So sánh các phương pháp nội suy mưa cho khu vực tỉnh bình định

1 ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA NGÔ VĨNH KHÁNH SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP NỘI SUY MƯA CHO KHU VỰC TỈNH ĐỊNH BÌNH Chuyên ngành : Xây dựng cơng trình thuỷ Mã số: 60.58.02.02 TĨM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT XÂY DỰNG CƠNG TRÌNH THỦY ĐÀ NẴNG-2018 Cơng trình hồn thành TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA Người hướng dẫn khoa học: TS Võ Ngọc Dương Phản biện 1: TS Hoàng Ngọc Tuấn Phản biện 2: TS Tô Thúy Nga Luận văn bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ kỹ thuật chuyên ngành Xây dựng cơng trình thủy họp Đại học Đà Nẵng vào ngày 21 tháng năm 2018 Có thể tìm hiểu luận văn tại: - Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng Trường Đại học Bách Khoa - Thư viện Khoa Xây dựng Thủy Lợi – Thủy Điện, Trường Đại học Bách Khoa, Đại học Đà Nẵng MỞ ĐẦU Tính cấp thiết đề tài: Mưa xem yếu tố then chốt, ảnh hưởng lớn đến chế độ thủy văn lưu vực Điều khẳng định thông qua nhiều nghiên cứu trước Do đó, việc phân phối mưa theo khơng gian có ảnh hưởng định đến kết nghiên cứu, phân tích chế độ dòng chảy lưu vực, đặc biệt lưu vực lớn Chất lượng liệu mưa phân phối theo không gian phụ thuộc vào nhiều yếu tố, phạm vi lưu vực mật độ trạm đo xem yếu tố quan trọng nhất, có ảnh hưởng lớn đến q trình hình thành dòng chảy Mật độ trạm đo mưa dày, thể chi tiết trình mưa diễn lưu vực, từ cho kết xác nghiên cứu chế độ thủy văn lưu vực Hiện nay, nghiên cứu phân tích nhiều nhà khoa học chưa đưa tiêu chí cụ thể mật độ trạm hợp lý cho lưu vực Duy vài đề xuất dựa thực tế nghiên cứu vài lưu vực cụ thể Ví dụ như, sau nghiên cứu cho lưu vực Lee Anh, nhóm tác giả Segond cho lưu vực lớn 1,000 km2 số trạm đo tối thiểu phải 16 trạm, lưu vực nhỏ dao động khoản 80 km2 đến 280 km2 cần trạm tới trạm Trong đó, tổ chức khí tượng giới (World Meteorological Organization, viết tắt tên tiếng Anh WMO) khuyến cáo khu vực vùng đồng trạm bao phủ phạm vi khoảng 600 km2 đến 900 km2, ngược lại khu vực miền núi số 100 km2 đến 250 km2 Tuy nhiên, nhiều yếu tố khách quan chủ quan, việc đạt mật độ trạm hợp lý đủ để thể đặc trưng mưa lưu vực khó Điều phụ thuộc vào nhiều vấn đề, từ diện tích lưu vực, địa hình lưu vực, đặc điểm khí tượng thủy văn lưu vực, vấn đề kinh tế vận hành trạm đo, nước phát triển lưu vực có diện tích lớn Do đó, để nâng cao chất lượng mơ q trình mưa dòng chảy cho lưu vực việc phân phối lại lượng mưa theo không gian dựa số liệu trạm đo cần thiết Trong thời gian qua, Bình Định nơi thường xuyên chịu ảnh hưởng nặng nề mưa lũ, đặc biệt năm 2016 với 05 đợt lũ từ cuối tháng 10 đến đầu tháng 12 gây thiệt hại nặng nề sở hạ tầng giao thông, thủy lợi dân sinh, ước tính thiệt hại đến 2.200 tỷ đồng