Các phương pháp kiểm tra định lượng sự đồng nhất của chuỗi số liệu mưa: Áp dụng cho lưu vực sông Cả

Bài viết Các phương pháp kiểm tra định lượng sự đồng nhất của chuỗi số liệu mưa: Áp dụng cho lưu vực sông Cả trình bày bốn phương pháp thống kê để tính toán định lượng và đánh giá sự đồng nhất của chuỗi số liệu mưa. Chuỗi số liệu mưa ngày thực đo giai đoạn 1959-2016 tại 8 trạm trên lưu vực sông Cả đã được sử dụng để minh chứng cho các phương pháp.

KHOA HỌC CÔNG NGHỆ CÁC PHƯƠNG PHÁP KIỂM TRA ĐỊNH LƯỢNG SỰ ĐỒNG NHẤT CỦA CHUỖI SỐ LIỆU MƯA: ÁP DỤNG CHO LƯU VỰC SÔNG CẢ Lê Thị Thu Hiền, Phạm Văn Chiến Trường Đại học Thuỷ lợi Phạm Văn Tuấn Trường Đại học Tài nguyên Môi trường Hà Nội Tóm tắt: Bài báo trình bày bốn phương pháp thống kê để tính tốn định lượng đánh giá đồng chuỗi số liệu mưa Chuỗi số liệu mưa ngày thực đo giai đoạn 1959-2016 trạm lưu vực sông Cả sử dụng để minh chứng cho phương pháp Kết tính tốn thể phần lớn giá trị phương pháp độ lệch lũy tích (Cd), thử Bayesian (Ba), tỷ số Worsley (Wo) thay đổi khoảng giới hạn cho phép Giá trị Cd thay đổi từ 0.396 đến 1.640, giá trị Ba dao động từ 0.224 đến 4.542 giá trị Wo thay đổi từ 0.074 đến 3.970 Chuỗi số liệu mưa trạm phần lớn thể đồng sử dụng cho đánh giá biến động mưa nguồn liệu đầu vào cho nghiên cứu liên quan Phương pháp Cd, Ba Wo cho kết đánh giá đồng tương tự thể khác biệt rõ rệt so với phương pháp tỷ số von Neumann Từ khố: Sơng Cả, Độ lệch lũy tích, thử Bayesian, tỷ số von Neumann, tỷ số Worsley Summary: This paper presents four statistical tests for assessment and quantitative homogeneity of rainfall time series The daily rainfall data in the period from 1959-2016 at stations in the Ca river basin are used for demonstration of four statistical tests The computed results show that the statistic value of the cumulative deviations test (Cd), Bayesian test (Ba), Worsley’s ratio test (Wo) varies mainly in the permit range In detail, the value of Cd changes from 0.396 to 1.640, while the value of Ba ranges between 0.224 and 4.542 as well as the value of Wo varies from 0.074 to 3.970 The rainfall time series at almost stations presents the homogeneity, and thus these data can be used for assessing rainfall variability and trend analysis, as well as for input data in relevant studies The cumulative deviations test (Cd), Bayesian test (Ba) and Worsley’s ratio test show similar homogeneity results These tests also depict a clear discrepancy in comparison with results obtained from the von Neumann’s ratio test Keywords: Ca river, Cumulative deviations test, Bayesian test, von Neumann’s ratio test, Worsley’s ratio test ĐẶT VẤN ĐỀ * Chuỗi số liệu thường sử dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực khác địa chất, hải dương biển, hạn hán, ngập lụt nhiều nghiên cứu ứng dụng liên quan đến yếu tố thời tiết, khí tượng, khí hậu thủy văn [1] Ví dụ, lưu vực sông, chuỗi số Ngày nhận bài: 14/12/2021 Ngày thông qua phản