View Categories

Giới thiệu

Mục lục

Khái quát

Ước lượng chính xác tần suất và cường độ lũ là một thành phần then chốt trong bất kỳ chương trình quản lý rủi ro lũ lụt và giảm thiểu thiệt hại do lũ nào trên toàn quốc. Bên cạnh độ chính xác, các phương pháp ước lượng rủi ro lũ cũng cần phải được áp dụng một cách thống nhất và nhất quán, vì việc quản lý tài nguyên nước và đất liên quan là một nỗ lực hợp tác giữa nhiều bên, bao gồm các cấp chính quyền và khu vực tư nhân.

Các hướng dẫn về tần suất lũ đã được ban hành tại Hoa Kỳ từ năm 1967 và đã trải qua nhiều lần sửa đổi định kỳ. Năm 1967, Hội đồng Tài nguyên Nước Hoa Kỳ (U.S. Water Resources Council) đã đưa ra một phương pháp mạch lạc để xác định tần suất lũ với Bulletin 15. Phương pháp này khuyến nghị sử dụng phân phối log-Pearson Type III để lắp ráp với dữ liệu lưu lượng đỉnh hàng năm bằng phương pháp mômen (method of moments)

Bản mở rộng và cập nhật đầu tiên của Bulletin 15 được công bố vào năm 1976 với tên gọi Bulletin 17 – “Hướng dẫn Xác định Tần suất Lũ”. Tài liệu này mở rộng các thủ tục trong Bulletin 15 bằng cách đưa vào các phương pháp xử lý giá trị ngoại lai, dữ liệu lũ lịch sử và hệ số lệch vùng. Bulletin 17A được công bố vào năm sau để làm rõ việc tính hệ số lệch có trọng số.

Bản sửa đổi tiếp theo, Bulletin 17B do Ủy ban Liên ngành về Dữ liệu Nước (IACWD,1982) ban hành, cung cấp hàng loạt cải tiến và kỹ thuật mới nhằm giải quyết những tình huống thực tiễn thường gặp, bao gồm các phương pháp tốt hơn để ước lượng hệ số lệch vùng, tính trọng số hệ số lệch vùng, phát hiện giá trị ngoại lai, và sử dụng phương pháp điều chỉnh xác suất có điều kiện (CPA) (Thomas, 1985; Griffis and Stedinger, 2007a).

Phiên bản hiện tại được trình bày trong tài liệu này, gọi là Bulletin 17C. Nó kết hợp các thay đổi được thúc đẩy bởi bốn mục được liệt kê trong phần “Công việc tương lai” của Bulletin 17B, cùng với 30 năm nghiên cứu sau 17B về các quá trình lũ và phương pháp thống kê. Các cập nhật bao gồm:
– Áp dụng một biểu diễn tổng quát của dữ liệu lũ cho phép xử lý dữ liệu khoảng (interval data) và dữ liệu bị chặn (censored data);
– Một phương pháp mới gọi là Expected Moments Algorithm (Cohn and others, 1997, 2001), mở rộng method of moments để xử lý dữ liệu khoảng;
– Một phương pháp tổng quát để nhận diện các giá trị ngoại lai thấp trong dữ liệu lũ (Cohn and others, 2013);
– Một phương pháp cải tiến để tính khoảng tin cậy.

Các cơ quan liên bang được yêu cầu sử dụng Hướng dẫn này trong tất cả các hoạt động lập kế hoạch có liên quan đến tài nguyên nước và đất. Các cơ quan bang, địa phương, và tổ chức tư nhân cũng được khuyến khích sử dụng Hướng dẫn này để đảm bảo sự thống nhất trong các ước lượng tần suất lũ mà các cơ quan liên quan đến rủi ro lũ sẽ sử dụng trong quyết định quy hoạch của Liên bang.

Bản sửa đổi này được thông qua với hiểu biết rằng việc rà soát các thủ tục sẽ được tiếp tục. Các phương pháp cập nhật sẽ được áp dụng khi có đủ cơ sở từ kinh nghiệm và qua kiểm tra, thử nghiệm các kỹ thuật mới.

(nd: dữ liệu khoảng & dữ liệu bị chặn)

1. Interval data types – Dữ liệu dạng khoảng: Là dữ liệu mà giá trị thực tế không được biết chính xác, chỉ biết rằng nó nằm trong một khoảng nhất định.

