................................. 70

Bảng 3.22: Bảng giá trị thông số trung bình mô hình Nam cho các lưu

vực bộ phận lưu vực sông Sê San ................................................... 71

Bảng 3.23: Kết quả đánh giá mô hình các trận lũ trái vụ về các hồ

trên lưu vực sông Sê San ................................................................. 72

Bảng 3.24: Kết quả kiểm định mô hình các trận lũ trái vụ lưu vực

sông Sê San .................................................................................... 75

Bảng 3.25: Đánh giá kết quả dự báo thử ........................................................... 79

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1: Vị trí lưu vực sông Sê San ................................................................ 3

Hình 1.2: Các nhánh sông hợp thành sông Sê San .......................................... 7

Hình 1.3: Sơ đồ các hồ chứa thuỷ điện lớn trên lưu vực sông Sê San ............. 14

Hình 1.4: Sơ đồ nghiên cứu của luận văn ......................................................... 22

Hình 2.1: Sản phẩm dự báo của mô hình IFS của hạn dự báo 24h cho trường gió

850mb và 700mb ............................................................................... 24

Hình 2.2: Bản đồ DEM lưu vực sông Sê San ................................................... 28

Hình 2.3: Sơ đồ phân chia lưu vực .................................................................... 28

Hình 2.4: Sơ đồ quá trình hiệu chỉnh bộ thông số mô hình .............................. 31

Hình 2.4: Bản đồ mạng lưới trạm KTTV và vị trí các hồ chứa lớn trên lưu vực

sông Sê San………………………………………………………………….. 41

Hình 3.1: Lượng mưa tích lũy 240h tại 07h ngày 29/05/2017 dự báo trực tiếp

(trái và giữa); Lượng mưa tích lũy quan trắc 240h tại 07h ngày

29/05/2017 từ mô hình IFS (phải) .................................................... 46

Hình 3.2: Kết quả phân chia lưu vực và tính trọng số trạm mưa cho các lưu vực

bộ phận .............................................................................................................. 49

Hình 3.3: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình

phải) thực đo và tính toán mùa cạn tại trạm thủy văn Đăk Mốt ....... 53

Hình 3.4: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình

phải) thực đo và tính toán mùa cạn tại trạm thủy văn Đăk Tô ......... 54

Hình 3.5: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình

phải) thực đo và tính toán mùa cạn tại trạm thủy văn Kon Plong .... 54

Hình 3.6: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình

phải) thực đo và tính toán mùa cạn tại trạm thủy văn Kon Tum ...... 54

Hình 3.7: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình

phải) thực đo và tính toán mùa cạn tại trạm thủy văn Đăk Mốt ....... 55

Hình 3.8: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình

phải) thực đo và tính toán mùa cạn tại trạm thủy văn Đăk Tô ......... 56

Hình 3.9: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình

phải) thực đo và tính toán mùa cạn tại trạm thủy văn Kon Plong .... 56

Hình 3.10: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình

phải) thực đo và tính toán mùa cạn tại trạm thủy văn Kon Tum ...... 56

Hình 3.11: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải)

thực đo và tính toán trạm Đăk Mốt trận lũ 23-25/6/2011 ................. 59

Hình 3.12: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải)

thực đo và tính toán trạm Đăk Tô trận lũ 22-25/6/2013 ................... 60

Hình 3.13: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải)

thực đo và tính toán trạm Kon Plong trận lũ 17-22/06/2012 ............ 60

Hình 3.14: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải)

thực đo và tính toán trạm Kon Tum trận lũ 18-20/5/2011 ................ 60

Hình 3.15: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải)

thực đo và tính toán trạm Đăk Mốt trận lũ 21-22/6/2011 ................. 62

Hình 3.16: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải)

thực đo và tính toán trạm Đăk Tô trận lũ 01-06/6/2003 ................... 62

Hình 3.17: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải)

thực đo và tính toán trạm Kon Plong trận lũ 12-14/6/2004 .............. 62

Hình 3.18: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải)

thực đo và tính toán trạm Kon Tum trận lũ 15-19/12/2016 .............. 63

Hình 3.19: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình

phải) thực đo và tính toán mùa cạn đến hồ Plei Krông .................... 66

Hình 3.20: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình

phải) thực đo và tính toán mùa cạn đến hồ Ialy ................................ 66

Hình 3.21: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình

phải) thực đo và tính toán mùa cạn đến hồ Sê San 4 ........................ 66

Hình 3.22: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình

phải) thực đo và tính toán mùa cạn đến hồ Sê San 4A ..................... 67

Hình 3.23: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình

phải) thực đo và tính toán mùa cạn đến hồ Plei Krông .................... 68

Hình 3.24: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình

phải) thực đo và tính toán mùa cạn đến hồ Ialy ................................................ 69

Hình 3.25: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình

phải) thực đo và tính toán mùa cạn đến hồ Sê San 4 ........................ 69

Hình 3.26: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình

phải) thực đo và tính toán mùa cạn đến hồ Sê San 4A ..................... 69

Hình 3.27: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải)

thực đo và tính toán đến hồ Plei Krông trận lũ 16-21/6/2012 .......... 73

Hình 3.28: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải)

thực đo và tính toán đến hồ Ialy trận lũ 28-30/6/2011 ..................... 73

Hình 3.29: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải)

thực đo và tính toán đến hồ Sê San 4 trận lũ 16-17/05/2014 ............ 74

Hình 3.30: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải)

thực đo và tính toán đến hồ Sê San 4A trận lũ 3-4/12/2013 ............. 74

Hình 3.31: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải)

thực đo và tính toán đến hồ Pleikrông trận lũ 11-17/6/2014 ............ 75

Hình 3.32: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải)

thực đo và tính toán đến hồ Ialy trận lũ 15-20/6/2012 ..................... 76

Hình 3.33: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải)

thực đo và tính toán đến hồ Sê San 4 trận lũ 30-31/5/2013 .............. 76

Hình 3.34: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải)

thực đo và tính toán đến hồ Sê San 4A trận lũ 9-10/6/2015 ............. 76

Hình 3.35: Sơ đồ dự báo 10 ngày đến trạm thuỷ văn (TV)………………… 78

Hình 3.35: Sơ đồ dự báo 10 ngày đến các hồ thuỷ điện…………………….. 79

MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết:

Có lưu vực thuộc hai tỉnh Kon Tum và Gia Lai, sông Sê San bắt nguồn từ vùng núi cao Ngọc Linh của tỉnh Kon Tum là một trong những chi lưu lớn của sông Mê Kông trên lãnh thổ Việt Nam. Nguồn tài nguyên nước phong phú kết hợp với địa hình dốc được xem là lợi thế trong phát triển thủy điện, tưới tiêu, cấp nước công nghiệp, sinh hoạt góp phần đẩy mạnh tăng trưởng kinh tế - xã hội và cải thiện điều kiện sinh sống của người dân 2 tỉnh Gia Lai và Kon Tum. Tuy nhiên các thách thức trên lưu vực sông này không hề nhỏ. Đó là tình trạng khan hiếm, thiếu nước về mùa khô và lũ, lụt về mùa mưa ngày càng tăng, là sự mất cân đối nguồn nước làm cho sự cạnh tranh trong sử dụng nước giữa các ngành, các hộ dùng nước,…

Hiện nay, trên lưu vực sông Sê San có hơn 100 hồ thủy lợi, thủy điện lớn, nhỏ. Trong đó có các hồ thủy điện lớn thuộc bậc thang thủy điện sông Sê San là Kon Tum thượng, Plei Krông, Ialy, Sê San 3, Sê San 3A, Sê San 4, Sê San 4A. Việc xây dựng và vận hành các hồ chứa đã khiến cho chế độ dòng chảy trong lưu vực bị thay đổi so với tự nhiên, gây ra tình trạng ngập lụt phía hạ du vào mùa lũ, hạn hán, thiếu nước vào mùa khô ảnh hưởng trực tiếp nhu cầu sử dụng nước cũng như duy trì hệ sinh thái thủy sinh trên lưu vực. Trong những năm gần đây, lũ, ngập lụt, hạn hán, thiếu nước trên lưu vực sông Sê San tăng lên nhiều lần về tần số lẫn cường độ. Lũ lớn nhất hàng năm tập trung xuất hiện vào tháng 9 đến tháng 11 gây thiệt hại lớn về tính mạng và tài sản của nhân dân. Hạn hán, thiếu nước xuất hiện liên tục trong các mùa khô ảnh hưởng đến đời sống sản xuất và sinh hoạt của hơn 30% dân số sinh sống trên lưu vực sông; các công trình dùng nước cũng vì thế mà giảm năng suất, sản lượng. Sự biến đổi khí hậu toàn cầu khiến cho những bất thường và cực đoan của thời tiết ngày càng gia tăng và phức tạp hơn, trở thành mối đe dọa thường xuyên hơn đối với sản xuất và đời sống của nhân dân.

Để đóng góp tốt hơn cho công tác chỉ đạo phát triển sản xuất và phòng chống thiên tai trên lưu vực sông Sê San, rất cần thiết phải tăng cường giám sát và cung cấp các cảnh báo, dự báo KTTV cụ thể hơn, có thời hạn dài hơn, độ chính xác cao hơn và định lượng hơn giúp cộng đồng có thể chủ động bố trí sản xuất, đối phó hiệu quả với các thiên tai này. Các phương án cảnh báo, dự báo

với công nghệ hiện đại của Trung tâm dự báo KTTV Quốc gia, Đài KTTV khu vực Tây Nguyên và Đài KTTV tỉnh Kon Tum là một trong những thành phần cơ bản và trọng yếu, quyết định đến khả năng và chất lượng dự báo KTTV nói chung, cảnh báo dự báo thủy văn trên lưu vực sông Sê San nói riêng.

Nhằm góp phần vào việc xây dựng các phương án dự báo thủy văn phù hợp, phục vụ có hiệu quả cho công tác quy hoạch, bố trí sản xuất và phòng chống thiên tai của các địa phương, các ngành trên lưu vực sông Sê San, đề tài luận văn cao học "Nghiên cứu xây dựng phương án dự báo hạn vừa cho lưu vực sông Sê San có sử dụng sản phẩm mưa dự báo của IFS" được lựa chọn để thực hiện.

2. Mục tiêu nghiên cứu: Xây dựng được phương án dự báo thủy văn hạn vừa

mùa cạn (10 ngày) cho lưu vực sông Sê San.

3. Phạm vi và đối tượng nghiên cứu

Phạm vi nghiên cứu: Lưu vực sông Sê San thuộc địa phận hai tỉnh Kon

Tum và Gia Lai, Việt Nam.

Đối tượng nghiên cứu: Mô hình Mike – Nam tính toán dòng chảy hạn

vừa (10 ngày) mùa cạn từ mưa dự báo số trị của IFS.

4. Nội dung luận văn: Ngoài phần mở đầu, kết luận, kiến nghị, tài liệu tham

khảo, luận văn được bố cục thành 3 chương chính sau:

Chương 1: Tổng quan về lưu vực tình hình nghiên cứu và dự báo thủy văn hạn vừa trong mùa cạn. Chương này tập trung trình bày về đặc điểm tự nhiên và điều kiện kinh tế - xã hội của lưu vực sông Sê San, đồng thời phân tích những nghiên cứu trên thế giới, trong nước và trên lưu vực sông Sê San về công tác dự báo KTTV hạn vừa.

Chương 2: Phương pháp nghiên cứu và cơ sở dữ liệu. Chương này tập trung trình bày về các phương pháp nghiên cứu của luận văn và cơ sở số liệu phục vụ cho luận văn.

Chương 3: Một số kết quả nghiên cứu. Chương này tập trung trình bày về các kết quả thu được từ việc đánh giá lựa chọn sản phẩm mưa dự báo số trị của IFS làm số liệu đầu vào cho mô hình Mike - Nam và kết quả ứng dụng mô hình Make – Nam tính toán dòng chảy hạn vừa đến các điểm trạm khống chế, các hồ chứa trên lưu vực sông Sê San.

CHƯƠNG 1

TỔNG QUAN VỀ LƯU VỰC NGHIÊN CỨU VÀ DỰ BÁO THỦY VĂN HẠN VỪA TRONG MÙA CẠN

1.1 Một số đặc điểm tự nhiên và kinh tế - xã hội của lưu vực sông Sê San

1.1.1. Điều kiện tự nhiên và kinh tế - xã hội [1.18]

a. Vị trí địa lý:

Sông Sê San bắt nguồn từ vùng núi Ngọc Linh, tỉnh Kon Tum. Trên lãnh thổ Việt Nam sông có chiều dài 230km, diện tích lưu vực là 11.620km2, là phụ lưu cấp 2 của sông Mê Kông đổ vào phụ lưu cấp 1 - sông Sê Rê Pôk.

Hình 1.1: Vị trí lưu vực sông Sê San

Toàn bộ lưu vực sông Sê San thuộc sườn phía Tây của dãy Trường Sơn, có tọa độ địa lý 13045’ đến 15014 vĩ độ Bắc, 107010’ đến 108024’ kinh độ

Đông; Phía Bắc giáp lưu vực sông Thu Bồn; phía Nam giáp lưu vực sông Ba, IaDrăng; phía Đông giáp lưu vực sông Trà Khúc; phía Tây giáp Lào và Cam Pu Chia; phía Tây Nam giáp sông Sê Rê Pôk. Lưu vực sông Sê San chiếm 46,3% diện tích tự nhiên của hai tỉnh Kon Tum và Gia Lai, trong đó chiếm 87,61% diện tích toàn tỉnh Kon Tum và 20,63% diện tích toàn tỉnh Gia Lai, thuộc đất đai của 16 huyện, thành phố: Đăk Glei, Đăk Tô, Đăk Hà, Ngọc Hồi, Sa Thầy, IaH’ĐRai, Kon Plông, Kon Rẫy, Tu Mơ Rông, thành phố Kon Tum của tỉnh Kon Tum; các huyện Kbang, Đăk Đoa, Chư Pah, Ia Grai, Đức Cơ, thành phố PleiKu của tỉnh Gia Lai.

b. Đặc điểm địa hình:

Lưu vực sông Sê San có độ cao trung bình 737m, địa hình có hướng thấp dần từ Bắc xuống Nam và từ Đông sang Tây, rất dốc ở phía Bắc, Đông Bắc và tương đối bằng phẳng ở phía Nam.

- Địa hình đồi, núi: Chiếm khoảng 3/5 diện tích toàn lưu vực, bao gồm những đồi núi liền dải có độ dốc 150 trở lên. Các núi ở Kon Tum và Gia Lai do cấu tạo bởi đá biến chất cổ nên có dạng khối như khối Ngọc Linh (có đỉnh Ngọc Linh cao 2.598m). Địa hình núi cao liền dải phân bố chủ yếu ở phía Bắc, Tây Bắc chạy sang phía Đông các tỉnh Kon Tum, Gia lai. Các ngọn núi cao như: Ngọn Bon San (1.939m); ngọn Ngọc Kring (2.066m). Mặt địa hình bị phân cắt hiểm trở, tạo thành các thung lũng hẹp, khe, suối.

- Địa hình thung lũng: Nằm dọc theo sông Pô Kô đi về phía Nam và sông Đăk Bla đi về phía Tây của tỉnh Kon Tum; thung lũng có dạng lòng máng thấp dần về phía Tây Nam, theo thung lũng có những đồi lượn sóng như Đăk Uy - Đăk Hà và có nhiều chỗ bề mặt bằng phẳng như khu vực thành phố Kon Tum. Ngoài ra còn có thung lũng Sa Thầy được hình thành giữa các dãy núi kéo dài về phía đông chạy dọc biên giới Việt Nam - Campuchia.

- Địa hình cao nguyên: Có cao nguyên Kon Plong nằm giữa dãy An Khê và dãy Ngọc Linh có độ cao 1.100 - 1.300m, chạy theo hướng Tây Bắc - Đông Nam.

c. Đặc điểm địa chất, thổ nhưỡng:

Lưu vực sông Sê San nằm trên cao nguyên Gia Lai - Kon Tum, một trong những cao nguyên lớn của Tây Nguyên, xuyên cắt qua nhiều địa tầng có

nguồn gốc khác nhau, bao gồm đá trầm tích và biến chất Macma. Từ thành phố Kon Tum và dọc sông Pô Kô thuộc loại trầm tích lục nguyên; từ TP. Kon Tum đến Đăk Tô - Tân Cảnh có các trầm tích Neogen gắn kết yếu, thỉnh thoảng gặp các bồn trũng nhỏ nằm rải rác dọc sông và được lấp đầy bằng trầm tích đệ tứ bở rời. Lưu vực nằm trong đới kiến tạo Ngọc Linh - Kon Tum, phía Bắc giáp đới Trường Sơn, phía Tây giáp đới SêKông, phía Nam giáp đới SrêPôk – Đà Lạt và phía Đông giáp đới sông Ba.

d. Đặc điểm thảm phủ thực vật:

Theo số liệu về phân bố đất lâm nghiệp và đất có rừng của hai tỉnh Gia Lai, Kon Tum đến năm 2016 diện tích đất có rừng trên lưu vực sông Sê San vào khoảng tỉnh là 699,8 nghìn ha, độ che phủ rừng đạt 60%. Trong đó, rừng phòng hộ chiếm khoảng 30%, còn lại là rừng khai thác, rừng trồng và cây công nghiệp dài ngày.

e. Đặc điểm kinh tế-xã hội:

- Dân số: Tính đến cuối năm 2016 tổng dân số sinh sống trên lưu vực vào khoảng 545.000 người. Mật độ dân số bình quân là 47 người/km2, nhưng phân bố không đồng đều, cao nhất là ở thành phố Kon Tum với 372 người/km2, thấp nhất là huyện IaH’Drai với 7 người/km2.

- Phát triển kinh tế: Kinh tế của các địa phương trên lưu vực sông Sê San vẫn chủ yếu dựa vào sản xuất nông nghiệp và khai khoáng (chủ yếu là khai thác thủy năng). Cơ cấu phát triển kinh tế đang dịch chuyển theo hướng giảm dần về tỷ trọng nông nghiệp, tăng tỷ trong công nghiệp, dịch vụ. Tuy nhiên đến thời điểm hiện tại và trong tương lai gần kinh tế vẫn dựa chủ yếu vào nông nghiệp và khai thác thủy năng nên đã gây áp lực lớn cho nguồn nước, nhất là dòng chảy của sông, suối trong mùa cạn.

1.1.2 Đặc điểm mạng lưới sông, suối:

Lưu vực sông Sê San có hình nan quạt với mật độ lưới sông bình quân là 0,38km/km2; lưới sông phát triển không đều: Vùng núi cao phía Bắc và Đông Bắc của lưu vực (thuộc địa bàn các huyện Đăk Glei, Tu Mơ Rông, Kon Plong – tỉnh Kon Tum) nơi có lượng mưa lớn (trên 2.000mm/năm) nên sông suối phát triển mạnh, có mật độ đạt tới 1,5km/km2. Ngược lại ở các vùng tương

đối bằng phẳng, lượng mưa bé, mật độ lưới sông nhỏ nhất chỉ đạt khoảng 0,22km/km2.

* Các nhánh sông chính hợp thành sông Sê San bao gồm:

+ Sông Pô Kô dài 121km, diện tích lưu vực 3.530km2, bắt nguồn từ vùng núi cao Ngọc Linh có đỉnh cao 2.598m. Đoạn thượng nguồn mang đặc điểm sông miền núi chảy trong thung lũng hẹp với độ dốc khoảng 13,3‰. Đoạn trung lưu thoải hơn có lòng sông mở rộng hơn và co độ dốc khoảng 8,5‰. Đổ vào sông Pô Kô có 10 nhánh sông chính có độ dài từ 10 đến 81km.

+ Sông Đăk Bla là nhánh trái của sông Sê San có chiều dài sông chính là 157km, diện tích lưu vực 3.436km2; Độ cao thượng nguồn của sông là 1.650 m, tại vị trí nhập lưu vào sông Sê San là 510m. Sông Đăk Bla chảy theo hướng Đông Bắc - Tây Nam và hợp với sông Sê San cách đập thủy điện Ialy 16km về phía thượng lưu. Từ phần trung lưu đến chỗ hợp lưu với sông Pô Kô, sông chảy trên cao nguyên cổ Kon Tum với độ dốc trung bình khoảng 7,26‰, lòng sông uốn khúc, nhiều ghềnh, thung lũng có nhiều lòng cũ (đoạn sông chết) và bãi bồi, mang nét điển hình của sông đồng bằng. Đổ vào sông Đăk Bla có 18 nhánh sông suối chính, có độ dài từ 10 – 70km.

+ Sông Sa Thầy dài 115km, diện tích lưu vực 1.471km2, bắt nguồn từ đỉnh núi Ngọc Rinh Rua, chảy theo hướng Bắc - Nam, gần như song song với biên giới Campuchia, đổ vào dòng Sê San.

Bảng 1.1. Đặc trưng hình thái các sông chính thuộc lưu vực sông Sê San

Diện tích LV (km2)

Sông

Độ cao bq (m)

Chiều dài (km)

Mật độ lưới sông (km/km2)

Hệ số uốn khúc

Độ dốc đáy sông (%o)

869 80,5

0,42

1,74

7,1

1.216 Đăk Psi

3.436

152 0,49

2,03

7,26

963 Đăk Bla

3.530

121 0,75

1,54

10,5

852 Pô Kô

1.570

91 0,27

1,24

5,9

673 Sa Thầy

11.450

237 0,38

1,45

13,2

737 Sê San

Hình 1.2. Các nhánh sông chính hợp thành sông Sê San

1.1.3 Đặc điểm khí hậu, thủy văn:

Lưu vực sông Sê San nằm trên vùng khí hậu nhiệt đới gió mùa cao nguyên, khí hậu được chia làm hai mùa tách biệt với sự tương phản sâu sắc. Mùa mưa thường kéo dài từ tháng 5 đến tháng 10 với thời tiết ẩm ướt, mưa nhiều. Mùa khô kéo dài từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau, thời tiết khô, ít mưa. Tương ứng với hai mùa khí hậu nói trên là hai mùa thủy văn: Mùa lũ từ tháng 7 đến tháng 11 hàng năm và mùa cạn từ tháng 12 đến tháng 6 năm sau.

a. Khí hậu:

- Nhiệt độ: Lưu vực sông Sê San có chế độ nhiệt tương đối hiền hòa, ít biến động. Biên độ dao động nhiệt độ của tháng nóng nhất và tháng lạnh nhất không lớn; biên độ dao động của các tháng kế tiếp nhau thay đổi từ từ thể

hiện tính ôn hòa của vùng cao nguyên. Chênh lệch nhiệt độ trong ngày của các tháng mùa khô từ 120C đến 140C, các tháng mùa mưa từ 70C đến 80C. Sự phân bố nhiệt độ trên lưu vực sông có sự giảm dần từ hạ lưu lên thượng nguồn, từ Tây Nam sang Đông Bắc. Nhiệt độ trung bình tháng cao nhất xảy ra vào tháng 4 hoặc tháng 5; thấp nhất xảy ra vào tháng 12, tháng 1.

- Độ ẩm: Chế độ ẩm trên lưu vực sông Sê San có sự tương phản giữa hai mùa (mùa mưa và mùa khô). Mùa khô trên lưu vực sông có độ ẩm trung bình tháng < 78%, mùa mưa độ ẩm trung bình đạt trên 80%. Theo không gian, độ ẩm giảm dần từ thượng lưu về hạ lưu.

