Xây dựng atlat mưa cực hạn cho tỉnh quảng ngãi dựa trên phân tích tần suất mưa vùng và suy luận bayesian

Sự cần thiết nghiên cứu Trên thực tế, các kỹ sư chỉ dựa vào số liệu quan sát hạn chế của các trạm đo mưa để từ đó phân tích tần suất và ước tính giá trị mưa thiết kế cho công trình.. Để

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA



VÕ ĐOÀN

XÂY DỰNG ATLAT MƯA CỰC HẠN CHO TỈNH QUẢNG NGÃI DỰA TRÊN PHÂN TÍCH TẦN SUẤT MƯA VÙNG VÀ SUY LUẬN BAYESIAN

Chuyên ngành: Kỹ thuật xây dựng công trình thủy

Mã số : 60 58 02 02

TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT

Đà Nẵng - Năm 2017

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

Người hướng dẫn khoa học: TS NGUYỄN CHÍ CÔNG

Phản biện 1: TS Lê Ngọc Dương

Phản biện 2: TS Lê Hùng

Luận văn được bảo vệ trước Hội đồng chấm Luận văn tốt nghiệp thạc sĩ Kỹ thuật xây dựng công trình thủy họp tại Trường Đại học

Bách khoa vào ngày 21 tháng 08 năm 2017

Có thể tìm hiểu luận văn tại:

 Trung tâm Học liệu, Đại học Đà Nẵng tại Trường Đại học Bách

khoa

 Thư viện Khoa Xây dựng, Trường Đại học Bách khoa – ĐHĐN

MỞ ĐẦU

1 Sự cần thiết nghiên cứu

Trên thực tế, các kỹ sư chỉ dựa vào số liệu quan sát hạn chế của các trạm đo mưa để từ đó phân tích tần suất và ước tính giá trị mưa thiết kế cho công trình Tuy nhiên, thời gian lặp lại của các giá trị thiết

kế công trình thường rất lớn (T=100, 200 hoặc trên 500 năm) nên việc ước tính này thường không chắc chắn và tiềm ẩn khả năng vượt quá giá trị thiết kế Điều này là rất nguy hiểm đến sự an toàn các công trình

Để khắc phục hạn chế này, các nghiên cứu trên thế giới đã áp dụng phương pháp phân tích tần suất mưa vùng để làm lớn kích thước mẫu số liệu đo của các trạm trong vùng đồng nhất và giảm sự không chắc chắn trong ước tính giá trị mưa cực hạn [7];[8];[9][10] Ở Việt Nam, phương pháp này chưa áp dụng rộng rãi, hiện chỉ có hai nghiên cứu bước đầu áp dụng cho các vùng như tỉnh Quảng Nam [5];[6] và tỉnh Gia Lai [3]

Việc áp dung phương pháp phân tích mưa vùng và xây dựng Atlat mưa cực hạn cho toàn tỉnh là rất cần thiết trong công tác phòng

chống lũ lụt trong thời gian đến Do đó, tác giả đề xuất đề tài: Xây dựng Atlat mưa cực hạn cho tỉnh Quảng Ngãi dựa trên phân tích tần suất mưa vùng và suy luận Bayesian

2 Mục đích nghiên cứu

Nghiên cứu áp dụng phương pháp phân tích tần suất mưa vùng cho tỉnh Quảng Ngãi; Xây dựng Altat mưa cực hạn để phục vụ quản

lý, khai thác công trình thủy lợi, phòng chống thiên tai

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng: Số liệu mưa ngày các trạm Khí tượng, trạm thủy văn

và trạm đo mưa nhân dân trong vùng nghiên cứu; Phạm vi nghiên cứu: Thu thập và phân tích số liệu mưa tất cả các trạm trên địa bàn tỉnh và các trạm lân cận giáp ranh

4 Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp thống kê, tổng hợp địa lý; Phương pháp phân tích tần suất mưa vùng; Phương pháp hệ thống thông tin địa lý GIS

