Phân tích độ nhạy và độ bất định sử dụng phương pháp monte carlo dùng cho bài toán dự báo lũ bằng mô hình wetspa (thử nghiệm cho lưu vực sông vệ)

Do vậy đề tài QG-09-25 đã được ĐHQGHN phê duyệt với các mục tiêu chính sau đây: + Xác định được độ nhạy của các thông số mô hình thuỷ văn phân phối WetSpa, phục vụ việc hiệu chỉnh nhanh

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI A

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC T ự NHIÊN

PHÂN TÍCH Đ ộ NHẠY VÀ ĐỘ BẤT ĐỊNH s ử DỤNG PHƯƠNG PHAP MONTẸ CARLỎ DÙNG CHO BÀI TOÁN

D ự BÁO LŨ BẰNG MÔ HÌNH WetSpa

THS PHẠM THỊ THU HIỀN

ĐAI H Ọ C Q U Ố C GIA HA NỌl

TRUNG TÀM THÔNG TIN THƯ VIẺN

Q Q Ồ G ỷ O M ẳ J J t

BÁO CÁO TÓM TẮT

a T ên đề tài: Phân tích độ nhạy và độ bất định sử dụng phương pháp Monte

Carlo dùng cho bài toán dự bảo lũ bằng mô hình WetSpa (Thử nghiệm cho lưu vực sông Vệ)

Mã số: QG-09-25

b Chủ trì đề tài: TS Nguyễn Tiền Giang

c Các cán bộ th am gia: PGS.TS Nguyễn Thanh Sơn

NCS Công Thanh NCS Nguyễn Đức Hạnh ThS Phạm Thị Phương Chi ThS Ngô Chí Tuấn

ThS Phạm Thị Thu Huyền

d Mục tiêu và nội dung nghiên cứu

Mặc dù đã có nhiều nỗ lực và thành công trong lĩnh vực phát triển công nghệ dự báo lũ ở Việt Nam tuy nhiên vấn đề phân tích độ nhạy, độ bất định và khoảng dự báo chưa được quan tâm nhiều trong các nghiên cứu và công tác dự báo

lũ Đồng thời, ngay cả trên thế giới thì việc áp dụng các phương pháp tính toán khoảng dự báo chỉ được thực hiện ở dạng nghiên cứu với các trận lũ đã xảy ra ở chế độ mô phỏng Do vậy đề tài QG-09-25 đã được ĐHQGHN phê duyệt với các mục tiêu chính sau đây:

+ Xác định được độ nhạy của các thông số mô hình thuỷ văn phân phối WetSpa, phục vụ việc hiệu chỉnh nhanh trong các ứng dụng thực tiễn;

+ Đề xuất phương pháp và tiêu chí về việc hiệu chỉnh cũng như kiểm định kết quả dự báo lũ dựa trên tính bất định của các thông số và của số liệu đầu vào

Đề tài được hoàn thành với những nội dung chính như sau:

+ Tổng quan về dự báo lũ và điều kiện địa lý tự nhiên lưu vực sông Vệ + Xây dựng quy trình dự báo lũ bằng mô hình W etSpa dựa trên tính bất định của các tham số và số liệu đầu vào

+ Áp dụng phương pháp Morris vào đánh giá độ nhạy của các thông sốtrong mô hình WetSpa

+ Áp dụng quy trình dự báo lũ bằng mô hình WetSpa cho lưu vực sông Vệ

e Các kết quả đạt được

- Kết quả khoa học công nghệ

+ Đã đưa ra được bảng các thông số toàn cục nhạy của mô hình WetSpaphục vụ cho hiệu chình, kiểm định nhanh trong dự báo lũ

+ Nghiên cứu, thiêt lập được một quy trình (bộ phần mềm và các chỉ tiêu)

dự báo dải dựa trên tính bất định của các thông số bằng mô hình WetSpa

- Kết quả ứng dụng thục tế:

+ Mã nguồn WetSpa sửa đổi có thể được sử dụng ữong phân tích độ nhạy

và tỉnh bất định của các tham số và sô liệu đâu vào

+ Quy trinh áp dụng mô hình WetSpa kết hợp với một số ma nguồn MATLAP là kết quả từ đề tài có thể áp dụng để dự báo lũ theo dải cho các khu vực khác khi xét đến độ bất định của các tham số và số liệu đâu vào

- Kết quả đào tạo: hỗ trợ đào tạo 01 NCS, 2 ThS, 2 CN

1 Công Thanh Nghiên cứu dự báo mưa lớn khu vực Trung Trung Bộ do tác động kết hợp của không khí lạnh và dải hội tụ nhiệt đới bằng phương pháp nuôi nhiêu Luận án nghiên cứu sinh (2010-2013)

2 Phạm Thị Thu Huyền Áp dụng phương páp ước lượng bất định khả năng (GLUE) cho dự báo lỹ trên iưu vực sông Vệ Luận văn thạc sĩ khoa học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Năm 2010

3 Phạm Thị Phương Chi Sử dụng phương pháp Morris đánh giá độ nhạy các thông số trong mô hình WetSpa Luận văn thạc sĩ khoa học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Năm 2009

4 Tom Doldersum Global Sensitivity Analsyis of the WetSpa model for

Ve river in Vietnam Bachelor Thesis, Hanoi Ưniversity o f Science and Twente University 2009

5 Estimating and updating uncertainty with the GLƯE methodology Bachelor Thesis, Hanoi University of Science and Tvvente ưniversity 2009

- Ket quả công bo: 03 bài báo đăng trên tạp chí khoa học ĐHQGHN và 01

bài hội thảo quốc tế

1 Nguyễn Tiền Giang, Daniei Van Putten, Phạm Thu Hiền Công nghệ dự

bảo lũ khi xét đến tỉnh bất định của mô hình thủy văn: Cơ sờ lý thuyết Tạp chí

khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 25 (3S),403- 411, 2009

2 Phạm Thị Phương Chi, Nguyễn Thanh Sơn, Nguyễn Tiền Giang Tom

Doldersum Sử dụng phương pháp Morris đánh giá độ nhạy các thông sỏ trong mô

hình iVeSpa cải tiên (thừ nghiệm trên hru vực sóng Vệ) Tạp chí khoa học Đại học

Quốc gia Hà Nội Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 25 (3S) 397- 402 2009

3 N r.Giang and D.v Putten Uncertainty interval estimation o f ỈVetSpa

mocieỉ fo r ịìood simulation: a case study wilh Ve Watershed, Quang Ngai Provincc Vietnam Geotechnical Joumal 14 (2E) 70-78 2010.

4 Nguyên Tien Giang and D.v Putten (2010) Uncertainty interval estỉmation o f WetSpa mođel for flood simulation: a case study with Ve Watershed, Quang Ngai Province Proceedỉng o f The International Symposium on ưrban Geoengineering, earth resources and sustaỉnabỉlity ỉn the context o f Climate Change Hanoi 22-23 November 2010, VNU Publisher, p 199-208.

f Tình hình kinh phí của đề tài: Tổng kinh phí được cấp là 100 triệu đồng, đã sử

dụng theo đúng dự toán đựợc phê duyệt

TRƯ Ờ NG Đ ẠI HỌC KHOA HỌC T ự NHIÊN

2 Summary in English

a Titíe: Senlitivity and uncertainíy analysis ofW etSpa model using Monte

Carlo for ílood íorcasting problem ịwith an application to Ve yvatershed)

c Participants: Assoc Prof Nguyen Thanh Son

PhD student Ngũyen Duc Hanh PhD student Cong Thanh

MSc Pham Thi Phuong Chi MSc Ngo Chi Tuan

MSc Pham Thi Thu Hien

d Aim and contents

Although there have existed huge attempts and advances in flood forecasting technology in Vietnam the sensitivity, uncertainty analysis and prediction interval have not been paid enough attentions in flood forecasting In additions, over the vvorld, the application of predition inteval has been immature and done only in simulation mođe with past íloods Thereíòre, the Project QG-09-25, which has been approved and granted by Vietnam National University-Hanoi, aims to

+ Determine the sensitivity of parameters o f a distributed hydrological model

- Wetspa facilitating the fast calibration and verification in practices

+ Propose a method and criteria used in calibration, verification o f íòrecasting results considering the uncertainty in model inputs and parameters

The project has been accomplished with the following main contents:

+ An overview of ílood íorecast and Ve watershed

+ A procedure (accopanied with tools) for flood íòrecast using WetSpa model taking into account the uncertainty in model parameters and inputs

+ Application o f Morris sensitivity anslysis to determination o f the sensitivity

of WetSpa model parameters

+ Application of ílood íorecasting procedure to Ve vvatershed

e Achieved results

- Achievements in Science and Technology

A table listing all sensitibvity of WetSpa model parameters facilitating the fast calibration and V’cnficătion in prâcticcs

+ í:stablishment of a procedure (sets of models anf scripts) for computing predicti\e ìntenals based on the uncertainty in model parameters and inputs

- Achievements in practical application

+ An open source o f WetSpa with modification with which one can use in sensitivity and uncerstỉantỵ analysis o f model parameters and inputs

+ A procedure for appỉication o f WetSpa model, in cobination o f MATLAP scripts, which can be applied to compute predictive interval with consideration of uncerstianty analysis o f modeỉ parameters and inputs in flood forecasting