Ví dụ:
+ Trận lũ xảy ra vào năm 1920, nhưng không có số liệu chính xác – chỉ biết rằng lưu lượng nằm trong khoảng từ 1.000 đến 1.500 m³/s.
+ Một vết nước để lại trên vách đá cho biết mực nước dâng từ khoảng độ cao 5 đến 6 mét.

Đây là dữ liệu hợp lệ nhưng thiếu độ chính xác tuyệt đối → vẫn có thể sử dụng trong mô hình nếu xử lý đúng cách.

2. Censored data types – Dữ liệu bị chặn/ không quan sát đầy đủ: Chỉ biết là nó vượt quá hoặc thấp hơn một ngưỡng nào đó, nhưng không biết chính xác giá trị thực.

Ví dụ:
+ Thiết bị đo chỉ đo được tối đa 2.000 m³/s → nếu lũ vượt quá, ta chỉ biết rằng lớn hơn 2.000 → gọi là right-censored (giới hạn bên phải).
+ Một số trận lũ nhỏ quá không được ghi nhận → ta chỉ biết rằng nhỏ hơn một ngưỡng nào đó → left-censored.

Dữ liệu này không đầy đủ nhưng vẫn chứa thông tin giá trị nếu biết cách xử lý.

(nd: method of moments)

“Method of moments” là một kỹ thuật ước lượng tham số trong thống kê. Cách làm cơ bản:

  • Mỗi phân phối xác suất có một số moment lý thuyết (trung bình, phương sai, độ lệch, độ nhọn, v.v.) được tính từ các tham số của phân phối đó.
  • Từ dữ liệu thực tế, ta tính moment mẫu (sample moments) – ví dụ: trung bình mẫu, phương sai mẫu, v.v.
  • Sau đó, ta gán moment mẫu = moment lý thuyết và giải hệ phương trình để tìm các tham số của phân phối.

Ví dụ đơn giản:
Giả sử dữ liệu được cho là tuân theo phân phối chuẩn \(N(\mu, \sigma^2)\):

  • Moment lý thuyết bậc 1 = \(\mu\) (trung bình)
  • Moment lý thuyết bậc 2 = \(\sigma^2 + \mu^2\)
  • Moment mẫu bậc 1 = \(\bar{x}\)
  • Moment mẫu bậc 2 = \(\frac{1}{n}\sum x_i^2\)
    → Gán chúng bằng nhau để tìm \(\mu\) và \(\sigma^2\).

Giới thiệu

Hướng dẫn này mô tả dữ liệu và các thủ tục để tính toán tần suất lũ trong các trường hợp có chuỗi số liệu đo lưu lượng hệ thống đủ dài (ít nhất 10 năm), có kèm theo thông tin đầy đủ về hệ số lệch vùng và/hoặc có thể mở rộng chuỗi số liệu để đảm bảo đủ điều kiện cho phân tích thống kê.

Các thủ tục này không áp dụng cho các lưu vực nơi mà dòng lũ đã bị thay đổi đáng kể do điều tiết hồ chứa, thay đổi lưu vực, hoặc do các yếu tố không ổn định về thủy văn; hoặc trong các trường hợp có khả năng xảy ra các sự kiện bất thường như vỡ đập.

Bối cảnh

Vào tháng 12 năm 1967, Bulletin 15, “Một kỹ thuật thống nhất để xác định tần suất lưu lượng lũ”, được ban hành bởi Tiểu ban Thủy văn của Hội đồng Tài nguyên Nước (USWRC, 1967). Báo cáo này đề xuất sử dụng phân phối Pearson Type III với dữ liệu được biến đổi log làm phương pháp cơ bản cho các nghiên cứu tần suất lưu lượng lũ. Như đã được chỉ ra trong báo cáo đó, cần có thêm các nghiên cứu để bao quát nhiều khía cạnh khác nhau của việc xác định tần suất lũ.

