Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mưa, lũ phục vụ vận hành các hồ chứa trên lưu vực sông Ba

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI

NGUYỄN VĂN HIẾU

NGHIÊN CỨU NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MƯA, LŨ PHỤC VỤ VẬN HÀNH CÁC HỒ CHỨA

TRÊN LƯU VỰC SÔNG BA

LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT

HÀ NỘI, 2020

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI

NGUYỄN VĂN HIẾU

NGHIÊN CỨU NÂNG CAO CHẤT LƯỢNG DỰ BÁO MƯA, LŨ PHỤC VỤ VẬN HÀNH CÁC HỒ CHỨA

TRÊN LƯU VỰC SÔNG BA

Ngành: Thủy văn học Mã số: 9 44 02 24

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC 1. GS. TS. Vũ Minh Cát 2. TS. Đặng Thanh Mai

HÀ NỘI, 2020

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân tác giả. Các kết quả nghiên

cứu và các kết luận trong luận án là trung thực, không sao chép từ bất kỳ một nguồn nào

và dưới bất kỳ hình thức nào. Việc tham khảo các nguồn tài liệu đã được thực hiện trích

dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định.

Tác giả luận án

Nguyễn Văn Hiếu

i

LỜI CÁM ƠN

Luận án được thực hiện và hoàn thành tại khoa Thủy văn và Tài nguyên nước trường

Đại học Thủy lợi. Trong suốt thời gian thực hiện Luận án, nghiên cứu sinh (NCS) đã

nhận được rất nhiều sự quan tâm, giúp đỡ nhiệt thành của các cơ quan, đoàn thể và cá

nhân để hoàn thiện Luận án này.

NCS xin trân trọng cám ơn GS.TS. Vũ Minh Cát và TS. Đặng Thanh Mai, những người trực

tiếp hướng dẫn, chỉ bảo tận tình trong suốt quá trình nghiên cứu và hoàn thành Luận án.

Tác giả xin chân thành cám ơn Lãnh đạo và các Thầy, Cô ở Khoa Thủy văn và Tài

nguyên nước, các nhà khoa học, chuyên gia Trường Đại học Thủy lợi đã giúp đỡ NCS

rất nhiều về chuyên môn cũng như trao đổi học thuật trong thời gian qua.

Trong thời gian làm Luận án, NCS đã được Lãnh đạo Vụ Khoa học và Công nghệ, Bộ

Tài nguyên và Môi trường tạo mọi điều kiện về thời gian cũng như động viên tinh thần

để NCS yên tâm thực hiện Luận án của mình. NCS bày tỏ lòng biết ơn đến Lãnh đạo và

toàn thể công chức của Vụ!

Luận án được hoàn thành, NCS đã nhận được sự hỗ trợ về tài liệu, số liệu nghiên cứu từ

Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn quốc gia, Tổng cục Khí tượng Thủy văn và sự giúp

đỡ, góp ý đối với một số nội dung nghiên cứu của Luận án từ các đồng nghiệp tại đây.

Gia đình, vợ, con luôn là chỗ dựa vững chắc và là nguồn động viên lớn cho NCS trong

suốt thời gian quan. NCS trân trọng và luôn ghi nhớ, nỗ lực để thực hiện tốt nhiệm vụ

của mình.

Ngoài ra, bạn bè, đồng nghiệp, tập thể các nhà khoa học luôn cùng đồng hành và giúp

đỡ NCS trong thời gian qua. Những gợi ý, trao đổi và hỗ trợ này đã giúp cho NCS hoàn

thành Luận án tốt hơn. NCS chân thành cảm ơn.

ii

MỤC LỤC

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

LỜI CÁM ƠN ................................................................................................................. ii

MỤC LỤC ..................................................................................................................... iii

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH ...................................................................................... v

DANH MỤC BẢNG BIỂU ............................................................................................. x

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT .............................................................................. xii

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

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU DỰ BÁO MƯA VÀ DỰ BÁO LŨ HẠN VỪA ............................................................................................................... 6

1.1. Tổng quan nghiên cứu về dự báo mưa, dự báo lũ hạn vừa trên thế giới .................. 6

1.1.1. Nghiên cứu về dự báo mưa trên thế giới........................................................ 6

1.1.2. Nghiên cứu về dự báo lũ hạn vừa trên thế giới .............................................. 8

1.2. Tổng quan nghiên cứu về dự báo mưa, lũ hạn vừa ở Việt Nam ................................ 10

1.2.1. Nghiên cứu về dự báo mưa ở Việt Nam ...................................................... 10

1.2.2. Nghiên cứu về dự báo lũ hạn vừa ở Việt Nam ............................................ 16

1.3. Những tồn tại và định hướng nghiên cứu ............................................................... 21

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1 .............................................................................................. 24

CHƯƠNG 2 XÂY DỰNG CƠ SỞ KHOA HỌC DỰ BÁO MƯA VÀ DỰ BÁO LŨ HẠN VỪA CHO LƯU VỰC SÔNG BA .................................................... 26

2.1. Giới thiệu tổng quan về lưu vực sông Ba ............................................................... 26

2.1.1. Vị trí địa lý ................................................................................................... 26

2.1.2. Đặc điểm địa hình ........................................................................................ 26

2.1.3. Đặc điểm địa chất, thổ nhưỡng và thảm phủ thực vật ................................. 28

2.1.4. Mạng lưới sông suối .................................................................................... 28

2.1.5. Đặc điểm khí hậu ......................................................................................... 30

2.1.6. Hệ thống hồ chứa lớn trên lưu vực sông Ba ................................................ 31

2.2. Các hình thế thời tiết gây mưa, lũ lớn trên lưu vực sông Ba .................................. 32

2.2.1. Đặc điểm quá trình synop gây mưa lớn trên lưu vực sông Ba .................... 32

2.2.2. Đặc điểm mưa và mưa sinh lũ trên lưu vực sông Ba ................................... 36

2.3. Cơ sở lý luận … ..................................................................................................... 41

2.3.1. Công tác dự báo dòng chảy từ mưa phục vụ điều hành các hồ chứa ........... 41

2.3.2. Xây dựng phương pháp dự báo mưa trên lưu vực sông Ba ........................ 42

iii

2.3.3. Xây dựng phương pháp dự báo lũ hạn vừa lưu vực sông Ba ...................... 61

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2 .............................................................................................. 69

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MƯA, LŨ CHO LƯU VỰC SÔNG BA VÀ THẢO LUẬN .............................................................................................. 72

3.1. Đặc điểm thủy văn, chế độ dòng chảy trên lưu vực sông Ba ................................. 72

3.1.1. Lưu vực sông Hinh ...................................................................................... 75

3.1.2. Lưu vực sông Krong H’Năng ...................................................................... 76

3.1.3. Lưu vực sông Ayun Hạ ................................................................................ 77

3.1.4. Lưu vực An Khê .......................................................................................... 78

3.2. Kết quả dự báo mưa trên lưu vực sông Ba ............................................................. 80

3.2.1. Kết quả dự báo từ mô hình........................................................................... 80

3.2.2. Đánh giá kỹ năng dự báo của mô hình ........................................................ 81

3.2.3. Hiệu chỉnh và tính toán giá trị mưa dự báo ................................................. 85

3.3. Kết quả dự dòng chảy trên lưu vực sông Ba .......................................................... 92

3.3.1. Hiệu chỉnh và kiểm định mô hình ................................................................ 92

3.3.2. Kết quả dự báo dòng chảy đến hồ trên lưu vực sông Ba ........................... 105

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3 ............................................................................................ 130

KẾT LUẬN ................................................................................................................. 132

DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ ............................................................ 135

TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................... 136

PHỤ LỤC .................................................................................................................... 141

iv

DANH MỤC CÁC HÌNH ẢNH

Hình 1.1 Sơ đồ tiếp cận nghiên cứu trong luận án ...................................................... 23

Bản đồ mạng lưới sông suối, trạm kttv trên lưu vực sông Ba ..................... 27

Sơ đồ hệ thống sông và hồ chứa trên lưu vực sông Ba ................................ 30

Hiện trạng hồ chứa lớn trên lưu vực sông Ba .............................................. 32 Bão số 12 - Damrey đổ bộ vào vào Khánh Hòa - Phú Yên ......................... 33

Hình thế không khí lạnh kết hợp với nhiễu động trong đới gió Đông ......... 34

Các hình thế thới tiết chủ yếu sinh mưa cho khu vực Miền Trung ............. 35

Cấu trúc mô hình WRF ................................................................................ 50 Miền dự báo của mô hình WRF với độ phân giải 5km ................................ 52

Sơ đồ biểu diễn các chỉ số phục vụ đánh giá chất lượng dự báo mưa ......... 56

Sơ đồ minh họa phương pháp nội suy điểm gần nhất .................................. 59

Sơ đồ khối cơ sở phương pháp tính mưa dự báo ......................................... 61 Sơ đồ khối quy trình dự báo lũ hạn vừa theo mô hình MIKE NAM và HEC-

HMS từ dữ liệu mưa dự báo theo phương pháp số trị ................................. 65

Phân chia lưu vực để tính diện tích cho hồ chứa sông Krong Hnang .......... 66

Phân chia ô lưới độ phân giải ô lưới (14×14) km cho lưu vực Sông Ba ..... 67

Phân chia ô lưới độ phân giải ô lưới (5×5) km cho lưu vực Sông Ba ......... 67

Hình 3.1 Lưu lượng lũ lớn nhất tại trạm Cùng Sơn qua các năm ............................... 75

Hình 3.2 Bản đồ lưu vực Sông Hinh ........................................................................... 76

Hình 3.3 Diễn biến mực nước, lưu lượng hồ Krong H’ Năng .................................... 76

Hình 3.4 Bản đồ lưu vực sông Krong H’ Năng .......................................................... 77

Hình 3.5 Bản đồ lưu vực AYun Hạ ............................................................................. 78

Hình 3.6 Mực nước trung bình ngày từng năm hồ Auyn Hạ ...................................... 78

Hình 3.7 Bản đồ lưu vực An Khê ............................................................................... 79

Hình 3.8 Diễn biến mực nước, lưu lượng hồ Ka Nak ................................................. 79

Hình 3.9 Định dạng số liệu mưa dự báo từ mô hình IFS (39x39) ô lưới .................... 80 Hình 3.10 Định dạng số liệu mưa dự báo từ mô hình WRFARW (90x90) ô lưới ....... 81 Hình 3.11 Lượng mưa tích lũy 48h (từ 7h ngày 1/11/2016 đến 7h ngày 3/11/2016) từ số liệu quan trắc (a), dự báo từ 7h ngày 1/11/2016 của IFS (b) và WRF (c) ... 85 Hình 3.12 Lượng mưa tích lũy 48h (từ 7h ngày 4/11/2016 đến 7h ngày 6/11/2016) từ số liệu quan trắc (a), dự báo từ 7h ngày 4/11/2016 của IFS (b) và WRF (c) ... 85

Hình 3.13 Biểu đồ lượng mưa giữa thực đo và dự báo bằng mô hình IFS và WRF tại

trạm An Khê ................................................................................................. 86

v

Hình 3.14 Biểu đồ lượng mưa giữa thực đo và dự báo bằng mô hình IFS và WRF tại

trạm Pleiku ................................................................................................... 86

Hình 3.15 Biểu đồ lượng mưa giữa thực đo và dự báo bằng mô hình IFS và WRF tại

trạm Kon Tum .............................................................................................. 87 Hình 3.16 Biểu đồ lượng mưa giữa thực đo và dự báo bằng mô hình IFS và WRF tại

trạm Buôn Hồ ............................................................................................... 87

Hình 3.17 Chỉ số ME của lượng mưa dự báo tích lũy 6h với số liệu quan trắc (mm) .. 87 Hình 3.18 Hệ số tương quan (HSTQ) giữa lượng mưa dự báo với số liệu quan trắc ... 87

Hình 3.19 Chỉ số ME của lượng mưa dự báo tích lũy 6h đã được hiệu chỉnh với số liệu

quan trắc (mm) ............................................................................................. 92

Hình 3.20 Hệ số tương quan (HSTQ) giữa lượng mưa dự báo đã được hiệu chỉnh thống kê với số liệu quan trắc ................................................................................ 92

Hình 3.21 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng lưu vực An

Khê-1986 ...................................................................................................... 93

Hình 3.22 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng lưu vực An

Khê-1988 ...................................................................................................... 93

Hình 3.23 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng lưu vực An

Khê-2003 ...................................................................................................... 94

Hình 3.24 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô

hình HEC - HMS năm 1986 tiểu lưu vực An Khê ....................................... 94

Hình 3.25 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô

hình HEC - HMS năm 1988 tiểu lưu vực An Khê ....................................... 95

Hình 3.26 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô

hình HEC - HMS năm 2003 tiểu lưu vực An Khê ....................................... 95

Hình 3.27 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình MIKE NAM lưu vực Ayun Hạ năm 1990 ........................................... 97

Hình 3.28 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình MIKE NAM lưu vực Ayun Hạ năm 1991 ........................................... 97 Hình 3.29 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình MIKE NAM lưu vực Ayun Hạ năm 1992 ........................................... 97 Hình 3.30 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình HEC - HMS lưu vực Ayun Hạ năm 1990 ............................................ 98 Hình 3.31 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô

hình HEC - HMS lưu vực Ayun Hạ năm 1991 ............................................ 98 Hình 3.32 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô

hình HEC - HMS lưu vực Ayun Hạ năm 1992 ............................................ 98

vi

Hình 3.33 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô

hình MIKE NAM lưu vực Krong Hnang năm 2003 .................................. 100

Hình 3.34 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô

hình MIKE NAM lưu vực Krong Hnang năm 2004 .................................. 100 Hình 3.35 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô

hình MIKE NAM lưu vực Krong Hnang năm 2005 .................................. 100

Hình 3.36 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình HEC - HMS lưu vực Krong Hnang năm 2003 .................................. 101

Hình 3.37 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô

hình HEC - HMS lưu vực Krong Hnang năm 2004 .................................. 101

Hình 3.38 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình HEC - HMS lưu vực Krong Hnang năm 2005 .................................. 101

Hình 3.39 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô

hình MIKE NAM lưu vực Sông Hinh năm 1986....................................... 103

Hình 3.40 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô

hình MIKE NAM lưu vực Sông Hinh năm 1988....................................... 103

Hình 3.41 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô

hình MIKE NAM lưu vực Sông Hinh năm 1991....................................... 103

Hình 3.42 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô

hình HEC - HMS lưu vực Sông Hinh năm 1986 ....................................... 104

Hình 3.43 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô

hình HEC - HMS lưu vực Sông Hinh năm 1988 ....................................... 104

Hình 3.44 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô

hình HEC - HMS lưu vực Sông Hinh năm 1991 ....................................... 104

Hình 3.45 Vị trí các ô lưới có kích thước (5x5) km thuộc các tiểu lưu vực nghiên cứu. .. 105 Hình 3.46 Vị trí các ô lưới với kích thước 14x14km thuộc các tiểu lưu vực nghiên cứu . 106

Hình 3.47 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ An Khê XI/2013 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ........ 111 Hình 3.48 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ An Khê XI/2014 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ........ 111 Hình 3.49 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ An Khê X/2015 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ................... 111 Hình 3.50 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ An Khê X/2016 bằng mô hình MIKE NAM

theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ................... 112 Hình 3.51 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ An Khê XI/2013 bằng mô hình HEC-HMS

theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ................... 112

vii

Hình 3.52 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ An Khê XI/2014 bằng mô hình HEC-HMS

theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ................... 112

Hình 3.53 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ An Khê X/2015 bằng mô hình HEC-HMS

theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ................... 113 Hình 3.54 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ An Khê X/2016 bằng mô hình HEC-HMS

theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ................... 113

Hình 3.55 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Ayun Hạ XI/2013 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ........ 113

Hình 3.56 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Ayun Hạ XI/2014 bằng mô hình MIKE

NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ........ 114

Hình 3.57 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Ayun Hạ X/2015 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ........ 114

Hình 3.58 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Ayun Hạ X/2016 bằng mô hình MIKE

NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ........ 114

Hình 3.59 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Ayun Hạ XI/2013 bằng mô hình HEC-

HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ......... 115

Hình 3.60 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Ayun Hạ XI/2014 bằng mô hình HEC-

HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ......... 115

Hình 3.61 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Ayun Hạ X/2015 bằng mô hình HEC-HMS

theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ................... 115

Hình 3.62 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Ayun Hạ X/2016 bằng mô hình HEC-HMS

theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ................... 116

Hình 3.63 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Krong H’Năng XI/2013 bằng mô hình MIKE

NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km .............. 116

Hình 3.64 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Krong H’Năng XI/2014 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km .............. 116

Hình 3.65 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Krong H’Năng X/2015 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km .............. 117 Hình 3.66 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Krong H’Năng X/2016 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km .............. 117 Hình 3.67 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Krong H’Năng XI/2013 bằng mô hình HEC-HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km 117 Hình 3.68 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Krong H’Năng XI/2014 bằng mô hình

HEC-HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km 118 Hình 3.69 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Krong H’Năng X/2015 bằng mô hình

HEC-HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km 118

viii

Hình 3.70 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Krong H’Năng X/2016 bằng mô hình

HEC-HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km 118

Hình 3.71 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ sông Hinh XI/2013 bằng mô hình MIKE

NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ........ 119 Hình 3.72 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ sông Hinh XI/2014 bằng mô hình MIKE

NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ........ 119

Hình 3.73 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ sông Hinh X/2015 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ........ 119

Hình 3.74 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ sông Hinh X/2016 bằng mô hình MIKE

NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ........ 120

Hình 3.75 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ sông Hinh XI/2013 bằng mô hình HEC- HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ......... 120

Hình 3.76 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ sông Hinh XI/2014 bằng mô hình HEC-

HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ......... 120

Hình 3.77 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ sông Hinh X/2015 bằng mô hình HEC-

HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ......... 121

Hình 3.78 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ sông Hinh X/2016 bằng mô hình HEC-

HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km ......... 121

ix

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 2.1 Đặc trưng hình thái lưu vực sông Ba ............................................................. 29

Bảng 2.2 Dung tích phòng lũ các hồ chứa lớn thượng nguồn ....................................... 31

Bảng 2.3 Đặc trưng lượng mưa ngày lớn nhất trên lưu vực sông Ba ............................ 40

Bảng 2.4 Cấu hình của mô hình WRFARW với độ phân giải 5km với trường đầu vào từ mô hình khu IFS 14km ............................................................................ 53

Bảng 2.5 Tiêu chuẩn được đánh giá .............................................................................. 63

Bảng 2.6 Tiêu chuẩn được đánh giá sai số đỉnh lũ ........................................................ 64

Bảng 3.1 Đỉnh lũ lớn nhất đã qua quan trắc tại các trạm thủy văn ............................. 74 Bảng 3.2 Thời gian tính mưa dự báo bằng mô hình IFS và WRFARW ..................... 80

Bảng 3.3 Các quan trắc mưa sử dụng trong đánh giá sai số dự báo mưa từ mô hình . 82

Bảng 3.4 Kết quả đánh giá và so sánh chất lượng dự báo định lượng mưa cho mô hình

IFS (14km) và mô hình WRF (5km) ............................................................ 83 Bảng 3.5 Kết quả đánh giá và so sánh chất lượng dự báo pha mưa cho mô hình IFS

(14km) và mô hình WRF (5km) với ngưỡng mưa to (>50mm/24h) ........... 84

Bảng 3.6 Kết quả đánh giá và so sánh chất lượng dự báo pha mưa cho mô hình IFS

(14km) và mô hình WRF (5km) với ngưỡng mưa rất to (>100mm/24h) .... 84

Bảng 3.7 Kết quả tính toán hệ số phụ thuộc (a) và tự do (b) trong phương trình hồi quy

đối với sản phẩm dự báo bằng mô hình IFS ................................................ 90

Bảng 3.8 Kết quả tính toán hệ số phụ thuộc (a) và tự do (b) trong phương trình hồi quy

đối với sản phẩm dự báo bằng mô hình WRF ............................................. 91

Bảng 3.9 Bảng kết quả bộ thông số mô hình NAM cho tiểu lưu vực An Khê ............ 93

Bảng 3.10 Kết quả đánh giá sai số mô hình MIKE NAM cho tiểu lưu vực An Khê .... 94

Bảng 3.11 Bảng kết quả bộ thông số mô hình HEC-HMS cho tiểu lưu vực An Khê ... 95

Bảng 3.12 Bảng kết quả đánh giá sai số mô hình HEC-HMS cho tiểu lưu vực An Khê .. 96

Bảng 3.13 Bảng kết quả bộ thông số mô hình MIKE NAM và HEC-HMS cho tiểu lưu

vực Ayun Hạ ................................................................................................ 96 Bảng 3.14 Bảng kết quả đánh giá sai số mô hình HEC-HMS cho tiểu lưu vực Ayun Hạ 99 Bảng 3.15 Kết quả bộ thông số mô hình MIKE NAM và HEC-HMS cho tiểu lưu vực Krong Hnang ................................................................................................ 99 Bảng 3.16 Kết quả đánh giá sai số mô hình MIKE NAM cho tiểu lưu vực Krong Hnang . 102 Bảng 3.17 Kết quả bộ thông số mô hình MIKE NAM và HEC-HMS cho tiểu lưu vực

sông Hinh ................................................................................................... 102

Bảng 3.18 Kết quả đánh giá sai số mô hình MIKE NAM cho tiểu lưu vực Krong Hnang . 105

Bảng 3.19 Sơ đồ ô lưới độ phân giải (5x5) km tiểu lưu vực An Khê ......................... 106

x

Bảng 3.20 Sơ đồ ô lưới độ phân giải (5x5) km lưu vực Ayun Hạ. ............................. 107

Bảng 3.21 Sơ đồ ô lưới độ phân giải (5x5) km lưu vực Sông Hinh. ........................... 107

Bảng 3.22 Sơ đồ ô lưới (5x5) km lưu vực sông Krông H’Năng. ................................ 107

Bảng 3.23 Giá trị trọng số cho các ô lưới (5x5) km trên tiểu lưu vực An Khê ........... 108 Bảng 3.24 Giá trị trọng số cho các ô lưới (14x14) km trên tiểu lưu vực An Khê ....... 108

Bảng 3.25 Giá trị trọng số cho các ô lưới (5x5) km trên tiểu lưu vực Ayun Hạ ......... 108

Bảng 3.26 Giá trị trọng số cho các ô lưới (14x14) km trên tiểu lưu vực Ayun Hạ ..... 109 Bảng 3.27 Giá trị trọng số cho các ô lưới (5x5) km trên tiểu lưu vực Sông Hinh ...... 109

Bảng 3.28 Giá trị trọng số cho các ô lưới (14x14) km trên tiểu lưu vực Sông Hinh .. 109

Bảng 3.29 Giá trị trọng số cho các ô lưới (5x5) km trên tiểu lưu vực Krong H’Năng ........ 109

Bảng 3.30 Giá trị trọng số cho các ô lưới (14x14) km trên tiểu lưu vực Krong H’Năng .... 110 Bảng 3.31 Các tiêu chí đánh giá chất lượng dự báo lũ theo mô hình MIKE NAM cho 4

tiểu lưu vực trên sông Ba ........................................................................... 122

Bảng 3.32 Bảng 3.35: Các tiêu chí đánh giá chất lượng dự báo lũ theo mô hình HEC-

HMS cho 4 tiểu lưu vực trên sông Ba ........................................................ 122

xi

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

ATNĐ

Áp thấp nhiệt đới

Báo động

BĐ

Sai số hệ thống

BIAS

BoM

Bureau of Meteorology of Autralia

BS

Chỉ số đánh giá xác suất

BSS

Chỉ số đánh giá kỹ năng dự báo xác suất

CFS

Hệ thống dự báo khí hậu

DBTH

Dự báo tổ hợp

ECMWF

Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu

EPS

Hệ thống dự báo tổ hợp

F

Yếu tố dự báo

Thành phần dự báo thứ i

Fi

GEM

Mô hình toàn cầu của CMC

GFS

Mô hình toàn cầu của NCEP

GIS

Hệ thống thông tin địa lý

GME

Mô hình toàn cầu của DWD

GSM

Mô hình toàn cầu của JMA

HRM

Mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao

HSTQ

Hệ số tương quan

HTTH

Hệ thống dự báo tổ hợp

IFS

Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu

ITCZ

Dải hội tụ nhiệt đới

JMA

Cơ quan khí tượng Nhật Bản

KKL

Không khí lạnh

KTTV

Khí Tượng Thủy Văn

KTXH

Kinh tế - Xã hội

LATS

Luận án tiến sĩ

ME

Sai số trung bình

MM5

Mô hình khí tượng động lực quy mô vừa thế hệ thứ 5

xii

Thống kê sau mô hình

MOS

Dung lượng mẫu hoặc tổng số dự báo thành phần

N

Hệ thống dự báo tổ hợp Bắc Mỹ

NAEFS

Trung tâm dự báo môi trường quốc gia của Mỹ

NCEP

Những người khác

nnk

NOGAPS

Mô hình toàn cầu của Hải quân Mỹ (US Navy)

Dự báo thời tiết số trị

NWP

Giá trị quan trắc

O

Giá trị quan trắc thứ i

Oi

Xác suất phát hiện

POD

Phát triển nông thôn

PTNT

Sai số quân phương

RMSE

Hệ thống dự báo tổ hợp thời tiết hạn ngắn.

SREPS

Trung bình tổ hợp

TBTH

TT DBKTTVQG

Trung Tâm Dự Báo Khí tượng Thủy văn quốc gia

KH KTTV&BĐKH Khoa học khí tượng thủy văn và Biến đổi khí hậu

WRF

Mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết

WRFARW

Mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết phiên bản ARW

XTNĐ

Xoáy thuận nhiệt đới

xiii

MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài

Hệ thống sông Ba là một trong 9 hệ thống sông lớn ở Việt Nam, thuộc địa phận của 4

tỉnh: Gia Lai, Đăk Lăk, Phú Yên và một phần nhỏ thuộc Kon Tum, có vị trí địa lý và vai

trò quan trọng trong phát triển kinh tế - xã hội (KTXH) của quốc gia. Lưu vực có diện

tích 13417 km2, mật độ lưới sông 0,22 km/km2, chiều dài bình quân lưu vực 396 km,

chiều rộng bình quân 48,6 km. Địa hình lưu vực hẹp, dốc, chia cắt dẫn tới thời gian chảy

truyền của dòng chảy lũ về hạ lưu không dài. Mặt khác, lưu vực sông Ba nằm ở 2 vùng

khí hậu Tây Nguyên thuộc phía tây Trường Sơn và khí hậu nam trung bộ thuộc phía

đông Trường Sơn, cũng tạo ra một chế độ lũ khác biệt so với các lưu vực khác.

Theo số liệu thống kê, trong 20 năm gần đây, thiên tai lũ lụt xảy ra với số lượng và

cường độ ngày càng nghiêm trọng hơn trên lưu vực sông Ba. Điển hình là vào năm 2017,

mưa lớn tập trung trong thời gian ngắn đầu tháng 11 và 12 đã gây ra lũ đặc biệt lớn với

đỉnh lũ ở các trạm trên hệ thống sông đều vượt báo động 3 (BĐ3) từ 0,17 - 1,0 m, gây

ra thiệt hại nặng nề cho hạ lưu của các công trình thủy điện trên lưu vực.

Hiện nay, trên lưu vực sông Ba đã xây dựng một hệ thống công trình thủy điện bậc

thang, bao gồm 04 công trình thủy điện trên dòng chính là An Khê - Kanak, sông Ba

Thượng, sông Ba Hạ và các công trình thủy điện trên dòng nhánh gồm Sông Hinh,

EaKrong Hnăng, AYun thượng 1, AYun thượng 2, Đaksrong, H’Chan, H’Mun, Đăk

Sông ….Việc xây dựng các hồ chứa thủy điện nhằm phát triển kinh tế xã hội cho các

tỉnh Miền Trung, Tây Nguyên. Tuy nhiên, do tính bất định của mưa, lũ ngày càng lớn,

thêm vào đó việc dự báo mưa, lũ gặp khó khăn do mạng lưới trạm quan trắc khí tượng,

thủy văn không đủ dày, công cụ dự báo chưa đủ mạnh, trong khi thời gian xảy ra lũ ngắn

làm cho việc vận hành hệ thống liên hồ gặp nhiều khó khăn và trong thực tế đã gây ra

lũ, ngập lụt phía hạ du, ảnh hưởng trực tiếp tới dân sinh, kinh tế trên lưu vực.

Trong 04 năm từ năm 2014 đến năm 2018, Chính phủ đã ban hành 02 quyết định về việc

vận hành liên hồ chứa trên lưu vực sông Ba. Cụ thể ngày 18 tháng 7 năm 2018, Thủ

tướng Chính phủ đã ban hanh Quyết định 878/QĐ-TTG thay thế Quyết định 1077/QĐ-

1

TTg ngày 07 tháng 7 năm 2014, điều này cho thấy quy trình liên hồ đã hoàn thiện, đáp

ứng được công tác chỉ đạo điều hành, vận hành các hồ trong chuỗi liên hồ chứa trên

sông Ba. Công tác dự báo lũ đến hồ với thời gian dự kiến dài hơn là một việc quan trọng,

phục vụ việc vận hành các hồ theo đúng quy trình vận hành liên hồ chứa và cho phép

điều chỉnh linh hoạt khi việc dự báo mưa, lũ có thời gian dự kiến dài hơn.

Hiện tại trên lưu vực sông Ba có 5 hồ chứa lớn Ayun Hạ, An Khê - Ka Nak, Krông

HNăng, Sông Hinh và Ba Hạ với tổng dung tích phòng lũ của các hồ là 260,5*106 m3.

Tổng dung tích phòng lũ của các hồ là rất nhỏ so với tổng lượng lũ 5 ngày lớn nhất đã xảy

ra tại Củng Sơn là 2.507,3*106 m3 [27], do đó nếu dự báo được chính xác lượng mưa và

dòng chảy lũ đến hồ với thời đoạn dài hơn sẽ tạo điều kiện cho các chủ hồ vận hành chủ

động, tránh được hiện tượng “Xả sốc” xuống hạ du (lưu lượng xả tăng đột ngột từ 0 m3

đến giá trị lưu lượng lớn nhất đến hồ), gây ngập lụt và thiệt hại về người và tài sản cho hạ

du. Việc dự báo mưa, lũ chính xác với thời gian dự kiến dài hơn, sẽ tạo điều kiện vận hành

hệ thống hồ chứa lớn trên lưu vực một cách chủ động và hiệu quả.

Vì vậy, việc “Nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo mưa, lũ phục vụ vận hành các hồ

chứa trên lưu vực sông Ba” là cần thiết và cấp bách nhằm đưa ra được luận cứ khoa học,

phương pháp nâng cao chất lượng dự báo mưa, lũ trung hạn để chủ động vận hành các

hồ chứa theo đúng quy trình liên hồ trên lưu vực sông Ba.

2. Mục tiêu nghiên cứu của đề tài

Nâng cao độ chính xác dự báo mưa, dòng chảy lũ trung hạn đến hồ chứa lớn trên lưu

vực sông Ba, chủ động vận hành tốt các hồ chứa trên lưu vực theo quy trình vận hành

liên hồ, đảm bảo nhiệm vụ chống lũ cho hạ du, phát điện và hạn chế đến mức thấp nhất

thiệt hại do lũ gây ra trên toàn hệ thống thì mục tiêu nghiên cứu của luận án như sau:

Nghiên cứu, lựa chọn và sử dụng mô hình số trị phù hợp để dự báo mưa với thời gian

dự kiến từ 72 đến 120 giờ.

Nghiên cứu, lựa chọn và sử dụng mô hình thủy văn phù hợp để dự báo lũ đến các hồ

chứa trên lưu vực sông Ba phục vụ điều hành hệ thống liên hồ theo Quyết định 878/QĐ-

TTg ngày 18 tháng 7 năm 2018 của Thủ tướng Chính phủ.

2

3. Phạm vi và đối tượng nghiên cứu

Phạm vi nghiên cứu

Về không gian: Nghiên cứu dự báo dòng chảy lũ đến 04 hồ chứa trên lưu vực sông Ba có

dung tích trên 100 triệu m3 bao gồm hồ Sông Hinh, Krông H’năng, Ayun Hạ và An Khê.

Về thời gian: Tăng thời gian dự kiến của dự báo từ 24 - 48 giờ hiện nay lên 72 đến

120 giờ.

Đối tượng nghiên cứu: Các yếu tố mưa sinh lũ và dòng chảy lũ đến 04 hồ chứa lớn thuộc

lưu vực sông Ba.

4. Phương pháp nghiên cứu

Cách tiếp cận

Ở khu vực nhiệt đới gió mùa như Việt Nam, dòng chảy sinh ra chủ yếu từ mưa. Nguyên

nhân gây mưa là tổ hợp của nhiều hình thế thời tiết hoặc chỉ một hình thế thời tiết độc lập

đơn lẻ, do vậy cách tiếp cận của nghiên cứu dựa vào nguyên lý “Nguyên nhân hình thành”,

nghĩa là dòng chảy hình thành là do mưa, sau khi đã trừ các tổn thất. Mặt khác, sự hình

thành dòng chảy trên lưu vực không chỉ phụ thuộc vào yếu tố mưa, mà còn chịu ảnh

hưởng của các yếu tố khác như điều kiện địa hình, địa chất, thổ nhưỡng, lớp phủ v.v…

Do vậy khi dự báo dòng chảy phải xem xét tới vai trò ảnh hưởng của các yếu tố trên.

Phương pháp nghiên cứu và công cụ tính toán

Phương pháp kế thừa: Luận án kế thừa một số kết quả nghiên cứu trước đây từ các đề

tài, dự án có liên quan đến nội dung nghiên cứu của luận án. Trong đó, chủ yếu là kết

quả thu thập số liệu khí tượng, thủy văn, hồ chứa trên lưu vực sông Ba.

Phương pháp thống kê xác suất: Sử dụng để phân tích tần suất mưa, dòng chảy và sai số

giữa giá trị dự báo mưa, lũ và giá trị quan trắc trên lưu vực sông Ba.

Phương pháp phân tích tổng hợp: Được sử dụng để đánh giá, so sánh từ các phương án

dự báo mưa, lũ trên lưu vực sông Ba.

Phương pháp mô hình toán: Luận án xây dựng mô hình khí tượng số trị, thủy văn cho

lưu vực sông Ba. Cụ thể:

3

Nghiên cứu dự báo mưa: Nghiên cứu sinh đã lựa chọn sử dụng kết hợp mô hình số trị dự

báo thời tiết IFS của Trung tâm Dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu và mô hình WRFARW

của Mỹ để dự báo định lượng mưa trên lưu vực. Với kết hợp này, người dự báo có thể

linh hoạt đưa ra giá trị dự báo định lượng mưa với độ phân giải chi tiết hơn trên toàn lưu

vực nghiên cứu và tùy vào tình hình thời tiết trên lưu vực để đưa ra được định dạng, độ

phân giải số liệu dự báo mưa định lượng cho các tiểu lưu vực trên sông Ba.

Nghiên cứu dự báo lũ: Nghiên cứu sinh sử dụng 2 mô hình MIKE - NAM và mô hình

HEC-HMS là các mô hình dễ sử dụng và đang được dùng phổ biến trong công tác tính

toán dòng chảy ở Việt Nam.

5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

Ý nghĩa khoa học

Đã xác định được cơ sở khoa học nghiên cứu, kiểm chứng, lựa chọn và ứng dụng mô hình

số trị IFS và WRFARW để dự báo định lượng mưa có độ phân giải từ (14x14) km đến độ

phân giải (5x5) km trên lưu vực sông Ba. Đây là bộ công cụ dự báo mưa hiện đại, có tính

ưu việt cao, phù hợp với lưu vực, giúp nâng cao độ chính xác của kết quả dự báo và mở

rộng được thời gian dự kiến từ 48 giờ hiện tại lên tới từ 72 giờ đến 120 giờ.

Đã ứng dụng bộ mô hình thủy văn MIKE-NAM và HEC-HMS, có kiểm định, kết hợp

với các phân tích, hiệu chỉnh các yếu tố ảnh hưởng đến sự hình thành dòng chảy trên

lưu vực như các yếu tố địa hình, địa chất, thổ nhưỡng và lớp phủ để dự báo định lượng

dòng chảy đến hồ phục vụ điều hành các hồ chứa, phòng tránh ngập lụt cho hạ du lưu

vực sông Ba.

Ý nghĩa thực tiễn

Các kết quả nghiên cứu của luận án có thể sử dụng trong nghiệp vụ nhằm nâng cao độ

chính xác dự báo, kéo dài thời gian dự kiến từ 48 giờ hiện tại lên tới từ 72 giờ đến 120

giờ và tăng độ phân giải trong dự báo mưa là những mục tiêu cần đạt được trong hoạt

động dự báo nghiệp vụ trên lưu vực nghiên cứu hiện nay;

Xây dựng được bộ công cụ dự báo lũ với độ chính xác cao và thời gian mở rộng hơn từ

48 giờ trước đây lên tới 120 giờ, giúp cho việc điều hành các hồ chứa linh hoạt hơn, có

4

thêm nhiều lựa chọn đạt được hiệu quả cao nhất, đảm bảo an toàn hồ chứa và giảm thiểu

lũ, ngập lụt cho vùng hạ du.

Phương pháp dự báo mưa, lũ trung hạn cho lưu vực sông Ba có thể dùng là tài liệu học

tập cho sinh viên và tài liệu tham khảo cho các NCS và học viên cao học.

6. Những đóng góp mới của luận án

Nghiên cứu xây dựng được cơ sở khoa học lựa chọn mô hình số trị IFS và WRFARW

để dự báo định lượng mưa kéo dài thời gian dự kiến từ 48 giờ hiện tại lên tới từ 72 giờ

đến 120 giờ có độ phân giải từ (14x14) km đến độ phân giải (5x5) km trên lưu vực sông

Ba và bộ mô hình thủy văn MIKE-NAM và HEC-HMS để dự báo trước dòng chảy tới

hồ trước từ 03 đến 05 ngày.

Ứng dụng thành công bộ mô hình mưa số trị và bộ mô hình thủy văn để thử nghiệm dự

báo dòng chảy lũ tới 04 hồ trên lưu vực, phục vụ công tác điều hành các hồ chứa lưu

vực sông Ba.

7. Kết cấu của luận án

Ngoài phần mở đầu, kết luận, danh mục tài liệu tham khảo, các phụ lục, luận án được

kết cấu thành 03 chương:

Chương 1: Tổng quan nghiên cứu dự báo mưa và dự báo lũ hạn vừa.

Chương 2: Xây dựng cơ sở khoa học dự báo mưa và dự báo lũ hạn vừa cho lưu vực sông

Ba.

Chương 3: Kết quả nghiên cứu mưa, lũ cho lưu vực sông Ba và thảo luận.

5

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU DỰ BÁO MƯA VÀ DỰ BÁO LŨ HẠN VỪA

1.1. Tổng quan nghiên cứu về dự báo mưa, dự báo lũ hạn vừa trên thế giới

1.1.1. Nghiên cứu về dự báo mưa trên thế giới

Hiện nay, dự báo hạn vừa là một phần không thể thiếu đối với tất cả các trung tâm dự

báo lớn trên thế giới. Hầu hết cách tiếp cận đối với dự báo hạn vừa đều dựa trên phương

pháp dự báo tổ hợp nhằm nắm bắt được các nguồn bất định do trường ban đầu gây ra.

Từ những năm đầu của thập kỷ 90, một số trung tâm dự báo khí tượng lớn trên thế giới,

các hệ thống dự báo tổ hợp (EPS - Ensemble Prediction System) nghiệp vụ đã được đưa

vào hoạt động phục vụ công tác dự báo hạn vừa hạn dài và được chạy trên các hệ thống

siêu máy tính. Các EPS này được phát triển dựa trên các mô hình toàn cầu với mục đích

chính là nâng cao chất lượng dự báo và tăng cường khả năng dự báo dài hạn. EPS nghiệp

vụ đầu tiên tại Trung tâm quốc gia dự báo môi trường của Mỹ (NCEP-National Center

for Enviromental Prediction) được sử dụng từ năm 1992 dựa trên phương pháp BGM

(Breeding of Growing Mode) để tạo tập hợp các trường ban đầu khác nhau cho mô hình

toàn cầu T126 với 28 mực thẳng đứng và tích phân tới 180 giờ (Toth và Kalnay, 1997)

[42]. Hiện tại, EPS cho dự báo hạn vừa của NCEP (GEFS) bao gồm 21 thành phần dựa

theo phương pháp mới ET (Ensemble Transform) độ phân giải T190L28 (khoảng 0.70,

28 mực), hạn dự báo 15 ngày (Zhu và cộng sự, 2016) [53].

Năm 1992, Trung tâm dự báo hạn vừa Châu Âu (ECMWF - European Center for

Medium-range Weather Forecasts), EPS cũng sử dụng phương pháp SV (Singular

Vector) để tạo nhiễu động ban đầu (Palmer và cộng sự, 1992) [47]. EPS này hiện nay

có 51 dự báo thành phần, thực hiện dự báo hàng ngày và cung cấp kết quả cho các nước

trong Cộng đồng Châu Âu là thành viên của ECMWF. Hệ thống EPS này có tên gọi

VAREPS (Variable Resolution EPS) hạn dự báo 15 ngày, trong đó 9 ngày đầu hệ thống

chạy với độ phân giải TL399L62 (khoảng 50 km, 62 mực) và 6 ngày sau với độ phân

giải TL255L62 (khoảng 80 km, 62 mực). Đây là EPS hạn vừa có độ phân giải cao nhất

hiện nay trên thế giới.

6

Độc lập với NCEP và ECMWF nhưng muộn hơn vài năm, Trung tâm Khí tượng Canada

(JMA-Canadian Meteorological Center) cũng bắt đầu đưa vào chạy nghiệp vụ EPS theo

phương pháp EnKF (Ensemble Kalman Filter) theo Houtekamer và cộng sự (1996). EPS

của CMC cho thấy một sự kết hợp chặt chẽ giữa EF và đồng hóa số liệu. Hiện tại, EPS

của CMC (CEFS) bao gồm 21 thành phần tương tự như EPS của NCEP với độ phân giải

0.90, 28 mực và hạn dự báo 16 ngày.

Tiếp sau các trung tâm trên, các trung tâm khí tượng khác như MeteoFrance, BoM, JMA,

KMA, CMA cũng bắt đầu phát triển và sử dụng EPS cho các mô hình toàn cầu trong dự

báo hạn vừa và hạn dài. Với rất nhiều EPS từ các trung tâm dự báo khác nhau như trên,

cộng đồng khí tượng đang hướng đến một dự báo siêu tổ hợp, kết hợp tất cả thông tin

dự báo từ các EPS thông qua chương trình TIGGE (THORPEX Interactive Grand Global

Ensemble) (Philippe Bougeault và cộng sự, 2009) [48]. Thành công bước đầu của

TIGGE được thể hiện qua hệ thống dự báo tổ hợp Bắc Mỹ NAEFS kết hợp hai hệ thống

GEFS của NCEP và CEFS của CMC (Zhu và cộng sự, 2009) [52].

Tiếp sau thành công của EPS từ mô hình toàn cầu, Molteni và cộng sự (2001) [45],

Marsigli và cộng sự (2001) [44] bắt đầu những nghiên cứu lý thuyết cho phép thực hiện

EF trên các mô hình khu vực với độ phân giải cao hơn so với mô hình toàn cầu với tên

gọi LEPS (Limited-area Ensemble Prediction System). Tuy nhiên, LEPS lại hướng đến

dự báo từ 2 cho đến 5 ngày (trước hạn vừa). Với mục tiêu như vậy, nhiễu động điều kiện

biên sẽ trở nên quan trọng hơn so với nhiễu động điều kiện ban đầu. Hệ thống được thực

hiện đơn giản bằng cách tích phân mô hình LM lồng trong các thành phần của EPS toàn

cầu tại ECMWF. Sau những thử nghiệm đầu tiên tại ARPA-SIM, hệ thống với tên gọi

COSMO-LEPS đã được thực hiện tại ECMWF vào năm 2003 (Montani và cộng sự

2003b) [46]. Đánh giá của Marsigli và cộng sự (2005) [35] cho thấy kỹ năng dự báo từ

hệ thống này cao hơn so với kỹ năng tương ứng từ hệ thống dự báo tổ hợp toàn cầu mà

LM chạy lồng trong đó.

Như vậy, từ các phân tích trên có thể thấy EPS hạn vừa đã được triển khai vào dự báo

nghiệp vụ tại rất nhiều trung tâm dự báo lớn trên thế giới và dựa trên các mô hình toàn

cầu. Tuy nhiên, để tăng khả năng nắm bắt các quy mô vừa chuyển tiếp giữa hạn ngắn và

hạn vừa, cách tiếp cận sử dụng mô hình một mô hình khu vực để tăng độ phân giải và

7

chạy với các đầu vào từ các thành phần dự báo của EPS toàn cầu được thực hiện cho

hạn dự báo 3-15 ngày.

Bên cạnh sự phát triển của các hệ thống EPS kể trên, bản thân các trung tâm lớn trên thế

giới cũng đã tiến hành dự báo tất định với hạn 1-15 ngày dựa trên các mô hình toàn cầu

tự phát triển. Tại Trung tâm Dự báo hạn vừa Châu Âu, mô hình IFS (Intergrated Forecast

System) được chạy một ngày 2 lần, dự báo đến 10 ngày với độ phân giải 0.1x0.1 độ kinh

vĩ. Trường mưa dự báo với thời đoạn 3 tiếng với 5 ngày đầu trong khi 5 ngày sau thời

đoạn dự báo là 6 tiếng.

Tại NCEP, mô hình GFS được chạy 4 phiên trong ngày, cách nhau 06 tiếng với các tùy

chọn độ phân giải là 0.25x0.25 độ, 0.5x0.5 độ và 1.0x1.0 độ kinh vĩ. Thời hạn dự báo

của mô hình lên đến 384h (15 ngày) hoàn toàn có thể đáp ứng được nhu cầu dự báo mưa

hạn vừa, làm đầu vào cho các mô hình thủy văn hiện nay.

Tại Cơ quan khí tượng Nhật Bản (JMA), mô hình GSM đang chạy với độ phân giải

0.5x0.5 độ và 0.25x0.25 độ với hạn dự báo lên đến 10 ngày. Trong đó, mô hình chạy

mỗi ngày 04 phiên dự báo 84h đầu tiên, riêng dự báo từ 84h đến 240h (10 ngày) được

chạy duy nhất 1 lần vào phiên 12Z.

Năm 2015, dữ liệu mưa cực trị hạn vừa đến hạn dài (bao gồm cực trị ngày, cực trị tuần

và cực trị mùa) cũng được nhóm các tác giả C. J. White và cộng sự [34] tại Đại học

Tasmania sử dụng để nghiên cứu dự báo lũ tại Úc.

1.1.2. Nghiên cứu về dự báo lũ hạn vừa trên thế giới

B.T Gouweleeuw và cộng sự [32] đã sử dụng mô hình LISFLOOD dự báo lũ hạn vừa với

đầu vào dự báo mưa tổ hợp 51 thành phần của Trung tâm dự báo hạn vừa Châu Âu

(ECMWF), nghiên cứu cho 2 trường hợp lũ trên sông Meuse (tháng 01/1995) và Odra

(tháng 07/1997). Các kết quả cho thấy mô hình LISFLOOD đã cảnh báo được lũ sớm

trước từ 2-3 ngày, đặc biệt là thời điểm xảy ra đỉnh lũ. Mặc dù vậy đối với trường hợp lũ

trên sông Odra, mô phỏng đỉnh lũ từ mô hình thiên thấp hơn so với thực tế. Kết quả đỉnh

lũ thấp hơn so với thực tế cũng đã phản ánh phần nào việc dự báo mưa đầu vào của mô

hình ECMWF chưa cho kết quả dự báo mưa như mong muốn, độ phân giải của dự báo

mưa còn quá thưa chưa phản ánh hết thực tế, tính chất của mưa trên lưu vực được dự báo.

8

Trong một nghiên cứu khác của F. Pappenberger và cộng sự [39] vào năm 2008, mô hình

LISFLOOD cũng đã được sử dụng để nghiên cứu trận lũ năm 2007 tại Romania, sử dụng

đầu vào là lượng mưa dự báo từ các dự báo tổ hợp của nhiều trung tâm lớn trên thế giới

như ECMWF, UKMO, JMA, NCEP, CMA, CMC, BOM. Các kết quả đưa ra có thể cảnh

báo được trận lũ trước 8 ngày. Kết quả cũng cho thấy dự báo tổ hợp theo cách tiếp cận đa

mô hình có đặc tính trung bình tốt nhất là của ECMWF và UKMO, các kết quả mô phỏng

rất tốt phần đuôi của hàm phân bố tức là các giá trị cực trị có thể xảy ra.

Walter, C. và nnk (2007) [33] đã sử dụng mô hình thủy văn thông số phân bố MGB-IPH

để sự báo dòng chảy trung hạn cho sông Paranafba ở Brazil. Mô hình này được cải tiến

từ mô hình LARSIM với một số thay đổi trong các modul tính bốc thoát hơi, tính thấm.

Ô lưới tính toán của mô hình thường là 10km x 10km và chúng được kết nối với mạng

sông suối với mỗi ô được coi như ‘một đơn vị phản ứng thủy văn’ với giá trị phụ thuộc

vào loại đất và hiện trạng sử dụng đất trên từng ô lưới. Mô hình này sử dụng mưa dự

báo từ mô hình ETA của Trung tâm dự báo mưa của Brazil (BCWP). Mô hình dự báo

mưa ETA là mô hình số trị với domain bao phủ toàn bộ khu vực Nam Mỹ và một phần

của vùng phụ cận; mô hình dự báo thời tiết này được đưa vào dự báo tác nghiệp từ năm

1996, chủ yếu cho dự báo hạn ngắn. Kết quả dự báo của mô hình thủy văn phân bố

MGB-IPH cho kết quả khả quan hơn nhiều trong cả mùa mưa và mùa khô với thời gian

dự kiến từ 3, 5 đến 12 ngày, đặc biệt là khi dự báo mưa tốt.

Walter Collischonn và nnk (2007) [36] đã sử dụng dự báo mưa định lượng làm đầu vào

cho mô hình thủy văn thông số tập trung để dự báo dòng chảy đến hồ với thời đoạn đến

vài tháng trên lưu vực sông giữa hồ chứa Itumbiara và São Simão (75.000 km2). Nghiên

cứu sử dụng số liệu dự báo lượng mưa từ mô hình ETA khu vực do Trung tâm Dự báo

thời tiết Brazil (CPTEC điều hành). Kết quả được so sánh với kết quả từ mô hình ARMA

hiện đang được sử dụng và cho sai số dự báo có thể giảm đáng kể, trong cả mùa khô và

mùa mưa. Việc giảm thêm các sai số dự báo có thể được thu được từ việc cải thiện dự

báo lượng mưa và chất lượng dữ liệu đầu vào cho mô hình thủy văn.

V.Thiemig và nnk (2015) [51] đã sử dụng hệ thống dự báo lũ tổ hợp (AFFS) cho các sông

có quy mô vừa đến lớn ở Châu phi với thời đoạn dự báo 15 ngày. Thành phần chính của

hệ thống dự báo là mô hình thủy văn thông số phân bố LISFLOOD với số liệu GIS và

9

số liệu mưa dự báo từ trung tâm ECMWF. Hệ thống mô phỏng lũ đại biểu năm tháng 3

năm 2003 tại lưu vực sông Sabi (Zimbabwe). Kết quả được kiểm định với 36 điểm quan

trắc trên lưu vực. Quá trình kiểm định AFFS cho kết quả khá tốt (dự báo đạt trên 70%).

Đặc biệt, hệ thống cho kết quả dự báo lũ tốt với thời gian dự báo dài (lớn hoen 01 tuần)

và các lưu vực có diện tích lớn (trên 10000 km2). Có thể thấy việc áp dụng số liệu dự

báo mưa định lượng từ trung tâm ECMWF cho công tác dự báo lũ hạn vừa là khá khả

quan và cho kết quả tốt.

Knebla, M.R. và nnk (2005) [43] đã xây dựng một mô hình dự báo lũ cho lưu vực sông

San Antonio (diện tích khoảng 10.000 km2) ở Bang Texas, Hoa kỳ. Mô hình dự báo lũ

này thực chất là sự kết hợp giữa mô hình thủy văn, thủy lực HEC-HMS, HEC-RAS và

mô hình dự báo mưa bằng radar NEXRAD với sự trợ giúp của công cụ GIS có tên “Map

to Map” sử dụng phần mở rộng ArcHydro trong ArcGIS cho khu vực nghiên cứu. Mô

hình HEC-HMS trong nghiên cứu này là mô hình thông số phân bố (sử dụng lựa chọn

lũ đơn vị ModClark) với ô lưới 4km x 4km tương ứng với độ phân giải của mưa lưới từ

mô hình dự báo mưa bằng radar NEXRAD. Công cụ “Map to Map” được sử dụng để

xây dựng các bản đồ đất, thảm phủ dạng lưới làm đầu vào cho HEC-HMS. Mô hình kết

hợp này đã được hiệu chỉnh với lưu lượng thực đo tại 12 trạm thủy văn trong lưu vực và

được kiểm định với thông tin từ ảnh vệ tinh Landsat TM để đảm bảo độ tin cậy. Công

cụ GIS được sử dụng để xây dựng cơ sở dữ liệu bản đồ ngập lụt. Nghiên cứu đã thử

nghiệm dự báo cho trận lũ lớn mùa hè năm 2002 và kết quả đạt được là khá tốt. Mô hình

kết hợp này đã mở ra triển vọng cho việc dự báo lũ với phạm vi vùng và có thể áp dụng

cho nhiều vùng khác nhau ở Hoa Kỳ.

1.2. Tổng quan nghiên cứu về dự báo mưa, lũ hạn vừa ở Việt Nam

1.2.1. Nghiên cứu về dự báo mưa ở Việt Nam

Công tác dự báo khí tượng nói chung và dự báo mưa hạn vừa, hạn dài nói riêng tại

nước ta đang được tiến hành trên hai phương pháp chính là phương pháp thống kê

truyền thống và phương pháp mô hình số trị. Đối với phương pháp thống kê truyền

thống, tư liệu dùng để dự báo hạn vừa dựa vào các bản đồ trung bình, chuẩn sai và

biến cao của độ cao địa thế vị mực 500mb trong thời đoạn 3 ngày, 5 ngày và 10 ngày.

