View Categories

Phụ lục 3. Nguồn và cách biểu diễn dữ liệu

Mục lục

1. Nguồn dữ liệu

Phần phụ lục này cung cấp một số nguồn dữ liệu đại diện cho tần suất lũ, bao gồm dữ liệu hệ thống, dữ liệu lịch sử, dữ liệu lũ cổ và thông tin thực vật học, thông tin khu vực, và dữ liệu lượng mưa cũng như khí hậu. Các nguồn này được mô tả ngắn gọn. Chúng được sử dụng như các tài liệu tham khảo và điểm khởi đầu cho việc thu thập dữ liệu, và không phải là danh sách đầy đủ. Các nguồn sẵn có và một số trang web cho các dữ liệu này có thể được tìm thấy tại: https://acwi.gov/hydrology/Frequency/b17c/.

Hồ sơ hệ thống (Systematic Records)

Các hồ sơ hệ thống có thể hữu ích cho việc ước tính tần suất lũ bao gồm: lưu lượng đỉnh, lưu lượng hàng ngày, dữ liệu mực nước và lưu lượng hồ chứa, dữ liệu thủy đồ và đo đạc dòng chảy. Dữ liệu lưu lượng đỉnh tức thời hàng năm và mực nước trạm đo có thể được lấy từ Hệ thống Thông tin Nước Quốc gia (NWIS) của USGS tại https://nwis.waterdata.usgs.gov/usa/nwis/peak. Người dùng cần nắm rõ các mã tiêu chuẩn của NWIS cho lưu lượng đỉnh và mực nước đỉnh tại https://nwis.waterdata.usgs.gov/nwis/peak?help. Dữ liệu lưu lượng hàng ngày có thể được lấy từ nhiều nguồn khác nhau. Nguồn dữ liệu chính là USGS NWIS tại https://nwis.waterdata.usgs.gov/nwis/dv/?referred_module=sw. Các dữ liệu này có thể dễ dàng trích xuất bằng các phần mềm như Hirsch and De Cicco (2015).

Các cơ quan liên bang khác cung cấp dữ liệu lưu lượng hàng ngày và dữ liệu hồ chứa mở rộng, bao gồm mực nước, dòng vào và dòng ra. Các dữ liệu này có thể được sử dụng trực tiếp để kéo dài chuỗi số liệu của các trạm đo đã ngừng hoạt động và ước tính lưu lượng cho các sông suối không được đo đạc.

Cục Khai hoang (Reclamation) tại https://www.usbr.gov/ cung cấp dữ liệu thông qua 5 vùng ở 17 bang miền Tây với nhiều trạm và hơn 350 hồ chứa. Cơ sở dữ liệu nội bộ của Cục cung cấp dữ liệu cho khu vực Great Plains và Pacific Northwest. Dữ liệu trong khu vực Upper Colorado được lấy thông qua vận hành hồ chứa tại https://www.usbr.gov/uc/. Dữ liệu trong khu vực Lower Colorado được lấy thông qua vận hành sông tại https://www.usbr.gov/lc/. Khu vực Mid-Pacific cung cấp dữ liệu cho nhiều địa điểm, bao gồm khu vực Central Valley, thông qua Trung tâm Trao đổi Dữ liệu California.

Quân đoàn Công binh Hoa Kỳ cung cấp thông tin lưu lượng và hồ chứa trong phạm vi 48 bang lục địa của Hoa Kỳ, chia thành 7 vùng. Bản đồ và liên kết đến từng vùng có tại https://www.usace.army.mil. Dữ liệu lưu lượng và hồ chứa có thể được cung cấp cho các dự án cụ thể hoặc theo từng lưu vực trong mỗi vùng. Ví dụ, vùng Northwestern cung cấp dữ liệu cho lưu vực sông Missouri thông qua các trung tâm điều tiết hồ chứa.

Cơ quan nhà nước từng bang thường cung cấp thông tin lưu lượng qua các Sở Tài nguyên Nước hoặc Sở Tài nguyên Thiên nhiên. Một số ví dụ về cơ sở dữ liệu lưu lượng từ các bang gồm: California, Colorado, Oregon và Minnesota. Các quận hoặc tổ chức kiểm soát lũ địa phương cũng có thể có dữ liệu liên quan.

