BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG
VIỆN KHOA HỌC
KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN VÀ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
TRỊNH THU PHƯƠNG
NGHIÊN CỨU CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN NHẬN DẠNG LŨ LỚN TRÊN LƯU VỰC SÔNG HỒNG GÓP PHẦN NÂNG CAO HIỆU QUẢ ĐIỀU HÀNH HỆ THỐNG LIÊN HỒ CHỨA
LUẬN ÁN TIẾN SĨ THỦY VĂN HỌC
Hà Nội, 2021
BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG
VIỆN KHOA HỌC
KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN VÀ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU
NGHIÊN CỨU CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN NHẬN DẠNG LŨ LỚN TRÊN LƯU VỰC SÔNG HỒNG GÓP PHẦN NÂNG CAO HIỆU QUẢ ĐIỀU HÀNH HỆ THỐNG LIÊN HỒ CHỨA
Ngành:
Thủy văn học
9440224
Mã số:
LUẬN ÁN TIẾN SĨ THỦY VĂN HỌC
Tác giả luận án Giáo viên hướng dẫn 1 Giáo viên hướng dẫn 2
Trịnh Thu Phương PGS.TS. Hoàng Minh Tuyển GS.TS. Ngô Đình Tuấn
Hà Nội, 2021
LỜI CAM ĐOAN
Tác giả xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của tác giả, các kết
quả nghiên cứu trong Luận án là trung thực và chưa từng được công bố trong
bất kỳ công trình nào khác. Việc tham khảo các nguồn tài liệu (nếu có) đã được
trích dẫn theo đúng quy định.
Tác giả Luận án
Trịnh Thu Phương
LỜI CẢM ƠN
Sau một thời gian dài nghiên cứu, Luận án được hoàn thành dưới sự
hướng dẫn tận tình của GS TS Ngô Đình Tuấn và PGS TS Hoàng Minh Tuyển.
Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới các Thầy đã hướng dẫn và chỉ bảo
trong suốt quá trình nghiên cứu để tác giả hoàn thành luận án này.
Tác giả xin chân thành cảm ơn các đơn vị, cá nhân đã góp ý cho tác giả
trong suốt quá trình nghiên cứu. Xin cảm ơn tác giả các công trình nghiên cứu
đã cung cấp nguồn tư liệu và những kiến thức liên quan quý báu để tác giả sử
dụng trong quá trình nghiên cứu và trích dẫn trong Luận án này.
Tác giả xin chân thành cảm ơn Phòng Khoa học, Đào tạo và Hợp tác
quốc tế, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu, Trung tâm
Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia, Công ty thủy điện Sơn La, Công ty thủy
điện Hòa Bình, Trung tâm Điều độ Hệ thống điện quốc gia cùng toàn thể các
thầy, cô giáo; bạn bè; đồng nghiệp; cơ quan và gia đình đã tạo điều kiện, chia
sẻ khó khăn, tham gia ý kiến và giúp đỡ tác giả trong suốt quá trình học tập và
hoàn thành Luận án này.
Tác giả Luận án
Trịnh Thu Phương
i
MỤC LỤC
MỤC LỤC BẢNG ........................................................................................... iv
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT ............................................................... x
MỞ ĐẦU ........................................................................................................... 1
1. Tính cấp thiết ............................................................................................... 1
2. Mục tiêu nghiên cứu .................................................................................... 4
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .............................................................. 4
4. Câu hỏi nghiên cứu, nhiệm vụ nghiên cứu và luận điểm bảo vệ ............ 5
5. Những đóng góp mới của luận án .............................................................. 6
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án ............................................... 6
6.1. Ý nghĩa khoa học ....................................................................................... 6
6.2. Ý nghĩa thực tiễn ........................................................................................ 6
7. Cách tiếp cận................................................................................................ 6
8. Phương pháp nghiên cứu ............................................................................ 8
9. Cấu trúc của Luận án ................................................................................. 9
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG LŨ LỚN VÀ VẬN HÀNH HỒ CHỨA ....................................................................................................... 10
1.1. Tổng quan nhận dạng lũ và vận hành hồ chứa trên thế giới ............. 10
1.1.1. Phương pháp nhận dạng lũ .................................................................... 10
1.1.2. Tổng quan về vận hành hồ chứa ........................................................... 20
1.2. Tổng quan nhận dạng lũ và vận hành hồ chứa ở Việt Nam .............. 24
1.3. Hướng nghiên cứu của luận án ............................................................. 33
1.4. Tiểu kết Chương 1 .................................................................................. 37
CHƯƠNG 2. CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN NHẬN DẠNG LŨ LỚN TRÊN LƯU VỰC SÔNG HỒNG PHỤC VỤ VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA LỚN .................................................................................................... 39
2.1. Tổng quan về lưu vực sông Hồng ......................................................... 39
2.1.1. Hệ thống sông ngòi ............................................................................... 39
2.1.2. Đặc điểm nguồn nước mưa và dòng chảy trên sông Hồng ................... 40
ii
2.2. Vận hành vận hành liên hồ chứa trên lưu vực sông Hồng phòng chống lũ và phát điện ............................................................................................... 42
2.2.1. Hệ thống hồ chứa phòng, chống lũ trên lưu vực sông Hồng ................ 42
2.2.2. Thay đổi lượng trữ trên lưu vực sông Hồng ......................................... 46
2.2.3. Tổ hợp lũ sông Hồng ............................................................................. 50
2.2.4. Mối quan hệ tương tác giữa sự đóng góp lũ trên các nhánh sông, chế độ vận hành các cửa xả lũ của các hồ chứa tới mực nước hạ lưu sông Hồng tại Hà Nội ................................................................................................................... 54
2.3. Nhận dạng lũ lớn trên lưu vực sông Hồng ........................................... 61
2.3.1. Sự hình thành đường trữ nước tiềm năng trên thượng lưu sông Hồng . 61
2.3.2. Mối quan hệ giữa mưa, các hình thế thời tiết và sự hình thành lũ trên thượng lưu sông Hồng ..................................................................................... 68
2.3.2.1. Các hình thế thời tiết đơn lẻ gây mưa, lũ lớn ..................................... 68
2.3.2.2. Các hình thế thời tiết tổ hợp gây mưa, lũ lớn .................................... 71
2.3.2.3. Mối quan hệ định lượng giữa tổng lượng mưa và lũ lớn đến các hồ chứa trên sông Hồng ................................................................................................ 74
2.3.3. Phân tích mối liên hệ giữa các nhân tố khí tượng với các đặc trưng lũ trước 1 tháng, mùa trên lưu vực sông Hồng ................................................... 78
2.3.3.1. Hiện tượng ENSO .............................................................................. 78
2.3.3.2. Chỉ số áp cao Thái Bình Dương ......................................................... 79
2.3.3.3. Mối quan hệ giữa các nhân tố khí hậu và các đặc trưng dòng chảy trên thượng lưu sông Hồng ..................................................................................... 79
2.3.4. Thiết lập mô hình hồi quy đa biến và mô hình mạng thần kinh nhân tạo ANN nhận dạng lũ thời hạn 5 ngày, 1 tháng, mùa trên lưu vực sông Hồng .. 88
2.3.4.1. Cơ sở khoa học của phương pháp hồi quy nhiều biến ....................... 88
2.3.4.2. Cơ sở khoa học của mô hình mạng thần kinh nhân tạo ANN ........... 91
2.3.4.3. Mô hình hồi quy đa biến và ANN nhận dạng lũ lớn trước tháng, mùa ....................................................................................................................... 100
2.4. Tiểu kết Chương 2 ................................................................................ 102
CHƯƠNG 3. PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ ÁP DỤNG NHẬN DẠNG LŨ LỚN PHỤC VỤ VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA LỚN TRONG MÙA LŨ TRÊN LƯU VỰC SÔNG HỒNG ................................................................. 106
iii
3.1. Kết quả luyện mạng nơ ron trong mô hình ANN nhận dạng lũ lớn trước 5 ngày, tháng và mùa. ....................................................................... 106
3.2. Kết quả ứng dụng đường trữ nước tiềm năng, mô hình hồi quy đa biếnvà mô hình ANN nhận dạng lũ lớn trên lưu vực sông Hồng ........... 116
3.2.1. Kết quả nhận dạng lũ trước 5 ngày bằng đường trữ nước tiềm năng . 116
3.2.2. Kết quả nhận dạng lũ trước 5 ngày bằng mô hình ANN trong năm 2016 ....................................................................................................................... 121
3.2.3. Kết quả nhận dạng lũ trước tháng, mùa bằng mô hình hồi quy đa biến và mô hình ANN trong năm 2015 và 2016 ........................................................ 123
3.2.4. Ứng dụng nhận dạng lũ trong điều hành hồ chứa qua các thời kỳ trong năm 2015 và 2016 ......................................................................................... 126
3.3. Đề xuất cơ chế phối hợp vận hành liên hồ chứa giữa các hồ ........... 127
3.4. Tiểu kết Chương 3 ................................................................................ 138
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ....................................................................... 139
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................. 143
PHỤ LỤC ...................................................................................................... 149
iv
MỤC LỤC BẢNG
Bảng 2.1. Tỷ lệ dòng chảy các mùa trên sông Hồng tại một số trạm ............. 40
Bảng 2.2 Thông số các hồ chứa lớn trên sông Hồng ...................................... 44
Bảng 2.3. Thống kê các đợt lũ đặc biệt lớn trên hệ thống sông Hồng từ năm 1960 ................................................................................................................. 50
Bảng 2.4. Cặp nhân tố mưa và mặt đệm lưu vực ............................................ 61
Bảng 2.5 Lượng mưa trung bình lưu vực phổ biến trên các lưu vực sông trong các đợt bão hoặc ATNĐ .................................................................................. 70
Bảng 2.6. Phân chia tỉ lệ (%) các hình thế thời tiết gây mưa lũ lớn trên các lưu vực hồ chứa Lai Châu, Sơn La, Hòa Bình, hồ Thác Bà và Tuyên Quang ...... 73
Bảng 2.7. Phân cấp quan hệ mưa và lũ Qx = f(X, Qc) tại hồ Lai Châu ......... 76
Bảng 2.8. Phân cấp quan hệ mưa và lũ Qx = f(X, Qc) tại hồ Sơn La ............. 76
Bảng 2.9. Phân cấp quan hệ mưa và lũ Qx = f(X, Qc) tại hồ Hòa Bình ......... 77
Bảng 2.10. Phân cấp quan hệ mưa và lũ Qx = f(X, Qc) tại hồ Thác Bà ........ 77
Bảng 2.11. Phân cấp quan hệ mưa và lũ Qx = f(X, Qc) tại hồ Tuyên Quang 77
Bảng 2.12 Hệ số tương quan các nhân tố khí hậu và đặc trưng đỉnh lũ lớn nhất mùa lũ tại các hồ chứa ..................................................................................... 82
Bảng 2.13 Hệ số tương quan các nhân tố khí hậu và đặc trưng dòng chảy trung bình mùa lũ tại các hồ chứa ............................................................................. 83
Bảng 2.14 Hệ số tương quan các nhân tố khí hậu tại trạm Mường Lay với đặc trưng dòng chảy lớn nhất đến hồ Lai Châu trong các tháng mùa lũ ............... 84
Bảng 2.15 Hệ số tương quan các nhân tố khí hậu tại trạm Sơn La với đặc trưng dòng chảy lớn nhất đến hồ Sơn La trong các tháng mùa lũ ............................ 85
Bảng 2.16 Hệ số tương quan các nhân tố khí hậu tại trạm Hòa Bình với đặc trưng dòng chảy lớn nhất đến hồ Hòa Bình trong các tháng mùa lũ .............. 85
Bảng 2.17 Hệ số tương quan các nhân tố khí hậu tại Yên Bái với đặc trưng dòng chảy lớn nhất trạm Yên Bái trong các tháng mùa lũ ....................................... 86
Bảng 2.18 Hệ số tương quan các nhân tố khí hậu tại Lục Yên với đặc trưng dòng chảy lớn nhất hồ Thác Bà trong các tháng mùa lũ ................................. 86
Bảng 2.19 Hệ số tương quan các nhân tố khí hậu tại Hàm Yên với đặc trưng dòng chảy lớn nhất tại trạm Hàm Yên trong các tháng mùa lũ ...................... 87
Bảng 2.20 Hệ số tương quan các nhân tố khí hậu tại Chiêm Hóa với đặc trưng dòng chảy lớn nhất tại hồ Tuyên Quang trong các tháng mùa lũ ................... 87
v
Bảng 2.21 Hệ số tương quan các nhân tố khí hậu tại Than Uyên với đặc trưng dòng chảy lớn nhất tại hồ Bản Chát trong các tháng mùa lũ .......................... 88
Bảng 2.22. Các hình thế thời tiết gây mưa lớn được mã hóa.......................... 97
Bảng 3.1 Bảng kết quả huấn luyện và kiểm tra bằng mô hình ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày tại hồ Thác Bà ...................................................................... 107
Bảng 3.2 Bảng kết quả huấn luyện và kiểm tra bằng mô hình ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày tại hồ Lai Châu ..................................................................... 107
Bảng 3.3 Bảng kết quả huấn luyện và kiểm tra bằng mô hình ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày tại hồ Sơn La ........................................................................ 107
Bảng 3.4 Bảng kết quả huấn luyện và kiểm tra bằng mô hình ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày tại hồ Bản Chát .................................................................... 108
Bảng 3.5. Bảng kết quả huấn luyện và kiểm tra bằng mô hình ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày tại hồ Tuyên Quang ............................................................. 108
Bảng 3.6.Bảng kết quả huấn luyện và kiểm tra bằng mô hình ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày tại Yên Bái ........................................................................... 108
Bảng 3.7.Bảng kết quả huấn luyện và kiểm tra bằng mô hình ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày tại Hàm Yên ......................................................................... 108
Bảng 3.8 Các nhân tố có tương quan cao với các yếu tố nhận dạng lũ thời đoạn mùa tại các trạm chính trên thượng lưu sông Hồng ...................................... 112
Bảng 3.9 Các nhân tố khí tượng có tương quan cao với các yếu tố nhận dạng lũ thời đoạn tháng tại các trạm chính đối với hồ Sơn La .................................. 113
Bảng 3.10 Các nhân tố khí tượng có tương quan cao với các yếu tố nhận dạng lũ thời đoạn tháng tại các trạm chính đối với hồ Thác Bà ............................ 113
Bảng 3.11 Các nhân tố khí tượng có tương quan cao với các yếu tố nhận dạng lũ thời đoạn tháng tại các trạm chính đối với hồ Tuyên Quang .................... 114
Bảng 3.12 Các nhân tố khí tượng có tương quan cao với các yếu tố nhận dạng lũ thời đoạn tháng tại các trạm chính đối với trạm Hàm Yên ....................... 114
Bảng 3.13 Các nhân tố khí tượng có tương quan cao với các yếu tố nhận dạng lũ thời đoạn tháng tại các trạm chính đối với trạm Yên Bái ......................... 115
Bảng 3.14 Nhận dạng lũ lớn tại vùng hồ Lai Châu từ năm 2012-2018 ........ 118
Bảng 3.15 Nhận dạng lũ lớn tại vùng hồ Sơn La từ năm 2012-2018 ........... 118
Bảng 3.16 Nhận dạng lũ lớn tại vùng hồ Hòa Bình từ năm 2012-2018 ....... 119
Bảng 3.17 Nhận dạng lũ lớn tại vùng hồ Thác Bà từ năm 2012-2018 ........ 119
vi
Bảng 3.18 Nhận dạng lũ lớn tại vùng hồ Tuyên Quang từ năm 2012-2018 120
Bảng 3.19 Nhận dạng lũ lớn tại trạm Hàm Yên từ năm 2012-2018 ............ 120
Bảng 3.20 Nhận dạng lũ lớn tại trạm Yên Bái từ năm 2012-2018 .............. 121
Bảng 3.21 Kết quả thử nghiệm ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày tại hồ Thác Bà ....................................................................................................................... 121
Bảng 3.22 Kết quả thử nghiệm ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày tại Hàm Yên ....................................................................................................................... 121
Bảng 3.23 Kết quả thử nghiệm ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày tại hồ Tuyên Quang ............................................................................................................ 122
Bảng 3.24 Kết quả thử nghiệm ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày đến trạm yên Bái đỉnh lũ tháng 5 và tháng 8/2016 ............................................................. 122
Bảng 3.25 Kết quả thử nghiệm ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày đến các hồ trên sông Đà đỉnh lũ tháng 8/2016 ....................................................................... 122
Bảng 3.26 Kết quả thử nghiệm nhận dạng lũ thời hạn mùa đến các hồ chứa và trạm thủy văn thượng lưu sông Hồng ........................................................... 123
Bảng 3.27 Kết quả thử nghiệm nhận dạng dòng chảy lớn nhất tháng 6-9 hồ Sơn La năm 2015 .................................................................................................. 124
Bảng 3.28 Kết quả thử nghiệm nhận dạng dòng chảy lớn nhất tháng 6-9 hồ Sơn La năm 2016 .................................................................................................. 124
Bảng 3.29 Kết quả thử nghiệm nhận dạng dòng chảy lớn nhất tháng 6-9 hồ Tuyên Quang năm 2015 ................................................................................ 125
Bảng 3.30 Kết quả thử nghiệm nhận dạng dòng chảy lớn nhất tháng 6-9 hồ Tuyên Quang năm 2016 ................................................................................ 125
Bảng 3.31. Mực nước hồ Sơn La, Hòa Bình và Tuyên Quang vận hành thực tế trong các năm 2015-2018 .............................................................................. 130
Bảng 3.32. Tổng lượng lũ đến các hồ Lai Châu, Sơn La và Bản Chát (tỷ m3) ....................................................................................................................... 131
Bảng 3.33. Dung tích phòng lũ (W) phân bổ và mực nước (H) tương ứng của các hồ thời kỳ lũ chính vụ ............................................................................. 132
Bảng 3.34. Kết quả sản xất điện năng ứng với điều tiết theo PA2 ............... 133
Bảng 3.35. Kết quả vận hành thử nghiệm liên hồ chứa các phương án ....... 135
vii
MỤC LỤC HÌNH
Hình 1.1. Các phương pháp nhận dạng lũ lớn trên thế giới ............................ 16
Hình 1.2. Sơ đồ nghiên cứu của Luận án ........................................................ 36
Hình 2.1. Bản đồ lưu vực sông Hồng (thuộc Việt Nam) ................................ 39
Hình 2.2 Bản đồ phân bố lượng mưa năm trên lưu vực sông Hồng [11] ....... 41
Hình 2.3 Bản đồ phân bố mô đun dòng chảy trên lưu vực sông Hồng [11] ... 42
Hình 2.4 Sơ đồ hệ thống hồ chứa lớn và các trạm thủy văn chính trên lưu vực sông Hồng ....................................................................................................... 45
Hình 2.5 Phân phối tổng lượng dòng chảy đến và ra khỏi của hồ Sơn La ..... 47
Hình 2.6 Phân phối tổng lượng dòng chảy đến và ra khỏi của hồ Hòa Bình . 47
Hình 2.7 Phân phối tổng lượng dòng chảy đến và ra khỏi của hồ Thác Bà ... 47
Hình 2.8 Phân phối tổng lượng dòng chảy đến và ra khỏi của hồ Tuyên Quang ......................................................................................................................... 47
Hình 2.9 Diễn biến lưu lượn dòng chảy sông Hồng tại Sơn Tây .................... 48
Hình 2.10 Tổng lượng dòng chảy mùa lũ sông Hồng tại Sơn Tây ................. 48
Hình 2.11 Diễn biến mực nước lớn nhất tại Hà Nội ....................................... 48
Hình 2.12 Diễn biến tổng lượng xả 3 hồ Hòa Bình, Tuyên Quang và Thác Bà và mực nước trung bình tại Hà Nội trong các đợt xả nước............................. 49
Hình 2.13 Mối quan hệ giữa đỉnh lũ trên sông Đà với đỉnh lũ hạ lưu sông Hồng tại Sơn Tây ...................................................................................................... 52
Hình 2.14 Mối quan hệ giữa đỉnh lũ trên sông Lô (trạm Vụ Quang) với đỉnh lũ hạ lưu sông Hồng tại Sơn Tây ......................................................................... 52
Hình 2.15 Mối quan hệ giữa đỉnh lũ trên sông Thao (trạm Yên Bái) với đỉnh lũ hạ lưu sông Hồng tại Sơn Tây ......................................................................... 53
Hình 2.16 Mối quan hệ giữa độ gia tăng tổng lượng nước từ Hòa Bình (HB), Yên Bái (YB) và Vụ Quang (VQ) và độ gia tăng mực nước tại trạm Hà Nội () trong 24 giờ ứng với cấp mực nước từ 5-6m ......................................... 53
Hình 2.17 Tỉ lệ đóng góp dòng chảy năm của các nhánh sông Đà, Thao và Lô với dòng chảy tại Sơn Tây hạ lưu sông Hồng ................................................. 54
Hình 2.18 Mối quan hệ giữa độ gia tăng lượng nước xả từ hồ Hòa Bình (Q) và độ gia tăng mực nước tại trạm Hà Nội (H) trong 24 giờ ứng với cấp mực nước từ 5 đến 6m ............................................................................................. 58
viii
Hình 2.19 Mối quan hệ giữa độ gia tăng lượng nước lũ từ Yên Bái (Q)và độ gia tăng mực nước tại trạm Hà Nội ()trong 24 giờ ứng với mực nước từ 5 đến 6m ............................................................................................................. 58
Hình 2.20 Quan hệ giữa sự gia tăng lượng xả lũ (Q) từ hồ Thác Bà và sự gia tăng mực nước Vụ Quang () sau 6 giờ....................................................... 59
Hình 2.21 Mối quan hệ tương quan giữa sự gia tăng lưu lượng tại Vụ Quang (Q)và sự gia tăng mực nước Hà Nội () trong 6-12 giờ tương ứng với mực nước từ 6 đến 7m ............................................................................................. 59
Hình 2.22 Mối quan hệ tương quan giữa gia tăng lưu lượng xả từ hồ Tuyên Quang và mực nước tại Tuyên Quang sau 6 -12 giờ ...................................... 60
Hình 2.23 Đường trữ nước tiềm năng trên các lưu vực hồ chứa Lai Châu, Sơn La, Hòa Bình ................................................................................................... 66
Hình 2.24 Đường trữ nước tiềm năng trên các lưu vực hồ chứa Tuyên Quang, Thác Bà và trạm thủy văn Yên Bái, Hàm Yên ............................................... 67
Hình 2.25 Các khu vực đổ bộ vào đất liền của bão có thể gây mưa lớn trên lưu vực sông Hồng ................................................................................................ 70
Hình 2.26 Các hình thế thời tiết gây mưa lũ lớn đên các hồ chứa trên Lai Châu, Sơn La, Hòa Bình, Thác Bà và Tuyên Quang ................................................ 74
Hình 2.27 Các trạm khí tượng và hồ chứa được lựa chọn phân tích tương quan trên lưu vực sông Hồng ................................................................................... 81
Hình 2.28 Cấu trúc một nơron nhân tạo .......................................................... 93
Hình 2.29 Mô hình mạng nơron truyền thẳng một lớp ................................... 95
Hình 2.30 Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp ............................................... 95
Hình 2.31 Sơ đồ mô hình ANN nhận dạng lũ lớn trên lưu vực sông Hồng thời hạn 5 ngày ....................................................................................................... 99
Hình 2.32 Giao diện luyện mô hình ANN và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình theo số nơ ron tính toán đỉnh lũ, lượng lũ trung bình ........................... 100
Hình 2.33 Sơ đồ khối nhận dạng đặc trưng dòng chảy lũ theo mô hình hồi quy đa biến ........................................................................................................... 101
Hình 2.34 Sơ đồ các phương pháp nhận dạng lũ lớn trên lưu vực sông Hồng thời hạn tháng, mùa ....................................................................................... 102
Hình 2.35 Giao diện mô hình ANN lựa chọn các nhân tố khí hậu và thủy văn nhận dạng lũ thời hạn tháng, mùa ................................................................. 102
Hình 2.36. Sơ đồ xác định phương pháp nhận dạng lũ từ xa tới gần ........... 105
ix
Hình 3.1 Kết quả mô phỏng nhận dạng đỉnh lũ thời 5 ngày tại hồ Bản Chát bằng mô hình ANN ................................................................................................ 108
Hình 3.2 Kết quả mô phỏng nhận dạng đỉnh lũ thời 5 ngày tại hồ Sơn La bằng mô hình ANN ................................................................................................ 109
Hình 3.3 Kết quả mô phỏng nhận dạng đỉnh lũ thời 5 ngày tại hồ Hòa Bình bằng mô hình ANN ....................................................................................... 109
Hình 3.4 Kết quả mô phỏng dự báo nhận dạng đỉnh lũ thời 5 ngày tại hồ Thác Bà bằng mô hình ANN .................................................................................. 109
Hình 3.5 Kết quả mô phỏng nhận dạng đỉnh lũ thời hạn mùa tại hồ Thác Bà bằng mô hình ANN ....................................................................................... 110
Hình 3.6 Kết quả mô phỏng nhận dạng đỉnh lũ thời hạn mùa tại hồ Sơn La bằng mô hình ANN ....................................................................................... 110
Hình 3.7 Kết quả mô phỏng nhận dạng đỉnh lũ thời hạn mùa tại hồ Bản Chát bằng mô hình ANN ....................................................................................... 111
Hình 3.8 Mực nước các hồ ứng với phương án phân bổ sung tích và phối hợp vận hành PA2 ................................................................................................ 137
x
DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT
Chữ viết tắt Ý nghĩa
Lưu vực sông LVS
Nhận dạng lũ NDL
Tổ hợp lũ THL
MNDBT Mực nước dâng bình thường
MNC Mực nước chết
Dung tích toàn bộ Wtb
Dung tích hữu ích Whi
Dung tích chết Wc
Cấp báo động lũ CBĐL
Báo động cấp I BĐI
Báo động cấp II BĐII
Báo động cấp IIII BĐIII
Quan hệ giữa lưu lượng và mực nước Q~H
Quy trình vận hành QTVH
Trung bình nhiều năm TBNN
Kinh tế và Xã hội KTXH
Khoa học Công nghệ KHCN
Nghiên cứu khoa học NCKH
Chỉ số của hiện tượng ENSO EN
Chỉ số Áp cao Thái Bình Dương AC
1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết
Sông Hồng là một hệ thống sông liên quốc gia, chảy qua ba nước là
Trung Quốc, Việt Nam và Lào, được hình thành từ ba sông nhánh lớn là sông
Đà, sông Lô và sông Thao. Trên thượng nguồn sông Hồng, các công trình hồ
chứa thủy điện Sơn La, Huội Quảng- Bản Chát, Hòa Bình, Thác Bà và Tuyên
Quang là các hồ chứa khai thác đa mục tiêu, có dung tích lớn được quy định
nhiệm vụ phục vụ phòng, chống lũ ở hạ du và kết hợp cấp nước cho vùng hạ
du... đáp ứng nhu cầu nước cho dân cư, nông nghiệp, giao thông… và môi
trường. Hệ thống hồ chứa thủy điện trên sông Hồng đóng góp tỉ trọng lớn về
sản lượng điện trong hệ thống điện Quốc gia. Tuy nhiên, các hồ chứa có tỷ lệ
dung tích kết hợp so với dung tích hiệu dụng khá lớn (hồ chứa Hòa Bình và
Sơn La chiếm xấp xỉ 59%; hồ Tuyên Quang chiếm 58%) nên luôn tồn tại mâu
thuẫn giữa nhiệm vụ phòng lũ với nhiệm vụ tích nước đầy hồ phục vụ cấp nước.
Hiện nay, cơ sở pháp lý quy định vận hành hồ chứa, phát huy hiệu quả
phát điện, chống lũ đảm bảo an toàn các công trình và cấp nước cho hạ du là
QTVH liên hồ chứa trên lưu vực sông Hồng đã được Thủ tướng Chính phủ phê
duyệt ngày 17 tháng 6 năm 2019 tại Quyết định số 740/QĐ-TTg [26]. Các hồ
chứa trên thượng lưu sông Hồng thực hiện quy định trong mùa lũ dành tổng
dung tích phòng lũ hồ Sơn La và hồ Hòa Bình trên sông Đà là 07 tỷ m3, hồ
Tuyên Quang trên sông Gâm là 01 tỷ m3, hồ Thác Bà trên sông Chảy là 450
triệu m3 [25], [26] và đặt ra hai mục tiêu trong vận hành mùa lũ như sau:
1. Đảm bảo an toàn công trình:
Đảm bảo an toàn tuyệt đối cho các công trình thủy điện, không được để
mực nước các hồ chứa vượt cao trình mực nước gia cường với mọi trận lũ nhỏ
hơn hoặc bằng lũ thiết kế tần suất 0,01% đối với hồ Hoà Bình và Thác Bà; lũ
2
kiểm tra PMF đối với hồ Lai Châu, Sơn La và lũ kiểm tra tần suất 0,02% đối
với hồ Tuyên Quang, Bản Chát và Huội Quảng.
2. Đảm bảo an toàn chống lũ cho hạ du:
- Đảm bảo an toàn cho đồng bằng Bắc Bộ với các trận lũ tại Sơn Tây có
chu kỳ lặp lại nhỏ hơn hoặc bằng 300 năm, giữ mực nước sông Hồng tại Hà
Nội không vượt quá cao trình 13,1m;
- Đảm bảo an toàn cho thủ đô Hà Nội với các trận lũ tại Sơn Tây có chu
kỳ lặp lại nhỏ hơn hoặc bằng 500 năm, giữ mực nước sông Hồng tại Hà Nội
không vượt quá cao trình 13,4m.
Trong các hồ chứa trên, các hồ Sơn La, Hòa Bình, Thác Bà, Tuyên
Quang, Lai Châu và Bản Chát đều có dung tích lớn trên 1 tỉ m3. Tuy nhiên,
trong Quy hoạch phòng lũ trên lưu vực sông Hồng [25] và QTVH liên hồ chứa
trên lưu vực sông Hồng [26], nhiệm vụ sử dụng dung tích phòng lũ chỉ được
quy định cho các hồ Sơn La, Hòa Bình, Tuyên Quang và Thác Bà. Hệ thống
các hồ này phải gánh dung tích phòng, chống lũ cho toàn hệ thống. Các hồ chứa
Lai Châu và Bản Chát chưa được quy định dành dung tích tham gia phòng,
chống lũ cho hạ du. Điều này có thể dẫn đến chưa hiệu quả trong sử dụng nguồn
nước và tận dụng dung tích của các hồ chứa.
Trong hơn 20 năm gần đây, mực nước hạ lưu sông Hồng tại trạm Hà Nội
trong mùa lũ chính vụ rất thấp, chỉ có 9 năm (2000-2008), mực nước tại Hà Nội
hạ lưu sông Hồng đạt mức BĐI - BĐII, vượt BĐII chỉ có 3 năm (2001, 2002 và
2004). Từ năm 2009-2019, mực nước lũ tại Hà Nội đều dưới BĐI. Đặc biệt
năm 2011, mực nước đỉnh lũ năm tại Hà Nội ở mức thấp nhất trong lịch sử
quan trắc, chỉ đạt 4,76m.
Như vậy, các hồ chứa Sơn La, Hòa Bình, Thác Bà và Tuyên Quang đã
phải để trống một lượng dung tích khá lớn trong các mùa lũ để phòng lũ lớn
xuất hiện, gây lãng phí nếu trong năm không có lũ lớn. Ý tưởng thay đổi góp
3
phân nâng cao hiệu quả vận hành sẽ là: Trong điều kiện xảy ra các đợt mưa lũ
lớn, nếu huy động được dung tích của cả hệ thống hồ chứa, các hồ phối hợp tạo
thêm dung tích cắt giảm lũ. Đồng thời, mực nước trước lũ của các hồ chứa sẽ
không nhất thiết phải duy trì cố định một ngưỡng trong cả thời kỳ lũ chính vụ,
không chỉ riêng hồ 4 hồ chứa Sơn La, Hòa Bình, Thác Bà và Tuyên Quang mà
huy động linh hoạt thêm các hồ Lai Châu, Bản Chát cùng tham gia dành dung
tích phòng lũ. Trong điều kiện chưa có lũ lớn xẩy ra, các hồ được phép điều
chỉnh mực nước lên cao trong một giới hạn an toàn so với mực nước trước lũ
để nâng cao hiệu quả phát điện. Khi nhận định có khả năng lũ lớn xẩy ra, các
hồ sẽ điều chỉnh và phối hợp phân bổ dung tích trên cả 6 hồ chứa (Lai Châu,
Bản Chát, Sơn La, Hòa Bình, Thác Bà và Tuyên Quang) hạ dần mực nước về
mức nước lũ tính toán để phục vụ cắt lũ hiệu quả nhưng vẫn đảm bảo tích nước
và phát điện hiệu quả.
Công tác dự báo phục vụ vận hành hồ chứa trong mùa lũ đã phát sinh hai
vấn đề bất cập dẫn đến không chủ động trong vận hành, gây lãng phí nguồn
nước: phân bổ dung tích hồ chứa lũ (chủ yếu là lũ chính vụ và lũ muộn) và độ
chính xác của dự báo lượng nước đến các hồ. Trong một số năm lũ kết thúc
sớm hoặc lũ không lớn, do không nhận dạng trước diễn biến lũ nên không quyết
định tích nước sớm hoặc nâng cao mực nước trước lũ, các hồ không thể tích
đầy nước vào thời kỳ cho phép (từ 22/8-30/9), nhiều năm phải hạn chế phát
điện tới tháng 11 và 12 mới tích được nước đầy hồ hoặc gần đầy hồ, gây ảnh
hưởng đến cấp nước, duy trì dòng chảy trên hệ thống (năm 1992, 2009, 2019).
Ngược lại, có những năm không dự báo được những đợt lũ lớn xuất hiện trong
thời kỳ lũ muộn (tháng 9/1985, 10/1999, 10/2006, 10/2007, 11/2008, 12/2010,
12/2013, 10/2017), khi các hồ chứa đã được tích đầy hoặc không còn đủ dung
tích để cắt lũ, lưu lượng lũ đến vượt quá lưu lượng tối đa phát điện của các hồ,
gây lúng túng đối với công tác điều hành hệ thống hồ. Do đó, nhận dạng trước
4
khả năng xuất hiện và quy mô lũ lớn trước một thời gian rất quan trọng trong
quyết định huy động dung tích hồ chứa điều tiết chống lũ, tích nước hồ.
Trên cơ sở đó, Luận án đặt ra mục tiêu nghiên cứu là Nghiên cứu xác
định được cơ sở khoa học và thực tiễn nhận dạng lũ lớn trên lưu vực sông
Hồng góp phần nâng cao hiệu quả điều hành hệ thống liên hồ chứa. Trên cơ
sở nhận dạng lũ lớn, phương án vận hành của từng hồ, hệ thống hồ và cách thức
phân bổ dung tích giữa các hồ chứa trong phối hợp vận hành theo quy trình sẽ
được tính toán đảm bảo kiểm soát lũ, an toàn công trình và cắt lũ hạ du đồng
thời nâng cao hiệu quả phát điện và sử dụng nước.
2. Mục tiêu nghiên cứu
- Xây dựng được cơ sở khoa học và thực tiễn nhận dạng lũ lớn trên lưu
vực sông Hồng theo các thời kỳ mùa, tháng và 5 ngày.
- Đề xuất điều chỉnh phân bổ dung tích phòng lũ của các hồ chứa góp
phần nâng cao hiệu quả vận hành hệ thống liên hồ chứa trên lưu vực sông Hồng.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Phạm vi không gian nghiên cứu của Luận án là hệ thống sông Hồng trên
lãnh thổ Việt Nam với diện tích khoảng 86.660 km2.
Phạm vi thời gian nghiên cứu của Luận án là thời kỳ mùa lũ trên lưu vực
sông Hồng.
Đối tượng nghiên cứu Luận án:
- Những trận lũ có đỉnh lũ lớn hơn TBNN trên lưu vực sông Hồng từ
tháng 6 đến tháng 10 tại các hồ chứa thủy điện: Lai Châu, Sơn La, Hòa Bình,
Bản Chát, Thác Bà và Tuyên Quang; các trạm thủy văn Yên Bái trên sông Thao,
trạm thủy văn Hàm Yên trên sông Lô, trạm thủy văn Sơn Tây và Hà Nội trên
sông Hồng. Trong Luận án này, những trận lũ đó được gọi là lũ lớn.
5
- Mối quan hệ giữa các nhân tố khí tượng, khí hậu, dòng chảy với khả
năng hình thành lũ lớn trên lưu vực sông Hồng
4. Câu hỏi nghiên cứu, nhiệm vụ nghiên cứu và luận điểm bảo vệ
a. Câu hỏi nghiên cứu
- Nhận dạng lũ lớn trên lưu vực sông Hồng được thực hiện dựa trên các
cơ sở khoa học nào?
- Các yếu tố nào sẽ được lựa chọn để nhận dạng khả năng hình thành lũ
lớn trên lưu vực sông Hồng?
- Nhận dạng lũ lớn sẽ được ứng dụng trong vận hành hệ thống các hồ
chứa trên lưu vực sông Hồng như thế nào?
b. Nhiệm vụ nghiên cứu
- Đặc điểm các vùng mưa do bão gây lũ lớn; Đường trữ nước tiềm năng
trên các nhánh sông lớn thuộc lưu vực sông Hồng; Điều kiện hình thành các
đợt lũ lớn trên lưu vực sông Hồng từ thượng lưu tới hạ lưu.
- Đề xuất phương thức nhận dạng lũ lớn tới các hồ chứa và các nhánh
sông thượng lưu hệ thống sông Hồng và phương án vận hành hệ thống hồ chứa
phục vụ phòng, chống lũ hạ du và góp phần nâng cao hiệu quả điều hành hệ
thống liên hồ chứa trên lưu vực sông Hồng.
c. Luận điểm bảo vệ
- Lũ lớn trên lưu vực sông Hồng có thể nhận dạng được trước một khoảng
thời gian theo thời hạn mùa, tháng và 5 ngày với một độ tin cậy nhất định.
- Nhận dạng được lũ lớn từ xa (thời hạn mùa, tháng) đến gần (thời hạn 5
ngày) có thể tạo cơ sở phối hợp các hồ chứa huy động linh hoạt dung tích phòng
chống lũ trong thời kỳ lũ chính vụ phục vụ nâng cao hiệu quả khai thác nguồn
nước và vận hành hồ chứa lưu vực sông Hồng.
6
5. Những đóng góp mới của luận án
- Xây dựng được đường trữ nước trên các nhánh sông lớn thuộc lưu vực
sông Hồng, là cơ sở nhận dạng sơ bộ khả năng xuất hiện lũ lớn.
- Đề xuất được cơ sở, phương pháp và xây dựng được công nghệ nhận
dạng lũ lớn phục vụ vận hành hệ thống hồ chứa trên lưu vực sông Hồng.
- Đề xuất hướng điều chỉnh phân bổ dung tích phòng lũ của các hồ trên
sông Đà tạo cơ sơ điều chỉnh QTVH liên hồ chứa trên lưu vực sông Hồng.
6. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án
6.1. Ý nghĩa khoa học
Kết quả nghiên cứu góp phần làm sáng tỏ luận cứ, cơ sở khoa học về
nhận dạng lũ lớn đến các hồ chứa Lai Châu, Sơn La, Hòa Bình, Bản Chát, Thác
Bà và Tuyên Quang, các nhánh sông Lô và Thao theo thời kỳ mùa, tháng, 5
ngày. Trên cơ sở nhận dạng sớm lũ lớn, chế độ vận hành trong thời kỳ lũ chính
vụ các hồ chứa trên nhánh sông Đà sẽ được tính toán, đề xuất vận hành linh
hoạt theo hướng chia sẻ, phân bổ lại dung tích phòng lũ hạ lưu của các hồ nhằm
góp phần nâng cao hiệu quả sử dụng nước, điều hành hồ mà vẫn đảm bảo nhiệm
vụ phòng, chống lũ hạ du.
6.2. Ý nghĩa thực tiễn
Kết quả nghiên cứu góp phần tạo tiền đề để đề xuất điều chỉnh nội dung
vận hành trong mùa lũ của QTVH liên hồ chứa trên lưu vực sông Hồng (có sự
phối hợp đẩy đủ của hệ thống hồ chứa lớn trong phòng, chống lũ hạ du).
7. Cách tiếp cận
Tổng hợp đa ngành: Hệ thống các hồ chứa lớn trên lưu vực sông Hồng
có nhiệm vụ ưu tiên hàng đầu là phòng chống lũ công trình, tiếp đó là phòng
chống hạ du, bảo đảm an toàn cho thủ đô Hà Nội, sau đó là đảm bảo cấp nước
7
cho hạ du. Nhận dạng lũ lớn có vai trò quan trọng trong việc huy động các hồ
chứa cắt giảm lũ hạ lưu trong thời kỳ lũ chính vụ, tích nước hồ chứa trong thời
kỳ lũ muộn, đảm bảo phát triển kinh tế- xã hội, hài hòa các mục tiêu cấp nước-
phòng lũ- phát điện. Luận án sẽ thu thập, khai thác dữ liệu của nhiều ngành liên
quan, phối hợp với các cơ quan, các đơn vị quản lý để được khai thác số liệu
thực hiện nghiên cứu gồm: (1) dữ liệu về KTTV, các nguyên nhân gây lũ lớn,
chế độ hình thành lũ trong điều kiện hiện nay; (2) dữ liệu về các hồ chứa thủy
điện, chế độ điều hành hệ thống hồ chứa cắt lũ, QTVH liên hồ chứa; (3) dữ liệu
về tưới tiêu, cấp nước trong mùa khô, vụ đông xuân vùng đồng bằng sông
Hồng; (4) dữ liệu về các công trình phân, chậm lũ, các thông tin về hệ thống đê
điều trên lưu vực sông Hồng…
Tiếp cận nhân quả: Sự hình thành lũ lớn trên lưu vực có thể chia ra hai
thành phần có tác động tương hỗ lẫn nhau: thành phần do các nhân tố khí tượng
gây ra và thành phần do tác động điều tiết của lưu vực. Các nhân tố khí tượng
gây ra lũ lớn gồm mưa, hình thế thời tiết gây mưa, đặc tính hình thành lũ của
mỗi lưu vực sẽ có những tổ hợp nhân tố gây lũ lớn trên một nền dòng chảy
riêng của lưu vực. Dòng chảy lũ lớn hạ lưu được hình thành do lũ thượng nguồn
truyền về và lũ từ các cửa xả điều tiết vận hành của các hồ chứa thượng nguồn.
Các tổ hợp lũ thượng nguồn khác nhau sẽ có cơ chế vận hành hồ khác nhau,
dòng chảy lũ lớn ở hạ lưu sẽ diễn biến khác nhau. Luận án tiếp cận và kế thừa
các công trình nghiên cứu về phương pháp luận, về cơ chế hình thành lũ lớn,
về cơ chế điều hành hồ chứa phục vụ nghiên cứu nhận dạng lũ lớn trên lưu vực
sông Hồng …
Tiếp cận hệ thống: Hệ thống nguồn nước trên lưu vực sông Hồng gồm
mạng lưới sông suối, hệ thống hồ chứa thủy điện lớn đa mục tiêu gồm các hồ
chứa Lai Châu, Sơn La, Hòa Bình, Bản Chát- Huội Quảng trên lưu vực sông
Đà, Thác Bà trên lưu vực sông Chảy, Tuyên Quang trên lưu vực sông Gâm. Hệ
8
thống công trình phòng chống lũ trên sông Hồng gồm các tuyến đê cấp I, II,
III, các công trình hồ chứa đa mục tiêu. Hệ thống liên hồ chứa được vận hành
dựa trên các điều kiện ràng buộc của theo các thời kỳ khác nhau dựa trên đặc
tính hồ, chế độ lũ của từng lưu vực sông và khả năng chống chịu của hệ thống
công trình phòng lũ. Nhận dạng lũ lớn cung cấp các thông tin hàm vào cho quá
trình vận hành liên hồ chứa. Chế độ điều hành các hồ chứa phòng lũ hạ lưu
sông Hồng được nghiên cứu trên cơ sở đánh giá các điều kiện hàm vào và hàm
ra trong quá trình nhận dạng lũ lớn trên lưu vực sông Hồng.
