LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC " ÁP DỤNG PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG BẤT ĐỊNH KHẢ NĂNG (GLUE) CHO DỰ BÁO LŨ TRÊN LƢU VỰC SÔNG VỆ "

Chia sẻ: Nguyen Nhi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:80

Thêm vào BST

Báo xấu

102
lượt xem 15
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Quy trình dự báo lũ nói chung bao gồm các bƣớc: thu thập thông tin phục vụ dự báo lũ, giải mã số liệu, cập nhật số liệu, chuẩn bị Ffile dự báo, dự báo lũ, hiệu chỉnh – đánh giá và lựa chọn kết quả dự báo, in bản tin và kết thúc. Quy trình dự báo lũ đƣợc thực hiện theo thứ tự từ thƣợng lƣu đến hạ lƣu, tùy theo điều kiện của từng khu vực mà các nhà dự báo xây dựng các quy trình dự báo cụ thể trên từng lƣu vực. Các quy trình...

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC " ÁP DỤNG PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG BẤT ĐỊNH KHẢ NĂNG (GLUE) CHO DỰ BÁO LŨ TRÊN LƢU VỰC SÔNG VỆ "

Style Definition: TOC 1: Tab stops: ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI 15,4 cm, Right,Leader: … + Not at 16,07 cm TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Style Definition: TOC 3: Space Before: 3 pt, Tab stops: 15,4 cm, Right,Leader: … + Not at 16,07 cm Phạm Thị Thu Hiền ÁP DỤNG PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG BẤT ĐỊNH KHẢ NĂNG (GLUE) CHO DỰ BÁO LŨ TRÊN LƢU VỰC SÔNG VỆ LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC Hà Nội - 2010
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Phạm Thị Thu Hiền ÁP DỤNG PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG BẤT ĐỊNH KHẢ NĂNG (GLUE) CHO DỰ BÁO LŨ TRÊN LƢU VỰC SÔNG VỆ Chuyên ngành: Thủy văn học Mã số: 60.44.90 LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: TS. Nguyễn Tiền Giang Hà Nội- 2010 ii
LỜI CẢM ƠN Luận văn này đƣợc thực hiện tại Khoa Khí tƣợng Thủy văn và Hải dƣơng học, Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên. Luận văn nằm trong khuôn khổ đề tài nghiên cứu khoa học cấp Đại học Quốc gia “Phân tích độ nhạy và độ bất định của mô hình WetSpa sử dụng phƣơng pháp Monte Carlo để dự báo lũ (áp dụng cho lƣu vực sông Vệ)”, thực hiện một phần công việc của đề tài. Tôi xin gửi lời cảm ơn đến các thầy cô, đặc biệt là TS. Nguyễn Tiền Giang đã hƣớng dẫn và khích lệ tôi hoàn thành luận văn này. Tôi xin cảm ơn sự giúp đỡ của GS. Yongbo Liu ở Trƣờng Đại học Tự do Brussel, là một trong những ngƣời tham gia xây dựng mô hình đã cung cấp phiên bản mới nhất của mã nguồn mô hình WetSpa. Tôi xin chân thành cảm ơn sinh viên Đoàn Thị Đoan khoa Khí tƣợng Thủy văn và Hải Dƣơng học đã hỗ trợ tôi trong quá trình thực hiện. Tôi xin gửi lời cảm ơn đến Thạc sỹ Phạm Thị Phƣơng Chi và hai bạn sinh viên của Trƣờng đại học Twente, Hà Lan: Daniël Van Puten và Tom Doldersum đã phối hợp cùng tôi thực hiện và cung cấp cho tôi một số kết quả phục vụ cho nghiên cứu này và những chƣơng trình Matlab giúp tôi tìm hiểu về ngôn ngữ lập trình Matlab và Fortran. Cuối cùng xin cảm ơn gia đình và bạn bè đã giúp đỡ, động viên tôi rất nhiều trong suốt quá trình học tập và thực hiện luận văn. Do thời gian và kinh nghiệm hạn chế nên luận văn không tránh khỏi những thiếu sót, vì vậy tôi rất mong sự góp ý của các thầy cô và các bạn để luận văn đƣợc hoàn thiện hơn. Học viên Phạm Thị Thu Hiền iii
MỤC LỤC Formatted: Font: 12 pt LỜI CẢM ƠN ................................................................................................................... III BẢNG KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT................................................................ VI MỞ ĐẦU ............................................................................................................................ 11 CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN ............................................................................................. 55 Formatted: Tab stops: 15,4 cm, Left 1.1 Tổng quan về công nghệ dự báo lũ…...………………………………………………5 1.2 Tổng quan về mô hình sử dụng trong dự báo lũ...…………………………………..5 Formatted: Space Before: 0 pt 1.2.1 Phân loại mô hình toán thủy văn .......................................................................... 55 1.2.2 Một số mô hình thủy văn sử dụng trong dự báo lũ ............................................... 