chương 1 sẽ đưa ra khái niệm về đường cong IDF, các mục tiêu của luận văn, tổng quan nghiên cứu về hiệu chỉnh sai số lượng mưa cũng như xây dựng đường cong IDF; chương 2 sẽ mô tả về đối tượng nghiên cứu, số liệu và phương pháp sử dụng trong nghiên cứu này; chương 3 sẽ trình bày các kết quả gồm có đánh giá phương pháp, xây dựng đường cong IDF và đánh giá mức độ biến đổi của đường cong IDF trong tương lai. Khái niệm đường cong IDF của mưa IDF là viết tắt của cụm từ Intensity – Duration – Frequency. Đường cong IDF của mưa đại diện cho xác suất xuất hiện (Frequency) của một cường độ hay tốc độ (Intensity) mưa trung bình trong một khoảng thời gian nhất định (Duration). Đường cong IDF được xây dựng dựa trên chuỗi số liệu mưa cực trị trong rất nhiều thời đoạn mưa khác nhau sử dụng phương pháp phân tích tần suất.
Độ dài chuỗi số liệu càng lớn sẽ nhận được độ chính xác càng cao của đường cong này. Các đường cong IDF cho các tần suất lặp lại khác nhau luôn luôn song song. Ví dụ minh họa về đường cong IDF (Lê Minh Nhật 2008) [12] 5 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com Có thể hiểu đường cong IDF một cách đơn giản như sau: với mỗi thời đoạn mưa nhất định (như 10 phút, 30 phút, 60 phút hay những thời đoạn lớn hơn như 360 giờ hay 720 giờ), chúng ta đều có thể đo được lượng mưa cụ thể rồi từ đó tính toán được cường độ mưa trung bình trong khoảng thời gian đó với đơn vị là mm/giờ. Ví dụ như: trong vòng 10 phút, lượng mưa đo được là 45mm, vậy cường độ mưa trung bình trong 10 phút sẽ là 270mm/giờ.
Sau khi áp dụng phương pháp phân tích tần suất để tính toán được tần suất lặp lại của các cường độ mưa trong các thời đoạn khác nhau sẽ thu được đường cong IDF (Hình 1. Đối với nhu cầu thiết kế các hệ thống thoát nước nhỏ như cống thoát nước cho 1 toàn nhà, cường độ mưa với tần suất lặp lại 2 năm đến 5 năm sẽ được sử dụng. Hoặc đối với các công trình, hệ thống thoát nước quy mô lớn hơn cho 1 đô thị và có tính lâu dài, tần suất lặp lại từ 50 đến 100 năm sẽ được sử dụng. Mu ̣c tiêu của luâ ̣n văn Trong khuôn khổ mô ̣t luận văn thạc sy,̃ nghiên cứu đă ̣t ra 2 mu ̣c tiêu dưới đây: - Nghiên cứu và áp dụng phương pháp hiê ̣u chỉnh sai số mô hình phù hơ ̣p đố i với lươ ̣ng mưa ngày cho khu vực Hà Nô ̣i.
- Xây dựng đường cong cường đô ̣ - thời lươ ̣ng - tầ n suấ t (IDF) của mưa trong điề u kiê ̣n khí hậu hiê ̣n ta ̣i và tương lai. Đánh giá mức độ biến đổi của đường cong IDF dưới tác động của biến đổi khí hậu. Mục tiêu thứ nhất góp phầ n giải quyế t bài toán mô phỏng lươ ̣ng mưa đố i với các mô hình khí hâ ̣u hiê ̣n nay. Các mô hình khí hâ ̣u (toàn cầ u và khu vực) đề u đang cho thấ y những ha ̣n chế trong viê ̣c mô phỏng, dự báo và dự tính lươ ̣ng mưa, đă ̣c biế t đối với các hiê ̣n tươ ̣ng mưa cực đoan, do vâ ̣y, việc tìm ra phương pháp hiê ̣u chin ̉ h phù hơ ̣p và áp dụng cho khu vực Hà Nội là viê ̣c cần thiế t và sẽ có tính ứng du ̣ng to lớn.
