Luận văn: Ứng dụng mô hình thủy văn mô phỏng dòng chảy lũ hồ Sông Hinh

Luận văn ứng dụng mô hình HEC-HMS mô phỏng dòng chảy lũ về hồ thủy điện Sông Hinh. Nghiên cứu đưa ra giải pháp vận hành hồ chứa an toàn, hiệu quả.

• Tác giả: Lê Văn Hóa
• Người hướng dẫn: TS. Lê Hùng
• Trường học: Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng
• Chuyên ngành: Kỹ thuật xây dựng công trình thủy
• Đề tài: Ứng dụng mô hình thủy văn mô phỏng dòng chảy lũ về hồ chứa thủy điện Sông Hinh
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Đà Nẵng

Mục lục chi tiết

• Lời cam đoan
• Tóm tắt luận văn
• Danh mục các ký hiệu, các từ viết tắt (nếu có)
• Danh mục các bảng (nếu có)
• Danh mục các hình (nếu có)
• MỞ ĐẦU
• Tính cấp thiết của đề tài
• Mục đích nghiên cứu
• Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• Phương pháp nghiên cứu
• Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của đề tài
• Cấu trúc của luận văn
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tổng quan về mô hình mô phỏng dòng chảy lũ
• 1.1.1. Mô hình toán thủy văn
• 1.1.2. Mô hình Mưa - dòng chảy
• 1.2. Tình hình nghiên cứu lũ lụt trên thế giới
• 1.2.1. Các mô hình phổ biến hiện nay các nước trên thế giới đang áp dụng để dự báo lũ
• 1.2.2. Một số công trình nghiên cứu về dự báo ngập lụt ở nước ngoài
• 1.3. Tình hình nghiên cứu lũ lụt ở Việt Nam
• 1.3.1. Quá trình nghiên cứu mô phỏng, dự báo dòng chảy
• 1.3.2. Một số công trình nghiên cứu về mô phỏng, dự báo lũ ở khu vực
• 1.4. Sự cần thiết mô phỏng dòng chảy lũ trên lưu vực hồ chứa thủy điện Sông Hinh
• 1.5. Đặc điểm về điều kiện tự nhiên và dòng chảy trên lưu vực hồ chứa thủy điện Sông Hinh
• 1.5.1. Đặc điểm về điều kiện tự nhiên
• 1.5.2. Đặc điểm khí hậu lưu vực nghiên cứu
• 1.5.3. Đặc điểm khí tượng thủy văn trên lưu vực
• 2. CHƯƠNG 2: THIẾT LẬP MÔ HÌNH THỦY VĂN MÔ PHỎNG DÒNG CHẢY ĐẾN HỒ CHỨA THỦY ĐIỆN SÔNG HINH
• 2.1. Phân tích lựa chọn mô hình để mô phỏng
• 2.2. Giới thiệu về mô hình HEC-HMS
• 2.2.1. Giới thiệu về phần mềm HEC-HMS
• 2.2.2. Ứng dụng của phần mềm
• 2.2.3. Cơ sở lý thuyết của phần mềm
• 2.2.3.1. Các phương pháp tính mưa trong mô hình
• 2.2.3.2. Các phương pháp tính tổn thất
• 2.2.3.3. Đường quá trình lũ đơn vị
• 2.2.3.4. Tính toán dòng chảy ngầm
• 2.2.3.5. Diễn toán dòng chảy
• 2.3. Thiết lập mô hình thủy văn HEC-HMS cho lưu vực sông Hinh
• 2.3.1. Phân chia lưu vực
• 2.3.2. Thiết lập mô hình HEC-HMS cho lưu vực sông Hinh
• 3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HEC-HMS MÔ PHỎNG LŨ ĐẾN HỒ CHỨA THỦY ĐIỆN SÔNG HINH
• 3.1. Xây dựng bộ thông số mô hình HEC-HMS để mô phỏng dòng chảy lũ về hồ chứa thủy điện Sông Hinh
• 3.1.1. Hiệu chỉnh mô hình HEC-HMS cho lưu vực Sông Hinh
• 3.1.2. Kiểm định cho trận lũ từ ngày 23-26/11/2017
• 3.1.3. Kiểm định cho trận lũ từ ngày 01-03/12/2017
• 3.1.4. Nhận xét kết quả hiệu chỉnh, kiểm định
• 3.2. Dự báo dòng chảy đến hồ chứa Sông Hinh
• 3.2.1. Dự báo thử nghiệm với trận lũ từ ngày 03-05/11/2017
• 3.2.2. Đánh giá kết quả
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• QUYẾT ĐỊNH GIAO ĐỀ TÀI LUẬN VĂN (bản sao)

Tóm tắt

I. Khám phá mô hình HEC HMS Giải pháp mô phỏng lũ Sông Hinh

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu gia tăng, việc quản lý và vận hành an toàn các hồ chứa thủy điện trở thành một ưu tiên hàng đầu. Mô hình HEC-HMS (Hydrologic Modeling System) do Trung tâm Kỹ thuật Thủy văn của Quân đội Hoa Kỳ phát triển, nổi lên như một công cụ mạnh mẽ và hiệu quả để mô phỏng các quá trình thủy văn. Nghiên cứu ứng dụng phần mềm HEC-HMS để tính toán dòng chảy lũ về hồ chứa thủy điện Sông Hinh, thuộc lưu vực sông Ba, là một bước đi quan trọng nhằm nâng cao năng lực dự báo và điều tiết. Mô hình này cho phép mô phỏng toàn bộ quá trình mưa - dòng chảy của một hệ thống lưu vực, từ việc chuyển đổi lượng mưa thành dòng chảy trên các tiểu lưu vực, đến việc diễn toán lũ trong sông và hồ chứa. Bằng cách tích hợp các yếu tố vật lý của lưu vực, mô hình thủy văn này cung cấp một cái nhìn chi tiết về cách một trận mưa có thể hình thành nên một trận lũ. Cơ sở lý thuyết của HEC-HMS dựa trên việc phân tích các quá trình chính: tổn thất, chuyển đổi mưa hiệu quả thành dòng chảy trực tiếp, và diễn toán dòng chảy. Đối với hồ thủy điện Sông Hinh, việc áp dụng mô hình này không chỉ giúp dự báo chính xác lưu lượng và thời gian đỉnh lũ mà còn hỗ trợ ra quyết định vận hành, đảm bảo an toàn đập và giảm thiểu thiệt hại cho vùng hạ du. Việc xây dựng một bộ thông số phù hợp cho lưu vực sông Hinh là nền tảng để mô hình hoạt động hiệu quả, mang lại giá trị thực tiễn to lớn.

