Chương này trình bày các công cụ và cách tiếp cận để ước tính lũ tại hợp lưu sông và trong các tình huống tương tác giữa bão sông và bão ven biển. Hợp lưu đặt ra những thách thức đặc thù cho thiết kế hạ tầng giao thông ở thượng lưu, lân cận và hạ lưu vì đường sá có thể bị ảnh hưởng bởi sự kiện trên một trong hai dòng hoặc bởi tác động cộng gộp của các sự kiện trên cả hai. Khác biệt về thủy văn, quy mô, độ dốc, hình dạng và mức độ/phương thức phát triển giữa các lưu vực góp nước có thể gây ra nhiều thách thức thiết kế. Tương tác nhánh–sông chính tập trung ở ngay hợp lưu nhưng ảnh hưởng của chúng lan xa trên cả sông chính lẫn nhánh.
Hình 5.1: Nơi sông Big Sioux (nhỏ hơn) nhập vào sông Missouri (lớn hơn nhiều) tại Sioux City, Iowa. Tuyến I-29 vượt sông Big Sioux cách hợp lưu khoảng 1,5 dặm về thượng lưu. Rạng sáng 1/4/1962, nhịp cầu 556 ft hướng tây (upstream) bị sập. Đánh giá kỹ thuật kết luận: lưu lượng lớn trên Big Sioux kết hợp với mực/lưu lượng thấp trên Missouri đã tạo vận tốc rất lớn tại vị trí vượt sông, gây xói cuốn vật liệu đỡ quanh trụ, dẫn tới sập cầu (Erickson, 1962).
Trong sự cố này, các sự kiện liên hợp gồm sự kiện thủy văn lớn ở nhánh và sự kiện nhỏ ở sông chính. Nếu cả nhánh lẫn sông chính đồng thời có lưu lượng lớn, điều đó cũng có thể tạo ra tình huống ngập không lường trước. Kỹ sư dùng các kỹ thuật phân tích tần suất liên hợp để đánh giá rủi ro gắn với những trường hợp như vậy.
Hình 5.2 minh họa một kiểu sự kiện liên hợp khác, thường gọi là ngập liên hợp ven biển. Mưa gây lũ trên sông Ashley, Cooper hoặc Wando kết hợp với nước dâng do bão dồn vào cảng Charleston có thể tạo ra mực ngập lớn hơn so với khi từng hiện tượng xảy ra riêng rẽ.
Cả hai ví dụ về ngập liên hợp đều do hai sự kiện có thể tương quan ở một mức độ nào đó. Ở trường hợp thứ nhất, hai sự kiện là lũ trên nhánh và lũ trên sông chính tại hợp lưu. Ở trường hợp thứ hai, hai sự kiện là lũ sông và nước dâng do bão ven biển.
Nếu không có tương quan giữa hai sự kiện thì chúng độc lập, và không cần phân tích tần suất liên hợp. Nếu có tương quan, phân tích tần suất liên hợp sẽ định lượng mức phụ thuộc (correlation) giữa các sự kiện. Sự phụ thuộc này thường xuất hiện do có mối quan hệ vật lý giữa hai sự kiện hoặc vì cùng một nguyên nhân gây ra cả hai. Ví dụ, ngập tại hợp lưu ở Sioux City, Iowa (Hình 5.1) có thể do một trận mưa có phạm vi không gian đủ lớn làm gây lũ cả hai lưu vực; các trận mưa khác có thể quá nhỏ về không gian nên không ảnh hưởng đồng thời đến cả hai sông. Tương tự, ngập liên hợp ven biển tại cảng Charleston (Hình 5.2) có thể do một cơn bão vừa mang lượng mưa đủ lớn, vừa có thời điểm sao cho lũ sông trùng lúc gió đẩy nước dâng vào trong cảng.
Phân tích tần suất liên hợp, như trình bày trong chương này, cung cấp các công cụ để mô tả phân bố tần suất của từng sự kiện khi xét riêng rẽ (gọi là phân bố biên) và để đặc trưng hóa mức độ phụ thuộc giữa chúng. Cả phân bố biên lẫn sự phụ thuộc đó thay đổi theo vị trí, khí tượng, địa hình và các điều kiện lưu vực khác.
Vì các bài toán này liên quan hai biến, nên dùng phân tích đa biến để phát triển công cụ cho kỹ sư. Vượt ra ngoài hai biến, phân tích tần suất liên hợp có thể bao gồm hơn hai biến tùy nhu cầu và độ phức tạp của tình huống. Bensi et al. (2019) đã nỗ lực phát triển cách tiếp cận tổng quát hơn để đánh giá xác suất đối với cái họ gọi là lũ đa cơ chế (MMF), và giới thiệu khung đánh giá MMF tổng quát nhằm mô tả khác biệt giữa các hiện tượng gây lũ và cơ chế lũ khác nhau.
Chương này tập trung vào các công cụ và cách tiếp cận hiện có cho đánh giá hai biến đối với những tình huống ngập liên hợp như ở Sioux City, Iowa (ngập tại hợp lưu) và Charleston, South Carolina (ngập liên hợp ven biển). Phần kế tiếp giới thiệu phân tích đa biến. Các mục sau mô tả cụ thể các công cụ cho hợp lưu và ngập liên hợp ven biển có liên quan đến thiết kế đường và cầu trong bối cảnh sông và ven biển.
5.1 Phân tích đa biến
Kỹ sư thường thực hiện nhiều phân tích thống kê cho các biến thủy văn đơn biến; ví dụ: phân phối tần suất đỉnh lũ năm ở một lưu vực, hoặc phân phối độ sâu mưa trong một thời đoạn tại trạm mưa. Tài liệu FHWA (2022) mô tả các phân phối thường dùng như normal, log-normal, Gumbel giá trị cực trị, và log-Pearson type III.
Tuy nhiên, phân tích tần suất liên hợp và các bài toán thủy văn khác thường liên quan hai hay nhiều biến ngẫu nhiên. Khi đó, kỹ sư hoặc giả định đơn giản hóa để có thể xử lý bằng thống kê đơn biến, hoặc thực hiện các phân tích đa biến phức tạp hơn.
Phân tích đa biến thường gồm hai bước: (1) thiết lập phân phối biên cho từng biến; và (2) mô tả mức phụ thuộc giữa các biến. Phân phối biên là phân phối xác suất của từng biến khi không phụ thuộc các biến khác—chính là phân tích đơn biến. Như đã nêu, “phụ thuộc” có thể là mức độ biến này góp phần vào biến kia, hoặc cả hai cùng do một nguồn chung chi phối. Phân phối đa biến và copula diễn tả phụ thuộc theo những cách khác nhau. (Phụ lục B cung cấp thêm thông tin về phân tích đa biến và các công cụ này.)
Phân phối hai biến (bivariate) là một tập con của phân phối đa biến, liên quan hai biến ngẫu nhiên. Một phân phối hai biến được đặc trưng bởi một hàm phân phối H(x,y) (biến ngẫu nhiên véc-tơ). Khi xét riêng từng biến, ta thu được phân phối biên F(x) và G(y). Các phân phối hai biến có cùng loại phân phối biên (cùng dạng hàm, khác tham số) được xem là cùng “kiểu”. Ví dụ về phân phối hai biến: normal hai biến và Gumbel hai biến (dạng sau có nhiều biến thể). (Phụ lục B nêu thêm chi tiết.)
Copula là cách tiếp cận tổng quát hơn cho bài toán hai biến/đa biến. “Copula” là hàm phụ thuộc dùng để liên kết hai phân phối đơn biến sao cho biểu diễn được sự phụ thuộc giữa hai biến. Sức mạnh của copula ở chỗ tách rời phần phụ thuộc khỏi phân phối biên: các biên của copula luôn chuẩn hóa đều trên (0,1). Do đó, người dùng có thể tự chọn phân phối biên tốt nhất cho từng biến đơn, còn copula thì dùng để mô hình hành vi phụ thuộc. Có thể áp dụng nhiều loại copula cho các biến hai (hoặc nhiều) chiều. Mục 5.2 mô tả việc dùng copula cho ngập liên hợp tại hợp lưu. (Phụ lục B có thêm thông tin về copula.)
Tương tự phân tích đơn biến, khi khớp phân phối xác suất đa biến với dữ liệu lịch sử thường ngầm giả định stationarity (tính ổn định theo thời gian) trong chuỗi. Khi giả định này hợp lý, kỹ sư có thể dùng các phân phối đã khớp để đánh giá rủi ro cho hạ tầng trong vòng đời dự kiến. Tuy vậy, khí hậu biến đổi, thay đổi sử dụng đất, hay các yếu tố khác có thể làm lệch cả phân phối biên lẫn cấu trúc phụ thuộc theo thời gian.
Hao và Singh (2020) xem xét hồ sơ lịch sử về cấu trúc phụ thuộc của hai loại sự kiện liên hợp và phát hiện có thay đổi. Họ cho rằng lịch sử biến đổi này hàm ý các thay đổi tiếp theo là có thể. Wahl và cộng sự (2015) cũng ghi nhận sự gia tăng các sự kiện ngập liên hợp ven biển trong thế kỷ qua và lưu ý xu thế này có thể còn tiếp tục tăng trong tương lai.
Phân tích tần suất liên hợp cho các sông hợp lưu (Mục 5.2) và cho ngập liên hợp ven biển (Mục 5.3) là thách thức vì có nhiều yếu tố góp phần gây ngập và vì cấu trúc phụ thuộc với các cơ chế ngập khác. Khi nonstationarity (tính không ổn định theo thời gian) làm thay đổi các mối quan hệ đó, quy trình càng phức tạp hơn. Tuy vậy, phân tích tần suất liên hợp của rủi ro kết hợp vẫn là công cụ quan trọng để hiểu các hệ quả tiềm tàng đối với hạ tầng và an toàn, bất kể có hay không biến đổi khí hậu.
