CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG ATLAT MƯA CỰC HẠN CHO TỈNH THỪA THIÊN HUẾ
4.4. Ứng dụng bản đồ mƣa cực hạn phân tích, đánh giá tần suất của đợt mƣa gây nên lũ lịch sử năm 1999 trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế
Đây là trận đại hồng thủy lớn nhất tại Thừa Thiên Huế, do ảnh hưởng của tổng hợp các loại hình thiên tai xảy ra cùng một lúc (lũ ống, lũ quét ở miền núi, ngập lụt ở đồng bằng và triều cường, sóng lớn ở ven biển). Theo tài liệu do Đài Khí tượng Thủy văn ghi lại được thì đây là một một đợt lũ do ảnh hưởng của nhiều loại hình thế thời tiết xảy ra cùng một lúc gây nên: không khí lạnh phái bắc tràn vào gặp dải thấp xích đạo đi qua miền trung, trên cao vừa có đới gió đông hoạt động, cùng lúc là áp thấp nhiệt đới trên biển đông gây nên mƣa lớn trong 5 ngày từ ngày 1/11- 5/11, đặc biệt tại Huế lƣợng mƣa ghi nhận đƣợc liên tục trong 24 giờ lên tới 1422mm.
Đợt mƣa này đã gây nên trận lũ lịch sử với đỉnh lũ ở mức rất cao, lũ lên nhanh, thời gian duy trì lũ ở mức cao kéo dài gây thiệt hại to lớn về người và tài sản, ảnh hưởng nghiêm trọng đến đời sống dân sinh kinh tế. Đỉnh lũ trên sông Hương tại Kim Long là 5.81m, sông Bồ tại Phú Ốc là 5.18m.
Ứng với giá trị mưa mô hình mưa 5 ngày tra ra tần suất tương ứng với giá trị Maximum Likelihood theo phương pháp vùng ta được bảng tổng hợp bên dưới:
Bảng 0.2: Tổng lượng mưa từ ngày 1-5/11/1999
Trạm Lƣợng mƣa (mm) Mô hình mƣa Tần suất xuất hiện(%)
Nam Đông 1851 5 ngày 1.54
Thƣợng Nhật 1309 5 ngày 2.50
Nhƣ vậy: Thông qua kết quả phân tích MCMC mô hình mƣa 5 ngày max, tác giả đã ƣớc tính đƣợc tần suất xuất hiện mƣa gây nên lũ lịch sử ở Thừa Thiên Huế tại các trạm trên địa bàn tỉnh đều < 3%.
Tà Lương 1324 5 ngày 2.22
A Lưới 2116 5 ngày 0.67
Phú Ốc 1779 5 ngày 0.53
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Kết luận:
Qua nghiên cứu của luận văn, tác giả đã đánh giá sự đồng nhất các số liệu trên và khẳng định đây là vùng đồng nhất về lƣợng mƣa cực trị (1, 3, 5, 7 ngày max);
Lựa chọn hàm phân phối GEV, là phù hợp sự phân bố lƣợng mƣa 1 ngày và 7 ngày cực trị, hàm GENLOGISTIC là phù hợp sự phân bố mƣa 3 ngày max và 5 ngày max;
Phân tích và đánh giá kiểm định các kết quả cho thấy bản đồ phân bố lƣợng mưa xây dựng với phương pháp vùng được tính toán và xây dựng khách quan từ hiện trạng mạng lưới và số liệu mưa tỉnh Thừa Thiên Huế, kết quả phân tích của luận văn khá phù hợp với thực tế, phản ánh đƣợc về diện mƣa (theo địa hình) và phân bố lƣợng mƣa cực hạn trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế.
Kiến nghị:
Để sản phẩm nghiên cứu của đề tài đƣợc ứng dụng tốt trong công tác thiết kế và phòng chống thiên tai, tác giả có một số kiến nghị nhƣ sau:
Cần tăng dày mật độ các trạm đo mƣa, đặc biệt khu vực miền núi phía tây bắc và miền núi phía đông nam của tỉnh.
Các đơn vị quản lý hồ đập trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế cần tính toán kiểm tra lại khả năng xả lũ các công trình thủy lợi, thủy điện từ đó có biện pháp phù hợp đảm bảo công trình an toàn trong mùa mƣa lũ.
DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt
[1] Đài Khí tƣợng Thủy văn khu vực Trung Trung Bộ, (2013), Nghiên cứu xây dựng cơ sở dữ liệu, bổ sung và biên soạn đặc điểm khí hậu thủy văn tỉnh Thừa Thiên Huế.
[2] Nguyễn Vĩnh Long (2014). Nghiên cứu phân tích tần suất mƣa vùng và xây dựng bản đồ mƣa bất lợi cho tỉnh Quảng Nam. Luận văn thạc sĩ, ĐHĐN-2014.
[3] Lê Minh Vỹ (2015). Nghiên cứu xây dựng bản đồ mƣa cực hạn cho tỉnh Gia Lai dựa trên chỉ số mƣa vùng. Luận văn thạc sĩ, ĐHĐN-2015.
[4] Nguyễn Chí Công, Nguyễn Vĩnh Long (2016). Phân tích tần suất mƣa vùng cho tỉnh Quảng Nam. Tạp chí KHCN ĐHĐN, ISSN 1859-1531, Số 5(102).2016.
[5] Bộ Tài nguyên và Môi trường (2012), Báo cáo tổng kết dự án “Dự tính khí hậu tương lai với độ phân giải cao cho Việt Nam”, Hà Nội.
