Nghiên cứu đánh giá tác dụng của rừng ngập mặn tới vận chuyển bùn cát ven bờ

L IC M N Sau m t th i gian nghiên c u, th c hi n lu n v n Th c s v i đ tài “Nghiên c u đánh giá tác d ng c a r ng ng p m n t i v n chuy n bùn cát ven b ” tác gi hoàn thành theo n i dung c a đ c đ ng nghiên c u, c H i đ ng Khoa h c t o c a Khoa k thu t Bi n phê t Lu n v nđ c th c hi n v i m c đích đánh giá tác d ng c a r ng ng p m n t i v n chuy n bùn cát ven b , c s k t qu nghiên c u v ch đ th y, đ ng l c t mơ hình tốn ch đ th y, đ ng l c th c t d i ng p m n ven b khu v c Bàng La – có đ i H p, thành ph H i Phòng c k t qu nh ngày hơm nay, tác gi xin bày t lịng bi t n sâu s c t i PGS.TS Nghiêm Ti n Lam Khoa K thu t bi n - Tr Th y l i t n tình h ng ih c ng d n, ch b o đóng góp ý ki n quý báu su t trình th c hi n lu n v n Xin chân thành c m n s giúp đ nhi t tình, s h tr v m t chun mơn kinh nghi m c a th y cô giáo khoa K thu t bi n Xin chân thành c m n đ ng nghi p c quan; Phòng t o i h c sau đ i h c; t p th l p cao h c 19BB - Tr ng i h c Thu l i tồn th gia đình b n bè đ ng viên, khích l , t o u ki n thu n l i v m i m t đ tác gi hoàn thành lu n v n Trong trình th c hi n lu n v n, th i gian ki n th c h n ch nên ch c ch n không th tránh kh i nh ng sai sót Vì v y, tác gi r t mong nh n đ c s đóng góp ý ki n c a th y cô, đ ng nghi p đ giúp tác gi hoàn thi n v m t ki n th c h c t p nghiên c u Xin trân tr ng c m n! Hà N i, ngày tháng n m 2015 Tác gi Tr ng Cơng nh C NG HỊA XÃ H I CH NGH A VI T NAM c l p – T – H nh phúc B N CAM K T Kính g i: Ban Giám hi u tr ng i h c Thu l i; Phòng t o H Sau H tr ng i h c Thu l i Tên là: Tr ng Công nh H c viên cao h c l p: 19BB Chuyên ngành: Xây d ng cơng trình bi n Mã h c viên: 118605845007 Theo Quy t đ nh s 1775/Q - HTL, c a Hi u tr ng tr ng ih c Thu L i, v vi c giao đ tài lu n v n cán b h ng d n cho h c viên cao h c khoá 19 đ t n m 2011 Ngày 19 tháng 12 n m 2012, đ c nh n đ tài: “Nghiên c u đánh giá tác d ng c a r ng ng p m n t i v n chuy n bùn cát ven b ” d i s h ng d n c a PGS.TS Nghiêm Ti n Lam Tôi xin cam đoan lu n v n k t qu nghiên c u c a riêng tôi, không chép c a N i dung lu n v n có tham kh o s d ng tài li u, thông tin đ c đ ng t i tài li u trang web theo danh m c tài li u tham kh o c a lu n v n Hà N i, ngày tháng n m 2015 Ng Tr i làm đ n ng Công nh M CL C M U 1 Tính c p thi t c a đ tài M c đích c a đ tài 3 Nhi m v ph K t qu đ t đ ng pháp nghiên c u c N i dung lu n v n CH NG I T NG QUAN V KHU V C NGHIÊN C U 1.1 V trí đ a lý đ c m đ a hình 1.1.1 V trí đ a lý 1.1.2 1.2 c m đ a hình c m khí h u, khí t ng 1.2.2 Ch đ m a 10 1.2.3 Gió 12 1.3 c m th y h i v n 14 1.3.1 Th y tri u 14 1.3.2 Ch đ sóng 15 1.4 Các ho t đ ng kinh t - xã h i 18 1.4.1 Dân sinh 18 1.4.2 Kinh t 21 CH LA – NG II HI N TR NG R NG NG P M N T I KHU V C BÀNG I H P 25 2.1 Phân b di n tích r ng ng p m n t i Vi t Nam 25 2.2 Hi n tr ng r ng ng p m n t i khu v c Bàng La – 2.3 K t lu n ch i H p 28 ng 31 CH NG III NGHIÊN C U CH TH Y NG L C VÀ DI N BI N HÌNH THÁI KHU V C BÃI BI N BÀNG LA- I H P 32 3.1 T ng quan v mơ hình Delft-3D 32 3.1.1 Gi i thi u chung v mơ hình Delft-3D 32 3.1.2 H ph ng trình c b n 34 3.2 Thi t l p mơ hình th y l c mơ hình sóng 38 3.3 Hi u ch nh ki m đ nh mơ hình 41 3.3.1 Hi u ch nh ki m đ nh mơ hình th y l c 42 3.3.2 Hi u ch nh ki m đ nh mơ hình sóng 44 3.3 Tính tốn phân tích chi u cao sóng qua r ng ng p m n 55 3.4 Mô ph ng k ch b n tính 60 3.5 nh h ng c a r ng ng p m n t i ch đ v n chuy n bùn cát: 67 3.6 K t lu n ch CH ng 75 NG IV PHÂN TÍCH CÁC Y U T NH H