ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG BẤT ĐỊNH KHẢ NĂNG (GLUE) CHO DỰ BÁO LŨ TRÊN LƯU VỰC SÔNG VỆ

Tuy nhiên dự báo lũ hiện nay vẫn luôn là một bài toán khó đối với các nhà khoa học, các chuyên gia dự báo khí tƣợng thủy văn không chỉ Việt Nam mà cả các nƣớc tiên tiến trên thế giới

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

Phạm Thị Thu Hiền

ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG

BẤT ĐỊNH KHẢ NĂNG (GLUE) CHO DỰ BÁO LŨ

TRÊN LƯU VỰC SÔNG VỆ

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC

Hà Nội - 2010

Style Definition: TOC 3: Space

Before: 3 pt, Tab stops: 15,4 cm, Right,Leader: … + Not at 16,07 cm

Style Definition: TOC 1: Tab stops:

15,4 cm, Right,Leader: … + Not at 16,07 cm

ii

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

Phạm Thị Thu Hiền

ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG BẤT ĐỊNH KHẢ NĂNG (GLUE) CHO DỰ BÁO LŨ

TRÊN LƯU VỰC SÔNG VỆ

Chuyên ngành: Thủy văn học

Mã số: 60.44.90

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC

Người hướng dẫn khoa học: TS Nguyễn Tiền Giang

Hà Nội- 2010

iii

LỜI CẢM ƠN

Luận văn này được thực hiện tại Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Luận văn nằm trong khuôn khổ đề tài nghiên cứu khoa học cấp Đại học Quốc gia “Phân tích độ nhạy và

độ bất định của mô hình WetSpa sử dụng phương pháp Monte Carlo để dự báo lũ (áp dụng cho lưu vực sông Vệ)”, thực hiện một phần công việc của đề tài Tôi xin gửi lời cảm ơn đến các thầy cô, đặc biệt là TS Nguyễn Tiền Giang đã hướng dẫn và khích lệ tôi hoàn thành luận văn này Tôi xin cảm ơn

sự giúp đỡ của GS Yongbo Liu ở Trường Đại học Tự do Brussel, là một trong những người tham gia xây dựng mô hình đã cung cấp phiên bản mới nhất của mã nguồn mô hình WetSpa

Tôi xin chân thành cảm ơn sinh viên Đoàn Thị Đoan khoa Khí tượng Thủy văn và Hải Dương học đã hỗ trợ tôi trong quá trình thực hiện Tôi xin gửi lời cảm ơn đến Thạc sỹ Phạm Thị Phương Chi và hai bạn sinh viên của Trường đại học Twente, Hà Lan: Daniël Van Puten và Tom Doldersum đã phối hợp cùng tôi thực hiện và cung cấp cho tôi một số kết quả phục vụ cho nghiên cứu này và những chương trình Matlab giúp tôi tìm hiểu về ngôn ngữ lập trình Matlab và Fortran

Cuối cùng xin cảm ơn gia đình và bạn bè đã giúp đỡ, động viên tôi rất nhiều trong suốt quá trình học tập và thực hiện luận văn Do thời gian và kinh nghiệm hạn chế nên luận văn không tránh khỏi những thiếu sót, vì vậy tôi rất mong sự góp ý của các thầy cô và các bạn để luận văn được hoàn thiện hơn

Học viên Phạm Thị Thu Hiền

iv

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN III

BẢNG KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT VI

MỞ ĐẦU 11

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN 55

1.1 Tổng quan về công nghệ dự báo lũ… ………5

1.2 Tổng quan về mô hình sử dụng trong dự báo lũ ……… 5

1.2.1 Phân loại mô hình toán thủy văn 55

1.2.2 Một số mô hình thủy văn sử dụng trong dự báo lũ 77

1.3 Đánh giá tính bất định trong quy trình dự báo lũ 7

1.4 Tổng quan về lưu vực sông Vệ 8

1.4.1 Vị trí địa lý 1212

1.4.2 Địa hình 1313

1.4.3 Địa chất, thổ nhưỡng 1414

1.4.4 Thảm phủ thực vật 1515

1.4.5 Khí hậu 1515

1.4.6 Đặc điểm thủy văn 2020

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2424

2.1 Giới thiệu mô hình WetSpa 25

2.1.1 Lịch sử phát triển của mô hình WetSpa 2424

2.1.2 Mô hình WetSpa 2424

2.1.3 Mô hình Wetpass 2525

2.1.4 WetSpa cải tiến 2626

2.2 Phương pháp ước lượng bất định khả năng - GLUE 28

2.2.1 Cơ sở lý thuyết phương pháp GLUE 4343

2.2.2 Xác định chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp 4545

2.2.3 Xác định khoảng giá trị và hàm phân bố của các thông số 4747

2.2.4 Thiết lập quy trình sử dụng chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp để tính toán khoảng bất định 4747

2.2.5 Thiết lập quy trình cập nhật độ phù hợp khi có thêm số liệu 4949

2.2.6 Chế độ mô phỏng và chế độ dự báo 4949

CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP ƯỚC LƯỢNG BẤT ĐỊNH CHO DỰ BÁO LŨ TRÊN SÔNG VỆ 5151

3.1 Thu thập và xử lý dữ liệu 53

3.1.1 Số liệu không gian 5151

3.1.2 Số liệu khí tượng thủy văn 5252

3.2 Tính toán trong Arcview 54

3.3 Các thông số toàn cục của mô hình 55

Formatted: Font: 12 pt

Formatted: Tab stops: 15,4 cm, Left

Formatted: Space Before: 0 pt

Formatted: Space Before: 0 pt

Formatted: Space Before: 0 pt

Formatted: Space Before: 0 pt

Formatted: Left

Formatted: Space Before: 0 pt

v

3.4 Xây dựng quy trình dự báo lũ có tính đến độ bất định của bộ thông số 58

3.4.1 Lựa chọn thông số 5757

3.4.2 Khoảng bất định của các thông số 5757

3.4.3 Phương pháp lấy mẫu 5858

3.4.4 Tính toán với mô hình WetSpa 5959

3.4.5 Lựa chọn chỉ tiêu 6060

3.4.6 Tính toán khả năng 6161

3.4.7 Tính toán bất định (UE) 6161

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 6767

TÀI LIỆU THAM KHẢO 7170

Formatted: Space Before: 0 pt

vi

BẢNG KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT

WetSpa

Water and Energy Transfer between Soil, Plants and Atmosphere

tin chuẩn của Mỹ

American Standard Code for Information Interchange

bất định khả năng

Generalized Likelihood Uncertainty Estimation

siêu lập phương Latin

Latin Hypercube Sampling

Simulations

Formatted Table

1

MỞ ĐẦU

Quy trình dự báo lũ nói chung bao gồm các bước: thu thập thông tin phục vụ

chỉnh – đánh giá và lựa chọn kết quả dự báo, in bản tin và kết thúc Quy trình dự báo lũ được thực hiện theo thứ tự từ thượng lưu đến hạ lưu, tùy theo điều kiện của từng khu vực mà các nhà dự báo xây dựng các quy trình dự báo cụ thể trên từng lưu vực Các quy trình dự báo được xây dựng theo nguyên tắc chung nhưng các phương pháp, chương trình hay các mô hình áp dụng trong dự báo lũ trên từng khu vực dự báo có thể khác nhau

