Mô hình toán thủy văn lưu vực nhỏ - Chương 3 potx

C C h h ơ ơ n n g g 3 3 Giáng thuỷ 3.1 Lời nói đầu 137 3.2 Lợng ma 138 3.3 Mô hình lợng ma 149 3.4 Lợng ma nh là một phần của các mô hình thủy văn 161 3.5 Tuyết trong mô hình hoá lu vực nhỏ 171 3.6 Mô hình tuyết tan 176 3.7 Lợng tuyết tan trong các mô hình thủy văn 186 135 136 Giáng thủy Tác giả: H. B. Osborn và L.J.Lane, USDA - ARS - SWC T.T. nghiên cứu lu vực sông Tây - Nam, Tuscon, AZ; C.W. Rechardson, USDA. T.T nghiên cứu đồng cỏ, Temple, TX; M. Molnau, Viện kỹ thuật nông nghiệp, ĐH Idaho, Mosscow, ID 3.1 Lời nói đầu Nguồn dữ liệu đầu vào trong hầu hết mô hình thủy văn là giáng thủy. Ma và tuyết là những dạng của giáng thủy - mối quan tâm chủ yếu trong mô hình thuỷ văn ở những lu vực sông nhỏ. Cũng vì lẽ mô hình giáng thủy đánh giá tài nguyên nớc theo mùa và năm, nên các thiết kế công trình đều dựa trên cơ sở dự báo đỉnh lũ, xói mòn trầm tích, vận chuyển các chất hoá học và đánh giá mùa màng từ những vùng khô hạn đến những vùng đất có hệ thống thuỷ lợi, và từ những vùng đồi núi đến những vùng đồng cỏ. Việc sử dụng một mô hình thủy văn thờng yêu cầu dữ liệu giáng thuỷ đầu vào một cách chi tiết và phức tạp. Những cân nhắc trên khía cạnh kinh tế sẽ quyết định mức độ chi tiết nào của mẫu đợc áp dụng trong tính toán thực tế. Ví dụ nh: từ dữ kiện ở một vũ kế chuẩn có thể đủ để xác định lợng ma trung bình năm hoặc mùa trên một lu vực sông nhỏ. Một chuỗi số liệu đo đạc của vũ kế cũng có thể cung cấp đủ thông tin cho việc dự báo sự xói mòn hàng năm và quá trình mực nớc. Một hệ thống các bảng ghi kết quả đo đạc là cần thiết cho việc mô tả sự biến đổi của giáng thủy theo thời gian và không gian. Dữ kiện từ hệ thống các bảng biểu có thể cần cho việc đánh giá đỉnh lũ, sự xói 137 mòn và sự tích tụ từ các sự kiện đơn lẻ hoặc tính thay đổi của dòng chảy phát sinh theo không gian. Những đại lợng đo lờng khác của thủy văn là nhiệt độ, độ ẩm, bức xạ mặt trời, bốc thoát hơi nớc và lợng ẩm có trớc trong đất cũng cần đến nh giáng thủy trong chu trình cân bằng nớc hoặc đánh giá chính xác hiệu ích mùa màng. Trong chơng này, chúng ta mô tả mô hình lợng ma và lợng tuyết rơi, lợng ma và tuyết tan nh là những dữ liệu đầu vào cho các mô hình thuỷ văn phức tạp hơn. Chúng ta cố gắng nhận biết một số mô hình thủy văn đã đợc sử dụng rộng rãi hay một số mô hình ít đợc sử dụng nhng có khả năng phát triển trong tơng lai mà không cố gắng để miêu tả tất cả các mô hình thủy văn hoặc các mô hình có chứa giáng thủy. 3.2 Lợng ma 3.2.1 ý nghĩa đặc biệt Lợng ma thay đổi trong phạm vi lớn theo cả không gian và thời gian. Tính thay đổi mạnh của giáng thủy hàng năm và phân bố theo mùa của giáng thủy đợc biểu diễn trên hình 3.1 bằng các biểu đồ phân bố điển hình mùa cho các vị trí khác nhau ở nớc Mỹ. Hình 3.1 Phân bố hàng tháng điển hình của giáng thuỷ trong các vùng khí hậu khác nhau (Theo Linsley cùng các cộng sự, 1949) 138 Tính chất thay đổi theo không gian của tổng lợng giáng thủy của một vùng cụ thể đợc biểu diễn