Đang tải... (xem toàn văn)
Nghiên cứu xây dựng thuật toán tối ưu bộ thông số cho mô hình thủy văn Marine.Nghiên cứu xây dựng thuật toán tối ưu bộ thông số cho mô hình thủy văn Marine.Nghiên cứu xây dựng thuật toán tối ưu bộ thông số cho mô hình thủy văn Marine.Nghiên cứu xây dựng thuật toán tối ưu bộ thông số cho mô hình thủy văn Marine.Nghiên cứu xây dựng thuật toán tối ưu bộ thông số cho mô hình thủy văn Marine.Nghiên cứu xây dựng thuật toán tối ưu bộ thông số cho mô hình thủy văn Marine.Nghiên cứu xây dựng thuật toán tối ưu bộ thông số cho mô hình thủy văn Marine.Nghiên cứu xây dựng thuật toán tối ưu bộ thông số cho mô hình thủy văn Marine.Nghiên cứu xây dựng thuật toán tối ưu bộ thông số cho mô hình thủy văn Marine.Nghiên cứu xây dựng thuật toán tối ưu bộ thông số cho mô hình thủy văn Marine.Nghiên cứu xây dựng thuật toán tối ưu bộ thông số cho mô hình thủy văn Marine.Nghiên cứu xây dựng thuật toán tối ưu bộ thông số cho mô hình thủy văn Marine.Nghiên cứu xây dựng thuật toán tối ưu bộ thông số cho mô hình thủy văn Marine.Nghiên cứu xây dựng thuật toán tối ưu bộ thông số cho mô hình thủy văn Marine.Nghiên cứu xây dựng thuật toán tối ưu bộ thông số cho mô hình thủy văn Marine.Nghiên cứu xây dựng thuật toán tối ưu bộ thông số cho mô hình thủy văn Marine.Nghiên cứu xây dựng thuật toán tối ưu bộ thông số cho mô hình thủy văn Marine.
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI BÙI ĐÌNH LẬP NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG THUẬT TỐN TỐI ƯU BỘ THƠNG SỐ CHO MƠ HÌNH THỦY VĂN MARINE Ngành: Thủy văn học Mã số: 9440224 TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT HÀ NỘI, NĂM 2023 Cơng trình hồn thành tại: Trường Đại học Thủy lợi Người hướng dẫn khoa học 1: GS.TS Phạm Thị Hương Lan, Trường Đại học Thủy lợi Người hướng dẫn khoa học 2: GS.TS Trần Hồng Thái, Tổng cục Khí tượng Thủy văn Phản biện 1: PGS.TS Trần Ngọc Anh, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội Phản biện 2: PGS.TS Hồng Minh Tuyển, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn Biến đổi khí hậu Phản biện 3: GS.TS Huỳnh Thị Lan Hương, Trường Đại học Tài nguyên Môi trường Hà Nội Luận án bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án Vào lúc ngày .tháng .năm 2023 Có thể tìm hiểu luận án thư viện: - Thư viện Quốc gia - Thư viện Trường Đại học thủy lợi MỞ ĐẦU Tính cấp thiết luận án Biến đổi khí hậu, biến động nguồn nước, loại hình thiên tai cực đoan hạn hán, thiếu nước, xâm nhập mặn, bão, lũ, ngập úng có nhiều tác động tiêu cực đến cơng tác quản lý tài nguyên nước phòng, chống thiên tai Do cần có đánh giá, nhận diện đầy đủ dự báo khả xảy để chủ động ứng phó tình huống, vấn đề phức tạp, chịu tác động nhiều yếu tố đầu vào phụ thuộc lẫn nhau, vấn đề tính tốn dịng chảy lưu vực thách thức lớn nhà khoa học tính bất định nhiều yếu tố Mơ hình tốn thủy văn ln công cụ hữu hiệu việc mô dự báo nguồn nước yếu tố then chốt giúp nâng cao chất lượng dự báo Tuy nhiên, Việt Nam đa phần cơng cụ, mơ hình hỗ trợ tính tốn, dự báo lĩnh vực nhiều hạn chế Các mơ hình thủy văn mơ tả q trình mưa, dịng chảy nghiên cứu ứng dụng thực tiễn Việt Nam đến thời điểm không nhiều không đa dạng, phổ biến sử dụng mơ hình thủy văn thơng số tập trung (mơ hình Tank mơ hình Nam) Gần đây, điều kiện lực máy tính; chất lượng liệu không gian (đặc biệt liệu vệ tinh, địa hình, thảm phủ); chất lượng số liệu mưa mặt đất ngày tốt hơn, mô hình thủy văn thơng số phân bố phát triển ứng dụng ngày nhiều thực tế, đặc biệt nước phát triển có chất lượng liệu đầu vào tốt Mơ hình thủy văn thông số phân bố ngày ứng dụng nhiều tốn có liên quan đến lĩnh vực dự báo thủy văn tài nguyên nước có ưu điểm lớn mơ đánh giá biến động tài nguyên nước theo không gian thời gian Tuy nhiên hầu hết mô hình thủy văn thơng số phân bố ứng dụng Việt Nam nay, chưa có mơ hình phát triển tích hợp tính điều khiển tối ưu thơng số, hạn chế có ảnh hưởng lớn đến chất lượng dự báo khả mở rộng phạm vi ứng dụng mô hình sang lưu vực khác, việc dị tìm thơng số phải thực thủ cơng tiêu tốn lượng lớn thời gian, công sức, mang nặng tính chủ quan hiểu biết người hiệu chỉnh Với mục tiêu có