Sử dụng phương pháp morris đánh giá độ nhạy các thông số trong mô hình wetspa

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC " SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP MORRIS ĐÁNH GIÁ ĐỘ NHẠY CÁC THÔNG SỐ TRONG MƠ HÌNH WETSPA " LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Phạm Thị Phương Chi SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP MORRIS ĐÁNH GIÁ ĐỘ NHẠY CÁC THƠNG SỐ TRONG MƠ HÌNH WETSPA LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC Hà Nội - 2009 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Phạm Thị Phương Chi SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP MORRIS ĐÁNH GIÁ ĐỘ NHẠY CÁC THÔNG SỐ TRONG MÔ HÌNH WETSPA Chuyên ngành: Thủy văn học Mã số: 60.44.90 LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC Người hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Thanh Sơn Hà Nội - 2009 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com LỜI CẢM ƠN Luận văn thực Khoa Khí tượng Thủy văn Hải dương học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Luận văn nằm khuôn khổ đề tài nghiên cứu khoa học cấp Đại học Quốc gia “Phân tích độ nhạy độ bất định mơ hình WetSpa sử dụng phương pháp Monte Carlo để dự báo lũ (áp dụng cho lưu vực sông Vệ), thực phần công việc đề tài Tôi xin gửi lời cảm ơn đến thầy cô, đặc biệt TS Nguyễn Thanh Sơn TS Nguyễn Tiền Giang hướng dẫn thực luận văn Tôi xin cảm ơn giúp đỡ GS Yongbo Liu Trường Đại học Tự Brussel, người tham gia xây dựng mơ hình cung cấp cho phiên mã nguồn mơ hình WetSpa, dẫn q trình thay đổi mã nguồn mơ hình ngơn ngữ lập trình Fortran Tơi xin chân thành cảm ơn CN Nguyễn Thị Thủy, cán viện nghiên cứu Khí tượng Thủy văn cung cấp số liệu mưa dòng chảy giúp đỡ trình tính tốn mơ hình Tơi xin gửi lời cảm ơn đến hai bạn sinh viên Trường đại học Twente, Hà Lan thực nghiên cứu này: Daniël Van Puten đặc biệt Tom Doldersum, người giúp đỡ nhiều trình tìm hiểu ngơn ngữ lập trình Matlab ArcView Avenue Cuối xin cảm ơn gia đình bạn bè giúp đỡ, động viên nhiều suốt trình học tập thực luận văn Do thời gian kinh nghiệm hạn chế nên khố luận khơng tránh khỏi thiếu sót, tơi mong góp ý thầy bạn để luận văn hoàn thiện Học viên Phạm Thị Phương Chi LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN .2 MỤC LỤC BẢNG KÝ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT MỞ ĐẦU .6 Chương TỔNG QUAN 1.1 MƠ HÌNH MƯA - DÒNG CHẢY PHÂN PHỐI .9 1.1.1 Cấu trúc mơ hình mưa - dòng chảy lưu vực .10 1.1.2 Mơ hình mưa - dịng chảy lưu vực 11 1.2 PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY 17 1.2.1 Khái niệm 17 1.2.2 Tính tốn độ nhạy 18 1.2.3 Tầm quan trọng phân tích độ nhạy .19 1.3 SƠ LƯỢC ĐẶC ĐIỂM ĐỊA LÝ TỰ NHIÊN CỦA LƯU VỰC SÔNG VỆ - TRẠM AN CHỈ 22 1.3.1 Vị trí địa lý 22 1.3.2 Địa hình 22 1.3.3 Địa chất, thổ nhưỡng .24 1.3.4 Thảm thực vật 24 1.3.5 Khí hậu 25 1.3.6 Thủy văn 26 Chương MƠ HÌNH WETSPA CẢI TIẾN VÀ PHƯƠNG PHÁP MORRIS 29 2.1 GIỚI THIỆU MƠ HÌNH THỦY VĂN 29 2.1.1 Lịch sử phát triển mơ hình WetSpa .29 2.1.2 Mơ hình WetSpa cải tiến 32 2.2 PHƯƠNG PHÁP MORRIS 47 Chương SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP MORRIS ĐỂ ĐÁNH GIÁ ĐỘ NHẠY CÁC THƠNG SỐ TRONG MƠ HÌNH WETSPA CẢI TIẾN TRÊN LƯU VỰC SÔNG VỆ - TRẠM AN CHỈ 53 3.1 THU THẬP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU 53 3.1.1 Dữ liệu không gian 53 3.1.2 Số liệu khí tượng 53 3.1.3 Số liệu thủy văn 53 3.2 ĐÁNH GIÁ ĐỘ NHẠY CÁC THÔNG SỐ .57 3.2.1 Tính tốn Arcview 57 3.2.2 Lựa chọn thông số đưa vào phân