Nghiên cứu sử dụng dữ liệu viễn thám trong mô phỏng dòng chảy mặt phục vụ quy hoạch thủy lợi và phòng chống thiên tai tt

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT
TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI

BÙI TUẤN HẢI

NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG DỮ LIỆU VIỄN THÁM
TRONG MÔ PHỎNG DÒNG CHẢY MẶT PHỤC VỤ
QUY HOẠCH THỦY LỢI VÀ PHÒNG CHỐNG THIÊN TAI
– ÁP DỤNG CHO LƯU VỰC SÔNG CẢ

Ngành: Kỹ thuật tài nguyên nước
Mã số: 9580212

TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

HÀ NỘI, NĂM 2020


Công trình được hoàn thành tại Trường Đại học Thủy lợi

Người hướng dẫn khoa học

1: PGS.TS. Lê Quang Vinh
2: PGS.TS. Phạm Quang Vinh

Phản biện 01: PGS.TS. Nguyễn Mai Đăng
Phản biện 02: PGS.TS. Uông Đình Khanh
Phản biện 03: GS.TS. Nguyễn Ngọc Thạch

Luận án sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án tại:

Room 5 – K1, trường Đại học Thủy lợi, 175 Tây Sơn, Đống Đa, Hà Nội

Vào lúc 08 giờ 30 ngày 10 tháng 12 năm 2020.

Có thể tìm hiểu luận án tại các thư viện:
-

Thư viện Quốc gia

-

Thư viện Đại học Thủy lợi


MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài luận án
Lưu vực sông Cả là một trong những vùng chịu ảnh hưởng nặng nề của thiên tai
lũ lụt, hạn hán và xâm nhập mặn. Nghiên cứu quá trình hình thành dòng chảy
trên lưu vực sông Cả, nhất là vùng thượng nguồn có ý nghĩa cực kỳ quan trọng
trong quy hoạch thủy lợi, phòng chống thiên tai cho khu vực hạ du. Tuy nhiên do
phần lớn vùng thượng lưu với 34,8% diện tích lưu vực nơi hình thành dòng chảy
lại nằm bên nước bạn Lào, không có số liệu phục vụ nghiên cứu. Nghiên cứu sử
dụng dữ liệu viễn thám kết hợp với các công nghệ phù hợp trong dự báo khí
tượng, thủy văn, dòng chảy và quy hoạch thủy lợi, phòng chống thiên tai các lưu
vực sông là một giải pháp khắc phục tình trạng thiếu tài liệu thực đo đang được
các nhà khoa học quan tâm.
Vì những lý do nêu trên, đề tài luận án tiến sĩ: “Nghiên cứu sử dụng dữ liệu viễn
thám trong mô phỏng dòng chảy mặt phục vụ quy hoạch thủy lợi và phòng chống
thiên tai – áp dụng cho lưu vực sông Cả” được đề xuất là rất cần thiết.
2. Mục tiêu nghiên cứu

- Nghiên cứu, khai thác, phân tích và lựa chọn dữ liệu mưa vệ tinh phù hợp để
bổ sung thêm các trạm mưa giả định cho các khu vực trên lưu vực còn thiếu trạm
đo và thiếu tài liệu mưa thực đo, bổ sung số liệu mưa tháng cho các trạm đo mưa
không liên tục nhằm nâng cao độ tin cậy trong tính toán dòng chảy phục vụ quy
hoạch thủy lợi và phòng chống thiên tai.
- Nghiên cứu sử dụng dữ liệu viễn thám (dữ liệu mưa vệ tinh và dữ liệu mô hình
số độ cao DEM) trong mô phỏng dòng chảy mặt cho lưu vực sông Cả, đặc biệt
là mô phỏng dòng chảy xuyên biên giới cho phần thượng lưu có phần lớn diện
tích nằm ở nước CHDCND Lào không có tài liệu mưa thực đo.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
a) Đối tượng nghiên cứu:
Dòng chảy mặt phục vụ quy hoạch thủy lợi và phòng chống thiên tai ở lưu vực
sông nói chung và lưu vực sông Cả nói riêng.
b) Phạm vi nghiên cứu:
- Về không gian: Vùng nghiên cứu là lưu vực sông Cả, trong đó tập trung nghiên
cứu hai nhánh sông xuyên biên giới nằm ở thượng lưu là Nậm Mô và Nậm Nơn.
- Về thời gian: Nghiên cứu mô phỏng quá trình dòng chảy trên lưu vực sông Cả
từ năm 1982 đến 2019, trong đó mô phỏng dòng chảy lũ từ năm 2011 đến 2019.
Phân tích lựa chọn dữ liệu mưa vệ tinh tập trung cho ba năm từ 2015 đến 2017.
1


4. Hướng tiếp cận và phương pháp nghiên cứu
a) Hướng tiếp cận nghiên cứu:
Đề tài luận án lựa chọn hai hướng tiếp cận khoa học sau đây: (1) Tiếp cận hệ
thống; (2) Tiếp cận kết hợp nghiên cứu thực nghiệm và nghiên cứu lý thuyết.
b) Phương pháp nghiên cứu:
Sử dụng các phương pháp nghiên cứu sau: (1) Phương pháp kế thừa (2) Phương
pháp điều tra, thu thập số liệu, tài liệu; (3) Phương pháp phân tích thống kê; (4)
Phương pháp mô hình toán; (5) Phương pháp hội thảo và xin ý kiến chuyên gia.

5. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của nghiên cứu
a) Ý nghĩa khoa học: Bổ sung phương pháp ứng dụng công nghệ viễn thám và sử
dụng dữ liệu viễn thám kết hợp với mô hình toán trong mô phỏng dòng chảy mặt
trên lưu vực sông Cả phục vụ quy hoạch thủy lợi và phòng chống thiên tai
b) Ý nghĩa thực tiễn: Đề xuất phương pháp xử lý, sử dụng dữ liệu từ viễn thám
cho những vùng không có số liệu hoặc không đủ số liệu trong mô phỏng dòng
chảy phục vụ quy hoạch thủy lợi và phòng chống thiên tai các lưu vực sông nói
chung và lưu vực sông Cả nói riêng, đáp ứng yêu cầu phát triển kinh tế - xã hội
6. Đóng góp mới của luận án
a) Xác định được dữ liệu viễn thám phù hợp trong số các dữ liệu mưa vệ tinh có
độ phân giải cao CHIRPS, GSMAP, GPM, CMORPH và dữ liệu mô hình số độ
cao ALOS, ASTER, SRTM để nghiên cứu bổ sung thêm trạm đo mưa giả định,
bổ sung thêm số liệu mưa tháng cho các khu vực còn thiếu trạm đo mưa, hoặc
thiếu tài liệu mưa thực đo nhằm nâng cao độ tin cậy trong tính toán, mô phỏng
dòng chảy phục vụ quy hoạch thủy lợi và phòng chống thiên tai lưu vực sông Cả.
b) Làm rõ thêm được phương pháp sử dụng các dữ liệu mưa vệ tinh và mô hình
số độ cao (DEM) làm số liệu đầu vào cho các mô hình thủy văn thông số tập
trung MIKE NAM và mô hình thủy văn phân bố IFAS để tăng độ chính xác trong
mô phỏng dòng chảy cho lưu vực sông Cả, đặc biệt mô phỏng dòng chảy xuyên
biên giới hai nhánh sông Nậm Mô và Nậm Nơn với phần lớn diện tích lưu vực
nằm ở nước bạn Lào.
7. Bố cục của luận án
Ngoài phần mở đầu, kết luận và kiến nghị, luận án gồm 03 chương chính sau:
Chương 1: Tổng quan tình hình nghiên cứu sử dụng dữ liệu viễn thám trong quy
hoạch thủy lợi và phòng chống thiên tai.
Chương 2: Phương pháp và số liệu sử dụng trong nghiên cứu
Chương 3: Kết quả nghiên cứu sử dụng dữ liệu viễn thám trong tính toán dòng
chảy lưu vực sông Cả.
2

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG DỮ
LIỆU VIỄN THÁM TRONG QUY HOẠCH THỦY LỢI VÀ PHÒNG
CHỐNG THIÊN TAI
1.1 Tổng quan về công nghệ viễn thám
Viễn thám là khoa học nghiên cứu thu thập thông tin về các sự vật và hiện tượng
trên bề mặt trái đất từ khoảng cách xa thông qua các thiết bị công nghệ đo đạc
đặc biệt lắp đặt trên các vệ tinh quan sát bề mặt trái đất. Trong hơn 60 năm qua,
công nghệ viễn thám không ngừng tiến bộ, số lượng vệ tinh viễn thám ngày càng
tăng về số lượng, đa dạng về chủng loại, đa dạng về kích thước, đa dạng về quỹ
đạo và đang có xu hướng phát triển thành các chùm vệ tinh … Phạm vi ứng dụng
của công nghệ viễn thám cũng không ngừng được mở rộng. Hiện nay, công nghệ
viễn thám được ứng dụng nhiều trong các lĩnh vực chính sau đây: (1) Dự báo thời
tiết và dự báo thiên tai (2) Quản lý tài nguyên nước và chất lượng các nguồn nước
(3) Quản lý đất đai (4) Xây dựng các loại bản đồ phục vụ yêu cầu phát triển kinh
tế - xã hội.
1.2