biện: 21/01/2022 liệu mưa thành phần quan trọng ảnh hưởng đến trình hình thành sinh dịng chảy mặt, bổ sung dòng chảy ngầm trữ lượng nguồn nước lưu vực Các nghiên cứu liên quan đến quy hoạch quản lý tài nguyên nước lưu vực sông, có sử dụng đến chuỗi số liệu khí tượng thủy văn nói Ngày duyệt đăng: 10/02/2022 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 70 - 2022 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ chung chuỗi số liệu mưa nói riêng thường dựa số giả thiết (i) chuỗi số liệu đồng nhất, ổn định, biến đổi ngẫu nhiên khơng có tính chu kỳ Mặt khác, việc đo đạc mưa thời kỳ nhiều năm tiềm ẩn nhiều lý khác làm cho chuỗi số liệu không đồng nhất, như: sai lệch đo đạc, lưu trữ, thay đổi phương pháp đo đạc, thay đổi thiết bị đo, thay đổi q trình tính tốn chỉnh biên [2] Chính thế, đánh giá định lượng đồng chuỗi số liệu mưa vị trí khác lưu vực việc làm cần thiết trước chuỗi số liệu mưa sử dụng cho nghiên cứu tính tốn liên quan Trong toán thủy văn ứng dụng liên quan đến tài ngun nước nói chung, kiểm tra tính đồng chuỗi số liệu mưa yêu cầu Đồng thời, mơ hình tốn thủy văn mưa – dịng chảy, ngồi thơng số mơ hình chất lượng đồng chuỗi số liệu đầu vào mưa định ảnh hưởng đến chất lượng kết mô đầu mơ hình Phần lớn nghiên cứu đồng chuỗi số liệu mưa nước ta thự từ năm 1970 kỉ trước Mặt khác, phân tích đánh giá đồng mưa trạm thường xem xét thực toán phân vùng mưa nước ta Tuy nhiên, nghiên cứu tính tốn định lượng minh chứng cho đồng chuỗi số liệu mưa thường không công bố cách công khai rộng rãi cho chuỗi số liệu mưa lưu vực sông lưu vực sông Cả ngoại lệ Có nhiều phương pháp thống kê khác sử dụng để tính tốn định lượng đánh giá đồng chuỗi số liệu Buishand [3] đề xuất phương pháp thống kê (như phương pháp độ lệch lũy tích, phương pháp tỷ số von Neumann, phương pháp tỷ số Worsley, phương pháp thử Bayesian) để kiểm chứng đồng chuỗi số liệu mưa áp dụng cho chuỗi số liệu mưa năm có chiều dai 30 năm Hà Lan Talaee et al [4] sử dụng phương pháp độ lệch lũy tích, phương pháp tỷ số von Neumann, phương pháp thử Bayesian để đánh giá đồng 41 trạm mưa thời kỳ từ 1966 đến 2005 Iran Gần đây, Ahmed et al [2] sử dụng phương pháp nêu để đánh giá đồng chuỗi số liệu mưa vùng khan nguồn nước thuộc tỉnh Balochistan, Pakistan Các ví dụ nêu thể phương pháp thống kê phương pháp độ lệch lũy tích, phương pháp tỷ số von Neumann, phương pháp tỷ số Worsley, phương pháp thử Bayesian hồn tồn sử dụng để đánh giá định lượng đồng chuỗi số liệu mưa lưu vực sông nước ta, lưu vực sơng có mùa mưa mùa khơ thay đổi từ thượng lưu hạ du lưu vực sơng Cả Mục tiêu nghiên cứu (i) ứng dụng phương pháp thống kê phương pháp độ lệch lũy tích, phương pháp tỷ số von Neumann, phương pháp tỷ số Worsley, phương pháp thử Bayesian để tính tốn định lượng phục vụ cho đánh giá đồng chuỗi số liệu mưa vị trí khác lưu vực sơng Cả Ngồi ra, nghiên cứu nhằm mục tiêu xác định (i) vị trí hay trạm mưa có chuỗi số liệu tin cậy để sử dụng cho mục