Luận văn Áp dụng phương pháp ước lượng bất định khả năng (Glue) cho dự báo lũ trên lưu vực sông Vệ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Phạm Thị Thu Hiền ÁP DỤNG PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG BẤT ĐỊNH KHẢ NĂNG (GLUE) CHO DỰ BÁO LŨ TRÊN LƢU VỰC SÔNG VỆ LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC Hà Nội - 2010 Style Definition: TOC 3: Space Before: 3 pt, Tab stops: 15,4 cm, Right,Leader: … + Not at 16,07 cm Style Definition: TOC 1: Tab stops: 15,4 cm, Right,Leader: … + Not at 16,07 cm ii ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN Phạm Thị Thu Hiền ÁP DỤNG PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG BẤT ĐỊNH KHẢ NĂNG (GLUE) CHO DỰ BÁO LŨ TRÊN LƢU VỰC SÔNG VỆ Chuyên ngành: Thủy văn học Mã số: 60.44.90 LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: TS. Nguyễn Tiền Giang Hà Nội- 2010 iii LỜI CẢM ƠN Luận văn này đƣợc thực hiện tại Khoa Khí tƣợng Thủy văn và Hải dƣơng học, Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên. Luận văn nằm trong khuôn khổ đề tài nghiên cứu khoa học cấp Đại học Quốc gia “Phân tích độ nhạy và độ bất định của mô hình WetSpa sử dụng phƣơng pháp Monte Carlo để dự báo lũ (áp dụng cho lƣu vực sông Vệ)”, thực hiện một phần công việc của đề tài. Tôi xin gửi lời cảm ơn đến các thầy cô, đặc biệt là TS. Nguyễn Tiền Giang đã hƣớng dẫn và khích lệ tôi hoàn thành luận văn này. Tôi xin cảm ơn sự giúp đỡ của GS. Yongbo Liu ở Trƣờng Đại học Tự do Brussel, là một trong những ngƣời tham gia xây dựng mô hình đã cung cấp phiên bản mới nhất của mã nguồn mô hình WetSpa. Tôi xin chân thành cảm ơn sinh viên Đoàn Thị Đoan khoa Khí tƣợng Thủy văn và Hải Dƣơng học đã hỗ trợ tôi trong quá trình thực hiện. Tôi xin gửi lời cảm ơn đến Thạc sỹ Phạm Thị Phƣơng Chi và hai bạn sinh viên của Trƣờng đại học Twente, Hà Lan: Daniël Van Puten và Tom Doldersum đã phối hợp cùng tôi thực hiện và cung cấp cho tôi một số kết quả phục vụ cho nghiên cứu này và những chƣơng trình Matlab giúp tôi tìm hiểu về ngôn ngữ lập trình Matlab và Fortran. Cuối cùng xin cảm ơn gia đình và bạn bè đã giúp đỡ, động viên tôi rất nhiều trong suốt quá trình học tập và thực hiện luận văn. Do thời gian và kinh nghiệm hạn chế nên luận văn không tránh khỏi những thiếu sót, vì vậy tôi rất mong sự góp ý của các thầy cô và các bạn để luận văn đƣợc hoàn thiện hơn. Học viên Phạm Thị Thu Hiền iv MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN ................................................................................................................... III BẢNG KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT ................................................................ VI MỞ ĐẦU ............................................................................................................................ 11 CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN ............................................................................................. 55 1.1 Tổng quan về công nghệ dự báo lũ…...………………………………………………5 1.2 Tổng quan về mô hình sử dụng trong dự báo lũ...…………………………………..5 1.2.1 Phân loại mô hình toán thủy văn .......................................................................... 55 1.2.2 Một số mô hình thủy văn sử dụng trong dự báo lũ ............................................... 77 1.3 Đánh giá tính bất định trong quy trình dự báo lũ.......................................................7 1.4 Tổng quan về lƣu vực sông Vệ......................................................................................8 1.4.1 Vị trí địa lý ......................................................................................................... 1212 1.4.2 Địa hình ............................................................................................................. 