Phương pháp xây dựng đường suy giảm dòng chảy mùa kiệt: Áp dụng cho lưu vực Thành Mỹ, Quảng Nam

Bài viết Phương pháp xây dựng đường suy giảm dòng chảy mùa kiệt: Áp dụng cho lưu vực Thành Mỹ, Quảng Nam nghiên cứu đề xuất một phương pháp đơn giản để xây dựng đường cong suy giảm phục vụ cho công tác dự báo dòng chảy kiệt như đã đề cập ở trên.

KHOA HỌC CÔNG NGHỆ PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG ĐƯỜNG SUY GIẢM DÒNG CHẢY MÙA KIỆT: ÁP DỤNG CHO LƯU VỰC THÀNH MỸ, QUẢNG NAM Vũ Huy Công, Tô Thúy Nga, Lê Hùng Trường Đại học Bách Khoa - Đại học Đà Nẵng Hồng Trung Anh Học viên cao học Tóm tắt: Trong thời gian mùa khô, lượng nước mặt từ từ khỏi lưu vực dòng chảy, bốc hơi, thấm, hoạt động khác Sự suy giảm dịng chảy sơng vào mùa kiệt biết đến thuật ngữ “recession” thủy văn Nghiên cứu đưa phương pháp đơn giản để xây dựng đường suy giảm mùa kiệt theo tần suất nhằm hỗ trợ cho công tác dự báo dòng chảy kiệt Các đường cong suy giảm thể dạng phương trình nên thuận lợi cho người sử dụng Lưu vực chọn nghiên cứu lưu vực Thành Mỹ sông Vu Gia thuộc miền Trung Việt Nam Chuỗi số liệu sử dụng 35 năm Kết kiểm chứng so với số liệu thực đo cho thấy đường cong suy giảm vừa xây dựng thể độ tin cậy cao Phương pháp xây dựng hứa hẹn công cụ quan trọng giúp nhà quản lý có sở để định vận hành đặc biệt Việt Nam, nơi dự báo dòng chảy mùa kiệt hạn chế chủ yếu dựa đường lưu lượng max, Từ khóa: Lưu lượng mùa kiệt, đường cong suy giảm, lưu vực Thành Mỹ Summary: During the dry season, the streamflow will be removed slowly from the basin due to evaporation, infiltration, and other water use activities The decrease of discharge in the river in this case is known as “recession” This study will present a simple method to construct streamflow recession curves based on frequency calculations to support low-flow prediction In addition, these recession curves are also described in mathematical form by equations, so it is very convenient for users Thanh My catchment of Vu Gia river in Central Vietnam was selected as the study area A 35-year data series was used in the analysis In validation process, this equation shows high reliability in predicting flow data The method is expected to be an important tool to help managers make decisions in operations, especially in Vietnam, where the low- flow forecasting is still limited, mainly based on the maximum and minimum flow curves Keywords: Low-flow, recession curve, Thanh My basin ĐẶT VẤN ĐỀ * Sự giảm dần lượng nước lưu giữ lưu vực thời kỳ có khơng có mưa (mùa kiệt) phản ánh theo dạng đường cong suy giảm Tốc độ suy giảm hay hình dạng đường suy giảm phụ thuộc vào đặc điểm lưu vực Những dòng sơng có lưu lượng suy giảm chậm thường nơi có nước ngầm nước sơng hồ phong Ngày nhận bài: 08/11/2021 Ngày thông qua phản biện: 13/12/2021 phú, lưu lượng suy giảm nhanh đặc trưng dịng sơng chảy xiết từ lưu vực không thấm với lượng trữ hạn chế Phần lớn cơng trình nghiên cứu trước tập trung nghiên cứu đường cong suy giảm nhằm mục đích làm rõ đặc tính lưu vực, khả nước từ tầng chứa nước, khả bốc hơi, hay thành phần khác lưu