Tổng quan các công trình khoa học trên thế giới đã nghiên cứu về
những vấn đề có liên quan đến đề tài luận án

1.2.1 Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám trong quy hoạch, quản lý
tài nguyên nước và phòng chống thiên tai trên thế giới
Các công trình nghiên cứu đã chỉ ra rằng công nghệ viễn thám đang được ứng
dụng nhiều trong tính toán lượng mưa, bốc thoát hơi nước, mô phỏng quá trình
hình thành dòng chảy, lũ lụt trên các lưu vực sông. Các dữ liệu liên quan đến
thủy văn và địa chất trên bề mặt trái đất được quan sát bằng viễn thám khi sử
dụng cùng với các dữ liệu đo đạc tại chỗ tạo ra các kho dữ liệu quan trọng để
nghiên cứu các nguồn nước mặt và nước ngầm, cung cấp số liệu đầu vào cho các
mô hình toán. Quá trình xử lý dữ liệu viễn thám thường được thực hiện trong các

phần mềm GIS. Viễn thám góp phần mang lại sự đồng thuận trong quản lý tài
nguyên nước đối với các sông quốc tế. Điều kiện thời tiết xấu trong mùa mưa
bão thường gắn liền với lũ lụt, ngập úng và sạt lở đất khiến cho việc tiếp cận đánh
giá các khu vực bị ngập lũ là cực kỳ khó khăn, viễn thám sẽ giúp khắc phục
những hạn chế này. Thông qua việc lựa chọn các cảm biến và các nền tảng thích
hợp, viễn thám có thể cung cấp thông tin chính xác và kịp thời các khu vực bị lũ
lụt hoặc có nguy cơ bị ngập lụt, đánh giá mức độ hiệt hại do lũ lụt và sạt lở đất
gây ra tại những nơi mà con người khó có thể tiếp cận trực tiếp để có biện pháp
3


ứng phó phù hợp. Luận án cũng giới thiệu tóm tắt một số kết quả nghiên cứu ứng
dụng công nghệ viễn thám thám trong quy hoạch, quản lý tài nguyên nước và
phòng chống thiên tai ở Châu Phi theo sáng kiến TIGER, ở Ấn Độ, ở lưu vực
sông Mê Công và Ủy hội sông Mê Công quốc tế. Luận án cũng giới thiệu khái
quát kết quả nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS trong giám sát lũ
lụt và đánh giá thiệt hại do lũ lụt gây ra ở Pakistan và Nepal.

1.2.2 Nghiên cứu sử dụng dữ liệu viễn thám và mô hình toán trong mô phỏng dòng
chảy
Khái quát kết quả nghiên cứu về lĩnh vực này trên thế giới, luận án chia thành
các nhóm chính sau đây:
a) Nghiên cứu sử dụng dữ liệu mưa vệ tinh: Điển hình là các công trình nghiên
cứu sử dụng dữ liệu mưa vệ tính TRMM-3B42 v6 và v7, RFE 2.0, PERSIANNCDR, CMORPH1.0 version 0.x để mô phỏng chế độ dòng chảy cho lưu vực sông
Makhazine ở Ma-rốc; nghiên cứu sử dụng dữ liệu mưa vệ tinh TRMM và GPM
để mô phỏng lũ thời đoạn nửa ngày cho các lưu vực thiếu trạm đo ở Myanmar;
sử dụng dữ liệu mưa vệ tinh TMPA 3B32RT và dữ liệu mưa trạm đo để đánh giá
mô hình sai số trong xác định lượng mưa ngày từ các dữ liệu mưa vệ tinh.
b) Nghiên cứu sử dụng dữ liệu địa hình DEM: Điển hình là các công trình nghiên
cứu so sánh các dữ liệu DEM với nhau và so sánh với dữ liệu cao độ địa hình

quốc gia của Úc trên phạm vi toàn bộ lục địa châu Đại Dương; nghiên cứu sử
dụng dữ liệu DEM ALOS để cập nhật bản đồ thủy văn, cung cấp thông tin về tác
động của động lực địa thủy văn trong các môi trường khô hạn và bán khô hạn.
c) Nghiên cứu kết hợp dữ liệu viễn thám và mô hình toán trong nghiên cứu quan
hệ mưa - dòng chảy: Viễn thám cung cấp dữ liệu đầu vào cho các mô hình toán
như các thông số đặc trưng về khí tượng – thủy văn theo không gian và thời gian,
độ ẩm đất, đặc điểm bề mặt và sử dụng đất, lớp che phủ đất…. Các nhà khoa học
đã chứng minh sự kết hợp tốt của GIS với các mô hình mô phỏng như HEC,
MODFLOW, SHE, SWAT, MIKE BASIN, WEAP để giải quyết các bài toán
liên quan đến chế độ thủy văn, dòng chảy của một số lưu vực sông trên thế giới.
Điển hình là công trình nghiên cứu sử dụng dữ liệu viễn thám kết hợp với số liệu
mưa thực đo và mô hình IFAS để tính toán dòng chảy lũ cho các lưu vực sông
Kelantan và Dungun ở Malaysia. Nhiều nhà khoa học đã nghiên cứu kết hợp dữ
liệu viễn thám, GIS và mô hình SWAT trong đánh giá lưu lượng và chất lượng
nước lưu vực sông dưới sự biến động về cơ cấu sử dụng đất, biến đổi khí hậu.
Họ đã thiết lập được các mô hình chi tiết dòng chảy mặt và ngầm, mô hình tăng
cường chất lượng nước, hay sự kết hợp giữa mô hình chất lượng với công cụ GIS,
ảnh hưởng của biến đổi không gian lên mô hình của lưu vực…
4


1.2.3 Đánh giá chung về các kết quả nghiên cứu trên thế giới
Tổng quan kết quả nghiên cứu của các nhà khoa học trên thế giới cho thấy việc
kết hợp mô hình toán, công nghệ viễn thám và GIS là cách tiếp cận mới và rất
hiệu quả trong tính toán mô phỏng dòng chảy lưu vực sông, đặc biệt trong quy
hoạch thủy lợi, phòng chống thiên tai. Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy phương
pháp tính toán dòng chảy kết hợp viễn thám và GIS vẫn còn rất nhiều khoảng
trống mà luận án cần tiếp tục nghiên cứu triển khai. Luận án này sẽ kế thừa những
ưu điểm của 3 phương pháp: mô hình toán, viễn thám và GIS.
1.3

Tổng quan về các công trình khoa học ở trong nước đã nghiên cứu về
những vấn đề có liên quan đến đề tài luận án

1.3.1 Nghiên cứu về quản lý tài nguyên nước, quy hoạch thủy lợi và phòng
chống thiên tai
a) Về nghiên cứu khoa học: Các công trình nghiên cứu đánh giá biến động của
dòng chảy kiệt và tác động của dòng chảy kiệt tới sản xuất nông nghiệp và thủy
sản vùng hạ du lưu vực sông Cả, sông Mã, nghiên cứu ứng dụng mô hình thủy
văn MIKE-NAM, mô hình thủy lực MIKE11 và MIKE21 để đánh giá tác động
của hệ thống công trình thủy lợi, thủy điện, giao thông và cơ sở hạ tầng tới tiêu
thoát lũ ở miền Trung. Căn cứ vào kết quả nghiên cứu, các tác giả đã đề xuất giải
pháp công trình và phi công trình nhằm hạn chế những tác động bất lợi, sử dụng
hiệu quả tài nguyên nước phù hợp với điều kiện cụ thể của từng lưu vực sông.
Công trình nghiên cứu ứng dụng các mô hình thủy văn, thủy lực trong dự báo
mưa, lũ trung hạn phục vụ vận hành phối hợp các hồ chứa nước trên lưu vực sông
đảm bảo phòng chống lũ cho hạ du, vận hành an toàn hồ chứa và hạn chế thiệt
hại do lũ gây ra trên toàn lưu vực sông Cả.
b) Về quy hoạch thủy lợi, phòng chống thiên tai cho các lưu vực sông: Điển hình
là các dự án Quy hoạch thủy lợi lưu vực sông Cả đến năm 2020 và định hướng
đến năm 2030 và Quy hoạch thủy lợi khu vực miền Trung giai đoạn 2012-2020
và định hướng đến năm 2050 trong điều kiện biến đổi khí hậu và nước biển dâng.
Các quy hoạch thủy lợi đã nêu đều dựa vào mô hình thủy lực MIKE11, mô hình
thủy văn NAM và mới chỉ tập trung nghiên cứu dòng chính dựa trên số liệu cho
phần lưu vực nằm trên lãnh thổ Việt Nam, chưa đề cập đến tác động của phần
thượng lưu lưu vực nằm trên lãnh thổ nước ngoài xuống đến hạ du ở Việt Nam.
1.3.2 Nghiên cứu sử dụng dữ liệu viễn thám và mô hình toán trong mô phỏng
dòng chảy
a) Nghiên cứu sử dụng dữ liệu viễn thám cung cấp số liệu mưa và địa hình trên
lưu vực. Luận án đã giới thiệu tổng quan một số công trình khoa học điển hình

