4 Yêu cầu về dữ liệu và mô hình

Mô hình thủy lực là biểu diễn số của thế giới thực. Nhiều nguồn dữ liệu khác nhau được người mô hình sử dụng để tạo nên bản mô tả số cho vị trí dự án cụ thể. Mô hình càng phản ánh đúng vị trí đang phân tích (nhờ dữ liệu chất lượng cao) thì kết quả càng gần với điều kiện thủy lực thực tế.

Chương này trình bày các loại dữ liệu cần có để xây dựng và chạy mô hình 2D, kèm nguồn cho các kiểu dữ liệu thường gặp. Nội dung cũng bao gồm các mục về dữ liệu địa hình, điều kiện biên, tham số độ nhám, dữ liệu nền/bối cảnh, và phân tích vận chuyển bùn cát. Trừ khi ngữ cảnh hoặc trích dẫn pháp luật/quy định nói khác, các “yêu cầu” được nêu ở đây là nguyên tắc/thực hành tốt nhằm bảo đảm độ tin cậy khoa học, độ chính xác mô hình, và độ trung thực của kết quả; tài liệu này không tạo ra yêu cầu pháp lý mới.

4.1. Tổng quan dữ liệu

Khối lượng, chất lượng và loại dữ liệu cần để tạo mô hình 2D phụ thuộc vào mục đích áp dụng và khả năng thu thập. Trong đó, dữ liệu địa hình dùng để dựng hình học mô hình có ảnh hưởng lớn nhất đến chất lượng mô hình và thường tốn nguồn lực nhất để đạt mức biểu diễn đủ chi tiết cho khu vực dự án. Người mô hình nên dùng dữ liệu chính xác nhất có thể (xem Mục 4.2.3). Tuy nhiên, đôi khi khó có được “dữ liệu tốt nhất” do ràng buộc kinh tế hoặc tiếp cận. Ngay cả với dữ liệu tốt nhất, một số giả định mô hình vẫn hạn chế khả năng mô tả hoàn toàn chính xác thủy lực thực tế. Vì vậy, trách nhiệm của người mô hình là hiểu những giới hạn của mô hình so với dữ liệu nền, để có thể diễn giải và áp dụng kết quả đúng với bài toán đang phân tích.

Các bộ dữ liệu khuyến nghị để tạo hình học lưới cho mô hình 2D phục vụ phân tích thủy lực công trình giao thông (xem thêm Mục 4.2):

• Địa hình (thường là lidar) bao phủ toàn bộ miền mô hình.
• Khảo sát bổ sung dọc các tuyến đường quan tâm và bên dưới mặt cầu.
• Đo sâu/bathymetry biểu diễn lòng dẫn trong miền mô hình (khuyến nghị đo chi tiết hơn gần các công trình quan trọng như cầu).
• Số liệu khảo sát và bản vẽ kỹ thuật để mô tả trụ, mố, mặt cầu, cống và các công trình khác khi cần.

Có quan niệm sai rằng mô hình 2D cần nhiều dữ liệu hơn nhiều so với 1D. Nếu chỉ có dữ liệu thường thu cho 1D (ví dụ khảo sát mặt cắt), thì vẫn có thể lập mô hình 2D miễn là dữ liệu đó đủ dùng cho 1D và phản ánh mọi biến đổi đáng kể về hình học, độ dốc và độ nhám. Tuy nhiên, người mô hình phải hiểu giới hạn của kết quả trong bối cảnh dữ liệu nền đã dùng.

Với dự án đường băng qua vùng ngập (floodplains), dữ liệu mặt cắt thường chỉ được cung cấp trong phạm vi hành lang đường (ví dụ ngay thượng lưu và hạ lưu của cầu). Chỉ dùng dữ liệu này để đánh giá thủy lực cầu thường không đủ cho cả mô hình 1D lẫn 2D. Phạm vi khảo sát hợp lý thường nên mở rộng khoảng hai lần bề rộng floodplain về phía thượng hoặc hạ lưu của vị trí cầu. Phân tích thủy lực với phạm vi dữ liệu nhỏ hơn đáng kể mức này dễ phát sinh sai số do gán sai điều kiện biên.

4.1.1. Loại dữ liệu và nguồn

Ứng dụng mô hình cụ thể sẽ quyết định loại và độ chính xác dữ liệu cần có để phân tích thành công. Các dữ liệu điển hình cho mô hình 2D gồm:

• Địa hình (cao độ số từ lidar, ảnh đo quang trắc, hoặc khảo sát thực địa).
• Điều kiện biên thượng lưu (lưu lượng).
• Điều kiện biên hạ lưu (mực nước cố định/WSE, đường quan hệ mực nước–lưu lượng rating curve, hoặc điều kiện thủy triều).
• Sử dụng đất trong miền mô hình (tham số độ nhám thủy lực, Manning n).
• Hình học công trình thủy (cầu, cống, và các công trình nối tiếp hoặc phân dòng khác).
• Ảnh hàng không, dữ liệu CAD và GIS (không bắt buộc nhưng hữu ích).
• Thông tin chuyên biệt theo bài toán (ví dụ đặc tính đất cho nghiên cứu vận chuyển bùn cát).

Dù mọi loại dữ liệu đều quan trọng, hình học lưới (xem Chương 5) được xây dựng từ dữ liệu địa hình có ảnh hưởng lớn nhất đến kết quả mô hình và cũng là nguồn bất định/sai số lớn nhất (Hình 4.1). Nhận biết tầm quan trọng tương đối của từng loại dữ liệu giúp người mô hình phân bổ nguồn lực (thời gian, kinh phí) hợp lý cho việc xây dựng dữ liệu và các thành phần liên quan của mô hình.

Dữ liệu địa hình dùng để xây dựng hình học lưới (xem Mục 4.2), bao gồm cả cao độ phần nổi (topography) và cao độ phần ngập (bathymetry). Thường cần kết hợp nhiều nguồn địa hình để tạo được mô tả số cho toàn vùng cần phân tích.

Điều kiện biên (xem Mục 4.3) thường gồm lưu lượng vào miền mô hình và điều kiện khống chế thủy lực ở nơi nước ra khỏi miền (thường là mực nước/WSE). Ví dụ: lưu lượng lũ 100 năm ở thượng lưu và WSE hạ lưu. Ở vùng chịu thủy triều, biên hạ lưu có thể là chuỗi thời gian WSE.

Sử dụng đất trong miền mô hình cần thiết để xác định độ nhám thủy lực cho từng phần tử lưới. Tham số độ nhám (xem Mục 4.5), thường là hệ số Manning n, được xây dựng từ các nguồn chuẩn đưa ra ước lượng theo loại sử dụng đất, dựa trên ảnh hàng không, ảnh hiện trường, số liệu trầm tích, hoặc phương án quy hoạch.

Hình học công trình thủy (xem Mục 4.4 & 5.5) như cầu, cống, đập tràn/weir, cửa van/gate có thể được biểu diễn trong một số mô hình 2D và cần phải đưa vào khi các công trình này ảnh hưởng đáng kể đến thủy lực của bài toán.

Nhiều nguồn dữ liệu trực tuyến hữu ích cho việc xây dựng mô hình 2D hiện sẵn có. Bảng 4.1 liệt kê một số nguồn dữ liệu quốc gia tiêu biểu.

Chú thích cột:
Terrain = Địa hình (cao độ mặt đất/bathymetry)
Boundary Conditions = Điều kiện biên (lưu lượng, mực nước, v.v.)
Roughness = Độ nhám thủy lực (Manning’s n)
Imagery and GIS = Ảnh & dữ liệu GIS

(nd: link to webstite)

Bảng 4.1. Nguồn dữ liệu mẫu (Mỹ) và loại dữ liệu cung cấp

• United States Interagency Elevation Inventory — Địa hình ✔︎
• The National Map — Địa hình ✔︎; Ảnh & GIS ✔︎
• USGS Earth Explorer — Địa hình ✔︎; Ảnh & GIS ✔︎
• USDA Data Gateway — Địa hình ✔︎; Ảnh & GIS ✔︎
• NOAA Bathymetry — Địa hình (độ sâu/bathymetry) ✔︎
• USGS Topographic Maps — Ảnh & GIS ✔︎
• USGS Hazards Data Distribution System — Ảnh & GIS ✔︎
• NGS Data Explorer — Địa hình ✔︎
• USGS Water Information System — Điều kiện biên (dòng chảy/mực nước) ✔︎
• NOAA River Observations — Điều kiện biên ✔︎
• USGS StreamStats — Điều kiện biên ✔︎
• NOAA Hydrometeorological Design Studies Center — Điều kiện biên ✔︎
• USGS National Streamflow Statistics Program — Điều kiện biên ✔︎
• FEMA Flood Map Service Center — Điều kiện biên ✔︎; Ảnh & GIS ✔︎
• Manning’s n Values — Độ nhám ✔︎
• USGS Guide for Selecting Manning’s Roughness Coefficients — Độ nhám ✔︎
• USGS Calibrated Channel Manning’s n Values — Độ nhám ✔︎

Nguồn dữ liệu tương tự cũng tồn tại ở các cấp bang/tỉnh, quận/hạt, vùng và đô thị. Người làm mô hình nên nắm các nguồn dữ liệu địa không gian địa phương sẵn có. Nguồn dữ liệu trực tuyến thường không cung cấp đủ mọi dữ liệu để xây dựng và chạy mô hình 2D cho các phân tích chi tiết, nhưng trong nhiều trường hợp đủ dùng cho mục đích lập kế hoạch. Ví dụ các dữ liệu bổ sung thường cần cho phân tích thủy lực chi tiết gồm:

• Địa hình chi tiết hơn
• Dữ liệu đo sâu (bathymetry) của lòng dẫn (mặt cắt hoặc bản đồ hóa đầy đủ hơn của lòng dẫn)
• Bản vẽ/hồ sơ hoàn công cầu, cống
• Khảo sát cầu/cống (kể cả địa hình lòng dẫn dưới mặt cầu)
• Khảo sát đập tràn/công trình phân dòng
• Dữ liệu thủy văn

4.1.2. Hệ tọa độ và mốc chuẩn (datums)

Dữ liệu dùng cho mô hình 2D cần được quy chiếu về mốc chuẩn ngang và mốc chuẩn đứng. Datum là một điểm gốc cố định (mốc “0”) cho một hệ đo. Mốc chuẩn ngang thường gắn với hệ tọa độ hay phép chiếu. Mô hình thủy lực có thể xây dựng/chạy trong bất kỳ hệ tọa độ hoặc mốc đứng nào; điều quan trọng là người mô hình nắm rõ mốc ngang và mốc đứng đang dùng cho mô hình và giữ nhất quán cho mọi nguồn dữ liệu. Tốt (nhưng không bắt buộc) là có dữ liệu dự án đã quy chiếu sẵn về một hệ tọa độ chuẩn, để tận dụng tốt các nguồn dữ liệu trực tuyến. Một số bang/địa phương làm việc trong hệ tọa độ địa phương; có thể quy đổi sang các hệ chuẩn khác nếu biết/định nghĩa được phép chuyển đổi.

Mốc chuẩn ngang (Horizontal Datum).
Mọi hệ tọa độ đều dựa trên một mốc chuẩn ngang dạng cầu/ellipsoid, như WGS 84 (World Geodetic System 1984) hay NAD 83 (North American Datum 1983). Hai nhóm hệ tọa độ thông dụng là:

• Hệ tọa độ địa lý (GCS): xác định vị trí trên Trái Đất bằng kinh độ–vĩ độ trên ellipsoid (Trái Đất mô hình hóa như ellipsoid). Khảo sát GPS dựa trên GCS. Ứng dụng bản đồ như Google Earth cũng dùng GCS (Hình 4.2).
• Hệ tọa độ phẳng/chiếu (projected): chuyển bề mặt Trái Đất lên mặt phẳng qua phép chiếu bản đồ để có tọa độ x–y (ví dụ UTM, State Plane).

Hệ tọa độ chiếu (PCS) biểu diễn một hình cầu như một bề mặt phẳng. Một PCS bao gồm các tham số chiếu để tùy chỉnh phép chiếu cho một vị trí cụ thể và hệ đơn vị đo. Các PCS điển hình gồm Universal Transverse Mercator (UTM) (Hình 4.3), State Plane Zones (SPZ) (Hình 4.4) và các phép chiếu địa phương.

Dữ liệu trắc địa có thể ở tọa độ “grid” hoặc “ground”. Cả hai loại đều có thể dùng cho mô hình 2D, nhưng điều quan trọng là người dùng phải hiểu dữ liệu đang ở loại tọa độ nào để có thể dùng chung các bộ dữ liệu riêng rẽ. Tọa độ grid bao gồm các phép chiếu SPZ và UTM thông dụng đã nêu. Thuật ngữ “grid” đề cập đến việc biểu diễn các vị trí từ bề mặt cong của Trái Đất lên một lưới phẳng. Việc biểu diễn bề mặt cong gây ra sai số liên quan đến chiều dài thật của một đoạn thẳng. Tọa độ ground đề cập đến dữ liệu trắc địa phản ánh đúng các khoảng cách như sẽ được đo dọc theo bề mặt cong của Trái Đất. Có thể dùng một hệ số hiệu chỉnh để chuyển đổi giữa hai hệ tọa độ này. Nhiều bộ phận trắc địa thuộc Sở Giao thông Vận tải (Department of Transportation, DOT) của các bang đã phát triển các tệp phép chiếu (.prj) quy định hệ tọa độ và các hệ số chuyển đổi grid/ground cho toàn bang hoặc cho các vùng cụ thể.

Khi dùng hệ đơn vị tiêu chuẩn của Hoa Kỳ cho PCS, cần xác định có yêu cầu dùng US survey foot hay international foot. Sự khác nhau nằm ở cách xác định một foot, được định nghĩa như sau:

• International foot = 0.3048 mét
• US survey foot = 1200/3937 mét

Sự khác biệt này không đáng kể đối với đơn vị theo phương thẳng đứng và các kích thước nhỏ, nhưng lại đáng kể khi làm việc với các hệ tọa độ ngang như hệ State Plane. Do tọa độ của các vùng State Plane có độ lớn đến hàng triệu, khác biệt nhỏ giữa international foot và US survey foot có thể dẫn đến độ không chắc chắn theo phương ngang tới 10–15 foot. Người mô hình cần bảo đảm tính nhất quán của hệ tọa độ cho tất cả các bộ dữ liệu.

Chuẩn cao độ (Vertical Datum). Bất kỳ dữ liệu nào có chứa cao trình đều được tham chiếu tới một chuẩn cao độ. Các chuẩn cao độ thông dụng gồm National Geodetic Vertical Datum of 1929 (NGVD 29), North American Vertical Datum of 1988 (NAVD 88), và các chuẩn cao độ địa phương/tùy biến. Việc dùng sai, hoặc dùng nhiều hơn một, chuẩn cao độ trong một dự án có thể ảnh hưởng đáng kể đến độ chính xác của mô hình và thiết kế kết quả. Do đó, điều tối quan trọng là người mô phỏng phải kiểm tra chuẩn cao độ của mọi nguồn dữ liệu cao trình và bảo đảm rằng toàn bộ dữ liệu được chuyển đổi về một chuẩn cao độ chung của dự án một cách đúng đắn.

