Mô hình toán thủy văn lưu vực nhỏ - Chương 11 ppt

C
C
h
h


ơ
ơ
n
n
g
g


1
1
1
1




Lựa chọn, hiệu chỉnh và kiểm chứng
các mô hình thuỷ văn
11.1 Giới thiệu 711
11.2 Nguyên tắc cơ bản của lựa chọn mô hình 712
11.3 Các bớc so sánh các mô hình số trị 714
11.4 Những vấn đề trong chiến lợc mô hình hóa 716
11.4 Các vấn đề trong khái niệm hóa mô hình 720
11.5 Các vấn đề trong cấu trúc mô hình 724
11.6 Các vấn đề trong hiệu chỉnh mô hình 725

11.7 Các vấn đề trong thử nghiệm và kiểm chứng mô hình 731
11.8 Các vấn đề trong cơ chế phát triển mô hình 733
11.9 Các vấn đề biểu diễn và kết nối kết quả mô hình 735
11.10 Tổ chức hiệu chỉnh mô hình 736
11.11 Những hỗ trợ hiệu chỉnh bằng đồ giải 744
11.12 Những hỗ trợ hiệu chỉnh bằng số trị 746
11.13 Cách tiệm cận hệ thống đối với hiệu chỉnh và kiểm chứng 755
11.14 Minh họa các thủ tục hiệu chỉnh 761
11.15 Tóm tắt 766
Tài liệu tham khảo 766

709

710

Lựa chọn, hiệu chỉnh và kiểm chứng
các mô hình thuỷ văn

Tác giả:
C. Douglas Jame, Giám đốc Phòng thí nghiệm Tài nguyên nớc,
Đại học Công lập Utah, Logan, UT 84322
Stephen J. Buge, Phó Giáo s, Khoa Kỹ thuật Công trình, Đại học
Washington, Seattle, WA 98195.

11.1 Giới thiệu
Xây dựng mô hình thủy văn là một công cụ quan trọng cho việc tính
toán và sắp xếp lợng dữ liệu để lập kế hoạch nguồn nớc dự trữ, thiết kế và
thực hiện. Hai chơng đầu của cuốn chuyên khảo này đã cung cấp cơ sở mô
hình hóa bằng cách chỉ ra những nguyên tắc của sự tổng hợp hệ thống tất định
và ngẫu nhiên. Năm chơng tiếp theo áp dụng những nguyên tắc này để xây

dựng mô hình lắng đọng, thấm, dòng chảy, bốc hơi, và dòng chảy dới mặt đất.
Chơng 10 mô tả nhiều cách khác nhau để có thể liên kết các mô hình quá
trình thành phần này thành một mô hình thủy văn chung, và chơng 13 liệt kê
tất cả các mô hình sẵn có hiện tại.
Những ngời thiết lập kế hoạch hay ngời thiết kế cần các thông tin
thủy văn có thể lựa chọn từ một loạt các mô hình khác nhau. Họ có thể dựa
theo các nguyên tắc chung đợc trình bày ở các chơng trớc đây để phát triển
một mô hình mới theo các yêu cầu của họ hoặc họ có thể lựa chọn ra một mô
hình từ các mô hình sẵn có. Mục đích của chơng này là cung cấp hớng dẫn
làm sao để cho một mô hình một ứng dụng theo yêu cầu, làm sao để điều chỉnh
các mô hình đã lựa chọn để thu đợc các thông tin tốt nhất, và làm sao để thử

711
nghiệm và kiểm chứng tính phù hợp của mô hình và các kết quả của nó. Sự
hớng dẫn này sẽ bắt đầu bằng sự nhiên cứu định tính cho sự sàng lọc để xác
định mô hình nào có thể đáp ứng đợc yêu cầu đã đa ra, và sau đó là với các
kiểm chứng đại lợng định để hoàn chỉnh sự lựa chọn, hiệu chỉnh và thử
nghiệm mô hình.
11.2 Nguyên tắc cơ bản của lựa chọn mô hình
Mục tiêu của việc xây dựng mô hình thủy văn là để tính tốc độ vận
chuyển nớc tràn trên mặt đất, dới mặt đất hoặc trong các dòng sông; tổng
lợng nớc dự trữ trong đất hoặc trong các thuỷ vực tự nhiên; hoặc sự thay đổi
của các tổng lợng và tốc độ này theo thời gian. Các kỹ s và các nhà quy
hoạch thuỷ văn xem xét cẩn thận sự thể hiện của các quá trình thủy văn cần
thiết cho việc xây dựng mô hình thủy văn, nh các mô phỏng hứa hẹn của các
đại lợng thuỷ văn cho việc đa ra một quyết định. Tuy nhiên, những ngời
đang cố gắng mô hình hoá sẽ mau chóng nhận thấy các quy luật tự nhiên chi
phối sự vận động của nớc và các nguồn dự trữ quá phức tạp và rằng các thông
số phải đợc đo đạc cho sự thể hiện của chúng thì lại biến đổi mạnh theo không
gian và thời gian, vì vậy xây dựng một mô hình đáng tin cậy hoàn toàn không

phải là một vấn đề dễ dàng. Kết quả là, nghiên cứu đáng chú ý phảI đi sâu vào
phát triển các hiểu biết quy luật vật lý tự nhiên và các dữ liệu đòi hỏi trong các
tình huống vật lý. Hiện tại khoa học thủy văn vẫn cha thể đạt tới một mô
hình tổng quát mà có thể đợc sử dụng cho tất cả các ứng dụng của ngời sử
dụng và vì thế một ngời sử dụng phải xem xét các khả năng sự lựa chọn trong
việc quyết định tính thích hợp tốt nhất của một mô hình với ứng dụng đã đợc
đa ra.
Và với việc ngời sử dụng thiết lập các ứng dụng này, thì khoa học thủy
văn cũng đợc ngày càng phát triển hơn. Một trong những sự đóng góp quan
nhất của việc xây dựng mô hình vào sự tiến bộ của khoa học thủy văn, là thông
qua quy luật thu thập dữ liệu, sự mô tả lại hệ thống, và sự thể hiện kết quả đã
yêu cầu cần có sự biểu diễn định lợng của các quá trình thủy văn phức tạp.
Khi các kết quả mô hình đợc so sánh với dữ liệu đo đạc, thì nếu làm việc một
cách vội vàng không cẩn thận, kết quả sẽ vô giá trị và không thể tin cậy đợc

712
trong các ứng dụng thực tế. Qua việc làm mô hình một cách cẩn thận, các nhà
khoa học hiểu biết hơn về nguyên nhân của các sự kiện tự nhiên quan sát đợc
và các nhà quyhoạch tìm ra các tính toán đáng tin cậy hơn của các dòng chảy
và nó bị ảnh hởng nh thế nào bởi sự lựa chọn kế hoạch. Các nhà khoa học
muốn giải thích mẫu quan sát đợc của sự thấm, dòng chảy tràn, dòng chảy
kênh; các nhà quy hoạch muốn thiết kế các hồ chứa, phác hoạ đồng bằng ngập
lũ, và kích thớc các cống.
Tiêu chuẩn cơ bản cho nhà quy hoạch trong việc lựa chọn, hiệu chỉnh và
kiểm tra mô hình phải là mô hình sẽ thực hiện nh thế nào, nh là một điều cơ
bản cho việc ra quyết định quy hoạch và quản lý. Tiêu chuẩn cơ bản cho các
nhà khoa học là phải biến mô hình đóng góp nh thế nào đến sự hiểu biết mô
hình thủy văn, và giúp cho ngời trắc địa lập kế hoặc đa ra những quyết định
tốt hơn. Bằng việc áp dụng những đóng góp khoa học làm cho việc lập kế hoạch
và quyết định quản lý đợc giúp đỡ vì chúng có thể chắn hơn về kết quả thủy

văn của sự lựa chọn, họ xem xét và có thể có sự chắc chắn hơn trong việc dự
đoán thủy văn cho những thiết kế kỹ thuật họ đa ra. Những ngời quyết định
chính, do đó những sử dụng dự đoán thủy văn là những ngời lập kế hoạch và
những kỹ s thiết kế chuyên nghiệp. Gần đây, sự thay đổi vị trí về phía tham
gia chung trong việc lựa chọn các dự án Của chính phủ và về phía thực hiện cá
nhân, đang tăng lên yêu cầu đối với các mô hình thủy văn, có thể chỉ ra thông
tin cho những địa điểm cụ thể, ví dụ (phó thác cho lô đất) bất cứ khi nào ai đó
muốn, đợc hiểu một cách dễ dàng bởi ít phức tạp hơn (Japes, 1973).
Một mô hình thủy văn thể hiện các quá trình dòng chảy là sử dụng một
phơng pháp có thể dùng để dự đoán:
a) Mô hình kiểu mẫu phản ứng nh nào với những kích thích liên tiếp
bên ngoài;
b) Tầm quan trọng của sự phân bố tần số của các phản ứng (lu lợng
cao hoặc thấp) hoặc
c) Hệ thống sẽ thay đổi nh thế nào để phù hợp với sự phản ứng.
Sự thể hiện có thể là một mô hình tự nhiên cung cấp bản sao quy mô
dới của hệ thống nguyên bản, một mô hình tơng tự sử dụng hệ thống tự

