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

Tóm tắt luận án Tiến sĩ Thủy văn học: Nghiên cứu cải tiến mô hình MARINE để mô phỏng và dự báo dòng chảy cho lưu vực sông thiếu số liệu - Áp dụng cho khu vực Nam Trung Bộ

Chia sẻ: Dạ Vũ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:27

21
lượt xem
6
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đề tài "Nghiên cứu cải tiến mô hình MARINE để mô phỏng và dự báo dòng chảy cho lưu vực sông thiếu số liệu - Áp dụng cho khu vực Nam Trung Bộ" có cấu trúc gồm 3 chương trình bày tổng quan mô phỏng và dự báo trên lưu vực thiếu số liệu; nghiên cứu cải tiến mô hình MARINE; ứng dụng mô hình MARINE cải tiến để mô phỏng và dự báo dòng chảy trên một số lưu vực sông ở khu vực Nam Trung Bộ.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt luận án Tiến sĩ Thủy văn học: Nghiên cứu cải tiến mô hình MARINE để mô phỏng và dự báo dòng chảy cho lưu vực sông thiếu số liệu - Áp dụng cho khu vực Nam Trung Bộ

  1. BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG VIỆN KHOA HỌC KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN VÀ BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU BÙI VĂN CHANH NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN MÔ HÌNH MARINE ĐỂ MÔ PHỎNG VÀ DỰ BÁO DÒNG CHẢY CHO LƯU VỰC SÔNG THIẾU SỐ LIỆU - ÁP DỤNG CHO KHU VỰC NAM TRUNG BỘ Ngành: Thủy văn học Mã số: 9440224 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ THỦY VĂN HỌC Hà Nội, 2022
  2. Công trình hoàn thành tại: Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu Người hướng dẫn khoa học: 1. PGS.TS Trần Ngọc Anh 2. PGS.TS Lương Tuấn Anh Phản biện 1: PGS.TS. Nguyễn Tiền Giang Phản biện 2: PGS.TS Nguyễn Thanh Hùng Phản biện 3: PGS.TS. Ngô Lê An Luận án sẽ được bảo vệ cấp Viện: tại Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi Khí hậu Vào hồi , ngày tháng năm 2022 Có thể tìm hiểu luận án tại: Thư viện Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi Khí hậu
  3. 1 MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của Luận án Sự hạn chế trong mô phỏng của mô hình thủy văn thông số tập trung và sự phát triển của máy tính dẫn đến xu hướng sử dụng mô hình thủy văn thông số phân bố. Tuy nhiên, với yêu cầu về số lượng lớn và chi tiết theo không gian số liệu đầu vào làm tăng khả năng thiếu số liệu và gây khó khăn trong ứng dụng mô hình thủy văn thông số phân bố. Mặc dù có khó khăn trên, nhưng mô hình thủy văn thông số phân bố vẫn cần được áp dụng để đáp ứng yêu cầu về nâng cao chất lượng và chi tiết theo không gian trong mô phỏng, dự báo. Mô hình MARINE là sự lựa chọn phù hợp vì đã được ứng dụng ở nhiều nơi trên Thế giới cũng như ở Việt Nam, có mã nguồn mở nên thuận tiện cho việc can thiệp, cải tiến mô hình, mô phỏng tường minh bản chất vật lý của quá trình dòng chảy sườn dốc. Tuy nhiên, mô hình còn một số nhược điểm như chưa có công cụ tính toán mưa phân bố, chưa hoàn thiện mô phỏng dòng chảy trong sông và chưa xét đến các tác động của các công trình hồ chứa, đập dâng …. Số liệu mưa và mặt cắt ngang có vai trò quan trọng trong mô hình thủy văn thông số phân bố, trong đó có mô hình MARINE; tuy nhiên, thiếu những số liệu này khó khắc phục nhất và khá phổ biến ở nước ta, trong đó có khu vực Nam Trung Bộ. Do đó, cải tiến mô hình MARINE để khắc phục các nhược điểm trên và tăng khả năng ứng dụng trên lưu vực thiếu số liệu mưa, mặt cắt ngang là rất cần thiết. Ngoài ra, trên lưu vực sông Cái Nha Trang, Dinh Ninh Hòa, Cái Phan Rang chịu sự tác động của chiều công trình hồ chứa, vùng hạ lưu là trung tâm kinh tế xã hội của tỉnh Khánh Hòa và Ninh Thuận; do đó, ứng dụng MARINE cải tiến trên các lưu vực sông này không chỉ minh chứng được hiệu quả của mô hình mà còn đáp ứng yêu cầu mô phỏng, dự báo chi tiết phục vụ phòng chống thiên tai, phát triển kinh tế xã hội.
