Nghiên cứu dự báo mưa, lũ trung hạn cho vận hành hệ thống hồ chứa phòng lũ ứng dụng cho lưu vực sông cả

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI
---------------*---------------

HOÀNG THANH TÙNG

NGHIÊN CỨU DỰ BÁO MƯA, LŨ TRUNG HẠN CHO VẬN
HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA PHÒNG LŨ ỨNG DỤNG CHO LƯU VỰC SÔNG CẢ

Chuyên ngành:
Mã số:

Thủy văn học
62 44 90 01

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

Hà Nội - 2011


BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI

HOÀNG THANH TÙNG

NGHIÊN CỨU DỰ BÁO MƯA, LŨ TRUNG HẠN CHO VẬN
HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA PHÒNG LŨ ỨNG DỤNG CHO LƯU VỰC SÔNG CẢ

Chuyên ggành:
Mã số:

Thủy văn học
62 44 90 01

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
1. PGS. TS. VŨ MINH CÁT, ĐH THỦY LỢI, VIỆT NAM
2. GS. TS. ROBETTO RANZI, ĐH BRESCIA, ITALIA

Hà Nội - 2011


LỜI CAM ĐOAN

Tơi là Hồng Thanh Tùng. Tơi xin cam đoan đây là cơng trình nghiên cứu của
riêng tơi. Các nội dung và kết quả nghiên cứu trong Luận án là trung thực và chưa
được ai công bố trong bất kỳ cơng trình khoa học nào.

TÁC GIẢ

HỒNG THANH TÙNG


LỜI CẢM ƠN

Với lịng kính trọng và biết ơn sâu sắc tác giả xin gửi lời cảm ơn tới PGS.
TS. Vũ Minh Cát, ĐH Thủy Lợi, Việt Nam , đến GS. TS. Robeto Ranzi, ĐH
Brescia, Italia đã hướng dẫn tác giả trong suốt q trình tìm hiểu, nghiên cứu và
hồn thiện Luận án.
Tác giả xin được bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến các thầy, cô giáo và các bạn

đồng nghiệp ở trường Đại học Thủy lợi đã tạo điều kiện thuận lợi cho tác giả trong
suốt quá trình học tập và thực hiện Luận án.
Tác giả cũng trân trọng cảm ơn các cơ quan: Trung tâm Dự báo Khí tượng
Thủy văn Trung Ương, Đài Khí tượng Thủy văn Bắc Trung Bộ đã giúp đỡ tác giả
trong quá trình thu thập tài liệu, các thông tin cần thiết liên quan đến vấn đề nghiên
cứu.
Cuối cùng, tác giả xin gửi lời cảm ơn đến bạn bè, đồng nghiệp và người thân
đã giúp đỡ, tạo mọi điều kiện thuận lợi cho tác giả trong suốt thời gian học tập,
nghiên cưu và thực hiện Luận án.

TÁC GIẢ

HOÀNG THANH TÙNG


MỤC LỤC
Trang
Trang phụ bìa
Lời cam đoan
Danh mục các ký hiệu, các chữ viết tắt
Danh mục các bảng
Danh mục các hình vẽ, đồ thị
MỞ ĐẦU

1

CHƯƠNG I: TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU DỰ BÁO
MƯA, LŨ TRUNG HẠN, VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA VÀ
ĐỊNH HƯỚNG NGHIÊN CỨU CHO LƯU VỰC SƠNG CẢ

4

1.1. Tổng quan tình hình nghiên cứu về dự báo mưa, lũ trung hạn và vận
hành hệ thống hồ chứa trên thế giới.

4

1.1.1. Dự báo mưa, lũ trung hạn.
1.1.2. Vận hành hệ thống hồ chứa.
1.2. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong nước về dự báo mưa, lũ trung
hạn và vận hành hồ chứa.

4
10
13

1.2.1. Dự báo mưa.

13

1.2.2. Dự báo lũ trung hạn.

16

1.2.3. Vận hành hệ thống hồ chứa.

19

1.3. Những tồn tại và hướng phát triển.

20

1.4. Hướng tiếp cận và phương pháp nghiên cứu.

22

1.4.1. Hướng tiếp cận.

22

1.4.2. Phương pháp nghiên cứu dự báo mưa trung hạn.

23

1.4.3. Phương pháp nghiên cứu dự báo lũ trung hạn.

24

1.4.4. Phương pháp nghiên cứu vận hành hệ thống hồ chứa.

28

1.5. Giới thiệu lưu vực hệ thống sơng Cả và hệ thống hồ chứa.

30

1.5.1. Vị trí địa lý.

30

1.5.2. Đặc điểm địa hình.

33

1.5.3. Đặc điểm địa chất.

34


1.5.4. Đặc điểm mạng lưới sơng ngịi trong lưu vực.

34

1.5.5. Đặc điểm khí hậu.