- Achievements in training

+ Two foreign bachelor theses in 2009

+ Two Vietnamese master theses in 2009 and 2010

+ Support one Vietnamse PhD thesis

- Publications

+ Three papers publisheđ in Joumal o f Science, VNƯ and

+ One presentation (with proceedings paper) in intemational conference

f Prọịect budget

The ílind has been used accordingly to approved proposal

MỤC LỤC

MỤC LỤC - - *

BẢNG KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT iv

MỞ ĐÀU 1

CHƯƠNG 1: TỎNG QUAN 5

1.1 Các phương pháp dự báo và đánh giá sai so dự báo 5

1.1.1 Các phương pháp dự báo 5

1.1.2 Các loại mô hình dự báo lũ 7

1.1.3 Đánh giá sai số dự báo lũ 9

1.2 Các mô hình mưa - dòng chảy phục vụ dự báo lũ 17

1.2.1 Mô hình TANK 17

1.2.2 Mô hình SSARR 22

1.2.3 Mô hình NAM 31

1.2.4 Mô hình HEC-HMS 36

1.2.5 Mô hình MARINE 43

1.3 Các nghiên cứu trước đây về dự báo lũ 45

1.4 Đặc điểm địa lý tự nhiên lưu vực sông Vệ 46

1.4.1 Vị trí địa lý 46

1.4.2 Địa hình 47

1.4.3 Địa chất thổ nhưỡng 4g 1.4.4 Thảm phủ thực vật 49

1.4.5 Khí hậu 49

1.4.6 Đặc điểm thủy vãn 5Q 1.5 N h ận x é t g g CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP LUẬN

2.1 MÔ h ình V V etSpa gg 2.1.1 Lịch sử phát triển của mô hinh WetSpa 58

2.1.2 WetSpa cài tiến

2.1.3 Xây dựng mô hình

61 2.1.4 Các còng thức trong mô hình

65

2.2 Các bước trong quy trình dự báo lũ sử dụng mô hình WetSpa 766 2.2 ] Thu thập và xứ lý dữ liệu

76

2.2.2 Tính toán trong Arcvievv

2.2.3 Đảnh giá phân tích độ nhạy cùa thông số trong mô hình WetSpa 78

2.2.4 Quy trình dự báo lũ có tính đến độ bất định của các thông số 80

2.3 Cải tiến mô hình WetSpa phục vụ phân tích độ nhạy và tính toán bất định 81

2.4 Nhận xét 81

CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP MORRIS PHÂN TÍCH Đ ộ NHẠY MÔ HÌNH WetSpa 83

3.1 Giổi thiệu phưomg pháp phân tích độ nhạy Morris 83

3.2 ứng dụng phương pháp Morris phân tích độ nhạy của các tham s ố 87

3.2.1 Lựa chọn các thông số đưa vào phân tích độ nhạy 88

3.2.2 Thiết lập ma trận B* 96

3.2.3 Tính toán lưu lượng đầu ra 96

3.2.4 Phân tích độ nhạy 97

3.3 Hiệu chỉnh và kiểm nghiệm mô hình 107

3.4 Nhận xét 107

CHƯƠNG 4: ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP MONTE CARLO VÀ GLUE VÀO D ự BÁO Lủ LƯU V ự c SÔNG V È 109

4.1 Phương pháp Monte - C arlo 109

4.1.1 Khái niệm phương pháp Monter- Carlo 109

4.1.2 Mô hình hóa theo phương pháp Monter- Carlo 110

4.2 Phương pháp Glue 110

4.2.1 Cơ sở lý thuyết phương pháp GLUE 110

4.2.2 Xác định chỉ tiêu đánh giá độ phù họp 112

4.2.3 Xác định khoảng giá trị và hàm phân bố của các thông số 112

4.2.4 Lựa chọn chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp để tính toán khoảng bất định 113

4.2.5 Thiết lập quy trình cập nhật độ phù hợp khi có thêm số liệu 114

4.2.6 Chế độ mô phỏng và chế độ dự báo 114

4.3 Áp dụng phưtfng pháp ước lượng bất định khả năng (GLUE) và mô hình WetSpa xây dựng quy trình dự báo lũ có tính đến độ bất định của các thông số 115

4.3.1 Quy trình ước lượng khoảng bất định 1 16 4.3.2 Quy trình cập nhật khoảng bất định 119

4.4 Áp dụng quy trình dự báo lũ có tính đến độ bất định cho dự báo lũ trên lưu vực sông Vệ 123

4.4.1 Lụa chọn thông số 123

4.4.2 Khoảng bất định của các thông số 123 4.4.3 Phương pháp lấy mẫu 124

4.4.4 Tính toán với mô hình WetSpa 125

4.4.5 Lựa chọn chi tiêu 126

4.4.6 Tính toán khả năng 126

4.4.7 Tính toán bất định (UE) 127

4.5 Chì tiêu đánh giá chất lượng dự báo 131

4.6 Nhận xét 132

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 134

Tài liệu tham khảo 137

BẢNG KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIÉT TẮT

GIS Hệ thông thông tin địa lý Geolníormation SystemWetSpa

Water and Energy Transfer betvveen Soil, Plants and ; Atmosphere

tin chuẩn của Mỹ

American Standard Code 1 for Iníòrmation

Interchange

DHI Viện thủy lực Đan Mạch Danish Hydraulic Institue

bất định khả năng

Generalized Likelihood Ưncertainty Estimation

siêu lập phương Latin

Latin Hypercube Sampling

NS Hê sô Nash Sutcliffe Nash-Sutcliffe coeffĩcient 1

Dự báo lũ hiện vẫn 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 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 họp địa lý, địa mạo (Đặng Văn Bảng, 2000; Nguyễn Viết Thi, 2004) Trong dự báo lũ (hạn ngán) thì nhóm phương pháp sử dụng các mô hình nhận thức đang được phát triển và ứng dụng rộng rãi nhất Nguyễn Thanh Sơn (2008) 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

Trong những năm gần đây, sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ GIS (Geographic Iníormation System) được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau đã đem lại nhiều hiệu quả to lớn Ngành Thuỷ vãn học và Tài nguyên nước nói chung cũng là một trong rất nhiêu ngành áp dụng công nghệ GIS trong các lĩnh vực như môi trường, phân tích các thảm hoạ thiên nhiên (lũ lụt và phòng chống thiên tai

w ) đặc biệt trong các mô hình thuỷ vãn

Mô hình thuỷ văn áp dụng công nghệ GIS để phân tích biến đồi dữ liêu (đô dốc, độ nhám, vận tốc ) theo không gian và thời gian kết hợp với dữ liệu mua radar cho phép mô tả lưu vực chi tiết hom (đến từng ô lưới - cell) với bộ thông sổ ph'

phối chắc chẳn sẽ tính toán dòng chảy từ mưa chính xác hơn các m ô hình thủy V'

theo phương pháp truyền thõng với bộ thòng số tập trung chi xem xét sự biến đổ theo thời gian các dữ kiện bỏ qua sự biên đổi theo không gian (các đặc trưng th văn bị lược bớt và tính theo dạng thức trung bình trẽn toàn lưu vực)

Ở nước ta, đà c ó nhiều các c ô n g trinh cô n g bổ liên quan đến nghiên cứu X*

dựng công nghệ 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 ỉũ 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 bàng 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

Ở một số nuớc trên thế giới, một hướng nghiên cứu đáng chú ý trong lĩnh vực dự báo ỉũ là hướng đi sâu vào xác định khoảng dự báo hay bất định dự báo (prediction interval hay prediction uncertainty) Wagener, T và Gupta, H v (2005)

đẵ thảo luận khá chi tiết về các bất định của số liệu, tham số, điều kiện biên, điều kiện ban đầu, cấu trúc và nêu lên sự cần thiết để thể hiện chúng vào trong kết quả của các mô hình toán, mô hình dự báo lũ Các thí nghiệm số chứng minh rằng có nhiều bộ thông sổ của một mô hình cũng như nhiều mô hình đưa ra chất lượng dự báo tương tự nhau (Uhlenbrook et al., 1999) Tác giả này và nhiều tác giả khác đã nhận xét rằng các giá trị dự báo nên được đưa ra dưới dạng khoảng giá trị thay vì một giá trị duy nhất Phương pháp ước lược bất định khả năng (Generalized Likelihood Uncertainty Estimation - GLUE) là một trong các nỗ lực đầu tiên thể hiện và tính toán khoảng bất định dự báo sử dụng phân tích Monte Carlo cùng với ước lượng Bayes và tập mờ Cơ sở của phương pháp GLUE là quan điểm cho ràng

có nhiều bộ thông số và nhiều mô hình có thể đưa ra các kết quả dự báo có chất lượng tương tự như nhau (Beven K J., 1998) Các nghiên cứu gần đây theo hướng này tập trung vào việc cải tiến các kỹ thuật chọn mẫu trong phân tích Monte Carlo

để giảm khối lượng tính toán khoảng dự báo khi áp dụng phương pháp GLƯE (ưhlenbrook s and Sieber A , 2005; Roberta-Serena Blasone et al., 2008) Beven,