  4. 2 2. Mục tiêu của Luận án - Cải tiến mô hình MARINE để mô phỏng và dự báo dòng chảy chính xác hơn trên các lưu vực sông không ảnh hưởng của thủy triều, thiếu số liệu mưa phân bố theo không gian và mặt cắt lòng dẫn. - Ứng dụng được mô hình MARINE cải tiến để mô phỏng và dự báo dòng chảy cho một số lưu vực sông thiếu số liệu ở khu vực Nam Trung Bộ. 3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 1. Đối tượng nghiên cứu: - Dòng chảy trên sườn dốc và trong sông. - Cơ sở lý thuyết, thuật toán, quá trình tính toán và mô phỏng của mô hình thủy văn thông số phân bố MARINE. - Cơ sở lý thuyết, sơ đồ giải mô hình sóng động học một chiều, diễn toán dòng chảy qua hồ và nội suy mưa không gian. 2. Phạm vi nghiên cứu : - Dòng chảy trên sườn dốc và dòng chảy trong sông không ảnh hưởng triều. - Mô hình thủy văn thông số phân bố, mô hình sóng động học và diễn toán dòng chảy qua hồ. - Lưu vực sông thiếu số liệu ở khu vực Nam Trung Bộ bao gồm: Cái Nha Trang, Cái Phan Rang và Dinh Ninh Hòa. 4. Luận điểm bảo vệ của Luận án Luận điểm 1: Việc tích hợp mô hình sóng động học, mô đun diễn toán hồ chứa và công cụ nội suy mưa góp phần cải tiến mô hình MARINE để tăng cường khả năng mô phỏng, dự báo trên các lưu vực sông không ảnh hưởng triều. Luận điểm 2: Các công cụ, mô hình đã xây dựng và tích hợp trong mô hình MARINE cải tiến đáp ứng yêu cầu và phù hợp để mô phỏng, dự báo lũ cho một số lưu vực thiếu số liệu ở khu vực Nam Trung Bộ.
  5. 3 5. Đóng góp mới của Luận án - Đã cải tiến mô hình MARINE bằng việc tích hợp mô hình sóng động học cho mạng lưới sông phức tạp; tích hợp công cụ nội suy mưa nghịch đảo khoảng cách kết hợp phân bố mưa theo độ cao; và tích hợp mô đun diễn toán dòng chảy qua hồ để tăng cường chất lượng mô phỏng, dự báo cho các lưu vực sông thiếu số liệu. - Đã ứng dụng thành công mô hình MARINE cải tiến để mô phỏng, dự báo dòng chảy lũ tại một số lưu vực sông ở khu vực Nam Trung Bộ và chứng minh được hiệu quả, khả năng áp dụng cho các lưu vực sông nhỏ không ảnh hưởng triều, thiếu số liệu. 6. Cấu trúc của Luận án Ngoài phần mở đầu, kết luận và kiến nghị, nội dung của Luận án gồm ba chương: Chương 1: Tổng quan mô phỏng và dự báo trên lưu vực thiếu số liệu. Chương 2: Nghiên cứu cải tiến mô hình MARINE. Chương 3: Ứng dụng mô hình MARINE cải tiến để mô phỏng và dự báo dòng chảy trên một số lưu vực sông ở khu vực Nam Trung Bộ.
  6. 4 CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN MÔ PHỎNG VÀ DỰ BÁO TRÊN LƯU VỰC THIẾU SỐ LIỆU 1.1. Tổng quan ứng dụng mô hình toán thủy văn Sự hạn chế trước đây về tính toán của công nghệ thông tin và thiếu dữ liệu dẫn đến đơn giản hóa trong mô phỏng của mô hình thủy văn thông số tập trung; với yêu cầu sử dụng ít dữ liệu, mô hình đã sớm được phát triển để phục vụ các công tác dự báo thủy văn, tính toán trong lĩnh vực tài nguyên nước. Tuy mô hình tính toán nhanh và dễ ứng dụng, nhưng kết nối kém với đặc tính vật lý, bỏ qua nhiều thành phần của quá trình dòng chảy lưu vực sông và trung bình hóa, tham số hóa nhiều yếu tố nên chất lượng mô phỏng chưa cao. Mặc dù có khả năng mô phỏng chi tiết và sự tác động của phân bố không đều các yếu tố tự nhiên của lưu vực đến dòng chảy, nhưng mô hình thủy văn thông số phân bố yêu cầu một lượng lớn và chi tiết theo không gian dữ liệu đầu vào. Trong điều kiện không đáp ứng số liệu cho mô hình thủy văn thông số phân bố sẽ dẫn đến thiếu số liệu. Tiềm ẩn khả năng thiếu số liệu này cùng với hiện trạng thiếu số liệu khá phổ biến đang là rào cản rất lớn đối với việc ứng dụng mô hình thủy văn thông số phân bố. Để đáp ứng yêu cầu mô phỏng và dự báo chi tiết, mô hình thủy văn thông số phân bố vẫn cần được sử dụng cho dù có những khó khăn về thiếu số liệu. Vấn đề đặt ra là cần nghiên cứu lựa chọn mô hình phù hợp để có khả năng ứng dụng, cải tiến nhằm tăng chất lượng mô phỏng và dự báo trong điều kiện thiếu số liệu. 1.2. Tổng quan về mô hình MARINE Mô hình MARINE được nhóm HydroEco của Viện Cơ học chất lỏng Toulouse (IMFT) phát triển kể từ luận án của Estupina. Mô hình ban đầu được xây dựng để cảnh báo lũ quét cho lưu vực sông nhỏ, mô phỏng động lực nhanh và tính toán các quá trình chủ yếu (đã biết, chi phối và có ảnh hưởng) trong quá trình hình thành lũ. Giả thiết của mô