Tiếp cận phân tích tổng hợp: Từ các số liệu thu thập, phân tích tổng
hợp các mối liên hệ giữa đặc điểm thủy văn, thủy lực, chế độ mưa sinh lũ trên
lưu vực sông Hồng nhằm tìm ra các dấu hiệu, quy luật nhận dạng lũ lớn trên
sông Hồng.
8. Phương pháp nghiên cứu
Các phương pháp được sử dụng trong Luận án bao gồm:
- Phương pháp phân tích tương quan: thống kê, phân tích, tổng hợp tài
liệu, đánh giá mối liên hệ giữa mưa do bão, áp thấp nhiệt đới, các hình thế thời
tiết gây mưa lớn và hiện tượng ENSO tới quá trình hình thành đỉnh lũ lớn trên
lưu vực sông Hồng. Tổng hợp các kết quả sẽ phục vụ nghiên cứu nhận dạng lũ
lớn tới các hồ chứa Sơn La, Hòa Bình trên sông Đà, hồ Bản Chát trên sông
Nậm Mu, hồ Thác Bà trên sông Chảy và Tuyên Quang trên sông Gâm; nhận
dạng lũ lớn trên nhánh sông không có hồ chứa như sông Thao, sông Lô.
- Phương pháp chuyên gia: Quá trình thiết lập bài toán và giải quyết vấn
đề kiểm soát lũ, các ý kiến nhận xét, đánh giá, tư vấn của các chuyên gia có
kinh nghiệm trong lĩnh vực nghiên cứu đã được tham khảo, lựa chọn tiếp thu.
- Phương pháp mô hình hóa: Mô hình thống kê, mô hình mạng thần kinh
nhân tạo (ANN), mô hình điều tiết, vận hành hồ chứa được sử dụng trong phân
9
tích, tính toán nhận dạng dòng chảy lũ tới các hồ chứa lớn trên lưu vực sông
Hồng.
9. Cấu trúc của Luận án
Ngoài hai phần Mở đầu và Kết luận, kiến nghị, Luận án gồm 3 chương:
- Chương 1. Tổng quan về nhận dạng lũ lớn và vận hành hồ chứa.
Nội dung Chương 1 của Luận án tập trung vào tổng quan các nghiên cứu
trên thế giới về vấn đề nhận dạng lũ và điều hành hồ chứa về các phương pháp,
ưu điểm và nhược điểm từ đó định hướng nghiên cứu Luận án về nhận dạng lũ
lớn trên lưu vực sông Hồng tới các hồ chứa và các nhánh sông
- Chương 2. Cơ sở khoa học và thực tiễn nhận dạng lũ lớn trên lưu vực
sông Hồng phục vụ vận hành hệ thống hồ chứa lớn.
Nội dung Chương 2 của Luận án tập trung nghiên cứu các cơ sở, các dấu
hiệu hình thành lũ, luận cứ định lượng để nhận dạng lũ dựa trên các mối quan
hệ mưa, lũ, đường trữ nước tiềm năng trên các lưu vực hồ chứa trên sông Đà,
sông Chảy và sông Gâm và trên các nhánh sông Thao và sông Lô. Từ các luận
cứ, cơ sở khoa học đó, Luận án nghiên cứu mô hình thống kê hồi quy đa biến
và mô hình mạng thần kinh nhân tạo với dữ kiện đầu vào là các quan hệ hình
thành lũ lớn, tạo nên kết quả đầu ra nhận dạng định lượng lũ lớn về đỉnh lũ và
lượng lũ trước thời hạn 5 ngày, tháng và mùa
- Chương 3. Phân tích, đánh giá áp dụng nhận dạng lũ lớn phục vụ vận
hành hệ thống hồ chứa lớn trong mùa lũ trên lưu vực sông Hồng.
Nội dung Chương 3 của Luận án trình bày và phân tích về các kết quả
nhận dạng lũ lớn và tính toán đề xuất phương án kết hợp, vận hành linh hoạt
phân bổ dung tích phòng lũ của các hồ Sơn La, Lai Châu và Bản Chát trong
thời kỳ lũ chính vụ nhằm nâng cao mực nước phát điện nhưng vẫn đảm bảo
tổng dung tích phòng lũ hạ lưu.
10
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ NHẬN DẠNG LŨ LỚN VÀ VẬN HÀNH HỒ CHỨA
1.1. Tổng quan nhận dạng lũ và vận hành hồ chứa trên thế giới
Nhận dạng lũ là cách thức để nhận biết những dấu hiệu về khả năng hình
thành, nhận biết đặc tính của một đợt lũ hay một trận lũ một cách định lượng.
Nhận dạng lũ định lượng quy mô khái quát một đợt lũ có khả năng xẩy ra trên
một sông hoặc một hệ thống sông, gồm các đặc trưng chính là đỉnh lũ, tổng
lượng lũ và dạng quá trình lũ. Trong đó, việc dự đoán đỉnh lũ, tổng lượng lũ có
thể thực hiện trước một khoảng thời gian từ 5-10 ngày (thời hạn vừa) hoặc
tháng hoặc mùa (thời hạn dài) được xem như quy mô tổng quát; việc dự đoán
cụ thể hình dạng quá trình lũ, diễn biến thay đổi của đợt lũ trong một thời hạn
xác định là quy mô chi tiết hay còn gọi là dự báo dòng chảy lũ.
1.1.1. Phương pháp nhận dạng lũ
Nghiên cứu nhận dạng lũ lớn ở các lưu vực sông trên thế giới đã có quá
trình phát triển từ khá lâu ở các nước phát triển. Sự phát triển của các nghiên
cứu nhận dạng lũ từng bước dựa trên những thành tựu trong nghiên cứu về khí
tượng khí hậu, thủy văn, các mô hình dự báo với sự hỗ trợ của công nghệ tin
học. Các phương pháp nhận dạng lũ lớn trên các lưu vực sông trên thế giới có
thể phân ra hai loại như sau:
a) Phương pháp thống kê
Phương pháp thống kê được sử dụng trong nhận dạng lũ ngay từ thời kỳ
đầu và vẫn tiếp tục được sử dụng cho tới nay. Phương pháp này có đặc điểm
đơn giản, dễ sử dụng, dựa trên các phương trình tương quan về mối quan hệ
giữa các yếu tố khí hậu, mưa và đặc trưng lũ. Tuy nhiên, phương pháp này có
nhược điểm là bộ số liệu trong quá khứ phải đủ dài, bao gồm các dữ liệu đặc
11
trưng của lưu vực vực mới có thể xây dựng được các phương trình tương quan,
thống kê có độ tin cậy cao. Bắt đầu từ năm 1958, Diệp Đốc Chính (Trung Quốc)
phát hiện và phân tích những đột biến trong hoàn lưu khí quyển vào tháng 6 và
tháng 10 vùng Đông Á, đó là những cơ sở phôi thai cho lý thuyết thống kê phân
kỳ dòng chảy. Phương pháp thống kê bao gồm các phương pháp sau:
- Phân tích diễn biến dòng chảy: Phương pháp này là phương pháp cổ
điển nhất nhận dạng lũ lớn. Phân tích diễn biến quá trình dòng chảy tại vị trí
quan trắc trên lưu vực biến động so với giá trị trung bình nhiều năm từ đường
cong tích lũy sai chuẩn ∑(ki-1) ~ t (Ki =Qi/Qtb Qi, Qi lưu lượng trung bình tại
thời điểm i, Qtb là lưu lượng TBNN). Đường cong tích lũy này thể hiện chu kỳ
dao động của dòng chảy theo thời gian. Thời kỳ đường cong tích lũy có độ dốc
nghiêng lên so với đường nằm ngang và ∑(ki-1)>0 ứng với thời kỳ nhiều nước
của chu kỳ giao động và ngược lại ∑(ki-1)<0 ứng với thời kỳ ít nước của chu
kỳ. Từ xu thế của biến trình, người ta có thể dự đoán được xu thế của dòng chảy
trong thời gian tiếp theo. Phương pháp này mang tính chất định tính là chủ yếu.
- Phương pháp phân tích tương quan: Xây dựng mối quan hệ đa biến giữa
yếu tố dòng chảy cần dự báo (lưu lượng trung bình, các giá trị cực trị …) với
các nhân tố khí hậu (mưa, bốc hơi, độ ẩm, nhiệt độ, hình thế thời tiết…).
- Phương pháp xác suất thống kê: Cơ sở của phương pháp này dựa trên
tính chất ngẫu nhiên của các đại lượng dòng chảy. Mức độ định lượng của
chúng theo không gian và thời gian tuân theo các quy luật ngẫu nhiên. Vận
dụng phương pháp thống kê xác định mối quan hệ, đánh giá sự xuất hiện cũng
như tần suất xuất hiện và đánh giá sự biến động của dòng chảy và các cực trị
của chúng theo không gian và thời gian qua các tham số thống kê cơ bản.
b) Phương pháp mô hình toán
Ứng dụng mô hình toán trong nhận dạng lũ là xu hướng tiếp cận phổ biến
hiện nay trên thế giới. Mô hình toán thủy văn gồm có mô hình tất định và mô
12
hình ngẫu nhiên. Các mô hình thông kê thuộc loại mô hình ngẫu nhiên được sử
dụng khá phổ biến trong nhận dạng lũ. Dựa trên các nguồn dữ liệu đầu vào như
mưa, yếu tố khí hậu, các mô hình toán sẽ tính toán và đưa ra các kịch bản nhận
dạng lũ khác nhau. Tùy theo nguồn dữ liệu đầu vào, tùy thuộc loại mô hình,
nhận dạng lũ dựa trên các mô hình toán có thể thực hiện theo các thời hạn từ
xa tới gần. Sự phát triển của các mô hình toán thủy văn, thủy lực, mô hình thống
kê dự báo lũ có thể điểm lại như sau:
i. Mô hình thống kê: Từ những năm 1960 với các mô hình thống kê
phân tích chuỗi thời gian như mô hình ARIMA (tác giả đầu tiên Box và Jenkin-
Mỹ), mô hình Thomas- Fiering (tác giả đầu tiên Thomas- Fiering-Mỹ), phân
tích dòng chảy theo tần suất được sử dụng nhận dạng lũ với thời gian dự kiến
dự báo 5-10 ngày và tháng. Các mô hình thống kê này được ứng dụng ở nhiều
nước trên thế giới, nhưng chỉ sử dụng một chuỗi số liệu dòng chảy đủ dài và tự
tương quan với chính nó nên chất lượng thường không cao. Ra đời từ những
năm 1940, phát triển mạnh vào những năm 1990, mô hình mô hình mạng thần
kinh nhân tạo Artificial Neural Network (ANN) đã khắc phục các nhược điểm
đó, thực hiện phân tích chuỗi thời gian và tương quan với nhiều yếu tố tác động
tới dòng chảy, được sử dụng nhận dạng dài hạn dòng chảy rất phổ biến. Nhiều
nghiên cứu cho thấy kết quả các mô hình ANN đã mang lại nhiều kết quả tích
cực, có độ chính xác cao hơn các mô hình truyền thống khác. Trong khoảng
hơn một thập kỷ gần đây, rất nhiều nghiên cứu công bố về ứng dụng mô hình
ANN và mô hình thống kê trong nhận dạng dòng chảy, nhận dạng lũ nhiều nơi
trên thế giới như:
* Đối với nhận dạng lũ, nhận dạng dòng chảy thời hạn vừa (5- 10 ngày)
và thời hạn ngắn (24-48 giờ):
Joorabchi và những người khác (nnk) (2007) [39] đã xây dựng mô hình
ANN dựa trên dữ liệu lưu lượng dòng chảy ngày trong 64 năm để nhận dạng
13
dòng chảy của Sông Fitzroy, Úc lên tới trước 4 ngày. Kết quả cho thấy, mô
hình ANN có khả năng nhận dạng lũ chính xác trong các trường hợp nước lớn
(high flow events).
Wang và nnk (2006) [53] đã thử nghiệm ba mô hình ANN lai (hybrid
ANN) để nhận dạng dòng chảy ngày. Kết quả cho thấy so với các phương pháp
truyền thống, mô hình ANN định kỳ (periodic ANN - PANN) cho kết quả tốt
nhất.
Panda và nnk (2010) [48] đã so sánh khả năng nhận dạng mực nước lũ
theo giờ bằng mô hình MIKE11 và mô hình ANN sử dụng cấu trúc lan truyền
tiến (feedforward) với thuật toán huấn luyện là phản hồi ngược Levenberg–
Marquardt (LM back propagation). Nghiên cứu cho thấy mô hình ANN cho kết
tốt hơn rất nhiều so với mô hình MIKE11 HD.
Aichouri và nnk (2015) [30] ứng dụng mô hình ANN thiết lập mối quan
hệ giữa mưa và dòng chảy phục vụ nhận dạng dòng chảy ngày ở lưu vực sông
Seybouse, phía bắc Algeria. Dữ liệu đầu vào là giá trị lượng mưa và dòng chảy
trong bảy ngày trước đó (t - 1, t - 2, t - 3, t -4, t - 5, t - 6, t - 7) và giá trị lượng
mưa dự kiến cho ngày t. Dữ liệu đầu ra là dòng chảy dự kiến cho ngày t. Kết
quả cho thấy khả năng nhận dạng dòng chảy của mô hình ANN vượt trội so với
các mô hình hồi quy tuyến tính đa biến.
Q.J.Wang Chen và Chang (2009) [32] đã áp dụng mô hình mạng trí tuệ
nhân tạo với thuật toán Thuyết Tiến Hóa - EANN (Evolutionary Algorithms
Nueral Network) vào nhận dạng dòng chảy 10 ngày đến hồ chứa Shihmen thuộc
lưu vực sông Tanshui, của Đài Loan. Mô hình EANN sử dụng thuật toán Thuyết
Tiến Hóa để tìm và xây dựng mạng nơ ron thần kinh, các trọng số kết nối một
cách tự động. Mô hình EANN sử dụng thuật toán giải đoán gen (GA - Genetic
Algorithm) với thuật toán Leo Dốc - SCGA (Scaled conjugate Gradient
Algorithm) để dò tìm và tối ưu hóa mạng nơ ron cùng với việc xác định các
14
trọng số kết nối. Kết quả nhận dạng dòng chảy của mô hình EANN là tốt hơn
nhiều so với mô hình AR và ARMAX (mô hình cải tiến của ARMA). Việc sử
dụng mô hình EANN đã một phần nào đó khắc phục được nhược điểm cố hữu
của mô hình ANN trong việc tìm ra mạng nơ ron phù hợp và tiết kiệm thời gian
tìm kiếm.
Veintimilla-Reyes và nnk (2016) [51] sử dụng hai mô hình ANN là phản
hồi ngược (back progpagation), dạng lai giữa mô hình OWO-HWO (output
weight optimization–hidden weight optimization) để nhận dạng dòng chảy trên
sông Tomebamba, Ecuador, với khung thời gian trước 3 ngày. Kết quả nhận
dạng cho thấy độ tin cậy cao, tỷ lệ lỗi nhỏ và phù hợp cho công tác phòng tránh
lũ ở thành phố Cuenca, Ecuador.
* Đối với nhận dạng lũ, nhận dạng dòng chảy thời hạn dài (tháng, mùa):
Dong và nnk (2006) [33] áp dụng cho nhận dạng dòng chảy tại hồ
Geheyan trên một nhánh thuộc sông Dương Tử. Hamid và nnk (2017) [36] đề
xuất sử dụng các nhân tố khí hậu trong hướng tiếp cận mô hình SARIMA nhận
dạng dòng chảy tháng trên nhiều lưu vực sông. Yang và nnk (2017) [54] đề
xuất sử dụng các nhân tố khí hậu trong hướng tiếp cận mô hình ANN nhận dạng
dòng chảy tháng,…
Năm 2009, mô hình Bayesian Joint Probability (BJP) được xây dựng dựa
trên chỉ số khí hậu và dòng chảy quá khứ để nhận dạng dòng chảy mùa trước
đã được phát triển và thử nghiệm tại Úc [49]. Phương pháp này đã cung cấp
các kĩ năng dự báo hữu ích ở khu vực đông nam nước Úc và công cụ sử dụng
tại Cục Khí tượng của Úc từ tháng 12 năm 2010 để nhận dạng dòng chảy mùa
Toth và Brath (2007) [50] đã đánh giá khả năng nhận dạng lũ của mô
hình khái niệm và ANN theo các thời hạn khác nhau (lead-time) và phân tích
ảnh hưởng của số lượng dữ liệu đối với kết quả dự báo ở hai khu vực khác
nhau. Kết quả cho thấy, mô hình ANN trội về khả năng mô phỏng quá trình
15
mưa-dòng chảy (bao gồm dòng chảy lớn, nhỏ, trung bình) trong điều kiện có
đầy đủ số liệu khí tượng, thủy văn cho việc huấn luyện và kiểm tra. Trong khi
đó, mô hình khái niệm có thể mang lại những cải thiện đáng kể khi tập trung
nhận dạng các các trận lũ, đặc biệt là trong các trường hợp thiếu dữ liệu cho
việc hiệu chỉnh mô hình.
ii. Mô hình tất định: loại mô hình này có có nhiều ưu điểm, cho phép
tính toán, nhận dạng chi tiết quá trình lũ theo các kịch bản đầu vào khác nhau.
Tuy nhiên, để ứng dụng tốt cần có đủ thông số của lưu vực (diện tích lưu vực,
loại đất, thảm phủ trên lưu vực,…) và dữ liệu theo yêu cầu đầu vào của mỗi
loại mô hình.
Từ những năm 1960 của thế kỷ XX, xuất hiện nhiều sơ đồ giải những bài
toán truyền lũ cỡ lớn như của Preissman (Pháp), Vaxiliev (Liên Xô cũ), Cunge
(Pháp)... Từ thời kỳ này, các mô hình thủy văn tính toán dòng chảy từ mưa, mô
hình đường lũ đơn vị, mô hình diễn toán dòng chảy trong sông, mô hình điều
tiết hồ chứa và tính toán cân bằng nước phát triển rất mạnh.
Từ năm 1980 đến nay, tại nhiều nước trên thế giới như Mỹ, Pháp, Đan
Mạch, Trung Quốc, Hà Lan đã phát triển và ứng dụng các mô hình thủy động
lực học như mô hình thủy lực 1, 2, 3 chiều, họ mô hình HEC, Mike, các mô
hình mưa rào dòng chảy thông số tập trung như NAM (Đan Mạch), TANK
(Nhật), SACRAMENTO (Mỹ), SSARR…; thông số phân bố như TOPMDEL
(Mỹ), DIMOSOP (Italia), HBV (Thụy điển), WETSPA (Bỉ), MARINE
(Pháp)… tính toán, dự báo dòng chảy lũ trên hệ thống sông (Hình 1.1).
Các mô hình toán thủy văn mưa rào dòng chảy nhận dạng lũ sử dụng dữ
liệu đầu vào là trường dữ liệu mưa dự báo. Mưa dự báo trên các lưu vực sông
là kết quả tính toán từ các mô hình dự báo thời tiết số trị (NWP). Từ những năm
1990, các mô hình thời tiết số trị NWP (Numerical Weather Prediction) đã được
nghiên cứu và dần hoàn thiện tại các nước như Mỹ, Nhật, Úc, Đức, Italia,
16
Canada, khối Châu Âu và Hàn Quốc trở thành các mô hình dự báo khí hậu toàn
cầu. Mô hình dự báo khí hậu toàn cầu (GM) ngày nay hoàn toàn có khả năng
cung cấp tốt trường ban đầu và điều kiện biên cho bài toán mô hình hoá khí
tượng thuỷ văn trên từng khu vực - gọi là mô hình khu vực (RM).
Hình 1.1. Các phương pháp nhận dạng lũ lớn trên thế giới
Tại 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 phát triển
từ đầu những năm 90 trên các hệ thống siêu máy tính 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
17
Center for Enviromental Prediction) từ năm 1992 dựa trên phương pháp BGM
(Breeding of Growing Mode) để tạo tập hợp các trường ban đầu khác nhau. Tại
Trung tâm dự báo hạn vừa Châu Âu (ECMWF- European Center for Medium-
range Weather Forecasts), EPS có 51 thành phần dự báo, có độ phân giải cao
nhất hiện nay trên thế giới. Kết quả của các mô hình số trị cung cấp dữ liệu dự
báo các yếu tố khí hậu như mưa, nhiệt độ, bốc hơi… trước 5-10 ngày, 1 tháng,
3 tháng, mùa và năm. Dữ liệu dự báo định lượng mưa chi tiết trước 5-10 ngày
được sử dụng là đầu vào cho các mô hình thủy văn phục vụ nhận dạng lũ từ 5-
10 ngày tại nhiều quốc gia. Các nghiên cứu ứng dụng dữ liệu mưa từ các mô
hình thời tiết số trị trong nhận dạng lũ thời hạn 5-10 ngày tiêu biểu có thể kể
đến như:
Walter và nnk (2007) [43] 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 có các mô đun tính bốc thoát hơi, tính thấm, tính dòng chảy; 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.
Knebla và nnk (2005) [42] đã xây dựng mô hình nhận dạng lũ cho lưu
vực sông San Antonio (diện tích khoảng 10.000 km2) ở Bang Texas, Hoa kỳ.
Mô hình nhận dạng 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. Mô
hình HEC-HMS được sử dụng trong nghiên cứu này như một 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 sử dụng
dữ liệu lưu lượng thực đo tại 12 trạm thủy văn để hiệu chỉnh thông số, diện lũ
18
còn được kiểm định với thông tin từ ảnh vệ tinh Landsat TM kết hợp với công
cụ GIS để xây dựng cơ sở dữ liệu bản đồ ngập lụt. Nghiên cứu đã thử nghiệm
nhận dạng trận lũ lớn mùa hè năm 2002 với kết quả khá tốt, mở ra triển vọng
cho ứng dụng cho nhiều vùng khác nhau ở Hoa Kỳ.
Jasper và nnk (2002) [37] đã nghiên cứu kết hợp mô hình khí áp với mô
hình thủy văn phân bố WaSiM-ETH để nhận dạng dòng chảy lũ cho các lưu
vực sông Ticino, Verzasca và Maggia diện tích 2627 km2 ở phía Nam của dãy
Alpine. Đây là một phần của dự án EU - RAPHAEL do Cơ quan Khoa học và
Giáo dục Thụy sĩ tài trợ (Swiss Federal Office for Education and Science). Dữ
liệu đầu vào gồm: số liệu mưa thực đo của 51 trạm khí tượng và số liệu mưa
dự báo từ 5 mô hình dự báo thời tiết độ phân giải cao khác nhau có kích thước
ô lưới từ 2 đến 14 km: (1) SM của Thụy sĩ, (2) MESO-NH của Pháp, (3)
BOLAM của Italia, (4) MC2 của Canada, và (5) ALADIN là sản phẩm quốc tế.
Mô hình WaSiM-ETH với kích thước ô lưới 500m x 500m đã được hiệu chỉnh
với chuỗi số liệu từ 1993 - 1996 và kiểm định với số liệu từ 1997 - 2000 của 12
trạm thủy văn. Kết quả mô hình ALADIN cho dự báo mưa tốt nhất và độ chính
xác của dự báo lượng mưa quyết định lớn đến độ chính xác của nhận dạng dòng
chảy lũ; chỉ cần một sự thay đổi nhỏ trong dự báo lượng mưa có thể sẽ làm cho
kết quả nhận dạng lũ sai lệch nhiều so với thực đo.
Gouweleew và nnk (2005) [35] đã tiến hành nghiên cứu tích hợp mô hình
số bán thống kê dự báo thời tiết hạn vừa của ECMWF vào mô hình thủy văn
thông số phân bố LISFLOOD. Mô hình LISTFLOOD đã được ứng để nhận
dạng lại hai đợt lũ lịch sử trên sông Meuse và Rhine (chảy qua địa phận nước
Đức và Bỉ) vào tháng 1/1995 và sông Odra (chảy qua địa phận nước Đức, Ba
Lan và Czech) vào tháng 7/1997. Số liệu đầu vào mô hình LISFLOOD là kết
quả dự báo mưa, nhiệt độ và độ ẩm của mô hình khí tượng, dữ liệu địa hình,
hiện trạng sử dụng đất, loại đất, chỉ số lá LAI (Leaf Area Index) và chiều sâu
19
của đất. Kết quả nhận dạng tổ hợp dòng chảy lũ lịch sử tương đối tốt, có thể
phát hiện trước lũ lớn trước 2-3 ngày.
Cùng với sự phát triển của các phương pháp nhận dạng lũ trên thế giới,
phương thức kết xuất kết quả được thể hiện dưới nhiều hình thức khác nhau
như sau:
- Phương thức xác định: nhận dạng chi tiết quy mô lũ đó chính là dự báo
quá trình lũ (mực nước/lưu lượng đỉnh lũ, tổng lượng lũ, quá trình lũ), thường
được sử dụng theo khung thời gian dự kiến dự báo hạn ngắn và hạn vừa). Đây
là phương thức được thực hiện đầu tiên tại nhiều quốc gia trên thế giới.
- Phương thức xác suất: xác định tần suất xuất hiện quy mô lũ (đỉnh lũ,
tổng lượng lũ), thường sử dụng với thời gian dự kiến hạn dài theo tháng.
Phương pháp này được sử dụng tại một số quốc gia phát triển như Mỹ, Anh.
- Phương thức tổ hợp: dựa trên mô hình dự báo khí hậu toàn cầu, dự báo
tổ hợp được ra đời với các thành phần biên đầu vào được tạo nhiễu động khác
nhau. Mỗi thành phần tổ hợp của mô hình khí hậu toàn cầu sẽ tạo ra một dự
báo mưa làm đầu vào cho mô hình thủy văn. Mỗi kết quả dự báo mưa sẽ cho
kết quả nhận dạng dòng chảy lũ khác nhau. Kết quả nhận dạng sẽ là một dải
các giá trị tính toán ứng với mỗi thời hạn dự báo. Phương pháp này đang phát
triển phổ biến tại nhiều quốc gia như Mỹ, Anh, Thụy Điển, Pháp…
Hiện nay, các mô hình nhận dạng lũ thời hạn dài (tháng, mùa) chủ yếu
là các mô hình thống kê, mô hình mạng trí tuệ nhân tạo. Nhận dạng lũ thời hạn
ngắn có thể sử dụng cả hai loại mô hình: mô hình thống kê và mô hình toán.
Cùng với các mô hình toán thủy văn, thủy lực, mô hình thống kê cũng được
phát triển từ nhiều thập kỷ trước trong dự báo lũ. So với các mô hình toán, các
mô mình thống kê cho thấy hiệu quả cao hơn nếu xét đến thời gian tính toán,
tính dễ sử dụng và sự khái quát hóa các quá trình. Tuy nhiên, để có thể áp dụng
được các mô hình thống kê, hệ số tương quan của phương trình tương quan
20
phải cao, chuỗi số liệu xây dựng phương trình tương quan phải đủ dài. Những
hạn chế của các mô hình truyền thống nêu trên đã khuyến khích sự phát triển
của các mô hình dựa vào số liệu (data-driven models), mà phổ biến nhất gần
đây có thể kể đến là phương pháp máy học (Machine Learning - ML). Bên cạnh
đó, sự phát triển vượt bậc khoa học máy tính cùng với xu hướng phát triển mạnh
mẽ về xử lý các vấn đề liên quan đến dữ liệu lớn (big data), các mô hình trí tuệ
nhân tạo, phương pháp máy học ngày càng được sử dụng rộng rãi hơn. Các mô
hình sử dụng thuật toán máy học là công cụ tiềm năng trong việc nhận dạng
dòng chảy lũ do các mô hình này có thể được xây dựng nhanh chóng, dễ dàng,
không đòi hỏi phải có sự hiểu biết về các quá trình vật lý ẩn đằng sau. Ngoài
ra, lượng dữ liệu yêu cầu tối thiểu, cùng với khả năng tính toán, hiệu chỉnh và
kiểm định nhanh hơn so với các mô hình toán truyền thống, và cách sử dụng ít
phức tạp hơn là những ưu điểm lớn mà các mô hình dựa vào số liệu mang lại
(Mosavi và Ozturk, 2018) [46].
1.1.2. Tổng quan về vận hành hồ chứa
Vận hành hồ chứa là một vấn đề phức tạp liên quan tới rất nhiều yếu tố
để ra quyết định và có nhiều mục tiêu như: phòng lũ, phát điện, cấp nước
(Oliveira & Loucks, 1997) [47]. Những thông tin nhận dạng lũ có độ tin cậy
cao, trước một khoảng thời gian từ xa tới gần sẽ tạo ra những lợi ích lớn trong
lập kế hoạch sử dụng nước, điều tiết hồ chứa (Dong et al., 2006) [33]. Các thông
tin nhận dạng từ xa được tổng lượng nước trong mùa lũ sẽ cung cấp thông tin
cho các nhà quản lý nhận biết sơ bộ về diễn biến, phân bổ nguồn nước trong
tương lai, lập kế hoạch vận hành, tích nước hàng năm hiệu quả (Schepen et al.,
2016) [49]; các thông tin nhận dạng lũ thời hạn vừa về sự xuất hiện của lũ, độ
lớn của lũ sẽ hỗ trợ trong điều hành hồ, phòng chống lũ hoặc tăng cường phát
điện giảm mực nước hồ để đón lũ…Các thông tin nhận dạng lũ cần thiết phục
21
vụ vận hành hồ chứa được sử dụng phổ biến là: dấu hiệu xuất hiện lũ, tổng
lượng lũ, độ lớn của đỉnh lũ và thời gian xuất hiện lũ.
Trong hơn 30 năm gần đây, nghiên cứu về vận hành hồ chứa đã có những
thay đổi lớn, nghiên cứu vận hành tối ưu đơn hồ chứa hoặc hệ thống hồ trong
kiểm soát lũ và cấp nước hạ du đã phát triển mạnh mẽ, nhiều mô hình vận hành
tối ưu, vận hành thời gian thực được phát triển nhằm xác định lượng nước xả
tốt nhất theo trạng thái hồ chứa và kết quả dự báo dòng chảy vào hồ…. Các
nghiên cứu ứng dụng và phát triển lý thuyết quy hoạch tuyến tính, quy hoạch
phi tuyến, quy hoạch động, thuật toán di truyền, mạng thần kinh nhân tạo… để
diễn giải bài toán điều tiết, điều tiết tối ưu và điều tiết theo thời gian thực cho
hệ thống hồ chứa.
MarioT.L.Barros, FrankT-C.Tsai, Shu-liYang, JoaoE.G.Lopesan và
WilliamW-G.Yeh, Hon.M.ASCE [44] tối ưu vận hành hệ thống hồ thủy điện
lớn ở Brazil, là một trong những hệ thống thủy điện lớn trên thế giới, bao gồm
75 nhà máy thủy điện với công suất 69.375 MW, sản xuất 92% năng lượng điện
của quốc gia. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng, mô hình phi tuyến (NLP) đặc biệt phù
hợp cho việc thiết lập các hướng dẫn về vận hành hồ chứa thời gian thực sử
dụng thông tin dự báo lưu lượng nước đến. Kết quả nghiên cứu chứng tỏ rằng,
mô hình NLP đáp ứng yêu cầu vận hành, mang lại lợi ích giảm thiểu xả thừa.
John W. Labadie thuộc trường Đại học bang Colorado [38] đã tổng kết
rất nhiều phương pháp sử dụng trong vận hành liên hồ chứa, bao gồm: Tối ưu
ngẫu nhiên ẩn (các mô hình quy hoạch tuyến tính, các mô hình quy hoạch phi
tuyến, các mô hình quy hoạch động rời rạc, các mô hình quy hoạch động liên
tục, các lý thuyết điều khiển tối ưu rời rạc theo thời gian); Nhóm các phương
pháp ngẫu nhiên hiện (các mô hình quy hoạch tuyến tính ngẫu nhiên, các mô
hình quy hoạch động ngẫu nhiên, các mô hình điều khiển tối ưu ngẫu nhiên) và
nhóm tích hợp dự báo để vận hành hồ chứa theo thời gian thực.
22
D. Nagesh Kumar và M. Jan Reddy (2006) [34] áp dụng phương pháp
tối ưu đàn kiến để tìm sách lược vận hành hồ chứa đa mục đích và xác định
lượng xả của hồ cho mỗi chu kỳ của hồ chứa Hirakud, Ấn Độ, với hàm mục
tiêu rủi ro lũ nhỏ nhất, độ thiếu hụt tưới nhỏ nhất và sản lượng điện cao nhất,
trong đó mục tiêu sản lượng điện được ưu tiên. Mô hình được ứng dụng cho
vận hành hàng tháng, bao gồm hai mô hình vận hành thời gian ngắn và vận
hành thời gian dài. Kết quả nghiên cứu chứng tỏ rằng, phương pháp tối ưu đàn
kiến được thực hiện tốt trong trường hợp vận hành hồ chứa trong thời gian dài.
Cũng trong một nghiên cứu khác, M. Jan Reddy và D. Nagesh Kumar [45] trình
bày thuật toán tiến hóa đa mục tiêu, tìm kiếm các giải pháp vận hành tối ưu cho
hệ thống hồ chứa đa mục đích. Các phương pháp tối ưu cổ điển thường không
đạt được mặt Pareto tốt nhất. Để khắc phục hạn chế của các phương pháp tối
ưu truyền thống trong bài toán tối ưu đa mục tiêu, nghiên cứu này sử dụng quần
thể tìm kiếm thuật toán tiến hóa để tìm tập hợp tối ưu Pareto và đã ứng dụng
cho hệ thống hồ chứa Bhadra ở Ấn Độ (với các mục đích của hồ chứa là tưới,
sản xuất điện năng và các yêu cầu chất lượng nước hạ lưu).
Luận án Tiến sĩ của Long Le Ngo tại Viện Tài nguyên và Môi trường
trường Đại học Công nghệ Đan Mạch (2006) [40] đã trình bày các quy tắc vận
hành tối ưu trong vận hành hồ chứa Hòa Bình với mục đích phòng lũ cho châu
thổ sông Hồng và phát điện nhằm giải quyết xung đột chính giữa phòng lũ và
phát điện ở giai đoạn cuối mùa lũ và đầu mùa kiệt. Tác giả đã sử dụng phần
mềm MIKE 11 để mô phỏng hệ thống sông và hồ chứa kết hợp với các thuật
toán tối ưu SCE (shuffled complex evolution) thuộc phần mềm Autocal của
DHI để tìm ra quỹ đạo tối ưu (Pareto) khi xem xét cả hai ưu tiên giữa phòng lũ
và phát điện. Kết quả đạt được cho thấy, hoàn toàn có thể dùng mô hình mô
phỏng để giải quyết vấn đề phòng lũ cho công trình và cho hạ du mà vẫn có thể
duy trì mực nước cao ở cuối mùa lũ để đảm bảo hiệu ích phát điện ở mùa kiệt
23
kế tiếp; luận án tìm được nghiệm tối ưu giữa mục tiêu phòng lũ và phát điện
cho vận hành hồ chứa Hòa Bình trong mùa lũ và mực nước hồ chứa lúc bắt đầu
của mùa cạn.
Kumar, D. và Reddy, M, J (2007) [41], Viện Khoa học Ấn Độ đã sử dụng
thuật toán tối ưu SWARM vào nghiên cứu vận hành hệ thống liên hồ chứa gồm
4 hồ mà trước đây Larson đã sử dụng Quy hoạch động để giải quyết. Hai nhà
Thủy văn Kumar và Singh cũng áp dụng các thuật toán giải đoán gen trong
nghiên cứu vận hành hệ thống liên hồ chứa. Tiếp đó, Kumar lại thử nghiệm áp
dụng cho hệ thống hồ chứa Bhadra của Ấn Độ. Kết quả cho thấy, thuật toán tối
ưu SWARM có thể áp dụng để giải quyết vấn đề vận hành liên hồ chứa.
Chun - Tian Cheng, Wen - ChuanWang - Dong - Mei Xu, K.W. Chau
(2005) [31] nghiên cứu tối ưu vận hành hồ chứa thủy điện sử dụng thuật toán
di truyền và Chaos. Thuật toán di truyền đã (TTDT) được ứng dụng rộng rãi để
giải bài toán tối ưu nguồn nước nhưng thường gặp phải vấn đề hội tụ sớm, do
đó kết quả nghiệm tối ưu tìm được chưa chắc là nghiệm tối ưu toàn cục. Thuật
toán di truyền và Chaos kết hợp khả năng tìm kiếm tối ưu toàn cục của TTDT
với thuật toán tìm kiếm tối ưu cục bộ. Mô hình phát triển được ứng dụng cho
vận hành tháng của hồ chứa thủy điện với chuỗi dòng chảy đến 38 năm. Các
kết quả nhận được cho thấy, điện năng trung bình dài hạn là tốt nhất và tốc độ
hội tụ tốt hơn quy hoạch động và TTDT chuẩn. Nghiên cứu đánh giá phương
pháp này là khả thi và hiệu quả trong vận hành tối ưu một hệ thống phức tạp.
Wei, C. C, Hsu, N. S. Wei, C. C. và Hsu, N. S (2009) [52] áp dụng vận
hành tối ưu với các quy tắc nhánh cây (treebased rules) cho hệ thống hồ chứa
đa mục tiêu phòng lũ với thời gian thực bằng việc tích hợp vào hệ thống mô
hình dự báo thủy văn, dự báo dòng chảy lũ. Phương pháp này đã được áp dụng
cho hệ thống hồ chứa trên sông Tanshui ở Đài Loan. Kết quả vận hành thử
nghiệm cho trận mưa lũ lịch sử năm 2004 cho thấy phương pháp này có kết quả
24
tốt, đảm bảo cắt được đỉnh lũ theo yêu cầu tại các điểm kiểm soát ở hạ lưu mà
vẫn đảm bảo yêu cầu tích nước vào cuối mùa lũ ở các hồ chứa.
Những phương án, lý thuyết vận hành hồ chứa đều dựa trên các chuỗi số
liệu quá khứ để tính toán các kịch bản vận hành hồ. Tuy nhiên, để có thể áp
dụng hiệu quả những phương án đó, các thông tin nhận dạng lượng nước về hồ
chứa, nhận dạng lũ chính xác sẽ là yếu tố quan trọng quyết định hiệu quả vận
hành hồ theo lượng nước về (Dong và nnk, (2006)) [33]. Ứng dụng các mô hình
toán đã đem lại nhiều kết quả khả quan trong nhận dạng lũ tại nhiều nơi trên
thế giới. Tùy theo các thời hạn dự báo khác nhau, việc ứng dụng các loại mô
hình toán khác nhau sẽ được lựa chọn cho phù hợp. Đối với thời hạn dài tháng,
mùa, mô hình thống kê, điển hình nhất là các mô hình mạng thần kinh nhân tạo
được sử dụng chủ yếu. Kết quả nhận dạng ở dạng quy mô tổng quát, sơ bộ đặc
điểm của lũ trên lưu vực sông trước thời kỳ dài (tháng, mùa) dựa trên các phán
đoán về độ lớn đặc trưng của lũ. Đối với thời kỳ dự báo trung hạn (5-10 ngày)
hoặc ngắn hạn (1-2 ngày), hai loại mô hình mạng thần kinh nhân tạo và mô
hình toán thủy văn được sử dụng rất phổ biến tại rất nhiều nghiên cứu trên thế
giới. Mô hình toán thủy văn tính toán dự báo dòng chảy với đầu vào là dữ liệu
mưa số trị dự báo từ các mô hình khí hậu toàn cầu, mô hình khu vực, cho phép
tính toán dự báo được chi tiết diễn biến quá trình lũ. Mô hình mạng thần kinh
nhân tạo sử dụng chủ yếu trong nhận dạng quy mô lũ, tính toán trước các đặc
trưng của đợt lũ đó theo thời gian dự kiến.
1.2. Tổng quan nhận dạng lũ và vận hành hồ chứa ở Việt Nam
Nhận dạng lũ đã được thực hiện tại các trạm thủy văn trên các lưu vực
sông chính tại Việt Nam. Nhận dạng lũ từ xa đến gần theo quy mô khái quát và
chi tiết. Đối với nhận dạng càng xa, các thông tin thường ở dạng khái quát và
có độ tin cậy ở mức tương đối. Nhận dạng lũ càng gần, các thông tin sẽ chi tiết
hơn, có độ tin cậy cao hơn. Tiêu chí nhận dạng lũ là nhận biết, dự đoán khái
25
quát được trước các giá trị đặc trưng của lũ (mực nước/ lưu lượng lớn nhất, nhỏ
nhất, trung bình) và nhận dạng chi tiết trước được quá trình mực nước/lưu lượng
lũ.
Đối với nhận dạng lũ thời hạn vừa (5- 10 ngày) và thời hạn ngắn (24-48
giờ) tại Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia nhiều năm trước đây,
công cụ chính để nhận dạng lũ là các biểu đồ đơn giản quan hệ mưa lũ dạng:
Hmax= f (Hmin, Xtblv) với H max, Hmin, Xtblv là đặc trưng lũ lớn nhất, chân
lũ và lượng mưa trung bình lưu vực trong 5-10 ngày. Các biểu đồ này thường
ít cập nhật liên tục dữ liệu mới và không dự báo được thời gian xảy ra. Ban đầu
nhận dạng lũ thực hiện cho các vị trí Hà Nội, Phả Lại (từ 1966), Hoà Bình (từ
1979), Thác Bà (từ 1975) sau đó phát triển thêm các vị trí khác trên dòng chính
sông Hồng. Từ năm 2000, sử dụng kết quả các sản phẩm dự báo mưa số trị
trước 5 ngày, các mô hình toán thủy văn mưa rào dòng chảy như TANK, NAM
đã được ứng dụng nhận dạng chi tiết quá trình dòng chảy 5 ngày cho các vị trí
Hà Nội, Hoà Bình, Yên Bái, Tuyên Quang. Từ năm 2010 đến nay, với sự phát
triển mạnh của các mô hình số trị cung cấp sản phẩm dự báo định lượng mưa,
các mô hình toán thủy văn đã được ứng dụng nhiều hơn trong nhận dạng lũ.
Đặng Ngọc Tĩnh (2001) [16] đã thực hiện đề tài nghiên cứu Xây dựng
phương án dự báo hạn ngắn lũ miền Trung. Đề tài đã máy tính hóa phương án
nhận dạng lũ thời hạn ngắn (24 giờ) trên các sông miền Trung theo phương
pháp nhận dạng tương tự với những trận lũ trong quá khứ, nhận dạng đỉnh lũ
bằng các phương trình hồi quy nhiều quan hệ đỉnh lũ với các yếu tố khí tượng,
mực nước tương ứng hay quan hệ đỉnh lũ hoặc biện độ lũ với lượng mưa, mực
nước chân lũ. Trong một nghiên cứu khác, Đặng Ngọc Tĩnh (2010) [17] đã thực
hiện nghiên cứu ứng dụng số liệu vệ tinh, mưa dự báo số trị kết hợp số liệu bề
mặt trong dự báo lũ hệ thống sông Hồng -Thái Bình. Đề tài có hướng tiếp cận
mới sử dụng các sản phẩm ước lượng mưa vệ tinh và ứng dụng mô hình thủy
26
văn thông số phân bố IFAS dự báo lũ hạn ngắn trên sông Hồng. Mô hình IFAs
có nhiều tính năng ưu việt, có thể sử dụng số liệu đo mưa vệ tinh thay thế số
liệu đo mưa mặt đất khi mạng lưới quan trắc mặt đất còn nghèo nàn, đặc biệt
phù hợp để hỗ trợ các nước đang phát triển và thiếu số liệu quan trắc mặt đất
như Việt Nam.
Nguyễn Văn Điệp (2005) [6] đã thực hiện đề tài Nghiên cứu cơ sở khoa
học cho giải pháp tổng thể dự báo phòng tránh lũ lụt đồng bằng sông Hồng. Đề
tài đã xây dựng công nghệ mô phỏng và dự báo lũ thời hạn ngắn 24-48 giờ cho
toàn hệ thống sông Hồng với hệ thống các mô hình thủy văn, thủy lực, điều tiết
hồ. Công nghệ phù hợp với Quy trình vận hành hồ Hòa Bình đang ban hành,
đã gắn kết với GIS với mô hình dự báo các biên triều và được áp dụng trong 3
mùa lũ. Kết quả dự báo đã được Ban chỉ huy phòng chống lụt bão Trung ương
đánh giá rất cao.
