Ứng dụng mô hình xbeach trong đánh giá hiệu quả giảm sóng của rừng ngập mặn ở vùng ven biển việt nam

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐẠI HỌC BÁCH KHOA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH NGUYỄN KIỆT ỨNG DỤNG MƠ HÌNH XBEACH TRONG ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ GIẢM SÓNG CỦA RỪNG NGẬP MẶN Ở VÙNG VEN BIỂN VIỆT NAM CHUN NGÀNH: MÃ SỐ: KỸ THUẬT CƠNG TRÌNH BIỂN 60580203 LUẬN VĂN THẠC SĨ Tp Hồ Chí Minh, tháng 10 năm 2020 Lời cảm ơn Đầu tiên, em xin gửi lời cảm ơn đến quý thầy trường Đại Học Bách Khoa Thành phố Hồ Chí Minh, tận tình dạy dỗ, hướng dẫn truyền đạt kinh nghiệm quý báu suốt hai năm học vừa qua, kiến thức giúp em hoàn thành luận văn tốt nghiệp đồng thời trang bị cho em hiểu biết tự tin bước vào chặng đường Đặc biệt, em xin gửi lời cám ơn chân thành đến Thầy PGS TS Nguyễn Danh Thảo hướng dẫn em tận tình suốt q trình thực đề tài Thầy ln gợi ý định hướng cho đề tài nghiên cứu; giúp em nhận sai sót giúp sửa chữa lỗi mà em mắc phải trình tính tốn; đồng thời có thêm ý tưởng phương án để giải vấn đề hiệu hợp lý cho đề tài Bên cạnh đó, Thầy theo sát cho em lời khuyên hữu ích giúp em có thể hồn thành nghiên cứu thời hạn, đạt yêu cầu nhiệm vụ mà ban đầu đặt Cuối cùng, em xin chân thành cám ơn toàn thể thầy cô giáo giảng dạy Bộ môn Cảng – Công trình Biển Bộ mơn Tài Ngun Nước tận tình bảo em suốt năm qua, truyền đạt cho em tảng lý thuyết cơng trình biển, học chất lỏng từ đó có thể vận dụng vào đề tài nghiên cứu cách tốt nhất, đồng thời tiền đề cho việc nghiên cứu chuyên sâu sau Trong trình thực đề tài nghiên cứu tránh khỏi thiếu sót, em mong góp ý từ phía thầy để đề tài nghiên cứu hồn thiện hướng cho nghiên cứu Em xin chân thành cảm ơn! Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 11 năm 2020 Học viên thực NGUYỄN KIỆT Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn Tóm tắt Rừng ngập mặn đóng vai trị quan trọng việc bảo vệ bờ biển cách tự nhiên chống lại tượng nước dâng bão, nước biển dâng xói mòn bờ biển cách tiêu tán lượng lượng sóng đáng kể Do đó, nghiên cứu chế tương tác sóng truyền qua rừng ngập mặn thật cần thiết để đánh giá khả mức độ hiệu giảm sóng rừng ngập mặn Trong nghiên cứu này, suy giảm chiều cao sóng tới nghiên cứu cách sử dụng mơ hình số XBeach 1D để giải phương trình cân hoạt động sóng (wave action balance) phương trình cân nước nơng (shallow water equation) Trong đó, nghiên cứu tập trung vào yếu tố ảnh hưởng đáng kể đến tương tác thủy động lực với tồn rừng ngập mặn, cách chạy loạt mơ hình XBeach với thơng số khác điều kiện sóng, đặc điểm ngập mặn địa hình đáy Nghiên cứu trình bày số kết mơ hình tốn XBeach 1D để phân tích suy giảm chiều cao sóng bởi dải rừng ngập mặn ở khu vực tỉnh Bạc Liêu Các kết yếu tố ảnh hưởng đến hiệu giảm sóng rừng ngập mặn mật độ rừng, bề rộng rừng, chiều cao sóng tới chiều sâu nước Ngoài ra, tỉ lệ giảm sóng khu vực đạt giá trị lớn 8.9x10-3, 7.8x10-3 3.3x10-3 (m-1) tương ứng cho trường hợp rừng có mật độ cao, trung bình thưa Abstract: Mangroves play an important role in protecting the coast naturally against storm surges, sea level rise and coastal erosion by dissipating significant amounts of wave energy Therefore, conducting research on the mechanism of wave interaction through mangroves is really necessary to assess the ability and effectiveness wave reduction of mangrove In this study, the reduction of the incident wave height was investigated using the XBeach 1D numerical model to solve the wave action balance and the shallow water equation In particular, the study focuses on factors that significantly influence hydrodynamic interactions with the existence of mangroves, by running a series of XBeach models with different parameters of wave conditions, the characteristics of mangroves and bottom topography The study will present some