I. Toàn cảnh mô hình dự báo lũ liên hồ chứa Sông Kôn Hà Thanh
Hệ thống sông Kôn - Hà Thanh là lưu vực sông lớn nhất và đóng vai trò huyết mạch đối với sự phát triển kinh tế - xã hội của tỉnh Bình Định. Tuy nhiên, khu vực này thường xuyên phải đối mặt với tình trạng ngập lụt nghiêm trọng, gây thiệt hại lớn về người và tài sản. Để giải quyết vấn đề này, việc xây dựng một mô hình dự báo lũ liên hồ chứa Sông Kôn Hà Thanh hiện đại và chính xác là nhiệm vụ cấp bách. Mô hình này không chỉ là công cụ khoa học hỗ trợ ra quyết định mà còn là nền tảng cho công tác phòng chống thiên tai bền vững. Việc áp dụng các công nghệ tiên tiến như bộ mô hình MIKE của Viện Thủy lực Đan Mạch (DHI) cho phép mô phỏng chi tiết các quá trình thủy văn và thủy lực phức tạp. Từ đó, các cơ quan chức năng có thể xây dựng các kịch bản vận hành liên hồ chứa tối ưu, vừa đảm bảo mục tiêu giảm lũ cho hạ du, vừa tích trữ nước phục vụ sản xuất và dân sinh trong mùa khô. Nghiên cứu ứng dụng các mô hình này cho lưu vực sông Kôn - Hà Thanh thể hiện một bước tiến quan trọng, chuyển từ phương pháp dự báo kinh nghiệm, thống kê sang phương pháp mô hình hóa toán học có độ tin cậy cao. Điều này đặc biệt có ý nghĩa trong bối cảnh biến đổi khí hậu đang làm gia tăng tính cực đoan của các hiện tượng thời tiết.
1.1. Tầm quan trọng của việc cảnh báo lũ sớm tại tỉnh Bình Định
Tại tỉnh Bình Định, lũ lụt là một trong những loại hình thiên tai nguy hiểm và có tần suất xuất hiện cao nhất. Các trận lũ lớn có thể gây ngập sâu từ 2.5 đến 6 mét, thậm chí trên 8 mét ở các vùng trũng như đầm Thị Nại. Do đó, công tác cảnh báo lũ sớm giữ một vai trò sống còn. Một hệ thống cảnh báo hiệu quả giúp người dân và chính quyền có đủ thời gian để triển khai các biện pháp ứng phó, di tản đến nơi an toàn và bảo vệ tài sản. Việc dự báo chính xác đỉnh lũ, thời gian lũ đến và phạm vi ngập lụt cho phép tối ưu hóa công tác phòng chống thiên tai, giảm thiểu thiệt hại đến mức thấp nhất. Hơn nữa, thông tin dự báo sớm và đáng tin cậy là cơ sở để vận hành hệ thống hồ chứa một cách khoa học, đặc biệt là việc xả lũ đón lũ, tránh gây ra lũ chồng lũ cho vùng hạ du. Nâng cao chất lượng dự báo chính là nâng cao năng lực chủ động ứng phó với thiên tai của toàn xã hội.
1.2. Giới thiệu hệ thống liên hồ chứa Sông Kôn Hà Thanh
Hệ thống công trình thủy lợi trên lưu vực sông Kôn - Hà Thanh bao gồm nhiều hồ chứa lớn nhỏ, trong đó hai công trình quan trọng bậc nhất là hồ chứa Định Bình và hồ chứa Núi Một. Hồ chứa Định Bình, với tổng dung tích 226 triệu m³, đóng vai trò then chốt trong việc cắt giảm lũ từ thượng nguồn sông Kôn. Hồ chứa Núi Một trên sông An Tràng có dung tích 111 triệu m³ cũng góp phần quan trọng vào việc điều tiết lũ cho vùng hạ du. Ngoài ra, hệ thống còn có các hồ thủy điện như Vĩnh Sơn và các hồ thủy lợi khác. Sự tồn tại của nhiều hồ chứa tạo ra một bài toán phức tạp về vận hành liên hồ chứa. Việc vận hành đơn lẻ từng hồ có thể không mang lại hiệu quả tối ưu, thậm chí có thể gây ra những tác động tiêu cực. Do đó, một quy trình vận hành liên hồ thống nhất, dựa trên các dự báo khoa học, là yêu cầu bắt buộc để phát huy tối đa hiệu quả tổng hợp của toàn hệ thống, đảm bảo hài hòa các mục tiêu: chống lũ, cấp nước và phát điện.