- Bốc hơi: Tổng lượng bốc hơi tại trên lưu vực sông Sê San có sự thay đổi lớn theo mùa. Mùa khô ít mưa, độ ẩm thấp, gió mạnh nên lượng bốc hơi cũng lớn, phổ biến đạt 110 - 170mm/tháng. Ngược lại trong các tháng mùa mưa, độ ẩm không khí cao, vận tốc gió không lớn nên lượng bốc hơi đạt thấp, phổ biến từ 50 - 100mm/tháng. Gần như toàn bộ thời gian của mùa khô có lượng bốc hơi lớn hơn lượng mưa; xét theo mùa dòng chảy thì lượng bốc hơi của thời kỳ đầu và giữa mùa cạn lớn hơn lượng mưa.

Gió: Chế độ gió trên lưu vực sông Sê San được đặc trưng bởi sự luân phiên tác động của các hệ thống hoàn lưu gió mùa, sự luân phiên đó tương đối ổn định và có trình tự.

Thời kỳ gió mùa Đông Bắc, từ tháng 11 năm trước đến tháng 4 năm sau với sự ảnh hưởng chính của tín phong Đông Bắc, khi vào địa bàn tỉnh Gia Lai và Kon Tum có hướng Đông và Đông Bắc. Hướng gió này thịnh hành trong suốt mùa khô với tần suất 60 - 70%, hoạt động mạnh nhất là vào tháng 12, tháng 1 hàng năm.

Thời kỳ gió mùa Tây Nam, từ tháng 5 đến tháng 10; càng vào giữa mùa mưa hệ thống gió mùa Tây Nam phát triển càng mạnh khống chế toàn bộ lưu vực sông Sê San. Thời kỳ gió mùa Tây Nam hoạt động mạnh nhất là tháng 7 và tháng 8.

Thời kỳ chuyển tiếp giữa hai loại gió Đông Bắc và Tây Nam, trên đại bộ phận của lưu vực gió đổi hướng liên tục, đôi khi xuất hiện lặng gió. Thời kỳ này tốc độ gió trung bình đạt thấp nhất.

- Mưa: Mưa là yếu tố quan trọng nhất trong sự hình thành dòng chảy trên lưu vực sông. Lượng mưa trên lưu vực sông Sê San phân hóa sâu sắc và biến động khá phức tạp theo năm, mùa và theo không gian. Mưa trên lưu vực sông chủ yếu là hệ quả của gió mùa Tây Nam trong thời kỳ đầu và giữa mùa; cuối mùa, khi gió mùa Tây Nam hoạt động yếu dần, hoạt động của bão, ATNĐ, gió mùa Đông Bắc mạnh và các nhiễu động thời tiết khác có ảnh hưởng mạnh hơn. Lưu vực sông Sê San nằm trên sườn đón gió và có độ cao trung bình lưu vực 737m, phần thượng nguồn có sự giao thoa khí hậu Đông và Tây Trường Sơn nên có lượng mưa lớn hơn so với các lưu vực khác ở Tây Nguyên; lượng mưa trung bình lưu vực đạt 2.050mm.

Khu vực có lượng mưa cao nhất lưu vực là khu vực phía Bắc, Đông Bắc tỉnh Kon Tum với địa hình núi cao thuận lợi trong việc đón gió mùa, đồng thời có sự giao thoa khí hậu Đông và Tây Trường Sơn nên thời gian mùa mưa kéo dài, lượng mưa phổ biến đạt trên 2.200mm. Khu vực có địa hình thung lũng khuất gió như thành phố Kon Tum, thị trấn Kon Rẫy, thị trấn Đăk Glei là nơi có lượng mưa thấp, phổ biến đạt dưới 2000mm.

Sự tương phản giữa hai mùa khí hậu trên lưu vực sông Sê San thể hiện rõ nét ở lượng mưa từng mùa. Tổng lượng mưa của mùa mưa trên lưu vực chiếm trên 2/3 tổng lượng mưa năm. Trong 6 tháng mùa mưa (từ tháng 5 đến tháng 10) toàn bộ khu vực trung và hạ lưu của lưu vực (nằm hoàn toàn ở phía Tây dãy Trường Sơn) có tổng lượng mưa trung bình nhiều năm chiếm 80 - 90% tổng lượng mưa cả năm; phần thượng nguồn (thuộc khu vực phía Đông, Đông Bắc tỉnh Kon Tum) chiếm 70 - 80%. Trong các tháng 11, 12 tại ở thượng nguồn của lưu vực sông do chịu ảnh hưởng của thời tiết Đông Trường Sơn nên còn có nhiều ngày có mưa và lượng mưa đạt cao như khu vực thượng nguồn sông Đăk Bla (huyện Kon Plong, tỉnh Kon Tum) lượng mưa trong thời kỳ từ tháng 11 - 4 còn đạt > 20% so với tổng lượng mưa cả năm.

Lượng mưa năm trên lưu vực sông Sê San phụ thuộc chặt chẽ vào các hình thế thời tiết gây mưa. Thông thường những năm có sự hoạt động mạnh mẽ của gió mùa Tây Nam cả về thời gian khống chế và cường độ, dải hội tụ nhiệt đới, rãnh thấp có trục qua Trung bộ đồng thời kèm theo các nhiễu động như bão, áp thấp nhiệt đới, đặc biệt là các hình thế trên kết hợp với không khí lạnh mạnh thì hầu hết các khu vực của tỉnh Kon Tum và phần phía Bắc tỉnh Gia Lai

có mưa nhiều. Ngược lại, những năm có sự tác động mạnh mẽ của áp cao cận nhiệt đới, bão, không khí lạnh ít ảnh hưởng, gió mùa Tây Nam hoạt động yếu thì tổng lượng mưa năm giảm rõ rệt. Các năm 1986, 1996, 2000, 2009, 2011, 2013 là những năm trên lưu vực sông Sê San có mưa lớn nhất với lượng mưa vượt TBNN từ 120 - 140%. Các năm 1977, 1982, 1991, 1998, 2010, 2015 là những năm có lượng mưa đạt thấp nhất chỉ đạt từ 60-70% so với TBNN.

Sự phân bố mưa khác nhau theo không gian và thời gian cũng thể hiện ở mức độ khác biệt về số ngày có mưa giữa các vùng trên lưu vực. Khu vực trung và hạ lưu của lưu vực, số ngày có mưa tương đối lớn, phổ biến 140 - 160 ngày. Khu vực thượng nguồn có số ngày có mưa thấp hơn phổ biến từ 120 - 140 ngày. Mùa khô số ngày có mưa của khu vực trung và hạ lưu của lưu vực rất thấp, phổ biến từ 15 -25 ngày, trong khi đó khu vực thượng nguồn do chịu tác động của khí hậu Đông Trường Sơn nên số ngày có mưa cao hơn và phổ biến từ 20 - 40 ngày.

b. Thủy văn

- Dòng chảy năm, phân phối dòng chảy năm: Dòng chảy là sản phẩm trực tiếp của mưa rơi xuống lưu vực vì vậy giữa mưa năm và dòng chảy năm có một mối tương quan mật thiết. Năm mưa nhiều thì nước lớn và ngược lại. Theo không gian, vùng thượng nguồn có mưa nhiều thì sinh dòng chảy lớn hơn các vùng có mưa ít. Dòng chảy năm biến đổi khá lớn giữa các năm, năm nhiều nước và năm ít nước chênh lệch nhau từ 2 đến 3 lần. Trong một năm, dòng chảy giảm dần từ tháng 01 đến tháng 4, tăng dần từ tháng 5 đến tháng 9 hoặc tháng 10 và giảm dần trở lại từ tháng 10 hoặc tháng 11.

Căn cứ vào số liệu đo dòng chảy tại các trạm thủy văn, mùa dòng chảy

trên lưu vực sông Sê San được xác định như sau:

+ Mùa lũ trên các sông, suối thuộc lưu vực sông Pô Kô, Sa Thầy và dòng chính Sê San bắt đầu từ tháng 7 kết thúc vào tháng 11; từ tháng 12 đến tháng 6 năm sau là mùa cạn.

+ Mùa lũ trên các sông suối thuộc lưu vực sông Đăk Bla bắt đầu từ tháng

8 kết thúc vào tháng 12; từ tháng 1 đến tháng 7 là mùa cạn.

Sự phân phối dòng chảy giữa mùa lũ và mùa cạn hàng năm rất mất cân đối. Thời gian mùa lũ ngắn, tổng lượng dòng chảy mùa lũ chiếm tới 65 - 75%

tổng lượng dòng chảy năm gây ra tình trạng nước dư thừa sinh ra lũ lụt ngập úng; ngược lại, thời gian mùa cạn kéo dài, lượng nước ít, chỉ chiếm từ 25 – 35% tổng lượng dòng chảy năm gây nên tình trạng thiếu nước cho sinh hoạt cũng như sản xuất.

- Dòng chảy lũ: Dòng chính Sê San được hợp bởi 2 nhánh lớn là Đăk Bla và Pô Kô cùng nhiều nhánh nhỏ khác. Nếu tính trên toàn lưu vực, mùa lũ kéo dài từ tháng 7 đến tháng 11, nhưng nếu xét từng thành phần của lưu vực thì sông Pô Kô mùa lũ đến sớm hơn bên sông Đăk Bla khoảng 1 tháng.

+ Nhánh sông Pô Kô chịu ảnh hưởng chủ yếu của khí hậu Tây Trường Sơn với hoàn lưu khí hậu chính là gió mùa Tây Nam thịnh hành trên lưu vực nên mùa lũ đến sớm hơn, bắt đầu vào tháng 7 và kết thúc vào tháng 11, có năm vào tháng 6 đã xuất hiện lũ lớn nhất trong năm (năm 1979, 1985). Tại trạm Đăk Mốt, Flv = 1.260km2 lưu lượng lũ lớn nhất năm trung bình nhiều năm là 1.010m3/s tương ứng với mô đuyn dòng chảy lũ là 0,80m3/s.km2. Lũ lớn nhất đo được trong thời kỳ quan trắc Qmax = 4.090m3/s, tương ứng với mô đuyn đỉnh lũ là 3,25m3/s.km2, vào ngày 29/9/2009, trận lũ này tương đương với tần suất 1,7%.

+ Nhánh sông Đăk Bla có sự ảnh hưởng một phần của khí hậu Đông Trường Sơn, mùa lũ bắt đầu từ tháng 8 đến tháng 12, lũ lớn nhất năm xuất hiện trong tháng 12 vẫn còn chiếm tỉ lệ lớn (>30%). Tại trạm Kon Plong, Flv = 965km2, lưu lượng lũ lớn nhất năm trung bình nhiều năm là 975m3/s tương ứng với mô đuyn dòng chảy lũ là 1,0m3/s.km2. Tại trạm Kon Tum, Flv = 3050km2 lưu lượng lũ lớn nhất năm trung bình nhiều năm là 1.620m3/s tương ứng với mô số dòng chảy lũ là 0,54m3/s.km2; lũ lớn nhất đo được trong thời kỳ quan trắc tại Kon Tum, Qmax = 5.910m3/s, tương ứng với mô đuyn đỉnh lũ là 1,94m3/s.km2, vào ngày 29/9/2009; trận lũ này tương đương với tần suất 1,5%.

- Dòng chảy mùa cạn: Lưu vực sông Sê San trải rộng qua các vùng khí hậu khác nhau nên mùa thủy văn trên từng nhánh sông cũng như dòng chính Sê San có sự khác nhau nhất định. Xét trên tổng thể, mùa cạn trên sông Sê San thường dài hơn mùa lũ từ 1 - 1,5 tháng, bắt đầu từ tháng 12 và kéo dài đến hết tháng 6 năm sau.

+ Trong mùa cạn, lượng mưa trên toàn lưu vực ít và tập trung chủ yếu vào thời kỳ cuối (tháng 4 đến tháng 6). Các tháng 12, 1 và 2 trên lưu vực hầu

như không có mưa. Từ tháng 3, các vùng hạ lưu của lưu vực bắt đầu có mưa dông với lượng mưa trung bình đạt từ 30 – 70mm/tháng. Tháng 4 lượng mưa tăng so với tháng 3 và đạt từ 50 – 100mm/tháng; tháng 5 và tháng 6 bắt đầu vào mùa mưa của Kon Tum nên hầu hết diện tích lưu vực Sông Sê San có mưa khá với lượng trung bình đạt từ 250 – 300mm/ tháng. Đây là thời kỳ thường xuất hiện các trận lũ trái mùa.

+ Dòng chảy mùa cạn trên lưu vực sông Sê San chủ yếu được cung cấp bởi nước ngầm và một phần từ các trận mưa đầu và cuối mùa mưa hàng năm; tổng lượng dòng chảy mùa cạn chiếm từ 25 – 35% tổng lượng dòng chảy cả năm. Hàng năm dòng chảy nhỏ nhất năm xuất hiện chủ yếu vào tháng 4, tháng 5; cá biệt vào tháng 3, tháng 6, 7. Nhìn chung, tháng 4 là tháng có tần suất xuất hiện cao nhất. Những năm Qmin xuất hiện vào tháng 6, tháng 7 là năm có hạn Bà Chằn (thời kỳ ít mưa khô hạn giữa mùa). Lưu lượng kiệt nhỏ nhất tuyệt đối đo được tại Sa Bình (dòng chính sông Sê San) trong thời kỳ 1982 -1990 là 50m3/s vào ngày 23/4/1983 tương ứng với mô đuyn kiệt là 7,42 l/s.km2. Tại Kon Tum lưu lượng kiệt nhỏ nhất tuyệt đối đo được trong thời kỳ 1977 - 2017 là 12,6m3/s vào ngày 23/6/2005 tương ứng với mô đuyn kiệt là 4,21 l/s.km2. Dòng chảy trung bình tháng nhỏ nhất năm chủ yếu xuất hiện vào tháng 3, tháng 4; cá biệt vào tháng 5, 6. Tháng 3 có tần suất xuất hiện từ 20 – 54,5%, tháng 4 có tần suất xuất hiện từ 36,4 – 48,6% tùy theo lưu vực sông cụ thể. Tại trạm Kon Tum tháng có lượng dòng chảy nhỏ nhất trung bình tháng rơi vào tháng 4 là 34,5m3/s tương ứng với mô đuyn kiệt tháng là 11,5 l/s.km2. Tại Sa Bình là 88,0m3/s tương ứng với mô đuyn kiệt tháng là 13 l/s.km2. Trên lưu vực sông Sê San khả năng xuất hiện dòng chảy nhỏ nhất 3 tháng (3 tháng liên tục có tổng lượng dòng chảy nhỏ nhất năm, hay còn là thời kỳ thiếu nước nghiêm trọng nhất) là từ tháng 2 - 4 với tần suất xuất hiện từ trên 40-86%. Từ tháng 3-5 có tần suất xuất hiện từ 1,43% đến xấp xỉ 35,0%. Một số ít năm trên lưu vực sông suối có năm xuất hiện dòng chảy 3 tháng nhỏ nhất vào thời kỳ tháng 1 - 3, 4 - 6, 5 - 7 nhưng rất hiếm. Những năm đó, ở lưu vực cụ thể mức độ cạn kiệt cũng không đặc biệt nghiêm trọng.

1.1.4 Hệ thống hồ chứa trên lưu vực sông Sê San:

Hiện nay, trên hệ thống sông Sê San có khoảng 142 hồ thủy lợi, thủy điện đã, đang và dự kiến xây dựng. Tổng dung tích của các hồ này lên đến

khoảng 3660 triệu m3. Trong số đó 66 hồ có nhiệm vụ tạo nguồn phát điện. Những hồ chứa có dung tích lớn trên lưu vực sông bao gồm Thượng KonTum, PleiKrong, Yaly, Sê San 3, Sê San 3A, Sê San 4, Sê San 4A.

-Thủy điện Thượng KonTum (trên nhánh ĐăkBla) nằm trên sông Đăk Snghé - một nhánh của sông Đăk Bla (nhánh cấp 1 của sông Sê San). Thủy điện Thượng KonTum được lắp 2 tổ máy có tổng công suất 220 MW, công suất đảm bảo 90,8 MW, điện lượng trung bình đạt 1,1 tỷ KWh/năm. Thủy điện Thượng Kon Tum có nhiệm vụ chính là khai thác thủy năng sông Đăk Snghé để cung cấp điện năng lên lưới 220 KV của hệ thống điện quốc gia. Ngoài ra, công trình còn bổ sung nguồn nước ổn định cho sông Trà Khúc (tỉnh Quảng Ngãi) phục vụ nhu cầu dân sinh, nông nghiệp và công nghiệp ở vùng hạ du. Dự án sẽ phát điện tổ máy thứ nhất vào năm 2018 và đưa vào vận hành cả 2 tổ máy vào năm 2019.

- Thủy điện PleiKrông (trên nhánh Krông PôKô được xây dựng trên địa bàn tỉnh KonTum, trên sông Pô Kô, nhánh lớn thuộc phần thượng lưu của sông Sê San. Công trình được khởi công tháng 11 năm 2003. Tích nước hồ chứa vào tháng 8/2006.

- Thủy điện Ialy được khởi công xây dựng vào năm 1993. Lòng hồ thủy điện Yaly phần lớn nằm trên địa phận huyện Sa Thầy, tỉnh Kon Tum, thuộc lưu vực sông Pô Kô và Đắk Bla, công suất thiết kế 720 MW. Công trình hoàn thành vào năm 2003, với nhà máy chính đặt tại xã Ialy, huyện Chư Păh, tỉnh Gia Lai.

Tiếp sau hồ thủy điện Ialy còn có các đập thủy diện Sê San 3, Sê San 3A,

Sê San 4, Sê San 4A đều nằm trên dòng chính sông Sê San.

Các hồ thủy điện lớn trên lưu vực sông Sê San ngoài việc cung cấp nước để phát điện còn góp phần đáng kể vào việc điều tiết dòng chảy trong mùa cạn. Theo quy trình vận hành liên hồ chứa thủy điện trên lưu vực sông Sê San, trong các tháng mùa cạn các hồ này có chế độ vận hành đảm bảo dòng chảy tối thiểu về hạ du đạt 195 m3/s, lớn hơn so với dòng chảy nhỏ nhất đã đo được của sông Sê San từ 15 – 20%. Ngoài ra các hồ thủy điện nhỏ và thủy lợi khác cũng góp phần quan trọng vào việc cung cấp nước cho sản xuất trong mùa khô ở các tỉnh Gia Lai, Kon Tum.

Bảng 1.2: Thông số chính của một số hồ chứa trên lưu vực sông Sê San

Hồ

Ialy

Thông số Đơn vị

Sê San 3

Sê San 3A

Sê San 4

Sê San 4A

Kon Tum Thượng

Plei Krông

374

3.216

7.455

7.788

8.084

9.326

9.368

16,9

128

264

274

286

330

330,6

Diện tích lưu vực Km2 1

Lưu lượng TB năm m3/s 2

2.650

7.063

17.570

14.700

15.000

16.570

15.060

Lưu lượng đỉnh lũ

3.521

10.000

22.753

17.536

18.000

20.090

17.950

3 thiết kế m3/s

1160,00

570,00

515,00

304,20

239,0

215,00

155,2

Lưu lượng đỉnh lũ kiểm tra m3/s 4

1.138,00

537,00

490,00

303,20

238,5

210,00

150,0

Mực nước dâng bình thường m 5

145,5

1.048,7

1.037

92,0

80,6

893,3

13,1

m 6 Mực nước chết

103,1

948

779

3,8

4,0

264,2

7,6

7 Dung tích toàn bộ *106m3

1 - 7

12-6

8 Dung tích hưu ích *106m3

10 Thời gian mùa cạn Tháng

Hình 1.3: Sơ đồ các hồ chứa thủy điện lớn trên lưu vực sông Sê san

1.2 Tổng quan dự báo thủy văn hạn vừa trong và ngoài nước

1.2.1 Trên thế giới:

Nghiên cứu dự báo thủy văn hạn vừa trên thế giới hiện nay vẫn là một đề tài hấp dẫn các nhà khoa học, đặc biệt là vấn đề làm thế nào để nâng cao chất lượng và thời gian dự kiến. Các phương pháp dự báo hạn vừa có thể được chia thành các nhóm chính như sau:

- Nhóm phương pháp hồi quy: Xây dựng mối quan hệ dòng chảy theo các thời kỳ dự báo với các yếu tố khí hậu, thủy văn. Hệ các phương trình hồi quy mô tả các mối quan hệ giữa các yếu tố khí hậu như mưa, nhiệt độ, bốc hơi, các hoàn lưu khí quyển, cao áp Thái Bình Dương, diễn biến mực nước biển qua chỉ số ENSO đã được đưa vào phân tích dự báo với lượng trữ nước trong sông, lượng trữ nước thời kỳ đầu mùa, lượng trữ nước trong thời kỳ cuối mùa, lưu lượng dòng chảy của từng thời đoạn được nghiên cứu và phân tích ứng dụng trong các dự báo.

- Nhóm các phương pháp nhận dạng, tương tự, thống kê khách quan và xác suất: Dựa trên tính chất ngẫu nhiên của các đại lượng dòng chảy, mức độ định lượng của chúng theo không gian và thời gian sẽ tuân theo các quy luật ngẫu nhiên. Phương pháp thống kê xác định mối quan hệ, đánh giá sự xuất hiện cũng như tần suất xuất hiện và đánh giá sự biến động của dòng chảy và các cực trị của chúng theo không gian và thời gian qua các tham số thống kê cơ bản.

Chen và Chang [15] đã áp dụng mô hình mạng trí tuệ nhân tạo với thuật toán Thuyết Tiến Hóa – EANN (Evolutionary Algorithms Nueral Network) vào dự báo dòng chảy 10 ngày đến hồ chứa Shihmen thuộc lưu vực sông Tanshui của Đài Loan. Mô hình EANN sử dụng thuật toán Thuyết Tiến Hóa để tìm và xây dựng mạng nơ ron thần kinh, các trọng số kết nối một cách tự động. Mô hình EANN thực chất là một quá trình lai ghép bao gồm việc sử dụng thuật toán giải đoán gen (GA – Genetic Algorithm) với thuật toán Leo Dốc - SCGA (Scaled conjugate Gradient Algorithm) để dò tìm và tối ưu hóa mạng nơ ron cùng với việc xác định các trọng số kết nối. Kết quả dự báo của mô hình EANN là tốt hơn rất nhiều so với mô hình AR và ARMAX (mô hình cải tiến của ARMA). Việc sử dụng mô hình EANN đã một phần nào đó khắc

phục được nhược điểm cố hữu của mô hình mạng trí tuệ nhân tạo (ANN) trong việc tìm ra mạng nơ ron phù hợp và tiết kiệm thời gian tìm kiếm.