  7. 5 hình là chỉ tính đến sự xâm nhập vào vùng không bão hòa, các quá trình ngăn chặn và thoát hơi nước không đáng kể đối với nguồn gốc của lũ. MARINE được ứng dụng tính toán lũ thời gian thực từ dự án PACTES, mô phỏng trận lũ quét xảy ra năm 1999 tại vùng phía nam nước Pháp, ước lượng mưa từ radar để cảnh báo lũ quét năm 2002. Ngoài ra, mô hình còn được sử dụng để cảnh báo lũ quét, dự báo lũ tại Oman, Tây Ban Nha, các nước ở khu vực Địa Trung Hải. Mô hình MARINE được ứng dụng ở Việt Nam từ 2001 trong khuôn khổ của dự án FLOCODS để dự báo lũ lưu vực sông Hồng, năm 2006 được nghiên cứu dự báo lưu lượng về hồ Hòa Bình, dự báo lũ sông Hương. Mặc dù mô hình MARINE đã được ứng dụng nhiều nơi trên Thế giới và ở nước ta; tuy nhiên, mô hình chưa hoàn thiện mô phỏng dòng chảy trong sông. Do đó, trong các nghiên cứu trước đây đã sử dụng các mô hình khác như Muskingum, Muskingum - Cunge, IMECH-1D, HEC - RAS, MAGE-1D; tuy nhiên việc sử dụng các mô hình này còn hạn chế về ứng dụng do giới hạn mô phỏng hoặc thiếu số liệu mặt cắt. Ngoài ra, trong các nghiên cứu trước đây còn hạn chế về tính toán lượng mưa phân bố không gian và mô phỏng tác động của hồ chứa đến dòng chảy trong sông. Để khắc phục những hạn chế này, Luận án đã xây dựng công cụ nội suy mưa không gian, mô hình sóng động học một chiều và mô đun diễn toán dòng chảy qua hồ. Các mô hình, mô đun, công cụ được tích hợp với mô hình MARINE để tăng khả năng ứng dụng trên lưu vực thiếu số liệu mưa phân bố, mặt cắt ngang sông và khả năng mô phỏng trên lưu vực có tác động của hồ chứa. 1.3. Tổng quan các phương pháp sử dụng để cải tiến mô hình MARINE 1.3.1. Tổng quan mô hình sóng động học một chiều Mô hình sóng động học do Lighthill và Whitham (1955) đề xuất và được nhiều nghiên cứu về sau phát triển, ứng dụng để mô phỏng dòng chảy trong kênh, sông suối như: Weinmann and Laurenson, Henderson,
  8. 6 Brakensiek, Cunge, Woolhiser, Dawdy. Mô hình sóng động học một chiều trong sông sau này được nhiều tác giả phát triển và ứng dụng với nhiều mục đích khác nhau, điển hình như các nghiên cứu của: Jacovvis, Aminul Islam, Tayfur, Huang, Nwaogazie, Ben Vzi, Morel Seytoux, Yang, Alam và Bhuiyan. 1.3.2. Tổng quan diễn toán dòng chảy qua hồ Các phương pháp cổ điển được sử dụng để diễn toán dòng chảy qua hồ như: thử dần, Potapop, đồ thị, lập bảng. Cùng với sự phát triển nhanh chóng về máy tính và lập trình, các thuật giải bằng đồ thị đã được thay thế bằng các phương pháp lập bảng hoặc hàm số để cho quá trình tính toán được tự động hóa. Để mô phỏng phức tạp hơn tác động của hệ thống hồ chứa và vận hành hồ chứa cho các nhiều mục đích khác nhau đã đặt ra yêu cầu phát triển mô hình diễn toán dòng chảy qua hồ; điển hình là các mô hình: HEC - ResSim, Mike Hydro Basin, HYSSR, HydroSim, HEC - PRM. 1.3.3. Tổng quan khắc phục thiếu số liệu mưa phân bố không gian Phương pháp nội suy mưa theo không gian dễ thực hiện, chi phí không đáng kể so với phương pháp định lượng mưa viễn thám và tái phân tích số liệu mưa. Do đó, phương pháp nội suy mưa không gian thường được sử dụng để chi tiết mưa đầu vào cho mô hình thủy văn thông số phân bố. Hiện nay chưa có phương pháp nội suy mưa tốt nhất, do đó cần lựa chọn phương pháp phù hợp với yếu tố mưa và mô hình MARINE; ngoài ra, tác động của địa hình làm thay đổi đáng kể phân bố mưa không gian. Với một số ưu thế về thuật toán, khả năng tích hợp, Luận án lựa chọn phương pháp trọng số nghịch đảo khoảng cách (IDW) kết hợp với hồi quy phi tuyến mưa theo độ cao. 1.4. Những vấn đề nghiên cứu của Luận án Luận án đã lựa chọn và đặt ra mục tiêu cải tiến mô hình MARINE ở các khía cạnh sau:
  9. 7 - Cải tiến mô phỏng dòng chảy trong sông của mô hình MARINE bằng phương pháp tích hợp mô hình sóng động học một chiều và tăng khả năng ứng dụng trên lưu vực thiếu số liệu mặt cắt ngang. - Cải tiến khả năng mô phỏng tác động của hồ chứa trong mô hình MARINE bằng phương pháp tích hợp mô đun diễn toán dòng chảy qua hồ để có thể ứng dụng cho các lưu vực có hồ chứa. - Cải tiến tính toán mưa phân bố không gian trong mô hình MARINE bằng phương pháp tích hợp công cụ nội suy mưa và tăng khả năng khắc phục thiếu số liệu mưa cho các lưu vực có mạng lưới quan trắc mưa thưa thớt. - Các mô hình, mô đun, công cụ trên được kiểm tra trước và sau khi tích hợp với mô hình MARINE, đánh giá hiệu quả của quá trình cải tiến trong việc mô phỏng dòng chảy lũ trên các lưu vực sông Cái Nha Trang, Dinh Ninh Hòa và Cái Phan Rang. Hình 1.4. Sơ đồ nghiên cứu của Luận án