5


như: 1) Nghiên cứu sử dụng dữ liệu mưa vệ tinh từ chương trình đo mưa toàn
cầu GPM, so sánh đánh giá với số liệu quan trắc mưa mặt đất để cảnh báo mưa
và ngập lụt tại TP. Hồ Chí Minh; 2) Nghiên cứu lựa chọn nguồn dữ liệu mưa vệ
tinh phù hợp với Việt Nam làm chuỗi số liệu quá khứ, bổ sung thay thế cho số
liệu tại trạm. Kết quả nghiên cứu từ 3 nguồn dữ liệu mưa gồm mưa toàn cầu và
khu vực có định dạng NETCDF, số liệu mưa tại 58 trạm ở Việt Nam phân bố
theo 7 vùng khí hậu và số liệu phản hồi vô tuyến từ các ra đa tại nước ta cho thấy
nguồn số liệu APHRODITE của Nhật Bản là phù hợp nhất cho Việt Nam; 3) Kết
quả nghiên cứu, so sánh dữ liệu mưa vệ tinh GSMAP với số liệu quan trắc tại 10
trạm đo mưa khu vực Trung Bộ giai đoạn 2000-2010 cho thấy có sự phù hợp về
tháng bắt đầu có lượng mưa trên 100 mm và tháng có lượng mưa lớn nhất ở hầu
hết các trạm, tuy có sự sai khác nhất định về thời gian kéo dài của những tháng
mưa đó; 4) Nghiên cứu xây dựng phương pháp kết hợp dữ liệu viễn thám DEM
ASTER, công nghệ GPS, dữ liệu GIS và mô hình VRSAP để tự động thành lập
bản đồ ngập lụt, để phân tích, giám sát và cảnh báo thiên tai cho khu vực nghiên
cứu là lưu vực sông Kôn - Hà Thanh; 5) Nghiên cứu khả năng ứng dụng ảnh
ALOS Prism thành lập DEM tại vùng có địa hình phức tạp như bờ biển, cồn cát,
đầm phá, đồng bằng tích tụ, đồi núi có hiều tai biến (di chuyển của cồn cát, mởlấp cửa đầm phá v.v.); và 6) Các nghiên cứu sử dụng dữ liệu LIDAR để nghiên
cứu các đối tượng trên bề mặt địa hình như EM, K-Means, kNN, MCC và nghiên
cứu kết hợp với dữ liệu DEM có độ phân giải cao để mô hình hóa lũ.
b) Về nghiên cứu kết hợp sử dụng dữ liệu viễn thám và mô hình toán trong mô
phỏng dòng chảy. trên lưu vực. Công trình khoa học nghiên cứu về lĩnh vực này
chưa nhiều nhưng cũng đạt được một số kết quả tốt, điển hình là công trình: 1)
Nghiên cứu ứng dụng kết hợp dữ liệu viễn thám với mô hình IFAS trong tính
toán dòng chảy lưu vực sông Bằng Giang ở Cao Bằng; 2) Nghiên cứu ứng dụng
viễn thám và GIS trong giám sát môi trường và tài nguyên thiên nhiên; 3) Nghiên
cứu khai thác sử dụng số liệu mưa vệ tinh trong mô hình dự báo lũ lưu vực sông

Mê Kông (từ Chiang Saen đến Strung Stren); 4) Ứng dụng mô hình mưa – dòng
chảy SWAT trong quản lý tài nguyên nước: dùng dữ liệu viễn thám làm đầu vào
để tính toán dòng chảy của các sông, đánh giá chất lượng nước dưới tác động của
các kịch bản sử dụng đất lên dòng chảy, bồi lắng và đánh giá chất lượng nước.
Hầu hết các nghiên cứu mới chỉ là sử dụng các mô hình toán phục vụ tính toán
mà chưa nghiên cứu ứng dụng công nghệ mới vào lĩnh vực này. Hiện nay ở nước
ta vẫn chưa có nghiên cứu nào kết hợp được cả mô hình toán và công nghệ viễn
thám trong quản lý tài nguyên nước, đặc biệt là chọn dữ liệu viễn thám cung cấp
số liệu đầu vào cho mô hình toán. Ưu điểm của phương pháp kết hợp dữ liệu viễn
6


thám với mô hình toán là có thể xác định được các thông số thủy văn cho những
vùng không có tài liệu hoặc không đủ số liệu cho tính toán do ảnh viễn thám có
độ bao phủ rộng, thời gian tương đối liên tục. Đây là một ứng dụng tốt trong quản
lý tài nguyên nước xuyên biên giới, đặc biệt là đối với lưu vực sông Cả có đến
hơn 35% diện tích nằm trên lãnh thổ nước bạn Lào.
1.3.3 Đánh giá các nghiên cứu trong nước
Hầu hết các công trình khoa học có liên quan đến đề tài đều sử dụng các mô hình
toán phù hợp để nghiên cứu, tính toán. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu viễn thám
trong quy hoạch thủy lợi, phòng chống thiên tai các lưu vực sông chưa nhiều.
Hầu hết các nghiên cứu mới giải quyết một vài nhiệm vụ cụ thể cho một khu vực
hay phần lưu vực nằm trong lãnh thổ Việt Nam, còn phần lưu vực sông thuộc
lãnh thổ các nước khác vẫn chưa được đề cập và nghiên cứu do những dữ liệu
đầu vào cần thiết cho các mô hình toán nhập vào các điểm nút tại các lưu vực
nằm ngoài biên giới phần lớn không có hoặc thiếu tin cậy. Ở Việt Nam có khá
nhiều các lưu vực sông xuyên biên giới với những vấn đề tồn tại về quản lý tài
nguyên nước cũng như quy hoạch thủy lợi, phòng chống thiên tai. Đây là khoảng
trống trong nghiên cứu mà đề tài luận án này cần tiếp tục nghiên cứu, lựa chọn.
1.4 Kết luận chương 1

Các nước phát triển trên thế giới đều ứng dụng thành công công nghệ viễn thám
với mô hình toán mô phỏng dòng chảy và dự báo các loại thiên tai trên các vùng
và lưu vực sông. Tuy nhiên, ở nước ta công nghệ này vẫn còn mới. Mặc dù số
công trình nghiên cứu sử dụng dữ liệu viễn thám và GIS trong quy hoạch và
phòng chống thiên tai lưu vực sông chưa nhiều nhưng đều đạt được những kết
quả nhất định, tạo cơ sở khoa học cho những nghiên cứu tiếp theo. Nghiên cứu
sử dụng dữ liệu viễn thám kết hợp với các công nghệ phù hợp trong dự báo khí
tượng, thủy văn, dòng chảy và quản lý tài nguyên nước các lưu vực sông là giải
pháp hữu ích khắc phục tình trạng thiếu các tài liệu thực đo, đặc biệt cho các lưu
vực sông xuyên biên giới.
Sông Cả có diện tích lưu vực 27.200 km2 phân bố trên lãnh thổ Việt Nam và Lào.
Nghiên cứu dòng chảy trên lưu vực này là rất quan trọng trong cảnh báo và giảm
nhẹ thiên tai khu vực hạ du, đặc biệt là dòng chảy lũ từ thượng nguồn đổ về. Tuy
nhiên phần thượng lưu với 34,8% lưu vực nằm trên đất Lào không có số liệu hoặc
có rất ít số liệu phục vụ nghiên cứu. Sử dụng dữ liệu viễn thám kết hợp mô hình
toán trong quy hoạch thủy lợi và phòng chống thiên tai là hướng nghiên cứu mới,
cần được triển khai nghiên cứu điển hình cho lưu vực sông Cả. Đây là cơ sở khoa
học và thực tiễn rất quan trọng để xây dựng đề tài luận án này.
7


CHƯƠNG 2 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ SỐ LIỆU SỬ DỤNG
TRONG NGHIÊN CỨU
2.1

Luận giải các phương pháp và công cụ nghiên cứu

2.1.1 Cách tiếp cận khoa học
Luận án chọn 2 cách tiếp cận khoa học gồm: i) Tiếp cận hệ thống; và ii) Tiếp cận
kết hợp giữa nghiên cứu thực nghiệm và nghiên cứu lý thuyết. Mỗi phương pháp

tiếp cận nêu trên đều được phân tích và làm rõ các cơ sở khoa học của nó. Tiếp
cận hệ thống là cách tiếp cận cơ bản và xuyên suốt trong quá trình nghiên cứu
thực hiện đề tài luận án.
2.1.2 Phương pháp nghiên cứu khoa học
Luận án sử dụng 5 phương pháp nghiên cứu gồm: i) Phương pháp kế thừa; ii)
Phương pháp điều tra, thu thập số liệu, tài liệu; iii) Phương pháp phân tích thống
kê; iv) Phương pháp mô hình toán; và v) Phương pháp hội thảo và xin ý kiến
chuyên gia. Mỗi phương pháp nghiên cứu nêu trên đều được phân tích và làm rõ
cơ sở khoa học của nó.
2.1.3 Công cụ nghiên cứu
Công cụ nghiên cứu của luận án là các phần mềm mô hình toán liên quan đến
tính toán thủy văn, thủy lực và các loại dữ liệu viễn thám cung cấp số liệu đầu
vào cho các mô hình toán.
2.2 Địa điểm nghiên cứu
Địa điểm nghiên cứu và áp dụng vào thực tiễn của luận án là lưu vực sông Cả.

Hình 2.1 Bản đồ lưu vực sông Cả
Sông Cả có diện tích lưu vực 27.200 km2 phân bố trên lãnh thổ của hai nước Việt
Nam và Lào. Có 65,2% diện tích lưu vực nằm trên địa giới hành chính của 3 tỉnh
Nghệ An, Hà Tĩnh và Thanh Hóa. Vùng thượng nguồn với 34,8% diện tích lưu
8


vực nằm trên lãnh thổ nước bạn Lào. Lưu vực sông Cả là địa bàn cư trú của
khoảng 4 triệu dân thuộc nhiều dân tộc anh em. Trên lưu vực đã có khoảng 3.000
công trình thủy lợi các loại nhưng việc khai thác sử dụng nguồn nước từ các công
trình này còn nhiều hạn chế. Tình trạng hạn hán, lũ lụt và thiên tai vẫn xảy ra
thường xuyên làm ảnh hưởng đến sản xuất và đời sống của nhân dân.
2.3 Quy trình nghiên cứu
Để đạt được các mục tiêu nghiên cứu đề ra, luận án sẽ thực hiện theo quy trình

gồm 5 bước nghiên cứu chính được khái quát trong sơ đồ Hình 2.2.

Hình 2.2 Sơ đồ trình tự các bước thực hiện nghiên cứu
Các bước nghiên cứu bao gồm: i) Điều tra, khảo sát và thu thập tài liệu; ii) Nghiên
cứu tổng quan; iii) Lựa chọn công cụ nghiên cứu, tính toán; iv) Nghiên cứu giải
quyết các vấn đề theo nội dung và mục tiêu nghiên cứu đã đề ra; và v) Hội thảo
và xin ý kiến chuyên gia. Luận án đã luận giải và làm rõ cơ sở khoa học của từng
bước nghiên cứu nêu trên.
2.4

Nghiên cứu lựa chọn mô hình toán trong mô phỏng dòng chảy lưu vực
sông Cả

2.4.1 Các mô hình toán đang được áp dụng trong tính toán thủy văn, thủy lực
Luận án đã giới thiệu và phân tích kỹ ưu nhược điểm và phạm vi ứng dụng của 8
bộ mô hình toán đang được sử dụng rộng rãi ở trong nước và thế giới gồm: i) Bộ
mô hình MIKE (MIKE 11, MIKE BASIN, MIKE SHE, NAM); ii) Mô hình
SSARR; iii) Mô hình HEC - HMS; iv) Mô hình MARINE; v) Mô hình TANK;
vi) Mô hình DIMOSOP; vii) Mô hình SWAT; và viii) Mô hình IFAS.
9


2.4.2 Phân tích, lựa chọn bộ mô hình toán áp dụng cho tính toán mưa, bốc
hơi và diễn toán chế độ dòng chảy trên lưu vực.
Luận án đã phân tích lựa chọn các mô hình MIKE NAM (gọi tắt là NAM) và
IFAS để tính toán thủy văn thủy lực cho lưu vực sông nghiên cứu với những lý
do chính sau đây:
1) Mô hình NAM: Trong nghiên cứu lập quy hoạch thủy lợi sông Cả, NAM được
sử dụng để tính toán các yếu tố đầu vào cho các mô hình quản lý lưu vực MIKE
BASIN và mô hình thủy lực MIKE11. Kết quả nghiên cứu cho thấy sử dụng

NAM để mô phỏng các quá trình thủy văn trên lưu vực đã làm tăng chính xác kết
quả tính toán mô phỏng dòng chảy mùa lũ và dòng chảy mùa kệt trên mạng lưới
hệ thống sông Cả. Đây là cơ sở quan trọng để đề xuất các giải pháp công trình
thủy lợi cho lưu vực sông Cả. Luận án đã giới thiệu sơ đồ cấu trúc các thành phần
cơ bản của mô hình NAM.
2) Mô hình IFAS: Dùng để kết hợp dữ liệu viễn thám vào mô hình NAM phục
vụ tính toán dòng chảy trên lưu vực sông Cả. Kết quả nghiên cứu cho thấy IFAS
có ưu điểm cơ bản sau: i) Có lõi là mô hình thủy văn phân bố PWRI-DHM nên
có thể tận dụng ưu điểm của viễn thám về khả năng cung cấp số liệu theo không
gian và thời gian; ii) Giao diện tương đối dễ sử dụng cùng với khả năng thu nhận
các dữ liệu viễn thám một cách đa dạng từ nhiều nguồn dữ liệu trực tuyến; iii)
Có khả năng xử lý các dữ liệu viễn thám một cách hiệu quả thông qua các mô
đun xử lý lưu vực, dữ liệu mưa, kịch bản tính toán; và iv) Có khả năng mô phỏng
dòng chảy lũ từng giờ, thời gian tính toán nhanh chóng, kết quả khá chính xác
đáp ứng yêu cầu thực tiễn quản lý, điều hành công tác phòng chống thiên tai.
Luận án cũng đã giới thiệu sơ đồ cấu trúc và các thông số cấu trúc của mô hình
PWRI-DHM.
2.5 Nghiên cứu công cụ phân tích, xử lý dữ liệu viễn thám
Đối với nghiên cứu của luận án, việc tập trung xử lý dữ liệu từ viễn thám để cung
cấp số liệu đầu vào cho các mô hình toán là vô cùng quan trọng. Do đó, cần thiết
phải lựa chọn được phần mềm GIS phù hợp cho các công việc xử lý số liệu từ
nguồn dữ liệu viễn thám phục vụ công tác phân tích, đánh giá, lựa chọn dữ liệu
phù hợp để đưa vào các mô hình tính toán.
Luận án đã nghiên cứu giới thiệu 4 phần mềm mã nguồn mở GIS gồm GRASS
GIS; QGIS; MapWinGIS và ILWIS để lựa chọn một phần mềm xây dựng cơ sở
dữ liệu phù hợp. Các tiêu chí đánh giá gồm:
1) Tính bền vững: cộng đồng người xây dựng chương trình mạnh, ít lỗi hoặc các
lỗi được hiệu chỉnh nhanh chóng (nâng cấp thường xuyên).
10

2) Tính phổ biến: được nhiều cá nhân và tổ chức sử dụng.
3) Đáp ứng nhu cầu xây dựng và quản lý các dữ liệu chuyên đề, gồm i) Phân tích
không gian (chồng lớp bản đồ, phân tích khoảng cách, nội suy không gian); ii)
Vẽ bản đồ chuyên đề theo tính chất đối tượng; iii) Quản lý, liên kết các cơ sở dữ
liệu; và iv) Dễ sử dụng.
Kết quả phân tích đánh giá các phần mềm phục vụ xây dựng và quản lý dữ liệu
GIS, luận án lựa chọn phần mềm Quantum GIS (QGIS) do phần mềm này đã đáp
ứng được đầy đủ các tiêu chí nêu trên.
2.6
2.6.1

Nghiên cứu lựa chọn dữ liệu viễn thám
Nghiên cứu lựa chọn dữ liệu mưa vệ tinh độ phân giải cao

a) Khái quát chung
Mưa là yếu tố đầu vào quan trọng nhất của các mô hình toán thủy văn, thủy lực,
nhu cầu nước, cân bằng nước. Trên lưu vực sông Cả, phần lưu vực nằm trên lãnh
thổ nước ta với 17.730 km2 mới chỉ có 23 trạm đo mưa với mật độ trung bình
778 km2/trạm, 9.470 km2 còn lại nằm trên nước bạn Lào không có trạm đo mưa
nào. Theo tiêu chuẩn của WMO yêu cầu tối thiểu 575 km2/trạm đo mưa.
Các trạm quan trắc mưa đã có trên phần lãnh thổ nước ta tập trung chủ yếu ở
vùng đồng bằng, thị trấn, thị tứ nằm ở thung lũng sông. Vùng núi cao rất ít trạm
đo mưa. Tài liệu mưa tự ghi của 9 trạm trong tổng số 23 trạm đo mưa trên lưu
vực bị thiếu và gián đoạn, được thống kê trong bảng 2.6.
Bảng 2.6 Khoảng trống số liệu mưa thực đo tại các trạm khí tượng liên quan
đến lưu vực sông Cả
Liệt tài liệu
TT Tên trạm đo
Thực đo

Khoảng trống số liệu (1986- 2015)
1 Quỳ Châu
1961-2015 Các năm 1995, 2011
2 Tây Hiếu
1960-2015 Tháng 4, 10, 11, 12/1987, 7/1988
3 Quỳnh Lưu 1960-2015 6/1987, 10,11/1988, 8,9/1995, từ 2011-2013
4 Con Cuông 1960-2015 Tháng 6, tháng 12 năm 1995
5 Quỳ Hợp
1996-2015 Từ năm 1986 đến năm 1995
6 Kỳ Anh
1961-2015 Từ năm 1986 đến năm 2000
7 Hà Tĩnh
1961-2015 Từ năm 1986 đến 1990, năm 1996 và 1997
8 Kim Cương 1962-2015 Từ năm 1986 đến năm 2000
9 Cửa Rào
1960-2015 Từ 1986 đến 1990, từ 1996 đến 1999
Các khoảng trống tài liệu cả về không gian lẫn thời gian ảnh hưởng lớn đến kết
quả tính toán dòng chảy trên lưu vực sông Cả. Để khắc phục tình trạng này, luận
11