1.1. Giới thiệu tổng quan về phần mềm HEC HMS và ứng dụng

HEC-HMS là một hệ thống mô hình hóa thủy văn toàn diện, được thiết kế để mô phỏng các quá trình mưa - dòng chảy trong một lưu vực sông. Phần mềm này có khả năng ứng dụng rộng rãi, từ các lưu vực tự nhiên rộng lớn đến các khu vực đô thị nhỏ, giải quyết các bài toán từ cung cấp nước, dự báo lũ, đến quản lý tài nguyên nước. Các thành phần chính của mô hình bao gồm: Mô hình lưu vực (Basin Model) mô tả các yếu tố vật lý, Mô hình khí tượng (Meteorologic Model) tính toán lượng mưa đầu vào, và Mô hình điều khiển (Control Specifications) xác định thời gian mô phỏng. Với giao diện thân thiện và khả năng tích hợp nhiều phương pháp tính toán khác nhau cho từng quá trình, HEC-HMS đã được công nhận và sử dụng rộng rãi trên toàn thế giới, bao gồm cả Việt Nam, trong công tác dự báo thủy văn và thiết kế công trình.

1.2. Vai trò của mô hình thủy văn trong quản lý hồ chứa

Các mô hình thủy văn đóng vai trò then chốt trong công tác quản lý và vận hành hồ chứa hiện đại. Chúng cung cấp công cụ khoa học để lượng hóa và dự báo dòng chảy đến hồ từ các trận mưa. Kết quả từ mô hình giúp ban quản lý hồ chủ động xây dựng các kịch bản vận hành, tuân thủ quy trình vận hành hồ chứa đã được phê duyệt, đặc biệt trong mùa lũ. Việc dự báo sớm và chính xác đỉnh lũ, tổng lượng lũ cho phép hồ chứa thực hiện các thao tác xả tràn đón lũ một cách hợp lý, vừa đảm bảo không gian để cắt giảm đỉnh lũ cho hạ du, vừa duy trì mực nước an toàn cho công trình. Qua đó, các mô hình như HEC-HMS trở thành trợ thủ đắc lực, góp phần tối ưu hóa lợi ích giữa phát điện và phòng chống lũ lụt, đảm bảo an sinh xã hội.

II. Thách thức trong dự báo dòng chảy lũ tại lưu vực Sông Hinh

Việc dự báo dòng chảy lũ trên lưu vực sông Hinh đối mặt với nhiều thách thức cố hữu. Lưu vực này, nằm phần lớn tại tỉnh Phú Yên và một phần tỉnh Đăk Lăk, có đặc điểm địa hình dốc, phức tạp, và bị chi phối bởi chế độ khí hậu khắc nghiệt của miền Trung. Mùa mưa thường tập trung trong thời gian ngắn (tháng 9 đến tháng 12) nhưng chiếm tới 70-80% tổng lượng dòng chảy cả năm, với các trận mưa cường suất lớn do ảnh hưởng của bão và không khí lạnh. Điều này khiến lũ lên rất nhanh và cường độ lớn, gây áp lực nặng nề lên công tác vận hành hồ chứa thủy điện Sông Hinh. Trước đây, công tác dự báo chủ yếu dựa vào phương pháp thủ công và kinh nghiệm, thiếu các công cụ khoa học có độ tin cậy cao, dẫn đến sai số lớn. Theo tài liệu nghiên cứu của Lê Văn Hóa, trận lũ tháng 11/2009 là một ví dụ điển hình khi lưu lượng xả tràn cao hơn nhiều so với lưu lượng thực tế về hồ, cho thấy sự bất cập trong dự báo. Việc thiếu trạm quan trắc khí tượng thủy văn tự động, đầy đủ trên lưu vực cũng là một rào cản lớn. Do đó, việc xây dựng một mô hình thủy văn tin cậy là yêu cầu cấp thiết để đảm bảo an toàn đập và tối ưu hóa quy trình vận hành hồ chứa.

2.1. Đặc điểm tự nhiên phức tạp của lưu vực sông Hinh

Lưu vực sông Hinh có diện tích 772 km², được bao bọc bởi các dãy núi cao, địa hình chia cắt mạnh. Độ dốc lớn làm gia tăng tốc độ tập trung dòng chảy, rút ngắn thời gian lũ lên. Lớp phủ thổ nhưỡng đa dạng từ đất xám, đất đen đến đất đỏ vàng, ảnh hưởng khác nhau đến quá trình thấm và sinh dòng. Thảm thực vật, dù chủ yếu là rừng tự nhiên, cũng đang thay đổi do các hoạt động kinh tế. Sự phức tạp của các yếu tố này đòi hỏi một mô hình có khả năng tổng hợp và mô phỏng chính xác, bởi mỗi yếu tố đều tác động trực tiếp đến việc hình thành đường quá trình lũ (hydrograph). Việc lượng hóa chính xác các đặc trưng này là bước đầu tiên và cũng là thách thức lớn nhất khi xây dựng mô hình.

2.2. Khó khăn trong quy trình vận hành hồ chứa hiện tại

Vận hành hồ chứa thủy điện Sông Hinh phải tuân thủ Quy trình vận hành liên hồ chứa trên lưu vực sông Ba. Tuy nhiên, việc ra quyết định xả lũ tối ưu luôn là một bài toán khó. Nếu xả quá sớm hoặc quá nhiều sẽ gây lãng phí nguồn nước, ảnh hưởng đến hiệu quả phát điện. Ngược lại, nếu xả quá muộn có thể gây nguy hiểm cho an toàn đập và gia tăng ngập lụt cho hạ du. Khó khăn chính nằm ở việc dự báo thiếu chính xác lưu lượng đỉnh và tổng lượng lũ về hồ. Sự thiếu vắng một hệ thống dự báo tự động, dựa trên mô hình toán học, khiến các quyết định vận hành còn phụ thuộc nhiều vào số liệu dự báo mưa của các trung tâm khí tượng vốn có sai số lớn, chưa đáp ứng yêu cầu vận hành thời gian thực.

III. Cách thiết lập mô hình HEC HMS cho lưu vực sông Hinh

Để xây dựng mô hình HEC-HMS cho hồ thủy điện Sông Hinh, quá trình thiết lập và chuẩn bị dữ liệu đầu vào đóng vai trò quyết định đến độ chính xác của kết quả. Bước đầu tiên là thu thập và xử lý một khối lượng lớn số liệu đầu vào HEC-HMS. Các dữ liệu này bao gồm dữ liệu địa hình, đặc điểm thổ nhưỡng, lớp phủ thực vật và dữ liệu khí tượng - thủy văn. Cụ thể, bản đồ DEM (Mô hình số độ cao) là nền tảng để trích xuất các đặc trưng hình thái lưu vực như diện tích, chiều dài sông, độ dốc. Công cụ HEC-GeoHMS, một extension trên nền tảng GIS, được sử dụng để tự động hóa quá trình này, giúp phân chia lưu vực sông Hinh thành các tiểu lưu vực nhỏ hơn, xác định mạng lưới sông suối và các thông số liên quan. Dữ liệu về lớp phủ thổ nhưỡng và sử dụng đất được dùng để xác định các thông số thấm, ví dụ như chỉ số đường cong CN trong phương pháp SCS-CN. Bên cạnh đó, chuỗi số liệu mưa và dòng chảy lịch sử từ các trạm quan trắc là yếu tố không thể thiếu để hiệu chỉnh và kiểm định mô hình. Việc chuẩn bị kỹ lưỡng bộ dữ liệu đầu vào này đảm bảo mô hình phản ánh sát nhất với điều kiện thực tế của lưu vực, tạo tiền đề cho các bước mô phỏng tiếp theo.

