Nghiên cứu xây dựng công cụ giám sát và cảnh báo hạn phục vụ công tác chỉ đạo sản xuất và phòng chống thiên tai trên địa bàn tỉnh Đắk Lắk sử dụng dữ liệu ECMWF

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CUU

Đánh giá chỉ số

‘dung các phương pháp hiệu chỉnh sai số để hiệu chỉnh số din thiết, nhất là cho các hạn dự báo hạn dài (thing và mùa). Cúc thông tin đánh giá về chất lượng dự báo của số liệu ECMWF ở rên sẽ rit hữu ich khi nghiên cứu xây dựng một phương pháp hiệu chỉnh sai số. Như đã biết, có rat nhiều phương pháp và kỹ thuật thông kẻ xử lý sau mô hình GCM/RCM từ đơn giản cho đến phức tạp đã được nghiên.

Đối với đặc trưng mưa, phương pháp thống kê hiệu chỉnh sai số thường dùng hiện nay. Déi với các đặc trưng nhiệt độ, luận văn sử dụng phương pháp hiệu chỉnh sai số đơn giản (Lehner, 2006). Vi chuỗi số liệu hạn chế về thời gian tha thập nên luận văn sử dụng chuỗi năm từ 2015 én 2017 cho việc hân tích hiệu chỉnh sai số dự bảo từ mô hình cho các yéu tổ mưa và nhiệt độ sau đó kiểm định lại với số liệu năm 2018.

Kết quả hiệu chinh và kiểm định cho chuỗi số liệu mưa và nhiệt độ bao gồm 8 trạm khí. “Hình 28: Lương mưa tram Krông Buk quá trình kiểm định - năm 2018 Lượng mưa tram Buôn Mê Thuột. Nghiên cứu tập trung vào dy báo hạn khí tượng và thủy văn cho khu vực tinh Dak Lak, tuy nhiên khu vực nghiên cứu nằm trong lưu vực sông Srêpôk, các trạm thủy văn trên.

~ Chuỗi số liệu khí tượng (bốc hơi, nhiệt độ) và thủy văn (lưu lượng) trung bình ngày. “Trong quá trình hiệu chỉnh và kiểm định mô hình, độ chính xác mô phỏng của mô hình. "báo và trung bình quan trie, Hệ số này cũng xác định xu hướng trị trung bình của giá trì dự báo lớn hơn hay nhỏ hơn trị trung bình quan tắc.

“Thời gian kiểm định mô hình được lấy từ tăm 1992 đến 2001 cho hai trạm thủy văn Krông Buk và Giang Sơn với bộ thông số tim được trong quá tình kiểm định cho kết. “Các chỉ tiêu đánh giá chất lượng mô phỏng của mô hình trong quá trình kiểm định cho. ‘Tir kết quả hiệu chinh mưa dự báo từ mô hình toàn cầu, tién hành đánh giá chỉ số hạn.

AE EBEBBRBBS333558555538553E

"Để tìm kiếm giá trị các thông số c và Se của mô hình, báo cáo xây dựng một mô đuyn d tim thông số tối ưu dựa trên phương pháp tim Brute-force. Hệ số hiệu qua (NASH Sutcliffe Efficiency -. kết giữa các giá trị thực đo và mô phỏng, Hệ số này được đề xuất bởi Nash-Sutcliffe. NSE) được sử dụng dé đo mức độ liên. Dinh giá xu thể bign đổi của chỉ số gián thủy (SPD theo các thing trong năm sẽ cho ta thấy được xu thé hạn hắn xây ra theo các tháng tong năm. Với thời gian dự kiến trong dự báo là 1 tháng và 6 tháng, luận văn đánh giá chi số SPI theo hai thời đoạn 1 tháng và 6 thing để đưa ra được các bản đồ cảnh báo hạn cho khu vực nghiên cứu. giá được xu thé hạn trong quả khử và một số năm xảy ra hạn tương đổi nghiêm trong như 2015 được migu tả trong bản đồ dưới đây:. hành dự báo thir nghiêm cho năm 2018, sit dụng số liệu khí tượng đã được hi. chỉnh sai số từ mô hình toàn cầu IFS, Thời gian dự kiến cho dự báo thử nghiệm là Ì tháng và 6 tháng, kết quả đánh giá dự bao hạn và đánh giá chỉ số hạn han được thử. nghiệm cho các qua sau đây:. Với thời gian dự báo dự kiến là tháng, từ kết quả hiệu chỉnh mưa dự bảo từ mô hình toàn cầu, tiễn bình đánh giá chỉ số ban SPI cho thing dự báo của chuỗi thi gian với các trạm khí tượng trên khu vực nghiên cứu và đưa ra bản đồ cảnh báo hạn như. hình dưới day:. Krông Buk và Giang Sơn, quá trình dòng chảy được mô phỏng từ mô hình trong hình. Now? ect? tants. “Mình 61: Đường quá trình dự báo dong chúy tháng tram Krông Buk. Hình 62: Dường quá trình dự báo dòng chảy tháng trạm Giang Son. Dựa vào chỉ số K hạn ta đánh giá được mức độ hạn cho thời điểm xuất hiện và nơi. sinh hạn cụ thể, kết qua được thể hiện trong bảng dưới đây:. Thôi gian Trạm [Kkhô| Kean | Khạn ip han. Với thời gian dự báo dự kiến là 6 tháng, từ kết quả hiệu chinh mưa dự báo từ md hình toàn cầu, tiến hành đánh giá chỉ số han SPI cho thing dự bảo của chủ thời gian. với các tram khí tượng trên khu vue nghiên cứu và đưa ra bản đồ cảnh bảo hạn cho thắng thứ Š như hi dưới đây:. 'Krông Buk và Giang Sơn, quá trình dong chảy được mô phỏng từ mô bình trong hình dưới đây:. Hình 64: Đường quá trình dự báo dòng chảy tháng trạm Krông Buk. Hình 65: Đường quá trình dự báo dong chảy thang tram Giang Son. Dựa vào chỉ số K hạn ta đánh giá được mức độ hạn cho thời điểm xuất hiện và nơi lên trong bảng dưới đây:. 3.4 Xây dựng công cụ dự báo cảnh báo hạn cho khu vực nghiên cứu. Dựa vào các mg cụ đã được xây dựng, đánh giá và dự báo thử nghiệm cho năm 2018 như trén, nghiên cứu tiền hành tích hợp các công cụ thành một phần mềm đơn giản với siao diện thân thiện giúp dự báo viên có thể ứng dụng trong dự báo tác nghiệp, rút. ngắn thời gian làm dự báo và à một trong những phương án dự báo, cảnh báo hạn cho. các điểm trạm thuộc khu vực Tây Nguyên. Tên phần mễm: Công cụ giám sát dự báo hạn hán khu vục tỉnh Bak Lik - ưu vực. Với phần mễn dự báo vin có th tự động trích xuất ra ba loại bản tin dự báo, cảnh báo. cho Khu vực tương ứng với thời gian dự kiến là I0 ngày, | thing và 6 thẳng Các mô đun chính trong phần mén :. = Đăng nhập hệ thông. = Quản lý số liệu. ~ Xuất bản tin dự báo, cảnh báo. “Các mô dun chính trong phẫn mém được thể hiện trong hình dưới đây:. Hinh 66: Giao diện chink của công cụ. LÊ) Đăng Nhập.

[Phin Thy văn Trung bộ: Tây Nguyễn và Nam Bộ, Trung tâm Dy báo Kh tong by văn Quốc Gi, EPhán bản 100. Luận văn " Nghiên cứu xây dựng công cụ giám sit, cảnh báo hạn phục vụ công tie chỉ. Nghiên cứu đã ứng dụng mô hình khí tượng toàn cầu IFS cho khu vực nghiên cứu, là.

"hạn thủy văn, vì đây là thời đoạn dự báo han vừa 10 ngày nên nghiên cứu chỉ dừng lại ở việc đánh giá tổng lượng đồng chay trung bình 10 ngày so với tổng lượng đồng chảy. ‘bio tháng, nghiên cứu đã sử dụng chỉ số SPI nhằm ứng dụng công nghệ GIS xây dung. Để đánh giá hạn thủy văn cho thôi đoạn dự báo tháng, nghiên cứu đã sử dụng hệ số K hạn, được xác định thông qua chỉ.

Nguyễn Quang Kim (2005), “Nghiên cứu đự báo hạn hán vùng Nam Trung Bộ và Tay Nguyên và xây dung các giải pháp phòng chẳng", đề tài NCKH cấp Nhà nước. Trang web cia Trung tâm dự bảo trung ương, một số kiến thức về hạn hắn htp://vww.nchmf gov. PGS.TS, Trin Thục (2008), Báo cáo tổng kết đề án: Nay dựng bản đồ hạn lún và mức độ thiểu nước sinh hoạt ở Nam Trung Bộ và Tây Nguyên, Viện KTTV, Bộ Tài.

Nguyễn Đình Vượng (2008), Nghiên cứu hea chon công thức tinh chỉ sé khô hơn và áp dụng vào việc tỉnh toán tin suất Kho hạn năm ở shu vục Ninh Thuận, Tuyển tập kết quả khoa học và công nghệ, Viện khoa học thủy lợi miền Nam. Nguyễn Văn Liêm (2008), Diễn biển của hạn hán và giải pháp ứng phó với sản xuất lương thực ở đồng bằng sông Cửu Long. Nguyễn Dức Hậu và Phạm Đức Thi (2001), Thử nghiệm xây đựng mô hình dự báo hạn ở 7 vùng khí hậu Việt Nam trên cơ sở mỗi quan hệ giữa nhiệt độ mặt nước biển.

Ngô Lê An (2015), Nghiên cứu ứng dụng mô hình mưa dòng chảy thời đoạn tháng. Martine (2007), “Statistical and dynamical. downscaling of the Seine basin climate for hydro-meteorological studies”, Int. tảng lượng mưa tháng các tram Khí Tương trên khu vực nghiên cứu. Năm ThấN j4 Nông Đôn Sơn Buk | Xuyên | Hồ MThuột. Bang lưu lượng tháng trạm Thủy Văn khu vực nghiên cứu. Gian; Krôn, ana) Giam Kron. Năm Tháng ene Bake | Năm Tháng| Gone Bok. Gian; Krôn, ana) Giam Kron.