đích nghiên cứu đánh giá biến động xu hướng thay đổi mưa lưu vực (ii) phương pháp cho kết đánh giá định lượng đồng chuỗi số liệu mưa tương đồng bốn phương pháp sử dụng Chuỗi số liệu mưa ngày thực đo trạm Mường Xén, Tương Dương, Con Cuông, Đơ Lương, Sơn Diệm, Hịa Duyệt, Quỳ Châu Quỳ Hợp giai đoạn từ 1959 đến 2016 sử dụng cho mục đích tính tốn định lượng phương pháp thống kê nêu LƯU VỰC NGHIÊN CỨU VÀ THU THẬP DỮ LIỆU TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 70 - 2022 KHOA HỌC 2.1 Giới thiệu lưu vực nghiên cứu Lưu vực sơng Cả có diện tích khoảng 27200 km2 nằm lãnh thổ Việt Nam CHDCND Lào Dịng sơng Cả bắt nguồn từ đỉnh núi Phulaileng thuộc tỉnh Hủa Phăm (CHDCND Lào), sông chảy theo hướng Tây Bắc Đông Nam Nhập vào Việt Nam Keng Đu, dịng chảy sát biên giới Việt Lào khoảng 40km, vào nước ta hoàn toàn chân đỉnh núi cao 1067m Đến Bản Vẽ sơng đổi dịng chảy theo hướng Bắc Nam đến Cửa Rào sông nhập với nhánh Nậm Mô lại chuyển dịng chảy theo hướng Tây Bắc - Đơng Nam Qua nhiều lần uốn lượn đến Chợ Tràng sông Cả nhập với sơng La đổi dịng lần theo hướng Tây – Đông, trước đổ biển Đơng cửa Hội (Hình) Ở Việt Nam, lưu vực sơng Cả thuộc địa giới hành tỉnh Nghệ An, Hà Tĩnh Thanh Hoá, chiếm khoảng 65% diện tích lưu vực Sơng Cả có vai trị đặc biệt quan trọng cho phát triển kinh tế - xã hội an ninh quốc phòng tỉnh lưu vực, nguồn tài nguyên thiên nhiên đa dạng phong phú Dịng sơng Cả có chiều dài 514 km, 360 km chảy lãnh thổ Việt Nam lại chảy đất Lào Sông Cả bao gồm nhánh sông Nậm Mô, Nậm Nơn, sông Hiếu, sông Giăng, sông Trà, suối Rổ, hệ thống nhánh sông La, sông Ngàn Sâu, Ngàn Phố Ở thượng nguồn (sông Cả sông Hiếu), mùa mưa thường từ tháng V đến tháng X, hạ du sơng La mùa mưa tính từ tháng VI đến tháng XI Mưa lớn năm thường có đỉnh, đỉnh mưa lớn năm thường xuất vào cuối tháng IX đầu tháng X hàng năm Đỉnh mưa thứ hai xuất vào cuối tháng đầu tháng gió giao mùa nguyên nhân xuất lũ tiểu mãn Lượng mưa tháng thường lớn vào tháng V VI, sau lượng mưa giảm nhỏ vào tháng VII VIII CÔNG NGHỆ Tổng lượng mưa hai tháng V VI đạt tới 20% tổng lượng mưa năm Lượng mưa tháng IX X lớn đạt tới 4050% tổng lượng mưa năm Tổng lượng mưa tháng mùa khô lại nhỏ chiếm 1520% tổng lượng mưa năm Lượng mưa nhỏ thường vào tháng II III, với tổng lượng mưa hai tháng 12% lượng mưa năm Hàng năm, mưa lũ lớn bất thường gây nên tình trạng ngập lụt diện rộng khó khăn cho cơng tác phòng chống lũ Trận lũ lớn xảy vào năm 1978, 1988, 2002, 2007, 2010 trận lũ 2019, 2021 gây tổn thất nặng nề cho kinh tế, xã hội lưu vực Ngược lại, hạn hán xâm nhập mặn ngày gia tăng gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến sinh hoạt, sản xuất đặc biệt sản xuất nông nghiệp vùng hạ du Một số năm hạn điển hình kể năm 2005, 2007, đặc biệt 2010 hạn hán làm cho 2530% diện tích khơng đủ nước gieo trồng mặn xâm nhập sâu vào nội địa Đồng thời, lưu vực sông Cả lưu vực sông Việt Nam chịu ảnh hưởng nghiêm trọng từ biến đổi khí hậu, nước biển