cơng cụ mơ hình toán thủy văn giải toán thực tiễn lĩnh vực thủy văn tài nguyên nước Trong khuôn khổ luận án tiến sĩ: “Nghiên cứu xây dựng thuật tốn tối ưu thơng số cho mơ hình thủy văn Marine”, tác giả sâu nghiên cứu ưu, nhược điểm, cấu trúc giải thuật tối ưu lĩnh vực toán tối ưu cấu trúc mơ hình tốn thủy văn thông số phân bố đánh giá cao giới nhằm đề xuất giải thuật tối ưu toàn cục, đa mục tiêu dựa trên tảng tích hợp ưu điểm vượt trội giải thuật nhà khoa học giới quan tâm nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu luận án ✓ Đề xuất giải thuật tối ưu toàn cục, đa mục tiêu dựa trên tảng tích hợp ưu điểm vượt trội giải thuật nhà khoa học giới đánh giá cao ✓ Tích hợp thuật tốn tối ưu đề xuất vào mơ hình thủy văn thông số phân bố Marine ✓ Áp dụng thử nghiệm thuật tốn đề xuất cho lưu vực sơng Nậm Mu Đối tượng phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Thuật tốn tối ưu tồn cục, đa mục tiêu; Cấu trúc mơ hình thủy văn thơng số phân bố Phạm vi nghiên cứu: Bộ thông số mô hinh Marine Phương pháp nghiên cứu, kỹ thuật sử dụng Để đạt mục tiêu Luận án, sở nguồn tài liệu, công trình nghiên cứu giới Việt Nam lĩnh vực nghiên cứu thu thập Tác giả sử dụng phương pháp nghiên cứu khoa học sau để thực nội dung nghiên cứu Luận án: i) Phương pháp phân tích tổng hợp lý thuyết; ii) Phương pháp kế thừa; iii) Phương pháp chuyên gia; iv) Phương pháp phân tích hệ thống Kỹ thuật GIS kỹ thuật lập trình Luận án sử dụng để phân tích, xử lý liệu không gian, thử nghiệm giải thuật tối ưu thực hóa kết nghiên cứu đạt Luận án Ý nghĩa khoa học thực tiễn ▪ Ý nghĩa khoa học Góp phần hồn thiện mơ hình thủy văn thơng số phân bố Marine Có giải thuật tối ưu toàn cục, đa mục tiêu dựa trên tảng tích hợp ưu điểm vượt trội giải thuật nhà khoa học giới đánh giá cao Giải thuật đề xuất cải thiện ba vấn đề cịn tồn cơng trình nghiên cứu trước lĩnh vực thủy văn tài nguyên nước bao gồm: 1) thời gian hiệu chỉnh lớn (đặc biệt áp dụng cho mơ hình thủy văn thơng số phân bố); 2) tốn có xu hướng hội tụ nhanh (giả hội tụ) số lượng thơng số cần tìm lớn hàm mục tiêu có tương quan cao; 3) thuật tốn thường có hiệu khơng cao số lượng hàm mục tiêu cần hiệu chỉnh lớn ▪ Ý nghĩa thực tiễn Mơ hình phát triển sử dụng kỹ thuật đại, tích hợp lực khai thác hiệu nguồn số liệu có mạng lưới quan trắc KTTV Việt Nam kỹ thuật hiệu chỉnh thơng số đa mục tiêu nên có tính ứng dụng thực tiễn cao, giúp nâng cao chất lượng giải toán lĩnh vực thủy văn tài nguyên nước Mơ hình sau phát triển thử nghiệm triển khai nghiệp vụ Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia; Mơ hình phát triển thiết kế phù hợp với điều kiện số liệu đặc điểm địa hình lưu vực sơng thuộc lãnh thổ Việt Nam nên dễ dàng triển khai sang lưu vực sông khác (ngoài lưu vực thử nghiệm luận án) Cấu trúc luận án Ngoài phần mở đầu, phần kết luận kiến nghị, luận án trình bày chương: Chương 1: Tổng quan nghiên cứu mơ hình tốn thủy văn thơng số phân bố tốn ước tính thơng số hệ thống phi tuyến; Chương 2: Cơ sở khoa học đề xuất giải thuật tối ưu thơng số mơ hình MARINE Chương 3: Kết nghiên cứu thử nghiệm thảo luận CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU VỀ MÔ HÌNH TỐN THỦY VĂN THƠNG SỐ PHÂN BỐ VÀ BÀI TỐN ƯỚC TÍNH THƠNG SỐ TRONG HỆ THỐNG PHI TUYẾN 1.1 Tổng quan cấu trúc sở toán học hệ thống mơ q trình mưa, dịng chảy thông số phân bố sử dụng giới Các mơ hình thủy văn thơng số phân bố phát triển ứng dụng thực tế ngày nhiều, đặc biệt nước phát triển có chất lượng liệu đầu vào tốt Hầu hết trường đại học lớn giới nghiên cứu phát triển mơ hình thủy văn thông số phân bố nhằm phục vụ công tác nghiên cứu giảng dạy, vài mơ hình có cấu trúc thuật toán tốt triển khai vào ứng dụng thực tế Để đạt mục tiêu nghiên cứu luận án, nội dung luận án tập trung phân tích tổng quan cấu trúc vật lý-toán (theo lát cắt ngang) 12 hệ thống mơ hình điển hình có tính ứng dụng cao, sử dụng nhiều nước giới, có Việt Nam để phục vụ cho mục đích phát triển mơ hình tốn giải tốn điểu khiển tối ưu đa mục tiêu luận án Các kết nghiên cứu tổng quan ra: - Trong cấu trúc hệ thống mơ hình thủy văn thông số phân bố, thành phần hệ thống thường