intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Bài giảng Mô hình hóa môi trường - Chương 3

Chia sẻ: Nguyễn Nhi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:11

Thêm vào BST
Báo xấu
108
lượt xem 11
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tài liệu tham khảo bài giảng môn học mô hình hóa môi trường - Chương 3 Hiệu chỉnh các thông số mô hình

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Bài giảng Mô hình hóa môi trường - Chương 3

  1. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- Ch ng 3. HI U CH NH CÁC THÔNG S MÔ HÌNH 3.1 Khái quát v n Theo nh ngh a m c 2.2.4, khi phát tri n mô hình, hi u ch nh (calibration) - có ng i g i là nh chu n - là ti n trình mà trong ó các thông s và bi n s c a mô hình c i u ch nh k t qu ra c a mô hình phù h p v i th c t quan sát c. Ví d : Quan tr c th y di n t dòng ch y c a m t l u v c (hình 3.1), nhi u nhà th y v n h c th y chúng có nh ng nét t ng t v i s bi n ng c a l ng m a ghi nh n c trong m t th i gian t ng ng (Hình 3.2). Ngh a là sau nh ng tr n m a l n, l u l ng dòng ch y gia t ng và khi m a gi m d n thì dòng ch y c ng gi m theo m t quan h tuy n tính nào ó. Mây B ch i Ma om a &b ch i Ch y tràn Th m o dòng Sông ch y Th m Ch y ng m Hình 3.1 Ti n trình m a – dòng ch y trong m t l u v c L ng m a X Th i gian t L ul ng Q Th i gian t Hình 3.2 Th y ghi nh n th c t di n bi n m a và dòng ch y cùng th i o n ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 21 TS. Lê Anh Tu n
  2. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- Khi th c hi n mô hình di n t quan h m a – dòng ch y c a m t l u v c, ta có th t i gi n quan h này theo s nh hình 3.3. S li u vào (input data) L ng m a L ng b c h i Các thông Mô hình s mô hình S li u ra (output data) L u l ng sông Ch y ng m Hình 3.3 S di n t bài toán quan h m a – dòng ch y Gi s k t qu c a m t mô hình nào ó cho ra k t qu nh hình 3.4. Trên th , mô hình c a bài toán cho ng cong di n t s thay i l u l ng theo th i gian, ng cong theo mô hình này n u em so v i s li u l u l ng o c trong th c t s th y có s khác bi t. gi m thi u s khác bi t này, ng i ta a vào mô hình các thông s i u ch nh, ó chính là công vi c c a s hi u ch nh. L ul ng Q Q mô hình Q th c t Th i gian t Hình 3.4 Ví d minh h a k t qu l u l ng dòng ch y theo mô hình và theo th c t ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 22 TS. Lê Anh Tu n
  3. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- Trong ví d bài toán mô hình m a – dòng ch y, ta có nhi u thông s nh : Hàm l ng n c t i a ch a trong l p t m t Hàm l ng n c t i a ch a trong t ng r H s ch y tràn m t H s ch y l n trong t Ng ng t i a c a t ng r t o ra dòng ch y m t Ng ng t i a c a t ng r t o ra dòng ch y ng m v.v... Hi u ch nh là công vi c i u ch nh các thông s mô hình sao cho k t qu càng g n v i th c t . N u vi c hi u ch nh c a mô hình làm t t thì ng cong t mô hình s càng “trùng“ v i ng cong th c o. 3.2 Các b c trong ti n trình hi u ch nh Ti n trình Hi u ch nh là m t trong các n i dung th c hi n mô hình hóa. Hi u ch nh s góp ph n quan tr ng cho vi c nh giá kh n ng hi n th c c a mô hình. Trong ti n trình Hi u ch nh, 3 b c sau c n th c hi n (hình 3.5). i. Xác nh thông tin quan tr ng ii. Ch n tiêu chu n mô hình iii. Hi u ch nh mô hình: + Ch n th i o n hi u ch nh + Hi u ch nh s b + Hi u ch nh tinh t Hình 3.5 Ba b c trong ti n trình Hi u ch nh 3.2.1 B c xác nh thông tin quan tr ng Hi u ch nh mô hình c n b t u b ng vi c quy t nh xem các thông tin gì là quan tr ng mà mô hình có nh c áp d