Luận văn thạc sĩ Quản lý xây dựng: Đánh giá ảnh hưởng của yếu tố thời tiết đến năng suất lao động trong các dự án thủy lợi của Việt Nam

ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP HӖ CHÍ MINH

75ѬӠ1*ĈҤI HӐC BÁCH KHOA

/ÇĈĂ1*+Ѭ1*

ĈÈ1+*,ÈҦ1++ѬӢNG CӪA YӂU TӔ THӠI TIӂ7ĈӂN 1Ă1*68Ҩ7/$2ĈӜNG TRONG CÁC DӴ ÁN THӪY LӦI

CӪA VIӊT NAM

Chuyên ngành: Quҧn lý xây dӵng Mã sӕ ngành: 8580302

LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ

Thành phӕ Hӗ Chí Minh, tháng 9 QăP

&{QJWUuQKÿѭӧc hoàn thành tҥi: 7Uѭӡng Ĉҥi hӑc Bách Khoa ± Ĉ+4*-HCM Cán bӝ Kѭӟng dүn khoa hӑc 1: TS NguyӉn Tuҩn KiӋt

Cán bӝ Kѭӟng dүn khoa hӑc 2: 76Ĉӛ TiӃn Sӻ Cán bӝ chҩm nhұn xét 1: PGS.76/ѭѫQJĈӭc Long Cán bӝ chҩm nhұn xét 2: 76ĈLQK&{QJ7ӏnh

LuұQYăQWKҥFVƭÿѭӧc bҧo vӋ tҥL7UѭӡQJĈҥi hӑF%iFK.KRDĈ+4*73+&0ngày 10 tháng 09 QăP

Thành phҫn HӝLÿӗQJÿiQKJLiOXұQYăQWKҥFVƭJӗm:

(Ghi rõ hӑ, tên, hӑc hàm, hӑc vӏ cӫa HӝLÿӗng chҩm bҧo vӋ luұQYăQWKҥFVƭ 

1 TS Lê Hoài Long

2 3*676/ѭѫQJĈӭc Long 3 76ĈLQK&{QJ7ӏnh 4 76Ĉһng Ngӑc Châu 5 TS PhҥP9NJ+ӗQJ6ѫQ

Xác nhұn cӫa Chӫ tӏch HӝLÿӗQJÿiQKJLi/9Yj7Uѭӣng Khoa quҧn lý chuyên ngành sau khi luұQYăQÿmÿѭӧc sӱa chӳa (nӃu có)

CHӪ TӎCH HӜ,ĈӖNG 75ѬӢNG KHOA KӺ THUҰT XÂY DӴNG

Lê Hoài Long Lê Anh Tuҩn

ĈҤI HӐC QUӔC GIA TP.HCM CӜNG HÒA XÃ HӜI CHӪ 1*+Ƭ$9,ӊT NAM

1+,ӊ0 9Ө/8Ұ19Ă17+Ҥ&6Ƭ

Hӑ và tên hӑc viên: /ÇĈĂ1*+Ѭ1* MSHV: 18700406

1Jj\WKiQJQăPVLQK 1ѫLVLQK7S+&0 Chuyên ngành: Quҧn Lý Xây Dӵng Mã sӕ ngành: 8580302

I 7Ç1 Ĉӄ TÀI: ĈÈ1+ *,È Ҧ1+ +ѬӢNG CӪA YӂU TӔ THӠI TIӂ7 ĈӂN 1Ă1*68Ҩ7/$2ĈӜNG TRONG CÁC DӴ ÁN THӪY LӦI CӪA VIӊT NAM NHIӊM VӨ VÀ NӜI DUNG

1 ;iFÿӏnh các nhân tӕ thӡi tiӃt ҧQKKѭӣQJÿӃQQăQJVXҩWODRÿӝng trong các dӵ án xây dӵng thӫy lӧi vӅ kiên cӕ YjWLrXWKRiWQѭӟc các tuyӃn sông, tuyӃQNrQKWUrQÿӏa bàn Thành phӕ Hӗ Chí Minh

2 Xây dӵng mô hình mҥng neuron nhân tҥo và hӗi quy tuyӃQWtQKÿӇ FyÿiQKJLiWiFÿӝng cӫa các yӃu tӕ ÿӃQQăQJVXҩt

II NGÀY GIAO NHIӊM VӨ: ngày tháng QăP

III NGÀY HOÀN THÀNH NHIӊM VӨ: ngày tháng QăP IV HӐ VÀ TÊN CÁN BӜ +ѬӞNG DҮN: TS NguyӉn Tuҩn KiӋt 76Ĉӛ TiӃn Sӻ

7S+&0QJj\WKiQJQăP

CHӪ NHIӊM BӜ 0Ð1Ĉ¬27ҤO 75ѬӢNG KHOA KӺ THUҰT XÂY DӴNG

Ĉӛ TiӃn Sӻ Lê Anh Tuҩn

LӠI CҦM Ѫ1

LӡLÿҫu tiên, tôi xin chân thành bày tӓ lòng biӃWѫQÿӕi vӟi TS NguyӉn Tuҩn KiӋt Yj76Ĉӛ TiӃn Sӻ ÿmWұQWuQKKѭӟng dүQÿӝng viên và cho tôi nhӳng gӧi ý quý báu ÿӇ hoàn thành luұQYăQQj\

Ĉӗng thӡLW{LFNJQJ[LQJӱi lӡi cҧPѫQÿӃn quý thҫy cô khoa Kӻ thuұt Xây dӵng, Ĉҥi hӑF%iFK.KRDĈҥi hӑc QuӕFJLD73+&0ÿmWUX\ӅQÿҥt nhӳng kiӃn thӭc quý báu trong suӕt quá trình hӑc tұp là nӅn tҧng vӳng chҳc cho tôi trong suӕt quá trình nghiên cӭu

1JRjLUDW{LFNJQJ[LQJӣi lӡLFiPѫQWӟLTXêÿӗng nghiӋp và BaQJLiPÿӕc công ty Quҧn lý Khai thác Dӏch vө Thӫy lӧLÿmWұn tình chӍ dүQFKRW{LFiLQKuQWѭӡng tұn KѫQYӅ nhӳng vҩQÿӅ thӵc tӃ cӫa hӋ thӕng thӫy lӧi bҵng nhӳng kinh nghiӋm quý báu LuұQYăQ7KҥFVƭKRjQWKjQKYӟi sӵ cӕ gҳng cӫa bҧn thân, tuy nhiên sai sót và hҥn chӃ là không thӇ tránh khӓi Kính mong nhұQÿѭӧc các góp ý, chӍ dүn cӫa quý Thҫy C{ÿӇ tôi bә sung thêm kiӃn thӭc và hoàn thiӋn bҧQWKkQPuQKKѫQ

Xin trân trӑng cҧPѫQ

Tp Hӗ &Kt0LQKQJj\«WKiQJ«QăP /rĈăQJ+ѭQJ

TÓM TҲT LUҰ19Ă17+Ҥ&6Ƭ

Các ngành công nghiӋp ngày càng phát triӇn dүQÿӃn nhiӅu bҩt cұp phát sinh FNJQJQKѭQKXFҫu phҧLÿҭy nhanh tӕFÿӝ, chú trӑng cҧi thiӋQQăQJVXҩt hoҥWÿӝng Vҩn ÿӅ cҧi thiӋQQăQJVXҩt trong hoҥWÿӝng xây dӵng hiӋn nay là mӝt trong nhӳng công viӋc rҩWÿѭӧc quan tâm trong ngành công nghiӋp ViӋF[iFÿӏnh các yӃu tӕ ҧQKKѭӣQJÿӃn QăQJVXҩt cӫa dӵ iQÿmÿѭӧc thӵc hiӋn trong nhiӅu nghiên cӭXWUѭӟFÿk\7X\QKLrQcác nghiên cӭu này tұp trung ӣ phҥm vi rӝQJFKѭDWұp trung sâu vào các vҩQÿӅ riêng biӋt cӫa tӯng yӃu tӕ

