Trang chủ

Luận Văn - Báo Cáo

Thạc sĩ - Cao học

Luận văn thạc sĩ Chuyên ngành Kỹ thuật tài nguyên nước: Nghiên cứu ứng dụng mô hình ANFIS để dự báo lượng mưa vụ cho lưu vực sông Cả

Bạn đang xem bản rút gọn của tài liệu. Xem và tải ngay bản đầy đủ của tài liệu tại đây (5.14 MB, 110 trang )

Trang 1<div class="page_container" data-page="1">

LỜI CẢM ƠN

“Tôi xin trân trọng cảm ơn TS. Nguyễn Lương Bằng, là người đã tận tinh chỉ bảo

và hướng dẫn tơi hồn thành luận văn này.

“Tôi xin chân thành cảm on Ban giám hiệu Trường Đại học Thủy lợi. Phòng Đào

tạo Đại học và Sau Đại học, Khoa Kỳ thuật tài nguyên nước, Bộ môn Kỹ thuật

tài nguyên nước đã tạo điều kiện thuận lợi, nhiệt tình giúp đỡ và động viên tơi trong q trình học tập và thực hiện luận văn.

“Tơi cũng xin chân thành cảm ơn bạn bê, gia đỉnh đã hỗ trợ, động viên, chia sẻ

khó khăn trong suốt thời gian học tập và thực hiện luận văn.

</div>Trang 3<div class="page_container" data-page="3">

LỜI CAM DOAN

Học viên xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của bản thân tác giả. Các kết quả nghiên cứu và những kết luận trong luận văn là trung thực, không sao

chép từ bit kỳ một nguồn nào và dưới bắt kỳ hình thức nào và chưa từng được ai

cơng bố trong bắt cứ cơng trình nào khác. Việc tham khảo, trích dẫn các nguồn tai liệu đã được ghi rõ nguồn tai liệu tham khảo đúng quy định.

“Tác giả luận văn.

Thị Minh Thu

</div>Trang 4<div class="page_container" data-page="4">

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu.

4. Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu

CHƯƠNG 1: TONG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU DỰ BAO LƯỢNG MUA

VU VÀ VỮNG NGHIÊI

1.1. Tổng quan các nghiên cứu về dự báo lượng mưa vụ... Lad

1.1.2. Tổng quan về tinh hình nghiên cứu trong nước, \g quan về tinh hình nghiên cứu trên thé giới...

1.2. Tổng quan về lưu vực nghiên cứu.

1.2.1. Vị trí dia lý, diện tích và phân bổ diện tích.1.2.2. Điều kiện địa hình.

1.2.3. Đặc điểm thé nhưỡng và thám phủ thực vật1.2.4. Khí hậu, khí tượng...

1.2.5. Mạng lưới sơng ngồi và di

1.2.6. Tình hình Kinh tế - Xã hội :

1.2.7. Phương hướng phát triển các ngành đến năm 2025. kiện thủy văn.

CHƯƠNG 2: UNG DUNG MÔ HINH ANFIS BE DỰ BAO LƯỢNG MƯA.

VỤ CHO LƯU VUC NGHỊ

liệu v8 lượng mưa

EN CUU

2.1. Phương pháp và 2.1.1. Số liệu lượng mưa..

2.1.2. Phân tích đặc trưng mưa của lưu vực sơng Cả...2.1.3. Phân tích lựa chon phương pháp dự bio...

</div>Trang 5<div class="page_container" data-page="5">

2.2. Ứng dụng mơ hình ANFIS để thiết lập các n hình dự báo lượng mưa vụcho vùng nghiên cứa . _- _- _- 58

2.2.2. Nhân tổ dự báo (biến đầu vào), 58 2.3.3. Cấu trúc của mơ hình dự báo. 59 2.2.4. Ung dụng mơ hình ANFIS dé dự báo lượng mưa vụ cho lưu vực nghiên

„60„65cứu.

3.1. Phân tích kết quả dự báo của các mơ hình 69 3.2. Nghiên cứu, đề xuất mơ hình dự báo phù hợp và dự báo thử nghiệm cho lưu ““-... 75 3.2.1. Nghiên cứu, đề xuất mơ hình dự báo phủ hợp cho vùng nghiên cứu... 75 3.2.2. Kết qua dự báo thử nghiệm cho lưu vực sông Cả. „81

</div>Trang 6<div class="page_container" data-page="6">

DANH MỤC CÁC BANG BIEU

Bảng 1.1. Phân bé diện tích theo địa bàn hành chính Is Bang 1.2. Phân loại đất dai trên lưu vực sông C 16 Bảng 1.3, Đặc trưng nhiệt độ trung bình tháng trên sơng Cả (đơn vị °C)... 19Bảng 1.4. Số giờ nắng trung bình tháng, năm trên lưu vực sông Cả (Dv: h)... 19

Bảng 1.5. Lượng nước bốc hơi bình quân tháng trên lưu vực sông Cả (Đơn

vi:mm).... : 20Bảng 1.6. Độ im không khí các thắng tại một số trạm (Đơn vi: %)... 21 Bảng 1.7. Tốc độ gió trung bình tháng, năm (Đơn vị: ms)... 2 Bang 1.8. Lượng mưa trung bình tháng (Đơn vị: mm). 24Bảng 1.9. Đặc trưng hình thái một số lưu vực sông, : --29Bảng 1.10, Đặc trưng dịng chảy năm các trạm thuỷ văn lưu vực sơng Cả... 30Bảng 1.11. Lưu lượng kiệt nhất tháng 3+ 4 và tháng 7+ 8 thực đo. 32Bảng 1.12, Hiện trang sử dung dat hạ lưu, lưu vực sông Ca 33

Bảng 2.1. Các thông số về lượng mưa của các trạm 49

Bảng 2.2. Độ lệch chun lượng của các trạm. 35Bảng 2.3. Các tham số của mơ hình dự báo. 59 Bảng 2.4. Tiêu chi đánh giá chất lượng dự báo [33]. 66 Bang 3.1. Hiệu qua dự báo lượng mưa tháng của các trạm. 69Bang 3.2. Hiệu quả dự báo lượng mưa 3 tháng của các tram... sOBang 3.3. Hiệu quả dự báo lượng mưa 6 thang của các trạm, Hì Bang 3.4. Kết quả dự báo thử nghiệm lượng mưa vụ năm 2018 tại trạm Quy,

</div>Trang 8<div class="page_container" data-page="8">

Hình 2.1, Lượng mưa trung bình tháng cũa các trạm... Hình 2.2. Lượng mưa tháng lớn nhất của các trạm. Hình 2.3. Lượng mua tháng nhỏ nhất của các trạm.

Hình 2.4. Diễn biển tổng lượng mưa năm của các trạm (1975-2017) 33 Hình 2.5. Xu thé tổng lượng mưa năm của trạm Vinh (1975-2017)... 33 Hình 2.6. Xu thé tổng lượng mưa năm của tram Quy Châu (1975-2017)... 54 Hình 2.7. Xu thé tông lượng mưa năm của trạm Tương Dương (1975-2017)... 54.

Hình 2.8. Xu thé tổng lượng mưa năm của trạm Đơ Lương (1975-2017)... 54 Hình 2.9. Các thành phần của mơ hình dự báo theo phương pháp thống kê...57 Hình 2.10, Cau trúc mơ hình ANFIS . . 60

Hình 2.11, Sơ đỗ khối của mơ hình ANFIS. - _—- 6 „67 Hình 2. 12. Sơ dé khối của phần mềm dự báo :

TtHình 3.1. So sánh hiệu quả dự báo lượng mura 1 tháng giữa các tram

Hình 3.2. So sánh hiệu quả dự báo lượng mưa 3 tháng giữa các trạm... 73Hình 3.3. So sánh hiệu quả dự báo lượng mưa 6 tháng giữa các trạm. 74Hình 3.4. So sánh hiệu quả dự báo lượng mưa vụ 1, 3 và 6 tháng của mơ hình

M4 giữa các trạm, 16

Hình 3.5. Kết quả dự báo lượng mưa 1 tháng tram Quy Châu (M4) 1

Hình 3.6. Kết quả dự báo lượng mưa 3 tháng tram Quy Châu (M4) 1

Hình 3.7. Kết quả dự bảo lượng mưa 6 tháng tram Quy Châu (M4)... 78 7878 Hình 3.8, Kết qua dự báo lượng mưa | tháng tram Tương Duong (M4)

Hình 3.9, Kết quả dự báo lượng mưa 3 tháng trạm Tương Dương (M4)...Hình 3.10, Kết quả dự báo lượng mưa 6 tháng tram Tương Duong (M4)...79Hình 3.11. Kết quả dự báo lượng mưa 1 tháng tram Đơ Lương (M4)... 79Hình 3.12. Kết quả dự báo lượng mưa 3 tháng trạm Đô Lương (M4) 79Hình 3.13. Kết quả dự báo lượng mưa 6 tháng trạm Đơ Lương (M4) 80Hình 3.14. Kết quả dự báo lượng mưa 1 thắng trạm Vinh (M4) 80

Hình 3.15. Kết qua dự báo lượng mưa 3 thang trạm Vinh (M4) 30

Hình 3.16, Kết quả dự báo lượng mưa 6 tháng trạm Vinh (M4) 81

</div>Trang 9<div class="page_container" data-page="9">

Correlation Coefficient (Hệ số tương quan)Discrepancy ratio (Ty lệ chênh lệch)

El Nino and the Southern Oscillation (El Nino và dao động,

nam bán cầu)

Food and Agriculture Organization (Té chức Lương thực &Nông nghiệp Liên Hiệp Quốc)

Fuzzy Logie

Root Mean Square Error (Sai số căn quân phương)

Southern Oscillation Index (chi số dao động nam bản cầu) Sea Surface Temperature (Nhiệt độ mặt nước biển)

Sea Surface Temperature Anomalies (Nhiệt độ mặt nước biểndij thường)

World Meteorological Organization (Tổ chức Khí tượng Thế giới)

</div>Trang 10<div class="page_container" data-page="10">

MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài

Lượng mưa là hiện tượng ngẫu nhiên trong tự nhiên do hoàn lưu khí quyển và

đại đương gây ra. Dự báo lượng mưa là cực kỳ quan trong trong lĩnh vực Kỳthuật Tài nguyên nước như quản lý lũ lụt, hạn hán, dòng chảy môi trường, nhucầu nước của cácảnh khác nhau, duy trì mực nước hồ chứa và thiên tai.Lượng mưa là nguồn cung cấp nước chính, đó là u cầu cơ bản trong việc sản xuất nơng nghiệp, do đó dự báo mưa rit hữu ích cho việc lên kế hoạch trồng trot

phù hợp. Lượng mưa là một quá trình ngẫu nhiên, lượng mưa phụ thuộc vào các

thông số thời tiết như nhiệt độ trung bình, áp suất khí quyển bé mặt, độ ẩm tương đối và tốc độ gió.