tích độ nhạy .58 3.2.3 Thiết lập ma trận B* 67 3.2.4 Tính tốn lưu lượng đầu 67 3.2.5 Phân tích độ nhạy 68 3.3 HIỆU CHỈNH VÀ KIỂM NGHIỆM MƠ HÌNH 74 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 79 TÀI LIỆU THAM KHẢO .82 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com BẢNG KÝ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu Nguyên gốc Giải nghĩa ASCII Bộ mã chuyển đổi thông tin American Standard Code chuẩn Mỹ Information Interchange for BASIN Mơ hình lưu vực CN Đường cong số ẩm Curve Number D Chiều Dimensional DEM Bản đồ số độ cao Digital Elevation Map DHI Viện Thủy lực Đan Mạch Danish Hydraulic Institute GeoHMS Hệ thống mô địa lý thủy văn Geographic Modeling System GIS Hệ thông tin địa lý Geographic Information System GLUE Phương pháp ước lượng bất Generalised Likelihood định khả Uncertainty Estimation HBV Mơ hình cân nước Hydrologiska Vattenbalansardelning HEC Trung tâm Thủy văn cơng trình Hydrologic Engineering Center HMS Hệ thống mô thủy văn Hydrologic Modeling System IHMS Hệ thống mơ hình thủy văn kết hợp Interactive Hydrologic Modeling System IUH Đường thủy văn đơn vị tức thời Unit Hydrograph NAM Mơ hình mưa - dịng chảy NASIM Mơ hình Abfluss PEST Mơ hình ước lượng thông số Parameter Estimator System độc lập PET Bốc thoát nước khả OAT Thực bước One - At a Time ReCM Mơ hình Khí hậu khu vực Regional Climate Model SA Phân tích độ nhạy Sensitivity Analysis SAC-SMA Mơ hình tính toán độ ẩm đất Sacramento Hydrologic Byrans Nedbor -Afstromming-Model Niederschlag - Niederschlag - Abfluss Simulation Model Potential Evapotranspiration - Soil Moisture LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Sacramento Assesment SSARR Điều tiết hồ chứa tổng hợp Streamflow Synthesis dòng chảy Reservoir Regulation and SCS Phương pháp bảo tồn đất Soil Conservation Service SMA Mơ hình tính tốn độ ẩm đất Soil Moisture Assesment SMAP Chương trình tính tốn độ ẩm Soil Moisture Assesment Program đất SWAT Phương pháp đánh giá nước Soil and Water Assesment Tool đất UA Phân tích độ bất định Uncertainty Analysis UH Đường thủy văn đơn vị Unit Hydrograph UHM Mô hình thủy văn đơn vị Unit Hydrograph Model WetSpa Mơ hình dự báo trao đổi nước Water and Energy Transfer nhiệt đất, thảm phủ between Soil, Plants and thực vật, khí Atmosphere LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com MỞ ĐẦU Do hạn chế số liệu, nhận thức không đầy đủ trình vật lý khả đáp ứng công nghệ đo đạc yếu tố thuỷ lực nên giới Việt Nam có nhiều mơ hình thủy văn, thủy lực sử dụng để tính tốn đặc trưng mơ dịng chảy lưu vực sơng Trước đây, hạn chế cơng cụ tính tốn (máy tính), mơ hình tham số tập trung thường ưa chuộng đơn giản, số lượng thơng số ít, dễ dàng hiệu chỉnh vận hành (tuy nhiên mức độ xác khơng cao - trung bình hố điều kiện lưu vực) mơ hình tham số phân phối có mức độ xác cao phức tạp với thông số đồ sộ sử dụng với phát triển nhanh chóng cơng nghệ thông tin Mức độ tin cậy mô hình phụ thuộc vào cách thiết kế cấu trúc mơ hình thơng số Tuy nhiên, việc ước lượng thơng số địa hình, đặc tính vật lý đất, tầng ngậm nước, sử dụng đất lưu vực mơ hình thủy văn thường khó khăn, giá trị thông số vốn đo trực tiếp, mà cần phải giả định giá trị ban đầu tuỳ theo kinh nghiệm người khai thác, sau cần hiệu chỉnh để tìm thơng số tối ưu nhằm nâng cao hiệu mơ hình Đối với số mơ hình phổ biến mơ hình HEC Cục Cơng binh Mỹ, mơ hình MIKE Viện Thủy lực Đan Mạch , khai thác mơ hình thường có nhiều thuận lợi từ kinh nghiệm công bố báo