Nghiên cứu ứng dụng mô hình ANFIS để dự báo lượng mưa cho lưu vực sông Cả

• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Lương Bằng
• Trường học: Trường Đại học Thủy lợi
• Chuyên ngành: Kỹ thuật tài nguyên nước
• Đề tài: Dự báo lượng mưa cho lưu vực sông Cả bằng mô hình ANFIS
• Loại tài liệu: luận văn

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU DỰ BÁO LƯỢNG MƯA VỤ VÀ VÙNG NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tổng quan các nghiên cứu về dự báo lượng mưa vụ
• 1.2. Tổng quan về tình hình nghiên cứu trên thế giới
• 1.3. Tổng quan về tình hình nghiên cứu trong nước
• 1.4. Tổng quan về lưu vực nghiên cứu
• 1.4.1. Vị trí địa lý, diện tích và phân bổ diện tích
• 1.4.2. Điều kiện địa hình
• 1.4.3. Đặc điểm thổ nhưỡng và thảm phủ thực vật
• 1.4.4. Khí hậu, khí tượng
• 1.4.5. Mạng lưới sông ngòi và điều kiện thủy văn
• 1.4.6. Tình hình Kinh tế - Xã hội
• 1.4.6.1. Phương hướng phát triển các ngành đến năm 2025
• 2. CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH ANFIS ĐỂ DỰ BÁO LƯỢNG MƯA VỤ CHO LƯU VỰC NGHIÊN CỨU
• 2.1. Phương pháp và liệu v8 lượng mưa
• 2.2. Số liệu lượng mưa
• 2.3. Phân tích đặc trưng mưa của lưu vực sông Cả
• 2.4. Phân tích lựa chọn phương pháp dự báo
• 2.5. Ứng dụng mô hình ANFIS để thiết lập các mô hình dự báo lượng mưa vụ cho vùng nghiên cứu
• 2.5.1. Yếu tố dự báo (biến đầu ra)
• 2.5.2. Nhân tố dự báo (biến đầu vào)
• 2.5.3. Cấu trúc của mô hình dự báo
• 2.5.4. Ứng dụng mô hình ANFIS để dự báo lượng mưa vụ cho lưu vực nghiên cứu
• 2.5.5. Phân tích kết quả dự báo của các mô hình
• 2.6. Nghiên cứu, đề xuất mô hình dự báo phù hợp và dự báo thử nghiệm cho lưu vực
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tính cấp thiết của đề tài

Lượng mưa là một yếu tố quan trọng trong lĩnh vực Kỹ thuật Tài nguyên nước, ảnh hưởng đến nhiều khía cạnh như quản lý lũ lụt, hạn hán, và nhu cầu nước cho sản xuất nông nghiệp. Dự báo lượng mưa giúp cải thiện khả năng lập kế hoạch và quản lý tài nguyên nước hiệu quả. Nghiên cứu này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc ứng dụng các phương pháp hiện đại để dự báo lượng mưa, đặc biệt là mô hình ANFIS. Việc dự báo chính xác lượng mưa không chỉ phục vụ cho ngành nông nghiệp mà còn hỗ trợ trong việc quản lý các hiện tượng thiên tai, giúp giảm thiểu thiệt hại do thiên tai gây ra. "Dự báo lượng mưa là cực kỳ quan trọng trong lĩnh vực Kỹ thuật Tài nguyên nước". Từ những phân tích trên, việc nghiên cứu và ứng dụng các phương pháp dự báo mới để dự báo mưa hạn mùa có ý nghĩa lớn trong việc phát triển kinh tế xã hội và bảo vệ môi trường.

II. Mục đích nghiên cứu

Mục đích của nghiên cứu là ứng dụng mô hình ANFIS để thiết lập các mô hình dự báo lượng mưa vụ cho lưu vực sông Cả. Nghiên cứu này không chỉ hướng đến việc dự báo lượng mưa cho từng tháng mà còn cho các khoảng thời gian 3 tháng và 6 tháng. Việc sử dụng mô hình ANFIS cho phép kết hợp giữa khả năng học hỏi của mạng nơ-ron và lý thuyết mờ, từ đó nâng cao độ chính xác trong dự báo. "Nghiên cứu ứng dụng Mạng nơ-ron thích nghi mờ (ANFIS) để thiết lập các mô hình dự báo lượng mưa". Mục tiêu này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác trong dự báo mà còn tạo điều kiện cho việc ra quyết định trong quản lý tài nguyên nước.

III. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài là tổng lượng mưa vụ, bao gồm các khoảng thời gian 1 tháng, 3 tháng và 6 tháng. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào lưu vực sông Cả, nơi có đặc điểm khí hậu và địa hình đa dạng. Việc xác định đối tượng và phạm vi nghiên cứu rõ ràng giúp định hướng cho quá trình thu thập và phân tích dữ liệu. "Phạm vi nghiên cứu: Lượng mưa, đặc điểm và xu thế biến đổi của lượng mưa ở một số vị trí trên lưu vực sông Cả". Điều này không chỉ tăng cường tính chính xác của mô hình mà còn giúp hiểu rõ hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến lượng mưa trong khu vực nghiên cứu.

IV. Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng nhiều phương pháp tiếp cận khác nhau, bao gồm khảo sát thực tế, thu thập số liệu và phân tích thống kê. Phương pháp thống kê và xác suất được áp dụng để đánh giá diễn biến lượng mưa, trong khi các mô hình toán học được sử dụng để lập trình trên máy tính. "Phương pháp điều tra, khảo sát, thu thập tài liệu thực tế, tài liệu tham khảo". Việc kết hợp các phương pháp này cho phép nghiên cứu đạt được kết quả đáng tin cậy và có thể áp dụng trong thực tiễn. Từ đó, nghiên cứu không chỉ mang tính lý thuyết mà còn có giá trị ứng dụng cao trong quản lý tài nguyên nước.

V. Tổng quan các nghiên cứu về dự báo lượng mưa

Tổng quan các nghiên cứu trước đây cho thấy có hai phương pháp chính trong dự báo lượng mưa: phương pháp thống kê và phương pháp động lực. Mỗi phương pháp đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Phương pháp thống kê thường đơn giản và dễ áp dụng, nhưng có thể không chính xác trong những điều kiện khí hậu chưa từng xảy ra. Ngược lại, phương pháp động lực cung cấp mô hình khí hậu chi tiết nhưng yêu cầu tính toán phức tạp. "Phương pháp động lực là hướng nghiên cứu mô phỏng khí hậu bằng mô hình". Việc kết hợp cả hai phương pháp có thể cải thiện độ chính xác của dự báo, điều này cho thấy sự cần thiết của việc nghiên cứu và phát triển các mô hình mới như ANFIS.

VI. Ứng dụng mô hình ANFIS để dự báo lượng mưa

Mô hình ANFIS đã được áp dụng để thiết lập các mô hình dự báo lượng mưa cho lưu vực nghiên cứu. Mô hình này cho phép xác định các yếu tố dự báo và biến đầu ra một cách hiệu quả. Việc phân tích kết quả dự báo từ mô hình ANFIS cho thấy độ chính xác cao trong việc dự báo lượng mưa cho các khoảng thời gian khác nhau. "Phân tích kết quả dự báo của các mô hình". Điều này chứng tỏ rằng ANFIS là một công cụ hữu ích trong việc dự báo lượng mưa, góp phần nâng cao khả năng quản lý tài nguyên nước và ứng phó với biến đổi khí hậu.

VII. Kết luận và kiến nghị

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng việc ứng dụng mô hình ANFIS trong dự báo lượng mưa là một bước tiến quan trọng trong lĩnh vực Kỹ thuật Tài nguyên nước. Kết quả dự báo cho thấy mô hình này có thể đáp ứng được yêu cầu về độ chính xác trong dự báo lượng mưa cho lưu vực sông Cả. "Kiến nghị áp dụng mô hình ANFIS trong các nghiên cứu tiếp theo". Để nâng cao hiệu quả dự báo, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các mô hình dự báo khác, đồng thời cải thiện quy trình thu thập và xử lý dữ liệu. Điều này không chỉ giúp nâng cao chất lượng dự báo mà còn hỗ trợ trong việc ra quyết định trong quản lý tài nguyên nước.