án đã thu thập các dữ liệu mưa vệ tinh có độ phân giải cao gồm GPM, CHIRPS,
GSMAP, CMORPH. Các dữ liệu mưa vệ tinh này được phân tích, đánh giá với
dữ liệu mưa đo trực tiếp tại 12 trạm khí tượng cấp 1 theo phương pháp sau:
1) So sánh chuỗi số liệu 1.069 ngày của 3 năm từ 2015-2017 giữa mưa vệ tinh
và số liệu tại 12 trạm đo (do dữ liệu của GPM chỉ có dữ liệu mưa từ 02/2014).
2) Đánh giá lượng mưa ngày (khả năng nhận diện mưa, tương quan lượng mưa).
3) So sánh tổng lượng mưa và phân bố lượng mưa năm giữa các chuỗi số liệu.
4) Đánh giá lượng mưa tháng (tương quan tổng lượng mưa và tính toán các hệ số
tương quan tuyến tính Pearson r, R2 và các sai số RMSE, MAE).

b) Kết quả phân tích, đánh giá dữ liệu mưa vệ tinh:
- Đối với lượng mưa ngày: Khả năng nhận diện ngày mưa và không mưa của
mưa vệ tinh đạt chính xác khoảng 70% số ngày. Tương quan Pearson giữa mưa
thực đo và mưa vệ tinh đạt trung bình r = 0,40 ÷ 0,48 là chấp nhận được.
- Đối với lượng mưa tháng: Tương quan tổng lượng mưa tháng giữa mưa vệ tinh
và mưa thực đo đạt 0,63 ÷ 0,76, riêng tại trạm Vinh giữa mưa thực đo và CHIRPS
đạt R2=0,93. Hệ số tương quan r và R2 của mưa CHIRPS là tốt nhất với R2=0,76;
tiếp theo là mưa GPM (R2=0,72); mưa GSMAP và CMORPH kém nhất (R2=0,65
và 0,63). Sai số RMSE và MAE của mưa CHIRPS cho kết quả tốt nhất, còn mưa
GSMAP và CMORPH là kém chính xác hơn. Nhận diện xu thế tổng lượng mưa
tháng của mưa vệ tinh khá tốt trong giai đoạn mùa mưa từ tháng V ÷ X.
- Đối với tổng lượng mưa năm: Mưa CHIRPS và mưa GSMAP thể hiện tốt phân
bố mưa ở khu vực đồng bằng, duyên hải và thể hiện tốt phân bố mưa ở khu vực
phía Tây và Tây Nam của khu vực miền núi. Mưa CMORPH không thể hiện tốt
phân bố lượng mưa năm so với các dữ liệu mưa vệ tinh khác.
c) Kết luận lựa chọn dữ liệu mưa vệ tinh:
- Sử dụng dữ liệu mưa CHIRPS để tạo thêm các trạm mưa giả định, kết hợp với
mưa thực đo để tính toán dòng chảy từ mưa trên lưu vực sông Cả.
- Sử dụng dữ liệu mưa GSMAP kết hợp với dữ liệu liệu mô hình số hóa độ cao
(DEM) để tính toán mô phỏng các quá trình lũ theo thời gian bằng mô hình IFAS.
2.6.2

Nghiên cứu phân tích, lựa chọn dữ liệu địa hình từ nguồn dữ liệu mô
hình số hóa độ cao (DEM)

a) Khái quát chung:
Ứng dụng phổ biến của viễn thám trong nghiên cứu các mô hình thủy văn, mưadòng chảy là xác định các thông số thủy văn dòng chảy theo không gian cho các
mô hình, như phân chia lưu vực, tiểu lưu vực, xác định mạng lưới sông suối dựa
12

trên số liệu địa hình, phân bố độ cao toàn lưu vực. Để chọn dữ liệu địa hình, độ
cao tích hợp và phù hợp với cấu trúc mô hình thủy văn mưa-dòng chảy thì các
dữ liệu đầu vào về độ phân giải không gian, thời gian và độ chính xác của dữ liệu
mô hình số độ cao (DEM) phải được so sánh. Nguồn dữ liệu DEM rất đa dạng
và phong phú. Bản đồ DEM độ phân giải cao phục vụ cho nghiên cứu sâu và chi
tiết thường có giá rất đắt, còn đối với nghiên cứu tổng quát thì nguồn bản đồ
DEM miễn phí có độ phân giải từ 30m-90m là tương đối phù hợp.
Luận án đã chọn 3 dữ liệu DEM có độ phân giải 30m-90m là SRTM, ASTER,
ALOS và phân tích đánh giá sự sai khác cũng như sự tương đồng giữa các dữ
liệu DEM với nhau và số liệu địa hình bản đồ lưu vực sông Cả tỷ lệ 1/50.000 để
lựa chọn một dữ liệu DEM phù hợp theo phương pháp sau:
- So sánh sự sai khác về dữ liệu độ cao của 3 bộ dữ liệu DEM nói trên với nhau.
- So sánh từng bộ dữ liệu DEM và dữ liệu từ bản đồ sông Cả tỷ lệ 1/50.000 (tương
quan độ cao và tính toán hệ số tương quan Pearson r, hệ số R2 và các sai số toàn
phương trung bình RMSE, sai số tuyệt đối trung bình MAE).
b) Kết quả phân tích, đánh giá các dữ liệu DEM với nhau
- Các dữ liệu DEM (SRTM, ALOS, ASTER) khá tương đồng về các thông số
liên quan như giá trị độ cao lớn nhất, giá trị độ cao nhỏ nhất và đặc biệt là giá trị
độ cao trung bình toàn lưu vực sông Cả.
- Các dữ liệu DEM đối với khu vực đồng bằng có giá trị khá tương đồng, chênh
lệch giá trị độ cao là không quá lớn. Tuy nhiên đối với khu vực miền núi giá trị
độ cao có chênh lệch khá lớn giữa các dữ liệu DEM.
- Chênh lệch giá trị độ cao giữa 2 dữ liệu DEM của ALOS và SRTM là thấp nhất:
giá trị trung bình độ chênh lệch -0,29m và độ lệch chuẩn SD thấp nhất là 12,95m.
- Chênh lệch giá trị độ cao giữa dữ liệu ASTER với ALOS, giữa dữ liệu ASTER
với SRTM khá tương đồng với giá trị trung bình mức độ chênh cao tương ứng là
-1,98m và -1,75m, còn độ lệch chuẩn tương ứng là 16,53m và 17,21m.
c) Kết quả so sánh các dữ liệu DEM với bản đồ lưu vực sông Cả
Bản đồ lưu vực sông Cả tỷ lệ 1/50.000 hệ tọa độ và cao độ VN2000 được chuyển

về cùng hệ tọa độ và cao độ quốc tế WGS84 để so sánh các điểm cao độ này.
Tổng cộng có 18.924 điểm cao độ được trích xuất từ từng dữ liệu DEM và được
chia ra các vùng khác nhau trên lưu vực sông Cả. Kết quả so sánh cho thấy:
- Vùng đồng bằng (nơi có độ cao dưới 50m): có 2.638 điểm độ cao đã được so
sánh cho thấy dữ liệu ALOS thể hiện chính xác nhất độ cao với hệ số RMSE =
4,724 và hệ số MAE = 3,152. Với hệ số tương quan, dữ liệu ALOS đạt R=0,943,

13


R2 = 0,93. Dữ liệu SRTM đạt độ chính xác thấp hơn với RMSE = 5,313m và
MAE = 3,527m; dữ liệu ASTER đạt độ chính xác thấp nhất.
- Vùng trung du (nơi có độ cao từ 50m đến 500m): có 8.524 điểm độ cao đã được
so sánh cho thấy dữ liệu ALOS có độ chính xác cao nhất, tuy nhiên các sai số đã
tăng lên đáng kể: RMSE là 13,826m, MAE là 7,295m; dữ liệu SRTM có độ chính
xác thấp hơn ALOS, dữ liệu ASTER đạt độ chính xác thấp nhất trong 3 dữ liệu.
- Vùng núi (nơi có độ cao trên 500m): có 7.762 điểm độ cao đã được so sánh cho
thấy dữ liệu ALOS vẫn thể hiện chính xác nhất, tiếp đó là SRTM và dữ liệu
ASTER có độ chính xác thấp nhất với sai số RMSE lên đến 32,111m, khá cao
khi so sánh với 2 dữ liệu còn lại.
d) Nhận xét chung về kết quả nghiên cứu đánh giá các dữ liệu mô hình số độ cao
(DEM) trên lưu vực sông Cả:
1) Các dữ liệu mô hình số độ cao SRTM, ALOS, ASTER khá là tương đồng về
các thông số liên quan như giá trị độ cao lớn nhất, giá trị độ cao nhỏ nhất và đặc
biệt là giá trị độ cao trung bình và chênh lệch độ cao trung bình toàn vùng toàn
lưu vực sông Cả.
2) Dữ liệu SRTM, ALOS, ASTER đối với khu vực miền núi có giá trị độ cao khá
giống nhau, chênh lệch giá trị độ cao là không quá lớn, tuy nhiên đối với khu vực
đồng bằng giá trị độ cao có chênh lệch khá lớn giữa các dữ liệu DEM.
3) Kết quả tính toán các sai số và hệ số tương quan giá trị độ cao giữa dữ liệu