36

1.5.6. Hệ thống hồ chứa nước trên lưu vực.

36

Kết luận chương I

37

CHƯƠNG II: NGHIÊN CỨU DỰ BÁO MƯA CHO LƯU VỰC SƠNG
CẢ
2.1. Hình thế thời tiết gây mưa lũ lớn trên lưu vực sông Cả.

39

39

2.1.1 Các vùng mưa lũ trên lưu vực sông Cả.

39

2.1.2 Các hệ thống thời tiết chủ đạo chi phối chế độ mưa lũ lớn.

39

2.1.3 Đặc điểm quá trình synop gây mưa lớn trên khu vực Bắc Trung
Bộ trong đó có lưu vực sơng Cả.

45

2.2. Nghiên cứu dự báo mưa trên lưu vực sông Cả.

58

2.2.1 Dự báo mưa bằng mơ hình số trị - BOLAM.

58

2.2.2 Dự báo mưa dựa vào phân tích nhận dạng hình thế thời tiết gây
mưa.

65

Kết luận chương II

71

CHƯƠNG III: NGHIÊN CỨU DỰ BÁO LŨ TRUNG HẠN CHO
LƯU VỰC SÔNG CẢ

72

3.1. Một số khái niệm và thực trạng dự báo lũ tác nghiệp cho lưu vực sông
Cả

72

3.1.1. Khái niệm dự báo thủy văn

72

3.1.2. Phân loại dự báo thủy văn

72

3.1.3. Các chỉ tiêu đánh giá dự báo thủy văn

72

3.1.4. Thực trạng dự báo lũ tác nghiệp cho lưu vực sông Cả

75

3.2. Nghiên cứu dịng chảy lũ lưu vực sơng Cả.

75

3.3. Nghiên cứu dự báo lũ trung hạn lưu vực sông Cả khi chưa có hồ chứa

81

3.3.1. Dự báo lũ trung hạn lưu vực sơng Cả bằng mơ hình lai ghép tất
định (HEC-HMS) và ngẫu nhiên (ARIMA(p,d,q).

81

3.3.2. Dự báo lũ trung hạn lưu vực sơng Cả bằng mơ hình lai ghép
mạng Nơ ron nhân tạo EANN và ARIMA(p,d,q).

91

3.4. Nghiên cứu phương án dự báo lũ trung hạn khi các hồ chứa trên lưu
vực sông Cả được đưa vào vận hành.

97

Kết luận chương III

99


CHƯƠNG IV: CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN TRONG VẬN
HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA PHÒNG LŨ TRÊN LƯU VỰC SƠNG
CẢ

101

4.1. Lựa chọn và giới thiệu tóm tắt các hồ chứa đưa vào nghiên cứu vận
hành để phòng lũ trên lưu vực sông Cả.

101

4.2. Nghiên cứu xác định các yêu cầu đối với việc vận hành hệ thống hồ
chứa.

104

4.3. Mô hình hóa hệ thống hồ chứa trên lưu vực sơng Cả.

107

4.4. Xây dựng các phương án vận hành phối hợp hệ thống hồ chứa tương
ứng với từng kịch bản/tình huống dịng chảy đến hồ.

117

4.5. Tích hợp mơ hình dự báo mưa, lũ với mơ hình vận hành hệ thống hồ
chứa phịng lũ trên lưu vực sơng Cả.

119

4.6. Thiết lập cơ sở khoa học vận hành phối hợp hệ thống hồ chứa.

123

Kết luận chương IV

126

KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN

127

Kết luận

127

Những nội dung chính của Luận án đã được thực hiện.

127

Bàn luận

128

Những đóng góp mới của Luận án.

128

Hướng phát triển của Luận án.

128

Kiến nghị

129

DANH MỤC CƠNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ

130

TÀI LIỆU THAM KHẢO

132

PHỤ LỤC

136

PHỤ LỤC 1: Giới thiệu phương pháp Ẩn “Implicit”, Hiện “Explicit”, và
Quy hoạch động sử dụng trong vận hành phối hợp hệ thống hồ chứa.

138

PHỤ LỤC 2: Các thông số chính của các hồ chứa trên lưu vực sơng Cả.

149


DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

KTTV

Khí tượng Thủy văn

KTTVTW

Khí tượng Thủy văn Trung ương

KTTVQG

Khí tượng Thủy văn Quốc gia

NCKH

Nghiên cứu khoa học

PTNT

Phát triển Nơng thơn

PCLBTW

Phịng chống lụt bão Trung ương

ĐHTL

Đại học Thủy lợi

BPNN

Mạng Nơ ron thần kinh lan truyền ngược

ANN

Mạng trí tuệ nhân tạo

KKL

Khơng khí lạnh

XTNĐ

Xốy thuận nhiệt đới

ATNĐ

Áp thấp nhiệt đới

ITCZ

Dải hội tụ nhiệt đới

NW

Gió mùa đơng bắc

SE

Gió mùa tây nam

Cao áp TBD

Cao áp Thái Bình dương

Tdk

Thời gian dự kiến/dự báo

VHHC

Vận hành hồ chứa

QTVH

Quy trình vận hành

NCS

Nghiên cứu sinh

GHTND

Giải hội tụ nhiệt đới


DANH MỤC CÁC BẢNG
Trang
Bảng 1-1

Phân bố diện tích lưu vực một số sông nhánh lớn của lưu

31

vực sông Cả

Bảng 1-2:

Đặc trưng hình thái lưu vực sơng nhánh lớn của lưu vực

31

sông Cả
Bảng 1-3:

Các hồ chứa lớn trên lưu vực sông Cả

37

Bảng 2-1:

Thống kê lượng mưa do KKL ảnh hưởng gây mưa vừa và

47

to ở một số vùng lưu vực sông Cả
Bảng 2-2:

Thống kê lượng mưa do XTNĐ ảnh hưởng gây mưa vừa

54

và to ở một số vùng lưu vực sông Cả
Bảng 2-3:

Cấu hình động lực, vật lý và phương pháp số của 2 phiên

61

bản mơ hình BOLAM trong dự báo định lượng mưa cho
Việt Nam
Bảng 2-4:

Bảng nhận dạng hình thế thời tiết gây mưa trên lưu vực

67

sông Cả
Bảng 3-1:

Bảng chỉ tiêu chất lượng của phương án dự báo

74

Bảng 3-2:

Mực nước lũ thực đo tại một số vị trí

77

Bảng 3-3:

Mức báo động lũ dọc sông Cả

81

Bảng 3-4:

Các trận lũ sử dụng để hiệu chỉnh và kiểm định mơ hình

86

HEC – HMS
Bảng 3-5:

Kết quả đánh giá mơ hình cho các lưu vực bộ phận

86

Bảng 3-6:

Bộ thơng số của mơ hình HEC-HMS cho các lưu vực bộ

87

phận
Bảng 3-7:

Các chỉ tiêu đánh giá kết quả kiểm định

87

Bảng 3-8:

Bộ thông số của các đoạn sông sử dụng diễn toán

87

Muskingum
Bảng 3-9:

Các chỉ tiêu đánh giá kết quả dự báo với thời gian Tdk = 3

89

ngày
Bảng 3-10:

Các chỉ tiêu đánh giá kết quả dự báo với thời gian Tdk = 5
ngày

90


Bảng 3-11:

Kết quả đánh giá mơ hình cho các lưu vực hồ chứa

98

Bảng 3-13:

Bộ thơng số của mơ hình HEC-HMS cho các lưu vực hồ

99

chứa
Bảng 3-14:

Các chỉ tiêu đánh giá kết quả kiểm định mơ hình cho các

99

lưu vực hồ chứa
Bảng 4-1:

Quy tắc phối hợp vận hành hệ thống hồ chứa phịng lũ trên
lưu vực sơng Cả

124


DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ
Trang
Hình 1-1:

Sơ đồ tiếp cận nghiên cứu

23

Hình 1-2:

Sơ đồ nghiên cứu dự báo mưa

24

Hình 1-3:

Sơ đồ nghiên cứu dự báo lũ

25

Hình 1-4:

Sơ đồ nghiên cứu vận hành hệ thống hồ chứa

29

Hình 1-5:

Bản đồ lưu vực sơng Cả trên lãnh thổ Việt Nam

32

Hình 1-6:

Bản đồ địa hình lưu vực sơng Cả

33

Hình 2-1:

Đường đi các cơn bão đổ bộ hoặc ảnh hưởng đến lưu vực

51

sông Cả từ năm 1970 - 2009
Hình 2-2:

Tấn suất xuất hiện các trận bão đổ bộ và ảnh hưởng đến lưu

52

vực sơng Cả từ năm 1970 – 2009
Hình 2-3:

Miền số liệu đầu vào của mơ hình tồn cầu GFS và miền tính

61

tốn của mơ hình khu vực BOLAM cho phiên bản FATHER
và SON
Hình 2-4:

Phân bố sai số trung bình theo phân tích và dự báo với hạn

64

dự báo 1 và 2 ngày theo BOLAM_FATHER và
BOLAM_SON
Hình 2-5:

Phân bố hệ số tương quan COR theo phân tích và dự báo với

65

hạn dự báo 1 và 2 ngày theo BOLAM_FATHER và
BOLAM_SON.
Hình 3-1:

Khả năng xuất hiện lũ vào các tháng trong năm trên lưu vực

76

sông Cả
Hình 3-2:

Sơ đồ mơ phỏng lưu vực sơng Cả bằng mơ hình HEC –Geo-

82

HMS
Hình 3-3:

Kết quả mơ phỏng lưu vực sơng Cả bằng mơ hình HEC –

84

Geo-HMS - đầu vào của mơ hình thủy văn HEC - HMS
Hình 3-4:

