Chương này cung cấp tổng quan về mô hình lưu vực, dữ liệu không gian, phân tích bất định và phân tích rủi ro. Một mô hình đơn giản, như Rational Method, vẫn hữu ích để thiết kế hiệu quả nhiều công trình thoát nước. Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, các khía cạnh thủy văn của thiết kế hệ thống thoát nước có độ phức tạp cao hơn mức mà một mô hình đơn giản như Rational Method có thể mô tả một cách đầy đủ. Những tình huống này bao gồm các yếu tố quản lý nước mưa, ngập lụt vùng ven sông, an toàn cộng đồng và các tác động môi trường rộng lớn. Việc phân tích những vấn đề này thường liên quan đến việc sử dụng một thủy đồ dòng chảy do mưa và thu thập dữ liệu chi tiết hơn. Chương 8 đã mô tả các kỹ thuật để phát triển một thủy đồ dòng chảy do mưa. Các mô hình thủy văn, được triển khai trong nhiều phần mềm, sẽ ước tính các thủy đồ dòng chảy do mưa như một hàm của lượng mưa và sự phân bố không gian của lớp phủ thực vật và đất trong lưu vực.
Các mô hình phân bố không gian mang lại nhiều lợi ích. Chuyên gia thủy văn có thể thay đổi các tham số mô hình để mô phỏng hành vi của lưu vực dưới điều kiện hiện tại hoặc tương lai, hoặc để kiểm tra hậu quả của nhiều lựa chọn thiết kế khác nhau. Trong một số trường hợp, người lập mô hình sử dụng phân tích dữ liệu không gian để xác định các tham số đầu vào dựa trên bản đồ. Ví dụ, họ có thể sử dụng phân tích dữ liệu không gian để phát triển và lưu trữ cơ sở dữ liệu kỹ thuật số chứa lớp phủ thực vật, loại đất và địa hình cho một quận, bang hoặc khu vực lớn hơn. Người lập mô hình cũng đánh giá bất định và rủi ro trong quá trình thiết kế và quy hoạch. Chương này sẽ thảo luận về nguồn gốc của bất định, tính không ổn định theo thời gian và rủi ro.
10.1 Mô hình lưu vực
Các nhà thủy văn dựa vào các mô hình lưu vực để ước tính dòng chảy từ các trận mưa trong quá khứ và các trận mưa thiết kế. Các nhà quy hoạch và kỹ sư sử dụng các mô hình này để mô phỏng các thủy đồ hoặc chuỗi dòng chảy khi ước tính lưu lượng thiết kế. Những ước tính lưu lượng thiết kế này hỗ trợ việc ra quyết định liên quan đến tác động sử dụng đất, quy hoạch đô thị, biện pháp kiểm soát lũ lụt, cấp nước và chất lượng nước. Việc mô phỏng tái hiện lưu vực thông qua các dữ liệu đầu vào mô tả và các công thức toán học của các quá trình tự nhiên.
10.1.1 Quy trình mô hình hóa
Về mặt khái niệm, quy trình mô hình hóa có ba giai đoạn: xác định, khái niệm hóa và triển khai. Trong giai đoạn xác định, người lập mô hình liệt kê các thành phần hiện có và đề xuất của lưu vực và thu thập dữ liệu liên quan. Thông tin cần thiết có thể bao gồm các đặc điểm của lưu vực, đặc tính kênh dẫn, dữ liệu khí tượng, thông tin sử dụng nước, dữ liệu dòng chảy, và thông tin lưu trữ hồ chứa. Ví dụ, người lập mô hình xác định ranh giới lưu vực, các phần của mạng lưới dẫn dòng (ví dụ: ống dẫn, kênh, hồ chứa) để mô tả rõ ràng và dữ liệu lượng mưa/dòng chảy sẵn có.
Trong giai đoạn khái niệm hóa, người lập mô hình lựa chọn các phương pháp để biểu diễn các thành phần hệ thống và các quá trình vật lý quan trọng trong mô hình thủy văn. Giai đoạn này cũng thường cung cấp phản hồi cho bước xác định bằng cách cho thấy cần thêm dữ liệu hỗ trợ mô hình hóa. Ở giai đoạn này, người lập mô hình chọn kỹ thuật biểu diễn các thành phần hệ thống và lựa chọn các mô hình mô phỏng cung cấp các kỹ thuật đó. Ví dụ, trong giai đoạn khái niệm hóa, người lập mô hình sẽ chọn các kỹ thuật điều tiết thích hợp cho kênh hoặc hồ chứa, kỹ thuật để biểu diễn quá trình thấm và các tổn thất khác, cũng như các lựa chọn phương pháp học khác.
Trong giai đoạn triển khai, người lập mô hình chạy mô hình, xem xét kết quả và thực hiện các phân tích tiếp theo. Người lập mô hình xác định tính hợp lệ của mô hình bằng cách chứng minh rằng kết quả của nó là một ước lượng hợp lý về hành vi thực tế của hệ thống thông qua hiệu chỉnh, xác minh hoặc phân tích độ nhạy. Nếu đầu ra của mô hình không đủ mức độ hợp lệ, người lập mô hình sẽ điều chỉnh dữ liệu đầu vào hoặc kỹ thuật mô hình và chạy lại mô hình cho đến khi tạo ra kết quả hợp lệ.
10.1.2 Sự bất định tham số và phân tích độ nhạy
Các mô hình thủy văn bao gồm các tham số đầu vào như lượng mưa, địa hình, lớp phủ bề mặt, loại đất và các yếu tố khác, tùy thuộc vào mức độ chi tiết và độ phức tạp của mô hình. Kỹ thuật mô hình được lựa chọn quyết định cách mà các đặc điểm vật lý đó được chuyển đổi thành các đầu vào mô hình. Người lập mô hình hiếm khi biết chính xác giá trị của các tham số mô hình vì chúng thường thay đổi trong một khoảng giá trị có thể có. Ví dụ, một khu vực có thể được quy hoạch làm khu dân cư với diện tích lô đất nhỏ hơn 0.5 mẫu Anh và thuộc Nhóm đất thủy văn loại C. Tuy nhiên, vì kích thước lô đất, diện tích bề mặt không thấm và loại đất có thể khác nhau, người lập mô hình sẽ khó có thể định lượng đặc điểm của dòng chảy do mưa một cách chắc chắn.
Phân tích độ nhạy giúp nhà phân tích hiểu được những tham số đầu vào nào ảnh hưởng lớn nhất đến đầu ra của mô hình. Biết được các đầu vào có ảnh hưởng lớn nhất cho phép người lập mô hình xác định các tham số quan trọng cần điều tra nhằm giảm thiểu bất định liên quan đến dự đoán mô hình. Thông thường, nhà phân tích sẽ thay đổi giá trị của một tham số mô hình cụ thể trong một khoảng xác định trước, sau đó chạy lại mô hình để tạo ra kết quả mới. Người lập mô hình so sánh kết quả để hiểu mức độ nhạy của mô hình với các tham số đầu vào.
