I. Khai thác dữ liệu mưa vệ tinh
Nghiên cứu tập trung vào việc khai thác dữ liệu từ các sản phẩm mưa vệ tinh như GSMaP, nhằm bổ sung thông tin mưa cho các khu vực thiếu số liệu thực đo trên lưu vực sông Mã. Các phương pháp hiệu chỉnh dữ liệu mưa vệ tinh được đề xuất để tăng độ chính xác, bao gồm kết hợp dữ liệu vệ tinh với mưa thực đo và hiệu chỉnh theo vị trí trạm. Việc này giúp cải thiện chất lượng dữ liệu đầu vào cho các mô hình thủy văn, đặc biệt trong bối cảnh mạng lưới trạm đo mưa còn thưa thớt.
1.1. Phương pháp hiệu chỉnh mưa vệ tinh
Phương pháp hiệu chỉnh mưa vệ tinh bao gồm kết hợp dữ liệu vệ tinh với mưa thực đo, sử dụng kỹ thuật lân cận gần nhất và hiệu chỉnh theo vị trí trạm. Các kết quả cho thấy dữ liệu mưa hiệu chỉnh có độ chính xác cao hơn so với dữ liệu thô từ vệ tinh. Điều này đặc biệt quan trọng trong việc tính toán dòng chảy lũ, giúp giảm thiểu sai số trong mô phỏng.
1.2. Đánh giá chất lượng dữ liệu mưa vệ tinh
Chất lượng dữ liệu mưa vệ tinh được đánh giá thông qua so sánh với mưa thực đo tại các trạm trên lưu vực sông Mã. Các chỉ số thống kê như NSE và PBIAS được sử dụng để đo lường độ chính xác. Kết quả cho thấy dữ liệu mưa vệ tinh hiệu chỉnh có khả năng cải thiện đáng kể độ tin cậy trong mô phỏng dòng chảy lũ.
II. Mô phỏng dòng chảy lũ
Nghiên cứu sử dụng mô hình thủy văn NAM để mô phỏng dòng chảy lũ trên lưu vực sông Mã. Mô hình này được lựa chọn do khả năng mô phỏng chính xác các quá trình thủy văn phức tạp. Dữ liệu mưa hiệu chỉnh từ vệ tinh được sử dụng làm đầu vào, giúp cải thiện độ chính xác của kết quả mô phỏng. Các kết quả cho thấy mô hình NAM có khả năng dự báo lũ với độ tin cậy cao, đặc biệt trong các khu vực thiếu số liệu thực đo.
2.1. Thiết lập mô hình NAM
Mô hình NAM được thiết lập dựa trên các thông số thủy văn của lưu vực sông Mã, bao gồm địa hình, thảm phủ và đặc điểm dòng chảy. Các thông số của mô hình được hiệu chỉnh và kiểm định để đảm bảo độ chính xác. Kết quả cho thấy mô hình NAM có khả năng mô phỏng chính xác các đợt lũ lớn trên lưu vực.
2.2. Đánh giá kết quả mô phỏng
Kết quả mô phỏng dòng chảy lũ được đánh giá thông qua so sánh với dữ liệu thực đo tại các trạm thủy văn. Các chỉ số NSE và PBIAS được sử dụng để đo lường độ chính xác. Kết quả cho thấy mô hình NAM có khả năng dự báo lũ với độ tin cậy cao, đặc biệt khi sử dụng dữ liệu mưa hiệu chỉnh từ vệ tinh.
III. Quản lý lũ và ứng dụng thực tiễn
Nghiên cứu đóng góp quan trọng vào công tác quản lý lũ trên lưu vực sông Mã thông qua việc cải thiện độ chính xác của dự báo lũ. Các kết quả nghiên cứu có thể được ứng dụng trong công tác cảnh báo sớm, giúp giảm thiểu thiệt hại do lũ lụt gây ra. Ngoài ra, nghiên cứu cũng góp phần vào việc quản lý tài nguyên nước và phòng chống thiên tai trong bối cảnh biến đổi khí hậu.
3.1. Ứng dụng trong cảnh báo lũ
Các kết quả nghiên cứu được ứng dụng trong công tác cảnh báo lũ, giúp các cơ quan chức năng đưa ra các biện pháp phòng ngừa kịp thời. Việc sử dụng dữ liệu mưa hiệu chỉnh từ vệ tinh giúp tăng độ chính xác của dự báo, đặc biệt trong các khu vực thiếu số liệu thực đo.
3.2. Góp phần quản lý tài nguyên nước
Nghiên cứu góp phần vào việc quản lý tài nguyên nước trên lưu vực sông Mã thông qua việc cải thiện độ chính xác của dự báo lũ. Điều này giúp các nhà quản lý đưa ra các quyết định hiệu quả trong việc phân bổ và sử dụng nguồn nước, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu.