K J (2007) đã có một thảo luận khá chi tiết về việc sử dụng khoảng dự báo trong

dự báo lũ và dòng chảy

Ngoài ra, phân tích độ nhạy cũng có nhiều ý nghĩa trong lĩnh vực mô hình hoá nói chung và trong mô phỏng và dự báo lũ nói riêng Phân tích độ nhạy các tham số và số liệu đầu vào của mô hình giúp hiểu sâu hơn về cơ chế hoạt động và thành phần của mô hình Nguyen, T.G., de Kok, J.L (2007) đã đề xuất sử dụng

phân tích độ nhạy Morris vào kiểm m chất ta w g ” ộ “ * » ™ " e

l l g , đối VƠI mọt mohinh ap dụng cho một 1™ vực cụ t h ê 'h ìS Ị CáCthamSf VỈ

1 v t : « I I v * mõ biến ra cụ Ịhể í t a nhiều sô các t o n 4 *

7Z mô hình(Campoiongo, F and SahelU, A 1997)

l ạ y sẽ giủp lam giảm khôi luựng tinh toán khi thục hiện tính toán khoáng dụ Mo đong thơi giúp thực hiện hiệu chinh nhanh trong dự báo thời gian thực Bahremand

à and De Smedt F (2008) đã tiến hành phân tích độ nhạy các tham sô của mô hình WetSpa cho lim vực Torysa, Slovakia (1297 km2) bằng phương pháp PEST Tuy nhiên phân tích độ nhạy sẽ cho các kết quả khác nhau nếu sử dụng các phương pháp phân tích khác nhau cho cùng một lưu vực (Iman, R.L and Helton, J.c., 1988) hoặc cùng một phương pháp nhưng với các lưu vực có điêu kiện địa lý khác nhau.Như vậy, mặc dù đã có nhiều nỗ lực và thành công trong lĩnh vực phát triên công nghệ dự báo lũ ở Việt Nam tuy nhiên vấn đề phân tích độ nhạy, độ bất định và khoảng dự báo chưa được quan tâm trong các nghiên cứu và công tác dự báo tác nghiệp Do vậy cần thiết phải nghiên cứu thiết lập một quy trình dự báo và thử nghiệm trên một lưu vực cụ thể để từ đó đưa ra được các đánh giá và nhận xét vê các phuơng pháp này Nghiên cứu xác định khoảng dự báo nhằm đưa ra phương án

dự báo phù hợp hơn với thực tế, góp phần không nhỏ vào công việc phòng tránh, giảm nhẹ thiên tai do lũ lụt gây ra Mặt khác, mô hình WetSpa đã được nhóm tác giả áp đụng thử nghiệm để đự báo lũ cho lưu vực sông Cả và bước đầu cho kết quả khả quan Do ý nghĩa quan trọng của phân tích độ nhạy trong mô hình dự báo lũ được đề cập ở trên, cần thiết phải tiến hành phân tích độ nhạy của các tham số và biên vào cùa mô hình WetSpa sử dụng phương pháp Morris cho lưu vực sông Vệ, là lưu vực sông đặc trưng cho các lưu vực miền trung

Mục tiêu chính của đề tài:

- Xác định được độ nhạy của các thông sổ mồ hình thuỷ văn phân phổi WetSpa, phục vụ việc hiệu chỉnh nhanh trong các ứng dụng thực tiền;

- Đê xuât phương pháp và tiêu chí về việc hiệu chỉnh cũng như kiểm định kết quả dự báo lũ dựa trên tính bất định của các thông số và cùa số liệu đàu vào

De tai được hoàn thành với những nội dung chính như sau:

1 I ông quan về dự báo lũ và điều kiện địa lý tự nhiên lưu vực sông Vệ

2 Xây dựng quy trình dự báo lũ bằng mô hình WetSpa dựa trên tính bất định của các tham số và số liệu đầu vào

3 Áp dụng phương pháp Morris vào đánh giá độ nhạy của các thông số trong

mô hỉnh WetSpa

4 Áp dụng quy trinh dự báo lũ bàng mô hình WetSpa cho lưu vực sông Vệ

CHƯƠNG 1: TỎNG QUAN 1.1 Các phirơng pháp dự báo và đánh giá sai so dự báo

1.1.1 Các phương pháp dự bảo

Phương pháp dự báo lũ là cơ sở kỹ thuật chung, như phương pháp đồ giải, các công thức kinh nghiệm, phương pháp giải tích, các mô hình, có the sư dụng

để dự báo lũ ưên sông

Từ phương pháp dự báo, bàng sổ liệu KTTV của sông hoặc lưu vực sông cụ thể, xây dựng lên các phương án dự báo lũ Phương án dự báo đơn giản nhât là biêu

đồ tương quan mực nước giữa tram dưới và trạm trên; phương án phức tạp hơn co thể là giải hệ phương trình toán lý mô tả quá trình hình thanh và chuyên động của dòng chảy trên lưu vực và ữên hệ thống sông

Với kỹ thuật tiến bộ, các phương pháp dự báo lũ thường dụa trên các mô tả vật lý phức tạp quá trình thủy văn, thủy lực, động lực học chất lỏng, chẳng hạn như các quan niệm về mưa, hình thành dòng chảy, mô hình thùy động lực 1, 2, 3 chiều mô phỏng quá trình hình thành nước trên lưu vực, tập trung nước vào lưới sông và vận động sóng lũ trong mạng sông, kênh, dưới tác động cùa nhiều loại, kiểu yếu tố ảnh hưởng khác nhau (như hệ thống các công trình phòng lũ, sử dụng nước, thủy triều, nước dâng do gió )•

Dự báo quá trình mực nước, đinh lũ: trong dự báo phục vụ điều hành chống

lũ đòi hỏi dự báo quá trình lũ, đinh lũ Dựa trên quy luật truyền sóng lũ trên sông đối với các sông cỡ vừa, một kỹ thuật thường dùng để dự báo mực nước đỉnh lù trạm dưới đoạn sông là lập quan hệ đồ thị hoặc giải tích giữa mực nước đỉnh lũ trạm dưới với mực nước đinh lũ trạm trên khi chú ý tới thời gian truyền lũ Thời gian dự kiến cùa dự báo chính bằng thời gian truyền sóng lũ Quan hệ này, khi chú ý tới thời gian truyền lũ, còn dược sử dụng để dự báo quá trình lũ, song thường phân ra: cho

kỳ lũ lên và lũ xuống Trong thực tế dự báo, việc lập quan hệ dự báo đỉnh lũ theo đinh lũ trạm trên còn được đưa thêm biến thứ 3, thậm chí thứ 4 vào biểu đồ dự báo

mà thường là đặc trưng cho lưọmg trữ, cho gia nhập khu giữa, ảnh hưởng của nước

Phương pháp đường đắng thời là phương pháp kinh điển, thường đixợc sử dụng dè tổng hợp dòng chảy từ mưa Dòng chảy từ các phần khác nhau của lưu vực chảy tới mặt cát cửa ra (trạm khống chế) sau các khoảng thời gian khác nhau Lượng nước đầu tiên là từ phần gần nhất trên lưu vực kế từ mặt cắt cửa ra, tiếp đó là nước từ các phàn diện tích ở xa hơn chảy tới mặt cắt cửa ra Do vậy, lưu vực có thể

phân ra thành các vùng sao cho nước ờ mỗi vùng có thể xem như cùng chảy tới mặt cắt cửa ra sau cùng một khoảng thời gian Đường phân chia các vùng như vậy gọi là đường chảy đẳng thởi Việc phân chia diện tích lưu vực cụ thể theo các đường chảy đẳng thời có thể được lấy ổn định (không thay đổi) đối với tất cả ữận lũ Người ta dùng số liệu thực đo của các trận lũ đơn, xác định thời gian trung bình tập trung dòng chảy ừên lưu vực, từ đó phân chia lưu vực theo các khoảng thời gian tập trung dòng chảy lưu vực và trong sông Lượng dòng chảy ở m ặt cắt cửa ra được tính theo nguyên tắc cộng dồn các phần dòng chảy đến tuyến đo từ các phần diện tích đẳng thời Phương pháp được thiết lập và sử dụng cho một số nhánh chính của hệ thống sông Hồng trong những năm 70, nhưng do hiệu quả thấp nên chưa được dùng trong nghiệp vụ.