DEM và dữ liệu từ bản đồ địa hình 1/50.000 đã chỉ ra, dữ liệu ALOS có độ chính
xác cao nhất, sai số là thấp nhất khi đánh giá với cả 3 dạng địa hình là đồng bằng,
trung du và miền núi; dữ liệu SRTM có độ chính xác thấp hơn, dữ liệu ASTER
có độ chính xác thấp nhất.
2.6.3 Kết luận về phân tích, lựa chọn dữ liệu viễn thám cho lưu vực sông Cả
Từ các kết quả nghiên cứu ở trên, để phù hợp với đặc điểm lưu vực nghiên cứu,
luận án đã lựa chọn sử dụng các dữ liệu viễn thám sau đây:
- Dữ liệu mưa vệ tinh CHIRPS do có hệ số tương quan với dữ liệu mưa thực đo
là tốt nhất trong số các dữ liệu mưa vệ tinh sẽ được sử dụng tạo thêm các trạm
mưa giả định để tăng mật độ trạm mưa phù hợp với quy định của và dùng làm số
liệu đầu vào trong tính toán dòng chảy từ mô hình NAM.
- Dữ liệu mưa vệ tinh GSMAP do có khả năng nhận diện mưa và không mưa dựa
trên chuỗi số liệu mưa thực đo là tốt nhất trong số các dữ liệu mưa vệ tính khác
sẽ được sử dụng kết hợp với dữ liệu mô hình số độ cao DEM ALOS có độ phân
giải 30 m để thiết lập dữ liệu mưa cho mô hình IFAS trong tính toán mô phỏng
các quá trình lũ theo thời gian.
14


2.7 Kết luận chương 2
Trong nội dung chương này, đề tài luận án đã phân tích cơ sở khoa học của các
cách thức tiếp cận và phương pháp nghiên cứu khoa học, trình tự các bước nghiên
cứu. Luận án đã tổng hợp, phân tích và lựa chọn công cụ nghiên cứu của đề tài
là sử dụng các mô hình toán thủy văn, thủy lực cân bằng nước phù hợp. Từ các
đặc tính mô hình và khả năng xử lý dữ liệu từ viễn thám, mô hình MIKE NAM
và IFAS đã được lựa chọn áp dụng cho nghiên cứu này.
Luận án đã phân tích đánh giá 4 dữ liệu mưa vệ tinh đang được sử dụng phổ biến
ở trong nước và thế giới nhằm cung cấp số liệu đầu vào cho mô hình toán gồm
GSMAP, GPM, CHIRPS, CMORPH. Kết quả nghiên cứu cho thấy các dữ liệu
mưa vệ tinh nói trên đều có tương quan khá tốt với dữ liệu mưa thực đo tại trạm,

trong đó:
- Dữ liệu mưa CHIRPS có kết quả tốt nhất sẽ được sử dụng tạo thêm các trạm
mưa giả định để tăng mật độ trạm mưa cho phù hợp với quy định về khoảng cách
và mật độ trạm đo mưa trên lưu vực và dùng làm số liệu đầu vào trong tính toán
dòng chảy từ mô hình NAM.
- Dữ liệu mưa GSMAP có khả năng nhận diện mưa và không mưa dựa trên chuỗi
số liệu mưa thực đo là tốt nhất trong số các dữ liệu mưa vệ tính khác sẽ được sử
dụng để thiết lập dữ liệu mưa cho mô hình IFAS trong tính toán mô phỏng các
quá trình dòng chảy lũ trên lưu vực sông Cả ở bước nghiên cứu tiếp theo.
Dữ liệu địa hình từ mô hình số độ cao (DEM) cũng được phân tích, lựa chọn
phục vụ cung cấp số liệu đầu vào cho các mô hình thủy văn phân bố IFAS. Kết
quả nghiên cứu cho thấy các dữ liệu địa hình từ SRTM, ASTER và ALOS đều
có tương quan rất khớp với dữ liệu bản đồ địa hình 1/50.000 hệ tọa độ VN2000,
trong đó dữ liệu ALOS có kết quả đánh giá là tốt nhất sẽ được luận án sử dụng
để thực hiện các nghiên cứu ở chương 3.
Phần mềm QGIS cũng được lựa chọn trong các bộ phần mềm GIS thông dụng để
phục vụ xử lý dữ liệu viễn thám cho đề tài với ưu điểm nhiều tính năng, dễ sử
dụng và mã nguồn mở. Các bộ công cụ và dữ liệu viễn thám được lựa chọn ở đây
sẽ được thiết lập và ứng dụng cho các nội dung tính toán tại chương tiếp theo.
Kết quả nghiên cứu cho thấy sử dụng dữ liệu viễn thám trong cung cấp hoặc bổ
sung cho số liệu đầu vào các nghiên cứu về mô phỏng dòng chảy phục vụ quy
hoạch thủy lợi, phòng chống thiên tai các lưu vực sông đặc biệt là các sông là rất
khả thi và có thể áp dụng trong thực tiễn.

15


CHƯƠNG 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG DỮ LIỆU VIỄN
THÁM TRONG TÍNH TOÁN DÒNG CHẢY LƯU VỰC SÔNG CẢ
3.1

Nghiên cứu kết hợp mưa vệ tinh và mưa thực đo trong tính toán mưa
– dòng chảy từ mô hình NAM

3.1.1 Sự cần thiết phải kết hợp mưa vệ tinh với mưa thực đo
Với tài liệu mưa thực đo hiện có, kết quả tính toán mưa - dòng chảy từ NAM
trong nghiên cứu quy hoạch thủy lợi sông Cả cho thấy dòng chảy kiệt nhất nhỏ
hơn thực đo, dòng chày lũ có thời điểm cao hơn hoặc thấp hơn so với thực đo.
Nguyên nhân là mạng lưới trạm đo mưa ở một số vùng như Cửa Rào, Nghĩa
Khánh, Hòa Duyệt... quá thưa chưa đại diện đủ cho đặc điểm mưa hình thành nên
dòng chảy lưu vực. Vì vậy cần thiết phải sử dụng dữ liệu mưa vệ tinh CHIRPS
tạo thêm các trạm mưa giả định để tăng mật độ trạm mưa, kết hợp với các trạm
mưa thực đo cải thiện kết quả tính toán dòng chảy từ mưa trên lưu vực sông Cả.
3.1.2 Thiết lập mô hình NAM với trạm mưa thực đo hiện có
Căn cứ vào bản đồ địa hình lưu vực sông Cả, các trạm thủy văn đã có và nguồn
số liệu thực đo, luận án đã xây dựng bộ mô hình NAM cho 11 sông nhánh. Chuỗi
số liệu để mô phỏng và kiểm định mô hình được nêu trong Bảng 3.1.
Bảng 3.1 Thời đoạn tính toán cho mô phỏng và kiểm định mô hình NAM
STT
Sông
Trạm thuỷ
F (km2)
Thời đoạn tính toán
văn
Mô phỏng
Kiểm định
1
Khe Choang Cốc Nà
417
1963-1969

1972- 1976
2
Giăng
Thác Muối
785
1979-1983
1972-1977
3
Hiếu
Quỳ Châu
1.500
1996-2008
1983-1995
4
Hiếu
Nghĩa Khánh
3.892
1996-2008
1983-1995
5
Khe Lá
Khe Lá
27,8
1970-1977
1980-1985
6
Ngàn Trươi Hướng Đại
408
1965-1976
1971-1976

7
Sông Trai
Hòa Quân
150,7
1980-1985
1975-1979
8
Tiêm
Trại Trụ
96,2
1965-1976
1965-1970
9
Rào Cái
Kẻ Gỗ
229
1961-1967
1968-1974
10 Nậm Mô
Mường Xén
2.620
1960-1964
1965-1976
11 Cả
Cửa Rào
12.800
1960-1964
1965-1976
Mô phỏng và kiểm định mô hình phải đáp ứng yêu cầu: i) Không có độ chênh
trong cân bằng nước; ii) Mô phỏng dòng chảy trong mùa kiệt thích hợp; iii) Đỉnh

lũ của dòng chảy trong quá trình mô phòng không đóng vai trò quan trọng. Các
thông số của mô hình NAM cần hiệu chỉnh để chọn được bộ thông số chuẩn trước
khi nghiên cứu tính toán thủy lực. Hiệu chỉnh NAM được tiến hành tự động. Kết
quả đánh giá hệ số tương quan R2 của mô phỏng và kiểm định nêu ở bảng 3.2.
16