II. Thách thức trong vận hành liên hồ chứa Sông Kôn Hà Thanh
Việc quản lý và vận hành liên hồ chứa trên lưu vực sông Kôn - Hà Thanh đối mặt với nhiều thách thức cố hữu và các yếu tố mới phát sinh. Đặc điểm địa hình dốc, sông ngòi ngắn khiến thời gian tập trung lũ rất nhanh, đòi hỏi công tác dự báo phải có tốc độ và độ chính xác cao. Các phương pháp dự báo truyền thống không còn đáp ứng được yêu cầu này. Bên cạnh đó, sự phát triển kinh tế - xã hội ở vùng hạ du làm gia tăng mức độ脆弱性 (dễ bị tổn thương) trước thiên tai, đặt ra yêu cầu cao hơn về mức độ an toàn đập và hiệu quả cắt lũ. Áp lực từ biến đổi khí hậu ngày càng rõ rệt, biểu hiện qua các trận mưa với cường suất lớn và khó lường hơn, làm cho các quy luật thủy văn trước đây trở nên thiếu ổn định. Điều này đòi hỏi các mô hình dự báo lũ phải có khả năng cập nhật và thích ứng liên tục. Việc thiếu hụt dữ liệu khí tượng thủy văn ở một số khu vực, đặc biệt là vùng núi, cũng là một trở ngại lớn trong việc hiệu chỉnh và kiểm định mô hình, ảnh hưởng đến độ tin cậy của kết quả dự báo. Giải quyết những thách thức này đòi hỏi một cách tiếp cận tổng thể, kết hợp giữa công nghệ hiện đại và nâng cao năng lực quản lý.
2.1. Hạn chế của các phương pháp dự báo lũ truyền thống
Các công cụ dự báo lũ được sử dụng trước đây tại khu vực lưu vực sông Kôn - Hà Thanh chủ yếu dựa trên phương pháp tương tự, thống kê kinh nghiệm và các biểu đồ quan hệ đơn giản. Theo tài liệu nghiên cứu, các phương pháp này bộc lộ nhiều hạn chế. Thứ nhất, thời gian dự kiến rất ngắn, thường chỉ từ 6 đến 12 giờ, không đủ để triển khai các biện pháp phòng chống quy mô lớn. Thứ hai, độ chính xác phụ thuộc nhiều vào kinh nghiệm của dự báo viên, mang tính chủ quan cao và khó định lượng sai số. Các phương pháp này thường chỉ đưa ra cảnh báo về đỉnh lũ tại một vài vị trí cố định, chưa thể cung cấp một bức tranh tổng thể về quá trình lũ và phạm vi ngập lụt trên toàn lưu vực. Chúng cũng không thể mô phỏng được tác động qua lại phức tạp của việc điều tiết lũ từ hệ thống các hồ chứa, dẫn đến khó khăn trong việc xây dựng một quy trình vận hành tối ưu.