Tổng quan nghiên cứu

Lưu vực sông Cả, với diện tích tự nhiên khoảng 27.200 km², là một trong những lưu vực sông lớn thuộc vùng Bắc Trung Bộ Việt Nam, có vai trò quan trọng trong phát triển kinh tế - xã hội và quản lý tài nguyên nước. Lượng mưa trung bình năm trên lưu vực dao động từ 1.500 mm đến 2.500 mm, phân bố không đều theo mùa với hai mùa rõ rệt: mùa mưa và mùa khô. Mưa lớn tập trung chủ yếu vào các tháng 5, 6 và 9, 10, chiếm tới 60% tổng lượng mưa năm, trong khi mùa khô chỉ chiếm khoảng 15-20%. Biến động lượng mưa và dòng chảy trên lưu vực có ảnh hưởng lớn đến sản xuất nông nghiệp, thủy sản, và quản lý lũ lụt, hạn hán.

Nghiên cứu tập trung vào ứng dụng mô hình Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS) để dự báo lượng mưa vụ (1 tháng, 3 tháng, 6 tháng) cho lưu vực sông Cả, nhằm nâng cao độ chính xác và tin cậy của dự báo khí tượng thủy văn phục vụ quản lý tài nguyên nước và phát triển kinh tế - xã hội. Phạm vi nghiên cứu bao gồm phân tích đặc trưng lượng mưa, điều kiện khí hậu, địa hình, và các yếu tố ảnh hưởng đến lượng mưa tại các trạm khí tượng trong lưu vực từ năm 1975 đến 2017.

Mục tiêu chính của luận văn là xây dựng và đề xuất mô hình dự báo lượng mưa vụ phù hợp, có độ tin cậy cao, giúp cải thiện công tác dự báo khí hậu hạn mùa, hỗ trợ kế hoạch sản xuất nông nghiệp, điều tiết nước hồ chứa và phòng chống thiên tai. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa thiết thực trong việc nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên nước và phát triển bền vững vùng lưu vực sông Cả.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai khung lý thuyết chính:

1. Phương pháp thống kê và mô hình dự báo khí hậu: Bao gồm các phương pháp thống kê truyền thống như hồi quy đa biến, phân tích chuỗi thời gian, mô hình ARIMA, và các kỹ thuật hạ thấp qui mô thống kê (Statistical Downscaling). Các phương pháp này dựa trên mối quan hệ giữa các nhân tố dự báo khí hậu như chỉ số ENSO, nhiệt độ mặt nước biển (SST), áp suất khí quyển, và dữ liệu quan trắc lịch sử để dự báo lượng mưa.

2. Mô hình Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System (ANFIS): Là sự kết hợp giữa mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và logic mờ (Fuzzy Logic), ANFIS có khả năng mô hình hóa các quan hệ phi tuyến phức tạp giữa các biến đầu vào và đầu ra. Mô hình này được áp dụng để dự báo lượng mưa vụ với các biến đầu vào là lượng mưa các vụ trước đó, giúp nâng cao độ chính xác so với các mô hình truyền thống.

Các khái niệm chính trong nghiên cứu bao gồm: lượng mưa vụ, dự báo khí hậu hạn mùa, mô hình thống kê, mô hình động lực, hạ thấp qui mô thống kê, và mạng nơ-ron thích nghi.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được sử dụng là số liệu lượng mưa quan trắc tại các trạm khí tượng trong lưu vực sông Cả từ năm 1975 đến 2017, bao gồm các trạm như Vinh, Quy Châu, Tương Dương, Đô Lương. Dữ liệu được xử lý và phân tích đặc trưng lượng mưa theo tháng, mùa và vụ, đồng thời đánh giá xu thế biến đổi khí hậu.

Phương pháp chọn mẫu là sử dụng toàn bộ chuỗi số liệu quan trắc có sẵn để đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy. Phân tích thống kê được thực hiện để xác định các đặc trưng lượng mưa và các yếu tố ảnh hưởng.

Mô hình ANFIS được xây dựng và huấn luyện trên tập dữ liệu lịch sử, với các biến đầu vào là lượng mưa các vụ trước đó và biến đầu ra là lượng mưa dự báo cho các khoảng thời gian 1 tháng, 3 tháng và 6 tháng. Quá trình huấn luyện và kiểm định mô hình được thực hiện theo timeline nghiên cứu từ năm 2018 đến 2020.

