Trong phần này, luận văn trình bày về một số phương pháp dự báo đang áp dụng hiện nay trong ngành thuỷ văn học [1] và giới thiệu kết quả tiếp cận sử dụng công nghệ học máy [5],[6],[7],[10],[13],[14],[19] vào dự báo thủy văn.
3.2.1 Dựa trên mô hình vật lý
Các phương pháp dự báo thuỷ văn truyền thống dựa trên việc nghiên cứu bản chất vật lý của quá trình hình thành nên hiện tượng. Quá trình đó thường được biểu diễn bằng các phương trình vi phân. Tuy nhiên, những phương trình đó thường khá phức tạp. Ví dụ, hiện tượng sóng lũ tuân theo quy luật chuyển động không ổn định và thường được biểu diễn bằng hệ phương trình Saint - Vernant :
R c v s v v g t v g s h id 2 2 1 (3.1)
q s q t (3.2) Trong đó: id : độ dốc đáy sông
v : vận tốc nước chảy qua mặt cắt ngang sông s : chiều dài đoạn sông
t : thời gian c: hệ số Chezi R: bán kính thuỷ lực
: diện tích mặt cắt ướt
: hệ số động năng
q: lượng nước gia nhập ở khu giữa trong một đơn vị dài của bờ sông
Về nguyên tắc, các phương trình vi phân này có thể giải được. Tuy nhiên do mối quan hệ phụ thuộc phức tạp giữa các yếu tố nên đến nay vẫn chưa tìm được nghiệm giải tích tổng quát của hệ phương trình trên và người ta phải tìm cách giải gần đúng cho từng trường hợp cụ thể riêng biệt. Có hai nhóm giải pháp để giải gần đúng các phương trình này đó là:
Phương pháp tính thuỷ lực lưới sông, phương pháp này cố gắng mô tả gần đúng quá trình hình thành lũ để tính toán dự báo. Tuy nhiên, hạn chế chủ yếu của phương pháp này là cần sử dụng nhiều tham số chi tiết về địa hình lòng sông tự nhiên mà thực tế thì các tài liệu này cho các hệ thống sông ở Việt Nam thường thiếu và không chính xác. Do đó, mặc dù phương pháp này đòi hỏi khối lượng tính toán rất lớn nhưng kết quả phụ thuộc nhiều vào độ chính xác và đầy đủ của số liệu đầu vào mô hình.
Phương pháp đơn giản hoá, phương pháp này tìm cách đơn giản hoá hệ phương trình Saint - Vernant tuỳ theo từng trường hợp tính toán cụ thể. Phương pháp này khắc phục được nhược điểm cần nhiều tham số khó thu thập của phương pháp trên.
Các mô hình truyền thống trên thường được gọi là các mô hình nhận thức hoặc mô hình vật lý. Các mô hình này xuất phát từ việc tìm hiểu các quá trình vật lý tạo nên các hiện tượng và diễn tả nó bằng các phương trình toán học. Loại mô hình này giúp chúng ta hiểu bản chất các quá trình vật lý tạo nên hiện tượng tự nhiên. Tuy vậy, nó đòi hỏi phải giải nhiều phương trình phức tạp với nhiều ẩn số đặc tả các quá trình vật lý đó. Nếu mô hình hoá không phù hợp sẽ dẫn đến kết quả dự báo không chính xác.
3.2.2 Dựa trên mô hình toán
Mô hình toán học tập trung miêu tả hệ thống dưới dạng toán học. Mô hình toán học là tập hợp các phương trình toán học, các mệnh đề logic thể hiện các quan hệ giữa các biến và các thông số của mô hình để mô phỏng hệ thống tự nhiên, hay nói cách khác mô hình toán học là một hệ thống biến đổi đầu vào (hình dạng, điều kiện biên, lực v.v...) thành đầu ra (tốc độ chảy, mực nước, áp suất v.v...)
