Bài viết giới thiệu và phân tích một số phương pháp phân tích độ nhạy thông số thường được sử dụng trong các nghiên cứu trên thế giới và ứng dụng cho mô hình mưa dòng chảy thông số tập trung NAM trên lưu vực sông Vệ.
BÀI BÁO KHOA HỌC PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ ĐỘ NHẠY CÁC THƠNG SỐ MƠ HÌNH THỦY VĂN VÀ ỨNG DỤNG CHO MƠ HÌNH MƯA - DỊNG CHẢY NAM TRÊN LƯU VỰC SÔNG VỆ Trịnh Xuân Mạnh1, Trần Quốc Việt1, Lê Thị Thường1 Tóm tắt: Mơ hình tốn thủy văn ngày ứng dụng rộng rãi nghiên cứu dự án liên quan đến đánh giá dự báo dịng chảy, chất lượng nước, quản lí tài nguyên nước Phân tích độ nhạy nhằm mục đích xác định tham số ảnh hưởng đến kết mơ đóng vai trị quan trọng việc ứng dụng mơ hình tốn nói chung, đặc biệt mơ hình mưa dịng chảy nói riêng Các mơ hình tốn có phát triển mạnh mẽ nhằm mơ đầy đủ q trình vật lí xảy tự nhiên, chúng dần trở lên phức tạp kéo theo số lượng thông số mơ hình nhiều hơn, địi hỏi cần có phân tích độ nhạy kĩ lưỡng Để phục vụ có hiệu cho việc hiệu chỉnh kiểm định mơ hình, phương pháp phân tích độ nhạy thơng số cần áp dụng trước tiên làm sở để đưa chiến lược hiệu chỉnh, tối ưu thông số cho phù hợp với loại mơ hình, lưu vực số liệu có sẵn Bài báo giới thiệu phân tích số phương pháp phân tích độ nhạy thông số thường sử dụng nghiên cứu giới ứng dụng cho mô hình mưa dịng chảy thơng số tập trung NAM lưu vực sơng Vệ Từ khóa: Phân tích độ nhạy, mơ hình tốn, MIKE11 NAM, Sơng Vệ MỞ ĐẦU * Trong ba thập kỉ vừa qua, với phát triển mạnh mẽ lĩnh vực công nghệ thơng tin mơ hình tốn thủy văn có bước tiến đáng kể thuật toán phức tạp áp dụng nhằm mô tả chi tiết q trình vật lí xảy chu trình thủy văn q trình hình thành dịng chảy từ mưa, q trình chuyển động nước sơng vùng ngập lũ, trình liên quan đến vận chuyển bùn cát chất lượng nước Từ phương pháp mơ hình đơn giản ban đầu mơ hình tỷ lệ (Rational methods) đến mơ hình phân bố phức tạp (Distribution models) ứng dụng rộng rãi nhiều đề tài nghiên cứu dự án thực tiễn Trong thực tế tùy vào loại mơ hình khác mà số lượng thơng số khác nhau, có mơ hình vài thơng số đến mơ hình phức tạp có hàng trăm thơng số Mỗi mơ Khoa Khí Tượng Thủy Văn - Đại học Tài Nguyên Môi Trường Hà Nội 56 hình ứng với điều kiện lưu vực khác có thơng số nhạy khác Số lượng thơng số mơ hình lớn thách thức với công tác hiệu chỉnh kiểm định mơ hình nhằm tìm thơng số tối ưu Có nhiều thuật tốn tối ưu phát triển để giải vấn đề nêu trên, thực tế để tối ưu tồn thơng số mơ hình khó khả thi khơng thực cần thiết q trình hiệu chỉnh Do đó, ứng dụng thuật tốn tối ưu cho hiệu chỉnh mơ hình thơng số khơng quan trọng tác động đến kết đầu cố định giá trị không thay đổi nhằm tăng hiệu tính tốn giảm đánh kể thời gian tìm kiếm thơng số tối ưu Ngày có nhiều phương pháp phân tích độ nhạy thông số khác phương pháp cục toàn diện (local global method), phương pháp phân tích số lượng chất lượng (Qualitative quantitative mdethod), phương pháp quét