Phương pháp đánh giá hiệu quả mô hình dựa trên các chỉ số thống kê như hệ số tương quan (COOR), sai số căn bậc hai trung bình (RMSE), và tỷ lệ chênh lệch (Discrepancy ratio). Kết quả dự báo được so sánh với số liệu quan trắc thực tế để đánh giá độ chính xác.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Đặc trưng lượng mưa và biến đổi khí hậu: Lượng mưa trung bình năm tại các trạm trong lưu vực dao động từ 1.500 mm đến 2.500 mm, với hai mùa mưa rõ rệt. Mùa mưa chiếm khoảng 80% tổng lượng mưa năm, tập trung vào các tháng 5, 6 và 9, 10. Xu thế biến đổi khí hậu thể hiện qua sự gia tăng biến động lượng mưa theo năm, với các năm nhiều nước và năm kiệt xen kẽ.

2. Hiệu quả mô hình ANFIS trong dự báo lượng mưa vụ: Mô hình ANFIS cho kết quả dự báo lượng mưa vụ 1 tháng, 3 tháng và 6 tháng với hệ số tương quan COOR đạt từ 0.75 đến 0.85, sai số RMSE giảm khoảng 15-20% so với các mô hình thống kê truyền thống như ARIMA. Ví dụ, tại trạm Quy Châu, dự báo lượng mưa 3 tháng đạt độ chính xác cao với sai số trung bình dưới 10%.

3. So sánh hiệu quả dự báo giữa các trạm: Mô hình ANFIS thể hiện hiệu quả tốt nhất tại các trạm có chuỗi số liệu dài và ổn định như Vinh và Đô Lương, với độ chính xác dự báo trên 85%. Các trạm có biến động khí hậu phức tạp hơn như Tương Dương có độ chính xác dự báo thấp hơn khoảng 5-7%.

4. Ứng dụng mô hình trong quản lý tài nguyên nước: Dự báo lượng mưa vụ chính xác giúp cải thiện kế hoạch điều tiết nước hồ chứa, giảm thiểu thiệt hại do lũ lụt và hạn hán, đồng thời hỗ trợ sản xuất nông nghiệp với kế hoạch tưới tiêu hợp lý.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân mô hình ANFIS đạt hiệu quả cao là do khả năng mô hình hóa các quan hệ phi tuyến và xử lý dữ liệu không chắc chắn trong khí hậu. So với các nghiên cứu trước đây sử dụng mô hình ARIMA hoặc mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), ANFIS kết hợp ưu điểm của cả hai phương pháp, giúp giảm sai số và tăng độ tin cậy.

Kết quả dự báo có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh lượng mưa dự báo và quan trắc theo từng tháng, từng vụ tại các trạm, hoặc bảng số liệu thống kê các chỉ số đánh giá mô hình. Điều này giúp minh bạch và dễ dàng đánh giá hiệu quả mô hình.

So với các nghiên cứu trong nước và quốc tế, nghiên cứu này đã mở rộng phạm vi dự báo theo nhiều khoảng thời gian (1, 3, 6 tháng) và áp dụng thành công mô hình ANFIS cho lưu vực sông Cả, góp phần nâng cao chất lượng dự báo khí hậu hạn mùa tại Việt Nam.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai ứng dụng mô hình ANFIS trong công tác dự báo khí tượng thủy văn: Cơ quan khí tượng thủy văn nên tích hợp mô hình ANFIS vào hệ thống dự báo hiện tại để nâng cao độ chính xác dự báo lượng mưa vụ, đặc biệt cho các vùng lưu vực sông lớn như sông Cả. Thời gian thực hiện trong vòng 1-2 năm.

2. Phát triển hệ thống thu thập và quản lý dữ liệu khí tượng thủy văn: Đầu tư nâng cấp mạng lưới trạm quan trắc, đảm bảo dữ liệu đầy đủ, chính xác và liên tục để phục vụ huấn luyện và cập nhật mô hình dự báo. Chủ thể thực hiện là các viện nghiên cứu và cơ quan khí tượng trong 3 năm tới.

3. Tăng cường đào tạo và chuyển giao công nghệ cho cán bộ kỹ thuật: Tổ chức các khóa đào tạo về mô hình ANFIS và các kỹ thuật dự báo hiện đại cho cán bộ khí tượng thủy văn nhằm nâng cao năng lực vận hành và phát triển mô hình. Thời gian thực hiện 1 năm.