Hình 10.1 cho thấy kết quả của một loạt các lần chạy mô hình với các giá trị đầu vào thay đổi theo phương pháp ước tính lưu lượng đỉnh của Cơ quan Bảo tồn Tài nguyên Thiên nhiên (NRCS). Người lập mô hình thay đổi bốn tham số đầu vào — diện tích lưu vực, thời gian tập trung dòng chảy (tc), chỉ số đường cong (CN), và initial abstraction (Ia) — để khảo sát ảnh hưởng của sự thay đổi tham số đến ước lượng lưu lượng đỉnh. Hình này được chuẩn hóa với tập giá trị ban đầu của các tham số, được biểu diễn bằng giá trị “1” trên cả hai trục. Các đường biểu diễn sự thay đổi lưu lượng đỉnh tương ứng với sự tăng hoặc giảm của một biến đầu vào.
Ví dụ, nếu chỉ số đường cong (CN) tăng 20% (1.2 trên trục hoành) sẽ dẫn đến lưu lượng đỉnh tăng 70% (1.7 trên trục tung). Tương tự, nếu thời gian tập trung dòng chảy giảm 20% (0.8 trên trục hoành), lưu lượng đỉnh sẽ tăng 10% (1.1 trên trục tung).
Với mô hình và tập dữ liệu đầu vào này, người lập mô hình có thể nhận thấy rằng kết quả đầu ra (lưu lượng đỉnh) nhạy cảm nhất với chỉ số đường cong (CN) và ít nhạy cảm nhất với thời gian tập trung và initial abstraction. Thông tin này có thể giúp định hướng các nỗ lực thu thập và phân tích dữ liệu của người lập mô hình.
(nd: initial abstraction)
Initial abstraction (ký hiệu: Ia) là lượng nước bị giữ lại ban đầu trước khi xảy ra dòng chảy do mưa (runoff). Đây là khái niệm rất quan trọng trong mô hình thủy văn, đặc biệt là trong phương pháp NRCS (trước đây gọi là SCS Curve Number Method).
Hiểu đơn giản:
Khi trời bắt đầu mưa, không phải toàn bộ lượng mưa đều trở thành dòng chảy ngay. Một phần ban đầu bị mất đi do:
- Thấm vào đất (infiltration)
- Lưu lại trên mặt đất (vũng nước, trũng thấp)
- Bốc hơi tức thì
- Bám vào bề mặt lá cây, công trình, đường xá, v.v.
→ Tổng các tổn thất ban đầu đó chính là initial abstraction (Ia).
Trong mô hình NRCS, Ia thường được ước tính theo công thức:
Ia=0.2⋅S
trong đó:
- S: khả năng giữ nước tối đa của lưu vực, phụ thuộc vào Curve Number (CN).
Tại sao quan trọng?
- Nếu lượng mưa < Ia → không có runoff xảy ra.
- Nếu lượng mưa > Ia → phần vượt quá mới bắt đầu tạo runoff.
Ví dụ minh họa:
Giả sử:
- Ia = 5 mm
- Trận mưa: 3 mm → không có runoff
- Trận mưa: 10 mm → runoff = 10 – 5 = 5 mm
10.1.3 Lựa chọn mô hình
Nhiều mô hình mã nguồn mở và thương mại đã triển khai các kỹ thuật được mô tả trong tài liệu này cũng như nhiều kỹ thuật tiên tiến hoặc chuyên biệt hơn. Việc lựa chọn mô hình phải phù hợp giữa nhu cầu phân tích và khả năng của mô hình. Phần này mô tả các loại mô hình lưu vực, các đặc điểm của chúng, và các yếu tố cần cân nhắc khi lựa chọn mô hình.
10.1.3.1 Mô hình tham số tổng hợp và mô hình biến thiên theo không gian
Một cách mà các nhà phân tích phân loại mô hình là theo phương pháp mô tả lưu vực và các tham số đầu vào. Một mô hình lumped parameter (tham số tổng hợp) xem toàn bộ lưu vực hoặc từng lưu vực phụ là một đơn vị, sử dụng giá trị trung bình cho các đặc tính trong đơn vị đó. Ví dụ, lớp phủ thực vật, loại đất và lượng mưa sẽ được gán một giá trị trung bình duy nhất cho mỗi đơn vị.
Ngược lại, mô hình spatially varied (biến thiên theo không gian) chia lưu vực thành nhiều ô nhỏ hơn, thường sử dụng hệ thống lưới. Mỗi ô được mô tả bằng các giá trị phù hợp về lớp phủ đất, loại đất, lượng mưa và các đầu vào khác. Do sự khác biệt trong việc mô tả lưu vực và đầu vào khí tượng, các mô hình không gian thường sử dụng phương pháp phân tích khác so với mô hình tham số tổng hợp để tạo ra runoff, thủy đồ và lưu lượng đỉnh.
Nhà phân tích có thể làm chi tiết mô hình tham số tổng hợp bằng cách chia nhỏ các đơn vị thành các lưu vực phụ nhỏ hơn. Tương tự, người lập mô hình chọn kích thước ô lưới cho mô hình không gian; ô lưới lớn hơn sẽ dẫn đến ít ô hơn. Mô hình tổng hợp với nhiều lưu vực phụ nhỏ có thể đại diện cho lưu vực với mức độ chi tiết tương tự như mô hình không gian sử dụng lưới lớn hơn. Một số nhà lập mô hình gọi các mô hình tổng hợp với nhiều lưu vực phụ là mô hình quasi-spatially varied (gần giống không gian .
Các nghiên cứu, ví dụ như Thompson và Cleveland (2009), cho thấy việc chia nhỏ lưu vực không cải thiện kết quả mô hình nếu không có yếu tố thủy văn nào biện minh cho việc chia nhỏ đó. Những yếu tố như sự khác biệt lớn về sử dụng đất hoặc loại đất ở các khu vực khác nhau trong lưu vực, khả năng trữ nước đáng kể cần điều tiết lưu trữ (storage routing), hoặc cần điều tiết kênh (channel routing) sẽ cần thiết để mô phỏng chính xác thời gian của thủy đồ. Trong lưu vực đồng nhất, chia nhỏ quá mức có thể làm tăng độ phức tạp mà không nâng cao hiệu quả mô hình, do yêu cầu thêm nhiều tham số không được hỗ trợ bởi thông tin cụ thể tại hiện trường.
10.1.3.2 Mô hình theo sự kiện và mô hình mô phỏng liên tục
Nhà phân tích cũng phân loại mô hình dựa trên thời lượng chạy mô hình. Một mô hình event-based (theo sự kiện) phân tích một trận mưa đơn lẻ. Trận mưa này có thể là một sự kiện lịch sử, nhưng thường là một trận mưa thiết kế được chọn để đáp ứng các tiêu chí rủi ro, ví dụ như sự kiện có xác suất vượt ngưỡng hằng năm là 0.01 (AEP). Mô hình theo sự kiện thường cung cấp lưu lượng đỉnh và thủy đồ tương ứng với cơn mưa thiết kế.
