Nghiên cứu xây dựng mô hình mô phỏng lũ lưu vực sông Kone
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ HÌNH MÔ PHỎNG LŨ
LƯU VỰC SÔNG KONE
Đỗ Anh Đức
Viện Thủy Điện và Năng lượng tái tạo
Trần Thị Tuyết, Ngô Lê An
Trường Đại học Thuỷ lợi
Tóm tắt: Lũ lụt có xu hướng diễn ra ngày càng phức tạp về cả quy mô và cường độtrong những
năm gần đây. Gây thiệt hại lớn đối với nhiều khu vực trên cả nước cũng như lưu vực sông Kone
nói riêng. Vì vậy, việc mô phỏng tốt các trận lũ sẽ góp phần đáng kể trong việc đưa ra các giải
pháp chống lũ và kiểm soát lũ. Bài báo trình bày kết quả xây dựng thành công một mô hình thông
số phân bố có xét đến sự thay đổi theo không gian của các đặc trưng lưu vực, có khả năngcập nhật
trực tiếp dữ liệu mưa vàmô phỏng dòng chảy lũ. Mô hình gồmmô đun mưa-dòng chảy mô phỏng
dòng chảy từ mưa và mô đun diễn toán dòng chảy trên sông. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình
có thể ứng dụng trong mô phỏng lũ lưu vực sông Kone Bình Định với chỉ số Nashđạt NS>0,5. Việc
phát triển mô hình không những áp dụng mô phỏng lũ cho các lưu vực, đồng thời có thể tích hợp
các hồ chứa phục vụ cho công tác dự báo lũ trên lưu vực sông.
Từ khóa: Mô hình thông số phân bố, dòng chảy lũ, lưu vực sông Kone…
Summary: Currently, flood occurs more frequently in term of both magnitude and intensity
causing heavy damages in Vietnam including the Kone river basin. Flood simulation is an efficient
tool for flood management and control. This paper studies to develop a distributed model for flood
simulation for the Kone river basin. The model includes two moduls: a rainfall-runoff modul for
flow simulation in the sub-basins and a routing flow modul to route the flow in channels. The
application of the model for 11 historical events shows that the model can simulate well the
floodwith the Nash coefficient higher than 0.5. This model can be applied for other basins with
reservoir simulation modul in order to have a flood forecasting tool.
Key words: Distributed model, flood, Kone river basin …
1. ĐẶT VẤN ĐỀ*
vụ phát triển kinh tế. Vì vậy, vai trò công tác dự
báo lũ rất quan trọng, được xem là một trong
Trong những năm gần đây, những trận mưa lớn
những biện pháp hiệu quả giảm thiểu thiệt hại,
liên tục xuất hiện gây ra hiện tượng lũ lớn và
giúp cho những nhà quản lý, người dân có thể
diễn biến phức tạp trên lưu vực sông tại các tỉnh
lường trước được các mối nguy hại do lũ để chủ
miền Trung, trong đó có lưu vực sông Kone.
Với diện tích lưu vực khoảng 3.810 km2chiếm
động phòng tránh. Các phương pháp dự báo lũ
hiện nay chủ yếu dựa vào thông tin mưa bao
phần lớn ranh giới hành chính của tỉnh Bình
gồm từ các mạng lưới quan trắc trực tiếp và từ
Định. Là một lưu vực có vai trò quan trọng
các vệ tinh hoặc mô hình khí hậu, sau đó sử
trong phát triển kinh tế ở khu vực, nhiều hồ
dụng các mô hình thuỷ văn mô phỏng và dự báo
chứa thuỷ lợi và thuỷ điện đã được xây dựng
dòng chảy lũ.
nhằm khai thác hiệu quả tài nguyên nước phục
Ngày nhận bài: 03/5/2019
Ngày duyệt đăng: 12/6/2019
Ngày thông qua phản biện: 05/6/2019
1
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 54 - 2019
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
Dựa trên việc mô tả hệ thống thuỷ văn, các mô
hình thuỷ văn thường được phân chia thành hai
nhóm: các mô hình thông số tập trung và các
mô hình thông số phân bố (WMO, 2013). Mô
hình thông số tập trung coi cả lưu vực như là
một đơn vị đồng nhất, các đặc tính vật lý của
lưu vực được xác định bằng giá trị trung bình
như lượng mưa, độ ẩm đất, cường độ thấm…
Mô hình mô phỏng dòng chảy tại duy nhất ở
điểm cửa ra của lưu vực mà không mô phỏng
dòng chảy tại các điểm nằm bên trong lưu vực.