ng. Vi c xác nh thông tin ph i trên c s là xem các thông s nào trong mô hình s quy t nh k t qu và k t qu này có kh n ng phù h p ho c th a mãn v i các di n bi n th c t . Ví d khi xem xét mô hình di n t s lan truy n ch t ô nhi m trên m t dòng ch y, nhi u y u t có th nh h ng. Tuy nhiên, ng i phát tri n mô hình ph i xác nh y u t nào gây nh h ng l n nh t. Ch ng h n, h s nhám c a dòng ch y, h s co h p ho c m r ng c a m t c t, h s khu ch tán c a ch t l ng và ch t ô nhi m, hàm l ng oxy trong n c, v.v… ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 23 TS. Lê Anh Tu n
  4. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 3.2.2 B c ch n tiêu chu n mô hình Th c ch t c a vi c ch n tiêu chu n mô hình là xác nh m c tiêu c thù mà mô hình c n nghiên c u. Ngh a là, khi phát tri n mô hình, các ích nh m mà chúng ta mu n mô hình ph i th hi n bao g m nh ng y u t nào. Các y u t này c n ph i c nh l ng qua o c th c t và qua tính toán t mô hình. Vi c nh l ng liên quan n các tiêu chu n th ng kê mà mô hình ph i th a mãn. Ví d khi th c hi n mô hình d báo l , vi c xác nh giá tr (m c n c, l u l ng l ) và th i i m x y ra nh l là m c tiêu quan tr ng mà bài toán ph i gi i quy t. Nhi u thông s th ng kê s ph i áp d ng nh ph n tr m (%) sai bi t cho phép, l ch chu n, nh y c a k t qu ,… khi ánh giá s t ng ng gi a dòng ch y quan tr c c v i dòng ch y mô ph ng. 3.2.3 B c hi u ch nh mô hình Ch n th i o n hi u ch nh: H u h t các mô hình môi tr ng ho c mô hình th y v n u có y u t chu i th i gian t ng ng v i các d li u quan tr c. Tr c tiên ng i th c hi n mô hình ph i xem xet t ng th i gian quan tr c và chia kho ng th i gian này ra làm 2 th i o n: th i o n th nh t v i chu i s li u dài h n làm Hi u ch nh (carlibration) và th i o n th hai ng n h n làm vi c ki m nghi m (verification). Trong m t s tr ng h p, ng i ta có th chia u hai th i o n: 50% th i o n cho b c hi u ch nh và 50% cho th i o n ki m nghi m mô hình. Vi c ch n l a th i o n hi u ch nh ch y bài toán mô hình c n ph i theo m c tiêu c a v n là c n k t qu gì u ra c a mô hình. Ví d khi làm mô hình d báo l thì th i o n hi u ch nh ph i ch a th i gian mà các nh l trong l ch s ã x y ra. Tr ng h p làm mô hình th hi n dòng ch y môi tr ng (environmental flow), thì th i o n hi u ch nh ph i có ch a nh ng th i k dòng ch y th p trong mùa ki t. Hi u ch nh s b : ây là b c th ban u xem th các thông s mô hình ã ch n có “nh y” v i k t qu mô hình hay không? Thông th ng, vi c hi u ch nh s b theo b ng h ng d n c a mô hình có s n ho c t quan sát th c t . Vi c hi u ch nh s b c xem nh m t b c làm b t bu c nh m nh l i: + Giá tr ban u th c t cho các thông s + Chi u dài (hay b c tính) “lý t ng” mô hình tìm ki m giá tr t t nh t c a thông s . N u ch n b c tính quá ng n s làm gia t ng s l n tính toán, n u ch n b c tính quá dài s t o ra s v t quá hay c ng i u hóa khi tìm giá tr t i u. + Th xác nh kho ng gi i h n (gi i h n trên và gi i h n d i) c a các thông s . M c ích c a vi c này nh m gi i h n kh n ng s th t b i c a mô hình khi t o ra các giá tr phi th c t hay tr v t quá th c t . Hi u ch nh tinh t : Hi u ch nh tinh t là làm nhuy n m c chi ti t các k t qu u ra qua vi c i u ch nh vi c p (fine tuning) các thông s mô hình. M t s sách h ng d n mô hình có th cho khuy n cáo ho c m t s mô hình có th t o ra ti n trình t ng hi u ch nh có m t k t qu t t nh t có th t c. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 24 TS. Lê Anh Tu n