3.1. Quy trình thu thập số liệu đầu vào HEC HMS cần thiết

Quy trình thu thập số liệu đầu vào HEC-HMS là một công đoạn phức tạp. Dữ liệu không gian bao gồm bản đồ DEM để xác định địa hình, bản đồ thổ nhưỡng và bản đồ sử dụng đất để ước tính tổn thất do bốc hơi và thấm. Dữ liệu chuỗi thời gian bao gồm số liệu mưa theo giờ hoặc theo ngày từ các trạm đo mưa trong và lân cận lưu vực (như trạm Sơn Hòa, M'drắc được đề cập trong tài liệu gốc). Quan trọng nhất là chuỗi số liệu lưu lượng lũ thực đo tại tuyến đập hoặc các trạm thủy văn lân cận, đây là cơ sở để so sánh, đối chiếu trong quá trình hiệu chỉnh mô hình và kiểm định mô hình. Tất cả các dữ liệu này cần được kiểm tra, xử lý để đảm bảo tính đồng nhất và liên tục trước khi đưa vào mô hình.

3.2. Sử dụng HEC GeoHMS và bản đồ DEM để phân chia lưu vực

Công cụ HEC-GeoHMS đóng vai trò cầu nối giữa dữ liệu GIS và mô hình HEC-HMS. Từ bản đồ DEM có độ phân giải phù hợp, HEC-GeoHMS thực hiện một loạt các bước xử lý tự động như lấp vùng trũng (fill sinks), xác định hướng dòng chảy (flow direction), tính toán dòng chảy tích lũy (flow accumulation), và cuối cùng là phân định ranh giới các tiểu lưu vực và mạng lưới sông suối. Quá trình này giúp tạo ra một mô hình vật lý sơ đồ hóa của lưu vực sông Hinh. Kết quả là một tập hợp các file đầu vào chứa đựng các thông số mô hình HEC-HMS ban đầu về đặc trưng hình học, giúp người dùng tiết kiệm thời gian và đảm bảo tính nhất quán của dữ liệu địa hình trong mô hình.

IV. Phương pháp hiệu chỉnh và kiểm định mô hình HEC HMS tối ưu

Sau khi thiết lập mô hình cơ bản, giai đoạn quan trọng nhất để đảm bảo độ tin cậy là hiệu chỉnh mô hình và kiểm định mô hình. Quá trình này nhằm mục đích tìm ra bộ thông số mô hình HEC-HMS tối ưu, giúp kết quả mô phỏng (lưu lượng tính toán) khớp nhất với dữ liệu thực đo (lưu lượng quan trắc). Trong nghiên cứu tại hồ Sông Hinh, tác giả Lê Văn Hóa đã sử dụng số liệu thực đo của các trận lũ năm 2017 để thực hiện công việc này. Quá trình hiệu chỉnh bao gồm việc lựa chọn một trận lũ điển hình, sau đó điều chỉnh các thông số nhạy cảm như thông số tổn thất (ví dụ: chỉ số CN trong phương pháp SCS-CN), thông số chuyển đổi dòng chảy (thời gian tập trung, hệ số trữ...) cho đến khi đường quá trình lũ (hydrograph) mô phỏng và thực đo có sự tương đồng cao nhất. Các chỉ số thống kê như hệ số Nash-Sutcliffe (NSE) được sử dụng để đánh giá mức độ phù hợp. Một khi bộ thông số tối ưu được xác định, nó sẽ được sử dụng để chạy mô hình với các trận lũ khác (không dùng trong quá trình hiệu chỉnh) để kiểm định. Nếu kết quả kiểm định vẫn cho độ chính xác cao, bộ thông số đó được xem là đáng tin cậy để áp dụng cho công tác dự báo dòng chảy đến hồ.

4.1. Lựa chọn phương pháp cho mô hình mưa dòng chảy

HEC-HMS cung cấp nhiều lựa chọn phương pháp cho từng thành phần của mô hình mưa - dòng chảy. Đối với tính toán tổn thất, phương pháp SCS-CN thường được ưu tiên cho các lưu vực thiếu dữ liệu chi tiết do tính đơn giản và hiệu quả. Phương pháp này tính toán lượng mưa hiệu quả dựa trên chỉ số đường cong (CN), một thông số tổng hợp phản ánh loại đất, tình trạng sử dụng đất và độ ẩm ban đầu của lưu vực. Đối với quá trình chuyển đổi mưa hiệu quả thành dòng chảy trực tiếp, các phương pháp đường đơn vị tổng hợp như Snyder's UH hoặc Clark's UH thường được sử dụng. Việc lựa chọn phương pháp phù hợp với đặc điểm lưu vực sông Hinh và dữ liệu sẵn có là yếu tố tiên quyết cho sự thành công của quá trình hiệu chỉnh.

4.2. Tối ưu bộ thông số mô hình HEC HMS với lũ thực đo

Quá trình hiệu chỉnh mô hình là một bài toán tối ưu hóa. Bắt đầu với bộ thông số ban đầu ước tính từ đặc điểm vật lý, người dùng sẽ chạy mô phỏng và so sánh kết quả với trận lũ hiệu chỉnh. Dựa trên sự sai khác, các thông số sẽ được điều chỉnh lặp đi lặp lại. Phần mềm HEC-HMS cung cấp công cụ tối ưu hóa tự động (Optimization Trial) giúp quá trình này nhanh chóng và khách quan hơn. Mục tiêu là tối đa hóa chỉ số Nash-Sutcliffe (tiến về 1) và giảm thiểu sai số về lưu lượng đỉnh, thời gian đạt đỉnh và tổng lượng dòng chảy. Theo nghiên cứu, việc hiệu chỉnh với trận lũ tháng 11/2017 đã giúp xác định được bộ thông số mô hình HEC-HMS phù hợp cho lưu vực.

4.3. Kiểm định mô hình để đánh giá độ tin cậy kết quả

Sau khi có bộ thông số từ quá trình hiệu chỉnh, bước kiểm định mô hình là bắt buộc để xác nhận tính ổn định và khả năng khái quát hóa của nó. Tác giả đã sử dụng các trận lũ khác trong năm 2017 (trận lũ ngày 23-26/11 và 01-03/12) để kiểm định. Mô hình được chạy với bộ thông số đã hiệu chỉnh mà không có bất kỳ sự thay đổi nào. Kết quả kiểm định được đánh giá tương tự như hiệu chỉnh, thông qua so sánh trực quan biểu đồ và các chỉ số thống kê. Luận văn chỉ ra rằng, chỉ số Nash cho các trận kiểm định đều đạt trên 0.826, một con số khẳng định bộ thông số đã tìm được là đủ tin cậy để mô phỏng và dự báo lũ trên lưu vực sông Hinh.

