cho các lưu vực sông
Mô hình MARINE cải tiến đã được thiết lập, hiệu chỉnh, kiểm định chứng minh hiệu quả trên các lưu vực sông Cái Nha Trang, Dinh Ninh Hòa, Cái Phan Rang và một trong số ba lưu vực được ứng dụng dự báo thử nghiệm trong mùa lũ năm 2020. Dữ liệu đầu vào của quá trình mô phỏng thử trên các lưu vực sông được có thể sử dụng trong dự báo, riêng lượng mưa có sự khác nhau về số lượng trạm và quá trình mưa gồm hai giai đoạn là mưa thực đo trong quá khứ nối tiếp với mưa dự báo. Tuy nhiên, sự khác nhau đó được xử lý bằng công cụ nội suy mưa, quá trình mưa dự báo cho các trạm được thực hiện thông qua nghiệp vụ báo định lượng mưa và kết nối với mô hình số trị. Ngoài ra, kết quả của mô hình số trị đang dần được cải thiện về độ phân giải và nâng cao khả năng hiệu chỉnh với số liệu thực đo để tăng chất lượng mưa dự báo cho mô hình MARINE cải tiến. Kết quả dự báo mưa trên ô lưới của mô hình số trị và phương pháp tăng độ phân giải động lực (downscaling) có khả năng kết nối với mưa phân bố ô lưới của mô hình MARINE là điều kiện thuận lợi để ứng dụng mô hình MARINE cải tiến trong dự báo. Ngoài ra, công cụ nội suy mưa không gian mã nguồn mở nên dễ dàng nâng cấp và kết nối với mô hình số trị, sản phẩm định lượng mưa viễn thám để đa dạng dữ liệu đầu vào cho mô hình MARINE. Đối với lưu vực sông Cái Nha Trang, công cụ nội suy mưa có thể nâng cấp để kết nối mưa dự báo dạng lưới của mô hình WRF cũng như số liệu trạm radar Hòn Tre sẽ đa dạng hóa dữ liệu mưa đầu vào và cho phép có được các số liệu mưa dự báo tin cậy hơn. Vì vậy, mô hình MARINE cải tiến có khả năng nâng cao chất lượng dự báo lũ cho lưu vực sông Cái Nha Trang và có tiềm năng áp dụng tương tự cho các lưu vực sông Dinh Ninh Hòa, Cái Phan Rang, do đó, trong thời gian tới cần được thử nghiệm, đánh giá thêm trong chế độ dự báo nghiệp vụ tại các lưu vực sông này.
Giới hạn sử dụng của mô hình MARINE cải tiến là mô phỏng dòng chảy lũ, đến vùng sông không ảnh hưởng triều và với các hồ chứa không có chức năng điều tiết lũ. Với số liệu đầu vào dễ dàng khai thác, mô hình có điều kiện thuận lợi để thiết lập cho dự báo trên các lưu vực sông khác. Trong đó, bản đồ
DEM, lớp phủ thực vật, loại đất, mực nước ngầm, độ ẩm đất, độ rộng sông, hệ số nhám lòng sông có thể được khai thác từ ảnh vệ tinh, bản đồ chuyên đề, nội suy không gian từ các điểm/trạm; số liệu độ dốc sông được tính từ bản đồ DEM và số liệu hồ chứa được thu thập từ hồ sơ thiết kế các công trình; lượng mưa và vị trí các trạm khí tượng, thủy văn, đo mưa thủ công, đo mưa tự động của nhiều hệ thống và nguồn số liệu được đồng bộ và tích hợp. Khó khăn lớn nhất hiện nay là dự báo mưa định lượng, tuy nhiên đây là khó khăn chung và đang từng bước được cải thiện. Số liệu mưa dự báo có thể kết nối với mô hình dự báo khí tượng số trị và hiệu chỉnh thông qua phương trình hồi quy giữa dự báo và thực đo tại các trạm. Như vậy, mô hình MARINE cải tiến hoàn toàn có thể ứng dụng trong nghiệp vụ dự báo cho các lưu vực sông khác, tương tự như đã thực hiện trên lưu vực sông Cái Nha Trang.