Mô hình continuous simulation (mô phỏng liên tục) phân tích chuỗi dữ liệu mưa dài hạn, từ dưới 1 năm đến hơn 10 năm. Các ứng dụng mô hình liên tục có thể cung cấp thông tin về dòng chảy thấp và trung bình, cũng như dòng đỉnh, bằng cách cung cấp một chuỗi thủy đồ liên tục dài hạn. Thường sử dụng chuỗi thời gian từ dữ liệu mưa lịch sử, đôi khi điều chỉnh để kiểm tra tác động của biến đổi khí hậu trong các kịch bản mưa khác nhau. Ứng dụng bao gồm xây dựng các đường cong lưu lượng lâu dài, lập ngân sách nước hàng năm hoặc theo mùa, phân tích dòng chảy thấp và phân tích dòng chảy hạn chế.
(nd: AEP)
AEP (viết đầy đủ là Annual Exceedance Probability event) là một khái niệm trong phân tích rủi ro thủy văn để xác định xác suất xảy ra của một sự kiện (như mưa lớn, lũ lụt, v.v.) trong một năm nhất định.
Định nghĩa: AEP (Annual Exceedance Probability) là xác suất mà một sự kiện cực đoan xảy ra ít nhất một lần trong một năm.
Ví dụ:
- AEP = 0.01 → có 1% khả năng sự kiện xảy ra trong một năm.
- AEP = 0.02 → có 2% khả năng xảy ra trong một năm.
So sánh với “chu kỳ lặp lại” (Return Period):
| AEP | Chu kỳ lặp lại (năm) |
|---|---|
| 0.01 | 100 năm (sự kiện 100 năm) |
| 0.02 | 50 năm |
| 0.1 | 10 năm |
Ví dụ: Một “trận mưa 100 năm” nghĩa là có 1% cơ hội xảy ra trong một năm, tức là AEP = 0.01.
Ứng dụng trong thủy văn:
- Thiết kế cống rãnh, đập, hệ thống thoát nước, đê điều.
- Đánh giá rủi ro lũ lụt.
- Phân tích kịch bản cực đoan (như biến đổi khí hậu hoặc đô thị hóa).
Hướng dẫn tham khảo HEC-19 của FHWA (FHWA 2022a) cung cấp mô tả bổ sung về sự khác biệt giữa các mô hình theo sự kiện và mô hình mô phỏng liên tục. Người lập mô hình lựa chọn dựa trên mục tiêu phân tích.
10.1.3.3 Lựa chọn mô hình lưu vực
Người lập mô hình lựa chọn mô hình lưu vực dựa trên mục tiêu phân tích, dữ liệu sẵn có, kỹ năng của người lập mô hình và các nguồn lực có sẵn. Các cân nhắc ban đầu bao gồm các phân biệt đã được mô tả trước đó — tham số tổng hợp so với biến thiên không gian, và mô phỏng theo sự kiện so với mô phỏng liên tục. Ngoài ra, người lập mô hình còn cân nhắc đến các phương pháp tính toán nội bộ có sẵn trong mô hình lưu vực, bao gồm các phương pháp được mô tả trong tài liệu này. Những phương pháp tính toán này bao gồm các phương pháp chuyển đổi lượng mưa (rainfall) thành dòng chảy do mưa (runoff) như thủy đồ đơn vị (unit hydrograph) (Mục 8.1), các phương pháp điều tiết kênh (channel routing) (Mục 9.3) và điều tiết lưu trữ (storage routing) (Mục 9.2).
Bảng 10.1 cung cấp ma trận các thuộc tính mô hình lưu vực được bao gồm trong một số mô hình nguồn mở phổ biến. Người lập mô hình có thể mở rộng bảng này để bao gồm các mô hình nguồn mở hoặc thương mại khác cũng như các thuộc tính bổ sung nhằm hỗ trợ lựa chọn mô hình phù hợp cho một ứng dụng cụ thể. Các thuộc tính khác có thể bao gồm phương pháp baseflow, phương pháp thấm, mô phỏng chất lượng nước, mô phỏng tầng ngậm nước, và các tính năng tích hợp dữ liệu tự động. Bảng này bao gồm một số mô hình lưu vực phổ biến:
- Trung tâm Kỹ thuật Thủy lực – Hệ thống Mô hình Thủy văn (HEC-HMS) được phát triển bởi Quân đoàn Công binh Hoa Kỳ (USACE) (USACE 2000a).
- Technical Release 20 / Technical Release 55, phiên bản Windows (WinTR-20 / WinTR-55) được phát triển bởi NRCS (NRCS 2009b, NRCS 2015).
- Hydrologic Simulation Program — FORTRAN (HSPF) được duy trì bởi Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ (USEPA) (Bicknell et al. 2005).
- Mô hình Quản lý Nước mưa (SWMM) được phát triển bởi USEPA (Rossman 2015).
- Phân tích Thủy văn Bề mặt – Tầng nông (GSSHA) được phát triển bởi USACE (Downer và Ogden 2006).
HEC-HMS mô phỏng các quá trình rainfall–runoff của các hệ thống lưu vực dạng cây. Chương trình bao gồm nhiều mô hình toán học để mô phỏng lượng mưa, bốc thoát hơi, thấm, chuyển hóa lượng mưa dư, baseflow và điều tiết dòng chảy trong kênh. HEC-HMS cũng bao gồm tùy chọn ước lượng tham số linh hoạt để hỗ trợ hiệu chỉnh mô hình qua nhiều phiên bản khác nhau.
WinTR-20 mô phỏng các sự kiện mưa và hỗ trợ đánh giá thủy văn của các sự kiện lũ. Người lập mô hình có thể sử dụng nó để phân tích các điều kiện hiện tại trong lưu vực cũng như đánh giá tác động của các thay đổi đề xuất trong lưu vực. Người lập mô hình có thể phân tích nhiều cơn mưa (hoặc các tần suất mưa) trong một lần chạy mô hình. WinTR-20 tính toán trực tiếp runoff từ các khu vực lưu vực thông qua các sự kiện mưa tổng hợp hoặc thực tế và điều tiết các thủy đồ qua kênh và/hoặc các hồ chứa (channel/storage routing) đến điểm đầu ra của lưu vực.
WinTR-55 sử dụng công cụ tính toán WinTR-20 nhưng áp dụng cho tập hợp con của các lưu vực tiềm năng bao gồm chỉ các lưu vực nhỏ (nhỏ hơn 25 mẫu Anh), một số lượng nhỏ lưu vực phụ (không quá 10), và điều tiết (routing) đơn giản.
HSPF mô phỏng runoff từ các nguồn phân tán và tải lượng chất ô nhiễm cho một lưu vực, đồng thời thực hiện điều tiết dòng chảy và chất lượng nước trong kênh. Người lập mô hình có thể chạy HSPF trên một lưu vực đơn lẻ hoặc một hệ thống gồm nhiều lưu vực phụ liên kết thủy văn. Mô hình phụ thuộc vào dữ liệu sử dụng đất, dữ liệu lưu vực, dữ liệu khí tượng và thông tin về các chất ô nhiễm đáng quan tâm trong lưu vực và dòng chính.
