Nghiên Cứu Ứng Dụng Mô Hình MIKE - NAM Dự Báo Lũ Thượng Lưu Sông Mã

Mục tiêu chính của nghiên cứu là ứng dụng mô hình MIKE-NAM để xây dựng công cụ dự báo lũ cho thượng lưu sông Mã tại trạm thủy văn Xã Là, phục vụ công tác phòng chống thiên tai. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào lưu vực thượng lưu sông Mã, nơi thường xuyên chịu ảnh hưởng của lũ quét và lũ ống. Nghiên cứu này sẽ đánh giá khả năng của mô hình MIKE-NAM trong việc mô phỏng và dự báo các trận lũ khác nhau, từ đó đưa ra các khuyến nghị để cải thiện công tác dự báo lũ tại địa phương. Việc xây dựng một hệ thống dự báo lũ hiệu quả sẽ góp phần bảo vệ tính mạng và tài sản của người dân, đồng thời hỗ trợ các hoạt động kinh tế - xã hội trong khu vực.

Nghiên cứu sử dụng kết hợp nhiều phương pháp khác nhau để đạt được mục tiêu đề ra. Phương pháp thống kê được sử dụng để thu thập số liệu về đặc điểm địa lý tự nhiên, kinh tế xã hội và các yếu tố khí tượng thủy văn trên lưu vực sông Mã. Phương pháp phân tích được sử dụng để đánh giá các kết quả số liệu nghiên cứu và các công cụ dự báo đã có liên quan đến xây dựng phương án dự báo lũ. Phương pháp kế thừa được sử dụng để tận dụng các thông tin số liệu và các kết quả nghiên cứu liên quan đã được thực hiện trước đó. Phương pháp chuyên gia được sử dụng để trao đổi, học tập và lấy ý kiến từ các chuyên gia về phương pháp đánh giá và tính toán để xây dựng phương án dự báo lũ. Cuối cùng, phương pháp mô hình được sử dụng để áp dụng mô hình dự báo thủy văn MIKE-NAM để tính toán và dự báo lũ cho lưu vực nghiên cứu.

Hiện tại, Đài KTTV khu vực Tây Bắc sử dụng các phương pháp dự báo lũ truyền thống, dựa trên kinh nghiệm và các phương trình tương quan thống kê. Tuy nhiên, các phương pháp này có độ chính xác hạn chế, đặc biệt trong các tình huống lũ lớn hoặc lũ quét. Việc thiếu các công cụ dự báo hiện đại và dữ liệu quan trắc đầy đủ cũng là một vấn đề lớn. Do đó, việc nghiên cứu và ứng dụng các mô hình toán thủy văn tiên tiến như MIKE-NAM là rất cần thiết để nâng cao chất lượng dự báo lũ và giảm thiểu rủi ro thiên tai. Nghiên cứu này sẽ đóng góp vào việc cải thiện công tác dự báo lũ tại khu vực Tây Bắc, giúp bảo vệ tính mạng và tài sản của người dân.

Với hiện trạng dự báo tại Đài KTTV khu vực Tây Bắc hiện nay, lần đầu tiên mô hình NAM được nghiên cứu dự báo lũ thượng nguồn sông Mã nhằm nâng cao hiệu quả công tác phòng chống thiên tai tại địa phương. Kết quả nghiên cứu là cơ sở để phòng Dự báo có thể áp dụng vào dự báo tác nghiệp và là căn cứ quan trọng giúp chính quyền địa phương ra các chính sách ứng phó với thiên tai lũ nhằm giảm nhẹ các tác động của chúng. Việc ứng dụng mô hình MIKE-NAM sẽ giúp cải thiện độ chính xác và thời gian dự báo lũ, từ đó giúp người dân và chính quyền địa phương có thêm thời gian chuẩn bị và ứng phó với lũ lụt.

Cơ sở của phương pháp xác suất thống kê dựa trên đặc tính chất ngẫu nhiên của các đại lượng dòng chảy. Mức độ xảy ra về mặt định lượng của chúng theo không gian và thời gian tuân theo các quy luật ngẫu nhiên. Cho nên khi áp dụng phương pháp thống kê người ta có thể xác định được mối quan hệ, sự xuất hiện cũng như tần suất xuất hiện của dòng chảy về định lượng theo không gian và thời gian qua các tham số thống kê cơ bản. Đó là việc xác định khả năng xảy ra trong tương lai của các giá trị đó với một tần suất nào đó. Bên cạnh ưu điểm dễ sử dụng, để có thể áp dụng được các mô hình thống kê, hệ số phân tích của phương trình tương quan yêu cầu phải cao và chuỗi số liệu xây dựng phương trình phân tích tương quan phải đủ dài.

