Dự báo lũ trung hạn và điều hành hệ thống phòng chống lũ sông hồng sông thái bình

Lũ trên hệ thống sông Hồng tập trung nhanh, thời gian lũ ở phần thượng lưu các sông cũng chỉ kéo dài từ 3 đến 5 ngày, trong khi các phương pháp dự báo lũ hiện nay chỉ mới đạt thời gian d

Bộ nông nghiệp và phát triển nông thôn

trường đại học thủy lợi

Báo cáo tổng kết đề tài hợp tác theo nghị định thư với italia

hợp tác Nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo

lũ trung hạn kết nối với công nghệ điều hành

hệ thống công trình phòng chống lũ

cho đồng bằng sông hồng - sông thái bình

Chủ nhiệm đề tài: pgs, ts vũ minh cát

********** **********

TR ƯỜNG ĐẠI HỌC THUỶ LỢI

=============================================================

ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CÔNG NGHỆ CẤP NHÀ NƯỚC

H ợp tác nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo lũ trung hạn kết nối

v ới công nghệ điều hành hệ thống công trình phòng chống lũ cho

đồng bằng sông Hồng – sông Thái Bình

BÁO CÁO TỔNG KẾT

C ơ quan quản lý: Bộ Khoa học Công Nghệ

B ộ nông nghiệp và phát triển nông thôn

C ơ quan chủ trì: Trường Đại học Thuỷ lợi

Ch ủ nhiệm đề tài: PGS.TS Vũ Minh Cát

ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CÔNG NGHỆ CẤP NHÀ NƯỚC

Hợp tác nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo lũ trung hạn kết nối

với công nghệ điều hành hệ thống công trình phòng chống lũ cho

đồng bằng sông Hồng – sông Thái Bình

GIAI ĐOẠN 2006 - 2007

C ơ quan quản lý: Bộ nông nghiệp và phát triển nông thôn

B ộ Khoa học Công Nghệ

C ơ quan chủ trì: Trường Đại học Thuỷ lợi

Ch ủ nhiệm đề tài: PGS.TS Vũ Minh Cát

Nh ững người thực hiện: PGS.TS Vũ Minh Cát, ĐHTL

PGS.TS Lê V ăn Nghinh, ĐHTL

Ths Đỗ Lệ Thủy, TTDBKTTVTW

Ths Hoàng Thanh Tùng Ths Nguy ễn Hoàng Sơn

Ths Ph ạm Xuân Hoà

NCS Ngô Lê An

Và nh ững cộng tác viên khác

1.1 Mở đầu 1

1.2 Mục tiêu và nội dung nghiên cứu 2

1.3 Phạm vi của đề tài 3

1.4 Nội dung và các phương pháp nghiên cứu 3

1.4.1 Dự báo mưa trung hạn 3

1.4.2 Dự báo lũ trung hạn 4

1.4.3 Tích hợp dự báo mưa lũ trung hạn trong điều hành hệ thống hồ chứa 6

1.5 Tổng quan tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực của đề tài 6

1.5.1 Tình hình nghiên cứu trong nước 6

1.5.2 Tình hình nghiên cứu ngoài nước 11

1.6 Đóng góp của mỗi bên trong đề tài hợp tác nghiên cứu 13

1.6.1 Phía đối tác Italy 14

1.6.2 Phía đối tác Việt Nam 15

CHƯƠNG II: TỔNG QUAN VỀ LƯU VỰC SÔNG HỒNG –THÁI BÌNH THU THẬP, PHÂN TÍCH VÀ QUẢN LÝ CÁC TÀI LIỆU CƠ BẢN 19

2.1 Tổng quan về lưu vực sông Hồng – Thái Bình 19

2.1.1 Tổng quan chung 19

2.1.2 Đặc điểm địa hình 20

2.1.3 Đặc điểm địa chất, thổ nhưỡng và thực vật 21

2.1.4 Đặc điểm khí hậu 22

2.1.5 Đặc điểm hệ thống sông ngòi 25

2.1.6 Đặc điểm dân sinh kinh tế 28

2.2 Thu thập và phân tích tài liệu cơ bản 28

2.2.1 Số liệu khí tượng 28

2.2.1.1 Mạng lưới trạm đo khí tượng 28

2.2.1.2 Đánh giá chung về tài liệu khí tượng 29

2.2.2.1 Mạng lưới trạm đo đạc thủy văn 31

2.2.2.2 Đánh giá chung về tài liệu khí tượng thuỷ văn 31

2.2.2.3 Đặc điểm thủy văn trên lưu vực sông Hồng – Thái Bình 32

2.2.3 Số liệu thủy văn các hồ chứa 35

2.2.4 Tài liệu địa hình hệ thống sông Hồng -Sông Thái Bình 36

2.2.4.1 Tài liệu địa hình các hồ chứa 36

2.2.4.2 Bản đồ số DEM thuộc lưu vực sông Hồng 36

2.2.4.3 Tài liệu địa hình hệ thống sông Hồng 36

2.2.4.4 Tài liệu địa hình các khu phân chậm lũ 36

2.2.5 Tài liệu về thảm phủ thực vật và bản đồ đất lưu vực sông Hồng 37

2.3 Xây dựng cơ sở dữ liệu 37

2.3.1 Cơ sở số liệu bản đồ 38

2.3.2 Cơ sở số liệu KTTV 40

2.3.2.1 Giới thiệu phần mềm WRDB 41

2.3.2.2 Xây dựng cơ sở dữ liệu KTTV sử dụng phần mềm WRDB 42

2.3.2.3 Khai thác cơ sở dữ liệu KTTV đã xây dựng 58

CHƯƠNG III: NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG CÔNG NGHỆ DỰ BÁO MƯA TRUNG HẠN 65

3.1 Dự báo mưa ở Việt Nam 65

3.1.1 Đặc điểm sự hình thành mưa và tổ hợp các kiểu hình thời tiết gây mưa lớn lưu vực sông Hồng 65

3.2.1.3 Điều kiện ban đầu và điều kiện biên 74

3.2.1.4 Tiền xử lý và hậu xử lý trong mô hình BoLAM 76

3.2.2 Nghiên cứu ứng dụng mô hình BoLAM cho Việt Nam 76

3.2.2.1 Thay đổi cấu trúc thư mục trong mô hình BoLAM 79

3.2.3 Dự báo thử nghiệm bằng mô hình BOLAM mùa lũ 2007 83

3.3 Một số kết qủa so sánh mô hình BoLAM và mô hình HRM 95

3.4 Kết luận và kiến nghị 102

CHƯƠNG IV: NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG CÔNG NGHỆ DỰ BÁO LŨ 103

4.1 Các phương pháp dự báo thủy văn thường dùng ở Việt Nam 103

a Các phương pháp thường dùng trong dự báo thủy văn 103

1 Phương pháp xu thế 103

2.Phương pháp lưu lượng và mực nước tương ứng 104

3 Phương pháp lượng trữ 104

4 Nhóm các phương pháp phân tích thống kê 105

5 Phương pháp mạng Nơ ron thần kinh – Mạng trí tuệ nhân tạo (Artificial Neural Network) 105

6 Phương pháp sử dụng các mô hình thủy văn và thủy lực 106

7 Phương pháp kỹ thuật số 106

b.Tổng kết các phương pháp thường dùng trong dự báo ngắn hạn, trung hạn và dài hạn ở Việt Nam 107

1 Các phương pháp dự báo ngắn hạn 108

2 Các phương pháp dự báo trung hạn 108

3 Các phương pháp dự báo dài hạn 109

4.2 Phân tích đặc điểm mưa lũ trên hệ thống sông Hồng 109

4.2.1 Đặc điểm của mưa gây lũ trên lưu vực hệ thống sông Hồng 109

4.2.2 Vai trò của trữ lượng nước trên lưu vực đối với sự hình thành lũ 113

Dòng chảy lũ sông Lô 121

4.3 Xây dựng công nghệ dự báo lũ ngắn hạn hệ thống sông Hồng 125

4.3.1 Phương pháp hồi quy đa biến 128

a Cơ sở của phương pháp Hồi quy đa biến 128

b Các giả thiết của phương pháp và quy trình thực hiện phương pháp 128

c Xây dựng ma trận tương quan 129

d Phương trình dự báo và các phép thử 130

a Cấu trúc mạng ANN 138

b Quá trình quét xuôi 139

c Hàm kích hoạt 139

d Chuẩn hoá (Normalization) 140

e Lựa chọn sơ đồ mạng nơ ron thần kinh ban đầu 141

f Phương pháp quét ngược (Back Propagation Method) 141

g Một số yếu tố ảnh hưởng đến quá trình học theo phương pháp lan truyền ngược sai số 143

