Luận văn thạc sĩ spatial analysis of extreme rainfall using hydrological frequency analysis in the cau river basin vietnam

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu spatial analysis of extreme rainfall using hydrological frequency analysis in the cau river basin, khảo sát thực trạng, phân tích nguyên nhân, đề xuất

• Tác giả: Pham Thi Thuy Trang
• Người hướng dẫn: Dr. Nguyen Van Quang
• Trường học: Vietnam National University, Hanoi Vietnam Japan University
• Chuyên ngành: Environmental Engineering
• Đề tài: Phân Tích Không Gian Lượng Mưa Cực Đoan Bằng Phương Pháp Tần Suất Thủy Văn Tại Lưu Vực Sông Cầu, Việt Nam
• Loại tài liệu: master’s thesis
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Hanoi

Mục lục chi tiết

• COMMITMENT
• ACKNOWLEDGEMENT
• TABLE OF CONTENTS
• LIST OF TABLES
• LIST OF FIGURES
• LIST OF ABBREVIATIONS
• 1. CHAPTER 1: PROBLEM STATEMENT
• 1.1. Motivation
• 1.2. Study Area
• 1.3. Map of the Cau River Basin
• 1.4. Topography of the Cau River basin
• 1.5. Research Objectives
• 1.6. Scope of Research
• 1.7. Flood and Rainfall Situation in RRD and Cau River Basin
• 1.8. Geographical Location of the Red River Delta
• 1.9. The Probability Distributions to Analyze Rainfall/ Extreme Rainfall in Vietnam
• 2. Hydrological Frequency Analysis
• 2.1. Risk Communication Model
• 2.2. THEORIES AND METHODOLOGIES
• 2.2.1. Theory of Hydrological Frequency Analysis
• 2.2.2. Rainfall depths expected for specific probability (𝑋𝑝)
• 2.2.3. Probability of exceedance (𝑃𝑥)
• 2.2.4. Application of HFA
• 2.2.5. Application of probability density functions (PDFs)
• 2.2.6. Goodness-of-fit test and decision of the optimum PDF
• 2.3. Analysis of Rainfall Characteristics
• 2.3.1. Total annual rainfall
• 2.3.2. Number of rainy days
• 2.3.3. The simple precipitation intensity index (SDII)
• 2.4. Spatial Interpolation and Mapping Using GIS
• 2.5. Determining Return Periods for Rainfall
• 3. FINDING AND DISCUSSION
• 3.1. Estimation of The Probable Rainfall Using HFA
• 3.2. Assessment of The Rainfall Characteristics
• 3.3. Analysis of rainfall in the period 2005 – 2019
• 3.4. Analysis the probable rainfall
• 4. CONCLUSION AND RECOMMENDATION

Tóm tắt

I. Phân Tích Không Gian Lưu Vực Sông Cầu

Phân tích không gian là phương pháp quan trọng trong nghiên cứu thủy văn, đặc biệt khi áp dụng cho lưu vực sông Cầu. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp tần suất thủy văn để đánh giá lượng mưa cực đoan trong khu vực. Lưu vực sông Cầu có địa hình đa dạng, từ núi cao đến đồng bằng, tạo nên sự phức tạp trong phân bố lượng mưa. Biến đổi khí hậu đã làm gia tăng tần suất và cường độ của các hiện tượng mưa cực đoan, gây ra lũ lụt nghiêm trọng. Nghiên cứu này nhấn mạnh tầm quan trọng của việc sử dụng mô hình thủy văn và dữ liệu mưa để dự đoán và quản lý rủi ro lũ lụt.

1.1. Đặc điểm địa lý tự nhiên

Lưu vực sông Cầu nằm ở phía Bắc Việt Nam, bao gồm các tỉnh Bắc Kạn, Thái Nguyên, Bắc Ninh, và Hà Nội. Địa hình khu vực này được chia thành ba vùng chính: núi, trung du, và đồng bằng. Hệ thống sông ngòi phức tạp với nhiều nhánh sông nhỏ, góp phần vào sự phân bố không đồng đều của lượng mưa. Biến đổi khí hậu đã làm thay đổi đáng kể chế độ mưa, dẫn đến tăng tần suất lũ lụt. Nghiên cứu này sử dụng phân tích thống kê để đánh giá các đặc điểm mưa và lũ trong khu vực.