Dữ liệu lưu lượng tức thời (giá trị từng phút, từng đơn vị và thủy đồ hoàn chỉnh) từ năm 2007 đến nay tại các trạm đo hoạt động có thể lấy từ USGS NWIS tại https://nwis.waterdata.usgs.gov/nwis/uv/?referred_module=sw. Dữ liệu thủy đồ từ giữa thập niên 1980 đến năm 2007 có thể lấy từ các tổ chức quản lý hồ chứa.

Dữ liệu về các phép đo thủ công của dòng chảy và mực nước, bao gồm cả các phép đo gián tiếp, có thể được lấy từ USGS tại https://waterdata.usgs.gov/nwis/measurements. Những phép đo này được sử dụng để bổ sung và/hoặc xác minh độ chính xác của các quan sát được ghi tự động, cũng như để tính toán dòng chảy dựa trên độ cao mực nước. Chúng có giá trị cho các nghiên cứu tần suất lũ của các nhà thủy văn trong việc hiểu cách ước tính những trận lũ lớn nhất (chẳng hạn như phép đo gián tiếp dựa trên độ dốc) và trong việc ước lượng độ bất định.

Dữ liệu lịch sử

Các nguồn dữ liệu lũ lịch sử có thể thu thập từ nhiều nơi. Phần này mô tả một số nguồn dữ liệu hữu ích cho phân tích tần suất lũ và được trích từ England (1998, chương 4), bổ sung các nghiên cứu gần đây. Trình tự thực hiện thường gồm tìm kiếm tài liệu, nghiên cứu thực địa và thu thập dữ liệu lịch sử từ các nỗ lực của cộng đồng và các nhà nghiên cứu (Thomson and others, 1964; Aldridge và Hales, 1984).

Thông thường, hồ sơ của USGS được lấy làm bước đầu tiên để tìm dữ liệu lịch sử. Thông tin về các trận lũ quan sát được (sau khoảng năm 1900) thường gây ngập các khu dân cư, gây thiệt hại và đôi khi có chết người. Dữ liệu này được mô tả trong nhiều ấn phẩm của USGS như Water-Supply Papers, Professional Papers và Scientific Investigations Reports. Thông tin thường bao gồm ước tính lượng mưa lưu vực, các loại lưu lượng hay cao trình mực nước đo được, ước tính thiệt hại, ảnh chụp công trình bị hư hại, và bồi lắng/xói mòn ở lòng dẫn và đồng bằng ngập lũ. Một số báo cáo còn có dữ liệu quá khứ về ngày lũ, cao trình, và lưu lượng đỉnh. Ví dụ: báo cáo về trận lũ sông Arkansas tháng 6/1921 (Follansbee và Jones, 1922) liệt kê lũ từ năm 1844, dựa trên hồ sơ đường sắt Denver và Rio Grande. Stewart và Bodhaine (1961) mô tả các trận lũ gần đây và đưa ra niên biểu lũ từ năm 1815 cho sông Skagit ở Washington. Trong một số trường hợp, các ước tính lũ lịch sử được cập nhật, như lũ sông Skagit gần Concrete (Mastin, 2007).

Nhiều Water-Supply Papers cung cấp thông tin lũ lịch sử khi ghi nhận lũ khu vực, dù đôi khi ngày/thông số dòng chảy không rõ (McGlashan và Briggs, 1939). Ở một số bang, dữ liệu ước tính lũ lịch sử có dạng điện tử, như ở Colorado (Kohn and others, 2013).