713
nhiên khác đợc xây dựng kinh tế hơn nhng có những đặc điểm phản ứng
tơng tự, hoặc là một mô hình số học thể hiện các quá trình thủy văn bằng một
lập trình cho máy tính chữ số. Mô hình tự nhiên và mô hình tơng tự có những
u điểm nhất định, trong đó ảnh hởng của quy luật tự nhiên không thể đợc
chỉ ra bằng những phơng trình ngắn gọn và dễ giải (hoặc yêu cầu tính chính
xác vợt quá kinh nghiệm đó, của phơng trình. Ví dụ mô hình thủy văn của
đập tràn) hoặc trong đó sự giống nhau chính xác và không đắt. Tuy nhiên, hiện
nay mô hình máy tính số trị thủy văn học chiếm u thế bởi vì:
a. Giá của nó rẻ và cho sự tiết kiệm trong khi các kiểu mô hình khác thì
đòi hỏi những lao động có kỹ thuật đắt và hiếm.
b. Tính dễ di chuyển của nó từ một máy tính này hoặc một hình mẫu

nguyên bản sang máy tính khác hoặc hình mẫu khác.
c. Dễ dàng hơn cho ngời làm mô hình nếu muốn thay đổi.
Do đó chơng này đợc thu hẹp trong mô hình máy tính số.
11.3 Các bớc so sánh các mô hình số trị
ứng dụng của một mô hình máy vi tính là để đạt đợc yêu cầu đã đa
ra, đòi hỏi một bản kiểm kê và sự ớc lợng của các mô hình sẵn có, làm theo
hoặc thay đổi (có thể bắt đầu từ sự ngẫu hứng) mô hình cho là phù hợp nhất về
các mật độ tin cậy và giá cả (cả hai yếu tố phụ thuộc vào hiểu biết của ngời sử
dụng và sửa đổi) mô hình đã chọn để dự toán tầm quan trọng của dữ liệu thủy
văn. Chơng 13 đa ra một bảng thống kê các mô hình sẵn có hiện nay và
(thông tin dữ liệu) chung cho việc chọn lọc sơ khai. Để thành lập đợc việc chọn
chuẩn thì việc kiểm tra lại sự những phơng thức trong việc phát triển mô
hình là rất có ích, bởi vì sự lựa chọn làm mô hình tạo cho những phơng thức
này, ảnh hởng đến tính phù hợp và sản phẩm của anh ta với bất cứ cách sử
dụng nào đợc đa ra.
Xây dựng mô hình thủy văn đòi hỏi:
a. Nhận dạng chất lợng thủy văn quan trọng với ngời sử dụng và do
đó đợc tính bởi mô hình.

714
b. Nhận dạng các quá trình thủy văn trong hệ thống nguyên bản cần
phải làm mẫu để tính chất lợng mong muốn tơng ứng.
c. Lựa chọn phơng trình để thể hiện mỗi quá trình thủy văn tự nhiên
thành phần xác định (chơng 3-7).
d. Cấu tạo phơng trình cho các hệ số phân biệt, đã xử lý nh các hằng
số, trong các phơng trình kể cả mô hình từ các thông số khác nhau trong việc
sửa đổi mô hình, trong các lu vực sông xác định.
e. Kết hợp các phơng trình của quá trình đã chọn vào một khung máy
điện toán (mô hình số học) một cách phù hợp, phục hồi, các phản ứng thủy văn
cho hệ thống (chơng 10).

f. Lựa chọn các giá trị cho thông số, các giá trị này phải đa ra những dự
đoán tốt nhất của phản ứng thủy văn cho một mô hình lu vực sông xác định.
g. Kiểm tra sự tơng ứng của các dự đoán mô hình trong các ứng dụng
yêu cầu.
h. Truyền đạt kết quả cho những ngời quyết định.
5. Yêu cầu dẫn tạo ra mô hình, yêu cầu thứ 6 sửa đổi nó, yêu cầu thứ 7
là kiểm tra mô hình, và yêu cầu thứ 8, phơng diện quan sát của thông tin kỹ
thuật cho thấy số liệu kỹ thuật để ngời sử dụng có thể hiểu và tin tởng nó là
hạn để hoàn chỉnh mô hình giá trị.
Một ngời, lựa chọn từ một nhóm các mô hình đã lên chơng trình bởi
những ngời khác, kiểm tra lại quyết định của những ngời làm mẫu với 5 yêu
cầu đầu. Sự lựa chọn nên dựa trên tính toán của ngời sử dụng là:
a) Mô hình đa ra kiểu dữ liệu cần thiết.
b) Đặc điểm của lu vực sông thể hiện qua các thông số thực tế ảnh
hởng tới phản ứng của lu vực sông trong ứng dụng (đợc chủ định)
c) Các phơng trình đợc sử dụng phải đúng dữ liệu sẵn có, tính dễ dàng
sẵn có của mày tính và
d) Mô hình sẽ cho kết quả phù hợp với mục đích sử dụng, về chất lợng
có thể chấp nhận đợc với giá hợp lý trong một khung thời gian đòi hỏi, sự thay

715
đổi để tìm ra một phơng trình các thông số sao cho sẽ và có thể tái sử dụng.
Trớc kiểm chứng nên đánh giá tính chính xác của mô hình để quyết định.
Quyết định của ngời xây dựng mô hình một ngời sử dụng nên xem xét
sự lựa chọn mô hình, sự sửa đổi phù hợp và việc kiểm tra có thể chia thành các
mặt về
a) mô hình chiến lợc
b) mô hình khái niệm
c) mô hình cấu trúc
d) mô hình tự sửa đổi

e) mô hình thử nghiệm và kiểm tra
f) mô hình động lực phát triển
g) trình bày và truyền đạt kết quả mô hình.
Bảy khía cạnh này sẽ đợc nghiên cứu trong 7 phần tiếp sau của chơng
này.
11.4 Những vấn đề trong chiến lợc mô hình hóa
Những vấn đề trong mô hình kế hoạch liên quan tới mục đích chính của
việc xây dựng mô hình và kiểu mô hình thích hợp nhất để đạt đợc những mục
đích đó. Có 4 cách lựa chọn đó là:
1. Sự tái tạo sự chuyển 4 giai đoạn chuyển động của nớc qua các quá
trình thành phần tự nhiên và sau đó tổng hợp các kết quả thông qua lợng
nớc tính trong 1 mô hình thủy văn chung. Mô hình Stanford (Craieford,
Lensley, 1966), là một ví dụ, cùng cấp, đa ra số liệu liên tục về các nguồn dự
trữ nớc và sự chuyển động theo thời gian. Một số mô hình thủy văn biến cố
(chơng 10) đa ra kiểu tính này trong suốt thời gian có ma.
2. Sự tái tạo dòng chảy tổng thể (hoặc độ ẩm đất, sự bốc hơi hoặc một số
sự chuyển động của nớc và nguồn dự trữ khác) cho một sự kiện hoặc nhiều sự
kiện đợc lựa chọn (một ngày và địa điểm đã đợc đa ra) qua mối quan hệ có
đợc bằng các phơng pháp thống kê kèm theo sự liên kết tối đa giữa các dữ