  5. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- 3.3 Các ti p c n hi u ch nh thông s mô hình M t s mô hình có th c ánh giá trong cách nh m c tiêu bài b n, m t s mô hình khác thì không có th th c hi n c. Vi c ánh giá k t qu mô hình còn ph thu c m t ph n vào k n ng xem xét v n c a ng i làm mô hình. Có nhi u cách ti p c n: 3.3.1 Ti p c n tiên nghi m (a priori approach) i) Trong cách ti p c n này, nh ng giá tr ban u c a thông s mô hình c suy ra t vi c o c th c t ho c t m t tính ch t nào ó c a s vi c, ho c c thành l p do th c nghi m. ii) Vi c ti p c n c gi nh r ng mô hình là xác nh và các thông s có ý ngh a v v t lý; t ó mô hình ang t o ra các mô ph ng t t cho nh ng lý do úng n. iii) Vi c ti p c n tiên nghi m là kh thi v m t lý thuy t. Tuy nhiên, cách ti p c n này c n m t s li u khá l n cho các mô hình xác nh. Do v y, i v i các l u v c nghiên c u nh , các ti p c n có các thông s mô hình này b gi i h n và ôi khi không th c hi n c. ng cong (the curve fitting approach) 3.3.2 Ti p c n phù h p i) Các thông s mô hình c ng có th c suy ra b i cách ti p c n phù h p ng phù h p (goodness-of-fit). Cách ti p c n này liên quan cong, hay còn g i là n vi c tìm các thông s s b o m m c g n kín t ng ng gi a các c tr ng c thù c a các chu i th i gian tính toán và các giá tr quan tr c t ng ng. ây là m t ti n trình t i u hóa thông s (parameter optimization). Trong cách ti p c n này, tiêu chu n phù h p theo th ng kê c áp d ng xác nh m c g n kín c a các bi n s trong chu i th i gian theo quan tr c và theo mô hình t ng ng. ii) Có hai ph ng pháp c b n có các thông s mô hình t i u khi hi u ch nh b ng ph ng cách phù h p ng cong, ó là theo cách th công và cách t ng. M t bi n i t i u hóa theo cách th công còn c g i là ti n trình l p c phân m ng (segmented iterative procedure). li T i u hóa theo ki u th công (Manual optimization): Theo cách này các giá tr iii) c a m t thông s tính toán t i m t th i i m t ng ng v i giá tr quan tr c c th sai (trial and error) sao cho d n d n phù h p v i ng cong. Ph ng pháp th công i u ch nh các thông s riêng r s m t nhi u th i gian, nh t là các mô hình a thông s mà trong ó các thông s s t ng tác cao l n nhau. Ph ng pháp này òi h i ng i làm mô hình ph i hi u r t rõ cách c u trúc và s v n hành c a mô hình. iv) Ti n trình l p l i c phân m ng: i v i các mô hình có nhi u h n 5 thông s thì nên th c hi n cách ti p c n theo cách này: ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 25 TS. Lê Anh Tu n
  6. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- +B c u, t t c các thông s liên quan n m t ti n trình c thù nào ó c t i u hóa cùng nhau, trong khi ó các thông s khác c gi nh ng h ng s . M ng thông s liên quan này s c t i u hóa b ng cách nh kho ng giá tr ch n trên và ch n d i tìm thông s mô hình phù h p nh t c cho phép bi n i. + Cu i b c th nh t, m ng giá tr thông s ã hi u ch nh c i ti n s c xác nh và gi l i nh m t h ng s cho b c k ti p. + b c th hai, t ng t nh b c th nh t, m ng thông s khác trong ti n trình s c bi n i cho phù h p v i mô hình. + Nh v y, t ng nhóm m t c a thông s liên quan n ti n trình c thù nào ó s ti p t c ti n trình tìm giá tr t i u l n l t cho n khi t t c các nhóm thông s c t i u hóa. + Trong quá trình th c hi n t i u hóa t ng m ng, có th ng i làm mô hình ph i tr l i b c th nh t, ho c b c th hai/ba nào ó khi vi c t i u hóa b tr ng i. + Ti n trình tìm các giá tr t i u cho t ng m ng thông s c l p l i cho n khi có m t chu i các thông s t i u toàn th . v) T i u hóa t ng (ho c t i u hóa m c tiêu): K thu t t i u hóa t ng c áp d ng m t s mô hình theo cách ch n l a ng phù h p theo tiêu chu n th ng kê. K