Trong đó, 39 người chết tích, 908 nhà sập hồn tồn, 409 nhà hư hỏng; thiệt hại giao thông: 240,7 km đường bị hư hỏng, sạt lở, 113 cống tiêu 57 cầu bị sập, hư hỏng, 310 điểm sạt lở nặng, ách tắc giao thông; Về thủy lợi, đê điều: 86,67 km đê, kè bị sạt lở nặng, 285,3 km kênh mương bị sạt lở, bồi lấp, 227 đập tạm, đập dâng nhỏ bị hư hỏng, 32 km bờ sông bị sạt lở Đối với ngành nông nghiệp, sản xuất bị trắng Do việc nghiên cứu chế độ thủy văn lưu vực sông địa bàn tỉnh Bình Định yêu cầu cấp bách Tuy nhiên giống thực trạng khu vực khác nước, mạng lưới trạm đo mưa khu vực Bình Định thưa, gần chưa đáp ứng yêu cầu thể trình mưa diễn khu vực tỉnh Mặc dù năm qua, có nhiều dự án lắp đặt trạm đo mưa nhằm nâng cao mật độ trạm địa bàn tỉnh, kinh phí đầu tư hạn chế, cơng nghệ áp dụng chưa đồng bộ, liệu từ trạm ngắn chưa đáp ứng yêu cầu Những hạn chế gây khơng khó khăn việc nghiên cứu chế độ thủy văn sông lớn địa bàn tỉnh Bình Định Do việc tiến hành phân phối lượng mưa theo khơng gian cho khu vực tỉnh Bình Định cần thiết Với phát triển tốn học, có nhiều phương pháp khác để phân phối liệu mưa theo không gian Nhưng chúng tập trung vào hai phương pháp sau, phương pháp tất định phương pháp địa thống kê Loại cổ điển hơn, bao gồm phương pháp đa giác thái sơn (Thiessen polygon), phương pháp khoảng cách nghịch đảo có trọng số (Inverse Distance Weighting IDW), phương pháp đường đẳng trị (Spline), phương pháp lân cận tự nhiên (natural neighbor) Những phương pháp nội suy xuất từ lâu, đơn giản, áp dụng nhiều thực tế khẳng định giá trị định việc phân bố lại lượng mưa không gian, giúp hạn chế phần ảnh hưởng mạng lưới trạm đo mưa lên kết phân phối lượng mưa theo không gian Tuy nhiên, phương pháp nội suy cổ điển khơng có khả kể đến ảnh hưởng yếu tố khác (địa hình, độ dốc, gió, nhiệt độ, khoảng cách so với bờ biển ) đến phân phối mưa theo không gian theo nhiều chun gia độ xác phương pháp chưa thật cao Những yếu điểm khắc phục với đặc tính trội phương pháp nội suy địa thống kê, nội suy Krigging, phương pháp hồi quy theo trọng số địa lý (Geographically Weighted Regression viết tắt tên tiếng Anh GWR) Với phương pháp việc kể đến ảnh hưởng yếu tố ảnh hưởng đến lượng mưa trở nên dễ dàng hơn, qua nâng cao tính xác số liệu mưa nội suy Với mục đích nâng cao chất lượng việc phân phối mưa theo không gian, xây dựng sở liệu mưa không gian phục vụ cho việc nghiên cứu chế độ thủy văn lưu vực địa bàn tỉnh, luận văn tiến hành so sánh ưu, nhược điểm phương pháp phân phối mưa theo không gian đặc trưng mưa thực tế tỉnh Bình Định Mục tiêu nghiên cứu đề tài: - So sánh, phân tích ưu nhược điểm phương pháp nội suy mưa ứng với đặc trưng mưa tỉnh Bình Định - Xây dựng sở liệu mưa phân phối theo khơng gian cho khu vực tỉnh Bình Định Đối tượng phạm vi nghiên cứu: - Các phương pháp