Vào tháng 3 năm 1976, Bulletin 17, “Hướng dẫn xác định tần suất lưu lượng lũ”, được ban hành bởi Hội đồng Tài nguyên Nước (USWRC, 1976). Hướng dẫn này là bản mở rộng và cập nhật của Bulletin 15. Nó cung cấp một quy trình hoàn chỉnh hơn cho phân tích tần suất lũ, tích hợp các phương pháp kỹ thuật hiện tại được chấp nhận và đủ chi tiết để thúc đẩy việc áp dụng thống nhất. Hướng dẫn chỉ tập trung vào xác định tiềm năng lũ về mặt lưu lượng đỉnh và xác suất vượt tại các vị trí có chuỗi số liệu lưu lượng đỉnh hệ thống. Tập hợp các quy trình được khuyến nghị được chọn lọc từ các phương pháp đã được sử dụng hoặc mô tả trong tài liệu trước năm 1976, dựa trên các nghiên cứu được thực hiện với mục đích này tại Trung tâm Nghiên cứu Tài nguyên Nước thuộc Đại học Texas ở Austin (Beard, 1974), được tóm lược trong IACWD (1982, phụ lục 14) và các nghiên cứu khác của Nhóm Công tác về Tần suất Dòng Lũ.

Các hướng dẫn này đã được sửa đổi và tái ban hành vào tháng 6 năm 1977 dưới tên Bulletin 17A, trong đó làm rõ thủ tục tính hệ số lệch có trọng số. Bulletin 17B là nỗ lực tiếp theo nhằm cải tiến và mở rộng các ấn phẩm trước đó. Bulletin 17B được ban hành vào năm 1981 và được tái ban hành với một số chỉnh sửa nhỏ vào năm 1982 (IACWD, 1982). Bulletin 17B đã cung cấp các quy trình sửa đổi để tính trọng số cho hệ số lệch vùng với kết quả từ một nghiên cứu tổng quát về hệ số lệch, xử lý giá trị ngoại lai, so sánh hai trạm, và tính toán giới hạn tin cậy xung quanh đường cong tần suất. Thomas (1985) và Griffis and Stedinger (2007a) đã trình bày thêm các chi tiết về lịch sử của Bulletin 17, 17A và 17B.

Năm 2005, Nhóm Công tác Phân tích Tần suất Lũ (HFAWG), dưới sự bảo trợ của Tiểu ban Thủy văn (SOH), bắt đầu thảo luận về các nghiên cứu gần đây liên quan đến tần suất lũ và các sửa đổi quan trọng tiềm năng đối với Bulletin 17B. HFAWG đã trình bày một kế hoạch lên SOH vào năm 2006 (Hydrologic Frequency Analysis Work Group, 2006) để thực hiện các nghiên cứu cải tiến phân tích tần suất lũ. Trọng tâm là đánh giá một phương pháp moment tổng quát hóa (Cohn and others, 1997), với các thử nghiệm sử dụng dữ liệu đỉnh lưu lượng tại trạm đo và mô phỏng Monte Carlo (Cohn and others, in press). Các thủ tục mới đã được phát triển để xử lý các bộ dữ liệu khó, và các phương pháp mới đã được kiểm tra kỹ lưỡng với các tập dữ liệu chọn lọc và trong các nghiên cứu mô phỏng Monte Carlo.

Năm 2013, HFAWG đã đưa ra các khuyến nghị cho SOH để sửa đổi Bulletin 17B (Hydrologic Frequency Analysis Work Group, 2013). Thông tin nền về các nỗ lực sửa đổi được đăng tại trang web của HFAWG:
https://acwi.gov/hydrology/Frequency/minutes/index.html

Tài liệu này là bản cập nhật của các hướng dẫn đã được công bố trước đó trong Bulletin 17, 17A và 17B. Các sửa đổi được đưa vào trong tài liệu này nhằm giải quyết những hạn chế chính của Bulletin 17B. Phần lớn những hạn chế này đã được biết rõ và được liệt kê trong Bulletin 17B (IACWD, 1982) tại trang 27–28 như là các chủ đề cần được nghiên cứu thêm trong tương lai.

Một điểm đổi mới đặc biệt quan trọng trong các hướng dẫn mới này là việc loại bỏ nhu cầu ngầm định trong Bulletin 17B rằng tất cả các đỉnh lũ hàng năm phải được biểu diễn hoặc bằng các ước lượng giá trị điểm, hoặc là giới hạn trên của các dòng lũ lịch sử, hoặc là các giá trị rất nhỏ hoặc bằng 0.

Với các thủ tục thống kê và tính toán mới, Hướng dẫn này áp dụng một khung dữ liệu toàn diện mới: dữ liệu lũ hiện nay được tổng quát hóa thành các “ước lượng khoảng” (interval estimates), kết hợp cả các quan sát dòng lũ dưới dạng giá trị điểm tiêu chuẩn, giới hạn trên, giới hạn dưới, hoặc các ước lượng khoảng đơn giản mô tả giá trị đỉnh lũ hàng năm.