"Để dự báo mưa han mùa, hiện nay trên Thể giới cũng như Việt Nam thường có

hai cách tiếp cận là sử dụng phương pháp thống kê (thống kê truyền thống và downscaling thống kê) và phương pháp mơ hình động lực. Nhin chung, phương pháp thống kê truyền thống đã đạt được những kết quả nhất định, nhiều mơ hình thống kê có đóng góp chính trong việc đưa ra bản tin dự báo tổng lượng mưa mùa. Phương pháp downscaling thống kê phụ thuộc nhiều vào độ chính xác của. sản phẩm dự báo từ các Mơ hình khí hậu toàn cầu (Global Climate Model GCM), tuy nhiên sai số của các GCM hiện nay vẫn còn khá lớn nên kết qui nhận được theo hướng này cũng còn nhiễu hạn chế. Phương pháp mơ hình động lực là hướng nghiên cứu dang rất được quan tâm, nó có những ưu điểm vượt trội về khả năng cung cấp sản phẩm dự báo nhưng độ chính xác cũng chưa đạt được như mong muốn.

Dự báo mưa hạn mùa ở Việt Nam hiện mới dừng lại rong phạm vi các mô hình

thống kê, mặc dù đã có một số cơng trình nghiên cứu ứng dụng các mơ hình số

nhưng chưa có điều kiện đưa vào nghiệp vụ, có thể do một số ngun nhân như: khả năng tính tốn của máy tính, chưa có điều kiện biên ổn định (chưa chủ động

</div>Trang 11<div class="page_container" data-page="11">

được sản phẩm của mơ hình tồn cầu). hạn chế về độ chính xác của sản phẩm dự. báo... Các thông tin dự báo hạn mùa, trong đó có dự báo mưa đã đáp ứng phần nào nhu cầu phục vụ phát triển kinh tế xã hội và đời sống. Tuy nhiên, để ứng

dung có hiệu quả thì bản tin dự báo mùa cịn có những hạn chế như: (1) Đối

tượng dự báo mới giới hạn ở hai yếu tổ là nhiệt độ trung bình và tổng lượng mưa, thiểu thông fin dự báo về các yêu tổ khí hậu quan trọng khác như: nhiệt độ cực trị, lượng mưa lớn nhất, bốc hơi, độ am, số giờ nắng, gi 6, khả năng khô hạn; (2) thông tin dự báo về 3 tháng kề nhau nhiều khi không phù hợp với yêu cầu sản xuất nông nghiệp trong những thời kỳ sinh trưởng quan trọng của cây trồng,

nhất là các thông tin dự báo theo từng tháng và dự báo đầu vụ cùng với dự báo 3 tháng để có kế hoạch điều tiết nước và bố trí cơ cấu cây trằng hợp lý ngay từ

đầu vụ.

Tir những phân tích ở trên cho thấy việc nghiền cứu, ứng dụng những phương pháp dự báo mới để dự báo mưa hạn mùa (tháng, 3 tháng, 6 tháng) với kết quảdự báo đủ tin cậy mang một ý nghĩa lớn trong lĩnh vực Kỹ thuật Tài nguyênnước. Vì thé, trong nghiên cứu này tác giả ứng dụng phương pháp mới trong

Tĩnh vực dự báo để nghiên cứu và đề xuất mơ hình dự báo mưa hạn mùa phủ hợp,

và có độ tin cậy cao cho lưu vực sơng Cả.

2. Mục đích nghiên cứu

- Nghiên cứu ứng dung Mạng noron thích nghỉ mở (Adaptive neuro-fuzzyinference system, ANFIS) dé thiết lập các mơ hình dự báo lượng mura vụ với các biến đầu vào là lượng mưa vụ trong quá khứ.

~ Nghiên cứu và đề xuất mơ hình dự báo lượng mưa vụ (1 tháng, 3 tháng và 6 tháng) phủ hợp cho lưu vực sông Cả.

3. Đối trợng và phạm vi nghiên cứu

Đắi tượng nghiên cứu: Tông lượng mưa vụ (vụ Itháng, 3 thang va 6 tháng). "Phạm vi nghiên cứu: Lượng mưa, đặc điểm và xu thé biển đỗi của lượng mưa ở

</div>Trang 12<div class="page_container" data-page="12">

một số vị trí trên lưu vực sơng Cả

4, Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu.

> Cáchtiếp

~ Tiếp cận thực tiễn (Khảo sát thực tế, thu thập số liệu tại vùng nghiên cứu); - Tiếp cận kế thừa có chọn lọc và bổ sung;

~ Tiếp cận các mơ hình dự báo tiên tiền dang sử dụng hiện nay trên thé giới. > Phuong pháp nghiên cứu:

~ Phương pháp điều tra, khảo sát, thu thập tài liệu thực tế, tài liệu tham khảo; ~ Phương pháp thống kê, xác suất: Tổng hop, xử lý và phân tích số liệu để đánh giá dién biến lượng mưa của khu vực;

- Phương pháp phân tích kế thừa có chọn lọc các mơ hình dự báo đã có trên thế

~ Phương pháp mơ hình tốn, lập trình trên máy tính

</div>Trang 14<div class="page_container" data-page="14">

CHUONG 1: TONG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU DỰ BAO LƯỢNG MƯA.

VU VA VUNG NGHIÊN CỨU

1.1. Tổng quan các nghiên cứu về dự báo lượng mưa vụ 1.1.1. Tong quan về tình hình nghiên cứu trên thé giới.

Vige dự báo được mức độ biến động của các yếu tố khí hậu, đặc là yếu tổlượng mưa trong từng mùa, vụ sẽ cho phép thực hiện công tác chỉ đạo sản xthop lý, ti

suất cây trồng... Đó chính là một trong những u cầu đối với các nhà nghiên kiệm được nguồn nước, giảm chỉ phí trong sản xuất, nâng cao năng

cứu dự báo khí hậu. Trong khí tượng, cơng tác dự báo nghiệp vụ thường đượcchia thành 2 loại: dự báo thời tiết và dự báo khí hậu. Dự báo thời tiết là dự báotrước trang thái của khí quyén tại một địa điểm và thời điểm cụ thé (thời điểm cóthể là từng giờ, từng ngày). Dự báo khí hậu là dự báo các đặc trưng về điều kiệnkhí quyén trong từng khoảng thời gian dai như: tháng, mùa, vụ, năm, thập kỷ, thể kỷ, trong đó, được quan tâm nhiều nhất là dự báo hạn mủa (tháng, mùa, vụ). Dự báo khí hậu hạn mùa khác với dự báo thời tiết khơng chỉ ở phạm vi thời gian, mục đích mà còn khác cả sản phẩm, cách tiếp cận và phương pháp. Nhiều. thông tin mà nghiên cứu dự báo thời tiết có thể bỏ qua, nhưng nghiên cứu dự báo mùa lại cần phải tính tốn rất thận trọng [1]. Do tính tương tác khơng tuyến

tính của các hình thể thời tiết ở quy mô synop nên dự báo thời tiết chỉ có thể dự

báo trước được một số ngảy. Theo WMO quy định các dự báo khí tượng có hạn. dự báo nhỏ hơn hoặc bằng 10 ngày được xem là dự báo thời tiết (thời đoạn 10 ngây là cận trên của chu kỳ Synop) và hạn dự báo trong khoảng tháng, mùa, vụ được xem là dự báo mùa [2]. Cho đến nay, có hai cách tiếp cận để dự báo khí hậu mùa là dự báo bằng phương pháp thống kê thực nghiệm và phương pháp

động lực. Mỗi phương pháp đều tên tại những điểm mạnh yếu và có xu hướng

bổ sung cho nhau, do vậy các hoạt động dự báo mùa ở nhiều trung tâm thông

thường phụ thuộc vào sự tng hợp các thông tin được cung cấp bởi các công cụ dự báo thống kê và mơ hình động lực[1]. Phương pháp thống kê thực nghiệm. phụ thuộc vào mối quan hệ giữa yếu tố dự báo với các nhân tố dự báo. Nhân tố

</div>Trang 15<div class="page_container" data-page="15">

dự báo có thể là các quan trắc hiện tại và quá khứ hoặc các trường tái phân tích khí quyển, đại đương (SST, SOI, MET...) hoặc cũng có thể là các trường dự báo của các mơ hình khí hậu tồn cầu (hạ thắp qui mô thống kế - Statistical

Downscaling). Mỗi quan hệ giữa yếu tổ dự báo với các nhân tổ dự báo được xây,

dựng dựa trên các tập số liệu lich sử va gia thiết rằng mỗi quan hệ đó vẫn duy trì trong tương lai. Các cơng cụ phân tích thống kê khác nhau như: phân tích tương quan, hồi quy, xác suất có điều kiện, hàm phân biệt, phân tích chuỗi thời gian ..được sử dụng nhằm nắm bắt được tính chat vật lý va các quá trình động lực trong hệ thống khí hậu. Ưu điểm của cách tiếp cận này đó là q trình tính tốn

trong các mơ hình khơng cin cơng hiệu máy tính lớn, đơn giản, dễ áp dụng trong thực tiễn, kết quả dự báo mang tính khách quan, tuân theo một quy tắc nhất định. Ban đầu, hướng tiếp cận này không thực sự thành công, nhưng với

sự gia tăng hiểu biết về hiện tượng ENSO và các hình thé thời tiết khác đã giúp. cận này tổ tính, khơng biểu diễn trực tiếp quan hệ vật lý giữa nhân tố dự báo và yếu tố dự báo, các cho phương pháp này đáng tin cây hon [I]. Tuy nhiên, cách

tại một số điểm như: chỉ đơn thuần dựa vào mối quan hệ tuyết

điều kiện khí hậu chưa từng xảy ra khơng được xét đến trong quá trình dự báo,

và kết quả dự báo phụ thuộc nhiều vào độ dài chuỗi số liệu. Phương pháp động

Đổ biểu

lực là hướng nghiên cứu mơ phỏng khí hậu bằng mơ hình. các quan hệ vật lý giữa các yếu tố, người ta xây dựng các mơ hình số dựa trên mối tương tác vật lý của sự chuyển động. Phát triển sớm nhất của loại mơ hình nảy làmơ hình hồn lưu chung khí quyển (AGCM), sau đó, do sự ảnh hưởng quan trong củ: dương đối với hệ thống khí hậu nên đã lồng ghép mơ hình hồn lưu chung đại đương (OGCM) với mơ hình hồn lưu chung khi quyển dé tạo

thành hệ thống mơ hình kết hợp (couple) đại dương khí quyền (AOGCM). Mặt

khác, do nhu cầu sử dụng thông tin dự báo với độ phân giải không gian cao, các nhà khoa học đã đưa ra các mơ hình khí hậu khu vực (RCM), mơ hình RCM được xây dựng theo ngun tắc RCM được lồng vào một GCM nào đó. Phương pháp lồng ghép RCM vào AOGCM thường được gọi là hạ thấp qui mô động lực