vực thể qua đường cong suy giảm Ví dụ Ngày duyệt đăng: 25/12/2021 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 70 - 2022 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ nghiên cứu Tague and Grant (2004), Biswal and Kumar (2014), Tashie, et al (2019), Thomas et al 2013, D Wang and Cai (2010) Các nghiên cứu cho thấy đường cong suy giảm hỗ trợ tích cực nghiên cứu chi tiết đặc điểm lưu vực Tuy nhiên, nghiên cứu đường cong suy giảm phục vụ cho công tác dự báo quản lý khai thác tài nguyên nước nhiều hạn chế Những nhà quản lý vận hành quan tâm đến lưu lượng dự báo khả chứa nước tầng chứa nước lưu vực khả thoát nước ảnh hưởng đến lưu lượng lưu vực Thực vậy, đường cong suy giảm xem hữu dụng lĩnh vực vận hành khai thác tài nguyên nước, bao gồm dự báo dòng chảy kiệt ước lượng biến dịng chảy kiệt địa điểm khơng đo đạc Nghiên cứu tác giả Reddyvaraprasad (2020) việc dự báo dòng chảy suy giảm yếu tố then chốt cho việc quản lý tài nguyên nước hiệu mùa khô, bao gồm lĩnh vực thiết kế cấp nước, tính tốn pha loãng chất thải, hàng hải, vận hành hồ chứa Xác định đường cong suy giảm hỗ trợ cho cơng tác dự báo dịng chảy kiệt cách thuận lợi Từ giúp nhà quản lý đưa định thích hợp nhằm giảm thiểu ảnh hưởng xấu dòng chảy kiệt Trong nghiên cứu này, nhóm tác giả đề xuất phương pháp đơn giản để xây dựng đường cong suy giảm phục vụ cho cơng tác dự báo dịng chảy kiệt đề cập Các số liệu thu thập tính tốn đưa dạng đường tần suất trước xây dựng đường cong suy giảm Đường cong suy giảm xây dựng theo cách có tính tổng qt, đem lại hiệu cao thuận lợi ứng dụng thực tế Nó xây dựng dựa đường tần suất đường tần suất biết đến cơng cụ hữu hiệu sử dụng rộng rãi thiết kế, quy hoạch, quản lý tài nguyên nước (H Wang et al 2001) Lưu vực nghiên cứu áp dụng lưu vực Thành Mỹ, lưu vực thuộc thượng lưu sông Vu Gia Trong năm gần biến đổi khí hậu, nhiệt độ nóng lên, mưa phân bố bất lợi, thay đổi thảm phủ, cơng trình thủy điện vận hành chuyển nước sang lưu vực khác làm thay đổi lớn dịng chảy Thêm vào đó, việc chưa đảm bảo cân đối lượng nước trữ cho cuối mùa khơ thiếu dự báo xác gây nên đợt hạn hán nghiêm trọng kéo dài tháng nhiều tháng liên tục Tần suất mức độ xuất hạn hán, thiếu nước ngày gia tăng dẫn đến tác hại to lớn ngành sản xuất nông lâm ngư nghiệp mơi trường sinh thái, chí thiếu nước sinh hoạt nhiễm mặn phía hạ lưu, ví dụ năm 2013, 2015, 2016, 2019, 2020 Để giúp cho việc quản lý tài nguyên nước hiệu mùa kiệt, cơng tác dự báo tốt dịng chảy quan trọng giúp nhà quản lý đưa định phù hợp Hình 1: Lưu vực thủy văn Thành Mỹ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Trong nghiên cứu này, bước xây dựng đường cong suy giảm tóm tắt hình 2: Hình 2: Các bước xây dựng đường cong suy giảm 2.1 Thu thập số liệu TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 70 - 2022 KHOA HỌC Đầu tiên, số liệu dòng chảy thực đo thu thập trạm thủy văn Thành Mỹ thời gian từ năm 1977 đến năm 2010 (35 năm) Độ dài chuỗi số liệu đảm bảo để xây dựng đường cong suy giảm Theo quan điểm Tallaksen (1995) Perzyna (1993), liệu phải tối thiểu phải 10 năm để tìm đường cong suy giảm