Các bộ dữ liệu có chuẩn cao độ khác nhau phải được hiệu chỉnh sao cho tất cả đều tham chiếu về cùng một chuẩn cao độ. Khác biệt giữa NGVD 29 và NAVD 88 thay đổi theo vị trí địa lý và có thể xác định bằng công cụ trực tuyến Vertcon của National Geodetic Survey (NGS). Dữ liệu theo các chuẩn cao độ địa phương, như từ các bản vẽ cầu lịch sử, cần được chuyển đổi về chuẩn của dự án. Có thể thực hiện chuyển đổi bằng cách thu được nhiều điểm trắc địa theo chuẩn cao độ của dự án tại các vị trí mà cao độ địa phương đã biết, để từ đó xác định được mức hiệu chỉnh cao độ thích hợp. Để biết thêm về việc chuyển đổi, xem tài liệu của FEMA “Guidance for Flood Risk Analysis and Mapping, Vertical Datum Conversion” (FEMA 2014).

Các chuẩn ngang và chuẩn cao độ đã, và sẽ tiếp tục được, điều chỉnh nhờ khả năng đo đạc được cải thiện và nhờ nhận diện các sai số trong các chuẩn cũ (xem Hình 4.5). National Geodetic Survey (NGS) đang xây dựng các chuẩn ngang và chuẩn cao độ mới, chính xác hơn, cho Hoa Kỳ. Các chuẩn mới này, dự kiến công bố năm 2022, sẽ thay thế NAD 83 và NAVD 88 như là những chuẩn mới nhất và chính xác nhất cho Hoa Kỳ. NGS, phối hợp với nhiều cơ quan cấp bang và liên bang, đã ban hành một tài liệu về tác động của các chuẩn cập nhật đối với lập bản đồ vùng ngập lụt (NGS 2011).

4.1.3. Siêu dữ liệu (Metadata)

Trong quá trình tạo một mô hình 2D, thường sẽ tải xuống, thu thập, cắt tỉa, hiệu chỉnh và trộn ghép nhiều bộ dữ liệu. Đối với người mô hình hóa, người thẩm định và người dùng mô hình trong tương lai, thực hành tốt là đưa kèm metadata cho mọi nguồn dữ liệu. Metadata là thông tin về các bộ dữ liệu cụ thể. Các nguồn dữ liệu cần được ghi chép trong báo cáo; tuy vậy cũng khuyến nghị đưa metadata vào ngay trong các tệp mô hình để thông tin quan trọng nằm trong mô hình. Phương pháp ghi nhận metadata khác nhau tùy gói phần mềm sử dụng. Tối thiểu, khuyến nghị kèm theo mô hình các loại metadata nêu trong Bảng 4.2.

Bảng 4.2. Khuyến nghị metadata kèm theo mô hình.

Loại dữ liệu	Metadata
Địa hình (có thể gồm nhiều nguồn/khảo sát)	Nguồn; Kiểu; Ngày; Hệ tọa độ; Chuẩn cao độ; Độ chính xác đã nêu
Điều kiện biên	Nguồn; Độ tin cậy về độ chính xác
Tham số độ nhám	Nguồn (ví dụ: ảnh viễn thám); Giá trị; Các giả định
Công trình thủy lực	Nguồn dữ liệu; Hệ tọa độ; Chuẩn cao độ
Nền, GIS, khác	Nguồn; Hệ tọa độ; Chuẩn cao độ

4.2. Dữ liệu địa hình

Năm 2009, National Research Council công bố một nghiên cứu mang tên “Mapping the Zone” với mục đích cải thiện độ chính xác của bản đồ lũ (NRC 2009). Nghiên cứu này được yêu cầu bởi các nhà quản lý của FEMA Risk Analysis Division, National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), NGS, và Coast Survey Development Laboratory. Ủy ban về Bản đồ Lũ của FEMA được thành lập để xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác của bản đồ lũ và xác định các cách cải thiện công tác lập bản đồ lũ cùng những nhiệm vụ khác. Kết luận bao quát đầu tiên là: “Dữ liệu địa hình là yếu tố quan trọng nhất trong việc xác định WSE (cao trình mặt nước), base flood elevation (cao trình lũ cơ sở) và phạm vi ngập lụt, và vì thế quyết định độ chính xác của bản đồ lũ ở các vùng sông suối.”

Trong khi nghiên cứu này tập trung vào lập bản đồ vùng ngập lũ, vốn chủ yếu được thực hiện bằng mô hình 1D, thì kết luận trên cũng tương đương mức độ liên quan đối với các ứng dụng mô hình 2D. Dữ liệu địa hình và hình học được xây dựng cho mô hình có tác động lớn nhất đến độ chính xác của kết quả mô hình. Do đó, điều cốt yếu là người mô hình cần hiểu các phương pháp thu thập, độ chính xác của chúng, định dạng dữ liệu, cũng như các quy trình và quy trình công việc điển hình liên quan đến loại dữ liệu quan trọng nhất đối với mô hình 2D. Phần này cung cấp thông tin về các chủ đề đó dành riêng cho mô hình thủy lực. Nhiều nguồn tư liệu hiện có từ các cơ quan chính phủ như USGS, NOAA, và các tổ chức khác như American Society for Photogrammetry and Remote Sensing (ASPRS) cung cấp thông tin chuyên sâu hơn cho hầu hết các chủ đề đã nêu. Một tài liệu khuyến nghị gần đây là “Digital Elevation Model Technologies and Applications: The DEM User’s Manual, 3rd Edition” (ASPRS, 2018).

4.2.1. Các yếu tố kiểm soát thủy lực (Hydraulic Controls)

Dữ liệu địa hình là bộ dữ liệu quan trọng nhất cho mô hình 2D vì, so với các loại dữ liệu khác, địa hình ảnh hưởng lớn nhất đến sự di chuyển của nước trong dòng chảy kênh hở. Những phần địa hình tác động đến thủy lực được gọi là hydraulic controls (xem Hình 4.6 và Hình 4.7). Các hydraulic control điển hình gồm:

• Hình học lòng sông
• Các điểm/công trình khống chế cốt đáy trong lòng dẫn (ghềnh/riffle, đập tràn/weir, đập/dam, công trình phân dòng/diversion)
• Chỗ gãy dốc (chuyển dốc) giữa lòng sông và vùng ngập lũ.
• Các đường/dải dòng chảy trong vùng ngập lũ
• Các dải nền cao trong vùng ngập lũ
• Sự thắt hẹp tự nhiên trong lòng sông hoặc vùng ngập lũ
• Nền đắp đường
• Cầu, cống và các công trình thủy lực khác (không phải lúc nào cũng được thể hiện bằng hình học lưới)
• Độ nhám bề mặt (biểu diễn bằng hệ số n của Manning) cũng là một hydraulic control và sẽ được bàn ở Mục 4.5

Trước khi phát triển mô hình 2D, người mô hình cần kiểm tra rằng bề mặt địa hình cuối cùng có thể hiện các hydraulic control phù hợp với mục tiêu mô hình. Trong quá trình phát triển mô hình, hình học lưới phải được tạo để biểu diễn các hydraulic control có trong dữ liệu địa hình (xem Mục 5.3.3). Nếu các hydraulic control không được biểu diễn đủ chính xác trong địa hình và hình học lưới, mô hình sẽ không thể đại diện đúng thủy lực tại vị trí dự án. Yêu cầu về hydraulic control và dữ liệu địa hình có thể khác nhau tùy ứng dụng mô hình và các mức lưu lượng được phân tích. Các đặc trưng địa hình kiểm soát thủy lực ở lưu lượng nhỏ có thể không còn tác động ở lưu lượng lớn; tương tự, các đặc trưng chi phối ở lưu lượng lớn có thể không ảnh hưởng ở lưu lượng nhỏ.

Một nghiên cứu phục hồi dòng chảy (stream rehabilitation) với kênh nhỏ và vùng ngập lũ hẹp có thể đòi hỏi biểu diễn chi tiết hơn các đặc trưng nhỏ vì chúng có thể ảnh hưởng đến thủy lực ở quy mô quan trọng đối với kế hoạch phục hồi. Ngược lại, một nghiên cứu vùng ngập lũ trên hệ sông lớn với vùng ngập lũ rộng thường không cần mức chi tiết nhỏ như vậy đối với lòng dẫn và các đặc trưng địa hình thứ cấp trong vùng ngập lũ.

Nội dung hình 4.6:
Bề mặt vùng ngập lũ với các chú thích (callout) về các yếu tố kiểm soát thủy lực-hydraulic controls có trong floodplain. Một số được ghi chú gồm:
+ Main channel – lòng chính
+ Floodplain flowpaths – các đường/dải dòng chảy trong floodplain
+ Diversion dam – đập phân dòng
+ High and low road embankment – chỗ cao và chỗ thấp của nền đường đắp
+ High and low bank from channel to floodplain – bờ cao và bờ thấp từ lòng sông đến floodplain,
+ Built up high ground in the floodplan, ponds, natural high ground and bridge constriction – chỗ cao trong floodplain, ao/hồ nhỏ, nền cao tự nhiên, và chỗ thắt hẹp do cầu. Nhà/công trình xây dựng cũng hiện diện.

Nội dung hình 4.7
“Mặt bằng khoang thông nước dưới cầu kèm hiển thị kết quả mô hình 2D cao trình mặt nước, cho thấy sự thay đổi mực nước khi chảy qua cầu. Hình còn có tuyến trắc dọc theo lòng dẫn qua cầu.”

Để đánh giá đúng mức mức độ đủ dùng của dữ liệu địa hình, người mô hình cần hiểu rõ mục đích ứng dụng của mô hình, dải dòng chảy sẽ phân tích, khu vực quan tâm, và các hạn chế của phương pháp thu thập dữ liệu địa hình đã sử dụng. Nếu không thể thu thập bổ sung, người mô hình phải nắm được các hạn chế tiềm tàng của mô hình và truyền đạt những hạn chế đó cho các bên liên quan. Khi đánh giá mức độ đủ dùng của dữ liệu địa hình, cũng cần xem xét độ phân giải lưới (mesh) của mô hình (xem Mục 5.3).

4.2.2. Phương pháp thu thập

Người mô hình có thể tải dữ liệu trực tuyến, đưa ra chỉ dẫn cho đội khảo sát hoặc nhân sự để thu thập dữ liệu dùng cho mô hình (xem Phụ lục B), hoặc kết hợp nhiều bộ dữ liệu từ các nguồn khác nhau thành một bề mặt địa hình liền mạch. Việc hiểu các khái niệm cơ bản và các hạn chế của những phương pháp thu thập khác nhau dùng để lấy dữ liệu địa hình là quan trọng cho các nhiệm vụ này.

Có nhiều phương pháp thu thập để xây dựng dữ liệu địa hình (topographic) và đo sâu (bathymetry). Mỗi phương pháp đều có lợi ích đối với các yêu cầu dữ liệu khác nhau, đồng thời có những hạn chế mà người dùng cuối cần nắm rõ. Danh mục các phương pháp thu thập dữ liệu thông dụng, kèm theo phạm vi sử dụng thích hợp và các hạn chế, được trình bày trong Bảng 4.3. Phần dưới đây giới thiệu ngắn gọn từng phương pháp.

Bảng 4.3. Các phương pháp thu thập dữ liệu địa hình/đo sâu và phạm vi – hạn chế

Loại	Phương pháp		Mục đích sử dụng lý tưởng	Hạn chế
Topographic	Aerial Lidar	Traditional	vùng rộng (quy mô hạt/quận, đô thị, lưu vực, …) và các hành lang dài	không xuyên được một số kiểu thảm thực vật rậm; không xuyên nước
		Geiger mode	như trên	như trên
		Flash	như trên	như trên
		Photon	như trên	không xuyên mây; không xuyên được một số kiểu thảm thực vật rậm
		UAS	như trên	thảm thực vật rậm
Topographic	Photogrammetry	Traditional	các vị trí và hành lang hẹp	mô tả bề mặt kém chi tiết hơn và bị hạn chế bởi thảm thực vật rậm
		UAS	khu vực nhỏ và các hành lang	không cung cấp được dữ liệu mặt đất dưới tán cây
Topographic	Ground Survey	GPS	dữ liệu chi tiết tại hiện trường, hình học công trình	chỉ phù hợp vùng nhỏ; cần nhìn thấy một phần bầu trời để bắt tín hiệu GPS
		Total Station	như trên	chỉ phù hợp vùng nhỏ; cần đường ngắm tới vật được đo
		Scan (lidar)	như trên	như trên
Bathymetric	Lidar	Bathymetric	vùng ven biển, thủy đạo trong đất liền	giới hạn ở nước nông, không xoáy, độ đục thấp
Bathymetric	Sonar	Single-beam	thủy đạo nhỏ	không khảo sát được trong nước xoáy/ sục khí; bị giới hạn ở nơi tàu thuyền tiếp cận được
		Multi-beam	thủy đạo vừa–lớn	như trên
		Swath	như trên	như trên
Bathymetric	Ground Survey	GPS	thủy đạo nhỏ	chỉ ở nơi có thể lội bộ tiếp cận; giới hạn khu vực nhỏ
		Total Station	như trên	như trên

Aerial Lidar. Lidar hiện là phương pháp khảo sát trên không phổ biến nhất và rất phù hợp để thu nhận dữ liệu địa hình độ phân giải cao cho các khu vực rộng và các hành lang. Dữ liệu lidar hiện có sẵn cho hơn một nửa lãnh thổ lục địa Hoa Kỳ (xem Hình 4.8). Mục tiêu của Chương trình Mô hình Độ cao 3D của USGS (3DEP) là cung cấp phủ trùm lidar trên toàn nước Mỹ vào năm 2023.

Lidar truyền thống sử dụng các xung ánh sáng laser phát ra và được cảm biến thu nhận để đo thời gian bay và vì vậy là khoảng cách mà chùm sáng cần để phản xạ từ một vật thể (xem Hình 4.9). Đo khoảng cách, kết hợp với vị trí và góc đặt cảm biến một cách chính xác, cho phép hệ thống lidar xác định tọa độ 3 chiều của một vị trí trên mặt đất.

Các công nghệ lidar mới hơn, gồm Geiger-mode, single-photon, và flash lidar, đang ngày càng được sử dụng và có tiềm năng cho thời gian thu thập nhanh hơn và mô tả bề mặt tốt ở độ chính xác tương đương. Ở góc độ người dùng, sản phẩm cuối cùng khá giống nhau. Mỗi phương pháp thu thập đều có điểm mạnh và điểm yếu; ứng dụng lập bản đồ cụ thể sẽ quyết định phương pháp nào phù hợp.