Nguyễn Lan Châu (2006) [3] đã thực hiện đề tài Nghiên cứu xây dựng
công nghệ dự báo lũ sông Đà phục vụ điều tiết hồ Hòa Bình trong công tác
phòng chống lũ lụt: ứng dụng thành công mô hình MARINE vào dự báo dòng
chảy lũ thời hạn ngắn 24-48 giờ trên lưu vực sông Đà đến hồ Hòa Bình, mô
hình TANK dự báo lũ sông Lô, sông Thao và mô hình thủy lực IMECH-1D dự
báo lũ hạ lưu sông Hồng. Hệ thống mô hình đã được sử dụng trong nghiệp vụ
dự báo.
Trần Thục (2005) [18] đã thực hiện đề tài nghiên cứu Xây dựng công
nghệ tính toán dự báo lũ lớn trên hệ thống sông Hồng-Thái Bình. Đề tài đã ứng
dụng đầu tiên bộ mô hình NAM Mike 11 của DHI trong nhận dạng lũ lớn trên
hệ thống sông Hồng trước 48 giờ. Hiện nay, mô hình Mike 11 và MIKE NAM
đã trở thành bộ mô hình được ứng dụng phổ biến ở nhiều nơi tại Việt Nam.
Nguyễn Ngọc Thục (2005) [19] đã thực hiện Đánh giá các hình thế thời
tiết sinh lũ lớn phục vụ nhận dạng trước khả năng có lũ lớn, lũ cực hạn trên hệ
27
thống sông Hồng - Thái bình. Đề tài đã xây dựng công nghệ dự báo sớm lũ lớn
bước đầu sử dụng thông tin vệ tinh địa tĩnh xác định trường mưa trên hệ thống
sông Hồng - Thái Bình, ứng dụng các thông tin Sinốp trong dự báo định lượng
mưa và nhận dạng dòng chảy lũ thượng nguồn sông Hồng - Thái Bình thời hạn
vừa ngắn 24-48 giờ) và thời hạn vừa (5 ngày). Đề tài đã đóng góp lớn trong dự
báo KTTV, đã đúc kết những kinh nghiệm tích luỹ được trong công tác dự báo
để trở thành một quy trình dự báo tương đối hoàn chỉnh.
Vũ Minh Cát (2009) [1] đã thực hiện đề tài Nghiên cứu 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. Đề tài đã ứng dụng bộ mô
hình DIMOSOP sử dụng dữ liệu mưa dự báo số trị của mô hình dự báo thời tiết
BOLAM do Viện Khoa học Khí quyển và khí tượng Italia (ISAC-CNR) phát
triển, dự báo dòng chảy 5 ngày mùa lũ tại các vị trí hồ chứa (Hòa Bình, Tuyên
Quang và Thác Bà), các điểm quan trắc thủy văn thượng lưu sông Hồng (Yên
Bái, Tuyên Quang) và dự báo hạ lưu sông Hồng tại Hà Nội.
Nguyễn Viết Thi (2008) [22] đã thực hiện đề tài nghiên cứu Xây dựng
công nghệ dự báo dòng chảy 5 ngày đến các hồ chứa lớn trên hệ thống sông Đà
và sông Lô. Đề tài đã ứng dụng bộ mô hình NAM-MIKE 11 dự báo dòng chảy
5 ngày mùa lũ đến hồ chứa Hòa Bình trên sông Đà, Thác Bà trên sông Chảy và
Tuyên Quang trên sông Lô, dữ liệu đầu vào mô hình là mưa dự báo định lượng
từ mô hình số trị.
Luận án Tiến sĩ “Nghiên cứu dự báo mưa, lũ trung hạn cho vận hành hệ
thống hồ chứa phòng lũ - ứng dụng cho lưu vực sông Cả” (NCS Hoàng Thanh
Tùng, năm 2011): Tác giả đã nghiên cứu và tích hợp thành công mô hình dự
báo mưa, lũ trung hạn (hay còn gọi là thời hạn vừa) với mô hình vận hành hồ
chứa trên lưu vực sông Cả sử dụng mô hình số trị dự báo thời tiết BOLAM của
Italia kết hợp với nhận dạng hình thế thời tiết gây mưa để dự báo mưa cho lưu
28
vực. Với dự báo lũ trung hạn, tác giả đã lựa chọn hướng tiếp cận lai ghép giữa
mô hình tất định (mô hình HEC-HMS) và mô hình mạng nơ ron thần kinh lan
truyền ngược (BPNN) với thuật toán giải đoán gen GA (gọi tắt là EANN- Mạng
Nơ ron tiến hóa) để hiệu chỉnh, kiểm định, dự báo sơ bộ dòng chảy lũ, xây dựng
chuỗi sai số giữa tính toán và thực đo; sử dụng kết hợp mô hình ngẫu nhiên
ARIMA để hiệu chỉnh sai số dự báo lũ trên lưu vực sông Cả.
Đối với thời hạn dài (tháng, mùa), nhận dạng lũ khái quát quy mô dòng
chảy lũ theo các giá trị đặc trưng (lưu lượng đỉnh lũ lớn nhất, lưu lượng trung
bình mùa lũ). Phương pháp phân tích thống kê thực nghiệm cũng như phân tích
diễn biến lịch sử đã được nghiên cứu ứng dụng nhận dạng đỉnh lũ năm, tháng,
mùa ở hạ lưu sông Hồng tại Hà Nội. Từ những năm 1960, Lê Xuân Đài tiến
hành nghiên cứu ảnh hưởng của hoàn lưu khí quyển đến dòng chảy sông Hồng.
Trong năm đó, chuyên gia Hoa Sĩ Kiều, người Trung Quốc hướng dẫn phương
pháp Thống kê khách quan ứng dụng dự báo đỉnh lũ năm trên sông Hồng tại
Hà Nội từ yếu tố khí hậu trạm Phủ Liễn; Phương pháp Diễn biến lịch sử của
Dương Giám Sơ cũng được ứng dụng để dự báo đỉnh lũ năm sông Hồng, sông
Thái Bình từ thời kỳ này [2].
Nguyễn Lại (1982) [9] đã nghiên cứu Phân kỳ lũ sông Hồng có 3 thời kỳ
hình thành khác nhau: kỳ lũ sớm (tháng 5 tháng 6), lũ được hình thành bởi
mưa front cực kết hợp với bão đầu mùa trên nền lượng trữ lưu vực thấp dẫn đến
quy mô lũ nhỏ; Kỳ chính vụ (tháng 7 tháng 8), lũ được hình thành do mưa
của dải hội tụ nhiệt đới kết hợp với bão giữa mùa trên nền lượng trữ lưu vực
trung bình có quy mô lớn nhất trong cả năm; Kỳ lũ cuối vụ (tháng 9 tháng
10) lũ được hình thành do mưa front cực kết hợp bão cuối mùa trên nền lượng
trữ lưu vực cao, gây quy mô lũ trung bình. Chế độ phân kỳ lũ cho thấy sự thay
đổi các pha của dòng chảy trên hệ thống sông Hồng trong một năm. Thời kỳ lũ
chính vụ là thời kỳ tổng lượng nước của hệ thống sông Hồng lớn nhất. Nghiên
29
cứu của đề tài đã được vận dụng thành công trong Dự án Xây dựng Quy trình
vận hành hồ Thác Bà (sửa đổi) và Quy trình vận hành hồ Hòa Bình, Quy trình
vận hành liên hồ chứa trên sông Hồng sau này.
Trong khoảng năm 1970-1990, một số phương pháp thống kê được ứng
dụng nhận dạng đỉnh lũ năm tại Hà Nội trên sông Hồng gồm: Phương pháp
Vine-Hop nhận dạng đỉnh lũ năm dưới dạng tổng của các hàm điều hòa; Phương
pháp động lực thống kê của IU. M. Alôkhin (Nguyễn Viết Thi, (1974)); Phương
pháp phân tích phân lớp (Bùi Thạnh và Nguyễn Viết Thi, (1978)) nhận dạng
cấp đỉnh lũ dựa vào dự báo 9 dạng hoàn lưu khí quyển bắc bán cầu; Phương
pháp phân tích phân lớp nhận dạng đỉnh lũ thời hạn mùa dựa vào các yếu tố khí
hậu mặt đất, dòng chảy, một số đặc trưng hoàn lưu khí quyển trên mức 500mb
(Nguyễn Lan Châu, (1985)). Sau năm 1990, các phương pháp nhận dạng lũ
được ứng dụng thêm cho các vị trí khác trên các sông chính: Phương pháp phân
tích tổng hợp nhận dạng dòng chảy tháng, mùa, năm tại Hà Nội trên sông Hồng
và Phả Lại trên sông Thái Bình, Yên Bái trên sông Thao, Tuyên Quang trên
sông Lô và Hoà Bình trên sông Đà (Nguyễn Viết Thi và Bùi Văn Đức, (1995-
1997)).
Sau khoảng thời gian này, nhiều nghiên cứu ứng dụng các mô hình toán
nhận dạng lũ đã được thực hiện: Trịnh Quang Hòa (1997) [7] đã thực hiện đề
tài Nghiên cứu xây dựng công nghệ nhận dạng lũ thượng lưu sông Hồng phục
vụ điều hành hồ Hòa Bình phòng chống lũ hạ du. Đề tài đã đưa ra khái niệm
đường trữ nước tiềm năng trên sông Hồng và xây dựng chương trình dự báo
nhận dạng sớm lũ lớn sông Hồng từ mưa, các tổ hợp hình thế thời tiết và đường
trữ nước tiềm năng trước thời hạn tháng, 5 ngày và 24 giờ. Các điểm phân tích
nhận dạng gồm: hạ du sông Hồng tại Sơn Tây, hồ Hòa Bình trên sông Đà. Ngoài
ra, đề tài đã xây dựng công nghệ dự báo thượng lưu sông Hồng hạn ngắn trước
24 giờ bằng các phương trình hồi quy, tương quan. Nhận dạng lũ hạ lưu sông
30
Hồng tại vị trí trạm khống chế ở hạ lưu là Sơn Tây bằng đường trữ nước tiềm
năng và các quan hệ mưa, lũ. Nhận dạng lũ hạ lưu sông Hồng tại Sơn Tây dựa
trên ba cơ sở: quan hệ mưa lũ, các tổ hợp hình thế thời tiết và đường trữ nước
tiềm năng tại Sơn Tây. Nhận dạng lũ lớn đến hồ Hòa Bình được thực hiện theo
hai cách: từ tương quan với đỉnh lũ hạ lưu sông Hồng tại Sơn Tây đã được nhận
dạng trước và mối quan hệ mưa và lũ. Hướng nghiên cứu của Luận án được
hình thành và phát triển dựa trên việc kế thừa kết quả nghiên cứu của đề tài về
lý thuyết xây dựng đường trữ nước tiềm năng. Hiện nay, hệ thống liên hồ chứa
lớn đã hình thành trên các nhánh lớn của hệ thống sông Hồng. Lũ lớn hạ lưu
sông Hồng sẽ phụ thuộc lớn vào lũ lớn và sự điều tiết của các hồ chứa, đặc biệt
các hồ chứa trên sông Đà. Trong Luận án này, nghiên cứu nhận dạng lũ tới các
hồ chứa trên thượng lưu sông Hồng sẽ được thực hiện là cơ sở phân bổ dung
tích các hồ chứa phòng lũ theo từng thời kỳ lũ và trạng thái lũ góp phần nâng
cao hiệu quả vận hành liên hồ chứa. Đường trữ nước tiềm năng là một trong
những cơ sở nhận dạng lũ, được thiết lập tại các hồ chứa lớn được quy định chế
độ vận hành theo QTVH [26] và các nhánh sông không có hồ chứa (sông Thao
và sông Lô).
Nguyễn Lan Châu (2001) [2] đã nghiên cứu Xây dựng các phương án
nhận dạng đỉnh lũ năm trên các sông chính ở Việt Nam, trong đó có 4 vị trí Hòa
Bình, Yên Bái, Tuyên Quang và Hà Nội trên sông Hồng dựa trên bốn phương
pháp chính: thống kê khách quan; nhận dạng, hồi quy và phân tích điều hòa.
Cũng từ năm 2001, các mô hình tự thống kê, trung bình trượt chuỗi thời gian
như ARIMA được ứng dụng nhận dạng lũ thời hạn dài tại các vị trí trên dòng
chính hệ thống sông Hồng.
Tô Văn Trường (2005) [20] đã thực hiện đề tài nghiên cứu Nhận dạng
toàn diện về lũ, dự báo, kiểm soát và thoát lũ phục vụ yêu cầu chung sống với
lũ ở đổng bẳng sông Cửu Long. Một trong những kết quả thành công của đề tài
31
là xây dựng công nghệ nhận dạng dài hạn lũ lớn đồng bằng sông Cửu Long từ
các hình thế synop, từ mưa lũ thượng nguồn, thủy triều theo các phương pháp
phân tích thống kê, phân tích định dạng, mô hình ANN và phân tích không ảnh.
Trịnh Thu Phương (2017) [11] đã thực hiện đề tài Nghiên cứu xây dựng
công nghệ nhận định lũ lớn và dòng chảy mùa cạn trên lưu vực sông Hồng
nhằm nâng cao hiệu quả vận hành liên hồ chứa. Mô hình toán NAM-MIKE và
và mô hình thống kê nhiều biến ứng dụng trong nhận định thời hạn vừa (5-10
ngày) dòng chảy trên lưu vực sông Hồng; đối với nhận định lũ lớn, nhận định
dài hạn (1 tháng, 3 tháng, 6 tháng), mô hình mạng thần kinh nhân tạo ANN và
mô hình thống kê nhiều biến được ứng dụng. Nhân tố khí hậu quy mô toàn cầu
là ENSO, áp cao thái bình dương, các nhân tố khí hậu quy mô địa phương được
sử dụng trong mô hình nhận dạng lũ thời hạn dài với các đặc trưng tính toán là
đặc trưng dòng chảy lớn nhất, nhỏ nhất và trung bình đến các hồ chứa. Đối với
thời hạn 5-10 ngày, nhân tố mưa, hình thế thời tiết gây mưa và nền lũ được sử
dụng trong mô hình thống kê để tính toán nhận dạng đỉnh lũ.
Bùi Đình Lập (2016) [10] đã thực hiện đề tài Nghiên cứu xây dựng công
nghệ dự báo dòng chảy lũ đến các hồ chứa trên hệ thống sông Hồng. Đề tài xây
dựng công nghệ dự báo hạn ngắn trong mùa lũ bằng mô hình MARINE và dự
báo hạn dài thời kỳ tích nước đến các hồ chứa trên lưu vực sông Đà, sông Lô
và sông Chảy bằng mô hình thông kê.
Lương Hữu Dũng (2018) [5] thực hiện đề tài Nghiên cứu xây dựng công
nghệ dự báo tài nguyên nước mặt phục vụ lập kế hoạch sử dụng nước cho lưu
vực sông Ba và sông Kôn ở Nam Trung Bộ và Tây Nguyên. Đề tài đã đưa ra
những thông báo/dự báo về tài nguyên nước phục vụ lập kế hoạch sử dụng
nước, điều hành hợp lý hệ thống hồ chứa và giải quyết các mâu thuẫn ngày
càng gay gắt giữa phát điện và cấp nước trong mùa cạn, giữa phòng lũ và tích
nước cuối mùa lũ và giúp các nhà quản lý hiệu quả nguồn nước và đưa ra những
32
chính sách dài hạn phân phối nguồn nước hợp lý của các lưu vực sông. Trong
đề tài đã ứng dụng: Mô hình thủy lực Mike 11 được ứng dụng để mô phỏng và
dự báo mực nước, tổng lượng và lượng trữ vùng hạ lưu. Mô hình thủy văn được
xây dựng gồm các loại: Mô hình vận hành hồ chứa, mô hình mưa rào dòng chảy
(NAM) và mô hình ngẫu nhiên (mô hình ANN và mô hình hồi quy nhiều biến
với phần mềm SPSS). Nghiên cứu đã liên kết các mô hình khí hậu dự báo các
yếu tố khí tượng, khí hậu, xây dựng mô đun GIS quản lý và trình diễn kết quả
dự báo;
Đối với vấn đề vận hàn hồ chứa, thực tế hiện nay, trên các lưu vực sông
lớn ở Việt Nam đều đã tồn tại các hệ thống hồ chứa. Thông tin nhận dạng lũ
được sử dụng trưc tiếp trong quá trình vận hành các hồ chứa này. Nghiên cứu
vận hành hồ chứa đã được nhiều đơn vị thực hiện như Viện Khoa học Thủy lợi
Việt Nam, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu, Viện Cơ
học, Viện Toán học cũng như các trường Đại học Thủy lợi, Đại học Khoa học
Tự nhiên,… và các Công ty tư vấn Thủy lợi, tư vấn điện. Trong những năm
qua, nhiều công trình nghiên cứu về lĩnh vực điều hành hồ chứa, đặc biệt điều
hành hệ thống hồ trên lưu vực sông Hồng đã được thực hiện thành công như:
Nghiên cứu đầu tiên về vấn đề vận hành hồ chứa là nghiên cứu vận hành
hồ Thác Bà vào những năm 1960. Tiếp đó, năm 1991, Nguyễn Trọng Sinh đã
sử dụng phương pháp Quy hoạch động và chuỗi dòng chảy trung bình 10 ngày
để xây dựng biểu đồ điều phối hồ Hòa Bình sao cho tổng điện năng lớn nhất.
Dự án đã xây dựng QTVH liên hồ chứa trên 11 lưu vực sông lớn của
Việt Nam trong đó có lưu vực sông Hồng do Cục Quản lý tài nguyên nước, Bộ
Tài nguyên và Môi trường chủ trì. Dự án xây dựng QTVH liên hồ chứa trên lưu
vực sông Hồng có một phần nội thực hiện xác định yêu cầu và đánh giá khả
năng dự báo thủy văn hạn ngắn, hạn vừa và hạn dài phục vụ xây dựng các hành
lang pháp lý để vận hành hệ thống hồ chứa lớn ở Bắc Bộ. Dự án đã ứng dụng
33
các mô hình thủy văn TANK, MARINE, NAM dự báo lại dòng chảy trên sông
Đà hạn ngắn và hạn vừa, mô hình hồi quy trung bình trượt ARIMA dự báo phân
phối dòng chảy trung bình tháng, mô hình thống kê khách quan nhận dạng khả
năng xuất hiện dòng chảy nhỏ nhất mùa cạn tại các hồ chứa lớn trên sông Hồng;
mô hình nhận dạng lũ lớn có chu kỳ lặp lại 100 năm tại Sơn Tây hạ lưu sông
Hồng.
Qua những nghiên cứu về nhận dạng lũ và vận hành hồ chứa cho thấy
những nghiên cứu về vấn đề này tại Việt Nam chủ yếu tập trung nhận dạng gần
(thời hạn ngắn, thời hạn vừa); nhận dạng xa còn chưa có nhiều. Tùy theo thời
hạn nhận dạng khác nhau, các thông tin nhận dạng lũ sẽ tác động tới cách thức,
chế độ vận hành hồ chứa khác nhau. Các thông tin nhận dạng lũ gần đòng vai
trò quan trọng trong việc hạ nước hồ, đón lũ, cắt giảm lũ hạ du; các thông tin
nhận dạng lũ từ xa đóng vai trò quan trọng trong lập kế hoạch vận hành chống
lũ, tích nước hồ. Tuy nhiên, nhận dạng lũ càng xa, mức độ đảm bảo càng hạn
chế. Độ chính xác của nhận dạng lũ và cách thức vận hành, huy động dung tích
hồ chứa theo thời kỳ lũ là hai vấn đề bất cập lớn trong công tác điều hành hồ
chứa. Mô hình toán thủy văn là phương pháp được lựa chọn phổ biến trong các
nghiên cứu nhận dạng gần. Đối với nhận dạng lũ đến các hồ chứa từ xa theo
thời hạn tháng, mùa còn chưa có nhiều mô hình toán và nhiều nghiên cứu ứng
dụng, chủ yếu sử dụng phương pháp thống kê, đặc biệt, chưa có nhiều nghiên
cứu ứng dụng trong thực tế.
1.3. Hướng nghiên cứu của luận án
Hiện nay, những vấn đề chính đặt ra đối với vận hành liên hồ chứa trên
lưu vực sông Hồng gồm:
- Hệ thống các hồ chứa lớn có nhiệm vụ đảm bảo chống lũ hạ du đồng
bằng sông Hồng. Trong mùa lũ, các hồ chứa Sơn La, Hòa Bình, Tuyên Quang
và Thác Bà phải duy trì liên tục, bỏ trống dung tích hồ lớn dẫn đến không chủ
34
động trong vận hành gây lãng phí nguồn nước, đặc biệt các năm lũ nhỏ. Trong
những năm lũ nhỏ, nhiều hồ không thể tích đầy nước vào thời kỳ cho phép (từ
22/8-30/9), nhiều năm phải hạn chế phát điện và kéo dài thời kỳ tích nước tới
cuối tháng 11 và 12 mới đầy hồ đã gây ảnh hưởng đến cấp nước và duy trì dòng
chảy tối thiểu trên hệ thống.
- Trên hệ thống sông Đà, hồ Lai Châu và hồ Bản Chát (thượng lưu Sơn
La và Hòa Bình) có dung tích lớn hơn 01 tỷ m3 nhưng thiết kế không có dung
tích tham gia phòng, chống lũ hạ du. Vì vậy, để đảm bảo mục tiêu phòng chống
lũ hạ du, hệ thống các hồ còn lại phải dành dung tích phòng, chống lũ cho toàn
hệ thống. Các hồ còn lại vì phải dành dung tích lớn để cắt lũ cho cả hệ thống
lưu vực sông Hồng. Nếu có sự tham gia kết hợp tạo dung tích phòng lũ của hồ
Lai Châu và Bản Chát (vẫn đảm bảo dung tích phòng lũ trên sông Đà là 07 tỷ
m3) phục vụ phòng chống lũ hạ du, sẽ nâng cao mực nước hồ Sơn La và Hòa
Bình trong mùa lũ, từ đó nâng hiệu quả phát điện cũng như tích nước cuối mùa
lũ, đảm bảo tăng lượng nước sử dụng cho mùa cạn.
- Trong thời kỳ lũ chính vụ và lũ muộn, nếu gặp năm lũ kết thúc sớm
hoặc lũ không lớn, cần có quyết định tích nước sớm hoặc nâng cao mực nước
trước lũ và phân bổ dung tích phòng lũ phù hợp cho các hồ chứa trên hệ thống
để đảm bảo tích nước phù hợp.
- Nhận dạng lũ lớn phục vụ vận hành các hồ chứa trong thời hạn ngắn từ
24- 48 giờ có nhiều nghiên cứu sử dụng các mô hình thủy văn, thủy lực đã đạt
được những kết quả nhất định và ứng dụng nhiều trong thực tế. Đối với nhận
dạng sớm về khả năng xuất hiện, độ lớn của lũ, lượng lũ từ xa (thời hạn tháng,
mùa) đến gần (5 ngày) còn chưa có nhiều nghiên cứu ứng dụng trong thực tế.
Nhận dạng khả năng xuất hiện và quy mô lũ lớn đến các hồ chứa thượng lưu
sông Hồng trước một thời gian trong từng thời kỳ lũ rất quan trọng nhằm huy
động dung tích hồ chứa điều tiết chống lũ, tích nước hồ. Mực nước trước lũ của
35
các hồ chứa không nhất thiết phải duy trì cố định một ngưỡng trong cả thời kỳ
lũ chính vụ. Tùy theo các năm, các thời kỳ có lượng dòng chảy lũ khác nhau,
không chỉ riêng 2 hồ chứa Sơn La, Hòa Bình phải dành dung tích phòng lũ mà
được linh hoạt điều chỉnh dựa trên những nhận dạng về lũ lớn để huy động
thêm các hồ Lai Châu, Bản Chát cùng tham gia. Khi nhận định có khả năng lũ
lớn xẩy ra, các hồ sẽ điều chỉnh và phối hợp phân bổ dung tích, hạ dần mực
nước về mức nước lũ tính toán để phục vụ cắt lũ hiệu quả nhưng vẫn đảm bảo
tích nước và phát điện. Tuy nhiên, việc dâng cao mực nước các hồ chứa lên
mức bao nhiêu, thời điểm cần hạ mực nước các hồ chứa để đón lũ lớn sẽ phụ
thuộc hoàn toàn vào các thông tin nhận dạng sớm lũ.
Trên cơ sở đó, Luận án nghiên cứu xác định cơ sở khoa học và thực tiễn
nhận dạng lũ lớn trên lưu vực sông Hồng theo các thời kỳ từ xa (mùa, tháng)
đến gần (5 ngày). Nhận dạng khả năng xuất hiện lũ, độ lớn của lũ sẽ dựa trên
các cơ sở, phân tích nguyên nhân, mối quan hệ mưa lũ đặc thù của lưu vực,
đường trữ nước của lưu vực cũng như các mối quan hệ giữa các nhân tố khí
hậu và sự hình thành lũ. Từ cơ sở nhận dạng lũ lớn đến các nhánh sông, các hồ
chứa, dung tích phòng lũ của các hồ chứa được đề xuất điều chỉnh phân bổ linh
hoạt theo các thời kỳ lũ nhằm nâng cao hiệu quả vận hành hệ thống liên hồ
chứa trên lưu vực sông Hồng. Sơ đồ nghiên cứu của Luận án được thể hiện
trong Hình 1.2.
36
Hình 1.2. Sơ đồ nghiên cứu của Luận án
37
1.4. Tiểu kết Chương 1
Đặc trưng quan trọng của một đợt lũ hay một trận lũ chính là độ lớn của
đỉnh lũ, lượng lũ và quá trình lũ. Nhận dạng lũ chính là việc dựa trên các cơ sở
khoa học, những mối liên hệ về sự hình thành dòng chảy lũ trên lưu vực để đưa
ra những dự đoán trên quy mô khái quát về đỉnh lũ, lượng lũ. Dự báo lũ là một
cách thức của nhận dạng lũ nhưng ở mức độ, quy mô chi tiết hơn dự đoán trước
quá trình lũ, trong đó bao gồm đỉnh lũ, tổng lượng lũ. Tùy theo thời hạn tính
toán, đặc điểm lưu vực và mức độ đầy đủ của số liệu trên lưu vực, các phương
pháp khác nhau sẽ được lựa chọn áp dụng để đưa ra kết quả nhận dạng lũ hay
dự báo lũ. Với thời hạn dài như tháng, mùa việc nhận dạng chi tiết quá trình lũ
chưa thể thực hiện được. Với thời hạn vừa từ 5-10 ngày, nhận dạng lũ thường
được thực hiện trên cả quy mô chi tiết (dự báo lũ) và quy mô tổng quát. Hiện
nay, các nghiên cứu hầu hết tập trung vào nhận dạng lũ thời hạn ngắn và thời
hạn vừa, chưa có nhiều nghiên cứu nhận dạng lũ thời hạn dài. Phương pháp
nhận dạng lũ thời hạn ngắn (1-2 ngày) và thời hạn vừa (5-10 ngày) chủ yếu sử
dụng các mô hình toán thủy văn, thủy lực. Đối với nhận dạng lũ dài hạn (tháng,
mùa), phương pháp nhận dạng lũ chỉ sử dụng phương pháp thống kê và các mô
hình thống kê. Bên cạnh đó, phương pháp thống kê và các mô hình thống kê
dựa trên các mối quan hệ tương quan về mưa, dòng chảy lũ, cơ chế gây mưa
cũng có thể áp dụng dụng cho nhận dạng lũ các thời hạn vừa và thời hạn ngắn.
Hệ thống hồ chứa đa mục tiêu trên lưu vực sông Hồng được quy định vai
trò quan trọng tiên quyết đảm bảo cắt lũ hoàn toàn bảo vệ thủ đô Hà Nội sau
đó là đảm bảo nguồn nước phát điện, cấp nước mùa khô. Nhiều năm qua, các
hồ chứa đã phải để trống một lượng dung tích khá lớn trong các mùa lũ để
phòng lũ lớn xuất hiện trong khi mực nước hạ lưu sông Hồng tại trạm Hà Nội
rất thấp (dưới BĐI). Nhiều năm lũ nhỏ, các hồ không thể tích đầy nước. Khi
xuất hiện lũ muộn, các hồ chứa không còn đủ dung tích để cắt lũ dẫn tới công
38
tác điều hành hệ thống hồ gặp lúng túng. Như vậy, thông tin nhận dạng sớm lũ
lớn đến hệ thống hồ chứa trên sông Hồng là cần thiết và là cơ sở thiết yếu trong
lập phương án vận hành các hồ chứa, huy động các hồ chứa phù hợp tận dụng
được nguồn nước mà vẫn đảm bảo phòng chống lũ hạ du sông Hồng.
Dữ liệu quan trắc KTTV trên lưu vực sông Hồng được hình thành từ khá
sớm, độ dài chuỗi số liệu đồng nhất phổ biến tại nhiều trạm khoảng 60 năm.
Nguồn số liệu có thể đáp ứng cho việc ứng dụng mô hình thống kê, mô hình
ANN trong nhận dạng lũ trước thời hạn mùa, thời hạn tháng. Đối với thời hạn
5 ngày, nhiều mô hình toán thủy văn đã được ứng dụng để dự báo quá trình lũ.
Đặc trưng lũ, quá trình lũ sẽ phụ thuộc lớn vào độ chính xác của dữ liệu dự báo
quá trình mưa là đầu vào của các mô hình thủy văn, thủy lực này. Tuy nhiên,
kết quả dự báo định lượng mưa còn nhiều biến động và có sai số lớn khi dự báo
theo thời đoạn. Việc ứng dụng mô hình thống kê, mô hình ANN là phương án
được lựa chọn để nhận dạng khái quát quy mô của đợt lũ về tổng lượng cũng
như độ lớn của đỉnh lũ trong thời hạn 5-10 ngày.
Hướng tiếp cận và nghiên cứu của Luận án là đi sâu nghiên cứu các vấn
đề cơ bản như nhân tố gây lũ lớn, các cơ sở khoa học và thực tiễn nhận dạng lũ
lớn trên lưu vực sông Hồng từ đó đề xuất phương pháp nhận dạng lũ; đề xuất
phương án huy động linh hoạt dung tích các hồ chứa cắt giảm lũ hạ lưu một
cách khả thi, phù hợp với điều kiện nhận dạng lũ của các nhánh sông trên lưu
vực sông Hồng. Mô hình ANN sẽ được nghiên cứu ứng dụng kết hợp với các
phân tích về sự hình thành nền nước lũ tiềm năng, các quan hệ về mưa trong
bão, mưa do các hình thế thời tiết gây lũ. Lũ lớn trên các nhánh sông và các hồ
chứa trên lưu vực sông Hồng có thể nhận biết trước khả năng xuất hiện và khái
quát độ lớn của đợt lũ theo các thời hạn nhận dạng dựa trên các dấu hiệu biến
động của dữ liệu quan trắc, mối quan hệ với dòng chảy trên lưu vực.
39
CHƯƠNG 2. CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN NHẬN DẠNG LŨ
LỚN TRÊN LƯU VỰC SÔNG HỒNG PHỤC VỤ VẬN HÀNH HỆ
THỐNG HỒ CHỨA LỚN
2.1. Tổng quan về lưu vực sông Hồng
2.1.1. Hệ thống sông ngòi
Hệ thống sông Hồng do ba sông lớn là sông Thao, Đà và Lô hợp thành.
Sông Thao được coi là dòng chính của hệ thống sông Hồng, bắt nguồn từ phía
tây cao nguyên Điền Trung ở độ cao gần 3000 m so với mặt nước biển trên
đỉnh dãy Ngụy Sơn (Trung Quốc), chảy qua địa phận các Châu Đại Lý, Sở
Hùng, Ngọc Khê, Hồng Hà rồi chảy vào lãnh thổ Việt Nam ở xã A Ma Sung,
huyện Bát Xát, tỉnh Lào Cai. Từ đó, sông Thao theo hướng tây bắc - đông nam
chảy qua địa phận các tỉnh Lào Cai, Yên Bái và Phú Thọ, tiếp nhận nước sông
Đà từ phía bờ phải chảy vào tại Trung Hà và sông Lô ở Việt Trì từ phía bờ trái;
rồi chảy vào đồng bằng châu thổ và đổ ra vịnh Bắc Bộ tại Ba Lạt. (Hình 2.1)
Hình 2.1. Bản đồ lưu vực sông Hồng (thuộc Việt Nam)
40
2.1.2. Đặc điểm nguồn nước mưa và dòng chảy trên sông Hồng
Sự phân bố nguồn nước mưa trên lưu vực sông Hồng ảnh hưởng rất rõ
rệt bởi địa hình. Lượng mưa năm trung bình trên toàn lưu vực khoảng 1900
mm, một số tâm mưa hình thành trên lưu vực: thượng lưu sông Lô có tâm mưa
Bắc Quang (Hà Giang) với tổng lượng mưa năm từ 4000-4500 mm và tâm mưa
Tam Đảo (Vĩnh Phúc) có tổng lượng mưa năm trên 2400 mm; thượng lưu sông
Đà vùng núi biên giới Việt Trung (Lai Châu) và khu vực núi cao Hoàng Liên
Sơn (Lai Châu, Lào Cai) có tổng lượng mưa năm từ 3000 - 4000 mm. Một số
tâm mưa khác với tổng lượng nước mưa hàng năm trên 2000 mm xuất hiện ở
khu vực núi cao Sìn Hồ (Lai Châu) trên cao nguyên Tà Phình - thượng nguồn
sông Nậm Na, vùng núi thượng nguồn Ngòi Thia. Tổng lượng nước mưa trung
bình nhiều năm trên toàn lưu vực sông Đà khoảng 1990 mm, sông Thao khoảng
1750 mm và sông Lô khoảng 1910 mm [11]. (Hình 2.2)
Cùng với các tâm mưa lớn, trên hệ thống sông Hồng tồn tại một số khu
vực có nguồn sinh dòng chảy lớn. Lưu vực sông Đà và sông Thao có diện tích
gần bằng nhau nhưng tiềm năng nguồn nước mặt của sông Đà dồi dào hơn,
chiếm tới 47%, sông Lô chiếm 30%, sông Thao chỉ chiếm 23% tổng lượng
nguồn nước mặt hàng năm của ba nhánh sông Đà-Thao-Lô [11]. (Hình 2.3 và
Bảng 2.1)
Bảng 2.1. Tỷ lệ dòng chảy các mùa trên sông Hồng tại một số trạm
Trạm/sông
Thời kỳ
Tỷ lệ dòng chảy mùa lũ so với cả năm (%)
Tỷ lệ dòng chảy mùa cạn so với cả năm (%)
1960-2006
76,0
24,0
Ghềnh Gà (sông Lô)
2007-2015
69,4
30,6
1960-1971
74,4
25,6
Vụ Quang (sông Lô)
1972-2006
71,1
28,9
2007-2015
60,4
39,6
Hoà Bình (sông Đà)
1960-1988
78,0
22,0
41
Trạm/sông
Thời kỳ
Tỷ lệ dòng chảy mùa lũ so với cả năm (%)
Tỷ lệ dòng chảy mùa cạn so với cả năm (%)
1989-2015
68,8
31,2
1960-1971
76,1
23,9
1972-1988
74,0
26,0
Sơn Tây (sông Hồng)
1989-2006
71,9
28,1
2007-2015
64,6
35,4
1960-1971
74,4
25,6
1972-1988
72,9
27,1
Hà Nội (sông Hồng)
1989-2006
70,9
29,1
2007-2015
65,3
34,7
(sông
Thượng Cát Đuống)
1960-1971 1972-1988 1989-2006 2007-2015
80,9 77,1 72,8 61,9
19,1 22,9 27,2 38,1
Hình 2.2 Bản đồ phân bố lượng mưa năm trên lưu vực sông Hồng [11]
42
Hình 2.3 Bản đồ phân bố mô đun dòng chảy trên lưu vực sông Hồng [11]
2.2. Vận hành vận hành liên hồ chứa trên lưu vực sông Hồng phòng chống
lũ và phát điện
2.2.1. Hệ thống hồ chứa phòng, chống lũ trên lưu vực sông Hồng
Ngoài nhiệm vụ đảm bảo an toàn công trình và phát điện, trong số 7 hồ
lớn trong Quy trình vận hành liên hồ chứa trên lưu vực sông Hồng, chỉ có 04
hồ: Sơn La, Hòa Bình, Thác Bà và Tuyên Quang được quy định nhiệm vụ
phòng lũ hạ du và cấp nước hạ du.
- Thuỷ điện Hoà Bình: Được khởi công xây dựng từ năm 1970 và bắt
đầu vận hành từ năm 1989 do Liên xô thiết kế và giúp đỡ xây dựng. Hồ Hoà
Bình là một hồ chứa lợi dụng tổng hợp với hai nhiệm vụ chủ yếu là phòng lũ
và phát điện. Dung tích toàn bộ là 9862 triệu m3, vị trí hồ trên dòng chính sông
Đà thuộc thành phố Hòa Bình, là bậc thang dưới của hồ Sơn La. Đây là hồ lớn
43
nhất nước ta, có vai trò đặc biệt quan trọng cùng với hồ Sơn La trong phòng
chống lũ và cấp nước cho hạ du sông Hồng. Công trình phát điện với 8 tổ máy
có tổng công suất 1.920MW, điện lượng năm trung bình là 8.160 triệu KWh.
Theo Quyết định của Chính phủ [26] hồ Hòa Bình có dung tích phòng lũ là 4,9
tỷ m3 để chống lũ cho hạ du.
- Thuỷ điện Sơn La: Là bậc thang thủy điện thứ hai được xây dựng sau
thuỷ điện Hoà Bình, vận hành năm 2010. Hồ có dung tích toàn bộ là 9260 triệu
m3, nằm trên dòng chính sông Đà thuộc địa bàn huyện Mường La, tỉnh Sơn La.
Tổng công suất phát điện là 2.400 MW. Đây là hồ chứa lớn thứ hai sau hồ Hòa
Bình, có vai trò đặc biệt quan trọng cùng hồ Hòa Bình trong phòng, chống lũ
và cấp nước cho hạ du sông Hồng trong mùa cạn. Đây là công trình hồ chứa lợi
dụng tổng hợp với nhiệm vụ chống lũ cho đồng bằng sông Hồng khống chế
mực nước tại Hà Nội không vượt quá 13,3m, phát điện đảm bảo sản lượng điện
hàng năm từ 815 tỷKWh, cung cấp nước cho hạ lưu vào mùa kiệt với lưu
lượng tối thiểu 1.0221.338 m3/s, tạo thêm tuyến giao thông đường thuỷ từ Sơn
La lên Lai Châu dài trên 200 km.
- Thuỷ điện Lai Châu: Là bậc thang thủy điện trên cùng của sông Đà,
vận hành năm 2015. Hồ có dung tích toàn bộ là 1215 triệu m3 nằm trên dòng
chính sông Đà thuộc địa bàn huyện Nậm Nhùn, tỉnh Lai Châu, có công suất
300 - 1.200MW.
- Thuỷ điện Huội Quảng: Hồ có dung tích toàn bộ là 184 triệu m3, là bậc
thang dưới thủy điện Bản Chát trên sông Nậm Mu thuộc địa bàn huyện Mường
La, tỉnh Sơn La, là bậc thang dưới của hồ Bản Chát được đưa vào vận hành
năm 2016. Đây là hồ có công suất không lớn, tuy nhiên cùng hồ Bản Chát có
nhiệm vụ trong điều tiết nước cho hạ du sông Hồng.
- Thủy điện Bản Chát: Hồ có dung tích toàn bộ là 2137 triệu m3, là bậc
thang đầu tiên trên sông Nậm Mu thuộc địa bàn huyện Than Uyên, tỉnh Lai
44
Châu, vận hành năm 2013. Đây là hồ có dung tích lớn, có nhiệm vụ quan trọng
trong việc điều tiết nước cho hồ Huội Quảng phát điện và phối hợp với hệ thống
bậc thang Sơn La, Hòa Bình trong việc phòng, chống lũ, cấp nước mùa cạn cho
hạ du sông Hồng.
- Hồ chứa Thác Bà: Được thiết kế từ năm 1960, vận hành năm 1972, hồ
thủy điện Thác Bà có dung tích toàn bộ 2940 triệu m3, là hồ chứa đa mục tiêu,
phối hợp cùng với hồ Hòa Bình, Tuyên Quang phòng chống lũ hạ du sông Hồng
và tham gia trực tiếp cấp nước trong mùa cạn.
- Hồ chứa Tuyên Quang: Hồ có dung tích toàn bộ 2260 triệu m3, là hồ
chứa đa mục tiêu, vận hành năm 2007. Hồ Tuyên Quang đảm nhận nhiệm vụ
phòng chống lũ cho thành phố Tuyên Quang, phối hợp cùng với hồ Hòa Bình
chống lũ và cấp nước cho vùng hạ du sông Hồng (Bảng 2.2).
Bảng 2.2 Thông số các hồ chứa lớn trên sông Hồng
Hồ chứa
Thông số
Hòa Bình
Sơn La
Lai Châu
Tuyên Quang
Thác Bà
Bản Chát
Huội Quảng
51700 43760 26000 14972
6170
1929
2824
Diện tích lưu vực (km2)
122
217,83
297
122,55
61
477,31 371,77
Mực nước lớn nhất thiết kế (m)
117
215
295
120
475
370
58
Mực nước dâng bình thường (m)
Mực nước chết (m)
80
175
265
90
431
368
46
W tổng (tỉ m3)
9,862
9,260
1,215
2,260
2,940
2,137
0,184
N bảo đảm (MW)
522
161
83,3
41,2
74.7
548 (671)
Q lắp máy (m3/s)
2400
3460
1664
750
420
273,3
383
Số tổ máy
8
6
3
3
3
2
2
Hình thức điều tiết
Năm Năm Năm
Nhiều năm
Nhiều năm
Nhiều Năm
Ngày đêm
45
Hình 2.4 Sơ đồ hệ thống hồ chứa lớn và các trạm thủy văn chính trên lưu vực sông Hồng
46
2.2.2. Thay đổi lượng trữ trên lưu vực sông Hồng
Phân tích diễn biến dung tích hồ trong quá trình vận hành trong năm cho
thấy, chênh lệch giữa tổng lượng nước đến và ra khỏi lòng hồ Thác Bà (từ 1973-
2018) và hồ Tuyên Quang (từ 2007-2018) khoảng 20-60 triệu m3; hồ Hòa Bình
(từ 1990-2018) khoảng 343 triệu m3, đặc biệt thời kỳ từ sau khi hồ Sơn La đi
vào vận hành (2011-2018) là khoảng 1,6 tỷ m3; hồ Sơn La (từ 2011-2018) là
750 triệu m3. Trong những năm hạn hán, thiếu nước nghiêm trọng như năm
1993-1994, 1994-1995, 1998-1999, 2003-2004, 2004-2005, 2009-2010, 2019-
2020 các hồ chứa lớn đã cung cấp thêm một lượng nước khá lớn cho hạ du sông
Hồng. Hồ Hòa Bình trong những năm cạn nhất đã cấp thêm cho hạ du từ 0,5-
3,5 tỷ m3, hồ Thác Bà cấp thêm từ 0,2-1,5 tỷ m3, hồ Tuyên Quang khoảng 0,3-
0,5 tỷ m3 so với nguồn dòng chảy tự nhiên (Hình 2.5-Hình 2.8).