1.2. Phương pháp tần suất thủy văn

Phương pháp tần suất thủy văn (HFA) được áp dụng để ước lượng lượng mưa cực đoan tại lưu vực sông Cầu. Phương pháp này sử dụng các hàm mật độ xác suất (PDFs) như Gumbel, GEV, và Weibull để phân tích dữ liệu mưa. Kết quả cho thấy sự gia tăng đáng kể của các hiện tượng mưa cực đoan trong những năm gần đây. Phân tích dữ liệu cũng chỉ ra rằng các sự kiện mưa lớn thường xảy ra vào mùa mưa, từ tháng 6 đến tháng 9, gây ra lũ lụt nghiêm trọng.

II. Ứng dụng và Ý Nghĩa Thực Tiễn

Nghiên cứu này không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về lượng mưa cực đoan mà còn đưa ra các giải pháp thực tiễn cho quản lý tài nguyên nước và phòng chống lũ lụt. Khoa học môi trường và quản lý tài nguyên nước là hai lĩnh vực chính được hưởng lợi từ kết quả nghiên cứu. Việc sử dụng hệ thống thông tin địa lý (GIS) giúp tạo ra các bản đồ rủi ro lũ lụt, hỗ trợ công tác quản lý và giảm thiểu thiệt hại.

2.1. Quản lý tài nguyên nước

Nghiên cứu này nhấn mạnh tầm quan trọng của quản lý tài nguyên nước trong bối cảnh biến đổi khí hậu. Lưu vực sông Cầu là một trong những khu vực chịu ảnh hưởng nặng nề bởi lũ lụt và hạn hán. Việc sử dụng mô hình thủy văn và phân tích dữ liệu giúp dự đoán chính xác hơn các sự kiện mưa cực đoan, từ đó đưa ra các biện pháp quản lý hiệu quả. Hệ thống sông ngòi cần được quản lý chặt chẽ để giảm thiểu rủi ro lũ lụt.

2.2. Phòng chống lũ lụt

Nghiên cứu cung cấp các công cụ và phương pháp để phòng chống lũ lụt tại lưu vực sông Cầu. Phân tích không gian và phương pháp tần suất thủy văn giúp xác định các khu vực có nguy cơ lũ lụt cao. Các bản đồ rủi ro được tạo ra từ hệ thống thông tin địa lý (GIS) hỗ trợ công tác quản lý và giảm thiểu thiệt hại. Biến đổi khí hậu đòi hỏi các biện pháp phòng ngừa và ứng phó kịp thời để bảo vệ người dân và tài sản.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Việt Nam là một trong những quốc gia chịu ảnh hưởng nghiêm trọng bởi biến đổi khí hậu, đặc biệt là các hiện tượng thời tiết cực đoan như mưa lớn và lũ lụt. Theo báo cáo của Genamwatch tại COP 24, Việt Nam đứng đầu ASEAN và thứ sáu trên thế giới về mức độ dễ bị tổn thương trước biến đổi khí hậu. Trong đó, lưu vực sông Cầu thuộc vùng đồng bằng sông Hồng là khu vực có tần suất và cường độ mưa cực đoan gia tăng, gây ra nhiều thiệt hại về người và tài sản. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là phân tích đặc điểm không gian của mưa cực đoan trong lưu vực sông Cầu bằng phương pháp Phân tích tần suất thủy văn (Hydrological Frequency Analysis - HFA), dựa trên dữ liệu mưa hàng ngày từ 11 điểm quan trắc trong giai đoạn 2005-2019. Nghiên cứu nhằm ước lượng lượng mưa có xác suất xuất hiện trong các chu kỳ lặp lại khác nhau (20, 40, 60, 80, 100 năm), đánh giá các chỉ số đặc trưng của mưa và xây dựng bản đồ rủi ro phục vụ truyền thông quản lý lũ lụt. Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc hỗ trợ công tác dự báo, quản lý rủi ro thiên tai và thích ứng với biến đổi khí hậu tại khu vực lưu vực sông Cầu và vùng đồng bằng sông Hồng nói chung.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên lý thuyết Phân tích tần suất thủy văn (HFA) để mô hình hóa và dự báo lượng mưa cực đoan. HFA sử dụng các phân phối xác suất (Probability Density Functions - PDFs) để mô tả đặc điểm phân bố của lượng mưa cực đại hàng năm, từ đó tính toán lượng mưa tương ứng với các chu kỳ lặp lại (return periods). Các phân phối được áp dụng gồm: Gumbel, Generalized Extreme Value (GEV), Weibull, Exponential và Generalized Pareto (GP). Việc lựa chọn phân phối tối ưu dựa trên tiêu chí chuẩn bình phương nhỏ nhất (Standard Least-Squares Criterion - SLSC). Ngoài ra, các chỉ số đặc trưng của mưa như tổng lượng mưa năm, số ngày mưa, chỉ số cường độ mưa đơn giản (Simple Precipitation Intensity Index - SDII) cũng được phân tích để đánh giá đặc điểm mưa trong lưu vực. Phương pháp nội suy không gian (IDW) và hệ thống thông tin địa lý (GIS) được sử dụng để xây dựng bản đồ phân bố lượng mưa và bản đồ rủi ro.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là số liệu mưa hàng ngày từ 11 điểm quan trắc thuộc các tỉnh Bắc Giang, Bắc Kạn, Thái Nguyên, Vĩnh Phúc trong lưu vực sông Cầu, thu thập trong giai đoạn 2005-2019. Cỡ mẫu gồm 11 điểm với dữ liệu 15 năm, đủ để phân tích tần suất và đặc điểm mưa cực đoan. Phương pháp chọn mẫu là sử dụng toàn bộ dữ liệu quan trắc có sẵn nhằm đảm bảo tính đại diện. Phân tích dữ liệu được thực hiện qua các bước: thu thập dữ liệu, áp dụng các phân phối xác suất, kiểm định độ phù hợp bằng SLSC, lựa chọn phân phối tối ưu, tính toán lượng mưa tương ứng với các chu kỳ lặp lại, phân tích các chỉ số mưa đặc trưng và xây dựng bản đồ không gian bằng GIS. Thời gian nghiên cứu tập trung vào giai đoạn 2005-2019, phù hợp với xu hướng biến đổi khí hậu gần đây và dữ liệu quan trắc hiện có.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Phân phối xác suất tối ưu: Phân phối GEV được chọn làm mô hình phù hợp nhất cho 6/11 điểm quan trắc, bao gồm các điểm tại Bắc Kạn, Định Hóa, Hữu Lũng, Lục Ngạn, Thái Nguyên và Vĩnh Yên. Phân phối Weibull và GP lần lượt được chọn cho 2 điểm mỗi loại, trong khi phân phối Gumbel chỉ phù hợp với một điểm. Phân phối Exponential không được chọn cho điểm nào.
2. Lượng mưa có chu kỳ lặp lại 100 năm: Lượng mưa dự báo dao động từ khoảng 150 mm đến gần 400 mm/ngày, với khu vực núi cao như Tam Đảo có lượng mưa cao nhất (trên 400 mm/ngày), trong khi vùng đồng bằng như Hiệp Hòa có lượng mưa thấp hơn (khoảng 185 mm/ngày).
