ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG BẤT ĐỊNH KHẢ NĂNG (GLUE) CHO DỰ BÁO LŨ TRÊN LƯU VỰC SÔNG VỆ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

Phạm Thị Thu Hiền

ÁP DỤNG PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG
BẤT ĐỊNH KHẢ NĂNG (GLUE) CHO DỰ BÁO LŨ
TRÊN LƢU VỰC SÔNG VỆ

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC

Hà Nội - 2010

Style Definition: TOC 1: Tab stops:
15,4 cm, Right,Leader: … + Not at
16,07 cm
Style Definition: TOC 3: Space
Before: 3 pt, Tab stops: 15,4 cm,
Right,Leader: … + Not at 16,07 cm


ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

Phạm Thị Thu Hiền

ÁP DỤNG PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG
BẤT ĐỊNH KHẢ NĂNG (GLUE) CHO DỰ BÁO LŨ
TRÊN LƢU VỰC SÔNG VỆ

Chuyên ngành: Thủy văn học

Mã số: 60.44.90

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC

Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: TS. Nguyễn Tiền Giang

Hà Nội- 2010
ii


LỜI CẢM ƠN
Luận văn này đƣợc thực hiện tại Khoa Khí tƣợng Thủy văn và Hải
dƣơng học, Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên. Luận văn nằm trong khuôn
khổ đề tài nghiên cứu khoa học cấp Đại học Quốc gia “Phân tích độ nhạy và
độ bất định của mơ hình WetSpa sử dụng phƣơng pháp Monte Carlo để dự
báo lũ (áp dụng cho lƣu vực sông Vệ)”, thực hiện một phần công việc của đề
tài. Tôi xin gửi lời cảm ơn đến các thầy cô, đặc biệt là TS. Nguyễn Tiền
Giang đã hƣớng dẫn và khích lệ tơi hồn thành luận văn này. Tôi xin cảm ơn
sự giúp đỡ của GS. Yongbo Liu ở Trƣờng Đại học Tự do Brussel, là một
trong những ngƣời tham gia xây dựng mơ hình đã cung cấp phiên bản mới
nhất của mã nguồn mô hình WetSpa.
Tơi xin chân thành cảm ơn sinh viên Đồn Thị Đoan khoa Khí tƣợng
Thủy văn và Hải Dƣơng học đã hỗ trợ tơi trong q trình thực hiện. Tơi xin
gửi lời cảm ơn đến Thạc sỹ Phạm Thị Phƣơng Chi và hai bạn sinh viên của
Trƣờng đại học Twente, Hà Lan: Daniël Van Puten và Tom Doldersum đã
phối hợp cùng tôi thực hiện và cung cấp cho tôi một số kết quả phục vụ cho
nghiên cứu này và những chƣơng trình Matlab giúp tơi tìm hiểu về ngơn ngữ
lập trình Matlab và Fortran.
Cuối cùng xin cảm ơn gia đình và bạn bè đã giúp đỡ, động viên tôi rất
nhiều trong suốt quá trình học tập và thực hiện luận văn. Do thời gian và kinh

nghiệm hạn chế nên luận văn khơng tránh khỏi những thiếu sót, vì vậy tơi rất
mong sự góp ý của các thầy cơ và các bạn để luận văn đƣợc hoàn thiện hơn.
Học viên
Phạm Thị Thu Hiền

iii


MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN ................................................................................................................... III
BẢNG KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT................................................................ VI
MỞ ĐẦU ............................................................................................................................ 11
CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN ............................................................................................. 55
1.1 Tổng quan về công nghệ dự báo lũ…...………………………………………………5
1.2 Tổng quan về mơ hình sử dụng trong dự báo lũ...…………………………………..5
1.2.1 Phân loại mơ hình tốn thủy văn .......................................................................... 55
1.2.2 Một số mơ hình thủy văn sử dụng trong dự báo lũ ............................................... 77
1.3 Đánh giá tính bất định trong quy trình dự báo lũ.......................................................7
1.4 Tổng quan về lƣu vực sơng Vệ......................................................................................8
1.4.1 Vị trí địa lý......................................................................................................... 1212
1.4.2 Địa hình ............................................................................................................. 1313
1.4.3 Địa chất, thổ nhưỡng......................................................................................... 1414
1.4.4 Thảm phủ thực vật ............................................................................................. 1515
1.4.5 Khí hậu .............................................................................................................. 1515
1.4.6 Đặc điểm thủy văn ............................................................................................. 2020
CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT.............................................................................2424
2.1 Giới thiệu mô hình WetSpa.........................................................................................25
2.1.1 Lịch sử phát triển của mơ hình WetSpa ............................................................ 2424
2.1.2 Mơ hình WetSpa ................................................................................................ 2424
2.1.3 Mơ hình Wetpass ............................................................................................... 2525

2.1.4 WetSpa cải tiến .................................................................................................. 2626
2.2 Phƣơng pháp ƣớc lƣợng bất định khả năng - GLUE...............................................28
2.2.1 Cơ sở lý thuyết phương pháp GLUE ................................................................. 4343
2.2.2 Xác định chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp ............................................................. 4545
2.2.3 Xác định khoảng giá trị và hàm phân bố của các thông số .............................. 4747
2.2.4 Thiết lập quy trình sử dụng chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp để tính tốn khoảng bất
định ............................................................................................................................. 4747
2.2.5 Thiết lập quy trình cập nhật độ phù hợp khi có thêm số liệu ............................ 4949
2.2.6 Chế độ mô phỏng và chế độ dự báo .................................................................. 4949
CHƢƠNG 3: ÁP DỤNG PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG BẤT ĐỊNH CHO DỰ BÁO
LŨ TRÊN SÔNG VỆ ....................................................................................................5151
3.1 Thu thập và xử lý dữ liệu.............................................................................................53
3.1.1 Số liệu không gian ............................................................................................. 5151
3.1.2 Số liệu khí tượng thủy văn ................................................................................. 5252
3.2 Tính tốn trong Arcview..............................................................................................54
3.3 Các thơng số tồn cục của mơ hình............................................................................55

