I. Tổng Quan Nghiên Cứu Dự Báo Lũ tại ĐHQGHN Giới Thiệu
Dự báo thủy văn là công việc dự báo trước một cách khoa học về trạng thái biến đổi các yếu tố thủy văn trong tương lai. Đây là một ngành khoa học có nhiệm vụ báo trước sự xuất hiện các yếu tố thủy văn trên cơ sở nghiên cứu các quy luật của chúng. Hiện nay có rất nhiều bài toán dự báo thủy văn được đặt ra như dự báo dòng chảy, dự báo mực nước, dự báo lưu lượng nước trên sông, dự báo lũ, và dự báo các hiện tượng khác trên sông ngòi và hồ. Tùy vào quan điểm phân chia mà tồn tại một số phân loại dự báo thủy văn. Chẳng hạn, theo yêu cầu phục vụ thì có các loại dự báo như dự báo cho nông nghiệp, dự báo cho giao thông, dự báo cho chống lũ lụt; còn theo đối tượng dự báo thì có các loại dự báo mực nước, dự báo lưu lượng, dự báo bùn cát… Tuy nhiên, phân loại dự báo theo thời gian là một phân loại điển hình với các loại dự báo là ngắn hạn, trung hạn, dài hạn và siêu dài hạn. Dự báo ngắn hạn với khoảng thời gian dự báo từ một đến ba ngày. Dự báo trung hạn với khoảng thời gian dự báo dài hơn dự báo ngắn hạn nhưng tối đa không quá mười ngày. Dự báo dài hạn có khoảng thời gian dự báo từ hơn mười ngày đến một năm. Khi thời gian dự báo lớn hơn một năm đó là dự báo siêu dài hạn. Thủy văn là một quá trình tự nhiên phức tạp, chịu tác động của rất nhiều yếu tố. Tính biến động của các yếu tố này phụ thuộc vào cả không gian và thời gian nên gây khó khăn rất lớn cho quá trình dự báo, tìm ra được mối liên quan giữa các yếu tố. Thêm vào đó, do thiếu các trạm quan trắc cần thiết và thiếu sự kết hợp giữa các ngành liên quan cho nên dữ liệu quan trắc thực tế thường là không đầy đủ, không mang tính chất đại diện. Yêu cầu chung mà tất cả các bài toán dự bảo thủy văn cần phải giải quyết là làm cách nào để có thể phân tích và sử dụng chuỗi dữ liệu có trong quá khứ để dự đoán được giá trị tương lai. Hiện nay, có rất nhiều phương pháp dự báo đã được đưa ra dựa trên mô hình vật lý và mô hình toán học. Trong nhiều trường hợp, kết quả nghiên cứu dự báo thủy văn theo các mô hình nói trên đã đạt được một số thành công đáng ghi nhận [1]. Tuy nhiên, vấn đề tìm kiếm phương pháp đủ tốt, đáp ứng các yêu cầu thực tế giải quyết bài toán dự báo thủy văn vẫn là nội dung nghiên cứu thời sự hiện nay.
1.1. Mục Tiêu Nghiên Cứu Dự Báo Lũ Lụt tại ĐHQGHN
Luận văn tập trung khảo sát một số phương pháp học máy tiên tiến, thực hiện việc kết hợp giữa phương pháp học máy sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo [5-7,9-20] với giải thuật di truyền [4,8,21] và ứng dụng vào bài toán dự báo lưu lượng nước đến hồ Hòa Bình. Luận văn tập trung khảo sát một số công trình nghiên cứu liên quan trên thế giới [5-7, 12-14, 19]. Lekkas [12] cung cấp một khung nhìn phương pháp luận về các phương pháp dự báo dòng chảy. Ibrahim cùng các đồng tác giả [5] và Cristiane Medina Finzi Quintao cùng các đồng tác giả [19] công bố một số kết quả nghiên cứu cập nhật về dự báo dòng chảy của một số dòng sông tại Thổ Nhĩ Kỳ và Brazil. Đặc biệt, các công trình này đã cung cấp cách thức đánh giá kết quả thực nghiệm các phương pháp dự báo thủy văn được đề cập. Các công trình nghiên cứu khác về mạng nơ-ron nhân tạo, giải thuật di truyền và kết hợp chúng được luận văn sử dụng để làm nền tảng khoa học cho các nghiên cứu phát triển.