nghiên cứu trước Tuy nhiên, với mơ hình mới, việc khai thác gặp nhiều khó khăn q trình hiệu chỉnh thông số tối ưu Kể với đối tượng có kinh nghiệm, q trình mơ kiểm nghiệm mơ hình gây nhiều trở ngại số lượng thơng số mơ hình lớn, tốn thời gian để tìm thơng số phù hợp cho lưu vực Có hai phương pháp hiệu chỉnh thông số thử sai tối ưu hoá Phương pháp thử sai sử dụng rộng rãi tính đơn giản, nhiều thời gian mang tính chủ quan, phụ thuộc kinh nghiệm khai thác mơ hình, phù hợp với mơ hình thơng số Phương pháp tối ưu hố mang tính khách quan, phạm vi tìm kiếm rộng hơn, tiện lợi cho khai thác mơ hình thông số phân phối LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Để rút ngắn thời gian hiệu chỉnh, giảm bớt khối lượng tính phương pháp tối ưu hoá, xuất nhu cầu phải giới hạn số lượng thông số cần hiệu chỉnh, nói cách khác phải phân tích độ nhạy (SA) cho thông số SA công cụ khảo sát hồn thiện cấu trúc mơ hình, thông số quan trọng SA đánh giá mức độ ảnh hưởng thông tin đầu vào tới sản phẩm đầu mơ hình để tập trung hiệu chỉnh vào số thông số nhạy (phản ứng tốt với đầu ra) bỏ qua thơng số khơng nhạy (trơ), làm giảm khối lượng tính tốn Điều phải quan tâm khai thác mơ hình phải tìm hiểu ý nghĩa thơng số để đánh giá cách sơ mức độ quan trọng chúng Điều có nghĩa phải nhận thức rõ ràng tất thông số sử dụng q trình tính tốn mơ hình Các thơng số khơng tường minh khơng nên hiệu chỉnh việc hiệu chỉnh gán cho giá trị không phù hợp với chất vật lý Không hiểu độ nhạy thông số dẫn đến việc tập trung hiệu chỉnh vào thông số không nhạy làm tăng thời gian tính tốn Tập trung vào hiệu chỉnh thông số nhạy dẫn tới ước lượng tốt giá trị làm giảm khối lượng tính độ bất định mơ hình Gần giới, số phương pháp phân tích độ nhạy, bao gồm loại thông số tổng thể hay chi tiết, với kỹ thuật phân tích vi phân hay tích phân, áp dụng để sàng lọc thông số mơ hình trước hiệu chỉnh Trong [25] M.G.F Werner, N.M Hunter P.D Bates sử dụng phương pháp ước lượng bất định khả (GLUE) để đánh giá giá trị bất định phân phối sử dụng đất mơ hình thủy động lực tương tác 1D, 2D lưu vực sông Meuse A Bahremand F De Smedt [10] kiểm định tự động phân tích độ nhạy thơng số sử dụng mơ hình ước lượng thơng số độc lập (PEST) với mơ hình WetSpa cho lưu vực Torysa có diện tích lớn Slovakia đạt kết khả quan Ryan Fedak (1999) nghiên cứu ảnh hưởng kích thước lưới với hai mơ hình HEC-1 TopModel [19] Ngồi ra, kể đến nghiên cứu Iman Helton (1988) [27], Campolongo Saltelli (1997) [18], Nguyen T.G De Kov J [30], LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Trong thực tiễn khai thác mơ hình Việt Nam, việc phân tích độ nhạy chưa quan tâm mức Ngoài số nghiên cứu Lâm Quốc Anh Phan Quốc Khánh (2008) cân lĩnh vực toán học [9], Hồ Thị Minh Hà (2008) với (ReCM3) [2] …, chưa có nhiều cơng trình sâu vào phân tích độ nhạy Nên tiến hành nghiên cứu vấn đề tính hữu dụng khơng cho phát triển, hiệu chỉnh mơ hình mà cịn làm giảm độ bất định q trình mơ Xuất phát từ vấn đề nêu trên, mục tiêu luận văn đánh giá độ nhạy thông số mơ hình WetSpa, mơ hình cịn mới, bắt đầu ứng dụng Việt Nam, nhằm phục vụ việc thu thập số liệu, hiệu chỉnh, kiểm định khai thác thuận lợi thực tiễn Phạm vi không gian phạm vi khoa học đề tài ứng dụng mô dự báo lũ cho lưu vực sông Vệ - trạm An Chỉ, tỉnh Quảng Ngãi Lựa chọn phương pháp phân tích độ nhạy thường dựa mức độ phức tạp mơ hình mục tiêu phân tích Morgan, Henrion Small (1990) [24] đưa bốn tiêu lựa chọn sau: 1) độ bất định dạng mô hình (nếu cấu trúc