Do vậy, mô hình thông số tập trung phù hợp với
bài toán ước tính dòng chảy trung bình của lưu
vực với yêu cầu tính toán nhanh. Đồng thời, mô
hình thông số tập trung cũng đòi hỏi rất nhiều
các giả thiết mô tả quá trình thuỷ văn như sự
thay đổi các đặc trưng khí hậu, đặc trưng lưu
vực như độ dốc, cường độ thấm, đổ ẩm đất là
giống nhau. Các đặc trưng vật lý như độ dốc,
thảm phủ, loại đất cũng không thay đổi theo
thời gian. Do vậy, việc sử dụng mô hình thông
số tập trung sẽ làm mất tính "biến thiên theo
không gian" của lưu vực. Vì thế, khi nghiên cứu
ứng dụng mô phỏng dòng chảy cho các lưu vực
lớn, việc sử dụng các mô hình thông số tập
trung sẽ không phù hợp vì chúng không thể mô
tả chính xác các đặc trưng lưu vực (Smith et al.,
2004; Moradkhani and Sorooshian, 2009).
Ngược lại, các mô hình thông số phân bố cố
gắng mô tả bản chất tự nhiên của lưu vực như
địa hình, thảm phủ, loại đất cũng như các đặc
trưng khí tượng thuỷ văn theo không gian. Do
vậy, mô hình thông số phân bố đòi hỏi dữ liệu
chi tiết, phân bố theo không gian. Nếu dữ liệu
không đủ chi tiết, thường phải sử dụng các
phương pháp nội, ngoại suy để bổ sung. Mô
hình cũng bị hạn chế bởi độ phân giải của mô
hình cũng như số liệu, chính vì thế cũng đòi hỏi
khối lượng tính toán lớn làm thời gian tính toán
dài (Vaze et al., 2011).
không phù hợp. Vì vậy, việc nghiên cứu sử
dụng mô hình thông số phân bố mô phỏng lũ
sông Kone là rất cần thiết. Bài báo trình bày kết
quả xây dựng một mô hình thuỷ văn mưa-dòng
chảy thông số bán phân bố có xét đến sự khác
biệt theo không gian về địa hình, sử dụng đất
cũng như loại đất để mô phỏng dòng chảy lũ
cho lưu vực sông Kone nhằm phục vụ cho bài
toán dự báo dòng chảy lũ thời gian thực.
Hình 1: Bản đồ khu vực nghiên cứu và vị trí
các trạm đo mưa
2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.1. Cấu trúc mô hình
Lưu vực sông Kone được chia thành nhiều lưu
vực nhỏ. Các tiểu lưu vực được xác định dựa
trên sự tương đồng của địa hình, độ dốc, thảm
phủ cũng như là loại đất. Dòng chảy ra tại cửa
ra từng tiểu lưu vực được mô phỏng bằng mô
đun mưa - dòng chảy. Dòng chảy truyền từ cửa
ra các tiểu lưu vực về hạ lưu được mô tả bằng
các đoạn sông và được mô tả bằng mô đun diễn
toán dòng chảy trên sông.
Do lưu vực sông Kone có diện tích lớn, có sự
biến động mạnh mẽ về địa hình, khí hậu, đồng
thời cũng có nhiều hồ chứa đang hoạt động, nên
việc sử dụng mô hình thông số tập trung là
2.1.1. Mô đun mưa - dòng chảy
Dòng chảy sinh ra từ mưa tại cửa ra của một
2
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 54 - 2019
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
lưu vực bao gồm 3 thành phần: dòng chảy mặt, được tính theo công thức:
Pe = ꢇꢈ ꢀꢁ
(2)
dòng chảy sát mặt và dòng chảy ngầm (Hình
2):
ꢂ
Trị số S được xác định dựa vào quan hệ kinh
- Dòng chảy mặt
nghiệm giữa CN và S như sau:
ꢊꢋꢋ
Dòng chảy mặt là dòng chảy tràn trên bề mặt
đất tới các lòng dẫn, sinh ra từ lượng mưa hiệu
quả do cường độ mưa vượt cường độ thấm.