Bản đồ CNtb cho từng tiểu lưu vực sông Cả đến trạm thủy

84

văn Dừa

Hình 3-5:

Các giá trị lưới CN cho vực sơng Cả

85


đến trạm thủy văn Dừa – một đầu vào cho mơ hình thủy văn
phân bố
Hình 3-6:

Sơ đồ ứng dụng mơ hình lai ghép HEC-HMS và

88

ARIMA(p,d,q)
Hình 3-7:

Đường quá trình lũ thực đo và dự báo với thời gian dự kiến

89

3 ngày bằng mơ hình Lai ghép cho trận lũ năm 2006 tại trạm
Đơ Lương(a), Nam Đàn(b)
Hình 3-8:

Đường q trình lũ thực đo và dự báo với thời gian dự kiến

90

5 ngày bằng mơ hình Lai ghép cho trận lũ năm 2006 tại trạm
Đơ Lương(a), Nam Đàn(b)
Hình 3-9:

Đường q trình mực nước thực đo và dự báo với thời gian

94

dự kiến 3 ngày bằng mơ hình EANN cho trận lũ năm 2007
tại trạm Dừa(a), Đơ Lương(b), Nam Đàn(c)
Hình 3-10: Đường q trình mực nước thực đo và dự báo với thời gian

95

dự kiến 5 ngày bằng mơ hình EANN cho trận lũ năm 2007
tại trạm Dừa(a), Đơ Lương(b), Nam Đàn(c)
Hình 3-11: Sơ đồ ứng dụng mơ hình lai ghép EANN và ARIMA(p,d,q)

96

Hình 3-12: Đường quá trình mực nước thực đo và dự báo với thời gian

97

dự kiến 3 ngày bằng mơ hình EANN-ARIMA (p,d,q) cho
trận lũ năm 2007 tại trạm Dừa(a), Đô Lương(b), Nam Đàn(c)
Hình 3-13:

Sơ đồ mơ phỏng lưu vực sơng Cả trong HEC-HMS

Hình 4-1:

Vị trí các hồ chứa trên lưu vực sơng Cả

Hình 4-2:

Hệ thống hồ chứa trên lưu vực sơng Cả mơ phỏng trong

98
102
110

HEC-ResSim
Hình 4-3:

Minh họa thiết lập các quy tắc phối hợp vận hành hệ thống

111

hồ chứa
a) hồ Bản Vẽ, b) hồ Khe Bố, c) hồ Bản Mồng, d) hồ Sơng
Sào, e) hồ Thác Muối
Hình 4-4:

Sơ đồ tính tốn

114

Hình 4-5:

Minh họa bảng tính, q trình mơ phỏng để xây dựng biểu

115

đồ điều phối cho hồ Bản Mồng


Hình 4-6:

Minh họa kết nối dự báo lũ với phối hợp vận hành hệ thống 5

117

hồ chứa, báo cáo hỗ trợ ra quyết định- Decision report, biểu
đồ điều tiết
Hình 4-7:

Minh họa kết nối dự báo lũ với vận hành hệ thống 5 hồ chứa,

119

báo cáo hỗ trợ ra quyết định- Decision report, biểu đồ điều
tiết
Hình 4-8:

Minh họa kết nối dự báo lũ với vận hành hệ thống 5 hồ chứa,
báo cáo hỗ trợ ra quyết định- Decision report, biểu đồ điều
tiết hồ

122

1

MỞ ĐẦU
Những năm gần đây ở Miền Trung nước ta, thiên tai lũ lụt và hạn hán xảy ra
nhiều hơn, với mức độ trầm trọng hơn, đặc biệt là năm 2007 (có tới 5 trận lũ xảy ra
liên tiếp trong vòng 1 tháng) gây thiệt hại nặng nề về người và của cho các tỉnh
miền Trung, trong đó có nhiều huyện như Quế Phong, Quỳ Châu, Nghĩa Đàn tỉnh
Nghệ An thuộc lưu sơng Cả; Ngồi các ngun nhân khách quan do thời tiết, khí
hậu, cịn có những ngun nhân chủ quan khác như khả năng dự báo mưa lũ trung
và dài hạn chưa tốt, sự phối hợp quản lý, vận hành các hồ chứa hiện có trên các lưu
vực sơng chưa hợp lý.
Trên lưu vực hệ thống sông Cả đã và đang xây dựng nhiều hồ chứa nước lớn
như hồ chứa Bản Mồng trên sông Hiếu, hồ sông Sào trên sông Sào (nhánh đổ vào
sông Hiếu), hồ chứa Bản Vẽ, hồ chứa Khe Bố trên sông Cả, và hồ Thác Muối trên
sông Giăng. Đây đều là các hồ chứa đa mục tiêu: phòng lũ, phát điện, cấp nước cho
các ngành kinh tế trên lưu vực sông Cả. Tuy nhiên, các hồ chứa nước vẫn chưa có
quy trình phối hợp vận hành để phòng chống lũ cho khu vực.
Giảm nhẹ thiệt hại do bão lũ lụt gây ra, tăng cường hiệu quả kinh tế - xã hội
và môi trường từ việc vận hành hệ thống hồ chứa lớn trên lưu vực là những mục
tiêu chính đặt ra cho chúng ta. Để đạt được mục tiêu đó thì việc nghiên cứu dự báo
mưa lũ trung hạn cũng như xây dựng các phương án điều hành liên hồ chứa là một
công việc rất cần thiết và cấp bách cho lưu vực sông Cả. Với ý nghĩa đó, Tác giả đã
lựa chọn vấn đề “Nghiên cứu dự báo mưa lũ trung hạn cho vận hành hệ thống hồ
chứa phòng chống lũ - ứng dụng cho lưu vực sông Cả“ làm đề tài nghiên cứu của
Luận án tiến sĩ của mình.
Mục tiêu chính của đề tài là nghiên cứu dự báo mưa, lũ trung hạn phục vụ vận
hành phối hợp các hồ chứa nước trên lưu vực đảm bảo việc phòng chống lũ cho hạ
du, vận hành an toàn hồ chứa và hạn chế đến mức thấp nhất thiệt hại do lũ gây ra

