Dựa vào kết quả tớnh toỏn theo cỏc chỉ tiờu đó thực hiện ở trờn bƣớc này tớnh toỏn thƣớc đo khả năng của mẫu mụ phỏng. Cỏc mẫu mụ phỏng đƣợc giữ lai là mẫu cú kết quả tớnh toỏn theo cỏc chỉ tiờu vƣợt qua ngƣỡng loại bỏ đối với mỗi loại chỉ tiờu. Trong bƣớc tớnh toỏn này cú tớnh quyết định đối với tớnh toỏn bất định.
Do số lƣợng mẫu tớnh toỏn là 200, nờn trong phần trỡnh bày sẽ đƣa một vớ dụ thu nhỏ về kết quả tớnh toỏn khả năng nhƣ sau:
Bảng 3.4: Kết quả tớnh toỏn khả năng
Hàng/ cột Thực Cỏc bộ thụng số
đo 1 2 3 .. .. .. ..
Tinh toỏn chỉ tiờu 1 0.05197 0.73067 0 0.1456 0.2124 0.84577 0.58048
Tớnh toỏn khả năng 1 0 0.73067 0 0 0 0.84577 0 Giỏ trị mẫu (bộ thụng số) 0 5.043 2.077 3.917 4.755 5.79 3.252 3.627 0 0.042 0.004 0.063 0.069 0.06 0.005 0.013 0 1.207 0.06 1.011 0.433 0.213 0.55 0.962 0 25.004 7.204 42.343 12.037 14.022 29.798 35.562 0 83.418 54.12 95.933 89.324 70.465 117.959 90.131 0 0 0 0 0 0.001 0 0 0 153.708 26.497 341.991 266.537 495.43 21.456 375.83 3.4.7 Tớnh toỏn bất định (UE)
Bao gồm hai chế độ: chế độ mụ phỏng và dự bỏo.
a) Mụ phỏng
Đối với chế độ mụ phỏng, số liệu cần để tớnh toỏn là lƣu lƣợng thực đo, lƣu lƣợng tớnh toỏn từ mụ hỡnh WetSpa và tớnh toỏn khả năng từ chỉ tiờu đƣợc lựa chọn để đỏnh giỏ.
Kết quả của tớnh toỏn bất định là những chuỗi lƣu lƣợng cú cỏc giỏ trị đỏnh giỏ theo cỏc chỉ tiờu là đạt (chỉ tiờu so sỏnh giữa tớnh toỏn và thực đo, giỏ trị căn cứ theo ngƣỡng loại bỏ). Từ đú tớnh toỏn đƣợc dải giỏ trị lƣu lƣợng
62
phự hợp mà giỏ trị thực đo nằm trong khoảng giới hạn đú. Luận văn thực hiện mụ phỏng với 2 trận lũ: thỏng 11/1999 và thỏng 10/2003
Hỡnh 3.6: Kết quả tớnh toỏn bất định chế độ mụ phỏng với trận lũ thỏng 10/2003(chỉ tiờu NS)
63
Hỡnh 3.7: Kết quả tớnh toỏn bất định chế độ mụ phỏng với trận lũ thỏng 10/2003 (chỉ tiờu EV)
Hỡnh 3.8: Kết quả tớnh toỏn bất định chế độ mụ phỏng với trận lũ thỏng 10/2003 (chỉ tiờu ME)
64
Hỡnh 3.9: Kết quả tớnh toỏn bất định chế độ mụ phỏng với trận lũ thỏng 11/1999 (chỉ tiờu NS)
Hỡnh 3.10: Kết quả tớnh toỏn bất định chế độ mụ phỏng với trận lũ thỏng 11/1999 (chỉ tiờu EV)
65
Hỡnh 3.11: Kết quả tớnh toỏn bất định chế độ mụ phỏng với trận lũ thỏng 11/1999 (chỉ tiờu ME)
b) Dự bỏo
Đối với chế độ dự bỏo, số liệu lƣu lƣợng thực đo là chƣa biết, lƣợng mƣa cú thể sử dụng là lƣợng mƣa dự bỏo. Do đú, sử dụng mụ hỡnh WetSpa để tớnh toỏn cỏc chuỗi lƣu lƣợng tƣơng ứng với bộ thụng số từ số liệu mƣa. Trận lũ mụ phỏng này sẽ đƣợc tớnh toỏn khoảng tất định dựa trờn chỉ số phự hợp cũ thu đƣợc từ cỏc mụ phỏng trƣớc. Cỏc quỏ trỡnh tớnh toỏn nhƣ đó trỡnh bày nhƣng ở bƣớc tớnh toỏn bất định lựa chọn chế độ mụ phỏng.