Báo cáo dữ liệu tài nguyên nước của USGS (1962–2005) chứa mô tả lũ lịch sử giới hạn nhưng hữu ích cho phân tích tần suất. Thông tin này xuất hiện trên trang thông tin trạm đo; nếu trạm vẫn hoạt động, cũng có thể xem dữ liệu cho từng trạm riêng lẻ. Có ba dạng dữ liệu thường gặp:

  1. Ngày, cao trình và đôi khi lưu lượng của các trận lũ xảy ra trước khi có chuỗi số liệu vận hành (Durlin và Schaffstall, 2002, p.210).
  2. Trận lũ lớn trong giai đoạn hồ sơ mà được biết là lớn nhất kể từ một thời điểm lịch sử xác định (Crowfoot and others, 1997, p.413).
  3. Trận lũ lớn trong giai đoạn hồ sơ mà được biết là lớn nhất kể từ một thời điểm lịch sử chưa xác định (May and others, 1996, p.193).

Thông tin trong (2) và (3) đôi khi chỉ gồm cao trình hoặc lưu lượng, tùy cách quan trắc, nên có sự khác biệt với thông tin trong (1). Dữ liệu dạng (2) cho thấy không có dữ liệu lũ lịch sử ngoài mốc được nêu. Thông tin cho các trường hợp (1) và (3) thường được lưu trữ trong định dạng tương thích với cơ sở dữ liệu NWIS của USGS. Dữ liệu được tóm tắt bằng hai cột: “discharge code” (mã lưu lượng) và “highest since” (cao nhất kể từ), với ký hiệu “7” nghĩa là lưu lượng này là lớn nhất kể từ một năm lịch sử đã nêu. Các dữ liệu này cần được đánh giá cẩn thận khi phân tích.

Báo cáo và ấn phẩm của các bang là một nguồn thông tin quan trọng khác về dữ liệu lũ lịch sử. Những ấn phẩm này có thể chứa thông tin về các trận lũ kỷ lục, mực nước lũ, các giai đoạn lịch sử, và tác động đến cơ sở hạ tầng.

Ví dụ, Suttie (1928) cho biết: “có ba trận bão lớn ảnh hưởng đến Connecticut đáng được chú ý đặc biệt: 1869, 1897, và 1927”; thông tin này cho thấy lượng mưa và lưu lượng đỉnh lũ trong ba sự kiện này cao hơn các giá trị được ước tính trong khoảng thời gian giữa chúng. Đối với trận lũ năm 1869, Suttie (1928, tr. 120) cho biết “trạm đo trên sông Connecticut tại Hartford ghi nhận mực nước 26,3 feet. Đây là mực nước cao nhất trong một thế kỷ do mưa gây ra”; thông tin này có thể được sử dụng để ước tính giai đoạn lịch sử mà ta có thể dùng cho mực nước lũ năm 1869. Nhiều báo cáo khác của các bang cũng chứa các ví dụ liên quan tương tự như thế này.

Các tạp chí và báo cáo của các cơ quan liên bang khác là nguồn thông tin vô giá về dữ liệu lũ lịch sử. Các tài liệu tham khảo từ tạp chí lịch sử chính bao gồm Journal of the Boston Society of Civil Engineers và Transactions of the American Society of Civil Engineers. Ví dụ, Kuichling (1917, tr. 650–663) cung cấp bảng lưu lượng đơn vị lớn nhất cho các trận lũ lớn ở Hoa Kỳ từ ít nhất năm 1786; ông cũng đưa ra danh mục tham khảo bao gồm nhiều tạp chí, báo cáo của USGS và các khảo sát địa chất của các bang.

Quân đoàn Công binh Hoa Kỳ lưu giữ hồ sơ lũ tại các văn phòng quận. Thông tin và kinh nghiệm về lũ ở cộng đồng thường được đưa vào các nghiên cứu bảo hiểm lũ của Cơ quan Quản lý Khẩn cấp Liên bang (FEMA). Một ví dụ chi tiết về thu thập dữ liệu lũ lịch sử được trình bày bởi Thomson and others (1964); họ đưa ra niên đại các trận lũ ở New England từ năm 1620–1955.

