Sử dụng Mike Urban trong công tác dự báo ngập lụt ở các đô thị In
Thứ tư, 21 Tháng 9 2011 16:06

Sử dụng Mike Urban trong công tác dự báo ngập lụt ở các đô thị

Ngập lụt là một trong những nguyên nhân gây thiệt hại nhiều nhất về con người, kinh tế trong những năm vừa qua. Trong quá khứ lũ lụt thiên nhiên gây ra cái chết của 7 triệu người, gây ảnh hưởng tới khoảng 3 tỷ người và gây thiệt hại 441 tỷ USD trên toàn thế giới. Riêng ở Việt Nam trong năm 2008 vừa qua lụt gây thiệt hại nghiêm trọng đến thủ đô Hà Nội với  hơn 20 người chết và ảnh hưởng trực tiếp đến 13.000 người, lụt lội khiến giá cả leo thang lên 10 – 15 lần. Gây ảnh hưởng nặng nề đến nền kinh tế cũng như cuộc sống của người dân.
Vậy cần có một chiến lược quản lý lũ lụt thường liên quan đến chính sách, quy hoạch và thiết kế cũng như các hoạt động quản lý. Dự báo lũ thời gian thực và hệ thống cảnh báo có thể sẽ hữu ích để giảm thiểu thiệt hại lũ lụt.

1.    Sử dụng Mike Urban để xây dựng mô hinh lưu vực thủy văn:Sử dụng công cụ Rainfall_Runoff trong Mike Urban để xây dựng mô hình dòng chảy mưa từ các số liệu đo thực tế.
Hầu hết các khái niệm mô hình thủy văn dựa trên bộ các thông số thực nghiệm cần phải được hiệu chuẩn từ các phép đo thực địa. Các mô hình dòng chảy bề mặt đô thị cơ bản được sử dụng như là đầu vào cho một mô hình hệ thống thoát nước.

a. Xây dựng mô hình 1D:

 

 Sử dụng Mike Urban để tính toán số liệu từ mô hình dòng chảy bề mặt và kết nối với hệ thống mạng lưới thoát nước.
Mô hình 1D xử lý cả dòng chảy áp lực và dòng chảy không áp lực. Từ mô hình này chúng ta không mô phỏng định tuyến lũ bề mặt, cộng với mực nước được tính trong việc lưu trữ ảo không liên quan đến thực tế của nước tràn.

 

 b. Xây dựng mô hình 1D-1D:

 

Loại mô hình này sự kết hợp giữa một mô hình hệ thống 1D và một mô hình 1D của đường dòng chảy bề mặt (thường là các đường phố). Phương pháp tiếp cận mô hình này còn được gọi là phương pháp tiếp cận hệ thống thoát nước kép. Các tính toán dòng chảy có thể được phân phối hoặc trực tiếp vào hệ thống thoát nước hoặc trên mạng bề mặt, tùy thuộc vào bối cảnh địa phương. Việc trao đổi giữa hai mạng được xử lý thông qua các nút, thường nằm tại các hố ga hoặc hố thu nước.

  c. Xây dựng mô hình 1D-2D:

Tương tác giữa hệ thống thu gom và bề mặt được xử lý thông qua các kết nối như đối với các khớp nối 1D-1D, nhưng các nút của mạng lưới hệ thống thu thập được kết nối với các nút của mô hình bề mặt 2D.
Vì vậy, một vấn đề của các mô hình 1D-2D là độ chính xác và độ phân giải của mô hình bề mặt 2D. Thật vậy, tính chính xác của mô hình 2D là rất cao phụ thuộc của các đầu vào độ phân giải dữ liệu, tức là độ phân giải dữ liệu địa hình (mật độ và độ cao, hình dạng các tòa nhà ...). Độ phân giải thích hợp cho mô hình đô thị bề mặt 2D thường là 1m đến 5m.
Mặc dù các mô hình 2D thực tế hơn so với mô hình 1D để đại diện cho dòng chảy bề mặt, mô hình 1D-2D vẫn còn đòi hỏi thời gian tính toán nhiều hơn so với các mô hình 1D-1D. Như vậy mô hình 1D-2D hiện đang sử dụng cho các ứng dụng off-line chỉ trong khi 1D và mô hình 1D-1D có thể được sử dụng trực tuyến cho các ứng dụng dự báo thời gian thực.

