Luận văn thạc sĩ về dự báo lũ và mô phỏng ngập lụt vùng hạ lưu sông Dinh, tỉnh Quảng Bình

Luận văn thạc sĩ văn học phân tích thủy văn học nghiên cứu dự báo lũ phục vụ vận hành hồ chứa và mô phỏng ngập lụt vùng hạ lưu sông, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất

• Tác giả: Lê Xuân Khánh
• Người hướng dẫn: PGS. Trần Kim Châu
• Trường học: Trường Đại học Thủy Lợi
• Chuyên ngành: Thủy văn học
• Đề tài: Nghiên Cứu Dự Báo Lũ Và Mô Phỏng Ngập Lụt Cho Hồ Chứa Sông Dinh, Quảng Bình
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG I: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tổng quan nghiên cứu dự báo mưa lũ
• 1.2. Các nghiên cứu trên thế giới
• 1.3. Tổng quan nghiên cứu mô phỏng ngập lụt và vận hành hồ chứa
• 1.4. Tổng quan lưu vực nghiên cứu
• 1.5. Đặc điểm khí tượng thủy văn
• 1.6. Đặc điểm địa hình, địa mạo
• 2. CHƯƠNG II: CƠ SỞ KHOA HỌC DỰ BÁO LŨ VÀ MÔ PHỎNG NGẬP LỤT
• 2.1. Đặc điểm và hình thái thời tiết gây mưa lũ trên lưu vực sông Dinh
• 2.2. Nghiên cứu sản phẩm mưa dự báo cho lưu vực sông Dinh
• 2.3. Các mô hình dự báo mưa số trị trên thế giới và Việt Nam
• 2.4. Lựa chọn sản phẩm mưa dự báo phù hợp cho lưu vực sông Dinh
• 2.5. Đánh giá sản phẩm mưa dự báo cho lưu vực sông Dinh tỉnh Quảng Bình
• 2.5.1. Sai số trung bình (ME - Mean Error)
• 2.5.2. Sai số tuyệt đối trung bình (MAE - Mean Absolute Error)
• 2.5.3. Sai số bình phương trung bình (MSE - Mean Square Error)
• 2.5.4. Sai số bình phương trung bình quân phương
• 2.5.5. Hệ số tương quan (Correlation Coefficient)
• 2.5.6. Phương pháp đánh giá đối với dự báo pha
• 2.5.7. Chỉ số FBI (BS hay FBI - BS Score)
• 2.5.8. Xác suất phát hiện (Probability of Detection - POD)
• 2.5.9. Tỷ phần phát hiện sai (False Alarms Ratio - FAR)
• 2.5.10. Điểm số thành công
• 2.5.11. Điểm số thành công hợp lý (Equitable Threat Score - ETS)
• 2.5.12. Điểm số so le (Odds Ratio)
• 2.5.13. Điểm số Hanssen & Kuipers (HK hay TSS)
• 2.6. Hiệu chỉnh sản phẩm mưa dự báo
• 2.7. Phương pháp dự báo lũ cho lưu vực sông Dinh
• 2.7.1. Thực trạng dự báo lũ cho lưu vực sông Dinh
• 2.7.2. Lựa chọn phương pháp dự báo lũ
• 2.7.3. Một số phương pháp dự báo lũ
• 2.7.4. Lựa chọn mô hình mô phỏng
• 2.7.5. Giới thiệu mô hình Mike NAM
• 2.7.6. Giới thiệu mô hình Mike 11
• 2.7.7. Giới thiệu mô hình Mike 21 FM
• 2.7.8. Giới thiệu mô hình Mike Flood
• 2.8. Phương pháp mô phỏng ngập lụt cho lưu vực sông Dinh
• 3. CHƯƠNG III: DỰ BÁO LŨ PHỤC VỤ VẬN HÀNH HỒ CHỨA VÀ ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA HỒ CHỨA ĐẾN NGẬP LỤT VÙNG HẠ LƯU SÔNG DINH TỈNH QUẢNG BÌNH
• 3.1. Xây dựng phương án dự báo dòng chảy lũ
• 3.1.1. Mạng lưới trạm khí tượng thủy văn
• 3.1.2. Trạm truyền thống
• 3.1.3. Thiết lập mô hình thủy văn dự báo dòng chảy lũ
• 3.1.3.1. Thiết lập mô hình thủy văn cho lưu vực Đồng Tâm
• 3.1.3.2. Thiết lập mô hình thủy văn cho lưu vực sông Dinh
• 3.1.3.3. Hiệu chỉnh và kiểm định mô hình
• 3.1.4. Dự báo thử nghiệm
• 3.1.5. Lựa chọn trận lũ dự báo
• 3.1.6. Dự báo dòng chảy tới hồ và phương án vận hành an toàn hồ chứa
• 3.2. Mô phỏng ngập lụt vùng hạ lưu sông Dinh
• 3.2.1. Thiết lập mô hình thủy lực mô phỏng ngập lụt hạ lưu sông Dinh
• 3.2.1.1. Thiết lập mô hình thủy lực Mike 11 cho sông Dinh
• 3.2.1.2. Thiết lập mô hình 2D Mike 21
• 3.2.2. Hiệu chỉnh và kiểm định mô hình
• 3.2.3. Đánh giá ảnh hưởng của hồ chứa đến ngập lụt vùng hạ lưu sông Dinh
• 3.2.3.1. Khi chưa có hồ chứa
• 3.2.3.2. Khi các hồ chứa được vận hành
• 3.2.3.3. Kết quả tính toán kịch bản
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tính cấp thiết của Đề tài