NG N KH N NG GI M SÓNG VÀ V N CHUY N BÙN CÁT T I KHU R NG NG P M N T I B BI N BÀNG LA- I H P 77 4.1 Các y u t nh h ng t i hi u qu gi m sóng c a r ng ng p m n 77 4.2 Các y u t nh h ng t i s v n chuy n bùn cát khu v c r ng ng p m n Bàng La- i H p 79 CH XU T CÁC BI N PHÁP NH M QU N LÝ VÀ PHÁT NG V TRI N DI N TÍCH KHU R NG NG P M N T I B BI N BÀNG LAI H P 82 5.1 Các v n đ quy ho ch phát tri n r ng ng p m n 83 5.2 Nh ng h n ch công tác qu n lý 86 5.3 Các gi i pháp công tác quy ho ch qu n lý r ng ng p m n t i khu v c ven bi n c a thành ph H i Phòng: 88 K T LU N VÀ KI N NGH 90 K t qu đ t đ c lu n v n 90 T n t i ki n ngh 91 TÀI LI U THAM KH O 93 PH L C 95 DANH M C HÌNH V Hình 1-1 B n đ khu v c S n - Ki n Th y [17] Hình 1-2 V trí khu v c nghiên c u Bàng La - i H p [5] .6 Hình 1-3 B n đ khu v c b i t t i c a sông V n Úc [14] Hình 1-4 Nhi t đ trung bình tháng n m t i Hòn Dáu .10 Hình 1-5 T ng l ng m a trung bình tháng nhi u n m (1994-2013) t i Hòn Dáu 11 Hình 1-6 mt ng đ i c a khơng khí đo t i Hịn Dáu 12 Hình 1-7 Hoa gió trung bình nhi u n m (t 1990-2012) t i Hịn Dáu [7] .13 Hình 1-8 M c n c th y tri u t i Hòn Dáu tháng [16] .15 Hình 1-9 Hoa sóng trung bình n m (1956-1985) t i Hịn Dáu 16 Hình 2-1 B n đ phân b r ng ng p m n Vi t Nam [12] 25 Hình 2-2 Các b ph n c a ng p m n n hình [4] 27 Hình 2-3 Chu trình trao đ i ch t h sinh thái r ng ng p m n [26] 28 Hình 2-4 Cây ng p m n t i ven bi n S n - H i Phịng 29 Hình 2-5 D i r ng ng p m n ven bi n t i Bàng La Hình 3-1 L Hình 3-2 i H p 30 i tính khu v c Bàng La .39 a hình Delft-3D 40 Hình 3-3 Các biên tính tốn Delft-3D 40 Hình 3-4 V trí tr m ki m tra tr m KTTV Hòn Dáu 42 Hình 3-5 ng trình m c n c th c đo tính tốn t i Hịn Dáu 43 Hình 3-6 ng trình m c n c th c đo tính tốn t i Hịn Dáu 44 Hình 3-7 Mi n tính tốn t i Bàng La - i H p 52 Hình 3-8 L i tính u ki n đ a hình khu v c Bàng La- i H p 52 Hình 3-9 L i tính bi n đ i đ a hình đáy 55 Hình 3-7 V trí m t c t tính tốn 60 Hình 3-8 Tr ng sóng t i khu v c Bàng La- i H p vào mùa đơng .63 Hình 3-9 Tr ng sóng t i khu v c Bàng La - i H p mùa hè 66 Hình 3-10 S bi n đ i chi u cao sóng theo k ch b n tr Hình 3-11 Di n bi n xói l t i khu v c Bàng La – Hình 3-12 L ng h p 67 i H p n m 68 ng v n chuy n bùn cát t ng c ng qua m t c t n m 69 Hình 3-13.Bi n đ i l ng bùn cát t i v trí m t c t mùa đơng 70 Hình 3-14.Bi n đ i l ng bùn cát t i v trí m t c t mùa đơng 70 Hình 3-15.Bi n đ i l ng bùn cát t i v trí m t c t mùa đơng 71 Hình 3-16.Bi n đ i l ng bùn cát t i v trí m t c t mùa đông 71 Hình 3-17.Bi n đ i l ng bùn cát t i v trí m t c t mùa hè 72 Hình 3-18.Bi n đ i l ng bùn cát t i v trí m t c t mùa hè 73 Hình 3-19.Bi n đ i l ng bùn cát t i v trí m t c t mùa hè 73 Hình 3-20 Di n bi n b i t t i m t c t mùa hè 74 DANH M C B NG BI U B ng 1-1 T n su t gió trung bình nhi u n m (1990-2012) t i Hòn Dáu 13 B ng 1-2 T n su t (%) sóng trung bình nhi u n m t i Hịn Dáu (1956-1985) 17 B ng 1-3 S l ng tàu thuy n đánh b t cá ven b kh i c a S n 21 B ng 3-1 K t qu đánh giá sai s mơ hình 44 B ng 3-2 S li u đ u vào c a mơ hình 53 B ng 3-3 K t qu tính tốn chi u cao sóng t i m t c t .53 B ng 3-4 N ng l ng sóng t i tr m B ch Long V (1960-2009) 56 B ng 3-5 Các k ch b n tính tốn tr ng h p .57 B ng 3-6 Các k ch b n tính tốn tr ng h p .58 B ng 3-7 Các m t c t tính tốn đ i di n 59 B ng 4-1 Các lo i tr m tích RNM khu v c Bàng La – i H p 79 B ng 4-2 T c đ b i t bùn cát theo n m t i khu v c Bàng La – B ng 5-1 Phân b di n tích đ t r ng ng p n i H p 80 c ven bi n [20] 84 DANH M C VI T T T RNM: IUCN: B NN &PTNT: B