2.2. Tác động của biến đổi khí hậu đến mực nước hạ du
Hiện tượng biến đổi khí hậu đang làm thay đổi sâu sắc các quy luật mưa và dòng chảy trên toàn cầu, và lưu vực sông Kôn - Hà Thanh không phải là ngoại lệ. Các nghiên cứu cho thấy xu hướng gia tăng các trận mưa cực đoan, tức là lượng mưa dự báo trong một thời gian ngắn có thể rất lớn, vượt qua các giá trị lịch sử. Điều này trực tiếp làm tăng nguy cơ xảy ra lũ lớn, lũ quét. Sự thay đổi này khiến các số liệu thống kê trong quá khứ trở nên kém tin cậy để dự báo cho tương lai. Do đó, các mô hình vật lý như mô hình thủy văn và mô hình thủy lực trở nên ưu việt hơn vì chúng dựa trên các quy luật bảo toàn khối lượng và năng lượng, có khả năng mô phỏng tốt hơn các điều kiện chưa từng xảy ra. Việc xây dựng mô hình dự báo lũ hiện đại là một giải pháp thích ứng quan trọng, giúp nâng cao khả năng chống chịu của tỉnh Bình Định trước những tác động khó lường của biến đổi khí hậu đến mực nước hạ du.
III. Giải pháp mô hình thủy văn MIKE NAM dự báo dòng chảy đến hồ
Để khắc phục những hạn chế của phương pháp truyền thống, giải pháp cốt lõi được lựa chọn là áp dụng bộ mô hình toán học hiện đại. Trong đó, mô hình thủy văn MIKE-NAM đóng vai trò đầu tiên và quan trọng nhất: chuyển đổi lượng mưa rơi trên lưu vực thành dòng chảy đổ về sông và hồ chứa. MIKE-NAM là một mô hình tất định, dạng thông số tập trung, mô phỏng quá trình mưa - dòng chảy một cách liên tục. Mô hình xem xét các quá trình chính như tổn thất do bốc hơi, trữ nước trên bề mặt, trong vùng rễ cây và trong tầng nước ngầm. Bằng cách hiệu chỉnh một bộ 9 thông số chính dựa trên dữ liệu khí tượng thủy văn lịch sử, mô hình có thể tái hiện lại quá trình dòng chảy đã xảy ra với độ chính xác cao. Sau khi được hiệu chỉnh và kiểm định, MIKE-NAM trở thành một công cụ mạnh mẽ để tính toán lưu lượng đến hồ từ các tiểu lưu vực. Kết quả đầu ra của mô hình này, là chuỗi lưu lượng dòng chảy theo thời gian, sẽ là dữ liệu đầu vào không thể thiếu cho mô hình thủy lực ở bước tiếp theo, tạo thành một chuỗi dự báo thống nhất và logic từ mưa đến mực nước trong sông.
3.1. Nguyên lý mô phỏng quá trình mưa dòng chảy của MIKE NAM
Nguyên lý cơ bản của mô hình thủy văn MIKE-NAM là mô phỏng các kho chứa nước ảo trong một lưu vực. Mô hình cấu trúc gồm bốn kho chứa liên kết với nhau theo chiều thẳng đứng: kho chứa tuyết (ít áp dụng ở Việt Nam), kho chứa bề mặt, kho chứa vùng rễ cây, và kho chứa nước ngầm. Khi mưa rơi, nước sẽ được phân bổ vào các kho chứa này. Một phần nước sẽ bốc hơi, một phần thấm xuống các tầng sâu hơn, và phần còn lại tạo thành dòng chảy. Dòng chảy tổng cộng được tách thành ba thành phần chính: dòng chảy mặt (xảy ra nhanh khi cường độ mưa lớn), dòng chảy ngầm nông (chảy chậm hơn) và dòng chảy ngầm sâu (dòng chảy nền). Bằng cách mô phỏng sự tương tác phức tạp này, MIKE-NAM có thể tính toán được quá trình dòng chảy tại cửa ra của lưu vực một cách khá thực tế, bao gồm cả lưu lượng đến hồ trong các trận lũ.