iv

Formatted: Font: 12 pt

Formatted: Tab stops: 15,4 cm, Left

Formatted: Space Before: 0 pt

Formatted: Space Before: 0 pt

Formatted: Space Before: 0 pt

Formatted: Space Before: 0 pt

Formatted: Left

Formatted: Space Before: 0 pt


3.4 Xây dựng quy trình dự báo lũ có tính đến độ bất định của bộ thông số.................58
3.4.1 Lựa chọn thông số ............................................................................................. 5757
3.4.2 Khoảng bất định của các thông số .................................................................... 5757
3.4.3 Phương pháp lấy mẫu ....................................................................................... 5858
3.4.4 Tính tốn với mơ hình WetSpa .......................................................................... 5959
3.4.5 Lựa chọn chỉ tiêu ............................................................................................... 6060
3.4.6 Tính tốn khả năng ............................................................................................ 6161
3.4.7 Tính toán bất định (UE) .................................................................................... 6161
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ...................................................................................... 6767
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................ 7170

v

Formatted: Space Before: 0 pt


BẢNG KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT
Ký hiệu

Giải nghĩa

DEM

Mô hình số độ cao

GIS

Hệ thống thơng tin địa
lý

Ngun gốc
Digital Elevation Model

GeoInformation System
Water and Energy

WetSpa

Transfer between Soil,
Plants and Atmosphere

ASCII
BASIN
DHI
GLUE

LHS

Bộ mã chuyên đổi thơng
tin chuẩn của Mỹ

American Standard Code
for Information
Interchange

Mơ hình lƣu vực
Viện thủy lực Đan Mạch Danish Hydraulic Institue
Phƣơng pháp ƣớc lƣợng
bất định khả năng
Phƣơng pháp chọn mẫu
siêu lập phƣơng Latin

Generalized Likelihood
Uncertainty Estimation
Latin Hypercube
Sampling

NS

Hệ số Nash Sutcliffe

Nash-Sutcliffe coefficient

ME

Hiệu quả mơ hình

Model Efficiency

EV

Phƣơng sai

RBS

Tính tốn khả năng

UE

Tính tốn bất định

vi

Error Variance
Retain Behavioural
Simulations
Uncertainty Estimation

Formatted Table


MỞ ĐẦU
Quy trình dự báo lũ nói chung bao gồm các bƣớc: thu thập thông tin phục vụ
dự báo lũ, giải mã số liệu, cập nhật số liệu, chuẩn bị Ffile dự báo, dự báo lũ, hiệu
chỉnh – đánh giá và lựa chọn kết quả dự báo, in bản tin và kết thúc. Quy trình dự
báo lũ đƣợc thực hiện theo thứ tự từ thƣợng lƣu đến hạ lƣu, tùy theo điều kiện của
từng khu vực mà các nhà dự báo xây dựng các quy trình dự báo cụ thể trên từng lƣu
vực. Các quy trình dự báo đƣợc xây dựng theo nguyên tắc chung nhƣng các phƣơng
pháp, chƣơng trình hay các mơ hình áp dụng trong dự báo lũ trên từng khu vực dự
báo có thể khác nhau.
Trong quy trình dự báo lũ số liệu ln đƣợc cập nhật, trao đổi qua hệ thống tin theo
sơ đồ nhƣ sau:

Hình 1: Sơ đồ các bƣớc trong quy trình dự báo lũ

1


Sự phát triển của quy trình dự báo lũ ngày càng cao cùng với sự phát triển
của khoa học công nghệ. Thể hiện rõ rệt ở công nghệ quan trắc, kỹ thuật đo đạc, xử
lý số liệu và công nghệ thông tin…. không ngừng nâng cải tiến phục vu vụ cho
công tác dự báo lũ. Công nghệ ứng dụng trong quy trình dự báo lũ trong luận văn
này chủ yếu là vấn đề áp dụng mơ hình tốn thủy văn trong dự báo dịng chảy.
Có thể phân loại các phƣơng pháp dự báo thủy văn ra thành các nhóm nhƣ:
hồi quy, phân tích chuỗi thời gian, mơ hình nhận thức, thống kê khách quan, tổng
hợp địa lý, địa mạo… Trong dự báo lũ (hạn ngắn) thì nhóm phƣơng pháp sử dụng
các mơ hình nhận thức đang đƣợc phát triển và ứng dụng rộng rãi nhất. Nguyễn
Thanh Sơn đã tổng quan khá đầy đủ các mơ hình nội và ngoại nhƣ HYDROGIS,
KOD, VRSAP, NLRRM, HMC, SSARR, TANK, NAM, MIKE, MARINE, v.v.
đƣợc ứng dụng ở Việt Nam [7].
Ở nƣớc ta, đã có nhiều các cơng trình cơng bố liên quan đến nghiên cứu, xây
dựng quy trình dự báo lũ. Bùi Văn Đức và nnk (2000), đã nghiên cứu xây dựng
công nghệ dự báo mực nƣớc lũ sông Cửu Long tại Tân Châu và Châu Đốc; Cao
Đăng Dƣ (2003, 2005) đã đề xuất các quy trình dự báo, cảnh báo lũ trên các sông
Trà Khúc và sông Vệ; Đặng Ngọc Tĩnh (2002) đã đề nghị áp dụng tin học trong dự
báo, cảnh báo lũ Miền Trung; Nguyễn Lan Châu và nnk (2000) đã đề xuất công
nghệ dự báo lũ thƣợng lƣu hệ thống sơng Thái Bình; Trần Tân Tiến và nnk (2006)
đã xây dựng cơng nghệ dự báo lũ bằng mơ hình số thời hạn 3 ngày cho khu vực
Trung Bộ Việt Nam; Trần Thục và nnk (2003) đã xây dựng công nghệ dự báo lũ hệ
thống sơng Hồng - Thái Bình. Kết quả thu đƣợc từ những cơng trình này đã và đang
mang lại những lợi ích thiết thực trong việc phịng chống lũ lụt, góp phần phát triển
kinh tế xã hội [2].
Việc ứng dụng mơ hình tốn trong dự báo lũ đã góp phần đáng kể trong sự
phát triển của cơng nghệ dự báo lũ. Tuy nhiên, các mơ hình thủy văn có thể áp dụng

trong dự báo nghiệp vụ cần phải mất nhiều cơng sức tìm đƣợc bộ tham số của mơ
hình, đặc biệt với các mơ hình thủy văn phân phối. Hơn nữa, do thiếu sự hiểu biết