Bảng 10.1. Các yếu tố cần xem xét khi lựa chọn mô hình lưu vực
| Thuộc tính | HEC-HMS | WinTR-20 / TR-55 | HSPF | SWMM | GSSHA |
|---|---|---|---|---|---|
| Tham số tổng hợp hay biến thiên không gian | Cả hai | Tham số tổng hợp | Tham số tổng hợp | Tham số tổng hợp | Biến thiên không gian |
| Mô phỏng theo sự kiện hay liên tục | Cả hai | Theo sự kiện | Cả hai | Cả hai | Cả hai |
| Thủy đồ đơn vị NRCS | Có | Có | Không | Không | Không |
| Thủy đồ đơn vị Snyder | Có | Không | Không | Không | Không |
| Điều tiết kinematic wave | Có | Không | Không | Có* | Có |
| Điều tiết Muskingum-Cunge | Có | Có | Không | Không | Có |
| Điều tiết Att-Kin đã chỉnh sửa | Có | Không | Không | Không | Không |
| Điều tiết lưu trữ (Storage-indication) | Có | Có | Không | Không | Có |
| Thủy văn tuyết tan | Có | Không | Có | Không | Có |
Chú thích:
SWMM cũng cung cấp điều tiết dynamic wave
SWMM mô phỏng các sự kiện đơn lẻ hoặc mô phỏng dài hạn (liên tục) về số lượng và chất lượng runoff chủ yếu trong khu vực đô thị. Thành phần runoff của SWMM hoạt động trên tập hợp các lưu vực phụ nơi tiếp nhận lượng mưa và tạo ra runoff và tải lượng chất ô nhiễm. Phần điều tiết của SWMM vận chuyển dòng chảy này qua hệ thống ống dẫn, kênh mương, thiết bị lưu trữ/xử lý, máy bơm và bộ điều tiết. Người lập mô hình sử dụng SWMM cho việc lập kế hoạch, phân tích và thiết kế liên quan đến dòng chảy nước mưa, hệ thống cống kết hợp, cống vệ sinh và các hệ thống thoát nước khác trong khu vực đô thị.
GSSHA liên kết theo nhiều chiều dòng chảy bề mặt, dòng chảy mặt đất và dưới bề mặt để mô phỏng lưu vực. Đây là một mô hình vật lý, phân bố không gian, thủy văn, trầm tích và vận chuyển/tác động của các thành phần. GSSHA bao gồm dòng chảy tràn hai chiều (2D) trên bề mặt, nước ngầm và dòng chảy một chiều (1D) cho dòng suối và độ ẩm đất. Các nhà phân tích có thể sử dụng GSSHA như một mô hình theo sự kiện hoặc liên tục, nơi độ ẩm bề mặt đất, mực nước ngầm, tương tác dòng suối và số phận của các thành phần được mô phỏng liên tục. Sự tương tác hoàn toàn giữa nước ngầm và bề mặt cho phép GSSHA mô phỏng các lưu vực trong cả môi trường khô và ẩm. Như được thể hiện trong Bảng 10.1, GSSHA không sử dụng thủy đồ và các phương pháp điều tiết được mô tả trong tài liệu này mà áp dụng các kỹ thuật tính toán phù hợp với phân tích 2 chiều (2D).
10.2 Dữ liệu và phân tích không gian (Spatial Data and Analysis)
Ở mức tối thiểu, mô hình thủy văn sử dụng dữ liệu đầu vào mô tả lượng mưa, lớp phủ bề mặt, đất và địa hình. Khi các mô hình thủy văn ngày càng tinh vi hơn và được tích hợp với hệ thống thông tin địa lý (GIS), người lập mô hình ngày càng phụ thuộc vào tập dữ liệu không gian. Mục 4.2 cung cấp phần giới thiệu ngắn gọn về các tập dữ liệu không gian và GIS.
Bên cạnh việc cung cấp đầu ra trực quan, các tập dữ liệu không gian và GIS còn cải thiện hiệu quả và chất lượng của mô hình thủy văn bằng cách giảm cường độ lao động trong việc thu thập và phân tích dữ liệu. Bằng cách giảm thời gian xác định các tham số đầu vào, các công cụ này giúp dành nhiều thời gian hơn trong dự án để diễn giải kết quả và khám phá các chiến lược thiết kế thay thế. Mặc dù GIS giúp nhà thủy văn làm việc hiệu quả hơn, nhưng nó không thể thay thế được sự phán đoán và kinh nghiệm. Một hệ thống được GIS thiết kế tốt cho phép nhà thủy văn dễ dàng thêm các điều kiện đặc biệt vào cơ sở dữ liệu và chỉnh sửa các quy trình được lập trình sẵn khi gặp các điều kiện lưu vực bất thường.
Một ví dụ phổ biến về dữ liệu và phân tích không gian trong thủy văn là sử dụng dữ liệu mưa, lớp phủ lưu vực, đất, và địa hình làm đầu vào cho mô hình. Phân tích không gian của dữ liệu địa hình cung cấp các khu vực thoát nước, hướng dòng, độ dốc dòng chảy và độ dốc lưu vực. Phân tích không gian của lớp phủ bề mặt và đất tạo ra các tham số thấm và dòng chảy do mưa hữu ích trong mô hình thủy văn.
GIS tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn ở các tỷ lệ khác nhau và hệ quy chiếu khác nhau và lưu trữ thông tin đó trong cơ sở dữ liệu gán tọa độ không gian. Các dữ liệu này có thể bao gồm nhiều lớp như lớp phủ bề mặt, loại đất và địa hình. Người lập mô hình có thể truy xuất, phân tích và sử dụng các dữ liệu này để tạo ra thông tin định lượng phục vụ quá trình ra quyết định trong lập kế hoạch hoặc thiết kế.
10.2.1 Lưu vực có nhiều vùng (Multibasin Watersheds)
Người lập mô hình thường biểu diễn lưu vực như một lưu vực đơn để tạo ra lưu lượng đỉnh và thủy đồ tại cửa ra của lưu vực. Trong nhiều trường hợp, lưu vực được chia thành nhiều lưu vực phụ để mô phỏng chính xác hơn các đặc tính thủy văn. Những tình huống có thể cần chia nhỏ lưu vực bao gồm:
- Diện tích thoát nước lớn.
- Sự khác biệt đáng kể về địa hình, lớp phủ bề mặt và đặc tính đất trong lưu vực.
- Có kênh hoặc vùng trữ nước cần sử dụng phương pháp điều tiết dòng chảy.