1313 1.4.3 Địa chất, thổ nhưỡng ......................................................................................... 1414 1.4.4 Thảm phủ thực vật ............................................................................................. 1515 1.4.5 Khí hậu .............................................................................................................. 1515 1.4.6 Đặc điểm thủy văn ............................................................................................. 2020 CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT............................................................................. 2424 2.1 Giới thiệu mô hình WetSpa.........................................................................................25 2.1.1 Lịch sử phát triển của mô hình WetSpa ............................................................ 2424 2.1.2 Mô hình WetSpa ................................................................................................ 2424 2.1.3 Mô hình Wetpass ............................................................................................... 2525 2.1.4 WetSpa cải tiến .................................................................................................. 2626 2.2 Phƣơng pháp ƣớc lƣợng bất định khả năng - GLUE...............................................28 2.2.1 Cơ sở lý thuyết phương pháp GLUE ................................................................. 4343 2.2.2 Xác định chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp ............................................................. 4545 2.2.3 Xác định khoảng giá trị và hàm phân bố của các thông số .............................. 4747 2.2.4 Thiết lập quy trình sử dụng chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp để tính toán khoảng bất định ............................................................................................................................. 4747 2.2.5 Thiết lập quy trình cập nhật độ phù hợp khi có thêm số liệu ............................ 4949 2.2.6 Chế độ mô phỏng và chế độ dự báo .................................................................. 4949 CHƢƠNG 3: ÁP DỤNG PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG BẤT ĐỊNH CHO DỰ BÁO LŨ TRÊN SÔNG VỆ .................................................................................................... 5151 3.1 Thu thập và xử lý dữ liệu.............................................................................................53 3.1.1 Số liệu không gian ............................................................................................. 5151 3.1.2 Số liệu khí tượng thủy văn ................................................................................. 5252 3.2 Tính toán trong Arcview..............................................................................................54 3.3 Các thông số toàn cục của mô hình............................................................................55 Formatted: Font: 12 pt Formatted: Tab stops: 15,4 cm, Left Formatted: Space Before: 0 pt Formatted: Space Before: 0 pt Formatted: Space Before: 0 pt Formatted: Space Before: 0 pt Formatted: Left Formatted: Space Before: 0 pt v 3.4 Xây dựng quy trình dự báo lũ có tính đến độ bất định của bộ thông số.................58 3.4.1 Lựa chọn thông số ............................................................................................. 5757 3.4.2 Khoảng bất định của các thông số .................................................................... 5757 3.4.3 Phương pháp lấy mẫu ....................................................................................... 5858 3.4.4 Tính toán với mô hình WetSpa .......................................................................... 