Dữ liệu lũ cổ và thông tin thực vật học

Dữ liệu lũ cổ và thông tin thực vật học cho các lưu vực sông và các vị trí cụ thể có thể được lấy từ các nguồn đã tồn tại, các nguồn đã được công bố trước đây và các tổ chức đã thu thập dữ liệu, hoặc thông qua thu thập dữ liệu thực địa tại vị trí quan tâm. Các nguồn chính của dữ liệu lũ cổ và dữ liệu thực vật học đã được công bố bao gồm các cơ quan liên bang, cơ quan bang và các tổ chức học thuật. Những dữ liệu này thường được ghi chép trong các bài báo khoa học, báo cáo kỹ thuật và cơ sở dữ liệu, sách và một số cơ sở dữ liệu điện tử. Trong vòng 20 năm qua, Đại học Arizona, Reclamation, USGS và các cơ quan, tổ chức khác đã tiến hành nhiều chiến dịch thực địa để thu thập dữ liệu lũ cổ phục vụ phân tích tần suất lũ.

Tương tự như thông tin lịch sử, dữ liệu lũ cổ và dữ liệu thực vật học được thu thập ban đầu bằng cách tìm kiếm các tài liệu liên quan và liên hệ với các tổ chức có mối quan tâm và cơ sở vật chất trong lưu vực nghiên cứu. Sau khi tìm kiếm tài liệu, dữ liệu lũ cổ và thực vật học có thể được thu thập trực tiếp trong lưu vực thông qua các nghiên cứu và thu thập dữ liệu thực địa toàn diện.

Một số bài báo khoa học và sách là tài liệu tham khảo quan trọng để lấy dữ liệu lũ cổ và dữ liệu thực vật học đã được công bố, đồng thời là hướng dẫn không thể thiếu cho việc thu thập dữ liệu. Wohl và Enzel (1995) cung cấp phần giới thiệu và tổng quan hữu ích về dữ liệu lũ cổ hiện có. Baker and others (1988) và House and others (2002a) là các tài liệu tham khảo chính, mô tả dữ liệu cho nhiều nghiên cứu tình huống và địa điểm, các phương pháp thu thập dữ liệu lũ cổ, và chứa nhiều trích dẫn tới các công trình và dữ liệu liên quan khác. Baker (2008, bảng 2) tóm tắt nhiều nghiên cứu và dữ liệu lũ cổ ở Hoa Kỳ. Benito và O’Connor (2013) và Baker (2013) cung cấp các bản tóm tắt mới về dữ liệu và phương pháp nghiên cứu lũ cổ và cổ thủy văn. Dữ liệu lũ cổ có thể được sử dụng ngay với EMA; ví dụ, England and others (2003a) đã tóm tắt dữ liệu lũ cổ và chứng minh việc sử dụng chúng trong phân tích tần suất lũ với EMA tại nhiều vị trí ở Hoa Kỳ.

Dữ liệu lũ cổ ở nhiều vị trí thuộc khu vực miền Tây Hoa Kỳ đã được Reclamation thu thập để phục vụ phân tích an toàn đập. Những dữ liệu này thường có sẵn cho nhiều con sông và khu vực gần các đập của Reclamation và các cơ sở thuộc Bộ Nội vụ, nhằm ghi lại các trận lũ cực đại và các sự kiện không có lũ trong thời kỳ Holocene. Nhân viên Reclamation thường thu thập dữ liệu lũ cổ ở một trong ba cấp độ: khảo sát sơ bộ, trung gian hoặc chi tiết. Khi cấp độ nghiên cứu tăng, các dữ liệu địa tầng và tuổi trầm tích được thu thập nhiều hơn, và các mô hình thủy lực dùng để ước lượng lưu lượng xả cũng trở nên phức tạp hơn. Các dữ liệu này có sẵn trong nhiều báo cáo của Reclamation cho các dự án hoặc lưu vực cụ thể, và trong các cơ sở dữ liệu (Klinger và Godaire, 2002).