thu t này áp d ng khi k t qu tính toán th ng kê ch a t yêu c u thì ch ng trình t ng i u ch nh t o ra thông s m i b ng cách k t h p gi a tr v a tính toán và sai bi t th ng kê. Thông th ng các thông s mô hình áp ng v i nh ng thay i phi tuy n, n u ch ng trình tính phán oán c ph ng trình phi tuy n thì có th s d ng các thu t toán t i u l p l i. Cách ti p c n này làm cho các thông s d n d n ti p c n n m c tiêu t i u nh ng c ng nhi u lúc g p b t tr c do s phán oán phi tuy n không h p lý. Ti n trình này a n vi c gi m b t vi c d a vào cách phân m ng ch quan c a ng i làm mô hình. T i u hóa t ng có th t o nên m t ti n trình hi u ch nh nhanh h n m t cách có ý ngh a. vi) M ts i m liên quan n vi c t i u hóa t ng c n xem xét k h n: Thông th ng ch m t hàm m c tiêu (th a yêu c u th ng kê phù 2 h p, nh tr h s t ng quan r ) có th c s d ng trong ti n trình t i u hóa t ng. N u có nhi u h n hai hàm m c tiêu thì bài toán tr nên ph c t p và khó gi i. Do v y, có lúc c n thi t ph i th c hi n vi c i u ch nh th công các giá tr thông s t o ra s m t k t q u t t h n cho mô hình d a vào nhi u tiêu chu n th ng kê (nh h s t ng quan r2 k t h p v i dc ng cong và ph ng pháp d ng ch n trong toán h c). Mtvn khác trong t i u hóa t ng là s t ng tác gi a các thông s . Khi i u ch thông s này s nh h ng các thông s còn l i vì chúng có quan h ít nhi u. Chính i u này làm bài toán tr nên ph c t p và k t qu th ng khó t s t i u. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 26 TS. Lê Anh Tu n
  7. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- T ng t , v i t ng thông s riêng r có th tìm s t i u c a riêng nó nh ng khi ph i h p các t i u riêng r thì khó t o ra s t i u toàn c c. V i các lý do trên, nhi u lúc th c hi n ti n trình hi u ch nh t ng không th cho k t qu nh ý mu n do k t qu có nh y cao v i các thay i c a bi n s . Trong tr ng h p này, các thành ph n lý lu n v ng ch c c a mô hình có th b sai l ch, trong khi ó các thành ph n ch a y u t thi u c s hay m h c a mô hình có th không th phát hi n ra. i u này khi n vi c hi u ch nh t ng có th t o ra các thông s cho các gi i áp úng v i nh ng lý do sai, khi y các thông s s không th c s d ng ngo i suy k t qu . T t c các i m trên cho th y vi c c i ti n có h th ng m t mô hình áp ng m t s hi u ch nh d a vào k t qu khá khó kh n. i u này c vi c úng i v i các mô hình ch a nhi u n s và có nh ng y u t v t lý quá ph c t p. Ví d khi làm mô ph ng vi c lan truy n nhi u ch t gây ô nhi m trong m t khu ph c h p dân c , công nghi p, s n xu t nông ng nghi p, … vii) M t s nhà nghiên c u mô hình khuy n cáo là không th có m t thu t toán duy nh t t o ra m t lo t các thông s t i u cho các mô hình khác nhau. Vi c ti p c n nhi u thu t toán t i u k t h p có th là m t cách nên làm. 3.4 Các v n khi thành l p các thông s trong các mô hình môi tr ng 3.4.1 Các v n th ng g p khi thành l p thông s i). Thông th ng, trong m t mô hình môi tr ng các bi n s nh n ng ch t ô nhi m thay i theo th i gian và không gian mà các ch t ô nhi m lan truy n c ng không ng nh t (do c u trúc l p t, s thay i c i m dòng ch y, ...). Do v y khi dùng tr s trung bình ho c m t h s c tr ng nào ó có th là nguyên nhân chính làm sai s mô hình. ii). Các nghiên c u th c t cho th y, s thay i c i m v t lý c a l u v c (nh thay i cách s d ng t, l p ph th c v t, ...) s làm thay i các thông s th y v n. iii). Tính hi u qu c a mô hình th ng do k n ng c a ng i s d ng mô hình khi th c hi n vi c hi u ch nh h n là do b n thân c a chính mô hình. M t trong nh ng nguyên nhân gây sai s mô hình có ý ngh a là do ch n l a không thích h p và hi u ch nh các thông s mô hình. Ki n th c cho vi c ch n l a thông s h p lý th ng ch có qua kinh nghi m nhi u l n. iv). Khi tìm cách a thêm các h s hi u ch nh l i s bi n i c a c i m không gian môi tr ng nh m i phó v i h n ch kh n ng o c chính xác ho c ph ng oán các giá tr thông s s có th t o ra nh ng sai s thông s khác. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 27 TS. Lê Anh Tu n