2


về lƣu vực nghiên cứu và số liệu thực đo nên dẫn đến các trƣờng hợp có nhiều bộ
tham số trong mơ hình hay nhiều mơ hình cùng đƣa ra kết dự báo có chất lƣợng nhƣ
nhau [20,28]. Để chọn đƣợc một mơ hình cùng bộ thơng số có thể dùng trong dự
báo tác nghiệp cho một trƣờng hợp cụ thể, các thành phần sau đây cần đƣợc xác
định, đo đạc và ƣớc lƣợng [29]: (1) Mơ hình: cấu trúc, các tham số, các biến trạng
thái, điều kiện ban đầu và điều kiện biên, và (2) Dữ liệu: giá trị đo đạc các biến vào
và ra mơ hình. Tất cả các thành phần trên đều chứa đựng tính bất định làm ảnh
hƣởng đến giá trị dự báo. Trong khi đó, kết quả dự báo lũ hiện nay chỉ cho một kết
quả duy nhất tƣơng ứng với số liệu đầu vào và bộ thơng số nhất định vì vậy khơng
thể xem xét đánh giá đƣợc ảnh hƣởng của những sai số gặp phải trong quá trình.
Tuy nhiên dự báo lũ hiện nay vẫn ln là một bài tốn khó đối với các nhà
khoa học, các chuyên gia dự báo khí tƣợng thủy văn không chỉ Việt Nam mà cả các
nƣớc tiên tiến trên thế giới. Việc xây dựng một công nghệ dự báo chuẩn xác vẫn
cịn nhiều khó khăn, ln tồn tại những sai số yếu tố ảnh hƣởng đến tính chính xác
của kết quả dự báo. Vì vậy, đánh giá độ bất định cấu trúc, tham số và số liệu đầu
vào của mơ hình dự báo đóng vai trị rất quan trọng [9, 10]. Đồng thời, vai trò của
việc lƣợng hoá các loại bất định trong dự báo, đặc biệt là dự báo lũ ở nƣớc ta hiện
nay chƣa đƣợc xem xét và đánh giá đúng. Một trong những hƣớng nghiên cứu mới
trên thế giới hiện nay là thể hiện những sai số quá trình vào kết quả dự báo. Trong
[29] M.G.F. Werner, N.M. Hunter và P.D. Bates đã sử dụng phƣơng pháp ƣớc
lƣợng bất định khả năng (GLUE) để đánh giá các giá trị bất định về phân phối sử
dụng đất trong mơ hình thủy động lực tƣơng tác 1D, 2D trên lƣu vực sông. Meuse.
A. Bahremand và F. De Smedt [12] kiểm định tự động và phân tích độ nhạy các
thơng số sử dụng mơ hình ƣớc lƣợng thơng số độc lập (PEST) với mơ hình WetSpa

cho lƣu vực Torysa có diện tích khá lớn ở Slovakia đã đạt đƣợc những kết quả khả
quan. Ryan Fedak (1999) đã nghiên cứu ảnh hƣởng của kích thƣớc ơ lƣới với hai
mơ hình HEC-1 và TopModel [27]. Ngồi ra, có thể kể đến các nghiên cứu của
Iman và Helton [24], Campolongo và Saltelli [16], Nguyen T.G. và De Kov J. [20],
...

3


Với mục đích bƣớc đầu nghiên cứu đánh giá độ bất định cấu trúc, tham số và
lƣợng hóa các loại bất định trong mơ hình dự báo lũ nhằm đƣa ra một số kết quả
khả năng phục vụ cho dự báo lũ luận văn đã thực hiện đề tài “Nghiên cứu ứng dụng
phƣơng pháp ƣớc lƣợng bất định (GLUE) vào mơ hình dự báo lũ”. Đây là một vấn
đề rất mới trong nghiên cứu dự báo lũ hiện nay. Vì vậy mục tiêu chính là nghiên
cứu cơ sở lý thuyết và áp dụng thử nghiệm đối với lƣu vực sông Vệ, đại diện cho
các lƣu vực sông miền Trung và đã có nhiều nghiên cứu đánh giá tính tốn, dự báo
lũ và tình hình lũ lụt,… nhƣng chƣa có nghiên cứu nào có xét đến độ bất định. Cụ
thể, nội dung luận văn tập trung vào hai vấn đề chính:
-

Nghiên cứu phƣơng pháp ƣớc lƣợng bất định (GLUE) ứng dụng đối với mơ
hình dự báo lũ WetSpa - một mơ hình mới đƣợc ứng dụng trong dự báo lũ.

-

Xây dựng quy trình dự báo lũ có tính độ bất định, áp dụng thử nghiệm đối
với lƣu vực sơng Vệ tính đến trạm An Chỉ.

4

Chƣơng 1. TỔNG QUAN
1.1 Tổng quan về công nghệ dự báo lũ.

Từ năm 1980 đến nay, việc ứng dụng các mơ hình tốn trong nghiên cứu và
nghiệp vụ đã trở nên phổ biến. Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ tin
học và các thiết bị xử lý thơng tin, các mơ hình sử dụng trong tính tốn cũng có sự
phát triển mạnh mẽ, tạo khả năng mơ phỏng rất tốt các q trình, hiện tƣợng. Do đó,
vấn đề sử dụng mơ hình trong tính tốn đƣợc đẩy mạnh. Bên cạnh đó các mơ hình

Formatted: Space Before: 6 pt

Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt
Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt
Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt

cũng không ngừng phát triển và hồn thiện. Các mơ hình tốn thủy văn đã tạo ra

Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt

một bƣớc tiến lớn trong dự báo lũ.

Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt

Việc mô tả các hiện tƣợng thuỷ văn bằng các biểu thức toán học đƣợc gọi là mơ

Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt

hình tốn thuỷ văn. Vì các hiện tƣợng thuỷ văn phụ thuộc vào nhiều yếu tố và biến

Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt

đổi theo cả thời gian và không gian, cho nên các mơ hình tốn học biểu diễn đầy đủ

Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt

các mối liên quan phức tạp này địi hỏi khối lƣợng tính tốn lớn. Với sự trợ giúp của

Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt

máy tính điện tử, mơ hình tốn thuỷ văn đƣợc phát triển rất mạnh góp phần quan

Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt

trọng đƣa các phƣơng pháp tính tốn dịng chảy từ mƣa vào ứng dụng trong thực
tiễn.
1.2 Tổng quan về mơ hình sử dụng trong dự báo lũ

1.2.1 Phân loại mơ hình tốn thủy văn
Trong mơ hình tốn thuỷ văn có thể đƣợc chia làm 2 loại: mơ hình tất định

Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt
Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt
Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt
Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt
Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt

và mô hình ngẫu nhiên:
1- Mơ hình ngẫu nhiên: Vì dịng chảy chịu ảnh hƣởng của rất nhiều yếu tố,

Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt

mỗi yếu tố lại tác động lên dòng chảy theo những quy luật riêng, phức tạp, do đó

Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt

mơ hình tốn học dù có chi tiết cũng khó mơ tả đầy đủ chính xác tất cả các mối

Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt

quan hệ này. Mơ hình tốn họcngẫu nhiên coi giá trị dịng chảy mang tính ngẫu
nhiên và chuỗi số tập hợp các giá trị của dòng chảy phải tuân theo quy luật thống

kê.
Những mơ hình tốn loại này đang đƣợc sử dụng có hiệu quả trong việc dự báo thủy
văn dài hạn và tính tốn thiết kế các cơng trình trên sơng. Hiện có 2 loại:

Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt
Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt
Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt
Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt
Formatted: Font: (Default) Times
New Roman, 13 pt
Formatted: Space Before: 6 pt

5


- Một là để tính khả năng xuất hiện của hiện tƣợng, thƣờng dùng để tính
tốn thiết kế các cơng trình trên sơng.
- Loại thứ 2 là mơ hình ngẫu nhiên để tính tốn dự báo dịng chảy nhƣ các
mơ hình AR, ARIMA, phƣơng pháp Monte cCarlo …
2- Mơ hình tất định: Dòng chảy dòng chảy coi là kết quả tất nhiên của
lƣợng mƣa, độ ẩm, … và đặc điểm bề mặt lƣu vực. Trên cơ sở đó mơ hình tìm các
biểu diễn các quan hệ mƣa - dịng chảy bằng các biểu thức tốn học khác nhau.
Trong việc mơ hình hố sự hình thánh dịng chảy thì có 2 cách tiếp cận: tiếp cận vật
lý – toán và tiếp cận thơng số hóa.
Đối với cách tiếp cận thơng số hóa gồm có: Mơ hình thơng số tập trung
thƣờng xét trên diện tích dịng chảy cơ sở, các thơng số đặc trƣng là giá trị trung

bình cho cảc lƣu vực. Mơ hình thơng số tập trung biểu diễn hàm vào và hàm ra phụ
thuộc vào thời gian mà không xét theo khơng gian. Mơ hình thơng số phân tán
ngồi yếu tố thời gian cịn chứa ít nhất một thơng số nữa thí dụ nhƣ khơng gian.
Những mơ hình có thơng số tập trung lại có thể đƣợc chia làm 2 loại mơ hình hộp
đen và mơ hình quan niệm.:
- Mơ hình hộp đen: Cấu tạo và thơng số của mơ hình khơng rõ ràng. Các mơ
hình thơng số đơn giản của dòng chảy mặt đã sớm đƣợc dùng trong thuỷ văn.
Những mơ hình đầu tiên thƣờng là những mơ hình mơ phỏng quan hệ giữa dịng
chảy mặt với lƣợng mƣa và diện tích hứng nƣớc có dạng thuần t kinh nghiệm.
- Mơ hình quan niệm: Khi hiểu biết càng sâu hơn thì mơ hình đƣợc dùng
ngày càng phức tạp hơn. Do độ phức tạp ngày càng tăng dẫn đến sự phân chia về
mặt phƣơng hƣớng sử dụng mơ hình. Sự phân chia này đã đẫn đến mơ hình thành
phần và mơ hình hệ thống.
Chu trình thuỷ văn xảy ra trên mặt đất có thể chia thành nhiều thành phần.
Quan trọng nhất là các thành phần thấm, bốc hơi, dòng chảy ngầm và diễn tốn
dịng chảy sơng ngịi, bao gồm sự tập trung dòng chảy trên sƣờn dốc và dòng chảy
trong sơng. Chính từ việc nghiên cứu từng thành phần đã dẫn tới việc tìm hiểu các

6


qui luật vật lý, điều khiển các yếu tố và dẫn tới xây dựng mơ hình kinh nghiệm càng
gần với bản chất vật lý của hiện tƣợng. Các mơ hình quan niệm phổ biến nhƣ:
SSARR (Mỹ), TANK (Nhật), Stanford (Mỹ)…
Sự phân loại mơ hình nêu trên đƣợc trình bày ở hình sau:

MƠ HÌNH TỐN THUỶ VĂN
MƠ HÌNH TỐN THUỶ VĂN

Mơ hình tất định

Mơ hình tất định

Mơ hình ngẫu nhiên
Mơ hình ngẫu nhiên

Mơ hình thơng số
Mơ hình thơng

Mơ hình thơng số
Mơ hình thơng

sốtập trung
tập trung

sốphân tán
phân tán

Mơ hình hộp
Mơ hình

Mơ hình
Mơ hình

đen
hộp đen

quan niệm
quan niệm

Hình 1.1: Sơ đồ phân loại mơ hình tốn thủy văn

1.2.2 Một số mơ hình thủy văn sử dụng trong dự báo lũ
Formatted: Font: 13 pt, English (U.S.)

1 Mơ hình TANK
Mơ hình TANK ra đời năm 1956 tại trung tâm nghiên cứu Quốc gia về phòng
chống thiên tai Tokyo – Nhật Bản.
Lƣu vực đƣợc diễn tả nhƣ là một chuỗi các bể chứa sắp xếp theo hai phƣơng
thẳng đứng và nằm ngang. Giả thiết cơ bản của mơ hình là dịng chảy cũng nhƣ
dịng thấm là các hàm số của lƣợng nƣớc trữ trong các tầng đất. Mơ hình TANK
đơn khơng xét sự biến đổi của độ ẩm đất theo không gian, phù hợp với những lƣu
vực nhỏ trong vùng ẩm ƣớt quanh năm.
Với 4 bể chứa xếp theo chiều thẳng đứng, mỗi bể chứa có một hoặc vài cửa
ra ở thành bên và một cửa ra ở đáy. Lƣợng mƣa rơi xuống mặt đất đi vào bể trên
cùng. Sau khi khấu trừ tổn thất, bốc hơi, một phần sẽ thấm xuống bể dƣới theo cửa

7

Formatted: Indent: First line: 2,3 ch


ra ở đáy, một phần cung cấp cho dòng chảy trong sông theo các cửa ra ở thành bên.
Quan hệ giữa lƣợng dòng chảy qua các cửa với lƣợng ẩm trong các bể là tuyến tính.
Theo cấu trúc trên, mơ hình TANK mơ phỏng cấu trúc ẩm trong các tầng đất
của lƣu vực. Lƣợng dịng chảy hình thành từ các bể lần lƣợt thể hiện đặc tính các
thành phần dịng chảy mặt, sát mặt và dòng chảy ngầm. Dòng chảy hình thành từ tất
cả các bể, sau cùng sẽ đƣợc truyền qua một bể chứa mô tả sự biến dạng dịng chảy
do tác dụng điều tiết của lịng sơng.
 u cầu số liệu
Formatted: Font: 13 pt, Portuguese

(Brazil)

oặ
.
).
 Thông số mô hình
Mơ hình TANK là mơ hình nhiều thơng số nhƣng nhóm thơng số chính là hệ

Formatted: Font: 13 pt, Portuguese
(Brazil)

số các cửa ra các bể, hệ số hiệu chỉnh mƣa và tỷ trọng trạm mƣa. Các thông số khác
ảnh hƣởng đến dịng chảy tính tốn ở mức độ thấp hơn.
Các thông số cửa ra các bể trong việc diễn tả cân bằng nƣớc từng bể và giữa
các bể với nhau có mối quan hệ nhất định phản ánh đặc tính từng thành phần dịng
chảy. Ví dụ: Tổng hệ số cửa ra thành bên và đáy không thể lớn hơn 1. Hệ số dòng
chảy cửa ra thành bên bể A phải lớn hơn các bể B, C, D…
2 Mơ hình SARR
ợc giới thiệu năm 1958 do nhóm kỹ sƣ thuộc quân lực
Mỹ, tác giả

8

Formatted: Font: 13 pt, Portuguese
(Brazil)


.
Nét nổi bật của mơ hình SSARR là thể hiện quan hệ mƣa - dòng chảy một
cách chi tiết, hợp lý. Các yếu tố thuỷ văn đƣợc phân tích cho mỗi lƣu vực tƣơng đối

đồng nhất. Mơ hình SSARR đƣợc dùng để tính tốn khơi phục dịng chảy từ mƣa,
tính tốn dự báo dịng chảy lũ.
Mơ hình SSARR đƣợc thiết lập nhằm sử dụng cho mục đích chính sau đây:
Tổng hợp dòng chảy từ mƣa hoặc tuyết tan trên lƣu vực, nghiên cứu điều hành hệ
thống sông và dự báo dịng chảy. Mơ hình SSARR gồm 3 mơ hình thành phần. Các
mơ hình thành phần này có thể hoạt động độc lập hoặc kết hợp với nhau tuỳ theo
mục đích của ngƣời sử dụng.
- Mơ hình lƣu vực: Tổng hợp dòng chảy từ mƣa hoặc tuyết tan trên lƣu vực.
Lƣu vực lớn đƣợc phân chia thành các lƣu vực con tƣơng đối đồng nhất về mặt về
mặt hình thành dịng chảy để phân tích độc lập trƣớc khi liên kết chung trong hệ
thống sơng thuộc lƣu vực đó.
- Mơ hình hệ thống sơng: diễn tốn dịng chảy từ thƣợng lƣu trên lƣu vực cũng
nhƣ trên dịng sơng và trên hồ chứa, hồ tự nhiên. Dịng chảy trong sơng có thể diễn
toán khi xét tới ảnh hƣởng của nƣớc vật do thuỷ triều, kho nƣớc hay do một nhánh
sông lân cận.
- Mơ hình hồ chứa: phân tích nhập và xuất lƣu theo những phƣơng thức điều
hoà hồ chứa khác nhau.
Để tổng hợp dịng chảy trên lƣu vực, mơ hình SSARR xét đến các yếu tố và
quan hệ mƣa dòng chảy sau: Lƣợng mƣa bình quân lƣu vực, tổn thất bốc hơi, độ ẩm
của đất, dòng chảy bằng lƣợng mƣa trừ tổn thất do bốc hơi, thấm sâu và bổ sung
vào độ ẩm đất, trữ mặt và sát mặt đại biểu cho tác dụng trữ các tầng trên, trữ ngầm
đại biểu cho tác dụng trữ của dòng chảy thấm xuống tầng ngầm và các quan hệ chia
dịng chảy để tính phần dịng chảy đi vào mỗi miền trữ. Sử dụng các chỉ tiêu và các
quan hệ kể trên, chƣơng trình SSARR cho ta một mơ hình có cơ sở lý thuyết về các
9


q trình vật lý của dịng chảy và có thể áp dụng trong thực tế đối với các lƣu vực
lớn.
3. Mơ hình MIKE - NAM11