Một số nghiên cứu tiêu biểu bao gồm: sông American và các lưu vực gần Sacramento, California (Bureau of Reclamation, 2002); sông North Platte gần Rawlins và Glendo, Wyoming (Levish and others, 2003); sông Arkansas gần Pueblo, Colorado (England and others, 2006); sông South Fork Boise, Idaho (Klinger và Bauer, 2010); sông North Fork Red gần Altus, Oklahoma (Godaire và Bauer, 2012); sông San Joaquin gần Fresno, California (Godaire and others, 2012); và sông Rio Chama gần đập El Vado, New Mexico (Godaire và Bauer, 2013). Các ước lượng tần suất lưu lượng đỉnh đã được thực hiện tại các vị trí này bằng EMA. USGS cũng đã tiến hành nhiều nghiên cứu lũ cổ sử dụng các phương pháp khảo sát hoặc tiếp cận ở quy mô vùng (Jarrett và Tomlinson, 2000) và các phương pháp chi tiết để đánh giá rủi ro lũ tại các vị trí cụ thể (Harden and others, 2011). Một số dữ liệu lũ cổ có sẵn trong các cơ sở dữ liệu điện tử, chẳng hạn như Kohn and others (2013).

Thông tin và dữ liệu thực vật học, như vết sẹo trên cây và vòng tuổi cây, có sẵn trong các ấn phẩm và một số cơ sở dữ liệu điện tử. Một số tài liệu quan trọng về phương pháp và dữ liệu bao gồm Hupp (1987, 1988) và Yanosky và Jarrett (2002); các tài liệu này chứa nhiều trích dẫn đến các công trình và dữ liệu liên quan khác. McCord (1990) cung cấp dữ liệu vết sẹo cây ở một số địa điểm tại Arizona, Utah, New Mexico và Colorado. Các nguồn bổ sung bao gồm Phòng Thí nghiệm Nghiên cứu Vòng tuổi Cây tại Đại học Arizona và Ngân hàng Dữ liệu Vòng tuổi Cây Quốc tế.

Thông tin khu vực (Regional Information)

Thông tin khu vực có thể được xem xét cho phân tích tần suất lũ thường bao gồm các ước lượng khu vực của các chỉ số dòng chảy. Các ước lượng hệ số độ lệch khu vực G và sai số bình phương trung bình \(MSE_G\) có thể được lấy cho nhiều vị trí trong các báo cáo tần suất lũ của USGS hiện hành cho các vùng hoặc từng bang. Ví dụ, các ước lượng độ lệch khu vực hiện có sẵn cho vùng Đông Nam Hoa Kỳ (Gotvald and others, 2009; Feaster and others, 2009; Weaver and others, 2009), bang California (Parrett and others, 2011; Gotvald and others, 2012), bang Iowa (Eash and others, 2013), bang Arizona (Paretti and others, 2014b), bang Missouri (Southard và Veilleux, 2014) và bang Vermont (Olson và Veilleux, 2014). USGS đang trong quá trình cập nhật các ước lượng độ lệch khu vực cho nhiều bang khác.

Các ước lượng phân vị lũ khu vực \(Q_i\) và phương sai của chúng \(V_{reg,i}\) cũng có sẵn trong các báo cáo này, và hữu ích trong việc mở rộng hồ sơ số liệu (phụ lục 8) cũng như trong việc tính trọng số cho các ước lượng độc lập (phụ lục 9). Các báo cáo tần suất lũ này và thông tin bổ sung về độ lệch khu vực và các ước lượng phân vị khu vực cho nhiều vị trí có thể được lấy từ USGS và HFAWG tại https://acwi.gov/hydrology/Frequency/b17c/.

Thay vì sử dụng các ước lượng đã công bố dựa trên phương pháp B-GLS, khuyến nghị người dùng liên hệ USGS để xác định sự sẵn có của các ước lượng độ lệch khu vực đã được chuẩn bị bằng các phương pháp hiện hành, được mô tả trong phần Estimating Regional Skew. Các ước lượng độ lệch khu vực đã công bố trong IACWD (1982, bảng 1) không được khuyến nghị sử dụng trong các nghiên cứu tần suất lũ. Khi không có thông tin độ lệch khu vực nào khác, nên phát triển các ước lượng mới cho khu vực nghiên cứu.