  10. 8 CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN MÔ HÌNH MARINE 2.1. Cơ sở lý thuyết mô hình MARINE Mô hình MARINE mô phỏng quá trình tập trung dòng chảy sườn dốc bằng hệ phương trình Saint - Venant, trong đó, phương trình động lượng của sóng động học được rút gọn thành phương trình xấp xỉ sóng động học. Áp dụng sơ đồ sai phân hiện Euler theo không gian và thời gian để tính chiều cao lớp nước trên mỗi ô vuông (pixel) tại từng thời điểm. Mỗi pixcel có khả năng trao đổi nước qua 4 ô lưới xung quanh, hướng dòng chảy là hướng có độ dốc lớn nhất; các ô lưới được liên kết lại với nhau để tính toán trao đổi nước và tập trung dòng chảy trên các ô sườn dốc đến các ô sông. Mô hình MARINE tính thấm bằng phương trình của Green và Ampt (1911) dựa trên phương trình của Darcy (1856) liên hệ tốc độ của dòng chảy với gradient thủy lực thông qua độ dẫn thủy lực. Sơ đồ tính thấm Green và Ampt dựa trên cơ sở tích hợp mặt trước thấm ướt theo phương ngang và hướng dốc, ngăn cách đất không bão hòa với đất bão hòa. Đối với một trận mưa nhất định, tính toán tổn thất bằng quá trình thấm trên lưới ô vuông được tích hợp với dòng chảy sườn dốc và biến đổi theo thời gian. 2.2. Cải tiến mô hình MARINE bằng mô hình sóng động học một chiều Mô hình sóng động học một chiều được xây dựng từ hệ phương trình Saint - Venant đã đơn giản hóa phương trình động lượng và sai phân bằng sơ đồ ẩn; mô hình sóng động học một chiều phi tuyến được giải bằng phương pháp lặp Newton. Ngôn ngữ lập trình Fortran 70 được sử dụng để xây dựng mô hình và kiểm tra với bài toán mẫu trong giáo trình Thủy văn ứng dụng của Vente Chow. Ứng dụng mô phỏng thử nghiệm trên đoạn sông đơn giản từ hồ thủy điện Đa Mi đến trạm thủy văn Võ Xu thuộc sông La Ngà với chất lượng mô phỏng bằng chỉ tiêu NSE từ 0,82 đến 0,87. Mô hình sóng động học một chiều phi tuyến sau khi kiểm tra và thử nghiệm đạt chất lượng tin cậy được phát triển
  11. 9 để mô phỏng cho mạng lưới sông và tác động của hồ chứa. Áp dụng sơ đồ phân cấp mạng lưới sông để xác định thứ tự tính toán, kết nối nhánh sông trong mô hình sóng động học một chiều phi tuyến. Ngoài ra, các nút đặc biệt cũng được xác định để kết nối với mô đun diễn toán dòng chảy qua hồ. Mô hình sóng động học một chiều tuyến tính được xây dựng để thay thế phương pháp lũy tích dòng chảy các nút trong các đoạn sông của mô hình MARINE, mô hình sóng động học một chiều phi tuyến hoàn thiện mô phỏng dòng chảy trong mạng lưới sông của mô hình MARINE. Ngoài ra, mô hình sóng động học có khả năng áp dụng trên những sông không có mặt cắt, được xây dựng để tăng khả năng tích hợp với mô hình MARINE và mô đun diễn toán dòng chảy qua hồ chứa. Vì vậy, mô hình MARINE được cải tiến bằng mô hình sóng động học một chiều đã tăng cường khả năng mô phỏng trên mạng lưới sông và ứng dụng được cho lưu vực thiếu số liệu mặt cắt ngang, không ảnh hưởng của thủy triều. 2.3. Tích hợp mô hình MARINE với mô đun diễn toán dòng chảy qua hồ Mô đun được xây dựng dựa trên cơ sở giải phương trình liên tục lượng trữ dòng chảy qua hồ bằng phương pháp Range - Kutta bậc 3 và được kiểm tra với các bài toán mẫu, một số hồ chứa. Ngôn ngữ lập trình Fortran 70 được ứng dụng để xây dựng mô đun sao cho tăng khả năng tích hợp với mô hình sóng động học một chiều phi tuyến. Mô đun được xây dựng là một thủ tục (procedure), chỉ được sử dụng khi mô hình sóng động học mô phỏng đến nút sông khai báo hồ chứa. Mô hình sóng động học một chiều và mô đun diễn toán hồ chứa được kết nối, mô phỏng đồng thời. Cải tiến mô hình MARINE bằng phương pháp tích hợp mô đun diễn toán dòng chảy qua hồ trong mô hình sóng động học một chiều phi tuyến đã tăng khả năng mô phỏng tác động hồ chứa đến dòng chảy trong sông và nâng cao chất lượng mô phỏng.