biểu diễn phương trình đạo hàm riêng, chứa biến không gian thời gian - Để thiết lập hệ thống, người phát triển hệ thống thường chia lưu vực thành ô lưới tính, lưới xem cấu trúc mơ hình thủy văn thơng số tập trung thu nhỏ 1.2 Tổng quan thông số mô hình thủy văn thơng số phân bố Ở nội dung này, luận án tiến hành phân tích tổng quan thông số thường sử dụng để hiệu chỉnh, kiểm định hệ thống phân tích vai trị chúng dựa tài liệu 12 hệ thống nhằm định hướng cho việc lựa chọn phương pháp luận thực mục tiêu nghiên cứu luận án Các kết phân tích cho thấy: số lượng thơng số cần xác định hệ thống lớn, độ lớn tùy thuộc vào độ phân giải lưới tính, để xác định thơng số hệ thống địi hỏi máy tính phải có lực tính tốn lớn, nhiên phần lớn thông số hệ thống có liên quan đến lớp phủ thực vật cấu trúc đất vấn đề cải thiện tìm quy luật 1.3 Tổng quan phương pháp ước tính thơng số hệ thống phi tuyến Ở nội dung này, luận án phân tích kết đạt phương pháp ước tính thơng số hệ thống phi tuyến từ cơng trình nghiên cứu thực thập kỷ qua Các kết phân tích cho thấy cịn tồn nhiều vấn đề cần phải tiếp tục nghiên cứu hoàn thiện để nâng cao hiệu của thuật toán như: Thời gian hiệu chỉnh lớn (đặc biệt áp dụng cho mơ hình thủy văn thơng số phân bố); Bài tốn có xu hướng hội tụ nhanh (giả hội tụ) số lượng thơng số cần tìm lớn hàm mục tiêu có tương quan cao; Các thuật tốn thường có hiệu khơng cao số lượng mục tiêu hiệu chỉnh lớn;… 1.4 Tổng quan nghiên cứu nước vấn đề ước tính thơng số hệ thống mơ hình thủy văn 1.4.1 Tổng quan trạng cơng trình nghiên cứu có ứng dụng kỹ thuật tối ưu để giải toán lĩnh vực thủy văn tài nguyên nước Ở Việt Nam, kỹ thuật tối ưu hóa nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu ứng dụng để giải toán khác lĩnh vực thủy văn tài nguyên nước, đặc biệt tập trung nhiều toán tối ưu hóa tính tốn vận hành hệ thống liên hồ chứa lưu vực Các cơng trình nghiên cứu điển hình hai thập kỷ qua kể đến như: Trần Hồng Thái (2005) [1]; Hà Văn Khối, Lê Bảo Trung (2003) [2]; Nguyễn Thế Hùng, Lê Hùng (2009) [3]; Ngô Lê Long, Henrik Madsen, Dan Rosbjerg (2007) [4]; Nguyễn Lan Châu nnk (2010) [5]; Hoàng Thanh Tùng, Hà Văn Khối, Nguyễn Thanh Hải (2013) [6]; Nguyễn Hữu Khải, Lê Xuân Cầu (2009) [7] Có thể nhận thấy, phương pháp tối ưu sử dụng để giải toán lĩnh vực thủy văn tài nguyên nước nước ta nay, đa phần phương pháp quy hoạch động hai chiều, giải thuật tiến hóa xáo trộn phức hợp SCE, vài công cụ tối ưu xây dựng sẵn từ cơng trình nghiên cứu nước, hầu hết phương pháp sử dụng sử dụng kỹ thuật tối ưu đơn mục tiêu để giải toán (một vài nghiên cứu xem xét, lập luận để chuyển hóa mục tiêu lại thành ràng buộc toán) Hầu hết lời giải thực dựa kỹ thuật tối ưu đề xuất từ trước năm 2008 1.4.2 Tổng quan nghiên cứu nước vấn đề ước tính tối ưu thơng số hệ thống mơ hình thủy văn Khơng có nhiều cơng trình nghiên cứu ứng dụng kỹ thuật tối ưu để giải toán ước tính thơng số hệ thống mơ hình thủy văn tìm thấy tạp trí cơng bố nước Cơng trình nghiên cứu điển hình hai thập kỷ qua để giải kể đến tác giả Trần Hồng Thái (2009) [8] Từ kết nghiên cứu đăng tạp chí khoa học cho thấy, mơ hình thủy văn mơ tả q trình mưa, dịng chảy nghiên cứu ứng dụng thực tiễn Việt Nam không nhiều, phổ biến sử dụng mơ hình thủy văn thông số tập trung NAM (đặc biệt mô hình Mike-NAM DHI) mơ hình TANK Nhật Bản, hai mơ hình tích hợp sẵn tính dị tìm thơng số tự động Gần đây, điều kiện lực máy tính; chất lượng liệu vệ tinh (đặc biệt liệu địa hình, thảm phủ); chất lượng số liệu mưa mặt đất ngày tốt hơn, vài mô hình thủy văn thơng số phân bố nghiên cứu ứng dụng nước ta mơ hình MARINE, WETSPA, WEB-DHM, DIMOSOP, SWAT, IFAS , nhiên hầu hết mơ hình thủy văn thơng số phân bố chưa phát triển tích hợp tính điều khiển tối ưu thông số 1.5 Định hướng nghiên cứu luận án Từ kết nghiên cứu tổng quan, tác giả nhận thấy việc nghiên cứu đề xuất giải thuật tối ưu dựa tảng tích hợp ưu điểm vượt trội giải thuật nhà khoa học giới đánh giá cao, phù hợp để giải toán lĩnh vực thủy văn tài nguyên nước, đặc biệt giải tốn ước tính tối ưu thơng số hệ thống mơ hình thủy văn phân bố chứa phương trình tốn học phi tuyến cần thiết định