4. Xây dựng kế hoạch ứng phó thiên tai dựa trên dự báo lượng mưa vụ: Sử dụng kết quả dự báo để lập kế hoạch điều tiết nước hồ chứa, phòng chống lũ lụt và hạn hán, đồng thời hỗ trợ sản xuất nông nghiệp với lịch tưới tiêu hợp lý. Chủ thể là các cơ quan quản lý tài nguyên nước và nông nghiệp, thực hiện liên tục hàng năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Cơ quan khí tượng thủy văn và quản lý tài nguyên nước: Nghiên cứu cung cấp mô hình dự báo lượng mưa vụ có độ chính xác cao, giúp cải thiện công tác dự báo khí hậu hạn mùa và quản lý nguồn nước hiệu quả.

2. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành khí tượng thủy văn, tài nguyên nước: Luận văn trình bày chi tiết phương pháp ứng dụng ANFIS trong dự báo khí hậu, là tài liệu tham khảo quý giá cho các nghiên cứu tiếp theo.

3. Ngành nông nghiệp và thủy sản: Kết quả dự báo lượng mưa vụ hỗ trợ lập kế hoạch sản xuất, tưới tiêu, và phòng chống thiên tai, giúp nâng cao năng suất và giảm thiệt hại.

4. Các nhà hoạch định chính sách và quản lý vùng lưu vực sông: Thông tin dự báo chính xác giúp xây dựng các chính sách phát triển bền vững, quản lý rủi ro thiên tai và phát triển kinh tế xã hội vùng lưu vực.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình ANFIS là gì và tại sao được chọn để dự báo lượng mưa?
   ANFIS là mô hình kết hợp mạng nơ-ron nhân tạo và logic mờ, có khả năng mô hình hóa các quan hệ phi tuyến phức tạp. Mô hình này được chọn vì độ chính xác cao và khả năng xử lý dữ liệu không chắc chắn trong khí hậu, vượt trội hơn các mô hình truyền thống.

2. Phạm vi dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu là gì?
   Dữ liệu lượng mưa được thu thập từ các trạm khí tượng trong lưu vực sông Cả từ năm 1975 đến 2017, bao gồm các trạm chính như Vinh, Quy Châu, Tương Dương, Đô Lương, đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy cho mô hình.

3. Mô hình ANFIS dự báo lượng mưa cho các khoảng thời gian nào?
   Mô hình được xây dựng để dự báo lượng mưa vụ với các khoảng thời gian 1 tháng, 3 tháng và 6 tháng, phù hợp với nhu cầu quản lý tài nguyên nước và sản xuất nông nghiệp.

4. Hiệu quả dự báo của mô hình ANFIS so với các mô hình khác như thế nào?
   ANFIS cho hệ số tương quan từ 0.75 đến 0.85 và giảm sai số RMSE khoảng 15-20% so với mô hình ARIMA và ANN, thể hiện độ chính xác và tin cậy cao hơn trong dự báo lượng mưa vụ.

5. Làm thế nào để ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn?
   Kết quả có thể được tích hợp vào hệ thống dự báo khí tượng thủy văn hiện tại, hỗ trợ lập kế hoạch điều tiết nước hồ chứa, phòng chống thiên tai và hỗ trợ sản xuất nông nghiệp, góp phần phát triển kinh tế - xã hội bền vững vùng lưu vực sông Cả.

Kết luận

• Nghiên cứu đã thành công trong việc ứng dụng mô hình ANFIS để dự báo lượng mưa vụ 1 tháng, 3 tháng và 6 tháng cho lưu vực sông Cả với độ chính xác cao, hệ số tương quan đạt 0.75-0.85.
• Đặc trưng lượng mưa trên lưu vực có biến động theo mùa và năm, ảnh hưởng lớn đến quản lý tài nguyên nước và sản xuất nông nghiệp.
• Mô hình ANFIS vượt trội hơn các mô hình thống kê truyền thống về khả năng dự báo lượng mưa vụ, giảm sai số và tăng độ tin cậy.
• Đề xuất triển khai ứng dụng mô hình trong công tác dự báo khí tượng thủy văn, nâng cấp hệ thống quan trắc và đào tạo cán bộ kỹ thuật.
• Các bước tiếp theo bao gồm tích hợp mô hình vào hệ thống dự báo quốc gia, mở rộng nghiên cứu cho các lưu vực khác và phát triển các công cụ hỗ trợ ra quyết định dựa trên dự báo lượng mưa.

Hành động ngay hôm nay để nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên nước và phát triển bền vững vùng lưu vực sông Cả!