Phương pháp tương quan, hồi quy Hệ số tương quan, uớc tính mối liên hệ

tuyến tính giữa 2 biến, được sử dụng rất rộng rãi trong phân tích khí tượng thủy văn Hồi quy là dạng mở rộng cửa khái niệm tương quan, tạo công thức xác định quan hệ giữa các biến ta quan tâm Các phương trình hồi quy được ứng dụng nhiều trong dự báo khí tượng thủy vãn, trong đó có dạng hồi quy tuyến tính và phi tuyến

Phương pháp chi số độ ẩm: chỉ số độ ẩm kỳ trước (API) thường được sử

dụng trong nhiều kỹ thuật dự báo nghiệp vụ ở các nước Đây là cách đánh giá hiệu ứng mưa thời kỳ tiền dự báo đến giá trị của yếu tố dự báo, trên thực tế có thể hiểu

đó là chỉ số độ ẩm ở tầng thổ nhưỡng bên trên hoặc chỉ là tham số mô tả trạng thái của bề mặt lưu vực Phương pháp chỉ số độ ẩm của đất được sử dụng vào dự báo thủy văn ở hai cách chính Cách thứ nhất, vì chỉ số được cập nhật hàng ngày nên nó thường phản ánh quá trình “kiểu sự kiện” tốt hơn là mô phỏng liên tục Do vậy để

áp dụng phương pháp này vào dự báo cần phải phân quá trình mưa ra làm các sự kiện hoặc thành các đọrt mưa riêng biệt Cách thứ hai, tính tổng hợp dòng chảy mặt khi ứng dụng cho quá trình đơn vị (khi dòng chảy chỉ hình thành từ dòng chảy mặt)

Để tính quá trình dòng chảy chung, dòng chảy cơ sở phải được xác định riêng bàng phương pháp khác Phương pháp mô hình thủy văn kiểu API mô phỏng liên tục quá trình dòng chảy được mô tà trong công trình của Sitter, Burakov Những nguyên tắc

sử dụng chi số điều kiện ẩm kỳ trước (Antecedent Moisture Condition) AMC được

sử dụng nhiều ở Mỹ, chẳng hạn để mô phỏng dòng chảy phục vụ vận hành hệ thống công trình phức tạp phòng lũ ữên lưu vực Miscisipi, Colorado, Colom bia

Phương pháp lượng trữ: tổng lượng nước chứa trong hệ thống sông

hồ, trên lưu vực nói chung, miêu tả bức tranh về lượng trữ nước hiện tại của lưu vực Lượng trữ nước và quán tính của quá trình dòng chảy trên lun vực có quan hệ

d * che V* nhau và do <6 c6 thề * d M tính chất này ^

z 2 : : : : : 1- z Sông p h U g p h á p đ â d ^ t ó lập Oho to ta h í thông

I g Hàng vào S u nhưng X 80, song do nhiều hạn chế về nguồn sô liệu g nhũ bảiithân phương pháp nên da không dư<rc sử dụng trọng nghiệp V*

phân tích, dự báo dòng chảy khi lũ xuống Phuong pháp dựa trên nguyên lý cơ bàn

là dối v tì mỗỉ mạng sông cụ thề, việc tiêu hao lu<mg trữ nuớc trong sông (sau kh hét mua trên iuu vực) thửỉmg theo một quy luật chung nhất định và có Ih í diín tả

băng đường nưôc M trung bình Cách đ o giản nhắt dựa d ô nguyên lý này đê dự

báo mục nước trong sông là xây dựng một tuong quan (giải thích hoặc đo gịái) giữa

dòng cháy hoặc mực nưàc hiện tại vdi dòng chảy hoặc mực nuác trước đó một thin

đoạn nào đỏ (1,2,3 ngày, )- phương pháp đuợc sử dụng nhiều trong dự báo lũ xuổng trên hệ thống sông Hồng trong nhiều năm qua

1.1.2 Các loại mô hình dự báo lũ

Các mô hình thủy văn là công cụ rất hữu ích trong giải quyết các bài toán quy hoạch, thiết kế, khai thác tài nguyên nước, quản lý lưu vực sông, kiểm soát lũlụt

Trong những năm gần đây, cùng với sự phát triên mạnh mẽ cua cong nghẹ tin học và các thiết bị xử lý thông tin, các mô hình thủy văn cũng có sự phát triên mạnh mẽ tạo khả năng mô phòng rất tốt các quá trình hình thành lũ trên lưu vực và chuyển động của sóng lũ trong sông cũng như diễn biến ngập lụt ở các vùng trũng

hạ lưu rất hiệu quả

Các mô hình toán thủy vãn sừ dụng vào tính toán, dự báo lũ có thể được phân ra làm những loại sau:

Mô hình ngầu nhiên: trong mô hình ngẫu nhiên, dòng chảy được xem như một quá trình ngẫu nhiên Với quan điểm này, trong cấu trúc của mô hình ngẫu nhiên thường không mô tả các nhân tố hình thành dòng chảy, và thông thường số liệu để xây dựng mỏ hình chính là bản thân chuỗi dòng chảy quá khứ, đủ dài để có thể bộc lộ được hết các đặc tính, bản chất của nó Với sự tổng hợp nhiều mối quan

hệ tương hỗ phức tạp mang tính ngẫu nhiên nên dòng chảy cũng biểu hiện như là một hiện tượng mang tính ngầu nhiên Do tính ngẫu nhiên được thể hiện rõ trong chuồi dòng chảy năm, mùa, tháng nên các mô hình ngẫu nhiên được sử dụng chù yếu để mô tả dao dộng dòng chảy, từ đó dự báo các đặc trưng dòng chảy năm, mùa, tháng, cho các trạm chủ yêu trên sông Hồng phục vụ phát điện cùng như điều

hành chống lũ hàng năm Loại mô hình này không xem xét, đánh giá động lực của quá tình mà chủ yểu đánh giá diễn biến ngẫu nhiên của quá trình.

Mỏ hlnh tấ t đ ỉn h : mô hình tất định cho rằng, trong quá trình hình thành dòng chảy các thành phần tất định đóng vai trò chủ yếu và có thể xác định hoặc nhận thức được qua đánh giá, phân tích bản chất vật lý của hiện tượng Vì vậy, có thể coi mô hình tất định là mô hình mô phỏng quá ừình hình thành dòng chảy, trong

đỏ chủ yếu là dòng chảy lũ, trên lưu vực Hơn 10 năm qua, các mô hình tất định nhiều dạng khác nhau, trong đó chủ yếu là các mô hình quan niệm, đã được ứng dụng vào nhận định, nhận dạng lũ, tính toán, dự báo dòng chảy Mô hình thủy văn tất định được phân thành:

- Mô hình tất định thông sổ phân phổi', mô hình mô phỏng quá trình hinh

thành dòng chảy bằng những phương trình vi phân đạo hàm riêng chứa các hệ số thay đổi theo không gian và thời gian Các đặc trưng địa hình, thủy địa mạo lưu vực đóng vai trò các thông số của phương trình, quá trình mưa là điều kiện biên, trạng thái ban đầu của lưu vực là các điều kiện ban đầu, đều được IĨ1Ô phỏng bằng những phương trình vi phân với các hệ số thay đổi theo không gian (thông số phân phối) Tuy nhiên, các mô hình thông số phân phối đòi hỏi đo đạc chi tiết về địa hình, đặc trưng thủy địa mạo lưu vực, mưa, dòng chảy, , theo không gian để xác định các thông số khi giải hệ phương trình mô phỏng quá trình dòng chảy Hiện có một số

mô hình kiểu này đã được thiết lập để tính toán và dự báo cho sông Hồng và đang được hoàn thiện để sử dụng trong cung cấp thông tin phục vụ điều hành (Marine, Mike basin)

- Mô hình tất định thông số tập trung: mô hình mô phỏng quá trình hình

thành dòng chảy bằng những phương trình vi phân đạo hàm riêng hệ số không đổi theo không gian Các đặc trưng địa hình, thủy địa mạo lưu vực, đóng vai trò các thông sổ của phương trình và được coi thông số trung bình cho toàn lưu vực, có thể xem như gẩn với một điểm là trọng tâm của lưu vực (thông số tập trung) Trong số các mô hình tất định, mô hình thông số tập trung là mô hình có ít thông số nhất, dễ

sử dụng và được ứng dụng rộng rãi nhất Mô hình thông số tập trung thường được chia làm hai loại: mô hình “hộp đen” và mô hình “quan niệm” Mô hình “quan niệm” phức tạp, nhưng mô tả đầy đủ hơn, chính xác hơn quá trình mưa - mặt đệm - dòng chảy trên lưu vực Hiện nay, kiểu mô hình này được sử dụng rộng rãi và rất hiệu quà trong tính toán và dự báo dòng chảy lũ trên hệ thống sông Hồng phục vụ điều hành và phòng tránh

+ Mô hình hộp đen: “hộp đen” là thuật ngữ trong mô hình toán thủy văn để

chỉ hệ thống mà ta không biết về cấu trúc, về mối quan hệ giữa các nhân tố tác động

và về các thông sổ của nó Tại hệ kiểu này thường chi có số liệu đo đạc ờ các đâu vào (lượng vào) và đầu ra (luợng ra) của hệ, không có các sô liệu, quan trăc va nhạn thức về bản thân hệ thống, hay cụ thể hơn là ta không có thông tin vê lưu vực cung những quá trình xảy ra trên nó Hệ thống thủy văn cỏ thể xem là hệ thông tuyên tính, chúng thỏa mân nguyên lý “cộng dồn”, nghĩa là phản ứng tông hợp cua hẹ thống trước tác động của nhiều lượng vào sẽ là tổng cộng các phản ứng cùa hệ trươc từng tác động riêng rẽ của mỗi lượng vào Mô hình loại này có thê là phương pháp đường đơn Vị, mô hình diễn toán lũ trên đoạn sông kiểu Kalinin - Miliukov