5.2 Ngập lụt tại các hợp lưu sông
Mục này mô tả các công cụ dựa trên copula để ước tính xác suất liên hợp (joint probability) của ngập tại hợp lưu (Kilgore et al., 2013). Nhiều công trình thoát nước đường bộ đặt gần nơi hai sông gặp nhau nên có thể bị ngập do mực nước cao ở cả hai phía. Kỹ sư thường thiết kế để đáp ứng một mức lũ thiết kế (ví dụ lũ 100 năm). Vì ngập trên một sông có thể bị ảnh hưởng bởi mực nước cao trên sông kia, người thiết kế cần hiểu mối quan hệ giữa xác suất liên hợp của hai sự kiện xảy ra đồng thời và xác suất vượt (exceedance) riêng rẽ trên từng sông.
Câu hỏi về xác suất liên hợp nảy sinh khi công trình đặt ở đoạn mà điều kiện thủy lực có thể do tổ hợp dòng trên sông chính và sông nhánh chi phối. Phần của sông nhánh chịu ảnh hưởng đồng thời bởi dòng chảy trên chính nó và bởi backwater từ sông chính gọi là đoạn ảnh hưởng (influence reach) (Kilgore et al., 2013). Vị trí công trình nằm trong hay ngoài đoạn ảnh hưởng, cùng với hành vi thủy văn của hai sông, quyết định tầm quan trọng của phép phân tích liên hợp đối với điều kiện thiết kế.
Hình 5.3 minh họa khái niệm đoạn ảnh hưởng với ba phương án vị trí công trình. Với một cặp sông bất kỳ, tồn tại một khoảng cách thượng lưu so với hợp lưu mà trong đó dòng chảy của cả hai sông sẽ ảnh hưởng đến điều kiện thủy lực tại công trình; gọi là \(X_{\max}\) (phụ thuộc vào độ lớn dòng chảy). Nếu khoảng cách từ công trình đến hợp lưu là x < \(X_{\max}\), công trình nằm trong đoạn ảnh hưởng và nên xem xét phân tích xác suất liên hợp để có thiết kế hiệu quả và tin cậy. Dù hình minh họa đoạn ảnh hưởng trên sông nhánh, lập luận tương tự áp dụng nếu đoạn ảnh hưởng nằm trên sông chính.
- Với công trình rất gần hợp lưu (vị trí A trong Hình 5.3), điều kiện thiết kế do backwater tại hợp lưu quyết định. Trường hợp này về thực chất là phân tích dòng ngay tại hợp lưu và có thể không cần phân tích liên hợp. Nếu còn nghi ngờ, người thiết kế vẫn có thể thực hiện phân tích liên hợp để kiểm chứng.
- Với công trình cách xa (hoặc cao hơn nhiều) so với hợp lưu (vị trí C trong Hình 5.3), công trình nằm ngoài đoạn ảnh hưởng nên không cần phân tích liên hợp. Đây là trường hợp thủy lực sông điển hình trong thiết kế.
Vị trí phương án B trong Hình 5.3 là trường hợp xác suất liên hợp: khoảng cách từ công trình đến hợp lưu x nhỏ hơn \(X_{\max}\) nên công trình nằm trong đoạn ảnh hưởng. Điều kiện thủy lực (ví dụ độ sâu và vận tốc tại vị trí B) phụ thuộc vào dòng chảy tại hợp lưu (xác lập cao độ khống chế hạ lưu) và dòng chảy trên sông nhánh (xác định đường mặt nước từ điểm khống chế hạ lưu tới vị trí thiết kế). Nói ngắn gọn, điều kiện thủy lực tại B là hàm của lưu lượng trên sông chính và sông nhánh.
Trong một bài toán sông “điển hình” (chỉ một dòng), kỹ sư thường theo ba bước:
- Chọn chu kỳ lặp thiết kế phù hợp.
- Ước tính lưu lượng tương ứng với chu kỳ lặp đó.
- Áp lưu lượng này vào phân tích thủy lực của công trình.
Đối với hợp lưu, kỹ sư vẫn chọn chu kỳ lặp thiết kế phù hợp cho vị trí nhưng gọi là chu kỳ lặp theo xác suất liên hợp. Sau đó, thực hiện các phân tích bổ sung để xác định chu kỳ lặp áp dụng cho sông chính và sông nhánh sao cho xác suất liên hợp đạt giá trị mục tiêu. Phần này trình bày hai cách tiếp cận để giải bài toán: kỹ thuật dựa trên copula và định lý xác suất toàn phần.
5.2.1 Thiết kế ngập liên hợp tại hợp lưu
Mục này đưa ra quy trình từng bước hữu ích để phân tích ngập liên hợp tại hợp lưu sông. Cách tiếp cận áp dụng cho nhiều tình huống và mục tiêu thiết kế. Với các dự án nhạy cảm/có tính dễ tổn thương cao (đối với công trình hoặc người tham gia giao thông), người thiết kế nên xem NCHRP (Kilgore et al., 2013) để hiểu rõ cơ sở phương pháp và quy trình áp dụng chi tiết.
Kilgore và cs. (2013) lưu ý quy trình này chỉ áp dụng cho các cặp hợp lưu thỏa ba điều kiện:
- Không lưu vực nào trong cặp bị điều tiết đáng kể (đập/hồ chứa, vận hành dòng chảy).
- Tổng diện tích hai lưu vực < 9.000 dặm² (≈ 23.300 km²).
- Diện tích lưu vực nhỏ hơn trong cặp > 1 dặm² (≈ 2,59 km²).
Hai điều kiện sau ngụ ý các giới hạn tỷ số diện tích lưu vực giữa hai sông hợp lưu.
Khi dùng phân tích xác suất liên hợp cho một vị trí có thể bị ảnh hưởng bởi hợp lưu, kỹ sư thường theo sáu bước (mô tả chi tiết bên dưới):
- Xác định điều kiện thiết kế.
- Tính dải lưu lượng quan tâm.
- Kiểm tra vị trí có nằm trong đoạn ảnh hưởng hay không.
- Xác định các tổ hợp thủy văn có thể xảy ra.
- Ước tính lưu lượng cho từng tổ hợp thủy văn.
- Phân tích thủy lực cho từng tổ hợp thủy văn.
Bước 1. Xác định điều kiện thiết kế.
Người thiết kế chọn điều kiện thiết kế năm phù hợp với vị trí và loại công trình (cầu, cống,…). Bước này giống cho mọi hạng mục vượt sông/kênh, có hay không vấn đề xác suất liên hợp. Trước hết, xác định AEP thiết kế và các tham số liên quan. AEP thiết kế có thể từ 0,1 đến 0,002 (tương ứng 10 năm đến 500 năm). Ở giai đoạn này, thường thực hiện phân tích chi phí–lợi ích để xem xét một phạm vi điều kiện thiết kế.
Người thiết kế cũng lựa chọn giữa cách tiếp cận đại diện (best-fit/representative) và bao (envelope):
- Envelope cho ước lượng bảo thủ hơn, vì đặt một bao thiết kế bao quanh dữ liệu nền.
- Trong đa số tình huống, representative là phù hợp vì cho ước lượng có khả năng xảy ra cao nhất về mặt thống kê có xét đến đặc trưng vị trí.
Nếu cần thận trọng hơn, có thể chọn envelope thay cho representative.
Phân biệt này có thể so sánh với việc áp dụng phương trình hồi quy của USGS để ước tính lưu lượng. Thông thường, kỹ sư dùng giá trị ước tính từ phương trình như giá trị có khả năng xảy ra nhất về mặt thống kê. Tuy nhiên, mỗi phương trình còn kèm sai số chuẩn của phương trình, làm cơ sở để đánh giá độ nhạy của phương án thiết kế trước bất định của lưu lượng thiết kế.
Bước 2. Tính dải lưu lượng quan tâm.
Bốn giá trị lưu lượng—hai trên sông chính và hai trên sông nhánh—xác lập dải lưu lượng cần xét. Trên cả sông chính lẫn sông nhánh, kỹ sư ước tính lưu lượng 2 năm (2-yr) và lưu lượng theo điều kiện thiết kế. Lưu lượng 2 năm là đầu dưới của dải; điều kiện thiết kế (chu kỳ lặp đã chọn ở Bước 1) là đầu trên. Ví dụ, nếu chọn thiết kế 100 năm, thì cần tính sự kiện 2 năm và 100 năm cho cả hai sông hợp lưu.
Phân tích xác suất liên hợp không đòi hỏi kỹ thuật thủy văn đặc biệt để ước tính lưu lượng từ lưu vực. Tùy lưu vực và hướng dẫn áp dụng, kỹ sư chọn bất kỳ phương pháp thích hợp nào để tính đỉnh lũ hoặc thủy đồ. Ví dụ, nếu phương trình hồi quy của USGS phù hợp cho bối cảnh sông suối điển hình, thì cũng chấp nhận được trong bài toán xác suất liên hợp.
Bước 3. Xác định “đoạn ảnh hưởng” (influence reach).
Các kỹ thuật thiết kế theo xác suất liên hợp chỉ hữu ích khi vị trí dự án nằm trong đoạn ảnh hưởng. Để xác định, người thiết kế lập mô hình thủy lực cho vị trí bằng HEC-RAS hoặc công cụ phù hợp khác. Để mô tả đúng tương tác giữa hai sông hợp lưu, cần mở rộng mô hình về phía hạ lưu qua khỏi hợp lưu.
- Đối với sông có công trình thủy lực, mở rộng mô hình về thượng lưu đến mức thường làm trong bài toán sông điển hình—tối thiểu vượt qua phạm vi backwater dự kiến (xem Hình 5.4).
- Đối với sông còn lại (sông hợp lưu), chỉ mở rộng về thượng lưu đến mức hợp lý—nơi tin rằng sông hợp lưu không còn ảnh hưởng đến cao trình mực nước trên sông chính (tức là ngay thượng lưu của đoạn ảnh hưởng, như minh họa ở Hình 5.4).
