I. Tổng quan về nhận dạng lũ lớn và hệ thống liên hồ chứa sông Hồng
Lưu vực sông Hồng là vùng kinh tế trọng điểm phía Bắc Việt Nam, chịu ảnh hưởng nặng nề của lũ lụt hàng năm. Hệ thống liên hồ chứa trên lưu vực, bao gồm các hồ lớn như Sơn La, Hòa Bình, Lai Châu, Bản Chát, đóng vai trò then chốt trong việc cắt giảm lũ và điều tiết dòng chảy. Nhận dạng lũ lớn là quá trình xác định sớm khả năng xuất hiện, quy mô và thời gian của các trận lũ nhằm phục vụ công tác vận hành hồ chứa hiệu quả. Trên thế giới, nhiều phương pháp đã được áp dụng từ thống kê truyền thống đến các mô hình học máy như ANN, SARIMA, mô hình khái niệm. Tại Việt Nam, nghiên cứu nhận dạng lũ lớn trên lưu vực sông Hồng vẫn còn nhiều khoảng trống, đặc biệt trong việc liên kết thông tin khí hậu với dự báo dòng chảy ở các thời hạn khác nhau. Luận án tiến sĩ của Trịnh Thu Phương (2021) đã hệ thống hóa cơ sở khoa học và thực tiễn, đề xuất phương pháp nhận dạng lũ lớn từ thời kỳ xa (mùa, tháng) đến gần (5 ngày), phục vụ điều hành liên hồ chứa trên lưu vực sông Hồng.
1.1. Đặc điểm tự nhiên và thủy văn lưu vực sông Hồng
Lưu vực sông Hồng có diện tích khoảng 169.000 km², trải dài trên lãnh thổ Việt Nam và Trung Quốc. Khí hậu nhiệt đới gió mùa với lượng mưa tập trung từ tháng 5 đến tháng 10, chiếm 75-85% tổng lượng mưa năm. Dòng chảy trên sông Hồng biến động mạnh theo mùa, mùa lũ thường từ tháng 6 đến tháng 10 với lưu lượng đỉnh có thể đạt trên 30.000 m³/s tại Hà Nội. Địa hình lưu vực phức tạp, phần thượng lưu dốc đứng khiến nước mưa tập trung nhanh, gây lũ lớn với thời gian ngắn. Các nhánh sông chính như sông Đà, sông Lô, sông Thương hợp lưu tạo nên hệ thống sông ngòi phức tạp, đòi hỏi phương pháp nhận dạng lũ phù hợp cho từng vùng.
1.2. Vai trò của hệ thống liên hồ chứa trong cắt giảm lũ
Hệ thống liên hồ chứa trên lưu vực sông Hồng gồm các hồ lớn: Sơn La (dung tích 9,26 tỷ m³), Hòa Bình (9,05 tỷ m³), Lai Châu, Bản Chát và nhiều hồ chứa vừa, nhỏ khác. Các hồ này thực hiện chức năng cắt giảm đỉnh lũ, điều tiết dòng chảy và phát điện. Trong mùa lũ, các hồ phải dành dung tích phòng lũ để tiếp nhận và cắt giảm lưu lượng nước về hạ du. Việc phối hợp vận hành liên hồ đòi hỏi thông tin chính xác về lũ lớn sắp xảy ra để phân bổ dung tích phòng lũ hợp lý. Khi nhận diện đúng thời điểm lũ lớn, các hồ hạ dần mực nước trước lũ, đảm bảo cắt lũ hiệu quả đồng thời vẫn tích đủ nước phục vụ phát điện và cấp nước.
II. Phân tích cơ sở khoa học nhận dạng lũ lớn trên lưu vực sông Hồng
Cơ sở khoa học nhận dạng lũ lớn trên lưu vực sông Hồng được xây dựng dựa trên phân tích mối quan hệ giữa các nhân tố khí hậu và sự hình thành lũ. Các chỉ số khí hậu như ENSO, PDO, nhiệt độ bề mặt biển ảnh hưởng trực tiếp đến mô hình mưa trên lưu vực. Nghiên cứu chỉ ra rằng trong các năm El Niño hoặc La Niña mạnh, lượng mưa và dòng chảy trên sông Hồng có xu hướng biến đổi rõ rệt. Đường trữ nước của lưu vực là công cụ quan trọng đánh giá khả năng xuất hiện lũ, phản ánh trạng thái bão hòa nước trong đất trước khi mưa lớn xảy ra. Khi đường trữ nước đạt ngưỡng cao, bất kỳ trận mưa nào cũng có thể gây lũ lớn. Phân tích nguyên nhân và mối quan hệ mưa-lũ đặc thù giúp xác định ngưỡng mưa gây lũ theo từng nhánh sông. Từ đó, luận án xây dựng hệ thống chỉ báo sớm cho phép nhận dạng lũ lớn ở các thời hạn khác nhau, từ mùa, tháng đến 5 ngày, phục vụ vận hành hồ chứa chủ động.