3. Đặc điểm mưa giai đoạn 2005-2019: Tổng lượng mưa hàng năm trong lưu vực dao động từ 1319 mm (năm 2007) đến 2159 mm (năm 2013), trung bình khoảng 1700 mm với độ lệch chuẩn 250 mm. Số ngày mưa trung bình là 207 ngày/năm, dao động từ 180 đến 234 ngày, độ lệch chuẩn 14 ngày. Chỉ số SDII dao động từ 8 đến 16 mm/ngày, có những năm như 2006 tại Vĩnh Yên đạt gần 21 mm/ngày.
4. Phân bố không gian lượng mưa: Mưa lớn tập trung chủ yếu ở khu vực núi cao như Tam Đảo và Vĩnh Phúc, với lượng mưa trên 200 mm/ngày chiếm ưu thế trong các chu kỳ lặp lại dài hơn (80-100 năm). Các vùng đồng bằng có lượng mưa thấp hơn và tần suất mưa lớn cũng thấp hơn.
5. Tần suất các mức mưa: Mưa nhỏ dưới 100 mm/ngày có chu kỳ lặp lại dưới 1.5 năm, trong khi mưa nặng như mưa to, mưa rất to có chu kỳ lặp lại từ 1.5 đến 100 năm tùy khu vực, với khu vực núi cao có chu kỳ lặp lại ngắn hơn nhiều so với vùng đồng bằng.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy phân phối GEV là mô hình phù hợp nhất để mô tả lượng mưa cực đoan trong lưu vực sông Cầu, tương đồng với các nghiên cứu về tần suất mưa cực đoan tại các khu vực miền Bắc Việt Nam và quốc tế. Sự khác biệt về lượng mưa giữa vùng núi và đồng bằng phản ánh ảnh hưởng của địa hình đến phân bố mưa, phù hợp với đặc điểm khí hậu vùng nhiệt đới gió mùa. Việc lượng mưa cực đoan tăng theo chu kỳ lặp lại dài hơn cho thấy xu hướng gia tăng cường độ mưa cực đoan, phù hợp với dự báo biến đổi khí hậu toàn cầu. Các chỉ số SDII và số ngày mưa cho thấy sự biến động lớn theo năm, phản ánh tính không ổn định của hiện tượng mưa trong bối cảnh biến đổi khí hậu. Bản đồ phân bố lượng mưa và bản đồ rủi ro được xây dựng bằng GIS giúp trực quan hóa không gian phân bố mưa cực đoan, hỗ trợ công tác dự báo và quản lý rủi ro thiên tai. Các kết quả này có thể được trình bày qua biểu đồ phân phối lượng mưa theo chu kỳ lặp lại, bản đồ phân bố SDII và số ngày mưa, cũng như bảng so sánh SLSC giữa các phân phối xác suất.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Tăng cường hệ thống quan trắc mưa: Cần mở rộng và nâng cấp mạng lưới trạm quan trắc mưa trong lưu vực sông Cầu, đặc biệt tại các khu vực núi cao để thu thập dữ liệu chính xác và kịp thời, phục vụ phân tích tần suất mưa cực đoan.
2. Áp dụng mô hình HFA trong quản lý lũ: Sử dụng kết quả phân tích tần suất mưa để xây dựng các kịch bản lũ lụt theo các chu kỳ lặp lại khác nhau, hỗ trợ thiết kế công trình thủy lợi, đê điều và quy hoạch phòng chống thiên tai trong vòng 5-10 năm tới.
3. Phát triển bản đồ rủi ro và truyền thông: Xây dựng bản đồ rủi ro mưa cực đoan và lũ lụt chi tiết, kết hợp với mô hình truyền thông rủi ro nhằm nâng cao nhận thức cộng đồng và chính quyền địa phương về nguy cơ thiên tai, thực hiện trong 3 năm tới.
4. Nghiên cứu bổ sung về tác động biến đổi khí hậu: Tiếp tục nghiên cứu ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến đặc điểm mưa và lũ lụt trong lưu vực, kết hợp mô hình khí hậu toàn cầu (GCMs) và mô hình thủy văn khu vực, nhằm cập nhật kịch bản dự báo cho giai đoạn 2030-2050.
5. Tăng cường hợp tác liên tỉnh và quốc tế: Phối hợp với các tỉnh trong lưu vực và các quốc gia thượng nguồn để chia sẻ dữ liệu, thông tin và xây dựng kế hoạch quản lý nguồn nước và phòng chống lũ lụt hiệu quả, thực hiện liên tục và lâu dài.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Các nhà quản lý và hoạch định chính sách: Sử dụng kết quả nghiên cứu để xây dựng chính sách phòng chống thiên tai, quy hoạch phát triển hạ tầng thủy lợi và quản lý rủi ro thiên tai tại lưu vực sông Cầu và vùng đồng bằng sông Hồng.
2. Chuyên gia thủy văn và khí tượng: Áp dụng phương pháp phân tích tần suất thủy văn và các mô hình phân phối xác suất để nghiên cứu đặc điểm mưa cực đoan và dự báo lũ lụt trong các lưu vực khác.
3. Các tổ chức nghiên cứu và đào tạo: Sử dụng luận văn làm tài liệu tham khảo cho các đề tài nghiên cứu về biến đổi khí hậu, thủy văn và quản lý rủi ro thiên tai, đồng thời làm cơ sở giảng dạy trong các chương trình đào tạo kỹ sư môi trường, thủy lợi.
4. Cộng đồng và tổ chức phi chính phủ: Nâng cao nhận thức về rủi ro thiên tai, hỗ trợ xây dựng các chương trình truyền thông và ứng phó với mưa lớn, lũ lụt dựa trên bản đồ rủi ro và các kịch bản dự báo được nghiên cứu.