h Vấn đề học chưa đủ và học quá thuộc của mạng 144

i Một số giải pháp cho vấn đề học quá của mạng: 144

j Giới thiệu phần mềm neuroSolutions 145

4.3.3 Xây dựng các phương án dự báo lũ ngắn hạn cho các vị trí khác nhau trên hệ thống sông Hồng 147

4.3.3.2 Kết quả dự báo lũ cho sông Thao: 150

hệ thống sông Hồng 186

4.4.2 Ứng dụng mô hình HEC-HMS 191

4.4.2.1 Giới thiệu mô hình HEC-HMS 191

4.4.2.2 Xây dựng mô hình HEC-HMS cho lưu vực hệ thống sông Hồng.192 b Kết nối dữ liệu liệu mưa vào dự báo dòng chảy 193

c Tóm tắt một số kết quả tính toán và dự báo dòng chảy từ mưa 196

4.5 Xây dựng công nghệ dự báo lũ cho hệ thống sông Hồng 197

4.5.1 Lập trình kết nối và xây dựng công nghệ 197

4.5.2 Sử dụng công nghệ dự báo ngắn hạn 198

4.5.3 Sử dụng công nghệ dự báo trung hạn bằng mô hình DIMOSHONG 199

4.5.4 Sử dụng công nghệ dự báo trung hạn bằng HEC-HMS 201

4.6 Thử nghiệm công nghệ dự báo lũ trung hạn cho mùa lũ 2007 207

4.6.1 Dự báo thử nghiệm sử dụng mô hình DIMOSHONG 207

4.6.2 Dự báo thử nghiệm sử dụng mô hình HEC-HMS 210

CHƯƠNG V: CÔNG NGHỆ KẾT NỐI DỰ BÁO MƯA VỚI DỰ BÁO LŨ TRUNG HẠN 213

5.1 Xây dựng phần mềm kết nối giữa dự báo mưa với dự báo lũ 214

5.1.1 Lập trình đọc và ghi kết quả dự báo từ BOLAM ra file PPF – file số liệu vào cho DIMOSHONG 214

5.1.2 Lập trình giao diện xử lý số liệu đầu vào và hiển thị kết quả 224

1) Chương trình Nhập dữ liệu 224

2) Chương trình hiển thị kết quả chạy mô hình DIMOSHONG 236

CHƯƠNG VI: KẾT NỐI MÔ HÌNH DỰ BÁO MƯA LŨ TRONG ĐIỀU HÀNH HỆ THỐNG HỒ CHỨA PHÒNG CHỐNG LŨ 257

6.1 Xây dựng mô hình kết nối dự báo mưa lũ với điều hành hệ thống hồ chứa phòng lũ 257

6.1.1 Giới thiệu tóm tắt mô hình HEC-HMS về khả năng điều tiết hồ chứa 257

6.2 Lựa chọn hệ thống kịch bản về mưa và dòng chảy lũ phục vụ điều hành thử

nghiệm theo mô hình dự báo lũ trung hạn 265

6.2.1 Những căn cứ để thiết lập hệ thống kịch bản 265

6.2.2 Lựa chọn kịch bản mưa lũ 266

6.3 Phương án vận hành hệ thống hồ chứa phòng lũ theo thời gian dự kiến của dự báo hạn trung (từ 3 đến 5 ngày) 268

6.3.1 Điều tiết các hồ trong thời kỳ lũ sớm 268

6.3.2 Điều tiết các hồ trong thời kỳ lũ chính vụ 269

6.3.3 Điều tiết các hồ trong thời kỳ lũ muộn 270

6.3.4 Vận hành đảm bảo an toàn công trình 271

6.4 Kết quả vận hành thử nghiệm hệ thống hồ chứa theo các kịch bản đề ra 272

1 Trận lũ lịch sử năm 1971 xảy ra trong thời kỳ lũ sớm từ 15 tháng 6 đến 15 tháng 7 .272

2 Trận lũ lịch sử năm 1971 xảy ra trong thời kỳ lũ chính vụ từ 16 tháng 7 đến 25 tháng 8 275

3 Trận lũ lịch sử năm 1971 xảy ra trong thời kỳ lũ muộn từ 26 tháng 8 đến 15 tháng 9 279

6.5 Thử nghiệm mô hình vận hành trong mùa lũ 2007 283

CHƯƠNG VII: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 287

7.1 Kết luận 287

a Về khoa học công nghệ 287

b Về mặt hợp tác quốc tế 290

Hình 2.2: Giao diện trang đầu của Chương trình quản lý cơ sở dữ liệu 38

Hình 2.3: CSDL quản lý bản đồ DEM có độ phân giải khác nhau của cả nước 39

Hình 2.4: CSDL quản lý toàn bộ bản đồ quét tỷ lệ 1:50.000 của cả nước 39

Hình 2.5: Sơ đồ cấu trúc CSDL trong WRDB 42

Hình 2.6: Sơ đồ mạng lưới trạm khí tượng thủy văn trên hệ thống sông Hồng - Thái Bình 43

Hình 2.7: Giao diện bảng support 48

Hình 2.8: Các yếu tố đo 49

Hình 2.9: Phân nhóm các yếu tố đo 50

Hình 2.10: Phân nhóm các yếu tố đo 50

Hình 2.11: Sơ đồ nhập dữ liệu cho CSDL KTTV 57

Hình 2.12: Ví dụ nhập dữ liệu mực nước và lưu lượng trạm Sơn Tây 58

Hình 2.13: Dữ liệu mực nước và lưu lượng trạm Sơn Tây trong bảng Import 58

Hình 2.14: Bảng thống kê theo trạm và thông số 59

Hình 2.15: Lọc dữ liệu mực nước trạm có mã trạm là 74165 60

Hình 2.16: Sắp xếp dữ liệu từ lớn đến nhhỏ theo mã trạm và theo kết quả 60

Hình 2.17 Lựa chọn dữ liệu mực nước trạm Sơn Tây bằng QBE Query 61

Hình 2.18: Đường quá trình mực nước trạm Mường Tè và Lai Châu trên cùng một trục tọa độ 61

Hình 2.19: Mối tương quan mực nước tại 2 trạm Mường Tè và Lai Châu 62

Hình 2.20: Đường dẫn chọn các vùng dữ liệu quan tâm 62

Hình 2.21: Chọn các vùng dữ liệu quan tâm 63

Hình 2.22: Kiểm tra vùng dữ liệu được chọn 63

Hình 3.1: Biểu đồ quy trình chạy mô hình BoLAM trên máy tính PC-Linux 78

Hình 3.2: Cấu trúc thư mục mới của mô hình BoLAM 80

Hình 3.4: Ví dụ minh họa dự báo +24h cho trường gió và độ cao địa thế vị mực

500mb của mô hình BoLAM_FATHER (trái) và BoLAM_SON (phải) 83Hình 3.5: Ví dụ minh họa dự báo +24h cho trường nhiệt độ tại độ cao 2m của mô

hình BoLAM_FATHER (trái) và BoLAM_SON (phải) 83Hình 3.6: Miền số liệu đầu vào của mô hình toàn cầu GFS và miền tính toán của

mô hình khu vực BoLAM cho phiên bản FATHER và SON 85Hình 3.7: Lượng mưa phân tích trên khu vực Bắc Bộ từ ngày 26/07/2007 đến ngày

28/07/2007 87Hình 3.8: Tổng lượng mưa từ tháng 02/2007 đến tháng 08/2007 theo phân tích

(trái, trên) và dự báo với hạn dự báo 1 ngày (phải, trên), 2 ngày (trái,

dưới) và 3 ngày (phải, dưới) theo BoLAM_FATHER .90Hình 3.9: Tổng lượng mưa từ tháng 02/2007 đến tháng 08/2007 theo phân tích

(trái, trên) và dự báo với hạn dự báo 1 ngày (phải, trên), 2 ngày (trái,

dưới) và 3 ngày (phải, dưới) theo BoLAM_SON .91Hình 3.10: Phân bố sai số hệ thống (ME) từ tháng 02 đến tháng 08/2007 theo

phân tích và dự báo với hạn dự báo 1 và 2 ngày theo BoLAM_FATHER (các hình bên trái) và BoLAM_SON (các hình bên

phải) 92Hình 3.11: Phân bố sai số hệ thống tần suất (FB) với ngưỡng mưa 10mm/ngày từ

tháng 02/2007 đến tháng 08/2007 theo phân tích và dự báo với hạn dự báo 1 và 2 ngày theo BoLAM_FATHER (hình trái) và BoLAM_SON (hình phải) .93Hình 3.12: Phân bố hệ số tương quan (COR) từ tháng 02 đến tháng 08/2007 theo

phân tích và dự báo với hạn dự báo 1 và 2 ngày theo BoLAM_FATHER (hình trái) và BoLAM_SON (hình phải) 94

HRM (phải) 96

Hình 3.15: Tổng lượng mưa từ tháng 02/2007 đến tháng 08/2007 theo phân tích (trái) và dự báo với hạn dự báo ngày thứ hai từ BoLAM (giữa) và HRM (phải) 97

Hình 3.16: Phân bố sai số hệ thống (ME) từ tháng 02/2007 đến tháng 08/2007 theo phân tích và dự báo với hạn dự báo ngày thứ nhất và ngày thứ hai từ BoLAM (trái) và HRM (phải) 98

Hình 3.17: Phân bố sai số hệ thống tần suất (FB) với ngưỡng mưa 10mm/ngày từ tháng 02/ 2007 đến tháng 08/2007 với hạn dự báo ngày thứ nhất và ngày thứ hai từ BoLAM (trái) và HRM (phải) 99

Hình 3.18: Phân bố hệ số tương quan (COR) từ tháng 02, 2007 đến tháng 08, 2007 theo phân tích và dự báo với hạn dự báo ngày thứ nhất và ngày thứ hai từ BoLAM (trái) và HRM (phải) 100

Hình 3.19: Phân bố điểm số kỹ năng thực với ngưỡng mưa 10mm/ngày từ tháng 02/2007 đến tháng 08/2007 theo phân tích và dự báo với hạn dự báo ngày thứ nhất và ngày thứ hai từ BoLAM (trái) và HRM (phải) 101

Hình 4.1: Một số phương pháp thường dùng trong dự báo thủy văn 103

Hình 4.2: Sơ đồ mô phỏng phương pháp dự báo kỹ thuật số 107

Hình 4.3: Quy trình dự báo theo phương pháp tương quan đa biến 130

Hình 4.4: Mạng Nơ ron Thần kinh 3 lớp 139

Hình 4.5: Một neron thần kinh với hàm kích hoạt F 139

Hình 4.6: Hàm kích hoạt Logistic 140

Hình 4.7: Sơ đồ khối của thuật toán quét ngược 142

Hình 4.8- Giao diện chính của phần mềm NeuroSolutions 5.0 146

Hình 4.9- Giao diện chính của phần mềm NeuroSolutions 5.0 cho excel 147

Hình 4.10: Sơ đồ áp dụng NeuroSolutions cho Excel 147

Hình 4.11: Các bước xây dựng phương án dự báo 148

Hình 4.12: Sơ đồ mạng lưới sông Hồng-Thái Bình sử dụng trong viêc xây dựng ương án dự báo tại 150

báo với thời gian dự kiến 24h 152Hình 4.14: đường quá trình dự báo và thực đo trạm Yên Bái khi dự báo thử

nghiệm với thời gian dự kiến 24h 152Hình 4.15: đường quá trình dự báo và thực đo trạm Phú Thọ khi xây dựng PT dự

báo với thời gian dự kiến 24h 155Hình 4.16: đường quá trình dự báo và thực đo trạm Phú Thọ khi dự báo thử

nghiệm với thời gian dự kiến 24h 155Hình 4.17: đường quá trình dự báo và thực đo trạm Yên Bái khi xây dựng mạng

với thời gian dự kiến 24h 157Hình 4.18: đường quá trình dự báo và thực đo trạm Yên Bái khi dự báo kiểm tra

với thời gian dự kiến 24h 157Hình 4.19: đường quá trình dự báo và thực đo trạm Phú Thọ khi xây dựng mạng

thời gian dự kiến 24h 159Hình 4.20: đường quá trình dự báo và thực đo trạm Phú Thọ khi dự báo kiểm tra

với thời gian dự kiến 24h 159Hình 4.21: Đường quá trình mực nước thực đo và tính toán tại Hàm Yên trước