Các bản đồ này được thực hiện tương đối thủ công bằng cách tính toán, điền các giá

10

trị lên bản đồ địa lý trên giấy và vẽ các đường đẳng trị. Từ đó các dự báo viên tiến

hành phân tích xu thế biến đổi của các hệ thống tác động tới thời tiết trong khoảng 10

ngày tiếp theo. Song song với đó, các chỉ tiêu xác định đợt KKL, mưa lớn hay nắng

nóng cũng được áp dụng để dự báo thời tiết hạn vừa. Đối với dự báo hạn dài, khoảng

thời gian dự báo được áp dụng là 1 tháng, 3 tháng và 6 tháng (dự báo mùa). Tư liệu

được áp dụng dự báo hạn dài cũng là các bản đồ chuẩn sai, biến cao của độ cao địa thế

vị mực 500mb tương ứng với các thời đoạn dự báo và cũng được làm thủ công tương

tự như dự báo hạn vừa. Tuy nhiên do hạn dự báo dài hơn, dự báo hạn dài còn áp dụng

các kỹ thuật thống kê phức tạp hơn như phương pháp tương quan, xác suất, biến trình

hay quan hệ ENSO... để đưa ra dự báo xu thế diễn biến của lượng mưa, nhiệt độ, số

cơn bão... trong thời gian tiếp theo. Phương pháp thống kê truyền thống áp dụng cho

dự báo hạn vừa, hạn dài đang được ứng dụng rộng rãi tại các cơ quan, đơn vị dự báo

thời tiết nghiệp vụ tại nước ta và là phương pháp dự báo chủ yếu trong nhiều năm qua.

Tuy vậy, phương pháp này chỉ cho biết xu thế chung của thời tiết mà rất khó xác định

định lượng các yếu tố dự báo đối với từng địa điểm mong muốn, đặc biệt là lượng mưa

cụ thể đối với từng điểm trạm cũng như tại các lưu vực theo yêu cầu của dự báo hạn

vừa, hạn dài thủy văn.

Ở Việt Nam, các kết quả nghiên cứu về mưa lớn có gắn với thiên tai lũ lụt đã được đề

cập đến trong một số công trình nghiên cứu khác nhau. Đối với ngành KTTV đó là các

nghiên cứu có tính tổng kết về các hình thế synop gây mưa lớn ở Miền Bắc, hoạt động

của bão, ATNĐ, gió mùa đông bắc và mưa lũ lớn của Nguyễn Ngọc Thục và Lương

Tuấn Minh (1990) [21], và những nhân tố gây ra mưa lớn, lũ ở các tỉnh Miền Trung và

Tây Nguyên (Nguyễn Ngọc Thục và cộng sự, 1994) [22]. Trong báo cáo của Lê Văn

Ánh (2004) [1], mưa, bão, lũ và thiệt hại do chúng gây ra ở khu vực Bắc Trung Bộ. Bên

cạnh đó còn có nghiên cứu các loại hình thời tiết, khí tượng thủy văn, thiên tai bất thường

ở Miền Trung (Nguyễn Đức Hậu, 2011) [8]. Nghiên cứu về mưa lũ lớn diện rộng của

Lê Bắc Huỳnh, lũ lụt lịch sử đầu tháng XI và đầu tháng XII- 999 ở Miền Trung (2000)

[11]. Ngoài ra, còn có những nhiệm vụ chuyên môn, dự án như Tăng cường hệ thống

dự báo, cảnh báo lũ lụt ở Việt Nam (Tổng cục KTTV, 2013) [25], Điều tra, khảo sát,

xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ lũ quét khu vực Miền Trung, Tây Nguyên, và xây

dựng hệ thống thí điểm phục vụ cảnh báo cho các địa phương có nguy cơ cao xảy ra lũ

11

quét phục vụ công tác quy hoạch, chỉ đạo điều hành phòng tránh thiên tai thích ứng với

biến đổi khí hậu (Viện Khoa học KTTV&BĐKH, 2015) [30].

Trước năm 2006, hầu hết các sản phẩm dự báo từ mô hình số trị cho hạn vừa, hạn dài

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 http://weather.unisys.com/index.html

(NWS), Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu http://www.ecmwf.int/ (ECMWF)

hay sản phẩm dự báo điểm của dự án RA2 của Nhật Bản http://ra2-

nwp.kishou.go.jp/cityfc/VietNam/VietNam.html. Hầu hết, các sản phẩm này được tham

khảo dưới dạng các tệp tin ảnh và không thể truy cập để lấy dạng số, ngoại trừ số liệu

RA II. Do đó, nhiều khi gây khó khăn cho các dự báo viên và không thể sử dụng các

nguồn 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 1.25x1.25 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 0.25x0.25 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 Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy

văn trung ương, nay là Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn quốc gia (TT

DBKTTVQG). 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

12

độ phân giải của sản phẩm. Độ phân giải không gian tăng lên 0.5x0.5 độ kinh vĩ, thời

gian dự báo cách nhau 3h và hạn dự báo cũng tăng lên đến 10 ngày. Ngoài ra, để phục

vụ nhu cầu dự báo mưa hạn vừa, TT DBKTTVQG cũng đã thu nhận số liệu tổ hợp Bắc

Mỹ (NAEFS - North American Ensemble Forecast System) từ NCEP với 21 thành phần

tổ hợp, hạn dự báo đến 384h (16 ngày), độ phân giải 1x1 độ kinh vĩ. Đây là loại sản

phẩm dự báo số trị hạn dài nhất tại TT DBKTTVQG lúc đó. Bên cạnh đó sản phẩm từ

các trung tâm khác như Cơ quan khí tượng Canada, Cục khí tượng Cộng hòa liên bang

Đức, Hải quân Hoa Kỳ cũng được thu nhận tuy nhiên các loại sản phẩm này chỉ đáp ứng

yêu cầu dự báo hạn ngắn.

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 đáp ứng điều này, năm 2011 Dư Đức Tiến và cộng sự đã

tiến hành nghiên cứu phát triển hệ thống dự báo tổ hợp hạn vừa cho khu vực Việt Nam

với thời hạn dự báo 5 ngày. Hệ thống tổ hợp dựa trên cách tiếp cận một mô hình đa phân

tích tức là chạy mô hình khu vực HRM với 21 thành phần tổ hợp GFS (NAEFS) làm

đầu vào để tạo ra 21 thành phần dự báo với độ phân giải 0.15x0.15 độ. Loại sản phẩm

này đã được sử dụng làm biên đầu vào cho các mô hình thủy văn, dự báo dòng chảy hạn

vừa trên hệ thống sông Hồng - Thái Bình. Tuy vậy do hạn chế về năng lực tính toán, hệ

thống tổ hợp này mới cung cấp sản phẩm 2 lần/ngày và chưa đáp ứng đủ nhu cầu dự báo

thủy văn hạn vừa thời gian thực đặc biệt là trong điều kiện mưa lũ.

Để cải thiện chất lượng dự báo hạn vừa và hạn dài, cuối năm 2011, TT DBKTTVQG

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 TT DBKTTVQG 2 phiên/ngày với độ phân giải cao nhất từ trước tới nay

0.125x0.125 độ kinh vĩ, hạn dự báo lên đến 15 ngày, thời gian dự báo cách nhau 6h.

Ngoài ra, TT DBKTTVQG còn thu thập thêm sản phẩm tổ hợp 51 thành phần dự báo

đến 10 ngày với độ phân giải 0.25x0.25 độ và thời gian dự báo cách nhau 6h. ECMWF

cũng đã hỗ trợ TT DBKTTVQG 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

13

ECMWF. Đối với dự báo hạn dài, các sản phẩm dự báo hạn tháng, dự báo hạn mùa cũng

được tiếp nhận tại TT DBKTTVQG. Dự báo tháng có độ phân giải không gian 0.5x0.5

độ, thu nhận 2 phiên/tuần, hạn dự báo 32 ngày với các yếu tố dự báo trung bình cho từng

tuần trong tháng. Dự báo mùa có độ phân giải 0.75x0.75 độ, thu nhận mỗi tháng một lần

và dự báo cho 6 tháng tiếp theo. Các trường dự báo nhận được của dự báo hạn mùa được

lấy trung bình cho từng tháng. Kể từ đó đến nay các sản phẩm dự báo của ECMWF đã

được khai thác hiệu quả và góp phần không nhỏ trong việc nâng cao chất lượng dự báo

KTTV nói chung và các hiện tượng KTTV nguy hiểm nói riêng, đặc biệt là công tác dự

báo hạn vừa, hạn tháng và hạn mùa.

Ngoài TT DBKTTVQG, các sản phẩm dự báo số trị hạn vừa, hạn dài 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 (KH KTTV&BĐKH). Các hướng nghiên cứu chủ

yếu của Trường Đại học Khoa học Tự nhiên do GS. TS. Phan Văn Tân 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 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 (36 km

thậm chí có nghiên cứu còn lên đến 54 km), 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 KH KTTV&BĐKH, công tác dự báo khí tượng hạn vừa, hạn dài cũng được

đưa ra theo từng tháng tại địa chỉ http://www.imh.ac.vn/nghiep-vu/, tuy nhiên 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 ECMWF, Viện nghiên cứu

quốc tế về khí hậu và xã hội IRI (International Research Institude for Climate and

Society http://iri.columbia.edu/). Các kết quả đưa ra chủ yếu dưới dạng hình ảnh nhiệt

độ và lượng mưa trung bình tháng tại trạm được dự báo dưới dạng xác suất, điều này

cũng khá khó khăn đối với nhu cầu làm đầu vào dự báo cho thủy văn hiện nay. Ngoài ra

14

phương pháp dự báo số trị tại Viện KH KTTV&BĐKH cũng đang trong quá trình thử

nghiệm. Các tác giả Lưu Nhật Linh, Vũ Văn Thăng và cộng sự đã đưa ra dự báo tổng

lượng mưa và nhiệt độ trung bình các tháng cuối năm 2014 tại Việt Nam bằng mô hình

RSM với đầu vào miễn phí CFS từ NCEP, tuy nhiên đây mới là các kết quả bước đầu

và chưa áp dụng dùng nghiệp vụ.

Nguyễn Văn Thắng (2013) [18] đã xây dựng thành công phương pháp xác định mưa từ

số liệu ra đa, ảnh mây vệ tinh và kết hợp ra đa và vệ tinh. Đề tài đã xây dựng thành công

phương pháp xác định mưa từ số liệu ra đa, ảnh mây vệ tinh và kết hợp ra đa và vệ tinh.

Trong đó các hệ số hiệu chỉnh mưa ra đa và các phương trình hồi quy hiệu chỉnh mưa

cho cả ra đa và vệ tinh được xây dựng chi tiết theo dạng các ô lưới. Lượng mưa ước

lượng từ ra đa bước đầu cho kết quả thấp so với thực tế. Có nhiều nguyên nhân ảnh

hưởng đến quá trình ước lượng như mạng lưới ra đa chưa đồng bộ, mật độ trạm còn thưa

và quá trình xử lý nhiễu địa hình, nền, và các phản hồi vô tuyến thấp chưa được hoàn

chỉnh. Lượng mưa được chiết xuất trực tiếp từ ảnh mây vệ tinh còn nhiều hạn chế. Diện

mưa và cường độ mưa thường lớn hơn giá trị quan trắc nên cần được nghiên cứu kết

hợp để cho kết quả phù hợp hơn. Việc kết hợp thông tin ra đa, vệ tinh và số liệu quan

trắc cho kết quả khá tốt. Tuy nhiên, với mạng lưới trạm quan trắc bề mặt đối với lượng

mưa còn thưa và mạng lưới ra đa không đồng bộ gây ra nhiều khó khăn trong việc thiết

lập quan hệ giữa ba loại số liệu này.

Trần Đình Trọng (2011) [26] đã ứng dụng thông tin ảnh mây vệ tinh để phân tích và dự

báo mưa, mưa lớn trong thời gian ngắn. Qua việc phân tích, ứng dụng số liệu vệ tinh

trong việc phân tích và dự báo mưa lớn trên lãnh thổ Việt Nam nói chung, khu vực Đông

Bắc Bộ nói riêng thông qua áp dụng thử nghiệm cho các đợt mưa lớn điển hình. Việc

dự báo mưa lớn nếu tham khảo thông tin mưa phân tích từ ảnh vệ tinh và xem xét hoạt

hình chuỗi các ảnh vệ tinh sẽ tăng cường hiệu quả dự báo mưa về cả thời gian và cường

độ; Tuy nhiên vẫn còn nhiều điểm đo mưa thực tế còn chưa phù hợp hoặc sai so với dự

báo hoặc sai so với phân tích trên ảnh vệ tinh. Điều này có thể được giải thích là do sự

sai khác về độ phân giải không gian và thời gian giữa ảnh vệ tinh và trạm đo hoặc có thể

sai sót trong quá trình qui đổi các điểm mưa từ vệ tinh hoặc do hạn chế của phương pháp

chưa được nghiên cứu. Tất cả các đợt mưa vừa, mưa lớn trong thời gian thử nghiệm đều

15

được ra đa quan trắc và phát hiện ra. Việc thực hiện quan trắc, cảnh báo, dự báo cực

ngắn mưa và các hiện tượng thời tiết theo các bước như quy trình cho thấy hiệu quả

tương đối tốt trong việc giám sát và cảnh báo các hiện tượng này bằng ra đa thời tiết ở

Việt Nam.

Đặng Ngọc Tĩnh (2011) [23] sử dụng số mưa vệ tinh TRMM (2002-2011), GSMaP,

QMorph/CMorph từ 2008 đến 2011; số liệu mưa dự báo số trị 72 giờ của 3 mô hình

HRM, ETA, GSM trong mùa lũ từ 2008 đến 2011. Sử dụng số liệu mưa vệ tinh TRMM

có độ phân giải thô (0,250) làm đầu vào cho mô hình IFAS để mô phỏng lũ cho các lưu

vực sông Đà, sông Lô, sông Thao, sông Thái Bình. Kết quả nếu sử dụng số liệu số mưa

vệ tinh TRMM hận được kết quả mô phỏng dòng chảy kém, mặt khác có độ trễ lớn sau

18-24 giờ, không đảm bảo để cập nhật đến thời điểm dự báo. Số liệu mưa QMORPH có

khối lượng cần xử lý lớn nên tính toán chậm, thường hay bị mất, thiếu, gián đoạn số liệu

và cho kết quả mô phỏng cũng không tốt vì độ phân giải cũng thô (0,250). Như vậy chỉ

còn lại số liệu mưa GSMaP với độ phân giải 0,10 và thời gian trễ 4 giờ, đồng thời cho

kết quả mô phỏng dòng chảy tốt nhất. Do đó khuyến cáo tốt nhất sử dụng GSMaP cùng

kết hợp với số liệu bề mặt và số liệu dự báo mưa số trị để dự báo dòng chảy lũ cho hệ

thống sông Hồng - Thái Bình. TRMM là ước lượng mưa vệ tinh toàn cầu có thể được

sử dụng cho dự báo thuỷ văn nghiệp vụ tại Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc

gia. Tuy nhiên với thời gian trễ hơn 10 giờ để thu được số liệu và xử lý số liệu chỉ thích

hợp để mô phỏng cho thời kỳ tiền dự báo hoặc khu vực hoàn toàn không có số liệu mưa

hay áp dụng cho các nghiên cứu mô phỏng các hiện tượng khí tượng thuỷ văn để hiệu

chỉnh các mô hình dự báo hạn vừa, hạn dài.

1.2.2. Nghiên cứu về dự báo lũ hạn vừa ở Việt Nam

Ngay từ khi đất nước hội nhập và phát triển kinh tế việc phát triển năng lượng để tập

trung cho sản xuất kinh tế là khâu then chốt và đặc biệt là phát triển năng lượng thủy

điện lại càng là mối quan tâm hàng đầu. Do vậy việc dự báo lũ, dòng chảy đến hồ với

thời đoạn vừa và dài là một nhiệm vụ quan trọng phục vụ việc điều hành chống lũ cho

hạ du và sản xuất điện, cấp nước v.v… Đây là vấn đề hết sức phức tạp được nhiều nhà

nghiên cứu trong nước quan tâm trong thời gian gần đây. Các nghiên cứu thường chia

16

thành hạn dự báo ngắn (dự báo, cảnh báo từ 06 giờ đến 24 giờ) và hạn vừa (dự báo, cảnh

báo đến 05 ngày) [2].

Với thời đoạn dự báo dòng chảy ngắn (6-24 giờ), các nghiên cứu tập trung phân tích rõ

tính chất các yếu tố thủy văn, hiện tượng thủy văn, diễn biến, mức độ hoặc giá trị của

mực nước, lưu lượng nước. Các nghiên cứu theo hướng này bao gồm:

Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo lũ sông Đà phục vụ điều tiết hồ Hoà Bình trong

công tác phòng chống lũ lụt, Nguyễn Lan Châu, 2004 [5]. Trong nghiên cứu, tác giả đã

sử dụng mô hình thông số phân bố Marine với số liệu mưa đầu vào từ các mô hình dự

báo số trị để tính toán dòng chảy lũ đến hồ Hòa Bình. Nghiên cứu đã cho kết quả tốt tuy

nhiên hạn dự báo chỉ là hạn ngắn, tương ứng với thời gian tập trung nước và chảy truyền

trên lưu vực sông.

Nghiên cứu ứng dụng mô hình WETSPA và HECRAS mô phỏng, dự báo quá trình lũ

trên hệ thống sông Thu Bồn - Vu Gia, Đặng Thanh Mai, 2005 [15]. Tại nghiên cứu này

tác giả và các cộng sự đã sử dụng mô hình phân bố WETSPA với số liệu dự báo mưa từ

các mô hình dự báo khí tượng để tính toán dòng chảy trên lưu vực, từ đó sử dụng mô

hình thủy lực HECRAS để diễn toán dòng chảy trong sông. Với việc kết hợp 2 mô hình

trên, nghiên cứu đã thu được kết quả tốt trên lưu vực sông Vu Gia Thu Bồn tuy nhiên

với thời hạn dự báo từ 12-24 giờ nên kết quả của nghiên cứu cũng chỉ đáp ứng được nhu

cầu thời hạn ngắn trên lưu vực.

Hướng dự báo dòng chảy lũ hạn vừa: Các nghiên cứu tập trung vào việc ứng dụng các

phương pháp, mô hình thủy văn sử dụng số liệu dự báo mưa định lượng từ các mô hình

khí tượng để tính toán dự báo mực nước, lưu lượng vào dự báo dòng chảy lũ. Các nghiên

cứu theo hướng này bao gồm:

Nghiên cứu ứng dụng số liệu vệ tinh, viễn thám, mưa số trị kết hợp số liệu bề mặt trong

dự báo thủy văn, Đặng Ngọc Tĩnh, 2010 [24], đề tài cấp Bộ Tài Nguyên và Môi trường.

Trong nghiên cứu này, tác giả và các cộng sự sử dụng ảnh viễn thám để phân tích, tính

toán số liệu địa hình và số liệu mưa dự báo của ECMWF làm đầu vào cho mô hình thủy

văn thông số phân bố IFAS để dự báo lũ. Ưu điểm của nghiên cứu là có thể chủ động

tính toán số liệu tại các vị trí không có điểm trạm quan trắc mưa. Tuy nhiên độ phân giải

17

số liệu mưa dự báo lớn, sử dụng số liệu mưa dự báo trực tiếp dẫn đến kết quả dự báo lũ

chưa đáp ứng được mong đợi của công tác dự báo nghiệp vụ.

Nghiên cứu phát triển hệ thống phân tích, giám sát, cảnh báo và dự báo thiên tai thủy

văn cho hệ thống sông Ba, Đặng Thanh Mai, 2011 [16]. Nội dung nghiên cứu của đề tài

là các hiện tượng thiên tai hạn hán, lũ lụt. Trong nghiên cứu, tác giả đã sử dụng số liệu

mưa định lượng từ ECMWF làm đầu vào cho mô hình MIKE để tính toán dòng chảy

trên lưu vực. Kết quả nghiên cứu bước đầu đã cung cấp được bộ công cụ cho dự báo

dòng chảy trên lưu vực sông Ba tuy nhiên với số liệu mưa dự báo có độ phân giải lớn

nên để đưa vào công tác nghiệp vụ đòi hỏi cần được cải tiến và nâng cấp thêm.

Nghiên cứu xây dựng công nghệ cảnh báo, dự báo lũ cho các sông chính ở Quảng Bình,

Quảng Trị, Vũ Đức Long, 2012 [14]. Đối tượng nghiên cứu là lũ lụt trên phạm vi các sông

chính ở Quảng Bình và Quản Trị. Mô hình WESPA với số liệu mưa dự báo báo từ trung

tâm KTTVQG được sử dụng để nghiên cứu, tính toán dòng chảy trên các lưu vực sông

chỉnh ở Quảng Bình, Quảng Trị. Công nghệ dự báo dòng chảy này đã bước đầu được sử

dụng trong dự báo lũ tuy nhiên hạn dự báo vừa ở đây chỉ có thể đáp ứng được cho các

sông nhỏ, ngắn và dốc như ở tỉnh Quảng Bình và Quảng Trị.

Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo dòng chảy lũ đến các hồ chứa lớn trên hệ thống

sông Hồng, Bùi Đình Lập, 2014 [13]. Trong đề tài nghiên cứu cấp Bộ này, tác giả và các

cộng sự đã sử dụng mô hình thông số phân bố Marine với số liệu mưa dự báo từ TT DB

KTTVQG. Số liệu mưa dự báo được tính cho các điểm trạm quan trắc chính và tính trung

bình số học trên toàn lưu vực. Ưu điểm mô hình thủy văn thông số Marine đã một phần

nào đó bù đắp được thiếu sót do độ phân giải cao từ số liệu mưa dự báo đầu vào của

nghiên cứu. Tuy nhiên kết quả để có thể sử dụng được trong nghiệp vụ dự thì cần phải

đầu tư, nâng cấp để tăng độ phân giải cho dự báo mưa trên lưu vực sông Hồng.

Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo lũ và cảnh báo ngập lụt cho các sông chính tỉnh

Bình Định và Khánh Hòa, Đặng Thanh Mai, 2014 [17]. Kết quả của nghiên cứu là công

nghệ cảnh báo, dự báo lũ và cảnh báo ngập lụt cho các lưu vực sông Lại Giang, sông

Kôn - Hà Thanh, sông Dinh Ninh Hòa và sông Cái Nha Trang, thời hạn cảnh báo lũ

trước 24-48 giờ và dự báo quá trình lũ, cảnh báo ngập lụt trước 12-24 giờ. Trong nghiên

18

cứu chưa đánh giá chất lượng mưa dự báo, phương pháp tiền xử lý mưa dự báo để nâng

cao chất lượng.

Từ kết quả đạt được theo 2 hướng nghiên cứu khoa học trên, nhận thấy tình hình nghiên

cứu, dự báo lũ ở Việt Nam hiện nay có thể được tổng kết tóm tắt như sau:

Dự báo dòng chảy ngắn hạn thường sử dụng các phương trình kinh nghiệm, phương

pháp truyền thống, mô hình TANK, NAM, SSARR dạng thu gọn, mô hình diễn toán lũ

trong sông, quan hệ mưa rào dòng chảy, phương pháp mực nước tương ứng. Với các

phương pháp, công cụ trên thì mức bảo đảm của dự báo thuỷ văn ở mức 70% - 85% với

thời gian dự nhỏ hơn 24h. Khi tăng thời gian dự kiến thêm 12-24h nữa thì độ chính xác

của trị số dự báo giảm xuống còn 65-70%.

Dự báo dòng chảy hạn vừa thường được tiến hành với việc sử dụng các phương pháp

truyền thống và sử dụng các mô hình thủy văn, thủy lực với số liệu mưa dự báo thời

đoạn dài làm đầu để tăng thời hạn dự báo trên lưu vực. Qua đó có thể tóm lược chúng

như sau:

Các phương pháp truyền thống như: Thống kê, phân tích tương quan đa biến, phương

pháp ARIMA. Hiện các phương pháp này đang được TT DB KTTVQG sử dụng để dự

báo dòng chảy với thời hạn dự báo trung và dài hạn cho các sông chính ở Việt Nam. Ưu

điểm của nó dễ sử dụng, cập nhật số liệu tuy nhiên người dự báo không can thiệp được

sâu vào các yếu tố, nguyên nhân hình thành, phát sinh lũ trên lưu vực sông.

Các mô hình thủy văn như TANK, SSARR, HEC-HMS, MIKE-NAM, WESPA và

Marien sử dụng số liệu định lượng mưa từ các mô hình khí tượng đã và đang được tiến

hành nghiên cứu nhiều. Có thể kể đến các nghiên cứu điển hình sau:

Xây dựng công nghệ dự báo trước 5 ngày dòng chảy đến các hồ chứa lớn trên hệ thống

sông Đà và sông Lô (Nguyễn Viết Thi, 2006) [20]. Nghiên cứu ứng dụng mô hình NAM,

mô hình thuỷ lực MIKE 11, mô hình cân bằng hồ chứa và các sản phẩm dự báo mưa số

trị của mô hình HRM, xác định bộ thông số của các mô hình và xây dựng công nghệ dự

báo dòng chảy 05 ngày đến các hồ chứa Hòa Bình, Thác Bà và Tuyên. Với số liệu mưa

dự báo từ phương pháp từ mô hình HRM dẫn đến kết quả dự báo của công nghệ còn hạn

19

chế. Chất lượng dự báo còn chưa cao dẫn tới chất lượng dự báo của phần mềm MIKE

11 cũng mới ở mức "Đạt".

Hợp tác nghị định thư giữa Trường Đại học Thủy lợi với Italia nghiên cứu xây dựng

công nghệ dự báo lũ trung hạn kết nối với công nghệ điều hành hệ thống công trình

phòng chống lũ cho đồng bằng sông Hồng - sông Thái Bình, (Vũ Minh Cát, 2008) [4].

Kết nối dự báo mưa lũ trung hạn với công nghệ điều hành hệ thống công trình phòng

chống lũ cho đồng bằng sông Hồng - Thái Bình bằng mô hình thủy văn và mô hình dự

báo mưa số trị trên hệ thống sông Hồng và Thái Bình.

Nghiên cứu dự báo mưa, lũ trung hạn cho vận hành hệ thống hồ chứa phòng lũ ứng dụng

cho lưu vực sông Cả (Hoàng Thanh Tùng, 2010) [29]. Với nghiên cứu vận hành hệ thống

hồ chứa, tác giả đã kết hợp giữa mô hình mô phỏng (HEC-HMS, HEC-RAS, HEC-

ResSim) với lý thuyết điều khiển với việc sử dụng các phương pháp Implicit và Explicit

để xác định các ưu tiên vận hành cho từng hồ trong hệ thống và các ưu tiên vận hành kết

hợp giữa các hồ với các ưu tiên về ràng buộc về mực nước và lưu lượng của các vùng

bị ảnh hưởng dưới hạ lưu để đảm bảo mục tiêu phòng lũ cho các công trình và cho các

vùng ảnh hướng dưới hạ du các công trình. Với những hồ chưa có quy trình vận hành,

nghiên cứu đã lập chương trình tính theo phương pháp quy hoạch động với dòng chảy

đến hồ là ngẫu nhiên được mô phỏng bằng phương pháp Monte Carlo. Nghiên cứu đã

thu được kết quả lớn tuy nhiên độ phân giải của số liệu mưa dự báo chưa được giải quyết

trong nghiên cứu.

Những năm gần đây một số nghiên cứu tập trung vào việc xác lập được cơ sở khoa học

và thực tiễn của bài toán vận hành hệ thống hồ chứa lưu vực sông Ba từ đó đề xuất quy

trình vận hành hệ thống hồ chứa nhằm giảm thiểu lũ và nâng cao hiệu quả sử dụng nước

cho hệ thống các hồ chứa chính trên lưu vực sông Ba. Tiêu biểu cho xu hướng này là

Nghiên cứu cơ sở khoa học vận hành hệ liên hồ chứa trên lưu vực sông Ba (Lương Hữu

Dũng, 2016) [8]. Với kết quả chính thu được là việc xác lập được cơ sở khoa học của bài

toán vận hành hệ thống liên hồ chứa lưu vực sông Ba; Xây dựng được chương trình vận

hành liên hồ chứa mùa lũ trên lưu vực sông Ba; Xây dựng Quy trình vận hành liên hồ

chứa cả năm trên lưu vực sông Ba. Tuy nhiên vấn đề quan trọng đối với vận hành liên hồ

20

chứa là tăng chất lượng dự báo dòng chảy cả về lượng và thời gian dự kiến đến các hồ

chứa thượng lưu trên hệ thống sông lại chưa được giải quyết trong nghiên cứu này.

Tiếp theo xu hướng trên là Nghiên cứu cơ sở khoa học điều hành liên hồ chứa chống lũ

lưu vực sông Ba (Nguyễn Việt, 2018) [31]. Với mục tiêu chính của nghiên cứu xác lập

cơ sở khoa học và thực tiễn cho việc thiết lập mô hình toán điều hành hệ thống hồ chứa

chống lũ lưu vực sông Ba; Đề xuất nội dung điều chỉnh quy trình điều hành hệ thống

liên hồ chứa chống lũ lưu vực sông Ba. Nghiên cứu đã ứng dụng thành công lý thuyết

Fuzzy logic trong vận hành điều tiết lũ qua hồ chứa, phối hợp điều tiết cắt lũ, xả lũ giữa

các hồ phục vụ cho việc điều hành hệ thống liên hồ chứa theo thời gian thực thông qua

việc kịp thời quyết định, điều chỉnh lượng tích, xả dựa trên dự báo lũ đến hồ, hiện trạng

của hồ và mực nước hạ du. Nghiên cứu đã thu được nhiều kết quả ý nghĩa về việc vận

hành liên hồ theo quy trình tuy nhiên việc tăng độ phân giải dự báo mưa định lượng và

kéo dài thời gian dự kiến dự báo lũ trên hệ thống sông vẫn chưa được giải quyết.

Nhìn chung, dự báo lũ trung hạn ở Việt Nam hiện nay vẫn chủ yếu là dùng các phương

pháp truyền thống, gần đây cũng đã sử dụng một số mô hình thủy văn thông số phân bố

kết hợp với một số công cụ GIS, ảnh viễn thám và số liệu mưa đầu vào từ các mô hình

dự báo số trị, tuy nhiên kết quả dự báo dòng chảy 03 ngày, 05 ngày mới chỉ đạt khoảng

70%, trong trường hợp lũ lớn thì đạt được dưới 60% do vậy vẫn cần phải cập nhật, chỉnh

sửa và cải tiến nhiều để nâng cao chất lượng dự báo.

1.3. Những tồn tại và định hướng nghiên cứu

Các phân tích tổng quan ở trên đã cho thấy tầm quan trọng của bài toán dự báo mưa lớn

trong nghiệp vụ dự báo KTTV nói chung và đặc biệt đối với bài toán dự báo dòng chảy

lũ nói riêng. Như đã biết, các hình thế thời tiết chính gây ra mưa lũ trên các sông Miền

Trung hết sức đa dạng và phức tạp. Một cách khái quát có thể tổng hợp các hình thế đó

bao gồm: Bão, ATNĐ; KKL; Hoạt động của ITCZ và tổ hợp tác động của các hình thế

thời tiết này. Ngoài ra, các trận mưa lớn ở các khu vực lân cận như Tây Nguyên cũng là

một nguyên nhân gây ra lũ lớn ở khu vực Miền Trung. Do đó, công tác dự báo mưa lớn

sinh lũ cho khu vực Miền Trung gặp rất nhiều khó khăn trong những năm qua. Những

thiên tai gây hậu quả nghiêm trọng cho Miền Trung chủ yếu gắn liền với các hiện tượng

21

lũ lụt, mà nguyên nhân chính là mưa lớn và mưa lớn kéo dài tại Miền Trung và Tây

Nguyên. Do đó, dự báo mưa chính xác cho khu vực Miền Trung và Tây Nguyên là điều

kiện tiên quyết để dự báo thủy văn chính xác, phục vụ phòng tránh và giảm nhẹ thiên

tai ở đây. Do vậy, việc nghiên cứu và phân tích các hình thế gây mưa lớn ở Miền Trung

và Tây Nguyên trong những năm gần đây là hết sức cần thiết để kiểm chứng lại các

nghiên cứu trước đây cũng như cung cấp các cơ sở khoa học quan trọng trong việc lựa

chọn giải pháp công nghệ cho mục tiêu dự báo mưa lớn ở Miền Trung và Tây Nguyên.

Tóm lại, các hình thế gây mưa lớn ở khu vực Miền Trung nói chung và trên lưu vực

sông Ba nói riêng chủ yếu do các hình thế quy mô vừa gây nên, trong đó quá trình đối

lưu sâu là nguyên chính gây ra mưa lớn nên việc sử dụng sản phẩm dự báo mưa từ các

mô hình toàn cầu có phân giải thấp hoặc các mô hình NWP khu vực dạng thủy tĩnh là

không phù hợp. Để có thể nắm bắt và dự báo được các hình thế gây mưa này, đòi hỏi

phải sử dụng các mô hình NWP khu vực dạng bất thủy tĩnh với độ phân giải ít nhất từ

5 km trở xuống.

Tại Việt Nam hiện nay đã và đang có rất nhiều mô hình NWP khu vực được nghiên cứu

và ứng dụng trong nghiệp vụ như mô hình HRM, MM5, WRF, COSMO, NHM,

RAMS,… Mỗi một mô hình nói trên đều có những ưu nhược điểm riêng trong kỹ năng

dự báo mưa. Hiện tại, các mô hình HRM, COSMO và WRF đang được chạy nghiệp vụ

tại TT DBKTTVQG, mô hình MM5 và WRF đã và đang được chạy dự báo thử nghiệm

tại Viện KH KTTV&BĐKH, mô hình RAMS đang được chạy thử nghiệm dự báo ở

Khoa KTTV và Hải dương học, Trường Đại học khoa học tự nhiên. Trong luận án mô

hình WRF đang chạy nghiệp vụ tại TT DBKTTVQG được lựa chọn vì các lý do sau:

+ Đây là mô hình NWP khu vực dạng bất thủy tĩnh và đang được chạy nghiệp vụ với độ

phân giải 5 km.

+ WRF có hệ thống đồng hóa số liệu 3DVAR được tích hợp bên trong mô hình và có

thể đồng hóa được nhiều loại số liệu viễn thám như vệ tinh, ra đa, ….

+ WRF đã được đánh giá và kiểm chứng trong nhiều công trình nghiên cứu khoa học và

được đánh giá là có kỹ năng dự báo mưa lớn tốt cho khu vực Miền Trung Việt Nam (Bùi

Minh Tăng và cộng sự, 2014). [18]

22

Trường phân tích và dự báo của mô hình NWP toàn cầu IFS của ECMWF có độ phân

giải 12 km được lựa chọn để làm điều kiện ban đầu và điều kiện biên phụ thuộc vào thời

gian mô hình WRF có độ phân giải 5km. Mô hình IFS được lựa chọn do đây là mô hình

NWP toàn cầu được đánh giá tốt nhất thế giới hiện nay và cũng là mô hình toàn cầu có

độ phân giải cao nhất hiện tại (Võ Văn Hòa và cộng sự, 2017). [11]

Hình 1.1 sau đây trình bày sơ đồ khối và giới thiệu tóm tắt về các phương pháp, mô hình

được sử dụng trong nghiên cứu theo từng mục tiêu cụ thể.

Hình 1.1 Sơ đồ tiếp cận nghiên cứu trong luận án

Lưu vực sông Ba là một sông lớn ở Miền Trung và Tây Nguyên, mật độ lưới trạm quan

trắc lại thưa [10] nên các luận giải ở trên cho thấy công nghệ dự báo mưa lớn cho lưu

vực sông Ba nhất thiết phải là công nghệ dự báo định lượng, khách quan, có độ phân

giải lớn và có khả năng tích hợp với các công nghệ dự báo lũ hiện tại. Nói cách khác,

hướng nghiên cứu ứng dụng các mô hình NWP phân giải rất cao là phù hợp và bắt buộc

23

phải có để giải quyết bài toán dự báo mưa lớn cho khu vực Miền Trung. Từ các phân

tích tổng quan các nghiên cứu dự báo mưa bằng mô hình động lực có thể thấy để dự báo

mưa lớn bắt nguồn từ các hình thế synop quy mô nhỏ và vừa, đòi hỏi phải sử dụng các

mô hình NWP dạng bất thủy tĩnh với độ phân giải ngang khoảng 5 km để có thể nắm

bắt tốt các quá trình đối lưu quy mô nhỏ và vừa. Do đó, hướng nghiên cứu ứng dụng các

mô hình NWP là lựa chọn phù hợp nhất để dự báo mưa lớn của lưu vực sông Ba trong

đó độ phân giải ngang dao động trong khoảng 5 km.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 1

Mưa, lũ là các hiện tượng thiên nhiên liên quan trực tiếp đến cuộc sống của con người.

Vì vậy từ xa xưa con người đã cố gắng cảnh báo, dự báo sự thay đổi của chúng để có

các hành động và ứng xử phù hợp với chúng. Nhờ sự phát triển bùng nổ máy tính khả

năng tính toán được cải thiện do đó các mô hình dự báo mưa và lũ cũng được phát triển

kéo theo sự nghiên cứu, ứng dụng các mô hình này để dự báo mưa, lũ được phát triển

mạnh mẽ trong các thập kỷ gần đây.

Với sự phát triển mạnh mẽ của các mô hình thủy văn nên các phương pháp dự báo dòng

chảy lũ đã thay đổi nhanh chóng trong dự báo nghiệp vụ kể cả về trị số và thời hạn dự

báo. Các nghiên cứu trên thế giới đã tập trung vào việc sử dụng số liệu mưa dự báo với

độ phân giải thấp (5x5) km thời gian dự báo dài để tăng thời hạn dự báo và bù lấp sự

thiếu hụt mạng lưới trạm quan trắc trên lưu vực. Để đáp ứng các nhu cầu đó thì các

nghiên cứu dự báo mưa tại những nước phát triển như Hoa Kỳ, Nhật Bản, Canada, các

nước Châu Âu thường sử dụng các mô hình số trị thời tiết để dự báo mưa thời đoạn dài

cho các hình thế thời tiết có quy mô toàn cầu và và sử dụng ảnh vệ tinh, radar thời tiết

cho những khu vực nhỏ với thời đoạn dự báo ngắn. Kết quả dự báo đạt được thường rất

tốt vì có cơ sở vật chất tốt, máy tính có cấu hình cao, mạng trạm quan trắc, giám sát dày

đặc đủ, thiết bị quan trắc và truyền tin hiện đại.

Việc sử dụng số liệu mưa cho nghiên cứu, dự báo lũ chủ yếu là số liệu thô từ hoạt động

dự báo thời tiết (synop và số trị) mà chưa được hiệu chỉnh, đánh giá. Các kết quả dự báo

mưa này chưa phản ánh, mô phỏng được hết bản chất mưa xẩy ra trên lưu vực về diện

và định lượng mưa. Các hạn chế này gây ảnh hưởng trực tiếp tới kết quả dự báo lũ về

giá trị lượng và đỉnh lũ cũng như thời hạn dự báo của các bản tin dự báo.

24

Ở Việt Nam hiện nay do mạng lưới trạm quan trắc KTTV đo đạc còn thưa và thiếu, thiết

bị đo đạc và truyền tin chưa đủ mạnh, vì vậy mặc dù tiếp cận nghiên cứu các mô hình

số trị hiện đại để áp dụng cho Việt Nam, nhưng kết quả dự báo mưa chưa tốt. Thêm vào

đó các mô hình được tiếp nhận này còn có nhiều điểm chưa phù hợp với Việt Nam do

chúng được xây dựng cho các vùng khí hậu khác, khi ứng dụng vào Việt Nam chưa

chỉnh sửa được hết. Chính vì vậy, nâng cao chất lượng dự báo mưa, tăng độ phân giải,

nút lưới trên lưu vực, đặc biệt đối với cấp độ lưu vực sông sẽ có 2 hướng nghiên cứu:

Một là nghiên cứu chỉnh sửa lại cấu trúc của mô hình cho phù hợp với điều kiện khí hậu

của Việt Nam, điều kiện mặt đệm và địa hình của từng khu vực, hướng này đòi hỏi phải

có tiềm lực kinh tế và vật chất cũng như có sự tham gia của chuyên gia khí tượng có

kinh nghiệm; hai là nghiên cứu để hiệu chỉnh giá trị dự báo từ các mô hình số trị hiện

đang được sử dụng. Với vị trí một người nghiên cứu thủy văn thì việc đi theo hướng

nghiên cứu số một là không thể do đó trong Luận án ngày NCS sẽ đi theo hướng thứ 2

là hiệu chỉnh số liệu mưa dự báo định lượng và chi tiết số liệu này cho phù hợp, tối ưu

nhất kết hợp với việc lựa chọn mô hình dự báo dòng chảy phù hợp để dự báo lũ cho lưu

vực sông Ba. Kết quả nghiên cứu dự báo mưa được trình bày trong Chương 2.

25

CHƯƠNG 2 XÂY DỰNG CƠ SỞ KHOA HỌC DỰ BÁO MƯA VÀ DỰ BÁO LŨ HẠN VỪA CHO LƯU VỰC SÔNG BA

2.1. Giới thiệu tổng quan về lưu vực sông Ba

2.1.1. Vị trí địa lý

Lưu vực sông Ba là một trong những lưu vực lớn nhất khu vực Miền Trung, với tổng

diện tích lưu vực là 13.417 km2, đây cũng là lưu vực lớn nhưng nằm trọn trong lãnh

thổ Việt Nam. Chiều dài dòng chính là khoảng 374 km, bắt nguồn từ dãy núi Ngọc Rô

(Kon Tum) cao độ 1.549 m chảy qua tỉnh Kon Tum và Gia Lai theo hướng Bắc Nam,

chuyển sang hướng Tây Bắc - Đông Nam từ huyện Krông Pa của Gia Lai rồi hướng

tây đông từ địa phận tỉnh Phú Yên, cuối cùng đổ vào biển Đông ở cửa biển Đà Rằng

ngay thành phố Tuy Hòa.

Lưu vực sông Ba bao gồm địa giới hành chính của 22 huyện thị và thành phố, trong đó

có 12 huyện, thị thuộc tỉnh Gia Lai là thị xã An Khê, thị xã Ayun Pa, các huyện Mang

Yang, Phú Thiện, Đăk Pơ, Ia Pa, Chư Pưh, Kông Chro, Chư Sê, K’Bang, Đăk Đoa và

Krông Pa; 6 huyện, thành phố thuộc tỉnh Phú Yên là thành phố Tuy Hòa, các huyện Sơn

Hoà, Phú Hòa, Tây Hòa, Đông Hòa, Sông Hinh và Tuy An; một phần của 04 huyện

thuộc tỉnh Đăk Lăk gồm: Krông H’Năng, M’Đrăk, Ea Kar và huyện Ea H’leo

Vị trí địa lý của lưu vực ở vào khoảng 12055’ đến 14038’ vĩ độ Bắc và 108000’ đến

109055’ kinh độ Đông, phía Bắc giáp với lưu vực sông Sêsan và sông Trà Khúc, phía

Nam giáp với lưu vực sông Cái, sông Srêpôk, phía Đông giáp lưu vực sông Kôn, sông

Kỳ Lộ và biển Đông. Diện tích tự nhiên lưu vực kể cả nhánh sông Bàn Thạch là

1.413.204 ha.

2.1.2. Đặc điểm địa hình

Vùng thượng và trung lưu sông Ba địa hình biến đổi khá phức tạp bị chia cắt mạnh bởi

sự chi phối của dãy Trường Sơn. Vùng núi chiếm 62% tổng diện tích tự nhiên, cao độ

biến đổi từ 600 ÷ 2.000 m và được bao bọc bởi ba phía: Bắc, Đông, Nam và có xu hướng

mở rộng về phía Tây có cao độ biến đổi từ 600 ÷ 800 m. Do các dãy núi phía Tây Nam

dòng chính sông Ba bị chia cắt mạnh và không liên tục đã hình thành trên lưu vực các

26

thung lũng độc lập kéo dài từ An Khê đến Phú Túc, cao độ phổ biến ở thung lũng An

Khê là 400 ÷ 500 m, Cheo Reo 150 ÷ 200 m và Phú Túc 100 ÷ 150 m các thung lũng

trên khá bằng phẳng, tạo thành những cánh đồng lớn nằm dọc 2 bên bờ sông Ba.

Vùng hạ lưu núi non bao bọc 3 phía Bắc, Tây, Nam cao độ biến đổi từ 200 ÷ 500 m và

bị chia cắt mạnh, các dãy núi này ôm lấy vùng đồng bằng Tuy Hoà rộng trên 24.000 ha

có xu thế mở rộng ra phía Biển, cao độ biến đổi 5 ÷ 10 m, vùng cửa sông và ven biển

cao độ biến đổi từ 0,5 ÷ 2 m. Đặc biệt phía Đông có dải cát ngăn cách đồng bằng và biển

với cao độ 10m, bề rộng 1 ÷ 2 km, bề ngang tiếp xúc với biển khoảng 30 ÷ 40 km.

Do địa hình lưu vực có tính chất phức tạp, bị chia cắt mạnh làm cho lưu vực sông Ba

hình thành ba vùng khí hậu khác nhau.

Bản đồ mạng lưới sông suối, trạm KTTV trên lưu vực sông Ba

27

2.1.3. Đặc điểm địa chất, thổ nhưỡng và thảm phủ thực vật

Hầu hết lưu vực sông Ba nằm trong đới cấu tạo Kon Tum. Đây là một trong những đới

cổ nhất ở miền Nam Việt Nam. Đới Kom Tum trải qua nhiều chu kỳ vận động kiến tạo

của vỏ trái đất làm cho nham thạch nền bị đứt gẫy, uốn nếp. Nhìn chung điều kiện địa

chất lưu vực sông Ba được hình thành trên những đặc điểm sau:

Lưu vực sông Ba cắt qua nhiều loại nham thạch có tuổi và thành phần thạch học nguồn

gốc khác nhau. Song nhìn chung nền móng đều là đá xâm nhập, đá phún xuất. Trong đó

Granít là phổ biến hơn cả. Đá này có cường độ cứng chắc, cường độ kháng cắt và kháng

nén cao, chịu lực tốt, thấm không đáng kể. Riêng đối với đá Bazan tươi có khả năng

chịu lực tốt nhưng chúng được cấu tạo bởi những lớp xốp, đặc xít xen kẹp một số nơi

nứt nẻ nên cần chú ý về thấm. Các tầng phủ nhìn chung thấm nước nhiều. Thành phần

chủ yếu là cát, cuội, sỏi, hoặc trầm tích biến chất phong hoá mạnh.

Lưu vực sông Ba cũng có thảm thực vật phong phú, tuy rằng hiện nay bị suy giảm nhiều

do khai thác thiếu hợp lý. Các loại thảm phủ chủ yếu trên lưu vực như: Rừng rậm thường

xanh và rừng thường xanh, cây lá rộng cao trên 15m ở lưu vực sông Ba phân bố trên đai

cao 700 m đến trên 1.000 m. Trảng cây bụi cao từ 2  8 m là kiểu thảm thực vật đang

thời kỳ phục hồi nhanh phân bố ở An Khê, Mang Yang, Krông Pa. Trảng cỏ (chiều cao

từ 0,5  2 m phân bố khắp mọi nơi trong lưu vực sông Ba. Rừng trồng có diện tích rừng

trồng ít, từng mảnh nhỏ rải rác ở vùng hạ lưu, chủ yếu trồng ở huyện Mang Yang, huyện

M'Drak, Tuy Hoà.

Với đặc trưng địa chất và thảm phủ phân hóa rõ rệt trên mỗi phần của hệ thống sông Ba

nên thời gian tập trung nước lưu vực ở mỗi đây cũng khác nhau. Phần thượng lưu với

đặc tính địa chất thạc học nên thời gian tập trung nước nhanh hơn hẳn phần thượng lưu

và hạ lưu sông.

2.1.4. Mạng lưới sông suối

Lưu vực sông Ba có dạng gần như chữ “L” thượng và hạ lưu hẹp, giữa phình ra với độ

rộng bình quân lưu vực 48,6 km, nơi rộng nhất 85 km. Dòng chính sông Ba bắt nguồn

từ đỉnh núi cao Ngọc Rô 1549 m của dải Trường Sơn. Từ thượng nguồn đến An Khê

28

sông chảy theo hướng Tây Bắc - Đông Nam sau đó chuyển hướng Bắc Nam, đến cửa

sông Hinh chảy theo hướng gần như Tây Đông rồi đổ ra biển Đông tại Tuy Hoà.

Tính từ thượng nguồn đến cửa ra (sông Đà Rằng), sông Ba có hơn 50 sông nhánh có

chiều dài lớn hơn 20 km, 19 sông nhánh có diện tích lưu vực lớn hơn 100 km2. Đặc biệt

có 3 sông nhánh chính đó là Ayun, KrôngHnăng và sông Hinh. Tổng diện tích lưu vực

14.140 km2, với chiều dài sông chính là 388 km, mật độ lưới sông 0,22 km/km2 thuộc

loại sông kém phát triển so với các sông khác vùng lân cận (Bảng 2.1).

Bảng 2.1 Đặc trưng hình thái lưu vực sông Ba

Tên sông

Chiều dài sông (km)

Mật độ lưới sông (km/km2)

Độ cao nguồn sông (m)

Diện tích lưu vực (km2)

Độ cao bình quân lưu vực (m)

Độ dốc bình quân lưu vực (%)

Chiều rộng bình quân lưu vực (km)

Sông Ba

1200

388

14140

400

10,9

48,6

0,22

Đak PôKô

52

762

900

574

11,5

25,4

0,45

IA Pi Hao

70

55,2

800

540

8,4

9,8

0,32

Ayun

175

2950

850

537

7,1

25

0,41

Krông HNăng

130

840

900

477

9,5

24,5

0,54

550

Sông Hinh

88

1040

526

15,7

17,7

0,53

Nguồn: Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Trung Bộ

Sông nhánh Ayun là sông nhánh lớn nhất của Sông Ba, sông Ayun bắt nguồn từ đỉnh

núi Công Lak cao 1.720 m, sông chảy theo hướng Bắc - Nam sau đó chuyển sang hướng

Tây Bắc - Đông Nam về đến Cheo Reo hợp lưu với sông Ba. Chiều dài sông chính là

291,8 km, diện tích lưu vực là 2.874 km2. Tổng lượng nước hàng năm đổ vào sông Ba

là 2,23.109 m3, chiếm 23,1 % tổng lượng nước toàn lưu vực.

Sông EaKrông Hnăng là sông nhánh lớn thứ hai của sông Ba, sông bắt nguồn từ đỉnh

núi Chư Tun cao 1.215 m, sông chảy theo hướng Đông Bắc - Tây Nam rồi Bắc Nam sau

đó theo hình vòng cung chảy ngược lại hướng ban đầu nhập lưu với sông Ba tại ranh

giới hai tỉnh Gia Lai và Phú Yên. Sông EaKrông Hnăng có diện tích lưu vực đến cửa ra

là 1.761 km2, chiều dài lưu vực gần 130 km.

29

Sông Hinh là sông nhánh lớn thứ 3 của sông Ba, sông bắt nguồn từ đỉnh núi ChưHreu

cao 2.051 m, sông chảy theo hướng Tây Nam - Đông Bắc rồi Nam - Bắc tiếp theo là

hướng Đông- Tây, cuối cùng là hướng Tây Nam - Đông Bắc và hợp lưu với sông Ba tại

Sơn Hoà. Sông Hinh có diện tích lưu vực đến cửa ra là 1.040 km2, chiều dài lưu vực

khoảng 59 km. Môđun dòng chảy khoảng 73,3 l/skm2, tổng lượng nước hàng năm đổ

vào sông Ba là 1,71.109 m3, chiếm 18,7 % tổng lượng nước toàn lưu vực.

Sơ đồ hệ thống sông và hồ chứa trên lưu vực sông Ba

2.1.5. Đặc điểm khí hậu

Lưu vực sông Ba đại bộ phận nằm ở sườn phía Tây dải Trường Sơn và một phần ở

phía Đông, vì vậy nó chịu sự ảnh hưởng của hai chế độ là gió mùa Tây Nam và gió

mùa Đông Bắc. Do địa hình lưu vực phức tạp, bị chia cắt mạnh nên hình thành 2 vùng

khí hậu chính:

30

- Vùng khí hậu Tây Trường Sơn: Có chế độ nhiệt tương đối ôn hoà, với mùa mưa ẩm

mát mẻ trùng với thời kỳ gió mùa mùa hạ.

- Vùng khí hậu Đông Trường Sơn: Ở đây có mùa mưa ngắn và muộn, mùa khô nắng

nóng kéo dài do ảnh hưởng của gió mùa mùa hạ, khi vượt qua dãy Trường Sơn đã để lại

lượng ẩm ở sườn Tây dãy Trường Sơn. Chịu sự tác động mạnh mẽ của nhiễu động thời

tiết từ biển Đông vào và kết hợp với gió mùa Đông Bắc, nên từ tháng IX đến tháng XII

các cơn bão muộn từ biển Đông đổ vào đất liền gặp dãy Trường Sơn chặn lại gây mưa

lớn ở vùng hạ lưu sông Ba và một phần thượng nguồn sông Ba.

2.1.6. Hệ thống hồ chứa lớn trên lưu vực sông Ba

Do có lượng dòng chảy lớn kết hợp với độ dốc cao nên tiềm năng thủy điện trên dòng

chính và các nhánh trên lưu vực sông Ba rất lớn. Theo quy hoạch thủy điện, dự kiến sẽ

có 12 công trình thủy điện là: An Khê-Ka Nak, ĐakSRông, Sông Ba thượng, Ayun

thượng 1, 2, HChan, HMun, Ayun hạ, Ea KRông Hnăng, Sông Ba hạ, Sông Hinh có

tổng công suất lắp máy 700 MW với điện năng năm 2,6 tỷ KWh.

Tổng dung tích phòng lũ của 6 hệ thống công trình là 537,24 triệu m3 cụ thể như bảng sau:

Bảng 2.2 Dung tích phòng lũ các hồ chứa lớn thượng nguồn

Hạng mục

Ka Năk Ia M‘Lá

Sông Ba Hạ

Sông Hinh

Ayun Hạ

Krông H'Năng

Tổng dung tích phòng lũ (106m3)

MNTL (m)

102

204,5

202

251,5

506

211,6

Wpl (106 m3) 133,24

156,74

66

36,86

131,78

12,62

537,24

Nguồn: Cục Quản lý tài nguyên nước

Ngoài ra, trên dòng chính sông Ba còn có hệ thống thủy điện vừa và nhỏ dọc sông như

Đăk Srông, Đăk Srông 2, Đăk Srông 2A, Đăk Srông 3A, Đăk Srông 3B. Hệ thống công

trình thủy điện này không có dung tích phòng lũ nhưng cũng có góp phần trong việc

giảm lưu tốc dòng chảy lũ trên dòng sông Ba.