trên toàn hệ thống. Các mục tiêu cụ thể của nghiên cứu bao gồm: i) Nghiên cứu dự
báo mưa; ii) Nghiên cứu dự báo lũ trung hạn và iii) Nghiên cứu vận hành phối hợp
hệ thống hồ chứa trong mùa lũ cho lưu vực sông Cả.


2

Phạm vi nghiên cứu của đề tài là lưu vực sông Cả ở phần lãnh thổ Việt Nam,
giới hạn từ biên giới Việt – Lào đến cầu Yên Xuân (thuộc địa phận xã Hưng Xuân,
huyện Hưng Nguyên, tỉnh Nghệ An) cách điểm nhập lưu của sông La với sông Cả
tại Chợ Tràng 4 km về phía thượng lưu.
Để đạt được mục tiêu đề ra tác giả đã tiến hành thu thập các số liệu cần thiết,
tiến hành nghiên cứu tổng quan dự báo mưa, lũ trung hạn và vận hành hệ thống hồ
chứa ở trong nước và trên thế giới từ đó lựa chọn hướng tiếp cận phù hợp, vừa
mang tính kế thừa vừa đảm bảo tính sáng tạo trong nghiên cứu.
Các phương pháp được sử dụng trong Luận án bao gồm: i) phương pháp phân
tích, thống kê, kế thừa có chọn lọc các tài liệu đã có nhằm tập hợp, đánh giá nguyên
nhân gây mưa, lũ và nhận dạng các hình thế thời tiết gây mưa lũ trên lưu vực; ii)
phương pháp phân tích ảnh viễn thám, GIS và chập bản đồ để hỗ trợ cho mô phỏng
lưu vực trong các mơ hình tốn; iii) phương pháp mơ hình tốn (sử dụng các mơ
hình thuỷ văn, thủy lực họ HEC) mơ phỏng q trình thủy động lực học trên hệ
thống sơng Cả; và iv) phương pháp phân tích hệ thống sử dụng mơ hình mơ phỏng
kết hợp với lý thuyết điều khiển để vận hành phối hợp hệ thống hồ chứa.
Ngoài phần mở đầu, kết quả và bàn luận, Luận án được trình bày trong 4
chương bao gồm:
Chương I: Tổng quan về tình hình nghiên cứu mưa, lũ trung hạn, vận hành hệ
thống hồ chứa và định hướng nghiên cứu cho lưu vực sông Cả
Chương II: Nghiên cứu dự báo mưa cho lưu vực sông Cả.
Chương III: Nghiên cứu dự báo lũ trung hạn cho lưu vực sông Cả.
Chương IV: Vận hành hệ thống hồ chứa phòng lũ trên lưu vực sơng Cả.

Những đóng góp mới của Luận án
1) Xây dựng cơ sở khoa học cho việc vận hành phối hợp các hồ chứa phịng lũ trên
lưu vực sơng Cả, bao gồm: i) bảng nhận dạng hình thế thời tiết gây mưa lớn trên
lưu vực; ii) đặc điểm, tổ hợp lũ và kết quả mơ phỏng mơ hình tốn thủy văn tính
tốn và dự báo lũ đến các hồ chứa, nhập lưu khu giữa trong hệ thống; và iii) mơ
hình mơ phỏng hệ thống hồ chứa kết hợp với các quy tắc phối hợp vận hành các
hồ chứa phòng lũ cho lưu vực.