mơ hình tương tác mang tính khái qt khơng phù hợp với phương pháp định lượng tồn diện), 2) chất mơ hình (số lượng đầu vào thơng số, phản ứng phức tạp, liên tục hay đứt đoạn), 3) yêu cầu phân tích (kết trực tiếp gây tác động quan trọng) 4) điều kiện nguồn (thời gian, người phần mềm) Căn vào tiêu này, phương pháp Morris phương pháp phân tích độ nhạy tổng thể chứng minh hiệu nghiên cứu trước (T.G Nguyen, J.L de Kok [30], Morris [13]) Cấu trúc luận văn gồm có nội dung sau: Tổng quan mơ hình mưa - dịng chảy phân phối, phân tích độ nhạy lưu vực nghiên cứu Giới thiệu sở lý thuyết mơ hình WetSpa cải tiến phương pháp Morris Phân tích đánh giá độ nhạy thơng số mơ hình Wetspa cải tiến để dự báo lũ lưu vực sông Vệ - Trạm An Chỉ LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Hình 3.6 Biểu diễn độ nhạy thơi gian trễ cho trận lũ tháng 11 năm 1999 lưu vực sông Vệ - trạm An Chỉ Đối với trận lũ từ ngày 14 đến ngày 19 tháng 10 năm 2003 Bảng 3.7 Kết phân tích độ nhạy đỉnh lũ cho trận lũ tháng 10 năm 2003 lưu vực sông Vệ - trạm An Chỉ Thơng số µ S -402.41 394.68 380.59 342.27 418.99 169.4 310.1 94.218 91.675 172.54 141.38 130.95 10 47.275 149.5 14.04 21.602 0.066 0.065268 0 Thơng số Kg Krun có độ lệch chuẩn cao, cho µ2 + S 563.65 511.85 451.94 324.09 195.39 192.71 156.79 25.764 0.092822 thấy tương tác lớn với thông số khác Thơng số Kr, Ki, Kss, Pmax m có độ lệch chuẩn tương đối lớn thể khả tương tác lẫn Các thông số Kr, Ki, Kg có giá trị trung bình cao thể mức ảnh hưởng mạnh giá trị đỉnh dịng chảy, thơng số Kss, 71 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Pmax m có giá trị trung bình tương đối lớn, có ảnh hưởng đáng kể đến đầu Các thông số G0, Gmax b không nhạy đỉnh lũ Hình 3.7 Biểu diễn độ nhạy đỉnh lũ cho trận lũ tháng 10 năm 2003 lưu vực sông Vệ - trạm An Chỉ Bảng 3.8 Kết phân tích độ nhạy tổng lượng lũ cho trận lũ tháng 10 năm 2003 lưu vực sông Vệ - trạm An Chỉ Thông số µ S µ2 + S 5.3568x107 4.7333x107 7.1484x107 2.5058x107 1.2309x107 2.7918x107 2.1017x107 1.7604x107 2.7415x107 2.4292x107 6.3958x106 2.512x107 -1.2582x107 2.1431x107 2.4852x107 10 2.4381x106 7.7098x106 8.0862x106 2.2622x106 3.4138x106 4.0953x106 1.2492x105 1.5029x106 1.508x106 9649.8 8332.1 12749 0 Thông số Kg có độ lệch chuẩn cao, cho thấy tương tác mạnh với thông số khác Thông số thứ Kr, Ki, Kss, Krun m có độ lệch chuẩn lớn thể khả tương tác lẫn với thông số khác Các thông số Kr, Ki, Kg Kss có 72 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com giá trị trung bình cao thể mức ảnh hưởng mạnh giá trị đỉnh dịng chảy Các thơng số cịn lại G0, Gmax, Pmax b không nhạy tổng lượng lũ Hình 3.8 Biểu diễn độ nhạy tổng lượng lũ cho trận lũ tháng 10 năm 2003 lưu vực sông Vệ - trạm An Chỉ Bảng 3.9 Kết phân tích độ nhạy thời gian trễ cho trận lũ tháng 10 năm 2003 lưu vực sông Vệ - trạm An Chỉ Thông số 10 S µ2 + S 2.2858 3.6534 1.2247 1.2247 1.1832 1.2206 0.63245 0.7 0.47434 0.49749 0 0 0 0 0 µ 2.85 -0.3 -0.3 0.15 0 0 73 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Hình 3.9 Biểu diễn độ nhạy thời gian trễ cho trận lũ tháng 10 năm 2003 lưu vực sông Vệ - trạm An Chỉ Các thơng số có độ lệch chuẩn nhỏ, khơng có tương tác lẫn Chỉ có thơng số Krun có giá trị trung bình lớn 1, thơng số cịn lại khơng làm thay đổi thời gian trễ Các kết phân tích độ nhạy thơng số cho tất trường hợp tổng hợp bảng 3.10: Bảng 3.10 Tổng hợp kết phân tích độ nhạy Thơng số bắt buộc phải hiệu chỉnh Kg, Krun Thông số cần hiệu chỉnh Kr, Ki Thông số nên hiệu