Để giảm thiểu các thiệt hại do lũ tự nhiên và do xả lũ từ hồ ở hạ lưu, cần phải biết lượng

dòng chảy đến từng hồ để từ đó có thể vận hành xả nước từ hồ một cách thích hợp, tránh

31

lũ trồng lên lũ. Tuy nhiên, đa số các hồ này đều không có thông tin quan trắc dòng chảy

đến hồ. Chính vì vậy, việc dự báo dòng chảy lũ đến hồ trên lưu vực sông Ba là một yêu

cầu quan trọng.

Chính phủ đã ban hành qui trình vận hành liên hồ chứa trên hệ thống sông Ba. Tuy nhiên

điều kiện tiên quyết phục vụ công tác vận hành hồ là lưu lượng đến hồ cần được dự báo

chính xác thì lại còn hạn chế.

Hiện trạng hồ chứa lớn trên lưu vực sông Ba

2.2. Các hình thế thời tiết gây mưa, lũ lớn trên lưu vực sông Ba

2.2.1. Đặc điểm quá trình synop gây mưa lớn trên lưu vực sông Ba

Lưu vực sông Ba bao gồm các tỉnh Gia Lai, Đắk Lắk và Phú Yên, nằm trong vùng khí

hậu khu vực Tây Nguyên và ven biển Nam Trung Bộ. Các hình thế thời tiết chính gây

ra mưa lớn diện rộng chủ đạo trên khu vực bao gồm KKL, nhiễu động trong đới gió

Đông nhiệt đới (sóng đông), ITCZ, XTNĐ và gió Tây Nam hoạt động mạnh.

32

Khu vực Tây Nguyên và ven biển Nam Trung Bộ nằm ở phần phía nam của Việt Nam

nên mức độ biến đổi về mặt thời tiết do KKL gây ra trên những khu vực này không quá

mạnh mẽ như đối với các khu vực phía Bắc. Do vậy, sự tác động riêng lẻ của KKL ít

khi gây ra những đợt mưa cường độ lớn trên khu vực này. KKL thường là một hình thế

kết hợp với các hình thế thời tiết khác gây ra mưa lớn trên khu vực Tây Nguyên và ven

biển Nam Trung Bộ.

Các tỉnh ven biển Miền Trung là khu vực hàng năm chịu ảnh hưởng từ XTNĐ nhiều

nhất, cùng với địa hình dãy Trường Sơn ở phía tây nằm song song với bờ biển, ở sườn

đón gió phía đông, với hoàn lưu bão thường nhận được hướng gió gần như thẳng góc

với sống núi, tạo nên quá trình mưa bão đặc biệt. Đối với khu vực Tây Nguyên và ven

biển Nam Trung Bộ, mùa bão giới hạn trong hai tháng 10 và 11 (Phạm Ngọc Toàn -

Phan Tất Đắc, 1993). Khả năng có bão ở khu vực này ít hơn so với các khu vực phía bắc

và cường độ XTNĐ hoạt động trên khu vực này cũng yếu hơn. Mùa hoạt động của

XTNĐ ở khu vực Miền Trung thường trùng với thời điểm hoạt động của gió mùa mùa

đông nên thường có sự kết hợp của hai hình thế thời tiết là KKL và XTNĐ khiến quá

trình mưa trở nên phức tạp.

Nguồn: Trung tâm dự báo Khí tượng Thủy văn quốc gia

Bão số 12 - Damrey đổ bộ vào vào Khánh Hòa - Phú Yên

33

Thông thường ITCZ không phải là loại hình thế đặc trưng gây mưa lớn. Mưa do ITCZ

là loại mưa bất ổn định xảy ra trong khu vực có hội tụ mạnh và không tuân thủ theo thời

gian ban ngày hay ban đêm. Đối với khu vực Nam Trung Bộ, hoạt động của ITCZ mạnh

nhất là vào tháng 11. Khi có sự kết hợp giữa ITCZ với các hình thế thời tiết khác, mưa

lớn có thể xảy ra trên diện rộng. XTNĐ thường hình thành ngay trên ITCZ, di chuyển

về phía đất liền gây quá trình mưa vừa đến mưa to trên diện rộng.

Nhiễu động trong đới gió Đông nhiệt đới là một hình thế gây mưa vừa, mưa to diện rộng

chủ yếu ở khu vực các tỉnh Trung Bộ. Về mùa đông, khi áp cao cận nhiệt đới lùi dần về

phía nam có trục đi qua Trung Bộ và làm đới gió tín phong ở phía nam của nó mạnh lên.

Khu vực quan sát rõ nhất là vùng biển thuộc quần đảo Trường Sa và ngoài khơi Nam

Trung Bộ. Các nhiễu động trong đới gió Đông nhiệt đới ảnh hưởng đến Việt Nam thường

hình thành và tồn tại trên khu vực biển, nơi các số liệu quan trắc còn hạn chế nên việc

phát hiện và theo dõi sóng đông chủ yếu dựa trên các quan trắc bằng ảnh vệ tinh. Phạm

vi mưa lớn, cường độ mưa phụ thuộc vào phạm vi và cường độ sóng cũng như điều kiện

mặt đệm nơi sóng đông ảnh hưởng. Hoạt động của nó kết hợp với hoạt động của KKL

làm quá trình mưa trở nên ác liệt hơn so với hoạt động của KKL hoặc nhiễu động gió

đông đơn lẻ.

Nguồn: Trung tâm dự báo Khí tượng Thủy văn quốc gia

Hình thế không khí lạnh kết hợp với nhiễu động trong đới gió Đông

34

Với hình thế gió tây nam hoạt động mạnh, như đã nói ở mục 2.1.2, sự phát triển của gió

tây nam mạnh lên quan chặt chẽ đến hoạt động của ITCZ và sự tồn tại, phát triển của

các nhiễu động trên ITCZ. Do vậy, những đợt mưa lớn diện rộng trên khu vực Tây

Nguyên do gió tây nam hoạt động mạnh thường gắn liền với các hình thế thời tiết như

ITCZ hay các XTNĐ.

Đợt mưa từ ngày 02 - 05/12/2017 do ảnh hưởng kết hợp của KKL với nhiễu động gió

đông trên cao nên các tỉnh từ Quảng Bình đến Ninh Thuận và Tây Nguyên đã có mưa

to đến rất to. Lượng mưa 3 ngày (từ 02 - 04/12) phổ biến ở Phú Yên là 170 mm, Gia Lai

200mm. Mưa lớn đã gây nên một đợt lũ trên các sông từ Quảng Ngãi đến Ninh Thuận,

Gia Lai và Đắk Lắk. Biên độ lũ trên các sông phổ biến từ 2.0 - 4.0 m, riêng sông Cái

Nha Trang (Khánh Hòa) và thượng nguồn sông Ba (Gia Lai) biên độ lũ trên 6.0 mm.

Đỉnh lũ trên phần lớn các sông từ Quảng Ngãi đến Ninh Thuận ở mức báo động 2 - báo

động 3, trong đó thượng nguồn sông Ba (Gia Lai) trên báo động 3 từ 0.10 - 0.77 m. Mưa

lớn cũng gây ngập lụt nghiêm trọng trong ngày 2/12 ở Phú Yên với 1931 hộ bị ngập 0.5

- 1.5 m tại 23 thôn ở 9/11 xã, thị trấn huyện Đồng Xuân.

Mưa do KKL kết hợp gió đông trên cao

Mưa do hoàn lưu ATNĐ suy yếu kết hợp với gió đông trên cao

Nguồn: Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn quốc gia

Các hình thế thới tiết chủ yếu sinh mưa cho khu vực Miền Trung

35

Từ ngày 06 - 08/10/2012 do ảnh hưởng từ hoàn lưu ATNĐ suy yếu từ bão số 7 đổ bộ

vào Bình Định - Phú Yên sau kết hợp với nhiễu động gió đông trên cao, một đợt mưa

vừa mưa to, có nơi mưa rất to diễn ra trên khu vực Trung Trung Bộ, Nam Trung Bộ và

Tây Nguyên. Tổng lượng mưa trong 3 ngày ở các tỉnh từ Hà Tĩnh - Phú Yên và các tỉnh

Gia Lai, Đắk Lắk, Đắk Nông phổ biến từ 100 - 200 mm. Trên các sông từ Quảng Bình

đến Khánh Hòa và khu vực Tây Nguyên xuất hiện một đợt lũ vừa và nhỏ với biên độ lũ

phổ biến từ 1.5 - 5 m, có nơi trên 5 m. Đỉnh lũ trên phần lớn các sông từ Quảng Bình

đến Phú Yên và khu vực Tây Nguyên đạt mức báo động 1 đến báo động 2, có nơi trên

báo động 2 như trên sông Ba tại Ayunpa là 155.86 m (6h ngày 7/10/2012) dưới báo động

3 là 0.14 m, tại Củng Sơn là 32.11 m (18h ngày 6/10/2012) trên báo động 2 là 0.11 m,

tại Phú Lâm là 2.97 m (1h ngày 7/10/2012) trên báo động 2 là 0.27 m.

2.2.2. Đặc điểm mưa và mưa sinh lũ trên lưu vực sông Ba

Do đặc điểm tự nhiên nên chế độ mưa của lưu vực sông Ba khá phức tạp so với các lưu

vực lân cận khác. Khi vùng thượng và trung du đã là mùa mưa nhưng vùng hạ du lại

đang ở thời kỳ khô hạn, khi thượng và trung du đã kết thúc mùa mưa nhưng vùng hạ du

vẫn trong thời kỳ mưa lớn. Mùa mưa ở vùng thượng và trung du thường đến sớm từ

tháng V và kết thúc vào tháng X hoặc tháng XI, duy trì trong 6-7 tháng. Trong khi đó

mùa mưa vùng hạ du đến muộn và kết thúc sớm, duy trì trong khoảng 3-4 tháng, từ

tháng IX - XII. Lượng mưa bình quân trên lưu vực phân bố không đều, những vùng

thung lũng khuất gió như Cheo Reo, Phú Túc lượng mưa hàng năm chỉ khoảng 1200 -

1300 mm, trong khi đó tại những nơi thuận lợi cho việc đón gió Tây Nam và Đông Bắc

như Sông Hinh, Sơn Thành, lượng mưa năm đạt tới 3000 mm. Tổng lượng mưa mùa

mưa chiếm khoảng 65-75% tổng lượng mưa năm trên lưu vực. Mùa mưa có thể phân

chia như sau:

+ Khu vực Tây Trường Sơn: Mùa mưa kéo dài 6 tháng từ tháng V - X trùng với mùa gió

mùa Tây Nam hoạt động. Lượng mưa cả mùa xấp xỉ 90% lượng mưa năm. Tháng VIII,

IX thường có lượng mưa tháng lớn nhất và đạt trên 200 mm/tháng ở khu vực ít mưa, từ

350 đến 470 mm/tháng ở khu vực nhiều mưa. Giữa mùa từ tháng I - III, nhiều năm

không mưa và nếu có thì lượng mưa cũng không đáng kể (chỉ 2-10 mm/tháng). Đại diện

cho khu vực này là trạm Pleiku, Pơ Mơ Rê, Chư Sê…

36

+ Khu vực Đông Trường Sơn: Mùa mưa ngắn chỉ 3-4 tháng, từ tháng IX - XI hoặc XII

hàng năm cùng với thời kỳ gió mùa Đông Bắc và bão muộn hoạt động trên biển Đông.

Lượng mưa trong mùa mưa ở đây chiếm 65 - 75% lượng mưa cả năm. Mưa lớn thường

xảy ra vào tháng X và tháng XI, tháng có lượng mưa lớn có thể đạt trên 600 mm/tháng

có năm có trạm đạt tới 1920 mm/(XI-81) ở Sông Hinh, 1310 mm/(XI-90) ở Tuy Hoà.

Số ngày mưa trong tháng từ 20 - 25 ngày/tháng. Mùa ít mưa kéo dài 8-9 tháng (từ tháng

I đến tháng VIII hoặc IX) lượng mưa trong mùa ít mưa chiếm 30 - 35% lượng mưa cả

năm. Tháng II đến tháng III thường có lượng mưa nhỏ nhất và chỉ đạt 20 - 30 mm/tháng

đối với vùng cao, dưới 20 mm/tháng đối với vùng thấp. Khu vực này thường có đỉnh

mưa từ tháng V - VI hàng năm. Tháng VII và tháng VIII lượng mưa lại giảm đi. Đại

diện cho vùng này là các trạm Sông Hinh, Sơn Thành, Tuy Hoà.

+ Khu vực trung gian: Khu vực này chịu tác động qua lại của khí hậu Tây và Đông

Trường Sơn. Mùa mưa ở đây kéo dài 7 tháng từ tháng V đến tháng XI. Lượng mưa hàng

năm chiếm khoảng 85 - 93% lượng mưa năm. Số ngày mưa trong mùa mưa khoảng 15

- 20 ngày mưa trong một tháng. Tháng IX và tháng X thường có lượng mưa tháng lớn

nhất đạt khoảng 250 - 350 mm/tháng xấp xỉ 20% lượng mưa năm. Mùa ít mưa kéo dài

5 tháng từ tháng XII đến tháng IV năm sau, trong đó tháng I và tháng II là những tháng

ít mưa nhất, lượng mưa trong 2 tháng này có nhiều năm bằng 0 và nếu có mưa thì cũng

chỉ đạt 2 - 10 mm/tháng và cũng chỉ mưa trong vài ngày.

Khu vực trung gian tuy có mùa mưa dài hơn hai lưu vực trên, song lại là khu vực có

lượng mưa ít nhất trong lưu vực (vùng thung lũng sông Ba). Vì vậy nơi đây hàng năm

thường bị khô hạn thiếu nước nghiêm trọng nhất là từ tháng II đến tháng IV hàng năm.

Đại biểu cho lưu vực này là các trạm: An Khê, Cheo Reo, Phú Túc, Krông HNăng.

Riêng vùng An Khê ở vào vị trí địa hình cao nhất nên hàng năm vào tháng V và tháng

VI thường có một đỉnh mưa phụ với lượng mưa chiếm trên 8% lượng mưa năm.

Nếu phân theo khu vực thì khu Đông Trường Sơn mưa lớn nhất (Sông Hinh, Sơn Thành),

sau đó là đến Tây Trường Sơn (Pơ Mơ Rê, Chư Sê), có lượng mưa nhỏ nhất là khu

Trung gian (Cheo Reo, Phú Túc).

37

Ở hạ lưu sông Ba, tháng có lượng mưa lớn nhất thường vào tháng 10, 11 có thể đạt từ

500 - 600 mm/tháng. Các trận mưa lớn gây lũ trên sông Ba thường kéo dài từ 5 đến 7

ngày nhưng lượng mưa lớn thường tập trung từ 1 đến 3 ngày. Lượng mưa ngày lớn nhất

đạt 674 mm ngày 14/11/1981 tại Sông Hinh; 628,9 mm ngày 3/10/1993 tại Tuy Hoà….

Đặc biệt trận bão tháng 10/1993 đã gây mưa lớn trên diện rộng từ ngày 30/9/1993 đến

8/10/1993 tại một số vị trí như sau: Củng Sơn 1158,3 mm; Sơn Thành 1249,5 mm; Tuy

Hoà 1251 mm.

Các đặc trưng của mưa sinh lũ như cường độ mưa, tâm mưa, phân bố mưa là các yếu tố

quyết định đến độ lớn nhỏ của dòng chảy lũ. Mưa sinh lũ trên lưu vực sông Ba chủ yếu

do các nguyên nhân sau:

- Mưa dông do gió mùa mùa hạ hướng Tây Nam kết hợp với ITCZ.

- Do bão từ biển Đông vào đất liền, gặp dải Trường Sơn tạo thành vùng ATNĐ.

Sự kết hợp của hai yếu tố trên thường xảy ra vào cuối mùa mưa Tây Trường Sơn, vào

cuối tháng X hoặc tháng XI hàng năm. Khả năng của mưa sinh lũ lớn thường rơi vào

tháng IX đến tháng XI hàng năm. Qua nghiên cứu cho thấy từ tháng V đến tháng VIII

tuy đã là mùa mưa Tây Trường Sơn và lượng mưa cũng khá lớn song lượng mưa và

cường độ mưa vẫn chưa đủ lớn, đất đai lại mới trải qua một mùa khô hạn gay gắt. Vì

vậy mưa trong thời gian này chỉ gây nên các trận lũ nhỏ trên sông suối nhỏ và có biên

độ không lớn.

Từ tháng IX đến tháng XI các nhiễu động thời tiết ở biển Đông (chủ yếu là bão muộn,

có khi là gió mùa Đông Bắc) mạnh lên kết hợp với mưa cuối mùa phía Tây Trường Sơn

làm cho lượng mưa và cường độ mưa trên lưu vực tăng lên mạnh mẽ vượt qua cường

độ thấm, khả năng trữ nước trong đất đã đạt đến mức bão hoà do đó lũ trong thời gian

này là lũ lớn nhất trong năm.

Phần lưu vực sông Ba từ trung du đến thượng nguồn nằm trên các khu vực địa hình khác

nhau, có chế độ mưa khác nhau và cường độ mưa sinh lũ nói chung không lớn nên lũ

vùng này không lớn và hầu như không có sự tổ hợp của các lũ sông nhánh gặp nhau ở

dòng chính gây lũ lớn.

38

Phần lưu vực phía hạ lưu thì ngược lại, mưa lớn trong năm tập trung trong thời gian

tương đối ngắn, cường độ mưa lớn, khi lũ cuối mùa trên dòng chính sông Ba về đến

Củng Sơn thường trùng với thời kỳ mưa lớn vùng hạ lưu, do đó lũ lớn trong năm thường

gặp nhau. Do tổ hợp lũ lớn hàng năm ở hạ lưu sông Ba thường xảy ra nên tình hình

ngập lụt vùng hạ du trong thời gian này nói chung là nghiêm trọng, nhất là đối với vùng

canh tác lúa Tuy Hoà thuộc hệ thống tưới Đồng Cam.

* Mưa thời đoạn ngắn sinh lũ

Mưa lớn là nguyên nhân của mọi thiên tai như xói mòn, sạt lở, lũ quét, lũ và ngập lụt…

làm ảnh hưởng không nhỏ đến đời sống của nhân dân cũng như nền kinh tế quốc dân.

Căn cứ số liệu mưa ngày của các trạm đo mưa trong lưu vực và vùng phụ cận thì cường

độ mưa ngày tại các nơi thuộc lưu vực như sau.

+ Khu vực Tây Trường Sơn và Trung gian:

Trong hai khu vực này do ít chịu tác động của bão cũng như ATNĐ, các nhiễu động

biển Đông nên lượng mưa ngày không lớn lắm. Lượng mưa bình quân ngày nhiều năm

khoảng 100 đến 130 mm. Lượng mưa ngày lớn nhất (X1

max) đã quan trắc được tại các

trạm khí tượng trong hai khu vực trên như sau:

Tại Pleiku là 227,8 mm vào ngày 21/VI/1979. Tại Pơ Mơ Rê là 227,0 mm vào ngày 18/X/1990.

Tại An Khê là 240,7 mm vào ngày 19/XI/1987. Tại Cheo Reo là 250,5 mm vào ngày 2/XI/1980.

Trong các chuỗi số liệu quan trắc cho thấy lượng mưa ngày lớn nhất của vùng này chỉ

đạt 250 mm và tần suất xuất hiện 1% là 270 mm ở vùng thung lũng, đạt 350 mm ở vùng

cao nguyên.

+ Khu vực Đông Trường Sơn:

Do chịu tác động mạnh mẽ của mưa do bão, ATNĐ và các nhiễu động thời tiết biển

Đông gây ra nên khu vực này (phần hạ lưu sông Ba) có lượng mưa ngày khá lớn. Lượng

mưa lớn nhất ngày bình quân nhiều năm từ 250 đến 350 mm. Lượng mưa lớn nhất ngày

(X1

max) đã quan trắc được tại các trạm trên lưu vực như sau:

39

Tại Tuy Hoà là 628,9 mm vào ngày 03/X/1993. Tại Sơn Thành là 502,0 mm vào ngày

04/X/1993. Tại Sông Hinh là 674,0 mm vào ngày 04/XI/1981. Lượng mưa lớn nhất ngày

bình quân nhiều năm trên 250 mm, lớn nhất có thể đạt trên 600 mm.

Bảng 2.3 Đặc trưng lượng mưa ngày lớn nhất trên lưu vực sông Ba

Tần suất xuất hiện (Xp)

Tên trạm

X1max (mm)

1%

5%

10%

Plei Ku

111.0

244.0

185.0

160.7

Pơ Mơ rê

121.6

269.4

208.5

180.9

An Khê

130.7

266.6

217.1

193.6

Buôn hồ

103.5

203.4

164.5

146.6

ChưPrông

108.3

315.7

228.2

189.1

Chư Sê

98.2

191.9

154.5

137.8

Cheo Reo (AyunPa)

117.6

269.4

209.5

181.9

Phú Túc

147.8

377.9

285.7

243.9

MaĐrak

174.2

439.6

324.3

275.0

Sơn Hoà

225.0

658.1

453.5

372.0

Sông Hinh

186.4

846.2

598.5

492.3

Sơn Thành

255.1

573.4

444.0

386.7

Tuy Hoà

270.8

760.4

550.6

457.8

Phú Lạc

234.2

683.9

494.0

410.9

Nguồn: Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Trung Bộ

Từ số liệu đặc trưng mưa, lũ của các trận lũ cho các lưu vực bộ phận và các trạm đo mưa

trên lưu vực sông Ba từ năm 1977 đến nay gồm:

- Tại Phú Lâm xuất hiện 52 trận lũ trên báo động II từ năm 1977 đến nay. Tại Củng Sơn

xuất hiện 40 trận lũ trên báo động II từ 1977 đến nay. Tại Aunpa xuất hiện 22 trận lũ

trên báo động II từ 1993 đến nay. Tại An Khê xuất hiện 23 trận lũ trên báo động II từ

1993 đến nay. Tại Pơmơrê xuất hiện 13 trận lũ trên báo động 2 từ 1999 đến nay.

40

Như vậy, từ năm 1977, hạ lưu sông Ba vùng Củng Sơn và Phú Lâm có khoảng 40%

các trận lũ lớn từ BĐII trở lên là do bão gây ra, còn lại là do các hình thế thời tiết khác

như ITCZ, đới gió đông hoặc KKL. Vùng thượng lưu sông Ba tại An Khê hoặc An

Yun Pa, sự ảnh hưởng của bão gây ra lũ lớn ít hơn chỉ khoảng 15-30%, chủ yếu lũ sinh

ra do KKL kết hợp với đới gió đông chiếm từ 70-85%. Các trận mưa sinh lũ vùng hạ

lưu sông Ba tại Củng Sơn và Phú Lâm thường lớn hơn vùng thượng lưu tại An Khê và

Ayun Pa. Tại Củng Sơn, với cấp mưa trận từ 150-350 mm tương ứng với cấp lũ từ

BĐII- BĐIII, với cấp mưa từ 240-440 mm tương ứng với cấp lũ từ BĐIII và lớn hơn

BĐIII. Tại An Khê, với cấp mưa trận từ 70-180 mm tương ứng với cấp lũ từ BĐII-

BĐIII, với cấp mưa từ 180-300mm tương ứng với cấp lũ từ BĐIII và lớn hơn BĐIII.

Tại Pơ mơ rê, với cấp mưa trận từ 97-140 mm tương ứng với cấp lũ từ BĐII- BĐIII,

với cấp mưa từ 140-200 mm tương ứng với cấp lũ từ BĐIII và lớn hơn BĐIII.

Ngưỡng mưa thời đoạn 12 giờ lớn nhất (X12h

max) trên lưu vực sông Ba như sau:

+ Ở vùng thượng lưu: Pơ Mơ Rê là 87,0 mm, xuất hiện vào ngày 17/X/2003; An Khê:

là 191 mm xuất hiện vào ngày 2/XI/2009; Ayunpa là 131 mm xuất hiện vào ngày

13/IX/2005.

+ Ở vùng hạ lưu: Củng Sơn là 379 mm, xuất hiện vào ngày 14/XI/2008; Phú Lâm là 536

mm, xuất hiện vào ngày 02/X/1993.

2.3. Cơ sở lý luận

2.3.1. Công tác dự báo dòng chảy từ mưa phục vụ điều hành các hồ chứa

Do đặc điểm của các lưu vực sông Miền Trung nói chung và sông Ba nói riêng là phần

chuyển tiếp giữa thượng lưu và hạ lưu rất ngắn và dốc nên dòng chảy lũ xuất hiện rất

nhanh và khốc liệt cả về độ lớn và mức độ tàn phá.

Do đa số các hồ chứa đều nằm ở thượng nguồn các nhánh sông, độ dốc lớn nên thời gian

chảy truyền ngắn. Vì vậy, việc dự báo dòng chảy lũ gặp nhiều khó khăn, đặc biệt ở

những nơi có ít hoặc không có trạm đo khí tượng. Điển hình là các tiểu lưu vực sông

Hinh hay Krong Hnang không có trạm đo khí tượng ở đây.

41

Có nhiều phương pháp dự báo hạn vừa đã được triển khai vào dự báo nghiệp vụ tại các

trung tâm dự báo lớn trên thế giới và dựa trên các mô hình toàn cầu. Tuy nhiên, để tăng

khả năng nắm bắt các quy mô vừa chuyển tiếp giữa hạn ngắn và hạn vừa, cách tiếp cận

sử dụng mô hình một mô hình khu vực để tăng độ phân giải và chạy với các đầu vào từ

các thành phần dự báo của EPS toàn cầu được thực hiện cho hạn dự báo 3-15 ngày.

Bên cạnh sự phát triển của các hệ thống EPS kể trên, bản thân các trung tâm lớn trên thế

giới cũng tiến hành dự báo tất định với hạn 1-15 ngày dựa trên các mô hình toàn cầu tự

phát triển. Trung tâm Dự báo hạn vừa Châu Âu, mô hình IFS được chạy một ngày 2 lần,

thời đoạn dự báo đến 10 ngày với độ phân giải 0.1x0.1 độ kinh vĩ. Trường mưa dự báo

với thời đoạn 3 tiếng với 5 ngày đầu trong khi 5 ngày sau thời đoạn dự báo là 6 tiếng.

Ở Việt Nam, từ nhiều năm nay các chuyên gia dự báo chủ yếu sử dụng phương pháp

Synop để dự báo mưa cho các trạm và khu vực. Trong mấy năm gần đây, nhờ thành tựu

của tin học tại các trung tâm dự báo đã sử dụng các mô hình để dự báo các hình thế thời

tiết bao gồm cả mưa: mô hình HRM, ETA, BOLAM… Việc dự báo mưa thường được

dự báo trên cả một vùng, một khu vực lớn, còn ở cấp độ lưu vực sông thì rất ít vì độ

phân giải các ô lưới là tương đối lớn so với diện tích một lưu vực.

Vì vậy, trên cơ sở dữ liệu mưa dự báo hạn vừa được phát triển và ngày càng tăng độ

chính xác Việc mở rộng thời gian dự kiến dự báo lũ bằng cách sử dụng mô hình số trị

mưa đã mở rộng thời gian dự kiến từ 2 ngày lên tới 5 ngày sẽ giúp có nhiều lựa chọn

việc điều hành các hồ chứa trong hệ thống.

Với những luận điểm trên, nghiên cứu sẽ hướng tới việc xây dựng cơ sở khoa học để dự

báo mưa và dự báo lũ hạn vừa phục vụ vận hành hồ chứa An Khê, Ayun Hạ, Sông Hinh

và Krong Hnang.

2.3.2. Xây dựng phương pháp dự báo mưa trên lưu vực sông Ba

2.3.2.1. Các mô hình số trị dự báo mưa ở Việt Nam

Số liệu dự báo mưa số trị có rất nhiều ưu điểm so với các loại số liệu truyền thống khác

vì nó bao phủ trên vùng rộng lớn với quy mô toàn cầu, liên tục và chứa nhiều thông tin

vật lý quan trọng mà nhiều loại số liệu khác không có được. Loại số liệu này cung cấp

42

lượng mưa dưới dạng điểm hay ô lưới theo không gian và thời gian trên lưu vực sông.

Số liệu mưa số trị đóng vai trò đặc biệt quan trọng trong cảnh báo các hiện tượng thời

tiết đặc biệt nguy hiểm như bão, mưa lớn, gió mùa... Nó cũng có ý nghĩa hết sức quan

trọng trong việc bổ sung cho những nơi thiếu lưới trạm đo mưa, hỗ trợ cho công tác

phân tích và dự báo thuỷ văn.

Để phục vụ bài toán dự báo thời tiết nói chung và dự báo mưa nói riêng, TT

DBKTTVQG bên cạnh việc tham khảo các bản đồ phân tích synop, số liệu vệ tinh, ra

đa, … thì các sản phẩm dự báo số trị là không thể thiếu trong quy trình nghiệp vụ dự

báo, đặc biệt là dự báo mưa. Hiện tại, đang có 2 lớp mô hình được sử dụng trong nghiệp

vụ dự báo mưa tại TT DBKTTVQG gồm các mô hình toàn cầu như GFS của NCEP,

GSM của JMA, GME của DWD, NOGAPS của Hải quân Mỹ, … và các hệ thống mô

hình khu vực như HRM, ETA. Bên cạnh lớp các mô hình dự báo tất định nói trên, các

hệ thống dự báo tổ hợp (EPS) toàn cầu và khu vực cũng đang được khai thác sử dụng

tại TT DBKTTVQG trong công tác dự báo mưa như EPS của NCEP dựa trên mô hình

toàn cầu GFS, EPS của CMC dựa trên mô hình toàn cầu GEM. Các hệ thống dự báo tổ

hợp này bao gồm 21 dự báo thành phần và hướng tới dự báo hạn vừa (5-10 ngày). Hiện

nay, TT DBKTTVQG đang vận hành nghiệp vụ hai EPS khu vực gồm EPS hạn ngắn

(SREPS) với hạn dự báo 1-3 ngày gồm 15 dự báo thành phần dựa trên cách tiếp cận đa

mô hình đa phân tích (chạy các mô hình HRM, WRFARW và WRFNMM với đầu vào

từ 5 mô hình toàn cầu), và EPS hạn trước vừa từ 3-5 ngày dựa trên cách tiếp cận hạ quy

mô động lực bao gồm 21 dự báo thành phần (chạy mô hình HRM với 21 đầu vào từ EPS

toàn cầu của NCEP).

Như đã nói trong chương 1, hiện nay có rất nhiều hướng tiếp cận dự báo mưa theo

phương pháp số trị. Đối với dự báo hạn vừa, hướng tiếp cận thường được các nước tiên

tiên sử dụng là dự báo tổ hợp nhằm nắm bắt được các nguồn bất định do trường ban đầu

gây ra. Tuy nhiên để áp dụng phương pháp này đòi hỏi cần có hệ thống tính toán cấu

hình tốt, chạy đồng thời các mô hình có độ phân giải cao cả về không gian và thời gian,

kéo theo đòi hỏi về chi phí rất lớn. Điều này chưa thể đáp ứng trong một sớm một chiều

đối với điều kiện nước ta.

43

Một hướng tiếp cận đã và đang sử dụng tại TT DBKTTVQG cũng như nhiều trung tâm

nghiên cứu khác ở trong nước là sử dụng trực tiếp các sản phẩm dự báo mưa từ các mô

hình toàn cầu được cung cấp miễn phí hoặc hợp tác với các trung tâm lớn trên thế giới.

Trước hết phải kể đến sản phẩm mô hình của Nhật Bản, được biết đến với tên gọi GSM

(Global Spectral Model), sản phẩm này đã được dung tại TT DBKTTVQG từ năm 2004

với độ phân giải 1.25x1.25 độ kinh vĩ, thời gian dự báo đến 48h. Theo thời gian phát

triển, mô hình này hiện nay đang cung cấp ở độ phân giải 0.25x0.25 độ kinh vĩ, thời

gian dự báo lên đến 10 ngày, với khoảng thời gian dự báo cách nhau 06 giờ.

Ngoài sản phẩm dự báo mưa từ mô hình GSM, TT DBKTTVQG còn đang sử dụng sản

phẩm từ mô hình GFS của Trung tâm dự báo môi trường Hoa kỳ với độ phân giải tương

tự mô hình GSM nhưng với thời gian dự báo lên đến 15 ngày.

Cả hai mô hình nói trên đang là hai kênh tham khảo rất tốt cho dự báo viên về xu thế

biến đổi của các hệ thống thời tiết xét trên trường qui mô lớn, tuy nhiên độ phân giải của

cả hai mô hình đều khá thô và chưa đáp ứng được nhu cầu dự báo thủy văn đặc biệt trên

khu vực Trung Bộ, nơi có địa hình dài về chiều rộng nhưng hẹp về chiều ngang. Nếu

tính trên phạm vi nút lưới của mô hình, khu vực hẹp nhất của Miền Trung chỉ bao gồm

khoảng 10 điểm lưới của mô hình. Như vậy độ chi tiết cần thiết cho các lưu vực dự báo

mưa thông qua các mô hình là chưa đáp ứng đủ.

Bên cạnh đó, sản phẩm dự báo mưa từ các mô hình toàn cầu GME (của Cộng hòa liên

bang Đức), NAVGEM (của Hải quân Hoa Kỳ) cũng đang được tham khảo tại TT

DBKTTVQG. Nhưng độ phân giải của các mô hình này vẫn còn khá thô (30km x 30km,

thời gian dự báo 72h), chưa đáp ứng được nhu cầu dự báo thủy văn hạn vừa.

Để bổ khuyết cho sự thiếu sót đó, ITCZ đã hợp tác với Trung tâm dự báo thời tiết hạn

vừa Châu Âu để mua sản phẩm dự báo của mô hình IFS, mô hình được đánh giá là một

trong những mô hình có chất lượng tốt nhất thế giới đối với dự báo hạn vừa. Sản phẩm

đang sử dụng tại TT DBKTTVQG có độ phân giải không gian là 0.125x0.125 độ kinh

vĩ, hạn dự báo lên đến 10 ngày và bước thời gian dự báo là 3 tiếng đối với 5 ngày đầu

và 6 tiếng đối với 5 ngày sau. Có thể nói đây là sản phẩm mô hình toàn cầu có độ phân

giải không gian và thời gian tốt nhất tính tới thời điểm này tại TT DBKTTVQG. Ngoài

sản phẩm dự báo tất định IFS, Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu còn cung

44

cấp thêm cho TT DBKTTVQG sản phẩm dự báo tổ hợp 51 thành phần độ phân giải

0.25x0.25 độ kinh vĩ tương tự như mô hình GSM và GFS, hạn dự báo lên đến 10 ngày.

Dữ liệu tổ hợp có dung lượng rất lớn nên tốn tài nguyên lưu trữ, loại sản phẩm này chỉ

đáp ứng yêu cầu thời gian nghiệp vụ, tức là thời gian thực, chưa thực hiện nghiên cứu

đánh giá do không đủ thời gian lưu dữ liệu.

Một cách tiếp cận khác cũng đang được nhiều trung tâm nghiên cứu cũng như dự báo

thời tiết nghiệp vụ trong nước sử dụng là chạy mô hình khu vực độ phân giải cao và thời

gian dự báo vừa phải đối với một sự lựa chọn điều kiện ban đầu và điều kiện biên, sẽ

giúp tiết kiệm chi phí tính toán và đáp ứng được thời gian nghiệp vụ cũng như chi tiết

hóa không gian dự báo. Tại TT DBKTTVQG hiện đang sử dụng một số mô hình khu

vực như WRF, COSMO, HRM chạy với điều kiện biên và điều kiện ban đầu từ các mô

hình toàn cầu kể trên xuống độ phân giải 14km x 14km. Tuy vậy do hạn chế về năng

lực tính toán của máy tính nên hạn dự báo của các mô hình mới dừng lại trong phạm vi

72h, riêng trường hợp mô hình HRM có dự báo đến 120h.

2.3.2.2. Lựa chọn phương pháp dự báo mưa phù hợp

Như đã biết, với sự phát triển ngày càng nhanh của các mô hình dự báo thủy văn ngày

nay, việc sử dụng số liệu mưa tự báo theo phương pháp phân tích synop và phương pháp

thống kê là không đáp ứng được yêu cầu. Cụ thể, rất nhiều mô hình dự báo lũ, mô hình

thủy lực đòi hỏi các giá trị dự báo mưa phải định lượng và chi tiết theo cả không gian

và thời gian. Trong khi đó, dự báo mưa theo phương pháp synop chỉ mang tính định

tính, không cung cấp được các dự báo chi tiết tại các điểm và chi tiết theo thời gian. Mặc

dù hiện tại phương pháp synop đã được cải tiến và đưa thêm các phân tích động lực vào,

các giá trị dự báo mưa đã định lượng hơn nhưng vẫn chỉ mang tính chất dự báo lượng

mưa cho cả đợt hoặc mưa định lượng trung bình cho cả vùng. Khác với phương pháp

synop, các phương pháp thống kê có thể cung cấp được các dự báo lượng mưa cụ thể tại

các điểm trạm, chi tiết phần nào theo thời gian. Tuy nhiên, dự báo định lương mưa từ

phương pháp này vẫn có nhiều hạn chế như chỉ có thể cung cấp tại các vị trí có số liệu

quan trắc mưa và rất khó có thể dự báo được các đợt mưa mang tính cực trị (sự kiến

hiếm). Do đó, cần thiết phải có nhưng công nghệ dự báo mưa khác mang định định

45

lượng và khách quan để đáp ứng được yêu cầu số liệu đầu vào của các mô hình thủy

văn, nhất là các mô hình phân bố thông số.

Từ năm 2000 cho đến nay, việc ứng dụng các sản phẩm dự báo từ các mô hình dự báo

thời tiết số trị (NWP) đã được đẩy mạnh ở Việt Nam tại các cơ quan dự báo nghiệp vụ

và các đơn vị làm nghiên cứu. Có thể nói, sản phẩm NWP đã trở thành một nguồn số

liệu tham khảo không thể thiếu trong nghiệp vụ dự báo KTTV tại Việt Nam. Do bản

chất của các mô hình NWP, các sản phẩm dự báo cho các trường khí quyển, trong đó có

trường mưa, được tạo ra vừa mang tính khách quan và định lượng. Về nguyên tắc, các

sản phẩm này có thể được cung cấp tại bất kỳ điểm nào trong miền tích phân của mô

hình và chi tiết đến hàng phút theo bước tích phân của mô hình. Do đó, về mặt thực

hành, các sản phẩm dự báo mưa từ các mô hình NWP hoàn toàn có thể đáp ứng được

yêu cầu của các mô hình thủy văn miễn là lưu vực sông nghiên cứu nằm trong miền tích

phân của mô hình NWP.

Hiện tại, sản phẩm dự báo mưa từ các mô hình dự báo toàn cầu đang được ứng dụng

tương đối nhiều ở Việt Nam do các sản phẩm dự báo này được cung cấp miễn phí qua

Internet như sản phẩm dự báo từ mô hình GFS có độ phân giải 0.5x0.5 độ của NCEP,

GSM có độ phân giải 0.5x0.5 độ của Cơ quan khí tượng Nhật Bản (JMA), …

Nói chung, các sản phẩm dự báo mưa của các mô hình toàn cầu về mặt kỹ thuật hoàn

toàn có thể đáp ứng được yêu cầu về đầu vào cho các mô hình thủy văn. Tuy nhiên, chất

lượng dự báo định lượng mưa của các mô hình NWP toàn cầu còn nhiều hạn chế. Cụ

thể, do các mô hình NWP toàn cầu thường có độ phân giải thô nên khả năng nắm bắt

được đợt mưa lớn do các hình thế thời tiết qui mô vừa gây ra rất hạn chế. Chính điều

này dẫn đến dự báo mưa từ các mô hình NWP chỉ tốt cho các hình thế gây mưa quy mô

lớn, nhưng lại dự báo mưa thiên thấp hơn nhiều so với thực tế các đợt mưa lớn do các

hình thế thời tiết qui mô vừa gây ra, mà thường đây chính lại là các đợt mưa lớn sinh lũ,

nhất là ở khu vực vùng núi phía bắc và Miền Trung Việt Nam. Điều này dẫn đến chất

lượng dự báo lũ của các mô hình thủy văn sử dụng số liệu mưa dự báo từ các mô hình

toàn cầu còn nhiều hạn chế. Do đó, để bên cạnh việc nghiên cứu cải tiến mô hình thủy

văn, thì việc nghiên cứu cải tiến chất lượng dự báo mưa của các mô hình NWP toàn cầu

cũng hết sức cần thiết.

46

Để cải tiến chất lượng dự báo mưa của các mô hình NWP toàn cầu, rất nhiều trung tâm

dự báo quốc tế đang tập trung vào hướng nghiên cứu cải tiến sơ đồ đồng hóa số liệu,

động lực học và vật lý của mô hình, cũng như tăng độ phân giải của mô hình NWP toàn

cầu để tăng cường khả năng nắm bắt các hiện tượng thời tiết quy mô vừa, nhất là cho

dự báo mưa ở khu vực nhiệt đới. Tại các nước không có khả năng phát triển và chạy các

mô hình toàn cầu, trong đó có Việt Nam, hiện tại đang có 2 hướng nghiên cứu và ứng

dụng chủ đạo gồm: 1) hạ quy mô thống kê và 2) hạ quy mô động lực. Cách tiếp cận hạ

quy mô thống kê sử dụng các phương pháp thống kê truyền thống (sử dụng tập số liệu

đã qua để xây dựng quan hệ thống kê và áp dụng cho tương lai) và hiện đại (mang tính

cập nhật trọng số mô tả quan hệ thống kê liên tục theo thời gian để nắm bắt được sự thay

đổi về hình thế thời tiết). Cách tiếp cận này cũng gặp phải các hạn chế giống như phương

pháp thống kê đã nêu ở trên. Do đó, cách tiếp cận này chủ yếu được sử dụng cho bài

toán dự báo thời tiết từ quy mô hạn vừa trở lên và ít được ứng dụng để cung cấp dự báo

mưa đầu vào cho mô hình thủy văn.

Cách tiếp cận hạ quy mô động lực được thực hiện thông qua một mô hình NWP khu vực

trong đó các sơ đồ tham số hóa vật lý, miền tích phân, bước thời gian tích phân, độ phân

giải,… đã được tối ưu hóa cho khu vực dự báo. Các trường phân tích và dự báo của mô

hình NWP toàn cầu được sử dụng để làm trường ban đầu và điều kiện biên phụ thuộc

vào thời gian cho mô hình NWP khu vực. Cách tiếp cận này có ưu điểm chính là tăng

được độ phân giải không gian và thời gian, qua đó tăng cường được khả năng nắm bắt

các hiện tượng quy mô vừa và quy mô nhỏ (nếu độ phân giải ngang xuống hàng trăm

mét). Đặc biệt, nếu hệ thống mô hình NWP khu vực có tích hợp thêm với hệ thống đồng

hóa số liệu trong đó đồng hóa thêm được các dữ liệu quan trắc địa phương như đo mưa

tự động, ra đa thời tiết, … thì chất lượng dự báo sẽ tăng lên. Cách tiếp cận này cũng

khắc phục được hạn chế của việc sử dụng sản phẩm dự báo mưa của mô hình toàn cầu

đó là có thể tạo ra được các giá trị dự báo mưa định lượng khác biệt trên vùng hẹp do có

độ phân giải cao hơn (vì mô hình NWP toàn cầu có độ phân giải thô hơn nên việc nội

suy giá trị mưa theo phương pháp nội suy điểm gần nhất hoặc nội suy trung bình ô lưới

có thể tạo ra các giá trị dự báo mưa giống nhau tại các điểm gần nhau hoặc cùng nằm

trong ô lưới của mô hình NWP toàn cầu). Hạn chế duy nhất của cách tiếp cận này là

việc sử dụng các mô hình NWP khu vực không thể tạo ra các dự báo xa (từ 5 ngày trở

47

lên) so với các mô hình NWP toàn cầu. Tuy nhiên, trên thực tế chất lượng dự báo mưa

của mô hình NWP nói chung là giảm theo hạn dự báo, hạn dự báo càng xa thì chất lượng

dự báo càng thấp.

Tại Việt Nam hiện nay đã và đang có rất nhiều mô hình NWP khu vực được nghiên cứu

và ứng dụng trong nghiệp vụ như mô hình HRM, MM5, WRF, COSMO, NHM,

RAMS,… Mỗi một mô hình nói trên đều có những ưu nhược điểm riêng trong kỹ năng

dự báo mưa. Hiện tại, các mô hình HRM, COSMO và WRF đang được chạy nghiệp vụ

tại Trung tâm dự báo KTTV quốc gia, mô hình MM5 và WRF đã và đang được chạy dự

báo thử nghiệm tại Viện khoa học KTTV và Biến đổi khí hậu, mô hình RAMS đang

được chạy thử nghiệm dự báo ở Khoa KTTV và Hải dương học, Trường Đại học khoa

học tự nhiên. Do các hình thế gây mưa lớn ở khu vực Miền Trung phần lớn là do các

hình thế quy mô vừa gây nên, trong đó quá trình đối lưu sâu là nguyên chính gây ra mưa

lớn nên việc sử dụng các mô hình NWP khu vực dạng thủy tĩnh là không phù hợp. Để

có thể nắm bắt và dự báo được các hình thế gây mưa này, đòi hỏi phải sử dụng các mô

hình NWP khu vực dạng bất thủy tĩnh với độ phân giải ít nhất từ 5 km trở xuống. Trong

nghiên cứu này mô hình WRF đang chạy nghiệp vụ tại Trung tâm dự báo KTTV quốc

gia được lựa chọn vì các lý do như sau:

+ Đây là mô hình NWP khu vực dạng bất thủy tĩnh và đang được chạy nghiệp vụ với độ

phân giải 5 km.

+ WRF có hệ thống đồng hóa số liệu 3DVAR được tích hợp bên trong mô hình và có

thể đồng hóa được nhiều loại số liệu viễn thám như vệ tinh, ra đa, …

+ WRF đã được đánh giá và kiểm chứng trong nhiều công trình nghiên cứu khoa học và

được đánh giá là có kỹ năng dự báo mưa lớn tốt cho khu vực Miền Trung Việt Nam (Bùi

Minh Tăng và cộng sự, 2014). [18]

Trường phân tích và dự báo của mô hình NWP toàn cầu IFS của ECMWF có độ phân

giải 14 km được lựa chọn để làm điều kiện ban đầu và điều kiện biên phụ thuộc vào thời

gian mô hình WRF có độ phân giải 5 km. Mô hình IFS được lựa chọn do đây là mô

hình NWP toàn cầu được đánh giá tốt nhất thế giới hiện nay và cũng là mô hình toàn

cầu có độ phân giải cao nhất hiện tại (Võ Văn Hòa và cộng sự, 2017). [11]

48

Từ những đặc điểm nêu trên, luận án lựa chọn sử dụng sản phẩm dự báo mưa từ mô hình

IFS để làm đầu vào nghiên cứu dự bão lũ hạn vừa cho lưu vực sông Ba.

2.3.2.3. Mô hình số trị dự báo mưa cho lưu vực sông Ba

Từ các phân tích trên, trong nghiên cứu này NCS sẽ sử dụng mô hình IFS và mô hình

WRF-ARW để dự báo mưa cho lưu vực sông Ba.

IFS là mô hình tích hợp theo cách tiếp cận mới của Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa

Châu Âu, cách tiếp cận sử dụng một mô hình cho tất cả các hạn dự báo. Tức là mô hình

IFS được dùng cho cả dự báo hạn ngắn, hạn vừa và hạn dài, chỉ khác đối với mỗi hạn

dự báo sẽ có các quá trình đồng hóa dữ liệu, tham số hóa khác nhau. Đối với các Trung

tâm khác, cách tiếp cận của họ dựa trên các hạn dự báo khác nhau, tức là đối với mỗi

hạn dự báo họ phát triển riêng một mô hình phù hợp. Tuy vậy, xét cho dự báo hạn vừa,

mô hình IFS của Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu đang chiếm ưu thế.

Sản phẩm mô hình IFS được TT DBKTTVQG sử dụng từ năm 2012, với độ phân giải

không gian và thời gian tinh nhất từ trước đến nay. Độ phân giải không gian 0.125x0.125

độ kinh vĩ, mỗi ngày được cung cấp 02 lần vào các thời điểm 00UTC và 12UTC.

WRF (Weather Research and Forecasting) là mô hình nghiên cứu và dự báo thời tiết

được phát triển từ mô hình MM5 được cộng tác phát triển từ những cơ quan sau

[40][41][49]:

- Phòng nghiên cứu Khí tượng qui mô nhỏ và qui mô vừa của trung tâm quốc gia nghiên

cứu Khí quyển Hoa Kỳ (NCAR/MMM).

- Trung tâm quốc gia dự báo môi trường (NOAA/NCEP).

- Phòng thí nghiệm phương pháp dự báo (NOAA/FSL).

- Trung tâm phân tích và dự báo bão của trường đại học Oklahoma (CAPS).

- Cơ quan thời tiết hàng không Hoa kỳ (AFWA).

- Học viện khoa học khí tượng của Trung Quốc CAMS.

- Cơ quan khí tượng Hàn Quốc KMA.

49

WRF đã và đang được sử dụng ở nhiều nơi trên thế giới với chức năng dự báo thời tiết

nghiệp vụ. Như ở Mỹ, mà cụ thể là tại NCEP, mô hình WRF đã được sử dụng để chạy

nghiệp vụ từ năm 2004. Tại một số nước khác như Hàn Quốc (từ 2006), Đài Loan (từ

2007). Không chỉ được áp dụng cho chạy nghiệp vụ mà WRF còn được ứng dụng trong

nghiên cứu bởi đây là mô hình với hệ thống các modun linh hoạt, tối ưu. Các quá trình

tham số hóa trong mô hình như tham số hóa vật lý, bức xạ, lớp biên hành tinh, … cũng

có nhiều tùy chọn khác nhau nên có thể phù hợp với nhiều đối tượng khu vực khác nhau.

Ngoài ra mô hình còn có những ưu việt khác và ngày càng có nhiều ứng dụng tối ưu

trong các phiên bản mới. Phiên bản ARW là một trong nhưng phiên bản nghiên cứu

nâng cao. Trong khuôn khổ luận án sẽ sử dụng phiên bản ARW.

Cấu trúc mô hình WRF

Trong các phiên bản nâng cao, mô hình đã được cập nhật thêm một số chức năng như

các sơ đồ vật lý được tích hợp đầy đủ để có thể áp dụng với biên độ quy mô rất lớn (từ

hàng mét đến hàng nghìn mét). Cũng là mô hình có mã nguồn mở, dễ dàng để người sử

dụng có thể đưa thêm các yếu tố phù hợp với mục đích nghiên cứu của mình. Cấu trúc

mô hình được chia làm 2 bộ phận lớn là bộ phận xử lý và bộ phận mô phỏng. Trong đó

bộ phận mô phỏng là bộ phận chính của mô hình. Bộ phận xử lý có hai bộ phận con là

tiền xử lý (gồm chương trình mô phỏng dữ liệu ban đầu WPS và bộ chương trình đồng

50

hóa số liệu WRF_Var) và hậu xử lý (công cụ đồ họa xử lý sản phẩm của mô hình). Sơ

đồ cấu trúc mô hình được mô tả trong hình 2.7.

WRF-ARW (WRFARW) có nhiều điểm tương đồng với mô hình MM5 khi cùng là mô

hình bất thủy tĩnh, nén được, được viết trên hệ tọa độ sigma mà WRFARW gọi là η. Kế

thừa từ thành công của MM5, WRF cũng cung cấp rất nhiều sơ đồ tham số vật lý khác

nhau. Ngoài các sơ đồ trong MM5 và Eta, WRFARW còn cung cấp nhiều sơ đồ tham

số hóa vật lý mới. Theo phương ngang, WRFARW không sử dụng lưới Arakawa loại B

như MM5 mà sử dụng lưới Arakawa loại C. Theo phương thẳng đứng, WRF-ARW cũng

sử dụng lưới Lorenz như MM5. Sai phân không gian trong WRFARW do đó chủ yếu

được thực hiện theo sai phân trung tâm. Các sai phân bậc cao hơn cho tới sáu cũng được

WRFARW hỗ trợ. Với các biến vô hướng, một số sơ đồ sai phân tiến cũng được thực

hiện nhằm đảm bảo tính đơn điệu và xác định dương.

Với sơ đồ tích phân thời gian, WRFARW lựa chọn sơ đồ tích phân sơ đồ Runge-Kutta

bậc ba RK3. Tuy nhiên, để loại bỏ sóng âm trong quá trình tích phân theo RK3, WRF-

ARW cũng sử dụng phương pháp tách hiện giống như MM5 và RAMS. WRFARW xử lý

điều kiện biên tương tự như MM5 ở các khía cạnh như: điều kiện biên giảm dư với các

biến cơ bản, điều kiện biên đơn giản phụ thuộc dòng khí với các biến ẩm. Số điểm trên

vùng biên không nhất thiết bằng 4 như với MM5 mà có thể điều chỉnh trong WRFARW.

Về tham số hóa vật lý, trong mô hình WRFARW cung cấp rất nhiều tùy chọn choc các

tham số hóa bức xạ, đối lưu, vi vật lý mây, lớp biên hành tinh, mô hình đất,...

Thiết lập bộ thông số: Sản phẩm dự báo mưa từ mô hình IFS được cho cách nhau 03h

đối với dự báo 5 ngày đầu tiên, trong khi dự báo cho 5 ngày tiếp theo thì khoảng thời

gian dự báo cách nhau 06 tiếng. Miền tính trên lưới bao phủ từ 80E - 140E và -20N -

40N. Để dự báo cho các tiểu lưu vực, luận án lựa chọn hai phương án: nội suy giá trị dự

báo mưa trên lưới về từng điểm trạm trên lưu vực và tính tổng lượng mưa trên lưu vực

bằng tổng lượng mưa của số nút lưới rơi vào trong lưu vực đó.

Đối với phương án thứ nhất, phương pháp nội suy điểm gần nhất được áp dụng để tính

khoảng cách giữa các trạm trong lưu vực tới các nút lưới xung quanh. Giá trị lượng mưa

tại điểm trạm sẽ được lấy bằng giá trị của nút lưới gần nhất đối với trạm đó. Trong

51

phương pháp nội suy có tính đến sự khác biệt giữa các nút lưới trên biển và trên đất liền

để có thể loại trừ sự chênh lệch mưa đối với vùng biển và trên đất liền do yếu tố địa hình

gây ra. Như vậy đối với phương pháp này, danh sách các trạm trong lưu vực cần được

cung cấp trước kèm theo tọa độ tương ứng.