dâng Trên lưu vực, nhiều cơng trình hồ chứa xây dựng nhằm bước giải vấn đề khó khăn cơng tác cấp nước, chống lũ, ngập lụt, hạn hán Một số cơng trình hồ chứa điển hình kể đến hồ Bản Vẽ, Bản Mồng, Khe Bố, Ngàn Trươi, Hố Hơ Do đó, nghiên cứu tính tốn đánh giá định lượng đồng chuỗi số liệu mưa lưu vực không giúp cho việc đánh giá định lượng thay đổi xu hướng biến động lượng mưa mà cho phép xác định lựa chọn liệu mưa tin tưởng cho mục đích xem xét đánh giá ảnh hưởng thời tiết biến đổi khí hậu, điều kiện thời tiết ngày thay đổi bất thường TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 70 - 2022 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 2.2 Thu thập liệu Số liệu mưa ngày thực đo trạm Mường Xén, Tương Dương, Con Cng, Đơ Lương, Sơn Diệm, Hịa Duyệt, Quỳ Châu Quỳ Hợp (Bảng Hình 1) phân bố rải rác lưu vực sông Cả giai đoạn từ 1959-2016 thu thập để tính tốn xác định lượng mưa tháng Sau đó, chuỗi số liệu mưa tháng trạm thời kỳ nêu sử dụng để tính tốn đánh giá định lượng mức độ đồng chuỗi số liệu mưa sử dụng phương pháp thống kê khác Chi tiết phương pháp thử sử dụng nghiên cứu trình bày nội dung Hình 1: Bản đồ lưu vực sơng Cả trạm khí tượng thủy văn vùng nghiên cứu Bảng 1: Bảng thống trạm mưa khoảng thời gian thu thập liệu mưa trạm Tên trạm Mường Xén Tương Dương Con Cuông Đô Lương Sơn Diệm Hòa Duyệt Quỳ Châu Quỳ Hợp Vị trí Kinh độ ( ) 104.1167 104.4667 104.8500 105.2833 105.3500 105.5833 105.1000 150.1833 o Vĩ độ (o) 19.4000 19.2667 19.0667 18.9000 18.5000 18.3667 19.5667 19.3167 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Phương pháp độ lệch lũy tích, tỷ số von Neumann, thử Bayesian tỷ số Worsley sử dụng để tính tốn định lượng giá trị cho chuỗi số liệu mưa tháng năm trạm xem xét Thông tin phương pháp nêu tóm tắt sau 3.1 Phương pháp độ lệch lũy tích Phương pháp độ lệch lũy tích dựa tổng lũy tích độ lệch giá trị chuỗi số liệu so với giá trị trung bình chuỗi số liệu Thời kỳ thu thập Sông 1959-2015 1975-2015 1971-2016 1975-2016 1961-2015 1959-2015 1975-2016 1975-2016 Nậm Mô Cả Cả Cả Ngàn Phố Ngàn Sâu Sông Hiếu Sơng Hiếu [3] Cd  max Sk* , với ≤ k ≤ n Dx (1) Trong Sk* Dx độ lệch lũy tích độ lệch chuẩn, xác định theo phương trình (2) k   S k*   xi  x , Dx  i 1   n  xt  x , n t 1 (2) với ≤ k ≤ n Giá trị Cd lớn thể tính khơng đồng giá trị tới hạn Cd ứng với mức đảm TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 70 - 2022 KHOA HỌC bảo 95% (cho trạm có chiều dài chuỗi số liệu đo đạc từ 41 đến 57 năm) 1.27 [3] 3.2 Phương pháp tỷ số von Neumann Phương pháp tỷ số von Neumann phương pháp thử phi tham số sử dụng rộng rãi cho xác định không đồng chuỗi liệu [5] Mặc dù, phương pháp tỷ số von Neumann không cung cấp thông tin liên quan đến điểm dịch chuyển trạng thái xu hướng biến đổi, phương pháp tỷ số von Neumann lại cho phép cung cấp thông tin tổng quát không đồng chuỗi số liệu xem xét Theo phương pháp tỷ số von Neumann (vN) tính tốn theo phương trình (3) n 1 vN    