Sau khi dựng mô hình thủy lực, kỹ sư chạy hai kịch bản thủy văn để xác định công trình có nằm trong đoạn ảnh hưởng hay không. Bảng 5.1 tóm tắt hai kịch bản. Cả hai đều dùng lưu lượng 2 năm cho dòng có đặt công trình; khác nhau ở dòng hợp lưu:
- Kịch bản I: dòng hợp lưu cũng dùng lưu lượng 2 năm.
- Kịch bản II: dòng hợp lưu dùng lưu lượng theo chu kỳ lặp thiết kế.
Bảng 5.1. Lựa chọn xác định đoạn ảnh hưởng
| Kịch bản | Dòng nơi đặt công trình | Dòng hợp lưu |
|---|---|---|
| I | Sự kiện 2 năm (2-yr) | Sự kiện 2 năm (2-yr) |
| II | Sự kiện 2 năm (2-yr) | Chu kỳ lặp thiết kế (design return period) |
Kỹ sư so sánh cao trình mực nước tại vị trí công trình giữa hai kịch bản:
- Nếu giống nhau, vị trí nằm ngoài đoạn ảnh hưởng (không bị backwater từ dòng hợp lưu), không cần phân tích xác suất liên hợp.
- Nếu khác nhau, vị trí nằm trong đoạn ảnh hưởng và có thể áp dụng quy trình thiết kế theo xác suất liên hợp.
Đánh giá “khác nhau” đến mức nào là đủ phụ thuộc mục đích phân tích, sai số tiềm tàng của ước tính lưu lượng và độ nhạy của điều kiện thủy lực đối với các ước tính đó. Công thức (5.1) là quy tắc thực hành:
$$\text{WSE}_{II}-\text{WSE}_{I} \;\ge\; \max\!\big(H,\; \text{WSE}_{I+10\%}-\text{WSE}_{I}\big) \tag{5.1}$$
trong đó:
\(\text{WSE}_{I}\) = cao trình mực nước tại vị trí theo kịch bản I, ft (m);
\(\text{WSE}_{II}\) = cao trình mực nước tại vị trí theo kịch bản II, ft (m);
\(\text{WSE}_{I+10\%}\) = cao trình mực nước tại vị trí theo kịch bản I nhưng tăng 10% lưu lượng trên cả hai dòng góp nước, ft (m);
H = mức thay đổi cao trình tham chiếu (lấy 0,2 ft ≈ 0,06 m).
\(\text{WSE}_{I+10\%}\) biểu thị độ nhạy của cao trình mực nước với sai số ước lượng lưu lượng; còn H cho một ngưỡng tối thiểu khi hệ thống kém nhạy với lưu lượng. Khi phân vân về áp dụng quy tắc này, người thiết kế thường giả định vị trí nằm trong đoạn ảnh hưởng và tiếp tục phân tích xác suất liên hợp.
Khi thiết lập HEC-RAS hoặc mô hình thủy lực khác, người thiết kế áp lưu lượng tương ứng cho đoạn thượng lưu của hợp lưu trên sông chính và sông nhánh; lưu lượng dưới hợp lưu được xác định từ tổng hợp lưu lượng của hai dòng.
Bước 4. Xác định các tổ hợp thủy văn.
Các tổ hợp lưu lượng thích hợp cần xét cho một cặp sông hợp lưu phụ thuộc vào mức độ tương quan giữa các mô hình lũ của chúng. Dựa trên cơ sở dữ liệu nghiên cứu và các phân tích làm nền cho phương pháp này, kỹ sư có thể ước lượng mức tương quan thông qua tỷ số diện tích lưu vực và tổng diện tích lưu vực hợp lại. Tỷ số diện tích lưu vực, \(R_A\), được tính bằng diện tích lưu vực lớn hơn chia cho diện tích lưu vực nhỏ hơn (Kilgore et al. 2013). Tổng diện tích lưu vực, \(A_{\text{tot}}\), được tính bằng tổng diện tích hai lưu vực. Bảng 5.2 tóm tắt các nhóm lưu vực rút ra từ Kilgore et al. (2013) bằng cách phân tích cơ sở dữ liệu để tìm các điểm gãy quan sát được.
Bảng 5.2. Phân loại lưu vực
| Tỷ số diện tích lưu vực | Tổng diện tích lưu vực | Tổng diện tích lưu vực |
|---|---|---|
| \(A_{\text{tot}} < 350\ \text{mi}^2\) | \(A_{\text{tot}} ≥ 350\ \text{mi}^2\) | |
| RA < 7 | SS | SL |
| RA ≥ 7 | LS | LL |
Nhãn nhóm gồm hai chữ cái. Chữ cái đầu tham chiếu tỷ số diện tích lưu vực: nếu < 7 thì coi là nhỏ và ký hiệu “S”; nếu ≥ 7 thì coi là lớn và ký hiệu “L”. Tương tự, chữ cái thứ hai tham chiếu tổng diện tích lưu vực: nếu < 350 mi² thì dùng “S” (small); nếu không, dùng “L” (large).
Kilgore et al. (2013) đã xây dựng các tổ hợp chu kỳ lặp riêng rẽ trên sông nhánh và sông chính cho các sự kiện thiết kế liên hợp 10, 25, 50, 100 và 500 năm (tóm tắt ở Bảng 5.3 đến Bảng 5.7). Người thiết kế chọn bảng tương ứng với chu kỳ lặp thiết kế liên hợp, xác định nhóm lưu vực trong bảng đó; rồi tùy theo chọn cách tiếp cận đại diện (representative) hay bao (envelope), một danh sách các tổ hợp chu kỳ lặp sẽ được liệt kê. Với chu kỳ lặp liên hợp 10 và 25 năm có ba tổ hợp; còn 50, 100 và 500 năm có năm tổ hợp.
Bảng 5.3. Các tổ hợp chu kỳ lặp cho chu kỳ lặp liên hợp 10 năm
| Nhóm (Category) | Cách tiếp cận (Approach) | Vị trí (Location) | Tổ hợp 1 | Tổ hợp 2 | Tổ hợp 3 |
|---|---|---|---|---|---|
| SS | Representative | Tributary (Sông nhánh) | 3 | 8 | 10 |
| Main (Sông chính) | 10 | 8 | 3 | ||
| Envelope | Tributary | 5 | 9 | 10 | |
| Main | 10 | 9 | 5 | ||
| SL | Representative | Tributary | 2 | 7 | 10 |
| Main | 10 | 7 | 2 | ||
| Envelope | Tributary | 4 | 8 | 10 | |
| Main | 10 | 8 | 4 | ||
| LS | Representative | Tributary | 3 | 8 | 10 |
| Main | 10 | 8 | 3 | ||
| Envelope | Tributary | 5 | 9 | 10 | |
| Main | 10 | 9 | 5 | ||
| LL | Representative | Tributary | 1.25 | 6 | 10 |
| Main | 10 | 6 | 1.25 | ||
| Envelope | Tributary | 2 | 7 | 10 | |
| Main | 10 | 7 | 2 |
(Các số là chu kỳ lặp (năm) áp cho từng dòng tại mỗi tổ hợp.)
Bảng 5.4. Các tổ hợp chu kỳ lặp cho chu kỳ lặp liên hợp 25 năm
| Nhóm (Category) | Cách tiếp cận (Approach) | Vị trí (Location) | Tổ hợp 1 | Tổ hợp 2 | Tổ hợp 3 |
|---|---|---|---|---|---|
| SS | Representative | Tributary (Sông nhánh) | 6 | 19 | 25 |
| Main (Sông chính) | 25 | 19 | 6 | ||
| Envelope | Tributary | 13 | 22 | 25 | |
| Main | 25 | 22 | 13 | ||
| SL | Representative | Tributary | 3 | 17 | 25 |
| Main | 25 | 17 | 3 | ||
| Envelope | Tributary | 10 | 21 | 25 | |
| Main | 25 | 21 | 10 | ||
| LS | Representative | Tributary | 6 | 19 | 25 |
| Main | 25 | 19 | 6 | ||
| Envelope | Tributary | 13 | 22 | 25 | |
| Main | 25 | 22 | 13 | ||
| LL | Representative | Tributary | 1.25 | 14 | 25 |
| Main | 25 | 14 | 1.25 | ||
| Envelope | Tributary | 3 | 17 | 25 | |
| Main | 25 | 17 | 3 |
Ghi chú: SS/SL/LS/LL là các nhóm lưu vực theo tỷ số diện tích lưu vực (\(R_A\)) và tổng diện tích lưu vực \(A_{\text{tot}}\) đã nêu ở Bảng 5.2; “Representative” = phương án đại diện, “Envelope” = phương án bao.