trên hình 3.2. Rõ ràng một mô hình miêu tả lợng ma, thậm chí cả cờng độ ma nhỏ thông thờng sẽ cực kỳ phức tạp. Khi đó việc mô tả lợng ma phải đợc đơn giản hóa để dễ sử dụng trong mô hình. Lợng ma rơi tự nhiên, các yêu cầu đầu ra, và các nguồn dữ liệu sẵn có sẽ quyết định tổng lợng các quá trình đơn giản hóa. Có ba cách cơ bản để phân tích lợng ma: (a) Xác định mẫu tối u theo thời gian và không gian để trả lời những câu hỏi cụ thể (b) Quyết định độ chính xác của việc đánh giá giáng thủy dựa theo các hệ thống mẫu đã có và (c) Sử dụng mô hình giáng thủy theo mức độ khác nhau của sự phức tạp trên cơ sở hệ thống các mẫu đã có để đa dữ liệu vào mô hình thủy văn cho các lu vực sông có đo đạc và không có đo đạc. Hình 3.2 Sự biến đổi theo không gian của tổng lợng giáng thuỷ đối với một sự kiện cho trớc (Theo Osborn, cùng các cộng sự, 1974) Các dữ liệu đa vào mô hình thủy văn có thể dựa trên cơ sở các mẫu thử (nếu có sẵn) hoặc số liệu tính toán. Hầu hết các mô hình lợng ma là các mô hình mô phỏng phát triển trên cơ sở dữ kiện từ hệ thống các mẫu số liệu có sẵn. 139 Khoảng cách giữa các trạm đo ma (km) Hình 3.3 Biểu đồ ớc lợng khoảng cách giữa các trạm đo nh là một hàm của lợng ma 2- năm 24-h và 2-năm 1-h (Theo Hershfield, 1965) Lợng ma 24h trong 2 năm (mm) 3.2.2 Tối u hóa mẫu Thông thờng, hầu hết những phân tích xác định hệ thống mẫu thử tối u để trả lời các câu hỏi thuỷ văn cụ thể đợc dựa vào quan hệ thời gian ma - diện tích ma và lợng ma. Hershfield (1965) đã phân tích sự phân bố theo không gian của hệ thống 15 vũ kế ở những vùng khí hậu khác nhau của Mỹ. Ông đã lựa chọn 15 trận ma chính cho mỗi lu vực ở 15 lu vực trên. Hệ thống trạm đo có mật độ thay đổi từ 3/km 2 tới 1/10 km 2 . Từ những dữ liệu này, Hershfield đã phát triển một mối quan hệ (trên cơ sở chủ quan nhng hệ số tơng quan hợp lý r = 0,9) nh là một hàm của 2 năm, 24 h và 2 năm, 1 giờ lợng ma để xây dựng mật độ trạm đo (Hình 3.3). Mối quan hệ này đã chỉ ra rằng các đo đạc nên nhiều hơn, gần nhau hơn vì lợng ma trong khoảng thời gian ngắn có cờng độ tăng lên. Mặc dầu mối tơng quan đã đợc phát triển từ một lợng dữ kiện giới hạn, nó 140 có thể đợc sử dụng nh một phép xấp xỉ ban đầu của phân bố vũ kế theo không gian. Ngày nay, sự mong muốn về độ chính xác của trạm đo ma trong nghiên cứu hay trong việc lập kế hoạch cụ thể là vợt quá khả năng. Ví dụ, Osborn và một số ngời khác (1972) đã phân tích những bản ghi chép hệ thống các trạm đo ma tơng đối dày đặc ở phía Đông Nam Asizona để quyết định khoảng không gian cần thiết cho việc đánh giá chính xác sự thay đổi theo không gian của lợng ma bão cực đại 15 phút (có quan hệ chặt chẽ với đỉnh lũ ở những lu vực sông nhỏ). Với việc sử dụng mối tơng quan đơn nhất chuẩn (r = 0,9) giữa các trạm đo, thì không gian cần thiết giữa các trạm đo là 300m. Với khoảng không gian này thì cần 1400 trạm đo ma trên lu vực rộng 150 km 2 , là vùng mà hoàn toàn không thể quản lý đợc. Trong trờng hợp này cũng nh các trờng hợp khác, ở đây phải có sự dàn xếp