NGHIÊN CỨU CẢI TIẾN MÔ HÌNH MARINE ĐỂ MÔ PHỎNG VÀ DỰ BÁO DÒNG CHẢY CHO LƯU VỰC SÔNG THIẾU SỐ LIỆU - ÁP DỤNG CHO KHU VỰC NAM TRUNG BỘ
Thủy văn học
Luận án này tập trung vào việc nghiên cứu và cải tiến mô hình thủy văn phân bố MARINE nhằm mô phỏng và dự báo dòng chảy cho các lưu vực sông thiếu số liệu, đặc biệt tại khu vực Nam Trung Bộ. Nhận thấy những hạn chế của các mô hình thủy văn thông số tập trung và các thách thức về dữ liệu đầu vào cho mô hình phân bố, luận án đã đề xuất giải pháp cải tiến mô hình MARINE – một mô hình mã nguồn mở có khả năng mô phỏng tường minh các quá trình vật lý của dòng chảy.
Các cải tiến chính bao gồm: tích hợp mô hình sóng động học một chiều để mô phỏng dòng chảy trong mạng lưới sông phức tạp, đặc biệt hữu ích cho các sông thiếu số liệu mặt cắt ngang và không chịu ảnh hưởng của thủy triều; tích hợp công cụ nội suy mưa không gian (sử dụng phương pháp trọng số nghịch đảo khoảng cách kết hợp phân bố mưa theo độ cao) để khắc phục tình trạng thiếu số liệu mưa phân bố; và tích hợp mô đun diễn toán dòng chảy qua hồ để tính toán tác động của hồ chứa đến dòng chảy.
Mô hình MARINE cải tiến đã được ứng dụng thử nghiệm thành công để mô phỏng và dự báo dòng chảy lũ trên các lưu vực sông Cái Nha Trang, Dinh Ninh Hòa và Cái Phan Rang. Kết quả cho thấy sự cải thiện đáng kể về chất lượng mô phỏng so với mô hình gốc, thể hiện qua các chỉ tiêu đánh giá như NSE (tăng từ 0,65-0,89 lên 0,82-0,93 với sóng động học; từ 0,23 lên 0,93 với mô đun hồ chứa; từ 0,60-0,89 lên 0,87-0,92 với nội suy mưa) và giảm đáng kể sai số tổng lượng, sai số đỉnh lũ. Khả năng dự báo lũ cho lưu vực sông Cái Nha Trang trong mùa lũ 2020 cũng đạt chất lượng cao, đáp ứng yêu cầu của Tổng cục Khí tượng Thủy văn cho thời gian dự kiến 24h và 48h. Luận án khẳng định hiệu quả và tiềm năng ứng dụng của mô hình MARINE cải tiến trong công tác phòng chống thiên tai và phát triển kinh tế xã hội ở các khu vực thiếu số liệu.