Nghiên cứu cải tiến mô hình Marine cho dự báo dòng chảy tại khu vực Nam Trung Bộ

Mô hình Marine là một công cụ quan trọng trong việc dự báo dòng chảy cho các lưu vực… 176 trang · Viện Khoa Học Khí Tượng Thủy Văn Và Biến Đổi Khí Hậu · 2022.

• Tác giả: Bùi Văn Chanh
• Người hướng dẫn: PGS.TS Trần Ngọc Anh
• Trường học: Viện Khoa Học Khí Tượng Thủy Văn Và Biến Đổi Khí Hậu
• Chuyên ngành: Thủy Văn Học
• Đề tài: Cải Tiến Mô Hình Marine Để Dự Báo Dòng Chảy Cho Lưu Vực Sông Thiếu Số Liệu Tại Nam Trung Bộ
• Loại tài liệu: Luận Án Tiến Sĩ
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN MÔ PHỎNG VÀ DỰ BÁO TRÊN LƯU VỰC THIẾU SỐ LIỆU
• 1.1. TỔNG QUAN MÔ PHỎNG VÀ DỰ BÁO THỦY VĂN BẰNG MÔ HÌNH TOÁN
• 1.2. TỔNG QUAN CÁC MÔ HÌNH THỦY VĂN THÔNG SỐ PHÂN BỐ
• 1.3. TỔNG QUAN MÔ HÌNH MARINE
• 1.4. TỔNG QUAN CÁC PHƯƠNG PHÁP SỬ DỤNG ĐỂ CẢI TIẾN MÔ HÌNH MARINE
• 1.4.1. Tổng quan mô hình sóng động học một chiều
• 1.4.2. Tổng quan diễn toán dòng chảy qua hồ
• 1.4.3. Tổng quan khắc phục thiếu số liệu mưa phân bố không gian
• 1.4.4. Phương pháp định lượng mưa viễn thám
• 1.4.5. Phương pháp tái phân tích số liệu mưa
• 1.4.6. Phương pháp nội suy mưa không gian
• 1.5. GIỚI THIỆU VỀ KHU VỰC NGHIÊN CỨU
• 1.5.1. Đặc điểm khu vực Nam Trung Bộ
• 1.5.2. Đặc điểm lưu vực sông Cái Nha Trang
• 1.5.3. Đặc điểm lưu vực sông Dinh Ninh Hòa
• 1.5.4. Đặc điểm lưu vực sông Cái Phan Rang
• 1.6. NHỮNG VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU CỦA LUẬN ÁN
• 1.7. TIỂU KẾT CHƯƠNG 1
• 2. CHƯƠNG 2: NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN MÔ HÌNH MARINE
• 2.1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT MÔ HÌNH MARINE
• 2.1.1. Lý thuyết dòng chảy sườn dốc của mô hình MARINE
• 2.1.2. Phương pháp tính thấm trong mô hình MARINE
• 2.1.3. Sơ đồ tính toán mô hình MARINE
• 2.1.4. Bộ thông số mô hình MARINE
• 2.2. CẢI TIẾN MÔ HÌNH MARINE BẰNG MÔ HÌNH SÓNG ĐỘNG HỌC MỘT CHIỀU
• 2.2.1. Lựa chọn kỹ thuật xây dựng mô hình sóng động học đáp ứng khả năng cải tiến mô hình MARINE
• 2.2.2. Cơ sở lý thuyết mô hình sóng động học một chiều
• 2.2.3. Diễn toán sóng động học một chiều tuyến tính
• 2.2.4. Diễn toán sóng động học một chiều phi tuyến
• 2.2.5. Diễn toán sóng động học một chiều cho mạng lưới sông
• 2.2.6. Tích hợp mô hình MARINE và sóng động học một chiều
• 2.3. TÍCH HỢP MÔ HÌNH MARINE VỚI MÔ ĐUN DIỄN TOÁN DÒNG CHẢY QUA HỒ
• 2.3.1. Cơ sở lý thuyết diễn toán dòng chảy qua hồ
• 2.3.2. Xây dựng mô đun diễn toán dòng chảy qua hồ
• 2.3.3. Tích hợp mô đun diễn toán dòng chảy qua hồ với mô hình sóng động học
• 2.4. CẢI TIẾN MÔ HÌNH MARINE BẰNG CÔNG CỤ NỘI SUY MƯA KHÔNG GIAN
• 2.4.1. Cơ sở lý thuyết phương pháp nghịch đảo khoảng cách
• 2.4.2. Tích hợp mô hình MARINE và công cụ nội suy mưa theo không gian
• 2.5. HOÀN THIỆN MÔ HÌNH MARINE CẢI TIẾN
• 2.6. TIỂU KẾT CHƯƠNG 2
• 3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MARINE CẢI TIẾN ĐỂ MÔ PHỎNG VÀ DỰ BÁO DÒNG CHẢY TRÊN MỘT SỐ LƯU VỰC SÔNG Ở KHU VỰC NAM TRUNG BỘ
• 3.1. CƠ SỞ DỮ LIỆU ĐẦU VÀO
• 3.1.1. Dữ liệu bản đồ
• 3.1.2. Dữ liệu khí tượng thủy văn và hồ chứa
• 3.2. ỨNG DỤNG MÔ PHỎNG DÒNG CHẢY LŨ TRÊN MỘT SỐ LƯU VỰC SÔNG Ở KHU VỰC NAM TRUNG BỘ
• 3.2.1. Ứng dụng thử nghiệm trên lưu vực sông Cái Nha Trang
• 3.2.2. Thiết lập mô hình MARINE cải tiến cho lưu vực sông Cái Nha Trang
• 3.2.3. Hiệu chỉnh và kiểm định bộ thông số cho lưu vực sông Cái Nha Trang
• 3.2.4. Đánh giá chi tiết hiệu quả mô phỏng của mô hình MARINE cải tiến trên lưu vực sông Cái Nha Trang so với mô hình gốc
• 3.2.5. Ứng dụng thử nghiệm trên lưu vực sông Dinh Ninh Hòa
• 3.2.6. Thiết lập mô hình MARINE cải tiến cho lưu vực sông Dinh Ninh Hòa
• 3.2.7. Hiệu chỉnh và kiểm định bộ thông số cho lưu vực sông Dinh Ninh Hòa
• 3.2.8. Đánh giá chi tiết hiệu quả mô phỏng của mô hình MARINE cải tiến trên lưu vực sông Dinh Ninh Hòa so với mô hình gốc
• 3.2.9. Ứng dụng thử nghiệm trên lưu vực sông Cái Phan Rang
• 3.2.10. Thiết lập mô hình MARINE cải tiến cho lưu vực sông Cái Phan Rang
• 3.2.11. Hiệu chỉnh và kiểm định bộ thông số cho lưu vực sông Cái Phan Rang
• 3.2.12. Đánh giá chi tiết hiệu quả mô phỏng của mô hình MARINE cải tiến trên lưu vực sông Cái Phan Rang so với mô hình gốc
• 3.2.13. Đánh giá chung về hiệu quả và khả năng ứng dụng của mô hình MARINE cải tiến
• 3.3. ỨNG DỤNG DỰ BÁO THỬ NGHIỆM DÒNG CHẢY LŨ TRÊN LƯU VỰC SÔNG CÁI NHA TRANG
• 3.3.1. Yêu cầu và hiện trạng dự báo trên lưu vực sông Cái Nha Trang
• 3.3.2. Tính toán lượng mưa dự báo cho mô hình MARINE cải tiến
• 3.3.3. Ứng dụng dự báo thử nghiệm trong mùa lũ năm 2020
• 3.3.4. Thiết lập phương án dự báo bằng mô hình MARINE cải tiến
• 3.3.5. Dự báo và đánh giá độ tin cậy với thời gian dự kiến 24h
• 3.3.6. Dự báo và đánh giá độ tin cậy với thời gian dự kiến 48h
• 3.3.7. Đánh giá khả năng ứng dụng mô hình MARINE cải tiến trong dự báo cho các lưu vực sông
• 3.4. TIỂU KẾT CHƯƠNG 3
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH NGHIÊN CỨU
• PHỤ LỤC BẢNG
• PHỤ LỤC HÌNH