NAM là chữ viết tắt theo tiếng Đan Mạch nghĩa là mơ hình mƣa rào – dịng
chảy. Nó đƣợc xem nhƣ là mơ hình dịng chảy tất định, tập trung và liên tục cho
ƣớc lƣợng mƣa-dòng chảy và dựa theo cấu trúc bán kinh nghiệm. MIKE NAM do
khoa thủy văn của Viện Thủy động lực học và Thủy lực cơng trình - Trƣờng Đại
học Cơng nghệ Đan Mạch. (Nielsen và Hansen 1973). MIKE NAM là phần mềm
thƣơng mại thuộc nhóm phần mềm của viện thủy lực đan mạch (DHI).
MIKE NAM là một phần của MIKE 11 và có thể cần thiết để thực hiện nhiều
phƣơng án. MIKE NAM đƣợc biết qua phần mềm MIKE 11 và đƣợc giới thiệu là
phần mở rộng của MIKE NAM.
MIKE NAM là mơ hình liên tục và do đó có thể mô phỏng mƣa trong nhiều
năm, tuy nhiên bƣớc thời gian cũng có thể đƣợc hiệu chỉnh để nó có thể mô phỏng
trận mƣa và các cơn bão nhất định. MIKE NAM là mơ hình bán kinh nghiệm có
nghĩa là nó mơ tả đơn giản hố dạng định lƣợng, các biến đổi của đất trong chu kì
thủy văn và sẽ đƣợc giải thích nhiều hơn. Thật khơng rõ ràng rằng liệu có thêm bất
kể cái gì đến phần mềm MIKE NAM khi nó khơng cịn là một chƣơng trình riêng
biệt nữa và thay thế kết hợp vào bộ mơ hình MIKE 11. Bây giờ chƣơng trình với tên
gọi là MIKE-11 RR và đƣợc xem là một môđun thêm vào bộ MIKE-11. MIKE-11
RR khơng chỉ gồm MIKE NAM mà cịn mơ hình đƣờng đơn vị (UHM), SMAP (mơ
hình tính tốn độ ẩm tháng) và URBAN (q trình dịng chảy có nghĩa là thời
gian/diện tích, sóng động học). Nhƣ đã đề cập ở phần trên MIKE NAM là mơ hình
tất định và do đó dƣờng nhƣ lƣu vực trở thành một đơn vị đồng nhất. Để đánh giá
sự thay đổi của các thuộc tính thủy văn của lƣu vực, lƣu vực chia ra thành nhiều lƣu
vực con khép kín. Điều này phân bố lƣu vực đang xét thành các lƣu vực con, quá
trình diễn tốn thực hiện bởi mơđun diễn tốn thủy động lực trong kênh của MIKE-11.

10


Phƣơng pháp này cho phép các tham số khác nhau của MIKE NAM ứng dụng trong
mỗi một lƣu vực con, do đó nó đƣợc xem là mơ hình phân bố.

Thật khó để phân loại mơ hình này khi có nhiều đặc trƣng mở rộng. Đó là vì
mơ hình sử dụng cơ sở lý thuyết hồn tồn khác các mơ hình ở trên. Thêm vào đ ó,
bây giờ MIKE NAM là một mơđun của MIKE-11 cho nên nó càng trở nên đặc biệt
hơn. Mơ hình có khuynh hƣớng mở rộng nhiều mặt để mơ phỏng lũ, điều này làm
mơ hình có tính cạnh tranh với các mơ hình khác. Do đó chỉ có một đặc trƣng mở
rộng trong mơ hình có thể ứng dụng khác với diễn tốn mƣa rào-dịng chảy cơ bản,
là sự tích hợp ở mức độ cao với mơ hình thủy lực MIKE-11.
1.3 Đánh giá tính bất định trong quy trình dự báo lũ

Trong các bƣớc của quy trình dự báo lũ nói chung ln tồn tại những sai số

Formatted: Indent: First line: 0,79
cm, Space Before: 6 pt

nhất định nhiều nguyên nhân chủ quan cũng nhƣ khách quan. Sai số do đo đạc, xử
lý số liệu, truyền số liệu là khó tránh khỏi, đã ảnh hƣởng trực tiếp đến số liệu đầu
vào; Sai số phát sinh do lựa chọn phƣơng pháp dự báo không phù hợp với điều kiện
thực tế; ….; Ngay cả ứng dụng các mơ hình toán vào dự báo cũng gặp phải sai số,
chủ yếu ở vấn đề xác định bộ thơng số mơ hình. Sai số trong các quá trình là
nguyên nhân này ảnh hƣởng trực tiếp đến kết quả dự báo. Thực tế, các phƣơng pháp
dự báo từ trƣớc đến nay thƣờng đƣa ra một giá trị dự báo: một giá trị mực nƣớc
trạm trên cho một giá trị mực nƣớc trạm dƣới, hay một giá trị lƣu lƣợng đỉnh lũ tại
thời điểm dự báo.
Nhƣ vậy, việc đƣa ra lời giải chính xác trong dự báo lũ ln gặp nhiều khó
khăn trong khi luôn tồn tại sai số yếu tố. Một trong những hƣớng tiếp cận mới hiện
nay là thể hiện sai số yếu tố vào kết quả dự báo. Những sai số này sẽ cho một
khoảng giá trị dự báo thay vì cho một giá trị duy nhất của mỗi yếu tố tại một thời
điểm dự báo. Phƣơng pháp tập trung vào phân tích độ nhạy và tính tốn độ bất định
đƣợc gọi là phƣơng pháp ƣớc lƣợng bất định - GLUE (Genaralied Likehood
Uncertainty Estimation). Trong đó, đặc biệt xét đến tính bất định khi ứng dụng mơ

hình ứng dự báo lũ, cụ thể là bộ thơng số của mơ hình.

