Đánh giá một số phương pháp nội suy không gian cho bài toán mưa năm ở Việt Nam

Bài viết Đánh giá một số phương pháp nội suy không gian cho bài toán mưa năm ở Việt Nam trình bày đánh giá một số các phương pháp nội suy thường dùng ở Việt Nam, từ đó đề xuất các phương pháp phù hợp với điều kiện Việt Nam.

Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019 ISBN: 978-604-82-2981-8 ĐÁNH GIÁ MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NỘI SUY KHƠNG GIAN CHO BÀI TỐN MƯA NĂM Ở VIỆT NAM Ngơ Lê An1, Nguyễn Thị Thu Hà1, Hồng Thanh Tùng1 Trường Đại học Thuỷ lợi, email: nlan@tlu.edu.vn GIỚI THIỆU CHUNG Mưa dạng lưới có vai trị quan trọng việc mô tả trạng thái thay đổi mưa theo khơng gian, giúp cho việc đánh giá mơ hình mơ khí hậu hay mơ dịng chảy bề mặt đất tốt Để xây dựng liệu mưa dạng lưới, nhiều nghiên cứu tập trung sử dụng phương pháp nội suy nhằm nâng cao độ chi tiết mạng lưới quan trắc mưa thực đo Ở Việt Nam, mạng lưới trạm quan trắc đo mưa thưa với mật độ trung bình khoảng trạm đo 600 km2 diện tích, mật độ trạm cao tập trung vùng đồng sông Hồng, vùng núi cao lại có mật độ trạm thấp Trong năm gần đây, có nhiều trạm đo mưa tự động xây dựng, thời gian quan trắc ngắn, thường vài năm nên việc ứng dụng, khai thác toán liên quan đến tài nguyên nước hạn chế Do vậy, việc nghiên cứu sử dụng phương pháp nội suy đặc trưng mưa theo không gian Việt Nam cần thiết Bài báo đánh giá số phương pháp nội suy thường dùng Việt Nam, từ đề xuất phương pháp phù hợp với điều kiện Việt Nam PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Phương pháp nội suy Các phương pháp nội suy sử dụng nghiên cứu bao gồm: - Phương pháp Lân cận gần (NN): trị số nội suy vị trí nghiên cứu lấy trị số trạm đo gần - Phương pháp Lân cận Tự nhiên (NNI)[1]: phát triển dựa phương pháp đa giác Thiessen, giả thiết mức độ đóng góp mưa trạm xung quanh tỷ lệ với diện tích đóng góp trạm cho đa giác vị trí nghiên cứu (đối với đa giác Thiessen tạo tồn trạm bao gồm vị trí xem xét), xác định loại bỏ vị trí cần tính tốn - Phương pháp nghịch đảo khoảng cách (IDW)[2]: Được tính tốn dựa trị số đo mưa trạm đo lân cận với trị số xác định theo nghịch đảo khoảng cách - Phương pháp nghịch đảo khoảng cách độ cao (IDEW)[3]: Tương tự với IDW có bổ sung thêm biến trị số độ cao với trọng số nghịch đảo chênh lệch độ cao điểm tính tốn trạm đo lân cận - Phương pháp tương quan tuyến tính (MLR): Giả thiết lượng mưa điểm phụ thuộc vào yếu tố địa toạ độ điểm, độ cao, độ dốc hướng 2.2 Dữ liệu Trong nghiên cứu này, số liệu mưa tháng 392 trạm đo mưa toàn lãnh thổ Việt Nam sử dụng (Hình 1) Do điều kiện thu thập liệu thực đo, thời đoạn đánh giá lấy từ năm 1980 đến 2006 Các đặc trưng địa độ cao, độ dốc hướng xác định dựa đồ số độ cao có độ phân giải 90m SRTM (http://srtm.csi.cgiar.org/srtmdata/) Nhằm hạn chế sai số vị trí trạm đo khơng xác, trị số độ cao, độ dốc hướng xác 727 Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019 ISBN: 978-604-82-2981-8 định cách tính trung bình cho vùng nhỏ xung quanh vị trí trạm đo 2.3 Phương pháp đánh giá Để đánh giá mức độ xác phương pháp nội suy, báo sử dụng kỹ thuật kiểm tra chéo (cross-validation) đánh giá sai số nội suy cho trạm đo Đầu tiên, liệu trạm loại bỏ khỏi tập liệu, sau sử dụng phương pháp nội suy kể để tính tốn lượng mưa trạm bị loại bỏ Lặp lại q trình cho tồn số trạm đo có liệu Sự sai khác kết tính tốn thực đo mô tả số MAE (Mean Absolute Error): X tt  X itd  i 1 i MAE  n Nếu lấy hạng tương ứng điểm hạng tương ứng điểm phương pháp IDEW coi phù hợp tổng điểm nhỏ Phương pháp IDW chút có tổng điểm chênh lệch không đáng kể với IDEW Phương pháp MLR cho tổng điểm cao thể mức độ phù hợp phương pháp nội suy nghiên cứu Phương pháp IDEW có số lượng trạm đo có mức độ phù hợp cao với 122 trạm, nhiên số lượng trạm cho kết nội suy IDEW nhiều so với phương pháp IDW Số lượng trạm