Tóm tắt

I. Tổng quan về mô hình Marine trong dự báo dòng chảy

Mô hình Marine là một công cụ quan trọng trong việc dự báo dòng chảy cho các lưu vực sông, đặc biệt là ở những khu vực thiếu số liệu như Nam Trung Bộ. Mô hình này giúp cải thiện độ chính xác trong việc mô phỏng và dự báo dòng chảy, từ đó hỗ trợ công tác quản lý nước và phòng chống thiên tai. Việc áp dụng mô hình Marine không chỉ giúp nâng cao chất lượng dự báo mà còn tạo ra những giải pháp hiệu quả cho các vấn đề liên quan đến quản lý tài nguyên nước.

1.1. Đặc điểm của mô hình Marine và ứng dụng

Mô hình Marine được thiết kế để mô phỏng dòng chảy trên các lưu vực sông, với khả năng xử lý các yếu tố như địa hình, thổ nhưỡng và độ che phủ thực vật. Ứng dụng của mô hình này rất đa dạng, từ dự báo lũ lụt đến quản lý tài nguyên nước.

1.2. Lợi ích của việc cải tiến mô hình Marine

Cải tiến mô hình Marine giúp nâng cao độ chính xác trong dự báo dòng chảy, đặc biệt là trong các khu vực thiếu số liệu. Điều này không chỉ giúp giảm thiểu thiệt hại do thiên tai mà còn hỗ trợ các hoạt động phát triển bền vững.

II. Thách thức trong dự báo dòng chảy ở Nam Trung Bộ

Nam Trung Bộ là khu vực có nhiều thách thức trong việc dự báo dòng chảy do thiếu số liệu và điều kiện địa hình phức tạp. Việc thiếu số liệu mưa và thông tin thủy văn chính xác đã gây khó khăn cho các mô hình dự báo. Điều này đòi hỏi các nhà nghiên cứu phải tìm ra các giải pháp hiệu quả để cải thiện chất lượng dự báo.

2.1. Thiếu số liệu và ảnh hưởng đến dự báo

Thiếu số liệu mưa và thông tin thủy văn chính xác đã ảnh hưởng nghiêm trọng đến khả năng dự báo dòng chảy. Các mô hình hiện tại thường không thể phản ánh đúng thực tế, dẫn đến những sai lệch trong kết quả dự báo.

2.2. Địa hình phức tạp và thách thức mô phỏng

Địa hình phức tạp của Nam Trung Bộ tạo ra nhiều thách thức trong việc mô phỏng dòng chảy. Các yếu tố như độ dốc, loại đất và thảm thực vật đều ảnh hưởng đến quá trình dòng chảy, làm cho việc dự báo trở nên khó khăn hơn.

III. Phương pháp cải tiến mô hình Marine cho dự báo dòng chảy

Để cải tiến mô hình Marine, cần áp dụng các phương pháp hiện đại như mô hình sóng động học và công cụ nội suy mưa không gian. Những phương pháp này giúp nâng cao độ chính xác của mô hình, từ đó cải thiện khả năng dự báo dòng chảy cho các lưu vực sông thiếu số liệu.

3.1. Tích hợp mô hình sóng động học vào Marine

Việc tích hợp mô hình sóng động học vào mô hình Marine giúp cải thiện khả năng mô phỏng dòng chảy. Mô hình sóng động học cung cấp thông tin chi tiết về diễn biến dòng chảy, từ đó nâng cao độ chính xác của dự báo.

3.2. Sử dụng công cụ nội suy mưa không gian

Công cụ nội suy mưa không gian giúp tạo ra dữ liệu mưa chi tiết hơn cho mô hình Marine. Việc này rất quan trọng trong việc khắc phục tình trạng thiếu số liệu mưa, từ đó cải thiện chất lượng dự báo dòng chảy.

IV. Ứng dụng mô hình Marine cải tiến trong thực tiễn

Mô hình Marine cải tiến đã được áp dụng thành công trong việc dự báo dòng chảy cho một số lưu vực sông ở Nam Trung Bộ. Kết quả cho thấy mô hình này có khả năng cung cấp thông tin chính xác hơn, giúp các cơ quan chức năng trong việc quản lý tài nguyên nước và phòng chống thiên tai.

4.1. Kết quả ứng dụng trên lưu vực sông Cái Nha Trang

Mô hình Marine cải tiến đã cho kết quả khả quan khi áp dụng trên lưu vực sông Cái Nha Trang. Các số liệu dự báo gần sát với thực tế, giúp nâng cao hiệu quả trong công tác quản lý nước.

4.2. Đánh giá hiệu quả mô hình trên các lưu vực khác

Đánh giá hiệu quả của mô hình Marine cải tiến trên các lưu vực khác cho thấy sự cải thiện rõ rệt trong độ chính xác dự báo. Điều này mở ra cơ hội ứng dụng rộng rãi hơn cho mô hình trong tương lai.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của mô hình Marine

Mô hình Marine cải tiến đã chứng minh được giá trị trong việc dự báo dòng chảy cho các lưu vực sông thiếu số liệu. Tương lai, việc tiếp tục nghiên cứu và phát triển mô hình này sẽ giúp nâng cao khả năng dự báo, đáp ứng tốt hơn nhu cầu quản lý tài nguyên nước và phòng chống thiên tai.

5.1. Tương lai của mô hình Marine trong nghiên cứu thủy văn

Mô hình Marine có tiềm năng lớn trong nghiên cứu thủy văn, đặc biệt là trong bối cảnh biến đổi khí hậu. Việc cải tiến và phát triển mô hình sẽ giúp nâng cao khả năng dự báo và ứng phó với các hiện tượng thời tiết cực đoan.

5.2. Khuyến nghị cho nghiên cứu và ứng dụng

Cần có những khuyến nghị cụ thể cho việc nghiên cứu và ứng dụng mô hình Marine trong thực tiễn. Việc kết hợp các công nghệ mới và dữ liệu hiện có sẽ giúp tối ưu hóa khả năng dự báo dòng chảy.

Nội dung chính

Tổng quan luận án

Mô hình hóa dòng chảy trên các lưu vực sông giữ vai trò trung tâm trong công tác dự báo thủy văn, khôi phục chuỗi số liệu phục vụ phòng chống thiên tai và quản lý tài nguyên nước. Trong bối cảnh các mô hình thông số tập trung bộc lộ hạn chế do việc đơn giản hóa, trung bình hóa các quá trình vật lý mặt đệm và không phản ánh được tác động chi tiết của con người (như các công trình hồ chứa, đập dâng), xu hướng ứng dụng mô hình thủy văn thông số phân bố ngày càng phát triển. Tuy nhiên, rào cản lớn nhất khi ứng dụng mô hình phân bố tại các quốc gia đang phát triển, trong đó có Việt Nam, là tình trạng thiếu số liệu mưa phân bố không gian và thiếu số liệu mặt cắt ngang hình học lòng dẫn, đặc biệt tại các vùng núi đầu nguồn.

Luận án tiến sĩ thủy văn học của nghiên cứu sinh Bùi Văn Chanh, với đề tài "Nghiên cứu cải tiến mô hình MARINE để mô phỏng và dự báo dòng chảy cho lưu vực sông thiếu số liệu - Áp dụng cho khu vực Nam Trung Bộ" (Mã số: 9440224), thực hiện tại Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu (Bộ Tài nguyên và Môi trường) dưới sự hướng dẫn của PGS.TS Trần Ngọc Anh và PGS.TS Lương Tuấn Anh vào năm 2022, tập trung giải quyết khoảng trống kỹ thuật này.

Mục tiêu nghiên cứu của luận án được xác định gồm hai nội dung chính:

1. Cải tiến mô hình MARINE để mô phỏng và dự báo dòng chảy chính xác hơn trên các lưu vực sông không ảnh hưởng của thủy triều, thiếu số liệu mưa phân bố theo không gian và thiếu mặt cắt lòng dẫn.
2. Ứng dụng mô hình MARINE cải tiến để mô phỏng và dự báo dòng chảy cho một số lưu vực sông thiếu số liệu ở khu vực Nam Trung Bộ.

Hệ thống luận điểm bảo vệ của luận án gồm:

• Luận điểm 1: Việc tích hợp mô hình sóng động học, mô đun diễn toán hồ chứa và công cụ nội suy mưa góp phần cải tiến mô hình MARINE để tăng cường khả năng mô phỏng, dự báo trên các lưu vực sông không ảnh hưởng triều.
• Luận điểm 2: Các công cụ, mô hình đã xây dựng và tích hợp trong mô hình MARINE cải tiến đáp ứng yêu cầu và phù hợp để mô phỏng, dự báo lũ cho một số lưu vực thiếu số liệu như ở khu vực Nam Trung Bộ.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Dòng chảy trên sườn dốc và trong lòng dẫn sông; cơ sở lý thuyết, thuật toán và quá trình tính toán của mô hình thủy văn thông số phân bố MARINE; cơ sở lý thuyết và sơ đồ giải của mô hình sóng động học một chiều, thuật toán diễn toán dòng chảy qua hồ chứa và các phương pháp nội suy mưa không gian.
• Phạm vi nghiên cứu: Dòng chảy lũ trên sườn dốc và trong sông không chịu ảnh hưởng của thủy triều; các lưu vực sông miền núi, diện tích vừa và nhỏ thiếu số liệu quan trắc tại khu vực Nam Trung Bộ gồm ba lưu vực: sông Cái Nha Trang, sông Dinh Ninh Hòa (tỉnh Khánh Hòa) và sông Cái Phan Rang (tỉnh Ninh Thuận); chuỗi chu kỳ thời gian mô phỏng tập trung vào các trận lũ lịch sử giai đoạn 2009–2018 và thử nghiệm dự báo nghiệp vụ mùa lũ năm 2020.

Đặc trưng lưu vực	Sông Cái Nha Trang	Sông Dinh Ninh Hòa	Sông Cái Phan Rang
Diện tích lưu vực	2.000 km²	Khoảng 1.000 km²	3.000 km²
Chiều dài dòng chính	79 km	Chảy qua Dục Mỹ, Ninh Hòa	119 km (dài lưu vực 95 km)
Độ dốc lòng sông/lưu vực	3,7‰ (độ dốc lưu vực 2,8%)	Độ dốc trung bình 5,5%	17,7‰ (độ cao TB 483 m)
Đỉnh núi cao nhất	Hòn Giao Bắc (2.038,2 m)	Núi Chư Mu (2.000 m)	Bi Đúp (2.280 m)
Trạm khống chế chính	Diên Xuân, Thác Ngựa, Đồng Trăng	Dục Mỹ, Ninh Thượng, Ninh Hòa	Phước Hà, Tân Mỹ

---

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Tổng quan lịch sử mô hình hóa dòng chảy cho thấy các bước phát triển từ những năm 1850 với các công trình của Mulvany (1850) và Darcy (1856), cho đến sự bùng nổ của máy tính điện tử từ thập niên 1960. Các thế hệ mô hình thủy văn đã phát triển từ mô hình tập trung tuyến tính (Tank, NAM, SSARR, Kalinin-Miliukov-Nash, HBV, Sac-SMA) sang phi tuyến (HEC-HMS, ARNO). Theo các báo cáo từ Dự án So sánh Mô hình Phân bố (DMIP), mô hình thông số phân bố thể hiện tính ưu việt rõ nét đối với các lưu vực có diện tích trên 65 km² nhờ mô tả được sự biến thiên không gian của mưa và các thuộc tính mặt đệm.

Các mô hình phân bố trên thế giới được chia thành hai nhánh:

1. Mô hình tham số: Mô phỏng dòng chảy qua các bể chứa thẳng đứng như FRASC, IFAS, DIMOSOP, GEOTOP, HMC, USDAHL, WatFlood.
2. Mô hình dựa trên vật lý thực sự: Sử dụng phương trình vi phân toán lý như WETSPA, Mike SHE, CATHY (xấp xỉ sóng khuếch tán), GBHM, TOPKAPI, WEP, và MARINE (xấp xỉ sóng động học).

Mô hình MARINE (Modélisation de l’Anticipation du Ruissellement et des Inondations pour des Événements Extrêmes) do nhóm HydroEco thuộc Viện Cơ học Chất lỏng Toulouse (IMFT, Pháp) phát triển ban đầu từ luận án của Estupina trong dự án PACTES, nhằm cảnh báo lũ quét tại miền Nam nước Pháp. Mô hình sau đó được triển khai tại Tây Ban Nha, Oman và vùng Địa Trung Hải. Tại Việt Nam, MARINE được du nhập từ năm 2001 thông qua Dự án FLOCODS mô phỏng lũ sông Hồng, sau đó được nhóm nghiên cứu của Nguyễn Lan Châu, Nguyễn Văn Điệp, Bùi Đình Lập, Nguyễn Tiến Cường ứng dụng cho lưu vực sông Đà, sông Hương.

Mặc dù có nền tảng vật lý rõ ràng cho dòng chảy tràn sườn dốc và mã nguồn mở, mô hình MARINE nguyên bản tồn tại ba khoảng trống kỹ thuật lớn:

• Diễn toán dòng chảy lòng dẫn: MARINE gốc chỉ mô phỏng thủy lực cho dòng chính bằng phương pháp cộng dồn đơn giản (thủ tục CalcApLat), coi toàn bộ các phụ lưu như dòng chảy sườn dốc. Các kết nối trước đây thường ghép MARINE với các mô hình thủy lực 1D như IMECH-1D, HEC-RAS hay MAGE-1D, nhưng các mô hình này đòi hỏi đầy đủ số liệu mặt cắt ngang lòng dẫn – yếu tố hoàn toàn thiếu hụt ở vùng thượng nguồn miền núi Việt Nam. Nếu ghép với mô hình Muskingum thì lại mang tính tham số tuyến tính, không phản ánh tính chất động lực của sóng lũ.
• Thiếu mô đun điều tiết hồ chứa: Nam Trung Bộ có mật độ công trình thủy lợi, hồ chứa dày đặc nhưng MARINE gốc chưa có thuật toán mô tả quá trình giữ nước và xả lũ của hồ chứa.
• Xử lý mưa không gian: Phương pháp cũ sử dụng radar hay ảnh mây vệ tinh (GSMAP, GPM, TRMM) có sai số cao ở vùng núi hiểm trở và độ trễ lớn; trong khi phương pháp đa giác Thiessen gán giá trị mưa bậc thang đồng nhất trong từng ô, không phản ánh được quy luật suy giảm hay tăng mưa theo độ cao địa hình.

Luận án định vị trọng tâm vào việc bổ sung và tích hợp trực tiếp vào mã nguồn của MARINE: mô hình sóng động học một chiều cho toàn mạng lưới sông không cần mặt cắt ngang chi tiết, mô đun điều tiết hồ chứa và công cụ nội suy mưa nghịch đảo khoảng cách có xét đến tương quan độ cao (IDW-DEM).

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Cơ sở lý thuyết và khung phân tích

• Lý thuyết dòng chảy sườn dốc trong MARINE gốc: Sử dụng hệ phương trình Saint-Venant 2 chiều xấp xỉ sóng động học. Quá trình thấm qua vùng đất chưa bão hòa được mô tả bằng phương trình giải tích Green-Ampt, với các thông số vật lý chính gồm: độ ẩm ban đầu, độ ẩm bão hòa ($\theta_s$), độ dẫn thủy lực bão hòa ($K_s$) và lực hút áp lực ẩm tại mặt thấm bão hòa ($\psi$). Lực cản mặt đệm được đặc trưng bởi hệ số nhám Manning ($n$) biến thiên theo bản đồ thảm phủ.
• Lý thuyết mô hình sóng động học một chiều (SĐH 1D): Hệ phương trình Saint-Venant 1 chiều rút gọn bỏ qua quán tính và độ dốc mặt nước, cân bằng giữa độ dốc đáy sông ($S_0$) và độ dốc ma sát ($S_f$):
  • Phương trình liên tục: $\frac{\partial A}{\partial t} + \frac{\partial Q}{\partial x} = q_L$
  • Phương trình chuyển động dạng sóng động học: $Q = \alpha A^m$ (với $\alpha, m$ xác định từ công thức Manning theo hình học đáy sông: chiều rộng đáy $B$ và độ dốc $S_0$). Phương trình được giải bằng sơ đồ sai phân ẩn tuyến tính hoặc phi tuyến kết hợp thuật toán lặp Newton-Raphson.
• Lý thuyết diễn toán dòng chảy qua hồ: Dựa trên phương trình cân bằng lượng trữ: $\frac{dV}{dt} = I(t) - O(H, t)$, kết hợp với các đường đặc tính hình học lòng hồ $V(Z)$, $F(Z)$ và phương trình xả qua tràn/công trình ngầm $O(H) = m \cdot B_{tr} \sqrt{2g} \cdot H^{3/2}$. Thuật toán được giải bằng phương pháp Runge-Kutta bậc 3.
• Lý thuyết nội suy mưa không gian có xét yếu tố địa hình: Phương pháp nghịch đảo khoảng cách theo trọng số (IDW) có điều chỉnh lũy thừa khoảng cách và bán kính ảnh hưởng, kết hợp với phương trình hồi quy bội phi tuyến biểu diễn mối quan hệ giữa lượng mưa giờ tại trạm quan trắc và cao trình địa hình trích xuất từ mô hình số độ cao (DEM).

Phương pháp nghiên cứu

1. Phương pháp phân tích hệ thống: Tiếp cận lưu vực như một thực thể liên kết giữa sườn dốc, mạng lưới sông nhánh, hồ chứa và dòng chính; phân định các cấp độ tích hợp (nối tiếp, lai ghép, hợp nhất).
2. Phương pháp mô hình hóa toán - lý: Rời rạc hóa không gian lưu vực thành các ô lưới (cell); lập trình thay thế thủ tục cũ CalcApLat bằng mô-đun mới Qluoisong; ghép nối thuật toán Runge-Kutta bậc 3 và thuật toán IDW trực tiếp vào cấu trúc mã nguồn Fortran/C của mô hình MARINE.
3. Phương pháp viễn thám và GIS: Xử lý bản đồ độ cao số DEM (nguồn USGS), phân loại thổ nhưỡng và thảm phủ từ ảnh viễn thám để trích xuất các thuộc tính hình học sông (chiều rộng $B$, chiều dài đoạn sông $\Delta x$, độ dốc $S_0$).
4. Phương pháp thống kê và tiêu chuẩn đánh giá thủy văn: Hiệu chỉnh và kiểm định mô hình dựa trên ba chỉ tiêu chuẩn:
   • Hệ số hiệu quả Nash-Sutcliffe ($NSE$)
   • Sai số đỉnh lũ ($PE_p$, %)
   • Sai số tổng lượng dòng chảy lũ ($PE_{Vol}$, %)

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan mô phỏng và dự báo trên lưu vực thiếu số liệu

Chương này thiết lập nền tảng khái niệm và thực tiễn của đề tài:

• Phân loại rõ ba cấp độ tích hợp mô hình: nối tiếp (link), lai ghép (couple) và hợp nhất (integrate); cùng ba kiểu tích hợp: tích hợp công cụ, tích hợp cơ sở dữ liệu và tích hợp các mô hình toán.
• Đánh giá hiện trạng mạng lưới trạm khí tượng thủy văn Việt Nam: tính đến thời điểm nghiên cứu có 229 trạm thủy văn, 187 trạm khí tượng và 781 điểm đo mưa tự động. Mật độ này còn rất thưa ở các vùng đồi núi thượng nguồn và các trạm chủ yếu tập trung tại vùng trung và hạ lưu.
• Khảo sát ba phương pháp bổ khuyết dữ liệu mưa: viễn thám (radar, vệ tinh), sản phẩm tái phân tích (CFSR, ERA-Interim, MERRA2) và nội suy không gian. Luận án chỉ ra các sản phẩm tái phân tích có độ phân giải thô và độ trễ lớn, không thể ứng dụng trực tiếp cho dự báo lũ tức thời lưu vực dốc; từ đó chứng minh phương pháp IDW kết hợp tương quan địa hình là lựa chọn tối ưu về mặt tính toán cho các sông Nam Trung Bộ.
• Trình bày chi tiết đặc điểm địa lý, địa hình, mạng lưới sông suối, địa chất, thổ nhưỡng và thảm phủ của ba lưu vực thử nghiệm: Cái Nha Trang (đỉnh Hòn Giao Bắc 2.038,2 m, mạng lưới sông dạng nan quạt), Dinh Ninh Hòa (đỉnh Chư Mu 2.000 m, địa hình chuyển tiếp đột ngột) và Cái Phan Rang (đỉnh Bi Đúp 2.280 m, lượng mưa phân bố cực đoan do hoàn lưu gió mùa và hiệu ứng phơn).

Chương 2: Nghiên cứu cải tiến mô hình MARINE

Chương 2 mô tả toàn bộ cấu trúc thuật toán được cải tiến trong mã nguồn mô hình:

• Cải tiến thuật toán thủy lực lòng dẫn: Trong MARINE nguyên bản, dòng chảy tập trung trên các ô lưới được dồn vào dòng chính qua thủ tục CalcApLat mà không xét tới sự truyền sóng lũ thực tế trên các phụ lưu. Tác giả đã loại bỏ thủ tục này, xây dựng chương trình con Qluoisong dựa trên hệ phương trình sóng động học một chiều. Mạng lưới sông được tự động phân cấp theo cấu trúc hình học nhánh sông. Quá trình truyền dòng chảy lũ qua từng đoạn sông $\Delta x$ được giải bằng sơ đồ sai phân ẩn tuyến tính đối với đoạn sông dốc thoải hoặc phi tuyến (với kỹ thuật lặp tiếp tuyến Newton-Raphson) đối với đoạn sông biến động lưu lượng lớn.
• Tích hợp mô đun diễn toán dòng chảy qua hồ chứa: Xây dựng mô-đun hồ chứa liên kết với mạng lưới sông sóng động học. Thay vì dùng các quan hệ đơn giản dạng bảng tra hay phương trình cân bằng tuyến tính, mô-đun giải phương trình vi phân biến thiên mực nước hồ theo sơ đồ Runge-Kutta bậc 3 (với ba bước tính số gia $\Delta H_1, \Delta H_2, \Delta H_3$). Mô-đun tiếp nhận dữ liệu đường đặc tính $V-Z$, $F-Z$ và kích thước hình học công trình xả mặt để tính toán chính xác dòng chảy tràn tự do hoặc xả sâu có kiểm soát.
• Tích hợp công cụ nội suy mưa không gian: Thiết lập công cụ nội suy IDW kết hợp mô hình hồi quy bội phi tuyến theo độ cao địa hình. Thuật toán cho phép xác định bán kính tìm kiếm trạm đo và thiết lập vùng chắn địa hình (loại bỏ ảnh hưởng của các trạm đo nằm ở sườn núi khuất gió), gán dữ liệu mưa phân bố theo từng bước thời gian tính toán ($\Delta t = 1$ giờ) cho từng ô lưới lưu vực.

Chương 3: Ứng dụng mô hình MARINE cải tiến để mô phỏng và dự báo dòng chảy trên một số lưu vực sông ở khu vực Nam Trung Bộ

Chương này trình bày toàn bộ kết quả thực nghiệm mô phỏng và dự báo:

• Thiết lập cơ sở dữ liệu: Xây dựng hệ thống bản đồ số DEM độ phân giải ô lưới $100 \times 100$ m; số hóa bản đồ đất (nhóm đất đỏ vàng feralit, đất mùn trên núi, đất cát ven biển) và bản đồ thảm phủ thực vật (rừng rậm lá rộng, rừng hỗn giao, đất nông nghiệp); số hóa hệ thống sông suối và thông số hồ chứa Đá Bàn.
• Mô phỏng lũ trên lưu vực sông Cái Nha Trang:
  • Hiệu chỉnh bộ thông số với trận lũ lớn tháng 11/2010 tại ba trạm: Diên Xuân, Thác Ngựa và trạm khống chế hạ lưu Đồng Trăng.
  • Kiểm định mô hình qua các trận lũ lịch sử năm 2009, 2013 và 2016.
  • So sánh đối chứng giữa MARINE gốc và MARINE cải tiến tại trạm Đồng Trăng cho thấy: mô hình gốc thường có xu thế mô phỏng đỉnh lũ đến sớm hơn thực tế và dạng đường quá trình dốc đứng do thiếu độ trễ lòng dẫn; mô hình cải tiến tái tạo chính xác cả thời gian xuất hiện đỉnh lũ lẫn hình dạng đường sườn thoái của con lũ.
• Mô phỏng lũ trên lưu vực sông Dinh Ninh Hòa:
  • Hiệu chỉnh với trận lũ năm 2010; kiểm định với các trận lũ năm 2016 và trận lũ tiểu mãn năm 2017 tại các trạm Dục Mỹ, Ninh Thượng và Ninh Hòa.
  • Kiểm chứng hiệu quả mô đun hồ chứa tại hồ Đá Bàn: mô hình phản ánh sát quá trình tích trữ nước cắt lũ của hồ chứa trong giai đoạn đầu trận lũ năm 2010.
• Mô phỏng lũ trên lưu vực sông Cái Phan Rang:
  • Hiệu chỉnh với trận lũ tháng 11/2016; kiểm định với trận lũ tháng 12/2018 tại trạm Phước Hà và Tân Mỹ. Độ dốc lòng sông lớn (17,7‰) kết hợp diện tích rộng (3.000 km²) là bài toán kiểm tra độ ổn định tính toán của thuật toán sóng động học phi tuyến.
• Ứng dụng dự báo thử nghiệm mùa lũ năm 2020 trên sông Cái Nha Trang:
  • Kết nối dự báo thời gian thực với lượng mưa dự báo số trị và hệ thống trạm đo mưa tự động.
  • Thực hiện dự báo dòng chảy lũ thời hạn dự kiến 24 giờ và 48 giờ tại trạm Đồng Trăng và Diên Phú từ tháng 9 đến tháng 12 năm 2020.
  • Phân tích chi tiết trận lũ lớn nhất xuất hiện ngày 30/11/2020: các kết quả dự báo trước 24 giờ và 48 giờ đều phản ánh kịp thời xu thế lên lũ và đỉnh lũ, sai số lưu lượng đỉnh nằm trong giới hạn cho phép của quy trình nghiệp vụ khí tượng thủy văn.

---

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp mới về mặt khoa học và lý luận

1. Đã hoàn thiện cấu trúc toán học của mô hình thủy văn phân bố MARINE bằng việc tích hợp thành công hệ phương trình sóng động học một chiều (sơ đồ sai phân ẩn tuyến tính và phi tuyến) giải cho toàn bộ mạng lưới sông phân cấp. Việc này khắc phục hạn chế giả thiết tích lũy dòng chảy đơn giản của mô hình gốc, giúp mô phỏng chính xác cơ chế thủy lực truyền lũ trên hệ thống sông nhánh mà không đòi hỏi số liệu mặt cắt ngang hình học chi tiết.
2. Tích hợp thành công mô đun diễn toán dòng chảy qua hồ chứa sử dụng phương pháp giải tích Runge-Kutta bậc 3 liên kết trực tiếp với đường đặc tính lòng hồ ($V-Z, F-Z$) và phương trình thủy lực công trình xả, cho phép định lượng ảnh hưởng của các công trình hồ chứa cắt lũ đến dòng chảy hạ du.
3. Tích hợp công cụ nội suy mưa không gian IDW kết hợp hồi quy phi tuyến theo độ cao địa hình và bán kính tìm kiếm có hướng, giúp tự động hóa quá trình xử lý mưa ô lưới từ các trạm đo mưa mặt đất điểm, nâng cao độ chính xác của trường mưa đầu vào.

Đóng góp mới về mặt thực tiễn

1. Bộ mô hình MARINE cải tiến được đóng gói và chia sẻ mã nguồn mở, tạo công cụ tính toán chi tiết dòng chảy lũ phù hợp với điều kiện cơ sở hạ tầng quan trắc tại các vùng núi Việt Nam.
2. Thiết lập thành công bộ thông số mặt đệm (thổ nhưỡng Green-Ampt và hệ số nhám Manning theo thảm phủ) đã được chuẩn hóa qua kiểm định cho ba lưu vực sông trọng điểm Nam Trung Bộ: Cái Nha Trang, Dinh Ninh Hòa và Cái Phan Rang.
3. Chứng minh khả năng ứng dụng thực tế trong công tác nghiệp vụ dự báo lũ thời gian thực với thời gian dự kiến 24 giờ và 48 giờ, hỗ trợ đắc lực cho các Đài Khí tượng Thủy văn khu vực trong công tác cảnh báo thiên tai và tinh giản nhân lực vận hành mô hình.

Bảng tổng hợp đánh giá hiệu quả mô hình MARINE cải tiến so với mô hình gốc

Lưu vực sông	Vị trí trạm	Trận lũ kiểm định	Chỉ tiêu MARINE gốc ($NSE$ / $PE_p$ %)	Chỉ tiêu MARINE cải tiến ($NSE$ / $PE_p$ %)
Sông Cái Nha Trang	Đồng Trăng	Lũ năm 2009	0,71 / 18,5%	0,84 / 6,2%
	Đồng Trăng	Lũ năm 2013	0,68 / 21,3%	0,82 / 8,1%
	Đồng Trăng	Lũ năm 2016	0,73 / 17,9%	0,86 / 5,4%
Sông Dinh Ninh Hòa	Ninh Hòa	Lũ năm 2016	0,65 / 23,4%	0,81 / 9,3%
	Ninh Hòa	Lũ năm 2017	0,67 / 19,8%	0,79 / 8,7%
Sông Cái Phan Rang	Tân Mỹ	Lũ năm 2016	0,69 / 20,5%	0,83 / 7,6%
	Tân Mỹ	Lũ năm 2018	0,70 / 18,2%	0,85 / 6,8%

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Dựa trên các phân tích điều kiện biên và phạm vi nghiên cứu được tác giả trình bày trong luận án:

• Phạm vi thủy lực hạ lưu: Mô hình MARINE cải tiến dựa trên phương trình sóng động học một chiều, do đó chỉ áp dụng phù hợp cho các đoạn sông có độ dốc đáy tương đối lớn và dòng chảy một chiều không chịu ảnh hưởng của hiện tượng nước dâng do triều hoặc sóng truyền ngược từ cửa biển. Tại các vùng hạ lưu sát biển của sông Cái Nha Trang hay sông Dinh Ninh Hòa chịu tác động mạnh của chế độ thủy triều, mô hình chưa thể mô phỏng chi tiết mực nước ngập lụt nếu không ghép nối thêm với mô hình thủy lực 1D/2D đầy đủ (như Mike 11, HEC-RAS hay Telemac-2D).
• Giả thiết hình học lòng dẫn: Mô hình sóng động học sử dụng các giả thiết hình học mặt cắt lòng dẫn dạng đơn giản hóa (hình chữ nhật hoặc hình thang rộng) dựa trên chiều rộng lòng sông $B$ trích xuất từ bản đồ và viễn thám; do đó chưa tính toán được chi tiết hiện tượng tràn bãi bồi phức tạp ở các đoạn sông trung lưu uốn khúc.
• Phụ thuộc mật độ mạng lưới đo mưa: Dù đã có công cụ nội suy IDW kết hợp mô hình số độ cao DEM, chất lượng mô phỏng của mô hình vẫn phụ thuộc vào số lượng và vị trí phân bố của các trạm đo mưa mặt đất. Nếu trận mưa tập trung cục bộ tại các đỉnh núi hoàn toàn không có trạm đo lân cận, sai số đầu vào của trường mưa vẫn xảy ra.
• Hướng nghiên cứu tiếp: Mở rộng nghiên cứu ghép nối mô hình MARINE cải tiến với mô hình thủy lực khu vực cửa sông chịu ảnh hưởng triều; nghiên cứu tích hợp thuật toán đồng hóa dữ liệu viễn thám độ ẩm đất thời gian thực; và thử nghiệm ứng dụng mô hình cho các lưu vực sông xuyên biên giới hoặc miền núi phía Bắc.

---

Giá trị tham khảo

Luận án mang lại giá trị thực tiễn và học thuật cho các nhóm đối tượng chuyên ngành:

• Đối với nghiên cứu sinh, học viên cao học và chuyên gia mô hình hóa thủy văn: Cung cấp chi tiết các sơ đồ sai phân ẩn, thuật toán lặp Newton-Raphson cho sóng động học phi tuyến, giải thuật Runge-Kutta bậc 3 cho bài toán hồ chứa và cấu trúc mã nguồn mở để tiếp tục phát triển các mô-đun thủy văn phân bố.
• Đối với dự báo viên khí tượng thủy văn: Cung cấp một công cụ mô phỏng dự báo dòng chảy lũ hoàn chỉnh, tính toán nhanh, vận hành ổn định trên các lưu vực khan hiếm số liệu mặt cắt địa hình, đáp ứng yêu cầu dự báo lũ hạn ngắn (24–48 giờ).
• Đối với các cơ quan quản lý tài nguyên nước và phòng chống thiên tai cấp tỉnh: Cung cấp chuỗi kết quả đánh giá định lượng khả năng cắt giảm đỉnh lũ của hệ thống hồ chứa (như hồ Đá Bàn), hỗ trợ xây dựng quy trình vận hành liên hồ chứa và phương án ứng phó ngập lụt vùng hạ du tại các tỉnh Khánh Hòa và Ninh Thuận.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Tại sao mô hình MARINE nguyên bản lại cần phải cải tiến khi áp dụng cho các lưu vực sông ở Việt Nam?

Mô hình MARINE nguyên bản của Pháp được thiết kế hướng tới các lưu vực rất nhỏ và dốc nhằm cảnh báo lũ quét. Mô hình chỉ giải thủy lực dòng tràn cho sườn dốc và một tuyến sông chính thông qua thủ tục cộng dồn CalcApLat, xem toàn bộ các sông nhánh như dòng chảy sườn dốc. Khi áp dụng cho các lưu vực diện tích từ hàng trăm đến hàng nghìn km² ở Việt Nam, giả thiết này làm sai lệch thời gian truyền lũ, đỉnh lũ mô phỏng thường đến sớm hơn thực tế. Ngoài ra, MARINE gốc thiếu hoàn toàn mô đun điều tiết dòng chảy qua hồ chứa và chưa có công cụ tự động xử lý trường mưa phân bố theo địa hình.

2. Mô hình sóng động học một chiều có ưu thế gì so với mô hình thủy lực đầy đủ (như HEC-RAS hay Mike 11) trong nghiên cứu này?

Các mô hình thủy lực đầy đủ (dựa trên hệ phương trình Saint-Venant đầy đủ gồm cả số hạng gia tốc và áp lực) yêu cầu dữ liệu chi tiết về hình học mặt cắt ngang lòng sông dọc theo toàn bộ tuyến khảo sát. Đối với vùng núi thượng nguồn Nam Trung Bộ, số liệu mặt cắt ngang hầu như không có. Mô hình sóng động học chỉ yêu cầu các thông số hình học cơ bản như độ dốc đáy sông ($S_0$) và chiều rộng sông ($B$) – những thông số này hoàn toàn có thể trích xuất chính xác từ mô hình số độ cao (DEM) và ảnh vệ tinh, giúp khắc phục triệt để tình trạng thiếu số liệu hình học lòng dẫn mà vẫn đảm bảo tính chất vật lý của quá trình truyền sóng lũ.

3. Công cụ nội suy mưa trong luận án giải quyết vấn đề chênh lệch lượng mưa do địa hình vùng núi bằng cách nào?

Luận án sử dụng phương pháp nghịch đảo khoảng cách theo trọng số (IDW) có hiệu chỉnh, kết hợp đồng thời với mô hình hồi quy bội phi tuyến giữa lượng mưa và độ cao địa hình từ DEM. Thuật toán thiết lập bán kính tìm kiếm và vùng chắn địa hình, cho phép chọn lọc các trạm đo mưa nằm cùng sườn đón gió và loại bỏ các trạm ở sườn khuất gió, đồng thời tự động điều chỉnh lượng mưa trên từng ô lưới theo quy luật biến thiên độ cao địa hình của từng trận lũ.

4. Thuật toán nào được sử dụng để mô phỏng diễn toán dòng chảy qua hồ chứa trong mô hình tích hợp?

Mô-đun hồ chứa sử dụng phương pháp giải tích Runge-Kutta bậc 3 để giải phương trình vi phân cân bằng lượng trữ của hồ. Quá trình tính toán kết hợp trực tiếp giữa đường cong đặc tính lòng hồ $V(Z)$, $F(Z)$ và phương trình thủy lực xả lũ qua tràn tự do hoặc cống xả đáy, cho phép mô phỏng chính xác dung tích trữ và lưu lượng xả lũ qua từng bước thời gian tính toán.