Tiếng Anh
[6] Amina Shahzadi, Ahmad Saeed Akhter, Betul Saf, (2013), Regional Frequency Analysis of Annual Maximum Rainfall in Monsoon Region of Pakistan using L-moments, Pak.j.stat.oper.res. Vol.IX No.1 2013 pp111-136.
[7] Th. Arti Devi, Parthasarthi Choudhury, (2013). Extreme Rainfall Frequency Analysis for Meteorological Sub-Division 4 of India Using L-Moments.
Vol.7 No: 12, World Academy of Science, Engineering and Technology International Journal of Environmental, Earth Science and Engineering.
[8] Hosking, J. and J. Wallis (1997), Regional frequency analysis:An approach Based on L-Moments, Cambridge University Press, London, UK.
[9] J.R.Wallis, M. G. Schaefer, B. L. Barker and G. H. Taylor (2007), Regional precipitation - frequency analysis and spatial mapping for 24-hour and 2- hour durations for Washington State, Hydrol . Earth Syst.Sci., 11(1), 415-244.
[10] Ngogondo C, C-Y. Xu, L.M.Tallaksen, B. Alemaw and T. Chirwa (2011). Regional frequency analysis of rainfall extremes in Southern Malawi using the index rainfall and L-moments approaches. Stoch. Env. Res. Risk A. 25, 939- 955.
[11] Bedient, P. B. and Huber W. C. (1992), “Hydrology and Floodplain Analysis”, 4th Ed. Prentice - Hall Publishing Co., Upper Saddle River, NJ, , 795 pp.
[12] Castellarin, A., D. Burn, and A. Brath (2008). Homogeneity testing:
How homogeneous do heterogeneous cross – correlated regions seem? Journal of Hydrology 360, 67–76.
[13] Coles, S. and J. Tawn , (1996). A bayesian analysis of extreme rainfall data. Appl. Stat 45,463–478
[14] Cosmo S. Ngongondo, Chong-Yu Xu, Lena M. Tallaksen, Berhanu Alemaw, bias Chirwa (2011). Regional frequency analysis of rainfall extremes in Southern Malawi using the index rainfall and L – moments approaches, Stoch Environ Res Risk Assess (2011) 25:939–955 DOI 10.1007/s00477-011-0480-x.
[15] Nguyễn Chí Công (2012) “Improvement of Bayesian MCMC Approaches for regional flood frequency analyses”, Doctoral Thesis, France.
[16] Nguyễn Chí Công, Gaume Eric, Payrastre Olivier (2014). Regional flood frequency analyses involving extraordinary flood events at ungauged sites : further development and validations. Journal of Hydrology, Vol 508, dx.doi.org /10.1016/j.jhydrol, p 385-396.
[17] H. J. Fowler and C. G. Kilsby (2003), A regional frequency analysis of United Kingdom extreme rainfall form 1961 to 2000, International Journal Of Climatology Int. J. Climatol. 23: 1313–1334, Published online 6 August 2003 in Wiley InterScience (www.interscience.wiley.com). DOI: 10.1002/joc.943
[18] Goovaerts, P. (2000), Geostatistical approaches for incorporating elevation into the spatial interpolation of rainfall. Journal of Hydrology, 228:
113–129.
[19] Hosking, J. and J. Wallis (1997), Regional frequency analysis: An Approach Based on L - Moments, Cambridge University Press, London, U.
[20] Julie Carreau, Luc Neppel, Patrick Arnaud and Philippe Cantet (2013), Extreme Rainfall Analysis at Ungauged Sites in the South of France : Comparison of Three Approaches, Journal de la Sociộtộ Franỗaise de Statistique, Vol. 154 No. 2.
[21] Journel, A. G. and Ch. J. Huijbregts. (1978), Mining geostatistics.Academic Press, London, 600 pp.
[22] Koutsoyiannis (2004), “Statistics of extremes and estimation of extreme rainfall: Theoretica investigation”, Hydrological Sciences Journal, 49(4), 2004, 575-590.
[23] Nynke Hofstra (2008), Comparision of six methods for the Interpolation of daily, European climate data, Jounrnal of geophysical research, Vol. 113, D21110, doi: 10.1029, 2008 JD010100.
[24] Phillips, D.L., Dolph, J. & Marks, D (1992), A comparison of geostatistical procedures for spatial analysis of precipitation in mountainous terrain. Agricultural and Forest Meteorology,58:119–141.
[25] Saeid Eslamian (2014), Handbook of Engineering Hydrology, CRC Press Taylor&Francis Group.
[26] R. Sluiter (2009), Interpolatin methods for climate data, KNMI, R&D information and obcervation technobgy.
[27] Tamara Benabdesselam và Hocine Amarchi (2013), Regional approach for the estimation of extreme daily precipitation on North-east area of Algeria, International Journal of Water Resources and Environmental Engineering, Vol . 5( 10), pp. 573-583
[28] Tabios, G.Q. III & Salas, J.D. (1985), A comparative analysis of Techniques for spatial interpolation of precipitation. Water Resources Bulletin, 21: 365–380.
[29] J.R.Wallis, M. G. Schaefer, B. L. Barker and G. H. Taylor (2007),Regional precipitation - frequency analysis and spatial mapping for 24-hour and 2-hour durations for Washington State, Hydrol . Earth Syst.Sci., 11(1), 415- 244.
[30] Xihua. Y, Xiaojin. X, De.L.L, Fei.J, Lin.W (2015). Spatial interpolation of daily rainfall data for local climate impact assessment over Greater Sydney region. Advances in Meteorology.
[31] Chen.F.W, Liu.C.W (2012). Estimation of the spatial rainfall distribution using inverse distance weighting (IDW) in the middle of Taiwan. Paddy Water Environ. 10 :209-222.