 
2.    Ứng dụng Mike Urban dự báo lũ lụt thời gian thực

Mỗi hệ thống cần phải dựa trên dự báo lượng mưa. Các thông tin lượng mưa có thể lấy từ hệ thống dự báo thời tiết quốc gia, các đồng hồ đo mưa mạng radar.

Các phương pháp dự báo lũ thời gian thực

 

a. Dự báo theo các kịch bản:

Dự báo lũ thời gian thực chỉ dựa trên thông tin lượng mưa  & kịch bản thực nghiệm: chỉ sử dụng một lượng mưa dự báo như là đầu vào cho việc lựa chọn kịch bản thực nghiệm.
Các kịch bản được xây dựng dựa trên các sự kiện lịch sử đã thu nhận và kiến thức của những người xây dựng. Hệ thống này đơn giản về công nghệ có liên quan nhưng việc đánh giá dữ liệu là một vấn đề quan trọng để xác định các kịch bản thích hợp.

b. Dự báo dựa trên lượng mưa và kịch bản mô phỏng:
Dự báo lũ thời gian thực dựa trên thông tin lượng mưa và mô phỏng các kịch bản trước: sử dụng một lượng mưa dự báo như là đầu vào cho việc lựa chọn kịch bản mô phỏng. Độ chính xác của các kịch bản mô phỏng phụ thuộc vào mô hình và chất lượng dữ liệu đầu vào (bao gồm cả dữ liệu hiệu chuẩn).
Các vấn đề chính để vận hành hệ thống là cập nhật các kịch bản trong trường hợp thay đổi lớn trong hệ thống thủy lực và thiết lập thích hợp cho các kịch bản: các mức độ cảnh báo đã được lựa chọn cẩn thận để phù hợp với các kịch bản nó sẽ bao gồm toàn bộ phạm vi các sự kiện lũ lụt. Vì vậy những ảnh hưởng thay đổi khí hậu cũng có thể được đưa vào như một dữ liệu đầu vào, ít nhất là thông qua một lịch trình cập nhật kịch bản.

c. Dự báo lũ thời gian thực dựa trên đồng bộ hóa dữ liệu thời gian thực:
Sử dụng một lượng mưa dự báo như là đầu vào cho một hệ thống mô hình trực tuyến. Hệ thống này được dựa trên mô hình thời gian thực để dự báo hành vi của các dòng chảy.
Hệ thống mô phỏng thường liên quan đến một mô hình thủy văn có kết nối với một mô hình thủy lực 1D đại diện cho mạng lưới thoát nước.
Cảnh báo được đưa ra khi dự báo xảy ra tràn mạng. Các cơ sở dữ liệu lưu trữ lịch sử có thể được thực hiện off-line để mô phỏng và đánh giá dữ liệu.
Những vấn đề chính cho hệ thống là độ chính xác dự báo (tùy thuộc vào hệ thống dự báo lượng mưa, hiệu chuẩn mô hình ...). Bên cạnh đó, quá trình hiệu chỉnh tự động và liên tục cần được xem xét để đảm bảo tính chính xác của dự báo.

d. Dự báo lũ thời gian thực thông tin phản hồi tích cực đến hoạt động hệ thống thoát nước:
Ngoài hệ thống trước đây được mô tả mô hình dự báo trực tuyến, loại này của hệ thống liên quan đến việc điều khiển tự động từ xa của các thiết bị mạng thực tế kiểm soát dựa trên mô hình dự báo.
Cảm biến từ xa là một công nghệ quan trọng cho các hệ thống như vậy. Vấn đề chính là thiết lập phù hợp của các chức năng tự động để đảm bảo rằng các hệ thống điều khiển sẽ hoạt động hiệu quả (tức là để tránh tràn) và một cách an toàn khi không kiểm soát được.
Dù các loại hệ thống dự báo, nó phải được bền vững và thuận tiện. Người sử dụng cuối cùng phải có quyền truy cập dễ dàng và hiểu biết để dự báo.    

Cập nhật ngày Thứ tư, 21 Tháng 9 2011 21:54