Câu hỏi thường gặp

1. Phân tích tần suất thủy văn (HFA) là gì và tại sao quan trọng?
   HFA là phương pháp thống kê dùng để dự báo xác suất xuất hiện các sự kiện thủy văn cực đoan như mưa lớn, lũ lụt dựa trên dữ liệu lịch sử. Nó giúp xác định lượng mưa hoặc lưu lượng nước tương ứng với các chu kỳ lặp lại nhất định, hỗ trợ thiết kế công trình và quản lý rủi ro thiên tai.

2. Tại sao chọn phân phối GEV làm mô hình tối ưu trong nghiên cứu này?
   Phân phối GEV có khả năng mô tả tốt các giá trị cực đại trong dữ liệu mưa, phù hợp với đặc điểm phân bố của lượng mưa cực đoan trong lưu vực sông Cầu, được xác định qua tiêu chí SLSC thấp nhất so với các phân phối khác.

3. Lượng mưa cực đoan có xu hướng thay đổi như thế nào theo chu kỳ lặp lại?
   Lượng mưa dự báo tăng theo chu kỳ lặp lại dài hơn, ví dụ lượng mưa với chu kỳ 100 năm có thể gấp đôi hoặc hơn so với chu kỳ 20 năm, đặc biệt tại các khu vực núi cao như Tam Đảo, phản ánh xu hướng gia tăng cường độ mưa cực đoan.

4. Chỉ số SDII phản ánh điều gì về đặc điểm mưa?
   SDII là chỉ số cường độ mưa trung bình trong các ngày có mưa, giúp đánh giá mức độ tập trung và cường độ mưa trong mùa mưa. Giá trị SDII cao cho thấy mưa có cường độ lớn, dễ gây ngập úng và lũ lụt.

5. Làm thế nào để sử dụng kết quả nghiên cứu trong công tác phòng chống lũ lụt?
   Kết quả phân tích tần suất mưa và bản đồ rủi ro giúp xác định các khu vực có nguy cơ cao, từ đó thiết kế hệ thống đê điều, hồ chứa phù hợp, xây dựng kế hoạch ứng phó kịp thời và truyền thông cảnh báo đến cộng đồng.

Kết luận

• Phân phối GEV là mô hình phù hợp nhất để mô tả lượng mưa cực đoan trong lưu vực sông Cầu, được lựa chọn cho đa số điểm quan trắc.
• Lượng mưa cực đoan có xu hướng tăng theo chu kỳ lặp lại dài hơn, với khu vực núi cao có lượng mưa lớn hơn nhiều so với vùng đồng bằng.
• Tổng lượng mưa năm và số ngày mưa trong giai đoạn 2005-2019 dao động đáng kể, phản ánh tính biến động của hiện tượng mưa trong bối cảnh biến đổi khí hậu.
• Bản đồ phân bố lượng mưa và bản đồ rủi ro được xây dựng giúp hỗ trợ công tác dự báo và quản lý rủi ro thiên tai hiệu quả.
• Nghiên cứu đề xuất các giải pháp nâng cao hệ thống quan trắc, áp dụng mô hình HFA trong quản lý lũ, phát triển truyền thông rủi ro và nghiên cứu bổ sung về biến đổi khí hậu trong lưu vực.

