Tác giả

Bùi Tuấn Hải 1* , Bùi Thế Văn 1

Đơn vị công tác

1 Viện Quy hoạch Thủy lợi; buituanhai@gmail.com; buithevan97@gmail.com
*Tác giả liên hê: buituanhai@gmail.com; Tel.: +84–989336330

Tóm tắt

Lưu vực sông Lô - Gâm là lưu vực sông lớn nằm ở phía Bắc của Việt Nam, thường xẩy ra ngập lụt khi gặp mưa lớn. Tuy nhiên, khu vực thượng nguồn sông Lô - Gâm nằm trên lãnh thổ Trung Quốc, chiếm hơn 40% diện tích toàn bộ lưu vực sông. Sự thiếu hụt (hoặc khan hiếm) số liệu quan trắc tại khu vực này đã gây ra những khó khăn đáng kể trong công tác dự báo mực nước cũng như lưu lượng lũ trên sông. Nhờ những tiến bộ vượt bậc trong công nghệ vệ tinh, việc kết hợp dữ liệu viễn thám và mô hình thủy văn ngày càng chứng tỏ hiệu quả trong quản lý, giám sát tài nguyên nước xuyên biên giới. Nghiên cứu được trình bày trong bài báo này tập trung vào việc mô phỏng diễn biến lưu lượng lũ xuyên biên giới cho lưu vực sông Lô - Gâm thông qua việc kết hợp giữa số liệu từ vệ tinh với mô hình thủy văn phân bố IFAS. Kết quả đạt được: (1) Mô phỏng và hiệu chỉnh mô hình IFAS cho trận lũ tháng 8/2017 đạt R2 = 0,81 và NSE = 0,80; (2) Kiểm định lại với trận lũ tháng 6/2018 đạt R2 = 0,93 và NSE = 0,91; (3) Nghiên cứu này cho thấy khả năng ứng dụng hiệu quả phương pháp trên cho mô phòng lũ đối với các lưu vực sông thiếu hụt về số liệu quan trắc.

Từ khóa

Sông Lô - Gâm; Viễn thám; Mô hình IFAS.

Trích dẫn bài báo

Hải, B.T.; Văn, B.T. Nghiên cứu mô phỏng dòng chảy lũ lưu vực sông Lô - Gâm bằng dữ liệu viễn thám và mô hình IFAS. Tạp chí Khí tượng Thuỷ văn 2025, 774, 53-63.

Tài liệu tham khảo

1. Guo, H. et al. Inter-comparison of high-resolution satellite precipitation products over Central Asia. Remote Sens. 2015, 7(6), 7181–7211. doi: 10.3390/rs70607181.

2. Gebremichael, M.; Bitew, M.M.; Hirpa, F.A.; Tesfay, G.N. Accuracy of satellite rainfall estimates in the Blue Nile Basin: Lowland plain versus highland mountain. Water Resour. Res. 2014, 50, 8755–8790. doi: doi:10.1002/2013WR014500.

3. Kiên, N.T.; An, N.L.; Thành, L.Đ. Đánh giá chất lượng mưa vệ tinh GSMaP mô phỏng mưa lớn - ứng dụng cho lưu vực Sông Mã. Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Thuỷ lợi và Môi trường 2019, 64, 76–83.

4. Nguyễn, V.L.; Nguyễn, V.D.; Trịnh, H.D.; Trần, T.T. Using satellite precipitation data to assess meteorological drought based on spi index for Thanh Hoa province. VN J. Hydro-Meteorol. 2018, 6, 1–9.

5. Sun, Q.; Miao, C.; Duan, Q.; Ashouri, H.; Sorooshian, S.; Hsu, K.L. A review of global precipitation data sets: Data sources, estimation, and intercomparisons. Rev. Geophys. 2018, 56(1), 79–107. doi: 10.1002/2017RG000574.

6. Gao, Z.; Long, D.; Tang, G.; Zeng, C.; Huang, J.; Hong, Y. Assessing the potential of satellite-based precipitation estimates for flood frequency analysis in ungauged or poorly gauged tributaries of China’s Yangtze River basin. J. Hydrol. 2017, 550, 478–496. doi: 10.1016/j.jhydrol.2017.05.025.

7. Hưng, P.T.; Bình, N.Q.; Phước, V.N.Đ. Đánh Giá Khả Năng Sử Dụng Các Sản Phẩm Mưa Vệ Tinh Để Mô Phỏng Dòng Chảy Bằng Mô Hình Thủy Văn. Tạp chí Khoa Học Kỹ Thuật Thủy Lợi và Môi Trường 2021, 74, 103–111.