Trong nội dung luận văn đó tớnh toỏn dự bỏo đối với trận lũ thỏng 12/99, số liệu mƣa là số liệu thực đo và lƣu lƣợng đƣợc xem nhƣ chƣa biết. Lựa chọn chỉ tiờu NS và tớnh toỏn theo trỡnh tự thu đƣợc kết quả nhƣ sau:
66
Hỡnh 3.12: Kết quả dự bỏo trận lũ thỏng 11/1999 (Đƣờng liền nột mảnh là đƣờng thực đo)
67
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Cụng tỏc dự bỏo lũ đúng một vai trũ quan trọng trong việc ổn định phỏt định phỏt triển kinh tế xó hội. Dự bỏo lũ phục vụ cho mục đớch phũng chống giảm nhẹ cỏc thiờn tai do nƣớc gõy ra và phục vụ cho cụng tỏc vận hành cỏc cụng trỡnh khai thỏc nguồn nƣớc. Vỡ vậy, việc đƣa ra một kết quả dự bỏo chớnh xỏc cú ý nghĩa đối với cộng đồng và mọi ngành kinh tế. Nghiờn cứu phƣơng phỏp ƣớc lƣợng bất định là một hƣớng đi mới trong nghiờn cứu cụng nghệ dự bỏo lũ. Trờn thế giới hiện nay đó cú một số nghiờn cứu về ƣớc lƣợng bất định nhƣng nghiờn cứu mới chỉ mang tớnh tham khảo chƣa đƣợc đƣa vào ứng dụng. Do đú, vấn đề phõn tớch tớnh toỏn độ bất định và khoảng dự bỏo trong dự bỏo lũ là vấn đề khỏ mới mẻ ở Việt Nam. Luận văn này đó nghiờn cứu cơ sở lý thuyết của phƣơng phỏp ƣớc lƣợng bất định GLUE. Từ đú, kết hợp với mụ hỡnh WetSpa xõy dựng chƣơng trỡnh tớnh toỏn khoảng dự bỏo bằng phần mềm Matlab. Kết quả là sơ đồ quỏ trỡnh tớnh toỏn khoảng dự bỏo đƣợc thiết lập, bao gồm cỏc thủ tục con dễ hiểu, dễ hiệu chỉnh đầu vào và kết quả ỏp dụng thử nghiệm cho dự bỏo lũ trờn sụng Vệ Tớnh đến trạm An Chỉ. Trong quỏ trỡnh thực hiện đề tài, học viờn rỳt ra một số vấn đề sau:
1) Về mụ hỡnh WetsSpa (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Mụ hỡnh tớnh toỏn với chuỗi số liệu đầu vào liờn tục. Do đú, trong giai đoạn chuẩn bị dữ liệu phải thực hiện kiểm tra tớnh liờn tục và độ tin cậy của số liệu. Cỏc giỏ trị õm trong chuỗi số liệu đại diện cho trƣờng hợp cỏc dữ liệu thực đo bị thiếu phải đƣợc thay thế bằng cỏc giỏ trị nội suy. Cỏch phõn chia cỏc loại sử dụng đất khụng rừ ràng gõy khú khăn cho ngƣời sử dụng. Cỏc giỏ trị đƣợc gỏn cho mỗi ụ lƣới biểu hiện giỏ trị trung bỡnh trờn diện tớch mỗi ụ. Sự biến thiờn trờn mỗi ụ lƣới càng lớn, sai số sẽ càng tăng. Do đú, kớch thƣớc ụ lƣới nờn đƣợc xỏc định rừ ràng. Kớch cỡ ụ lƣới nhỏ cú thể biểu hiện tốt hơn sự thay đổi cỏc đặc điểm vật lý trờn lƣu vực, nhƣng dẫn đến việc giả định thời gian và tốn bộ nhớ hơn trong suốt thời gian mụ phỏng, đặc biệt cho những lƣu vực lớn.