hướng nghiên cứu tác giả luận án 1.6 Kết luận chương - Các phương pháp tối ưu sử dụng để giải toán lĩnh vực thủy văn tài nguyên nước nước ta nay, đa phần phương pháp quy hoạch động hai chiều, giải thuật tiến hóa xáo trộn phức hợp SCE, vài công cụ tối ưu xây dựng sẵn từ cơng trình nghiên cứu ngồi nước Hầu hết lời giải thực dựa kỹ thuật tối ưu đề xuất từ trước năm 2008 - Trên giới, thuật toán tối ưu đề xuất để hiệu chỉnh mơ hình thủy văn tồn nhiều vấn đề cần phải tiếp tục nghiên cứu hoàn thiện như: Thời gian hiệu chỉnh lớn (đặc biệt áp dụng cho mơ hình thủy văn thơng số phân bố); Bài tốn có xu hướng hội tụ nhanh (giả hội tụ) số lượng thơng số cần tìm lớn hàm mục tiêu có tương quan cao; Các thuật tốn thường có hiệu khơng cao số lượng mục tiêu hiệu chỉnh lớn - Dựa hạn chế phần tổng quan, tác giả định hướng hướng nghiên cứu luận án để cải thiện hạn chế nêu CHƯƠNG 2: CƠ SỞ KHOA HỌC ĐỀ XUẤT GIẢI THUẬT TỐI ƯU BỘ THƠNG SỐ MƠ HÌNH MARINE 2.1 Nghiên cứu đề xuất giải thuật tối ưu toàn cục đa mục tiêu cho tốn hiệu chỉnh thơng số tự động mơ hình thủy văn Nếu phân loại phương pháp giải theo hàm mục tiêu hiệu chỉnh F(X), toán tối ưu phân thành ba lớp gồm: 1) Bài tốn tối ưu thơng số đơn mục tiêu; 2) Bài tốn tối ưu thơng số đa mục tiêu tổng hợp đơn mục; 3) Bài toán tối ưu thông số đa mục tiêu giải trực tiếp Theo cách thứ toán tối ưu đa mục tiêu (MOP) biểu diễn sau: (2-3) Min 𝐹(𝑥) = (𝑓1 (𝑥), … , 𝑓𝑚 (𝑥))𝑇 𝑔𝑗 (𝑥) ≥ 0, 𝑗 = 1, … , 𝐽 𝑆𝑎𝑜 𝑐ℎ𝑜: { ℎ𝑘 = 0, 𝑘 = 1, … , 𝐾 𝑥 ∈ Ω Trong đó: ▪ J K số bất phương trình phương trình ràng buộc tương ứng ▪ 𝛀 ⊆ ℝ𝒏 không gian thông số (không gian biến định), ▪ 𝒙 = (𝒙𝟏 , … , 𝒙𝒏 )𝑻 ∈ 𝛀 véc tơ thông số ▪ F: Ω -> Rm hàm ánh xạ từ không gian thông số Ω sang không gian Euclid m chiều ▪ Rm gọi không gian mục tiêu Lựa chọn tốt để giải toán phát triển thuật tốn theo hướng tiến hóa đa mục tiêu (MOEAs), kết hợp với khái niệm tối ưu Pareto Từ kết tổng hợp, phân tích ưu, nhược điểm cơng trình nghiên cứu ngồi nước, phân tích ưu, nhược điểm phương pháp giải khác Luận án lựa chọn hướng tiếp cận giải toán theo cách thứ "Giải toán tối ưu đa mục tiêu trực tiếp" để xây dựng giải thuật nhằm đạt mục tiêu nghiên cứu luận án Giải thuật tối ưu đa mục tiêu luận án xây dựng tảng kết hợp thành tựu đạt thuật toán tối ưu đơn mục tiêu lĩnh vực thủy văn tài nguyên nước SCE_UA thuật toán tối ưu đa mục tiêu SPEA/R [9] Cụ thể giải thuật tối ưu đề xuất luận án xây dựng tảng ứng dụng khái niệm sau: o Tiếp cận kết hợp tất định, ngẫu nhiên o Tiến hóa phức hợp o Tiến hóa cạnh tranh o Xáo trộn phức hợp o Phân rã không gian dựa hướng tham chiếu o Đánh giá cá thể dựa hướng tham chiếu ▪ Giải thuật đề xuất MSCE_UA Giải thuật MSCE_UA thiết kế để tìm kiếm lời giải tối ưu (trong khơng gian lời giải khả thi) tập tối ưu Pareto thông qua tập lời giải tham gia Khác với thuật toán gốc SCE_UA, kỹ thuật tối ưu đa mục tiêu luận án sử dụng để tiến hóa mẫu thay cho kỹ thuật tối ưu đơn mục tiêu thuật toán gốc Cấu trúc thuật toán MSCE_UA thiết kế tương tự thuật toán SCE_UA [10], kỹ thuật đánh giá cá thể, xếp mẫu thuật toán SCE_UA CCE thay thuật toán SPEA/R [11] cải tiến Cấu trúc tổng thể thuật toán MSCE_UA điểm (lời giải) tập Pareto front, khơng gian lời giải tính đa dạng lời giải hàm mục tiêu cạnh tranh tập Pareto front Bảng 2.1: Kết số đánh giá mức độ hiệu giải thuật IGD, HV (trung bình độ lệch chuẩn) đạt qua toán kiểm tra ZDT1 ZDT6 IGD HV IGD DTLZ1 HV IGD DTLZ5 HV IGD HV 4.9621e-3 7.1880e-1 6.9891e-2 3.1083e-1 4.6169e-2 7.6382e-1 2.9604e-2 7.6382e-1 (4.33e-4) (7.32e-4) (5.30e-2) (6.19e-2) (2.31e-2) (8.01e-2) (4.50e-3) (8.01e-2) Bảng 2.1 cho thấy số đánh giá mức độ hiệu giải thuật IGD, HV tốt, toàn số IGD có giá trị nhỏ 0.1, số HV nhỏ 0.8 Chỉ số IGD HV có xu hướng tốt so với NSGA-II, NSGA-II+SDE, MOEA/D, MOEA/IGD-NS toán kiểm tra [55], toán ZDT1 số HV NSGA-II 6.6054e-1, MOEA/D 6.6035e-1, MOEA/IGD-NS 6.6085e-1 giải thuật đề xuất 7.1880e-1, số IGD MOEA/D 4.9935e-3 giải thuật đề xuất 4.9621e-3, ▪ Xây dựng chương trình tối ưu thơng số tồn cục, đa mục tiêu đề xuất MSCE_UA Có 25 hàm chức khoảng 4500 dịng lệnh luận án mã hóa ngơn ngữ lập trình C++ để thực bước giải