V. Kết quả ứng dụng mô hình HEC HMS dự báo lũ Sông Hinh

Việc ứng dụng thành công mô hình HEC-HMS đã mang lại những kết quả tích cực và đáng tin cậy cho công tác dự báo lũ tại hồ thủy điện Sông Hinh. Dựa trên bộ thông số đã được hiệu chỉnh mô hình và kiểm định mô hình một cách cẩn thận, mô hình có khả năng tái hiện lại các trận lũ lịch sử với độ chính xác cao. Kết quả quan trọng nhất là sự phù hợp giữa đường quá trình lũ (hydrograph) mô phỏng và đường quá trình lũ thực đo. Luận văn của Lê Văn Hóa cho thấy, không chỉ các giá trị tổng hợp như lưu lượng đỉnh và tổng lượng dòng chảy khớp nhau, mà cả hình dạng và thời gian xuất hiện đỉnh lũ cũng tương đối phù hợp. Chỉ số hiệu quả mô hình Nash-Sutcliffe (NSE) đạt trên 0.826 cho cả giai đoạn hiệu chỉnh và kiểm định, vượt qua ngưỡng chấp nhận được trong các nghiên cứu thủy văn (thường là > 0.7). Điều này chứng tỏ mô hình thủy văn HEC-HMS, với bộ thông số được xây dựng, đã nắm bắt được các đặc trưng phản ứng của lưu vực sông Hinh. Những kết quả này tạo ra một cơ sở khoa học vững chắc, cho phép đơn vị quản lý vận hành sử dụng mô hình để dự báo dòng chảy đến hồ, từ đó đưa ra các quyết định điều tiết xả lũ chủ động và hiệu quả hơn, góp phần đảm bảo an toàn đập và giảm thiểu tác động tiêu cực đến hạ du.

5.1. Phân tích đường quá trình lũ hydrograph mô phỏng

Việc phân tích đường quá trình lũ (hydrograph) là cách trực quan nhất để đánh giá hiệu quả mô hình. Kết quả mô phỏng cho thấy mô hình tái tạo tốt các đặc điểm chính của một trận lũ trên lưu vực sông Hinh, bao gồm nhánh lũ lên dốc, đỉnh lũ nhọn và nhánh lũ xuống thoải hơn. Sự tương đồng về thời gian đạt đỉnh giữa mô phỏng và thực đo là yếu tố cực kỳ quan trọng trong công tác dự báo, vì nó quyết định thời điểm cần thực hiện các thao tác vận hành hồ chứa. Mặc dù có những sai lệch nhỏ, nhìn chung hình dạng lũ được mô phỏng phù hợp, chứng tỏ các quá trình vật lý như tổn thất và tập trung dòng chảy đã được mô hình hóa một cách hợp lý.

5.2. Đánh giá độ chính xác trong dự báo dòng chảy đến hồ

Độ chính xác của việc dự báo dòng chảy đến hồ được lượng hóa bằng các chỉ số thống kê. Chỉ số Nash-Sutcliffe (NSE) > 0.826 là một minh chứng mạnh mẽ về độ tin cậy của mô hình. Chỉ số này cho thấy phương sai của sai số mô phỏng nhỏ hơn đáng kể so với phương sai của dữ liệu quan trắc, nghĩa là mô hình có khả năng dự báo tốt hơn nhiều so với việc chỉ sử dụng giá trị trung bình của dòng chảy lịch sử. Ngoài ra, các sai số về lưu lượng đỉnh (Peak Flow) và tổng lượng (Volume) cũng nằm trong giới hạn cho phép. Những kết quả này khẳng định bộ thông số mô hình HEC-HMS đã được xây dựng là đủ tin cậy để đưa vào ứng dụng thực tiễn tại hồ thủy điện Sông Hinh.

VI. Tương lai của việc dự báo lũ tại hồ thủy điện Sông Hinh

Kết quả nghiên cứu ứng dụng mô hình HEC-HMS đã mở ra một hướng đi mới đầy triển vọng cho công tác quản lý và vận hành hồ thủy điện Sông Hinh. Việc sở hữu một công cụ dự báo lũ có cơ sở khoa học và độ tin cậy cao không chỉ là một thành tựu nghiên cứu mà còn là một tài sản vận hành quý giá. Trong tương lai, mô hình này sẽ là nền tảng để xây dựng một hệ thống hỗ trợ ra quyết định vận hành theo thời gian thực. Bằng cách tích hợp mô hình với dữ liệu mưa từ các trạm đo tự động trên lưu vực và kết quả dự báo mưa từ các mô hình khí tượng số, nhà máy có thể đưa ra các bản tin dự báo dòng chảy đến hồ với tầm nhìn xa hơn và chính xác hơn. Điều này giúp tối ưu hóa quy trình vận hành hồ chứa, đặc biệt là trong các tình huống lũ lớn, phức tạp. Hơn nữa, kết quả mô phỏng dòng chảy từ HEC-HMS có thể được dùng làm đầu vào cho các mô hình thủy lực (như HEC-RAS) để tính toán, dự báo ngập lụt chi tiết cho vùng hạ du. Từ đó, công tác cảnh báo sớm và sơ tán người dân sẽ được thực hiện hiệu quả, góp phần nâng cao an toàn đập và bảo vệ tính mạng, tài sản của cộng đồng.

6.1. Tiềm năng ứng dụng kết quả cho an toàn đập thủy điện

An toàn đập là ưu tiên cao nhất trong vận hành hồ chứa. Mô hình HEC-HMS đóng góp trực tiếp vào mục tiêu này bằng cách cung cấp các kịch bản lũ có thể xảy ra. Dựa trên dự báo mưa, mô hình có thể tính toán lũ thiết kế hoặc các trận lũ cực đoan, giúp ban quản lý đánh giá khả năng chịu tải của công trình và năng lực xả của các cửa van. Việc dự báo sớm quá trình lũ về hồ cho phép có đủ thời gian để hạ thấp mực nước hồ, tạo dung tích phòng lũ, tránh các tình huống xả lũ khẩn cấp có thể gây nguy hiểm cho công trình và hạ du. Do đó, mô hình là một công cụ quản lý rủi ro hiệu quả, đảm bảo an toàn đập trong những điều kiện thời tiết khắc nghiệt.

6.2. Hướng phát triển mô hình dự báo trong tương lai

Để nâng cao hơn nữa chất lượng dự báo, mô hình cần được liên tục cập nhật và cải tiến. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc mở rộng mạng lưới trạm đo mưa tự động để có số liệu đầu vào chính xác và kịp thời hơn. Tích hợp kết quả dự báo mưa định lượng từ các mô hình dự báo thời tiết tiên tiến (như WRF, GFS) sẽ kéo dài thời gian dự báo từ vài giờ lên vài ngày. Bên cạnh đó, việc hiệu chỉnh lại thông số mô hình HEC-HMS định kỳ sau mỗi mùa lũ với các dữ liệu mới nhất sẽ giúp mô hình luôn phản ánh đúng những thay đổi của lưu vực do biến đổi khí hậu hoặc thay đổi sử dụng đất. Xây dựng một hệ thống cảnh báo lũ tự động kết hợp mô hình thủy văn và thủy lực là mục tiêu cuối cùng, hướng tới một hệ thống quản lý hồ chứa thông minh và bền vững.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Lưu vực sông Hinh là một trong ba nhánh sông chính của hệ thống sông Ba, sở hữu diện tích tự nhiên tính đến tuyến đập là 772 km² với độ cao bình quân đạt 580 m. Công trình thủy điện Sông Hinh được xây dựng tại xã Ea Trol, huyện Sông Hinh, tỉnh Phú Yên, có công suất lắp máy 70 MW và cung cấp sản lượng điện bình quân hàng năm khoảng 370 triệu kWh. Khu vực này nằm trong vùng có lượng mưa lớn nhất hệ thống sông Ba với lượng mưa trung bình nhiều năm dao động từ 1.900 mm đến 2.400 mm, trong đó lượng mưa một ngày lớn nhất từng quan trắc được tại trạm Sông Hinh lên tới 674 mm vào năm 1981.

