Dự báo mực nước hồ Dầu Tiếng bằng mạng nơron nhân tạo trong bối cảnh biến đổi khí hậu

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ HỆ DẬU TIẾNG VÀ CÁC VẤN ĐỀ LIÊN QUAN

1.1. Công trình thủy lợi và vai trò của hệ Dầu Tiếng

1.2. Hệ thống công trình hệ Dầu Tiếng

1.3. Vai trò của hệ Dầu Tiếng

1.4. Công tác quản lý vận hành của hệ Dầu Tiếng

1.5. Tác động của biến đổi khí hậu ở Đồng Nai và hệ Dầu Tiếng

1.6. Những nghiên cứu liên quan về hệ Dầu Tiếng

1.6.1. Các nghiên cứu về dự báo và vận hành hệ Dầu Tiếng

1.6.2. Các nghiên cứu khác về hệ Dầu Tiếng

1.7. Tình hình dự báo thủy văn trên thế giới

1.8. Tình hình dự báo thủy văn tại Việt Nam

1.8.1. Tổng quan mô hình dự báo thủy văn

1.8.2. Ứng dụng của học máy và mạng phân nhánh

1.8.3. Các mô hình dự báo thủy văn khác

1.8.4. Lịch sử phát triển

2. ỨNG DỤNG ANN TRONG DỰ BÁO MỰC NƯỚC HỒ DẦU TIẾNG

2.1. Xác lập mạng ANN trong dự báo mực nước hồ Dầu Tiếng

2.2. Tham số cấu trúc ANN

2.3. Một số chỉ số đánh giá kết quả dự báo

2.4. Thiết lập và chạy mô hình

2.5. Giải thích hợp tính toán

2.6. Các yếu tố ảnh hưởng với các thông số đầu vào của mạng ANN

3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

3.1. Phân tích kết quả dự báo mực nước hồ Dầu Tiếng

3.1.1. Dự báo mực nước hồ Dầu Tiếng mùa mưa

3.1.2. Dự báo mực nước hồ Dầu Tiếng mùa kiệt

3.1.3. Các kết quả về nhạy cảm các yếu tố đầu vào

3.1.3.1. Kết quả nhạy cảm các yếu tố đầu vào chung

3.1.3.2. Kết quả nhạy cảm các yếu tố đầu vào mùa kiệt

3.1.4. Phân tích kết quả dự báo giai đoạn 2011-2017

3.1.5. Thảo luận và hỗ trợ cho công tác vận hành hệ chứa

4. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

DANH MỤC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC

PHỤ LỤC A: DỮ LIỆU TRUNG BÌNH THÁNG MÙA KIỆT TỪ 2007

PHỤ LỤC B: DỮ LIỆU TRUNG BÌNH THÁNG MÙA KIỆT TỪ 2007

PHỤ LỤC C: BIẾN DỮ LIỆU THỦY VĂN CÁC THÔNG SỐ ĐẦU VÀO

PHỤ LỤC D: KẾT QUẢ DỰ BÁO MỰC NƯỚC TRUNG BÌNH HỆ DẦU TIẾNG SAU 3 NGÀY

PHỤ LỤC E: KẾT QUẢ DỰ BÁO MỰC NƯỚC SAU 1 NGÀY VÀO MÙA MƯA

PHỤ LỤC F: KẾT QUẢ DỰ BÁO MỰC NƯỚC TRUNG BÌNH SAU 5 NGÀY VÀO MÙA KIỆT

PHỤ LỤC G: KẾT QUẢ DỰ BÁO MỰC NƯỚC TRUNG BÌNH SAU 10 NGÀY VÀO MÙA KIỆT

PHỤ LỤC H: KẾT QUẢ DỰ BÁO MỰC NƯỚC TRUNG BÌNH SAU 3 NGÀY GIAI ĐOẠN 2011-2017

PHỤ LỤC I: KẾT QUẢ DỰ BÁO MỰC NƯỚC SAU 1 NGÀY VÀO MÙA MƯA GIAI ĐOẠN 2011-2017

PHỤ LỤC K: KẾT QUẢ DỰ BÁO MỰC NƯỚC TRUNG BÌNH SAU 5 NGÀY VÀO MÙA KIỆT GIAI ĐOẠN 2011-2017

PHỤ LỤC L: KẾT QUẢ DỰ BÁO MỰC NƯỚC TRUNG BÌNH SAU 10 NGÀY VÀO MÙA KIỆT GIAI ĐOẠN 2011-2017

PHỤ LỤC M: MỘT SỐ GIAO DIỆN THIẾT LẬP MẠNG ANN TRÊN MICROSOFT EXCEL

DANH MỤC BẢNG

DANH MỤC HÌNH