716
liệu vào (ví dụ: sự lắng đọng, độ ẩm trớc, và cỡ hồ) và sản lợng (ví dụ: dòng
chảy )
Phơng pháp truyền thống để tính dòng chảy từ các thông tin về đặc
điểm ma và độ ẩm trớc (Linsley et.al.pp.265-274) các phơng pháp thống kê
khác nhau, và một số mô hình biến cố là các ví dụ (chơng 10).
3. Sự dự đoán các đặc tính thống kê của hàng loạt sự kiện thông qua các
mối quan hệ có đợc bằng các phơng pháp thống kê, tìm kiếm sự liên hệ tối đa
của bản thống kê (đã đợc lựa chọn). (Ví dụ: sự đổi hớng thông thờng hoặc
sự đổi hớng tiêu chuẩn của hàng loạt ghi chép lũ hàng năm tính 10 hoặc

100 yr đỉnh lũ v.v ) với các đặc điểm lu vực sông (khu vực tiêu nớc, khu
vực có rừng phủ, độ dốc, loại đất v.v ) Những phơng pháp đợc phát triển với
Santa Clata Courtry, CA cho tất cả để dự đoán đỉnh lũ ở các lu vực sống
không thay đổi (Sạch và cộng sự. 1976) và bởi Fletcher và cộng sự (1976) cho
việc dự toán dòng lũ cho tần số các cống ngầm là các dụ minh họa. Thống kê
dòng chảy đợc tính trong phơng pháp này đợc sử dụng phơng pháp ngẫu
nhiên (chơng 2) để tính sản lợng của hồ chứa mức tự nhiên.
4. Sự đánh giá thiết kế hệ thống hoặc sự thực hiện bằng cách lập chơng
trình mô hình để tổng hợp dữ liệu thủy văn với các yêu tố kinh tế, xã hội và
môi trờng liên quan. Kế hoạch làm mô hình này đợc chứng minh trong các
mô hình lựa chọn sự liên hệ hoàn hảo của phơng pháp kiểm soát cấu trúc và
không cấu trúc (Jame, 1970) hoặc làm cho dễ dàng hơn cho khía cạnh khác của
thiết kế thủy văn (Fleming, 1972, trang 257-312).
ở kế hoạch đầu tiên, sự tái tạo dựa trên các trình tự nhiên thành phần
đòi hỏi sự phân chia nhỏ lu vực thành các đơn vị không gian tách biệt và sự
phân chia khoảng thời gian phân tích thành các đơn vị thời gian riêng rẽ. Dữ
liệu phải đợc thu gọn để phác họa sự lắng đọng và sự bốc hơi tiềm ẩn, thu
gom, khuyến khích hoạt động thủy văn trong mỗi đơn vị không gian bằng thời
gian và để phác hoạ.
Giai đoạn các đặc điểm tự nhiên kiểm soát phản ứng của mỗi đơn vị
không gian làm mô hình nh vậy bị giới hạn, bởi không thể đạt đợc dữ liệu
hoàn chỉnh trong một hệ không gian - thời gian hẹp. Bởi vì dữ liệu hoàn chỉnh

717
đòi hỏi sự thể hiện tự nhiên tổng hợp và thời gian tính đòi hỏi sự phơng pháp
lặp lại một lần đối với một đơn vị không gian - thời gian hẹp - của các phơng
trình khác nhau thì mới cho ra sự thể hiện quá trình chính xác. Bởi thế, các mô
hình có hiệu lực thờng dùng một vùng ở một cỡ phù hợp với mật độ ma thay
đổi hơn là các vùng đồng chất tính nhỏ, và sử dụng sự tập hợp thời gian của sự
chuyển động tổng thể của nớc theo giờ hoặc ngày lớn là tốc độ dòng chảy liên

tiếp ngay lập tức. Tuy nhiên, tính thô sơ của hệ lớn hơn là nguyên nhân làm
cho các tham số trong phơng trình ít liên quan trực tiếp với các đặc điểm lu
vực sông tự nhiên có thể đo đợc. Do đó, các giá trị cho các thông số phải đợc
tính bằng phơng pháp thống kê dựa trên tiêu chuẩn phù hợp nhất của các kết
quả của mô hình với dữ liệu chính xác (dữ liệu đo đợc). Một mô hình sửa đổi
bằng cách này chỉ có thể đợc sử dụng cho các điều kiện trong dữ liệu để sửa
đổi nó, nó không thể sử dụng để suy ra một dãy các dữ liệu sửa đổi kế hoạch
thứ 2 cung cấp cho ngày sử dụng một mô hình đơn giản hơn bằng cách thay thể
bản sao sự chuyển động của nớc qua các quá trình tự nhiên. Phơng pháp
thống kê đợc sử dụng để tính sản lợng (dòng chảy) từ mối liên quan với dữ
liệu vào (sự lắng đọng) và các đặc điểm của lu vực sông đợc kiểm tra dựa
trên cơ sở tính đúng của sự phù hợp các kết quả cuối cùng mà không cần bất cứ
sự dự phòng nào về việc kiểm tra các quá trình ở giữa. Một ví dụ đặc trng là
sử dụng dòng chảy đã đợc đo đạc ở các vùng rải rác để phát triển mối quan hệ
vùng giữa các dòng chảy và các đặc điểm của lu vực sông để tính các dòng
chảy ở các địa điểm không thay đổi. Sự cách biệt lớn hơn của các phơng trình
này về các quá trình tự nhiên gây ra những khó khăn hơn trong việc đạt đợc
dự đoán đáng tin cậy cho các lu vực sông hiện rõ trong dữ liệu cơ bản (dữ liệu
gốc) và có sự xa cách hơn lớn hơn giữa các kết quả dự đoán và kết quả đo đợc
các ví dụ về giai đoạn 3 ( mối quan hệ vùng để tính thông số kế hoạch. Ví dụ
nh trận lũ 100 năm thay cho dòng chảy trong sự kiện lịch sử) đợc ứng dụng
trong việc dự đoán sản lợng hồ chứa nớc tự nhiên (Haan và Allen, 1972) và
trong các nghiên cứu về lũ vùng. Nghiên cứu ma vùng Santa Clara đã sử
dụng ghi chép từ 23 trạm thay đổi trong vùng và gần vùng để đạt đợc mối
quan hệ giữa trận lũ thợng nguồn 100 yr và các đặc điểm lu vực sông:


718
Q
100

= 19.4 A
0.95
P
0.58
S
-0.25
(11.1)

Trong đó: Q
100
là tính 100-yr tính bằng cfs (0,0283m
3
/s)
A là vùng tiêu nớc tính bằng dặm vuông (2,59 km
2
)
P là sự lắng đọng thông thờng hàng năm tính = inch (0,0253m)
S là độ dốc của dòng chảy chính (Saah và cộng sự 1976, Hang 36)
Phơng trình có một hệ số xác định (R
2
): 0,904 và một sai số tính toán
tiêu chuẩn cho Q100 là 0,128. Dữ liệu thông số kế hoạch hoặc hay biến số phụ
thuộc đợc sử dụng để đặt đợc một mối quan hệ nh vậy đợc tính một cách
lý tởng từ các dòng chảy dài liên tiếp nhng có thể đợc chính xác từ loạt dữ
liệu tính đợc ở 1 trong 2 giai đoạn đầu.
Trong khi công thức (11.1) rất hữu ích đối với các nhà quản lý ở vùng
Santa Clara, sẵn để dự đoán tính lũ ở những vùng không thay đổi, nó cũng là
một ví dụ tốt để minh hoạ cho sự thận trọng cần đòi hỏi trong việc sử dụng loại
mô hình này. Công thức 11.1 hoàn toàn không nên áp dụng ngoài vùng này,
ngoại trừ những nơi dọc theo đờng biên của nó. Hơn nữa một bản đồ địa điểm

chỉ ra 23 lu vực sông thay đổi cho thấy, thực tế tất cả các vùng này đã nằm ở
một nửa miền tây của vùng, ở miền Đông có sự khác nhau đáng kể về thời tiết
địa hình, địa thế. Thậm chí với một nửa phía Tây, có nhiều lu vực sông bên
ngoài một dãy thay đổi, các vùng thuộc hoặc bị ảnh hởng bởi các vùng khác,
vùng này không xuất hiện trong công thức bởi vì chúng đã không nhiều lắm
giữa các lu vực sông. Tất cả những vấn đề này minh họa những mối đe dọa
trong việc suy ra ngoài những dữ liệu sẵn có, và tất cả chúng cần phải đợc
nghiên cứu một cách kỹ lỡng.
Giai đoạn thứ 4 tổng hợp mô hình thủy văn với dữ liệu khác nhau về các
ảnh hởng tự nhiên, kinh tế, và môi trờng để giúp ngời đa ra quyết định
hiểu.
a. ảnh hởng của các thay đổi tự nhiên xảy ra trong lu vực đối với dòng
chảy (Lumb và Jame, 1976) hoặc
b. Lợi ích và giá cả của những thay đổi cấu trúc trong khi xây dựng sự
tổng hợp này mở rộng phạm vi của mô hình để mô tả sự liên quan của những