Bảng 5.5. Các tổ hợp chu kỳ lặp cho chu kỳ lặp liên hợp 50 năm
| Nhóm (Category) | Cách tiếp cận (Approach) | Vị trí (Location) | Tổ hợp 1 | Tổ hợp 2 | Tổ hợp 3 | Tổ hợp 4 | Tổ hợp 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SS | Representative | Tributary (Sông nhánh) | 11 | 31 | 38 | 43 | 50 |
| Main (Sông chính) | 50 | 43 | 38 | 31 | 11 | ||
| Envelope | Tributary | 25 | 39 | 43 | 46 | 50 | |
| Main | 50 | 46 | 43 | 39 | 25 | ||
| SL | Representative | Tributary | 8 | 24 | 34 | 42 | 50 |
| Main | 50 | 42 | 34 | 24 | 8 | ||
| Envelope | Tributary | 20 | 35 | 41 | 45 | 50 | |
| Main | 50 | 45 | 41 | 36 | 20 | ||
| LS | Representative | Tributary | 11 | 31 | 38 | 43 | 50 |
| Main | 50 | 43 | 38 | 31 | 11 | ||
| Envelope | Tributary | 25 | 39 | 43 | 46 | 50 | |
| Main | 50 | 46 | 43 | 39 | 25 | ||
| LL | Representative | Tributary | 2 | 19 | 27 | 39 | 50 |
| Main | 50 | 39 | 27 | 19 | 2 | ||
| Envelope | Tributary | 4 | 25 | 33 | 40 | 50 | |
| Main | 50 | 40 | 33 | 25 | 4 |
Bảng 5.6. Các tổ hợp chu kỳ lặp cho chu kỳ lặp liên hợp 100 năm
| Nhóm (Category) | Cách tiếp cận (Approach) | Vị trí (Location) | Tổ hợp 1 | Tổ hợp 2 | Tổ hợp 3 | Tổ hợp 4 | Tổ hợp 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SS | Representative | Tributary (Sông nhánh) | 20 | 62 | 75 | 86 | 100 |
| Main (Sông chính) | 100 | 86 | 75 | 62 | 20 | ||
| Envelope | Tributary | 50 | 77 | 86 | 92 | 100 | |
| Main | 100 | 92 | 86 | 77 | 50 | ||
| SL | Representative | Tributary | 9 | 52 | 67 | 81 | 100 |
| Main | 100 | 81 | 67 | 52 | 9 | ||
| Envelope | Tributary | 39 | 72 | 83 | 91 | 100 | |
| Main | 100 | 91 | 83 | 72 | 39 | ||
| LS | Representative | Tributary | 20 | 62 | 75 | 86 | 100 |
| Main | 100 | 86 | 75 | 62 | 20 | ||
| Envelope | Tributary | 50 | 77 | 86 | 92 | 100 | |
| Main | 100 | 92 | 86 | 77 | 50 | ||
| LL | Representative | Tributary | 2 | 37 | 54 | 79 | 100 |
| Main | 100 | 79 | 54 | 37 | 2 | ||
| Envelope | Tributary | 7 | 50 | 66 | 79 | 100 | |
| Main | 100 | 79 | 66 | 50 | 7 |
Ghi chú: các số trong bảng là chu kỳ lặp (năm) áp cho sông nhánh và sông chính ở từng tổ hợp; “Representative” = phương án đại diện, “Envelope” = phương án bao.
Bảng 5.7. Các tổ hợp chu kỳ lặp cho chu kỳ lặp liên hợp 500 năm
| Nhóm (Category) | Cách tiếp cận (Approach) | Vị trí (Location) | Tổ hợp 1 | Tổ hợp 2 | Tổ hợp 3 | Tổ hợp 4 | Tổ hợp 5 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SS | Representative | Tributary (Sông nhánh) | 98 | 308 | 376 | 429 | 500 |
| Main (Sông chính) | 500 | 429 | 376 | 308 | 98 | ||
| Envelope | Tributary | 249 | 385 | 430 | 468 | 500 | |
| Main | 500 | 468 | 430 | 385 | 249 | ||
| SL | Representative | Tributary | 39 | 247 | 334 | 410 | 500 |
| Main | 500 | 410 | 334 | 247 | 39 | ||
| Envelope | Tributary | 200 | 361 | 414 | 453 | 500 | |
| Main | 500 | 453 | 414 | 361 | 200 | ||
| LS | Representative | Tributary | 98 | 308 | 376 | 429 | 500 |
| Main | 500 | 429 | 376 | 308 | 98 | ||
| Envelope | Tributary | 249 | 385 | 430 | 468 | 500 | |
| Main | 500 | 468 | 430 | 385 | 249 | ||
| LL | Representative | Tributary | 5 | 129 | 269 | 349 | 500 |
| Main | 500 | 349 | 269 | 129 | 5 | ||
| Envelope | Tributary | 30 | 246 | 327 | 395 | 500 | |
| Main | 500 | 395 | 327 | 246 | 30 |
Các số trong bảng là chu kỳ lặp (năm) áp cho sông nhánh và sông chính ở từng tổ hợp; “Representative” = phương án đại diện, “Envelope” = phương án bao.
Bước 5. Ước tính lưu lượng cho các tổ hợp.
Tiếp theo, kỹ sư ước tính các lưu lượng tương ứng với các chu kỳ lặp trong từng tổ hợp bằng phương pháp thủy văn đã chọn ở Bước 2. Vì tập hợp tổ hợp có thể bao gồm những chu kỳ lặp không có sẵn để ước tính trực tiếp bằng các phương pháp thông dụng, trong các trường hợp đó kỹ sư sẽ nội suy. Hình 5.5 minh họa các đường tần suất lưu lượng mẫu cho một sông nhánh và một sông chính giả định. Các điểm chấm là các chu kỳ lặp thường có sẵn từ các kỹ thuật thủy văn khác nhau: 2-, 10-, 25-, 50-, và 100 năm. Các đường cong biểu diễn khoảng giá trị nội suy giữa các điểm đó.
Khi cần dùng chu kỳ lặp khác (ví dụ 77 năm), lưu lượng tương ứng được nội suy giữa các giá trị 50 năm và 100 năm theo (5.2)–(5.3):
$$\log Q_x =\frac{\log T_x-\log T_L}{\log T_H-\log T_L}\,(\log Q_H-\log Q_L)+\log Q_L \tag{5.2} $$
$$Q_x=10^{\log Q_x} \tag{5.3}$$
trong đó:
\(Q_x\) = lưu lượng ứng với chu kỳ lặp x, ft³/s (m³/s);
\(Q_H\) = lưu lượng đã biết tại chu kỳ lặp lớn hơn x, ft³/s (m³/s);
\(Q_L\) = lưu lượng đã biết tại chu kỳ lặp nhỏ hơn x, ft³/s (m³/s);
\(T_x\) = chu kỳ lặp cần tính, năm;
\(T_H\) = chu kỳ lặp của \(Q_H\), năm;
\(T_L\) = chu kỳ lặp của \(Q_L\), năm.
Nội suy tuyến tính trong không gian log–log như ở (5.2) cho xấp xỉ lưu lượng tại các chu kỳ lặp trung gian. Trong đa số trường hợp, xấp xỉ này phù hợp để xác định các tổ hợp lưu lượng như đã mô tả trước đó. Tuy nhiên, kỹ sư có thể thay giá trị 2 năm cho 1,25 năm thay vì dùng công thức nếu việc dùng lưu lượng lớn hơn cho ra điều kiện thủy lực bảo thủ. Lưu ý: lưu lượng lớn hơn có thể bảo thủ về độ sâu nước nhưng không nhất thiết bảo thủ về vận tốc.
Đối với nhóm lưu vực LL theo phương án đại diện (representative), kỹ sư cần ước tính lưu lượng 1,25 năm khi xét các chu kỳ lặp liên hợp 10 năm (Bảng 5.3) và 25 năm (Bảng 5.4). Lưu lượng 1,25 năm có thể tính bằng ngoại suy từ lưu lượng 2 năm và 10 năm như sau:
$$Q_{1.25}=10^{\,1.2891\,\log_{10} Q_{2}\;-\;0.2891\,\log_{10} Q_{10}} \tag{5.4}$$
trong đó:
\(Q_{1.25}\) = lưu lượng 1,25 năm, ft³/s (m³/s);
\(Q_{2}\) = lưu lượng 2 năm, ft³/s (m³/s);
\(Q_{10}\) = lưu lượng 10 năm, ft³/s (m³/s).
Ngoại suy tuyến tính trong không gian log–log theo (5.4) cho xấp xỉ lưu lượng tại chu kỳ lặp 1,25 năm. Thông thường, xấp xỉ này phù hợp để xác định các tổ hợp lưu lượng ở Bước 3. Kỹ sư có thể đánh giá thêm ảnh hưởng đến lưu lượng bằng các phương pháp nội suy/khớp đường cong khác nếu cần.
Bước 6. Phân tích các tổ hợp.
Sau khi xây dựng các cặp lưu lượng cho những tổ hợp có thể xảy ra, kỹ sư dùng lại mô hình thủy lực ở Bước 3 cho mỗi tổ hợp. Tùy mục tiêu thiết kế (cao trình hay vận tốc) và vị trí công trình trong đoạn ảnh hưởng, sẽ có một tổ hợp tạo ra điều kiện bất lợi nhất cho mục tiêu đó.
Khi cao trình lũ là mối quan tâm, chọn tổ hợp có cao trình lớn nhất để đánh giá tác động. Tương tự, nếu quan tâm vận tốc tại vị trí, chọn tổ hợp có vận tốc lớn nhất. Với xói lở (phụ thuộc cả cao trình và vận tốc), ước tính xói cho từng tổ hợp và lấy giá trị lớn nhất làm cơ sở thiết kế. Điều kiện cực trị cho mục tiêu thiết kế tương ứng được coi là điều kiện thiết kế tại chu kỳ lặp liên hợp đã chọn. Lưu ý: các mục tiêu khác nhau (cao trình, vận tốc, xói) có thể do những tổ hợp khác nhau chi phối.
5.2.2 Ví dụ thiết kế
Mục này đưa ra hai ví dụ minh họa quy trình phân tích xác suất liên hợp cho các dòng sông hợp lưu, dựa trên các lưu vực thực tế ở Washington và New Jersey. Bên cạnh phân tích thủy văn, việc hoàn tất một bài toán xác suất liên hợp còn phụ thuộc vào việc áp dụng HEC-RAS hoặc mô hình thủy lực khác. Tuy nhiên, vì cách triển khai mô hình thủy lực sông trong bối cảnh phân tích xác suất liên hợp không duy nhất, các ví dụ này không trình bày các phân tích HEC-RAS thực địa; thay vào đó, chúng dùng dữ liệu tổng hợp nhưng hiện thực, đại diện cho kết quả đầu ra của mô hình thủy lực, để minh họa quy trình.
Ví dụ 5.1: Phân tích xác suất liên hợp cho các sông hợp lưu
Mục tiêu: Ước tính các tổ hợp xác suất liên hợp tương ứng với tiêu chuẩn thiết kế 50 năm cho một cây cầu giả định bắc qua suối Mineral ở thượng lưu hợp lưu với sông Nisqually, bang Washington.