Mùa kiệt chọn với thời gian từ ngày 1/1 đến ngày 1/5 năm Hình thể chuỗi lưu lượng thực đo trạm Thành Mỹ mùa kiệt liệt tài liệu 35 năm Hình 3: Đường trình lưu lượng mùa kiệt trạm Thành Mỹ 2.2 Xử lý số liệu CƠNG NGHỆ mưa bỏ qua Biswal (2014) đề xuất bỏ qua dòng bổ sung gây trận mưa phân tích đường suy giảm Nghiên cứu đường suy giảm viết code Maltlab Arciniega tính tốn đường suy giảm mà khơng kể đến trận mưa vào q trình tính tốn (Arciniega-Esparza et al 2017) Ngồi ra, hình cho thấy đường suy giảm thay đổi theo quy luật giảm dần có xu hướng rõ ràng Khác với toán mùa lũ, nơi số liệu đòi hỏi phải cập nhật liên tục chí theo ngày, theo dịng chảy mùa kiệt có số liệu biến động Do đó, để đơn giản tháng nhóm tác giả đề xuất sử dụng số liệu đại diện, trích xuất ngày 01, 11, 21 để tính toán Trong thực tế kế hoạch cấp nước, phát điện hay đảm bảo dịng chảy trì mơi trường thường vào dự báo dòng chảy 10 ngày Kết cuối cho thấy việc đơn giản chuỗi số liệu đảm bảo độ tin cậy, điều chứng minh qua phần kiểm định kết phía sau Từ hình ta có số nhận xét chung đặc điểm dòng chảy mùa kiệt sau: KẾT QUẢ + Các dịng chảy có quy luật giảm dần, năm có lưu lượng nước đầu mùa kiệt (tại thời điểm 01/01) lớn đường suy giảm thường nằm cao năm có lưu lượng đầu mùa kiệt nhỏ Như phân tích trên, trận mưa mùa kiệt không làm thay đổi nhiều xu hướng dòng chảy mùa kiệt nên loại bỏ xử lý số liệu Giá trị lưu lượng vị trí thay giá trị nội suy lưu lượng trước sau trận mưa Hình thể đường trình lưu lượng mùa kiệt 35 năm (từ ngày 1/1 đến ngày 30/4) sau hiệu chỉnh bỏ trận mưa Các đường gần đường trơn, với giá trị lưu lượng giảm dần liên tục Hình vẽ cho thấy, thời gian đầu, độ giảm lưu lượng nhiều thể qua độ dốc đường, sau mức độ giảm giảm dần + Đường suy giảm lưu lượng có điểm tăng đột biến thời gian có mưa Nhưng điểm đáng ý tăng lên đột biến sau lưu lượng lại nhanh chóng giảm xuống giá trị xấp xỉ với giá trị trước trận mưa Như xem trận mưa mùa kiệt tác động đến xu chung đường q trình suy giảm Từ nhận xét trên, nhóm tác giả thiết bỏ qua trận mưa nghiên cứu Giả thiết phù hợp với nhận xét nghiên cứu trước cho đường suy giảm có hình dạng đường suy giảm dòng chảy bản, nơi trận 3.1 Vẽ đường suy giảm hiệu chỉnh TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 70 - 2022 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 3.3 Kiểm định kết đường suy giảm Hình 4: Đường trình lưu lượng hiệu chỉnh trạm Thành Mỹ 3.2 Tính tốn vẽ đường suy giảm theo tần suất Các số liệu lưu lượng từ đường cong hiệu chỉnh sử dụng để tính tốn vẽ đường tần suất tương ứng với mức P=20%, 50%, 80% Hình thể đường trình suy giảm theo tần suất 20%, 50%, 80% Đường tương ứng với tần suất P=20% thể lưu lượng lớn phân bố cùng, đường ứng với P=80% phía Việc lựa chọn tần suất nhằm đảm bảo tính đại diện cho năm nhiều nước, nước trung bình nước Nếu dịng chảy đầu mùa kiệt rơi vào tần suất từ 35% trở xuống xem năm nhiều nước; từ 35% đến 65% có xem năm trung bình nước; ngược lại từ 65% trở lên xem năm nước Việc phân chia tạo thuận lợi để phân biệt năm nhiều, trung bình nước Ngồi ra, q trình sử dụng đường suy giảm, Q