VI. Bốc ục luận văn
2.2.1 Lựa chọn mô hình tính toán mô phỏng dòng chảy lũ cho lưu vực sông
sông Pô Kô
Dựa vào tình hình số liệu ở trên, có thể nhận thấy mặc dù số liệu mặt cắt có khá chi tiết nhưng không thể vận dụng mô hình thủy động lực học do thiếu trạm kiểm tra. Vì vậy việc áp dụng MIKE NAM – MIKE 11 theo dự kiến ban đầu gặp khó khăn. Từ đó tác giả đã nghiên cứu và đề xuất phương
Đăk Mốt
Hồ Plei Krông
pháp kết hợp mô hình mưa rào dòng chảy giúp khôi phục số liệu đến mặt cắt kiểm soát (dòng chảy vào hồ Plei Krông) đồng thời áp dụng mô hình mạng trí tuệ nhân tạo ANN để tạo mạng dự báo dòng chảy đến hồ Plei Krông dựa trên số liệu mưa tự ghi của các trạm trên lưu vực và số liệu dòng chảy đến hồ mô phỏng từ mô hình MIKE NAM.
Mô hình MIKE NAM là mô hình đơn giản và dễ sử dụng nhất hiện nay, mô hình này cho chất lượng dự báo tốt đối với các lưu vực vừa và nhỏ có địa hình miền núi, thuận tiện, dễ sử dụng, thời gian chạy mô hình nhanh và ổn định, thích hợp trong điều kiện dự báo nghiệp vụ. Khả năng tích hợp của mô hình này với các mô hình trong họ MIKE rất thuận tiện, không yêu cầu phức tạp về chuyển đổi số liệu do có định dạng số liệu chung. Bộ mô hình MIKE cũng đã được áp dụng trong dự báo nghiệp vụ cho một số sông thuộc khu vực Tây Nguyên có điều kiện tương tự như lưu vực nghiên cứu. Ðối với mô hình thủy lực và dự báo ngập lụt, hiện nay trong nghiệp vụ sử dụng phố biến nhất vẫn là họ mô hình MIKE do có giao diện thuận tiện, dễ thiết lập và hiệu chỉnh, dễ sử dụng trong nghiệp vụ.
Bộmô hình này được lựa chọn do phụ thuộc vào các yếu tố sau: - Mục đích, phạm vi nghiên cứu của đề tài.
- Căn cứ vào tình hình tài liệu, số liệu thực đo hiện có tại khu vực nghiên cứu.
- Các mô hình này được áp dụng nhiều trong việc dự báo, mô phỏng dòng chảy lũ và cảnh báo ngập lụt cho các sông chính ở khu vực Tây Nguyên và các khu vực lân cận. Kết quả mô hình được sử dụng trong nhiều đề tài nghiên cứu cho kết quả tốt và dễ sử dụng tác nghiệp.