MỤC LỤC TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN SỐ THÁNG 9 NĂM 2022

TT

Tên bài và tác giả

Số Trang

1

Tự động dò tìm bộ thông số tối ưu của mô hình thuỷ văn HEC–HMS bằng thuật toán SCE–UA

Nguyễn Phước Sinh^1,2*, Nguyễn Trường Huy^1,3, Nguyễn Thế Hùng¹

¹ Khoa Xây dựng Công trình thuỷ, Đại học Bách Khoa, Đại học Đà Nẵng; phuocsinhbk@gmail.com; nthuy@dut.udn.vn; ngthung@dut.udn.vn

² Công ty cổ phần Sông Ba, 573 Núi Thành, Hải Châu, Đà Nẵng; sinhnp@songba.vn

³ Department of Civil Engineering, McGill University, 817 Sherbrooke Street West, Montreal, Quebec H3A 2K6, Canada; huy.nguyen5@mail.mcgill.ca

*Tác giả liên hệ: phuocsinhbk@gmail.com; Tel.: +84–905868028

Tóm tắt: Việc hiệu chỉnh và kiểm định mô hình thủy văn HEC–HMS theo quy trình thử sai (trial–and–error) thường mất nhiều thời gian và bộ thông số tìm được thường không phải tối ưu. Bài báo này trình bày kết quả phát triển một chương trình cho phép dò tìm tự động bộ thông số tối ưu của mô hình HEC–HMS dựa trên thuật toán SCE–UA. Trước hết phương pháp Latin Hypercube Sampling được sử dụng để lấy giá trị tham biến rộng khắp không gian nghiệm một cách hiệu quả nhất. Sau đó, SCE–UA được sử dụng để dò tìm nghiệm tối ưu thông qua chọn lọc và tiến hóa dựa trên các giá trị mẫu ban đầu. Nghiệm tối ưu được chọn dựa trên mặt thoả hiệp Pareto và đánh giá độ tin cậy bằng phương pháp GLUE. Chương trình đã và đang được ứng dụng cho hồ thuỷ điện Krông H’năng (tỉnh Đắk Lắk). Số liệu thực đo từ 18 trong số 33 trận lũ trong giai đoạn 2016–2021 được sử dụng để hiệu chỉnh và thu hẹp không gian nghiệm ban đầu giúp quá trình dò tìm được nhanh chóng hơn, đồng thời phân tích độ nhạy và xác định ba thông số chủ đạo, nhằm giảm số lượng tham biến (từ 50 xuống còn 18 tham biến). Dựa trên kết quả này, chương trình được kiểm định với 5 trận lũ tiếp theo và cập nhật tự động trong dự báo theo thời gian thực trên 10 trận lũ còn lại. Chương trình đạt hiệu quả dự báo rất tốt đến bước thời gian  giờ, các chỉ số đánh giá đạt mức cao (> 0,8; < 10%) và kết quả luôn nằm trong vùng tin cậy Q_5%–Q_95%.

Từ khóa: HEC–HMS; Dò tìm tự động thông số mô hình; SCE–UA; GLUE; Dự báo lũ thời gian thực; Krông H’năng.

1

2

Nghiên cứu nguyên nhân sạt lở bờ sông: trường hợp nghiên cứu tỉnh Trà Vinh

Huỳnh Văn Hiệp^1*, Huỳnh Hữu Trí¹, Nguyễn Thành Công¹, Ngô Gia Truyền¹

¹ Bộ môn Xây dựng, Khoa Kỹ thuật và Công nghệ, trường Đại học Trà Vinh; hvhiep@tvu.edu.vn; huynhhuutri–bmxd@tv.edu.vn; nguyenthanhcong@tvu.edu.vn; giatruyen@tvu.edu.vn