Hạ lưu sông Hồng tại Sơn Tây, tổng lượng nước mùa lũ có xu thế giảm,
đặc biệt giảm mạnh trong những năm gần đây. Trong thời kỳ chưa có hệ thống
hồ chứa lớn thượng nguồn (từ 1960-1972), tổng lượng nước trong mùa lũ tại
Sơn Tây khoảng 65 tỷ m3. Kể từ khi có các hồ Thác Bà, Hòa Bình giảm còn 57
tỷ m3 và khi có thêm Tuyên Quang, Sơn La tổng lượng giảm xuống 40 tỷ m3
(Hình 2.10)
Phân tích đỉnh lũ lớn nhất năm thực đo và hoàn nguyên tại Hà Nội từ
năm 1993-2016 (Hình 2.11) cho thấy: trong nhiều trận lũ, hồ Hòa Bình và Thác
Bà đã cắt giảm đỉnh lũ năm tại Hà Nội từ 0,15-0,97 m. Khi thủy điện Tuyên
Quang vận hành (2007), hệ thống hồ chứa Hòa Bình, Thác Bà và Tuyên Quang
đã cắt giảm mực nước đỉnh lũ năm tại Hà Nội từ 1,5-2,2 m. Khi hồ Sơn La hoạt
động, hệ thống 4 hồ chứa đã cắt giảm mạnh mực nước đỉnh lũ năm tại Hà Nội
(từ 2,0-4,0 m). Sau khi hồ Bản Chát và Lai Châu vận hành, các hồ không được
quy định nhiệm vụ phòng chống lũ cho hạ du, vận hành đảm bảo không gây gia
tăng dòng chảy khi các hồ Sơn La và Hòa Bình tham gia cắt lũ [14, 26].
47
Hình 2.5 Phân phối tổng lượng dòng chảy đến và ra khỏi của hồ Sơn La Hình 2.6 Phân phối tổng lượng dòng chảy đến và ra khỏi của hồ Hòa Bình
Hình 2.7 Phân phối tổng lượng dòng chảy đến và ra khỏi của hồ Thác Bà Hình 2.8 Phân phối tổng lượng dòng chảy đến và ra khỏi của hồ Tuyên Quang
48
Hình 2.9 Diễn biến lưu lượn dòng chảy sông Hồng tại Sơn Tây
Hình 2.10 Tổng lượng dòng chảy mùa lũ sông Hồng tại Sơn Tây
Hình 2.11 Diễn biến mực nước lớn nhất tại Hà Nội
49
Hình 2.12 Diễn biến tổng lượng xả 3 hồ Hòa Bình, Tuyên Quang và Thác Bà và mực nước trung bình tại Hà Nội trong các đợt xả nước
Quá trình khai thác sử dụng nước trên lưu vực, cùng sự tham gia vận
hành của các hồ theo thời gian đã làm thay đổi quan hệ lưu lượng mực nước ở
hạ lưu sông Hồng theo xu thế gia tăng lưu lượng ứng với cùng cấp mực nước
tương ứng [14, 15]. Đặc biệt là trong nông nghiệp ở vùng Đồng bằng sông
Hồng, để duy trì mực nước tại Hà Nội 2,2-2,3 m đáp ứng yêu cầu lấy nước
trong thời kỳ đổ ải vụ đông xuân trên lưu vực sông Hồng [14] cần có lượng
dòng chảy trung bình khoảng 2.500-3.000 m3/s so với khoảng 780-870 m3/s
(năm 2004). Lượng nước tích lại của các hồ chứa trong mùa lũ sẽ phải sử dụng
nhiều hơn cho mục đích chính cấp nước trong mùa cạn (Hình 2.12).
Sự điều tiết của các hồ chứa lớn thượng nguồn sông Hồng là một trong
các nguyên nhân làm thay đặc trưng dòng chảy hạ lưu sông Hồng. Mực nước
mùa lũ có xu hướng giảm, tại trạm thủy văn Hà Nội hạ lưu sông Hồng trong
một thập niên gần đây hầu như đều nhỏ hơn BĐI, hệ thống các hồ chứa thượng
nguồn đã cắt giảm lũ hạ du từ 2,0-4,0 m. Trong mùa cạn, việc điều hành cấp
nước cho hạ du diễn ra trong một số thời kỳ cao điểm từ tháng 1-2, là thời kỳ
đổ ải vụ đông xuân. Khi đó, hệ thống hồ chứa (hồ Sơn La và Hòa Bình đóng
50
vai trò chủ chốt) bổ sung một lượng lớn nước xuống hạ du. Ngoài thời kỳ cấp
nước đổ ải, hệ thống hồ chứa chủ yếu hoạt động điều tiết phát điện theo chế độ
phủ đỉnh, có nhiều khoảng thời gian hạn chế phát điện, mực nước hạ lưu sông
Hồng ở mức rất thấp.
2.2.3. Tổ hợp lũ sông Hồng
Tổ hợp lũ các sông nhánh chính Đà, Lô, Thao hình thành đỉnh lũ hạ lưu
sông Hồng rất phức tạp. Tổng hợp 220 trận lũ từ năm 1960-2018 cho thấy tần
suất các tổ hợp lũ các sông nhánh gặp lũ sông Hồng như sau: Tần suất lũ sông
Đà gặp lũ sông Hồng là 30%; lũ sông Thao gặp lũ sông Hồng 11%; lũ sông Lô
gặp lũ sông Hồng 3%; lũ sông Đà, sông Lô gặp lũ sông Hồng 14%; lũ sông Đà,
sông Thao gặp lũ sông Hồng 19%; lũ sông Lô, sông Thao gặp lũ sông Hồng
6%; lũ 3 sông Đà, Thao, Lô gặp lũ sông Hồng 17%. Để tạo nên một con lũ rất
lớn ở hạ lưu, điều kiện cần là phải có mưa lớn kéo dài rộng khắp trên toàn lưu
vực. Trong thực tế, chưa có trận lũ lớn nào là tổ hợp đồng thời của lũ lớn nhất
lịch sử tại cả 3 nhánh sông Đà, Thao và Lô. Lũ lớn nhất trong lịch sử tháng
8/1971 cũng chỉ là tổ hợp lũ lớn nhất trên sông Lô gặp lũ lớn nhất trên sông
Thao, còn ở sông Đà chỉ xảy ra lũ vừa (Bảng 2.3).
Bảng 2.3. Thống kê các đợt lũ đặc biệt lớn trên hệ thống sông Hồng từ năm 1960
Hòa Bình
Yên Bái
Tuyên Quang
Sơn Tây
Lũ lịch sử
22.600
10.800
11700
37.800
18/8/1996
Loại lũ Qmax (m3/s) Thời gian
10/8/2008
20/8/1971
21/8/1971
Lũ lớn thứ 2
17.200
10.100
8.490
28.900
9/7/1964
Loại lũ Qmax (m3/s) Thời gian
15/8/1968
26/8/1986
18/8/1969
Lũ lớn thứ 3
16.200 19/8/1971
Loại lũ Qmax (m3/s) Thời gian
9.860 20/8/1971
8.100 17/8/1969
24.000 15/8/1968
51
Phân tích tổ hợp lũ hạ lưu sông Hồng cho thấy:
Lũ sông Hồng tại Hà Nội từ BĐ 2 trở lên chủ yếu được hình thành do tổ
hợp lũ của 3 sông. Lũ sông Hồng tại Hà Nội đạt mức BĐI chỉ có thể dược hình
thành từ tổ hợp ít nhất lũ 2 sông trở lên hoặc do lũ trên sông Đà; Lũ sông Lô
tại Tuyên Quang đạt mức BĐII trở lên được hình thành do tố hợp của 2 nhành
Lô và Gâm, mức độ đóng góp lũ sông Gâm nhiều hơn nhánh sông Lô. Lũ sông
Lô tại Vụ Quang được hình thành phần lớn từ lũ trạm Tuyên Quang, lũ sông
Chảy chiếm rất ít (chỉ khoảng 5-15% lũ tại Vụ Quang). Lũ trên nhánh sông
Chảy lớn chỉ làm gia tăng độ lớn mức đỉnh lũ của sông Lô tại Vụ Quang. Trong
chuỗi quan trắc, chưa xảy ra trường hợp nào lũ tại Vụ Quang lên mức BĐI trở
lên hình thành do lũ sông Chảy.
Lũ lớn trên hệ thống sông Hồng thường xảy ra khi có sự gặp gỡ lũ của
2- 3 sông. Hệ số tương quan giữa đỉnh lũ các sông với đỉnh lũ tại Sơn Tây khá
lớn, lũ sông Lô và Đà với lũ sông Hồng đạt trên 0,75 (Hình 2.13).
Hệ số tương quan giữa đỉnh lũ tại Hàm Yên và Chiêm Hóa với đỉnh lũ
sông Lô tại Tuyên Quang và tương quan giữa đỉnh lũ Tuyên Quang với Vụ
Quang rất chặt, hệ số tương quan trên 0,80.
Do lũ sông Thao chỉ chiếm một phần nhỏ (23%) so với tổng lượng lũ 3
sông Đà, Thao và Lô, hệ số tương quan giữa đỉnh lũ sông Thao tại Yên Bái với
đỉnh lũ tại Sơn Tây không cao (Hình 2.15), đạt 0,3. Lũ lớn tại Sơn Tây không
có khả năng xuất hiện khi chỉ được hình thành từ lũ lớn hoặc đặc biệt lớn trên
sông Thao.
Phân tích dữ liệu tổ hợp lũ trên các nhánh sông từ cho thấy Sự gia tăng
tổng lượng lũ trên 3 sông Đà, Thao và Lô có mối quan hệ chặt chẽ với sự gia
tăng mực nước sông Hồng tại Hà Nội, hệ số tương quan rất chặt chẽ từ 0,8-
0,85, mức độ tương quan chặt chẽ hơn tương ứng với cấp mực nước Hà Nội
trên 5m.
52
Hình 2.13 Mối quan hệ giữa đỉnh lũ trên sông Đà với đỉnh lũ hạ lưu sông Hồng tại Sơn Tây
Hình 2.14 Mối quan hệ giữa đỉnh lũ trên sông Lô (trạm Vụ Quang) với đỉnh lũ hạ lưu sông Hồng tại Sơn Tây
53
Hình 2.15 Mối quan hệ giữa đỉnh lũ trên sông Thao (trạm Yên Bái) với đỉnh lũ hạ lưu sông Hồng tại Sơn Tây
Hình 2.16 Mối quan hệ giữa độ gia tăng tổng lượng nước từ Hòa Bình (HB), Yên Bái (YB) và Vụ Quang (VQ) và độ gia tăng mực nước tại trạm Hà Nội () trong 24 giờ ứng với cấp mực nước từ 5-6m
54
2.2.4. Mối quan hệ tương tác giữa sự đóng góp lũ trên các nhánh sông, chế
độ vận hành các cửa xả lũ của các hồ chứa tới mực nước hạ lưu sông
Hồng tại Hà Nội
a) Sự đóng góp lũ các nhánh sông trong hình thành lũ hạ du sông Hồng
Lưu vực sông Đà và sông Thao có diện tích gần bằng nhau nhưng lượng
nước trong mùa lũ của sông Đà dồi dào hơn, chiếm tới 47%, sông Lô chiếm
30%, sông Thao chỉ chiếm 23% tổng lượng nguồn nước mặt hàng năm của ba
nhánh sông Đà - Thao - Lô. Trong khoảng 10 năm gần đây, trên lưu vực sông
Đà hình thành hệ thống 5 hồ chứa lớn, quá trình vận hành điều tiết các cửa xả
lũ của thủy điện Hòa Bình rất ít. Trong các năm 2010, 2011, 2015, 2016, 2019,
Hồ Hòa Bình không vận hành xả lũ, năm 2014 và 2017 có vận hành 1-7 cửa xả
lũ nhưng chỉ kéo dài từ 2-5 ngày. Sự đóng góp trong hình thành dòng chảy lũ
tại Sơn Tây của nhánh sông Đà đã giảm khoảng 20-30% so với 1 thập niên
trước.
Hình 2.17 Tỉ lệ đóng góp dòng chảy năm của các nhánh sông Đà, Thao và Lô với dòng chảy tại Sơn Tây hạ lưu sông Hồng
55
b) Mối liên hệ giữa chế độ vận hành xả lũ trên sông Đà trong hình thành
lũ hạ du sông Hồng
Khi hồ Hòa Bình xả lũ, mức độ gia tăng mực nước hạ lưu sông Hồng
được đánh giá qua sự gia tăng mực nước tại Hà Nội và lưu lượng tại Sơn Tây.
Tùy thuộc cấp mực nước, mức độ gia tăng mực nước hạ lưu sông Hồng sẽ khác
nhau. Khi mực nước hạ lưu sông Hồng thấp, mức độ gia tăng lớn hơn so với
mức nước cao. Thời gian truyền lũ từ Bến Ngọc về Sơn Tây khoảng 18-24 giờ.
Để phân tích tương tác giữa chế độ vận hành xả lũ trên sông Đà và mực nước
hạ lưu, quá trình xả lũ của hồ Hòa Bình từ năm 1991-2018 được lựa chọn. Phân
tích dữ liệu của 80 đợt xả lũ cho thấy mối quan hệ tương quan giữa gia tăng lưu
lượng xả từ hồ Hòa Bình và mực nước Hà Nội chặt chẽ hơn các cấp mực nước
khác khi mực nước Hà Nội ở mức trên 5m,, hệ số tương quan đạt mức trung
bình từ 0,6-0,7. (Hình 2.18).
c) Mối liên hệ giữa sự gia tăng lũ trên sông Thao trong hình thành lũ hạ
du sông Hồng
Thời gian truyền lũ từ Yên Bái (sông Thao) khi xuất hiện lũ về Sơn Tây
và Hà Nội khoảng 30-36 giờ. Dữ liệu quan trắc đỉnh lũ từ năm 1960-2018 được
sử dụng để phân tích tương tác giữa sự gia tăng đóng góp lũ trên sông Thao và
mực nước hạ lưu sông Hồng theo cấp mực nước khác nhau. Phân tích 30 quá
trình lũ sông Thao độc lập tác động tới lũ sông Hồng cho thấy: Với mực nước
(H) Hà Nội ở mức trên 5m, mức độ tương quan tương đối tốt ở mức R=0,5-0,6
(Hình 2.19), tương ứng biên độ gia tăng từ 0,5-1,0 m trong 24 giờ khi lưu lượng
tăng lên 1000-2000 m3/s; Với H Hà Nội nhỏ hơn 5m, mức độ tương quan không
tốt ở mức R<0,5.
d) Mối liên hệ giữa sự gia tăng lũ trên sông Chảy trong hình thành lũ hạ
du sông Lô
56
Thời gian truyền lũ từ Thác Bà (sông Chảy) về Vụ Quang khoảng 6-12
giờ, từ Vụ Quang (sông Lô) về Sơn Tây và Hà Nội khoảng 24 giờ. Dữ liệu quan
trắc đỉnh lũ từ năm 1960-2018 được sử dụng để phân tích tương tác giữa sự gia
tăng đóng góp lũ trên sông Chảy và mực nước hạ lưu sông Lô tại Vụ Quang,
sự đóng góp lũ sông Lô tại Vụ Quang và Hà Nội theo cấp mực nước khác nhau.
Thủy điện Thác Bà có 3 cửa xả mặt. Thủy điện Thác Bà trong quá trình
vận hành chỉ có khoảng 10 lần điều tiết của xả mặt. Thời gian vận hành các cửa
xả mặt như sau: từ 1/7-19/8/1990, 20-31/8/1995, 1-11/9/1995, 5-9/11/1996, 6-
16/10/1997, 3-11/11/2008, 13/8/2013, 23-25/9/2013, 18/8-24/9/2017, 13-
16/10/2017. Lưu lượng xả qua tràn lớn nhất khoảng 1100 m3/s vào năm 1995
và 1996 (năng lực xả lớn nhất là 3600 m3/s). Phân tích dữ liệu đỉnh lũ trên sông
Chảy tại Thác Bà và đỉnh lũ tại Vụ Quang trong hơn 200 trận lũ cho thấy: Mức
độ lũ trên sông Chảy chỉ chiếm từ 10-25% độ lớn của lũ trên sông Lô tại Vụ
Quang. Lũ trên sông Chảy, hoặc hồ Thác Bà xả lũ xuất hiện đơn lẻ không kết
hợp với lũ của dòng chính sông Lô chỉ làm gia tăng độ lớn đỉnh lũ tại Vụ Quang
chứ không đẩy mực nước tăng lên cấp báo động nào. Mối quan hệ tương quan
giữa đỉnh lũ trên sông Chảy và đỉnh lũ tại Vụ Quang ở mức độ trung bình,
R=0,45. Mối quan hệ gia tăng lượng lũ xả từ hồ Thác Bà và sự gia tăng lũ tại
Vụ Quang cũng không chặt, R=0,3 (Hình 2.20).
e) Mối liên hệ giữa chế độ vận hành xả lũ trên sông Gâm trong hình thành
lũ hạ du sông Lô và sông Hồng
Phân tích mối quan hệ giữa đỉnh lũ tại Tuyên Quang với đỉnh lũ trên sông
Lô tại Hàm Yên và sông Gâm tại Chiêm Hóa cho thấy mối quan hệ tương quan
khá chặt, tương ứng R=0,65 và R=0,75. Tuy nhiên, mối tương quan giữa lũ tại
trạm Hàm Yên và Tuyên Quang không chặt chẽ bằng tương quan giữa lũ tại
Chiêm Hóa và Tuyên Quang. Khi tổ hợp lũ trên sông Lô+ Gâm xuất hiện, mực
nước tại Tuyên Quang sẽ có khả năng đạt mức BĐI đến BĐIII. Lũ sông Lô khi
57
xuất hiện đơn lẻ chỉ có khả năng làm gia tăng mực nước lũ tại Tuyên Quang
lên mức BĐI, ít trường hợp lên BĐII. Lũ sông Gâm khi xuất hiện đơn lẻ có khả
năng đẩy mực nước tại Tuyên Quang lên mức BĐI-BĐII. Lũ hạ du sông Lô tại
Tuyên Quang lên mức BĐIII chỉ xuất hiện khi kết hợp lũ trên 2 nhánh sông Lô
và Gâm.
Mối quan hệ giữa đỉnh lũ sông Lô tại Vụ Quang và sông Lô tại Tuyên
Quang rất chặt, R=0,87. Lưu lượng lũ tại Vụ Quang hầu như hoàn toàn phụ
thuộc vào lũ tại Tuyên Quang. Tổng lượng dòng chảy mùa lũ, dòng chảy năm
tại Tuyên Quang chiếm từ 80-85% dòng chảy tại Vụ Quang. Chế độ lũ, sự gia
tăng lũ tại Tuyên Quang sẽ quyết định sự gia tăng lũ tại Vụ Quang. Do đó, phân
tích tác động gia tăng lũ do xả từ hồ Tuyên Quang tới hạ du sông Lô chỉ cần
xác định thông qua mức độ gia tăng mực nước tại trạm Tuyên Quang. Sự gia
tăng lũ tại Vụ Quang sẽ tuyến tính gia tăng theo mức độ lũ tại Tuyên Quang.
Phân tích 30 quá trình xả lũ từ hồ Tuyên Quang từ năm 2007-2018 cho
thấy, mối quan hệ giữa lưu lượng xả lũ từ hồ Tuyên Quang và sự gia tăng mực
nước tại hạ lưu thủy điện chỉ chặt trong điều kiện nhánh sông Lô ít biến động,
lũ được hình thành chủ yếu từ nhanh sông Gâm có hồ Tuyên Quang (Hình
2.22), R=0,68. Khi hồ Tuyên Quang vận hành 1 cửa xả đáy ứng với lưu lượng
từ 400-700 m3/s, mực nước tại Tuyên Quang có thể tăng lên từ 0,6-0,8m.
Tác động điều tiết lũ từ hồ Tuyên Quang tới lũ hạ du sông Hồng, sự gia
tăng lũ từ nhánh sông Lô trong sự hình thành lũ ở hạ lưu sông Hồng được thực
hiện qua phân tích sự gia tăng lũ tại Vụ Quang và dòng chảy lũ hạ du sông
Hồng tại Hà Nội. Thời gian truyền lũ từ Vụ Quang (sông Lô) khi xuất hiện lũ
về Sơn Tây và Hà Nội khoảng 18-24 giờ. Tổng số có hơn 200 đỉnh lũ được lựa
chọn phân tích. Mối quan hệ tương quan giữa gia tăng lưu lượng lũ tại Vụ
Quang và mực nước Hà Nội tương đối tốt khi mực nước Hà Nội trên 5m, R=0,6-
0,7 (Hình 2.21), tương ứng biên độ gia tăng từ 0,7-1,8 m khi lưu lượng tăng lên
58
1500-3000 m3/s; Với H Hà Nội nhỏ hơn 6m, mức độ tương quan không tốt tốt
ở mức R<0,5.
Hình 2.18 Mối quan hệ giữa độ gia tăng lượng nước xả từ hồ Hòa Bình (Q) và độ gia tăng mực nước tại trạm Hà Nội (H) trong 24 giờ ứng với cấp mực nước từ 5 đến 6m
Hình 2.19 Mối quan hệ giữa độ gia tăng lượng nước lũ từ Yên Bái (Q)và độ gia tăng mực nước tại trạm Hà Nội ()trong 24 giờ ứng với mực nước từ 5 đến 6m
59
Hình 2.20 Quan hệ giữa sự gia tăng lượng xả lũ (Q) từ hồ Thác Bà và sự gia tăng mực nước Vụ Quang () sau 6 giờ
Hình 2.21 Mối quan hệ tương quan giữa sự gia tăng lưu lượng tại Vụ Quang (Q)và sự gia tăng mực nước Hà Nội () trong 6-12 giờ tương ứng với mực nước từ 6 đến 7m
60
Hình 2.22 Mối quan hệ tương quan giữa gia tăng lưu lượng xả từ hồ Tuyên Quang và mực nước tại Tuyên Quang sau 6 -12 giờ
61
2.3. Nhận dạng lũ lớn trên lưu vực sông Hồng
2.3.1. Sự hình thành đường trữ nước tiềm năng trên thượng lưu sông Hồng
Quá trình lũ là điển hình của sự kết hợp hài hoà giữa các nhiễu động thời
tiết gây mưa và sự điều tiết đặc thù của mặt đệm từng lưu vực. Trong quá trình
hình thành lũ, một bộ phận nước mưa đã được giữ lại trên mặt lưu vực trong
thời gian dài ngắn khác nhau phụ thuộc vào đặc tính lưu vực như hình dạng,
địa hình, thảm phủ thực vật, độ dốc, thổ nhưỡng, địa chất ...
Bảng 2.4. Cặp nhân tố mưa và mặt đệm lưu vực
NHÂN TỐ MẶT ĐỆM LƯU VỰC
TT NHÂN TỐ MƯA
Cường độ cấp nước h
Cường độ mưa i
1
Thời gian tập trung nước
Thời gian mưa TR
2
Diện tích lưu vực F
Diện mưa rào
3
Tính quá trình của điều tiết lưu vực
Tính ngẫu nhiên của mưa
4
Nếu lưu vực đủ lớn, những trận mưa vừa và nhỏ hầu như chủ yếu tham
gia vào hình thành lượng trữ nước trên lưu vực và hầu như chưa đủ lượng nước
bổ sung hiệu quả để hình thành rõ rệt một đợt lũ lớn trên lưu vực. Lượng trữ
nước trên lưu vực đóng vai trò như nền nước gốc của lưu vực. Khi có điều kiện
phát triển những nhiễu động thời tiết hình thành những đợt mưa lớn, lũ lớn sẽ
xuất hiện trên lưu vực. Quá trình diễn biến của đường lượng trữ nước theo thời
gian trên lưu vực còn gọi là đường trữ nước tiềm năng của lưu vực. Khác với
các nhân tố khí tượng như bão, áp thấp nhiệt đới, không khí lạnh, dải hội tụ
nhiệt đới, cao áp Thái Bình dương, xoáy thuận ... mang nhiều yếu tố ngẫu nhiên,
nền nước gốc lưu vực mang tính quá trình và có thể nhận biết được khá sớm từ
những tài liệu quan trắc về mưa và lũ trong những thời kỳ kế cận trước.
Các nhân tố về cường độ mưa, thời gian mưa, diện mưa có mối quan hệ
chặt với các nhân tố mặt đệm của lưu vực trong quá trình hình thành lũ (Bảng
62
2.4). Tùy thuộc vào từng lưu vực, quá trình hình thành đường trữ nước tiềm
năng sẽ khác nhau.
a) Lưu vực nhỏ là lưu vực có F < < TR
Những lưu vực có đặc thù như vậy có khả năng điều tiết kém biểu hiện
dưới dạng không đủ khả năng giữ nước trên lưu vực trong một thời gian dài.
Do vậy, quá trình cấp nước h và quá trình mưa i không có thời gian trễ, hoặc
thời gian trễ rất ngắn. Trong những trường hợp này, tính ngẫu nhiên của mưa
truyền nguyên vẹn sang cho quá trình cấp nước, kết quả là lũ lớn nhất trong
năm có thể xuất hiện bất kỳ lúc nào. Khả năng điều tiết kém của lưu vực dẫn
đến tính phân kỳ lũ không có và hệ quả của nó là lượng trữ nước trên lưu vực
không mang tính quá trình mà mang tính ngẫu nhiên (điển hình là lưu vực hồ
Bản Chát trên sông Nậm Na). Do vậy, không thể tổng hợp được nền nước gốc
phát triển dần theo thời gian dưới dạng “đường trữ nước tiềm năng” như một
đặc thù riêng biệt của lưu vực.
b) Lưu vực lớn là lưu vực có F > > TR
Lưu vực có khả năng điều tiết lớn, có tác dụng làm giảm ảnh hưởng của
quá trình mưa tới quá trình lũ. Quá trình lũ bị bẹt đi khá nhiều so với quá trình
mưa, đồng thời cũng trễ đi nhiều. Do sự trễ này, một lượng dòng chảy của đợt
mưa trước đã tham gia bổ sung cho đợt lũ sau để hình thành một con lũ mới
(khi mưa bị gián đoạn ngắn) hay nâng cao chân lũ (khi mưa bị gián đoạn dài).
Như vậy, các trận lũ đều có nguồn gốc hình thành không phải chỉ do một trận
mưa, mà do sự tổ hợp của các trận mưa. Lượng mưa của các đợt trước tham gia
vào hình thành trận lũ mới được luỹ tích dần theo thời gian hình thành nên nền
nước gốc. Trên đường quá trình dòng chảy trong mùa lũ mỗi năm, phần trên
của quá trình lũ nhấp nhô theo dạng răng cưa do quá trình mưa gây ảnh hưởng.
Phần dưới quá trình lũ là nền nước gốc của lưu vực trong năm, rất khó tách biệt
63
sự đóng góp giữa các trận mưa. Tổng hợp rất nhiều nền nước gốc của từng trận
lũ trong các năm khác nhau và lấy đường giới hạn trên của tập hợp các chân lũ
(nhằm đảm bảo khả năng xảy ra lũ lớn cao hơn) sẽ hình thành đường trữ nước
tiềm năng của lưu vực.
c) Lưu vực trung bình: Là trường hợp trung gian giữa lưu vực nhỏ và
lưu vực lớn. Diện tích lưu vực F có thể nhỏ hơn diện mưa loại này nhưng lại
lớn hơn diện mưa loại khác. Do tương quan giữa F và cũng như giữa và
TR thay đổi theo trận lũ và nếu sự thay đổi này mang tính phổ biến, lưu vực sẽ
không có tính phân kỳ lũ và do vậy cũng không thể có “đường trữ nước tiềm
năng”. Trong trường hợp sự thay đổi này không nhiều và không thường xuyên,
lưu vực sẽ có tính phân kỳ nhưng có thể không đủ rõ để tổng hợp ra “đường trữ
nước tiềm năng lưu vực”. Trong những trường hợp như vậy, quan hệ giữa lượng
trữ và đỉnh lũ đã mang ít nhiều tính ngẫu nhiên do mưa quy định và có thể phân
cấp theo các cấp lũ: lũ lớn, lũ vừa và lũ nhỏ. Với cấp lũ lớn, thường nhỏ hơn
TR và yếu tố mưa trội hơn, lũ lớn có thể được hình thành ở bất kỳ lượng trữ
nào, không cần phải đạt tới trạng thái “tiềm năng”. Với nghĩa như vậy, lũ lớn
biểu hiện ra bên ngoài có vẻ “bất quy luật”. Với lũ vừa và nhỏ, vai trò của mặt
đệm lưu vực sẽ trội hơn và lũ xảy ra trên một nền nước gốc đã khá lớn.
Như vậy, khái niệm đường trữ nước tiềm năng phản ánh lưu vực đã vượt
qua trạng thái bão hòa, lượng trữ nước của lưu vực khi đó đủ lớn là điều kiện
nền thuận lợi để sinh ra những trận lũ lớn khi lưu vực xảy ra tổ hợp mưa lũ khác
nhau. Đường trữ nước tiềm năng khá rõ rệt đối với các lưu vực lớn do tính điều
tiết cao, đặc trưng cho từng lưu vực. Đường trữ nước nước tiềm năng không
tồn tại hoặc rất khó xác định ở những lưu vực không lớn và không bao gồm đa
dạng vùng địa lý.
Đường trữ nước tiềm năng tại các lưu vực hồ chứa lớn trên sông Đà,
Gâm, Chảy; trạm thủy văn trên sông Thao và sông Lô được xây dựng dựa trên
64
tổ hợp số liệu dòng chảy những năm lũ lớn từ năm 1961-2011, các vị trí hồ
chứa được tính toán hoàn nguyên dòng chảy. Những năm lũ lớn lựa chọn là
những năm có đỉnh lũ năm lớn hơn TBNN. Đường trữ nước tiềm năng được
xây dựng như sau: Chọn lọc các quá trình lũ của các năm lũ lớn từ năm 1960-
2011; Vẽ chồng chập các đường quá trình lũ của các năm từ tháng 6-9 trên cùng
một biểu đồ; Thống kê giá trị các điểm chân lũ của các trận lũ và thời gian xuất
hiện; Vẽ đường bao trên của tập hợp các điểm chân lũ đã thống kê, chính là
đường trữ nước tiềm năng của lưu vực.
Đường trữ nước tiềm năng được xây dựng là giới hạn trên của tập hợp
các chân lũ của các trận lũ lớn trong các năm. Đường trữ nước tiềm năng có xu
hướng tăng dần từ tháng 6 đến tháng 8 sau đó giảm dần vào các thời điểm khác
nhau tùy thuộc lưu vực sông. Đường lũy trữ nước tiềm năng của lưu vực có thể
biểu thị bằng phương trình toán học ở dạng đa thức:
- Đường trữ nước đến hồ Lai Châu:
W(t) = 0.00000565t5 - 0.00083749t4 + 0.02625280t3 + 0.75392870t2
- 9.33655795t + 95.13778715
- Đường trữ nước đến hồ Sơn La:
W(t)= 0.00067446t4 - 0.12427460t3 + 6.92010271t2 - 63.53304980t
+ 445.01825186
- Đường trữ nước đến hồ Hòa Bình:
W(t)= 0.00054888t4 - 0.11367545t3 + 7.00117184t2 - 60.04944149t
+ 337.21249052
- Đường trữ nước đến hồ Tuyên Quang:
W(t)= 0.00386854t3 - 0.36656257t2 + 15.72622859t + 78.00604095
- Đường trữ nước đến hồ Thác Bà:
W(t)= -0.03298084t2 + 5.88453520t + 34.07469118
65
Trong đó:
W(t): lưu lượng nền lũ biến đổi theo thời gian;
t: khoảng thời gian tính bằng ngày so với thời điểm mốc là ngày 1/6.
Tại một thời điểm nhất định trên trục thời gian sau ngày 1/6, nếu thời kỳ
trước chưa có những đột biến về thời tiết nhưng lượng mưa tích lũy trên lưu
vực của thời kỳ đã qua đáp ứng được lượng trữ trên lưu vực, khi kết hợp với
các hình thế thời tiết bất lợi sẽ có khả năng phát sinh lũ lớn. Sự phân kỳ dòng
chảy trên lưu vực sông Hồng đã chia ra các giai đoạn lũ sớm, lũ chính vụ và lũ
muộn, trong đó thời kỳ lũ chính vụ từ 19/7-21/8 là thời kỳ mưa lũ lớn nhất, lũ
lớn thường xuyên xuất hiện. Đường trữ nước tới các hồ chứa trên lưu vực sông
Đà có xu thế tăng dần dần từ ngày 1/6 và có xu thế giảm khoảng sau ngày 21/8,
rõ rệt hơn trên lưu vực sông Gâm và sông Chảy; đường trữ nước trên lưu vực
sông Chảy có xu thế tăng không rõ ràng trong nửa đầu tháng 6 và có xu thế
giảm nhanh sớm hơn trên lưu vực sông Đà, khoảng ngày 17/8.
Đường trữ nước tiềm năng phát triển trong thời kỳ lũ sớm và lũ chính vụ
chính là những dấu hiệu cơ sở thể hiện khả năng nội sinh lũ lớn và mức độ điều
tiết của lưu vực nếu xuất hiện hình thế thời tiết nguy hiểm gây mưa lớn trên
toàn lưu vực, có thể sử dụng trong nhận dạng sơ bộ, nhận dạng nhanh một cách
định tính khả năng xuất hiện lũ lớn. Những trận lũ lớn nhất đã xảy ra trên các
lưu vực sông như vào các năm 1968, 1971, 1986, 1996, 2008, 2017... đều có
chân lũ phổ biến nằm trên đường trữ nước tiềm năng. Trước những thời điểm
đột biến về thời tiết gây mưa hình thành lũ lớn, lượng trữ nước trên sông đều
phải đạt tới trạng thái “đủ lớn” hay “tiềm năng”. Phân tích dữ liệu khoảng 50
năm, có một số trường hợp khác biệt, lượng trữ nước trên lưu vực khá nhỏ,
chân lũ nằm dưới đường trữ nước tiềm năng, nhưng do những nhiễu động thời
tiết mạnh, gây mưa rất to dẫn đến lũ lớn hình thành. Tuy nhiên, những năm này
chiếm một tỉ lệ rất nhỏ trong chuỗi số liệu phân tích. (Hình 2.23, Hình 2.24).
66
(a2), (a1)
(c) (b)
Hình 2.23 Đường trữ nước tiềm năng trên các lưu vực hồ chứa Lai Châu, Sơn La, Hòa Bình
67
(e) (d)
(h) (g)
Hình 2.24 Đường trữ nước tiềm năng trên các lưu vực hồ chứa Tuyên Quang, Thác Bà và trạm thủy văn Yên Bái, Hàm Yên
68
2.3.2. Mối quan hệ giữa mưa, các hình thế thời tiết và sự hình thành lũ trên
thượng lưu sông Hồng
Các hình thế thời tiết gây mưa lớn trên lưu vực sông Hồng tạo ra nguồn
nước chính để các hồ tích nước, đảm bảo nguồn nước cấp trong mùa cạn bao
gồm các hình thế chính như sau:
2.3.2.1. Các hình thế thời tiết đơn lẻ gây mưa, lũ lớn
a. Không khí lạnh (KKL)
KKL từ phía bắc về có thể gây mưa dọc theo quãng đường di chuyển.
KKL hoạt động đơn lẻ thường gây mưa trong thời gian ngắn, lượng mưa không
nhiều. Luợng mưa và diện mưa phụ thuộc vào cường độ và hướng xâm nhập
của không khí lạnh. Nếu KKL với cường độ lớn, xâm nhập vào nước ta theo
hướng Bắc, Đông Bắc, mưa bắt đầu từ vùng biên giới phía Bắc lan dần xuống
phía trung du và đồng bằng. Khi hướng xâm nhập từ phía Đông Bắc, dãy Hoàng
Liên Sơn sẽ là tường chắn, cản sự di chuyển của chúng sang lưu vực sông Đà.
Mưa xảy ra đầu tiên ở khu Đông Bắc, sông Lô rồi đến sông Thao và cuối cùng
lan sang lưu vực sông Đà. Thời gian xuất hiện mưa của lưu vực sông Đà thường
muộn hơn so với các sông Thao và Lô khoảng từ 1 đến 2 ngày. Lượng mưa của
lưu vực sông Thao và Lô gần giống nhau, còn lượng mưa trên lưu vực sông Đà
thường nhỏ hơn [6]. Hình thế thời tiết này thường gây mưa lũ trong các tháng
đầu mùa (tháng 6) hoặc các tháng cuối mùa lũ (tháng 9,10).
b. Áp cao Thái Bình Dương (AC)
Khi AC lấn sâu vào thượng lưu sông Hồng kết hợp hoạt động gió Đông,
Đông Nam được tăng cường, lượng ẩm lớn từ biển Đông được vận chuyển vào
đất liền tạo nhiễu động và gây mưa [7].
c. Dải hội tụ nhiệt đới (DHTND)
Đây là loại hình thời tiết phổ biến ở Bắc Bộ và thường hoạt động mạnh
vào các tháng 7, 8 trên lưu vực sông Hồng. DHTNĐ có trục hướng Đông - Tây
69
hoặc hướng Tây Bắc - Đông Nam vắt qua Đồng bằng Bắc Bộ xuất hiện các
nhiễu động là một điển hình gây mưa lớn kéo dài 1-2 ngày. Tổng lượng mưa
trận thường từ 50-100 mm, có khi lớn tới 200-300 mm [7].
d. Bão (B), Áp thấp nhiệt đới (ATNĐ)
Các trận bão hoặc Áp thấp nhiệt đới đổ bộ từ Nghệ An, Thanh Hoá đến
biên giới Việt - Trung, đều có thể gây mưa lớn trên các lưu vực sông Hồng.
Qua thống kê dữ liệu về vị trí đổ bộ của bão trong 40 năm qua với hơn 60 cơn
bão hoặc ATNĐ tác động tới khu vực phía Bắc gây mưa lớn, lũ lớn cho thấy,
tùy thuộc vào hướng đổ bộ và quá trình di chuyển, các tâm mưa cũng di chuyển
theo:
- Bão hoặc ATNĐ đổ bộ vào vùng biên giới Việt - Trung biến thành áp
thấp di chuyển theo dọc biên giới đến lưu vực sông Đà. Trong tình huống này,
mưa bão có thể gây lũ ở cả 3 sông Đà, Thao và Lô ở thượng lưu sông Hồng,
song tâm mưa thường xảy ra trên lưu vực sông Chảy, lượng mưa phổ biến từ
80-200mm. (Vùng 1, Hình 2.25)
- Bão hoặc áp thấp nhiệt đới đổ bộ vào vùng Hải Phòng - Quảng Ninh,
thường bão tan ngay hoặc tàn dư của bão đi lệch về phía Bắc, không vượt qua
nổi Hoàng Liên Sơn sang lưu vực sông Đà. Trong tình thế này mưa lớn diện
rộng xảy ra trên lưu vực sông Lô và Thao, lượng mưa từ 100-300mm; Trên
sông Đà lượng mưa không nhiều (Vùng 2, Hình 2.25)
- Bão hoặc áp thấp nhiệt đới đổ bộ vào vùng Thanh Hoá - Ninh Bình –
Nam Định, mưa lớn diện rộng xảy ra hầu như trên khắp các lưu vực sông Hồng.
Tâm mưa xuất hiện đầu tiên ở vùng Đồng bằng Bắc Bộ, sau dịch chuyển dần
lên các lưu vực sông Thao và sông Đà vùng lưu vực hồ Hòa Bình (lượng mưa
từ 70-100mm) và một phần lưu vực hồ Sơn La (Vùng 3, Hình 2.25).
- Bão hoặc áp thấp nhiệt đới đổ bộ vào vùng Nghệ An -Thanh Hoá di
chuyển qua Hoà Bình lên lưu vực sông Đà, sông Thao gây mưa lớn trên toàn
70
lưu vực. Tâm mưa bắt đầu từ vùng Đồng bằng Bắc Bộ bắt đầu từ hạ lưu di
chuyển dần lên thượng lưu. Thông thường, các đợt mưa do bão đi theo hướng
này sẽ gây lũ rất lớn tại vùng hồ Hòa Bình (sông Đà) và Yên Bái (sông Thao)
với lượng mưa từ 100-200mm, vùng hồ Lai Châu, Sơn La thường ít mưa; vùng
sông Thao tại Yên Bái, Phú Thọ (Vùng 4, Hình 2.25). Những năm xuất hiện lũ
lớn ngay tại vùng hồ Hòa Bình do ảnh hưởng mưa từ hoàn lưu bão có thể kể
tới như: đợt lũ tháng 9/2007, 7/2011, 10/2017, 7/2018 (Bảng 2.5).
Bảng 2.5 Lượng mưa trung bình lưu vực phổ biến trên các lưu vực sông trong các đợt bão hoặc ATNĐ
Lưu vực Sông Đà (mm)
Lưu vực Sông Thao (mm)
Lưu vực Sông Lô (mm)
Lưu vực Sông Chảy
S Lưu vực ông Gâm (mm)
Trạm Yên Bái
Trạm Hàm Yên
Hồ Lai Châu
Hồ Sơn La
Vùng có vị trí cuối cùng của bão
Hồ Thác Bà
Hồ Tuyên Quang
Hồ Hòa Bình
70-170
80-200
60-150
60-120
<50
<80
<80
1
70-100
100-300
100-250
100-200
100-150
<50
<50
2
70-100
70-100
<80
<80
<80
<50
<50
3
120-200
100-200
<50
<50
<50
<50
<50
4
Hình 2.25 Các khu vực đổ bộ vào đất liền của bão có thể gây mưa lớn trên lưu vực sông Hồng
71
2.3.2.2. Các hình thế thời tiết tổ hợp gây mưa, lũ lớn
a. Dải hội tụ nhiệt đới (DHTNĐ) có xoáy thấp (XT) kết hợp với tác
động của không khí lạnh (KKL)
Sự tồn tại của DHTNĐ có trục Tây Bắc - Đông Nam, đi qua tâm XT kết
hợp với KKL di chuyển tới biên giới phía Bắc hoặc tràn xuống Bắc Bộ, gây
mưa cường độ lớn và kết thúc nhanh. Tổng lượng mưa trận cũng có thể đạt 200
- 250 mm. Hình thế thời tiết này thường xuất hiện trong các tháng 9, 10.
b. DHTNĐ có XT kết hợp AC
Dải hội tụ nhiệt đới (HTNĐ) phát triển về phía Tây đi qua khu Tây Bắc,
đồng bằng Bắc Bộ, trên DHTNĐ có tồn tại xoáy thấp (XT) gây ra mưa lớn.