Đối với phương pháp thứ hai, tổng lượng mưa trên lưu vực sẽ được căn cứ theo đường

phân chia lưu vực cụ thể. Tổng lượng mưa trong lưu vực được tính bằng trung bình

lượng mưa của tất cả các nút lưới mô hình nằm trong đường phân chia lưu vực đó. Như

vậy thuật toán nhận dạng các nút lưới nằm trong một đường biên khép kín được áp dụng

đến xác định được các điểm lưới cần thiết.

Miền dự báo của mô hình WRF với độ phân giải 5km

Mô hình WRFARW được sử dụng trong nghiên cứu này được chạy với độ phân giải

5km trong đó miền tích phân bao phủ vùng từ 12ºN-15ºN; 107ºE-110ºE (xem hình 2.8

dưới đây) với độ phân giải ngang tương ứng là 5km (90 x 90 điểm nút lưới) và 50 mực

thẳng đứng. Mô hình này đều được chạy dưới dạng bất thủy tĩnh với bước tích phân thời

gian là 20 giây do độ phân giải được chọn dưới 7 km. Bảng 2.4 đưa ra một số thông số

cơ bản của WRF được sử dụng trong nghiên cứu. Việc lựa chọn độ phân giải 5 km là do

trường ban đầu và điều kiện biên phụ thuộc vào thời gian cho WRF được lấy từ mô hình

52

IFS có độ phân giải 14 km (việc hạ quy mô động lực phải đảm bảo độ phân giải của mô

hình khu vực không nhỏ quá 1/3 so với độ phân giải của mô hình toàn cầu).

Qui trình chạy mô hình WRFARW cho một lần dự báo được thực hiện như sau:

Bước 1. Tải số liệu IFS gồm các trường phân tích và dự báo (cách nhau 3 giờ một) cho

đến hạn dự báo 3 ngày.

Bước 2. Giải mã và cắt miền số liệu về miền số liệu phù hợp để giảm thiểu dung lượng

số liệu đầu vào.

Bước 3. Thực hiện nội suy số liệu IFS từ lưới kinh vĩ có độ phân giải 14km về lưới kinh

vĩ có độ phân giải 5km.

Bước 4. Thực hiện nội suy thẳng đứng từ 26 mực áp suất của số liệu IFS về 50 mực

thẳng đứng của mô hình WRFARW.

Bước 5. Khai báo thời gian chạy và đường dẫn số liệu cho tệp tin đầu vào của mô hình

WRFARW.

Bước 6. Thực hiện chạy mô hình WRFARW.

Bước 7. Giải mã số liệu mưa dự báo từ mô hình WRFARW và nội suy số liệu mưa dự

bao về các điểm trạm theo phương pháp nội suy điểm gần nhất.

Bảng 2.4 Cấu hình của mô hình WRFARW với độ phân giải 5 km với trường đầu vào từ mô hình khu IFS 14 km

Tùy chọn

Cấu hình chi tiết

Động lực

Hệ phương trình nguyên thủy, dạng bất thủy tĩnh

Tọa độ thẳng đứng

sigma (σ)

Lưới sai phân ngang

Arakawa C

Độ phân giải ngang

5km x 5km

Số nút lưới

90 x 90

Miền tích phân

12ºN-15ºN; 107ºE-110ºE

Số mực thẳng đứng

50

20

Bước thời gian tích phân (giây)

53

Tùy chọn

Cấu hình chi tiết

Khí tượng

Mô hình IFS độ phân giải 14km

Địa hình

GTOPO30

Điều kiện ban đầu

Đất

FAO 8km

Điều kiện biên

Mô hình IFS độ phân giải 14km; Cập nhập biên 3 giờ từ các trường dự báo của mô hình IFS

Hạn dự báo

72 giờ

Thời gian đưa ra các sản phẩm

1 giờ

2.3.2.4. Đánh giá kỹ năng dự báo mưa của mô hình

Để kiểm chứng xem cách tiếp cận hạ quy mô động lực dựa trên mô hình WRFARW có

thực sự hiệu quả hay không, trong các phần đánh giá dưới đây cũng được thực hiện cho

dự báo mưa từ mô hình IFS. Các giá trị dự báo định lượng mưa từ các mô hình IFS và

WRFARW được nội suy về điểm trạm quan trắc trong khu vực nghiên cứu theo phương

pháp nội suy điểm gần nhất (giá trị dự báo mưa tại trạm sẽ là giá trị dự báo mưa tại điểm

nút lưới gần nhất với trạm).

Cụ thể, để đánh giá kỹ năng dự báo định lượng mưa, các chỉ số sai số trung bình (ME),

sai số tuyệt đối (MAE) và sai số quân phương (RMSE) được sử dụng. Giá trị sai số được

hiểu là hiệu giữa giá trị dự báo trừ đi quan trắc tương ứng.

Để đánh giá kỹ năng dự báo pha mưa to và mưa rất to, các chỉ số BIAS, POD, FAR và

ETS được sử dụng. Chỉ số BIAS cho biết khuynh hướng sai số là thiên cao (BIAS > 1)

hay thiên thấp (BIAS < 1). Trong khi các chỉ số POD và FAR lần lượt cho biết tỷ lệ dự

báo đúng hiện tượng có xảy ra (POD càng gần 1 càng tốt) và tỷ lệ dự báo khống (FAR

càng gần 0 càng tốt). Chỉ số ETS là chỉ số tổng hợp cho biết toàn bộ kỹ năng dự báo pha

và bao hàm các khía cạnh của các chỉ số BIAS, POD và FAR, chỉ số ETS càng gần 1

càng tốt.

a. Sai số trung bình (ME - Mean Error)

𝑁 1

(2-1)

ME =

∑ (𝐹𝑖 − 𝑂𝑖)

𝑖=1 𝑁

Giá trị của ME nằm trong khoảng (-∞, +∞). ME cho biết xu hướng lệch trung bình của

giá trị dự báo so với giá trị quan trắc, nhưng không phản ánh độ lớn của sai số. ME

54

dương cho biết giá trị dự báo vượt quá giá trị quan trắc và ngược lại. Mô hình được xem

là “hoàn hảo” (không thiên lệch về một phía nào cả) nếu ME=0.

MAE =

1

|

(2-2)

∑ |𝐹𝑖 − 𝑂𝑖

b. Sai số tuyệt đối trung bình (MAE-Mean Absolute Error) 𝑁 𝑖=1

𝑁

Giá trị MAE nằm trong khoảng (0 ÷ +∞). MAE biểu thị biên độ trung bình của sai số

mô hình nhưng không nói lên xu hướng lệch của giá trị dự báo và quan trắc. Khi MAE

= 0, giá trị của mô hình hoàn toàn trùng khớp với giá trị quan trắc, mô hình được xem

là “lý tưởng”. Thông thường MAE được sử dụng cùng với ME đề đánh giá độ tin cậy.

Chăng hạn, nếu MAE của sản phẩm khác biệt hắn so với ME thì việc hiệu chỉnh là hết

sức mạo hiểm. Trong trường hợp ngược lại, khi mà MAE và ME tương đối “sát” với

nhau thì có thể dùng ME đề hiệu chỉnh sản phẩm dự báo một cách đáng tin cậy.

c. Sai số bình phương trung bình MSE (Mean Square Error) 𝑁

1

(2-3)

MSE =

∑ (𝐹𝑖 − 𝑂𝑖)2

𝑖=1 𝑁

MSE là trung bình của tổng bình phương của hiệu giữa các giá trị mô hình và quan trắc,

phản ánh mức độ dao động của sai số. Mô hình là “Lí tưởng” nếu MSE=0.

d. Sai số bình phương trung bình quân phương (RMSE-Root mean square Error)

(2-4)

∑ (𝐹𝑖 − 𝑂𝑖)2

RMSE = √1 𝑁

𝑁 𝑖=1

Sai số bình phương trung bình là một trong những đại lượng cơ bản và thường được sử

dụng phô biến cho việc đánh giá kết quả của mô hình dự báo số trị. Người ta thường hay

sử dụng đại lượng sai số bình phương trung bình quân phương (RMSE) biểu thị độ lớn

trung bình của sai số. Đặc biệt RMSE rất nhạy với những giá trị sai số lớn. Do đó nếu

RMSE càng gần MAE sai số mô hình càng ôn định và có thê thực hiện việc hiệu chỉnh

sản phẩm mô hình. Giống như MAE, RMSE không chỉ ra độ lệch giữa giá trị dự báo và

giá trị quan trắc. Giá trị của RMSE nằm trong khoảng (0,+ ∞).

Khi so sánh MAE và RMSE ta thấy: RMSE > MAE. Còn RMSE = MAE khi và chỉ khi

tất cả các sai số có độ lớn như nhau: RMSE = MAE = 0.

e. Hệ số tương quan (Correlation coefficient)

𝑁 𝑖=1

r =

(2-5)

∑ (𝐹𝑖−𝐹̅)2 ∑ (𝑂𝑖−𝑂̅)2 (𝑂𝑖−𝑂̅) 𝑁 𝑖=1 ∑ (𝐹𝑖−𝐹̅) 𝑁 √ 1 𝑖=1 𝑁 √ 1 𝑁

55

Hệ số tương quan (r) cho phép đánh giá mối quan hệ tuyến tính giữa tập giá trị dự báo

và tập giá trị quan trắc. Giá trị của nó biến thiên trong khoảng -1 đến 1, giá trị hoàn hảo

bằng 1. Giá trị tuyệt đối của hệ số tương quan càng lớn thì mối quan hệ tuyến tính giữa

hai biến càng chặt chẽ. Hệ số tương quan dương phản ánh mối quan hệ cùng chiều (đồng

biến), ngược lại, hệ số tương quan âm biểu thị mối quan hệ ngược chiều (nghịch biến)

giữa dự báo và quan trắc.

f. Phương pháp đánh giá đối với dự báo pha

Đánh giá thống kê theo loại (categorical statistics) là loại tiêu chuẩn đánh giá sự phù

hợp giữa sự xảy ra hiện tượng dự báo và hiện tượng quan trắc tại nút lưới.

Các điểm số đánh giá được dựa vào bảng ngẫu nhiên sau (Damrath, 2002):

Sơ đồ biểu diễn các chỉ số phục vụ đánh giá chất lượng dự báo mưa

Hits (H) = dự báo có + quan trắc có

Misses (M) = dự báo không + quan trắc có

False alarms (F) = dự báo có + quan trắc không

Correct negatives (CN) = dự báo không + quan trắc không

Dưới đây là một vài điểm số thường dùng trong đánh giá dự báo mưa định lượng ở trên

thế giới:

a. Chỉ số FBI (BS hay FBI - Bias score): Đánh giá tỷ số giữa vùng dự báo và vùng

thám sát.

FBI < 1: vùng dự báo nhỏ hơn vùng thám sát

56

FBI > 1: vùng dự báo lớn hơn vùng thám sát

FBI = 1: vùng dự báo trùng với vùng thám sát (giá trị lý tưởng)

H+F

FBI =

(2-6)

H + M

FBI là tỉ lệ giữa số lần có xảy ra hiện tượng theo mô hình và theo quan trắc. Giá trị FBI

biến đồi trong khoảng từ 0 đến +∞.

FBI càng nhỏ hơn 1 mô hình cho kết quả càng sai sót nhiều; FBI càng lớn hơn 1 mô

hình cho kết quả càng sai khống nhiều. Đại lượng FBI chỉ cho biết mức độ phù hợp

giữa mô hình và quan trắc về tần số xuất hiện nhưng không phản ánh độ chính xác

của mô hình.

b. Xác suất phát hiện (Probability oƒ Detection - POD)

H

POD =

(2-7)

H + M

POD được hiểu là xác suất xuất hiện hiện tượng, bằng tỷ số giữa số lần trùng khớp giữa

mô hình và quan trắc khi hiện tượng có xuất hiện (hits) và tổng số lần xuất hiện hiện

tượng trong thực tế. POD cho biết khả năng thành công của mô hình, có giá trị trong

khoảng từ 0 đến 1, lý tưởng là POD = 1 (mô hình được xem là hoàn hảo). POD càng

gần 1 thì độ chính xác của mô hình càng cao. POD chỉ nhạy đối với những hiện tượng

không dự báo được (misses events) chứ không nhạy đối với phát hiện sai (false alarms).

c. Tỷ phần phát hiện sai (False Alarms Ratio - FAR)

𝐹

FAR =

(2-8)

H + F

FAR cho biết tỷ lệ mô phỏng/dự báo không của mô hình (mô hình cho kết quả có nhưng

thực tế hiện tượng không xảy ra). Giá trị của FAR biến đồi từ 0 cho đến 1. FAR=0 khi

F=0, tức tỷ lệ khống của mô hình bằng 0. Giá trị của FAR cảng gần 0 thì mô hình càng

tốt (tối ưu). Ngược lại, FAR cảng tiệm cận tới 1 (tương đương với H tiến gần tới 0) thì

mô hình càng kém.

d. Điểm số thành công (Critical Success Index — CSI hay Threat Score — TS)

𝐻

CSI = TS =

(2-9)

M + F + H

TS phản ánh mồi quan hệ giữa số lần mô hình cho kết quả hiện tượng có xuất hiện và

số lần quan trắc được hiện tượng có xuất hiện. Nó có thể được xem như thước đo độ

57

chính xác của mô hình khi bỏ qua không xem xét những trường hợp hiện tượng không

xuất hiện. Phạm vi biến thiên của TS từ 0 đến 1. TS = 0 nghĩa là mô hình không có kỹ

năng, TS=1- mô hình là hoàn hảo.

e. Điểm số thành công hợp lý (Equitable Threat Score — ETS)

ETS có giá trị tốt nhất là 1.

ETS =

(2-10)

𝐻 − 𝐻𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚 M + F + H + 𝐻𝑟𝑎𝑛𝑑𝑜𝑚

trong đó Hrandom là số dự báo đúng ngẫu nhiên xác định như sau

(𝐻+𝐹)(𝐻+𝑀)

Hrandom =

(2-11)

𝑡𝑜𝑎𝑡𝑎𝑙

ETS cho biết mối quan hệ giữa số lần mô hình đúng (kể cá đúng do ngẫu nhiên) so với

quan trắc trong những trường hợp hiện tượng có xuất hiện trong thực tế. Phạm vi biến

thiên của ETS là 1/3 đến 1. ETS = 1 - mô hình là hoàn hảo. Chỉ số ETS thường được

dùng trong đánh giá dự báo mưa của mô hình số vì tính “công băng” của nó. Chỉ số này

rất nhạy cảm với các dự báo đúng, vì nó xử lý “F” và “M” theo cùng một cách, không

phân biệt nguồn gốc của sai số dự báo.

f. Điểm số so le (Odds Ratio)

(𝐻∗𝐶𝑁)

OR =

(2-12)

𝑀∗𝐹

g. Điểm số Hanssen & Kuipers (HK hay TSS)

𝐻 𝐹

HK = TSS =

−

(2-13)

𝐻+𝑀 𝐹+𝐶𝑁

TSS phản ánh mức độ tách biệt giữa những kết quả của mô hình đối với các sự kiện có

xảy ra và không xảy ra hiện tượng. Giá trị của TSS nằm trong khoáng -1 đến 1. TSS=0

là mô hình không có kỹ năng, TSS=1 thì mô hình là hoàn hảo.

h. Độ chính xác (Percentage Correct — PC hay Fraction Correct - FC)

𝐻+𝐶𝑁

PC =

(2-14)

𝑡𝑜𝑎𝑡𝑎𝑙

FC phản ánh tỷ lệ trùng khớp giữa kết quả của mô hình và quan trắc trong cả hai pha có

và không xuất hiện hiện tượng. Giá trị của PC biến đổi trong khoáng từ 0 đến 1. Nếu mô

hình là hoàn hảo, tức kết quả mô hình trùng khớp hoàn toàn với quan trắc thì PC bằng

1, ngược lại, PC sẽ bằng 0 nếu tất cả mọi trường hợp kết quả của mô hình đều ngược

với quan trắc. PC càng lớn độ chính xác mô phỏng, dự báo của mô hình càng cao.

58

Để đánh giá chất lượng dự báo mưa từ các mô hình của IFS 14km và WRF 5km, đề tài

lựa chọn cách tiếp cận đánh giá trên không gian điểm trạm. Do vậy, lượng mưa dự báo

trên lưới của các mô hình này cần phải nội suy về điểm trạm trước khi thực hiện đánh

giá. Do lượng mưa mang tính địa phương cao, có thể xảy ra gián đoạn theo cả không

gian và thời gian. Nên để tránh sai số trong khi nội suy lượng mưa dự báo trên lưới mô

hình của IFS 14km và WRF 5km về điểm trạm, luận án lựa chọn cách tiếp cập nội suy

theo phương pháp nội suy điểm gần nhất (xem hình 2.10). Theo phương pháp này, từ vị

trí của điểm cần nội suy, thuật toán sẽ tính toán khoảng cách của điểm nút lưới gần nhất

và sử dụng giá trị tại nút lưới này để gán cho điểm nội suy.

Sơ đồ minh họa phương pháp nội suy điểm gần nhất

Các chỉ số đánh giá được tính toán tại từng điểm trạm và sau đó lấy trung bình để có

được chỉ số đánh giá chung cho cả vùng và cả đợt mưa lớn.

2.3.2.5. Phương pháp hiệu chỉnh và xây dựng mưa dự báo

a. Các bước thực hiện

Cách tiếp cận nghiên cứu được xác định qua các bước sau:

59

- Bước 1: Đánh giá kết quả dự báo lượng mưa

- Bước 2: Xây dựng hệ số hiệu chỉnh và thực hiện hiệu chỉnh lượng mưa dự báo

- Bước 3: Xây dựng trường hệ số hiệu chỉnh làm đầu vào cho hệ thống mô hình

thủy văn.

Theo quy phạm dự báo [3] và khả năng áp dụng các tiêu chí đánh giá sai số dự báo thì

nghiên cứu sẽ sử dụng chỉ số sai số trung bình (ME) tại công thức 2-1 và Hệ số tương

quan tại công thức 2-5 để đánh giá chất lượng giá trị mưa dự báo.

b. Phương pháp hiệu chỉnh và xác định giá trị mưa dự báo

Nhiều bài toán trong khoa học kỹ thuật đòi hỏi khảo sát quan hệ giữa hai hoặc nhiều

biến. Có nhiều phương pháp đã được đề xuất áp dụng để tính toán, hiệu chỉnh sai số

giữa thực đo và tính toán/dự báo của các biến số. Luận án sử dụng phương pháp hồi quy

tuyến tính đơn biến được áp dụng để hiệu chỉnh lượng mưa dự báo, cụ thể như sau:

Khi thể hiện các điểm (xi, yi) lên đồ thị, ta nhận được đồ thị rải rác các điểm nằm phân

tán quanh một đường cong với phương trình y = f(x) nào đó. Phương trình là:

(2-15)

Y = f(x) +  (với  là sai số ngẫu nhiên)

Là mô hình tuyến tính đơn, (2-15) sẽ trở thành:

Y = ax + b

(2-16)

Trong đó, Y là biến phụ thuộc; x là biến độc lập/biến hồi quy; a là hệ số chặn; b là hệ số góc.

Giả sử ở cặp quan hệ thứ i biến X nhận giá trị xi, biến Y nhận giá trị yi và sai số ngẫu

nhiên là i. Như vậy, dưới dạng quan sát, mô hình (2-16) trở thành:

ở đây yi là các biến nhỏ nhất.

(2-17)

60

Dựa trên các kết quả dự báo và quan trắc lượng mưa tích lũy, nghiên cứu tiến hành xây

dựng phương trình hồi quy cho từng thời đoạn dự báo. Với khoảng thời gian dự báo

trước từ 0 đến 240h, tương ứng 40 thời đoạn mưa tích lũy 6h được hiệu chỉnh. Như vậy,

với mỗi thời đoạn dự báo, các phương trình hồi quy tuyến tính được xây dựng riêng.

Trên cơ sở phương pháp hồi quy tuyến tính đơn biến, nghiên cứu tiến hành hiệu chỉnh

lượng mưa cho từng thời đoạn dự báo. Lượng mưa dự báo được hiệu chỉnh dựa trên các

hệ số “a” và “b” của phương trình hồi quy.

Như vậy, cơ sở phương pháp được sử dụng để dự báo mưa theo mô hình số trị được thực

hiện theo sơ đồ khối như hình 2.11.

Sơ đồ khối cơ sở phương pháp tính mưa dự báo

2.3.3. Xây dựng phương pháp dự báo lũ hạn vừa lưu vực sông Ba

2.3.3.1. Phân tích lựa chọn mô hình dự báo lũ

Hiện nay ở nước ta các mô hình thủy văn (mô hình mưa- dòng chảy như mô hình NAM,

mô hình HEC-HMS...; mô hình truyền lũ trong sông Muskingum) và các mô hình thủy

61

lực FLWAV, Mike-11, HEC-RAS có rất nhiều ứng dụng trong các bài toán mô phỏng

và tính toán các đặc trưng lũ lụt. Tuy nhiên, ứng dụng trong bài toán dự báo còn hạn chế

về số lượng và còn có khó khăn trong cách vận dụng. Mô hình MIKE NAM được sử

dụng để xác định đường quá trình lưu lượng tại mặt cắt cửa ra của lưu vực từ số liệu

mưa bằng cách đi tìm một bộ thông số phù hợp với đặc điểm của lưu vực nghiên cứu.

Để xác định được các thông số cần thiết đó, chúng ta lại cần phải có số liệu lưu lượng

thực đo một vài năm dùng để hiệu chỉnh và kiểm định mô hình. Với bộ thông số này, từ

số liệu sẵn có, ta có thể sử dụng để khôi phục lại số liệu tại cửa ra của lưu vực cần nghiên

cứu. HEC-HMS sử dụng phương pháp chia nhỏ lưu vực đại biểu cho mỗi thành phần

dòng chảy. Đối với mỗi thành phần dòng chảy, mô hình thấm ban đầu và thấm ổn định

sẽ được sử dụng để tính tổn thất. Mô hình này gồm ba thông số, thấm ban đầu, thấm ổn

định và phần trăm diện tích không thấm. Mô hình lũ đơn vị Snyder được sử dụng để tính

toán thành phần dòng chảy mặt. Mô hình lũ đơn vị Snyder bao gồm hai thông số là Tp

có ý nghĩa như là thời gian trễ của đỉnh mưa và đỉnh lũ.

Trên cơ sở phân tích ưu nhược điểm của các mô hình mưa - dòng chảy, luận án sử dụng

mô hình MIKE Nam và mô hình HEC - HMS để mô phỏng dự báo lũ hạn vừa cho lưu

vực sông Ba.

2.3.3.2. Đánh giá sai số và chất lượng dự báo bằng mô hình

Việc ứng dụng mô hình thủy văn để tính toán, mô phỏng hay dự báo lũ cho lưu vực,

công việc đầu tiên cần triển khai là tìm bộ thông số tối ưu (tốt nhất) đảm bảo mỗi khi có

số liệu đầu vào (in put) thì cho ra giá trị đầu ra (out put) phù hợp nhất với số liệu thực

tế tại vị trí đầu ra đó. Tuy nhiên, để kết quả đầu ra (out put) từ mô hình phù hợp hoàn

toàn với thực tế là điều không thể. Vì vậy, ắt hẳn sẽ có những sai số nhất định và những

sai số này cần được tính toán để bù đắp cho sự sai số gây ra từ bộ thông số của mô hình

nói riêng. Do vậy để tạo được sự tin cậy, đảm bảo của quá trình mô hình hóa thì đòi hỏi

phải có bước hiệu chỉnh và kiểm định mô hình.

Trong mô hình dự báo mưa, các thông số và các biến số thể hiện các giá trị trung bình

của toàn lưu vực. Nhưng trong một vài trường hợp ta có thể ước định được một khoảng

của các giá trị thông số. Nhìn chung, không thể xác định các giá trị của các thông số trên

cơ sở địa lý, khí hậu, và các đặc điểm tính chất đất của lưu vực do hầu hết các thông số

62

đều mang tính chất kinh nghiệm và khái niệm. Do đó, ước tính thông số sau cùng phải

thực hiện bằng cách thẩm định chuỗi thời gian của các số liệu thực đo. Các chỉ tiêu được

sử dụng đánh giá mô hình bao gồm:

- Chỉ tiêu Nash - Sutcliff:

R2 là chỉ tiêu Nash - Sutcliff sử dụng để đánh giá khả năng mô phỏng đường quá trình

của dòng chảy.

(2-18)

𝑅2 = 1 −

𝑁 ∑ (𝑄𝑜𝑏𝑠.𝑖 − 𝑄𝑠𝑖𝑚.𝑖)2 𝑖=1 ̅̅̅̅̅̅)2 𝑁 ∑ (𝑄𝑜𝑏𝑠.𝑖 − 𝑄𝑜𝑏𝑠 𝑖=1

Trong đó: Qsim.i là lưu lượng mô phỏng tại thời gian I; Qobs.i là lưu lượng thực đo

̅̅̅̅̅̅ là lưu lượng thực đo trung bình.

được tương ứng; 𝑄𝑜𝑏𝑠

Bảng 2.5 Tiêu chuẩn được đánh giá

Chỉ tiêu

Mức

Loại

< 0.7

Không đạt

Nash

0.7 ÷ 0.85

Đạt

≥ 0.85

Tốt

- Sai số tổng lượng dòng chảy:

(2-19)

𝑤 =

× 100

𝑤𝑡𝑡 − 𝑤𝑡𝑑 𝑤𝑡đ

Trong đó: w là hệ số sai số (%). (Phù hợp khi w = (-5% ÷ +5%)); wtt và wtđ là tổng lượng

dòng chảy tính toán và thực đo (m3).

Tuy nhiên, phải có sự hòa hợp/ đồng bộ chính xác giữa các mô phỏng và những gì quan

sát được. Sự kết hợp (khớp nhau) của mô hình thẩm định bị ảnh hưởng bởi các lỗi nguồn

gốc khác nhau, bao gồm:

Lỗi trong dữ liệu khí tượng đầu vào.

Lỗi khi ghi lưu những gì quan sát được.

Lỗi và các đơn giản hóa gắn liền với cấu trúc mô hình.

63

Lỗi do dùng các giá trị thông số không tối ưu.

- Sai số lưu lượng đỉnh lũ:

Q (%) là giá trị thể hiện mức độ sai khác giữa giá trị đỉnh lũ thực đo và tính toán.

(2-20)

∆𝑄(%) =

× 100%

|𝑄𝑡𝑡 − 𝑄𝑡đ| 𝑄𝑡đ

Trong đó: Qtt là lưu lượng đỉnh lũ tính toán (mô hình); Qtđ là lưu lượng đỉnh lũ thực đo.

Theo quy phạm dự báo:

Bảng 2.6 Tiêu chuẩn được đánh giá sai số đỉnh lũ

Chỉ tiêu

Mức

Loại

≤ 10%

Tốt

10% ÷ 20%

Đạt

Q (%)

> 20%

Không đạt

- Sai số thời gian xuất hiện đỉnh lũ:

t (giờ) là giá trị thể hiện mức độ sai khác về mặt thời gian (giờ) xuất hiện giá trị đỉnh

lũ giữa thực đo và tính toán (mô hình).

t (giờ) = Ttt

Qmax - Ttđ

Qmax (2-21)

Ở đây: t (giờ) = 0 tức là thời điểm xuất hiện đỉnh lũ tính toán và thực đo là trùng nhau;

t (giờ) < 0 tức là thời gian xuất hiện đỉnh lũ tính toán xuất hiện sớm hơn thời gian xuất

hiện đỉnh lũ thực đo; t(giờ) > 0 thì ngược lại.

Trong đó: Ttt

Qmax là thời điểm xuất hiện lưu lượng đỉnh lũ tính toán (mô hình); Ttđ

Qmax

là thời điểm xuất hiện lưu lượng đỉnh lũ thực đo.

Tùy tính chất và đặc trưng của lũ nhanh hay chậm, một đỉnh hay nhiều đỉnh, … ở mỗi

lưu vực, mỗi vùng mà giá trị sai số này được quy định khác nhau cho phù hợp. Luận án

chỉ sử dụng tiêu chí đánh giá này để tham khảo và có được sự phân tích sâu hơn cho mỗi

kết quả mô phỏng, dự báo.

64

2.3.3.3. Quy trình dự báo lũ từ số liệu mưa dự báo số trị lưu vực sông Ba

Để tiến hành dự báo lũ bằng việc sử dụng mô hình MIKE NAM và mô hình HEC-HMS

(gọi tắt là mô hình dự báo lũ) từ dữ liệu mưa dự báo bằng phương pháp số trị, cần thiết

phải thực hiện các bước cơ bản sau:

Sơ đồ khối quy trình dự báo lũ hạn vừa theo mô hình MIKE NAM và HEC-HMS từ dữ liệu mưa dự báo theo phương pháp số trị

(i) Thiết lập cơ sở dữ liệu cơ bản về lưu vực cần thiết cho mô hình;

(ii) Thiết lập dữ liệu mưa dự báo số trị làm dữ liệu đầu vào cho mô hình dự báo lũ;

(iii) Hiệu chỉnh, kiểm định mô hình dự báo lũ;

(iv) Dự báo lũ thử nghiệm;

(v) Đánh giá chất lượng dự báo lũ và kết luận.

1. Thiết lập dữ liệu cơ bản lưu vực cho mô hình dự báo lũ

Dữ liệu lưu vực cơ bản yêu cầu cho việc thiết lập mô hình dự báo lũ ở đây là:

Diện tích lưu vực được tính tới của vào của các hồ chứa (Hình 2.12);

65

Thông số điều kiện ban đầu (thời điểm bắt đầu mô phỏng);

Lựa chọn các phương pháp tính tổn thất, tính tràn, tính bốc hơi tiềm năng, …;

Dữ liệu khí tượng (nhiệt độ, bốc hơi, bức xạ);

Dữ liệu thủy văn (lưu lượng thực đo, tưới, khai thác nước ngầm).

Phân chia lưu vực để tính diện tích cho hồ chứa sông Krong Hnang

2. Thiết lập dữ liệu mưa dự báo số trị làm dữ liệu đầu vào cho mô hình dự báo lũ

Sau khi thực hiện việc dự báo mưa như mục 2.3 và sơ đồ khối như hình 2.11 sẽ thu được

dữ liệu mưa dự báo.

Lưu vực sông Ba sẽ được phủ hoàn toàn bằng một vùng vuông được giới hạn bởi 4 góc

có tọa độ là 12ºN ÷ 15ºN và 107ºE ÷ 110ºE. Vùng vuông này sẽ được chia nhỏ thành

một mạng lưới các ô vuông có kích thước bằng nhau: Với kích thước ô lưới có diện tích

là (14×14) km thì phần giới hạn này sẽ có (39×39) ô vuông và với kích thước ô lưới

được làm mịn hơn, với diện tích là (5×5) km thì phần giới hạn này sẽ có (90×90) ô

vuông. Hệ thống lưới ô vuông này sẽ được chia lưới bằng công cụ GIS và chồng chập

lên phần lưu vực sông Ba đã được thiết lập từ trước (hình 2.14 - 2.15).

Để dễ dàng cho việc xác định vị trí các ô lưới, nghiên cứu thực hiện việc đánh dấu theo

hàng (chữ cái in hoa) và cột (số thứ tự).

66

Giá trị mưa dự báo sẽ được xác định cho mỗi một ô vuông theo kích thước (14×14) km

hay (5×5) km và Luận án coi lượng mưa này trải đều trên toàn phần diện tích đó.

Phân chia ô lưới độ phân giải ô lưới (14×14) km cho lưu vực Sông Ba

Phân chia ô lưới độ phân giải ô lưới (5×5) km cho lưu vực Sông Ba

67

Giá trị mưa là đầu vào cho mô hình dự báo lũ trên lưu vực được xác định riêng lẻ, tuy

nhiên giá trị để đưa vào phương trình mô phỏng dòng chảy thì những giá trị mưa này sẽ

được tính trị bình quân toàn lưu vực. Thông thường, việc áp dụng mô hình dự báo lũ để

mô phỏng, dự báo dòng chảy lũ từ mưa theo vị trí trạm đo và giá trị mưa bình quân lưu

vực sẽ được tính theo phương pháp đa giác Theissen.

Phương pháp tính mưa bình quân lưu vực theo đa giác Theissen có thể hiểu là phương

pháp tính mưa bình quân có trọng số theo diện tích khống chế của các trạm đo thực tế

(công thức 2-22):

(2-22)

𝑛 𝑋𝑏𝑞𝑙𝑣 = ∑ 𝑋𝑖 × 𝑤𝑖 𝑖=1

Trong đó: Xbqlv là giá trị lượng mưa bình quân lưu vực; Xi là lượng mưa tại trạm đo thứ

i; wi là trọng số của trạm đo thứ i (được tính theo công thức 2-23);

(2-23)

𝑤𝑖 =

𝑓𝑖 𝐹

Trong đó: F là tổng diện tích lưu vực; fi là diện tích trạm đo thứ i khống chế được xác

định theo diện tích đa giác.

Trong nghiên cứu này, Luận án sẽ coi mỗi ô vuông là một phần diện tích của lưu vực

được khống chế bởi lượng mưa của ô đó. Vì vậy, cũng giống như phương pháp tính mưa

bình quân lưu vực theo đa giác Theissen, ở đây coi fi là diện tích của ô vuông nằm

trong phần lưu vực tính toán (lưu ý một số ô vuông không nằm trọn vẹn trong lưu vực

sẽ được tính bằng phần diện tích ô lưới trừ đi diện tích nằm ngoài lưu vực). Kết quả sẽ

thu được trọng số của từng ô lưới theo kích thức (5×5) km hay (14×14) km (chú ý rằng

tổng trọng số của tất cả các ô lưới là bằng 1.0). Từ đó sẽ tính lượng mưa bình quân lưu

vực trước khi đưa vào mô hình dự báo lũ.

3. Hiệu chỉnh, kiểm định mô hình dự báo lũ

Luận án sẽ tiến hành hiệu chỉnh và kiểm định cho từng tiểu lưu vực cụ thể trong phạm

vi nghiên cứu là: Tiểu lưu vực An Khê, tiểu lưu vực Ayun Hạ, tiểu lưu vực Krong Hnang

và tiểu lưu vực sông Hinh theo từng loại mô hình MIKE NAM và mô hình HEC-HMS.

Dữ liệu mưa, bốc hơi được đưa vào hiệu chỉnh và kiểm định sẽ sử dụng mưa thực đo tại

trạm trên các tiểu lưu vực.

68

Trên cơ sở so sánh giữa lưu lượng mô phỏng và thực đo tại trạm để cân chỉnh và tìm bộ

thông số tối ưu trên từng tiểu lưu vực đảm bảo đủ độ tin cậy.

4. Dự báo lũ thử nghiệm

Như vậy, sau nội dung 2.3.3 có được:

- Dữ liệu nền, dữ liệu đặc trưng của tiểu lưu vực và các tham số ban đầu;

- Bộ thông số ổn định và phù hợp với từng tiểu lưu vực nghiên cứu cho mỗi mô hình dự báo;

- Dữ liệu mưa dự báo đã hiệu chỉnh từng ô lưới và mưa bình quân trên tiểu lưu vực của

từng trận mưa dự báo;

Từ kết quả mưa lưới dự báo trước 72 giờ để tính toán dự báo lũ trên lưu vực: Tại thời

điểm bắt đầu dự báo dựa vào mưa và quá trình dòng chảy tại các thời điểm trước tiến

hành dự báo lũ cho 72 giờ sau và trong 72 giờ đó lượng mưa trên lưu vực được lấy từ

kết quả mưa dự báo. Tại thời điểm 24 giờ tiếp theo khi đã biết mưa xảy ra ở thời đoạn

trước tiếp tục tiến hành dự báo cho 72 giờ sau và mưa trong thời đoạn được lấy từ kết

quả mưa dự báo để dự báo dòng chảy trận lũ.

5. Đánh giá chất lượng dự báo lũ và kết luận

Luận án sử dụng các công thức và chỉ tiêu đã trình bày ở nội dung 2.4.3 để tính sai số

và đánh giá chất lượng dự báo cũng như khả năng áp dụng của mô hình dự báo lũ từ dữ

liệu mưa dự báo theo phương pháp số trị.

Tóm lại, cơ sở phương pháp dự báo lũ hạn bằng hai mô hình MIKE NAM và HEC-HMS

trên lưu vực sông Ba từ dữ liệu mưa dự báo theo phương pháp số trị sẽ được thực hiện

theo các bước như sơ đồ khối (Hình 2.12).

KẾT LUẬN CHƯƠNG 2

Do đặc điểm tự nhiên lưu vực trải dài theo hướng bắc nam với địa hình chia cắt mạnh,

đa dạng nên đặc điểm khí hậu, chế độ mưa của lưu vực sông Ba khá phức tạp và chịu sự

chi phối mạnh mẽ của khí hậu Tây và Đông Trường Sơn. Do đó chế độ mưa của lưu vực

sông Ba khá phức tạp so với các lưu vực khác lân cận.

69

Chế độ mưa sinh lũ trên lưu vực sông Ba bị chi phối chủ yếu bởi các nguyên nhân sau:

(i) Gió mùa mùa hạ hướng Tây Nam kết hợp với ITCZ; (ii) Do bão từ biển Đông vào

đất liền, gặp dải Trường Sơn tạo thành vùng ATNĐ. Sự kết hợp của hai yếu tố trên

thường xảy ra vào cuối mùa mưa Tây Trường Sơn, vào cuối tháng X hoặc tháng XI hàng

năm. Khả năng của mưa sinh lũ lớn thường rơi vào tháng IX đến tháng XI hàng năm.

Chế độ mưa và lũ trên lưu vực sông Ba ngày càng ác liệt do tác động của biến đổi khí

hậu. Hơn nữa, vấn đề khai thác, vận hành liên hồ chứa có hiệu quả và an toàn luôn đòi

hỏi sự chính xác của công tác dự báo mưa, dòng chảy đến hồ. Tuy nhiên, trong công tác

dự báo mưa, lũ luôn gặp không ít khó khăn do địa hình sông Ba có độ dốc lớn, khả năng

tập trung nước nhanh dẫn đến thời gian chảy truyền ngắn, trong khi mạng lưới trạm đo

thưa hoặc không có. Trong thời đại công nghệ thông tin cũng như sự phát triển, ứng

dụng mô hình khí tượng đã và đang tăng khả năng dự báo mưa dẫn đến việc ứng dụng

kết quả dự báo mưa từ mô hình để từ đó tăng thời đoạn dự báo dòng chảy đến các hồ

chúa là hết sức cần thiết.

Trên thế giới đang có nhiều phương pháp và mô hình dự báo khí tượng số trị được ứng

dụng rộng rãi để dự báo định lượng mưa. Tại Việt Nam, đã và đang có rất nhiều mô hình

NWP khu vực được nghiên cứu và ứng dụng trong nghiệp vụ như mô hình HRM, MM5,

COSMO, NHM, RAMS, … Mỗi một mô hình nói trên đều có những ưu, nhược điểm

riêng trong kỹ năng dự báo mưa về lượng và độ phân giải cũng như thời hạn dự báo.

Luận án sẽ sử dụng mô hình IFS và WRF để dự báo mưa định lượng phục vụ dự báo lũ

hạn vừa trên lưu vực sông Ba bởi chúng có khả năng giải quyết được các vấn đề cấp

thiết và phù hợp để tính mưa định lượng cho vùng nghiên cứu.

Từ dữ liệu mưa dự báo có kích thước ô lưới (5x5) km và (14x14) km, nghiên cứu sẽ tiến

hành hiệu chỉnh sai số cũng như tính toán lại giá trị mưa dự báo theo phương pháp hồi

quy đơn biến.

Để dự báo lũ hạn vừa, nghiên cứu sẽ tiến hành hiệu chỉnh, kiểm định riêng biệt cho từng

tiểu lưu vực bằng 2 mô hình là mô hình MIKE NAM và mô hình HEC-HMS nhằm xác

định được bộ thông số tối ưu và đảm bảo mô phỏng tốt quá trình mưa sinh dòng chảy

trên từng tiểu lưu vực.

70

Đầu vào cơ bản cho mô hình dự báo lũ là giá trị mưa dự báo trên các ô lưới. Nghiên cứu

coi mỗi ô lưới là một phần diện tích trên lưu vực mà giá trị mưa đó khống chế, từ đó

tính trọng số cho mỗi ô lưới và cuối cùng là tính lượng mưa bình quân lưu vực theo

phương pháp bình quân trọng số.

Kết quả dự báo lũ từ dữ liệu mưa dự báo sẽ được đánh giá sai số, các tiêu chí kiểm định,

chất lượng dự báo và kiến nghị áp dụng thực tế.

71

CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU MƯA, LŨ CHO LƯU VỰC SÔNG BA VÀ THẢO LUẬN

3.1. Đặc điểm thủy văn, chế độ dòng chảy trên lưu vực sông Ba

Sự biến động dòng chảy năm trên lưu vực sông Ba khá phức tạp. Thượng và trung du

chịu ảnh hưởng của khí hậu Tây Trường Sơn nên mùa mưa và mùa lũ đến sớm và kết

thúc sớm hơn so với vùng hạ du chịu tác động của khí hậu Đông Trường Sơn.

Ngoài ra đặc điểm địa lý tự nhiên cũng có tác động mạnh mẽ đến sự biến động của dòng

chảy trong năm. Năm nước lớn, lớn gấp 1,5 đến 2 lần trị số bình quân nhiều năm. Năm

lớn nhất có thể 3 - 6 lần năm nước nhỏ. Trong khi đó sự biến động của mưa không nhiều.

Hệ số biến động dòng chảy năm tại các vị trí trạm đo thuỷ văn trên lưu vực sông Ba

cũng khá lớn: CV = 0,3 ÷ 0,5. Trong đó các sông ở Tây Nguyên có CV = 0,15 ÷ 0,25.

Tương tự như diễn biến của mưa, dòng chảy năm cũng biến đổi mạnh theo các khu vực.

- Khu tây Trường Sơn

Do phân phối lượng mưa hàng tháng có sự khác nhau giữa phía Bắc và phía Nam của

khu vực kết hợp với điều kiện đất đai làm cho sự phân phối dòng chảy ở phần phía Bắc

và Nam của khu vực có sự khác nhau:

(i) Khu vực phía Bắc: Bao gồm toàn bộ nhánh sông Ayun, mùa lũ kéo dài 5 tháng, từ

tháng VII đến tháng XI (mùa lũ đến chậm hơn mùa mưa 2 tháng và kết thúc chậm hơn

1 tháng), thành phần dòng chảy mùa lũ chiếm 70 ÷ 75% lượng nước cả năm. Tháng lớn

nhất là tháng VIII ÷ X chiếm 17 ÷ 24% lượng nước cả năm. Mùa kiệt 7 tháng từ tháng

XII đến tháng VI năm sau, thành phần dòng chảy mùa kiệt chiếm 25 ÷ 30% lượng nước

cả năm. Tháng có dòng chảy nhỏ nhất là tháng III và tháng IV thành phần lượng nước

khoảng 2 ÷ 2,5% lượng nước cả năm.

(ii) Khu vực phía Nam: Bao gồm thượng nguồn của sông Krông HNăng. về cuối mùa

mưa còn chịu ảnh hưởng của Đông Trường Sơn, kết hợp với điều kiện đất đai nên mùa

lũ đến chậm hơn và kết thúc chậm hơn một tháng.

72

Mùa lũ hàng năm khoảng 5 tháng, từ tháng VIII đến tháng XII. Thành phần dòng chảy

mùa lũ đạt 65 ÷ 70 % lượng nước cả năm. Mùa kiệt kéo dài 7 tháng, từ tháng I đến tháng

VII, thành phần dòng chảy chiếm 30 ÷ 35% lượng nước cả năm. Tháng có dòng chảy

nhỏ nhất là tháng III hoặc tháng IV thành phần lượng nước khoảng 1,3 ÷ 3,3 % lượng

nước cả năm. Các nhánh suối nhỏ vào mùa kiệt tháng III và tháng IV hầu như không có

nước, dòng chảy chủ yếu tập trung vào các tháng mùa lũ.

- Khu vực Đông Trường Sơn

Khu vực Đông Trường Sơn gồm toàn bộ phần hạ lưu sông Ba. Mùa mưa ở đây muộn và

ngắn từ 3 đến 4 tháng từ tháng IX đến tháng XII. Kết hợp với điều kiện địa hình dốc,

lớp đất đai và lớp phủ khả năng giữ nước kém nên sự phân phối dòng chảy trong năm ở

đây khác hẳn khu vực Tây Trường Sơn.

Mùa lũ ngắn chỉ 3 tháng, từ tháng X đến tháng XII (chậm hơn mùa mưa 1 tháng) thành

phần lượng nước mùa lũ chiếm (65 ÷ 75)% lượng nước cả năm. Tháng có lượng nước

nhiều nhất là tháng XI thành phần dòng chảy có thể đạt (32 ÷ 36)% lượng nước cả năm.

Mùa kiệt kéo dài 9 tháng, từ tháng I đến tháng IX thành phần lượng nước mùa kiệt đạt

(25 ÷ 35)% lượng nước cả năm. Trên biến trình năm của dòng chảy có hai thời kỳ kiệt

vào tháng IV và tháng VIII. Thành phần lượng nước trong tháng mùa kiệt chỉ đạt xấp xỉ

2% lượng nước cả năm.

- Khu vực trung gian

Khu vực này bao gồm phần lớn lưu vực sông Ba, dọc theo thung lũng sông Ba, kéo dài

đến phần thượng nguồn sông Krông Ana, toàn bộ vùng này thể hiện tính trung gian của

2 khu vực Tây và Đông Trường Sơn. Mùa lũ khu vực này kéo dài 4 tháng từ tháng IX

đến tháng XII chậm hơn so với mùa mưa 4 tháng và chậm nhiều so với mùa mưa và

mùa lũ ở các khu vực khác.

Thành phần lượng nước mùa lũ chiếm 70 ÷ 75% lượng nước cả năm. Tháng có lượng

nước lớn nhất là tháng XI, lượng nước chiếm 22 ÷ 27% lượng nước cả năm.

Mùa cạn kéo dài 8 tháng từ tháng I đến tháng VIII với thành phần lượng nước cả mùa

cạn chiếm 25 ÷ 30% lượng nước cả năm. Tháng có thành phần lượng nước nhỏ nhất là

73

tháng III hoặc tháng IV và chỉ đạt 1,7 ÷ 2,0% lượng nước cả năm. Tháng VI hàng năm

thường có đỉnh lũ phụ do mưa đầu mùa gây nên.

Do có sự khác biệt về khí hậu giữa các vùng trên lưu vực Sông Ba dẫn đến đặc điểm lũ

trên lưu vực Sông Ba rất phức tạp, thời gian lũ thường kéo dài từ 3 đến 5 ngày, thời gian

lũ lên từ 2 đến 3 ngày. Trên lưu vực đỉnh lũ xuất hiện ở các sông nhánh và sông chính

thường không trùng nhau; ví dụ năm 1981 đỉnh lũ xuất hiện tại An Khê vào ngày 9/XI,

tại sông Hinh 10/XI còn tại Củng Sơn là 18/XI. Lũ sông Ba thuộc loại lũ lớn, các đỉnh

lũ thường xuất hiện chủ yếu vào tháng X và XI, mô đuyn đỉnh lũ trung bình An Khê

khoảng 920 l/skm2, tại Củng Sơn khoảng 660 l/skm2.

Phần lưu vực sông Ba từ trung du đến thượng nguồn nằm trên các khu vực địa hình khác

nhau, có chế độ mưa khác nhau và cường độ mưa sinh lũ nói chung không lớn nên lũ

vùng này không lớn và hầu như không có sự tổ hợp của các lũ sông nhánh gặp nhau ở

dòng chính gây lũ lớn.

Phần lưu vực phía hạ lưu thì ngược lại, mưa lớn trong năm tập trung trong thời gian

tương đối ngắn, cường độ mưa lớn, khi lũ cuối mùa trên dòng chính sông Ba về đến

Củng Sơn thường trùng với thời kỳ mưa lớn vùng hạ lưu, do đó lũ lớn trong năm thường

gặp nhau.

Trong vòng 60 năm gần đây trên lưu vực sông Ba xảy ra 3 trận lũ đặc biệt lớn, đó là lũ

năm 1943 (Qmax tại Củng Sơn đạt 24000 m3/s), lũ năm 1964 (Qmax tại Củng Sơn đạt

= 21800 m3/s) và lũ năm 1993 (Qmax tại Củng Sơn đạt = 20700 m3/s). Tổng lượng lũ 1

ngày lớn nhất chiếm tới 30 - 35% tổng lượng toàn trận lũ. Tổng lượng lũ 7 ngày lớn nhất

tại Củng Sơn đạt 2770*106 m3 năm 1981, đạt 2612*106 m3 tháng X/1993.

Bảng 3.1 Đỉnh lũ lớn nhất đã qua quan trắc tại các trạm thủy văn

Trạm

Củng Sơn

Sông Hinh

An Khê

Krông HNăng

20700

3528

2440

209

Qmax (m3/s)

Thời gian XH

4 - X - 1993

4-X - 1993

9-XI -1981

9 - X - 1983

Tại Phú Lâm, trong số 33 trận lũ có 9 trận lũ loại nhỏ (mực nước đỉnh lũ ở mức nhỏ hơn

hoặc bằng mức báo động II (2,7m) chiếm 27,3%/ tổng số các trận lũ; 11 trận lũ loại vừa

74

có mực nước đỉnh lũ ở mức từ BĐII đến BĐIII (2,7 - < 3,7 m) chiếm 33,3%; còn lại lũ

lớn hơn báo động III (3,7 m) là 14 trận, chiếm 42.4%. Đặc biệt lũ gây thiệt hại lớn (Z >

4 m) xẩy ra 10 trận chiếm trên 30%. Các trận lũ xảy ra ở hạ lưu sông Ba rải tương đối

đều ở các cấp mực nước.

Hạ du sông Ba chịu ảnh hưởng thủy triều mạnh, một số cơn bão mạnh đã làm nước dâng

lên ở vùng ven biển rất lớn. Do các cửa sông Ba chịu ảnh hưởng của thủy triều, nên lũ

có cơ hội gặp đỉnh triều thì sẽ gây lũ lớn ở hạ du các sông. Ví dụ như các trận lũ 12/1986

trên sông Đà Rằng gặp triều cường làm cho ngập sâu và lâu hơn.

Hình 3.1 Lưu lượng lũ lớn nhất tại trạm Cùng Sơn qua các năm

Trong thời gian quan trắc 33 năm (1980-2012), chỉ có 2 năm 1993, 2009 thuộc năm lũ

rất lớn. Cấp lũ lớn có 7 năm (1978, 1971, 1986, 1988, 1992, 1998, 2003, 2009), lũ trung

bình xẩy ra vào năm 1983, 1984, 1985, 1990, 2001.... Các năm lũ rất nhỏ chỉ có 4 năm

1982, 1989, 2002, 2006.

3.1.1. Lưu vực sông Hinh

Sông Hinh bắt nguồn từ đỉnh núi Chư H’Mu ở độ cao 2.051m. Diện tích lưu vực là 1.040

km2, độ dài 88 km. Các sông suối thuộc lưu vực sông Ba đều hẹp và sâu, độ dốc lớn có

tiềm năng lớn về thủy điện. Từ năm 1993 đến năm 2001, hồ Sông Hinh được xây dựng,

có dung tích hữu ích lớn nhất trên hệ thống sông Ba (Whi = 323 triệu m3), có nguồn

nước dồi dào. Mực nước dâng bình thường 209 m, mực nước chết 196 m, tổng dung tích

75

hồ chứa 357 triệu m3. Nhà máy thủy điện được thiết kế với lưu lượng đảm bảo qua tuabin

là 19,0 m3/s, lưu lượng phát điện lớn nhất là 57,3 m3/s. Nước xả qua tuabin không trả về

dòng sông Hinh mà chuyển qua nhánh sông Con, rồi đổ về hạ lưu sông Ba.

Hình 3.2 Bản đồ lưu vực Sông Hinh

3.1.2. Lưu vực sông Krong H’Năng

Sông Krong H'Năng bắt nguồn từ đỉnh núi Chư Tung ở độ cao 1.215 m. Hướng dòng

chảy tương đối phức tạp song chủ yếu là Bắc - Nam và Tây Bắc - Đông Nam rồi nhập

với sông chính tại ranh giới Gia Lai và Phú Yên. Sông có diện tích lưu vực là 1.840 km2,

độ dài là 130 km.

Hình 3.3 Diễn biến mực nước, lưu lượng hồ Krong H’ Năng

76

Hình 3.4 Bản đồ lưu vực sông Krong H’ Năng

Hồ Krông H’năng được xây dựng trên sông nhánh, từ giữa năm 2010 với dung tích hữu

ích nhỏ (108,5 triệu m3), lưu lượng xả lớn nhất trung bình qua tuabin khoảng 66 m3/s,

trung bình về mùa cạn khoảng 25-30 m3/s (Q bảo đảm 12,9 m3/s - Hình 3.4).

3.1.3. Lưu vực sông Ayun Hạ

Sông A Yun là một phụ lưu của sông Đà Rằng, chảy qua các tỉnh Gia Lai và Đắk Lắc,

Việt Nam. Sông có chiều dài 192 km và diện tích lưu vực là 2.855 km2. Lưu vực A Yun

Hạ là hồ nhân tạo thuộc tỉnh Gia Lai, hồ được hình thành khi dòng sông A Yun được chặn

lại vào đầu năm 1994, để khởi công xây dựng công trình đập thủy lợi A Yun Hạ, đập

chính và cửa cấp nước của hồ nằm trên địa bàn xã Chưa A Thai, huyện Phú Thiện, của

thành phố Pleiku 70 km về phía Đông Nam.

Hồ Auyn Hạ có dung tích hữu ích (201 triệu m3) lớn thứ 3 trong 5 hồ (sau hồ Sông Hinh

và hồ Ka Nak). Theo thiết kế và hoạt động của hồ đến nay, thì hồ xả liên tục 23,4 m3/s

qua nhà máy thủy điện và trả nước vào kênh tưới đầu mối. Theo số liệu mực nước hồ từ

2000 - 2011, vào đầu mùa cấp nước, hơn 50% số năm mực nước hồ thấp nhất trên 199m,

80% số năm hồ có mực nước thấp nhất trên 196,5 m là mực nước thấp nhất cho phép

phát điện và cấp nước.