2.1. Mối quan hệ giữa nhân tố khí hậu và lũ lớn
Các nhân tố khí hậu lớn như hiện tượng ENSO (El Niño - Southern Oscillation), PDO (Pacific Decadal Oscillation) và nhiệt độ bề mặt biển có mối tương quan chặt chẽ với lượng mưa và dòng chảy trên lưu vực sông Hồng. Trong các năm La Niña, gió mùa tây nam hoạt động mạnh hơn, mang theo lượng hơi nước lớn, thường gây mưa nhiều và lũ lớn. Ngược lại, năm El Niño thường khô hạn. Phân tích dữ liệu nhiều năm cho thấy, các chỉ số khí hậu có thể được sử dụng như tín hiệu sớm để nhận dạng khả năng xuất hiện lũ lớn theo thời kỳ mùa hoặc tháng, giúp chủ động trong công tác vận hành hồ chứa từ xa.
2.2. Đường trữ nước và ngưỡng mưa gây lũ trên lưu vực
Đường trữ nước (antecedent moisture condition) phản ánh trạng thái bão hòa nước trong đất trước khi xảy ra mưa. Đây là yếu tố quyết định lượng mưa có chuyển thành lũ hay không. Trên lưu vực sông Hồng, khi chỉ số trữ nước đạt ngưỡng cao sau nhiều ngày mưa liên tục, ngưỡng mưa gây lũ giảm đáng kể. Ví dụ, cùng một trận mưa 100 mm/ngày nhưng trong điều kiện đất khô có thể không gây lũ, trong khi đất bão hòa nước sẽ tạo ra lũ lớn. Phân tích mối quan hệ giữa trữ nước và ngưỡng mưa theo từng nhánh sông giúp xây dựng hệ thống cảnh báo sớm, xác định thời điểm cần hạ mực nước hồ chứa để đón lũ.
III. Phương pháp và giải pháp nhận dạng lũ lớn phục vụ vận hành hồ chứa
Luận án đề xuất hệ thống phương pháp nhận dạng lũ lớn theo ba thời kỳ: xa (mùa, tháng), trung hạn (10-15 ngày) và gần (5 ngày). Ở thời kỳ xa, mô hình sử dụng các chỉ số khí hậu và dữ liệu dòng chảy quá khứ để dự báo xu hướng lũ theo mùa, áp dụng phương pháp Bayesian Joint Probability và mô hình ANN. Ở thời kỳ trung hạn, phân tích đường trữ nước và mô hình thời tiết số cho phép đánh giá khả năng xuất hiện lũ trong 10-15 ngày tới. Ở thời kỳ gần, mô hình mưa-dòng chảy kết hợp dữ liệu radar và trạm đo mưa thời gian thực cung cấp dự báo chính xác lưu lượng đỉnh lũ. Giải pháp vận hành liên hồ chứa dựa trên kết quả nhận dạng lũ đề xuất phân bổ dung tích phòng lũ linh hoạt. Khi nhận diện lũ lớn, các hồ Sơn La, Hòa Bình, Lai Châu, Bản Chát hạ dần mực nước về mức tính toán để cắt lũ tối ưu. Sau khi lũ qua, các hồ dâng nước trở lại đảm bảo tích nước phát điện.
3.1. Mô hình dự báo dòng chảy sử dụng học máy
Các mô hình học máy như mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) và mô hình SARIMA được áp dụng để nhận dạng dòng chảy theo thời hạn tháng và mùa. ANN có ưu điểm vượt trội trong mô phỏng quá trình mưa-dòng chảy, bao gồm cả dòng chảy lớn, nhỏ và trung bình khi có đủ dữ liệu huấn luyện. Mô hình SARIMA kết hợp các nhân tố khí hậu cho phép nhận dạng xu hướng dòng chảy tháng trên nhiều lưu vực. Kết quả đánh giá cho thấy ANN trội hơn trong điều kiện đủ dữ liệu, trong khi mô hình khái niệm cải thiện đáng kể khi thiếu dữ liệu hiệu chỉnh. Sự kết hợp nhiều phương pháp giúp tăng độ tin cậy của kết quả nhận dạng lũ lớn.