Thời gian mưa và lượng mưa phụ thuộc vào thời gian tồn tại của tâm thấp trên
DHTNĐ, vị trí tương đối so với khu vực Bắc Bộ, cường độ hoạt động của gió
Đông - Đông Nam trong khu vực. Thông thường thời gian mưa kéo dài khoảng
2 đến 3 ngày. Tâm mưa bắt đầu từ khu Đông Bắc sau đó lan sang khu Tây Bắc,
từ lưu vực sông Lô, sông Thao sang lưu vực sông Đà. Tổng lượng mưa trận
trung bình trên lưu vực khoảng 250mm, tại các vùng tâm mưa lượng mưa trận
đạt 300 - 400 mm, có nơi cao hơn. Hình thế thời tiết này thường xuất hiện trong
thời kỳ chính vụ mùa lũ là các tháng 7 - 8. Một số trận mưa, lũ lớn điển hình
của loại hình thế thời tiết này có thể kể tới như: trên sông Đà lưu lượng đỉnh lũ
đến hồ Hòa Bình đạt 16.200m3/s ngày 16/8/1971, 15.800m3/s ngày 17/8/1969,
10.600m3/s ngày 22/2/1990, 15.200m3/s ngày 12/8/2002; trên sông Gâm đến
hồ Tuyên Quang 6.490 m3/s ngày 18/8/1971.
c. Rãnh thấp (RT) hoặc rãnh gió tây (RGT) kết hợp với hoạt động
của không khí lạnh (KKL)
RT thấp hoặc RGT kết hợp với tác động của KKL di chuyển xuống Bắc
Bộ thường xảy ra trong các tháng chuyển tiếp đầu mùa lũ tháng 5,6 trên lưu
vực sông Đà, sông Lô, sông Thao. Thời gian mưa lớn kéo dài 1-2 ngày với
72
lượng mưa ngày phổ biến 50-100mm. Hình thế thời tiết này thường xuất hiện
trong các tháng 9, 10 hoặc các tháng đầu mùa cạn như tháng 11, 12. Nếu xuất
hiện trong tháng mùa cạn, các đợt mưa, lũ lớn trái mùa có thể xảy ra. Một số
trận mưa, lũ lớn điển hình của loại hình thế thời tiết này có thể kể tới như: trên
sông Đà lưu lượng đỉnh lũ đến hồ Sơn La đạt 12.000m3/s ngày 5/9/2013,
5.000m3/s ngày 16/12/2013 (lớn nhất cùng kỳ), trên sông Gâm đến hồ Tuyên
Quang 730 m3/s ngày 12/01/2017 (lớn nhất cùng kỳ).
d. Rãnh áp thấp (RT) mặt đất kết hợp với xoáy thấp (XT)
RT có XT dịch chuyển dần xuống Bắc Bộ có khả năng gây mưa lớn. Đợt
mưa có thể kéo dài 2-3 ngày với tổng lượng mưa trận từ 100-200 mm trên toàn
Bắc Bộ, với lượng mưa điểm có thể tới 300mm. Loại hình thế này thường xảy
ra vào tháng 6-9. Một số trận mưa, lũ lớn điển hình của loại hình thế thời tiết
này có thể kể tới như: trên sông Đà lưu lượng đỉnh lũ đến hồ Sơn La đạt
10400m3/s ngày 30/7/1982, trên sông Gâm đến hồ Tuyên Quang 7900m3/s ngày
9/7/2009 (lũ lịch sử), 3900 m3/s ngày 27/07/2012.
e. Bão, Áp thấp nhiệt đới kết hợp với hoạt động AC và XT
Tổ hợp hình thế thời tiết này sẽ gây mưa diện rộng trên toàn bộ lưu vực
sông Hồng, thời gian mưa kéo dài 2-3 ngày. Lượng mưa tập trung ở vùng núi
cao biên giới (200-300mm), vùng đồng bằng trung du lượng mưa phổ biến ở
mức 50 -100 mm. Những trận lũ lớn, lũ đặc biệt lớn hoặc lũ lịch sử thường hình
thành do mưa từ tổ hợp hình thế thời tiết này phổ biến trong tháng 7,8,9. Một
số năm lũ điển hình như: lũ trên sông Đà đến hồ Hòa Bình 17.200m3/s ngày
19/7/1964, 22.500m3/s ngày 18/8/1996; trên sông Gâm đến hồ Tuyên Quang
4.650m3/s ngày 25/7/1986, trên sông Chảy đến hồ Thác Bà 3.250m3/s ngày
25/7/1986. Đặc biệt, trận lũ tháng 8/1996, đỉnh lũ đến hồ Hòa Bình đạt
22.500m3/s ngày 18/8/1996 là đợt lũ lịch sử trên sông Đà, được hình thành do
mưa lớn từ tổ hợp hoàn lưu ATNĐ đổ bộ vào Nam Định - Ninh Bình và nằm
73
trong DHTNĐ tồn tại từ ngày 13 – 19/8/1996. Trên lưu vực sông Hồng, mưa
liên tiếp kéo dài nhiều ngày (12 ngày), lượng mưa đợt sau lớn hơn lượng mưa
đợt trước cả về cường độ mưa và lượng mưa. Mưa to và rất to tập trung vào 3
ngày 16, 17 và 18/8, tổng lượng mưa bình quân trên lưu vực sông Đà 198mm
và Lô 151mm [29]. Hệ thống sông Hồng lúc đó chỉ có hai hồ chứa Thác Bà và
Hòa Bình, trong đó vai trò chống lũ hạ du phụ thuộc lớn vào dung tích hồ Hòa
Bình. Lưu lượng đến hồ Hòa Bình đã tăng rất nhanh lên mức 22.500 m3/s vào
ngày 18/8. Tại thời điểm này, ngoài biển xa, cơn bão số 4 đã hình thành, di
chuyển vào đất liền và có khả năng hình thành đợt mưa lớn tiếp trên sông Đà.
Ngày 15/8/1995, mực nước Hà Nội ở mức 10,3m (dưới báo động 2: 0,2m). Hồ
Hòa Bình đã thực hiện cắt lũ từ ngày 15/8 trước khi xuất hiện đỉnh lũ 3 ngày,
chỉ duy trì mở 3 -4 cửa xả đáy so với 5-6 cửa xả đáy trong ngày 13-14/8/1996.
Sau khi lũ trên sông Đà đạt mức đỉnh lũ lịch sử, hồ Hòa Bình đã vận hành mở
7 cửa xả đáy ngày 19-21/8/1996. Trong đợt lũ này, hồ Hòa Bình đã hỗ trợ cắt
giảm mực nước đỉnh lũ Hà Nội khoảng 0,5m.
Bảng 2.6. Phân chia tỉ lệ (%) các hình thế thời tiết gây mưa lũ lớn trên các lưu vực hồ chứa Lai Châu, Sơn La, Hòa Bình, hồ Thác Bà và Tuyên Quang
Hình thế
Lai Châu
Sơn La
Hòa Bình
Thác Bà
Yên Bái
Hàm Yên
Tuyên Quang
32%
25%
20%
25%
34% 11%
33%
RT+XT
10%
13%
17%
25%
16% 27%
16%
B, ATNĐ
4%
7%
4%
6%
4%
6%
4%
DHTNĐ
1%
0%
0%
6%
3% 13%
9%
KKL
4%
4%
4%
3%
2%
6%
16%
ACTBD
8%
8%
13%
8%
7% 16%
Bão, ATNĐ + XT
10%
DHTND+ RT+XT+AC
16%
17%
19%
11%
17% 18%
14%
KKL+RT+XT
25%
25%
22%
15%
17% 17%
13%
74
Hình 2.26 Các hình thế thời tiết gây mưa lũ lớn đên các hồ chứa trên Lai Châu, Sơn La, Hòa Bình, Thác Bà và Tuyên Quang
Thống kê hình thế thời tiết của hơn 250 trận lũ đến các hồ chứa và các
trạm thủy văn từ năm 1965-2018 trên trên các lưu vực sông cho thấy các hình
thế thời tiết tổ hợp gây mưa lớn, lũ lớn gồm rãnh thấp và xoáy thấp, không khí
lạnh kết hợp rãnh thấp và xoáy thấp, bão kết hợp với các hình thế thời tiết trên
lưu vực các hồ chứa trên sông Đà, sông Chảy và sông Gâm có xu hướng nhiều
hơn chiếm khoảng 50-60% các trận lũ. Các hình thế thời tiết đơn lẻ như không
khí lạnh, dải hội tụ nhiệt đới, Áp cao gây lũ khoảng (khoảng 8-15%) ít hơn so
với hình thế bão, áp thấp nhiệt đới (khoảng 10-25%) (Bảng 2.6, Hình 2.26).
2.3.2.3. Mối quan hệ định lượng giữa tổng lượng mưa và lũ lớn đến các hồ chứa
trên sông Hồng
Lưu lượng đỉnh lũ (Qx) có mối liên hệ mật thiết đến lượng mưa hình
thành trên lưu vực và lưu lượng chân lũ (Qc). Để xác định được quan hệ định
lượng này, dữ liệu đỉnh lũ, tổng lượng mưa trận lũ trung bình lưu vực, chân lũ
75
của 71 đợt lũ vừa và lớn đến hồ Lai Châu và Thác Bà, 75 đợt lũ đến hồ Sơn La
và Hòa Bình, 100 đợt lũ đế hồ Tuyên Quang, đã được thống kê và xây dựng
tương quan tương ứng với với các cấp mưa tử 50mm đến trên 200 mm. Lựa
chọn các trạm khí tượng, điểm đo mưa sử dụng tính toán lượng mưa trung bình
lưu vực tại các hồ chứa dựa trên các điều kiện: (1) độ dài chuỗi số liệu quan
trắc của các trạm phải có sự đồng bộ (dữ liệu quan trắc được lấy từ năm 1961);
(2) các trạm quan trắc mưa phải đại biểu trên lưu vực sông. Các trạm quan trắc
được lựa chọn gồm:
- Vùng hồ Lai Châu: trạm Mường Tè, Mường Lay, Sìn Hồ
- Vùng hồ Sơn La: Mường Lay, Phiêng Lanh (Quỳnh Nhai), Tuần Giáo,
Sìn Hồ, Sơn La
- Vùng hồ Hòa Bình: Yên Châu, Mộc Châu, Phù Yên, Bắc Yên, Cò Nòi,
Hòa Bình
- Vùng hồ Thác Bà: Bắc Hà, Lục Yên
- Vùng hồ Tuyên Quang: Chợ Rã, Bảo Lạc, Bắc Mê, Tuyên Quang và
Chiêm Hóa
Sự phân bố các điểm trên mặt phẳng toạ độ quan hệ giữa lưu lượng đỉnh
lũ (Qx) = f (tổng lượng mưa (X), lưu lượng chân lũ (Qc)) tương đối phức tạp.
Tuy nhiên, trong các trận lũ của từng lưu vực cho thấy, ứng với mỗi chân lũ sẽ
có các mối quan hệ Qx = f(X, Qc) khác nhau và có thể phân ra các cấp đỉnh lũ
tương ứng với cấp lượng mưa và lưu lượng chân lũ. Mỗi quan hệ theo các cấp
mưa và lưu lượng tương đối chặt, hệ số tương quan R = 0,5 - 0,7. Trên cơ sở số
liệu phân cấp mưa lũ, xây dựng mối quan hệ tương quan Qx = f(X, Qc) đối với
các lưu vực đến hồ thành các mảng ma trận tương ứng theo các cấp mưa và
chân lũ (Bảng 2.7 đến Bảng 2.11).
Phân tích mối quan hệ giữa đỉnh lũ và tổng lượng mưa trung bình trên
lưu vực Qx = f(X) cho thấy: lưu vực sông Gâm đến hồ Tuyên Quang và vùng
76
khu giữa Lai Châu- hồ Sơn La có mối quan hệ mưa, đỉnh lũ tương đối chặt chẽ,
với hệ số tương quan R = 0,6-0,7; lưu vực hồ Thác Bà trên sông Chảy và hồ
Lai Châu trên sông Đà có hệ số tương quan mưa và đỉnh lũ thấp nhất, R=0,3 -
0,36. Lượng mưa hình thành dòng chảy lũ tại vùng hồ Lai Châu chỉ chiếm
khoảng 30%-40% lượng dòng chảy đến hồ Lai Châu trong các trận lũ. Quan hệ
mưa và đỉnh lũ trên sông Đà đến hồ Lai Châu không chặt là do dòng chảy lũ
phụ thuộc nhiều vào dòng chảy từ thượng nguồn Trung Quốc. Đối với lưu vực
hồ Thác Bà và hồ Hòa Bình, quan hệ mưa và đỉnh lũ không chặt là do số lượng
các trạm đo mưa trên lưu vực còn ít, nên lượng mưa trung bình lưu vực tính
toán chưa phản ánh được hết lượng mưa sinh lũ trên lưu vực.
Bảng 2.7. Phân cấp quan hệ mưa và lũ Qx = f(X, Qc) tại hồ Lai Châu
Lưu lượng đỉnh lũ Qx (m3/s)
Lưu lượng chân lũ Qc (m3/s)
X (mm) 50
X (mm) 100
X (mm) 150
X (mm) 200
1800 2600 2700 2900
2500 3200 4000 4300
3800 4500 4500 5300
4900 5300 5300 7000
<1000 1500 2000 2500
3700
4200 4100 5000
4700 4500 6000
5500 5700 8000
3000 3500 4000
Bảng 2.8. Phân cấp quan hệ mưa và lũ Qx = f(X, Qc) tại hồ Sơn La
Lưu lượng đỉnh lũ Qx (m3/s)
X (mm)
X (mm)
X (mm)
X (mm)
Lưu lượng chân lũ Qc (m3/s)
50
100
150
200
2800
4200
6800
1200
<2500
5000
9500
12000
15500
3500
5500
9800
13000
17000
4500
5800 7000
10500 10800
14500 15000
18500 20000
5500 6500
77
Bảng 2.9. Phân cấp quan hệ mưa và lũ Qx = f(X, Qc) tại hồ Hòa Bình
Lưu lượng đỉnh lũ Qx (m3/s)
X (mm)
X (mm)
X (mm)
X (mm)
Lưu lượng chân lũ Qc (m3/s)
50
100
150
200
6500
8000
9000
11000
<2500
6900
9500
12400
15700
3500
7000
10600
13200
17000
4500
7500
11000
16000
19200
5500
8000
13000
17000
20000
6500
Bảng 2.10. Phân cấp quan hệ mưa và lũ Qx = f(X, Qc) tại hồ Thác Bà
Lưu lượng đỉnh lũ Qx (m3/s)
Lưu lượng chân lũ Qc (m3/s)
X (mm) 50
X (mm) 100
X (mm) 150
X (mm) 200
500 800
1100 1300
1700 2000
2500 3000
<300 600
1100
1700
2200
3500
900
Bảng 2.11. Phân cấp quan hệ mưa và lũ Qx = f(X, Qc) tại hồ Tuyên Quang
Lưu lượng đỉnh lũ Qx (m3/s)
Lưu lượng chân lũ Qc (m3/s)
X (mm) 50
X (mm) 100
X (mm) 150
X (mm) 200
1000 1800
2200 3200
3500 4700
4800 6000
<500 1000
2000
3500
5200
7000
1500
2300
4000
6000
8000
2000
3000
4700
6800
9200
2500
78
2.3.3. Phân tích mối liên hệ giữa các nhân tố khí tượng với các đặc trưng lũ
trước 1 tháng, mùa trên lưu vực sông Hồng
2.3.3.1. Hiện tượng ENSO
El Nino: là khái niệm dùng để chỉ hiện tượng nóng lên không bình
thường của lớp nước mặt thuộc vùng biển phía đông xích đạo Thái Bình Dương
(TBD) kéo dài từ 3 tháng trở lên. El Nino còn được gọi là "pha nóng".
La Nina: Ngược với El Nino, La Nina là khái niệm dùng để chỉ hiện
tượng lạnh đi không bình thường của lớp nước mặt thuộc vùng biển phía đông
xích đạo TBD. La Nina còn được gọi là "pha lạnh".
Trạng thái trung gian: Khi nhiệt độ mặt nước biển ở trạng thái nằm giữa
"pha nóng" và "pha lạnh" được gọi là trạng thái trung gian.
Dao động Nam (SO): SO là khái niệm dùng để chỉ hiện tượng dao động
của chênh lệch khí áp giữa tây và trung tâm xích đạo TBD. Chỉ số Dao động
Nam (SOI) được xác định thông qua chênh lệch khí áp mặt biển giữa 2 trạm
Tahiti và Darwin.
ENSO: Do 2 hiện tượng El Nino/La Nina (đại dương) và SO (khí quyển)
xảy ra trên xích đạo TBD có quan hệ mật thiết với nhau nên chúng được liên
kết lại thành một hiện tượng kép, gọi tắt là ENSO.
Để xác định các hiện tượng El Nino/La Nina người ta thường dùng trị số
chuẩn sai của nhiệt độ mặt nước biển của 4 khu vực NINO1+2, NINO3,
NINO4, NINO3.4 thuộc xích đạo TBD.
Độ lớn của ENSO có thể được đánh giá theo 1 trong 4 chỉ số dưới đây:
- Chỉ số dao động Nam (The Southern Oscillation Index);
79
- Chỉ số tổng hợp (Multivariate ENSO Index);
- Chuẩn sai nhiệt độ mặt nước biển trung bình tháng (SSTA).
- Chỉ số ONI (The Oceanic Nino Index).
Trong khuôn khổ Luận án, để xác định mức độ tương quan của hiện
tượng ENSO với đặc trưng thủy văn trên thượng lưu sông Hồng, chỉ số SSTA
vùng NINO3.4 được sử dụng. Chuẩn sai nhiệt độ nước biển được khai thác trên
website của Cơ quan dự báo khí tượng Nhật Bản.
2.3.3.2. Chỉ số áp cao Thái Bình Dương
Vị trí áp cao Thái Bình Dương (AC) là một nhân tố khí hậu trên quy mô
lớn, được sử dụng nhiều trong dự báo khí tượng và khí hậu dài hạn. Vị trí của
áp cao Thái Bình Dương thường được biểu thị bằng đường đẳng áp 588 trên
bản đồ AT500 mb. Trong nghiên cứu này, vị trí AC (biểu thị qua độ cao địa thế
vị trung bình 6 trạm số 115, 131, 218, 245, 327 và 847 trong khu vực 15 - 25ºN
và 120 - 180ºE được xem xét và phân tích ảnh hưởng tới các đặc trưng dòng
chảy ở thượng lưu sông Hồng.
2.3.3.3. Mối quan hệ giữa các nhân tố khí hậu và các đặc trưng dòng chảy trên
thượng lưu sông Hồng
Dựa trên chuỗi số liệu từ năm 1961-2018, nghiên cứu phân tích mối quan
hệ tương quan giữa các nhân tố khí hậu và các đặc trưng dòng chảy lớn nhất,
nhỏ nhất và trung bình nhằm đánh giá mức độ ảnh hưởng lẫn nhau của các cặp
nhân tố - yếu tố tại các vị trí nhận dạng lũ được lựa chọn trên sông Hồng.
Các nhân tố khí hậu được lựa chọn gồm:
1. Số ngày mưa trong tháng - RN 2. Tổng lượng mưa tháng - RB 3. Nhiệt độ trung bình tháng - TB 4. Nhiệt độ cao nhất tháng -TX 5. Nhiệt độ thấp nhất tháng -TI 6. Độ ẩm trung bình tháng - HB 7. Độ ẩm nhỏ nhất tháng - HI 8. Lượng bốc hơi tháng - EB 9. Chỉ số ENSO – EN 10. Chỉ số Áp cao thái bình dương- AC
80
Các nhân tố dòng chảy thời kỳ trước được đưa vào các phương trình
tương quan với đặc trưng dòng chảy thời kỳ sau gồm:
- Dòng chảy lớn nhất tháng - QX;
- Dòng chảy nhỏ nhất tháng - QI;
- Dòng chảy trung bình tháng - Qtb.
Mức độ tương quan giữa các nhân tố khí hậu và đặc trưng dòng chảy
mùa lũ được đánh giá qua hệ số tương quan R. Mức độ tương quan tốt khi R
lớn hơn 0,7, mức độ trung bình khí R trong khoảng 0,5-0,7, mức độ tương quan
thấp khi R nhỏ hơn 0,5.
Mối quan hệ giữa các nhân tố khí hậu và đỉnh lũ lớn nhất trong mùa lũ
(Qmax) tại các vị trí được xem xét thông qua tương quan giữa Qmax với giá trị
lớn nhất của 8 nhân tố khí hậu tại các trạm khí tượng trên từng lưu vực (RB,
RN, TB, TI, TX, HB, HI, EB) và 2 nhân tố khí hậu toàn cầu (EN và AC) trong
thời kỳ mùa cạn trước (từ tháng 11 năm trước tới tháng 4 năm sau). Phân tích
tương tự đối với dòng chảy lũ trung bình (Qtb lũ) mùa lũ được xem xét thông
qua các giá trị trung bình của các nhân tố khí hậu trong mùa cạn trước đó.
Các trạm khí tượng, khí hậu được lựa chọn phân tích tương quan với yếu
tố dòng chảy lũ của các hồ chứa gồm:
- Vùng hồ Lai Châu: trạm Mường Tè, Mường Lay, Sìn Hồ
- Vùng hồ Sơn La: trạm Mường Lay, Sơn La, Phiêng Lanh, Tuần Giáo,
Sìn Hồ
- Vùng hồ Hòa Bình: trạm Mộc Châu, Phù Yên, Bắc Yên, Cò Nòi, Yên
Châu, Hòa Bình
- Vùng hồ Bản Chát: trạm Tam Đường, Than Uyên
- Vùng hồ Thác Bà: trạm Bắc Hà, Lục Yên
- Vùng hồ Tuyên Quang: trạm Chợ Rã, Bảo Lạc, Bắc Mê, Tuyên Quang
và Chiêm Hóa
81
Hình 2.27 Các trạm khí tượng và hồ chứa được lựa chọn phân tích tương quan trên lưu vực sông Hồng
Phân tích tương quan R giữa các đặc trưng đỉnh lũ năm, lưu lượng trung
bình mùa lũ đến các hồ chứa, trạm thủy văn với chỉ số EN cho thấy: Chỉ số EN
có tương quan không chặt chẽ với các đặc trưng dòng chảy, hệ số tương quan
chỉ đạt từ 0,03-0,39 (Bảng 2.12-Bảng 2.21). Các đặc trưng dòng chảy trên lưu
vực sông Chảy và sông Nậm Mu có mối quan hệ với chỉ số EN cao hơn các lưu
vực sông khác. Trong số các đặc trưng được lựa chọn tính toán tương quan với
chỉ số EN, đặc trưng có tương quan lớn hơn cả là lưu lượng trung bình mùa lũ
tại hồ Bản Chát nhưng cũng chỉ đạt mức hệ số tương quan cao nhất là 0.39.
Phân tích tương quan R giữa các đặc trưng đỉnh lũ năm, lưu lượng trung
bình mùa lũ đến các hồ chứa, trạm thủy văn với chỉ số AC cho thấy: Chỉ số AC
có tương quan không cao với các đặc trưng dòng chảy mùa lũ tại các vị trí.
Trong số các lưu vực sông lựa chọn phân tích, hệ số tương quan với chỉ số AC
cao hơn đối với đặc trưng dòng chảy mùa lũ trên lưu vực sông Chảy đến hồ
Thác Bà và trên lưu vực sông Nậm Mu đến hồ Bản Chát, hệ số tương quan đạt
mức trung bình 0,4 -0,5 (Bảng 2.12-Bảng 2.21).
82
Phân tích tương quan R giữa các đặc trưng đỉnh lũ năm, lưu lượng trung
bình mùa lũ đến các hồ chứa, trạm thủy văn với giữa các nhân tố khí hậu quy
mô lưu vực và toàn cầu cho thấy: Các nhân tố khí hậu cho tương quan cao hơn
là: TB, TX, TI, HI, HB, mức tương quan R=0,35-0,65. Mối quan hệ giữa các
nhân tố khí tượng và đặc trưng dòng chảy mùa lũ vùng hồ Bản Chát có mối
tương quan chặt hơn tại các lưu vực hồ chứa khác, mức độ tương quan phổ biến
đạt từ R=0,45-0,65 đối với cả thời kỳ mùa lũ và các tháng trong mùa lũ (Bảng
2.12-Bảng 2.21). Nhân tố nền dòng chảy hay lưu lượng trung bình và lưu lượng
nhỏ nhất phổ biến có mối tương quan với các yếu nhận dạng lũ cao hơn cả trong
các thời kỳ dự báo hạn mùa và hạn tháng, mức độ tương quan cao nhất đạt từ
R=0,50-0,69 (Bảng 2.14-Bảng 2.21).
Bảng 2.12 Hệ số tương quan các nhân tố khí hậu và đặc trưng đỉnh lũ lớn nhất mùa lũ tại các hồ chứa
RB
RN TB
TI
TX HB HI
EB
EN
AC
Trạm
Vị trí dự báo
Mường Tè
0.01 0.07 0.18 0.38 0.01 0.13 0.10 0.06
0.06 0.21
Mường Lay
0.21 0.06 0.20 0.47 0.09 0.01 0.05 0.00
0.06 0.21
Hồ Lai Châu
Sìn Hồ
0.02 0.10 0.18 0.39 0.00 0.10 0.06 0.01
0.06 0.21
Tam Đường
0.44 0.38 0.42 0.28 0.65 0.47 0.61 0.34
0.27 0.46
Than Uyên
0.04 0.14 0.31 0.54 0.37 0.36 0.18 0.26
0.27 0.46
Hồ Bản Chát
Mường Lay
0.04 0.04 0.15 0.17 0.01 0.23 0.06 0.04
0.02 0.04
Sơn La
0.03 0.16 0.17 0.27 0.01 0.12 0.12 0.09
0.02 0.04
Sìn Hồ
0.03 0.04 0.04 0.23 0.03 0.13 0.20 0.00
0.02 0.04
Hồ Sơn La
Phiêng Lanh
0.01 0.02 0.10 0.12 0.07 0.02 0.01 0.01
0.02 0.04
Tuần Giáo
0.05 0.03 0.00 0.19 0.02 0.07 0.08 0.02
0.02 0.04
Mộc Châu
0.13 0.09 0.08 0.19 0.07 0.18 0.12 0.11
0.01 0.07
0.18 0.24 0.08 0.31 0.14 0.49 0.45 0.02
0.05 0.24
Phù Yên
Hồ Hòa Bình
0.31 0.08 0.02 0.08 0.08 0.29 0.28 0.11
0.00 0.20
Bắc Yên
83
RB
RN TB
TI
TX HB HI
EB
EN
AC
Trạm
Vị trí dự báo
Yên Châu
0.01 0.03 0.08 0.18 0.02 0.09 0.01 0.11
0.01 0.07
Cò Nòi
0.18 0.14 0.05 0.28 0.02 0.18 0.04 0.11
0.00 0.08
Hòa Bình
0.09 0.25 0.00 0.10 0.05 0.09 0.00 0.10
0.01 0.07
Bắc Hà
0.03 0.22 0.23 0.00 0.01 0.14 0.02 0.06
0.03 0.39
Lục Yên
0.24 0.13 0.23 0.05 0.11 0.08 0.05 0.14
0.03 0.39
Hồ Thác Bà
Bảo Lạc
0.00 0.06 0.08 0.11 0.05 0.03 0.05 0.15
0.21 0.09
Chợ Ra
0.18 0.06 0.22 0.07 0.08 0.03 0.03 0.20
0.22 0.09
Bắc Mê
0.05 0.00 0.08 0.07 0.07 0.15 0.08 0.32
0.24 0.11
Hồ Tuyên Quang
Chiêm Hóa
0.09 0.03 0.06 0.08 0.12 0.06 0.06 0.16
0.21 0.09
Tuyên Quang
0.05 0.08 0.06 0.07 0.07 0.07 0.16 0.15
0.21 0.09
Bảng 2.13 Hệ số tương quan các nhân tố khí hậu và đặc trưng dòng chảy trung bình mùa lũ tại các hồ chứa
Trạm
RB
RN TB TI
TX HB HI EB EN
AC
Vị trí dự báo
Mường Tè
0.18 0.17 0.28 0.09 0.18 0.09 0.03 0.16
0.21 0.05
Mường Lay
0.01 0.23 0.26 0.27 0.13 0.24 0.25 0.08
0.21 0.05
Hồ Lai Châu
Sìn Hồ
0.21 0.25 0.25 0.14 0.28 0.30 0.17 0.06
0.21 0.05
Tam Đường
0.18 0.17 0.02 0.09 0.39 0.13 0.42 0.29
0.39 0.51
Than Uyên
0.11 0.13 0.26 0.08 0.27 0.12 0.03 0.06
0.39 0.51
Hồ Bản Chát
Mường Lay
0.02 0.22 0.14 0.12 0.16 0.27 0.34 0.18
0.17 0.03
Sơn La
0.07 0.24 0.07 0.07 0.24 0.17 0.06 0.18
0.17 0.03
Sìn Hồ
0.27 0.19 0.15 0.01 0.25 0.35 0.29 0.13
0.17 0.03
Hồ Sơn La
Phiêng Lanh
0.16 0.13 0.22 0.06 0.05 0.33 0.00 0.25
0.17 0.03
Tuần Giáo
0.11 0.14 0.05 0.01 0.12 0.20 0.17 0.19
0.17 0.03
Mộc Châu
0.05 0.13 0.17 0.14 0.25 0.18 0.07 0.01
0.16 0.06
84
Trạm
RB
RN TB TI
TX HB HI EB EN
AC
Vị trí dự báo
Phù Yên
0.15 0.39 0.08 0.16 0.13 0.45 0.28 0.00
0.17 0.14
Bắc Yên
0.25 0.33 0.15 0.23 0.26 0.27 0.13 0.23
0.17 0.15
Yên Châu
0.03 0.19 0.23 0.08 0.20 0.24 0.07 0.05
0.16 0.06
Hồ Hòa Bình
Cò Nòi
0.09 0.38 0.16 0.27 0.14 0.31 0.02 0.01
0.16 0.07
Hòa Bình
0.08 0.03 0.07 0.00 0.00 0.14 0.13 0.03
0.16 0.06
Bắc Hà
0.01 0.08 0.13 0.06 0.03 0.15 0.06 0.04
0.20 0.50
Lục Yên
0.12 0.11 0.14 0.05 0.04 0.14 0.04 0.28
0.20 0.50
Hồ Thác Bà
Bảo Lạc
0.19 0.28 0.27 0.11 0.18 0.25 0.03 0.23
0.16 0.06
Chợ Ra
0.08 0.11 0.14 0.06 0.22 0.25 0.08 0.37
0.12 0.06
Bắc Mê
0.08 0.25 0.13 0.23 0.23 0.25 0.28 0.20
0.16 0.07
Hồ Tuyên Quang
Chiêm Hóa
0.14 0.31 0.16 0.04 0.03 0.09 0.02 0.24
0.16 0.06
Tuyên Quang
0.04 0.10 0.15 0.13 0.01 0.25 0.22 0.07
0.16 0.06
Bảng 2.14 Hệ số tương quan các nhân tố khí hậu tại trạm Mường Lay với đặc trưng dòng chảy lớn nhất đến hồ Lai Châu trong các tháng mùa lũ
7
5
6
8
9
10
Tháng
0.18
0.19
0.11
0.30
0.22
0.07
RB
0.19
0.19
0.28
0.02
0.02
0.05
RN
0.22
0.05
0.19
0.21
0.26
0.37
TB
0.21
0.17
0.04
0.27
0.24
0.12
TI
0.00
0.15
0.27
0.05
0.02
0.12
TX
0.07
0.28
0.37
0.05
0.06
0.20
HB
0.00
0.34
0.38
0.02
0.06
0.01
HI
0.03
0.25
0.19
0.06
0.13
0.01
EB
0.04
0.20
0.12
0.06
0.19
0.05
EN
0.15
0.03
0.19
0.12
0.03
0.34
AC
0.38
0.06
0.31
0.26
0.34
0.11
Qmax
0.22
0.15
0.17
0.17
0.40
0.02
Qmin
0.39
0.07
0.26
0.22
0.36
0.17
Qtb
85
Bảng 2.15 Hệ số tương quan các nhân tố khí hậu tại trạm Sơn La với đặc trưng dòng chảy lớn nhất đến hồ Sơn La trong các tháng mùa lũ
7
6
5
8
9
10
Tháng
0.15
0.05
0.13
0.08
0.10
0.14
RB
0.05
0.19
0.24
0.18
0.02
0.13
RN
0.03
0.17
0.08
0.14
0.02
0.12
TB
0.00
0.32
0.21
0.18
0.03
0.04
TI
0.04
0.04
0.06
0.05
0.12
0.29
TX
0.11
0.15
0.01
0.21
0.01
0.14
HB
0.05
0.04
0.11
0.09
0.07
0.15
HI
0.05
0.09
0.11
0.13
0.02
0.05
EB
0.02
0.08
0.22
0.11
0.26
0.17
EN
0.15
0.09
0.04
0.15
0.02
0.15
AC
0.08
0.17
0.21
0.02
0.16
0.04
Qmax
0.01
0.13
0.01
0.22
0.28
0.10
Qmin
0.12
0.26
0.01
0.14
0.19
0.04
Qtb
Bảng 2.16 Hệ số tương quan các nhân tố khí hậu tại trạm Hòa Bình với đặc trưng dòng chảy lớn nhất đến hồ Hòa Bình trong các tháng mùa lũ
7
6
5
8
9
10
Tháng
0.02
0.19
0.02
0.13
0.18
0.16
RB
0.14
0.10
0.19
0.03
0.06
0.25
RN
0.28
0.12
0.39
0.17
0.16
0.43
TB
0.10
0.21
0.23
0.08
0.18
0.17
TI
0.15
0.07
0.23
0.19
0.19
0.49
TX
0.16
0.03
0.24
0.12
0.05
0.39
HB
0.04
0.19
0.09
0.06
0.09
0.09
HI
0.22
0.02
0.11
0.06
0.00
0.26
EB
0.32
0.43
0.32
0.16
0.12
0.07
EN
0.17
0.06
0.32
0.04
0.23
0.31
AC
0.31
0.47
0.06
0.21
0.32
0.25
Qmax
0.49
0.12
0.36
0.65
0.60
0.70
Qmin
0.45
0.33
0.07
0.24
0.46
0.43
Qtb
86
Bảng 2.17 Hệ số tương quan các nhân tố khí hậu tại Yên Bái với đặc trưng dòng chảy lớn nhất trạm Yên Bái trong các tháng mùa lũ
10 6-10
7
6
8
9
5
Tháng
0.13
0.21
0.06
0.13
0.03
0.01
0.05
RB
0.02
0.16
0.11
0.08
0.07
0.21
0.03
RN
0.06
0.18
0.18
0.03
0.07
0.03
0.13
TB
0.18
0.06
0.14
0.07
0.04
0.05
0.07
TI
0.08
0.03
0.00
0.17
0.02
0.17
0.09
TX
0.17
0.24
0.15
0.02
0.14
0.13
0.15
HB
0.02
0.04
0.16
0.28
0.02
0.18
0.12
HI
0.05
0.24
0.27
0.15
0.09
0.05
0.15
EB
0.02
0.41
0.04
0.17
0.13
0.10
0.10
EN
0.03
0.29
0.12
0.16
0.00
0.20
0.22
AC
0.15
0.32
0.03
0.31
0.44
0.13
0.06
Qmax
0.27
0.26
0.07
0.23
0.08
0.13
0.27
Qmin
0.21
0.38
0.16
0.30
0.21
0.20
0.32
Qtb
Bảng 2.18 Hệ số tương quan các nhân tố khí hậu tại Lục Yên với đặc trưng dòng chảy lớn nhất hồ Thác Bà trong các tháng mùa lũ
6
7
8
5
9
10
Tháng
0.38
0.19
0.17
0.34
0.21
0.00
RB
0.26
0.13
0.03
0.02
0.22
0.19
RN
0.44
0.08
0.17
0.01
0.29
0.02
TB
0.19
0.02
0.15
0.02
0.09
0.27
TI
0.08
0.11
0.05
0.12
0.32
0.06
TX
0.23
0.11
0.16
0.20
0.53
0.23
HB
0.12
0.16
0.06
0.16
0.28
0.22
HI
0.13
0.06
0.10
0.14
0.03
0.12
EB
0.05
0.01
0.12
0.05
0.30
0.34
EN
0.22
0.35
0.06
0.02
0.02
0.07
AC
0.45
0.02
0.13
0.45
0.40
0.05
Qmax
0.12
0.08
0.16
0.18
0.52
0.05
Qmin
0.36
0.06
0.11
0.47
0.32
0.16
Qtb
87
Bảng 2.19 Hệ số tương quan các nhân tố khí hậu tại Hàm Yên với đặc trưng dòng chảy lớn nhất tại trạm Hàm Yên trong các tháng mùa lũ
10 6-10
7
5
6
8
9
Tháng
0.11
0.41
0.17
0.28
0.23
0.12
0.02
RB
0.12
0.16
0.03
0.07
0.12
0.00
0.07
RN
0.08
0.13
0.06
0.07
0.18
0.16
0.06
TB
0.07
0.09
0.09
0.14
0.01
0.04
0.06
TI
0.06
0.09
0.01
0.06
0.05
0.12
0.09
TX
0.04
0.10
0.15
0.11
0.25
0.18
0.02
HB
0.06
0.35
0.15
0.11
0.04
0.04
0.05
HI
0.06
0.17
0.10
0.19
0.16
0.15
0.08
EB
0.11
0.14
0.03
0.13
0.32
0.15
0.09
EN
0.17
0.03
0.11
0.13
0.13
0.31
0.07
AC
0.05
0.19
0.18
0.10
0.14
0.01
0.31
Qmax
0.08
0.41
0.23
0.03
0.16
0.07
0.02
Qmin
0.06
0.30
0.07
0.02
0.14
0.05
0.15
Qtb
Bảng 2.20 Hệ số tương quan các nhân tố khí hậu tại Chiêm Hóa với đặc trưng dòng chảy lớn nhất tại hồ Tuyên Quang trong các tháng mùa lũ
5
6
7
8
9
10
Tháng
0.21
0.24
0.05
0.08
0.16
0.04
RB
0.02
0.04
0.10
0.07
0.04
0.03
RN
0.15
0.05
0.18
0.08
0.23
0.01
TB
0.16
0.07
0.04
0.05
0.21
0.14
TI
0.19
0.11
0.22
0.08
0.13
0.24
TX
0.14
0.11
0.12
0.11
0.05
0.22
HB
0.19
0.15
0.21
0.05
0.12
0.02
HI
0.26
0.02
0.04
0.07
0.12
0.21
EB
0.10
0.12
0.05
0.16
0.23
0.17
EN
0.07
0.22
0.03
0.04
0.16
0.23
AC
0.20
0.20
0.06
0.10
0.30
0.02
Qmax
0.23
0.07
0.03
0.05
0.15
0.00
Qmin
0.28
0.18
0.00
0.07
0.23
0.04
Qtb
88
Bảng 2.21 Hệ số tương quan các nhân tố khí hậu tại Than Uyên với đặc trưng dòng chảy lớn nhất tại hồ Bản Chát trong các tháng mùa lũ
7
6
5
8
9
10
Thời gian
0.12
0.20
0.28
0.35
0.23
0.25
RB
0.23
0.02
0.13
0.35
0.44
0.43
RN
0.68
0.01
0.53
0.37
0.29
0.20
TB
0.55
0.49
0.21
0.05
0.54
0.44
TI
0.35
0.12
0.02
0.06
0.18
0.37
TX
0.07
0.10
0.35
0.07
0.12
0.08
HB
0.07
0.12
0.02
0.01
0.18
0.04
HI
0.04
0.16
0.00
0.08
0.15
0.48
EB
0.10
0.07
0.34
0.00
0.03
0.14
EN
0.31
0.27
0.02
0.13
0.06
0.05
AC
0.40
0.14
0.54
0.69
0.25
0.58
Qmax
0.36
0.17
0.38
0.57
0.04
0.17
Qmin
0.56
0.02
0.46
0.38
0.31
0.10
Qtb
2.3.4. Thiết lập mô hình hồi quy đa biến và mô hình mạng thần kinh nhân tạo ANN nhận dạng lũ thời hạn 5 ngày, 1 tháng, mùa trên lưu vực sông Hồng
2.3.4.1. Cơ sở khoa học của phương pháp hồi quy nhiều biến
Mô hình hồi quy đa biến tuyến tính dựa trên số liệu quan trắc trong quá
khứ thiết lập một phương trình tuyến tính, mô tả mối quan hệ giữa yếu tố nhận
dạng với các nhân tố ảnh hưởng. Mô hình hồi quy tuyến tính bội có dạng tổng
quát sau:
= + , +
(2.1)
aj (j = 0- m) là các tham số chưa biết. i là sai số ngẫu nhiên.
89
Các tham số aj có thể xác định bằng phương pháp bình phương tối thiểu
hàm mục tiêu S(a):
(2.2) ( ) = ) ∑ − ( + ∑ ,
Lấy đạo hàm thành phần hàm S(a) theo từng tham số aj và cho bằng 0 sẽ
được hệ phương trình có m+1 ẩn (vì j = 0-m)
Một số chỉ tiêu chất lượng:
- Hệ số xác định D
(2.3) = ∑ ( − ) ∑ ( − )
Trong đó: Y'i , Yi là giá trị tính toán và thực đo
Y là giá trị trung bình của chuỗi yếu tố
- Sai số chuẩn S của phương trình hồi qui
(2.4)
( − ) − − 1 =
m: Số biến; n: Số quan sát.
- Hệ số tương quan bội Ry, x1, x2,.., xm
(2.5) = (1 − ) /
- Chỉ tiêu tồn tại của từng hệ số hồi qui (tj)
(2.6) =
Saj là sai số chuẩn của hệ số hồi qui aj; Nếu tj tính toán lớn hơn t, (n-
m-1) tra bảng phân phối Student thì aj có ý nghĩa trong phương trình.
- Chỉ tiêu tồn tại phương trình hồi qui F:
(2.7) = − − 1 1 −
90
R là hệ số tương quan bội, m là số biến nằm trong phương trình, n là độ
dài chuỗi tính toán.
Giá trị tính toán F > F,( n-m-1) tra trong bảng Fisher với mức ý nghĩa
và bậc tự do (n-m-1) thì phương trình trên được coi là ổn định. Mô hình Hồi
quy tuyến tính đa biến được ứng dụng trong các điều kiện:
- Các nhân tố phải có phân phối chuẩn
- Giữa các nhân tố không có tương quan
- Các chuỗi số liệu phải mang tính dừng.
Quá trình tính toán hồi quy đa biến được thực hiện theo các bước sau:
- Chuẩn hoá các trường nhân tố:
1) Khi véctơ nhân tố không đồng nhất về thứ nguyên, cần phải chuẩn hoá
loại bỏ thứ nguyên và đưa về dạng phân phối gần với chuẩn N (0,1)
(2.8)
, =
( , − )
2) Khi kích thước véc tơ nhân tố quá lớn, cần sàng lọc tuyển lựa để giảm
số nhân tố và loại sự trùng lặp thông tin trong véc tơ nhân theo chỉ tiêu Fisher.
3) Khi sàng lọc theo chỉ tiêu Fisher vẫn chưa đạt, cần xử lý nén thông
tin.
4) Khi véc tơ nhân tố bao gồm nhiều trường nhân tố, cần tiến hành nén
thông tin theo từng trường và sau đó tiến hàng sàng lọc nhân tố mới trước khi
đưa vào tính toán thiết lập phương trình hồi quy.
- Sàng lọc nhân tố theo chỉ tiêu F: Sàng lọc là kết hợp hai quá trình tuyển
và loại nhân tố theo đóng góp thông tin dự báo của nhân tố trong tập các nhân
tố đã được lựa chọn (Xc).
-Tuyển nhân tố: bắt đầu từ việc lựa chọn nhân tố đầu tiên có tương quan
lớn nhất với yếu tố dự báo. Sau mỗi lần tuyển nhân tố, ma trận tương quan riêng
được tính lại để loại bỏ ảnh hưởng nhân tố vừa được tuyển. Nhân tố được xét
91
tuyển tiếp theo là nhân tố có hệ số tương quan riêng lớn nhất với yếu tố và điều
kiện đủ để được tuyển là chỉ tiêu F tính phải lớn hơn hoặc bằng chỉ tiêu F chuẩn.
Quá trình tuyển được tiến hành đến khi F tính của các nhân tố nhỏ hơn F chuẩn.
, , =
2 , , ( − − 2) (1 − 2 , , )
(2.9)
k là số nhân tố đã dược tuyển, ry, x, c- hệ số tương quan riêng tính cho
các nhân tố thuộc tập (c) nằm ngoài phương trình hồi quy.
, , =
, , − , , (1 − , )(1 − , )
(2.10)
Quá trình loại là quá trình ngược lại của quá trình tuyển, bắt đầu bằng
tập nhân tố giả thiết đầy đủ ban đầu và từng bước loại dần các nhân tố chứa ít
thông tin hoặc có tương quan cao với yếu tố nào đó đã có trong phương trình.
Sau khi loại một nhân tố, phải tính lại ma trận tương quan riêng với tập nhân tố
còn lại trong phương trình hồi quy (c'). Các lần loại tiếp theo cũng được tiến
hành giống như loại lần đầu và quá trình này kéo dài cho tới khi F tính của tất
cả nhân tố còn lại trong phương trình hồi quy lớn hơn F chuẩn. Chỉ tiêu Fy,x,c'
và hệ số tương quan (ry,x,c') cho quá trình loại khác với quá trình tuyển.
2.3.4.2. Cơ sở khoa học của mô hình mạng thần kinh nhân tạo ANN
Mô hình mạng thần kinh nhân tao (ANN) là một cấu trúc mô hình toán
mô phỏng theo hoạt động của bộ não người, có khả năng học hỏi kinh nghiệm,
lưu những kinh nghiệm và sử dụng trong tình huống phù hợp. Về mặt toán học,
mạng nơron nhân tạo là một dạng mô hình toán học trong đó các toán tử được
liên kết chặt chẽ với nhau thành một mạng thống nhất, việc liên kết giữa các
toán tử trong mạng thông qua các trọng số. Mạng ANN có thể tìm được cực
tiểu trên miền phi tuyến bằng cách điều chỉnh các trọng số liên kết các toán tử
trong hệ thống. Mạng ANN là một công cụ mô phỏng hoàn hảo thông qua một
hệ thống hàm toán học linh hoạt, cho phép biểu thị mối tương quan giữa đầu
92
vào và đầu ra của bất kỳ hệ thống nào. Lớp ẩn (Hidden Layer) gồm các Nơron
nhận dữ liệu input từ các Nơron ở lớp (Layer) trước đó và chuyển đổi các input
này cho các lớp xử lý tiếp theo. Trong một mạng ANN có thể có nhiều lớp ẩn.