77

Hình 3.5 Bản đồ lưu vực AYun Hạ

Hình 3.6 Mực nước trung bình ngày từng năm hồ Auyn Hạ

3.1.4. Lưu vực An Khê

Cụm hồ An Khê - Ka Nak nằm ở thượng lưu sông Ba, được xây dựng phối hợp với nhau

để nâng cao hiệu quả phát điện. Điều tiết năm với dung tích hữu ích 285,5 triệu m3, cung

cấp nước cho nhà máy thủy điện An Khê điều tiết ngày đêm có cột nước 357 m để phát

điện. Theo thiết kế, hồ có lưu lượng đảm bảo xả qua nhà máy thủy điện là 11m3/s, lưu lượng

xả lớn nhất qua nhà máy thủy điện là 42 m3/s và An Khê tương ứng là 9,6 m3/s, 50 m3/s.

78

Theo số liệu vận hành hồ trong năm 2011, 2012, trong mùa cạn hồ Ka Nak xả phát điện

lớn nhất khoảng 30 m3/s, trung bình 15 m3/s, nhỏ nhất khoảng 13,1 m3/s. Trong khi đó,

hồ An Khê phát điện cao nhất với lưu lượng khoảng 48-50 m3/s và trung bình 24 m3/s.

Cho đến cuối mùa cạn năm 2012, hồ Ka Nak luôn để mực nước cao, nằm trong vùng

phát gia tăng công suất, nhằm giữ một lượng nước lớn dành cho nhà máy An Khê hoạt

động. Mùa lũ năm 2012, dòng chảy đến hồ rất nhỏ, hầu như không có lũ, hồ Ka Nak cố

gắng hạn chế phát điện để tích nước, tuy nhiên vẫn bị thiếu đến 7,0 m so với thống kê.

Hình 3.7 Bản đồ lưu vực An Khê

Hình 3.8 Diễn biến mực nước, lưu lượng hồ Ka Nak

79

3.2. Kết quả dự báo mưa trên lưu vực sông Ba

3.2.1. Kết quả dự báo từ mô hình

Thời gian tính mưa dự báo của 2 mô hình trên được thể hiện trong bảng 3.3 cho các trận

lũ là số liệu của hai mô hình trên. Với số liệu rain_wrfarw với kích thước (5x5) km tạo

thành chuỗi ô lưới (90 x 90) ô trải đều trên lưu vực Sông Ba. Với số liệu rain_ifs có kích

thước (14x14) km tạo thành chuỗi ô lưới (39x39) ô trải đều trên lưu vực Sông Ba.

Bảng 3.2 Thời gian tính mưa dự báo bằng mô hình IFS và WRFARW

Năm

2017

2016

2015

2014

2013

2012

01-06/12

1-5/11

7-12/10

27/11-1/12

3-8/11

3-7/10

Thời gian

02/12/17

15-18/12

Kết quả dự báo mưa cho lưu vực sông Ba của 2 mô hình sẽ được phủ trên toàn bộ lưu

vực với miền tích phân là 12ºN-15ºN và 107ºE-110ºE. Với hạn dự báo 120 giờ cho mô

hình IFS và 72 giờ cho mô hình WRFARW với định dạng như Hình 3.9 - 3.10.

Hình 3.9 Định dạng số liệu mưa dự báo từ mô hình IFS (39x39) ô lưới

80

Hình 3.10 Định dạng số liệu mưa dự báo từ mô hình WRFARW (90x90) ô lưới

3.2.2. Đánh giá kỹ năng dự báo của mô hình

Trên cơ sở phân chia ô lưới theo kích thước (5x5) km và (14x14) km, các ô lưới sẽ nhận

giá trị mưa dự báo và các giá trị này được tiến hành đánh giá chất lượng theo giá trị thực

đo tại các trạm. Cơ sở phương pháp các chỉ tiêu đánh giá đã được thể hiện ở chương 2.

Để đánh giá và chỉ ra kỹ năng dự báo mưa lớn của mô hình WRFARW cho khu vực

Miền Trung, luận án đã thực hiện đánh giá chất lượng dự báo mưa cho khu vực nghiên

cứu dựa trên 8 đợt mưa lớn trong các năm 2013-2017. Tổng cộng có hơn 50 dung lượng

mẫu được thu thập để phục vụ đánh giá. Trung bình mỗi đợt mưa lớn này kéo dài trong

3 ngày với tổng lượng mưa trung bình cả đợt là từ 250-300mm. Để kiểm chứng xem

cách tiếp cận hạ quy mô động lực dựa trên mô hình WRFARW có thực sự hiệu quả hay

không, trong các phần đánh giá dưới đây cũng được thực hiện cho dự báo mưa từ mô

hình IFS. Các giá trị dự báo định lượng mưa từ các mô hình IFS và WRFARW được nội

suy về điểm trạm quan trắc trong khu vực nghiên cứu theo phương pháp nội suy điểm

gần nhất (giá trị dự báo mưa tại trạm sẽ là giá trị dự báo mưa tại điểm nút lưới gần nhất

với trạm). Trong lưu vực sông nghiên cứu của luận án, tổng cộng có 12 trạm quan mưa

được sử dụng trong đánh giá trong bảng 3.3 dưới đây:

81

Bảng 3.3 Các quan trắc mưa sử dụng trong đánh giá sai số dự báo mưa từ mô hình

TT

Trạm quan trắc mưa

Kinh độ

Vĩ độ

Pơ Mơ Rê

108.34852

14.03333

1

2

An Khê

108.65495

13.95024

3

AyunPa

108.45000

13.38330

4

KrôngPa

108.71700

13.21670

5

Củng Sơn

108.99518

13.03339

6

Sơn Hòa

108.98327

13.05011

7

M'Đrăk

108.76700

12.73330

8

Tuy Hòa

109.28300

13.08330

9

Phú Lâm

109.30983

13.06305

10

Buôn Hồ

107.16041

12.54001

11

Kon Tum

107.01154

14.30112

12

Play Ku

107.00134

13.59014

Lượng mưa tích lũy 24h được lựa chọn để đánh giá và các ngưỡng mưa 50 mm/24h và

100 mm/24h được sử dụng để đánh giá và so sánh các kỹ năng dự báo pha mưa to và rất

to giữa IFS và WRF. Các hạn dự báo 24h, 48h và 72h được đưa vào đánh giá trong đó

lượng mưa tích lũy 00-24h được gọi là dự báo mưa ngày thứ 1, từ 24-48h được gọi là

ngày thứ 2 và 48-72h được gọi là ngày thứ 3. Cụ thể, để đánh giá kỹ năng dự báo định

lượng mưa, các chỉ số sai số trung bình (ME), sai số tuyệt đối (MAE) và sai số quân

phương (RMSE) được sử dụng. Giá trị sai số được hiểu là hiệu giữa giá trị dự báo trừ đi

quan trắc tương ứng.

Đánh giá kỹ năng dự báo pha mưa to và mưa rất to, các chỉ số BIAS, POD, FAR và ETS

được sử dụng. Chỉ số BIAS cho biết khuynh hướng sai số là thiên cao (BIAS > 1) hay

thiên thấp (BIAS < 1). Trong khi các chỉ số POD và FAR lần lượt cho biết tỷ lệ dự báo

đúng hiện tượng có xảy ra (POD càng gần 1 càng tốt) và tỷ lệ dự báo khống (FAR càng

gần 0 càng tốt). Chỉ số ETS là chỉ số tổng hợp cho biết toàn bộ kỹ năng dự báo pha và bao

hàm các khía cạnh của các chỉ số BIAS, POD và FAR, chỉ số ETS càng gần 1 càng tốt.

82

Các chỉ số đánh giá được tính toán tại từng điểm trạm và sau đó lấy trung bình để có

được chỉ số đánh giá chung cho cả vùng và cả đợt mưa lớn. Các kết quả đánh giá được

đưa ra trong các bảng 3.5-3.7 dưới đây là kết quả trung bình của tất cả các trạm và các

đợt mưa lớn được xem xét.

Kết quả tính toán các chỉ số ME, MAE và RMSE dựa trên chuỗi số liệu đánh giá của 8

đợt mưa lớn trong các năm 2013-2017. Có thể thấy chất lượng dự báo mưa của mô hình

WRF là tốt hơn mô hình IFS theo cả 3 nghĩa:

Giảm được biên độ sai số hệ thống so với IFS, đặc biệt là ở các hạn dự báo xa, nhưng

vẫn còn thiên thấp. Giảm được sai số dự báo mưa (dựa trên chỉ số RMSE). Có sai số ổn

định hơn (sự chênh lệch giữa MAE và RMSE là không nhiều so với mô hình IFS)

Bảng 3.4 Kết quả đánh giá và so sánh chất lượng dự báo định lượng mưa cho mô hình IFS (14km) và mô hình WRF (5km)

Mô hình IFS 14 km

Mô hình WRF 5 km

MAE

RMSE

MAE

RMSE

ME

ME

Lượng mưa dự báo

(mm/24h)

(mm/24h)

(mm/24h)

(mm/24h)

(mm/24h)

(mm/24h)

Ngày thứ 1

- 12

22

29

-8

16

20

Ngày thứ 2

-19

32

46

-12

21

25

Ngày thứ 3

-22

41

52

-16

30

32

Tượng tự bảng 3.4, các bảng 3.5 và 3.6 lần lượt đưa ra kết quả tính toán các chỉ số

BIAS, POD, FAR và ETS cho các ngưỡng mưa to và rất to. Từ các bảng này có thể

thấy khuynh hướng sai số dự báo thiên thấp xảy ra ở cả IFS và WRF nhưng WRF vẫn

có kỹ năng dự báo tốt hơn IFS, đặc biệt là tại ngưỡng mưa lớn. Về kỹ năng dự báo

đúng hiện tượng có xảy ra (qua chỉ số POD), rõ ràng mô hình WRF có kỹ năng tốt hơn

so với IFS, đặc biệt là tại các hạn dự báo 48 và 72h tại cả hai ngưỡng mưa to và rất to.

Tương tự, tỷ lệ dự báo khống (chỉ số FAR: dự báo có xảy ra hiện tượng nhưng trên

thực tế không xảy ra) cũng được giảm đáng kể sau khi hạn quy mô động lực bằng mô

hình WRF. Về mặt tổng thể, từ kết quả đánh giá và so sánh trên các bảng 3.5 và 3.6 dễ

dàng nhận thấy mô hình WRF có chất lượng dự báo mưa to và rất to tốt hơn nhiều so

với mô hình IFS (xem chỉ số ETS).

83

Bảng 3.5 Kết quả đánh giá và so sánh chất lượng dự báo pha mưa cho mô hình IFS (14 km) và mô hình WRF (5 km) với ngưỡng mưa to (>50 mm/24h)

Lượng

Mô hình IFS 14 km

Mô hình WRF 5 km

mưa dự

BIAS

POD

FAR

ETS

BIAS

POD

FAR

ETS

báo

Ngày thứ 1

0.33

0.42

0.32

0.21

0.65

0.75

0.25

0.34

Ngày thứ 2

0.15

0.28

0.49

0.10

0.38

0.56

0.33

0.28

Ngày thứ 3

-0.08

0.13

0.62

0.09

0.24

0.34

0.42

0.19

Bảng 3.6 Kết quả đánh giá và so sánh chất lượng dự báo pha mưa cho mô hình IFS (14 km) và mô hình WRF (5 km) với ngưỡng mưa rất to (>100 mm/24h)

Lượng

Mô hình IFS 14km

Mô hình WRF 5km

mưa dự

BIAS

POD

FAR

ETS

BIAS

POD

FAR

ETS

báo

Ngày thứ 1

0.21

0.36

0.46

0.13

0.46

0.45

0.22

0.28

Ngày thứ 2

-0.09

0.22

0.59

0.08

0.30

0.38

0.41

0.20

Ngày thứ 3

-0.24

0.09

0.72

0.02

0.21

0.20

0.48

0.15

Hình 3.11 và Hình 3.12 dưới đây tương ứng đưa ra kết quả so sánh bản đồ dự báo

mưa tích lũy 48h ngày (từ 7h ngày 1 tháng 11 năm 2016 đến 7h ngày 3 tháng 11 năm

2016 và từ 7h ngày 4 tháng 11 năm 2016 đến 7h ngày 6 tháng 11 năm 2016) của đợt

mưa lớn khu vực Miền Trung Việt Nam từ ngày 1 đến 6 tháng 11 năm 2016 từ số

liệu quan trắc, mô hình WRF 5km và mô hình toàn cầu IFS 14 km. Từ hình 2.8 có

thể thấy thấy dự báo lượng mưa từ mô hình WRF 5 km đã cải thiện đáng kể được

chất lượng dự báo cường độ mưa cũng như tâm mưa lớn. Tương tự, các kết quả so

sánh trên hình 3.11 và hình 3.12 cho thấy dự báo mưa từ WRFARW 5 km không

những đã điều chỉnh lại vùng mưa to hợp lý hơn, mà còn cải thiện được chất lượng

dự báo định lượng mưa tại khu vực tâm mưa so với IFS.

84

(a)

(c)

(b)

Hình 3.11 Lượng mưa tích lũy 48h (từ 7h ngày 1/11/2016 đến 7h ngày 3/11/2016) từ số liệu quan trắc (a), dự báo từ 7h ngày 1/11/2016 của IFS (b) và WRF (c)

(c)

(a)

(b)

Hình 3.12 Lượng mưa tích lũy 48h (từ 7h ngày 4/11/2016 đến 7h ngày 6/11/2016) từ số liệu quan trắc (a), dự báo từ 7h ngày 4/11/2016 của IFS (b) và WRF (c)

3.2.3. Hiệu chỉnh và tính toán giá trị mưa dự báo

Các bước thực hiện việc hiệu chỉnh cũng như phương pháp tính toán lại giá trị mưa dự

báo đã được trình bày trong chương 2. Dựa trên các kết quả dự báo và quan trắc lượng

mưa tích lũy, luận án tiến hành xây dựng phương trình hồi quy cho từng thời đoạn dự

85

báo. Với khoảng thời gian dự báo trước từ 0 đến 240h, tương ứng 40 thời đoạn mưa tích

lũy 6h được hiệu chỉnh. Như vậy, với mỗi thời đoạn dự báo, các phương trình hồi quy

tuyến tính được xây dựng riêng.

3.2.3.1. Đánh giá giá kết quả dự báo lượng mưa chưa hiệu chỉnh thống kê

Kết quả so sánh giữa lượng mưa thực đo tại các trạm và mưa dự báo theo mô hình IFS

và WRF được thể hiện trong hình 3.13 - 3.16.

BIỂU ĐỒ SO SÁNH LƯỢNG MƯA THỰC ĐO VÀ DỰ BÁO BẰNG MÔ HÌNH IFS

35

30

)

X_AnKhe-Obs X_AnKhe_ifs X_AnKhe_wrf 25

m m

20

15

10

( a ư m g n ợ ư L

5

0

Thời gian

Hình 3.13 Biểu đồ lượng mưa giữa thực đo và dự báo bằng mô hình IFS và WRF tại trạm An Khê

BIỂU ĐỒ SO SÁNH LƯỢNG MƯA THỰC ĐO VÀ DỰ BÁO BẰNG MÔ HÌNH IFS

30

25

)

X_Pleiku-Obs X_Pleiku_ifs X_Pleiku_wrf

m m

20

15

10

( a ư m g n ợ ư L

5

0

Thời gian

Hình 3.14 Biểu đồ lượng mưa giữa thực đo và dự báo bằng mô hình IFS và WRF tại trạm Pleiku

86

BIỂU ĐỒ SO SÁNH LƯỢNG MƯA THỰC ĐO VÀ DỰ BÁO BẰNG MÔ HÌNH IFS 60

)

X_Kontum-Obs X_KonTum_ifs X_KonTum_wrf

m m

40

20

0

( a ư m g n ợ ư L

… 9 0 / 2 0

… 9 0 / 6 0

… 9 0 / 2 0

… 9 0 / 2 0

… 9 0 / 2 0

… 9 0 / 3 0

… 9 0 / 3 0

… 9 0 / 3 0

… 9 0 / 3 0

… 9 0 / 4 0

… 9 0 / 4 0

… 9 0 / 4 0

… 9 0 / 4 0

… 9 0 / 5 0

… 9 0 / 5 0

… 9 0 / 5 0

… 9 0 / 5 0

… 9 0 / 6 0

… 9 0 / 6 0

… 9 0 / 6 0

… 9 0 / 7 0

… 9 0 / 7 0

… 9 0 / 7 0

… 9 0 / 7 0

… 9 0 / 8 0

… 9 0 / 8 0

… 9 0 / 8 0

… 9 0 / 8 0

… 9 0 / 9 0

… 9 0 / 9 0

… 9 0 / 9 0

… 9 0 / 9 0

… 9 0 / 2 0

Thời gian

Hình 3.15 Biểu đồ lượng mưa giữa thực đo và dự báo bằng mô hình IFS và WRF tại trạm Kon Tum

60 BIỂU ĐỒ SO SÁNH LƯỢNG MƯA THỰC ĐO VÀ DỰ BÁO BẰNG MÔ HÌNH IFS

)

m m

40 X_BuonHo-Obs X_BuonHo_ifs X_BuonHo_wrf

20

0

( a ư m g n ợ ư L

0 0 : 1 9 0 / 6 0

0 0 : 7 9 0 / 6 0

0 0 : 1 9 0 / 7 0

0 0 : 7 9 0 / 7 0

0 0 : 1 9 0 / 8 0

0 0 : 7 9 0 / 8 0

0 0 : 1 9 0 / 9 0

0 0 : 7 9 0 / 9 0

0 0 : 1 9 0 / 0 1

0 0 : 7 9 0 / 0 1

0 0 : 1 9 0 / 1 1

0 0 : 7 9 0 / 1 1

0 0 : 1 9 0 / 2 1

0 0 : 7 9 0 / 2 1

0 0 : 1 9 0 / 3 1

0 0 : 7 9 0 / 3 1

-20

Thời gian

0 0 : 9 1 9 0 / 6 0

0 0 : 9 1 9 0 / 0 1

0 0 : 3 1 9 0 / 6 0

0 0 : 3 1 9 0 / 7 0

0 0 : 9 1 9 0 / 7 0

0 0 : 3 1 9 0 / 8 0

0 0 : 9 1 9 0 / 8 0

0 0 : 3 1 9 0 / 9 0

0 0 : 9 1 9 0 / 9 0

0 0 : 3 1 9 0 / 0 1

0 0 : 3 1 9 0 / 1 1

0 0 : 9 1 9 0 / 1 1

0 0 : 3 1 9 0 / 2 1

0 0 : 9 1 9 0 / 2 1

Hình 3.16 Biểu đồ lượng mưa giữa thực đo và dự báo bằng mô hình IFS và WRF tại trạm Buôn Hồ

Hình 3.17 Chỉ số ME của lượng mưa dự báo tích lũy 6h với số liệu quan trắc (mm)

Hình 3.18 Hệ số tương quan (HSTQ) giữa lượng mưa dự báo với số liệu quan trắc

87

Hình 3.17 trình bày kết quả tính toán chỉ số ME (mm) giữa lượng mưa dự báo với số

liệu quan trắc thực tế tại một số trạm trong khu vực nghiên cứu. Kết quả cho thấy, mô

hình có thiên hướng dự báo lượng mưa thấp hơn so với thực tế, với chỉ số ME phổ biến

từ -4,85mm đến khoảng 0mm. Trong đó, sai số dự báo rõ ràng nhất tại trạm An Khê và

Buôn Hồ, với chỉ số ME phổ biến nhỏ hơn -2mm, đặc biệt là tại trạm An Khê. Ngược

lại, sai số dự báo là không nhiều tại trạm Kon Tum và Pleiku, với chỉ số ME phổ biến

dao động trong khoảng từ -1mm đến dưới 1mm. Bên cạnh đó, kết quả dự báo cũng cho

thấy, sai số dự báo là lớn hơn ở thời đoạn dự báo ngắn; ngược lại, sai số dự báo là thấp

hơn đối với thời hạn dự báo dài.

Hình 3.18 trình bày kết quả tính toán hệ số tương quan giữa lượng mưa dự báo với số

liệu quan trắc. Kết quả cho thấy, hệ số tương quan đều có giá trị dương trong hầu hết

các trường hợp. Điều này cho thấy, các kết quả dự báo phần nào đã thể hiện được xu thế

diễn biến lượng mưa thực tế. Tuy nhiên, hệ số tương quan giữa lượng mưa dự báo với

thực tế là khá thấp. Trong đó, hệ số tương quan cao nhất đối với thời hạn dự báo trước

78h, với giá trị phổ biến trên 0,2. Ngược lại, sau thời điểm dự báo trước 78h, hệ số tương

quan giữa kết quả dự báo với quan trắc là rất thấp, dưới 0,1.

Từ các kết quả phân tích trên cho thấy, mô hình dự báo xu thế diễn biến lượng mưa tốt

hơn trong khoảng dự báo trước 78h; tuy nhiên, sai số dự báo là lớn hơn. Ngược lại, mô

hình dự báo không tốt xu thế biến biến của lượng mưa ở thời hạn dự báo dài hơn (từ 78

đến 240h); tuy nhiên, sai số về lượng là thấp hơn.

3.2.3.2. Đánh giá lượng mưa đã được hiệu chỉnh thống kê

Trên cơ sở phương pháp hồi quy tuyến tính đơn biến, luận án đã tiến hành hiệu chỉnh

lượng mưa cho từng thời đoạn dự báo. Lượng mưa dự báo được hiệu chỉnh dựa trên các

hệ số “a” và “b” của phương trình hồi quy được trình bày trong Bảng 3.7 và Bảng 3.8.

Kết quả đánh giá lượng mưa dự báo đã được hiệu chỉnh được trình bày trong Hình 3.19

và Hình 3.20.

Hình 3.21 cho thấy, kết quả dự báo lượng mưa đã được hiệu chỉnh có sai số khá thấp,

với chỉ số ME phổ biến từ -1mm đến khoảng 0mm. Nhìn chung, kết quả dự báo mưa đã

được hiệu chỉnh có thiên hướng thấp hơn so với số liệu quan trắc thực tế. Trong đó, sai

88

số dự báo là rõ ràng hơn tại trạm An Khê và Buôn Hồ. Tuy nhiên, so với lượng mưa dự

báo chưa hiệu chỉnh, kết quả dự báo đã được hiệu chỉnh có sai số thấp hơn đáng kể.

Hình 3.22 trình bày kết quả tính toán hệ số tương quan giữa lượng mưa dự báo đã được

hiệu chỉnh với số liệu quan trắc. Nhìn chung, sau khi được hiệu chỉnh, lượng mưa dự

báo có quan hệ dương với số liệu quan trắc trong toàn bộ các trường hợp dự báo. Điều

này cho thấy, lượng mưa dự báo đã được hiệu chỉnh phản ánh được xu thế diễn biến của

số liệu quan trắc thực tế tại các trạm. Tuy nhiên, hệ số tương quan cao đáng kể nhất (phổ

biến trên 0,4) nằm trong khoảng dự báo trước 78h. Với thời hạn dự báo dài hơn (trên

78h), hệ số tương quan là tương đối thấp, phổ biến dao động xung quanh giá trị 0,2. So

với kết quả chưa hiệu chỉnh, hệ số tương quan giữa lượng mưa dự báo với thực tế quan

trắc đã được cải thiện đáng kể. Điều này cho thấy, sau khi hiệu chỉnh thống kê, xu thế

diễn biến của lượng mưa dự báo là phù hợp với thực tế hơn.

3.2.3.3. Trường mưa dự báo phục vụ tính toán

Từ các phân tích trên cho thấy, kết quả dự báo lượng mưa được hiệu chỉnh bằng phương

pháp hồi quy tuyến tính đã cải thiện đáng kể về sai số và diễn biến so với kết quả chưa

được hiệu chỉnh. Trong đó, sai số dự báo của lượng mưa đã được hiệu chỉnh là khá thấp,

với chỉ số ME phổ biến từ -1mm đến 0mm. Với thời hạn dự báo trước 78h, hệ số tương

quan giữa dự báo đã được hiệu chỉnh với quan trắc là khá tốt, phổ biến trên 0,4, một số

trường hợp lên tới trên 0,8 (tại trạm Pleiku vào thời hạn dự báo 18-24h và 42-48h). Tuy

nhiên, với thời hạn dự báo dài hơn (trên 78h), mặc dù hệ số tương quan đã được cải

thiện; tuy nhiên, giá trị vẫn khá thấp, phổ biến xung quanh 0,2.

Do vậy, trong khuôn khổ của nghiên cứu này, số liệu mưa đã được hiệu chỉnh sẽ được

sử dụng phục vụ các tính toán tiếp theo. Trong đó, các kết quả dự báo với thời hạn trước

78h có sự phù hợp tốt hơn về xu thế diễn biến của số liệu thực tế. Để phục vụ các tính

toán thủy văn, hệ số a và b đã được nội suy theo không gian cho lưu vực nghiên cứu.

89

Bảng 3.7 Kết quả tính toán hệ số phụ thuộc (a) và tự do (b) trong phương trình hồi quy đối với sản phẩm dự báo bằng mô hình IFS

An Khê

Buôn Hồ

Kon tum

Pleiku

Thời đoạn dự báo

a

b

a

b

a

b

a

b

00-06h

1.02

4.01

0.05

1.86

1.65

1.18

0.61

0.82

06-12h

1.89

0.82

0.28

1.38

0.49

1.9

0.68

0.96

12-18h

1.26

4.03

0.95

4.57

0.01

2.01

0.92

0.55

18-24h

1.13

3.04

-0.11

2.75

0.23

0.12

1.33

-0.29

24-30h

2.05

1.52

0.27

1.46

0.14

1.94

1.11

0.43

30-36h

1.09

2.14

0.25

1.51

1.09

1.08

0.39

1.07

36-42h

0.53

4.73

0.5

5.31

0.43

1.29

0.79

0.19

42-48h

1.24

2.98

0.31

2.1

0.15

0.19

0.81

-0.27

48-54h

2.64

0.6

0.16

1.67

1.91

0.21

0.1

1.28

54-60h

1

2.24

-0.04

1.84

2.12

-0.13

0.1

1.75

60-66h

0.9

1.91

2.77

4.08

3.56

1.36

0.89

0.39

66-72h

0.79

3.31

-0.1

2.41

0.24

0.25

0.36

1.12

72-78h

1.3

3.58

0.27

0.85

0.21

1.8

0.71

0.63

78-84h

0.89

2.26

0.15

1.59

-0.4

2.21

1.02

0.25

84-90h

0.96

3.63

-1.45

4.86

-0.08

1.5

-0.58

0.94

90-96h

1.45

3.12

-0.17

2.47

0.01

0.15

0.12

0.08

96-102h

1.34

3.49

-0.02

1.46

0.02

2.22

0.78

0.52

102-108h

0.72

2.34

1.2

1.06

-0.05

2

0.64

0.4

108-114h

0.86

3.99

3.19

3.34

0.04

1.46

0.77

0.39

114-120h

1.79

2.82

-0.2

2.41

-0.04

0.17

0.14

0.25

120-126h

1.21

4.17

0

1.43

0.84

0.6

0.92

0.67

126-132h

1.6

1.28

1.96

0.39

-0.01

1.96

1.15

0.08

132-138h

1.16

3.67

-0.1

2.86

-0.09

0.66

-0.11

0.63

138-144h

2.06

2.77

-0.68

1.86

0

0.09

0.06

0.13

144-150h

2.09

2.52

2.24

-0.41

0.25

0.18

0.02

0.64

150-156h

1.8

0.83

1.54

0.49

-0.01

0.16

0.02

0.32

90

An Khê

Buôn Hồ

Kon tum

Pleiku

Thời đoạn dự báo

a

b

a

b

a

b

a

b

2.68

2.17

-8.47

2.01

0.29

0.38

3.41

156-162h

0.26

2.67

1.64

-0.03

0.34

0.23

0

0.44

162-168h

0.02

1.2

3.74

0.01

0.54

0

0.22

-0.11

0.2

168-174h

1.2

1.52

-0.03

0.54

-0.01

0.14

-0.11

0.17

174-180h

0.14

3.93

-0.08

0.59

1.47

0.01

-0.05

180-186h

0.3

0.15

3.39

-0.01

0.11

-0.01

0.01

-0.01

186-192h

0.02

0.56

4.34

-0.04

0.43

0

0

0

192-198h

0.02

0.76

2.01

-0.03

0.47

-0.01

0.03

-0.04

198-204h

0.09

0.47

3.33

-0.05

0.5

-0.02

0.05

-0.11

204-210h

0.31

0.37

3.61

-0.01

0.09

0

0

0

210-216h

0.01

0.35

5.1

-0.04

0.37

0

0.01

0

216-222h

0.01

0.45

2.66

-0.04

0.24

0

-0.02

0

222-228h

0.04

0.82

2.88

-0.09

0.09

0

-0.38

0

228-234h

0.2

0

0

0.96

3.06

0.07

0.06

0

0.01

234-240h

Bảng 3.8 Kết quả tính toán hệ số phụ thuộc (a) và tự do (b) trong phương trình hồi quy đối với sản phẩm dự báo bằng mô hình WRF

Kết quả xác định hệ số a và b của phương trình hồi quy tuyến tính

An Khê

Buôn Hồ

Kon Tum

Pleiku

Thời đoạn dự báo

a

b

a

b

a

b

a

b

2.08

0.4

0.08

1.91

0.47

1.75

0.49

00-06h

0.61

1.55

-0.21

0

2.58

0.85

0.77

0.31

06-12h

0.94

4.18

0.51

0.01

6.14

0.31

2.07

0.53

12-18h

0.92

5.05

-0.12

3.89

-0.02

0.52

0.54

0.11

18-24h

0.87

0.7

2.72

-0.24

1.56

1.28

-0.11

2.73

24-30h

2.44

0.28

3.25

0.01

3.02

0.2

2.43

0.07

30-36h

1.84

1.87

1.27

0.42

5.99

0.44

2.36

0.27

36-42h

1.29

1.11

2.98

0.31

3.15

0.16

0.73

0.11

42-48h

1.16

0.03

0.95

-0.25

1.95

1.19

1.78

0.35

48-54h

2.41

0.98

0.35

-0.21

2.84

0.53

1.88

0.28

54-60h

1.19

91

Hình 3.19 Chỉ số ME của lượng mưa dự báo tích lũy 6h đã được hiệu chỉnh với số liệu quan trắc (mm)

Hình 3.20 Hệ số tương quan (HSTQ) giữa lượng mưa dự báo đã được hiệu chỉnh thống kê với số liệu quan trắc

Như vậy, trên cơ sở phương pháp tính toán, đánh giá và hiệu chỉnh giá trị dự báo mưa

bằng hai mô hình là IFS và WRF, luận án đã xác định được giá trị lượng mưa dự báo đã

hiệu chỉnh phù hợp với thực tế. Giá trị mưa dự báo này sẽ được sử dụng làm đầu vào

trong mô hình dự báo thủy văn hạn vừa trên lưu vực sông Ba.

3.3. Kết quả dự dòng chảy trên lưu vực sông Ba

3.3.1. Hiệu chỉnh và kiểm định mô hình

Như đã trình bày ở Chương 2, luận án sẽ sử dụng dữ liệu mưa thực đo trong quá khứ

với mức độ đỉnh lũ khác nhau được lựa chọn để hiệu chỉnh và kiểm định và tìm ra bộ

thông số của mô hình MIKE NAM và HEC-HMS ứng với mỗi lưu vực An Khê, Ayun

Hạ, Krong Hnang và Sông Hinh.

3.3.1.1. Mô hình cho tiểu lưu vực An Khê

1) Mô hình MIKE NAM

Kết quả hiệu chỉnh lũ và kiểm định bộ thông số mô hình được thể hiện trong bảng 3.9

và các Hình 3.21-3.23.

92

Bảng 3.9 Bảng kết quả bộ thông số mô hình NAM cho tiểu lưu vực An Khê

STT

Thông số

Giá trị

1

Umax

15.3

2

Lmax

120

3

CQOF

0.61

4

CKIF

304.2

5

CK1,2

21.5

6

TOF

0.507

7

TIF

0.328

8

TG

0.134

9

CKBF

2507

Hình 3.21 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng lưu vực An Khê-1986

Hình 3.22 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng lưu vực An Khê-1988

93

Hình 3.23 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng lưu vực An Khê-2003

Bảng 3.10 Kết quả đánh giá sai số mô hình MIKE NAM cho tiểu lưu vực An Khê

Chỉ tiêu

1986

1988

2003

Nash

0.86

0.82

0.89

9.8

2.9

6.1

Qmax (%)

Từ ba trận lũ thực thế trong quá khứ ứng với bản chất mưa lũ khác nhau. Nghiên cứu đã

lựa chọn 03 năm lũ điển hình là: Lũ năm 1986 có lưu lượng đỉnh lũ là: 1320 (m3/s); Lũ

năm 1988 có lưu lượng đỉnh lũ là: 804 (m3/s); Lũ năm 2003 có lưu lượng đỉnh lũ là: 862

(m3/s).

2) Mô hình HEC-HMS

Kết quả hiệu chỉnh, kiểm định và bộ thông số mô hình HEC-HMS cho tiểu lưu vực An

Khê được thể hiện trong hình 3.24 - 3.26 và bảng 3.11.

Hình 3.24 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình HEC - HMS năm 1986 tiểu lưu vực An Khê

94

Hình 3.25 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình HEC - HMS năm 1988 tiểu lưu vực An Khê

Hình 3.26 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình HEC - HMS năm 2003 tiểu lưu vực An Khê

+ Bộ thông số mô hình HEC-HMS cho tiểu lưu vực An Khê:

Bảng 3.11 Bảng kết quả bộ thông số mô hình HEC-HMS cho tiểu lưu vực An Khê

STT

Thông số

Giá trị

1

Initial Abstraction (mm)

195

2

Curve Number

7

3

Impervious (%)

10

4

Standar Lag (HR)

2.62

5

Peaking Coefficient

0.58

6

Innitial Discharge (m3/s)

77

7

Recession Constant

0.23

8

Ratio

0.15

95

Bảng 3.12 Bảng kết quả đánh giá sai số mô hình HEC-HMS cho tiểu lưu vực An Khê

Chỉ tiêu Nash

1986 0.72

1988 0.76

2003 0.77

2.6

11.6

16.1

Qmax (%)

Như vậy, với mức độ lũ khác nhau nhưng bộ thông số cho kết quả khá tốt: Chỉ số Nash

đều lớn hơn 0,7 - mức độ mô phỏng tốt và sai số đỉnh lũ đều nhỏ hơn 20% - mức độ sai

số cho phép.

Qua các phân tích và đánh giá kết quả giá kết quả mô phỏng các trận lũ ở trên có thể

nhận định bộ thông số của 2 mô hình MIKE NAM và HEC-HMS có thể sử dụng để dự

báo lũ trên tiểu lưu vực An Khê từ dữ liệu mưa dự báo.

3.3.1.2. Mô hình cho tiểu lưu vực Ayun Hạ

Cũng tiến hành tương tự như tiểu lưu vực An Khê, bộ thông số và đánh giá hiệu chỉnh

mô hình của tiểu lưu vực Ayun Hạ bằng mô hình MIKE NAM và HEC-HMS được thể

hiện trong bảng 3.13.

Bảng 3.13 Bảng kết quả bộ thông số mô hình MIKE NAM và HEC-HMS cho tiểu lưu vực Ayun Hạ

MIKE NAM

HEC-HMS

STT

Thông số

Giá trị

Thông số

Giá trị

1

Umax

15.2

Initial Abstraction (mm)

185

2

Lmax

208

Curve Number

8.5

3

CQOF

0.469

Impervious (%)

10

4

CKIF

356.5

Standar Lag (HR)

2.62

5

CK12

28.8

Peaking Coefficient

0.41

6

TOF

0.384

Innitial Discharge (m3/s)

56

7

TIF

0.131

Recession Constant

0.88

8

TG

0.063

Ratio

0.22

9

CKBF

2506

96

Hình 3.27 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình MIKE NAM lưu vực Ayun Hạ năm 1990

Hình 3.28 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình MIKE NAM lưu vực Ayun Hạ năm 1991

Hình 3.29 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình MIKE NAM lưu vực Ayun Hạ năm 1992

97

Hình 3.30 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình HEC - HMS lưu vực Ayun Hạ năm 1990

Hình 3.31 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình HEC - HMS lưu vực Ayun Hạ năm 1991

Hình 3.32 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình HEC - HMS lưu vực Ayun Hạ năm 1992

98

Bảng 3.14 Bảng kết quả đánh giá sai số mô hình HEC-HMS cho tiểu lưu vực Ayun Hạ

Mô hình

Chỉ tiêu

1990

1991

1992

Nash

0.79

0.73

0.73

MIKE NAM

4.70

14.90

13.60

Qmax (%)

Nash

0.72

0.71

0.70

HEC-HMS

7.90

18.8

19.3

Qmax (%)

Qua các phân tích và đánh giá kết quả giá kết quả mô phỏng các trận lũ ở trên có thể

nhận định bộ thông số của 2 mô hình MIKE NAM và HEC-HMS có thể sử dụng để dự

báo lũ hạn vừa trên tiểu lưu vực Ayun Hạ.

3.3.1.3. Mô hình cho tiểu lưu vực Krong Hnang

Cũng tiến hành tương tự như tiểu lưu vực An Khê và Ayun Hạ, bộ thông số và đánh giá

hiệu chỉnh mô hình của tiểu lưu vực Krong Hnang bằng mô hình MIKE NAM và HEC-

HMS được thể hiện trong bảng 3.15.

Bảng 3.15 Kết quả bộ thông số mô hình MIKE NAM và HEC-HMS cho tiểu lưu vực Krong Hnang

STT

MIKE NAM

HEC-HMS

Thông số

Giá trị

Thông số

Giá trị

1

Initial Abstraction (mm)

100

Umax

46.5

2

Lmax

115

Curve Number

66

3

CQOF

0.756

Impervious (%)

0.1

4

CKIF

524.6

Standar Lag (HR)

30

5

CK12

18.7

Peaking Coefficient

20

6

TOF

0.847

Innitial Discharge (m3/s)

0.7

7

TIF

0.207

Recession Constant

0.1

8

TG

0.154

Ratio

0.19

9

CKBF

2784

99

Hình 3.33 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình MIKE NAM lưu vực Krong Hnang năm 2003

Hình 3.34 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình MIKE NAM lưu vực Krong Hnang năm 2004

Hình 3.35 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình MIKE NAM lưu vực Krong Hnang năm 2005

100

Hình 3.36 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình HEC - HMS lưu vực Krong Hnang năm 2003

Hình 3.37 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình HEC - HMS lưu vực Krong Hnang năm 2004

Hình 3.38 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình HEC - HMS lưu vực Krong Hnang năm 2005

101

Bảng 3.16 Kết quả đánh giá sai số mô hình MIKE NAM cho tiểu lưu vực Krong Hnang

Mô hình

Chỉ tiêu

2003

2004

2005

Nash

0.87

0.76

0.74

MIKE NAM

14.8

9.24

16.40

Qmax (%)

Nash

0.95

7.26

0.71

HEC-HMS

8.06

17.23

18.74

Qmax (%)

Qua các phân tích và đánh giá kết quả giá kết quả mô phỏng các trận lũ ở trên có thể

nhận định bộ thông số của 2 mô hình MIKE NAM và HEC-HMS có thể sử dụng để dự

báo lũ hạn vừa trên tiểu lưu vực Krong Hnang.

3.3.1.4. Mô hình cho tiểu lưu vực sông Hinh

Bộ thông số và đánh giá hiệu chỉnh mô hình của tiểu lưu vực sông Hinh bằng mô hình

MIKE NAM và HEC-HMS được thể hiện trong bảng 3.17.

Bảng 3.17 Kết quả bộ thông số mô hình MIKE NAM và HEC-HMS cho tiểu lưu vực sông Hinh

MIKE NAM

HEC-HMS

STT

Thông số

Giá trị

Thông số

Giá trị

1

Umax

10

Initial Abstraction (mm)

60

2

Lmax

100

Curve Number

99

3

CQOF

0.69

Impervious (%)

0.1

4

CKIF

2000

Standar Lag (HR)

15

5

CK12

5

Peaking Coefficient

65

6

TOF

0.38

Innitial Discharge (m3/s)

0.92

7

TIF

0.00123

Recession Constant

0.3

8

TG

0.9

Ratio

0.14

9

CKBF

3000

102

Hình 3.39 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình MIKE NAM lưu vực Sông Hinh năm 1986

Hình 3.40 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình MIKE NAM lưu vực Sông Hinh năm 1988

Hình 3.41 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình MIKE NAM lưu vực Sông Hinh năm 1991

103

Hình 3.42 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình HEC - HMS lưu vực Sông Hinh năm 1986

Hình 3.43 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình HEC - HMS lưu vực Sông Hinh năm 1988

Hình 3.44 Biểu đồ so sánh đường quá trình lưu lượng thực đo và mô phỏng bằng mô hình HEC - HMS lưu vực Sông Hinh năm 1991

104

Bảng 3.18 Kết quả đánh giá sai số mô hình MIKE NAM cho tiểu lưu vực Krong Hnang

Mô hình

Chỉ tiêu

1986

1988

1991

Nash

0.70

0.76

0.77

MIKE NAM

16.94

16.65

12.26

Qmax (%)

Nash

0.69

0.72

0.71

HEC-HMS

17.29

15.10

16.43

Qmax (%)

Qua các phân tích và đánh giá kết quả giá kết quả mô phỏng các trận lũ ở trên có thể

nhận định bộ thông số của 2 mô hình MIKE NAM và HEC-HMS có thể sử dụng để dự

báo lũ hạn vừa trên tiểu lưu vực sông Hinh.

3.3.2. Kết quả dự báo dòng chảy đến hồ trên lưu vực sông Ba

Ở nội dung (3.3.1) đã thực hiện việc hiệu chỉnh và kiểm định 2 mô hình và kết quả cho

thấy là cả 4 tiểu lưu vực đã thiết lập được bộ thông số phù hợp nhất để có thể sử dụng

mô hình dự báo lũ từ dữ liệu mưa dự báo.

3.3.2.1. Thiết lập dữ liệu mưa dự báo làm đầu vào cho mô hình

Giá trị lượng mưa dự báo theo mô hình IFS và WRF đã được thực hiện ở nội dung 3.2. Giá

trị mưa dự báo cũng đã được hiệu chỉnh cho phù hợp với số liệu thực tế và đảm bảo độ tin

cậy. Mỗi một ô lưới thuộc các tiểu lưu vực nghiên cứu đã được xác định cho cả hai loại

(5x5) km và (14 x 14) km được thể hiện trong hình 3.45 - 3.46 và bảng 3.19 - 3.20.

Hình 3.45 Vị trí các ô lưới có kích thước (5x5) km thuộc các tiểu lưu vực nghiên cứu.

105

Hình 3.46 Vị trí các ô lưới với kích thước 14x14km thuộc các tiểu lưu vực nghiên cứu

Bảng 3.19 Sơ đồ ô lưới độ phân giải (5x5) km tiểu lưu vực An Khê

N2 O2

N3 O3 P3

N4 O4 P4

N5 O5 P5 Q5

N6 O6 P6 Q6

N7 O7 P7 Q7 R7 S7

N8 O8 P8 Q8 R8 S8 T8

N9 O9 P9 Q9 R9 S9 T9

M10 N10 O10 P10 Q10 R10 S10 T10

N11 O11 P11 Q11 R11 S11

O12

106

Bảng 3.20 Sơ đồ ô lưới độ phân giải (5x5) km lưu vực Ayun Hạ.

H17 F18 G18 H18 F19 G19 H19 F20 G20 H20 G21 H21 H22

P11 P12 P13 P14

I15 I16 I17 I18 I19 I20 I21 I22 I23 I24

K13 J14 K14 J15 K15 J16 K16 J17 K17 J18 K18 J19 K19 J20 K20 J21 K21 J22 K22 J23 K23 J24 K24

L10 M10 N10 L11 M11 N11 O11 L12 M12 N12 O12 L13 M13 N13 O13 L14 M14 N14 O14 L15 M15 N15 O15 L16 M16 N16 O16 L17 M17 L18 M18 L19 M19 L20 L21 L22 M22 L23 L24

Bảng 3.21 Sơ đồ ô lưới độ phân giải (5x5) km lưu vực Sông Hinh.

Y38 Y39 Y40 Y41 Y42 Y43 Y44 Y45 Y46

Z38 AA38 Z39 AA39 Z40 AA40 Z41 AA41 Z42 AA42 Z43 AA43 Z44 AA44 Z45 Z46

AB39 AB40 AB41 AB42 AB43 AB44

AC41 AC42 AC43

AD41 AD42 AD43

W38 W39 W40 W41 W42 V43 W43 V44 W44 V45 W45 V46 W46 W47

X38 X39 X40 X41 X42 X43 X44 X45 X46 X47

Bảng 3.22 Sơ đồ ô lưới (5x5) km lưu vực sông Krông H’Năng.

M34 N34 O34 P34 Q34 M35 N35 O35 P35 Q35 M36 N36 O36 P36 Q36 M37 N37 O37 M38 N38 O38 P38 U38 V38 W38 M39 N39 O39 P39 Q39 R39 S39 T39 U39 V39 W39 M40 N40 O40 P40 Q40 R40 S40 T40 U40 V40 W40 X40 O41 P41 Q41 R41 S41 T41 U41 V41 W41 X41 P42 Q42 R42 S42 T42 U42 V42 W42 X42 P43 Q43 R43 S43 T43 U43 V43 W43

U44 V44 V45

107

+ Trọng số các ô lưới:

Bảng 3.23 Giá trị trọng số cho các ô lưới (5x5) km trên tiểu lưu vực An Khê

Ô lưới M10 N2

N3

N4

N5

N6

N7

N8

N9

N10 N11

Trọng số 0.004 0.007 0.012 0.012 0.017 0.020 0.012 0.004 0.013 0.027 0.008

Ô lưới O2

O3

O4

O5

O6

O7

O8

O9

O10 O11 O12

Trọng số 0.007 0.028 0.029 0.029 0.029 0.029 0.029 0.029 0.029 0.027 0.001

T8

Ô lưới

T10

P10

P11

T9

P6

P8

P9

P3

P4

P7

P5 Trọng số 0.000 0.010 0.001 0.006 0.016 0.029 0.029 0.029 0.029 0.029 0.029 0.022

Ô lưới Q5

Q6

Q7

Q8

Q9

Q10 Q11 R7

R8

R9

R10 R11

Trọng số 0.001 0.010 0.027 0.029 0.029 0.029 0.026 0.004 0.029 0.029 0.029 0.025

S7

S8

S9

S10

S11

Ô lưới

Trọng số 0.004 0.025 0.029 0.025 0.011

Bảng 3.24 Giá trị trọng số cho các ô lưới (14x14) km trên tiểu lưu vực An Khê

Ô lưới

E1

E3

G4

G3

E4

E2

F1

F3

F5

F4

F2

0.007

0.035

0.161

0.063

0.052

0.039

0.007

0.244

0.001

0.252

0.139

Trọng số

Bảng 3.25 Giá trị trọng số cho các ô lưới (5x5) km trên tiểu lưu vực Ayun Hạ

F18

Ô lưới

F19

F20 G18 G19 G20 G21 H17 H18 H19 H20 H21 Trọng số 0.004 0.008 0.004 0.013 0.015 0.015 0.007 0.010 0.015 0.015 0.015 0.015

Ô lưới H22

J14

I22

I15

I18

I20

I21

I23

I24

I16

I17

I19 Trọng số 0.009 0.005 0.009 0.015 0.015 0.015 0.015 0.015 0.015 0.007 0.001 0.008

J15

Ô lưới

K13 K14

J23

J16

J17

J19

J21

J22

J24

J18

J20 Trọng số 0.015 0.015 0.015 0.015 0.015 0.015 0.015 0.015 0.015 0.006 0.010 0.015

Ô lưới K15 K16 K17 K18 K19 K20 K21 K22 K23 K24

L10

L11

Trọng số 0.015 0.015 0.015 0.015 0.015 0.015 0.015 0.015 0.015 0.010 0.004 0.010

L15

L12

L16

L14

L13

L20

L18

L19

L21

L22

L23

Ô lưới

L17 Trọng số 0.011 0.015 0.015 0.015 0.015 0.015 0.015 0.012 0.008 0.010 0.013 0.010

Ô lưới

L24 M10 M11 M12 M13 M14 M15 M16 M17 M18 M19 M22 Trọng số 0.007 0.007 0.015 0.015 0.015 0.015 0.014 0.007 0.002 0.005 0.001 0.000

Ô lưới O16

P11

P13

P12

P14

Ô lưới N10 N11 N12 N13 N14 N15 N16 O11 O12 O13 O14 O15 Trọng số 0.000 0.011 0.015 0.015 0.015 0.011 0.001 0.001 0.015 0.015 0.014 0.011

Trọng số 0.006 0.000 0.004 0.006 0.000

108

Bảng 3.26 Giá trị trọng số cho các ô lưới (14x14) km trên tiểu lưu vực Ayun Hạ

Ô lưới

E7

E5

E9

C8

C6

D5

C7

F4

D9

F6

E4

0.042

0.132

0.007

0.030

0.010

0.033

0.106

0.001

0.016

0.017

0.047

Trọng số

Ô lưới D8

D6

D7

F5

E8

E6

D8

0.130

0.121

0.138

0.055

0.034

0.081

0.130

Trọng số

Bảng 3.27 Giá trị trọng số cho các ô lưới (5x5) km trên tiểu lưu vực Sông Hinh

Ô lưới

V43 V44 W39 W40 W42 W43 W44 W45 W46 W47 X38 X39

0.002 0.007 0.001 0.001 0.008 0.011 0.026 0.022 0.023 0.004 0.013 0.023

Trọng số

Ô lưới

X40 X41 X42 X43 X44 X45 X46 X47 Y38 Y39 Y40 Y41

0.024 0.018 0.026 0.026 0.026 0.026 0.026 0.006 0.012 0.026 0.026 0.026

Trọng số

Ô lưới

Y42 Y43 Y44 Y45 Y46 Z38

Z39

Z40

Z41

Z42

Z43

Z44

0.026 0.026 0.026 0.026 0.010 0.009 0.026 0.026 0.026 0.026 0.026 0.024

Trọng số

Ô lưới

Z45

Z46 AA38 AA39 AA40 AA41 AA42 AA43 AA44 AB39 AB40 AB41

0.002 0.001 0.005 0.024 0.026 0.026 0.026 0.026 0.023 0.005 0.004 0.025

Trọng số

Ô lưới

AB42 AB43 AB44 AC41 AC42 AC43 AD41 AD42 AD43

0.026 0.023 0.002 0.004 0.026 0.017 0.004 0.016 0.004

Trọng số

Bảng 3.28 Giá trị trọng số cho các ô lưới (14x14) km trên tiểu lưu vực Sông Hinh

Ô lưới H14 H15 H16

I13

I14

I15

I16

J13

J14

J15

K14 K15

Trọng số 0.001 0.053 0.045 0.024 0.220 0.232 0.094 0.005 0.131 0.169 0.004 0.020

Bảng 3.29 Giá trị trọng số cho các ô lưới (5x5) km trên tiểu lưu vực Krong H’Năng

Ô lưới M34 M35 M36 M37 M38 M39 M40 N35 N36 N37 N38 N39

Trọng số 0.002 0.010 0.011 0.014 0.015 0.017 0.004 0.014 0.021 0.021 0.021 0.021

Ô lưới N40 O34 O35 O36 O37 O38 O39 O40 O41

P34

P35

P36

Trọng số 0.016 0.004 0.020 0.012 0.005 0.017 0.021 0.021 0.004 0.006 0.019 0.012

Ô lưới

P38

P39

P40

P41

P42

P43 Q35 Q36 Q39 Q40 Q41 Q42

Trọng số 0.001 0.014 0.021 0.020 0.010 0.000 0.003 0.009 0.006 0.021 0.021 0.021

109

Ô lưới Q43 R39 R40 R41 R42 R43

S39

S40

S41

S42

S43

T39

Trọng số 0.008 0.009 0.021 0.021 0.021 0.010 0.004 0.021 0.021 0.021 0.004 0.003

Ô lưới

T40

T41

T42

T43

U38 U39 U40 U41 U42 U43 U44 V38

Trọng số 0.021 0.021 0.021 0.004 0.000 0.014 0.021 0.021 0.021 0.015 0.002 0.012

Ô lưới V39 V40 V41 V42 V43 V44 W38 W39 W40 W41 W42 W43

Trọng số 0.021 0.021 0.021 0.021 0.019 0.005 0.002 0.011 0.015 0.021 0.014 0.012

Ô lưới X40 X41 X42

Trọng số 0.001 0.006 0.001

Bảng 3.30 Giá trị trọng số cho các ô lưới (14x14) km trên tiểu lưu vực Krong H’Năng

Ô lưới

E12

E13

E14

F12

F13

F14

F15

G14

G15

0.0255

0.1032

0.0577

0.0515

0.0563

0.148

0.0388

0.1411

0.081

Trọng số

Ô lưới

H13

H14

H15

I14

I15

H13

0.0148

0.1653

0.1098

0.0069

0.0001 0.0148

Trọng số

Như vậy, dựa vào trọng số của mỗi ô lưới trên mỗi tiểu lưu vực, luận án kết hợp sử dụng

số liệu mưa dự báo để làm đầu vào cho hai mô hình MIKE NAM và HEC-HMS để dự

báo lũ hạn vừa đến mặt cắt cửa ra trên các tiểu lưu vực An Khê (hồ chứa An Khê), Ayun

Hạ (hồ chứa Ayun hạ), Krong H’Năng (hồ chứa Krong H’Năng) và sông Hình (hồ chứa

sông Hinh).

3.3.2.2. Kết quả dự báo lũ cho lưu vực sông Ba

Các trận mưa dự báo với thời gian dự kiến là 6h, được sử dụng để dự báo lũ trên các

tiểu lưu vực là:

Trận 1: 13/XI/2013 06:00 đến 22/XI/2013 12:00;

Trận 2: 27/XI/2014 06:00 đến 05/XI/2014 06:00;

Trận 3: 07/X/2015 06:00 đến 19/X/2015 00:00;

Trận 4: 30/X/2016 06:00 đến 11/XI/2016 06:00.