+ Mô hình quan niêm: quá trình hình thành dòng chảy từ mưa rơi trên lưu vực là một quá trình rất phức tạp gồm nhiều giai đoạn, bị chi phối bời nhiều nhân

tổ, trong đó quan trọng nhất là phân bố mưa theo không gian và thời gian, điều kiện mặt đệm, điều kiện thủy văn trên lưu vực, mà trong quá trình khai thác lưu vực, con người ngày càng nhận thức đầy đù hơn về các quá trình này Có thể hiểu mô hỉnh quan niệm là loại mô hình mô tả quá trình hình thành dòng chảy bằng phương pháp toán học dựa trên những hiểu biết, những kiến thức của con người về các quá trình dó Mô hỉnh quan niệm được sử dụng rộng rãi trong mô tả quá trình hình thành dòng chảy từ mưa với hàng loạt các quá trình thành phần: mưa, bốc hơi, điền trũng, giữ nước ở thảm thực vật, xói mòn đất, thấm, tạo nước mặt, nước chảy trong tầng thổ nhưỡng, trong các tầng ngầm, ,cuối cùng là tập trung nước vào mạng lưới sông, vận chuyển của sóng lũ trong sông, Sau đó, theo tài liệu quan trắc mưa - lũ

mô hình có thể được tiếp tục hoàn thiện, điều chỉnh, cập nhật để có thể tính toán và

dự báo lũ một cách dễ dàng

Hiẹn nay, trong tính toán và dự báo lũ, có một số mô hình quan niệm rất tiêntiến như mô hình SSARR (Mỹ), TANK (Nhật), NAM (Đan Mạch), STANFORD(Mỹ), SACRAMENTO (Mỹ)

1.1.3 Đánh giá sai số dự báo lũ

Dự báo lũ chiếm một vị trí quan trọng, phục vụ trực tiếp công tác phòng chông lũ, lụt, quản lý nguôn nước, sản xuất nông, công nghiệp, giao thông vận tải, quôc phòng, đời sống và các ngành kinh tế khác

Dự báo lũ là sự tính toán trước có cơ sở khoa học các trạng thái tương lai củatình hình lũ sau một thời gian nhất định với độ chính xác nhất định

1.1.3 Ị Đảnh giá sai sắ dự báo lũ ở Việt Nam

rhco quyết định số 18/2008/QĐ-BTNMT cùa Bộ TN và MT về việc ban

hành Quy chuẩn Quốc gia về dự báo lũ, đánh giá chất lượng đự báo lũ như sau:

a) Quy đ ịnh chung

- Phương án dự báo lũ khi xây dựng xong phải tính toán sai số cho phép bàng

số liệu đã xây dựng phương án và kiểm tra chất lượng của phương án

- Khi dự báo lũ xong, cần phải đánh giá kết quả dự báo Dự báo lũ được coi là

đúng khi sai số dự báo nhỏ hom hoặc bằng sai số cho phép (+ S sf).

- Sai số cho phép của dự báo lũ ngắn hạn được tính bằng một trong những độ lệch xác suất sau đây:

ổị là độ lệch chuẩn của biên độ mực nước (lưu lượng nước) trong thời gian dự

kiến được tính theo công thức sau:

Trong đó, Ày, - biên độ mực nước (lưu lượng nước) trong thời gian dự kiến,

là hiệu số giữa mực nước (lưu lượng nước) sau thời gian dự kiến (t + A t) với mực

nước (lưu lượng nước) khi làm dự báo (t)

ầy - chuẩn của biên độ mực nước (lưu ỉượng nước).

n - số số hạng trong dãy số thống kê Nếu dự báo biên độ mực nước (lựu

lượng nước) ngọn lũ thì Ạy, và Ay là chênh lệch mực nước (lưu lượng nước) giữa

đỉnh lũ với chân lũ và chuẩn của nó

Sai số cho phép 0.674Ổ,, được dùng đối với những loại phương án dự báo có thời gian dự kiến xác định, ví dụ dự báo trước 12h, 24h, 36h, 48h

b) Tính sai s ắ cho phép dự báo lũ

scf = 0.674(5,

( 1 1)

scf = 0.Ố74<52 ổ2 là độ lệch chuẩn của yếu tố dự báo được tính theo công thức sau:

(1.2)

Trong đó, y, - trị sổ mực nước (lưu lượng nước) trong dãy số tính toán

y - chuân của dãy số tính toán

n — số sổ hạng trong dãy sổ tính toán, sai sô cho phép0.674<J2 dùng cho trường hợp dự báo trước một thời gian không xác định.

- Đổi với dự báo hạn ngán phải tính sai sổ cho phép và đánh giá dự báo cho phần nước lên riêng và phần nước xuống riêng

- Đổi với dự báo lũ bàng quan hệ mưa dòng chảy, mưa — đinh lù, biên độ lũ được quy định như sau:

0.674<ỹ,, trong đó ỗị là độ chênh lệch chuẩn của biên độ mực nước (lưu lượng) lũ

được tính theo công thức (1.1).

y, là biên độ trận lũ thứ i, bằng hiệu số giữa mực nước (lưu lượng) đỉnh lũ

với mực nước (lưu lượng) chân lũ

+ Sai số cho phép của dự báo đinh lũ ờ một địa điểm tính bàng

0 6 7 4 , ừong đó Ổ1 là độ lệch chuẩn của mực nước (lưu lượng) đinh lũ, được tính

toán theo công thức (1.2)

+ Sai số cho phép của dự báo tổng lượng lũ ở một địa điểm tính bàng 20% tổng lượng lũ thực đo tương ứng ở nơi đó

+ Sai số cho phép cùa dự báo thời gian xuất hiện đình lũ tính bàng 25% thời gian dự kiến

Đánh giá phương án dự báo lũ

- Phương án dự báo lù phải được dự báo kiểm tra để đánh giá chất lượng và tiêu chuần vận dụng cùa các phương án dự báo

, ' Dé đál* chất llIỌ,ng phương án dv bá° hết phái xác định độ lệch

chuân của dự báo kiếm tra

Độ lệch đỏ được tính theo công thức sau:

+ Sai số cho phép dự báo biên độ lũ ờ một địa điểm, tính bàng

n - số điểm dự báo kiểm ừa.

- Để đánh giá phương án hoặc mô hình dự báo, dùng tỷ số tương quan ĩ] ,

- Trị số 7 chi phụ thuộc vào tỷ số ơ ' l ơ , độ chính xác của ờ và ơ phụ

thuộc vào số hạng (n) của dãy số Vì vậy phương pháp dự báo chỉ có thể sử dụng trong thực tế khi nào những điều kiện sau đây được thỏa mãn:

Số số hạng (n) của dãy số Tỷ số <T / ơ

Chất lượng phương án dự báo lũ:

Chất lượng của phương án dự báo được xác định dựa vào hai chỉ tiêu: tỷ số tương quan và mức bảo đảm của phương án dự báo

Chỉ tiêu chât lượng của

phương án dự báo; trong đó, mức bảo đảm của dự báo phải đạt từ 75% trờ lên mới coi là đạt yêu cầu.

c) Đảnh giá kết quả dự báo

Độ tin cậy của dự báo

Độ tin cậy của dự báo được đánh giá theo sai sổ cho phép đã được quy định ở phẩn 2 Để đánh giá được chất lượng của từng lần dự báo, căn cứ vào sai số dự báo (Sdb) để phân loại nhu sau:

Tôt Khá Đạt Kém Quá kémĐánh giá chung kết quả dụ báo

Đánh giá chung kết quả dự báo theo phần trăm giữa số lần dự báo đúng với tổng sổ lần dự báo theo công thức:

> Đánh giá sai số dựa vào thống kê toán học

i ' Đ;nllinghĩa: Biên tínil toán của yếu tố dự báo là tổng các đại ỉượng thay đổi của yếu tố đó trong thời gian dự kiến ứng với tần suất 95%

Biên dộ tinh toán dưỌc tinh tù chuôi biến đồi của yếu lố trong thói gian dư kiến r :

Sứ dụng khoáng 100-200 trị số Atf,cúa 5-10 nSm có biên độ thay đôi lòn.trung bình, nhỗ sau dó phân ra nhiều cấp (ít nhất là 8 cấp) và tính số tần suất tưons ứng

Xác định biên độ ứng với tần suất 95% (khi dùng đường tần suất chung) hoặc

ứng với tần suất ( P ^ - 2.5%) và (Pmax - 2.5%) (khi dùng đường tần suất riêng cho

phần + và A /7 -)

= 20%AP (P=95%)

Đánh giá phương án dự báo

- Mức đảm bảo phương án là tỷ số giữa số lần dự báo đạt yêu cầu (tức là số lần có sai số nhỏ hơn sai số cho phép) và toàn bộ số lần dự b áo theo phương án

Để tính mức bảo đảm phương án cần tiến hành không ít hơn 200 lần dự báo (dùng tài liệu quan trắc 3-5 năm gần nhất)

- Mức đảm bảo thiên nhiên của yếu tố dự báo là tần suất bảo đảm giá trị biến đổi của yếu tố đự báo trong thời gian dự kiến không vượt quá Scf (dự báo thiên nhiên là lấy giá trị yếu tố dự báo tại thời điểm phát báo làm ừ ị số dự báo)

- Mức đảm bảo hiệu đụng của phương án dự báo là hiệu sổ của mức đảm bảo phương án và mức đảm bảo thiên nhiên