Trong quy trình dự báo lũ số liệu luôn được cập nhật, trao đổi qua hệ thống tin theo

sơ đồ như sau:

Hình 1: Sơ đồ các bước trong quy trình dự báo lũ

2

Sự phát triển của quy trình dự báo lũ ngày càng cao cùng với sự phát triển của khoa học công nghệ Thể hiện rõ rệt ở công nghệ quan trắc, kỹ thuật đo đạc, xử

công tác dự báo lũ Công nghệ ứng dụng trong quy trình dự báo lũ trong luận văn này chủ yếu là vấn đề áp dụng mô hình toán thủy văn trong dự báo dòng chảy

Có thể phân loại các phương pháp dự báo thủy văn ra thành các nhóm như: hồi quy, phân tích chuỗi thời gian, mô hình nhận thức, thống kê khách quan, tổng hợp địa lý, địa mạo… Trong dự báo lũ (hạn ngắn) thì nhóm phương pháp sử dụng các mô hình nhận thức đang được phát triển và ứng dụng rộng rãi nhất Nguyễn Thanh Sơn đã tổng quan khá đầy đủ các mô hình nội và ngoại như HYDROGIS, KOD, VRSAP, NLRRM, HMC, SSARR, TANK, NAM, MIKE, MARINE, v.v được ứng dụng ở Việt Nam [7]

Ở nước ta, đã có nhiều các công trình công bố liên quan đến nghiên cứu, xây dựng quy trình dự báo lũ Bùi Văn Đức và nnk (2000), đã nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo mực nước lũ sông Cửu Long tại Tân Châu và Châu Đốc; Cao Đăng Dư (2003, 2005) đã đề xuất các quy trình dự báo, cảnh báo lũ trên các sông Trà Khúc và sông Vệ; Đặng Ngọc Tĩnh (2002) đã đề nghị áp dụng tin học trong dự báo, cảnh báo lũ Miền Trung; Nguyễn Lan Châu và nnk (2000) đã đề xuất công nghệ dự báo lũ thượng lưu hệ thống sông Thái Bình; Trần Tân Tiến và nnk (2006)

đã xây dựng công nghệ dự báo lũ bằng mô hình số thời hạn 3 ngày cho khu vực Trung Bộ Việt Nam; Trần Thục và nnk (2003) đã xây dựng công nghệ dự báo lũ hệ thống sông Hồng - Thái Bình Kết quả thu được từ những công trình này đã và đang mang lại những lợi ích thiết thực trong việc phòng chống lũ lụt, góp phần phát triển kinh tế xã hội [2]

Việc ứng dụng mô hình toán trong dự báo lũ đã góp phần đáng kể trong sự phát triển của công nghệ dự báo lũ Tuy nhiên, các mô hình thủy văn có thể áp dụng trong dự báo nghiệp vụ cần phải mất nhiều công sức tìm được bộ tham số của mô hình, đặc biệt với các mô hình thủy văn phân phối Hơn nữa, do thiếu sự hiểu biết

3

về lưu vực nghiên cứu và số liệu thực đo nên dẫn đến các trường hợp có nhiều bộ tham số trong mô hình hay nhiều mô hình cùng đưa ra kết dự báo có chất lượng như nhau [20,28] Để chọn được một mô hình cùng bộ thông số có thể dùng trong dự báo tác nghiệp cho một trường hợp cụ thể, các thành phần sau đây cần được xác định, đo đạc và ước lượng [29]: (1) Mô hình: cấu trúc, các tham số, các biến trạng thái, điều kiện ban đầu và điều kiện biên, và (2) Dữ liệu: giá trị đo đạc các biến vào

và ra mô hình Tất cả các thành phần trên đều chứa đựng tính bất định làm ảnh hưởng đến giá trị dự báo Trong khi đó, kết quả dự báo lũ hiện nay chỉ cho một kết quả duy nhất tương ứng với số liệu đầu vào và bộ thông số nhất định vì vậy không thể xem xét đánh giá được ảnh hưởng của những sai số gặp phải trong quá trình Tuy nhiên dự báo lũ hiện nay vẫn luôn là một bài toán khó đối với các nhà khoa học, các chuyên gia dự báo khí tượng thủy văn không chỉ Việt Nam mà cả các nước tiên tiến trên thế giới Việc xây dựng một công nghệ dự báo chuẩn xác vẫn còn nhiều khó khăn, luôn tồn tại những sai số yếu tố ảnh hưởng đến tính chính xác của kết quả dự báo Vì vậy, đánh giá độ bất định cấu trúc, tham số và số liệu đầu vào của mô hình dự báo đóng vai trò rất quan trọng [9, 10] Đồng thời, vai trò của việc lượng hoá các loại bất định trong dự báo, đặc biệt là dự báo lũ ở nước ta hiện nay chưa được xem xét và đánh giá đúng Một trong những hướng nghiên cứu mới trên thế giới hiện nay là thể hiện những sai số quá trình vào kết quả dự báo Trong [29] M.G.F Werner, N.M Hunter và P.D Bates đã sử dụng phương pháp ước lượng bất định khả năng (GLUE) để đánh giá các giá trị bất định về phân phối sử dụng đất trong mô hình thủy động lực tương tác 1D, 2D trên lưu vực sông Meuse

A Bahremand và F De Smedt [12] kiểm định tự động và phân tích độ nhạy các thông số sử dụng mô hình ước lượng thông số độc lập (PEST) với mô hình WetSpa cho lưu vực Torysa có diện tích khá lớn ở Slovakia đã đạt được những kết quả khả quan Ryan Fedak (1999) đã nghiên cứu ảnh hưởng của kích thước ô lưới với hai

mô hình HEC-1 và TopModel [27] Ngoài ra, có thể kể đến các nghiên cứu của Iman và Helton [24], Campolongo và Saltelli [16], Nguyen T.G và De Kov J [20],

4

Với mục đích bước đầu nghiên cứu đánh giá độ bất định cấu trúc, tham số và lượng hóa các loại bất định trong mô hình dự báo lũ nhằm đưa ra một số kết quả khả năng phục vụ cho dự báo lũ luận văn đã thực hiện đề tài “Nghiên cứu ứng dụng phương pháp ước lượng bất định (GLUE) vào mô hình dự báo lũ” Đây là một vấn

đề rất mới trong nghiên cứu dự báo lũ hiện nay Vì vậy mục tiêu chính là nghiên cứu cơ sở lý thuyết và áp dụng thử nghiệm đối với lưu vực sông Vệ, đại diện cho các lưu vực sông miền Trung và đã có nhiều nghiên cứu đánh giá tính toán, dự báo

lũ và tình hình lũ lụt,… nhưng chưa có nghiên cứu nào có xét đến độ bất định Cụ thể, nội dung luận văn tập trung vào hai vấn đề chính:

- Nghiên cứu phương pháp ước lượng bất định (GLUE) ứng dụng đối với mô

- Xây dựng quy trình dự báo lũ có tính độ bất định, áp dụng thử nghiệm đối với lưu vực sông Vệ tính đến trạm An Chỉ