(t+24) khi xây dựng mạng 164Hình 4.22: Đường quá trình mực nước thực đo và tính toán tại Hàm Yên trước

(t+24) khi dự báo kiểm tra 165Hình 4.23: Đường quá trình mực nước thực đo và tính toán tại Bắc Mê trước

(t+24) khi xây dựng mạng 166Hình 4.24: Đường quá trình mực nước thực đo và tính toán tại Bắc Mê trước

(t+24) khi dự báo kiểm tra 166Đường quá trình mực nước tính toán và thực đo trạm Lai Châu (trước

Hình 4.29: Đường quá trình mực nước dự báo và thực đo trạm Quỳnh Nhai với

thời gian dự kiến 24h – giai đoạn kiểm định 174

Hình 4.30: Đường quá trình mực nước dự báo và thực đo trạm Tạ Bú với thời gian dự kiến 24h 175

Hình 4.31: Tóm tắt sơ đồ xử lý và xây dựng các file DEM cho mô hình 180

Hình 4.32: Bản đồ DEM lưu vực sông Hồng 181

Hình 4.33: Mạng lưới sông lưu vực sông Hồng tính đến Sơn Tây theo định dạng của DIMOSHONG 183

Hình 4.34: Bản đồ thổ nhưỡng dạng Grid lưu vực sông Hồng cả phần lãnh thổ Trung Quốc 185

Hình 4.35: Bản đồ địa chất dạng Grid lưu vực sông Hồng cả phần lãnh thổ Trung Quốc 186

Hình 4.36: Vị trí các trạm đo mưa vực sông Hồng cả phần lãnh thổ Trung Quốc đưa vào mô hình (trong trường hợp sử dụng số liệu thực mưa đo vào dự báo) 186

Hình 4.37: Mô phỏng mưa lũ cho năm 1971 187

Hình 4.38: Mô phỏng mưa lũ cho năm 1996 188

Hình 4.39: Mô phỏng mưa lũ cho năm 2000 189

Hình 4.40: Mô phỏng mưa lũ cho năm 2002 190

Hình 4.41: Sơ đồ mô phỏng lưu vực hệ thống sông Hồng đến Hà Nội bằng phần mềm HEC-HMS 3.01 193

Hình 4.42: Thư mục chứa các File dữ liệu 194

Hình 4.43: Menu dự báo 194

Hình 4.44: Cửa sổ lọc dữ liệu 195

Hình 4.45: Kết quả lọc dữ liệu 195

Hình 4.46: Menu ghi kết quả 196

Hình 4.47: Hộp hội thoại ghi kết quả 196

Hình 4.49: Giao diện chương trình dự báo lũ hệ thống sông Hồng 198

Hình 4.50: Giao diện chương trình dự báo lũ ngắn hạn hệ thống sông Hồng 199

Hình 4.51: File Bolam 200

Hình 4.52: Hộp hội thoại thông số 200

Hình 4.53: Kết quả chạy mô hình 201

Hình 4.54: Danh sách các trạm khí tượng – thủy văn 202

Hình 4.55: Menu lọc dữ liệu 202

Hình 4.56: kết quả lọc dữ liệu 203

Hình 4.57: Tải chương trình DSS 204

Hình 4.58: Mở File DSS 205

Hình 4.59: Ghi lại dữ liệu 205

Hình 4.60: Dòng chảy ban đầu 206

Hình 4.61: Thông số hồ Hòa Bình 206

Hình 4.62:Thử nghiệm công nghệ dự báo lũ trung hạn cho mùa lũ 2007 207

Hình 4.63: Đường quá trình dòng chảy dự báo và dòng chảy thực đo tại trạm Tạ Bú tháng 7/2007 208

Hình 4.64: Đường quá trình dòng chảy dự báo và dòng chảy thực đo tại trạm Yên Bái trận lũ tháng 7/2007 209

Hình 4.65: Đường quá trình dòng chảy dự báo đến trạm Bắc Mê trận lũ tháng 7/2007 210

Hình 4.66: Đường quá trình dự báo và thực đo dòng chảy vào hồ Hoà Bình từ 16/7 đến 12/9/2007 211

Hình 5.4: Giao diện phần nhập dữ liệu cho Thông số DIMOSHONG 234

Hình 5.5: Giao diện phần nhập dữ liệu cho Thông số BOLAM 235

Hình 5.6: Giao diện phần Kết quả nhập số liệu 236

Hình 5.7 : Hộp hội thoại thông báo lỗi đường dẫn 237

Hình 5.8: Giao diện chương trình Xem kết quả 237

Hình 5.8: Giao diện phần Lựa chọn trạm cần hiển thị kết quả dự báo 238

Hình 5.10: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa BOLAM cho trận lũ 8/2002 243

Hình 5.11: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa BOLAM cho trận lũ 8/2002 243

Hình 5.12: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa BOLAM cho trận lũ 8/2002 244

Hình 5.13: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa thực đo cho trận lũ 8/2002 244

Hình 5.14: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa thực đo cho trận lũ 7/2000 245

Hình 5.15: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa thực đo cho trận lũ 7/2000 245

Hình 5.16: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa BOLAM cho trận lũ 7/2000 246

Hình 5.17: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa BOLAM cho trận lũ 7/2000 246

Hình 5.18: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa BOLAM cho trận lũ 7/2000 247

Hình 5.19: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa BOLAM cho trận lũ 7/2000 247

Hình 5.20: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa thực đo cho trận lũ 8/1996 248

Hình 5.22: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa thực đo cho trận lũ

8/1996 249Hình 5.23: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa thực đo cho trận lũ

8/1996 249Hình 5.24: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa BOLAM cho trận

lũ 8/1996 250Hình 5.25: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa BOLAM cho trận

lũ 8/1996 250Hình 5.26: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa BOLAM cho trận

lũ 8/1996 251Hình 5.27: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa Thực đo cho trận

lũ 7/1971 251Hình 5.28: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa Thực đo cho trận

lũ 7/1971 252Hình 5.29: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa Thực đo cho trận

lũ 7/1971 252Hình 5.30: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa Thực đo cho trận

lũ 7/1971 253Hình 5.31: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa BOLAM cho trận

lũ 7/1971 253Hình 5.32: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa BOLAM cho trận

lũ 7/1971 254Hình 5.33: Kết quả mô phỏng đường quá trình lũ sử dụng mưa BOLAM cho trận

lũ 7/1971 254

Hình 6.4: Đường quá trình lưu lượng đến hồ Hòa Bình và lưu lượng xả ra khỏi hồ

từ 20/07/07 – 24/08/07 262Hình 6.5: Quan hệ mực nước –dung tích hồ chứa hồ Tuyên Quang 263Hình 6.6: Quan hệ mực nước –dung tích hồ chứa hồ Thác Bà 263Hình 6.7: Mực nước tại Hà Nội năm 1971 khi chưa có sự điều tiết của hồ Hòa

Bình, Tuyên Quang, Thác Bà và khi có sự điều tiết của hồ Hòa Bình, Tuyên Quang, Thác Bà 273Hình 6.8 :Đường mực nước, dung tích, lưu lượng đến và lưu lượng xả hồ Hòa

Bình điều tiết theo dạng lũ năm 1971 274Hình 6.9 :Đường mực nước, dung tích, lưu lượng đến và lưu lượng xả hồ Tuyên

Quang điều tiết theo dạng lũ năm 1971 275Hình 6.10 :Đường mực nước, dung tích, lưu lượng đến và lưu lượng xả hồ Hòa

Bình điều tiết theo dạng lũ năm 1971 276Hình 6.11:Đường mực nước, dung tích, lưu lượng đến và lưu lượng xả hồ Tuyên

Quang điều tiết theo dạng lũ năm 1971 277Hình 6.12:Đường mực nước, dung tích, lưu lượng đến và lưu lượng xả hồ Thác

Bà điều tiết theo dạng lũ năm 1971 278Hình 6.13: Mực nước tại Hà Nội năm 1971 khi chưa có sự điều tiết của hồ Hòa

Bình, Tuyên Quang, Thác Bà và khi có sự điều tiết của hồ Hòa Bình, Tuyên Quang, Thác Bà 279Hình 6.14:Đường mực nước, dung tích, lưu lượng đến và lưu lượng xả hồ Hòa

Bình điều tiết theo dạng lũ năm 1971 280Hình 6.15:Đường mực nước, dung tích, lưu lượng đến và lưu lượng xả hồ Tuyên

Quang điều tiết theo dạng lũ năm 1971 281Hình 6.16:Đường mực nước, dung tích, lưu lượng đến và lưu lượng xả hồ Thác

Bà điều tiết theo dạng lũ năm 1971 282Hình 6.17: Mực nước tại Hà Nội năm 1971 khi chưa có sự điều tiết của hồ Hòa

Bình, Tuyên Quang, Thác Bà và khi có sự điều tiết của hồ Hòa Bình, Tuyên Quang, Thác Bà 283

Hình 6.19: đường quá trình mực nước tính toán và thực đo năm 2007 tạiHà Nội từ

7h ngày 21/07 đến 07h ngày 12/09/2007 285

Bảng 2.1: Lượng mưa trung bình năm và lượng mưa ứng với các tần suất ở một số

trạm trên lưu vực 24

Bảng 2.2 Tổng hợp tổng số lượng sông 27

Bảng 2.3 Chiều dài sông hệ thống sông Hồng – Thái Bình (phần trong nước) 27

Bảng 2.5 Đặc trưng dòng chảy năm trung bình nhiều năm hệ thống sông Hồng - Thái Bình 33

Bảng 2.5: Thống kê tài liệu thủy văn thu thập được tại một số trạm chính 43

Bảng 2.6: Thống kê tài liệu khí tượng một số trạm chính thu thập được 46

Bảng 2.7: Bảng thống kê đặc trưng một số trạm thủy văn trong lưu vực 52

Bảng 2.8: Bảng mẫu dạng tabular format 56

Bảng 3.1: Các hình thế thời tiết gây mưa lớn ở Bắc Bộ 67

Bảng 3.2: Đặc trưng đỉnh lũ đặc biệt lớn trên các sông thuộc sông Hồng 68

Bảng 3.3 Các chi phí tính toán thời gian chạy mô hình BoLAM 78

Bảng 3.4: Danh sách các khối chương trình bị thay đổi hoặc viết mới trong phiên bản mô hình BoLAM được cài đặt tại TT DBKTTV TƯ 81