TIỂU KẾT CHƯƠNG 3
- Mô hình MARINE cải tiến đã được ứng dụng để mô phỏng trên lưu vực sông Cái Nha Trang, Dinh Ninh Hòa, Cái Phan Rang và dự báo thử nghiệm thực tế trên lưu vực sông Cái Nha Trang trong mùa lũ năm 2020. Trong giai đoạn mô phỏng kết quả hiệu chỉnh trên lưu vực sông Cái Nha Trang đánh giá bằng chỉ tiêu NSE đạt từ 0,80 đến 0,92, sai số tổng lượng từ 10,6% đến 20%, sai số đỉnh lũ từ 2,7% đến 23,3%; kết quả kiểm định bằng chỉ tiêu NSE đạt từ 0,88 đến 0,91, sai số tổng lượng từ 1% đến 23%, sai số đỉnh lũ từ 4,5% đến 18,3%. Kết quả hiệu chỉnh trên lưu vực sông Dinh Ninh Hòa bằng chỉ tiêu NSE đạt từ 0,83 đến 0,91, sai số tổng lượng từ 3,6% đến 11,9%, sai số đỉnh lũ từ 9,1% đến 20,7%; kết quả kiểm định bằng chỉ tiêu NSE đạt từ 0,90 đến 0,92, sai số tổng lượng 5,9% đến 10%, sai số đỉnh lũ từ 6,6% đến 11,1%. Kết quả hiệu chỉnh trên lưu vực sông Cái Phan Rang bằng chỉ tiêu NSE đạt từ 0,90 đến 0,91, sai số tổng lượng từ 3% đến 16,5%, sai số đỉnh lũ từ 1,6% đến 18,8%; kết quả kiểm định bằng chỉ tiêu NSE đạt 0,87, sai số tổng lượng là 4,8%, sai số đỉnh lũ là 21,7%. Tất cả các kết quả đánh giá bằng các chỉ tiêu thống kê nói trên đều từ mức đạt đến tốt, đảm bảo yêu cầu về độ tin cậy trong mô phỏng dòng chảy lũ ở các lưu vực sông nói trên.
- Các công cụ, mô đun, mô hình tích hợp đã được chứng minh làm tăng cường khả năng và chất lượng mô phỏng của mô hình MARINE cải tiến thông qua so sánh giữa tính toán trong trường hợp mô hình gốc và mô hình cải tiến so với giá trị thực đo.
- Ứng dụng mô hình MARINE cải tiến dự báo thử nghiệm trên lưu vực sông Cái Nha Trang trong mùa lũ năm 2020 cho thấy mô hình này hoàn toàn có thể được ứng dụng cho dự báo lũ nghiệp vụ đến trạm Đồng Trăng và Diên Phú, với chất lượng dự báo đạt cao hơn quy định của Tổng cục Khí tượng Thủy văn từ 4,7% đến 6,5% với thời gian dự kiến 24 giờ và từ 0,3% đến 1,9% với thời gian dự kiến 48 giờ.
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 1. KẾT LUẬN
1. Đã cải tiến thành công mô hình MARINE bằng phương pháp tích hợp trực tiếp mô hình sóng động học một chiều, mô đun diễn toán dòng chảy qua hồ và công cụ nội suy mưa không gian.
2. Mô hình MARINE cải tiến mô phỏng dòng chảy lũ có hiệu quả trên các lưu vực sông Cái Nha Trang, Dinh Ninh Hòa, Cái Phan Rang và bước đầu cải thiện chất lượng dự báo nghiệp vụ trên lưu vực sông Cái Nha Trang.