lọc (Screening refined method) sử dụng rộng rãi nhiều lĩnh vực khác nhau, không riêng ngành thủy văn Mỗi phương KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 70 (9/2020) pháp nêu có khác biệt lớn cách thức chọn mẫu, khả ứng dụng, cấu trúc thuật tốn v.v Do cần phải có tìm hiểu phân tích kĩ lưỡng trước ứng dụng phương pháp vào việc phân tích độ nhạy thơng số nhằm đạt hiệu cao hiệu chỉnh mơ hình Nghiên cứu giới thiệu phân tích hai phương pháp thơng dụng phân tích độ nhạy mơ hình gồm phương pháp phân tích thơng số cục tồn diện Lưu vực sơng Vệ tính đến trạm thủy văn An Chỉ tỉnh Quảng Ngãi có đầy đủ số liệu khí tượng thủy văn bao gồm số liệu mưa, bốc hơi, dòng chảy, đồng thời trạm mưa phân bố đồng toàn lưu vực nên phù hợp cho việc ứng dụng mơ hình mưa dịng chảy Hai phương pháp phân tích độ nhạy nêu áp dụng nhằm đánh giá thơng số nhạy mơ hình thủy văn NAM Kết nghiên cứu trình bày phân tích nội dung CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ ĐỘ NHẠY THÔNG SỐ Trước tiên cần định nghĩa rõ ràng độ nhạy thông số thơng số nhạy có nhiều thuật ngữ sử dụng liên quan đến thơng số mơ hình tốn thơng số nhạy, thơng số quan trọng, thơng số chính, thơng số ảnh hưởng v.v Nhìn chung mơ hình tốn thủy văn thơng số nhạy hiểu thông số mà thay đổi thơng số phạm vi biến đổi có ảnh hưởng lớn đến biến đổi kết đầu mơ hình Hay nói cách khác thông số cho nhạy thay đổi giá trị kết đầu có biến đổi rõ ràng Độ nhạy thông số đánh giá thông qua hàm mục tiêu hay sai số đánh giá khác nhằm tìm mối quan hệ thông số đầu vào biến đổi kết đầu mô hình cụ thể Dựa phạm vi, khả ứng dụng đặc điểm phương pháp phân tích độ nhạy mà chia làm hai loại phương pháp gồm phương pháp phân tích cục phương pháp phân tích tồn diện Bên cạnh đó, phương pháp phân tích độ nhạy thơng số thường chia thành nội dung gồm chọn mẫu tính tốn số độ nhạy 2.1 Phương pháp phân tích độ nhạy cục Phương pháp phân tích đơn giản đánh giá độ nhạy thông số giá trị cố định tồn miền giá trị thơng số Điểm giá trị để đánh giá độ nhạy thơng số giá trị mặc định thơng số mơ hình lựa chọn giá trị miền giá trị Theo đó, có nhiều cách lựa chọn thay đổi thông số (∆) xung quanh giá trị chọn, ± 20% ± 50%, ± 1% tồn miền xác định thơng số Tổng số mơ mơ hình áp dụng phương pháp 2n+1, n số lượng thông số sử dụng Đối với phương pháp này, đánh giá độ nhạy cho thơng số cụ thể thông số khác cố định giá trị hay nói cách khác thay đổi giá trị thơng số cho lần tính thơng số cịn lại giữ ngun giá trị ban đầu Độ nhạy thơng số (SI) lượng hóa thông số độ nhạy, số xác định thông qua mức biển đổi tương đối thơng số kết đầu mơ hình Trong kết đầu mơ hình tính tốn thơng qua hàm mục tiêu Nếu gọi y0 kết đầu mơ hình theo giá trị thơng số ban đầu x0, giá trị x0 tính tốn biến đổi theo hệ số ±∆x x1= x0 - ∆x x2= x0 + ∆x, tương ứng với x1 x2 xác định y1 y2 Sự phụ thuộc biến y biến x xác định thông qua đạo hàm riêng sau ∂y/∂x Công thức viết lại gần dạng vi