thuật tổng thể MSCE_UA dựa tảng kế thừa sở lý thuyết giải thuật SPEA/R (chi tiết mã nguồn thuật toán xem phần phụ lục báo cáo chính) Chương trình thiết kế để hoạt động theo bước đề xuất giải thuật luận án Các bước 3,4 7,8,9,10 tích hợp trực tiếp đối tượng (mơ hình) cần tối ưu, bước 5, hoạt động song song đối tượng tối ưu Sau chu trình tiến hóa, tập hợp cá thể chuyển qua bước 5,6 để đánh giá phân loại, cá thể sau xác định vị trí quần thể chuyển lại bước để tiếp tục chu trình tiến hóa điều kiện hội tụ bước 10 thỏa mãn Chương trình có khả hoạt động song song nhiều Server hoạt động môi trường hệ điều hành Linux hệ điều hành máy tính hiệu cao Cray XC 40 Series 11 ▪ Tích hợp giải thuật vào mơ hình Marine Mơ hình MARINE (Modelisation de lAnticipation du Ruissellement at des Inondations pour des événements Extrêmes) Viện Cơ học chất lỏng Toulouse Pháp phát triển (IMFT -Institut de Mecanique de Fluides de Toulouse) Mơ hình phát triển dựa phương trình bảo tồn khối lượng phương thức thấm Green Ampt Trong nội dung này, luận án tích hợp trực tiếp thuật tốn vào mơ hình thủy văn thơng số phân bố MARINE phần mơ hình tốn, sử dụng ngơn ngữ lập trình Fortran C++ Mơ hình thiết kế để chạy thử nghiệm song song 02 Server sử dụng hệ điều hành Linux (Red Hat Enterprise Linux Server, 18 Processor: Intel CPU @ 2.6 GHZ) Có mơ đun chức bổ sung vào mơ hình Marine nhằm mục đích tích hợp thuật tốn vào mơ hình thực bước 3,4 7,8,9,10 thuật toán đề xuất MSCE_UA (chi tiết mã nguồn xem phần phụ lục báo cáo chính) 2.3 Kết luận chương Trong chương này, luận án: 1) Đã đề xuất xây dựng giải thuật tối ưu toàn cục, đa mục tiêu MSCE_UA để giải toán tối ưu lĩnh vực thủy văn tài ngun nước Chương trình vận hành mơi trường hệ điều hành Linux (chạy song song nhiều Server) vận hành hệ thống Cray XC Series (hệ thống siêu máy tính hiệu cao); 2) Đã lồng ghép thành công giải thuật vào mô hình thủy văn thơng số phân bố MARINE phục vụ tốn hiệu chỉnh kiểm định thơng số mơ hình tự động xét đồng thời tiêu chí đánh giá kết Thuật toán đề xuất MSCE_UA thực dựa lai ghép hai thuật tốn SCE_UA SPEA/R, tảng tích hợp ưu điểm vượt trội hai thuật toán này, nhằm nâng cao hiệu chất lượng tốn hiệu chỉnh thơng số mơ hình thủy văn thông số phân bố ứng dụng để giải toán tối ưu khác lĩnh vực thủy văn tài nguyên nước 12 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU THỬ NGHIỆM VÀ THẢO LUẬN Để đánh giá khả ứng dụng thuật toán đề xuất MSCE_UA thực tế, luận án lựa chọn tích hợp hai: thuật toán gốc SCE_UA thuật toán đề xuất MSCE_UA vào mơ hình thủy văn thơng số phân bố MARINE Lưu vực lựa chọn thử nghiệm thuật toán lưu vực sông Nâm Mu (đến hồ Bản Chát) sơng Đà 3.1 Ứng dụng mơ hình Marine cho lưu vực thử nghiệm 3.1.1 Phân chia lưu vực phận Trong q trình triển khai ứng dụng mơ hình, để giảm thiểu tác động theo không gian yếu tố đầu vào thành phần đất, thành phần thảm phủ biến động phân bố mưa theo khơng gian , hầu hết mơ hình tốn thủy văn đại nay, đòi hỏi phải chia nhỏ lưu vực lớn thành tiểu lưu vực nhỏ hơn, trước thực mơ thủy văn Nhưng, cách thức phân chia lưu vực nào? chia thành tiểu lưu vực hợp lý? cịn câu hỏi khó vấn đề cịn gặp nhiều khó khăn triển khai ứng dụng thực tế Hình 3-10: Mơ tả tiến trình đánh số lưu vực mơi trường ARC/INFO cho lưu vực hồ Bản Chát 13 Công tác phân chia lưu vực không hợp lý dẫn đến khó khăn cơng tác hiệu chỉnh thơng số mơ hình q trình gom nước diễn tốn lũ sơng, từ kéo theo chất lượng mơ lũ lưu vực bị suy giảm Để giải vấn đề này, luận án nghiên cứu lựa chọn hệ thống đánh số lưu vực Pfafstetter để thực nhiệm vụ phân chia tiểu lưu vực cho lưu vực thử nghiệm [14] Ngôn ngữ AML (ARC/INFO Macro Language) ngơn ngữ lập trình Fortran hai cơng cụ sử dụng để thực hóa phương pháp đánh số lưu vực Pfafstetter ứng dụng cho hồ chứa Bản Chát Hình 3-10 kết ứng dụng hệ thống đánh số lưu vực Pfafstetter cho lưu vực hồ Bản Chát, theo lưu vực từ lưu vực lớn đánh số tách rời để sẵn sàng ứng dụng mơ hình Marine vào tính tốn dịng chảy từ mưa 3.1.2 Thiết lập sơ đồ tính mưa~dịng chảy cho mơ hình Marine Hình 3-11: Sơ đồ tính mưa dịng chảy cho lưu vực hồ Bản Chát 14 Sơ đồ tính mưa~dịng