</div>Trang 16<div class="page_container" data-page="16">

(Dynamical Downscaling). Hiện nay, các mơ hình hồn lưu chung khí quyển đại đương và các mơ hình khí hậu khu vực là công cụ chủ yêu được sử dụng đểxác định sự biến động khí hậu trong quá khứ và dự báo khí hậu cho tương lai

Nếu kết quả đầu ra của mơ hình có sai số hệ thống, nó sẽ thực hiện thêm q trình thống kê sản phẩm mơ hình (MOS) dé đạt được kết quả đầu ra tốt hơn.

Ngoài ra, một số các trung tâm lớn như Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa châu. âu (ECMWF), Cơ quan Quản lý Khí quyển và Đại đương Hoa Ky (NOAA) hiện dang sử dụng các mơ hình khi quyển - đại dương ~ đất (AOL-GCM) để đưa ra sản phẩm dự báo mùa [3]4]. Ưu điểm chính của mơ hình động lực là: mơ hình

động lực khơng bị hạn chế bởi sự khơng ổn định của khí hậu, có thể nim được các giá trị cực trị hoặc những hiện tượng bắt thường có thể chưa từng xuất

mơ hình cịn có những nhược điểm sau: việc giảihiện trong khí hậu. Tuy nh

mơ hình it phức tạp, cần phải có cơng cụ máy tính lớn, đầu tư lớn về hệ thống đồng hóa dữ liệu, hơn nữa các mơ hình này cũng có thé chứa đựng nhiều. sai số từ các quá trình tương tắc với các nhân tác động (forcing) dẫn sai

số của các mơ hình biển đơi mạnh theo vùng, theo mùa và tùy thuộc từng yếu tố khí tượng [5]. Từ những điểm mạnh, điểm yếu của phương pháp th

phương pháp mơ hình số như đã trình bảy ở trên, đã có nhiều quan điểm cho.

rằng cách giải quyết tối ưu trong trường hợp này là kết hợp cả hai phương pháp để tận dụng điểm mạnh và hạn chế y điểm của mỗi phương pháp. Chính vì vậy, đã có nhiều nghiên cứu dự báo mưa mùa theo hướng tiếp cận bằng phương. pháp thống kê truyền thống hoặc kết hợp cả động lực và thống kê nhằm ting chất lượng dự báo.

Tướng tiếp cận kết hợp cả động lực và thống ké bao gém: (1) Thơng kê sau mơ hình (MOS): Dựa trên mối quan hệ thống kê giữa sản phim dự báo mưa

(hindcast) của các mơ hình động lực và số liệu quan trắc lượng mưa, xem sản phẩm dự báo của mơ hình động lực như là các nhân tố dự báo; (2) Hạ thấp qui mô thống kê (Statistical Downscaling): Dựa trên mối quan hệ thống kê giữa số. liệu quan trắc mưa và các trường tii phân tích, coi dự báo của GCM là hoàn hao

</div>Trang 17<div class="page_container" data-page="17">

và sử dung chúng như là nhân tố dự báo để xác định yếu tố dự báo cho tươnglai; (3) So sánh sản phẩm dự báo mưa (hindeast) của cả 2 phương pháp thống kêvà động lực để chọn mơ hình phù hợp nhất phục vụ công tác dự báo nghiệp vụ.

Chỉ tiế ác phương pháp này được trình bảy trong các nghiên cứu của D. S.Pai & M. Rajeevan [6], M. Rajeevan, và cộng sự [7]. Năm 2011, trong nghiêncứu dự báo mưa mùa cho khu vực châu Phi, Anne Rourke đã đánh giá kỹ năng mô phỏng lượng mưa mùa bằng cả 2 phương pháp động lực và thống kê đối với từng vùng, từng mùa, Trên cơ sở đó đã chọn được mơ hình phủ hợp nhất được áp dụng đối với từng mùa va từng khu vực nhỏ trong vùng nghiên cứu|8]. Indira

Kadel năm 2012 đã sử dụng phương pháp Downscaling thống kê để dự báo mưa. ố dự báo được chọn từ bị mùa cho khu vực Nepal của An Độ, trong đó, nhân

liệu tái phân tích của NCEP/NCAR về tham1970 ~ 2010 [9],

ố khí quyển đại, dương thời ky

Hưởng tiếp cận theo phương pháp thông kê truyền thống: Đây là hướng nghiên cứu không mới, nhưng do tính đơn giản, dé sử dụng, ít tốn kém, kết quả tương. đối én định nên cho đến nay các mơ hình thống kê vẫn đang được sử dụng khá

phổ biển. Nhiễu mơ hình thống kê có vai trị chính trong việc dự báo tổng lượng

mưa mia, đặc biệt là các quốc gia nằm trong vùng nhiệt đới, là nơi sự kiện ENSO tác động mạnh đền lượng mưa [10]. Phan lớn các mơ hình thống kê được xây dựng trên cơ sở hồi quy tuyến tính giữa các nhân tố dự báo (các chỉ số ENSO) và chỉ số lượng mưa, khái quát một cách khá toàn diện và đầy đủ được trình bay trong báo cáo của A. Troccoli, và cộng sự [11]. P. E.N.M. Momani[12] đã áp dụng mơ hình ARIMA để dự báo lượng mưa tháng cho khu vựcJordan thuộc vùng ven biển Địa Trung Hải. Trong nghiên cứu này các tác giả đã sử dụng him tự tương quan và tự tương quan riêng phan của chuỗi lượng mưa. để xác định các tham số p.d.q trong mơ hình ARIMA để dự báo lượng mưa tháng cho khu vực nghiên cứu, Cũng theo hướng nghiên cứu này Pudprommarat Chookait & Apichatibutarpong Somruay [13] đã áp dụng mơ hình ARIMA đối với chuỗi sơ liệu mưa thing tir năm 1996 đến 2005 để dự báo mưa cho vùng,

</div>Trang 18<div class="page_container" data-page="18">

‘Thai Lan. Kết quả cho thấy số liệu quan trắc và mô phỏng là khá tương đồng đối với các tháng có lượng mưa không lớn, tuy nhiên do chỉ xét duy nhất quá trình tự hồi quy của chuỗi lượng mưa nên mơ hình khơng thé nắm bắt được những di

thường về lượng mua, đây là điểm hạn chế lớn nhất trong các nghiên cứu này.

V.K. Somvanshi, và cộng sự [14] đã sử dụng phương pháp mạng than kinh nhân tạo (ANN) và mơ hình ARIMA để dự báo tổng lượng mưa hàng năm cho khu

vực An Độ phục vụ công tác quản lý tài nguyên nước. Trong nghiên cứu nay, các tác giả đã sử dụng chuỗi tổng lượng mưa hing năm của ving Hyderabad

thuộc An Độ có độ dài chuỗi là 104 năm (1901 — 2003), trong đó 93 năm đầu được dùngây dựng mơ hình, 10 năm cịn lại được sử dụng để kiểm định mơ

hình. Từ kết quả tinh toán, các tác giá nhận thấy việc áp dụng phương pháp.

ANN và mơ hình ARIMA trong dự báo hạn đài ở khu vực Hyderabad là khá phù hợp và có thé áp dung dé phát triển cho các ving khác thuộc An Độ. Liên quan đến dự báo tổng lượng mưa hàng năm, Weesakul Uruya & LowanichchaiSudajai [15] đã nghiên cứu áp dụng mơ hình ARIMA dé dự báo lượng mưa hàng năm phục vụ công tác lập kế hoạch điều tiết nước trên toàn lãnh thổ Thái Lan.

u độc lập (1991-2003) là khá tốt, sai sốCác kết quả dự báo trên chu

tương đối trên toàn quốc dao động từ 7.5% đến 26.9 %, Ngoài việc xem xét thành thành phần tự hồi quy và trung bình trượt trong mơ hình ARIMA, Widjanarko Otok Bambang [16] cịn xem xét tác động của các chỉ số khí hậu khác đến lượng mưa tháng trên một số vùng của Indonesia. Mục tiêu của nghiên cứu này là xác định được mơ hình dự báo mưa tốt nhất trong số các mơ hình ARIMA, mơ hình động thái ARIMA đơn biến và mơ hình động t ARIMA da biển. Số liệu sử dung là tổng lượng mưa tháng thời kỳ 1989 - 2008

DMI, SST tại các vùng

chỉ số ENSO ở các được quan trắc tai cúc tram khí tượng và số liệu ví

NINO, Kết quả cho thấy khi có sự tham gia của các bi

vũng NINO vào mơ hình động thái ARIMA thì sai số của mơ hình đã giảm đáng, kể so với trường hợp chỉ xét riêng thành phần tự hồi quy và trung bình trượt trong mơ hình ARIMA. Trong những năm gần đây các phương pháp như ANN,

</div>Trang 19<div class="page_container" data-page="19">

ANFIS và GA đã được sử dung dé xây dựng các mơ hình dự báo lượng mưa, kết cquả thu được từ các mơ hình này đã được so sánh với các số liệu thống kê, cácmơ hình dự báo ANFIS và GA có thể được sử dụng để dự báo lượng mưa tháng,

chính xác hơn so với mơ hình ANN và mơ hình hồi quy tuyến tính khác, dựa trên những kỹ thuật vượt trội của mình thì phương pháp ANFIS đã trở nên rất

phổ biến cho việc dự báo trong nhiều lĩnh vực khác nhau, phương pháp ANFIS đã được chap nhận như là một công cụ thay thé hiệu quả cho các phương pháp. truyền thống và được sử dung rộng rai để dự báo trong những hệ thống khí tượng thủy văn [17], [I8]. [19]