Thông tin về lượng mưa và khí hậu

Thông tin về lượng mưa có thể hữu ích cho mô hình hóa trận lũ do mưa–dòng chảy và phân tích tần suất lũ thường có sẵn từ nhiều cơ quan liên bang và tiểu bang. Dữ liệu lượng mưa điểm và sản phẩm lượng mưa radar có sẵn từ Cục Quản lý Khí quyển và Đại dương Quốc gia (NOAA) và Trung tâm Thông tin Môi trường Quốc gia NOAA. Các Trung tâm Dự báo Sông của Cơ quan Thời tiết Quốc gia cũng cung cấp các ước tính lượng mưa đa cảm biến (kết hợp giữa radar và trạm đo lượng mưa) trên khắp nước Mỹ. Các ước tính tần suất lượng mưa và chuỗi thời gian có sẵn từ Trung tâm Nghiên cứu Thiết kế Thủy văn–Khí tượng (NWS). Dữ liệu lượng mưa cho nhiều trận mưa và lũ lịch sử lớn có thể được lấy từ danh mục bão cực đoan của Quân đoàn Công binh Hoa Kỳ, Cục Khai hoang và thông qua Nhóm Công tác về Các Sự kiện Bão Cực đoan tại https://acwi.gov/hydrology/extreme-storm/index.html.

Dữ liệu lượng mưa và nhiệt độ quan trọng cho mô hình hóa trận lũ cực đoan có thể được lấy từ dữ liệu đo tự động và dữ liệu độ sâu tuyết của Dịch vụ Bảo tồn Tài nguyên Thiên nhiên (NRCS). Hệ thống đồng hóa dữ liệu tuyết của Trung tâm Viễn thám Thủy văn Quốc gia (NWS), có sẵn thông qua Trung tâm Dữ liệu Băng và Tuyết Quốc gia, là một bộ dữ liệu giá trị khác cho thông tin về lớp tuyết phủ và các biến liên quan.

Thông tin khí hậu hữu ích cho góc nhìn thủy–khí hậu học về lũ có sẵn từ Phòng Thí nghiệm Nghiên cứu Hệ thống Trái đất NOAA; các nguồn khác có thể được tìm thấy thông qua NOAA và tại https://acwi.gov/hydrology/Frequency/b17c/. Thông tin về các mô hình khí hậu, thông tin thu nhỏ quy mô và biến đổi khí hậu có liên quan đến lũ đang được phát triển nhanh chóng và chưa được đánh giá toàn diện cho mục đích sử dụng trong nghiên cứu tần suất lũ. Một bản tổng quan được trình bày trong Brekke và các cộng sự (2009). Dữ liệu khí hậu thu nhỏ quy mô và các công cụ cho nghiên cứu đánh giá biến đổi khí hậu có sẵn từ nhiều nguồn như Cục Khai hoang tại https://www.usbr.gov/climate, USGS tại https://cida.usgs.gov/gdp/, và USACE tại https://www.corpsclimate.us/index.cfm. Các tài nguyên bổ sung có thể được tìm thấy tại https://acwi.gov/hydrology/Frequency/b17c/.

2. Biểu diễn dữ liệu

Như đã mô tả trong phần Biểu diễn dữ liệu theo khoảng lưu lượng và ngưỡng cảm nhận, dạng tổng quát của biểu diễn dữ liệu lưu lượng đỉnh hàng năm được sử dụng trong phân tích tần suất lũ để mô tả những gì đã biết về các trận lũ đỉnh hàng năm trong một năm nhất định Y, qua nhiều năm n. Các khoảng lưu lượng đỉnh và ngưỡng điển hình cho số liệu có hệ thống, trạm đo đỉnh lũ, dữ liệu lịch sử và các trận lũ nhỏ có khả năng ảnh hưởng đáng kể (PILFs) được tóm tắt trong bảng 3–1.