719
thay đổi thủy văn hơn là để ngời sử dụng tìm kiếm các phơng pháp khác để
ứng dụng sản lợng của mô hình thủy văn.
Giai đoạn thứ nhất có ứng dụng chính của nó khi ta muốn một loạt các
phản ứng thủy văn theo thời gian hoặc thông tin các phản ứng thủy văn sẽ
đợc thay thế bởi các thay đổi của lu vực sông nh thế nào. Nó đợc nâng cao
bởi số lợng dữ liệu về các đặc điểm tự nhiên của lu vực sông và trở nên ngày
càng có sức lôi cuốn hơn khi cần đến các ớc tính của nhiều kiểu phản ứng
thủy văn hơn (lũ, dòng lu lợng thoát, dung lợng chảy thoát, độ ẩm đất )
Giai đoạn thứ 2 có ứng dụng chính của nó trong việc tính một kiểu phản
ứng thủy văn cho các sự kiện xác định (ví dụ: tính lũ lu lợng, vào một ngày
và trở nên càng ngày càng có sức cuốn là các ớc tính đòi hỏi cho một số trận
ma hoặc cho cùng một trận ma trong một số lu vực sông tiếp giáp)
Giai đoạn 3 thì kinh tế hơn 2 giai đoạn đầu đối với việc tạo ra các kế

hoạch dự tính nhng đạt đợc tính kế hoạch ở một sai số mạo hiểm hơn, bởi vì
sự cách xa hơn giữa các bớc do các nguyên nhân tự nhiên.
Giai đoạn 4 mở rộng mô hình bằng cách phân cách với các yếu tố không
thủy văn, nhng đạt đợc điều đó với sự mạo hiểm của mô hình quá lớn (gồm
những lĩnh vực hiểu một cách dễ dàng) và việc liên kết dữ liệu đáng tin cậy
khác nhau và cụ thể không coi sự nhận dạng rõ ràng của những kết quả không
chắc chắn. Quá trình phát triển từ giai đoạn một đến giai đoạn 4 thay thế sai
số mô hình từ khoa học thủy văn thông qua phân tích thống kê tới mục tiêu kế
hoạch những bộ phận: một ngời sử dụng tiềm ẩn cần phải lựa chọn một mô
hình phù hợp với địa điểm mà anh ta cần làm trong phạm vi rộng này.
11.4 Các vấn đề trong khái niệm hóa mô hình
Vấn đề cơ bản của khái niệm mô hình hóa là mức độ chi tiết đợc sử
dụng trong việc tạo ra các kết quả của mô hình, phản ánh các đặc điểm tự
nhiên của lu vực sông trong khung của giai đoạn chọn mô hình, các ví dụ xác
định, từng giai đoạn đó là:

720
a. Các của trình tự nhiên nào do mô hình, chi tiết và mức độ phức tạp để
sử dụng những quá trình đợc lựa chọn và chi tiết tính toán sử dụng để dẫn
nớc trong mô hình.
b. Sản lợng nào để có kế hoạch mô hình (cho biểu đồ lũ, sự cân bằng có
thể khác nhau của dòng chảy thợng nguồn đến biểu đồ lũ hoàn chỉnh), các đặc
điểm ma và điều kiện lu vực sông để sử dụng là các vùng không phụ thuộc
và các phơng pháp thông kế để sử dụng.
c. Sự phân bố nào để sử dụng cho việc thể hiện một loạt biểu đồ thời gian
và các thông số nào của sự phân bố để tính toán và
d. Sự xem xét kinh tế, môi trờng, xã hội nào để liên kết với thủy văn để
đa ra hớng dẫn trong việc quyết định khuynh hớng khoa học trong các giai
đoạn làm mô hình là để phỏng đoán bất cứ nỗ lực nào sẽ tạo đợc một mô hình
đúng hơn theo lý thuyết hoặc đáng tin cậy hơn kế hoạch theo thực nghiệm, sẽ

đợc a thích hơn. Sự phản ứng là để xác định xem nỗ lực thêm đã hợp lý cha.
Sự thay đổi thực tế nằm trong thành phần kế hoạch góp phần quyết định quản
lý nguồn nớc tốt hơn.
Đặc biệt, liệu các giá trị nhận đợc từ dữ liệu bổ sung có biện hộ cho giá
bổ sung của một mô hình tổng hợp hơn không?
Các yếu tố liên quan đến sự quyết định này bao gồm sự góp phần sự bổ
sung hoặc các kết quả đáng tin cậy hơn sẽ đa ra quyết định kế hoạch tốt hơn
hoặc thiết kế kinh tế hơn. Sức mạnh của lý thuyết và sự đáng tin cậy của dữ
liệu đòi hỏi cho các tính toán bổ sung, giá cả của việc liên kết bất cứ dữ liệu bổ
sung nào trong mẫu đợc đòi hỏi và khả năng tính toán thuận lợi sẵn có để
điều khiển các tính toán bổ sung với một giá cả hợp lý. Một ngời sử dụng lựa
chọn một mô hình nên kiểm tra lại một cách cẩn thận dữ liệu và tiền nong mà
anh ta có và mục tiêu mà anh ta đang cố gắng đạt đợc, để phản ánh mức độ
phức tạp cao hơn anh ta cần hoặc một phơng pháp không cho ra những dữ
liệu phụ thuộc vào chính đến việc quyết định của anh ta.
Một số các ví dụ có thể đợc sử dụng để minh họa mối quan tâm rằng
nên lựa chọn một mô hình có mức độ phức tạp, cụ thể một là sự lựa chọn một
phơng pháp của kênh dẫn. Các phơng pháp sẵn có sắp xếp từ việc sử dụng

721
các biểu đồ thống kê tam giác về diện tích - thời gian, thêm vào đó các hồ chứa
nớc tự nhiên tuyến tính, ứng dụng thông số dẫn của Muskingum xuất phát từ
biểu đồ ghi chép, đến việc tính động lực học hoặc phơng trình ống dẫn động
lực. Học thuyết thủy lực cung cấp dẫn động lực là chính xác nhất nhng độ
chính xác bổ sung chỉ có thể đạt đợc với các giá của việc thu gom các dữ liệu
bổ sung và của việc thực hiện một mô hình phức tạp hơn. Sự chứng minh của
giá trị bổ sung này phụ thuộc vào ứng dụng của mô hình. Ví dụ, sự chứng minh
sẽ cho việc tái tạo biểu đồ lũ cho kế hoạch tiêu thoát nớc thành thị nhng
không phải cho việc tính sản lợng nớc cho kế hoạch cung cấp nớc. Thời gian
gia tăng khác nhau cũng có liên quan đối với khuynh hớng này đã đợc bổ

sung thuyết tiến triển mô hình các mô hình thủy văn không có sự khác biệt
những u điểm và nhợc điểm. Một kết quả là, các mô hình có một thứ tự u
tiên lớn hơn của độ phóng đại trong việc thể hiện một số quá trình hơn là trong
quá trình khác, việc thể hiện các sự thiếu cân bằng này chỉ có thể hợp lý nếu
các kết quả thu đợc từ mô hình là nhạy cảm với. Quá trình thủy văn đã đợc
thể hiện chính xác hơn bằng một thứ tự so sánh độ phóng đại. Tính chất của
kết quả nên đợc kiểm tra trớc khi bổ sung hợp lý một cách lý thuyết nhng
(sử dụng máy điện toán) các yếu tố mô hình đắt hơn.
Coleman và Decoursey (1976) đã tiếp tục trên công việc trớc kia của Me
Ceien (1972) để chỉ ra một phơng pháp sử dụng phân tích tính chất của mô
hình để tính lợng giảm xuống. Sự khác nhau đạt đợc bởi sự điều chỉnh mô
hình cung cấp một cơ sở cho việc tính xem sự điều chính đã hợp lý hay cha.
Phơng pháp này xác định mức độ) (S) với nguồn gốc kết quả mô hình (R) với
mối liên hệ tới 1 thông số (P) của lợi ích.