11

Formatted: Font: 13 pt, English (U.S.)


Xác định bộ thông số đƣợc xem là bƣớc quan trọng nhất trong ứng dụng mơ
hình. Các mơ hình nhiều thông số đƣợc xây dựng trên cơ sở các nguyên tắc vật lý
và chứa hàng chục thông số đối với mỗi lƣu vực. Đặc biệt là các thơng số đó lại
khơng thể đo đạc hoặc tính tốn trực tiếp theo các đặc trƣng địa vật lý và khí hậu
của lƣu vực. Bởi vậy chỉ có thể dựa vào tình hình mƣa dịng chảy cùng với những
đặc trƣng có thể biết đƣợc của lƣu vực. Theo những nhận định về vật lý chỉ có thể
đánh giá phạm vi biến đổi của các thơng số đối với mỗi lƣu vực và tính áng chừng ít
nhiều giá trị ban đầu của thơng số. Dựa vào cách đặt bài tốn xác định thơng số của
mơ hình, phần tử nào là cho trƣớc, phần tử nào cần xác định ta phân ra bài toán
thuận hay ngƣợc. Bài toán thuận là bài toán dựa trên lƣợng vào và điều kiện ban
đầu cho trƣớc của mơ hình, cần phải xác định lƣợng ra. Bài toán ngƣợc, lƣợng ra
đƣợc coi là cho trƣớc và cần tìm các giá trị thơng số. Bài tốn ngƣợc quan trọng
nhất đối với thuỷ văn hiện đại là xác định các thông số và các phần tử chƣa biết của
cấu trúc mơ hình. Những bài toán ngƣợc thƣờng là các bài toán thiết lập khơng
đúng đắn bởi vì những sai sót nhỏ của số liệu gốc có thể dẫn đến những sai số lớn
trong những đại lƣợng ra (những thông số của mô hình). Việc xác định những thơng
số dùng trong thuỷ văn rất phức tạp mặt khác lại không thể đảm bảo tính duy nhất
nghiệm. Đối với bất kỳ mơ hình tốn thuỷ văn nào, muốn sử dụng cho một lƣu vực
cụ thể, trƣớc hết phải xác định đƣợc giá trị thông số của mơ hình. Tuy nhiên những
thơng số đó lại không thể xác định bằng cách đo đạc trực tiếp mà chỉ có thể dựa vào
kinh nghiệm, sự hiểu biết địa lý và điều kiện khí hậu nhất định để chọn lựa áng
chừng các thông số rồi thử đi, thử lại nhiều lần khi nào thấy phù hợp theo một tiêu
chuẩn nào đó thì thơi. Để làm đƣợc điều này địi hỏi ngƣời sử dụng phải có kiến

thức về mơ hình và sự hiểu biết kỹ lƣỡng về lƣu vực. Do vậy, ngay cả khi sử dụng
mơ hình hiện đại nhất cũng vẫn luôn tồn tại sai số trong dự báo.
1.4 Tổng quan về lƣu vực sơng Vệ

1.4.1 Vị trí địa lý
Sông Vệ bắt nguồn từ vùng núi cao

1000m - 1200m, có

toạ độ địa lý là 14032’25” vĩ độ Bắc, 108037’4” kinh độ Đơng, vị trí trạm An Chỉ

12


có toạ độ 14058’15” vĩ Bắc và 108047’36” kinh Đơng; Sơng Vệ chả
-

ổ

(nằm gọn trong tỉnh Quảng Ngãi); Tính đến trạm An Chỉ, sơng Vệ
841 (chƣa thống nhất diện tích lƣu vực) km2
0,79 km/km2,
19,9%; phía Bắc và phía Tây giáp với sơng Trà Khúc, phía Nam giáp tỉnh Bình
Định và phía Đơng giáp biển. [1, 7]

Hình 1.2: Lƣu vực sơng Vệ

1.4.2 Địa hình
Nằm ở sƣờn phía đơng dãy Trƣờng Sơn, lƣu vực sơng Vệ có địa hình phức
tạp, gồm miền núi, trung du và đồng bằng với nhiều nhánh núi từ dãy Trƣờng Sơn

chạy ra vùng đồng bằng ven biển, tạo nên những thung lũng theo hƣớng Tây Nam Đông Bắc. Địa hình lƣu vực có độ cao trung bình biến động từ 100 - 1000m, địa
hình dốc, có xu thế thấp dần theo hƣớng Tây Nam - Đông Bắc và Tây - Đông. Vùng
trung du gồm những đồi núi thấp, nhấp nhô, độ cao 100 - 500 m, độ dốc địa hình