Hệ thống sông Dinh tỉnh Quảng Bình có diện tích lưu vực khoảng 212 km2, với gần 10 hồ chứa tổng dung tích lên tới hơn 40 triệu m3. Việc xây dựng và phát triển các hồ chứa đã làm thay đổi dòng chảy tự nhiên, ảnh hưởng đến tài nguyên nước như ngập lụt vào mùa lũ, hệ thủy sinh, và an ninh nguồn nước. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu, thiên tai như bão, lũ, ngập lụt gia tăng cả về tần suất và cường độ. Do đó, việc nâng cao chất lượng dự báo và cảnh báo lũ, ngập lụt là cần thiết. Đề tài nghiên cứu này nhằm phục vụ công tác phòng chống thiên tai, đảm bảo vận hành an toàn hồ chứa, và giúp địa phương chủ động ứng phó với các tình huống thiên tai. Mục tiêu chính là dự báo dòng chảy lũ đến hồ và mô phỏng ngập lụt vùng hạ du sông Dinh, qua đó giảm thiểu thiệt hại và tăng cường hiệu quả kinh tế xã hội.

II. Tổng quan nghiên cứu dự báo mưa lũ

Dự báo mưa lũ đóng vai trò quan trọng trong phát triển kinh tế xã hội, thường được thực hiện bởi các trung tâm dự báo khí tượng lớn trên thế giới. Các sản phẩm dự báo mưa hiện nay chủ yếu dựa trên phương pháp tổ hợp, giúp nắm bắt các nguồn bất định do điều kiện ban đầu gây ra. Hệ thống dự báo tổ hợp được phát triển từ những năm 90, với sự ra đời của nhiều mô hình như BGM, EPS, và LEPS. Các nghiên cứu cho thấy rằng mô hình LISFLOOD có khả năng cảnh báo lũ trước từ 2-3 ngày, cho thấy tiềm năng của dự báo tổ hợp trong việc giảm thiểu rủi ro thiên tai. Tại Việt Nam, một số phương pháp dự báo mưa như synop, thống kê và mô hình số trị đang được áp dụng, với kết quả nghiên cứu về mưa lớn gắn với thiên tai lũ lụt được ghi nhận trong nhiều công trình nghiên cứu.

III. Cơ sở khoa học dự báo lũ và mô phỏng ngập lụt

Cơ sở khoa học cho việc dự báo lũ và mô phỏng ngập lụt bao gồm việc nghiên cứu đặc điểm khí tượng thủy văn và các yếu tố gây mưa lũ trên lưu vực sông Dinh. Các mô hình dự báo mưa số trị hiện đại đã được áp dụng để đánh giá hiệu quả của các sản phẩm dự báo mưa cho lưu vực này. Việc lựa chọn sản phẩm dự báo phù hợp là rất quan trọng, bởi nó ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của các dự báo lũ. Phương pháp đánh giá sản phẩm dự báo mưa được thực hiện thông qua các chỉ số như sai số trung bình, hệ số tương quan, và các chỉ số thành công khác, giúp đảm bảo tính tin cậy và khả năng ứng dụng của các sản phẩm dự báo trong thực tiễn.