77 1.3 Đánh giá tính bất định trong quy trình dự báo lũ...................................................... .7 1.4 Tổng quan về lƣu vực sông Vệ...................................................................................... 8 Formatted: Space Before: 0 pt 1.4.1 Vị trí địa lý......................................................................................................... 1212 1.4.2 Địa hình ............................................................................................................. 1313 1.4.3 Địa chất, thổ nhưỡng......................................................................................... 1414 1.4.4 Thảm phủ thực vật ............................................................................................. 1515 1.4.5 Khí hậu .............................................................................................................. 1515 1.4.6 Đặc điểm thủy văn ............................................................................................. 2020 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT.............................................................................2424 2.1 Giới thiệu mô hình WetSpa........................................................... ..............................25 Formatted: Space Before: 0 pt 2.1.1 Lịch sử phát triển của mô hình WetSpa ............................................................ 2424 2.1.2 Mô hình WetSpa ................................................................................................ 2424 2.1.3 Mô hình Wetpass ............................................................................................... 2525 2.1.4 WetSpa cải tiến .................................................................................................. 2626 2.2 Phƣơng pháp ƣớc lƣợng bất định khả năng - GLUE...............................................28 Formatted: Space Before: 0 pt 2.2.1 Cơ sở lý thuyết phương pháp GLUE ................................................................. 4343 2.2.2 Xác định chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp ............................................................. 4545 2.2.3 Xác định khoảng giá trị và hàm phân bố của các thông số .............................. 4747 2.2.4 Thiết lập quy trình sử dụng chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp để tính toán khoảng bất định ............................................................................................................................. 4747 2.2.5 Thiết lập quy trình cập nhật độ phù hợp khi có thêm số liệu ............................ 4949 2.2.6 Chế độ mô phỏng và chế độ dự báo .................................................................. 4949 Formatted: Left CHƢƠNG 3: ÁP DỤNG PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG BẤT ĐỊNH CHO DỰ BÁO LŨ TRÊN SÔNG VỆ ....................................................................................................5151 3.1 Thu thập và xử lý dữ liệu.............................................................................................53 Formatted: Space Before: 0 pt 3.1.1 Số liệu không gian ............................................................................................. 5151 3.1.2 Số liệu khí tượng thủy văn ................................................................................. 5252 3.2 Tính toán trong Arcview............................................................... ...............................54 3.3 Các thông số toàn cục của mô hình............................................. ...............................55 iv
3.4 Xây dựng quy trình dự báo lũ có tính đến độ bất định của bộ thông số.................58 Formatted: Space Before: 0 pt 3.4.1 Lựa chọn thông số ............................................................................................. 5757 3.4.2 Khoảng bất định của các thông số .................................................................... 5757 3.4.3 Phương pháp lấy mẫu ....................................................................................... 5858 3.4.4 Tính toán với mô hình WetSpa .......................................................................... 5959 3.4.5 Lựa chọn chỉ tiêu ............................................................................................... 6060 3.4.6 Tính toán khả năng ............................................................................................ 6161 3.4.7 Tính toán bất định (UE) .................................................................................... 6161 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ...................................................................................... 6767 TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................ 7170 v
