Đang tải... (xem toàn văn)
Nghiên cứu này sẽ đánh giá mối quan hệ theo không gian của mưa cực trị cho các trạm mưa phía Bắc Việt Nam. Từ đó, rút ra kết luận liệu mưa cực trị ở vùng này mang đặc điểm phụ thuộc tiệm cận hay là độc lập tiệm cận, và do đó sẽ kiến nghị lựa chọn được loại mô hình cực trị không gian phù hợp để tính toán mô phỏng mưa cực trị cho khu vực này nhằm hỗ trợ cho việc tính toán rủi ro lũ do mưa cực trị gây ra.
Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2020 ISBN: 978-604-82-3869-8 ĐÁNH GIÁ MỐI QUAN HỆ THEO KHÔNG GIAN CỦA MƯA CỰC TRỊ: ỨNG DỤNG CHO CÁC TRẠM MƯA PHÍA BẮC VIỆT NAM Lê Phương Đơng1, Nguyễn Thị Thu Hà1, Ngô Lê An1 Trường Đại học Thủy lợi, email: lephuongdong_tb@tlu.edu.vn GIỚI THIỆU CHUNG Các phương pháp truyền thống tính tốn lũ từ mưa giả thiết mưa cực trị xảy đồng thời toàn lưu vực với tần suất xuất Tuy nhiên giả thiết chưa xác lưu vực thời điểm có khu vực có mưa khu vực khác khơng có mưa, mức độ cực trị trận mưa khu vực khác khác Việc nghiên cứu mối quan hệ theo không gian mưa cực trị (spatial dependence) giải vấn đề giúp xác định xác suất mưa cực trị xảy đồng thời hay không đồng thời điểm khác lưu vực, từ giúp việc mơ dịng chảy lũ từ mưa cho vùng không gian hợp lý hơn, góp phần đánh giá rủi ro lũ mưa cực trị gây xác Trên thực tế, nghiên cứu mối quan hệ theo không gian mưa cực trị nhận nhiều quan tâm cộng đồng khoa học lĩnh vực tài nguyên nước giảm nhẹ thiên tai nước gây Tuy nhiên, có khơng đồng nghiên cứu sử dụng mô hình phụ thuộc theo khơng gian (spatial dependence model) để mô mưa cực trị cho khu vực Thông thường, biến cực trị chia làm hai loại hình: phụ thuộc tiệm cận (asymptotic dependence) độc lập tiệm cận (asymptotic independence) (Wadsworth and Tawn, 2012) [1] Loại hình cực trị phụ thuộc tiệm cận có nghĩa mức độ phụ thuộc không gian giữ nguyên mức độ cực trị tăng lên, cịn loại hình cực trị độc lập tiệm cận có nghĩa mức độ phụ thuộc không gian giảm tương ứng với gia tăng mức độ cực trị Một số nghiên cứu trước sử dụng mơ hình phụ thuộc tiệm cận (asymptotic dependence model), số nghiên cứu khác lại sử dụng mơ hình độc lập tiệm cận (asymptotic independence model) để mô mưa cực trị Sự không thống bắt nguồn từ việc khơng biết xác mưa cực trị tn theo đặc điểm loại hình cực trị Việc lựa chọn sai loại mơ hình mơ mưa cực trị dẫn tới việc tính tốn sai xác suất xuất đồng thời hay không đồng thời mưa cực trị, từ dẫn tới sai sót tính tốn rủi ro lũ Hiện tại, có nghiên cứu mối quan hệ mưa theo không gian Thụy Sĩ (Thibaud et al., 2013) [2] nghiên cứu tương tự Australia (Le et al., 2018) [3], nhiên Việt Nam chưa có nghiên cứu vấn đề Do đó, nghiên cứu đánh giá mối quan hệ theo không gian mưa cực trị cho trạm mưa phía Bắc Việt Nam Từ đó, rút kết luận liệu mưa cực trị vùng mang đặc điểm phụ thuộc tiệm cận độc lập tiệm cận, kiến nghị lựa chọn loại mơ hình cực trị khơng gian phù hợp để tính tốn mơ mưa cực trị cho khu vực nhằm hỗ trợ cho việc tính toán rủi ro lũ mưa cực trị gây Nghiên cứu thu thập liệu mưa ngày hầu hết trạm đo mưa phía Bắc Việt Nam, bao gồm 135 trạm với chuỗi số liệu tất trạm dài 30 năm Tuy