Cho trước:
* Diện tích lưu vực của suối Mineral: 70,3 dặm².
* Diện tích lưu vực của sông Nisqually: 133 dặm².
Hình 5.6 cung cấp ảnh nhìn từ trên không của khu vực hợp lưu.
Bước 1. Xác định điều kiện thiết kế.
Chu kỳ lặp thiết kế theo xác suất liên hợp được lấy trùng với chu kỳ lặp dùng cho loại công trình trong bài toán sông điển hình. Ở ví dụ này dùng chu kỳ lặp 50 năm; do đó chọn 50 năm làm điều kiện thiết kế cho phân tích xác suất liên hợp.
Vì dự án đề xuất không có yếu tố buộc phải dùng cách tiếp cận bảo thủ hơn, nên chọn phương án đại diện (representative approach).
Bước 2. Tính dải lưu lượng quan tâm.
Dải lưu lượng cần xét: từ 2 năm đến 50 năm (điều kiện thiết kế). Kỹ sư ước tính các giá trị này bằng phương pháp thủy văn phù hợp tại vị trí. Một phương pháp chấp nhận được ở đây là các phương trình hồi quy của USGS cho khu vực (Sumioka et al., 1998). Cặp lưu vực nằm trong vùng 2 của USGS, áp dụng phương trình hồi quy:
$$Q_T = a\,A^{b_1}\,P_M^{b_2}$$
trong đó:
\(Q_T\) = lưu lượng thiết kế ứng với chu kỳ lặp T, ft³/s (m³/s);
A = diện tích lưu vực, dặm²;
\(P_M\) = lượng mưa năm trung bình, inch;
\(a, b_1, b_2\) = hằng số hồi quy.
Bảng 5.8 cung cấp các hằng số hồi quy. Lượng mưa năm trung bình của Mineral Creek và sông Nisqually lần lượt là 98 và 94 inch. Bảng 5.9 tóm tắt kết quả tính từ các phương trình USGS cho dữ liệu tại vị trí này.
Bảng 5.8. Hằng số hồi quy cho Nisqually/Mineral
| Chu kỳ lặp (năm) | a | b₁ | b₂ |
|---|---|---|---|
| 2 | 0.090 | 0.877 | 1.51 |
| 10 | 0.129 | 0.868 | 1.57 |
| 25 | 0.148 | 0.864 | 1.59 |
| 50 | 0.161 | 0.862 | 1.61 |
| 100 | 0.174 | 0.861 | 1.62 |
Bảng 5.9. Dải lưu lượng Nisqually/Mineral
| Chu kỳ lặp (năm) | Lưu lượng (ft³/s) Sông Nisqually | Lưu lượng (ft³/s) Mineral Creek |
|---|---|---|
| 2 | 6,260 | 3,810 |
| 50 | 16,400 | 10,100 |
Bước 3. Xác định vị trí có nằm trong đoạn ảnh hưởng hay không.
Kỹ sư thiết lập một mô hình thủy lực HEC-RAS phù hợp cho khu vực. Vì cầu dự kiến đặt trên suối Mineral, hai kịch bản sau được phân tích trong mô hình:
- Kịch bản I với lưu lượng 2 năm trên sông Nisqually và lưu lượng 2 năm trên suối Mineral.
- Kịch bản II với lưu lượng 50 năm trên sông Nisqually và lưu lượng 2 năm trên suối Mineral.
Kỹ sư trích xuất cao trình mực nước (WSE) tại vị trí cầu đề xuất từ hai lần chạy kịch bản và tính chênh lệch (WSE_II – WSE_I). Bảng 5.10 tóm tắt dữ liệu này. Chênh lệch cao trình mực nước giữa kịch bản I và II là 0.5 ft. Theo phương trình 5.1, chênh lệch này lớn hơn giá trị thay đổi cao trình tham chiếu H = 0.2 ft. Do đó, phương trình 5.1 thỏa và vị trí nằm trong đoạn ảnh hưởng.
Với kết luận này, kịch bản I không cần chạy lại với lưu lượng tăng 10%. Tuy nhiên, để minh họa, Bảng 5.10 tóm tắt kết quả khi chạy kịch bản I+10% với các giá trị giả định của cao trình mực nước. Phương trình 5.1 vẫn đúng đối với vị trí này; vị trí nằm trong đoạn ảnh hưởng trong khoảng lưu lượng quan tâm. (Không có gì bất lợi khi thực hiện phân tích xác suất đồng thời cho một vị trí nằm ngoài đoạn ảnh hưởng xét về kết quả, vì một trong các tổ hợp lưu lượng là tương đương với tình huống sông ngòi điển hình.)
Bảng 5.10. Xác định đoạn ảnh hưởng Nisqually/Mineral.
| Kịch bản | Chu kỳ lặp suối Mineral | Chu kỳ lặp sông Nisqually | Lưu lượng suối Mineral (ft³/s) | Lưu lượng sông Nisqually (ft³/s) | Cao trình mực nước (ft) |
|---|---|---|---|---|---|
| I | 2 năm | 2 năm | 3,810 | 6,260 | 28.0 |
| II | 2 năm | 50 năm | 3,810 | 16,400 | 28.5 |
| I+10% | 2 năm + 10%* | 2 năm + 10%* | 4,190 | 6,890 | 28.1 |
* tăng 10% lưu lượng so với giá trị 2 năm (không phải thay đổi chu kỳ lặp).
Bước 4. Xác định tổ hợp thủy văn.
Trong ví dụ này, tỷ số diện tích lưu vực \(R_A\) bằng 133/70.3 = 1.9 và diện tích tổng \(A_{\text{tot}}\) bằng 133+70.3=203 mi2. Từ Bảng 5.2, có thể thấy vị trí thuộc nhóm SS.
Đối với chu kỳ lặp thiết kế đồng thời 50 năm, các tổ hợp thủy văn tiềm năng liên quan được liệt kê ở Bảng 5.5. Với loại lưu vực SS và dùng phương pháp đại diện, có 5 tổ hợp khả dĩ.
- Tổ hợp 1: chu kỳ lặp 11 năm trên suối Mineral và 50 năm trên sông Nisqually.
- Tổ hợp 2 → 5: lần lượt tăng chu kỳ lặp trên suối Mineral và giảm chu kỳ lặp trên sông Nisqually.
Tất cả các tổ hợp đều biểu diễn chu kỳ lặp đồng thời 50 năm.
Bước 5. Ước tính lưu lượng cho các tổ hợp thủy văn.
Trong ví dụ, sẽ ước tính lưu lượng 11, 31, 38, 43 và 50 năm trên cả suối Mineral và sông Nisqually. Trước đó, lưu lượng 50 năm đã được ước tính bằng các phương trình USGS thích hợp ở Bước 2. Cùng bộ phương trình USGS này dùng để ước tính lưu lượng 10 và 25 năm; sau đó nội suy để suy ra các lưu lượng 11, 31, 38, 43 năm. Bảng 5.11 cho kết quả khi áp dụng các phương trình USGS.
Bảng 5.11. Lưu lượng Nisqually/Mineral.
| Chu kỳ lặp | Lưu lượng sông Nisqually (ft³/s) | Lưu lượng suối Mineral (ft³/s) |
|---|---|---|
| 10 | 11,300 | 6,920 |
| 25 | 13,900 | 8,550 |
| 50 | 16,400 | 10,100 |
Lưu lượng cho các giá trị trung gian được tính bằng phương trình 5.2 và 5.3. Ví dụ, lưu lượng tương ứng chu kỳ lặp 38 năm của sông Nisqually (dùng cho tổ hợp 3) được tính như sau:
\(\log Q_{38} = \frac{\log(38)-\log(25)}{\log(50)-\log(25)}\,[\log(16{,}400)-\log(13{,}900)] + \log(13{,}900)\)
\(\log Q_{38} = \frac{1.580-1.398}{1.699-1.398}\,(4.215-4.143) + 4.143 = 4.186\)
\(Q_{38}=10^{\log Q_{38}}=10^{4.186}=15{,}346 \approx 15{,}300\)
Dùng cùng quy trình, các lưu lượng còn lại được tính và tóm tắt trong Bảng 5.12.
Bảng 5.12. Các tổ hợp lưu lượng Nisqually/Mineral.
| Tổ hợp | Chu kỳ lặp suối Mineral (năm) | Chu kỳ lặp sông Nisqually (năm) | Lưu lượng suối Mineral (ft³/s) | Lưu lượng sông Nisqually (ft³/s) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 11 | 50 | 7,070 | 16,400 |
| 2 | 31 | 43 | 9,000 | 15,800 |
| 3 | 38 | 38 | 9,460 | 15,300 |
| 4 | 43 | 31 | 9,740 | 14,600 |
| 5 | 50 | 11 | 10,100 | 11,500 |
Bước 6. Thực hiện phân tích thủy lực cho từng tổ hợp.
Sau khi xác định các cặp lưu lượng cho các tổ hợp thủy văn, lần lượt áp dụng từng cặp vào mô hình thủy lực đã phát triển ở Bước 3. Bảng 5.13 tóm tắt cao trình mực nước (stage) và vận tốc tại vị trí công trình cho từng tổ hợp lưu lượng.
Bảng 5.13. Cao trình và vận tốc cho các tổ hợp Nisqually/Mineral.
| Tổ hợp | Stage (ft) | Vận tốc (ft/s) |
|---|---|---|
| 1 | 28.7 | 14.2 |
| 2 | 29.6 | 11.1 |
| 3 | 30.2 | 10.2 |
| 4 | 30.4 | 9.5 |
| 5 | 29.8 | 11.7 |
Kết quả ví dụ 5.1
Các giá trị cực trị của những biến quan tâm được dùng làm điều kiện thiết kế xác suất đồng thời 50 năm. Với freeboard (khoảng không), biến chi phối là stage; stage lớn nhất lấy từ tổ hợp 4. Với xói (scour), người thiết kế lấy kết quả của cả 5 tổ hợp và tính xói cho từng tổ hợp; giá trị xói lớn nhất được dùng cho thiết kế.