Mu ̣c tiêu thứ hai nhằ m đưa ra mố i quan hệ giữa các đặc trưng của mưa bao gồ m cường đô ̣, thời gian mưa và tần suất xuấ t hiê ̣n của hiê ̣n tươ ̣ng với cường đô ̣ và thời gian tương ứng. Viê ̣c chỉ ra mô ̣t cách đinh ̣ lươ ̣ng mố i quan hê ̣ này phầ n nào đó đưa ra cái nhìn tổ ng quát về cực trị mưa và những biế n đổ i các hiê ̣n tươ ̣ng này trong tương lai. 6 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Tổ ng quan về vấ n đề nghiên cứu Mô hình đô ̣ng lực đang là mô ̣t trong những công cu ̣ tiên tiế n nhấ t trong viê ̣c dự ́ h khí hâ ̣u tương lai.
Cùng với sự phát triể n của khoa ho ̣c công nghê ̣, các mô hin tin ̀ h ngày mô ̣t cải tiế n và có thể cha ̣y ở đô ̣ phân giải rấ t cao, nhỏ hơn 10km. Điề u này góp phầ n cải thiê ̣n rấ t nhiề u trong viê ̣c dự báo, dự tiń h nhiề u khiá ca ̣nh khác nhau của khí hâ ̣u đă ̣c biê ̣t là yế u tố mang tiń h điạ phương cao như lươ ̣ng mưa. Tuy nhiên, như đã đề câ ̣p, các mô hình khí hâ ̣u không thể tránh khỏi sai số hê ̣ thố ng nô ̣i ta ̣i gây ra bởi nhiề u yế u tố khách quan cũng như chủ quan. Từ việc con người chưa thể nào nắm bắt được toàn bộ các quá trình lý hóa trong tự nhiên, đến cách tiếp cận giải hệ phương trình Navie Stock theo phương pháp sai phân xấp xỉ, hay sử dụng các sơ đồ tham số hóa vật lý, đối lưu, bức xạ …, tất cả đều góp phần vào tính không chắc chắn trong mô phỏng và dự tính khí hậu.
Hơn nữa, sai số từ mô phỏng mô hình hoàn toàn có thể lớn hơn nữa dưới tác động của biến đổi khí hậu (Christensen và nnk, 2008) [5]. Đây thực sự vẫn là bài toán rất khó với mọi quốc gia trên thế giới khi nỗ lực cải tiến các mô hình động lực kể cả với các quốc gia lớn như Mỹ, Nhật hay các nước Châu Âu. Cũng chính vì lý do này, rất nhiều những nghiên cứu về các phương pháp hiệu chỉnh thống kê sản phẩm từ mô hình động lực được tiến hành nhằm làm giảm sai số hệ thống một cách tối ưu nhất có thể. Hướng đi này vừa tiết kiệm được chi phí tính toán, lại khả thi hơn đối với các nhóm nghiên cứu nhỏ cũng như các quốc gia đang phát triển.
Tuy nhiên, cũng cầ n khẳ ng đinh ̣ rằ ng, sẽ không có phương pháp hiê ̣u chin ̉ h nào hoàn hảo loa ̣i bỏ đươ ̣c hoàn toàn sai số. Và viê ̣c áp du ̣ng phương pháp hiê ̣u chin̉ h sai số cũng chính là nguồ n gây ra các sai số khác. Mă ̣c dù vâ ̣y, hiê ̣u chin̉ h sai số từ các mô hình vẫn là điề u cầ n thiế t và quan tro ̣ng trong viê ̣c giảm tin ́ h chưa chắ c chắ n trong bài toán dự tiń h khí hâ ̣u tương lai. Điều này đã được chứng minh trong rất nhiều những nghiên cứu của các nhà khoa học trên thế giới.
