Nghiên cứu mô hình dự báo lũ phục vụ vận hành liên hồ chứa sông Kôn Hà Thanh

Nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo lũ, phục vụ công tác vận hành hiệu quả hệ thống liên hồ chứa trên lưu vực sông Kôn - Hà Thanh, tỉnh Bình Định.

• Tác giả: Đinh Văn Trọng
• Người hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Văn Lai
• Trường học: Trường Đại học Thủy Lợi
• Chuyên ngành: Thủy văn và Tài nguyên nước
• Đề tài: Nghiên cứu mô hình dự báo lũ phục vụ vận hành liên hồ chứa trên sông Kôn - Hà Thanh tỉnh Bình Định
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Hà Nội

Tóm tắt

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.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Lưu vực sông Kôn – Hà Thanh có diện tích tự nhiên khoảng 3.809 km2, là trung tâm kinh tế, văn hóa và chính trị trọng điểm của tỉnh Bình Định khi chiếm tới 90% diện tích lưu vực toàn tỉnh. Toàn bộ hệ thống sông hiện có 44 hồ chứa thủy lợi, thủy điện với tổng dung tích khoảng 165,18 triệu m3 nước, 44 đập dâng và 31 trạm bơm phục vụ tưới tiêu cho hơn 50.000 ha đất canh tác. Tuy nhiên, lưu vực thường xuyên đối mặt với hiểm họa lũ lụt đặc biệt nghiêm trọng. Trong các đợt lũ lớn, vùng chuyển tiếp giữa đồng bằng và đồi núi ngập sâu từ 0,5m đến 2,0m, khu vực hạ lưu ngập từ 2,5m đến 6,0m, thậm chí tại thôn Đại An và vùng ven Đầm Thị Nại mức ngập ghi nhận vượt quá 8,0m. Đỉnh lũ lịch sử quan trắc tại trạm Bình Tường từng chạm mốc 6.340 m3/s vào ngày 19/11/1987, gây thiệt hại nặng nề về người và tài sản.

Trước yêu cầu cấp bách về phòng chống thiên tai và thực thi Quyết định số 1879/QĐ-TTg ngày 13/10/2010 của Thủ tướng Chính phủ về Quy trình vận hành liên hồ chứa, công tác dự báo thủy văn tại địa phương bộc lộ nhiều hạn chế lớn. Phần lớn các công cụ dự báo truyền thống chỉ dựa trên phương pháp tra biểu đồ kinh nghiệm và thống kê tương quan, thời gian dự kiến ngắn chỉ từ 6 đến 12 giờ với tỷ lệ chính xác tại trạm Thạnh Hòa chỉ dao động trong khoảng 70% đến 75%.

Mục tiêu cốt lõi của nghiên cứu là xây dựng và ứng dụng bộ mô hình toán học tích hợp công nghệ cao nhằm dự báo chính xác dòng chảy lũ đến các hồ chứa và diễn toán dòng chảy hạ lưu. Nghiên cứu tập trung vào phạm vi không gian lưu vực sông Kôn – Hà Thanh, phân tích chuỗi dữ liệu thủy văn nhiều năm để kéo dài thời gian dự báo trước từ 12 đến 24 giờ, đạt cấp độ chuẩn xác theo Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia QCVN 18:2008/BTNMT, qua đó nâng cao hiệu quả quản lý vận hành liên hồ chứa và giảm thiểu tối đa rủi ro ngập lụt hạ du.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng tích hợp giữa lý thuyết mô hình hóa thủy văn mưa – dòng chảy và lý thuyết thủy lực dòng chảy không ổn định trong mạng lưới sông hở.

Thứ nhất, mô hình thủy văn MIKE NAM được ứng dụng dựa trên nguyên lý cân bằng nước liên tục và cấu trúc phân tầng các bể chứa ẩm theo phương thẳng đứng. Cấu trúc mô hình gồm năm bể chứa thành phần: bể chứa bề mặt, bể tầng rễ cây, bể chứa ngầm cạn, bể chứa ngầm sâu và bể tuyết tích trữ. Mô hình chuyển hóa lượng mưa lưu vực thành dòng chảy thông qua các hàm phi tuyến biểu diễn dòng chảy mặt, dòng chảy sát mặt và dòng chảy ngầm.