Bảng 3.5: Cấu hình động lực, vật lý và phương pháp số của 2 phiên bản mô hình BoLAM trong nghiên cứu dự báo định lượng mưa cho khu vực 85

Việt Nam 85 Bảng 4.1: Quan hệ mức độ lũ với tổ hợp mưu và trữ lượng nước trên lưu vực 115

Bảng 4.2: Các trận lũ lớn xảy ra vào tháng VII & VIII trên sông Hồng 115

Bảng 4.3: Tỷ lệ đóng góp (%) vào đỉnh lũ tại Sơn Tây của từng sông trong các trận lũ lơn đã xẩy ra trên sông Hồng 116

Bảng 4.4: Thời gian truyền lưu lượng từ Hòa Bình về hạ lưu sông Hồng dưới tác động của công trình Hòa Bình 125

Bảng 4.5 Tiêu chuẩn đánh giá phương án dự báo bằng hệ số tương quan của biên độ dự báo 135

Bảng 4.7: Đánh giá phương án dự báo tại trạm Bảo Hà và Yên Bái (trước 24h)

trên sông Thao bằng phương pháp hồi quy đa biến 151

Bảng 4.8: Phương trình dự báo lũ tại trạm Yên Bái (trước 12h) và Phú Thọ (trước

24h) trên sông Thao bằng phương pháp hồi qui đa biến 153

Bảng 4.9: Đánh giá phương án dự báo tại trạm Yên Bái (trước 12h) và Phú Thọ

(trước 24h) trên sông Thao bằng phương pháp hồi quy đa biến 153

Bảng 4.10: Đánh giá phương án dự báo tại trạm Bảo Hà (trước 12h) trên sông

Thao bằng phương pháp mạng trí tuệ nhân tạo 155

Bảng 4.11: Đánh giá phương án dự báo tại trạm Yên Bái (trước 24h) trên sông

Thao bằng phương pháp mạng trí tuệ nhân tạo 156

Bảng 4.12: Đánh giá phương án dự báo tại trạm Yên Bái (trước 12h) trên sông

Thao bằng phương pháp mạng trí tuệ nhân tạo 157

Bảng 4.13: Đánh giá phương án dự báo tại trạm Phú Thọ (trước 24h) trên sông

Thao bằng phương pháp mạng trí tuệ nhân tạo 158

Bảng 4.14: Dự báo trực tiếp mực nước 24h tại trạm Hàm Yên theo phương pháp

Bảng 4.18: Đánh giá phương án trực tiếp mực nước 24h theo phương pháp mạng

trí tuệ nhân tạo ANN tại trạm Hàm Yên 164

Bảng 4.22: Phương trình dự báo lũ tại trạm Quỳnh Nhai (thời gian dự kiến 24h)

bằng phương pháp hồi qui đa biến 170

Bảng 4.23: Đánh giá kết quả dự báo mực nước trạm Quỳnh Nhai với thời gian dự

kiến 24h 171

Bảng 4.24: Phương trình dự báo lũ tại trạm Tạ Bú (thời gian dự kiến 24h) bằng

phương pháp hồi qui đa biến 171

Bảng 4.25: Đánh giá kết quả dự báo mực nước trạm Tạ Bú (thời gian dự kiến

24h) 172

Bảng 4.26: Cấu trúc mô hình mạng thần kinh (BPNN) được xây dựng cho các

trạm trên sông Đà 173

Bảng 4.27: Kết quả dự báo các trạm bằng mô hình trí tuệ nhân tạo 173

Bảng 4.28 Bảng phân loại đất theo USDD- SCS-CN được sử dụng xây dựng bản

đồ lưới (grid) lớp phủ bề mặt 184

Bảng 4.29: Kết quả đánh giá sai số dự báo từ mô hình DIMOSHONG 210

Bảng 4.30: Kết quả đánh giá sai số dự báo từ mô hình HEC 213

Bảng 6.1: Kịch bản các phương án vận hành hệ thống phòng lũ 267

Bảng 6.2: Quy định về mực nước trước lũ trong các hồ thời kỳ lũ sớm 268

Bảng 6.3: Quy định về mực nước trước lũ trong các hồ thời kỳ chính vụ 269

Bảng 6.4: Cao trình mực nước trước lũ 275

Bảng 6.5: thống kê sai số dự báo tại trạm Sơn Tây và Hà Nội 285

NN&PTNT Nông nghiệp và phát triển nông thôn

GFS (Cơ quan thời tiết quốc gia Hoa Kỳ USNWS) GSM (Cơ quan khí tượng Nhật Bản – JMA)

MNDBT Mực nước dâng bình thường

CH ƯƠNG I: MỞ ĐẦU

1.1 M ở đầu

Dự báo khí tượng thủy văn đóng vai trò cực kỳ quan trọng trong việc điều hành

hệ thống các hồ chứa thượng nguồn phục vụ phát điện, cấp nước và chống lũ cho hạ

du Đối với những nước nằm trong khu vực nhiệt đới như nước ta thì lũ chủ yếu hình thành từ mưa Tương tác giữa bức xạ mặt trời và các nhân tố mặt đệm hình thành các

tổ hợp thời tiết gây mưa Nước mưa sau khi đã lấp đầy chỗ trũng, ngấm xuống đất thì

chảy tràn trên bề mặt lưu vực vào các sông suối nhỏ, rồi chảy ra những sông lớn hơn Trên cơ sở bản chất vật lý của hiện tượng, việc dự báo lũ tại 1 địa điểm nào đó sẽ bao

gồm các công đoạn như: i) Dự báo thời tiết bao gồm các yếu tố như nhiệt độ, nắng, gió, độ ẩm, mưa, bốc hơi; ii) Mô phỏng quá trình mưa rơi xuống lưu vực, chảy tràn trên sườn dốc và chảy vào sông suối; iii) Dự báo dòng chảy trên cơ sở qui luật chảy truyền từ những vùng cao xuống các vùng thấp

Dựa vào thời gian dự kiến, người ta chia dự báo nói chung thành 3 hạn: dự báo

ngắn hạn với thời gian dự kiến nhỏ hơn hoặc bằng 24 giờ; dự báo trung hạn với thời gian dự kiến từ 2 đến 5 ngày, và dự báo dài hạn thời gian dự báo lớn hơn 5 ngày

Lũ trên hệ thống sông Hồng tập trung nhanh, thời gian lũ ở phần thượng lưu các sông cũng chỉ kéo dài từ 3 đến 5 ngày, trong khi các phương pháp dự báo lũ hiện nay

chỉ mới đạt thời gian dự kiến 24 đến 36 giờ, do đó các quy trình vận hành hệ thống công trình phòng lũ hạ du cũng chỉ được xây dựng với thời gian dự kiến 24 đến 36 giờ

Để công tác điều hành các công trình phòng lũ cho hạ du có hiệu quả, các nhà khoa

học đã nghĩ tới việc kéo dài thời gian dự kiến thông qua việc dự báo mưa Điều đó có nghĩa là nếu như chúng ta dự báo được lượng mưa trước một khoảng thời gian (chẳng

hạn 24 đến 36 giờ) thì cũng có nghĩa là đã kéo dài được thời gian dự báo lũ lên gấp đôi

Hiện nay trên thế giới công nghệ dự báo mưa và dự báo lũ đã phát triển ở mức

độ cao Công nghệ dự báo hiện đại trong đó kết hợp nhiều mô hình toán đã kết nối với

hệ thống cơ sở dữ liệu như hệ thông tin địa lý (GIS), các vệ tinh, Rada để tăng tính

Châu Âu Các mô hình tích hợp trên có khả năng dự báo hạn trung có độ chính xác

tương đối cao với thời gian dự kiến từ 3 đến 5 ngày

Xuất phát từ nhu cầu cần thiết phải nâng cao chất lượng dự báo và kéo dài thời gian dự báo mưa lũ trên hệ thống sông Hồng phục vụ điều hành hệ thống liên hồ chứa phòng lũ cho hạ du thì việc nghiên cứu và áp dụng các công nghệ mới trên thế giới về

dự báo mưa lũ trung hạn là rất cần thiết Chính vì vậy trường Đại học Thủy lợi đã được Bộ Khoa học Công nghệ và Bộ Nông Nghiệp và Phát triển Nông thôn giao nhiệm vụ thực hiện đề tài ”Hợp tác nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo lũ trung

h ạn kết nối với công nghệ điều hành hệ thống công trình phòng chống lũ cho đồng

b ằng sông Hồng – sông Thái Bình” trong khuôn khổ nghị định thư đã được ký kết

giữa 2 chính phủ Việt Nam và Italy về hợp tác khoa học công nghệ

Tham gia vào thực hiện nghiên cứu này phía đối tác Italia gồm các chuyên gia

của Đại học Brescia, Đại học Bách khoa Milano – nơi xây dựng và phát triển mô hình

thủy văn DIMOSOP và các chuyên gia của Viện Nghiên cứu Khoa học Khí Quyển và Khí hậu Bologna (Institute of Atmospheric Sciences and Climate in Bologna (ISAC-CNR) – nơi xây dựng và phát triển mô hình dự báo thời tiết BOLAM Phía Việt Nam, tham gia vào đề tài này ngoài các chuyên gia, giảng viên của trường Đại học Thủy lợi còn có các chuyên gia đầu ngành về dự báo mưa lũ trung hạn của Trung tâm Dự báo KTTVTW, nơi sẽ tiếp nhận kết quả của đề tài, cải tiến, hoàn thiện cho phù hợp với điều kiện Việt Nam để đưa vào dự báo tác nghiệp trong tương lai

1.2 M ục tiêu và nội dung nghiên cứu

Mục tiêu của đề tài là: “Hợp tác nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo mưa lũ trung hạn kết nối với công nghệ điều hành hệ thống công trình phòng chống lũ cho đồng bằng sông Hồng – Thái Bình”

Với mục tiêu đã nêu trên, các nội dung chính của đề tài bao gồm:

1 Hợp tác nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo mưa trung hạn

2 Hợp tác nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo lũ trung hạn

3 Hợp tác nghiên cứu xây dựng công nghệ tích hợp giữa dự báo mưa và lũ trung hạn

4 Kết nối dự báo mưa lũ trung hạn với công nghệ điều hành hệ thống công trình phòng chống lũ cho đồng bằng sông Hồng – Thái Bình