chỉnh thêm Kss, G0, Gmax, Pmax, b, m Thông số không cần hiệu chỉnh Các thông số cịn lại mơ hình 3.3 HIỆU CHỈNH VÀ KIỂM NGHIỆM MƠ HÌNH Ứng dụng kết phân tích độ nhạy để hiệu chỉnh mơ hình WetSpa lưu vực sông Vệ cho trận lũ từ ngày đến ngày tháng 11 năm 1999, kiểm 74 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com định cho trận lũ tà ngày 14 đến ngày 18 tháng 10 năm 2003 dự báo trận lũ từ ngày đến ngày tháng 12 năm 1999 Trong mô hình WetSpa sử dụng tiêu chuẩn để kiểm định là: Tiêu chuẩn độ lệch: N CR1   (Qs i 1  Qoi ) i (3.2) N  Qo i 1 i đó: CR1: tiêu chuẩn độ lệch, QSi Qoi lưu lượng tính tốn thực đo bước thời gian thứ i (m3/s) N số lượng bước thời gian toàn giai đoạn hiệu chỉnh Giá trị CR1 thấp tính phù hợp tốt, giá trị thể mơ lượng dịng chảy thực đo tốt Độ tin cậy: N CR   (Qs i 1 N i  (Qo i 1 i  Qo)  Qo) (3.3) đó: CR2 hệ số xác định mơ hình, Qo lưu lượng thực đo trung bình tồn giai đoạn mô CR2 thể tương xứng giá trị thực đo giá trị tính tốn Giá trị thay đổi 1, giá trị gần độ tin cậy cao Chỉ tiêu Nash-Sutcliffe: N CR3    (Qs i 1 N  (Qo i 1 gh  Qoi ) i (3.4) i  Qo) đó: CR3 tiêu Nash-Sutcliffe sử dụng để đánh giá khả mơ đường q trình dịng chảy Giá trị CR3 thay đổi từ giá trị âm đến 1, với phù hợp đường q trình thực đo đường q trình tính toán 75 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Dạng loga tiêu Nash-Sutcliffe cho đánh giá chân lũ: N  ln(Qs CR   i   )  ln(Qoi     ln(Qo  i 1 N i 1 i   )  ln(Qo   (3.5) đó: CR4 tiêu loga Nash-Sutcliffe cho đánh giá khả sản sinh tiến triển theo thời gian chân lũ  giá trị đủ nhỏ để tránh vấn đề lưu lượng thực đo hay tính toán Tương tự CR3, giá trị CR4 tốt Dạng theo tiêu Nash-Sutcliffe cho đánh giá đỉnh lũ: N CR5    (Qo i 1 N i  (Qo i 1  Qo)(Qsi  Qoi ) (3.6) i  Qo)(Qoi  Qo) đó: CR5 dạng mơ tiêu Nash-Sutcliffe cho đánh giá khả sản sinh tiến triển theo thời gian đỉnh lũ Giá trị tốt Kết ứng dụng mơ hình WetSpa vào dự báo lũ thể Q (m 3/s) 3000 Qd Qt 2500 2000 1500 1000 500 10 19 28 37 46 55 64 73 82 91 100 109 118 127 136 t (giờ) Hình 3.10 Kết hiệu chỉnh cho trận lũ từ ngày đến ngày tháng 11 năm 1999 lưu vực sông Vệ - trạm An Chỉ 76 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Q (m3/s) 3500 Qd Qt 3000 2500 2000 1500 1000 t (giờ) 127 118 109 100 91 82 73 64 55 46 37 28 19 10 500 Hình 3.11 Kết kiểm định cho trận lũ từ ngày 14 đến ngày 19 tháng 10 năm 2003 lưu vực sông Vệ - trạm An Chỉ Quá trình hiệu chỉnh kiểm định mơ hình, rút thơng số tối ưu sau: Bảng 3.11 Bộ thông số tối ưu Thông số Giá trị Kr Ki Kg Kss G0 Gmax Krun Pmax b m 1.1 5.0 0.04 0.0 16.67 83.33 3.33 333.33 1.2 1.0 Áp dụng dự báo trận lũ từ ngày - / 12 năm 1999 thu kết sau: Q (m3/s) 4500 4000 Qd Qt 3500 3000 2500 2000 1500 1000 500 163 154 145 136 127 118 109 100 91 82 73 64 55 46 37 28 19 10 t (giờ) Hình 3.12 Kết dự báo cho trận lũ từ ngày đến ngày tháng 12 năm 1999 lưu vực sông Vệ - trạm An Chỉ 77 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Các tiêu đạt sau: Bảng 3.12 Các tiêu dự báo Chỉ tiêu CR1 CR2 CR3 CR4 CR5 Kết 0.166277 0.951702 0.7778063 0.267211 0.152270143 Như vậy, kết dự báo đạt tiêu độ lệch, độ tin cậy tiêu Nash - Sutcliffer Có thể sử dụng mơ hình để dự báo lũ thực tế Tuy nhiên tiêu đánh giá chân lũ đỉnh lũ thấp 78 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Qua trình thực luận văn, tác giả rút số kết luận kiến nghị sau: Việc phân tích độ nhạy cần thiết để giảm bớt thời gian hiệu chỉnh mơ hình có nhiều thơng số, đặc biệt mơ hình thơng số tập