Thứ hai, mô hình thủy lực MIKE 11 HD ứng dụng hệ phương trình Saint-Venant một chiều đầy đủ bao gồm phương trình liên tục và phương trình động lực nhằm mô tả chính xác chuyển động sóng lũ phi định hình. Hệ phương trình được giải tích số bằng sơ đồ sai phân hữu hạn sáu điểm ẩn Abbott-Ionescu, cho phép tính toán ổn định và chính xác mực nước cùng lưu lượng tại từng nút mạng lưới sông có phân lưu và nhập lưu phức tạp.

Các khái niệm then chốt xuyên suốt nghiên cứu bao gồm: Mực nước dâng bình thường (MNDBT), Mực nước chết (MNC), Dung tích phòng lũ, Hệ số hiệu quả mô hình Nash-Sutcliffe (NSE) và Sai số dự báo cho phép theo quy chuẩn ngành.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu của đề tài được thu thập toàn diện từ chuỗi số liệu quan trắc khí tượng – thủy văn liên tục 37 năm (giai đoạn 1976 – 2012) tại 11 trạm khí tượng, đo mưa (như Quy Nhơn, Hoài Nhơn, Vĩnh Kim, Vĩnh Sơn, Vân Canh) và 6 trạm thủy văn chủ lực (Bình Tường/Bình Nghi, Vĩnh Sơn, Thạnh Hòa, Diêu Trì).

Về cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu, nghiên cứu chọn lọc toàn bộ chuỗi số liệu đo đạc nhiều năm để phân tích tần suất dòng chảy lũ thiết kế kết hợp chọn mẫu điển hình các trận lũ lớn trong lịch sử (năm 1987, 1998, 2009, 2010, 2011, 2012) và trận lũ kiểm nghiệm thực tế tháng 11/2013.

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích mô hình số tích hợp hệ thống thông tin địa lý (GIS): Công cụ ArcView GIS cho phép số hóa địa hình, phân chia lưu vực sông Kôn thành 26 tiểu lưu vực bộ phận và tính toán lượng mưa bình quân không gian chính xác. Mô hình MIKE NAM xử lý triệt để tính chất phân bố không đồng đều của mưa và thổ nhưỡng vùng đồi núi, trong khi MIKE 11 HD giải quyết tối ưu bài toán truyền lũ qua mạng lưới sông hạ du chịu ảnh hưởng thủy triều vịnh Quy Nhơn và Đầm Thị Nại rộng hơn 5.000 ha.

Tiến trình nghiên cứu được triển khai chặt chẽ qua ba giai đoạn: xử lý chuỗi số liệu và hiệu chỉnh thông số mô hình với số liệu mùa lũ 2009 – 2010, kiểm định bộ thông số với mùa lũ 2011 – 2012, và chạy dự báo kiểm nghiệm thời gian thực cho trận lũ tháng 11/2013.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình phân tích thống kê và mô phỏng số trị đã mang lại ba phát hiện khoa học quan trọng:

Thứ nhất, chế độ dòng chảy lũ trên lưu vực sông Kôn – Hà Thanh có mức độ biến động cực đoan rất cao. Dòng chảy mùa lũ tập trung từ tháng IX đến tháng XII, chiếm từ 70% đến 77% tổng lượng dòng chảy cả năm (đạt 3,41 tỷ m3 đối với sông Kôn). Lưu lượng đỉnh lũ lớn nhất quan trắc được tại Bình Tường là 6.340 m3/s (năm 1987) với mô số đỉnh lũ đạt 3,36 m3/s/km2, gấp tới 60 lần lưu lượng đỉnh lũ của năm lũ nhỏ nhất (năm 1982 với Qmax chỉ 106 m3/s). Ngược lại, vào mùa kiệt, lưu lượng nhỏ nhất tại trạm này từng hạ xuống mức 1,1 m3/s vào ngày 30/04/1983.

Thứ hai, việc ứng dụng mô hình MIKE NAM mô phỏng dòng chảy đến hồ và các khu giữa đạt độ chính xác rất cao. Kết quả hiệu chỉnh và kiểm định dòng chảy tại trạm thủy văn Bình Nghi cho thấy hệ số Nash-Sutcliffe trong các mùa lũ 2009, 2010, 2011 và 2012 đều duy trì ở mức cao từ 0,82 đến 0,88; sai số lưu lượng đỉnh lũ dưới 7,8% và sai số tổng lượng dòng chảy dao động dưới 8,5%.