110

1) Kết quả dự báo lũ đến hồ chứa An Khê

Hình 3.47 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ An Khê XI/2013 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

Hình 3.48 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ An Khê XI/2014 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

Hình 3.49 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ An Khê X/2015 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

111

Hình 3.50 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ An Khê X/2016 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

60

50

) s / 3 m

, (

40

Q

30

20

10 Hec_ol14km Hec_ol5km AK_obs 0

-10

Thời gian (h)

Hình 3.51 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ An Khê XI/2013 bằng mô hình HEC- HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

70

60

) s / 3 m

(

50

Q

Hec_ol14km Hec_ol4km AK_obs 40

30

20

10

0

-10

Thời gian (h)

Hình 3.52 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ An Khê XI/2014 bằng mô hình HEC- HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

112

120

100

) s / 3 m

(

80

Q

Hec_ol14km Hec_ol5km AK_obs2 60

40

20

0

-20

Thời gian (h)

Hình 3.53 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ An Khê X/2015 bằng mô hình HEC- HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

70

60

) s / 3 m

(

50 Nam_ol5km Nam_ol15km AK_obs2

Q

40

30

20

10

0

-10

Thời gian (h)

Hình 3.54 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ An Khê X/2016 bằng mô hình HEC- HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

2) Kết quả dự báo lũ đến hồ chứa Ayun Hạ

Hình 3.55 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Ayun Hạ XI/2013 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

113

Hình 3.56 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Ayun Hạ XI/2014 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

Hình 3.57 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Ayun Hạ X/2015 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

Hình 3.58 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Ayun Hạ X/2016 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

114

100

) s / 3 m

Hec_ol5km 80

(

Q

Hec_ol14km 60 AYH_obs

40

20

0

-20

Thời gian (h)

Hình 3.59 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Ayun Hạ XI/2013 bằng mô hình HEC- HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

140

120

) s / 3 m

(

Q

100

80

60

40 Hec_ol5km Hec_ol14km AYH_obs 20

0

-20

Thời gian (h)

Hình 3.60 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Ayun Hạ XI/2014 bằng mô hình HEC- HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

) s / 3 m

(

Q

Hec_ol5km Hec_ol14km AYH_obs

90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 -10

Thời gian (h)

Hình 3.61 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Ayun Hạ X/2015 bằng mô hình HEC- HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

115

300

250

200 Hec_ol5km Hec_ol14km AYH_obs 150

) s / 3 m

(

Q

100

50

0

-50

Thời gian (h)

Hình 3.62 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Ayun Hạ X/2016 bằng mô hình HEC- HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

3) Kết quả dự báo lũ đến hồ chứa Krong H’Năng

Hình 3.63 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Krong H’Năng XI/2013 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

Hình 3.64 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Krong H’Năng XI/2014 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

116

Hình 3.65 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Krong H’Năng X/2015 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

Hình 3.66 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Krong H’Năng X/2016 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

600

500

) s / 3 m

(

Q

400

300

200

100

0

-100

Thời gian (h)

Hec_ol5km Hec_ol14km HN_obs

Hình 3.67 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Krong H’Năng XI/2013 bằng mô hình HEC-HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

117

300 Hec_ol15km Hec_ol5km HN_obs 250

) s / 3 m

(

Q

200

150

100

50

0

-50

Thời gian (h)

Hình 3.68 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Krong H’Năng XI/2014 bằng mô hình HEC-HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

60

50

) s / 3 m

Hec_ol14km Hec_ol5km HN_obs

(

40

Q

30

20

10

0

-10

Thời gian (h)

Hình 3.69 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Krong H’Năng X/2015 bằng mô hình HEC-HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

800 Hec_ol14km Hec_ol5km HN_obs 600

(

) s / 3 m Q

400

200

0

-200

Thời gia (h)

Hình 3.70 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ Krong H’Năng X/2016 bằng mô hình HEC-HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

118

4) Kết quả dự báo lũ đến hồ chứa sông Hinh

Hình 3.71 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ sông Hinh XI/2013 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

Hình 3.72 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ sông Hinh XI/2014 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

Hình 3.73 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ sông Hinh X/2015 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

119

Hình 3.74 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ sông Hinh X/2016 bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

600

500 Hec_ol14km Hec_ol5km SH_obs 400

300

) s / 3 m

(

200

Q

100

0

-100

Thời gian (h)

Hình 3.75 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ sông Hinh XI/2013 bằng mô hình HEC- HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

400 Hec_ol14km Hec_ol5km SH_obs 350

) s / 3 m

(

300

Q

250

200

150

100

50

0

-50

Thời gian (h)

Hình 3.76 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ sông Hinh XI/2014 bằng mô hình HEC- HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

120

80

70

60 Nam_ol5km Nam_ol15km SH_obs 50

40

) s / 3 m

(

Q

30

20

10

0

Thời gian (h)

Hình 3.77 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ sông Hinh X/2015 bằng mô hình HEC- HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

900

800

Hec_ol14km Hec_ol5km SH_obs 700

) s / 3 m

(

Q

600

500

400

300

200

100

0

-100

Thời gian (h)

Hình 3.78 Đường quá trình dự báo lũ đến hồ sông Hinh X/2016 bằng mô hình HEC- HMS theo số liệu mưa dự báo kích thước (5x5) km và (14x14) km

+ Đánh giá sai số dự báo lũ theo hai mô hình MIKE NAM và HEC-HMS được thể hiện

trong bảng 3.30 - 3.31.

121

Bảng 3.31 Các tiêu chí đánh giá chất lượng dự báo lũ theo mô hình MIKE NAM cho 4 tiểu lưu vực trên sông Ba

Hồ

An Khê

Yaun Hạ

Krong H'năng

Sông Hinh

Chỉ tiêu

Trận lũ

Ô 5km2

Ô 14km2

Ô 5km2

Ô 14km2

Ô 5km2

Ô 14km2

Ô 5km2

Ô 14km2

0.96

0.96

0.98

0.95

0.94

0.882

0.97

0.81

Nash

13/11/2013 -22/11/2013

9.46%

12.5% 10.5%

SS đỉnh

20.5% 3.99%

15.4% 16.5% 27.1%

0.90

0.94

0.94

0.97

0.92

0.90

0.90

Nash

0.58

27/11/2014- 05/12/2014

13.0% 11.8%

16.4% 19.7% 13.6%

SS đỉnh

22.6%

12.6% 32.4%

0.97

0.96

0.98

0.98

0.83

0.74

Nash

0.64

0.69

07/10/2015- 19/10/2015

0.8%

14.0%

6.5%

SS đỉnh

3.92% 22.5%

14.7% 27.1% 31.3%

0.96

0.83

0.98

0.87

0.91

0.86

0.94

0.70

Nash

30/10/2016- 14/11/2016

6.30%

SS đỉnh

21.0% 13.20%

30.1% 23.7%

28.6% 7.30% 3.20%

Bảng 3.32 Các tiêu chí đánh giá chất lượng dự báo lũ theo mô hình HEC-HMS cho 4 tiểu lưu vực trên sông Ba

Hồ

An Khê

Krong H'năng

Chỉ tiêu

Ô 5km2

Trận lũ

Ô 5km2 0.71

Ô 14km2 0.95

Yaun Hạ Ô 14km2 0.72

Ô 5km2 0.89

0.83

Ô 14km2 0.807

Sông Hinh Ô Ô 14km2 5km2 0.81 0.98

6.20% 18.46%

9.11% 11.43%

9.82% 14.48% 11.83%

27.0%

0.89

0.93

0.90

0.93

0.93

0.31

0.25

0.29

2.89%

5.58%

44.1%

50.4% 19.42%

57.3% 20.0% 15.91%

0.92

0.88

0.90

0.83

0.83

0.30

0.25

0.44

3.33% 11.35%

9.46%

0.10%

43.5%

3.8% 20.7%

83.3%

0.80

0.70

0.88

0.90

0.92

0.70

0.80

0.70

7.73%

18.6%

3.80%

24.3%

33.6% 14.16%

40.2% 4.01%

13/11/2013 - 22/11/2013 27/11/2014 - 05/12/2014 07/10/2015 - 19/10/2015 30/10/2016 - 14/11/2016

Nash SS đỉnh Nash SS đỉnh Nash SS đỉnh Nash SS đỉnh

Từ kết quả dự báo lũ bằng hai mô hình MIKE NAM và HEC-HMS thấy rằng:

 Đối với kết quả dự báo lũ cho hồ An Khê:

- Kết quả dự báo bằng mô hình MIKE NAM cho thấy, ở tiểu lưu vực An Khê có chỉ số

Nash rất tốt, tất cả 8 phương án dự báo lũ đều cho chỉ số Nash > 0.8, đặc biệt chỉ có trận

lũ năm 2016 ở kích thước ô lưới 14km2 là Nash = 0.83, còn lại 7 phương án khác là lớn

hơn 0.9.

122

- Đối với chỉ tiêu sai số đỉnh lũ, ở An Khê có 3 phương án tiêu chí này ở mức không đạt,

giá trị sai số đỉnh lũ > 20% xảy ra ở những trận lũ 2013 (kích thước ô lưới 14km2), 2014

(kích thước ô lưới 5km2) và 2016 (kích thước ô lưới 14km2). Tuy nhiên trong cả 3

phương án không đạt này thì giá trị vượt mức không quá lớn chỉ từ 1-2%. Điều này cho

thấy có thể xác định thêm các nguyên nhân để cải thiện chất lượng dự báo tốt hơn.

- Cũng như mô hình MIKE NAM thì mô hình HEC-HMS cũng cho kết quả dự báo ở

mức trung bình. Trong 8 phương án, có 2 phương án chỉ tiêu Nash không đạt, đặc biệt

ở đây chỉ tiêu Nash khá thấp (nhỏ hơn 0.4) và chỉ xảy ra ở những trường hợp lũ năm

2014 (2 trường hợp cả kích thước ô 5km2 và 14km2). Trong đó 6 trường hợp còn lại có

giá trị chỉ tiêu Nash khá tốt, đầu vượt mức 0.7, thậm chí có 2 trường hợp chỉ số Nash

lớn hơn 0.9.

- Về sai số đỉnh lũ mô hình HEC-HMS dự báo cho An Khê cũng có 2 phương án ở mức

không đạt là trận lũ 2014 (cả 2 loại kích thước ô lưới) giống như chỉ tiêu Nash. Đặc biệt

sai số đỉnh lũ ở An Khê chỉ là 3% sai khác so với thực tế.

Tóm lại, đối với tiểu lưu vực An Khê, việc áp dụng cả hai mô hình MIKE NAM và

HEC-HMS cho thấy kết quả dự báo rất tốt, đặc biệt là mô hình MIKE NAM. Một số kết

quả theo hai chỉ tiêu Nash và sai số đỉnh lũ không ở mức đạt nhưng chênh lệch so với

giá trị đạt chỉ từ 1-2%, hơn nữa những trường hợp này xảy ra ở trận lũ năm 2014 (cho

cả 2 trường hợp kích thước ô lưới) sẽ cần được nghiên cứu làm rõ hơn ở tính chất gây

lũ năm 2014.

 Đối với kết quả dự báo lũ cho hồ Yaun Hạ:

- Đối với mô hình dự báo bằng MIKE NAM, trong 4 tiểu lưu vực thì kết quả chất lượng

dự báo trên tiểu lưu vực Yaun Hạ là tốt nhất. Cụ thể, ở đây chỉ tiêu Nash trong 8 trường

hợp đều trên mức "Đạt", giá trị Nash thấp nhất là 0.87 và cao nhất là 0.98 đã cho thấy

chất lượng dự báo bằng mô hình MIKE NAM cho tiểu lưu vực này.

- Về sai số đỉnh lũ trên tiểu lưu vực Yaun Hạ chỉ có 1 phương án là trên mức 20% (không

đạt), xảy ra ở trận lũ năm 2016 kích thược ô lưới 14km2.

123

- Với kết quả dự báo cho tiểu lưu vực Yaun Hạ bằng mô hình MIKE NAM cho thấy

được khả năng áp dụng mô hình cũng như sự phù hợp đối với cả 2 loại kích thước dự

báo mưa là 5km2 và 14km2.

- Cũng giống như mô hình MIKE NAM thì kết quả dự báo lũ bằng mô hình HEC-HMS

đối với tiểu lưu vực Yaun Hạ cũng cho kết quả rất tốt ở cả 2 chỉ tiêu. Chỉ tiêu Nash dự

báo bằng HEC-HMS đều trên mức "Đạt" và giá trị cao nhất là 0.95 đã cho thấy sự phù

hợp về tính chất, xu thế lũ trên tiểu lưu vực Yaun Hạ khi áp dụng mô hình dự báo lũ hạn

vừa bằng mô hình HEC-HMS.

Đối với chỉ tiêu sai số đỉnh lũ ở tiểu lưu vực Yaun Hạ cũng cho thấy chất lượng dự báo

khá tốt, có 2/8 phương án vượt mức 20% (không đạt). Hai phương án này đều thuộc trận

lũ năm 2016 ở cả 2 loại kích thước ô lưới dự báo mưa là 5km2 và 14km2.

Tóm lại, đối với tiểu lưu vực Yaun Hạ, kết quả dự báo lũ hạn vừa bằng hai mô hình

MIKE NAM và HEC-HMS nhìn chung là tốt. Tuy chỉ có 1-2 trường hợp sai số đỉnh lũ,

vấn đề này cần xem xét chuyên sâu để khắc phục và đáp ứng tốt các trận lũ khác nhau.

 Đối với kết quả dự báo lũ cho hồ Krong H’Năng:

- Kết quả dự báo bằng mô hình MIKE NAM trên tiểu lưu vực Krong H'Năng cho thấy:

có 2 phương án có chỉ số Nash ở mức "Không đạt", tuy nhiên giá trị "Không đạt" này

cũng ở mức xấp xỉ "Đạt"; còn lại 6 phương án khác đều cho thất kết quả Nash khá cao

và tất cả đều ở mức "Tốt".

- Hai phương án có chỉ tiêu Nash ở mức "Không đạt" đều xuất hiện ở kích thước ô lưới

14km2, còn lại các phương án ở kích thước ô lưới 5km2 đều đạt mức kết quả dự báo "Tốt".

- Đối với tiêu chí sai số đỉnh lũ đối với tiểu lưu vực Krong H'Năng dự báo bằng mô hình

MIKE Nam cho kết quả cơ bản không tốt, cụ thể: có tới 4/8 phương án vượt mức 20%

(không đạt), đặc biệt là trận lũ năm 2016 sai số đỉnh lũ đều "Không đạt" ở cả 2 kích

thước ô lưới 5km2 và 14km2.

- Không giống như hai tiểu lưu vực An Khê và Yuan Hạ, tiểu lưu vực Krong H'Năng có

kết quả dự báo bằng mô hình HEC-HMS có chất lượng thấp hơn, cụ thể: Có 2/8 phương

án có chỉ số tiêu chí Nash ở mức "không đạt", giá trị Nash rất thấp = 0.3. Tuy nhiên giá

124

trị Nash thấp này xuất hiện ở trận lũ năm 2014 (kích thước ô lưới 14km2) và 2015 (kích

thước ô lưới 5km2). Còn lại 6/8 phương án chỉ số Nash đều ở mức "Đạt" và "Tốt".

Tóm lại, kết quả dự báo lũ cho tiểu lưu vực Krong H’Năng bằng mô hình MIKE NAM

và HEC-HMS cho kết quả ở mức trung bình. Việc áp dụng mô hình dự báo lũ cần được

xem xét kỹ hơn để xác định nguyên nhân, đặc biệt là các đặc trưng tiểu lưu vực.

 Đối với kết quả dự báo lũ cho hồ sông Hinh:

- Kết quả dự báo bằng mô hình MIKE NAM đối với tiểu lưu vực sông Hinh cho thấy:

chỉ tiêu dự báo Nash ở mức khá cao, có 7/8 trường hợp chỉ tiêu Nash ở mức "Đạt" và

"Tốt" đặc biệt có trường hợp giá trị Nash bằng 0.97 cho thấy khả năng áp dụng mô hình

cho dự báo lũ từ mưa ở tiểu lưu vực sông Hinh.

- Đối với sai số đỉnh lũ, ở đây có 3/8 trường hợp vượt mức 20% (không đạt) xảy ra ở

trận lũ 2015 (hai phương án kích thước ô lưới) và lũ 2013 (kích thước ô lưới 14km2).

Với kết quả dự báo như vậy có thể thấy được khả năng áp dụng mô hình MIKE NAM

cho tiểu lưu vực sông Hinh là phù hợp.

- Kết quả áp dụng mô hình dự báo lũ bằng mô hình HEC-HMS đối với chỉ tiêu Nash cơ

bản cho kết quả tốt ngoại trừ trận lũ năm 2015 (cả 2 trường loại kích thước ô lưới 5km2

và 14km2). Các trường hợp khác chỉ tiêu này đều ở mức "Tốt".

- Đối với kết quả theo tiêu chí sai số đỉnh lũ ở tiểu lưu vực sông Hinh có 3 trường hợp

sai số đỉnh ở mức "Không đạt" xảy ra ở trận lũ 2015 (2 trường hợp kích thước ô lưới)

và trận lũ 2013 (trường hợp kích thước ô lưới 14km2).

Như vậy đối với mô hình HEC-HMS để dự báo lũ cho sông Hinh là tốt, ngoại trừ trận

lũ năm 2015 cần được xem xét kỹ hơn.

Tóm lại, khả năng áp dụng mô hình dự báo thủy văn là MIKE NAM và HEC-HMS cho

tiểu lưu vực sông Hinh là khá tốt, riêng có trận lũ 2015 cần được xem xét chi tiết hơn.

 Mô hình MIKE NAM:

- Kết quả mô phỏng ở tất cả các tiểu lưu vực và cả 4 trận lũ thì hệ số Nash khá cao, thể

hiện chất lượng dự báo tốt, giữa kết quả dự báo và số liệu thực tế cho thấy sự đồng nhất

125

về xu thế, thời gian xuất hiện đỉnh, tính chất cũng như độ lớn của từng trận lũ. So với

quy phạm chất lượng dự báo theo chỉ tiêu NASH thì có 21/32 kết quả dự báo nhận giá

trị ≥ 0.9 (mức độ rất tốt), 6/32 kết quả nhận giá trị ≥ 0.8 (mức độ tốt), 2/32 kết quả nhận

giá trị ≥ 0.7 (mức đạt) và chỉ có 3/32 kết quả nhận giá trị ở mức chưa đạt nhưng giá trị

cũng xấp xỉ 0.7.

- Có 3/32 = 9% phương án và tiểu lưu vực có kết quả Nash < 0.7 xảy ra ở tiểu lưu vực

Krong H'năng kích thước ô lưới 14km2 trong trận lũ năm 2014 (Nash = 0.58) và 2015

(Nash = 0.64), và tiểu lưu vực sông Hinh kích thước ô lưới 14km2 (Nash = 0.69).

- Với 29/32 = 81% phương án dự báo ở cả 4 tiểu lưu vực và 4 trận lũ trong 4 năm gần

đây cho chỉ số ≥ 0.8 mà trong đó có 70% phương án có Nash ≥ 0.9 đã chỉ ra khả năng

dự báo cũng như mức đảm bảo chất lượng khi sử dụng mô hình NAM trong công tác dự

báo lũ hạn vừa từ dữ liệu mưa dự báo số trị bằng IS và WRF.

- Kết quả mô phỏng ở đây cũng cho thấy đối với trận lũ năm 2013 tất cả các phương án

dự báo đều có chỉ số Nash ≥ 0.8, đặc biệt là có 6 phương án Nash ≥ 0.9. Cũng như năm

2013 thì trận lũ năm 2016 tất cả các phương án dự báo đều có chỉ số Nash ≥ 0.7, trong

đó có 4 phương án Nash ≥ 0.9, 3 phương án Nash> 0.8 và chỉ 1 phương án Nash ≥ 0.7.

- Ngược lại với kết quả dự báo của những năm 2013 và 2016 thì năm 2015 có kết quả

chỉ số Nash thấp hơn, ở đây có 2 phương án chỉ số Nash < 0.7 (tức là mức không đạt),

tuy nhiên chỉ số này cũng ở mức xấp xỉ 0.7 (mức đạt) nên ở đây có thể chấp nhận kết

quả và chất lượng dự báo.

- Nếu không xét đến phương án kích thước ô lưới 14km2 ở Krong H'năng đối với trận

lũ năm 2014 có chỉ số Nash thấp nhất (Nash = 0.58) trong tổng số 32 phương án thì trận

lũ năm 2014 có chất lượng theo chỉ tiêu Nash khá cao, toàn bộ 7/8 phương án có chỉ số

Nash ≥ 0.9 (chất lượng ở mức rất tốt).

- Không như chỉ tiêu Nash chỉ có 3 phương án là ở mức chất lượng không đạt thì chỉ

tiêu sai số đỉnh lũ có tới 11/32 = 34% tổng số phương án có chất lượng không đạt (sai

số đỉnh lũ > 20%). Những phương án này xuất hiện ở tiểu lưu vực An Khê (3 phương

án), sông Hinh (3 phương án), Yaun Hạ (1 phương án) và Krong H'năng (4 phương án).

126

- Trong 11 phương án có mức sai số đỉnh không đạt yêu cầu thì có 5 phương án xảy ra

ở kích thước ô lưới 5km2 (1 trên tiểu lưu vực An Khê, 1 trên sông Hinh và 3 trên Krong

H'năng), còn lại 6 phương án xảy ra ở kích thước ô lưới 14km2 xảy ra trên tiểu lưu vực

An Khê (2), sông Hinh (2), Yaun Hạ (1) và Krong H'Năng (1)

+ Xét chất lượng dự báo theo các chỉ tiêu Nash và sai số đỉnh lũ của mô hình MIKE

NAM cụ thể cho từng tiểu lưu vực, thấy rằng:

- Xét về chỉ tiêu Nash thì chỉ có tiểu lưu vực Krong H'Năng nhận 02 phương án Nash <

0.7 (không đạt) và sông Hinh có 1 phương án nhận Nash < 0.7 (không đạt). Tuy nhiên

ở sông Hinh chỉ số Nash = 0.69 cũng có thể chấp nhận.

- Ở tiểu lưu vực An Khê và Yaun Hạ có kết quả dự báo theo chỉ tiêu Nash là rất tốt, cả

hai tiểu lưu vực đều có 7 phương án Nash ≥ 0.9 (mức rất tốt), 1 phương án >0.8 (mức

tốt). Hai phương án của hai tiểu lưu vực này có chỉ tiêu Nash ≥ 0.8 đều xảy ra ở trận lũ

năm 2016.

- Cũng giống như chỉ tiêu Nash, chỉ tiêu sai số đỉnh lũ ở tiểu lưu vực Yaun Hạ là tốt

nhất, ở đây chỉ có 1 phương án lũ năm 2016 đối với kích thước ô lưới 14km2 là có sai

số đỉnh lũ > 20% (mức không đạt).

- Ngược lại với tiểu lưu vực Yaun Hạ có sai số đỉnh lũ rất thấp thì ở Krong H'Năng có

nhiều phương án nhất (4 phương án) nhận giá trị sai số không đạt. Tuy nhiên, trong 4

phương án không đạt ở Krong H'Năng thì có 2 phương án giá trị này cũng xấp xỉ 20%,

tức là nếu có sự nghiên cứu sâu hơn thì có khả năng cải thiện và chấp nhận phương án

dự báo này.

- Như vậy đối với từng tiểu lưu vực thấy rằng khả năng dự báo bằng mô hình NAM tốt

nhất là cho tiểu lưu vực Yaun Hạ (chỉ có 1 tiêu chí không đạt). Ngược lại tiểu lưu vực

có nhiều tiêu chí không đạt nhất là Krong H'Năng với 6 tiêu chí không đạt (2Nash và s4

ai số đỉnh). Tiểu lưu vực sông Hinh có 4 tiêu chí không đạt (1 Nash và 3 sai số đỉnh). Ở

An Khê cũng có 3 tiêu chí không đạt (cả 3 là sai số đỉnh), tuy nhiên 3 giá trị sai số đỉnh

này không quá lớn so với mức đạt (20%) nên có thể nghiên cứu sâu hơn để hiệu chỉnh

và có thể áp chấp nhận phương án.

+ Xét về chất lượng dự báo theo kích cỡ ô lưới 5km2 và 14km2 cho thấy:

127

- Trong tổng số 3 phương án có chỉ tiêu Nash ở mức không đạt thì cả 3 phương án này

xảy ra ở kích thước ô lưới 14km2 trên hai tiểu lưu vực Krong H'Năng và Sông Hình.

- Nếu không tính đến tiểu lưu vực sông Krong H'Năng thì có tới 5/7 phương án sai số

đỉnh lũ vượt giới hạn 20% là thuộc về kích thước ô lưới 14km2, còn lại 2 phương án có

sai số đỉnh lũ không đạt thì cũng ở mức xấp xỉ 20%, và có thể nghiên cứu sâu để chấp

nhận phương án.

- Như vậy, xét cả hai chỉ tiêu thì phương án đối với kích thước 14km2 không tốt bằng

phương án 5km2. Tuy nhiên, trong từng điều kiện cụ thể và tùy từng tiểu lưu vực có thể

xem xét để sử dụng phương án 14km2 để giảm bớt thời gian và khối lượng tính toán, dự

báo và kết quả vẫn đảm bảo chất lượng dự báo.

Tóm lại, thấy rằng kết quả dự báo lũ hạn vừa bằng mô hình MIKE NAM theo số liệu

mưa dự báo ở kích thước ô lưới 5km2 và 14km2 cho kết quả khá tốt, một số phương án

mặc dù theo mức đảm bảo là không đạt nhưng chỉ số cũng xấp xỉ mức đạt yêu cầu và

sai số không quá lớn.

 Mô hình HEC-HMS:

- Qua tính toán 04 trận lũ thì kết quả hệ số Nash dao động từ 0.32 đến 0.98 và tập trung

ở giá trị 0.73 điều này thể hiện khả năng tính toán của mô hình là tốt, giữa kết quả dự

báo và số liệu thực tế cho thấy sự đồng nhất về xu thế, thời gian xuất hiện đỉnh, tính chất

cũng như độ lớn của từng trận lũ. So với quy phạm chất lượng dự báo theo chỉ tiêu

NASH thì có 9/32 kết quả dự báo nhận giá trị ≥ 0.9 (mức độ rất tốt), 11/32 kết quả nhận

giá trị ≥ 0.8 (mức độ tốt), 6/32 kết quả nhận giá trị ≥ 0.7 (mức đạt) và có 6/32 kết quả

nhận giá trị ở mức chưa đạt dao động từ 0.25 đến 0.44.

- Có 6/32 = 18,7% phương án và tiểu lưu vực có kết quả Nash < 0.7 xảy ra ở 03 tiểu lưu

vực An Khê, Krong H'năng và Sông Hinh với số liệu mưa đầu vào từ 2 định dạng ô lưới

5km2 và 14km2 trong trận lũ năm 2014 và năm 2015.

- Với 6/32 = 18,7% phương án dự báo ở cả 4 tiểu lưu vực và 4 trận lũ trong 4 năm gần

đây cho chỉ số ≥ 0.7 đã chỉ ra khả năng dự báo cũng như mức đảm bảo chất lượng khi

sử dụng mô hình HEC trong công tác dự báo lũ hạn vừa từ dữ liệu mưa dự báo số trị

bằng IFS và WRF.

128

- Kết quả mô phỏng ở đây cũng cho thấy đối với trận lũ năm 2013 tất cả các phương án

dự báo đều có chỉ số Nash ≥ 0.7, đặc biệt là có 2 phương án Nash ≥ 0.9. Cũng như năm

2013 thì trận lũ năm 2016 tất cả các phương án dự báo đều có chỉ số Nash ≥ 0.7, trong

đó có 2 phương án Nash ≥ 0.9, có 3 phương án Nash> 0.8 và 3 phương án Nash ≥ 0.7.

- Ngược lại với kết quả dự báo của những năm 2013 và 2016 thì năm 2014 và 2015 có kết

quả chỉ số Nash thấp hơn, ở đây có 6 phương án chỉ số Nash < 0.7 (tức là mức không đạt).

- Không như chỉ tiêu Nash chỉ có 6 phương án là ở mức chất lượng không đạt thì chỉ tiêu

sai số đỉnh lũ có tới 10/32 = 30,3% tổng số phương án có chất lượng không đạt (sai số

đỉnh lũ > 20%). Những phương án này xuất hiện ở tiểu lưu vực An Khê (2 phương án),

Yaun Hạ (2 phương án) và Krong H'năng (3 phương án) và sông Hinh (3 phương án).

- Trong 10 phương án có mức sai số đỉnh không đạt yêu cầu thì có 4 phương án xảy ra ở kích

thước ô lưới 5km2 trên 04 tiểu lưu vực còn lại 6 phương án xảy ra ở kích thước ô lưới 14km2

xảy ra trên tiểu lưu vực An Khê (1), sông Hinh (2), Yaun Hạ (1) và Krong H'Năng (1).

+ Xét chất lượng dự báo theo các chỉ tiêu Nash và sai số đỉnh lũ của mô hình HEC-HMS

cụ thể cho từng tiểu lưu vực, thấy rằng:

- Xét về chỉ tiêu Nash thì có 3/4 tiểu lưu vực có ≥ 2 lần chỉ số < 0.7 (không đạt) (An

Khê: 2; Krong H'Năng: 3 và Sông Hinh: 03) nhận 02 phương án Nash và sông Hinh có

1 phương án nhận Nash < 0.7 (không đạt). Các chỉ số Nash này đều rất thấp <0.50.

- Ở tiểu lưu vực Yaun Hạ có kết quả dự báo theo chỉ tiêu Nash là rất tốt, thể hiện bằng

7 phương án Nash ≥ 0.88 (mức rất tốt), 1 phương án = 0.72 (mức khá).

- Như vậy đối với từng tiểu lưu vực thấy rằng khả năng dự báo bằng mô hình HEC-

HMS tốt nhất là cho tiểu lưu vực Yaun Hạ (có 1 tiêu chí không đạt). Ngược lại tiểu lưu

vực có nhiều tiêu chí không đạt nhất là Krong H'Năng với 5 tiêu chí không đạt (2 Nash

và 3 sai số đỉnh). Tiểu lưu vực sông Hinh có 5 tiêu chí không đạt (3 Nash và 2 sai số

đỉnh). Ở An Khê cũng có 4 tiêu chí không đạt (chia đều cho cả 2 tiêu chí).

+ Xét về chất lượng dự báo theo kích cỡ ô lưới 5km2 và 14km2 cho thấy:

- Trong tổng số 6 phương án có chỉ tiêu Nash ở mức không đạt thì mỗi loại kích thước

ô lưới 14km2 và 5km2 đều đóng góp 3 giá trị trên 03 tiểu lưu vực ngoại trừ Ayun Hạ.

129

- Xét đến sai số đỉnh lũ không đạt thì xảy ra đều trên 4 lưu vực với tất cả các 2 loại số

liệu ô lưới 14km2 và 5km2 tuy nhiên một số giá trị xấp xỉ 20%, và có thể nghiên cứu sâu

để chấp nhận giá trị tốt hơn.

- Như vậy, xét cả hai chỉ tiêu thì phương án đối với kích thước 14km2 không tốt bằng

phương án 5km2. Tuy nhiên, trong từng điều kiện cụ thể và tùy từng tiểu lưu vực có thể

xem xét để sử dụng phương án 14km2 để giảm bớt thời gian và khối lượng tính toán, dự

báo và kết quả vẫn đảm bảo chất lượng dự báo.

Tóm lại, thấy rằng kết quả dự báo lũ hạn vừa bằng mô hình HEC-HMS theo số liệu mưa

dự báo ở kích thước ô lưới 5km2 và 14km2 cho kết quả khá tốt, một số phương án mặc

dù theo mức đảm bảo là không đạt nhưng chỉ số cũng xấp xỉ mức đạt yêu cầu và sai số

không quá lớn.

KẾT LUẬN CHƯƠNG 3

Trên cơ sở phương pháp luận đã được thiết lập ở chương 2 về phương pháp, các bước

thực hiện. Chương 3 đã cụ thể hóa việc dự báo mưa bằng mô hình IFS và WRF với kích

thước ô lưới là (5x5) km và (14x14) km. Kết quả dự báo mưa đã được thực hiện và hiệu

chỉnh nhằm làm phù hợp giữa thực đo và kết quả dự báo cho 4 tiểu lưu vực An Khê,

Yaun Hạ, Krong H’Năng và sông Hinh, cụ thể:

Kết quả dự báo lượng mưa được hiệu chỉnh bằng phương pháp hồi quy tuyến tính đã cải

thiện đáng kể về sai số và diễn biến so với kết quả chưa được hiệu chỉnh. Trong đó, sai

số dự báo của lượng mưa đã được hiệu chỉnh là khá thấp, với chỉ số ME phổ biến từ -

1mm đến 0mm. Với thời hạn dự báo trước 78h, hệ số tương quan giữa dự báo đã được

hiệu chỉnh với quan trắc là khá tốt, phổ biến trên 0,4, một số trường hợp lên tới trên 0,8

(tại trạm Pleiku vào thời hạn dự báo 18-24h và 42-48h). Tuy nhiên, với thời hạn dự báo

dài hơn (trên 78h), mặc dù hệ số tương quan đã được cải thiện; tuy nhiên, giá trị vẫn khá

thấp, phổ biến xung quanh 0,2.

Số liệu mưa đã được hiệu chỉnh sẽ được sử dụng phục vụ các tính toán tiếp theo. Trong

đó, các kết quả dự báo với thời hạn trước 78h có sự phù hợp tốt hơn về xu thế diễn biến

của số liệu thực tế. Để phục vụ các tính toán thủy văn, hệ số a và b đã được nội suy theo

không gian cho cho 4 tiểu lưu vực An Khê, Yaun Hạ, Krong H’Năng và sông Hinh.

130

Về mô hình dự báo mưa hạn vừa, Luận án đã hiệu chỉnh, kiểm định mô hình bằng dữ

liệu quá khứ thực đo để xác định bộ thông số phù hợp nhất cho các tiểu lưu vực An Khê,

Yaun Hạ, Krong H’Năng và sông Hinh.

Trên cơ sở bộ thông số tối ưu, kết hợp với kết quả hiệu chỉnh mưa dự báo theo hai

phương án kích thước ô lưới 5km và 14km. Kết quả cho thấy khả năng áp dụng cả hai

mô hình MIKE NAM và HEC-HMS để dự báo mưa hạn vừa theo 2 kích thước ô lưới là

khá tốt theo hai chỉ tiêu Nash và sai số đỉnh lũ. Đối với kết quả dự báo mưa cũng cho

thấy mức độ phù hợp giữa thực đo và dự báo thể hiện tốt ở các tiểu lưu vực An Khê,

Yaun Hạ ở cả hai loại kích thước ô lưới. Còn hai tiểu lưu vực Krong H’Năng và Sông

Hinh còn có một số trận lũ chưa đạt chất lượng tốt. Hai tiểu lưu vực này cần được nghiên

cứu chuyên sâu hơn.

Đề xuất sử dụng mô hình dự báo lũ như sau:

+ Sử dụng mô hình mưa dự báo với kích thước ô lưới (5x5) km làm số liệu đầu vào cho

mô hình dự báo lũ sẽ cho kết quả tốt hơn số liệu mưa dự báo kích thước ô lưới (14x14)

km. Tuy nhiên tùy thuộc vào khối tượng tính toán cũng như mục đích sử dụng mà lựa

chọn số liệu mưa dự báo ô lưới (14x14) km, vì rằng kết quả từ ô lưới này cũng cho kết

quả khả quan;

+ Áp dụng mô hình MIKE NAM để dự báo lũ sẽ tốt nhất đối với các tiểu lưu vực Yaun

Hạ và An Khê. Tuy nhiên ở tiểu lưu vực An Khê cần có số liệu đỉnh lũ chi tiết hơn đánh

giá chi tiết hơn ở sai số đỉnh;

+ Đối với tiểu lưu vực sông Hinh cũng có thể sử dụng tốt cả hai mô hình dự báo lũ, tuy nhiên

cần xem xét chi tiết tính chất, mức độ cũng như nguyên nhân gây lũ ở trận lũ năm 2015;

+ Đối với tiểu lưu vực Krong H’Năng khi sử dụng cả hai mô hình thì kết quả không

được tốt, đặc biệt là kích thước ô lưới (14x14) km. Điều này có thể là do đặc điểm chia

cắt của địa hình chuyển tiếp từ vùng đồi núi xuống đồng bằng.

131

KẾT LUẬN

Từ xa xưa con người đã cố gắng cảnh báo, dự báo sự thay đổi của mưa, lũ để có các

hành động và ứng xử phù hợp với chúng. Với sự phát triển mạnh mẽ của các mô hình

dự báo khí tượng số trị, mô hình thủy văn nên các phương pháp dự báo mưa, dòng chảy

lũ đã thay đổi nhanh chóng trong dự báo nghiệp vụ kể cả về trị số và thời đoạn dự báo.

Trong đó các nghiên cứu trên thế giới đã tập trung vào việc tăng độ phân giải của trường

mưa dự báo định lượng, sử dụng số liệu mưa dự báo định lượng này để tăng thời hạn dự

báo và bù lấp sự thiếu hụt mạng lưới trạm quan trắc trên lưu vực sông cần nghiên cứu.

Với mong muốn như vậy NCS đã tiến hành nghiên cứu đề tài “Nghiên cứu xây dựng

công nghệ cảnh báo và dự báo lũ phục vụ vận hành an toàn hệ thống hồ chứa lưu vực

sông Ba, tỉnh Phú Yên”, trong thời gian nghiên cứu những nội dung chính, kết quả đã

thực hiện và đạt được trong luận án:

1) Đánh giá tổng quan về tình hình nghiên về dự báo mưa, lũ vừa trên thế giới và Việt

Nam, đặt ra sự cần thiết nghiên cứu áp dụng mô hình khí tượng số trị, mô hình thủy văn

cho lưu vực sông Ba.

Thiết lập được bài toán dự báo mưa định lượng với độ phân giải cao trên lưu vực sông

Ba. Nghiên cứu, kiểm chứng, lựa chọn và ứng dụng mô hình số trị IFS và WRFARW

có độ phân giải từ (14x14) km đến độ phân giải (5x5) km để dự báo định lượng mưa

trên lưu vực sông Ba. Đây là bộ công cụ có tính ưu việt cao, phù hợp với lưu vực giúp

nâng cao độ chính xác kết quả dự báo và mở rộng được thời gian dự kiến từ 48 giờ hiện

tại lên tới 120 giờ.

2) Tăng độ phân giải trường giá trị mưa dự báo trên lưu vực tới 5x5km.

3) Hiệu chỉnh và xây dựng trường mưa dự báo định lượng sau mô hình;

Đưa ra phương pháp sử dụng hiệu quả mô hình thủy văn MIKE-NAM và HEC-HMS sử

dụng số liệu dự báo mưa định lượng để dự báo lũ hạn vừa trên lưu vực sông Ba.

Nghiên cứu, kiểm chứng và đã lựa chọn được bộ mô hình thủy văn MIKE-NAM và

HEC-HMS, kết hợp với các phân tích, hiệu chỉnh các yếu tố địa phương như địa hình,

132

địa chất, thổ nhưỡng và lớp phủ để dự báo định lượng dòng chảy đến hồ phục vụ điều

hành các hồ chứa, phòng tránh ngập lụt cho hạ du lưu vực sông Ba.

4) Tích hợp được mô hình dự báo mưa, lũ để dự báo dòng chảy đến với thời đoạn trung

hạn nhằm phục vụ cho việc chủ động vận hành an toàn hồ chưa và tuân thủ đúng quy

trình vận hành liên hồ chứa trên lưu vực.

Lưu vực sông Ba là lưu vực sông còn tồn tại khá nhiều vấn đề trong công tác dự báo khí

tượng thủy văn, nổi cộm lên là năng cập nhật các quan trắc khu vực còn thấp, hạn chế

về độ phân giải của mô hình và chưa có các thử nghiệm quan trắc chuyên sâu để đánh

giá và hiệu chỉnh vật lý trong khu vực cho các mô hình dự báo khí tượng phù hợp với

tính chất địa phương của sông Ba. Chưa có các nghiên cứu chuyên sâu để cập nhật các

thông số về điều kiện mặt đệm, địa chất nên ảnh hưởng trực tiếp tới kết quả của các mô

hình thủy văn.

Những đóng góp mới của luận án

Nghiên cứu xây dựng được cơ sở khoa học lựa chọn mô hình số trị IFS và WRFARW

để dự báo định lượng mưa kéo dài thời gian dự kiến từ 48 giờ hiện tại lên tới từ 72 giờ

đến 120 giờ có độ phân giải từ (14x14) km đến độ phân giải (5x5) km trên lưu vực sông

Ba và bộ mô hình thủy văn MIKE-NAM và HEC-HMS để dự báo trước dòng chảy tới

hồ trước từ 03 đến 05 ngày

Ứng dụng thành công bộ mô hình mưa số trị và bộ mô hình thủy văn để thử nghiệm dự

báo dòng chảy lũ tới 04 hồ trên lưu vực, phục vụ công tác điều hành các hồ chứa lưu

vực sông Ba.

Những kết quả chính của luận án

Các kết quả nghiên cứu của luận án có thể được sử dụng trong nghiệp vụ nhằm nâng

cao độ chính xác dự báo mưa, lũ và kéo dài thời gian dự kiến trong dự báo, điều mong

ước trong tự báo tác nghiệp cho lưu vực sông Ba.

Có thêm bộ công cụ dự báo lũ với độ chính xác hơn và thời gian mở rộng hơn từ 48 giờ

trước đây lên tới 120 giờ, giúp cho việc điều hành có thêm nhiều lựa chọn đạt được hiệu

quả cao nhất.

133

Hướng phát triển của luận án

Do đặc điểm của mô hình dự báo khí tượng số trị nên trong nghiên cứu này còn một số

hạn chế như chưa cập nhật các quan trắc, độ phân giải cho giá trị mưa dự báo định lượng

dạng lưới mới ở mức độ 5x5km, chưa có các cập nhật để đánh giá sự ảnh hưởng của địa

hình tới kết quả dự báo mưa.

Để hoàn thiện hơn, nghiên cứu tiếp theo có thể phát triển một số yếu tố còn hạn chế

như đã nêu ở trên. Trong đó, tập trung vào việc nghiên cứu chưa cập nhật các quan

trắc, tăng độ phân giải mức độ chi tiết hơn ở mức độ 1x1km để tăng độ chính xác của

dự báo mưa phục vụ tính toán dự báo dòng chảy lũ đến hồ phục vụ công tác vận hành

hồ chứa an toàn.

134

DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ

1. Nguyen Van Hieu, Can Thu Van and Vu Minh Cat, 2018: Application of

Hydrological Model to Simulate Rainfall-Runoff into An Khe Reservoir in the Ba

River Basin, Vietnam, Journal of Environmental Science and Engineering, A7, pg

101-107

2. Nguyễn Văn Hiếu, 2018: Nghiên cứu thiết lập mạng lưới trạm đo mưa trên lưu vực

bằng phương pháp kriging trên lưu vực sông Ba, Tạp chí KTTV, 687, tr 42-52.

3. Nguyễn Văn Hiếu, Bùi Minh Tăng, Bùi Đức Long, Vũ Đức Long, 2014: Sử dụng

mưa dự báo số trị phân giải cao để nâng cao chất lượng dự báo lũ khu vực Miền Trung

và Tây Nguyên, Tạp chí KTTV, 644, tr 32-38.

4. Đặng Thanh Mai, Vũ Đức Long, Nguyễn Văn Hiếu, 2013: Tích hợp các mô hình

thủy văn, thủy lực, điều tiết hồ chứa trong dự báo lũ và ngập lụt cho hệ thống sông

Ba Tạp chí KTTV, 629, tr 37-43.

5. Nguyễn Văn Hiếu, Dư Dức Tiến, Nguyễn Mạnh Linh, 2018: Nghiên cứu đánh giá

khả năng dự báo mưa lớn của mô hình khu vực WRF kết hợp với đồng hóa số liệu

3DVAR trên khu vực Miền Trung việt nam, Hội nghị Khoa học thường niên Đại học

Thủy Lợi, tr 130-133.

135

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Lê Văn Ánh, "Mưa, bão, lũ và thiệt hại do chúng gây ra ở khu vực Bắc Trung Bộ",

Tuyển tập Báo cáo NCKH năm 2004 của Trung Tâm KTTV Quốc Gia, Hà Nội, 2004.

[2] Bộ TN&MT, "Thông tư số 40/2016/TT-BTNMT về quy định về Quy trình kỹ thuật

dự báo, cảnh báo khí tượng thủy văn trong điều kiện bình thường", 2016.

[3] Bộ TN&MT, "Thông tư số 42/2017/TT-BTNMT về việc Quy định kỹ thuật đánh giá

chất lượng dự báo, cảnh báo thủy văn", Bộ TN&MT, Bộ TN&MT, 2017.

[4] Vũ Minh Cát, "Hợp tác nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo lũ trung hạn kết

nối với công nghệ điều hành hệ thống công trình phòng chống lũ cho đồng bằng

sông Hồng - sông Thái Bình", Báo cáo tổng kết Bộ NN&PTNT, Hà Nội, 2008.

[5] Nguyễn Lan Châu, "Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo lũ sông Đà phục vụ

điều tiết hồ Hoà Bình trong công tác phòng chống lũ lụt", Báo cáo tổng kết đề tài

cấp Bộ, Bộ TN&MT, Hà Nội, 2004.

[6] Nguyễn Lan Châu, "Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo lũ sông Đà phục vụ

điều tiết hồ Hoà Bình trong công tác phòng chống lũ lụt", Báo cáo tổng kết đề tài

cấp Bộ, Bộ TN&MT, Hà Nội, 2004.

[7] Nguyễn Lan Châu, "Nghiên cứu và áp dụng để dự báo dòng chảy sông Hồng và

sông Thái Bình", Báo cáo tổng kết đề tài, Bộ TN&MT, Hà Nội, 2007.

[8] Lương Hữu Dũng, "Nghiên cứu cơ sở khoa học vận hành hệ liên hồ chứa trên lưu

vực sông Ba", Luận án Tiến sĩ Viện Khoa học KTTV&BĐKH, Hà Nội, 2016.

[9] Nguyễn Đức Hậu, "Nghiên cứu các loại hình thời tiết, khí tượng thủy văn, thiên

tai bất thường ở Miền Trung", Báo cáo tổng kết đề tài nhánh thuộc đề tài mã số

ĐTĐL 2009/01, Hà Nội, 2011.

[10] Nguyễn Văn Hiếu, "Nghiên cứu thiết lập mạng lưới trạm đo mưa trên lưu vực bằng

phương pháp Kriging trên lưu vực sông Ba", Tạp chí Khí tượng Thủy văn, vol.

687, no. 3, pp. 42-53, 2018.

[11] Võ Văn Hòa và cộng tác viên, "Nghiên cứu ứng dụng số liệu dự báo của Trung

tâm Dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu để nâng cao chất lượng dự báo hạn tháng

và hạn mùa cho khu vực Việt Nam", Báo cáo tổng kết đề tài NCKH cấp Bộ, 2017.

[12] Lê Bắc Huỳnh, "Báo cáo về thiên tai lũ - Dự án UNDP VIE/97/002", Báo cáo về

thiên tai lũ - Dự án UNDP VIE/97/002, Hà Nội, 2000.

136

[13] Bùi Đình Lập, "Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo dòng chảy lũ đến các hồ chứa

lớn trên hệ thống sông Hồng", Báo cáo tổng kết đề tài Bộ TN&MT, Hà Nội, 2014.

[14] Vũ Đức Long, "Nghiên cứu xây dựng công nghệ cảnh báo, dự báo lũ cho các sông

chính ở Quảng Bình, Quảng Trị", Báo cáo tổng kết đề tài cấp Bộ, Bộ TN&MT, Hà

Nội, 2012.

[15] Đặng Thanh Mai, "Nghiên cứu ứng dụng mô hình WETSPA và HECRAS mô

phỏng, dự báo quá trình lũ trên hệ thống sông Thu Bồn - Vu Gia", Báo cáo tổng

kết đề tài cấp Bộ, Bộ TN&MT, Hà Nội, 2005.

[16] Đặng Thanh Mai và nnk, "Nghiên cứu phát triển hệ thống phân tích, giám sát, cảnh

báo và dự báo thiên tai thủy văn cho hệ thống sông Ba", Báo cáo tổng kết đề tài

cấp Bộ, Bộ TN&MT, Hà Nội, 2011.

[17] Đặng Thanh Mai, "Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo lũ và cảnh báo ngập

lụt cho các sông chính tỉnh Bình Định và Khánh Hòa", Báo cáo tổng kết đề tài cấp

Bộ, Bộ TN&MT, Hà Nội, 2014.

[18] Bùi Minh Tăng và cộng tác viên, "Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo mưa

lớn thời hạn 2-3 ngày phục vụ công tác cảnh báo sớm lũ lụt khu vực miền Trung

Việt Nam", Báo cáo tổng kết đề tài NCKH độc lập cấp Nhà nước, 2014.

[19] Nguyễn Văn Thắng, "Nghiên cứu công nghệ xác định lượng mưa, kết hợp số liệu

ra đa, vệ tinh với số liệu đo mưa tại trạm phục vụ dự báo KTTV", Báo cáo tổng

kết đề tài cấp Bộ, Bộ TN&MT, Hà Nội, 2013.

[20] Nguyễn Viết Thi, "Xây dựng công nghệ dự báo trước 5 ngày dòng chảy đến các

hồ chứa lớn trên hệ thống sông Đà và sông Lô", Bộ TN&MT, Hà Nội, 2006.

[21] Nguyễn Ngọc Thục, Lương Tuấn Minh, “Các hình thế synop gây mưa lớn ở miền

Bắc Việt Nam”, trong Tuyển tập các báo cáo khoa học tại Hội nghị Khoa học về

dự báo KTTV lần thứ III 1986-1990, 1990.

[22] Nguyễn Ngọc Thục và cộng sự, "Những nhân tố gây ra mưa lớn, lũ ở các tỉnh Miền

Trung và Tây Nguyên", Thuộc chương trình lũ Miền Trung, Cục Dự báo 1994, 1994.

[23] Đăng Ngọc Tĩnh và nnk, "Nghiên cứu ứng dụng số liệu vệ tinh, viễn thám, mưa số

trị kết hợp số liệu bề mặt trong dự báo thủy văn", Báo cáo tổng kết đề tài cấp Bộ,

Bộ TN&MT, Hà Nội, 2010.

137

[24] Đặng Ngọc Tĩnh, "Nghiên cứu ứng dụng số liệu vệ tinh, mưa dự báo số trị kết hợp

số liệu bề mặt trong dự báo hệ thống sông Hồng", Báo cáo tổng kết đề tài cấp Bộ

Bộ TN&MT, Hà Nội, 2011.

[25] Tổng cục KTTV, "Tăng cường hệ thống dự báo, cảnh báo lũ lụt ở Việt Nam", Tổng

cục KTTV, Hà Nội, 2013.

[26] Trần Đình Trọng, "Nghiên cứu cơ sở khoa học, lựa chọn và áp dụng phương pháp

dự báo thời tiết hạn cực ngắn ở Việt Nam", Báo cáo tổng kết đề tài cấp Bộ, Bộ

TN&MT, Hà Nội, 2011.

[27] Tô Vân Trường, "Lỗ hổng trong quy trình vận hành liên hồ chứa", Hội đập lớn và

Phát triển nguồn nước Việt Nam, Hà Nội, 2013.

[28] Nguyễn Anh Tuấn, "Nghiên cứu xây dựng hệ thống xác định khách quan các hình

thế gây mưa lớn điển hình cho khu vực Việt Nam", Báo cáo tổng kết đề tài, Bộ

TN&MT, Hà Nội, 2015.

[29] Hoàng Thanh Tùng, "Nghiên cứu dự báo mưa, lũ trung hạn cho vận hành hệ thống

hồ chứa phòng lũ ứng dụng cho lưu vực sông Cả", Luận án Tiến sĩ Đại học Thủy

lợi, Hà Nội, 2010.

[30] Viện khoa học KTTV&BĐKH, "Điều tra, khảo sát, xây dựng bản đồ phân vùng

nguy cơ lũ quét khu vực Miền Trung, Tây Nguyên, và xây dựng hệ thống thí điểm

phục vụ cảnh báo cho các địa phương có nguy cơ cao xảy ra lũ quét phục vụ công

tác quy hoạch, chỉ đạo điều hành phòng tránh thiên tai", Viện khoa học

KTTV&BĐKH, Hà Nội, 2015.

[31] Nguyễn Việt, "Nghiên cứu cơ sở khoa học điều hành liên hồ chứa chống lũ lưu

vực sông Ba", Luận Luán Tiến sĩ Trường Đại học Khoa học tự nhiên, Hà Nội,

2018.

[32] B.T Gouweleeuw, "Flood Forecasting using medium-range probabilistic weather

prediction", Hydrology and Earth system Sciences, vol. 9(4), pp. 365-380, 2005.

[33] C. e. a. Walter, "Medium-range reservoir inflow predictions based on quantitative

precipitation forecasts", Journal of Hydrology, vol. Volume 344, no. 2007, p. Page

112- 122, 2007.

[34] C.J.White, "Using subseasonal to seasonal (s2s) extreme rainfall forecasts for

extended-range flood prediction in Australia", IAHS, vol. 370, p. 229-234, 2015.

138

[35] C.Marsigli et al, "The COSMO-LEPS mesoscale ensemble system: validation of

the methodology and verification",

in https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-

00302614, 2005.

[36] W. Collischonn, "Medium-range reservoir

inflow predictions based on

quantitative precipitation forecasts", Journal of Hydrology, vol. 334, no. 2007, pp.

Pages 112-122, 2007.

[37] DHI, "MIKE 11 Reference Manual", DHI, 2004.

[38] DHI, "MIKE 11 Users Manual", DHI, 2004.

[39] F.Pappenberger et al, "Medium range multi model weather forecast ensembles in

flood forecasting", in ECMWF, 2008.

[40] Hiroyuki Kusaka et al, "Perfomance of the WRF model as high resolution regional

climate model: Model intercomparison study", The seventh International

Conference on Urban Climate, Yokohama, Japan, 2009.

[41] Joseph B. Klemp, "Convection-resolving forecasting with the WRF model",

National Center for Atmospheric Research, Boulder, Colorado.

[42] Kalnay, "Ensemble forecasting at NCEP: the breeding method. Mon. Wea. Rev",

American Meteorological Society, vol. 125, pp. 3297-3318., 1995.

[43] M. Y. Z.-L. H. K. Knebla, "Regional scale flood modeling using NEXRAD

rainfall, GIS, and HEC-HMS/RAS: a case study for the San Antonio River Basin

Summer 2002 storm event", Journal of Environmental Management Volume 75

(2005), vol. Volume 75 (2005), p. Page 325-336, 2005.

[44] Marsigli et al, “A strategy for high‐resolution ensemble prediction”, Royal

Meteorological Society, tập 127, số 576, pp. 2095-2115, 2001.

[45] Molteni et al, “A strategy for high‐resolution ensemble prediction”, Royal

Meteological society, tập 127, số 576, pp. 2069-2094, 2001.

[46] Montani et al, "Ensemble activities at ARPA-SIM: the COSMO-LEPS and

COSMO-SREPS systems", 2003, Bologna, Italy, 2003.

