Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62
54
Công nghệ dự báo lũ khi xét đến tính bất định của mô hình
thủy văn: II. Áp dụng cho lưu vực sông Vệ, tỉnh Quảng Ngãi
Nguyễn Tiền Giang
*

Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN, 334 Nguyễn Trãi, Hà Nội, Việt Nam
Nhận ngày 29 tháng 4 năm 2011
Tóm tắt: Bài báo này trình bày kết quả ứng dụng cơ sở lý thuyết của phương pháp ước lượng bất
định GLUE, đã được trình bày trong các bài báo trước, để dự báo thử nghiệm lưu lượng lũ tại trạm
An Chỉ trên lưu vực sông Vệ. Đầu tiên, quy trình được thực hiện ở chế độ mô phỏng cho các trận
lũ tháng 11/1999 và tháng 10/2003 sử dụng với cả 3 chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp (NS, ME, EV).
Qua đó, chỉ tiêu NS được lựa chọn để ước lượng bất định cho chế độ dự báo với trận lũ tháng
12/1999. Kết quả dải dự báo đã được so sánh với số liệu thực đo và cho thấy sự tương đối phù hợp
giữa chúng. Kết quả dự báo dải có ý nghĩa hơn và cho sai số nhỏ hơn dự báo điểm (không tính đến
độ bất định của các tham số). Ngoài ra, bài báo đề xuất chỉ tiêu R (độ tin cậy) dùng để đánh giá độ
tin cậy của dải dự báo. Cuối cùng một số kiến nghị như cần nghiên cứu sâu hơn về các chỉ tiêu
đánh giá sự phù hợp, các chỉ tiêu đánh giá chất lượng dự báo dải và áp dụng quy trình này cho các
lưu vực khác được đề xuất cho các nghiên cứu cùng hướng tiếp theo.
Từ khóa: WetSpa, dải dự báo, bất định, lưu vực sông Vệ
1. Giới thiệu
1

Như đã giới thiệu trong các bài báo trước [1, 2],
phương pháp ước lượng bất định GLUE được
đưa ra nhằm thể hiện các sai số yếu tố xuất hiện
trong quá trình sử dụng mô hình thủy văn vào
kết quả dự báo. Từ đó sẽ có được một dải giá trị
dự báo thay vì một giá trị duy nhất như những
phương pháp truyền thống. Đây là một hướng

có phần trung lưu,… Do tình hình mưa lũ trong
khu vực cũng mang nhiều nét chung như: mưa
cường độ lớn, thời gian tập trung lũ nhỏ,….gây
ra nhiều bất lợi cho đời sống cộng đồng trong
khu vực. Để nghiên cứu dự báo lũ phục vụ công
tác phòng chống lũ trên cả nước nói chung, khu
vực miền Trung nói riêng trong bài báo đã lựa
chọn lưu vực sông Vệ thuộc tỉnh Quảng Ngãi
để áp dụng thử nghiệm.
Với 5 bước của phương pháp GLUE trong
phần cơ sở lý thuyết, đã xây dựng được quy
trình dự báo lũ có tính đến độ bất định của tham
số với mô hình thủy văn. Trong bài báo này
trình bày nội dung áp dụng cơ sở lý thuyết
phương pháp ước lượng bất định khả năng đối
với mô hình WetSpa áp dụng dự báo lũ cho lưu
vực sông Vệ, tỉnh Quảng Ngãi.
2. Áp dụng phương pháp GLUE dự báo lũ
cho lưu vực sông Vệ
2.1. Lưu vưc sông Vệ
Sông Vệ bắt nguồn từ
1000m - 1200m, có toạ độ địa lý là
14
0
32’25” vĩ độ Bắc, 108
0
37’4” kinh độ Đông
(hình 1). Trạm An Chỉ nằm ở phía hạ lưu và
trên dòng chính sông Vệ, có toạ độ 14
0

đặc trưng lưu vực còn cần sử dụng đến bản đồ
mạng lưới sông suối và bản đồ mạng lưới trạm
thủy văn trên lưu vực. Bản đồ DEM với kích
thước 50x50 m dùng để tính toán các tham số
liên quan đến địa hình. Các loại thảm phủ trên
lưu vực sông Vệ được chuyển đổi sao cho phù
hợp với các thuộc tính trong mô hình và đưa về
cùng kích cỡ ô lưới giống DEM. Từ bản đồ
nàycó được các tham số về hệ số dòng chảy
tiềm năng và khả năng trữ của các vùng trũng.
Các loại đất trên lưu vực sông cũng được thay
đổi cho phù hợp với các loại đất trong mô hình
và đưa về kích cỡ ô lưới 50x50m. Từ bản đồ
này, các tham số về khả năng về độ rỗng, độ
dẫn thủy lực, độ ẩm dư được đưa vào mô
hình.

Hình 2. Bản đồ DEM lưu vực sông Vệ. Hình 3. Bản đồ đất lưu vực sông Vệ.

