Luận văn thạc sĩ Thủy văn học: Nghiên cứu dự báo lũ phục vụ vận hành hồ chứa và mô phỏng ngập lụt vùng hạ lưu sông Dinh tỉnh Quảng Bình

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRUONG ĐẠI HỌC THUY LỢI

LÊ XUÂN KHÁNH

LUẬN VAN THẠC SĨ

LÊ XUÂN KHÁNH

NGHIÊN CỨU DỰ BAO LŨ PHỤC VỤ VAN HANH HO CHUA VÀ MÔ

PHONG NGAP LUT VUNG HẠ DU SÔNG DINH TỈNH QUANG BÌNH

Chuyên ngành: Thủy văn học

LÊ XUÂN KHÁNH LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ NỘI, NĂM 2019

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Các số liệu, kết quả trình bày trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác.

Tác giả luận án

Lê Xuân Khánh

LỜI CẢM ƠN

Luận văn được hoàn thành tại Bộ môn Mô hình toán và Dự báo khí

tượng thủy văn dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS.TS Trần Kim Châu và

TS Nguyễn Tiến Thành Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới hai Thầy

đã tận tình giúp đỡ và hướng dẫn từng bước trong nghiên cứu và hoàn thiện

luận văn.

Tác giả luận án xin cảm ơn Trường Đại học Thủy lợi, Đài Khí tượng Thủy văn Khu vực Trung Trung Bộ, Đài Khí tượng thủy văn tỉnh Quảng Bình

đã tận tình giúp đỡ, tạo mọi điều kiện thuận lợi nhất cho tác giả học tập và

nghiên cứu hoản thành luận án.

Nhân dịp này, tác giả cũng xin được bày tỏ lời cảm ơn sâu sắc tới các nhà khoa học, các thầy giáo, Ban giám hiệu Trường Đại học Thủy Lợi, bạn bè và đồng nghiệp đã tận tình giúp đỡ, chia sẻ và động viên tác giả trong suốt quá

trình học tập và nghiên cứu thực hiện luận án.

Cuối cùng, tác giả xin cảm ơn đến gia đình và người thân trong gia

đình, đặc biệt là người vợ hiền đã động viên, khích lệ, tạo điều kiện trong suốt

qua trình học tập và nghiên cứu hoan thành luận văn này.

Tác giả luận văn

Lê Xuân Khánh

ii

MỤC LỤC

LOT CAM ĐOAN soc cess css soe cà es ves ces tosses ses KHY teu tissue aes KH TH sis KH 212121 1e i LOT CAM ƠN ces soe SE tes tee SE ses ees te SH» HH see KH KH HH HH sex sec Ÿ DANH MỤC HÌNH VỄ, Si ses SE tes tes tes tev ces teste si tt te se se se se VỀ DANH MỤC BANG BIÊU csv coe cee ves ces ce see se KH si Hs Hs xe sec ĐÑỂ /(002I00NNNN 1 CHUONG I: TONG QUAN NGHIÊN CUU vocsscssessssssessessssssessessesssessessessesssessessessessseesees 4 1.1 Tổng quan nghiên cứu dự báo ma Uib.cecceccecceccesseseesessessessessessessesesessessesssssessessesveaes 4 1.1.L Các nghiên cứu trên thé giới +- + £+S£+E+E£EEEEEEEESEEEEEEEEEEEEEEEEEEEErrkrrrrei 4

L122 Dt BGO nố.ố 11

1.2 Tong quan nghiên cứu mô phỏng ngập lụt và vận hành hồ chứa - 12 1.2.1 Các nghiên cứu trên thé giới ceeccccecceccescescessessssessessessessessessssessssessessessessessessease 12 1.3 Tổng quan lưu vực Nghién CÍIH - 5-55 S£‡E+E‡EE‡EEEEEEEEEEEEEEEEEEEEErEErkrrkrrkes 15 In ng an 15 1.3.2 Đặc điểm khí tượng thủy VĂN 52-55 SEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEEErkerkerrree 16

1.3.4 Đặc điểm dia hình, địa mạo chinh ug 19 1.4 Những ton tai và phương pháp tiep CGN reececcesceccesvesseseesesseesessessesssssesesseesessessessesees 20 CHUONG II: CƠ SỞ KHOA HỌC DU BAO LU VA MÔ PHONG NGAP LUT 22

2.1 Đặc điểm và hình thé thời tiết gây mưa lũ trên lưu vực sông Dinh 22 2.2 Nghiên cứu sản phẩm mua dự báo cho lưu vực sông Dinh -5z-: 23 2.2.1 Các mô hình dự báo mưa số trị trên thé giới và Việt NAM - 23 2.2.2 Lựa chọn sản phẩm mua dự báo phù hợp cho lưu vực sông Dinh 25

2.3 Đánh giá sản phẩm mưa dự báo cho lưu vực sông Dinh tinh Quảng Bình 29 2.3.1 Đánh giá sản phẩm mua dit bảo 5-5 St St E2 ‡EEEeEEeEEEEkerkerkrrrrses 29

11

2.3.1.1 Sai số trung bình (ME - Mean EFFOT) 2©-2+5+++E++E+£+Eterteztesrseei 30

2.3.1.2 Sai số tuyệt đối trung bình (MAE-Mean Absolute Error) - - 30

2.3.1.3 Sai số bình phương trung bình MSE (Mean Square Error) - 30

2.3.1.4 Sai số bình phương trung bình quân phưƠng :-s:©cs55ccc5z< 31 2.3.1.5 Hệ số tương quan (Correlation Coefficient) ccccccccesscsssssvessessesssessessesseessee 31 3.1.1.6 Phương pháp đánh giá đối với dự báo pha 5c 5sccs+cecccecceei 31 2.3.1.7 Chỉ số FBI (BS hay FBI - BS SCOT€)° ĂẶ SGK shiihirirerxee 32 2.3.1.8 Xác suất phát hiện (Probability of Detection - POD) -:-: 33 2.3.1.9 Tỷ phan phát hiện sai (False Alarms Ratio - FAR) -cs-: 33 2.3.1.10 Điểm số thành CƠïg - + ¿5£ SE‡EE‡EE+EE2EE2EEEEEEEEEEEEEEEEEEErrrrrrrreeo 33 2.3.1.11 Điểm số thành cơng hợp lý (Equitable Threat Score — ETS) 34 2.3.1.12 Điểm số so le (Odds RatiO) sceccecccsscesvessesssessessessessssssessessesssessessessessessee 34 2.3.1.13 Điểm số Hanssen & Kuipers (HK hay TSS) ĂĂàcĂSkssekseeree 34 3.1.2 Hiéu chinh san pham MUG AU DAO c cv ve 37

2.3.1 Thực trạng dự bdo lũ cho lưu vực sơng Dinh cccceeccccccccesseeeseeesetesseteneeesaeensees 38 2.3.2 Lựa chon phương pháp dự Đảo Ïữ key 39

1.3.2.2 Lựa chọn mơ hình mơ Phong.iccccccccccceccccceecccececeseeeseeseeeeceseesseeseeeeesseessenaes 41 1.3.2.3 Giới thiệu mơ hình Mike NAÌM - tk riệ, 41 1.3.2.4 Giới thiệu mơ hình Mike Ï Ì «kiệt 46

1.3.2.5 Giới thiệu mơ hình Mike 21 FM cccecccecccsscessceseeeseeseeeseeeseeseeeeceeeseeeseenaes 50 1.3.2.6 Giới thiệu mơ hình Mike FlOOd coccccccccc cece ccccccscscssesssescsssscssecssssssseeceeeeeeess 51 2.4 Phương pháp mơ phỏng ngập lụt cho lưu vực sơng Dĩnh -«<<<<<<++ 52

CHUONG III: DỰ BAO LŨ PHỤC VỤ VAN HANH HO CHUA VÀ DANH GIÁ ANH

HUONG CUA HO CHUA DEN NGAP LUT VUNG HA LUU SONG DINH TINH

QUANG BINH uicescsssssessessssssssessesssssesessessessessessssssssesscsscsessssssssessesucsuessssessesavsueaneaeaveavees 53

3.1 Xây dựng phương án dự báo dịng chảy Ïũ eằàccSScsseissereeersserseresee 53 3.1.1 Mạng lưới trạm khi tượng thay VĂN w.eccccecccecccescesseeseteseeeseeseteseeeeeenseneeeseenseas 53

IV

3.1.1.1 Trạm truyền thống ©5+©5<+Se+EkeEESEEEEE E112 11k 53

PL.1586 nan 55

3.2.2 Thiết lập mô hình thủy văn dự bdo dòng chảy lũ . -:©-sc©ceecszccsc2 56

3.2.2.1 Thiết lập mô hình thủy văn cho lưu vực Đồng Tâm -5:5¿ 56 3.2.2.2 Thiết lập mô hình thủy văn cho lưu vực sông Dinh 55552 58 3.2.3 Hiệu chỉnh và kiểm định mô Minh vcccecccccceccccssescevssssvecssssvevecssveverssveverssveveseeees 58

3.3 Dự báo thử HghiỆNH ch TH TH TH TH HH Hàn 61

3.3.3 Dự báo dòng chảy tới hồ va phương án vận hành an toàn hồ chứa 62

3.4.1 Thiết lập mô hình thủy lực mô phỏng ngập lụt hạ lưu sông Dinh 63 3.4.1.1 Thiết lập mô hình thủy lực Mikell cho sông Dinh - -: 5: 63 3.4.1.2 Thiết lập mô hình 2D Mike 21 ceccecceccecsesscsssessessessssssessessessssssessessessssseeseeses 64 3.4.2 Hiệu chỉnh và kiểm định mô Minh vicccecccccceccccssescecssssvevsssscsvesesveverssveverssvseereees 64

3.4.2.2 Kiểm định mô hình 2D -st+2©+++tttEEtrtttEEtrrrrio 67 3.5 Đánh giá ảnh hưởng của hồ chứa đến ngập lụt vùng ha lưu sông Dinh 69

3.5.2 Khi các hồ chứa được vận hành -cccccccertEEttterrrrtrtiiirrrrririiee ó9

3.5.2.1 N0 01014 1) 0ố6ở6đaNl):ỎdddỔÔỔÔỔÔỔÔỔÔỔÔỐẢỶÝ 69

3.5.2.3 Kết quả tinh toán kịch bản 2 esceccessccssesssesssesssessssssesssesssessssssesssesssssssseseseses 71

[cxðj09/.1082.0.4/2)816./0n®em ,ÔỎ 73 mm mm 73 2 Kien ngÌị - 5-5 SE SE EEEEEEEEEE121111121121.21 T1 T1 11.111.111 rrey 73

TÀI LIEU THAM KHAO wocessessesssesssessssssssssesssessssssssssesssessusssecssesssessusssesssessuessesssesesecsses 75

PHU LUC wiceccsecsscsscessesscsccesesseeseeseesessecsecsecnecseceseeceaeesessesaessesaecsesaeceesaseneaeeseeaeeaeeaeeaees 78

DANH MỤC HÌNH VẼ

Hình 1 Sơ đô khối nghiên cứu luận VăN :-2+c+©c++©+++ExeSEeEEterxesrxerreerkesrxee 2

Hình 1.1: Bản đồ địa hình lưu vực SONS DUNN 08 PẼPẼẺẼẺee - 20

Hình 2.1: Sơ đồ biểu diễn các chỉ số phục vụ đánh gia chat lượng dự bdo mưa 32

Hình 2.2: Sơ đô minh họa phương pháp nội suy song tuyến tính -: -:-: 35

Hình 2.3: Giao điện trang web dự bao mưa cho hô Thác Chuồi :ccccccs s5: 39 Hình 2.4: Cấu trúc mô hình NAM vissecccsscesvessessesssessessesseessessecsesssessessessesssessessessessesses 42 Hình 2.5: Sơ đồ sai phân hữu hạn 6 điểm Gn Abboff -:©-s©c+©cx+cxsccscsee 48 Hình 2.6: Sơ đồ sai phân 6 điểm dn Abbott trong mặt phẳng x ~ E . 48

Hình 3.1: Ban đồ mạng lưới trạm KTTV tinh Quảng Bình -2 s:©5s+555+: 53 Hình 3.2: Bản đồ mang lưới trạm khí tượng thủy văn lưu vực sông Dinh 56