Trong nghiên cӭu này có mөc tiêu chính gӗPFy;iFÿӏQKÿѭӧFFiFWiFÿӝng cӫa thӡi tiӃWÿӃQQăQJVXҩWODRÿӝng cӫa dӵ án Thӫy lӧi (loҥi dӵ án riêng biӋt) TiӃSÿyliӋt kê 29 nhân tӕ có ҧQKKѭӣng mҥnh nhҩWGQJÿӇ ѭӟFOѭӧng khҧ QăQJhoҥWÿӝng thiӃu tính әQÿӏnh Tӯ ÿy[k\Gӵng mô hình dӵ báo sӵ mҩWQăQJVXҩWÿӇ WtQKWRiQѭӟc OѭӧQJFѫEҧn cho các dӵ án chuҭn bӏ ÿҫXWѭWKXӝc nhóm công trình xây dӵng Thӫy lӧi 4XD ÿy WURQJ QJKLrQ Fӭu này sӱ dөng mҥng neuron nhân tҥo (Artificial Neural 1HWZRUNB$11 ÿѭӧc biӃWÿӃQQKѭPӝt hӋ thӕng có khҧ QăQJJLҧi quyӃt các vҩQÿӅ phӭc tҥSOLrQTXDQÿӃn các mӕi quan hӋ hay tình huӕng không dӵ ÿRiQÿѭӧc bҵng khҧ QăQJKӑc hiӇu dӵDWUrQFѫVӣ dӳ liӋu khҧo sát thӵc tӃ Nghiên cӭu này giúp xây dӵng mô hình ANN và hӗLTX\ÿDELӃn trên cùng mӝt tұp dӳ liӋXÿӇ kiӇm tra, so sánh khҧ QăQJѭӟFOѭӧng cӫa mô hình Tӯ ÿyÿѭDUDPӝt mô hình có khҧ QăQJ[iFÿӏnh gҫQQKѭFKtQK[iFQăQJVXҩWODRÿӝng sӁ bӏ ҧQKKѭӣng thӃ nào khi chӏXFiFWiFÿӝng cӫa thӡi tiӃWĈӗng thӡL[iFÿӏQKÿѭӧc 19 nhân tӕ thӡi tiӃt chính có ҧQKKѭӣng trӵc tiӃSÿӃn viӋc [iFÿӏQKQăQJVXҩWODRÿӝng cho dӵ án xây dӵng thӫy lӧi

ASTRACT

The development of industries leads to many problems as well as to speed up production, focusing on improving productivity The issue of improving productivity in construction activities is of great interest in the industry Factors affecting project productivity have been identified in previous studies However, these studies focus on a wide range, not focusing on the specific issues of each element

The main objectives of this study include: Identifying the impacts of weather on labor productivity of the Irrigation project (this is a separate project type) We then listed the 29 most influential factors used to estimate the instability From that, build a model of productivity loss prediction to calculate basic estimates for projects of investment in irrigation construction There by, this study uses an artificial neural network (ANN), which is known as a system capable of learning and understanding based on actual survey data to solve complex problems that are not expected predict This study helps develop the ANN model and multivariate regression on the same data set to test and compare the estimation capacity of the model This gives a model capable of determining almost exactly how labor productivity will be affected by the effects of weather In addition, 19 major weather factors were directly identified to determine labor productivity for irrigation construction projects

4.1.1 Thӕng kê mô tҧ dӳ liӋu khҧo sát thӱ nghiӋm 45

4.1.2 Phân tích &URQEDFK¶V$OSKDNKҧo sát thӱ nghiӋm 47

DANH MӨC BҦNG BIӆU

Bҧng 4 1: KӃt quҧ phân tích &URQEDFK¶VDOSKD biӃQÿӝc lұp 48

Bҧng 4 2: Sӕ Oѭӧng kӃt quҧ cӫa cuӝc khҧo sát 50

Bҧng 4 3: Giá trӏ hӋ sӕ &URQEDFK¶V$OSKD\Ӄu tӕ nhiӋWÿӝ (lҫn 1) 53

Bҧng 4 4: Bҧng tәng hӧp các thông sӕ yӃu tӕ nhiӋWÿӝ 53

Bҧng 4 5: Giá trӏ hӋ sӕ &URQEDFK¶V$OSKDVDu khi loҥi biӃn A.4 (lҫn 2) 54

Bҧng 4 6: Bҧng tәng hӧp sau khi loҥi biӃn A.4 (lҫn 2) 54

Bҧng 4 7: Bҧng tәng hӧp hӋ sӕ &URQEDFK¶V$OSKD\Ӄu tӕ nhiӋWÿӝ có loҥi biӃn A.4 55 Bҧng 4 8: Bҧng giá trӏ hӋ sӕ &URQEDFK¶V$OSKD\Ӄu tӕ ÿӝ ҭm 55

Bҧng 4 9: Bҧng tәng hӧp các thông sӕ yӃu tӕ ÿӝ ҭm 55

Bҧng 4 10: Bҧng phân tích hӋ sӕ &URQEDFK¶V$OSKD\Ӄu tӕ ÿӝ ҭm 56

Bҧng 4 11: Bҧng giá trӏ hӋ sӕ &URQEDFK¶V$OSKD\Ӄu tӕ vұn tӕc gió 56

Bҧng 4 12: Bҧng tәng hӧp các thông sӕ yӃu tӕ vұn tӕc gió 56

Bҧng 4 13: Bҧng phân tích hӋ sӕ CronbDFK¶V$OSKD\Ӄu tӕ vұn tӕc gió 56

Bҧng 4 14: Bҧng giá trӏ hӋ sӕ &URQEDFK¶V$OSKD\Ӄu tӕ PѭDEmR 57

Bҧng 4 15: Bҧng tәng hӧp các thông sӕ yӃu tӕ PѭDEmR 57

Bҧng 4 16: Bҧng giá trӏ hӋ sӕ &URQEDFK¶V$OSKDVDXNKLORҥi các biӃn 58

Bҧng 4 17: Bҧng tәng hӧp các thông sӕ sau khi loҥi biӃn 58

Bҧng 4 18: Bҧng phân tích hӋ sӕ CroQEDFK¶V$OSKD\Ӄu tӕ PѭDEmR 58

Bҧng 4 19: Bҧng xӃp hҥng giá trung bình các nhân tӕ khҧo sát 59

Bҧng 4 20: Bҧng giá trӏ hӋ sӕ 02Yj%DUWOHWW¶VWHVWEDQÿҫu 61

Bҧng 4 21: BҧQJSKkQWtFKSKѭѫQJVDLWәQJEDQÿҫu 61

Bҧng 4 22: Bҧng ma trұn xoay các nhân tӕ EDQÿҫu 62

Bҧng 4 23: Bҧng giá trӏ hӋ sӕ 02Yj%DUWOHWW¶VWHVWVDXNKLORҥi biӃn 64

Bҧng 4 24: BҧQJSKkQWtFKSKѭѫQJVDLWәng sau loҥi biӃn 65

Bҧng 4 25: Bҧng ma trân xoay cӫa các nhân tӕ sau loҥi biӃn 67

Bҧng 4 26: KӃt quҧ huҩn luyӋn cҩu trúc 1 70

Bҧng 4 27: KӃt quҧ huҩn luyӋn cҩu trúc 2 70

Bҧng 4 28: KӃt quҧ huҩn luyӋn cҩu trúc 3 71

Bҧng 4 29: KӃt quҧ huҩn luyӋn cҩu trúc 4 71

Bҧng 4 30: KӃt quҧ huҩn luyӋn cҩu trúc 5 71

Bҧng 4 31: KӃt quҧ kiӇm tra mô hình ANN theo bӝ mүu nhóm 3 72

Bҧng 4 32: Bҧng tóm tҳt các kӃt quҧ mô hình hӗi quy enter 75 Bҧng 4 33: Bҧng ANOVA mô hình hӗi quy 75 Bҧng 4 34: Bҧng hӋ sӕ cӫa mô hình hӗi quy 76 Bҧng 4 35: Bҧng thӭ tӵ mӭFÿӝ ҧQKKѭӣng cӫa các yӃu tӕ OrQQăQJVXҩWѭӟFOѭӧng 76 Bҧng 4 36: Bҷng kӃt quҧ giá trӏ hӋ sӕ MAPE 79 Bҧng 4 37: Bҧng so sánh các thông sӕ cӫa 2 mô hình 81