Mạng ANN là sự kết hợp của nhiều nơron, mỗi nơron là một đơn vị xử
lý thông tin, cấu trúc của một nơron gồm các thành phần sau:
- Tập các đầu vào: là các tín hiệu vào của nơron, thường được đưa vào
dưới dạng vector n chiều.
- Tập các liên kết: mỗi liên kết được thể hiện bởi một trọng số, thông
thường các trọng số này được khởi tạo một cách ngẫu nhiên ở thời điểm khởi
tạo mạng và được cập nhật liên tục trong quá trình học.
- Bộ tổng: thường dùng để tính tổng của tích các đầu vào với trọng số
liên kết của nó.
- Ngưỡng (độ lệch – bias): ngưỡng được đưa vào như một thành phần
của hàm truyền.
- Hàm truyền: Hàm này được dùng để giới hạn phạm vi đầu ra của mỗi
nơron. Nó nhận đầu vào là kết quả của hàm tổng và ngưỡng đã cho. Các hàm
truyền rất đa dạng, có thể là các hàm tuyến tính hoặc phi tuyến. Việc lựa chọn
hàm truyền phụ thuộc vào từng bài toán.
- Đầu ra: là tín hiệu đầu ra của một nơron, với mỗi nơron sẽ có tối đa là
một đầu ra.
Kiến trúc chung của một mạng ANN gồm 3 thành phần đó là: Input
Layer (tập dữ liệu vào), Hidden Layer (lớp ẩn) và Output Layer (dữ liệu ra)
(Hình 2.28). Mạng nơron được xác định qua các tham số: kiểu nơron, kiến trúc
kết nối (sự tổ chức kết nối giữa các nơron) và thuật toán học (thuật toán dùng
để học cho mạng). Mỗi cách thức kết nối nơron cho một kiểu mô hình mạng
nơron.
Mạng nơron có thể được phân thành nhiều loại dựa vào các yếu tố sau:
93
- Dựa vào số lớp có trong mạng nơron có thể phân thành: mạng nơron
một lớp; mạng nơron nhiều lớp.
- Dựa vào đường truyền tín hiệu trong mạng nơron phân thành: Mạng
nơron truyền thẳng; mạng nơron hồi quy; mạng nơron tự tổ chức.
Hình 2.28 Cấu trúc một nơron nhân tạo
Một số kiểu phân loại điển hình được biểu diễn theo sơ đồ sau:
- Mạng truyền thẳng một lớp: là mạng chỉ có lớp nơron đầu vào và một
lớp nơron đầu ra (thực chất lớp nơron đầu vào không có vai trò xử lý). Loại
mạng này còn được gọi là mạng perceptron một lớp. Mỗi nơron đầu ra có thể
nhận tín hiệu từ các đầu vào p1, p2, ..., pm để tạo ra tín hiệu đầu ra tương ứng
(Hình 2.29).
- Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp: lớp bao gồm một lớp vào, một lớp
ra và một hoặc nhiều lớp ẩn. Các nơron đầu vào thực chất không phải các nơron
theo đúng nghĩa, bởi lẽ chúng không thực hiện bất kỳ một tính toán nào trên dữ
liệu vào, mà chỉ tiếp nhận các dữ liệu vào và chuyển cho các lớp kế tiếp. Các
nơron ở lớp ẩn và lớp ra mới thực sự thực hiện các tính toán, kết quả được định
dạng bởi hàm đầu ra (hàm chuyển). Cụm từ “truyền thẳng” (feed forward)
(không phải là trái nghĩa của lan truyền ngược) liên quan đến một thực tế là tất
94
cả các nơron chỉ có thể được kết nối với nhau theo một hướng: tới một hay
nhiều các nơron khác trong lớp kế tiếp (loại trừ các nơron ở lớp ra) (Hình 2.30).
- Mạng nơron hồi quy
Mạng nơron hồi quy (recurrent network) là mạng nơ ron phản hồi có chu
trình khép kín. Mạng nơ ron phản hồi (feedback network) là mạng mà đầu ra
của một nơron có thể trở thành đầu vào của nơron trên cùng một lớp hoặc của
lớp trước đó.
- Mạng nơron tự tổ chức
Mạng nơron tự tổ chức (Self Organizing Map -SOM) hay (Self-
Organizing Feature Map - SOFM) là một mạng nơron nhân tạo, được huấn
luyện sử dụng kỹ thuật học không giám sát để biểu diễn dữ liệu với số chiều
thấp hơn nhiều (thường là 2 chiều) so với dữ liệu đầu vào nhiều chiều (thường
số chiều lớn).
So sánh một số đặc điểm mạng nơron, có thể nhận thấy như sau:
- Mạng nơron truyền thẳng
+ Mạng nơron một lớp (Hình 2.29) có thời gian tính toán ngắn, nhưng
chỉ giải quyết được các bài toán đơn giản, không mô tả được mọi hàm.
+ Mạng nơron nhiều lớp (Hình 2.30) có một hay nhiều lớp ẩn có khả
năng ánh xạ phi tuyến phức tạp giữa các đầu vào và các đầu ra, giải quyết được
các bài toán phức tạp, nhưng khó phân tích và có thể gây ra sai số tích lũy qua
các lớp.
+ Mạng nơ ron truyền thẳng có cấu trúc đơn giản, thường được ứng dụng
rộng rãi trong lĩnh vực nơron cụ thể là các bài toán nhận dạng, phân lớp, xấp xỉ
hàm...; chúng được sử dụng trong hầu hết các công trình nghiên cứu trong lĩnh
vực khí tượng thủy văn như dự báo bức xạ, nhiệt độ, mưa, gió...
95
Hình 2.29 Mô hình mạng nơron truyền thẳng một lớp
Hình 2.30 Mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp
- Mạng nơron hồi quy
+ Mạng nơron hồi quy một lớp đơn giản trong phân tích, không chứa sai
số tích lũy, dễ thực hiện trên các mạch điện và mạch tổ hợp. Mạng được nghiên
96
cứu và ứng dụng với phần động học tuyến tính thích hợp với các bài toán điều
khiển và công nghệ rô bốt.
+ Mạng nơron hồi quy có cấu trúc phức tạp vì có thêm các liên kết phản
hồi, thời gian tính toán chậm, nhưng có ưu điểm có tốc độ hội tụ cao có khả
năng giải quyết các bài toán phi tuyến, giảm được số nơron và số lớp nơron so
với mạng nơron truyền thẳng khi cùng giải quyết bài toán giống nhau.
- Mạng nơron tự tổ chức
Mạng tự tổ chức mở ra nhiều khả năng giải quyết các bài toán phức tạp,
thông minh gần với tri thức con người nhưng chậm trong xử lý do số lượng tính
toán nhiều.
Với các ưu nhược điểm của các mạng nơron ở trên, Luận án sẽ ứng dụng
ANN với mạng nơron truyền thẳng nhiều lớp kết hợp với mô hình hồi quy nhiều
biến để nhận dạng lũ lớn với thời hạn nhận dạng trước 5 ngày, 1 tháng và mùa.
Vị trí nhận dạng lũ gồm: hồ Lai Châu, Sơn La, Hòa Bình trên sông Đà,
hồ Bản Chát trên sông Nậm Mu, hồ Thác Bà trên sông Chảy, hồ Tuyên Quang
trên sông Gâm, trạm Yên Bái trên sông Thao, trạm Hàm Yên trên sông Lô.
Mô hình ANN trong Luận án được xây dựng trên môi trường Matlab.
Matlab (Matrix Laboratory) là một môi trường trợ giúp tính toán và hiển thị rất
mạnh được hãng MathWorks phát triển. Mức phát triển của Matlab ngày nay
đã chứng tỏ Matlab là một phần mềm có giao diện với nhiều lợi thế trong kĩ
thuật lập trình để giải quyết những vấn đề đa dạng trong khoa học kỹ thuật.
Ngoài thư viện các hàm tính toán, vào-ra, đồ hoạ…, Matlab còn có các toolbox
là các thư viện cho từng lĩnh vực cụ thể Toolbox neural network là một công
cụ để huấn luyện mạng ANN. Dữ liệu đầu vào của mô hình ANN nhận dạng lũ
lớn thời hạn 5 ngày gồm:
- Đặc trưng đỉnh lũ, nền nước gốc (đối với thời đoạn nhận dạng trước 5
ngày là chân lũ 5 ngày trước), tổng lượng mưa trung bình lưu vực, tổng lượng
97
mưa tại một số trạm đại biểu trong 5 ngày. Tổng số các đợt lũ được sử dụng
trong thống kê phân tích gồm: 70-80 đợt lũ tại các hồ chứa trên sông Đà, 80-90
đợt lũ trên sông Thao tại Yên Bái và Hàm Yên trên sông Lô, 70-75 đợt lũ đến
hồ Tuyên Quang trên sông Gâm và 50 đợt lũ đến hồ Thác Bà.
- Trên thượng nguồn lưu vực sông Đà hiện nay có nhiều hồ chứa nhỏ bậc
thang trên lãnh thổ Trung Quốc với tổng dung tích toàn bộ khoảng 2 tỉ m3.
Lượng nước trong mùa lũ từ phía Trung Quốc chiếm từ 40-60% lượng nước
đến hồ Lai Châu. Đối tượng được đề cập đến trong Luận án là các đợt lũ lớn có
đỉnh lũ lớn hơn TBNN. Theo những phân tích trong chương 2, các đợt lũ này
được hình thành dựa trên một quá trình mưa và nền nước lũ lớn. Do đó, giả
thiết nhận dạng lũ lớn đến hồ Lai Châu trong điều kiện các hồ chứa phía Trung
Quốc đã tích đầy nước, dòng chảy trở lại ở trạng thái tự nhiên.
- Hình thế thời tiết gây mưa lớn được mã hóa theo số thứ tự;
- Yếu tố dự báo gồm: đỉnh lũ, dòng chảy lũ trung bình trong thời hạn 5
ngày.
Bảng 2.22. Các hình thế thời tiết gây mưa lớn được mã hóa
TT
Hình thế thời tiết Mã số TT
Hình thế thời tiết
Mã số
1
B1
11
45
A2+RT
66
2
B2
12
46
A3+RT
67
3
B3
13
47
A4+RT
68
4
B4
14
48
A1+XT
69
5
A1
21
49
A2+XT
70
6
A2
22
50
A3+XT
71
7
A3
23
51
A4+XT
72
8
A4
24
52
A1+KKL
73
9
KKL
30
53
A2+KKL
74
10
ACTBD
31
54
A3+KKL
75
11
RT
32
55
A4+KKL
76
12
XT
33
56
A1+ACTAD
77
13
DHTNĐ
34
57
A2+ACTAD
78
98
TT
Hình thế thời tiết Mã số TT
Hình thế thời tiết
Mã số
58
A3+ACTAD
79
DHTNĐ+ACTBD
35
14
59
A4+ACTAD
80
RT+XT
36
15
60
A1+DHTNĐ
81
DHTNĐ+XT
37
16
61
A2+DHTNĐ
82
DHTNĐ+RT
38
17
62
A3+DHTNĐ
83
ACTBD+RT
39
18
63
A4+DHTNĐ
84
ACTBD+XT
40
19
64
DHTND+ RT + ACTBD 85
KKL+XT
41
20
65
KKL+ACTBD+RT
86
KKL+ACTBD
42
21
66
KKL+ACTBD+XT
87
KKL+RT
43
22
67
ACTBD+RT+XT
88
KKL+DHTNĐ
44
23
68
KKL+RT+XT
89
B1+RT
45
24
69
KKL+ACTBD+DHTNĐ 90
B2+RT
46
25
70
KKL+RT+DHTNĐ
91
B3+RT
47
26
71
KKL+XT+DHTNĐ
92
B4+RT
48
27
72
B1+KKL+XT
93
B1+XT
49
28
73
B2+KKL+XT
94
B2+XT
50
29
74
B3+KKL+XT
95
B3+XT
51
30
75
B4+KKL+XT
96
B4+XT
52
31
76
A1+DHTNĐ+XT
97
B1+KKL
53
32
77
A2+DHTNĐ+XT
98
B2+KKL
54
33
78
A3+DHTNĐ+XT
99
B3+KKL
55
34
79
A4+DHTNĐ+XT
100
B4+KKL
56
35
80
A1+B1
101
B1+ACTBD
57
36
81
A2+B1
102
B2+ACTBD
58
37
82
A3+B1
103
B3+ACTBD
59
38
83
A4+B1
104
B4+ACTBD
60
39
84
A1+B2
105
B1+DHTNĐ
61
40
85
A2+B2
106
B2+DHTNĐ
62
41
86
A3+B2
107
B3+DHTNĐ
63
42
87
A4+B2
108
B4+DHTNĐ
64
43
A1+RT
65
44
99
Các ký hiệu: A: Áp thấp nhiệt đới; B: Bão: DHTNĐ: Dải hội tụ nhiệt
đới; RT: Rãnh thấp; KKL: không khí lạnh; ACTBD: Áp cao Thái Bình Dương;
XT: xoáy thấp. B1,2,3,4: bão đổ bộ tại vùng 1,2,3,4 (các vùng trong Hình 2.25)
Dữ liệu các trạm mưa được sử dụng tính toán nhận dạng lũ thời hạn 5 ngày
gồm:
Trạm mưa Lưu vực
trạm Mường Tè, Mường Lay, Sìn Hồ Hồ Lai Châu
Mường Lay, Sìn Hồ, Phiêng Lanh, Tuần Giáo, Sơn La Hồ Sơn La
Hồ Hòa Bình Yên Châu, Mộc Châu, Phù Yên, Bắc Yên, Hòa Bình, Cò Nòi,
Tam Đường, Than Uyên Hồ Bản Chát
Bắc Hà, Lục Yên Hồ Thác Bà
Hồ Tuyên Quang Bắc Mê, Chợ Rã, Bảo Lạc, Bắc Mê, Chiêm Hóa và Tuyên Quang
SaPa, Yên Bái, Lào Cai Trạm Yên Bái
Hà Giang, Hàm Yên, Vĩnh Tuy Trạm Hàm Yên
Hình 2.31 Sơ đồ mô hình ANN nhận dạng lũ lớn trên lưu vực sông Hồng thời hạn 5 ngày
100
Hình 2.32 Giao diện luyện mô hình ANN và đánh giá mức độ phù hợp của mô hình theo số nơ ron tính toán đỉnh lũ, lượng lũ trung bình
2.3.4.3. Mô hình hồi quy đa biến và ANN nhận dạng lũ lớn trước tháng, mùa
Nhân tố đầu vào của mô hình Hồi quy đa biến và ANN nhận dạng lũ đến
các hồ chứa lớn trên thượng lưu sông Hồng thời hạn tháng, mùa gồm:
- Các nhân tố khí hậu tại các trạm khí tượng điển hình trên lưu vực. Mỗi
vị trí dự báo có thể chọn một hay nhiều trạm khí tượng, khí hậu điển hình. Mỗi
trạm khí tượng, khí hậu có thể chọn 1 hoặc nhiều nhân tố khác nhau. Các nhân
tố khí hậu được lựa chọn là những nhân tố có quan hệ chặt chẽ với sự biến động
dòng chảy tại các vị trí nhận dạng lũ gồm: RN, RB, TB, TX, TI, HB, HI, EB,
AC, ENSO.
- Các nhân tố thủy văn được lựa chọn đưa vào mô hình dự báo gồm: QX,
QI, QB trước 1 tháng, mùa lũ trong thời kỳ mùa lũ;
- Yếu tố nhận dạng: đặc trưng dòng chảy lũ lớn nhất, trung bình trước 1
tháng, mùa lũ.
101
Hình 2.33 Sơ đồ khối nhận dạng đặc trưng dòng chảy lũ theo mô hình hồi quy đa biến
Kiến trúc mạng nơron được sử dụng nhận dạng lũ thời hạn dài là mạng
nơ ron truyền thẳng ba lớp: lớp vào, lớp ẩn, và lớp ra. Số nơron đầu vào ở đây
là các nhân tố khí hậu quy mô địa phương và toàn cầu, nhân tố thủy văn, số
nơron đầu ra là 1 (đặc trưng dòng chảy lớn nhất/trung bình tại các vị trí) (Hình
2.34).
102
Hình 2.34 Sơ đồ các phương pháp nhận dạng lũ lớn trên lưu vực sông Hồng thời hạn tháng, mùa
Hình 2.35 Giao diện mô hình ANN lựa chọn các nhân tố khí hậu và thủy văn nhận dạng lũ thời hạn tháng, mùa
2.4. Tiểu kết Chương 2
Từ những phân tích trong Chương 2 về các hình thế thời tiết gây mưa, lũ
lớn, mối quan hệ giữa mưa và lũ trên lưu vực sông Hồng, sự tác động của lũ
trên các nhánh sông tới sự gia tăng đỉnh lũ hạ lưu sông Hồng và đường trữ nước
tiềm năng cho thấy:
- Lũ lớn trên thượng lưu lưu vực sông Hồng được hình thành phổ biến
do sự kết hợp của nhiều loại hình thế thời tiết, đặc biệt là Bão, ATNĐ. Hướng
di chuyển của Bão được phân theo 4 vùng sẽ có những tác động gây mưa và lũ
lớn trên các lưu vực sông có hồ chứa rất khác nhau;
103
- Lũ sông Hồng tại Hà Nội đạt mức BĐI chỉ có thể dược hình thành từ
tổ hợp ít nhất lũ 2 sông trở lên hoặc do lũ trên sông Đà; đạt mức BĐII trở lên
được hình thành do lũ tổ hợp lũ vừa và lớn của 3 sông (Đà, Thao và Lô);
- Lũ sông Lô tại Tuyên Quang đạt BĐI trở lên được hình thành khi xuất
hiện lũ trên nhánh sông Gâm hoặc tổ hợp 2 nhánh sông; đạt mức BĐII trở lên
chỉ được hình thành do tổ hợp lũ lớn của 2 nhánh sông Lô và Gâm.
Những lưu vực sông lớn có diện tích lớn hơn vùng mưa có thể hình thành
nên “đường trữ nước tiềm năng” của lưu vực. Đường trữ nước tiềm năng đóng
vai trò như một nền nước gốc của lưu vực, được thiết lập dựa trên tập hợp các
đường quá trình chân lũ của các năm lũ lớn, có xu hướng tăng dần từ tháng 6
đến đầu tháng 8 sau đó giảm dần. Đường trữ nước là đường ranh giới thể hiện
khả năng trữ nước của lưu vực sau một thời gian dài xuất hiện các đợt mưa lớn,
là cơ sở có thể giúp nhận dạng nhanh, định tính về khả năng xuất hiện của lũ
lớn đến các hồ chứa trên trên lưu vực sông Hồng.
Tại các lưu vực hồ chứa, mối đỉnh lũ và tổng lượng mưa trung bình trên
lưu vực có những mối quan hệ tương đối rõ ràng: lưu vực sông Gâm đến hồ
Tuyên Quang và vùng khu giữa Lai Châu- hồ Sơn La có mối quan hệ mưa, đỉnh
lũ tương đối chặt chẽ, với hệ số tương quan R = 0,6-0,7; lưu vực hồ Thác Bà
trên sông Chảy và hồ Lai Châu trên sông Đà có hệ số tương quan mưa và đỉnh
lũ thấp nhất, R=0,3 - 0,36, do dòng chảy đến hồ Lai Châu có sự đóng góp của
khoảng 40% lượng dòng chảy từ phía Trung Quốc.
Những phân tích về mối quan hệ mưa, lũ, sự hình thành đường trữ nước
tiềm năng và các hình thế thời tiết gây mưa, lũ lớn sẽ là tạo ra các sơ sở để nhận
dạng lũ:
- Cơ sở khoa học nhận dạng lũ lớn định lượng dựa trên các mô hình phân
tích mối quan hệ giữa các hình thế thời tiết, mưa trên lưu vực và đỉnh lũ; mối
quan hệ giữa các nhân tố khí hậu, đặc trưng lũ và nền dòng chảy trên lưu vực
104
- Cơ sở thực tiễn nhận dạng lũ: tổ hợp lũ giữa các nhánh sông, sự tác
động của các hồ chứa thượng nguồn tới dòng chảy hạ lưu trong mùa lũ, đường
trữ nước tiềm năng để đưa ra những nhận dạng định lượng quy mô khái quát
một đợt lũ có khả năng xẩy ra (gồm đỉnh lũ, tổng lượng lũ).
Nhận dạng lũ lớn trên thượng lưu lưu vực sông Hồng được thực hiện
theo các thời hạn khác nhau: trước 5 ngày, tháng và mùa. Đặc điểm lũ được
nhận dạng là các đặc trưng lưu lượng lũ lớn nhất, trung bình đến các vị trí đến
các hồ chứa và các trạm thượng lưu trên sông Hồng (Hình 2.36)
- Nhận dạng lũ lớn thời hạn 5 ngày thực hiện theo mô hình ANN: xây
dựng mô hình ANN nhận dạng các đặc trưng dòng chảy lũ trước 5 ngày dựa
trên các nhân tố: hình thế thời tiết gây mưa, nền dòng chảy trước lũ kỳ trước
(hay còn gọi là chân lũ trước 5 ngày), tổng lượng mưa trên lưu vực
- Nhận dạng lũ lớn trước 1 tháng, mùa ứng dụng mô hình hồi quy đa biến
và mô hình ANN. Các nhân tố sử dụng trong mô hình nhân dạng bao gồm:
+ Nhân tố dự báo đại diện tính chất biến đổi khí hậu mang tính địa
phương và khu vực gồm: đặc trưng nhiệt độ lớn nhất, nhỏ nhất, trung bình, bốc
hơi, số ngày mưa, tổng lượng mưa, độ ẩm lớn nhất, nhỏ nhất, trung bình theo
thời kỳ tháng, mùa, năm của các năm trước thời kỳ cần dự báo
+ Nhân tố dự báo đại diện tính chất biến đổi chế độ dòng chảy trên lưu
vực sông gồm: lưu lượng lớn nhất, nhỏ nhất, lưu lượng trung bình theo tháng,
mùa năm của các năm trước thời kỳ cần dự báo tại vị trí điểm dự báo.
+ Nhân tố dự báo đại diện tính chất biển đổi trên quy mô lớn của các
hoàn lưu khí quyển và sự giao động mực nước biển: hiện tượng ENSO (độ lớn
được biểu thị qua trường chuẩn sai nhiệt độ nước biển SSTA), chỉ số Áp cao
Thái Bình Dương (ACTBD) của các năm trước thời kỳ cần dự báo.
105
Hình 2.36. Sơ đồ xác định phương pháp nhận dạng lũ từ xa tới gần
106
CHƯƠNG 3. PHÂN TÍCH, ĐÁNH GIÁ ÁP DỤNG NHẬN DẠNG LŨ LỚN PHỤC VỤ VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA LỚN TRONG MÙA LŨ TRÊN LƯU VỰC SÔNG HỒNG
Trên cơ sở sơ đồ hệ thống nghiên cứu và mô hình đã được xây dựng
(Hình 2.31, Hình 2.34 và Hình 2.36), nghiên cứu sinh đã xây dựng bộ dữ liệu
đầu vào các mô hình, chọn lọc các trạm mưa, trạm khí tượng điển hình, lựa
chọn các nhân tố khí hậu có tương quan cao với sự hình thành lũ đến hệ thống
hồ chứa nghiên cứu như thồ Lai Châu, Sơn La và Hòa Bình trên sông Đà, hồ
Bản Chát sông Nâm Mu, hồ Tuyên Quang trên sông Gâm, hồ Thác Bà trên
sông Chảy. Ứng dụng mô hình ANN và mô hình hồi quy đa biến thử nghiệm
nhận dạng lũ theo các thời hạn khác nhau, vận dụng kết quả nhận dạng vận
hành hệ thống hồ chứa trong năm 2015 và 2016.
3.1. Kết quả luyện mạng nơ ron trong mô hình ANN nhận dạng lũ lớn trước 5 ngày, tháng và mùa.
Huấn luyện một mạng và phân tích độ chính xác của mô phỏng dựa trên
các tiêu chí sau:
)
- Hệ số Nash được sử dụng để đánh giá sai số luyện mạng:
∑ ( − ℎ = 1 − (3.1)
∑ ( − )
Trong đó: Qi: Giá trị thực đo tại thời điểm i
Q'i: Giá trị tính toán tại thời điểm i
n: Số lượng mẫu
- Dữ liệu đầu vào gồm: Đặc trưng các yếu tố khí hậu tại các trạm khí
tượng điển hình, được lựa chọn trên lưu vực theo tháng, mùa tùy thuộc thời kỳ
dự báo. Dữ liệu đầu ra: Đặc trưng dòng chảy lũ lớn nhất, trung bình tại các hồ
chứa Lai Châu, Sơn La, Hòa Bình, Bản Chát, Thác Bà, Tuyên Quang và trạm
Yên Bái, Hàm Yên theo thời kỳ dự báo.
107
Đối với nhận dạng lũ 5 ngày: Dữ liệu gồm hình thế thời tiết đã được mã
hóa (Bảng 2.22), nền nước trên lưu vực trước 5 ngày và lượng mưa dự kiến
trong 5 ngày. Kết quả luyện mạng nơ ron trong mô hình ANN nhận dạng lũ lớn
trước 5 ngày với cấu trúc mạng tối đa được dùng là 3-1-1: đầu vào là 3 nhân tố
(lượng mưa trong 5 ngày tới, nền dòng chảy lũ, hình thế thời tiết); 1 lớp ẩn và
1 yếu tố đầu ra nhận dạng đỉnh lũ hoặc lưu lượng lũ trung bình.
Kết quả luyện mạng mô hình ANN nhận dạng lũ lớn dựa trên các nhân
tố đầu vào là lượng mưa trung bình trên lưu vực, nền lũ, hình thế thời tiết trước
5 ngày tại các vị trí dự báo cho chỉ số N tương đối tốt, N từ 0,7 - 0,87. Mức độ
mô phỏng nhận dạng tại vùng hồ Tuyên Quang cao hơn cả, thấp nhất tại vùng
hồ Lai Châu. Với Hệ số N từ 0,7-0,87, kết quả luyện mạng mô hình ANN hoàn
toàn có thể áp dụng trong tác nghiệp, nhận dạng lũ lớn đến các hồ chứa trước 5
ngày.
Bảng 3.1 Bảng kết quả huấn luyện và kiểm tra bằng mô hình ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày tại hồ Thác Bà
Kiểm tra Huấn luyện Nội dung
3 –1 – 1 Cấu trúc mạng
0,80 0,86 Hệ số N
Bảng 3.2 Bảng kết quả huấn luyện và kiểm tra bằng mô hình ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày tại hồ Lai Châu
Kiểm tra Huấn luyện Nội dung
3 –1 – 1 Cấu trúc mạng
0,74 0,70 Hệ số N
Bảng 3.3 Bảng kết quả huấn luyện và kiểm tra bằng mô hình ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày tại hồ Sơn La
Kiểm tra
Nội dung
Huấn luyện 3 –1 – 1
Cấu trúc mạng
0,86
0,84
Hệ số N
108
Bảng 3.4 Bảng kết quả huấn luyện và kiểm tra bằng mô hình ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày tại hồ Bản Chát
Kiểm tra Nội dung
Huấn luyện 3 –1 – 1 Cấu trúc mạng
0,74 0,74 Hệ số N
Bảng 3.5. Bảng kết quả huấn luyện và kiểm tra bằng mô hình ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày tại hồ Tuyên Quang
Kiểm tra Huấn luyện Nội dung
3 –1 – 1 Cấu trúc mạng
0,84 0,84 Hệ số N
Bảng 3.6.Bảng kết quả huấn luyện và kiểm tra bằng mô hình ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày tại Yên Bái
Kiểm tra Nội dung
Huấn luyện 3 –1 – 1 Cấu trúc mạng
0,80 0,78 Hệ số N
Bảng 3.7.Bảng kết quả huấn luyện và kiểm tra bằng mô hình ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày tại Hàm Yên
Kiểm tra Nội dung
Huấn luyện 3 –1 – 1 Cấu trúc mạng
0,87 0,84 Hệ số N
Hình 3.1 Kết quả mô phỏng nhận dạng đỉnh lũ thời 5 ngày tại hồ Bản Chát bằng mô hình ANN
109
Hình 3.2 Kết quả mô phỏng nhận dạng đỉnh lũ thời 5 ngày tại hồ Sơn La bằng mô hình ANN
Hình 3.3 Kết quả mô phỏng nhận dạng đỉnh lũ thời 5 ngày tại hồ Hòa Bình bằng mô hình ANN
Hình 3.4 Kết quả mô phỏng dự báo nhận dạng đỉnh lũ thời 5 ngày tại hồ Thác Bà bằng mô hình ANN
110
Đối với nhận dạng lũ thời hạn tháng, mùa: Luyện mạng nơ ron trong
mô hình ANN cho thấy: Hệ số N trong kết quả huấn luyện và kiểm tra mô hình
ANN ở các vị trí không cao, với N chỉ từ 0,3-0,6. Cấu trúc mạng tối đa được
dùng là 13-1-1: đầu vào là 13 nhân tố (8 nhân tố khí hậu quy mô khu vực, 2
nhân tố khí hậu quy mô toàn cầu, 3 nhân tố thủy văn); 1 lớp ẩn và 1 lớp ra là
lưu lượng lớn nhất/ trung bình.
Hình 3.5 Kết quả mô phỏng nhận dạng đỉnh lũ thời hạn mùa tại hồ Thác Bà bằng mô hình ANN
Hình 3.6 Kết quả mô phỏng nhận dạng đỉnh lũ thời hạn mùa tại hồ Sơn La bằng mô hình ANN
111
Hình 3.7 Kết quả mô phỏng nhận dạng đỉnh lũ thời hạn mùa tại hồ Bản Chát bằng mô hình ANN
a. Đối với yếu tố nhận dạng là lưu lượng lớn nhất mùa lũ (Qmax): Các
nhân tố được lấy phân tích từ tháng 11 năm trước tới tháng 4 năm sau.
- Các nhân tố dòng chảy thời kỳ trước: Nhân tố QX (11-4) có mối tương
quan cao nhất với Qmax, lớn nhất tại hồ Tuyên Quang
- Các nhân tố khí tượng: đặc trưng nhiệt độ có tương quan cao với Qmax
trên các lưu vực sông Đà và sông Thao; nhân tố RB và HB có tương quan với
Qmax trên lưu vực hồ Tuyên Quang, Thác Bà cao hơn các nhân tố khác.
b. Đối với yếu tố nhận dạng là lượng nước mùa lũ (Qtb lũ): Các nhân tố
được lấy phân tích từ tháng 11 năm trước tới tháng 4 năm sau.
- Các nhân tố dòng chảy thời kỳ trước có mối tương quan khác nhau với
Qtb lũ trên các lưu vực. Qtb lũ đến hồ Sơn La và hồ Thác Bà có quan hệ chặt
chẽ hơn cả với nhân tố QB (11-4); trạm Yên Bái và hồ Tuyên Quang, QI (11-
4) có quan hệ chặt chẽ hơn với Qtb lũ.
- Các nhân tố khí tượng có tương quan lớn hơn bao gồm: lưu vực sông
Đà có tố HB, HI và EB, lưu vực sông Thao có nhân tố EB, RN; lưu vực sông
Chảy có nhân tố EB; lưu vực sông Lô-Gâm có nhân tố TI, TX.
Các nhân tố có tương quan cao nhất với các yếu tố dự báo tại các trạm
chính trên lưu vực sông Hồng được thống kê trong các bảng sau:
112
Bảng 3.8 Các nhân tố có tương quan cao với các yếu tố nhận dạng lũ thời đoạn mùa tại các trạm chính trên thượng lưu sông Hồng
Lưu vực Yếu tố
Trạm
R
Nhân tố có tương quan cao
Nhân tố tương quan cao nhất
TI
RN, TB, TI
Mường Lay
0.181
TI
TB, HB, HI
Sơn La
0.584
Qmax
HI
RN, TI, HI
Sìn Hồ
0.179
QX
QX
Hồ Sơn La
0.173
HB
HB, HI, EB
Mường Lay
0.411
Sông Đà- Hồ Sơn La
TI
RB, TB, TX
Sơn La
0.185
Qtb lũ
RN
RB, RN
Sìn Hồ
0.339
Qb
Qb
Hồ Sơn La
0.237
TX
TB, TI, TX
Lào Cai
0.242
TB
Qmax
RB, TB, HB
Sa Pa
0.223
EB
TB, EB, TI
Yên Bái
0.153
HI
TX, HB, HI
Lào Cai
0.275
Sông Thao - Yên Bái
RB
RB, HB, TX
Sa Pa
0.342
Qtb lũ
EB
RB, HB, EB
Yên Bái
0.401
QI
QI
Yên Bái
0.287
RB
RB, HB, EB
Hà Giang
0.191
Qmax
RB
RB, TB, EB
Hàm Yên
0.147
TX
RB, TX, HB
Hà Giang
0.318
Sông Lô – Hàm Yên
W lũ
RB, TX, HB, EB TX
Hàm Yên
0.239
HI, RN, EB, RB HI
Lục Yên
0.246
Qmax
QX
QX
Bảo Yên
0.199
EB
TI, TX, HB, EB
Lục Yên
0.38
Qtb lũ
Sông Chảy- Hồ Thác Bà
Qb
Qb
Bảo Yên
0.298
RN
RN, TB, TX
Chiêm Hóa
0.185
TI
Qmax
TI, EB
Tuyên Quang
0.226
QX
QX
Hồ Tuyên Quang
0.422
RB
RB, RN, HB
Chiêm Hóa
0.227
Sông Gâm-Hồ Tuyên Quang
TI
Qtb lũ
RB, RN, TI
Tuyên Quang
0.199
QI
QI
Hồ Tuyên Quang
0.154
113
c. Đối với yếu tố nhận dạng dòng chảy lũ tháng: lưu lượng lớn nhất tháng
(Q max tháng) và dòng chảy trung bình tháng, các nhân tố khí tượng và thủy
văn được lựa chọn với với độ trễ và trượt 2-3 tháng để tìm ra bộ nhân tố ảnh
hưởng nhất. Các nhân tố có tương quan lớn nhất với các yếu tố lũ cần nhận
dạng theo tháng tại các trạm chính trên lưu vực sông Hồng được thống kê trong
các Bảng 3.9-Bảng 3.13)
Bảng 3.9 Các nhân tố khí tượng có tương quan cao với các yếu tố nhận dạng lũ thời đoạn tháng tại các trạm chính đối với hồ Sơn La
Trạm KT
Mường Lay
Sơn La
Sìn Hồ
Mường Lay
Sơn La
Sìn Hồ
Mường Lay
Sơn La
Sìn Hồ
Yếu tố
Qmax tháng
Qmin tháng
Qtb tháng
0.350
0.302 0.375 0.470
0.311 0.443 0.437
0.262 0.348
R
Tháng 6
TI
RN
HB
TI
RN
HI
RN
RN
Nhân tố HI
0.367
0.286 0.225 0.359
0.380 0.325 0.485
0.455 0.512
R
Tháng 7
HB
HB
RN
HB
HB
RN
RN
RB
Nhân tố RN
0.240
0.263 0.300 0.276
0.307 0.354 0.231
0.325 0.352
R
Tháng 8
RN
EB
RB
HB
EB
TI
HB
EB
Nhân tố RB
0.217
0.191 0.146 0.211
0.117 0.213 0.279
0.116 0.286
R
Tháng 9
TX
TI
TB
TI
TI
HB
TX
TI
Nhân tố RB
0.216
0.285 0.187 0.276
0.226 0.199 0.231
0.289 0.299
R
Tháng 10
TX
HB
HI
TX
TX
EB
HI
RN
Nhân tố HI
Bảng 3.10 Các nhân tố khí tượng có tương quan cao với các yếu tố nhận dạng lũ thời đoạn tháng tại các trạm chính đối với hồ Thác Bà
Trạm khí tượng
Lục Yên
Lục Yên
Lục Yên
Yếu tố
Qmax tháng
Qmin tháng
Qtb tháng
R max
0.434
0.324
0.551
Tháng 6
Nhân tố
TB
HI
RB
R max
0.300
0.437
0.602
Tháng 7
Nhân tố
TX
RB
RB
R max
0.369
0.314
0.388
Tháng 8
114
Trạm khí tượng
Lục Yên
Lục Yên
Lục Yên
Yếu tố
Qmax tháng
Qmin tháng
Qtb tháng
Nhân tố
TX
HB
EB
R max
0.516
0.577
0.531
Tháng 9
Nhân tố
HB
HB
HB
R max
0.241
0.257
0.136
Tháng 10
Nhân tố
HB
RB
HB
Bảng 3.11 Các nhân tố khí tượng có tương quan cao với các yếu tố nhận dạng lũ thời đoạn tháng tại các trạm chính đối với hồ Tuyên Quang
Trạm khí tượng
Chiêm Hóa
Tuyên Quang
Chiêm Hóa
Tuyên Quang
Chiêm Hóa
Tuyên Quang
Yếu tố
Qtb
W tháng
Qmax tháng
Qmax tháng
Qmin tháng
Qmin tháng
0.283
0.228
0.285
0.307
0.335
0.245
R
Tháng 6
RB
RB
RB
HI
HI
Nhân tố RB
0.259
0.194
0.298
0.381
0.289
0.252
R
Tháng 7
Nhân tố TB
TB
TB
TB
RB
TB
0.206
0.421
0.287
0.378
0.399
0.364
R
Tháng 8
Nhân tố RN
RN
RB
HB
RB
HB
0.244
0.178
0.276
0.188
0.228
0.143
R
Tháng 9
Nhân tố RB
RB
RB
RB
TX
TI
0.271
0.138
0.337
0.181
0.268
0.199
R
Tháng 10
Nhân tố EB
TX
EB
TX
EB
TX
Bảng 3.12 Các nhân tố khí tượng có tương quan cao với các yếu tố nhận dạng lũ thời đoạn tháng tại các trạm chính đối với trạm Hàm Yên
Trạm KT
Hà Giang Hàm Yên Hà Giang Hàm Yên
Hà Giang
Hàm Yên
Yếu tố
Qmax tháng
Qmax tháng
Qmin tháng
Qmin tháng
Qtb tháng
Qtb tháng
0.335
R max
0.241
0.094
0.140
0.318
0.254
Tháng 6
Nhân tố
RN
RB
HI
HI
HI
HI
115
Trạm KT
Hà Giang Hàm Yên Hà Giang Hàm Yên
Hà Giang
Hàm Yên
Yếu tố
Qmax tháng
Qmax tháng
Qmin tháng
Qmin tháng
Qtb tháng
Qtb tháng
0.239
R max
0.184
0.281
0.382
0.407
0.463
Tháng 7
Nhân tố
TB
RN
HB
RN
RB
RN
R max
0.176
0.271
0.205
0.291
0.350
0.329
Tháng 8
Nhân tố
EB
RB
EB
RB
HB
EB
R max
0.201
0.300
0.278
0.329
0.341
0.234
Tháng 9
Nhân tố
TI
HB
HI
HB
TB
HB
R max
0.263
0.208
0.232
0.189
0.132
0.232
Tháng 10
Nhân tố
RB
HB
RN
TB
TB
HB
Bảng 3.13 Các nhân tố khí tượng có tương quan cao với các yếu tố nhận dạng lũ thời đoạn tháng tại các trạm chính đối với trạm Yên Bái
Trạm KT
Yên Bái
Sa Pa
Yên Bái
Sa Pa
Yên Bái
Sa Pa
Qmax tháng
Qmax tháng
Qmin tháng
Qmin tháng
Qtb tháng
Qtb tháng
tố
Yếu
R max
0.187
0.282
0.272
0.303
0.527
0.415
Nhân tố TB
EB
RB
HB
RB
RB
Tháng 6
R max
0.289
0.261
0.428
0.420
0.527
0.484
Nhân tố HB
RB
RN
RN
RB
RN
Tháng 7
R max
0.153
0.176
0.148
0.342
0.259
0.406
Nhân tố TX
EB
RB
EB
RB
EB
Tháng 8
R max
0.308
0.310
0.144
0.274
0.165
0.423
Nhân tố TI
HI
TI
HI
RN
EB
Tháng 9
R max
0.163
0.227
0.284
0.300
0.269
0.430
Nhân tố EB
RB
TB
TB
HI
Tháng 10
RB Nhìn chung, mối tương quan giữa các nhân tố khí tượng và đặc trưng
dòng chảy lớn nhất, nhỏ nhất và lượng trung bình tại các hồ chứa lớn trên sông
Đà, sông Gâm, sông Chảy cũng như tại các trạm thủy văn trên sông Lô và sông
Thao thời kỳ tháng và mùa không cao (hệ số tương quan R phổ biến nhỏ hơn
116
0,5). Tuy nhiên, hiện nay, để nhận dạng sớm về đợt lũ kèm các đặc trưng của
nó, việc sử dụng các tương quan thống kê vẫn cần thiết. Các mối tương quan
cao nhất giữa các nhân tố được thống kê trong trong nhiều năm sẽ được lựa
chọn để sử dụng nhận dạng đặc trưng đỉnh lũ lớn thời hạn tháng và mùa.
3.2. Kết quả ứng dụng đường trữ nước tiềm năng, mô hình hồi quy đa
biếnvà mô hình ANN nhận dạng lũ lớn trên lưu vực sông Hồng
3.2.1. Kết quả nhận dạng lũ trước 5 ngày bằng đường trữ nước tiềm năng
Dựa trên sự phát triển đường trữ nước tiềm năng, trong khoảng thời gian
từ 1/6-20/8 (thời kỳ lũ sớm và thời kỳ lũ chính vụ), trước mỗi đợt mưa do các
hình thế thời tiết nguy hiểm đặc trưng nêu trên xuất hiện, dấu hiệu nhận dạng
lũ lớn dựa trên đường trữ nước tiềm năng được nhận biết thông qua việc xác
định chân lũ hiện tại và so sánh với đường trữ nước tiềm năng tại cùng một thời
điểm. Nếu giá trị chân lũ hiện trạng lớn hơn (ở phía trên) đường trữ nước tiềm
năng, thì có khả năng sẽ hình thành một đợt lũ lớn. Giá trị đỉnh lũ lớn nhất năm
trung bình nhiều năm đến hồ Lai Châu ở mức: 4500m3/s; đến hồ Sơn La và
Hòa Bình 9500m3/s; đến hồ Thác Bà: 1800 m3/s và hồ Tuyên Quang: 2500
m3/s; Hàm Yên: 2700 m3/s; Yên Bái: 4800 m3/s.
Kết quả thử nghiệm nhận dạng các trận lũ lớn nhất năm xuất hiện trong
mùa lũ chính vụ của các trong các năm 2012-2018 tại các hồ Lai Châu, Sơn La,
Hòa Bình, Thác Bà và Tuyên Quang; tại trạm Yên Bái và Hàm Yên cho thấy
có khoảng 2/3 (63%) các đợt lũ có thể nhận dạng được khả năng xuất hiện hoặc
không xuất hiện lũ lớn:
Tại hồ Lai Châu: có 2 năm (2017 và 2018) trong tổng số 3 năm (2014,
2017, 2018) có chân lũ của đợt lũ lớn hơn giá trị của đường trữ nước tiềm năng
tại cùng thời gian, lũ lớn đã xảy ra; có 2 năm (2012 và 2016) trong tổng số 3
năm (2012, 2015, 2016) có chân lũ của đợt lũ nhỏ hơn giá trị của đường trữ
nước tiềm năng tại cùng thời gian, lũ lớn đã không xảy ra (Bảng 3.14).
117
Tại hồ Sơn La: có 2 năm (2017 và 2018) trong tổng số 3 năm (2014,
2017, 2018) có chân lũ của đợt lũ lớn hơn giá trị của đường trữ nước tiềm năng
tại cùng thời gian, lũ lớn đã xảy ra; có 2 năm (2015 và 2016) trong tổng số 3
năm (2012, 2015, 2016) có chân lũ của đợt lũ nhỏ hơn giá trị của đường trữ
nước tiềm năng tại cùng thời gian, lũ lớn đã không xảy ra (Bảng 3.15).