Bảng 3.2 Kết quả đánh giá hệ số tương quan R2 của mô phỏng và kiểm định
mô hình NAM tại các trạm thủy văn
R2
R2
Trạm thủy
Trạm thủy
TT
Mô
Kiểm TT
Mô
Kiểm
văn
văn
phỏng định
phỏng định
1 Cửa Rào
0,62
0,55
7
Khe Lá
0,71
0,62
2 Mường Xén

0,70
0,61
8
Hướng Đại
0,77
0,72
3 Cốc Nà
0,71
0,56
9
Hòa Quân
0,69
0,70
4 Thác Muối
0,78
0,60
10 Trại Trụ
0,77
0,65
5 Quỳ Châu
0,83
0,78
11 Kẻ Gỗ
0,70
0,64
6 Nghĩa Khánh
0,85
0,80
3.1.3 Bố trí các trạm mưa giả định
Nguyên tắc bố trí thêm trạm đo mưa giả định cho các khu vực còn thiếu:

1) Theo Thông tư 30/2018/TT-BTNMT ngày 26/12/2018 của Bộ Tài nguyên và
Môi trường, khoảng cách giữa các trạm ở khu vực miền núi từ 10 km ÷ 15 km.
2) Phù hợp với độ phân giải của dữ liệu mưa vệ tinh CHIRPS dùng trong nghiên
cứu có độ phân giải về mặt không gian là 0,05° (tương đương khoảng 5,55 km).
3) Các trạm phân bố tương đối đồng đều trên toàn lưu vực và đại diện cho dòng
chảy trên tiểu lưu vực được đưa vào trong mô hình toán.
Theo các nguyên tắc nêu trên, luận án đã nghiên cứu bố trí thêm 43 trạm mưa giả
định trên lưu vực, trong đó Cửa Rào thêm 9 trạm ở thượng nguồn thuộc Việt
Nam và 4 trạm thuộc Lào; Mường Xén thêm 7 trạm (2 trạm thuộc Việt Nam và
5 trạm thuộc Lào); Thượng nguồn Quỳ Châu thêm 8 trạm; Khu giữa Nghĩa Khánh
– Quỳ Châu 6 trạm; Hòa Duyệt thêm 9 trạm (Xem hình 3.2).

Hình 3.2 Các vị trí bổ sung trạm mưa giả định trên lưu vực sông Cả
17


3.1.4

Kết quả nghiên cứu mô hình NAM

a) Kết quả nghiên cứu đối với vùng hạ lưu sông Cả thuộc Việt Nam:
Kết hợp mưa vệ tinh CHIRPS với chuỗi số liệu mưa thực đo từ 1982 đến 2018
để tính toán lưu lượng trung bình (LLTB) từ mô hình NAM tại các vị trí Quỳ
Châu, Nghĩa Khánh. Kết quả tính các hệ số tương quan trong bảng 3.4 và 3.5 cho
thấy sự kết hợp này đã cải thiện đáng kể độ chính xác của dòng chảy tính từ NAM
Bảng 3.4 và 3.5 Kết quả tính tương quan tại trạm Quỳ Châu và Nghĩa Khánh
Quỳ Châu
Nghĩa Khánh
Dữ liệu mưa được sử
Giá trị

(m3/s)

dụng

LLTB Thực đo tại trạm mưa
Mưa thực đo kết hợp
ngày
mưa viễn thám
LLTB Thực đo tại trạm mưa
tháng Mưa thực đo kết hợp
mưa viễn thám
LLTB Thực đo tại trạm mưa
Mưa thực đo kết hợp
năm
mưa viễn thám

PBIAS
R2
(%)

NSE

PBIAS
(%)

0,71

0,47

4,0

3,60
-13,8

0,75
0,85

0,53
0,70

2,7
4,0

0,84 0,70
0,52 -0,15

3,50
-13,8

0,88
0,73

0,75
0,45

2,8
4,0

0,55

3,60

0,72

0,47

2,8

R2

NSE

0,70

0,48

-13,8

0,71
0,83

0,51
0,65

0,27

b) Kết quả nghiên cứu đối với lưu vực xuyên biên giới nằm ở Lào và Việt Nam
Thượng lưu sông Cả có 2 phụ lưu bắt nguồn từ nước Lào là Nậm Nơn và Nậm
Mộ. Luận án nghiên cứu nhánh Nậm Mộ chảy vào Việt Nam đến Mường Xén,
sau đó nhập với nhánh Nậm Nơn tại Cửa Rào. Diện tích lưu vực Mường Xén

261.350 ha (phần ở Việt Nam chiếm 14,1%, phần ở Lào 85,9%). Tại đây chỉ có
một trạm đo mưa. Luận án thiết lập thêm 05 trạm mưa giả định ở địa phận nước
Lào và 02 trạm ở Việt Nam (Hình 3.5) để tính toán mô hình NAM, số liệu tại các
trạm này được trích xuất từ dữ liệu mưa ngày của mưa vệ tinh CHIRPS.

Hình 3.5 Các vị trí bổ sung trạm mưa giả định lưu vực Mường Xén
18


Kết quả mô phòng dòng chảy bằng mô hình NAM giữa hai trường hợp có và
không sử dụng dữ liệu mưa vệ tinh cho thấy sử dụng dữ liệu mưa vệ tinh thông
qua các trạm mưa giả định đã tăng độ chính xác và hệ số tương quan giữa giá trị
mô phỏng và thực đo trong cả 3 trường hợp tính toán cho giá trị lưu lượng trung
bình (LLTB) ngày, tháng, năm, được tóm tắt trong bảng 3.6 và bảng 3.7.
Bảng 3.6 Kết quả tính toán hệ số tương quan R2 và hệ số NSE trạm Mường Xén
Giá trị
Hệ số

LLTB ngày
LLTB tháng
LLTB năm
2
2
R NSE PBIAS R NSE PBIAS R2 NSE PBIAS
(%)

(%)

(%)

Mưa trạm đo
0,65 0,41 3,25 0,70 0,46 3,54 0,39 -0,62 3,27
Kết hợp mưa vệ tinh 0,73 0,54 0,23 0,85 0,73 0,25 0,45 0,20 0,22
Bảng 3.7 Kết quả tính toán LLTB tháng nhiều năm trạm Mường Xén (m3/s)
Giá trị mô phỏng từ Giá trị mô phỏng có
Tháng
Giá trị thực đo
mưa thực đo
kết hợp mưa vệ tinh
1
27,4
48,7
28,0
2
22,5
40,4
21,2
3
20,9
33,8
16,8
4
21,6
28,7
17,2
5
38,6
39,2
45,0
6

74,5
64,9
67,5
7
126,1
73,4
116,9
8
168,0
119,2
164,4
9
141,2
143,4
158,9
10
90,1
116,2
86,9
11
49,0
76,4
54,0
12
34,3
58,4
39,3
Như vậy kết hợp thêm mưa vệ tinh từ các trạm mưa giả định để tăng mật độ trạm
tại các vị trí còn thiếu trên lưu vực sông Cả đã cải thiện tốt dòng chảy tính toán
từ NAM, cải thiện độ chính xác và độ ‘an toàn’ của giá trị dòng chảy kiệt nhất

và dòng chảy lũ lớn nhất. Đặc biệt đã cải thiện chất lượng mô phỏng dòng chảy
đối với lưu vực mà phần lớn diện tích không có trạm đo mưa.
3.2

Nghiên cứu kết hợp dữ liệu viễn thám và mô hình toán IFAS trong mô
phỏng dòng chảy lũ lưu vực sông Cả

3.2.1 Phạm vi nghiên cứu
Luận án tập trung nghiên cứu dòng chảy lũ của nhánh sông Nậm Nơn về thủy
điện Bản Vẽ. Tổng diện tích lưu vực Nậm Nơn đến ngã ba Cửa Rào khoảng 8.700
19


km2, trong đó khoảng 20% diện tích lưu vực nằm trên đất Việt Nam, phần nằm
bên Lào có 6.970 km2, chiếm khoảng 80 % diện tích lưu vực.

Hình 3.8 Bản đồ địa hình lưu vực sông Nậm Nơn, thượng lưu sông Cả
3.2.2 Thiết lập mô hình IFAS
a) Thiết lập thông tin chung về lưu vực cho mô hình IFAS (Basin Data Manager):
Phần diện tích lưu vực Nậm Nơn nằm ở nước bạn Lào không có số liệu địa hình,
luận án sử dụng dữ liệu DEM ALOS độ phân giải 30m và công cụ GIS để phân
chia lưu vực và sông suối trên lưu vực. Kết quả phân chia lưu vực Nậm Nơn đưa
vào mô hình IFAS thông qua mô đun Basin Data Manager, xem Hình 3.9.

(a)
(b)
Hình 3.9 Kết quả phân chia (a) lưu vực và (b) tiểu lưu vực Nậm Nơn

(a)
(b)

Hình 3.12 Số liệu (a) địa chất và (b) lớp phủ bề mặt đưa vào mô hình IFAS
20


Phần diện tích không có số liệu lớp phủ bề mặt và số liệu địa chất, sử dụng số
liệu lớp phủ bề mặt toàn cầu (GLCC) của USGS và Bản đồ số dữ liệu đất toàn
thế giới (DSMW) của FAO, xem Hình 3.12.
b) Thiết lập thông số mô hình IFAS cho lưu vực Nậm Nơn (Parameter Manager):
Đối với việc mô phỏng dòng chảy trận lũ có thời gian tương đối nhanh, diễn ra
trong vài giờ hoặc trong vài ngày, luận án đã lựa chọn mô hình bể chứa 2 lớp để
đơn giản hóa mô hình cũng như tăng tốc độ chạy mô hình. Thông số bể chứa
dòng chảy mặt và sông suối thiết lập trong mô hình IFAS như Hình 3.13.