nội suy không gian - Mưa yếu tố ảnh hưởng đến việc phân phối mưa theo khơng gian địa bàn tỉnh Bình Định Phạm vi nghiên cứu đề tài: Thu thập phân tích số liệu mưa tất trạm địa bàn tỉnh Bình Định trạm lân cận giáp ranh giới tỉnh Nội dung nghiên cứu: So sánh, phân tích ưu nhược điểm phương pháp nội suy mưa ứng với đặc trưng mưa tỉnh Bình Định Sử dụng ArcGIS xây dựng sở liệu mưa phân phối theo không gian cho khu vực tỉnh Bình Định 6 Phương pháp nghiên cứu: Đề tài sử dụng phương pháp nghiên cứu: Phương pháp phân tích tài liệu; Phương pháp kế thừa kết nghiên cứu liên quan; Phương pháp mơ hình hóa; Phương pháp nghiên cứu trường hợp điển hình; Phương pháp thống kê khách quan Ý nghĩa thực tiễn đề tài: Đề tài nghiên cứu đưa kết sau: - Làm rõ ưu nhược điểm phương pháp nội suy mưa sở đặc trưng địa lý khí tượng thủy văn tỉnh Bình Định - Xây dựng sở liệu nội suy mưa theo khơng gian cho Bình Định, làm tiền đề cho mơ phân tích chế độ thủy văn tỉnh Bình Định sau Bố cục nội dung luận văn Luận văn gồm phần Mở đầu, 03 chương phần kết luận kiến nghị Mở đầu Chương 1: Tổng quan khu vực nghiên cứu trạng mạng lưới trạm đo Chương 2: So sánh phương pháp nội suy mưa có Chương 3: Phân phối lại lượng mưa theo không gian cho khu vực Bình Định Kết luận Kiến nghị Chương 1: TỔNG QUAN VỀ KHU VỰC NGHIÊN CỨU VÀ HIỆN TRẠNG MẠNG LƯỚI TRẠM ĐO 1.1 Đặc điểm địa lý tự nhiên khu vực nghiên cứu 1.1.1 Đặc điểm địa lý tự nhiên: Bình Định nằm khu vực duyên hải Nam Trung Bộ, phía bắc giáp tỉnh Quảng Ngãi, phía nam giáp tỉnh Phú Yên, phía tây giáp tỉnh Gia Lai, phía đơng giáp Biển Đơng Diện tích tự nhiên tồn tỉnh 6.071km2, dân số trung bình 1.524,6 nghìn người, khu vực thành thị 473,8 nghìn người (chiếm 31,1%), nơng thơn 1050,8 nghìn người (chiếm 68,9%) Trên địa bàn tỉnh, có 03 huyện nghèo theo Nghị 30a/2008/NQ-CP, 02 huyện trung du miền núi, 26 xã đặc biệt khó khăn, 18 xã bãi ngang ven biển; giới hạn tọa độ địa lý (Hệ Gauss - HN72) sau: - Cực Bắc: 14042' 10" độ vĩ bắc, 108055' 42" độ kinh đông - Cực Nam: 13030' 10" độ vĩ bắc, 108054' 00" độ kinh đông - Cực Đông: 13036' 33" độ vĩ bắc, 109022' 00" độ kinh đông - Cực Tây: 14025' 00" độ vĩ bắc, 108037' 30" độ kinh đông Tương ứng với giới hạn tọa độ trắc địa hệ tọa độ VN2000: X từ 1493000 đến 1627000 (m); Y từ 243000 đến 323000 (m) Là tỉnh có nhiều thuận lợi giao lưu với bên cảng biển Quy Nhơn (1 10 cảng biển lớn nước ta), sân bay Phù Cát, hệ thống Quốc lộ 1A, 1D, đường sắt Bắc Nam chạy qua đường Quốc lộ 19 nối cảng biển Quy Nhơn với Trung tâm vùng Bắc Tây Nguyên, vùng Nam Lào Đông Bắc Campuchia Bờ biển Bình Định dài 134km chạy từ thành phố Quy Nhơn đến Hoài Nhơn, bên núi bên biển với nhiều bãi tắm đẹp, cấu trúc đặc biệt xen kẽ nhiều đầm, vịnh, vị trí thuận lợi để phát triển du lịch nuôi trồng hải sản Chương 2: SO SÁNH