đầu mùa rơi vào khoảng giá trị ta lấy phương trình tương ứng với khoảng giá trị để xác định đường suy giảm, việc trình bày kỹ phần sau Hình 5: Biểu đồ đường suy giảm mùa kiệt trạm Thành Mỹ theo tần suất Để tiến hành kiểm định đường cong suy giảm theo tần suất, ta lấy lưu lượng thực đo năm có lưu lượng đầu mùa kiệt nằm khoảng tần suất vẽ tiến hành so sánh Kết cho thấy năm 1997, 2005, 1982 có lưu lượng đầu mùa kiệt tương ứng với tần suất 20%, 80%, 50% Kết so sánh thể hình Đối với năm 1997, đường lưu lượng thực đo nằm sát đường dự báo tần suất 20% Riêng đoạn từ ngày1/1 đến ngày 10/1, sai khác nhiều ảnh hưởng mưa lũ cuối mùa lũ năm 1997, làm cho lưu lượng thời gian đầu mức cao so với giá trị đường P=20% Các năm 1982, 2005, đường lưu lượng thực đo bám sát đường 80% 50% Kết cho thấy đường thực đo đường suy giảm theo tần suất bám sát trình suy giảm phù hợp với xu chung Kết so sánh cụ thể thể bảng Hệ số Nash hệ số tương quan thể bảng Các hệ số đạt mức cao điều chứng tỏ biểu đồ đường suy giảm theo tần suất phù hợp cho việc dự báo dòng chảy đến Hình 6: Biểu đồ kiểm định đường suy giảm trạm Thành Mỹ Bảng 1: Đánh giá kết sai khác lưu lượng thực đo lưu lượng TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 70 - 2022 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ dự báo đầu thời kỳ mùa kiệt (đơn vị: m3/s) Ngày 01/01 06/01 11/01 16/01 21/01 26/01 01/02 06/02 11/02 16/02 21/02 Ngày 01/03 06/03 11/03 16/03 21/03 26/03 01/04 06/04 11/04 16/04 21/04 26/04 01/05 1982 Qtđ 164,0 137,0 122,0 113,0 106,0 89,8 103,0 79,0 73,0 68,0 60,7 1997 Qtt 164,0 145,3 129,6 117,0 107,4 100,9 97,1 92,0 87,2 82,7 78,5 Qtđ 238,0 189,0 215,0 150,0 132,0 122,0 104,0 104,0 94,2 90,4 86,7 1982 Qtđ 52,8 60,7 48,5 43,5 39,2 37,4 38 38 52,8 37,4 36,8 47,9 35 2005 Qtt 238,0 204,7 177,7 156,8 142,2 133,7 131,5 126,0 120,7 115,3 110,0 Qtđ 87,2 76,6 77,2 66,7 61,0 56,2 52,3 49,1 45,9 45,6 44,8 1997 Qtt 72,4 70,2 68,1 65,9 63,9 61,9 59,5 58,1 56,9 55,8 54,8 54,0 53,4 Qtđ 75,6 70,2 65 73,8 58 55,5 52,1 55,5 70,2 60,6 59,8 52,9 68,5 Bảng 2: Đánh giá độ tin cậy kết dự báo theo đầu mùa kiệt trạm Thành Mỹ Năm Nash Tương quan R2 1982 0,780 0,967 1997 0,769 0,961 2005 0,558 0,965 Qtt 87,2 78,3 70,6 64,2 59,0 55,1 52,1 47,2 42,9 39,4 36,6 2005 Qtt 101,7 97,5 93,7 90,4 87,5 85,1 82,8 81,0 79,2 77,5 75,8 74,2 72,6 Qtđ 42,4 41,6 36,4 36,4 44,5 47,8 35,5 33,8 31,9 29,9 27,8 30,8 31,9 Qtt 33,6 32,4 31,1 29,6 28,0 26,2 23,9 22,3 20,6 19,0 17,4 15,7 14,1 3.4 Xây dựng phương trình đường suy giảm Để thực dự báo lưu lượng mùa kiệt ta tiến hành xây dựng phương trình tương quan theo chuỗi thời đoạn tháng dựa vào kết tính tốn tần suất 20%, 50%, 80% Thời đoạn tính tốn từ ngày 1/1 đến ngày 1/5 thời gian bốn tháng Các phương trình suy giảm tương ứng với tháng thể hình TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 70 - 2022 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ Hình 7: Biểu đồ phương trình đường suy giảm mùa kiệt tháng 1(a); 2(b); 3(c); 4(d) 3.5 Đánh giá độ tin cậy phương trình đường suy giảm Dựa vào phương trình dự đốn xây dựng ta tiến hành dự báo thử