Renji và cộng sự [15] đã nghiên cứu xây dựng một mô hình Lai ghép (Hybrid Mdelling) trên cơ sở tích hợp hàm Gamma, hàm chuyển đổi dạng sóng (wavelet transformation - WT) với mô hình mạng trí tuệ nhân tạo với thuật toán tối ưu tập mờ (Adaptive neuro-fuzzy inference system - ANFIS). Trong đó, hàm Gamma sẽ được dùng để kiểm tra và lựa chọn các biến đầu vào và độ dài của các biến đầu vào, hàm chuyển đổi dạng sóng WT được dùng để chuyển các tín hiệu đầu vào thành các băng tần khác nhau sau đó dùng mô hình ANFIS để mô hình hóa các tín hiệu đầu vào đã được chuyển đổi thành tín hiệu đầu ra là dòng chảy. Mô hình lai ghép này đã được áp dụng cho lưu vực sông Brue ở Tây Nam nước Anh. Kết quả thu được rất tốt. Sự thành công của mô hình còn mở ra một hướng mới trong dự báo thủy văn đó là các mô hình lai ghép với các kỹ thuật lựa chọn biến đầu vào, kết hợp với việc chuyển đổi tín hiệu bằng nhiều phương pháp khác nhau ví dụ như hàm Sigmois, hàm Instain,… và các dạng mô hình mạng trí tuệ nhân tạo ANN sử dụng các thuật toán tối ưu khác nhau như thuật toán quét ngược (BPNN), tập mờ (ANFIS) như trong nghiên cứu này, thuật toán Giải đoán Gen (GA),…

- Nhóm phương pháp mô hình toán: thiết lập các phương trình toán học mô tả mối quan hệ giữa các nhân tố ảnh hưởng hình thành nên dòng chảy. Thời gian dự báo của phương pháp mô hình tùy thuộc vào thời gian dự báo định lượng mưa. Tuy nhiên, với sự phát triển về chất lượng và thời gian dự báo định lượng mưa, nhóm các phương pháp mô hình sẽ là công cụ có nhiều triển vọng trong dự báo dòng chảy hạn vừa và hạn dài hiện nay.

Việc mở rộng áp dụng các mô hình thủy văn thông số phân bố dựa trên cơ sở tận dụng các thông tin từ viễn thám và GIS kết hợp với kết quả dự báo mưa từ các mô hình số trị dự báo thời tiết như MM5, RAMS, HRM, BOLAM, v.v… đã trở nên rất phổ biến và hiệu quả. Có thể kể đến một số mô hình đã và đang được sử dụng rộng rãi trên thế giới như:

- Mô hình thủy văn mô phỏng dòng chảy từ mưa: Các mô hình thông số tập trung HEC-HMS, SSARR, TANK, NAM..; các mô hình thông số phân phối như MARINE, WETSPA,... Các mô hình này đã và đang ngày càng

được phát triển với cơ sở lý thuyết chặt chẽ hơn, giao diện mô hình thân thiện và dễ sử dụng.

- Cùng với đó các mô hình thủy lực 1 chiều, 2 chiều mô phỏng tính toán dòng chảy trong hệ thống sông và ngập lụt cũng được phát triển mạnh mẽ, có thể kể đến một số mô hình như: Mô hình HEC (HEC–3, HEC-RAS), mô hình MIKE (Mô hình MIKE–BASIN, MIKE-11, MIKE-FLOODWATCH, MIKE21)....

Gouweleew và cộng sự đã tiến hành nghiên cứu tích hợp mô hình số bán thống kê dự báo thời tiết hạn vừa ECMWF vào mô hình thủy văn thông số phân bố LISFLOOD để dự báo dòng chảy cho sông Meuse và Rhine của Đức. Mô hình thời tiết ECMWF là mô hình toàn cầu có khả năng đưa ra dự báo thời tiết với thời gian dự kiến lên tới 10 ngày. Tuy nhiên độ phân giải của mô hình này tương đối thưa (80km) với 40 tầng theo chiều thẳng đứng. Mô hình LISFOOD mô phỏng cho lưu vực sông nghiên cứu có độ phân giải 1km; trong khi mạng lưới sông suối được xây dựng từ DEM 75m thì các bản đồ hiện trạng sử dụng đất được xây dựng từ dữ liệu của CORIN có độ phân giải 1km, được cập nhập thêm thông tin từ bản đồ giấy có độ phân giải 100m. Số liệu đầu vào mô hình LISFLOOD chính là kết quả dự báo mưa, nhiệt độ và độ ẩm của mô hình khí tượng, ngoài ra còn có dữ liệu địa hình, hiện trạng sử dụng đất, loại đất, chỉ số lá LAI (Leaf Area Index), và chiều sâu của đất cũng cần phải đưa vào cho lưu vực nghiên cứu.

1.2.2 Trong nước

a. Dự báo khí tượng:

Trước năm 2006, hầu hết các sản phẩm dự báo từ mô hình số trị cho hạn vừa đều được các dự báo viên tham khảo thông qua các website của các trung tâm lớn trên thế giới như Trung tâm khí tượng quốc gia Mỹ (NWS), Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu (ECMWF) hay sản phẩm dự báo điểm của dự án RA2 của Nhật Bản. Hầu hết các sản phẩm này lấy được dưới dạng các tệp tin ảnh và không thể truy cập để lấy dạng số, ngoại trừ số liệu RA2. Do đó, nhiều khi gây khó khăn cho các dự báo viên và không thể sử dụng các nguồn số liệu này để tạo ra các sản phẩm dự báo cho các mục đích cụ thể.

Từ năm 2006, nhờ vào sự phát triển của công nghệ máy tính, đường truyền dữ liệu và sự hợp tác với các trung tâm dự báo thời tiết lớn trên thế giới, hàng loạt các sản phẩm dự báo số trị được thu nhận và sử dụng dưới

dạng số. Đầu tiên phải kể tới là sản phẩm mô hình GSM (Global Spectral Model) của Cơ quan khí tượng Nhật Bản JMA (Japan Meteorological Agency) được truyền với độ phân giải 1,25 x 1,25 độ kinh vĩ và hạn dự báo lớn nhất mới đến 72h. Tiếp đó bản thân mô hình này được phía cơ quan khí tượng Nhật Bản nâng cấp, cải tiến và chạy với độ phân giải tinh hơn, nên các phiên bản hiện tại nhận được gồm độ phân giải 0.5x0.5 độ kinh vĩ đối với đầy đủ các trường khí tượng và 0,25 x 0,25 độ kinh vĩ đối với các trường bề mặt. Hạn dự báo của cả hai phiên bản này cũng được tăng lên rất nhiều, từ 72h lên đến 240h (10 ngày) và khoảng thời gian dự báo cách nhau 6 tiếng tăng lên 3 tiếng một, tần suất thu nhận là 4 phiên/ngày. Sản phẩm dự báo mưa từ mô hình này đã được tác giả Bùi Minh Tăng đánh giá, kiểm định có độ tin cậy cao khi áp dụng dự báo thời tiết nghiệp vụ tại TTDBQG. Song song với sản phẩm mô hình GSM, sản phẩm dự báo của mô hình GFS (Global Forecast System) của Trung tâm dự báo môi trường quốc gia Hoa Kỳ (NCEP) cũng được thu thập. Ban đầu loại sản phẩm này cũng được thu thập khá thô, độ phân giải không gian là 1.0x1.0 độ kinh vĩ, hạn dự báo 72h và khoảng thời gian dự báo cách nhau 3h. Theo thời gian phát triển, mô hình GFS được cải tiến cả về động lực và độ phân giải của sản phẩm. Độ phân giải không gian tăng lên 0,5 x 0,5 độ kinh vĩ, thời gian dự báo cách nhau 3h và hạn dự báo cũng tăng lên đến 10 ngày. Mặc dù các sản phẩm số trị dự báo hạn vừa khá phong phú nhưng độ phân giải của các mô hình GSM và GFS còn khá thô so với yêu cầu dự báo chi tiết tại các điểm trạm hay các khu vực mong muốn.

Để cải thiện chất lượng dự báo hạn vừa và hạn dài, cuối năm 2011, Trung tâm dự báo KTTV Trung ương nay là Trung tâm dự báo KTTV Quốc gia tiến hành hợp tác mua sản phẩm dự báo từ Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu (ECMWF). Trong dự án này, sản phẩm mô hình IFS (Integrated Forecast System) được truyền cho TTDBQG 2 phiên/ngày với độ phân giải cao nhất từ trước tới nay 0,125 x 0,125 độ kinh vĩ, hạn dự báo lên đến 15 ngày, thời gian dự báo cách nhau 6h. ECMWF cũng đã hỗ trợ TTDBQG phát triển các phần mềm giải mã số liệu, hiển thị số liệu theo cách riêng phù hợp với yêu cầu nghiệp vụ, ngoài ra còn cung cấp tài khoản truy cập riêng để tham khảo các sản phẩm dự báo đặc biệt về hạn vừa, hạn dài tại website ECMWF.

Các sản phẩm dự báo số trị hạn vừa còn được các cơ quan đơn vị khác nghiên cứu như Trường Đại học Khoa học tự nhiên và Viện Khoa học khí tượng thủy văn và biến đổi khí hậu. Các hướng nghiên cứu chủ yếu của Trường Đại học Khoa học Tự nhiên do GS. Phan Văn Tân [15] và các cộng sự thực hiện tại Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học dựa theo cách tiếp cận sử dụng các mô hình khí hậu khu vực RCM (Regional Climate Model) chạy với đầu vào từ các dự báo khí hậu toàn cầu xuống độ phân giải tinh hơn nhằm đáp ứng nhu cầu dự báo hạn vừa, hạn dài của từng địa phương. Các mô hình được áp dụng thử nghiệm bao gồm clWRF, RegCM, MM5CL, REMO... chạy với đầu vào thu thập miễn phí từ hệ thống CFS (Climate Forecast System) của NCEP. Các sản phẩm này hầu hết mang tính chất nghiên cứu, một số ít được chạy nghiệp vụ tuy nhiên các sản phẩm tham khảo có độ phân giải khá thô (36km thậm chí có nghiên cứu còn lên đến 54km), chủ yếu được đưa trên website dưới dạng hình ảnh nên việc truy cập dạng số làm đầu vào cho các nghiên cứu khác là khá khó khăn.

Tại Viện khoa học khí tượng thủy văn và biến đổi khí hậu công tác dự báo khí tượng hạn vừa cũng được đưa ra theo từng tháng. Bản tin dự báo đưa ra theo phương pháp kết hợp giữa phương pháp thống kê truyền thống và tham khảo từ các trung tâm dự báo lớn trên thế giới.

Như vậy, trong các sản phẩm mô hình số trị hiện đang sử dụng trong nước, các sản phẩm từ mô hình GFS, GSM, IFS tại TTDBQG là khả thi nhất trong việc đáp ứng nhu cầu dự báo hạn vừa cả về mặt thời gian nghiệp vụ và định dạng truy xuất làm đầu vào cho các nghiên cứu dự báo thủy văn hạn vừa.

b. Dự báo thuỷ văn:

Các phương pháp dự báo hạn vừa trong thời kỳ đầu (khoảng năm 1960- 1975) dựa trên các phân tích hồi quy, thống kê khách quan, nhận dạng. Từ năm 1975, dự báo hạn vừa và hạn dài ứng dụng các kỹ thuật máy tính phát triển các phương trình đơn lẻ mô tả dòng chảy từ phương trình cân bằng nước cơ bản trong một thời đoạn nhất định theo phương trình cân bằng vật chất.

- Phương pháp dự báo hạn vừa 10 ngày: Dòng chảy trong một thời

đoạn nhất định có thể biểu diễn bằng phương trình sau:

(1.1)

Trong đó:

: Dòng chảy kiệt

W - Lượng trữ nước trong sông;

: Dòng chảy ngầm

: Dòng chảy bổ sung do mưa

Trong phương trình trên, lượng trữ nước trong sông dễ xác định và dự báo một cách chính xác theo đường nước rút, hàm Điều hòa. Các thành phần dòng chảy ngầm và dòng chảy từ mưa không xác định một cách chính xác được nên có thể dự báo và tính toán theo các quan hệ đơn giản hoặc theo các phương pháp thống kê khách quan, hồi quy, nhận dạng dựa vào các yếu tố khí hậu: Mưa, bốc hơi, nhiệt độ. Các quan hệ dự báo dòng chảy 10 ngày được xây dựng dưới dạng biểu đồ hoặc phương trình hồi quy.

Bên cạnh các hệ phương trình hồi quy thống kê, phương pháp mô hình toán cũng được ứng dụng mạnh mẽ tại Việt Nam và phát triển mạnh từ những năm 1990 trong dự báo hạn vừa 5-10 ngày.

- Trung tâm dự báo KTTV Quốc gia đã ứng dụng các mô hình thủy văn thông số tập trung như TANK (Nhật Bản), NAM (Đan Mạch) đã được triển khai trong công tác dự báo và bước đầu ứng dụng mô hình thủy văn thông số phân bố MARINE (Pháp), WETSPA (Bỉ) và các mô hình thủy lực tiên tiến như HECRAS, bộ mô hình MIKE, mô hình IMECH-1D (Viện Cơ học), v.v.

- Viện Khoa học KTTV và Môi trường đã nghiên cứu ứng dụng trong tính toán và dự báo dòng chảy các mô hình SSARR, TANK, ANN, HEC1, SACRAMENTO, , HMS, NLRRM, MIKE+ NAM.

1.2.3 Trên lưu vực sông Sê San

Trên lưu vực sông Sê San, các đơn vị dự báo cũng đã xây dựng các phương án dự báo dòng chảy hạn vừa trên cơ sở áp dụng các phương pháp phân tích hồi quy, nhận dạng trong mùa lũ và phương pháp thống kê khách quan trong mùa cạn. Mô hình ARIMA cũng được sử dụng trong tính toán dự báo thuỷ văn hạn vừa đến các trạm thuỷ văn.

Mô hình MIKE – NAM cũng đã được một số tác giả áp dụng kết hợp với MIKE 11, MIKE 21 và MIKE FLOOD để tính toán dự báo lũ, cảnh báo ngập lụt trên lưu vực sông Sê San như: Nguyễn Văn Bản (2014); Đặng Đình Đoan (2015); Nguyễn Văn Huy (2017). Tuy nhiên các ứng dụng này chủ yếu tập trung tính toán dòng chảy từ mưa để dự báo lũ với thời hạn ngắn (từ 1 đến 4 ngày).

1.2.4 Đánh giá chung:

Nhìn chung các nghiên cứu về dự báo thuỷ văn hạn vừa trên thế giới và trong nước đã phát triển khá nhanh và đạt được nhiều kết quả tích cực, phục vụ tốt cho công tác dự báo thuỷ văn trên nhiều lưu vực sông.

Ở nước ta, nhiều tác giả đã ứng dụng rất thành công việc sử dụng kết quả mưa dự báo số trị từ các mô hình, trong đó có dự báo mưa số trị của mô hình IFS kết hợp với mô hình MIKE NAM để xây dựng phương án và tác nghiệp dự báo thuỷ văn cho các sông ở Bắc bộ và Trung bộ, điển hình là các kết quả nghiên cứu khoa học công nghệ cấp Bộ của Tiến sĩ Đặng Thanh Mai (2017) và Tiến sĩ Trịnh Thu Phương (2017).

Tuy nhiên trên lưu vực sông Sê San vẫn chưa có được các nghiên cứu áp dụng công nghệ dự báo thuỷ văn hạn vừa hiện đại mà vẫn còn sử dụng các phương pháp cũ, đặc biệt là còn bỏ qua số liệu dự báo mưa số trị khi tiến hành xây dựng phương án và tác nghiệp dự báo. Do đó nghiên cứu của luận văn này sẽ mở ra một hướng mới trong công tác xây dựng phương án và tác nghiệp dự báo thuỷ văn, nhất là dự báo thuỷ văn hạn vừa mùa cạn trên lưu vực sông Sê San.

Các bước nghiên cứu chính của luận văn được tóm tắt trong sơ đồ (hình

1.3) dưới đây:

Vấn đề nghiên cứu Mô hình MIKE NAM tính toán dòng chảy hạn vừa (10 ngày) mùa cạn từ mưa dự báo số trị của IFS

Cơ sở lý thuyết

Mô hình IFS

Mô hình MIKE NAM

Đánh giá khả năng dự báo lượng mưa của mô hình

Thiết lập các cở sở dữ liệu đầu vào của mô hình

Hiệu chỉnh kết quả dự báo mưa của mô hình

Mô phỏng, hiệu chỉnh bộ thông số mô hình

Kiểm định bộ thông số của mô hình

Dự báo thử, đánh giá phương án dự báo

Kết luận, kiến nghị

Hình 1.4: Sơ đồ nghiên cứu của luận văn

CHƯƠNG 2

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ DỮ LIỆU

2.1 Phương pháp nghiên cứu

2.1.1 Phương pháp phân tích thống kê:

Thu thập, phân tích, xử lý tính toán đặc trưng các số liệu KTTV thực đo, số liệu mưa dự báo từ mô hình; số liệu bản đồ và các tài liệu, số liệu có liên quan khác.

2.1.2 Phương pháp kế thừa:

Phân tích đánh giá, tổng hợp và thừa kế các nội dung phù hợp phục vụ cho các nội dung nghiên cứu của luận văn. Luận văn là một phần của Đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ: “Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo hạn vừa, hạn dài mùa cạn phục vụ quy trình vận hành liên hồ chứa cho các sông chính ở khu vực Tây Nguyên” đang thực hiện nên một số nội dung nghiên cứu trong luận văn cũng là nội dung nghiên cứu của đề tài này. Ngoài ra luận văn còn kế thừa các nghiên cứu từ các Đề tài khoa học cấp Tỉnh, các nghiên cứu về dự báo KTTV của các dự báo viên thuộc Trung tâm Dự báo KTTV Quốc gia – được nêu cụ thể trong tài liệu tham khảo.

2.1.3 Phương pháp mô hình hóa

2.1.3.1 Mô hình IFS:

Mô hình IFS được phát triển bởi Trung tâm Dự báo hạn vừa Châu Âu (ECMWF) có trụ sở ở Reading của Anh. IFS là mô hình tích hợp nhiều thành phần bao gồm mô hình khí quyển, mô hình sóng biển, mô hình bề mặt đất cùng với mô hình đồng hóa số liệu. Mô hình khí quyển được xây dựng dựa trên tập hợp các phương trình cơ bản, mô tả mối quan hệ giữa áp suất, mật độ, nhiệt độ, độ cao và một số ước đoán. Mô hình sử dụng hệ tọa độ thẳng đứng sigma. Về hệ thống đồng hóa, mô hình sử dụng đồng hóa 4D-VAR để cung cấp điều kiện ban đầu tốt nhất cho những phân tích tiếp theo của mô hình.

Mô hình IFS chạy một ngày 2 lần với hạn dự báo lên tới 15 ngày. Độ

phân giải của mô hình là 0,125 x 0,125 độ.

Hình 2.1. Sản phẩm dự báo của mô hình IFS của hạn dự báo 24h cho trường

gió 850mb và 700mb

Ở Việt Nam, Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn Quốc gia là cơ quan đang thực hiện mua và khai thác nguồn dữ liệu này. Sản phẩm sau khi tải về sẽ được giải mã và hiển thị để làm công cụ tham khảo cho dự báo viên và được chia sẻ trên trang web của Trung tâm, các Dự báo viên (DBV) tại các Đài khu vực và Đài tỉnh sử dụng.

Trong luận văn này, mô hình IFS được sử dụng để lấy số liệu dự báo mưa số trị có thời hạn tới 10 ngày phục vụ tính toán xây dựng phương án dự báo thuỷ văn hạn vừa.

2.1.3.2 Mô hình MIKE – NAM

a. Cơ sở lý thuyết:

Mô hình NAM được xây dựng tại Khoa Thuỷ văn Viện Kỹ thuật Thuỷ Động lực và Thuỷ lực thuộc Đại học Kỹ thuật Đan Mạch năm 1982 và đã được sử dụng rộng rãi ở một số nước nằm trong nhiều vùng khí hậu khác nhau như Srilanca, Thailand, Ấn Độ, vv... và Việt Nam. Trong mô hình NAM, mỗi lưu vực được xem là một đơn vị xử lý, do đó các thông số và các biến là đại diện cho các giá trị được trung bình hóa trên toàn lưu vực. Mô hình tính quá trình mưa - dòng chảy theo cách tính liên tục hàm lượng ẩm trong năm bể chứa riêng biệt có tương tác lẫn nhau.

Mô hình Nam được xây dựng trên nguyên tắc xếp 4 bể chứa theo chiều

thẳng đứng và hai bể chứa tuyến tính nằm ngang

- Bể tuyết (chỉ áp dụng cho vùng có tuyết), được kiểm soát bằng các điều

kiện nhiệt độ. Đối với điều kiện nước ta không cần xét đến bể chứa này.

- Bể mặt: Lượng nước ở bể chứa này bao gồm lượng nước mưa do lớp phủ thực vật chặn lại, lượng nước đọng lại trong các chỗ trũng và lượng nước trong tầng sát mặt. Giới hạn trên của lượng nước trong bể chứa này được kí hiệu bằng Umax.

- Bể sát mặt hay tầng rễ cây: Đây là vùng đất có rễ cây nên cây cối có thể hút nước cung cấp cho bốc thoát hơi nước. Giới hạn trên của lượng nước trong bể chứa này được kí hiệu bằng Lmax, lượng nước hiện tại được kí hiệu là L và tỉ số L/Lmax biểu thị trạng thái ẩm của bể chứa.

- Bể ngầm: Mưa hoặc tuyết tan trước tiên đi vào bể chứa mặt. Lượng nước U trong bể chứa mặt liên tục tiêu hao cho bốc thoát hơi và thấm ngang

để tạo thành dòng chảy sát mặt. Khi lượng nước U vượt quá giới hạn Umax, phần lượng nước thừa sẽ tạo thành dòng chảy tràn để trực tiếp chảy ra sông, phần còn lại sẽ thấm xuống các bể chứa tầng dưới và bể chứa nước ngầm.

Lượng cấp nước ngầm được chia ra thành 2 bể chứa: bể chứa nước ngầm tầng trên và bể chứa nước ngầm tầng dưới. Hoạt động của hai bể chứa này như các hồ chứa tuyến tính với các hằng số thời gian khác nhau. Nước trong hai bể chứa này sẽ tạo thành dòng chảy ngầm.

Dòng chảy tràn và dòng chảy sát mặt được diễn toán qua một hồ chứa tuyến tính thứ nhất. Sau đó, tất cả các thành phần dòng chảy được cộng lại và diễn toán qua một hồ chứa tuyến tính thứ hai. Cuối cùng sẽ được dòng chảy tổng cộng tại cửa ra.

Những điều kiện ban đầu:

Những điều kiện ban đầu theo yêu cầu của mô hình NAM bao gồm lượng nước trong bể tuyết, bể mặt, bể chứa tầng rễ cây, cùng với những giá trị ban đầu của dòng chảy từ 2 bể chứa tuyến tính cho dòng chảy mặt và sát mặt và dòng chảy ngầm. Thông thường tất cả các giá trị ban đầu có thể lấy bằng 0 trừ lượng nước ở tầng rễ cây và tầng ngầm. Ước tính những điều kiện ban đầu này có thể lấy từ lần mô phỏng trước đó, ở những năm trước đây, nhưng cần đúng với thời gian bắt đầu mô phỏng mới. Trong việc hiệu chỉnh mô hình, thông thường nên bỏ qua kết quả mô phỏng của nửa năm đầu tiên để loại bỏ những ảnh hưởng sai số của những điều kiện ban đầu.

Các thông số của mô hình:

Mô hình NAM bao gồm 9 thông số cần phải hiệu chỉnh cho phù hợp với

từng lưu vực.

Bảng 2.1. Một số thông số cơ bản của mô hình NAM

Thông số

Mô Tả

Lmax

Lượng nước tối đa trong bể chứa tầng rễ cây. Lmax có thể gọi là lượng ẩm tối đa của tầng rễ cây để thực vật có thể hút để thoát hơi nước.