1.1.2, Ting quan vé tinh hình nghiên cứu trong nước

dự báo mưa hạn6 Việt Nam hiện nay đang sử dụng các mơ hình thơng,

mùa, các thơng tin dự báo được cập nhật hàng tháng trên trang Web của ViệnKhoa học Khí tượng Thủy Văn và Mơi trường () và Trung

tâm Khí tượng Thủy văn Trung Ương

(http:/www.nchmfgov.vn/web/vi-'VN/70/16/Defaultaspx). Bản tin dự báo tập trung vào nhận định về diễn biến của hiện tượng ENSO, kết quả dự báo là xác suất các pha hụt chuẩn, cận chuẩn, vượt chuẩn của lượng mưa ở quy mô cấp vùng. Cho đến nay, thông qua các dé

tài, dự án, luận văn khoa học, luận án tiến sỹ, đã có nhiều cơng trình nghiên cứu.

liên quan đến dự báo mùa nói chung và dự báo mưa nói riêng. Cách tiếp cận để giải quyết bài toán dự báo mùa trong các nghiên cứu nảy đều dựa theo phương. pháp thống kê hoặc phương pháp mô hình số. Có thé chia các cơng trình nghiên cứu này thành 4 nhóm như sau:

1, Nhóm cơng trình nghiên cứu theo phương pháp thong kê truyền thống.

“Trong đó, các nhân tổ dự báo là số liệu quan trắc hoặc các trường tải phân tích khí quyển, đại dương. Trong cách tiếp cận này, quan hệ thống kê giữa yếu tổ dự

bao với các nhân tố dự báo được xây dựng dựa trên các tập số lịch sử và giả thiết rằng mối quan hệ đó vẫn duy trì trong tương lai. Trong số các cơng trình nghiên cứu thuộc nhóm này là đề án Nghiên cứu thử nghiệm dự báo khí hậu ở

</div>Trang 20<div class="page_container" data-page="20">

Vigt Nam” được thực hiện bởi nhóm tác giả Nguyễn Duy Chỉnh, Nguyễn Văn

‘Thing, Phan Văn Tân... Trong nghiên cứu này, đối tượng dự báo được xác định 14 chuẩn sai nhiệt độ và lượng mưa mùa (3 tháng liên tục) trên 7 vùng khí hậu

Việt Nam, nhân tố dự báo bao gồm: chuẩn sai nhiệt độ bŠ mặt nước biển

(SSTA) của các khu vực NINO, chỉ số SOI và số liệu vẻ 12 thành phản trực giao đầu tiên của trường số liệu SST toàn cầu. Về mặt phương pháp các tác giả đã thử nghiệm nhiễu phương pháp phan tích thống kê khác nhau như: phân tích tự tương quan, phân tích hồi quy nhiều biến, phân tích hồi quy từng bước, phân tích phân biệt, phân tích mạng thần kinh nhân tao, phân tích tương quan Canon

và từ đó đã chọn được phương pháp hồi quy nhiều biến để xây dựng quy trình dy báo [20]. Các kết quả trong nghiên cứu nảy đã và đang được sử dụng vào

công tác nghiệp vụ dự báo khi hậu của Viện Khoa học Khí tượng Thủy Văn và

Mơi trường. Cũng theo hướng tiếp cận này cịn có một số cơng trình nghiên cứu. khác như: Lương Văn Lương Văn Việt [21] đã dự báo mưa, nhiệt và ẩm cho khu vực Nam Bộ. Hầu hết các nghiên cứu này các tác giả đều đã sử dụng nhân tố dự báo là các chỉ số giám sát ENSO.

2, Nhóm cơng trình nghiên cứu theo phương pháp mơ hình số.

'Việc nghiên cứu sử dụng các mơ hình số trị trong dự báo khí hậu mùa ở nước ta

mới bắt đầu được thực hiện từ đầu những năm 2000, đến nay đã có nhỉ cơngtrình nghiên cứu mơ phỏng mũ các trường khí hậu bằng các mơ hình số trị. Nội dung của các cơng trình nghiên cứu nảy từng bước giải quyết một số vấn đè như: tim hiểu về cấu trúc của mô hình; nghiên cứu ảnh hưởng của kích thước, vi trí miễn tính và độ phân giải biên và đi

tủa mơ hình, ảnh hưởng của các điều k

kiện ban đầu, anh hưởng của việc tham số hóa q trình vật ly... đến khả

năng mơ phỏng khí hậu mùa từ các mơ hình khí hậu khu vực, từ đó, đánh giákiện Việt Nam. Chỉ về hướng nghiên cứu này đã được Phan Văn Tân trình bay trong Bảo cáo tổng kết đề tài cấp Đại học Quốc gia (QG.TĐ.06.05) [22]. Về nhóm các cơng trình khả năng ứng dụng mơ hình khí hậu khu vực vào

</div>Trang 21<div class="page_container" data-page="21">

nghiên cứu theo phương pháp mơ hình ở Việt Nam đã được tổng quan khá. chỉ tiết va diy đủ trong luận văn thạc sỹ của Nguyễn Đăng Mậu (2012) [23] 3, Nhóm cơng trình nghiên cứu theo phương pháp hạ thấp qui mô thống ké

(Statistical Downscaling).

Đây là hướng nghiên cứu kết hợp của cả 2 phương pháp, thống kê và mơ hình số. Trong đó nhân tổ dự báo là các trường dự báo của mơ hình GCM được tơng. hợp, phân tích lại và giả thiết rằng dự báo này là hồn hảo. Một trong những. cơng trình nghiên cứu di đầu theo hướng nảy là dé tài “Nghiên cứu xây dựng mơ. hình dự báo khí hậu cho Việt Nam dựa trên kết quả của mơ hình động lực tồn

Nguyễn Văn Thắng, năm 2006. Trong nghiên cứu này, yếu tổ dự báo là chỉ số mưa, nhiệt độ mùa (12 mùa, mỗi mùa gồm 3 tháng li iép) của 7 vùng khí hậu Việt Nam và các. ố khác, như số lượng các đợt khơng khí lạnh, mưa

lớn diện rộng, nắng nóng, xốy thuận nhiệt đới..., nhân tố dự báo là các trường. chuẩn sai nhiệt độ mặt nước biễn (SSTA), khí áp mực biển (SLPA), bức xạ sóng dai (OLRA), tốc độ gió (U, V) ở các mức độ cao 1000 mb, 850 mb, 700 mb, 500 mb, 200 mb; (theo ô lưới). Các trường này là kết quả của các mơ hình tồn cầu đã được tổng hợp và phân tích lại tại các trung tâm khí hậu như CPC/NCEP,

NCAR, IRI (Mỹ), CPTEC/INPE (Brasil), NCC, BoM (Úc), ECMWF (EC). Trên

cơ sở bin hệ số tương quan giữa yếu tổ dự báo và gi t tại mỗi ô lưới của các trường khí hậu tồn cầu nêu trên, sẽ chọn được các vị trí có tương quan tốt nhất được sử dụng làm nhân tố dự tuyển trong mô hình hồi quy từng bước để lọc nhân tố [24]. Từ kết quả của Để tài các tác giả cho rằng phương pháp Downscaling thống kê không chi áp dung tốt trong dự báo khí hậu mùa mà cóthể áp dụng dự báo trong các lĩnh vực khác, nếu yếu tố dự báo có liquan mật thiết với các trường khí tượng, khí hậu. Gần đây, trong đề tài cấp nhà nước

KC08.29/06-10 [25], tác giả Phan Văn Tân và CS đã áp dụng phương pháp Downscaling thông kê dé dự báo hạn mùa các yết à hiện tượng khí hậu cực đoan tại các điểm trạm ở Việt Nam. Trong đó: yếu tố dự báo là nhiệt độ cực trị,

</div>Trang 22<div class="page_container" data-page="22">

số đợt mưa lớn, số đợt không khí lạnh và khả năng xuất hiện nắng nóng và rét đậm. Nhân tổ dự báo là số liệu tái phân tích của NCEP với độ phân giải 2.5° bao gồm các biến cơ bản như: áp suất mực biển PMSL, độ. cao địa thé vị h, gió u, v, nhiệt độ T và độ âm RH tại các mực áp suất cơ bản 1000, 850, 700, S00mb. Đây.

là nghiên cứu có tính khoa học và thực tiễn cao, các bước thực hiện như: phân

Oi với tích chọn lựa nhân tổ dự báo, lựa chọn phương pháp xây dựng mô hình

u tố dự báo đều được thực hiện với nhiều phương án khác nhau, từ đó chọn được phương án phủ hợp nl ¡ với mỗi yếu tổ dự báo. Cụ thé là: đã thir nghiệm hai phương pháp lựa chọn các nhân tổ dự báo: 1) sử dụng các biến cơ bản của ô lưới chứa điểm trạm làm nhân tố dự tuyển (21 biến); 2) sử dụng kỹ thuật phân tích thành phần chính PCA trên một miễn cho trước đối với mỗi trường khí quyển. Mỗi yếu tố dự báo (tùy thuộc vào ban chất của từng yếu tố)

được thử nghiệm 2 trong 4 phương pháp thông kê bao gồm hồi quy tuyến tính

các mơ hình dự báo vẻ nhiệt độ cực trị, kha năng xuất hiện nắng nóng và quả nghiên cứu,

xét dim được khuyến cáo có thể sử dung trong dự báo mùa.

4, Nhóm cơng trình nghiên cứu theo phương pháp thing kê trên sản phẩm mơhình (Model Output Statistics ~ MOS).

su tố dự báo và nhân

Trong đó,ơ dự báo chính là các trường khí hậu nhận.

