Xây dựng mô hình tính toán điều tiết phát điện và cấp nước cho hệ thống hồ chứa lợi dụng tổng hợp

Báo cáo giới thiệu chương trình tính toán điều tiết cấp nước-phát điện cho hệ thống hồ chứa lợi dụng tổng hợp TN được viết bằng ngôn ngữ FORTRAN 77 do nhóm tác giả xây dựng. Chương trình có thể ứng dụng cho các hệ thống hồ chứa bậc thang có nhiệm vụ cấp nước và phát điện.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Xây dựng mô hình tính toán điều tiết phát điện và cấp nước cho hệ thống hồ chứa lợi dụng tổng hợp NGHIÊN CỨU & TRAO ĐỔI NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ HIỆU CHỈNH LƯỢNG MƯA MÔ HÌNH Lưu Nhật Linh, Mai Văn Khiêm Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu ài báo này nghiên cứu thử nghiệm phương pháp hiệu chỉnh thống kê sản phẩm mô phỏng mưa của mô hình dựa trên hàm phân bố xác xuất. Đây là phương pháp dựa trên quan điểm điều chỉnh hàm phân bố xác suất tích lũy (CDF) của mô hình theo phân bố tích lũy của số liệu quan trắc. Kết quả áp dụng thử nghiệm hiệu chỉnh số liệu mưa mô hình tại điểm trạm khí tượng Láng với 2 thời kỳ phụ thuộc (1976 - 2005) và độc lập (1961 -1975). Kết quả chỉ ra rằng, đối với cả 2 thời kỳ được xem xét, phương pháp hiệu chỉnh cải thiện rõ rệt kết quả từ mô hình, biến trình năm của lượng mưa, tần suất số ngày mưa và các giá trị mưa cực đoan có sự phù hợp hơn so với số liệu quan trắc. Từ khóa: thống kê, hiệu chỉnh, biến đổi khí hậu. B 1. Mở đầu Mưa là một yếu tố khí hậu cơ bản, gắn liền và có ảnh hưởng to lớn đến kinh tế - xã hội cũng như đời sống con người. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu toàn cầu nói chung và trên khu vực Việt Nam nói riêng, việc dự tính mức độ biến đổi của lượng mưa cũng như các hiện tượng cực đoan liên quan đến mưa là rất cần thiết. Tuy nhiên, các sản phẩm dự tính lượng mưa từ các mô hình khí hậu toàn cầu hay khu vực đều chứa đựng tính không chắc chắn khá cao. Từ việc con người chưa thể nào nắm bắt được toàn bộ các quá trình lý hóa trong tự nhiên, đến cách tiếp cận giải hệ phương trình Navier Stock theo phương pháp sai phân xấp xỉ, sử dụng các sơ đồ tham số hóa vật lý, đối lưu, bức xạ …, hay những sai số trong điều kiện ban đầu, tất cả đều góp phần vào tính không chắc chắn trong mô phỏng và dự tính khí hậu (Tarana Solaiman, 2011). Hơn nữa, sai số từ mô phỏng mô hình hoàn toàn có thể lớn hơn nữa dưới tác động của biến đổi khí hậu (Christensen và nnk, 2008). Đây thực sự vẫn là bài toán rất khó với mọi quốc gia trên thế giới khi nỗ lực cải tiến các mô hình động lực kể cả với các quốc gia lớn như Mỹ, Nhật hay các nước Châu Âu. Cũng chính vì lý do này, rất nhiều những nghiên cứu về các phương pháp hiệu chỉnh thống kê sản phẩm từ mô hình động lực được tiến hành nhằm làm giảm sai số hệ thống một cách tối ưu nhất có thể. Hướng đi này vừa tiết kiệm được chi phí tính toán, lại khả thi hơn đối với các nhóm nghiên cứu nhỏ cũng như các quốc gia đang phát triển. Tuy nhiên, cũng cần khẳng định rằng, sẽ không có phương pháp hiệu chỉnh nào hoàn hảo loại bỏ được hoàn toàn sai số.Và việc áp dụng phương pháp hiệu chỉnh sai số cũng chính là nguồn gây ra các sai số khác. Mặc dù vậy, hiệu chỉnh sai số từ các mô hình vẫn là điều cần thiết và quan trọng trong việc giảm tính chưa chắc chắn trong bài toán dự tính khí hậu tương lai. Trong nghiên cứu của mình, Wood và nnk (2004) đã áp dụng phương pháp chi tiết hóa thống kê kết hợp hiệu chỉnh sai số cho 1 số yếu tố làm đầu vào cho mô hình thủy văn, trong đó, có nhấn mạnh yếu tố lượng mưa. Từ các kết quả cũng như đánh giá của mình, nhóm tác giả đã kết luận được sự quan trọng và cần thiết của việc hiệu chỉnh sai số. Một trong các phương pháp hiệu chỉnh thống kê đang được sử dụng rất phổ biến hiện nay là phương pháp hiệu chỉnh dựa trên phân vị hay hàm phân bố xác suất (Quantile – Mapping). Đã có rất nhiều những công trình áp dụng phương pháp này, đặc biệt là đối với hiệu chỉnh lượng mưa. Ines và Hansen (2006), Sharma và nnk (2007), Piani (2009), Argueso và nnk (2013) đã sử dụng hàm phân bố lý thuyết Gamma để hiệu chỉnh sai số đối với lượng mưa từ các mô hình động lực. Các nghiên cứu đều có TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN Số tháng 04 - 2016 43 NGHIÊN CỨU & TRAO ĐỔI chung kết luận về ưu điểm của phương pháp này, đó là cải thiện đáng kể phân bố theo không gian và thời gian của lượng mưa đối với khu vực nghiên cứu. Winai (2013) cũng đã áp dụng 4 phương pháp hiệu chỉnh lượng mưa trong đó có Quantile – Mapping nhằm phục vụ cho việc đánh giá tác động của biến đổi khí hậu. Tác giả cũng đã kết luận được những ưu điểm cũng như chỉ ra sự cần thiết của hiệu chỉnh sai số từ mô hình. Nghiên cứu của Gudmundsson và nnk (2012) sử dụng phương pháp Quantile – Mapping để hiệu chỉnh lượng mưa từ mô hình khu vực. Trong đó, cả hàm phân bố xác suất lý thuyết và hàm phân bố xác suất thực nghiệm đều đã được áp dụng trong nghiên cứu này. Kết luận của nghiên cứu chỉ ra rằng, các phương pháp này đều có khả năng loại bỏ đáng kể sai số lượng mưa từ mô hình. Bennett và ccs (2014) cũng đã áp dụng phương pháp hiệu chỉnh thống kê dựa trên hàm phân bố thực nghiệm đối với 1 số yếu tố khí tượng, trong đó có lượng mưa. Phương pháp này đã mang lại hiệu quả cao trong việc loại bỏ sai số hệ thống đối với lượng mưa ngày cũng như cải thiện tần suất số ngày mưa cho mô hình khu vực. Mishra và Herath (2013) trong nghiên cứu đánh giá về tác động của BĐKH đến tần suất lũ trong tương lai cũng đã áp dụng phương pháp Quantile – Mapping nhằm ...