nhiên, đặc điểm việc nghiên cứu phụ thuộc không gian 454 Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2020 ISBN: 978-604-82-3869-8 xảy đồng thời theo thời gian, nghiên cứu chọn sử dụng liệu 83 trạm với giai đoạn chung từ năm 1980 đến năm 2013 Hình Vị trí trạm mưa sử dụng nghiên cứu PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Việc đánh giá mối quan hệ theo không gian mưa cực trị thực theo bước sau: Bước 1: Mô hai chuỗi số liệu cực trị nhân tạo (synthetic data) từ hai mô hình cực trị khơng gian: mơ hình q trình ổn định cực trị (max - stable process) Brown - Resnick đại diện cho loại hình cực trị phụ thuộc tiệm cận, mơ hình nghịch đảo q trình ổn định cực trị (inverted max - stable process) Brown-Resnick đại diện cho loại hình cực trị độc lập tiệm cận Sau đó, tính tốn đặc trưng thống kê hai chuỗi số liệu để tìm khác biệt chúng, từ đề tiêu chí để đánh giá loại hình quan hệ theo khơng gian loại biến cực trị khác Các đặc trưng thống kê cần tính tốn bao gồm: hệ số cực trị theo cặp số liệu hai vị trí khác (pairwise extremal coefficients), hệ số phụ thuộc cho cặp số liệu (pairwise residual tail dependence coefficients) Mơ tả chi tiết tốn học mơ hình q trình ổn định cực trị Brown - Resnick mơ hình nghịch đảo q trình ổn định cực trị (inverted max - stable process) Brown - Resnick tìm thấy Kabluchko et al (2009) [4] Cách thức tính tốn hệ số cực trị hệ số phụ thuộc đuôi theo cặp số liệu tìm thấy Thibaud et al (2013) [2] Le et al (2018) [3] Bước 2: Tính tốn đặc trưng thống kê mưa cực trị cho khu vực phía Bắc Việt Nam Các đặc trưng thống kê bao gồm: hệ số cực trị theo cặp số liệu hai trạm đo mưa (pairwise extremal coefficients), hệ số phụ thuộc đuôi cho cặp số liệu hai trạm mưa (pairwise residual tail dependence coefficients) Việc tính tốn tiến hành cho ngưỡng cực trị khác nhằm xác định xu hướng thay đổi đặc trưng thống kê mức độ cực trị thay đổi Các mơ tả chi tiết tốn học cách dùng mơ hình ngưỡng cực trị (threshold) tìm thấy Coles (2001) [5] Bước 3: Đánh giá xem đặc trưng thống kê mưa cực trị cho khu vực phía Bắc Việt Nam tính bước phù hợp với loại cực trị không gian bước Từ đó, đưa kết luận loại hình mối quan hệ theo không gian mưa cực trị khu vực nghiên cứu, đề xuất loại mơ hình cực trị không gian phù hợp để mô mưa cực trị khu vực nhằm hỗ trợ cho việc tính tốn rủi ro lũ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Hình trình bày kết tính tốn đặc trưng thống kê cho số liệu cực trị nhân tạo mơ từ mơ hình phụ thuộc tiệm cận Brown - Resnick Hình kết tính tốn cho số liệu cực trị nhân tạo mơ từ mơ hình độc lập tiệm cận nghịch đảo Brown - Resnick Từ (hình 2) thấy biến cực trị phụ thuộc tiệm cận giá trị không thay đổi thay đổi ngưỡng cực trị, tăng ngưỡng cực trị tăng Trong biến cực trị độc lập tiệm cận (hình 3), ngưỡng cực trị tăng tăng cịn khơng thay đổi Kết hồn tồn dùng tiêu chuẩn để phân loại biến cực trị hoàn toàn ứng dụng để đánh giá mối quan hệ theo không gian mưa cực trị 455 Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2020 ISBN: 978-604-82-3869-8 hình cực trị độc lập tiệm cận, phải dùng mơ hình cực trị khơng gian độc lập tiệm cận để mô mưa cực trị khu vực KẾT LUẬN Hình Kết tính tốn đặc trưng thống kê cho số liệu cực trị nhân tạo mơ từ mơ hình phụ thuộc tiệm cận Brown - Resnick Hình Kết tính tốn đặc trưng thống kê cho số liệu cực trị nhân tạo mô từ mơ hình độc lập tiệm cận nghịch đảo Brown - Resnick Nghiên cứu xác định tiêu chí để phân loại biến cực trị dựa số liệu nhân tạo mơ từ hai loại hình mơ hình cực trị khơng gian khác bao gồm mơ hình phụ thuộc tiệm cận mơ hình độc lập tiệm cận cho khu vực phía Bắc Việt Nam Dựa tiêu chí này, nghiên tiến hành đánh giá mối quan hệ theo không gian mưa cực trị cho khu vực phía Bắc Việt Nam Kết báo có ý nghĩa lớn việc tính tốn xác mưa cực trị phục vụ cho việc tính toán rủi ro lũ Bài báo mưa cực trị khu vực phía Bắc Việt Nam mang đặc điểm loại hình cực trị độc lập tiệp cận, nghĩa mức độ phụ thuộc theo không gian mưa cực trị giảm dần mức độ cực trị tăng lên Do đó, nghiên cứu tương lai khuyến cáo nên dùng mơ hình cực trị không gian độc lập tiệm cận để mô mưa cực trị khu vực Bài báo giới hạn phân tích cho số liệu mưa ngày số trạm mưa phía Bắc Việt Nam, nhiên phương pháp nghiên cứu trình bày ứng dụng cho số liệu mưa với thời đoạn khu vực khác TÀI LIỆU THAM KHẢO Hình Kết tính tốn đặc trưng thống kê cho số liệu mưa ngày khu vực nghiên cứu Hình trình bày kết tính tốn đặc trưng thống kê cho số liệu mưa ngày khu vực phía Bắc Việt Nam Mặc dù kết tính tốn cho số liệu mưa thực đo nhiễu nhiều so với số liệu mô nhân tạo chuỗi số liệu thực đo ngắn, nhiên xu hướng biến đổi đặc trưng thống kê rõ ràng Cụ thể, ngưỡng cực trị tăng tăng xấp xỉ nhau, điều thể rõ rệt khoảng cách ngắn (từ - 100 km) mà mức độ phụ thuộc không gian cao Điều mưa cực trị khu vực phía Bắc Việt Nam tuân theo đặc điểm loại [1] J L Wadsworth and J A Tawn, "Dependence modelling for spatial extremes," Biometrika, vol 99, no 2, pp 253-272, 2012 [2] E Thibaud, R Mutzner, and A C Davison, "Threshold modeling of extreme spatial rainfall," Water Resources Research, vol 49, no 8, pp 4633-4644, 2013 [3] P D Le, A C Davison, S Engelke, M Leonard, and S Westra, "Dependence properties of spatial rainfall extremes and areal reduction factors," Journal of Hydrology, vol 565, pp 711-719, 2018/10/01/ 2018 [4] Z Kabluchko, M Schlather, and L de Haan, "Stationary Max-Stable Fields Associated to Negative Definite Functions," The Annals of Probability, vol 37, no 5, pp 2042-2065, 2009 [5] S Coles, An Introduction to Statistical Modeling of Extreme Values (Springer Series in Statistics) Springer, 2001 456 ... cực trị khơng gian khác bao gồm mơ hình phụ thuộc tiệm cận mơ hình độc lập tiệm cận cho khu vực phía Bắc Việt Nam Dựa tiêu chí này, nghiên tiến hành đánh giá mối quan hệ theo không gian mưa cực. .. thống kê mưa cực trị cho khu vực phía Bắc Việt Nam Các đặc trưng thống kê bao gồm: hệ số cực trị theo cặp số liệu hai trạm đo mưa (pairwise extremal coefficients), hệ số phụ thuộc đuôi cho cặp... trị cho khu vực phía Bắc Việt Nam Kết báo có ý nghĩa lớn việc tính tốn xác mưa cực trị phục vụ cho việc tính tốn rủi ro lũ Bài báo mưa cực trị khu vực phía Bắc Việt Nam mang đặc điểm loại hình cực
