Đang tải... (xem toàn văn)
Bài báo này trình bày kết quả ứng dụng cơ sở lý thuyết của phương pháp ước lượng bất định GLUE, đã được trình bày trong các bài báo trước, để dự báo thử nghiệm lưu lượng lũ tại trạm An Chỉ trên lưu vực sông Vệ. Đầu tiên, quy trình được thực hiện ở chế độ mô phỏng cho các trận lũ tháng 11/1999 và tháng 10/2003 sử dụng với cả 3 chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp (NS, ME, EV). ...
Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62 Công nghệ dự báo lũ xét đến tính bất định mơ hình thủy văn: II Áp dụng cho lưu vực sơng Vệ, tỉnh Quảng Ngãi Nguyễn Tiền Giang* Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN, 334 Nguyễn Trãi, Hà Nội, Việt Nam Nhận ngày 29 tháng năm 2011 Tóm tắt: Bài báo trình bày kết ứng dụng sở lý thuyết phương pháp ước lượng bất định GLUE, trình bày báo trước, để dự báo thử nghiệm lưu lượng lũ trạm An Chỉ lưu vực sông Vệ Đầu tiên, quy trình thực chế độ mơ cho trận lũ tháng 11/1999 tháng 10/2003 sử dụng với tiêu đánh giá độ phù hợp (NS, ME, EV) Qua đó, tiêu NS lựa chọn để ước lượng bất định cho chế độ dự báo với trận lũ tháng 12/1999 Kết dải dự báo so sánh với số liệu thực đo cho thấy tương đối phù hợp chúng Kết dự báo dải có ý nghĩa cho sai số nhỏ dự báo điểm (không tính đến độ bất định tham số) Ngồi ra, báo đề xuất tiêu R (độ tin cậy) dùng để đánh giá độ tin cậy dải dự báo Cuối số kiến nghị cần nghiên cứu sâu tiêu đánh giá phù hợp, tiêu đánh giá chất lượng dự báo dải áp dụng quy trình cho lưu vực khác đề xuất cho nghiên cứu hướng Từ khóa: WetSpa, dải dự báo, bất định, lưu vực sông Vệ Giới thiệu mơ hình thủy văn phân bố Xuất phát từ quan điểm thơng số mơ hình khơng thể có giá trị xác tuyệt đối đại diện cho lưu vực cụ thể Vì thay đưa thơng số, phương pháp ước lượng bất định khả đưa khoảng giá trị thông số lựa chọn giá trị đại biểu khoảng xác định Từ đó, tính tốn theo mơ hình dải kết tương ứng với thông số lựa chọn Kết lựa chọn kết thỏa mãn tiêu đánh giá, tạo thành dải giá trị Dải giá trị hẹp chất lượng dự báo cao ngược lại Như giới thiệu báo trước [1, 2], phương pháp ước lượng bất định GLUE đưa nhằm thể sai số yếu tố xuất trình sử dụng mơ hình thủy văn vào kết dự báo Từ có dải giá trị dự báo thay giá trị phương pháp truyền thống Đây hướng nghiên cứu hướng tới kết dự báo lũ xác phục vụ cơng tác phịng chống lũ với phương án Phương pháp GLUE áp dụng tập trung vào tính bất định tham số Miền Trung khu vực chịu nhiều thiệt hại loại hình thiên tai đặc biệt lũ lụt sông lớn năm gần Các _ * ĐT: 84-4-35578435 E-mail: giangnt@vnu.edu.vn 54 N.T Giang / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62 sơng thuộc khu vực miền Trung có đặc điểm chung địa hình lưu vực dạng lịng chảo nghiêng, sơng ngắn, độ dốc lớn, khơng có phần trung lưu,… Do tình hình mưa lũ khu vực mang nhiều nét chung như: mưa cường độ lớn, thời gian tập trung lũ nhỏ,….gây nhiều bất lợi cho đời sống cộng đồng khu vực Để nghiên cứu dự báo lũ phục vụ cơng tác phịng chống lũ nước nói chung, khu vực miền Trung nói riêng báo lựa chọn lưu vực sông Vệ thuộc tỉnh Quảng Ngãi để áp dụng thử nghiệm Với bước phương pháp GLUE phần sở lý thuyết, xây dựng quy trình dự báo lũ có tính đến độ bất định tham số với mơ hình thủy văn Trong báo trình bày nội dung áp dụng sở lý thuyết phương pháp ước lượng bất định khả mơ hình WetSpa áp dụng dự báo lũ cho lưu vực sông Vệ, tỉnh Quảng Ngãi 55 Áp dụng phương pháp GLUE dự báo lũ cho lưu vực sông Vệ 2.1 Lưu vưc sông Vệ Sông Vệ bắt nguồn từ 1000m - 1200m, có toạ độ địa lý 14032’25” vĩ độ Bắc, 108037’4” kinh độ Đơng (hình 1) Trạm An Chỉ nằm phía hạ lưu dịng sơng Vệ, có toạ độ 14058’15” vĩ Bắc 108047’36” kinh Đông Sông Vệ chả ổ (nằm gọn tỉnh Quảng Ngãi) với tồng diện tích khoảng 1260 km2 Tính đến trạm An Chỉ, sơng Vệ 841 km2 0,79 km/km 19,9% Phía Bắc phía Tây giáp với lưu vực sơng Trà Khúc, phía Nam giáp tỉnh Bình Định phía Đơng giáp biển [3, 4] Hình Vị trí tỉnh Quảng Ngãi (trái), hệ thơng sơng tỉnh (giữa) lưu vực sơng Vệ (phải) 56 N.T Giang / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62 2.2 Thu thập xử lý liệu a) Dữ liệu khơng gian Trong mơ hình WetSpa cải tiến sử dụng đồ số (hình 2-4) là: DEM, đồ đất sử dụng đất Ngoài ra, để so sánh tính tốn đặc trưng lưu vực cần sử dụng đến đồ mạng lưới sông suối đồ mạng lưới trạm thủy văn lưu vực Bản đồ DEM với kích thước 50x50 m dùng để tính tốn tham số liên quan đến địa hình Các loại thảm phủ Hình Bản đồ DEM lưu vực sông Vệ lưu vực sông Vệ chuyển đổi cho phù hợp với thuộc tính mơ hình đưa kích cỡ lưới giống DEM Từ đồ nàycó tham số hệ số dòng chảy tiềm khả trữ vùng trũng Các loại đất lưu vực sông thay đổi cho phù hợp với loại đất mơ hình đưa kích cỡ lưới 50x50m Từ đồ này, tham số khả độ rỗng, độ dẫn thủy lực, độ ẩm dư đưa vào mơ hình Hình Bản đồ đất lưu vực sơng Vệ Hình Bản đồ sử dụng đất lưu vực nghiên cứu 57 N.T Giang / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62 b) Dữ liệu khí tượng thủy văn Số liệu mưa trạm An Chỉ, Sơn Giang, Giá Vực, Ba Tơ sử dụng để tính tốn dịng chảy lưu vực (hình 1) Trong đó, có hai trạm Ba Tơ An Chỉ trạm nằm lưu vực, hai trạm đo lại Sơn Giang Giá Vực nằm lưu vực, sử dụng để vẽ đa giác Thiessen nội suy số liệu mưa toàn lưu vực Số liệu mưa quan trắc lần quy mưa hàng Theo kết điều tra trận lũ lớn lưu vực sông Vệ thời gian quan trắc trận lũ tháng 11/1999; 12/1999 10/2003 Sử dụng số liệu quan trắc mưa, lũ thời gian để tính tốn 2.3 Tính tốn Arcview Sử dụng phần mềm Arcview tính tốn nội suy đồ thủy văn, thủy lực ô lưới lưu vực Các đồ sản phẩm bao gồm: hướng dịng chảy tích tụ dịng chảy, mạng lưới sông suối, cấp sông suối, độ dốc với giá trị độ dốc nhỏ 0.01%, bán kính thủy lực cho ô lưới, phân chia lưu vực thành 13 lưu vực với giá trị ô lưới 40, độ dẫn thủy lực, khả trữ, lượng ẩm dư số phân bố kích cỡ độ rỗng đất … Các đồ thông số xuất định dạng ASCII phù hợp với đầu vào ngơn ngữ lập trình Fortran 2.4 Lựa chọn thơng số Các tham số mơ hình WetSpa chia thành hai phần: thông số thiết lập từ liệu khơng gian thơng số tồn cục Do thiết lập ArcView thực cách thủ cơng, nên khơng phân tích tính tốn ước lượng bất định với thơng số ArcView với khối lượng mơ lớn việc phân tích tính bất định khơng khả thi Vì vậy, xem xét 12 tham số toàn cục xác định tham số đưa vào tính tốn bất định Bước thời gian tham số khơng đưa vào tính tốn bước thời gian mặc định dự báo lũ Ba thông số, T0, K_snow K_rain, sử dụng có tuyết tan Đối với lưu vực sơng Vệ, khơng có tượng tuyết tan nên tham số không ảnh hưởng đến lưu lượng lũ khơng xét đến Tham số thứ năm khơng vào tính tốn K_ep - yếu tố liên quan đến bốc thoát Trên thực tế, thời gian lũ, lượng bốc xem Tham số K_ep khơng ảnh hưởng kết đầu mơ hình khơng xét đến phân tích bất định Vì vậy, có tham số đưa vào tính toán bất định nghiên cứu 2.5 Xác định khoảng bất định thông số Xác định khoảng bất bất định tham số dựa chất vật lý đặc trưng tham số mơ hình Nó phụ thuộc hồn tồn vào chủ quan người sử dụng mơ hình Trong trường hợp kinh nghiệm bị hạn chế khoảng bất định lựa chọn cách thống từ nghiên cứu có phù hợp [5] Để xác định khoảng bất định thông số tác giả dựa giá trị từ nghiên cứu trước, thực nghiệm số phân tích độ nhạy mơ hìnhh WetSpa Tom Doldersum [6] sử dụng phương pháp Morris để phân tích độ nhạy tổng thể cho thơng số mơ hình WetSpa cải tiến, có xét đến khác biệt áp dụng lưu vực Việt Nam Châu Âu Kết bảng Bảng Khoảng bất định thông số Thông số Giá trị nhỏ Giá trị lớn Ki Kg Kss G0 Gmax Krun Pmax 0.002 0 50 0 11 0.06 1.5 50 150 10 500 58 N.T Giang / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62 2.6 Lấy mẫu thông số 2.7 Tính tốn với mơ hình WetSpa Có hai phương pháp lấy mẫu: lấy mẫu ngẫu nhiên theo Monte Carlo lấy mẫu siêu lập phương LHS Trong nghiên cứu sử dụng phương pháp lấy mẫu siêu lập phương LHS LHS thực chất phương pháp cải tiến lấy mẫu ngẫu nhiên Monte Carlo, phương pháp lấy mẫu phân tầng Các phân phối xác suất tham số chia thành N dải giá trị với xác suất xảy (1/N) Mỗi giá trị mô lấy ngẫu nhiên lần dải giá trị Trình tự lựa chọn dãy ngẫu nhiên mơ hình thực với tổ hợp ngẫu nhiên giá trị tham số từ khoảng xác định dải giá trị giới hạn tham số Số lượng mẫu lựa chọn 200 thông số dải phân bố giá trị Với mẫu lựa chọn tính tốn với mơ hình WetSpa với số liệu đầu vào (số liệu khí tượng) tính tốn lưu lượng dịng chảy (output) tương ứng với 200 thông số sau thực thuật tốn tính lặp 200 lần ngơn ngữ Fortran mã nguồn mơ hình WetSpa Thời gian xử lý, tính tốn 200 mẫu khoảng Hình Kết tính tốn lưu lượng lũ tháng 10/2003 tương ứng với 200 thông số 2.8 Lựa chọn tiêu đánh giá độ phù hợp Trong báo này, sử dụng tiêu đưa để đánh giá độ phù hợp mẫu (hay thông số) lựa chọn Trong bước mô tiến hành đánh giá với ba tiêu: NS, ME EV Từ phân tích lựa chọn tiêu dùng cho bước dự báo Sử dụng chương trình viết ngơn ngữ Matlab thực tính tốn đánh giá tiêu 2.9 Tính tốn độ bất định chế độ mơ Hình File 200 thông số chọn theo phương pháp LHS Dựa vào kết tính tốn theo tiêu thực bước tính tốn thước đo khả mẫu mơ Các mẫu mơ giữ lại mẫu có kết tính tốn theo tiêu vượt qua ngưỡng loại bỏ loại tiêu Trong bước tính tốn có tính định tính tốn bất định N.T Giang / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62 Đối với chế độ mô phỏng, số liệu cần để tính tốn lưu lượng thực đo, lưu lượng tính tốn từ mơ hình WetSpa tính toán khả từ tiêu lựa chọn để đánh giá Kết tính tốn bất định chuỗi lưu lượng có giá trị đánh giá theo tiêu đạt (chỉ tiêu so sánh tính tốn thực đo, giá trị theo ngưỡng loại bỏ) Từ tính tốn dải giá trị lưu lượng phù hợp mà giá trị thực đo nằm khoảng giới hạn Thực mơ với trận lũ: tháng 11/1999 tháng 10/2003 Kết tính tốn trình bày hình từ đến 12 2.10 Tính tốn độ bất định chế độ dự báo Đối với chế độ dự báo, số liệu lưu lượng thực đo chưa biết, lượng mưa sử dụng lượng mưa dự báo Do đó, sử dụng mơ hình WetSpa để tính tốn chuỗi lưu lượng tương ứng với thơng số từ số liệu mưa Trận lũ mô tính tốn khoảng tất định dựa số phù hợp cũ thu từ mô trước Các q trình tính tốn trình bày bước tính tốn bất định lựa chọn chế độ mơ Tính tốn dự báo trận lũ tháng 12/1999, số liệu mưa số liệu thực đo lưu lượng xem chưa biết Lựa chọn tiêu NS tính tốn theo trình tự thu kết mục quan trắc mưa lưu vực từ ngày đến ngày tháng 12 năm 1999 Ngoài sử dụng số liệu quan trắc kiểm tra với số liệu lưu lượng thực đo trạm An Chỉ Kết tính tốn bất định dự báo trận lũ tháng 12/1999 thể hình 13 Kết cho thấy có chênh lệch giá trị thực đo biên (đối với đỉnh lũ thứ 2) biên (đối với đỉnh lũ thứ 3) khoảng bất định dự báo Tuy nhiên mức độ chênh lệch không lớn Sự sai khác đỉnh lũ thứ giải thích phần với cấp lưu lượng lớn (Q>3500 m3/s), An Chỉ có tượng nước tràn bờ trao đổi với lưu vực sơng Trà Khúc Do lưu lượng đo tổng lưu lượng thu từ thượng lưu chảy Nếu sử dụng đường trung bình đường dự báo sai số lớn Hình Kết tính tốn bất định chế độ mô với trận lũ tháng 10/2003 (chỉ tiêu NS) Kết 3.1 Kết dự báo Để dự báo dòng chảy cần phải có mưa dự báo, nội dung nghiên cứu khơng dùng số liệu mưa dự báo q trình phức tạp thêm phải xét đến sai số dự báo mưa Vì vậy, nghiên cứu thực dự báo với trận lũ xảy tháng 12/1999, sử dụng số liệu 59 Hình Kết tính tốn bất định chế độ mơ với trận lũ tháng 10/2003 (chỉ tiêu EV) 60 N.T Giang / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên Cơng nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62 Hình Kết tính tốn bất định chế độ mơ với trận lũ tháng 10/2003 (chỉ tiêu ME) Hình 13 Kết dự báo trận lũ tháng 12/1999 (Đường liền nét mảnh đường thực đo) 3.2 Đánh giá chất lượng dự báo Hình 10 Kết tính tốn bất định chế độ mô với trận lũ tháng 11/1999 (chỉ tiêu NS) Bài báo trình bày việc áp dụng phương pháp GLUE để mô dự báo lũ mơ hình thủy văn tính đến tính bất định tham số mơ hình Tuy nhiên tồn câu hỏi là: dùng tiêu để đánh giá chất lượng dự báo xét đến độ bất định tham số mô hình Bảng Kết tiêu đánh giá độ tin cậy R Trận lũ Chỉ tiêu 10/2003 NS ME 11/1999 EV NS ME 12/1999 EV NS R 87.16 87.15 87.15 96.53 96.53 96.53 54.27 (%) Hình 11 Kết tính tốn bất định chế độ mơ với trận lũ tháng 11/1999 (chỉ tiêu EV) Tác giả đề xuất số R – độ tin cậy (reliability) tương tự nghiên cứu Scholten et al [7, 8] đề xuất: R Hình 12 Kết tính tốn bất định chế độ mô với trận lũ tháng 11/1999 (chỉ tiêu ME) n 100% N Trong đó: n số giá trị thực đo nằm khoảng dự báo định nghĩa đường bao đường bao (P95% P5%); N tổng số điểm thực đo đưa vào hiệu chỉnh, kiểm định hay đánh giá chất lượng dự báo Giá trị R đánh giá phù hợp kết dự báo với số liệu thực đo thu từ hệ thống thực Kết tính tiêu R tương ứng cho trường N.T Giang / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62 hợp đưa hình từ đến 13 thể bảng Nếu R lớn độ tin cậy dải dự báo lớn Điều có nghĩa tin tưởng giá trị lưu lượng lũ xắp xảy nằm khoảng dự báo thu từ mơ hình Tuy nhiên, giá trị dự báo phụ thuộc vào độ rộng dải dự báo, mà dải lại phụ thuộc vào chất mơ hình Kết luận kiến nghị Cơng tác dự báo lũ đóng vai trị quan trọng việc ổn định phát định phát triển kinh tế xã hội Dự báo lũ phục vụ cho mục đích phịng chống giảm nhẹ thiên tai nước gây phục vụ cho công tác vận hành cơng trình khai thác nguồn nước Vì vậy, việc đưa kết dự báo xác có ý nghĩa cộng đồng ngành kinh tế Nghiên cứu phương pháp ước lượng bất định hướng nghiên cứu công nghệ dự báo lũ Bước đầu nghiên cứu phương pháp ước lượng bất định khả cho kết khả quan, làm sở cho nghiên cứu Ưu điểm hướng nghiên cứu cho dải kết dự báo giúp cho cơng tác phịng chống khắc phục thiên tai thực tốt phương án tương ứng với ngưỡng giá trị đỉnh lũ Tuy nhiên, việc xây dựng tiêu đánh giá độ phù hợp vấn đề quan trọng bậc quy trình dự báo Vì vậy, thời gian tới cần xây dựng tiêu đánh giá phù hợp để trình dự báo lũ tốt Đồng thời quy trình dự báo cần áp dụng cho số mơ hình khác cho lưu vực khác để tổng quát hóa phạm 61 vi sử dụng hiệu phường pháp Ngoài ra, vấn đề nghiên cứu để đưa tiêu đánh giá chất lượng mơ dự báo tính đến độ bất định số liệu đầu vào thông số mơ hình cịn mẻ Do cần nhiều nghiên cứu để xem xét vấn đề Lời cảm ơn Nội dung báo phần kết đề tài QG 09 -25 Đại học Quốc Gia Hà Nội tài trợ Tác giả xin chân thành cảm ơn hỗ trợ quý báu Tài liệu tham khảo [1] Nguyễn Tiền Giang, Daniel van Putten, Phạm Thị Thu Hiền, Công nghệ dự báo lũ xét đến tính bất định mơ hình thủy văn: Cơ sở lý thuyết, Tạp chí khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên Công nghệ 25, Số 3S (2009) 403 [2] Nguyen Tien Giang, Daniel van Putten, Uncertainty interval estimation of WetSpa model for flood simulation: a case study with Ve Watershed, Quang Ngai Province Vietnam Geotechnical Journal 14 (2E) (2010) 70 [3] Nguyễn Thanh Sơn, Nghiên cứu mơ q trình mưa - dịng chảy phục vụ sử dụng hợp lý tài nguyên nước đất số lưu vực sông thượng nguồn miền Trung, Luận án Tiến sỹ ngành Địa lý, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Hà Nội, 2008 [4] Viện Quy hoạch Thủy lợi, Quy hoạch sử dụng tổng hợp nguồn nước lưu vực sông Trà Khúc Tỉnh Quảng Ngãi, Hà Nội, 2003 [5] Beven Binley, The future of distributed models: model calibration and uncertainty predicition, Hydrological processes (1992), 279 [6] Tom Doldersum, Global sensitivity analysis of the WetSpa model, Bachelor thesis, Twente University, Enschede, The Netherlands, 2009 [7] Scholten, H and Van der Tol, M W M., Towards a metrics for simulation model validation In Predictability and nonlinear modeling in natural sciences and economics J Grassman and G Van Straten, eds Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, The Netherlands, (1994) 398 [8] H Scholten, M W M Van der Tol, A C Smaal, Models or measurements? Quantitative validation of an ecophysiological model of mussel growth and reproduction Paper presented at the ICES 62 N.T Giang / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62 Annual Science Conference, Cascais, Portugal , 1998 Flood forecasting technology dealing uncertainty of hydrological models: II An application to Ve watershed, Quang Ngai Province Nguyen Tien Giang Hanoi University of Science, VNU, 334 Nguyen Trai, Hanoi, Vietnam This paper presents the results of the application of GLUE methodology, which was presented in previous papers, to flood prediction at An Chi station in Ve watershed First, the procedure is executed in simulation mode for November 1999 flood and October 2003 flood with three likelihood measures (NS, ME, EV) With the results obtained, the NS measure is selected for estimating uncertainty interval of Decmeber 1999 flood in predictive mode The comparision between predictive interval and observed flood indicates a reasonable agreement The predictive interval is more meaningful and less errorous than point-prediction (without consideration of parameter uncertainty) Besides, the paper recommends the use of R index (Reliability) to assess the reliability of predictive interval Finally, some outlooks for the in-line future research are given such as likelihood measures, quality assessment of predictive interval and futher application for other watersheds ... báo lũ có tính đến độ bất định tham số với mơ hình thủy văn Trong báo trình bày nội dung áp dụng sở lý thuyết phương pháp ước lượng bất định khả mơ hình WetSpa áp dụng dự báo lũ cho lưu vực sông. .. lượng dự báo Hình 10 Kết tính tốn bất định chế độ mô với trận lũ tháng 11/1999 (chỉ tiêu NS) Bài báo trình bày việc áp dụng phương pháp GLUE để mô dự báo lũ mơ hình thủy văn tính đến tính bất định. .. tế Nghiên cứu phương pháp ước lượng bất định hướng nghiên cứu công nghệ dự báo lũ Bước đầu nghiên cứu phương pháp ước lượng bất định khả cho kết khả quan, làm sở cho nghiên cứu Ưu điểm hướng nghiên