Để vận hành mô hình MIKE-NAM dự báo lũ thượng lưu sông Mã, cần có các dữ liệu đầu vào sau: Dữ liệu mưa: Dữ liệu mưa là yếu tố quan trọng nhất để dự báo lũ. Cần có dữ liệu mưa từ các trạm quan trắc mưa trên lưu vực sông Mã. Dữ liệu địa hình: Dữ liệu địa hình được sử dụng để xác định diện tích lưu vực, độ dốc, và các đặc điểm địa hình khác. Dữ liệu đất đai: Dữ liệu đất đai được sử dụng để xác định khả năng thấm của đất. Dữ liệu thảm thực vật: Dữ liệu thảm thực vật được sử dụng để xác định lượng nước bị giữ lại bởi thảm thực vật. Dữ liệu dòng chảy: Dữ liệu dòng chảy được sử dụng để hiệu chỉnh và kiểm định mô hình.

Để đánh giá độ tin cậy của mô hình MIKE-NAM, các chỉ tiêu thống kê như hệ số Nash-Sutcliffe (NSE), hệ số tương quan (R), và sai số bình phương gốc (RMSE) đã được sử dụng. Kết quả cho thấy mô hình có độ tin cậy khá cao, với NSE và R gần bằng 1, và RMSE nhỏ. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng độ tin cậy của mô hình có thể thay đổi tùy thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào và các điều kiện thời tiết cụ thể. Do đó, cần thường xuyên kiểm tra và cập nhật mô hình để đảm bảo độ chính xác của dự báo lũ.

So sánh kết quả dự báo lũ bằng mô hình MIKE-NAM với phương pháp dự báo truyền thống cho thấy mô hình MIKE-NAM có độ chính xác cao hơn. Mô hình MIKE-NAM có khả năng dự báo đúng thời gian xuất hiện đỉnh lũ và mực nước lũ trong nhiều trận lũ khác nhau, trong khi phương pháp dự báo truyền thống thường có sai số lớn hơn. Điều này cho thấy việc ứng dụng mô hình MIKE-NAM có thể giúp cải thiện công tác dự báo lũ và giảm thiểu rủi ro thiên tai.

Quy trình dự báo lũ bằng mô hình MIKE-NAM bao gồm các bước sau: Bước 1: Thu thập dữ liệu đầu vào (dữ liệu mưa, dữ liệu địa hình, dữ liệu đất đai, dữ liệu thảm thực vật, dữ liệu dòng chảy). Bước 2: Chạy mô hình MIKE-NAM. Bước 3: Phân tích kết quả dự báo (xác định thời gian xuất hiện đỉnh lũ, mực nước lũ, và lưu lượng lũ). Bước 4: Phát hành bản tin dự báo lũ (cung cấp thông tin dự báo lũ cho người dân và chính quyền địa phương). Bước 5: Theo dõi và cập nhật dự báo lũ (theo dõi tình hình thời tiết và dòng chảy, và cập nhật dự báo lũ khi cần thiết).

Để đảm bảo tính kịp thời và chính xác của dự báo lũ, cần thực hiện các biện pháp sau: Sử dụng dữ liệu đầu vào chất lượng cao. Vận hành mô hình MIKE-NAM một cách chính xác. Phân tích kết quả dự báo một cách cẩn thận. Phát hành bản tin dự báo lũ một cách kịp thời. Theo dõi và cập nhật dự báo lũ thường xuyên. Ngoài ra, cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa các cơ quan khí tượng thủy văn, cơ quan phòng chống thiên tai, và chính quyền địa phương.

Nghiên cứu đã chứng minh khả năng ứng dụng của mô hình MIKE-NAM trong dự báo lũ cho thượng lưu sông Mã. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho việc cải thiện công tác dự báo lũ tại địa phương. Nghiên cứu cũng đóng góp vào việc nâng cao năng lực của cán bộ khí tượng thủy văn trong việc sử dụng các mô hình toán thủy văn tiên tiến.

Trong tương lai, cần tập trung vào việc thu thập dữ liệu đầu vào chất lượng cao (dữ liệu mưa từ ra đa, dữ liệu địa hình từ vệ tinh). Cải thiện thuật toán của mô hình (tích hợp các mô hình dự báo thời tiết số trị, sử dụng các phương pháp học máy). Tích hợp mô hình MIKE-NAM với các hệ thống dự báo khác (hệ thống cảnh báo lũ sớm, hệ thống quản lý rủi ro thiên tai). Mở rộng ứng dụng mô hình MIKE-NAM cho các lưu vực sông khác ở Việt Nam.