DANH MӨC HÌNH ҦNH

+uQK3KѭѫQJSKiSQJKLrQFӭu cӫa luұQYăQ .18

Hình 3 2: MӭFÿӝ dӵ báo kӃt quҧ thông qua giá trӏ MAPE .29

Hình 3 3: Quy trình thӵc hiӋQSKѭѫQJSKiSKӗi quy tuyӃn tính .30

Hình 3 4: Mҥng neuron cӫDFRQQJѭӡi 31

Hình 3 5: Các thành phҫn chính cӫa mҥng thҫn kinh 32

Hình 3 6: Cҩu trúc và tiӃn trình hoҥWÿӝng cӫa mҥng ANN .34

Hình 3 7: Mҥng neuron lan truyӅn tiӃn .35

Hình 3 8: Mҥng neuron có tín hiӋu phҧn hӗi .35

Hình 3 9: Mҥng neuron hӗi quy .36

Hình 3 10: Mҥng ANN có tín hiӋu giám sát 38

Hình 4 3: BiӇXÿӗ phҫQGѭFKXҭn hóa P-P Plot .77

Hình 4 4: BiӇXÿӗ Scatter Plot kiӇm tra giҧ ÿӏnh liên hӋ tuyӃn tính 78

&+ѬѪ1* ĈҺT VҨ1Ĉӄ 1.1 Giӟi thiӋu chung

Phát triӇn hӋ thӕng thӫy lӧi cӫa ViӋt Nam rҩWÿѭӧc quan tâm Trong quá trình ÿҭy mҥnh tӕFÿӝ WăQJWUѭӣng cӫa hoҥWÿӝng sҧn xuҩt nông nghiӋp không thӇ không nhҳFÿӃn vai trò cӫa hӋ thӕng cҩSQѭӟc sҥFKYjWLrXWKRiWQѭӟc ô nhiӉP'RÿyPӝt hӋ thӕng thӫy lӧi hoàn thiӋn có vai trò quan trӑng vô cùng to lӟn trong viӋc phát triӇn ÿӗng bӝ cӫa sҧn xuҩt nông nghiӋp vӟi sӵ phát triӇn cӫa xã hӝi

Vì vұ\F{QJWiFÿҫXWѭWKLF{QJYjWKDQKTX\ӃWWRiQÿѭDYjRYұn hành các tuyӃn kênh rҥch cӫa các hӋ thӕng thӫy lӧi cҫn thӵc hiӋn nhanh và hiӋu quҧ nhҩt Tuy nhiên theo thӵc tӃ hiӋn nay viӋc triӇn khai các hoҥWÿӝng vүQÿDQJUҩt chұP7URQJÿySKҧi kӇ ÿӃn vҩQÿӅ các nhà thҫu thi công vӟi tӕFÿӝ rҩt chұm chҥp Có rҩt nhiӅXOêGRÿӇ ҧQKKѭӣQJÿӃn vҩQÿӅ thi công chұm chҥp cӫa nhà thҫXQKѭQJXӗn vӕn chұm, khҧ QăQJWKLFông yӃu kém, trӣ ngҥi vӅ mһt bҵng, Trong nӝi dung cӫa bài báo cáo luұn YăQQj\Kӑc viên tұp trung chính vào mӝt trong nhӳng yӃu tӕ ҧQKKѭӣng nhҩWÿӃn khҧ QăQJWKLF{QJF{QJWUuQKWKӫy lӧi là yӃu thӡi tiӃt

MөFÿtFKFKtQKFӫa nghiên cӭu là ÿiQKJLinhӳng ҧQKKѭӣng tiêu cӵc cӫa thӡi tiӃt WURQJJLDLÿRҥn thi công xây dӵng tҥLF{QJWUѭӡng Thӵc hiӋQF{QJWiFÿROѭӡng, ÿiQKJLiQăQJVXҩWODRÿӝng sӁ bӏ ҧQKKѭӣng ra sao khi thӡi tiӃt không thuұn lӧi Tӯ ÿyPjFiFFKӫ ÿҫXWѭEDQTXҧQOêÿѫQYӏ thi công có thӇ tham khҧRÿӇ ÿiQKJLiVҳp xӃp các công tác sao cho phù hӧp vӟi thӡLJLDQÿmNêNӃt

ĈӇ [iFÿӏnh nhӳng ҧQKKѭӣng tiêu cӵc cӫa thӡi tiӃWWiFÿӝQJÿӃn vҩQÿӅ nghiên cӭu cҫn phҧL[iFÿӏQKFiFÿһFWUѭQJFӫDNKLWѭӧng thӫ\YăQWUrQNKXYӵc Nӝi dung luұn YăQWұp trung chính là viӋc quan sát các loҥi hình thӡi tiӃt ӣ phҥm vi khu vӵc Thành phӕ Hӗ &Kt0LQK'RÿyQKӳng thông sӕ này sӁ ÿѭӧc lҩy theo dӳ liӋu thӡi tiӃt tҥLÿk\

EĈ͡ ̱m:

Khu vӵc Thành phӕ Hӗ &Kt0LQKFyÿӝ ҭPWUXQJEuQKÿҥt tӯ 78-80%, do nҳng nhiӅu, nhiӋWÿӝ cao 7URQJQăPPDPѭDFyÿӝ ҭPFDRKѫQKҷn so vӟi mùa khô (85-88%/70- Ĉӝ ҭm tháng cao nhҩt có thӇ ÿҥWÿӃQĈӝ ҭm thҩp có thӇ xuӕng Gѭӟi 30%

c B͙FK˯L

Vӟi nӅn nhiӋWÿӝ cao, nҳng nhiӅXOѭӧng bӕFKѫLWUrQWRjQOѭXYӵc nhìn chung lӟQÿҥWWUrQGѭӟi 1PPQăPW\NKXYӵF/ѭӧng bӕFKѫLFDRӣ hҥ OѭXPPy 1200 mm) và có xu thӃ giҧm dҫQOrQWKѭӧQJOѭXPy 900 mm)

7URQJQăPWKiQJEӕFKѫLPҥnh nhҩt là tháng II, III, IV vӟLOѭӧng bӕFKѫLFDRnhҩWÿҥt tӯ 100 mm/tháng y 150 mm/tháng Tӯ giӳDÿӃn cuӕLPDPѭDOѭӧng bӕc KѫLJLҧm chӍ còn 50mm/tháng y 70mm/tháng DiӉn biӃn cӫa quá trình bӕFKѫLFyNKҧ QăQJKRjQWRjQQJѭӧc vӟi quá trình bӕFKѫLWKӵc tӃ WUrQOѭXYӵFYuWURQJO~FQѭӟc WURQJÿҩt nghèo nhҩt thì quá trình bӕFKѫLFyNKҧ QăQJOҥi có giá trӏ lӟn nhҩWYjQJѭӧc lҥi

d Gió bão:

*LyWKѭӡQJ[X\rQFyKѭӟQJOj7k\1DPYjĈ{QJ%ҳF*LyFyKѭӟng Tây Nam xuҩt hiӋQWURQJPDPѭDWӯ WKiQJÿӃQWKiQJJLyĈ{QJ%ҳc xuҩt hiӋn trong mùa khô tӯ WKiQJÿӃn tháng 4 TӕFÿӝ JLyWKѭӡng xuyên tӯ 2-4m/s

