Tìm kiếm
Đang tải khung tìm kiếm
Kết quả 1 đến 1 của 1

    THẠC SĨ Ứng dụng mô phỏng dự báo lũ cho lưu vực sông Vệ - trạm An Chỉ, tỉnh Quảng Ngãi

    D
    dream dream Đang Ngoại tuyến (18495 tài liệu)
    .:: Cộng Tác Viên ::.
  1. Gửi tài liệu
  2. Bình luận
  3. Chia sẻ
  4. Thông tin
  5. Công cụ
  6. Ứng dụng mô phỏng dự báo lũ cho lưu vực sông Vệ - trạm An Chỉ, tỉnh Quảng Ngãi

    MỞ ĐẦU
    Do hạn chế về số liệu, do sự nhận thức không đầy đủ về các quá trình vật lý và khả
    năng đáp ứng của công nghệ đo đạc các yếu tố thuỷ lực nên trên thế giới cũng như ở Việt
    Nam hiện có rất nhiều mô hình thủy văn, thủy lực đang được sử dụng để tính toán các đặc
    trưng cũng như mô phỏng dòng chảy trên các lưu vực sông. Trước đây, do sự hạn chế của
    công cụ tính toán (máy tính), các mô hình tham số tập trung thường được ưa chuộng do sự
    đơn giản, số lượng thông số ít, dễ dàng hiệu chỉnh và vận hành (tuy nhiên mức độ chính
    xác không cao - do sự trung bình hoá các điều kiện lưu vực) thì hiện nay các mô hình tham
    số phân phối có mức độ chính xác cao hơn và cũng phức tạp hơn với những bộ thông số
    đồ sộ được sử dụng cùng với sự phát triển nhanh chóng của công nghệ thông tin.
    Mức độ tin cậy của mỗi mô hình phụ thuộc vào cách thiết kế cấu trúc mô hình
    và bộ thông số. Tuy nhiên, việc ước lượng các thông số địa hình, đặc tính vật lý của
    đất, tầng ngậm nước, sử dụng đất trên lưu vực . trong các mô hình thủy văn thường
    rất khó khăn, do giá trị các thông số vốn không thể đo được trực tiếp, mà cần phải
    giả định một giá trị ban đầu nào đó tuỳ theo kinh nghiệm của người khai thác, sau
    đó cần hiệu chỉnh để tìm ra bộ thông số tối ưu nhằm nâng cao hiệu quả mô hình.
    Đối với một số mô hình phổ biến như bộ mô hình HEC của Cục Công binh Mỹ, bộ
    mô hình MIKE của Viện Thủy lực Đan Mạch ., khai thác mô hình thường có nhiều thuận
    lợi từ những kinh nghiệm đã được công bố trong các bài báo và nghiên cứu trước đó. Tuy
    nhiên, với những mô hình mới, việc khai thác có thể sẽ gặp nhiều khó khăn trong quá trình
    hiệu chỉnh bộ thông số tối ưu. Kể cả với những đối tượng có kinh nghiệm, quá trình mô
    phỏng và kiểm nghiệm mô hình vẫn gây rất nhiều trở ngại do số lượng các thông số mô
    hình là rất lớn, rất tốn kém thời gian để tìm ra bộ thông số phù hợp cho từng lưu vực.
    Có hai phương pháp hiệu chỉnh thông số là thử sai và tối ưu hoá. Phương pháp
    thử sai được sử dụng rộng rãi vì tính đơn giản, nhưng mất nhiều thời gian và mang
    tính chủ quan, phụ thuộc kinh nghiệm khai thác mô hình, chỉ phù hợp với các mô
    hình ít thông số. Phương pháp tối ưu hoá mang tính khách quan, do đó phạm vi tìm
    kiếm rộng hơn, rất tiện lợi cho khai thác các mô hình thông số phân phối.
    Để rút ngắn hơn nữa thời gian hiệu chỉnh, hay chính là giảm bớt khối lượng
    tính trong phương pháp tối ưu hoá, xuất hiện nhu cầu phải giới hạn số lượng các
    thông số cần hiệu chỉnh, nói cách khác là phải phân tích độ nhạy (SA) cho các
    thông số. SA là công cụ khảo sát và hoàn thiện cấu trúc mô hình, chỉ ra các thông số
    quan trọng. SA đánh giá mức độ ảnh hưởng các thông tin đầu vào tới sản phẩm đầu
    ra của mô hình để tập trung hiệu chỉnh vào một số thông số nhạy (phản ứng tốt với
    đầu ra) và có thể bỏ qua các thông số không nhạy (trơ), làm giảm khối lượng tính
    toán. Điều đầu tiên phải quan tâm khi khai thác mô hình là phải tìm hiểu ý nghĩa
    của mỗi thông số để đánh giá một cách sơ bộ mức độ quan trọng của chúng. Điều
    này có nghĩa là phải nhận thức rõ ràng về tất cả các thông số được sử dụng và các