5

Chương 1 TỔNG QUAN

1.1 Tổng quan về công nghệ dự báo lũ

Từ năm 1980 đến nay, việc ứng dụng các mô hình toán trong nghiên cứu và

nghiệp vụ đã trở nên phổ biến Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ tin

học và các thiết bị xử lý thông tin, các mô hình sử dụng trong tính toán cũng có sự

phát triển mạnh mẽ, tạo khả năng mô phỏng rất tốt các quá trình, hiện tượng Do đó,

vấn đề sử dụng mô hình trong tính toán được đẩy mạnh Bên cạnh đó các mô hình

cũng không ngừng phát triển và hoàn thiện Các mô hình toán thủy văn đã tạo ra

một bước tiến lớn trong dự báo lũ

Việc mô tả các hiện tượng thuỷ văn bằng các biểu thức toán học được gọi là mô

hình toán thuỷ văn Vì các hiện tượng thuỷ văn phụ thuộc vào nhiều yếu tố và biến

đổi theo cả thời gian và không gian, cho nên các mô hình toán học biểu diễn đầy đủ

các mối liên quan phức tạp này đòi hỏi khối lượng tính toán lớn Với sự trợ giúp của

máy tính điện tử, mô hình toán thuỷ văn được phát triển rất mạnh góp phần quan

trọng đưa các phương pháp tính toán dòng chảy từ mưa vào ứng dụng trong thực

tiễn

1.2 Tổng quan về mô hình sử dụng trong dự báo lũ

1.2.1 Phân loại mô hình toán thủy văn

Trong mô hình toán thuỷ văn có thể được chia làm 2 loại: mô hình tất định

và mô hình ngẫu nhiên:

1- Mô hình ngẫu nhiên: Vì dòng chảy chịu ảnh hưởng của rất nhiều yếu tố,

mỗi yếu tố lại tác động lên dòng chảy theo những quy luật riêng, phức tạp, do đó

mô hình toán học dù có chi tiết cũng khó mô tả đầy đủ chính xác tất cả các mối

nhiên và chuỗi số tập hợp các giá trị của dòng chảy phải tuân theo quy luật thống

kê

Những mô hình toán loại này đang được sử dụng có hiệu quả trong việc dự báo thủy

văn dài hạn và tính toán thiết kế các công trình trên sông Hiện có 2 loại:

Formatted: Space Before: 6 pt

Formatted: Font: (Default) Times

6

- Một là để tính khả năng xuất hiện của hiện tượng, thường dùng để tính toán thiết kế các công trình trên sông

- Loại thứ 2 là mô hình ngẫu nhiên để tính toán dự báo dòng chảy như các

2- Mô hình tất định: Dòng chảy dòng chảy coi là kết quả tất nhiên của

lượng mưa, độ ẩm, … và đặc điểm bề mặt lưu vực Trên cơ sở đó mô hình tìm các biểu diễn các quan hệ mưa - dòng chảy bằng các biểu thức toán học khác nhau Trong việc mô hình hoá sự hình thánh dòng chảy thì có 2 cách tiếp cận: tiếp cận vật

lý – toán và tiếp cận thông số hóa

Đối với cách tiếp cận thông số hóa gồm có: Mô hình thông số tập trung thường xét trên diện tích dòng chảy cơ sở, các thông số đặc trưng là giá trị trung bình cho cảc lưu vực Mô hình thông số tập trung biểu diễn hàm vào và hàm ra phụ thuộc vào thời gian mà không xét theo không gian Mô hình thông số phân tán ngoài yếu tố thời gian còn chứa ít nhất một thông số nữa thí dụ như không gian Những mô hình có thông số tập trung lại có thể được chia làm 2 loại mô hình hộp

- Mô hình hộp đen: Cấu tạo và thông số của mô hình không rõ ràng Các mô hình thông số đơn giản của dòng chảy mặt đã sớm được dùng trong thuỷ văn Những mô hình đầu tiên thường là những mô hình mô phỏng quan hệ giữa dòng chảy mặt với lượng mưa và diện tích hứng nước có dạng thuần tuý kinh nghiệm

- Mô hình quan niệm: Khi hiểu biết càng sâu hơn thì mô hình được dùng ngày càng phức tạp hơn Do độ phức tạp ngày càng tăng dẫn đến sự phân chia về mặt phương hướng sử dụng mô hình Sự phân chia này đã đẫn đến mô hình thành phần và mô hình hệ thống

Chu trình thuỷ văn xảy ra trên mặt đất có thể chia thành nhiều thành phần Quan trọng nhất là các thành phần thấm, bốc hơi, dòng chảy ngầm và diễn toán dòng chảy sông ngòi, bao gồm sự tập trung dòng chảy trên sườn dốc và dòng chảy trong sông Chính từ việc nghiên cứu từng thành phần đã dẫn tới việc tìm hiểu các

7

qui luật vật lý, điều khiển các yếu tố và dẫn tới xây dựng mô hình kinh nghiệm càng

gần với bản chất vật lý của hiện tượng Các mô hình quan niệm phổ biến như:

SSARR (Mỹ), TANK (Nhật), Stanford (Mỹ)…

Sự phân loại mô hình nêu trên được trình bày ở hình sau:

Hình 1.1: Sơ đồ phân loại mô hình toán thủy văn

1.2.2 Một số mô hình thủy văn sử dụng trong dự báo lũ

1 Mô hình TANK

Mô hình TANK ra đời năm 1956 tại trung tâm nghiên cứu Quốc gia về phòng

chống thiên tai Tokyo – Nhật Bản

Lưu vực được diễn tả như là một chuỗi các bể chứa sắp xếp theo hai phương

thẳng đứng và nằm ngang Giả thiết cơ bản của mô hình là dòng chảy cũng như

dòng thấm là các hàm số của lượng nước trữ trong các tầng đất Mô hình TANK

đơn không xét sự biến đổi của độ ẩm đất theo không gian, phù hợp với những lưu

vực nhỏ trong vùng ẩm ướt quanh năm

Với 4 bể chứa xếp theo chiều thẳng đứng, mỗi bể chứa có một hoặc vài cửa

ra ở thành bên và một cửa ra ở đáy Lượng mưa rơi xuống mặt đất đi vào bể trên

cùng Sau khi khấu trừ tổn thất, bốc hơi, một phần sẽ thấm xuống bể dưới theo cửa

MÔ HÌNH TOÁN THUỶ VĂN

MÔ HÌNH TOÁN THUỶ VĂN

MÔ HÌNH TOÁN THUỶ VĂN

MÔ HÌNH TOÁN THUỶ VĂN

Mô hình thông số

tập trung

Mô hình thông số phân tán

Mô hình hộp

đen

Mô hình quan niệm

Formatted: Font: 13 pt, English (U.S.)