cho vài năm Kết so sánh lưu lượng ban đầu cho thấy năm 1982 dự đoán theo phương trình tần suất 50%; năm 1997 dự đốn theo phương trình tần suất 20%; năm 2005 dự đốn theo phương trình tần suất 80% Kết thực đo kết dự đốn theo phương trình thể bảng Trong đó, Qtd, Qpt lưu lượng thực đo lưu lượng tính tốn từ phương trình Bảng 3: Đánh giá kết sai khác lưu lượng thực đo lưu lượng dự báo theo tháng trạm Thành Mỹ (đơn vị: m3/s) Ngày 01/01 06/01 11/01 16/01 21/01 26/01 01/02 06/02 11/02 16/02 21/02 26/02 01/03 1982 Qtđ 164,0 137,0 122,0 113,0 106,0 89,8 103,0 79,0 73,0 68,0 60,7 57,5 52,8 1997 Qpt 164,0 145,3 129,6 117,0 107,4 100,9 94,4 89,3 84,5 80,0 75,8 72,0 52,8 Qtđ 238,0 189,0 215,0 150,0 132,0 122,0 104,0 104,0 94,2 90,4 86,7 83,0 75,6 2005 Qpt 238,0 204,7 177,7 156,8 142,2 133,7 104,0 98,6 93,2 87,8 82,6 77,3 75,6 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 70 - 2022 Qtđ 87,2 76,6 77,2 66,7 61,0 56,2 52,3 49,1 45,9 45,6 44,8 39,3 42,4 Qpt 87,2 78,3 70,6 64,2 59,0 55,1 52,3 47,4 43,2 39,7 36,8 34,7 42,4 KHOA HỌC Ngày 06/03 11/03 16/03 21/03 26/03 01/04 06/04 11/04 16/04 21/04 26/04 01/05 1982 Qtđ 60,7 48,5 43,5 39,2 37,4 38 38 52,8 37,4 36,8 47,9 35 1997 Qpt 50,6 48,4 46,3 44,2 42,2 38,0 36,6 35,4 34,3 33,3 32,5 31,7 Qtđ 70,2 65 73,8 58 55,5 52,1 55,5 70,2 60,6 59,8 52,9 68,5 Bảng 4: Đánh giá độ tin cậy kết dự báo theo tháng trạm Thành Mỹ Năm 1982 1997 2005 Nash 0,909 0,907 0,896 CÔNG NGHỆ Tương quan R2 0,959 0,961 0,960 Từ bảng cho thấy số Nash hệ số tương quan R2 việc dự báo theo tháng đạt mức cao (> 0,9) dự báo đầu thời kì mùa kiệt đạt mức tốt (>0,75) Riêng năm 2005, kết mô dự báo cho hệ số Nash đạt 0,558 mức trung bình Điều đầu thời kỳ mùa kiệt năm vừa kết thúc trận lũ lại tiếp tục có lượng mưa bổ sung tháng Để dự báo lưu lượng thời điểm mùa kiệt, dựa vào kết tính tốn q trình lưu lượng từ đầu mùa kiệt đến thời điểm xét xác định vị trí biểu đồ đường suy giảm để áp dụng phương trình tương ứng Từ dự báo xu thay đổi lưu lượng thời gian lại mùa kiệt giúp đưa kế hoạch sử dụng nước hiệu Trong nghiên cứu nhóm tác giả xây dựng cho đường tần suất đại diện Nếu giá trị lưu lượng rơi vào đường tần suất chưa xây dựng việc dự báo tiến hành 2005 Qpt 71,4 67,6 64,3 61,5 59,1 52,1 50,3 48,5 46,7 45,1 43,4 41,5 Qtđ 41,6 36,4 36,4 44,5 47,8 35,5 33,8 31,9 29,9 27,8 30,8 31,9 Qpt 41,2 39,9 38,4 36,8 35,1 35,5 33,9 32,2 30,6 29,0 27,3 25,4 theo phương pháp nội suy lấy theo đường đặc trưng khoảng, nhiên độ xác giảm xuống Cụ thể Q đầu mùa rơi vào khoảng phạm vi tần suất từ 5% đến 35% kiến nghị sử dụng phương trình tần suất 20%; Q đầu mùa rời vào khoảng từ 35% đến 65% sử dụng phương trình tần suất 50%; cịn 65 % sử dụng phương trình tần suất 80% KẾT LUẬN Bài báo nghiên cứu đề xuất phương pháp xây dựng biểu đồ đường suy giảm dòng chảy mùa kiệt áp dụng thành công cho lưu vực Thành Mỹ Các đường suy giảm xây dựng theo tần suất tính tốn với số liệu đo đạc thời gian dài nên có tính tổng qt cao, độ tin cậy lớn Ngoài đường suy giảm lượng hóa dạng phương trình nên thuận lợi tránh sai số chủ quan sử dụng Việc xây dựng thành công biểu đồ đường