3.2. Giải pháp phân bổ dung tích phòng lũ linh hoạt
Mực nước trước lũ của các hồ chứa không nhất thiết duy trì cố định một ngưỡng trong cả thời kỳ lũ chính vụ. Dựa trên kết quả nhận dạng lũ lớn theo các thời kỳ, dung tích phòng lũ được đề xuất điều chỉnh linh hoạt. Trong thời kỳ nhận diện lũ lớn, hồ Sơn La và Hòa Bình hạ mực nước sâu hơn, đồng thời huy động thêm hồ Lai Châu, Bản Chát tham gia cắt lũ. Trong thời kỳ lũ nhỏ, các hồ duy trì mực nước cao hơn để tích nước phát điện. Phương pháp này nâng cao hiệu quả tổng thể của hệ thống liên hồ chứa, vừa cắt lũ hiệu quả vừa tối ưu hóa sản lượng điện.
IV. Kết luận và ứng dụng thực tiễn nâng cao hiệu quả điều hành liên hồ
Nghiên cứu đã xây dựng thành công cơ sở khoa học và thực tiễn nhận dạng lũ lớn trên lưu vực sông Hồng, phục vụ nâng cao hiệu quả điều hành hệ thống liên hồ chứa. Hệ thống nhận dạng lũ theo ba thời kỳ (xa, trung hạn, gần) cung cấp thông tin đa tầng giúp người ra quyết định có cái nhìn toàn diện về nguy cơ lũ. Kết quả nghiên cứu cho thấy mối quan hệ rõ ràng giữa các chỉ số khí hậu, đường trữ nước và sự hình thành lũ lớn trên lưu vực. Giải pháp phân bổ dung tích phòng lũ linh hoạt dựa trên nhận dạng lũ đã được kiểm chứng qua các trận lũ lịch sử, cho thấy khả năng cắt giảm đỉnh lũ hiệu quả hơn so với phương pháp vận hành cố định. Ứng dụng thực tiễn trong vận hành các hồ Sơn La, Hòa Bình giúp giảm nguy cơ ngập lụt cho vùng hạ du, đặc biệt là Hà Nội và các tỉnh đồng bằng sông Hồng. Đồng thời, việc tối ưu hóa tích nước đảm bảo sản lượng điện ổn định, cân bằng giữa an toàn lũ và phát triển kinh tế.
4.1. Đóng góp mới của luận án về nhận dạng lũ lớn
Luận án đã đóng góp mới trên ba phương diện chính. Thứ nhất, xây dựng hệ thống nhận dạng lũ lớn theo thời kỳ từ xa đến gần, lần đầu tiên áp dụng cho lưu vực sông Hồng. Thứ hai, xác định mối quan hệ giữa chỉ số khí hậu, đường trữ nước và ngưỡng mưa gây lũ theo từng nhánh sông, tạo cơ sở khoa học cho dự báo sớm. Thứ ba, đề xuất mô hình phân bổ dung tích phòng lũ linh hoạt cho hệ thống liên hồ chứa, thay thế phương pháp cố định truyền thống. Các kết quả này đã được công bố trên các tạp chí khoa học uy tín và kiểm chứng bằng dữ liệu thực tế.
4.2. Ứng dụng trong thực tế vận hành hệ thống liên hồ sông Hồng
Kết quả nghiên cứu được ứng dụng trực tiếp trong công tác vận hành hệ thống liên hồ chứa trên lưu vực sông Hồng. Trung tâm Điều độ Hệ thống điện quốc gia và các công ty thủy điện sử dụng thông tin nhận dạng lũ để ra quyết định vận hành hồ chứa hàng ngày, hàng tuần và theo mùa. Trong mùa lũ, khi nhận diện khả năng lũ lớn, các hồ hạ mực nước trước lũ và phối hợp cắt lũ liên hoàn. Sau lũ, các hồ dâng nước trở lại đảm bảo tích nước phát điện.Ứng dụng thực tế đã chứng minh hiệu quả cắt giảm đỉnh lũ, giảm ngập lụt hạ du và tối ưu hóa sản lượng điện, góp phần nâng cao an ninh nguồn nước quốc gia.