3.2. Xử lý dữ liệu khí tượng thủy văn đầu vào cho mô hình
Chất lượng của kết quả dự báo phụ thuộc rất lớn vào chất lượng của dữ liệu đầu vào. Đối với mô hình MIKE-NAM, các chuỗi dữ liệu khí tượng thủy văn cơ bản cần thu thập bao gồm: lượng mưa, bốc hơi tiềm năng và nhiệt độ (nếu có tuyết). Dữ liệu mưa có thể lấy từ các trạm đo mưa mặt đất hoặc từ ảnh vệ tinh, radar thời tiết. Nghiên cứu tại lưu vực sông Kôn - Hà Thanh đã sử dụng số liệu từ mạng lưới các trạm khí tượng, thủy văn trong khu vực, như trạm Vĩnh Sơn, An Hòa, Quy Nhơn. Các dữ liệu này cần được kiểm tra, xử lý để đảm bảo tính liên tục và đồng nhất. Từ dữ liệu mưa tại các trạm điểm, các phương pháp nội suy như đa giác Thiessen hoặc Inverse Distance Weighting được sử dụng để tính toán lượng mưa bình quân cho từng tiểu lưu vực. Việc chuẩn bị dữ liệu đầu vào một cách cẩn thận và khoa học là bước nền tảng quyết định sự thành công của toàn bộ quá trình mô hình hóa.
IV. Cách mô hình thủy lực MIKE 11 diễn toán dòng chảy hạ du
Sau khi có được lưu lượng đến hồ và dòng chảy từ các nhánh sông do MIKE-NAM tính toán, mô hình thủy lực MIKE 11 được sử dụng để mô phỏng sự lan truyền của sóng lũ trong hệ thống sông và hồ chứa. MIKE 11 là một công cụ mạnh mẽ, giải hệ phương trình Saint-Venant một chiều để mô tả dòng chảy không ổn định trong sông. Mô hình này cho phép thiết lập một mạng lưới thủy lực chi tiết của lưu vực sông Kôn - Hà Thanh, bao gồm các nhánh sông chính, các công trình như đập, cống, cầu và đặc biệt là các hồ chứa lớn như hồ chứa Định Bình và hồ chứa Núi Một. Bằng cách nhập vào các đặc trưng hình học của sông (mặt cắt ngang), độ nhám lòng sông và các điều kiện biên (như mực nước biển ở cửa sông), MIKE 11 có thể diễn toán dòng chảy một cách chính xác. Kết quả quan trọng nhất mà mô hình cung cấp là diễn biến mực nước hạ du và lưu lượng tại bất kỳ vị trí nào trên sông theo thời gian, là cơ sở để đưa ra các bản tin cảnh báo lũ sớm chi tiết và đáng tin cậy.
4.1. Thiết lập mạng lưới thủy lực và điều kiện biên cho sông Kôn
Việc xây dựng mạng lưới mô hình thủy lực bắt đầu bằng việc số hóa hệ thống sông Kôn - Hà Thanh trên nền bản đồ. Các nhánh sông chính và phụ được định nghĩa. Dọc theo các sông, một loạt các mặt cắt ngang được đo đạc hoặc trích xuất từ bản đồ địa hình số (DEM) để mô tả hình dạng lòng sông. Các công trình thủy công như đập của hồ chứa Định Bình, cống điều tiết cũng được định nghĩa trong mô hình với các thông số vận hành cụ thể. Điều kiện biên là yếu tố quan trọng: biên trên là chuỗi lưu lượng dòng chảy từ MIKE-NAM, biên dưới thường là diễn biến mực nước triều tại cửa Thị Nại (trạm Quy Nhơn). Việc thiết lập một mạng lưới thủy lực đầy đủ và chính xác là tiền đề để mô hình có thể mô phỏng chân thực quá trình lan truyền lũ.
4.2. Tối ưu hóa điều tiết lũ và đảm bảo an toàn đập
Một trong những ứng dụng quan trọng nhất của MIKE 11 là hỗ trợ xây dựng quy trình vận hành để điều tiết lũ. Mô hình cho phép mô phỏng các kịch bản vận hành khác nhau. Ví dụ, có thể giả định các quy tắc xả lũ khác nhau của hồ chứa Định Bình và xem xét tác động của chúng đến mực nước hạ du tại các điểm trọng yếu như Bình Nghi, Thạnh Hòa. Qua đó, các nhà quản lý có thể tìm ra phương án vận hành tối ưu nhất, vừa giảm được đỉnh lũ hạ du, vừa đảm bảo an toàn đập (không để mực nước hồ vượt quá cao trình cho phép). Khả năng mô phỏng kịch bản này đặc biệt hữu ích trong các tình huống khẩn cấp, giúp người ra quyết định lựa chọn hành động phù hợp dựa trên các dự báo khoa học, thay vì chỉ dựa vào kinh nghiệm. Các mô hình tương tự như HEC-RAS cũng có thể được sử dụng cho mục đích này nhưng MIKE 11 được lựa chọn trong nghiên cứu gốc vì tính tích hợp cao của nó.