BẢNG KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu Giải nghĩa Nguyên gốc Formatted Table Digital Elevation Model DEM Mô hình số độ cao Hệ thống thông tin địa GIS GeoInformation System lý Water and Energy WetSpa Transfer between Soil, Plants and Atmosphere American Standard Code Bộ mã chuyên đổi thông ASCII for Information tin chuẩn của Mỹ Interchange BASIN Mô hình lƣu vực DHI Viện thủy lực Đan Mạch Danish Hydraulic Institue Generalized Likelihood Phƣơng pháp ƣớc lƣợng GLUE Uncertainty Estimation bất định khả năng Latin Hypercube Phƣơng pháp chọn mẫu LHS Sampling siêu lập phƣơng Latin NS Hệ số Nash Sutcliffe Nash-Sutcliffe coefficient ME Hiệu quả mô hình Model Efficiency Error Variance EV Phƣơng sai Retain Behavioural RBS Tính toán khả năng Simulations UE Tính toán bất định Uncertainty Estimation vi
MỞ ĐẦU Quy trình dự báo lũ nói chung bao gồm các bƣớc: thu thập thông tin phục vụ dự báo lũ, giải mã số liệu, cập nhật số liệu, chuẩn bị Ffile dự báo, dự báo lũ, hiệu chỉnh – đánh giá và lựa chọn kết quả dự báo, in bản tin và kết thúc. Quy trình dự báo lũ đƣợc thực hiện theo thứ tự từ thƣợng lƣu đến hạ lƣu, tùy theo điều kiện của từng khu vực mà các nhà dự báo xây dựng các quy trình dự báo cụ thể trên từng lƣu vực. Các quy trình dự báo đƣợc xây dựng theo nguyên tắc chung nhƣng các phƣơng pháp, chƣơng trình hay các mô hình áp dụng trong dự báo lũ trên từng khu vực dự báo có thể khác nhau. Trong quy trình dự báo lũ số liệu luôn đƣợc cập nhật, trao đổi qua hệ thống tin theo sơ đồ nhƣ sau: Hình 1: Sơ đồ các bƣớc trong quy trình d ự báo lũ 1
Sự phát triển của quy trình dự báo lũ ngày càng cao cùng v ới sự phát triển của khoa học công nghệ. Thể hiện rõ rệt ở công nghệ quan trắc, kỹ thuật đo đạc, xử lý số liệu và công nghệ thông tin…. không ngừng nâng cải tiến phục vu vụ cho công tác dự báo lũ. Công nghệ ứng dụng trong quy trình d ự báo lũ trong luận văn này chủ yếu là vấn đề áp dụng mô hình toán thủy văn trong dự báo dòng chảy. Có thể phân loại các phƣơng pháp dự báo thủy văn ra thành các nhóm nhƣ: hồi quy, phân tích chuỗi thời gian, mô hình nhận thức, thống kê khách quan, tổng hợp địa lý, địa mạo… Trong dự báo lũ (hạn ngắn) thì nhóm phƣơng pháp sử dụng các mô hình nhận thức đang đƣợc phát triển và ứng dụng rộng rãi nhất. Nguyễn Thanh Sơn đã tổng quan khá đầy đủ các mô hình nội và ngoại nhƣ HYDROGIS, KOD, VRSAP, NLRRM, HMC, SSARR, TANK, NAM, MIKE, MARINE, v.v. đƣợc ứng dụng ở Việt Nam [7]. Ở nƣớc ta, đã có nhiều các công trình công b ố liên quan đến nghiên cứu, xây dựng quy trình dự báo lũ. Bùi Văn Đức và nnk (2000), đã nghiên c ứu xây dựng công nghệ dự báo mực nƣớc lũ sông Cửu Long tại Tân Châu và Châu Đốc; Cao Đăng Dƣ (2003, 2005) đã đề xuất các quy trình dự báo, cảnh báo lũ trên các sông Trà Khúc và sông Vệ; Đặng Ngọc Tĩnh (2002) đã đề nghị áp dụng tin học trong dự báo, cảnh báo lũ Miền Trung; Nguyễn Lan Châu và nnk (2000) đã đ ề xuất công nghệ dự báo lũ thƣợng lƣu hệ thống sông Thái Bình; Trần Tân Tiến và nnk (2006) đã xây dựng công nghệ dự báo lũ bằng mô hình số thời hạn 3 ngày cho khu vực Trung Bộ Việt Nam; Trần Thục và nnk (2003) đã xây d ựng công nghệ dự báo lũ hệ thống sông Hồng - Thái Bình. Kết quả thu đƣợc từ những công trình này đã và đang mang lại những lợi ích thiết thực trong việc phòng chống lũ lụt, góp phần phát triển kinh tế xã hội [2]. Việc ứng dụng mô hình toán trong d ự báo lũ đã góp phần đáng kể trong sự phát triển của công nghệ dự báo lũ. Tuy nhiên, các mô hình thủy văn có thể áp dụng trong dự báo nghiệp vụ cần phải mất nhiều công sức tìm đƣợc bộ tham số của mô hình, đặc biệt với các mô hình th ủy văn phân phối. Hơn nữa, do thiếu sự hiểu biết 2