Phương pháp chỉ số đường cong SCS
(Department of Agriculture, 2004) được sử
dụng vì có khả năng xét được sự khác biệt về
thảm phủ, loại đất cũng như độ dốc.
S = 254ꢈ ꢉ
- 1ꢎ
(3)
ꢌꢍ
CN có giá trị biến đổi trong khoảng từ 0-100,
với giá trị 100 là bề mặt không thấm được nước,
còn với bề mặt tự nhiên có giá trị nhỏ hơn
100.CN được xác định từ bảng tra lập sẵn.
- Dòng chảy sát mặt
Tại tầng đất sát mặt khoảng từ 2-10m, một phần
nước dòng chảy sát mặt xuất hiện khi độ dẫn
thủy lực theo phương ngang lớn hơn phương
thẳng đứng, một phần nước bị bốc hơi trở lại
khí quyển, một phần bị giữ lại tại các lỗ rổng
của đất, một phần bị thấm xuống tầng sâu bổ
cập cho dòng chảy ngầm. Để mô tả quá trình
trao đổi ẩm ở tầng đất này, giả thiết xem kho
nước dưới dạng bể chứa nước, với lỗ vòi tại các
thành bên và đáy chính là lượng nước chảy ra
tại cửa ra lưu vực và lượng nước bổ cập cho
dòng chảy ngầm.
Hình2: Cấu trúc mô đun mưa dòng chảy
Phương pháp này giả thiếttỷ số giữa 2 đại
lượnglà lượng nước thấm xuốngthực tế (lượng
nước trữ trong đất) trên lưu vực Fa (trong mô
hình này sẽ là XB) với lượng nước thấm tối đa
(lượng trữ tối đa) S bằng tỷ số giữa mưa hiệu
quả Pe với dòng chảy tiềm năng P- Ia (lượng
mưa P sau khi loại bỏ thành phần tổn thất ban
đầu Ia) thể hiện bằng phương trình (1):
M.Sugawara (Sugawara, 1995) cho rằng lượng
dòng chảy ra ở các lỗ vòi của bể chứa y(t) là
hàm tuyến tính của lượng trữ X(t) với hệ số k:
y(t)= k X(t)
(4)
Do vậy, lượng dòng chảy ra tại cửa bên YB1:
(
)
ꢒꢐ − ꢓꢐ ꢐꢊ ꢔℎꢕ ꢒꢐ > ꢓꢐ
ꢏꢐꢊ = ꢑ
(5)
0
ꢔℎꢕ ꢒꢐ ≤ ꢓꢐ
ꢀꢁ
ꢃꢄ
Trong đó XB là lượng ẩm tại tầng sát mặt tại
thời điểm tính toán và giá trị này phụ thuộc vào
lượng nước thấm từ tầng mặt, lượng ẩm truyền
xuống tầng ngầm và lượng nước bốc hơi theo
phương trình cân bằng nước (6):
=
(1)
ꢂ
ꢃꢅꢆꢁ
Theo Baltas et al (Baltas, Dervos and Mimikou,
2007) tỷ số Ia/S khá nhỏtrong bài toán lũ nên để
thuận tiện trong việc tính toán thì có thể bỏ qua
tổn thất ban đầu (Ia = 0). Khi đó dòng chảy mặt
∑ꢗꢒꢐꢘꢅꢊ + ꢇꢘ − ꢙꢘ − ꢇꢚꢘ − ꢏꢐꢊꢘꢅꢊ − ꢏꢐꢋꢘꢅꢊꢛ ꢔℎꢕ ∑ > 0
(6)
ꢒꢐ = ꢖ
0
ꢔℎꢕ ∑ ≤ 0
Trong trường hợp lượng ẩm tính toán XB lớn hơn lượng chứa ẩm tối đa S thì XB = S.
3
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 54 - 2019
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
Mô hình mưa dòng chảy được xây dựng bao
gồm các thông số chính là:
Với P là lượng mưa rơi xuống lưu vực trong
thời đoạn tính toán; Z là lượng bốc hơi; ΔT thời
đoạn tính toán; YB0,YB1 dòng chảy tại cửa ra
thành bên và tại đáy.