  8. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- v). Thông th ng khi l y nh ng bi n s c l p (ví d nh s li u o c s ch y tràn trên m t t) i l p v i k t qu u ra c a mô hình (s li u ch y tràn theo tính toán c a mô hình) th nghi m khi hi u ch nh thì các thông s có th không mang tính i di n m t cách tiêu bi u cho toàn l u v c (tr ng h p l u v c có s hi n diên c a các vùng t ng p n c, các ê ch n ho c các kênh m ng). vi). K thu t l y m u và o c ngoài hi n tr ng và trong phòng thí nghi m s nh h ng l n n k t qu mô hình. Cùng áp d ng m t mô hình toán h c trên máy tính cho m t l u v c nh ng v i hai ng i khác nhau áp d ng, m i ng i o áp d ng các cách o khác nhau có s li u u vào thì k t qu c ng có th cho ra các thông s khác nhau. 3.4.2 S hi u ch nh là m t òi h i kh c khe v s li u i). Ti n trình hi u ch nh ph i b t u t m t hi n th c là s li u u vào ph i dài và có chính xác cao nh t nh nào ó. ii). Khi chu i s li u quá ng n ho c thi u s li u thì s t o ra nh ng tr không ch c ch n nh h ng l n n vi c hi u ch nh các thông s . Ví d khi mô ph ng s ô nhi m ngu n n c n tính a d ng sinh h c, do không th i gian, kinh phí, thi t b ,... s li u tr nên s sài thì ch c ch n k t qu s kém tin c y vì sai s l n. iii). M t s tr ng h p nghiên c u mô hình dòng ch y môi tr ng, n u chu i s li u trong quá kh quá ng n ánh giá t n su t xu t hi n các th i k quan tr ng nh th i k nh l hay dòng ch y ki t thì kh n ng ng d ng mô hình d báo s r t h n ch . iv). Có nhi u tr ng h p khi hi u ch nh các thông s , k t qu có th phù h p v i nh ng chu i s li u ng n ho c t o n nh ng qua giai o n ki m nghi m v i nh ng thay i m i thì các thông s b c l nhi u sai s l n. Khi so sánh gi a mô hình d a vào s ki n (event-based model) và mô hình liên v). t c (continous model) thì s th y mô hình liên t c th ng cho k t qu hi u ch nh t t h n mô hình d a vào s ki n. Lý do là mô hình liên l c có s l ng s li u nhi u h n mô hình d a vào s ki n. 3.4.3 T ng tác gi a các thông s i). S t ng tác do có s quan h gi a các thông s có th là nguyên do t o nên s ph c t p c a bài toán. ii). S hi u bi t rõ ràng v m c và m u hình c a s t ng tác gi a các thông s , c ng nh nh y c a các tiêu chu n phù h p c a b t k s thay i nào c a các giá tr thông s u luôn luôn h u ích trong vi c hi u ch nh thông s . Trong m t s tr ng h p, nh c s thay i các thông s nh y c ng t o nên tính hi u qu c a m c tiêu tiêu mô hình. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 28 TS. Lê Anh Tu n
  9. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- iii). N u mô hình ch y u mang tính khái quát, trong ó các thông s có m c di n gi i v t lý thì v m t lý thuy t, m t k t qu c a mô hình c ng c xem là " úng". Tuy nhiên, tr ng h p nh v y c ng ít x y ra. iv). Th t ra, hi u ích có các thông s mô hình ch c ch n th ng xu t phát t vi c o c th c t ngoài hi n tr ng h n là ch nh m vào các lý thuy t th ng k tìm phù h p. i u này th ng c minh ch ng rõ khi nghiên c u mô hình th y v n môi tr ng, trong ó s li u cung c p cho bài toán bao g m di n tích l u v c, di n bi n th y l c dòng ch y trên kênh d n và các s li u