I. Khai thác dữ liệu mưa vệ tinh
Phần này tập trung vào việc khai thác dữ liệu mưa vệ tinh, cụ thể là sản phẩm GSMaP (Global Satellite Mapping of Precipitation). Luận án đánh giá chất lượng của dữ liệu mưa vệ tinh, so sánh với dữ liệu mưa thực đo từ các trạm mặt đất trên lưu vực sông Mã. Một trong những sản phẩm mưa vệ tinh được sử dụng là GSMaP_NRT (near real-time). Việc xử lý dữ liệu vệ tinh bao gồm việc lựa chọn các thông tin quan trắc gián tiếp có độ phân giải không gian và thời gian phù hợp cho việc mô phỏng dòng chảy lũ. Các phương pháp xử lý tín hiệu và khoa học dữ liệu được áp dụng để đảm bảo chất lượng dữ liệu đầu vào cho mô hình. Nghiên cứu này cũng đề cập đến việc tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu viễn thám, để cải thiện độ chính xác của dữ liệu. Khoa học dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong quá trình này.
1.1 Đánh giá chất lượng dữ liệu mưa vệ tinh
Luận án tiến hành phân tích dữ liệu mưa từ các nguồn khác nhau: dữ liệu mưa vệ tinh và dữ liệu mưa thực đo. Mục tiêu là đánh giá độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu mưa vệ tinh so với dữ liệu thực tế. Các phương pháp thống kê được sử dụng để so sánh và xác định sai số. Nghiên cứu tập trung vào việc tìm hiểu các nguồn sai số và tìm ra các phương pháp để giảm thiểu chúng. Phân tích không gian cũng được thực hiện để đánh giá sự phù hợp của dữ liệu mưa vệ tinh với địa hình phức tạp của lưu vực sông Mã. Phân tích khống chế được thực hiện để loại bỏ những nhiễu loạn do các yếu tố khác ngoài mưa gây ra. Kết quả phân tích dữ liệu cho thấy mức độ phù hợp của dữ liệu mưa vệ tinh trong việc mô phỏng dòng chảy lũ, đồng thời chỉ ra những hạn chế cần được khắc phục.
1.2 Hiệu chỉnh dữ liệu mưa vệ tinh
Nhằm khắc phục những sai số trong dữ liệu mưa vệ tinh, luận án đề xuất các phương pháp hiệu chỉnh dữ liệu. Các phương pháp này bao gồm phương pháp kết hợp, phương pháp lân cận gần nhất, và hiệu chỉnh theo vị trí trạm. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu mưa vệ tinh và dữ liệu mưa thực đo. Xử lý tín hiệu được sử dụng để cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào cho mô hình. Thuật toán được lựa chọn và tinh chỉnh sao cho phù hợp với dữ liệu thực tế. Quá trình hiệu chỉnh dữ liệu cũng bao gồm việc xác định và xử lý các giá trị ngoại lai. Nghiên cứu tập trung vào việc đánh giá hiệu quả của từng phương pháp hiệu chỉnh và lựa chọn phương pháp tối ưu cho lưu vực sông Mã. Xử lý dữ liệu đảm bảo độ chính xác cao cho kết quả mô phỏng.
II. Mô phỏng dòng chảy lũ sông Mã
Phần này tập trung vào việc mô phỏng dòng chảy lũ trên lưu vực sông Mã sử dụng dữ liệu mưa đã được hiệu chỉnh. Luận án sử dụng mô hình thủy văn NAM (Nedbør-Afstrømnings-Model) để mô phỏng dòng chảy. Việc lựa chọn mô hình thủy văn này dựa trên sự phù hợp với đặc điểm của lưu vực. Mô hình toán học được sử dụng để mô tả quá trình chuyển đổi từ mưa thành dòng chảy. Phép tính toán bao gồm các bước xác định thông số mô hình, hiệu chỉnh mô hình, và kiểm định mô hình. Kết quả mô phỏng được so sánh với dữ liệu dòng chảy thực đo để đánh giá độ chính xác của mô hình. Mô hình được sử dụng cần phù hợp với các điều kiện địa lý và thủy văn của sông Mã. Phần mềm hỗ trợ tính toán được sử dụng để tăng hiệu quả.