13


còn tƣơng đối lớn. Vùng đồng bằng nằm ở hạ lƣu các dịng sơng, nhìn chung địa
hình khơng đƣợc bằng phẳng, độ cao khoảng 100m.
Nét chung nhất về địa hình của lƣu vực sơng Vệ là gradien địa hình theo mặt
cắt từ lục địa ra biển lớn, do đó các sông trong vùng phần lớn ngắn và chủ yếu phát
triển quá trình xâm thực sâu, quá trình bồi tụ và xâm thực bờ chủ yếu xảy ra ở khu
vực đồng bằng ven biển khi mực cơ sở xâm thực hạ thấp. Miền núi, nơi thƣợng lƣu
của con sơng, có độ dốc lớn, nƣớc tập trung nhanh, thuận lợi cho việc hình thành
những trận lũ ác liệt, thời gian chảy truyền nhỏ. Miền đồng bằng tƣơng đối bằng
phẳng lại bị chắn bởi những cồn cát, làm cản trở hành lang thoát lũ, dễ gây ngập lụt.
Dựa trên chỉ tiêu nguồn gốc địa hình, trong vùng nghiên cứu thống trị các kiểu địa
hình sau:
- Nhóm kiểu địa hình núi với các ngọn núi cao, độ dốc từ 30 -450, cấu tạo từ đá
ngun khối ít bị chia cắt
- Nhóm kiểu địa hình thung lũng hẹp, hai sƣờn dốc với các bãi bồi hẹp.
- Nhóm kiểu địa hình đồng bằng trải dọc theo bờ biển.
1.4.3 Địa chất, thổ nhưỡng
Vùng nghiên cứu kéo dài thành một dải theo phƣơng kinh tuyến. Trên chiều
dài lớn đó bao gồm nhiều cấu trúc địa chất với chế độ kiến tạo, thành phần thạch
học khác nhau. [7, 9]
Thành phần đá gốc ở đây bao gồm các thành tạo: granulit mafic, gơnai
granat, cordierit, hypersten, đá gơnai, đá phiến amphibol, biotit, amphibotit,
migmatit (phức hệ sông Tranh) ở vùng làng Triết, đá xâm nhập granit, granodiorit,
migmatit (phức hệ Chu Lai- Ba Tơ) ở khu vực núi 524, Bắc Nƣớc Dàng và rải rác

trên bề mặt đồng bằng, đáng kể nhất là Mộ Đức. Thành tạo Đệ tứ ở lƣu vực gồm:
cuội, cát, bột phân bố dọc thung lũng sông ở vùng Ba Tơ, Đông Nghĩa Minh và hỗn
hợp cuội, sỏi dăm cát, bột ở Tây Nam Đức Phổ. Phần còn lại của lƣu vực gần sát
biển là các thành tạo cát, bột có nguồn gốc biển và gió biển. Đất trên lƣu vực rất đa
dạng, gồm 6 nhóm đất. ở vùng đồi núi có các loại đất nhƣ đất đỏ vàng trên đá biến
14


chất và đất sét, chiếm phần lớn diện tích. ở vùng đồng bằng có các loại đất nhƣ: cát,
đất phù sa, đất xám và đất đỏ vàng. Đất xám và đất xám bạc màu nằm ở vùng cao,
đất đen, đất đỏ vàng là loại đất phân bố rộng rãi ở miền núi, thành phần cơ giới nhẹ
[7, 9].
1.4.4 Thảm phủ thực vật
Rừng tự nhiên trên lƣu vực cịn ít, chủ yếu là loại rừng trung bình và rừng
nghèo, phần lớn phân bố ở núi cao. Vùng núi cao có nhiều lâm thổ sản q. Vùng
đồi núi cịn rất ít rừng, đại bộ phận là đồi núi trọc và đất trồng cây cơng nghiệp, cây
bụi, ngồi ra ở vùng hạ lƣu có đất trồng nƣơng rẫy xen dân cƣ. Trên lƣu vực có các
loại lớp phủ thực vật và tỉ lệ che phủ so với diện tích lƣu vực (%) tƣơng ứng nhƣ
sau: rừng rậm thƣờng xanh cây lá rộng nhiệt đới gió mùa đã bị tác động (12,27%),
rừng thƣa rụng lá hoặc trảng cây bụi có cây gỗ rải rác (50,5%), cây trồng nơng
nghiệp ngắn ngày (37,23%).
1.4.5 Khí hậu

Đơng.

đ
. Cũng do h

khu vực

. Tóm lại, t
:
.
trong

15


10 - 13oC;
[9].
.

.
Formatted: Font: 13 pt

: 25.30

. Nh
: 25.70C.

28oC 29o

22oC - 23oC.
6 - 7oC.
Bảng 1.1 Nhiệt độ bình quân tháng, năm

I
Ba Tơ

II

III

IV

V

VI VII VIII IX

X

XI XII Năm

21,4 22,7 24,6 26,8 27,7 28,1 28,0 27,8 26,5 25,1 23,5 21,6 25,3
i 21,7 22,5 24,4 26,7 28,3 28,8 28,7 28,6 27,1 25,8 24,1 22,0 25,7
30o

37-38o

15 - 24o
15 - 16oC .
Formatted: Font: 13 pt

Đây là vùng có nền nhiệt độ tƣơng đối cao nhƣng ít biến động.
-

16


V,

.
.
Bảng 1.2: Số giờ nắng bình quân tháng trung bình nhiều năm trạm (giờ)

I

II

III

IV

V

VI VII VIII IX

X

XI XII
Năm

Ba Tơ

114,2 154,6 205,5 215,6 222,6 210,1 222,3 201,8 166,9 132,2 91,5 71,1 2008
130,2 154,7 210,9 224,1 250,5 229,8 240,5 225,2 183,2 155,8 111,3 84,6 2201

c. Chế độ ẩm

.
85% -

37% [9].
Bảng 1.3: Độ ẩm bình quân tháng trung bình nhiều năm ( %)

I

III

IV

V

VI VII VIII IX

X

XI XII Năm

88

87

84

82

83

81

80

80

86

89

90

90

85

88

Ba Tơ

II

87

86

84

82

81

80

80

85

88

89

89

85

d. Bốc hơi

17


800mm - 900mm.
900mm/năm.
;t
.
Bảng 1.4: Lƣợng bốc hơi ống piche bình quân tháng trung bình nhiều năm (mm)

I
Ba Tơ

II

III IV

V

VI

VII VIII IX

X

XI XII Năm

43,3 50,7 75,1 86,6 87,0 96,2 101,8 97,1 61,1 44,3 35,8 33,6 812,7
52,9 54,9 73,9 83,6 94,6 94,9 103,9 96,1 68,6 69,1 50,1 47,8 890,5

e. Gió

.

.
f. Chế độ mưa
+
Vệ,

theo không gian:

trên lƣu vực sông

B
–

1,700 – 2,200

mm.
+

:

18


-

.
+

:
-

-

, XI
649.9
mm.
- Trong khi đ

3¸

-

.

.

19