phân để xác định công thức số độ nhạy sau: (1) Cơng thức (1) cịn chứa thứ ngun y x có thứ nguyên khác Do để loại bỏ thứ ngun cơng thứ (1) biến đổi thành (2) Theo Lenhart (2002) số độ nhạy phân thành cấp khác dựa mức độ nhạy gồm Không nhạy, Trung bình, Cao Rất cao bảng Có thể nói ưu điểm phương pháp đơn giản, dễ thực cho người sử KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 70 (9/2020) 57 dụng mơ hình Tuy nhiên, phương pháp cịn tồn số hạn chế đánh giá độ nhạy thông số giá trị định mà chưa xem xét tồn miền giá trị có thơng số, tính bất định phương pháp cao Ngoài ra, tương tác thông số với kết đầu mơ hình chưa đánh giá cách cụ thể Để khắc phục hạn chế phương pháp phân tích độ nhạy tồn diện giải pháp phù hợp Bảng Bảng phân cấp độ nhạy thông số mô hình Cấp độ I II III IV Chỉ số SI 0.00 ≤ < 0.05 0.05 ≤ < 0.20 0.20 ≤ < 1.00 ≥ 1.00 2.2 Phương pháp phân tích độ nhạy tồn diện Trong thực tế phương pháp thường đề xuất sử dụng cho mơ hình tốn thủy văn chúng có nhiều ưu điểm so với phương pháp phân tích độ nhạy cục Cũng nói, phương pháp phân tích độ nhạy toàn diện khắc phục hạn chế phương pháp cục chúng có khả đánh giá ảnh hưởng thông số toàn miền xác định, xem xét tương tác thông số đầu vào mà không bị ảnh hưởng ý kiến chủ quan người sử dụng mơ hình lưu vực đánh giá Trong phương pháp chia thành nhóm phương pháp khác Phân tích độ nhạy khu vực (Regional Sensitivity Analysis), Phương pháp dựa phân tích phương sai (Variance based methods), Phương pháp dựa vào hồi quy (Regression based methods) Phương pháp Bayesian Trong báo chúng tơi giới thiệu phân tích tóm tắt phương pháp phân tích độ nhạy khu vực Phân tích độ nhạy khu vực gọi phương pháp phân tích độ nhạy tổng quát (Generalized sensitivity analysis) nghiên cứu phát triển Spear Hornberger (1980) ứng dụng nhiều nghiên cứu thủy văn giới Phương pháp ứng dụng hai thuật tốn chọn mẫu ngẫu nhiên gồm Monter Carlo Latin hypercube Lựa chọn mẫu phân nhóm thơng số hai nội dung áp dụng phương pháp Các tập giá trị thơng số mơ hình lựa chọn miền 58 Mức độ nhạy Khơng nhạy Trung bình Cao Rất cao xác định theo hai phương pháp chọn mẫu nêu Theo đó, phương pháp Monte Carlo chọn mẫu ngẫu nhiên cách sử dụng hàm phân bố đồng đa biến chung cho tất thông số Phương pháp Latin hypercube dựa phương pháp Monte Carlo có sử dụng cách tiếp cận khác cách phân tầng nhóm mẫu, cụ thể, phương pháp chia khoảng giá trị thông số thành N tầng tầng tương ứng với xác suất xuất 1/N Các hàm phân bố đồng dạng gán cho tầng giá trị Sau giá trị ngẫu nhiên lựa chọn tầng để tạo thành thông số cho việc mô mơ hình Sau chọn mẫu tiến hành chạy mơ hình để tính tốn kết đầu ra, thơng số mơ hình phân tách thành hai nhóm nêu Cuối phương pháp phân tích độ nhạy dựa việc đánh giá đồ thị thống kê để xác định thông số nhạy Đối với phân tích đồ thị sử dụng biểu đồ hàm phân bố lũy tích để xác định Theo đó, việc phân nhóm thơng số mơ hình dựa tính chất “hành vi/ khơng