chảy lưu vực xây dựng chủ yếu dựa q trình phân tích trạng tình hình: mạng lưới sông suối; hệ thống hồ chứa thủy điện vừa nhỏ; phân bố địa hình; sở hạ tầng hệ thống trạm quan trắc mưa, lũ có lưu vực Hình 3-11 kết thiết lập sơ đồ tính mưa~dịng chảy cho lưu vực phục vụ gom nước hệ thống từ mơ hình Marine, có tổng số tiểu lưu vực, 12 node gom nước segment tham gia trực tiếp vào trình tính tốn dịng chảy đến hồ Bản Chát 3.2 Số liệu, thông số hàm mục tiêu tham gia thử nghiệm 3.2.1 Số liệu thử nghiệm Luận án sử dụng 19 năm (2001-2019) số liệu quan trắc lấy từ nguồn liệu Trung tâm Dự báo KTTV quốc gia cung cấp để đánh giá hiệu suất hiệu thuật toán Sử dụng số liệu lũ ứng với mùa lũ năm điển hình lũ lớn, lũ trung bình lũ nhỏ lưu vực để hiệu chỉnh thơng số mơ hình, bao gồm năm 1969, 1971, 1999, 2001 ÷ 2009, 2012 ÷ 2019 (15/6-15/10) Các năm trước 2009 lấy số liệu lưu lượng trạm Bản Củng để kiểm định hiệu chỉnh thông số, năm sau 2012 sử dụng trực tiếp số liệu lưu lượng đến hồ Bản Chát để kiểm định, hiệu chỉnh thông số 3.2.2 Thông số hàm mục tiêu tham gia thử nghiệm Luận án lựa chọn 04 thông số để thử nghiệm thuật toán tối ưu đề xuất MSCE_UA cho mơ hình Marine bao gồm: thơng số sức cản bề mặt 𝐾𝑚 ; độ rỗng đất; 𝛹 Cột nước mao dẫn mặt ướt (mm); 𝐾 Độ dẫn thuỷ lực (mm/hr) Các thông số khác cố định tính tốn nội suy từ liệu đồ DEM, xem Bảng 3.7 Bảng 3.7: Các thông số tối ưu giới hạn biên chúng mơ hình Marine Các thông số tối ưu Ký hiệu biến Biên Biên 𝑲𝒎 var4_ODS 0.01 0.3 var1_ETA 0.25 0.5 𝜳 (mm) var2_SF 20 520 𝑲 (mm/hr) var3_KGA 0.3 120 Nghiên cứu lựa chọn 03 hàm mục tiêu có tính xung đột cao tham gia đồng thời vào toán tối ưu, hàm mục tiêu Bảng 3.8 15 Bảng 3.8: Danh sách hàm mục tiêu tham gia vào toán thử nghiệm Tên hàm mục tiêu Ký hiệu biến Cơng thức tốn Nash–Sutcliffe Measure NASH ∑𝑛𝑡=1(𝑂𝑡 − 𝑆𝑡 (𝜃))2 1− ∑𝑛𝑡=1(𝑂𝑡 − 𝑂̅)2 Root Mean Squared Error RMSE 𝑛𝑗 1 ∑ √ ∑ (𝑂𝑖 − 𝑆𝑖 (𝜃))2 𝑀𝑙 𝑛𝑗 𝑖=1 Absolute Peak Difference APD 𝑀𝑙 𝑗=1 | max {𝑂𝑡 } − max {𝑆𝑡 (𝜃)}| 1≤𝑡≤𝑛 1≤𝑡≤𝑛 Trong đó: 𝑂𝑡 lưu lượng thực đo thời điểm quan trắc t (t=1, …, n); 𝑀𝑙 số kiện dòng chảy thấp, 𝑛𝑗 số bước kiện; 𝑆𝑡 (𝜃) giá trị lưu lượng mô đạt mô hình Marine thời điểm t; 𝑂̅ giá trị trung bình lưu lượng thực đo chuỗi quan trắc 3.3 Phân tích kết thử nghiệm 3.3.1 Kết ứng dụng thử nghiệm giải thuật đề xuất MSCE_UA hiệu chỉnh thơng số cho mơ hình Marine Hình 3-22: Khơng gian thơng số chuẩn hóa, đường đậm lời giải tìm giải thuật MSCE_UA phù hợp cho mùa lũ nhiều năm 16 Hình 3-23: Khơng gian mục tiêu chuẩn hóa, đường đậm mục tiêu tối ưu đồng thời đạt giải thuật MSCE_UA tương ứng với thơng số tìm Bảng 3.13: Kết đánh giá tiêu mô mùa lũ năm thông qua lưu lượng đến hồ Bản Chát Qđến Bản Chát Năm 2001 S/ 0.65 Nash 0.58 2002 0.56 0.69 2003 0.57 0.68 2004 0.57 0.68 2005 0.67 0.55 2006 0.54 0.71 2007 0.51 0.74 2008 0.64 0.59 2009 0.54 0.71 Trung bình 0.58 0.66 Max 0.67 0.74 Min 0.51 0.55 (*) Bảng tính điều kiện lưu lượng đến hồ Bản Chát nội suy từ trạm Bản Củng theo tỷ lệ diện tích 17 ▪ Phân tích kết Hình 3-24: Đường trình lưu lượng đến hồ Bản Chát tính tốn thực tế (nội suy) năm 2009 Các kết đạt Bảng 3.13 cho thấy giải thuật đề xuất MSCE_UA áp dụng thử nghiệm hiệu chỉnh thơng số cho mơ hình Marine cho kết tốt, tiêu chất lượng S/ tiêu Nash đạt tiêu cho phép, điều cho thấy giải thuật đề xuất ứng dụng để tối ưu thơng số cho mơ hình Marine 3.3.2 Kết so sánh giải thuật đề xuất MSCE_UA giải thuật gốc SCE_UA tốn hiệu chỉnh thơng số mơ hình Marine Trong thử nghiệm này, luận án quan tâm chủ yếu đến mức độ hội tụ thông số tối ưu khả mơ mơ hình tốn thủy văn thông số phân bố tảng ứng dụng thuật toán MSCE_UA so với thuật toán gốc SCE_UA, khía cạnh khác thuật tốn SCE_UA thuật tốn SPEA/R tìm thấy tài liệu [10], [11] ▪ Phân tích thơng số tối ưu Các lời giải tối ưu thông số mô hình Marine kiện lũ khác nhau, biểu diễn biểu đồ Hình 3-25 cho thấy vùng hội tụ hai phương pháp có khuynh hướng tương tự nhau, nhiên thông số var2_SF (cột nước mao dẫn) thông số var3_ODS (độ nhám bề mặt) phương pháp SCE_UA có vùng biến động mạnh hội tụ so với phương pháp MSCE_UA 18 Hình 3-25: Biểu đồ phân bố điểm thơng số hiệu chuẩn tối