XÂY DỰNG ATLAT MƢA CỰC HẠN CHO TỈNH THỪA THIÊN HUẾ DỰA TRÊN PHÂN TÍCH TẦN SUẤT MƢA VÙNG VÀ SUY LUẬN BAYESIAN LUẬN VĂN THẠC SĨ

Đỗ Thị Phương Linh XÂY DỰNG ATLAT MƯA CỰC HẠN CHO TỈNH THỪA THIÊN HUẾ DỰA TRÊN PHÂN TÍCH TẦN SUẤT MƯA VÙNG VÀ SUY LUẬN BAYESIAN Chuyên ngành: Kỹ thuật Xây dựng Công trình thủy Mã số:

Đỗ Thị Phương Linh

XÂY DỰNG ATLAT MƯA CỰC HẠN CHO TỈNH THỪA THIÊN HUẾ 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

LUẬN VĂN THẠC SĨ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS NGUYỄN CHÍ CÔNG

Đà Nẵng – 2017

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu riêng của tôi

Các số liệu sử dụng trong luận văn là trung thực và kết quả tính toán trong

luận văn này chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Tác giả luận văn

Đỗ Thị Phương Linh

TÓM TẮT LUẬN VĂN XÂY DỰNG ATLAT MƯA CỰC HẠN CHO TỈNH THỪA THIÊN HUẾ DỰA TRÊN PHÂN TÍCH TẦN SUẤT MƯA VÙNG VÀ SUY LUẬN BAYESIAN

Học viên: Đỗ Thị Phương Linh Chuyên ngành: Xây dựng Công trình thủy

Mã số: 60.58.02.02, Khóa: 31, Trường Đại học Bách khoa - ĐHĐN

Tóm tắt - Thừa Thiên Huế là một trong những tỉnh có lượng lớn nhất nước,

tạo điều kiện cho phát triển hồ chứa thủy lợi, nhà máy thủy điện Việc thiết kế các công trình thường chỉ dựa vào chuỗi 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 tiềm ẩn khả năng vượt quá giá trị

thiết kế Do đó tác giả thực hiện Đề tài: Xây dựng Atlat mưa cực hạn cho tỉnh Thừa Thiên Huế dựa trên phân tích tần suất mưa vùng và suy luận Bayesian Trong

nghiên cứu này tác giả đã áp dụng phương pháp mưa vùng Tác giả sử dụng số liệu mưa của 19 trạm đo mưa trong vùng Kết quả phân tích chỉ ra rằng cơ sở dữ liệu vùng nghiên cứu là đồng nhất và phân bố GEV phù hợp cho cho mô hình mưa 1 ngày max và 7 ngày max, phân phối Gen Logistic cho mô hình mưa 3 ngày max

và mưa 5 ngày max Tác giả đã xây dựng bản đồ mưa cực trị (Atlat mưa cực trị) giúp cho việc tra cứu các thông tin cần thiết nhanh, hữu ích, thời kỳ lặp lại lượng mưa cực trị là 1000 năm, 500 năm, 200 năm, 100 năm

Từ khóa - Atlat mưa ; suy luận Bayesian; tần suất mưa vùng ; mưa cực hạn; phân tích tần suất

BUILDING THE EXTREME RAIN ATLAT POR THUA THIEN HUE

PROVINCE BASED ON THE REGIONAL RAINFALL FRQUENCY

ANALYSIS AND BAYESIAN INFERENCE Abstract - Thua Thien Hue is one of the provinces with the highest rainfall in the country, facilitating the development of reservoirs and hydropower plants The design of works is usually based only on the time series limited observation at the rain gauges to analyze the frequency and estimated value of the design rain However, the return period of the design values is often very high (T = 100, 200 or over 500 years), so this estimate often implies the possibility of exceeding the

design value So the the author to carry out the Master thesis with tittle “Building the extreme rain Atlat for Thua Thien Hue province based on the regional rainfall

frequency analysis and Bayesian inference” This study uses a regional rainfall

method for Thừa Thiên Huế province I have used the observation data of 19 rain gauge stations in the area The results show that the database of regional study is homogeneous and an extreme GEV distribution form is most suitable for the 1 day maximum rainfall model and 7 days maximum rainfall model, Gen Logistic distribution form for the 3 days maximum rainfall model and 5 days maximum rainfall model to analyze the regional rainfall frequency With this, the author has built up maps of extreme rainfall (extreme rainfall Atlat), which makes it possible to

a quick and efficient to look up useful information, with return period of extreme rainfall 1,000, 500, 200, 100 years

Key words - rain Atlat; Bayesian inference; the regional rainfall frequency analysis; extreme rain; frequency analysis

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 1

1 SỰ CẦN THIẾT PHẢI NGHIÊN CỨU 1

2 MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU 5

3 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU 5

4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 5

5 Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ Ý NGHĨA THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI 5

6 CẤU TRÚC LUẬN VĂN 5

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 7

1.1 Các nghiên cứu trong và ngoài nước 7

1.1.1 Các nghiên cứu ngoài nước 7

1.1.2 Các nghiên cứu trong nước 7

1.2 Điều kiện tự nhiên tỉnh Thừa Thiên Huế 9

1.2.1 Vị trí địa lý 9

1.2.2 Đặc điểm địa hình tỉnh Thừa Thiên Huế 10

1.3 Đặc điểm khí hậu trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế 10

1.3.1 Đặc điểm mưa 10

1.3.2 Phân vùng khí hậu tỉnh Thừa Thiên Huế 12

1.3.3 Đặc điểm lũ trên các sông thuộc Thừa Thiên Huế 15

CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT PHÂN TÍCH TẦN SUẤT MƯA VÙNG VÀ SUY LUẬN BAYESIAN 18

2.1 Sàng lọc dữ liệu (Screening of data) 18

2.1.1.Phương pháp Mann-Kendall 19

2.1.2.Phương pháp Hosking-Wallis 19

2.2 Định dạng vùng đồng nhất 20

2.2.1 Vùng đồng nhất 20

2.2.2 Xác định vùng đồng nhất 20

2.2.3 Lựa chọn hàm phân phối cho phân tích tần suất mưa vùng 21

2.2.4 Các dạng hàm phân phối trong phân tích thống kê 22

2.3 Ƣớc lƣợng giá trị - phân tích tần suất mƣa vùng 24

2.3.1 Chỉ số mưa vùng 24

2.3.2 Tổng quan về suy luận Bayesian 25

2.3.3 Likelihood của mẫu số liệu quan trắc 26

CHƯƠNG 3: ÁP DỤNG PHÂN TÍCH TẦN SUẤT MƯA VÙNG NGHIÊN CỨU 27

3.1 Hiện trạng các trạm khí tƣợng thủy văn 27

3.2 Đặc điểm của mƣa 1, 3, 5, 7 ngày max vùng nghiên cứu 29

3.2.1 Mưa 1 ngày max 29

3.2.2 Mưa 3, 5, 7 ngày max 30

3.2.3 Các trận mưa gây nên lũ đặc biệt lớn 33

3.3 Dữ liệu mƣa phục vụ nghiên cứu 35

3.4 Phân tích kết quả tính toán cho vùng nghiên cứu 37

3.4.1 Kết quả sàng lọc dữ liệu 37

3.4.2 Kết quả kiểm tra tính đồng nhất 38

3.4.3 Lựa chọn hàm phân phối 39

3.5 Phân tích tần suất mƣa vùng cho các mô hình mƣa 42

3.5.1 Cách thực hiện 42

3.5.2 Kết quả tính toán tần suất mưa vùng 42

CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG ATLAT MƯA CỰC HẠN CHO TỈNH THỪA THIÊN HUẾ 45