TNMT: UBND: R ng ng p m n T ch c b o t n Thiên nhiên th gi i B Nông nghi p Phát tri n Nông thôn B Tài nguyên Môi tr ng y ban nhân dân M U Tính c p thi t c a đ tài R ng ng p m n m t nh ng h sinh thái quan tr ng có n ng su t cao nh t t nhiên, r ng ng p m n n i nuôi d ng, c ng cung c p th c n cho nhi u loài đ ng th c v t ven bi n Bên c nh đó, r ng ng p m n cịn có vai trị n đ nh b bi n, b o v đê u t m ch n ch ng l i gió bão c ng nh thiên tai khác Ngoài giá tr to l n vi c b o v vùng c a sông ven bi n, b o v c s h t ng, r ng ng p m n cịn có tác d ng gi đ t phù sa, m r ng di n tích canh tác, gi m sóng qua gi m hi n t tr n đ ng đ t sóng th n ng xói l b bi n Qua m t s Indonesia, Banglades, n cho th y hi u qu gi m sóng t i khu v c có r ng ng p m n sinh s ng phía tr c bãi bi n: t i Indonesia tâm sóng th n r t g n v i đ o Simeuleu, nhiên s ng i thi t m ng r t th p b i s hi n di n c a nh ng khu r ng ng p m n v i m t đ dày đ c, phía đơng nam c a n thi t h i v kinh t c ng nh ng i t i nh ng vùng có r ng ng p m n r m r p Tr c đây, Vi t Nam đ c đánh giá m t nh ng qu c gia có di n tích r ng ng p m n l n, nhiên theo k t qu nghiên c u, đánh giá c a nhà khoa h c hi n di n tích r ng ng p m n t i Vi t Nam b suy gi m nghiêm tr ng t h n 408.000 (n m 1943) xu ng 209.000 (n m 2006), hi n kho ng 155.000 (n m 2013) có xu h ng ti p t c gi m xu ng n a [13] R ng ng p m n Vi t Nam b suy gi m nhi u nguyên nhân khách quan c ng nh ch quan: ch u s c ép t nhu c u s d ng đ t đai ven bi n vào m c đích phát tri n du l ch, phát tri n kinh t ng i dân l y g c i 10.3.4 L p b ng phân b t n su t lý thuy t (B ng 2) đ ng t n su t L p b ng t n su t lý thuy t c a phân b Pearson III v i giá tr thi t k c t (4) b ng hàm =a+GAMMAINV(1-P,c,1/b), ví d J16: =$I$8+GAMMAINV(1-0.01*I16,$I$10,1/$I$9) ng t n su t v quan h gi a c t (3) c t (4) c a b ng nh Hình 15 NG T N SU T PEARSON III DỊNG CH Y N M TR M ABC 600 550 500 L ul ng, Q (m³/s) 450 400 350 300 250 200 150 T n su t v Hình 12: 99.90 99.00 98.00 95.00 90.00 80.00 75.00 70.00 60.00 50.00 40.00 30.00 25.00 20.00 10.00 5.00 2.00 1.00 0.10 100 t, P (%) ng t n su t phân b Pearson III v b ng MS Excel 10.4 Chú ý Giá tr CV tính theo ph ng pháp moments th ng có giá tr thiên nh Theo kinh nghi m, giá tr c n c a kho ng sai s cho phép CV + CV th ng cho đ ng t n su t phù h p v i c l ng CV theo ph ng pháp m kinh nghi m h n Trong đó, CV sai s moments: δ CV = CV + 2CV2 + CS2 − 2CV CS 2n (326) Phân b xác su t log Pearson lo i III c ng th ng đ c ng d ng thu v n, nh t dùng đ v đ ng t n su t cho chu i m c n c v đ ng t n su t log Pearson lo i III, chu i s li u c n ph i đ c bi n đ i log tr c, sau ti n hành tính toán tham s th ng kê nh đ i v i phân b Pearson lo i III Giá tr c a đ ng t n su t cu i đ c chuy n đ i ng c l i b ng hàm m Gi s chu i tính tốn Y, ti n hành chuy n đ i tính 81 tốn v i chu i s li u yi=LN(xi) theo phân b Pearson lo i III, cu i giá tr đ su t đ c chuy n đ i l i yp = EXP(xp) 11 Ph l c 4: TÍNH TỐN T N SU T THEO PHÂN B ng t n GUMBEL 11.1 Gi i thi u Phân b xác su t Gumbel (hay g i phân b xác su t c c tr lo i I (EV1 - Extreme Value type I), phân b xác su t Fisher-Tippett lo i I ho c phân b xác su t log-Weibull) th ng đ c dùng đ mơ hình hố th ng kê đ i l ng c c tr nh dòng ch y l , dòng ch y ki t, v n t c gió l n nh t thiên tai nh đ ng đ t ng t n su t theo phân b Gumbel có th đ c v b ng MS Excel ho c ph n m m phân tích t n su t nh FFC (http://coastal.wru.edu.vn/index.asp?lang=vn&page=ffc2008) 11.1.1 Hàm m t đ xác su t Hàm m t đ xác su t bi u th xác su t xu t hi n giá tr c a đ i l ng ng u nhiên X b ng v i m t giá tr x c th theo lu t phân b xác su t Gumbel nh (327): ⎧ ⎡ ⎛ x − a ⎞⎤ ⎡ ⎛ x − a ⎞⎤ ⎫ f ( x ) = exp ⎢ − ⎜ ⎟ ⎥ exp ⎨− exp ⎢ − ⎜ ⎟⎥ ⎬ b ⎣ ⎝ b ⎠⎦ ⎣ ⎝ b ⎠⎦ ⎭ ⎩ (327) v i a thơng s v trí, b > thông s t l 11.1.2 Hàm phân b t n su t lu tích Hàm phân b t n su t lu tích bi u th xác su t xu t hi n giá tr c a đ i l X nh h n ho c b ng m t giá tr x c th đó: F ( x ) = P { X ≤ x} = ⎧ ⎫ ⎡ ⎛ x − a ⎞⎤ ∫ f ( x ) dx = exp ⎨⎩-exp ⎢⎣− ⎝⎜ b ⎠⎟⎥⎦ ⎭⎬ x ng ng u nhiên (328) −∞ Trong th c t ngành thu l i th ng dùng t n su t v t P (th ng ch đ c g i t t t n su t) xác su t xu t hi n giá tr c a đ i l ng ng u nhiên X l n h n ho c b ng m t giá tr x c th ∞ P = P { X ≥ x} = ∫ f ( x ) dx = − P { X ≤ x} = − F ( x ) (329) x 11.1.3 Liên h v i phân b th ng kê khác Phân b xác su t Gumbel g i phân b xác su t c c tr lo i I (EV1), tr ng h p đ c bi t c a phân b c c tr t ng qt (GEV) v i thơng s hình d ng c = Phân b Gumbel v i thông s v trí a = thơng s t l b =1 đ c g i phân b c c tr chu n 82 Hàm phân b xác su t Gumbel đ c g i phân b xác su t log-Weibull ti m c n v i phân b Weibull c l n N u X bi n tuân theo phân b Gumbel G(0,1) Y bi n tuân theo phân b Weibull W(b,c) X ~ -c·ln(Y/b) N u X bi n tuân theo phân b Gumbel G(a,b) Y bi n tuân theo phân b hàm m E(b) X = a – ln(Y) N u X1 bi n tuân theo phân b Gumbel G(a1,b), X2 bi n tuân theo phân b Gumbel G(a2,b) hi u Y = X1 - X2 bi n tuân theo phân b logistic L(0,b) Bi n X tuân theo phân b Gumbel G(0,1) có liên h v i bi n Y tuân theo phân b Pareto P(a,c) theo Y ~ a{1-exp[-exp(-X)]}1/c có liên h v i bi n Z tuân theo hàm lu th a chu n theo Z ~ exp[-exp(-X/c)] 11.1.4 Xác đ nh thông s theo ph ng pháp moments Quan h gi a thông s c a phân b v i đ c tr ng th ng kê nh sau x = a + 0.57721 ⋅ b CV = πb x (330) (331) CS = 1.139547 (332) b = 0.779 ⋅ x ⋅ CV (333) a = x (1 − 0.450 ⋅ CV ) (334) Do v y 11.1.5 Giá tr c a hàm phân b lý thuy t Tuy n tính hố ph ng trình (328) b ng cách l y logarith v c a (328) nh sau ⎡ ⎛ x − a ⎞⎤ ln F ( x ) = −exp ⎢ − ⎜ ⎟⎥ ⎣ ⎝ b ⎠⎦ (335) Nhân v c a (335) v i -1 logarithm hoá v l n th ⎛ x−a⎞ ln ⎡⎣ − ln F ( x ) ⎤⎦ = − ⎜ ⎟ ⎝ b ⎠ Cu i nh n đ (336) c x = a − b ⋅ ln ⎡⎣ − ln F ( x ) ⎤⎦ (337) (337) quan h n tính gi a x ln[-lnF(x)], d a vào giá tr quan sát c a x t n su t kinh nghi m c a đ xác đ nh h s a, b c a t ng quan n tính 83 N u bi u th qua t n su t v t giá tr xp c a hàm phân b lý thuy t ng v i t n su t P xP = a − b ⋅ ln ⎡⎣ − ln (1 − P ) ⎤⎦ (338) 11.2 Tính tốn hàm phân b Gumbel b ng MS Excel T quan h n tính (338), thơng s c a phân b Gumbell có th đ c xác đ nh b ng ph ng pháp t ng quan gi a x ln[-ln(1-P)], v i b h s góc c a quan h t ng quan a giao m c a đ ng th ng t ng quan c t tr c tung Vi c xác đ nh h s h i quy c a quan h t ng quan có th ti n hành b ng MS Excel cho chu i s li u X g m có N s (x1, x2, …, xN) v i b c nh sau: B ng 8: B ng t n su t kinh nghi m Th h ng Chu i s gi m d n xi T n su t kinh nghi m Pi = i/(N+1) Gi m bi n ln(-ln(1-Pi)) (1) (2) (3) (4) x1 P1 = 1/(N+1) ln(-ln(1-P1)) x2 P2 = 2/(N+1) ln(-ln(1-P2)) … … … … i xi Pi = i/(N+1) ln(-ln(1-Pi)) … … … … N xN PN = N/(N+1) ln(-ln(1-PN)) 11.2.1 L p b ng phân b t n su t th c nghi m (B ng 1) S p x p chu i s li u xi theo th t gi m d n n vào c t c a b ng tính tốn Trong Excel, ch n c t s li u t hàng đ n hàng N, sau ch n trình đ n Data Sort Ch n c t đ nh s p x p Sort by h ng s p x p Descending, sau b m nút OK C t th h ng i c a giá tr chu i s li u xi theo th t nh d n n c t t đ ng Excel, nh p s vào hàng đ u tiên ch n ô đ u tiên đó, sau ch n trình đ n Edit Fill Series Ch n Series in h ng n Columns, ch n lo i chu i Type Linear, Step value 1, Stop value giá tr c a N, sau b m nút OK Tính t n su t kinh nghi m Pi = i/(N+1) c t 84 Tính tốn LN(-LN(1-Pi)) c t 11.2.2 Tính đ c tr ng th ng kê c a chu i s theo ph ng pháp moments: Tính tốn đ c tr ng th ng kê Giá tr đ dài chu i N = COUNT(X) v i đ i s X chu i s li u nh p vào Giá tr trung bình c a chu i s x =AVERAGE(X) H s phân tán CV = STDEV(X)/ x H s thiên l ch CS = SKEW(X) 11.2.3 Tính đ c tr ng th ng kê c a chu i s theo ph ng pháp đ th : Có th xác đ nh thơng s theo ph ng pháp đ th theo cách Cách 1: V đ ng h i quy V đ th quan h gi a c t c t Ch n c t c t 4, ch n trình đ n Insert Chart Ch n lo i đ th XY (Scatter), ch n Chart sub-type ch m m theo m c đ nh Chú ý s a l i tên c t đ c t giá tr tr c hoành c t giá tr tr c tung c a đ ng quan h Xác đ nh thông s c a quan h Ch n m quan h đ th v a v , ch n trình đ n Chart Add Trendline Ch n d ng quan h Trend/Regression type Linear, ánh d u m c Display equation on chart Display R-squared value on chart Options, cu i b m phím OK Thơng s t l b đ o d u c a đ d c đ ng t ng quan so v i tr c hồnh Giá tr c a thơng s v trí a tung đ c a đ ng th ng t ng quan c t tr c tung Các thông s h s t ng quan có th xem ph ng trình h i quy Cách 2: S d ng hàm c a MS Excel (không c n v đ ng h i quy): Thông s t l b tính theo cơng th c b = -1*SLOPE(c t_2,c t_4) Thơng s v trí a tính theo công th c a = INTERCEPT(c t_2,c t_4) H s t ng quan tính theo cơng th c R = CORREL(c t_2,c t_4) 11.2.4 L p b ng phân b t n su t lý thuy t (B ng 2) C t (1): Th t c a giá tr tính tốn b ng C t (2): Cho t n su t c n tính tốn (t n su t v t) P C t (3): Th i k l p l i tính theo n m, xác đ nh theo cơng th c T = 1/P C t (4): Giá tr thi t k t Gumbel nh (338) ng ng v i t n su t c t (2) tính tốn theo phân b 85 11.2.5 V đ ng t n su t V đ th m (XY Scatter) quan h gi a P giá tr quan tr c c t (4) (2) c a b ng phân b t n su t th c nghi m (B ng 1) d i d ng m ch m B sung thêm đ th (XY Scatter) quan h gi a P giá tr thi t k c t (3) (4) c a b ng phân b t n su t lý thuy t (B ng 2) d i d ng đ ng n i li n nét 11.3 Ví d tính tốn Xác đ nh thơng s v đ ng t n su t theo phân b Gumbel cho chu i s li u v n t c gió l n nh t hàng n m đ c s p x p gi m d n nh c t (2) B ng 1, Hình 13 Hình 13: B ng tính t n su t theo phân b Gumbel 11.3.1 Tính thơng s th ng kê theo ph Ô C7: ng pháp moments dài chu i s (N) =COUNT(B16:B30) 86 Ơ C8: Tr trung bình ( x ) =AVERAGE(B16:B30) Ô C9: H s phân tán tính theo ph Ơ C10: H s thiên l ch tính theo ph ng pháp moments (CV) =STDEV(B16:B30)/C8 ng pháp moments (CS) =SKEW(B16:B30) Ơ C11: Thơng s t l tính theo ph ng pháp moments (b) =C9*C8*0.7796968 10 Ơ C12: Thơng s t l tính theo ph ng pháp moments (a) =C8*(1-C9*0.45) 11.3.2 Tính b ng t n su t kinh nghi m Tính t n su t kinh nghi m Pi = i/(N+1) c t 3, ví d C16: =100*A16/($C$7+1) Tính tốn LN(-LN(1-Pi)) c t 4, ví d D16: =LN(-LN(1-0.01*C16)) 11.3.3 Tính thơng s th ng kê theo ph Ô H7: H s t ng quan c a đ ng pháp đ th ng h i quy (R) =CORREL(D16:D30,B16:B30) Ơ H8: Tr s trung bình =C8 Ơ H11: Thơng s t l tính theo ph =-SLOPE(B16:B30,D16:D30) ng pháp đ th (b) Ơ H12: Thơng s t l tính theo ph ng pháp đ th (a) =INTERCEPT(B16:B30,D16:D30) Ơ H9: H s phân tán tính theo ph ng pháp đ th (CV) =H11/(H8*0.7796968) Ô H10: H s thiên l ch c a phân b lý thuy t (CS) =1.139547 10 V đ th m (XY Scatter) quan h gi a X Y c t (4) (2) c a B ng T o đ ng h i quy, hi n ph ng trình h i quy h s t ng quan c a quan h Ki m tra l i thông s c a phân b Gumbel theo công th c (337) 11.3.4 L p b ng phân b t n su t lý thuy t (B ng 2) đ ng t n su t L p b ng t n su t lý thuy t c a phân b Gumbel v i ciá tr thi t k c t (4) tính theo nh (338), ví d I16: =$H$12-$H$11*LN(-LN(1-0.01*H16)) ng t n su t v quan h gi a c t (3) c t (4) c a b ng nh Hình 15 87 Xác đ nh thơng s phân b Gumbel 50 ⎧ ⎡ ⎛ x − a ⎞⎤ ⎫ F ( x ) = P { X ≤ x} = exp ⎨-exp ⎢ − ⎜ ⎟⎥ ⎬ ⎣ ⎝ b ⎠⎦ ⎭ ⎩ 45 40 V (m/s) 35 30 25 20 y = -7.4213x + 25.194 15 R = 0.9519 10 -3 -2 -1 ln(-ln(1-P)) Hình 14: ng th ng h i quy NG T N SU T GUMBEL C A V N T C GIÓ L N NH T TR M ABC 60 40 30 20 10 T n su t v Hình 15: 90.00 95.00 99.00 80.00 70.00 60.00 50.00 33.33 20.00 10.00 6.67 5.00 4.00 3.33 2.50 2.00 1.67 1.00 1.05 1.11 1.18 1.25 1.33 1.43 V n t c gió, Vmax (m/s) 50 t, P (%) ng t n su t phân b Gumbel v b ng MS Excel 88 12 Ph l c 5: TÍNH TOÁN T N SU T THEO PHÂN B WEIBULL 12.1 Gi i thi u Phân b xác su t Weibull (hay g i phân b xác su t Rosin-Rammler) m t d ng th ng dùng đ mô t th ng kê s xu t hi n c a đ i l ng c c tr khí t ng, thu v n d báo th i ti t nh dòng ch y l , sóng, gió l n nh t Ngồi phân b c ng hay đ c dùng phân tích xác su t s ng sót ho c phá hu lý thuy t đ tin c y, dùng lý thuy t c c tr ; bi u di n th i gian s n xu t phân ph i cơng nghi p; s phân tán tín hi u radar s suy gi m tín hi u liên l c không dây ng t n su t theo phân b Weibull có th đ c v b ng MS Excel ho c ph n m m phân tích t n su t nh FFC (http://coastal.wru.edu.vn/index.asp?lang=vn&page=ffc2008) 12.1.1 Hàm m t đ xác su t Hàm m t đ xác su t bi u th xác su t xu t hi n giá tr c a đ i l ng ng u nhiên X b ng v i m t giá tr x c th theo lu t phân b xác su t Weibull nh (339): c⎛ x−a⎞ f ( x) = ⎜ ⎟ b⎝ b ⎠ c −1 ⎡ ⎛ x − a ⎞c ⎤ exp ⎢ − ⎜ ⎟ ⎥ ⎣⎢ ⎝ b ⎠ ⎦⎥ (339) v i a thông s v trí, b > thơng s t l , c > thơng s hình d ng 12.1.2 Hàm phân b t n su t lu tích Hàm phân b t n su t lu tích bi u th xác su t xu t hi n giá tr c a đ i l X nh h n ho c b ng m t giá tr x c th đó: F ( x ) = P { X ≤ x} = x ∫ −∞ ⎡ ⎛ x − a ⎞c ⎤ f ( x ) dx = − exp ⎢ − ⎜ ⎟ ⎥ ⎢⎣ ⎝ b ⎠ ⎥⎦ ng ng u nhiên (340) Trong th c t ngành thu l i th ng dùng t n su t v t P (th ng ch đ c g i t t t n su t) xác su t xu t hi n giá tr c a đ i l ng ng u nhiên X l n h n ho c b ng m t giá tr x c th ∞ P = P { X ≥ x} = ∫ f ( x ) dx = − P { X ≤ x} = − F ( x ) (341) x 12.1.3 Liên h v i phân b th ng kê khác Hàm phân b xác su t Weibull hàm ng c c a phân b xác su t c c tr t ng quát (GEV) v i thơng s v trí a – b, thơng s t l b/c thơng s hình d ng 1/c (Hosking, 1986) Trong tr ng h p thơng s hình d ng c = 1, phân b Weibull tr thành phân b hàm m v i tr bình quân b Trong tr ng h p thơng s hình d ng c = 2, phân b Weibull tr thành phân b Rayleigh 89 Bi n X tuân theo hàm phân b xác su t Weibull W(b,c) có liên h v i bi n Y tuân theo hàm phân b c c tr chu n G(0,1) (phân b Gumbel v i a = b = 1) theo Y ~ -c·ln(X/b) 12.1.4 Xác đ nh thông s theo ph ng pháp moments Quan h gi a thông s c a phân b v i đ c tr ng th ng kê nh sau CV = ⎛ 1⎞ x = a + b iΓ ⎜ + ⎟ ⎝ c⎠ (342) b ⎛ 2⎞ ⎛ 1⎞ Γ ⎜1 + ⎟ − Γ ⎜1 + ⎟ x ⎝ c⎠ ⎝ c⎠ (343) ⎛ 1⎞ ⎛ 1⎞ ⎛ 2⎞ ⎛ 3⎞ 2Γ3 ⎜1 + ⎟ − 3Γ ⎜1 + ⎟ Γ ⎜1 + ⎟ + Γ ⎜ + ⎟ ⎝ c⎠ ⎝ c⎠ ⎝ c⎠ ⎝ c⎠ CS = ⎞⎤ ⎡ ⎛ 2⎞ 2⎛ ⎢Γ ⎜1 + c ⎟ − Γ ⎜1 + c ⎟ ⎥ ⎠ ⎝ ⎠⎦ ⎣ ⎝ (344) xác đ nh thông s c a phân b xác su t d a vào đ c tr ng th ng kê theo ph ng pháp moments, gi i ph ng trình (344) đ xác đ nh thơng s hình d ng c Ti p theo, thông s t l b đ c xác đ nh t (343) Cu i xác đ nh thơng s v trí a t (342) 12.1.5 Giá tr c a hàm phân b lý thuy t Tuy n tính hố ph ng trình (340) b ng cách l y logarith v c a (340) nh sau ⎛ x−a⎞ ln ⎡⎣1 − F ( x ) ⎤⎦ = − ⎜ ⎟ ⎝ b ⎠ c (345) Nhân v c a (345) v i -1 logarithm hoá v l n th ⎛ x−a⎞ ln − ln ⎡⎣1 − F ( x ) ⎤⎦ = c ln ⎜ ⎟ ⎝ b ⎠ { Cu i nh n đ } (346) c { } ln ( x − a ) = ln − ln ⎡⎣1 − F ( x ) ⎤⎦ + ln b c (347) (347) quan h n tính gi a ln(x-a) ln{-ln[1-F(x)]}, d a vào giá tr quan sát c a x t n su t kinh nghi m c a đ xác đ nh h s b, c c a t ng quan n tính N u bi u th qua t n su t v t ln ( x − a ) = ln {− ln P} + ln b c Giá tr x ng v i t n su t v tPđ (348) c tính d a vào (348) 90 N u bi u th qua t n su t v t giá tr xp c a hàm phân b lý thuy t ng v i t n su t P ⎧1 ⎫ x p = a + exp ⎨ ln [ − ln P ] + ln b ⎬ ⎩c ⎭ (349) 12.2 Tính tốn hàm phân b Weibull b ng MS Excel T quan h n tính (348), thơng s c a phân b Weibull có th đ c xác đ nh b ph ng pháp t ng quan gi a ln(x - a) ln(-lnP), v i 1/c h s góc c a quan h t quan lnb giao m c a đ ng th ng t ng quan c t tr c tung Vi c xác đ nh h h i quy c a quan h có th ti n hành b ng MS Excel cho chu i s li u X g m có N (x1, x2, …, xN) v i b c nh sau: ng ng s s B ng 9: B ng t n su t kinh nghi m Th h ng Chu i s gi m d n xi T n su t kinh nghi m Pi = i/(N+1) Gi m bi n LN(-LN(Pi)) Gi m bi n LN(xi – a) (1) (2) (3) (4) (5) x1 P1 = 1/(N+1) LN(-LN(P1)) LN(x1 – a) x2 P2 = 2/(N+1) LN(-LN(P2)) LN(x2 – a) … … … … … i xi Pi = i/(N+1) LN(-LN(Pi)) LN(xi – a) … … … … … N xN PN = N/(N+1) LN(-LN(PN)) LN(xN – a) 12.2.1 L p b ng phân b t n su t th c nghi m (B ng 1) S p x p chu i s li u xi theo th t gi m d n n vào c t (2) c a b ng tính tốn Trong Excel, ch n c t s li u t hàng đ n hàng N, sau ch n trình đ n Data Sort Ch n c t đ nh s p x p Sort by h ng s p x p Descending, sau b m nút OK C t th h ng i c a giá tr chu i s li u xi theo th t nh d n n c t t đ ng Excel, nh p s vào hàng đ u tiên ch n ô đ u tiên đó, sau ch n trình đ n Edit Fill Series Ch n Series in h ng n Columns, ch n lo i chu i Type Linear, Step value 1, Stop value giá tr c a N, sau b m nút OK Tính t n su t kinh nghi m Pi = i/(N+1) c t (3) 91 Gi thi t giá tr c a thông s v trí a = Tính tốn LN(-LN(Pi)) c t (4) Tính tốn LN(xi – a) c t (5) 12.2.2 Tính đ c tr ng th ng kê c a chu i s theo ph ng pháp moments: Tính tốn đ c tr ng th ng kê Giá tr đ dài chu i N = COUNT(X) v i đ i s X chu i s li u nh p vào 10 Giá tr trung bình c a chu i s x =AVERAGE(X) 11 H s phân tán CV = STDEV(X)/ x 12 H s thiên l ch CS = SKEW(X) 12.2.3 Tính đ c tr ng th ng kê c a chu i s theo ph ng pháp đ th : Có th xác đ nh thơng s theo ph ng pháp đ th theo cách Cách 1: V đ ng h i quy V đ th quan h gi a c t (4) c t (5) Ch n c t (4) c t (5), ch n trình đ n Insert Chart Ch n lo i đ th XY (Scatter), ch n Chart sub-type ch m m theo m c đ nh Xác đ nh thông s c a quan h Ch n m quan h đ th v a v , ch n trình đ n Chart Add Trendline Ch n d ng quan h Trend/Regression type Linear, ánh d u m c Display equation on chart Display R-squared value on chart Options, cu i b m phím OK Thơng s hình d ng c ngh ch đ o c a đ d c đ ng t ng quan so v i tr c hồnh Giá tr logarithm c a thơng s t l lnb tung đ c a đ ng th ng t ng quan c t tr c tung Các thông s h s t ng quan có th nh n đ c t ph ng trình h i quy Cách 2: S d ng hàm c a MS Excel (không c n v đ ng h i quy): Thơng s hình d ng c tính theo cơng th c c = 1/SLOPE(c t_5,c t_4) Thông s t l b tính theo cơng th c b = EXP(INTERCEPT(c t_5,c t_4)) H s t ng quan tính theo công th c R = CORREL(c t_5,c t_4) Cho thơng s v trí a giá tr khác đ nh n đ c h s t ng quan R l n nh t C ng có th xác đ nh thông s a m t cách t đ ng n u b n cài đ t Solver kèm theo Excel