- CN: là hệ số không thứ nguyên phụ thuộc vào
loại đất và tình hình sử dụng đất, hệ số CN càng
dòng chảy mặt càng lớn do điều kiện mặt đệm
có khả năng thấm thấp, lượng trữ tối đa của
dòng chảy mặt thấp dẫn đến lượng nước sinh ra
dòng chảy mặt càng cao và ngược lại.
Dòng chảy ở cửa đáy thấm xuống bể dưới:
YB0= XB*B0 (7)
- Dòng chảy ngầm
Do nước ở sâu trong đất chuyển động rất chậm,
dòng chảy ra của nước ngầm vào trong lòng dẫn
- B0, B1: lần lượt là hệ số cửa ra tại đáy và thành
bên của bể chứa sát mặt (0≤B1 ≤ 1). Hệ số B1
có thể chậm sau một vài ngày hoặc có khi tới càng lớn nước sinh dòng chảy sát mặt càng lớn
như vậy khi tăng hệ số dòng chảy mặt đồng thời
chân lũ xuống sẽ càng dốc do có sự bổ sung của
dòng chảy mặt. Hệ số cửa ra tại đáy ảnh hưởng
đến khả năng bổ cập cho dòng chảy ngầm, hệ
số càng lớn lượng bổ cập càng lớn và ngược lại.
Đây là 2 thông số quan trọng của bể sát mặt ảnh
hưởng trực tiếp đến lượng ẩm của bể sát mặt
cũng như tổng lượng của dòng chảy lũ.
hàng năm kể từ khi xuất hiện mưa. Theo Arnold
và nnk (Arnold, Allen and Bernhardt, 1993),
lượng dòng chảy từ tầng nước ngầm được tính
theo công thức:
YCt =YCt-1 ꢚ
ꢅꢜ∆ꢝ+Rc (1- ꢚꢅꢜ∆ꢝ) (8)
Trong đó:
- YCt,YCt-1 lần lượt là dòng chảy ra của tầng
ngầm tại thời điểm tính toán và thời điểm trước
đó, ΔT là bước thời gian tính toán, Rc là lượng
- HB1: Ngưỡng cửa ra của thành bên bể chứa
tầng sát mặt (mm). Hệ số này thể hiện khả năng
nước bổ cập xuống tầng (trong mô hình này sẽ giữ nước của đất. Thông số càng lớn, lượng
nước chảy ra từ bể chứa sát mặt tại cửa ra của
lưu vực sẽ càng thấp và ngược lại.
là YB0); ꢞ là hệ số triết giảm phụ thuộc vào thời
gian trễ được tính theo phương trình (9)
(Smedema and Rycroft, 1983):
ꢊ
- BFD: thời gian chảy trễ của dòng chảy ngầm
đến vị trí cửa ra (ngày). Đối với các lưu vực bé
thời gian để nước di chuyển tới cửa ra của lưu
vực càng ngắn, đối với những lưu vực lớn thời
gian này có thể kéo dài hàng tháng.
ꢞ=2,3
(9)
ꢟꢀꢠ
BFD (đơn vị là ngày) là thời gian trễ để nước
chảy ra từ các tầng ngầm tới dòng chảy trên
sông, hệ số này được xác định thông qua mối
quan hệ giữa thời gian chảy trễ và diện tích lưu
vực(Bevans, 1986):
- XB0: Lượng ẩm ban đầu của tầng sát mặt
(mm).
- YC0: Lượng dòng chảy ngầm ban đầu (mm).