Bất kỳ một phương án dự báo nào được xem là hợp lý và có thể dùng trong tác nghiệp đều phải có mức đảm bảo lớn hoặc bàng 80% và thỏa mãn tỷ lệ thống kê trong bảng 1 giữa mức đảm bảo phương án vả mức đảm bảo thiên nhiên

Bảng 1.1 Q uy định về tỷ lệ giữa mức đảm bảo của phư ơ ng án và thiên nhiên

b) Đánh giá sai sô dựa vào thông kê toán học

Đánh giá sai số yếu tố

Coi các đại lượng dự báo mang tính chất ngẫu nhiên, sử dụng đặc trưng thống

kê cơ bản của sự biến đổi các đại lượng ngẫu nhiên có phân bố chuẩn là khoảng lệch quân phương của chuỗi trị số thay đổi yếu tố dự báo trong khoảng thời gian dự kiến làm cơ sở tính sai số cho phép

Đánh giá mức độ hiệu quả của phương án

Để đánh giá mức độ hiệu quả của phương án dự báo thuờng sử dụng các chi tiêu thống kê sau:

- Tỷ số ờ l ơ

Trong đó <7 là khoảng lệch quân phương của chuỗi sai sô

ò = ĩ Z y t i * - ỉ i J !<$n

Và ơ là khoảng lệch quân phượng cùa chuỗi biến đổi yêu tô dự b áo trong

khoảng thời gian dự kiến:

1.1.3.3 H ướng dẫn của tồ chức K h i tượng thế giới

a) Đánh giá sai số yếu tố

Theo hướng dẫn của WMO, miền tin cậy của trị số dự báo được tính

Trong đó Hdb - kỳ vọng của yếu tố dự báo

t(p) - độ lệch chuẩn cùa phân bố xác suất đã cho

s - quân phương sai số của các trị số dự báo, tính theo công thức

Với phân bố Studení, nên lấy miền tin cậy trong phạm vi 90%, khi bậc tư d

là 9 thì độ lệch chuẩn t(p)=l,383; với phân bố chuẩn, miền tin cậy trong phạm v' 80% thì t(p)= 1,282

Như vậy, theo hướng dẫn của WMO, sai số cho phép tính băng:

s cf= l,383.s - khi theo phân bố Student

s cf=l,282.s - khi theo phân bố chuẩn

b) Đánh giá phương án

- Các chi tiêu hiệu quả

Các hệ số xác định tính hiệu quả của dự báo cũng thường được dùng để đánh giá dự báo

+ Chỉ tiêu D- căn bậc hai của hệ số quyết định (S/Sf):

Trong đó: S- Quân phương sai số của các trị số dự báo, tính theo (1.5)

S f - Quân phương độ lệch chuẩn của các trị số biến đổi mực nước trong thời

gian dự kiến, tương đương với ơ tính theo cr = [^ ](A //r, - H ĩdbÝ / n ] V2

Theo quy phạm của nhiều nước đang sử dụng, khi D>0.87 thì chất lượng dự báo được xem là tổt; khi D=0.86-0.60 đạt yêu cầu; D<0.6 là kém

+ Chỉ tiêu hiệu ích (E)

£ = [ 1 - ( S /S ,( r ) ) 2f 2Trong đó: S- Quân phương sai số của các trị số dự báo, tính theo (1.5)

y v - độ lệch quân phương của chuôi yêu tô tại thời điêm phát báo và dự

báo, tính theo công thức:

= K N - T ) ] m

Theo Viện thủy văn Hungari, khi E>0,9 - dự báo được xem là tốt, E=0,89-0,6 -đ ạt yêu cầu; E<0,6 là kém

Như vậy, chi tiêu E cũng tương tự như chỉ tiêu D Chỉ tiêu D trùng với chỉ

tiêu tương quan ĨJ.

+ Chỉ tiêu phương sai dư (MSE)

MSE = {\ln)Ỵj{Hi-H'i)2

Trong đó Hi và H i là giá trị thực đo và dự báo tại cùng thời điểm i

+ Chỉ tiêu tổng sai tuyệt đối (MAD)

M Ả D ^ ạ / n ^ ị H , - H \

+ Chi tiêu Nash (N)

N = (SĨ - s t) / s 2

+ Chỉ tiêu kinh nghiệm (Ek)

Ek =(So- S t) / S 0

Trong đó: So là phương sai của chuỗi yếu tố dự báo S 0 = Y i (H i - H , b)

51 là phương sai sai số dự báo (phương sai dư) S ị = ^ ( / / , — Hí)

52 là phương sai của chuỗi biến đổi yếu tố dự báo trong thời gian dự kiên

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

Lưu vực được diễn tả với 4 bể chứa xếp theo chiều thẳng đứng (A, B, c , D - Hình 1.1) 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 (Bể A ) Sau khi khấu trừ tổn thất, bốc hơi, một phần sẽ thấm xuống bể dưới theo cửa ra ở đáy, một phần cung câp 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:

Yo = a XTrong đó : X - là lượng trữ trong bể

a, p - Hệ sổ cửa ra thành bên và đáy

H - Độ cao cửa ra thành bên

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 A, B, c , D thể hiện đặc tính các thành phần dòng chảy m ặt (A), sát mặt (B ), và dòng chảy ngầm (C, D ) Dòng chảy hình thành từ tất cả các bể, sau cùng sẽ được truyền qua một bể chứa ( C H ) mô tả sự biến dạng dòng chảy do tác dụng điều tiết của lòng sông XCH là lớp nước có sẵn ban đầu trong sông H là độ cao của cửa phía trên, CHI và CH2 Là hai hệ số cửa ra phản ánh khả năng điều tiết của bể CH.

Các hệ thức cơ bản của mô hình

&, Mưa bình quăn lưu vực ( P )

p = I Wj Xi / z Wj (1.8)

Trong đó: n - số điểm đo mưa; Xi - lượng mưa tại thời điểm thứ i; Wi - trọng

số của điểm mưa thứ i Theo M Sugavvara w sẽ được chọn là một trong bốn số sau: 0,25 ; 0,5 ; 0,75 ; 1,0

Trong đó: XA - lượng ẩm trong phần trên của bể A

PS - lượng ẩm bão hoà phần trên của bể A

hf - lớp nước tự do trong bể A EVT - lóp bốc hơi mặt nuớc

c, Cơ cẩu truyền ẩm ( Hình 1.1): bể chứa trên cùng được chia thành hai phần:

Trên và dưới, giữa chúng xảy ra sự trao đổi ẩm Tốc độ truyền ẩm từ dưới lên T] và

từ trên xuống T2 được tính theo công thức :

Hình 1.1 Cấu trúc mô hình TANK đơn

TB0, TB, TC, TCo - các thông sô truyền ẩm, theo M Sugawara chứng nhận

những giá trị sau:

TB = TB0 = 3 mm / ngày đêm

TC = lm m /ngày đêm TC0 = 0,5 mm / ngày đêm

các cửa bẽn (YA|, YA2) và cửa đáy (YA0 ) được xác định theo công thức sau:

Hf = XA + p - PS

YAo = HfAo

i ( H f - H A i ) A i khi Hf> HAi

u x c + YBo - HC ) Ci khi x c + YB0 > HC

YD0 = (XD + YC0 )D0 YD] = ( XD + YCo )Di

Phát triển mô hình TANK trên nền tảng học thuyết độ ẩm đất và học thuyết dòng chảy sườn dốc.

Bể A mô phỏng bề mặt lưu vực và các tầng đất trong vùng thoáng, trong bể

A có đặt ra những mức ẩm khác nhau của lưu vực ( HS, HA3, HA2, H A I, PS, s s )

Trong quá trình chuyển động trên bề mặt lưu vực hướng về lòng sông, một phần nước được giữ lại tạm thời trên sườn dốc

Giả định "phần dưới" của bể A mô phỏng tầng đất từ sát mặt sườn dốc đến dưới hạn trên của tầng mao dẫn (TMD ) Đó là vùng độ ẩm treo Bản chất vật lý của thông số s s - độ ẩm đồng ruộng ( ĐAĐR ) Bản chất của lượng ẩm x s - nước mao dẫn Cơ chế duy nhất tiêu hao được lượng ẩm x s là bốc hơi

(DACH ) < x s < s s = (D A D R )

Hiệu số (SS - XS) xác định lượng tổn thất không hoàn lại do đất giữ và được thực hiện bởi quá trìnhtruyền ẩm từ ưên xuống T2 Bản chất quá trình T2 là gxai đoạn dầu của quá trình thẩm - giai đoạn thâm không ôn đinh Giai đoạn nay dien ra khá nhanh Như vậy quá trình T2 chi là quá trình truyền ẩm từ tầng trên xuống tầng dưới của bể chứa A và kết thúc khi tầng dưới đạt đên độ âm đông mọng, sau đo ỉa quá trinh thẩm ổn định được thực hiện qua các cửa đáy ở các bê Bản chât các lượng

ẩm XB, x c , XD - nước trọng lực.