nh sau: Ch n trình đ n Tools Solver Ch n Set Target Cell ô ch a bi u th c tính R By Changing Cells ô ch a thông s v trí a Ch n lo i tốn Max Equal To B m Solve đ Excel t đ ng tìm giá tr c a a cho R l n nh t T thông s a, b c v a tính, có th tính l i đ c tr ng th ng kê theo công th c (342), (343) (344) 12.2.4 L p b ng phân b t n su t lý thuy t (B ng 2) C t (1): Th t c a giá tr tính tốn b ng 92 10 C t (2): Cho t n su t c n tính tốn (t n su t v t) P 11 C t (3): Th i k l p l i tính theo n m, xác đ nh theo công th c T = 1/P 12 C t (4): Giá tr thi t k t Weibull nh (349) 12.2.5 V đ ng ng v i t n su t c t (2) tính tốn theo phân b ng t n su t V đ th m (XY Scatter) quan h gi a P giá tr quan tr c c t (3) (2) c a b ng phân b t n su t th c nghi m (B ng 1) d i d ng m ch m B sung thêm đ th (XY Scatter) quan h gi a P giá tr thi t k c t (3) (4) c a b ng phân b t n su t lý thuy t (B ng 2) d i d ng đ ng n i li n nét 12.3 Ví d tính tốn Xác đ nh thơng s v đ ng t n su t theo phân b Weibull cho chu i s li u v n t c gió l n nh t hàng n m đ c s p x p gi m d n nh c t (2) B ng 1, Hình 13 Các b c tính tốn thơng s v đ ng t n su t theo phân b Weibull nh sau 12.3.1 Tính thơng s th ng kê theo ph 11 Ô C7: ng pháp moments dài chu i s (N) =COUNT(B16:B30) 12 Ơ C8: Tr trung bình ( x ) =AVERAGE(B16:B30) 13 Ơ C9: H s phân tán tính theo ph 14 Ô C10: H s thiên l ch tính theo ph ng pháp moments (CV) =STDEV(B16:B30)/C8 ng pháp moments (CS) =SKEW(B16:B30) 12.3.2 Tính b ng t n su t kinh nghi m Tính t n su t kinh nghi m Pi = i/(N+1) c t 3, ví d C16: =100*A16/($C$7+1) Tính tốn LN(-LN(Pi)) c t 4, ví d D16: =LN(-LN(0.01*C16)) Tính tốn LN(V-a) c t 5, ví d E16: =LN(B16-$I$10) 12.3.3 Tính thơng s th ng kê theo ph 11 Ô H7: H s t ng quan c a đ ng pháp đ th ng h i quy (R) =CORREL(D16:D30,E16:E30) 12 Ơ H8: Thơng s hình d ng (c) =1/SLOPE(E16:E30,D16:D30) 13 Ơ H9: Thơng s t l (b) =EXP(INTERCEPT(E16:E30,D16:D30)) 14 V đ th m (XY Scatter) quan h gi a X Y c t (4) (5) c a B ng T o đ ng h i quy, hi n ph ng trình h i quy h s t ng quan c a quan h Ki m tra l i thông s c a phân b Weibull theo cơng th c (348) 93 Hình 16: B ng tính t n su t theo phân b Weibull 12.3.4 L p b ng phân b t n su t lý thuy t (B ng 2) đ ng t n su t L p b ng t n su t lý thuy t c a phân b Weibull v i ciá tr thi t k c t (4) tính theo nh (349), ví d J16: =$I$10+EXP(LN(-LN(0.01*I16))/$I$8+LN($I$9)) ng t n su t v quan h gi a c t (3) c t (4) c a b ng nh Hình 15 94 Xác đ nh thơng s phân b Weibull ⎡ ⎛ x − a ⎞c ⎤ F ( x ) = P { X ≤ x} = − exp ⎢ − ⎜ ⎟ ⎥ ⎣⎢ ⎝ b ⎠ ⎦⎥ 4.5 Ln(V-a) y = 0.2626x + 3.465 R = 0.954 3.5 2.5 -4 -3 -2 -1 Ln(-Ln(P)) Hình 17: ng th ng h i quy NG T N SU T WEIBULL C A T C GIÓ L N NH T TR M ABC 50 45 35 30 25 20 15 T n su t v Hình 18: 90.00 95.00 99.00 80.00 70.00 60.00 50.00 33.33 20.00 10.00 6.67 5.00 4.00 3.33 2.50 2.00 1.67 10 1.00 1.05 1.11 1.18 1.25 1.33 1.43 V n t c gió, Vmax (m/s) 40 t, P (%) ng t n su t phân b Weibull v b ng MS Excel 95 ... l c h c v n chuy n bùn cát t i khu v c Bàng La – i H p; - Nghiên c u, đánh giá đ c tác đ ng c a r ng ng p m n t i dòng ch y tác d ng c a r ng ng p m n t i v n chuy n bùn cát ven b t i khu v c;... thành ph n: bùn cát l l ng bùn cát đáy V n chuy n bùn cát l l ng đ c xác đ nh b ng cách l y tích phân theo đ sâu ph ng trình khuy ch tán đ i l u c a bùn cát l l ng V n chuy n bùn cát đáy đ c... 2012, đ c nh n đ tài: ? ?Nghiên c u đánh giá tác d ng c a r ng ng p m n t i v n chuy n bùn cát ven b ” d i s h ng d n c a PGS.TS Nghiêm Ti n Lam Tôi xin cam đoan lu n v n k t qu nghiên c u c a riêng