Tại các trạm đo (vị trí có chuỗi số liệu hệ thống–systematic record), dữ liệu điển hình bao gồm các khoảng lưu lượng và khoảng cảm nhận như thể hiện trong hình 3–1. Lưu lượng mỗi năm thường được biết chính xác và được xem như các ước lượng “điểm”. Do có trạm đo và các quan sát liên tục, có thể quan sát hoặc đo được lưu lượng ở bất kỳ cường độ nào. Ngưỡng cảm nhận thường từ 0 đến ∞. Đôi khi, có những trận lũ chỉ được mô tả tốt nhất qua các quan sát khoảng, tức là chỉ biết lưu lượng vượt quá một giá trị ước lượng thấp hơn \(Q_{Y,lower} = Q_Y\). Trong trường hợp chuỗi số liệu bị gián đoạn, khi trạm đo bị dừng hoạt động vĩnh viễn hoặc tạm thời, sẽ không có thông tin. Với những chuỗi bị gián đoạn như vậy, lưu lượng và ngưỡng cảm nhận được đặt bằng ∞, trừ khi có thông tin bổ sung từ thời kỳ lịch sử hoặc một trận lũ lớn (xem hình 9). Một ví dụ về chuỗi số liệu hệ thống được minh họa trong hình 10–1.

Khoảng lưu lượng và ngưỡng cảm nhận cho trạm đo đỉnh lũ được thể hiện trong hình 3–2. Trong tình huống này, lưu lượng chỉ được ghi lại nếu vượt quá lưu lượng cơ sở \(Q_b\) của trạm, được biểu diễn bằng ngưỡng cảm nhận \(T_b\). Ngưỡng cảm nhận thường từ \(T_b\) đến ∞. Đôi khi, có những trận lũ được mô tả tốt nhất qua các quan sát khoảng, tức là chỉ biết lưu lượng vượt quá một giá trị ước lượng thấp hơn \(Q_{Y,lower} = Q_Y\). Ví dụ về trạm đo đỉnh lũ được minh họa trong hình 10–10.

Khoảng lưu lượng và ngưỡng cảm nhận điển hình cho dữ liệu lịch sử được thể hiện trong hình 3–3. Trong trường hợp này, lưu lượng chỉ được ghi lại nếu vượt quá ngưỡng cảm nhận lịch sử \(T_h\). Có thể có nhiều hơn một ngưỡng cảm nhận để mô tả các giai đoạn lịch sử và/hoặc lũ cổ, như minh họa trong hình 12 ở phần Biểu diễn dữ liệu theo khoảng lưu lượng và ngưỡng cảm nhận.. Ngưỡng cảm nhận thường từ \(T_h\) đến ∞. Ngưỡng cảm nhận trên có thể nhỏ hơn vô hạn khi các dấu mực nước cao từ những trận lũ rất lớn không còn tồn tại, đặc biệt ở các vùng hẻm núi. Trong giai đoạn lịch sử, có thể có những trận lũ cực đoan được mô tả tốt nhất bằng các quan sát khoảng hoặc Binomial observations – Quan sát dạng có/không vượt ngưỡng, khi chỉ biết lưu lượng vượt quá một giá trị ước lượng thấp hơn \(Q_{Y,lower} = Q_Y\). Ví dụ về dữ liệu lịch sử được minh họa trong các hình 10–8 và 10–12, và với dữ liệu lịch sử và lũ cổ trong hình 10–14. Việc ước lượng chính xác các giai đoạn lịch sử và ngưỡng cảm nhận là quan trọng, như đã mô tả trong phần Biểu diễn dữ liệu theo khoảng lưu lượng và ngưỡng cảm nhận.

(nd Binomial observations)

Binomial observations trong ngữ cảnh này là một kết quả quan sát chỉ cho biết trận lũ có vượt hay không vượt một ngưỡng nhất định (threshold), thay vì biết chính xác lưu lượng.

Cụ thể trong thủy văn:

  • Ta không đo trực tiếp được lưu lượng đỉnh (ví dụ do không có trạm đo hoặc dữ liệu bị mất).
  • Nhưng vẫn có bằng chứng gián tiếp như vết lũ trên cây, dấu nước trên tường, hoặc thông tin nhân chứng…
  • Từ đó ta chỉ có thể kết luận:
    • 1 (true): Lũ vượt ngưỡng nào đó (ví dụ 5.000 m³/s).
    • 0 (false): Lũ không vượt ngưỡng đó.