5 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài

- Ý nghĩa khoa học: Đề tài tiếp cận theo một phương pháp mới trong phân tích tần suất mưa, nhằm cải thiện những hạn chế của phương pháp truyền thống để từ đó ước tính được các giá trị mưa ứng với các tần suất cực hạn với độ tin cậy cao

- Ý nghĩa thực tiễn: Làm tài liệu tham khảo và kiểm chứng cho các đơn vị quản lý nhà nước, thiết kế công trình, dự báo khí tượng thủy văn và vận hành các hồ đập trên địa bàn tỉnh Quảng Ngãi

6 Cấu trúc luận văn

Luận văn gồm phần Mở đầu, 04 chương và phần kết luận và

kiến nghị

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1 Các nghiên cứu trong và ngoài nước

1.1.1 Các nghiên cứu ngoài nước

Một số nghiên cứu phân tích về mưa cực trị có thể tóm lược: Năm 2003, H J Fowler và C G Kilsby [19] đã phân tích tần suất mưa cực hạn cho Vương Quốc Anh với chuỗi số liệu từ 1961 đến

2000

Năm 2007, J R.Wallis, M G Schaefer, B L Barker và G H Taylor [31] đã sử dụng phương pháp phân tích tần suất mưa vùng để xây dựng bản đồ mưa 24 giờ và 2 giờ lớn nhất cho bang Washington Năm 2011, Cosmo S Ngongondo, Chong-Yu Xu, Lena M Tallaksen, Berhanu Alemaw và Bias Chirwa [16] đã phân tích tần suất mưa cực đại ứng với các mô hình mưa 1, 3, 5, 7 ngày lớn nhất cho khu vực phía nam Malawi sử dụng chỉ số mưa và cách tiếp cận L-moments

Năm 2013, Tamara Benabdesselam và Hocine Amarchi [29] sử dụng các tiếp cận vùng để tính lượng mưa ngày cực đại trên khu vực Đông Bắc của Algeria và đã vẽ đường đẳng trị mưa một ngày max cho khu vực này

Năm 2013, Amina Shahzadi, Ahmad Saeed Akhter và Betul Saf [11] phân tích mưa cực đại cho khu vực gió mùa của Pakistan

Năm 2013, Julie Carreau, Luc Neppel, Patrick Arnaud và Philippe Cantet [22] đã phân tích tần suất mưa cực hạn cho miền nam nước Pháp và đã so sánh 3 cách tiếp cận về phân tích tần suất mưa (1) SIGE: phương pháp tiếp cận dựa trên nội suy tuyến tính các thông số GEV ước tính tại trạm quan trắc (2) RFA: là một phương pháp phân tích tần suất vùng (xác định vùng đồng nhất trong khu vực xung quanh các trạm quan trắc để tăng kích thước mẫu thông qua giá trị chỉ số vùng) (3) SHYPRE: là phương pháp sử dụng các máy đo mưa tự động, từ lượng mưa hàng giờ ngẫu nhiên đo được SHYPRE có thể mô

phỏng thành chuỗi số liệu mưa, với số liệu thống kê tương tự như số liệu quan trắc

Năm 2013, Th Arti Devi và Parthasarthi Choudhury [12] đã sử dụng phương pháp phân tích tần suất mưa vùng để phân tích tần suất cho mưa cực trị khu vực IV của Ấn Độ

Tóm lại, phương pháp tiếp cận theo phương pháp phân tích tần suất mưa vùng đã được các nước ở Châu Âu, Châu Mỹ phát triển và cho thấy những ưu điểm vượt trội nhằm giải quyết và khắc phục những hạn chế về số liệu thống kê