Thứ ba, mô hình MIKE 11 HD diễn toán mực nước lũ hạ du tại trạm Bình Nghi và Thạnh Hòa đạt chuẩn kiểm định xuất sắc với hệ số Nash đạt từ 0,81 đến 0,87. Khi dự báo kiểm nghiệm trận lũ lịch sử tháng 11/2013, tỷ lệ các lần dự báo đạt loại Tốt và Khá theo QCVN 18:2008/BTNMT đạt tới 86,7%, kéo dài thời gian dự kiến cảnh báo lũ từ 6 – 12 giờ lên mức 12 – 24 giờ.

Thảo luận kết quả

Cơ chế lũ lụt nghiêm trọng ở hạ lưu sông Kôn bắt nguồn từ sự phân nhánh dòng chảy phức tạp (gồm sông Đập Đá, sông Gò Chàm, sông Sây) chảy dồn về Đầm Thị Nại nơi có cửa thoát Giã hẹp, kết hợp triều cường dâng cao ngăn cản khả năng thoát lũ tự nhiên.

Dữ liệu mô phỏng vận hành liên hồ chứa được trực quan hóa rõ ràng qua bảng quan hệ cao trình – dung tích (đường đặc tính Z-W) và biểu đồ đường quá trình lưu lượng xả lũ Q(t) của bốn hồ trọng điểm: hồ Định Bình (dung tích 226 triệu m3), hồ Núi Một (dung tích 111 triệu m3), hồ Vĩnh Sơn A (43 triệu m3) và hồ Thuận Ninh (35,36 triệu m3). Biểu đồ đối chiếu quá trình mực nước thực đo và tính toán tại trạm Thạnh Hòa khẳng định việc vận hành liên hồ hợp lý giúp cắt đỉnh lũ hạ du từ 0,35m đến 0,80m.

So với các nghiên cứu trước đây vốn chỉ sử dụng phương pháp mực nước tương quan một chiều với độ chính xác dưới 75%, phương pháp liên hoàn MIKE NAM – MIKE 11 tích hợp cân bằng hồ chứa đã gia tăng độ tin cậy thêm 12% đến 15%, giảm thời gian trễ số liệu và cung cấp đầy đủ bức tranh ngập lụt theo thời gian thực.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm hoàn thiện công tác quản lý rủi ro thiên tai và nâng cao hiệu lực vận hành liên hồ chứa, luận văn đề xuất bốn nhóm giải pháp hành động cụ thể:

Thứ nhất, hiện đại hóa và tự động hóa mạng lưới quan trắc khí tượng – thủy văn chuyên dùng. Triển khai lắp đặt bổ sung 15 trạm đo mưa tự động và 6 trạm quan trắc mực nước tự động truyền dữ liệu telemetry thời gian thực trên các khu vực đầu nguồn sông Kôn và sông Hà Thanh. Thời gian thực hiện trong 12 tháng do Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Trung Bộ chủ trì, nhằm giảm sai số ước lượng mưa bình quân lưu vực xuống dưới 5%.

Thứ hai, chuẩn hóa và số hóa quy trình vận hành liên hồ chứa phục vụ cắt lũ và cấp nước mùa cạn. Xây dựng công cụ phần mềm hỗ trợ ra quyết định (DSS) tích hợp mô hình MIKE NAM – MIKE 11 trực tiếp vào trung tâm điều hành SCADA của các hồ lớn (Định Bình, Núi Một, Trà Xom 1, Vĩnh Sơn, Thuận Ninh). Thời gian triển khai trong 18 tháng do Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn cùng Sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh Bình Định thực hiện, đặt mục tiêu nâng cao dung tích phòng lũ chủ động thêm 10% đến 15%.

Thứ ba, xây dựng hệ thống bản đồ số cảnh báo ngập lụt động trực tuyến vùng hạ lưu. Ứng dụng kết quả diễn toán thủy lực để xuất bản đồ ngập lụt theo các cấp báo động lũ tỷ lệ 1:10.000 cập nhật định kỳ 3 giờ/lần trong suốt mùa mưa bão. Thời gian hoàn thiện trong 24 tháng do Ban Chỉ huy Phòng chống thiên tai và Tìm kiếm cứu nạn tỉnh Bình Định vận hành, nhằm kéo dài thời gian sơ tán dân cư trước lũ lên tối thiểu 18 giờ, giảm thiểu trên 30% thiệt hại tài sản dân sinh.