3

2) Đưa ra phương pháp áp dụng hiệu quả mạng ANN với thuật toán quét ngược
(BPNN) bằng việc sử dụng thuật tốn giải đốn ghen GA trong q trình tìm cấu
trúc mạng tối ưu. Xử lý này đã làm cho quá trình luyện mạng nhanh hơn rất
nhiều, rất phù hợp cho dự báo tác nghiệp khi liên tục phải cập nhập số liệu mới
và luyện lại mạng. Thêm vào đó đã nâng cao được chất lượng dự báo từ các mơ
hình nhận thức bằng cách áp dụng mơ hình ngẫu nhiên ARIMA để hiệu chỉnh
sai số dự báo.
3) Tích hợp được mơ hình dự báo mưa, lũ với mơ hình vận hành hệ thống hồ chứa
tạo tiền đề cho việc vận hành phối hợp các hồ chứa phòng lũ trên lưu vực theo
thời gian thực. Đây là cách mà nhiều nước tiên tiến trên thế giới đang làm và
đang hướng tới, vì vậy cần được thực hiện ở Việt Nam.


4

CHƯƠNG I
TỔNG QUAN VỀ TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU DỰ BÁO MƯA LŨ
TRUNG HẠN, VẬN HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA VÀ ĐỊNH
HƯỚNG NGHIÊN CỨU CHO LƯU VỰC SÔNG CẢ

1.1. Tổng quan tình hình nghiên cứu về dự báo mưa, lũ trung hạn và
vận hành hệ thống hồ chứa trên thế giới
1.1.1. Dự báo mưa, lũ trung hạn
Nghiên cứu dự báo mưa, lũ trung hạn trên thế giới hiện nay vẫn là một đề tài
hấp dẫn các nhà khoa học, đặc biệt là vấn đề làm thế nào để nâng cao chất lượng và
thời gian dự kiến.
Về dự báo thời tiết trong đó có dự báo mưa, bên cạnh các phương pháp truyền
thống được sử dụng từ lâu như: phương pháp quán tính, phương pháp xu thế,
phương pháp khí hậu, phương pháp tương tự, thì phương pháp dự báo số trị đã và
đang phát triển rất mạnh. Đây là phương pháp sử dụng các mơ hình tốn mơ phỏng
và dự báo khí hậu và là phương pháp thành công nhất, được sử dụng rộng rãi nhất
trên thế giới hiện nay.
Các mơ hình loại dự báo khí hậu được hình thành từ đầu thế kỷ 20 nhờ những
tiến bộ và sự hiểu biết về vật lý khí quyển [78]. Năm 1922, Lewis Fry Richardson
đã xuất bản cuốn Dự báo thời tiết bằng quá trình số trị, trong đó một số số hạng
trong các phương trình động lực học chất lỏng có thể được bỏ qua để có thể tìm
được các nghiệm số. Tuy nhiên, khối lượng tính tốn q lớn khơng thể thực hiện
được trước khi các máy vi tính xuất hiện. Ở Na Uy có một nhóm các nhà khí tượng,
đứng đầu là Vilhelm Bjerknes đã phát triển một mơ hình để giải thích sự hình
thành, phát triển và tan rã của các xoáy thuận ngoại nhiệt đới và họ đã đưa ra ý
tưởng về front là đường biên giữa các khối khí. Nhóm nghiên cứu này đã tập hợp
được nhiều nhà nghiên cứu có tên tuổi như Carl-Gustaf Rossby (người đầu tiên giải
thích các chuyển động qui mơ lớn khí quyển trên quan điểm của động lực học) và
Tor Bergeron (người đầu tiên đưa ra cơ chế hình thành mưa).
Đến giữa thập niên 1950, các mô phỏng số đã trở nên dễ dàng hơn với sự trợ
giúp của máy tính. Người ta đã dự báo tốt hơn các chuyển động qui mơ lớn của
sóng Rossby vùng vĩ độ trung bình. Trong thập niên 1960, bản chất hỗn loạn của
khí quyển lần đầu tiên được biết tới bởi cơng trình của Edward Lorenz, và hình
thành nên ngành khoa học nghiên cứu về lý thuyết hỗn loạn.