Thực tế quản lý vận hành hồ chứa trong giai đoạn trước năm 2017 bộc lộ nhiều khó khăn do thiếu hụt mạng lưới trạm quan trắc tự động trên lưu vực thượng nguồn. Việc tính toán dự báo lưu lượng lũ chủ yếu dựa vào phương pháp thủ công và các bản tin thời tiết chung, dẫn đến sai số rất lớn. Điển hình trong trận lũ từ ngày 02 đến ngày 04 tháng 11 năm 2009, nhà máy đã phải xả đón lũ với lưu lượng lớn nhất lên tới 3.400 m³/s, trong khi đỉnh lũ thực tế về hồ chỉ đạt khoảng 2.000 m³/s, tạo ra sự chênh lệch lớn và gây áp lực ngập lụt nghiêm trọng cho hạ du.

Mục tiêu trọng tâm của nghiên cứu là ứng dụng mô hình thủy văn HEC-HMS phiên bản 4.1 để mô phỏng chính xác quá trình mưa - dòng chảy và xây dựng bộ thông số thủy văn tối ưu cho lưu vực hồ chứa thủy điện Sông Hinh. Nghiên cứu giải quyết bài toán cấp thiết nhằm hỗ trợ công tác ra quyết định điều tiết hồ chứa khoa học, đáp ứng nghiêm ngặt Quy trình vận hành liên hồ chứa trên lưu vực sông Ba ban hành theo Quyết định số 1077/QĐ-TTg ngày 07/7/2014 của Thủ tướng Chính phủ, vừa bảo đảm an toàn công trình, vừa giảm thiểu rủi ro thiên tai cho hạ du tỉnh Phú Yên.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng lý thuyết mô hình toán thủy văn tất định dạng mưa - dòng chảy. Hệ thống mô hình chuyển hóa lượng mưa rơi trên lưu vực thành quá trình lưu lượng tại cửa ra thông qua các thành phần tổn thất thấm, dòng chảy mặt sườn dốc, dòng chảy ngầm và diễn toán thủy lực trong lòng dẫn.

Khung lý thuyết vận hành dựa trên phần mềm HEC-HMS (Hydrologic Modeling System) do Trung tâm Kỹ thuật Thủy văn thuộc Quân đoàn Công binh Hoa Kỳ phát triển. Các khái niệm và mô hình thành phần cốt lõi bao gồm:

• Phương pháp số đường cong thấm SCS (SCS Curve Number): Phản ánh tổn thất do thấm và điền trũng dựa trên đặc điểm thổ nhưỡng, thảm phủ và độ ẩm kỳ trước. Mối quan hệ giữa lượng giữ nước tiềm năng lớn nhất và chỉ số đường cong biểu thị qua công thức toán học với lượng tổn thất ban đầu được xác lập ở mức 20% lượng giữ nước tiềm năng.
• Đường quá trình lũ đơn vị Clark (Clark Unit Hydrograph): Mô hình hóa dòng chảy mặt thông qua thời gian tập trung nước và hệ số lượng trữ của lưu vực sông.
• Phương pháp diễn toán dòng chảy Muskingum: Mô phỏng sự truyền sóng lũ trong các đoạn kênh hở và hệ thống lòng sông tự nhiên.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng nguồn dữ liệu địa hình số (DEM), tài liệu khí tượng thủy văn nhiều năm từ các trạm lân cận như Sơn Hòa (nhiệt độ trung bình 25,8°C, độ ẩm bình quân 81%), trạm M'Đrắk, trạm Tuy Hòa và chuỗi dữ liệu thực đo từ 6 trạm đo mưa tự động được lắp đặt trên lưu vực sông Hinh vào đầu năm 2017.

Về phương pháp chọn mẫu, đề tài lựa chọn toàn bộ chuỗi số liệu đo đạc liên tục theo từng giờ của 3 trận lũ lớn điển hình xuất hiện trong mùa mưa năm 2017 để phục vụ tính toán:

• Trận lũ số 1: Xảy ra từ ngày 03 đến ngày 05 tháng 11 năm 2017.
• Trận lũ số 2: Xảy ra từ ngày 23 đến ngày 26 tháng 11 năm 2017.
• Trận lũ số 3: Xảy ra từ ngày 01 đến ngày 03 tháng 12 năm 2017.

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích mô hình HEC-HMS kết hợp thuật toán dò tìm tối ưu là vì mô hình này có cấu trúc module linh hoạt, phù hợp với diện tích lưu vực trung bình 772 km², không đòi hỏi quá chi tiết về hình học lòng dẫn nhưng vẫn đảm bảo mô tả chính xác phản ứng thủy văn nhanh của các con sông miền Trung. Hiệu quả của mô hình được đánh giá thông qua chỉ số Nash-Sutcliffe (NSE), chuẩn đánh giá quốc tế tin cậy nhất cho các bài toán mô phỏng dòng chảy.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình hiệu chỉnh và kiểm định mô hình HEC-HMS trên lưu vực hồ chứa thủy điện Sông Hinh đã đem lại những kết quả kỹ thuật nổi bật:

• Hiệu chỉnh thành công bộ thông số tối ưu: Sử dụng số liệu trận lũ số 1 (ngày 03-05/11/2017) với lưu lượng đỉnh thực tế, mô hình đã xác định được bộ tham số lưu vực đại diện về thời gian tập trung dòng chảy, hệ số trữ và chỉ số thấm. Hệ số hiệu quả Nash-Sutcliffe trong giai đoạn hiệu chỉnh đạt giá trị ấn tượng trên 0,826.
• Kiểm định có độ tin cậy vượt trội: Áp dụng bộ thông số vừa tìm được vào kiểm định độc lập cho trận lũ số 2 (ngày 23-26/11/2017) và trận lũ số 3 (ngày 01-03/12/2017), chỉ số Nash tiếp tục duy trì ổn định ở mức trên 0,826. Sai số lưu lượng đỉnh lũ mô phỏng so với thực đo ở cả hai trận kiểm định đều được khống chế dưới 10%.
• Thử nghiệm dự báo dòng chảy đạt độ chính xác cao: Thử nghiệm bài toán dự báo lưu lượng lũ về hồ Sông Hinh với các thời đoạn dự báo trước 4 giờ và trước 24 giờ cho thấy đường quá trình lũ tính toán bám rất sát diễn biến thực tế, phản ánh chính xác cả thời gian xuất hiện đỉnh lũ lẫn tổng lượng dòng chảy toàn trận lũ.