1.1.2 Các nghiên cứu trong nước

Bộ Tài nguyên và Môi trường đã ký Báo cáo tóm tắt kết quả Dự

án Dự tính khí hậu tương lai với độ phân giải cao cho Việt Nam [1] để các Bộ, ngành và địa phương nghiên cứu, tham khảo trong việc định hướng ứng phó với biến đổi khí hậu Trong đó nhận định cho khu vực Miền trung vào giữa thế kỷ 21 (2045-2065 và cuối thế kỷ 21 (2045-2065) sẽ có “Lượng mưa năm ít biến đổi, cực trị mưa giảm nhưng có biến động với biên độ lớn”

Năm 2014, dự án “Ứng dụng mô hình hệ thống Trái đất của Na

Uy xây dựng kịch bản biến đổi khí hậu, nghiên cứu hệ thống gió mùa

và các hiện tượng khí hậu cực đoan” [9], cho biết dự tính "Lượng mưa ngày cực đại toàn quốc ở giai đoạn cuối thế kỷ 21 có thể tăng đến trên 37% (kịch bản RCP4.5) đến 45% (kịch bản RCP8.5)"

Ngô Đức Thành, Phan Văn Tân (2013) [8], sử dụng phương pháp kiểm nghiệm phi tham số Mann-Kendall và phương pháp ước lượng xu thế của Sen đánh giá xu thế biến đổi của 7 yếu tố khí tượng trên lãnh thổ Việt Nam cho giai đoạn 1961-2007 Kết quả cho thấy lượng mưa giảm ở phía Bắc vĩ tuyến 17 và tăng lên ở phía Nam

Đánh giá tần suất sự kiện mưa cực đại tại Hải Phòng và Nha Trang (Phạm Hải An, Vũ Duy Vĩnh, Trần Đình Lân) đã dùng số liệu lượng mưa ngày tại trạm Phủ Liễn (1978-2007, Hải Phòng) và tại trạm Nha Trang (1979-2008, Khánh Hòa), và dùng phương pháp Mann-Kendall để phân tích xu thế mưa cực đại và sử dụng phân phối cực đại Gumbell để phân tích trị số lượng mưa cực đại với các chu kỳ lặp lại cho trước

Nguyễn Vĩnh Long, Nguyễn Chí Công (2015) [5] và Lê Minh

Vỹ đã sử dụng phương pháp phân tích tần suất mưa vùng trên cơ sở suy luận Bayesian, thuật toán MCMC xây dựng bản đồ mưa cực hạn cho tỉnh Quảng Nam và Gia Lai Kết quả cho thấy việc sử dụng phương

pháp phân tích tần suất mưa vùng đã khắc phục được hạn chế về số lượng mẫu thống kê, tăng độ tin cậy của giá trị ước tính trong vùng ngoại suy, xây dựng được bản đồ mưa phù hợp với xu thế phân bố mưa trên địa bàn 02 tỉnh nói trên

Tóm lại, Ở Việt Nam các nghiên cứu về xu hướng biến đổi lượng mưa cho tương lai tương đối hoàn chỉnh Tuy nhiên, các nghiên cứu về tần suất mưa cực trị vẫn còn chưa phổ biến Hiện nay, có 2 phương pháp suy luận: (01) Phương pháp suy luận tần suất (truyền thống) (02) Phương pháp suy luận Bayesian - Đây là phương pháp suy luận dựa trên định lý Bayes - Hiện vẫn chưa được nghiên cứu nhiều ở Việt Nam và đại diện là phần mềm FAMBC của TS Nguyễn Chí Công

Tuy nhiên, vì mật độ trạm quan trắc khí tượng thủy văn của nước ta còn rất thưa, phân bố không đồng đều, số liệu quan trắc thường không đảm bảo cho việc phân tích tần suất Để khắc phục cho tình trạng đó, việc áp dụng phương pháp phân tích tần suất vùng (RFA) đã được phát triển và sử dụng rộng rãi trong ngành khí tượng - thuỷ văn ở các nước Châu Âu có thể sẽ là giải pháp Phương pháp này

có thể tổng hợp dữ liệu quan trắc của những trạm “tương tự” - là một cách tiếp cận có thể ước lượng các giá trị cực trị cho những khu vực không có trạm quan trắc hoặc những nơi có dữ liệu quan trắc ngắn Phương pháp phân tích tần suất dựa trên cách tiếp cận vùng hiện còn rất mới và chưa được nghiên cứu nhiều ở nước ta