- Dòng chảy mặt (QOF) được tính theo công
thức:
2.1.2. Mô đun diễn toán dòng chảy trên sông
Diễn toán dòng chảy cho từng đoạn sông được
tính toán sử dụng phương pháp Muskingum
(Cunge, 1969), theo đó lưu lượng dòng chảy ra
ở mặt cắt dưới Q thời đoạn j+1 được xác định
dưa theo lưu lượng dòng chảy tại mặt cắt trên
Ivà mặt cắt dưới Q theo công thức:
QOF = Pe * F / ΔT (10)
- Dòng chảy sát mặt (QIF) được tính theo
công thức:
QIF = YB1 * F / ΔT (11)
- Dòng chảy ngầm (QBF) được tính theo công
thức
ꢡꢢꢣꢊ = ꢤꢋꢥꢢꢣꢊ + ꢤꢊꢥꢢ + ꢤꢦꢡꢢ (13)
Phương trình (13) là phương trình diễn toán của
QBF = YC * F / ΔT (12)
4
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 54 - 2019
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
Muskingum, với:
lớn từ năm 1986-1999 được lấy từ 5 trạm đo: An
Hòa, Bình Tường,Vĩnh Kim, Hoài Ân, Quy
Nhơn. Số liệu dòng chảy trong lưu vực được lấy
từ trạm thuỷ văn Bình Tường (Hình 1).,
ꢧꢝꢅꢦꢨꢩ
ꢤꢋ =
(14)
(15)
(16)
ꢦꢨꢅꢦꢨꢩꢣꢧꢝ
ꢧꢝ ꢣ ꢦꢨꢩ
ꢤꢊ =
ꢦꢨꢅꢦꢨꢩꢣꢧꢝ
2.1.2 Dữ liệu không gian
ꢤꢦ = ꢦꢨꢅꢦꢨꢩꢅꢧꢝ
ꢦꢨꢅꢦꢨꢩꢣꢧꢝ
Dữ liệu địa hình được lấy từ bản đồ số độ cao
(DEM) có độ phân giải 90m SRTM (CGIAR-
CSI)
Điều kiện: C0 + C1 +C2 =1
Trong đó: X và Klà thông số của mô đun, ΔT là
(http://srtm.csi.cgiar.org/SELECTION/inputC
oord.asp). Các số liệu về thảm phủ, loại đất
được thu thập từ tổ chức Nông lâm Thế giới
(FAO) có độ phân giải 1km x 1km.
thời đoạn tính toán.
2.2. Dữ liệu
2.1.1 Dữ liệu khí tượng, thuỷ văn thực đo
Số liệu mưa và bốc hơi thực đo trong các trận lũ
108°40'0"E
109°0'0"E
108°40'0"E
109°0'0"E
108°40'0"E
109°0'0"E
¶
¶
¶
Sông
#* Tram Thuy Van
Lúa
*# Tram Thuy Van
Sông
Tuong
Tuong
*#Binh
*#Binh
#* Binh
Tuong
Màu
*# Tram Thuy Van
Sông
Độ cao (m)
-1 - 150
Rừng sản xuất
Rừng phòng hộ
Rừng dân dụng
Cây CN lâu năm
Đất khác
Loại đất
ACRISOL
FERRALSOLS
GLEYS
150 - 350
350 - 650
650 - 850
850 - 1,421
0
2.5
5
10
15
20
Ki-lô-mét
0
2.5
5
10
15
20
Ki-lô-mét
0
2.5
5
10
15
20
Ki-lô-mét
108°40'0"E
109°0'0"E
108°40'0"E
109°0'0"E
108°40'0"E
109°0'0"E
Hình 3: Bản đồ DEM, loại đất và tình hình sử dụng đất lưu vực
ꢴ ꢅꢴ
ꢵꢵ
ꢵꢶx 100
(19)
2.3 Chỉ tiêu đánh giá
ꢲꢳ =
ꢴ
ꢵꢶ
- Chỉ số Nash (EI) được tính theo công thức
sau:
3. ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MÔ PHỎNG
DÒNG CHẢY LŨ SÔNG KONE
ꢭ
ꢬ
EI= 1 -∑∑
(17)
(ꢩ ꢅ ꢫ )
ꢪ
ꢪ
ꢪꢮꢯ
ꢭ
ꢬ
ꢰ
(ꢩ ꢅ ꢩ )
ꢪ
3.1. Sơ đồ mô phỏng dòng chảy
ꢪꢮꢯ
Trong đó: - Xi và Yi lần lượt là giá trị thực đo và
tính toán tại thời điểm I;
Căn cứ vào số liệu địa hình, mạng lưới sông
ngòi, toàn bộ lưu vực sông Kone được chia
thành 48 lưu vực con, sơ đồ mô phỏng dòng
chảy lũ tính đến điểm khống chế là trạm thủy
văn Bình Tường (minh họa Hình 5). Dòng chảy
mô phỏng từ mưa tại các tiểu lưu vực được tính
bằng tổng của dòng chảy mặt, dòng chảy sát
mặt và dòng chảy ngầm. Đối với những tiểu lưu
vực nằm trên sông dòng chảy ra của lưu vực sẽ
ꢱ
- ꢒ giá trị trung bình của chuỗi số liệu thực đo.