- Bƣớc thời gian trong mụ hỡnh là ngày hoặc giờ sẽ khụng khả thi khi dự bỏo lũ cho một lƣu vực rất nhỏ, nơi lƣợng nƣớc thừa cú thể chảy ra ngoài ngay ở bƣớc thời gian đầu tiờn. Phần diện tớch khụng thấm ở khu vực đụ thị đƣợc đƣa vào mụ hỡnh một cỏch chủ quan, phụ thuộc vào kớch cỡ ụ lƣới.
68
- Trong một ụ lƣới kớch cỡ 50x50 m thỡ 30% diện tớch khụng thấm đƣợc gỏn vào khu vực dõn cƣ, 70% cho khu vực cụng nghiệp và thƣơng mại và 100% cho bói đỗ xe, đƣờng chớnh… Điều này khụng phản ỏnh thực tế và mang đến nhiều sai số cho kết quả mụ hỡnh.
- Mụ hỡnh sử dụng nhiều hệ số kinh nghiệm đƣợc mặc định qua nội suy và hiệu chỉnh từ cỏc nghiờn cứu trƣớc đõy và sử dụng cho toàn bộ lƣu vực. Do phạm vi dao động quỏ lớn, nhiều tham số nhƣ độ dẫn thuỷ lực, hệ số nhỏm…cú thể thay đổi lớn khi ứng dụng mụ hỡnh đến những địa điểm khỏc với mụi trƣờng hoàn toàn khỏc. Do đú, việc hiệu chỉnh mụ hỡnh là cần thiết và điều này mang đến những khú khăn cho quỏ trỡnh tham số húa của mụ hỡnh ở lƣu vực khụng cú trạm đo. WetSpa sử dụng nhiều loại ngụn ngữ lập trỡnh phức tạp nhƣ ArcView Avenue, Fortran và Visual Basic, gõy khú khăn cho ngƣời dựng khi muốn thay đổi mụ hỡnh cho phự hợp với nhu cầu sử dụng.
2) Về phƣơng phỏp GLUE: nghiờn cứu phƣơng phỏp ƣớc lƣợng bất định
GLUE nghiờn cứu mới trong cụng nghệ dự bỏo lũ. Trong đú đó tớnh toỏn, lƣợng
húa cỏc yếu tố bất định và thể hiện bằng kết quả đƣa ra là một dải giỏ trị thay vỡ một giỏ trị duy nhất theo truyền thống. Dải giỏ trị đƣợc đƣa ra từ những tớnh toỏn với nhiều bộ thụng số của mụ hỡnh WetSpa cú khả năng cho kết quả mụ phỏng, dự bỏo tƣơng đối tốt khỏc với những phƣơng phỏp truyền thống (chỉ tớnh toỏn với 1 bộ thụng số). Trong luận văn, phƣơng phỏp GLUE đó đƣợc khai triển theo cỏc quy trỡnh đó trỡnh bày ở chƣơng 2 để ỏp dụng cho dự bỏo lũ sử dụng mụ hỡnh WetSpa. Ngụn ngữ lập trỡnh cấp cao Matlab cú hệ thống tớnh toỏn khoa học kỹ thuật, thƣ viện hàm phong phỳ cú khả năng mụ phỏng, vẽ đồ thị, biểu đồ và phõn tớch dữ liệu … Vỡ vậy, sử dụng ngụn ngữ Matlab để thực hiện cỏc bƣớc trong phƣơng phỏp GLUE, bao gồm cỏc bƣớc chớnh nhƣ sau: chọn mẫu LHS; cỏc chỉ tiờu NS, ME, EV: từ kết quả mụ phỏng của mụ hỡnh sẽ thu đƣợc giỏ trị cỏc chỉ tiờu phự hợp từ cỏc chỉ tiờu đỏnh giỏ; cỏc mụ phỏng đƣợc chấp nhận; tớnh toỏn khoảng bất định. Trong đú, lựa chọn mẫu LHS và xỏc định cỏc chỉ tiờu đƣợc đỏnh giỏ là quan trọng nhất.