*Tác giả liên hệ: hvhiep@tvu.edu.vn, Tel: +84–963887689

Tóm tắt: Những năm gần đây tình hình sạt lở bờ biển, bờ sông ngày càng nghiêm trọng và diễn biến phức tạp. Tần suất xảy ra thường xuyên và cường độ ngày càng mạnh hơn, dữ dội hơn và không dự đoán trước được. Mục tiêu của bài báo là xác định các nguyên nhân sạt lở bờ sông tỉnh Trà Vinh sử dụng phương pháp điều tra và đo đạc thực địa và lập bảng câu hỏi phỏng vấn người dân và chính quyền khu vực sạt lở. Kết quả cho thấy rằng có 4 nguyên nhân chính đó là giao thông thủy, tác động của sóng và thủy triều, nạo vét lòng sông và đắp nền đường, địa chất yếu và một số nguyên nhân phụ khác như lượng phù sa giảm do các đập ở thượng nguồn, khai thác cát, mực nước ngầm hạ thấp và sụt lún mặt đất. Kết quả nghiên cứu này là cơ sở giúp người dân, chính quyền các cấp có cái nhìn tổng quan để có giải pháp ứng phó hợp lí cho phát triển bền vững tài nguyên đất.

Từ khóa: Sạt lở; Địa chất yếu; Bờ sông; Trà Vinh.

19

3

Nghiên cứu xây dựng bản đồ ngập lụt lưu vực sông Bùi và vùng phụ cận

Nguyễn Duy Quang¹, Lê Viết Sơn¹, Bùi Tuấn Hải^1*, Bùi Thế Văn¹, Trần Thị Thanh Dung¹

¹ Viện Quy hoạch Thủy lợi, Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn; nguyenduyquang.wru@gmail.com; levietson2211@gmail.com; buituanhai@gmail.com; vanbt53@wru.vn; thanhdung240185@gmail.com

*Tác giả liên hệ: buituanhai@gmail.com; Tel.: +84–989336330

Tóm tắt: Lưu vực sông Bùi là một trong những vùng phát triển kinh tế trọng điểm của thủ đô Hà Nội, tuy nhiên lưu vực này lại thường xuyên xảy ra ngập úng. Bài báo trình bày kết quả nghiên cứu đã sử dụng mô hình MIKE FLOOD kết hợp với phần mềm ArcGIS để đánh giá diễn biến ngập lụt và xây dựng bản đồ ngập lụt, úng cho lưu vực sông Bùi và vùng phụ cận theo các kịch bản. Nghiên cứu đã tính toán bằng mô hình thủy lực lũ 1 chiều và 2 chiều trên các sông và vùng ngập trong khu vực nghiên cứu với các kịch bản tần suất mưa, lũ 1%, 2%, 5%, 10%. Kết quả tính toán được sử dụng để xây dựng bản đồ ngập lụt tương ứng với các kịch bản tần suất cho lưu vực sông Bùi và vùng phụ cận. Sản phẩm của nghiên cứu có thể được áp dụng giúp các cơ quan quản lý chuẩn bị cũng như ứng phó giảm thiểu thiệt hại khi có lũ lụt xảy ra trên địa bàn.

Từ khóa: Sông Bùi; Bản đồ ngập lụt; MIKE11; MIKE21.

29

4

Đánh giá hiện trạng hệ thống công trình thủy lợi và khả năng đáp ứng nhu cầu nước của các hồ chứa trong bối cảnh biến đổi khí hậu tại huyện Tri Tôn và Tịnh Biên, tỉnh An Giang

Lương Huy Khanh¹, Nguyễn Quốc Luật¹, Trần Thị Trúc Ly¹, Lê Hải Trí², Trần Văn Tỷ^2*, Huỳnh Trần Gia Thịnh³, Huỳnh Vương Thu Minh^3*

¹ Học viên cao học, trường Đại học Cần Thơ; luonghuykhanh@gmail.com; nguyenquocluat@gmail.com; lytran2x@gmail.com

²Khoa Công Nghệ, Trường Đại học Cần Thơ; lehaitri@gmail.com; tvty@ctu.edu.vn

³Khoa Môi trường và TNTN, Trường Đại học Cần Thơ; thinhgia1996un@gmail.com; hvtminh@ctu.edu.vn