Cần nhớ rằng các giá trị cực trị của độ sâu (stage), vận tốc, hoặc xói có thể không cùng xuất hiện trong cùng một tổ hợp. Không cộng gộp kết quả từ các tổ hợp khác nhau. Ví dụ, không lấy độ sâu lớn nhất của tổ hợp 4 kèm vận tốc lớn nhất của tổ hợp 1 để tính xói; các điều kiện đó không xảy ra đồng thời, nên không đánh giá như thể chúng cùng xảy ra.
Ví dụ 5.2: Phân tích xác suất đồng thời cho các dòng hợp lưu với tỷ số diện tích lớn.
Mục tiêu: Ước tính các tổ hợp xác suất đồng thời cho một công trình cống giả định ở Nhánh Tây (West Branch) của Middle Brook, thượng lưu chỗ hợp lưu với sông Raritan tại New Jersey.
Cho trước:
* Diện tích lưu vực của West Branch of Middle Brook: 2 mi².
* Diện tích lưu vực của sông Raritan: 784 mi². Khoảng 11 mi² của lưu vực sông Raritan không góp nước, nên diện tích hiệu dụng là 773 mi².
Hình 5.7 là ảnh không ảnh chỗ hợp lưu Middle Brook với sông Raritan. Nhánh Tây và Nhánh Đông nhập lại thành Middle Brook.
Bước 1. Xác định điều kiện thiết kế.
Chu kỳ lặp xác suất đồng thời phù hợp bằng chu kỳ lặp dùng cho loại công trình được đánh giá trong điều kiện sông ngòi điển hình. Trong ví dụ này, chọn chu kỳ lặp 25 năm là thích hợp, do đó 25 năm được dùng làm điều kiện thiết kế cho phân tích xác suất đồng thời.
Vì dự án đề xuất không có đặc điểm nào đòi hỏi cách tiếp cận bảo thủ hơn, phương pháp đại diện (representative approach) được chọn.
Bước 2. Tính khoảng lưu lượng cần quan tâm.
Khoảng lưu lượng cần xét là từ trận 2 năm đến 25 năm (điều kiện thiết kế). Các giá trị này được ước tính bằng một phương pháp thủy văn chấp nhận được cho vị trí. Một phương pháp phù hợp tại khu vực này là phương trình hồi quy của USGS (Watson và Schopp, 2009). Cặp lưu vực nằm trong vùng piedmont không bị băng hà của bang New Jersey, nơi áp dụng phương trình hồi quy sau:
\(Q_T \;=\; a\,A^{b_1}\,(ST+1)^{b_2}\,S^{b_3}\,(D+1)^{b_4}\)
trong đó:
- \(Q_T\) = Lưu lượng thiết kế ứng với chu kỳ lặp T, ft³/s
- A = Diện tích thoát nước, mi²
- ST = Tỷ lệ phần trăm basin được che phủ bởi sông suối, hồ và đất ngập nước
- S = Độ dốc basin, ft/mi
- D = Mật độ dân số, người/mi²
- \(a, b_1, b_2, b_3, b_4\) = Hằng số hồi quy
Bảng 5.14 cung cấp các hằng số hồi quy và Bảng 5.15 tóm tắt dữ liệu bổ sung của các lưu vực. Áp dụng các phương trình USGS cho dữ liệu đặc thù vị trí sẽ cho ra khoảng lưu lượng được tóm tắt ở Bảng 5.16.
Bảng 5.14. Hằng số hồi quy cho Raritan/Middle Brook.
| Chu kỳ lặp | a | b₁ | b₂ | b₃ | b₄ |
|---|---|---|---|---|---|
| 2 | 37.8 | 0.753 | -0.054 | 0.251 | 0.127 |
| 5 | 75.3 | 0.741 | -0.084 | 0.254 | 0.104 |
| 10 | 108 | 0.736 | -0.104 | 0.258 | 0.092 |
| 25 | 159 | 0.732 | -0.124 | 0.267 | 0.075 |
| 50 | 204 | 0.729 | -0.144 | 0.267 | 0.070 |
| 100 | 256 | 0.728 | -0.158 | 0.271 | 0.062 |
Bảng 5.15. Dữ liệu lưu vực Raritan/Middle Brook.
| Loại dữ liệu | Sông Raritan | Middle Brook |
|---|---|---|
| Diện tích (mi²) | 773 | 2 |
| Storage (phần trăm) | 14.6 | 22.3 |
| Độ dốc (ft/mi) | 11.0 | 70.2 |
| Mật độ dân số (người/mi²) | 523 | 765 |
Bảng 5.16. Khoảng lưu lượng Raritan/Middle Brook.
| Chu kỳ lặp | Lưu lượng sông Raritan (ft³/s) | Lưu lượng Middle Brook (ft³/s) |
|---|---|---|
| 2 | 19,700 | 360 |
| 25 | 45,000 | 920 |
Bước 3. Xác định vị trí có nằm trong đoạn ảnh hưởng hay không.
Kỹ sư thiết lập một mô hình thủy lực HEC-RAS phù hợp cho vị trí. Vì cầu dự kiến đặt trên West Branch của Middle Brook, hai kịch bản sau được phân tích trong mô hình:
- Kịch bản I: lưu lượng 2 năm trên sông Raritan và 2 năm trên Middle Brook.
- Kịch bản II: lưu lượng 25 năm trên sông Raritan và 2 năm trên Middle Brook.
Cao trình mực nước tại vị trí cầu đề xuất được trích xuất từ hai lần chạy kịch bản và tính chênh lệch (WSEII−WSEI)(\mathrm{WSE}_{II} – \mathrm{WSE}_{I}). Bảng 5.17 tóm tắt dữ liệu này cùng các kết quả giả định của cao trình mực nước. Chênh lệch cao trình giữa kịch bản I và II là 0.4 ft. Theo phương trình 5.1, chênh lệch này lớn hơn giá trị thay đổi cao trình tham chiếu H=0.2 ftH = 0.2\ \text{ft}. Do đó, phương trình 5.1 đúng và vị trí nằm trong đoạn ảnh hưởng.
Bảng 5.17. Xác định đoạn ảnh hưởng Raritan/Middle Brook.
| Kịch bản | Chu kỳ lặp Middle Brook | Chu kỳ lặp sông Raritan | Lưu lượng Middle Brook (ft³/s) | Lưu lượng sông Raritan (ft³/s) | Cao trình mực nước (ft) |
|---|---|---|---|---|---|
| I | 2 năm | 2 năm | 360 | 19,700 | 43.8 |
| II | 2 năm | 25 năm | 360 | 45,000 | 44.2 |
| I+10%* | 2 năm + 10% | 2 năm + 10% | 400 | 21,700 | 43.9 |
* tăng lưu lượng 10% so với kịch bản I (không phải thay đổi chu kỳ lặp).
Dựa trên kết luận trên, không cần chạy lại kịch bản I với lưu lượng tăng 10%. Tuy nhiên, để minh họa, Bảng 5.17 trình bày kết quả khi chạy kịch bản I+10% với cao trình mực nước giả định. Phương trình 5.1 vẫn đúng cho vị trí này; vị trí nằm trong đoạn ảnh hưởng trong khoảng lưu lượng quan tâm. (Không có bất lợi nào khi thực hiện phân tích xác suất đồng thời cho một vị trí nằm ngoài đoạn ảnh hưởng xét về kết quả, vì một trong các tổ hợp lưu lượng tương đương với tình huống sông ngòi điển hình.)
Bảng 5.19. Các tổ hợp lưu lượng Raritan/Middle Brook.
| Tổ hợp | Chu kỳ lặp Middle Brook (năm) | Chu kỳ lặp sông Raritan (năm) | Lưu lượng Middle Brook (ft³/s) | Lưu lượng sông Raritan (ft³/s) |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 1.25 | 25 | 290 | 45,000 |
| 2 | 14 | 14 | 790 | 38,900 |
| 3 | 25 | 1.25 | 920 | 16,500 |
Bước 6. Thực hiện phân tích thủy lực cho từng tổ hợp.
Sau khi xác định các cặp lưu lượng cho các tổ hợp thủy văn, từng cặp được áp dụng vào mô hình thủy lực đã phát triển ở Bước 3. Bảng 5.20 tóm tắt stage (cao trình mực nước) và vận tốc tại vị trí công trình cho mỗi tổ hợp.
Bảng 5.20. Stage và vận tốc cho các tổ hợp Raritan/Middle Brook.
| Tổ hợp | Stage (ft) | Vận tốc (ft/s) |
|---|---|---|
| 1 | 44.2 | 4.9 |
| 2 | 44.8 | 10.8 |
| 3 | 45.0 | 11.8 |
Kết quả ví dụ 5.2:
Các giá trị cực trị của những biến quan tâm được dùng làm điều kiện thiết kế xác suất đồng thời 25 năm. Mỗi tổ hợp có xác suất xảy ra như nhau; do đó, stage 25 năm là 45.0 ft và vận tốc 25 năm là 11.8 ft/s. Các giá trị cực trị này không nhất thiết xuất hiện trong cùng một tổ hợp (trong ví dụ này chúng cùng thuộc tổ hợp 3).
* Với freeboard, biến chi phối là stage; stage lớn nhất lấy từ tổ hợp 3.
* Với xói (scour), tính xói cho cả ba tổ hợp và dùng giá trị xói lớn nhất để thiết kế. Trong ví dụ này, stage và vận tốc lớn nhất đều thuộc tổ hợp 3, nên tổ hợp 3 là trường hợp khống chế cho xói.