Umax

Lượng nước tối đa trong bể chứa mặt. Lượng trữ này có thể gọi là lượng nước để điền trũng, rơi trên mặt thực vật và chứa trong vài

Thông số

Mô Tả

cm của bề mặt đất.

CQOF

H số dòng chảy mặt (0 ≤ CQOF≤ 1 ). Quyết định sự phân phối của mưa hiệu quả cho dòng chảy ngầm và thấm.

CKIF

CKIF là hằng số thời gian của dòng chảy sát mặt. CKIF cùng với Umax quyết định dòng chảy sát mặt. Nó chi phối thông số diễn toán dòng chảy sát mặt CKIF >>CK12.

TOF

Giá trị ngưỡng của dòng chảy mặt (0 ≤ TOF≤ 1). Dòng chảy mặt chỉ hình thành khi lượng ẩm tương đối của đất ở tầng rễ cây lớn hơn TOF.

TIF

Giá trị ngưỡng của dòng chảy sát mặt (0 ≤ TIF≤ 1). Dòng chảy sát mặt chỉ hình thành khi lượng ẩm tương đối của tầng rễ cây lớn hơn TIF.

CK12

Hằng số thời gian cho diễn toán dòng chảy sát mặt và sát mặt. Dòng chảy mặt và sát mặt được diễn toán theo các bể chứa tuyến tính theo chuỗi với cùng với một hằng số thời gian CK12.

CKBF

Hằng số thời gian dòng chảy ngầm. Dòng chảy ngầm từ bể chứa ngầm được tạo ra sử dụng mô hình bể chứa tuyến tính với hằng số thời gian CKBF.

TG

Giá trị ngưỡng của lượng nước bổ sung cho dòng chảy ngầm (0 ≤ TG≤ 1). Lượng nước bổ sung cho bể chứa ngầm chỉ được hình thành khi chỉ số ẩm tương đối của tầng rễ cây lớn hơn TG.

b. Chia lưu vực tính toán, thiết lập đầu vào cho mô hình MIKE-NAM:

Để tính toán dòng chảy của lưu vực sông Sê San bằng mô hình Mike- Nam, trước tiên ta phải phân chia lưu vực này thành các lưu vực nhỏ để quá trình mô phỏng được chính xác. Dựa vào điều kiện địa lý tự nhiên, mạng lưới sông ngòi và mạng lưới trạm quan trắc khí tượng thủy văn trên lưu vực, tài liệu điều tra, khảo sát thu thập được, vị trí các hồ chứa thủy điện, có thể chia lưu vực hệ thống sông Sê San thành các lưu vực bộ phận dựa theo các tiêu chí sau:

- Các lưu vực phải có ít nhất một điểm đổ nước ra sông Sê San.

- Trạm thuỷ văn cần dùng để hiệu chỉnh kết quả phải nằm trong lưu

vực bộ phận.

- Phân chia lưu vực bộ phận đến các hồ chứa.

- Các lưu vực bộ phận có diện tích đủ nhỏ để phù hợp với tính toán trong

mô hình Nam.

Công cụ để thực hiện việc phân chia lưu vực là sử dụng phần mềm MIKE GIS và Mapinfo 10.5. Các lưu vực con được tạo ra từ việc sử dụng bản đồ DEM và công cụ Terrain Preprocessing trong Arc Hydro tool của MIKE GIS. Phần mềm Mapinfo 10.5 sử dụng kết nối các lưu vực con được tạo kết hợp với 2 tiêu chí trên để có được phân chia lưu vực bộ phận trên hệ thống sông Sê San.

b1. Xây dựng mô hình DEM cho lưu vực sông Sê San:

Bản đồ DEM 30 x 30m lưu vực sông Sê San được down load trực tiếp trên trang web http://gdex.cr.usgs.gov/gdex/. Trang web này cho phép download các loại bản đồ DEM dạng 90 x 90m và 30 x 30m với các độ cao khác nhau của toàn bộ lưu vực. Bản đồ Dem download về vẫn ở dạng thô, cần chỉnh sửa định dạng để có 1 bản đồ Dem 30x30m hoàn chỉnh.

Hình 2.2 Bản đồ DEM lưu vực sông Sê San

b2. Phân chia lưu vực bộ phận lưu vực sông Sê San

Việc phân chia các lưu vực bộ phận cho lưu vực sông Sê San được thực

hiện như sau:

- Dùng tuỳ chọn Fill Sinks của công cụ Arc Hydro Tools trong MIKE

GIS 10.5 để sửa chữa, hiệu chỉnh DEM.

- Dùng tuỳ chọn Flow Direction của công cụ Arc Hydro Tools để thành

lập bản đồ hướng chảy.

- Dùng tùy chọn Flow Accumulation của công cụ Arc Hydro Tools để tính

ra được số ô hội tụ nước vào tại 1 ô.

- Dùng tuỳ chọn Stream Definition của công cụ Arc Hydro Tools. Tạo mạng sông suối. Mạng sông suối mau hay thưa tùy thuộc vào tỉ lệ lựa chọn của người sử dụng.

- Dùng tuỳ chọn Stream Segmentation của công cụ Arc Hydro Tools để

phân chia các đoạn sông.

- Dùng tuỳ chọn Catchment grid Delineation của công cụ Arc Hydro

Tools để xác định phác thảo lưới phân bố của lưu vực.

- Dùng tuỳ chọn Catchment Polygon Processing của công cụ Arc Hydro

Tools để xử lý các lưu vực nhỏ theo dạng vùng.

- Dùng tuỳ chọn Drainage Line Processing của công cụ Arc Hydro Tools

để xác định đường phân nước cho lưu vực.

c. Hiệu chỉnh, kiểm định bộ thông số của mô hình:

Hiệu chỉnh mô hình là nhằm xác định các thông số của mô hình để cho đường quá trình tính toán phù hợp với đường quá trình thực đo một cách tốt nhất. Việc hiệu chỉnh các mô hình mưa – dòng chảy có thể được tiến hành bằng phép thử sai hay áp dụng phương pháp tối ưu. Những kinh nghiệm trong việc áp dụng mô hình NAM của một số nước trong những năm gần đây cho thấy các thông số của mô hình được xác định theo phương pháp tối ưu thường dẫn đến giá trị của thông số thiếu bản chất vật lý, giảm tính linh hoạt trong ứng dụng. Vì thế, ở đây, học viên đã áp dụng phương pháp thử sai để hiệu chỉnh mô hình. Phương pháp thử sai có tính linh hoạt trong ứng dụng, đặc biệt

là có thể xử lý riêng cho từng thông số. Quá trình hiệu chỉnh thông số mô hình được thực hiện theo thứ tự ưu tiên sau:

(1)Thông số phải được hiệu chỉnh sao cho với bộ thông số đó mô hình tính toán cho ra kết quả phù hợp với thực tế về mặt tổng lượng nước, nghĩa là tổng lượng nước vào thực tế sau khi khấu trừ tổn thất phải gần bằng tổng lượng nước tại mặt cắt cửa ra của lưu vực sau khi mô hình tính toán. Mục đích của việc hiệu chỉnh này nhằm đảm bảo việc tính toán cân bằng nước trong các bể là tốt nhất.

(2) Hiệu chỉnh thông số sao cho hình dáng hai đường quá trình mô

phỏng và thực đo tiến lại gần nhau.

(3) Phân tích đỉnh lũ, thời gian xuất hiện, tổng lượng lũ mô phỏng, hiệu

chỉnh thông số đưa các trận lũ đó về gần với trận lũ đó trong thực tế.

Việc tối ưu bộ thông số của mô hình được đánh giá bằng các tiêu chuẩn

(1) Sự mô phỏng tốt về dạng đường quá trình dòng chảy giữa thực đo

và tính toán.

(2) Mô phỏng tốt về đỉnh lũ: Sai số giữa tính toán và thực đo là nhỏ

nhất.

(3) Chỉ tiêu đánh giá NASH càng cao càng tốt.

Cụ thể các phương án hiệu chỉnh bộ thông số mô hình cho các yếu tố

dòng chảy trên lưu vực như sau:

- Để tăng dòng chảy mặt: Giảm giá trị thông số Umax, giảm giá trị

thông số Lmax, tăng giá trị thông số CQOF; giảm giá trị thông số CKIF.

- Để tăng dòng chảy sát mặt: Tăng giá trị thông số Umax; giảm giá trị

thông số Lmax; tăng giá trị thông số CKIF.

- Để tăng bốc hơi: Tăng giá trị thông số Umax, Lmax.

- Để tăng lượng thấm: Giảm giá trị thông số Umax, tăng giá trị thông số Lmax; giảm giá trị thông số CQOF, giảm giá trị thông số CKIF; tăng giá trị thông số TOF, TIF.

- Đỉnh lũ lệch phải, thấp xuống: Tăng CK1 và CK2.

- Hiệu chỉnh đường rút nước lũ: Tăng CK2.

- Hiệu chỉnh đường suy giảm nước ngầm: Tăng CKBF.

- Dòng chảy cơ sở và dòng chảy cơ sở thấp hơn (hệ số BF, BF-lower)

cũng rất quan trọng trong hiệu chỉnh thông số mùa cạn.

Đạt

Quá trình hiệu chỉnh có thể tóm tắt thành các bước như hình 2.4: Dừng

Giả thiết bộ thông số

Chạy mô hình

So sánh thực đo và tính toán

t ạ đ g n ô h K

Thay đổi bộ thông số

Hình 2.4: Sơ đồ quá trình hiệu chỉnh bộ thông số mô hình

2.1.4 Phương pháp chuyên gia:

Học viên đã tiếp thu, vận dụng các kiến thức học được từ các thầy, cô và

ý kiến góp ý của các chuyên gia trong lĩnh vực nghiên cứu.

2.2 Các phương pháp đánh giá chất lượng dự báo

2.2.1 Đánh giá chất lượng dự báo mưa của mô hình IFS:

a. Theo quy định đánh giá chất lượng dự báo mưa hạn vừa tại Trung tâm Khí tượng Thủy văn Quốc gia:

- Đánh giá định tính (đánh giá xu thế hay quá trình)

Việc đánh giá được thực hiện theo trình tự sau: Đánh giá từng thời đoạn

các quá trình mưa, sau đó đánh giá chung cho toàn bộ thời kỳ.

Nếu dự báo có hiện tượng thời tiết nguy hiểm (TTNH), hoặc có hiện tượng TTNH xảy ra trong thực tế thì đánh giá dự báo hiện tượng TTNH trước. Độ chính xác dự báo hiện tượng TTNH này sẽ là độ chính xác dự báo thời đoạn đó.

Khi không có hiện tượng TTNH và không dự báo hiện tượng TTNH, thì

đánh giá dự báo hiện tượng mưa.

+ Quy định các thuật ngữ dự báo

Bảng 2.2: Quy định các thuật ngữ dự báo về thời gian

Thuật ngữ

Ý nghĩa

Ghi chú

x ngày đầu

Số x ngày đầu trong thời gian hiệu lực dự báo

x = 1, 2, 3...

y ngày cuối

Số y ngày cuối trong thời gian hiệu lực dự báo

y = 1, 2, 3...

Những ngày

Chỉ những ngày nằm giữa x ngày đầu và y

giữa

ngày cuối trong thời gian hiệu lực dự báo

Chỉ thời đoạn từ ngày thứ nhất đến ngày thứ ba

Thời kỳ đầu

trong thời hạn hiệu lực dự báo

Chỉ dùng cho dự

Chỉ thời đoạn từ ngày thứ tư đến ngày thứ bảy

Thời kỳ giữa

trong thời hạn hiệu lực dự báo

báo thời tiết 9, 10, 11 ngày

Chỉ thời đoạn từ ngày thứ tám đến hết thời hạn

Thời kỳ cuối

hiệu lực dự báo

Không quá 1/2

Chỉ một hoặc vài ngày không liên tục bất kỳ,

Có ngày có

số ngày của thời

không xác định được

đoạn dự báo

Bảng 2.3: Quy định các thuật ngữ dự báo về không gian

Thuật ngữ Ý nghĩa Ghi chú

Hiện tượng hay yếu tố dự báo xảy ra trên toàn bộ hoặc Có mưa, có mưa Nhiều nơi trên 2/3 số trạm trong khu vực dự báo ở nhiều nơi

Hiện tượng hay yếu tố dự báo xảy ra trong phạm vi trên Rải rác 1/3 đến nhỏ hơn hoặc bằng 2/3 số trạm của vùng dự báo

Không có nơi nào xảy ra hiện tượng hay yếu tố dự báo Không Không mưa hoặc xảy ra nhỏ hơn 1/4 số trạm

+ Quy định chỉ tiêu đánh giá dự báo

++ Quy định đánh giá về thời gian: Một hiện tượng thời tiết xảy ra, dự báo được tính là đúng (+) nếu thời điểm thực tế xuất hiện hiện tượng đó không vượt quá 24h trước và sau thời điểm dự báo, ngoài ra là sai (-).

Một thời kỳ dự báo được tính là đúng (+) nếu ít nhất 2/3 số ngày dự

báo trong thời kỳ đó được tính là đúng (+), ngoài ra là sai (-).

++ Quy định đánh giá về không gian: Độ chính xác dự báo các hiện

tượng theo không gian được quy định theo bảng 4.

Bảng 2.4: Quy định đánh giá dự báo về không gian

Số trạm thực tế quan trắc được hiện tượng (s) Dự báo S ≤1/4 1/4 < S ≤1/3 1/3 < S ≤1/2 1/2 < S ≤2/3 2/3 < S ≤3/4 S > 3/4

- Không + - - - -

+ + + - - - Vài nơi Có nơi

+ Rải rác - - + + -

- Nhiều nơi - - + + +

- Đánh giá định lượng về lượng mưa trong thời kỳ dự báo

Bảng 2.5: Quy định đánh giá dự báo về lượng mưa (mm)

Thực tế 0 ≤ 0,6 ≤ 5 ≤ 15 ≤ 30 ≤ 50 ≤ 80 ≤ 150 ≤ 300 > 300 R dự báo

< 10 + + + + - - - - - -

10 ≤ R < 30 - + + + + - - - - -

30 ≤ R < 50 - - - + + + + - - -

50 ≤ R < 100 - - - - + + + + - -

100 ≤ R < 250 - - - - - + + + + -

R > 250 Sai số cho phép ± 20% và xem xét hiện tượng TTNH

b. Đánh giá theo pha:

- Đánh giá sai số trung bình

(2.1)

Trong đó: Fi là trị số dự báo; Oi là giá trị thực đo; n là số lượng mẫu.

Chỉ số ME chỉ ra sai số trung bình so với giá trị quan trắc, nhưng không phản ánh biên độ của sai số. Giá trị dương tức là trung bình giá trị dự báo lớn hơn giá trị quan trắc, giá trị âm tương ứng với việc dự báo thấp hơn giá trị quan trắc. Chỉ số ME có giá trị từ -∞ đến +∞, với 0 là giá trị “hoàn hảo”. Tuy nhiên, đôi khi một dự báo sai lại nhận được giá trị ME = 0 khi trong đó có

những sai số triệt tiêu nhau, do vậy, không bao giờ người ta sử dụng chỉ số ME một mình.

- Đánh giá sai số quân phương

(2.2)

Chỉ số này cho biết biên độ trung bình của sai số dự báo, nhưng không cho biết hướng của độ lệch. RMSE có thể được tính toán trên bất kỳ hay tất cả các hướng theo không gian hoặc theo thời gian. RMSE bằng 0 chỉ khi có sự tương đồng tuyệt đối ở mọi nơi giữa dự báo và quan trắc, còn không, chúng đều có giá trị lớn hơn 0.

- Xác suất xuất hiện (Probability of Detection (Hit Rate) (PoD, HR))

(2.3)

HR có giá trị dao động từ 0 - 1 với 1 đại diện cho một dự báo hoàn hảo. Vì nó chỉ dùng phương án quan trắc a và c và nó chỉ nhạy với Miss và False alarm. Do đó HR có thể được cải thiện bằng cách hệ thống hóa sự xuất hiện của phương án dự báo trên. HR là chưa hoàn chỉnh và cần được sử dụng kết hợp với một trong hai FAR (False Alarm Ratio) và FA (False alarm rate) dưới đây.

- Hệ số cảnh báo sai (False Alarm Ratio (FAR))

(2.4)

FAR là tỷ số giữa tổng báo động giả (b) với tổng số các phương án dự báo (a+b). Phạm vi của nó dao động từ 0 tới 1 và giá trị tối ưu là 0. Nó không bao gồm c do đó sẽ không phải là nhạy với Miss. Người ta có thể cải thiện các FAR bởi việc hệ thống các phương án dự báo dưới hiếm thấy. Đó cũng là một điểm hạn chế và cần được sử dụng trong kết nới với HR phía trên.

- Đường chéo tần suất (Frequency Bias (B))

(2.5)

Đường chéo tần suất chỉ được sử dụng để tính tổng biên của bảng ngẫu nhiên, và đó không phải là biện pháp kiểm tra đúng, vì nó không phù hợp với

dự báo và thực đo. Thay vào đó, nó sẽ so sánh tần suất xuất hiện của phương án dự báo và thực đo trong mẫu. Dự báo được cho là khách quan nếu như phương án được dự báo chính xác với cùng một tần suất mà nó được quan trắc, để đường chéo tần suất của một đại diện có giá trị cao nhất. Giá trị cao hơn 1 biểu thị dự báo trên (quá thường xuyên) và giá trị thấp hơn 1 biểu thị dự báo dưới (không đủ thường xuyên). Khi được kết nối với HR và FAR, đường chéo có thể được sử dụng để giải thích phương hướng dự báo liên quan đến tần suất của False alarm hoặc Miss.

- Chỉ số quyết định thành công (Threat Score (Critical success index)

(TS, CSI))

(2.6)

Chỉ số quyết định thành công CSI hay TS thường được sử dụng như một tiêu chuẩn kiểm tra thực đo. CSI có giá trị dao động từ 0 - 1 với 1 là giá trị tối ưu. CSI nói lên mức độ trùng khớp giữa vùng mưa dự báo và vùng mưa thực đo. CSI hoàn chỉnh hơn HR và FAR vì nó nhạy cảm với cả Miss và False alarm. Vì vậy, nó khó khăn hơn để áp dụng với một hệ thống phương hướng dự báo được đảm bảo để nâng cao trị số.

- Độ chính xác(Percentage Correct - PC)

(2.7)

Chỉ số này cho biết tỷ lệ phần trăm dự báo đúng trên tổng số dự báo;

Giá trị “hoàn hảo” là 1.

Để đảm bảo chất lượng số liệu quan trắc trước khi đưa vào sử dụng số liệu mưa được so sánh với số liệu từ Aphrodite thông qua nguyên tắc 4 điểm lưới Aphrodite xung quanh điểm trạm. Nếu lượng mưa tại trạm chênh lệch quá lớn so với lượng mưa từ 4 điểm trên Aphrodite thì số liệu này sẽ bị loại bỏ. Ngoài ra nếu lượng mưa vượt quá giá trị khí hậu 5σ, quan trắc tại trạm sẽ được kiểm tra với các thông tin lịch sử đảm bảo mưa lớn thực sự diễn ra hay không.

Do bản chất của phương pháp MLR là tìm ra một phương trình thống kê phù hợp nhất dựa trên các nhân tố dự báo và yếu tố dự báo nên vẫn có những trường hợp “quá khớp” xảy ra. Tức là các giá trị xác xuất dự báo vẫn

có thể lớn hơn 1 hoặc nhỏ hơn 0. Để khắc phục trường hợp này ta sử dụng phương pháp cắt ghép, các giá trị nhỏ hơn 0 sẽ được gán bằng 0; các giá trị lớn hơn 1 sẽ được gán bằng 1.

Mặt khác, do sự khác nhau về thứ nguyên và bậc đại lượng nên trước khi xây dựng phương trình thống kê, các nhân tố dự báo cần được chuẩn hóa về cùng bậc đại lượng và triệt tiêu thứ nguyên. Công thức chuẩn hóa được đưa ra theo (8).

(2.8)

là giá trị chuẩn hóa của nhân tố dự báo thứ

và

,

tương ứng ở đây là giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của nhân tố xk xác định từ tập số liệu

là vô thứ nguyên và phụ thuộc. Sau khi được chuẩn hóa, các nhân tố mới phần lớn có giá trị tập trung trong khoảng từ -3 cho đến +3. Đối với các biến luôn dương (như lượng mưa, độ ẩm, … thì các giá trị này sẽ nằm trong khoảng [0,3].

Với một tập khoảng 600 nhân tố dự báo cho mỗi điểm trạm, khối lượng tính toán sẽ rất lớn và cũng không cần thiết khi các biến có quan hệ tương hỗ nhất định. Do đó, một quá trình tuyển chọn nhân tố cần được thực hiện nhằm giảm thiểu khối lượng tính toán trong khi vẫn đảm bảo những thông tin quan trọng thu được từ các biến dự báo. Với bài toán PQPF, đề tài sẽ thực hiện tuyển chọn theo phương pháp tuyển chọn từng bước tiến với nguyên lý tương đương như phương pháp hồi quy từng bước tiến. Tuy nhiên, thay vì hệ số tương quan như phương pháp hồi quy từng bước, chỉ tiêu tuyển chọn được sử dụng là chỉ số kỹ năng Brier (BSS).

Chỉ số Brier được sử dụng trong đánh giá dự báo xác suất sự kiện nhị phân có hay không. Dự báo sẽ được đưa ra dưới dạng xác suất y (0≤y≤1) trong khi quan trắc o chỉ bao gồm hai giá trị 0 (hiện tượng không xuất hiện) và 1 (hiện tượng xuất hiện). Chỉ số Brier được tính như sau:

(2.9)

với chỉ số k chạy trên tập n dự báo được đưa vào đánh giá. Chỉ số BS sẽ có giá trị từ 0 đến 1, giá trị 0 tương ứng với dự báo tất định hoàn hảo.

Để một dự báo xác suất có kỹ năng ít nhất dự báo này phải dự báo tốt hơn so với dự báo khí hậu. Do đó, người ta ít khi xem xét chỉ số Brier mà thường sử dụng chỉ số kỹ năng Brier.

(2.10)

với BSperf là chỉ số Brier của dự báo hoàn hảo (BSperf = 0), BSref là chỉ số Brier của dự báo đối chứng mà thông thường là dự báo khí hậu. Ngược với BS, BSS có giá trị 1 tương ứng với dự báo hoàn hảo, nhỏ hơn hoặc bằng không có nghĩa dự báo có kỹ năng dự báo không tốt hơn so với dự báo đối chứng.

Trong quá trình tuyển chọn nhân tố, nếu nhân tố đưa vào trong phương trình dự báo có chỉ số BSS không lớn hơn chỉ số BSS của phương trình chứa các nhân tố trước đó một ngưỡng cho trước thì nhân tố đó không được tuyển chọn. Do đó, chỉ số BSS rất quan trọng trong quá trình tuyển chọn nhân tố đối với bài toán PQPF.