IV. Dự báo lũ phục vụ vận hành hồ chứa

Chương này tập trung vào việc xây dựng phương án dự báo dòng chảy lũ phục vụ vận hành hồ chứa Thác Chuối. Việc thiết lập mô hình thủy văn cho lưu vực sông Dinh và đánh giá hiệu quả của mô hình là rất quan trọng. Các phương pháp mô phỏng ngập lụt cũng được áp dụng để xác định ảnh hưởng của hồ chứa đến ngập lụt vùng hạ lưu. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc vận hành hồ chứa đúng cách có thể giảm thiểu thiệt hại do ngập lụt, đồng thời đảm bảo an toàn cho người dân và tài sản trong khu vực. Điều này nhấn mạnh sự cần thiết phải có các phương án dự báo chính xác và kịp thời để ứng phó với các tình huống thiên tai.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Lưu vực sông Dinh, tỉnh Quảng Bình, có diện tích khoảng 212 km² với mạng lưới sông suối mật độ 0,93 km/km², là khu vực chịu ảnh hưởng mạnh của các hiện tượng thiên tai như bão, lũ và ngập lụt. Trên lưu vực hiện có gần 10 hồ chứa với tổng dung tích hơn 40 triệu m³, trong đó hồ Thác Chuối là công trình đầu mối quan trọng. Việc xây dựng và vận hành các hồ chứa đã làm thay đổi dòng chảy tự nhiên, ảnh hưởng đến tài nguyên nước, hệ sinh thái và sinh kế của người dân vùng hạ lưu. Đặc biệt, trong bối cảnh biến đổi khí hậu, tần suất và cường độ các hiện tượng thiên tai gia tăng, đòi hỏi nâng cao chất lượng dự báo lũ và mô phỏng ngập lụt để phục vụ vận hành an toàn hồ chứa và giảm thiểu thiệt hại.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là xây dựng phương án dự báo dòng chảy lũ đến hồ Thác Chuối và mô phỏng ngập lụt vùng hạ lưu sông Dinh nhằm hỗ trợ công tác phòng chống thiên tai và vận hành hồ chứa hiệu quả. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào thượng lưu hồ Thác Chuối và vùng hạ lưu các hồ chứa trên lưu vực sông Dinh, tỉnh Quảng Bình, trong giai đoạn từ năm 2010 đến 2017. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc cung cấp cơ sở khoa học cho công tác dự báo, cảnh báo lũ, góp phần nâng cao hiệu quả kinh tế - xã hội và bảo vệ môi trường khu vực.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình sau:

• Lý thuyết dự báo tổ hợp (Ensemble Prediction System - EPS): Hệ thống dự báo tổ hợp được sử dụng để giảm thiểu sai số dự báo mưa và lũ bằng cách kết hợp nhiều mô hình dự báo với trọng số khác nhau, giúp nắm bắt các nguồn bất định do điều kiện ban đầu và điều kiện biên.

• Mô hình thủy văn và thủy lực MIKE: Mô hình MIKE NAM được sử dụng để dự báo dòng chảy lũ, trong khi mô hình MIKE 21 2D phục vụ mô phỏng ngập lụt vùng hạ lưu, giúp đánh giá ảnh hưởng của hồ chứa đến ngập lụt.

• Các chỉ số đánh giá chất lượng dự báo: Bao gồm sai số trung bình (ME), sai số tuyệt đối trung bình (MAE), sai số bình phương trung bình (MSE), hệ số tương quan (R), chỉ số FBI, POD, FAR, ETS, giúp đánh giá độ chính xác và tin cậy của sản phẩm dự báo mưa và lũ.

Các khái niệm chính bao gồm: dự báo mưa số trị, dự báo tổ hợp, mô hình thủy văn, mô hình thủy lực, ngập lụt vùng hạ lưu, vận hành hồ chứa an toàn.

Phương pháp nghiên cứu

• Nguồn dữ liệu: Số liệu mưa quan trắc tại 6 trạm khí tượng thủy văn trong lưu vực (Nông trường Việt Trung, hồ Thác Chuối, Đồng Tâm, Tuyên Hóa, Minh Hóa, Đồng Hới), số liệu dòng chảy trạm Đồng Tâm, mực nước trạm Đồng Hới, cùng các sản phẩm dự báo mưa số trị từ mô hình CFS và GES.

• Phương pháp phân tích: Dữ liệu mưa dự báo được nội suy về điểm trạm bằng phương pháp nội suy song tuyến tính để phù hợp với mạng lưới quan trắc thưa thớt. Phương pháp tổ hợp có trọng số được áp dụng để cải thiện chất lượng dự báo mưa, dựa trên hệ số tương quan giữa dự báo và quan trắc tại từng điểm trạm.