Formatted: Indent: First line: 2,3 ch

8

ra ở đáy, một phần cung cấp cho dòng chảy trong sông theo các cửa ra ở thành bên

Quan hệ giữa lượng dòng chảy qua các cửa với lượng ẩm trong các bể là tuyến tính

Theo cấu trúc trên, mô hình TANK mô phỏng cấu trúc ẩm trong các tầng đất

của lưu vực Lượng dòng chảy hình thành từ các bể lần lượt thể hiện đặc tính các

thành phần dòng chảy mặt, sát mặt và dòng chảy ngầm Dòng chảy hình thành từ tất

cả các bể, sau cùng sẽ được truyền qua một bể chứa mô tả sự biến dạng dòng chảy

do tác dụng điều tiết của lòng sông

 Yêu cầu số liệu

-oặ

-)

 Thông số mô hình

Mô hình TANK là mô hình nhiều thông số nhưng nhóm thông số chính là hệ

số các cửa ra các bể, hệ số hiệu chỉnh mưa và tỷ trọng trạm mưa Các thông số khác

ảnh hưởng đến dòng chảy tính toán ở mức độ thấp hơn

Các thông số cửa ra các bể trong việc diễn tả cân bằng nước từng bể và giữa

các bể với nhau có mối quan hệ nhất định phản ánh đặc tính từng thành phần dòng

chảy Ví dụ: Tổng hệ số cửa ra thành bên và đáy không thể lớn hơn 1 Hệ số dòng

chảy cửa ra thành bên bể A phải lớn hơn các bể B, C, D…

9

Nét nổi bật của mô hình SSARR là thể hiện quan hệ mưa - dòng chảy một cách chi tiết, hợp lý Các yếu tố thuỷ văn được phân tích cho mỗi lưu vực tương đối đồng nhất Mô hình SSARR được dùng để tính toán khôi phục dòng chảy từ mưa, tính toán dự báo dòng chảy lũ

Mô hình SSARR được thiết lập nhằm sử dụng cho mục đích chính sau đây: Tổng hợp dòng chảy từ mưa hoặc tuyết tan trên lưu vực, nghiên cứu điều hành hệ thống sông và dự báo dòng chảy Mô hình SSARR gồm 3 mô hình thành phần Các

mô hình thành phần này có thể hoạt động độc lập hoặc kết hợp với nhau tuỳ theo mục đích của người sử dụng

- Mô hình lưu vực: Tổng hợp dòng chảy từ mưa hoặc tuyết tan trên lưu vực Lưu vực lớn được phân chia thành các lưu vực con tương đối đồng nhất về mặt về mặt hình thành dòng chảy để phân tích độc lập trước khi liên kết chung trong hệ thống sông thuộc lưu vực đó

- Mô hình hệ thống sông: diễn toán dòng chảy từ thượng lưu trên lưu vực cũng như trên dòng sông và trên hồ chứa, hồ tự nhiên Dòng chảy trong sông có thể diễn toán khi xét tới ảnh hưởng của nước vật do thuỷ triều, kho nước hay do một nhánh sông lân cận

- Mô hình hồ chứa: phân tích nhập và xuất lưu theo những phương thức điều hoà hồ chứa khác nhau

Để tổng hợp dòng chảy trên lưu vực, mô hình SSARR xét đến các yếu tố và quan hệ mưa dòng chảy sau: Lượng mưa bình quân lưu vực, tổn thất bốc hơi, độ ẩm của đất, dòng chảy bằng lượng mưa trừ tổn thất do bốc hơi, thấm sâu và bổ sung vào độ ẩm đất, trữ mặt và sát mặt đại biểu cho tác dụng trữ các tầng trên, trữ ngầm đại biểu cho tác dụng trữ của dòng chảy thấm xuống tầng ngầm và các quan hệ chia dòng chảy để tính phần dòng chảy đi vào mỗi miền trữ Sử dụng các chỉ tiêu và các quan hệ kể trên, chương trình SSARR cho ta một mô hình có cơ sở lý thuyết về các

10

quá trình vật lý của dòng chảy và có thể áp dụng trong thực tế đối với các lưu vực lớn

NAM là chữ viết tắt theo tiếng Đan Mạch nghĩa là mô hình mưa rào – dòng chảy Nó được xem như là mô hình dòng chảy tất định, tập trung và liên tục cho ước lượng mưa-dòng chảy và dựa theo cấu trúc bán kinh nghiệm MIKE NAM do khoa thủy văn của Viện Thủy động lực học và Thủy lực công trình - Trường Đại học Công nghệ Đan Mạch (Nielsen và Hansen 1973) MIKE NAM là phần mềm thương mại thuộc nhóm phần mềm của viện thủy lực đan mạch (DHI)

MIKE NAM là một phần của MIKE 11 và có thể cần thiết để thực hiện nhiều phương án MIKE NAM được biết qua phần mềm MIKE 11 và được giới thiệu là phần mở rộng của MIKE NAM

MIKE NAM là mô hình liên tục và do đó có thể mô phỏng mưa trong nhiều năm, tuy nhiên bước thời gian cũng có thể được hiệu chỉnh để nó có thể mô phỏng trận mưa và các cơn bão nhất định MIKE NAM là mô hình bán kinh nghiệm có nghĩa là nó mô tả đơn giản hoá dạng định lượng, các biến đổi của đất trong chu kì thủy văn và sẽ được giải thích nhiều hơn Thật không rõ ràng rằng liệu có thêm bất

kể cái gì đến phần mềm MIKE NAM khi nó không còn là một chương trình riêng biệt nữa và thay thế kết hợp vào bộ mô hình MIKE 11 Bây giờ chương trình với tên gọi là MIKE-11 RR và được xem là một môđun thêm vào bộ MIKE-11 MIKE-11

RR không chỉ gồm MIKE NAM mà còn mô hình đường đơn vị (UHM), SMAP (mô hình tính toán độ ẩm tháng) và URBAN (quá trình dòng chảy có nghĩa là thời gian/diện tích, sóng động học) Như đã đề cập ở phần trên MIKE NAM là mô hình tất định và do đó dường như lưu vực trở thành một đơn vị đồng nhất Để đánh giá

sự thay đổi của các thuộc tính thủy văn của lưu vực, lưu vực chia ra thành nhiều lưu vực con khép kín Điều này phân bố lưu vực đang xét thành các lưu vực con, quá trình diễn toán thực hiện bởi môđun diễn toán thủy động lực trong kênh của MIKE-11