5959 3.4.5 Lựa chọn chỉ tiêu ............................................................................................... 6060 3.4.6 Tính toán khả năng ............................................................................................ 6161 3.4.7 Tính toán bất định (UE) .................................................................................... 6161 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ...................................................................................... 6767 TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................ 7170 Formatted: Space Before: 0 pt vi BẢNG KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT Ký hiệu Giải nghĩa Nguyên gốc DEM Mô hình số độ cao Digital Elevation Model GIS Hệ thống thông tin địa lý GeoInformation System WetSpa Water and Energy Transfer between Soil, Plants and Atmosphere ASCII Bộ mã chuyên đổi thông tin chuẩn của Mỹ American Standard Code for Information Interchange BASIN Mô hình lƣu vực DHI Viện thủy lực Đan Mạch Danish Hydraulic Institue GLUE Phƣơng pháp ƣớc lƣợng bất định khả năng Generalized Likelihood Uncertainty Estimation LHS Phƣơng pháp chọn mẫu siêu lập phƣơng Latin Latin Hypercube Sampling NS Hệ số Nash Sutcliffe Nash-Sutcliffe coefficient ME Hiệu quả mô hình Model Efficiency EV Phƣơng sai Error Variance RBS Tính toán khả năng Retain Behavioural Simulations UE Tính toán bất định Uncertainty Estimation Formatted Table 1 MỞ ĐẦU Quy trình dự báo lũ nói chung bao gồm các bƣớc: thu thập thông tin phục vụ dự báo lũ, giải mã số liệu, cập nhật số liệu, chuẩn bị Ffile dự báo, dự báo lũ, hiệu chỉnh – đánh giá và lựa chọn kết quả dự báo, in bản tin và kết thúc. Quy trình dự báo lũ đƣợc thực hiện theo thứ tự từ thƣợng lƣu đến hạ lƣu, tùy theo điều kiện của từng khu vực mà các nhà dự báo xây dựng các quy trình dự báo cụ thể trên từng lƣu vực. Các quy trình dự báo đƣợc xây dựng theo nguyên tắc chung nhƣng các phƣơng pháp, chƣơng trình hay các mô hình áp dụng trong dự báo lũ trên từng khu vực dự báo có thể khác nhau. Trong quy trình dự báo lũ số liệu luôn đƣợc cập nhật, trao đổi qua hệ thống tin theo sơ đồ nhƣ sau: Hình 1: Sơ đồ các bƣớc trong quy trình dự báo lũ 2 Sự phát triển của quy trình dự báo lũ ngày càng cao cùng với sự phát triển của khoa học công nghệ. Thể hiện rõ rệt ở công nghệ quan trắc, kỹ thuật đo đạc, xử lý số liệu và công nghệ thông tin…. không ngừng nâng cải tiến phục vu vụ cho công tác dự báo lũ. Công nghệ ứng dụng trong quy trình dự báo lũ trong luận văn này chủ yếu là vấn đề áp dụng mô hình toán thủy văn trong dự báo dòng chảy. Có thể phân loại các phƣơng pháp dự báo thủy văn ra thành các nhóm nhƣ: hồi quy, phân tích chuỗi thời gian, mô hình nhận thức, thống kê khách quan, tổng hợp địa lý, địa mạo… Trong dự báo lũ (hạn ngắn) thì nhóm phƣơng pháp sử dụng các mô hình nhận thức đang đƣợc phát triển và ứng dụng rộng rãi nhất. Nguyễn Thanh Sơn đã tổng quan khá đầy đủ các mô hình nội và ngoại nhƣ HYDROGIS, KOD, VRSAP, NLRRM, HMC, SSARR, TANK, NAM, MIKE, MARINE, v.v. đƣợc ứng dụng ở Việt Nam [7]. Ở nƣớc ta, đã có nhiều các công trình công bố liên quan đến nghiên cứu, xây dựng quy trình dự báo lũ. Bùi Văn Đức và nnk (2000), đã nghiên cứu xây dựng công nghệ dự báo mực nƣớc lũ sông Cửu Long tại Tân Châu và Châu Đốc; Cao Đăng Dƣ (2003, 2005) đã đề xuất các quy trình dự báo, cảnh báo lũ trên các sông Trà Khúc và sông Vệ; Đặng Ngọc Tĩnh (2002) đã đề nghị áp dụng tin học trong dự báo, cảnh báo lũ Miền Trung; Nguyễn Lan Châu và nnk (2000) đã đề xuất công nghệ dự báo lũ thƣợng lƣu hệ thống sông Thái Bình; Trần Tân Tiến và nnk (2006) đã xây dựng công nghệ dự báo lũ bằng mô hình số thời hạn 3 ngày cho khu vực Trung Bộ Việt Nam; Trần Thục và nnk (2003) đã xây dựng công nghệ dự