results using XBeach 1D numerical model to analyze the wave height attenuation by mangrove strips in Bac Lieu province The results show that the factors that most affect the mangrove wave reduction effectiveness are forest density, forest bandwidth, incoming wave height and water depth In addition, the wave attenuation ratio of the interested area also reaches the maximum values of 8.9x10-3, 7.8x10-3 and 3.3x10-3 (m-1) respectively, for the dense, medium and sparse forest Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn Lời cam đoan “Tôi xin cam đoan luận văn đề tài “Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn vùng ven biển Việt Nam” cơng trình nghiên cứu cá nhân thời gian qua Mọi số liệu sử dụng phân tích luận văn kết nghiên cứu tơi tự tìm hiểu, phân tích cách khách quan, trung thực, có nguồn gốc rõ ràng chưa cơng bố hình thức Tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm có không trung thực thông tin sử dụng công trình nghiên cứu này.” Tơi xin chân thành cảm ơn! Thành phố Hồ Chí Minh, ngày 10 tháng 11 năm 2020 Tác giả đề tài NGUYỄN KIỆT Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn Mục lục Lời cảm ơn Tóm tắt Lời cam đoan Mục lục Danh mục hình ảnh Danh mục bảng 11 GIỚI THIỆU 12 1.1 Giới thiệu 12 1.1.1 Tổng quan 12 1.1.2 Rừng ngập mặn 13 1.1.3 Phạm vi nghiên cứu 18 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 19 1.2.1 Mục tiêu chung 19 1.2.2 Mục tiêu cụ thể 20 1.3 Nội dung luận văn 20 TỔNG QUAN LÝ THUYẾT 22 2.1 Tổng hợp nghiên cứu trước 23 2.1.1 Nghiên cứu theo hướng mơ hình vật lý 23 2.1.2 Nghiên cứu theo hướng khảo sát thực địa 23 2.1.3 Nghiên cứu theo hướng mơ hình số 23 2.1.4 Kết luận 24 2.2 Mơ hình tính tốn XBeach nghiên cứu 26 2.2.1 Giới thiệu mơ hình XBeach 26 2.2.2 Ảnh hưởng sóng cực dài lan truyền sóng 33 2.2.3 Mơ hình ngập mặn XBeach 34 2.2.4 Các cơng thức tính tốn chiều cao sóng XBeach 35 THIẾT LẬP MƠ HÌNH TỐN 36 3.1 Lựa chọn thông số đầu vào 36 3.1.1 Thông số động lực học 36 3.1.2 Thơng số địa hình đáy rừng ngập mặn 37 3.1.3 Hiệu chỉnh kiểm định mơ hình tốn 38 3.2 Các bước thiết lập mơ hình tốn 41 3.2.1 Điều kiện biên địa hình đáy 41 Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn 3.2.2 3.2.3 3.2.4 Điều kiện cân sóng dài (bound long wave) biên khơi 43 Chọn độ phân giải tối ưu tính tốn 44 Chọn thời gian chạy mơ hình 49 PHÂN TÍCH KẾT QUẢ 51 4.1 Sự tiêu tán lượng rừng ngập mặn 51 4.2 Sự lan truyền sóng ngắn 54 4.2.1 Các yếu tố ảnh hưởng đến lan truyền sóng 54 4.2.2 Tỉ lệ chiều cao sóng giảm theo công thức Mazda 59 4.2.3 Bề rộng rừng ngập mặn cần thiết để giảm lượng sóng 62 4.3 Sự lan truyền sóng dài 64 4.3.1 Sự thay đổi sóng dài lan truyền vào rừng 64 4.3.2 Tỉ lệ chiều cao sóng giảm theo công thức Mazda 66 4.3.3 Bề rộng rừng ngập mặn cần thiết để giảm lượng sóng 68 4.4 Sự lan truyền sóng tổng hợp bởi sóng dài sóng ngắn 72 4.4.1 Chiều cao sóng lan truyền 72 4.4.2 Mối liên hệ mật độ rừng bề rộng rừng ngập mặn cần thiết 73 4.4.3 Năng lượng sóng lan truyền 77 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 79 5.1 Kết luận hướng đến mục tiêu nghiên cứu 79 5.2 Kết luận hướng đến mục tiêu nghiên cứu cụ thể 79 5.2.1 Sự lan truyền sóng ngắn qua rừng ngập mặn 79 5.2.2 Sự lan truyền sóng dài qua rừng ngập mặn 80 5.3 Một số kiến nghị 81 Phụ lục A Thông số đầu vào cho trường hợp 82 Phụ lục B Tính tốn lượng giảm sóng Df, Dw Dv 87 B.1 Năng lượng sóng giảm ma sát đáy 87 B.2 Năng lượng sóng giảm sóng vỡ 88 B.3 Năng lượng sóng giảm ngập mặn 89 Phụ lục C Code matlab 91 C.1 Lấy số liệu sóng thủy triều 91 C.1.1 Số liệu sóng 91 C.1.2 Số liệu thủy triều 92 C.2 Thiết lập khai báo mơ hình tính toán 93 C.3 Kiểm tra mơ hình thiết lập 97 C.3.1 Cân sóng dài 97 C.3.2 Kiểm tra thời gian chạy mơ hình 98 C.3.3 Tối ưu kích thước tính tốn 99 C.4 Xử lý kết từ mơ hình – sóng ngắn 102 C.4.1 Dv – Hsw – h 102 C.4.2 Tỉ lệ giảm chiều cao sóng 105 C.4.3 Bề rộng rừng ngập mặn để sóng giảm 108 Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn C.5 Xử lý kết từ mơ hình – sóng dài 110 C.5.1 Chuẩn hóa chiều cao sóng 110 C.5.2 Tỉ lệ giảm chiều cao sóng 123 C.5.3 Bề rộng rừng ngập mặn để sóng giảm 128 C.5.4 Phổ lượng sóng 134 Phụ lục D Tính toán giá trị C Cg 140 Tài liệu tham khảo 142 Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn Danh mục hình ảnh Hình 1.1 – Phân bố rừng ngập mặn giới (National Geographic Magazine, 2007) 13 Hình 1.2 – Phân bố rừng ngập mặn giới (Giri, 2011) 14 Hình 1.3 – Mức độ đa dạng rừng ngập mặn 14 Hình 1.4 – Phân bố RNM theo khu vực ở Việt Nam (Hong, 1984) 16 Hình 1.5 – Một số loại rễ ngập mặn 17 Hình 1.6 – Ảnh vệ tinh rừng ngập mặn khu vực tỉnh Sóc Trăng 18 Hình 1.7 - Khu vực tính toán ở ven biển tỉnh Bạc Liêu (Nguồn: Google Earth Pro) 19 Hình 1.8 – Nội dung luận văn 20 Hình 2.1 – Bố cục chương tổng quan lý thuyết 22 Hình 2.2 – Các phương trình chủ đạo mơ hình XBeach 28 Hình 2.3 – Mơ hình mô ngập mặn 34 Hình 3.1 – Số liệu sóng thủy triều ghi nhận từ bão Linda vùng ngồi khơi Cơn đảo vào tháng 10 11 năm 1997 36 Hình 3.2 – Vị trí điểm A5 – biên sóng ngồi khơi A3 – điểm so sánh 38 Hình 3.3 – Vị trị A5 A3 theo mặt cắt ngang bờ 39 Hình 3.4 – Số liệu đo đạc từ ERA5 điểm A5 A3 tháng 10 11 năm 1997 39 Hình 3.5 – Số liệu đo đạc từ ERA5 điểm A3 từ ngày 31/10 đến 04/11/1997 40 Hình 3.6 – Kết hiệu chỉnh tham số fw từ mơ hình số 40 Hình 3.7 – Sơ đồ thiết lập thơng số mơ hình tốn Xbeach 41 Hình 3.8 – Điều kiện chiều sâu nước, chiều cao sóng chu kỳ sóng mơ hình XBeach Vùng xanh vùng thỏa mãn điều kiện mơ hình (Roelvink, 2015) 42 Hình 3.9 – Mặt cắt ngang mơ hình tốn rừng ngập mặn Xbeach 43 Hình 3.10 – Sự gia tăng cách nhanh chóng Hlw ba trường hợp 44 Hình 3.11 – Kích thước tính tốn lớn 45 Hình 3.12 – Các trường hợp với kích thước khác tính tốn 46 Hình 3.13 – Sai số lực sóng trường hợp với kích thước 46 Hình 3.14 – Sai số chiều cao sóng dài trường hợp với kích thước 47 Hình 3.15 – Sai số chiều cao sóng ngắn trường hợp với kích thước 47 Hình 3.16 – Sai số mực nước trường hợp với kích thước 48 Ứng dụng mô hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn scatter(Hlw_all(i_Tp_8),xd5_all(i_Tp_8),s,'filled','v','MarkerFaceColor','y','MarkerEdg eColor','k'); scatter(Hlw_all(i_Tp_10),xd5_all(i_Tp_10),s,'filled','o','MarkerFaceColor','r','MarkerE dgeColor','k'); hold on x = [0.15 0.25 0.45]; y = [100 50 15]; p = polyfit(x,y,3); x2 = [0.15:0.01:0.45]; y2 = polyval(p,x2); plot(x2,y2,' ','linewidth',2,'color','m') txt_band = {'X_d_5 gi?m H_l_w t?ng'}; text(0.25,60,txt_band,'FontSize',18); legend('T_p = 4(s)','T_p = 6(s)','T_p = 8(s)','T_p = 10(s)'); set(gca,'FontSize',18) ylabel('Distance of propagation to achieve 5% dissipation X_d_5 [m]') xlabel('H_l_w_ at V2 - the start of vegetation [m]') xlim([0 0.45]) ylim([0 100]) legendmarkeradjust(14) % xticks([0.2:0.1:1.4]) % caxis([min(zs0_all),max(zs0_all)]) % mycb = colorbar('eastoutside'); % location of colored bar % ylabel(mycb,'Water depth (m)') % title of colored bar % fit(xdata,ydata,f,'StartPoint',[1 1],'Robust','on'); % colormap(jet(256)) %% Plot Tp - 5% fig_5 = figure; hold on grid on subplot(1,4,1) hold on grid on s = 200; % size of coloured points scatter(H_lw_V2_all(i_Tp_4),xd5_all(i_Tp_4),s,'filled'); % ylim([0 100]) xlim([0 0.45]) set(gca,'FontSize',18) ylabel('X_d_5 [m]') xlabel('H_l_w_ at V2 [m]') title('T_p = 4s') subplot(1,4,2) hold on grid on scatter(H_lw_V2_all(i_Tp_6),xd5_all(i_Tp_6),s,'filled'); % ylim([0 100]) xlim([0 0.45]) set(gca,'FontSize',18) ylabel('X_d_5 [m]') xlabel('H_l_w_ at V2 [m]') title('T_p = 6s') subplot(1,4,3) hold on grid on 132 Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn scatter(H_lw_V2_all(i_Tp_8),xd5_all(i_Tp_8),s,'filled'); % ylim([0 100]) xlim([0 0.45]) set(gca,'FontSize',18) ylabel('X_d_5 [m]') xlabel('H_l_w_ at V2 [m]') title('T_p = 8s') subplot(1,4,4) hold on grid on scatter(H_lw_V2_all(i_Tp_10),xd5_all(i_Tp_10),s,'filled'); % ylim([0 100]) xlim([0 0.45]) set(gca,'FontSize',18) ylabel('X_d_5 [m]') xlabel('H_l_w_ at V2 [m]') title('T_p = 10s') %% Plot Tp - 15% fig_15 = figure; hold on grid on subplot(1,3,1) hold on grid on scatter(H_lw_V2_all(i_Tp_6),xd15_all(i_Tp_6),s,'filled'); ylim([0 200]) xlim([0 0.45]) set(gca,'FontSize',18) ylabel('X_d_1_5 [m]') xlabel('H_l_w_ at V2 [m]') title('T_p = 6s') subplot(1,3,2) hold on grid on scatter(H_lw_V2_all(i_Tp_8),xd15_all(i_Tp_8),s,'filled'); ylim([0 200]) xlim([0 0.45]) set(gca,'FontSize',18) ylabel('X_d_1_5 [m]') xlabel('H_l_w_ at V2 [m]') title('T_p = 8s') subplot(1,3,3) hold on grid on scatter(H_lw_V2_all(i_Tp_10),xd15_all(i_Tp_10),s,'filled'); ylim([0 200]) xlim([0 0.45]) set(gca,'FontSize',18) ylabel('X_d_1_5 [m]') 133 Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn xlabel('H_l_w_ at V2 [m]') title('T_p = 10s') %% Plot Tp - 40% fig_40 = figure; hold on grid on subplot(1,2,1) hold on grid on scatter(H_lw_V2_all(i_Tp_8),xd40_all(i_Tp_8),s,'filled'); ylim([0 220]) xlim([0.15 0.45]) set(gca,'FontSize',18) ylabel('X_d_4_0 [m]') xlabel('H_l_w_ at V2 [m]') title('T_p = 8s') subplot(1,2,2) hold on grid on scatter(H_lw_V2_all(i_Tp_10),xd40_all(i_Tp_10),s,'filled'); ylim([0 220]) xlim([0.15 0.45]) set(gca,'FontSize',18) ylabel('X_d_4_0 [m]') xlabel('H_l_w_ at V2 [m]') title('T_p = 10s') %% Plot Tp - 50% fig_50 = figure; hold on grid on scatter(H_lw_V2_all(i_Tp_10),xd50_all(i_Tp_10),s,zs_V2_all(i_Tp_10),'filled'); % ylim([30 160]) xlim([0.2 0.45]) set(gca,'FontSize',18) ylabel('X_d_5_0 [m]') xlabel('H_l_w_ at V2 [m]') title('T_p = 10s') set(gca,'FontSize',18) caxis([min(zs_V2_all),max(zs_V2_all)]) mycb = colorbar('eastoutside'); % location of colored bar ylabel(mycb,'Water depth (m)') % title of colored bar % fit(xdata,ydata,f,'StartPoint',[1 1],'Robust','on'); colormap(jet(256)) C.5.4 Phổ lượng sóng clear all; close all; 134 Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn % run ('C:\Users\kietn\OneDrive\02 Academic study/000 Master Degree/001 Thesis/000 Report/Code_Mangrove/Toolbox/oetsettings.m') % V2 - start of veg - 950 % V3 - mid of veg - 1201 % V4 - end of veg - 1451 %% Extract data from output file xx = load('C:\Users\kietn\OneDrive\02 Academic study\000 Master Degree\001 Thesis\000 Report\Code_Mangrove\001\000 Post processing\xx_100.mat'); xx = xx.xx; zz = load('C:\Users\kietn\OneDrive\02 Academic study\000 Master Degree\001 Thesis\000 Report\Code_Mangrove\001\000 Post processing\zz_100.mat'); zz = zz.zz; %% V2 % DENSE ncFil_4 = fullfile('C:\Users\kietn\OneDrive\02 Academic study\000 Master Degree\001 Thesis\000 Report\Code_Mangrove\001\04 Dense\100\xb_mangrove\xboutput.nc'); % Netcdf output file zs_4 = nc_varget(ncFil_4,'zs'); zs_4_mean = nc_varget(ncFil_4,'zs_mean'); zs_4_V2 = zs_4(60:181,950); xbsp_4 = xb_get_spectrum(zs_4_V2,'sfreq',0.08,'correction', true,'detrend', true, 'tolerance', 0.001,'filter','hann','df',0.001,'fsplit',0.04); [f_4,S_4] = xs_get(xbsp_4, 'f', 'Snn'); % Jonswap hf H_4 H_4_mean H_4_V2 y_4 = = = = = [0:0.01:0.4]; nc_varget(ncFil_4,'H'); nc_varget(ncFil_4,'H_mean'); H_4_mean(950); jonswap(hf,'wp',0.1,'Hs',H_4_V2); % Connect the total spectrum y_4 = y_4(6:41); hf_4 = hf(6:41); freq_4 = [f_4 hf_4]; Snn_4 = [S_4' y_4]; % MEDIUM ncFil_3 = fullfile('C:\Users\kietn\OneDrive\02 Academic study\000 Master Degree\001 Thesis\000 Report\Code_Mangrove\001\03 Medium\100\xb_mangrove\xboutput.nc'); % Netcdf output file zs_3 = nc_varget(ncFil_3,'zs'); zs_3_mean = nc_varget(ncFil_3,'zs_mean'); zs_3_V2 = zs_3(60:181,950)-12; xbsp_3 = xb_get_spectrum(zs_3_V2,'sfreq',0.08,'correction', true,'detrend', true, 'tolerance', 0.001,'filter','hann','df',0.001,'fsplit',0.04); [f_3,S_3] = xs_get(xbsp_3, 'f', 'Snn'); % Jonswap H_3 H_3_mean H_3_V2 y_3 = = = = nc_varget(ncFil_3,'H'); nc_varget(ncFil_3,'H_mean'); H_3_mean(950); jonswap(hf,'wp',0.1,'Hs',H_3_V2); % Connect the total spectrum y_3 = y_3(6:41); hf_3 = hf(6:41); freq_3 = [f_3 hf_3]; Snn_3 = [S_3' y_3]; 135 Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn % SPARSE ncFil_2 = fullfile('C:\Users\kietn\OneDrive\02 Academic study\000 Master Degree\001 Thesis\000 Report\Code_Mangrove\001\02 Sparse\100\xb_mangrove\xboutput.nc'); % Netcdf output file zs_2 = nc_varget(ncFil_2,'zs'); zs_2_mean = nc_varget(ncFil_2,'zs_mean'); zs_2_V2 = zs_2(60:181,950)-12; xbsp_2 = xb_get_spectrum(zs_2_V2,'sfreq',0.08,'correction', true,'detrend', true, 'tolerance', 0.001,'filter','hann','df',0.001,'fsplit',0.04); [f_2,S_2] = xs_get(xbsp_2, 'f', 'Snn'); % Jonswap H_2 H_2_mean H_2_V2 y_2 = = = = nc_varget(ncFil_2,'H'); nc_varget(ncFil_2,'H_mean'); H_2_mean(950); jonswap(hf,'wp',0.1,'Hs',H_2_V2); % Connect the total spectrum y_2 = y_2(6:41); hf_2 = hf(6:41); freq_2 = [f_2 hf_2]; Snn_2 = [S_2' y_2]; % NO VEG ncFil_1 = fullfile('C:\Users\kietn\OneDrive\02 Academic study\000 Master Degree\001 Thesis\000 Report\Code_Mangrove\001\01 No vegetation\100\xb_mangrove\xboutput.nc'); % Netcdf output file zs_1 = nc_varget(ncFil_1,'zs'); zs_1_mean = nc_varget(ncFil_1,'zs_mean'); zs_1_V2 = zs_1(60:181,950)-12; xbsp_1 = xb_get_spectrum(zs_1_V2,'sfreq',0.08,'correction', true,'detrend', true, 'tolerance', 0.001,'filter','hann','df',0.001,'fsplit',0.04); [f_1,S_1] = xs_get(xbsp_1, 'f', 'Snn'); % Jonswap H_1 H_1_mean H_1_V2 y_1 = = = = nc_varget(ncFil_1,'H'); nc_varget(ncFil_1,'H_mean'); H_1_mean(950); jonswap(hf,'wp',0.1,'Hs',H_1_V2); % Connect the total spectrum y_1 = y_1(6:41); hf_1 = hf(6:41); freq_1 = [f_1 hf_1]; Snn_1 = [S_1' y_1]; %% V3 % DENSE zs_4_V3 = zs_4(60:181,1200); xbsp_4_V3 = xb_get_spectrum(zs_4_V3,'sfreq',0.08,'correction', true,'detrend', true, 'tolerance', 0.001,'filter','hann','df',0.001,'fsplit',0.04); [f_4_V3,S_4_V3] = xs_get(xbsp_4_V3, 'f', 'Snn'); % Jonswap H_4_V3 y_4_V3 = H_4_mean(1200); = jonswap(hf,'wp',0.1,'Hs',H_4_V3); % Connect the total spectrum y_4_V3 = y_4_V3(6:41); hf_4_V3 = hf(6:41); freq_4_V3 = [f_4_V3 hf_4_V3]; Snn_4_V3 = [S_4_V3' y_4_V3]; 136 Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn % MEDIUM zs_3_V3 = zs_3(60:181,1200); xbsp_3_V3 = xb_get_spectrum(zs_3_V3,'sfreq',0.08,'correction', true,'detrend', true, 'tolerance', 0.001,'filter','hann','df',0.001,'fsplit',0.04); [f_3_V3,S_3_V3] = xs_get(xbsp_3_V3, 'f', 'Snn'); % Jonswap H_3_V3 y_3_V3 = H_3_mean(1200); = jonswap(hf,'wp',0.1,'Hs',H_3_V3); % Connect the total spectrum y_3_V3 = y_3_V3(6:41); hf_3_V3 = hf(6:41); freq_3_V3 = [f_3_V3 hf_3_V3]; Snn_3_V3 = [S_3_V3' y_3_V3]; % SPARSE zs_2_V3 = zs_2(60:181,1200); xbsp_2_V3 = xb_get_spectrum(zs_2_V3,'sfreq',0.08,'correction', true,'detrend', true, 'tolerance', 0.001,'filter','hann','df',0.001,'fsplit',0.04); [f_2_V3,S_2_V3] = xs_get(xbsp_2_V3, 'f', 'Snn'); % Jonswap H_2_V3 y_2_V3 = H_2_mean(1200); = jonswap(hf,'wp',0.1,'Hs',H_2_V3); % Connect the total spectrum y_2_V3 = y_2_V3(6:41); hf_2_V3 = hf(6:41); freq_2_V3 = [f_2_V3 hf_2_V3]; Snn_2_V3 = [S_2_V3' y_2_V3]; % NO VEG zs_1_V3 = zs_1(60:181,1200); xbsp_1_V3 = xb_get_spectrum(zs_1_V3,'sfreq',0.08,'correction', true,'detrend', true, 'tolerance', 0.001,'filter','hann','df',0.001,'fsplit',0.04); [f_1_V3,S_1_V3] = xs_get(xbsp_1_V3, 'f', 'Snn'); % Jonswap H_1_V3 y_1_V3 = H_1_mean(1200); = jonswap(hf,'wp',0.1,'Hs',H_1_V3); % Connect the total spectrum y_1_V3 = y_1_V3(6:41); hf_1_V3 = hf(6:41); freq_1_V3 = [f_1_V3 hf_1_V3]; Snn_1_V3 = [S_1_V3' y_1_V3]; %% V4 % DENSE zs_4_V4 = zs_4(60:181,1440); xbsp_4_V4 = xb_get_spectrum(zs_4_V4,'sfreq',0.08,'correction', true,'detrend', true, 'tolerance', 0.001,'filter','hann','df',0.001,'fsplit',0.04); [f_4_V4,S_4_V4] = xs_get(xbsp_4_V4, 'f', 'Snn'); % Jonswap H_4_V4 y_4_V4 = H_4_mean(1440); = jonswap(hf,'wp',0.1,'Hs',H_4_V4); % Connect the total spectrum y_4_V4 = y_4_V4(6:41); hf_4_V4 = hf(6:41); 137 Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn freq_4_V4 = [f_4_V4 hf_4_V4]; Snn_4_V4 = [S_4_V4' y_4_V4]; % MEDIUM zs_3_V4 = zs_3(60:181,1440); xbsp_3_V4 = xb_get_spectrum(zs_3_V4,'sfreq',0.08,'correction', true,'detrend', true, 'tolerance', 0.001,'filter','hann','df',0.001,'fsplit',0.04); [f_3_V4,S_3_V4] = xs_get(xbsp_3_V4, 'f', 'Snn'); % Jonswap H_3_V4 y_3_V4 = H_3_mean(1440); = jonswap(hf,'wp',0.1,'Hs',H_3_V4); % Connect the total spectrum y_3_V4 = y_3_V4(6:41); hf_3_V4 = hf(6:41); freq_3_V4 = [f_3_V4 hf_3_V4]; Snn_3_V4 = [S_3_V4' y_3_V4]; % SPARSE zs_2_V4 = zs_2(60:181,1440); xbsp_2_V4 = xb_get_spectrum(zs_2_V4,'sfreq',0.08,'correction', true,'detrend', true, 'tolerance', 0.001,'filter','hann','df',0.001,'fsplit',0.04); [f_2_V4,S_2_V4] = xs_get(xbsp_2_V4, 'f', 'Snn'); % Jonswap H_2_V4 y_2_V4 = H_2_mean(1440); = jonswap(hf,'wp',0.1,'Hs',H_2_V4); % Connect the total spectrum y_2_V4 = y_2_V4(6:41); hf_2_V4 = hf(6:41); freq_2_V4 = [f_2_V4 hf_2_V4]; Snn_2_V4 = [S_2_V4' y_2_V4]; % NO VEG zs_1_V4 = zs_1(60:181,1440); xbsp_1_V4 = xb_get_spectrum(zs_1_V4,'sfreq',0.08,'correction', true,'detrend', true, 'tolerance', 0.001,'filter','hann','df',0.001,'fsplit',0.04); [f_1_V4,S_1_V4] = xs_get(xbsp_1_V4, 'f', 'Snn'); % Jonswap H_1_V4 y_1_V4 = H_1_mean(1440); = jonswap(hf,'wp',0.1,'Hs',H_1_V4); % Connect the total spectrum y_1_V4 = y_1_V4(6:41); hf_1_V4 = hf(6:41); freq_1_V4 = [f_1_V4 hf_1_V4]; Snn_1_V4 = [S_1_V4' y_1_V4]; %% Test % ff = xs_get(xbsp_4, 'Snn').*[1:122]; %% PLOT % % % % % % fig_zs = figure; hold on grid on plot(xx,zs_1_mean,'linewidth',2,'color','k') plot(xx,zs_2_mean,'linewidth',2,'color','g') plot(xx,zs_3_mean,'linewidth',2,'color','b') 138 Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn % % % % % plot(xx,zs_4_mean,'linewidth',2,'color','r') legend('No veg','Sparse','Medium','Dense') ylabel('Water level [m]') xlabel('Progapagtion disctance [m]') set(gca,'FontSize',18) figure; hold on grid on subplot(1,3,1) hold on grid on plot(freq_1,(Snn_1),':','linewidth',2,'color','k') plot(freq_2,(Snn_2),' ','linewidth',2,'color','g') plot(freq_3,(Snn_3),'-.','linewidth',2,'color','b') plot(freq_4,(Snn_4),'linewidth',2,'color','r') legend('Khơng RNM','Th?a','Trung bình','Cao') ylabel('S_\eta_\eta [m^2/Hz]') xlabel('T?n s? [Hz]') set(gca,'FontSize',25) ylim([0 12]) title('?i?m ??u r?ng') xticks([0:0.1:0.4]) subplot(1,3,2) hold on grid on plot(freq_1_V3,(Snn_1_V3),':','linewidth',2,'color','k') plot(freq_2_V3,(Snn_2_V3),' ','linewidth',2,'color','g') plot(freq_3_V3,(Snn_3_V3),'-.','linewidth',2,'color','b') plot(freq_4_V3,(Snn_4_V3),'linewidth',2,'color','r') legend('Khơng RNM','Th?a','Trung bình','Cao') ylabel('S_\eta_\eta [m^2/Hz]') xlabel('T?n s? [Hz]') set(gca,'FontSize',25) ylim([0 5]) xticks([0:0.1:0.4]) title('?i?m gi?a r?ng') subplot(1,3,3) hold on grid on plot(freq_1_V4,(Snn_1_V4),':','linewidth',2,'color','k') plot(freq_2_V4,(Snn_2_V4),' ','linewidth',2,'color','g') plot(freq_3_V4,(Snn_3_V4),'-.','linewidth',2,'color','b') plot(freq_4_V4,(Snn_4_V4),'linewidth',2,'color','r') legend('Khơng RNM','Th?a','Trung bình','Cao') ylabel('S_\eta_\eta [m^2/Hz]') xlabel('T?n s? [Hz]') set(gca,'FontSize',25) ylim([0 1]) xticks([0:0.1:0.4]) title('?i?m cu?i r?ng') 139 Ứng dụng mô hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn Phụ lục D Tính tốn giá trị C Cg Tính lặp để tìm chiều dài sóng L: 𝑔𝑇 2𝜋ℎ ( ) 2𝜋 𝐿 (D.1) 𝐿 𝑇 (D.2) 2𝑘ℎ [1 + ] sinh (2𝑘ℎ) (D.3) 2𝜋 𝐿 (D.4) 𝐶𝑔 = 𝑛𝐶 (D.5) 𝐿= Tìm C: 𝐶= Tìm n: 𝑛= 𝑘= Code: %% 2) Mean water level depth = 12; % water depth at offshore [m] zs0 = depth + tidemax; % initial water level [m] Tp = Tp/1.1; hwest = zs0; rho0 = 1024; freq = 2*pi./Tp; % water depth at offshore boundary % Wave amplitude: Hs E = 0.5*rho0*9.81*(Hm0./(2.*sqrt(2))).^2; Etilde = E/rho0; % Wave length L = 9.81*Tp.^2/(2*pi); kwave = 2*pi / L; for j=1:size(kwave) for i=1:30 kwave(j) = freq(j)^2/(9.81*tanh(hwest*kwave(j))); 140 Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn end end kwave=transpose(kwave); L = 2*pi./kwave; n = 0.5*(1+2*kwave*hwest/sinh(2*kwave*hwest)); C = L/Tp; Cg = n*C; 141 Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn Tài liệu tham khảo Albers, T S (2013) Coastal Protection in the Lower Mekong Delta Bao, T Q (2011) Effect of mangrove forest structures on wave attenuation in coastal Vietnam Oceanologia, 53(3), 807-818 Borsje, B W (2011) How ecological engineering can serve in coastal protection Ecological Engineering, 37(2), 113-122 Brinkman, R M (2006) Wave attenuation in mangrove forests: an investigation through field and theoretical studies James Cook University Burger B (2005) Wave Attenuation in Mangrove Forests Delft University of Technology Chung, T V (2016) Tính tốn đặc trưng sóng ở khu vực ninh thuận - bình thuận mơ hình swan lưới phi cấu trúc Tạp chí Khoa học Công nghệ Biển, 107-114 Dalrymple (1984) Wave diffraction due to areas of energy dissipation Journal of Waterway, Port, Coastal, and Ocean Engineering, 110(1), 67-79 Dijkstra, J T (2010) Modeling the interaction between flow and highly flexible aquatic vegetation Water Resources Rese, 46(12), 1-14 Dongeren, v (2007) Shoaling and shoreline dissipation of low-frequency waves Journal of Geophysical Research: Oceans, 1-15 Giri C., Ochieng E (2011) Status and distribution of mangrove forests of the world using earth observation satellite data Global Ecology and Biogeography, 20, 154-159 Groeneweg, J (2015) Swan’s underestimation of long wave penetration into coastal systems Eproceedings of the 36th IAHR World Congress Hanley, M E (2014) Shifting sands coastal protection by sand banks, beaches and dunes Coastal Engineering, 87, 136-146 Hashim, A M (2013) A laboratory study on wave reduction by mangrove forests APCBEE Procedia , 5:27-32 Holthuijsen L.H., N B (1989) A prediction model for stationary, short-crested waves in shallow water with ambient currents Coastal Engineering, 13(1):23–54 Hong, P N (1984) Distribution of mangroves in Vietnam Proceedings of the 1st National Symposium on Mangrove Ecosystem, (pp 41-45) Hanoi Hồng, P N (1991) Sinh thái thảm thực vật rừng ngập mặn Việt Nam Hà Nội: Đại học Sư phạm Hà Nội Horstman (2014) Wave attenuation in mangroves: A quantitative approach to field observations Coastal Engineering, 47-62 Husrin, S S (2012) Experimental study on tsunami attenuation by mangrove forest Earth Planet Sp, 64, 15 Ismail, H A (2012) Determination of mangrove forest performance in reducing tsunami run-up using physical models Nat Hazards, 63, 939–963 Janssen, M P (2016) Flood hazard reduction by mangroves Tudelft Repository Joel E Cohen (1997) Estimates of Coastal Populations Science, 278, 1209-1213 Kathiresan, K a (2005) Coastal mangrove forests mitigated tsunami Estuarine, Coastal and Shelf Science, 65(3):601–606 142 Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn Longuet-Higgins (1964) Radiation stresses in water waves; a physical discussion, with applications (Vol 11) Mazda, Y (1997) Mangroves as a coastal protection from waves in the Tong King delfta, Vietnam Mangroves and Salt Marshes, 1, 127-135 Mazda, Y (2006) Wave reduction in a mangrove forest dominated by Sonneratia sp Wetlands Ecology and Manag, 14(4), 365-378 Mendez, F J (2004) An empirical model to estimate the propagation of random breaking and nonbreaking waves over vegetation fields Coastal Engineering, 51(2), 103-118 Möller, S (2002) Wave