Do đó: S = R/P (11.2)

Mức độ liên quan (S
r
) đợc xác định nh sau:

R
P
P
R
S
r


=

(11.3)


722
Một số phơng pháp đo thể hiện mô hình đợc trình bày trong chơng
này. P có thể đợc lấy là một thông số giới hạn hoặc khi một thay đổi riêng biệt
với mô hình (thay đổi từ Muskingum tới ống dẫn động lực).
Những tính toán mức độ này có thể đợc áp đúng với các mức độ phức
tạp khác nhau. Mức độ liên quan cung cấp một cơ sở cho việc so sánh các thông
số khác nhau và tập trung nghiên cứu và thu thập dữ liệu nhạy cảm hơn. Sự so
sánh nh vậy góp một số lợng lớn về phía những u tiên logic trong việc thay
đổi mô hình làm việc về một sản phẩm không tiêu dùng một khoảng thời gian
lớn trong các tính toán đã chọn lọc, mà sự phân bố của nó có thể bỏ qua, bởi vì
mô hình liên kết các kết quả với các dự tính rất cồng kềnh từ các tính toán
khác.
Công trình thứ (2) có thể đợc liên kết với các quy tắc của tối u kinh tế
(Jame và Lee, 1971) để lựa chọn mô hình xác định. Với mục đích này, mức độ
kinh tế (Se) có thể đợc xác định bởi:

c
b
e
MP
MR
S




=

(11.4)

trong đó
M
b
: là lợi ích nhỏ của các kết quả tốt hơn đối với mô hình sử dụng
M
c
: Giá nhỏ của sự lọc lại thông số.
Một giá trị của đơn vị vợt quá S
e
chỉ ra một thay đổi có thể thu lợi. Một
ngời sử dụng có thể thay một mô hình thay đổi mà anh ta có thể sắp xếp độc
nhất từ mục đích ứng dụng của anh ta (S
e
) một chỉ tiêu với mặt bằng anh ta tự
tính, ngời làm mô hình thờng xem xét các lợi ích nhỏ (phụ) cho tất cả ngời
sử dụng để sắp xếp công việc bổ sung. Trong một mô hình cân bằng hoàn
chỉnh, một ngày có thể đạt đợc tỉ lệ nhỏ cân bằng của sự thay thế giữa các
thông số và tỉ lệ cân bằng của sự biến đổi giữa các kết quả (James và Lee, 1971
bang 74-82). Tuy nhiên, sự cải tiến nh vậy nên thực hiện vì khái niệm nhận
thức hơn là một sự hớng dẫn làm việc.

723
Các nghiên cứu khác trong việc khớp các kết qủa với các đặc điểm lu
vực sông là sự đánh giá các đặc điểm này có thể đợc mong đợi để thay đổi theo
thời gian và sự kiểm soát ngời sử dụng có đối với những thay đổi này. Một
trung tâm kiểm soát ma, đã lu ý rằng đô thị hóa ở thợng nguồn thợng lu
chảy chi phối cho cấu trúc miền hạ lu, cần một mô hình sẽ liên kết đất dùng ở
thợng nguồn và sự thay đổi kênh với dòng chảy miền hạ lu cho kế hoạch

kiểm soát lũ. Nếu ngời sử dụng điều chỉnh lại các đặc điểm nhất định của lu
vực sông (ví dụ: kích thớc kênh, hoặc khả năng nguồn dự trữ) các đặc điểm
này càng đợc sử dụng trực tiếp nh dữ liệu vào của mô hình, thì càng dễ dàng
hơn cho anh ta sử dụng mô hình cho kế hoạch. Một ngời sử dụng nghĩ về các
đặc điểm của lu vực sông xác định nên chọn một mô hình sao cho các thông số
của nó liên quan tới những đặc điểm đó.
11.5 Các vấn đề trong cấu trúc mô hình
Vấn đề cơ bản của một cấu trúc mô hình là phơng pháp để sử dụng
trong việc ghép các thành phần của mô hình khái niệm với nhau. Các vấn đề
xác định trong vấn đề chung này là:
a. Mức độ tích tụ (cỡ của các đơn vị không gian, và độ dài của các khoảng
thời gian) đợc sử dụng nh thế nào trong mô hình dành cho mục đích đặc biệt,
đợc lập chơng trình một cách nghèo nàn và ít nghĩ đến sự phát triển tập dữ
liệu
b. Để điều khiển dễ hơn trong mô hình, ngời phát triển các mô hình
chung bắt buộc phải biết rằng 80% nỗ lực liên quan trong việc làm mẫu một
lu vực sông đợc sử dụng
c. Trong sự sắp xếp dữ liệu: họ phải có những nỗ lực đáng kể để làm đơn
giản sự sắp xếp dữ liệu cho ngời sử dụng.
d. Phạm vi và chất lợng của thành phần sắp xếp dữ liệu của một mô
hình là một yếu tố rất quan trọng trong việc lựa chọn và sử dụng mô hình.
Sự phát triển một vài mô hình chung, có vẻ nh có lợi hơn trong khoa
học và thực hành thủy văn cho ngời sử dụng so với phát triển mô hình chuyên
biệt của chính anh ta.

724
Một ngời sử dụng trong quá trình lựa chọn mô hình với cấu trúc phù
hợp nhất cho một ứng dụng đặc thù thờng nghĩ về đến một mức độ chính xác
có thể chấp nhận đợc với sai số nhỏ nhất. Anh ta cũng muốn cải tiến sai số
nhỏ nhất đó cho mức độ kết quả tốt hơn thay đổi thời gian phụ và giá cả (công

thức 11.4). Ví dụ một ngời sử dụng cần biết về lũ thợng nguồn trong một lu
vực nhỏ cần phải nhận biết các mô hình trong chơng 13 này) với một hệ không
gian nhỏ đủ để chỉ ra rằng lu vực sông và một hệ nhỏ đủ để không bỏ qua một
lợng đáng kể lũ thợng nguồn. Một lựa chọn có thể đợc thực hiện giữa các
mô hình trên cơ sở sự tín nhiệm của các học thuyết, tính toán kinh tế, sự tin
tởng chung của các bớc tiếp cận mô hình, và thời gian quen thuộc với mô
hình và thành lập những tập dữ liệu cần thiết.
Ngời xây dựng mô hình thông thờng chuyên về sự tin cậy lý thuyết với
1 phần nhỏ trong tính toán kinh tế. Họ có thể đã cấu trúc mô hình của họ để
giảm tới mức tối thiểu những khó khăn cho ngời sử dụng trong việc ứng dụng.
Một khó khăn của ngời sử dụng mà ngời làm mô hình sẽ bỏ sót là lập kế
hoạch nguồn dự trữ nớc đợc yêu cầu bởi luật pháp hoặc bởi các quy định của
nhà nớc để kết hợp các nghiên cứu trong phân tích của họ và không thể sử
dụng 1 mô hình mà họ không hiểu rõ lắm về chơng trình của nó, để chắc chắn
rằng nó cần những yêu cầu đó. Những ngời sử dụng khác gặp khó khăn trong
việc chạy một chơng trình hoặc trong việc thuyết minh các kết quả và sẽ quay
lại với một phơng pháp quen thuộc hơn mặc dù theo lý thuyết nó sẽ bất cập
với yêu cầu của nó.
Cần phải có sự quan tâm nhiều hơn nữa tới sự chuyển giao kỹ thuật của
các mô hình thủy văn phức tạp. Một cuộc khảo sát thấy rằng một ngời sử
dụng có khả năng ứng dụng thành công một mô hình phức tạp mà không thể
không cần tham dự một khóa học về mô hình từ ngời đã đợc huấn luyện
trớc đó (James et al, 1975, trang 157-160).
11.6 Các vấn đề trong hiệu chỉnh mô hình
Khi một mô hình đợc chọn, nó phải đợc sửa đổi phù hợp cho một lu
vực sông. Có 2 tiêu chuẩn của sự sửa đổi: kết quả của mô hình khớp với dữ liệu
ghi chép đ
ợc và các ớc tính của giá trị thông số thích hợp với các đặc điểm