(a)
(b)
Hình 3.13 Thông số (a)dòng chảy mặt (surface) và (b)sông suối (river course)
c) Thiết lập dữ liệu mưa cho mô hình IFAS (Rainfall Data Manager):
Để thiết lập dữ liệu mưa cho mô hình IFAS, sử dụng mô đun Rainfall Data
Manager. Luận án chọn mưa vệ tinh GSMAP dựa trên đặc tính và ưu điểm của
dữ liệu này so với các dữ liệu mưa vệ tinh khác.
3.2.3 Mô phỏng, hiệu chỉnh và kiểm định mô hình IFAS
Phạm vi nghiên cứu mô hình IFAS là dòng chảy lũ trên sông Nậm Nơn về thủy
điện Bản Vẽ. Năm 2010 thủy điện Bản Vẽ đưa vào vận hành. Từ 2011 đến 2019,
trên dòng Nậm Nơn về Bản Vẽ xuất hiện 4 trận lũ lớn vào 6/2011, 8/2016, tháng
8-9/2018 và 8/2019. Luận án sẽ mô phỏng và hiệu chỉnh IFAS cho dòng chảy lũ
Nậm Nơn tháng 6/2011, kiểm định lại mô hình trận lũ tháng 8/2019 và 8/2018.
a) Phương pháp điều chỉnh mưa và hiệu chỉnh thông số mô hình IFAS
- Để hiệu chỉnh lượng mưa GSMAP trong mô hình IFAS cần hiệu chỉnh hệ số
trích xuất từ mối quan hệ giữa tốc độ di chuyển của khu vực mưa và hệ số sai số
của lượng mưa được tính toán từ các chỉ số số Robs và Rsat, trong đó Robs là lượng

mưa tại trạm đo mặt đất (mm/3h), Rsat là lượng mưa vệ tinh (GSMAP) (mm/3h).
- Các bộ thông số của mô hình gồm lớp bề mặt (surface layer) và lớp ngậm nước
(aquifer layer) đã được hiệu chỉnh đảm bảo việc mô phỏng là chính xác nhất về
thời gian xuất hiện đỉnh lũ và lưu lượng lũ lớn nhất.
21


b) Mô phỏng và hiệu chỉnh mô hình IFAS cho trận lũ tháng 6/2011:
So sánh giá trị lưu lượng lớn nhất giữa thực đo và mô phỏng trận lũ 06/2011 lưu
vực Nậm Nơn tại Bản Vẽ thể hiện trong Hình 3.17 và Hình 3.18. Kết quả nghiên
cứu cho thấy sau khi hiệu chỉnh các thông số mô hình mực nước đỉnh lũ đã được
điều chỉnh về gần với giá trị thực đo hơn. Kết quả tính toán cho thấy hệ số tương
quan giữa thực đo và mô phỏng đạt R2 = 0,90 còn hệ số NSE = 0,95.
2500
Thực đo

2500
y = 1.2578x - 453.96
R² = 0.9016

Mô phỏng
Mô phỏng Q (m3/s)

Lưu lượng Q (m3/s)

2000
1500
1000

500

2000
1500
1000
500
0

28/6/2011

25/6/2011

22/6/2011

19/6/2011

16/6/2011

13/6/2011

10/6/2011

7/6/2011

4/6/2011

1/6/2011

0

0

500

1000
1500
Thực đo Q (m3/s)

2000

2500

Hình 3.17 và 3.18 So sánh kết quả giữa mô phỏng và thực đo trận lũ 6/2011
c) Kiểm định lại mô hình IFAS với trận lũ tháng 8/2019:
Sau khi điều chỉnh lượng mưa trong mô hình IFAS tương ứng với trận lũ tháng
8/2019, tiếp tục nghiên cứu hiệu chỉnh giá trị lưu lượng bằng cách sử dụng tham
số trong mô hình IFAS với trận lũ từ ngày 01 đến 10/8/2019. Kết quả hiệu chỉnh
các tham số của mô hình với trận lũ này thể hiện trong Hình 3.22 và Hình 3.23.
Hệ số tương quan giữa mô phỏng và thực đo: R2 = 0,76 và hệ số NSE = 0,54.
3500

4000

Thực đo

2500

Q mô phỏng (m3/s)

Lưu lượng Q (m3/s)

3000

Mô phỏng

2000
1500
1000

3000

2000
y = 1.1059x + 101.3
R² = 0.756

1000

500

0
0

10/8/2019

9/8/2019

8/8/2019

7/8/2019

6/8/2019

5/8/2019

4/8/2019

3/8/2019

2/8/2019

1/8/2019

0

500

1000

1500

2000

2500

3000

3500

Q thực đo (m3/s)

Hình 3.22 và 3.23 So sánh kết quả giữa mô phỏng và thực đo trận lũ 01÷10/8/2019

d) Kiểm định lại mô hình IFAS với trận lũ tháng 8-9/2018
Kết quả kiểm định lại mô hình với trận lũ từ 10/8 đến 10/9 năm 2018 được thể
hiện trong Hình 3.25 và Hình 3.26 cho thấy hệ số tương quan giữa mô phỏng và
thực đo là R2 = 0,83 còn hệ số NSE = 0,81.
22


5000

5000

4500

4500

3500

Thực đo

4000

3000

Mô phỏng

3500

Mô phỏng Q (m3/s

Lưu lượng (m3/s)

4000

2500

2000
1500
1000

2500

2000
1500

20/9/2018

15/9/2018

10/9/2018

5/9/2018

31/8/2018

26/8/2018

21/8/2018

16/8/2018

500
11/8/2018

1000

0

6/8/2018

500

1/8/2018

y = 1.0699x - 293.45
R² = 0.8982

3000

0
0

500

1000

1500

2000 2500 3000
Thực đo Q (m3/s)

3500

4000

4500

Hình 3.25 và 3.26 So sánh giữa mô phỏng và thực đo trận lũ 10/8-10/9 năm 2018
3.2.4 Kết luận về kết quả nghiên cứu mô hình IFAS
Luận án đã nghiên cứu sử dụng mô hình IFAS với số liệu đầu vào từ dữ liệu viễn
thám gồm mưa vệ tinh GSMAP, địa hình ALOS, thảm phủ toàn cầu (GLCC) và
đất toàn thế giới (DSMW) để mô phỏng dòng chảy lũ cho lưu vực Nậm Nơn ở
thượng lưu sông Cả về thủy điện Bản Vẽ. Kết quả mô phỏng và hiệu chỉnh dữ
liệu mưa vệ tinh cùng các tham số của mô hình IFAS cho trận lũ 6/2011, kiểm
định lại với trận lũ 8/2019, tháng 8-9/2018 cho các hệ số tương quan R2 và NSE
giữa thực đo và mô phỏng chấp nhận được. Như vậy sử dụng dữ liệu viễn thám
kết hợp mô hình toán có khả năng mô phỏng dòng chảy lũ cho khu vực ít số liệu
hoặc không có số liệu, hỗ trợ công tác vận hành thủy điện Bản Vẽ và chủ động
ứng phó với các vấn đề nảy sinh của nguồn nước trên lưu vực sông Cả.
3.3 Kết luận chương 3
Kết quả của các nghiên cứu cứu kết hợp dữ liệu viễn thám và mô hình toán vào
mô phỏng dòng chảy cho lưu vực sông Cả cho thấy:
- Sử dụng dữ liệu mưa vệ tinh CHIRPS tạo thêm các trạm mưa giả định để tăng
mật độ trạm cho các khu vực còn thiếu và làm số liệu đầu vào của mô hình NAM
đã cải thiện kết quả mô phỏng dòng chảy trên sông Nậm Mộ, kể cả mùa lũ lẫn
mùa kiệt với số liệu thực đo tại trạm thủy văn Mường Xén.
- Sử dụng mô hình IFAS kết hợp với thông số đầu vào từ dữ liệu viễn thám để
mô phỏng các trận lũ xuất hiện trên lưu vực sông Nậm Nơn đảm bảo chính xác
và phù hợp với quá trình hình thành các trận lũ đã xảy ra trong thực tế.
Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa thực tiễn đáp ứng mục tiêu nghiên cứu của đề tài,
chứng minh hiệu quả của việc bổ sung số liệu từ nguồn vệ tinh, viễn thám trong

thiết lập các mô hình tính toán dòng chảy, chế độ thủy lực phục vụ quy hoạch
thủy lợi, phòng chống thiên tai trên lưu vực sông Cả cũng như quản lý nguồn
nước xuyên biên giới. Kết quả nghiên cứu có thể ứng dụng cho các lưu vực sông
có rất ít hoặc không có tài liệu đo đạc các yếu tố khí tượng, thủy văn.
23