• Mô hình thủy văn và thủy lực: Mô hình MIKE NAM được hiệu chỉnh và kiểm định để dự báo dòng chảy lũ đến hồ Thác Chuối. Mô hình MIKE 21 2D được thiết lập để mô phỏng ngập lụt vùng hạ lưu, đánh giá ảnh hưởng của hồ chứa đến ngập lụt.

• Timeline nghiên cứu: Thu thập và xử lý số liệu từ năm 2010 đến 2017, đánh giá các trận mưa lớn điển hình trong giai đoạn này, hiệu chỉnh mô hình và xây dựng phương án dự báo lũ phục vụ vận hành hồ chứa.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Chất lượng dự báo mưa số trị: Qua đánh giá 1705 mẫu dữ liệu mưa lớn trong năm 2016, các chỉ số ME dao động từ -0,09 đến 0,09, MAE từ 0,156 đến 0,39, RMSE từ 0,375 đến 0,56, hệ số tương quan R đạt khoảng 0,3 đến 0,45 tùy trạm. Kết quả cho thấy mô hình có xu hướng dự báo thấp hơn thực tế (ME âm nhẹ), nhưng sau khi hiệu chỉnh tổ hợp trọng số, chất lượng dự báo được cải thiện rõ rệt, giảm sai số RMSE và tăng hệ số tương quan.

2. Hiệu quả phương pháp tổ hợp trọng số: Việc kết hợp sản phẩm dự báo mưa từ mô hình CFS và GES với trọng số dựa trên hệ số tương quan tại từng điểm trạm giúp giảm sai số dự báo mưa, tăng độ tin cậy cho dữ liệu đầu vào mô hình thủy văn.

3. Dự báo dòng chảy lũ đến hồ Thác Chuối: Mô hình MIKE NAM sau hiệu chỉnh cho kết quả dự báo dòng chảy lũ phù hợp với số liệu quan trắc, sai số trung bình dưới 15%, hệ số tương quan đạt trên 0,7 trong các trận lũ điển hình từ 2013 đến 2017.

4. Mô phỏng ngập lụt vùng hạ lưu: Mô hình MIKE 21 2D mô phỏng chính xác diện tích và độ sâu ngập lụt trong các trận lũ lớn, với sai số diện tích ngập dưới 10% so với quan trắc thực tế. Kịch bản vận hành hồ chứa cho thấy hồ chứa có tác động giảm diện tích ngập lụt khoảng 20-30% trong vùng hạ lưu.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chất lượng dự báo mưa còn hạn chế chủ yếu do độ phân giải không gian của các mô hình toàn cầu còn thô, chưa nắm bắt tốt các hiện tượng mưa quy mô vừa và nhỏ đặc trưng cho khu vực miền Trung. Việc áp dụng phương pháp tổ hợp trọng số và nội suy song tuyến tính giúp cải thiện đáng kể chất lượng dự báo, phù hợp với đặc điểm mạng lưới quan trắc thưa thớt của lưu vực sông Dinh.

So sánh với các nghiên cứu trong nước và quốc tế, kết quả dự báo dòng chảy và mô phỏng ngập lụt của luận văn đạt mức độ chính xác cao, tương đương hoặc vượt trội so với các mô hình thủy văn thủy lực được áp dụng cho các lưu vực tương tự. Việc đánh giá ảnh hưởng vận hành hồ chứa đến ngập lụt vùng hạ lưu cung cấp cơ sở khoa học quan trọng cho công tác quản lý và vận hành hồ chứa an toàn, giảm thiểu thiệt hại do lũ lụt.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ sai số dự báo mưa theo thời gian, bảng so sánh chỉ số đánh giá mô hình trước và sau hiệu chỉnh, bản đồ mô phỏng ngập lụt vùng hạ lưu trong các kịch bản vận hành hồ chứa khác nhau.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường mạng lưới quan trắc: Cải thiện mật độ và chất lượng trạm đo mưa, dòng chảy tự động trong lưu vực sông Dinh để nâng cao độ chính xác dữ liệu đầu vào cho mô hình dự báo. Chủ thể thực hiện: Sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh Quảng Bình, thời gian 2 năm.

2. Phát triển hệ thống dự báo tổ hợp khu vực: Xây dựng và vận hành hệ thống dự báo mưa lũ tổ hợp có độ phân giải cao, kết hợp mô hình toàn cầu và mô hình khu vực, nhằm nâng cao chất lượng dự báo mưa lũ phục vụ vận hành hồ chứa. Chủ thể: Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia, thời gian 3 năm.

3. Ứng dụng mô hình thủy văn thủy lực hiện đại: Tiếp tục hiệu chỉnh và cập nhật mô hình MIKE NAM và MIKE 21 2D, mở rộng phạm vi mô phỏng để bao phủ toàn bộ lưu vực, phục vụ công tác quy hoạch và vận hành hồ chứa an toàn. Chủ thể: Trường Đại học Thủy lợi, Sở Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn Quảng Bình, thời gian 2 năm.

4. Xây dựng kịch bản vận hành hồ chứa thích ứng: Phát triển các phương án vận hành hồ chứa linh hoạt dựa trên dự báo lũ chính xác, giảm thiểu ngập lụt vùng hạ lưu và đảm bảo an toàn công trình. Chủ thể: Ban Quản lý hồ chứa, thời gian 1 năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Cơ quan quản lý tài nguyên nước và phòng chống thiên tai: Sử dụng kết quả nghiên cứu để nâng cao hiệu quả quản lý vận hành hồ chứa, xây dựng phương án phòng chống lũ lụt phù hợp.

2. Trung tâm dự báo khí tượng thủy văn: Áp dụng phương pháp tổ hợp trọng số và mô hình thủy văn thủy lực để cải thiện chất lượng dự báo mưa lũ và cảnh báo ngập lụt.

3. Các nhà nghiên cứu và sinh viên chuyên ngành thủy văn, thủy lợi: Tham khảo phương pháp luận, mô hình và kết quả nghiên cứu phục vụ phát triển các đề tài liên quan.

4. Đơn vị quy hoạch và phát triển hạ tầng thủy lợi: Sử dụng mô phỏng ngập lụt và đánh giá ảnh hưởng vận hành hồ chứa để thiết kế các công trình phòng chống thiên tai hiệu quả.

Câu hỏi thường gặp

1. Phương pháp tổ hợp trọng số dự báo mưa là gì?
   Phương pháp này kết hợp các sản phẩm dự báo mưa từ nhiều mô hình khác nhau với trọng số dựa trên hệ số tương quan giữa dự báo và quan trắc tại từng điểm trạm, giúp giảm sai số và tăng độ tin cậy của dự báo.

2. Mô hình MIKE NAM và MIKE 21 khác nhau như thế nào?
   MIKE NAM là mô hình thủy văn dùng để dự báo dòng chảy lũ, còn MIKE 21 là mô hình thủy lực 2 chiều dùng để mô phỏng ngập lụt vùng hạ lưu, giúp đánh giá ảnh hưởng của dòng chảy đến ngập lụt.

3. Tại sao cần hiệu chỉnh sản phẩm dự báo mưa?
   Do độ phân giải không gian của mô hình toàn cầu còn thô và đặc điểm địa hình phức tạp, dự báo mưa thường có sai số. Hiệu chỉnh giúp điều chỉnh dự báo phù hợp với số liệu quan trắc thực tế, nâng cao độ chính xác.

4. Ảnh hưởng của hồ chứa đến ngập lụt vùng hạ lưu như thế nào?
   Vận hành hồ chứa có thể giảm diện tích và độ sâu ngập lụt vùng hạ lưu từ 20-30% trong các trận lũ lớn, giúp giảm thiểu thiệt hại cho khu vực dân cư và sản xuất.

5. Làm thế nào để áp dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn?
   Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho các cơ quan quản lý vận hành hồ chứa, xây dựng hệ thống dự báo và cảnh báo lũ, từ đó đưa ra các phương án vận hành hồ chứa an toàn và hiệu quả.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công phương án dự báo dòng chảy lũ đến hồ Thác Chuối và mô phỏng ngập lụt vùng hạ lưu sông Dinh với độ chính xác cao, hỗ trợ vận hành hồ chứa an toàn.
• Phương pháp tổ hợp trọng số kết hợp với nội suy song tuyến tính giúp cải thiện chất lượng dự báo mưa số trị trong điều kiện mạng lưới quan trắc thưa thớt.
• Mô hình thủy văn MIKE NAM và mô hình thủy lực MIKE 21 2D được hiệu chỉnh và kiểm định kỹ lưỡng, phù hợp với đặc điểm lưu vực và các trận lũ điển hình.
• Kết quả mô phỏng cho thấy vận hành hồ chứa có tác động tích cực trong giảm thiểu ngập lụt vùng hạ lưu, góp phần bảo vệ sinh kế và tài sản người dân.
• Đề xuất các giải pháp nâng cao mạng lưới quan trắc, phát triển hệ thống dự báo tổ hợp và xây dựng kịch bản vận hành hồ chứa thích ứng nhằm tăng cường hiệu quả phòng chống thiên tai.

Các cơ quan quản lý và đơn vị liên quan cần phối hợp triển khai các giải pháp đề xuất, đồng thời tiếp tục nghiên cứu nâng cao chất lượng dự báo và mô phỏng phục vụ phát triển bền vững lưu vực sông Dinh.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG I: TONG QUAN NGHIÊN COU 1. Tổng quan nghiên cứu dự báo mưa lũ 1. Các nghiên cứu trên thé giới 1. Dự bảo mưa: Hiện nay, dự báo mưa lũ đồng một vai trò rit quan trọng trong đồi sống phục vụ sự phát iển kinh tế xã hội và thường được cung cấp bởi các trung tâm dự báo khí tượng, thời tiết lớn trên thế giới.

Phin lớn các sản phẩm dự báo mưa đều dựa trên phương pháp dự bảo tổ hợp nhằm nắm bit các nguồn bắt định do trường điều kiện ban đầu gây ra. Hệ thống dự bảo tổ hợp được chạy trên hệ thống siêu máy tính và bắt đầu đưa vào. chạy nghiệp vụ từ đầu những năm 90 dé phục vụ công tác dự bảo hạn vừa và hạn đi. Dy bio tổ hợp nghiệp vụ đầu tiên được tiền hành tai Trung tâm quốc gia dự báo môi trường của Mỹ (NCEP-National Center for Enviromental Prediction) từ năm 1992 dựa trên phương pháp BGM (Breeding of Growing Mode) dé tạ tập hợp các trường ban đầu khác nhau cho mô hình toàn cầu T126 với 28 mực thẳng đứng và thời gian tích phân lên tới 180 giờ (Toth và Kalnay, 1997) [].

Hiện ti, dự bảo tổ hợp cho dự bio hạn vừa của NCEP (GEFS) bao gồm 21 thành phin dựa theo phương pháp mới ET (Ensemble Transform) độ phân giải T190L28 (khoảng 0.7, 28 mục), hạn dự báo 15 ngày (Zhu và cộng sự, 2016) [2] Tại Trung tâm dự bảo hạn vừa Châu Âu (ECMWE ~ Buropcan Center for Medium- range Weather Forecasts) dự bảo tổ hợp cũng được đưa vào nghiệp vụ từ năm 1992 bằng việc sử dụng phương pháp SV (Singular Vector) để tạo nhiễu động ban đầu (Palmer và cộng sự. Hiện nay, hệ thống dự bảo với tên gọi VAREPS (Variable Resolution EPS) có 51 dự báo thành phần được dự bio hàng ngày và cung sắp kết quả cho các nước trong Cộng đồng Châu Âu là thành viên của ECMWF với hạn dự báo 15 ngày, trong đó 9 ngày đầu hệ th hay với độ phân giải TL399L62 (khoảng 50 km, 62 mực) va 6 ngay sau với độ phân giải TL255L62 (khoảng 80 km, 62 mực). Đây à hệ thống dự báo tổ hợp (EPS) hạn vừa có độ phân giải cao nhất hiện nay trên the giới. Tại Trung tâm Khi trợng Canada (CMC-Canadian Meteorological Center), hệ thống <r bảo tổ hợp cũng bắt dầu dưa vào chạy nghiệp vụ sử dụng phương pháp EnKF (Ensemble Kalman Filter) theo Houtekamer và cộng sự (1996).

EPS của CMC cho thấy một sự kết hợp chặt chẽ giữa EF và đồng hỏa số li. Hiện tai, EPS của CMC (CEFS) bao gồm 21 thành phần tương tự như EPS của NCEP với độ phân giải 0.90, 28 mực và hạn dự báo 16 ngày. Tại một số trung tim khí tượng khác như MeteoFrance, BoM, JMA, KMA, CMA cũng bất đầu phát tiễn và sử đụng EPS cho các mô hình toàn trong dự báo hạn vita và hạn dai. Với rắt nhiều EPS từ các trung tim dự báo khác nhau như trên, cộng đồng khỉ tượng đang hướng đến một dự báo siêu tổ hợp, kết hợp tất cả thông tin dự báo từ các EPS thông qua chương trình TIGGE (THORPEX Interactive Grand Global Ensemble) (Philippe Bougeault và cộng sự, 2009)[4].

Thành công bước đầu của TIGGE được thé hiện qua hệ thống dự báo tổ hop Bắc Mỹ NAEFS kết hợp hai hệ thing GEFS của [NCEP và CEES của CMC (Zin và cộng sự, 2009) [3] Ngoài ra, Molteni và công sự (2001)[6), Marsigli và công sự (2001)(7] cũng bắt đầu những nghiên cứu lý thuyết cho phép thực hiện dự báo tổ hợp trên các mô hình khu vực với độ phân giải cao hơn so với mô hình toàn cầu với tên gọi LEPS (Limited-area Ensemble Prediction System). Tuy nhiên, LEPS hướng đến hạn dự báotừ 2 cho đến 5 ngày. Đối với tường hợp này các nhiễu động điều kiện biên sẽ te nên quan trong hơn so với nhiễu động điều kiện ban đầu. Hệ thống được thực hiện đơn giản bằng cách tích phân mô hình khu vực (LM) lồng trong các thành phan của EPS toàn cầu tại ECMWE.

Vào năm 2003, sau những thử nghiệm đầu ê tại ARPA-SIM, hệ thing với lên gọi COSMO-LEPS đã được thực hiện tại ECMWE (Montani và cộng sự 20030)[8]. Theo các đánh giá của Marsigli và cộng sự (2005) [9] đã cho thấy kỹ năng dự bảo của hệ thing này cao hơn so với kỹ năng tương ứng từ hệ thống dự bảo tổ hợp toàn cầu mà LM chạy lồng trong đó. “Cũng với sự phit trig của các hệ thống dự báo tổ hợp kể trn, các trung tâm lớn trên thé giới cũng tiến hành dự báo tắt định với hạn 1-15 ngày dựa trên các mô hình toàn cầu tự phat rin, Tại Trung tâm Dự báo hạn vừa Châu Âu, hệ (hông mô hình dự báo tích hợp IFS (Intergrated Forecast System) được chạy một ngày 2 lẫn, dự báo đến 10 5 ngày với độ phân giải 0. Trường mưa dự báo với thời đoạn 3 ti với 5 ngày đầu trong khi 5 ngày sau thời đoạn dự báo là tiếng Tại NCEP, mô hinh GFS được chạy 4 phiên trong ngày, cách nhau 06 tiéng với các tủy chọn độ phân giải là 025x025 độ, 0.

Thời hạn dự báo của mô h lên đến 384h (15 ngày) hoàn toàn có thé đáp ứng được nhu cầu dự báo mưa hạn vữa, lâm đầu vào cho các mô hình thủy văn hiện nay. Tại Cơ quan khí tượng Nhật Bản (IMA), mô hình GSM đang chạy với độ phân giải 0.25 độ với hạn dự báo lên đến 10 ngày. Trong đó, mô hình chạy mỗi ngày 04 phiên dự báo 84h đầu tiên, riêng dự báo tir 84h đến 240h (10 ngày) được. chạy duy nhất lẫn vào phiên 122.

Dự bán tt Đối với dự báo lũ, B.T Gouwclscuw và cộng sự [10] đã sử dung mô hình LISFLOOD. dự báo lũ hạn vừa với đầu vào dự báo mưa tổ hợp 51 thành phan của Trung tâm dự báo hạn vừa Châu Âu (ECMWE), nghiên cứu cho 2 trường hợp lồ trên sông Meuse (tháng 01/1995) và Oda (tháng 07/1997). Các kết quả cho thấy mô hình LISFLOOD đã cảnh bảo được lũ sớm trước từ 2-3 ngày, đặc biệt là thời điểm xảy ra đỉnh lũ. Mặc dù vậy đối với trường hợp lũ trên sông Odra, mô phỏng định lũ từ mô hình thiên thắp hơn so với thực tế, ‘Vio năm 2008, F.

Pappenberger và công sự [11] đã áp dụng mô hình LISFLOOD để nghiên cứu trận lũ năm 2007 tại Romania, sử dụng đầu vào là lượng mưa dự báo từ các dự bio tổ hợp của nhiều trung tâm lớn trên thể giới như ECMWF, UKMO hay BOM. Kết quả dự báo có thé cảnh báo được trận lồ trước 8 ngày, Kết quả cũng chứng tỏ ring dự báo tổ hợp theo cách tiếp cận đa mô hình có đặc tính trung bình tốt nhất là của ECMWE va UKMO, các kết quả mô phỏng của him phân bổ tức là các giá trị cực trị có thể xây ra Dữ liệt mưa cực tị hạn vừa đến hạn dai (bao gồm cực tr ngày, cực te tẫn và cực tỉ mùa) cũng được nhóm các tác giả C. White và cộng sự [12] tại Đại học Tasmania sử dạng để nghiền cứu dự báo lũ tại Ue 1. Các nghiền cứu trong nước 11.1 Dự báo mưa Hiện nay, một số phương pháp chỉnh đang được áp dụng trong dự bio mưa tại nước ta.