Hồng và sông Thái Bình, nhưng kết quả đưa ra sẽ chỉ là các khu vực nằm trong lãnh

thổ Việt Nam Công nghệ dự báo lũ trung hạn sẽ được thực hiện cho mọi vị trí của lưu

vực sông Hồng – sông Thái Bình, nhưng kết quả đưa ra là các vị trí thuộc thượng nguồn của các hồ chứa hiện tại bao gồm Hoà Bình, Tuyên Quang, Thác Bà Phần kết

nối dự báo mưa lũ trung hạn với công nghệ điều hành hệ thống công trình phòng lũ cho đồng bằng sông Hồng – sông Thái bình chỉ là kết nối và thử nghiệm một số kịch

bản đề ra nhằm hỗ trợ cho việc điều hành các hồ chứ không phải đi xây dựng quy trình

vận hành cho các hồ chứa trên lưu vực nghiên cứu

1.4 N ội dung và các phương pháp nghiên cứu

Để thực hiện các nội dung chính nêu trong phần (1.2), các phương pháp nghiên

cứu được sử dụng để nghiên cứu là điều tra, thu thập số liệu, các thông tin liên quan; phân tích, tổng hợp số liệu, thông tin; phương pháp mô hình hoá và phương pháp chuyên gia Phương pháp nghiên cứu cụ thể cho từng vấn đề được tóm tắt dưới đây:

1.4.1 D ự báo mưa trung hạn

Trước đây, dự báo thời tiết nói chung và dự báo mưa nói riêng ở nước ta chủ

yếu dựa vào phương pháp sinop, nghĩa là sử dụng các bản đồ để dự tính sự tiến triển

của các hình thế thời tiết và trên cơ sở đó dự báo các yếu tố Tuy nhiên, từ năm 1997

trở lại đây, với sự trợ giúp của các cơ quan khí tượng khu vực và toàn cầu, Trung tâm

dự báo khí tượng thuỷ văn trung ương (TTDBKTTVTW) đã bước đầu ứng dụng các

mô hình số trị vào dự báo thời tiết như sử dụng mô hình GME-HRM (Global Model for Europe-High-resolution Regional Model) do Tổng cục thời tiết CHLB Đức (DWD) cung cấp Việc áp dụng các mô hình số trị vào dự báo thời tiết, bão, ATNĐ, mưa… đang rất được quan tâm nghiên cứu và phát triển ở các nước tiên tiến trên thế giới vì

Tượng Hoa Kỳ, NASA, và nhiều trường đại học trên thế giới (Hoa Kỳ, Âu Châu,

Hồng Kông và Đài Loan) dùng để dự báo thời tiết

− Mô hình BOLAM do Viện Nghiên cứu Khoa học Khí Quyển và Khí hậu Bologna (Institute of Atmospheric Sciences and Climate in Bologna (ISAC-CNR), Italia xây

dựng và phát triển từ những năm 1990, đây là một trong những mô hình khí tượng

hiện đại có độ chính xác cao, hiện nay được các nước Châu Âu sử dụng rất nhiều

để dự báo thời tiết

− Các mô hình khác như mô hình dự báo số trị phân giải cao GME-HRM (Global Model for Europe-High-resolution Regional Model) do Tổng cục thời tiết CHLB Đức (DWD) xây dựng và phát triển …vv

Trong khuôn khổ dự án hợp tác về khoa học công nghệ giữa Chính phủ Việt Nam và Chính phủ Italy theo nghị định thư đã ký kết, chúng tôi lựa chọn mô hình BOLAM vào nghiên cứu và ứng dụng dự báo mưa trung hạn cho lưu vực sông Hồng

và sông Thái Bình Mô hình này được chính TS Buzzi – tác giả của mô hình cùng tham gia nghiên cứu, mô phỏng và chuyển giao cho Trường Đại học Thủy lợi và Trung tâm Dự báo KTTVTW để áp dụng cho khu vực nghiên cứu

liệu đầu vào được đồng thời thực hiện theo hai hướng chính sau:

- Nhận dạng lũ: Các nghiên cứu của các nhà khoa học Trường Đại học Thuỷ lợi Hà

Nội tập trung phân tích rõ tính chất phân kỳ của lũ, tổ hợp lũ và những dấu hiệu

nhận biết về quy mô lũ trên sông Hồng

- Dự báo dòng chảy lũ: Các nghiên cứu về dự báo lũ tác nghiệp do Trung tâm Dự báo Khí tượng Thuỷ văn trung ương và Viện nghiên cứu khí tượng thuỷ văn thực

hiện

Từ năm 1992 đến nay, để đáp ứng yêu cầu điều hành hồ chứa Hòa Bình, chúng

ta đã tiến hành dự báo dòng chảy đến hồ trước 1-2 ngày và 5-10 ngày Tuy nhiên, khi

thời gian dự báo càng dài thì độ chính xác càng thấp Công cụ dự báo chủ yếu là các

phương pháp truyền thống, thống kê đơn giản

Dự báo dòng chảy ngắn hạn sử dụng các biểu đồ kinh nghiệm, mô hình SSARR

dạng thu gọn, mô hình diễn toán lũ trong sông, quan hệ mưa rào dòng chảy, phương pháp mực nước tương ứng Mức bảo đảm của dự báo thuỷ văn đạt mức 80% - 85% với

thời gian dự kiến trên sông Đà từ 24-30 giờ; nếu kéo dài thời gian dự kiến tăng thêm 12-24 giờ nữa thì độ chính xác giảm xuống còn 70-75%

Dự báo dòng chảy trung hạn được tiến hành với việc sử dụng các mô hình mưa rào - dòng chảy như mô hình TANK; mô hình HBV của Viện Khí tượng Thuỷ văn

Thụy Điển, Mô hình SSARR, Muskingum, mô hình HEC-RESSim kết hợp với các mô hình thuỷ lực 1 chiều và 2 chiều đã được nghiên cứu ứng dụng trong diễn toán lũ trên

hệ thống sông Hồng Đó là các mô hình VRSAP, KOD01 Hiện nay các mô hình MIKE11 và MIKE21 đang được nghiên cứu thử nghiệm trong dự báo tác nghiệp

Ngoài các mô hình thủy văn có thông số gộp đã nêu trên đây, gần đây xu thế áp

dụng các mô hình thủy văn có thông số phân bố cũng đã được áp dụng nhiều trên thế

giới như:

- Mô hình Marine của Viện Cơ học chất lỏng Toulouse, Cộng hoà Pháp xây dựng

Mô hình này đang được Viện Cơ học Việt nam và Trung tâm Dự báo KTTVTW nghiên cứu và áp dụng trong đề tài NCKH cấp Bộ đã được nghiệm thu và đang được dự báo thử nghiệm

- Mô hình DIMOSOP do Trường Đại học Bách khoa Milano và Brescia, Italia xây

dựng Mô hình này đã được sử dụng rất nhiều và cho kết quả rất tốt ở một số nước Châu Âu như Italia, Pháp, Thụy Sĩ trong dự báo lũ trung hạn

- Mô hình TOP MODEL của Hoa kỳ, và nhiều mô hình khác của Nhật…

Trong khuôn khuôn khổ dự án hợp tác khoa học công nghệ giữa chính phủ Việt Nam và chính phủ Italia theo nghị định thư, chúng tôi lựa chọn mô hình DIMOSOP để

tiến hành dự báo lũ trung hạn cho hệ thống sông Hồng và sông Thái Bình vì mô hình được chính GS TS Ranzi – tác giả của mô hình cùng tham gia nghiên cứu, mô phỏng

và chuyển giao cho Trường ĐH Thủy lợi và Trung tâm Dự báo KTTVTW Thêm vào

đó, điểm nổi bật của mô hình DIMOSOP so với các mô hình thủy văn thông số tập

sánh và đánh giá, đồng thời sử dụng các phương pháp phân tích thống kê, mạng Trí tuệ nhân tạo để xây dựng các phương án dự báo ngắn hạn cho hệ thống sông nghiên cứu

để từ đó phát triển thành một công nghệ dự báo lũ (cả ngắn hạn và trung hạn) phục vụ điều hành hệ thống hồ chứa chống lũ cho hạ du

1.4.3 Tích h ợp dự báo mưa lũ trung hạn trong điều hành hệ thống hồ chứa

Hiện nay, trên hệ thống sông Hồng và sông Thái Bình đã hình thành hệ thống liên hồ chứa gồm có 3 hồ chứa là hồ Hoà Bình, hồ Tuyên Quang, và hồ Thác Bà trên 3 sông của hệ thống tham gia vào phòng lũ, cấp nước, và phát điện Trong tương lai sẽ

có hồ Sơn La, và một số hồ nữa trên các nhánh sông của sông Đà Vì vậy vấn đề điều hành hệ thống hồ chứa trên phục vụ đa mục tiêu, đem lại hiệu quả kinh tế lớn nhất là

vấn đề cấp bách

Chính phủ vừa qua đã phê duyệt Qui hoạch phòng chống lũ hệ thống sông

Hồng, sông Thái Bình - Quyết định số 92/2007/QĐ-TTg ngày 21/06/2007 Tuy nhiên

Qui hoạch này mới chỉ tập trung vào vấn đề phòng chống lũ mà chưa xem xét đến các

vấn đề khác của điều hành, để mang lại hiệu quả kinh tế lớn nhất Ở các nước phát triển, để điều hành hệ thống liên hồ chứa, người ta thường xây dựng một quy trình với nhiều phương án vận hành đã được tối ưu hoá đáp ứng được sự thay đổi của các mục tiêu trong từng điều kiện cụ thể và nó sẽ được vận hành khá linh hoạt, tùy thuộc vào điều kiện thời tiết cụ thể Vì vậy, vấn đề dự báo lũ trung hạn là một vấn đề quan trọng

và ưu tiên hàng đầu để có thể vận hành tốt hệ thống liên hồ đem lại hiệu quả kinh tế cao nhất và an toàn