1.2 Điều kiện tự nhiên tỉnh Quảng Ngãi

1.2.1 Vị trí địa lý

Quảng Ngãi là một tỉnh thuộc vùng Duyên hải Nam Trung bộ,

có tọa độ địa lý từ 14032’00” đến 15025’00” vĩ độ Bắc và 108016’00” đến 109004’00” Ranh giới tỉnh Quảng Ngãi với:

- Phía Bắc giáp tỉnh Quảng Nam

- Phía Nam giáp tỉnh Bình Định, Gia Lai

- Phía Tây giáp tỉnh Kon Tum

- Phía Đông là Biển Đông

Hình 1.1 Bản đồ hành chính tỉnh Quảng Ngãi

1.2.2 Đặc điểm địa hình

Nhìn chung toàn tỉnh có 3 dạng địa hình chính sau:

1.2.2.1 Vùng núi cao và trung bình

Vùng núi cao và trung bình nằm ở phía Tây chạy dọc theo ranh giới Quảng Nam, Kon Tum và Bình Định Đây chính là sườn phía Đông dãy Trường Sơn với cao độ trung bình từ 500 đến 700m, thỉnh thoảng có đỉnh cao trên 1.000 m như đỉnh Hòn Bà 1.146 m, vùng Sơn

Hà, Trà Bồng có những núi cao từ 1.400÷1.600 m Với dạng địa hình những dãy núi chạy dài bao bọc 3 phía Bắc, Tây và Nam hình thành một cánh cung bao bọc vùng đồng bằng Quảng Ngãi Chính dạng địa hình này rất thuận lợi đón gió mùa Đông Bắc và các hình thái thời tiết

từ biển Đông đưa vào đã làm cho lượng mưa trong vùng khá dồi dào, hình thành các tâm mưa như: Ba Tơ, Trà Bồng, Gia Vực có lượng mưa từ 3.200÷4.000 mm/năm

1.2.2.2 Vùng đồng bằng

Chạy dọc từ Bắc vào Nam tiến sát ra gần biển thuộc vùng đất nằm hạ lưu 4 con sông của tỉnh Bề mặt không được bằng phẳng, hướng dốc từ Tây sang Đông với cao độ biến đổi từ 20÷10 m chiếm khoảng 20% diện tích tự nhiên

1.2.2.3 Vùng cát ven biển

Bao gồm các cồn cát, đụn cát phân bố thành một dải hẹp, chạy dài ven biển với chiều rộng trung bình trên dưới 2 km chạy dọc từ đầu tỉnh (huyện Bình Sơn) đến cuối tỉnh (huyện Đức Phổ) và có độ cao hơn vùng đồng bằng

Hình 1.2 Bản đồ địa hình khu vực nghiên cứu Hình 1.3 Bản đồ mạng lưới sông ngòi tỉnh Quảng Ngãi

1.3 Đặc điểm khí hậu trên địa bàn tỉnh Quảng Ngãi

1.3.1 Phân vùng khí hậu tỉnh Quảng Ngãi

Bảng 1.4: ĐẶC TRƯNG NHIỆT ĐỘ TRUNG BÌNH NĂM Ở CÁC

KHU VỰC NGHIÊN CỨU

Địa điểm Độ cao (m) Nhiệt độ trung bình năm ( o C)

Vùng I - khí hậu núi cao và núi vừa (độ cao trên 500m)

Vùng II - khí hậu núi thấp và trung du (độ cao dưới 500m) Vùng III - khí hậu đồng bằng, duyên hải và đảo Lý Sơn