Đối với lựa chọn mẫu LHS, vấn đề xỏc định cỏc thụng số và khoảng phõn bố của cỏc thụng số ảnh hƣởng trực tiếp đến kết quả dự bỏo. Trong nội dung luận văn này đó tham khảo một số nghiờn cứu và lựa chọn đƣợc 7 thụng số chớnh và khoảng phõn bố của cỏc thụng số đó đƣợc kiểm nghiệm trong quỏ trỡnh thực hiện. Khoảng
69
phõn bố càng nhỏ thỡ mức độ thể hiện của cỏc mẫu đƣợc chi tiết hơn, dải dự bỏo càng hẹp nờn độ chớnh xỏc càng cao.
Về việc xỏc định cỏc chỉ tiờu đỏnh giỏ, hiện nay trờn thế giới đó cú một vài nghiờn cứu mới về việc đƣa ra những chỉ tiờu phự hợp hơn trong phƣơng phỏp GLUE. Mức độ phự hợp đƣa ra dựa trờn quan điểm của ngƣời sử dụng nờn cũn phụ thuộc nhiều vào yếu tố chủ quan. Trong nội dung luận văn, học viờn lựa chọn 3 chỉ tiờu NS, EV, ME đƣợc xem là phổ biến và đƣợc thử nghiệm trong nhiều nghiờn cứu. Áp dụng ba chỉ tiờu đó nờu cho thấy chỉ số NS đƣợc sử dụng cho kết quả tốt nhất. Tuy nhiờn, việc xõy dựng cỏc chỉ tiờu đỏnh giỏ độ phự hợp luụn là quan trọng bậc nhất trong quy trỡnh nhƣng chƣa thể hiện đƣợc mức độ phự hợp trong dự bỏo và cần đƣợc nghiờn cứu thờm trong cỏc giai đoạn tiếp theo.
3) Về kết quả tớnh toỏn
Kết hợp phƣơng phỏp GLUE và mụ hỡnh WetSpa xõy dựng đƣợc sơ đồ tớnh toỏn độ bất định nhằm đƣa ra một dải kết dự bỏo thay vỡ một giỏ trị duy nhất. Kết quả mụ phỏng tƣơng đối phự hợp với đƣờng quỏ trỡnh lũ thực đo của hai trận lũ thỏng 11/1999 và thỏng 10/2003 cho thấy sử dụng chỉ tiờu NS để tớnh toỏn bất định cho kết quả phự hợp hơn nờn sử dụng chỉ tiờu NS để thực hiện bƣớc dự bỏo.