Sau khi xây dựng được phương trình dự báo cho PQPF, các giá trị định lượng mưa QPF được nội suy trực tiếp trên hàm phân bố xác suất định lượng mưa. Với các ngưỡng mưa sắp xếp theo giá trị giảm dần ta sẽ có một hàm phân bố tích lũy có giá trị 0 khi ngưỡng mưa lớn nhất (trong nghiên cứu này chúng tôi chọn giá trị 100mm) và nhận giá trị 1 khi ngưỡng mưa bằng 0. Để đảm bảo hàm phân bố tăng dần khi ngưỡng mưa giảm dần, các giá trị xác suất sẽ được điều chỉnh sao cho sự kiện ít xuất hiện sẽ có xác suất thấp hơn so với sự kiện hay xảy ra. Ví dụ, xác suất dự báo mưa lớn hơn 10mm phải nhỏ hơn xác suất xảy ra mưa 5mm. Từ hàm phân bố PQPF ở trên, lượng mưa dự báo được tính bằng lượng mưa ứng với xác suất tích lũy 50%. Giá trị này được nội suy theo phương pháp hàm spline bậc ba từ các ngưỡng mưa đã chọn.

Để đánh giá, đề tài lựa chọn bảng phân loại (Contigency table) để biết

tần suất xảy ra hiện tượng dự báo.

2.2.2 Đánh giá sai số dự báo thủy văn:

Khi dự báo người thường cố gắng chọn phương án dự báo nào có chỉ số

sai số quân phương S hay chỉ số sai số tuyệt đối A nhỏ nhất.

S =

(2.11)

Với:

là giá trị dự báo;

là giá trị thực đo tại thời điểm thứ i

Người ta cũng hay dùng chỉ số Nash- Sutclifte:

N =

100%

(2.12)

(2.13)

Với: S0 =

S1 =

(2.14)

Những chỉ số này càng gần 100% càng tốt.

Để đánh giá phương án dự báo và đánh giá sai số dự báo, cần xác định sai số cho phép của yếu tố dự báo. Trong dự báo thủy văn sai số cho phép được xác định theo quy định tạo thông tư số 42/2017/TT- BTNMT ngày 23/10/2017 của Bộ Tài nguyên và Môi trường quy định kỹ thật đánh giá chất lượng dự báo, cảnh báo thủy văn.

Phương án được coi là tốt khi mức đảm bảo phương án lớn hơn 80% và lớn hơn mức đảm bảo thiên nhiên. Bất kỳ phương án dự báo nào được xem là hợp lý và có thể dùng được trong thực tiễn đều phải có mức đảm bảo phương án lớn hơn mức đảm bảo thiên nhiên.

Bảng 2.6: Tiêu chuẩn đánh giá sai số phương án

Mức đảm bảo thiên nhiên %

60

70

80

88

96 Mức đảm bảo phương án %

80

85

92

95

100 2.3 Cơ sở dữ liệu

2.3.1 Tình hình tài liệu khí tượng, thủy văn thực đo

a. Khí tượng:

Việc nghiên cứu khí hậu trên lưu vực sông Sê San được bắt đầu từ năm 1917 bằng việc thành lập trạm đo khí tượng Kon Tum, sau đó là các trạm: Khí tượng Plei Ku (1933), khí tượng Đăk Tô (1976), Khí tượng Yaly (1994). Tuy nhiên các trạm Kon Tum và Plei Ku chỉ có chuỗi đo số liệu liên tục từ năm 1976 đến nay; trạm Yaly có chuỗi đo số liệu liên tục từ năm 1994 đến nay

Trên lưu vực có 07 trạm đo mưa nhân dân có thời gian đo liên tục khác

nhau gồm: Đăk Glei, Sa Thầy, Đăk Đoa, Biển Hồ, Kon PLong, Măng Cành.

Ngoài các trạm đo khí tượng và đo mưa nhân dân nói trên, hiện nay trong lưu vực còn có các trạm đo mưa tự động đã đi vào hoạt động từ năm 2014. Các trạm đo mưa này cùng với các trạm khí tượng do Tổng cục KTTV quản lý, chất lượng đảm bảo và có thời gian liên tục.

b. Thủy văn:

Trên nhánh sông Đăk Bla có trạm Kon Tum bắt đầu đo mực nước, lưu lượng nước từ tháng 7/1959. Từ năm 1977 đến nay, trạm còn quan trắc các yếu như nhiệt độ nước, hoá nước, phù sa và trạm thủy văn cấp I. Năm 1994 có thêm trạm Kon Plong cũng là trạm thủy văn cấp I.

Trên nhánh sông Pô Kô có trạm thủy văn Trung Nghĩa được thành lập từ tháng 7/1959 đo mực nước và lưu lượng nước. Đến năm 1990 trạm đo thêm nhiệt độ nước và phù sa. Năm 1998 trạm Trung Nghĩa thuộc lòng hồ Ialy nên ngừng hoạt động. Năm 1994 có thêm trạm Đăk Mốt, là trạm thủy văn cấp I.

Trên dòng chính sông Sê San có các trạm trạm thủy văn dùng riêng như Sa Bình, đo mực nước, lưu lượng từ tháng 4/1982 đến 12/1991; trạm Ialy đo mực nước, lưu lượng ở thượng lưu thác Ialy từ năm 1959 - 1963 và từ tháng 3/1989 đến 1992.

Trên sông Đăk Tờ Kan ở thượng nguồn sông Sê San có trạm thủy văn Đăk Tô đo mực nước từ năm 1977 đến nay, năm 1978 và 1981 trạm có đo lưu lượng nước.

Để thống nhất chuỗi số liệu phục vụ tính toán xây dựng phương án dự báo hạn vừa của luận văn, học viên chọn các trạm KTTV có chuỗi số liệu đo liên tục, đồng nhất từ năm 1994 đến tháng 6 năm 2018 như bảng 2.10 và chọn các trạm đo mưa tự động có chuỗi số liệu đo từ năm 2014 đến tháng 6 năm 2018 như bảng 2.11.

Bảng 2.7: Danh sách các trạm KTTV được sử dụng nghiên cứu

Thời gian

Tên trạm

Yếu tố đo

Tên trạm

Yếu tố đo

đo liên tục

Đăk Mốt H, Q, X, R 1994-nay KonPlong H, Q, X, R 1994-nay

Kon Tum (TV) H, Q, X, R 1976-nay Đăk Tô (TV) 1977-nay H

Đăk Tô (KT) 1976- ay Kon Tum (KT) X,T,V,Z,U 1976-nay X,T,V,Z,U

Đăk Glei X 1982- ay Sa Thầy 1988-nay X

Măng Cành X 1984- ay Ialy X,T,V,Z,U 1994-nay

Pleiku X,T,V,Z,U 1976- ay

Bảng 2.8: Danh sách các trạm đo mưa tự động được sử dụng nghiên cứu

Tên trạm T/gian đo Tên trạm Tên trạm

Đăk Man 2014- nay Tân Cảnh 2014- nay Xóm Mới 2014- nay

Đăk Glei 2014- nay Đăk Uy 2014- nay Mô Rai 2014- nay

Đăk Long 2014- nay Đăk Sơ Mei 2014- nay Ia Krai 2014- nay

Đăk Ong 2014- nay Đăk Kôi 2014- nay Đăk Ring 2014- nay

Đăk Pxi 2014- nay Tê Xăng 2014- nay Ngọc Tem 2014- nay

Đăk Xú 2014- nay Măng Bút 2014- nay

Hình 2.4 : Bản đồ mạng lưới trạm KTTV và vị trí các hồ chứa lớn trên lưu vực sông Sê San

2.3.2 Các số liệu KTTV thực đo được thu thập để thực hiện luận văn:

- Số liệu lượng mưa, nhiệt độ, độ ẩm, nắng, gió, bốc hơi, mực nước, lưu lượng nước, phù sa thực đo và các đặc trưng ngày, tháng, năm của các trạm KTTV có trong bảng 2.10

- Số liệu bốc hơi 1 giờ, 06h, 12h, ngày, 10 ngày trong mùa cạn của 04

trạm khí tượng: trạm Kon Tum, ĐăkTô, Pleiku, Yaly.

- Số liệu mưa 1 giờ, 06h, 12h, ngày, 10 ngày của 29 trạm KTTV và đo

mưa.

- Số liệu trích lũ của các trận lũ sớm và các trận lũ muộn tại các trạm

thuỷ văn Đăk Mốt, Đăk Tô, Kon Tum, Kon Plong.

- Số liệu trích lũ của các trận lũ sớm và các trận lũ muộn về các hồ Plei

Krông, Ialy, Sê San.

- Số liệu mực nước, lưu lượng nước trung bình, max, min 10 ngày các

trạm Đăk Mốt, Đăk Tô, Kon Tum, Kon Plong.

- Số liệu lưu lượng nước trung bình, max, min ngày, 10 ngày về các hồ

Plei Krông, Ialy, Sê San.

2.3.3 Số liệu mưa dự báo IFS

Để thực hiện đề tài luận văn học viên lựa chọn dữ liệu mưa dự báo từ mô

hình IFS.

2.3.4 Bản đồ các loại

Bản đồ hành chính, địa hình, mạng lưới sông suối, hồ chứa và mạng lưới

trạm KTTV các tỉnh Gia Lai, Kon Tum; Bản đồ Dem 30 x 30.

CHƯƠNG 3

MỘT SỐ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.1. Đánh giá khả năng sử dụng sản phẩm dự báo mưa của IFS đối với dự báo dòng chảy hạn vừa trên lưu vực sông Sê San

3.1.1 Kết quả nghiên cứu, đánh giá khả năng dự báo định lượng mưa hạn vừa của mô hình IFS

Sử dụng dữ liệu mưa thực đo và mưa dự báo trong thời đoạn từ tháng 10/2012 đến 31/12/2015 tại các trạm trên lưu vực sông Sê San để đánh giá độ tin cậy và khả năng dự báo định lượng mưa hạn vừa 10 ngày của mô hình dự báo mưa số trị IFS.

- Theo quy định đánh giá chất lượng dự báo mưa hạn vừa 10 ngày tại Trung tâm Khí tượng Thuỷ văn Quốc Gia, kết quả đánh giá theo tiêu chuẩn đánh giá dự báo mưa hạn vừa 10 ngày cho kết quả đối với mô hình dự báo mưa số trị IFS như sau:

Bảng 3.1: Kết quả đánh giá dự báo mưa số trị của mô hình IFS

10/2012 – 12/2015

743

Số điểm dự báo đúng

285

Số điểm dự báo sai

1028

Tổng số điểm dự báo

72%

Phần trăm

Từ kết quả đánh giá dự báo mưa số trị 10 ngày của mô hình IFS trên lưu vực sông Sê San cho thấy chất lượng dự báo đạt kết quả khá, có thể sử dụng được trong nghiệp vụ dự báo định lượng mưa hạn vừa 10 ngày.

- Đánh giá dự báo mưa theo đánh giá dự báo pha cho kết quả sai số trung

bình và sai số quân phương của các trạm trên lưu vực sông Sê San.

Bảng 3.2: Sai số trung bình và sai số quân phương của mô hình IFS

Trạm

RMSE

Trạm

RMSE

Đăk Mốt

6,78

Sa Thầy

1,13

Kon Plông

-6,04

43,9 Măng Cành

-3,48

56,6

Trạm

RMSE

Trạm

RMSE

Đăk Tô (KT)

0,82

34,5

Ialy

-2,95

37,3

Kon Tum (KT)

-10,5

45,7

Pleiku

-9,95

42,9

Đăk Glei

6,85

51,6

Kết quả đánh giá ghi ở bảng 3.2 cho thấy, với dự báo tổng lượng mưa 10 ngày trong thời đoạn đánh giá có 5/9 trạm cho kết quả nhỏ hơn thực đo (thể hiện bằng chỉ số ME âm), 4/9 trạm cho kết quả lớn hơn thực đo (thể hiện bằng chỉ số ME dương). Sai số quân phương trung bình lớn nhất RMSE = 56,6mm tại trạm Măng Cành; sai số quân phương trung bình nhỏ nhất RMSE = 33mm tại trạm Sa Thầy.

Ngoài sai số trung bình và sai số quân phương ra, các chỉ số đánh giá dự báo mưa theo pha của mô hình dự báo mưa số trị IFS được tổng hợp trong bảng 3.3 cho thấy tổng thể về hiện tượng dự báo và hiện tượng quan trắc tổng lượng mưa thời đoạn 10 ngày.

Bảng 3.3: Điểm số đánh giá tổng lượng mưa thời đoạn 10 ngày

của mô hình IFS

PoD

FAR

Bias

CSI

0,76

0,37

1,09

0,62

0,78

Để đánh giá chất lượng dự báo tổng lượng mưa thời đoạn 10 ngày của mô hình chúng ta sử dụng chỉ số CSI. Kết quả cho thấy mô hình dự báo tổng lượng mưa thời đoạn 10 ngày của mô hình IFS đạt khá, có thể sử dụng để tham khảo với điểm số thành công 62% và độ chính xác 78% trong thời đoạn đánh giá. Bên cạnh đó, chỉ số PoD dùng để xác định các hiện tượng mưa lớn của mô hình cũng ở mức khá tốt 76%.

Như vậy, kết quả dự báo tổng mưa thời đoạn 10 ngày của mô hình dự báo mưa số trị IFS có thể sử dụng để xây dựng phương án và tác nghiệp dự báo hạn vừa thuỷ văn trên lưu vực sông Sê San.

3.1.2 Kết quả nghiên cứu hiệu chỉnh kết quả dự báo mưa số trị IFS làm đầu vào cho mô hình thủy văn:

Áp dụng phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến MLR cho MOS (Model Ouput Statistics) với đối tượng chính là dự báo xác suất định lượng mưa PQPF. Sau đó từ phân bố xác suất mưa theo các ngưỡng đã chọn, lượng

mưa dự báo sẽ được tính ngược lại từ hàm phân bố xác suất này. Các phương trình dự báo sẽ được xây dựng riêng biệt cho mỗi điểm trạm và không xây dựng một phương trình dự báo chung cho các điểm trạm trên một khu vực thuần nhất về mặt khí hậu bằng cách tổ hợp các trạm khi xây dựng phương trình thống kê. Yếu tố dự báo đối với bài toán PQPF là biến nhị phân (có hoặc không) dựa trên quan trắc mưa thực tế với 6 ngưỡng mưa được lựa chọn 1, 2, 5, 10, 20, 50mm/24h và giá trị dự báo tương ứng là xác suất mưa thuộc khoảng [0,1]. Việc lựa chọn các ngưỡng mưa này dựa trên nhiều nghiên cứu về PQPF trên thế giới và gợi ý từ tổ chức Khí tượng thế giới WMO.

Theo đó, tập dữ liệu bao gồm 5 năm dự báo và quan trắc kéo dài từ 2012 đến 2017. Thực hiện kỹ thuật kiểm tra chéo, 4 năm dữ liệu sẽ được sử dụng như tập dữ liệu phụ thuộc để phát triển mô hình, năm dữ liệu còn lại được sử dụng là dữ liệu độc lập thực hiện đánh giá.

- Kết quả hiệu chỉnh: Trước hết, tần suất các nhân tố dự báo được sử dụng cho mô hình IFS được tính trung bình cho tất cả các trạm và chỉ các nhân tố có tần suất trên 10% mới được đưa ra

Bảng 3.4: Tần suất tuyển chọn ít nhất 10% của các nhân tố dự báo theo phương pháp MLR cho mô hình IFS cho các trạm nghiên cứu

Nhân tố dự báo

Tần xuất (%)

Tổng lượng mưa tích lũy thời đoạn 24h dự báo

Tổng lượng mưa tích lũy thời đoạn 24h quan trắc

Độ xoáy trung bình (925-500mb) dự báo thời đoạn 24h

Độ ẩm trung bình (950-500mb)

Từ kết quả trên có thể thấy rằng biến tổng lượng mưa tích lũy thời đoạn 24h, tổng lượng mưa quan trắc thời đoạn 24h và độ ẩm trung bình cột khí quyển từ mực 950mb lên đến 500mb chiếm đa số trong các biến được chọn làm nhân tố dự báo. Điều này thể hiện mối tương quan cao giữa các lượng mưa dự báo và lượng mưa quan trắc đưa ra.

Bảng 3.5 đưa ra kết quả đánh giá các chỉ số trên tập số liệu độc lập dự báo trực tiếp từ mô hình và sau khi thực hiện dự báo theo MOS. Lưu ý là các kết quả đánh giá trong bảng này đã được tính cho tổng lượng mưa 10 ngày dự

báo từ mô hình. Các ngưỡng đánh giá được lựa chọn theo quy chuẩn đánh giá mưa 10 ngày tại Trung tâm Dự báo KTTV Quốc gia.

Bảng 3.5: Các chỉ số đánh giá dự báo nhị phân cho tập dữ liệu độc lập mùa cạn trên toàn bộ khu vực nghiên cứu

Mô hình đánh giá

Chỉ số đánh

giá

IFS_MLR

IFS

BIAS

1,80

1,92

POD

0,54

0,50

FAR

0,65

0,73

CSI

0,26

0,24

0,.38

0,35

Nghiên cứu còn đưa ra một số kết quả minh họa dự báo mưa trong một số đợt nghiên cứu, hiển thị dưới dạng trường trên hình 3.1 cho dự báo trực tiếp từ mô hình, sau khi sử dụng MOS theo phương pháp MLR và quan trắc. Có thể thấy dự báo định lượng mưa từ mô hình sau khi sử dụng MLR thấp hơn thực tế ở các vùng mưa lớn, do đó có thể hạn chế được dự báo khống từ các mô hình. Tuy vậy vẫn xảy ra hiện tượng dự báo sót và tâm mưa dự báo bị lệch so với quan trắc.

Hình 3.1. Lượng mưa tích lũy 240h tại 07h ngày 29/05/2017 dự báo trực tiếp (trái và giữa); Lượng mưa tích lũy quan trắc 240h tại 07h ngày 29/05/2017 (phải) từ mô hình IFS.

Trong nghiên cứu này học viên đã tiến hành thiết kế xây dựng dự báo thống kê sau mô hình sử dụng phương pháp hồi quy tuyến tính đa biến MLR cho mô hình IFS với yếu tố dự báo là tổng lượng mưa tích lũy thời đoạn 24h. Theo các kết quả đạt được, học viên đưa ra một số kết luận sau:

- Kết quả dự báo theo phương pháp MLR mô hình IFS không cải thiện nhiều so với dự báo trực tiếp. Tuy vậy cũng có một số kết quả tích cực: Tỷ lệ báo động giả (chỉ số FAR) giảm hơn so với dự báo trực tiếp từ mô hình.

- Khi thực hiện dự báo thông qua MLR, xét về không gian, vùng mưa lớn thường bị lệch so với thực tế, điều này có thể dẫn đến dự báo sót các hiện tượng mưa lớn tại vị trí cần dự báo.

3.2. Xây dựng phương án dự báo dòng chảy sông Sê San bằng mô hình MIKE -NAM

3.2.1. Thiết lập mô hình tính toán mô phỏng dòng chảy hạn vừa cho sông Sê San bằng MIKE - NAM

3.2.1.1. Kết quả phân chia lưu vực bộ phận lưu vực sông Sê San:

Mô hình MIKE NAM tính toán dòng chảy từ mưa rất tốt cho các lưu vực nhỏ, việc phân chia lưu vực chi tiết hay không có ảnh hưởng lớn đến kết quả tính toán. Dựa trên nền bản đồ DEM đã xây dựng, toàn bộ diện tích vùng nghiên cứu được phân thành các lưu vực bộ phận sử dụng tiện ích trong MIKE - BASIN. Các ranh giới này sau đó được hiệu chỉnh lại bằng việc chồng lên bản đồ địa hình tỷ lệ 1/25.000. Các điểm cao nhất trong lưu vực sẽ tạo thành đường phân thủy cho lưu vực bộ phận theo các nhánh phụ lưu của sông. Điểm ra của các lưu vực bộ phận là vị trí của các hồ Thủy điện và trạm Thủy văn. Cụ thể, lưu vực sông Sê San được phân chia thành 12 lưu vực bộ phân. Các thông số diện tích, chu vi của các lưu vực bộ phận được trình bày trong bảng 3.6. Trong đó, lưu vực bộ phận lớn nhất là DAK MOT với diện tích khoảng 2148km2; lưu vực bộ phận nhỏ nhất là SESAN 3A 295km2.

+ Sông ĐăkBla được chia thành 3 lưu vực bộ phận: Lưu vực THUONG KON TUM với các vị trí hồ Thượng Kon Tum, lưu vực KONPLONG với vị trí trạm Kon Plong, lưu vực KONTUM với vị trí trạm Kon Tum

+ Sông Krông Pôkô được chia thành 2 lưu vực bộ phận: lưu vực DAK MOT ứng với vị trí trạm thủy văn Đăk Mốt và lưu vực PLEI KRONG ứng với vị trí hồ Plei krông

+ Sông Đăk Tơ Kan được chia thành 1 lưu vực bộ phận DAK TO ứng

với trạm thủy văn Đăk Tô

+ Các lưu vực bộ phận khác như IALY, SESAN 3A, SESAN 3, SESAN 4, SESAN 4A được chia theo dòng chính của lưu vực sông Sê San với điểm ra của lưu vực là các hồ chứa thủy điện. Riêng lưu vực DAK HODRAI là lưu vực bên ngoài gia nhập dòng chảy vào lưu vực sông Sê San phía hạ lưu hồ thủy điện SE SAN 4A.

- Số liệu đầu vào của mô hình MIKE - NAM gồm mưa, bốc hơi và lưu

lượng dưới định dạng file là DFS0.

Nhập bản đồ bao gồm các lưu vực, đường chia nước, trạm mưa vào mô

hình NAM. Mô hình NAM được thiết lập cho 12 lưu vực bộ phận.

Sau khi phân chia các lưu vực bộ phận sông, tiến hành tính toán trọng số mưa cho các lưu vực bộ phận. Trọng số mưa của các trạm trong từng lưu vực được tính theo mô hình đa giác Theisson.

Bảng 3.6: Danh sách các lưu vực bộ phận

STT Lưu vực STT Lưu vực Diện tích (km2) Diện tích (km2)

1 DAK MOT 2148,19 7 SESAN 4A 433,24

2 PLEI KRONG 1353,93 8 DAK HODRAI 1495,5

3 THUONG KON TUM 410,352 9 IALY 1258,2

4 KONPLONG 1080,82 10 SESAN 3 325,11

5 KON TUM 1495,78 11 SESAN 3A 295,82

6 SESAN 4 1264,43 12 DAK TO 308,55

3.2.1.2 Mô phỏng dòng chảy hạn vừa từ số liệu thực đo, hiệu chỉnh, kiểm định mô hình

a. Hệ số trạm mưa: Hệ số trạm mưa trong từng lưu vực được tính theo mô hình đa giác Theisson. Để tính toán dòng chảy cho hệ thống sông Sê San sử dụng số liệu của 29 trạm mưa trong và ngoài lưu vực.

Kết quả tính toán trọng số mưa cho các lưu vực bộ phận trong mô hình

Nam được thể hiện ở hình 3.2

Hình 3.2: Kết quả phân chia các lưu vực bộ phận và trọng số tram mưa cho các lưu vực bộ phận

b. Số liệu dùng để hiệu chỉnh, kiểm định bộ thống số của mô hình:

Thời gian mùa cạn trên lưu vực sông Sê San bao gồm toàn bộ thời gian mùa khô và một phần mùa mưa. Với thời gian như vậy, lượng mưa tính toán trong mùa cạn sẽ bao gồm lượng mưa của mùa khô và lượng mưa của thời kỳ đầu mùa mưa. Thời kỳ đầu và giữa mùa cạn trùng với thời gian mùa khô nên lượng mưa rất bé, chỉ chiếm từ 10 - 15% lượng mưa năm. Tuy nhiên, trong 2 tháng cuối mùa (tháng 5, tháng 6) khi trên hầu hết lưu vực đã bước vào mùa mưa thì lượng mưa tăng mạnh; tổng lượng mưa 2 tháng này chiếm hơn 80% lượng mưa của mùa cạn.