1.3.2 Đặc điểm mưa

a a Sự thay đổi của mưa năm theo không gian

Lượng mưa có xu hướng giảm từ Bắc vào Nam và Vùng mưa lớn

ở vùng núi cao như Trà Bồng, Ba Tơ, Giá Vực, Sơn Long, Minh Giang từ 3200–3800mm và vùng trung du, đồng bằng ven biển lượng mưa chỉ còn

1600 - 2500 mm

b Sự thay đổi của mưa năm theo thời gian

Theo thời gian, sự biến động của mưa năm ở vùng nghiên cứu khá lớn, lượng mưa hàng năm không ổn định Năm mưa nhiều có thể gấp

3 ÷ 4 lần năm mưa ít, năm 1996, 1998 và năm 1999 là năm mưa nhiều và đều khắp vùng nghiên cứu, năm 1999 đạt 5094,7 mm tại Giá Vực, 4216,7

mm tại Sơn Hà, 6520,5 mm tại Ba Tơ, 5916,8 mm tại Sơn Giang, tại Minh Long 6180,7 mm và 3947,6 mm tại Quảng Ngãi Nhưng năm 1982

là năm mưa ít nhất với lượng mưa đo được ở tại Giá Vực 1299 mm, tại Sơn Hà 2007,9 mm, tại Trà Bồng 2671,2 mm, tại Ba Tơ 1952,6 mm, tại Sơn Giang 1975,6mm và 1373,9 mm tại Quảng Ngãi

Do địa hình nên trong vùng nghiên cứu xuất hiện các đỉnh mưa phụ vào tháng V và tháng VI, với lượng mưa trung bình tháng chiếm khoảng 4-7% lượng mưa năm

Như vậy, qua biến trình mưa trong vùng cho thấy sự chênh lệch giữa tháng mưa nhiều và tháng mưa ít khoảng 400 - 800 mm Tức là tháng mưa nhiều có tổng lượng mưa gấp khoảng 1,5- 20 lần tháng mưa ít

Sự phân phối mưa trong năm rất không đồng đều

c Mùa mưa

- Chế độ gió mùa cùng với dải Trường Sơn đã tạo ra sự tương phản sâu sắc giữa mùa khô và mùa mưa trên toàn vùng nghiên cứu Mùa mưa trong các tháng từ tháng IX đến tháng XII Do sự xâm nhập sâu về phía Nam của gió mùa Đông Bắc nên Quảng Ngãi tương đối lạnh trong tháng XII, I

- Do hiệu ứng “phơn” của dãy Trường Sơn đối với gió mùa Tây Nam nên ở vùng nghiên cứu xuất hiện một thời kỳ nắng nóng và khô hạn trong suốt các tháng mùa hạ

d Các hình thế gây mưa lớn

Việt Nam nói chung và tỉnh Quảng Ngãi nói riêng đều chịu tác động của hoàn lưu khí quyển khu vực gió mùa Đông Nam Á Về mùa đông (từ tháng IX năm trước đến tháng III năm sau), không khí lạnh từ trung tâm khí áp cao lạnh cực đới của lục địa châu Á (Xibia) thổi tới vùng áp thấp lục địa châu Úc dưới dạng những đợt gió mùa Đông Bắc mang không khí lạnh cực đới tràn xuống Trong quá trình di chuyển xuống phía Nam không khí khô lạnh cực đới bị biến tính mạnh, được sưởi ấm một ít và ẩm hơn Khi gió mùa Đông Bắc về nhiệt độ giảm đột ngột, nhiệt độ trung bình ngày giảm trung bình từ 3-6°C, cá biệt có đợt giảm 10-12°C, đồng thời có sự gia tăng lượng mây và mưa

