Đánh giá một số phương pháp nội suy không gian cho bài toán mưa năm ở Việt Nam

Bài viết Đánh giá một số phương pháp nội suy không gian cho bài toán mưa năm ở Việt Nam trình bày đánh giá một số các phương pháp nội suy thường dùng ở Việt Nam, từ đó đề xuất các phương pháp phù hợp với điều kiện Việt Nam.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Đánh giá một số phương pháp nội suy không gian cho bài toán mưa năm ở Việt Nam Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8 ĐÁNH GIÁ MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP NỘI SUY KHÔNG GIAN CHO BÀI TOÁN MƯA NĂM Ở VIỆT NAM Ngô Lê An1, Nguyễn Thị Thu Hà1, Hoàng Thanh Tùng1 1 Trường Đại học Thuỷ lợi, email: nlan@tlu.edu.vn1. GIỚI THIỆU CHUNG - Phương pháp Lân cận Tự nhiên Mưa dạng lưới có vai trò quan trọng trong (NNI)[1]: được phát triển dựa trên phươngviệc mô tả trạng thái thay đổi của mưa theo pháp đa giác Thiessen, giả thiết mức độ đóngkhông gian, giúp cho việc đánh giá mô hình góp mưa của các trạm xung quanh tỷ lệ vớimô phỏng khí hậu hay mô phỏng dòng chảy diện tích đóng góp của từng trạm cho đa giáctrên bề mặt đất được tốt hơn. Để xây dựng của vị trí nghiên cứu (đối với đa giácđược dữ liệu mưa dạng lưới, nhiều nghiên Thiessen được tạo bởi toàn bộ các trạm baocứu tập trung sử dụng các phương pháp nội gồm cả vị trí xem xét), được xác định khi loạisuy nhằm nâng cao độ chi tiết của mạng lưới bỏ vị trí cần tính toán.quan trắc mưa thực đo. Ở Việt Nam, mạng - Phương pháp nghịch đảo khoảng cáchlưới các trạm quan trắc đo mưa khá thưa với (IDW)[2]: Được tính toán dựa trên các trị sốmật độ trung bình khoảng một trạm đo trên đo mưa tại các trạm đo lân cận với trị số600 km2 diện tích, mật độ trạm cao tập trung được xác định theo nghịch đảo khoảng cách.ở vùng đồng bằng sông Hồng, các vùng núi - Phương pháp nghịch đảo khoảng cách vàcao lại có mật độ trạm thấp. Trong những độ cao (IDEW)[3]: Tương tự với IDW nhưngnăm gần đây, mặc dù đã có nhiều trạm đo có bổ sung thêm biến trị số độ cao với trọngmưa tự động được xây dựng, nhưng thời gian số là nghịch đảo của chênh lệch độ cao giữaquan trắc còn ngắn, thường chỉ vài năm nên điểm tính toán và trạm đo lân cận.việc ứng dụng, khai thác trong các bài toán - Phương pháp tương quan tuyến tínhliên quan đến tài nguyên nước còn hạn chế. (MLR): Giả thiết lượng mưa tại một điểmDo vậy, việc nghiên cứu sử dụng các phương phụ thuộc vào các yếu tố địa hình như toạ độpháp nội suy đặc trưng mưa theo không gian của điểm, độ cao, độ dốc và hướng.ở Việt Nam là rất cần thiết. Bài báo này đánh giá một số các phương 2.2. Dữ liệupháp nội suy thường dùng ở Việt Nam, từ đó Trong nghiên cứu này, số liệu mưa thángđề xuất các phương pháp phù hợp với điều của 392 trạm đo mưa trên toàn lãnh thổ Việtkiện Việt Nam. Nam được sử dụng (Hình 1). Do điều kiện2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU thu thập dữ liệu thực đo, thời đoạn đánh giá được lấy từ năm 1980 đến 2006. 2.1. Phương pháp nội suy Các đặc trưng địa hình như độ cao, độ dốc Các phương pháp nội suy sử dụng trong và hướng được xác định dựa trên bản đồ số độnghiên cứu này bao gồm: cao có độ phân giải 90m của SRTM - Phương pháp Lân cận gần nhất (NN): trị (http://srtm.csi.cgiar.org/srtmdata/). Nhằm hạnsố nội suy tại vị trí nghiên cứu được lấy bằng chế sai số do vị trí trạm đo không chính xác,trị số tại trạm đo gần nhất. các trị số độ cao, độ dốc và hướng được xác 727Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8định bằng cách tính trung bình cho một vùng Nếu lấy hạng 1 tương ứng là 1 điểm chonhỏ xung quanh vị trí trạm đo. đến hạng 5 tương ứng là 5 điểm thì phương pháp IDEW được coi là phù hợp nhất khi tổng 2.3. Phương pháp đánh giá điểm nhỏ nhất. Phương pháp IDW kém hơn Để đánh giá mức độ chính xác của từng một chút nhưng có tổng điểm chênh lệchphương pháp nội suy, bài báo sử dụng kỹ không đáng kể với IDEW. Phương pháp MLRthuật kiểm tra chéo (cross-validation) đánh cho tổng điểm cao nhất thể hiện mức độ phùgiá sai số nội suy cho từng trạm đo. Đầu tiên, hợp kém nhất trong 5 phương pháp nội suydữ liệu của một trạm bất kỳ được loại bỏ khỏi được nghiên cứu. Phương pháp IDEW cũngtập dữ liệu, sau đó sử dụng các phương pháp có số lượng trạm đo có mức độ phù hợp caonội suy kể trên để tính toán ra lượng mưa tại nhất với 122 trạm, tuy nhiên số lượng trạmtrạm đã bị loại bỏ đó. Lặp lại quá trình này cho kết quả nội suy IDEW kém nhất cũngcho toàn bộ số trạm đo có trong bộ dữ liệu. nhiều hơn so với phương pháp IDW. Số lượng Sự sai khác ...