Trong đề tài này chúng tôi tiến hành lập trình đưa ra công nghệ kết nối dự báo

mưa và dự báo lũ trung hạn phục vụ dự báo tác nghiệp (công nghệ kết nối BOLAM – DIMOSOP) và thử vận hành một vài phương án phòng lũ, chứ không đi sâu vào tìm ra

tập hợp các phương án vận hành tối ưu hệ thống liên hồ chứa đáp ứng đa mục tiêu do

hạn chế về kinh phí và thời gian thực hiện Việc kết nối cũng chỉ thực hiện trong điều

kiện có 3 hồ Hòa Bình, Tuyên Quang và Thác Bà

1.5 T ổng quan tình hình nghiên cứu thuộc lĩnh vực của đề tài

1.5.1 Tình hình nghiên c ứu trong nước

a D ự báo thời tiết

Trước những năm 1995, dự báo thời tiết chủ yếu dựa vào phương pháp sinop,

có nghĩa là sử dụng các bản đồ để dự tính sự tiến triển của các hình thế thời tiết và trên

cơ sở đó dự báo các yếu tố

Từ năm 1997 trở lại đây, với việc trợ giúp của các cơ quan khí tượng khu vực

và toàn cầu, Trung tâm dự báo khí tượng thuỷ văn trung ương (TTDBKTTVTW) đã thu được một số sản phẩm dự báo số trị từ các Cơ quan khí tượng Nhật bản (JMA), Cơ quan khí tượng Ôxtrâylia (BOM) (dạng bản đồ (1999), dạng số (đầu năm 2001), mô hình dự báo số trị phân giải cao GME-HRM (Global Model for Europe-High-resolution Regional Model) do Tổng cục thời tiết CHLB Đức (DWD) cung cấp Việc

sử dụng các Radar thời tiết cũng bắt đầu thực hiện Mạng lưới radar thời tiết có 5 trạm

với 7 radar trong đó 2 radar MRL-5 của Liên Xô và TRS-2730 của Pháp đặt tại Phủ

Liễn, 01 radar TRS-2730 của Pháp đặt tại Việt Trì; 02 radar MRL-5 của Liên Xô và TRS-2730 của Pháp đặt tại Vinh; 01 radar DWSR của Mỹ đặt tại Tam Kỳ và 01 radar DWSR đặt tại Nha Trang Việc khai thác các sản phẩm từ radar thời tiết có tác dụng

rất quan trọng đối với dự báo bão, ATNĐ, mưa, dông, tố, lốc

Từ năm 1997, Trung tâm Quốc gia Dự báo Khí tượng Thuỷ văn đã được trang

bị hệ thống thu nhận ảnh mây vệ tinh phân giải cao Đây là một hệ thống hiện đại cho phép thu được các ảnh mây với các dải phổ khác nhau chụp từ vệ tinh địa tĩnh GMS-5

của Nhật có độ phân giải từ 5 đến 7 km Các ảnh vệ tinh dạng số (S-VISSR: Stretched Visible and Infrared Spin Scan Radiometer) của tất cả các kênh ảnh gồm hai ảnh hồng ngoại nhiệt (IR1, IR2), một ảnh hơi nước (WV) và một ảnh hiển thị phổ (VIS) nhận được liên tục từng giờ qua vệ tinh GMS-5 trở thành một công cụ đắc lực trong công tác nghiệp vụ dự báo khí tượng thuỷ văn của Trung tâm

Bên cạnh các sản phẩm định tính như các ảnh mây từ 4 kênh (IR1, IR2, WV và VIS), còn có các sản phẩm ứng dụng đã được tạo ra từ ảnh mây vệ tinh phân giải cao

dạng số như: ảnh tổ hợp từ nhiều kênh phổ; Cường độ mưa và tổng lượng mưa bằng

phương pháp kết hợp các kênh phổ hồng ngoại nhiệt (phương pháp Kurino) Các sản

phẩm dạng số này đã góp phần quan trọng trong dự báo thời tiết, thuỷ văn hàng ngày

và đặc biệt trong mùa bão, lũ

Mặc dù đã được trang bị những thiết bị đo đạc và thu nhận hiện đại và một số

mô hình tính toán của nước ngoài, nhưng do thời tiết mang tính địa phương rất mạnh

ết quả dự báo thời tiết chưa cao, mới chỉ đảm bảo dự báo ngày, còn thời hạn dài

một kỹ sư Việt Nam đưa ra mà không có nguồn gốc sử dụng phương pháp nào để xây

dựng Chỉ sau ngày giải phóng, công tác dự báo thủy văn đặc biệt là dự báo lũ mới được quan tâm chú ý và trải qua nhiều giai đoạn:

- Giai đoạn từ 1955 đến 1976: công cụ dự báo thủy văn trên khu vực nghiên cứu được xây dựng chủ yếu theo các phương pháp dự báo truyền thống như phương pháp xu thế, phương pháp mực nước tương ứng Nổi bật nhất là phối hợp phương pháp diễn toán lũ với phương pháp mưa dòng chảy để xử lý gia nhập khu giữa trong những đoạn sông có nhập lưu lớn (1965-1971)

- Giai đoạn từ 1977 đến nay: nhờ có sự phát triển mạnh mẽ của máy tính điện tử mà

dự báo lũ đã có nhưng đã có những biến đổi mạnh Trong thời kỳ này có rất nhiều

mô hình dự báo lũ (thủy văn, thủy lực) được xây dựng và ứng dụng để dự báo lũ Các mô hình thủy văn như TANK, SSARR, NAM, HEC-HMS, ANN… đã được Trung tâm DBKTTV Quốc gia, Viện nghiên cứu KTTV kết hợp với các phương pháp dự báo truyền thống như phân tích thống kê, nhận dạng hình thế thời tiết gây

mưa lớn, phương pháp hồi quy bội để dự báo lũ Các mô hình thuỷ lực như VRSAP, KOD1, TLUC96… cũng đã được trường ĐHTL và Viện KTTV áp dụng

để dự báo lũ Tuy nhiên, khi lũ lớn, mức đảm bảo của các phương pháp dự báo

ngắn hạn chưa cao, đặc biệt khi kéo dài thời gian dự kiến tăng thêm 12-24 giờ nữa thì độ chính xác giảm xuống còn 70-75%; Hiện nay các mô hình MIKE11 và MIKE21, cùng với xu hướng sử dụng các mô hình phân bố như MARINE cũng đang được nghiên cứu thử nghiệm trong dự báo tác nghiệp

c Nh ững tồn tại của việc dự báo mưa - lũ hiện nay ở nước ta

Ch ất lượng dự báo còn ở mức thấp cụ thể như sau

- Dự báo mưa phục vụ điều hành hồ Hoà Bình thường dùng hiện nay là các phương pháp Synop, thống kê khách quan, phân tích biến trình, động lực thống kê, tương

tự nhân tố Các phương pháp thường đơn giản với các yếu tố dự báo như: mưa, gió, nhiệt độ, độ ẩm

- Mức bảo đảm của dự báo thời tiết ngắn hạn khoảng 80-85%, trung hạn khoảng 70% (tính trung bình trong khoảng hơn 10 năm phục vụ công trình thuỷ điện Hoà Bình) Những trường hợp có mưa lớn diện rộng, diễn biến phức tạp, mức bảo đảm

của dự báo mưa đạt thấp hơn 70%

- Mức bảo đảm của dự báo thuỷ văn ngắn hạn đạt 85 - 90% với thời gian dự kiến là

24 giờ Tất nhiên nếu kéo dài thời gian dự kiến ra 36 - 48 giờ, những trường hợp có

mưa lũ lớn đột xuất trong thời gian dự kiến ở vùng hạ lưu sông Đà, Thao, Lô và

Hồng thì trị số dự báo thường có sai số lớn và mức đảm bảo chỉ đạt 70-75%

- Mức bảo đảm dự báo thủy văn trung hạn (trước 5 ngày vào mùa lũ), hạn dài (15 ngày) cho không vượt quá 70%, trong trường hợp lũ lớn còn xuống dưới 60%

V ề lưới trạm, thiết bị quan trắc, hệ thống truyền và xử lý thông tin:

- Về lưới trạm đo mưa: Trên lưu vực sông Đà (tính riêng phần Việt Nam) mật độ

trạm đo mưa là 724 km2

/trạm, khoảng cách trung bình giữa các trạm khoảng 25 -

30 km So với Nhật Bản (290 km2

/trạm) thì lưới trạm đo mưa ở thượng nguồn lưu

vực sông Hồng ở mức quá thấp Mặt khác, nhiều trạm đặt không đúng vị trí mong

muốn, nên số liệu thu được chưa phản ánh đúng chế độ mưa của lưu vực

- Về lưới trạm quan trắc thủy văn: Theo tiêu chuẩn của WMO, mật độ tối thiểu cho các trạm thủy văn vùng ven biển là 2750 km2

/trạm, vùng núi là 1000 km2

/trạm, trong khi đó ở lưu vực sông Đà (phần Việt Nam) mật độ lưới trạm đo mực nước là

2440 km2/trạm; trạm đo lưu lượng nước là 3830 km2

/trạm Như vậy mật độ trạm đo

lưu lượng nước trên lưu vực sông Đà (phần Việt Nam) mới đạt 25 - 28% tiêu chuẩn

Quốc tế Đó là chưa kể đến sự hạn chế rất nhiều về những thông tin cần thiết của

lưu vực trên lãnh thổ Trung Quốc Trên đây chúng ta mới chỉ phân tích số lượng

trạm đo mà ta chưa đề cập đến vị trí mạng lưới trạm đo mưa, lũ đặt chưa hợp lý và

chưa đặc trưng

- Về thiết bị đo: Số trạm tự ghi mưa ít, phần lớn các trạm mưa khí hậu là thùng đo

mưa chưa đáp ứng yêu cầu về dự báo tác nghiệp theo hướng hiện đại

- Thiết bị thông tin tại các trạm đo: Các trạm đo tham gia phát báo đều sử dụng một trong 3 loại phương tiện sau: Vô tuyến điện chuyên ngành, Thuê bao bưu điện, Điện thoại tự động Tại Trung tâm dự báo KTTV Trung ương, hàng ngày thu thập

khối lượng lớn các thông tin từ các trạm mặt đất, cao không trên lưu vực sông Đà,