Hình 4. Bản đồ sử dụng đất lưu vực nghiên cứu.
N.T. Giang / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62
57
b) Dữ liệu khí tượng thủy văn
Số liệu mưa tại 4 trạm An Chỉ, Sơn Giang,
Giá Vực, Ba Tơ được sử dụng để tính toán dòng
chảy trên lưu vực (hình 1). Trong đó, có hai
trạm Ba Tơ và An Chỉ là trạm nằm trong lưu
vực, hai trạm đo còn lại Sơn Giang và Giá Vực
nằm ngoài lưu vực, được sử dụng để vẽ đa giác
Thiessen và nội suy số liệu mưa trên toàn bộ

7 tham số được đưa vào tính toán bất định.
Bước thời gian là tham số đầu tiên đó không
đưa vào tính toán do bước thời gian mặc định
trong dự báo lũ là 1 giờ. Ba thông số, T0,
K_snow và K_rain, chỉ được sử dụng khi có
tuyết tan. Đối với lưu vực sông Vệ, không có
hiện tượng tuyết tan nên các tham số này không
ảnh hưởng đến lưu lượng lũ do đó không xét
đến. Tham số thứ năm không được vào tính
toán là K_ep - một yếu tố liên quan đến bốc
thoát hơi. Trên thực tế, trong thời gian lũ, lượng
bốc hơi xem như bằng 0. Tham số K_ep không
có thể ảnh hưởng kết quả đầu ra mô hình vì thế
không xét đến đối với phân tích bất định. Vì
vậy, chỉ có 7 tham số được đưa vào tính toán
bất định trong nghiên cứu này.
2.5. Xác định khoảng bất định của các thông số
Xác định khoảng bất bất định của các tham
số được dựa trên bản chất vật lý đặc trưng của
tham số trong mô hình. Nó phụ thuộc hoàn toàn
vào chủ quan của người sử dụng mô hình.
Trong trường hợp kinh nghiệm bị hạn chế thì
khoảng bất định được lựa chọn một cách thống
nhất từ các nghiên cứu đã có là phù hợp [5].
Để xác định khoảng bất định của các thông
số tác giả đã dựa trên các giá trị từ các nghiên
cứu trước, thực nghiệm số và phân tích độ nhạy
của mô hìnhh WetSpa. Tom Doldersum [6] sử
dụng phương pháp Morris để phân tích độ nhạy
tổng thể cho các thông số trong mô hình

2
0.002
0
0
50
0
0
Giá trị
lớn
nhất
11
0.06
1.5
50
150
10
500
N.T. Giang / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62
58
2.6. Lấy mẫu các bộ thông số
Có hai phương pháp lấy mẫu: lấy mẫu ngẫu
nhiên theo Monte Carlo và lấy mẫu siêu lập
phương LHS. Trong nghiên cứu này đã sử
dụng phương pháp lấy mẫu siêu lập phương
LHS. LHS thực chất là phương pháp cải tiến
của lấy mẫu ngẫu nhiên Monte Carlo, là một
phương pháp lấy mẫu phân tầng. Các phân phối
xác suất của mỗi tham số được chia thành N dải
giá trị với một xác suất bằng nhau xảy ra (1/N).
Mỗi một giá trị mô phỏng được lấy ngẫu nhiên

thực hiện tính toán đánh giá bằng các chỉ tiêu.
2.9. Tính toán độ bất định ở chế độ mô phỏng
Dựa vào kết quả tính toán theo các chỉ tiêu
đã thực hiện ở trên bước này tính toán thước đo
khả năng của mẫu mô phỏng. Các mẫu mô
phỏng được giữ lại là mẫu có kết quả tính toán
theo các chỉ tiêu vượt qua ngưỡng loại bỏ đối
với mỗi loại chỉ tiêu. Trong bước tính toán này
có tính quyết định đối với tính toán bất định.
N.T. Giang / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62
59
Đối với chế độ mô phỏng, số liệu cần để
tính toán là lưu lượng thực đo, lưu lượng tính
toán từ mô hình WetSpa và tính toán khả năng
từ chỉ tiêu được lựa chọn để đánh giá.
Kết quả của tính toán bất định là những
chuỗi lưu lượng có các giá trị đánh giá theo các
chỉ tiêu là đạt (chỉ tiêu so sánh giữa tính toán và
thực đo, giá trị căn cứ theo ngưỡng loại bỏ). Từ
đó tính toán được dải giá trị lưu lượng phù hợp
mà giá trị thực đo nằm trong khoảng giới hạn
đó. Thực hiện mô phỏng với 2 trận lũ: tháng
11/1999 và tháng 10/2003. Kết quả tính toán
được trình bày trên các hình từ 7 đến 12.
2.10. Tính toán độ bất định ở chế độ dự báo
Đối với chế độ dự báo, số liệu lưu lượng
thực đo là chưa biết, lượng mưa có thể sử dụng
là lượng mưa dự báo. Do đó, sử dụng mô hình
WetSpa để tính toán các chuỗi lưu lượng tương
ứng với bộ thông số từ số liệu mưa. Trận lũ mô

cấp lưu lượng lớn (Q>3500 m
3
/s), tại An Chỉ có
hiện tượng nước tràn bờ và trao đổi với lưu vực
sông Trà Khúc. Do đó lưu lượng đo được
không phải là tổng lưu lượng thu được từ
thượng lưu chảy về. Nếu chỉ sử dụng đường
trung bình là đường dự báo thì sai số sẽ lớn hơn.