5

Với sự phát triển của các siêu máy tính, các mơ hình tốn khí quyển ngày càng
đạt đến độ tinh xảo, khơng chỉ có độ phân giải khơng gian và thời gian được nâng
cao mà nhiều thành phần trong hệ thống khí hậu được tích hợp vào mơ hình: khí
quyển, đại dương, sinh quyển và các tác động của con người. Những mơ hình được
sử dụng phổ biến hiện nay có thể kể đến như MM5, RAMS, ETA của Hoa Kỳ,
HRM của Đức, BOLAM của Italia, SM của Thụy sĩ, MESO-NH của Pháp v.v…
[74], [75], [76], [77].
Những số liệu được thu thập từ vệ tinh cũng đã và đang trở thành một công cụ
hữu hiệu trong cung cấp các thông tin thời tiết tồn cầu cho các mơ hình thời tiết
lớn cũng như các khu vực. Năm 1960, vệ tinh khí tượng đầu tiên TIROS-1 được
phóng thành cơng đánh dấu bước tiến bộ vượt bậc trong dự báo thời tiết bằng mơ
hình số. Các vệ tinh thời tiết cùng với các vệ tinh quan trắc Trái đất khác quay
quanh Trái đất ở các độ cao khác nhau hiện nay đã trở thành một công cụ không thể
thiếu trong dự báo thời tiết nói chung cũng như phát hiện các hiện tượng thời tiết
cực đoan.
Việc dự báo mưa hạn ngắn cho các khu vực không lớn, ở các nước tiên tiến
hiện nay đều sử dụng các Radar thời tiết. Trong Chiến tranh Thế giới lần thứ 2
radar được quân đội sử dụng để phân biệt tiếng ồn do mưa, tuyết, máy bay gây ra,
nhưng sau Chiến tranh Thế giới thứ 2 thì các nhà khoa học Hoa kỳ, đặc biệt là nhà
khoa học người Canada – Marshall [78] đã xây dựng các nhóm quan hệ giữa kích
thước hạt mưa theo các vĩ độ khác nhau làm cơ sở cho những nghiên cứu dự báo
mưa bằng Radar thời tiết sau này. Các nước sử dụng Radar thời tiết nhiều nhất hiện
nay có thể kể đến là Hoa Kỳ, Canada, Nhật và các nước Tây Âu.
Về dự báo lũ trung hạn, hướng nghiên cứu trên thế giới trong những năm gần
đây chủ yếu tập trung vào việc sử dụng phương pháp mạng Nơ ron nhân tạo (ANN)
với nhiều thuật toán tối ưu khác nhau kết hợp với việc sử dụng mơ hình ngẫu nhiên
ARIMA (p,d,q), và việc mở rộng áp dụng các mô hình thủy văn thơng số phân bố

tận dụng các thơng tin có được từ vệ tinh, máy bay và GIS kết hợp với kết quả dự
báo mưa từ các mô hình số trị dự báo thời tiết như MM5, RAMS, HRM, BOLAM,
.vv. Một số nghiên cứu cụ thể được tóm tắt dưới đây:
Marıa và nnk (2004) [64] đã áp dụng mơ hình ARIMA (p,d,q) và mạng Nơ
ron nhân tạo (ANN) thuật tốn qt ngược (BPNN) để dự báo dịng chảy trung bình
tháng cho lưu vực sơng Xallas ở Đơng Bắc Tây Ban Nha, trong đó mơ hình mạng
Nơ ron nhân tạo được sử dụng để nâng cao chất lượng dự báo từ mơ hình ARMA.


6

Mặc dù kết quả đạt được chưa thực sự tốt cho các đỉnh lũ nhưng hướng nghiên cứu
mở ra một triển vọng lớn trong sự kết hợp các mơ hình để dự báo trung hạn.
Mohammadi và nnk (2006) [65] đã sử dụng thuật tốn GP (Goal
programming) ước tính các thơng số của mơ hình ARIMA (p,d,q) vào dự báo dịng
chảy tháng cho trạm Shaloo Bridge trên sông Karun ở tây nam của Iran với số liệu
quan trắc dài 68 năm. Kết quả nghiên cứu cho thấy các thông số của mơ hình
ARIMA xác định với việc sử dụng thuật tốn GP tốt hơn sử dụng thuật toán
Maximum Likelihood và tốt hơn nhiều so với việc tính đúng các hệ số của mơ hình
ARIMA bằng phương pháp giải tích truyền thống.
Walter, C. và nnk (2007) [66] đã sử dụng mơ hình thủy văn MGB-IPH để sự
báo dòng chảy trung hạn cho sơng Paranafba ở Brazil. Đây là mơ hình thủy văn
thơng số phân bố ứng dụng cho các lưu vực lớn ở Nam Mỹ. Mơ hình này được cải
tiến từ mơ hình LARSIM với một số thay đổi trong các modul tính bốc thốt hơi,
tính thấm. Ơ lưới tính tốn của mơ hình thường là 10km x 10km và chúng được kết
nối với mạng sông suối với mỗi ô được coi như ‘một đơn vị phản ứng thủy văn’ với
giá trị phụ thuộc vào loại đất và hiện trạng sử dụng đất trên từng ơ lưới. Mơ hình
này sử dụng mưa dự báo từ mơ hình ETA của Trung tâm dự báo mưa Brazil
(BCWP). Mơ hình dự báo mưa ETA là mơ hình số trị với vùng dự báo bao phủ toàn
bộ khu vực Nam Mỹ và một phần của vùng phụ cận; mơ hình dự báo thời tiết này