Hệ thống lidar hàng không dùng để lập bản đồ diện rộng thường được lắp trên máy bay cánh cố định. Cảm biến lidar cũng có thể gắn trên trực thăng, ô tô, thuyền, chân máy, ba lô, và thiết bị cầm tay. Mặc dù ứng dụng, mật độ điểm và độ chính xác của các cách này khác nhau, công nghệ nền tảng thì tương tự.

Nội dung hình 4.9:
Biểu diễn sơ đồ quá trình thu thập dữ liệu lidar. Một máy bay nhỏ mang máy quét laser phát các xung hồng ngoại phản xạ từ bề mặt Trái Đất và các vật thể trên đó. Trên máy bay, GPS và IMU cung cấp hướng và vị trí của máy quét. Tín hiệu phản hồi (returns) của lidar được biểu diễn trên đồ thị trục x–y: trục x: I – cường độ, trục y: t – thời gian.
Trên đất có thảm thực vật, phản xạ đầu tiên đến từ đỉnh tán cây — cường độ thấp nhất; tiếp theo (ở thời gian trung gian) là phản xạ từ dưới tán — cường độ cao hơn; sau cùng (muộn nhất) là phản xạ từ mặt đất — cường độ trung bình.
Trên mặt nước có đáy, phản xạ đầu tiên đến từ mặt nước — cường độ trung bình; tiếp theo là nhiều phản xạ ở thời gian trung gian từ cột nước — cường độ thấp; và sau cùng là phản xạ từ đáy — cường độ cao nhất.

(nd: intensity)

intensity (trong bối cảnh LiDAR) = cường độ tín hiệu phản xạ.

• Là độ mạnh/mức năng lượng của xung laser trở về cảm biến (một giá trị cho mỗi return).
• Thường lưu dưới dạng số số hóa (DN) 8/12/16-bit, không có đơn vị và không tuyệt đối.
• Bị ảnh hưởng bởi: vật liệu & độ phản xạ bề mặt, khoảng cách, góc tới, độ ẩm/nhám bề mặt, khí quyển, và thiết lập thiết bị.
• Dùng để phân loại bề mặt (nước–đất, bê tông–nhựa, tán cây–đất…) hoặc tăng tương phản cho ảnh LiDAR.

(Lưu ý: đây không phải “cường độ sáng” theo nghĩa quang học candela.)

cường độ LiDAR là “mức năng lượng tỏa ngược về cảm biến” của một phần xung, nên nó phụ thuộc vào cách xung bị chia sẻ dọc tia và cách bề mặt tán xạ. Ở cảnh “đất có thảm thực vật”:

• Đỉnh tán (leaf edges) → thấp nhất: tia chỉ chạm vào vài mép lá nhỏ, nghiêng; các bề mặt này tán xạ gương (specular) ra ngoài hướng cảm biến và không lấp đầy toàn bộ vệt chiếu → diện tích tán xạ ngược nhỏ ⇒ cường độ thấp.
• Lớp dưới tán → cao hơn: trong vệt chiếu có nhiều lá/cành hơn, nên tổng tiết diện tán xạ ngược lớn hơn; phần năng lượng chưa phản xạ ở đỉnh tán tiếp tục gặp vật thể phía dưới ⇒ cường độ tăng.
• Mặt đất → trung bình: bề mặt đất thường lấp đầy vệt chiếu và tán xạ gần-Lambert nên trả về ổn định, nhưng đó là return cuối, khoảng cách xa hơn (suy giảm ~1/R²) và một phần năng lượng đã bị “rút” ở các return trước ⇒ cường độ chỉ ở mức trung bình.

(Trên mặt nước: mặt nước phản xạ gương nên chỉ nhận được một phần năng lượng theo hướng cảm biến → “trung bình”; cột nước hấp thụ/tán xạ mạnh → thấp; đáy sáng, nông có thể lấp đầy vệt chiếu → cao, nếu nước đục/sâu thì return đáy có thể rất yếu hoặc mất hẳn.)

Hệ thống lidar đo rất nhanh bề mặt Trái Đất với tốc độ lấy mẫu từ 50.000 đến trên 1.000.000 điểm/giây. Khảo sát lidar hàng không tạo ra một mạng dày đặc các điểm định vị địa lý có độ chính xác cao, gọi là đám mây điểm (point cloud). Các điểm này có thể được tam giác hóa để tạo mô hình biểu diễn ba chiều của bề mặt Trái Đất. Lidar được hiệu chuẩn/điều khiển bằng GPS gắn trên phương tiện bay và các điểm khống chế mặt đất có cấp chính xác cao hơn mục tiêu chính xác đặt ra cho mô hình bề mặt địa hình cuối cùng.

Vệt chiếu trên mặt đất của tia laser phát từ cảm biến lidar hàng không có thể thay đổi kích thước, nhưng thường cỡ một nắp hố ga. Cảm biến có thể phân biệt nhiều xung phản hồi (returns) từ các vật thể mà tia laser chạm vào (xem Hình 4.9). Ví dụ, phản hồi đầu tiên có thể từ đỉnh ngọn cây, tiếp theo là nhiều phản hồi từ cành thấp, thảm thực vật tầng dưới, và cuối cùng là mặt đất. Nếu ánh sáng có thể “nhìn thấy” từ mặt đất, cảm biến lidar có thể đo được vị trí đó. Lidar hoạt động ban đêm, nhưng bị hạn chế là không xuyên qua mây.

Mặc dù lidar có khả năng “nhìn xuyên thảm thực vật”, thực hành tốt nhất là thu thập vào mùa rụng lá (leaf-off) ở các khu vực rậm rạp như hành lang ven sông (riparian corridors). Dù tốc độ lấy mẫu cao và điều kiện lý tưởng, lidar không thể lập bản đồ bề mặt đất xuyên qua một số kiểu thảm thực vật; chẳng hạn một số cây trồng, cây lá kim, và thảm thực vật rậm, thấp có thể ngăn không cho tia laser đến được mặt đất.

Sản phẩm đầu tiên của một đợt khảo sát lidar là đám mây điểm thô (xem Hình 4.10). Tập dữ liệu này chứa tất cả các returns do cảm biến ghi nhận, bao gồm cây, nhà, xe, cột điện, đường dây điện, và đôi khi cả chim hoặc các điểm xuyên qua song chắn miệng thu nước mưa (storm grates). Dù đám mây điểm thô chưa xử lý có thể hữu ích cho một số mục đích, không nên dùng nó cho phân tích thủy lực.

Hình gồm hai phần. Ở phần trên, ảnh mặt bằng với dữ liệu cao độ LiDAR thô được tô bóng màu chồng lên ảnh hàng không; trông tương ứng với bề mặt thể hiện trên ảnh. Ở phần dưới, dữ liệu LiDAR thô được xem ở dạng mặt cắt dọc (profile) qua một mặt cắt đồi. Dữ liệu LiDAR thô bao gồm toàn bộ các return và cho thấy thảm thực vật theo toàn bộ chiều cao. Một lớp liên tục các biên dạng tán cây vươn cao nhiều feet phía trên mặt đất.

Đám mây điểm thô cần được xử lý và phân lớp bởi chuyên gia không gian địa lý có kinh nghiệm với dữ liệu lidar. Quá trình xử lý lidar cho phép gắn nhãn từng điểm theo đối tượng mà điểm đó đại diện—ví dụ: mặt phủ cứng (paved surface), mái nhà, đỉnh tán cây, đỉnh lớp thảm thực vật tầng dưới, và mặt đất. Các điểm mặt đất (ground points) là mối quan tâm cho mô hình thủy lực vì chúng biểu diễn bề mặt đất khi các điểm khác đã được bóc bỏ. Một sản phẩm bàn giao thường gặp của dữ liệu lidar là bộ dữ liệu “bare earth” chỉ chứa các điểm mặt đất (xem Hình 4.11).

Ngoài việc xử lý dữ liệu lidar để thu được bare earth, một tinh chỉnh bổ sung là xây dựng hydro breaklines. Hydro breaklines biểu diễn mép nước (tại thời điểm khảo sát) dọc theo các thủy vực và sông suối. Tuy không phải lúc nào cũng bắt buộc trong xử lý lidar, chúng có lợi cho mô hình thủy lực và nên được yêu cầu nếu có thể. USGS yêu cầu biên soạn breakline cho sông/ngòi rộng hơn 100 feet và vùng nước đọng lớn hơn 2 acres trong chương trình lidar 3DEP của họ. Trong một số trường hợp, cũng có thể phù hợp khi yêu cầu breakline cho những thủy vực nhỏ và hẹp hơn.

Hình gồm hai phần: bên trái là mặt bằng của bề mặt cao độ LiDAR thô với các tòa nhà, công trình cầu đường và thảm thực vật hiện rõ. Bên phải, cũng ở mặt bằng và cùng vị trí, là bề mặt cao độ LiDAR thô dạng “bare earth”. Trong bề mặt “bare earth” này, các tòa nhà, công trình cầu đường và thảm thực vật đã được loại bỏ khỏi bề mặt LiDAR thô ban đầu.

Tín hiệu phản hồi LiDAR từ mặt nước có thể gây sai số do cách tia laser phản xạ trên nước. Điểm LiDAR đáng tin cậy duy nhất trên mặt nước là điểm mà tia nhìn thẳng đứng xuống (nadir của tia laser). Vì vậy, toàn bộ các điểm trên nước được loại bỏ khi tạo bề mặt bare earth. Khi các điểm mặt đất được tam giác hóa với nhau, các tam giác sai có thể bắc qua thủy vực và lòng sông. Hydro breaklines được đưa vào quá trình tam giác hóa để hiệu chỉnh điều này (xem Hình 4.12). Quy trình này thường gọi là “hydro-flattening” (làm phẳng thủy văn).

Ngay cả khi dữ liệu LiDAR đã xử lý đáp ứng thông số mong muốn, người mô hình thủy lực vẫn cần rà soát để xác định liệu dữ liệu có biểu diễn đúng các yếu tố kiểm soát thủy lực trong khu vực sẽ mô hình hay không. Bộ dữ liệu bare earth LiDAR cuối cùng thường vẫn bao gồm những vị trí cần bổ sung dữ liệu để biểu diễn khu vực dự án đủ cho phân tích thủy lực. Một số vị trí có thể không được thể hiện đúng do hạn chế công nghệ hoặc lỗi trong xử lý. Nên dùng khảo sát mặt đất để kiểm chứng độ chính xác của dữ liệu LiDAR. Xem Mục 4.2.6 để biết danh sách các vấn đề thường gặp khi làm việc với dữ liệu địa hình.

Aerial Photogrammetr–Trắc ảnh hàng không. Trắc ảnh là khoa học đo đạc từ ảnh chụp. Tương tự lidar, dữ liệu trắc ảnh có thể thu được từ các camera trên nhiều nền tảng, gồm thiết bị cầm tay, gắn trên xe, và nhiều loại máy bay. Ví dụ dữ liệu trắc ảnh đã xử lý điển hình được trình bày ở Hình 4.13.

Với trắc ảnh hàng không, có thể xác định tọa độ 3D của các điểm trên mặt đất bằng cách biết vị trí và thông số (hiệu chuẩn) của camera, các điểm khống chế đo đạc trên mặt đất đã biết rõ, và quan sát một điểm từ nhiều góc chụp khác nhau (xem Hình 4.14). Trắc ảnh hàng không truyền thống sử dụng máy ảnh chuyên dụng gắn trên máy bay cánh cố định. Các dải bay được lập kế hoạch để chụp nhiều ảnh phủ kín khu vực cần lập bản đồ, với mỗi ảnh chồng phủ lên ảnh kề cận. Quy trình này tạo ra các cặp ảnh lập thể 3D (hoặc mô hình) cho phép trích xuất thông tin ở chế độ lập thể, thường gọi là “biên tập lập thể 3D” (3D stereo-compilation).

Sơ đồ nhìn theo trắc dọc của máy bay đang thu thập trắc ảnh. Mỗi lượt bay có thể chụp một vệt phủ ảnh rộng. Với hai dải bay song song, mức chồng phủ ảnh lớn hơn 50%. Các điểm trong vùng chồng phủ có thể nhìn thấy trên nhiều ảnh, hoặc chỉ trên một ảnh do bị che khuất bởi các vật thể thẳng đứng như cây.

Quy trình thu thập dữ liệu nhìn chung tương tự nhau, bất kể dùng loại máy bay hay máy ảnh nào. Biên tập trắc ảnh để lập mô hình bề mặt có thể rất tốn công. Đây là một trong các lý do lidar trở thành phương pháp viễn thám hàng không chủ đạo hiện nay cho lập bản đồ bề mặt diện rộng. Biên tập lập thể 3D vẫn là phương pháp chính để thu nhận các yếu tố bình đồ (planimetrics) như hạ tầng giao thông, nhà ở, các bề mặt không thấm, hệ thống hạ tầng kỹ thuật và các công trình khác.

Dữ liệu trắc ảnh có thể thu bằng hệ thống bay không người lái (UAS). Các hệ thống này có thể dùng để lập bản đồ địa hình thủ công bằng biên tập lập thể 3D truyền thống hoặc bán tự động tạo đám mây điểm ảnh theo quy trình gọi là Dense Image Matching (DIM). DIM tương tự đám mây điểm lidar của return đầu tiên và thường được xử lý/biên tập theo cách giống nhau (xem Hình 4.15). Do UAS bay ở độ cao thấp hơn, đám mây điểm thu được cho mật độ dữ liệu cao hơn đáng kể so với các phương pháp trắc ảnh truyền thống.

Điều quan trọng là người dùng dữ liệu trắc ảnh phải hiểu một trong các hạn chế chính của quy trình thu thập và xử lý. Để một điểm được lập bản đồ, điểm đó phải nhìn thấy được từ hai vị trí camera khác nhau (xem Hình 4.14). Vì hạn chế này, lập bản đồ trắc ảnh có thể không phải là giải pháp tốt nhất cho khu vực thảm thực vật rậm (ví dụ các hành lang ven sông có cây cối) hoặc khi cần lấy dữ liệu dưới mặt nước. Ngoài ra, ảnh trắc ảnh nên được chụp trong điều kiện môi trường phù hợp, với góc chiếu mặt trời thích hợp để hạn chế bóng đổ.