725

của lu vực sông. Những nguồn dự trữ này không thể ràng buộc với bất cứ đặc
điểm xác định nào của lu vực sông. Chúng thể hiện sự tiến gần tổng hợp và
trung bình với nguồn dự trữ ẩm dới mặt đất.
Một mô hình chỉ đa ra một dự đoán của lũ thợng nguồn 100-yr thì hầu
nh không thể kiểm tra nếu mà không có 1 ghi chép thay đổi lịch sử dài. Một
mô hình chỉ ra dung lợng chảy thoát hàng nằm cung cấp một loạt dòng chảy
liên tục theo thời gian cho sự so sánh. Một mô hình phỏng theo quá trình chảy
thoát tổng thể cung cấp khả năng có thể kiểm tra hàm lợng nớc thổ nhỡng,
nguồn dự trữ trũng, và các phản ứng thủy văn có thể nhận thấy đợc khác.
Một mô hình, mà các thông số của nó liên quan đến các đặc điểm tự nhiên của
lu vực sông, cho phép sử dụng so sánh các dự đoán thông số phù hợp nhất của
việc tái tạo sản lợng thủy văn với các đặc điểm tự nhiên có thể nhận thấy
đợc nh vùng không thấm, sự thẩm thấu của đất và thời gian dòng chảy trong
kênh. Những mô hình nh vậy cung cấp cơ hội lớn hơn cho việc đạt đợc sự
tờng minh của các kết quả.
Quá trình sửa đổi đòi hỏi một phơng pháp để đánh giá thành công của
sự sửa đổi đã đa ra và một phơng pháp khác để điều chỉnh các dự đoán
thông số cho sự sửa đổi tiếp theo. Tiêu chuẩn của sự thành công có thể là một
sự phân chủ quan, tơng ứng, một vài thống kê đợc lựa chọn nh việc đo độ
tốt của tính trong sự vạn, hoặc một vài chức năng khách quan liên kết với
nhiều thống kê. Phơng pháp điều chỉnh có thể là một sự xác định chủ quan về
sự thay đổi thông số mong muốn có thể đợc, một nhóm các qui luật bắt nguồn
từ các tính chất nghiên cứu (công thức (11.2) hoặc (11.3)) trên các thông số
khác nhau hoặc sự thay đổi có hệ thống của các giá trị thông số đợc sắp đặt
trong sự kiểm tra có hiệu quả của một phản ứng bề mặt (James và Lee, 1971
trang 486 488). Các mô hình thống kê có khuynh hớng dùng một sự kiểm
tra có hệ thống bởi vì chức năng mục tiêu của chúng đợc xác định một cách dễ
dàng hơn trong khi đó nhiều đoạn khác cho các kết quả tổng hợp có thể đợc so
sánh với các giá trị đo đợc trong các mô hình chung làm cho tiêu chuẩn chọn
phù hợp nhất trở nên khó khăn hơn. Trong điều kiện hiện nay, ng

ời sử dụng
muốn dự đoán lu lợng đỉnh lũ, lu lợng kiệt và hàm lợng nớc trong đất,

726
có thể thực hiện một cách hợp lý 3 sửa đổi khác nhau của cùng một mô hình
chung cho cùng lu vực sông.
Phần thống kê có thể đợc kiểm tra trong việc ra quyết định nếu một sự
thay đổi đợc đa ra có thể chấp nhận đợc, bao gồm:
a. Những thống kê tính đợc từ một bộ hoàn chỉnh của lu vực chảy biến
dạng (ví dụ: sự khác nhau của tổng nhỏ nhất của bình phơng lu lợng hàng
ngày)
b. Những thống kê tính đợc từ những dòng chảy tầm quan trọng đặc
biệt (ví dụ: sự khác nhau của tổng nhỏ nhất của bình phơng lu lợng hàng
ngày trong thời gian lu lợng thấp cho một nghiên cứu làm giảm nớc thải).
c. Những thống kê về các kiểu đo khác ví dụ nh: hàm lợng nớc thổ
nhỡng hoặc những đặc điểm tự nhiên của lu vực sông nh vùng không thấm.
d. Những thống kê về sự thay đổi dòng từ một khoảng thời gian này đến
khoảng thời gian khác.
e. Độ lớn và mẫu của hệ thống và những sai số biến động và
f. Mức độ của dữ liệu trong ảnh hởng không chắc chắn trong điều kiện
ban đầu, của sai số trong dữ liệu lắng đọng và bốc hơi. (Đawdy và Bergman,
1969), hoặc của công thức làm mô hình không hoàn chỉnh. Bất cứ một trong
những phần thống kê này đều có thể đợc liên kết với trong một chức năng
mục tiêu phức tạp hơn, mục đích của sự thay đổi là làm giảm tối thiểu sai số
(sự khác nhau giữa giá trị ghi chép và tính toán và các phơng pháp đo các sai
số thay đổi đợc bàn tới ở phần sau.
Các thông số nhất định của mô hình đạt đợc một cách chính xác bằng
phơng pháp đo trực tiếp trớc khi bắt đầu sự thay đổi hơn là bằng tiêu chuẩn
thống kê của tính u việt của sự phù hợp thống kê tiêu chuẩn. Vùng lu vực
tiêu nớc, phần không thấm của lu vực sông, và khả năng dẫn nớc kênh là

các ví dụ cụ thể khi các mô hình trở nên phức tạp hơn và mối quan hệ giữa các
thông số mô hình và các đặc điểm của lu vực sông đợc biết đến nhiều hơn, vì
số lợng của các thông số phải đợc tính bằng việc giảm tối thiểu các sai số
thống kê, và sự sửa đổi mô hình sẽ có thể đợc sử dụng cho dữ liệu. Đối với mô
hình đã lựa chọn và sự ứng dụng, ngời làm mô hình nghiên cứu kỹ trong việc

727
quyết dùng thông số nào để dự đoán từ dữ liệu về các đặc điểm của lu vực
sông và thông số nào để dự đoán bằng các giá trị sửa đổi để giảm tối thiểu sai
số. Các thông số để dự đoán từ trờng dữ liệu là những thông số mà cấu trúc
mô hình (liên quan ràng buộc tới các đặc điểm tự nhiên của lu vực sông).
Hiện tại, rất ít các thông số có thể xác định đợc trực tiếp từ trờng đo
đạc. Vùng lu vực có thể đạt đuợc đối với các lu vực trên một bản đồ địa hình
có thể dẫn tới những sai số lớn trông các lu vực thành thị, nếu phạm vi kiểm
tra không đợc làm để điều chỉnh cho hoạt động của con ngời, đã tu sửa mô
hình tới tiêu. Nếu kiểu hệ số khác nhau Muskingum đợc yêu cầu, chúng có
thể đạt đợc từ phơng pháp đo dòng thay đổi. Trừ phi một ngời đang làm
một mô hình một vùng rất nhỏ (khoảng một feact nơng hay một mét vuông
mỗi ngời) trờng dữ liệu thẩm thấu hoàn thực tế là không có giá trị cho dự
toán trực tiếp các thông số. Tính hay thay đổi không gian lớn của thẩm thấu,
độ dốc của đất v.v , bắt buộc phải sử dụng các giá trị trung bình đại diện cho
mức độ của quá trình. Tơng tự, sử dụng một sự thấm trung bình cho dòng
chảy dới mặt đất là cần thiết, Hệ số thấm đã đợc phân biệt để sắp xếp qua 3
thứ tự về độ lớn ở một khoảng cách ngắn khoảng 200 phơng trình (61m) trong
vật liệu đồng nhất về địa chất. Ngời làm mô hình nên cẩn thận trong việc sử
dụng các hệ thống đo về mặt tự nhiên cho hầu hết các giá trị thống kê.
Sự sửa đổi có thể đồng thời thực hiện với một bộ các thông số hoặc có
thể tách riêng các bộ nhỏ không phụ thuộc một cách tơng đối của một bộ khác
và làm việc với mỗi bộ phận nhỏ riêng rẽ nh đã làm trong một bản sửa đổi của
mô hình Stanford (Liou, 1970). Ưu điểm lớn nhất của việc thực hiện với các bộ