Bão ít xuҩt hiӋQQKѭQJNK{QJSKҧi không có Theo thӕQJNrWURQJQăPWUӣ lҥLÿk\WKuWURQJVӕ FiFFѫQEmRÿә bӝ YjRQѭӟc ta có 10% sӕ FѫQEmRJk\ҧQKKѭӣng trӵc tiӃp hay gián tiӃSÿӃQYQJQj\WURQJÿySKҫQÿә bӝ trӵc tiӃp chiӃm tӹ trӑng rҩt nhӓ (khoҧng 2,5%) NhӳQJFѫQEmRJk\ҧQKKѭӣng trӵc tiӃp hay gián tiӃSÿӃn khu vӵc xҧy ra vào nhӳng tháng cuӕLQăPFKӫ yӃXJk\PѭDOӟn (200-300)mm/ngày trên phҥPYLWRjQOѭXYӵc và gió cҩSÿӃn cҩp 10 tӭc khoҧn (20-25)m/s Ngoài ra, trong khu vӵc nghiên cӭu còn xuҩt hiӋQ FiF FѫQ Oӕc xoáy có tӕF ÿӝ JLy Fy NKL ÿҥW ÿӃn 30m/s, tuy nhiên nhӳng nhӳng trұn gió lӕFQKѭYұy chӍ xҧy ra trong phҥm vi hҽp và thӡi gian ngҳn song sӭc phá hoҥi mҥQKQrQFNJQJFyWKӇ gây nhӳQJKѭKӓng vӅ nhà cӱa và công trình dân dөng khác

e Ch͇ ÿ͡ P˱D

ChӃ ÿӝ PѭDWURQJNKXYӵc chia làm 02 mùa rõ rӋt:

- 0DPѭDEҳWÿҫu tӯ WKiQJÿӃn tháng11 Sӕ QJj\PѭDFKLӃPYjOѭӧng PѭDFKLӃm tӯ 90% y 93% tәQJOѭӧQJPѭDKҵQJQăP

- Mùa khô tӯ WKiQJÿӃQWKiQJQăPVDX/ѭӧQJPѭDFKLӃm tӯ 7% y 10% lѭӧQJPѭDWRjQQăP

ChӃ ÿӝ PѭDtWELӃQÿӝQJTXDFiFQăPYjOѭӧQJPѭDKjQJWKiQJWURQJQăPFNJQJWѭѫQJÿӕi әQÿӏnh

- Các yӃu tӕ WKѭӡQJ[X\rQWiFÿӝQJÿӃn mӝt dӵ án là vӅ chi phí, tiӃQÿӝQăQJsuҩt, chҩWOѭӧng thi công Trong sӕ ÿyNK{QJWKӇ không kӇ ÿӃn các yӃu tӕ bên ngoài WiFÿӝng lên dӵ án làm chұm trӉ công tác thӵc hiӋn 9jFNJQJÿmFyNK{QJtWFiFEjLbáo khoa hӑc nghiên cӭu vӅ vҩn ÿӅ này ViӋF[iFÿӏnh rõ các nhân tӕ chính ҧQKKѭӣng ÿӃn sӵ chұm trӉ tiӃQÿӝ thӵc hiӋn dӵ án nhҵm mөFÿtFKÿӅ xuҩWKѭӟng giҧi quyӃWÿӇ ÿҭy nhanh tӕFÿӝ thӵc hiӋQÿiSӭQJÿѭӧc nhu cҫu bӭc thiӃt cӫa mӝt hӋ thӕng thӫy lӧi toàn diӋn

- Xây dӵng mӝWP{KuQKJL~SÿiQKJLiѭӟFOѭӧng WiFÿӝng cӫa yӃu tӕ bên ngoài ÿӃn mӝt dӵ iQÿӇ nhӳQJQJѭӡi làm ngành xây dӵng có thӇ ý thӭc mӝWFiFKÿӏQKOѭӧng

mӭFÿӝ ҧQKKѭӣng tiӃQÿӝ thӵc hiӋn dӵ án, khҧ QăQJ[ӱ lý, dӵ SKzQJFiFWUѭӡng hӧp cҩp bách có thӇ xҧy ra

- Mô hình giúp ÿiQKJLiVӵ WiFÿӝng cӫa các yӃu tӕ thӡi tiӃWÿӃQQăQJVXҩt lao ÿӝng là mӝWÿyQJJySWURQJWәng thӇ cӫa ngành xây dӵng ĈѭDUDFiFELӋn pháp giúp giҧi quyӃWWiFÿӝng ҧQKKѭӣQJÿӃn tiӃQÿӝ thӵc hiӋn dӵ án mӝt cách linh hoҥt và rút ra ÿѭӧc nhӳng kinh nghiӋm thông qua các kӃ hoҥFKÿmÿѭӧc dӵ SKzQJWUѭӟc

- Nghiên cӭu này tìm hiӇu vӅ:

+ ҦQKKѭӣng cӫDWiFÿӝng do thӡi tiӃWÿӃQQăQJVXҩWODRÿӝng trên c{QJWUѭӡng cӫa công nhân WUrQTXDQÿLӇm nhìn nhұn cӫDQJѭӡi quҧn lý ӣ loҥi hình dӵ án thӫy lӧi Ngoài nhӳQJWiFÿӝng trӵc tiӃp thì còn ҧQKKѭӣng gián tiӃSÿӃn các vҩQÿӅ nào khác cӫa dӵ án

+ Sӱ dөng bҧng câu hӓLÿӇ tiӃn hành khҧo sát lҩy sӕ liӋu tӯ các chuyên gia Công cө $11ÿӇ tӕLѭXQăQJVXҩWODRÿӝng dӵa trên tӯQJÿLӅu kiӋn cө thӇ khác nhau cӫa môi WUѭӡng, tӯ ÿyGӵa vào khҧ QăQJGӵ EiRWUѭӟFÿӇ FyEѭӟc chuҭn bӏ khi lұp dӵ án

1.2.2 Các câu hӓi nghiên cӭu

- Vai trò viӋc dӵ ÿRiQVӵ ҧQKKѭӣng cӫa thӡi tiӃt trong dӵ án xây dӵng hiӋn nay QKѭWKӃ nào?

- Tҥi sao nhӳng khiӃu nҥi vӅ ҧQKKѭӣng bӣi viӋc chұm trӉ do thӡi tiӃWFKѭDÿѭӧc giҧi quyӃt rõ ràng?

- Thӡi tiӃt bҩt lӧi lҥi ҧQK KѭӣQJ ÿӃQ QăQJ VXҩW ODR ÿӝQJ ÿm ÿѭӧc nghiên cӭu QKѭQJYүQFKѭDFyJLҧi pháp tӕt nhҩt?

- Giҧi pháSQjRÿѭӧFÿӅ UDÿӇ JL~SFiFÿѫQEӏ tham gia dӵ án có thӇ chuҭn bӏ FNJQJQKѭѭӟFOѭӧng các ҧQKKѭӣng?

1.4 Mөc tiêu nghiên cӭu

- ;iFÿӏnh vai trò cӫa nhân tӕ thӡi tiӃt trong mӝt dӵ án xây dӵng Nêu lên nhӳng ҧQKKѭӣng cӫDQyÿӕi vӟi các hҥng mөFNKiFQKDXQKѭWKӃ nào

- ;iFÿӏnh các mӭFÿӝ ҧQKKѭӣng cӫa nhân tӕ thӡi tiӃWWiFÿӝQJQKѭWKӃ QjRÿӃn QăQJVXҩWODRÿӝng Tùy theo mӛi mӭFÿӝ YjÿLӅu kiӋn thӡi tiӃt khác nhau sӁ có giá trӏ ҧQKKѭӣQJQKѭWKӃ nào

- Xây dӵng mô hình dӵ ÿRiQVӵ mҩWQăQJVXҩWODRÿӝng dӵa trên nhӳQJWiFÿӝng cӫa thӡi tiӃt sӱ dөng mҥng neuron nhân tҥo (ANN)

1.5 Quy mô nghiên cӭu

- Dӳ liӋu khҧRViWÿѭӧc lҩy tҥi các dӵ án Thӫy lӧi nҵm trong khu vӵc Thành phӕ Hӗ Chí Minh Tұp trung chính ӣ các dӵ án vӅ kiên cӕ Yj WLrX WKRiW Qѭӟc các tuyӃn sông, tuyӃn kênh

- &iFÿӕLWѭӧng ÿѭӧc tiӃn hành lҩy ý kiӃn gӗm nhӳng QJѭӡi có kiӃn thӭc chuyên môn và kinh nghiӋm làm viӋc vӅ quҧn lý, giám sát, thi công các dӵ án Thӫy lӧi:

+ Chӫ ÿҫXWѭ

+ Ban quҧn lý dӵ án 7ѭYҩn giám sát

+ Nhà thҫu chính, phө, ÿѫQYӏ cung cҩp &iFÿӕLWѭӧQJOLrQTXDQÿӃn dӵ án

1.6 Hҥn chӃ cӫa nghiên cӭu

- Nghiên cӭu tұp trung vào hoҥWÿӝng xây dӵng cӫa hӋ thӕng xây dӵng công trình Thӫy lӧi mà không bao quát chung cho các hӋ thӕng xây dӵng khác

- Nghiên cӭX[iFÿӏnh yӃu tӕ thӡi tiӃWWiFÿӝQJÿӃQQăQJVXҩWQKѭQJFKѭDÿiQKJLiÿѭӧc tӯng mӭFÿӝ cӫa mӛi loҥi thӡi tiӃt sӁ có ҧQKKѭӣng ra sao

- Nghiên cӭX[iFÿӏnh dӵa trên sӵ ÿiQK giá WUrQTXDQÿLӇm cӫa cҩp quҧn lý, còn mӝt sӕ vҩQÿӅ có thӇ FKѭDÿѭӧFQrXUDWUrQTXDQÿLӇm cӫDQJѭӡLODRÿӝng

1.7 ĈyQJJySGӵ kiӃn cӫa nghiên cӭu 1.7.1 VӅ mһt hӑc thuұt

- Sӱ dөQJP{KuQK$11ÿӇ hӑFWtFKONJ\NLӃn thӭc tӯ ÿyÿѭDUDNӃt quҧ ÿiQKgiá cho mӝt nhân tӕ WiFÿӝQJÿѭӧFÿӅ xuҩt Mӝt dҥng mô hình trí tuӋ nhân tҥRÿѭӧc

ÿjRWҥo, rèn luyӋn ÿӇ tҥo ra nhӳng kӃt quҧ QKѭPRQJPXӕn, nhҵm dӵ ÿRiQQKӳng khҧ QăQJFyWKӇ xҧy ra

- *L~SÿiQKJLiQKӳng rӫi ro mà thӡi tiӃt có thӇ ҧQKKѭӣQJÿӃQQăQJVXҩWFNJQJQKѭWLӃQÿӝ cӫa dӵ iQÿҫXWѭ[k\Gӵng Thӫy lӧi

1.7.2 VӅ mһt thӵc tiӉn

- *L~SÿiQKJLiQKӳng yӃu tӕ WiFÿӝQJÿӃQQăQJVXҩt cӫa dӵ án tӯ mӝt nhân tӕ cө thӇ là thӡi tiӃt Có thӇ phát triӇn lên ӣ cҩSÿӝ FDRKѫQOjWҩt cҧ các nhân tӕ dӵ án Có sӵ ÿDQ[HQNӃt hӧp giӳa các nhân tӕ kháFQKDXÿӇ ÿѭDUDPӝWSKѭѫQJiQWӕLѭXhiӋu quҧ trên cҧ mӝWJLDLÿRҥn thӵc hiӋn lâu dài cӫa dӵ án xây dӵng Giúp cho các bên tham gia có thӇ ѭӟFOѭӧng nhӳng khҧ QăQJÿӕi phó mӝt cách linh hoҥt vӟi rӫi ro làm chұm tiӃQÿӝ thӵc hiӋn nhҵm mang lҥi hiӋu quҧ ÿҫXWѭFDRQKҩt, tҥo ra mӝt dӵ án thành công

- Ngoài ra dӵa vào nhӳng kӃt hoҥch chi tiӃWÿѭӧc lұp dӵa trên nghiên cӭu này JL~SÿѫQYӏ quҧQOêÿiQKJLiÿѭӧc tính hiӋu quҧ YjQăQJOӵc trong viӋc chuҭn bӏ WKѭFhiӋn cӫa các bên tham gia vào dӵ án

&+ѬѪ1* TӘNG QUAN 2.1 &iFÿӏQKQJKƭDNKiLQLӋm liên quan vҩQÿӅ nghiên cӭu

2.1.1 Khái niӋm vӅ QăQJVXҩt

- 1ăQJVXҩWODRÿӝQJ16/Ĉ WKӇ hiӋn bҵng tӹ sӕ giӳDÿҫu ra (sҧn phҭm) Yjÿҫu vào trong quá trình sҧn xuҩWODRÿӝng1ăQJVXҩWODRÿӝng là tính hiӋu quҧ, giá trӏ tҥo ra cӫa hoҥW ÿӝQJ ÿѭӧc thӇ hiӋn bҵng viӋc so sánh giӳa khӕL Oѭӧng sҧn xuҩt trong nhӳng thӡi gian hoһc nguӗn lӵFÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ tҥo ra nó Có nhiӅu cҩSÿӝ ÿӇ ÿiQKJLiQăQJVXҩWODRÿӝng tӯ ÿyFNJQJFyQKLӅXFiFKWtQK16/Ĉÿѭӧc tính toán dӵa vào sҧn phҭm, giá trӏ, chҩWOѭӧQJ«

- 1ăQJVXҩWODRÿӝng trӵc tiӃp là hiӋu quҧ ODRÿӝng cӫDQJѭӡLODRÿӝng trong quá trình sҧn xuҩt nhҩWÿӏnh, chӫ yӃXÿѭӧF[iFÿӏnh dӵa trên mӭFKDRSKtODRÿӝng phҧi bӓ UDÿӇ tҥo ra sҧn phҭm cӫa QJѭӡLODRÿӝng

- 1ăQJVXҩWQJѭӡLODRÿӝng: là sӭc sҧn xuҩt cӫDFiQKkQQJѭӡLODRÿӝQJÿѭӧc ÿREҵng tӹ sӕ giӳa khӕLOѭӧng công viӋc hoàn thành hoһc sӕ Oѭӧng sҧn phҭm vӟi thӡi JLDQODRÿӝQJKDRSKtÿӇ sҧn xuҩt ra sӕ sҧn phҭPÿy

- 1ăQJVXҩt tә ÿӝi: là tính hiӋu quҧ, giá trӏ ÿѭӧc tҥo ra dӵa trên các hҥng mөc công viӋc thӵc hiӋQÿѭӧc cӫa tә ÿӝi trên mӝt ngày hay mӝt tuҫn hoһc trên mӝt hҥng mөc công viӋc cө thӇ

- 1ăQJVXҩt công tUѭӡng: giá trӏ sinh ra cӫa tҩt cҧ các tә ÿӝi, các thành phҫn tham gia thӵc hiӋn các phҫn cӫa công trình trên mӝt mӭc chi phí, thӡi gian, công sӭc bӓ UDÿӇ thӵc hiӋn

2.1.2 &iFSKѭѫQJSKiSchӫ yӃXÿӇ [iFÿӏQKQăQJVXҩt

- 3KѭѫQJSKiSÿӇ ÿROѭӡng 16/Ĉ NK{QJFyÿӏQKQJKƭDU}UjQJWKHROêWKX\Ӄt, QăQJVXҩt sӁ có sӵ WKD\ÿәLFiFKÿӏQKQJKƭDJLӳDFiFOƭQKYӵc và mөFÿtFKÿiQKJLikhác nhau &iFSKѭѫQg pháp ÿӇ ѭӟFOѭӧQJÿROѭӡQJQăQJVXҩWODRÿӝng có rҩt nhiӅu QKѭQJFyKuQKWKӭFFѫEҧQÿѭӧFQrXUDOjÿROѭӡng trӵc tiӃSYjÿROѭӡng gián tiӃp

- 3KѭѫQJSKiSWUӵc tiӃp:

3KѭѫQJSKiSYӅ sӕ Oѭӧng sҧn phҭm[iFÿӏnh sӕ Oѭӧng sҧn phҭm tҥo ra ÿѭӧc trên mӝWÿѫn vӏ giӡ công hay ca làm viӋc, ÿk\OjSKѭѫQJSKiStiӃt kiӋm thӡi

gian và chi phí khҧo sát, ÿѫQJLҧn nhҩWÿӇ có thӇ ѭӟFOѭӧQJFѫEҧQQăQJVXҩt cӫa mөc tiêu