11

Phương pháp này cho phép các tham số khác nhau của MIKE NAM ứng dụng trong

mỗi một lưu vực con, do đó nó được xem là mô hình phân bố

Thật khó để phân loại mô hình này khi có nhiều đặc trưng mở rộng Đó là vì

mô hình sử dụng cơ sở lý thuyết hoàn toàn khác các mô hình ở trên Thêm vào đó,

bây giờ MIKE NAM là một môđun của MIKE-11 cho nên nó càng trở nên đặc biệt

hơn Mô hình có khuynh hướng mở rộng nhiều mặt để mô phỏng lũ, điều này làm

mô hình có tính cạnh tranh với các mô hình khác Do đó chỉ có một đặc trưng mở

rộng trong mô hình có thể ứng dụng khác với diễn toán mưa rào-dòng chảy cơ bản,

là sự tích hợp ở mức độ cao với mô hình thủy lực MIKE-11

1.3 Đánh giá tính bất định trong quy trình dự báo lũ

Trong các bước của quy trình dự báo lũ nói chung luôn tồn tại những sai số

nhất định nhiều nguyên nhân chủ quan cũng như khách quan Sai số do đo đạc, xử

lý số liệu, truyền số liệu là khó tránh khỏi, đã ảnh hưởng trực tiếp đến số liệu đầu

vào; Sai số phát sinh do lựa chọn phương pháp dự báo không phù hợp với điều kiện

thực tế; ….; Ngay cả ứng dụng các mô hình toán vào dự báo cũng gặp phải sai số,

chủ yếu ở vấn đề xác định bộ thông số mô hình Sai số trong các quá trình là

nguyên nhân này ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả dự báo Thực tế, các phương pháp

dự báo từ trước đến nay thường đưa ra một giá trị dự báo: một giá trị mực nước

trạm trên cho một giá trị mực nước trạm dưới, hay một giá trị lưu lượng đỉnh lũ tại

thời điểm dự báo

Như vậy, việc đưa ra lời giải chính xác trong dự báo lũ luôn gặp nhiều khó

khăn trong khi luôn tồn tại sai số yếu tố Một trong những hướng tiếp cận mới hiện

nay là thể hiện sai số yếu tố vào kết quả dự báo Những sai số này sẽ cho một

khoảng giá trị dự báo thay vì cho một giá trị duy nhất của mỗi yếu tố tại một thời

điểm dự báo Phương pháp tập trung vào phân tích độ nhạy và tính toán độ bất định

được gọi là phương pháp ước lượng bất định - GLUE (Genaralied Likehood

Uncertainty Estimation) Trong đó, đặc biệt xét đến tính bất định khi ứng dụng mô

hình ứng dự báo lũ, cụ thể là bộ thông số của mô hình

Formatted: Indent: First line: 0,79

cm, Space Before: 6 pt

Formatted: Font: 13 pt, English (U.S.)

mô hình, phần tử nào là cho trước, phần tử nào cần xác định ta phân ra bài toán thuận hay ngược Bài toán thuận là bài toán dựa trên lượng vào và điều kiện ban đầu cho trước của mô hình, cần phải xác định lượng ra Bài toán ngược, lượng ra được coi là cho trước và cần tìm các giá trị thông số Bài toán ngược quan trọng nhất đối với thuỷ văn hiện đại là xác định các thông số và các phần tử chưa biết của cấu trúc mô hình Những bài toán ngược thường là các bài toán thiết lập không đúng đắn bởi vì những sai sót nhỏ của số liệu gốc có thể dẫn đến những sai số lớn trong những đại lượng ra (những thông số của mô hình) Việc xác định những thông

số dùng trong thuỷ văn rất phức tạp mặt khác lại không thể đảm bảo tính duy nhất nghiệm Đối với bất kỳ mô hình toán thuỷ văn nào, muốn sử dụng cho một lưu vực

cụ thể, trước hết phải xác định được giá trị thông số của mô hình Tuy nhiên những thông số đó lại không thể xác định bằng cách đo đạc trực tiếp mà chỉ có thể dựa vào kinh nghiệm, sự hiểu biết địa lý và điều kiện khí hậu nhất định để chọn lựa áng chừng các thông số rồi thử đi, thử lại nhiều lần khi nào thấy phù hợp theo một tiêu chuẩn nào đó thì thôi Để làm được điều này đòi hỏi người sử dụng phải có kiến thức về mô hình và sự hiểu biết kỹ lưỡng về lưu vực Do vậy, ngay cả khi sử dụng

mô hình hiện đại nhất cũng vẫn luôn tồn tại sai số trong dự báo

1.4 Tổng quan về lưu vực sông Vệ

1.4.1 Vị trí địa lý

toạ độ địa lý là 14032’25” vĩ độ Bắc, 108037’4” kinh độ Đông, vị trí trạm An Chỉ

13

có toạ độ 14058’15” vĩ Bắc và 108047’36” kinh Đông; Sông Vệ chả

(nằm gọn trong tỉnh Quảng Ngãi); Tính đến trạm An Chỉ, sông Vệ

841 (chưa thống nhất diện tích lưu vực) km2

nguyên khối ít bị chia cắt

- Nhóm kiểu địa hình thung lũng hẹp, hai sườn dốc với các bãi bồi hẹp

- Nhóm kiểu địa hình đồng bằng trải dọc theo bờ biển

1.4.3 Địa chất, thổ nhưỡng

Vùng nghiên cứu kéo dài thành một dải theo phương kinh tuyến Trên chiều dài lớn đó bao gồm nhiều cấu trúc địa chất với chế độ kiến tạo, thành phần thạch học khác nhau [7, 9]

Thành phần đá gốc ở đây bao gồm các thành tạo: granulit mafic, gơnai granat, cordierit, hypersten, đá gơnai, đá phiến amphibol, biotit, amphibotit, migmatit (phức hệ sông Tranh) ở vùng làng Triết, đá xâm nhập granit, granodiorit, migmatit (phức hệ Chu Lai- Ba Tơ) ở khu vực núi 524, Bắc Nước Dàng và rải rác trên bề mặt đồng bằng, đáng kể nhất là Mộ Đức Thành tạo Đệ tứ ở lưu vực gồm: cuội, cát, bột phân bố dọc thung lũng sông ở vùng Ba Tơ, Đông Nghĩa Minh và hỗn hợp cuội, sỏi dăm cát, bột ở Tây Nam Đức Phổ Phần còn lại của lưu vực gần sát biển là các thành tạo cát, bột có nguồn gốc biển và gió biển Đất trên lưu vực rất đa dạng, gồm 6 nhóm đất ở vùng đồi núi có các loại đất như đất đỏ vàng trên đá biến

15

chất và đất sét, chiếm phần lớn diện tích ở vùng đồng bằng có các loại đất như: cát, đất phù sa, đất xám và đất đỏ vàng Đất xám và đất xám bạc màu nằm ở vùng cao, đất đen, đất đỏ vàng là loại đất phân bố rộng rãi ở miền núi, thành phần cơ giới nhẹ [7, 9]

1.4.4 Thảm phủ thực vật

Rừng tự nhiên trên lưu vực còn ít, chủ yếu là loại rừng trung bình và rừng nghèo, phần lớn phân bố ở núi cao Vùng núi cao có nhiều lâm thổ sản quý Vùng đồi núi còn rất ít rừng, đại bộ phận là đồi núi trọc và đất trồng cây công nghiệp, cây bụi, ngoài ra ở vùng hạ lưu có đất trồng nương rẫy xen dân cư Trên lưu vực có các loại lớp phủ thực vật và tỉ lệ che phủ so với diện tích lưu vực (%) tương ứng như sau: rừng rậm thường xanh cây lá rộng nhiệt đới gió mùa đã bị tác động (12,27%), rừng thưa rụng lá hoặc trảng cây bụi có cây gỗ rải rác (50,5%), cây trồng nông nghiệp ngắn ngày (37,23%)

- trong

Bảng 1.1 Nhiệt độ bình quân tháng, năm

17

V,

Bảng 1.2: Số giờ nắng bình quân tháng trung bình nhiều năm trạm (giờ)