Ground Survey – Khảo sát mặt đất. Khảo sát bằng thiết bị đặt trên mặt đất (terrestrial) có tiềm năng là phương pháp thu thập dữ liệu chính xác nhất. Một phần đáng kể sai số của khảo sát trên không đến từ việc xác định vị trí của thiết bị đo khi ở trên không. Với thiết bị đặt trên đất, có thể xác định vị trí dụng cụ đo với độ chính xác rất cao. Các phương pháp khảo sát mặt đất điển hình gồm:

• GPS
• Máy toàn đạc (Total Station)
• Máy quét mặt đất (lidar)

Khảo sát mặt đất thường dùng để thu thập dữ liệu chi tiết ở những nơi phương pháp trên không không phủ trùm đủ, khi cần dữ liệu chất lượng cao hơn, hoặc khi các phương pháp khác không khả thi. Các vị trí thường khảo sát phục vụ mô hình 2D gồm:

• Dưới mặt cầu
• Hình học cầu và trụ cầu
• Hình học cống
• Dữ liệu hình học các công trình thủy lực khác
• Các hành lang đường liên quan đến mô hình thủy lực
• Dữ liệu đo sâu đáy ở các suối có thể lội qua (wadeable streams)

Mặc dù từng điểm đo của khảo sát mặt đất có thể chính xác < 1 cm, bề mặt tổng hợp thường không đạt mức chính xác đó do số điểm có thể thu thập bị giới hạn. Vì những hạn chế này, không khả thi để thu dữ liệu trên diện rộng chỉ bằng khảo sát mặt đất. Hình 4.16 minh họa một khảo sát mặt đất điển hình thu bằng GPS hoặc máy toàn đạc. Dữ liệu khảo sát bằng lidar mặt đất tạo ra đám mây điểm tương tự dữ liệu UAS hoặc lidar hàng không mật độ cao.

Bathymetric Lidar – Lidar đo sâu đáy. Tương tự lidar hàng không truyền thống, nhưng dùng laser xanh (green laser) có thể xuyên nước. Trong điều kiện lý tưởng, một số hệ thống có thể thu dữ liệu ở độ sâu tới 50 m. Lidar đo sâu đáy chỉ hiệu quả trong nước trong, ít nhiễu động; vì vậy thường dùng vùng ven biển (Hình 4.17) và hạn chế trên nhiều con sông do độ đục cao. Khi công nghệ tiếp tục phát triển, việc áp dụng lidar đo sâu đáy cho hệ thống sông có thể trở nên khả thi hơn.

Sonar. Phương pháp phổ biến nhất để thu thập dữ liệu đo sâu đáy trên các thủy đạo không thể lội qua là dùng sonar gắn trên thuyền, kết hợp GPS hoặc máy toàn đạc robot để xác định vị trí của thiết bị sonar. Có nhiều loại hệ thống sonar, gồm single-beam, multi-beam và swath.

Hệ single-beam thu một điểm (thường mỗi giây một điểm) khi thuyền di chuyển trên mặt nước. Khảo sát single-beam thường thu theo các mặt cắt ngang tại các vị trí quy định hoặc theo bước khoảng cách, và có thể kèm tuyến trắc dọc dọc theo trục tim kênh (xem Hình 4.18). Sự lắc của thuyền và cảm biến do sóng, gió, hay thao tác của người có thể gây sai số. Xử lý đúng dữ liệu đo sâu đáy là quan trọng để biểu diễn đúng hình dạng lòng dẫn.

Tam giác hóa đúng dữ liệu single-beam là điều cốt yếu để tạo được bề mặt đo sâu cuối cùng có thể sử dụng (xem Hình 4.19). Nếu tam giác hóa sai các điểm mặt cắt và trắc dọc khi kết hợp với địa hình bờ, có thể tạo ra các “đập” giả tạo và các gờ cao không có thực trong lòng kênh (xem Mục 4.2.6 về giải thích tam giác hóa sai).

Dữ liệu đo sâu đáy multi-beam và swath về mức phủ trùm tương đương với dữ liệu lidar (xem Hình 4.20). Bề mặt kết quả cho phép biểu diễn gần như liên tục bề mặt đáy nước. Cả hai công nghệ cho sản phẩm tương tự, nhưng do khác biệt kỹ thuật thu nhận dữ liệu, hệ swath phù hợp hơn với thủy đạo nông.

Ảnh hàng không cho thấy vùng đất nông nghiệp khá bằng phẳng với một con sông lớn uốn khúc. Trong lòng sông có thể thấy các điểm dữ liệu hiện thành một đường, lặp đi lặp lại cắt ngang sông, chạy dọc mép bờ rồi lại cắt ngang sông. Các đường rích rắc gần hình vuông phủ kín lòng sông.

Ảnh hàng không cho thấy vùng đất nông nghiệp khá bằng phẳng với một con sông lớn uốn khúc. Một bề mặt được chồng lên sông và nền đất xung quanh. Trong lòng sông có thể thấy bề mặt tạo từ dữ liệu đo sâu đáy single-beam, với các đoạn sâu hơn ở phía ngoài các khúc cua và những đoạn sâu–nông khác tại các vị trí dự kiến.

Tất cả các phương pháp thu thập bằng sonar đều có hạn chế. Sonar không hoạt động trong nước xoáy hoặc sục khí, và các hệ thống sonar không thể thu dữ liệu ở mực nước nông (thường gọi là khoảng mù – blanking distance). Dù độ sâu giới hạn thay đổi, đa số hệ dùng cho thủy vực nông có khoảng mù 1.0–1.5 ft. Phần lớn hệ sonar không khảo sát được ở độ sâu nông hơn khoảng 2 ft vì cảm biến thường gắn trên thuyền và nằm dưới mặt nước.

Ground Survey of Streams – Khảo sát mặt đất đối với suối. Như đã nêu, GPS và máy toàn đạc cũng có thể dùng để thu dữ liệu đo sâu đáy cho các suối có thể lội qua. Khác với khảo sát địa hình, người đo thường không nhìn thấy biến thiên của đáy suối. Các cách thu thập chuẩn gồm lấy nhiều mặt cắt ngang và một tuyến trắc dọc để có đủ dữ liệu biểu diễn đáy suối.

Dữ liệu đo sâu đáy thu trên suối bằng phương pháp mặt đất thường không dày bằng dữ liệu thu phía trên mặt nước do khó khăn khi ghi từng điểm. Tuy vậy, thường vẫn có thể thu đủ dữ liệu để lập bản đồ lòng dẫn.

Tương tự sonar single-beam, dữ liệu thu bằng các phương pháp mặt đất cũng cần được tam giác hóa đúng để biểu diễn lòng dẫn. Khảo sát mép nước có thể rất hữu ích khi kết hợp dữ liệu lòng dẫn với dữ liệu địa hình.

Approximated Stream Bathymetry – Xấp xỉ bathymetry của dòng chảy. Thường gặp việc bề mặt bathymetry của lòng dẫn trong toàn vùng mô hình 2D bị thiếu, tương tự như ở các nghiên cứu mô hình 1D. Dữ liệu bathymetry thường không sẵn có cho đa số thủy đạo nội địa, và các ràng buộc về tiến độ hoặc ngân sách có thể hạn chế khối lượng thu thập dữ liệu của dự án. Điều kiện hiện trường cũng có thể hạn chế, thậm chí không cho phép, thu thập bathymetry do vấn đề an toàn, nước xoáy, hoặc khó tiếp cận.

Thông lệ là xấp xỉ bathymetry của suối/kênh khi không khả thi thu thập thêm dữ liệu lòng dẫn. Việc vừa nói xấp xỉ bathymetry vừa khẳng định dữ liệu địa hình là thành phần quan trọng nhất của mô hình 2D nghe có vẻ mâu thuẫn; tuy nhiên, trong bối cảnh đã có đủ dữ liệu địa hình nhưng dữ liệu lòng dẫn hạn chế hoặc không có, thì xấp xỉ dữ liệu lòng dẫn cải thiện cách biểu diễn khu vực so với việc dùng WSE đo được (thể hiện trong dữ liệu lidar hoặc trắc ảnh) làm bề mặt kênh. Thực hành tốt nhất là thu thập bathymetry chi tiết tại khu vực quan tâm, và phát triển dữ liệu xấp xỉ cho các đoạn ít quan trọng hơn.

Có nhiều cách tiếp cận để xấp xỉ bathymetry kênh, nhưng phổ biến nhất có ba cách:

1. Lập mặt cắt trung bình của kênh từ dữ liệu nhiều mặt cắt khảo sát ở thượng/hạ lưu. Ví dụ, nếu có dữ liệu mặt cắt chi tiết gần một cây cầu, có thể tạo mặt cắt trung bình và dùng làm mẫu cho các vị trí kênh khác trong miền mô hình nơi không có khảo sát.
2. Lập mặt cắt kênh dạng thang xấp xỉ thể hiện khả năng dẫn nước của kênh, suy ra từ lưu lượng trong kênh tại thời điểm khảo sát địa hình và độ dốc xấp xỉ của kênh dựa trên dữ liệu địa hình.
3. Tạo trục tim kênh xấp xỉ với một khoảng lệch xác định so với mặt nước. Xem Hình 4.21 để minh họa ba phương pháp.

Ba hình minh họa: một kênh trung bình-averaged channel, một kênh hình thang-trapezoidal channel, và một kênh với xấp xỉ thalweg – channel with thalwed approximation

Cả ba phương pháp đều biểu diễn xấp xỉ khả năng dẫn nước của kênh. Khuyến nghị thu thập bathymetry chi tiết hơn ở những nơi cần kết quả thủy lực chi tiết hơn.

Để biết thêm về lập bản đồ bathymetry, xem:

• USGS – Khảo sát đo sâu đáy (Bathymetric Surveys)
• NOAA – Dữ liệu khảo sát thủy văn (Hydrographic Survey Data)

Các nguồn dữ liệu địa hình khác. Nếu không có đủ dữ liệu và không khả thi thu thập thêm từ các nguồn nêu ở trên, vẫn có những lựa chọn dữ liệu địa hình khác. Tuy nhiên các lựa chọn dưới đây không chính xác bằng các nguồn đã khuyến nghị và chỉ nên dùng như giải pháp sau cùng. Sử dụng các nguồn này sẽ cho mô hình 2D với mức hạn chế tương ứng với độ chính xác của dữ liệu.

USGS 10 m DEM. Hiện nay bộ dữ liệu địa hình phổ biến nhất cho Hoa Kỳ là DEM 1/3 giây cung (khoảng cách điểm xấp xỉ 10 m). Mặc dù bộ dữ liệu này có sẵn cho phần lớn lãnh thổ Hoa Kỳ (trừ một phần lớn Alaska), nó có nhiều hạn chế khi dùng cho mô hình 2D. USGS đặt mục tiêu thu thập dữ liệu lidar cho phần lục địa Hoa Kỳ trong khuôn khổ 3DEP; khi hoàn thành, đây sẽ là bộ dữ liệu cập nhật nhất cho toàn nước Mỹ.

Phương pháp và thời điểm thu thập dữ liệu khác nhau đáng kể trên khắp Hoa Kỳ (một số được thu từ thập niên 1920). Độ chính xác của bộ dữ liệu này biến thiên theo năm thu thập, phương pháp thu thập và độ thưa điểm; sai số thẳng đứng có thể lệch 10–20 ft so với các điểm cao độ chính xác hơn. Do khoảng cách điểm của bộ dữ liệu này, các yếu tố kiểm soát thủy lực quan trọng có thể không được thể hiện đầy đủ (xem Hình 4.22).

IFSAR. Công nghệ lập bản đồ bằng radar giao thoa khẩu độ tổng hợp (IFSAR) có thể là lựa chọn khả thi cho các khu vực rất rộng và hẻo lánh. Do sử dụng radar, IFSAR có thể lập bản đồ bề mặt địa hình xuyên mây.

Hạn chế của dữ liệu IFSAR: không xuyên qua thảm thực vật rậm tốt như lidar; mật độ điểm thấp nên các đặc trưng địa hình nhỏ thường không được thể hiện tốt; và độ chính xác kém hơn lidar hoặc trắc ảnh. Hiện tại, dữ liệu tốt nhất sẵn có cho phần lớn bang Alaska được thu bằng IFSAR, dù USGS đang nỗ lực cải thiện độ chính xác dữ liệu địa hình phủ trùm Alaska.

Đường đồng mức (Contours). Đường đồng mức biểu diễn các vị trí có cùng cao độ trên một bề mặt. Chúng rất hữu ích để hiển thị dữ liệu địa hình trên bản đồ giấy; bản đồ địa hình USGS—một trong những loại bản đồ phổ biến nhất—sử dụng đường đồng mức để biểu diễn địa hình trên toàn nước Mỹ.

Đường đồng mức là sản phẩm dẫn xuất từ một bề mặt địa hình, được tạo ra nhằm giúp thể hiện dáng địa hình (relief). Không nên dùng đường đồng mức để dựng lại bề mặt địa hình trừ khi không có bề mặt gốc. Điều này đặc biệt quan trọng ở nơi địa hình tương đối phẳng hoặc có các đặc trưng nhỏ (như lòng dẫn, sống núi) vốn khó thể hiện đầy đủ bằng dữ liệu đường đồng mức.

Vì là sản phẩm dẫn xuất (thường sinh ra từ mô hình địa hình số), đường đồng mức không chính xác bằng dữ liệu nguồn. Nếu dùng đường đồng mức để tái tạo bề mặt, bề mặt kết quả sẽ không đáp ứng tiêu chuẩn độ chính xác của dữ liệu nguồn và có thể chứa sai số đáng kể, đặc biệt tại các khu vực có kênh nhỏ và địa hình tương đối phẳng (xem Hình 4.23).

Hình 4.23 trình bày ba thể hiện về một vùng ngập lũ được bao bởi các dải nền cao.
+ Ở trên là bề mặt LiDAR bare earth. Nhiều chi tiết hiện rõ: lòng dẫn chính ở mép trên vùng ngập lũ, nhiều lòng dẫn nhỏ, vết tích lòng dẫn cũ, rãnh thoát nước thẳng, các vùng trũng/ao, gò, đường có bờ đắp nhẹ, đường mòn, cùng các đặc trưng khác.
+ Ở giữa chồng thêm đường đồng mức 2 ft lên bề mặt LiDAR bare earth.
+ Ở dưới là bề mặt dựng từ các đường đồng mức 2 ft. Lòng dẫn chính còn thấy ở mép trên vùng ngập lũ; có thể nhận ra vài gò và vùng trũng. Rãnh thoát nước thẳng còn thấy nhưng không liên tục. Bề mặt vùng ngập lũ khá thô dạng khối (blocky); do mất chi tiết nên không dễ nhận ra đây là cùng một vị trí với bề mặt LiDAR bare earth.

4.2.3. Độ chính xác của dữ liệu địa hình

Yêu cầu về độ chính xác của dữ liệu địa hình thường do ứng dụng mô hình cụ thể quyết định. Người mô hình nên dùng dữ liệu chính xác nhất có thể. Thực tế thường kết hợp dữ liệu địa hình từ nhiều nguồn với các mức độ chính xác khác nhau để tạo bộ dữ liệu cho mô hình 2D. Người dùng cuối có thể không kiểm soát được quy trình thu thập, nhưng cần hiểu độ chính xác đã công bố và các hạn chế đi kèm của dữ liệu.