4.1 Mục đích xây dựng Atlat mƣa cực hạn 45

4.2 Quy trình công nghệ xây dựng Atlat mƣa cực hạn 45

4.2.1 Thu thập số liệu, dữ liệu nền Gis 45

4.2.2 Kiểm tra, chính lý và bổ sung dữ liệu 45

4.2.3 Biên tập bản đồ nền 46

4.2.4 Lựa chọn số liệu để xây dựng bản đồ Atlat mưa cực hạn 46 4.2.5 Phân tích tần suất mưa vùng nghiên cứu (cơ sở lý thuyết trong chương 2 và

tính toán trong chương 3) 47

4.2.6 Phân tích, lựa chọn phương pháp nội suy trong Arcgis 47

4.2.7 Ứng dụng GIS xây dựng bản đồ phân bố mưa 1, 3, 5, 7 ngày max ứng với các tần suất cho tỉnh Thừa Thiên Huế 49

4.2.8 Biên tập Atlat mưa cực hạn tỉnh Thừa Thiên Huế 55

4.3 Ứng dụng bản đồ mƣa cực hạn đánh giá khả năng xả lũ công trình thủy điện Bình Điền 64

4.4 Ứng dụng bản đồ mƣa cực hạn phân tích, đánh giá tần suất của đợt mƣa gây nên lũ lịch sử năm 1999 trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế 66

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 68

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO 69

PHỤ LỤC 83

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1: Lượng mưa (mm) và tỉ trọng (%) của mùa mưa và tổng lượng mưa tháng

10 và 11, so với tổng lượng mưa năm 12

Bảng 2.1: Điều kiện đánh giá tính không phù hợp dựa trên chỉ số Di ứng với số lượng N trạm của vùng nghiên cứu 19

Bảng 3.1: Thống kê các trạm đo mưa trong vùng nghiên cứu 28

Bảng 3.2: Các trạm quan trắc lượng mưa sử dụng trong tính toán 35

Bảng 3.3: giá trị mưa trung bình và  Mann-Kendall 37

Bảng 3.4: Tính Di cho vùng nghiên cứu 38

Bảng 3.5: Giá trị chỉ số đồng dạng H i khu vực nghiên cứu 39

Bảng 3.6: Giá trị tuyệt đối của Z DIST 39

Bảng 3.7: Bảng lựa chọn hàm phân phối 41

Bảng 3.8: Giá trị mưa 1 ngày max ứng với tần suất 0.1%; 0.2%, 0.5%, 1% tương ứng với giá trị Maximum Likelihood 42

Bảng 3.9: Giá trị mưa 3 ngày max ứng với 0.1%; 0.2%, 0.5%, 1% tương ứng với giá trị Maximum Likelihood 43

Bảng 3.10: Giá trị mưa 5 ngày max ứng với 0.1%; 0.2%, 0.5%, 1% tương ứng với giá trị Maximum Likelihood 43

Bảng 3.11: Giá trị mưa 7 ngày max ứng với 0.1%; 0.2%, 0.5%, 1% tương ứng với giá trị Maximum Likelihood 44

Bảng 4.1: Kết quả tính toán Q max 66

Bảng 4.2: Tổng lượng mưa từ ngày 1-5/11/1999 66

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ

Hình 1.1: Bản đồ phân vùng khí hậu tỉnh Thừa Thiên Huế 15

Hình 3.1: Bản đồ trạm đo mưa vùng nghiên cứu 29

Hình 3.2: Lượng mưa ngày lớn nhất năm trung bình nhiều năm 30

Hình 3.3: Lượng mưa ngày lớn nhất năm trong chuỗi quan trắc 30

Hình 3.4: Lượng mưa 3 ngày lớn nhất năm trung bình nhiều năm 31

Hình 3.5: Lượng mưa 3 ngày lớn nhất năm trong chuỗi quan trắc 31

Hình 3.6: Lượng mưa 5 ngày lớn nhất năm trung bình nhiều năm 31

Hình 3.7: Lượng mưa 5 ngày lớn nhất năm trong chuỗi quan trắc 32

Hình 3.8: Lượng mưa 7 ngày lớn nhất năm trung bình nhiều năm 32

Hình 3.9: Lượng mưa 7 ngày lớn nhất năm trong chuỗi quan trắc 32

Hình 3.10: Tổng lượng mưa từ ngày 29/10-1/11 33

Hình 3.11: Tổng lượng mưa từ ngày 1-6/11/1999 34

Hình 3.12: Tổng lượng mưa từ ngày 24-27/11/2004 34

Hình 3.13: Tổng lượng mưa từ ngày 30/9-1/10/2006 35

Hình 3.14: Bản đồ vị trí các trạm quan trắc sử dụng trong nghiên cứu 36

Hình 3.15: Đường tần suất mưa 1ngày max trạm khí tượng Huế với phân phối GEV 40

Hình 3.16: Đường tần suất mưa 1ngày max trạm khí tượng Huế với phân phối Gen Logistic 40

Hình 3.17: Đường tần suất mưa 1ngày max trạm khí tượng Huế với phân phối Gen.Norm 40

Hình 3.18: Đường tần suất mưa 3 ngày max trạm khí tượng Huế với phân phối GEV 40

Hình 3.19: Đường tần suất mưa 3 ngày max trạm khí tượng Huế với phân phối Gen Logistic 40

Hình 3.20: Đường tần suất mưa 7 ngày max trạm khí tượng Huế với phân phối GEV 41

Hình 3.21: Đường tần suất mưa 7 ngày max trạm khí tượng Huế với phân phối Gen Logistic 41

Hình 4.1: Bản đồ nền tỉnh Thừa Thiên Huế 46

Hình 4.2: Bản đồ phân bố lượng mưa 1 ngày max, tần suất P= 0.1% tương ứng với giá trị maximum likelihood 49