Bảng 1.3: Độ ẩm bình quân tháng trung bình nhiều năm ( %)

d Bốc hơi

Bảng 1.4: Lƣợng bốc hơi ống piche bình quân tháng trung bình nhiều năm (mm)

mm

20

-

-

22

Khả năng xuất hiện lũ lớn nhất trong năm tại vị trí trạm đo

24

Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Với mục đích nghiên cứu và ứng dụng phương pháp ước lượng bất định khả

năng (GLUE) trong công nghệ dự báo lũ, trong luận văn này lựa chọn mô hình

WetSpa để mô phỏng và dự báo WetSpa là mô hình thủy văn tham số phân bố, có

mã nguồn mở Ứng dụng phương pháp GLUE đối với mô hình WetSpa nhằm xây

dựng một công nghệ dự báo lũ có tính đến độ bất định

2.1 Giới thiệu mô hình WetSpa

Là một mô hình đươc cấu trúc một cách điển hình để đặc trưng hoá các điều

kiện của lưu vực như địa hình, thổ nhưỡng, sử dụng đất, mức độ thoát nước, mức độ

bão hoà của đất và các thuộc tính của mưa và sử dụng dữ liệu của các đặc trưng này

dưới định dạng GIS Trong nội dung này sẽ nghiên cứu mô hình WetSpa cải tiến –

là một mô hình lưu vực nên nắm bắt bản chất kiểm soát vật lý của các yếu tố địa

hình, thổ nhưỡng và thảm phủ (hay sử dụng đất) lên sự sinh dòng chảy cũng như

cân bằng nước và nhiệt

2.1.1 Lịch sử phát triển của mô hình WetSpa

Mô hình WetSpa cải tiến được phát triển dựa trên mô hình WetSpa và đồng thời với

mô hình WetSpass cải tiến Hai mô hình này sẽ được mô tả vắn tắt ở các mục sau đây

2.1.2 Mô hình WetSpa

WetSpa là một mô hình thủy văn phân phối dựa trên quy luật tự nhiên dùng

cho dự báo trao đổi nước và nhiệt giữa đất, thảm phủ thực vật, khí quyển trong

phạm vi một vùng, một lưu vực, có bước thời gian là ngày Mô hình được trường

ĐH Tự Do Brúc xen, Bỉ xây dựng (Wang và cộng sự., 1996 and Bateaan và cộng

sự, 1996) Trong mô hình hệ thống thủy văn của một lưu vực được xem xét bao

gồm khí quyển, lớp tán lá của thảm phủ, đới rễ cây, tầng chuyển tiếp và tầng bão

hoà Lưu vực được chia nhỏ thành các ô lưới nhằm xem xét tính không đồng nhất

theo không gian của các yếu tố ảnh hưởng Mỗi ô lưới lại được chia ra thành hai

phần: đất trống và phần đất có thảm phủ mà theo đó cân bằng nước và nhiệt được

Formatted: Font: 13 pt, Dutch

(Netherlands)

Formatted: Font: 13 pt, Dutch

(Netherlands)

25

Sự chuyển động của nước trong đất được giản hoá là dòng chảy một chiều thẳng đứng, bao gồm quá trình thấm mặt, thấm sâu và dâng mao dẫn trong tầng không bão hoà và bổ cập xuống tầng nước ngầm Mô hình đã được thiết kế để mô phỏng dòng chảy tràn Horton và khái niệm tạo dòng chảy biến đổi với diện tích nguồn Để có được sự thể hiện trung thực hơn mối tương tác giữa dòng chảy mặt và lượng trữ ngầm, một mô hình dòng ngầm được tích hợp mà trong đó cân bằng nước ngầm trong đới bão hoà được miêu tả bằng phương trình dòng chảy hai chiều theo phương ngang Dupuit-Forchheimer Với các điều kiện biên thích hợp vị trí mực nước ngầm được xác định bằng sơ đồ sai phân cho mối ô lưới, và là sơ đồ hiện theo mỗi bước thời gian Mô hình đã được xây dựng cho mục đích nghiên cứu với độ phân giải theo thời gian là phút Điều này gây khó khăn trong việc áp dụng mô hình vào các bài toán thực tế do khó khăn về số liệu sử dụng

Hình 2.1: Cấu trúc mô hình WetSpa

2.1.3 Mô hình Wetpass

Một mô hình đơn giản WetSpass được phát triển bởi Batelaan và De Smedt (2001) dựa trên cơ sở của WetSpa có thể được sử dụng như là đầu vào của các mô hình dòng ngầm trong một vùng và cho quá trình phân tích các hệ thống dòng ngầm trong một vùng để ước lượng lượng trao đổi nước ngầm theo không gian trong thời

kì lâu dài WetSpass thể hiện sự trao đổi của nước và nhiệt giữa đất, thảm phủ và

26

khí quyển dưới các điều kiện gần như là ổn định, dựa trên cơ sở GIS, mô hình thủy

văn phân bố theo không gian để tính toán lượng bốc thoát hơi, dòng chảy tràn và

dòng ngầm phân bố trong không gian theo từng năm và từng mùa Mô hình chứa

các biến không gian theo sự phân bố của đất, thảm phủ, độ dốc…Hình 3.2 đưa ra

lược đồ cân bằng nước ở một ô lưới Tổng lượng cân bằng nước cho mỗi ô theo một

lưới phân bố theo không gian được tách ra, phụ thuộc vào cân bằng nước cho các

phần đất trống, thực vật, ao hồ và đất không thấm Điều này giải thích sự không

đồng nhất của thảm phủ phụ thuộc vào độ phân giải của ô lưới Các quá trình trong

mỗi phần của một ô lưới được sắp xếp theo từng lớp Điều này có nghĩa là sau khi

mưa rơi trên lưu vực, tiếp sau đó sẽ diễn ra các quá trình như hình vẽ

Hình 2.1: Một ô lưới giả thiết trong Wetspass

2.1.4 WetSpa cải tiến

WetSpa cải tiến là một mô hình thủy văn phân phối dựa trên cơ sở GIS cho dự

báo lũ và mô phỏng cân bằng nước trên lưu vực, nó có khả năng dự báo lưu lượng ở

cửa ra của lưu vực hay bất kì điểm hội tụ nào trên lưu vực với các bước thời gian

khác nhau (De Smedt et al., 2000; Liu et al., 1999, 2002, 2003) Mục tiêu của mô

hình không chỉ dự báo lũ mà còn nghiên cứu các nguyên nhân tác động đến lũ, đặc

biệt là sự phân bố theo không gian của địa hình, thảm phủ và loại đất So sánh với

mô hình WetSpa gốc, những thay đổi chính liên quan đến phần cải tiến là:

Formatted: Font: 13 pt, Dutch

(Netherlands)