được đưa vào dự báo tác nghiệp từ năm 1996, chủ yếu cho dự báo hạn ngắn. Kết
quả dự báo của mô hình thủy văn phân bố MGB-IPH này được so sánh với kết quả
dự báo của mơ hình ARMA truyền thống đã cho kết quả khả quan hơn nhiều trong
cả mùa mưa và mùa khô ứng với thời gian dự kiến từ 3, 5 đến 12 ngày, đặc biệt là
khi dự báo mưa tốt.
Chen, Y. H., Chang, F. J (2009) [54] đã áp dụng mơ hình mạng Nơ ron nhân
tạo với thuật tốn thuyết tiến hóa – EANN (Evolutionary Algorithms Nueral
Network) vào dự báo dòng chảy 10 ngày đến hồ chứa Shihmen thuộc lưu vực sơng
Tanshui của Đài loan. Mơ hình EANN sử dụng thuật tốn thuyết tiến hóa để tìm và
xây dựng mạng nơ ron thần kinh, các trọng số kết nối một cách tự động, thực chất là
một mô hình lai ghép bao gồm việc sử dụng thuật tốn giải đoán gen (GA – Genetic
Algorithm) với thuật toán Leo Dốc - SCGA (Scaled conjugate Gradient Algorithm)
để dị tìm và tối ưu hóa mạng nơ ron cùng với việc xác định các trọng số kết nối.
Kết quả dự báo của mơ hình EANN là tốt hơn nhiều so với mơ hình AR và


7

ARMAX (mơ hình cải tiến của ARMA). Việc sử dụng mơ hình EANN đã phần nào
đó khắc phục được nhược điểm cố hữu của mơ hình ANN trong việc tìm ra mạng
nơ ron phù hợp và tiết kiệm thời gian tìm kiếm.
Knebla, M.R. và nnk (2005) [60] đã xây dựng một mơ hình dự báo lũ cho lưu
vực sơng San Antonio (diện tích khoảng 10.000 km2) ở Bang Texas, Hoa kỳ. Mơ
hình dự báo lũ này thực chất là sự kết hợp giữa mơ hình thủy văn, thủy lực HECHMS, HEC-RAS và mơ hình dự báo mưa bằng radar NEXRAD với sự trợ giúp của
cơng cụ GIS có tên “Map to Map” sử dụng phần mở rộng ArcHydro trong ArcGIS
cho khu vực nghiên cứu. Mơ hình HEC-HMS trong nghiên cứu này là mơ hình
thơng số phân bố (sử dụng lựa chọn lũ đơn vị ModClark) với ô lưới 4km x 4km
tương ứng với độ phân giải của mưa lưới từ mơ hình dự báo mưa bằng radar
NEXRAD. Cơng cụ “Map to Map” được sử dụng để xây dựng các bản đồ đất, thảm
phủ dạng lưới làm đầu vào cho HEC-HMS. Mơ hình kết hợp này đã được hiệu

chỉnh với lưu lượng thực đo tại 12 trạm thủy văn trong lưu vực và được kiểm định
với thông tin từ ảnh vệ tinh Landsat TM để đảm bảo độ tin cậy. Công cụ GIS được
sử dụng để xây dựng cơ sở dữ liệu bản đồ ngập lụt. Nghiên cứu đã thử nghiệm dự
báo cho trận lũ lớn mùa hè năm 2002 và kết quả đạt được là khá tốt. Mơ hình kết
hợp này đã mở ra triển vọng cho việc dự báo lũ với phạm vi vùng và có thể áp dụng
cho nhiều vùng khác nhau ở Hoa Kỳ.
Renji R. và nnk (2009)[68] đã nghiên cứu xây dựng một mơ hình lai ghép
(Hydrid modelling) trên cơ sở tích hợp hàm Gamma, hàm chuyển đổi dạng sóng
(wavelet transformation - WT) và mơ hình mạng Nơ ron nhân tạo với thuật toán tối
ưu tập mờ (Adaptive neuro-fuzzy inference system - ANFIS), trong đó hàm Gamma
được dùng để kiểm tra và lựa chọn các biến đầu vào và độ dài của các biến đầu vào;
hàm chuyển đổi dạng sóng WT được dùng để chuyển các tín hiệu đầu vào thành các
băng tần khác nhau, sau đó dùng mơ hình ANFIS để mơ hình hóa các tín hiệu đầu
vào đã được chuyển đổi thành tín hiệu đầu ra là dịng chảy. Mơ hình lai ghép này đã
được áp dụng cho lưu vực sông Brue ở Tây Nam nước Anh với kết quả thu được
tốt. Sự thành cơng của mơ hình cịn mở ra một hướng mới trong dự báo thủy văn đó
là hướng sử dụng các mơ hình lai ghép với các kỹ thuật lựa chọn biến đầu vào, kết
hợp với việc chuyển đổi tín hiệu bằng nhiều phương pháp khác nhau ví dụ như hàm
Sigmois, hàm Instain,… và các dạng mơ hình ANN sử dụng các thuật toán tối ưu