xi  xi1  i 1 n  x  x i 1 (3) i phương pháp thử Bayesian ứng với độ tin cậy 95% cho chuỗi số liệu mưa tháng có chiều dài từ 41 đến 57 năm sử dụng nghiêm cứu 2.48 [3] 3.4 Phương pháp tỷ số Worsley Phương pháp tỷ số Worsley phương pháp thông số sử dụng để xác định không đồng chuỗi số liệu Phương pháp tương tự phương pháp độ lệch lũy tích, ngoại trừ điểm khác biệt trọng số giá trị chuỗi số liệu (khi sử dụng phương pháp tỷ số Worsley) phụ thuộc vào vị trí giá trị Tỷ số Worsley tính tốn theo phương trình (5) Wo  n  2V 3.3 Phương pháp thử Bayesian Phương pháp thử Bayesian tính theo cơng thức sau:  k  n  k 0.5 S *  k  , Ba    Dx  k 1    n 1 (4) với ≤ k ≤ n Giá trị Ba lớn thể không đồng chuỗi số liệu Giá trị tới hạn (5) 1V V xác định theo cơng thức sau: V  max Zk** , Z k**  với xi giá trị thứ i x giá trị trung bình chuỗi số liệu Một chuỗi số liệu gọi đồng giá trị vN kỳ vọng Nếu chuỗi số liệu có điểm dịch chuyển trạng thái xu hướng biến đổi giá trị vN có xu nhỏ [5] Với chiều dài chuỗi số liệu mưa trạm xem xét thay đổi từ 41 đến 57 trạm, giá trị tới hạn phương pháp tỷ số von Neumann với mức đảm bảo 95% 1.54 CÔNG NGHỆ Sk* ,1  k  n  (6 k (n  k ) Dx ) với Sk* Dx xác định theo phương trình (2) Giá trị tới hạn sử dụng phương pháp tỷ số Worsley (ứng với mức đảm bảo 95%) 3.16 [3] KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Hình biểu đồ thể kết tính tốn đồng chuỗi số liệu mưa tháng (từ tháng I – XII) năm tất trạm mưa xem xét sử dụng phương pháp độ lệch lũy tích Dễ dàng nhận thấy phần lớn chuỗi lượng mưa tháng tất trạm giai đoạn từ 1959-2016 có giá trị Cd nhỏ giá trị tới hạn 1.27, ngoại trừ vài tháng (như tháng IV VII trạm Tương Dương, tháng X trạm Quỳ Châu) Điều có nghĩa chuỗi số liệu mưa tháng trạm xem xét thỏa mãn điều kiện đồng theo phương pháp độ lệch lũy tích Do đó, chuỗi số liệu mưa tháng TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 70 - 2022 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ sử dụng cho mục đích phân tích thay đổi xác định biến đổi lượng mưa thời kỳ nhiều năm chuỗi số liệu mưa tháng lại hai trạm nêu sáu trạm khác thể khơng đồng Kết tính tốn xác định đồng theo phương pháp tỷ số von Neumann cho tất trạm mưa xem xét thể Hình Như trình bày trên, giá trị tới hạn ứng với mức đảm bảo 95% (cho chuỗi số liệu mưa có chiều dài từ 41 đến 57 năm) 1.54 Chuỗi số liệu xác định đồng giá trị tỷ số von Neumann (kí hiệu vN) nhỏ giá trị giá trị tới hạn nêu Kết tính tốn thể tỷ số von Neumann tháng năm trạm lớn giá trị tới hạn nêu trên, trừ tháng V (tại trạm Tương Dương) tháng VII (tại trạm Con Cuống) Điều có nghĩa sử dụng phương pháp tỷ số von Neumann chuỗi số liệu mưa tháng V (tại trạm Tương Dương) tháng VII (tại trạm Con Cng) đồng nhất, Hình biểu đồ thể kết tính tốn xác định đồng chuỗi số liệu mưa tháng năm tất trạm mưa sử dụng phương pháp thử Bayesian Kết tính tốn thể chuỗi số liệu mưa tháng năm đồng trạm Mường Xén, Con Cuông, Đô Lương, Sơn Diệm, Hòa Duyệt, Quỳ Châu Tại trạm Tương Dương Quỳ Hợp, phần lớn chuỗi số liệu mưa tháng năm thể đồng thời kỳ nhiều năm từ 1975 đến 2016 Đồng thời, chuỗi số liệu mưa tháng IV VII (tại trạm Tương Dương) tháng II (tại trạm Quỳ Hợp) thể không đồng giá trị Ba tháng lớn giá trị tới hạn (2.48 ứng với mức đảm bảo 95%) Hình 2: Kết phương pháp độ lệch lũy tích ( thể giá trị tới hạn) Hình 3: Kết phương pháp tỷ số Von Neumann ( thể giá trị tới hạn) TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 70 - 2022 KHOA HỌC Hình 4: Kết phương pháp thử Bayesian ( thể giá trị tới hạn) Hình thể biểu đồ kết tính tốn theo phương pháp tỷ số Worsley cho tất trạm xem xét lưu vực nghiên cứu Tại phần lớn trạm (như Mường Xén, Con Cng, Đơ Lương, Sơn Diệm, Hịa Duyệt, Quỳ Châu), kết tính tốn tỷ số Wo cho chuỗi số liệu mưa tháng năm (của thời kỳ nhiều năm từ 19592016) nhỏ giá trị tới hạn (3.16 ứng với mức đảm bảo 95%) Tại trạm Tương Dương CƠNG NGHỆ Hình 5: Kết phương pháp tỷ số Worsley ( thể giá trị tới hạn) Quỳ Hợp, kết tính tốn tỷ số Wo thể phần lớn chuỗi số liệu mưa tháng năm thể đồng nhất, ngoại trừ tháng XII (tại trạm Tương Dương) tháng II (tại trạm Quỳ Hợp) Kết tính tốn theo phương pháp tỷ số Worsley thể phần lớn chuỗi số liệu mưa tháng tất trạm xem xét đồng thời kỳ nhiều năm từ 1959-2016 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 70 - 2022 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ Hình 6: Biểu đồ so sánh kết phương pháp cho chuỗi số liệu mưa tháng trạm Đô Lương (– giá trị tới hạn, – giá trị tính theo phương pháp) Kết tính tốn cho chuỗi số liệu mưa tháng năm trạm thể giá trị Cd thay đổi từ 0.396 đến 1.640, giá trị vN biến đổi khoảng từ 1.352 đến 2.676 Giá trị Ba cho tất trạm thời kỳ từ 1959-2016 dao động từ 0.224 đến 4.542 giá trị Wo thay đổi từ 0.074 đến 3.970 Hình ví dụ biểu đồ so sánh thể kết tính tốn theo phương pháp cho chuỗi số liệu mưa tháng trạm Đô Lương Phương pháp độ lệch lũy tích (Cd), phương pháp thử Bayesian, phương pháp tỷ số Worsley cho kết đánh giá định lượng đồng chuỗi số liệu mưa trạm xem xét tương đồng Phương pháp tỷ số von Neumann cho kết khác biệt rõ rệt so với phương pháp khác Cụ thể, theo phương pháp von Neumann, lượng mưa tháng năm giai đoạn 1959-2016 tất trạm xem xét không đồng Điều không phù hợp so với thực tiễn Nguyên nhân dẫn đến kết nêu giá trị tới hạn 1.54 chưa phù hợp với thực tế trạm mưa vùng lưu vực sông Cả Nếu giá trị tới hạn 2.0 sử dụng kết tính toán theo phương pháp von Neumann thể chuỗi số liệu mưa tháng đồng từ đến 10 tháng năm (tùy trạm cụ thể thể Hình) Khảo sát chi tiết ảnh hưởng giá trị tới hạn phương pháp tỷ số von Neumann thực nghiên cứu số liệu mưa tất trạm đo mưa truyền thống tự động lưu vực sử dụng KẾT LUẬN Sử dụng chuỗi số liệu mưa ngày thực đo vị trí phân bố rải rác lưu vực sông Cả thời kỳ nhiều năm từ 1959-2016, bốn phương pháp tính tốn định lượng khác thực cho chuỗi số liệu mưa tháng trạm Dựa kết trình bày, số kết luận nghiên sau: (i) Phương