về lƣu vực nghiên cứu và số liệu thực đo nên dẫn đến các trƣờng hợp có nhiều bộ tham số trong mô hình hay nhiều mô hình cùng đƣa ra kết dự báo có chất lƣợng nhƣ nhau [20,28]. Để chọn đƣợc một mô hình cùng bộ thông số có thể dùng trong dự báo tác nghiệp cho một trƣờng hợp cụ thể, các thành phần sau đây cần đƣợc xác định, đo đạc và ƣớc lƣợng [29]: (1) Mô hình: cấu trúc, các tham số, các biến trạng thái, điều kiện ban đầu và điều kiện biên, và (2) Dữ liệu: giá trị đo đạc các biến vào và ra mô hình. Tất cả các thành phần trên đều chứa đựng tính bất định làm ảnh hƣởng đến giá trị dự báo. Trong khi đó, kết quả dự báo lũ hiện nay chỉ cho một kết quả duy nhất tƣơng ứng với số liệu đầu vào và bộ thông số nhất định vì vậy không thể xem xét đánh giá đƣợc ảnh hƣởng của những sai số gặp phải trong quá trình. Tuy nhiên dự báo lũ hiện nay vẫn luôn là một bài toán khó đối với các nhà khoa học, các chuyên gia d ự báo khí tƣợng thủy văn không chỉ Việt Nam mà cả các nƣớc tiên tiến trên thế giới. Việc xây dựng một công nghệ dự báo chuẩn xác vẫn còn nhiều khó khăn, luôn tồn tại những sai số yếu tố ảnh hƣởng đến tính chính xác của kết quả dự báo. Vì vậy, đánh giá độ bất định cấu trúc, tham số và số liệu đầu vào của mô hình dự báo đóng vai trò rất quan trọng [9, 10]. Đồng thời, vai trò của việc lƣợng hoá các loại bất định trong dự báo, đặc biệt là dự báo lũ ở nƣớc ta hiện nay chƣa đƣợc xem xét và đánh giá đúng. Một trong những hƣớng nghiên cứu mới trên thế giới hiện nay là thể hiện những sai số quá trình vào kết quả dự báo. Trong [29] M.G.F. Werner, N.M. Hunter và P.D. Bates đã s ử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng bất định khả năng (GLUE) để đánh giá các giá trị bất định về phân phối sử dụng đất trong mô hình th ủy động lực tƣơng tác 1D, 2D trên lƣu v ực sông. Meuse. A. Bahremand và F. De Smedt [12] kiểm định tự động và phân tích độ nhạy các thông số sử dụng mô hình ƣớc lƣợng thông số độc lập (PEST) với mô hình WetSpa cho lƣu vực Torysa có diện tích khá lớn ở Slovakia đã đạt đƣợc những kết quả khả quan. Ryan Fedak (1999) đã nghiên c ứu ảnh hƣởng của kích thƣớc ô lƣới với hai mô hình HEC-1 và TopModel [27]. Ngoài ra, có th ể kể đến các nghiên c ứu của Iman và Helton [24], Campolongo và Saltelli [16], Nguyen T.G. và De Kov J. [20], ... 3
Với mục đích bƣớc đầu nghiên cứu đánh giá độ bất định cấu trúc, tham số và lƣợng hóa các loại bất định trong mô hình dự báo lũ nhằm đƣa ra một số kết quả khả năng phục vụ cho dự báo lũ luận văn đã thực hiện đề tài “Nghiên cứu ứng dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng bất định (GLUE) vào mô hình d ự báo lũ”. Đây là một vấn đề rất mới trong nghiên cứu dự báo lũ hiện nay. Vì vậy mục tiêu chính là nghiên cứu cơ sở lý thuyết và áp dụng thử nghiệm đối với lƣu vực sông V ệ, đại diện cho các lƣu vực sông miền Trung và đã có nhiều nghiên cứu đánh giá tính toán, dự báo lũ và tình hình lũ lụt,… nhƣng chƣa có nghiên c ứu nào có xét đến độ bất định. Cụ thể, nội dung luận văn tập trung vào hai vấn đề chính: - Nghiên cứu phƣơng pháp ƣớc lƣợng bất định (GLUE) ứng dụng đối với mô hình dự báo lũ WetSpa - một mô hình mới đƣợc ứng dụng trong dự báo lũ. - Xây dựng quy trình dự báo lũ có tính độ bất định, áp dụng thử nghiệm đối với lƣu vực sông Vệ tính đến trạm An Chỉ. 4
Chƣơng 1. TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan về công nghệ dự báo lũ. Formatted: Space Before: 6 pt Từ năm 1980 đến nay, việc ứng dụng các mô hình toán trong nghiên c ứu và nghiệp vụ đã trở nên phổ biến. Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ tin Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt học và các thiết bị xử lý thông tin, các mô hình s ử dụng trong tính toán cũng có sự Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt phát triển mạnh mẽ, tạo khả năng mô phỏng rất tốt các quá trình, hiện tƣợng. Do đó, Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt vấn đề sử dụng mô hình trong tính toán đƣ ợc đẩy mạnh. Bên cạnh đó các mô hình Formatted: Font: (Default) Times cũng không ngừng phát triển và hoàn thiện. Các mô hình toán thủy văn đã tạo ra New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times một bƣớc tiến lớn trong dự báo lũ. New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times Việc mô tả các hiện tƣợng thuỷ văn bằng các biểu thức toán học đƣợc gọi là mô New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times hình toán thuỷ văn. Vì các hiện tƣợng thuỷ văn phụ thuộc vào nhiều yếu tố và biến New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times đổi theo cả thời gian và không gian, cho nên các mô hình toán h ọc biểu diễn đầy đủ New Roman, 13 pt các mối liên quan phức tạp này đòi hỏi khối lƣợng tính toán lớn. Với sự trợ giúp của Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt máy tính điện tử, mô hình toán thu ỷ văn đƣợc phát triển rất mạnh góp phần quan Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt trọng đƣa các phƣơng pháp tính toán dòng ch ảy từ mƣa vào ứng dụng trong thực Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt tiễn. Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt 1.2 Tổng quan về mô hình sử dụng trong dự báo lũ Formatted: Font: (Default) Times 1.2.1 Phân loại mô hình toán thủy văn New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times Trong mô hình toán thuỷ văn có thể đƣợc chia làm 2 loại: mô hình tất định New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times và mô hình ngẫu nhiên: New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times 1- Mô hình ngẫu nhiên: Vì dòng chảy chịu ảnh hƣởng của rất nhiều yếu tố, New Roman, 13 pt mỗi yếu tố lại tác động lên dòng chảy theo những quy luật riêng, phức tạp, do đó Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt mô hình toán học dù có chi tiết cũng khó mô tả đầy đủ chính xác tất cả các mối Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt quan hệ này. Mô hình toán họcngẫu nhiên coi giá trị dòng chảy mang tính ngẫu Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt nhiên và chuỗi số tập hợp các giá trị của dòng chảy phải tuân theo quy luật thống Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt kê. Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Những mô hình toán loại này đang đƣợc sử dụng có hiệu quả trong việc dự báo thủy Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt văn dài hạn và tính toán thiết kế các công trình trên sông. Hiện có 2 loại: Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Space Before: 6 pt 5
- Một là để tính khả năng xuất hiện của hiện tƣợng, thƣờng dùng để tính toán thiết kế các công trình trên sông. - Loại thứ 2 là mô hình ngẫu nhiên để tính toán dự báo dòng chảy nhƣ các mô hình AR, ARIMA, phƣơng pháp Monte cCarlo … 2- Mô hình tất định: Dòng chảy dòng chảy coi là kết quả tất nhiên của lƣợng mƣa, độ ẩm, … và đặc điểm bề mặt lƣu vực. Trên cơ sở đó mô hình tìm các biểu diễn các quan hệ mƣa - dòng chảy bằng các biểu thức toán học khác nhau. Trong việc mô hình hoá sự hình thánh dòng chảy thì có 2 cách tiếp cận: tiếp cận vật lý – toán và tiếp cận thông số hóa. Đối với cách tiếp cận thông số hóa gồm có: Mô hình thông số tập trung thƣờng xét trên diện tích dòng chảy cơ sở, các thông số đặc trƣng là giá trị trung bình cho cảc lƣu vực. Mô hình thông số tập trung biểu diễn hàm vào và hàm ra phụ thuộc vào thời gian mà không xét theo không gian. Mô hình thông số phân tán ngoài yếu tố thời gian còn chứa ít nhất một thông số nữa thí dụ nhƣ không gian. Những mô hình có thông số tập trung lại có thể đƣợc chia làm 2 loại mô hình hộp đen và mô hình quan niệm.: - Mô hình hộp đen: Cấu tạo và thông số của mô hình không rõ ràng. Các mô hình thông số đơn giản của dòng chảy mặt đã sớm đƣợc dùng trong thu ỷ văn. Những mô hình đầu tiên thƣờng là những mô hình mô phỏng quan hệ giữa dòng chảy mặt với lƣợng mƣa và diện tích hứng nƣớc có dạng thuần tuý kinh nghiệm. - Mô hình quan niệm: Khi hiểu biết càng sâu hơn thì mô hình đƣ ợc dùng ngày càng phức tạp hơn. Do độ phức tạp ngày càng tăng dẫn đến sự phân chia về mặt phƣơng hƣớng sử dụng mô hình. Sự phân chia này đã đẫn đến mô hình thành phần và mô hình hệ thống. Chu trình thuỷ văn xảy ra trên mặt đất có thể chia thành nhiều thành phần. Quan trọng nhất là các thành phần thấm, bốc hơi, dòng chảy ngầm và diễn toán dòng chảy sông ngòi, bao gồm sự tập trung dòng chảy trên sƣờn dốc và dòng chảy trong sông. Chính từ việc nghiên cứu từng thành phần đã dẫn tới việc tìm hiểu các 6
qui luật vật lý, điều khiển các yếu tố và dẫn tới xây dựng mô hình kinh nghiệm càng gần với bản chất vật lý của hiện tƣợng. Các mô hình quan niệm phổ biến nhƣ: SSARR (Mỹ), TANK (Nhật), Stanford (Mỹ)… Sự phân loại mô hình nêu trên đƣợc trình bày ở hình sau: MÔ HÌNH TOÁN THUỶ VĂN MÔ HÌNH TOÁN THUỶ VĂN Mô hình tấtt địịnh Mô hình Mô hình ngẫu nhiên Mô hình đ nh u nhiên Môôhình thông số Môôhình thông số M hình thông M hình thông sốtậpp trung tậ trung sốpphân tán hân tán MMhình hộp ô ô hình M hình hình Mô hình hộđen quan niệm quan ni ệm p đen Hình 1.1: Sơ đồ phân loại mô hình toán thủy văn 1.2.2 Một số mô hình thủy văn sử dụng trong dự báo lũ Formatted: Font: 13 pt, English (U.S.) 1 Mô hình TANK Mô hình TANK ra đời năm 1956 tại trung tâm nghiên c ứu Quốc gia về phòng chống thiên tai Tokyo – Nhật Bản. Formatted: Indent: First line: 2,3 ch Lƣu vực đƣợc diễn tả nhƣ là một chuỗi các bể chứa sắp xếp theo hai phƣơng thẳng đứng và nằm ngang. Giả thiết cơ bản của mô hình là dòng chảy cũng nhƣ dòng thấm là các hàm số của lƣợng nƣớc trữ trong các tầng đất. Mô hình TANK đơn không xét sự biến đổi của độ ẩm đất theo không gian, phù h ợp với những lƣu vực nhỏ trong vùng ẩm ƣớt quanh năm. Với 4 bể chứa xếp theo chiều thẳng đứng, mỗi bể chứa có một hoặc vài cửa ra ở thành bên và một cửa ra ở đáy. Lƣợng mƣa rơi xuống mặt đất đi vào bể trên cùng. Sau khi khấu trừ tổn thất, bốc hơi, một phần sẽ thấm xuống bể dƣới theo cửa 7
ra ở đáy, một phần cung cấp cho dòng chảy trong sông theo các c ửa ra ở thành bên. Quan hệ giữa lƣợng dòng chảy qua các cửa với lƣợng ẩm trong các bể là tuyến tính. Theo cấu trúc trên, mô hình TANK mô ph ỏng cấu trúc ẩm trong các tầng đất của lƣu vực. Lƣợng dòng chảy hình thành từ các bể lần lƣợt thể hiện đặc tính các thành phần dòng chảy mặt, sát mặt và dòng chảy ngầm. Dòng chảy hình thành từ tất cả các bể, sau cùng sẽ đƣợc truyền qua một bể chứa mô tả sự biến dạng dòng chảy do tác dụng điều tiết của lòng sông.  Yêu cầu số liệu Formatted: Font: 13 pt, Portuguese - (Brazil) oặ . - - ).  Thông số mô hình Formatted: Font: 13 pt, Portuguese Mô hình TANK là mô hình nhiều thông số nhƣng nhóm thông số chính là hệ (Brazil) số các cửa ra các bể, hệ số hiệu chỉnh mƣa và tỷ trọng trạm mƣa. Các thông số khác ảnh hƣởng đến dòng chảy tính toán ở mức độ thấp hơn. Các thông số cửa ra các bể trong việc diễn tả cân bằng nƣớc từng bể và giữa các bể với nhau có mối quan hệ nhất định phản ánh đặc tính từng thành phần dòng chảy. Ví dụ: Tổng hệ số cửa ra thành bên và đáy không th ể lớn hơn 1. Hệ số dòng chảy cửa ra thành bên bể A phải lớn hơn các bể B, C, D… 2 Mô hình SARR Formatted: Font: 13 pt, Portuguese ợc giới thiệu năm 1958 do nhóm k ỹ sƣ thuộc quân lực (Brazil) Mỹ, tác giả 8
. Nét nổi bật của mô hình SSARR là thể hiện quan hệ mƣa - dòng chảy một cách chi tiết, hợp lý. Các yếu tố thuỷ văn đƣợc phân tích cho mỗi lƣu vực tƣơng đối đồng nhất. Mô hình SSARR đƣợc dùng để tính toán khôi phục dòng chảy từ mƣa, tính toán dự báo dòng chảy lũ. Mô hình SSARR đƣợc thiết lập nhằm sử dụng cho mục đích chính sau đây: Tổng hợp dòng chảy từ mƣa hoặc tuyết tan trên lƣu vực, nghiên cứu điều hành hệ thống sông và dự báo dòng chảy. Mô hình SSARR gồm 3 mô hình thành phần. Các mô hình thành phần này có thể hoạt động độc lập hoặc kết hợp với nhau tuỳ theo mục đích của ngƣời sử dụng. - Mô hình lƣu vực: Tổng hợp dòng chảy từ mƣa hoặc tuyết tan trên lƣu vực. Lƣu vực lớn đƣợc phân chia thành các lƣu vực con tƣơng đối đồng nhất về mặt về mặt hình thành dòng chảy để phân tích độc lập trƣớc khi liên kết chung trong hệ thống sông thuộc lƣu vực đó. - Mô hình hệ thống sông: diễn toán dòng chảy từ thƣợng lƣu trên lƣu vực cũng nhƣ trên dòng sông và trên h ồ chứa, hồ tự nhiên. Dòng chảy trong sông có th ể diễn toán khi xét tới ảnh hƣởng của nƣớc vật do thuỷ triều, kho nƣớc hay do một nhánh sông lân cận. - Mô hình hồ chứa: phân tích nhập và xuất lƣu theo những phƣơng thức điều hoà hồ chứa khác nhau. Để tổng hợp dòng chảy trên lƣu vực, mô hình SSARR xét đến các yếu tố và quan hệ mƣa dòng chảy sau: Lƣợng mƣa bình quân lƣu vực, tổn thất bốc hơi, độ ẩm của đất, dòng chảy bằng lƣợng mƣa trừ tổn thất do bốc hơi, thấm sâu và bổ sung vào độ ẩm đất, trữ mặt và sát mặt đại biểu cho tác dụng trữ các tầng trên, trữ ngầm đại biểu cho tác dụng trữ của dòng chảy thấm xuống tầng ngầm và các quan hệ chia dòng chảy để tính phần dòng chảy đi vào mỗi miền trữ. Sử dụng các chỉ tiêu và các quan hệ kể trên, chƣơng trình SSARR cho ta một mô hình có cơ sở lý thuyết về các 9
quá trình vật lý của dòng chảy và có thể áp dụng trong thực tế đối với các lƣu vực lớn. 3. Mô hình MIKE - NAM11 NAM là chữ viết tắt theo tiếng Đan Mạch nghĩa là mô hình mƣa rào – dòng chảy. Nó đƣợc xem nhƣ là mô hình dòng chảy tất định, tập trung và liên tục cho ƣớc lƣợng mƣa-dòng chảy và dựa theo cấu trúc bán kinh nghiệm. MIKE NAM do khoa thủy văn của Viện Thủy động lực học và Thủy lực công trình - Trƣờng Đại học Công nghệ Đan Mạch. (Nielsen và Hansen 1973). MIKE NAM là phần mềm thƣơng mại thuộc nhóm phần mềm của viện thủy lực đan mạch (DHI). MIKE NAM là một phần của MIKE 11 và có thể cần thiết để thực hiện nhiều phƣơng án. MIKE NAM đƣợc biết qua phần mềm MIKE 11 và đƣợc giới thiệu là phần mở rộng của MIKE NAM. MIKE NAM là mô hình liên tục và do đó có thể mô phỏng mƣa trong nhiều năm, tuy nhiên bƣớc thời gian cũng có thể đƣợc hiệu chỉnh để nó có thể mô phỏng trận mƣa và các cơn bão nhất định. MIKE NAM là mô hình bán kinh nghiệm có nghĩa là nó mô tả đơn giản hoá dạng định lƣợng, các biến đổi của đất trong chu kì thủy văn và sẽ đƣợc giải thích nhiều hơn. Thật không rõ ràng rằng liệu có thêm bất kể cái gì đến phần mềm MIKE NAM khi nó khôn g còn là một chƣơng trình riêng biệt nữa và thay thế kết hợp vào bộ mô hình MIKE 11. Bây giờ chƣơng trình với tên gọi là MIKE-11 RR và đƣợc xem là một môđun thêm vào bộ MIKE -11. MIKE-11 RR không chỉ gồm MIKE NAM mà còn mô hình đƣờng đơn vị (UHM), SMAP (mô hình tính toán độ ẩm tháng) và URBAN (quá trình dòng chảy có nghĩa là thời gian/diện tích, sóng động học). Nhƣ đã đề cập ở phần trên MIKE NAM là mô hình tất định và do đó dƣờng nhƣ lƣu vực trở thành một đơn vị đồng nhất. Để đánh giá sự thay đổi của các thuộc tính thủy văn của lƣu vực, lƣu vực chia ra thành nhiều lƣu vực con khép kín. Điều này phân bố lƣu vực đang xét thành các lƣu vực con, quá trình diễn toán thực hiện bởi môđun diễn toán thủy động lực trong kênh của MIKE-11. 10
Phƣơng pháp này cho phép các tham số khác nhau của MIKE NAM ứng dụng trong mỗi một lƣu vực con, do đó nó đƣợc xem là mô hình phân bố. Thật khó để phân loại mô hình này khi có nhiều đặc trƣng mở rộng. Đó là vì mô hình sử dụng cơ sở lý thuyết hoàn toàn khác các mô hình ở trên. Thêm vào đ ó, bây giờ MIKE NAM là một môđun của MIKE -11 cho nên nó càng trở nên đặc biệt hơn. Mô hình có khuynh hƣớng mở rộng nhiều mặt để mô phỏng lũ, điều này làm mô hình có tính cạnh tranh với các mô hình khác. Do đó chỉ có một đặc trƣng mở rộng trong mô hình có thể ứng dụng khác với diễn toán mƣa rào -dòng chảy cơ bản, là sự tích hợp ở mức độ cao với mô hình thủy lực MIKE -11. 1.3 Đánh giá tính bất định trong quy trình dự báo lũ Formatted: Indent: First line: 0,79 Trong các bƣớc của quy trình dự báo lũ nói chung luôn tồn tại những sai số cm, Space Before: 6 pt nhất định nhiều nguyên nhân chủ quan cũng nhƣ khách quan . Sai số do đo đạc, xử lý số liệu, truyền số liệu là khó tránh khỏi, đã ảnh hƣởng trực tiếp đến số liệu đầu vào; Sai số phát sinh do lựa chọn phƣơng pháp dự báo không phù hợp với điều kiện thực tế; ….; Ngay cả ứng dụng các mô hình toán vào dự báo cũng gặp phải sai số, chủ yếu ở vấn đề xác định bộ thông số mô hình. Sai số trong các quá trình là nguyên nhân này ảnh hƣởng trực tiếp đến kết quả dự báo. Thực tế, các phƣơng pháp dự báo từ trƣớc đến nay thƣờng đƣa ra một giá trị dự báo: một giá trị mực nƣớc trạm trên cho một giá trị mực nƣớc trạm dƣới, hay một giá trị lƣu lƣợng đỉnh lũ tại thời điểm dự báo. Nhƣ vậy, việc đƣa ra lời giải chính xác trong d ự báo lũ luôn gặp nhiều khó khăn trong khi luôn tồn tại sai số yếu tố. Một trong những hƣớng tiếp cận mới hiện nay là thể hiện sai số yếu tố vào kết quả dự báo. Những sai số này sẽ cho một khoảng giá trị dự báo thay vì cho một giá trị duy nhất của mỗi yếu tố tại một thời điểm dự báo. Phƣơng pháp tập trung vào phân tích đ ộ nhạy và tính toán độ bất định đƣợc gọi là phƣơng pháp ƣớc lƣợng bất định - GLUE (Genaralied Likehood Uncertainty Estimation). Trong đó, đặc biệt xét đến tính bất định khi ứng dụng mô hình ứng dự báo lũ, cụ thể là bộ thông số của mô hình. Formatted: Font: 13 pt, English (U.S.) 11