- Sai số đỉnh (%):
ꢲꢡ = ꢫ ꢅ ꢩꢪ x 100
(18)
ꢪ
ꢩ
ꢪ
- Sai số thời gian xuất hiện đỉnh lũ
- Sai số về tổng lượng(%):
5
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 54 - 2019
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
bao gồm dòng chảy được diễn toán theo phương mùa lũ tập trung vào các tháng xuất hiện mưa
pháp Muskingum của tiểu lưu vực nằm ở và lũ lớn từ tháng 10 đến tháng 12, dựa vào số
thượng lưu và tổng dòng chảy mặt dòng chảy liệu dòng chảy thực đo tại trạm Bình Tường qua
sát mặt và dòng chảy ngầm của lưu vực tính các năm, tiến hành hiệu chỉnh và kiểm định mô
toán (Hình 4).
hình theo thời gian bắt đầu và kết thúc trận lũ
khác nhau.
3.2. Kết quả mô phỏng lũ
Để đánh giá khả năng mô phỏng lũ của mô
hình, nghiên cứu trích xuất 8 trận lũ bao
gồm các trận lũ lớn, vừa và nhỏ từ mô phỏng
liên tục trong mùa lũ các năm đã hiệu chỉnh
và kiểm định, kết quả đánh giá (Bảng 1).
Trên lưu vực sông Kone chỉ có trạm đo dòng
chảy là Bình Tường hoạt động từ năm 1981. Từ
giai đoạn 2000 trở về sau, dòng chảy tại các
trạm đo bị ảnh hưởng bởi hồ chứa điều tiết nên
không còn tính tự nhiên. Dòng chảy được mô
phỏng liên tục với bước tính toán 1 giờ trong
Hình 4: Nguyên lý tính toán dòng chảy trên sông
Hình 5: Sơ đồ mô phỏng lũ đến trạm
thủy văn Bình Tường
Hình 6: Dòng chảy tính toán
và thực đo giai đoạn hiệu chỉnh
(27/X/86 17:00-31/XII/86 23:00)
Hình 7: Dòng chảy tính toán
và thực đo giai đoạn kiểm định
(31/X/87 20:00-17/XII/87 19:00)
6
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 54 - 2019
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
Hình 8: Dòng chảy tính toán
và thực đo giai đoạn kiểm định
(02/X/93 1:00- 31/XII/93 23:00)
Hình 9: Dòng chảy tính toán
và thực đo giai đoạn kiểm định
(01/X/96 20:00-31/XII/96 23:00)
Bảng 1: Chỉ tiêu đánh giá kết quả mô phỏng
Chỉ tiêu
Nash
0,79
0,73
0,85
0,55
0,45
0,80
0,47
0,74
ΔQ (%)
5,47
ΔT (h)
9
ΔW (%)
Trận số 1
Trận số 2
Trận số 3
Trận số 4
Trận số 5
Trận số 6
Trận số 7
Trận số 8
-5,51
-4,57
-9,42
-1,21
1,16
-40,54
-25,68
-19,60
20,83
5,03
-3
-1
-8
-7
-1
1,56
-12,06
24,26
-5
-22,87
1,84
2
3.3. Nhận xét, đánh giá kết quả tính toán
nhiều so với dòng chảy thực đo, đối với các năm
1996 (Hình 8) trị số mô phỏng thấp hơn thực
đo.