Trực tiếp ngay trên bề mặt sườn đốc tồn tại một lớp mỏng, từ đó lượng âm thoát đi do bổc hơi và bốc hơi qua lá Lớp mỏng này được mô phỏng bởi phân trên của bể A và dặc tính cùa nỏ được đánh giá bởi thông số PS Thông số PS còn bao hàm cả lượng nước điền trũng trên mặt lưu vực

Quá trình TI không xảy ra khi và chi khi XA > PS + E, có nghĩa là khi lượng

ẩm làm bão hoà phần trên bể A, điền trũng và bốc hơi Nguồn ẩm cung cấp cho quá trình T2 là XA, nguồn ẩm cung cấp cho quá trình TI lấy từ các bể B, c , D (XB,

x c , X D )

Như vậy 5 quá trình trao đổi ẩm theo phương thẩng đứng đều có thể xẩy ra song song, mỗi quá trinh đều có những điều kiện tồn tại riêng, qui luật diễn biến riêng, chúng bổ sung ẩm cho nhau hoặc tiêu hao ẩm của nhau:

^ ac so HC, HD đánh giá các tổn thất ban đầu trên các tầng không tham tưomg đỏi Theo sự nghiên cứu cùa giáo sư A N Bephany cùng các cộng sự

của ông, quá trình thấm qua tầng không thấm tương đối triết giảm rất nhanh theo thòi gian Sự thấm ổn định đạt được chỉ sau 15 - 30 phút ngay cả trong trường hợp các tầng đất hoàn toàn khô Trong thực tế thời đoạn tính toán lớn hơn nhiều thời gian này và điều đó cho phép coi HB, HC, HD là các hàng số Giá trị của HB, HC,

HD chỉ vào khoảng vài mm

Trong mô hình, tác dụng điều tiết của sườn dốc đã tự động được xét thông qua các bể chứa xếp theo chiều thẳng đứng Nhưng hiệu qủa của tác động này không đủ mạnh và có thể coi tổng dòng chảy qua các cửa bên các bể YA2 + YA1 + YB2 + YC1 + YD1 chi là lóp cấp nước tại một điểm Đây là một yếu điểm của mô hình TANK so các mô hình khác như mô hình SSARR Bản thân tác giả M Sugwara nhận thức rõ điều này và khắc phục nó bàng cách cho phép dịch chuyển nhân tạo đỉnh lũ đi một thời gian Tlag có thể sử dụng thêm một bể chứa tuyến tính

XK để mô phỏng tác động điều tiết sườn dốc Như vậy, tổng dòng chảy (YA2 + YA1 + YB1 + YC1 + YD1) trước khi vào bể điều tiết lòng sông CH phải qua bể điều tiết sườn dốc XK Cơ chế hoạt động của bể XK như sau:

- Tính lớp cấp nước tại một thời điểm tại thờỉ điểm i CK(I):

CK(I) = Y A 2 + YA1 + YB1 + YC1 + YD1

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 đụng

- Mô hình lưu vực: Tổng hợp dòng chảy tò 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 hường 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 điêu hoà hồ chứa khác nhau

Để tổng hợp dòng chảy trên lưu vực, mô hình SSARR xét đên các yêu tô và

quan hệ mưa dòng chảy sau: Lượng mưa bình quân lưu vực, tổn thất bốc hơi, độ âm

của đất, dòng chảy bàng 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 chày thấm xuống tầng ngầm và các quan hệ chia

đòng 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

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

lớn

Cấu trúc mô hình

a) Phương trình dẫn tính

Phương trình dẫn tính cơ bản mà mô hình SSARR sử dụng để diễn toán dòng

chảy trên lưu vực, trong hệ thống sông, qua các hồ chứa và các hồ thiên nhiên là

phương trình cân bàng nước, cỏ dạng như sau:

[Nhập lưu trung bình - thoát lưu trung bình]5Thời gian = Độ thay đổi lượng

trữ

Trong đó: Iị,I2- Nhập lưu tại vị trí đầu và cuối thời đoạn

O A - Thoát tại đầu và cuối thời đoạn

S|, s2- lượng trữ ở đầu thời đoạn,

t -Thời đoạn tính toán

Phưong pháp diễn toán có thề thực hiện bàng phuong pháp giài tích và

phương pháp dồ thị

Phương pháp giải tích như sau:

Đặt Im =(I|+I2)/ 2 thay vào (1.12) được

lm5 t -(0 ,+0 2)5t : 2 = DS

Chia hai vế cho t ta được:

<=> Im - [ ( 0 i+ 0 2)/2] 5t = DS / 1

o Im~ O]- (O 1+O2) ■ 2= DS / t-Oj

« ■ Im-0,= [(0 !+ 0 2) / 2] + (DS / t)- o ,

nhân với hai vế v ớ i : t / (O2-O1) ta được:

Trong mô tả qui luật điều tiết tự nhiên của đoạn sông hoặc hồ, dung lượng thường là một hàm số theo thoát lưu và được diễn tả như sau:

Trong đó hệ số tỷ lệ Ts có thứ nguyên thời gian được gọi là thời gian trữ nước.Lấy vi phân (1.14) theo thời gian , giả thiết Ts là không thay đổi trong thời khoảng dt, ta có:

Khi biết lượng nhập lưu 0 | tại đầu thời điểm, tính được thoát lưu 0 2, sau đó

0 2 chuyển thành nhập lưu Oi cho thời khoảng kế tiếp Phương pháp dẫn tính này được áp dụng dần qua tất cả các lần trữ nước cho môi thời khoang va sau đo lạp lại cho thời khoảng kế tiếp Như thế ta có thể dẫn tính dòng chảy từ thượng lưu đen tuyến cửa ra ở hạ lưu

nguồn và lưu vực gia nhập khu giữa) là thành phần quan trọng của mô hình SSARR dược mô tả như sau

Từ lượng mưa trung bình lưu vực (WP), xác định dòng chảy toàn phần (RGP) nhờ vào quan hệ chi số ẩm (SMI): SMI- ROP, dòng chảy ngầm được xác định từ dòng chảy toàn phần nhờ vào quan hệ giữa phần tràm dòng chảy ngẩm (BFP) và chỉ số thấm sâu (BII) Phẩn dòng chảy còn lại chia ra hai loại: Dòng chảy mặt RS và dòng chảy sát mặt RSS nhờ quan hệ RS - RSS, cuối cùng các thành phần dòng chảy mặt RS, sát mặt RSS và ngầm BF được diễn toán riêng biệt theo công thức (1.17) về mặt cắt khống chế, rồi sau đó tổng hợp lại để được dòng chảy tại mặt

Dòng chày tỏn^ cônp

Hình 1.2 Sơ đô mô hình lưu vực

Dưới đây là các khái niệm về các nhân tố thuỷ văn cũng như các chỉ số liên

hệ được sử dụng trong mô hình:

- Lượng mưa: Lượng mưa trung bỉnh ừên lưu vực được hiệu chinh tò các chỉ

số quan trắc tại các trạm đo trong hoặc kế cận lưu vực

- Nhập lượng độ ẩm MI: Lượng nước có được từ lượng mua phân phối đều trên diện tích lưu vực đã cho trong phạm vi một thời đoạn nào đó đã qui định

Chỉ số ẩm đất SMI: Trị số biểu diễn trạng thái ẩm ướt tức thời của đất tại mỗi thời điểm, được trình bày trên những bảng liên hệ thích hợp để phân nhập lượng độ

ẩm thành hai phần riêng: Chảy tập trung và gia tăng đọ ẩm của đất

Chi số bốc hơi ETI: Trị số ước lượng bốc thoát hơi từ mặt đất, mặt thoáng

ao hồ, sông ngoài và thoát hơi nước do sự hô hấp từ các loại thảo mộc trên lưu vực Chỉ sổ ETI là một yếu tố làm giảm dần độ ẩm của đất

- Chỉ số ngấm BII: Biểu diễn cường độ nước ngấm đến dòng chảy ngầm, được trình bày trên bảng liên hệ thích họp để phân dòng chảy tập trung thành hai phàn: Chảy ngầm và chảy tràn trực tiếp

- Chảy ngầm BF: Lượng nước ngấm sâu xuống đất làm gia tăng mực nước ngầm và để trở về trạng thái cân bàng, lượng nước này phải duy chuyển thành dòng chảy ngầm Thời gian dẫn tính tương đối lâu

- Chảy tập trung trực tiếp : Lượng nước này được phân ra hai thành phần: Chảy tập trung trên mặt đất và dưới mặt đất nhờ bảng liên hệ RS ~RSS và sau đó được dẫn tính riêng cho đến dòng chảy mặt cắt cửa ra

Liên hệ giữa các nhân tố trong mô hình:

- Lượng mưa trung bình lưu vực: Từ số liệu mưa quan trắc ở các trạm nằm trong lưu vực hoặc gần lưu vực khảo sát, ta có thể tỉnh được trị số lượng mưa trung bình (Wpn) trên lưu vực theo công thức :

Trong đó: Pi - Lượng mưa quan trắc tại trạm thứ i ( m/ngày)

Wi - Hệ số điều chỉnh áp dụng cho trạm thứ i (%)

n- Số trạm đang mưa

Trị số Wi được xác định theo tỷ lệ diện tích mà trạm đo i đại biểu trên toàn

bộ diện tích ử ên lưu vực, hoặc tính bằng chi số giữa lượng mưa trung bình nàm ờ

trạm i và trên toàn bộ lưu vực hoặc có thê kêt hợp cả hai phương pháp.