có hành vi” (behavionral/nonbehavionral) đường cong phân bố lũy tích nhóm thơng số Wagener công (2001) đề xuất phương pháp đánh giá độ nhạy dựa phương pháp phân tích độ nhạy tổng quan Theo đó, tập giá trị thơng số mơ hình chia thành 10 nhóm có kích cỡ dựa việc xếp kết đầu mơ hình Hàm phân bố lũy tích xác định cho thơng số KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 70 (9/2020) nhóm thơng số có 10 đường cong phân bố lũy tích Nếu đường cong hội tụ với thơng số khơng nhạy, ngược lại chúng phân tán thơng số nhạy kết đầu mơ hình Ngồi định lượng hóa độ nhạy cách sử dụng công thức thống kê Kolmogonow-Smirnov: nước mặt dồi dào, tập trung chủ yếu vào tháng mùa lũ Lượng mưa biến đổi từ 1900 đến 3600 mm phân bố khơng đồng vùng (3) Trong Si độ nhạy thông số thông số i, hàm phân bố lũy tích cận biên hai nhóm thơng số gồm có “hành vi” “khơng có hành vi” Trong nghiên cứu phương pháp phân tích độ nhạy đồ thị áp dụng phương pháp để phân tích độ nhạy thơng số mơ hình Nhìn chung phương pháp phân tích độ nhạy tồn diện có nhiều ưu điểm so với phương pháp phân tích cục Tuy nhiên có hạn chế định, thông số khảo sát tồn miền giá trị nên mơ hình có số lượng thơng số lớn tập giá trị thơng số lớn kéo theo thời gian mô tính tốn nhiều chiếm nhiều tài ngun máy tính TỔNG QUAN LƯU VỰC NGHIÊN CỨU VÀ MƠ HÌNH 3.1 Lưu vực nghiên cứu Lưu vực sông Vệ hệ thống sông thuộc tỉnh Quảng Ngãi Lưu vực có diện tích vào khoảng 1.263 km2 nằm phía Nam Tỉnh lưu vực lớn thứ tỉnh Sông bắt nguồn từ rừng núi phía Tây, chạy theo hướng Tây Nam – Đông Bắc, huyện Tư Nghĩa, đổ biển Đông cửa Cổ Lũy cửa Đức Lợi (hình 1) Sơng có chiều dài khoảng 90 km 2/3 chiều dài chảy vùng núi có độ cao 100 đến 1000 m, mật độ sông suối lưu vực đạt 0,79 km/km2, độ dốc bình quân vào khoảng 19,9% (Nguyễn Ngọc Hà, 2015) Sơng Vệ có phụ lưu lớn nhỏ với tổng chiều dài 995 km, phụ lưu cấp I gồm sông Nề, sông Trà Nô, sông Vực Hồng phát triển mạnh phía bờ tả Nằm sườn phía Đơng dãy Trường Sơn, lưu vực sơng Vệ có địa hình phức tạp bao gồm vùng núi cao, trung du đồng Sơng Vệ có nguồn Hình Bản đồ lưu vực sơng vệ trạm khí tượng thủy văn 3.2 Tổng quan mơ hình mưa - dịng chảy Mơ hình NAM (Nedbør-Afstrømnings- Model) phát triển Khoa Thuỷ văn, Viện Kỹ thuật Thuỷ động lực Thuỷ lực thuộc Đại học Kỹ thuật Đan Mạch năm 1982 Trong mơ hình NAM thơng số biến đại diện cho giá trị trung bình hóa tồn lưu vực Mơ hình tính q trình mưa - dịng chảy theo cách tính liên tục hàm lượng ẩm bể chứa riêng biệt có tương tác lẫn (DHI, 2011) Mơ hình NAM ứng dụng rộng rãi Việt Nam nhiều nghiên cứu nên có độ tin cậy cao kiểm chứng phù hợp với lưu vực nước ta Cấu trúc mơ hình NAM xây dựng nguyên tắc hồ chứa theo chiều thẳng đứng hồ chứa tuyến tính, gồm bể chứa theo chiều thẳng đứng gồm bể chứa tuyết tan, bể chứa mặt, bể chứa tầng dưới, bể chứa ngầm tầng bể chứa ngầm tầng Trong mơ hình NAM dòng chảy mặt xác định lượng trữ bề mặt tràn, U > Umax, lượng nước