ưu khơng gian chuẩn hóa giải thuật tố ứu SCE_UA MSCE_UA Bảng 3.14, cho thấy hàm mục tiêu Nash phương pháp SCE_UA tốt hơn, vùng hội tụ chúng lại biến động mạnh so với phương pháp MSCE_UA Điều giải thích phương pháp MSCE_UA phải cân mục tiêu xung đột cao phương pháp SCE_UA tìm kiếm vùng tối ưu dựa mục tiêu Nash Bảng 3.14: So sánh biến động lời giải tối ưu phương pháp theo số Nash qua kiện lũ điển hình var1_ETA MSCE_ SCE_ UA UA 0.996 0.947 0.995 0.097 0.997 0.995 0.664 0.013 0.892 0.942 0.254 0.551 0.378 0.629 0.615 0.494 0.378 0.028 var2_SF MSCE_ SCE_ UA UA 0.996 0.995 0.361 0.522 0.998 0.99 0.614 0.012 0.996 0.995 0.617 0.998 0.948 0.947 0.41 0.324 0.948 0.899 var3_KGA MSCE_ SCE_ UA UA 0.981 0.995 0.995 0.984 0.996 0.997 0.478 0.272 0.997 0.993 0.997 0.996 0.906 0.996 0.996 0.919 0.906 0.995 19 var4_ODS MSCE_ SCE_ UA UA 0.995 0.995 0.944 0.99 0.013 0.076 0.023 0.046 0.014 0.021 0.578 0.997 0.763 0.084 0.927 0.995 0.763 0.997 Average Nash MSCE_ SCE_ UA UA 0.68 0.57 0.68 0.63 0.5 0.69 0.69 0.77 0.48 0.75 0.6 0.85 0.53 0.69 0.63 0.74 0.58 0.74 0.60 0.71 Biểu đồ thơng số chuẩn hóa mơ hình Marine, sử dụng hàm mục tiêu hiệu chỉnh NASH giải thuật SCE_UA (Hình 3-26) biểu đồ thơng số chuẩn hóa mơ hình Marine, hiệu chỉnh đồng thời hàm mục tiêu (NASH, RMSE, APD) giải thuật MSCE_UA (Hình 3-27) cho thấy vùng hội tụ tập thông số hiệu chỉnh không gian thông số giải thuật MSCE_UA có khuynh hướng hội tụ tốt so với giải thuật SCE_UA Hình 3-26: Biểu đồ thơng số chuẩn hóa mơ hình Marine, sử dụng hàm mục tiêu hiệu chỉnh NASH giải thuật SCE_UA Hình 3-27: Biểu đồ thơng số chuẩn hóa mơ hình Marine, hiệu chỉnh đồng thời hàm mục tiêu (NASH, RMSE, APD) giải thuật MSCE_UA ▪ Kiểm định thơng số ước tính Trong hệ thống thủy văn (mơ mưa~dịng chảy), việc kiểm định lực mơ hệ thống tập số liệu độc lập chìa khóa quan trọng nhằm 20 đánh giá tính ứng dụng thơng số tìm thực tế Trong nghiên cứu luận án sử dụng tập thông số tối ưu tìm hai giải thuật để kiểm định chất lượng thông số, sử dụng số liệu năm mùa lũ 2015 đến 2019 Kết bảng 3.15 cho thấy chất lượng mô hệ thống với thơng số hiệu chỉnh tìm từ phương pháp MSCE_UA tốt so với phương pháp SCE_UA đỉnh lũ tiêu thống kê Nash Bảng 3.15: So sánh biến động lời giải tối ưu phương pháp theo số Nash Chênh lệchms Đặc trưng đỉnh lũ Sự kiện Nash Thực đo MSCE_UA SCE_UA MSCE_UA SCE_UA MSCE_UA SCE_UA 20-30/6/2019 1543 838 673 -705 -870 0.65 0.62 22/7-01/8/2019 1038 826 679 -212 -359 0.64 0.63 29/8-8/9/2019 543 550 551 0.68 0.64 20/6-30/6/2018 4995 3393 2249 -1602 -2746 0.52 0.5 0.62 0.6 Trung Bình Cuối cùng, hai đường trình mơ đạt từ giải thuật so sánh với trình thực đo (Hình) Hình 3-28: Kết kiểm định khả mô hệ thống cho mùa lũ năm 2019 theo giải thuật MSCE_UA giải thuật gốc SCE_UA 21 Trong đường niền đậm trình thực đo, đường chấm đứt q trình mơ đạt từ phương pháp SCE_UA, đường gạch dài MSCE_UA Kết mô cho thấy đường mô MSCE_UA phù hợp với thực đo phương pháp SCE_UA 3.4 Kết luận chương Các kết thử nghiệm cho thấy giải thuật đề xuất MSCE_UA áp dụng thử nghiệm hiệu chỉnh thơng số cho mơ hình Marine cho kết tốt Kết thử nghiệm so sánh giải thuật đề xuất MSCE_UA giải thuật gốc SCE_UA tốn hiệu chỉnh thơng số mơ hình Marine cho thấy: 1) vùng hội tụ tập thông số hiệu chỉnh không gian thông số giải thuật MSCE_UA có khuynh hướng hội tụ tốt so với giải thuật SCE_UA; 2) chất lượng mô hệ thống phương pháp MSCE_UA với số liệu kiểm định phù hợp với thực tế so phương pháp SCE_UA KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Luận án xây dựng sở khoa học, giải thuật tối ưu chương trình tối ưu để giải tốn lĩnh vực thủy văn tài nguyên nước Thuật toán đề xuất luận án MSCE_UA thực dựa lai ghép hai thuật toán SCE_UA SPEA/R, tảng tích hợp ưu điểm vượt trội hai thuật toán Kỹ thuật phân rã không gian mục tiêu thành vùng nhỏ độc lập dựa tập hướng tham chiếu kỹ thuật đánh giá cá thể giải thuật SPEA/R luận án nghiên cứu ứng dụng để cải tiến giải thuật gốc SCE_UA, cách làm cải tiến giải thuật SCE_UA từ tối ưu đơn mục tiêu thành tối ưu đa mục tiêu, giúp giải thuật có khả tìm kiếm tồn POF (front tối ưu Pareto) đảm bảo đa dạng mẫu không gian