Thạc Sĩ Nghiên cứu ứng dụng phương pháp ước lượng bất định (GLUE) vào mô hình dự báo lũ

MỞ ĐẦU
Quy trình dự báo lũ nói chung bao gồm các bước: 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 được thực hiện theo thứ tự từ thượng lưu đến hạ lưu, tùy theo điều kiện của từng khu vực mà các nhà dự báo xây dựng các quy trình dự báo cụ thể trên từng lưu vực. Các quy trình dự báo được xây dựng theo nguyên tắc chung nhưng các phương pháp, chương trình hay các mô 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 luôn được cập nhật, trao đổi qua hệ thống tin theo sơ đồ như sau:
Hình 1: Sơ đồ các bước trong quy trình dự báo lũ
2
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 mô hình toán thủy văn trong dự báo dòng chảy.
Có thể phân loại các phương pháp dự báo thủy văn ra thành các nhóm như: hồi quy, phân tích chuỗi thời gian, mô hình nhận thức, thống kê khách quan, tổng hợp địa lý, địa mạo Trong dự báo lũ (hạn ngắn) thì nhóm phương pháp sử dụng các mô hình nhận thức đang được phát triển và ứng dụng rộng rãi nhất. Nguyễn Thanh Sơn đã tổng quan khá đầy đủ các mô hình nội và ngoại như HYDROGIS, KOD, VRSAP, NLRRM, HMC, SSARR, TANK, NAM, MIKE, MARINE, v.v. được ứng dụng ở Việt Nam [7].
Ở nước ta, đã có nhiều các công trình công 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 nước lũ sông Cửu Long tại Tân Châu và Châu Đốc; Cao Đăng Dư (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 thượng lưu hệ thống sông Thái Bình; Trần Tân Tiến và nnk (2006) đã xây dựng công nghệ dự báo lũ bằng mô 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 sông Hồng - Thái Bình. Kết quả thu được từ những công trình này đã và đang mang lại những lợi ích thiết thực trong việc phòng chống lũ lụt, góp phần phát triển kinh tế xã hội [2].
Việc ứng dụng mô hình toán trong dự báo lũ đã góp phần đáng kể trong sự phát triển của công nghệ dự báo lũ. Tuy nhiên, các mô hình thủy văn có thể áp dụng trong dự báo nghiệp vụ cần phải mất nhiều công sức tìm được bộ tham số của mô hình, đặc biệt với các mô hình thủy văn phân phối. Hơn nữa, do thiếu sự hiểu biết
3
về lưu vực nghiên cứu và số liệu thực đo nên dẫn đến các trường hợp có nhiều bộ tham số trong mô hình hay nhiều mô hình cùng đưa ra kết dự báo có chất lượng như nhau [20,28]. Để chọn được một mô hình cùng bộ thông số có thể dùng trong dự báo tác nghiệp cho một trường hợp cụ thể, các thành phần sau đây cần được xác định, đo đạc và ước lượng [29]: (1) Mô 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 mô hình. Tất cả các thành phần trên đều chứa đựng tính bất định làm ảnh hưởng đến giá trị dự báo. Trong khi đó, kết quả dự báo lũ hiện nay chỉ cho một kết quả duy nhất tương ứng với số liệu đầu vào và bộ thông số nhất định vì vậy không thể xem xét đánh giá được ảnh hưởng của những sai số gặp phải trong quá trình.
Tuy nhiên dự báo lũ hiện nay vẫn luôn là một bài toán khó đối với các nhà khoa học, các chuyên gia dự báo khí tượng thủy văn không chỉ Việt Nam mà cả các nước tiên tiến trên thế giới. Việc xây dựng một công nghệ dự báo chuẩn xác vẫn còn nhiều khó khăn, luôn tồn tại những sai số yếu tố ảnh hưởng 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 mô hình dự báo đóng vai trò rất quan trọng [9, 10]. Đồng thời, vai trò của việc lượng hoá các loại bất định trong dự báo, đặc biệt là dự báo lũ ở nước ta hiện nay chưa được xem xét và đánh giá đúng. Một trong những hướng 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 phương pháp ước lượng bất định khả năng (GLUE) để đánh giá các giá trị bất định về phân phối sử dụng đất trong mô hình thủy động lực tương tác 1D, 2D trên lưu vực sông. Meuse. A. Bahremand và F. De Smedt [12] kiểm định tự động và phân tích độ nhạy các thông số sử dụng mô hình ước lượng thông số độc lập (PEST) với mô hình WetSpa cho lưu vực Torysa có diện tích khá lớn ở Slovakia đã đạt được những kết quả khả quan. Ryan Fedak (1999) đã nghiên cứu ảnh hưởng của kích thước ô lưới với hai mô hình HEC-1 và TopModel [27]. Ngoài 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], .
4
Với mục đích bước đầu nghiên cứu đánh giá độ bất định cấu trúc, tham số và lượng hóa các loại bất định trong mô hình dự báo lũ nhằm đưa ra một số kết quả khả năng phục vụ cho dự báo lũ luận văn đã thực hiện đề tài “Nghiên cứu ứng dụng phương pháp ước lượng bất định (GLUE) vào mô 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 lưu vực sông Vệ, đại diện cho các lưu vực sông miền Trung và đã có nhiều nghiên cứu đánh giá tính toán, dự báo lũ và tình hình lũ lụt, nhưng chưa 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 phương pháp ước lượng bất định (GLUE) ứng dụng đối với mô hình dự báo lũ WetSpa - một mô hình mới được ứng dụng trong dự báo lũ.
- Xây dựng quy trình dự báo lũ có tính độ bất định, áp dụng thử nghiệm đối với lưu vực sông Vệ tính đến trạm An Chỉ.

MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN . III
BẢNG KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT VI
MỞ ĐẦU 11
CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN . 55
1.1 Tổng quan về công nghệ dự báo lũ . 5
1.2 Tổng quan về mô hình sử dụng trong dự báo lũ . 5
1.2.1 Phân loại mô hình toán thủy văn 55
1.2.2 Một số mô 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 lưu vực sông 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
CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT . 2424
2.1 Giới thiệu mô hình WetSpa .25
2.1.1 Lịch sử phát triển của mô hình WetSpa 2424
2.1.2 Mô hình WetSpa 2424
2.1.3 Mô hình Wetpass . 2525
2.1.4 WetSpa cải tiến 2626
2.2 Phương pháp ước lượng 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 toán 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
CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG 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 toán trong Arcview 54
3.3 Các thông số toàn cục của mô hình 55
Formatted: Font: 12 ptFormatted: Tab stops: 15,4 cm, LeftFormatted: Space Before: 0 ptFormatted: Space Before: 0 ptFormatted: Space Before: 0 ptFormatted: Space Before: 0 ptFormatted: LeftFormatted: Space Before: 0 pt
v
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 toán với mô hình WetSpa 5959
3.4.5 Lựa chọn chỉ tiêu . 6060
3.4.6 Tính toán khả năng 6161
3.4.7 Tính toán bất định (UE) 6161
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 6767
TÀI LIỆU THAM KHẢO 7170