Thảo luận kết quả

Diễn biến thủy văn tại lưu vực sông Hinh có đặc trưng sườn dốc lớn, địa hình núi cao bao bọc phía Nam và phía Đông với đỉnh cao trên 1.000 m. Khi xuất hiện các tổ hợp thời tiết bất lợi như bão kết hợp gió mùa Đông Bắc, dòng chảy mặt hình thành rất nhanh và truyền dồn dập về tuyến đập chỉ sau vài giờ. Bộ thông số HEC-HMS sau khi tối ưu hóa đã phản ánh đúng bản chất vật lý này, thể hiện rõ qua sự ăn khớp giữa đường quá trình lưu lượng tính toán và đường quá trình thực đo.

Trong các báo cáo phân tích, toàn bộ dữ liệu đối sánh được trực quan hóa thông qua biểu đồ lưu lượng theo thời gian kết hợp biểu đồ phân bố mưa theo từng giờ. Các bảng tổng hợp chỉ số thống kê thể hiện rõ sự tương thích về thời điểm xuất hiện đỉnh lũ (độ lệch pha không quá 1 giờ) và hình dạng đường cong xả lũ.

So với các mô hình thống kê kinh nghiệm hoặc phương pháp dự báo thủ công trước năm 2017 vốn thường dẫn đến việc xả đón lũ quá mức (như trường hợp 3.400 m³/s năm 2009), việc ứng dụng HEC-HMS đã giảm thiểu sai số dự báo từ trên 40% xuống mức dưới 10%. Kết quả này hoàn toàn tương đồng với các nghiên cứu thủy văn hiện đại trên các lưu vực sông Ba Hạ và An Khê - Ka Nak, khẳng định tính thực tiễn cao của mô hình.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm phát huy tối đa hiệu quả nghiên cứu vào thực tiễn quản lý vận hành hồ chứa thủy điện Sông Hinh, các giải pháp hành động cụ thể được đề xuất như sau:

• Tích hợp mô hình HEC-HMS vào hệ thống hỗ trợ ra quyết định: Ban giám đốc Công ty Cổ phần Thủy điện Vĩnh Sơn - Sông Hinh cần triển khai cài đặt và chuyển giao phần mềm HEC-HMS cho bộ phận trực ban thủy văn trong thời gian 3 tháng tới. Target metric là rút ngắn thời gian tính toán dự báo xuống dưới 30 phút sau khi có dữ liệu mưa, cho phép nâng thời gian cảnh báo sớm trước lũ lên từ 12 đến 24 giờ.
• Nâng cấp mạng lưới quan trắc khí tượng tự động: Chủ đầu tư cần phối hợp với các cơ quan chuyên môn nâng quy mô mạng trạm từ 6 trạm đo mưa tự động hiện tại lên 10 trạm phủ kín các tiểu lưu vực vùng núi cao phía Tây thuộc tỉnh Đắk Lắk trong giai đoạn 2024-2025. Việc này sẽ giảm sai số tính toán lượng mưa bình quân lưu vực từ 15% xuống dưới 5%.
• Hoàn thiện kịch bản điều tiết liên hồ chứa: Kỹ sư vận hành cần áp dụng kết quả tính toán đỉnh lũ và thời gian truyền sóng lũ của mô hình để lập phương án xả lũ hợp lý theo đúng Quyết định 1077/QĐ-TTg, hướng đến mục tiêu giảm từ 15% đến 25% lưu lượng xả tràn đột biến xuống hạ lưu sông Ba trong các đợt mưa cực đoan.
• Định kỳ hiệu chuẩn bộ thông số mô hình: Trung tâm nghiên cứu kỹ thuật và đơn vị quản lý hồ chứa cần thực hiện rà soát, tái hiệu chỉnh bộ thông số $T_c, R, CN$ định kỳ 2 năm một lần nhằm cập nhật kịp thời sự thay đổi của thảm phủ thực vật và biến đổi khí hậu trên lưu vực 772 km².

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và kết quả nghiên cứu của luận văn mang lại giá trị thực tiễn và học thuật to lớn cho các nhóm đối tượng sau:

• Ban quản lý và kỹ sư vận hành nhà máy thủy điện: Đóng vai trò là cẩm nang hướng dẫn chi tiết cách thiết lập, dò tìm thông số và chạy dự báo mô hình HEC-HMS cho các hồ chứa có lưu vực sông dốc, giúp tối ưu hóa sản lượng điện 370 triệu kWh/năm và vận hành xả tràn an toàn.
• Cơ quan phòng chống thiên tai và quản lý tài nguyên nước: Cán bộ chuyên môn tại Ban Chỉ huy Phòng chống thiên tai tỉnh Phú Yên và Đắk Lắk có thể sử dụng số liệu mô phỏng lũ để xây dựng bản đồ cảnh báo ngập lụt vùng hạ du sông Ba một cách chủ động.
• Giảng viên, nhà nghiên cứu và học viên cao học: Luận văn là tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp nghiên cứu ứng dụng mô hình mưa - dòng chảy trong chuyên ngành Kỹ thuật xây dựng công trình thủy và Thủy văn học.
• Các đơn vị tư vấn thiết kế công trình thủy lợi - thủy điện: Cung cấp phương pháp luận và nguồn tham chiếu bộ thông số tin cậy cho công tác tính toán lũ thiết kế, quy hoạch khai thác nguồn nước tại các lưu vực tương tự ở khu vực Duyên hải Nam Trung Bộ.

Câu hỏi thường gặp

• Tại sao mô hình HEC-HMS lại phù hợp nhất với lưu vực thủy điện Sông Hinh? Mô hình HEC-HMS được lựa chọn vì có cấu trúc thông số tối ưu, không đòi hỏi quá khắt khe về số liệu mặt cắt địa hình lòng dẫn nhưng vẫn phản ánh xuất sắc cơ chế dòng chảy mặt trên diện tích lưu vực 772 km². Mô hình cho phép tích hợp công cụ dò tìm tự động để tìm ra bộ thông số chính xác nhất cho địa hình vùng đồi núi dốc.

• Hệ số hiệu quả Nash-Sutcliffe đạt trên 0,826 mang ý nghĩa kỹ thuật gì? Trong khoa học thủy văn quốc tế, chỉ số Nash-Sutcliffe từ 0,75 đến 1,0 phản ánh mô hình đạt cấp độ rất tốt. Mức chỉ số trên 0,826 khẳng định đường quá trình lưu lượng tính toán bám rất khít với số liệu thực tế tại tuyến đập, đủ độ tin cậy để đưa vào vận hành dự báo thời gian thực.

• Dữ liệu đầu vào của mô hình được thu thập từ những nguồn nào? Mô hình sử dụng dữ liệu đo đạc liên tục theo giờ từ 6 trạm đo mưa tự động lắp đặt trên lưu vực vào năm 2017, kết hợp chuỗi dữ liệu khí tượng dài hạn tại trạm Sơn Hòa, Tuy Hòa và lưu lượng thực đo các trận lũ lịch sử qua hồ Sông Hinh.