Hướng dẫn này tận dụng khung dữ liệu mới bằng cách sử dụng Expected Moments Algorithm – EMA để phân tích dữ liệu lũ hiện có trong một khung làm việc thống nhất, đồng bộ và nhất quán, không yêu cầu phải thêm các thuật toán khác để điều chỉnh đường cong tần suất nhằm xử lý sự hiện diện của dữ liệu lịch sử, giá trị bằng 0, hoặc các giá trị ngoại lai thấp — như trong Bulletin 17B. Do đó, tránh được việc phải chọn tùy ý một chuỗi các điều chỉnh như mô tả trong các trang 12–2 đến 12–4 của Bulletin 17B.

Hướng dẫn này cải tiến Bulletin 17B bằng cách giới thiệu kiểm định tiêu chuẩn gọi là Multiple Grubbs-Beck Test, để nhận diện các quan sát lũ thấp có thể gây ảnh hưởng lớn (PILFs), có thể được xử lý đặc biệt để tránh gây ảnh hưởng quá mức lên đường cong tần suất lũ. Đây là một bổ sung rất quan trọng vì quy trình mới cung cấp các bước rõ ràng, hợp lý và khách quan để nhận diện các giá trị PILF như vậy.

Ngoài ra, Hướng dẫn này cũng cải thiện quy trình ước lượng hệ số lệch vùng và độ chính xác của chúng, thay thế bản đồ đã được trình bày trong Bulletin 17B. Phương pháp được khuyến nghị là sử dụng hồi quy bình phương tối thiểu tổng quát kiểu Bayes (Bayesian Generalized Least Squares – GLS) để xây dựng các ước lượng chính xác hơn về hệ số lệch vùng của lũ, phản ánh độ chính xác của các ước lượng sẵn có, mối tương quan giữa các trạm, và độ chính xác của mô hình vùng.

Cuối cùng, việc kết hợp giữa khung dữ liệu dạng khoảng, EMA, và hồi quy hệ số lệch vùng kiểu Bayes cho phép phát triển ước lượng khoảng tin cậy chính xác hơn cho đường cong tần suất lũ so với các thủ tục trong Bulletin 17B. Sự khác biệt lớn trong khoảng tin cậy có thể được quan sát giữa các ước lượng từ Bulletin 17B và các hướng dẫn trong Bulletin 17C, do Bulletin 17B bỏ qua độ bất định trong hệ số lệch và không có quy định nào để xử lý thông tin lịch sử.

Mục đích và Phạm vi

Hướng dẫn hiện tại này tích hợp các phương pháp xác định tần suất lũ được cập nhật, dựa trên các nghiên cứu được tổng hợp bởi Stedinger và Griffis (2008), các khái niệm được trình bày bởi England và Cohn (2007, 2008), các kiểm định do Cohn and others (2017) thực hiện, cùng với một khối lượng lớn tài liệu trong 30 năm qua được trích dẫn xuyên suốt tài liệu này (xem References Cited). Các phương pháp được cập nhật này nhằm giải quyết một số nghiên cứu đã được khuyến nghị và các hạn chế trong Bulletin 17B.

Những cải tiến quan trọng bao gồm:

  1. Khả năng xử lý dữ liệu lũ đỉnh dưới dạng tổng quát, cụ thể là các ước lượng khoảng của giá trị lưu lượng đỉnh.
  2. Tổng quát hóa phương pháp moment để có thể áp dụng với dữ liệu dạng khoảng, dữ liệu bị chặn (censored), và dữ liệu dạng [0/1], gọi là EMA (Cohn and others, 1997).
  3. Công thức xác định khoảng tin cậy chính xác hơn, có thể tính đến dữ liệu lịch sử, dữ liệu lũ cổ cũng như thông tin về hệ số lệch vùng (Cohn and others, 2001).
  4. Một thủ tục phát hiện giá trị ngoại lai thấp được tổng quát hóa gọi là Multiple Grubbs-Beck Test (MGBT), cho phép nhận diện nhiều giá trị lũ thấp có ảnh hưởng lớn trong tập dữ liệu lũ đỉnh (Cohn and others, 2013).