Nếu cần bổ sung dữ liệu, bên yêu cầu cần hiểu phạm vi có thể có của độ chính xác. Thực hành tốt nhất là thu thập metadata và các báo cáo kiểm soát chất lượng sẵn có để ghi nhận đầy đủ độ chính xác được công bố của dữ liệu mới hoặc dữ liệu đã thu thập trước đó. Người mô hình có trách nhiệm hiểu các hạn chế của mô hình liên quan đến dữ liệu nền, để diễn giải kết quả mô hình cho phù hợp.

Cả độ chính xác theo phương ngang và theo phương thẳng đứng của dữ liệu địa hình đều quan trọng. Tuy nhiên, các tiêu chuẩn độ chính xác thường báo cáo độ chính xác thẳng đứng vì sai số này lớn hơn so với sai số ngang. Nếu một bộ dữ liệu đạt chuẩn về độ chính xác thẳng đứng, thì độ chính xác ngang thường tốt hơn độ chính xác thẳng đứng đã công bố. Định nghĩa trong Tiêu chuẩn Độ chính xác Bản đồ Quốc gia năm 1947 (NMAS) liên hệ độ chính xác thẳng đứng với khoảng cao đều tương đương và được dùng phổ biến khi nói về độ chính xác dữ liệu địa hình (ví dụ dữ liệu đường đồng mức 1 ft, 2 ft). “Khoảng cao đều tương đương” ngụ ý: độ chính xác bề mặt địa hình chuẩn xấp xỉ một nửa khoảng cao đều. Vì vậy, bộ dữ liệu tương đương đường đồng mức 1 ft có độ chính xác thẳng đứng ±0,5 ft.

Năm 1998, Tiêu chuẩn Quốc gia về Độ chính xác Dữ liệu Không gian (NSSDA) thay thế NMAS cho tất cả sản phẩm bản đồ số. Dù các giá trị độ chính xác nêu trong NMAS không áp dụng cho các phương pháp thu thập tiêu chuẩn hiện nay, chúng vẫn hữu ích để so sánh (xem Bảng 4.4).

Tiêu chuẩn Độ chính xác Vị trí cho Dữ liệu Không gian số (ASPRS 2014) do ASPRS công bố là tiêu chuẩn toàn diện và được áp dụng rộng rãi nhất trong ngành địa không gian, tập trung vào độ chính xác tuyệt đối của bề mặt, phù hợp hơn với công nghệ hiện đại.

Các bảng sau cung cấp độ chính xác công bố cho những loại dữ liệu địa hình thường dùng nhất khi phát triển mô hình 2D. Tài liệu tham khảo cho các giá trị độ chính xác được nêu dưới mỗi bảng. Các phương pháp thu thập tiêu chuẩn gồm khảo sát mặt đất & sản phẩm biên tập số (Bảng 4.4), lidar (Bảng 4.5) và trắc ảnh (Bảng 4.6). Độ chính xác dữ liệu bathymetry có thể biến thiên lớn do khác biệt phương pháp thu thập, khoảng cách mặt cắt, khoảng cách điểm, cũng như tam giác hóa điểm và sử dụng breakline đúng cách. Về tiêu chuẩn khảo sát thủy văn, xem yêu cầu của USACE (USACE 2017) hoặc tiêu chuẩn của IHO (IHO 2008).

Cần làm rõ một số thuật ngữ/định nghĩa để truyền đạt phạm vi độ chính xác được báo cáo cho các phương pháp thu thập khác nhau. Một số thuật ngữ chỉ áp dụng cho một loại phương pháp. Tài liệu này có cung cấp định nghĩa và thảo luận cho một phần các thuật ngữ; không nhằm giải thích tất cả một cách đầy đủ. Hãy tham khảo các tài liệu đã dẫn để có định nghĩa đầy đủ và giải thích sâu hơn về độ chính xác và các thuật ngữ liên quan.

Bảng 4.4 — Tiêu chuẩn NMAS và NSSDA

NMAS Equivalent Contour Interval Khoảng cao đều tương đương theo NMAS (ft)	NMAS Vertical Accuracy Standard, 90% Confidence Level Chuẩn độ chính xác thẳng đứng NMAS ở mức tin cậy 90% (ft)	NSSDA RMSE (ft)	NSSDA Vertical Accuracy at 95% Confidence Level Độ chính xác thẳng đứng NSSDA ở mức tin cậy 95% (ft)
1	0.5	0.3	0.6
2	1.0	0.6	1.2
5	2.5	1.5	3.0
10	5.0	3.0	6.0
20	10.0	6.1	11.9

RMSE = root mean square error / sai số bình phương trung bình (theo phương z).

Source: https://www.fema.gov/media-library-data/20130726-1752-25045-1006/elevations_appb.pdf

Bảng 4.5 — Độ chính xác thẳng đứng tuyệt đối cho mô hình số độ cao LiDAR
(Absolute vertical accuracy for lidar digital elevation models)

Quality Level Mức chất lượng	RMSE, (non-vegetated) RMSE, (khu vực không có thảm thực vật) (ft)	NVA at the 95-percent confidence level NVA ở mức tin cậy 95% (ft)	VVA at the 95th percentile VVA tại phân vị thứ 95 (ft)	Aggregate nominal pulse density Mật độ xung danh định tổng hợp (pls/m²)
QL0	≤0.16	≤0.32	≤0.49	≥8.0
QL1	≤0.33	≤0.64	≤0.98	≥8.0
QL2	≤0.33	≤0.64	≤0.98	≥2.0
QL3	≤0.66	≤1.29	≤1.97	≥0.5

QL = quality level (mức chất lượng);
NVA = non-vegetated vertical accuracy (độ chính xác thẳng đứng ở khu vực không có thảm thực vật);
VVA = vegetated vertical accuracy (độ chính xác thẳng đứng ở khu vực có thảm thực vật). “pls/m²”: số xung trên mét vuông.

Source: https://pubs.er.usgs.gov/publication/tm11B4

Bảng 4.6 — Độ chính xác thẳng đứng tuyệt đối của tiêu chuẩn ASPRS 2014 mới so với tiêu chuẩn NMAS cũ (ASPRS áp dụng cho dữ liệu trắc ảnh hoặc LiDAR)

Vertical Accuracy Class Hạng độ chính xác thẳng đứng (in)	RMSE Non-Vegetated RMSE khu vực không có thảm thực vật (in)	Equivalent contour interval per NMAS Khoảng cao đều tương đương theo NMAS (in)
0.39	0.39	1.30
0.98	0.98	3.24
1.97	1.97	6.48
3.94	3.94	12.95
5.91	5.91	19.43
7.87	7.87	25.91
13.11	13.11	43.13
26.26	26.26	86.39
39.37	39.37	129.91
131.22	131.22	431.69

in = inch (1 in = 0.0254 m); RMSE = sai số bình phương trung bình.

Source: https://www.asprs.org/a/society/committees/standards/Positional_Accuracy_Standards.pdf

Vì dữ liệu lidar là loại dữ liệu địa hình phổ biến nhất hiện có ở Mỹ, người mô hình cần quen với chi tiết về các mức chất lượng (QL). Dù tiêu chuẩn QL không trùng khít với các tiêu chuẩn khoảng cao đều của NMAS vốn hay dùng, việc so sánh vẫn hữu ích để hiểu độ chính xác được công bố. QL1 và QL2 tương đương với tiêu chuẩn đường đồng mức 1 ft và 2 ft theo NMAS, tuy như thấy trong các bảng trên, QL1 và QL2 có độ chính xác thẳng đứng cao hơn. Các bảng chỉ nêu một phần tiêu chuẩn cho mỗi QL. Mặc dù dữ liệu QL1 và QL2 có độ chính xác như nhau, QL1 có mật độ điểm cao hơn, vì vậy thể hiện chi tiết tốt hơn các đặc trưng địa hình nhỏ—điều có lợi ở những khu vực địa hình phẳng/ít chênh cao, nơi các đặc trưng nhỏ có thể ảnh hưởng đáng kể đến thủy lực.

Một số tiêu chuẩn độ chính xác dữ liệu không gian cụ thể có thể áp dụng tùy dự án, theo vị trí địa lý, cơ quan quản lý liên quan và mục đích ứng dụng mô hình. Ví dụ, các dự án mô hình thủy lực liên quan FEMA phải đáp ứng yêu cầu độ chính xác thẳng đứng của FEMA. Phần lớn dự án liên quan FEMA yêu cầu dữ liệu QL2 hoặc QL1. Với các dự án giao thông tập trung vào tác động đến vùng ngập lũ, các tiêu chuẩn lập bản đồ của FEMA là chấp nhận được. Người mô hình cần xác định xem mô hình của mình có yêu cầu các mức độ chính xác cụ thể hay không.

Ngoài độ chính xác được công bố, cũng cần xem xét thời điểm khảo sát. Hệ thống sông là động, và địa hình trong lòng dẫn cũng như vùng ngập lũ thay đổi theo thời gian do tác động tự nhiên hoặc con người. Thời điểm dữ liệu càng quan trọng nếu địa hình khu vực dự án đã thay đổi đáng kể theo thời gian. Như đã nêu trước, trách nhiệm của người mô hình là xác định liệu dữ liệu địa hình đại diện đủ cho hiện trường theo mục đích sử dụng của mô hình hay không.

4.2.4. Các định dạng dữ liệu địa hình thường gặp

Biểu diễn số của địa hình gồm sự kết hợp điểm, đường và vùng. Các điểm được tam giác hóa để tạo thành bề mặt, với breakline buộc các cạnh tam giác theo yêu cầu. Có thể đưa vào các vùng khép kín để giới hạn việc tam giác hóa dữ liệu bên trong hoặc bên ngoài các vị trí chỉ định. Mọi dữ liệu từ các phương pháp khảo sát khác nhau, các bề mặt trong nhiều ứng dụng phần mềm, và các định dạng tệp đều có thể quy về các thành phần cơ bản này.

Dữ liệu địa hình có thể được cung cấp dưới dạng tệp riêng lẻ biểu diễn điểm, đường và vùng, hoặc dưới dạng bề mặt đã tam giác hóa. Bề mặt có thể là lưới (grid) hoặc mạng tam giác hóa. Dữ liệu địa hình cũng có thể được phân phối và xem trong các ứng dụng phần mềm phổ biến như CAD hoặc GIS. Các tệp dữ liệu địa hình và định dạng bề mặt thông dụng được nêu ở Bảng 4.7.

Bảng 4.7 — Các định dạng dữ liệu địa hình thường gặp

Format	Definition / Định nghĩa	Comments / Ghi chú
tin	Triangulated irregular network Mạng tam giác không đều	Mặt tam giác nối các điểm khảo sát và được ràng buộc bởi breakline. Tệp TIN thường phụ thuộc phần mềm và không dễ trao đổi giữa các gói phần mềm.
raster (grid)	A grid of squares used to represent various data types Lưới ô vuông dùng biểu diễn nhiều loại dữ liệu	Dữ liệu tổ chức theo tọa độ gốc, kích thước ô bằng nhau, và giá trị cho từng ô (ví dụ cao độ hoặc màu).
dem	Digital elevation model Mô hình số độ cao	Thuật ngữ chỉ dữ liệu bản đồ số; cũng là định dạng raster cụ thể.
dtm	Digital terrain model Mô hình số địa hình	Thường dùng để biểu diễn bề mặt đất trống (bare earth); cũng là định dạng bề mặt số dùng trong Bentley InRoads.
dsm	Digital surface model Mô hình số bề mặt	Biểu diễn mọi đối tượng tự nhiên & nhân tạo; tương tự LiDAR first return hoặc dữ liệu UAS chưa xử lý.
USGS dem	Raster-based DEM developed by USGS DEM raster do USGS phát triển	Mô hình số độ cao dạng raster.
flt	Float grid file Tệp lưới số thực (float)	Kiểu tệp lưới phổ biến cho dữ liệu cao độ số.
img	ERDAS IMAGINE file Tệp ERDAS IMAGINE	Kiểu tệp lưới phổ biến cho dữ liệu cao độ số.
grd	ESRI grid file Tệp lưới ESRI	Kiểu tệp lưới phổ biến cho dữ liệu cao độ số.
tiff	Tagged Image File Format Định dạng ảnh raster TIFF	Định dạng ảnh raster; cũng có thể lưu cao độ.
las	Binary file 3D point cloud Tệp nhị phân đám mây điểm 3D	Chủ yếu cho dữ liệu LiDAR; chứa nhiều hơn bộ x,y,z của mỗi điểm; ra đời để cải thiện so với tệp ASCII chung.
laz	Compressed LAS file Tệp LAS nén	Cách giảm dung lượng tệp LAS; có thể cần giải nén trước khi dùng trong một số phần mềm.
xyz	3D points Điểm 3D (x,y,z)	Tệp văn bản đơn giản, phân tách bằng dấu phẩy hoặc khoảng trắng; mở được bằng bảng tính và hầu hết phần mềm địa không gian.
ascii	Standard code for point information Định dạng văn bản ASCII chuẩn cho thông tin điểm	Tương tự xyz nhưng có thể chứa thông tin khác như hình học kết cấu, ID điểm, loại điểm, v.v.

4.2.5. Xử lý dữ liệu địa hình

Các dự án mô hình hai chiều thường bao gồm việc thu thập, rà soát, và trộn ghép nhiều bộ dữ liệu địa hình. Sơ đồ quy trình ở Hình 4.24 trình bày một cách tiếp cận chuẩn để tạo ra dữ liệu cần thiết cho mô hình 2D. Các bước minh họa trong sơ đồ quy trình được thảo luận bên dưới.

Quy trình thực hiện như sau
1. Xác định phạm vi miền mô hình.
2. Đánh giá yêu cầu dữ liệu (topo/địa hình, bathy/đo sâu đáy, khảo sát cầu, v.v.).
3. Thu thập và rà soát dữ liệu sẵn có.
4. Hỏi: Có cần bổ sung dữ liệu không?
* Nếu không → trộn ghép tất cả các bộ dữ liệu và rà soát bề mặt đã ghép.
* Nếu có → 5
5. Xác định các yêu cầu dữ liệu bổ sung.
6. Thu thập và rà soát dữ liệu mới.
7. Trộn ghép tất cả các bộ dữ liệu và rà soát bề mặt đã ghép.
8. Hỏi: Bề mặt đã ghép có đủ dùng không?
* Nếu không → quay lại bước 4.
* Nếu có → 9
9. Dữ liệu địa hình sẵn sàng để dùng cho mô hình.

Xác định phạm vi mô hình – Thu thập dữ liệu địa hình cho khu vực sẽ được biểu diễn bởi miền 2D. Xem Mục 5.2 để biết chi tiết.