CÁC PHƯƠNG PHÁP NỘI SUY MƯA HIỆN CÓ 2.1 Giới thiệu: Do mạng lưới trạm đo mưa khu vực tỉnh Bình Định thưa thớt, phân bố khơng đồng đều, điều gây hạn chế định mô chế độ thủy văn khu vực tỉnh Bình Định Nhằm khắc phục hạn chế trên, chương này, học viên tiến hành nội suy mưa theo khơng gian cho khu vực tỉnh Bình Định 2.2 Phương pháp: Hiện có nhiều phương pháp nội suy mưa theo khơng gian Mỗi phương pháp có ưu nhược điểm khác phù hợp với khu vực định Nhằm lựa chọn phương pháp nội suy phù hợp nhất, giảm thiểu không chắc nội suy mưa cho khu vực tỉnh Bình Định, học viên đề xuất phương pháp hình 2.1 Hình 2.1 Quy trình so sánh lựa chọn phương pháp nội suy mưa khơng gian Theo Quy trình này: - Bước 1: tiến hành thu thập, xử lý liệu mưa trạm khu vực nghiên cứu lân cận - Bước 2: Lựa chọn công cụ nội suy Đưa liệu vào công cụ nội suy - Bước 3: Trích xuất liệu - Bước 4: So sánh kết đưa kết luận 2.3 Lựa chọn công cụ nội suy: ArcGIS (ESRI Inc - http://www.esri.com): hệ thống GIS hàng đầu Về mặt công nghệ, chuyên gia GIS coi công nghệ ESRI giải pháp mang tính chất mở, tổng thể hồn chỉnh, có khả khai thác hết chức GIS ứng dụng khác như: desktop (ArcGIS Desktop), máy chủ (ArcGIS Server), ứng dụng Web (ArcIMS, ArcGIS Online), hệ thống thiết bị di động (ArcPAD) có khả tương tích cao nhiều loại sản phẩm nhiều hãng khác (http://www.geoviet.vn/goc-kythuat/vn/401/475/314/0/gioi-thieu-chung-ve-phan-mem-arcgis.aspx) Hình 2.2 Phần mềm ARCGIS 2.4 Lựa chọn phương pháp nội suy: Nội suy khơng gian q trình tính tốn giá trị điểm chưa biết từ điểm biết miền bao đóng tập giá trị biết phương pháp hay hàm toán học Hình 2.3 Nội suy theo khơng gian 10 Hình 2.4 Nội suy mưa theo khơng gian Hiện nay, có nhiều thuật toán nội suy khác nhau, thuật tốn có điểm mạnh riêng Trong đề tài đề cập so sánh số liệu củacác phương pháp nội suy thơng dụng ArcGIS IDW, Spline, Kriging Thiessen polygon 2.4.1 Inverse Distance Weight (IDW) Phương pháp IDW xác định giá trị điểm chưa biết cách tính trung bình trọng số khoảng cách giá trị điểm biết giá trị vùng lân cận pixel Những điểm cách xa điểm cần tính giá trị ảnh hưởng đến giá trị tính tốn Cơng thức tính nội suy giá trị điểm chưa biết sở giá trị biết xung quanh Cơng thức nội suy phương pháp này: n Z=  WiZi i =1 n  Wi i =1 Với: 12 Công thức Kriging sau: T* −  =  n w i (gi − i ) Trong đó: T* : giá trị cần ước lượng tọa độ khơng gian µ: giá trị trung bình W: trọng số phụ thuộc vào vị trí liệu gi: giá trị điểm khác n: số liệu xung quanh dùng để ước lượng giá trị T Kriging nội suy giá trị cho điểm xung quanh điểm giá trị Những điểm gần điểm gốc ảnh hưởng nhiều điểm xa Quá trình hai bước Kriging bắt đầu với ước tính mức độ tương quan sau thực phép nội suy - Một số ưu điểm phương pháp giá trị điểm gán không phụ thuộc vào khoảng cách mà