Tiếp theo, cần triển khai các giải pháp đề xuất, mở rộng nghiên cứu sang các lưu vực khác và tăng cường hợp tác liên tỉnh, quốc tế nhằm nâng cao hiệu quả quản lý rủi ro thiên tai. Đề nghị các nhà quản lý, chuyên gia và cộng đồng quan tâm áp dụng kết quả nghiên cứu để giảm thiểu thiệt hại do mưa lớn và lũ lụt gây ra.

Trích đoạn nội dung tài liệu

VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY, HANOI VIETNAM JAPAN UNIVERSITY PHAM THI THUY TRANG SPATIAL ANALYSIS OF EXTREME RAINFALL USING HYDROLOGICAL FREQUENCY ANALYSIS IN THE CAU RIVER BASIN VIETNAM MASTER’S THESIS VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY, HANOI VIETNAM JAPAN UNIVERSITY PHAM THI THUY TRANG SPATIAL ANALYSIS OF EXTREME RAINFALL USING HYDROLOGICAL FREQUENCY ANALYSIS IN THE CAU RIVER BASIN VIETNAM MAJOR: ENVIRONMENTAL ENGINEERING CODE: 8520320.01 RESEARCH SUPERVISORS Dr. NGUYEN VAN QUANG Dr. TAISHI YAZAWA Hanoi, 2022 COMMITMENT I declare that I have read and understood the plagiarism violations. I pledge with personal honor that this research result is my own and does not violate the Regulation on prevention of plagiarism in academic and scientific research activities at VNU Vietnam Japan University (Issued together with Decision No 700/QD-DHVN dated 30/9/2021 by the Rector of Vietnam Japan University).

Author of the thesis (Signature) Pham Thi Thuy Trang ACKNOWLEDGEMENT I acknowledge the generous support from the Environmental Engineering Program of Vietnam Japan University. Iam indebted to my supervisor, Dr. Nguyen Van Quang, for his guidance and an endless supply of fascinating information. His approach to research and science is a source of inspiration.

This approach is reflected by his clear mention style, which is something I hope to carry forward throughout my career. Thank you to my co-supervisor, Dr. Yazawa Taishi, for your patience, guidance, and support. I have benefited greatly from your wealth of knowledge and meticulous editing.

Iam extremely grateful that you took me and have faith in me over time. Thank you to my advisor, Dr. Your encouraging words and thoughtful, detailed feedback have been very important to me. Thank you to my classmates for always being there for me and for telling me that I am awesome even when I didn't feel that way.

Most importantly, I am grateful for my family’s unconditional, unequivocal, and loving support. Ha Noi, June 2022 — Pham Thi Thuy Trang TABLE OF CONTENTS LIST OF TABLES 11015157. i LIST OF FIGURES 000. ii LIST OF ABBREVIATTIONS .- HT HH HH ngư, 11 CHAPTER 1.

Làn HH TH HH TT HH TT HH TH TH TT TT Tre 2 1. Scope of Research occ ố. Án HH HH Hệ, 2. Flood and Rainfall Situation in RRD and Cau River Basin.

The Probability Distributions to Analyze Rainfall/ Extreme Rainfall in Vietnam 11 2. Hydrological Frequency Analysis. THEORIES AND METHODOLOGIES. Theory of Hydrological Frequency AnaÏyS1S.

Raimfall depths expected for specffic probabilify (XĐ). Dafd COÏÏ€CÍ[ORN. 101191111 TH HT TH TH HT nh HT 3. Application of probability density functions (PDFs).

Goodness-of-fit test and decision of the optimum PDF 3. Analysis of Rainfall CharaCf€TISEICS. Total anHHAÏ FA1[HÍQÏÌ,. - c c ccE%83%%311E51E51 19111 119111111 1 111 1 v11 nàng rưến 3.

The simple precipitation intensity index (SÏÌ). Spatial Interpolation and Mapping Using GÏS. Determining Return Periods for RaInfal[. FINDING AND DISCUSSION.

Estimation of The Probable Rainfall Using HFA. Assessment of The Rainfall CharaCf€TIS(ICS. Analysis of rainfall in the period 2005 — 20]9. Analysis the probable rainƒall.