Để đảm bảo nhận được bộ thông số mô hình MIKE - NAM đại biểu có sự ổn định, thể hiện đúng quy luật dòng chảy mùa cạn, hợp nhất mùa cạn trên 2 nhánh lưu vực sông, cũng như theo đúng phân mùa mùa cạn theo Quy trình vận hành liên hồ chứa lưu vực sông Sê San, học viên lựa chọn mùa cạn trên

toàn lưu vực sông Sê San từ tháng 12 đến tháng 6 năm sau và thực hiện tuyển chọn số liệu để xác định bộ thông số của mô hình MIKE -NAM như sau:

- Số liệu mưa, bốc hơi, dòng chảy dùng trong tính toán hiệu chỉnh và kiểm định mô hình là số liệu thực đo mùa cạn và số liệu của một số trận mưa lũ trái vụ.

- Đối với các trạm thủy văn chọn các năm cạn nhất, năm có lượng dòng chảy trung bình nhỏ hơn và năm có lượng dòng chảy trung bình lớn hơn lượng dòng chảy trung bình các mùa cạn.

Bảng 3.7: Một số mùa cạn và trận lũ trái vụ tại các trạm được dùng để hiệu chỉnh bộ thông số mô hình Mike - Nam

Trạm Trận lũ Mùa cạn Trạm Trận lũ Mùa cạn

17-22/06/2012 2010-2011 23-25/6/2011 2010-2011

Kon Đăk 24-28/12/2012 2011-2012 26-27/6/2016 2011-2012 Tum Mốt

01-03/12/2014 2012-2013 24-26/6/2004 2012-2013

18-20/5/2011 2010-2011 23-25/6/2011 2010-2011

03-06/05/2014 2011-2012 14-16/11/2010 2011-2012 Kon Plông Đăk Tô

16-18/5/2008 2012-2013 21-22/6/2013 2012-2013

Bảng 3.8: Một số mùa cạn và trận lũ trái vụ tại các trạm được dùng để kiểm định bộ thông số mô hình Mike-Nam

Trạm Trận lũ Mùa cạn Trạm Trận lũ Mùa cạn

12-14/6/2004 2013-2014 30/6/2014 2013-2014

Kon Đăk 21-27/6/2013 2015-2016 17-19/6/2012 2015-2016 Tum Mốt

15-19/12/2016 21-22/6/2011

12-16/6/2004 2013-2014 13-14/6/2008 2013-2014

17-19/12/2011 2015-2016 16-21/2012 2015-2016 Kon Plông Đăk Tô

15-19/12/2016 01-06/6/2003

- Đối với các hồ chứa: Chọn các mùa cạn từ khi hồ chứa đi vào hoạt động, và chọn các năm cạn nhất, năm có lượng dòng chảy trung bình nhỏ hơn, năm có lượng dòng chảy lớn hơn lượng dòng chảy trung bình các mùa cạn.

Bảng 3.9: Thống kê mùa cạn và các trận lũ trái vụ tại các hồ chứa trên lưu vực sông Sê San dùng để hiệu chỉnh bộ thông số mô hình Mike - Nam

Hồ Trận lũ Mùa cạn Hồ Trận cạn Mùa lũ

16-21/6/2012 2015-2016 27-28/6/2016 2010-2011

21-27/6/2013 2014-2015 28-30/6/2011 2015-2016 Plei Krong Sê San 4

26-30/6/2016 2010-2011 16-17/5/2014 2011-2012

18-25/5/2006 2010-2011 6-7/6/2013 2015-2016

Ialy 15-16/12/2009 2011-2012 10-11/6/2014 2011-2012 Sê San

4A 28-30/6/2011 2015-2016 3-4/12/2014 2012-2013

Bảng 3.10: Thống kê mùa cạn và các trận lũ trái vụ tại các hồ chứa trên lưu vực sông Sê San dùng để kiểm định bộ thông số mô hình Mike-Nam

Hồ Trận lũ Mùa cạn Hồ Trận lũ Mùa cạn

13-17/6/2013 2011-2012 30/6/2012 2012-2013

Plei Sê San 23-25/6/2015 2012-2013 6-8/6/2012 2013-2014 4 Krong

11-17/6/2014 2013-2014 30-31/5/2013 2014-2015

31/5-1/6/2011 2014-2015 9-10/6/2015 2013-2014

Ialy Sê San 4A 15-20/6/2012 2012-2013 10-11/6/2016 2014-2015

c. Kết quả hiệu chỉnh, kiểm định bộ thông số mô hình lưu vực sông Sê San mùa cạn, tại các trạm thủy văn

- Kết quả hiệu chỉnh bộ thông số: Sau khi hiệu chỉnh bộ thông số mô hình cho mùa cạn các năm 2010-2011, 2011-2012, 2012-2013. Xác định được

bộ thông số chung cho lưu vực sông Sê San là trung bình cộng của 3 bộ thông số cho 3 mùa cạn nói trên.

Bảng 3.11: Bộ thông số trung bình tại các vị trí lưu vực sông Sê San

Thông số

Umax Lmax CQOF CKIF CK1,2 TOF TIF

Tiểu lưu vực

DAK MOT

16,7

265,3

0,66

903,2

21,7

0,20

0,19

PLEI KRONG

10,0

133,3

0,70

1000

23,7

0,27

0,30

THUONG KON TUM

13,7

296,0

0,88

937,2

15,0

0,20

KON PLÔNG

10,7

292,7

0,88

846,7

24,0

0,30

KON TUM

14,0

232,0

0,67

852,8

15,7

0,33

SESAN 4

10,0

200,0

0,80

1000

17,3

0,0

0,20

SESAN 4A

10,0

212,0

0,65

765,9

19,3

0,23

0,20

DAK HODRAI

10,0

100,0

0,60

1000

14,0

0,30

IALY

10,0

100,0

0,70

1000

25,0

0,20

SESAN 3A

10,7

246,7

0,58

1000

15,7

0,20

0,23

SESAN 3

11,0

266,7

0,68

1000

17,0

0,23

DAK TO

11,7

232,7

0,77

878,7

18,0

0,20

Kết quả mô phỏng, xác định bộ thông số mô hình MIKE - NAM với 3 mùa cạn điển hình số liệu cho các trạm Kon Plông, Kon Tum, Đăk Mốt và Đăk Tô cho kết quả đạt về tổng lượng và quá trình.

Đường quá trình dòng chảy mùa cạn tính toán tương đối đồng dạng với đường thực đo. Tổng lượng mùa cạn chênh lệch không quá lớn, tổng lượng dòng chảy mùa cạn tại trạm Đăk Mốt, Kon Plong, Đăk Tô thiên thấp. Chênh lệch tổng lượng mùa cạn trung bình tại Đăk Mốt: 43,6 triệu m3, Đăk Tô: 3 triệu m3, Kon Plông: 7,1 triệu m3, Kon Tum là 16,2 triệu m3. Lưu lượng dòng chảy lớn nhất chênh lệch nhau không nhiều, trung bình tại trạm Đăk Mốt là 1,4% (lớn nhất là 5%), Đăk Tô: 3,8% (lớn nhất là 7,3%), Kon Plông là 0,2% (lớn nhất là 2,9%), Kon Tum: 1,1% (lớn nhất là 8,1%). Hệ số Nash trung bình khá cao dao động từ 0,75-0,85%, tại Đăk Mốt: 0,81%, Đăk Tô: 0,79%, Kon Plông 0,83%, tại Kon Tum là 0,80%.

Bảng 3.12: Kết quả đánh giá mô hình cho các mùa cạn 2010-2011, 2011- 2012, 2012-2013

ΔQ/ Nash Qmax tt ∆W/Wtđ Trạm Năm Qmax tđ (m3/s) Wtđ (106m3) Wtt (106m3) (%) (m3/s) (%) Qmaxtđ (%)

5,0 2010-2011 0,79 540,4 567,2 853 817 -4,22 Đăk 2,7 2011-2012 0,82 376,4 386,6 1178 1146 -2,72 Mốt

2012-2013 0,82 269,2 259,5 -3,6 905 842 -6,96

2010-2011 0,84 51,9 -7,3 56 133 126 -5,26

40 Đăk Tô 2011-2012 0,75 41,1 2,9 143 146 2,10

2012-2013 0,86 24,8 23 -7,1 109 104 -4,59

2010-2011 0,81 198,8 193 -2,9 806 747 -7,32 Kon 2011-2012 0,85 205,6 204,4 -0,6 758 727 -4,09 Plông

2012-2013 0,84 330,8 340,3 2,9% 1977 2046 3,49

2010-2011 0,71 414 447,5 8,1 806 774 -3,97 Kon 2011-2012 0,83 307,7 299,5 -2,7 1773 1780 0,39 Tum

2012-2013 0,77 470.2 460 -2,2 2517 2591 2,94

Hình 3.3: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái) và tổng lượng nước (hình phải) thực đo và tính toán mùa cạn tại trạm thủy văn Đăk Mốt

Hình 3.4: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái) và tổng lượng nước (hình phải) thực đo và tính toán mùa cạn tại trạm thủy văn Đăk Tô

Hình 3.5: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái) và tổng lượng nước (hình phải) thực đo và tính toán mùa cạn tại trạm thủy văn Kon Plong

Hình 3.6:Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái) và tổng lượng nước (hình

phải) thực đo và tính toán mùa cạn tại trạm thủy văn Kon Tum

- Kết quả kiểm định bộ thông số mô hình: Kết quả kiểm định bộ thông số mô hình từ tài liệu 2013 – 2014 và 2015 – 2016 cho thấy đường quá trình dòng chảy tính toán tương đối đồng dạng với đường thực đo. Tổng lượng mùa cạn chênh lệch không quá lớn, tổng lượng dòng chảy mùa cạn tại trạm Kon Plông thiên thấp. Chênh lệch tổng lượng mùa cạn trung bình tại Đăk Mốt: 16 triệu m3, Đăk Tô: 3,8 triệu m3, Kon Plông: 70,1 triệu m3, Kon Tum là 18,6 triệu m3. Lưu lượng dòng chảy lớn nhất mùa cạn thiên thấp cho tất cả các trạm, chênh lệch trung bình tại trạm Đăk Mốt là 5,2% (lớn nhất là 7,5%), Đăk Tô: 1,1% (lớn nhất là 3,5%), Kon Plông là 6,7% (lớn nhất là 9,5%), Kon Tum: 4,6% (lớn nhất là 7,3%). Hệ số Nash trung bình tại Đăk Mốt: 0,79%, Đăk Tô: 0,79%, Kon Tum 0,71%, tại Kon Plông là 0,73%.

Bảng 3.13: Kết quả kiểm định mô hình mùa cạn tại các trạm thủy văn

2013-2014

0,78

313,9

290,3

-7,50

1162

1217

54,9

Đăk Mốt

2015-2016

0,79

244,1

237,2

-2,80

669

646

-22,9

2013-2014

0,89

22,2

1,40

215

224

9,5

22,5

Đăk Tô

2015-2016

0,77

18,5

-3,50

28,2

26,3

-1,9

17,9

2013-2014

0,85

205,6

186

-9,50

1512

1445

-67,3

Kon

Plông

2015-2016

0,61

400,

384,1

-4.20

1109,6

1036,5

-73

2013-2014

0,85

269,9

-1,80

1623

1664

41,1

265

Kon Tum

2015-2016

0,74

210,3

-7,30

1322

1244

-78.4

195

Nash Qmax tt Trạm Năm ΔQ/ Qmaxtđ Qmax tđ (m3/s) Wtđ (106m3) Wtt (106m3) ∆W (106m3) (%) (m3/s) (%)

Hình 3.7: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái) và tổng lượng nước (hình phải) thực đo và tính toán trạm TV Đăk Mốt

Hình 3.8:Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái) và tổng lượng nước (hình phải) thực đo và tính toán trạm TV Đăk Tô

Hình 3.9:Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái) và tổng lượng nước (hình phải) thực đo và tính toán trạm TV Kon Plong

Hình 3.10: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái) và tổng lượng nước (hình phải) thực đo và tính toán trạm TV văn Kon Tum

Kết quả mô phỏng và kiểm định mô hình MIKE - NAM trên cơ sở các số liệu của 5 mùa cạn từ năm từ 2010-2016 đã nhận được bộ thông số tương đối ổn định, có khả năng mô phỏng tốt quá trình dòng chảy mùa cạn trên các lưu vực bộ phận. Mô hình đã mô phỏng tổng lượng tương đối tốt, chênh lệch tổng lượng không lớn. Chỉ số Nash, sai số dòng chảy lớn nhất mùa đều đạt giới hạn cho phép, vì vậy có thể áp dụng bộ thông số này để mô phỏng dòng chảy mùa cạn hạn vừa cho lưu vực sông Sê San.

d. Kết quả hiệu chỉnh, kiểm định bộ thông số mô hình Nam các trận lũ trái mùa tại các trạm thủy văn:

- Kết quả hiệu chỉnh bộ thông số: Bộ thông số của mô hình Mike Nam tương ứng với các trận lũ khác nhau được xác định cho từng tiểu lưu vực khác nhau. Hầu hết các trận lũ hiệu chỉnh cho sông Sê San đều xảy ra vào đầu và cuối mùa cạn, tuy nhiên mỗi trận lũ có những đặc trưng hình thành dòng chảy khác nhau nên các thông số cũng không giống nhau. Trận lũ từ ngày 24- 26/6/2004, 16-18/5/2008, 18-20/5/2011, 17-22/06/2012, 23-25/6/2011, 03- 06/05/2014 có điều kiện hình thành dòng chảy khó khăn hơn do bề mặt lưu vực trước khi xảy ra lũ khô hạn, khi mưa xuống tổn thất thấm sẽ chiếm một lượng đáng kể sau đó mới hình thành dòng chảy trong khi các trận lũ 24- 28/12/2012, 01-03/12/2014 hình thành khi trước đó đã có nhiều trận lũ xảy ra trên lưu vực, bề mặt lưu vực đã tương đối bão hòa, điều kiện hình thành dòng chảy tràn trên lưu vực rất thuận lợi để sinh lũ nên các thông số đặc trưng cho quá trình hình thành lũ sẽ được đưa về giá trị thuận lợi nhất.

Bộ thông số chung cho lưu vực sông Sê San là trung bình cộng của 3 bộ

thông số cho 3 trận lũ trái vụ tại các trạm trên lưu vực sông Sê San.

Bảng 3.14: Bảng giá trị thông số trung bình điều kiện ban đầu của các tiểu lưu vực trên lưu vực sông Sê San

Thông số

U/Umax

L/Lmax

QOF

QIF BF

BFlow

Tiểu lưu vực

DAK MOT 0,55 0,56 10 10 110 80

PLEI KRONG 0,6 0,5 5 15 13 0

THUONG KON TUM 0,8 0,85 10 10 27 100

KON PLÔNG 0,8 0,8 10 15 50 100

KON TUM 0,7 0,85 12 12 5 5

Thông số

U/Umax

L/Lmax

QOF

QIF BF

BFlow

Tiểu lưu vực

0,55 0,5 12 15 21 7 SESAN 4

0,6 0,8 14 12 12 10 SESAN 4A

0,6 0,5 12 15 15 10 DAK HODRAI

0,5 0,5 2 2 2 20 IALY

0,52 0,6 12 15 11 5 SESAN 3A

0,5 0,6 10 10 10 5 SESAN 3

0,57 0,6 2 2 21 100 DAK TO

Bảng 3.15: Bảng giá trị thông số trung bình mô hình Mike-Nam cho các lưu vực bộ phận lưu vực sông Sê San

Thông số Tiểu lưu vực Umax Lmax CQOF CKIF CK1,2 TOF TIF

11,3 273 0,59 971 11,2 0,3 0,2 DAK MOT

10,0 133 0,73 1000 16,0 0,2 0,4 PLEI KRONG

14,0 290 0,78 1000 14,4 0,2 0,1 THUONG KON TUM

16,0 295 0,72 990 15,6 0,2 0,2 KON PLÔNG

15,2 195 0,65 946 22,2 0,3 0,3 KON TUM

10,0 131 0,73 1000 11,0 0,1 0,2 SESAN 4

10,0 117 0,70 1000 23,0 0,3 0,2 SESAN 4A

10,0 100 0,60 1000 14,0 0,0 0,0 DAK HODRAI

10,0 100 0,90 1000 31,0 0,1 0,1 IALY

10,7 217 0,58 1000 11,0 0,0 0,1 SESAN 3A

10,3 205 0,68 1000 10,0 0,1 0,0 SESAN 3

11,2 173 0,65 484 14,4 0,3 0,3 DAK TO

Kết quả mô phỏng, xác định bộ thông số mô hình MIKE-NAM với các trận lũ trái vụ tại các trạm Kon Plông, Kon Tum, Đăk Mốt và Đăk Tô cho kết quả đạt về tổng lượng và quá trình. Đường quá trình dòng chảy tính toán tương đối đồng dạng với đường thực đo. Đối với sườn lũ lên và lũ xuống, quá trình tính toán tương đối phù hợp với thực đo. Nhưng cũng có những trận lũ có sự sai khác giữa lưu lượng tính toán và thực đo. Chênh lệch tổng lượng

trung bình tại Đăk Mốt: 0 triệu m3, Đăk Tô: 0,1 triệu m3, Kon Plông: 0,3 triệu m3, Kon Tum là 0,2 triệu m3. Lưu lượng đỉnh lũ chênh lệch trung bình tại trạm Đăk Mốt là 3,2 % (lớn nhất là 6,6%), Đăk Tô: 0,7% (lớn nhất là 5%), Kon Plông là 0,7% (lớn nhất là 4,1%), Kon Tum: 0,2% (lớn nhất là 2,2%). Hệ số Nash trung bình tại các trạm cao và dao động từ 0,83-0,87%.

Bảng 3.16: Kết quả đánh giá trận lũ trái vụ tại các trạm thủy văn

ΔQ/ Nash Qmax tt ∆W/Wtđ Trạm Năm Qmax tđ (m3/s) Wtđ (106m3) Wtt (106m3) (%) (%) (m3/s) Qmaxtđ (%)

23-25/6/2011

0,83

547

38,6

39,0

544

1,04

26-27/6/2016

0,85

244

17,5

18,1

260

-0,55

3,43

Đăk Mốt

6,56

24-26/6/2004

0,85

280

25,4

24,4

290

-3,94

3,57

23-25/6/2011

0,82

4,73

4,5

56.2

-4,86

0,36

-7,67

Đăk Tô

14-16/11/2010 0,83 30 -3,33 3,65 3,37 29

21-25/6/2013

0,83

25.8

5,01

5,13

27.1

2,40

5,04

17-22/06/2012

0,89

206

43,4

43,7

211

0,69

2,43

24-28/12/2012

0,88

183

42,1

41,2

182

-2,14

Kon Plông

-0,55

01-03/12/2014

0,84

391

31,7

31,4

375

-0,95

-4,09

18-20/5/2011

0,82

414

27,1

25,9

423

-4,43

2,17

03-06/05/2014

0,88

238

46,1

236

4,77

Kon Tum

-0,84

16-18/5/2008

0,89

254

28,4

26,8

252

-5,63

Hình 3.11: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải) thực đo và tính toán trạm Đăk Mốt trận lũ từ ngày 23-25/6/2011

-0,79

Hình 3.12: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải) thực

đo và tính toán trạm Đăk Tô trận lũ từ ngày 22-25/6/2013

Hình 3.13: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải) thực

đo và tính toán trạm Kon Plong trận lũ 17-22/06/2012

Hình 3.14: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải) thực đo và tính toán trạm Kon Tum trận lũ từ ngày 18-20/5/2011

- Kết quả kiểm định bộ thông số

Kết quả kiểm định bộ thông số mô hình MIKE-NAM các trận lũ trong mùa cạn tại các trạm Kon Plông, Kon Tum, Đăk Mốt và Đăk Tô cho kết quả đạt về tổng lượng và quá trình. Đường quá trình dòng chảy tính toán tương đối đồng dạng với đường thực đo. Đối với sườn lũ lên và lũ xuống, quá trình tính toán tương đối phù hợp với thực đo. Nhưng cũng có những trận lũ có sự sai khác giữa lưu lượng tính toán và thực đo. Chênh lệch tổng lượng trận lũ trung bình tại Đăk Mốt: 1 triệu m3, Đăk Tô: 0,4 triệu m3, Kon Plông: 0 triệu m3, Kon Tum là 0,5 triệu m3. Lưu lượng đỉnh lũ chênh lệch trung bình tại trạm Đăk Mốt là 5,3% (lớn nhất là 7%)

, Đăk Tô: 0,4% (lớn nhất là 0,7%), Kon Plông là 2,3% (lớn nhất là 7%), Kon Tum: 0,8% (lớn nhất là 3,2%). Hệ số Nash trung bình tại các trạm khá cao và đều đạt từ 0,80 - 0,84%.

Bảng 3.17: Kết quả kiểm định mô hình các trận lũ trái vụ trong mùa cạn tại các trạm thủy văn

30/6/2014

0,83

331

350

5,74

22,8

21,4

-6,14

17-19/6/2012

0,83

376

388

3,2

31,0

30,3

-2,26

Đăk Mốt

21-22/6/2011

0,80

329

352

7,0

24,2

23,4

-3,31

13-14/6/2008

0,73

20.2

21,2

4,95

1,8

-10,0

16-21/2012

0,84

42.,

-4,32

7,5

7,3

Đăk Tô

-2,67

01-06/6/2003

0,82

24,2

25,1

3,72

7,1

6,39

-10,0

12-14/6/2004

0,84

643

630

-2,02

37,7

43,1

14,3

Kon

21-27/6/2013

0,85

240

257

7,08

93,6

95,3

1,82

Plông

15-19/12/2016

0,83

890

906

1,80

142

135

-4,93

12-16/6/2004

0,81

1306

1307

0,08

124

119

-4,03

17-19/12/2011

0,83

308

305

-0,97

49,9

47,5

-4,81

Kon Tum

15-19/12/2016

0,83

1080

1115

3,24

173

182

5,20

ΔQ/ Nash Qmaxtt Trạm Năm Qmaxtđ (m3/s) Wtđ (106m3) Wtt (106m3) ∆W/Wtđ (%) (%) (m3/s) Qmaxtđ (%)

đo và tính toán trạm Đăk Mốt trận lũ từ ngày 21-22/6/2011

Hình 3.16: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải) thực

đo và tính toán trạm Đăk Tô trận lũ từ ngày 01-06/6/2003

Hình 3.15: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải) thực

Hình 3.17: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải) thực

đo và tính toán trạm Kon Plong trận lũ 12-14/6/2004

Hình 3.18: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình

phải) thực đo và tính toán trạm Kon Tum trận lũ từ ngày 15-19/12/2016

Kết quả mô phỏng và kiểm định mô hình MIKE - NAM trên cơ sở các số liệu của 5 mùa cạn từ năm 2010-2016 và các trận lũ trái vụ đã nhận được bộ thông số tương đối ổn định, có khả năng mô phỏng được quá trình dòng chảy mùa cạn, các trận lũ trái vụ trên các lưu vực bộ phận. Mô hình đã mô phỏng tổng lượng tương đối tốt. Thời gian xuất hiện đỉnh lũ tính toán khá phù hợp với thực tế, nhưng trong một số trận lũ, đỉnh lũ mô phỏng còn muộn hơn hoặc sớm hơn thực đo khoảng 0h-8h, dẫn đến chênh lệch giữa lưu lượng tính toán và thực đo. Một số vị trí đỉnh lũ mô phỏng còn thiên cao (trận lũ 21- 27/6/2013 tại trạm Kon Plông), phần chân lũ mô phỏng chưa sát thực tế (trận lũ 17-19/12/2011 tại trạm Kom Tum). Nguyên nhân có thể là tính toán mô phỏng dòng chảy từ mưa ở các lưu vực sông miền núi là rất khó, vùng thượng lưu lũ có tính chất lên xuống nhanh, biên độ lũ lớn, độ dốc và độ cao địa hình thay đổi phức tạp; các vùng mưa thường biến động không đều cả về lượng và cường độ, thời gian mưa. Tuy nhiên, khi sử dụng bộ thông số chung tìm được trong quá trình mô phỏng mùa cạn các năm 2010-2016 và một số trận lũ trái vụ để kiểm định mô hình tại các vị trí Kon Plông, Kon Tum, Đăk Mốt, Đăk Tô cho kết quả tương đối tốt: chỉ số Nash, sai số đỉnh lũ đều đạt giới hạn cho phép, vì vậy có thể áp dụng bộ thông số này để mô phỏng dòng chảy hạn vừa mùa cạn cho các trạm thủy văn trên lưu vực sông Sê San.

e. Kết quả hiệu chỉnh, kiểm định bộ thông số mô hình lưu vực sông Sê San mùa cạn, tại các hồ chứa thủy điện.