    quá trình được tính toán trong mô hình. Các thông số không được tường minh
    không nên hiệu chỉnh vì có thể việc hiệu chỉnh sẽ gán cho các giá trị không phù hợp
    với bản chất vật lý. Không hiểu về độ nhạy của thông số cũng có thể dẫn đến việc
    tập trung hiệu chỉnh vào một thông số không nhạy và làm tăng thời gian tính toán.
    Tập trung vào hiệu chỉnh các thông số nhạy dẫn tới ước lượng tốt hơn giá trị của nó
    và làm giảm khối lượng tính cũng như độ bất định của mô hình.
    Gần đây trên thế giới, một số phương pháp phân tích độ nhạy, bao gồm các
    loại thông số tổng thể hay chi tiết, với kỹ thuật phân tích vi phân hay tích phân, đã
    được áp dụng để sàng lọc các thông số mô hình trước khi hiệu chỉnh.
    Trong [25] M.G.F. Werner, N.M. Hunter và P.D. Bates đã sử dụng phương
    pháp ước lượng 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 tương tác 1D, 2D trên lưu vực sông.
    Meuse. A. Bahremand và F. De Smedt [10] kiểm định tự động và phân tích độ nhạy
    các thông số sử dụng mô hình ước lượng thông số độc lập (PEST) với mô hình
    WetSpa cho lưu vực Torysa có diện tích khá lớn ở Slovakia đã đạt được những kết
    quả khả quan. Ryan Fedak (1999) đã nghiên cứu ảnh hưởng của kích thước ô lưới
    với hai mô hình HEC-1 và TopModel [19]. Ngoài ra, có thể kể đến các nghiên cứu
    của Iman và Helton (1988) [27], Campolongo và Saltelli (1997) [18], Nguyen T.G.
    và De Kov J. [30], .
    Trong thực tiễn khai thác mô hình ở Việt Nam, việc phân tích độ nhạy vẫn
    chưa được quan tâm đúng mức. Ngoài một số nghiên cứu của Lâm Quốc Anh và
    Phan Quốc Khánh (2008) về cân bằng trong lĩnh vực toán học [9], Hồ Thị Minh Hà
    (2008) với (ReCM3) [2] , hiện chưa có nhiều công trình đi sâu vào phân tích độ
    nhạy. Nên tiến hành nghiên cứu vấn đề này do tính hữu dụng không chỉ cho phát
    triển, hiệu chỉnh mô hình mà còn làm giảm độ bất định trong quá trình mô phỏng .
    Xuất phát từ các vấn đề nêu trên, mục tiêu của luận văn này là đánh giá độ nhạy
    các thông số trong mô hình WetSpa, là một mô hình còn khá mới, bắt đầu được ứng
    dụng ở Việt Nam, nhằm phục vụ việc thu thập số liệu, hiệu chỉnh, kiểm định và khai
    thác nó thuận lợi trong thực tiễn.
    Phạm vi không gian và phạm vi khoa học của đề tài là ứng dụng mô phỏng dự báo lũ
    cho lưu vực sông Vệ - trạm An Chỉ, tỉnh Quảng Ngãi
    .
    Lựa chọn phương pháp phân tích độ nhạy thường được dựa trên mức độ phức
    tạp của mô hình và mục tiêu phân tích. Morgan, Henrion và Small (1990) [24] đã
    đưa ra bốn chỉ tiêu lựa chọn như sau: 1) độ bất định về dạng mô hình (nếu cấu trúc
    mô hình và các tương tác mang tính khái quát thì không phù hợp với phương pháp
    định lượng toàn diện), 2) bản chất của mô hình (số lượng đầu vào và thông số, phản
    ứng phức tạp, liên tục hay đứt đoạn), 3) yêu cầu phân tích (kết quả trực tiếp gây ra
    những tác động quan trọng) và 4) điều kiện nguồn (thời gian, con người và phần
    mềm). Căn cứ vào các chỉ tiêu này, phương pháp Morris là một phương pháp phân
    tích độ nhạy tổng thể đã được chứng minh là khá hiệu quả trong những nghiên cứu
    trước đây (T.G. Nguyen, J.L. de Kok [30], Morris [13]). Cấu trúc luận văn gồm có
    các nội dung chính như sau:
    Tổng quan về mô hình mưa - dòng chảy phân phối, phân tích độ nhạy và lưu
    vực nghiên cứu
    Giới thiệu cơ sở lý thuyết mô hình WetSpa cải tiến và phương pháp Morris
    Phân tích đánh giá độ nhạy các thông số trong mô hình Wetspa cải tiến để dự
    báo lũ trên lưu vực sông Vệ - Trạm An Chỉ