Hình 4.3: Bản đồ phân bố lượng mưa 3 ngày max, tần suất P= 0.1% tương ứng với giá trị maximum likelihood 50 Hình 4.4: Bản đồ phân bố lượng mưa 5 ngày max, tần suất P= 0.1% tương ứng với giá trị maximum likelihood 50 Hình 4.5: Bản đồ phân bố lượng mưa 7 ngày max, tần suất P= 0.1% tương ứng với giá trị maximum likelihood 51 Hình 4.6: Bản đồ phân bố lượng mưa 1 ngày max, tần suất P= 0.1% phương pháp phân tích mưa vùng theo suy luận Bayesian và dạng phân phối GEV 53 Hình 4.7: Bản đồ phân bố lượng mưa 1 ngày max, tần suất P= 0.1% Phương pháp địa phương sử dụng suy luận Bayesian và dạng phân phối GEV 54 Hình 4.8: Bản đồ phân bố lượng mưa 1 ngày max tỉnh Thừa Thiên Huế (P=0.1%) 56 Hình 4.9: Bản đồ phân bố lượng mưa 1 ngày max tỉnh Thừa Thiên Huế (P=0.2%) 56 Hình 4.10: Bản đồ phân bố lượng mưa 1 ngày max tỉnh Thừa Thiên Huế (P=0.5%) 57 Hình 4.11: Bản đồ phân bố lượng mưa 1 ngày max tỉnh Thừa Thiên Huế (P=1%) 57 Hình 4.12: Bản đồ phân bố lượng mưa 3 ngày max tỉnh Thừa Thiên Huế (P=0.1%) 58 Hình 4.13: Bản đồ phân bố lượng mưa 3 ngày max tỉnh Thừa Thiên Huế (P=0.2%) 58 Hình 4.14: Bản đồ phân bố lượng mưa 3 ngày max tỉnh Thừa Thiên Huế (P=0.5%) 59 Hình 4.15: Bản đồ phân bố lượng mưa 3 ngày max tỉnh Thừa Thiên Huế (P=1%) 59 Hình 4.16: Bản đồ phân bố lượng mưa 5 ngày max tỉnh Thừa Thiên Huế (P=0.1%) 60 Hình 4.17: Bản đồ phân bố lượng mưa 5 ngày max tỉnh Thừa Thiên Huế (P=0.2%) 60 Hình 4.18: Bản đồ phân bố lượng mưa 5 ngày max tỉnh Thừa Thiên Huế (P=0.5%) 61 Hình 4.19: Bản đồ phân bố lượng mưa 5 ngày max tỉnh Thừa Thiên Huế (P=1%) 61 Hình 4.20: Bản đồ phân bố lượng mưa 7 ngày max tỉnh Thừa Thiên Huế (P=0.1%) 62

Hình 4.21: Bản đồ phân bố lượng mưa 7 ngày max tỉnh Thừa Thiên Huế (P=0.2%) 62 Hình 4.22: Bản đồ phân bố lượng mưa 7 ngày max tỉnh Thừa Thiên Huế (P=0.5%) 63 Hình 4.23: Bản đồ phân bố lượng mưa 7 ngày max tỉnh Thừa Thiên Huế (P=1%) 63

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

RFA Regional Frequency Analysis

GIS Geographic Information System

GEV Generalized extreme-value distribution

FABMC Frequecy Analysis Bayesian MacKov Chain Monte Carlo KTTV Khí tƣợng thủy văn

ODA Official Development Assistance

AusAID Australian Agency for International Development

MỞ ĐẦU

1 SỰ CẦN THIẾT PHẢI NGHIÊN CỨU

Dựa trên các số liệu quan sát ở nhiều nơi trên thế giới, mưa cực hạn (extreme rainfall) là yếu tố chủ yếu tạo ra các trận lũ có sức tàn phá nghiên trọng, đặc biệt đối với các công trình xây dựng như : hồ chứa, cầu cống và đô thị Mưa cực hạn là lượng mưa có giá trị ngang bằng hoặc vượt quá giá trị tính toán trong thiết kế các công trình xây dựng 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 Bên cạnh đó, dưới tác động của biến đổi khí hậu toàn cầu, các nghiên cứu cho thấy trong tương lai lượng mưa ở một số vùng có tính đột biến cao

và mang tính cực đoan [5] Điều này càng làm gia tăng sự không chắc chắn về giá trị ước tính mưa thiết kế của 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 [6];[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 [2];[4] và tỉnh Gia Lai [3]

Từ những lập luận trên, tác giả nhận định phương pháp này cũng có thể áp dụng cho tỉnh Thừa Thiên Huế, đây là nơi có lượng mưa ngày lớn nhất nước như tại trạm Bạch Mã và trạm Huế năm 1999 Bên cạnh đó, trên lưu vực các hệ thống sông thuộc tỉnh Thừa Thiên Huế có rất nhiều các hồ chứa thủy lợi và thủy điện đã đi vào vận hành Việc áp dụng 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 Thừa Thiên Huế dựa trên phân tích tần suất mưa vùng và suy luận Bayesian

Thừa Thiên Huế là một tỉnh ven biển thuộc duyên hải Trung Bộ, với dãy núi Trường Sơn Bắc ở phía Tây, phía Nam tỉnh là dãy núi trung bình đâm ngang ra biển Bạch Mã – Hải Vân Đặc trưng chung về địa hình của dãy Trường Sơn Bắc là sườn phía Tây thoải, thấp dần về phía sông Mêkông, còn sườn phía Đông khá dốc, bị chia cắt mạnh thành các dãy núi trung bình, núi thấp, gò đồi và tiếp nối là đồng bằng duyên hải, đầm phá, cồn đụn cát chắn bờ và biển Đông Địa hình Thừa Thiên Huế kết hợp với gió mùa đông bắc, các nhiễu động thời tiết tạo thành chế độ mưa tương

đối phức tạp của Tỉnh Mùa khô, các ngày không mưa liên tục kéo dài; trong mùa mưa, mưa lớn trong thời đoạn ngắn thường xuyên xảy ra

Hình 1: Bản đồ vị trí vùng nghiên cứu

Mục tiêu của đề tài là xây dựng được bộ Altat mưa cực hạn cho tỉnh Thừa Thiên Huế, trong đó sử dụng GIS để nội suy đẳng trị mưa Do đó tại các vùng tiếp giáp với các tỉnh lân cận như : Quảng Trị (phía Bắc), Đà Nẵng và Quảng Nam (phía Nam), riêng phía Tây giáp với Lào không có số liệu đo Tác giả đưa thêm các trạm

đo mưa tại các vùng lân cận này vào trong quá trình phân tích tần suất mưa vùng Vậy Vùng nghiên cứu được xem là tỉnh Thừa Thiên Huế và các vùng tiếp giáp với tỉnh Thừa Thiên Huế có trạm đo mưa

1: Thống kê các trạm đo mưa trong vùng nghiên cứu

TT Tên Trạm Địa Danh Kinh độ Vĩ độ Liệt tài liệu

1 Nam Đông TT Huế 107044’ 16010’ 1976-2015

TT Tên Trạm Địa Danh Kinh độ Vĩ độ Liệt tài liệu

gây ra lũ, lũ quét, sạt lở đất vùng núi và xói lở bờ sông Điển hình là đợt mưa lũ từ ngày 28/10-4/11/1983, tổng lượng mưa đo được tại Huế là 1262mm, Nam Đông 1314mm, Cổ Bi 1169mm, Phú Ốc 1011mm Cường độ mưa rất lớn, lượng mưa ngày lớn nhất ở Huế đã là 549mm, ở Nam Đông 519mm, đợt mưa này đã gây nên lũ

-đặc biệt lớn trên sông; đợt mưa đầu tháng XI/1999: mưa toàn tỉnh phổ biến 2300mm, mưa tập trung chủ yếu vào ngày 02-04/XI/1999, đặc biệt tại Huế mưa trong 1 giờ đạt 120mm, A Lưới là 96mm; trong 24 giờ lượng mưa tại Huế đạt 1422mm (từ 6h ngày 02 đến 6h ngày 03) và tại A Lưới là 891mm (từ 11h ngày 01 đến 11h ngày 02) Đợt mưa này đã gây nên lũ lịch sử cho vùng trung và hạ lưu các sông thuộc Thừa Thiên Huế

1500-Hình 2: Bản đồ phân bố mưa tỉnh TT-Huế (Nguồn: Nghiên cứu xây dựng cơ sở dữ liệu, bổ sung và biên soạn đặc điểm khí hậu thủy văn

tỉnh Thừa Thiên Huế, 2013)

Hình 3: Quá trình tổng lượng mưa năm trạm Phú Ốc, Kim Long, Huế

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, trạm đo mưa ODA (official development assitance) trong vùng nghiên cứu