3. Mô hình sóng động học một chiều sử dụng có hiệu quả trên một số lưu vực sông thiếu số liệu mặt cắt ngang ở khu vực Nam Trung Bộ và tăng chất lượng mô phỏng mô hình MARINE cải tiến so với mô hình MARINE gốc; được thể hiện qua chỉ tiêu NSE tăng từ 0,65 đến 0,89 lên từ 0,82 đến 0,93, giảm sai số tổng lượng từ 5,5% đến 24,5% giảm xuống từ 1,0% đến 14,4%, giảm sai số đỉnh lũ từ 14,0% đến 39,1% xuống từ 1,0% đến 21,7%.
4. Mô đun diễn toán dòng chảy qua hồ cải thiện đáng kể chất lượng mô phỏng trên một số lưu vực sông có ảnh hưởng của hồ chứa ở khu vực Nam Trung Bộ; được thể hiện qua chỉ tiêu NSE tăng từ 0,23 lên 0,93, sai số tổng lượng giảm từ 8,2% đến 38,1% xuống từ 3,5% đến 6,2%, sai số đỉnh lũ giảm từ 35,3% đến 59,7% xuống từ 5,9% đến 15,6%.
5. Công cụ nội suy mưa là một giải pháp có hiệu quả để khắc phục thiếu số liệu mưa không gian trên một số lưu vực sông ở khu vực Nam Trung Bộ và tăng chất lượng mô phỏng so với phương pháp phân bố mưa truyền thống; được thể hiện qua chỉ tiêu NSE từ 0,60 đến 0,89 tăng lên từ 0,87 đến 0,92, sai số tổng lượng giảm từ 1,5% đến 40,8% xuống từ 1,0% đến 23,0%, sai số đỉnh lũ giảm từ 16,3% đến 30,4% xuống từ 5,5% - 21,7%.
6. Đánh giá chất lượng mô phỏng dòng chảy lũ của mô hình MARINE đã cải tiến trên một số lưu vực sông ở khu vực Nam Trung Bộ cho thấy mô
hình có khả năng mô phỏng tốt, với chỉ tiêu NSE đạt từ 0,83 - 0,91, sai số tổng lượng từ 1% - 23% và sai số đỉnh lũ từ 1,6% - 23,3%.
7. Ứng dụng mô hình MARINE cải tiến để dự báo trên lưu vực sông Cái Nha Trang trong mùa lũ năm 2020 cho mức đảm bảo với thời gian dự kiến 24h từ 89,7% đến 91,5% và cao hơn yêu cầu chất lượng dự báo từ 4,7 % đến 6,5%. 8. Đánh giá chất lượng dự báo mô hình MARINE cải tiến với thời gian dự kiến 48h trong mùa lũ năm 2020 trên lưu vực sông Cái Nha Trang bằng sai số cho phép của thời gian dự kiến 24h từ 71,8% đến 73,2%, kết quả thấp hơn yêu cầu chất lượng từ 11,8 đến 13,2%; nhưng nếu sử dụng sai số cho phép của thời gian dự kiến 48h thì kết quả đạt chất lượng từ 85,3% đến 86,9%, cao hơn yêu cầu từ 0,3% đến 1,9%.
9. Mô hình sóng động học một chiều, mô đun diễn toán dòng chảy qua hồ chứa, công cụ nội suy mưa được xây dựng dưới dạng chương trình con, mã nguồn mở, sẽ được chia sẻ rộng rãi nên khá thuận tiện để cải tiến và phát triển trong các nghiên cứu tiếp theo.
2. KIẾN NGHỊ
1. Mô hình MARINE cải tiến có khả năng áp dụng cho nhiều loại lưu vực sông, tuy nhiên mô hình mới chỉ áp dụng cho một số sông ở khu vực Nam Trung Bộ; do đó, mô hình MARINE cải tiến cần được ứng dụng cho các lưu vực sông khác, ở các khu vực khác để đánh giá thêm về tiềm năng của mô hình. 2. Mô hình MARINE cải tiến mới chỉ thử nghiệm dự báo nghiệp vụ trên lưu vực sông Cái Nha Trang trong mùa lũ 2020, có hiệu quả ban đầu với thời gian dự kiến 24h và 48h; do đó, cần được ứng dụng trên các lưu vực sông khác, trong mùa lũ các năm tiếp theo để xác định mức độ ổn định của mô hình trong công tác dự báo nghiệp vụ và có thêm cơ sở đề xuất tăng thời gian dự kiến 48h của lưu vực sông vừa và nhỏ như các lưu vực sông lớn.