CONCLUSION AND RECOMMENDATION. -:-:ÖA-©-53ỐÔỐÔS sa ốaổ an 46 Z2 nnhhe. LIST OF TABLES The major floods on the Cau River (Nhat, 2010).--ccccccccccrs 10 Rainfall levels according to the General Department of Meteorology and "—. 30 Rainfall levels using 1n theS1S.

- - c5 1xx ri, 30 Standard Least-Squares Criterion (SLSC). 33 Return period for each rain Ï@VeÌ. --¿- «St rin 35 LIST OF FIGURES Figure 1. Map of the Cau River Basin.

Topography of the Cau River bas1n. The HEA model application in the Cau River Basin. Rainfall monitoring points in the Cau river basin Figure 3. “The Gumbel probability density function.

55 << ssc+xe+ecse+ Figure 3. The GEV probability density function. Weibull probability density funcfiOn. Exponential distribution probability density function.

GP probability density function Figure 3. Linear leas( SQUAT€S.- - (1n T HH TH nghiệt Figure 3. Ellips leas( SQUAT€S. (1kg HT HH nghiệt Figure 3.

Applying GIS 1n researCh. Estimated probable rainfall in the Cau river Basin. Total annual rainfall and number of rainy days recorded in the Cau River basin for the period 2005 - 20119. ¿+ 1k1 11 91211111010 HH1 Hàn HH nghiệt 36 Eigure 4.

SDII in the Cau River basin in the period 2005 - 2019. Average rainfall in rainy days in Cau River basin in the period 2005 — "0 6d. Seasonal rainfall in the Cau river baSIT. 5 5s +x+sx+e£sersxseeeee 39 Figure 4.

Spatial rainfall characteristics in the Cau river basin from 2005 to 2019. Spatial probable rainfall characteristics in the Cau river basin. Warning of dangerous levels due to rain in Cau River basin in the period "h0 1n. Warning about the dangerous levels due to rain in the Cau River basin in e@ach return PeriOd.

cc eeeeseeseseeseeseeeeeeeseesceecseeseeecsecseeseeecseeseeseeecaeeaeeeeeeaeeaeeeeeeeeeeaeeeees 44 ii HFA: RRD: GCMs: PDF: GEV: GP: SLSC: GIS: LIST OF ABBREVIATIONS Hydrological Frequency Analysis Red River Delta Global Climate Models Probability Density Function Generalized Extreme Value Generalized Pareto Standard Least-Squares Criterion Geographic Information Systems 11 CHAPTER 1. Problem Statement Climate change is a change of the climate system under the effects of natural factors and human factors. However, in recent years, the impacts of climate change are exacerbated by manmade impacts, such as the use of fossil fuels in transportation and industrial production, and the release of greenhouse gases. Therefore, climate change is one of the most important issues being forced on the world.

According to Genamwatch’s report in COP 24, Vietnam stands at the first in ASEAN and the sixth in the world in the rank of the countries vulnerable to climate change. The impacts of climate change in Vietnam, including extreme weather events, are increasing in frequency and become difficult to predict. The highest monthly rainfall increased from 270 mm in the period of 1901 to 1930 to 281 mm in the period of 1991 to 2015, while the highest monthly temperature increased from 27. In recent years, new records are still being set every year.

The words “record heavy rain”, “record hot weather”, and “record of flooding” are become popular in the Vietnamese media. It is easy to see the change in the frequency of extreme rain. For example, the year 2017 was considered a record year of natural disasters in Vietnam with more than 16 storms and historical floods. The changes in water resources (e., rainfall and river water level) also increased significantly compared to the average level of the previous years.