    MỤC LỤC
    LỜI CẢM ƠN .2
    MỤC LỤC 3
    BẢNG KÝ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT 4
    MỞ ĐẦU .6
    Chương 1. TỔNG QUAN .
    .9
    1.1. MÔ HÌNH MƯA - DÒNG CHẢY PHÂN PHỐI .9
    1.1.1 Cấu trúc cơ bản của mô hình mưa - dòng chảy lưu vực .10
    1.1.2. Mô hình mưa - dòng chảy lưu vực .11
    1.2. PHÂN TÍCH ĐỘ NHẠY 17
    1.2.1. Khái niệm 17
    1.2.2. Tính toán độ nhạy 18
    1.2.3. Tầm quan trọng của phân tích độ nhạy .19
    1.3. SƠ LƯỢC ĐẶC ĐIỂM ĐỊA LÝ TỰ NHIÊN CỦA LƯU VỰC SÔNG VỆ - TRẠM
    AN CHỈ 22
    1.3.1. Vị trí địa lý 22
    1.3.2. Địa hình .22
    1.3.3. Địa chất, thổ nhưỡng .24
    1.3.4. Thảm thực vật 24
    1.3.5. Khí hậu 25
    1.3.6. Thủy văn .26
    Chương 2. MÔ HÌNH WETSPA CẢI TIẾN VÀ PHƯƠNG PHÁP MORRIS 29
    2.1. GIỚI THIỆU MÔ HÌNH THỦY VĂN .29
    2.1.1. Lịch sử phát triển mô hình WetSpa .29
    2.1.2. Mô hình WetSpa cải tiến .32
    2.2. PHƯƠNG PHÁP MORRIS 47
    Chương 3. SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP MORRIS ĐỂ ĐÁNH GIÁ ĐỘ NHẠY CÁC
    THÔNG SỐ TRONG MÔ HÌNH WETSPA CẢI TIẾN TRÊN LƯU VỰC SÔNG VỆ
    - TRẠM AN CHỈ .
    .53
    3.1. THU THẬP VÀ XỬ LÝ DỮ LIỆU 53
    3.1.1. Dữ liệu không gian .53
    3.1.2. Số liệu khí tượng 53
    3.1.3. Số liệu thủy văn 53
    3.2. ĐÁNH GIÁ ĐỘ NHẠY CÁC THÔNG SỐ .57
    3.2.1. Tính toán trong Arcview .57
    3.2.2. Lựa chọn các thông số đưa vào phân tích độ nhạy .58
    3.2.3. Thiết lập ma trận B* 67
    3.2.4. Tính toán lưu lượng đầu ra .67
    3.2.5. Phân tích độ nhạy 68
    3.3. HIỆU CHỈNH VÀ KIỂM NGHIỆM MÔ HÌNH 74
    KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ .79
    TÀI LIỆU THAM KHẢO .82
    BẢNG KÝ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT

    Ký hiệu Giải nghĩa Nguyên gốc
    ASCII Bộ mã chuyển đổi thông tin
    chuẩn của Mỹ
    American Standard Code for
    Information Interchange
    BASIN Mô hình lưu vực
    CN Đường cong chỉ số ẩm Curve Number
    D Chiều Dimensional
    DEM Bản đồ số độ cao Digital Elevation Map
    DHI Viện Thủy lực Đan Mạch Danish Hydraulic Institute
    GeoHMS Hệ thống mô phỏng địa lý thủy
    văn
    Geographic - Hydrologic
    Modeling System
    GIS Hệ thông tin địa lý Geographic Information System
    GLUE Phương pháp ước lượng bất
    định khả năng
    Generalised Likelihood
    Uncertainty Estimation
    HBV Mô hình cân bằng nước Hydrologiska Byrans
    Vattenbalansardelning
    HEC Trung tâm Thủy văn công trình Hydrologic Engineering Center
    HMS Hệ thống mô phỏng thủy văn Hydrologic Modeling System
    IHMS Hệ thống mô hình thủy văn kết
    hợp
    Interactive Hydrologic Modeling
    System
    IUH Đường thủy văn đơn vị tức thời Unit Hydrograph
    NAM Mô hình mưa - dòng chảy Nedbor -Afstromming-Model
    NASIM Mô hình Niederschlag -
    Abfluss
    Niederschlag - Abfluss Simulation
    Model
    PEST Mô hình ước lượng thông số
    độc lập
    Parameter Estimator System
    PET Bốc thoát hơi nước khả năng Potential Evapotranspiration
    OAT Thực hiện lần lượt từng bước
    một
    One - At a Time
    ReCM Mô hình Khí hậu khu vực Regional Climate Model
    SA Phân tích độ nhạy Sensitivity Analysis
    SAC-SMA Mô hình tính toán độ ẩm đất Sacramento - Soil Moisture


    Xem Thêm: Ứng dụng mô phỏng dự báo lũ cho lưu vực sông Vệ - trạm An Chỉ, tỉnh Quảng Ngãi
    Nội dung trên chỉ thể hiện một phần hoặc nhiều phần trích dẫn. Để có thể xem đầy đủ, chi tiết và đúng định dạng tài liệu, bạn vui lòng tải tài liệu. Hy vọng tài liệu Ứng dụng mô phỏng dự báo lũ cho lưu vực sông Vệ - trạm An Chỉ, tỉnh Quảng Ngãi sẽ giúp ích cho bạn.
    #1
  7. Đang tải dữ liệu...

    Chia sẻ link hay nhận ngay tiền thưởng
    Vui lòng Tải xuống để xem tài liệu đầy đủ.

    Gửi bình luận

    ♥ Tải tài liệu

social Thư Viện Tài Liệu

Từ khóa được tìm kiếm

Nobody landed on this page from a search engine, yet!

Quyền viết bài

  • Bạn Không thể gửi Chủ đề mới
  • Bạn Không thể Gửi trả lời
  • Bạn Không thể Gửi file đính kèm
  • Bạn Không thể Sửa bài viết của mình
  •  
DMCA.com Protection Status