c tr ng khác. v). M t s tr ng h p, vi c nghiên c u k t qu t l u v c có hi n t ng t ng t l y các thông s "t ng t " c ng là m t gi i pháp. Tuy nhiên, không h n thông s c a c a l u v c t ng t áp ng các yêu c u v phù h p cho mô hình l u v c nghiên c u m c d u tính ch t và các c i m c a chúng có v nh nhau. V n này c trình bày chi ti t h n ph n 3.4.4 d i ây. 3.4.4 S t ng t l u v c và các v n chuy n d ch thông s i). V lý thuy t, các thông s mô hình nh quan h m a - dòng ch y có th cung c p m t giá tr ti p c n x p x v m t th y v n cho nh ng l u v c có i u ki n "t ng t " nh ng thi u tr m o. Gorgen (1983) ã xu t 3 xem xét v m t k thu t khác nhau có th áp d ng thành l p các thông s khi: + Giá tr thông s có th chuy n d ch b i các c tr ng l u v c o c. + Giá tr thông s có th d a vào xu th phát tri n mang tính khu v c. + Các thông s có th c thành l p b ng s Hi u ch nh mô hình c a m t ho c nhi u l u v c. Khi ó, các i u ki n v t lý c a l u v c t ng t và l u v c xem xét có nh ng tính ch t th y l c - th y v n g n nh nhau. ii). Tr khi có hai hay nhi u l u v c t ng t v m t th y h c (h u h t c nh d nh b ng cách m r ng), vi c chuy n d ch thông s c khuy n kích s d ng. N u phát hi n có s khác bi t th c t v m t th y v n thì v n chuy n d ch thông s c n ph i xem xét l i. iii). Mu n nh danh s t ng t l u v c cho m c tiêu chuy n d ch thông s c n ph i có các thông tin ánh giá c n c vào s nghiên c u th c t v i các công c nh b n a hình, b n a ch t, không nh máy bay, nh v tinh và thám sát th c t ngoài ng. Tr ng h p c n c vào xu th khu v c (regionalised trend) liên quan n các iv). thông s mô hình t nhi u l u v c có tr m o thì c n phát tri n m t b thông s tiêu chu n (standard parameter set) cho l u v c thi u tr m o. Ph ng pháp này có m t s c i m sau: + ây là m t ph ng pháp thú v và ít t n kém có các giá tr thông s . ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 29 TS. Lê Anh Tu n
  10. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- + K t qu nh n c có th có ch t l ng kém h n vì thi u s li u ki m ch ng, tuy nhiên, nh cách này ta có th có tr c ti p các thông s mà gi m công vi c hi u ch nh. + Th t ra, ây không h n là m t k thu t áng c khuy n cáo khi áp d ng vi c liên k t m t mô hình th y v n thông th ng v i m t mô hình th y v n môi tr ng. Th c t cho th y các thông s trong tr ng h p làm mô hình hóa môi tr ng mang tính t ng tác cao h n và ph c t p h n, c bi t là gi a thành ph n s l ng ngu n n c và thành ph n hóa h c (ch t l ng n c). v). Pilgrim (1983) xu t m t s i m c n l u ý xa h n khi mu n xem xét chuy n d ch thông s : + Xem xét t ng t l u v c ph i có s quan h gi a chi u dài dòng ch y, d c, nhám, ... C n ph i có ánh giá các m t cân x ng c b n khi tìm hi u s t ng t gi a các l u v c. + Nh t thi t ph i có s thông hi u k l ng liên quan n ti n trình th y v n (hydrological processess) và các bi n i c a chúng. c bi t quan tr ng là xác nh c nh h ng s thay i tính ch t dòng ch y theo không gian. vi). M t nghiên c u c a Gorgen (1983) khi kh i sát các r i ro khi chuy n d ch thông s gi a 3 l u v c, trong ó có 2 l u v c u có nhi u i m t ng t và 1 l u v c th ba thì khác bi t. Vi c nghiên c u th c hi n vi c phân tích s li u các c tr ng v t lý c a t ng l u v c nh l p ph th c v t, a ch t t ng m t và kho ng cách a v n liên quan n s khác bi t gi a các l u v c. Các khác bi t này có th c di n d ch d ng s khác bi t trong áp ng th y v n (differences in hydrological response) và xem ây là i u ki n xem xét quan tr ng trong ti n trình chuy n d ch thông s . hai l u v c u, sau