27

WetSpa cải tiến là một mô hình thủy văn phân phối dựa trên cơ sở GIS cho dự báo lũ và mô phỏng cân bằng nước trên lưu vực, nó có khả năng dự báo lưu lượng ở cửa ra của lưu vực hay bất kì điểm hội tụ nào trên lưu vực với các bước thời gian khác nhau [21] Mục tiêu của mô hình không chỉ dự báo lũ mà còn nghiên cứu các yếu tố ảnh hưởng đến lũ, đặc biệt là sự phân bố theo không gian của địa hình, thảm phủ và loại đất So sánh với mô hình WetSpa gốc, những thay đổi chính liên quan đến phần cải tiến là:

- Bước thời gian của tất cả các quá trình thủy văn được thay đổi thành nhiều độ phân giải khác nhau (phút, giờ, ngày, ) tuỳ theo sự cần thiết của quá trình dự báo lũ

- Các thành phần diễn toán dòng chảy theo dòng chảy tràn và chảy trong kênh được kết hợp giải gần đúng bằng phương pháp sóng khuếch tán tuyến tính

- Thành phần dòng bên sát mặt được thêm vào mô hình gốc để mô phỏng dòng sát mặt giải gần đúng bằng phương pháp sóng động học

- Thành phần tuyết tan được thêm vào mô hình gốc để mô phỏng lượng tuyết tan sử dụng phương pháp nhiệt độ ngày

- Quá trình thủy văn tích nước ở các vùng trũng được xác định bằng một trong những tổn thất chính của lượng triết giảm ban đầu

- Mô phỏng dòng ngầm được thực hiện trên lưu vực con bằng phương pháp hồ chứa tuyến tính để đơn giản hoá các biến của mô hình

- Một vài công thức được thay đổi cho phù hợp với bản chất vật lý và các dữ liệu sẵn

28

a) Mục tiêu của WetSpa cải tiến

- Cung cấp công cụ dựa trên nền GIS phục vụ dự báo lũ và quản lý lưu vực, điều này rất thích hợp áp dụng công nghệ GIS và viễn thám

- Cho phép sử dụng mô hình mô phỏng các quá trình thủy văn phân bố theo không gian như: dòng chảy tràn, độ ẩm của đất, trao đổi dòng ngầm

- Cho phép sử dụng mô hình phân tích sự thay đổi của thảm phủ và khí hậu ảnh hưởng đến các quá trình thủy văn

- Cung cấp một mô hình phân phối có thể vận hành trên phạm vi từng ô lưới với bước thời gian khác nhau, và một mô hình bán phân phối áp dụng trên lưu vực con có kích cỡ nhỏ

chất lượng nước và xói mòn đất trong tương lai với nhiều độ phân giải khác nhau

b) Cấu trúc của mô hình WetSpa cải tiến

Mô hình sử dụng nhiều lớp để mô phỏng quá trình cân bằng giữa nước và nhiệt cho mỗi ô lưới, trong đó gồm các quá trình: giáng thủy, ngưng tụ, tuyết tan, tích nước trong các vùng trũng, thấm, bốc thoát hơi, ngấm, chảy tràn, chảy sát mặt

và dòng chảy ngầm Hệ thống mô phỏng quá trình thủy văn gồm có bốn bể chứa: lớp phủ thực vật, lớp đất bên trên, tầng rễ cây và tầng nước ngầm bão hoà Mưa rơi

từ khí quyển trước khi xuống mặt đất bị giữ lại bởi lượng ngưng tụ trên lá cây Phần mưa còn lại rơi xuống mặt đất được chia thành hai phần phụ thuộc vào thảm phủ, loại đất, độ dốc, cường độ mưa và độ ẩm kì trước của đất Thành phần đầu tiên làm đầy các vùng trũng trên mặt đất và đồng thời chảy tràn trên mặt đất trong khi phần còn lại ngấm vào đất Phần mưa ngấm đó có thể giữ lại ở đới rễ cây, chảy sát mặt hay thấm sâu hơn xuống tầng nước ngầm, chúng phụ thuộc vào độ ẩm của đất Nước tích tụ từ một ô lưới bất kì chảy sát mặt phụ thuộc vào lượng trữ nước ngầm

và hệ số triết giảm Thấm từ lớp đất được giả định cung cấp cho lượng nước ngầm Chảy sát mặt từ đới rễ cây được giả định đóng góp vào dòng chảy tràn và diễn toán

29

ra cửa ra của lưu vực cùng với dòng chảy tràn Tổng lượng dòng chảy tràn từ mỗi ô lưới là tổng lượng dòng chảy tràn, sát mặt và dòng ngầm Bốc thoát hơi diễn ra từ thực vật qua hệ thống rễ cây ở trong lớp đất và một phần nhỏ từ lượng nước ngầm Cân bằng nước đối với lượng ngưng tụ gồm có mưa, bốc hơi và qua dòng chảy Cân bằng nước cho các vùng trũng gồm có lượng mưa rơi, thấm, bốc hơi và chảy tràn Cân bằng nước cho khối đất gồm: ngấm, bốc thoát hơi, thấm và chảy sát mặt Cân bằng nước cho lượng nước ngầm gồm: lượng cung cấp cho nước ngầm, bốc thoát hơi từ tầng sâu và dòng chảy sát dòng ngầm [1, 8, 21]

c) Các giả thiết của mô hình

- Trên mỗi ô lưới được xem như đồng nhất về: đặc điểm của đất và địa mạo, thảm phủ và lớp đất, giáng thủy

- Dạng chảy tràn Horton có thể sử dụng cho hầu hết các khu vực

- Bốc thoát hơi được bỏ qua trong suốt cơn bão và khi độ ẩm đất thấp hơn độ ẩm dư

- Bốc thoát hơi sâu diễn ra khi đất khô và giới hạn bởi lượng trữ nước ngầm hiệu quả

- Lượng ẩm đất đồng nhất trong một ô khi lượng trữ nước ngầm phân bố không đều trên tỉ lệ lưu vực con cho mỗi bước thời gian

- Nước chảy dọc theo hướng chảy từ một ô này tới một ô khác và không bị phân chia cho ô lưới bên cạnh

- Phương pháp sóng khuếch tán tuyến tính có thể áp dụng để diễn toán cho dòng chảy tràn và chảy trong kênh

- Bán kính thủy lực phụ thuộc vào vị trí, thay đổi theo tần suất lũ nhưng không đổi trong một trận lũ

- Dòng sát mặt xảy ra khi lượng ẩm đất cao hơn khả năng trữ và có thể được ước lượng bởi định luật Darcy và phương pháp sóng động học

- Các tổn thất của quá trình ngấm sâu xuống đất không quan trọng

30

Hỡnh 2.3: Cấu trỳc mụ hỡnh WetSpa mở rộng ở cấp độ ụ lưới

d) Cỏc cụng thức trong mụ hỡnh

WetSpa cải tiến là mụ hỡnh liờn tục, phõn bố dựa trờn cỏc quỏ trỡnh vật lý mụ tả cỏc quỏ trỡnh mưa, chảy tràn và bốc thoỏt hơi cho cả vựng địa hỡnh đơn giản và phức tạp Nú là mụ hỡnh phõn bố vỡ lưu vực và mạng lưới kờnh thể hiện thụng qua một mạng lưới cỏc ụ Mỗi ụ được mụ tả bởi cỏc tham số, điều kiện ban đầu và lượng mưa riờng biệt Nú là mụ hỡnh liờn tục vỡ cú cỏc thành phần mụ tả sự di chuyển của lượng nước trong đất và bốc thoỏt hơi giữa cỏc cơn bóo và do đú cú sự cõn bằng nước và nhiệt giữa cỏc cơn bóo Nú là mụ hỡnh dựa trờn cỏc quỏ trỡnh vật

lý vỡ cỏc mụ hỡnh toỏn sử dụng mụ tả cỏc thành phần dựa trờn cỏc nguyờn tắc vật lý như bảo toàn khối lượng và động lượng