Thứ tư, đào tạo và nâng cao năng lực ứng dụng mô hình số cho đội ngũ kỹ sư vận hành địa phương. Tổ chức 4 khóa tập huấn chuyên sâu về kỹ thuật hiệu chỉnh thông số mô hình và xử lý dữ liệu viễn thám GIS cho 100% cán bộ kỹ thuật quản lý đập và trạm thủy văn trên địa bàn tỉnh trong giai đoạn 2026 – 2027 do Trường Đại học Thủy lợi phối hợp đào tạo.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và kết quả của luận văn mang lại giá trị thực tiễn và học thuật sâu sắc cho bốn nhóm đối tượng:

Thứ nhất, các chuyên viên dự báo khí tượng thủy văn tại các đài khu vực và trung tâm cảnh báo thiên tai. Luận văn cung cấp tài liệu tham khảo chuẩn mực về quy trình thiết lập, hiệu chỉnh và kiểm định bộ thông số MIKE NAM kết hợp MIKE 11 HD trên các lưu vực sông ngắn, dốc đặc trưng của miền Trung, giúp nâng cao độ chính xác trong nghiệp vụ dự báo tác nghiệp mùa lũ.

Thứ hai, các đơn vị quản lý, khai thác công trình thủy lợi và các nhà máy thủy điện (như Ban Quản lý Đầu tư và Xây dựng Thủy lợi 7, Công ty Khai thác Công trình Thủy lợi Bình Định, Thủy điện Vĩnh Sơn – Sông Hinh). Tài liệu giúp các kỹ sư nắm vững phương pháp tính toán cân bằng nước hồ chứa và điều tiết lưu lượng xả lũ tối ưu theo đúng Quyết định số 1879/QĐ-TTg.

Thứ ba, các cơ quan quản lý nhà nước về tài nguyên nước và Ban Chỉ huy Phòng chống thiên tai các cấp. Kết quả mô phỏng ngập lụt là cơ sở khoa học tin cậy để các nhà hoạch định chính sách xây dựng phương án di dân, quy hoạch hạ tầng đô thị, đê điều và phân vùng rủi ro thiên tai trên địa bàn 3.809 km2 của tỉnh Bình Định.

Thứ tư, học viên cao học, nghiên cứu sinh và giảng viên chuyên ngành Kỹ thuật tài nguyên nước, Thủy văn học. Công trình là case-study thực chứng mẫu mực về phương pháp kết hợp dữ liệu quan trắc nhiều năm (37 năm) với các công cụ mô hình hóa số trị hiện đại trong giải quyết bài toán vận hành liên hồ chứa đa mục tiêu.

Câu hỏi thường gặp

Tại sao lưu vực sông Kôn – Hà Thanh lại có nguy cơ ngập lụt đặc biệt nghiêm trọng trong mùa mưa lũ?

Lưu vực có địa hình vùng núi dốc mạnh, sông ngắn khiến lũ tập trung rất nhanh trong 3 đến 5 ngày. Lượng mưa mùa mưa từ tháng IX đến XII chiếm tới 70% đến 77% tổng lượng cả năm, tạo ra các trận lũ lịch sử với lưu lượng đỉnh lên tới 6.340 m3/s. Hạ lưu sông Kôn phân thành nhiều nhánh đổ dồn về Đầm Thị Nại có diện tích hơn 5.000 ha nhưng cửa thoát ra biển hẹp, gây dồn ứ nước và làm ngập sâu trên 8m tại các vùng trũng.

Mô hình thủy văn MIKE NAM đóng vai trò gì trong bài toán dự báo lũ đến hồ chứa?

Mô hình MIKE NAM mô phỏng quá trình chuyển hóa mưa thành dòng chảy dựa trên 5 bể chứa độ ẩm tương tác thẳng đứng. Bằng việc phân chia lưu vực thành 26 tiểu lưu vực qua GIS, mô hình tính toán chính xác dòng chảy gia nhập khu giữa và dòng chảy lũ đến các hồ chứa Định Bình, Núi Một với hệ số Nash đạt từ 0,82 đến 0,88, giữ sai số tổng lượng dòng chảy luôn dưới 8,5%.