Hình 3.3: Bản đồ lưu vực Đông TÂÂHH - 55c St EE+EEEE‡EEEEEEEEEEEEEEEEErrrrrrkerrrred 57 Hình 3.4: Số hóa tiểu lưu vực cho mô hình thủy văn lưu vực Đồng Tâm 57

Hình 3.5: Số hóa tiểu lưu vực cho mô hình thủy văn lưu vực sông Dinh 58

Hình 3.6: So sảnh đường qua trình lũ tinh toán va thực đo 15-17/10/2013 59

Hình.3.7: So sánh đường quá trình lũ tính toán và thực đo 13-15/10/2016 59

Hình 3.8: So sảnh đường quá trình lũ tinh toán va thực do 31/10-02/1 1/2016 60

Hình 3.9: So sánh đường quá trình lũ tính toán và thực đo 14- 16/9/2017 60

Hình 3.10: Biểu đồ dòng chảy và lượng mưa thực do hô Thác Chuối 62

Hình 3.11: Kết quả dự báo thử dòng chảy về hô bằng mô hình mike NAM 62

Hình 3.12: Sơ đô thủy lực lưu vực sông Dinh - 2 e+5e+ceckeEkeEkerersrrrrrerrrred 63 Hình 3.13: Tạo địa hình cho mô hình 2D -cc 1E kg key 64 Hình 3.14: Minh họa thiết lập Mike ƒlood - +: + s+S£+S£+E+keEkeEteEererrrrrrrrrred 64 Hình 3.15: Bản do ngập lụt vùng ha du sông Dinh 16-18/10/2010 -: 67

Hình 3.16: Bản đô ngập lụt vùng hạ du sông Dinh 01-02/10/1985 -5-5¿ 68 Hình 3.17: Bản đô ngập lụt hạ du sông Dinh theo kịch bản xả lũ thiết kế 70

Hình 3.18: Bản đồ ngập lụt hệ thong sông Dinh ứng với kịch bản vỡ đập va mưa lónT2 Phu lục hình 1: Duong tân suất mưa 1 ngày max trạm Đồng Hới -. - 78

VI

DANH MỤC BANG BIEU

Bang 1.1 Đặc điểm hình thái sông ngòi tỉnh Quảng Bình -cc-cccccccccc 19

Bảng 2.1: Các trạm do mưa dùng đánh giá sai số dự báo mưa từ mô hình 29

Bảng 2.2: Một số chỉ số đánh giá mô hình - 5-55 5< EeEEccEEEEEEEkerkrrrerkerkrree 36 Bang 3.1: Danh sách trạm khí tượng thủy văn cơ bản dang hoạt động 54

Bảng 3.2: Danh sách tram do mưa tự động công nghệ Hàn Quốc -. -:-5- 55 Bảng 3.3: Thông số mô hình NAM cho trận lũ ngày 15-17/10/2013 : - 59

Bang 3.4:: Thông số mô hình NAM hiệu chỉnh lũ ngày 13-15/10/2016 - 59

Bảng 3.5: Thông số mô hình NAM hiệu chỉnh lũ ngày 31/10-02/1 1/2016 60

Bang 3.6: Bộ thông số toi ưu mô hình NAM của lưu vực Đông TAM - - 60

Bang 3.7: tóm tắt kết quả hiệu chỉnh và kiểm định mô hình NAM . - 61

Bảng 3.8: Số liệu quan trắc hô Thác CRUGi cescescescessesscessessesseesessessessessessessecsesssesseeseess ó1 Bảng 3.9: Phân loại chỉ tiêu xếp loại chất lượng mô hình . -©-2©55 555x552 65 Bảng 3.10: Kết qua mô phỏng ngập lụt tháng 16-18/10/2010 ©-2 555z552 66 Bang 3.11: So sánh kết quả tinh toán mô phỏng và thực do lũ 16-18/10/2010 66

Bảng 3.12: Kết qua mô phỏng diện tích và độ sâu ngập lụt tháng 01-02/10/1983 67

Bảng 3.13: So sánh kết quả tính toán mô phỏng và thực do lũ 01-02/10/1985 68

Bảng 3.14: Thống kê các xã ngập ứng với kịch bản l ©cc©ce+c+cscxczcse 71 Bang 3.15: Thong kê diện tích ngập của các xã ứng với kịch bản vỡ đập va mưa lớn 71 Phụ Lục 1: Bảng kết quả tính toán tan suất mưa 1 ngày max trạm Đông Hới 78 Phụ lục 2: Kết quả mô hình NAM lưu vực Dinh 16- I8/10/2010 <<<<5 79 Phụ lục 3: Kết quả mô hình NAM lưu vực Dinh 01-03/10/196Š ~ << <<<+++ 60

Vil

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của Đề tài luận văn:

Hệ thống sông Dinh tỉnh Quang Bình có diện tích lưu vực khoảng 212 km2, bề rộng trung bình của lưu vực 8,5 km và mật độ sông suối 0,93 km/km? Hiện nay, trên lưu vực sông Dinh đang có gần 10 hồ chứa với tổng dung tích lên tới hơn 40 triệu mẻ Việc xây dựng và phát triển các hồ chứa trên lưu vực đã làm thay đổi dòng chảy tự nhiên gây ảnh hưởng tới các vấn đề liên quan tới tài nguyên nước như ngập lụt vào mùa lũ, thay đối hệ thủy sinh, an ninh nguồn nước va sinh kế trong khu vực Ngoài ra, trong những năm gần đây, Việt Nam nói chung và tỉnh Quảng Bình nói riêng, các loại hình thiên tai như bão, lũ, ngập lụt đang có xu hướng diễn biến phức tap, gia tăng cả về tần suất xuất hiện và cường độ, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu Để phục vụ công tác phòng chống giam nhe thiên tai, đảm bao

vận hành an toàn hồ chứa trên lưu vực sông, rat cần thiết phải tăng cường giám sát, nâng cao chất lượng dự báo và cảnh báo lũ, ngập lụt cũng như xây dựng các

phương án dự báo có tính hiệu quả cao.

Do vậy, việc lựa chọn hướng nghiên cứu dự báo lũ phục vụ vận hành hồ chứa và mô phỏng ngập lụt vùng hạ lưu sông Dinh tỉnh Quảng Bình nhằm giúp địa phương chủ động ứng phó với các tình huống thiên tai có thể xảy ra, giảm thiểu thiệt hại và tăng cường hiệu quả kinh tế xã hội và môi trường từ việc vận hành hồ chứa trên lưu vực

2 Mục tiêu của Đề tài:

Mục tiêu của đề tài: Dự báo dòng chảy lũ đến hồ và mô phỏng ngập lụt vùng hạ du

sông Dinh.

Đề đạt được mục tiêu trên, luận văn cần thực hiện các nội dung sau: Nghiên cứu đặc điểm và hình thế gây mưa lũ trên lưu vực sông Dinh; Xây dựng phương án dự báo lũ phục vụ vận hành an toan hồ chứa Thác Chuối trên lưu vực sông Dinh; Đánh giá ảnh hưởng của hồ chứa tới ngập lụt vùng hạ lưu sông Dinh.

3 Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu:

SẢN PHAM MƯA DU BAO, DU LIEU KTTV

MO HÌNH THỦY VAN DU BAO DONG CHAY DEN HO

XÂY DỰNG BẢN ĐỎ NGAP LUT VUNG HẠ DU

Hình 1 Sơ đô khối nghiên cứu luận văn

Đối tượng nghiên cứu: Dòng chảy lũ đến hồ chứa, vận hành hồ chứa, ngập lụt hạ lưu

hô chứa do vận hành hô.

Pham vi nghiên cứu: Thượng lưu hồ chứa Thác Chuối và hạ lưu các hồ ở lưu vực

sông Dinh tỉnh Quảng Bình.

Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp mô hình toán: Ung dụng mô hình toán thủy văn, thủy lực dé tính toán và

dự báo dòng chảy lũ cho lưu vực nghiên cứu.

Phương pháp thống kê: Phân tích đánh giá tính tin cậy cũng như tính xác thực của số liệu thu thập được dé có thé sử dụng trong nghiên cứu.

Phương pháp kế thừa: Kế thừa các kết quả, số liệu từ đề tài “Lập phương án phông chống lũ, lụt cho vùng ha du hồ Thác Chuối”.

Số liệu thu thập: Mua tại trạm đo mưa Nông trường Việt Trung, mưa tại hồ chứa Thác Chuối, Đồng Tâm, Tuyên Hóa, Minh Hóa Dòng chảy trạm Đồng Tâm Mực nước trạm thủy văn Đồng Hới.

4 Kết quả đạt được:

Cơ sở khoa học trong dự báo mưa lũ trên lưu vực sông Dinh

2

“Xây dựng được phương án dự báo lũ đến hỗ hiệu quả nhằm giúp đơn vị quản lý hồchủ động vận hành an toàn hỗ chứa trên lưu vực sông Dinh.

Dưa ra cảnh bảo mức độ ngập lụt ti hạ du hỗ chứa khi có sự cổ công trình kết hợp với

thiện tải

5, Bố cục luận văn:

Ngoài phần mở đầu, kết luận, kiến nghị và phụ lục, bổ cục luận văn bao gdm 4

“Chương 1: Tổng quan nghiên cứu

“Chương 2: Cơ sở khoa học dự báo lũ và mô phỏng ngập lụt

“Chương 3: Dự báo lũ phục vụ vận hành hồ chứa và đánh giá ảnh hưởng của hồ chứa đến ngập lụt vũng hy du lưu vực sông Dinh

CHƯƠNG I: TONG QUAN NGHIÊN COU

1.1 Tổng quan nghiên cứu dự báo mưa lũ

1.1.1 Các nghiên cứu trên thé giới1.1.1.1 Dự bảo mưa:

Hiện nay, dự báo mưa lũ đồng một vai trò rit quan trọng trong đồi sống phục vụ sự

phát iển kinh tế xã hội và thường được cung cấp bởi các trung tâm dự báo khí tượng, thời tiết lớn trên thế giới Phin lớn các sản phẩm dự báo mưa đều dựa trên phương pháp dự bảo tổ hợp nhằm nắm bit các nguồn bắt định do trường điều kiện ban đầu gây

ra Hệ thống dự bảo tổ hợp được chạy trên hệ thống siêu máy tính và bắt đầu đưa vào.

chạy nghiệp vụ từ đầu những năm 90 dé phục vụ công tác dự bảo hạn vừa và hạn đi.

Dy bio tổ hợp nghiệp vụ đầu tiên được tiền hành tai Trung tâm quốc gia dự báo môitrường của Mỹ (NCEP-National Center for Enviromental Prediction) từ năm 1992 dựatrên phương pháp BGM (Breeding of Growing Mode) dé tạ tập hợp các trường ban

đầu khác nhau cho mô hình toàn cầu T126 với 28 mực thẳng đứng và thời gian tích

phân lên tới 180 giờ (Toth và Kalnay, 1997) [] Hiện ti, dự bảo tổ hợp cho dự bio

hạn vừa của NCEP (GEFS) bao gồm 21 thành phin dựa theo phương pháp mới ET

(Ensemble Transform) độ phân giải T190L28 (khoảng 0.7, 28 mục), hạn dự báo 15ngày (Zhu và cộng sự, 2016) [2]

Tại Trung tâm dự bảo hạn vừa Châu Âu (ECMWE ~ Buropcan Center for

Medium-range Weather Forecasts) dự bảo tổ hợp cũng được đưa vào nghiệp vụ từ năm 1992

bằng việc sử dụng phương pháp SV (Singular Vector) để tạo nhiễu động ban đầu (Palmer và cộng sự 1992) [3] Hiện nay, hệ thống dự bảo với tên gọi VAREPS (Variable Resolution EPS) có 51 dự báo thành phần được dự bio hàng ngày và cung sắp kết quả cho các nước trong Cộng đồng Châu Âu là thành viên của ECMWF với

hay với độ phân giải TL399L62

(khoảng 50 km, 62 mực) va 6 ngay sau với độ phân giải TL255L62 (khoảng 80 km, 62

hạn dự báo 15 ngày, trong đó 9 ngày đầu hệ th

mực) Đây à hệ thống dự báo tổ hợp (EPS) hạn vừa có độ phân giải cao nhất hiện nay

trên the giới.

