Mô hình hoá mưa - dòng chảy ( Phần cơ sở - Nxb ĐH Quốc Gia Hà Nội ) - Phụ lục A

Biểu diễn phần mềmMột số phần mềm biểu diễn trong môi trường Windows sẵn có để minh hoạ một số khái niệm được thảo luận trong quyển sách này. Tất cả các chương trình có thể tải xuống từ trang Web http://www.es.lancs.ac.uk/beven2000.html. Cùng với bộ số liệu mẫu và file trợ giúp Windows đưa ra các thông tin chi tiết về việc sử dụng chương trình. Tất cả chương trình có thể dùng miễn phí trong nghiên cứu và giảng dạy. Chương trình TFM (mục A.1 dưới đây) minh hoạ cách sử dụng mô hình hàm chuyển đổi, tập...
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Mô hình hoá mưa - dòng chảy ( Phần cơ sở - Nxb ĐH Quốc Gia Hà Nội ) - Phụ lục A phô lôc a BiÓu diÔn phÇn mÒm Mét sè phÇn mÒm biÓu diÔn trong m«i trêng Windows s½n cã ®Ó minh ho¹ mét sèkh¸i niÖm ®îc th¶o luËn trong quyÓn s¸ch nµy. TÊt c¶ c¸c ch¬ng tr×nh cã thÓ t¶ixuèng tõ trang Web http://www.es.lancs.ac.uk/beven2000.html. Cïng víi bé sè liÖumÉu vµ file trî gióp Windows ®a ra c¸c th«ng tin chi tiÕt vÒ viÖc sö dông ch¬ngtr×nh. TÊt c¶ ch¬ng tr×nh cã thÓ dïng miÔn phÝ trong nghiªn cøu vµ gi¶ng d¹y. Ch¬ng tr×nh TFM (môc A.1 díi ®©y) minh ho¹ c¸ch sö dông m« h×nh hµmchuyÓn ®æi, tËp trung ë quy m« lu vùc ®îc m« t¶ trong ch¬ng 4. Ch¬ng tr×nhTOPMODEL (môc A.2) cïng víi ch¬ng tr×nh ph©n tÝch ®Þa h×nh sè ho¸ DTM-ANALYSIS (môc A.3) cã thÓ dïng ®Ó m« h×nh ho¸ qu¸ tr×nh ma-dßng ch¶y ë quy m«lu vùc, nhng cho phÐp dù b¸o ph©n bè biÓu thÞ trong d¹ng b¶n ®å dùa trªn d¹ng cñachØ sè ®Þa h×nh (xem ch¬ng 6). Ch¬ng tr×nh TOPMODEL còng cã lùa chän ®Ó ch¹ymÉu Monte-Carlo víi c¸c bé th«ng sè kh¸c nhau, t¹o ra mét file cã thÓ dïng trùc tiÕpvíi ch¬ng tr×nh GLUE (môc A.4). Ch¬ng tr×nh GLUE sö dông kh¸i niÖm m« t¶trong ch¬ng 7 ®Ó t¹o ra íc lîng träng sè ®é h÷u hiÖu cña biÕn dù b¸o vµ cã thÓ x¸c®Þnh ®é nh¹y cña dù b¸o cho c¸c gi¸ trÞ th«ng sè kh¸c nhau.A.1. TFM TFM lµ ch¬ng tr×nh ®Ó ph©n tÝch sè liÖu ma – dßng ch¶y lu vùc c¨n cø vµokh¸i niÖm m« h×nh hµm chuyÓn ®æi, t¬ng tù nh÷ng g× ®· dïng trong m« h×nhIHACRES cña Jakeman vµ nnk (1990,1993: Jakeman vµ Hornberger, 1994) vµ m«h×nh luü thõa song tuyÕn tÝnh cña Young vµ Beven(1991, 1994) (xem ch¬ng 4). Mµn h×nh më cña TFM cã 3 phÝm : mét ®Ó tho¸t khái phÇn mÒm, mét ®a ®Õn tuúchän Load File vµ mét ®Ó më file Log. File Log ®îc dïng ®Ó ghi file sè liÖu sö dông,sù biÕn ®æi sè liÖu bÊt kú mang ra vµ c¸c kÕt qña cña c¸c tuú chän ModelIdentification (NhËn d¹ng m« h×nh) vµ Parameter Estimation (íc lîng th«ng sè).Sè liÖu ®îc ghi trong format v¨n b¶n ASCII cho so¹n th¶o sau ®ã vµ dïng trong c¸cb¸o c¸o. C¸c tuú chän cña TFM nh sau: A.1.1. Tuú