giữa điều mong muốn và mẫu thực tế. Thông thờng sự dàn xếp thờng làm nảy sinh kết quả mẫu thử rải rác trong một giai đoạn dài hơn. Eagleson (1967) đã sử dụng phơng pháp phân tích điều hòa và những khái niệm về các hệ thống phân bố tuyến tính để nghiên cứu độ nhạy của lu lợng đỉnh lũ đến đặc điểm thay đổi theo không gian của ma đối lu và ma xoáy thuận. Ông đã xác định những mối quan hệ thông thờng theo lý thuyết về mật độ hệ thống lợng ma tối u hóa để đa ra một số ứng dụng dự báo lũ. Ông đã tìm ra rằng, nếu các đặc trng đặc biệt của một số lu vực đợc đa vào trong khi thiết kế hệ thống đo đạc thì có thể giảm thiểu đợc số lợng các trạm đo trong hệ thống đó, và trong một số trờng hợp đơn giản thì với lu vực có diện tích 3240 km 2 chỉ cần 2 trạm đo ma. Hendrick và Comer (1970) đã tìm ra những mối tơng quan thống kê của các trạm đo trên một lu vực phía bắc Vermont trên cơ sở khoảng cách và góc phơng vị giữa các trạm đo, lợng ma, và mùa ma. Họ đã tìm ra rằng không có mối quan hệ với độ cao trong phạm vi 400m. Họ đã phát triển một hàm quan hệ, mà nó xác định mật độ của trạm đo ma và đặc điểm của nó cho những lu vực và điều kiện khí hậu tơng tự. 141 Stol (1972) đã khảo sát mối tơng quan giữa các trạm đo ma Hà lan. Ông đã sử dụng những phân bố hàm mũ âm nhờ việc sử dụng các khoảng cách tuyến tính và khoảng cách bình phơng giữa các trạm đo. Mặc dầu số liệu từ các trạm đo có quan hệ với nhau rất tốt, nhng khi ngoại suy từ một trạm đo cho trạm khác thì không bao giờ nhận đợc hệ số tơng quan bằng 1. Hầu hết những nỗ lực trên chủ yếu thực hiện cho các vùng hoặc lu vực rộng và thờng là phức tạp một cách không cần thiết đối với những lu vực nhỏ. Tuy nhiên việc quan sát mối tơng quan không gian và thời gian giữa số lợng trạm đo và hình dạng hệ thống lu vực là đúng cho tất cả, trừ một số lu vực nhỏ trong vùng nghiên cứu, nơi mà ma gây nên phần lớn dòng chảy. 3.2.3 ảnh hởng của sự thay đổi lợng ma đến dòng chảy mùa Nash (1958) đã phát biểu rằng mối quan hệ giữa lợng ma và dòng chảy có thể đợc tính toán trong 3 phần: (a) mối quan hệ giữa thể tích lợng ma và tổng thể tích dòng chảy do ma, (b) các cơ chế phức tạp hơn trong đó sự phân bố của lợng ma theo thời gian ảnh hởng đến dòng chảy, (c) mối quan hệ giữa tần số xuất hiện tất cả lợng ma và sự xuất hiện dòng chảy do lợng ma đó cung cấp. Sự ảnh hởng của sự thay đổi lợng ma theo không gian tới dòng chảy có thể đợc xem là phần thứ t và là quan hệ khó xác định nhất. Trong thảo luận về các mô hình máy tính, Linsley (1967) đã phát biểu rằng, với lợng dữ kiện thủy văn đầy đủ và chính xác, thì biểu đồ dòng chảy có thể đợc mô phỏng lại với độ chính xác nh là các thông tin, dữ kiện đã cung cấp. ở những lu vực nhỏ thì dữ kiện đa vào có sự biến động lớn nhất là lợng ma. Cho nên, sự chính xác của mô phỏng dòng chảy trong sông phụ thuộc vào việc làm thế nào để xác định đợc sự biến đổi này trong một trờng hợp cụ thể. Dawdy và Bermann (1969) đã sử dụng dữ kiện của một lu vực rộng 15 km 2 với ba trạm đo ma để nghiên