• Luận văn đóng góp gì cho việc thực hiện Quy trình vận hành liên hồ chứa sông Ba? Nghiên cứu cung cấp công cụ định lượng khoa học giúp dự báo trước dòng chảy lũ từ 4 đến 24 giờ, ngăn chặn các quyết định xả lũ sai lệch lên tới 3.400 m³/s như năm 2009, đảm bảo thực hiện chuẩn xác Quyết định số 1077/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ.

• Mô hình có khả năng mở rộng để kết hợp dự báo thời tiết số trị không? Mô hình HEC-HMS được thiết lập hoàn toàn có thể tích hợp trực tiếp trường mưa dự báo từ các mô hình khí tượng số trị như WRF hoặc dữ liệu mưa radar phản xạ, cho phép kéo dài hạn dự báo lũ lên đến 48 giờ với độ chính xác cao.

Kết luận

• Xây dựng hoàn chỉnh mô hình thủy văn HEC-HMS mô phỏng chính xác quá trình mưa - dòng chảy cho toàn bộ lưu vực 772 km² của hồ chứa thủy điện Sông Hinh.
• Xác lập thành công bộ thông số mô hình với độ tin cậy vượt trội, đạt chỉ số Nash-Sutcliffe trên 0,826 cho cả giai đoạn hiệu chỉnh và kiểm định các trận lũ năm 2017.
• Giải quyết triệt để hạn chế của phương pháp dự báo thủ công, hạn chế nguy cơ xả lũ đột biến và bảo vệ an toàn tuyệt đối cho công trình cũng như dân cư vùng hạ du.
• Cung cấp luận cứ khoa học thực tiễn vững chắc phục vụ vận hành liên hồ chứa lưu vực sông Ba theo Quyết định 1077/QĐ-TTg.
• Định hình lộ trình nâng cấp mạng lưới trạm đo mưa tự động và tích hợp công nghệ dự báo khí tượng số trị trong giai đoạn phát triển tiếp theo.

Các đơn vị quản lý vận hành hồ chứa và nhà nghiên cứu thủy văn quan tâm có thể áp dụng ngay quy trình thiết lập mô hình này để nâng cao năng lực quản lý thiên tai và khai thác hiệu quả tài nguyên nước trên toàn lưu vực sông Ba.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1: Tổng quan Chương 2: Thiết lập mô hình thủy văn mô phỏng dòng chảy đến hồ chứa thủy điện Sông Hinh. Chương 3: Ứng dụng mô hình HEC-HMS mô phỏng lũ đến hồ chứa thủy điện Sông Hinh. Kết luận, kiến nghị và phụ lục kèm theo. 3 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN 1.

Tổng quan về mô hình mô phỏng dòng chảy lũ Mô phỏng, dự báo thuỷ văn là công việc rất khó, để có giá trị dự báo đảm bảo tin cậy đòi hỏi phải vận dụng các kiến thức liên quan đến khí tượng, thuỷ văn, thuỷ lực, máy tính và phần mềm, công cụ tính toán. Kết quả dự báo chính xác sẽ mang lại hiệu quả về kinh tế, xã hội, an toàn công trình. Bản tin dự báo thuỷ văn chỉ có giá trị sử dụng khi nó được chuyển đến người sử dụng kịp thời. Để mô phỏng, dự báo các quá trình ngẫu nhiên nghiên cứu có khả năng xảy ra trong tương lai trên cơ sở phân tích khoa học các dữ liệu đã thu thập được.

Khi tiến hành mô phỏng, dự báo cần căn cứ vào việc thu thập, xử lý số liệu trong quá khứ và hiện tại để xác định xu hướng vận động các hiện tượng trong tương lai nhờ vào một số mô hình toán học. Trước tình hình biến đổi khí hậu như hiện nay, các trận mưa lớn gây lũ có xu thế ngày càng gia tăng đã gây ra những thiệt hại nghiêm trọng cho nhiều hồ chứa và đe dọa sự an toàn cho các công trình, gây ngập lụt ở hạ du. Do đó việc áp dụng bài toán dự báo thủy văn trong công tác mô phỏng, dự báo, cảnh báo dòng chảy lũ là rất cần thiết, đáp ứng yêu cầu thực tiễn hiện nay. Trong thực tế việc mô phỏng, dự báo lũ cho nhiều đối tượng theo những đặc thù khác nhau, cụ thể: Mô phỏng, dự báo lũ cho hệ thống sông chính; cho hồ chứa đảm bảo an toàn công trình và vận hành điều tiết hợp lý; cho việc nghiên cứu ảnh hưởng ngập lụt vùng hạ du, cho việc quản lý và quy hoạch lưu vực.

Kết quả nghiên cứu, tính toán dự báo lũ giúp cho các Chủ đập cũng như nhân dân chủ động ứng phó, nhằm hạn chế đến mức thấp nhất thiệt hại về con người và tài sản, đồng thời nó cũng là một trong những nền tảng cho công tác quy hoạch lũ và định hướng phát triển kinh tế xã hội bền vững hơn. Trong giai đoạn hiện nay, khoa học dự báo đã phát triển mạnh mẽ trên thế giới cũng như tại Việt Nam. Với sự phát triển của máy tính điện tử và phương pháp tính đã tạo ra điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của mô hình toán, cấu trúc mô hình ngày càng đa dạng, phức tạp, mô tả sát thực hiện tượng thủy văn nên việc giải quyết bài toán mô phỏng, dự báo ngày một chính xác hơn. Xu thế hiện nay là sử dụng các phương pháp dự báo số trị thông qua các mô hình để giải bài toán thủy động lực một cách nhanh chóng với độ chính xác cao.

Mô hình toán thủy văn [1] a) Khái niệm: Thủy văn là một quá trình tự nhiên phức tạp, chịu tác động của rất nhiều yếu tố. Thủy văn học là khoa học nghiên cứu về nước trên trái đất, cũng giống như nhiều ngành khoa học tự nhiên khác, quá trình nghiên cứu, phát triển của nó thường trải qua các giai đoạn: - Quan sát hiện tượng, mô tả, ghi chép thời điểm xuất hiện. - Thực nghiệm: lặp lại những điều đã xảy ra trong tự nhiên với quy mô thu nhỏ. - Giải thích hiện tượng, phân tích rút ra quy luật, Kiểm tra mức độ phù hợp của quy luật với điều kiện thực tế, ứng dụng phục vụ lợi ích của con người.

Hiện nay mô hình toán thủy văn đang phát triển rất nhanh chóng vì có các ưu điểm sau: - Phạm vi ứng dụng rộng rãi, đa dạng với rất nhiều loại mô hình. Mô hình toán rất phù hợp với không gian nghiên cứu rộng lớn như quy hoạch thoát lũ cho lưu vực sông, hệ thống sông, điều hành hệ thống công trình thủy lợi, quản lý khai thác nguồn nước lưu vực sông, … - Ứng dụng toán trong mô hình thủy văn giá thành rẻ hơn và cho kết quả nhanh hơn mô hình vật lý. - Việc thay đổi phương án trong mô hình toán thực hiện rất nhanh. b) Phân loại mô hình toán: Việc phân loại các mô hình toán thủy văn không thống nhất vì các mô hình luôn phát triển đa dạng, khi xây dựng mô hình người ta chú ý nhiều tới khả năng áp dụng thuận tiện để giải quyết bài toán thực tế đặt ra chứ không chú ý tới xếp loại.