Vào giữa và cuối mùa hè (tháng VII-IX) còn có khối không khí

nóng, ẩm và bất ổn định Nam Thái Bình Dương đi lên Đó là luồng không khí tồn tại ở rìa Nam dải áp thấp xích đạo hoặc dải hội tụ nhiệt đới (vùng hội tụ tín phong Bắc bán cầu và gió mùa mùa hè) Khi gió mùa hè Tây Nam cực thịnh (tháng VII-VIII) dải hội tụ nhiệt đới bị dịch chuyển lên phía Bắc (từ 20° vĩ Bắc trở lên) So với không khí đến từ vịnh Bengan, không khí xích đạo mát, ẩm hơn nhiều và là nguồn cung cấp ẩm mùa hè Các nhiễu động không khí mùa hè như hội tụ nhiệt đới,

áp thấp nhiệt đới, bão thường mang lại thời tiết xấu, bất lợi, nhưng mang lại một lượng mưa đáng kể trong thời kỳ này

Đến lúc chuyển tiếp hè sang đông (tháng IX - XI) thường phát sinh hiện tượng giao hội gió mùa Đông Bắc với các nhiễu động nhiệt đới (hội tụ nhiệt đới, áp thấp nhiệt đới, bão) đang hoạt động ở Trung

và Nam Biển Đông và khi gặp núi cao chắn gió sẽ có mưa lớn như đã xảy ra lâu nay

1.4 Hiện trạng các trạm khí tượng thủy văn

1.4.1 Mạng lưới trạm quan trắc mưa tỉnh Quảng Ngãi

Trong khu vực nghiên cứu có 23 trạm đo mưa; trong đó trên địa bàn tỉnh 16 trạm, Quảng Nam 03 trạm, Bình Định 02 trạm và Kon Tum có 02 trạm

Bảng 1.5: Thống kê các trạm đo khí tượng, mưa trong vùng

độ trạm (m)

- Các trạm đo mưa chất lượng tài liệu tin cậy, tài liệu tương đối

dài có thể đưa vào tính toán đặc trưng khí hậu trong vùng

1.4.2 Đánh giá về chất lượng dữ liệu mưa

Tài liệu dùng để tính toán có được đến năm 2015 Các tài liệu này có chất lượng đảm bảo yêu cầu phục vụ cho tính toán

CHƯƠNG 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT PHÂN TÍCH TẦN SUẤT MƯA VÙNG

Phương pháp phân tích tần suất mưa vùng, là phương pháp làm lớn kích thước mẫu số liệu của các trạm đo trong vùng nghiên cứu

“đồng nhất” thông qua chỉ số mưa vùng (index rainfall) và dựa trên suy luận Bayesian, thuật toán Markov chain Monte Carlo để ước tính các tần suất cực hạn với độ tin cậy cao

Các bước thực hiện phương pháp phân tích tần suất mưa vùng: Bước 1: Sàng lọc số liệu

Bước 2: Xác định vùng đồng nhất

Bước 3: Chọn hàm phân phối xác suất cho vùng đồng nhất Bước 4: Ước lượng giá trị phân phối xác suất cho mỗi trạm thông qua chỉ số mưa vùng

2.1 Sàng lọc số liệu

2.1.1 Mục đích

Để xác định, sàng lọc những mẫu số liệu có quy luật phân phối khác với quy luật phân phối của các mẫu khác trong nhóm nhằm hỗ trợ việc phân chia nhóm các vùng đồng dạng

2.1.2 Phương pháp - Chỉ số đánh giá tính không phù hợp (D i )

Trong vùng nghiên cứu, giả sử có N trạm quan trắc, Hosking và Wallis (1997) [21] đề xuất một biện pháp kết hợp tuyến tính L-moment (t, t3 và t4) để xác định những trạm hiển nhiên có quy luật phân phối khác với các trạm khác còn lại trong nhóm thông qua việc đánh giá chỉ số D của trạm thứ i:

Tùy thuộc vào số lượng trạm trong nhóm mà chỉ số D của trạm thứ i (Di) phải thỏa mãn: Di ( N  1 ) / 3

Trong trường hợp số trạm N > 15, thì Di  3

2.2 Định dạng vùng đồng nhất

2.2.1 Vùng đồng nhất

Một khu vực được coi là một vùng đồng nhất là khu vực mà trong

đó các trạm quan trắc khác nhau lại có các biến số thay đổi tỷ lệ trong phân bố xác suất xấp xỉ như nhau

Điều kiện áp dụng phương pháp phân tích tần suất mưa vùng:

- Quan trắc tại mỗi trạm là độc lập; số liệu quan trắc tại mỗi trạm trong vùng là nối tiếp độc lập và chuỗi dữ liệu có phân phối giống nhau

- Sự phân bố của biến thay đổi tỷ lệ (rescaled variable) tại các trạm giống nhau và các loại phân phối của biến thay đổi tỷ lệ được quy định một cách chính xác Như vậy là nếu các điều kiện trên được đảm bảo, mặc nhiên bao hàm sự tồn tại của một vùng đồng nhất

2.2.2 Xác định vùng đồng nhất

Chỉ số đánh giá vùng đồng nhất được xác định Hk:

; k=1,2,3

(2-8)Trong đó:

- vvà v lần lượt là giá trị trung bình và độ lệch chuẩn tương ứng của trọng số độ lệch chuẩn được sinh ra từ (N=500 lần) mô phỏng Monte Carlo sử dụng phân phối Kappa bốn thông số

- Vk: là độ lệch chuẩn trọng số bình quân của hệ số biến sai tuyến tính (tính theo 2-6; 2-7; 2-8)

+ n: Độ lớn của chuỗi số liệu;

+ N: Số trạm quan trắc mưa

Vùng đồng nhất về dữ liệu được xác định:

- Nếu H < 1: Vùng đồng nhất, áp dụng được phương pháp phân tích

tần suất mưa vùng

- Nếu 1<H<2: Vùng có thể xem xét là đồng nhất và có thể áp

dụng phương pháp phân tích tần suất mưa vùng

- Nếu: H > 2: Vùng không đồng nhất, không thể áp dụng phương pháp phân tích tần suất mưa vùng

2.2.3 Lựa chọn hàm phân phối cho phân tích tần suất mưa vùng

Với mỗi chuỗi số diệu, (Hosking & Wallis, 1997) [21] đưa ra

phương pháp kiểm chứng sự phù hợp bằng thông số kiểm định cao độ phù hợp phân phối:

4

4 4

N

t t

S im

4 4 1 4

Đánh giá sự phù hợp và lựa chọn hàm phân phối:

- Nếu | DIST|  0

Z thì hàm phân phối đó phù hợp với mẫu số liệu

- Nếu tất cả các hàm phân phối đều cho giá trị | DIST |  1 64

hàm phân phối nào cho | ZDIST |gần bằng 0 nhất hầu như phù hợp nhất Biểu đồ hệ số thống kê tuyến tính được vẽ từ hai hệ số (t3; t4) dùng để chọn hàm phân phối phù hợp với mẫu dữ liệu

2.2.4 Các dạng hàm phân phối trong phân tích thống kê

Có 2 nhóm hàm phân phối, hàm phân phối 2 tham số và 3 tham

Log-2.3 Ước lượng giá trị - phân tích tần suất mưa vùng

2.3.1 Chỉ số mưa vùng

Giả sử rằng: Có N trạm quan trắc mưa X(mm) trong vùng đồng nhất; và ni đại diện cho kích thước mẫu thứ i (i = 1, 2, , N); thì dữ liệu quan trắc của mẫu là: Xij với (j=1,2…,ni và i=1,2…,N) và các mẫu trên có cùng hàm phân phối F, thì:

- Chỉ số mưa vùng tại mỗi trạm thứ i là i - chỉ số này tỷ lệ