trung mơ hình WetSpa Kết phân tích độ nhạy phương pháp Morris cho thơng số mơ hình WetSpa phù hợp với số nghiên cứu trước Liu (2004) [33], A Bahremand F De Smedt (2007) [10] Phương pháp Morris phương pháp có nhiều ưu phân tích độ nhạy Tuy nhiên hạn chế phương pháp đánh giá độ nhạy thơng số, khơng tính tốn mức độ ảnh hưởng qua lại thông số Hơn nữa, phương pháp chưa xét đến mức độ bất định thơng số Vì thực tế, có thơng số nhạy lại mang giá trị ổn định, có thơng số có độ nhạy khơng lớn lắm, mức độ bất định lại lớn Để q trình hiệu chỉnh thơng số đạt hiệu cao hơn, cần có nghiên cứu sâu để đánh giá đồng thời độ nhạy độ bất định thông số, hay sử dụng thêm phương pháp khác để đánh giá độ nhạy Kết phân tích độ nhạy lưu vực sông Vệ: Từ kết phân tích độ nhạy trên, thấy thơng số Kg thơng số có độ nhạy lớn đỉnh lũ, tổng lượng lũ, đồng thời có mức độ tương tác lớn với thơng số khác mơ hình Đây thơng số quan trọng Thơng số Krun thơng số có độ lệch chuẩn cao, thể khả tương tác với thông số khác Đây thông số có ảnh hưởng đáng kể thời gian trễ Các thơng số Kr, Ki có ảnh hưởng quan trọng đến đỉnh lũ tổng lượng lũ 79 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Thơng số Kg có ảnh hưởng đáng kể thời gian trễ trận lũ tương đối nhỏ trận lũ tháng 11 năm 1999 Đối với trận lũ lớn tháng 10 năm 2003, khơng có ảnh hưởng đáng kể Một số kiến nghị Trong trình dự báo thực tế, nên tập trung vào hiệu chỉnh giá trị thông số Kg, Krun, Kr, Ki để tiết kiệm thời gian bước chạy mơ hình Bộ thơng số tối ưu tìm phù hợp trận lũ mức độ trung bình Đối với trận lũ lớn tháng 12 năm 1999, kết dự báo thông số chưa xác, đặc biệt đỉnh lũ lớn Điều lý giải trận lũ tháng 12 trận lũ nối tiếp sau trận lũ tháng 11, điều kiện độ ẩm đất thay đổi không cịn phù hợp với thơng số tìm trước Thêm nữa, điều kiện chuỗi số liệu tương đối ngắn nên thời gian để mơ hình chạy ổn định ngắn, dẫn đến sai sót dự báo Cuối cùng, nguyên nhân kể đến trận mưa lớn, lưu vực sơng Vệ khơng cịn lưu vực kín, biên lưu vực thay đổi làm thay đổi lưu lượng cửa lưu vực trạm An Chỉ Vấn đề nên xem xét kỹ nghiên cứu sau Sau q trình nghiên cứu, tác giả nhận thấy mơ hình WetSpa cịn có số hạn chế sau: Mơ hình tính tốn với chuỗi số liệu đầu vào liên tục Do đó, giai đoạn chuẩn bị liệu phải thực kiểm tra tính liên tục độ tin cậy số liệu Các giá trị âm chuỗi số liệu đại diện cho trường hợp liệu thực đo bị thiếu phải thay giá trị nội suy Cách phân chia loại sử dụng đất khơng rõ ràng gây khó khăn cho người sử dụng Các giá trị gán cho ô lưới biểu giá trị trung bình diện tích Sự biến thiên lưới lớn, sai số tăng Do đó, kích thước lưới nên xác định rõ ràng Kích cỡ lưới nhỏ biểu tốt 80 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com thay đổi đặc điểm vật lý lưu vực, dẫn đến việc giả định thời gian tốn nhớ suốt thời gian mô phỏng, đặc biệt cho lưu vực lớn Với kích cỡ lưới 90x90m áp dụng cho lưu vực sông Vệ gây tràn nhớ hệ thống máy tính thông thường Người sử dụng cần cân độ xác mơ hình khả máy tính Bước thời gian mơ hình ngày không khả thi dự báo lũ cho lưu vực nhỏ, nơi lượng nước thừa chảy bước thời gian Phần diện tích khơng thấm khu vực thị đưa vào mơ hình cách chủ quan, phụ thuộc vào kích cỡ lưới Trong lưới kích cỡ 50x50 m 30% diện tích khơng thấm gán vào khu vực dân cư, 70% cho khu vực công nghiệp thương mại 100% cho bãi đỗ xe, đường chính… Điều khơng phản ánh thực tế mang đến nhiều sai số cho kết mơ hình Mơ hình sử dụng nhiều hệ số kinh nghiệm mặc định qua nội suy hiệu chỉnh