3KѭѫQJSKiSJLiWUӏ: [iFÿӏnh chi phí ÿҫXWѭ ÿӇ tҥo ra mӝt sҧn phҭm Chi phí phҧi bӓ ra này bao gӗm các loҥLQKѭQJX\rQYұt liӋu, nhân công, vұn hành và KDRSKtPi\PyFKѭKӓng sҧn phҭm PKѭѫQJSKiSQj\FѫEҧn chӍ phù hӧp vӟi các hình thӭc sҧn phҭPÿѫQJLҧQtWF{QJÿRҥn

3KѭѫQJSKiSFKLSKt: là tӹ sӕ giӳa chi phí thӵc tӃ phҧi bӓ UDÿӇ thӵc hiӋn so vӟLFKLSKtѭӟFWuQKEDQÿҫu theo ngân sách PKѭѫQJSKiS này rҩWtWÿѭӧc sӱ dөng QKѭQJOjPӝt hình thӭFÿiQKJLiYLӋFѭӟFOѭӧng có hiӋu quҧ hay không

Ngoài ra mӝt sӕ SKѭѫQJ SKiS WUӵc tiӃS ÿӇ ѭӟF OѭӧQJ QăQJ VXҩW ODR ÿӝng QKѭQJÿDSKҫQNK{QJÿѭӧc phә biӃn do chӍ tұp trung vào mӝt pham vi công viӋc thu hҽSYjÿLӅu kiӋn hҥn chӃ cӫa loҥi hình công viӋFÿy

- 3KѭѫQJSKiSJLiQWLӃp:

3KѭѫQJSKiSlҩy mүu (Work Sampling OjSKѭѫQJSKiSOҩy sӕ liӋu thӕng kê dӵa trên thӡi gian thӵc tӃ làm viӋc cӫDQJѭӡi ODRÿӝng ĈӇ có dӳ liӋu làm viӋc thì SKѭѫQJSKiSQj\Gӵa trên các thành phҫn vӅ thӡi gian làm viӋc và hiӋu quҧ tҥo ra Hình thӭc lҩy mүu thӵc hiӋn trong vòng 5 phút liên tөc

3KѭѫQJSKiSnghiên cӭu công viӋc (Work Study OjSKѭѫQJSKiSÿiQKJLibiӋn pháp thi công các hҥng mөFÿDQJWKӵc hiӋQÿӇ có giҧi phҧi cҧi thiӋn Nӝi dung chính cӫDSKѭѫQJSKiSJL~SÿiQKJLiNKҧ QăQJsҳp xӃp công viӋc cӫa cҩp quҧn lý và khҧ QăQJlàm viӋc cӫDQJѭӡLODRÿӝng

3KѭѫQJSKiSxây dӵng bҧng câu hӓi (Questionaire) OjSKѭѫQJSKiS[iFÿӏnh vӅ mӭFÿӝ, sӕ Oѭӧng và các vҩQÿӅ WKѭӡng xuyên hay có thӇ xҧy ra trong quá trình thӵc hiӋn cӫa dӵ án xây dӵng Dӵa trên ý kiӃn cӫDQJѭӡi trҧ lӡLPjFyEѭӟFÿiQKJLivҩQÿӅ vӅ tiӃQÿӝQăQJVXҩWFKLSKt«Tӯ ÿy tәng hӧp và FyÿӅ xuҩt giҧi pháp hiӋu quҧ ÿӇ giҧi quyӃt các vҩQÿӅ này PKѭѫQJSKiS này có tính hiӋu quҧ và cho kӃt quҧ nhanh, tiӃt kiӋm

- Có rҩt nhiӅu bài nghiên cӭu, lұp luұQÿѭӧc nêu ra ÿӇ WtQKQăQJVXҩWODRÿӝng 1KѭQJ ÿӃn nay vүQFKѭDFyEҩt kǤ mӝt sӵ thӕng nhҩt nào trong cách tính giӕQJQKѭÿӏQKQJKƭDFӫDFKtQKQyĈӇ ÿѭDUDPӝWSKѭѫQJSKiSWLrXFKXҭQJL~SÿiQKJLiQăQJ

suҩWODRÿӝng thì cҫn có mӝt khoҧng thӡi gian dài nghiên cӭu nӳa &ѫEҧn chúng ta có thӇ chҩp nhұn công thӭc tính cӫDQăQJVXҩWODRÿӝQJQKѭVDX

_ Productivity

_ cos

+ Nhóm các nhân tӕ vӅ quҧn lý sҧn xuҩt, tә chӭc công viӋc WUrQF{QJWUѭӡng + Nhóm các nhân tӕ tҥRÿӝng lӵFFKRQJѭӡLODRÿӝng

+ Nhóm các nhân tӕ vӅ cá nKkQQJѭӡLODRÿӝng + Nhóm các nhân tӕ vӅ thӡi gian làm viӋc + Nhóm các nhân tӕ vӅ công cө ODRÿӝng + Nhóm các nhân tӕ vӅ ÿLӅu kiӋQODRÿӝng + Nhóm các nhân tӕ vӅ DQWRjQODRÿӝng + Nhóm các nhân tӕ vӅ tӯng dӵ án cө thӇ + Nhóm các nhân tӕ vӅ tӵ nhiên

+ Nhóm các nhân tӕ vӅ kinh tӃ xã hӝi

2.2.2 Các nghiên cӭXWURQJQѭӟc

9ăQ1Jӑc Thuҩn (2012) ³ĈiQKJLiFͯa nhà th̯u v͉ các nhân t͙ ̫QKK˱ͧQJÿ͇n

QăQJVX̭WODRÿ͡ng´[1] nêu ra ҧQKKѭӣng cӫa các nhân tӕ ÿӃQQăQJVXҩWODRÿӝng và

tiӅPQăQJFҧi thiӋn QkQJFDRQăQJVXҩWODRÿӝng bҵng cách cҧu thiӋn các nhân tӕ tác ÿӝng lên dӵ án Nӝi dung nghiên cӭu tұp trung trong viӋFÿӅ ra giҧi pháp loҥi bӓ các nhân tӕ tiêu cӵc hoһFGQJFiFSKѭѫQJSKiSFҧi thiӋn nhân tӕ tiêu cӵc, tӯ ÿyQkQJFDRQăQJVXҩt trong công nghiӋp xây dӵng

NguyӉQ1DP&ѭӡQJ ³Xây d͹ng mô hình d͹ báo s͹ m̭WQăQJVX̭t lao

ÿ͡ng ͧ các d͹ án xây d͹QJWURQJJLDLÿR̩n thi công s͵ dͭng công cͭ m̩ng Neuron nhân t̩o (ANNs)´[2] [iFÿӏnh 28 nhân tӕ WiFÿӝng ÿӃQQăQJVXҩWODRÿӝng thông qua

khҧo sát 47 nhân tӕ ҧQKKѭӣng Xây dӵQJP{KuQKѭӟFOѭӧng mҩWQăQJVXҩt thông qua sӕ liӋu khҧo sát tӯ các dӵ án cө thӇ và rút ra các nhân tӕ FKtQKYjFyWѭѫQJTXDQnhҩWÿӃn phҫQWUăPPҩWQăQJVXҩWODRÿӝng

NguyӉn KiӅu Ngӑc Thҳng (2011) ³6RViQKQăQJVX̭WODRÿ͡ng khi thi công ban

QJj\YjEDQÿrPW̩i các d͹ iQWKRiWQ˱ͣc trong n͡i ô Thành ph͙ H͛ Chí Minh´[3]

VRViQKQăQJVXҩt WKD\ÿәi ra sao khi thi công các hҥng mөc khác nhau giӳa ban ngày YjEDQÿrPWURQJFiFGӵ iQWKRiWQѭӟc thuӝc ngành JLDRWK{QJWUrQÿӏa bàn Tp Hӗ Chí Minh Nӝi dung cӫa nghiên cӭu nêu ra các yӃu tӕ ҧQKKѭӣng trong hai khoҧng thӡi gian cӫa mӝt ngày và có giҧLSKiSÿӅ xuҩt các EѭӟFÿLӅu chӍnh ÿӇ WăQJQăQJVXҩt ODRÿӝng

