Phát triển mô hình thủy văn thông số phân bố trong dự báo lũ cho các lưu vực sông ở Việt Nam

Đăng ngày: 12-05-2023 | Lượt xem: 2466
Với mục tiêu xây dựng được phương pháp số giải bài toán ước tính thông số tối ưu cho mô hình thủy văn thông số phân bố. Đồng thời tạo được công nghệ dự báo lũ bằng mô hình thủy văn thông số phân bố phục vụ vận hành tổ hợp các công trình hồ chứa lớn phù hợp với các lưu vực sông ở Việt Nam.

Nghiên cứu xây dựng được công nghệ hiện đại, có khả năng vận hành kiểm soát lũ cận thời gian thực thông qua các công trình hồ chứa lớn trên các lưu vực và phù hợp với điều kiện số liệu và các lưu vực sông thuộc lãnh thổ Việt Nam. Đề xuất được giải thuật ước tính tối ưu tham số đa mục tiêu mới, dựa trên trên nền tảng tích hợp các ưu điểm vượt trội của các giải thuật đang được các nhà khoa học trên thế giới đánh giá cao về tính ứng dụng trong thực tiễn.

Đề tài ứng dụng các tiến bộ KH&CN mới nhằm hiện đại hóa và nâng cao năng lực ứng dụng mô hình toán trong mô phỏng và dự báo lũ. Có được một mô hình thủy văn thông số phân bố trong dự báo lũ cho các lưu vực sông ở Việt Nam. Có được một giải thuật tối ưu toàn cục, đa mục tiêu mới dựa trên trên nền tảng tích hợp các ưu điểm vượt trội của các giải thuật đang được các nhà khoa học trên thế giới đánh giá cao.

Công nghệ dự báo lũ bằng mô hình thủy văn thông số phân bố phục vụ vận hành tổ hợp các công trình hồ chứa lớn phù hợp với các lưu vực sông ở Việt Nam được thiết kế để có thể giám sát và dự báo dòng chảy đến các công trình hồ chứa lớn trên lưu vực được thiết lập. Các mô đun chức năng được thiết kế theo xu hướng tự động hóa dựa theo mô hình tự động hóa của Nhật Bản thông qua dự án chuyển giao công nghệ JAXA-ADB. Công nghệ được phát triển dựa trên các kỹ thuật lập trình hiện đại để có thể vận hành trên môi trường hệ điều hành server hoặc triển khai trên hệ thống máy tính hiệu năng cao. Người sử dụng có thể khai thác và sử dụng kết quả từ xa thông qua ứng dụng web. Theo đó việc giám sát hệ thống hồ và kích hoạt chức năng cắt lũ thời gian thực được thực hiện theo sơ đồ khối. Hệ thống sẽ được thiết lập và cài đặt trên hệ điều hành server hoặc hệ thống máy tính hiệu năng cao và được thiết lập để vận hành theo thời gian thực.

Nếu trong thời đoạn dự báo Tf (54-72 giờ tiếp theo tùy thuộc vào đầu vào file mưa dự báo NW), mực nước của một trong các hồ thuộc hệ thống liên hồ mà công nghệ theo dõi bị vi phạm quy trình điều tiết (vào vùng nguy hiểm). Hệ thống sẽ kích hoạt mô đun điều khiển tối ưu liên hồ để tìm và đưa ra kịch bản điều tiết tối ưu cho toàn hệ thống.

Các khối chức năng trong công nghệ bao gồm:

Khối chức năng làm nhiệm vụ theo dõi, thu thập, xử lý và cập nhật số liệu vào hệ thống

Khối này làm nhiệm vụ lấy dữ liệu từ các nguồn dữ liệu khác nhau về để phục vụ cho khối mô hình toán, đây là khối hoạt động real-time, khi các nguồn dữ liệu từ CDH, MDB (Cơ sở dữ liệu thủy văn truyền thống) có sự thay đổi bổ sung mới, nó lập tức được sẽ được cập nhật sang công nghệ.

 

 Sơ đồ khối hoạt động của công nghệ dự báo lũ bằng mô hình thủy văn thông số phân bố phục vụ vận hành tổ hợp các công trình hồ chứa lớn.

 Khối mô hình toán

Khối này bao gồm mô hình MARINE, chương trình điều khiển tối ưu liên hồ; mô đun diễn toán dòng chảy trong sông. Khi dữ liệu có sự thay đổi khối này sẽ được kích hoạt để tính toán dòng chảy đến các hồ chứa, nếu trong thời đoạn dự báo Tf (54-72 giờ tiếp theo tùy thuộc vào đầu vào file mưa dự báo NW), mực nước của một trong các hồ thuộc hệ thống liên hồ mà công nghệ theo dõi bị vi phạm quy trình điều tiết (vào vùng nguy hiểm). Hệ thống sẽ kích hoạt mô đun điều khiển tối ưu liên hồ để tìm và đưa ra kịch bản điều tiết tối ưu cho toàn hệ thống.