5. Mô hình MARINE cải tiến đã được kiểm nghiệm thực tế và dự báo nghiệp vụ trên những lưu vực sông nào?

Mô hình đã được hiệu chỉnh và kiểm định mô phỏng thành công trên ba lưu vực sông thuộc khu vực Nam Trung Bộ: sông Cái Nha Trang (các trận lũ 2009, 2010, 2013, 2016), sông Dinh Ninh Hòa (các trận lũ 2010, 2016, 2017 có xét đến hồ Đá Bàn) và sông Cái Phan Rang (các trận lũ 2016, 2018). Đồng thời, mô hình đã được ứng dụng dự báo thử nghiệm thời gian thực trong mùa lũ năm 2020 trên lưu vực sông Cái Nha Trang tại các trạm Đồng Trăng và Diên Phú với thời hạn dự kiến 24 giờ và 48 giờ.

---

Kết luận

Luận án của nghiên cứu sinh Bùi Văn Chanh đã giải quyết trọn vẹn mục tiêu cải tiến mô hình thủy văn phân bố MARINE thông qua việc tích hợp hệ thống ba thành phần: mô hình sóng động học một chiều cho toàn mạng lưới sông, mô đun diễn toán hồ chứa bằng phương pháp Runge-Kutta bậc 3 và công cụ nội suy mưa IDW có xét đến yếu tố địa hình. Các kết quả kiểm nghiệm trên ba lưu vực sông Cái Nha Trang, Dinh Ninh Hòa, Cái Phan Rang và thử nghiệm dự báo nghiệp vụ mùa lũ năm 2020 khẳng định mô hình cải tiến có độ ổn định và độ tin cậy cao, khắc phục hiệu quả hiện trạng thiếu số liệu mưa phân bố và mặt cắt hình học lòng sông. Công trình đóng góp cơ sở khoa học quan trọng cho phương pháp tích hợp mô hình thủy văn phân bố và cung cấp công cụ mã nguồn mở hữu ích cho nghiệp vụ dự báo thiên tai lũ lụt tại miền Trung Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN MÔ PHỎNG VÀ DỰ BÁO TRÊN LƯU VỰC THIẾU SỐ LIỆU 1. CÁC KHÁI NIỆM Tích hợp là sự kết hợp những hoạt động, chương trình hoặc các thành phần khác nhau thành một khối chức năng [23]; tích hợp có nghĩa là sự thống nhất, sự hòa hợp, sự kết hợp. Tích hợp (Integration) có nguồn gốc từ tiếng La tinh với nghĩa là xác lập cái chung, cái toàn thể, cái thống nhất trên cơ sở các bộ phận riêng lẻ, tức là kết hợp các phần, các bộ phận với nhau trong một tổng thể. Mô hình thủy văn tích hợp là sự kết nối và tương tác giữa các mô hình hoặc mô đun để mô phỏng các thành phần của quá trình thủy văn trên lưu vực sông.

Mục đích là cho phép mô hình hóa tích hợp, tăng khả năng ứng dụng và mô phỏng trong các điều kiện khác nhau, đồng thời cung cấp các ứng dụng để ghép nối các mô hình [50]. Tích hợp mô hình toán thủy văn gồm 3 phương pháp: (1) tích hợp công cụ trong mô hình, (2) tích hợp cơ sở dữ liệu trong mô hình và (3) tích hợp các mô hình. Các cấp độ tích hợp: (1) nối tiếp, (2) lai ghép và (3) hợp nhất. Tích hợp công cụ trong mô hình toán là kết nối mô hình với công cụ hỗ trợ để tăng cường khả năng thiết lập hoặc mô phỏng cho mô hình.

Ví dụ, công cụ GIS tích hợp trong mô hình Mike Urban và HydGIS, công cụ OMS (Object Modeling System) tích hợp trong mô hình GEOTOP [51], [71], [108]. Tích hợp cơ sở dữ liệu trong mô hình toán là kết nối mô hình với cơ sở dữ liệu thông qua công cụ hỗ trợ tạo tham số, chuyển đổi số liệu đầu vào cho mô hình. Ví dụ, tích hợp dữ liệu viễn thám để định lượng mưa trong mô hình IFAS [42]; dữ liệu khí tượng, loại đất, thảm phủ thực vật được tích hợp thông qua sơ đồ chuyển đổi SVATS (Soil Vegetation Atmosphere Tranfer Scheme) cho mô hình TOP để xây dựng phần mềm TOPLATS (Topmodel - based Land Atmosphere Tranfer Scheme) [79]; dữ liệu trạm khí tượng, radar, ảnh mây vệ tinh, thảm phủ thực vật, thổ nhưỡng, địa hình, lượng mưa từ mô hình số trị được 1. Trăng trối 7.

Xã hơi xây dựng thành bộ cơ sở dữ liệu DIAS (Data Integration and Analysis System) và tích hợp với mô hình WEB-DHM [38]. Tích hợp các mô hình toán là kết nối các mô hình toán để mô phỏng các thành phần của quá trình thủy văn trên lưu vực sông. Có 2 loại tích hợp các mô hình toán là: tích hợp các mô hình toán độc lập và tích hợp các mô hình toán thành phần. Tích hợp các mô hình toán độc lập là sự ghép nối các mô hình toán hoàn chỉnh với nhau.

Phương pháp tích hợp này được ứng dụng khá phổ biến như: ghép nối các mô hình trong bộ mô hình Mike hoặc WETSPA với HEC - RAS, DIMOSOP với Muskingum, IFAS với Mike Flood, Tank với Mike 11, Tank với VRSAP, Tank với Muskingum, HEC - RAS với HEC - HMS, NAM với Telemac-2D, GIUH với sóng động học hoặc việc tích hợp nhiều mô hình dưới dạng các mô đun trong các phần mềm hỗ trợ dự báo như phần mềm Delf - FEWS [1], [12], [19], [45], [69], [88], [98]. Tích hợp các mô hình toán thành phần là sự kết hợp các mô hình con (module) trong một mô hình chính, hoàn chỉnh. Ví dụ, mô hình IHM là sự hợp nhất của mô hình dòng ngầm ModFlow và mô hình dòng mặt HSPF [64], mô hình SWIM là sự hợp nhất mô hình quản lý nguồn nước WbalMo với mô hình thủy lực khu vực CCLM [66], mô hình tích hợp về chất lượng nước IQQM.