  12. 10 2.4. Cải tiến mô hình MARINE bằng công cụ nội suy mưa không gian Công cụ nội suy mưa không gian được xây dựng bằng phương pháp trọng số nghịch đảo khoảng cách (IDW), giá trị nội suy mỗi nút lưới được tính bằng trung bình trọng số nghịch đảo khoảng cách đến trạm đo mưa. Phương pháp IDW có khả năng nội suy ở những vùng có số liệu biến đổi đột ngột do tác động của địa hình, bằng kỹ thuật giới hạn vùng tìm kiếm số liệu của những trạm cùng phía với ô lưới của dãy núi. Phương trình tương quan mưa theo độ cao được xây dựng, tích hợp với phương pháp IDW để tính toán tác động của địa hình đến phân bố mưa không gian. Phương trình tương quan được xây dựng thông qua giải phương trình chuẩn tắc bằng phương pháp khử Gauss từ số liệu các trạm mưa ở nhiều mức độ cao khác nhau. Công cụ nội suy mưa sau khi hoàn thiện và kiểm tra được tích hợp với mô hình MARINE để tăng chất lượng số liệu mưa đầu vào, cải thiện chất lượng mô phỏng trên lưu vực thiếu trạm đo mưa. 2.5. Hoàn thiện mô hình MARINE cải tiến Mô hình MARINE cải tiến được hoàn thiện trên cơ sở tích hợp các mô hình, công cụ, mô đun vào mô hình MARINE gốc bằng cách sử dụng các chương trình con. Sau khi được xây dựng, kiểm tra và thử nghiệm tính toán, các chương trình con được tích hợp lần lượt vào mô hình MARINE gốc. Công cụ nội suy mưa không gian có khả năng xây dựng các lớp bản đồ mưa theo thời gian, tính toán lượng mưa cho khu vực thiếu trạm đo. Mô hình sóng động học một chiều tuyến tính và phi tuyến sử dụng để hoàn thiện và tăng cường khả năng mô phỏng trong mạng lưới sông của mô hình MARINE và sử dụng cho sông không có số liệu mặt cắt, không ảnh hưởng của thủy triều. Mô đun diễn toán dòng chảy qua hồ mặc dù không có chức năng nâng cao khả năng ứng dụng mô hình MARINE cải tiến trong điều kiện thiếu số liệu nhưng có khả năng tăng cường mô phỏng cho lưu vực sông có ảnh hưởng của hồ không điều tiết.
  13. 11 CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MARINE CẢI TIẾN ĐỂ MÔ PHỎNG VÀ DỰ BÁO DÒNG CHẢY TRÊN MỘT SỐ LƯU VỰC SÔNG Ở KHU VỰC NAM TRUNG BỘ 3.1. Cơ sở dữ liệu đầu vào Bản đồ mô hình số độ cao (DEM) độ phân giải 90×90m, thảm phủ thực vật độ phân giải 230 × 230m và bản đồ phân loại đất, cao trình mực nước ngầm tỷ lệ 1/25.000 được sử dụng làm đầu vào cho mô hình MARINE cải tiến. Sử dụng bản đồ tỷ lệ 1/10.000 và Google Earth để tính toán chiều rộng, hệ số nhám cho mạng lưới sông. Số liệu khí tượng thủy văn được thu thập tại các trạm: Đồng Trăng, Ninh Hòa, Tân Mỹ, Nha Trang, Phan Rang; các trạm đo mưa thủ công và tự động trên lưu vực sông Cái Nha Trang, Dinh Ninh Hòa và Cái Phan Rang. Đặc biệt, số liệu trận mưa lớn nhất năm 2010 tại nhiều vị trí để hiệu chỉnh, kiểm định và chứng minh hiệu quả của mô hình MARINE cải tiến. 3.2. Ứng dụng mô phỏng dòng chảy lũ trên một số lưu vực sông ở khu vực Nam Trung Bộ 3.2.1. Ứng dụng thử nghiệm trên lưu vực sông Cái Nha Trang a) Hiệu chỉnh và kiểm định bộ thông số Bộ thông số mô hình MARINE cải tiến được hiệu chỉnh với trận lũ năm 2010 (11h/30/10 đến 23h/7/11) và kiểm định với trận lũ năm 2009 (01h/02/11 - 19h/5/11), năm 2013 (13h/5/11 - 23h/10/11) và năm 2016 (19h/01/11 - 23h/6/11). Đánh giá chất lượng hiệu chỉnh bộ thông số mô hình MARINE cải tiến tại vị trí Diên Xuân bằng chỉ tiêu NSE là 0,80, sai số tổng lượng : 20,0%, sai số đỉnh lũ : 25 m3/s (2,7%); tại vị trí Thác Ngựa, chỉ tiêu NSE là 0,87, sai số tổng lượng : 17,9%, sai số đỉnh lũ : 121 m3/s (10,8%); tại trạm thủy văn Đồng Trăng, chỉ tiêu NSE là 0,92, sai số tổng lượng : 10,6%, sai số đỉnh lũ : 441 m3/s (23,3%). Đánh giá chất lượng kiểm định bộ thông số với trận lũ năm 2009 bằng chỉ tiêu