Kết quả hiệu chỉnh và kiểm định cho dòng chảy
liên tục mùa lũ các năm cho hệ số Nash đạt trên
0,6 là chấp nhận được, đặc biệt đối với mùa lũ Đối với các trận lũ trích xuất từ mô phỏng dòng
năm 1986 và 1987 hệ số Nash đạt trên 0,7, riêng chảy lũ liên tục trong mùa lũ cho thấykết quả
năm 1993 do số liệu thực đo không liên tục mô phỏng khá tốt,riêng trận lũ số 5 cho kết quả
trong toàn bộ mùa lũ vì vậy để đánh giá mô Nash thấp nhất 0,45. Sai số lưu lượng đỉnh lũ
phỏng sẽ dựa vào các trận lũ trích xuất. Sai số ΔQ phần lớn đạt dưới 25%, trận lũ số 2 có
tổng lượng có sự khác nhau giữa các năm mô chênh lệch đỉnh lũ ΔQ khá lớn 40,54%, hầu hết
phỏng, các năm 1986 và 1987 (Hình 6, 7) có đỉnh lũ mô phỏng xuất hiện muộn hơn giá trị
tổng lượng mô phỏng lớn hơn thực đo, đặc biệt thực đo, riêng đối với trận số 1 và số 8 thời
năm 1987 có dòng chảy tính toán cao hơn rất gian xuất hiện đỉnh sớm hơn. Sai số về tổng
7
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 54 - 2019
KHOA HỌC
CÔNG NGHỆ
lượng ΔW không lớn, đa số các trận đạt dưới Trên thực tế thời gian chảy truyền khác nhau
10%.
phụ thuộc vào từng trận lũ như sự phân bổ của
lũ theo không gian, hiện trạng mặt đệm của lưu
vực...Vì thế, các thông số điều kiện ban đầu của
lưu vực như lượng ẩm ban đầu, dòng chảy ngầm
nên được cập nhật theo từng trận lũ.
Các sai số trong mô phỏng có thể đến từ các
nguyên nhân như sau:
- Dữ liệu mưa đầu vào cho mô hình: Các trạm
đo mưa sử dụng trong mô phỏng còn ít, phân bố
không đều (chủ yếu ở hạ lưu, ở thượng lưu rất
ít).Trong khi, số liệu theo trạm đo chỉ thể hiện
cho mưa tại nơi đặt trạm không phản ánh được
sự thay đổi của mưa theo không gian đặc biệt
đối với các trận mưa cường độ lớn xảy ra cục
bộ. Trên toàn bộ lưu vực và lân cận, chỉ có 3
trạm mưa đo thời đoạn giờ là An Khê, Ba Tơ và
Quy Nhơn. Việc thu phóng mưa giờ của các
trạm mưa trong lưu vực ở thượng nguồn dựa
vào 2 trạm mưa An Khê và Ba Tơ nằm ngoài
lưu vực nghiên cứu cũng gây ra sai số giữa mô
phỏng và thực đo.
4. KẾT LUẬN
Nghiên cứu đã xây dựng mô hình thông số phân
bố có khả năng mô phỏng lũ theo không gian
cho lưu vực sông Kone, sử dụng trực tiếp dữ
liệu mưa tại các trạm đo mưa. Mô hình đã được
hiệu chỉnh, kiểm định để mô phỏng dòng chảy
lũ trong quá khứ. Kết quả hiệu chỉnh kiểm định
tương đối tốt, hệ số Nash đạt trên 0,5 ở hầu hết
các trận lũ thực đo được lựa chọn. Các sai số về
tổng lượng, thời gian xuất hiện đỉnh lũ... là chấp
nhận được thể hiện mô hình xây dựng có khả
năng mô phỏng dòng chảy theo không gian và
thời gian.
- Sai số do số liệu do dòng chảy thực đo: số liệu
dòng chảy thực đo tại Bình Tường hầu hết được
đo theo ốp 7h, đối với các trận lũ lớn có thể đo
với ốp nhỏ hơn tuy nhiên việc đo này không liên
tục, dẫn đến có thể chưa đo đúng được thời
điểm đỉnh lũ xuất hiện. Trong khi mô hình mô
phỏng theo bước tính 1 giờ cũng gây ra sai số
trong mô phỏng, số liệu dòng chảy thực đo trên
Hiện nay, khi các hồ chứa đã hoạt động trên
lưu vực, mô hình có thể được nghiên cứu phát
triển bổ sung thêm hoạt động của các hồ chứa
bằng một mô đun vận hành hồ chứa. Đồng
thời, với khả năng mô tả sự thay đổi của đặc
trưng lưu vực theo không gian, mô hình này có
thể cập nhật trực tiếp dữ liệu khí tượng dự báo
thực tế được ước tính từ đường quan hệ mực từ các mô hình khí hậu, nên hoàn toàn có thể
nước - lưu lượng cũng có thể chưa chính xác áp dụng mô hình trong dự báo lũ thời gian thực
cho lưu vực trong giai đoạn hiện nay. Khi ứng
dụng mô hình trong quá khứ, mạng lưới các
trạm mưa còn thưa thớt, để nâng cao kết quả
mô phỏng lũ, cần thu thập thêm dữ liệu mưa
tại các trạm trong lưu vực, có thể kết hợp với
các dữ liệu mưa radar để có khả năng thể hiện
mưa theo không gian, nâng cao chất lượng mô
phỏng lũ cũng như dự báo lũ của lưu vực.