Cụ thể có các loại mô hình toán thủy văn như sau: + Mô hình toán thủy văn ngẫu nhiên. + Mô hình toán thủy văn tất định. + Mô hình toán thủy văn ngẫu nhiên - tất định.1: Sơ đồ phân loại mô hình toán thủy văn c) Quá trình ứng dụng mô hình toán: Để ứng dụng một mô hình toán vào bài toán thực tế ta cần thực hiện theo các bước sau: - Lựa chọn mô hình ứng dụng, - Thu thập và phân tích chuẩn bị số liệu đầu vào của mô hình, - Hiệu chỉnh xác định thông số mô hình, - Kiểm định mô hình, 6 - Ứng dụng mô hình, - Đánh giá và kiểm tra tính hợp lý kết quả ứng dụng mô hình. Mô hình Mưa - dòng chảy (mô hình tất định) [1] 1.

Quá trình hình thành dòng chảy: Sau một trận mưa rơi trên lưu vực, kết quả tại mặt cắt cửa ra ta thu được quá trình lưu lượng, là kết quả tổng hợp của nhiều quá trình xảy ra đồng thời. Như vậy từ khi có mưa rơi xuống đến khi có lượng dòng chảy ở mặt cắt cửa ra đã xảy ra các quá trình (hình 1.2: Quá trình hình thành dòng chảy Quá trình mưa: Mưa là một quá trình quan trọng đóng vai trò chính trong sự hình thành dòng chảy trên lưu vực. Lượng mưa và quá trình mưa quyết định lưu lượng và quá trình dòng chảy. Quá trình tổn thất: Tổn thất cũng là một quá trình phức tạp, nhiều thành phần và chịu ảnh hưởng của nhiều nhân tố khác nhau.

Tổn thất bao gồm các thành phần sau: - Tổn thất tích đọng: gồm tổn thất tích đọng bề mặt và tổn thất tích đọng trong điền trũng. - Tổn thất do thấm: là tổn thất lớn nhất, nó chiếm phần lớn tổn thất lưu vực khi mưa xảy ra. - Tổn thất bốc hơi: bao gồm bốc hơi mặt đất, mặt nước và bốc thoát hơi nước thực vật. 7 Quá trình hình thành dòng chảy trên sườn dốc: Khi mưa rơi trên bề mặt sườn dốc, có hai trường hợp xảy ra: - Cường độ mưa nhỏ hơn cường độ thấm, lúc đó tất cả lượng mưa bị tổn thất do thấm vào đất.

Trường hợp này xảy ra khi cường độ mưa quá bé hoặc ở giai đoạn đầu của trận mưa trước thời điểm to nào đó. Thời điểm này phụ thuộc vào cường độ mưa và độ ẩm ban đầu trong đất. - Cường độ mưa lớn hơn cường độ thấm, lượng nước dư thừa tập trung vào các điền trũng, nước bắt đầu chảy qua các ngưỡng tràn theo độ dốc tập trung thành các dòng nhỏ và dần dần thành các dòng chảy lớn dần cho tới khi đổ vào khe suối nhỏ để chảy vào hệ thống sông. Quá trình hình thành dòng chảy sườn dốc là một quá trình phức tạp phụ thuộc vào nhiều yếu tố như mưa, độ dốc, độ dài sườn dốc, đặc điểm bề mặt của nó.

Phạm vi xuất hiện dòng chảy mặt sườn dốc cũng khá phức tạp và phụ thuộc vào thời gian, quá trình và lớp nước mưa, vào lớp đất thổ nhưỡng, thảm phủ thực vật trên sườn dốc. Quá trình tập trung nước trên sườn dốc và trong sông: Tốc độ chảy trên sườn dốc phụ thuộc vào các yếu tố như: - Lớp dòng chảy sườn dốc (lớp nước mưa hiệu quả) - Độ dốc sườn dốc - Độ nhám sườn dốc Sau khi dòng chảy các sông suối đổ vào sông chính, chúng chuyển động về hạ lưu, quá trình dòng chảy sẽ bị biến dạng và là một quá trình phức tạp phụ thuộc vào đặc điểm hình thái và độ nhám lòng sông, vào hệ thống sông nhánh đổ vào sông chính. Các loại mô hình tất định Trong các loại mô hình toán thủy văn, mô hình tất định mà cụ thể là các mô hình tính dòng chảy từ mưa (mô hình mưa - dòng chảy) ra đời sớm nhất. Khái niệm hệ số dòng chảy chính là dạng mô hình toán thủy văn đơn giản nhất.

Năm 1932 phương pháp đường đơn vị do Shecman đưa ra đã được nhiều nước chấp nhận như là phương pháp hiệu quả nhất để tính dòng chảy lũ theo số liệu mưa, trong thời gian này công thức căn nguyên dòng chảy cũng được dùng phổ biến ở Liên xô cũ, Trung Quốc và các nước khác. Đặc biệt sự ra đời của máy tính điện tử đã tạo ra bước nhảy vọt về mô hình toán. Hiện nay các mô hình tính dòng chảy từ số liệu mưa có rất nhiều loại: - Các mô hình phát triển công thức căn nguyên dòng chảy như mô hình quan hệ (Ratinal model), tỷ lệ thời gian và diện tích (Time-Area model). 8 - Các mô hình kiểu lũ đơn vị: mô hình HEC-HMS - Các mô hình kiểu bể chứa: mô hình TANK, SSARR, NAM, … Các mô hình tính dòng chảy từ số liệu mưa thường được dùng để khôi phục, bổ sung số liệu dòng chảy khi biết số liệu mưa, phục vụ thiết kế các công trình trên sông, tính toán nguồn nước phục vụ quy hoạch thủy lợi và tính toán dự báo dòng chảy lũ.

Tình hình nghiên cứu lũ lụt trên Thế giới Trên thế giới hiện nay, việc nghiên cứu áp dụng các mô hình toán thủy văn, thủy lực để mô phỏng và giải các bài toán thủy động lực nhằm phục vụ cho công tác dự báo lũ là rất phổ biến và ngày càng đạt đến trình độ cao, cụ thể như số liệu đầu vào được đo đạc liên tục, truyền đi, cập nhật vào mô hình dự báo hoàn toàn bằng tự động hóa đạt độ chính xác cao, nhanh chóng, kịp thời. Các mô hình phổ biến hiện nay các nước trên thế giới đang áp dụng để dự báo lũ [6] Mô hình HEC-HMS (Hydrologic Engineering Center - Hydrologic Modeling System): Đây là mô hình thuỷ văn mưa - dòng chảy của Hiệp hội các kỹ sư quân sự Hoa Kỳ, là một hệ thống mô hình tương đối hoàn chỉnh tổng hợp và rất phổ biến ở nước ta, có thể ứng dụng cho nhiều vùng địa lý khác nhau nhằm giải quyết bài toán trên phạm vi rộng.