  14. 12 NSE là 0,91, sai số tổng lượng : 1,5%, sai số đỉnh lũ : 114 m3/s (4,5%); tương tự với trận lũ năm 2013, chỉ tiêu NSE là 0,89, sai số tổng lượng : 23,0%, sai số đỉnh lũ : 188 m3/s (16,7%); với trận lũ năm 2016, chỉ tiêu NSE là 0,88, sai số tổng lượng : 1,0%, sai số đỉnh lũ : 224 m3/s (18,3%). 2000 Q (m3/s) 1500 1000 500 0 Thời gian Thực đo Tính toán Hình 3.10. Biểu đồ lưu lượng thực đo và tính toán trạm Đồng Trăng năm 2010 3500 Q (m3/s) 3000 2500 2000 1500 1000 500 Thời gian 0 Thực đo Tính toán Hình 3.11. Biểu đồ quá trình lưu lượng thực đo và tính toán trận lũ năm 2009 trạm thủy văn Đồng Trăng
  15. 13 b) Hiệu quả tích hợp công cụ nội suy mưa So sánh chất lượng mô phỏng trận lũ năm 2009 tại trạm thủy văn Đồng Trăng giữa trường hợp sử dụng mô hình MARINE gốc và tích hợp công cụ nội suy mưa không gian trong MARINE cải tiến, kết quả cho thấy chỉ tiêu NSE tương ứng là 0,82 và 0,91, sai số tổng lượng là 17,1% và 1,1%, sai số đỉnh lũ là 759 m3/s (24,3%) và 171 m3/s (5,5%). So sánh tương tự với trận lũ năm 2013 tại trạm Đồng Trăng bằng chỉ tiêu NSE tương ứng là 0,80 và 0,89, sai số tổng lượng là 40,8% và 23,0%, sai số đỉnh lũ là 332 m3/s (29,4%) và 188 m3/s (16,7%); với trận lũ năm 2016, chỉ tiêu NSE tương ứng là 0,83 và 0,88, sai số tổng lượng là 1,5% và 1,0%, sai số đỉnh lũ là 336 m3/s (24,3%) và 224 m3/s (18,3%). 4000 Q (m3/s) 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 0 Thời gian Thực đo MARINE cải tiến MARINE gốc Hình 3.15. So sánh lưu lượng thực đo và tính toán của mô hình MARINE gốc với MARINE cải tiến trạm Đồng Trăng trận lũ năm 2009 c) Hiệu quả mô hình sóng động học một chiều Hiệu quả mô hình sóng động học một chiều được thể hiện qua sự so sánh giữa trường hợp mô phỏng bằng mô hình MARINE gốc và cải tiến tại trạm thủy văn Đồng Trăng; đối với trận lũ năm 2009, chỉ tiêu
  16. 14 NSE tương ứng là 0,74 và 0,93, sai số tổng lượng là 24,5% và 1,5%, sai số đỉnh lũ là 1074 m3/s (34,3%) và 14 m3/s (1,0%). So sánh tương tự với trận lũ năm 2013 tại trạm Đồng Trăng tương ứng được chỉ tiêu NSE là 0,73 và 0,82, sai số tổng lượng là 23,1% và 14,4%, sai số đỉnh lũ là 276 m3/s (24,4%) và 188 m3/s (16,6%); trận lũ năm 2016 tương ứng được chỉ tiêu NSE là 0,78 và 0,82, sai số tổng lượng là 5,5% và 1,0%, sai số đỉnh lũ là 385 m3/s (31,6%) và 224 m3/s (18,4%). 4500 Q (m3/s) 4000 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 Thời gian 0 Thực đo MARINE cải tiến MARINE gốc Hình 3.18. So sánh lưu lượng thực đo và tính toán của mô hình MARINE gốc với MARINE cải tiến trạm Đồng Trăng trận lũ năm 2009 d) Hiệu quả mô đun diễn toán dòng chảy qua hồ Trên lưu vực sông Cái Nha Trang thu thập được số liệu đồng bộ năm 2010 của hồ Suối Dầu và điểm đo Suối Cát ở gần chân đập. Đánh giá chất lượng mô phỏng bằng chỉ tiêu NSE trong trường hợp sử dụng mô hình MARINE gốc và MARINE cải tiến có tích hợp mô đun hồ chứa tương ứng là 0,23 và 0,93, sai số tổng lượng là 20,0% và 3,5%, sai số đỉnh lũ là 94,5 m3/s (35,3%) và 20,3 m3/s (5,9%).