cứu ảnh hởng của sai số dữ liệu tới mô phỏng các đờng quá trình lũ và đỉnh lũ. Mô hình của họ yêu cầu đa vào 142 lợng ma và bốc hơi hàng ngày (để ớc lợng điều kiện thời đoạn trớc) cũng nh là lợng ma bão và một nhân tố R để đánh giá lợng ma vợt quá giới hạn. Họ tìm ra rằng các ảnh hởng kết hợp của sự khác biệt trong phân bố thời gian của lợng ma ở những vị trí khác nhau cũng nh phân bố theo không gian trên lu vực đã hạn chế độ chính xác của các mô phỏng. Fogel (1969) đã phát biểu về ảnh hởng của sự thay đổi lợng ma tới dòng chảy trên những lu vực nhỏ ỏ vùng Tây Nam. Ông chỉ ra rằng, dòng chảy là một quá trình phức tạp nhất và trở nên phức tạp hơn khi dữ kiện đa vào là cờng độ cao, lợng ma bão trong thời gian ngắn của phạm vi bị giới hạn. Ông còn phát biểu, mặc dù ma bão là rất quan trọng đối với những lu vực nhỏ nửa khô hạn, nhng chúng cũng có ý nghĩa trong việc sinh dòng chảy ở vùng ẩm ớt. Fogel chỉ ra rằng, các phơng pháp hiện nay dùng để đánh giá tổng lợng dòng chảy chỉ yêu cầu các thông tin về tổng lợng ma có thể dẫn đến những sai số nguy hiểm trong việc ớc lợng dòng chảy. Osborn và Lien (1969) đã nghiên cứu độ nhạy tơng đối của các biến lợng ma và các đặc trng lu vực đến dòng chảy từ những trận ma thời đoạn ngắn có cờng độ lớn. Họ đã tìm ra rằng, trên 4 l u vực rất nhỏ (nhỏ hơn 5 ha) thì tổng lợng dòng chảy là tơng quan mạnh nhất với tổng lợng ma, đó là dòng chảy đỉnh lũ tơng quan tốt nhất với lợng ma cực trị 15 phút, và thời gian lũ tơng quan tốt nhất với chiều dài lu vực, và thời gian trễ tơng quan với diện tích lu vực. Các đặc trng của lu vực không có ý nghĩa quan trọng tới việc xác định các đỉnh hoặc thể tích dòng chảy. Hay nói cách khác, với các dữ liệu đã đợc phân tích thì tính chất thay đổi của lợng ma đã thống trị mối quan hệ này và chỉ ra rằng, rất khó khăn trong việc nhận biết những thay đổi quan trọng khác hơn lợng ma trong mô hình dòng chảy ở những lu vực giới hạn nhỏ. Wei và Larson (1971) đã đa ra một phân tích tổng hợp về ảnh hởng của sự phân bố theo không gian và thời gian của lợng ma đến quá trình dòng chảy từ các lu vực nhỏ ở phía nam Minesota. Họ đã làm việc theo một mô hình hai pha (Hình 3.4) với lợng giáng thủy đa vào pha mặt đất, nh là pha 1. Giáng thủy đa vào trực tiếp các kênh dẫn, pha 2, có thể đợc xem là không quan trọng đối với những lu vực nhỏ và chỉ đợc tính toán ở pha 1. Năm mô 143 hình tam giác khác nhau của lợng ma vợt ngỡng đã đợc chọn chọn để nghiên cứu ảnh hởng của sự phân bố theo thời gian, trong đó ba mô hình lợng ma (đợc tập trung ở phía trên, ở giữa và những vùng thấp hơn tơng ứng) đợc sử dụng để nghiên cứu ảnh hởng của sự phân bố theo không gian đến những đờng quá trình dòng chảy. Kết quả của sự nghiên cứu đã đợc miêu tả chi tiết và chỉ ra những sự khác nhau về đỉnh lu lợng với các biến đổi khác nhau về không gian và thời gian của lợng ma rơi trên lu vực. ở hầu hết các lu vực nhỏ và công việc thiết kế, mức độ của việc làm phức tạp này là không cần thiết, nhng trong những trờng hợp