mục tiêu Trên sở giải thuật tối ưu đề xuất mới, luận án xây dựng thành cơng chương trình tối ưu đa mục tiêu MSCE_UA ngơn ngữ lập trình C++ Fortran hỗ trợ cơng cụ MATLAB Chương trình thiết kế, xây dựng để vận hành môi trường hệ điều hành Linux chạy song song nhiều Server hệ thống siêu máy tính hiệu cao 22 Giải thuật tối ưu đề xuất luận án ứng dụng thành công để giải "Bài tốn tối ưu thơng số cho mơ hình thủy văn thông số phân bố" Bằng cách thử nghiệm giải thuật mơ hình Marine ứng dụng cho lưu vực sông Đà (đến hồ Bản Chát) với 03 hàm mục tiêu có tính xung đột cao tham gia đồng thời vào toán tối ưu (NASH, RMSE, APD) Với 19 năm (2001-2019) số liệu quan trắc sử dụng để thực nghiệm đánh giá hiệu suất hiệu giải thuật so sánh với giải thuật gốc SCE_UA Các kết thực nghiệm cho thấy giải thuật đề xuất MSCE_UA áp dụng thử nghiệm hiệu chỉnh thơng số cho mơ hình Marine cho kết tốt Vùng hội tụ tập thông số hiệu chỉnh không gian thông số giải thuật MSCE_UA có khuynh hướng hội tụ tốt so với giải thuật SCE_UA, chất lượng mô hệ thống phương pháp MSCE_UA với số liệu kiểm định cho kết phù hợp với thực tế so phương pháp SCE_UA Mơ hình MARINE luận án nghiên cứu phát triển thành công trở thành công cụ tính tốn giải tốn lĩnh vực quản lý tài nguyên nước như: 1) Bài tốn kiểm sốt lũ cận thời gian thực thơng qua hệ thống liên hồ chứa lưu vực; 2) Bài toán dự báo lũ thời hạn cực ngắn; 3) Bài toán theo dõi cảnh báo lũ quét; Chức tối ưu thông số đa mục tiêu chức khác bổ sung cho mô hình MARINE làm giảm lượng lớn thời gian, cơng sức người hiệu chỉnh mơ hình (từ 1500 xuống cho lưu vực > 3000 km2), loại bỏ tính chủ quan người hiệu chỉnh theo phương pháp thử sai, nâng cao chất lượng mô hệ thống dễ dàng triển khai ứng dụng lưu vực sông Việt Nam tích hợp tính phù hợp với cấu trúc sở hạ tầng liệu nước ta Những điểm luận án 1) Đề xuất xây dựng giải thuật tối ưu toàn cục, đa mục tiêu MSCE_UA để giải toán tối ưu lĩnh vực thủy văn tài ngun nước Chương trình vận hành môi trường hệ điều hành Linux (chạy song song nhiều Server) vận hành hệ thống Cray XC Series (hệ thống siêu máy tính hiệu cao) 23 2) Đã lồng ghép thành công giải thuật vào mơ hình thủy văn thơng số phân bố MARINE phục vụ tốn hiệu chỉnh kiểm định thơng số mơ hình tự động xét đồng thời tiêu chí đánh giá kết 3) Đã bước đầu áp dụng thử nghiệm thành công giải thuật vào việc hiệu chỉnh tự động mơ hình MARINE cho lưu vực sông Nậm Mu, Việt Nam Giúp nâng cao hiệu sử dụng mơ hình MARINE mơ dịng chảy đến hồ Bản Chát nghiệp vụ dự báo Trung tâm Dự báo KTTV quốc gia Hướng phát triển kiến nghị luận án Các kết đạt luận án kết đạt sau thời gian dài lỗ lực nghiên cứu tác giả, cố gắng nhiều tác giả nhận thấy kết đạt bước đầu nghiệp nghiên cứu khoa học tác giả Giải thuật tối ưu đề xuất luận án thực nghiệm "Bài toán tối ưu thơng số cho mơ hình thủy văn thơng số phân bố" mơ hình thủy văn thơng số phân bố MARINE lưu vực thử nghiệm Các nghiên cứu ứng dụng giải thuật cần mở rộng toàn khác lĩnh vực thủy văn tài nguyên nước, nhằm đánh giá sâu khách quan hiệu suất hiệu giải thuật Sản phẩm mơ hình MARINE cải tiến luận án cần nghiên cứu ứng dụng cho lưu vực sông khác Việt Nam để nâng cao hiệu ứng dụng 24 DANH MỤC CƠNG TRÌNH ĐÃ CƠNG BỐ [1] Bùi Đình Lập, Trần Hồng Thái, Phạm Thị Hương Lan, "Phát triển phương pháp tối ưu đa mục tiêu lĩnh vực thủy văn tài nguyên nước, áp dụng thử nghiệm giải tốn ước tính tham số mơ hình thủy văn phân bố", Tuyển tập báo cáo Hội thảo khoa học quốc gia Khí tượng thủy văn, mơi trường biến đổi khí hậu, 2022 [2] Bùi Đình Lập, Trần Hồng Thái, Phạm Thị Hương Lan, "Phát triển mô hình thủy văn tham số phân bố MARINE tốn dự báo lũ, áp dụng thí điểm cho lưu vực sơng Nậm Mu", Tạp chí Khí tượng Thủy văn số 723, 2021 [3] Bùi Đình Lập, Trần Hồng Thái, Phạm Thị Hương Lan, "Ứng dụng kỹ thuật phân rã khơng gian mục tiêu giải tốn ước tính thơng số mơ hình thủy văn thơng số phân bố", Tạp chí Khoa học kỹ thuật Thủy lợi Mơi trường số 72, 2021 [4] Bùi Đình Lập, "Applying Remote Sensing Technology in flood forecasting and warning systems in Viet Nam", Workshop on SMART Informatics for Sustainability, Thailand 2018 25