1. Đánh giá yêu cầu dữ liệu – Xác định các dữ liệu địa hình cần cho mô hình như: topo/địa hình, bathymetry/đo sâu đáy, và dữ liệu đường bộ/cầu liên quan đến địa hình.
2. Thu thập và rà soát dữ liệu sẵn có – Tìm trên các nguồn trực tuyến từ liên bang, bang, quận, thành phố và các liên hiệp địa phương (liên kết các cơ quan chính phủ). Trả lời các câu hỏi như: dữ liệu có đủ dùng không, có biểu diễn đầy đủ khu vực dự án không, các yếu tố kiểm soát thủy lực đã được thể hiện chưa, và dữ liệu có đủ mới không. (Xem Mục 4.1.1 về các nguồn tiềm năng.)
3. Xác định yêu cầu dữ liệu bổ sung – Quyết định có cần thêm dữ liệu địa hình để biểu diễn khu vực dự án hay không.
4. Thu thập và rà soát dữ liệu địa hình bổ sung – Xem Phụ lục B để biết biểu mẫu yêu cầu khảo sát hiện trường. Rà soát dữ liệu như mô tả ở Bước 3.
5. Trộn ghép tất cả các bộ dữ liệu và rà soát bề mặt – Kết hợp mọi bộ dữ liệu thành một bề mặt. Xác minh không có sai khác giữa các bộ dữ liệu; xử lý các khác biệt nếu cần để biểu diễn đúng khu vực dự án.

4.2.6. Các vấn đề thường gặp với dữ liệu địa hình

Khi rà soát dữ liệu địa hình, những vị trí cần kiểm tra do hay phát sinh lỗi gồm:

• Khu vực dưới mặt cầu (bridge decks)
• Thảm thực vật rậm
• Dữ liệu đo sâu đáy (bathymetry) trong lòng sông/kênh

Dưới mặt cầu. LiDAR hàng không và trắc ảnh không “nhìn thấy” phía dưới mặt cầu. Dữ liệu LiDAR “bare earth” đã xử lý phải có các điểm thuộc mặt cầu được phân lớp đúng và loại bỏ. Việc tam giác hóa các điểm biên xung quanh thường biểu diễn sai địa hình dưới mặt cầu (xem Hình 4.25). Người mô hình cần kiểm tra rằng mặt cầu đã được loại và xác định cần thu thập thêm bao nhiêu dữ liệu khảo sát để thể hiện đủ mặt đất dưới cầu. Khoang thông nước và phần đường dẫn lên cầu thường đóng vai trò yếu tố kiểm soát thủy lực nên phải được thể hiện đúng trong mô hình 2D.

Thảm thực vật rậm. Mọi phương pháp khảo sát đều khó thể hiện đầy đủ nơi có cây cối rậm rạp. Có thể người mô hình không xác quyết được liệu dữ liệu có thực sự biểu diễn mặt đất hay không; tuy nhiên, thực hành tốt là rà soát kỹ dữ liệu tại các vị trí này để xem bề mặt cuối cùng có hợp lý không. Cần kiểm tra xem điểm LiDAR thuộc thảm thực vật đã được loại và các yếu tố kiểm soát thủy lực đã được biểu diễn đúng mức (xem Hình 4.26 và 4.27).

Dưới mặt nước. Như đã nêu, đa số phương pháp địa hình không thu dữ liệu dưới nước. Tối thiểu, người mô hình phải rà soát khu vực lòng dẫn để xác nhận: (1) đã chèn breakline thủy văn/hydro-flattened; (2) tại thời điểm thu thập lòng dẫn khô hoặc mực nước đủ thấp để không cần dữ liệu bathymetry; và (3) dữ liệu LiDAR đại diện hợp lý cho hình học kênh. Nếu cần thêm dữ liệu khảo sát lòng dẫn, phải ghép chúng với dữ liệu địa hình. Lý tưởng là hai bộ địa hình và bathymetry có vùng chồng lấn để hỗ trợ ghép nối. Lỗi tam giác hóa sai các điểm bathymetry và tại ranh giới giữa hai bộ dữ liệu là phổ biến (xem Hình 4.28). Người mô hình cần kiểm tra lưới tam giác để bảo đảm hợp lý và không tạo các điểm cao giả trong lòng kênh.

Hình gồm ba phần.
(1) Ảnh hàng không cho thấy cây cầu bốn làn bắc qua một con sông.
(2) Bề mặt LiDAR bare earth đến mép nước, đã loại mặt cầu—địa hình dưới mặt không biểu diễn đúng hình học lòng sông; các mố trông như loại spill-through (mố có mặt dốc) đổ về tim sông, khiến khoang thông thủy thể hiện bị thắt hẹp mạnh.
(3) Ảnh chụp mặt hạ lưu của cầu cho thấy bề mặt thực dưới cầu với tường mố thẳng đứng và hai trụ tường.

Hình gồm hai phần.
Bên trái: ảnh hàng không của một lòng dẫn nền cát rộng với kênh dòng chảy nhỏ mùa kiệt nằm lọt bên trong. Các vùng thảm thực vật trên phần bờ cao được đánh dấu.
Bên phải: bề mặt LiDAR bare earth. Ở các vị trí bờ cao vừa nêu xuất hiện gai cao độ do các return từ thảm thực vật — một lỗi xử lý LiDAR.

Hình gồm hai phần.
Bên trái: ảnh hàng không của một đoạn floodplain tương đối phẳng. Lòng dẫn thường không nhìn rõ vì thảm thực vật dày đặc dọc theo kênh và ở vùng overbank sát mép bờ.
Bề mặt LiDAR bare earth sau xử lý biểu diễn kém hình dạng lòng dẫn và vùng overbank lân cận.

Chuỗi 6 hình minh họa quy trình xử lý dữ liệu đo sâu đáy.
Hình 1. Các điểm bathymetry hiện thành một dải/đường, lặp lại nhiều lần cắt ngang con sông.
Hình 2. Tam giác hóa các điểm chỉ dựa vào độ gần điểm, không có ràng buộc dẫn hướng. Các tam giác dài nối vùng giữa của tuyến mặt cắt này đến vùng giữa của tuyến kế tiếp; tam giác hóa theo mép bờ kéo các tam giác vào đến phần giữa các tuyến.
Hình 3. Đường đồng mức của bề mặt cuối cho thấy các vùng cao giả nhô vào lòng kênh.
Hình 4. Thêm breakline vào Hình 1 để dẫn hướng tam giác hóa.
Hình 5. Tam giác hóa sau khi bổ sung breakline dọc bờ thấp; các tam giác tạo ra thường dài và thẳng, chạy từ tuyến mặt cắt này sang tuyến kế tiếp.
Hình 6. Đường đồng mức bề mặt cuối thể hiện hình dạng lòng sông như mong đợi.

4.3. Điều kiện biên (Boundary Conditions)

Dữ liệu cho điều kiện biên có thể lấy từ nhiều nguồn khác nhau, với các mức độ chính xác khác nhau. Thực hành tốt là rà soát dữ liệu điều kiện biên và nguồn của chúng để bảo đảm tính hợp lý và tính phù hợp với từng vị trí dự án.

Điều kiện biên bên ngoài (external) được đặt dọc theo ranh miền mô hình, nơi nước chảy vào và ra khỏi miền 2D.

• Với dòng ổn định (steady flow), đầu vào thường dùng nhất là lưu lượng đỉnh tại biên thượng lưu và mực nước/cao trình mặt nước (WSE) tương ứng tại biên hạ lưu.
• Với dòng không ổn định (unsteady), đầu vào thường dùng gồm thủy đồ lưu lượng ở biên thượng lưu và đường quan hệ mực–lưu (rating curve) ở biên hạ lưu.

Điều kiện biên bên trong (internal) được đặt bên trong miền mô hình, cách xa ranh miền. Ví dụ: các yếu tố kiểm soát thủy lực như cống thoát nước mưa, cửa xả, đập tràn (weir), cống hộp/ống (culvert), cũng như các vị trí dòng chảy vào/ra bên trong (thường gọi là nguồn và hút (sources or sinks), tương ứng).

Một số mô hình có thể đưa mưa, hoặc các quá trình vật lý khác, làm điều kiện biên; thường gọi là “rain-on-grid” (xem Mục 5.4.5). Các điều kiện kiểu này có thể áp dụng cho một phần hoặc toàn bộ miền mô hình. Ứng dụng điển hình gồm đô thị phức tạp hoặc các nghiên cứu thủy văn lưu vực.

4.3.1. Dòng vào thượng lưu (Upstream Inflow)

Các phương pháp thường dùng để ước tính lưu lượng trong dự án kỹ thuật gồm phân tích thống kê, phương trình hồi quy khu vực, phân tích số liệu trạm đo USGS, và mô hình thủy văn chi tiết hơn. Tùy điều kiện lưu vực, mức độ sẵn có thông tin và yêu cầu cụ thể của dự án, bất kỳ phương pháp nào trong số này cũng có thể cho ước lượng lưu lượng đáng tin cậy.

HDS-7 liệt kê các nguồn xác định lưu lượng đỉnh theo thứ tự ưu tiên chung:

• Các nghiên cứu tần suất lũ trước đây của các nguồn có thẩm quyền
• Phân tích tần suất thống kê chuỗi số liệu trạm tại vị trí
• Chuyển kết quả phân tích từ trạm gần đó sang vị trí không có trạm
• Các phương trình hồi quy khu vực phù hợp
• Mô hình thủy văn

Các nghiên cứu tần suất lũ của FEMA, USGS, USACE hoặc của cơ quan bang/địa phương là nguồn tốt. Nếu dùng nghiên cứu cũ, cần xem thời điểm nghiên cứu để quyết định còn áp dụng được hay không. Phân tích chuỗi số liệu tại trạm, hoặc chuyển kết quả từ lưu vực lân cận tương tự, cũng hữu ích nếu độ dài chuỗi ≥ 10 năm (theo USGS). Tuy vậy, 10 năm có thể vẫn chưa đủ cho ước lượng tin cậy, đặc biệt với các trận lũ lớn. Hồi quy khu vực là lựa chọn khi không có trạm phù hợp trong lưu vực hoặc lưu vực tương tự gần kề. Độ chính xác của hồi quy khu vực thay đổi nhiều theo vùng và mức tương đồng giữa lưu vực quan tâm với các lưu vực dùng để xây dựng phương trình. Với lưu vực mà hồi quy khu vực không đáng tin hoặc điều tiết mạnh, có thể cần mô hình thủy văn (FHWA 2012b).

Ứng dụng web USGS StreamStats tính toán thống kê dòng chảy cho cả vị trí có trạm và không có trạm trên toàn nước Mỹ. Công cụ này hữu ích để ước tính lưu lượng đỉnh, hoặc để kiểm tra sơ bộ các phương pháp khác khi xác định thủy văn mô hình. Sổ tay HDS-2 (FHWA 2002) cung cấp thêm thông tin về các khía cạnh phân tích thủy văn dành cho kỹ sư công trình giao thông

4.3.2. WSE hạ lưu (Downstream WSE)

Một điều kiện biên hạ lưu thường gặp là WSE đã biết. Một giá trị WSE đơn lẻ thường không phản ánh đúng thực tế trong sông tự nhiên, dù vẫn là xấp xỉ hợp lý. WSE có thể là một giá trị hoặc được biểu diễn bằng đường quan hệ mực–lưu (rating curve) giữa WSE và lưu lượng. Nguồn WSE thông dụng gồm FEMA FIS, số liệu mực nước trạm USGS, và dấu vết mực nước lớn khi biết (hoặc ước được) lưu lượng tương ứng. Các mô hình 1D/2D trước đó, nếu có, cũng có thể cung cấp WSE.

Độ sâu normal (normal depth) có thể dùng để xấp xỉ WSE khi không có giá trị đo. Trong kênh tự nhiên, điều kiện dòng chảy hiếm khi thỏa tiêu chuẩn độ sâu normal do biến thiên dọc của địa hình và độ nhám. Tuy vậy, đây vẫn là một xấp xỉ chấp nhận được khi không có dữ liệu đại diện hơn, nhưng người mô hình cần hiểu tác động thủy lực của giả định này tại vị trí dự án. Nhiều phần mềm mô hình thủy lực có thể tính độ sâu normal từ độ dốc đường năng lượng và lưu lượng do người dùng cung cấp. Độ dốc đường năng lượng có thể suy từ độ dốc trung bình của lòng kênh (từ dữ liệu địa hình) hoặc độ dốc mặt nước (WSE) trên floodplain, nếu có.

Độ sâu tới hạn (critical depth) là lựa chọn khi chắc chắn dòng ở cửa ra là siêu tới hạn, ví dụ khi công trình khống chế gây tụt đột ngột trong kênh hoặc kênh rất dốc; tuy nhiên, độ sâu tới hạn ít gặp trong đa số kênh bồi tích tự nhiên.

Đường quan hệ mực–lưu có thể được xây dựng từ các nguồn nêu trên cho nhiều mức lưu lượng. Một số phần mềm (kể cả mô hình 1D) hỗ trợ lập rating curve dựa trên tính toán normal depth và critical depth. Có những trường hợp FEMA FIS chỉ có mặt cắt 100 năm hoặc chỉ có các lưu lượng không trùng với lưu lượng cần dùng. Khi gặp tình huống này, có thể tính S_f từ một lưu lượng rồi áp dụng cho các lưu lượng khác. Cách làm này nên đi kèm kéo dài miền mô hình xa hơn về hạ lưu (FHWA 2012b) hoặc phân tích nhạy cảm (xem Mục 6.5).

(nd: S_f)

S_f là độ dốc ma sát hay độ dốc đường năng lượng (Energy Grade Line – EGL) trong thủy lực kênh hở:

• Định nghĩa: \(S_f=\frac{\Delta h_f}{\Delta x}\) = tổn thất cột nước do ma sát trên một chiều dài dòng chảy (không thứ nguyên: m/m hoặc ft/ft).
• Dòng đều: \(S_f \approx S_0 \approx S_w\) (bằng dốc đáy và dốc mặt nước).
• Tính từ các công thức sức cản:
  • Manning: \(S_f=\frac{n^2 V^2}{R_h^{4/3}}\)
  • Darcy–Weisbach: \(S_f=\frac{f\,V^2}{8g\,R_h}\)

Trong mô hình, S_f thường được dùng để ước tính normal depth hoặc lập rating curve ở biên hạ lưu.

4.4. Công trình thủy lực (Hydraulic Structures)

Các công trình như mặt cầu, trụ cầu, cống (culvert), đập tràn (weir) và cửa van (gate) thường cần được đưa vào mô hình 2D, hoặc là đối tượng phân tích chính, hoặc là các yếu tố có ý nghĩa thủy lực. Mỗi loại công trình có yêu cầu dữ liệu riêng để mô hình hóa. Không phải phần mềm nào cũng xử lý công trình thủy lực ở cùng mức chi tiết; người mô hình cần cân nhắc mức độ phân tích cần thiết khi chọn mô hình (xem Mục 2.5).