Hình 10.2 mô tả mạng lưới dòng chảy và ranh giới lưu vực phụ cho một lưu vực có nhiều vùng. Khi chia lưu vực thành bốn lưu vực phụ, người lập mô hình có thể biểu diễn các đặc điểm của từng vùng một cách riêng biệt thay vì trung bình trên toàn bộ lưu vực. Cấu hình này cũng cho phép đưa vào mô hình ảnh hưởng của sự điều tiết dòng chảy trong kênh từ phần trên đến phần dưới của lưu vực.
Mô hình gồm bốn lưu vực phụ này được xếp vào loại mô hình tham số tổng hợp vì người lập mô hình lấy trung bình các đặc tính trong mỗi lưu vực. Tuy nhiên, việc chia nhỏ này cho phép biểu diễn chi tiết hơn. Việc chia nhỏ thêm nữa sẽ cho phép mô hình chi tiết hơn nữa và có thể được biện minh tùy theo mục tiêu mô hình và tính chất của lưu vực.
Hình 10.3 cung cấp sơ đồ mạng lưới logic thể hiện mối quan hệ giữa các lưu vực phụ trong lưu vực được mô tả ở Hình 10.2. Mỗi hộp đại diện cho một lưu vực phụ, và các đường kết nối đại diện cho các kênh dẫn dòng giữa các lưu vực phụ. Người lập mô hình có thể dễ dàng thấy sự liên kết nội tại giữa các lưu vực phụ qua sơ đồ mạng lưới.
10.2.2 Tính toán không gian hỗ trợ mô hình thủy văn
GIS và các công cụ tính toán không gian khác tự động hóa nhiều tác vụ quan trọng trong việc thiết lập cả mô hình tham số tổng hợp và mô hình phân bố không gian. Những công cụ này bao gồm phân tích địa hình, tổng hợp tham số và phân tích lượng mưa.
10.2.2.1 Tọa độ ngang, hệ cao độ và đơn vị đo
Để sử dụng trong các mô hình lưu vực, dữ liệu không gian được gán tọa độ theo một hệ tọa độ ngang tương thích với mô hình được chọn. Tương tự, dữ liệu không gian bao gồm thành phần thẳng đứng, như địa hình, sẽ tham chiếu đến một hệ cao độ chung tương thích với mô hình được chọn. Đối với cả tọa độ ngang và tọa độ đứng, mô hình hóa phụ thuộc vào kiến thức và tính tương thích nội tại với đơn vị đo lường.
Người lập mô hình thường đề cập đến tọa độ ngang (horizontal coordinates) như một hệ tọa độ hoặc phép chiếu bản đồ. Tất cả các hệ tọa độ đều dựa trên một hệ quy chiếu tọa độ ngang hình cầu, chẳng hạn như Hệ tọa độ địa lý thế giới năm 1984 (WGS 84) và Hệ quy chiếu Bắc Mỹ năm 1983 (NAD 83). Hai loại hệ tọa độ phổ biến là hệ tọa độ địa lý và hệ tọa độ chiếu. Hệ tọa độ địa lý sử dụng hình cầu để xác định vị trí trên Trái đất. Hình dạng của Trái đất thường được mô hình hóa dưới dạng ellipsoid. Vĩ độ và kinh độ tham chiếu đến một điểm trên ellipsoid.
Dữ liệu cao độ tham chiếu đến một hệ cao độ (vertical datum). Các hệ cao độ phổ biến bao gồm Hệ cao độ địa lý quốc gia năm 1929 (NGVD 29), Hệ cao độ Bắc Mỹ năm 1988 (NAVD 88), và các hệ cao độ địa phương/tùy chỉnh. Người lập mô hình điều chỉnh các tập dữ liệu có hệ cao độ khác nhau sao cho tất cả dữ liệu tham chiếu đến cùng một hệ cao độ.
10.2.2.2 Phân tích địa hình (Terrain Analyses)
Phân tích địa hình tự động sử dụng các mô hình số độ cao (DEM) để mô tả bề mặt địa hình dựa trên tọa độ X, Y và Z. Hầu hết các tập dữ liệu được lưu trữ dưới dạng lưới hoặc tam giác hóa.
Một DEM dạng lưới (gridded DEM) thường sử dụng một lưới đều X, Y với giá trị độ cao (Z) tương ứng với mỗi tọa độ ngang.
Một DEM tam giác hóa (triangulated DEM) sử dụng một tập hợp các bề mặt tam giác được liên kết với các tam giác liền kề tại mỗi cạnh để mô tả bề mặt. Người lập mô hình thường gọi DEM dạng tam giác là mạng bất quy tắc tam giác (TIN). Có thể có nhiều tên gọi khác nhau cho DEM như mô hình địa hình số và tập dữ liệu raster, nhưng nhìn chung đều thuộc một trong hai loại này.
Các nhà mô hình thủy văn sử dụng DEM để xác định ranh giới lưu vực và lưu vực phụ, xác định các kênh và hướng dòng chảy khác, tính độ dốc và chiều dài dòng chảy, tính độ dốc lưu vực, ước lượng cao độ trung bình và nhiều nhiệm vụ khác. Phương pháp được mỗi mô hình hoặc công cụ GIS áp dụng để thực hiện các nhiệm vụ này khác nhau, do đó người lập mô hình sẽ có lợi nếu hiểu rõ các phương pháp cụ thể và tập dữ liệu được sử dụng bởi ứng dụng được chọn.
10.2.2.3 Tổng hợp tham số (Parameter Synthesis)
Tùy thuộc vào mô hình lưu vực được chọn, người lập mô hình có thể sử dụng công cụ phân tích dữ liệu không gian để ước tính các tham số đầu vào cho cả mô hình tham số tổng hợp và mô hình phân bố không gian. Ví dụ, công cụ phân tích không gian có thể tính toán giá trị curve number cho các phương pháp NRCS được mô tả trong Mục 7.1 bằng cách sử dụng các lớp bản đồ địa lý của loại đất và lớp phủ bề mặt. Một ví dụ khác là tính toán thời gian di chuyển trong dòng chảy dựa trên các lớp bản đồ GIS thể hiện hệ số nhám Manning và độ dốc được tạo ra từ phân tích địa hình.
Dưới đây là bản dịch nguyên dạng của đoạn văn bản trong hình ảnh:
10.2.2.4 Phân tích lượng mưa (Precipitation Analysis)
Mặc dù lượng mưa có tính phân bố không gian, đối với các lưu vực nhỏ, người lập mô hình thường giả định rằng lượng mưa rơi đều trên toàn lưu vực như trong Rational Method. Tuy nhiên, với các lưu vực lớn và các lưu vực nhiều vùng, giả định này trở nên kém phù hợp hơn. Việc phân bố không gian lượng mưa trên lưu vực, đặc biệt là khi đánh giá các sự kiện lịch sử, có thể nâng cao khả năng của mô hình trong việc mô phỏng chính xác quá trình rainfall-runoff.