phù hợp với phương pháp MLR nhiều xấp xỉ với hai phương pháp NN NNI, nhiên phương pháp MLR lại có số lượng trạm phù hợp nhiều (chiếm nửa số trạm nghiên cứu) n đó, Xtt Xtd tương ứng giá trị mưa năm tính tốn mưa năm thực đo (được tính từ lượng mưa tháng), n số năm tính tốn MAE khơng bao gồm năm bị thiếu số liệu thực đo Giá trị MAE trung bình trạm sử dụng để đánh giá phù hợp phương pháp nội suy với mức độ tốt giá trị trung bình MAE nhỏ ngược lại có giá trị trung bình MAE cao KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Giá trị MAE trung bình trạm ứng với phương pháp sử dụng làm xếp hạng chất lượng nội suy Kết tổng hợp xếp hạng cho 392 trạm trình bày Bảng với hạng (H1) tốt hạng (H5) Bảng Xếp hạng phương pháp Phương pháp H1 H2 H3 H4 H5 IDW 83 165 102 37 IDEW 122 126 82 49 13 MLR 53 19 38 56 226 NN 61 27 62 124 118 NNI 73 55 108 126 30 Hình Kết đánh giá mức độ phù hợp phương pháp nội suy trạm nghiên cứu 728 Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019 ISBN: 978-604-82-2981-8 Phương pháp tốt cho trạm thống kê thể Hình Nhìn chung, kết cho thấy khơng có xu rõ rệt cho phương pháp từ phương pháp tốt (MLR) phương pháp tốt (IDEW, IDW) Sự phân bố trạm ứng với phương pháp trải dải toàn lãnh thổ Việt Nam, từ vùng đồng núi cao, ngoại trừ trạm đo nằm bên sườn phía tây dãy núi Trường Sơn dường phù hợp với phương pháp IDEW, IDW Phương pháp MLR cho kết phù hợp vùng đồng đồng sông Hồng sông Cửu Long Điều phù hợp với điều kiện số liệu địa hình vùng đồng sai số tương đối độ cao (dẫn đến sai số độ dốc, hướng dốc) thường khu vực núi cao Hình biểu đồ hộp trình bày phân bố độ cao tương ứng với phương pháp cho kết tốt trạm cao độ trung bình thấp Phương pháp IDEW cải thiện chất lượng nội suy vị trí có cao độ lớn (> 500m) Ba phương pháp cịn lại có phân bố đồng xác khơng xác nội suy phân bố vị trí có cao độ từ thấp đến cao KẾT LUẬN Kết nghiên cứu đánh giá mức độ phù hợp phương pháp nội suy mưa năm cho 392 trạm đo mưa lãnh thổ Việt Nam cho thấy nhóm phương pháp trọng số khoảng cách độ cao (IDEW, IDW) tốt Phương pháp tương quan đa biến tuyến tính với đặc trưng vị trí, địa hình cho kết nhất.Sai số việc xác định vị trí trị số đặc trưng mơ tả địa hình (độ cao, độ dốc, hướng dốc…) nguyên nhân dẫn đến sai lệch này.Báo cáo rằng, khơng có nhiều khác biệt rõ rệt phân bố theo không gian phương pháp phù hợp cho trạm Điều thể để xây dựng đồ đẳng trị mưa hay liệu mưa lưới cho tồn lãnh thổ Việt Nam việc sử dụng số phương pháp nội suy khơng phù hợp TÀI LIỆU THAM KHẢO Hình Phân bố cao độ (m) ứng với phương pháp nội suy cho kết tốt Hình Phân bố cao độ (m) ứng với phương pháp nội suy cho kết Qua hai hình vẽ này, nhận thấy, phương pháp IDW thích hợp với vị trí có [1] R Sibson, “A brief description of natural neighbor interpolation,” in Interpolating Multivariate Data, John Wiley., V Barnett, Ed Chichester: John Wiley, 1981, pp 21-36 [2] D Shepard, “A Two-Dimensional Interpolation Function for IrregularlySpaced Data,” in ACM National Conference, 1968, pp 517-524 [3] I Masih, S Maskey, S Uhlenbrook, and V Smakhtin, “Assessing the Impact of Areal Precipitation Input on Streamflow Simulations Using the SWAT Model,” JAWRA J Am Water Resour Assoc., vol 47, no 1, pp 179-195, Feb 2011 729 ... Kết nghiên cứu đánh giá mức độ phù hợp phương pháp nội suy mưa năm cho 392 trạm đo mưa lãnh thổ Việt Nam cho thấy nhóm phương pháp trọng số khoảng cách độ cao (IDEW, IDW) tốt Phương pháp tương quan... rệt phân bố theo không gian phương pháp phù hợp cho trạm Điều thể để xây dựng đồ đẳng trị mưa hay liệu mưa lưới cho tồn lãnh thổ Việt Nam việc sử dụng số phương pháp nội suy không phù hợp TÀI... (cross-validation) đánh giá sai số nội suy cho trạm đo Đầu tiên, liệu trạm loại bỏ khỏi tập liệu, sau sử dụng phương pháp nội suy kể để tính tốn lượng mưa trạm bị loại bỏ Lặp lại q trình cho tồn số trạm