khi gia gi m s khác bi t có m t s "t ng t " t t nh t ã cho phép chuy n d ch thông s thành công. V i khu v c th ba, dù có c g ng gia gi m v n d n n s khác bi t l n v các c i m v t lý, khi em thông s c a hai l u v c t ng t chuy n sang l u v c th ba thì cho ra nh ng k t q a kém c i. vii). Do v y, v y ch ng minh s t ng t gi a các l u v c là quan tr ng. S d bi t v không gian gi a các vùng nghiên c u s luôn luôn t o ra các v n sai bi t mang tính h th ng. viii). Có th k t lu n r ng, không th ch quan áp d ng m t l u v c c xem là "m u" cho các l u v c khác n u không có th nghi m y . Khái ni m mô hình "m u" ch mang tính t ng i, không th có m t mô hình mang tính "toàn c u" c. 3.4.5 Giá tr thông s và v n quy mô c a mô hình i) S thành l p thông s mô hình ch u chi ph i b i quy mô c a mô hình. Khi d ch chuy n các thông s t m t mô hình có quy mô nh sang m t mô hình có quy ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 30 TS. Lê Anh Tu n
  11. Bài gi ng môn h c MÔ HÌNH HÓA MÔI TR NG Tr ng i h c C n Th ----------------------------------------------------------------------------------------------------------- mô l n, các ti n trình th y v n và ch t l ng n c s thay i. S thay i này có th d n n k t lu n không th n thu n áp d ng các thông s phù h p cho m t mô hình có quy mô nh sang m t mô hình có quy mô l n n u không có nh ng kh o nghi m chi ti t k l ng h n. ii) Mô hình môi tr ng c thi t l p trên c n c các quy mô v t lý có t l nh nh m t o ra các thông s có ý ngh a v t lý áp ng i u ki n s d ng cho nó. Tuy nhiên, khi quy mô gia t ng, s bình quân, h s bi n ng và l ch chu n các thông s có th b phá v d n n chúng không còn úng trên th c t . Lý do là mô hình quy mô nh tính ch t ng nh t d dàng t c h n là mô hình có quy mô l n. Khi ó, s d bi t các c i m v t lý r t rõ nét.. iii) Các mô hình v t lý th c hi n trong phòng thí nghi m có quy mô nh khi m r ng ra th c t th ng g p s th t b i ít nhi u. S th t b i này có th tiên oán c, các ng d ng mô hình vào th c t c n ph i có nh ng i u ch nh nhi u h n. S i u ch nh này c ng tiêu t n nhi u công s c và th i gian hi u ch nh tr c khi áp d ng. 3.4.6 V n ngo i suy thông s i) Ngo i suy là m t k thu t toán h c kéo dài s li u tính toán ho c quan tr c ho c th nghi m qua mô hình. M c ích ngo i suy th ng dùng tiên oán nh ng kh n ng x y ra trong t ng lai ho c th áp d ng khi có nh ng tr ng h p m r ng không gian ho c tiên l ng s c (r i ro môi tr ng, thiên tai, ...). ii) Vi c ngo i suy hi n t ng ho c s li u có th úng ho c g n úng nh ng i u ki n (th i gian, s ki n) g n k t qu tính toán nh ng khi phán oán cho nh ng th i o n dài ho c s c quá l n th ng không úng ho c kém chính xác. S h n ch c a có th xu t hi n khi có s ph thu c gi a thông s này và thông s khác. iii) i u này có th lý gi i là do các thông s ã c Hi u ch nh trong i u ki n mô t c a mô hình và ch úng v i di n bi n trong mô hình mà thôi. Khi i u ki n này m r ng thì tính "t i u" c a thông s không còn úng n a và khi i u ki n v t lý các hi n t ng th c t n m ngoài s tính toán c a mô hình. iv) Khi s d ng các thông s thành l p t chu i s li u ng n m r ng theo cách ngo i suy cho chu i dài h n s g p ph i s tích l y sai s và làm gia t ng các khi m khuy t có th g p trong quá trình khái quát hóa mô hình. v) Ph n l n các mô hình không th áp d ng v i chu i d li u n m ngoài kho ng Hi u ch nh c a mô hình. ------------------------------------------------------------------------------------------------------- 31 TS. Lê Anh Tu n
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2