Khi sử dụng quy trỡnh ở chế độ dự bỏo (trận lũ thỏng 12/1999), kết quả cho thấy cú sự chờnh lệch giữa giỏ trị thực đo và cỏc biờn trờn (đối với đỉnh lũ thứ 2) và biờn dƣới (đối với đỉnh lũ thứ 3) của khoảng bất định dự bỏo. Tuy nhiờn mức độ chờnh lệch là khụng lớn. Sự sai khỏc ở đỉnh lũ thứ 3 cú thể đƣợc giải thớch một phần
là do với cấp lƣu lƣợng lớn (Q>3500 m3/s), tại An Chỉ cú hiện tƣợng nƣớc tràn bờ
và trao đổi với lƣu vực sụng Trà Khỳc. Do đú lƣu lƣợng đo đƣợc khụng phải là tổng lƣu lƣợng thu đƣợc từ thƣợng lƣu chảy về. Nếu chỉ sử dụng đƣờng trung bỡnh là đƣờng dự bỏo thỡ sai số sẽ lớn hơn. Từ sự chờnh lệch giữa khoảng dự bỏo và giỏ trị
thực đo cú thể cần tiếp tục nghiờn cứu cỏc vấn đề sau: i) ỏp Áp dụng quy trỡnh cập
nhật độ phự hợp sử dụng nhiều trận lũ quỏ khứ; ii) Áp dụng quy trỡnh hiện tại với cỏc lƣu vực khỏc mà ở đú khụng cú sự trao đổi nƣớc với lƣu vực xung quanh khi cú lũ lớn.
71
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[1]. Phạm Thị Phƣơng Chi (2009), Sử dụng phương phỏp Morris đỏnh giỏ độ
nhạy cỏc thụng số trong mụ hỡnh WetSpa, Luận văn thạc sỹ khoa học ngành Thủy
văn, Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiờn, Hà Nội.
[2]. Nguyễn Lan Chõu và cỏc cộng sự, Cỏc bài toỏn trong ứng dụng mụ hỡnh
thủy văn Marine để mụ phỏng và dự bỏo lũ sụng Đà, Tạp chớ Khớ tƣợng Thủy văn
(2005) 1.
[3]. Nguyễn Anh Đức (2005), Hiệu chỉnh, ỏp dụng cụng thức SCS và mụ hỡnh
súng động học phương phỏp phần tử hữu hạn mụ phỏng quỏ trỡnh lũ lưu vực sụng Vệ - trạm An Chỉ, Khúa luận tốt nghiệp ngành Thủy văn, Trƣờng Đại học Khoa học (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Tự nhiờn, Hà Nội.
[4]. Nguyễn Tiền Giang, Daniel van Putten, Phạm Thị Thu Hiền, Cụng nghệ
dự bỏo lũ khi xột đến tớnh bất định của mụ hỡnh thủy văn: Cơ sở lý thuyết,
Tạp chớ Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiờn và Cụng nghệ 25, Số 3S (2009)
403‐411.
[5]. Nguyễn Tiền Giang, Nguyễn Thị Thủy, Khai thỏc mụ hỡnh WetSpa phục
vụ dự bỏo lũ cỏc lưu vực sụng quốc tế: tớnh bất định số liệu, tham số, cấu trỳc mụ hỡnh và đề xuất cỏc giải phỏp, Tạp chớ Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiờn và
Cụng nghệ 25 (1S), (2009) 35.
[6]. Hồ Thị Minh Hà (2008), Nghiờn cứu khả năng mụ phỏng mựa cỏc yếu tố
khớ tượng trờn lónh thổ Việt Nam bằng phương phỏp thủy động và thống kờ, Luận
ỏn Tiến sỹ ngành Khớ tƣợng, Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiờn, Hà Nội.
[7]. Nguyễn Thanh Sơn (2008), Nghiờn cứu mụ phỏng quỏ trỡnh mưa - dũng
chảy phục vụ sử dụng hợp lý tài nguyờn nước và đất một số lưu vực sụng thượng nguồn miền Trung, Luận ỏn Tiến sỹ ngành Địa lý, Trƣờng Đại học Khoa học Tự
72
[8]. Nguyễn Thị Thủy (2008), Ứng dụng mụ hỡnh WetSpa cải tiến dự bỏo lũ
cho lưu vực sụng Cả tớnh đến trạm Dừa, Khúa luận tốt nghiệp ngành Thủy văn,
Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiờn, Hà Nội.