- Kết quả hiệu chỉnh

Các hồ chứa Ialy, Sê San 4, Sê San 4A là những hồ bên dưới trong hệ thống hồ bậc thang lưu vực sông Sê San, vì vậy lưu lượng đến hồ dưới sẽ là tổng lưu lượng xả của hồ trên và lưu lượng khu giữa.

Cụ thể:

Qđến Ialy = QXả Plei Krong + QKhu giữa

(3.1)

Qđến Sê San 4 = QXả Sê San 3A + QKhu giữa

(3.2)

Qđến Sê San 4A = QXả Sê San 4 + QKhu giữa

(3.3)

Xác định được bộ thông số chung cho lưu vực sông Sê San là trung bình cộng của 3 bộ thông số cho 3 mùa cạn điển hình kết quả được bộ thông số như bảng 3.18.

Bảng 3.18: Bộ thông số trung bình tại các vị trí khi tính cho các hồ

chứa trên lưu vực sông Sê San.

Thông số

Tiểu lưu vực

Umax Lmax CQOF CKIF CK1,2 TOF TIF

DAK MOT 16,7 265 0,58 870 21,3 0,31 0,39

PLEI KRONG 13 100 0,6 1000 22 0,27 0,3

THUONG KON TUM 15,7 296 0,75 937 19,8 0,32 0,3

KOM PLONG 13,7 295 0,72 913 19,2 0,3 0,31

KON TUM 14 232 0,56 986 0,47 0,48 25

SESAN 4 14 250 20 0,8 1000 0,31 0,2

SESAN 4A 15,7 259 0,57 999 22,7 0,3 0,2

DAK HODRAI 17 100 0,6 1000 17,3 0,23 0,3

IALY 15 100 0,87 1000 24,7 0,3 0,3

SESAN 3A 16,7 233 0,58 1000 21 0,37 0,3

SESAN 3 12 262 0,68 1000 20 0,27 0,35

DAK TO 14,3 173 0,64 948 18,3 0,3 0,3

Kết quả mô phỏng, xác định bộ thông số mô hình MIKE - NAM với 3 mùa cạn điển hình số liệu cho các hồ chứa Ialy, Plei Krong, Sê San 4, Sê San 4A cho kết quả đạt về tổng lượng và quá trình.

Đường quá trình lưu lượng tính toán và thực đo dao động theo điều tiết hồ chứa. Đường quá trình lưu lượng tính toán tương đối phù hợp với thực đo. Tổng lượng mùa cạn đối với hồ Ialy thiên thấp, các hồ khác thiên cao, chênh lệch tổng lượng mùa cạn trung bình tại hồ Plei Krong: 31 triệu m3, hồ Ialy: 210 triệu m3, hồ Sê San 4: 23,3 triệu m3, hồ Sê San 4A: 46 triệu m3. Lưu lượng dòng chảy lớn nhất chênh lệch không nhiều lớn nhất của hồ Sê San 4 (2010 - 2011) 26,4%, phần lớn lưu lượng dòng chảy lớn nhất thiên cao. Chênh lệch lưu lượng dòng chảy lớn nhất trung bình tại hồ Pleikrông là 3,1% (lớn nhất là 9,9%), hồ Ialy: 3,8% (lớn nhất là 6%), hồ Sê San 4: 15,1% (lớn nhất là 26,4%), hồ Sê San 4A: 7% (lớn nhất là 11,4%).

Chỉ số Nash tương đối cao, dao động từ 0,80-0,89%. Trung bình hồ Plei Krông: 0,85%, hồ Ialy: 0,86%, hồ Sê San 4: 0,85%, hồ Sê San 4A: 0,83%.

Bảng 3.19: Kết quả đánh giá mô hình Nam cho dòng chảy hạn vừa mùa

cạn các hồ trên lưu vực sông Sê San

ΔQ/ Nash Qmaxtđ Qmaxtt ∆W/Wtđ Qmaxtđ Hồ Năm Wtđ (106m3) Wtt (106m3) (%)

(m3/s)

(m3/s) (%) (%)

9,9 2015-2016 0,88 335 368 714 634 -11.20 Plei -6,6 2014-2015 0,88 268 250 856 918 7.24 Krong 6,2 2010-2011 0,80 372 395 1161 1271 9.47

-6,0 2010-2011 0,86 428 402.3 2477 2242 -9.49

-2,1 Ialy 2011-2012 0,85 459 449 3670 3484 -5.07

-3,2 2015-2016 0,87 378 366 2004 1795 -10.43

2010-2011 0,89 1225 1548 26,4 3058 3091 1.08

Sê San 4 2015-2016 0,82 480 556 15,8 3752 3915 4.34

2011-2012 0,83 776 799 3,0 4781 4655 -2.64

2015-2016 0,83 502 520 3,6% 2449 2576 Sê San 5.19

4A 2011-2012 0,85 885 986 11,4 4949 5165 4.36

2012-2013 0,80 585 620 6,0 3998 3793 -5.13

Hình 3.19: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình phải) thực đo và tính toán mùa cạn đến hồ Plei Krông

Hình 3.20: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình phải) thực đo và tính toán mùa cạn đến hồ Ialy

Hình 3.21: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình phải) thực đo và tính toán mùa cạn đến hồ Sê San 4

Hình 3.22: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước

(hình phải) thực đo và tính toán mùa cạn đến hồ Sê San 4A

- Kết quả kiểm định

Kết quả kiểm định bộ thông số mô hình MIKE - NAM với các mùa cạn điển hình số liệu cho các hồ chứa Ialy, Pleikrông, Sê San 4, Sê San 4A cho kết quả đạt về tổng lượng và quá trình.

Đường quá trình lưu lượng tính toán và thực đo dao động theo điều tiết hồ chứa và tương đối phù hợp với nhau. Tổng lượng mùa cạn chênh lệch không quá lớn, tổng lượng dòng chảy mùa cạn của hồ Pleikrông, Ialy, Sê San 4A thiên thấp, chênh lệch tổng lượng mùa cạn trung bình tại hồ Pleikrông: 96,6 triệu m3, hồ Ialy: 261,6 triệu m3, hồ Sê San 4: 65,3 triệu m3, hồ Sê San 4A: 382 triệu m3. Lưu lượng dòng chảy lớn nhất mùa cạn chênh lệch không nhiều lớn nhất của hồ Sê San 4 (2012 - 2013) 19,1%. Chênh lệch dòng chảy lớn nhất trung bình các năm tại hồ Pleikrông là 12,5% (lớn nhất là 13,8%), hồ Ialy: 6,6% (lớn nhất là 8,8%), hồ Sê San 4: 7% (lớn nhất là 19,1%), hồ Sê San 4A: 10,7% (lớn nhất là 10,9%). Chỉ số Nash tương đối cao, dao động từ 0,81-0,86%. Trung bình hồ Pleikrông: 0,84%, hồ Ialy: 0,83%, hồ Sê San 4: 0,81%, hồ Sê San 4A: 0,82%.

Từ kết quả thu được sau khi chạy kiểm định 12 mùa cạn cho 4 hồ chứa, với những nhận xét nêu trên có thể kết luận rằng bộ thông số được xác định cho các hồ chứa lưu vực sông Sê San cho kết quả tốt, gần sát với

thực tế như vậy có thể áp dụng bộ thông số cho các mùa cạn khác nhau, cũng có thể ứng dụng trong dự báo nghiệp vụ.

Bảng 3.20: Kết quả đánh giá mô hình Nam cho dòng chảy hạn vừa mùa

cạn các hồ trên lưu vực sông Sê San

Nash QmaxTĐ QmaxTT ∆Q/ WTĐ WTT ∆W/Wtđ Hồ Năm (%) (m3/s) (m3/s) QmaxTĐ (106 m3) (106 m3) (%)

2011-2012 0,85 393 340,0 -13,5 1301 1193 -8.30 Plei 2012-2013 0,83 356 307,0 -13,8 938 857 -8.64 Krong 2013-2014 0,84 386 347,0 -10,1 1159 1260 -8.02

2014-2015 0,81 482 458,0 -5,0 2508 2732 -8.20

Ialy 2012-2013 0,83 396 361,0 -8,8 2506 2757 -9.10

2013-2014 0,86 430 404,0 -6,0 3446 3756 -8.25

2012-2013 0,81 418 498,0 19,1 3758 3529 6.49

Sê San 4 2013-2014 0,84 596 501,0 -15,9 4802 5001 -3.98

2014-2015 0,83 531 625,0 17,7 3975 3809 4.36

2013-2014 0,83 612 545,0 -10,9 4711 5135 -8.26

Hình 3.23: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình phải) thực đo và tính toán mùa cạn đến hồ Pleikrông

Sê San 4A 2014-2015 0,81 562 503,0 -10,5 4793 5133 -6.62

Hình 3.24: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình phải) thực đo và tính toán mùa cạn đến hồ Ialy

Hình 3.25: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình phải) thực đo và tính toán mùa cạn đến hồ Sê San 4

Hình 3.26: Đường quá trình lưu lượng nước (hình trái), tổng lượng nước (hình phải) thực đo và tính toán mùa cạn đến hồ Sê San 4A

f. Kết quả hiệu chỉnh bộ thông số mô hình Nam một số trận lũ trái vụ tại các hồ chứa trên lưu vực sông Sê San:

Bộ thông số của mô hình Nam tương ứng với các trận lũ khác nhau được xác định cho từng tiểu lưu vực khác nhau. Hầu hết các trận lũ trái vụ hiệu chỉnh cho các hồ chứa trên lưu vực sông Sê San đều xảy ra vào đầu và cuối mùa cạn, tuy nhiên mỗi trận lũ có những đặc trưng hình thành dòng chảy khác nhau, sự ảnh hưởng điều tiết của các hồ thượng lưu khác nhau nên các thông số cũng không giống nhau.

Trận lũ trong tháng 6 đến các hồ chứa như trận lũ 16-21/6/2012 (hồ Plei Krông); 18-25/5/2006 (hồ Ialy); 28-30/6/2011 (hồ Sê San 4); 6-7/6/2013 (hồ Sê San 4A) có điều kiện hình thành dòng chảy khó khăn do bề mặt lưu vực trước khi xảy ra lũ khô hạn, khi mưa xuống một phần lớn lượng nước mưa bị thấm vào đất, sau khi mặt đất bão hòa nước thì mới sinh dòng chảy lũ; thêm vào đó sau một thời gian dài lượng dòng chảy đến hồ rất ít và gần như không có, thì hầu hết các hồ chứa đều tích nước và việc xả nước chỉ theo yêu cầu duy trì dòng chảy tối thiểu xuống hạ lưu theo đúng quy trình vận hành liên hồ chứa. Trong khi các trận lũ như 15-16/12/2009 (hồ Ialy); 3-4/12/2013 (hồ Sê San 4A) được hình thành khi trước đó là mùa lũ trên lưu vực, đã có nhiều trận lũ xảy ra, bề mặt lưu vực đã tương đối bão hòa, điều kiện hình thành dòng chảy tràn trên lưu vực rất thuận lợi để sinh dòng chảy lũ, thêm vào đó các hồ trên lưu vực đã có mực nước thượng lưu đạt hoặc gần đạt mực nước dâng bình thường thì khi đó để đảm bảo an toàn hồ đập các hồ đều xả lũ xuống hạ du.

Sau khi hiệu chỉnh bộ thông số mô hình cho các trận lũ tiến hành tính toán bộ thông số chung cho lưu vực Sê San. Xác định được bộ thông số chung cho các hồ chứa trên lưu vực sông Sê San là trung bình cộng của 3 bộ thông số cho 3 trận lũ trái vụ tại các hồ chứa trên lưu vực.

Bảng 3.21: Bảng giá trị thông số trung bình điều kiện ban đầu của các tiểu lưu vực trên lưu vực sông Sê San

Thông số U/Umax L/Lmax QOF QIF BF BFlow

Tiểu lưu vực

0,58 10 10 95 80 DAK MOT 0,6

0,55 15 15 20 0 PLEI KRONG 0,5

0,65 10 10 27 100 THUONG KON TUM 0,6

0,6 10 15 50 100 KOM PLONG 0,6

0,65 12 12 5 5 KON TUM 0,7

0,4 12 15 21 0 SESAN 4 0,4

0,5 14 12 12 0 SESAN 4A 0,8

0,5 16 12 0 0 DAK HODRAI 0,5

0,69 2 2 20 20 IALY 0,66

0,52 12 15 11 0 SESAN 3A 0,6

0,5 10 10 10 0 SESAN 3 0,6

0,4 1.0 1.5 18.9 100 DAK TO 0,4

Bảng 3.22: Bảng giá trị thông số trung bình mô hình Nam cho các lưu vực bộ phận lưu vực sông Sê San

Thông số Umax Lmax CQOF CKIF CK1,2 TOF TIF

Tiểu lưu vực

298 0,7 903 15 0,3 0,391 DAK MOT 10

200 0,75 1000 15 0,3 0,3 PLEI KRONG 10

290 0,75 1000 15 0,3 0,3 THUONG KON TUM 10

290 0,75 890 19 0.3 0.3 KOM PLONG 10

298 0,59 858 18 0,3 0,3 KON TUM 11

100 0,8 1000 21 0,3 0,2 SESAN 4 10

100 0,7 1000 16 0,3 0,2 SESAN 4A 10

100 0,6 1000 15 0,3 0,2 DAK HODRAI 10

200 0,79 1000 15 0,3 0,3 IALY 10

Thông số Umax Lmax CQOF CKIF CK1,2 TOF TIF

Tiểu lưu vực

SESAN 3A 12 300 0,58 1000 21 0,3 0,2

SESAN 3 11 254 0,68 1000 20 0,2 0,3

DAK TO 11.1 298 0,68 917 17 0,3 0,3

Kết quả mô phỏng, xác định bộ thông số mô hình MIKE - NAM với một số trận lũ trái vụ điển hình trong mùa cạn cho các hồ chứa Ialy, Plei Krông, Sê San 4, Sê San 4A cho kết quả đạt về tổng lượng và quá trình.

Đường quá trình tính toán và thực đo dao động theo điều tiết hồ chứa. Đối với sườn lũ lên và lũ xuống, quá trình tính toán tương đối phù hợp với thực đo. Nhưng cũng có những trận lũ có sự sai khác giữa lưu lượng tính toán và thực đo. Chênh lệch tổng lượng các trận lũ trung bình tại hồ Plei Krong: 7 triệu m3, hồ Ialy: 7 triệu m3, hồ Sê San 4: 4 triệu m3, hồ Sê San 4A: 1 triệu m3. Lưu lượng đỉnh lũ phần lớn thiên cao, chênh lệch không nhiều lớn nhất của hồ Sê San 4A (3-4/12/2013) 15,2%. Chênh lệch đỉnh lũ trung bình tại hồ Plei Krong là 1,2% (lớn nhất là 5%), hồ Ialy: 1,1% (lớn nhất là 6,3%), hồ Sê San 4: 2% (lớn nhất là 7,4%), hồ Sê San 4A: 5,7% (lớn nhất là 15,2%). Chỉ số Nash tương đối cao, dao động từ 0,82-0,89%; Trung bình hồ Plei Krong: 0,85%, hồ Ialy: 0,87%, hồ Sê San 4: 0,84%, hồ Sê San 4A: 0,85%.

Bảng 3.23: Kết quả đánh giá mô hình các trận lũ trái vụ về các hồ trên

lưu vực sông Sê San

Nash QmaxTĐ QmaxTT ∆W/Wtđ Hồ Năm WTĐ (106 m3) WTT (106 m3) ∆Q/Qmax TĐ (%) (m3/s) (m3/s) (%)

16-21/6/2012 0,83 683 -5,0 146 129 649 -11.64

Plei 21-27/6/2013 0,86 600 4,2 141 135 625 -4.26 Krong

26-30/6/2016 0,86 555 4,5 93 95 580 2.15

18-25/5/2006 0,85 600 575.0 -4,2 155 144 -7.10

Ialy 15-16/12/2009 0,89 1046 1112 6,,3 38.1 37,2 -2.36

28-30/6/2011 0,87 1851 1870 1,0 139 129 -7.19

Nash QmaxTĐ QmaxTT ∆W/Wtđ ∆Q/Qmax Hồ Năm WTĐ (106 m3) WTT (106 m3) TĐ (%) (m3/s) (m3/s) (%)

27-28/6/2016 0,82 748 710 30 27 -5,1 -10.00

Sê San 28-30/6/2011 0,86 1704 1767 154 148 3,7 -3.90 4

16-17/5/2014 0,84 925 37 33 993 7,4 -10.81

6-7/6/2013 0,85 660 19 19 627 -5,0 0.00

Sê San 10-11/6/2014 0,85 675 29 27 722 7,0 -6.90 4A

Hình 3.27: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải) thực

đo và tính toán đến hồ Plei Krông trận lũ từ ngày 16-21/6/2012

3-4/12/2013 0,84 660 39 38 760 15,2 -2.56

Hình 3.28: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải) thực

đo và tính toán đến hồ Ialy trận lũ từ ngày 28-30/6/2011

Hình 3.29: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải) thực

đo và tính toán đến hồ Sê San 4 trận lũ từ ngày 16-17/05/2014

Hình 3.30: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải)

thực đo và tính toán đến hồ Sê San 4A trận lũ 3-4/12/2013

- Kết quả kiểm định

Kết quả kiểm định bộ thông số mô hình MIKE - NAM cho các trận lũ điển hình trong mùa cạn tại các hồ chứa Pleikrông, Ialy, Sê San 4, Sê San 4A cho kết quả đạt về tổng lượng và quá trình.

Đường quá trình dòng chảy của các hồ chứa Ialy, Sê San 4, Sê San 4A phụ thuộc phần lớn vào lưu lượng điều tiết xuống hạ lưu của các hồ chứa phía trên. Đường quá trình dòng chảy tính toán tương đối đồng dạng với đường thực đo. Đối với sườn lũ lên và lũ xuống, quá trình tính toán tương đối phù hợp với thực đo. Nhưng cũng có những trận lũ có sự sai khác giữa lưu lượng tính toán và thực đo. Chênh lệch tổng lượng dòng chảy trung

bình tại hồ Pleikrông: 4 triệu m3, hồ Ialy: 5,9 triệu m3, hồ Sê San 4: 3,5 triệu m3, hồ Sê San 4A là 1,8 triệu m3. Lưu lượng đỉnh lũ chênh lệch trung bình tại hồ Pleikrông là 2,1% (lớn nhất là 14%), hồ Ialy: 1,4% (lớn nhất là 4,7%), hồ Sê San 4 là 0,2% (lớn nhất là 8%), hồ Sê San 4A: 8,2% (lớn nhất là 8,9%). Thời gian xuất hiện đỉnh lũ tính toán tại các hồ lệch nhau 0-5h (lớn nhất hồ Pleikrông trận lũ 11-17/6/2014 (14h)). Hệ số Nash trung bình tại các trạm đều đạt từ 0,82 - 0,85%.

Bảng 3.24: Kết quả kiểm định mô hình các trận lũ trái vụ lưu vực sông Sê San

Nash QmaxTĐ QmaxTT ∆W/Wtđ WTĐ WTT Hồ Năm ∆Q/Qmaxtđ (%)

(106 m3)

(106 m3) (%) (m3/s) (m3/s) (%)

13-17/6/2013 0,83 399 455 14,0 76,5 83,0 8,50 Plei 23-25/6/2015 0,81 342 325 -5,0 40,6 38,7 -4,68 Krong 11-17/6/2014 0,85 437 425 -2,7 76,7 82,6 7,69

31/5-1/6/2011 0,83 1447 1487 2,8 23,9 22,6 -5,44

Ialy 15-20/6/2012 0,84 520 509 -2,1 159 145 -8,81

2-3/12/2009 0,86 1130 1183 4,7 48,9 48,5 -0,82

30/6/2012 0,85 1116 1089 -2,4 55,9 51,0 -8,77

Sê San 4 6-8/6/2012 0,85 1038 1121 8,0 97,4 91,9 -5,65

30-31/5/2013 0,84 808 758 -6,2 24,3 24,2 -0,41

9-10/6/2015 0,83 660 601 -8,9 21,8 23,6 8,26 Sê San

4A 10-11/6/2016 0,82 690 639 -7,4 22,2 24,0 8,11

Hình 3.31: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải) thực

đo và tính toán đến hồ Plei Krông trận lũ từ ngày 11-17/6/2014

Hình 3.32: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải) thực

đo và tính toán đến hồ Ialy trận lũ từ ngày 15-20/6/2012

Hình 3.33: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải)

thực đo và tính toán đến hồ Sê San 4 trận lũ 30-31/5/2013

Hình3.34: Đường quá trình lưu lượng lũ (hình trái), tổng lượng lũ (hình phải) thực

đo và tính toán đến hồ Sê San 4A trận lũ từ ngày 9-10/6/2015

Từ kết quả thu được sau khi chạy kiểm định 11 trận lũ trái vụ cho 4 hồ chứa, với những nhận xét nêu trên có thể kết luận rằng bộ thông số cho các trận lũ trái vụ được xác định cho các hồ chứa lưu vực sông Sê San cho kết quả tốt và gần sát với thực tế như vậy có thể áp dụng bộ thông số cho các trận lũ trái vụ khác nhau, cũng có thể ứng dụng trong dự báo nghiệp vụ.