thừa PN gia nhập vào thành phần dòng chảy mặt Thông số CQOF đặc trưng cho phần nước thừa PN đóng góp vào dịng chảy mặt Nó giả thiết tương ứng với PN biến đổi tuyến tính theo quan hệ lượng trữ ẩm đất, L/Lmax, lượng trữ ẩm tầng thấp (DHI, 2011) KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 70 (9/2020) (4) 59 Trong CQOF= hệ số dịng chảy tràn mặt đất (0 ≤ CQOF ≤ 1), TOF = giá trị ngưỡng dòng chảy tràn (0 ≤ TOF ≤ 1) Bảng Bảng mô tả số thông số mơ hình MIKE11 NAM khoảng giới hạn Lmax Umax Khoảng giới hạn 50 - 300 10 - 30 CQOF 0.0 – 1.0 - TOF 0.0 - 0.99 - TIF 0.0 - 0.99 - TG 0.0 - 0.99 - CKIF 500 - 1000 h CK1,2 3- 48 h CKBF 1000-3000 h Thông số Đơn vị Ý nghĩa thông số mm mm Lượng nước tối đa bể chứa tầng rễ Lượng nước tối đa bể chứa mặt Hệ số dòng chảy mặt quy định phân phối mưa hiệu cho dòng chảy ngầm thấm Giá trị ngưỡng dòng chảy mặt Dòng chảy mặt hình thành lượng ẩm tương đối đất tầng rễ lớn TOF Giá trị ngưỡng dòng chảy sát mặt Dòng chảy sát mặt hình thành lượng ẩm tương đối đất tầng rễ lớn TIF Giá trị ngưỡng lượng nước bổ sung dòng chảy ngầm Lượng nước bổ sung cho bể chứa ngầm hình thành lượng ẩm tương đối đất tầng rễ lớn TG Hằng số thời gian dòng chảy sát mặt CKIF với Umax định dòng chảy sát mặt Hằng số thời gian cho diễn toán dòng chảy mặt sát mặt Dòng chảy mặt sát mặt diễn toán theo bể chứa tuyến tính theo chuỗi với số thời gian CK1,2 Hằng số thời gian dịng chảy ngầm Mơ hình NAM sau tích hợp vào mơ hình thủy lực MIKE11 Viện Nghiên cứu Thủy Lực Đan Mạch xây dựng sau gọi mơ hình MIKE11 NAM Trong mơ hình có khoảng 23 thơng số đại diện cho q trình hình thành dịng chảy từ mưa bể tuyết, chứa mặt, sát mặt, bể ngầm tưới tiêu Bảng trình bày ý nghĩa thông số phổ biến thường sử dụng cho bể mặt, sát mặt bể ngầm khoảng giá trị chúng mơ hình, thơng số cịn lại tham khảo thêm DHI (2011) KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN Mơ hình MIKE11 NAM thiết lập cho lưu vực sơng Vệ sử dụng trạm mưa gồm An Chỉ, Ba Tơ Giá Vực Trong nghiên cứu mơ hình sử dụng ba bể chứa bể mặt, bể sát mặt bể ngầm với tổng số thông số 16 Số liệu bốc tiềm tính thông qua số liệu bốc thực đo trạm khí tượng Ba Tơ Trọng số trạm mưa dùng để tính mưa bình qn lưu vực xác định phương pháp đa giác Thai-son Kết 60 đầu mơ hình tính tốn thơng qua hàm mục tiêu gồm sai số quân phương (RMSE), sai số trung bình (AE) sai số đỉnh (ErrMax) Các cơng thức tính sai số nêu trình bày sau đây, Simi Obsi giá trị thực đo tính tốn, n độ dài chuỗi số (5) (6) (7) Áp dụng phương pháp đánh giá độ nhạy cục trình bày trên, độ biến đổi giá trị thơng số mơ hình chọn ∆x = ±20% Sử dụng số liệu mưa dòng chảy mùa lũ từ tháng đến tháng 12 năm 2017 để tiến hành mơ mơ hình, số liệu mô giai đoạn đầu kéo dài nhằm làm “nóng” mơ hình giảm sai số ảnh KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 70 (9/2020) hưởng điều kiện ban đầu Bộ thông số lựa chọn để đánh giá độ nhạy giá trị trung bình khoảng giới hạn