Lựa chọn hàm phân phối xác suất trong phân tích tần suất lượng mưa lớn nhất thời đoạn

Bài viết Lựa chọn hàm phân phối xác suất trong phân tích tần suất lượng mưa lớn nhất thời đoạn đánh giá một số mô hình PPXS thường dùng nêu ở trên cho các chuỗi lượng mưa ngày lớn nhất hàng năm của các trạm mưa thuộc khu vực Tây Nguyên.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Lựa chọn hàm phân phối xác suất trong phân tích tần suất lượng mưa lớn nhất thời đoạnTuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8 LỰA CHỌN HÀM PHÂN PHỐI XÁC SUẤT TRONG PHÂN TÍCH TẦN SUẤT LƯỢNG MƯA LỚN NHẤT THỜI ĐOẠN Nguyễn Thị Thu Hà1, Ngô Lê An1 và Hoàng Thanh Tùng1 1 Trường Đại học Thủy lợi, email: thuha_tttv@tlu.edu.vn1. GIỚI THIỆU CHUNG dự án tài nguyên nước. Mục tiêu của nghiên cứu này do vậy đề xuất một thủ tục cơ bản Phân tích tần suất lượng mưa lớn nhất thời trong việc đánh giá lựa chọn hàm PPXS phùđoạn, hay nói cách khác xác định mối quan hệ hợp miêu tả chuỗi lượng mưa lớn nhất thờigiữa lượng mưa lớn nhất thời đoạn tính toán đoạn tính toán. Để minh họa thủ tục đề xuất,tương ứng với chu kỳ lặp lại rất cần thiết trong bài báo sẽ đánh giá một số mô hình PPXSthiết kế, xây dựng và quản lý các dự án tài thường dùng nêu ở trên cho các chuỗi lượngnguyên nước, cũng như phòng chống những mưa ngày lớn nhất hàng năm của các trạm mưathiệt hại do lũ gây ra. Thông thường, chu kỳ thuộc khu vực Tây Nguyên. Hình 1 miêu tả vịlặp lại được lựa chọn vượt quá độ dài của trí các trạm mưa khu vực Tây Nguyên, gồm 38chuỗi quan trắc, do đó trong thực tế tính tính trạm mưa có chuỗi số liệu tương đối dài (trạmtoán, việc xác định các giá trị lượng mưa lớn có chuỗi số liệu ngắn nhất là 30 năm và dàinhất thời đoạn tương ứng với các chu kỳ lặp lại nhất là 59 năm).khác nhau thường dựa vào các hàm phân phốixác suất (gọi tắt là hàm PPXS) phù hợp miêu tảPPXS của chuỗi lượng mưa đó. Hiện nay trongthủy văn, tồn tại khá nhiều hàm PPXS dùngcho mục đích trên. Có thể kể đến một số hàmPPXS sử dụng phổ biến như phân phối chuẩnlogarit (LN), Gamma (GAM), Gumbel(GUM), Pearson loại III (P3), Log-Pearsongloại III (LP3), hàm cực trị tổng quát (GEV)[1][2]. Tuy nhiên, việc lựa chọn mô hình PPXSphù hợp vẫn đang là một thách thức lớn khi nóchủ yếu dựa vào đặc tính của chuỗi lượng mưalớn nhất thời đoạn tại các trạm mưa. Thêm vàođó, trong Quy phạm tính toán các đặc trưngthủy văn thiết kế (QP. TL. C-6-77), không cóquy định rõ về hàm PPXS nào là phù hợp chocác chuỗi lượng mưa lớn nhất thời đoạn, chỉ có Hình 1. Vị trí trạm mưa khu vực Tây Nguyênhướng dẫn chung rằng trong tính toán thủy văn 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨUthường dùng hàm phân bố P3 hoặc đường congGamma 3 tham số hoặc cũng có thể tìm các Thục tục lựa chọn ra hàm phân phối xác suấthàm PPXS khác nếu có luận chứng thích đáng. phù hợp miêu tả chuỗi lượng mưa lớn nhất thờiNếu việc lựa chọn hàm PPXS không phù hợp, đoạn tính toán tuân theo các bước sau:có thể dẫn tới kết quả tính toán thiên lớn hoặc Bước 1: Khớp hàm PPXS lý thuyết vớithiên nhỏ, hậu quả là ảnh hưởng trực tiếp đến chuỗi lượng mưa lớn nhất thời đoạn. Việcvấn đề an toàn cũng như chi phí lợi ích của các khớp các hàm PPXS cho chuỗi lượng mưa 730 Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8lớn nhất thời đoạn chính là đi xác định các PPXS phù hợp nhất trên cơ sở tổng điểm xếptham số thống kê miêu tả các hàm PPXS đó hạng từ cả 4 loại kiểm định trên cho tất cả cácsử dụng các phương pháp khác nhau như trạm mưa khu vực Tây Nguyên. Nhìn chung,phương pháp moments, phương pháp ước có thể thấy các hàm PPXS 3 tham số (GEV,lượng hợp lý cực đại và phương pháp L- P3, LP3) được lựa chọn là hàm PPXS phù hợpmoments. Cho mục đích minh họa, bài báo nhất so với 3 hàm PPXS 2 tham số còn lại (LN, GAM, GUM). Trên cơ sở hệ thống xếpsử dụng 6 hàm PPXS thường dùng trong hạng của kiểm định KS, hàm GEV được lựaphân tích tần suất mưa lũ nói chung, gồm chọn nhiều nhất với 13/38 trạm. Đối với kiểmphân phối chuẩn logarit (LN), Gamma định AD2, hàm LP3 được lựa chọn nhiều nhất(GAM), Gumbel (GUM), Pearson loại III với 19/38 trạm, trong khi với kiểm đinh ADU,(P3), Log-Pearsong loại III (LP3), hàm cực hàm GEV lại được lựa chọn nhiều nhất vớitrị tổng quát (GEV), và sử dụng phương pháp 19/38 trạm. Cuối cùng, đối với kiểm địnhL-moments để xác định các tham số thống kê Chi2, cả hai hàm GEV và P3 được lựa chọncủa 6 hàm PPXS trên. Miêu tả chi tiết toán nhiều nhất như nhau với 11/38 trạm cho mỗihọc cũng như các tham số thống kê của các trạm. Trên cơ sở tổng điểm xếp hạng từ 4 hệhàm xác định theo phương pháp L-moments thống xếp hạng, hàm LP3 được lựa chọn nhiềucó thể tìm thấy trong Naghettini (2017) [3]. nhất với 15/38 trạm, sau đó đến hàm GEV với Bước 2: Tính toán giá trị kiểm định thống 13/38 trạm, tiếp theo là P3 với 9/38 trạm, cuốikê độ phù hợp (GoF) của hàm PPXS lý cùng là hàm GAM chỉ có 1 trạm duy nhất.thuyết đã khớp ở Bước 1. Có thể kể đến mốt Bảng 1. Kết quả lựa chọn mô hìnhsố các kiểm định GoF gồm: Chi bình phương phân phối xác suất phù hợp nhất(2), Kolmogorov-Smirnov (KS), Anderson-Darling (AD), và Anderson-Darling điều Tổng Tên Trạm KS AD ADU Chi2 ...