*Tác giả liên hệ: hvtminh@ctu.edu.vn; Tel.: +84–939610020

Tóm tắt: Mục tiêu của nghiên cứu này là đánh giá khả năng đáp ứng nhu cầu dùng nước của các hồ chứa trong bối cảnh biến đổi khí hậu (BĐKH) tại huyện Tri Tôn và Tịnh Biên, tỉnh An Giang. Để đạt được mục tiêu trên, trước tiên hiện trạng hệ thống công trình thủy lợi được đánh giá; trữ lượng nước từ các hồ chứa và nhu cầu nước của các ngành dùng nước theo các kịch bản BĐKH trong giai đoạn 2030 và 2050 được tính toán; từ đó khả năng cung cấp nước từ hồ chứa cho các ngành dùng nước được đánh giá. Kết quả cho thấy, trong năm 2020, khu vực nghiên cứu có 07 hồ chứa (trong đó 01 hồ chứa lớn, 04 hồ chứa vừa và 02 hồ chứa nhỏ), trữ lượng nước hồ chứa năm 2020, 2030 và 2050 lần lượt là 2,55×10⁶ m³; 4,35×10⁶ m³; và 5,86×10⁶ m³. Nhu cầu dùng nước trong 06 tháng (mùa khô) theo hai trường hợp (TH) ở các năm 2030 và 2050 và tương ứng với ba kịch bản BĐKH lần lượt là 5,2×10⁶ m³ và 6,2×10⁶ m³ (RCP2.6), 5,2×10⁶ m³ và 5,8×10⁶ m³ (RCP4.5), 5,2×10⁶ m³ và 6,0×10⁶ m³ (RCP8.5); 7,7×10⁶ m³ và 7,9×10⁶ m³ (RCP2.6), 8,2×10⁶ m³ và 8,9×10⁶ m³ (RCP4.5), 7,8×10⁶ m³ và 8,0×10⁶ m³ (RCP8.5). Nghiên cứu cho thấy khả năng đáp ứng nhu cầu nước cho các ngành dùng nước (%)từ hồ chứa trong 06 tháng (mùa khô) tăng dần qua từng giai đoạn do số lượng các hồ chứa ngày càng tăng. Khả năng cấp nước từ hồ chứa đạt khoảng 70% nhu cầu dùng nước tínhđến năm 2050. Nghiên cứu tiếp theo cần xem xét chi tiết vận hành hồ chứa và cập nhật số liệu BĐKH năm 2020 theo CMIP6.

Từ khóa: Biến đổi khí hậu; Nhu cầu nước; Trữ lượng nước hồ chứa; Hệ thống công trình thủy lợi; Vùng Bảy Núi tỉnh An Giang.

42

5

Xây dựng hệ thống dự báo chất lượng nước tự động trên kênh, rạch nội đô thành phố Hồ Chí Minh

Nguyễn Việt Hưng^1*, Lê Thị Phương Trúc¹, Đặng Quang Thanh², Nguyễn Phương Đông³, Trần Thành Công⁴

¹Trung Tâm Quản lý Hạ tầng Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh;  nguyenviethungtv@gmail.com; lethiphuongtruc@gmail.com

²Công ty DHI Việt Nam; tqd.dhi@gmail.com

³Phân Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu; nguyenphuongdongkttv@gmail.com

⁴Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Bộ; congtt@gmail.com

* Tác giả liên hệ: nguyenviethungtv@gmail.com; Tel.: +84–964081122

Tóm tắt: Biến đổi khí hậu, nước biển dâng cùng với xu thế đô thị hóa và sự gia tăng dân số, các hoạt động công nghiệp, thương mại sẽ dẫn đến sự gia tăng ô nhiễm nước mặt ở các khu đô thị lớn như TP Hồ Chí Minh. Cùng với đó TP Hồ Chí Minh đang hướng tới mục tiêu trở thành đô thị thông minh với sáu lĩnh vực chính, trong đó có “môi trường thông minh”. Như vậy việc giám sát, quản lý, theo dõi, dự báo chất lượng nước trong môi trường đô thị thông minh sẽ đòi hỏi ngày càng cao về chất lượng, thời gian và phương thức. Bài báo này sẽ giới thiệu một nghiên cứu xây dựng hệ thống quản lý, dự báo chất lượng nước tự động cho hệ thống 5 kênh rạch chính trong nội đô TP.HCM, trên nền tảng mô hình chất lượng nước DHI MIKE và các nền tảng Công nghệ thông tin, với mục tiêu đáp ứng các yêu cầu quản lý môi trường thông minh trong một đô thị thông minh.