Hiện nay, sự phát triển của máy tính điện tử và phương pháp tính đã tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của mô hình toán, cấu trúc của mô hình ngày các đa dạng, phức tạp, mô tả sát thực được hiện tượng thuỷ văn.
Mô hình toán thuỷ văn hiện nay được phân làm hai loại: Mô hình tất định và mô hình ngẫu nhiên.
a. Mô hình tất định
Mô hình tất định là mô hình không xem xét đến tính ngẫu nhiên, các biến vào ra không mang tính ngẫu nhiên, không mang một phân bố xác suất nào. Các đầu vào như nhau đi qua hệ thống sẽ cho ta cùng một sản phẩm đầu ra. VenteChow (1964) có nêu ra định nghĩa: "Nếu các cơ hội xảy ra của các biến của quá trình thuỷ văn được bỏ qua trong mô hình toán, mô hình coi như tuân theo quy luật tất định và có thể gọi là mô hình tất định".
Mặc dù các hiện tượng thuỷ văn đều ít nhiều mang tính ngẫu nhiên, nhưng có những trường hợp mức độ biến đổi ngẫu nhiên của đầu ra có thể rất nhỏ bé so với sự biến đổi gây ra bởi các nhân tố đã biết. Trong những trường hợp này, sử dụng mô hình tất định là phù hợp.
b. Mô hình ngẫu nhiên
Trong mô hình ngẫu nhiên, các kết quả đầu ra luôn mang tính ngẫu nhiên, tức là luôn tuân theo một quy luật xác suất nào đấy. Nếu tính biến đổi ngẫu nhiên của đầu ra là lớn thì kết quả đầu ra có thể rất khác biệt với giá trị đơn nhất được tính toán từ mô hình tất định. Ví dụ, ta rất khó có thể xây dựng được mô hình tất định để dự báo được dòng chảy của một hệ thống sông nào đó, vì yếu tố mưa trong ngày là yếu tố ngẫu nhiên, nhưng lại có tác động quyết định đến kết quả dự báo.
Về thực chất, các quá trình thuỷ văn là các quá trình tự nhiên bị chi phối bởi rất nhiều yếu tố. Từng nhân tố lại hàm chứa của rất nhiều nhân tố khác mà con người chưa thể nào mô tả được quy luật của nó. Tiếp đó, các quá trình thuỷ văn lại là sự tổ hợp của vô vàn các mối quan hệ phức tạp, biểu hiện là một mô hình ngẫu nhiên nên được mô tả bằng mô hình ngẫu nhiên.
Với quan điểm, dòng chảy là một quá trình ngẫu nhiên nên đầu vào để xây dựng mô hình chính là các chuỗi dữ liệu của bản thân nó trong quá khứ. Vì thế, chuỗi dữ liệu phải đủ dài để bộc lộ được nhiều đặc tính của nó.
3.2.3 Hướng tiếp cận mới
Một hướng tiếp cận mới để mô hình hoá các hiện tượng thuỷ văn là dựa trên các công nghệ học máy. Mô hình của nó được biểu diễn như sau:
Hình 3.2 Mô hình dự báo dựa trên công nghệ học máy
Mô hình này dựa trên một cơ sở dữ liệu thực tế đủ lớn và áp dụng các kỹ thuật tính toán hiện đại đang được dùng nhiều trong lĩnh vực công nghệ thông tin những năm gần đây như mạng nơ-ron nhân tạo, giải thuật di truyền, cây quyết định.v.v... và chúng thường được nói tới như các phương pháp học máy, một phần của trí tuệ nhân tạo. Hướng tiếp cận này đã mở ra một phương pháp mới để mô hình hoá các quá trình tự nhiên phức tạp, phi tuyến mà việc đặc tả các quá trình vật lý của nó gặp nhiều khó khăn như mô hình hoá quá trình mưa rào - dòng chảy, dự báo lũ, dự báo hạn hán, mô hình hoá dòng chảy ngầm, phân loại đất, dự báo nhu cầu sử dụng nước.v.v…