Vì chỉ có hai khả năng (vượt hoặc không vượt), nên gọi là binomial observations.

Bảng 3-1. Biểu diễn tổng quát dữ liệu về khoảng lưu lượng đỉnh và ngưỡng cảm nhận cho từng năm (giá trị điển hình).
[PILF, lũ nhỏ nhưng có thể ảnh hưởng lớn]

Nguồn dữ liệuKiểu dữ liệuKhoảng lưu lượng
(Flow interval)		Ngưỡng cảm nhận
(Perception threshold)
Gage (trạm đo)Điểm (Point)\(Q_{Y,lower} = Q_Y\)
\(Q_{Y,upper} = Q_Y\)		\(T_{Y,lower} = 0\)
\(T_{Y,upper} = \infty\)
GageKhoảng (Interval)\(Q_{Y,lower}\)
\(Q_{Y,upper}\)		\(T_{Y,lower} = 0\)
\(T_{Y,upper} = \infty\)
GageHồ sơ bị gián đoạn
(Broken record)		\(Q_{Y,lower} = \infty\)
\(Q_{Y,upper} = \infty\)		\(T_{Y,lower} = \infty\)
\(T_{Y,upper} = \infty\)
Crest stage (mốc đỉnh lũ)Điểm\(Q_{Y,lower} = Q_Y\)
\(Q_{Y,upper} = Q_Y\)		\(T_{Y,lower} = Q_b\)
\(T_{Y,upper} = \infty\)
Crest stageKhoảng\(Q_{Y,lower} > Q_b\)
\(Q_{Y,upper} = Q_Y\)		\(T_{Y,lower} = Q_b\)
\(T_{Y,upper} = \infty\)
Historical (lịch sử)Điểm\(Q_{Y,lower} = Q_Y\)
\(Q_{Y,upper} = Q_Y\)		\(T_{Y,lower} = Q_h\)
\(T_{Y,upper} = \infty\)
HistoricalKhoảng\(Q_{Y,lower} > Q_h\)
\(YQ_{Y,upper} = Q_Y\)		\(T_{Y,lower} = Q_h\)
\(T_{Y,upper} = \infty\)
HistoricalDạng có/không
(Binomial)		\(Q_{Y,lower} \ge Q_h\)
\(Q_{Y,upper} = \infty\)		\(T_{Y,lower} = Q_h\)
\(T_{Y,upper} = \infty\)
HistoricalDữ liệu bị chặn (Censored)\(Q_{Y,lower} = 0\)
\(Q_{Y,upper} = Q_h\)		\(T_{Y,lower} = Q_h\)
\(T_{Y,upper} = \infty\)
PILFDữ liệu bị chặn\(Q_{Y,lower} = 0\)
\(Q_{Y,upper} = Q_l\)		\(T_{Y,lower} = Q_l\)
\(T_{Y,upper} = \infty\)

Hình 3–1. Thể hiện các khoảng lưu lượng điển hình và ngưỡng cảm nhận cho các trạm đo.
Khoảng có thể cảm nhận trong giai đoạn có số liệu hệ thống (systematic period) \(T_{s,lower}, T_{s,upper}\) \((0, \infty)\) được biểu diễn bằng các đường màu xanh.

Hình 3–2. Thể hiện các khoảng lưu lượng điển hình và ngưỡng cảm nhận cho các trạm đo đỉnh (crest-stage gage).
Khoảng có thể cảm nhận trong giai đoạn có số liệu đo đỉnh \(T_{b,lower}, T_{b,upper} \ (T_b, \infty)\) được biểu diễn bằng các đường màu xanh.

Hình 3–3. Thể hiện các khoảng lưu lượng điển hình và ngưỡng cảm nhận cho dữ liệu lịch sử.
Khoảng có thể cảm nhận trong giai đoạn lịch sử \(T_{h,lower}, T_{h,upper} \ (T_h, \infty)\) được biểu diễn bằng các đường màu xanh lá cây.