Nhìn chung các luұQYăQWUѭӟFÿk\ÿmSKkQWtFKU}FiF\Ӄu tӕ ҧQKKѭӣQJÿӃn QăQJVXҩWODRÿӝng cӫa dӵ án xây dӵng Mӝt sӕ nghiên cӭXFNJQJSKkQWtFKVkXYjRvai trò cӫa tӯng nhóm nhân tӕ riêng ҧQKKѭӣng QKѭWKӃ nào ÿӃQQăQJVXҩt Các nghiên cӭu kӇ trên tұp trung vào nhӳQJWiFÿӝQJWUrQSKѭѫQJGLӋn hӳu hình, có thӇ kiӇm soát tӯ ÿҫX QKѭ F{QJ WiF TXҧQ Oê QJѭӡL ODR ÿӝQJ ÿLӅu kiӋn làm viӋc, thӡL ÿLӇm làm viӋF«GRÿyYLӋF[iFÿӏnh mӭc ÿӝ ҧQKKѭӣng cӫa các yӃu tӕ khó dӵ ÿRiQÿһc biӋt là các yӃu tӕ thӡi tiӃt là mӝWKѭӟQJÿLSKKӧSÿӇ góp phҫn trong viӋc cҧi thiӋQQăQJsuҩWYjÿҧm bҧo viӋc thӵc hiӋn thành công dӵ án

2.2.3 Các nghiên cӭu ӣ Qѭӟc ngoài

M Al-Bouwarthan, M M Quinn, D Kriebel, and D H Wegman (2019) ,

³Assessment of heat stress exposure among construction workers in the hot desert

climate of Saudi Arabia´ [4] khҧo sát trên phҥm vi cӫDF{QJWUѭӡng xây dӵng vӟi

81 ngày lҩy mүu JL~S[iFÿӏnh các yӃu tӕ công viӋc bӏ WiFÿӝng bӣi nhiӋWÿӝ quá cao, ÿӗng thӡL[iFÿӏQKQJX\FѫUӫi ro có thӇ xҧy ra do nhiӋWÿӝ cao cӫDP{LWUѭӡng

N N Eldin, M Al Abbasi, and A Senouci (2018)  ³Impact of weather

conditions on construction labour productivity in Qatar´ [5] nghiên cӭXWiFÿӝng cӫa

nhiӋW ÿӝ ÿӝ ҭP Yj JLy ÿӃQ QăQJ VXҩt cӫa bӕn hoҥW ÿӝng xây dӵng bao gӗm: ván

khuôn, xây gҥch, thҥch cao và lát gҥch hoàn thiӋn ӣ các công trình xây dӵng cӫa Qatar Nghiên cӭXQrXUDWiFÿӝng rҩt lӟn cӫa thӡi tiӃt nhҩt là nhiӋWÿӝ Tӯ ÿk\NӃt luұQUjQJQăQJVXҩt khi làm viӋc vào mùa hè có thӇ chӍ bҵng mӝt nӳa so vӟi khi làm viӋFYjRFiFWKiQJPDÿ{QJ

O Moselhi, D Gong, and K El-Rayes (1997)³Estimating weather impact on

the duration of construction activities´ [6] xây dӵng hӋ thӕng ÿӏQKOѭӧQJWiFÿӝng

cӫa thӡi tiӃWÿӃn các hoҥWÿӝng xây dӵQJWiFÿӝQJÿӃn tiӃQÿӝ, chi phí và gây mҩt QăQJVuҩWODRÿӝng HӋ thӕng cung cҩSWK{QJWLQWѭYҩQѭӟc tính và phân tích tác ÿӝng cӫa tӯng yӃu tӕ thӡi tiӃWWUѭӟFYj WURQJJLDLÿRҥn xây dӵng có thӇ xҧy ra ӣ Canada

K Srinavin and S Mohamed (2003)³Thermal environment and construction

ZRUNHUV¶SURGXFWLYity: Some evidence from Thailand´ [7] xây dӵQJP{KuQKQăQJ

suҩW309[iFÿӏnh dӳ liӋu vӅ bӕn thông sӕ FѫEҧn cӫa thӡi tiӃt là: nhiӋWÿӝ không NKtÿӝ ҭPWѭѫQJÿӕi, nhiӋWÿӝ bӭc xҥ và vұn tӕc gió tҥi bӕQF{QJWUѭӡng xây dӵng tҥi Thái Lan Dӵa trên lý thuyӃt kích thích và khái niӋm tiӋn nghi nhiӋt, bài báo này ÿmÿӅ xuҩt mӝt mô hình xem xét tҩt cҧ các thông sӕ trong mӝt phҥPYLP{LWUѭӡng nhiӋWPjFѫWKӇ FRQQJѭӡi có thӇ ÿiSӭQJ0{KuQKFNJQJWtQKÿӃn bҧn chҩt cӫa nhiӋm vө xây dӵQJÿDQJÿѭӧc thӵc hiӋn (hoҥWÿӝng nhҽ ÿӃn công viӋc nһng nhӑc) và quҫn áo So sánh các giá trӏ QăQJVXҩWÿѭӧc dӵ ÿRiQYjJLiWUӏ quan sát cӫa các yӃu tӕ công viӋc nһng, trung bình và nhҽ

M H Jang, Y S Yoon, S W Suh, and S J Ko (2008) ³Method of using

weather information for support to manage building construction projects´ [8] ÿӅ

xuҩt mӝWSKѭѫQJSKiSTXҧn lý tiӃQÿӝ thi công sӱ dөng thông tin thӡi tiӃt theo thӡi gian thӵc Sӱ dөng thông tin thӡi tiӃWÿѭӧc cung cҩp trong phҫn mӅm quҧQOêÿӇ thay ÿәi lӏch trình dӵ iQ3KkQWtFKÿLӅu kiӋn YjÿӅ xuҩt sӱ dөng thông tin thӡi tiӃt ÿӇ hӛ trӧ quҧn lý các dӵ án xây dӵng Mӝt dӵ án phҫn mӅm quҧQOêÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ hiӇn thӏ thông tin thӡi tiӃt theo thӡi gian thӵc tích hӧSÿӇ quҧn lý lӏch trình bҵng cách mã KyDWURQJ9%$ĈѭDUDÿѭӧFWiFÿӝng cӫDPѭDÿӃn tӯng hoҥWÿӝng khác nhau cӫa công tác thi công (1: mӑi hoҥWÿӝng phҧi dӯng trong ngày, 0.5: hoҥWÿӝng có thӇ thӵc hiӋn trong buәi sáng hoһc buәi chiӅu; 0: không bӏ ҧQKKѭӣng)

H R Thomas and R D Ellis (2009) ³Fundamental principles of weather

mitigation´ [9] khҧo sát hiӋn trҥng thӵc tӃ tҥLFiFF{QJWUѭӡng xây dӵQJÿӇ lҩy sӕ liӋu

vӅ thӡi gian làm viӋc không hiӋu quҧ cӫa tӯng loҥi thӡi tiӃt Dӵa theo kӃt quҧ ÿiQKgiá phҫQWUăPWӹ lӋ ҧQKKѭӣng (tӹ lӋ giӳa thӡi gian không hiӋu quҧ và thӡi gian làm viӋF ÿӇ ÿѭDUDFiFFK~êĈiQKJLisӵ khҳc nghiӋt cӫa ÿLӅu kiӋn thӡi tiӃt có thӇ dүn ÿӃn sӵ chұm trӉ tiӃQÿӝ cӫa dӵ án, sӵ JLiQÿRҥn và có thӇ dүQÿӃn tranh chҩp giӳa các bên tham gia dӵ án Trình bày các nguyên tҳFFѫEҧQÿӇ giҧm thiӇXFiFWiFÿӝng tiêu cӵc cӫa thӡi tiӃt bҩt lӧLJL~SFkQÿӕi chi phí thӵc hiӋn công viӋc trong thӡi gian không thuұn lӧi Cung cҩSKѭӟng dүQÿӇ nhà thҫXWUiQKWiFÿӝng tiêu cӵc cӫa tác dөng phө do thӡi tiӃt Giúp nhà thҫu có cái nhìn tӕWKѫQWURQJYLӋFÿLӅu chӍQKѭӟc tính giá thҫu cho thӡi tiӃt bҩt lӧi