I. Giới thiệu

Hồ Dầu Tiếng là một trong những hồ chứa nước lớn nhất tại miền Nam Việt Nam, đóng vai trò quan trọng trong việc cung cấp nước cho sinh hoạt, nông nghiệp và công nghiệp. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu, mực nước của hồ đang gặp nhiều thách thức, đặc biệt là trong mùa khô. Việc dự báo mực nước hồ Dầu Tiếng trở nên cần thiết để đảm bảo việc quản lý và sử dụng nguồn nước hiệu quả. Nghiên cứu này sử dụng mạng nơron nhân tạo (ANN) để xây dựng mô hình dự báo mực nước, nhằm cung cấp thông tin kịp thời cho các nhà quản lý trong việc điều hành hồ chứa.

II. Tình hình và tác động của biến đổi khí hậu

Biến đổi khí hậu đang ảnh hưởng nghiêm trọng đến nguồn nước tại hồ Dầu Tiếng. Nghiên cứu cho thấy mực nước của hồ thường xuyên thấp hơn mức chết trong mùa khô và có những biến động lớn trong mùa mưa. Điều này không chỉ ảnh hưởng đến sinh hoạt và sản xuất của người dân mà còn gây khó khăn cho việc quản lý nước. Các yếu tố như lượng mưa, dòng chảy và mực nước hiện tại đều có tác động lớn đến khả năng dự báo. Việc sử dụng công nghệ thông tin địa lý (GIS) và các mô hình dự báo thời tiết có thể giúp cải thiện độ chính xác của các dự báo này.

III. Mô hình dự báo mực nước bằng mạng nơron nhân tạo

Mô hình ANN được xây dựng dựa trên các yếu tố đầu vào như lượng mưa, mực nước và dòng chảy. Mô hình này được thiết lập và chạy trên Microsoft Excel, cho phép người dùng dễ dàng điều chỉnh và cập nhật dữ liệu. Kết quả cho thấy mô hình ANN có khả năng dự báo mực nước với độ chính xác cao, đặc biệt là trong các khoảng thời gian ngắn hạn. Các chỉ số đánh giá mô hình như R2 và RMSE cho thấy mô hình hoạt động hiệu quả, giúp giảm thiểu sai số trong các dự báo. Điều này chứng tỏ giá trị thực tiễn của việc áp dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo vào quản lý nguồn nước.

IV. Phân tích kết quả và ứng dụng thực tiễn

Kết quả từ mô hình ANN cho thấy mực nước hồ Dầu Tiếng có thể được dự báo chính xác trong các khoảng thời gian từ 1 đến 10 ngày. Đặc biệt, mô hình cho phép người quản lý có thể chủ động hơn trong việc điều chỉnh lượng nước xả ra và lượng nước tích trữ, từ đó tối ưu hóa việc sử dụng nguồn nước cho các mục đích khác nhau. Việc áp dụng mô hình này không chỉ giúp nâng cao hiệu quả quản lý hồ mà còn góp phần quan trọng trong việc ứng phó với biến đổi khí hậu. Các nhà quản lý có thể sử dụng thông tin dự báo để lập kế hoạch và hành động kịp thời, giảm thiểu tác động tiêu cực đến đời sống và sản xuất của người dân.

Luận văn thạc sĩ: Dự báo mực nước hồ Dầu Tiếng sử dụng mạng nơron nhân tạo trong điều kiện biến đổi khí hậu