phụ thuộc vào phân bố không gian điểm Điều làm cho giá trị nội suy mang tính tương quan khơng gian nhiều - Một bất lợi Kriging đòi hỏi nhiều thời gian tính tốn mơ hình hóa, đòi hỏi nhiều liệu đầu vào 2.4.4 Thiessen polygon Thiessen phương pháp: lưu vực có nhiều trạm mưa mưa điểm lưu vực coi lượng mưa đo đạc trạm mưa gần nhất.Trên đồ lưu vực có trạm mưa kẻ đường trung trực tất cặp trạm mưa lân cận Tập hợp đường trung trực với biên lưu vực tạo thành đa giác Thiessen.Trong trường hợp tổng quát, trạm mưa không thiết phải nằm lưu vực, miễn đa giác chứa trạm mưa có phần diện tích nằm lưu vực.Như với lưu vực có nhiều trạm đo mưa có lượng mưa trung bình tồn lưu vực trung bình có trọng số lượng mưa trạm thành phần với trọng số tỉ lệ với diện tích hình đa giác chứa trạm mưa f x + f x + + f n x n x= 1 F Trong đó: f1, f2 diện tích đa giác thành phần 13 x1, x2 lượng mưa trạm thành phần F: diện tích tồn lưu vực x : lượng mưa trung bình lưu vực Phương pháp có ưu điểm tính tốn nhanh độ xác phụ thuộc vào phân bố vị trí trạm quan trắc khơng xét ảnh hưởng yếu tố điạ hình 2.4.5 Nhận xét chung thuật toán IDW Spline hai phương pháp tạo bề mặt từ mẫu dựa mức độ tương đồng mức độ làm mịn Tuy nhiên, bề mặt spline xác qua điểm mẫu, IDWsẽ không qua điểm Kriging phương pháp thống kê địa lý sử dụng kỹ thuật thống kê mạnh mẽ dự đoán giá trị dựa mối quan hệ điểm biết giá trị kỹ thuật trung bình trọng số phức tạp.Đa giác Thiessen sử dụng để phân chia vùng điểm thành đa giác gọi đa giác Thiessen sơ đồ Voronoi Mỗi đa giác Thiessen chứa có trạm sở Mỗi đa giác có đặc tính mà vị trí bên đa giác gần điểm đa giác điểm đa giác khác 2.5 Phương pháp so sánh kết quả: Một khó khăn việc xác định hiệu phương pháp nội suy mưa kiểm định kết nội suy Trong phạm vi này, học viên đề xuất sử dụng phương pháp kiểm định chéo (cross validation) (Hình 2.9) để xác định hiệu phương pháp nội suy Nội dung phương pháp sử dụng liệu thực đo trạm làm sở để so sánh với kết nội suy đạt vị trí 14 Hình 2.9.Sơ đồ phương pháp kiểm định chéo Các số so sánh: Các số thống kê - root mean squared error (RMSE), the correlation coefficition (R), and Nash-Sutcliffe coefficient (E)- dùng tiêu đánh giá mức độ hiệu phương pháp nội suy  (X n i=1 RMSE= obs,i  (X  (X i =1 obs,i n i =1 obs,i  (X  (X n E =1− n n R= -X model,i ) i =1 obs,i ) ( ) − X obs  i=1 X model,i − X mod el n − X mod el,i ) n i =1 )( − X obs X mod el,i − X model obs,i − X obs ) ) 2 Trong đó: - Xobs: giá trị mưa thực đo - Xmodel: giá trị mưa nội suy/vị trí thứ i Chương 3: PHÂN PHỐI LẠI LƯỢNG MƯA THEO KHÔNG GIAN CHO KHU VỰC BÌNH ĐỊNH 3.1 Dữ liệu: Học viên đề xuất việc so sánh phương pháp nội suy mưa thời đoạn 20 năm, từ 1995 đến 2014 Dữ liệu mưa nội suy liệu mưa ngày 15 STT 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 Trạm