Hình 7. Kết quả tính toán bất định ở chế độ mô
phỏng với trận lũ tháng 10/2003 (chỉ tiêu NS).

Hình 8. Kết quả tính toán bất định ở chế độ mô
phỏng với trận lũ tháng 10/2003 (chỉ tiêu EV).
N.T. Giang / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62
60

Hình 9. Kết quả tính toán bất định ở chế độ
mô phỏng với trận lũ tháng 10/2003 (chỉ tiêu ME).

Hình 10. Kết quả tính toán bất định ở chế độ
mô phỏng với trận lũ tháng 11/1999 (chỉ tiêu NS).

Hình 11. Kết quả tính toán bất định ở chế độ
mô phỏng với trận lũ tháng 11/1999 (chỉ tiêu EV).

Hình 12. Kết quả tính toán bất định ở chế độ
mô phỏng với trận lũ tháng 11/1999 (chỉ tiêu ME).

Hình 13. Kết quả dự báo trận lũ tháng 12/1999

96.53
96.53
54.27
Tác giả đề xuất chỉ số R – độ tin cậy
(reliability) tương tự trong nghiên cứu của
Scholten et al. [7, 8] đề xuất:
100%
n
R
N

Trong đó: n là số các giá trị thực đo nằm
trong khoảng dự báo định nghĩa bởi đường bao
trên và đường bao dưới (P95% và P5%); N là
tổng số điểm thực đo đưa vào hiệu chỉnh, kiểm
định hay đánh giá chất lượng dự báo. Giá trị R
đánh giá sự phù hợp của kết quả dự báo với số
liệu thực đo thu được từ hệ thống thực. Kết quả
tính các chỉ tiêu R tương ứng cho từng trường
N.T. Giang / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 27, Số 1S (2011) 54-62
61
hợp được đưa ra ở các hình từ 8 đến 13 được
thể hiện trong bảng 3.
Nếu R càng lớn thì độ tin cậy của dải dự
báo càng lớn. Điều này có nghĩa là chúng ta có
thể tin tưởng rằng giá trị lưu lượng lũ xắp xảy
ra sẽ nằm trong khoảng dự báo thu được từ mô
hình. Tuy nhiên, giá trị của bản dự báo còn phụ
thuộc vào độ rộng của dải dự báo, mà dải này
lại phụ thuộc vào bản chất của từng mô hình.

Ngoài ra, vấn đề nghiên cứu để đưa ra chỉ tiêu
đánh giá chất lượng mô phỏng và dự báo khi
tính đến độ bất định của số liệu đầu vào và các
thông số của mô hình còn khá mới mẻ. Do vậy
cần nhiều các nghiên cứu tiếp theo để xem xét
vấn đề này.
Lời cảm ơn
Nội dung bài báo này là một phần kết quả
của đề tài QG 09 -25 do Đại học Quốc Gia Hà
Nội tài trợ. Tác giả xin chân thành cảm ơn sự
hỗ trợ quý báu này.
Tài liệu tham khảo
[1] Nguyễn Tiền Giang, Daniel van Putten, Phạm Thị
Thu Hiền, Công nghệ dự báo lũ khi xét đến tính
bất định của mô hình thủy văn: Cơ sở lý thuyết,
Tạp chí khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên
và Công nghệ 25, Số 3S (2009) 403.
[2] Nguyen Tien Giang, Daniel van Putten,
Uncertainty interval estimation of WetSpa model
for flood simulation: a case study with Ve
Watershed, Quang Ngai Province. Vietnam
Geotechnical Journal 14 (2E) (2010) 70.
[3] Nguyễn Thanh Sơn, Nghiên cứu mô phỏng quá
trình mưa - dòng chảy phục vụ sử dụng hợp lý tài
nguyên nước và đất một số lưu vực sông thượng
nguồn miền Trung, Luận án Tiến sỹ ngành Địa lý,
Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Hà Nội, 2008.
[4] Viện Quy hoạch Thủy lợi, Quy hoạch sử dụng
tổng hợp nguồn nước lưu vực sông Trà Khúc -
Tỉnh Quảng Ngãi, Hà Nội, 2003.

interval of Decmeber 1999 flood in predictive mode. The comparision between predictive interval and
observed flood indicates a reasonable agreement. The predictive interval is more meaningful and less
errorous than point-prediction (without consideration of parameter uncertainty). Besides, the paper
recommends the use of R index (Reliability) to assess the reliability of predictive interval. Finally,
some outlooks for the in-line future research are given such as likelihood measures, quality assessment
of predictive interval and futher application for other watersheds.