1.2. Ứng Dụng Công Nghệ Dự Báo Lũ Tầm Quan Trọng
Ở trong nước, tại Viện Khí tượng Thủy văn có hàng chục công trình nghiên cứu liên quan tới dự báo thủy văn, đặc biệt có tới bốn đề tài cấp Nhà nước [3]. Trên thế giới, việc áp dụng các phương pháp của khai phá dữ liệu (đặc biệt là các phương pháp học máy sử dụng mạng nơ-ron nhân tạo và kết hợp với giải thuật di truyền) vào dự báo thủy văn đã trở thành nội dung nghiên cứu dự báo thủy 11 văn thời sự trong thời gian gần đây [5-7,12-14, 19]. 12 Khai phá dữ liệu là một trong những lĩnh vực nghiên cứu của khoa học máy tính hiện nay đang được phát triển rất mạnh mẽ. Nó kết hợp giữa học máy, công nghệ cơ sở dữ liệu và một số chuyên ngành khác để tìm ra những tri thức, bao gồm cả các thông tin dự báo, từ những cơ sở dữ liệu lớn.
II. Thách Thức Dự Báo Lũ Lụt Biến Đổi Khí Hậu và Rủi Ro
Thủy văn là một quá trình tự nhiên phức tạp, chịu tác động của rất nhiều yếu tố. Tính biến động của các yếu tố này phụ thuộc vào cả không gian và thời gian nên gây khó khăn rất lớn cho quá trình dự báo, tìm ra được mối liên quan giữa các yếu tố. Thêm vào đó, do thiếu các trạm quan trắc cần thiết và thiếu sự kết hợp giữa các ngành liên quan cho nên dữ liệu quan trắc thực tế thường là không đầy đủ, không mang tính chất đại diện. Yêu cầu chung mà tất cả các bài toán dự bảo thủy văn cần phải giải quyết là làm cách nào để có thể phân tích và sử dụng chuỗi dữ liệu có trong quá khứ để dự đoán được giá trị tương lai. Hiện nay, có rất nhiều phương pháp dự báo đã được đưa ra dựa trên mô hình vật lý và mô hình toán học. Trong nhiều trường hợp, kết quả nghiên cứu dự báo thủy văn theo các mô hình nói trên đã đạt được một số thành công đáng ghi nhận [1]. Tuy nhiên, vấn đề tìm kiếm phương pháp đủ tốt, đáp ứng các yêu cầu thực tế giải quyết bài toán dự báo thủy văn vẫn là nội dung nghiên cứu thời sự hiện nay.
2.1. Ảnh Hưởng của Biến Đổi Khí Hậu Đến Dự Báo Lũ
Các yếu tố khí hậu như lượng mưa, nhiệt độ và độ ẩm ảnh hưởng trực tiếp đến quá trình hình thành lũ lụt. Biến đổi khí hậu làm thay đổi các yếu tố này, gây ra những biến động khó lường trong chu kỳ lũ. Điều này đòi hỏi các mô hình dự báo phải được điều chỉnh và cập nhật liên tục để phản ánh chính xác hơn tình hình thực tế. Việc tích hợp dữ liệu khí hậu vào các mô hình dự báo là một thách thức lớn, nhưng cũng là một yếu tố quan trọng để nâng cao độ chính xác của dự báo.
2.2. Quản Lý Rủi Ro Lũ Lụt Giải Pháp Giảm Thiểu Thiệt Hại
Dự báo lũ chính xác là yếu tố then chốt trong quản lý rủi ro lũ lụt. Thông tin dự báo giúp các nhà quản lý và người dân có thời gian chuẩn bị và ứng phó, từ đó giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản. Các giải pháp quản lý rủi ro lũ lụt bao gồm xây dựng hệ thống đê điều, hồ chứa nước, và các biện pháp phi công trình như quy hoạch sử dụng đất hợp lý và nâng cao nhận thức cộng đồng về phòng chống lũ lụt.
III. Phương Pháp Tối Ưu Giải Thuật Dự Báo Lũ tại ĐHQGHN
Luận văn đã hoàn thành phần mềm thử nghiệm và tiến hành thực nghiệm trên bộ dữ liệu được thu thập tin cậy thông qua hệ thống đo đạc thủy văn dọc sông Đà, nguồn nước chính chảy vào hồ Hòa Bình. Đóng góp khoa học của luận văn là một báo cáo khoa học đã được trình bày tại hội thảo khoa học quốc gia Một số vấn đề chọn lọc về công nghệ thông tin và Truyền thông lần thứ X được tổ chức tại Đại Lải vào tháng 9/2007 với kết quả thực hiện cho dự báo nước trước 10 ngày có chỉ số R2 khá cao, lên tới 0. Cải tiến do luận văn đề xuất kết hợp đột biến BIASED với đột biến UNBIASED trong đó đột biến BIASED sẽ đóng vai trò chủ đạo nhằm vượt ra khỏi cực trị địa phương (D. Davis [16]) là có ý nghĩa. Các kết quả thực nghiệm cải tiến trên cho thấy mọi tiêu chí đánh giá đều tốt lên, chỉ số R2 nâng lên 0.8737 [2]), sai số quân phương là 72.