phận nhỏ riêng rẽ là một số các đặc điểm của lu vực sông có ảnh hởng nhiều
với các dòng chảy nhất định hơn tới các dòng chảy khác. Ví dụ, số liệu ghi chép
đợc trên dạng của biểu đồ lũ có thể sử dụng để sửa đổi các thông số liên quan
đến kênh dẫn nớc nhng không có giá trị lắm trong việc điều chỉnh các thông
số liên quan đến dòng chảy dới mặt đất. Các bộ phận nhỏ thông số đợc Liou
sử dụng là những bộ phận làm việc với:
1. Sự lùi dòng cho các thông số đợc sửa đổi trên các dãy dòng chảy giữa
các khoảng thời gian ma.

728
2. Đờng ranh giới của sự lắng đọng giữa dòng chảy trên bề mặt và sự
thẩm thấu và ranh giới của sự thẩm thấu góp phần vào dòng chảy hòa hợp
hoặc chảy cơ bản. Liou sửa đổi bộ tham số con này trên lu lợng lợng chảy
thoát hàng năm và sự phân bố dung lợng đó giữa các tháng trong năm.
3. Đờng dẫn lũ khi đợc điều chỉnh bằng hình dạng và thời gian giới
hạn của sự tăng lên và phần đỉnh của biểu đồ lũ.
4. Dòng chảy lẫn đợc điều chỉnh các dòng chảy trong các khoảng thời
gian ngay lập tức sau những sự kiện ma lớn.
Sau khi quyết định thông số nào để ấn định các giá trị trực tiếp từ các số
liệu trong các đặc điểm của lu vực sông, thì ngời sử dụng nên nhóm các
thông số còn lại thành các bộ phận nhỏ độc lập một cách tơng đối cho sự sửa
đổi chung. Tỉ lệ giảm của nhóm đầu tiên của Liou có thể dự đoán đợc bằng sự
sửa đổi còn lại:
a. Các thông số quyết định dung lợng chảy thoát và
b. Các thông số quyết định dạng biểu đồ lũ.
Nên sửa đổi (điều chỉnh) 2 bộ phận này một cách riêng rẽ. Một phơng
pháp cho việc điều chỉnh các bộ nhớ của các thông số là bằng phơng pháp
kiểm tra mẫu hệ thống của Hocke và Jeeve (1961), đợc Meenro ứng dụng cho
sự điều chỉnh mô hình thủy văn, và đợc chọn lọc lại bởi Lumb và cộng sự
(1975). Các sai số đo đạc (có thể các công thức đợc đa ra sau trong chơng

này) đợc lựa chọn cho sự làm giảm tối thiểu nh một tiêu chuẩn của sự phù
hợp. Một bộ khởi đầu (X
0
) cho các thông số đợc tiêu chỉnh đợc thành lập bằng
việc lựa chọn các giá trị có vẻ tin cậy đợc đối với mỗi giá trị, và một sự tái tạo
đợc thực hiện. Các kết quả đợc liên kết với các sai số (E
0
). Giá trị của thông
số cho các sai số đo đạc nhạy cảm nhất là tăng lên sau đó bằng một lợng nhỏ
tơng đối trong khi tất cả các giá trị thông số khác không đổi. Nếu sai số tăng
với lợng dơng, thì một lợng âm có thể tin tởng đợc. Sau 2 thí nghiệm
này, thông số đầu tiên đã trở lại âm có thể tin tởng đợc. Sau 2 thí nghiệm
này, thông số đầu tiên đã trở lại giá trị X
0
của nó, và quá trình này đợc lặp lại
cho mỗi một thông số trong các thông số còn lại cùng một lúc cho đến khi một
hoặc 2 trong những cuộc khảo sát địa phơng đợc thực hiện cho mỗi thông số

729
sau đó việc kiểm tra làm cho một mẫu do chuyển từ X
0
tới một bộ mới (X
1
) bằng
cách thay đổi giá trị cho mỗi thông số phơng hớng đã biết để giảm bớt sai số
đo đạc. Số lợng thay đổi cho mỗi một thông số đợc tăng lên khi những cuộc
thăm dò địa phơng đợc lặp lại chỉ ra sự sửa đổi trong cùng phơng hớng.
Việc kiểm tra sẽ tiếp tục theo cách này từ một bộ của các thông số cho đến các
bộ tiếp theo (X
0

, X
1
, X
2
X
n
) cho đến khi sai số đo đợc không thể giảm đợc
nữa (En E
n-1
)
Một cách sửa chữa thay đổi là sự xét đoán đợc khai triển qua kinh
nghiệm xây dựng mô hình hoặc một phân tích mức độ nhạy cảm để quyết định
những dòng chảy đặc thù nào (hoặc sản lợng tái tạo khác) không hợp với một
thay đổi trong một thông số đã đa ra. Khi đó mỗi thông số chỉ đợc sửa chữa
sửa lại cho phù hợp nh đã chỉ ra bởi các sai số phát từ các dòng chảy liên
quan. Các yếu tố để xem xét trong việc chọn lựa giữa 2 phơng pháp bao gồm:
(a). Kiểm tra có hệ thống mất nhiều thời gian tính toán cho nhiều thử
nghiệm và do đó với một nhiều thông số thì nó không thực tế.
(b) Kiểm tra phán đoán phụ thuộc vào phán đoán, những quy hoạch này
phải dành đợc bằng kinh nghiệm, khác nhau với điều kiện thủy văn địa
phơng, do đó để lập chơng trình thì khó hơn, và nhạy cảm hơn đối với sai số
dữ liệu.
(c) Kiểm tra có hệ thống sẽ dẫn tới những sai số đó đạc nhỏ nhất trong
khi kiểm tra phán đoán sẽ dẫn tới các mô hình không hoàn hảo đối với các giá
trị thông số, điều đó có ý nghĩa khi so sánh với các đặc điểm đã biết của lu vực
sông. Phơng pháp có thể lập phơng trình trong một mô hình nhng việc lặp
lại các thực nghiệm là đất, và ta nên cố gắng giữ giá thấp nhất nh có thể bằng
việc bắt đầu từ một chính xác đầu tiên và bằng việc sử dụng một nguyên tắc
phải tái tạo kinh tế nhất.
Một mục tiêu rất quan trọng trong sự điều chỉnh là các kết quả độc lập

và có thể truyền lại đợc theo sự thể hiện sự thay đổi của từng ngời. Sự điều
chỉnh chủ quan hoạt động hợp lý đối với một ứng dụng bởi một ngời sử dụng
riêng lẻ, đợc sử dụng để so sánh các phản ứng thủy văn giữa các lu vực sông