Từ khóa: Chất lượng nước; TP.HCM; MIKE 11; ECOLAB; Mô hình thử nghiệm.

57

6

Xây dựng chỉ số nhạy cảm đường bờ Vịnh Đà Nẵng áp dụng theo hướng dẫn NOAA về chỉ số nhạy cảm môi trường

Nguyễn Hải Anh¹, Dư Văn Toán¹, Mai Kiên Định¹, Nguyễn Hoàng Anh^1*, Bùi Thị Thủy¹

¹ Viện Nghiên cứu biển và hải đảo; anhnh.wru@gmail.com; duvantoan@gmail.com; maikiendinh79@yahoo.com; ahoang1983@gmail.com; buithuy46kt@gmail.com

*Tác giả liên hệ: ahoang1983@gmail.com; Tel.: +84–398203570

Tóm tắt: Vịnh Đà Nẵng là vùng phát triển kinh tế trọng tâm của Thành Phố Đà Nẵng đặc biệt với hoạt động hàng hải nội địa và quốc tế nên nguy cơ tràn dầu là hiển hiện sẽ ảnh hưởng rất lớn tới kinh tế và đời sống của người dân. Tài liệu hướng dẫn về chỉ số nhạy cảm môi trường (ESI) của NOAA được ban hành để đánh giá mức độ tổn thương khi có sự cố tràn dầu (SCTD) xảy ra nhằm xác định những khu vực nhạy cảm để có những kế hoạch phòng bị và ứng phó thích hợp . Theo bản hướng dẫn thì bản đồ ESI bao gồm ba loại thông tin cơ bản: Phân loại đường, Tài nguyên sinh và Tài nguyên con người sử. Bài báo tập trung nghiên cứu về vấn đề phân loại đường bờ, cụ thể là nghiên cứu xây dựng chỉ số nhạy cảm đường bờ vịnh Đà Nẵng áp dụng theo tài liệu hướng dẫn về chỉ số nhạy cảm môi trường (ESI). Nghiên cứu sử dụng đường mép nước của bản đồ địa hình tỷ lệ 1:50.000 làm đường bờ cơ sở kết hợp khảo sát thực địa để phân loại đường bờ theo ESI. Kết quả đưa ra được bản đồ phân loại đường bờ ESI và bản đồ mức độ nhạy cảm đường bờ, qua đó cung cấp thông tin cần thiết cho việc lập bản đồ nhạy cảm môi trường ESI.

Từ khóa: NOAA; Chỉ số nhạy cảm môi trường (ESI); Phân loại đường bờ.

75

7

Đánh giá ảnh hưởng của hồ chứa Nước Trong đến hạ lưu sông Trà Khúc trong trường hợp khẩn cấp

Nguyễn Bách Tùng^1*, Đặng Đình Đức¹, Trần Ngọc Anh¹, Nguyễn Hồng Thủy¹, Đặng Thị Hồng Nhung¹, Phạm Thị Hồng Nhung², Vũ Minh Cường^2*

¹ Trung tâm Động lực học Thủy khí Môi trường, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội, 334 Nguyễn Trãi, Thanh Xuân, Hà Nội, Việt Nam; bachtung_cefd@hus.edu.vn; dangduc@hus.edu.vn; tranngocanh@hus.edu.vn; dangthihongnhung_t61@hus.edu.vn; nguyenhongthuy@hus.edu.vn

² Tổng Công ty Tư vấn xây dựng thủy lợi Việt Nam,95/2 Chùa Bộc, Đống Đa, Hà Nội, Việt Nam; cuongvuminh.hec@gmail.com; nhungmun@gmail.com

*Tác giả liên hệ: bachtung_cefd@hus.edu.vn; cuongvuminh.hec@gmail.com; Tel.: +84–979557265; +84–367665555