3.1. Kết Hợp Giải Thuật Di Truyền và Lan Truyền Ngược Sai Số
Luận văn tập trung vào việc kết hợp giải thuật di truyền với giải thuật lan truyền ngược sai số để tối ưu hóa trọng số của mạng nơ-ron nhân tạo. Giải thuật di truyền được sử dụng để tìm kiếm không gian trọng số một cách hiệu quả, trong khi giải thuật lan truyền ngược sai số được sử dụng để tinh chỉnh các trọng số này. Sự kết hợp này giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của mô hình dự báo.
3.2. Đánh Giá Hiệu Quả Giải Thuật Dự Báo Lũ Các Chỉ Số
Luận văn sử dụng một số chỉ số để đánh giá hiệu quả của các giải thuật dự báo lũ, bao gồm hệ số tương quan (R2), sai số quân phương (RMSE), và sai số tuyệt đối trung bình (MAE). Các chỉ số này cho phép so sánh hiệu quả của các giải thuật khác nhau và đánh giá mức độ chính xác của dự báo.
IV. Ứng Dụng Thực Tiễn Mô Hình Dự Báo Lũ tại ĐHQGHN
Nội dung chính của luận văn được tổ chức thành 3 chương có nội dung được mô tả như dưới đây. Mạng nơ-ron nhân tạo truyền thẳng nhiều lớp. Chương này trình bày những lý thuyết cơ bản về mạng nơ-ron nhân tạo, tập trung nghiên cứu mạng truyền thẳng nhiều lớp. Chương này cung cấp một cách nhìn tổng quát nhất, và những vấn đề về quá trình huấn luyện mạng và thuật toán học của mạng trong đó tập trung chủ yếu vào thuật toán lan truyền ngược sai số. Kết hợp giải thuật di truyền với giải thuật lan truyền ngược sai 13 số để tối ưu hóa trọng số mạng nơ-ron nhân tạo. Chương này trình bày về lý thuyết của giải thuật di truyền và khả năng ứng dụng của giải thuật này kết hợp với thuật toán 14 lan truyền ngược sai số nhằm đạt tới một kết quả tốt hơn đối với bài toán tối ưu trọng số mạng nơ-ron nhân tạo.
4.1. Dự Báo Lũ Thời Gian Thực Cảnh Báo Sớm và Chính Xác
Mô hình dự báo lũ được phát triển trong luận văn có khả năng dự báo lũ trong thời gian thực, cung cấp thông tin cảnh báo sớm cho các cơ quan chức năng và người dân. Thông tin này giúp chuẩn bị và ứng phó kịp thời với lũ lụt, giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản.
4.2. Ứng Dụng Mô Hình Dự Báo Lũ Cho Hồ Hòa Bình
Luận văn tập trung vào việc ứng dụng mô hình dự báo lũ cho hồ Hòa Bình, một trong những hồ chứa nước quan trọng nhất của Việt Nam. Mô hình này giúp dự báo lưu lượng nước đến hồ, từ đó hỗ trợ việc điều tiết nước và phòng chống lũ lụt cho hạ du.
V. Kết Luận và Hướng Phát Triển Nghiên Cứu Dự Báo Lũ
Ứng dụng mạng nơ ron nhân tạo vào việc dự báo lưu lượng nước đến hồ Hòa Bình. Chương này giới thiệu sơ lược về bộ dữ liệu sử dụng, các phương pháp đánh giá kết quả dự báo và tập trung vào thử nghiệm các phương pháp để dự báo lưu lượng nước đến hồ Hòa Bình trước mười ngày, từ đó đánh giá được khả năng ứng dụng các phương pháp học máy đã trình bày trong dự báo chuỗi thời gian, cụ thể là dự báo lưu lượng. Phần kết luận tổng kết những kết quả đã đạt được của luận văn và hướng phát triển nghiên cứu tiếp theo. Phần phụ lục giới thiệu về phần mềm dự báo và hướng dẫn cách thức cơ bản sử dụng phần mềm.
5.1. Tổng Kết Kết Quả Nghiên Cứu Dự Báo Lũ tại ĐHQGHN
Luận văn đã đạt được những kết quả đáng khích lệ trong việc phát triển và ứng dụng mô hình dự báo lũ. Mô hình này có khả năng dự báo lũ chính xác và kịp thời, cung cấp thông tin quan trọng cho công tác phòng chống lũ lụt.
5.2. Hướng Phát Triển Nghiên Cứu Tối Ưu và Mở Rộng
Hướng phát triển nghiên cứu tiếp theo bao gồm việc tối ưu hóa các giải thuật dự báo, tích hợp thêm các yếu tố ảnh hưởng đến lũ lụt, và mở rộng phạm vi ứng dụng của mô hình cho các khu vực khác. Ngoài ra, cần tăng cường hợp tác giữa các nhà khoa học, các cơ quan chức năng, và cộng đồng để nâng cao hiệu quả công tác phòng chống lũ lụt.