Mô hình thủy lực MIKE 11 HD giải quyết thách thức gì tại mạng lưới sông hạ du sông Kôn?

MIKE 11 HD giải hệ phương trình Saint-Venant bằng sơ đồ sai phân ẩn 6 điểm Abbott-Ionescu, cho phép mô phỏng chính xác chế độ chảy không ổn định trên mạng lưới sông phân lưu phức tạp gồm sông Đập Đá, Gò Chàm, sông Sây và ảnh hưởng triều truyền ngược từ vịnh Quy Nhơn. Kết quả kiểm định tại trạm Bình Nghi và Thạnh Hòa đạt hệ số Nash trên 0,81, phản ánh chính xác mực nước thực tế.

Việc liên kết vận hành các hồ chứa trên lưu vực sông Kôn được tính toán như thế nào?

Nghiên cứu tích hợp điều tiết liên hồ chứa cho 4 công trình lớn gồm hồ Định Bình (226 triệu m3), Núi Một (111 triệu m3), Trà Xom 1 (39,5 triệu m3) và Thuận Ninh (35,36 triệu m3). Quá trình xả lũ được kiểm soát theo đường đặc tính Z-W và quy tắc cân bằng nước từng thời đoạn, giúp cắt giảm đỉnh lũ hạ du từ 0,35m đến 0,80m và bảo đảm an toàn tuyệt đối cho đập.

Độ tin cậy của phương án dự báo lũ trong luận văn được đánh giá theo tiêu chuẩn nào?

Toàn bộ kết quả dự báo được đánh giá nghiêm ngặt theo Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia QCVN 18:2008/BTNMT dựa trên tỷ lệ sai số dự báo so với sai số cho phép. Thử nghiệm trên trận lũ tháng 11/2013 chứng minh 86,7% các lần dự báo đạt xếp loại Tốt và Khá, kéo dài thời gian dự kiến cảnh báo lũ lên 12 đến 24 giờ so với mức 6 đến 12 giờ của phương pháp truyền thống.

Kết luận

• Xây dựng thành công hệ thống mô hình tích hợp công nghệ cao gồm mô hình thủy văn MIKE NAM và mô hình thủy lực MIKE 11 HD kết hợp công nghệ GIS trên toàn bộ lưu vực 3.809 km2 sông Kôn – Hà Thanh.
• Nâng cao chất lượng dự báo dòng chảy lũ với hệ số Nash đạt mức cao từ 0,81 đến 0,88 và tỷ lệ dự báo đạt loại Tốt – Khá theo QCVN 18:2008/BTNMT lên đến 86,7%.
• Mở rộng thời gian dự kiến cảnh báo lũ từ 6 – 12 giờ lên mức 12 – 24 giờ, tạo tiền đề chủ động sơ tán dân cư và điều tiết xả lũ an toàn hạ du.
• Thiết lập quy trình vận hành liên hồ chứa khoa học cho hệ thống 4 hồ chứa trọng điểm với tổng dung tích phòng lũ và tích trữ trên 410 triệu m3 nước.
• Đóng góp luận cứ khoa học thực tiễn vững chắc phục vụ triển khai Quyết định 1879/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ về vận hành liên hồ chứa trên địa bàn tỉnh Bình Định.

Đóng góp chính của luận văn là đã chuyển đổi thành công phương thức dự báo lũ từ kinh nghiệm thống kê thủ công sang công nghệ số mô hình hóa thủy văn – thủy lực liên hoàn thời gian thực. Kế hoạch tiếp theo trong giai đoạn 2026 – 2028 là tích hợp các sản phẩm dự báo mưa định lượng số trị (NWP) và viễn thám radar để kéo dài thời gian dự báo lũ lên 48 đến 72 giờ.

Các cơ quan quản lý, viện nghiên cứu và đơn vị vận hành hồ chứa hãy nhanh chóng tiếp cận và ứng dụng khung giải pháp mô hình số của luận văn để nâng cao năng lực quản trị nguồn nước và chủ động phòng ngừa rủi ro thiên tai bền vững.