L D Nguyen, J Kneppers, B García De Soto, and W Ibbs (2010) ³Analysis

of adverse weather for excusable delays ´[10] nghiên cӭXÿӅ ra 7 yӃu tӕ ÿӇ phân tích

sӵ khác biӋt cӫa thӡi tiӃt Khҧo sát sӕ liӋu tҥi mӝt dӵ iQWzDQKjYăQSKzQJPjKӧp ÿӗng không nêu rõ các yӃu tӕ gây chұm trӉ bӣi thӡi tiӃWĈiQKJLicác ÿLӅu kiӋn thӡi tiӃt khҳc nghiӋt khác nhau có thӇ dүQÿӃn sӵ chұm trӉ cӫa dӵ án, sӵ JLiQÿRҥn và có thӇ dүQÿӃn tranh chҩp giӳa các bên tham gia NhiӅu hoҥWÿӝng, ví dө QKѭF{QJWiFÿҩt, bê tông, kӃt cҩu khung, mái, cҧnh quan dӉ bӏ ҧQKKѭӣng bӣi bҩt ngӡ thӡi tiӃt bình WKѭӡng trong khi các hҥng mөc khác, ví dө QKѭWUҫn, thҧm có thӇ NK{QJ&iFFѫQEmRlӟn không chӍ trì hoãn viӋc xây dӵng các dӵ án trong khu vӵc mà còn trên toàn quӕc do thiӃu vұt liӋu xây dӵng và thiӃt bӏ xây dӵQJ;iFÿӏQKQJѭӥng giӳa thӡi tiӃt khҳc nghiӋt có thӇ dӵ ÿRiQYjWKӡi tiӃt bҩWWKѭӡng Tӯ ÿyFyÿiQKJLiFKtQh xác vӅ thӡi gian thӵc hiӋn có thӇ bӏ trì hoãn trong hӧSÿӗng và khҧ QăQJJLDQKҥn thӡi gian thӵc hiӋn

S Apipattanavis et al (2009) ³Integrated framework for quantifying and

predicting weather-related highway construction delays´ [11] nghiên cӭu thu thұp sӕ

liӋu vӅ ҧQKKѭӣng cӫa thӡi tiӃWÿӃn xây dӵQJÿѭӡng cao tӕc tҥi Texas Nghiên cӭu phát triӇn mӝt ma trұQQJѭӥng cӫa thӡi tiӃt NӃu giá trӏ QjRYѭӧWTXiQJѭӥng sӁ xem QKѭOjPYLӋc không hiӋu quҧ Phân bәÿLӅu chӍnh giá trӏ QJѭӥng phù hӧp vӟi tӯng loҥLF{QJWUuQKÿӇ ÿiQKJLiFKtQK[iFNӃt quҧ MөFÿtFKFӫa nghiên cӭXQj\OjÿӇ hiӇu

thӡi tiӃt ҧQKKѭӣQJQKѭWKӃ QjRÿӃn dӵ án và phát triӇn mӝt khuôn khә ÿӇ dӵ ÿRiQVӕ ngày làm viӋc không hiӋu quҧ do bҩt lӧi cӫa thӡi tiӃt ĈӅ ra các yӃu tӕ ҧnKKѭӣQJÿӃn sӵ chұm trӉ QKѭOѭӧQJPѭDQKLӋWÿӝ ÿҩt, vұn tӕc gió KӃt quҧ tӯ nghiên cӭu này nhҵm JL~Sÿӥ, hӛ trӧ FiFErQÿiQKJLiWiFÿӝng cӫa thӡi tiӃWÿӃn sӵ chұm trӉ trong hӧSÿӗng xây dӵng Nghiên cӭu phân tích các yӃu tӕ giúp hҥn chӃ sӵ tranh chҩp và kiӋn tөng giӳa các bên do sӵ chұm trӉ gây ra

A Shahin, S Abourizk, and Y Mohamed (2011)³Modeling Weather-Sensitive

Construction Activity Using Simulation Overview of the Framework´[12] ThiӃt lұp

mӝt khung mô hình hóa tӯng yӃu tӕ thӡi tiӃt lên tӯng hҥng mөc khác nhau cӫa công viӋc xây dӵng Thu thұp dӳ liӋu vӅ quá trình hoҥWÿӝng cӫa công trình qua tӯng thӡi ÿLӇm có sӵ WiFÿӝng cӫa thӡi tiӃt khҳc nghiӋt Xây dӵng mô hình cҩu trúc phân chia cho tӯng công viӋc (WBS) Xem xét các công viӋc nào có khҧ QăQJQKҥy cҧm mҥnh vӟi thӡi tiӃWWKD\ÿәi Phân tích các hoҥWÿӝng công viӋFÿӇ ÿӏQKOѭӧng hiӋu ӭng thӡi tiӃWYjWtQKÿӃQWiFÿӝng cӫDFK~QJÿӕi vӟLÿѭӡQJJăQJFӫa dӵ án Các kӃt quҧ mô phӓQJÿӇ OjPU}WiFÿӝng cӫa cӵFÿRDQWKӡi tiӃt trên các dӵ án xây dӵQJYjÿӇ hӛ trӧ lұp kӃ hoҥch dӵ án, hӛ trӧ quyӃWÿӏnh KӃt quҧ nghiên cӭXJL~Sÿҧm bҧRÿѭӧc viӋc [iFÿӏnh thӡi tiӃWWiFÿӝQJQKѭWKӃ nào sӁ ÿѭӧFÿӅ cұSWURQJJLDLÿRҥn lұp kӃ hoҥch chi tiӃt cho dӵ án

W Ibbs and X Sun (2017) ³:HDWKHU¶V (IIHFW RQ &RQVWUXFWLRQ /DERU

Productivity´[13] So sánh kӃt quҧ nghiên cӭu cӫa 2 nhóm tác giҧ Grimm và Wagner

(G & W) và Thomas và Yiakoumis (T & Y) Sӱ dөng biӇXÿӗ ÿѭӡng cong hӗLTX\ÿӇ chuҭn hóa kӃt quҧ cӫa 2 nghiên cӭu Tӯ ÿySKiWWULӇn mӝt mô hình hӗLTX\ÿӇ kӃt hӧp WiFÿӝQJÿӃQQăQJVXҩt Thӡi tiӃWWiFÿӝQJÿӃQQăQJVXҩt cӫa công nhân xây dӵng, cҧ vӅ sinh lý và tâm lý Thӡi tiӃt bҩt lӧLJk\FăQJWKҷng, hoһc mҩt cҧm giác khi xӱ lý công viӋc Ngoài ra còn cung cҩSWiFÿӝng cӫa vӏ WUtWKLF{QJFNJQJҧQKKѭӟQJÿӃn QăQJVXҩt cӫa công nhiӋWÿӝ1rXUDÿѭӧc biӇXÿӗ ÿѭӡng cong thӇ hiӋn sӵ thay ÿәi QăQJVXҩt theo nhiӋWÿӝÿӝ ҭm và sӵ kӃt hӧp cӫa cҧ hai

K M El-Gohary, R F Aziz, and H A Abdel-.KDOHN   ³Engineering

Approach Using ANN to Improve and Predict Construction Labor Productivity under Different Influences,´[14] ÿm giӟi thiӋu và kiӇm tra mӝWSKѭѫQJSKiSWLӃp cұn gҫn

KѫQWӯ khái niӋPÿӃn chi tiӃWÿӇ dӵ ÿRiQFҧi thiӋn và kiӇPVRiWQăQJVXҩWODRÿӝng xây dӵng Cách tiӃp cұQQj\ÿmVӱ dөng kӻ thuұW$11ÿӇ lұp bҧQÿӗ YjÿӏQKOѭӧng mӕi quan hӋ giӳa các nhân tӕ ҧQKKѭӣng và tӹ lӋ QăQJVXҩWWѭѫQJӭng Tәng cӝng có 480 dӳ liӋu, tӯ 6 dӵ iQÿmQJKLrQFӭXÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ ÿjRWҥo các mô hình và 160 ÿLӇm dӳ liӋu khác, tӯ 2 dӵ iQÿѭӧc nghiên cӭu còn lҥi ÿѭӧc sӱ dөQJÿӇ kiӇm tra các mô hình

*+HUDYLDQG((VODPGRRVW