chän Load File (T¶i file): Tuú chän Load File trªn mµn h×nh chÝnh TFM hoÆc tuú chän New Data (Sè liÖumíi) trªn mµn h×nh Plots Data (vÏ sè lÖu) cho phÐp vµo tªn file cho bé sè liÖu ®Çu vµovµ ®Çu ra ®Ó sö dông cho ph©n tÝch. TFM yªu cÇu sè liÖu ®Çu vµo vµ ®Çu ra ë kho¶ngthêi gian cè ®Þnh lµ s½n cã. 317 M©u thuÉn gi÷a file sè liÖu ®Çu vµo vµ ®Çu ra ®îc ®Þnh nghÜa vµ ®îc b¸o hiÖub»ng c¸c th«ng b¸o c¶nh b¸o. ë ®©u 2 bé sè liÖu cã ®é dµi kh¸c nhau th× ®é dµi ®îctÝnh theo sè liÖu file ®Çu vµo. Gi¶ thiÕt r»ng c¶ 2 file b¾t ®Çu cïng mét thêi ®iÓm. ViÖc t¶i ®Çy ®ñ file sè liÖu ®Çu vµo vµ ®Çu ra ®îc ®a ®Õn mµn h×nh Plot Data, tõ®ã c¸c tuú chän kh¸c s½n cã ®Ó lùa chän. A.1.2 Tuú chän Transform (ChuyÓn ®æi). Tuú chän Transform trong mµn h×nh Plots Data cho phÐp thùc hiÖn 2 biÕn ®æi phituyÕn cho sè liÖu ®Çu vµo t¬ng øng víi m« h×nh luü thõa song tuyÕn tÝnh vµ lîngtr÷ hoÆc xÊp xØ chØ sè ®é Èm ®Êt (c¸i sau lµ mét ®¬n gi¶n ho¸ cña xÊp xØ IHACRES).C¸c chuyÓn ®æi nµy cÇn thiÕt ®Ó t¹o ra mét ®Çu vµo ma hiÖu qu¶, nã cã liªn hÖ tuyÕntÝnh víi ®Çu ra nhiÒu h¬n lµ víi sè liÖu ma gèc. Mçi lo¹i yªu cÇu mét gi¸ trÞ th«ng s㮬n (hoÆc luü thõa trong m« h×nh song tuyÕn tÝnh hoÆc h»ng sè thêi gian cña lîngtr÷). Nh÷ng th«ng sè nµy dÔ dµng tèi u cho bé sè liÖu bÊt kú b»ng c¸ch ch¹y lÆp m«h×nh. C¸c tuú chän kh¸c cho phÐp ch¹y ban ®Çu bé sè liÖu ®Ó thùc hiÖn ph©n tÝch hoÆcfile sè liÖu ®îc rót gän b»ng c¸ch bá c¸ch qu·ng tõng gi¸ trÞ thø n. File chuyÓn ®æi cãthÓ ghi l¹i hoÆc sè liÖu gèc cã thÓ kh«i phôc l¹i. A.1.3. Tuú chän Identify (§ång nhÊt) Tuú chän Identify cho phÐp x¸c ®Þnh nhanh mét kho¶ng réng cña cÊu tróc m«h×nh. M« h×nh ®îc x¸c ®Þnh trong kho¶ng cña gi¸ trÞ th«ng sè a, kho¶ng cña gi¸ trÞth«ng sè b vµ kho¶ng thêi gian trÔ. C¸c m« h×nh ®îc ph©n kho¶ng trong d¹ng cña tiªu chuÈn th«ng tin Young hoÆcYIC (xem hép 4.1). Nã cã thÓ ©m hoÆc d¬ng, chØ ra sù phï hîp tèt gi÷a quan tr¾c vµdù b¸o vµ gi¸ trÞ cña th«ng sè ®îc x¸c ®Þnh tèt. Mét gi¸ trÞ cña hÖ sè Rt2 còng ®îc®a ra. Nã b»ng 1 khi cã mét sù phï hîp hoµn h¶o vµ b»ng 0 cho m« h×nh kh«ng tèth¬n gi¶ thiÕt mét gi¸ trÞ ®Çu ra trung b×nh. N»m trong bíc x¸c ®Þnh m« h×nh lµ ý tëng cho r»ng sè liÖu sÏ cho phÐp chØ racÊu tróc m« h×nh lµ gÇn ®óng nhÊt h¬n lµ x¸c ®Þnh mét cÊu tróc s½n cã. Cã thÓ cãnhiÒu m« h×nh ®a ®Õn sù phï hîp tèt víi sè liÖu. M« h×nh ®¬n gi¶n nhÊt ®a ®Õn gi¸trÞ ©m nhÊt vµ hµm chuyÓn ®æi chÊp nhËn ®îc vÒ mÆt vËt lý sÏ ®îc chän. NhÊn ®óp chuét trªn bÊt kú m« h×nh liÖt kª sau ®ã qu¸ tr×nh nhËn d¹ng ®iÒukhiÓn trùc tiÕp ®Õn mµn h×nh tuú chän Estimate vµ sÏ íc lîng c¸c th«ng sè cña m«h×nh. A.1.4. Tuú chän Estimate (¦íc lîng) Tuú chän Estimate thùc hiÖn ...