Tại hồ Hòa Bình: có 2 năm (2016 và 2018) trong tổng số 3 năm (2012,
2016 và 2018) có chân lũ của đợt lũ lớn hơn giá trị của đường trữ nước tiềm
năng tại cùng thời gian, lũ lớn đã xảy ra; có 2 năm (2014 và 2015) trong tổng
số 3 năm (2012, 2014, 2015) có chân lũ của đợt lũ nhỏ hơn giá trị của đường
trữ nước tiềm năng tại cùng thời gian, lũ lớn đã không xảy ra (Bảng 3.16).
Tại hồ Thác Bà: cả 3 năm 2012, 2014 và 2017 đều có chân lũ của đợt lũ
lớn hơn giá trị của đường trữ nước tiềm năng tại cùng thời gian, lũ lớn đã xảy
ra; cả 2 năm (2015, 2016) đều có chân lũ của đợt lũ nhỏ hơn giá trị của đường
trữ nước tiềm năng tại cùng thời gian, lũ lớn đã không xảy ra (Bảng 3.17).
Tại hồ Tuyên Quang: cả 4 năm (2012, 2013, 2014 và 2017) đều có chân
lũ của đợt lũ lớn hơn giá trị của đường trữ nước tiềm năng tại cùng thời gian,
lũ lớn đã xảy ra; có 1 năm (2015) trong tổng số 2 năm (2015, 2018) có chân lũ
của đợt lũ nhỏ hơn giá trị của đường trữ nước tiềm năng tại cùng thời gian, lũ
lớn đã không xảy ra (Bảng 3.18).
Tại Hàm Yên: cả 4 năm (2013, 2014, 2017 và 2018) có chân lũ của đợt
lũ hơn giá trị của đường trữ nước tiềm năng tại cùng thời gian, lũ lớn đã xảy ra;
có 2 năm (2015, 2016) trong tổng số 3 năm (2012, 2015, 2016) có chân lũ của
đợt lũ nhỏ hơn giá trị của đường trữ nước tiềm năng tại cùng thời gian, lũ lớn
đã không xảy ra (Bảng 3.19).
Tại Yên Bái: cả 3 năm (2016, 2017 và 2018) đều có chân lũ của đợt lũ
hơn giá trị của đường trữ nước tiềm năng tại cùng thời gian, lũ lớn đã xảy ra;
có 1 năm (2015) trong tổng số 3 năm (2012, 2013, 2014) có chân lũ của đợt lũ
118
nhỏ hơn giá trị của đường trữ nước tiềm năng tại cùng thời gian, lũ lớn đã không
xảy ra (Bảng 3.20).
Bảng 3.14 Nhận dạng lũ lớn tại vùng hồ Lai Châu từ năm 2012-2018
Ghi chú
Khả năng nhận dạng
Năm
Đỉnh lũ (m3/s)
Thời gian xuất hiện
Giá trị đường lượng trữ (m3/s)
Giá trị chân lũ trước 5 ngày (m3/s)
2012
3500
1400
1443
Phù hợp
Lũ vừa
2-8
Lũ lớn
2013
Ngoài thời kỳ lũ chính vụ, không sử dụng nhận dạng
5-9
4690
Lũ vừa
2014
5150
13-8
1800
1528
Không phù hợp
Lũ vừa
2015
Không phù hợp
2726
1433
1-8
3980
Phù hợp
Lũ lớn
1200
1518
12-8
2918
2016
Phù hợp
Lũ lớn
1600
1433
2-8
8140
2017
Phù hợp
Lũ lớn
1100
335
25-6
9363
2018
Bảng 3.15 Nhận dạng lũ lớn tại vùng hồ Sơn La từ năm 2012-2018
Ghi chú
Khả năng nhận dạng
Năm
Đỉnh lũ (m3/s)
Thời gian xuất hiện
Giá trị đường lượng trữ (m3/s)
Giá trị chân lũ trước 5 ngày (m3/s)
7300
19-7
Lũ vừa
5400
4438
2012
Không phù hợp
12000
5-9
Lũ lớn
2013
Ngoài thời kỳ lũ chính vụ, không sử dụng nhận dạng
13400
21-7
Lũ vừa
4000
4627
2014
Không phù hợp
7250
1-8
3500
4438
Phù hợp
Lũ vừa
2015
4930
11-8
4600
4622
Phù hợp
Lũ lớn
2016
9860
2-8
3450
3435
Phù hợp
Lũ lớn
2017
12791
25-6
5200
3857
Phù hợp
Lũ lớn
2018
119
Bảng 3.16 Nhận dạng lũ lớn tại vùng hồ Hòa Bình từ năm 2012-2018
Ghi chú
Khả năng nhận dạng
Năm
Đỉnh lũ (m3/s)
Thời gian xuất hiện
Giá trị đường lượng trữ (m3/s)
Giá trị chân lũ trước 5 ngày (m3/s)
Lũ vừa
2012
7100
31-7
5400
4438
Không phù hợp
Lũ lớn
2013
8400
5-9
Ngoài thời kỳ lũ chính vụ, không sử dụng nhận dạng
2014
6580
13-8
4000
4627
Phù hợp
Lũ vừa
2015
5770
03-8
3500
4438
Phù hợp
Lũ vừa
2016
9870
20-8
4600
4622
Phù hợp
Lũ lớn
Lũ lớn
2017
15940
11-10
Ngoài thời kỳ lũ chính vụ, không sử dụng nhận dạng
2018
11817
21-07
5200
3857
Phù hợp
Lũ lớn
Bảng 3.17 Nhận dạng lũ lớn tại vùng hồ Thác Bà từ năm 2012-2018
Ghi chú
Khả năng nhận dạng
Năm
Đỉnh lũ (m3/s)
Thời gian xuất hiện
Giá trị đường lượng trữ (m3/s)
Giá trị chân lũ trước 5 ngày (m3/s)
2012
3100
19-8
315
291
Phù hợp
Lũ lớn
2013
2500
9-9
Lũ lớn
Ngoài thời kỳ lũ chính vụ, không sử dụng nhận dạng
2014
3310
22-7
400
241
Phù hợp
Lũ lớn
2015
1410
3-8
141
266
Phù hợp
Lũ vừa
2016
1450
6-8
174
270
Phù hợp
Lũ vừa
2017
2403
21-7
472
241
Phù hợp
Lũ lớn
2018
2178
3-9
Lũ lớn
Ngoài thời kỳ lũ chính vụ, không sử dụng nhận dạng
120
Bảng 3.18 Nhận dạng lũ lớn tại vùng hồ Tuyên Quang từ năm 2012-2018
Ghi chú
Khả năng nhận dạng
Năm
Đỉnh lũ (m3/s)
Thời gian xuất hiện
Giá trị đường lượng trữ (m3/s)
Giá trị chân lũ trước 5 ngày (m3/s)
3750
27-7
467
Phù hợp
Lũ lớn
659
2012
2700
8-7
345
Phù hợp
Lũ lớn
1130
2013
2700
20-7
402
Phù hợp
Lũ lớn
404
2014
2100
2-8
524
Phù hợp
Lũ vừa
350
2015
1830
10-9
Lũ vừa
2016
Ngoài thời kỳ lũ chính vụ, không sử dụng nhận dạng
3460
25-8
1070
Phù hợp
Lũ lớn
1188
2017
2264
25-6
288
307
Lũ vừa
2018
Không phù hợp
Bảng 3.19 Nhận dạng lũ lớn tại trạm Hàm Yên từ năm 2012-2018
Ghi chú
Khả năng nhận dạng
Năm
Đỉnh lũ (m3/s)
Thời gian xuất hiện
Giá trị đường lượng trữ (m3/s)
Giá trị chân lũ trước 5 ngày (m3/s)
420
Lũ vừa
627
2012
2012
2310
Không phù hợp
2013
2720
396
Phù hợp
Lũ lớn
754
2013
2014
4130
409
Phù hợp
Lũ lớn
728
2014
2015
1500
428
Phù hợp
Lũ vừa
400
2015
2016
2520
423
Phù hợp
Lũ vừa
319
2016
2017
2910
416
Phù hợp
Lũ lớn
978
2017
2018
3030
273
Phù hợp
Lũ lớn
652
2018
121
Bảng 3.20 Nhận dạng lũ lớn tại trạm Yên Bái từ năm 2012-2018
Ghi chú
Khả năng nhận dạng
Năm
Đỉnh lũ (m3/s)
Thời gian xuất hiện
Giá trị đường lượng trữ (m3/s)
Giá trị chân lũ trước 5 ngày (m3/s)
2012
4279
1080
851
Phù hợp
Lũ lớn
19-8
Lũ vừa
30-7
2013
807
3948
590
Không phù hợp
Lũ vừa
22-7
2014
1070
3380
500
Không phù hợp
533
3-8
2015
2870
627
Phù hợp
Lũ vừa
1820
20-8
2016
4850
882
Phù hợp
Lũ lớn
2130
18-7
2017
5280
459
Phù hợp
Lũ lớn
715
20-7
2018
7600
479
Phù hợp
Lũ lớn
3.2.2. Kết quả nhận dạng lũ trước 5 ngày bằng mô hình ANN trong năm 2016
Ứng dụng ANN thử nghiệm nhận dạng lũ trước 5 ngày đến các hồ chứa,
trạm thủy văn trên sông Hồng năm 2016. Kết quả trong các bảng sau:
Bảng 3.21 Kết quả thử nghiệm ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày tại hồ Thác Bà
Thời gian
Sai số
Đánh giá
Trạm
Thực đo Q max (m3/s)
Dự báo Q max (m3/s)
1650
9h 24/5/2016
559
66%
S
Hồ Thác Bà
1220
3h 12/7/2016
1119
8%
Đ
Hồ Thác Bà
1220
21h 28/7/2016
1133
7%
Đ
Hồ Thác Bà
1450
9h 5/8/2016
1010
30%
S
Hồ Thác Bà
945
9h 10/9/2016
1300
-38%
S
Hồ Thác Bà
Bảng 3.22 Kết quả thử nghiệm ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày tại Hàm Yên
Thời gian
Sai số
Đánh giá
Trạm
Thực đo Q max (m3/s)
Dự báo Q max (m3/s)
1540
1h 28/5/2016
1929
-25%
S
Hàm Yên
2310
19h 29/7/2016
1898
18%
Đ
Hàm Yên
122
Trạm
Thời gian
Sai số
Đánh giá
Thực đo Q max (m3/s)
Dự báo Q max (m3/s)
Hàm Yên
1710
7h 5/8/2016
1899
-11%
Đ
Hàm Yên
1210
1h 8/9/2016
1892
-56%
S
Hàm Yên
1540
1h 28/5/2016
1700
-10%
Đ
Bảng 3.23 Kết quả thử nghiệm ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày tại hồ Tuyên Quang
Trạm
Thời gian
Sai số
Đánh giá
Thực đo Q max (m3/s)
Dự báo Q max (m3/s)
Hồ Tuyên Quang
1080
11h 29/7/2016
1625
-50%
S
Hồ Tuyên Quang
1350
19h 15/8/2016
1973
-46%
S
Hồ Tuyên Quang
1830
13h 10/9/2016
2143
-17%
Đ
Bảng 3.24 Kết quả thử nghiệm ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày đến trạm yên Bái đỉnh lũ tháng 5 và tháng 8/2016
Trạm
Sai số
Đánh siá
Thời gian
Thực đo Q max (m3/s)
Dự báo Q max (m3/s)
Yên Bái tháng 5
1640
1400
15%
Đ
24/5/2016
Yên Bái tháng 8
4850
3490
28%
S
20/7/2016
Bảng 3.25 Kết quả thử nghiệm ANN nhận dạng lũ trước 5 ngày đến các hồ trên sông Đà đỉnh lũ tháng 8/2016
Thời gian
Trạm
Sai Số
Đánh Giá
Thực đo Qmax (m3/s)
Dự báo Qmax (m3/s)
Hồ Lai Châu
3200
12/8/2016
4000
-25%
S
Hồ Sơn La
4930
11/8/2016
8500
-72%
S
Hồ Hoà Bình
9870
20/8/2016
7900
24%
Đ
Hồ Bản Chát
2200
20/8/2016
2500
-14%
Đ
Kết quả thử nghiệm nhận dạng lũ trước 5 ngày bằng mô hình ANN năm
2016 với sai số đánh giá là 20% so với giá trị thực đo cho kết quả đúng 50-60%
số điểm nhận dạng lũ.
123
3.2.3. Kết quả nhận dạng lũ trước tháng, mùa bằng mô hình hồi quy đa biến và mô hình ANN trong năm 2015 và 2016
Ứng dụng mô hình hồi quy và ANN thử nghiệm nhận dạng lũ thời hạn
tháng và mùa tại các vị trí Hồ Sơn La, Hồ Thác Bà, hồ Tuyên Quang, trạm Yên
Bái và Hàm Yên trong năm 2015 và 2016. Kết quả thử nghiệm cho thấy:
Kết quả dự báo thử nghiệm thời hạn mùa đặc trưng dòng chảy đến các
hồ chứa và trạm thủy văn thượng lưu sông Hồng bằng mô hình ANN với sai số
20% từ năm 2015-2016 như sau:
- Theo phương pháp hồi quy nhiều: nhận dạng tổng lượng nước mùa lũ
đạt 67%; đối với nhận dạng đặc trưng lũ lớn nhất mùa lũ (Qmax) đạt 50%.
- Theo mô hình ANN: nhận dạng tổng lượng nước mùa lũ đạt khoảng
75%; đối với nhận dạng đặc trưng lũ lớn nhất mùa lũ (Qmax) đạt khoảng 50%.
Kết quả thử nghiệm nhận dạng lũ thời hạn tháng năm 2015-2016 tại các
vị trí bằng mạng thần kinh ANN và mô hình hồi quy với sai số 20% không cao,
cụ thể nhận dạng lũ đến hồ Tuyên Quang có tổng số có 16 điểm nhận dạng theo
2 phương pháp thì có 8 điểm đúng đạt 50%; đối với hồ Sơn La, kết quả nhận
dạng cao hơn có 12/16 điểm đúng đạt 75%.
Bảng 3.26 Kết quả thử nghiệm nhận dạng lũ thời hạn mùa đến các hồ chứa và trạm thủy văn thượng lưu sông Hồng
Năm 2015
Năm 2016
Vị trí
Lưu vực sông
Đặc trưng (m3/s)
Dự báo
Dự báo
Thực đo
Sai số
Đánh giá
Thực đo
Sai số
Đánh giá
QMax
3350
3980
19% Đ
3500
3200
-9% Đ
Đà
Lai Châu
Qtb lũ
1250
1170
-6% Đ
1200
1200
0%
Đ
QMax
10700 7250
-32% S
8700
4930
-43% S
Đà
Sơn La
Qtb lũ
3500
3240
-7% Đ
3200
2470
-23% S
QMax
4830
5800
20% Đ
3600
5860
63%
S
Thao Yên Bái
Qtb lũ
780
750
-4% Đ
800
650
-19% S
Lô
QMax
3070
1500
-51% S
2750
1570
-43% S
124
Năm 2015
Năm 2016
Vị trí
Đặc trưng (m3/s)
Lưu vực sông
Dự báo
Dự báo
Thực đo
Sai số
Đánh giá
Thực đo
Sai số
Đánh giá
Qtb lũ
450
447
-1% Đ
500
480
-4% Đ
Hàm Yên
QMax
4040
2100
-48% S
3300
1830
-45% S
Gâm
Hồ T.Quang
Qtb lũ
450
505
12% Đ
500
430
-14% Đ
QMax
2144
1410
-34% S
1620
1450
-10% Đ
Chảy
Hồ Thác Bà
Qtb lũ
358
754
111% S
330
789
139% S
Bảng 3.27 Kết quả thử nghiệm nhận dạng dòng chảy lớn nhất tháng 6-9 hồ Sơn La năm 2015
đảm
Phương án
Thời gian
Sai số
Q tính toán (m3/s)
Q thực đo (m3/s)
Mức bảo
6/2015
4000
6300
36% S
Hồi quy
7/2015
5000
6200
19% Đ
Hồi quy
8/2015
6000
7250
17% Đ
Hồi quy
9/2015
3320
3900
15% Đ
Hồi quy
6/2015
4500
6300
28% S
Mô Hình ANN
7/2015
7253
6200
17% Đ
Mô Hình ANN
8/2015
9000
7250
-24% S
Mô Hình ANN
9/2015
4405
3900
13% Đ
Mô Hình ANN
Bảng 3.28 Kết quả thử nghiệm nhận dạng dòng chảy lớn nhất tháng 6-9 hồ Sơn La năm 2016
đảm
Phương án
Thời gian
Q tính toán (m3/s)
Q thực đo (m3/s)
Sai số
Mức bảo
Hồi quy
6/2016
3580
3090
16%
Đ
Hồi quy
7/2016
8140
4240
96%
S
Hồi quy
8/2016
5013
4930
2%
Đ
Hồi quy
9/2016
4564
4300
6%
Đ
Mô Hình ANN
6/2016
2200
3090
28%
S
125
đảm
Phương án
Thời gian
Q tính toán (m3/s)
Q thực đo (m3/s)
Mức bảo
Sai số
Mô Hình ANN
7/2016
10773
4240
154%
S
Mô Hình ANN
8/2016
4686
4930
5%
Đ
Mô Hình ANN
9/2016
4082
4300
5%
Đ
Bảng 3.29 Kết quả thử nghiệm nhận dạng dòng chảy lớn nhất tháng 6-9 hồ Tuyên Quang năm 2015
tính
toán
đảm
Phương án
Thời gian
Sai số
Q (m3/s)
Q thực đo (m3/s)
Mức bảo
Hồi quy
6/2015
3664
1200
205% S
Hồi quy
7/2015
1611
1350
19%
Đ
Hồi quy
8/2015
2500
2100
19%
Đ
Hồi quy
9/2015
2774
1780
56%
S
Mô Hình ANN
6/2015
3664
1200
205% S
Mô Hình ANN
7/2015
1570
1350
16%
Đ
Mô Hình ANN
8/2015
4533
1350
236% S
Mô Hình ANN
9/2015
2065
1830
13%
Đ
Bảng 3.30 Kết quả thử nghiệm nhận dạng dòng chảy lớn nhất tháng 6-9 hồ Tuyên Quang năm 2016
đảm
Phương án
Thời gian
Sai số
Q tính toán (m3/s)
Q thực đo (m3/s)
Mức bảo
Hồi quy
6/2016
3333
902
270%
S
Hồi quy
7/2016
1097
1073
2%
Đ
Hồi quy
8/2016
7041
2100
235%
Đ
Hồi quy
9/2016
2060
1780
18%
Đ
Mô Hình ANN
6/2016
2143
902
138%
S
Mô Hình ANN
7/2016
6411
1073
498%
S
Mô Hình ANN
8/2016
7269
1350
438%
S
Mô Hình ANN
9/2016
2171
1830
18%
Đ
126
3.2.4. Ứng dụng nhận dạng lũ trong điều hành hồ chứa qua các thời kỳ trong năm 2015 và 2016
Một số kết quả vận hành hồ chứa thể hiện rõ vai trò quan trọng của nhận
dạng lũ và phân bổ điều hành dung tích phòng lũ hồ chứa đã được ứng dụng
trong thực tiễn như sau:
a. Trận lũ muộn từ ngày 9-10/10/2015 trên lưu vực sông Đà
Theo quy trình vận hành liên hồ chứa trên lưu vực sông Hồng, tại Điều
10, khoản 2, từ ngày 16/9 các hồ được tích dần lên sao cho đến ngày 30/9 đạt
cao trình mực nước dâng bình thường (MNDBT). Lúc 7h10/10/2015, mực nước
(H) hồ Sơn La đang ở mức cao, 214,06 m (nhỏ hơn mực nước dâng bình thường
(MNDBT) 0,96m). Dự báo trong 5 ngày tới có mưa, lũ muộn xuất hiện trên lưu
vực hồ Sơn La, khu vực hồ Lai Châu không xuất hiện lũ. Đỉnh lũ đến hồ Sơn
La ở mức 4690 m3/s (13h/10/10/2015). Từ ngày 10-12/10, thủy điện Lai Châu
đã vận hành đóng cửa xả trữ lũ, cắt giảm khoảng 200 triệu m3 lũ đến hồ Sơn
La. Kết thúc quá trình lũ, thủy điện Lai Châu mở cửa xả bổ sung nước cho hồ
Sơn La và không phải xả thừa.
b. Trận lũ từ ngày 26-28/08/2015 trên lưu vực sông Gâm
Từ ngày 22/8-15/9 là thời kỳ lũ muộn và cũng là giai đoạn tích nước. Từ
25/8, dự báo trong 5 ngày tới có khả năng xuất hiện mưa, lũ trên lưu vực sông
Gâm. Đỉnh lũ xuất hiện tại hồ Tuyên Quang ở mức 1800 m3/s (13h/29/8). Thủy
điện Tuyên Quang đã tăng cường phát điện tối đa và điều tiết 2 cửa xả đáy để
chống lũ từ ngày 29-30/8. Sau khi lũ kết thúc, mực nước hồ sau khi lũ kết thúc
đã duy trì vẫn duy trì được MNDBT
c. Vận hành các hồ chứa trên lưu vực sông Đà và sông Gâm trong
năm 2015 và 2016
Năm 2015 và 2016, dòng chảy đến các hồ chứa trên sông Đà và sông
Gâm thiếu hụt nhiều so với trung bình nhiều năm (TBNN). Dựa trên kết quả
127
nhận định sớm cho thấy không có khả năng xuất hiện lũ lớn, các hồ chứa Sơn
La, Hòa Bình và Tuyên Quang đã được duy trì mực nước cao hơn giới hạn cho
phép từ 2-5 m từ 20/7-21/8. Dựa trên các thông tin nhận dạng không có khả
năng xuất hiện lũ lớn, các hồ chứa tích nước sớm từ ngày 22/8 (PL Bảng 1).
Đến ngày 30/9, mực nước các hồ chứa đều đạt gần MNDBT.
3.3. Đề xuất cơ chế phối hợp vận hành liên hồ chứa giữa các hồ
Để phòng chống lũ cho hạ du sông Hồng, theo quy định hiện hành, dung
tích phòng lũ trên sông Đà là 7 tỷ m3 [26]. Quy trình vận hành liên hồ chứa trên
lưu vực sông Hồng đầu tiên đã được xây dựng từ những năm 1990. Tuy nhiên,
những Quy trình ban đầu chỉ tập trung quy định chế độ vận hành liên hồ Sơn
La, Hòa Bình, Tuyên Quang và Thác Bà trong mùa lũ. Hiện nay, Quy trình vận
hành mới nhất số 740/QĐ-TTg ngày 17/6/2019 quy định chế độ vận hành liên
hồ chứa trên lưu vực sông Hồng, bao gồm các hồ: Sơn La, Hòa Bình, Thác Bà,
Tuyên Quang, Lai Châu, Bản Chát và Huội Quảng, thời kỳ vận hành gồm cả
mùa lũ và mùa cạn [26].
Theo Quy trình năm 2015 và 2019, mực nước quy định phòng lũ của các
hồ không thay đổi. Hồ Bản Chát (dung tích hữu ích là 1.702 triệu m3), Lai Châu
(dung tích hữu ích là 799,7 triệu m3) không được quy định dành dung tích để
tham gia cắt giảm lũ, mà chỉ tham gia không làm gia tăng dòng chảy khi các hồ
Sơn La Hòa Bình tham gia cắt giảm lũ cho hạ du. Nội dung của các Quy trình
điều hành hồ trước năm 2015 khác nhau chính là mực nước quy định hồ Sơn
La cần duy trì trước thời kỳ mùa lũ chính vụ. Trong Quy trình năm 2011, cao
trình mực nước cao nhất trước lũ của hồ Sơn La là 194m. Trong Quy trình năm
2015 và 2019, cao trình mực nước cao nhất trước lũ của hồ Sơn La là 197,3m
tức hồ dành được thêm khoảng 545 triệu m3 nước phục vụ phát điện. Hồ Hòa
Bình, trong cả 02 quy trình quy định trong thời kỳ lũ chính vụ mực nước hồ
cao nhất trước lũ là 101m, tương ứng với việc hồ dành khoảng 3 tỷ m3 tham gia
128
cắt lũ. Để nâng cao hiệu quả sử dụng nước đối với hồ Sơn La mà vẫn phải đảm
bảo dành khoảng 4 tỷ m3 tham gia cắt lũ, trong Quy trình năm 2015 và 2019,
mực nước hồ đã được dâng cao hơn so với quy định trước là 3,3m. Trong điều
kiện đó, nếu gặp lũ lớn phải đảm bảo vận hành an toàn công trình, hồ Sơn La
được phép tích đến sử dụng đến cao trình 217,5m thay vì 215m đối với quy
định của Quy trình năm 2015 và 2019. Từ năm 2015-2018, hệ thống hồ chứa
trên lưu vực sông Hồng vận hành thực tế nhiều thời kỳ đã duy trì mực nước cao
hơn nhiều so với mức quy định trong quy trình trong cả thời kỳ lũ chính vụ và
lũ muộn trong năm 2015, 2017, 2018. Cơ sở của việc vận hành duy trì mực
nước hồ cao hơn Quy định dựa trên:
- Mực nước lũ sông Hồng tại Hà Nội chưa đạt mực nước các hồ chứa
vận hành cắt lũ.
- Căn cứ Khoản 6, Điều 9 (đối với Quy trình số 1622), nay là Khoản 6,
Điều 8 (trong Quy trình số 740): trong trường hợp không có lũ, tùy theo diễn
biến thời tiết và mực nước tại Hà Nội, các hồ chứa có thể dâng cao hơn mức
Quy định trong thời kỳ lũ chính vụ để nâng cao khả năng cấp nước cho hạ du
và nâng cao hiệu quả phát điện. Khi dự báo có lũ xảy ra, vận hành các hồ chứa
đưa về mức Quy định thời kỳ lũ chính vụ.
Trên thực tế, thời kỳ mùa lũ trong các năm từ 2015-2018, trên sông Đà,
sông Gâm đã xuất hiện lũ vừa và lũ lớn trong năm 2015, 2017, 2018; trên lưu
vực sông Thao xuất hiện lũ lớn năm 2015-2018. Tuy nhiên, thời gian xuất hiện
đỉnh lũ trên các sông không trùng nhau, mực nước hạ lưu sông Hồng tại Hà Nội
ở mức thấp hơn BĐI từ 1-4m, các hồ chứa không điều tiết cắt giảm lũ. Mực
nước hồ chứa Sơn La, Hòa Bình trong thời kỳ lũ chính vụ đã duy trì liên tục ở
mức cao hơn nhiều so Quy định trung bình từ 1-5m, khi lũ xảy ra, các hồ chứa
vẫn duy trì mở mức cao hơn quy định. Việc duy trì mực nước các hồ chứa theo
Quy trình sẽ bỏ trống một lượng dung tích, lãng phí trong việc tận dụng nguồn
129
nước, phát điện. Điều này đặt ra vấn đề: Việc nhận dạng sớm khả năng xuất
hiện lũ lớn trên các sông và sự phân bổ dung tích phối hợp của hồ Lai Châu và
Bản Chát tham gia cùng hồ Sơn La trong quá trình cắt giảm lũ hạ du sẽ đóng
vai trò quan trọng trong việc duy trì mực nước hồ Sơn La ở mức cao, từ đó
nâng cao hiệu quả phát điện, sử dụng nguồn nước.
130
Bảng 3.31. Mực nước hồ Sơn La, Hòa Bình và Tuyên Quang vận hành thực tế trong các năm 2015-2018
Sơn La
Hòa Bình
Tuyên Quang
Thời kỳ Mực nước, lưu lượng
2015
2016
2017
2018
2015
2016
2017
2018
2015
2016
2017
2018
200
200
200
200
200
105
105
105
105 105.2 105.2 105.2
Hmax QT (m)
18247 17787 18940 19116
8605
9388
9309 10641
9899
9812 10201
9799
15/6-25/6
1084
1472
1963
3213
1525
1641
1994
850
950
1210
2264
603
1084
1472
1963
3213
1525
1641
1994
587
583
662
575
603
200
200
200
200
105
105
105
105 105.2 105.2 105.2
105
HTb (cm) Qmax (m3/s) Qtb (m3/s) Hmax QT (m)
18479 18178 19523 20538
9179
9135
9615 10649
9945
9703 10884 10308
26/6-19/7
1507
2390
3677
3525
1588
2191
3331
3977
1200
500
2350
1704
1507
2390
3677
3525
1588
2191
3331
3977
410
350
1457
546
197
197
197
197
101
101
101
101
105 105.2 105.2 105.2
HTb (cm) Qmax (m3/s) Qtb (m3/s) Hmax QT (m)
19362 18722 20132 19873
9957
9727 10736 10536 11506
9729 11080 10969
20/7-10/8
3428
2367
3731
3602
3154
2184
4231
4597
2100
1200
1600
1990
3428
2367
3731
3602
3154
2184
4231
4597
921
561
813
995
209
209
209
209
110
110
110
110
115
115
115
115
HTb (cm) Qmax (m3/s) Qtb (m3/s) Hmax QT (m)
19903 19369 20944 20525 10902
9934 11288 10431 11716 10285 11690 10905
10/8-22/8
2749
2932
4805
3457
2483
3061
4085
4924
1600
1200
1900
1157
2749
2932
4805
3457
2483
3061
4085
4924
759
822
996
682
213
213
213
213
115
115
115
115
118
118
118
118
HTb (cm) Qmax (m3/s) Qtb (m3/s) Hmax QT (m)
20806 19984 21359 21077 11072 10431 11403 11264 11963 11308 11999 11764
22/8-15/9
2630
2455
4063
3550
1858
2004
4864
4109
1780
1664
3400
1898
2630
2455
4063
3550
1858
2004
4864
4109
915
589
1267
689
HTb (cm) Qmax (m3/s) Qtb (m3/s)
131
Như vậy, vấn đề xem xét lại phân bổ dung tích chống lũ trên bậc thang
sông Đà, với quan điểm tổng dung tích phòng lũ trên sông Đà là 7 tỷ m3. Hồ
Lai Châu và Bản Chát có dung tích khá lớn cần được huy động dành dung tích
để cắt giảm lũ. Khi đó, mực nước trước lũ của hồ Sơn La sẽ được dâng cao và
có thể dành thêm được dung tích để phát điện cấp nước. Tổng lượng lũ đến hồ
Sơn La là tổ hợp tổng dòng chảy từ nhánh Nậm Mu (qua điều tiết từ cụm hồ
Bản Chát- Huội Quảng) kết hợp với dòng chảy ra từ hồ Lai Châu và khu giữa
Lai Châu - Sơn La. Nghiên cứu tỷ lệ dòng chảy tại các vị trí đến hồ Bản Chát,
đến Hồ Lai Châu và khu giữa từ hồ Lai Châu đến trạm thủy văn Mường Lay
(ngã ba sông Đà và sông Nậm Na), khu giữa hồ Lai Châu và hồ Sơn La đóng
góp hình thành lũ đến hồ Sơn La sẽ là cơ sở phân tích, tính toán phân bổ dung
tích phòng lũ của các hồ theo các tỷ lệ tương ứng.
Phân tích những trận lũ lớn trong 30 năm cho thấy, tỉ lệ đồng pha lũ lớn
trên dòng chính sông Đà và lũ lớn trên sông Nậm Mu khá cao, chiếm từ 65-
70% trong tháng 6,7,8. Xét tỷ lệ tổng lượng lũ 10 ngày lớn nhất thời kỳ lũ chính
vụ của các vị trí so với lượng nước đến hồ Sơn La cho thấy: Hồ Bản Chát chiếm
10%, khu giữa (KG) từ hồ Lai Châu - Sơn La chiếm khoảng 35%, trong dó
riêng khu giữa từ hồ Lai Châu đến trạm thủy văn Mường Lay chiếm 10,5%
(Bảng 3.32).
Bảng 3.32. Tổng lượng lũ đến các hồ Lai Châu, Sơn La và Bản Chát (tỷ m3)
Thời kỳ
Thời kỳ
Vị trí
Thời kỳ từ 1-10/8
Thời kỳ từ 11-20/8
từ 11-20/7
từ 21-31/7
Hồ Bản Chát
0,41
0,40
0,34
0,34
Hồ Lai Châu
1,93
1,97
2,02
1,93
KG- Lai Châu- Mường Lay
0,61
0,61
0,60
0,58
KG_Lai Châu- Sơn La
4,38
4,54
4,47
4,44
1,43 1,56 1,51 1,59
Hồ Sơn la
132
Dung tích hữu ích của hồ Lai Châu nhỏ nhất trong hệ thống bậc thang
dòng chính trên sông Đà, bằng khoảng 50% dung tích hữu ích của hồ Bản Chát.
Do đó, nghiên cứu đề xuất tỷ lệ phân bổ dung tích phòng lũ tại tuyến hồ Sơn
La đảm bảo 4 tỉ m3 trong thời kỳ lũ chính vụ (20/7-20/8) sẽ được phân phối cho
hổ Bản Chát và Lai Châu dựa trên tỷ lệ dòng chảy khu giữa từ hồ Lai Châu đến
trạm Mường Lay (ngã ba sông Đà và sông Nậm Na) và hồ Bản Chát so với
dòng chảy đến hồ Sơn La. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đề xuất phân bổ dung tích
phòng lũ của các hồ Sơn La, Lai Châu và Bản Chát như sau:
Bảng 3.33. Dung tích phòng lũ (W) phân bổ và mực nước (H) tương ứng của các hồ thời kỳ lũ chính vụ
Phương án hiện trạng
Phương án đề xuất
Hồ chứa
W (tỷ m3)
H (m)
W (tỷ m3)
H (m)
Bản Chát
0
475
0,40
468.5
Lai Châu
0
295
0,42
283,0
Sơn la
4,0
197,3
3,18
201,5
4,0
4,0
Tổng cụm Lai Châu + Bản Chát + Sơn La
Với đề xuất phân bổ dung tích như vậy sẽ có các phương án phối hợp
vận hành trong thời kỳ lũ chính vụ giữa các hồ Sơn La, Lai Châu và Bản Chát
mà vẫn đảm bảo dung tích phòng lũ theo quy định đối với sông Đà như sau:
Phương án (PA)1: Các hồ Lai Châu, Bản Chát và Sơn La duy trì đều
dung tích phòng lũ quy định tại Bảng 3.33 trong suốt thời kỳ lũ chính vụ, khi
đó hồ Sơn La có được lượng nước bổ sung chủ động để phối hợp vận hành với
hồ Hòa Bình.
- PA2: Căn cứ vào khả năng nhận dạng lũ đến theo thời hạn tháng, 5
ngày và tỷ lệ gặp gỡ tạo lũ lớn tại hồ Sơn La giữa nhánh Nậm Mu và dòng
chính sông Đà là khoảng 65-70% (đối với những trận lũ lớn thường xảy ra vào
133
thời kỳ chính vụ), đề xuất phương án hồ Sơn La duy trì dung tích phòng lũ và
phân bổ một phần dung tích phòng lũ cho hồ Lai Châu và Bản Chát trước mỗi
đợt lũ
Kết quả đánh giá cho thấy đối với PA1, lượng trữ nước gia tăng để chủ
động phối hợp vận hành giữa hai hồ Sơn La và Hòa Bình có tầm quan trọng
quan trọng cấp nước. Tuy nhiên, điện lượng của hồ Bản Chát và Lai Châu giảm
lớn hơn lượng gia tăng điện năng của hồ Sơn La ở hầu hết các năm tính toán.
Do đó, điện lượng cả hệ thống hồ chứa trên sông Đà thay đổi theo hướng không
có lợi. Đối với PA2, dựa trên khả năng nhận dạng lũ trên sông Đà đến hồ Lai
Châu, Sơn La (trên cơ sở dấu hiệu đường trữ nước, quan hệ giữa nhân tố khí
tượng, mưa và lũ), trên sông Nậm Mu đến hồ Bản Chát (trên cơ sở quan hệ giữa
nhân tố khí tượng, mưa và lũ) cho phép đạt được mục tiêu tăng lượng nước chủ
động phối hợp giữa hồ Sơn La và Hòa Bình mà điện lượng tăng ở hầu hết các
năm tính toán (Bảng 3.34, Bảng 3.35, Hình 3.8). Đặc biệt, theo chuỗi tính toán
từ 2002-2017, một số năm có dòng chảy lũ thiếu hụt như 2004, 2007, 2009,
2014, phương án phân bổ dung tích làm gia tăng khả năng phát điện lớn hơn
các năm còn lại.
Bảng 3.34. Kết quả sản xất điện năng ứng với điều tiết theo PA2
Năm
PA2 (Triệu Kwh)
Phương án hiện trạng (Triệu Kwh)
Thay đổi điện lượng (Triệu Kwh)
2002-2003
25.711
25.990
279
2003-2004
23.885
24.179
295
2004-2005
22.649
22.909
259
2005-2006
24.538
24.682
144
2006-2007
21.907
22.262
355
2007-2008
23.365
23.630
265
2008-2009
27.235
27.543
307
2009-2010
18.588
18.727
139
134
Năm
PA2 (Triệu Kwh)
Phương án hiện trạng (Triệu Kwh)
Thay đổi điện lượng (Triệu Kwh)
2010-2011
19.303
19.303
0
2011-2012
18.077
18.078
0
2012-2013
24.080
24.396
316
2013-2014
25.452
25.765
313
2014-2015
23.417
23.493
76
2015-2016
24.407
24.606
199
2016-2017
25.157
25.328
171
135 Bảng 3.35. Kết quả vận hành thử nghiệm liên hồ chứa các phương án
Phương án hiện trạng theo Quy trình 740
Hồ Lai Châu
Hồ Bản Chát
Sơn La
Hòa Bình
Tổng
Thác Bà
Tuyên Quang
W
H
W
H
W
H
W
H
W
H
W
H
Điện lượng
Điện lượng
Điện lượng
Điện lượng
Điện lượng
Điện lượng
Điện lượng
Thời kỳ sử dụng nước/Hồ chứa
m
m
m
m
m
m
Triệu m3
Triệu Kwh
Triệu m3
Triệu Kwh
Triệu m3
Triệu Kwh
Triệu m3
Triệu Kwh
Triệu Kwh
Triệu m3
Triệu Kwh
Triệu m3
Triệu Kwh
1955
190
2588
Mùa lũ
1803
6536
35
470
1/6 -14/6
818
264
60
1602
436
12
6470
175
84
6037
102
259
1374
1
1066
104
14
80
52
15/6-19/7
576
276
306
1224
449
36
5650
183
427
5848
514
1283
470
11
1014
105
240
82
56
20/7-09/8
98
292
495
548
465
26
4043
194
716
5165
397
1634
470
1014
105
87
56
9
73
10/8-21/8
296
369
60
474
28
2332
204
132
2874
102
112
640
236
389
115
57
4
14
0
58
22/8-15/9
297
725
0
475
87
341
213
1229
1057
112
679
2720
0
10
0
120
129
0
Mùa cạn
2429
596
6514
8333
17872
245
1223
Cả năm
4384
785
9102
10136
24407
280
1693
Ghi chú: W: Dung tích phòng lũ; H: Mực nước phòng lũ
136
Phương án phân bổ dung tích và phối hợp vận hành PA2
Hồ Lai Châu
Hồ Bản Chát
Sơn La
Hòa Bình
Tổng
Thác Bà
Tuyên Quang
W
H
W
H
W
H
W
H
W
H
W
H
Điện lượng
Điện lượng
Điện lượng
Điện lượng
Điện lượng
Điện lượng
Điện lượng
Thời kỳ sử dụng nước/Hồ chứa
m
m
m
m
m
m
Triệu m3
Triệu Kwh
Triệu m3
Triệu Kwh
Triệu m3
Triệu Kwh
Triệu m3
Triệu Kwh
Triệu Kwh
Triệu m3
Triệu Kwh
Triệu m3
Triệu Kwh
1955
190
2740
1853
6737
35
Mùa lũ
470
1/6 -14/6
818
264
60
1602
436
12
6470
175
84
6037
102
259
1374
1
1066
104
14
52
80
15/6-19/7
576
276
306
1224
449
36
5650
183
427
5848
514
1283
470
11
1014
105
240
56
82
20/7-09/8
98
292
495
548
465
26
3813
195
653
5413
319
1493
470
1014
105
56
9
85
73
10/8-21/8
296
369
60
474
28
1492
208
135
3110
100
110
641
236
389
115
57
4
14
0
22/8-15/9
297
725
0
475
87
251
214
1441
811
113
809
3062
0
10
0
120
129
58
-0
Mùa cạn
2429
596
6514
8330
17869
245
1223
Cả năm
4384
785
9254
10183
24606
280
1693
Ghi chú: W: Dung tích phòng lũ; H: Mực nước phòng lũ
137
Hình 3.8 Mực nước các hồ ứng với phương án phân bổ sung tích và phối hợp vận hành PA2
138
3.4. Tiểu kết Chương 3
Trên cơ sở tiếp cận sơ đồ nhận dạng lũ, mô hình ANN và mô hình thống
kê nhận dạng lũ từ xa tới gần đã được thiết lập trong môi trường Matlab. Xem
xét mối quan hệ giữa đặc trưng lũ và các nhân tố khí hậu theo thời hạn tháng
và mùa khu vực hồ Bản Chát có mối quan hệ chặt chẽ hơn. Đối với thời hạn 5
ngày, mối quan hệ giữa mưa, hình thế thời tiết và đặc trưng lũ vùng hồ Sơn La
và Bản Chát có mối quan hệ cao hơn. Các mối tương quan cao nhất giữa các
nhân tố được thống kê trong trong nhiều năm sẽ được lựa chọn để sử dụng nhận
dạng đặc trưng đỉnh lũ lớn thời hạn tháng và mùa. Kết quả thử nghiệm nhận
dạng lũ thời hạn mùa, thời hạn tháng và 5 ngày trong năm 2015-2016 tại các vị
trí hồ chứa lớn trên lưu vực sông Hồng với sai số 20% đạt từ 50-75%. Nhận
dạng lũ lớn trước thời kỳ càng dài thì sai số càng lớn. Để nhận dạng sớm về đợt
lũ kèm các đặc trưng của nó, việc sử dụng tổng hợp mô hình ANN và các tương
quan thống kê vẫn cần thiết nhằm bổ trợ lẫn nhau.
Trên cơ sở nhận dạng lũ theo tháng, thời kỳ 5 ngày, phân bổ dung tích
phối hợp giữa các hồ Lai Châu, Sơn La và Bản Chát trong thời kỳ lũ chính vụ
đã được đề xuất. Hồ Bản Chát và hồ Lai Châu trước mỗi thời kỳ xuất hiện lũ
lớn sẽ hạ mực nước hồ để dành một lượng dung tích nhất định kết hợp với hồ
Sơn La và Hòa Bình đảm bảo dung tích phòng lũ trên sông Đà là 7 tỉ m3. Ngoài
ra, dựa trên kết quả nhận dạng lũ, kế hoạch vận hành các hồ chứa trong mùa lũ
năm 2015-2016 đã được thực hiện linh hoạt nâng cao mực nước hồ Sơn La,
Hòa Bình và Tuyên Quang cao hơn mực nước cho phép từ 3-8m trong thời kỳ
lũ chính vụ nhằm nâng cao hiệu quả phát điện, sử dụng nước. Ứng với mỗi thời
hạn nhận dạng, các kế hoạch vận hành hồ chứa từ sơ bộ, khái quát đến chi tiết
nâng cao mực nước hồ đến cao trình nào, hạ thấp mực nước hồ vào thời điểm
là cơ sở vô cùng quan trọng đảm bảo thực hiện hiệu quả các mục tiêu chống lũ,
khai thác sử dụng nước đa mục tiêu.
139
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
1. Kết luận
Luận án đã thực hiện được các nội dung đặt ra với những kết quả chính
sau:
- Nghiên cứu xác định được cơ sở nhận dạng lũ lớn trên thượng lưu lưu
vực sông Hồng dựa trên: sự hình thành đường trữ nước tiềm năng, mối quan hệ
giữa các nhân tố khí tượng và đặc trưng lũ theo thời kỳ 5 ngày, tháng và mùa.
- Nghiên cứu xây dựng mô hình mạng thần kinh nhân tạo ANN và mô
hình hồi quy đa nhận dạng lũ lớn theo thời hạn trước 5 ngày, 1 tháng, mùa.