[9]. Viện Quy hoạch Thủy lợi (2003), Quy hoạch sử dụng tổng hợp nguồn
nước lưu vực sụng Trà Khỳc - Tỉnh Quảng Ngói, Hà Nội.
[10]. Bofu Yu (2004), Bỏo cỏo Thủy văn và Hỡnh thỏi địa hỡnh bồi tớch cỏc
sụng Trà Bồng, Trà Khỳc và sụng Vệ tại Quảng Ngói, Việt Nam
Tiếng Anh
[11]. Aronica G., Bates P. D., Horritt M. S. (2002), Assessing the uncertainty
in distributed model predictions using observed binary pattern information within GLUE, Hydrological processes, 16, 2001-2016.
[12]. K. J. Beven, Uncertainty in Predictions of Floods and Hydraulic
Transport, Publs. Inst. GeoPhys. Pol. Acad. Sc., E-7 (2007) 401.
[13]. K.J. Beven, A.M. Binley, The future of distributed models: model
calibration and uncertainty prediction, Hydrological Process 6 (1992) 279.
[14]. Beven K., Binley A. (1992), The future of distributed models
[15]. Beven Keith (2001), How far can we go in distributed hydrological (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
modelling, Hydrology and Earth System Sciences, 5, 1-12.
[16]. Campolongo F., Saltelli A. (1997), Sensitivity analysis of an
environmental model: an application of different analysis methods, Reliability
Engineering & System Safety, 57, 49-69.
[17]. Daniel Van Puten (2009), Estimating and updating uncertainty with the
GLUE methodology, Bachelor thesis Twente University, Enschede, The
Netherlands.
[18]. FAO (2006), World reference base for soil resources 2006, Italia. [19]. FAO (2006), FAO Soil Unit, Italia.
73
[20]. Nguyen, T. G., De Kok J. (2006), Systematic testing of an integrated
systems model for coastal zone management using sensitivity and uncertainty analyses, Environmental Modelling & Software 22 (2007), 1572-1587.
[21]. V.B. Liu, F.De Smedlt, Document and user manual WetSpa extension, Belgium 2004.
[22]. Y. B. Liu et al., A diffusive transport approach for flow routing in GIS-
based flood modeling, Journal of Hydrology 283 (2003) 91.
[23]. Granger Morgan, Max Herion, Mitchell Small (1990), Uncertainty,
Cambridge University Press, The United Stated of America.
[24]. Iman R.L., Helton J.C. (1988), An investigation of uncertainty and sensitivity analysis techniques for computer models, Risk Analysis 8 (1), 71-90.
[25]. NSW Department of Commerce Manly Hydraulics Laboratory (2006),
Review and Assesment of Hydrologic/Hydralic Flood Models.
[28]. Nurmohamed, R., Naipal, S., De Smedt, F. (2006), Hydrologic modeling of the Upper Suriname River basin using WetSpa and ArcView GIS, Journal of spatial Hydrology, 6, 1-17.
[26]. Roberta-Serena Blasone, Jasper A. Vrugt, Henrik Madsen, Dan Rosbjerg, Bruce A. Robinson, George A. Zyvoloski (2008), Generalized likelihood
uncertainty estimation (GLUE) using adaptive Markov Chain Monte Carlo sampling, Water Resources, 31, 630-648.
[27]. Ryan Fedak (1999), Effect of Spatial Scale on Hydrologic Modeling in a
Headwater Catchment, Master Thesis.
[28]. Tom Doldersum (2009), Global sensitivity analysis of the WetSpa model,
74
[29]. S. Uhlenbrook et al., Prediction uncertainty of conceptual rainfall-
runoff models caused by problems in identifying model parameters and structures,
Hydrological Sciences Bulletin 44 (5), (1999) 779.
[30]. T. Wagener, H.V. Gupta, Model identification for hydrological (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
forecasting under uncertainty, Stochastic Environmental Research and Risk