Tóm tắt: Bài báo đã xây dựng các kịch bản trong các trường hợp khẩn cấp đối với hồ Nước Trong và đánh giá ảnh hưởng của ngập lụt được mô phỏng theo các trường hợp đến hạ lưu của sông Trà Khúc (diện tích bị ngập, số hộ dân ảnh hưởng, số người dân ảnh hưởng). Để mô phỏng ngập lụt bài báo đã sử dụng mô hình MIKE FLOOD để mô phỏng ngập lụt hạ lưu hồ chứa thủy điện trên lưu vực sông Trà Khúc sau khi bộ mô hình đã được hiệu chỉnh và kiểm định với 3 trận lũ lớn tháng 11 năm 2013, tháng 11 năm 2017, tháng 11 năm 2020 và kết quả điều tra khảo sát vết lũ và mặt cắt được thu thập trong thời gian mùa lũ năm 2020. Với thông số đã hiệu chỉnh kiểm định tốt, bộ mô hình đã sử dụng các thông số để mô phỏng và đánh giá ngập lụt trên lưu vực dưới tác động của các hồ chứa Nước Trong theo kịch bản xả lũ thiết kế và khi gặp sự cố vỡ đập. Kết quả cho thấy diện tích ngập lụt lớn nhất trên lưu vực sông Trà Khúc ứng với tần suất xả lũ thiết kế và vỡ đập tràn đỉnh (KB6) khoảng 25.885 ha tập trung ở một số xã như Tịnh Hà, Tịnh Phong, Nghĩa Hà, Nghĩa Lâm. Đối với kịch bản xả lũ vượt thiết kế 0,02% (KB5) thì diện tích ngập lớn nhất trên lưu vực sông Trà Khúc khoảng 25.606 ha, với kịch bản xả lũ thiết kế 0.5% (KB1) khoảng 21.556 ha và xả lũ theo tần suất lũ 10% (KB4) khoảng 11.619 ha. Trong các kịch bản tính toán, số hộ ảnh hưởng nhiều nhất khoảng 75.183 hộ và số người ảnh hưởng khoảng 28.6568 người.

Từ khóa: MIKE FLOOD; Mô phỏng ngập lụt; Hồ Nước Trong; Sông Trà Khúc.

85

8

Thử nghiệm khả năng dự báo số ngày nắng nóng trên lãnh thổ Việt Nam bằng mạng thần kinh nhân tạo

Tạ Hữu Chỉnh^1*, Hoàng Phúc Lâm², Vũ Văn Thăng¹, Trương Bá Kiên¹

¹ Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu; chinhth2010@gmail.com; kien.cbg@gmail.com; vvthang26@gmail.com

² Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn quốc gia; lamhpvn@gmail.com

*Tác giả liên hệ: chinhth2010@gmail.com; Tel.: +84–868791281

Tóm tắt: Bài báo trình bày về phân bố nắng nóng đặc trưng bởi đại lượng số ngày nắng nóng (SNN) trong năm trên phạm vi toàn lãnh thổ Việt Nam. Kết quả chỉ ra, SNN gia tăng mạnh ở khu vực Tây Nguyên, Nam Bộ trong thời kỳ khoảng tháng 3 đến tháng 5; ở các tỉnh Bắc Bộ và Trung Bộ trong thời kỳ từ khoảng tháng 4 đến tháng 8. Giá trị SNN nhiều nhất ở khu vực các tỉnh miền Trung, đặc biệt ở Bắc và Trung Trung Bộ. Ngoài ra, nghiên cứu thực hiện dự báo thử nghiệm SNN trong mùa tháng 4 đến tháng 6 bằng sử dụng mạng thần kinh nhân tạo với nhân tố dự báo là các chỉ số liên quan đến ENSO. Kết quả cho thấy, dự báo có kỹ năng cho các khu vực thuộc phần các tỉnh Bắc Bộ và Bắc Trung Bộ, trong khi các tỉnh thuộc phần phía nam như Tây Nguyên, Nam Bộ, Nam Trung Bộ có kỹ năng yếu.  

Từ khóa: Mạng ANN; ENSO; Nắng nóng.

98