Nghiên cứu đề xuất công cụ dự báo lũ cho lưu vực sông

Bài viết Nghiên cứu đề xuất công cụ dự báo lũ cho lưu vực sông đề xuất công cụ dự báo lũ cho lưu vực sông bằng cách kết hợp hai mô hình SWAT và HEC RAS. Việc kết hợp hai mô hình là phù hợp bởi kết quả đầu ra của SWAT là tương thích khi dùng làm dữ liệu đầu vào cho HEC RAS.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Nghiên cứu đề xuất công cụ dự báo lũ cho lưu vực sông Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8 NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT CÔNG CỤ DỰ BÁO LŨ CHO LƯU VỰC SÔNG Đỗ Xuân Khánh Trường Đại học Thủy lợi, email:khanh.thuyluc@tlu.edu.vn1. GIỚI THIỆU CHUNG dữ liệu khí tượng thủy văn trong lịch sử để Lũ lụt là hiện tượng xảy ra khi dòng nước xác định trạng thái hiện tại của lưu vực và từdâng cao trên sông, suối tràn qua đê đập vào đó tính toán dòng chảy lũ trong tương laicác vùng trũng, làm ngập nhà cửa cây cối (Divac et al. 2009) [2]. Bảng 1 dưới đây liệtruộng đồng. Theo thông kê về thiệt hại do kê một số mô hình dự báo dòng chảy lũ phổcác loại hình thiên tai gây ra từ 1970 đến biến cũng như ưu nhược điểm của chúng.2012 của WMO (2014) [1], lũ lụt đứng đầu Theo Nguyễn et al. 2014 [3] việc sử chỉ sửvề số lần xuất hiện khi chiếm tới 45%, lũ lụt dụng riêng mô hình thủy văn mưa dòng chảycũng nằm ở vị trí đầu tiên khi xét về thiệt hại hay sử dụng riêng mô hình thủy lực hay sửkinh tế với 60% và chỉ đứng thứ 2 sau bão dụng kết hợp cả mô hình thủy văn và thủykhi xét đến thiệt hại về con người với 20%. lực dự báo dòng chảy lũ phụ thuộc vào mối Thiệt hại do lũ lụt có thể được giảm thiểu quan hệ giữa thời gian dự báo Tf, thời gianđáng kể nếu chúng ta có thể hiểu được tập trung dòng chảy trên lưu vực Tc và thờinguyên nhân hình thành và có những biện gian chảy truyền trong sông Tr. Đối vớipháp cảnh báo sớm cho người dân. Một trong những lưu vực vừa và lớn khi Tf < Tc + Tr đểnhững biện pháp vô cùng hiệu quả là việcsử tăng cường độ chính xác của dự báocác nhàdụng các mô hình thủy văn, thủy lực để dự nghiên cứu thường sử dụng kết hợp cả haibáo lũ. Các mô hình này dựa vào các nguồn loại mô hình này Sơn et al. 2005 [4]. Bảng 1. Tổng hợp ưu nhược điểm một số mô hình dự báo dòng chảy lũ Các mô hình dự báo Mô hình Ưu nhược điểm dòng chảy lũ tiêu biểu Ưu điểm: Ít tham số, dễ sử dụng. Nhược điểm: Các tham Thông số NAM, HEC- số được trung bình hóa, không xét địa hình, loại đất, loại Mô Mô tập trung HMS, TANK hình sử dụng đất. Diễn toán dòng chảy trên sông kênh rấthình hình hạn chế. MIKE Nam là mô hình thương mạithủy tất văn định Thông số Ưu điểm: thông số phân bố, mô tả sự biến đổi không gian của hiện tượng thủy văn, xét đến địa hình, thổ nhưỡng, sử phân bố SWAT dụng đất. Nhược điểm: Nhiều tham số đầu vào. Diễn toán dòng chảy trên sông kênh hạn chế Mike 11, Ưu điểm: Đơn giản, dễ sử dụng. Nhược điểm: Không mô 1 chiều HEC-RAS phỏng được ngập lụt, Mike 11 là mô hình thương mại Mike 21, Ưu điểm: Độ chính xác cao khi mô phỏng ngập lụt. NhượcThủy 2 chiều HEC-RAS điểm: Đòi hòi tài liệu địa hình tốt, thời gian tính toán lâu lực Mike Flood, Ưu điểm: Là phần mềm kết nối, có thể mô tả ngập lụt với GIS Kết nối Mike GIS, Nhược điểm: Mike GIS đã không còn được hỗ trợ bởi 1/2 chiều HEC-GEORAS DHI, Mike Flood mất phí 317Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2019. ISBN: 978-604-82-2981-8 Việc kết hợp này đã được thực hiện rất Q  (vQ) z   gA(  S f )  0thành công đối với nhưng mô hình họ MIKE. t x xTuy nhiên mô hình NAM với các nhược Trong đó x: khoảng cách dọc kênh, Q: lưuđiểm nêu trên tại bảng 1đã làm cho quá trình lượng, A: diện tích mặt cắt, S: lượng trữ, ql: lưutính toán từ mưa ra dòng chảy còn chưa lượng bên, Sf: độ dốc thủy lực, v: là vận tốc.chính xác. Bên cạnh đó, các mô hình họ HECcũng được sử dụng rộng rãi và cho kết qủa 2.3. Sơ đồ dự báo dòng chảy lũ khi kếttốt. Các mô hình loại này rất dễ sử dụng và hợp SWAT và HEC RASđược cung cấp miễn phí. Tuy nhiên cũng như Thông qua modul mưa dòng chảy, trướcNAM, HEC-HMS cũng là mô hình tất định tiên SWAT sẽ xét ảnh hưởng của mưa, địathông số tập trung, các yếu tố như địa hình, hình, sử dụng đất và thổ nhưỡng để xác địnhloại đất, loạ ...