từ nghiên cứu trước sử dụng cho toàn lưu vực Do phạm vi dao động lớn, nhiều tham số độ dẫn thuỷ lực, hệ số nhám…có thể thay đổi lớn ứng dụng mơ hình đến địa điểm khác với mơi trường hồn tồn khác Do đó, việc hiệu chỉnh mơ hình cần thiết điều mang đến khó khăn cho q trình tham số hóa mơ hình lưu vực khơng có trạm đo WetSpa sử dụng nhiều loại ngơn ngữ lập trình phức tạp ArcView Avenue, Fortran Visual Basic, gây khó khăn cho người dùng muốn thay đổi mơ hình cho phù hợp với nhu cầu sử dụng 81 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt [1] Nguyễn Anh Đức (2005), Hiệu chỉnh, áp dụng công thức SCS mơ hình sóng động học phương pháp phần tử hữu hạn mơ q trình lũ lưu vực sơng Vệ - trạm An Chỉ, Khóa luận tốt nghiệp ngành Thủy văn, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Hà Nội [2] Hồ Thị Minh Hà (2008), Nghiên cứu khả mơ mùa yếu tố khí tượng lãnh thổ Việt Nam phương pháp thủy động thống kê, Luận án Tiến sỹ ngành Khí tượng, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Hà Nội [3] Nguyễn Ý Như (2009), Ứng dụng mơ hình SWAT nghiên cứu ảnh hưởng biến đổi khí hậu sử dụng đất đến dịng chảy sơng Bến Hải, Khóa luận tốt nghiệp ngành Thủy văn, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Hà Nội [4] Nguyễn Thanh Sơn (2008), Nghiên cứu mơ q trình mưa - dịng chảy phục vụ sử dụng hợp lý tài nguyên nước đất số lưu vực sông thượng nguồn miền Trung, Luận án Tiến sỹ ngành Địa lý, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Hà Nội [5] Nguyễn Thị Thủy (2008), Ứng dụng mơ hình WetSpa cải tiến dự báo lũ cho lưu vực sơng Cả tính đến trạm Dừa, Khóa luận tốt nghiệp ngành Thủy văn, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Hà Nội [6] Ngơ Chí Tuấn (2009), Cân nước hệ thống lưu vực sông Thạch Hãn, Luận văn thạc sỹ ngành Thủy văn, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Hà Nội [7] Viện Quy hoạch Thủy lợi (2003), Quy hoạch sử dụng tổng hợp nguồn nước lưu vực sông Trà Khúc - Tỉnh Quảng Ngãi, Hà Nội [8] Bofu Yu (2004), Báo cáo Thủy văn Hình thái địa hình bồi tích sơng Trà Bồng, Trà Khúc sông Vệ Quảng Ngãi, Việt Nam Tiếng Anh [9] Lam Quoc Anh, Phan Quoc Khanh (2008), Sensitivity analysis for 82 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com [10] Bahremand A., De Smedt F (2008), Distributed Hydrological Modeling and Sensitvity Analysis in Torysa Watershed, Slovakia, Water Resources Management, 22, 393-408 [11] Saltelli, A., Chan, K., Scott, E (2000), Sensitivity Analysis, Chichester: John Wiley and Sons Ltd [12] Roberta-Serena Blasone, Jasper A Vrugt, Henrik Madsen, Dan Rosbjerg, Bruce A Robinson, George A Zyvoloski (2008), Generalized likelihood uncertainty estimation (GLUE) using adaptive Markov Chain Monte Carlo sampling, Water Resources, 31, 630-648 [13] Morris D.M (1982), Sensitivity of European Hydrological System snow models Hydrological aspects of alpine and high mountain areas, IAHS Publ, 138, 122-231 [14] Morris D.M (1991), Factorial sampling plans for prelimenary computational experiments, Technometrics, 33, 161-174 [15] Tom Doldersum (2009), Global sensitivity analysis of the WetSpa model, Bachelor thesis, Twente University, Enschede, The Netherlands [16] FAO (2006), World reference base for soil resources 2006, Italia [17] FAO (2006), FAO Soil Unit, Italia [18] Campolongo F., Saltelli A (1997), Sensitivity analysis of an environmental model: an application of different analysis methods, Reliability Engineering & System Safety, 57, 49-69 [19] Ryan