Xây dựng mô hình dự báo mưa số trị cho lưu vực sông Vu Gia Thu Bồn

Các mô hình dự báo lũ truyền thống thường dựa vào thông tin về lượng mưa, lưu lượng, mực nước được đo đạc tại các vị trí quan trắc hay được mô phỏng bởi mô hình theo thời gian thực. Phương pháp này cho hạn dự báo phụ thuộc vào kích thước của lưu vực và tương đối ngắn đối với các lưu vực nhỏ và dốc. Trong khi đó, dự báo lũ dựa vào lượng mưa được dự báo bởi các mô hình dự báo thời tiết số trị (NWP) ngày càng cho thấy mức độ chính xác với hạn dự báo dài. Do đó, việc ứng dụng mô hình NWP vào dự báo lũ là một giải pháp triển vọng, giúp cải thiện hạn dự báo. Trong nghiên cứu này, mô hình dự báo thời tiết (WRF) sẽ được áp dụng nhằm chi tiết hóa số liệu dự báo mưa toàn cầu từ mô hình GSM của Nhật Bản và đưa ra dự báo từ 1-3 ngày trước khi các trận lũ xảy ra. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình WRF thiết lập cho lưu vực sông Vu Gia-Thu Bồn đưa ra những dự báo rất sát với dữ liệu quan trắc

1. ĐẶT VẤN ĐỀ

2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Khu vực nghiên cứu

2.2. Thiết lập mô hình mưa dự báo số trị

3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

4. KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Werner M, Reggiani P, de Roo APJ, Bates PD, Sprokkreef E. 2005. Flood forecasting and warning at the river basin and at the European scale. Natural Hazard 36: 25-42.

[2] Thielen J, Bartholmes J, Ramos M.-H, de Roo APJ. 2009a. The European flood alert system-part 1: Concept and development. Hydrology and Earth System Sciences 13:125–140.

[3] Saito K., T. Fujita, Y. Yamada, J. Ishida, Y. Kumagai, K. Aranami, S. Ohmori, R. Nagasawa, S. Kumagai, C. Muroi, T. Kato, H. Eito and Y. Yamazaki, 2006: The operational JMA Nonhydrostatic Mesoscale Model. Mon. Wea. Rev., 134: 1266–1298

[4] Mizuta, R., Oouchi, K., Yoshimura, H., Noda, A., Katayama, K., Yukimoto, S., Hosaka, M., Kusunoki, S., Kawai, H. and Nakagawa, M., 2006. 20-km-mesh global climate simulations using JMA-GSM model—mean climate states—. J. Meteor. Soc. Japan. Ser. II, 84(1): 165–185.

[5] Kay, A.L.; Davies, H.N.; Bell, V.A; Jones, R.G. Comparison of uncertainty sources for climate change impacts: flood frequency in England. Climatic Change. 2009, 92, 41-63.

[6] Wilby RL, Wigley TML. 1997. Downscaling general circulation model output: A review of methods and limitations. Progress in Physical Geography 21(4): 530–548.

[7] Xu CY. 1999. From GCMs to river flow: a review of downscaling methods and hydrologic modelling approaches. Progress in Physical Geography 23(2): 229–249.

[8] Prudhomme C, Reynard NS, Crooks S. 2002. Downscaling of GCMs for flood frequency analysis: where are we now? Hydrological Process 16: 1137–1150.

[9] Fowler HJ, Blenkinsop S, Tebaldi C. 2007. Linking climate change modelling to impacts studies: recent advances in downscaling techniques for hydrological modelling. International Journal of Climatology 27: 1547-1578.

[10] Loan T.K.H, Masatomo Umitsu. (2011) Micro-landform classication and flood hazard assessment of the Thu Bon alluvialplain, central Vietnam via an integrated method utilizing remotely sensed data. Applied geography 31(1082-1093).

[11] Skamarock C., Klemp B., Dudhia J., Gill O., Zhiquan Liu, Berner J., Wei Wang, Powers G., Duda G., Barker D., Xiangyu Huang. 2019. A Description of the Advanced Research WRF Model Version 4. Computer Science.

[12] Nguyen-Xuan, T., Ngo-Duc, T., Kamimera, H., Trinh-Tuan, L., Matsumoto, J., Inoue, T. and Phan-Van, T. (2016), The Vietnam gridded precipitation (VnGP) dataset: Construction and valida- tion. Scientific Online Letters on the Atmosphere (SOLA).

[13] Nash, J. E. & Sutcliffe, J. V. (1970) River flow forecasting through conceptual models. Part I—A discussion of principles. J. Hydrol. 27(3), 282–290.
________________________________________________________________________

Chi tiết bài báo xem tại đây: Xây dựng mô hình dự báo mưa số trị cho lưu vực sông Vu Gia Thu Bồn

Đỗ Hoài Nam, Trịnh Quang Toàn
Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam
Trịnh Tuấn Long
Trường Đại học Khoa học và Công nghệ Hà Nội

TẠP CHÍ KH&CN THỦY LỢI