Hồng; các thông tin khí tượng, radar thời tiết, các thông tin qua mạng GTS, thông tin và sản phẩm dự báo số trị của trung tâm dự báo thế giới (INTERNET) Ngoài các mạng nghiệp vụ, tại Trung tâm Dự báo KTTVTW có một hệ thống thu và xử lý

hạn chế về phần mềm quản lý hệ thống, phần mềm khai thác thông tin trong nghiệp

vụ dự báo, tốc độ còn thấp của các kênh thông tin

- Công nghệ thu thập lưu trữ, xử lý, hiển thị thông tin vệ tinh khí tượng và radar thời

tiết vào loại hiện đại Tuy nhiên công nghệ khai thác thông tin trong dự báo bão và

mưa lưu vực sông Đà, Hồng vẫn chưa được xây dựng Thông tin chưa có tính hệ

thống và chưa liên tục theo thời gian và theo lưu vực Với các phương tiện và công nghệ thu thập, lưu trữ, xử lý thông tin hiện nay của TTDBKTTVTW mới chỉ đảm

bảo các thông tin tối thiểu cho công tác dự báo phục vụ điều hành hồ Hoà Bình

- Nhìn chung, số liệu KTTV từ các trạm trên lưu vực được truyền về Trung tâm sau khoảng 3- 6 giờ; từ các trạm khí tượng thế giới thường sau khoảng 2-3 giờ Thời gian thu nhận thông tin như vậy còn quá chậm Nguyên nhân chủ yếu do phương

tiện truyền tin từ các trạm trong nước về Trung tâm còn lạc hậu; các kênh thông tin

viễn thông khí tượng giữa Hà Nội và Bắc Kinh, Moskva và Băng Cốc còn ở tốc độ

thấp

- Sau khi có thông tin, khâu xử lý số liệu, đưa vào các mô hình dự báo tác nghiệp

cũng phải mất thêm 1 thời gian nữa (ít nhất từ 2-3 giờ) Như vậy, từ khi thu thập số

liệu đến khi phát báo cũng đã mất khoảng 6 - 12 giờ

d Các công trình nghiên c ứu trong nước có liên quan

1) Nhiệm vụ phòng lũ hạ du công trình trong dự án đầu tư thuỷ điện Sơn La, do

Trường ĐH Thủy lợi và Công ty KSTK Điện 1 thực hiện năm 1990

2) Nghiên cứu công nghệ nhận dạng lũ trong điều hành hồ Hoà Bình chống lũ hạ du

và nh hưởng của nó tới đồng bằng sông Hồng, sông Thái Bình (Đề tài nhà nước,

Bộ KH - CN MT) do các nhà khoa học trường ĐH Thủy lợi thực hiện năm 1992 3) Xây dựng công nghệ nhận dạng lũ thượng lưu sông Hồng phục vụ điều hành hồ Hoà Bình chống lũ hạ du - Bộ Khoa học, Công nghệ và Môi trường (cũ), do

Trường Đại học Thủy lợi thực hiện năm 1994

4) Đề tài nghiên cứu xây dựng công cụ dự báo lũ thượng lưu hệ thống sông Hồng do Trung tâm Quốc gia DBKTTV thực hiện 1995 – 1997

5) Đề tài xây dựng công cụ mô phỏng số phục vụ cho đề xuất, đánh giá và điều hành các phương án phòng chống lũ sông Hồng – Thái Bình do Viện cơ học Thực hiện 6) Chương trình cấp Nhà nước về Phòng chống lũ sông Hồng, sông Thái Bình do Cục

Quản lý đê điều và Phòng chống lụt bão chủ nhiệm, chương trình 1999 - 2002

7) Đánh giá tình hình thời tiết sinh lũ phục vụ cảnh báo và dự báo lũ trên hệ thống sông Hồng, ĐH Thủy lợi, Trung tâm Quốc gia dự báo KTTV, 2002

8) Tuyển tập báo cáo “Khoa học công nghệ dự báo và phục vụ dự báo khí tượng thủy

văn” Hà nội, 26-27/12/2000 Trung tâm quốc gia dự báo KTTV

9) Qui trình vận hành hồ chứa thủy điện Hòa Bình và các công trình cắt giảm lũ sông

Hồng trong mùa lũ hàng năm (gọi tắt là Quy trình vận hành 2005) – Quyết định số 103/PCLBTW ngày 16/6/2005, do Đại học Thủy lợi chủ trì, nhóm chuyên gia thực

hiện 2004 - 2005

10) Quy hoạch phòng chống lũ hệ thống sông Hồng, sông Thái Bình - Quyết định số

92/2007/Q Đ-TTg ngày 21/06/2007

1.5.2 Tình hình nghiên c ứu ngoài nước

a T ổng quan tình hình nghiên cứu ở ngoài nước của nhiệm vụ

Hiện nay trên thế giới công nghệ dự báo mưa và dự báo lũ đã phát triển ở mức

độ cao Công nghệ dự báo hiện đại trong đó kết hợp nhiều mô hình toán đã kết nối với

hệ thống cơ sở dữ liệu như hệ thông tin địa lý (GIS), các vệ tinh, Rada để tăng tính

hiệu quả của các mô hình toán Các mô hình thuỷ văn – thuỷ lực với công nghệ cao được tích hợp với các mô hình dự báo thời tiết được xây dựng ở Châu Âu, Mỹ , Nhật

và nhiều nước khác trên thế giới Ví dụ ở Châu âu đã tiến hành tích hợp mô hình thuỷ

văn DIMOSOP với mô hình dự báo thời tiết BOLAM trong khuôn khổ nghiên cứu RAPHAEL và MAP-SOP Các mô hình tích hợp trên có khả năng dự báo hạn trung có

độ chính xác cao với thời gian dự kiến từ 3 đến 5 ngày

Dự báo mưa, áp thấp nhiệt đới, bão theo mô hình HRM từ ảnh mây vệ tinh phân

giải cao, ảnh Radar với số liệu đầu vào là các trường phân tích và dự báo của một số

mô hình toàn cầu như GFS (Cơ quan thời tiết quốc gia Hoa Kỳ - USNWS) GSM (Cơ quan khí tượng Nhật Bản - JMA) cũng đã được thực hiện

Việc xử lý số liệu đầu vào của các mô hình dự báo thời tiết được thực hiện theo

hướng hiện đại, chẳng hạn chương trình tính mưa từ ảnh mây vệ tinh kết hợp nhiều

Nhằm điều hành thống nhất và có hiệu quả kiểm soát lũ, chia sẻ nguồn nước trên phạm vi quốc gia phần lớn các nước tiên tiến như Nga, Mỹ, Anh, Nhật, Hà Lan, Đan Mạch, Canada, Cộng hoà Liên bang Đức v.v đã xây dựng các trung tâm, chia sẻ thông tin ở các trung tâm này có các trang thiết bị thu phát thông tin hiện đại, các

phần mềm mạnh và đặc biệt là việc ứng dụng công nghệ Viễn thám cho phép phân tích

ngập lụt, hạn hán và tổn thất thiên tai, nhằm trợ giúp lựa chọn giải pháp phòng tránh

hiệu quả Các trung tâm có trang WEB riêng và thường xuyên phát tin trên mạng Internet

Khoa kỹ thuật dân dụng của Trường đại học Brescia, Italy (cơ quan đối tác khoa học nước ngoài) đã có nhiều năm tham gia giảng dạy và thực hiện các nhiệm vụ nghiên cứu có liên quan tới lĩnh vực nguồn nước, đặc biệt là các nghiên cứu chuyên sâu trong lĩnh vực dự báo lũ, mô hình toán thủy văn, thủy lực trên các lưu vực có địa hình phức tạp

Khoa đã tham gia dự án của Cộng đồng Châu Âu (EU Project "RAPHAEL" - ENV 4-CT97-0552 (http://civserv.ing.unibs.it/raphael/) với tư cách là điều phối viên

của dự án (Giáo sư B Bacchi, chủ nhiệm khoa đồng thời là điều phối viên của dự án)

Mục tiêu của dự án là phát triển, thiết lập và ứng dụng thử nghiệm các mô hình tích

hợp khí tượng và thủy văn cho một vùng nhằm nâng cao chất lượng dự báo lũ trung

hạn và quản lý lũ cho các lưu vực có điều kiện địa hình phức tạp

Giáo sư Roberto Ranzi là điều phối viên của các nghiên cứu tính toán thủy văn

thử nghiệm của “Chương trình Thủy văn hạn trung cho các lưu vực ở vùng An-pơ”,

Chương trình đã tiến hành kiểm nghiệm và ứng dụng dự báo kiểm chứng các công nghệ và phương pháp dự báo lũ hiện đại cho lưu vực miền núi và lưu vực có địa hình

phức tạp thông qua các mô hình tích hợp khí tượng – thủy văn Đây là dự án nằm trong chương trình tài trợ của Hội đồng Nghiên cứu Quốc Gia của Italia

(http://civserv.ing.unibs.it/utenti/ranzi/MAP/maphyd.htm), của Bộ Đại học và Nghiên

cứu của Italia, Cơ quan nghiên cứu không gian của Italia và các tổ chức khác

Bên cạnh đó Tiến sỹ Grossi, trong chương trình nghiên cứu sinh tiến sỹ của mình tại Trường đại học tổng hợp Milan, đã tham gia thực hiện dự án POPSICLE của

cộng đồng Châu Âu (‘Production of Precipitation Scenarios for Impact assessment of

CLimate change in Europe’) Các nghiên cứu của tiến sỹ Grossi chủ yếu là ứng dụng các mô hình thủy văn để phân tích tác động của sự biến đổi các kịch bản mưa theo mùa tới dòng chảy trên các lưu vực tại khu vực miền Trung Italia

Hiện nay Khoa đang tiến hành áp dụng mô hình thủy văn (Mô hình DIMOSOP)

đã được thử nghiệm tích hợp thành công với mô hình thời tiết BOLAM dự báo thời gian thực trong khuôn khổ của chương trình nghiên cứu RAPHAEL và MAP-SOP Các mô hình thủy văn – khí tượng tích hợp này đang được các nghiên cứu sinh Việt Nam tại Trường Brescia phát triển ứng dụng cho lưu vực sông Hồng

Mô hình thời tiết BOLAM đã được sử dụng tính toán cho các trận lũ lịch sử trong quá khứ tại Italia, đây là mô hình được phát triển và thiết lập tại CNR-ISAO Các mô hình tích hợp nói trên có thể đưa ra các dự báo trung hạn với kết quả dự báo

trước từ 3 đến 5 ngày có độ chinh xác cao

b Danh m ục các công trình nghiên cứu của đối tác Italia có liên quan

1) Mô phỏng lại “trận lũ thế kỷ” xảy ra năm 1966 tại vùng Florence và Venice bằng

mô hình tích hợp khí tượng – thủy văn do Đại học Brescia và ISAC thực hiện từ 2003-2005