Fedak (1999), Effect of Spatial Scale on Hydrologic Modeling in a Headwater Catchment, Master Thesis [20] Aronica G., Bates P D., Horritt M S (2002), Assessing the uncertainty in distributed model predictions using observed binary pattern information within GLUE, Hydrological processes, 16, 2001-2016 [21] Beven K., Binley A (1992), The future of distributed models: model 83 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com [22] Beven Keith (2001), How far can we go in distributed hydrological modelling?, Hydrology and Earth System Sciences, 5, 1-12 [23] NSW Department of Commerce Manly Hydraulics Laboratory (2006), Review and Assesment of Hydrologic/Hydralic Flood Models [24] Granger Morgan, Max Herion, Mitchell Small (1990), Uncertainty, Cambridge University Press, The United Stated of America [25] Werner M.G.F., Hunter N.M, Bates P.D (2005), Identifiability of distributed floodplain roughness values in flood extent estimation, Journal of Hydrology, 314, 139–157 [26] Yu, P., Yang, Y., Chen, S (2001), Comparison of uncertainty analysis methods for a distributed rainfall-runoff model, Hydrology, 244, 43-59 [27] Iman R.L., Helton J.C (1988), An investigation of uncertainty and sensitivity analysis techniques for computer models, Risk Analysis (1), 71-90 [28] Nurmohamed, R., Naipal, S., De Smedt, F (2006), Hydrologic modeling of the Upper Suriname River basin using WetSpa and ArcView GIS, Journal of spatial Hydrology, 6, 1-17 [29] Uhlenbrook, S., Sieber, A (2005), On the value of experimental data to reduce the prediction uncertainty of a process-oriented catchment model, Environmental modelling and software, 20, 19-32 [30] Nguyen, T G., De Kok J (2006), Systematic testing of an integrated systems model for coastal zone management using sensitivity and uncertainty analyses, Environmental Modelling & Software, 22, 1572-1587 [31] Daniel Van Puten (2009), Estimating and updating uncertainty with the GLUE methodology, Bachelor thesis Twente University, Enschede, The Netherlands [32] V Vandenberghe, W Bauwens, P.A Vanrolleghem, Evaluation of uncertainty propagation into river water quality predictions to guide future monitoring campaigns, Environmental modelling and software, 22, 725-732 84 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com [33] Liu Y.B., De Smedt F (2004), Documentation and User Manual WetSpa Extension; A GIS based Hydorlogic Model for Flood Prediction and Watershed Management, Vrije Universiteit Brussel; Department of Hydrology and Hydraulic Engineering [34] Liu Y.B., Corluy J (2005), Steps of running WETSPA, Vrije Universiteit Brussel; Department of Hydrology and Hydraulic Engineering 85 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com ... KHOA HỌC TỰ NHIÊN Phạm Thị Phương Chi SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP MORRIS ĐÁNH GIÁ ĐỘ NHẠY CÁC THƠNG SỐ TRONG MƠ HÌNH WETSPA Chuyên ngành: Thủy văn học Mã số: 60.44.90 LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC... TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Phạm Thị Phương Chi SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP MORRIS ĐÁNH GIÁ ĐỘ NHẠY CÁC THƠNG SỐ TRONG MƠ HÌNH WETSPA LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC Hà Nội - 2009 LUAN VAN... tiến 32 2.2 PHƯƠNG PHÁP MORRIS 47 Chương SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP MORRIS ĐỂ ĐÁNH GIÁ ĐỘ NHẠY CÁC THÔNG SỐ TRONG MƠ HÌNH WETSPA CẢI TIẾN TRÊN LƯU VỰC SƠNG VỆ - TRẠM AN CHỈ