như: Phương pháp synop, phương pháp thống ké và phương pháp mô hình số tị Phuong pháp synop là phương pháp dựa trên các bản đồ synop. Đối với hạn dự báo. gắn sẽ sử dụng trực tgp các bản đồ synop hing ngiy với các hinh thé synop được thể hiện trên bản đổ tại các kỳ quan trắc như 1, 7, 13, 19 giờ thì dự bảo hạn dai sử dụng. các bản đồ khí hậu với các thời đoạn dài hơn như 5, 10 ngảy hay thậm chí 1, 3 tháng.Phương pháp thống ké là phương pháp don giản để dự báo những dị thường của các yếu tổ so với khí hậu trung bình quy mô tháng hay mùa dựa trên những chỉ số liên quan tới nhiệt độ bé mặt biển và dao động Nam.

Trong khi đó, phương pháp dự "báo số trị chỉ mới được bắt đầu và phát triển từ những năm giữa thé ky 20 cho tới nay <a trên việc mô hình hóa các qui tình tương tắc vật ý trong khí quyén và sự tương túc giữa các thành phần khí hậu. 6 Việt Nam, các kết quả nghiên cứu về mưa lớn có gắn vớ thiên ta lĩ lụt đã được đề cập đến trong một số công trình nghiên cứu khác nhau. Đối với ngành Khí tượng thủy văn (KTTV) đó là các nghiên cứu có tính tông kết về các hình thể synop gây mưa lớn ở Miễn Bắc, hoạt động của bão, ATND, gió mùa đông bắc và mưa lũ lớn của Nguyễn Ngọc Thục và Lương Tuấn Minh (1990) [13], và những nhân tổ gây ra mưa lớn, 10 ở sắc tỉnh miễn Trung và Tây Nguyên (Nguyễn Ngọc Thục và cộng sự, 1994), [14] Trong báo cáo của Lê Văn Ảnh (2004)|Iố], mưa, bão, lĩ và thiệt hại do chúng gây ra ở khu vực Bắc Trung Bộ, Bên cạnh đó côn có nghiền cứu cúc loi ảnh thổi tết khỉ tượng thủy văn, thiên tai bit thường ở miễn Trung, (Nguyễn Đức Hậu, 2011)(16) "Nghiên cứu về mưa lũ lớn diện rộng của Lê Bắc Huỳnh, lũ lụt lịch sử đầu tháng XI và đầu thing XII- 999 ở Miễn Trung (2000) [17]. Ngoài ra, côn cố nhữn ig nhiệm vụ chuyên môn, dự án như Tang cường bệ thống dự báo, cảnh báo lũ lụt ở Việt Nam (Tổng cục KTTV, '013)/18l.

Dida trụ, khảo sắt, xây dựng bản đồ phân vũng nguy cơ lũ quét khu vực Miễn Trong, Tây Nguyễn, và xây dưng hệ thống thí điểm phục vụ cảnh bio cho các địa phương cỗ nguy cơ cao xây ra là quốt phục vụ công tắc quy hoạch, chỉ đạo điều hành phòng tránh thiên ti thích ứng với biến đổi khí hậu(Viện Khoa học KTTV&BĐKH, 2015) [19] Tir những năm 2006, cùng sự phát triển của công nghệ máy tính, đường truyễn dữ liệu và sự hợp tắc với các trung tâm dự báo thời tiết lớn trên thé giới, hing loạt các sản phim dự báo số trị được thu nhận và sir dụng dưới dạng số. Đầu tiên phải kể tới là sản phẩm mô bình GSM (Global Spectral Model) của Cơ quan khí tượng Nhật Bản JMA (Japan Meteorological Ageney) được truyền với độ phân giải 1.25 độ kính vĩ và hạn dự bảo lớn nhất mới đến 72h. Sau đ được ning cấp, ảitiến và chay với độ phân giải tỉnh hơn với độ phân giải 0.5 độ kinh vĩ đối với diy đủ các trường khí tượng và 0.25 độ kinh vĩ đối với các trường bé mặt.