- Phạm vi nghiên cứu: Tiến hành thu thập và phân tích số liệu mưa tất cả các trạm trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế và các trạm lân cận giáp ranh giới tỉnh

4 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

- Phương pháp thống kê, tổng hợp địa lý: sử dụng để xử lý, phân tích dữ liệu mưa, thông tin về địa lý

- Phương pháp phân tích tần suất mưa vùng: sử dụng để phân tích tần suất mưa vùng cho mưa 1 ngày max, 3 ngày max, 5 ngày max, 7 ngày max

- Phương pháp hệ thống thông tin địa lý GIS: sử dụng để nội suy mưa cực hạn, xây dựng bản đồ mưa cực hạn tỉnh Thừa Thiên Huế

5 Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ Ý NGHĨA THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI

+ Ý nghĩa khoa học

Đề tài ứng dụng phương pháp phân tích tần suất mưa vùng để ước tính các giá trị mưa ứng với các tần suất mưa cực hạn với độ tin cậy cao, đây là hướng nghiên cứu mới nhằm cải thiện những hạn chế của phương pháp truyền thống Sản phẩm nghiên cứu có ý nghĩa khoa học trong công tác phòng chống lũ lụt trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế

+ Ý nghĩa thực tiễn

Đã đưa ra được các bản đồ phân bố lượng mưa ứng với các tần suất khác nhau Sẽ tài liệu tham khảo 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 Thừa Thiên Huế

6 CẤU TRÚC LUẬN VĂN

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

Mở đầu

Chương 1: Tổng quan vấn đề nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở lý thuyết phân tích tần suất mưa vùng và suy luận Bayesian

Chương 3: Áp dụng phân tích tần suất mưa vùng cho tỉnh Thừa Thiên Huế Chương 4: Xây dựng Atlat mưa cực hạn cho tỉnh Thừa Thiên Huế

TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

CHƯƠNG 1:

1.1 Các nghiên cứu trong và ngoài nước

Mưa cực hạn được coi là mối nguy hiểm tự nhiên đối với con người, đặc biệt trong bối cảnh điều kiện thời tiết ngày càng khắc nghiệt Mưa cực hạn sẽ thường xuyên xảy ra gây nên các hiện tượng thiên tai nguy hiểm như lũ lụt, ngập úng, trượt

lở đất….uy hiếp đến sự an toàn của người dân, các công trình xây dựng, môi trường

và kinh tế Nhìn chung, các nước trên thế giới nói chung và ở Việt Nam nói riêng đã sớm nghiên cứu về mưa và xây dựng thành bản đồ mưa tương đối nhiều như bản đồ mưa trung bình năm, mưa trung bình tháng, bản đồ dự báo mưa ngày… tuy nhiên việc xây dựng bản đồ mưa cực hạn (Atlat) chưa nhiều

1.1.1 Các nghiên cứu ngoài nước

Trên thế giới, việc nghiên cứu về xu hướng biến đổi cũng như tần suất xảy ra các giá trị cực hạn của môi trường như: lũ lụt, hạn hán, mưa, bão…đã được quan tâm và nghiên cứu rất nhiều Vì đó là cơ sở cho việc xây dựng các phương án ứng phó khẩn cấp, thiết kế công trình, quản lý - vận hành hồ chứa nước… và đặc biệt là việc tính toán các chi phí liên quan đến bảo hiểm Việc ước tính tần suất thường rất khó khăn vì các sự kiện cực hạn rất hiếm xảy ra, chu kì lặp lại lớn (T>100 năm), trong khi dữ liệu quan trắc thường không đủ dài cho việc phân tích và tính toán tần suất (thường thì các liệt quan trắc <50 năm)

Cùng với sự phát triển của khoa học máy tính, phương pháp phân tích tần suất vùng (RFA) đã được (Hosking, J and J Wallis, 1997) phát triển và nghiên cứu

sử dụng rộng rãi trong ngành khí tượng và thủy văn của các nước Châu Âu để phân tích các giá trị cực hạn khí hậu như: lũ, mưa, hạn hán, bão…

Đặc biệt là sử dụng để phân tích tần suất lũ và mưa cực hạn Một số nghiên cứu phân tích về mưa cực trị có thể tóm lược:

Năm 2003, H.J Fowler và C.G Kilsby 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 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 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

1.1.2 Các nghiên cứu trong nước

Ở nước ta, nhìn chung nghiên cứu về xu thế biến đổi của lượng mưa ngày cực đại, cũng như tần suất các hiện tượng khí hậu cực đoan còn rất mới mẻ Những

năm gần đây, có một số các dự án được tài trợ bởi các tổ chức phi lợi nhuận ngoài nước nhằm nghiên cứu khí hậu cực đoan ở nước ta trong điều kiện biến đổi khí hậu, nhằm đánh giá xu thế biến động của các yếu tố cực trị khí hậu để đưa ra các kế hoạch ứng phó, trong đó lượng mưa cực trị luôn là yếu tố được quan tâm Các nghiên cứu có thể kể đến:

Năm 2012, dự án nghiên cứu “Dự tính khí hậu tương lai với độ phân giải cao cho Việt Nam” được chính phủ Ôt-xtrây-li-a tài trợ, do Tổ chức Nghiên cứu Khoa học và Công nghiệp Liên bang Ôt-xtrây-li-a (CSIRO) chủ trì, phối hợp với Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường - Bộ Tài nguyên và Môi trường và Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - Đại học Quốc gia Hà Nội thực hiện Thứ trưởng Bộ Tài nguyên và Môi trường Trần Hồng Hà đã ký giới thiệu Báo cáo tóm tắt kết quả Dự án Dự tính khí hậu tương lai với độ phân giải cao cho Việt Nam để các cơ quan nghiên cứu, các Bộ, ngành và địa phương tham khảo trong việc định hướng ứng phó với biến đổi khí hậu

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”, 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), 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

Từ chuỗi số liệu lượng mưa ngày của các trạm (Vũ Thị Hằng, Chu Thị Hường, Phan Văn Tân, 2009) đã thành lập chuỗi phương trình hồi qui tuyến tính một biến lượng mưa cực đại cho từng tháng Từ đó đã nhận định xu thế biến đổi lượng mưa cực đại của các vùng trên cả nước trong các giai đoạn Nghiên cứu này cho thấy trong thời kỳ 1961-2007, lượng mưa ngày cực đại tăng ở hầu hết mọi vùng khí hậu, ngoại trừ vùng B3 (vùng đồng bằng Bắc Bộ)

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) 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; Lê Minh Vỹ (2016) dựa trên chỉ số mưa vùng để xây dựng bản đồ mưa cực hạn cho tỉnh tỉnh 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 tỉnh Quảng Nam

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 hạn vẫn còn chưa phổ biến Hiện nay có 2 phương pháp suy luận: (01) Phương pháp suy luận tần suất (truyền thống) - hiện nay đang được áp dụng trong tính toán và đại diện là Phần mềm FFC 2008 của Trung tâm Khoa học công nghệ cửa sông ven biển

và hải đảo (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 Thừa Thiên Huế

1.2.1 Vị trí địa lý

Thừa Thiên Huế là một tỉnh thuộc duyên hải miền trung Việt Nam bao gồm phần đất liền và phần lãnh hải thuộc thềm lục địa Biển Đông Phần đất liền Thừa Thiên Huế có tọa độ địa lý như sau:

Điểm cực bắc: 16044'30'' vĩ bắc và 1070

23'48'' kinh đông tại thôn Giáp Tây,

xã Điền Hương, huyện Phong Điền

Điểm cực nam: 15059'30'' vĩ bắc và 107041'52'' kinh đông ở đỉnh núi cực nam, xã Thượng Nhật, huyện Nam Đông

Điểm cực tây: 16022'45'' vĩ bắc và 107000'56'' kinh đông tại bản Paré, xã Hồng Thủy, huyện A Lưới

Điểm cực đông: 16013'18'' vĩ bắc và 108012'57'' kinh đông tại bờ phía đông đảo Sơn Chà, thị trấn Lăng Cô, huyện Phú Lộc

1.2.2 Đặc điểm địa hình tỉnh Thừa Thiên Huế

Thừa Thiên Huế với dãy núi Trường Sơn Bắc ở phía Tây, phía Nam tỉnh là dãy núi trung bình đâm ngang ra biển Bạch Mã – Hải Vân Đặc trưng chung về địa hình của dãy Trường Sơn Bắc là sườn phía Tây thoải, thấp dần về phía sông Mêkông, còn sườn phía Đông khá dốc, bị chia cắt mạnh thành các dãy núi trung bình, núi thấp, gò đồi và tiếp nối là đồng bằng duyên hải, đầm phá, cồn đụn cát chắn

bờ và biển Đông, trong đó khoảng 75% tổng diện tích là núi đồi, 24,9% diện tích là đồng bằng duyên hải, đầm phá và cồn đụn cát nội đồng và chắn bờ

Địa hình Thừa Thiên Huế được chia thành các loại:

- Địa hình khu vực núi trung bình

- Địa hình khu vực núi thấp và gò đồi

- Địa hình khu vực đồng bằng duyên hải

- Địa hình khu vực đầm phá và biển ven bờ

Địa hình Thừa Thiên Huế kết hợp với gió mùa đông bắc, các nhiễu động thời tiết tạo thành chế độ mưa tương đối phức tạp của Tỉnh Mùa khô, các ngày không mưa liên tục kéo dài; trong mùa mưa, mưa lớn trong thời đoạn ngắn thường xuyên xảy ra

1.3 Đặc điểm khí hậu trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế

1.3.1 Đặc điểm mưa

Thừa Thiên Huế là một trong những tỉnh có lượng mưa lớn nhất nước ta Lượng mưa trung bình năm phổ biến từ 2100-3800mm Mưa tại Thừa Thiên Huế không những phân bố không đồng đều theo thời gian do tác động của các hoàn lưu khí quyển chuyển quy mô hành tinh mà còn phân bố rất không đồng đều theo không gian dưới tác dụng của địa hình

a Mưa phân bố không đồng đều theo không gian

Vùng ven biển phía bắc do địa hình thấp

thường khô và nóng; còn mùa đông khi hoà

hình ven biển thấp

Ngược lại vùng núi thường có độ dốc lớn và cao dần về phía tây, thuận lợi cho việc đón gió mùa đông khiến khôn

-30-40%

Vùng ven biển phía Nam

một

Phân bố tổng lượng mưa trung bình năm có thể phân thành các vùng tương đối rõ rệt

b Mưa phân bố không đồng đều theo thời gian

Thừa Thiên Huế có hai mùa đó là mùa mưa và mùa ít mưa Mùa mưa bắt đầu

từ tháng 9 và kết thúc vào tháng 12 Mùa ít mưa kéo dài từ tháng 1 đến tháng 8 T

Phần

có tổng lượng mưa

phía bắc và đông bắc có lư 70-76% lượng mưa năm, như vậy lượng mưa mùa mưa vùng này lại chiếm tỷ trọng lớn hơn Tuy nhiên thời kỳ mưa lớn thường tập trung vào tháng 10, tháng 11, chỉ tính riêng trong hai tháng này lượng mưa đã chiếm 46-50% lượng mưa năm Thời kỳ mưa ít nhất thường tập trung trong 3 tháng,

từ tháng 2 đến tháng 4, lượng mưa trong 3 tháng này chỉ chiếm 3-5% lượng mưa cả năm

Bảng 1.1: Lượng mưa (mm) và tỉ trọng (%) của mùa mưa và tổng lượng mưa tháng

10 và 11, so với tổng lượng mưa năm

Trạm Mưa mùa mưa

(mm)

Tỉ trọng (%)

Mưa tháng 10-11

Tỉ trọng (%)

-c Các hình thế gây mưa

bị dãy núi Trường Sơn chắn gió tạo nên hiệu ứng Phơn, gây ra thời tiết khô nóng ở vùng đồng bằng ven biển, các thung lũng thấp Đây là thời kỳ ít mưa tại hầu hết các nơi trong Tỉnh, tuy nhiên tại vùng núi có những trận mưa tương đối lớn, làm cho tổng lượng mưa trung bình tại các địa phương này trong các tháng mùa khô đều đạt trên 150mm/tháng

1.3.2 Phân vùng khí hậu tỉnh Thừa Thiên Huế

a Vùng khí hậu 1

Bao gồm các huyện Quảng Điền, Phú Vang và phần đồng bằng, gò đồi của các huyện, thị xã: Phong Điền, Hương Trà, Hương Thủy, Phú Lộc Đặc điểm chung của vùng này là:

+ Có biên độ nhiệt năm (9oC)

+ Có nhiệt độ trung bình năm (240C)

+ Mùa mưa từ tháng 9-12

+ Ba tháng mưa lớn nhất 9, 10 và 11

+ Tiềm năng ẩm bị hạn chế

Vùng này có hai tiểu vùng:

1 Tiểu vùng 1a: Đây là vùng đồng bằng rộng lớn nhất của Tỉnh bao gồm huyện Quảng Điền, Phú Vang và phần phía đông của các huyện, thị xã: Phong Điền, Hương Trà, Hương Thủy Đặc điểm khí hậu của tiểu vùng này là:

+ Điều kiện nhiệt phong phú nhất Tỉnh, nhiệt độ trung bình năm từ 24-250C, tổng số giờ nắng trên 1900 giờ/năm, nhiệt độ thấp nhất có thể xuống dưới 100C, cao nhất có thể lên tới trên 410C

+ Tổng lượng mưa thấp nhất Tỉnh, từ 2600-2800mm Tổng lượng mưa từ tháng 1 đến tháng 8 dưới 800mm Độ ẩm trung bình thấp nhất Tỉnh, từ 83-84% Bị thiếu ẩm trong 6 tháng, từ tháng 3 đến tháng 8

+ Thường chịu ảnh hưởng mạnh của gió bão, lũ lụt, hạn hán và gió tây khô nóng

2 Tiểu vùng 1b: Vùng đồng bằng và gò đồi thấp từ Nông đến Lăng Cô của các huyện Phú Lộc và các xã Vinh Thái, Vinh Hà của huyện Phú Vang Đây là vùng

có những dự án trọng điểm của Tỉnh như Chân Mây, Lăng Cô Đặc điểm tương tự như tiểu vùng 1a, nhưng có sự khác biệt về lượng mưa và độ ẩm Mặt khác, ở đây địa hình bị chia cắt sâu sắc và có đầm Cầu Hai rộng lớn, nên khí hậu bị phân hóa thành những đơn vị nhỏ hơn