Công trình có thể được thể hiện trực tiếp trong hình học mô hình, hoặc như điều kiện/điều khiển bên trong lưới. Khi dùng điều khiển bên trong, công trình thường được biểu diễn bằng nhiều đường hoặc một vùng do người dùng nhập. Dữ liệu đầu vào có thể lấy từ nhiều nguồn: khảo sát (xem Phụ lục B), bản vẽ hoàn công, hồ sơ thiết kế, ảnh hàng không, khảo sát hiện trường, và biên bản kiểm định. Các yêu cầu dữ liệu chung gồm:

• Hình học công trình hiện hữu và đề xuất (chiều dài, bề rộng, đường kính…)
• Cao độ “low chord” và “high chord” của cầu
  (low chord = mép dưới kết cấu nhịp/soffit; high chord = mép trên/đỉnh mặt cầu dùng cho tính tràn)
• Kiểu cửa vào/cửa ra của cống
• Khả năng tích tụ rác, vật nổi/thực vật
• Vật liệu công trình

Mặt cầu (Bridge Deck). Cần đưa mặt cầu vào mô hình 2D nếu dự kiến mực nước có thể bằng hoặc cao hơn cao độ low chord, gây cản dòng và có thể dẫn đến dòng áp lực (pressure flow). Khi xuất hiện dòng áp lực, WSE bị khống chế bởi mặt cầu, làm vận tốc tăng qua khoang thông nước. Dữ liệu cần cho cầu gồm:

• Hình học low chord (chiều dài, bề rộng, dạng: phẳng, nghiêng, vòm, …)
• Chiều dày mặt (để xác định high chord/hình học tràn mặt cầu, nếu có)

Một số mô hình có thể xét lưu lượng tràn qua mặt cầu bằng tính toán dòng qua đập tràn 1D. Khi cần, phải cung cấp chiều dài vùng tràn, cao trình đỉnh tràn và hệ số loại tràn. Lan can/parapet có thể cần mô hình như high chord, nhất là khi dễ tích rác. Nếu cầu có thể vừa dòng áp lực vừa tràn mặt, thủy lực thực tế sẽ rất động và mang tính 3D; phương pháp 2D chỉ xấp xỉ được tình huống phức tạp này.

Trụ cầu (Piers). Trụ có thể được biểu diễn trong mô hình 2D bằng nhiều cách (xem Mục 5.5.1). Trụ có thể chỉ là cột tròn đơn, hoặc là tổ hợp nhiều cọc, dầm mũ trụ (pier cap) và bệ cọc/bent (pile bent). Dữ liệu cần cho trụ gồm:

• Hình học trụ (đường kính, chiều dài, bề dày, loại).
• Cao độ các bộ phận đối với trụ phức tạp.

Cống (Culverts). Yêu cầu dữ liệu cụ thể thay đổi theo phần mềm/mô hình và cách bạn biểu diễn cống trong mô hình. Ví dụ, phân tích chi tiết cống lớn cần nhiều dữ liệu hơn cống nhỏ có ảnh hưởng không đáng kể. Dữ liệu cống thường gồm:

• Hình học cống (loại cống, kích thước, chiều dài, độ dốc, cấu tạo đầu cống).
• Hình học đường liên quan để tính tràn mặt đường.

HY-8 (FHWA phát triển) cung cấp các công cụ phân tích thủy lực cống và có thể dùng kết hợp với mô hình 2D.

Đập tràn (Weirs). Đập tràn là vật cản cắt ngang đường chảy, làm thay đổi đặc tính dòng. Loại thường gặp: đỉnh rộng và đỉnh sắc. Hầu hết mô hình thủy lực có thể mô phỏng tốt đập tràn đỉnh rộng (như đường bộ) bằng hình học lưới. Với đập tràn đỉnh sắc, có thể khó tạo lưới đủ mịn để biểu diễn đúng điều kiện dòng tại tràn; khi đó phương trình tràn cho kết quả phù hợp hơn.

Cách biểu diễn phổ biến là dùng hai cung (arc): một cho mặt thượng lưu, một cho mặt hạ lưu. Phương trình tràn xác định các biến thủy lực tại mỗi cung; lưu lượng tính được sẽ rút khỏi mô hình ở cung thượng lưu và bơm/trả lại ở cung hạ lưu. Thông số mô hình thường cần cho phương trình tràn:

• Cao trình đỉnh tràn.
• Chiều dài tràn.
• Hệ số tràn theo loại tràn (xem HDS-7 để biết thêm).

Cửa van (Gates). Ví dụ điển hình gồm cửa phai và cửa cung Tainter (radial). Một điều kiện biên kiểu gate có thể xét dòng chảy tràn qua phía trên và chảy dưới công trình. Dữ liệu cần cho cửa van bao gồm:

• Hình học cửa (cao trình đỉnh ngưỡng/đỉnh tràn, chiều mở cửa, và bề rộng cửa)
• Hệ số co hẹp dùng cho tính toán chảy dưới cửa
• Hệ số tràn dùng cho nước tràn qua cửa

4.5. Loại hình sử dụng đất và gán hệ số nhám

Phần này cung cấp thông tin hỗ trợ người mô hình xác định hệ số tổn thất do ma sát cho mô hình 2D. Trọng tâm là các tham số nhám của dòng chảy trong kênh tự nhiên và vùng ngập lũ. Hệ số nhám Manning (Manning, 1889) là phương pháp được dùng phổ biến nhất ở Hoa Kỳ để xét sức cản do vật liệu bề mặt dòng chảy đi qua. Hệ số n của Manning thường được dùng để biểu diễn lớp phủ bề mặt/loại đất sử dụng và độ nhám cho cả mô hình thủy lực 1D và 2D.

4.5.1. Ước lượng nhám

Đối với mô hình 2D, giá trị độ nhám được gán cho từng phần tử lưới, dựa trên các hoạt động/loại hình sử dụng đất, thường được phân ranh từ ảnh hàng không (xem Hình 4.29). Tùy mô hình/phần mềm:

• Nhám có thể được gán theo đa giác không gian (dữ liệu GIS) đại diện các loại sử dụng đất khác nhau; hoặc
• Gán thủ công từng phần tử lưới.
  Dù theo cách nào, mỗi phần tử đều có một giá trị nhám cụ thể.

Việc xác định loại hình sử dụng đất để gán nhám thường dựa trên ảnh hàng không, kết hợp khảo sát hiện trường và ảnh chụp hiện trường. Thông tin sử dụng đất trực tuyến có thể hữu ích; tuy nhiên, độ phân giải của chúng đôi khi không đủ cho một số ứng dụng mô hình, bao gồm phân tích thủy lực liên quan công trình giao thông.

Các vùng có loại sử dụng đất tương tự, được phân ranh ở tỷ lệ thích hợp với mục đích mô hình, cần được gán giá trị n của Manning phù hợp để biểu diễn độ nhám thủy lực. Có nhiều tài liệu tham khảo (liệt kê ở phần sau) hỗ trợ người mô hình ước lượng hợp lý các giá trị n của Manning.

Các tài liệu tham khảo hữu ích để ước lượng hệ số nhám Manning (n):

• Guide for Selecting Manning’s Roughness Coefficients for Natural Channels and Flood Plains (USGS, 1989) – Water Supply Paper 2339 — Hướng dẫn chọn n cho kênh tự nhiên và đồng bằng ngập lũ.
• HEC-RAS River Analysis System Hydraulic Reference Manual (USACE, 2016) — Sổ tay tham khảo thủy lực 1D, có bảng giá trị n Manning.
• Open Channel Hydraulics (Chow, 1959) — Tài liệu kinh điển về thủy lực kênh hở, có bảng n dùng rộng rãi.
• Roughness Characteristics of Natural Channels (USGS, 1967) – Water Supply Paper 1849 — Đặc tính độ nhám của kênh tự nhiên.
• Determination of the Manning Coefficient From Measured Bed Roughness in Natural Channels (USGS, 1970) – WSP 1898-B — Xác định n từ độ nhám đáy đo được.
• Estimation of Roughness Coefficients for Natural Stream Channels with Vegetation (USGS, 1998) – WSP 2441 — Ước lượng n cho suối tự nhiên có thảm thực vật.
• Flow Resistance Estimation in High-Gradient Streams (Yochum, 2010) — Ước tính sức cản ở suối dốc lớn.
• Determination of Roughness Coefficients for Streams in Colorado (Jarrett, 1985) — n cho các suối ở Colorado.
• Estimating Hydraulic Roughness Coefficients: Agricultural Engineering (Cowan, 1956) — Phương pháp Cowan ước lượng n.

Ảnh hàng không của một thung lũng có con sông ở giữa và một tuyến đường băng qua. Phủ lên thung lũng là lớp chồng các vùng theo loại lớp phủ đất—chủ yếu các kiểu thảm thực vật khác nhau—kèm bảng chú giải nêu giá trị độ nhám tương ứng.

4.5.2. Tham số nhám 1D so với 2D

Các giá trị nhám trong các tài liệu tham khảo ở trên được phát triển trong bối cảnh dùng các phương trình đơn giản và mô hình 1D. Ví dụ, Cowan (1956) công bố quan hệ ước tính n của Manning (được dẫn trong WSP 2339):

$$n=(n_0+n_1+n_2+n_3+n_4)\,m_5 \tag{4.1}$$

Công thức này có các hạng xét đến mức độ gồ ghề/không phẳng của bề mặt (\(n_1\)), mức độ thay đổi hình dạng mặt cắt kênh (\(n_2\)), và mức độ uốn khúc (\(m_5\)). Trong mô hình 1D, các hạng này quan trọng vì 1D phụ thuộc vào giả định vị trí mặt cắt và mật độ đặt mặt cắt, và không xét chuyển động ngang của dòng chảy.

Trong mô hình 2D, hệ phương trình nước nông hoặc biểu diễn địa hình bằng lưới đã trực tiếp phản ánh các yếu tố đó. Do vậy có thể kết luận hợp lý rằng giá trị nhám dùng cho 2D nên thấp hơn 1D. Thực tế hiệu chỉnh cho thấy n của Manning trong 2D thường thấp hơn khoảng 10% so với 1D đã hiệu chỉnh. Tuy nhiên, chưa có đủ nghiên cứu công bố để khẳng định dứt khoát.

FHWA khuyến nghị dùng giá trị n chưa điều chỉnh từ các nguồn tiêu chuẩn nêu trên cho mô hình 2D. Việc chọn n thường dựa vào kinh nghiệm và phán đoán; thực hành hiện nay chưa đủ chính xác để biện minh cho những điều chỉnh nhỏ quanh giá trị khuyến nghị. Ví dụ, Chow (1959) nêu dải n cho kênh sạch, uốn khúc, có vài hố sâu và doi cát: tối thiểu 0,033, điển hình 0,040, tối đa 0,045. Giảm 10% giá trị điển hình cho 2D cho kết quả 0,036—một điều chỉnh nhỏ vượt quá mức độ chính xác có thể đạt được khi ước lượng n, nên vẫn nên dùng các giá trị trong tài liệu tiêu chuẩn. Khi có dữ liệu hiệu chỉnh đầy đủ, có thể điều chỉnh hợp lý các giá trị ước lượng.

Nếu người mô hình dùng phương pháp Cowan theo (4.1) cho mô hình 2D, không cần đưa các hạng \(n_1\), \(n_2\) và \(m_5\) (vì 2D đã xét các hiệu ứng tương ứng).

4.5.3. Giá trị nhám biến thiên theo chiều sâu

Hầu hết mô hình 2D cho phép gán n của Manning biến thiên theo chiều sâu, tương tự mô hình 1D. Nhiều loại sử dụng đất có thể làm n thay đổi theo độ sâu dòng chảy. Chow (1959) tổng hợp kết quả cho thấy n giảm khi độ sâu và lưu lượng tăng. Tuy vậy, các số liệu định lượng theo từng mức sâu mà Chow nêu chỉ hạn chế. Thí nghiệm trong phòng cho thấy độ nhám tương đối của cây liễu ở trạng thái đứng và nằm rạp dưới các mức lưu lượng khác nhau (NCHRP 2016, tr. 70–72), nhưng dải độ sâu và kiểu bố trí cây được khảo sát còn hẹp (xem Hình 4.30).

Tùy phần mềm/mô hình 2D, khi dùng n biến thiên theo sâu thường cần ít nhất hai giá trị n; một số mô hình cho phép nhiều hơn hai điểm giá trị. Người mô hình cần hiểu cách nội suy giữa các điểm độ sâu–n mà phần mềm sử dụng. Việc dùng n theo chiều sâu là hợp lý và có thể có lợi cho một số ứng dụng 2D; tuy nhiên hiện còn rất ít tài liệu tham khảo. Vì vậy, trách nhiệm thuộc về người mô hình trong việc lựa chọn các giá trị thích hợp dựa trên phán đoán và kinh nghiệm.

Hình gồm hai phần.
Bên trái: ảnh một bụi cây liễu được trồng trong máng thí nghiệm; đáy máng dốc như mái bờ kênh.
Bên phải: nước đang chảy trong máng; ở nửa sâu hơn các cây liễu nằm rạp. Với liễu đứng trong phần nước nông hơn, hệ số Manning n = 0,035; còn trong phần nước sâu hơn, với liễu nằm rạp, n = 0,030.

4.6. Dữ liệu nền/bổ trợ và dữ liệu tham khảo bổ sung

Trong quá trình xây dựng, hiệu chỉnh và thể hiện kết quả mô hình 2D, các dữ liệu nền có thể rất hữu ích. Những dữ liệu nền thường gặp gồm ảnh hàng không và nhiều bộ dữ liệu trong CAD hoặc GIS như sử dụng đất, tuyến/cấu kiện công trình thủy lực, thông tin điều kiện tương lai, và WSE (mực nước).

Có nhiều loại dữ liệu không gian hỗ trợ mô hình 2D với mức độ chính xác rất đa dạng (xem Mục 4.5.2) và có thể truy cập qua phần mềm GIS và CAD. Dù dữ liệu có thể hiện diện trong cả hai loại phần mềm, nhìn chung dữ liệu GIS thường kém chính xác hơn dữ liệu khảo sát/thiết kế vốn thường nằm trong CAD. Phần lớn dữ liệu GIS được thu bằng GPS cầm tay hoặc suy ra từ ảnh hàng không; còn dữ liệu liên quan CAD thường do GPS cấp khảo sát hoặc phương pháp đo đạc có độ chính xác cao thu thập. Các mục sau tập trung vào ảnh hàng không, áp dụng cho bản thân ảnh và mọi dữ liệu sinh ra từ ảnh.

Các dịch vụ bản đồ trực tuyến như Google Earth/Maps, Bing Maps, OpenStreetMap rất hữu ích cho việc khảo sát hiện trường ảo và giúp người mô hình làm quen khu vực nghiên cứu. Tuy là nguồn giá trị, chúng thường không cho phép tải dữ liệu để dùng trong phần mềm khác.

4.6.1. Phương pháp thu thập

Nguồn ảnh hàng không gồm vệ tinh, máy bay có người lái (máy bay/trực thăng) và UAS. Tất cả đều có thể cung cấp ảnh đủ dùng làm dữ liệu nền cho mô hình 2D. Người mô hình cần hiểu độ chính xác và hạn chế của bất kỳ ảnh hàng không nào khi sử dụng với mô hình 2D.
Ví dụ: nếu cần xác định footprint (viền móng) một công trình, cần biết độ chính xác theo phương ngang của ảnh và góc chụp có thể ảnh hưởng thế nào đến việc xác định vị trí footprint.

Ảnh hàng không, bất kể nền tảng thu nhận nào, đều phải qua hiệu chỉnh hình học để tạo biểu diễn bề mặt Trái Đất. Quy trình này hiệu chỉnh méo ống kính và độ lồi lõm địa hình (relief), đòi hỏi mô hình bề mặt 3D và tọa độ khống chế khảo sát. Sản phẩm tạo ra gọi là orthophotography/orthoimagery (ảnh trực giao), là một khảm ảnh liền mạch từ các khung ảnh riêng lẻ.

4.6.2. Độ chính xác của ảnh hàng không và các sản phẩm dẫn xuất

Phương pháp thu thập và xử lý, cùng với độ chính xác của mô hình bề mặt 3D tham chiếu, đều ảnh hưởng đến độ chính xác của ảnh cuối. Chất lượng mô hình 3D có thể tác động đáng kể đến độ chính xác của ảnh trực giao (xem Hình 4.31). Do có nhiều yếu tố chi phối độ chính xác theo phương ngang, kích thước pixel của ảnh không đồng nghĩa với độ chính xác của ảnh.

Các thông số quan trọng của ảnh trực giao (orthoimagery) gồm độ phân giải ảnh (kích thước pixel) và độ chính xác theo phương ngang. Có nhiều mức độ phân giải, từ hơn 3 ft đến nhỏ tới 1 inch. Độ chính xác ngang liên quan chặt chẽ đến kích thước pixel nhưng còn phụ thuộc các yếu tố khác như phương pháp thu thập và xử lý; giá trị có thể trong khoảng từ 20 ft đến nhỏ hơn 1 ft (xem Bảng 4.8). Dữ liệu mặt bằng biên tập từ ảnh stereo trích xuất từ ảnh hàng không áp dụng cùng tiêu chuẩn độ chính xác vị trí như ảnh trực giao. Dải đại diện của kích thước pixel và độ chính xác ngang được minh họa ở Hình 4.32. Ảnh độ phân giải cao nhất và mới nhất thường không cần cho phân tích mô hình 2D vì bản thân ảnh không bắt buộc. Nếu dùng ảnh để xác định loại hình sử dụng đất, ngày chụp ảnh nên gần với thời điểm dữ liệu địa hình để các đặc trưng sử dụng đất và địa hình khớp nhau.

Bảng 4.8 — Ví dụ về độ chính xác theo phương ngang của ảnh trực giao số

Common Orthoimagery Pixel Sizes Kích thước pixel thường gặp (inch)	New Standard RMSE x,y RMSE x,y theo tiêu chuẩn mới (inch)	at the 95% Confidence Level ở mức tin cậy 95% (inch)
0.2	0.5	1.2
1.0	2.0	4.8
3.0	5.9	14.4
12.0	23.6	57.8
39.4	78.7	192.7

RMSE = root mean square error (sai số bình phương trung bình); in = inch. Nguồn: ASPRS Positional Accuracy Standards (2014).

Việc hiểu rõ các nguồn ảnh hiện có sẽ hữu ích khi cân nhắc có cần thu chụp bổ sung hay không. Ảnh do Bộ Nông nghiệp Hoa Kỳ (USDA) cung cấp trong Chương trình Ảnh Nông nghiệp Quốc gia (NAIP) có sẵn cho toàn bộ lục địa Hoa Kỳ và được chụp khoảng 3 năm/lần. Ảnh NAIP thường có kích thước pixel ~3,2 ft với độ chính xác ngang ~20 ft. Tuy nhiên, NAIP được chụp vào thời kỳ cây lá rậm (leaf-on) nên có thể che khuất mặt đất và công trình ở khu vực có thảm thực vật. Thường vẫn có các nguồn ảnh pixel nhỏ hơn và chính xác hơn, nhưng nguồn cung rất đa dạng.

4.6.3. Định dạng

Các phần mềm địa không gian phổ biến (kể cả phần mềm mô hình 2D) có thể làm việc với nhiều định dạng ảnh. Ảnh trực giao (orthoimagery) là dạng raster, tức dữ liệu gồm các ô vuông (pixel) có kích thước xác định và tọa độ gốc biết trước. Thông thường có hai nhóm định dạng:

• Ảnh không nén: ví dụ jpeg, tiff, png.
• Ảnh nén: do kích thước tệp ortho lớn, khuyến nghị dùng định dạng nén để tối ưu lưu trữ và hiệu năng; các định dạng nén phổ biến gồm ecw, jpeg2000, MrSID.

Nhiều phần mềm có thể sử dụng ảnh trực giao ở các định dạng trên; nếu các tệp này được gán tọa độ (georeferenced) thì cần kèm tệp world hoặc tệp hệ chiếu tương ứng.

Một số phần mềm cho phép truy cập trực tiếp ảnh trực giao từ các nguồn trực tuyến; người dùng không nhất thiết phải lưu tệp vì phần mềm có thể truy cập và lưu đệm. Tuy nhiên, truy cập online có thể làm chậm hiển thị đồ họa của phần mềm mô hình 2D, nên tải về ảnh cho khu vực dự án thường hiệu quả hơn; ảnh đã tải cũng có thể lưu kèm các tệp mô hình. Dù truy cập ảnh qua phần mềm là chấp nhận được, người mô hình cần kiểm tra ngày chụp và xác minh độ chính xác ngang khi cần.

4.7. Mô hình vận chuyển bùn cát

Một số mô hình 2D có thể mô phỏng vận chuyển bùn cát với thủy lực đáy di động. Mục 8.4 đưa ví dụ ứng dụng và vài thông tin ngắn về việc dùng các mô hình này; trình bày chi tiết vượt ra ngoài phạm vi tài liệu này. Xem Chương 9 của HDS-7 để biết thêm.

Các mô hình có khả năng vận chuyển bùn cát thường thực hiện ba phép tính tại mỗi nút/tế bào cho mỗi bước thời gian:

1. Tính các đặc trưng dòng chảy
2. Tính khả năng/nguồn cung vận chuyển bùn cát
3. Tính thay đổi cao độ địa hình

Các tính toán này đòi hỏi nhiều thông tin và cấu hình hơn so với mô phỏng thủy lực 2D tiêu chuẩn, bao gồm: lớp phủ bề mặt (land cover), loại trầm tích, địa tầng, cấp phối hạt, khối lượng riêng rời, và nguồn cung thượng lưu. Các mục sau trình bày dữ liệu bổ sung cần có để chạy mô phỏng 2D vận chuyển bùn cát. Một mô hình tốt nên bắt đầu từ một mô hình dòng không ổn định trên đáy không di động (rigid-bed) tốt. Tuy nhiên, do nhu cầu tính toán lớn, đa số bài toán vận chuyển bùn cát sẽ dùng lưới đơn giản hóa hơn so với mô hình đáy cứng tiêu chuẩn.

Các phương trình vận chuyển bùn cát tồn tại độ bất định đáng kể, nên khuyến nghị hiệu chỉnh/kiểm định bằng số liệu thực địa. Vì dữ liệu hiệu chỉnh thường hiếm và khó thu thập, có thể dùng các cách khác để kiểm tra kết quả. Tài liệu tham khảo về đo đạc vận chuyển bùn cát: HDS-6 “River Engineering for Highway Encroachments” (FHWA 2001), “Erosion and Sedimentation Manual” (USGS 2006), và “Sediment Transport Measurements: Chapter 5” (Diplas et al., 2008).

4.7.1. Lớp phủ bề mặt (Land cover)

Mặc dù mô hình 2D dùng phương trình vận chuyển bùn cát để tính năng lực vận chuyển tại mỗi vị trí trong lưới, các phương trình này không tự tính đến tác dụng bảo vệ đất của thảm thực vật hay kè bảo vệ. Người mô hình cần cân nhắc ảnh hưởng của các yếu tố đó đến xói mòn. Mục 8.4 nêu các phương pháp xử lý bề mặt có thực vật và bề mặt không thấm.

Để áp dụng các phương pháp này, người dùng phải xác định vị trí và phạm vi của mọi loại lớp phủ đất và hiểu mức lực thủy lực mà từng loại có thể chịu đựng. Loại hình sử dụng đất thường được xác định từ ảnh hàng không hoặc dữ liệu GIS (xem Mục 4.5 về dữ liệu sử dụng đất).

4.7.2. Phủ trầm tích theo mặt bằng (Horizontal Sediment Coverage)

Loại trầm tích trong lòng kênh có thể khác với trầm tích trên bờ kênh và vùng ngập lũ. Người dùng cần xác định vị trí và phạm vi của từng vùng phủ trầm tích khác nhau. Các thuộc tính của lớp phủ trầm tích theo mặt bằng gồm: địa tầng (stratigraphy), cấp phối/độ phân cỡ hạt (gradation), khối lượng riêng rời và độ rỗng (bulk density & porosity), và độ dính kết (cohesion). Người mô hình nên thu thập đủ dữ liệu để đặc trưng hóa các loại đất có khả năng sẽ chịu tác động của dòng chảy trong mô phỏng.

Sự biến đổi theo mặt bằng của loại trầm tích có thể tra từ bản đồ đất của USDA (xem Hình 4.33) hoặc từ các khảo sát địa kỹ thuật địa phương.

Hình giao diện bản đồ đất của USDA. Khung trái hiển thị thống kê đất và vị trí vùng quan tâm (AOI), với các cột: ký hiệu đơn vị bản đồ đất, mô tả loại đất, diện tích (acre) của từng loại trong AOI, và tỷ lệ phần trăm của từng loại trong AOI. Khung phải hiển thị AOI với nền bản đồ lai (ảnh hàng không phủ lớp đường giao thông) và lớp phủ các vùng loại đất.

4.7.3. Cấu trúc địa tầng (Stratigraphy)

Tính chất của trầm tích thường thay đổi theo chiều sâu và cần biết đến khi đáy có khả năng bị xói. Mỗi tầng trầm tích có cấp phối hạt (gradation), khối lượng riêng rời (bulk density) và khả năng chống xói khác nhau. Người mô hình cần biết cao độ đỉnh và đáy của từng tầng. Các hố khoan địa kỹ thuật hoặc khảo sát hiện trường khác có thể cung cấp thông tin cần thiết này.

4.7.4. Cấp phối hạt (Gradation)

Lực thủy lực cần để làm di động hạt trầm tích phụ thuộc vào kích cỡ hạt; vì vậy cần nhiều thông tin hơn là chỉ đường kính hạt trung bình. Độ chính xác và mức chi tiết của dữ liệu cấp phối hạt ảnh hưởng lớn đến giá trị sử dụng của mô hình vận chuyển bùn cát. Mỗi tầng trầm tích trong mỗi vùng loại đất đều cần thông tin cấp phối. Lấy mẫu hiện trường và thí nghiệm cấp phối trong phòng là các nguồn dữ liệu phù hợp.

4.7.5. Khối lượng riêng rời (Bulk Density)

Khối lượng riêng rời của một thể tích trầm tích rất quan trọng với mô hình vận chuyển bùn cát vì hai lý do:

1. Tỷ trọng riêng của hạt có thể chi phối cách phương trình vận chuyển tính năng lực vận chuyển của dòng chảy (đa số, nhưng không phải tất cả, các công thức đều xét đến mật độ hạt).
2. Để mô hình cập nhật biến đổi cao độ địa hình, cần biết thể tích mà một khối lượng trầm tích chiếm chỗ. Nguồn dữ liệu: mẫu hiện trường và thí nghiệm phòng.

4.7.6. Nguồn cung trầm tích (Sediment Supply)

Lưu lượng trầm tích chảy vào mô hình là thành phần bắt buộc của điều kiện biên cho bài toán vận chuyển bùn cát (bổ sung so với các tham số biên 2D tiêu chuẩn). Dữ liệu biên về trầm tích thường bất định nhất và khó thu thập.

Trong sông tự nhiên, trầm tích có thể được vận chuyển dưới dạng lơ lửng (suspended load) hoặc tải đáy (bedload). Tải lơ lửng là trầm tích treo trong cột nước; tải đáy là vật liệu chuyển động gần đáy sông/kênh. Cần xét tổng tải, tải lơ lửng và tải đáy (xem HDS-6).

Dữ liệu dòng vào trầm tích nên bao gồm tốc độ dòng khối lượng cho từng dải cỡ hạt đi vào hệ thống. Dạng dữ liệu có thể là lưu lượng khối (lb/s), lưu lượng thể tích (ft³/s) hoặc nồng độ (ppm). Đơn vị dùng cho mỗi mô hình/phần mềm là đặc thù. Thông tin có thể được cung cấp dưới dạng chuỗi thời gian hoặc quan hệ xếp hạng (rating).

Thu thập dữ liệu vận chuyển bùn cát đòi hỏi nhiều công sức, thời gian và chuyên môn. Nguồn dữ liệu tiềm năng gồm một số số liệu trạm đo sông của USGS và các cơ sở dữ liệu khác như Brigham Young University sediment transport database. Khi không có số liệu thực địa, có thể áp dụng quy trình sau:

1. Đặt biên thượng lưu đủ xa về phía thượng lưu so với khu vực quan tâm để có một đoạn cấp nguồn trầm tích.
2. Cho mô hình đặt điều kiện biên thượng lưu bằng năng lực vận chuyển trầm tích tối đa của dòng chảy.
3. Kiểm tra kết quả để phát hiện bồi lắng/xói mòn bất hợp lý trong đoạn cấp nguồn; điều chỉnh lưu lượng trầm tích vào cho đến khi khắc phục.
4. Thực hiện phân tích nhạy cảm điều kiện biên bằng cách tăng/giảm đáng kể nguồn trầm tích. Nếu thay đổi nguồn làm ảnh hưởng lớn đến kết quả trong vùng quan tâm, hãy dời biên lên cao hơn (xa hơn về thượng lưu). Ngoài vị trí biên, thay đổi phân bố cỡ hạt/loại trầm tích cũng có thể ảnh hưởng mạnh đến kết quả.
5. Chọn vị trí biên đủ xa phía hạ lưu của một điểm hợp lưu, để trộn đều trầm tích trước khi vào miền mô hình.

Tài liệu tham khảo hỗ trợ lấy mẫu và thu thập dữ liệu trầm tích cho phân tích kỹ thuật trên sông/suối, ví dụ:

• USFS: Sampling Surface and Subsurface Particle-Size Distributions in Wadable Gravel- and Cobble-Bed Streams for Analyses in Sediment Transport, Hydraulics, and Streambed Monitoring (USDA, 2001).
• USDA Technical Supplement 13A: Guidelines for Sampling Bed Material (USDA, 2007).

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.

Qua USD (Buy Me a Coffee)

BIDV • STK: 3101226659 • HOANG HAI HA