dissipation over macro-tidal saltmarshes: Effects of marsh edge typology and vegetation change Journal of Coastal Research, 506-521 Nguyễn Hoàng Hanh, Đ Q (2019) Phục hồi phát triển rừng ngập mặn khu vực ven biển đồng sông Cửu Long Viện Sinh thái Bảo vệ công trình Pearson (2016) Predicting Wave-Induced Flooding on Low-Lying Tropical Islands Phan, L K., Vries (2011) Coastal Mangrove Squeeze in the Mekong Delta Phuoc, V L (2006) Experiments on wave motion and suspended sediment concentration at Nang Hai, Can Gio mangrove forest, Southern Vietnam Oceanologia, 48(1): 23-40 Phuoc, V L (2008) Energy dissipation in non-uniform mangrove forests of arbitrary depth Journal of Marine Systems, 74(1): 603-622 Quartel, S (2007) Wave attenuation in coastal mangroves in the Red River Delta, Vietnam Journal of Asian Earth Sciences, 29(4), 576-584 Roelvink (2015) XBeach Technical Reference : Kingsday Release TUDELFT Roelvink, J A (1993) Dissipation in random wave group incident on a beach Coastal Engineering, 19:127-150 Ruessink (2001) Modeling the alongshore current on barred beaches Journal of Geophysical Research, 106(C10), 22451 Sâm, Đ Đ (2005) Tổng quan rừng ngập mặn Việt Nam Hà Nội: Nhà xuất Nông Nghiệp Schiereck, G J (2001) Introduction to bed bank and shore protection Delft University Press Sutton-Grier, A E (2015) Future of our coasts: The potential for natural and hybrid infrastructure to enhance the resilience of our coastal communities, economies and ecosystems Environmental Science and Policy, 51, 7-148 Suzuki (2011) Wave dissipation by vegetation with layer schematization in SWAN Coastal Engineering, 59(1), 64-71 Takagi H., A L (2017) 1997 Typhoon LindaStorm Surge and People’s Awareness 20 Years Later: Uninves-tigated Worst Storm Event in the Mekong Delta Natural HazardsEarth System Science Discussion Tanaka, N., Sasaki, Y (2007) Coastal vegetation structures and their functions in tsunami protection: Experience of the recent Indian Ocean tsunami Landscape and Ecological Engineering, 3(1), 33-45 Tang, J., Shen, Y (2017) Numerical study of periodic long wave run-up on a rigid vegetation sloping beach Coastal Engineering, 121, 158-166 Tomlinson, P B (1986) The botany of mangroves (Vol 3) Cambridge: Cambridge University Press van Rooijen (2015) Modeling of wave attenuation by vegetation with XBeach E-Proceedings of the 36th IAHR World Congress van Rooijen, A A (2016) Modeling the effect of wave-vegetation interaction on wave setup Journal of Geophysical Research: Oceans, 121(6), 4341-4359 143 Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn Vinh, V D (2015) Ứng dụng mơ hình tốn đánh giá vai trị làm giảm độ cao sóng RNM ở vùng ven biển Hải Phịng Tạp chí Khoa học Công nghệ Biển, Tập 15, Số 1: 67-76 Wu, W C (2016) Modeling wave attenuation induced by the vertical density variations of vegetation Coastal Engineering, 112, 17-27 Yusuke Uchiyama, J C (2010) Wave–current interaction in an oceanic circulation model with a vortex-force formalism: Application to the surf zone Ocean Modelling, Volume 34, Issues 1–2, Pages 16-35 Zhang, S., Yang, H., & Singh, L (2014) Mangroves as a coastal protection from waves in the Tong King Delta, Vietnam CEUR Workshop Proceedings, (pp 41-42) 144 ... forest Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn Lời cam đoan “Tôi xin cam đoan luận văn đề tài ? ?Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn vùng ven biển Việt. .. dụng rừng ngập mặn giải pháp giảm thiểu xói lở đánh giá lại khu vực bị tổn thương diện tích rừng ngập mặn 21 Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn TỔNG QUAN LÝ THUYẾT Rừng. .. loại ngập mặn cần mơ 34 Ứng dụng mơ hình XBEACH đánh giá hiệu giảm sóng rừng ngập mặn 2.2.4 Các cơng thức tính tốn chiều cao sóng XBeach Trong mơ hình XBeach, giá trị chiều cao sóng xuất từ mơ hình