Các Hướng dẫn này được chia thành 09 phần, được tóm tắt như sau:

Phần 1: Thông tin Tần suất Lũ (Flood Flow Frequency Information)

Dữ liệu lũ được phân loại trong các nhóm sau: hồ sơ hệ thống, dữ liệu lịch sử, dữ liệu lũ cổ và dữ liệu thực vật học, thông tin vùng, so sánh với các lưu vực tương tự, và ước lượng lũ từ lượng mưa. Các vấn đề phổ biến liên quan đến dữ liệu và cách biểu diễn dữ liệu bằng các khoảng và ngưỡng được trình bày. Phần này mô tả ngắn gọn cách mỗi loại dữ liệu có thể được sử dụng để xác định tiềm năng lũ.

Phần 2: Các giả định về dữ liệu và những vấn đề cần quan tâm (Data Assumptions and Specific Concerns)

Một phần thảo luận ngắn về các giả định dữ liệu cơ bản được đưa ra để nhắc nhở những người phát triển đường cong tần suất lũ nên nhận thức về các vấn đề dữ liệu tiềm ẩn. Bao gồm sai số đo lưu lượng, tính ngẫu nhiên của các sự kiện, xu hướng, tính dai dẳng dài hạn, quần thể trộn lẫn, thay đổi lưu vực, và biến đổi khí hậu.

Phần 3: Xác định đường tần suất lũ (Determination of the Flood Flow Frequency Curve)

Phần này cung cấp hướng dẫn xác định đường cong tần suất. Phân bố Pearson Type III với biến đổi log dữ liệu (log-Pearson Type III) được khuyến nghị là phân bố cơ bản để xác định chuỗi lũ hàng năm (USWRC, 1967; IACWD, 1982; Griffis and Stedinger, 2007b). Phương pháp moment cùng với EMA được sử dụng để ước lượng các tham số của phân bố từ dữ liệu trạm, bao gồm cả dữ liệu lịch sử và lũ cổ (nếu có). Các điều chỉnh được thực hiện cho các giá trị lũ thấp có ảnh hưởng lớn. Thông tin vùng được dùng để ước lượng hệ số lệch. Trình bày thêm các phương pháp mở rộng chuỗi số liệu bằng các trạm lân cận. Ngoài ra, phần này mô tả độ bất định thống kê trong ước lượng phân vị, bao gồm việc xây dựng khoảng tin cậy.

Phần 4: Ước lượng hệ số lệch vùng (Estimating Regional Skew)

Trình bày quy trình tổng quát được khuyến nghị để ước lượng hệ số lệch vùng.

Phần 5: So sánh các đường tần suất (Comparisons of Frequency Curves)

Trình bày một số khái niệm liên quan đến việc so sánh đường cong tần suất được ước lượng theo hướng dẫn này với các đường cong tần suất từ lưu vực tương tự hoặc từ lượng mưa. Trong một số trường hợp, việc kết hợp có trọng số của các đường cong tần suất khác nhau có thể mang lại ước lượng cải thiện.

Phần 6: Phần mềm và Ví dụ (Software and Examples)

Giới thiệu phần mềm dùng để ước lượng đường cong tần suất và các ví dụ minh họa cách áp dụng các thủ tục này.

Phần 7: Các nghiên cứu trong tương lai (Future Studies)

Liệt kê các nghiên cứu đề xuất trong tương lai, bao gồm các phương pháp dành cho lưu vực chưa có số liệu và các tình huống có tần suất điều tiết hoặc đô thị hóa.

Phần 8: Phạm vi áp dụng của hướng dẫn này (Applicability of These Guidelines)

Bàn luận về phạm vi áp dụng của các Hướng dẫn này và một số hạn chế liên quan.

Phần 9: Phụ lục (Appendix)

Phụ lục cung cấp thông tin về nguồn dữ liệu, quy trình phân tích dữ liệu ban đầu, các phương pháp và một số chi tiết tính toán cho các thủ tục được khuyến nghị, các bước xác định tần suất lũ và ví dụ minh họa các thủ tục này. Các ký hiệu được định nghĩa trong phụ lục 1. Phụ lục 2 liệt kê các thành viên của HFAWG và SOH tham gia vào quá trình nghiên cứu và sửa đổi.

Có thể tiêu chuẩn hóa nhiều yếu tố trong phân tích tần suất lũ. Hướng dẫn này mô tả từng yếu tố chính trong quy trình xác định tiềm năng lũ tại một vị trí cụ thể, dưới dạng lưu lượng đỉnh và xác suất xảy ra sự kiện vượt ngưỡng trong một năm (AEP).