3. Mô hình MARINE cải tiến có giới hạn mô phỏng đến đoạn sông không ảnh hưởng triều và hồ tràn tự do; do đó, có thể cân nhắc tiếp tục tích hợp bộ mô hình sóng động lực để tăng giới hạn mô phỏng theo không gian về phía hạ lưu và nâng cấp mô đun diễn toán dòng chảy qua hồ cho các hồ chứa điều tiết bằng van điều khiển, hồ vận hành thời gian thực.
4. Nâng cao chất lượng mưa phân bố đầu vào là khó khăn rất lớn trong ứng dụng mô hình mưa dòng chảy thông số phân bố, trong đó có mô hình MARINE cải tiến; do đó, cần đa dạng hóa và sử dụng lượng mưa phân bố bằng phương pháp định lượng mưa viễn thám (radar thời tiết, ảnh mây vệ tinh), sản phẩn mưa ô lưới của mô hình số trị (mưa dự báo, tái phân tích lượng mưa).
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt
1. Ngô Lê An, Trịnh Thu Phương (2000), “Nghiên cứu khả năng ứng dụng mô hình thủy văn thông số phân bố tính toán dòng chảy lũ lưu vực sông Đà”,
Tạp chí Khoa học kỹ thuật Thủy lợi và Môi trường, số 30-2000, tr. 115-120.
2. Hoàng Thị An, Ngô Lê An, Hoàng Văn Đại (2020), “Nghiên cứu đánh giá và khai thác dữ liệu tái phân tích ERA-Interim cho bài toán mô phỏng dòng chảy lưu vực sông Lô đến trạm thủy văn Ghềnh Gà”, Tạp chí Khoa học kỹ thuật
Thủy lợi và Môi trường, Số 68 (tháng 03 năm 2020).
3. Nguyễn Lan Châu (2006), Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo lũ lụt
phục vụ điều tiết hồ Hòa Bình trong công tác phòng chống lũ lụt, Báo cáo tổng
kết đề tài cấp bộ, Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương, Hà Nội. 4. Công ty Cổ phần Thủy điện Sông Chò (2016), Hồ sơ thiết kế hồ thủy
điện Sông Chò 2, Khánh Hòa.
5. Công ty Cổ phần Khai thác thủy điện Sông Giang (2005), Hồ sơ thiết
kế hồ thủy điện Sông Giang 1, Khánh Hòa.
6. Công ty Tư vấn và Chuyển giao Công nghệ (2015), Rà soát điều chỉnh
quy hoạch thủy lợi tỉnh đến năm 2020 và tầm nhìn đến năm 2030 thích ứng với biến đổi khí hậu, Ninh Thuận.
7. Công ty TNHH MTV Khai thác Công trình Thủy lợi Khánh Hòa (2015), Xây dựng phương án phòng chống lụt bão hạ du hồ chứa nước Suối
Dầu, Khánh Hòa.
8. Đặng Quốc Dũng, Nguyễn Minh Giám (2015), “Mô phỏng mưa đặc trưng tháng tại lưu vực Hồ Dầu Tiếng tỉnh Tây Ninh bằng mô hình Thomas Fiering”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, Số tháng 1 năm 2015, tr. 39-42.
9. Nguyễn Văn Điệp (2004), Nghiên cứu cơ sở khoa học cho các giải pháp tổng thể dự báo phòng tránh lũ lụt ở đồng bằng sông Hồng, Báo cáo tổng
kết đề tài cấp Nhà nước, Viện cơ học Việt Nam, Hà Nội.