V. Kết quả ứng dụng mô hình dự báo lũ Sông Kôn Hà Thanh
Hiệu quả của bộ mô hình dự báo lũ liên hồ chứa Sông Kôn Hà Thanh đã được chứng minh qua việc kiểm định với các trận lũ lịch sử. Nghiên cứu điển hình đã sử dụng trận lũ lớn tháng 11 năm 2013 để đánh giá độ chính xác của mô hình. Kết quả mô phỏng cho thấy sự phù hợp cao giữa đường quá trình mực nước tính toán và thực đo tại các trạm quan trắc chính. Cụ thể, hệ số Nash-Sutcliffe (một chỉ số đánh giá độ khớp của mô hình) đạt giá trị rất cao, xấp xỉ 0.9, cho thấy mô hình đã tái hiện rất tốt diễn biến thực tế của trận lũ. Các giá trị đỉnh lũ và thời gian xuất hiện đỉnh lũ dự báo cũng rất gần với số liệu quan trắc. Những kết quả tích cực này khẳng định rằng, bộ mô hình MIKE-NAM và MIKE 11 sau khi được xây dựng và hiệu chỉnh cẩn thận là một công cụ đáng tin cậy. Nó có thể được đưa vào ứng dụng nghiệp vụ để hỗ trợ công tác cảnh báo lũ sớm và điều hành vận hành liên hồ chứa tại tỉnh Bình Định, góp phần quan trọng vào việc nâng cao hiệu quả phòng chống thiên tai.
5.1. Kiểm định độ chính xác qua trận lũ lịch sử tháng 11 2013
Trận lũ tháng 11 năm 2013 là một trong những trận lũ lớn, gây ảnh hưởng rộng khắp trên lưu vực sông Kôn - Hà Thanh. Đây là một tình huống thực tế lý tưởng để kiểm định mô hình. Dựa trên số liệu dữ liệu khí tượng thủy văn thực đo của trận lũ này, mô hình đã được chạy để dự báo diễn biến mực nước hạ du. Theo kết quả trong luận văn gốc, tại trạm Thạnh Hòa, đường quá trình mực nước tính toán và thực đo gần như trùng khớp. Sai số về đỉnh lũ và thời gian đạt đỉnh là không đáng kể. Sự thành công trong việc tái hiện một trận lũ phức tạp như vậy cho thấy bộ thông số của mô hình thủy văn và mô hình thủy lực đã được hiệu chỉnh tốt, phản ánh đúng các đặc trưng của lưu vực. Đây là bằng chứng khoa học thuyết phục về tính khả thi và độ tin cậy của mô hình.
5.2. Đánh giá hiệu quả thực tiễn trong phòng chống thiên tai
Việc ứng dụng thành công mô hình mang lại hiệu quả thực tiễn to lớn cho công tác phòng chống thiên tai. Thứ nhất, nó kéo dài thời gian dự kiến một cách đáng kể, có thể dự báo trước từ 1 đến 3 ngày tùy thuộc vào nguồn lượng mưa dự báo. Khoảng thời gian này là "thời gian vàng" để chính quyền và người dân chủ động sơ tán, gia cố đê điều. Thứ hai, mô hình cung cấp thông tin chi tiết về quá trình lũ trên toàn hệ thống sông, thay vì chỉ tại một vài điểm, giúp xác định các vùng nguy cơ cao một cách chính xác. Thứ ba, nó là công cụ lượng hóa để tối ưu hóa việc điều tiết lũ của các hồ chứa, giúp các nhà vận hành đưa ra quyết định xả lũ hợp lý, giảm thiểu tác động tiêu cực xuống hạ du. Về lâu dài, mô hình này còn có thể được sử dụng để đánh giá tác động của biến đổi khí hậu hoặc các thay đổi về sử dụng đất đến chế độ lũ lụt của lưu vực.