Các trận lũ với AEP trong khoảng từ 0.10 đến khoảng 0.002 được ước tính bằng cách sử dụng chuỗi số liệu lũ lớn nhất hàng năm cùng với các phương pháp được trình bày tại đây. Các ước lượng này phụ thuộc vào loại dữ liệu được sử dụng trong phân tích. Khi sử dụng các chuỗi số liệu lịch sử và dữ liệu lũ cổ dài hơn (> 1.000 năm), có thể ước tính được các trận lũ có AEP < 0.002.

Việc áp dụng bị giới hạn ở các trạm có chuỗi số liệu đủ để cho phép phân tích thống kê đáng tin cậy. Những tình huống đặc biệt có thể cần đến các phương pháp khác. Trong những trường hợp mà các thủ tục của Hướng dẫn này không được áp dụng, các sai lệch cần được hỗ trợ bằng nghiên cứu phù hợp và đi kèm với so sánh kết quả bằng cách sử dụng các thủ tục được khuyến nghị.

Số liệu lũ luôn có giới hạn. Khi có thêm số năm dữ liệu tại mỗi địa điểm, việc xác định tiềm năng lũ có thể thay đổi. Do đó, một ước lượng có thể trở nên lỗi thời chỉ sau vài năm.

Dữ liệu lũ bổ sung đơn thuần cũng có thể đủ lý do để thực hiện một đánh giá lại về tiềm năng lũ. Khi tiến hành một đánh giá mới, người phân tích nên rà soát lại các ước lượng trước đó trong nghiên cứu của họ. Khi có sự khác biệt giữa các kết quả, chúng nên được ghi nhận và giải thích.

Nguy cơ tích lũy

Điều quan trọng là cần nhận thức rằng các xác suất được tính toán ở đây là xác suất xảy ra sự kiện vượt ngưỡng trong một năm (AEP)

Tuy nhiên, khi xem xét khả năng mà nhà ở, cửa hàng, nhà máy và các công trình công cộng hoặc tư nhân khác bị ngập, chủ sở hữu và người sử dụng nên cân nhắc xác suất bị ngập không chỉ trong một năm duy nhất, mà là xác suất xảy ra trong vòng 10, 25, hoặc thậm chí 100 năm.

Những công trình cố định như vậy thường được xây dựng với tuổi thọ thiết kế là 25 năm hoặc hơn.

Như được sử dụng trong các Hướng dẫn này, rủi ro được định nghĩa là xác suất rằng một hoặc nhiều sự kiện sẽ vượt quá một mức lũ nhất định trong một khoảng thời gian xác định gồm n năm. Giả sử đường tần suất lũ là chính xác và các sự kiện qua từng năm là độc lập, thì xác suất \(p_n\) rằng ngưỡng thiệt hại bị vượt ít nhất một lần trong khoảng thời gian n năm được xác định như sau (Yen, 1970; Kite, 1988):

$$p_n = 1 – (1 – p)^n \tag{1}$$

trong đó p là xác suất xảy ra sự kiện vượt ngưỡng trong một năm (annual exceedance probability – AEP) của từng năm.

Vì vậy, giả sử một ngưỡng có AEP bằng 0.01 (hoặc 1%), thì trong khoảng thời gian 25 năm sẽ có 22% khả năng rằng ngưỡng đó sẽ bị vượt; trong 50 năm khả năng là 40%; và trong 100 năm khả năng là 63%.

Hoặc theo cách khác: một ngôi nhà hoặc doanh nghiệp được thiết kế để có không quá 1% khả năng bị ngập trong một năm, thì sẽ có 26% khả năng bị ngập trong suốt 30 năm (thời hạn vay thế chấp điển hình). Như vậy, có khoảng 1/4 khả năng rằng tài sản đó sẽ bị ngập ít nhất một lần trong khoảng thời gian đó.

Trong khi xác suất bị ngập trong một năm có thể nhỏ khi AEP chỉ là 1% hoặc thấp hơn, thì nguy cơ tích lũy theo thời gian là đáng kể. Việc phân tích rủi ro đầy đủ có tính đến sự bất định (National Research Council, 2000) là một yếu tố có thể được xem xét, nhưng vượt ra ngoài phạm vi của các Hướng dẫn này.