10.Nguyễn Hướng Điền, Tạ Văn Đa (2007), Giáo trình Khí tượng radar, NXB Đại học Quốc gia Hà Nội.
11.Nguyễn Tiền Giang, Nguyễn Thị Thủy (2009), “Khai thác mô hình WetSpa phục vụ dự báo lũ các lưu vực sông quốc tế: Tính bất định số liệu, tham số, cấu trúc mô hình và đề xuất các giải pháp”, Tạp chí Khoa học Đại học Quốc
gia Hà Nội, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 25, Số 1S (2009), tr. 35-45.
12.Bùi Tuấn Hải, Lê Viết Sơn (2020), “Nghiên cứu ứng dụng mô hình IFAS và dữ liệu viễn thám trong mô phỏng dòng chảy lũ xuyên biên giới lưu vực sông Thao”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, Số 713, tr. 24-36.
13.Đỗ Kim Hoan (2007), Điều tra tai biến địa chất ven biển Nam Trung
Bộ, Báo cáo tổng kết dự án cấp bộ, Liên Đoàn Quy Hoạch Và Điều Tra Tài
Nguyên Nước Miền Trung, Khánh Hòa.
14.Nguyễn Tiến Kiên, Lê Đình Thành, Lâm Hùng Sơn (2014), “Nghiên cứu ứng dụng tính toán dự báo lũ sông Mê công từ mưa vệ tinh SRE và TRMM”, Tuyển tập Hội nghị Khoa học Đại học Thủy Lợi.
15.Bùi Đình Lập (2017), Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo dòng chảy lũ đến các hồ chứa lớn trên hệ thống sông Hồng, Báo cáo tổng kết đề tài
cấp bộ, Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương, Hà Nội.
16.Nguyễn Văn Lý (2010), Lập bản đồ ngập lụt lưu vực sông Dinh Ninh
Hòa và sông Cái Nha Trang, Báo cáo tổng kết dự án cấp tỉnh, Đài Khí tượng
Thủy văn khu vực Nam Trung Bộ, Khánh Hòa.
17.Vũ Đức Long, Trần Ngọc Anh, Hoàng Thái Bình, Đặng Đình Khá (2010), “Giới thiệu công nghệ dự báo lũ hệ thống sông Bến Hải và Thạch Hãn sử dụng mô hình MIKE 11”, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 26, Số 3S (2010), tr. 397‐404.
18.Đặng Thanh Mai (2009), Nghiên cứu ứng dụng mô hình WETSPA và
HEC-RAS mô phỏng, dự báo quá trình lũ trên hệ thống sông Thu Bồn - Vũ Gia,
Báo cáo tổng kết đề tài cấp bộ, Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương, Hà Nội.
19.Đặng Thanh Mai (2013), Nghiên cứu xây dựng hệ thống phân tích, giám sát, cảnh báo và dự báo lũ, ngập lụt và hạn hán cho hệ thống sông Ba,
Báo cáo tổng hợp đề tài cấp bộ, Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương, Hà Nội.
20.Bùi Chí Nam (2017), “Nghiên cứu đánh giá dữ liệu mưa quan trắc vệ tinh từ GPM và PERSIANN phục vụ cảnh báo mưa thành phố Hồ Chí Minh”,
Tạp chí Khí tượng Thủy văn, Số 679, tr. 27-33.
21.Phạm Thị Thanh Ngà (2019), “Nghiên cứu tương quan giữa đặc tính mây và mưa lớn cho khu vực thành phố Hồ Chí Minh bằng dữ liệu vệ tinh HIMAWARI-8 và GSMAP”, Tạp chí Khí tượng Thủy văn, Số 702, tr. 21-30.
22.Vũ Văn Nghị (2014), Nghiên cứu đánh giá tài nguyên nước sông Cái
và khả năng đáp ứng cho nhu cầu phát triển kinh tế xã hội tỉnh Ninh Thuận đến năm 2020 và tầm nhìn 2030, Báo cáo tổng kết đề tài cấp tỉnh, Trường ĐH Khoa