Kết quả mô phỏng mô hình MIKE-NAM trên cơ sở các số liệu của các mùa cạn và các trận lũ trái vụ đã nhận được bộ thông số tương đối ổn định, có khả năng mô phỏng được quá trình lũ trên các lưu vực bộ phận. Mô hình đã mô phỏng tổng lượng tương đối tốt. Thời gian xuất hiện đỉnh lũ tính toán khá phù hợp với thực tế, nhưng trong một số trận lũ, đỉnh lũ mô phỏng còn muộn hơn hoặc sớm hơn thực đo khoảng 0h-2h, dẫn đến chênh lệch giữa lưu lượng tính toán và thực đo. Một số vị trí đỉnh lũ mô phỏng còn thiên cao (trận lũ 3-4/12/2013, hồ Sê San 4A), phần chân lũ mô phỏng chưa sát thực tế như trận 27-28/6/2016, hồ Sê San 4, 28-30/6/2011 hồ Ialy.... Nguyên nhân có thể là tính toán mô phỏng dòng chảy từ mưa ở các lưu vực sông miền núi là rất khó, vùng thượng lưu lũ có tính chất lên xuống nhanh, biên độ lũ lớn, độ dốc và độ cao địa hình thay đổi phức tạp; các trạm mưa chưa đại biểu cho lưu vực lớn, các vùng mưa thường biến động không đều cả về lượng và cường độ, thời gian mưa; thêm vào đó việc xả lũ của các hồ còn chưa theo quy trình đã quy định. Tuy nhiên, khi sử dụng bộ thông số chung tìm được trong quá trình mô phỏng dòng chảy mùa cạn và một số trận lũ đặc trưng tại các vị trí hồ cho kết quả tương đối tốt: chỉ số Nash, sai số đỉnh lũ đều đạt giới hạn cho phép.

3.2.2 Dự báo thử, đánh giá phương án dự báo:

Luận văn lựa chọn số liệu mùa khô 2017 - 2018 để dự báo thử và đánh

giá phương án dự báo.

Để đánh giá kết quả thử nghiệm dự báo mực nước, lưu lượng đến các trạm Đăk Môt, Đăk Tô, Kon Plong, Kon Tum và lưu lượng đến các hồ PleiKrông, Yaly, Sê San 3, Sê San 3A, Sê San 4, Sê San 4A, học viên sử dụng sai số cho phép của dự báo đang được dùng trong nghiệp vụ như sau:

Sai số mực nước TB ngày tại Kon Plong: 22cm

Sai số mực nước TB ngày tại Kon Tum: 26cm

Sai số mực nước TB ngày tại Đăk Môd: 29cm

Sai số mực nước TB ngày tại Đăk Tô: 10cm

Với dự báo dòng chảy đến các hồ chứa, sai số lấy bằng 20% dòng chảy

thực tế đến hồ.

Sử dụng sản phẩm dự báo mưa số trị 10 ngày, dự báo mực nước trung bình hàng ngày trong thời gian dự kiến là 10 ngày đến các trạm Đăk Môt, Đăk Tô, Kon Plong, Kon Tum và lưu lượng trung bình 10 ngày đến các hồ PleiKrông, Yaly, Sê San 3, Sê San 3A, Sê San 4, Sê San 4A,

Đối với dự báo dòng chảy lũ trái vụ đã tiến hành dự báo thử nghiệm quá trình mực nước lũ cho các vị trí chính Đăk Mốt, Đăk Tô, Kon Plong, Kon Tum và lưu lượng lũ đến các hồ PleiKrông, Yaly, Sê San 3, Sê San 3A, Sê San 4, Sê San 4A với thời gian dự kiến 10 ngày.

Các bước tiến hành tính toán dự báo các đặc trưng lưu lượng, mực nước hạn vừa (10 ngày) đến các trạm thuỷ văn và hồ chứa thuỷ điện được thực hiện như các sơ đồ dưới đây:

Số liệu mưa dự báo từ IFS thời đoạn 6 giờ trong 10 ngày Số liệu E dự báo thời đoạn 6 giờ trong 10 ngày

Số liệu X, H, E thực đo thời đoạn 6 giờ trong 10 ngày

Cập nhật số liệu vào Mô hình Hiệu chỉnh số liệu mưa dự báo

Chạy mô hình, tính Q dự báo tại trạm TV thời đoạn 6 giờ trong 10 ngày

Tính H tại trạm TV thời đoạn 6 giờ trong thời gian dự báo 10 ngày. Kết xuất các giá trị đặc trưng

Xuất bản bản tin dự báo

Hình 3.35: Sơ đồ dự báo 10 ngày đến trạm thuỷ văn (TV).

Số liệu mưa dự báo từ IFS thời đoạn 6 giờ trong 10 ngày Số liệu E dự báo thời đoạn 6 giờ trong 10 ngày Số liệu X, H, E thực đo thời đoạn 6 giờ trong 10 ngày

Cập nhật số liệu vào Mô hình. Hiệu chỉnh số liệu mưa dự báo

Chạy mô hình, tính Q dự báo tại trạm TV và hồ trên, thời đoạn 6giờ trong 10 ngày Số liệu Q (dự kiến trong thời gian 10 ngày ) vận hành hồ trên

Diễn toán, tính tổng Q đến hồ dưới

Xuất bản bản tin dự báo

Hình 3.36: Sơ đồ dự báo 10 ngày đến hồ thuỷ điện.

Kết quả dự báo thử như bảng 3.25 dưới đây.

Bảng 3.25: Đánh giá kết quả dự báo thử

TT

Trạm, Hồ

Ghi chú

Tổng số điểm dự báo

Số lần dự báo đúng

Mức đảm bảo PA

1 Đăk Mốt

171

131 76,6

2 Đăk Tô

171

101 59,1

3 Kon Plong

171

137 80,1

4 Kon Tum

171

140 81,9

5 Plei Krông

151

102 68,0

6 Ia ly

151

120 79,0

7 Sê San 4

151

105 70,0

8 Sê San 4A

151

108 72,0

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

KẾT LUẬN

Với lưu vực chiếm 87,61% diện tích toàn tỉnh Kon Tum và 20,63% diện tích toàn tỉnh Gia Lai, sông Sê San có ảnh hưởng tới gần 500 nghìn người dân sinh sống trên lưu vực, do đó nhiệm vụ dự báo thủy văn và nguồn nước có vai trò rất quan trọng trong công tác phòng tránh, giảm nhẹ thiên tai và chỉ đạo sản xuất của các địa phương trên lưu vực sông. Sau thời gian nghiên cứu, luận văn về xây dựng phương án dự báo thủy văn hạn vừa trên lưu vực sông Sê San đã hoàn thành được các nội dung chính sau:

1. Xây dựng được cơ sở dữ liệu KTTV tại các trạm thủy văn và các hồ chứa thủy điện lớn trên lưu vực sông Sê San từ năm 1994 - 2017 và một số năm xảy ra hạn hán, thiếu nước, các năm có lũ trái vụ

2. Phân tích, đánh giá các đặc điểm chung nhất của vực sông Sê San; nghiên cứu, phân tích đánh giá tổng quan các phương pháp, mô hình dự báo thủy văn hạn vừa trên thế giới, ở Việt Nam và công tác dự báo dòng chảy hạn vừa trên lưu vực sông Sê San.

3. Nghiên cứu về khả năng, mức độ áp dụng sản phẩm dự báo mưa số trị từ mô hình IFS và hiệu chỉnh để làm số liệu đầu vào cho mô hình dự báo dòng chảy hạn vừa, mùa cạn cho lưu vực sông Sê San.

4. Ứng dụng mô hình MIKE - NAM tính toán xây dựng phương án dự báo dòng chảy hạn vừa mùa cạn (10 ngày) cho các trạm thủy văn và hồ chứa thủy điện lớn trên lưu vực sông Sê San.

Những kết quả nghiên cứu của luận văn là đủ điều kiện để sử dụng cho một phương án dự báo thuỷ văn hạn vừa trong mùa cạn. Sau khi tiến hành các bước dự báo kiểm tra, phương án sẽ được áp dụng vào tác nghiệp dự báo thuỷ văn hạn vừa, mùa cạn tại các điểm trạm thuỷ văn trên lưu vực sông Sê San. Riêng đối với các hồ chứa, do khuôn khổ của luận văn mới chỉ dừng lại ở tính toán dòng chảy đến hồ trực tiếp từ mưa bằng mô hình Mike – Nam nên học viên sẽ tiếp tục nghiên cứu, áp dụng phương pháp Muskingum để diễn toán dòng chảy đến các hồ nhằm hoàn thiện phương án dự báo trước khi đưa vào dự báo kiểm tra và dự báo tác nghiệp thuỷ văn hạn vừa mùa cạn tại các điểm hồ chứa thuỷ điện.

KIẾN NGHỊ

Trong khuôn khổ của đề tài luận văn cao học với thời gian có hạn, học viên đã tập trung thực hiện các nội dung cơ bản nhất của việc xây dựng một phương án dự báo thủy văn hạn vừa. Các kết quả của luận văn có thể sử dụng trong nghiệp vụ dự báo như là một công cụ dự báo nguồn nước và cảnh báo lũ trái vụ cho sông Sê San. Tuy nhiên, để kết quả nghiên cứu của luận văn có thể sử dụng một cách đầy đủ, thuận tiện và hiệu quả cao khi đưa vào tác nghiệp dự báo thì cũng cần có những những bước bổ sung, hoàn thiện một cách đầy đủ hơn. Do vậy học viên kiến nghị:

1. Cần nghiên cứu bổ sung đánh giá chất lượng mưa dự báo, phương

pháp tiền xử lý mưa dự báo để nâng cao chất lượng dự báo.

3. Ngoài việc sử dụng mưa dự báo số trị từ mô hình IFS làm số liệu đầu vào, nên kết hợp sử dụng các dự báo mưa từ ảnh vệ tinh, rada, số liệu đo mưa tự động để nâng cao chất lượng số liệu mưa đầu vào của mô hình.

4. Bộ thông số mô hình cần tiếp tục được hiệu chỉnh, đảm bảo độ ổn định trong mọi trường hợp. Sử dụng thêm số liệu của các trạm đo KTTV mới có trên lưu vực để tiếp tục hiệu chỉnh bộ thông số.

5. Tiếp tục nghiên cứu, bổ sung công nghệ dự báo để hoàn chỉnh phương án theo hướng tự động hoá các bước cập nhật và hiệu chỉnh số liệu đầu vào và xuất ra dữ liệu dự báo,…

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Bộ Tài nguyên và Môi trường (2012). Quyết định số 341/QĐ-BTNMT

về việc ban hành Danh mục lưu vực sông nội tỉnh.

2. Bộ Tài nguyên và Môi trường (2017) Thông tư số 41/TT/BTNMT

Quy định kỹ thuật đánh giá chất lượng dự báo, cảnh báo khí tượng.

3. Bộ Tài nguyên và Môi trường (2017) Thông tư số 42/TT/BTNMT

Quy định kỹ thuật đánh giá chất lượng dự báo, cảnh báo Thủy văn

4. Chính phủ (2010) Quyết định số 1989/QĐ-TTg về việc ban hành

Danh mục lưu vực sông liên tỉnh.

5. Chính phủ (2018). Quy trình vận hành liên hồ chứa trên lưu vực sông Sê San, ban hành kèm theo Quyết định số 215/QĐ-TTg ngày 28 tháng 02 năm 2018 của Thủ tướng Chính phủ.

6. DHI (2009). Reference Manual MIKE 11.

7. DHI (2009). User Manual MIKE 11

8. Đặng Đình Đoan (2015) Nghiên cứu xây dựng bản đồ ngập lụt vùng

hạ du sông Đăk Bla. Báo cáo tổng hợp đề tài NCKHCN cấp Tỉnh.

9. Đặng Thanh Mai (2017). Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo lũ và cảnh báo ngập lụt cho các sông chính ở Bình Định và Khánh Hoà. Báo cáo tổng hợp đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ.

10. Nguyễn Văn Bản (2014). Nghiên cứu thực trạng và nguy cơ lũ lụt, sạt lở đất tỉnh Kon Tum; các giải pháp phòng, chống nhằm giảm thiểu thiệt hại do lũ lụt, sạt lở đất gây ra để phát triển bền vững về kinh tế - xã hội – môi trường tỉnh Kon Tum, Báo cáo tổng hợp đề tài NCKHCN cấp Tỉnh.

11. Nguyễn Văn Huy (2017). Đặc điểm khí tượng Thủy văn tỉnh Kon Tum, Báo cáo chuyên đề phục vụ cập nhật, bổ sung thông tin về điều kiện tự nhiên, kinh, tế xã hội tỉnh Kon Tum.

12. Nguyễn Văn Huy (2017) Xây dựng phương án phòng, chống lũ lụt vùng hạ du đập thuỷ điện Đăk Bla 1, sông Đăk Bla và đập thuỷ điện Đăk Pô Cô, sông Pô Kô. UNND tỉnh Kon Tum phê duyệt tháng 12 năm 2017.

13. Niên giám thông kê tỉnh Kon Tum năm 2016.

14. Niên giám thông kê tỉnh Gia Lai năm 2016.

15. Phùng Tiến Dũng (2016). Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo thủy văn hạn vừa, hạn dài mùa cạn phục vụ quy trình vận hành liên hồ chứa cho các sông chính ở khu vực Tây Nguyên, Báo cáo thuyết minh đề cương Đề tài NCKHCN cấp Bộ.

16. Tạ Đăng Hoàn (2015). Ứng dụng công nghệ thông tin địa lý Gis xây dựng cơ sở dữ liệu Khí tượng thủy văn, phân vùng khí hậu thủy văn tỉnh Gia Lai, Báo cáo tổng hợp đề tài NCKHCN cấp Tỉnh.

17. Trịnh Thu Phương (2017). Nghiên cứu xây dựng công nghệ nhận định lũ lớn và dòng chảy mùa cạn trên lưu vực sông Hồng nhằm nâng cao hiệu quả vận hành liên hồ chứa. Báo cáo tổng hợp đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ.

18. UBND tỉnh Kon Tum (2012). Báo cáo quy hoạch tổng thể phát triển

kinh tế - xã hội tỉnh Kon Tum đến năm 2020. Kon Tum tháng 5 năm 2012.

LÝ LỊCH TRÍCH NGANG

Họ và Tên: Nguyễn Văn Huy

Ngày tháng năm sinh: 10 tháng 12 năm 1971.

Nơi sinh: Xã Hoàng An, huyện Hiệp Hòa, tỉnh Bắc Giang.

Địa chỉ liên lạc: Số 02 Nguyễn Sinh Sắc, Phường Quang Trung, TP Ko

Tum, tỉnh Kon Tum.

Quá trình đào tạo:

Tên trường Từ tháng, năm-đến tháng, năm Hình thức đào tạo Văn bằng, chứng chỉ, trình độ gì Chuyên ngành đào tạo, bồi dưỡng

Thủy văn 9/ 96 - 5/ 1999 Chuyên tu Kỹ sư Thủy văn

CB Khí tượng Thủy văn TP Hồ Chí Minh

6/ 2000 - 6/ 2001

Anh Văn Tại chức Chứng chỉ B

Thi lại lấy chứng chỉ mới năm 2012, Trung tâm tin học và ngoại ngữ tỉnh Gia Lai

Tin học 5/2002 - 9/2002 Tại chức Chứng chỉ B

Trung tâm Ngoại ngữ và tin học tỉnh Gia Lai

6/ 2010- 8/ 2011 Tại chức Lý luận chính trị, hành chính Trung cấp lý luận chính trị, hành chính Trường Chính trị tỉnh Kon Tum

3/ 2012- 5/ 2012 Bồi dưỡng Chứng nhận Lớp Kinh tế kỹ thuật – dự báo viên chính Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà nội

5/2016. Chứng nhận Đảng ủy TT KTTV QG Nghiệp vụ công tác Đảng Bồi dưỡng tập trung

Thạc sỹ thủy văn 2016-2018 Tại chức Đang học

Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà nội

Tiếng Anh trình độ B1

2017 Tại chức B1 Trung Tâm Ngoại ngữ Galaxy

(Thi tại Trường Đại học Thái Nguyên)

7/5-10/6/2018 Tại chức Chứng nhận Đào tạo, bồi dưỡng lãnh đạo cấp Phòng Trường Đào tạo, bồi dưỡng Tài nguyên và Môi trường

Quá trình công tác:

Từ tháng, năm-đến tháng, năm Chức danh, chức vụ, đơn vị công tác (đảng, chính quyền, đoàn thể, tổ chức xã hội) kể cả thời gian được đào tạo, bồi dưỡng về chuyên môn, nghiệp vụ,…..

9/1993 - 6/ 1995 Quan trắc viên trạm Thủy văn EaH’leo, thuộc Đài KTTV Đăk Lăk, tỉnh Đắk Lắk.

7/1995 - 9/1996 Quan trắc viên Trạm Thủy văn EaSup, thuộc Đài KTTV KV Tây Nguyên.

10/1996 - 5/1999 Học chuyên tu đại học tại Trường CB KTTV TP Hồ Chí Minh, Bí thư Đoàn trường.

6/1999 - 3/2006

Dự báo viên, phòng dự báo. Bí thư Đoàn cơ sở Đài KTTV khu vực Tây Nguyên; Chi ủy viên chi bộ Văn phòng; Ủy viên BCH Đảng bộ Đài; Ủy viên BCH công đoàn cơ sở Đài KTTV KV Tây Nguyên.

4/2006 - 8/2009

Dự báo viên, trung tâm dự báo KTTV tỉnh Đắk Nông - Ủy viên BCH Đảng bộ Đài; Ủy viên BCH công đoàn cơ sở Đài KTTV KV Tây Nguyên; Bí thư chi bộ KTTV; Chủ tịch Công đoàn cơ sở thành viên KTTV tỉnh Đắk Nông

9/2009 - 4/2010

P. Giám đốc trung tâm KTTV tỉnh Đắk Nông, Ủy viên BCH Đảng bộ Đài; Ủy viên BCH công đoàn cơ sở Đài KTTV KV Tây Nguyên; Bí thư chi bộ KTTV; Chủ tịch công đoàn cơ sở thành viên KTTV tỉnh Đắk Nông.

5/2010 – 14/5/2012 P. Giám đốc phụ trách Trung tâm KTTV tỉnh Kon Tum; Ủy viên BCH Đảng bộ Đài; Bí thư chi bộ KTTV tỉnh Kon Tum; ủy viên BCH hội bảo vệ thiên nhiên, môi trường tỉnh Kon Tum.

15/5/2012 - 3/2014 Đảng ủy viên, Bí thư chi bộ, Giám đốc Trung tâm Khí tượng Thủy văn tỉnh Kon Tum.

4/2014 – 7/2017 Giám đốc Đài Khí tượng Thủy văn tỉnh Kon Tum.

7/2017 đến nay Bí thư chi bộ, Giám đốc Đài Khí tượng Thủy văn tỉnh Kon Tum.

Luận văn Thạc sĩ Thủy văn: Nghiên cứu xây dựng phương án dự báo hạn vừa cho lưu vực sông Sê San có sử dụng sản phẩm mưa dự báo của IFS

Mục tiêu nghiên cứu: Xây dựng được phương án dự báo thủy văn hạn vừa mùa cạn (10 ngày) cho lưu vực sông Sê San. Mời các bạn tham khảo!

BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI

LUẬN VĂN THẠC SĨ

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG PHƯƠNG ÁN DỰ BÁO

DÒNG CHẢY HẠN VỪA CHO LƯU VỰC SÔNG SÊ SAN

CÓ SỬ DỤNG SẢN PHẨM MƯA DỰ BÁO CỦA IFS

CHUYÊN NGÀNH: THỦY VĂN

NGUYỄN VĂN HUY

HÀ NỘI, NĂM 2018

BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI

LUẬN VĂN THẠC SĨ

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG PHƯƠNG ÁN DỰ BÁO DÒNG CHẢY HẠN VỪA CHO LƯU VỰC SÔNG SÊ SAN, CÓ SỬ DỤNG SẢN PHẨM MƯA DỰ BÁO CỦA IFS

NGUYỄN VĂN HUY

CHUYÊN NGÀNH: THỦY VĂN MÃ SỐ: 624402448

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

1. TS. ĐẶNG THANH MAI

2. PGS. TS. NGUYỄN VIẾT LÀNH

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI

Cán bộ hướng dẫn chính:

Tiến sĩ Đặng Thanh Mai.

Cán bộ hướng dẫn phụ:

PGS, TS Nguyễn Viết Lành.

Cán bộ chấm phản biện 1:

Tiến sĩ Nguyễn Viết Thi.

Cán bộ chấm phản biện 2:

PGS, TS Nguyễn Văn Lai.

Luận văn thạc sỹ được bảo vệ tại:

HỘI ĐỒNG CHẤM LUẬN VĂN THẠC SĨ

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI

Ngày 17 tháng 9 năm 2018

Tôi xin cam đoan các nội dung, số liệu, kết quả trong luận văn là trung

thực và chưa từng được ai công bố ở công trình nào khác.

TÁC GIẢ LUẬN VĂN

Nguyễn Văn Huy

LỜI CẢM ƠN

Sau gần 2 năm học tập và nghiên cứu, đến nay học viên đã sắp hoàn

thành khóa học cùng với luận văn tốt nghiệp của mình. Có được thành công

này, trước hết là nhờ có sự giúp đỡ của Trường Đại học Tài nguyên và Môi

trường Hà Nội, của cơ quan Khí tượng Thủy văn nơi học viên đang công tác

và đặc biệt là sự tận tình chỉ dạy của các Thầy, Cô trong và ngoài nhà trường;

bên cạnh đó là sự giúp đỡ của các đồng nghiệp trong ngành Khí tượng Thủy

văn và sự nỗ lực học tập nghiên cứu của bản thân học viên.

Luận văn của học viên được thực hiện với sự hướng dẫn trực tiếp của

TS. Đặng Thanh Mai – Vụ trưởng Vụ Quản lý Dự báo, Tổng cục Khí tượng

Thủy văn và PGS. TS. Nguyễn Viến Lành - Trường Đại học Tài nguyên và

Môi trường Hà Nội. Quá trình thực hiện luận văn, học viên cũng nhận được

sự giúp đỡ sâu sắc của ThS. Phùng Tiến Dũng - Trung tâm dự báo Khí tượng

Thủy văn Quốc gia.

Có được sự hội tụ về kiến thức, kinh nghiệm của các Thầy, Cô và các

đồng nghiệp, học viên tin tưởng rằng những kết quả nghiên cứu mà luận văn

đạt được sẽ có những đóng góp thiết thực cho công tác dự báo KTTV. Học

viên xin chân thành cảm ơn Nhà trường, cơ quan, các Thầy, Cô, các đồng

nghiệp đã giúp đỡ, tận tình chỉ dạy trong quá trình học tập và hướng dẫn học

viên thực hiện luận văn.

Học viên xin được tri ân Nhà trường, cơ quan, các Thầy, Cô và các đồng

nghiệp bằng việc nỗ lực đưa kết quả nghiên cứu của Luận văn vào tác nghiệp

dự báo thực tế để phục vụ đời sống, sản xuất và phòng chống thiên tai ở địa

phương nơi học viên công tác.

Một lần nữa học viên xin trân trọng cảm ơn!

MỤC LỤC

Trang

i

LỜI CAM ĐOAN .....................................................................................

ii

LỜI CẢM ƠN ...........................................................................................

iii

MỤC LỤC .................................................................................................

iv

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT ...............................

v

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU .............................................................

vi

DANH MỤC CÁC HÌNH .........................................................................

MỞ ĐẦU ..................................................................................................... 1

Chương 1. TỔNG QUAN VỀ LƯU VỰC NGHIÊN CỨU VÀ DỰ BÁO

THỦY VĂN HẠN VỪA TRONG MÙA CẠN ........................................ 3