mà nhng sai khác tơng đối nhỏ trong việc ớc lợng đỉnh lũ có thể có những ảnh hởng trên khía cạnh kinh tế thì công việc của Wei và Larson sẽ có những giá trị trong việc nghiên cứu chi tiết. Huff (1967 - 1968) đã khảo sát sự phân bố theo không gian và thời gian của lợng ma bão lớn ở Illinos. Công việc nghiên cứu của ông dựa trên một hệ thống gồm 49 vũ lợng ký trên 1000 km 2 với các phụ vùng 130, 200 và 520 km 2 . Tiêu chuẩn cho lợng ma bão lớn của ông là một lợng vợt quá 12mm và một giá trị điểm ngang bằng hoặc lớn hơn giá trị ứng với tần suất hai năm. Cho sự phân bố theo thời gian, ông đã tìm ra rằng những mối quan hệ có thể đợc biểu diễn bởi tỷ lệ phần trăm của lợng ma bão với thời gian bão và phân nhóm các dữ kiện theo từng bộ phận mà ở đó lợng ma là lớn nhất. Những kết quả thu đợc là phù hợp với mô hình thủy văn trong vùng Midwest. Theo sự phân bố không gian ông đã kiểm định 8 sự phân bố thống kê khác nhau để chọn ra sự thích hợp nhất. Và các biến nhạy nhất là: diện tích, lợng ma chính và khoảng thời gian ma. Kết quả đợc đa ra là những phân bố xác suất của các tập hợp khác nhau của những điều kiện có liên quan tới vùng, thời gian bão và lợng ma. Cả hai nghiên cứu trên đã đợc sử dụng cho mô hình thủy văn về lợng ma mùa hè ở các lu vực vùng Midwest. 144 [...]... Các mô hình này dự báo một chuỗi kết quả thủy văn từ lợng ma đã mô phỏng Các số liệu lấy ra của mô hình này là ngẫu nhiên Rất nhiều mô hình thủy văn và mô hình xói mòn, đã đợc phát triển, sử dụng số liệu ma nh là số liệu đa vào chính Một vài mô hình đợc sử dụng phổ biến sẽ đợc miêu tả để minh họa từng loại số liệu ma cần thiết cho các loại mô hình khác nhau 3. 4.1 Mô hình lu vực Stanford Mô hình lu vực. .. gian và thời gian càng lớn thì mô hình càng không chắc chắn Ngời sử dụng mô hình nên chú ý các sai số có thể có trong mô phỏng do các sai số trong số liệu đa vào và nên chấp nhận chúng trong các phân tích của họ 1 63 3.4.2 Mô hình đờng quá trình lu vực phòng thí nghiệm USDA (USDAHL) Mô hình toán học của thủy văn lu vực đã đợc nghiên cứu và phát triển ở phòng thí nghiệm thủy văn USDA, Beltssville, MD, là... vực ở cùng một chu kỳ lặp lại 148 3. 3 Mô hình lợng ma Hầu hết mô hình lợng ma không đợc phát triển cho những lu vực nhỏ Tuy nhiên, các mô hình thờng có thể áp dụng đợc với những lu vực nhỏ, và thực tế, là thờng phù hợp hơn đối với các lu vực nhỏ bởi vì rất khó khăn trong việc xác định lợng ma thay đổi theo không gian và thời gian ở những lu vực rộng Hầu hết các mô hình lợng ma đều đợc thiết lập cùng... cộng sự 1975) Bảng 3. 1 Năng lợng động lực của ma tự nhiên (t-m/ha/cm) (có sửa đổi của Wischmeier và Smith 1958) Cờng độ cm/h 0.0 0.1 0.2 0 .3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 0 0 121 148 1 63 175 184 191 197 202 206 1 210 214 217 220 2 23 226 228 231 233 235 2 237 239 241 242 244 246 247 249 250 251 3 2 53 254 255 256 258 259 260 261 262 2 63 4 264 265 266 267 268 268 269 270 271 272 5 2 73 2 73 274 275 275 276 277... Chọn dữ liệu của giờ tiếp theo Mô phỏng cơn bão khác Kết thúc Hình 3. 