Dù không xảy ra trong ví dụ này, cần nhớ rằng các cực trị của độ sâu (stage), vận tốc, hoặc xói có thể đến từ những tổ hợp khác nhau. Không được cộng gộp kết quả từ các tổ hợp khác nhau (ví dụ: không lấy stage lớn nhất của một tổ hợp cộng với vận tốc lớn nhất của tổ hợp khác để tính xói).
5.2.3 Định lý xác suất toàn phần
Định lý xác suất toàn phần đã được áp dụng tại các hợp lưu sông (ví dụ: Dyhouse 1985; Pingel và Ford 2004). Kỹ sư áp dụng phương pháp xác suất toàn phần để tính xác suất đồng thời theo thủ tục mô tả trong EM 1110-2-1415 (USACE 1993). Phương pháp này cũng có trong chương trình máy tính HEC-SSP của USACE. Mục tiêu của phương pháp, như trình bày trong mục này, là xây dựng hàm phân phối tích lũy (CDF) cho stage (cao trình mực nước) của phụ lưu nhằm đánh giá ngập tại vị trí đường băng qua phụ lưu, nơi chịu ảnh hưởng đồng thời của cao trình mực nước sông chính ở hạ lưu và lưu lượng của phụ lưu.
Nền tảng của phương pháp xác suất toàn phần là định lý xác suất toàn phần:
$$P[B] \;=\; \sum_i P\!\left(B\mid A_i\right)\,P\!\left(A_i\right) \tag{5.5}$$
trong đó:
P[B] = Xác suất biến cố BB xảy ra
\(P[B\mid A_i]\) = Xác suất BB xảy ra khi \(A_i\) đã xảy ra
\(P[A_i]\) = Xác suất biến cố \(A_i\) xảy ra
Đối với biến liên tục, phương trình (5.5) được viết:
$$P[B] \;=\; \int_A P(B\mid A)\,P(A)\,dA \tag{5.6}$$
Áp dụng phương trình (5.5) hoặc (5.6) trên toàn miền giá trị của biến B sẽ cho ra hàm mật độ xác suất (PDF) của B như minh họa ở Hình 5.8. Dáng hình của PDF trong hình chỉ mang tính giả định; dạng thực tế phụ thuộc vào đặc trưng thống kê của biến.
Hypothetical probability density function.
PDF được chuyển thành CDF bằng cách ước lượng xác suất không vượt cho từng giá trị của B. Về mặt khái niệm, xác suất không vượt là diện tích dưới đường PDF ở bên trái giá trị B. Thực hiện phân tích này trên toàn miền của B sẽ cho ra một CDF như ở Hình 5.9. Một lần nữa, hình minh họa là giả định và dạng của nó phụ thuộc vào hình dạng của PDF.
Thường mong muốn biểu diễn CDF theo xác suất vượt \(P_e\) thay vì xác suất không vượt \(P_{ne}\). Việc chuyển đổi rất đơn giản vì \(P_e + P_{ne} = 1\). Hình 5.9 cho thấy kết quả bằng cách thêm trục tung thứ hai (đối với \(P_e\)) với các giá trị số đảo chiều so với trục tung thứ nhất (đối với \(P_{ne}\)).
Như đã nêu, mục tiêu áp dụng phương pháp xác suất toàn phần ở đây là xây dựng CDF cho stage (cao trình mực nước) của phụ lưu tại vị trí quan tâm. Do đó, biến B trong phần thảo luận trước chính là stage của phụ lưu, \(y_T\). Phương trình 5.5 trở thành:
$$P[y_T] \;=\; \sum_k P\!\big[y_T \,\big|\, Q_{M,k}\big]\; P\!\big(Q_{M,k}\big) \tag{5.7}$$
trong đó:
\(P[y_T]\) = Xác suất stage \(y_T\) sẽ xảy ra
\(P[y_T \mid Q_{M,k}]\) = Xác suất stage \(y_T\) sẽ xảy ra khi lưu lượng sông chính \(Q_{M,k}\) đã xảy ra
\(P[Q_{M,k}]\) = Xác suất lưu lượng sông chính \(Q_{M,k}\) sẽ xảy ra
Vì stage của phụ lưu \(y_T\) là hàm của cả lưu lượng sông chính (\(Q_M\)) và lưu lượng phụ lưu (\(Q_T\)), nên phương trình 5.7 cũng có thể được viết theo \(Q_T\) thay vì \(Q_M\). Dạng biểu diễn ưa dùng phụ thuộc vào việc dòng nào được xem là biến chi phối. Gần vị trí hợp lưu, \(Q_M\) có thể là biến chi phối; còn gần đầu thượng lưu của đoạn ảnh hưởng, \(Q_T\) có thể chi phối.
Chỉ số dưới i biểu thị chỉ mục chạy từ 1 đến n, là số khoảng (bin) mà biến \(Q_M\) được chia. \(Q_{M,i}\) là giá trị chỉ số (index value) của bin đó. Các bin trong phân tích này được chọn dựa trên các AEP (Annual Exceedance Probability – xác suất vượt hàng năm) mà người thiết kế quan tâm khi phân tích ngập đồng thời. Bảng 5.21 tóm tắt 7 bin theo giá trị chỉ số AEP và miền AEP. “Giá trị chỉ số AEP của bin” được tính bằng trung bình log (cơ số 10) của cận trên và cận dưới của miền AEP của bin.
Ví dụ bin 3 bao gồm các lưu lượng có AEP từ 0.063 đến 0.141, với giá trị chỉ số là AEP = 0.100. Quy ra chu kỳ lặp, bin 3 phủ từ 16 năm đến 7 năm, và giá trị chỉ số tương ứng lưu lượng 10 năm.
Bảng 5.21. Các bin AEP.
Bảng. Các bin AEP
| Số bin | AEP của bin (Giá trị chỉ số) | Khoảng AEP của bin | \(P[Q_{M,i}]\) |
|---|---|---|---|
| 1 | 0.500 | 0.316 > AEP ≥ 1.000 | 0.684 |
| 2 | 0.200 | 0.141 > AEP ≥ 0.316 | 0.175 |
| 3 | 0.100 | 0.063 > AEP ≥ 0.141 | 0.078 |
| 4 | 0.040 | 0.028 > AEP ≥ 0.063 | 0.035 |
| 5 | 0.020 | 0.014 > AEP ≥ 0.028 | 0.014 |
| 6 | 0.010 | 0.004 > AEP ≥ 0.014 | 0.010 |
| 7 | 0.002 | 0.000 > AEP ≥ 0.004 | 0.004 |
Để áp dụng phương trình 5.7, kỹ sư cần ước lượng \(P[Q_{M,i}]\) và \(P[y_T \mid Q_{M,i}]\). Trong ví dụ minh họa này, Bảng 5.21 cho \(P[Q_{M,i}]\) bằng bề rộng của miền AEP của từng bin. Chẳng hạn, xác suất để một lưu lượng rơi vào bin 3 chính là độ rộng của miền đó: 0.141 – 0.063 = 0.078.
\(P[y_T \mid Q_{M,i}]\) là xác suất có điều kiện của việc xuất hiện stage \(y_T\) khi lưu lượng sông chính rơi vào bin i. Tuy nhiên, khi có dòng chảy đồng thời, \(y_T\) là một hàm của cả lưu lượng phụ lưu \(Q_T\) và lưu lượng sông chính \(Q_M\). Mối quan hệ liên kết này (gọi là “linking relationship”) thường được thiết lập bằng mô hình HEC-RAS tại vị trí hợp lưu, với \(Q_T\) và \(Q_M\) làm đầu vào. Về mặt hàm số, quan hệ được biểu diễn như sau:
$$y_T = f(Q_T,\;Q_M) \tag{5.8}$$
trong đó:
\(y_T\) = stage của phụ lưu
\(Q_T\) = lưu lượng phụ lưu
\(Q_M\) = lưu lượng sông chính
Dù quan hệ liên kết là nền tảng để áp dụng phương pháp xác suất toàn phần, bản thân nó không cung cấp trực tiếp xác suất có điều kiện \(P[y_T\!\mid\!Q_{M,i}]\). Một số ứng dụng thực tế yêu cầu xây dựng ma trận xác suất có điều kiện (conditional probability matrices). Kilgore et al. (2013) trình bày các ma trận như vậy áp dụng cho nhiều tình huống tại Hoa Kỳ và có thể dùng làm ví dụ.
5.3 Ngập do sông/kèm nước dâng bão (Compound Flooding)
Compound flooding ven biển đề cập đến sự tương tác giữa nước dâng bão (storm surge) và dòng chảy mưa từ các lưu vực đổ ra biển (FHWA 2020). Các mô phỏng kết hợp thủy văn, thủy lực và thủy triều cho thấy mưa–dòng chảy có thể ảnh hưởng mạnh đến nước ven bờ và nước dâng do bão thường gây mực nước cao trong những con sông chịu chi phối bởi thủy triều (tidally-influenced hoặc tidally-dominated) mà bình thường sẽ thấp hơn. Địa hình khu vực, đặc biệt độ cao thấp dần từ vùng duyên hải, cũng như độ trễ thời gian giữa đợt mưa và đỉnh nước dâng bão có thể làm gia tăng ngập ven biển (FHWA 2020).
Môi trường của sông chịu ảnh hưởng/chi phối bởi thủy triều khác với dòng chảy thuần túy trong nội địa. Các sông chi phối bởi thủy triều chịu tác động: (FHWA 2021a)
- Biến thiên theo thủy triều của mực nước và hướng dòng chảy.
- Sóng và điều kiện thời tiết thay đổi theo ngày, theo mùa, và theo thập kỷ (ví dụ El Niño ở bờ Tây hoặc North Atlantic Oscillation ở bờ Đông).
- Ngập ven biển do nước dâng bão.