Xác định bộ thông số đƣợc xem là bƣớc quan trọng nhất trong ứng dụng mô hình. Các mô hình nhiều thông số đƣợc xây dựng trên cơ sở các nguyên tắc vật lý và chứa hàng chục thông số đối với mỗi lƣu vực. Đặc biệt là các thông số đó lại không thể đo đạc hoặc tính toán trực tiếp theo các đặc trƣng địa vật lý và khí hậu của lƣu vực. Bởi vậy chỉ có thể dựa vào tình hình mƣa dòng ch ảy cùng với những đặc trƣng có thể biết đƣợc của lƣu vực. Theo những nhận định về vật lý chỉ có thể đánh giá phạm vi biến đổi của các thông số đối với mỗi lƣu vực và tính áng chừng ít nhiều giá trị ban đầu của thông số. Dựa vào cách đặt bài toán xác định thông số của mô hình, phần tử nào là cho trƣớc, phần tử nào cần xác định ta phân ra bài toán thuận hay ngƣợc. Bài toán thuận là bài toán dựa trên lƣợng vào và điều kiện ban đầu cho trƣớc của mô hình, cần phải xác định lƣợng ra. Bài toán ngƣợc, lƣợng ra đƣợc coi là cho trƣớc và cần tìm các giá trị thông số. Bài toán ngƣợc quan trọng nhất đối với thuỷ văn hiện đại là xác định các thông số và các phần tử chƣa biết của cấu trúc mô hình. Những bài toán ngƣợc thƣờng là các bài toán thiết lập không đúng đắn bởi vì những sai sót nhỏ của số liệu gốc có thể dẫn đến những sai số lớn trong những đại lƣợng ra (những thông số của mô hình). Việc xác định những thông số dùng trong thuỷ văn rất phức tạp mặt khác lại không thể đảm bảo tính duy nhất nghiệm. Đối với bất kỳ mô hình toán thuỷ văn nào, muốn sử dụng cho một lƣu vực cụ thể, trƣớc hết phải xác định đƣợc giá trị thông số của mô hình. Tuy nhiên nh ững thông số đó lại không thể xác định bằng cách đo đạc trực tiếp mà chỉ có thể dựa vào kinh nghiệm, sự hiểu biết địa lý và điều kiện khí hậu nhất định để chọn lựa áng chừng các thông số rồi thử đi, thử lại nhiều lần khi nào thấy phù hợp theo một tiêu chuẩn nào đó thì thôi. Đ ể làm đƣợc điều này đòi hỏi ngƣời sử dụng phải có kiến thức về mô hình và sự hiểu biết kỹ lƣỡng về lƣu vực. Do vậy, ngay cả khi sử dụng mô hình hiện đại nhất cũng vẫn luôn tồn tại sai số trong dự báo. 1.4 Tổng quan về lƣu vực sông Vệ 1.4.1 Vị trí địa lý Sông Vệ bắt nguồn từ vùng núi cao 1000m - 1200m, có toạ độ địa lý là 14032’25” vĩ độ Bắc, 108037’4” kinh độ Đông, vị trí trạm An Chỉ 12
có toạ độ 14058’15” vĩ Bắc và 108047’36” kinh Đông; Sông Vệ chả - ổ (nằm gọn trong tỉnh Quảng Ngãi); Tính đến trạm An Chỉ, sông Vệ 841 (chƣa thống nhất diện tích lƣu vực) km2 0,79 km/km2, 19,9%; phía Bắc và phía Tây giáp với sông Trà Khúc, phía Nam giáp t ỉnh Bình Định và phía Đông giáp biển. [1, 7] Hình 1.2: Lƣu vực sông Vệ 1.4.2 Địa hình Nằm ở sƣờn phía đông dãy Trƣờng Sơn, lƣu vực sông Vệ có địa hình phức tạp, gồm miền núi, trung du và đồng bằng với nhiều nhánh núi từ dãy Trƣờng Sơn chạy ra vùng đồng bằng ven biển, tạo nên những thung lũng theo hƣ ớng Tây Nam - Đông Bắc. Địa hình lƣu vực có độ cao trung bình biến động từ 100 - 1000m, địa hình dốc, có xu thế thấp dần theo hƣớng Tây Nam - Đông Bắc và Tây - Đông. Vùng trung du gồm những đồi núi thấp, nhấp nhô, độ cao 100 - 500 m, độ dốc địa hình 13
còn tƣơng đối lớn. Vùng đồng bằng nằm ở hạ lƣu các dòng sông, nhìn chung đ ịa hình không đƣợc bằng phẳng, độ cao khoảng 100m. Nét chung nhất về địa hình của lƣu vực sông Vệ là gradien địa hình theo mặt cắt từ lục địa ra biển lớn, do đó các sông trong vùng ph ần lớn ngắn và chủ yếu phát triển quá trình xâm thực sâu, quá trình bồi tụ và xâm thực bờ chủ yếu xảy ra ở khu vực đồng bằng ven biển khi mực cơ sở xâm thực hạ thấp. Miền núi, nơi thƣợng lƣu của con sông, có độ dốc lớn, nƣớc tập trung nhanh, thuận lợi cho việc hình thành những trận lũ ác liệt, thời gian chảy truyền nhỏ. Miền đồng bằng tƣơng đối bằng phẳng lại bị chắn bởi những cồn cát, làm cản trở hành lang thoát lũ, dễ gây ngập lụt. Dựa trên chỉ tiêu nguồn gốc địa hình, trong vùng nghiên c ứu thống trị các kiểu địa hình sau: - Nhóm kiểu địa hình núi với các ngọn núi cao, độ dốc từ 30 -450, cấu tạo từ đá nguyên khối ít bị chia cắt - Nhóm kiểu địa hình thung lũng h ẹp, hai sƣờn dốc với các bãi bồi hẹp. - Nhóm kiểu địa hình đồng bằng trải dọc theo bờ biển. 1.4.3 Địa chất, thổ nhưỡng Vùng nghiên cứu kéo dài thành một dải theo phƣơng kinh tuyến. Trên chiều dài lớn đó bao gồm nhiều cấu trúc địa chất với chế độ kiến tạo, thành phần thạch học khác nhau. [7, 9] Thành phần đá gốc ở đây bao gồm các thành tạo: granulit mafic, gơnai granat, cordierit, hypersten, đá gơnai, đá phi ến amphibol, biotit, amphibotit, migmatit (phức hệ sông Tranh) ở vùng làng Triết, đá xâm nhập granit, granodiorit, migmatit (phức hệ Chu Lai- Ba Tơ) ở khu vực núi 524, Bắc Nƣớc Dàng và rải rác trên bề mặt đồng bằng, đáng kể nhất là Mộ Đức. Thành tạo Đệ tứ ở lƣu vực gồm: cuội, cát, bột phân bố dọc thung lũng sông ở vùng Ba Tơ, Đông Nghĩa Minh và h ỗn hợp cuội, sỏi dăm cát, bột ở Tây Nam Đức Phổ. Phần còn lại của lƣu vực gần sát biển là các thành tạo cát, bột có nguồn gốc biển và gió biển. Đất trên lƣu vực rất đa dạng, gồm 6 nhóm đất. ở vùng đồi núi có các loại đất nhƣ đất đỏ vàng trên đá biến 14