VI. Hướng phát triển mô hình dự báo lũ bằng trí tuệ nhân tạo
Bộ mô hình MIKE đã chứng tỏ là một giải pháp hiệu quả cho bài toán dự báo lũ liên hồ chứa Sông Kôn Hà Thanh. Tuy nhiên, khoa học công nghệ không ngừng phát triển, mở ra những hướng đi mới để cải tiến và nâng cao hơn nữa chất lượng dự báo. Tương lai của lĩnh vực này gắn liền với việc tích hợp các công nghệ của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0, đặc biệt là trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning). Các mô hình vật lý như MIKE có ưu điểm là nền tảng lý thuyết vững chắc, nhưng chúng có thể phức tạp trong việc xây dựng và đòi hỏi thời gian tính toán lớn. Trong khi đó, các mô hình dựa trên AI có khả năng học hỏi các quy luật ẩn trong các chuỗi dữ liệu lớn một cách nhanh chóng. Sự kết hợp giữa hai phương pháp này, được gọi là mô hình lai (hybrid model), hứa hẹn sẽ tạo ra một thế hệ công cụ dự báo mới, vừa có nền tảng vật lý, vừa có khả năng thích ứng linh hoạt và tự động tối ưu hóa. Đây là hướng đi đầy tiềm năng để đối phó với những thách thức ngày càng phức tạp của thiên tai trong bối cảnh biến đổi khí hậu.
6.1. Tổng kết ưu điểm của bộ mô hình MIKE trong dự báo lũ
Thành công của dự án nghiên cứu cho lưu vực sông Kôn - Hà Thanh đã khẳng định các ưu điểm vượt trội của bộ mô hình MIKE. Thứ nhất, đó là tính tích hợp cao, cho phép kết nối liền mạch giữa mô hình thủy văn (MIKE-NAM) và mô hình thủy lực (MIKE 11), tạo thành một quy trình dự báo tổng thể từ mưa đến mực nước. Thứ hai, đây là mô hình dựa trên nền tảng vật lý, có khả năng mô phỏng các kịch bản khác nhau, bao gồm cả những sự kiện chưa từng xảy ra. Thứ ba, nó cung cấp kết quả dự báo định lượng, chi tiết theo không gian và thời gian, vượt xa các phương pháp định tính hoặc kinh nghiệm trước đây. Cuối cùng, giao diện người dùng thân thiện và khả năng trực quan hóa kết quả mạnh mẽ giúp các nhà quản lý dễ dàng tiếp cận và sử dụng thông tin để ra quyết định.
6.2. Tiềm năng tích hợp trí tuệ nhân tạo trong cảnh báo lũ sớm
Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo lũ mở ra nhiều khả năng mới. Các mô hình học máy như Mạng Nơ-ron nhân tạo (ANN) hay Máy Vector Hỗ trợ (SVM) có thể được sử dụng để cải thiện độ chính xác của đầu vào quan trọng nhất: lượng mưa dự báo. Bằng cách phân tích các mẫu dữ liệu khí tượng phức tạp, AI có thể đưa ra dự báo mưa ngắn hạn chính xác hơn các mô hình số trị truyền thống. Ngoài ra, các thuật toán tối ưu hóa dựa trên AI, như thuật toán di truyền (GA), có thể được dùng để tìm ra quy trình vận hành tối ưu cho hệ thống liên hồ chứa trong thời gian thực. Thay vì chỉ thử một vài kịch bản, AI có thể phân tích hàng ngàn khả năng để đưa ra giải pháp tốt nhất, giúp tối đa hóa hiệu quả cắt lũ và đảm bảo an toàn đập. Đây chính là tương lai của hệ thống cảnh báo lũ sớm thông minh và tự động hóa.