- Nghiên cứu đề xuất hướng điều chỉnh phân bổ dung tích phòng lũ phối
hợp giữa hồ Sơn La, Bản Chát và Lai Châu trong thời kỳ lũ chính vụ.
Để nhận dạng lũ lớn trên thượng lưu lưu vực sông Hồng, Luận án đã sử
dụng kết hợp hai loại mô hình: Mô hình hồi quy nhiều biến và mô hình mạng
thần kinh ANN nhận dạng đặc trưng dòng chảy lũ trên thượng lưu sông Hồng
(sông Đà, Thao và Lô) theo thời hạn trước tháng và mùa; mô hình ANN nhận
dạng lũ lớn thời hạn 5 ngày. Các yếu tố nhận dạng gồm: dòng chảy trung bình,
lưu lượng lớn nhất theo các thời hạn. Tổng số có 10 nhân tố khí hậu và ba nhân
tố thủy văn được lựa chọn đưa vào tính toán trong mô hình. Các nhân tố khí
hậu được lựa chọn trong mô hình nhận dạng là những nhân tố có quan hệ tương
quan cao hơn khi trong quá trình luyện mạng ANN và trong phương trình tương
quan hồi quy trong với đặc trưng lũ tại các vị trí lựa chọn. Phân tích tương quan
giữa đỉnh lũ, nền nước lũ cho thấy, hệ số tương quan tương đối chặt trên các
lưu vực sông, R=0,5-0,7 đối với thời hạn trước 5 ngày. Kết quả nhận dạng đặc
trưng lũ lớn bằng mô hình ANN trước 5 ngày đạt mức độ phù hợp là 50%-75%
với sai số cho phép giữa thực đo và tính toán là 20%. Phân tích tương quan giữa
các nhân tố khí hậu thời hạn dài cho thấy: chỉ số EN có mức độ tương quan
không cao tại hầu hết các vị trí, mức tương quan R<0,4. Hệ số tương quan AC
140
có xu thế cao hơn tại vùng hồ Thác Bà nhưng cũng chỉ ở mức R=0,2-0,3. Mỗi
lưu vực sông, các nhân tố khí hậu có mức độ tương quan với các yếu tố nhận
dạng lũ rất khác nhau. Nhân tố thủy văn có xu hướng tương quan với các yếu
tố lũ cần nhận dạng cao hơn so với các nhân tố khí hậu. Kết quả thử nghiệm
nhận dạng lũ thời hạn tháng và mùa năm 2015-2016 tại các vị trí Hồ Sơn La,
Yên Bái, Hồ Thác Bà, hồ Tuyên Quang và Hàm Yên có mức độ phù hợp đạt
khoảng 50%-60%, riêng dòng chảy trung bình đạt khoảng 70%. Đối với nhận
dạng sơ bộ khả năng xuất hiện lũ lớn trong mùa lũ năm 2012-2018 dựa trên
đường trữ nước tiềm năng cho kết quả khá khả quan với khoảng 2/3 (63%) các
đợt lũ có thể nhận dạng được khả năng xuất hiện hoặc không xuất hiện lũ lớn.
Trên cơ sở nhận dạng lũ theo thời kỳ 5 ngày, tháng, mùa, Luận án đã
nghiên cứu đề xuất hướng điều tiết phối hợp, phân bổ dung tích phòng lũ giữa
các hồ Lai Châu, Sơn La và Bản Chát trong thời kỳ lũ chính vụ nhằm đảm bảo
dung tích phòng lũ trên hệ thống sông Đà là 7 tỉ m3. Trong thời kỳ lũ chính vụ,
trước mỗi đợt lũ lớn, Hồ Bản Chát và hồ Lai Châu sẽ linh hoạt hạ mực nước hồ
để dành một phần dung tích trồng đảm bảo cắt giảm lũ hạ du. Do đó, Hồ Sơn
La trong thời kỳ lũ chính vụ sẽ được nâng cao mực nước quy định khoảng 4,2
m so với quy trình hiện nay.
2. Kiến nghị:
Nghiên cứu nhận dạng chính xác lũ lớn trước 1 tháng, mùa là vấn đề rất
khó. Vì vậy, kết quả Luận án sẽ không tránh khỏi còn có những hạn chế nhất
định. Độ chính xác nhận dạng lũ của mô hình ANN và mô hình hồi quy đa phụ
thuộc lớn vào việc lựa chọn các loại biến (nhân tố) đầu vào, cấu trúc mạng nơ
ron. Các biến lựa chọn phải là các biến độc lập, có thể sàng lọc trước các biến
có tương quan cao bằng mô hình hồi quy đa biến. Các biến này sẽ được dùng
trong mô hình ANN nhằm nâng cao khả năng nhận dạng lũ. Ngoài ra, việc lựa
chọn nguồn dữ liệu đầu vào phù hợp là yếu tố rất quan trọng quyết định nên
141
hiệu quả của mô hình. Số lượng dữ liệu đầu vào cần phải đủ lớn và đủ dài để
bao hàm được các tình huống có thể xảy ra nhằm huấn luyện mô hình. Do đó,
việc tiếp tục cập nhật bộ số liệu đặc trưng lũ và đặc trưng khí hậu tạo cơ sở dữ
liệu lớn nhằm nâng cao khả năng nhận dạng lũ, đặc biệt đối với thời hạn từ
tháng và mùa.
Ngoài ra, trên lưu vực sông Hồng còn nhiều hồ chứa vừa và nhỏ không
được quy định trong Quy trình vận hành liên hồ chứa như: hồ Bắc Hà thượng
lưu sông Chảy, hồ Bắc Mê, Nho Quế thượng lưu sông Gâm. Sự hoạt động của
các hồ chứa này sẽ tác động tới đỉnh lũ tại các hồ chứa Thác Bà (sông Chảy),
Tuyên Quang (sông Gâm), Sơn La (trên sông Đà). Bên cạnh đó, các dữ liệu
dòng chảy trong quá khứ của các hồ chứa khi phục hồi lại sẽ có những sai số
nhất định do mạng lưới quan trắc mưa, dòng chảy chưa đầy đủ. Đặc biệt, dữ
liệu quan trắc trong quá khứ của hồ Thác Bà còn thiếu nhiều, nhiều năm không
có quan trắc. Nguồn dữ liệu không ổn định sẽ là một trong những nhân tố tác
động tới chất lượng huấn luyện mô hình và nhận dạng lũ.
Luận án mới xem hoạt động của hệ thống hồ chứa lớn trong Quy trình
vận hành liên hồ chứa trên lưu vực sông Hồng. Bên cạnh đó, Luận án được
nghiên cứu với giả thiết nhận dạng lũ lớn trong điều kiện các hồ chứa phía
Trung Quốc đã tích đầy, dòng chảy ở trạng thái tự nhiên, chưa xem xét tới sự
hình thành lũ lớn từ phía Trung Quốc. Hướng nghiên cứu tiếp theo sẽ cập nhật
nhận dạng lũ đến các hồ chứa vừa và nhỏ ngoài Quy trình để xây dựng các
phương án vận hành hồ; bổ sung phân tích nhận dạng lũ từ phía thượng nguồn
Trung Quốc sẽ giúp cho bài toán nhận dạng lũ giải quyết được vấn đề tổng quát,
toàn diện hơn.
142
DANH MỤC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ ĐÃ CÔNG BỐ
1. Trịnh Thu Phương, Lương Hữu Dũng (2013), “Ứng dụng phương pháp hồi
quy nhiều biến trong dự báo đặc trưng nguồn nước thượng lưu sông Hồng”,
Tạp chí Khoa học kỹ thuật Thuỷ lợi và Môi trường, 42 - 9/2013, tr.25-32
2. Trịnh Thu Phương (2013), “Ảnh hưởng của điều tiết hệ thống công trình hồ
chứa đến chế độ dòng chảy hạ lưu sông Hồng những năm gần đây”, Tạp chí
Khí tượng Thủy văn, 631-7/2013, tr.43-51.
3. Trịnh Thu Phương, Lương Hữu Dũng (2016), “Nghiên cứu đặc điểm các
hình thế thời tiết gây lũ trên hệ thống sông Hồng phục vụ nhận dạng lũ đến các
hồ chứa”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 10/2016, tr.9-15
4. Trịnh Thu Phương, Lương Hữu Dũng, Lê Tuấn Nghĩa, Trần Đức Thiện
(2017), “Tác động của hệ thống hồ chứa lớn đến dòng chảy trên hệ thống sông
Hồng”, Tạp chí Khoa học Công nghệ, 18 (7)- 7/2017, tr.5-9.
5. Trinh Thu Phuong, Luong Huu Dung (2019), “Data analysis to identify flood
characteristic and flood pattern recognition for reservoirs operation”, Water
Security and Climate conference, San Luis Potosi, Mexico, Oct, 2019, pp.70.
6. Trịnh Thu Phương, Lương Hữu Dũng (2020), “Nghiên cứu cơ sở và phương
pháp xây dựng đường trữ nước tiềm năng để nhận dạng lũ lớn đến hồ lưu vực
sông Hồng”, Tạp chí Khoa học và Biến đổi khí hậu, tháng 12/2020.
143
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
1. Vũ Minh Cát (2009), Nghiên cứu 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, Đề tài NC KHCN cấp Nhà nước trong khuôn khổ nghị định thư
giữa 2 chính phủ Việt Nam và Italy về hợp tác khoa học công nghệ
2. Nguyễn Lan Châu (2001), Xây dựng các phương án nhận định hạn dài đỉnh lũ
năm các sông chính ở Việt Nam, Đề tài NCKHCN cấp Tổng cục Khí tượng Thủy
văn.
3. Nguyễn Lan Châu (2006), Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo lũ sông Đà
phục vụ điều tiết hồ Hòa Bình trong công tác phòng chống lũ lụt, Đề tài
NCKHCN cấp Bộ, Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn Trung ương
4. Nguyễn Lan Châu (2009), Đánh giá tác động của hệ thống hồ chứa trên sông
Đà, sông Lô đến dòng chảy mùa cạn hạ lưu sông Hồng và đề xuất giải pháp đảm
bảo nguồn nước cho hạ du, Đề tài NCKHCN cấp Bộ, Trung tâm Dự báo khí
tượng thủy văn Trung ương
5. Lương Hữu Dũng (2016), Nghiên cứu cơ sở khoa học phục vụ vận hành hệ thống
liên hồ chứa kiểm soát lũ lưu vực sông Ba, Luận án Tiến sĩ Thủy văn, Viện Khoa
học Khí tượng thủy văn và Biến đổi khí hậu
6. Nguyễn Văn Điệp (2005), Nghiên cứu cơ sở khoa học cho giải pháp tổng thể dự
báo phòng tránh lũ lụt đồng bẳng sông Hồng, Đề tài NCKHCN cấp Nhà nước
KC-08-13, Viện Cơ Học
7. Trịnh Quang Hòa (1997), Nghiên cứu xây dựng công nghệ nhận dạng lũ sông
Hồng phục vụ điều hành hồ Hòa Bình phòng chống lũ hạ du, Đề tài NCKHCN
cấp Nhà nước, Trường Đại học Thủy lợi.
8. Hà Ngọc Hiến (2007), Xây dựng bộ chương trình điều hành tối ưu hệ thống liên
hồ chứa đảm bảo an toán chống lũ và phát điện theo thời gian thực, Đề tài
NCKHCN cấp Bộ, Viện Cơ học.
9. Nguyễn Lại (1982), Báo cáo Phân kỳ lũ sông Hồng, Trường Đại học Thủy Lợi.
144
10. Bùi Đình Lập (2016), Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo dòng chảy lũ đến
các hồ chứa trên hệ thống sông Hồng, Đề tài NC KHCN cấp Bộ, Trung tâm Dự
báo khí tượng thủy văn Trung ương
11. Trịnh Thu Phương (2012), Nghiên cứu phương pháp xác định, dự báo tiềm năng
nguồn nước mặt phục vụ việc thông báo tiềm năng nguồn nước hằng năm, thử
nghiệm ở lưu vực sông Hồng, Đề tài NCKHCN cấp Bộ, Trung tâm Dự báo khí
tượng thủy vănTrung ương
12. Trịnh Thu Phương (2017), Nghiên cứu xây dựng công nghệ nhận định lũ lớn và
dòng chảy mùa cạn trên lưu vực sông Hồng nhằm nâng cao hiệu quả vận hành
liên hồ chứa, Đề tài NCKHCN cấp Bộ, Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn
quốc gia
13. Hoàng Minh Tuyển (2002), Đánh giá vai trò của một số hồ chứa lớn thượng
nguồn sông Hồng phần Việt Nam trong việc phòng lũ hạ du, Luận án Tiến sĩ
Thủy văn, Viện khoa học KTTV và Môi trường
14. Hoàng Minh Tuyển, Lương Hữu Dũng (2014), Báo cáo tổng kết Dự án xây dựng
Quy trình vận hành sông Hồng, Cục Quản lý Tài nguyên nước.
15. Hoàng Minh Tuyển (2013), Nghiên cứu diễn biến, xác định các nguyên nhân
thay đổi tỷ lệ phân phối dòng chảy sông Hồng sang sông Đuống và đề xuất định
hướng giải pháp nhằm đảm bảo tỷ lệ phân phối dòng chảy hợp lý, Đề tài
NCKHCN cấp Bộ, Viện Khoa học KTTV và Môi trường.
16. Đặng Ngọc Tĩnh (2001), Nghiên cứu Xây dựng phương án dự báo hạn ngắn lũ
miền Trung trên máy vi tính, Đề tài NC KHCN cấp Tổng cục khí tượng thủy văn.
17. Đặng Ngọc Tĩnh (2010), Nghiên cứu ứng dụng số liệu vệ tinh, mưa dự báo số trị
kết hợp số liệu bề mặt trong dự báo lũ hệ thống sông Hồng - Thái Bình, Đề tài
NC KHCN cấp Bộ, Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn Trung ương.
18. Trần Thục (2005), Xây dựng công nghệ tính toán dự báo lũ lớn trên hệ thống
sông Hồng-Thái Bình, Đề tài NC KHCN cấp Bộ, Viện Khoa học KTTV và Môi
trường
145
dự báo và cảnh báo trước khả năng có lũ lớn, lũ cực hạn trên hệ thống sông Hồng
– Thái Bình, Đề tài NCKHCN cấp Bộ, Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương.
19. Nguyễn Ngọc Thục (2005), Đánh giá các hình thế thời tiết sinh lũ lớn phục vụ
20. Tô Văn Trường (2005), Nghiên cứu nhận dạng toàn diện về lũ, dự báo,
kiểm soát và thoát lũ phục vụ yêu cầu chung sống với lũ ở đổng bẳng sông
Cửu Long, Đề tài NC KHCN cấp Nhà nước KC-08-14, Phân Viện khảo sát
21. Hoàng Thanh Tùng (2011), 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,
Trường Đại học Thủy Lợi
22. Nguyễn Viết Thi (2008), Nghiên cứu Xây dựng công nghệ dự báo dòng chảy 5
ngày đến các hồ chứa lớn trên hệ thống sông Đà và sông Lô, Đề tài NC KHCN
cấp Bộ, Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương.
23. Cục Quản lý Tài nguyên nước (2009), Dự án xây dựng quy trình mùa lũ sông
Hồng.
24. Thủ tướng Chính phủ (2011), Nghị định số 04/2011/NĐ-CP ngày 14/01/2011
Thực hiện bãi bỏ việc sử dụng các khu phân lũ, làm chậm lũ thuộc hệ thống sông
Hồng.
25. Thủ tướng Chính phủ (2016), Quyết định số 257/QĐ-TTg ngày 18/02/2016 về
việc phê duyệt Quy hoạch phòng chống lũ và quy hoạch đê điều hệ thống sông
Hồng, sông Thái Bình.
26. Thủ tướng Chính phủ (2019), Quyết định số 740/QĐ-TTg ngày 17/6/2019 về việc
ban hành Quy trình vận hành liên hồ chứa trên lưu vực sông Hồng.
27. Tiêu chuẩn quốc gia (2013), TCVN: 2013 Công trình thủy lợi - Yêu cầu phòng,
chống lũ đồng bằng sông Hồng.
28. Trần Thanh Xuân, Hoàng Minh Tuyển (2013), Tài nguyên nước Việt Nam và
Quản lý, NXB Khoa học tự nhiên và công nghệ.
29. Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn Trung ương, Các báo cáo tổng kết công
tác dự báo thủy văn trên sông Hồng từ năm 1964-2015
Quy hoạch Thủy lợi Nam Bộ
146
Tiếng Anh:
30. Aichouri, I., Hani, A., Bougherira, N., Djabri, L., Chaffai, H., Lallahem, S.,
(2015), River Flow Model Using Artificial Neural Networks, Energy
31. Chang Jian-Xia, Huang Qiang và Wang Yi-Win (2005), Genetic Algorithms for
Optimal Reservoir Dispatching, Water Resources Management, volume 19, pp.
321–331
Procedia, volume 74, pp. 1007-1014.
hydrological systems forecasting, Journal of Hydrology, Volume 367, Issues 1–
2, 30 March 2009, pp. 125-137
33. Dong, X., Dohmen-Janssen, C. M., Booij, M., & Hulscher, S. (2006), Effect of
flow forecasting quality on benefits of reservoir operation – a case study
for the Geheyan reservoir (China), Hydrology and Earth System Sciences
Discussions, 3(6), 3771–3814. https://doi.org/10.5194/hessd-3-3771-2006
34. D. Nagesh Kumar và M. Jan Reddy (2006), Ant colony optimization for
multipurpose reservoir operation, Water Resources Management, volume 20, pp.
879–898
35. Gouweleew, B. T., Thielen, J., Franchello, G., De Roo, A.P.J., and Buizza, R
(2005). Flood forecasting using medium-range probabilistic weather prediction,
Hydrol. Earth Syst. Sci., 9, pp.365–380
36. Hamid Moeeni, Hossein Bonakdari and Isa Ebtehaj. (2017), Monthly reservoir
inflow forecasting using a new hybrid SARIMA genetic programming approach,
Journa of Earth System Science, DOI 10.1007/s12040-017-0798-y
37. Jasper, K., Gurtz, J., Lang, H. (2002), Advanced flood forecasting in Alpine
watersheds by coupling meteorological observations and forecasts with a
distributed hydrological model, Journal of Hydrology, Volume 267, Issues 1–2,
pp. 40-52
32. Chen, Y. H., Chang, F. J. (2009), Evolutionary artificial neural networks for
147
38.
John W. Labadie (2004), Optimal operation of multireservoir systems: State-
of-the-Art Review, Journal of Water Resources Planning and Management
130(2):93-111
39. Joorabchi, A., Zhang, H., Blumenstein, M. (2007), Application of artificial neural
networks in flow discharge prediction for the Fitzroy River, Australia, Journal of
Coastal Research 50(50):287-291
40. Long Le Ngo (2006), Optimising reservoir operation: A Case Study of the Hoa
Binh Reservoir, Vietnam, Institute of Environment & Resources, Technical
University of Denmark
41. Kumar, D. N and Reddy, M, J (2007), Multipurpose reservoir operation using
particle swarm optimization, Journal of Water Resources Planning and
Management 133(3)
42. Knebla, M.R., Yanga, Z.-L., Hutchisonb K., Maidment, D.R. (2005), 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, Issue 4, June 2005, pp. 325-336
43. Walter, C., et all (2007), Medium-range reservoir inflow predictions based on
quantitative precipitation forecasts, Journal of Hydrology 344(1-2):112-122
44. MarioT.L.Barros, FrankT-C.Tsai, Shu-liYang3, JoaoE.G.Lopes and WilliamW-
G.Yeh, Hon.M.ASCE (2003), Optimization of large-scale hydropwer system
operations, Journal of Water Resources Planning and Management 129(3)
45. M. Jan Reddy và D. Nagesh Kumar (2006), Optimal reservoir operation using
multi-objective evolutionary algorithm, Water Resources Management, volume
20, pp. 861–878
46. Mosavi, A., Ozturk, P., (2018), Flood Prediction Using Machine Learning,
Literature Review. Water 1–40.
47. Oliveira, R., & Loucks, D. P., (1997), Operating rules for multireservoir systems,
Water Resources Research, 33(4), 839–852 https://doi.org/10.1029/96WR03745
148
48. Panda, R.K., Pramanik, N., Bala, B., (2010), Simulation of river stage using
artificial neural network and MIKE 11 hydrodynamic model, Computers &
Geosciences, volume 36, pp. 735-745
49. Schepen, A., Zhao, T., Wang, Q. J., Zhou, S., & Feikema, P. (2016), Optimising
seasonal streamflow forecast lead time for operational decision making in
Australia, Hydrology and Earth System Sciences, 20(10), 4117–4128.
https://doi.org/10.5194/hess-20-4117-2016
50. Toth, E., Brath, A., (2007), Multistep ahead streamflow forecasting: Role of
calibration data in conceptual and neural network modeling, Water Resources
Research, volume 43, DOI:10.1029/2006WR005383
51. Veintimilla-Reyes, J., Cisneros, F., Vanegas, P., (2016), Artificial Neural
Networks Applied to Flow Prediction: A Use Case for the Tomebamba River,
Procedia Eng, Volume 162, pp,153–161.
52. Wei, C. C. and Hsu, N. S. Wei, C. C. and Hsu, N. S (2009), Optimal tree-based
release rules for real-time flood control operations on a multipurpose
multireservoir system, Jounal of Hydrology, volume 364, pp. 213-224
53. Wang, W., Gelder, P.H.A.J.M. Van, Vrijling, J.K., Ma, J., (2006), Forecasting
daily streamflow using hybrid ANN models, Jounal of Hydrology, volume 324,
pp. 383–399.
54. Yang, T., Asanjan, A. A., Welles, E., Gao, X., Sorooshian, S., & Liu, X. (2017),
Developing reservoir monthly inflow forecasts using artificial intelligence and
climate phenomenon information, Water Resources Research, 53(4), 2786–2812.
https://doi.org/10.1002/2017WR020482
PHỤ LỤC
PL Bảng 1. Mực nước lớn nhất tại các hồ chứa trên lưu vực sông Hồng theo các thời kỳ lũ năm 2015-2016
Sơn La
Hòa Bình
Tuyên Quang
Thác Bà
Thời kỳ
2015 2016
2015
2016
2015
2016
Điều kiện ràng buộc
Quy trình (m)
Điều kiện ràng buộc
Điều kiện ràng buộc
Quy trình (m)
Quy trình (m)
Quy trình (m)
200
180.2 105
85.34
95.79
105.2
99.22 98.12
182.4 6
Qxa<4000 m3/s
Qxa<1500 m3/s
205
107
113
Qđến>150 0 m3/s
15/6 - 25/6
khi Qden>4000 m3/s
hành
khi Qđến HB>4000 m3/s và HHB=107
113
H≥10 7
vận Qxa=Qđến
vận hành Qxa=Qđến
56
Lũ sớm
205
113
khi DB H TQ>26m (trong 24 giờ) giữ H TQ≤27m
26/6 - 19/7
208
108
khi DB H HN>11,5m và tiếp tục lên
200
105
105.2
Khi HHN<11m
Khi HTQ<26m đưa
khi DB H HN>11,5 m (trong 24 giờ) giữ H HN≤11,5 m khi DB H HN>11,5 m và tiếp tục lên Khi HHN<11 m
Sơn La
Hòa Bình
Tuyên Quang
Thác Bà
Thời kỳ
2015 2016
2015
2016
2015
2016
Quy trình (m)
Điều kiện ràng buộc
Điều kiện ràng buộc
Điều kiện ràng buộc
Quy trình (m)
Quy trình (m)
Quy trình (m)
93.27
99.45
197.3
101
105.2
186.5 3
Nếu không từ lũ cắt 10-19/7
Nếu không cắt lũ từ 10- 19/7
Nếu không từ lũ cắt 10-19/7
197.3
101
105.2
56
199.5
115
(trong
khi DB H HN>11,5 m 24 giờ)
khi DB H TQ>27m (trong 24 giờ), giữ H TQ≤27m
203
107
khi HSLa=199,5, QSLa DB tiếp tục tăng, giữ H HN≤11,5m
Lũ chín h vụ
20/7 - 21/8
197.3
101
109.69 102.03 105.2
201.4 3
196.0 8
Khi HHN<11m
117.1 3
102.8 5
206
120
58
H
khi DB QSLa tiếp tăng, tục giữ H HN≤11,5 m Khi HHN<11 m khi HHN>11, 5m và dự tiếp báo tăng tục trong 24 giờ
Khi HTQ<26m đưa H: khi DB H HN>12,5m (trong 24 H giờ), HB>109 hoặc HN>12,8
Sơn La
Hòa Bình
Tuyên Quang
Thác Bà
Thời kỳ
2015 2016
2015
2016
2015
2016
Điều kiện ràng buộc
Điều kiện ràng buộc
Quy trình (m)
Điều kiện ràng buộc
Quy trình (m)
Quy trình (m)
Quy trình (m)
hợp hồ
phối với SL+HB giữ H HN ≤13,4m
208
109
khi DB QSLa tiếp tục tăng, giữ H HN<13,1m
217.2
117
khi H: HN>13,1 và DB HHN≥13,4m trong 24 giờ tới, giữ H HN ≤13,4 m
56
197.3
101
105.2
Khi HHN<13m
Khi dự báo QSLa tiếp tăng, tục H giữ HN<13,1 m khi H: HN>13,1 và DB HHN≥13, 4m trong 24 giờ tới, giữ H HN ≤13,4 m Khi HHN<13 m
Khi HHN<12,5 m đưa H:
tích, DB H HN>13,4m, Trưởng BCĐ
trình TTg công bố
lệnh khẩn cấp,
Khi không có lũ, Ban CĐ PCLB TƯ quyết định cho 4 hồ dâng mực nước cao hơn quy định Khi 4 hồ sử dụng hết dung chuyển sang chế độ an toàn công trình
Sơn La
Hòa Bình
Tuyên Quang
Thác Bà
Thời kỳ
2015 2016
2015
2016
2015
2016
Điều kiện ràng buộc
Quy trình (m)
Điều kiện ràng buộc
Điều kiện ràng buộc
Quy trình (m)
Quy trình (m)
Quy trình (m)
ngày
209
110
115
57
Từ 10/8-21/8: DB mùa lũ kết thúc sớm
213
57
213.2 206.7 115
113.69 108.63 118
119.6 3
113.1 9
Từ ngày 10/8-21/8: DB mùa lũ kết thúc sớm khi dự báo mùa lũ kết thúc sớm
khi dự báo mùa lũ kết thúc sớm
Từ ngày 10/8-21/8: mùa lũ kết thúc sớm H: khi dự báo mùa lũ kết thúc sớm
58
215
117
115.96 113.04 120
119.6 1
113.3 9
213.4 8
207.9 8
22/8 - 15/9 16/9 - 30/9
Lũ muộ n
Từ 30/9
217.8 3
khi HSL: 215 và Q đến SL tăng
Tổ hợp lũ Năm
Tổ hợp lũ Năm
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Mức độ lũ
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Mức độ lũ
Hà Nội, Hmax (cm)
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
sông
BĐ I
3850
320
2008
BĐ I BĐ I
12300 942
2011
sông
BĐ I
11200 944
4350
324
1986
2015
sông
sông
BĐ I
4100
340
10200 946
1992
2012
sông
sông
10800 946
6330
440
1993
2012
sông
5830
456
1965
BĐ I BĐ I
13000 947
2010
sông
BĐ I
5740
470
1974
BĐ I
11200 950
BĐ I
2014
sông
BĐ I
5790
492
1963
BĐ I
13200 951
BĐ I
2014
sông
BĐ II
7250
576
1978
10500 951
BĐ I
2015
sông
sông
BĐ I
6730
596
1998
10000 951
BĐ I
2014
sông
sông
9220
600
2005
BĐ I
11100 952
BĐ I
2010
sông Lũ Đà+ Thao Lũ sông Đà+ Lô Lũ Đà+Lô Lũ Đà+Lô Lũ sông Đà+ Thao Lũ sông Đà Lũ sông Đà + Thao Lũ sông Thao+Lô Lũ Đà Lũ Đà
Lũ Thao Lũ Thao Lũ Thao Lũ Thao Lũ Thao Lũ Đà+Thao Lũ Thao Lũ Thao Lũ Thao Lũ Thao
PL Bảng 2. Tổ hợp lũ trên các nhánh sông Hồng Sơn Tây, Qmax (cm)
Tổ hợp lũ Năm
Tổ hợp lũ Năm
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Mức độ lũ
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Mức độ lũ
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
sông
sông
6810
632
BĐ II
1981
10100 953
BĐ I
2014
sông
sông
9170
646
BĐ I
1960
10800 955
BĐ I
2010
sông
sông
6170
660
1972
11900 958
BĐ I
2005
Lũ Thao+ Lô Lũ Thao Lũ Thao
sông
5260
662
1974
11480 961
BĐ I
Lũ sông Đà 1960
sông
sông
7100
662
BĐ II
1972
12370 963
BĐ I
2012
sông
sông
7000
668
BĐ II
1979
BĐ I
11000 966
BĐ I
2013
Lũ Thao Lũ Thao
sông
5650
675
1988
10800 969
BĐ I
Lũ sông Đà 1977
sông
11800 678
2002
BĐ I BĐ I
12100 970
BĐ I
2013
Lũ Thao
BĐ III
7040
682
1962
12000 972
BĐ I
Lũ sông Đà 2003
sông
sông
5940
684
1966
12300 974
BĐ I
2001
Lũ Đà+ Thao
sông
8560
694
1974
12400 976
BĐ I
Lũ sông Đà 2009
Lũ Đà Lũ Đà Lũ Đà Lũ Đà Lũ Đà Lũ Đà+ Lô Lũ Đà + Lô sông Lũ Đà+ Thao Lũ sông Đà + Lô Lũ Đà+Lô Lũ Đà
Tổ hợp lũ Năm
Tổ hợp lũ Năm
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Mức độ lũ
Mức độ lũ
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
sông
2013
BĐ II
13100 698
1962
12500 981
BĐ I
Lũ Đà+Lô
Lũ sông Đà+ Thao+ Lô
sông
Lũ sông Đà 1980
7140
700
1972
BĐ II
13900 981
BĐ I
sông
Lũ sông Đà 1991
6050
710
1961
BĐ I
12600 982
BĐ I
Lũ Đà Lũ Đà
sông
2013
BĐ I
12900 722
1980
10700 985
BĐ I
Lũ Đà
sông Lũ Đà+ Thao+ Lô
sông
Lũ sông Lô 2000
7640
728
2008
13000 986
BĐ I
BĐ III
Lũ sông Đà 1976
6970
732
2007
BĐ I BĐ II
12400 987
BĐ I
sông
2007
BĐ I
8400
734
1999
BĐ I
11270 989
BĐ I
Lũ Thao+ Lô
sông
Lũ sông Đà 1977
6410
735
1976
11930 990
BĐ I
sông
sông
1990
6900
738
1989
BĐ II
12400 990
BĐ I
Lũ Đà+ Thao
sông
Lũ sông Lô 1989
6700
743
1964
BĐ I
12000 994
BĐ I
Lũ Đà+ Thao+Lô Lũ sông Đà + Thao Lũ sông Đà Lũ Đà Lũ Lô Lũ Đà+ Lô
Tổ hợp lũ Năm
Tổ hợp lũ Năm
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Mức độ lũ
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Mức độ lũ
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
sông
sông
10200 994
BĐ I
6730
744
1984
1989
sông
6940
752
2000
BĐ I BĐ I
12700 995
BĐ I
1977
6450
767
1960
BĐ I
14000 997
BĐ I
1960
sông
sông
6780
772
1978
BĐ I BĐ I
13000 997
BĐ I
1968
sông
sông
7110
774
1994
BĐ II
13200 997
BĐ I
1988
Lũ Đà Lũ sông Đà+ Thao sông Lũ Đà Lũ Thao+Lô Lũ Đà
7830
775
2006
BĐ I BĐ I
13400 997
BĐ I
2005
sông Lũ Đà+ Thao
sông
BĐ I
8660
779
Đà + Lô
1988
11400 999
BĐ I
2004
sông
sông
7310
783
BĐ I
1975
BĐ I
13200 1001 BĐ I
1962
Lũ Đà+ Thao Lũ Thao+Lô Lũ sông Đà + Lô Lũ Thao Lũ Đà+ Thao Lũ sông Đà+ Thao+ Lô Lũ Đà+ Thao Lũ Thao
sông
7510
787
1984
BĐ II
10900 1002 BĐ I
Lũ sông Đà 1976
Lũ Đà Lũ Lô
sông
1973
2007
BĐ I
9730
787
13600 1005 BĐ I
Lũ Đà
Lũ sông Đà+ Thao+ Lô
Tổ hợp lũ Năm
Tổ hợp lũ Năm
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Mức độ lũ
Mức độ lũ
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
sông
sông
BĐ II
8040
792
10000 1005 BĐ I
1994
2012
Lũ Thao
sông
sông
8280
794
BĐ I
12400 1006 BĐ I
1975
1966
Lũ Đà+ Thao
sông
sông
BĐ I
9980
796
BĐ II
13300 1007 BĐ I
1989
2008
sông
7260
798
BĐ II
13120 1010 BĐ I
1961
1985
sông
BĐ I BĐ II
8640
802
BĐ II
12400 1012 BĐ I
1968
2003
sông
sông
BĐ I
9110
804
1967
BĐ II
13950 1016 BĐ I
2006
sông
sông
BĐ II
8140
809
1987
BĐ I
13500 1018 BĐ I
2003
Lũ Đà Lũ Đà+ Thao+Lô Lũ Thao+Lô sông Lũ Đà + Thao Lũ sông Thao Lũ Đà Lũ Thao
sông
2012
BĐ I
14800 812
1999
BĐ I
BĐ I
12900 1019 BĐ I
Lũ Đà+ Lô
sông
2005
BĐ II
8700
813
1960
BĐ II
14500 1021 BĐ I
Lũ Đà+ Thao Lũ Đà+ Thao Lũ Thao+ Lô Lũ Thao Lũ Thao Lũ sông Đà+ Thao+ Lô Lũ Thao
Lũ sông Đà 1961
7533
815
1999
BĐ II
13200 1022 BĐ I
Lũ sông Đà + Thao Lũ sông Đà
Tổ hợp lũ Năm
Tổ hợp lũ Năm
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Mức độ lũ
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Mức độ lũ
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
Lũ sông Đà 1967
8220
820
14700 1023 BĐ I
1978
BĐ I
Lũ sông Đà+ Thao
sông
1981
7150
825
11800 1027 BĐ I
1983
BĐ I
Lũ sông Đà+ Thao
sông
sông
2006 BĐ I BĐ I
9900
830
13500 1030 BĐ I
1986
BĐ I
Lũ Đà+ Thao+Lô Lũ Đà+ Thao
sông
Lũ sông Lô 1973
7650
833
12500 1030 BĐ I
1997
sông
1961
8780
834
12300 1031 BĐ I
1980
BĐ I
sông
sông
1969
8890
834
1984
BĐ II
11400 1032 BĐ I
0
Lũ sông Đà + Thao Lũ Đà+ Thao
Lũ sông Đà 1963
9223
836
1973
BĐ I
13900 1038 BĐ I
Lũ sông Đà 1965
8750
836
1992
BĐ I BĐ I
13100 1040 BĐ I
sông
sông
1971
8210
839
2008
14500 1042 BĐ I
Lũ Thao
BĐ III
sông
Lũ sông Đà 2003
8720
846
1998
15500 1048 BĐ I
Lũ Thao Lũ Đà Lũ Đà Lũ Đà Lũ sông Đà+ Thao Lũ sông Đà+ Thao+Lô Lũ Đà+ Thao+Lô Lũ Đà
BĐ III
Tổ hợp lũ Năm
Tổ hợp lũ Năm
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Mức độ lũ
Mức độ lũ
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
sông
2004
BĐ I
9080
848
1994
BĐ I BĐ I
14600 1057 BĐ II
Lũ Đà+ Thao
Lũ sông Đà 2012
14800 848
1981
BĐ II
BĐ I
16000 1060 BĐ II
sông
1993
8120
850
1967
BĐ I BĐ I
17200 1064 BĐ II
Lũ Thao+Lô
Lũ sông Đà 1970
9280
857
1970
BĐ I
14500 1073 BĐ II
sông
sông
1974
BĐ I
10100 858
1976
BĐ I
15700 1073 BĐ II
sông
sông
1997
9060
858
1961
BĐ II
BĐ I
15600 1081 BĐ II
Lũ Thao Lũ Đà+ Lô
sông
sông
1989
BĐ I
9060
859
1995
BĐ II BĐ I BĐ I
14700 1088 BĐ II
Lũ Đà+ Thao
sông
Lũ sông Đà 1972
9850
860
1968
BĐ I
BĐ I
17400 1090 BĐ II
sông
Lũ sông Đà 1984
7360
864
1996
BĐ I BĐ II
14300 1093 BĐ II
sông
sông
2003
BĐ I
8950
867
1999
BĐ I
BĐ I
15000 1095 BĐ II
Lũ Thao
Lũ sông Đà+ Thao Lũ sông Đà+ Lô sông Lũ Thao+ Lô Lũ sông Đà+ Thao+Lô Lũ Đà Lũ Đà + Lô Lũ Đà+ Thao+Lô Lũ Đà+Lô Lũ Đà+ Thao+Lô Lũ Đà +Lô
Tổ hợp lũ Năm
Tổ hợp lũ Năm
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Mức độ lũ
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Mức độ lũ
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
Lũ sông Đà 1975
1978
BĐ I BĐ I
17600 1096 BĐ II
8300
868
Lũ sông Đà 1976
9640
869
1971
BĐ I BĐ I BĐ I
16800 1099 BĐ II
sông
1964
BĐ I
9830
870
1973
BĐ II
16400 1100 BĐ II
Lũ Đà+ Thao
8360
870
1977
BĐ I
BĐ I
16300 1100 BĐ II
Lũ sông Đà 1981
sông
sông
9600
872
1991
BĐ II
15800 1100 BĐ II
1967
Lũ Đà+ Thao
sông
9220
874
1998
BĐ II
BĐ II
16900 1100 BĐ II
Lũ sông Đà 1964
sông
9740
874
1990
BĐ I BĐ I
14400 1101 BĐ II
2005
Lũ Thao
BĐ III
sông
1985
1999 BĐ I
11500 876
BĐ I BĐ II
14500 1104 BĐ II
Lũ Đà+ Thao
sông
sông
2009
BĐ I
11000 878
2001
BĐ I BĐ III 16000 1104 BĐ II
Lũ Đà+ Thao
Lũ sông Đà+ Thao Lũ sông Đà+ Thao+Lô Lũ sông Đà+ Thao sông Lũ Đà+Lô Lũ Đà Lũ Đà+Lô Lũ sông Đà + Thao Lũ sông Đà+ Thao+Lô Lũ Đà+ Thao+Lô
Tổ hợp lũ Năm
Tổ hợp lũ Năm
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Mức độ lũ
Mức độ lũ
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
sông
sông
10800 884
2004
BĐ I BĐ II BĐ I
14800 1104 BĐ II
1973
Lũ Đà+ Lô
sông
7800
884
1982
BĐ I BĐ I BĐ I
14100 1106 BĐ II
2001
Lũ Thao
BĐ III
sông
10200 885
1997
BĐ I BĐ I
16100 1109 BĐ II
1964
Lũ Đà+ Lô
sông
10400 886
1966
BĐ I BĐ II
18600 1116 BĐ II
1994
9910
888
2001
BĐ II BĐ I
16600 1121 BĐ II
1961
Lũ Đà+ Lô Lũ sông Đà + Lô
8080
890
1978
BĐ I BĐ I
17800 1126 BĐ II
Lũ sông Đà 1969
Lũ sông Đà 2001
10000 890
1990
BĐ I BĐ II BĐ I
15600 1129 BĐ II
sông
Lũ sông Đà 1971
11300 892
2000
BĐ I BĐ I BĐ II
17400 1129 BĐ II
Lũ Đà+ Thao+ Lô Lũ sông Đà+ Thao+Lô Lũ sông Đà + Thao + Lô Lũ sông Đà+ Thao sông Lũ Đà+ Thao Lũ sông Thao+ Lô Lũ sông Đà+ Thao+Lô Lũ Đà+ Thao+Lô
Tổ hợp lũ Năm
Tổ hợp lũ Năm
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Mức độ lũ
Mức độ lũ
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
Thao+ Lô
1995
8200
896
1992
BĐ I BĐ III 16500 1130 BĐ II
Lũ sông Đà 1963
10872 897
1991
BĐ I
BĐ I
16700 1133 BĐ II
sông
1970
BĐ I
9470
898
1964
BĐ I
20400 1142 BĐ II
Lũ Thao+ Lô
BĐ III
Lũ sông Đà 1985
8970
898
1979
BĐ I
BĐ II
16900 1142 BĐ II
sông
Lũ sông Đà 1965
9780
904
BĐ II BĐ I BĐ II
18370 1143 BĐ II
sông
Lũ sông Đà 1993
9580
906
1979
BĐ I
BĐ I
17200 1153 BĐ III
sông
sông
1986
BĐ II
10100 907
1995
BĐ I BĐ I BĐ III 18000 1157 BĐ III
Lũ Thao
sông
sông
9370
908
1966
BĐ I
20300 1162 BĐ III
1992
BĐ III
Lũ Đà+ Lô
sông
sông
1994
BĐ I
8620
911
1980
BĐ I BĐ II
20000 1165 BĐ III
Lũ Thao
Lũ sông + Đà Thao+ Lô Lũ sông Đà+Lô Lũ sông Đà+ Thao sông Lũ Đà+ Lô Lũ Đà+ Thao+Lô Lũ Đà+ Lô Lũ Đà+ Thao+Lô Lũ Đà+ Thao+Lô Lũ Đà+ Thao+Lô
Tổ hợp lũ Năm
Tổ hợp lũ Năm
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Mức độ lũ
Mức độ lũ
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
sông
sông
10100 912
1971
BĐ II
20900 1178 BĐ III
1988
Lũ Đà+ Thao+Lô
sông
9500
914
1990
BĐ I BĐ II BĐ II
17200 1178 BĐ III
Lũ sông Đà 1974
Lũ sông Đà 1991
9990
914
1985
BĐ I BĐ I
16700 1180 BĐ III
Lũ sông Đà 1962
9530
917
1990
BĐ II BĐ I BĐ II
17000 1186 BĐ III
sông
sông
2007
BĐ II
14000 920
1970
BĐ II BĐ II
21800 1189 BĐ III
BĐ III
Lũ Đà+ Thao
BĐ II
sông
sông
2007 BĐ I BĐ I
10800 923
1983
BĐ II
BĐ II
17800 1191 BĐ III
Lũ Đà+ Thao
sông
Lũ sông Đà 1974
10400 924
2002
BĐ II BĐ II BĐ II
21000 1201 BĐ III
sông
1962
BĐ I
10200 925
1968
BĐ II
24000 1207 BĐ III
BĐ III
Lũ sông Đà + Thao
Lũ Đà+ Thao+Lô Lũ Đà+ Thao+Lô Lũ sông Thao + Lô Lũ sông Đà+ Thao+Lô Lũ Đà+ Thao+Lô Lũ Đà+ Lô Lũ Đà+ Thao+Lô Lũ Đà+ Thao+Lô
Tổ hợp lũ Năm
Tổ hợp lũ Năm
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Hòa Bình
Yên Bái
Vụ Quang
Mức độ lũ
Mức độ lũ
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
Sơn Tây, Qmax (cm)
Hà Nội, Hmax (cm)
sông
Lũ sông Lô 1986
BĐ II
9950
925
1986
BĐ II BĐ I BĐ III 20800 1219 BĐ III
sông
Lũ sông Đà 1983
8820
927
1996
BĐ II BĐ III 19900 1243 BĐ III
BĐ III
sông
sông
11000 931
1969
BĐ II BĐ III 28300 1306 BĐ III
1975
BĐ III
Lũ Đà+ Lô
sông
10508 933
1971
BĐ III 34200 1397 BĐ III
Lũ sông Đà 1962
Lũ Đà+ Thao+Lô Lũ Đà+ Thao+Lô Lũ Đà+ Thao+Lô Lũ Đà+ Thao+Lô
BĐ III
BĐ III
9660
934
Lũ sông Đà 1982