[47] Palmer et al, "Ensemble prediction systems have been part of the operational

forecasting suite at ECMWF", in ECMWF, 1992.

[48] Philippe Bougeault et al, “The THORPEX Interactive Grand Global Ensemble”,

American Meteorological Society, số 2009, 2009.

139

[49] UCAR,

"WEATHER RESEARCH AND FORECASTING MODEL,"

http://www.mmm.ucar.edu/wrf/.

[50] US Army Corps of Engineers, "Hydrology Model System HEC-HMS. Technical

Reference Manual," US Army Corps of Engineers, 2000.

[51] V. Thiemig, "A pan-African medium-range ensemble flood forecast system,"

Hydrol and Earth System Sciences, vol. 19, no. 2015, pp. 1-21, 2015.

[52] Zhu, “NCEP Ensemble Forecast System,” 2009, Environmental Modeling Center,

2009.

[53] Zhu, "Initial perturbations based on the ensemble transform (ET) technique in the

NCEP global operational forecast system," Dynamic Meteorology and

Oceanography, vol. 60, pp. 62-79, 2016.

140

PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Kết quả dự báo mưa từ mô hình IFS và WRF

Bảng 1.1a. Thực đo và tính toán của mô hình IFS và WRF trận mưa từ ngày 4-9/10/2012

AyunPa

Kon Tum

Buôn Hồ

KrongPa

PhuLam

Thời gian

TĐ

IFS WRF TĐ

IFS WRF TĐ

IFS WRF TĐ

IFS WRF TĐ

IFS WRF

10/4/2012 6:00

23.0

4.4

0.7

14.0 2.9

0.2

0.2

4.2

1.1

0.0

5.3

0.8

10/4/2012 12:00

7.8

7.0

2.7

1.5

2.7

3

15.0

5.4

1.8

6.9

3.8

0.2

0

10/4/2012 18:00

0.1

0.3

0.0

0.0

0.7

5.0

0.0

0.0

0

0.0

0.2

0

0.2

10/5/2012 0:00

12.0

0.1

0.1

13.0 0.0

3.0

0.1

1.0

0.0

0

0.5

0.2

0

0.1

10/5/2012 6:00

0.4

4.4

0

1.3

0.4

4.0

1.3

0

3.2

0

2.0

2.7

0

0

0

10/5/2012 12:00

0.0

0.9

0.2

0.4

19.6

0.0

0.4

0.4

0.1

0.6

0.4

0

0

0.9

0

10/5/2012 18:00

0.0

0.7

2.2

21.0 0.3

0.6

0.0

0.3

1.6

2.6

1.1

1

0

3.4

0.1

3.3

0

10/6/2012 0:00

0.0

4.2

0.2

1.8

0.1

13.0 1.8

3.0

3.5

0.1

0

10/6/2012 6:00

0.0

23.5

0.1

22.2

0.1 22.2

4.1

26.5

0.6

0.0 38.2

0

10/6/2012 12:00

1.0

14.1

1.4

0.1 12.0

2.9 12.0

7.0

17.5

1.3

10.0 62.7

0.1

0

1

1

10/6/2012 18:00

25.0 18.6

0.7

25.9 11.3

21.0 11.3

0

21.4

73.0 33.4

0.5

0

0

0

10/7/2012 0:00

104.0 2.8

0

12.0 3.2

51.0 3.2

117.0 2.5

27.0 0.8

0

8

0

10/7/2012 6:00

1.0

0.5

14.7

6.0

2.5

2.0

2.5

16

0

0.8

18.7

0.0

1.9

28.7

43

10/7/2012 12:00

0.0

1.4

9.2

0.0

7.1

0.0

7.1

16.9

0.0

1.7

16.6

3.5

30.9

36

1.9

5.2

10/7/2012 18:00

0.0

0.2

30.8

0.0

1.6

0.1

0.0

1.6

0.2

24.3

0

6.7

0.1

1.7

1.9

0.1

10/8/2012 0:00

0.0

0.3

4.1

0.0

0.8

0.0

0.8

0

0

1.9

2.6

0.1

0

3.7

0.1

10/8/2012 6:00

0.0

1.5

0

0.6

3.2

3.2

0

0

0

6.7

2.6

0

10/8/2012 12:00

1.0

2.1

4.9

0.0

2.3

2.3

11.6

0.0

3.4

0.0

4.9

0

0

0.1

0

10/8/2012 18:00

1.0

0.1

0.3

0.0

0.6

0.6

2.4

0

0.3

1.0

1.1

0

0

0

10/9/2012 0:00

9.0

0.2

0

0.0

0.3

0.4

0.3

0.3

10.0

0.1

0

1.0

1.3

0

141

Bảng 1.1a. Thực đo và tính toán của mô hình IFS và WRF trận mưa từ ngày 4- 9/10/2012

CungSon AnKhe Pơ Mơ Rê Mdrak TuyHoa Thời gian TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF

10/4/2012 6:00 15.0 4.6 3.1 0.2 10.0 2.7 3.1 6.5 2.9 4.0 0.3 2.0 7.0 0

6.7 2.0 22.7 10/4/2012 12:00 5.0 12.7 2.7 0.0 3 0.2 0.0 4.9 0

15.0 0.0 15.3 0.4 0.1 10/4/2012 18:00 0.0 15.3 0.0 0.0 0.2 1.5 2.0 0.0 0

10/5/2012 0:00 23.0 0.3 2 9.0 0.0 2 19.6 0.4 0.0 0.0 0.1 1.0 0.4 0

10/5/2012 6:00 39.0 2.8 1.2 1.3 0.0 0 4.0 1.2 0.6 3.3 0.7 0.9 3.3 2

10/5/2012 12:00 0.3 5 0.4 0.0 0.9 0.4 5 0.1 0.8 0.7 0.4 0.1 0.7 0

10/5/2012 18:00 0.0 2.0 5.5 0.3 4.0 3.4 6.5 0.0 1.1 0.5 19.6 0.0 1.2 2

10/6/2012 0:00 4.0 6.6 1.2 1.8 0.0 0.1 0.2 0.0 3.4 1.9 0.6 0.0 3.4 1

4.1 0.1 0.3 37.6 0.9 10/6/2012 6:00 0.0 29.4 11.5 22.2 12.2 13.5 0.0 18.0

1 5.7 0 0.1 10/6/2012 12:00 8.0 35.5 3.1 6.0 12.0 1.0 5.1 8.0 36.4 10.7 60.5

0 0.3 0 0 10/6/2012 18:00 80.0 23.7 0.63 70.0 11.3 20.0 8.6 43.0 30.7 89.0 32.1

0 0 0 10/7/2012 0:00 71.0 1.8 0 150.0 3.2 43.0 7.3 0 36.0 6.2 33.0 0.7

7.0 2.5 16 4.0 12.5 0.1 0.3 2.9 8 0.3 1.9 0.3 10/7/2012 6:00 0.0 12.5 1.7

0.0 7.1 16.9 1.0 17.5 0.0 1.0 4.2 43 0.1 3.2 10.7 10/7/2012 12:00 0.0 17.5 1.1

4.0 1.6 6.7 2.0 6.9 0.0 0.2 1.0 36 0.0 1.5 89 10/7/2012 18:00 0.0 6.9 1.2

0.0 0.8 1.9 5.3 0.0 0.2 0.3 0.1 0.0 1.4 33 10/8/2012 0:00 0.0 5.3 0.1

6.7 4.7 3.2 1.3 0 3.0 4.0 0.3 4.7 1.4 10/8/2012 6:00 0.0 12.0 3.2

1.0 7.7 5.7 0.8 0 3.0 5.3 0.1 7.7 1.2 10/8/2012 12:00 0.0 2.0 2.3 11.6

2.4 1.0 1 0.1 0.0 0 0.0 1.0 0 0.7 10/8/2012 18:00 9.0 1 12.0 0.6

0.3 0.1 0 10/9/2012 0:00 15.0 0.6 0.5 2.0 0.3 0.5 1.0 0.2 2.0 1.1

Bảng 1.2a. Thực đo và tính toán của mô hình IFS và WRF trận mưa từ ngày 4- 9/10/2013

Thời gian PoMoRe AyunPa KrongPa Mdrak Phu Lam

TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF

11/11/2013 6:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.5 0.0

11/11/2013 12:00 0.0 1.5 0.0 0.0 2.4 0.0 0.0 3.4 0.0 0.0 1.4 0.0 0.0 6.8 0.0

11/11/2013 18:00 0.0 5.8 0.0 0.0 3.3 0.0 0.0 3.6 0.0 0.0 7.6 0.0 0.0 9.2 0.0

11/12/2013 0:00 0.0 13.8 0.0 0.0 12.4 0.0 0.0 10.4 0.0 0.0 7.4 0.0 0.0 7.0 0.5

11/12/2013 6:00 0.0 1.7 0.0 0.4 0.0 0.0 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 5.0 0.2 0.0 0.0

11/12/2013 12:00 0.0 0.6 0.0 0.1 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.2 0.0 4.0 0.3 0.0 0.0

11/12/2013 18:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 0.0 0.0 0.6 0.0 0.0 0.2 0.0 0.0

11/13/2013 0:00 0.0 0.0 6.0 0.1 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

11/13/2013 6:00 0.0 1.5 0.0 1.5 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.3 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

11/13/2013 12:00 0.0 3.5 0.0 0.7 0.0 0.0 0.2 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

11/13/2013 18:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.6 0.0 0.0

142

Thời gian PoMoRe AyunPa KrongPa Mdrak Phu Lam

TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF

11/14/2013 0:00 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0

11/14/2013 6:00 0.0 0.3 0.1 0.0 0.0 0.4 0.0 0.0 0.7 0.0 0.0 0.4 0.0 0.0 0.0

11/14/2013 12:00 0.0 0.2 0.0 0.1 0.0 0.1 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.7 0.0 0.0 0.0

11/14/2013 18:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.2 0.0 0.0 1.2 0.0 0.0 0.0

11/15/2013 0:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.3 0.1 0.0 0.0

0.0 0.0 0.0 11/15/2013 6:00 0.4 0.0 0.0 14.0 0.0 0.6 0.0 0.1 51.0 0.2 16.0 0.0

11/15/2013 12:00 36.0 0.0 0.0 24.0 0.0 0.0 16.0 0.0 0.0 11.0 0.1 0.1 98.0 0.5 87.0

11/15/2013 18:00 29.0 0.0 0.0 10.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.0 26.0 0.4 0.3 15.0 1.7 85.0

11/16/2013 0:00 15.0 0.0 8.0 0.0 0.2 32.0 0.0 0.2 39.0 0.7 1.2 18.0 1.3 60.0 0.0

11/16/2013 6:00 1.0 0.0 1.0 0.4 0.0 0.4 0.2 13.0 0.7 2.0 1.0 1.8 3.0 0.1 0.1

11/16/2013 12:00 2.0 0.1 1.0 1.7 1.8 5.0 2.3 6.0 2.0 2.1 9.0 5.5 1.2 1.5 3.4

11/16/2013 18:00 6.0 1.9 10.0 1.0 4.1 2.0 10.5 9.8 2.0 21.8 3.0 0.0 4.7 4.5 3.7

11/17/2013 0:00 0.0 10.6 27.0 0.0 7.9 15.2 0.0 8.5 10.4 0.0 18.2 28.7 0.0 21.9 1.0

11/17/2013 6:00 4.0 26.3 13.4 0.0 5.7 15.8 0.0 10.0 12.9 0.0 4.2 15.6 0.0 16.5 2.0

11/17/2013 12:00 8.0 5.2 1.9 0.0 2.9 12.3 0.0 5.6 15.2 0.0 4.2 4.0 11.3 15.0 5.2

11/17/2013 18:00 12.0 0.8 1.3 19.0 0.7 0.6 0.0 1.5 0.6 0.2 0.8 0.0 4.0 16.0 0.5

11/18/2013 0:00 0.0 0.8 1.0 0.8 0.8 12.0 0.4 0.7 12.8 0.5 1.3 7.0 1.5 1.0 0.5

0.0 1.0 4.1 48.0 1.1 11/18/2013 6:00 39.0 0.6 0.1 0.8 8.5 5.0 3.3 0.0 4.0 2.5

7.0 0.8 11.4 0.0 2.8 11/18/2013 12:00 0.0 0.2 0.1 0.4 0.0 3.0 0.6 4.8 7.1 0.6

11/18/2013 18:00 0.0 0.5 0.0 0.8 5.6 0.0 3.2 0.0 0.0 0.6 1.8 3.0 1.3 1.4 1.5

11/19/2013 0:00 0.0 1.1 0.0 1.3 3.5 0.0 3.6 0.0 0.0 1.1 2.8 0.0 1.8 2.8 2.4

11/19/2013 6:00 0.0 2.3 0.0 3.7 9.3 1.0 4.3 0.0 0.0 3.2 4.9 1.0 4.5 4.6 1.1

11/19/2013 12:00 0.0 0.9 0.0 2.9 1.0 3.4 12.1 0.0 4.7 0.0 0.0 1.7 5.7 5.2 0.7

11/19/2013 18:00 0.0 0.1 0.0 1.3 5.3 0.0 3.6 1.0 0.0 0.9 1.0 1.0 1.7 1.1 0.3

11/20/2013 0:00 0.0 0.0 0.0 0.8 3.6 0.0 1.7 4.0 0.0 0.5 0.7 1.0 0.4 0.8 0.0

11/20/2013 6:00 0.0 0.0 0.0 0.1 3.3 0.0 0.6 0.3 0.0 0.1 0.8 0.0 0.5 0.4 0.3

11/20/2013 12:00 0.0 0.0 0.0 0.0 1.9 0.0 0.7 2.7 0.0 0.0 0.4 2.0 0.1 0.3 0.3

11/20/2013 18:00 0.0 0.0 0.0 0.0 2.5 1.0 1.6 0.0 0.0 0.1 0.7 2.0 0.6 0.7 0.1

11/21/2013 0:00 0.0 0.0 0.0 0.1 1.2 0.0 1.4 0.0 0.0 0.4 0.2 11.0 1.5 0.4 0.0

11/21/2013 6:00 0.0 0.5 0.0 1.0 0.0 0.0 3.0 0.0 0.0 0.9 0.0 9.0 1.4 0.0 0.0

11/21/2013 12:00 0.0 0.4 0.0 0.4 0.0 9.0 3.3 0.0 0.0 0.3 0.0 3.0 0.4 0.0 0.0

11/21/2013 18:00 0.0 0.0 0.0 0.5 0.0 0.0 5.7 0.0 0.0 0.5 0.0 0.0 1.4 0.0 0.0

11/22/2013 0:00 0.0 0.0 0.0 0.2 0.0 0.0 0.4 0.0 3.0 2.6 0.0 24.0 8.1 0.0 0.0

11/22/2013 6:00 0.0 0.2 0.0 0.1 0.0 0.0 6.3 0.0 0.0 0.1 0.0 1.0 2.6 0.0 0.0

11/22/2013 12:00 0.0 0.1 0.0 0.1 0.0 2.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 3.0 0.7 0.0 0.0

11/22/2013 18:00 0.0 0.0 0.2 0.0 0.0 0.0 2.4 1.0 0.0 0.1 0.0 4.0 0.6 0.0 0.0

11/23/2013 0:00 0.0 0.0 0.0 0.2 0.3 0.0 0.0 0.4 0.0 2.0 1.1 0.0 0.0 5.5 1.0

143

Bảng 1.2b. Thực đo và tính toán của mô hình IFS và WRF trận mưa từ ngày 4-9/10/2013

AnKhe Kon Tum Buon Ho TuyHoa TuyHoa Thời gian TĐ IFS WRF TĐ TĐ IFS TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF

11/11/2013 6:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.0 0.2 0.0 0

11/11/2013 12:00 0.0 3.3 0.0 0.2 1.4 0.0 0.0 2.4 0.0 0.0 7.0 0.0 5.1 0.0 0

11/11/2013 18:00 0.0 7.4 0.0 2.0 5.6 0.0 0.0 3.3 0.0 0.0 9.3 0.0 4.7 0.0 0

11/12/2013 0:00 0.0 8.8 0.0 0.0 7.1 0.0 0.0 12.4 0.0 0.0 7.6 0.0 8.5 0.0 0

0 0.0 11/12/2013 6:00 0.0 0.7 0.0 4.0 0.0 0.0 0.0 0.4 0.0 0.4 0.2 0.0 0

0 0.0 11/12/2013 12:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 0.0 0.0 0.1 0.0 6.6 0.4 0.0 0

11/12/2013 18:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.6 0.0 0.0 0.0 0.0 2.0 0.2 0.0 0.2 0.0 0

11/13/2013 0:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0

0 0.0 11/13/2013 6:00 0.0 2.9 0.0 0.0 0.3 0.0 0.0 1.5 0.0 0.0 0.0 0.0 0

0 0.0 11/13/2013 12:00 0.0 3.1 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.7 0.0 0.0 0.0 0.0 0

11/13/2013 18:00 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.0 0.1 0.0 0

11/14/2013 0:00 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.2 0.1 0.1 0.0 0

11/14/2013 6:00 0.0 0.3 0.0 0.0 0.7 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.5 0.2 0.2 0.0 0

11/14/2013 12:00 0.7 0.1 0.7 0.0 0.1 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.9 0.5 0.2 0.0 0

11/14/2013 18:00 0.1 0.1 0.1 0.0 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.2 0.9 0.6 0.0 0

11/15/2013 0:00 0.5 0.0 0.5 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.2 1.8 0.2 0.0 0

11/15/2013 6:00 1.1 0.0 1.1 0.0 0.0 0.1 5.0 0.0 0.0 54.0 0.2 2.4 33 0.4 0.0

11/15/2013 12:00 5.4 0.3 5.4 0.0 0.1 0.1 2.0 0.0 0.0 99.0 0.4 19.8 15 0.1 0.0

11/15/2013 18:00 16.2 0.3 16.2 0.0 0.4 0.3 7.0 0.0 0.0 176.0 1.5 28.7 10 1 0.0

11/16/2013 0:00 27.9 0.0 27.9 0.0 0.7 1.2 34.0 0.0 0.2 14.0 1.1 12.8 17 0.9 0.0

11/16/2013 6:00 25.3 0.6 25.3 0.0 0.7 2.0 2.0 0.4 0.1 2.0 1.9 6.9 11 1.1 0.1

11/16/2013 12:00 9.0 1.1 9.0 0.1 2.1 1.8 1.0 1.7 1.5 8.0 2.2 5.8 22 5 3.4

11/16/2013 18:00 7.4 5.9 7.4 35.9 10.5 9.8 0.0 4.1 3.7 13.0 20.5 7.5 9.6 10.0 2

11/17/2013 0:00 2.8 25.2 2.8 36.0 15.5 28.7 1.0 7.9 15.2 1.0 21.8 12.7 11.7 27.0 1

11/17/2013 6:00 9.2 20.1 9.2 6.0 5.1 15.6 0.0 5.7 15.8 0.0 15.8 12.1 11.1 13.4 0

11/17/2013 12:00 3.7 7.1 3.7 2.0 4.2 5.2 2.0 2.9 12.3 11.0 11.0 8.5 8.7 1.9 0

11/17/2013 18:00 7.1 1.9 7.1 0.0 0.8 0.5 1.0 0.7 0.6 0.0 4.0 7.2 2.2 1.3 0

11/18/2013 0:00 6.8 2.1 6.8 0.0 0.5 1.3 1.0 0.8 0.8 19.0 1.5 13.7 28 1.1 0.5

11/18/2013 6:00 5.1 1.4 5.1 0.0 1.1 8.5 0.6 0.8 4.0 9.0 3.7 12.7 3.9 2.5 6

11/18/2013 12:00 2.4 1.1 2.4 0.0 0.8 11.4 0.0 0.4 7.1 1.0 2.7 6.3 2 0.6 0

11/18/2013 18:00 1.4 2.2 1.4 11.0 1.3 5.6 0.0 0.8 1.4 0.0 2.9 5.0 1.3 1.5 0

144

AnKhe Kon Tum Buon Ho TuyHoa TuyHoa Thời gian TĐ IFS WRF TĐ TĐ IFS TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF

11/19/2013 0:00 1.2 2.7 1.2 2.0 1.8 3.5 0.0 1.3 2.8 0.0 3.3 2.7 2.6 2.4 0

11/19/2013 6:00 0.9 5.1 0.9 0.0 4.5 9.3 0.0 3.7 4.6 1.0 4.8 2.0 5.5 1.1 0

11/19/2013 12:00 1.6 3.7 1.6 0.0 3.4 12.1 0.1 2.9 5.2 3.0 4.8 2.8 3.4 0.7 0

11/19/2013 18:00 1.8 2.3 1.8 0.0 1.7 5.3 0.0 1.3 1.1 0.0 3.4 1.7 3.1 0.3 0

11/20/2013 0:00 0.0 0.4 0.0 0.0 0.4 3.6 0.0 0.8 0.8 0.0 1.3 0.0 0.7 0.0 0

11/20/2013 6:00 0.0 1.2 0.0 0.0 0.5 3.3 0.3 0.1 0.4 0.0 0.6 0.0 0.3 0.3 0

11/20/2013 12:00 0.0 0.2 0.0 0.0 0.1 1.9 0.1 0.0 0.3 0.3 0.7 0.0 0.2 0.3 0

11/20/2013 18:00 0.0 0.2 0.0 0.0 0.6 2.5 0.0 0.0 0.7 0.7 1.3 0.0 0.9 0.1 0

11/21/2013 0:00 0.0 0.6 0.0 0.0 1.5 1.2 0.0 0.1 0.4 0.0 1.3 0.0 1.2 0.0 0

11/21/2013 6:00 0.0 4.0 0.0 0.0 1.4 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 3.3 0.0 1.9 0.0 0

11/21/2013 12:00 0.0 2.0 0.0 0.0 0.4 0.0 0.0 0.4 0.0 2.0 3.4 0.0 0.9 0.0 0

11/21/2013 18:00 0.0 0.8 0.0 0.0 1.4 0.0 0.0 0.5 0.0 1.0 5.5 0.0 3 0.0 0

11/22/2013 0:00 0.0 0.2 0.0 0.0 2.6 0.0 0.1 0.2 0.0 31.0 7.9 0.0 4.1 0.0 6

11/22/2013 6:00 0.0 0.8 0.0 0.0 2.6 0.0 0.5 0.1 0.0 3.0 6.4 0.0 2.3 0.0 0

11/22/2013 12:00 0.0 0.3 0.0 0.0 0.7 0.0 0.1 0.1 0.0 0.0 0.9 0.0 15 1.2 0.0

11/22/2013 18:00 0.0 0.1 0.0 0.0 0.6 0.0 3.4 0.0 0.0 0.0 2.2 0.0 1.5 0.0 0

11/23/2013 0:00 0.0 0.3 0.0 0.0 1.1 0.0 1.0 0.3 0.0 2.0 4.5 0.0 1.6 0.0 0

Bảng 1.3a. Thực đo và tính toán của mô hình IFS và WRF trận mưa từ ngày 27/11-6/12/2014

PoMoRe AyunPa KrongPa Mdrak AnKhe Thời gian TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF

11/27/2014 6:00 0 0 0 0 0 0 0.4 0 0.6 1.2 0 0.3 0 0 0

11/27/2014 12:00 0 0 0 0 0 0.2 0.7 0 0 0 0 0

11/27/2014 18:00 0 0 0 0 0 0 0.2 0.1 0.3 0 0 0

11/28/2014 0:00 0 0 0 0 0 0.1 0.1 0.2 0.3 0.1 0.1 0

11/28/2014 6:00 0 0 0 0 0 0.1 0 0.5 0.3 0.2 0 0

0 0 0.1 0 11/28/2014 12:00 0 0 0.2 0.1 0.1 0.1 0.2 0.4

0 11/28/2014 18:00 0 0 0 0 0 0 0.1 0 0 0 0

11/29/2014 0:00 0 0 0 0 0 0 0 0.5 0 0 0 0

11/29/2014 6:00 0 0 0 0 0 0 0 3.9 0 0.9 0 0

145

PoMoRe AyunPa KrongPa Mdrak AnKhe Thời gian TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF

11/29/2014 12:00 0 0 5.6 0 0.5 15.2 1.3 33.8 0 10.5 18.9 1 18.3

11/29/2014 18:00 1.7 18.8 0 2.6 72.8 8.3 76.6 0 24.4 32 5.6 25.6 0

11/30/2014 0:00 2.8 16 0 17.5 12.7 22.8 5.1 0.1 17.8 6.3 7.2 15.9 0

11/30/2014 6:00 4 5.1 2 11 9 0 6.4 0 3 5.6 5.2 0.5 0 36

11/30/2014 12:00 49 3.2 1.9 41 0.5 0 35 0.2 0 1 0.3 0.2 78 3.3 0.4

11/30/2014 18:00 1 0.2 0 15 0.1 0 0 0 0 2 0 6 1.2 0.2 0

0 12/1/2014 0:00 1 0.6 0.6 4 0.1 0 0 0.1 0 0 0 0 2.3 1.3

12/1/2014 6:00 1.6 2.1 0 1 0.2 0 2.3 0.4 0 0.2 0 0 2.7 2.3 0

12/1/2014 12:00 2.4 4.1 0 3.3 3.9 0 4.1 4.1 0 0.6 6.5 0 2.8 9.9 0

12/1/2014 18:00 0.1 2.2 0 0.3 0.6 0 0.6 0.2 0 0.9 1.2 0 0.8 10.4 0

12/2/2014 0:00 0.1 0.9 0 0.4 8.3 0 0.4 2.2 0 0.7 0.4 2 0.4 8.6 1

12/2/2014 6:00 1 1.1 0 0.7 15 20 0 15.2 16.7 0 8.6 11.2 4 2.7 0

12/2/2014 12:00 0 0 5.3 7 0 6.2 6.8 0 7.4 9.6 0 7.1 2.6 0 0

12/2/2014 18:00 0 0.3 0.7 1 0 0.9 1.0 0.7 1.5 2.0 0 1.2 0.3 0 0

12/3/2014 0:00 0 0 1.8 2 1 3 3.3 1.3 1.7 2.2 11 0.5 0.2 0 1

12/3/2014 6:00 0 0 0.4 1 0 0.5 0.6 0 1.3 1.7 0 0.6 0.7 0 0

12/3/2014 12:00 0 0.2 0 0 0.4 1 0 0.5 0.6 0 0.4 0.5 0.1 0.6 0

12/3/2014 18:00 0.2 0 0 0.3 0 0 0.3 0.3 0 0.2 0.3 0 0.7 0 0

12/4/2014 0:00 0 0 0 0.1 0 0 0.2 0.2 0 0.2 0.3 0 0.1 0 0

12/4/2014 6:00 0 0.2 0 0 0.4 1 0 0.8 0.9 0 0.5 0.7 0 0.9 0

12/4/2014 12:00 0 0 0 0.2 0 0 0.3 0.3 0 0.3 0.4 0.7 0.9 0 0

12/4/2014 18:00 0.1 0 0 0.1 0 0 0.3 0.3 0 0.7 0.9 0 0.4 0 0

12/5/2014 0:00 0 0 0 0.1 0 0 0.1 0.1 0 0.6 0.8 0 0.1 0 0

12/5/2014 6:00 0.1 0 0 0.3 0 0 0.9 1.0 6 0.8 1.0 0 0.2 0 0

12/5/2014 12:00 0 0 0 0 1 1 0 1.6 1.8 0 1.3 1.7 0 0.1 0

12/5/2014 18:00 0 0 0.1 0 0 0.1 0.1 0 0.4 0.5 0 0.3 0.1 0 0

12/6/2014 0:00 0 0 0.2 0 0 0.3 0.3 9 0.5 0.7 0.2 0.4 0.2 0 0

146

Bảng 1.3b. Thực đo và tính toán của mô hình IFS và WRF trận mưa từ ngày 27/11-6/12/2014

CungSon TuyHoa Phu Lam Kon Tum Buon Ho

Thời gian TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF

11/27/2014 6:00 0.5 0.3 0 0.6 0.1 0 0.7 0.1 0 0.9 1.9 0 0 0.5 0.9

11/27/2014 12:00 0 0.0 0 0 0.3 0 0 0.3 0 0.6 1.6 0 0 0.1 0.5

0 11/27/2014 18:00 0.3 0.1 0.1 0.2 0.2 0 0.7 0.2 0 0.3 1.3 0 0 0.4

0 11/28/2014 0:00 0.6 0.3 0 0.6 0.3 0 0.9 0.3 0 0.3 1.3 0 0.1 0.5

0 11/28/2014 6:00 1.2 0.1 0 1.1 0.3 0 1.1 0.3 0 0.9 1.9 0 0.4 0.8

0 11/28/2014 12:00 0 0.1 0.1 0 0.1 0 0.1 0 0.3 1.3 0.1 0 0.1 0.5

0 11/28/2014 18:00 0.6 0.0 0 0.6 0.1 0 1.3 0.1 0 0.1 1.1 0 0 0.4

0 11/29/2014 0:00 1 0.0 0 0.8 0.2 0 5.1 0.2 0 6.9 7.9 0 0.4 0.8

0 4.7 0 19.3 4.7 0 6.8 7.8 11/29/2014 6:00 7.8 0.3 0 6.9 0 3.8 4.2

11/29/2014 12:00 7.7 68.9 0 6.9 121.4 21.6 121.4 26.7 27.7 10.4 10.8

11/29/2014 18:00 27.6 59.3 0 26.9 52.2 12.4 13.4 24.3 24.7 32.7 52.2

11/30/2014 0:00 13.3 0 3.0 0 14.2 2.4 3.4 0.1 17.7 18.1 2.6 15 10.6 2.6 0

11/30/2014 6:00 3.3 17 0.0 18 0 9 0.5 1.5 0.1 5.5 5.9 3.7 0 28 1.3

11/30/2014 12:00 0.4 0 0.0 0 0 2 0.9 1.9 23.8 0.2 0.6 0.3 0 0 0.5

11/30/2014 18:00 0 14 0.0 17 0 0 4 0 0 0 0.8 1.8 3 0 0.4

1 12/1/2014 0:00 0.1 0.0 1 0.1 0.3 0 0.1 0.3 0 2.6 3.6 0 0 0.4

0 12/1/2014 6:00 3.5 0.4 0.4 3.8 0 0 3.3 0 0 0.3 1.3 0 0.1 0.5

0 12/1/2014 12:00 1.2 4.1 0 1.7 3.5 0 2.4 3.5 0 1.3 2.3 0 0.5 0.9

0 5.5 0 0.8 1.2 12/1/2014 18:00 2.2 1.1 0 2 4.3 0 4.3 8 0.1 1.1

0 0 0.6 1 12/2/2014 0:00 1 0.3 0.1 1.3 4.9 0 2 4.9 0 10.2 11.2

0 0 8.5 8.9 12/2/2014 6:00 11.1 12.2 0 11.6 0 0 10.7 11.2 0 8 9

0 0 2 8.5 9 0 1.7 2.7 0 7.3 7.7 12/2/2014 12:00 8.9 9.8 0 10.3

0 2.5 0 2 5.6 6.1 0 1 2 0 1.4 1.8 12/2/2014 18:00 2.6 2.9 0

2.1 0 1 0 1.6 2 12/3/2014 0:00 1.9 10 2.1 15 3 3.5 0 0.1 1.1

0 0.8 0 0 0.7 1.2 0 0.3 1.3 0 1.2 1.6 12/3/2014 6:00 0.8 0.9 0

0 0.7 0 0 1.4 1.9 0 0.4 1.4 0 0.3 0.7 12/3/2014 12:00 0.6 0.7 0

0 0.4 0 0 0.9 1.4 0 0.6 1.6 0 0.1 0.5 12/3/2014 18:00 0.5 0.6 0

0 0.3 0 0 0.6 1.1 0 1.5 2.5 0 0.1 0.5 12/4/2014 0:00 0.3 0.3 0

0 2.5 0 0 0.4 0.9 0 0.3 1.3 0 0.4 0.8 12/4/2014 6:00 2.4 2.6 0

0 1.1 0 0 0.9 1.4 0 0 1 0 0.2 0.6 12/4/2014 12:00 1.2 1.3 0.9

0 0.9 0 0 1.6 2.1 0 0.1 1.1 0 0.6 1 12/4/2014 18:00 0.9 1.0 1.1

0 0.9 0 0 2.8 3.3 0 0.4 1.4 0 0.5 0.9 12/5/2014 0:00 1 1.1 0

0 1.2 0 6 1.9 2.4 0 1.3 2.3 0.6 0.7 1.1 12/5/2014 6:00 1.3 1.4 0.6

0 2.1 0 0 1.2 1.7 0 0.1 1.1 0 1.2 1.6 12/5/2014 12:00 2.2 2.4 0.1

0 0.8 0 0 4.7 5.2 0 0.6 1.6 0 0.3 0.7 12/5/2014 18:00 0.8 0.9 0

4 1.3 0 0 6.5 7 0 0.9 1.9 0 0.4 0.8 12/6/2014 0:00 1.5

1.7 6.3

147

Bảng 1.4a. Thực đo và tính toán của mô hình IFS và WRF trận mưa từ ngày 10/10-19/10/2015

PoMoRe AyunPa KrongPa Mdrak AnKhe Thời gian TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF

10/10/2015 6:00 2.0 0.2 6.7 10.0 0.0 0.9 0.0 1.5 0.9 0.1 1.6 3.7 0.0 0.5 0.9

10/10/2015 12:00 0.0 0.8 0.0 0.6 4.6 0.0 1.1 6.2 4.3 0.0 1.3 9.4 0.0 0.8 0.7

10/10/2015 18:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 1.6 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0

10/11/2015 0:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

10/11/2015 6:00 0.0 0.1 0.0 0.4 1.5 0.0 0.3 5.3 1.1 0.0 2.5 2.7 0.0 0.2 1.8

10/11/2015 12:00 0.0 0.9 0.0 0.2 3.9 0.0 0.4 0.0 0.7 13.4 0.0 0.9 5.3 4.4 2.7

10/11/2015 18:00 0.0 18.1 3.4 0.0 4.3 0.1 0.0 4.5 0.0 0.0 0.1 4.1 0.0 2.7 0.0

10/12/2015 0:00 0.0 9.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.4 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.0

10/12/2015 6:00 0.0 0.8 0.0 0.1 2.2 0.0 0.2 4.5 2.5 0.0 1.8 2.4 0.0 0.5 1.8

10/12/2015 12:00 0.0 3.0 0.0 2.3 3.9 0.0 2.6 3.0 4.6 0.0 3.3 5.5 0.0 1.5 2.8

10/12/2015 18:00 0.0 6.2 0.1 11.5 0.0 0.0 7.4 0.0 0.2 0.0 2.7 0.0 0.0 3.6 0.0

10/13/2015 0:00 3.0 0.1 0.2 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 58.0 0.0 0.0 22.0 0.0 0.0 0.0

10/13/2015 6:00 0.0 0.2 0.0 0.1 0.3 0.0 0.0 2.1 2.0 0.0 0.1 2.7 0.0 0.0 2.9

10/13/2015 12:00 0.0 2.9 0.0 0.4 1.3 0.0 2.1 3.9 4.1 0.0 3.1 6.4 0.0 2.8 5.5

10/13/2015 18:00 0.0 1.5 0.0 2.2 0.1 0.0 0.5 0.0 0.0 0.0 0.9 0.0 0.0 2.1 0.0

10/14/2015 0:00 13.0 0.0 0.0 0.1 1.9 0.0 0.2 0.1 0.1 0.0 2.1 0.0 0.0 0.0 0.7

10/14/2015 6:00 45.0 17.7 5.5 0.0 2.1 7.6 0.0 6.8 7.6 0.0 5.5 5.8 0.0 3.1 7.1

10/14/2015 12:00 19.0 3.5 0.0 9.2 5.1 0.0 6.4 0.0 8.4 16.6 4.6 7.2 0.0 6.5 4.3

10/14/2015 18:00 0.0 0.0 0.0 0.0 4.8 0.0 0.0 0.0 6.7 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 7.0

10/15/2015 0:00 0.0 0.0 0.0 10.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

10/15/2015 6:00 0.0 1.9 0.0 0.3 0.1 0.0 1.1 0.1 0.6 0.1 0.8 0.0 0.0 0.5 4.2

10/15/2015 12:00 0.0 0.9 0.0 2.6 5.7 0.0 1.2 0.8 2.5 0.0 1.8 0.0 0.0 0.5 6.5

10/15/2015 18:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.4 0.0 0.0 0.0 1.1 0.0 0.0 0.0 0.0

10/16/2015 0:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 8.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0

10/16/2015 6:00 0.0 2.6 0.0 2.2 0.0 0.0 1.6 0.0 0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 0.1 0.0

10/16/2015 12:00 0.0 1.7 0.0 3.6 0.0 0.0 2.3 0.0 0.0 0.0 1.8 0.0 0.0 1.9 0.0

10/16/2015 18:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

10/17/2015 0:00 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0

10/17/2015 6:00 0.0 0.1 0.0 0.4 0.0 0.0 0.3 0.0 0.0 0.0 0.3 0.0 0.0 0.2 0.0

10/17/2015 12:00 0.0 0.5 0.0 0.4 0.0 0.0 0.7 0.0 0.0 0.0 0.7 0.0 0.0 1.0 0.0

10/17/2015 18:00 0.0 0.1 0.0 0.2 0.0 0.0 0.7 0.0 0.0 0.0 0.7 0.0 0.0 1.5 0.0

0.0 0.0 0.0 0.4 0.0 10/18/2015 0:00 0.0 5.7 4.0 4.8 0.0 0.0 5.0 0.0 13.0 0.0

0.0 0.0 7.0 5.4 0.0 0.4 5.6 0.0 10/18/2015 6:00 0.0 5.7 0.0 32.2 0.0 0.0 7.4

0.0 0.0 4.0 9.4 0.0 6.6 2.3 0.0 10/18/2015 12:00 0.0 1.7 0.0 2.9 0.0 3.0 7.9

0.0 0.0 1.0 0.0 0.0 10/18/2015 18:00 0.0 0.2 0.0 0.4 0.0 0.0 0.6 0.0 10.0 1.7

0.0 2.0 0.0 0.0 10/19/2015 0:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 7.0 0.4 0.0 8.0 0.0

0.0

148

Bảng 1.4b. Thực đo và tính toán của mô hình IFS và WRF trận mưa từ ngày 10/10-19/10/2015

CungSon KonTum BuonHo PhuLam TuyHoa Thời gian TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF

12.0 1.0 10/10/2015 6:00 0.0 0.6 0.9 0.0 1.0 0.7 1.2 0.0 1.0 0.4 0.0 1.5 0.3

10/10/2015 12:00 0.0 0.9 0.7 0.0 0.8 1.1 1.0 0.8 1.0 0.0 0.4 0.0 0.0 0.3 0.1

10/10/2015 18:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 0.0 0.0 0.2 0.0

10/11/2015 0:00 0.0 0.1 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.1 0.1 0.0 1.3 0.1 0.0 1.1 0.0

10/11/2015 6:00 0.0 1.1 1.8 0.0 1.2 0.3 0.0 1.2 1.4 0.0 3.5 0.3 0.0 4.0 0.3

10/11/2015 12:00 0.0 0.9 2.7 34.0 0.9 1.3 0.0 0.9 1.1 0.0 0.7 0.2 0.0 0.9 0.2

10/11/2015 18:00 0.0 1.5 0.0 0.0 1.8 3.8 0.0 1.8 2.2 0.0 0.4 0.0 0.0 0.3 0.0

10/12/2015 0:00 0.0 0.0 0.0 11.0 0.0 48.0 0.0 0.4 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0

10/12/2015 6:00 0.0 0.2 1.8 0.0 0.2 0.7 4.0 0.2 0.2 0.0 1.2 1.0 0.0 1.6 1.1

10/12/2015 12:00 0.0 1.8 2.8 0.0 2.1 2.1 0.0 2.1 2.5 0.0 0.3 0.6 0.0 0.4 0.7

10/12/2015 18:00 0.0 0.6 0.0 0.0 1.0 5.0 0.0 1.0 1.2 0.0 1.1 0.2 0.0 0.8 0.2

10/13/2015 0:00 24.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.1 0.0

10/13/2015 6:00 0.0 0.0 2.9 0.0 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0.0 1.6 0.0 0.0 1.9

10/13/2015 12:00 0.0 4.4 5.5 0.0 4.9 3.9 0.0 4.9 5.9 0.0 2.5 1.0 0.0 3.1 1.3

10/13/2015 18:00 0.0 1.5 0.0 0.0 1.4 2.9 0.0 1.4 1.7 0.0 2.0 1.2 0.0 2.3 1.0

10/14/2015 0:00 0.0 0.2 0.7 0.3 0.4 0.0 0.0 0.4 0.5 4.0 0.8 0.6 2.0 0.7 0.6

11.4 0.0 4.0 10/14/2015 6:00 0.0 7.2 7.1 0.0 9.5 4.3 0.0 9.5 2.1 0.0 4.9 2.1

10/14/2015 12:00 0.0 16.6 11.8 0.0 2.9 11.2 0.0 3.2 11.1 2.8 0.0 3.8 0.0 3.8 4.6

0.0 10/14/2015 18:00 0.0 7.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.4 4.5 4.0 0.3 4.7

10/15/2015 0:00 19.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 8.0 0.0 0.0 0.0 0.2 0.0 0.0 0.2 0.0

10/15/2015 6:00 0.0 0.8 4.2 0.0 0.8 0.7 0.0 0.8 1.0 0.0 0.7 0.3 0.0 0.7 0.2

10/15/2015 12:00 0.0 2.3 6.5 0.0 2.6 0.7 0.0 2.6 3.1 0.0 3.9 0.8 0.0 3.6 0.9

10/15/2015 18:00 0.0 0.9 0.0 0.0 0.8 0.0 0.0 0.8 1.0 0.0 2.8 0.1 0.0 2.3 0.0

10/16/2015 0:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.1 0.0 0.1 0.1 0.0 1.2 0.1 0.0 0.9 0.0

10/16/2015 6:00 7.0 1.5 0.0 0.0 1.8 0.1 0.0 1.8 2.2 0.0 6.3 0.0 0.1 6.9 0.0

10/16/2015 12:00 0.0 1.3 0.0 0.0 1.7 2.7 0.0 1.7 2.0 0.0 2.7 0.0 0.0 2.6 0.0

10/16/2015 18:00 0.0 0.5 0.0 0.0 0.5 0.0 0.0 0.5 0.6 0.0 2.0 0.0 0.0 1.7 0.0

10/17/2015 0:00 0.0 0.1 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.1 0.1 0.0 1.1 0.0 0.7 0.9 0.0

10/17/2015 6:00 0.0 0.5 0.0 0.0 0.5 0.3 0.0 0.5 0.6 0.0 0.5 0.0 0.0 0.6 0.0

10/17/2015 12:00 0.0 1.4 0.0 0.0 1.4 1.4 0.0 1.4 1.7 0.0 3.8 0.0 0.0 3.4 0.0

10/17/2015 18:00 0.0 1.4 0.0 0.0 1.5 2.1 0.0 1.5 1.8 0.0 8.8 0.0 0.0 7.1 0.0

10/18/2015 0:00 0.0 2.4 0.0 0.0 2.8 18.2 0.0 2.8 3.4 0.0 6.8 0.0 0.0 5.4 0.0

0.0 7.8 0.0 17.0 9.8 0.0 10/18/2015 6:00 2.0 11.2 0.0 12.3 0.0 12.3 14.8 22.0 8.7

10/18/2015 12:00 12.0 5.2 0.0 0.0 5.5 3.2 0.0 5.5 6.6 24.0 4.5 0.0 28.0 4.6 0.0

10/18/2015 18:00 57.0 0.1 0.0 0.0 0.2 0.0 0.0 0.2 0.2 34.0 1.2 0.0 27.0 0.9 0.0

10/19/2015 0:00 0.0 0.1 0.0 0.0 0.1 0.0 0.0 0.1 0.1 2.0 0.0 0.0 3.0 0.0 0.0

149

Bảng 1.5a. Thực đo và tính toán của mô hình IFS và WRF trận mưa từ ngày 30/10-5/11/2016

PoMoRe AnKhe AyunPa KrongPa CungSon Thời gian TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF

10/30/2016 6:00 0.0 1.3 0.0 1.0 2.1 0.0 5.0 4.1 0.0 0.0 3.7 0.0 10.0 1.9 0.0

10/30/2016 12:00 0.0 0.2 0.0 40.0 2.9 0.2 22.0 1.7 0.0 119.0 1.9 0.0 44.0 2.9 0.4

10/30/2016 18:00 22.0 0.0 0.0 10.0 0.5 0.9 0.0 0.0 0.9 0.0 0.1 0.6 0.0 1.2 3.3

10/31/2016 0:00 0.0 0.3 0.0 0.0 8.8 0.8 1.0 0.2 3.4 0.0 0.3 1.6 0.0 1.2 2.3

10/31/2016 6:00 0.0 0.8 0.0 3.0 1.3 0.1 0.6 0.6 0.0 0.0 1.0 0.0 14.0 1.4 0.7

10/31/2016 12:00 0.0 0.3 0.5 0.0 1.7 3.6 0.0 0.6 1.5 0.0 0.7 0.2 0.0 1.0 0.9

10/31/2016 18:00 2.0 0.1 0.0 12.0 1.3 0.5 0.0 0.6 0.1 0.0 0.5 0.1 0.0 1.8 0.5

11/1/2016 0:00 1.0 2.1 0.0 11.0 2.8 0.3 0.0 9.1 0.2 2.0 17.6 0.0 0.0 3.1 1.2

11/1/2016 6:00 0.0 3.6 3.8 10.0 5.0 9.5 0.0 14.1 2.1 0.0 4.9 1.1 0.0 3.9 0.5

11/1/2016 12:00 4.0 0.7 8.4 26.0 3.5 24.1 0.0 3.2 18.5 0.0 3.6 11.2 4.0 3.8 13.9

11/1/2016 18:00 4.0 1.2 1.0 8.0 5.7 14.7 1.0 1.3 8.3 0.0 2.6 4.1 22.0 4.8 4.6

11/2/2016 0:00 5.0 1.1 1.2 5.0 5.0 12.7 32.0 0.1 5.3 71.0 0.7 1.6 18.0 3.6 4.7

11/2/2016 6:00 4.0 2.2 3.3 64.0 5.7 11.9 2.0 3.5 5.3 0.0 4.0 5.3 4.0 5.4 12.0

11/2/2016 12:00 21.0 1.9 1.2 66.0 8.8 11.5 2.0 5.1 7.4 30.0 4.1 6.4 21.0 6.4 12.3

11/2/2016 18:00 4.0 2.6 0.2 7.0 12.0 4.6 3.0 3.4 3.5 0.0 5.4 4.8 12.0 4.9 14.6

11/3/2016 0:00 12.0 1.1 0.1 69.0 6.0 5.0 17.0 3.1 6.3 95.0 3.5 7.1 49.0 3.7 19.7

11/3/2016 6:00 6.0 1.9 3.9 140.0 4.9 12.5 63.0 8.6 11.1 0.0 6.0 8.0 99.0 6.9 14.4

11/3/2016 12:00 2.0 0.3 1.1 15.0 4.9 6.1 56.0 7.2 6.3 120.0 3.7 5.3 74.0 7.4 13.0

11/3/2016 18:00 1.0 3.4 0.2 5.0 5.8 1.5 14.0 5.9 0.6 0.0 6.1 0.6 42.0 13.8 11.2

11/4/2016 0:00 0.0 2.9 0.1 5.0 4.1 1.3 4.0 9.0 0.6 135.0 15.4 0.5 40.0 16.0 6.1

11/4/2016 6:00 0.0 0.0 0.1 7.0 3.0 0.8 1.0 4.1 0.2 0.0 1.6 0.3 14.0 4.9 3.9

11/4/2016 12:00 0.0 0.0 0.1 4.0 0.7 1.0 1.0 1.2 0.2 30.0 1.2 0.3 0.0 6.2 5.6

11/4/2016 18:00 0.0 0.0 0.0 3.0 0.1 0.6 1.0 0.2 0.2 0.0 0.3 0.6 0.0 6.7 5.6

11/5/2016 0:00 0.0 0.5 0.5 1.0 1.8 4.3 0.0 5.8 3.7 1.0 2.0 3.7 10.0 8.6 14.9

150

Bảng 1.5b. Thực đo và tính toán của mô hình IFS và WRF trận mưa từ ngày 30/10-5/11/2016

Mdrak KonTum BuonHo PhuLam TuyHoa Thời gian TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF

10/30/2016 6:00 26.0 0.0 0.7 1.6 3.2 44.0 0.7 32.0 0.6 0.4 0.0 1.9 2.8 2.7 0.8

10/30/2016 12:00 2.0 0.0 18.3 0.2 2.3 36.0 2.3 27.0 2.1 2.3 0.0 3.0 0.8 2.4 2.7

10/30/2016 18:00 4.0 4.1 0.0 1.1 0.1 0.0 0.0 0.0 1.6 7.0 1.3 4.8 4.0 4.0 3.7

10/31/2016 0:00 34.0 2.2 0.0 1.0 0.4 0.0 19.0 0.4 1.8 0.0 2.0 4.0 3.3 1.0 3.1

10/31/2016 6:00 0.7 4.8 0.0 1.4 1.6 0.0 0.4 1.0 3.0 1.0 3.0 1.6 1.5 5.0 1.2

10/31/2016 12:00 0.2 0.6 0.0 0.9 0.5 0.0 0.1 0.4 1.6 0.0 1.5 3.4 2.9 0.0 2.6

10/31/2016 18:00 0.1 0.9 0.0 1.5 0.5 0.0 0.5 0.1 3.1 4.0 2.9 2.3 2.0 1.0 1.8

11/1/2016 0:00 0.0 1.7 0.0 2.9 0.5 0.0 5.0 2.5 5.2 0.0 5.0 5.2 4.4 0.0 4.0

4.1 7.4 0.0 0.0 0.3 0.0 11/1/2016 6:00 8.0 5.6 14.8 0.0 0.0 0.1 4.3 7.7 0.0

11/1/2016 12:00 2.0 2.5 0.0 3.5 2.1 0.0 0.0 0.8 6.5 1.0 6.4 13.5 0.7 14.0 18.2

11/1/2016 18:00 0.0 3.2 2.0 4.5 2.4 4.3 8.5 6.2 9.0 6.5 0.0 4.9 1.4 4.5 26.0

0.7 3.4 9.4 7.2 1.0 7.2 11/2/2016 0:00 22.0 8.8 16.0 3.1 0.0 9.0 1.3 3.6 5.0

11/2/2016 6:00 45.0 4.7 14.9 13.0 5.6 0.0 8.0 2.6 5.9 25.0 5.3 16.9 14.0 17.0 22.1

11/2/2016 12:00 31.0 4.7 13.7 18.0 6.1 0.0 2.0 2.3 15.4 29.0 14.5 19.6 9.0 19.1 24.8

11/2/2016 18:00 19.0 5.5 17.7 14.0 5.1 0.0 2.0 3.1 15.8 9.0 15.1 23.9 18.0 24.0 31.2

4.1 11/3/2016 0:00 32.0 4.5 17.4 0.0 0.0 14.0 1.3 18.0 101.0 20.3 31.5 86.0 30.9 40.2

6.7 11/3/2016 6:00 36.0 9.1 15.2 0.0 0.0 59.0 2.3 12.2 100.0 10.6 23.3 86.0 23.1 30.0

7.6 11/3/2016 12:00 105.0 7.6 10.4 1.0 0.0 16.0 0.4 14.2 51.0 13.1 21.2 37.0 20.8 27.0

11/3/2016 18:00 35.0 10.3 6.7 0.0 12.7 0.0 24.0 4.1 23.0 55.0 22.3 19.3 56.0 19.2 25.0

11/4/2016 0:00 34.0 17.7 2.6 0.0 16.0 0.0 9.0 3.5 21.2 26.0 21.1 12.8 16.0 12.2 15.9

2.3 11/4/2016 6:00 28.0 3.2 0.0 4.2 0.0 1.0 0.0 8.2 59.0 6.8 11.5 42.0 10.9 14.2

2.1 11/4/2016 12:00 45.0 4.1 0.0 4.9 0.0 2.0 0.0 10.5 17.0 9.0 16.4 6.0 15.6 20.3

11/4/2016 18:00 41.0 7.9 12.2 0.0 5.3 0.0 1.0 0.0 13.2 0.0 12.4 13.8 9.0 13.2 17.2

11/5/2016 0:00 14.0 18.2 0.0 0.0 7.9 0.6 16.0 41.0 14.4 22.5 26.0 22.1 28.7

0.0 0.0

151

Bảng 1.6. Thực đo và tính toán của mô hình IFS và WRF trận mưa từ ngày 12/12-14/12/2016

PoMoRe AnKhe AyunPa KrongPa CungSon Thời gian TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF TĐ IFS WRF

0.0 12/10/2016 6:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

0.0 12/10/2016 12:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0

0.0 12/10/2016 18:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.2

0.0 12/11/2016 0:00 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.1 0.2 0.0 2.9 6.1

1.3 12/11/2016 6:00 0.0 0.0 0.0 0.0 2.7 0.0 8.6 18.1 0.0 8.6 18.1 0.0 16.6 34.9

2.9 12/11/2016 12:00 0.0 1.4 2.5 0.0 6.1 0.0 3.8 8.0 0.0 4.7 9.9 0.0 10.9 22.9

12/11/2016 18:00 0.0 1.8 3.2 0.5 5.4 11.3 0.0 6.1 12.8 0.0 8.5 17.9 2.0 10.7 22.5

12/12/2016 0:00 0.0 7.7 13.9 19.5 11.3 23.7 2.0 32.1 67.4 2.0 53.3 111.9 5.0 38.2 80.2

12/12/2016 6:00 1.0 8.1 14.6 10.0 7.4 15.5 7.0 5.1 10.7 0.0 4.6 9.7 6.0 5.8 12.2

12/12/2016 12:00 19.0 2.9 5.2 104.0 2.5 5.3 9.0 5.4 11.3 10.0 5.6 11.8 6.0 8.1 17.0

12/12/2016 18:00 36.0 0.1 0.2 42.0 1.1 2.3 8.0 1.2 2.5 0.0 1.2 2.5 39.0 3.8 8.0

12/13/2016 0:00 9.0 0.0 0.0 31.0 0.2 0.4 6.0 0.7 1.5 35.0 2.6 5.5 9.0 4.4 9.2

12/13/2016 6:00 0.0 4.1 7.4 2.0 6.9 14.5 0.3 2.5 5.3 0.0 7.0 14.7 4.0 24.1 50.6

12/13/2016 12:00 0.0 2.4 4.3 5.0 3.6 7.6 2.7 92.5 194.3 9.0 56.6 118.9 6.0 16.6 34.9