thơng số Đầu mơ hình sử dụng công thức RMSE, AE ErrMax Tổng số mô mơ hình 33 Kết áp dụng phương pháp đánh giá độ nhạy cho lưu vực sông Vệ với ba hàm mục tiêu cho thấy thông số nhạy bao gồm CQOF, CK12, Umax, Lmax, CKBF Carea (hình 2) Trong thơng số CQOF nhạy với ba hàm mục tiêu đặc biệt nhạy với sai số đỉnh Tiếp theo phương pháp phân tích độ nhạy tồn diện với phương pháp lấy mẫu Monte Carlo áp dụng Trong 16 thơng số ba bể chứa lựa chọn để tạo 2000 thông số kết hợp ngẫu nhiên giá trị thông số miền xác định chúng Các thông số mơ mơ hình để xác định giá trị đầu cho phân tích độ nhạy Hình mơ tả kết hợp thơng số khoảng giá trị giới hạn thông số mơ hình MIKE11 NAM Hình Độ nhạy thơng số mơ hình MIKE11 NAM cho lưu vực sơng Vệ Hình Phân bố giá trị thơng số khoảng giới hạn Hình Đường cong phân bố tần suất lũy tích thơng số ứng với hàm mục tiêu (a) sai số quân phương, (b) sai số trung bình (c) sai số đỉnh KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 70 (9/2020) 61 Để đánh giá độ nhạy thông số phương pháp tiếp cận sử dụng đồ thị sử dụng nghiên cứu Hình thể kết tính tốn đường cong phân bố tần suất lũy tích thơng số ứng với hàm mục tiêu AE, RMSE Errmax Mỗi thông số thể biểu đồ gồm đường cong phân bố tần suất lũy tích theo nhóm từ đến 10 trình bày phần phương pháp báo Thang màu sắc bên phải thể độ lớn sai số tính tốn, màu xanh đậm thị cho giá trị thấp ngược lại màu đỏ thể giá trị lớn sai số Mức độ phân tán giá trị lớn nhỏ cho thấy thơng số có nhạy tương ứng với sai số chọn hay không Khảo sát tồn kết tính tốn cho thấy sai số trung bình thơng số nhạy gồm CQOF, CK12, TOF TIF Đối với sai số qn phương thơng số Lmax, CQOF, CK12, TOF GWLBF0 nhạy Đối với sai số đỉnh thơng số Lmax, CQOF, CK12, TOF, TIF GWLBF1 đóng vai trị ảnh hưởng nhiều mơ hình MIKE11 NAM cho lưu vực sơng Vệ Nếu xét ba hàm mục tiêu thấy thông số CQOF, CK12 TOF thơng số nhạy việc đánh giá dịng chảy mùa lũ sông Vệ KẾT LUẬN Bài báo trình bày phân tích ngắn gọn nội dung hai phương pháp phân tích độ nhạy thơng số mơ hình thường sử dụng Nhìn chung, phương pháp phân tích độ nhạy có mục đích tìm thơng số mơ hình có ảnh hưởng lớn đến kết đầu mơ hình với lưu vực sơng cụ thể, từ thơng số quan trọng giữ nguyên suốt trình hiệu chỉnh kiểm định, điều có ý nghĩa lớn với việc tối ưu hóa thơng số mơ hình Sử dụng hai phương pháp phân tích độ nhạy cho mơ hình MIKE11 NAM lưu vực sông Vệ mùa lũ năm 2017 thấy phương pháp phân tích độ nhạy cục các thông số nhạy bao gồm CQOF, CK12, Umax, Lmax, CKBF Carea khảo sát ba hàm mục tiêu RMSE, AE ErrMax, thơng số CQOF có độ nhạy cao Đối với phương pháp phân tích độ nhạy tồn diện khảo sát ba hàm mục tiêu thông số CQOF, CK12, TOF, TIF, Lmax, Umax, GWLBF0 GWLBF1 thơng số có ảnh hưởng lớn đến kết đầu mơ hình Đánh giá độ nhạy thơng số mơ hình tốn phức tạp phụ thuộc vào nhiều yếu tố phạm vi giới hạn thông số, hàm mục tiêu, lưu vực nghiên cứu, cấu trúc mơ hình, số liệu đầu vào thời