Trong mu ̣c dưới đây sẽ triǹ h bày về mô ̣t số nghiên cứu tiế n hành hiê ̣u chỉnh lươ ̣ng mưa phu ̣c vu ̣ cho viê ̣c xây dựng kich ̣ bản và làm đầ u vào cho các nghiên cứu xa hơn. 7 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail. Nghiên cứu về phương pháp hiêụ chin ̉ h sai số đố i với lươ ̣ng mưa Wood và ccs. (2004) tiế n hành so sánh và đánh giá 6 phương án ha ̣ quy mô thố ng kê cho mô ̣t số biế n trong đó nhấ n ma ̣nh yế u tố lươ ̣ng mưa làm đầ u vào cho các mô hình thủy văn ở đô ̣ phân giải rấ t cao so với đô ̣ phân giải của mô hình khí hâ ̣u.
Nghiên cứu sử du ̣ng bô ̣ số liê ̣u dự báo trễ quá khứ 20 năm (1975 - 1995) và bô ̣ số liê ̣u ̣ bản cho giai đoa ̣n 2040 - 2060 từ mô hình khí hâ ̣u của NCAR-PCM. 6 phương án kich bao gồ m: hồ i quy tuyế n tính (LI), phân tách không gian (Spatial Disaggregation) và hiê ̣u chin̉ h sai số kế t hơ ̣p phân tách không gian (BCSD) áp du ̣ng trực tiế p cho kế t quả của PCM (đô ̣ phân giải T42) và áp du ̣ng cho kế t quả đầ u ra sau khi dùng phương pháp ha ̣ quy mô đô ̣ng lực bằ ng mô hiǹ h khí hâ ̣u khu vực RCM (đô ̣ phân giải 50km). Các phương án ha ̣ quy mô này đề u chi tiế t hóa các kế t quả về đô ̣ phân giải 1/8 đô ̣ kinh vi ̃ và đươ ̣c so sánh với số liê ̣u quan trắ c trên lưới. Phương pháp BCSD cho thấ y hiê ̣u quả rấ t cao khi ta ̣o ra các đă ̣c điể m chiń h của số liê ̣u quan trắ c từ bô ̣ số liê ̣u mô phỏng khí hâ ̣u bấ t kể là từ PCM hay RCM.
Phương pháp hồ i quy tuyế n tính LI cho kế t quả tố t hơn khi áp du ̣ng với các biế n đầ u ra từ RCM, tuy nhiên phương pháp này vẫn ta ̣o ra mô ̣t sai số khá lớn khi sử du ̣ng làm đầ u vào cho mô hình thủy văn. Phương pháp phân tách không gian (SD) cho kế t quả tương đồ ng khi áp du ̣ng đố i với RCM và PCM, tuy nhiên cả 2 phương án này đề u không thực sự tố t khi áp du ̣ng các kế t quả này cho mô hin ̀ h thủy văn mà không hiê ̣u chỉnh sai số. Như vâ ̣y, đố i với dự tiń h tương lai, các kế t quả từ 2 phương án BCSD-PCM và BCSD-RCM cho kế t quả hơ ̣p lý hơn hế t, từ đó có thể thấ y đươ ̣c sự quan tro ̣ng và cầ n thiế t của viê ̣c hiê ̣u chin ̉ h sai số. [26] Ines và Hansen (2006) sử du ̣ng hàm phân bố gamma để đa ̣i diê ̣n cho lươ ̣ng mưa ngày và áp du ̣ng cả hàm phân bố Gamma và hàm phân bố thực nghiê ̣m để hiê ̣u chỉnh lươ ̣ng mưa ngày từ các mô hiǹ h toàn cầ u.
Ý tưởng của phương pháp này nhằ m hiê ̣u chỉnh giá tri ̣ trung bình cũng như các biế n đô ̣ng trên quy mô tháng và mùa từ mô hiǹ h toàn cầ u, trong đó bao gồ m cả hiê ̣u chỉnh tầ n suấ t và hiê ̣u chin̉ h cường đô ̣ [7]. Sharman và ccs. (2007) áp du ̣ng phương pháp BCSD đố i với lươ ̣ng mưa từ mô hình toàn cầ u nhằ m cải tiế n khả năng mô phỏng cho mô hin ̀ h thủy văn trên lưu vực 8 LUAN VAN CHAT LUONG download : add luanvanchat@agmail.com sông Ping, Thái Lan.