  17. 15 400 Q (m3/s) 350 300 250 200 150 100 50 Thời gian 0 Thực đo MARINE cải tiến MARINE gốc Hình 3.21. So sánh lưu lượng thực đo và tính toán của mô hình MARINE gốc với MARINE cải tiến trạm Suối Cát năm 2010 3.2.2. Ứng dụng thử nghiệm trên lưu vực sông Dinh Ninh Hòa a) Hiệu chỉnh và kiểm định bộ thông số Số liệu trận lũ lớn và quan trắc đồng bộ từ 1h ngày 30 tháng 10 đến 7h ngày 13 tháng 11 năm 2010 được sử dụng hiệu chỉnh các bộ thông số mô hình MARINE cải tiến, bộ thông số được kiểm định với trận lũ chính vụ từ 1h ngày 15 đến 19h ngày 19 tháng 12 năm 2016 và trận lũ tiểu mãn từ 0h ngày 25 đến 23h ngày 31 tháng 5 năm 2017. Chất lượng hiệu chỉnh bộ thông số mô hình MARINE cải tiến tại vị trí Dục Mỹ bằng chỉ tiêu NSE là 0,90, sai số tổng lượng là 3,6%, sai số đỉnh lũ là 207 m3/s (20,7%); tại vị trí Ninh Thượng, chỉ tiêu NSE là 0,83, sai số tổng lượng là 8,7%, sai số đỉnh lũ là 10,6 m3/s (9,1%) và tại trạm thủy văn Ninh Hòa, chỉ tiêu NSE là 0,91, sai số tổng lượng là 11,9%, sai số đỉnh lũ là 254 m3/s (15,5%). Chất lượng kiểm định bộ thông số tại trạm thủy văn Ninh Hòa cho trận lũ năm 2016 bằng chỉ tiêu NSE đạt 0,92, sai số tổng lượng : 5,9%, sai số đỉnh lũ : 43,8 m3/s
  18. 16 (6,6%); đánh giá tương tự cho trận lũ năm 2017 bằng chỉ tiêu NSE là 0,90, sai số tổng lượng là 10,0%, sai số đỉnh lũ là 60,7 m3/s (11,1%). b) Hiệu quả tích hợp công cụ nội suy mưa Hiệu quả công cụ nội suy mưa được đánh giá gián tiếp qua chất lượng mô phỏng của mô hình với cùng bộ thông số và số liệu các trận lũ năm 2016 và 2017. So sánh chất lượng mô phỏng của mô hình MARINE gốc và MARINE cải tiến trong trận lũ năm 2016 tại trạm thủy văn Ninh Hòa, kết quả cho thấy chỉ tiêu NSE tương ứng là 0,89 và 0,92, sai số tổng lượng là 17,0% và 5,9%, sai số đỉnh lũ là 108 m3/s (16,3%) và 43,8m3/s (6,6%); tương tự với trận lũ năm 2017 giữa hai trường hợp tương ứng bằng chỉ tiêu NSE lần lượt là lần lượt là 0,60 và 0,90, sai số tổng lượng là 20,0% và 10,0%, sai số đỉnh lũ là 128 m3/s (22,7%) và 60,7m3/s (11,1%). c) Hiệu quả mô hình sóng động học một chiều Hiệu quả mô hình sóng động học được đánh giá hiệu quả thông qua so sánh chất lượng mô phỏng của trận lũ được kiểm định năm 2016 và 2017 ứng với các trường hợp mô phỏng bằng mô hình MARINE gốc và cải tiến. So sánh chất lượng mô phỏng trận lũ năm 2016 tại trạm thủy văn Ninh Hòa tương ứng bằng chỉ tiêu NSE là 0,89 và 0,93, sai số tổng lượng : 5,86% và 5,92%, sai số đỉnh lũ : 92,5 m3/s (14,0%) và 43,8 m3/s (6,6%). Tương tự với trận lũ năm 2017, so sánh tương ứng bằng chỉ tiêu NSE là 0,88 và 0,90, sai số tổng lượng : 12,9% và 10,0%, sai số đỉnh lũ : 79,6 m3/s (14,5%) và 60,7 m3/s (11,1%). d) Hiệu quả mô đun diễn toán dòng chảy qua hồ Sử dụng số liệu trận lũ lớn quan trắc đồng bộ năm 2010 tại điểm đo Đá Bàn, có vị trí gần chân đập Đá Bàn để đánh giá hiệu quả mô đun trên lưu vực sông Dinh Ninh Hòa. So sánh giữa kết quả mô phỏng bằng mô hình MARINE gốc và MARINE cải tiến tích hợp mô đun
  19. 17 diễn toán hồ chứa bằng chỉ tiêu NSE tương ứng là 0,33 và 0,92, sai số tổng lượng là 38,1% và 4,7%, sai số đỉnh lũ là 80,6 m3/s (59,7%) và 21,0 m3/s (15,6%). 3.2.3. Ứng dụng thử nghiệm trên lưu vực sông Cái Phan Rang a) Hiệu chỉnh và kiểm định bộ thông số Sử dụng số liệu mưa từ 1h ngày 2 đến 19h ngày 8 tháng 11 năm 2016 để hiệu chỉnh bộ thông số mô hình và từ 1h ngày 27 đến 21h ngày 31 tháng 12 năm 2018 để kiểm định. Đánh giá chất lượng hiệu chỉnh bộ thông số mô hình MARINE cải tiến tại trạm thủy văn Phước Hà bằng chỉ tiêu NSE đạt 0,90, sai số tổng lượng : 16,5%, sai số đỉnh lũ : 18,3 m3/s (18,8%); tương tự tại trạm thủy văn Tân Mỹ, chỉ tiêu NSE đạt 0,91, sai số tổng lượng : 3,0%, sai số đỉnh lũ: 22 m3/s (1,6%). Đánh giá chất lượng kiểm định tại trạm thủy văn Tân Mỹ bằng chỉ tiêu NSE đạt 0,87, sai số tổng lượng : 4,8%, sai số đỉnh lũ : 158 m3/s (21,7%). b) Hiệu quả tích hợp công cụ nội suy mưa Hiệu quả công cụ nội suy mưa được đánh giá gián tiếp qua chất lượng mô phỏng tại trạm thủy văn Tân Mỹ với cùng bộ thông số và số liệu. So sánh chất lượng mô phỏng của trận lũ năm 2018 tại trạm thủy văn Tân Mỹ tương ứng giữa hai trường hợp trên bằng chỉ tiêu NSE lần lượt là 0,75 và 0,87, sai số tổng lượng : 6,7% và 4,8%, sai số đỉnh lũ : 221 m3/s (30,4%) và 158 m3/s (21,7%). c) Hiệu quả mô hình sóng động học một chiều Hiệu quả của mô hình sóng động học một chiều được đánh giá định lượng thông qua so sánh các chỉ tiêu mô phỏng giữa mô hình MARINE gốc và cải tiến tại trạm Tân Mỹ trong trận lũ năm 2018. Cụ thể, chỉ tiêu NSE tương ứng là 0,65 và 0,87, sai số tổng lượng là 8,7% và 4,8%, sai số đỉnh lũ là 284 m3/s (39,1%) và 158 m3/s (21,7%). d) Hiệu quả mô đun diễn toán dòng chảy qua hồ
  20. 18 Sử dụng số liệu trận lũ kiểm định năm 2018 tại trạm thủy văn Phước Hà, có vị trí gần chân đập của hồ thủy lợi Tân Giang để đánh giá hiệu quả mô đun diễn toán dòng chảy qua hồ trên lưu vực sông Cái Phan Rang. Đánh giá chất lượng mô phỏng trong trường hợp sử dụng mô hình MARINE gốc và MARINE cải tiến tích hợp công cụ diễn toán dòng chảy qua hồ bằng chỉ tiêu NSE tương ứng là 0,27 và 0,93, sai số tổng lượng là 8,2% và 6,2%, sai số đỉnh lũ là 17,7 m3/s (43,8%) và 2,4 m3/s (6,0%). 3.2.4. Đánh giá chung về hiệu quả và khả năng ứng dụng của mô hình MARINE cải tiến Mô hình MARINE cải tiến có khả năng ứng dụng cho các lưu vực sông và bước đầu có hiệu quả trên một số sông ở khu vực Nam Trung Bộ, chất lượng mô phỏng và đánh giá hiệu quả khá ổn định nên mô hình có cơ sở để cải thiện chất lượng mô phỏng và dự báo cho các lưu vực sông khác ở trong cũng như ngoài khu vực Nam Trung Bộ. Tích hợp các mô hình, công cụ, mô đun trong mô hình MARINE cải tiến không chỉ cải thiện chất lượng mô phỏng mà còn thuận tiện trong ứng dụng, quản lý, vận hành và có khả năng khắc phục được thiếu số liệu mưa, sử dụng có hiệu quả trên lưu vực thiếu số liệu mặt cắt ngang. Bảng 3.1. Tổng hợp đánh giá hiệu quả của mô hình MARINE cải tiến Diễn toán hồ Trận Nội suy mưa Sóng động học Trạm Chỉ tiêu chứa lũ có không có không có không NSE 0,91 0,82 0,93 0,74 Năm Sai số tổng lượng (%) 1,1 17,1 1,5 24,5 2009 Sai số đỉnh lũ (%) 5,5 24,3 1,0 34,3 NSE 0,89 0,80 0,82 0,73 Đồng Năm Sai số tổng lượng (%) 23,0 40,8 14,4 23,1 Trăng 2013 Sai số đỉnh lũ (%) 16,7 29,4 16,6 24,4 NSE 0,88 0,83 0,82 0,78 Năm Sai số tổng lượng (%) 1,0 1,5 1,0 5,5 2016 Sai số đỉnh lũ (%) 18,3 24,3 18,4 31,6 NSE 0,93 0,23 Suối Năm Sai số tổng lượng (%) 3,5% 20,0% Cát 2010 Sai số đỉnh lũ (%) 5,9% 35,3%
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2