Tại Trung tâm Khi trợng Canada (CMC-Canadian Meteorological Center), hệ thống

<r bảo tổ hợp cũng bắt dầu dưa vào chạy nghiệp vụ sử dụng phương pháp EnKF

(Ensemble Kalman Filter) theo Houtekamer và cộng sự (1996) EPS của CMC cho

thấy một sự kết hợp chặt chẽ giữa EF và đồng hỏa số li Hiện tai, EPS của CMC

(CEFS) bao gồm 21 thành phần tương tự như EPS của NCEP với độ phân giải 0.90, 28

mực và hạn dự báo 16 ngày.

Tại một số trung tim khí tượng khác như MeteoFrance, BoM, JMA, KMA, CMA cũng

bất đầu phát tiễn và sử đụng EPS cho các mô hình toàntrong dự báo hạn vita vàhạn dai Với rắt nhiều EPS từ các trung tim dự báo khác nhau như trên, cộng đồng khỉ

tượng đang hướng đến một dự báo siêu tổ hợp, kết hợp tất cả thông tin dự báo từ các

EPS thông qua chương trình TIGGE (THORPEX Interactive Grand Global Ensemble)

(Philippe Bougeault và cộng sự, 2009)[4] Thành công bước đầu của TIGGE được thé hiện qua hệ thống dự báo tổ hop Bắc Mỹ NAEFS kết hợp hai hệ thing GEFS của

[NCEP và CEES của CMC (Zin và cộng sự, 2009) [3]

Ngoài ra, Molteni và công sự (2001)[6), Marsigli và công sự (2001)(7] cũng bắt đầu

những nghiên cứu lý thuyết cho phép thực hiện dự báo tổ hợp trên các mô hình khu

vực với độ phân giải cao hơn so với mô hình toàn cầu với tên gọi LEPS (Limited-area Ensemble Prediction System) Tuy nhiên, LEPS hướng đến hạn dự báo từ 2 cho đến 5

ngày Đối với tường hợp này các nhiễu động điều kiện biên sẽ te nên quan trong hơn

so với nhiễu động điều kiện ban đầu Hệ thống được thực hiện đơn giản bằng cách tích

phân mô hình khu vực (LM) lồng trong các thành phan của EPS toàn cầu tại ECMWE.

tại ARPA-SIM, hệ thing với lên gọi

COSMO-LEPS đã được thực hiện tại ECMWE (Montani và cộng sự 20030)[8] Theo

các đánh giá của Marsigli và cộng sự (2005) [9] đã cho thấy kỹ năng dự bảo của hệ

Vào năm 2003, sau những thử nghiệm đầu ê

thing này cao hơn so với kỹ năng tương ứng từ hệ thống dự bảo tổ hợp toàn cầu mà

LM chạy lồng trong đó.

“Cũng với sự phit trig của các hệ thống dự báo tổ hợp kể trn, các trung tâm lớn trên thé giới cũng tiến hành dự báo tắt định với hạn 1-15 ngày dựa trên các mô hình toàn cầu tự phat rin, Tại Trung tâm Dự báo hạn vừa Châu Âu, hệ (hông mô hình dự báo tích hợp IFS (Intergrated Forecast System) được chạy một ngày 2 lẫn, dự báo đến 10

5

ngày với độ phân giải 0.1x0.1 độ kinh vĩ Trường mưa dự báo với thời đoạn 3 ti

với 5 ngày đầu trong khi 5 ngày sau thời đoạn dự báo là tiếng

Tại NCEP, mô hinh GFS được chạy 4 phiên trong ngày, cách nhau 06 tiéng với cáctủy chọn độ phân giải là 025x025 độ, 0.5x0.5 độ và 1.0xIL0 độ kính vĩ Thời hạn dự

báo của mô h lên đến 384h (15 ngày) hoàn toàn có thé đáp ứng được nhu cầu dự báo mưa hạn vữa, lâm đầu vào cho các mô hình thủy văn hiện nay.

Tại Cơ quan khí tượng Nhật Bản (IMA), mô hình GSM đang chạy với độ phân giải0.5x0.5 độ và 0.25x0.25 độ với hạn dự báo lên đến 10 ngày Trong đó, mô hình chạy

mỗi ngày 04 phiên dự báo 84h đầu tiên, riêng dự báo tir 84h đến 240h (10 ngày) được.

chạy duy nhất lẫn vào phiên 122.

11.1.2 Dự bán tt

Đối với dự báo lũ, B.T Gouwclscuw và cộng sự [10] đã sử dung mô hình LISFLOOD dự báo lũ hạn vừa với đầu vào dự báo mưa tổ hợp 51 thành phan của Trung tâm dự báo hạn vừa Châu Âu (ECMWE), nghiên cứu cho 2 trường hợp lồ trên sông Meuse (tháng 01/1995) và Oda (tháng 07/1997) Các kết quả cho thấy mô hình LISFLOOD

đã cảnh bảo được lũ sớm trước từ 2-3 ngày, đặc biệt là thời điểm xảy ra đỉnh lũ Mặc

dù vậy đối với trường hợp lũ trên sông Odra, mô phỏng định lũ từ mô hình thiên thắp hơn so với thực tế,

‘Vio năm 2008, F Pappenberger và công sự [11] đã áp dụng mô hình LISFLOOD đểnghiên cứu trận lũ năm 2007 tại Romania, sử dụng đầu vào là lượng mưa dự báo từ

các dự bio tổ hợp của nhiều trung tâm lớn trên thể giới như ECMWF, UKMO hay

BOM Kết quả dự báo có thé cảnh báo được trận lồ trước 8 ngày, Kết quả cũng chứng

tỏ ring dự báo tổ hợp theo cách tiếp cận đa mô hình có đặc tính trung bình tốt nhất là

của ECMWE va UKMO, các kết quả mô phỏng

là các giá trị cực trị có thể xây ra

của him phân bổ tức

Dữ liệt mưa cực tị hạn vừa đến hạn dai (bao gồm cực tr ngày, cực te tẫn và cực tỉ

mùa) cũng được nhóm các tác giả C.J White và cộng sự [12] tại Đại học Tasmania sử

dạng để nghiền cứu dự báo lũ tại Ue

1.1.2 Các nghiền cứu trong nước

11.2.1 Dự báo mưa

Hiện nay, một số phương pháp chỉnh đang được áp dụng trong dự bio mưa tại nước ta.

như: Phương pháp synop, phương pháp thống ké và phương pháp mô hình số tị Phuong pháp synop là phương pháp dựa trên các bản đồ synop Đối với hạn dự báo gắn sẽ sử dụng trực tgp các bản đồ synop hing ngiy với các hinh thé synop được thể

hiện trên bản đổ tại các kỳ quan trắc như 1, 7, 13, 19 giờ thì dự bảo hạn dai sử dụng.

các bản đồ khí hậu với các thời đoạn dài hơn như 5, 10 ngảy hay thậm chí 1, 3

tháng Phương pháp thống ké là phương pháp don giản để dự báo những dị thường

của các yếu tổ so với khí hậu trung bình quy mô tháng hay mùa dựa trên những chỉ số liên quan tới nhiệt độ bé mặt biển và dao động Nam Trong khi đó, phương pháp dự "báo số trị chỉ mới được bắt đầu và phát triển từ những năm giữa thé ky 20 cho tới nay

<a trên việc mô hình hóa các qui tình tương tắc vật ý trong khí quyén và sự tương

túc giữa các thành phần khí hậu.

6 Việt Nam, các kết quả nghiên cứu về mưa lớn có gắn vớ thiên ta lĩ lụt đã được đề

cập đến trong một số công trình nghiên cứu khác nhau Đối với ngành Khí tượng thủy

văn (KTTV) đó là các nghiên cứu có tính tông kết về các hình thể synop gây mưa lớn ở Miễn Bắc, hoạt động của bão, ATND, gió mùa đông bắc và mưa lũ lớn của Nguyễn

Ngọc Thục và Lương Tuấn Minh (1990) [13], và những nhân tổ gây ra mưa lớn, 10 ở

sắc tỉnh miễn Trung và Tây Nguyên (Nguyễn Ngọc Thục và cộng sự, 1994), [14]

Trong báo cáo của Lê Văn Ảnh (2004)|Iố], mưa, bão, lĩ và thiệt hại do chúng gây ra ở

ảnh thổi tết khỉ khu vực Bắc Trung Bộ, Bên cạnh đó côn có nghiền cứu cúc loi

tượng thủy văn, thiên tai bit thường ở miễn Trung, (Nguyễn Đức Hậu, 2011)(16) "Nghiên cứu về mưa lũ lớn diện rộng của Lê Bắc Huỳnh, lũ lụt lịch sử đầu tháng XI và đầu thing XII- 999 ở Miễn Trung (2000) [17] Ngoài ra, côn cố nhữn

chuyên môn, dự án như Tang cường bệ thống dự báo, cảnh báo lũ lụt ở Việt Nam

(Tổng cục KTTV,

lũ quét khu vực Miễn Trong, Tây Nguyễn, và xây dưng hệ thống thí điểm phục vụ

ig nhiệm vụ

'013)/18l Dida trụ, khảo sắt, xây dựng bản đồ phân vũng nguy cơ

cảnh bio cho các địa phương cỗ nguy cơ cao xây ra là quốt phục vụ công tắc quyhoạch, chỉ đạo điều hành phòng tránh thiên ti thích ứng với biến đổi khí hậu(ViệnKhoa học KTTV&BĐKH, 2015) [19]

Tir những năm 2006, cùng sự phát triển của công nghệ máy tính, đường truyễn dữ liệu

và sự hợp tắc với các trung tâm dự báo thời tiết lớn trên thé giới, hing loạt các sản

phim dự báo số trị được thu nhận và sir dụng dưới dạng số Đầu tiên phải kể tới là sản

phẩm mô bình GSM (Global Spectral Model) của Cơ quan khí tượng Nhật Bản JMA

(Japan Meteorological Ageney) được truyền với độ phân giải 1.25 x 1.25 độ kính vĩ và

hạn dự bảo lớn nhất mới đến 72h Sau đ được ning cấp, ải tiến và chay với độ phân

giải tỉnh hơn với độ phân giải 0.5 x 0.5 độ kinh vĩ đối với diy đủ các trường khí tượng

và 0.25 x 0.25 độ kinh vĩ đối với các trường bé mặt Hạn dự báo của cả hai phiên bản

này cũng được tăng từ 72h lên đến 240h (10 ngày) và khoảng thời gian dự bảo cách

nhau 6 tiếng tăng lên 3 tiếng một, tần suất thu nhận là 4 phiên/ngày Sán phẩm dự báo.

mưa từ mô hình này đã được tác giả Bai Minh Tăng đánh giá, kiém định có độ tin cậycao khi áp dụng dự báo thời tiết nghiệp vụ taiTrung tâm Dự báo khí tượng thủy vănquốc gi quốc gia (TTDBQG) Songsong với sản phẩm mô hình GSM, sản phẩm dự bảo của mô hình GES (Global

(NCEP) cũng

được thu thập Ban đầu loại sản phẩm này cũng được thu thập khá thô, độ phân giải

không gian là L0 x 1.0 độ kinh vĩ,

nhau 3h, Theo thời gian phát triển, mô hình GES được cải tiến cả về động lực và độ

nay là Trung tâm Dự báo khí tượng thủy

Forecast System) của Trung tim dự báo mỗi tường quốc gia Hoa

ian dự báo 72h và khoảng thời gian dự báo cách

phân giải của sản phẩm Độ phân giải không gian tăng lên 05 x 0.5 độ kinh vĩ, thời

gian dự báo cách nhau 3h và hạn dự báo cũng tăng lên đến 10 ngày Ngoài ra, để phục vụ nhủ cầu dự báo mưa han vừa, TTDBQG cũng đã thu nhận số liệu tổ hợp Bắc Mp (NAEFS ~ North American Ensemble Forecast System) từ NCEP với 21 thành phản tổ

hợp, han dự báo đến 384h (16 ngày), độ phan giải Ix1 độ kinh vĩ Các sản phẩm từ

trùng tâm khác như Cơ quan khi tượng Canada, Cục khí tượng Cộng hỏa liên bang

Đức, Hải quân Hoa Ky cũng được thu nhận tuy nhiên các loại sản phẩm này chỉ đáp,

ứng yêu cầu dự báo hạn ngắn

Dar Đức Tién và cộng sự (2011) đã tiền hành nghiên cứu phát triển hệ thống dự báo tổ

hợp hạn vừa cho khu vực Việt Nam với hạn dự báo 5 ngây Hệ thống tổ hợp dựa trên

cách tiếp cận một mô hình đa phân tích tức là chạy mô hình khu vực độ phân giải cao HRM với 21 thành phần tổ hop GES (NAEFS) làm đầu vào để tạo ra 21 thành phần dự

báo với độ phân giải 0.15x0.15 độ Sản phẩm nảy đã được sử dụng làm biên đầu vào.