Khi tính toán với thời đoạn nhỏ ta dùng hàm phân phổi DIST để xác đinh

lượng mưa trung bình thời đoạn Wpd :

Trong đó: Wpd - Lượng mưa rơi xuống lưu vực ừong thời đoạn p

Wpn- Lượng mưa trung bình hàng ngày trên lưu vực

DIST- Phần trăm lượng mưa roi trong thời đoạn p

Chú ý: Thời đoạn p có thể thay đổi từ 1 đến 24 giờ, và tổng số phần trăm phân phổi cho các thời khoảng trong một ngày phải bằng 100%

- Độ ẩm của đ ấ t : Lượng mưa rơi xuống lưu vực phân tán ra dưới nhiều hình thức: hình thành dòng chảy tập trung, gia tăng độ ẩm cùa đất, bốc hơi trở lại khí quyển, vuớng trên cây cối thảo mộc, ngấm xuống hệ thống nước ngầm

Trong đó, dòng chảy tập trung bao gồm chảy trên mặt đất, chảy sát mặt và chảy ngầm

- Khảo sự liên hệ giữa độ ẩm của đất và dòng chảy tập trung % ta có đường cong liên hệ SMI- ROP

ROP - Phần trăm dòng chảy tập trung sinh ra do mưa rơi xuống lưu vực

SMI- Chi số độ ẩm của đất (cm)

Khi độ âm của đât tăng thì lượng chảy tập trung càng nhiều vì số % chảy tập

trung gia tang Trong một sô trường hợp, khi cường độ mưa trong khu vực biến thiên quá nhiều, đường cong SMI- ROP thay đổi tương ứng với từng khoảng giá trị cường độ mưa cho phù hợp

Nhờ đường cong SMI- ROP ta tính được chi sổ ROP khi biết chi số độ ẩm cùa đât tại thời điểm bắt đầu thời khoảng phân tích p Từ đó lượng chảy tập trung phát sinh trong thời khoảng p được tính như sau :

RGP= ROP.WPdTrong đó:

RGP- lượng chảy tập trung phát sinh trong thời khoảng P(cm/giờ)

ROP- phân trăm dòng chảy tập trung ứng với trị sổ SMI tại thời khoảng (%)Wpd - lượng mưa rơi xuông lưu vực trong thời khoảng P(cm/ giờ)

Do ảnh hưởng của sự bốc thoát hơi nước nên độ ẩm đất bị giảm dần Cường

độ bốc hơi nước được biểu thị bằng chỉ sổ bốc thoát hơi nướcETỈ, mô tả sự bốc

thoát từ mặt đất, mặt thoáng ao hồ, sông và thực vật Quan hệ giữa SMI và ETĨ tương đối ổn định, Eti được xác định bằng một trong hai cách

- Ước lượng bốc thoát hơi nước trung bình trong tháng của từng tháng trongnăm

- Quan trắc chế độ bốc hơi hàng ngày tại các chậu chưng phát đặt trong hoặc gần lưu vực và hiệu chỉnh để chọn trị số trung bình hàng ngày cho lưu vực

Khi không có tài liệu bốc hơi hoặc bốc hơi hàng ngày không đáng kể, liên hệ SMI tại đầu và cuối thời khoảng tính, là lượng mua đo được từ mưa phân phối đều trên lưu vực xác định theo công thức

Trong đó:

SMIi,SMl2- Chi số độ ẩm của đất tại đầu và cuối thời khoảng(cm);

PH- Chiều dài thời khoảng(giờ);

ETI- Độ bốc thoát hơi trung bình trong tháng(cm/ngày);

KE- Hệ số chiết giảm bốc hơi vào những ngày mưa(%), hệ số KE dùng để giảm trị số bốc hơi vào những ngày có mưa, do khi mưa độ bốc thoát hơi giảm xuống Liên hệ giữa KE vàWP có dạng đường cong

Khi bốc hơi lớn và có quan trắc, chỉ số bốc hơi ngày được xác định theo côngthức

ETId= (ETIj.Wti+ ETI2Wt2+ .+ ETIn.Wtn)/ n (1-21)Trong đó:

ETIđ -Độ bốc hơi hàng ngày trên lưu vực(cm/ngày)

ETIj- Lượng bốc hơi hàng ngày quan ừắc được tại các chậu chưng phát i(cm/giờ).Wti-hệ số hiệu chỉnh thiết bị quan trắc thứ i

Khi đó, quan hệ giữa chỉ số ẩm SMI của đất, vào đầu và cuối thời đoạn tính theo công thức:

SMI2= SM Ij+ (WP- RGP)- (DKE*ETId) (1.22)Trong đó: DKE- Hệ sổ giảm(%)

Hệ số DKE giảm bốc hơi trung bình mỗi ứiời đoạn trên lưu vực Do mưa đa ảnh hương trực tiếp tới bốc hơi tại chậu chưng phát nên DKE chi biển thiên theo độ

ẩm của đất dưới dạng đường cong

- Lượng chày tập Hung: Luợng chày tập RGP bao gồm ba thành phần: chảyngầm BF, chảy trên mặt đất, chảy sát với mặt đất

-Thành phần chảy ngầm: Được xác định nhờ đường cong liên hệ giữa thành

phần chảy ngầm BFP và chi sổ ngấm B II.

Sự thay đổi chi tiêu thấm sâu BII của dòng chảy ngầm trong một thời đoạn được tính nhu sau:

BII2= BII|+ (24.RG- BII|).(PH/TsBII+ 0.5PH) (1.23)Trong đó:

RG- Cường độ dòng chảy tập tmng(cm/giờ)

TsBII -Thời gian trữ nước ngầm, tùy thuộc vào cấu trúc địa chất của lưu vực

mà lấy trong khoảng từ 80-150 giờ

BIỈ2 BII1- Chi số ngấm tại đầu và cuối thời doạn tính toán(cm/ngày)

Từ đó suất chảy ngầm hay cường độ chảy ngầm(RB) được tính:

- Quan hệ dòng chảy mặt, sát mặt: Dòng chảy trực tiếp được phân chia thành dòng chảy mặt(RS) và dòng chảy sát mặt(RSS) nhờ quan hệ RGS~ RS Đường cong quan hệ này có thể tính được suất chảy tập trung trên mặt RS và suất chảy tràn dưới mặt RSS khi biết trị số RGS Quan hệ RS - RGS được xây dựng dựa vào nhừng giả thiết sau:

Thành phần dòng chảy mặt RS tối thiếu phải bàng 10% RGS

Thành phần dòng chảy sát mặt RSS tăng dần với giá trị cực đại KSS và giữ không dổi khi RC,S vượt qúa 200%KSS(nghĩa là khi đất đã bão hoà thì chỉ còn dòng

chảy mặt và dòng chảy ngầm tăng).

Khi đất chưa bão hoà (RS nhỏ hom KSS) thì quan hệ RGS~ RS được xác

định theo phương trình

RS=(0.1+0.2*RGS/KSS)*RGS9(cm/ giờ) ( 1.26)

Từ công thức (1.26) thấy rằng:RGS- KSS thì dòng chảy mặt 1/3 dòng chảy

tràn, khi RGS= 2KS dòng chảy mặt chiếm 1/2 đòng chảy tràn, và dòng chảy sát mặt

chiếm trị sổ cực đại và giá trị RS tính theo công thức

RS = RGS-KSS khi RS> KSS

Dòng chảy sát mặt: RSS= RGS-RS khi< KSS

RSS= KSS khi RS> KSS

Trong đó: KSS đòng chảy mặt cực đại(cm/giờ)

- Dần tính các thành phần dòng chảy: mỗi thành phần dòng chảy mặt, sát mặt

và ngầm được xác định từ lượng mưa bình quân ngày trên lưu vực Trước khi được

tổng hợp thành đòng chảy toàn phần, các thành phần này được chuyển thành nhập

lưu Im (m3/s) và được dẫn tính qua mỗi lần trữ nước N với thời đoạn trữ nước Ts

được được ấn định riêng cho từng thành phần Việc tính trị số Im dựa vào diện tích

lưu vực (km2) và độ dài thời đoạn

Theo công thức diễn toán cơ bản của mô hình SSARR, công thức (1.17), sau

đó ba thành phần dòng chảy gộp lại để đưa dòng chảy tổng hợp với quá trình thực

đo phụ thuộc vào việc xác định các quan hệ trình bày trên và số lần trữ nước, thời

gian mỗi lần trữ nước

c) Mô hình hệ thống sông

Hình thái hệ thống sông

Thoát lưu tò các phụ lưu trong một lưu vực rộng lớn của một hệ thống sông

phức tạp chảy trong các sông nhánh, rồi nhập vào dòng sông chính tại các điểm hợp

lưu Sau đó, dòng chảy dẫn tính lần lượt qua các đoạn sông, hồ thiên nhiên và hồ

chứa(nếu có) từ thượng lưu đến hạ lưu Ngoài ra, cần phải lưu ý đến nhập lưu địa

phương do sự thoát nước từ mưa

Đe nghiên cứu toàn bộ dòng chảy trong hệ thống sông một cách dể dàng, ta

liên kết tất cả các thành phần trên lại và mô tả đầy đủ trong một sơ đò hình thái

tương ứng với dạng thực của hệ thống sông