+ Tổng lượng mưa năm từ 2800-3400mm Tổng lượng mưa từ tháng 1 đến tháng 8 lớn hơn 900mm

+ Số tháng khô hạn là 4 tháng, ít hơn tiểu vùng 1a

+ Độ ẩm từ 84-85%, cao hơn tiểu vùng 1a

+ Biên độ của nhiệt độ ngày thấp hơn tiểu vùng 1a

+ Mức độ ảnh hưởng của bão, lũ lụt, gió tây khô nóng không gay gắt như tiểu vùng 1a

b Vùng khí hậu 2

Bao gồm vùng đồi núi có độ cao từ 150m trở lên của các huyện, thị xã: Phong Điền, Hương Trà, Hương Thủy, Phú Lộc và hai huyện miền núi A Lưới và Nam Đông Đặc điểm chung của vùng là có lượng mưa và tiềm năng ẩm phong phú nhất Tỉnh Ngoài mùa mưa chính, từ tháng 9 đến tháng 12, còn có mùa mưa phụ từ tháng 5 đến tháng 8 Điều kiện nhiệt độ có hạn chế so với vùng khí hậu 1 Biên độ

nhiệt độ năm nhỏ hơn 9oC, có 2-3 tháng thiếu ẩm Ở vùng đồi núi thấp, thời tiết khô nóng gay gắt trong mùa hè

2.Tiểu vùng 2b: Tiểu vùng khí hậu của thung lũng thấp Nam Đông Đặc điểm của tiểu vùng này là:

+ Có chế độ nhiệt phong phú tương tự như tiểu vùng 1a Nhiệt độ trung bình năm 24,00-24,60C Biên độ nhiệt độ của năm nhỏ hơn 80C Nhiệt độ trung bình tháng lạnh nhất trên 200C Nhiệt độ thấp nhất có thể xuống dưới 10oC Nhiệt độ cao nhất có thể lên tới 420C Chịu ảnh hưởng của gió tây khô nóng gay gắt nhất Có số ngày dông nhiều nhất Tỉnh, 124 ngày

+ Điều kiện ẩm dồi dào Tổng lượng mưa từ 3500-3700mm Tổng lượng mưa từ tháng 1-8 trên 1000mm Mùa mưa kéo dài từ tháng 5-12 Thiếu ẩm trong 3 tháng 2, 3, 4 Độ ẩm trung bình khá cao (86%) Tốc độ gió trung bình thấp nhất Tỉnh (1,4m/s), ảnh hưởng của bão yếu

3 Tiểu vùng 2c (Tiểu vùng khí hậu núi cao Bạch Mã)

Đặc điểm của tiểu vùng này là:

+ Khí hậu núi cao quanh năm mát mẻ Nhiệt độ trung bình từ 18-220C Nhiệt

độ trung bình tháng lạnh nhất dưới 170C Nhiệt độ thấp nhất có thể xuống dưới

100C

+ Là một trung tâm mưa lớn của cả nước, với lượng mưa năm trên 4000mm,

độ ẩm cao

4 Tiểu vùng khí hậu 2d (Tiểu vùng khí hậu A Lưới)

Đặc điểm của tiểu vùng này:

+ Nằm ở sườn tây Trường Sơn, có điều kiện nhiệt bị hạn chế Nhiệt độ trung bình năm từ 20-220C Mùa lạnh kéo dài 4 tháng, không có mùa nóng Nhiệt độ thấp nhất có thể xuống dưới 50C, nhưng chưa xảy ra sương muối Nhiệt độ cao nhất có thể lên đến 380C, tháng lạnh nhất xuống dưới 180C Biên độ nhiệt độ ngày là 80C,

không bị ảnh hưởng của gió tây khô nóng Tổng số giờ nắng ít nhất Tỉnh

5 Tiểu vùng khí hậu 2e: Tiểu vùng núi cao Động Ngại, có đặc điểm tự nhiên như Bạch Mã nhưng tổng lượng mưa ít hơn, dao động trong khoảng 3400-3600mm

Các vùng, tiểu vùng khí hậu của tỉnh Thừa Thiên Huế thể hiện trên hình 1.1

Hình 1.1: Bản đồ phân vùng khí hậu tỉnh Thừa Thiên Huế

1.3.3 Đặc điểm lũ trên các sông thuộc Thừa Thiên Huế

a Đặc điểm mưa sinh lũ

Thừa Thiên Huế có mùa mưa bắt đầu từ tháng 9 và kết thúc vào tháng 12, mùa lũ bắt đầu từ tháng 10 và kết thúc vào tháng 12 Sự lệch nhau giữa thời điểm bắt đầu mùa mưa, mùa lũ là do lượng mưa đầu mùa phải bổ sung lượng ẩm cho đất,

nên khả năng sinh dòng chảy từ mưa trong thời kỳ này nhỏ Tháng 10, 11 là những tháng có lượng mưa lớn nhất năm đồng thời cũng là tháng thường xuyên xảy ra lũ lụt với tần suất và cường độ tương đối lớn

Mưa sinh lũ có một số đặc điểm sau:

Mưa phân bố không đồng đều theo thời gian: chỉ tính riêng 4 tháng mùa

mưa (9-12) lượng mưa đạt từ 1800-3200mm, chiếm 50-65% lượng mưa năm, trong

đó 2 tháng mưa lớn nhất (10, 11) từ 1400-1900 mm chiếm tới 40-50% lượng mưa năm

Cường độ mưa: mưa lớn thường xuất hiện vào tháng 10, 11, tuy nhiên cũng

có năm mưa lớn xuất hiện vào tháng 5, 6 nhưng tần suất xuất hiện rất nhỏ Ở trong Tỉnh mưa thường xảy ra trên diện rộng, mưa với cường độ lớn và tập trung trong một vài ngày nên rất dễ gây nên lũ quét và sạt lở đất vùng núi và xói lở bờ sông Điển hình là đợt mưa lũ đầu tháng 11/1999, mưa toàn tỉnh phổ biến 1500-2300mm, mưa tập trung chủ yếu vào ngày 02-04/11/1999, đặc biệt tại Huế mưa trong 1 giờ đạt 120mm, A Lưới là 96mm; trong 24 giờ lượng mưa tại Huế đạt 1422mm (từ 6h ngày 02 đến 6h ngày 3) và tại A Lưới là 891mm (từ 11h ngày 01 đến 11h ngày 02) Đợt mưa này đã gây nên lũ lịch sử cho vùng trung và hạ lưu các sông thuộc Thừa Thiên Huế

Mưa sớm và mưa muộn sinh lũ: mùa lũ được xác định là từ tháng 10-12, mưa

lũ lớn tập trung chủ yếu vào tháng 10, 11 Tuy nhiên, thực tế có năm mưa lũ xảy cả vào tháng 9 hoặc tháng 1 Vào tháng 9, lưu vực vừa mới trải qua mùa khô nên mưa

bị tổn thất nhiều và lượng trữ nước trong sông nhỏ, do đó để sinh lũ được trong các tháng này cần có lượng mưa lớn Qua số liệu mưa tại các trạm cho thấy, nhìn chung lượng mưa tháng 9 vùng núi phổ biến 400-500mm, thường lớn hơn vùng trung du

và đồng bằng Vào tháng 1, lưu vực đã bão hòa về độ ẩm, dòng chảy trên các sông còn ở mức cao, nên dễ sinh lũ khi có mưa Tổng lượng mưa tháng 1 phổ biến 120-