8

cho các mô hình thủy văn, dự báo đồng chiy han vừa trên hệ thông sông Hồng - Thái Bình Tuy nhiên, do hạn chế về năng lực tính toán, hệ thống tổ hợp này mới cung cấp sản phẩm 2 lằn/ngày và chưa đáp ứng đủ nhu cầu dự báo thủy văn hạn vừa thời gian thực đặc biệt là trong điều kiện mưa lũ Cuối năm 2011, TTDBQG tiến hành hợp tác

mua sản phẩm dự báo từ Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu (ECMWE).

“rong dự án này, sản phẩm mô hình dự báo tích hợp IFS (Integrated Forecast System)được truyền cho TTDBQG 2 phiên ngây với độ phân giải cao nhất từ trước tới nay0.125 x 0.125 độ kinh vĩ và hạn dự bảo lên đến 15 ngày, thời gian dự bảo cách nhau6, Ngoài ra, TTDBQG còn thu thập thêm sin phẩm tổ hợp 51 thành phần dự báo đến10 ngày với độ phân giải 0.25;0.25 độ và thời gian dự báo cách nhau 6h Đặc biệt,

ECMWF cũng đã hỗ trợ TTDBQG phát iển các phần mềm giải mã số liga, hiển thị số

liệu theo cách riêng phi hợp với yêu cầu nghiệp vụ, ngoài ra còn cung cp ải khoản

truy cập1g để tham khảo các sản phẩm dự bio đặc bivề hạn via, hạn đi qíwebsite ECMWE, Đối với dự báo hạn dải, các sản phẩm dự báo han thắng, dự báo hạn

mùa cũng được iếp nhận tại TTDBQG Dự báo thing có độ phân giải không gian 0.5

x 035 độ, thu nhận 2nfuẫn, hạn dự báo 32 ngày với các yếu tổ đự báo trung bình

cho từng tuần trong tháng Dự báo mùa có độ phân giải 0.75x0.75 độ, thu nhận mỗi tháng một lần và dự báo cho 6 thing iếp theo Các trường dy bio nhận được của dự báo hạn mùa được lấy trung bình cho từng tháng Cho đến nay các sản phẩm dự báo.

của ECMWE đã được khai thácKITV.

iệu quả và gớp phần ning cao chit lượng dự báo

Ngoài TTDBQG, các sản phẩm dự báo mưa số trị còn được các cơ quan, đơn vị khác

nghiên cứu như Trường Đại học Khoa học tự nhiên và Viện khoa học Khí tượng thủy

văn và biển đổi khí hậu Hướng nghiên cứu dự báo mưa hạn vừa và dai chủ yếu của

“Trường Dai học Khoa học Tự nhiên do GS Phan Văn Tân và các cộng sự thực hiện tạiKhoa khí tượng thủy văn và hải dương học dựa theo cách tiếp cận sử dụng các mohình khí hậu khu vực RCM (Regional Climate Model) chạy với đầu vio từ các dự báokhí hậu toàn cầu xuống độ phân giải tinh hơn nhằm đáp ứng nhu cầu dự báo bạn vừa,

"hạn dai của từng địa phương Các mô hình được áp dụng thir nghiệm bao gằm eIWRF,

RegCM, MMSCL, REMO chạy với đầu vào thu thập miễn phí từ hệ thống CFS.

(Climate Forecast System) của NCEP, Với dự báo hạn ngắn, các nghién cứu tập trung.

9

vào các mô hình như WRF, ETA hay HRM.

"Nguyễn Văn Thắng (2013) [20] đã xây dựng thành công phương pháp xác định mưa từ

số liệu ra đa, ảnh mây vệ tinh và kết hợp ra đa và vệ tinh, Để tai đã xây dựng thành công phương pháp xác định mưa từ số iệu ra đa, ảnh mây vệ tỉnh và kết hợp ra đa và

vệ tính Trong đó các hệ số hiệu chính mưa ra đa và các phương trình hồi quy hiệu

chỉnh mưa cho cá ra đa và vệ tỉnh được xây dựng chỉ tiết theo dang c: ô lưới Lượng

nwa ước lượng từ ra đa bước đầu cho kết quả thấp so với thực tẾ, Có nhiều nguyên

nhân ảnh hưởng đến quá trình ước lượng mưa như mạng lưới ra đa chưa đồng bộ, mật

độ trạm quan trắc thưa và thuật toán xử lý nhiễu Lượng mưa được chiết xuất rực iếp từ ánh mây vệ tinh còn nhiều hạn chế Diện mưa và cường độ mưa thường lớn hơn giá tri quan tắc nên cần được nghiên cứu kết hợp để cho kết quả phủ hợp hơn Việc kết hợp thông tin ra đa, vệ tỉnh và số liệu quan trắc cho kết quả khá tốt Tuy nhiên, với mạng lưới trạm quan tric bŠ mặt đối với lượng mưa còn thưa và mạng lưới ra da

dng bộ gây ra nhiều khó khăn trong việc thiết lập quan hệ giữa ba loại số liệu

Trần Dinh Trọng (201 1)(21] đã ứng dụng thông tin ảnh mây vệ tỉnh dé phân tích và dự

báo mưa, mưa lớn trong thời gian ngắn Qua việc phân tích, ứng dụng số liệu vệ tính

trong việc phân tích va dự báo mưa lớn trên lãnh thổ ViNam nói chung, khu vựcĐông Bắc Bộ nói riêng thông qua áp dụng thứ nghiệm cho các đợt mưa lớn điển hình."Việc dự báo mưa lớn nếu tham khảo thông tin mưa phân tích từ ảnh vệ tỉnh và xem xét

hoạt hình chuỗi cúc ảnh vệ tinh sẽ tang cường hiệu quả dự báo mưa vỀ cả thời gian và

cường độ Tuy nhiên vẫn còiòn chưa phù hợp hoặc sai sovới dự báo hoặc sai so với phân ích trên anh vệ nh, Điều này có thé được giải thích

là do sự sai khác về độ phân giải không gian và thời gian giữa ảnh vệ tinh và trạm đo hoặc có thể ai sốt rong quả tình qui đổi các điễm mơa từ vệ tinh hoặc do hạn chế của

phương pháp chưa được nghiên cứu Tắt cả các đợt mưa vừa, mưa lớn trong thời gian

thir nghiệm đều được ra da quan tric và phát hiện ra Việc thực hiện quan tắc, cảnh

báo, dir báo cực ngắn mưa và cc iện tượng thôi it theo các bước như quy tình cho

iy hiệu quả tương đối tốt rong việc giám sát và cảnh báo các hiện tượng này bằng ra

đa thời tiết ở Việt Nam

1.1.2.2 Dự báo lĩ

Dy báo lũ, dòng chảy đến đới thời đoạn vừa và dai là một nhiệm vụ quan trong

phục vụ việc điều hành chống lĩ cho ha du và sản xuất điện, cắp nước v Đây là vẫn để hết sức phức tạp được nhiều nha nghiên cứu trong nước quan tâm trong thời gian asin đây Các nghiên cầu thường chia thành hạn dự bảo ngắn (dự báo, cảnh bio từ 06 giờ đến 24 giờ) và hạn vừa (cảnh báo đến 05 ngày) Đối với hướng dự báo lũ với thời đoạn ngắn (6-24gi8): Các nghiền cứu tập trang phân ích rõ tính chit các yếu tổ thủy

văn, hiện tượng thủy văn, diễn biển, mức độ hoặc giá trị của mực nước, lưu lượng.

nước Một số nghiên cứu điển hình như: Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo lũ.

sông Đà phục vụ diễu tết hd Hoà Bình trong công tác phòng chống lũ lụt (Nguyễn

Lan Châu, 2004) [23]; Nghiên cứu A và HECRAS mô.

phòng, dự bio quá trình lĩ trên hệ thống sông Thu Bồn - Vu Gia (Đăng Thanh Mai,

2005) [24].

ng dụng mô hình WE"

“rong khi đó, đối với hướng dự báo dòng chảy lũ hạn vừa: Cúc nghiên cửu tập trung vào việc ứng dạng các phương pháp, mô hình thủy văn sử dụng số liệu dự báo mưa

định lượng từ các mô hình khí tượng dé tính toán dự bảo mực nước, lưu lượng vào dự.

báo đồng chảy lũ Một số nghiên cứu diễn hình như: Nghiên cứu ứng dụng số liệu vệ

tỉnh, viễn thám, mưa số trị kết hợp số liệu bề mặt trong dự bảo thủy văn (Đặng Ngọc.

Tinh, 2010) [25]: Nghiên cứu phát triển hệ thống phân tích.

báo thiên tai thủy văn cho hệ thống sông Ba (Đặng Thanh Mai, 2011) [26]: Nghiênám sát, cảnh báo và dự.cứu xây dựng công nghệ cảnh báo, dự bảo lũ cho các sông chính ở Quảng Bình,

chảy lũ đến các hồ chứa lớn trên hệ thống sông Hồng (Bai Đình Lập, 2014) [28]:

ing Trị (Vũ Đức Long, 2012) [27]: Nghiên cứu xây dung công nghệ dự báo dòng.Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo lũ và cảnh báo ngập lụt cho các sông chínhtỉnh Bình Định và Khánh Hòa (Đặng Thanh Mai, 2014) [29]

Từ việc nghiên cứu các kết quả đạt được của các đề tải nghiên cửu khoa học theo 2

hướng nghiên cứu tr, tinh hình nghiên cứu dự báo lũ ở Việt Nam hiện nay có thể

được tổng kết tôm tt như sau:

Dự báo đồng chảy ngắn hạn thường sử dụng các biểu đồ kinh nghiệm, phương pháo truyền thống, mô hình TANK, NAM, SSARR dang thu gọn, mô hình diễn toán lũ

in

trong sông, quan bệ mưa rio dòng chảy, phương pháp mực nước tương ứng Mức bảo.đảm của dự báo thuỷ văn đạt mức 70% - 85% với thời gian dự nhỏ hơn 24h Khi tăng

thời gian dự kiến thêm 12-24h nữa thì độ chính xác giảm xuống còn 65-70%.