báo lũ hệ thống sông Hồng - Thái Bình. Kết quả thu đƣợc từ những công trình này đã và đang mang lại những lợi ích thiết thực trong việc phòng chống lũ lụt, góp phần phát triển kinh tế xã hội [2]. Việc ứng dụng mô hình toán trong dự báo lũ đã góp phần đáng kể trong sự phát triển của công nghệ dự báo lũ. Tuy nhiên, các mô hình thủy văn có thể áp dụng trong dự báo nghiệp vụ cần phải mất nhiều công sức tìm đƣợc bộ tham số của mô hình, đặc biệt với các mô hình thủy văn phân phối. Hơn nữa, do thiếu sự hiểu biết 3 về lƣu vực nghiên cứu và số liệu thực đo nên dẫn đến các trƣờng hợp có nhiều bộ tham số trong mô hình hay nhiều mô hình cùng đƣa ra kết dự báo có chất lƣợng nhƣ nhau [20,28]. Để chọn đƣợc một mô hình cùng bộ thông số có thể dùng trong dự báo tác nghiệp cho một trƣờng hợp cụ thể, các thành phần sau đây cần đƣợc xác định, đo đạc và ƣớc lƣợng [29]: (1) Mô hình: cấu trúc, các tham số, các biến trạng thái, điều kiện ban đầu và điều kiện biên, và (2) Dữ liệu: giá trị đo đạc các biến vào và ra mô hình. Tất cả các thành phần trên đều chứa đựng tính bất định làm ảnh hƣởng đến giá trị dự báo. Trong khi đó, kết quả dự báo lũ hiện nay chỉ cho một kết quả duy nhất tƣơng ứng với số liệu đầu vào và bộ thông số nhất định vì vậy không thể xem xét đánh giá đƣợc ảnh hƣởng của những sai số gặp phải trong quá trình. Tuy nhiên dự báo lũ hiện nay vẫn luôn là một bài toán khó đối với các nhà khoa học, các chuyên gia dự báo khí tƣợng thủy văn không chỉ Việt Nam mà cả các nƣớc tiên tiến trên thế giới. Việc xây dựng một công nghệ dự báo chuẩn xác vẫn còn nhiều khó khăn, luôn tồn tại những sai số yếu tố ảnh hƣởng đến tính chính xác của kết quả dự báo. Vì vậy, đánh giá độ bất định cấu trúc, tham số và số liệu đầu vào của mô hình dự báo đóng vai trò rất quan trọng [9, 10]. Đồng thời, vai trò của việc lƣợng hoá các loại bất định trong dự báo, đặc biệt là dự báo lũ ở nƣớc ta hiện nay chƣa đƣợc xem xét và đánh giá đúng. Một trong những hƣớng nghiên cứu mới trên thế giới hiện nay là thể hiện những sai số quá trình vào kết quả dự báo. Trong [29] M.G.F. Werner, N.M. Hunter và P.D. Bates đã sử dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng bất định khả năng (GLUE) để đánh giá các giá trị bất định về phân phối sử dụng đất trong mô hình thủy động lực tƣơng tác 1D, 2D trên lƣu vực sông. Meuse. A. Bahremand và F. De Smedt [12] kiểm định tự động và phân tích độ nhạy các thông số sử dụng mô hình ƣớc lƣợng thông số độc lập (PEST) với mô hình WetSpa cho lƣu vực Torysa có diện tích khá lớn ở Slovakia đã đạt đƣợc những kết quả khả quan. Ryan Fedak (1999) đã nghiên cứu ảnh hƣởng của kích thƣớc ô lƣới với hai mô hình HEC-1 và TopModel [27]. Ngoài ra, có thể kể đến các nghiên cứu của Iman và Helton [24], Campolongo và Saltelli [16], Nguyen T.G. và De Kov J. [20], ... 4 Với mục đích bƣớc đầu nghiên cứu đánh giá độ bất định cấu trúc, tham số và lƣợng hóa các loại bất định trong mô hình dự báo lũ nhằm đƣa ra một số kết quả khả năng phục vụ cho dự báo lũ luận văn đã thực hiện đề tài “Nghiên cứu ứng dụng phƣơng pháp ƣớc lƣợng bất định (GLUE) vào mô hình dự báo lũ”. Đây là một vấn đề rất mới trong nghiên cứu dự báo lũ hiện nay. Vì vậy mục tiêu chính là nghiên cứu cơ sở lý thuyết và áp dụng thử nghiệm đối với lƣu vực sông Vệ, đại diện cho các lƣu vực sông miền Trung và đã có nhiều nghiên cứu đánh giá tính toán, dự báo lũ và tình hình lũ lụt,… nhƣng chƣa có nghiên cứu nào có xét đến độ bất định. Cụ thể, nội dung luận văn tập trung vào hai vấn đề chính: - Nghiên cứu phƣơng pháp ƣớc lƣợng bất định (GLUE) ứng dụng đối với mô hình dự báo lũ WetSpa - một mô hình mới đƣợc ứng dụng trong dự báo lũ. - Xây dựng quy trình dự báo lũ có tính độ bất định, áp dụng thử nghiệm đối với lƣu vực sông Vệ tính đến trạm An Chỉ. 5 Chƣơng 1. TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan về công nghệ dự báo lũ. Từ năm 1980 đến nay, việc ứng dụng các mô hình toán trong nghiên cứu và nghiệp vụ đã trở nên phổ biến. Cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ tin học và các thiết bị xử lý thông tin, các mô hình sử dụng trong tính toán cũng có sự phát triển mạnh mẽ, tạo khả năng mô phỏng rất tốt các quá trình, hiện tƣợng. Do đó, vấn đề sử dụng mô hình trong tính toán đƣợc đẩy mạnh. Bên cạnh đó các mô hình cũng không ngừng phát triển và hoàn thiện. Các mô hình toán thủy văn đã tạo ra một bƣớc tiến lớn trong dự báo lũ. Việc mô tả các hiện tƣợng thuỷ văn bằng các biểu thức toán học đƣợc gọi là mô hình toán thuỷ văn. Vì các hiện tƣợng thuỷ văn phụ thuộc vào nhiều yếu tố và biến đổi theo cả thời gian và không gian, cho nên các mô hình toán học biểu diễn đầy đủ các mối liên quan phức tạp này đòi hỏi khối lƣợng tính toán lớn. Với sự trợ giúp của máy tính điện tử, mô hình toán thuỷ văn đƣợc phát triển rất mạnh góp phần quan trọng đƣa các phƣơng pháp tính toán dòng chảy từ mƣa vào ứng dụng trong thực tiễn. 1.2 Tổng quan về mô hình sử dụng trong dự báo lũ 1.2.1 Phân loại mô hình toán thủy văn Trong mô hình toán thuỷ văn có thể đƣợc chia làm 2 loại: mô hình tất định và mô hình ngẫu nhiên: 1- Mô hình ngẫu nhiên: Vì dòng chảy chịu ảnh hƣởng của rất nhiều yếu tố, mỗi yếu tố lại tác động lên dòng chảy theo những quy luật riêng, phức tạp, do đó mô hình toán học dù có chi tiết cũng khó mô tả đầy đủ chính xác tất cả các mối quan hệ này. Mô hình toán họcngẫu nhiên coi giá trị dòng chảy mang tính ngẫu nhiên và chuỗi số tập hợp các giá trị của dòng chảy phải tuân theo quy luật thống kê. Những mô hình toán loại này đang đƣợc sử dụng có hiệu quả trong việc dự báo thủy văn dài hạn và tính toán thiết kế các công trình trên sông. Hiện có 2 loại: Formatted: Space Before: 6 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Font: (Default) Times New Roman, 13 pt Formatted: Space Before: 6 pt 6 - Một là để tính khả năng xuất hiện của hiện tƣợng, thƣờng dùng để tính toán thiết kế các công trình trên sông. - Loại thứ 2 là mô hình ngẫu nhiên để tính toán dự báo dòng chảy nhƣ các mô hình AR, ARIMA, phƣơng pháp Monte cCarlo … 2- Mô hình tất định: Dòng chảy dòng chảy coi là kết quả tất nhiên của lƣợng mƣa, độ ẩm, … và đặc điểm bề mặt lƣu vực. Trên cơ sở đó mô hình tìm các biểu diễn các quan hệ mƣa - dòng chảy bằng các biểu thức toán học khác nhau. Trong việc mô hình hoá sự hình thánh dòng chảy thì có 2 cách tiếp cận: tiếp cận vật lý – toán và tiếp cận thông số hóa. Đối với cách tiếp cận thông số hóa gồm có: Mô hình thông số tập trung thƣờng xét trên diện tích dòng chảy cơ sở, các thông số đặc trƣng là giá trị trung bình cho cảc lƣu vực. Mô hình thông số tập trung biểu diễn hàm vào và hàm ra phụ thuộc vào thời gian mà không xét theo không gian. Mô hình thông số phân tán ngoài yếu tố thời gian còn chứa ít nhất một thông số nữa thí dụ nhƣ không gian. Những mô hình có thông số tập trung lại có thể đƣợc chia làm 2 loại mô hình hộp đen và mô hình quan niệm.: - Mô hình hộp đen: Cấu tạo và thông số của mô hình không rõ ràng. Các mô hình thông số đơn giản của dòng chảy mặt đã sớm đƣợc dùng trong thuỷ văn. Những mô hình đầu tiên thƣờng là những mô hình mô phỏng quan hệ giữa dòng chảy mặt với lƣợng mƣa và diện tích hứng nƣớc có dạng thuần tuý kinh nghiệm. - Mô hình quan niệm: Khi hiểu biết càng sâu hơn thì mô hình đƣợc dùng ngày càng phức tạp hơn. Do độ phức tạp ngày càng tăng dẫn đến sự phân chia về mặt phƣơng hƣớng sử dụng mô hình. Sự phân chia này đã đẫn đến mô hình thành phần và mô hình hệ thống. Chu trình thuỷ văn xảy ra trên mặt đất có thể chia thành nhiều thành phần. Quan trọng nhất là các thành phần thấm, bốc hơi, dòng chảy ngầm và diễn toán dòng chảy sông ngòi, bao gồm sự tập trung