150mm

b Đặc điểm lũ

Mùa lũ trên các sông thuộc Thừa Thiên Huế bắt đầu từ tháng 10 và kết thúc vào tháng 12 Trung bình hàng năm, trên sông Hương, sông Bồ xuất hiện 3 đến 5 trận lũ từ mức báo động 1 trở lên, năm nhiều nhất có đến 7, 8 trận lũ Lũ từ báo động 2 trở lên có từ 2 đến 3 trận lũ, năm nhiều nhất có 4 đến 5 trận, đặc biệt năm

2007 có đến 7 trận lũ trên báo động 2 Lũ trên báo động 3 trung bình hàng năm có khoảng 1 trận, năm có nhiều nhất có 3 trận

Nhìn chung, các sông suối thuộc Thừa Thiên Huế được bắt nguồn từ vùng núi cao, độ dốc lòng sông lớn, sông suối ngắn nên lũ trên các sông miền núi lên và

xuống rất nhanh, thời gian lũ kéo dài (1 đến 3 ngày/trận) Ở các sông vùng đồng bằng, địa hình thấp trũng, độ dốc lòng sông nhỏ, chịu tác động mạnh của thủy triều nên cường suất lũ nhỏ hơn rất nhiều so với vùng núi, nhưng thời gian duy trì lũ kéo dài (từ 3-5 ngày/trận)

CƠ SỞ LÝ THUYẾT PHÂN TÍCH TẦN SUẤT MƯA VÙNG

VÀ SUY LUẬN BAYESIAN

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

Vùng đồng nhất là vùng mà trong đó: các trạm quan trắc khác nhau có các biến số thay đổi tỷ lệ trong phân bố xác suất xấp xỉ như nhau Việc đánh giá chính xác “vùng đồng nhất” phải thông qua kết quả kiểm tra chỉ số Hi của test Hosking-Wallis

Phương pháp này được phát triển theo cách tiếp cận L-Moment (là kỳ vọng của sự kết hợp tuyến tính thống kê của mẫu dữ liệu) Được đề xuất bởi Hosking và Wallis (1997) Với mẫu số liệu quan trắc được sắp xếp theo thứ tự tăng dần: X1n

X2n  Xnn thì hàm ước tính thống kê xác xuất trọng số br được xác định,như

sau:

n j N

r j

r n n

n

r j j

j n

1

1

) ) (

2 )(

1 (

) ) (

2 )(

1 (

+ Độ nhọn (L-Kurtosis), t4 =

2

4

l l

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 dữ liệu (Screening of data)

Nghiên cứu này sử dụng hai phương pháp kiểm tra được đề xuất Kendall 1975 và Hosking-Wallis 1997

bởiMann-2.1.1.Phương pháp Mann-Kendall

Phương pháp Mann-Kendall (kiểm nghiệm phi tham số) để kiểm tra khuynh hướng các mẫu dữ liệu các trạm đo trong vùng Xu thế thay đổi của mẫu dữ liệu được đánh giá qua giá trị thống kê  Mann-Kendall và được xác định như sau:

2.1.2.Phương pháp Hosking-Wallis

Phương pháp Hosking-Wallis để kiểm tra dữ liệu đo của một trạm nào đó có quy luật phân phối khác với quy luật phân phối của những trạm còn lại trong vùng nghiên cứu.Việc sàng lọc này thông qua đánh giá tính không phù hợp Di dựa trên L-moment của từng trạm đo (Hosking et al 1997) Nếu dữ liệu của một trạm bị lỗi, thì

Di ≥ 3 Giá trị Di cho một trạm phụ thuộc vào chính dữ liệu của trạm đó và được Hosking và Wallis (1997) đề xuất theo công thức sau:

(2-7) Trong đó ui=(i), 3(i) , 4(i)T là vector chứa các giá trị , 3, and 4 của trạm thứ i trong vùng, số mũ T biểu thị chuyển vị của vector hoặc ma trận, là trung bình trọng số của tỉ số L-moment và S được xác định theo hai công thức dưới đây:

(2-8)

Bảng 0.1: Điều kiện đánh giá tính không phù hợp dựa trên chỉ số Di ứng với số

lượng N trạm của vùng nghiên cứu

xỉ như nhau Từ định nghĩa vùng đồng nhất, ta thấy:

+ Các khu vực đồng nhất không cần "hoàn toàn" phải là liên tục về mặt địa

lý

+ Tất cả các trạm quan trắc có thể được mô tả bởi một phân phối xác suất sau khi dữ liệu trạm quan trắc được thay đổi tỷ lệ bởi giá trị trung bình tại mỗi trạm đó Như vậy, tất cả các trạm trong một khu vực đồng nhất có một đường cong tăng trưởng chung của khu vực

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

Dựa trên những điều kiện trên, Hosking và Wallis (1993,1997) đề xuất phương pháp kiểm tra thống kê cho việc xác định các vùng đồng nhất về dữ liệu Phương pháp kiểm tra này có 3 cấp độ khác nhau và tập trung ở 3 thước đo (measure) sự phân tán (dispersion) của những bậc khác nhau của tỷ số L-moment của mẫu

1 Thước đo sự phân tán của L-Cv

(2-9)

2 Thước đo sự phân tán của cả L-Cv và L-Kurtosis trong không gian (L-Cs; L-Kurtosis)

3 Thước đo sự phân tán của cả L-Cs và L-Kurtosis trong không gian (L-Cs; L-Kurtosis)

(2-11)Chỉ số đánh giá vùng đồng nhất được xác định Hk:

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;

i R

n t

n t

)

(2-13) 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

Sim

4 4 1 4

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

Z , thì hàm phân phối nào cho |Z DIST |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

Trong phân tích tần suất, chúng ta cần ước tính giá trị cho những chu kỳ lặp lại rất lớn, có thể là 50, 100, 200 thậm chí là 500 hoặc 1.000 năm Tuy nhiên, chuỗi

số liệu quan trắc thường ngắn hơn rất nhiều (ở khu vực Thừa Thiên Huế nước ta, số liệu quan trắc thường khoảng dưới 40 năm) Trong lý thuyết thống kê thì với mỗi mẫu số liệu ngẫu nhiên sẽ bao hàm một hoặc nhiều dạng phân phối biểu diễn gần đúng luật phân phối số liệu của mẫu đó và được biểu diễn bằng hàm toán học Để giải quyết vấn đề ước tính tần suất, người ta sử dụng hàm phân phối đó để tiếp tục ước tính các giá trị ứng với các tần suất lớn

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

a Các mô hình phân phối xác suất 2 tham số:

1 Phân phối Normal (NORM): hay còn gọi là phân phối chuẩn hoặc phân

phối Gauss Đây là phân phối cực kỳ quan trọng trong nhiều lĩnh vực, với hàm mật

độ xác suất của phân phối normal được viết dưới dạng sau :

   2

2

2 2

1 ,

- xi là biến ngẫu nhiên, xi  R

-  là tham số vị trí cho biết giá trị trung bình của mẫu,  R

-  là tham số tỷ lệ hay còn gọi là độ lệch chuẩn của mẫu,  > 0

Nếu một biến ngẫu nhiên X có dạng phân phối này, thì ta ký hiệu X~(,

2), khi =0 và =1 phân phối được gọi là phân phối chuẩn hóa

2 Phân phối Log-normal hai tham số (LN hoặc LN2): Hàm mật độ xác suất

nhƣ sau:

2

2 ln

2

1 ,

Trong đó:

- xi là biến ngẫu nhiên, xi  (0, +)

-  là tham số vị trí hay giá trị trung bình của mẫu,  R

-  là tham số tỷ lệ hay là độ lệch chuẩn của mẫu,  > 0

3 Phân phối Exponential (EXP): với 2 tham số  (vị trí điểm cuối thấp nhất của phân bố),  (tỷ lệ) , biến ngẫu nhiên xi đƣợc xác định:  xi <  Hàm mật độ xác suất đƣợc viết nhƣ sau :

x

b Các mô hình phân phối xác suất 3 tham số:

1 Phân phối Log-normal ba tham số (LOGNORM hoặc LN3): với 3 tham số

 (vị trí),  (tỷ lệ),  (hình dạng), biến ngẫu nhiên xi đƣợc xác định:

0,1

log

2,

,

;1

x

x y

e x

f

(2-20)

2 Phân phối Generalized Logistic (GENLOGIS): với 3 tham số  (vị trí), 

(tỷ lệ),  (hình dạng), biến ngẫu nhiên xi đƣợc xác định:

0 , 1

log 1 ,

,

; 1

2

1 1

x

x y

e

e x

f

(2-21)

3 Phân phối Generalized Pareto (GENPAR): với 3 tham số  (vị trí),  (tỷ lệ),  (hình dạng), biến ngẫu nhiên xi đƣợc xác định:

log

,,

;1

1 1

x

x y

e x

;

i

x i

i

e x

x

- Nếu  = 0, phân phối trở về dạng phân phối Normal

- Nếu  < 0, thì - < xi  và hàm mật độ được viết dưới dạng:

;

i

x i

i

e x x

5 Phân phối cực trị tổng quát - GEV: với 3 tham số  (vị trí),  (tỷ lệ), 

(hình dạng), biến ngẫu nhiên xi được xác định:

0,1

log

,,

;

1

1 1

x

x y

e x

- Chỉ số mưa vùng tại mỗi trạm thứ i là i

- chỉ số này tỷ lệ độc lập với mỗi trạm và được lấy bằng giá trị trung bình của lượng mưa tại trạm thứ i



) ( )

) ( )

đo từ đó làm lớn kích thước mẫu của mỗi trạm để phân tích tần suất có sự chắc chắn hơn

2.3.2 Tổng quan về suy luận Bayesian

a Nguyên lý của suy luận Bayesian[3]

Nếu gọi X’ là tập hợp lượng mưa quan trắc trong vùng nghiên cứu và  là tham biến của phân phối thống kê (F) lựa chọn, thì suy luận Bayesian được viết dưới dạng sau:

 

)'(

)/'()

'/(

X P

X L P X

(2-29) Trong đó:

P : Xác suất xảy ra  khi biết X’, hay còn gọi là xác suất hậu nghiệm

(posterior probability) Đây chính là x ( F)



trong công thức (2-24) P(X’): Hằng số chuẩn hóa (normalising constant), không phụ thuộc vào sự kiện  đang muốn biết

P(): Xác suất tiên nghiệm (prior probability), nó không quan tâm đến bất

kỳ thông tin nào của X’ Có thể giả định bất kỳ giá trị P() [0,1]

L(X’) là Likelihood của mẫu dữ liệu mưa vùng X’

b Quá trình thực hiện suy luận Bayesian[3]:

Bước 1 Chọn dạng phân phối cho mỗi biến ngẫu nhiên  của mô hình

Bước 2 Tích hợp phân phối vào hàm xác suất hậu nghiệm

Bước 3 Ước tính L(X’)

Bước 4 Sử dụng phương pháp Markov chain Monte Carlo để tối đa hóa hàm xác suất hậu nghiệm

2.3.3 Likelihood của mẫu số liệu quan trắc

Likelihood là khả năng của một tập hợp các giá trị tham số thu được từ các kết quả quan sát = xác suất của các kết quả quan sát từ các giá trị tham số

Trong đó : f(xi) là hàm mật độ của phân bố xác suất lựa chọn

Thông thường các hàm mật độ xác suất có dạng hàm mũ e nên cần log (likelihood) để giảm bậc phương trình toán học

Do đó phương trình trên được viết dưới dạng :

L

1log )

|' (

Để giải phương trình (2-25) người ta dùng phương pháp Markov Chain Monte Calor (MCMC) để tìm xác suất hậu nghiệm P(/X')

ÁP DỤNG PHÂN TÍCH TẦN SUẤT MƯA VÙNG NGHIÊN

CỨU

3.1 Hiện trạng các trạm khí tượng thủy văn

Nhìn chung, mạng lưới quan trắc mưa vùng nghiên cứu phân bố rất không đồng đều theo không gian Vùng núi cao, nơi đầu nguồn các hệ thống sông suối, mạng lưới điểm đo mưa thưa, đặc biệt là vùng núi phía tây bắc của tỉnh Thừa Thiên Huế chưa đủ dày để đáp ứng nhu cầu của ngành Khí tượng Thủy văn cũng như các ngành khác liên quan đến công tác Khí tượng Thủy văn

Các trạm quan trắc lượng mưa được xây dựng bởi các đơn vị khác nhau nhằm phục vụ cho các lĩnh vực khác nhau, hơn nữa đội ngũ quan trắc lại không được đào tạo chính quy, không hiểu được các quy chế quy định quan trắc, lưu trữ số liệu

Ngoài ra, còn chưa có quy chế về trao đổi số liệu, thông tin nên dữ liệu, cho nên tuy nguồn dữ liệu mưa quan trắc được rất lớn, song lại rất phân tán, thậm chí được coi là tài sản riêng; công nghệ quan trắc nhìn chung lạc hậu, thiếu đồng bộ Từ

đó dẫn đến việc khai thác dữ liệu rất khó khăn và hạn chế hiệu quả sử dụng

Nguồn số liệu mưa chính thống hiện nay trên khu vực nghiên cứu được đo đạc bởi Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Trung Trung Bộ trực thuộc Trung tâm Khí tượng Thủy văn Quốc Gia Trong đề tài này toàn bộ dữ liệu được cung cấp bởi Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Trung Trung Bộ

Có thể khái quát hiện trạng trạm quan trắc mưa trên khu vực nghiên cứu như sau:

Mưa tại vùng nghiên cứu chủ yếu được quan trắc từ sau ngày đất nước được thống nhất Một số trạm được thành lập và quan trắc ngay từ năm 1976, nhưng cũng

có một số trạm được thành lập muộn hơn Một số trạm được thành lập nhưng chỉ hoạt động được một số năm Do đó số liệu mưa vùng nghiên cứu không đồng bộ về thời điểm bắt đầu và kết thúc

1 Trạm Khí tượng: Trạm Huế, Nam Đông và A Lưới

2 Trạm Thủy văn: Trạm Thượng Nhật, trạm Kim Long và Phú Ốc, trạm Hiên, trạm Cẩm Lệ, trạm Thạch Hãn, Thành Mỹ

3 Trạm đo mưa: Tà Lương

Ngoài ra còn có các trạm đo mưa đã ngừng hoạt động như: Lộc Trì, Lăng

Cô, Ba Lòng, Phong Bình, Phong Mỹ; các trạm đo mưa tự động: Truồi, Lộc Trì, Lộc Tiến, Bạch Mã