khoảng đánh giá Do để có kết luận mang tính tổng quan xác độ nhạy thơng số mơ hình lưu vực cụ thể nhân tố nêu cần đánh giá cách chi tiết đồng TÀI LIỆU THAM KHẢO Nguyễn Ngọc Hà Nguyền Tiền Giang, (2015), Tài nguyên nước mặt lưu vực sông Vệ Tạp chí Khoa học Tự Nhiên Cơng Nghệ, Tập 31, số 3S 104-115 Lenhart T, Eckhart K, Fohrer N Frede HG, (2002), Comparison of two different approaches of sensitivity analysis Physis and Chemistry of the Earth, 27, 645-654 DHI, (2011), A modelling system for rivers and channels Reference Manual, DHI Software DHI Water & Environment Spear R.C, Hornberger G.M, (1980), Eutrophication in peel inlet – II Identification of critical uncertainties via generalized sensitivity analysis Water Res 14, 43–49 Wagener T, Boyle D., Lees,M.J, Gupta H, and H V Sorooshian S, (2001), A framework for development and application of hydrological models, Hydrol Earth Syst Sci., 5, 13–26 62 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 70 (9/2020) Abstract: MODEL PARAMETER SENSITIVITY ANALYSIS IN HYDROLOGICAL MODELLING AND APPLICATION FOR THE RAINFALL-RUNOFF MODEL NAM IN THE VE RIVER BASIN Hydrological models have been developed and widely applied in many studies or projects corresponding to the evaluation and prediction of river flows, water quality, and water resources management, etc Sensitivity analysis aims to identify the key parameters that affect model performance and it plays a crucial role in applying hydrological models in general, especially for rainfall-runoff models However, the increasing complexity of hydrological models means that a large number of parameters need to be estimated To better understand the complex models in relation to model calibration and validation, sensitivity analysis methods need to be utilized first aiming to plan a good strategy for the model parameters optimization process based on specific models, river basins, and available data This paper presents two methods of parameter sensitivity analysis for the lumped model MIKE11 NAM and applies them in the Ve river basin as a case study Keywords: Sensitivity analysis, hydrological modelling, MIKE11 NAM, Ve river Ngày nhận bài: 10/7/2020 Ngày chấp nhận đăng: 31/8/2020 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 70 (9/2020) 63 ... tốn số độ nhạy 2.1 Phương pháp phân tích độ nhạy cục Phương pháp phân tích đơn giản đánh giá độ nhạy thông số giá trị cố định toàn miền giá trị thơng số Điểm giá trị để đánh giá độ nhạy thơng số. .. tích độ nhạy nêu áp dụng nhằm đánh giá thông số nhạy mơ hình thủy văn NAM Kết nghiên cứu trình bày phân tích nội dung CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ ĐỘ NHẠY THÔNG SỐ Trước tiên cần định nghĩa rõ ràng độ. .. Tổng số mơ mơ hình áp dụng phương pháp 2n+1, n số lượng thông số sử dụng Đối với phương pháp này, đánh giá độ nhạy cho thơng số cụ thể thơng số khác cố định giá trị hay nói cách khác thay đổi giá