 Mưa

Mưa là một thành phần quan trọng trong bất cứ mụ hỡnh thủy văn nào Hiện nay WetSpa sử dụng phương phỏp đa giỏc Theissen Khu vực nào gần một trạm đo mưa nhất sẽ sử dụng số liệu mưa ở trạm đú Điều này dẫn đến những vựng mưa cựng số liệu với tớnh khụng liờn tục giữa cỏc vựng Thờm vào đú, khụng cú căn cứ nào giả định rằng cỏc điểm đo mưa cung cấp những giỏ trị mưa chớnh xỏc cho những vựng xung quanh

Giáng thủy

Chảy tràn Lớp phủ

Lớp đất mặt

Lớp đất Bốc thoát hơi

L-ợng trữ

N-ớc ngầm

Tích n-ớc trong các vùng

L-

u L-

ợ

ng

g

31

Phương pháp cổ điển nhất để ước lượng lượng mưa cho một vùng là dựa vào các đường đẳng mưa với sự giúp đỡ của cấu trúc ô lưới Lượng mưa trung bình tính toán giữa các đường đẳng mưa kế tiếp nhau Phương pháp này khó khăn cho việc sử dụng mô phỏng các bước thời gian với dữ liệu mưa rải rác

Phương pháp trọng số tỉ lệ nghịch theo khoảng cách là lựa chọn tiếp theo trong mô hình, lượng mưa ở bất kì vị trí mong muốn nào được nội suy từ dữ liệu thực tế dựa trên khoảng cách từ mỗi trạm đo mưa và vị trí mong muốn Tuy nhiên, việc nội suy rất khó khăn với phương pháp trọng số tỉ lệ nghịch theo khoảng cách đối với ma trận số liệu lớn

- Cân bằng khối lượng của lượng ngưng tụ

Giáng thủy là một quá trình phức tạp, nó bị ảnh hưởng bởi các đặc trưng của bão, loại thảm phủ, độ che phủ, giai đoạn trưởng thành, mùa, tốc độ gió…Tổn thất ngưng tụ cao hơn trong giai đoạn đầu của một cơn bão và đạt đến giá trị 0 sau đó Trong phần WetSpa mở rộng, tốc độ mưa bị giảm cho đến khi đạt tới khả năng trữ Nếu tốc độ mưa trong bước thời gian đầu tiên lớn hơn khả năng trữ thì cường độ mưa sẽ bị giảm bởi khả năng trữ Mặt khác, tất cả lượng mưa bị ngưng tụ ở lớp thảm phủ và phần còn lại của lượng ngưng tụ sẽ bị di chuyển từ mưa theo các bước thời Cân bằng khối lượng của lượng ngưng tụ trong một ô lưới:

32

)1()

)(

)1()

()1(

,

, ,

t SI I t P khi t P

t SI I t P khi t ST I

i o i i i

i o i i i

o

(2.2)

 Lượng mưa vượt thấm và thấm mặt

Lượng mưa vượt thấm hay lượng mưa hiệu quả là một phần lượng mưa trong một cơn bão, nó được tạo ra khi cường độ mưa vượt quá khả năng thấm của lớp đất mặt Nó có thể tạm thời giữ lại ở lớp đất như là tích nước trong các vùng trũng trũng hay trở thành dòng chảy tràn hoặc dòng chảy mặt ở cửa ra của lưu vực sau khi chảy qua bề mặt lưu vực dưới giả định của dòng chảy tràn Horton Các dạng của dòng chảy tràn nhanh chóng thay đổi thành lưu lượng và là một thành phần quan trọng cho ước lượng quá trình phản ứng của lưu vực

Thấm mặt là dòng chảy đi xuống tầng đất từ bề mặt được định nghĩa là lượng mưa không đóng góp vào dòng chảy mặt Dưới các điều kiện bình thường, tốc độ thấm mặt là một hàm của: các đặc trưng của mưa, điều kiện mặt đệm, đặc điểm của đất, lượng ẩm ban đầu của đất…Trong WetSpa cải tiến, phương pháp hệ số thay đổi

để ước lượng dòng chảy mặt và quá trình ngấm sử dụng liên kết chảy tràn và ngấm với địa hình, loại đất, thảm phủ, lượng ẩm và cường độ mưa Phương trình được biểu diễn dưới dạng:

a

S i

i i i i i

t t I t P C PE

,

))()

)

(t

a là số mũ liên quan đến cường độ mưa, Ci là hệ số mưa vượt thấm tiềm năng hay

hệ số dòng chảy tiềm năng ở ô thứ i

Hình 2.4: Mối quan hệ giữa hệ số mưa vượt thấm và lượng ẩm của đất

 Tổn thất điền trũng và dòng chảy tràn

Mưa rơi xuống mặt đất có thể ngấm hay bị giữ lại ở những vùng trũng nhỏ như là: mương, vũng nước và trên mặt đất Ngay khi cường độ mưa vượt khả năng thấm cục bộ, lượng mưa vượt thấm bắt đầu làm đầy các vùng trũng Nước giữ trong vùng trũng ở cuối trận mưa hoặc bốc hơi hoặc đóng góp cho độ ẩm đất và chảy sát mặt theo quá trình thấm Các yếu tố ảnh hưởng đến tích đọng vào các vùng trũng là: địa hình; độ đốc: chênh lệch độ dốc càng lớn, tổn thất càng nhỏ; loại đất: càng nhiều đất pha cát, tổn thất càng lớn; thảm phủ: rừng càng nhiều, tổn thất càng nhỏ; lượng mưa kì trước: lượng ẩm càng nhiều, lượng trữ càng ít và thời gian: tổn thất giảm theo thời gian Trong WetSpa cải tiến, tích nước cho các vùng trũng được xem xét trong hệ số mưa vượt thấm tiềm năng, liên quan đến nhấn mạnh các ảnh hưởng của

Trạng thái bão hòa tương đối

Hệ số mưa vượt

thấm

i o

i i

SD

PC SD

t SD

,

bảng tra cứu

o i

i o

i i

i

SD

t SD SD

t PE t PC

, ,

1(ln)

()

Theo phương trình (3.6) tất cả dòng chảy tràn và lượng tích nước từ các vùng trũng xảy ra đồng thời, theo sự di chuyển nước của dòng chảy tràn, thậm chí nếu lượng mưa vượt thấm ít hơn khả năng trữ nước từ các vùng trũng

- Cân bằng khối lượng của lượng trữ nước từ các vùng trũng

i i

i

SD

PC t

PE t SD

,

exp)(

-Công thức tính dòng chảy tràn