8. Gu, Y.; Peng, D.; Luo, Q.; Gong, Y.; Fan, Z.; Pang, B.; Zhu, Z. Comprehensive evaluation of satellite-based precipitation products at hourly scale in Beijing. Urban Clim. 2024, 57, 102109.

9. Helda, N. et al. Evaluation of GSMap (Global Satellite Mapping of Precipitation) with the reference to rain gauge observations in Banjarbaru City, Indonesia. IOP Conf. Ser. Earth Environ. Sci. 2024, 1343, 012005.

10. Fu, Q.; Ruan, R.; Liu, Y. Accuracy assessment of global satellite mapping of precipitation (GSMaP) product over Poyang Lake Basin, China. Procedia Environ. Sci. 2011, 10, 2265–2271. doi: 10.1016/j.proenv.2011.09.354.

11. Chymyrov, A. Comparison of different DEMs for hydrological studies in the mountainous areas. Egypt. J. Remote Sens. Sp. Sci. 2021, 24(3), 587–594. doi: 10.1016/j.ejrs.2021.08.001.

12. Chowdhuri, I.; Pal, S.C.; Saha, A.; Chakrabortty, R.; Roy, P. Evaluation of different DEMs for gully erosion susceptibility mapping using in-situ field measurement and validation. Ecol. Inform. 2021, 65, 101425. doi: 10.1016/j.ecoinf.2021.101425.

13. Hải, B.T.; Vinh, L.Q. Nghiên cứu ứng dụng kết hợp dữ liệu viễn thám và mô hình toán IFAS trong mô phỏng dòng chảy lũ lưu vực sông Nậm Nơn thuộc hệ thống sông Cả. Tạp chí Nông nghiệp Phát triển nông thôn 2019, 369, 96–101.

14. Hải, B.T. Nghiên cứu ứng dụng mô hình IFAS và dữ liệu viễn thám trong mô phỏng dòng chảy lũ xuyên biên giới lưu vực sông Thao. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 713, 24–36. doi: 10.36335/vnjhm.2020(713).24-36.

15. Viện Quy hoạch Thủy lợi. Báo cáo tổng hợp dự án Rà soát Quy hoạch thủy lợi lưu vực sông Lô - Gâm. Hà Nội, 2014.

16. Khối, H.V.; Huệ, V.T.M. Phân tích ảnh hưởng của các hồ chứa thượng nguồn trên địa phận Trung Quốc đến dòng chảy hạ lưu sông Đà, sông Thao. Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Thủy lợi và Môi trường 2012, 38, 3–8.

17. ICHARM. IFAS ver.2.0 technical manual.

18. Hải, B.T. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu viễn thám trong mô phỏng dòng chảy mặt phục vụ quy hoạch thủy lợi và phòng chống thiên tai - Áp dụng cho lưu vực sông Cả. Luận án tiến sĩ, Đại học Thủy Lợi, 2020.

19. Hải, B.T.; Tuấn, N.V. Nghiên Cứu Đánh Giá Vá So Sánh Các Dữ Liệu Mưa Vệ Tinh Độ Phân Giải Cao Lưu Vực Sông Cả. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2018, 695, 17–27.

20. Hải, B.T.; Công, V.T. So sánh, đánh giá các dữ liệu mô hình số độ cao (DEM) trên sông Cả. Tuyển tập Hội nghị Khoa học Địa lý toàn quốc lần thứ XI, 2019.

21. Krause, P.; Boyle, D.P.; Bäse, F. Comparison of different efficiency criteria for hydrological model assessment. Adv. Geosci. 2005, 5, 89–97.

22. Nejadhashemi, A.P.; Wardynski, B.J.; Munoz, J.D. Evaluating the impacts of land use changes on hydrologic responses in the agricultural regions of Michigan and Wisconsin. Hydrol. Earth Syst. Sci. Disc. 2011, 8, 3421–3468.

23. Andersen, J.; Refsgaard, J.C.; Jensen, K.H. Distributed hydrological modelling of the Senegal River basin model construction and validation. J. Hydrol. 2001, 247, 200–214.

24. McCuen, R.H.; Knight, Z.; Cutter, A.G. Evaluation of the Nash-Sutcliffe efficiency Index. J. Hydrol. Eng. 2006, 11, 597–602.

25. Nash, J.E.; Sutcliffe, J.V. River flow forecasting through conceptual models part I-a discussion of principles. J. Hydrol. 1970, 10, 282–290.

26. Moriasi, D.N.; Arnold, J.G.; Liew, M.W.; Bingner, R.L.; Harmel, R.D.; Veith, T.L.  Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations. Trans. ASABE 2007, 50, 885–900.

27. Gupta, H.V.; Sorooshian, S.; Yapo, P.O. Status of automatic calibration for hydrologic models: Comparison with multilevel expert calibration. J. Hydrol. Eng. 1999, 4, 135–143.