Dy báo đồng chây han vừa thường được tién hành với việc sử dụng các phương pháp,

sau: Các phương pháp thuộc nhóm thống ké như phân tích tương quan đa biến, mo

hình ARIMA Các mô hình mưa dòng cháy như TANK, SSARR, HEC-HMS, MIKE-NAMsử dụng số liệu định lượng mưa từ các mônh khí tượng dang được thử nghiệm

trong dự báo tác nghiệp Điều dé dẫn đến chất lượng dự báo phụ thuộc rit nhiều vào.

dir báo mưa Các mô hình thủy văn dang được sử dụng nhiều: Mô hình Marine của

Viện Cơ học chất lỏng Toulouse (Pháp) xây dựng Mô hình này đang được Viện Cơ học Việt nam và Trung tâm Dự báo KTTVTW nghiên cứu trong một dé tài NCKH cắp Bộ (Nguyễn Lan C

Đà phục vụ điều i

, 2007) [30] Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo lũ sông

hỗ Hoà Bình trong công tác phỏng chống là lạt, (Nguyễn Lan Châu, 2004)(31] Xây dựng công nghệ dự báo trước 5 ngày ding chiy đến các hd chứa

Thi, 2006) [32] Hợp tác nghiên

cửu xây dựng công nghệ dự báo lũ trung hạn kết nổi với công nghệ điều hank hệ thông

lớn trên hệ thống sông Đà và sông Lô (Nguyễn Vi

công trình phòng chống lũ cho đồng bằng sông Hong - sông Thái Bình, (Vũ Minh

Cát, 2007) [33] Nghiên cứu dự báo mưa, lũ trung hạn cho vận hành hệ thống hỗ chứa

phòng lũ ứng dụng cho lưu vực sông cả (Hoàng Thanh Tùng, 2010) [34] Nhìn chung

mức bảo dm dự báo thủy văn hạn vữa (trước 3 ngày và 5 ngày vào mùa là) mới chỉdat khoảng 70%, trong trường hợp lũ lớn thì đạt được dưới 60%

1.2 ‘Ting quan nghiên cứu mô phỏng ngập lụt và vận hành hỗ chứa

12 “Các nghiên cửu trên thé giới

Cho đến nay, hướng nghiên cứu ngập lụt tập trung vào những nội dung chính như: Xây.

dựng hg thống giám sit và cảnh bio ngập lụt trên cơ sở sử dụng mô hình thuỷ văn,

thuỷ lực MIKEII kết hợp với sử dung tư liệu viễn thám GMS, I2 và NOAA-14 như ở Bangladest sử dung tr liệu viễn thám FY-II, OLR, GPCP, ERS-II, SSMH tại

RAS và khảo sắt thực địaTrung Quốc Thái Lan đã sử dụng mô hình thuỷ lục HEC

3 xây dụng các mặt cắt sông ở sông Mac Chaem đựa vào các trạm do D-GPS phục vụ

cho công tắc cảnh báo và dự báo lũ Ứng dung công nghệ viễn thấm vào nghiên cứu

12

ngập lụt như ở Thái Lan với “Dự án phát triển hệ thống cảnh báo ngập lụt cho vùnglong chảo Chao Phraya”; các nước châu Phi đã sử dung mô hinh thuỷ văn FEWS NET

kết hợp với hệ thống thông tin địa lý GIS, từ đó xây dựng hệ thống giám sát và cảnh bio ngập lụt với sự trợ giúp của tổ chức USGS/EROS Tại Pháp hãng cung cấp ảnh về

tinh SPOT đã ứng dung ảnh vệ tỉnh vào giám sắt ngập lụt hiện đang được nhiều nước

dang áp dụng Tổ chức GISTDA của Thai Lan cũng đã áp dung ảnh vệ tỉnh Landsat 5TM để xác định vùng ngập lụt cho các lưu vực sông ving phía Bắc Thái Lan như sôngSongkram, vùng ngập lụt thuộc tỉnh Sukotha.

Xây đựng tổ chức quản lý lưu vc sông và phòng ngừa lũ lụt theo hướng "Quản lý lưu

vực sông vả phòng ngừa lụt lội” đó là mô hình tổ chức quản lý lưu vực sông Seine

(Pháp), với sự tham gia chặt chẽ của các ngành, các địa phương và cộng đồng din cư

trong lưu vực Chris Nielsen (2006) đã ứng dụng mô hình MIKE SHE để tỉnh toán.

"ngập lạ vũng đồng bing và iều thoát nước đô thị, đã áp dụng cho khu vực Đông Nam

Á đông đúc dân cư sinh sống với đặc trưng các dòng sông lớn chảy qua các ving đồng

bằng tring và các khu đô thị, Nathalie Asselman và các tác giả khác (2009) đã công 66

nghiên cứu vé một số mô hình số mô phỏng ngập lụt Tác giả đã phân ích các kiểu môi hinh số mô phỏng ngập lụt Tác giả đã chọn 3 lưu vực tính toán thử nghiệm: vùng cửa sông Scheldt (Hii Lan) với đặc điểm địa hình thấp và được bảo bệ bởi dé: vũng dọc

theo sông Thames (Anh), có đồng bằng thấp ting có để bảo vệ và lưu vực sông

Brombo (Italia) với đặc điễm địa ình ni cao, đồng sông dốc, Qua nghiền cứu, các tác

giả đã có đánh giá tổng quan việc áp dụng các kiểu mô hình mô phỏng tương ứng với

các lưu vực như sau: Với các lưu vực sông thấp, vùng ngập lụt rộng, phẳng hoặc vùng 2 chiều có lưới cấu trúc hoặc

cửa sông có vùng ngập lụt rộng thi áp dụng mô

không cầu trúc Cũng có thể sử dung 6 ruộng nếu vùng đó mang tinh chất chứa là chủ yếu và thiểu số liệu dia hình chỉ tiếc

+ Với lưu vực sông có dòng sông đốc và vùng ngập rộng: nếu có đủ dữ liệu yêu câu thi

sử đụng mô hình 2 chiễu kết hợp với ding chính: n

sông nhưng thiểu tải liệu địa hình thi dung mô hình 1 chiều kết hợp với dòng chính.

+ Với lưu vực sông có dang sông dốc và vùng ngập hẹp thì sử dụng mô hình 1 chiều

hoặc 2 chiều kết hợp với đồng chính: cũng có thể sử dụng mô hình 1 chiều với sự thay

1

đội khối lượng và đông lượng giờ các 6

+ Với vùng đô thị khi có đầy đủ dir liệu: Bản đỗ địa hình, bản đồ số độ cao (DEM), dữ

liệu khí tượng thay văn thì sử dụng mô hình 2 chiều, với mô hình nước nông đầy đủ ở

những noi có ảnh hưởng lớn của quán tinh cục bộ Hiện nay đã có mô hình ô chứa 2

chiều cho kết quả hợp lý tuy nhiên chỉ phí tính toán cao A Pathirama và các tác giả khác (2011) đã phát triển mô hình EPA-SWMMS để ính toán ngập lụt đô thị trên cor

sở mô hình 2 chiều được đơn giản hóa kết hợp với mô hình tiêu thoát lũ 1 chiều SWMMS Tác giả cũng đã sử dụng kết quả đầu ra của mé hình dé tính toán thiệt hại đo ngập lục Mô hình này cũng có hiệu quả trong việc tỉnh toán ối ưu hệ thống tiêu thoát nước đô thị Nguyễn Mai Đăng (2010) đã nghiên cứu đánh giá rủi ro lũ lụt tổng hợp.

cho ving phân li sông Biy thuộc hệ thống sông Hồng Tác giả đã sử dụng mô hình

MIKE 11, MIKE21 để mô phỏng lũ vùng nghiên cứu để đưa ra đánh giá rủi ro lũ lụt

tổng hợp trên các mặt: mỗi nguy hiểm (độ sâu ngập thời gian ngập, tốc độ đồng chi), kinh tế (nhà dân, sử dụng công cộng đặc bit, hạ ting cơ sé xã hồi, nông nghiệp) xã hội (dan số, nhận thức về lũ lụt, giá trị tinh thin, thu nhập), môi trường (ô nhiễm, xói môn, không gian mờ) tổn thương (kinh Ế, xã hội, môi trường), rủi ro (mỗi hiểm nguy,

tổn thương),

L Lin và các tác giả khác (2015) đã nghiên cứu ngập dng do mưa lớn bằng mô hình

máy tự động di động CA (Cellular Automata) Quá trình thắm, dòng chảy cửa vào,

động lực đồng chảy được mô phông trên cơ sở xử lý trước một phần nhỏ dữ liệu địa

hình đô thị nhỏ ở Guangzho, miễn nam Trung Quốc Kết quả cho thấy sai số mục nước

ở đầu ra là đem; so sinh với bản đồ ngập lụt cho thấy mô hình này có Khả năng mô

phỏng động lực đồng chảy hiệu quả: ốc độ nhanh của mô hình đáp ứng được yêu cầu

điều hành khan cấp ở vùng đô thị,

1.2.2 Các nghiên cứu trong nude

nude ta vẫn đề vẫn đề mô phòng ngập lụt được được các ngành khoa học thủy lợi,thủy văn đặc biệt quan tâm, trong những năm gần đây hầu hết các lưu vục sông đã

được nghiên cứu mô phông quá tính ngập lụt xây đựng các bản đồ ngập lụt vũng hạ

du các sông nhằm đưa ra đánh giá trực quan về khả năng ngập lụt.

Cá cáo Chi số rủi ro khí hậu toàn cầu 2011 do tổnghiên cứu trong nước Theo bi

chức Gemanwateh công bổ thì Việt Nam là nước đứng thứ năm chịu ảnh hưởng lớn nhất của các biển cổ cực trịiên quan đến khí hậu trong bai thập kỷ trở lại đây Trung bình hing năm (1990 đến 2009) thiên tai cướp đi mạng sống của 457 người, thiệt hại

ước tinh trên 1,8 ty USD,

'Việc áp dụng các mô hình toán đã có một số công trình sau: Lê Xuân Cầu và Nguyi

‘Van Chương (2000), đã ứng dụng mạng thần kinh nhân tạo (ANN) để dự báo lũ sông

‘Tra Khúc và sông Vệ, Nguyễn Hữu Khải và Lê Xuân Cầu (2000) đã ứng dụng

‘mang thin kinh nhân tạo (ANN) để dự báo lũ quét; Trin Thục, Lê Đình Thành, Đặng

‘Thu Hiển (2000) đã ứng dụng mô hình mạng thần kinh nhân tạo (ANN) để tính toán

dy báo lũ cho các sông Tả Trạch, Trả Khúc, Vệ và lũ quét trên sông Dinh; Trin Thanh

“Xuân, Hoàng Minh Tuyển (2000) đã sử dụng mô hình TANK để tính toán lũ trên sông

“Tả Trạch; Bùi Đức Long áp dụng mô hình SSARR để dự báo lũ trên sông Trả Khúc(2001) và sông Cả (2003) Lẻ Văn Nghinh và Hoàng Thanh Tùng (2007 đã ứng dụng

các mô hình toán và Hệ thống thông tin địa lý để xây dựng các phương án dự báo,

cảnh báo lũ và ngập lụt cho các sông lớn ở miền Trung,

1.3 Tổng quan lưu vực ng! 13.1 Đặc điền tự nhiên

Lưu vực sông Dinh có tổng diện tích khoảng 212km2, nằm trên địa bàn huyện Bổ

‘Trach tinh Quảng Bình Dòng chính sông Dinh bắt nguồn từ đông dãy Trường Son,

chảy theo hướng Tây Nam - Đông Bắc rồi đỗ ra biển đông có chiều dài khoảng

Ving thượng nguồn sông Dinh có Hồ Thác Chuối là một công trinh đầu mối cắp II, thuộc xã Phú Định huyện Bố Trạch Công đập có toa độ 17°.26" vĩ độ Bắc, 106327" kinh độ đông, cách Thành Phổ Đồng Hới 12km về phía Tây Lưu vục hồ

Thác Chuối có dạng hình lòng chảo, bổn phía lä núi cao, giữa là lòng hd, có 1 cửa

thoát duy nhất ra sông Dinh, Diện ích lưu vực tính đến tuyển đặp là 88.0 km2 Địa

hình tương đối phức tạp, thấp din từ Đông sang Tây Khu vực lòng hồ có rừng tự

lớn (từ 15 đến 20 độ), nhiễn và rừng trồng Cay e6i rim rạp, độ dốc tương đ

Is

Phin trung du của lưu vực sông Dinh là vùng đồi nú thấp ở đây kinh tế chủ yếu phát

triển cây cao su, cây khoai mi và sen kẽ rừng trồng và chăn nuôi gia súc, gia cằm.

Phin hạ du là các dải đồng bing sen lẫn đã cát ven biển; nơi đây tập trung din cư đông đúc và là vùng phát tiễn kính tẾ chủ đạo của lưu vực sông Dinh v

hoa mau và nuôi rồng đánh bắt thủy sản.

1.3.2 Đặc điễm khí tượng thủy vănChế độ nhiệc NI

27C, độ âm không khí từ 78% + 84%.

ệt độ không khí trung bình nằm dao động trong khoảng từ 21°C=

Bão và áp thấp nhiệt đối: Bão và áp thập nhiệt đói hoạt động trên biển Thái Bình Dương và ảnh hưởng đến Việt Nam thường từ thẳng VII - XI hàng năm Trung bình mỗi năm có từ 5 - 6 cơn bảo và áp thấp nhiệt đới đỗ bộ vio Việt Nam thi có tới 4 cơn bão và áp thip nhiệt đới ảnh hưởng đến khu vực miễn Trung và khoảng 20,4% ảnh

hưởng tới khu vực tir Hà Tĩnh đến Thừa Thiên Huế, Có những năm số lượng bão và áp

éu hơn 10 cơn, đó là các năm 1964,

thấp nhiệt đới đỗ bộ vào Việt Nam bằng hoặc 1

1973, 1978, 1985, 1986, 1989 và 1996,

Khu vực Quảng Bình, mùa bão chính vụ tir tháng IX - XI Tuy nhiên, cũng có nhữngcơn bão trái mùa hoặc có thể nói những cơn bão hoạt động không theo những quy luật

phổ biến của khí hậu, có thé xuất hiện sớm hơn hay muộn hon so với quy luật Hàng

năm, Quảng Bình chịu ảnh hưởng trung bình từ I - 2 cơn bão và áp thấp nhiệt đổi, có

năm số lượng bao và áp thấp nhiệt đới ảnh hưởng nhiều hơn như năm 1985 và 1989.Bio đỗ bộ vio Quảng Bình, Thừa Thiên Hué, Đà Nẵng va các tỉnh Bắc Trung Bộ,

hoặc bão đi dọc bờ biển từ Nam ra Bắc đều gây mưa lớn tại Quảng Bình Mưa do bão

hoặc những quá trình mưa có liên quan đến bão chiếm khoảng 50% tổng lượng mưa.

năm của nhiều địa phương ven biển Trung Bộ.

Bão gây ra mưa lớn khi đổ bộ vào đất liễn, người ta đ thông kể có khoảng 45% số

cơn bão và áp thắp nhiệt đói có tổng lượng mưa từ 200 - 300mm Khoảng 20% số cơn

bão và áp tấp nhiệt đói có tổng lượng mưa lớn hơn 300mm và khoảng 15% số cơn

bão và áp thấp nhiệt đói có tổng lượng mưa dưới 150mm Thời gian mưa lớn tong và

16

sau bão trung bình từ 2 - 3 ngày.

Không khí lạnh: Không khí lạnh từ phía Bắc xâm nhập sâu vào Quảng Bình từ các

tháng đầu mùa đông và gây ra mưa lớn trên diện rộng với lượng mưa từ 100 - 200mm,

có khi lớn hơn.

G1Ió mua tràn xuống kết hợp với sự hoạt động của bão, áp thấp nhiệt đới hoặc hội tụ

nhiệt đới ở phía Nam, ảnh hưởng của hai loại hình thế này thường cho mưa rất to trên

diện rộng Đặc biệt khi có đới gió Đông hoạt động mạnh gây mưa càng lớn trên diện

rộng và sẽ hình thành lũ lụt lớn Đây là những hình thế gây nên các trận lũ đặc biệt lớn

tháng X năm 1992, 1993 và thang XI năm 1999.

Dai hội tụ: Dai hội tụ ở phía Nam biển Đông, đồng thời ở phía Bắc có gió mùa hoặc tín phong Đông Bắc hoạt động va di chuyển dần xuống phía Nam, sẽ gây mưa lớn và

kéo dài ngày tại Quảng Bình.

Chế độ mưa: Chế độ mưa có thể chia thành hai mùa rõ rệt là mùa khô và mùa mưa, mùa khô (mùa mưa ít) kéo dài từ tháng XII năm trước đến hết tháng VII năm sau, lượng mưa mùa khô chiếm khoảng 30% tông lượng mưa cả năm Mùa mưa (mùa mưa nhiều), từ thang VIII - tháng XI hang năm, tuy chỉ kéo dài 4 tháng nhưng lượng mưa

mùa mưa chiêm khoảng 70% tông lượng mưa cả năm.

Chế độ lũ: Sông suối Quảng Bình hầu hết bắt nguồn trên lãnh thổ của tỉnh rồi đồ ra

biển Đông Mưa rơi trên lưu vực là nguyên nhân chủ yếu sản sinh ra dòng chảy và chế

độ mưa quyết định đến chế độ lũ trên các sông Mùa lũ ở Quảng Bình không trùng với

mùa mưa, mùa mưa từ tháng VIII - XI, nhưng mùa lũ thường bắt đầu chậm hơn từ tháng IX đến tháng XI Như vậy, giữa mùa mưa và mùa lũ không trùng thời gian Hàng năm, nửa đầu tháng VIII thường ít mưa và nửa cuối tháng VIII lượng mưa tăng lên rõ rệt Lượng mưa trung bình tháng VIII được xếp vào mùa mưa, nhưng do mùa

khô kéo dài, lưu vực chưa bão hoà do đó lượng dòng chảy bình quân trong tháng

VIII còn thấp nên chưa đạt chỉ tiêu mùa lũ Nhưng cũng có năm tháng VIII đã xuất

hiện lũ, thậm chí có năm lại có lũ lớn, nên thang VIII cũng có thể được xem là tháng

thuộc mùa lũ.

17

Chế độ dòng chảy lũ: Đặc điểm nổi bật của chế độ mưa và chế độ dòng chảy ở Quảng Bình là đường phân phối dòng chảy trong năm có hai đỉnh rõ rệt Đỉnh chính xuất hiện vào tháng IX, X; đỉnh phụ xuất hiện vào tháng V, VI Mùa lũ tập trung vào các tháng X, XI, XII và chiếm 60 - 80% tông lượng dòng chảy cả năm Vào mùa này, sông ngòi

thường có lũ đột ngột gây ngập lụt trên diện rộng Dòng chảy lũ trên các sông của

Quảng Bình chiếm phần lớn lượng dòng chảy trong năm, vì vậy dòng chảy lũ là đặc trưng quan trọng trong chế độ thuỷ văn tỉnh Quảng Bình.

Chế độ dòng chảy cạn: Trong mùa cạn, dòng chảy phía thượng nguồn các sông yếu, vùng hạ du thủy triều xâm nhập mặn vảo sâu trong sông Dòng chảy kiệt kéo dài trung bình 8 - 9 tháng, năm dài nhất là 10 tháng, ngăn nhất là 7 tháng Trong mùa cạn, tại Quảng Bình vào tháng V hoặc tháng VI hàng năm có thê có mưa to gây lũ, thường gọi

là lũ tiểu man Li tiêu mãn không những ít gây hại mà ngược lại rất quan trọng, bố

sung một lượng nước đáng kê cho toàn bộ bề mặt diện tích đất của tỉnh, giảm nguy cơ hạn hán cho những tháng còn lại của mùa khô Nhưng cũng có năm lũ tiểu mãn lớn, làm thiệt hại nhiều hoa màu của nhân dân (26/5/ 1989).

Chế độ bốc hơi: Lượng bốc hơi trung bình hàng năm từ 800 + 900 mm,chủ yếu vào

các tháng IV,V,VI,VII khi đó nắng nóng mưa, ảnh hưởng mạnh của gió tây khô nóng

nên lượng bôc hơi khá cao.

Dòng chảy cạn, ở Quảng Bình ngoài lượng nước ngầm gia nhập dòng chảy sông còn phải tính đến lượng mưa, đặc biệt là mưa tiéu mãn Những tháng chuyên tiếp từ mùa lũ sang mùa cạn lượng mưa còn khá lớn, xấp xi 100mm Thời kỳ chuyền tiếp từ mùa can sang mùa lũ lượng mưa đạt khoảng 100 - 300mm Độ dài mùa cạn của các sông suối trong tỉnh trung bình 8 - 9 tháng, dài nhất là 10 tháng, ngắn nhất là 7 tháng Lượng

dòng chảy mùa cạn chiếm 21 - 39% tong lượng mưa năm Tổng lượng 3 tháng nhỏ

nhất chiếm khoảng 4 - 6% so với tổng lượng dòng chảy năm.

1.3.3 Mạng lưới sông ngòi

Quảng Bình có mạng lưới thuỷ văn khá dày, có tiềm năng lớn về thuỷ điện, thuỷ lợi,

thuỷ sản va giao thông vận tải.

Mật độ sông suối Quảng Bình đạt khoảng 0,6 - 1,85 km/km2 (Mật độ sông ngòi trung

18

Đình toàn quốc là 0.82 kem km2) Mạng lưới sông suối phân bổ không ối có xu hướng giảm din từ Tây sang Đông Vũng núi mật độ

Ikm km2, in từ 0,45 - 0.5 km km2, Lãnh thổ Quảng

sông chính, diện tích lưu vục 7.980km2, tổng chiều dit 343km và đều đổ ra biểnĐông Tinh từ Bắc vào Nam có các lưu vục: sông Roòn,

éu, mật độ sông

su ng suối đạt

ing vencó 5 lưu vựcng Gianh, song Lý Hoà,daisông Dinh va sông Nhật Lệ Trong đó, sông lớn nhất là sông Gianh có chi

58km, điện ích lưu vực 4 680km2; sông Nhật Lệ có 2.650km2 diện tích lưu vực; cả

2 lưu vực sông này chiếm 92% tổng diện tích toàn lưu vực (tong đó sông Gianh

chiếm 58,69, sông Nhật Lệ chiếm 33,2 %4) Đặc điểm hình thai sông ngồi tỉnh QuảngBình được mô tả ở bảng 1.1

Bang 1.1 Đặc điểm hình thái sông ngồi tỉnh Quảng Bình

nà | Bo

-châu | Pie sa) ar | aa tng | AME

STT| Ten sing | dài — quân ảnh quản quân | ding chảy ae

¬ om?) we (km/km2) ‘we Qoim/s) qgema,

cs mm.2 [Gia —[ se ato aa) eae ios

in nẽ Tnnm mm mm.

động —[ AM ng ose SE WaT

1.34 Đặc dm dia hin, dia mạo

Toàn bộ khu vực thượng nguồn lưu vực sông Dinh có địa hình là vùng đổi núi với độ.

sao từ 600-1000m, với đã gốc được phát triển rộng răi có thành phin chủ yêu là đi

Granit,ngodi ra còn có đá phiến Xerixi, thạch anh xenxit và cát bột kết phân bổ rãi rác trong ở đây, dọc theo hai bờ sông, đá gốc xuất hiện sớm, độ cứng cao, cầu tạo khối

hoặc phân lớp diy.

Vùng trung lưu của lưu vực là vùng đổi thấp có độ cao trung bình khoảng 60m, với địa

chất b& mặt là đắt sồi, đắt đồ bagan, đất pha cát ơi xốp

'Vùng hạ lưu là vùng đồng bằng, phía gần cửa sông có khi chỉ cao hon mặt nước biển 2

~ 3m, cổ nơi thắp hơn mực nước biển, trong khi đó đi bn eit ven biển lại cao hơn,

thậm chí cao tới 10 - 20m.

Độ c c phủ của rừng trong khu vực nghiên cứu khả thp, rồng chủ yéu là rừng nghèo

19

và diện tích đất rừng nghèo chuyền sang trồng cây công nghiệp khá nhiều nên về mùa lũ khả năng điều tiết dòng chảy mặt của rừng bị hạn chế và dễ phát sinh lũ, làm cho

lưu lượng lũ tăng cao hơn, cường suất lớn hơn Đồng thời nó cũng làm tăng sự khác

biệt vê dòng chảy giữa hai mùa mưa va mùa khô.

LỘC NINH

TY LE 1: 25.000

Hình 1.1: Ban do địa hình lưu vực sông Dinh 1.4 Những tồn tai và phương pháp tiếp cận

Các phân tích tổng quan ở trên đã cho thấy tầm quan trọng của bài toán dự báo mưa trong nghiệp vụ dự báo KTTV Như đã biết, Việt Nam năm tron trong vùng nội chí tuyến thuộc khu vực gió mùa châu Á, hàng năm Việt Nam chiu tác động của nhiều

hình thế thời tiết phức tạp Kết quả phân tích nguyên nhân hình thành các trận lũ lớn đã xảy ra trên các sông miền Trung dựa trên chuỗi số liệu nhiều năm cho thấy, các hình thế thời tiết chính gây ra mưa lũ trên các sông miền Trung hết sức đa dạng và phức tạp Nhìn chung, các hình thế đó bao gồm: Bão, áp thấp nhiệt đới; không khí lạnh; hoạt động của dải hội tụ nhiệt đới và tô hợp tác động của các hình thé thời tiết này Những thiên tai gây hậu quả nghiêm trọng cho miền Trung chủ yếu gắn liền với

các hiện tượng lũ lụt, mà nguyên nhân chính là mưa lớn và mưa lớn kéo dài tại miên

20

Trun Do đó, dự báo mưa chính xác cho khu vực miền Trung nói chung, khu vực tỉnh Quảng Bình nói riêng là điều kiện cần thiết cho dự báo thủy văn chính xác, phục vụ phòng tránh và giảm nhẹ thiên tai cho khu vực này Dưới tác động của biến đổi khí hậu, đặc điểm mưa lớn khu vực miền Trung đã có nhiều biến đồi trong 10 năm trở lại

đây Do vậy, việc nghiên cứu và phân tích các hình thế gây mưa lớn cho khu vực miền Trung có vai trò hết sức quan trọng và cần thiết để kiểm chứng lại các nghiên cứu

trước đây cũng như cung cấp các cơ sở khoa học quan trọng trong việc lựa chọn

phương pháp, giải pháp công nghệ cho các bai toán liên quan tới dự báo mưa lũ.

Lưu vực sông Dinh thuộc tỉnh Quảng Bình là một lưu vực nhỏ với mật độ lưới trạm

quan trắc thưa nên các luận giải ở trên cho thấy tầm quan trọng việc nâng cao chất

lượng dự báo mưa lũ phục vụ các bài toán tính toán thủy văn, thủy lực và vận hành hồ chứa Từ các phân tích tổng quan các nghiên cứu dự báo mưa bang mô hình động lực có thé thay dé dự báo mưa lớn bắt nguồn từ các hình thế synép quy mô nhỏ và vừa, đòi hỏi phải sử dụng các mô hình dự báo mưa số trị Tuy nhiên, sai số hay độ không chắc

chắc của mô hình là khác nhau đối với từng vùng nghiên cứu cu thé Để giảm thiểu những sai số có thé có, luận văn hướng tới việc ứng dụng tổ hợp có trọng số các mô hình dự báo mưa số trị kết hợp với phương pháp nội suy từ điểm lưới về điểm trạm dé

phục vụ bài toán dự báo lũ cho lưu vực sông Dinh.

21

CHƯƠNG II: CƠ SỞ KHOA HỌC DỰ BÁO LŨ VÀ MÔ PHỎNG

NGAP LUT

2.1 Đặc điểm và hình thế thời tiết gây mưa lũ trên lưu vực sông Dinh

Những đợt mưa lũ lớn thường do các hệ thống thời tiết gây mưa có quá trình hoạt động mạnh trên khu vực Vũ Anh Tuấn và các cộng sự (2015) [35] đã thống kê và tổng kết lại các hình thế thời tiết chính gây ra mưa lớn diện rộng cho khu vực Việt Nam, bao gồm không khí lạnh, hội tụ gió kinh hướng, nhiễu động trong đới gió Đông nhiệt đới, rãnh áp thấp mặt đất, dải hội tụ nhiệt đới, xoáy thuận nhiệt đới, gió Tây Nam hoạt động mạnh và rãnh áp thấp xích đạo.

Các khối không khí lạnh (KKL) từ phía bắc di chuyên xuống phía nam theo từng đợt và ảnh hưởng đến thời tiết Việt Nam ở hầu hết các tháng trong năm với tần suất và

mức độ khác nhau Tần suất xuất hiện nhiều nhất là trong các tháng chính đông rồi đến

các tháng chuyền tiếp Quá trình xâm nhập của KKL xuống phía nam chủ yếu theo hai hướng: hướng Bắc — Nam hoặc theo hướng lệch về phía đông Thời tiết do KKL gây ra cũng khác nhau tùy từng thời kỳ Thời đoạn đầu và giữa mùa đông, khi áp cao lục

địa có cường độ mạnh và liên tục được tăng cường xuống phía nam, quá trình mưa đối với các tỉnh Bắc Bộ vai trò chủ đạo là rãnh thấp bị nén và front lạnh Ở các tỉnh Miền Trung, mưa chủ yếu là do tác động địa hình còn những nguyên nhân khác chỉ là những

nguyên nhân phụ Điều này khiến hình thế không khí lạnh tăng cường gây ra những hệ quả thời tiết mãnh liệt ở Trung Bộ Trong những tháng đầu năm đặc biệt cuối mùa đông xuân, khi áp cao lạnh phía bắc cường độ không mạnh, di chuyên về phía đông

nam biến tính qua biển gây mưa nhỏ mưa phùn ở phía đông Bắc Bộ, các tỉnh miền Trung nhất là từ đèo Hải Vân trở vào hầu như không bị ảnh hưởng, có chăng nữa sự

tăng áp kích động lan truyền làm cho đới tín phong đông bắc mạnh lên ở ngoài biển và không gây thời tiết gì đặc biệt.

Hình thế hội tụ gió kinh hướng bao gồm các dạng nhiễu động trong đới gió Tây cận

nhiệt đới, nhiễu động trong đới gió Đông nhiệt đới và đới gió Đông Nam mạnh ở rìa

áp cao cận nhiệt đới Trong lớp khí quyền trên cao của tầng đối lưu từ 5000m trở lên

22

luôn luôn tôn tại hai đới gió ngược chiều nhau đó là đới gió Tây cận nhiệt đới và đới gió Đông nhiệt đới Thực chất hai đới gió có hướng trái ngược nhau này là hai đới gió ở ria phía bắc và phía nam của áp cao cận nhiệt đới Tuy thuộc vào vi tri và hoạt động của áp cao cận nhiệt đới mà vi trí, phạm vi của các đới gió nay thay đôi một cách

tương đối và có tương quan khá mật thiết với nhau Những nhiễu động động trong đới

gió tây cận nhiệt đới (rãnh gió tây) và đới gió đông nam mạnh ở ria ap cao cận nhiệt

đới thường ảnh hưởng chủ yếu đến thời tiết khu vực Bắc Bộ và Bắc Trung Bộ Trong

khi đó, những nhiễu động trong đới gió đông nhiệt đới (sóng đông) có sự ảnh hưởng

đến thời tiết các khu vực Việt Nam từ bắc vào nam tùy theo vi tri của trục áp cao cận nhiệt đới Sóng đông là các nhiễu động của luồng không khí dưới dang hình Sin di

chuyên từ phía đông sang phía tây Sóng đông tạo nên khu vực thời tiết tốt ở phần đầu

sóng theo hướng di chuyên và khu vực thời tiết xấu với mây tích và mây vũ tích cho mưa rào ở phần đuôi sóng Trong những điều kiện thuận lợi, biên độ rãnh lớn dần và khơi sâu trở thành một áp thấp, có khi trở thành bão Ở Bắc Biển Đông sóng đông dịch

chuyên từ đông sang tây với tốc độ khá 6n định khoảng 20km/h nên có thé dự báo

đường di của sóng đông theo phương pháp quán tính.

2.2 Nghiên cứu sản phẩm mưa dự báo cho lưu vực sông Dinh

2.2.1 Các mô hình dự báo mưa số trị trên thé giới và Việt Nam

Số liệu dự báo mưa số trị có rất nhiều ưu điểm so với các loại số liệu truyền thống

khác vì nó bao phủ trên vùng rộng lớn với quy mô toàn cầu, liên tục và chứa nhiều thông tin vật lý quan trọng mà nhiều loại số liệu khác không có được Loại số liệu này

cung cấp lượng mưa dưới dạng điểm hoặc ô lưới theo không gian và thời gian trên lưu vực sông Số liệu mưa số trị đóng vai trò đặc biệt quan trọng trong cảnh báo các hiện

tượng thời tiết đặc biệt nguy hiểm như bão, mưa lớn, gió mùa Nó cũng có ý nghĩa hết sức quan trọng trong việc bé sung cho những noi thiếu lưới tram do mua, hỗ trợ

cho công tác phân tích và dự báo thuỷ văn.

Đề phục vụ bài toán dự báo thời tiết nói chung và dự báo mưa nói riêng, Trung tâm Dự

báo khí tượng thủy văn quốc gia (TTDBQG) bên cạnh việc tham khảo các bản đồ phân

tích synop, số liệu vệ tinh, ra da, thì các sản phẩm dự báo số trị là không thé thiếu

trong quy trình nghiệp vụ dự báo, đặc biệt là dự báo mưa Hiện tại, đang có 2 lớp mô

23

hình được sử dụng trong nghiệp vụ dự báo mưa tại TTDBQG gồm các mô hình toàn cầu như GFS của NCEP, GSM của JMA, GME của DWD, NOGAPS của Hải quân My, và các hệ thống mô hình khu vực như HRM, ETA Bên cạnh lớp các mô hình dự báo tất định nói trên, các hệ thong dự báo tô hợp (EPS) toàn cầu và khu vực cũng

đang được khai thác sử dụng tại TTDBQG trong công tác dự báo mưa như EPS của

NCEP dựa trên mô hình toàn cầu GFS, EPS của CMC dựa trên mô hình toàn cầu

GEM Các hệ thống dự báo tổ hợp này bao gồm 21 dự báo thành phần và hướng tới dự

báo hạn vừa (5-10 ngày) Hiện nay, TTDBQG đang vận hành nghiệp vụ hai EPS khu

vực gồm EPS hạn ngắn (SREPS) với han dự báo 1-3 ngày gồm 15 dự báo thành phan dựa trên cách tiếp cận đa mô hình da phân tích (chạy các mô hình HRM, WRFARW và WRENMM với đầu vào từ 5 mô hình toàn cầu), và EPS hạn vừa từ 3-5 ngày dựa trên cách tiếp cận hạ quy mô động lực bao gồm 21 dự báo thành phần (chạy mô hình HRM với 21 đầu vào từ EPS toàn cầu của NCEP).

Hiện nay có rất nhiều hướng tiếp cận dự báo mưa theo phương pháp số trị Đối với dự báo hạn vừa, hướng tiếp cận thường được các nước tiên tiên sử dụng là dự báo tô hợp nhằm nắm bắt được các nguồn bất định do trường ban đầu gây ra Tuy nhiên dé áp dụng phương pháp này đòi hỏi cần có hệ thống tính toán cấu hình tốt, chạy đồng thời

các mô hình có độ phân giải cao cả về không gian và thời gian, kéo theo đòi hỏi về chỉ

phí rất lớn Một hướng tiếp cận đã và đang sử dụng tại Trung tâm DBQG cũng như nhiều trung tâm nghiên cứu khác ở trong nước là sử dụng trực tiếp các sản phẩm dự báo mưa từ các mô hình toàn cầu được cung cấp miễn phí hoặc hợp tác với các trung tâm lớn trên thé giới Trước hết phải kế đến sản phẩm mô hình của Nhật Bản, được

biết đến với tên gọi GSM (Global Spectral Model), sản phẩm này đã được dung tại

Trung tâm DBQG từ năm 2004 với độ phân giải 1.25x1.25 độ kinh vi, thời gian dự

báo đến 48h Theo thời gian phát triển, mô hình này hiện nay đang cung cấp ở độ phân giải 0.25x0.25 độ kinh vĩ, thời gian dự báo lên đến 10 ngày, với khoảng thời gian dự

báo cách nhau 06 giờ.

Ngoài sản pham dự báo mưa từ mô hình GSM, Trung tâm DBQG còn dang sử dụng sản phẩm từ mô hình GFS của Trung tâm dự báo môi trường Hoa kỳ với độ phân giải tương tự mô hình GSM nhưng với thời gian dự báo lên đến 15 ngày.

24

Cả hai mô hình nói trên đang là hai kênh tham khảo rất tốt cho dự báo viên về xu thế biến đổi của các hệ thống thời tiết xét trên trường qui mô lớn, tuy nhiên độ phân giải của cả hai mô hình đều khá thô và chưa đáp ứng được nhu cầu dự báo thủy văn đặc biệt trên khu vực Trung Bộ, nơi có địa hình dài về chiều rộng nhưng hẹp về chiều ngang Nếu tính trên phạm vi nút lưới của mô hình, khu vực hẹp nhất của miền Trung chỉ bao gồm khoảng 10 điểm lưới của mô hình Như vậy độ chỉ tiết cần thiết cho các

lưu vực dự báo mưa thông qua các mô hình là chưa đáp ứng đủ.