Lượng mưa từ trận mưa thiết kế hoặc sự kiện lịch sử có thể có sẵn ở dạng lưới (ví dụ: dữ liệu radar), tương tự như dữ liệu DEM, hoặc có thể có sẵn tại một hoặc nhiều trạm đo. Với các mô hình phân bố không gian, các nhà phân tích chuyển đổi lượng mưa dựa trên số liệu từ trạm đo thành dạng lưới không gian tương thích với mô hình. Với các mô hình tham số tổng hợp, người lập mô hình điều chỉnh tập dữ liệu lượng mưa cho từng lưu vực phụ. Các kỹ thuật điều chỉnh này bao gồm đa giác Thiessen và phương pháp khoảng cách nghịch đảo (inverse distance method) (USACE 2000a).
Người lập mô hình cũng cân nhắc cách dữ liệu mưa điểm từ trạm đo được áp dụng cho các vùng rộng hơn. Việc áp dụng mưa điểm cho toàn bộ vùng rộng lớn có thể làm đánh giá quá cao tổng lượng mưa trên toàn lưu vực, vì mưa thường không đều trên các vùng diện tích lớn. Mục 8.2.4 trình bày điều chỉnh lượng mưa theo diện tích. Việc điều chỉnh này đặc biệt quan trọng khi làm việc với các trận mưa thiết kế theo tần suất, chẳng hạn như sự kiện AEP 0.01.
10.3 Phân tích bất định và rủi ro (Uncertainty and Risk Analysis)
Ngay cả với những phân tích mô hình thủy văn chi tiết nhất, trước khi hoàn tất thiết kế, người lập mô hình cần xem xét đến bất định liên quan đến nỗ lực mô hình hóa và rủi ro liên quan đến việc thiết kế các công trình thủy lực dựa trên kết quả mô hình. Phần này trình bày các nguồn gốc của bất định trong phân tích thủy văn và cách tiếp cận để giải quyết những rủi ro liên quan.
10.3.1 Bất định (Uncertainty)
Bất định bắt nguồn từ ba nguồn chính:
- Sự biến thiên tự nhiên của lượng mưa và các đặc tính khí tượng cũng như lưu vực khác.
- Những đơn giản hóa được sử dụng trong quá trình phát triển công cụ mô hình.
- Những thay đổi tiềm năng về khí hậu (biến đổi khí hậu) và đặc tính lưu vực (sự phát triển) theo thời gian.
Các kỹ sư thiết kế thủy văn hiểu rằng sự biến thiên tự nhiên có nghĩa là chuỗi các sự kiện lũ có thể xuất hiện xen kẽ với các giai đoạn dòng chảy thấp và ngược lại. Ngay cả khi người lập mô hình ước tính xác suất dài hạn của một trận lũ trong một năm, sự biến thiên tự nhiên vẫn dẫn đến những biến động ngắn hạn cho đến các xu hướng dài hạn.
Bất định cũng phát sinh từ việc đơn giản hóa mô hình. Ví dụ, Rational Method làm đơn giản quá trình rainfall-runoff thành ba tham số — hệ số runoff, cường độ mưa và diện tích lưu vực. Sự đơn giản hóa này đã hoạt động hiệu quả trong nhiều thập kỷ dưới các điều kiện cụ thể. Các mô hình lưu vực phức tạp hơn đưa vào nhiều đại diện chi tiết hơn của lưu vực và các quá trình vật lý, nhưng ngay cả những mô hình này cũng vẫn là sự đơn giản hóa so với thực tế.
Cuối cùng, sự thay đổi theo thời gian tạo ra bất định. Mặc dù người lập mô hình thường xem xét đến sự thay đổi trong đặc điểm lưu vực theo thời gian như thay đổi sử dụng đất, nhưng họ vẫn thường dựa vào giả định tính ổn định theo thời gian (stationarity) của lượng mưa. Phần tiếp theo sẽ thảo luận về tính ổn định và không ổn định theo thời gian.
Models Are Not Reality (Mô hình không phải là thực tế)
Trích dẫn “Tất cả các mô hình đều sai, nhưng một số thì hữu ích” là một câu nói nổi tiếng thường được cho là của nhà thống kê George Box. Ý của Box là tất cả các mô hình đều là sự đơn giản hóa của thế giới thực và vì thế bị giới hạn. Dù một số mô hình có mô phỏng nhiều quá trình và hiện tượng thực tế hơn mô hình khác, thì chúng vẫn là sự đơn giản hóa. Các nhà phân tích cần cân nhắc các giới hạn này khi lựa chọn, áp dụng và diễn giải mô hình.
10.3.2 Tính phi tĩnh – Nonstationarity
Hầu hết các công cụ thiết kế thủy văn bao gồm giả định ngầm rằng các biến và tham số được sử dụng trong mô hình là tĩnh định (stationarity) . Stationarity nghĩa là hệ thống không trải qua sự thay đổi theo thời gian. Nonstationarity có thể biểu hiện dưới các dạng sau:
- Xu hướng thay đổi, có thể bắt nguồn từ sự thay đổi trong sử dụng đất/lớp phủ bề mặt lưu vực và biến đổi khí hậu.
- Sự thay đổi đột ngột, xảy ra bất ngờ trong chuỗi thời gian. Trường hợp này thường liên quan đến việc xây dựng hoặc tháo dỡ các đập trong hệ thống sông ngòi. Việc xây dựng hoặc tháo bỏ đập hay các công trình điều tiết lưu vực khác làm thay đổi đáng kể phản ứng dòng chảy của lưu vực ngay phía hạ lưu của đập. Ảnh hưởng giảm dần theo khoảng cách từ đập (và khi diện tích lưu vực tăng lên). Việc chuyển dòng (phục vụ nông nghiệp hoặc đô thị) cũng là một ví dụ của thay đổi đột ngột.
- Tính biến thiên theo chu kỳ, xảy ra khi các chu kỳ mưa và hạn xuất hiện theo mẫu lặp lại trong chuỗi thời gian. Các chu kỳ này thường kéo dài qua nhiều năm.
Sự thay đổi theo thời gian của sử dụng đất và khí hậu có thể làm thay đổi rủi ro thủy lực đối với các công trình thoát nước theo thời gian sử dụng của chúng. Mặc dù lưu lượng xả thiết kế cho công trình có thể vẫn giữ nguyên, nhưng xác suất xuất hiện của lưu lượng đó lại thay đổi. Hệ quả là rủi ro ngập lụt cũng thay đổi. Tài liệu HEC-19 (FHWA 2022a) cung cấp thảo luận bổ sung về Nonstationarity.
10.3.3 Thiết kế dựa trên rủi ro (Risk-Based Design)
Trong bối cảnh mô hình thủy học, rủi ro là tích của xác suất xảy ra một sự kiện và hậu quả của sự kiện đó. Rủi ro cung cấp một khuôn khổ tổng thể để đánh giá hoặc phân tích các chiến lược và quyết định trong quy hoạch và thiết kế. Phân tích hoặc đánh giá rủi ro bao gồm cả yếu tố tổn thương (vulnerability) và cung cấp một số ước lượng về chi phí và hậu quả (tiền tệ và phi tiền tệ) do thiệt hại hoặc gián đoạn hoạt động giao thông. Điều này giúp so sánh các phương án thay thế. Thiết kế dựa trên rủi ro liên quan đến bất kỳ quy trình nào xem xét rủi ro liên quan đến một kế hoạch hoặc thiết kế dự án, bao gồm nhưng không giới hạn ở ngưỡng thiết kế (thresholds), phân tích kịch bản (scenario analysis) và phân tích Monte Carlo.