2.1 Lựa chọn và thiết lập mô hình thủy văn
Luận án đã trình bày quá trình lựa chọn và thiết lập mô hình thủy văn NAM. Việc lựa chọn này được dựa trên những ưu điểm của mô hình NAM trong việc mô phỏng dòng chảy lũ ở các lưu vực sông có đặc điểm địa hình phức tạp. Các thông số của mô hình NAM được hiệu chỉnh dựa trên dữ liệu quan trắc từ các trạm thủy văn trên lưu vực sông Mã. Quá trình thiết lập mô hình bao gồm việc phân chia lưu vực thành các tiểu lưu vực, xác định các thông số thủy văn của từng tiểu lưu vực, và hiệu chỉnh các thông số của mô hình. Thuật toán của mô hình NAM được mô tả chi tiết. Dữ liệu đầu vào là dữ liệu mưa và dữ liệu dòng chảy đã được chuẩn hóa. Sự phù hợp của mô hình được kiểm tra bằng các chỉ số đánh giá chất lượng mô hình như NSE và PBIAS. Mô hình toán học đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả mô phỏng.
2.2 Đánh giá chất lượng mô phỏng
Để đánh giá chất lượng mô phỏng dòng chảy lũ, luận án sử dụng các chỉ số thống kê như NSE (Nash-Sutcliffe efficiency) và PBIAS (percent bias). Các chỉ số này được sử dụng để so sánh kết quả mô phỏng với dữ liệu quan trắc. Việc đánh giá được thực hiện tại các trạm thủy văn trên lưu vực sông Mã. Kết quả đánh giá cho thấy hiệu quả của việc sử dụng dữ liệu mưa vệ tinh đã được hiệu chỉnh trong việc nâng cao chất lượng mô phỏng. Phân tích sai số được tiến hành để xác định các nguồn sai số chính. Thống kê được sử dụng để so sánh kết quả với các nghiên cứu trước đây. Các kết quả phân tích được sử dụng để đề xuất các hướng cải thiện cho mô hình và phương pháp mô phỏng trong tương lai. Giám sát chất lượng mô hình giúp tăng độ tin cậy của kết quả.
III. Ứng dụng và ý nghĩa
Nghiên cứu này có ý nghĩa quan trọng đối với quản lý lũ lụt và quản lý tài nguyên nước ở lưu vực sông Mã. Việc sử dụng dữ liệu mưa vệ tinh cải thiện đáng kể chất lượng dự báo lũ, đặc biệt ở những khu vực thiếu trạm đo. Kết quả nghiên cứu hỗ trợ cho việc ra quyết định trong phòng chống thiên tai. Nghiên cứu cung cấp một phương pháp hiệu quả để giảm thiểu rủi ro lũ lụt. Ứng dụng của thông tin địa lý (GIS) giúp trực quan hóa dữ liệu và kết quả. Dữ liệu đầu vào cho phép mô hình hóa hiện tượng lũ với độ chính xác cao. Phòng chống thiên tai được hỗ trợ bằng các kết quả dự báo chính xác hơn. Quản lý lũ lụt trở nên hiệu quả hơn.
3.1 Ứng dụng trong quản lý lũ lụt
Kết quả nghiên cứu có thể được ứng dụng trực tiếp vào quản lý lũ lụt trên lưu vực sông Mã. Việc dự báo lũ chính xác hơn giúp các cơ quan chức năng có thể đưa ra các biện pháp phòng chống kịp thời, giảm thiểu thiệt hại do lũ lụt gây ra. Thông tin về lũ lụt được cung cấp nhanh chóng và chính xác hơn. Giám sát tình hình lũ lụt được thực hiện hiệu quả hơn. Quản lý rủi ro lũ lụt được cải thiện đáng kể. Dữ liệu hỗ trợ cho việc xây dựng các kế hoạch ứng phó với lũ lụt hiệu quả. Quản lý nguồn lực được tối ưu hóa trong công tác phòng chống thiên tai. Tối ưu hóa nguồn lực sẽ góp phần giảm thiểu thiệt hại kinh tế và nhân mạng.
3.2 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
Nghiên cứu này có ý nghĩa khoa học lớn bởi vì nó cải thiện phương pháp mô phỏng dòng chảy lũ, đặc biệt trong điều kiện thiếu dữ liệu. Kết quả nghiên cứu đóng góp vào thủy văn học và khoa học dữ liệu. Nghiên cứu này cũng có ý nghĩa thực tiễn cao vì nó cung cấp thông tin quan trọng cho việc quản lý tài nguyên nước và phòng chống thiên tai. Dữ liệu thu được có giá trị tham khảo cho các nghiên cứu tương tự ở các lưu vực khác. Kết quả nghiên cứu đóng góp cho việc phát triển các công cụ và kỹ thuật hiện đại trong lĩnh vực thủy văn. Ứng dụng thực tiễn của nghiên cứu rất cao. Giải pháp được đề xuất có thể được nhân rộng ở các khu vực khác trên cả nước. Cải tiến liên tục là cần thiết để nâng cao chất lượng công tác phòng chống thiên tai.