730
hoặc sự khác nhau về thời gian trong phản ứng của một lc vực đã đa ra. Sai
số xác định do sự phán đoán khác nhau trội hơn sự khác nhau tự nhiên.
11.7 Các vấn đề trong thử nghiệm và kiểm chứng mô hình
Khi quá trình điều chỉnh đợc sử dụng để dự đoán các giá trị tốt nhất
cho các thong số của mô hình, thì kết quả cuối cùng cần đợc đánh giá để xác
định nếu các kết quả cung cấp số liệu phù hợp trả lời câu hỏi mà ngời quyết
định đặt ra. Câu trả lời có thể không thỏa mãn bởi vì mô hình cung cấp dự
đoán lỗi của số liệu thủy văn hoặc bởi vì sản lợng đã chọn không cung cấp
thông tin (số liệu) liên quan mà ngời quyết định cần xem xét. Vấn đề tính
chính xác đợc bàn tới rộng hơn bởi ngời xây dựng mô hình thủy văn. Những
vấn đề liên quan có thể làm nảy sinh thêm nhiều ghi cho ngời sử dụng tiềm
năng. Số liệu thủy văn không hoàn hảo. Các kết quả tính chấp nhận đợc của
các kết quả từ sự điều chỉnh đã đa ra thông thờng phụ thuộc vào hoặc sự
thiếu sắp xếp nỗ lực bổ sung để nâng cao mô hình, để cải tiến sự điều chỉnh
hoặc để tiến tới một phơng pháp lựa chọn cho việc dự tính số liệu yêu cầu.
Kết quả có lỗi có thể xuất phát từ một loạt các nguyên nhân khác nhau
với hành động chậm trễ (ở đó hành động chậm trễ có phụ thuộc vào vấn đề. Các
vấn đề chung và các phơng pháp có thể chậm gồm có:
1. Sai số trong dữ liệu đợc sử dụng trong sự điều chỉnh. Cả 2 dữ liệu đã
sử dụng là dữ liệu vào mô hình và dữ liệu đã sử dụng để kiểm tra sản lợng mô
hình cần đợc kiểm tra.
ứng dụng của phơng pháp tơng quan (Haan, 1977, trang 222-235) để
xác định các trờng hợp trong đó mối quan hệ giữa các dữ liệu xuất phát từ các
dạng bình thờng của nó là một cách tiệm cận và phơng pháp đồ giải nh
phơng pháp đờng cong khối lợng đúp (Linsley et, al, 1975, p81) thờng là

một sự thay thế thực tế. Dữ liệu với sai số lớn không nên sử dụng cho sự điều
chỉnh, đặc biệt với phơng pháp kiểm tra bằng máy điện toán không làm giảm
kết quả với phán đoán thủy văn. ảnh h
ởng của các sai số dữ liệu nhỏ có thể
giữ đợc cân bằng trong suốt thời gian bằng việc sử dụng một khoảng thời gian
điều chỉnh lâu hơn. Rất ít khi những có những số liệu đầy đủ và đồng bộ về
giáng thuỷ, dòng chảy, bốc hơi, v.v Nếu một ngời đang sửa đổi một mô hình

731
liên tục, những lỗ hổng này phải đợc lấp đầy. Ngời sử dụng không nên quá
quan tâm nếu dòng chảy tái tạo và quan sát đợc không phù hợp lắm khi dữ
liệu đợc lấp đầy đã sử dụng trong suốt thời gian; anh ta không nên dùng phần
đã đợc lấp đầy của ghi chép (phơng pháp lấp đầy rất thô sơ) để ảnh hởng tới
đánh giá của anh ta về điều chỉnh mô hình, một cảnh báo khác nữa, ghi chép
về dòng chảy cho dòng chảy trên bờ thì ít chính xác hơn dự đoán dòng chảy
trong kênh. Lu lợng chảy cho lũ lớn ít khí đo đợc nhng suy ra đợc từ mối
quan hệ giai đoạn tháo lũ (nớc tháo) khó khăn trong việc phù hợp lu lợng
cao đã đợc ghi chép không cần thiết phải cảnh báo trong mô hình.
2. Sử dụng một giai đoạn của ghi chép mà không có đủ các sự kiện với
các quá trình tự nhiên cần thiết để điều chỉnh các thông số quyết định. Ví dụ
đặc điểm thủy lực của dòng chảy trên bờ khác một cách đáng kể so với đặc
điểm của dòng chảy trong kênh chính; do đó, thông số dòng chảy tràn bờ không
thể đợc dự tính đợc từ một giai đoạn của ghi chép trong khi không có dòng
chảy nào nh thế xảy ra. Giai đoạn điều chỉnh nên đợc kiểm tra lại để chắc
chắn tất cả các loại sự kiện trong đã đợc ghi chép.
3. Sự không đầy đủ hoặc sự thể hiện sai do mô hình của các quá trình
thủy văn tìm thấy trong lu vực sông (ví dụ: một thiếu sót đối với sự thể hiện
đặc điểm không thấm của đất đồng giá trong các lu vực sông tại đó bão lớn
xảy ra sau giai đoạn đóng băng). Các kết quả mô hình nên đợc so sánh thực tế
với loạt dữ liệu ghi chép đợc để tìm ra những sự khác nhau cố định những

nguyên nhân tự nhiên của sự khác nhau này đợc khám phá nên đợc xem xét
và mô hình cần đợc sửa cho đúng để giải quyết các vấn đề mà ở để nỗ lực có vẻ
hợp lý.
4. Sản lợng thiếu cho việc quyết định. Bất cứ sai sót nào để phát triển
thông tin đã đợc yêu cầu thờng trở nên rõ ràng khi kết quả mô hình đợc thể
hiện cho ngời sử dụng. Đôi khi số liệu trong bổ sung có thể đạt đ
ợc bằng số
lợng đầu ra đã đợc tính sẵn sàng, nhng thờng thì tự quá trình làm mẫu
phải đợc kiểm tra lại.
Vấn đề cơ bản trong việc thử nghiệm mô hình là xác định xem các dự
đoán thủy văn (sai số còn lại) đạt đợc sự điều chỉnh có chấp nhận đợc không.
Quá trình cơ bản là tiến hành mô hình đã điều chỉnh trong một thời gian và

732
đánh giá các kết quả. Ngời làm mô hình thông thờng có thể thử nghiệm với
cùng các sai số đo đạc sử dụng cho sự điều chỉnh, nh một ngời sử dụng mới
sẽ coi các kiểu sai số khác nhau quan trọng hơn và lựa chọn các thống kê khác
nhau để đánh giá một sự điều chỉnh trớc.
Ngời sử dụng quan tâm đến lỗi mong muốn, sự phân bố của những sai
số có thể, kết quả của việc sử dụng những số liệu có lỗi, và hy vọng cải tiến các
dự đoán. Tính có thể chấp nhận đợc của một mô hình đã đợc điều chỉnh phụ
thuộc chủ yếu vào đánh giá xem những dự đoán có thể đợc cải tiến hay không.
(a) về một giá hợp lý bằng việc giảm bớt hậu quả của việc sử dụng thông
tin số liệu có lỗi và
(b) trớc khi ở các quyết định có tính chất bàn luận đợc thực hiện.
Ngời làm mô hình thủy văn có thể góp phần làm tốt hơn các nguồn nớc dự
trữ, kế hoạch thông qua bằng việc bàn luận thẳng thắn những vấn đề này với
ngời quyết định.
11.8 Các vấn đề trong cơ chế phát triển mô hình
Nhiều ngời làm mô hình thủy văn quen với các vấn đề trong việc lựa

chọn mô hình, điều chỉnh và thử nghiệm mô hình hơn là họ quen với các vấn đề
trong việc truyền đạt các mô hình kết quả tới ngời sử dụng để cung cấp cấp
một công cụ làm kế hoạch nguồn nớc dự trữ hữu ích. Những vấn đề này bao
gồm làm thế nào tốt nhất để
(a) chuyển giao sự hiểu biết về kỹ thuật của việc ứng dụng một mô hình
phức tạp tới ngời khác
(b) sắp xếp các th viện của các mô hình sẵn có và gửi cho chúng cập
nhật cho nối vào sẵn sàng và tài liêụ tham khảo bởi ngời sử dụng;
(c) làm cho thuận tiện hơn sự truyền đạt những sự thiếu hụt của mô
hình do ngời sử dụng phát hiện ra tới ngời nghiên cứu để có những hành
động đúng.
(d) làm cho dễ dàng hơn sự trao đổi kinh nghiệm giữa những ngời làm
mô hình để giảm tối thiểu những cố gắng lặp lại, và

733