2) Thiết kế hệ thống viễn thám và mô hình tích hợp hệ thống khí tượng thủy văn sử

dụng trong dự báo lũ do và Đại học Brescia thực hiện năm 2004

3) Sử dụng công nghệ viễn thám để giám sát sự biến đổi các thông số trong mô hình

thủy văn và dòng chảy do Đại học Brescia thực hiện từ 2000-2002

4) Điều phối trong lĩnh vực thủy văn về chương trình dự báo hạn trung cho vùng núi

An Pơ, trong giai đoạn thử nghiệm có sử dụng phương pháp dự báo lũ thời gian

thực bằng các mô hình tích hợp khí tượng – thủy văn do Đại học Brescia và Đại

học Bách khoa Milano thực hiện từ năm 1999

5) Điều phối dự án nghiên cứu của Cộng đồng Châu Âu –RAPHAEL về phát triển, thiết lập và ứng dụng thử nghiệm các mô hình tích hợp khí tượng và thủy văn cho

một vùng nhằm nâng cao chất lượng dự báo lũ trung hạn và quản lý phòng lũ cho các lưu vực có điều kiện địa hình phức tạp do Đại học Brescia, Đại học Bách khoa Milano và ISAC thực hiện từ năm1998 -2000

1.6 Đóng góp của mỗi bên trong đề tài hợp tác nghiên cứu

Bologna (Institute of Atmospheric Sciences and Climate in Bologna (ISAC-CNR) –

nơi xây dựng và phát triển mô hình dự báo thời tiết BOLAM nghiên cứu đề tài ”Hợp

tác nghiên c ứu xây dựng công nghệ dự báo lũ trung hạn kết nối với công nghệ điều

hành h ệ thống công trình phòng chống lũ cho đồng bằng sông Hồng – sông Thái

Bình” Đề tài được thực hiện trong 2 năm 2006 - 2007 theo hợp đồng của Bộ Khoa

học & Công nghệ ký với trường Đại học Thủy lợi

Theo văn bản thỏa thuận giữa Đại học Thủy lợi và Đại học Brescia, phía đối tác chuyển giao cho phía Việt Nam 2 mô hình (1) dự báo mưa trung hạn BOLAM và (2)

dự báo lũ trung hạn DIMOSOP

Đây là 2 mô hình đã khá hoàn chỉnh, đã được thử nghiệm và đưa vào dự báo tác nghiệp cho vùng trung âu đạt kết quả tốt Tuy nhiên, khi áp dụng cho vùng nhiệt đới

như Việt nam thì chắc chắn phải có hiệu chỉnh, nâng cấp, thử nghiệm ít nhất từ 2 - 3

năm mới có thể đưa vào dự báo tác nghiệp được

Vì là đề tài hợp tác nghiên cứu, nên đóng góp của mỗi bên được thể hiện như sau:

1.6.1 Phía đối tác Italy

Từ tháng 3/2006, các đối tác Italy đã cho phép các cán bộ Việt nam tiếp cận các

mô hình dự kiến chuyển giao là BOLAM và DIMOSOP

4 cán bộ của trường đại học Thủy lợi và trung tâm dự báo quốc gia đã được cử sang Italy học tập, nghiên cứu mô hình với sự giúp đỡ trực tiếp của tiến sĩ Buzzi và giáo sư Ranzi là tác giả phát triển các mô hình trên Giáo sư Ranzi còn là chủ nhiệm

của đề tài hợp tác phía Italy Cũng trong khuôn khổ của đề tài này, 1 cán bộ của đại

học Thủy lợi hiện là nghiên cứu sinh của GS Ranzi được nghiên cứu mô hình trong

thời gian khá dài, đã giúp các cán bộ phía Việt nam rất nhiều trong việc tìm hiểu, rút

ngắn thời gian tiếp cận và kiểm soát các mô hình nghiên cứu Trong thời gian học tập, các cán bộ của Việt Nam còn được làm việc trực tiếp với các cán bộ của Viện Nghiên

cứu Khoa học Khí Quyển và Khí hậu Bologna, đại học Brescia học hỏi tích lũy thêm kinh nghiệm xử lý các mô hình

Phía Italy đã làm việc và cho phép chúng ta kết nối với nguồn dữ liệu toàn cầu, khu vực là đầu vào của mô hình dự báo mưa BOLAM

Giáo sư Ranzi cùng các chuyên gia khác đã sang Việt Nam cùng với các cán bộ

của trường đại học Thủy lợi cài đặt, hiệu chỉnh và chạy thử mô hình gốc; đi thực địa

một số điểm trên lưu vực nghiên cứu để hiểu biết thêm các điều kiện của Việt nam như

tình hình sông suối, mặt đệm, các công trình trên sông v.v nhằm hiệu chỉnh bước đầu các thông số của mô hình và đổi tên mô hình dự báo lũ trong hạn DIMOSOP thành DIMOSHONG với các thông số gần với điều kiện của lưu vực sông Hồng hơn

Đào tạo các chuyên gia, các nghiên cứu sinh với mục tiêu hợp tác lâu dài về khoa học công nghệ trong lĩnh vực khí tượng thủy văn và mở rộng ra các hướng khác

như kết nối các mô hình thành một khối cùng với xây dựng các trạm quan trắc tự động

để dự báo thời gian thực, một hướng tiếp cận hiện đại mà chúng ta mong đợi trong

những năm tới

Với kế hoạch rất cụ thể và những đóng góp có hiệu quả của chuyên gia, chỉ trong một thời gian ngắn, các cán bộ phía Việt nam thuộc trường đại học Thủy lợi và Trung tâm dự báo KTTV trung ương đã tiếp nhận và cài đặt, chạy thông 2 mô hình trên các máy tính của 2 cơ quan

1.6.2 Phía đối tác Việt Nam

Như đã trình bày ở trên, các mô hình được thiết lập cho một khu vực nhất định

với điều kiện khí hậu và mặt đệm đặc trưng, nên khi chuyển sang ứng dụng cho lưu

vực sông Hồng, nhất thiết cần có các nghiên cứu hiệu chỉnh để phù hợp với điều kiện

của chúng ta

a) Đối với mô hình BOLAM

Mô hình dự báo thời tiết do trung tâm dự báo KTTV trung ương tiếp nhận chuyển giao, cài đặt và sử dụng Như đã biết, phiên bản mô hình BoLAM được chuyển giao là phiên bản nghiên cứu nên gây ra nhiều khó khăn trong quá trình cài đặt và chạy

thử nghiệm Để tạo ra những phù hợp cho chạy nghiệp vụ với điều kiện tại Việt Nam, chúng tôi đã nghiên cứu cải tiến như sau:

- Thay đổi cấu trúc thư mục mô hình về cấu trúc thư mục chuẩn của một mô hình dự báo thời tiết số trên hệ điều hành Linux và sắp xếp lại các chương trình mã nguồn theo cấu trúc thư mục này

- Thay đổi bộ biên dịch cho toàn bộ mã nguồn mô hình BoLAM Cụ thể, sử dụng bộ

- Phát triển một bộ chương trình hậu xử lý cho mô hình BoLAM phục vụ bài toán

hiển thị kết quả (sử dụng phần mềm đồ họa GrADS-Grid Analysis and Display System) và đánh giá kết quả (chuyển định dạng đầu ra của BoLAM về dạng mã NetCDF-Network Common Data Form để phù hợp với chương trình đánh giá nghiệp vụ tại TT DBKTTV TƯ)

- Thay đổi lưới sai phân ngang của mô hình BoLAM (sử dụng lưới kinh vĩ có độ phân giải như nhau thay vì sử dụng lưới sai phân quay)

Với những thay đổi này đã cải thiện được thời gian chạy mô hình, xuất nhập kết

quả theo các trường trực tiếp phục vụ các dự báo khác Trong năm 2006, các cán bộ

của trung tâm dự báo KTTV trung ương đã cài đặt và chạy thông chương trình Từ tháng 1/2007 đến tháng 8/2007 đã chạy thử nghiệm dự báo thời tiết cho khu vực Việt Nam song song với các mô hình khác, nhằm so sánh kết quả, đánh giá sai số và tiếp

tục cải tiến mô hình

b) Đối với mô hình DIMOSHONG

Trường đại học Thủy lợi là cơ quan tiếp nhận, cải tiến cho phù hợp và ghép nối

với các mô hình dự báo khác phục vụ điều hành phòng chống lũ cho đồng bằng sông

Hồng DIMOSOP là mô hình thủy văn thông số tập trung có ưu điểm hơn hẳn các mô hình thông số tập trung khác là khả năng sử dụng thông tin toàn cầu như bản đồ đất,

hiện trạng sử dụng đất, địa hình, lớp phủ, hệ thống sông suối dưới dạng số, nghĩa là cho phép nhập trực tiếp các thông tin đầu vào ở dạng ô lưới Tuy nhiên, khi áp dụng vào nước ta, các cán bộ của trường đã xử lý một số lỗi gặp phải và cùng chuyên gia xử

lý, nâng cấp một số modul thuộc mô hình Những cải tiến, nâng cấp bao gồm:

- Sai khác giữa hệ qui chiếu tài liệu hiện có và hệ qui chiếu mà mô hình yêu cầu Chúng tôi sử dụng phần mềm ArcGIS 9.0 để chuyển đổi

- DEM thu thập được gồm nhiều mảnh, mỗi mảnh chỉ bao một khu vực trong lưu

vực nghiên cứu Sử dụng phần mềm ArcGIS 9.0 để ghép mảnh DEM rồi cắt về khu vực nghiên cứu Tuy nhiên, xuất hiện các lỗi trên dữ liệu DEM như lỗi giá trị

sụt giảm (sink) hoặc nâng cao đột ngột (peak) Chúng tôi dùng ArcGIS 9.0 hoặc HEC-geo-HMS để xử lý

- Các lỗi khi xây dựng mạng sông suối từ DEM ở những vùng mà độ cao là không

rõ ràng hoặc chuyển tiếp rất nhanh trong khu vực hẹp mà độ phân giải của DEM không thể hiện được Đối với lỗi này, chúng tôi đề xuất hiệu chỉnh với việc sử

dụng các bản đồ số địa hình với tỷ lệ lớn chuyển sang DEM, sau đó dùng kỹ thuật Fussion trong GIS để chỉnh sửa