pháp độ lệch lũy tích, phương pháp thử Bayesian phương pháp tỷ số Worsley cho kết tính tốn đồng chuỗi số liệu mưa tương tự tương đồng Tại trạm xem xét, kết tính tốn theo phương pháp thể rõ mối liên hệ đồng thay đổi lượng mưa Phần lớn giá trị độ lệch lũy tích, phương pháp thử Bayesian phương pháp tỷ số Worsley cho chuỗi số liệu mưa tháng năm thỏa mãn điều kiện nhỏ giá trị tới hạn, thể đồng lượng mưa tháng thời kỳ xem xét Sự không đồng chuỗi số liệu mưa thường xuất tháng mà có gia tăng giảm lớn lượng mưa (ii) Kết tính tốn theo phương pháp tỷ số von Neumann thể chuỗi số liệu mưa tháng tất trạm xem xét không đồng Nói cách khác số liệu mưa đo đạc tiềm ẩn sai sót Điều khơng phù hợp với thực tiễn việc thiếu sót quan trắc đo đạc xảy số giá trị định xảy tồn TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 70 - 2022 KHOA HỌC chuỗi số liệu có thời gian quan trắc 50 năm Nguyên nhân dẫn đến kết nêu giá trị tới hạn lý thuyết 1.54 phương pháp tỷ số von Neumann chưa phù hợp với thực tế trạm mưa vùng lưu vực sông Cả Xác định khảo sát ảnh hưởng giá trị tới hạn sử dụng phương pháp tỷ số von Neumann thực nghiên cứu CÔNG NGHỆ Các phương pháp trình bày nghiên cứu hồn tồn áp dụng để kiểm chứng đánh giá đồng chất lượng chuỗi số liệu liệu, mô hình tốn thủy văn mưa – dịng chảy, mơ hình học máy học sâu, ngồi thơng số mơ hình chất lượng đồng chuỗi số liệu đầu vào yếu tố tiên ảnh hưởng đến chất lượng kết đầu mơ hình TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Machiwal E., M.K Jha (2008) Comparative evaluation of statistical tests for time series analysis: application to hydrological time series Hydrological Sciences J., 53(2), 353-366 [2] Ahmed K., S Shahid, T Ismail, N Nawaz, X Wang (2018) Absolute homogeneity assessment of precipitation time series in a arid region of Pakistan Atsmósfera, 31(3), 301-316 [3] Buishand T.A (1982) Some methods for testing the homogeneity of rainfall records Journal of Hydrology, 58, 11-27 [4] Talaee P.H., M Kouchakzadeh, B.S Some’e (2013) Homogeneity analysis of precipitation series in Iran Theoretical and applied climatology, 118(1-2), 297-305 [5] Von Neumann J (1941) Distribution of the ratio of the mean square successive difference to the variance Annals of Mathematical Statistics, 12, 367-395 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 70 - 2022 ... thể phương pháp thống kê phương pháp độ lệch lũy tích, phương pháp tỷ số von Neumann, phương pháp tỷ số Worsley, phương pháp thử Bayesian hồn tồn sử dụng để đánh giá định lượng đồng chuỗi số liệu. .. tốn định lượng đánh giá đồng chuỗi số liệu Buishand [3] đề xuất phương pháp thống kê (như phương pháp độ lệch lũy tích, phương pháp tỷ số von Neumann, phương pháp tỷ số Worsley, phương pháp thử... phương pháp thông số sử dụng để xác định không đồng chuỗi số liệu Phương pháp tương tự phương pháp độ lệch lũy tích, ngoại trừ điểm khác biệt trọng số giá trị chuỗi số liệu (khi sử dụng phương pháp