9 Sơ đồ khối của toàn bộ dòng chảy cho chơng trình STORM (Corotis, 1976) Cuối cùng, Corotis (1976) đã đa ra một mô hình ngẫu nhiên quy mô trung bình (STORM) trên cơ sở mô phỏng các ổ ma đối lu, đợc sử dụng để dự báo hoạt động của giông bão, hình thành lợng ma cho các mô hình lu vực, nh các mô hình lu vực Stanford (crauford và Linsley... chế đợc bằng cách chia các lu vực lớn thành các vùng nhỏ hơn và áp dụng mô hình một cách độc lập với các số liệu lợng ma đo đạc trên mỗi vùng nhỏ đó Tuy nhiên, giáng thủy thờng đợc tính toán, ớc lợng từ các trạm đo bên ngoài lu vực, nên số liệu đa vào vẫn không chắc chắn trên chính những lu vực nhỏ Mô hình có thể chạy cho bất kỳ giai đoạn nào của thời gian nghiên cứu 3. 4 .3 Phơng trình tổn thất đất tổng... hiện của các sự kiện hình thành dòng chảy Khi mô hình hoá cho một thời đoạn dài thì các hiện tợng chính trở nên phụ thuộc chặt chẽ vào không gian, minh họa một trở ngại của mô hình hoá, có nghĩa là khó có thể mô hình mọi sự xuất hiện ma với độ chính xác nh nhau cho mọi ứng dụng Mô hình này đã đợc kết hợp với mô hình sự xuất hiện ma, để cung cấp lợng dữ liệu đầu vào cho mô hình ma - dòng chảy để dự báo... 3. 4 Lợng ma nh là một phần của các mô hình thủy văn Số liệu lợng ma là số liệu rất cần thiết đợc đa vào phần lớn các mô hình xói mòn hoặc mô hình thủy văn Dữ liệu đầu ra của mô hình quyết định cấu trúc số liệu lợng ma đa vào Ví dụ nh, mô hình nớc hoặc bùn cát hàng năm thông thờng yêu cầu đánh giá tổng lợng ma theo mùa và tổng lợng ma hàng năm Các mô hình dùng để dự báo đỉnh lũ yêu cầu lợng ma đa vào... thời đợc hớng theo từng giai đoạn của mô hình đa năng Cho đến nay, không có một mô hình nào trong những mô hình có sẵn đợc sử dụng rộng rãi Một số mô hình là các nỗ lực mang tính học thuật, và sẽ là những mô hình mà có thể đợc áp dụng rộng rãi trong thực tiễn ở tơng lai Một số khác đợc sử dụng riêng lẻ hoặc một nhóm trong một vị trí hay một vùng Tất cả các mô hình đều có các tham số, giá trị của tham... yếu đợc hình thành từ ma Vì thế, với các lu vực miền núi 145 dài và hẹp có độ chênh cao khoảng 500m hoạc hơn thì độ cao có thể đợc xem là một yếu tố quan trọng ảnh hởng đến lợng ma rơi trên lu vực 3. 2.5 Phân tích độ nhạy Trong sự phát triển các mô hình giải tích các vấn đề thủy văn, có rất nhiều biến có thể ảnh hởng tới kết quả của mô hình đa ra một cách rất rõ ràng Nói chung mặc dầu vậy, một mô hình . 3 3 Giáng thuỷ 3. 1 Lời nói đầu 137 3. 2 Lợng ma 138 3. 3 Mô hình lợng ma 149 3. 4 Lợng ma nh là một phần của các mô hình thủy văn 161 3. 5 Tuyết trong mô hình hoá lu vực nhỏ 171 3. 6. 3. 6 Mô hình tuyết tan 176 3. 7 Lợng tuyết tan trong các mô hình thủy văn 186 135 136 Giáng thủy Tác giả: H. B. Osborn và L.J.Lane, USDA - ARS - SWC T.T. nghiên cứu lu vực sông Tây -. 3. 1 Lời nói đầu Nguồn dữ liệu đầu vào trong hầu hết mô hình thủy văn là giáng thủy. Ma và tuyết là những dạng của giáng thủy - mối quan tâm chủ yếu trong mô hình thuỷ văn ở những lu vực