Climate change can affect the intensity and frequency of rainfall. Global warming makes the ocean become warmer leading to an increase in the amount of water evaporating into the air. When air containing a lot of moisture moves inland or converges into a storm system, it can produce heavy rains that cause flooding and leads to an increase in human, economy, and potential environmental and disease risks. Therefore, it is necessary to develop and focus on research methods and models in basin- scale flood risk estimation based on changes in rainfall characteristics, and develop multiple risk indicators for management.

flood management, such as scale, frequency, etc. Together with research on appropriate indicators for flood risk communication in order to minimize negative impacts from extreme weather events and climate change. Motivation In the context that Vietnam is one of the top countries vulnerable to climate change and the necessity of understanding the change in rainfall characteristics to flood management and adaptation in the context of climate change. Therefore, this research focuses on analyzing rainfall characteristics in each return period by using data in the past and the Hydrological Frequency Analysis model in the Cau River basin as a development pilot for whole the Red River Delta and Vietnam.

Study Area The Cau River basin is located at coordinates from 21. The basin includes all or part of the territory of the provinces of Bac Kan, Thai Nguyen, Bac Ninh, Bac Giang, Vinh Phuc and Hanoi (Figure 1. The Cau River basin is the most important basin in the Thai Binh River system, with a basin area of 6,030 km? (accounting for about 8% of the area of the Red River - Thai Binh River basin in the territory of Vietnam). The basin has a total length of tributaries of approximately 1,600 km.

The total annual water flow reaches 4.2 billion cubic meter. The Cau River is regulated by Nui Coc lake on the Cong River (a tributary of it) with a capacity of hundreds of millions of cubic meters. The main river Cau River originates from the Van On mountain range (105°37°40”- 22°15°40”) at an altitude of 1175 m in Cho Don district, Bac Kan province. The river upstream flows in the North-South direction, the basin average elevation is 300 - 400 m, the river bed is narrow and steep, many waterfalls and rapids, the meandering degree (2.0), the average width of the river (50 - 60 m) in the dry season, flood season can reach 80-100 m, river bottom slope is about 10 %o.

The middle class flows down from Cho Moi, the river flows in the direction of Northwest - Southeast on a quite long distance, then flows in the old direction (North- South) until Thai Nguyen, the river valley expands, the mountain is lower, the average height is 100 - 200 m, the bottom slope decreases to 0. The river bed in the dry season is about 80-100 m wide, and the meandering value is still large (1. Downstream from Huong Waterfall to Pha Lai, the river flows in the Northwest - Southeast direction, the average height of the basin is only 10-25 m, the river bed slope is small (0.1 %o), and the river bed is average in dry season 70 - 150 m, water depth is from 3 - 4 m. The two banks are surrounded by dikes, so the water surface expands during the flood season.

On Cau River, if calculating the tributaries with a length of 10 km or more, from the upstream to the confluence of the Thuong River, there are 27 large and small tributaries, most of which are small tributaries, of which there are only 5 tributaries with a catchment area of several hundred to 1,000 km*: Cong River (951 km?), Ca Lo River (891 km’), Nghinh Tuong River (465 km2), Cho Chu River (437 km’), Du River (360 km?) and especially the Thuong and Luc Nam Rivers have a larger catchment area than the Cau River (6,650 km?). Excluding the Thuong and Luc Nam Rivers, the Cau River has two relatively large tributaries and both are located on the right bank, namely Cong River and Ca Lo River, both of which originate from the high mountains of over 1,000 m in the mountain range. Tam Dao is in the western part of the basin, but when it escapes from the high mountains it winds around in the large and low plains, namely Dai Tu and Phuc Yen. The mainstream of the Cau River after flowing through many waterfalls in a narrow valley of Bac Kan among the mountains running close to the river.

When coming to Thai Nguyen, the river valley begins to expand gradually. There are many relatively low and flooded areas along the riverbank and prone to flooding during heavy floods. So Cau River has a dyke from Thai Nguyen downstream. The hydrological regime of rivers in the Cau River basin is divided into 2 seasons: (1) The flood season starts from June to September and accounts for 70-80% of the total flow in the year.

(2) The dry season starts from October to May and accounts for only 20-30% of the total flow of the year. The average flow of each month of the year varies by 10 times, the difference between the high and the low water level is quite large, possibly up to 5—6 m. 105°300°E 10900 106300 10700 \ w=< F LEGEND “ Main river 22N Tributary river Cau Rivers name Province 200N — Province 22200N boundary Nghinh Tuong 21°200'N 20300 2t'00N.