12/13/2016 18:00 5.0 1.4 2.5 11.0 2.2 4.6 17.0 12.9 27.1 0.0 2.1 4.4 117.0 4.0 8.4

12/14/2016 0:00 12.0 1.6 2.9 15.0 5.8 12.2 6.0 5.7 12.0 32.0 9.4 19.7 11.0 19.3 40.5

152

Phụ lục 2: Kết quả dự báo dòng chảy đến hồ

Bảng 2.1. Kết quả thực đo và dự báo dòng chảy đến hồ An Khê sử dụng số liệu mưa độ phân giải ô lưới 14x14km và 5x5km năm 2013

Thực đo

Thời gian

Mô hình Nam 15km

Mô hình Nam 5km

Mô hình Hec l5km

Mô hình Hec 5km

11/13/2013 19:00 11/14/2013 1:00 11/14/2013 7:00 11/14/2013 13:00 11/14/2013 19:00 11/15/2013 1:00 11/15/2013 7:00 11/15/2013 13:00 11/15/2013 19:00 11/16/2013 1:00 11/16/2013 7:00 11/16/2013 13:00 11/16/2013 19:00 11/17/2013 1:00 11/17/2013 7:00 11/17/2013 13:00 11/17/2013 19:00 11/18/2013 1:00 11/18/2013 7:00 11/18/2013 13:00 11/18/2013 19:00 11/19/2013 1:00 11/19/2013 7:00 11/19/2013 13:00 11/19/2013 19:00 11/20/2013 1:00 11/20/2013 7:00 11/20/2013 13:00 11/20/2013 19:00 11/21/2013 1:00 11/21/2013 7:00 11/21/2013 13:00 11/21/2013 19:00 11/22/2013 1:00 11/22/2013 7:00

0 0 0 0 0 0.189 1.105 4.438 7.584 9.933 12.7 17.147 21.597 25.011 29.573 35.273 39.602 42.203 43.971 44.259 43.855 44.764 44.089 41.787 38.679 35.282 31.91 28.741 25.865 23.316 21.095 19.183 17.55 16.164 14.991

0 0 0.1 0.3 1.2 8.5 22 41.4 43.9 41.8 42.6 46.9 47 46.7 48.8 52.8 52 49.4 46.4 42.5 38.2 34.9 32 29.2 26.7 24.5 22.4 20.5 18.7 17.1 15.7 14.3 13.1 12 11

0 0 0.1 0.4 1.2 7.2 19.1 36.6 38.7 36.6 36.6 39.6 40.8 40 42.5 45.8 45.9 44.8 44.3 41.8 37.8 35.3 32.1 29.4 26.9 24.6 22.5 20.6 18.8 17.2 15.7 14.4 13.2 12 11

0.0 0.0 0.0 0.0 0.0 0.3 1.4 5.0 9.0 12.0 18.0 22.0 29.0 34.4 39.8 46.6 51.6 54.5 56.3 54.0 53.0 52.5 50.4 47.6 44.7 41.1 39.0 34.9 31.2 27.9 25.0 22.6 20.5 18.7 17.2

0 0 0 0 0 0.294 1.4 6.56 11.571 15.123 19.237 25.487 30.589 34.628 39.424 45.778 49.788 50.969 50.09 47.809 45.182 41.994 38.416 34.793 31.347 28.196 25.388 22.932 20.812 19 17.46 16.156 15.055 14.124 13.336

153

Bảng 2.2. Kết quả thực đo và dự báo dòng chảy đến hồ An Khê sử dụng số liệu mưa độ phân giải ô lưới 14x14km và 5x5km năm 2014

Thời gian

Thực đo

Mô hình Nam 15km

Mô hình Nam 5km

Mô hình Hec l5km

Mô hình Hec 5km

0

0

11/27/2014 19:00

0

0

0.0

0

0

11/28/2014 1:00

0

0

0.0

0

0

11/28/2014 7:00

0

0

0.0

0

0

11/28/2014 13:00

0

0

0.0

0

0

11/28/2014 19:00

0

0

0.0

0

0

11/29/2014 1:00

0

0

0.0

0.1

0.2

11/29/2014 7:00

0

0

3.0

1.3

1.9

11/29/2014 13:00

0

0

3.0

13

14

11/29/2014 19:00

0.857

0.757

6.0

39.8

42.5

11/30/2014 1:00

6.991

5.742

11.0

54.7

56.9

11/30/2014 7:00

18.383

16.055

21.3

54.1

57.1

11/30/2014 13:00

27.304

23.737

31.6

49.6

52.7

11/30/2014 19:00

31.748

27.451

36.6

45.2

48.2

12/1/2014 1:00

32.995

28.505

38.0

41.3

44

12/1/2014 7:00

32.332

27.979

36.0

41.9

40.6

12/1/2014 13:00

30.615

28.636

34.0

39.8

37.5

12/1/2014 19:00

28.407

28.752

31.0

39.1

34.9

12/2/2014 1:00

26.258

29.317

30.8

36.4

32.1

12/2/2014 7:00

24.119

28.914

30.0

33.3

29.3

12/2/2014 13:00

22.044

27.565

26.0

30.5

26.8

12/2/2014 19:00

20.12

25.746

23.7

27.9

24.5

12/3/2014 1:00

18.386

23.756

21.5

25.5

22.4

12/3/2014 7:00

16.855

21.776

19.6

23.3

20.5

12/3/2014 13:00

15.522

19.91

17.9

21.3

18.8

12/3/2014 19:00

14.372

18.21

16.4

19.5

17.2

12/4/2014 1:00

13.385

16.697

15.2

17.9

15.7

12/4/2014 7:00

12.542

15.372

14.1

16.3

14.4

12/4/2014 13:00

11.823

14.223

13.2

14.9

13.1

12/4/2014 19:00

11.207

13.235

12.4

13.7

12

12/5/2014 1:00

10.68

12.388

11.7

154

Bảng 2.3. Kết quả thực đo và dự báo dòng chảy đến hồ An Khê sử dụng số liệu mưa độ phân giải ô lưới 14x14km và 5x5km năm 2015

Mô hình Nam

Mô hình Nam

Mô hình Hec

Mô hình Hec

Thực đo

Thời gian

15km

5km

l5km

5km

0.0

10/7/2015 19:00

0

0

0.1

0.2

0.0

10/8/2015 1:00

0

0

0.1

0.2

0.0

10/8/2015 7:00

0

0

0.5

0.6

0.0

10/8/2015 13:00

0.002

0.022

3.2

4.1

0.3

10/8/2015 19:00

0.165

0.241

8.3

9.7

0.4

10/9/2015 1:00

0.262

0.325

10.3

11.4

0.6

10/9/2015 7:00

0.423

0.485

12

12.6

0.9

10/9/2015 13:00

0.602

0.673

13.4

13.7

1.1

10/9/2015 19:00

0.764

0.809

13.7

13.4

1.3

10/10/2015 1:00

0.935

0.98

12.8

12.3

1.9

10/10/2015 7:00

1.405

1.418

15.3

14.5

5.0

10/10/2015 13:00

2.012

1.971

20.1

18.8

6.0

10/10/2015 19:00

2.317

2.237

19.8

18.4

8.0

10/11/2015 1:00

3.212

2.853

19.8

17.6

22.0

10/11/2015 7:00

14.586

11.432

43.6

38.2

66.0

10/11/2015 13:00

53.449

43.429

88.2

80.7

90.0

10/11/2015 19:00

82.622

67.228

92.8

85.1

95.0

10/12/2015 1:00

89.218

77.762

84.6

77.3

96.0

10/12/2015 7:00

92.534

80.388

78.7

70.1

87.8

10/12/2015 13:00

96.66

82.53

80.8

69.8

85.9

10/12/2015 19:00

96.834

81.111

77.2

65.5

80.6

10/13/2015 1:00

92.301

76.35

70.4

59.9

73.6

10/13/2015 7:00

85.089

69.895

64.4

54.8

66.0

10/13/2015 13:00

76.756

62.841

58.9

50.2

58.5

10/13/2015 19:00

68.262

55.849

53.8

45.9

51.4

10/14/2015 1:00

60.166

49.294

49.2

42

45.1

10/14/2015 7:00

52.764

43.365

45

38.4

39.5

10/14/2015 13:00

46.185

38.133

41.2

35.1

34.6

10/14/2015 19:00

40.454

33.599

37.7

32.1

30.5

10/15/2015 1:00

35.534

29.72

34.5

29.4

27.0

10/15/2015 7:00

31.359

26.435

31.5

26.9

24.0

10/15/2015 13:00

27.844

23.672

28.8

24.6

21.6

10/15/2015 19:00

24.904

21.36

26.4

22.5

155

Mô hình Nam

Mô hình Nam

Mô hình Hec

Mô hình Hec

Thực đo

Thời gian

15km

5km

l5km

5km

19.5

10/16/2015 1:00

22.454

19.432

24.1

20.6

17.8

10/16/2015 7:00

20.418

17.827

22.1

18.8

16.4

10/16/2015 13:00

18.729

16.49

20.2

17.2

15.3

10/16/2015 19:00

17.325

15.375

18.5

15.7

14.3

10/17/2015 1:00

16.157

14.443

16.9

14.4

13.5

10/17/2015 7:00

15.182

13.659

15.4

13.2

12.8

10/17/2015 13:00

14.364

12.996

14.1

12

12.2

10/17/2015 19:00

13.673

12.432

12.9

11

10/18/2015 1:00

13.085

11.946

11.8

10.1

11.7

11.3

10/18/2015 7:00

12.579

11.525

10.8

9.2

10.9

10/18/2015 13:00

12.141

11.155

9.9

8.4

10.6

11.756

10/18/2015 19:00

7.7

9

10.826 Bảng 2.5. Kết quả thực đo và dự báo dòng chảy đến hồ An Khê sử dụng số liệu mưa độ phân giải ô lưới 14x14km và 5x5km năm 2016

Thời gian

Thực đo

Mô hình Nam 15km

Mô hình Nam 5km

Mô hình Hec l5km

Mô hình Hec 5km

10/30/2016 19:00

0

0

0.1

0.2

0.0

0.0

10/31/2016 1:00

0

0

0.5

0.7

10/31/2016 7:00

0

0

0.6

0.9

0.0

10/31/2016 13:00

0

0

0.8

0.8

0.0

0.0

10/31/2016 19:00

0

0

0.8

0.8

11/1/2016 1:00

0

0

0.8

0.8

0.0

0.0

11/1/2016 7:00

0

0

1.1

1.1

11/1/2016 13:00

0.134

0.181

6.7

7.4

0.3

11/1/2016 19:00

0.416

0.513

12.6

14

0.8

1.2

11/2/2016 1:00

0.668

0.782

15.1

16.4

11/2/2016 7:00

1.218

1.298

19.1

19.6

2.1

5.0

11/2/2016 13:00

2.24

2.152

26

24.9

11/2/2016 19:00

4.506

3.905

30.9

28.9

10.1

11/3/2016 1:00

10.257

8.173

38.8

34.8

19.1

36.5

11/3/2016 7:00

22.146

18.161

51.9

47.2

11/3/2016 13:00

36.339

29.324

60.9

53.7

45.0

55.0

11/3/2016 19:00

45.601

36.403

59.8

52.1

11/4/2016 1:00

49.907

39.405

56.3

48.5

59.0

11/4/2016 7:00

50.802

39.843

52.7

45.1

61.0

60.0

11/4/2016 13:00

49.537

39.685

49.1

43.5

156

Thực đo

Thời gian

Mô hình Nam 15km

Mô hình Nam 5km

Mô hình Hec l5km

Mô hình Hec 5km

11/4/2016 19:00

47.409

39.204

46.1

41.7

55.0

60.0

11/5/2016 1:00

49.086

41.72

49.3

44.6

11/5/2016 7:00

50.774

44.167

47.2

42.7

61.0

66.0

11/5/2016 13:00

57.781

49.651

54.4

47

11/5/2016 19:00

61.841

52.14

52.8

44.3

65.0

11/6/2016 1:00

61.417

51.209

46.6

39.5

60.0

61.0

11/6/2016 7:00

58.32

48.366

42.5

36.1

11/6/2016 13:00

53.862

44.585

38.9

33.1

55.0

53.2

11/6/2016 19:00

48.878

40.48

35.6

30.2

11/7/2016 1:00

43.876

36.42

32.6

27.7

47.3

11/7/2016 7:00

39.146

32.616

29.8

25.3

42.0

37.2

11/7/2016 13:00

34.842

29.173

27.2

23.1

11/7/2016 19:00

31.023

26.128

24.9

21.2

33.0

29.4

11/8/2016 1:00

27.697

23.481

22.8

19.4

11/8/2016 7:00

24.839

21.208

20.8

17.7

26.4

11/8/2016 13:00

22.405

19.273

19.1

16.2

23.8

21.6

11/8/2016 19:00

20.348

17.635

17.4

14.8

11/9/2016 1:00

18.617

16.254

16

13.6

19.8

18.3

11/9/2016 7:00

17.164

15.091

14.6

12.4

11/9/2016 13:00

15.945

14.112

13.3

11.3

17.0

11/9/2016 19:00

14.921

13.286

12.2

10.4

15.9

15.0

11/10/2016 1:00

14.059

12.586

11.2

9.5

11/10/2016 7:00

13.33

11.991

10.2

8.7

14.3

13.6

11/10/2016 13:00

12.71

11.48

9.3

7.9

11/10/2016 19:00

12.179

11.038

8.5

7.3

13.1

11/11/2016 1:00

11.72

10.653

7.8

6.6

12.6

12.2

11/11/2016 7:00

11.318

10.313

7.1

6.1

11/11/2016 13:00

10.965

10.01

6.5

5.6

11.8

11.5

11/11/2016 19:00

10.649

9.737

6

5.1

11/12/2016 1:00

10.364

9.488

5.5

4.6

11.2

11/12/2016 7:00

10.104

9.258

5

4.2

10.9

10.7

11/12/2016 13:00

9.863

9.045

4.6

3.9

11/12/2016 19:00

9.64

8.844

4.2

3.6

10.4

10.2

11/13/2016 1:00

9.429

8.654

3.8

3.3

11/13/2016 7:00

9.23

8.472

3.5

3

10.0

11/13/2016 13:00

9.04

8.298

3.2

2.7

9.8

9.6

11/13/2016 19:00

8.857

8.13

2.9

2.5

157

Bảng 2.6. Kết quả thực đo và dự báo dòng chảy đến hồ Ayun Hạ sử dụng số liệu mưa độ phân giải ô lưới 14x14km và 5x5km năm 2013

Mô hình Nam

Mô hình Nam

Mô hình Hec

Mô hình Hec

Thực đo

Thời gian

15km

5km

l5km

5km

11/14/2013 7:00

0.504

0.528

0

0

0.6

11/14/2013 13:00

0.702

0.764

0.1

0.3

0.8

11/14/2013 19:00

2.756

2.84

1.4

1.7

2.9

11/15/2013 1:00

13.18

13.761

10.6

10.9

13.8

11/15/2013 7:00

34.409

34.838

36.2

36.8

34.3

11/15/2013 13:00

50.954

52.006

59.1

59.6

50.3

11/15/2013 19:00

60.939

62.318

61.2

62.8

60.2

11/16/2013 1:00

67.377

67.603

61

61.3

66.9

11/16/2013 7:00

72.988

70.977

63.8

61.2

73.1

11/16/2013 13:00

75.922

71.666

67.4

62.2

76.7

11/16/2013 19:00

76.991

70.47

67.9

61.1

78.5

11/17/2013 1:00

77.805

68.645

69.4

60.4

80.1

11/17/2013 7:00

78.694

68.99

72.5

62.7

81.9

11/17/2013 13:00

77.977

70.588

74.5

68.4

82.0

11/17/2013 19:00

75.626

71.361

73.6

72.1

80.3

11/18/2013 1:00

72.076

70.71

71.8

72.6

77.2

11/18/2013 7:00

67.822

69.154

69.7

72.2

73.3

11/18/2013 13:00

63.253

66.488

67.7

71.3

69.1

11/18/2013 19:00

58.64

63.377

66

69.7

64.8

11/19/2013 1:00

54.156

61.349

64.1

69.7

60.4

11/19/2013 7:00

49.905

58.853

61.8

70.2

56.0

11/19/2013 13:00

45.946

55.766

59.5

68

51.8

11/19/2013 19:00

42.309

52.387

57.3

65.5

47.8

11/20/2013 1:00

39

48.922

55.2

63.1

44.0

11/20/2013 13:00

33.334

42.249

51.2

58.5

37.5

11/20/2013 19:00

30.941

39.184

49.3

56.3

34.7

11/21/2013 1:00

28.81

36.348

47.5

54.2

32.2

11/21/2013 7:00

26.916

45.7

52.2

29.9

33.752

158

Bảng 2.7. Kết quả thực đo và dự báo dòng chảy đến hồ Ayun Hạ sử dụng số liệu mưa độ phân giải ô lưới 14x14km và 5x5km năm 2014

Mô hình Nam

Mô hình Nam

Mô hình Hec

Mô hình Hec

Thực đo

Thời gian

15km

5km

l5km

5km

11/28/2014 7:00

0.486

0.486

0

0

0.5

11/28/2014 13:00

0.636

0.642

0

0

0.7

11/28/2014 19:00

0.774

0.788

0

0

0.9

11/29/2014 1:00

0.895

0.919

0

0

1.1

11/29/2014 7:00

0.996

1.039

0

0

1.2

11/29/2014 13:00

1.76

1.909

0.3

0.4

2.1

11/29/2014 19:00

16.163

15.565

11.2

10.8

16.2

11/30/2014 1:00

41.192

46.99

46.4

49.6

47.4

11/30/2014 7:00

67.07

82.547

76.1

94.1

76.3

11/30/2014 13:00

85.5

107.778

90

115.4

97.1

11/30/2014 19:00

95.598

121.633

91

116.2

108.5

12/1/2014 1:00

99.517

127.175

88

112.3

112.9

12/1/2014 7:00

99.216

127.031

84.9

108.3

112.6

12/1/2014 13:00

96.453

123.138

83.1

104.7

110.3

12/1/2014 19:00

92.315

116.906

82.3

101.4

106.4

12/2/2014 1:00

88.766

109.349

81.9

98.2

103.1

12/2/2014 7:00

84.359

101.176

82.2

94.8

98.6

12/2/2014 13:00

79.124

92.875

79.6

91.3

92.9

12/2/2014 19:00

73.517

84.769

76.7

87.9

86.6

12/3/2014 1:00

67.851

77.067

73.8

84.7

80.2

12/3/2014 7:00

62.335

69.891

71.1

81.6

73.8

12/3/2014 13:00

57.1

63.305

68.5

78.5

67.7

12/3/2014 19:00

52.225

57.328

66

75.6

62.0

12/4/2014 1:00

47.748

51.952

63.5

72.8

56.8

12/4/2014 13:00

40.014

42.888

58.9

67.6

47.6

12/4/2014 19:00

36.732

39.118

56.7

65.1

43.7

12/5/2014 1:00

33.808

54.6

62.7

40.3

35.796

159

Bảng 2.8. Kết quả thực đo và dự báo dòng chảy đến hồ Ayun Hạ sử dụng số liệu mưa độ phân giải ô lưới 14x14km và 5x5km năm 2015

Mô hình Nam

Mô hình Nam

Mô hình Hec

Mô hình Hec

Thực đo

Thời gian

15km

5km

l5km

5km

10/8/2015 7:00

2.138

2.62

1.6

2

2.1

10/8/2015 13:00

3.862

4.449

3

3.8

3.7

10/8/2015 19:00

5.914

6.415

5.1

5.7

5.7

10/9/2015 1:00

7.499

8.005

6.6

6.9

7.3

10/9/2015 7:00

9.584

10.063

7.6

8

9.3

10/9/2015 13:00

11.701

12.253

9.6

10.1

11.4

10/9/2015 19:00

13.071

13.672

10.7

11.3

12.7

10/10/2015 1:00

13.868

14.446

10.6

11.1

13.5

10/10/2015 7:00

15.141

15.554

11.3

11.5

14.9

10/10/2015 13:00

17.32

17.734

13.8

14

17.0

10/10/2015 19:00

18.919

19.628

16.2

16.9

18.7

10/11/2015 1:00

20.829

20.895

17.2

17.8

22.7

10/11/2015 7:00

26.893

25.302

22.7

21

29.8

10/11/2015 13:00

33.373

30.029

32.6

28.5

37.2

10/11/2015 19:00

38.019

33.474

37

31.9

42.6

10/12/2015 1:00

40.541

37.127

37.6

34

45.6

10/12/2015 7:00

45.656

44.831

40.2

40.8

51.1

10/12/2015 13:00

59.42

62.28

55.5

60.1

65.1

10/12/2015 19:00

69.435

75.087

72.9

80.5

75.1

10/13/2015 1:00

74.177

81.493

72.9

80.6

79.7

10/13/2015 7:00

75.264

83.483

70.2

78.2

80.5

10/13/2015 13:00

74.455

83.67

69

77.6

79.7

10/13/2015 19:00

72.191

81.772

69

77.6

77.4

10/14/2015 1:00

68.743

78.261

66.8

75.4

73.8

10/14/2015 13:00

60.2

68.861

61.9

70.1

64.7

10/14/2015 19:00

55.717

63.769

59.6

67.5

59.9

10/15/2015 1:00

51.344

58.744

57.4

65

55.3

10/15/2015 7:00

47.188

53.931

55.3

62.6

50.8

10/16/2015 13:00

30.932

34.906

45.3

51.2

33.4

10/16/2015 19:00

28.583

32.144

43.1

48.7

30.9

10/17/2015 1:00

26.491

29.687

40.9

46.3

28.7

10/17/2015 7:00

24.635

27.507

39

44.3

26.7

10/17/2015 13:00

22.988

25.577

37.1

42.2

24.9

10/17/2015 19:00

21.528

23.869

35

39.9

23.4

10/18/2015 1:00

20.233

22.358

33.4

38.1

20.0

10/18/2015 7:00

19.082

21.02

32.1

36.7

18.8

10/18/2015 13:00

18.058

19.834

30.5

34.9

17.8

160

Bảng 2.9. Kết quả thực đo và dự báo dòng chảy đến hồ Ayun Hạ sử dụng số liệu mưa độ phân giải ô lưới 14x14km và 5x5km năm 2016

Mô hình Nam

Mô hình Nam

Mô hình Hec

Mô hình Hec

Thực đo

Thời gian

15km

5km

l5km

5km

10/31/2016 7:00

0.637

0.629

0.3

0.1

0.7

10/31/2016 13:00

0.939

0.859

0.4

0.1

1.1

10/31/2016 19:00

1.268

1.09

0.5

0.1

1.5

11/1/2016 1:00

1.6

1.321

0.5

0.2

1.9

11/1/2016 7:00

1.925

1.576

0.6

0.5

2.4

11/1/2016 13:00

2.473

1.998

1

1.1

3.5

11/1/2016 19:00

3.693

2.653

2.2

1.7

5.3

11/2/2016 1:00

5.174

3.591

4

2.4

7.6

11/2/2016 7:00

6.813

5.609

5.6

4.1

10.0

11/2/2016 13:00

9.058

8.483

7.4

7.4

13.1

11/2/2016 19:00

13.165

13.068

11.1

11.9

18.7

11/3/2016 1:00

19.603

20.036

18.1

19.1

27.3

11/3/2016 7:00

29.631

29.649

28.4

29.1

40.3

11/3/2016 13:00

42.216

42.406

41.9

41.7

56.4

11/3/2016 19:00

60.64

59.07

58.6

57.6

78.1

11/4/2016 1:00

93.136

89.06

91

86

113.4

11/4/2016 7:00

120.36

115.301

126.7

120.4

142.9

11/4/2016 13:00

137.007

134.061

134

131.1

161.1

11/4/2016 19:00

151.631

150.394

138.5

139.7

179.7

11/5/2016 1:00

179.373

171.919

158.4

156.9

223.1

11/5/2016 7:00

230.211

197.016

190.9

178.2

272.0

11/5/2016 13:00

244.946

195.946

213.6

187.3

282.2

11/5/2016 19:00

232.614

193.68

214.1

183.3

262.9

11/6/2016 1:00

215.361

186.969

207.1

177

235.2

11/6/2016 13:00

191.943

164.728

192.1

164.4

204.2

11/6/2016 19:00

177.406

151.786

185

158.3

188.0

11/7/2016 1:00

162.437

138.721

178.2

152.5

171.6

11/7/2016 7:00

147.696

126.024

171.6

146.8

155.6

11/8/2016 13:00

87.44

75.083

142.1

121.6

91.7

11/8/2016 19:00

78.611

67.7

136.8

117.1

82.5

11/9/2016 1:00

70.784

61.163

131.7

112.8

74.3

11/9/2016 7:00

63.88

55.403

126.8

108.6

67.1

11/9/2016 13:00

57.815

50.346

122.1

104.5

60.8

11/9/2016 19:00

52.505

45.918

117.5

100.4

55.2

11/10/2016 1:00

47.867

42.048

112.7

96.5

50.4

161

Mô hình Nam

Mô hình Nam

Mô hình Hec

Mô hình Hec

Thực đo

Thời gian

15km

5km

l5km

5km

11/10/2016 7:00

43.823

107.9

38.671

92.7

46.2

11/10/2016 13:00

40.301

103.5

35.726

88.7

42.6

11/10/2016 19:00

37.235

99

33.158

84.3

39.4

11/11/2016 1:00

34.565

94

30.916

79.7

36.6

11/11/2016 7:00

32.238

88.2

28.958

74.3

34.2

11/11/2016 13:00

30.208

81.4

27.243

68.2

32.1

11/11/2016 19:00

28.433

74

25.737

61.5

30.3

11/12/2016 1:00

26.876

65.5

24.411

53.9

28.7

11/12/2016 7:00

25.507

55.4

23.24

45.7

27.3

11/12/2016 13:00

24.298

47.7

22.199

38.8

26.0

11/12/2016 19:00

23.225

43

21.271

33

24.9

11/13/2016 1:00

22.269

37.8

20.438

27.8

23.9

11/13/2016 7:00

21.413

31.8

19.687

23.4

23.0

11/13/2016 13:00

20.64

26.7

19.005

19.7

22.2

11/13/2016 19:00

19.939

22.5

18.382

16.5

21.5

Bảng 2.10. Kết quả thực đo và dự báo dòng chảy đến hồ Krông Hnăng sử dụng số liệu mưa độ phân giải ô lưới 14x14km và 5x5km năm 2013 Mô hình Hec

Mô hình Nam

Mô hình Nam

Mô hình Hec

Thực đo

Thời gian

15km

5km

l5km

5km

11/13/2013 7:00

0.001

0

0.001

0

0.0

11/13/2013 13:00

0.022

0

0.027

0.3

0.0

11/13/2013 19:00

0.069

0.2

0.139

1.2

0.0

11/14/2013 1:00

0.142

0.3

2.394

4.6

0.1

11/14/2013 7:00

0.239

0.8

11.316

24.9

0.1

11/14/2013 13:00

0.913

2.4

21.819

34.8

0.2

11/14/2013 19:00

5.434

9.7

35.42

58

0.6

11/15/2013 1:00

21.362

55.3

56.725

115

3.6

11/15/2013 7:00

65.231

180.1

105.443

193.9

14.7

11/15/2013 13:00

162.979

290.8

180.39

265.7

43.1

11/15/2013 19:00

273.227

355.8

276.176

341.9

137.5

11/16/2013 1:00

370.63

402.9

367.178

398.3

261.3

11/16/2013 7:00

407.521

395.7

401.296

394.1

377.3

11/16/2013 13:00

437.3

415.8

413.217

394.4

480.0

11/16/2013 19:00

454.962

436.2

432.438

421.9

507.4

11/17/2013 1:00

481.271

476.1

457.898

461

537.5

11/17/2013 7:00

482.924

487.6

436.037

441.1

539.9

11/17/2013 13:00

468.134

485.6

402.517

413.4

523.7

162

Mô hình Nam

Mô hình Nam

Mô hình Hec

Mô hình Hec

Thực đo

Thời gian

15km

5km

l5km

5km

11/17/2013 19:00

435.138

362.329

465.4

381.3

487.1

11/18/2013 1:00

396.57

334.472

439.8

365.3

420.4

11/18/2013 7:00

354.166

305.223

400.5

334.9

374.5

11/18/2013 13:00

315.273

275.703

344.4

304.6

315.5

11/18/2013 19:00

285.103

256.13

314.8

279.6

291.4

11/19/2013 1:00

263.74

246.754

289

262

234.2

11/19/2013 7:00

235.24

224.322

265.3

240.5

189.3

11/19/2013 13:00

208.598

201.413

243.5

220.8

176.8

11/19/2013 19:00

187.326

182.122

223.5

202.6

164.6

11/20/2013 1:00

175.798

171.977

205.2

186

153.0

11/20/2013 7:00

164.39

161.671

188.3

170.8

141.9

11/20/2013 13:00

153.265

151.416

172.9

156.7

131.4

11/20/2013 19:00

142.542

141.373

158.7

143.9

121.6

11/21/2013 1:00

132.303

131.658

145.7

132.1

112.4

11/21/2013 7:00

122.601

122.356

133.7

121.2

103.8

11/21/2013 13:00

113.467

113.521

122.7

111.3

95.9

11/21/2013 19:00

104.917

105.187

112.7

102.2

93.4

11/22/2013 1:00

96.949

97.37

103.4

93.8

95.9

89.554

11/22/2013 7:00

86.1

94.9

93.4

90.075 Bảng 2.11. Kết quả thực đo và dự báo dòng chảy đến hồ Krông Hnăng sử dụng số liệu mưa độ phân giải ô lưới 14x14km và 5x5km năm 2014 Mô hình Hec

Mô hình Nam

Mô hình Nam

Mô hình Hec

Thời gian

Thực đo

15km

5km

l5km

5km

11/27/2014 13:00

0.021

0.02

0

0

0.0

11/27/2014 19:00

0.062

0.059

0

0

0.1

11/28/2014 1:00

0.12

0.112

0

0

0.1

11/28/2014 7:00

0.189

0.174

0.1

0

0.2

11/28/2014 13:00

0.266

0.245

0.1

0.1

0.3

11/28/2014 19:00

0.347

0.33

0.1

0.5

0.4

11/29/2014 1:00

0.429

0.436

0.1

1.1

0.5

11/29/2014 7:00

0.511

0.564

0.1

1.5

0.5

11/29/2014 13:00

0.598

0.957

0.9

1.9

0.6

11/29/2014 19:00

3.208

5.966

6.6

12.3

3.7

11/30/2014 1:00

11.209

13.39

23.3

21.7

14.2

11/30/2014 7:00

19.206

20.427

27

24.8

23.8

163

Mô hình Nam

Mô hình Nam

Mô hình Hec

Mô hình Hec

Thực đo

Thời gian

15km

5km

l5km

5km

11/30/2014 13:00

26.055

26.965

28.6

27.8

32.1

11/30/2014 19:00

32.726

37.092

33.4

50

40.3

12/1/2014 1:00

41.408

53.027

49.3

91.6

50.9

12/1/2014 7:00

51.479

69.762

64.2

111.5

63.2

12/1/2014 13:00

64.622

90.818

93.5

143.7

78.7

12/1/2014 19:00

78.724

129.224

113.2

187.9

94.9

12/2/2014 1:00

97.298

182.156

144.9

241.7

115.8

12/2/2014 7:00

107.973

202.678

137.3

228.6

127.8

12/2/2014 13:00

114.281

204.228

123.9

206.2

136.1

12/2/2014 19:00

117.99

196.647

111.7

185.9

145.0

12/3/2014 1:00

118.918

184.436

100.7

167.7

156.0

12/3/2014 7:00

117.729

170.337

92.4

153.9

111.1

12/3/2014 13:00

114.961

159.178

84.8

141.3

102.8

12/3/2014 19:00

111.049

152.278

77.9

129.7

95.2

12/4/2014 1:00

106.339

144.635

71.5

119

88.1

12/4/2014 7:00

101.106

136.561

65.6

109.3

81.6

12/4/2014 13:00

95.566

128.3

60.2

100.3

75.7

12/4/2014 19:00

89.888

120.036

55.3

92.1

70.2

84.202

12/5/2014 1:00

50.8

84.5

65.2

Thời gian

Thực đo

111.912 Bảng 2.12. Kết quả thực đo và dự báo dòng chảy đến hồ Krông Hnăng sử dụng số liệu mưa độ phân giải ô lưới 14x14km và 5x5km năm 2015 Mô hình Hec 5km

Mô hình Nam 5km

Mô hình Nam 15km

Mô hình Hec l5km

10/7/2015 7:00

0.001

0.001

0

0

0.0

10/7/2015 13:00

0.031

0.021

0.4

0

0.0

10/7/2015 19:00

0.104

0.065

0.7

0.1

0.1

10/8/2015 1:00

0.207

0.131

0.7

0.2

0.2

10/8/2015 7:00

0.493

0.217

1.4

0.4

0.6

10/8/2015 13:00

2.361

0.325

3.7

1

2.5

10/8/2015 19:00

4.325

0.58

4.7

1.3

4.6

10/9/2015 1:00

5.895

5.274

4.4

11.3

7.8

10/9/2015 7:00

8.364

10.299

6.5

13.2

11.0

10/9/2015 13:00

11.727

14.388

10

13.3

15.3

10/9/2015 19:00

14.471

17.55

10.3

12.9

18.8

164

Thời gian

Thực đo

Mô hình Nam 15km

Mô hình Nam 5km

Mô hình Hec l5km

Mô hình Hec 5km

10/10/2015 1:00

16.454

19.792

9.4

11.8

21.4

10/10/2015 7:00

19.799

22.588

14.3

14.9

25.7

10/10/2015 13:00

24.566

32.459

21.6

48.8

31.7

10/10/2015 19:00

29.994

41.636

28.2

50.9

38.6

10/11/2015 1:00

34.121

48.431

27.9

49.1

43.8

10/11/2015 7:00

37.017

53.388

26.8

47.3

47.5

10/11/2015 13:00

38.895

56.941

25.4

46.3

50.0

10/11/2015 19:00

39.995

58.901

23.9

42.2

51.5

10/12/2015 1:00

40.33

59.572

21.9

39.4

52.0

10/12/2015 7:00

40.117

59.697

20.6

37.1

51.9

10/12/2015 13:00

39.516

59.465

19.3

35.9

51.3

10/12/2015 19:00

38.536

58.8

17.7

34.7

50.2

10/13/2015 1:00

37.245

57.492

16.3

31.9

48.6

10/13/2015 7:00

35.738

55.642

14.9

29.3

46.8

10/13/2015 13:00

34.092

53.415

13.7

26.9

40.2

10/13/2015 19:00

32.368

50.939

12.6

24.7

36.0

10/14/2015 1:00

30.614

48.316

11.5

22.7

23.8

10/14/2015 7:00

28.864

45.625

10.6

20.8

22.3

10/14/2015 13:00

27.147

42.928

9.7

19.1

20.8

10/14/2015 19:00

25.482

40.271

8.9

17.5

19.5

10/15/2015 1:00

23.884

37.688

8.2

16.1

18.3

10/15/2015 7:00

22.362

35.203

7.5

14.8

17.1

10/15/2015 13:00

20.922

32.833

6.9

13.6

16.1

10/15/2015 19:00

19.567

30.589

6.3

12.5

15.1

10/16/2015 1:00

18.297

28.476

5.8

11.4

14.2

10/16/2015 7:00

17.113

26.497

5.3

10.4

13.4

10/16/2015 13:00

16.011

24.652

4.9

9.5

8.0

10/16/2015 19:00

14.989

22.936

4.5

8.8

6.0

10/17/2015 1:00

14.043

21.347

4.1

8

5.0

10/17/2015 7:00

13.17

19.878

3.8

7.4

4.0

10/17/2015 13:00

12.364

18.524

3.5

6.8

3.0

10/17/2015 19:00

11.621

17.277

3.2

6.2

1.0

10/18/2015 0:00

11.047

16.315

3

5.8

1.0

10/18/2015 7:00

10.308

15.079

2.7

5.2

1.0

10/18/2015 13:00

9.73

14.114

2.5

4.8

1.0

10/18/2015 19:00

9.197

13.229

2.3

4.4

1.0

165

Thời gian

Thực đo

Bảng 2.13. Kết quả thực đo và dự báo dòng chảy đến hồ Krông Hnăng sử dụng số liệu mưa độ phân giải ô lưới 14x14km và 5x5km năm 2015 Mô hình Hec 5km

Mô hình Nam 5km

Mô hình Nam 15km

Mô hình Hec l5km

10/30/2016 19:00

0.066

0.089

0.2

0.7

0.1

10/31/2016 1:00

0.136

0.249

0.3

1.4

0.1

10/31/2016 7:00

0.228

1.821

0.4

3.1

0.2

10/31/2016 13:00

0.394

5.258

1.5

6.9

0.4

10/31/2016 19:00

2.131

9.546

4.2

10.5

2.2

11/1/2016 1:00

5.304

14.797

7

14.4

5.4

11/1/2016 7:00

13.952

27.956

25.5

43.1

13.9

11/1/2016 13:00

29.876

59.231

63.8

130.2

38.0

11/1/2016 19:00

51.495

125.992

109.7

219.8

65.6

11/2/2016 1:00

88.655

211.722

169

287.5

112.5

11/2/2016 7:00

142.558

318.919

218.1

363.7

181.6

11/2/2016 13:00

225.637

491.866

297.9

500.9

290.6

11/2/2016 19:00

315.244

640.562

362.2

607.2

409.5

11/3/2016 1:00

394.927

717.011

412.2

655.6

515.9

11/3/2016 7:00

450.193

807.504

444.5

737.7

589.8

11/3/2016 13:00

477.295

775.047

461.5

740.1

626.1

11/3/2016 19:00

478.461

695.308

464.5

698.5

627.7

11/4/2016 1:00

466.565

623.347

463.8

669.2

611.9

11/4/2016 7:00

425.12

543.3

432.3

629.7

556.7

11/4/2016 13:00

378.665

461.532

396

571.3

495.1

11/4/2016 19:00

333.454

403.946

355.4

518.3

435.3

11/5/2016 1:00

303.344

398.614

330

514.3

395.9

11/5/2016 7:00

268.035

368.47

302.4

486.8

349.6

11/5/2016 13:00

248.075

329.253

281.9

446.9

323.9

11/5/2016 19:00

227.638

381.895

258.9

493.3

297.4

11/6/2016 1:00

239.939

369.217

278.5

477.1

277.5

11/6/2016 7:00

224.898

335.276

258.8

438

251.4

11/6/2016 13:00

205.013

299.169

237.5

402

226.9

11/6/2016 19:00

185.749

265.091

218

369

207.3

11/7/2016 1:00

173.686

234.516

200.2

338.7

195.1

11/7/2016 7:00

164.465

207.784

183.7

310.9

169.0

11/7/2016 13:00

154.987

190.505

168.7

285.4

157.5

11/7/2016 19:00

145.473

178.402

154.8

262

142.9

11/8/2016 1:00

136.093

166.58

142.1

240.5

132.7

11/8/2016 7:00

126.972

155.17

130.4

220.8

116.9

166

Thời gian

Thực đo

Mô hình Nam 15km

Mô hình Nam 5km

Mô hình Hec l5km

Mô hình Hec 5km

202.7

105.5

11/8/2016 13:00

118.199

144.263

119.7

11/8/2016 19:00

109.836

133.919

109.9

186

97.7

11/9/2016 1:00

101.923

124.174

100.9

170.8

90.4

11/9/2016 7:00

94.482

115.043

92.6

156.7

83.7

11/9/2016 13:00

87.521

106.529

81.6

143.5

77.6

11/9/2016 19:00

81.038

98.623

74.9

131.7

71.9

11/10/2016 0:00

75.994

92.486

69.7

122.6

67.6

11/10/2016 7:00

69.464

84.557

63.1

111

62.0

11/10/2016 13:00

64.337

78.347

57.9

101.9

57.7

11/10/2016 19:00

59.622

72.647

53.2

93.5

53.8

Bảng 2.14. Kết quả thực đo và dự báo dòng chảy đến hồ Sông Hinh sử dụng số liệu mưa độ phân giải ô lưới 14x14km và 5x5km năm 2013

Thời gian

Thực đo

Mô hình Nam 15km

Mô hình Nam 5km

Mô hình Hec l5km

Mô hình Hec 5km

11/13/2013 7:00

0.014

0.015

0

0

0.0

11/13/2013 13:00

0.311

0.388

0.1

0.4

0.0

11/13/2013 19:00

0.792

1.157

0.2

1.2

0.0

11/14/2013 1:00

1.34

8.977

0.7

9

1.0

11/14/2013 7:00

1.939

41.704

1.6

41.7

2.0

11/14/2013 13:00

2.693

68.667

4.7

68.7

4.9

11/14/2013 19:00

20.414

104.743

39.1

104.7

22.6

11/15/2013 1:00

67.365

236.665

128.1

236.7

77.8

11/15/2013 7:00

245.392

428.09

287.8

428.1

238.7

11/15/2013 13:00

462.987

522.334

408.6

522.3

393.5

11/15/2013 19:00

498.565

569.006

440.6

569

423.0

11/16/2013 1:00

521.038

533.471

494.4

533.5

447.8

11/16/2013 7:00

379.275

366.238

380.4

366.2

420.0

11/16/2013 13:00

330.638

285.815

358.2

285.8

395.0

11/16/2013 19:00

301.54

299.071

327.6

299.1

365.0

11/17/2013 1:00

331.21

349.005

366.1

349

320.0

11/17/2013 7:00

319.766

270.011

330.9

270

311.0

11/17/2013 13:00

275.12

203.569

287.6

203.6

291.9

11/17/2013 19:00

204.724

152.931

212.7

152.9

214.3

11/18/2013 1:00

149.477

140.107

178.9

140.1

154.3

11/18/2013 7:00

125.688

130.345

150.4

130.3

127.7

11/18/2013 13:00

104.625

119.624

126.5

119.6

106.0

167

Thời gian

Thực đo

Mô hình Nam 15km

Mô hình Nam 5km

Mô hình Hec l5km

Mô hình Hec 5km

11/18/2013 19:00

89.958

115

90.9

113.7

114.997

11/19/2013 1:00

81.173

120

81.9

110.1

119.979

11/19/2013 7:00

71.512

114.7

72.1

92.6

114.72

11/19/2013 13:00

61.213

101.2

61.6

77.8

101.185

11/19/2013 19:00

51.813

85.7

52.1

65.5

85.695

11/20/2013 1:00

43.858

71.2

44.0

55

71.174

11/20/2013 7:00

37.406

58.7

37.4

45.6

58.746

11/20/2013 13:00

32.3

48.6

32.3

38.4

48.64

11/20/2013 19:00

28.315

40.7

28.2

32.3

40.67

11/21/2013 1:00

25.217

34.5

25.1

27.1

34.501

11/21/2013 7:00

22.803

29.8

22.6

22.8

29.774

11/21/2013 13:00

20.906

26.2

20.7

19.2

26.163

11/21/2013 19:00

19.391

23.4

19.2

16.1

23.396

11/22/2013 1:00

18.16

21.3

18.0

13.6

21.256

17.134

11/22/2013 7:00

19.6

11.4

16.9

19.578 Bảng 2.15. Kết quả thực đo và dự báo dòng chảy đến hồ Sông Hinh sử dụng số liệu mưa độ phân giải ô lưới 14x14km và 5x5km năm 2014 Mô hình Hec

Mô hình Nam

Mô hình Nam

Mô hình Hec

Thực đo

Thời gian

15km

5km

l5km

5km

11/27/2014 7:00

0.014

0

0.0

0

0.014

11/27/2014 13:00

0.291

0

0.3

0

0.291

11/27/2014 19:00

0.715

0

0.7

0

0.703

11/28/2014 1:00

1.149

0

1.1

0.1

1.1

11/28/2014 7:00

1.53

0.1

1.5

0.1

1.444

11/28/2014 13:00

1.827

0.3

1.8

0.1

1.752

11/28/2014 19:00

2.033

1.3

2.0

0.1

2.085

11/29/2014 1:00

2.157

2.3

2.2

0

2.518

11/29/2014 7:00

2.214

2.5

2.2

0.2

3.035

11/29/2014 13:00

2.409

4.3

2.5

5.8

3.578

11/29/2014 19:00

17.691

31.5

20.0

37.3

17.567

11/30/2014 1:00

48.462

40.7

57.4

74.4

35.965

11/30/2014 7:00

63.613

35.5

74.4

52

46.301

11/30/2014 13:00

70.712

37.9

83.2

56

51.548

11/30/2014 19:00

78.967

89.5

94.4

72.2

70.242

12/1/2014 1:00

97.334

113.5

121.892

158.6

114.0

168

Mô hình Nam

Mô hình Nam

Mô hình Hec

Mô hình Hec

Thực đo

Thời gian

15km

5km

l5km

5km

12/1/2014 7:00

124.289

158.492

128.8

155.5

150.3

12/1/2014 13:00

179.828

200.949

190.3

199.5

231.8

12/1/2014 19:00

229.628

256.722

229.6

257.1

305.2

12/2/2014 1:00

296.665

319.001

286.7

303.4

246.4

12/2/2014 7:00

222.325

232.569

174.6

181.5

163.6

12/2/2014 13:00

150.234

154.837

122

128.8

126.0

12/2/2014 19:00

120.527

122.602

102.6

108.3

96.0

12/3/2014 1:00

95.863

97.259

86.2

91.1

75.2

12/3/2014 7:00

75.427

76.39

69.1

73.1

59.1

12/3/2014 13:00

59.208

59.896

58.1

61.5

42.5

12/3/2014 19:00

46.69

47.201

48.9

51.7

34.1

12/4/2014 1:00

37.207

37.603

41.1

43.5

27.9

12/4/2014 7:00

30.107

30.43

34.5

36.6

23.3

12/4/2014 13:00

24.827

25.101

29

30.7

19.8

12/4/2014 19:00

20.908

21.149

24.4

25.9

17.3

17.99

12/5/2014 1:00

20.5

21.7

10.0

18.208 Bảng 2.16. Kết quả thực đo và dự báo dòng chảy đến hồ Sông Hinh sử dụng số liệu mưa độ phân giải ô lưới 14x14km và 5x5km năm 2015 Mô hình Hec

Mô hình Nam

Mô hình Nam

Mô hình Hec

Thời gian

Thực đo

15km

5km

l5km

5km

10/7/2015 7:00

0.014

0.014

0

0

0.0

10/7/2015 13:00

0.299

0.3

0

0

0.3

10/7/2015 19:00

0.733

0.77

0

0.3

0.7

10/8/2015 1:00

1.155

1.302

0

0.4

1.2

10/8/2015 7:00

1.501

1.835

0

0.9

1.5

10/8/2015 13:00

1.778

2.396

0.2

2.2

1.8

10/8/2015 19:00

2.006

2.984

0.1

3.2

2.0

10/9/2015 1:00

2.167

15.467

0.1

28.9

5.0

10/9/2015 7:00

2.289

25.036

0.4

20

5.5

10/9/2015 13:00

2.427

28.101

0.8

15.9

6.3

10/9/2015 19:00

2.58

27.527

0.6

12.2

8.9

10/10/2015 1:00

2.71

25.051

0.7

10.8

16.7

10/10/2015 7:00

2.927

26.135

5.6

20.4

24.5

169

Mô hình Nam

Mô hình Nam

Mô hình Hec

Mô hình Hec

Thực đo

Thời gian

15km

5km

l5km

5km

10/10/2015 13:00

13.765

53.947

31

98.1

32.3

10/10/2015 19:00

31.16

69.14

42

63.5

42.6

10/11/2015 1:00

38.532

69.396

26.7

48

52.9

10/11/2015 7:00

38.067

63.986

18.7

39.1

52.4

10/11/2015 13:00

34.33

57.117

15.7

32.9

47.4

10/11/2015 19:00

29.662

49.043

13.2

27.7

41.2

10/12/2015 1:00

25.204

40.975

11.1

25

35.2

10/12/2015 7:00

21.452

34.687

10

25.8

30.2

10/12/2015 13:00

18.38

30.827

8.4

25.6

26.0

10/12/2015 19:00

15.938

27.86

7.2

22.8

22.7

10/13/2015 1:00

14.048

24.762

6.3

19.2

17.9

10/13/2015 7:00

12.597

21.743

5.3

16.1

16.4

10/13/2015 13:00

11.473

19.08

4.4

13.6

13.1

10/13/2015 19:00

10.588

16.846

3.7

11.4

12.5

10/14/2015 1:00

9.877

15.022

3.1

9.5

11.9

10/14/2015 7:00

9.292

13.551

2.6

8

11.4

10/14/2015 13:00

8.795

12.367

2.2

6.7

10.9

10/14/2015 19:00

8.364

11.408

1.8

5.6

10.5

10/15/2015 1:00

7.978

10.619

1.6

4.7

10.0

10/15/2015 7:00

7.626

9.958

1.3

4

8.7

10/15/2015 13:00

7.298

9.394

1.1

3.4

8.3

10/15/2015 19:00

6.988

8.899

0.9

2.8

7.9

10/16/2015 1:00

6.692

8.456

0.8

2.4

7.6

10/16/2015 7:00

6.406

8.052

0.7

2

4.8

10/16/2015 13:00

6.129

7.676

0.5

1.7

4.5

10/16/2015 19:00

5.858

7.322

0.5

1.4

4.3

10/17/2015 1:00

5.593

6.984

0.4

1.2

4.1

10/17/2015 7:00

5.333

6.659

0.3

1

3.8

10/17/2015 13:00

5.078

6.344

0.3

0.8

3.6

10/17/2015 19:00

4.826

6.038

0.2

0.7

3.6

10/18/2015 1:00

4.579

5.74

0.2

0.6

3.7

10/18/2015 7:00

4.336

5.447

0.2

0.5

3.8

10/18/2015 13:00

4.096

5.161

0.1

0.4

3.8

10/18/2015 19:00

3.859

4.879

0.1

0.4

3.8

170

Bảng 2.17. Kết quả thực đo và dự báo dòng chảy đến hồ Sông Hinh sử dụng số liệu mưa độ phân giải ô lưới 14x14km và 5x5km năm 2016 Mô hình Hec

Mô hình Nam

Mô hình Nam

Mô hình Hec

Thực đo

Thời gian

15km

5km

l5km

5km

10/30/2016 7:00

0.014

0.015

0

0

0.0

10/30/2016 13:00

0.313

0.368

0.1

0.8

0.3

10/30/2016 19:00

0.845

1.072

0.8

2.7

0.8

10/31/2016 1:00

1.482

1.958

0.7

2.9

1.4

10/31/2016 7:00

2.081

11.255

0.7

20.5

2.0

10/31/2016 13:00

2.691

39.828

4.4

68.7

2.6

10/31/2016 19:00

10.018

97.868

16.9

163.7

9.0

11/1/2016 1:00

22.823

332.261

29.6

371.9

21.1

11/1/2016 7:00

67.041

559.707

139.9

516.7

63.1

11/1/2016 13:00

253.44

769.461

317.9

713

268.6

11/1/2016 19:00

466.82

721.436

440.5

724.8

523.1

11/2/2016 1:00

582.383

574.606

544

665.6

626.0

11/2/2016 7:00

591.421

661.568

600.2

768.7

647.0

11/2/2016 13:00

660.184

637.835

705.1

734.9

721.4

11/2/2016 19:00

687.911

566.022

749.4

666.2

751.1

11/3/2016 1:00

696.24

509.953

781.8

633.5

749.6

11/3/2016 7:00

644.945

656.731

752.3

778

721.1

11/3/2016 13:00

582.074

527.6

705.9

602.6

668.4

11/3/2016 19:00

491.899

309.353

606.4

358.8

569.3

11/4/2016 1:00

396.439

189.516

486.2

297.5

458.0

11/4/2016 7:00

254.267

145.341

329.8

250.1

293.1

11/4/2016 13:00

168.73

121.299

277.4

210.3

168.8

11/4/2016 19:00

135.674

100.743

234.1

176.9

135.5

11/5/2016 1:00

125.436

85.744

242.8

165.2

124.7

11/5/2016 7:00

115.235

83.071

214.9

188.6

114.2

11/5/2016 13:00

137.326

80.106

318.4

161

102.2

11/5/2016 19:00

167.542

82.277

333.6

187.1

82.2

11/6/2016 1:00

318.63

154.619

511.5

385.3

66.3

11/6/2016 7:00

264.201

165.151

342.9

306.9

54.1

11/6/2016 13:00

181.16

137.427

288.3

258.1

44.9

11/6/2016 19:00

140.045

119.366

242.5

217

37.9

11/7/2016 1:00

113.707

100.125

203.9

182.5

32.7

171

Mô hình Nam

Mô hình Nam

Mô hình Hec

Mô hình Hec

Thời gian

Thực đo

15km

5km

l5km

5km

11/7/2016 7:00

91.534

82.63

164.9

147.6

28.8

11/7/2016 13:00

73.735

67.915

138.7

124.1

25.8

11/7/2016 19:00

59.87

56.081

116.6

104.4

23.5

11/8/2016 1:00

49.277

46.827

98

87.8

21.8

11/8/2016 7:00

41.28

39.712

82.4

73.8

20.4

11/8/2016 13:00

35.28

34.291

69.3

62.1

19.2

11/8/2016 19:00

30.781

30.173

58.3

52.2

18.3

11/9/2016 1:00

27.392

27.035

49

43.9

17.5

11/9/2016 7:00

24.814

24.621

41.2

36.9

16.7

11/9/2016 13:00

22.825

22.739

34.7

31

16.1

11/9/2016 19:00

21.259

21.244

29.1

26.1

15.5

11/10/2016 1:00

19.998

20.027

24.5

21.9

14.9

11/10/2016 7:00

18.954

19.012

20.6

18.5

14.4

11/10/2016 13:00

18.066

18.144

17.3

15.5

13.9

11/10/2016 19:00

17.292

17.381

14.6

13

13.4

11/11/2016 1:00

16.6

16.696

12.3

11

12.9

11/11/2016 7:00

15.968

16.068

10.3

9.2

12.4

11/11/2016 13:00

15.382

15.485

8.7

7.8

12.0

11/11/2016 19:00

14.832

14.935

7.3

6.5

11.6

11/12/2016 1:00

14.309

14.412

6.1

5.5

11.2

11/12/2016 7:00

13.809

13.912

5.2

4.6

10.8

11/12/2016 13:00

13.328

13.43

4.3

3.9

13.1

11/12/2016 19:00

12.863

12.964

3.6

3.3

12.7

11/13/2016 1:00

12.412

12.513

3.1

2.7

12.2

11/13/2016 7:00

11.975

12.074

2.6

2.3

11.8

11/13/2016 13:00

11.55

11.648

2.2

1.9

11.4

11/13/2016 19:00

11.14

11.237

1.8

1.6

11.0

172