10.3.3.1 Ngưỡng thiết kế (Thresholds)
Kỹ sư thường sử dụng ngưỡng để thiết kế các công trình thủy lực. Ví dụ, kỹ sư có thể thiết kế một cây cầu để đảm bảo dòng chảy cho lũ có xác suất vượt quá hàng năm (AEP) là 0.01 kèm với một giá trị freeboard được quy định tại địa phương.
Việc lựa chọn cả AEP và freeboard ngầm định bao gồm yếu tố rủi ro. Vì thiết kế thủy học dựa trên xác suất xảy ra của các sự kiện nhất định trong vòng đời của dự án, các nhà quy hoạch và thiết kế thường ngầm hiểu hoặc công khai thừa nhận rằng việc vượt quá tiêu chí thiết kế (ngưỡng) có thể xảy ra trong suốt thời gian sử dụng công trình.
Mặc dù vượt quá tiêu chí thiết kế có thể được xem là một “thất bại”, nhưng không phải lúc nào cũng kéo theo hậu quả tiêu cực về an toàn công cộng, thiệt hại tài sản, hoặc gián đoạn dịch vụ. Điều này phản ánh một trong những hạn chế khi sử dụng ngưỡng như một phần của thiết kế dựa trên rủi ro. Quy trình thiết kế không trực tiếp tính đến hậu quả của việc vượt ngưỡng. HEC-17 (FHWA 2016) cung cấp thảo luận bổ sung về hậu quả của việc vượt quá tiêu chí thiết kế.
Ngay cả khi đã ước tính đúng xác suất dài hạn của một sự kiện lũ xảy ra trong một năm nhất định, xác suất đó không quyết định tần suất mà các trận lũ vượt quá tiêu chuẩn thiết kế sẽ xảy ra trong suốt vòng đời công trình. Ví dụ, một cống có thể được thiết kế để chịu được trận lũ có chu kỳ lặp lại 10 năm (AEP = 0.1) trong vòng đời dự kiến 40 năm, thì cống đó có thể phải chịu lũ vượt thiết kế 0, 1, 2, 3, 4 hoặc nhiều lần trong suốt thời gian đó. Một đập tạm thời được thiết kế chịu được lũ có AEP = 0.2 có thể bị vượt ngay sau khi xây dựng, dù đập chỉ sử dụng trong một năm.
Các kỹ sư có thể ước tính rủi ro thất bại hoặc độ không chắc chắn trong thiết kế bằng cách sử dụng các khái niệm xác suất được giới thiệu ở Mục 5.1. Xác suất không vượt quá một giá trị ngưỡng (QA) trong n năm liên tiếp được tính như sau:
$$P(\text{not } Q_A) = 1 – P(Q_A) = 1 – \text{AEP} \tag{10.1}$$
trong đó:
- \(P(\text{not } Q_A)\) = Xác suất không vượt quá QA
- \(P(Q_A)\) = Xác suất vượt quá QA
- AEP = Xác suất vượt quá hàng năm của QA
Xác suất không vượt ngưỡng QA trong n năm liên tiếp bằng:
$$P(\text{not } Q_A) \cdot P(\text{not } Q_A) \cdots P(\text{not } Q_A) = [P(\text{not } Q_A)]^n = [1 – \text{AEP}]^n \tag{10.2}$$
trong đó:
- \(P(\text{not } Q_A)\) = Xác suất không vượt quá QA
- AEP = Xác suất vượt quá hàng năm
- n = Số năm
Từ đó, rủi ro R rằng QA sẽ bị vượt quá ít nhất một lần trong n năm được tính bằng:
$$R = 1 – [P(\text{not } Q_A)]^n = 1 – [1 – \text{AEP}]^n \tag{10.3}$$
Bảng 10.2 tóm tắt rủi ro vượt quá dựa trên vòng đời dự án và AEP bằng cách sử dụng công thức (10.3). Các kỹ sư thiết kế có thể sử dụng bảng hoặc công thức để xem xét khả năng các giá trị ngưỡng thiết kế sẽ bị vượt trong suốt vòng đời dự án, và các hậu quả đi kèm với sự vượt quá đó.
Ví dụ, một dự án được thiết kế với AEP = 0.04 và vòng đời 50 năm thì có 87% khả năng xảy ra ít nhất một lần lũ vượt quá lưu lượng thiết kế trong suốt vòng đời của nó.
Bảng 10.2. Rủi ro vượt quá (R) theo chức năng của vòng đời dự án (n) và AEP
| Thời gian phục vụ (năm) | AEP = 0.1 | AEP = 0.04 | AEP = 0.02 | AEP = 0.01 | AEP = 0.002 |
|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.10 | 0.04 | 0.02 | 0.01 | 0.002 |
| 10 | 0.65 | 0.34 | 0.18 | 0.10 | 0.02 |
| 25 | 0.93 | 0.64 | 0.40 | 0.22 | 0.05 |
| 50 | 0.99 | 0.87 | 0.64 | 0.39 | 0.10 |
| 75 | 1.00 | 0.95 | 0.78 | 0.53 | 0.14 |
| 100 | 1.00 | 0.98 | 0.87 | 0.63 | 0.18 |
Ví dụ 10.1: Rủi ro vượt quá ngưỡng thiết kế
Mục tiêu: Ước tính xác suất xảy ra một hoặc nhiều lần vượt quá ngưỡng thiết kế trong suốt vòng đời thiết kế của một cống.
Cho:
Một cống được thiết kế để dẫn lưu lượng thiết kế tương ứng với AEP = 0.1, duy trì khoảng không yêu cầu tại vị trí thiết kế. Vòng đời thiết kế của cống là 30 năm.
Bước 1. Ước tính rủi ro vượt quá ngưỡng thiết kế trong suốt vòng đời thiết kế của cống.
Sử dụng phương trình 10.3 hoặc Bảng 10.2 để ước tính rủi ro. Vì bảng không có giá trị cho vòng đời 30 năm, sử dụng phương trình:
$$R = 1 – [1 – \text{AEP}]^n = 1 – [1 – 0.1]^{30} = 0.96$$
Bước 2. Xem xét hậu quả của việc vượt quá ngưỡng thiết kế.
Từ bước 1, có 96% khả năng (gần như chắc chắn) rằng ngưỡng thiết kế sẽ bị vượt quá trong suốt vòng đời thiết kế của cống. Kỹ sư thiết kế sẽ cân nhắc các hậu quả của việc vượt quá ngưỡng thiết kế và đánh giá liệu có cần điều chỉnh thiết kế hay không.