được từ mơ hình khí hậu khu vực. Đây là một hướng tiếp cận khá mới mẻ,

phương pháp nảy cần phải có kết quả mơ phỏng nhiều năm tir mơ hình khí hậu. khu vực. Cho đến nay ở Việt Nam vẫn cịn rất ít cơng tình nghiên cứu theo

hướng này. Năm 2009, tác giả Nguyễn Minh Trường đã thực hiện báo cáo

chun đề *

báo, lập chương trình tính,

(ghiên cứu xây dựng các mơ hình thống kê, lựa chọn tập nhân tố dự

iêm tra độ chính xác bằng tập số liệu mẫu”, thuộc. đề tải KC08.29/06-10 [26]. Trong chuyên để này, tác giả đã phân tích các cơ chế thời tết, khí hậu khu vực Việt Nam để làm cơ sở khoa học cho việc lựa chọn

</div>Trang 23<div class="page_container" data-page="23">

một số nhân tố dự báo phủ hợp được lấy tir mơ hình RegCM, sau đó sẽ xây dựng,MOS để dự báo một số hiện tượng và yếu tổ khí hậu cực đoan hạn mùa cho khu.vực Việt Nam. Báo cáo bước đầu đã đưa ra được cơ sở khoa học trong việt

nghiên cứu phương pháp MOS đối với dự báo hạn mùa cho khu vực Việt Nam.

Tai lưu vực sơng Cả Hồng Thanh Tùng đã có một nghiên cửu về sự kết hợp giữa mơ hình số trị dự báo thời tiết BOLAM với nhận dạng hình thể thời tiết để dự báo mưa, với sự kết hợp này kết qua dự báo mưa là tương đối khả quan và có. độ tin cậy cao hơn so với trường hợp chỉ sử dụng mơ hình số trị đơn thuần, nhưng kết quả của dự báo này cũng chỉ ở dưới dạng dự báo hạn ngắn [27]

1.2. Tổng quan về lưu vực nghiên cứu

1.2.1. Vị trí dja lý, điện tích và phân bỗ điện tích

1.2.1.1. Vị trí địa lý

Lưu vực sơng Cả nằm ở vùng Bắc Trung bộ có toa độ địa lý: 18°15' đến

103°45'20" đến 105°15'2

20°1030" vĩ độ Ba '' kinh độ Đông. Điểm sông Cả

chảy vào đất Việt Nam tại Biên giới trên dịng Nam mơ có tog độ: 19°24'59" độ vĩ Bắc; 104°04'12" kinh độ Đông.

Ving hạ lưu sông Cả giới hạn bởi các huyện Đô Lương, Yên Thành, Diễn Châu,Thanh Chương, Anh Sơn, Hưng Nguyên, Nam Đàn, Nghĩ Lộc, thị xã Cửa Lò,thành phố Vinh (Tỉnh Nghệ An). Huyện Đức Thọ, Nghỉ Xuân, Can Lộc, Lộc Hà, thị xã Hồng Lĩnh (Tinh Hà Tinh ). Có tọa độ địa lý: 18°15" đến 193" vĩ độ Bac, 104°55'20 đến 105°58` 30” kinh độ Đông.

</div>Trang 24<div class="page_container" data-page="24">

Hình 1. 1. Bản đồ lưw vực sơng Cả

1.2.1.2, Diện tích tự nhiên lưu vực xơng Cả

Theo tài liệu đặc trưng mạng lưới sông ngồi Việt Nam của tổng cục Thuỷ Văn xuất bản điện tích tự nhiên tồn bộ lưu vực sơng Cả, tính từ thượng nguồn đến cửa sơng là 27.200 km. Diện tích lưu vực sơng Cả được phân bổ trên các địa dư hành chính như sau:

</div>Trang 25<div class="page_container" data-page="25">

Bảng 1.1. Phân bố diện tích theo địa bàn hành chính:

(Nguồn: Niên giảm thẳng ké tinh Nghệ An và Hà Tinh năm 2017)

1.2.2. Điều kiện địa hình

Lưu vực sơng Cả phát triển theo hướng Tây Bắc - Đông Nam, nghiêng din ra

biến. Phần ở địa phận Việt Nam hơn 80% diện tích là đồi núi. Diện tích đất có.

độ đốc thoả man cho u cầu phát triên nơng nghiệp chỉ chiếm 19% tồn vùng. và 14% toàn lưu vực. Day núi Phu Hoạt ở thượng nguồn sơng Hiểu có đỉnh cao 2.452m, thượng nguồn sơng Giăng, sơng La là day núi Trường Sơn có độ cao. trên 2.000 m, càng gần về phía Nam và Tây nam núi đổi thấp dần xuống độ cao.

1.300-1.800 m,én vùng núi đồi Hà Tĩnh độ cao giảm còn 400-600 m. Dai

một bức tường thành ngăn giỏ biển thiào đất Lào tạo nên sự khác biệt về chếđộ khí hậu của hai nước.

Địa hình sơng Cả rất đa dạng, vùng đổi núi độ dốc lớn gây ra tỉnh trạng tập trung. nước nhanh dé gây ra lũ lớn. Thấp nhất là vùng đồng bằng các huyện Quỳnh

Lưu, Diễn Châu, Yên Thành, có nơi chỉ cao 0,2 m so với mặt nước biển (xã

</div>Trang 26<div class="page_container" data-page="26">

Quỳnh Thanh, Quỳnh Lưu). Đặc điểm địa hình trên là một trở ngại lớn cho việc phát triển mạng lưới giao thông đường bộ, đặc biệt là các tuyển giao thông vùng trung du và miễn núi, gây khó khăn cho phát triển lâm nghiệp và bảo vệ dit daikhỏi bị xói mịn, gây lũ lụt cho nhiễu ving trong tỉnh.

[Nhóm mẫu ving trên núi (tt 800-

10ööm dda 1.7ð2010n) 302069] 28,19] 69840, 36| 371803

(Nguồn: Niên giảm thắng ké tỉnh Nghệ An và Hà Tĩnh năm 2017)Ghi chú: Cả phần thé nhường của khu hưởng lợi từ nguồn nước sông Cả.

‘Dae điểm thé nhưỡng hạ lưu lưu vực sông Cả: Được phân bổ chủ yếu là loại đất

Thay thành, dat nay phân bố chủ yếu tập trung ở các huyện đồng bằng và đồng

</div>Trang 27<div class="page_container" data-page="27">

bằng ven biển, bao gồm một phần dat của Đô Lương, Thanh Chương, Nam Đàn,

Hưng Nguyên, Nghỉ Lộc, Diễn Châu, Yên Thành, Quỳnh Lưu, TX Cửa Lo,

thành phố Vinh của Nghệ An và Hương Sơn, Hương Khê, Can Lộc, Đức Thọ,

thị xã Hồng Lĩnh. Gồm 5 nhóm đắt chính:

~ Nhóm dat cát phân bố ven bién Nghỉ Xn (Ha Tinh), Nghỉ Lộc, thị xã Cửa.

Lò, Diễn Châu, Quỳnh Lưu.

~ Nhóm đất phù sa dốc tụ phân bố các huyện ven sơng Cả, sơng La. ~ Nhóm đất mặn chủ yếu ven cửa sơng và ven biển.

~ Nhóm phèn mặn

~ Nhóm đất bạc màu và biến đổi do trằng lúa.

Chiế vi trí quan trong trong số nảy có 300.000 ha đất phủ sa và nhóm đất cát.

Đây là nhóm đất có ý nghĩa lớn đối với sản xuất trên lưu vực. Có hai loại chính. ~ Đất cát cũ ven biển có 31.400 ha tập trung ở vùng ven biển. Dat có thành phan cơ giới thơ, kết cấu rời rac, dung tích hap thụ thấp. Các chất dinh dưỡng như

mùn, đạm, Lân nghèo, Kali tổng số cao nhưng Kali dé tiêu nghèo. Loại đắt nay

thích hợp cho trồng hoa mau, cây công nghiệp ngắn ngày như Lac, Vừng, Đỗ,

cây ăn quả. Khi sử dụng cần hết sức chú ý đến phát triển cây ho đậu, tăng cường phân trudng, không dé hở đất bằng biện pháp xen canh gối vụ

phủ sa thích hợp với canh tác lúa nước va màu như đất phủ sa được bồi hàng năm, đất phủ sa không được bồi, dat phủ sa vùng ting, dat phù sa cũ sản ph

sa không được bồi hàng năm khoảng 74%. Dat này bị chia cắt mạnh, nghiêng. m của Feralit. Nhóm này có diện tích khoảng 268.600 ha. Trong đó đắt pha

dốc và lỗi lõm. Quá trình rửa trơi xảy ra liên tục cả trên bể

‘Thanh phần cơ giới đa số là nhẹ. Độ day ting canh tác mỏng, dung tích hắp thụ thấp, thường chua. Nghèo dinh dưỡng đặc biệt li nghéo Lân, Dat phù sa chủ yếu.

tập trang ở đồng bằng ven hai bên ba sông và ving đồng bằng sông Bằng, sông Cm, sông Nghèn. Đây là địa bản sản xuất lương thực chính của lưu vực. Đây

</div>Trang 28<div class="page_container" data-page="28">

cũng là vùng có xu thế đang dần dần chủ động tưới, tiêu, chống lũ. Phần lớn loại đất này dang sử dụng trồng lúa nước (khoảng 110.000 ha lúa 2 vu),

Ngoài hai loại đắt chính trên cịn một số loại đắt cồn cát ven biển, dit bạc mau,

nhiễm mặn, với diện tích nhỏ. Loại này đang được nghiên cứu chuyển sang ni trồng. Nhưng địi hỏi phải có nguồn nước ngọt cung cap thường xuyên và có

biện pháp tiêu tốt để đảm bảo môi trường. 1.2.3.2. Đặc điểm về thảm phủ thực vật

Vùng hạ lưu lưu vực che phủ chủ yếu là hệ sinh thái nơng nghiệp gồm: Các diện tích canh tác nơng nghiệp trên tồn lưu vực chiếm khoảng 7% diện tích tồn lưu vực. Trên điện tích đất này hiện nay canh tác với hệ số quay vòng ruộng đất tir

1,7 đến 1,8 lần trong năm nghĩa là trong một năm chỉ có khoảng 6 tháng có cây che phủ còn lại 6 tháng đất trồng. Trong 6 tháng phần cây có lá che phủ cho diện

tích chỉ chiếm 3,5-4 tháng, có thể đánh giá thảm phủ thực vật trên đất nơng nghiệp chỉ đạt 20-25%. Ngồi ra còn một số vùng đồi, trang trại được che phủ bởi các các diện tích trồng cây ăn quả, cây cơng nghiệp chiếm 3-5% diện tích.

1.2.4. Khí hậu, khí tượng.

1.2.4.1. Nhiệt độ

"Nhiệt độ trên lưu vực sông Cả chia làm hai thời kỳ rõ rột. Nhiệt độ mùa Đông và

nhiệt độ mia 1a, Nhiệt độ bình quân năm trên lưu vực ít có biến đổi. Vùng đồng

bằng cao hơn trung du và miền núi, thể hiện theo nhiệt độ bình quân Vinh: 23,8°C, Đô Lương 23,7°C, Tương Dương 23,6°C, Tây Hiểu 23,2°C.

~ Mùa Đơng có thé tinh từ tháng 11 đến tháng 3 năm sau trùng với thời kỳ hoạt

động mạnh của khối khơng khí lạnh lục địa Châu A, Nhiệt độ thắp nhất là tháng. 1, Nhiệt độ tức thời thấp nhất tại Quy Châu là - 0,5°C (1974), Tương Duong 1,7°C, Đô Lương 40C, Vinh 40C. Chênh lệch nhiệt độ ngày trong mùa Đông tir60C đến 80C.

- Mùa Hè có thể tính bắt đầu từ tháng 4 đến tháng 10 khi khối khơng khí xích

</div>Trang 29<div class="page_container" data-page="29">

.đạo - Thái Bình Dương ảnh hưởng lớn tới lưu vực. Nhiệt độ trung bình ngày các tháng mùa lũ đạt từ 26°C - 28°C. Tháng có nhiệt độ cao nhất là tháng 7 bình quan ngày đạt tới 39°C. Nhiệt độ tối cao tuyệt đối đo được tại Tương Dương là 42,7°C (tháng 5/1966), Quy Châu 41,3°C (5/1966), Đô Lương 41,1°C (5/1966),

Vinh 42,1°C (5/1902), Chênh lệch nhiệt độ trong ngày về mùa lũ đạt tới

Theo ti liệu đo đạc của các trạm khí tượng, Số giờ nắng trung bình năm trên lưu vực s ng Cả biến động từ 1.500+1.800 giờ/năm. Lượng bức xạ nhiệtlơng đạt bình qn 120+130 Kead/em2 năm. Số giờ nắng trung bình và lượng bức xạ

lớn trên lưu vực là điều kiện thuận lợi để phát triển sản xuất nông lâm ngư. nghiệp trên lưu vực,

Bang 1.4. Số giờ nắng trung bình tháng, năm trên lưu vực sông Cả (Dv: h)

Tram | 1 |2 | 3 |4, 5|6/7/8/9|10 11 | 12 Năm

Vinh 723 |48 |63& |132 (213/186 206 |167 152 |I35 948 |š75 |ISS7Đô Lương |80.5 J5. |T04 |126 209 |194 223 172 157 |150 H0 |103 |1650

Cửa Rảo — |I0L0791 |1052|149/193|162 188/158 155 |I48 110 |123 |I670

(Nguôn: Niên giám thông kê tỉnh Nghệ An năm 2017)

</div>Trang 30<div class="page_container" data-page="30">

1.2.4.3. Bốc thoát hơi nước

Thiết bị đo bốc hơi trên lưu vực sông Cả hầu hết bằng ống Piche. Riêng tram Vinh đo bốc thốt hơi nước bằng thiết bị GGI-3000. Theo tính tốn thuỷ văn. lượng bốc hơi nước trên lưu vực sông Cả khoảng 940 mm/näm. Trạm Vinh do.

theo thiết bị GGI-3000 lượng nước bốc hơi bình quân năm 954 mm/năm. Khu vực có lượng bốc hơi năm bình qn nhỏ nhất là lưu vực sông Hiếu. Tại Quy

Chau là 701 mm/năm. Lượng nước bốc hơi bình quân năm đồng bằng nhỏ hon miền núi nhưng phần trung lưu giữa lưu vực lại có lượng bốc hơi nhỏ hon cả. Lượng nước bốc hơi bình quân tháng lớn nhất vào tháng 7 khi gió Lào và nắnghoạt động lớn trên lưu vực. Tại Vinh thắng 7 đạt 172 mm/tháng. Tháng có lượng,

bốc hơi nhỏ nhất vào tháng 2 chỉ đạt 29,7 mm/tháng. Bốc hơi 4 tháng lớn nhất là

5, 6, 7, 8 tông lượng bốc hơi đạt tới 541 mm chiém gần 60% tang lượng bốc hơi năm. Bốc hơi ngày lớn nhất tại Vinh đạt tới 5.4 mm/ngay. Lượng bốc hơi bình. qn tháng các khu vực trên lưu vực sơng Cả đạt được như sau:

Bang 1.5. Lượng nước bốc hơi bình qn tháng trên lưu vực sơng Cả (Đơn

Độ ẩm bình qn năm trên lưu vực sơng Cả biến động từ 82% đến 85% vùng có. độ âm bình qn năm cao là Con Cuông 86,5%, Đô Lương 85,5, Tương Dương

81,5%, Quy Châu 86,6%, Vinh 83,5 %. Độ ẩm cũng phủ hợp với lượng bốc hơi năm vùng trung lưu có độ am lớn - độ bốc thốt hơi nước nhỏ và vùng miền núi,

đồng bằng có lượng bốc hơi lớn- độ âm khơng khí nhỏ. Tháng có độ ẩm cao. nhất là tháng 1, 2 độ ẩm cao đạt tới 94%, tháng có độ am thấp nhất là tháng 7, có

</div>Trang 31<div class="page_container" data-page="31">

> Gib: Hoạt động trên lưu vực sơng Cả có hai mia rõ rệt gió mùa Đơng vàgió mùa Hè. Vào mùa Đơng hướng gió thịnh hành là Tây Bắc - Đơng Nam vàgió Đơng Bắc. Tốc độ gió trung bình đạt 1,93,0 m/s. Một năm có khoảng 324.đợt gió mùa gây lạnh trên lưu vục,Gió mùa hè có hướng thịnh hành là gió Đơngvà Đơng Nam, tốc độ gió trung bình 1,5 + 3,0 mis giữa mùa Đơng và mùa Hè cógió Tây và Tây Nam hoạt động. Trên tồn lưu vục gid có tốc độ từ 2,0 = 4,0 misđặc trưng của gió này là khơ, nóng, thổi theo từng đợt từ 5-7 ngày mà nhân dânthường gọi là gió Lào. Một năm trên lưu vực có từ 5 = 7 đợt gió Tây và xuất hiện từ đầu tháng 4 đến tháng 7. Thời kỳ có gió nay lượng bốc thốt hoi lớn và độ âm của sông tăng cao. Đây là thời kỳ cuối vụ Xuân và đầu vụ Hè thu do vậy trên lưu vực sơng Cả những tháng có gió Tây cảng cuối cần tưới nhiều nhưng.

thời gian tưới lại cần vào ban đêm hoặc gần tối, gần sáng vì khi cây bốc thốt

hơi nước nhanh, tưới đủ nước vào ban ngày gây tình trạng cảng bị úng sinh hoe

cdễ héo chết và ủng thân,

> Bao: Vùng đồng bằng sơng Cả mở rộng theo hướng nhìn ra phía Đơng lại sát bờ biển chịu ảnh hưởng nhiều của các đợt mưa bão cảng đi sâu lên phía Tay Bắc và phía Tây lưu vực ảnh hưởng của bão cảng giảm nhỏ. Vào đầu tháng 7

</div>Trang 32<div class="page_container" data-page="32">

khi hoạt động của các hình thái thời tiết gây mưa tăng lên ở vùng Thái BìnhDuong. Khối áp cao Thái Bình Dương lớn mạnh lên, hoạt động mạnh ở vùng ria

vịnh Bắc Bộ lan at

Nam gây ra bão hoặc áp thấp nhiệt đới kèm theo mưa to vùng ven biển phía bắc trong dé có lưu vue sơng Cả. Hàng năm lưu vực sông Cả chịu ảnh hưởng của bão va bão đồ bộ trực tiếp từ 1,0 + 1,5 cơn bão trong năm. Tốc độ gió do bão gây ra đạt tới cấp 9 + 10 khi giật lên đến cắp 12. Bão thường dé bộ vào lưu vực.

sông Cả từ cuối tháng 9, 10 và đầu tháng 11. Tốc độ gió lớn nhất đã quan tric

được tại Tương Dương 25 m/s hướng N.W (1975). Tại Quy Châu lớn hơn 20mis hướng N.W năm 1973, tại Đô Lương 28 m/s hướng E.N.E (1965), tại Vinh

năm 1982, 1987, 1989, 1990. Thông thường bão và áp thấp,

nhiệt đới đỗ bộ vào lưu vực sông Cả là gây mưa lớn ngập lụt trên diện rộng. Bão 14 một hình thái thời tiết bất thường khó chống nhưng nếu có phương án phịng.

tránh tốt sẽ giảm đi những thiệt hại về người và của nha nước và nhân dẫn trên

ưu vực.

Bang 1.7. Tắc độ gió trung bình tháng, năm (Bon vị: m/s)

Tạm |l1|2|3|4|s|6|z|s |» [ao] a | 2 [NamQuy chin | 06] 0.6] 07] 0.7] 07) 06] 06| 05] 05} 04] 04] 05] 06lay Ha | bai Lõ| ta ra) as) lại bại aa] lai lãi lại lại la

lcwRao | Lố|tz|tợ| bố[ 12] af a] os] oa] os] 09] af lại

concudng | 14) Lõi 1s) 13) 13] is] lợi lãi aa] aap lại lãi lá

potwme | tải tái ral ra al us] bối ta] ái ia] lãi lái tal

nh 19} 1s} 19) 3|

Quynh Lưu | 2.2] 22] 19) 2|

Huong Khe | 1,5] 1,5] 14] 15] 47] 18] 21) 15] 14) 16] 17] Lối 16

ã hộitrên lưu vực. Mưa là tác nhân điều chỉnh khí hậu trên lưu vực. Cũng như.

chế độ mưa vùng miễn Bắc lượng mưa bình quân năm trên lưu vực dao động từ

</div>Trang 33<div class="page_container" data-page="33">

1.100 + 2.500 mm/năm, có các trung tâm mưa lớn như thượng nguồn sơng Hiểu, lưu vực sông La, lưu vực sông Giang lượng mưa bình quản năm đạt 2.000 +2.400 mmvnăm. Trung tâm mưa nhỏ dọc theo dịng chính sơng Cả, tại Cửa Rao, Mường Xén đạt 1.100 + 1.400 mm/nim. Ving ding bằng hạ du sơng Cả có lượng mưa bình qn năm từ 1.700 + 1.800 mnvnăm.

Mưa phân bố theo thời gian trong năm có 2 mùa rõ rệt: Mùa mưa it và mùa mưa. nhiều. ở thượng nguồn sông Cả, sơng Hiểu mia mưa có thẻ tính từ tháng 5 đến.

thing 10 nhưng ở hạ du và phía sơng La mùa mưa có thể tính từ tháng 6 dé thắng 11. Diễn biế mưa trong năm cũng mang tính đặc thủ của miền Trung.

Mưa lớn trong năm thường có 2 đỉnh, đỉnh mưa lớn thứ nhất xuất hiện vào cuối tháng 5 đầu tháng 6 khi gió giao mùa. Đỉnh mưa này là nguyên nhân chính xuất hiện lũ tiểu mãn. Dinh mưa lớn nhất trong năm thường xuất hiện vào cuối tháng. 9, 10 hàng năm. Đầu mùa hạ lượng mưa thắng đạt cực đại vào tháng 5, 6 sau đómưa giảm nhỏ vào tháng 7, 8. Tổng lượng mưa hai tháng 5, 6 đạt tới 20% tổng,

lượng mưa năm. Trong 2 tháng mưa lớn tháng 9, 10 lượng mưa dat tới 40 + 5 tổng lượng mưa năm, cường độ mưa trong mùa mưa rit lớn. Trong 1 ngày lượng. mưa có thể đạt từ 700 mm đến 800 mm, mưa 3 ngày đạt trên 1.000 mm điển

hình như trận mưa ngày 20/8/1965 thành phố Vinh chi trong I giờ lượng mưa đạt 142 mmigiờ. Những trận mưa lớn như trên thường gây lũ nghiêm trọng trên

lưu vực sông Cả.

“Tổng lượng mưa 6 tháng mùa khô lại rất nhỏ chỉ chiếm 15 + 20% tổng lượng mưa năm. Lượng mưa nhỏ nhất thường vào tháng 2, 3. Nhiều tram đo trong. vùng lượng mưa hai tháng này chỉ dat 1 + 2% lượng mưa năm,

Lưu vực sông Cả so với các lưu vực Bắc Bộ ảnh hưởng của gió mùa Đơng Bắc

đã giảm đi nhiều. Nhưng số ngày có mưa phùn trong các tháng mùa khơ cũng. khá nhiều. Vùng đồng bằng số ngảy mưa phùn có thé tới 30 + 40 ngày/năm.

Lượng mưa mùa Đông từ tháng 12 đến tháng 4 có thé đạt tới 130 = 300

</div>Trang 34<div class="page_container" data-page="34">

‘mm/thdng, đây là loại hình mưa thuận lợi cho canh tác vụ đông xuân.

Bang 1.8. Lượng mưa trung bình tháng (Đơnmin)

Trạm [fami] V [ve vi) val ax | x | xt] xm] Năm

(Nguén: Niên giảm thông kê tinh Nghệ An và Hà Tĩnh năm 2017) 1.2.5. Mang lưới song ngồi và điều kiện thay văn.

1.2.5.1. Mang lưới sơng ngơi1. Dịng chính sơng Cả

Dịng chính sơng Cả bắt nguồn từ đỉnh núi Phulaileng thuộc tỉnh Hủa Phẩm

Cộng hồ Dân chủ Nhân dân Lao, sơng chảy theo hướng Tây Bắc Đông Nam. Nhập vào đất Việt Nam tại ban Keng Du, dịng chính đi sát biên giới Việt Lio chừng 40 km và đi hoàn toàn vào dat Việt Nam tại chân đỉnh 1.067m. Đến Bản Vẽ sông đổi dòng chảy theo hướng Bắc Nam về đến Cửa Rao sông nhập với nhánh Nậm Mô và lại chuyển dịng chảy theo hướng Tây Bắc- Đơng Nam. Qua nhiều lần uốn lượn đến Chợ Tràng sông Cả nhập với sơng La va đổi dịng một lan nữa theo hướng Tây - Đơng. Dịng chính sơng Cả có chiều dai 514 Km, phần

chảy trên đất Việt Nam là 360 Km cịn lại là chảy trên đất Lào. Phần miền núi

lơng sơng hẹp hình chữ V chay len lõi giữa các núi cao và dọc đường nhận rất nhiều các nhánh suối nhỏ. Tại đất Việt Nam đến Cửa Rảo sông Cả nhận thêm nhánh Nam Mơ ở phía hữu, đến cuối Tương Dương trên Khe Bố sông Cả nhận nhánh sơng Huổi Ngun ở phía tả, đến Con Cng nhận nhánh Khe Choang ở

</div>Trang 35<div class="page_container" data-page="35">

phía hữu đến ngã ba cây Chanh nhận sơng Hiếu ở phía Tả và đến Thanh Chương. nhận nhánh sơng Giăng ở phía hữu, sơng Gang ở phía tả đến Chợ Trằng sơng Cảnhập với sơng La ở phía hữu và cũng chảy ra biển tại Cửa Hội. Đoạn sông nhập.

h ch lưu cuối cùng này được gọi là sông Lam. Sông cửa sơng có digi lưu vực là 27.200 km? Phin diện tích sơng Cả chảy trên đất Lio là 9.740 km? còn lại là nằm ở địa phận Việt Nam. Đoạn sông Cả từ Cửa Rảo đến Đô Lương.

được gọi là sơng miễn núi có nhiều ghénh cao từ 2 + 3 m. Dién hình là Khe Bồ, bề rộng trung bình ở đoạn này mùa kiệt là 150 + 200m. Nhưng mùa lũ có nơi lên đến 2.000 m, lịng sơng cắt sâu vào địa hình và có hướng chảy tương đối thẳng ít

gấp khúc. Từ Đơ Lương đến n Thượng lịng sơng mở rộng dẫn và có đơi chỗ

gấp khúc như đoạn Rú Gude, chiều rộng sông mùa kiệt từ 200 + 250 m, Mùa lũ

từ 2.500 + 4.000 m, vì khi có lũ lớn tồn bộ vùng hữu Thanh Chương đều tham.

gia vào dòng chảy, đến Yên Thượng do địa hình núi phát triển ngang của dãy. núi thượng Nam Dan nên đồng chảy lại bó gọn vào trong lòng chỉ chừng 150 =200 m mùa kiệt và 800 + 900 m trong mùa lũ.

Tir Yên Thượng đến Chợ Tring sông lại bit đầu phát triển bé ngang có bãi rộng.

Tit Chợ Tràng đến Hưng Hồ sơng mở rộng phan bãi dòng chảy ép sát vào bờ bắc phần bãi bồi phía Hà Tinh rất rộng và dân cư ở đây sinh sống ngay trên bãi sông này. Cửa sơng Cả đổ ra tại Nghỉ Thọ vng góc với bờ biển. Cửa sơng,rộng bình qn 1.500 m. Lịng sông tại cửa sâu tới -14 + -30 m. Đoạn sông Cả 10.000 tấn đi từ cửa đến cầu Bến Thuỷ có thể cho phép tàu tải trọng 5.000 tấn

lại bình thường trong cả mùa kiệt lẫn mùa lũ. Tóm lại đặc điểm dịng chính sơng, Cả là nếp đứt gãy theo hướng Tây Bắc - Đông Nam của miền địa chất cũ, lịng. sơng sâu, it bãi sơng và it bãi bỗi trên sông. Đoạn hạ lưu sâu và rộng đoạn trung, lưu rộng nhưng lại nông. Phần thượng nguồn có nhiều ghénh thác hai bên mép. sơng là núi cao và đổi. Phía thượng nguồn có nhiều vị trí có thị xây dựng đượckho nước lợi dụng tổng hợp. Sơng Ca khơng có phân lưu có một cửa thốt duy

nhất.

</div>Trang 36<div class="page_container" data-page="36">

2. Dịng nhánh sơng Ca(1) Sơng Hiểu

Sơng Hiểu là một chỉ lưu phía tả nhập vào sông Cả ở đoạn trung lưu tại Ngã ba

Cây Chanh. Sơng Hiếu có diện tích lưu vực tính đến cửa sông là 5.340 Km2 với

chiều dai sông 314 Km bắt nguồn từ day núi Cao Phú Hoạt thuộc Qué Phong. Sông chảy theo hướng Tây Bắc - Đông Nam gần song song với dịng chính sơng. Cả. Đến Nghĩa Dan dòng chảy đổi hướng theo hướng Bắc Nam. Từ thị tran Tân Kỳ đồng chây lại đổi hướng theo Đông Nam - Tây Bắc và nhập vào sông Cả tại Ngã ba Cây Chanh. Dịng chính sơng Hiểu đoạn từ Phả Châu tiến xuống đến

soi đội

Nghĩa Đàn lịng sơng rộng, nông, nhiễu bãi c dong chảy mùa ki chỉ dat từ 0,5 + 2 m. Có thác lớn nhát là thác Dita chênh lệch đầu thác cuối thác từ 6 + 7m đài gin 50 m. Phin qua Quy Châu, Quy Hợp dịng chảy rất hiển hồ.

Tit Nghĩa Din đến Ngã ba Cây Chanh lịng sơng bị biển động thường xuyên do dong chảy bị đổi chiều nhiều lần, ở đây bờ sơng có đoạn thẳng đứng khơng có. bãi ven sơng. Dáy sơng chênh với bờ sơng có nơi tới 20 m. Lịng sơng rộngtrung bình mia kiệt 100 + 120 m, mùa lũ 150 + 280 m, cũng chính vi mat nước. mùa kiệt và mùa lũ khơng chênh nhau nhiều mà khi nước hạ thấp dịng chảy xiết trong sông làm ra hiện tượng lở bờ sông. Sông Hiểu là con sông cấp nước quan

trọng đối với các huyện Qué Phong, Quy Châu, Quy Hợp, Nghĩa Đàn, Tân Kỷ.

Nhung mùa kiệt trên sơng Hiểu có khi chỉ cịn 6 + 7 m3/s khơng đủ lượng nước cấp cho nhu cầu. Sơng Hiểu có các chỉ lưu quan trọng như Nậm Quang, Nam Giải, Kẻ Cọc - Khe Nhã, sông Chàng, sông Dinh, Khe Nghĩa, Khe Đá. Trong số các chỉ lưu có 2 chỉ lưu lớn là sông Chang và sông Dinh, hai sông nay đều là sông miền núi cấp nước quan trong của sông Hiểu,

(2) Sông Nam Mô;

Sông Nam Mô bắt nguồn từ vùng rừng núi của tỉnh Bôlikhăm Xay (Lào) chảyvào Vig Nam tại Làng Nhãn thuộc huyện Kỳ Sơn. Ở phía Lào sơng chảy theohướng Bắc Nam vịng quanh đỉnh Hudng Mang Ngai (2406) và đổi dòng theo

</div>Trang 37<div class="page_container" data-page="37">

hướng Đông Nam -Tây Bắc đến bản Suông Hang sông đổi theo hướng Tây Bắc. Đông Nam và nhập lưu với dịng chính sơng Cả tại Cửa Rao. Cũng có thể nóiđây là đồng chính sơng Cả vì nó đổ vào sơng trùng với hướng chảy của dịng

chính. Sơng Nim Mơ có diện tích lưu vực 3.970 km2 chiều dai sơng 189 km phần chảy trên đất Việt Nam 89 km. Đoạn này có nhiều ghềnh cạn lịng sơng,

mùa cạn hẹp tir 30 + 50 m, về mùa lũ lịng sơng mở rộng tới 200 m. Từ thượng.

vị trí có thi

nguồn đến đoạn nhập lưu sơng Nam Mơ có rất nl ry dựng được 'hứa dé phát điện và điều tiết nước cho hạ du. Thượng nguồn sông Nam Mô chảy qua các vùng núi đá cao có cao độ bình qn trên 1,000 m.

(3). Sơng Giang:

Lan+ phụ lưu phía hữu sơng Cả có cửa ra tại xã Thanh Ln cách đập Đơi Lương về phía hạ lưu chừng 20 Km. Sông Giăng bắt nguồn từ diy núi Phu Long. 1.330m phía Tây Nghệ An trên vùng núi Mơn Sơn - Lục Giả. Sơng Giăng có

diện tích lưu vực 1,050 Km2 nằm trong vùng mưa lớn nên lịng sơng rộng, nơng

và nhiều bãi bồi hướng chảy chính của sơng Giang là hướng song song với sông Ca đến Thác Muối đổi theo hướng Tây Đông phần cửa ra nhập với sông Ca theo. hướng Bắc Nam. Sông Giang là một chỉ lưu cung cắp nước quan trọng cho sông. “Cả đoạn trung lưu đồng thời nó cũng là con sơng có lượng lũ khá lớn gây ngập lụt cho vùng trung lưu. Trận lũ 1978 ở sông Cả đạt tới mức lịch sử ở hạ du cũng.

‘do một phần lượng lã tập trung lớn của sơng Ging. Sơng Giăng có tới 80%

tích là đồi núi và núi cao. Trên sơng Giang có vị trí xây dựng được kho nước rất thuận lợi.

(4) Sông La:

Sông La là phụ lưu gần hạ du của sông Cả với 2 nhánh sông lớn sông Ngàn Phố, Ngân Sâu nhập lưu tại Linh Cảm. Từ Linh Cảm đến Chợ Tring được gọi làSông La. Tông diện tích lưu vực sơng La 3.210 km2 có hai nhánh quan trọng:

ng Ngàn Phó:

</div>Trang 38<div class="page_container" data-page="38">

Bắt nguồn từ cửa khẩu Cầu Treo xã Sơn Kim, sông chảy theo hướng gần như Tay- Đông cửa sông cùng hướng với của sơng Cả. Lịng sơng từ Sơn Tiến đến ngã ba Linh Cảm mở rộng, có nhiều bãi sỏi cuội, mặt nước trung bình mùa kiệt

120 m, mặt nước mùa lũ có nơi tới 800 m. diện tích lưu vực sông Ngàn Phố tinh

đến cửa sông khoảng 1.350 Km2 trong đó tới 60% là vùng đồi núi. Sơng Ngàn Phổ nằm trong vùng mưa lớn, tập trung của sông Cả nên có rất nhiều nhánh sơng suối nhỏ nhập lưu điển hình là Khe Tre, Khe Nam, Khe Cỏ, Vực Rồng, Các nhánh nhỏ trên sông Ngàn Phố đã được sử dụng xây dựng các hồ chứa phục. vụ tưới và cấp nước. Sông Ngàn Phố là nguồn nước quan trọng cấp cho các ngành kinh tế của huyện Hương Sơn nhưng cũng là tác nhân gây thiệt hại cho

nền kinh tế huyện. Điển hình như trận lã quét cuối tháng 9/2002 gây thiệt hại cho nền kinh tế huyện có 37 người chết hàng nghìn nóc nhà bị sập, đường 8

bị cắt đứt không giao thông được gần 25 ngày, thiệt hại kinh tế lên tới trên 50 tỷ đồng. Tén thất lớn như vậy làm cho huyện Hương Sơn phải nhiều năm mới phục. hồi lại được nền kinh tế của huyện.

(5) Sông Ngàn Sâu:

Bắt nguồn từ diy núi G

Bac-Déng Nam đến Chúc A s

1g Man thuộc xã Hương Can chảy theo hướng Tây

ng đổi dòng theo hướng Đông Nam - Tây Bắc

trên đọc đường sông rất nhiều nhánh sông, s

sông Ngân Trươi. Lưu vực sông Ngân Sầu phát triển lệch về phía Tây. Sơng Ngàn Sâu nhập vào sơng La tại Linh Cảm. Tổng chiều dài dịng chính sơng là 102 Km với diện tích lưu vực 1.860 Km2. Cũng như sông Ngàn Phố, sông Ngàn ‘Sau cũng nằm ở trung tâm mưa lớn của sông La do vậy rất nhiều nhánh suối nhỏ.

nhập lưu. Chiều rộng đáy sông từ Chúc A tới pha Địa Loi mùa kiệt từ 60 + 80

em, mùa lũ từ 300 + 400 m.ir pha Địa Lợi xuống hạ du lịng sơng cắt sâu vàođịa hình có eo chet địa hình tại Hồ Duyệt gây cản trở cho cơng tác thốt lũ của Iau vực. So với sơng Ngàn Phó, sơng Ngàn Sâu có các thung lũng sơng rộng lớn điển hình như thung lũng hạ du sông Tiêm, hạ du Ngàn Trươi và thượng Chúc

</div>Trang 39<div class="page_container" data-page="39">

A. Sông Ngàn Sâu là nguồn cung cắp nước chính cho các hoạt động kinh tế của. huyện Hương Khê đồng thời cũng là tác nhân gây thiệt hại trong mùa lũ cho.huyện. Trên sơng Ngàn Sâu có những vị trí thuận lợi làm kho nước lợi dung

tổng hợp như Chúc A, Ngân Trươi, sông Tiêm và hàng loạt các suối nhỏ khác

"Đặc trưng hình thái lưu vực sơng Cả được thể hiện qua các chỉ tiêu đánh giá lưu

(Ngudn: Niên giám thong kẻ tinh Nghệ An và Hà Tĩnh năm 2017) Đánh giá chung về đặc trưng hình thái sơng Ca

Sơng Cả là con sơng lớn thuộc vùng Bắc Trung Bộ có hình dạng lưu vực phát

triển lệch về phía Tây Bắc, diện tích lưu vực đa phần là miền núi và núi cao, hệ

thống sông Cả bao gồm nhiều sông nhánh hợp thành, có một cửa thốt duy nhất vng góc với bờ biển. Lưới sông phát triển đều trên các vùng địa hình rất thuận lợi cho cơng tác phát triển tưới và cấp nước. Là một lưu vực sông rộng nằm trên. nhiều vùng mưa tiểu địa hình khác nhau lại đối mặt trực tiếp với hướng gió. Đơng nam do vậy các loại hình thiên tai trên sơng Cả rất đa dạng xảy ra thường,

xuyên cá về không gian lẫn thời gian. Có những vùng rit khan hiểm nước trong. mủa kiệt, đồng thời có những vùng bị lũ uy hiếp thường xuyên.

</div>Trang 40<div class="page_container" data-page="40">

1.2.5.2. Điều kiện thuỷ văn(1) Đồng chảy năm.

Lưu vực sơng Cả có lượng địng chảy khá đồi đào nhưng phân bố khơng đều, thiên lệch mạnh theo thời gian và không gian. Mô số dng chảy năm tăng dẫn từ Tây sang Đơng và Tây Bắc xuống Đơng Nam. Mơ duyn dịng chảy trung bìnhnăm ving thượng nguồn sơng Ca đạt 20 Vs.km2, vùng trung lưu đạt 25 Vs.km2và hạ du đạt 25 + 30 Uskm2, Đặc+ lưu vực sông Ngàn Phố, Ngàn Sâu moduyn dòng chảy năm đạt tới 60 + 70 V/s.km2. Biến đổi dịng chảy năm lưu. vực sơng Cả thể hiện tại các vị tí đo đạc như sau

Bảng 1.10. Đặc trưng dong chảy năm các trạm thuỷ văn lưu vực sông Cả

Team do | Sing | Guan | m3 | ai) Olek?) | (mm)

Cie Na Khe Chomg | 19611976 | 47 | 151363 | 1.146

Thác Mobi — |Ging 671973 | 7S | A67 468 | 1475

Son Digm ÏNgànPhố | 1961+200 | 790 | 487 647 | 196Hos Duy |NgànSâm | 196122000 | 1880 | 121646 | 2086

Tương Đại 61s i981 | 408 | 3E - 760 | 2396Ti Tru 64s i981 | 962 | 74 | 764 | 3410

KEG 195401975 | 239 3R3 | 189(Nguôn: Niên giám thẳng kê tỉnh Nghệ An và Hà Tinh năm 2017) Đồng chảy trên lưu vực sông Cả cũng chia lim 2 mùa theo với 2 mùa của biến trình mưa năm. Dịng chảy mùa khơ và dong chảy mùa kiệt trên các sông nhánh. thuộc lưu vực sông Cả cũng có sự khác nhau về thời gian bắt đầu và thời gian kết thức.

</div>

Luận văn thạc sĩ Chuyên ngành Kỹ thuật tài nguyên nước: Nghiên cứu ứng dụng mô hình ANFIS để dự báo lượng mưa vụ cho lưu vực sông Cả

10ööm dda 1.7ð2010n) 302069] 28,19] 69840, 36| 371803

Team do | Sing | Guan | m3 | ai) Olek?) | (mm)

Tài liệu liên quan

Tài liệu bạn tìm kiếm đã sẵn sàng tải về