Các sông chịu ảnh hưởng thủy triều (tidally-influenced rivers) khác ở chỗ dòng chảy phần lớn vẫn một chiều; các dao động thủy triều thông thường chỉ làm giảm dòng chảy sông trong một phần chu kỳ thủy triều chứ không đảo chiều. Tuy vậy, chúng vẫn có thể chịu tác động dài hạn của sóng do thời tiết và ngập ven biển, dẫn tới đảo chiều dòng chảy trong các sự kiện cực đoan. Lực thủy lực do nước dâng bão ven biển (mực nước, dòng chảy, sóng) có thể lớn hơn lực trong các đoạn sông thuần fluvial, và có thể ảnh hưởng đến các cây cầu cách bờ biển nhiều dặm. Mực nước ven biển dâng cao đóng vai trò điều kiện hạ lưu đối với dòng chảy do mưa trong các lưu vực ven biển: trước khi nước dâng rút, nó tạo ra điều kiện backwater lớn hơn, làm tăng cao độ ngập so với trường hợp không có nước dâng bão. Tùy địa hình bờ biển và địa hình đáy (bathymetry), lượng nước ngọt chảy ra biển lớn cũng có thể làm mực nước vùng ven bờ cao hơn so với chỉ có nước dâng bão.
Tương tự ngập đồng thời trên sông (Mục 5.2), ngập hợp phần ven biển (coastal compound flooding) phụ thuộc vào mức độ tương quan giữa mưa và nước dâng bão. Sự phụ thuộc này gắn với đặc trưng của cơn bão (ví dụ: kích thước, tốc độ, hướng, loại), cũng như địa hình bờ biển và bathymetry. Chồng lên đó là chu kỳ triều (lên–xuống) diễn ra đều đặn.
Đánh giá định lượng ngập hợp phần ven biển nhạy cảm cao do số lượng yếu tố tham gia rất lớn. Gori et al. (2020) ghép lỏng các mô hình thủy văn–thủy lực–thủy động lực để phân tích 6 sự kiện ngập hợp phần ven biển do bão nhiệt đới đổ bộ gần cửa sông Cape Fear (Bắc Carolina). Thử nghiệm các tổ hợp mưa trực tiếp, dòng chảy sông và nước dâng bão tại các mốc lý trình cố định (tới 1.2 dặm sông) cho thấy thủy triều làm thay đổi mức độ nghiêm trọng của ngập hợp phần. Nhiều nghiên cứu khác cũng xem xét ngập hợp phần ven biển (ví dụ Karim & Mimura 2008; Hasegawa et al. 2011; Bilskie et al. 2016; Sanchez et al. 2019; Wobus et al. 2021; Kumbier et al. 2018). Sultana et al. (2018) đưa ra giả thuyết rằng **lưu vực lớn nhưng phản ứng nhanh có xu hướng tạo ra kịch bản xấu nhất cho ngập hợp phần do nước dâng bão + mưa.
Chúng ta rút ra điều gì?
Nghiên cứu trình bày trong mục này sử dụng nhiều cách tiếp cận để hiểu sâu hơn hiện tượng ngập hợp phần (compound flooding) phức tạp:
* Mô phỏng các kịch bản giả định về nước dâng bão và mưa trong tương lai.
* Phân tích các sự kiện lịch sử có tính hợp phần.
* Xem xét các nghiên cứu thống kê theo vùng/quốc gia dựa trên dữ liệu lịch sử.
Nghiên cứu cũng cho thấy ngập hợp phần không phải chỉ đơn giản là cộng tác động của từng thành phần (nước dâng bão + mưa); thời điểm xảy ra và các yếu tố khác cũng chi phối kết quả.
Nadal-Caraballo và cộng sự (2022) đã định lượng rủi ro kết hợp giữa bão nhiệt đới và lũ sông Mississippi trong khu vực Greater New Orleans, đồng thời phân tích bổ sung nguy cơ bão nhiệt đới trên một vùng biển rộng ngoài khơi Louisiana. Họ áp dụng Khung Phân tích Nguy cơ Ven biển theo Xác suất (Probabilistic Coastal Hazard Analysis Framework) tích hợp các thành phần sau:
- Mô tả khí hậu bão khu vực (regional storm climatology).
- Phân bố biên của các tham số cưỡng bức khí quyển của bão nhiệt đới (TC).
- Phát triển bộ bão tổng hợp (synthetic TCs).
- Mô hình hóa phụ thuộc giữa các tham số của TC.
- Phân tích xác suất đồng thời giữa cưỡng bức khí quyển và đáp ứng thủy động lực.
- Mô phỏng mô hình số độ phân giải cao.
- Siêu mô hình (metamodeling) để dự báo đáp ứng của bão.
- Định lượng bất định gắn với tính ngẫu nhiên của các sự kiện.
Cách tiếp cận mô hình hóa chuyên sâu này tạo ra mực nước tĩnh do bão và các tham số khác tương ứng với dải AEP (xác suất vượt hằng năm) từ 0.1 đến 0.0001.
Hendry và cộng sự (2019) xem xét hồ sơ lịch sử các sự kiện ngập hợp phần ven biển ở Vương quốc Anh để nhận diện các kiểu mẫu hữu ích cho đánh giá rủi ro tương lai. Mục tiêu đầu tiên của họ là lập bản đồ mức độ phụ thuộc giữa nước dâng bão (storm surge) và dòng chảy sông, đồng thời so sánh các phương pháp định lượng sự phụ thuộc giữa hai biến này. Kết quả cho thấy biến thiên không gian của mức độ phụ thuộc và số lần đồng thời xuất hiện skew surge cao và lưu lượng sông lớn chủ yếu do khác biệt khí tượng trong đặc điểm bão. Ở bờ tây Vương quốc Anh, các cơn bão tạo ra skew surge cao và lưu lượng sông lớn thường tương tự nhau và di chuyển theo quỹ đạo gần nhau. Ngược lại ở bờ đông, các cơn bão thường gây skew surge cao lại khác loại với các cơn bão tạo lưu lượng sông lớn. Họ cũng thấy skew surge cao hay đi kèm lưu lượng sông lớn ở các lưu vực có BFI thấp (base flow index), diện tích nhỏ, và độ dốc địa hình lớn; còn ở lưu vực BFI cao, diện tích lớn và độ dốc nhỏ, đỉnh lưu lượng sông thường xảy ra vài ngày sau đợt skew surge cao. Những phát hiện này có thể không áp dụng trực tiếp cho bờ biển Hoa Kỳ, nhưng có thể thực hiện phân tích tương tự để đánh giá rủi ro.
What’s That?
* Skew surge (nước dâng lệch): chênh lệch giữa mực nước cao quan trắc lớn nhất và mực nước cao dự báo theo thiên văn trong mỗi chu kỳ triều.
* Base Flow Index – BFI (chỉ số dòng chảy nền): tỷ phần dòng chảy sông có nguồn gốc từ nguồn trữ (Gustard et al., 1992); có thể xem như chỉ báo độ “nhanh” của lưu vực (sông phản ứng nhanh đến đâu với mưa).
Petroliagkis và cộng sự (2016) nghiên cứu việc dùng rõ ràng các phương pháp xác suất đồng thời trong tính toán thành phần nguy cơ ngập ven biển, vì rủi ro ngập hiếm khi chỉ do một biến nguồn gây ra mà thường là hai hoặc ba biến như dòng chảy sông, nước dâng bão, sóng. Họ phân tích các tổ hợp: (1) surge + sóng, (2) surge + dòng chảy, và (3) sóng + dòng chảy, tại hơn 32 địa điểm đại diện cho nhiều môi trường ven biển ở châu Âu (vùng sông và cửa sông). Khi thiếu đo đạc đồng thời dài hạn, họ mô phỏng dữ liệu để tạo các hindcast cho surge, chiều cao sóng, và dòng chảy. Nhìn chung, tại đa số địa điểm tồn tại tương quan và phụ thuộc mức vừa giữa surge và dòng chảy sông, với độ trễ thời gian: surge thường đi trước đỉnh dòng chảy trong các sự kiện ngập hợp phần ven biển. Tương tự Hendry et al. (2019), các kết quả này có thể không áp dụng trực tiếp cho Hoa Kỳ, nhưng cho thấy kiểu phân tích có thể thực hiện và kết quả kỳ vọng.
Wahl và cộng sự (2015) đánh giá sự đồng thời giữa nước dâng bão và mưa lớn ở Hoa Kỳ. Tiếp cận toàn quốc, họ ước lượng khả năng đồng thời xảy ra hai hiện tượng này cho toàn bộ lục địa Hoa Kỳ, và chỉ ra rằng rủi ro ngập hợp phần ven biển cao hơn ở bờ Đại Tây Dương và Vịnh Mexico so với bờ Thái Bình Dương. Họ cũng chứng minh số sự kiện hợp phần đã tăng đáng kể trong thế kỷ qua tại nhiều thành phố ven biển lớn. Ví dụ, New York City đã trải qua mức độ đóng góp hợp phần tăng dần, gắn với chuyển dịch mô hình thời tiết theo hướng thuận lợi cho nước dâng bão đi kèm mưa lớn (Wahl et al., 2015).
Nếu không xét đến khả năng ngập hợp phần ven biển (nước dâng bão đi kèm lũ sông do mưa), kỹ sư có thể đánh giá thấp rủi ro ngập ở khu vực ven biển. Vì ngập hợp phần ven biển chịu tác động của nhiều yếu tố khí tượng và địa hình, việc đánh giá kỹ thuật thường đòi hỏi mô hình hóa theo đặc thù vị trí cho các kịch bản có thể xảy ra. Như đã tóm tắt trong mục này, một số nguồn tài liệu cung cấp cái nhìn tổng quát cấp quốc gia về rủi ro ngập hợp phần ven biển, nhưng không thể thay thế các phân tích theo từng vị trí cụ thể.
Hỗ trợ duy trì trang:
Tôi xây dựng trang này để chia sẻ các tài liệu kỹ thuật cốt lõi trong thiết kế hạ tầng giao thông.
Nếu bạn thấy nội dung hữu ích và muốn góp phần duy trì trang hoạt động bền vững, tôi rất trân trọng mọi sự ủng hộ.