An Hòa Hồi Ân Bồng Sơn Hoài Nhơn Vĩnh Kim Vĩnh Sơn Phù Mỹ Ba Tơ Giá Vực Đức Phổ Sa Huỳnh Vân Canh Krong pa Kbang Cù Mơng Bình Tường An Khê ĐềGi Phù Cát Quy Nhơn Định Bình X 108.70022 108.88201 109.03291 109.03327 108.76669 108.76772 109.06673 108.73336 108.56667 108.96666 109.06666 108.99728 108.43300 108.37000 109.17764 108.87434 108.65000 109.19999 109.06666 109.22707 108.46000 Y 14.44934 14.36579 14.43103 14.51616 14.23246 14.29965 14.18266 14.76666 14.69998 14.79999 14.66668 13.61869 14.31600 14.10000 13.61591 13.93942 13.95000 14.11666 13.99999 13.76579 14.92300 Dữ liệu 1995-2014 1995-2014 1995-2014 1995-2014 1995-2014 1995-2014 1995-2014 1995-2014 1995-2014 1995-2014 1995-2014 1995-2014 1995-2014 1995-2014 1995-2014 1995-2014 1995-2014 1995-2014 1995-2014 1995-2014 1995-2014 Bảng 3.1 Các trạm đo mưa sử dụng cho nội suy mưa không gian khu vực tỉnh Bình Định Hình 3.1 Khu vực tính tốn, trạm mưa tính tốn vị trí trạm so sánh 16 Trong 21 trạm mưa, học viên đề xuất kiểm định kết nội suy mưa 10 trạm (Hình 3.1): Vân Canh, Quy Nhơn, Bình Tường, An Khê, Đề Gi, Vĩnh Kim, Hồi Ân, Bồng Sơn, An Hòa, Sa Huỳnh 10 trạm lựa chọn so sánh phân bố khu vực nội suy, nằm vùng địa hình khác nhau: núi, trung du đồng bằng, mang tính đại biểu cao 3.2 Phương pháp nội suy: Học viên sử dụng phương pháp phân bố mưa theo không gian phổ biến phần mềm hỗ trợ ARCGIS để tiến hành nội suy Tuy nhiên, khối lượng thực lớn, tiến hành nội suy thủ công nhiều thời gian Do đó, xây dựng code nội suy chạy mơi trường Python ARCGIS 3.3 Kết quả: Hệ thống kết thu sở liệu dạng raster dạng text, nhiên khối lượng lớn, học viên thể kết nội suy dạng time serie cho trạm so sánh đồ nội suy mưa cho giá trị trung bình, giá trị mưa lớn ngày 3.3.1 Kết nội suy trạm Hình 3.2 Lượng mưa trung bình ngày theo tháng trạm An Hòa 17 Hình 3.3 Lượng mưa trung bình ngày theo tháng trạm An Khê Hình 3.4 Lượng mưa trung bình ngày theo tháng trạm Bình Tường Hình 3.5 Lượng mưa trung bình ngày theo tháng trạm Bồng Sơn 18 Hình 3.6 Lượng mưa trung bình ngày theo tháng trạm Đề Gi Hình 3.7 Lượng mưa trung bình ngày theo tháng trạm Hồi Ân Hình 3.8 Lượng mưa trung bình ngày theo tháng trạm Quy Nhơn 19 Hình 3.9 Lượng mưa trung bình ngày theo tháng trạm Sa Huynh Hình 3.10 Lượng mưa trung bình ngày theo tháng trạm Vân Canh Hình 3.11 Lượng mưa trung bình ngày theo tháng trạm Vĩnh Kim 20 3.3.2 Bản đồ nội suy mưa 3.3.2.1 Kết nội suy mưa trung bình Hình 3.12 Bản đồ phân bố giá trị m ưa trung bình ngày theophương pháp IDW Hình 3.13 Bản đồ phân bố giá trị mưa trung bình ngày theo phương pháp Spline 21 Hình 3.14 Bản đồ phân bố giá trị mưa trung bình ngày theo phương pháp Kriging Hình 3.15 Bản đồ phân bố giá trị mưa trung bình ngày theo phương pháp Thiessen 22 3.3.2.2 Kết nội suy mưa lớn ngày Hình 3.16 Bản đồ phân bố giá trị mưa lớn ngày theo phương pháp IDW Hình 3.17 Bản đồ phân bố giá trị mưa lớn ngày theo phương pháp Spline 23 Hình 3.18 Bản đồ phân bố giá trị mưa lớn ngày theo phương pháp Kriging Hình 3.19 Bản đồ phân bố giá trị mưa lớn ngày theo phương pháp Thiessen 24 3.4 So sánh phương pháp Các giá trị nội suy so sánh thông qua tham số thống kê sai số so với giá trị thực đo Trạm An Hòa An Khê Bình Tường Bồng Sơn Đề Gi Hoài Ân Quy Nhơn Sa Huỳnh Vân Canh Vĩnh Kim Chỉ số TB ngày Max ngày TB ngày Max ngày TB ngày Max ngày TB ngày Max ngày TB ngày Max ngày TB ngày Max ngày TB ngày Max ngày TB ngày Max ngày TB ngày Max ngày TB ngày Max ngày Thực đo 9.074 341.700 4.512 258.200 5.341 289.300 6.740 422.200 5.477 334.800 5.981 383.800 5.484 288.200 5.882 393.100 6.323 474.700 6.255 309.100 IDW 4.852 293.204 4.271 167.195 4.525 189.704 5.273 249.755 4.891 222.447 5.596 304.457 4.195 201.009 5.135 299.636 4.178 163.542 4.996 278.785 SPLINE 12.762 1006.960 8.195 569.529 4.790 308.554 6.162 356.634 6.494 285.730 7.029 566.513 4.758 221.505 6.698 526.668 5.515 526.424 5.087 350.316 KRIGING 6.574 297.112 6.254 163.456 5.793 209.676 5.718 330.848 5.701 225.333 6.147 338.216 7.119 241.903 7.482 309.444 6.323 474.700 5.539 276.244 THIESSEN 6.250 334.900 5.341 289.300 5.474 390.000 6.237 304.100 6.006 326.000 6.250 334.900 6.438 375.000 6.237 304.100 6.438 375.000 6.250 334.900 Bảng 3.2 Giá trị mưa trung bình ngày giá trị mưa lớn ngày thực đo mô phỏng.(mm/ngày) Trạm An Hòa An Khê Bình Tường Bồng Sơn Đề Gi Chỉ số SPLINE KRIGING THIESSEN RMSE R E RMSE R E IDW 17.48 0.77 0.50 10.94 0.66 0.43 45.79 0.37 -2.45 26.86 0.33 -2.46 18.83 0.67 0.42 13.49 0.52 0.13 18.47 0.68 0.44 21.93 0.07 -1.31 RMSE R E RMSE R E RMSE R E 20.12 0.17 -0.32 11.38 0.87 0.72 12.18 0.77 0.59 21.39 0.15 -0.50 11.78 0.84 0.70 14.34 0.76 0.44 19.13 0.26 -0.20 10.53 0.89 0.76 12.19 0.77 0.59 24.56 0.10 -0.97 9.12 0.91 0.82 12.19 0.80 0.59 25 Trạm Hoài Ân Quy Nhơn Sa Huỳnh Vân Canh Vĩnh Kim Trung Bình Chỉ số SPLINE KRIGING THIESSEN RMSE R E RMSE R E IDW 13.66 0.70 0.48 16.18 0.50 0.22 22.48 0.51 -0.42 17.51 0.46 0.08 14.32 0.69 0.42 18.42 0.43 -0.02 16.91 0.59 0.20 26.43 0.10 -1.09 RMSE R E RMSE R E RMSE 20.63 0.38 0.08 18.87 0.49 0.22 17.85 30.58 0.09 -1.03 19.15 0.64 0.20 12.55 14.89 0.72 0.52 16.00 0.67 0.44 10.47 26.86 0.15 -0.57 14.57 0.76 0.54 15.64 R E 0.51 0.20 0.78 0.60 0.86 0.72 0.67 0.38 RMSE 15.93 22.24 14.83 18.67 R 0.58 0.49 0.65 0.48 E 0.31 -0.48 0.38 -0.10 Bảng 3.3 Giá trị tham số thống kê so sánh trạm Khi tính đến số thống kê trung bình cho 10 trạm, kết cho thấy, với hai phương pháp phân bố mưa theo không gian truyền thống sử dụng nhiều nay, THIESSEN, SPLINE có nhiều hạn chế Điều dẫn tới không chắn lớn việc sử dụng phương pháp để tính tốn mô chế độ thủy văn lưu vực Phương pháp IDW cho kết tốt nhiều vị trí, trạm Bồng Sơn (E=0.72, RMSE=11.38, R=0.87), Đề Gi (E=0.59, RMSE=12.18, R=0.77) Do xét tổng quan, phương pháp cho kết tốt hàng thứ ba bốn phương pháp, E =0.31, RMSE=15.93 mm/day, R=0.58 Và phương pháp cho kết tốt phương pháp KRIGING, mà hầu hết số trung bình 10 trạm tốt phương pháp lại, E=0.38, RMSE=14.38 mm/day, R=0.65 Kết gần phù hợp với nhiều nghiên cứu trước Với kết tính tốn phân tích đây, khu vực tỉnh Bình Định, học viên đề xuất sử dụng phương pháp nội suy KRIGING để nội suy mưa theo không gian 26 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ KẾT LUẬN Để khắc phục hạn chế sở hạ tầng thu thập liệu mưa cho khu vực tỉnh Bình Định, học viên đề xuất cần thiết phải tiến hành xây dựng đồ mưa theo không gian địa bàn tỉnh Kết nội suy mưa theo không gian kỳ vọng giúp nâng cao độ tin cậy công tác mô chế độ thủy văn lưu vực, phục vụ công tác đánh giá thiên tai quy hoạch địa bàn tỉnh Để tạo sở cho việc lựa chọn phương pháp nội suy mưa phù hợp, học viên tiến hành so sánh phương pháp phân bố mưa theo không gian phổ biến nay, IDW, SPLINE, THIESSEN, KRIGING vòng 20 năm Ứng dụng thuật tốn nội suy phần mềm ARCGIS cho 21 trạm mưa khu vực tỉnh Bình Định kiểm định chéo, kết cho thấy ứng với phương pháp nội suy có ưu nhược điểm khác Các phương pháp nội suy truyền thống IDW, SPLINE, THIESSEN đơn giản việc áp dụng lại phụ thuộc lớn vào vị trí trạm lân cận Ngược lại, kỳ vọng, kết nghiên cứu trước đây, phương pháp KRIGING cho kết tốt Các số thống kế phương pháp tốt, học viên đề xuất sử dụng phương pháp cho nội suy mưa khu vực tỉnh Bình Định KIẾN NGHỊ Kết nội suy mưa khu vực tỉnh Bình Định lần khẳng định, nội suy mưa theo không gian cần thiết Tuy nhiên, số thống kê thấp, điều chứng tỏ mạng lưới trạm đo mưa khu vực tỉnh Bình Định thưa, để có kết mơ tốt hơn, cần thiết phải bố trí thêm trạm đo mưa khu vực Nghiên cứu thực phương pháp nội suy mưa bản, cần thực với nhiều phương pháp nội suy khác để đạt kết tin cậy xây dựng đồ mưa theo không gian cho lưu vực cụ thể Do giới hạn mặt thời gian, học viên so sánh 10 21 trạm đo mưa, cần thực so sánh kiểm định thêm với trạm lại để tăng độ tin cậy cho nghiên cứu ... đây, phương pháp KRIGING cho kết tốt Các số thống kế phương pháp tốt, học viên đề xuất sử dụng phương pháp cho nội suy mưa khu vực tỉnh Bình Định KIẾN NGHỊ Kết nội suy mưa khu vực tỉnh Bình Định. .. dụng thuật tốn nội suy phần mềm ARCGIS cho 21 trạm mưa khu vực tỉnh Bình Định kiểm định chéo, kết cho thấy ứng với phương pháp nội suy có ưu nhược điểm khác Các phương pháp nội suy truyền thống... xác định hiệu phương pháp nội suy Nội dung phương pháp sử dụng liệu thực đo trạm làm sở để so sánh với kết nội suy đạt vị trí 14 Hình 2.9.Sơ đồ phương pháp kiểm định chéo Các số so sánh: Các