trong quá trình đo đặc biệt tại các trận lũ lớn.
- Mô hình trong hiệu chỉnh và kiểm định: Mô
hình hiệu chỉnh rất nhiều thông số tại các tiểu
lưu vực tuy nhiên chỉ dựa vào dòng chảy thực
đo tại cửa ra của lưu vực. Ngoài ra việc mô
phỏng thời gian chảy truyền chỉ có thể đánh giá
dựa vào vào mô phỏng liên tục một mùa lũ sau
đó để đơn giản trong quá trình tính toán áp dụng
cho tất cả mô phỏng còn lại cũng gây ra sai số.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
8
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 54 - 2019
CHUYỂN GIAO
CÔNG NGHỆ
[1] Arnold, J. G., Allen, P. M. and Bernhardt, G. (1993) ‘A comprehensive surface-groundwater
flow model’, Journal of Hydrology. Elsevier, 142(1–4), pp. 47–69. doi: 10.1016/0022-
1694(93)90004-S.
[2] Baltas, E. A., Dervos, N. A. and Mimikou, M. A. (2007) ‘Technical Note: Determination of
the SCS initial abstraction ratio in an experimental watershed in Greece’, Hydrology and
Earth System Sciences, 11(6), pp. 1825–1829. doi: 10.5194/hess-11-1825-2007.
[3] Bevans, H. E. (1986) ‘Estimating stream-aquifer interactions in coal areas of Eastern Kansas
by using stream flow records’, U.S. Geological Survey, (13), pp. 51–64.
[4] Cunge, J. A. (1969) ‘On The Subject Of A Flood Propagation Computation Method
(Musklngum Method)’, Journal of Hydraulic Research. Taylor & Francis Group, 7(2), pp.
205–230. doi: 10.1080/00221686909500264.
[5] Department of Agriculture, U. S. (2004) ‘Chapter 4 Storm Rainfall Depth’, in National
Engineering Handbook.
[6] Moradkhani, H. and Sorooshian, S. (2009) ‘General Review of Rainfall-Runoff Modeling:
Model Calibration, Data Assimilation, and Uncertainty Analysis’, in Hydrological
Modelling and the Water Cycle. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, pp. 1–24.
doi: 10.1007/978-3-540-77843-1_1.
[7] Smedema, L. K. and Rycroft, D. W. (1983) Land Drainage: Planning and Design of
Agricultural Drainage Systems. Edited by C. U. Press. Ithaca: Batsford Academic and
Educational Ltd, London.
[8] Smith, M. B. et al. (2004) ‘The distributed model intercomparison project (DMIP):
motivation and experiment design’, Journal of Hydrology. Elsevier, 298(1–4), pp. 4–26. doi:
10.1016/J.JHYDROL.2004.03.040.
[9] Sugawara, M. (1995) ‘Tank Model’, in Singh, V. P. (ed.) Computer models of watershed
hydrology. Colorado: Water Resources Publications, p. 1130.
[10] Vaze, J. et al. (2011) Guidelines for RainfallRunoff Modelling - Towards Best Practice
Model Application.
[11] WMO (2013) Intercomparison of flood forecasting models. Decision-Support for the Selection
of Flood Forecasting Models.
9
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 54 - 2019
9 trang
16440
Free
Bạn đang xem tài liệu "Nghiên cứu xây dựng mô hình mô phỏng lũ lưu vực sông Kone", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- nghien_cuu_xay_dung_mo_hinh_mo_phong_lu_luu_vuc_song_kone.pdf