Kết quả ví dụ 10.1:
Khả năng vượt quá ngưỡng thiết kế trong suốt vòng đời sử dụng là gần như chắc chắn. Việc đánh giá hậu quả của các lần vượt quá sẽ xác định xem liệu các thay đổi thiết kế có cần thiết hay không nhằm bảo vệ sức khỏe, an toàn, phúc lợi cộng đồng cũng như bảo vệ bản thân cống và hạ tầng đường giao thông.
10.3.3.2 Phân tích kịch bản
Các kỹ sư thiết kế đánh giá một kế hoạch hoặc dự án bằng cách sử dụng các ngưỡng cho một sự kiện đơn lẻ, và có thể thêm một sự kiện kiểm tra, như một thông lệ tiêu chuẩn. Việc mở rộng thực hành này bao gồm việc xem xét một loạt các sự kiện phản ánh sự không chắc chắn trong các phương pháp thiết kế kỹ thuật và các kịch bản trong tương lai. Việc xem xét nhiều sự kiện là một công cụ quan trọng để giải quyết biến đổi khí hậu, các sự kiện cực đoan và hậu quả của việc vượt quá các ngưỡng thiết kế.
Một yếu tố chính trong thiết kế một công trình thoát nước có khả năng chống chịu là hiểu được nó có thể hoạt động như thế nào trong suốt vòng đời sử dụng. Như được mô tả trong Mục 10.3.3.1, một công trình thoát nước có khả năng sẽ trải qua một loạt các trận lũ. Trong nhiều trường hợp, kỹ sư có thể hợp lý khi giả định rằng ít nhất một vài trong số những trận lũ đó sẽ vượt quá lưu lượng thiết kế. Trong quá trình thiết kế, các câu hỏi hợp lý để xem xét liên quan đến một sự kiện vượt quá ngưỡng bao gồm điều gì có thể xảy ra, cơ quan chịu trách nhiệm mong đợi điều gì và công chúng mong đợi điều gì.
Các thông số hiệu suất cụ thể có thể nhắm tới sự kiện thiết kế được xác định bởi chính sách và phán đoán kỹ thuật (khi chính sách cho phép tiêu chí thiết kế nằm trong một khoảng). Quá trình thiết kế không kết thúc khi đã thỏa mãn các thông số này. Kỹ sư cũng có thể đánh giá hiệu suất ở các lưu lượng lớn hơn. Xem xét một cống được thiết kế để chịu được sự kiện có AEP = 0.04, nhưng lại nằm trong Khu vực Nguy cơ Lũ Đặc biệt theo định nghĩa của Chương trình Bảo hiểm Lũ Quốc gia. Kỹ sư có thể đánh giá ảnh hưởng của cống đó trong bối cảnh các yêu cầu của trận lũ cơ sở (sự kiện có AEP = 0.01). Điều này không nhất thiết ngụ ý rằng kỹ sư phải thiết kế cống để chịu được lưu lượng ứng với AEP = 0.01, mà là kỹ sư có thể đánh giá ảnh hưởng của công trình đề xuất lên mực nước lũ cơ sở.
Sắc lệnh Hành pháp 13690 “Thiết lập Tiêu chuẩn Quản lý Rủi ro Lũ lụt Liên bang và Quy trình Xin ý kiến và Xem xét Ý kiến Các Bên liên quan” thúc đẩy các thực hành như “tăng cường khả năng chống chịu với lũ và giúp bảo tồn các giá trị tự nhiên của vùng ngập lũ.” (80 FR 13690, ngày 30 tháng 1 năm 2015, bị bãi bỏ bởi EO 13807, ngày 15 tháng 8 năm 2017, nhưng được tái ban hành bởi EO 14030, ngày 20 tháng 5 năm 2021).
Các kỹ sư cũng có thể xem xét khả năng vận hành của các công trình trong điều kiện lưu lượng thấp hơn tương ứng với các trận lũ xảy ra thường xuyên hơn. Ví dụ, nhiều yếu tố thủy lực ảnh hưởng đến hiệu suất của cống, như độ sâu phía hạ lưu (tailwater depth) và độ dốc của thân cống (barrel slope). Trong khi một cống có thể hoạt động tốt tại lưu lượng thiết kế, một lưu lượng lớn hơn hoặc nhỏ hơn có thể dẫn đến điều kiện thủy lực không mong muốn. Một lưu lượng lớn hơn có thể gây ra vận tốc quá cao và kéo theo xói lở, trong khi một lưu lượng nhỏ hơn có thể dẫn đến vận tốc không đủ để vận chuyển bùn cát qua phạm vi ảnh hưởng của công trình. Xói mòn hoặc bồi lắng trầm tích cũng có thể làm suy giảm khả năng của cống trong việc vận hành đúng tại lưu lượng thiết kế, do tác động tích lũy từ các đợt xả nhỏ trước đó.
Đánh giá một loạt các kịch bản không có nghĩa là tạo ra một kế hoạch hoặc thiết kế một công trình không có rủi ro thiệt hại trong phạm vi các kịch bản đó. Thông thường, chi phí và thiệt hại tiềm ẩn không biện minh cho việc này. Tuy nhiên, bằng cách xem xét nhiều kịch bản, người thiết kế có thể thêm các đặc tính hoặc biện pháp vào công trình hoặc kế hoạch nhằm tăng cường khả năng chống chịu.
10.3.3.3 Phân tích Monte Carlo
Phân tích Monte Carlo mở rộng phân tích kịch bản bằng cách tăng số lượng kịch bản và gán xác suất cho từng kịch bản. Sau đó, người phân tích ước tính hậu quả của mỗi kịch bản. Hậu quả đó được giả định có cùng xác suất xảy ra như chính kịch bản đó.
Một số công cụ mô hình hóa lưu vực cung cấp hỗ trợ để thực hiện phân tích Monte Carlo. Ví dụ, HEC-HMS cung cấp công cụ phân tích Monte Carlo dựa trên chuỗi Markov để chạy nhiều kịch bản (USACE 2020). Các công cụ này cho phép người lập mô hình chỉ định phân bố xác suất cho các biến đầu vào. Sau đó, các công cụ mô hình sử dụng phân tích Monte Carlo để lựa chọn ngẫu nhiên các giá trị cho từng tổ hợp biến đầu vào, chạy mô hình cho mỗi tổ hợp đó. Kết quả của phân tích Monte Carlo là một phân bố xác suất của các kết quả thủy văn. Cuối cùng, người lập mô hình sẽ gán hậu quả cho các kết quả thủy văn đó.
Các thách thức liên quan đến phân tích Monte Carlo bao gồm:
- Đưa ra các ước lượng hợp lý về xác suất thay đổi của các tham số đầu vào.
- Nắm bắt được các thay đổi xác suất theo thời gian.
- Nhu cầu lớn về tài nguyên để chạy một loạt các kịch bản.
Tuy nhiên, phân tích xác suất có tiềm năng cung cấp thông tin đầy đủ hơn để hỗ trợ việc ra quyết định so với phương pháp dựa trên ngưỡng hoặc kịch bản.
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.