suy giảm mùa kiệt sở để dự báo dòng chảy thời kỳ mùa kiệt, phục vụ cho việc lập kế hoạch sử dụng nước cách hiệu Mặt khác nghiên cứu cho thấy phương pháp đề xuất xây dựng đơn giản áp dụng cho lưu vực khác từ nâng cao khả dự báo dòng chảy mùa kiệt lưu vực TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 70 - 2022 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ LỜI CẢM ƠN Bài báo nghiên cứu nhận hỗ trợ từ Bộ Giáo dục Đào tạo thông qua đề tài mang mã số B2021-DNA-13 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Arciniega-Esparza, Sẳl, José Agustín Bra-Naranjo, Adrián Pedrozo-Acuña, and Christian Mario Appendini 2017 “HYDRORECESSION: A Matlab Toolbox for Streamflow Recession Analysis.” Computers & Geosciences 98: 87–92 [2] Biswal, Basudev, and D Nagesh Kumar 2014 “What Mainly Controls Recession Flows in River Basins?” Advances in Water Resources 65: 25–33 [3] Biswal, Basudev, and D Nagesh Kumar 2014 “Study of Dynamic Behaviour of Recession Curves.” Hydrological Processes 28 (3): 784–92 [4] Perzyna 1993 “Parameter Estimation from Short Observations of Low Flows: In Derived Frequency Distributions for Low Flows; Inst Geophys., University of Oslo.” [5] Reddyvaraprasad, Chillara, Swagat Patnaik, and Basudev Biswal 2020 “Recession Flow Prediction in Gauged and Ungauged Basins by Just Considering Past Discharge Information.” Hydrological Sciences Journal 65 (1): 21–32 [6] Tague, Christina, and Gordon E Grant 2004 “A Geological Framework for Interpreting the Low‐flow Regimes of Cascade Streams, Willamette River Basin, Oregon.” Water Resources Research 40 (4) [7] Tallaksen, L M 1995 “A Review of Baseflow Recession Analysis.” Journal of Hydrology 165 (1–4): 349–70 [8] Tashie, Arik, Charles I Scaife, and Lawrence E Band 2019 “Transpiration and Subsurface Controls of Streamflow Recession Characteristics.” Hydrological Processes 33 (19): 2561– 75 [9] Thomas, Brian F, Richard M Vogel, Charles N Kroll, and James S Famiglietti 2013 “Estimation of the Base Flow Recession Constant under Human Interference.” Water Resources Research 49 (11): 7366–79 [10] Wang, Dingbao, and Ximing Cai 2010 “Recession Slope Curve Analysis under Human Interferences.” Advances in Water Resources 33 (9): 1053–61 [11] Wang, Hao, Dayong Qin, Jiliang Sun, and Jianhua Wang 2001 “Study on the General Model of Hydrological Frequency Analysis.” Science in China Series E: Technological Sciences 44 (1): 52–61 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 70 - 2022 ... dạng đường tần suất trước xây dựng đường cong suy giảm Đường cong suy giảm xây dựng theo cách có tính tổng qt, đem lại hiệu cao thuận lợi ứng dụng thực tế Nó xây dựng dựa đường tần suất đường. .. giảm dòng chảy mùa kiệt áp dụng thành công cho lưu vực Thành Mỹ Các đường suy giảm xây dựng theo tần suất tính tốn với số liệu đo đạc thời gian dài nên có tính tổng qt cao, độ tin cậy lớn Ngồi đường. .. lập kế hoạch sử dụng nước cách hiệu Mặt khác nghiên cứu cho thấy phương pháp đề xuất xây dựng đơn giản áp dụng cho lưu vực khác từ nâng cao khả dự báo dịng chảy mùa kiệt lưu vực TẠP CHÍ KHOA