Bên cạnh đó, sản phẩm dự báo mưa từ các mô hình toàn cầu GME (của Cộng hòa liên

bang Đức), NAVGEM (của Hải quân Hoa Kỳ) cũng đang được tham khảo tại Trung

tâm DBQG Nhưng độ phân giải của các mô hình này vẫn còn khá thô (30km x 30km,

thời gian dự báo 72h), chưa đáp ứng được nhu cầu dự báo thủy văn hạn vừa.

Dé bồ khuyết cho sự thiếu sót đó, Trung tâm DBQG đã hợp tác với Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Au dé mua sản phẩm dự báo của mô hình IFS, mô hình được đánh giá là một trong những mô hình có chất lượng tốt nhất thế giới đối với dự báo hạn vừa Sản phâm đang sử dụng tại Trung tâm DBQG có độ phân giải không gian là 0.125x0.125 độ kinh vĩ, hạn dự báo lên đến 10 ngày và bước thời gian dự báo là 3

tiếng đối với 5 ngày đầu và 6 tiếng đối với 5 ngày sau Có thể nói đây là sản phẩm mô

hình toàn cầu có độ phân giải không gian và thời gian tốt nhất tính tới thời điểm này tại Trung tâm DBQG Ngoài sản phẩm dự báo tất định IFS, Trung tâm dự báo thời tiết hạn vừa Châu Âu còn cung cấp thêm cho Trung tâm DBQG sản phẩm dự báo tô hợp 51 thành phần độ phân giải 0.25x0.25 độ kinh vĩ tương tự như mô hình GSM va GFS, hạn dự báo lên đến 10 ngày Dữ liệu tô hợp có dung lượng rất lớn nên tốn tài nguyên

lưu trữ, loại sản pham này chi đáp ứng yêu cầu thời gian nghiệp vụ, tức là thời gian

thực, chưa thực hiện nghiên cứu đánh giá do không đủ thời gian lưu dữ liệu.

2.2.2 Lựa chọn sản phẩm mưa dự báo phù hợp cho lưu vực sông Dinh

Nhu đã biết, với sự phát triển ngày càng nhanh của các mô hình dự báo thủy văn ngày nay, việc sử dụng số liệu mưa tự báo theo phương pháp phân tích synốp và phương pháp thống kê là không đáp ứng được yêu cau Cụ thé, rất nhiều mô hình dự báo lũ, mô hình thủy lực đòi hỏi các giá trị dự báo mưa phải định lượng và chi tiết theo cả không gian và thời gian Trong khi đó, dự báo mưa theo phương pháp synốp chỉ mang

25

tính định tính, Không cung cấp được các dự báo chi tết tại các điểm và chỉ it theo thời gian Mặc dù hiện tại phương pháp synốp đã được cải tiến và đưa thêm các phân tích động lực vào, các giá trị dự báo mưa đã định lượng hơn nhưng vẫn chỉ mang tính.

chất dự báo lượng mưa cho cả đợt hoặc mưa định lượng trung bình cho cả vũng Khác

với phương pháp synốp, các phương pháp thông kê có thể cung cấp được các dự báo.

lượng mưa cụ thé tai các điểm trạm, chỉ tit phin nào theo thổi gian Tuy nhiền, dự

báo định lương mưa từ phương pháp này vẫn có nhiều hạn chế như chỉ có thể cung cấptại các vị trí có số li 9 quan trắc mưa và rất khó c thể dự báo được các đợt mưa mang tính cục (sự kiến hiểm) Do đó, cin thiết phải có nhưng công nghệ dự báo mưa khác

mang định định lượng và khách quan để đáp ứng được yêu cầu sé liệu đầu vào của các

mô hình thủy văn, nhất là các mô hình phân bổ thông số

‘Tir năm 2000 cho đến nay, việc ứng dụng các sản phẩm dự bảo từ các mô bình dự báo.

thời t sốt (NWP) đã được đấy mạnh ở Việt Nam tại các cơ quan dự báo nghĩ và ác đơn vị làm nghiên cửu Có thể nồi, sin phẩm NWP đã thành một nguồn số

liệu tham khảo không thể thiểu trong nghiệp vụ dự báo KTTV tại Việt Nam Do bản

chất của các mô hình NWIcác sin phẩm dự báo cho các trường khí quyển, trong đó,

có trường mưa, được tạo ra vừa mang tinh khách quan và định lượng VỀ nguyên tắc,

các sản phẩm này có thể được cung cắp tại bắt ky điểm nảo trong miễn tích phân của

mô hình và chỉ tiết đến hàng phút theo bước tích phân của mô hình Do đó, về mặt

thực hành,sản phẩm dự bảo mưa tử các mô hình NWP hoàn toàn có thé đáp ứng

được yêu cầu của các mô hình thủy văn miễn là lưu vực sông nghiên cứu nằm trong miễn tích phân của mô hình NWP.

Hiện tại, sản phẩm dự báo mưa từ các mô hình dự báo toàn cầu đang được ứng dụng

ở Việt Nam do các sản phẩm dự báo này được cung cắp miễn phí qua

tường đối nh

Internet như: Sin phẩm dự bảo từ mô hình GFS có độ phân giải 0.25x0.2:

(Global Forecast System) hệ thống dự báo toàn cầu, với dữ liệu mưa dự báo chỉ tiết

iia mô hình CFS có độ phân giải 0.5x0.5 độ Sản phẩm CFS

được vi tắt từ Climate Forecast System là một hệ thống dự báo khí hậu toàn cầu Sin

đến 6 giờ và sản phẩm.

phẩm dự báo mưa của mô hình cung cấp cho người dùng với dữ liệu chỉ tiết một giờ Hai hệ thống được vận hành bởi các nhà khoa học thuộc Trung tâm Dự báo Môi

26

trường Quốc Gia Hoa Kỳ (NCEP); Sản phẩm GSM có độ phân giải 0.5 x 0.5 độ của‘Cor quan khí tượng Nhật Bản (JMA) hoặc GEM có độ phân giải 0.25 x 0.25 độ của Cơ«quan khí tượng Canada

Nõi chung, các sản phẩm dự báo mưa của các mô hình toàn cầu về mặt kỹ thuật hoàn toàn có thể đáp ứng được yêu cầu về đầu vào cho các mô hình thay văn Tuy nhiên,

chit lượng dự báo định lượng mưa của mỗi mô hình NWP toàn cầu là khác nhau phụthuộc vio các điều kiện ban đầu, điều kiện biên, các sơ đồ được sử dụng để tham số

"hóa quá tinh vật lý trong mô hình, Ngoài ra, các mô hình NWP toàn cầu thường có độ

thể thờ

phân giải thô nên khả năng nắm bit được đợt mưa lớn do các hi tiết qui mô

vừa gây ra còn hạn chế, Chính điều này din đến dự báo mưa ừ các mo hình NWP chỉ tốt cho cae bình thé gây mưa quy mô lớn, nhưng li dự bảo mưa thường thiên thấp so

với thực tế các đợt mưa lớn do các hình thé thời tiết qui mô vừa gây ra, mà thường đây

chính lại là các đợt mưa lớn sinh 1, nhất là ở khu vực vũng núi phía bắc và miễn

Trung Việt Nam Điều này dẫn đến chất lượng dự báo lũ của các mô hình thủy văn sử

dung số liệu mưa dự báo từ các mô hình toàn cầu còn hạn chế Do đó, a a cạnh

vige nghiên cứu cải tiến mô bình thủy văn, eh việc nghiên cứu cải tiến chất lượng dự

báo mưa của các mô hiing hết sức c

"ĐỂ ning cao chất lượng dự báo mưa của các mô hình NWP toàn cầu, rt nhiễu trung im dự báo quốc tế dang tập trung vào hướng nghiên cứu cải tiền sơ đồ đồng hóa số

li¿đồng lực học và vit lý của mô hình, công như tăng độ phân giải của mô hình

NWP toàn cầu để ting cường khả năng nắm bắt các hiện trợng thờ tết quy mô vừa, nhất là cho dự báo mưa ở khu vực nhiệt đới Tại các nước không có khả năng phát

triển và chạy các mô hình toàn cầu, trong đồ có Việt Nam, hiện tại dang có các hưởng

nghiên cứu va ứng dụng chủ đạo gồm: 1) hạ quy mô thống kê, 2) hạ quy mô động lực.

hoặc tổ hợp của 2 cách tiếp cân này Cách tiếp cân hạ quy mô thông ké sử dụng các

phương pháp thống kế truyền thống (sử dụng tập số liệu đã qua để xây dựng quan hệ

thống kể và áp dung cho tương la) và hiện đại (mang tinh cập nhật trong số mô tả

inb thé thời

1g ké liên tục theo thời gian để nắm bắt được sự thay đổi

ếp cận này cũng gặp phải các hạn chế giống như phương pháp thống kê tuyển thống là không nắm bắt được các trị đột biến hoặc trạng thái chuyển pha của.

mm

thời tiết Do đó, cách ti éu được sit dụng cho bài toán dự báo quy mô.

hạn vừa trở lên và ít được ứng dụng để cung cấp dự báo mưa đầu vào cho mô hìnhthủy văn.

Cách tiếp cận hạ quy mô động lực được thực hiện thông qua một mô hình NWP khu

vue trong đó các sơ đồ tham số hóa vật lý, miễn tích phân, bước thời gian tích phân, độ phân giải đã được tối uu hóa cho khu vực dự báo Các trường phân tích và dự bio

inh NWP toàn cầu được sử dụng để làm trường ban đầu và điều kiện biên phụthuộc vào thời gian cho mô hình NWP khu vực Cách tiếp cận này có ưu điểm chính làtăng được độ phân giải không gian và thời gian, qua đó tăng cường được khả năng,

nắm bit các hiện tượng quy mô vừa và quy mô nhỏ (néu độ phân giải ngang xuống.

hàng tram mát), Đặc biệt, nếu hệ thống mô hình NWP khu vực có tích hợp thêm với hệ

thống đồng hóa sí

như đo mơ tự động m đa thời tiết, thi chất lượng dự ảo sẽ tăng en, Cch tiếp cận

igu trong đó đồng hóa thêm được các dữ liệu quan trắc địa phương

này cũng khắc phục được hạn chế của việc sử dụng sản phẩm dự báo mưa của mô hình

inclu đó là có thể tạo ra được các giá trị dự báo mưa định lượng khác biệt trên vùnghep do có độ phân giải cao hon (vi mô hình NWP toàn cầu có độ phân giải thô hơn nên

Vige nội suy giá tị mưa theo phương pháp nội suy điểm gn nhất hoặc nội suy trưng

Bình 6 lưới ó th tạo ra các giá tị dự báo mưa giống nhau tại các điểm gẵn nhau hoặc

cùng nằm trong 6 lưới của mô hình NWP toàn cu) Hạn chế duy nhất của cách tiếp

cận này là việc sử dung các mô hình NWP khu vục không thể o ra các dự báo xa (ir5 ngày tr lên) so với các mô hình NWP toàn cầu Tuy min, tên thực tẾ chất lượng

dự báo mưa của mô hình NWP nói chung là giảm theo hạn dự báo, hạn dự báo cảng xa

tải chit lượng dự báo cảng thấp.

Tại Việt Nam hiện nay đã và đang có rất nhiều mô hình NWP khu vực được nghiên

cứu vi ứng dụng tong nghiệp vụ như mô hình HRM, MMS, WRF, COSMO, NHM,

RAMS, Mỗi một mô hình nói trên đều có những ưu nhược điểm riêng trong kỹ

năng dự bảo mưa Hiện ti, các mô hình HRM, COSMO và WRF dang được chạynghiệp vụ tại Trung tâm dự báo KTTV quốc gia, mô hình MMS và WRF đã và dang

được chạy dự bảo thử nghiệm tại Viện khoa học KTTV và Biển đổi khí hậu, mổ hình

RAMS dang được chạy thir nghiệm dự báo ở Khoa KTTV và Hai dương học, Trường28