Vai trò của phần mềm mã nguồn mở Marine trong công nghệ làm nhiệm vụ sản sinh dòng chảy từ mưa trên các tiểu lưu vực, dựa trên bộ thông số đã được ước tính tối ưu và chuyển cho mô đun diễn toán dòng chảy.

Khối chức năng làm nhiệm vụ cung cấp thông tin đầu ra của công nghệ tới người sử dụng

Sau khi khối mô hình hoàn tất nhiệm vụ, hệ thống sẽ xuất kết quả theo dõi dưới 3 nhóm chính để phục vụ các nhu cầu thông tin khác nhau của người sử dụng, bao gồm: Nhóm 1: xuất chi tiết các kết quả dự báo của từng hồ theo thời đoạn giờ, xem hình bên dưới, các hồ Lai Châu, Bản Chát, Sơn La có định dạng file tương tự như hồ Hòa Bình; Nhóm 2: Bản tin dự báo, bản tin chứa các thông tin dự báo của cả 4 hồ tại các thời điểm chính (13, 19, 1, 7); Nhóm 3: Bản tin cảnh báo, nội dung tin phụ thuộc vào diễn biến của hệ thống hồ trong thời đoạn dự báo Tf (54-72 giờ tiếp theo tùy thuộc vào đầu vào file mưa dự báo NW), nếu trong Tf giờ tới trạng thái mực nước của cả 4 hồ không vào vùng nguy hiểm (vi phạm quy trình điều tiết liên hồ chứa trên lưu vực sông Hồng)

 

Sơ đồ khối nguyên lý hoạt động của Mô đun điều khiển tối ưu liên hồ trong bài toán cắt lũ thời gian thực

 Kết quả vận hành thử nghiệm công nghệ tính toán điều tiết cắt lũ tối ưu cho hệ thống 4 hồ chứa lớn trên lưu vực sông Đà, đợt lũ đặc biệt lớn trên lưu vực từ ngày 24 – 27/6/2018:

 

 Kết quả điều tiết cắt lũ tối ưu cho hồ chứa Lai Châu, theo quy trình vận hành liên hồ, đợt lũ lịch sử 24-27/6/2018

 

Kết quả điều tiết cắt lũ tối ưu cho hồ chứa Bản Chát, theo quy trình vận hành liên hồ, đợt lũ lịch sử 24-27/6/2018

 

Kết quả điều tiết cắt lũ tối ưu cho hồ chứa Sơn La, theo quy trình vận hành liên hồ, đợt lũ lớn 24-27/6/2018

 

Kết quả điều tiết cắt lũ tối ưu cho hồ chứa Hòa Bình, theo quy trình vận hành liên hồ, đợt lũ lớn 24-27/6/2018

Các kết quả vận hành thử nghiệm công nghệ để tính toán điều tiết cắt lũ tối ưu cho hệ thống 4 hồ chứa lớn trên lưu vực sông Đà đã cho thấy: diễn biến các đường mực nước hồ và các đường quá trình điều tiết xả theo thời gian luôn ở trạng thái tối ưu hơn và không bị dao động mạnh so với các đường quá trình vận hành trong thực tế, đường vận hành đảm bảo vận hành đúng theo quy định trong quy trình vận hành liên hồ chứa trên lưu vực sông Hồng.

Đề tài ứng dụng các tiến bộ KH&CN mới góp phần nâng cao chất lượng dự báo lũ cho lưu vực sông Đà; góp phần thực hiện mục tiêu tổng quát của chiến lược phát triển ngành, hướng tới ngành Khí tượng Thủy văn Việt Nam đạt trình độ khoa học công nghệ tiên tiến của khu vực châu Á. Các phương án dự báo được xây dựng trên máy tính, dễ khai thác và sử dụng, giúp tiết kiệm được thời gian và nhân lực, làm giảm nhẹ những thiệt hại do lũ, lụt gây ra thông qua việc nâng cao hiệu quả và chất lượng dự báo; tăng cường năng lực dự báo, cảnh báo thiên tai, quản lý, chỉ đạo, điều hành các hoạt động chuyên môn; góp phần đáng kể trong việc giảm thiểu các thiệt hại về môi trường do lũ gây ra nhờ việc dự báo và cảnh báo sớm các thông tin chi tiết, cụ thể về tình hình lũ, lụt diễn ra trên lưu vực.

Trung tâm Dự báo KTTV quốc gia

  Ý kiến bạn đọc

Tin tức liên quan: