Khoa học kỹ thuật và công nghệ

Nghiên cứu xây dựng công nghệ cảnh báo, dự báo lũ và cảnh báo ngập lụt cho các sông chính ở Quảng Bình, Quảng Trị (05/08/2016)

Năm 2014, nhóm nghiên cứu tại Trung tâm Khí tượng Thủy văn (KTTV) quốc gia do Ths. Vũ Đức Long dẫn đầu, đã hoàn thiện Đề tài: “Nghiên cứu xây dựng công nghệ cảnh báo, dự báo lũ và cảnh báo ngập lụt cho các sông chính ở Quảng Bình, Quảng Trị” nhằm mục tiêu xây dựng được công nghệ cảnh báo, dự báo lũ và cảnh báo ngập lụt vùng hạ lưu sông cho các sông Gianh, sông Kiến Giang, sông Bến Hải, sông Thạch Hãn, cảnh báo lũ trước 24-48 giờ, dự báo quá trình lũ và cảnh báo ngập lụt trước 12-24 giờ.

Quảng Bình, Quảng Trị là 2 tỉnh thuộc khu vực Trung Trung Bộ. Quảng Bình có 2 lưu vực sông chính là sông Gianh, sông Kiến Giang. Quảng Trị có 2 lưu vực sông chính là sông Thạch Hãn và sông Bến Hải. Các lưu vực sông này đều giống nhau là sự phân hóa giữa đồng bằng và miền núi trên các lưu vực sông rất rõ rệt, hầu như không có phần trung du và địa hình chuyển tiếp, các dãy núi từ dải Trường Sơn chạy ra sát biển tiếp nối các khu vực trũng ven biển, do vậy, khi xảy ra mưa lớn thường gây ngập lụt cho vùng đồng bằng hạ lưu sông. Bên cạnh đó, vùng ven biển lại có cồn cát cao chạy song song với bờ biển làm hạn chế đáng kể khả năng thoát lũ khiến cho tình trạng ngập lụt càng trở nên trầm trọng. Trên các lưu vực sông thuộc khu vực từ Quảng Bình dến Quảng Trị đã xuất hiện những trận lũ lụt lớn, mực nước đỉnh lũ dâng cao, thời gian duy trì lũ kéo dài như năm 1998, 1999, 2007, 2009 và 2010 gây thiệt hại lớn về tính mạng và tài sản của nhân dân.

Biến đổi khí hậu toàn cầu khiến cho những bất thường và cực đoan của thời tiết ngày càng gia tăng và phức tạp hơn, trở thành mối đe dọa thường xuyên hơn đối với sản xuất và đời sống của nhân dân trong lưu vực sông. Để đóng góp tốt hơn cho công tác phòng chống thiên tại trên hệ thống sông, cần phải tăng cường giám sát và cung cấp cảnh báo, dự báo thiên tai lũ lụt, hạn hán cụ thể hơn và có độ chính xác cao hơn để giúp cộng đồng chủ động ứng phó với thiên tai. Công nghệ cảnh báo, dự báo hiện đại tại Trung tâm dự báo Trung ương, các Đài KTTV khu vực và các Trung tâm KTTV tỉnh là một trong những thành phần cơ bản và trọng yếu, quyết định đến khả năng và chất lượng dự báo lũ. Xuất phát từ những yêu cầu thực tế, nhóm tác giả đã thực hiện Đề tài nghiên cứu.

Đề tài tập trung vào nghiên cứu các nội dung như giám sát sự biến đổi của các hiện tượng KTTV; cảnh báo lũ, lụt dựa vào chuỗi số liệu thống kê trong quá khứ; dự báo lũ dựa trên số liệu KTTV, số liệu mưa dụ báo trị số, sysnop, tích hợp các mô hình thủy văn, hồ chứa, thủy lực, ngập lụt và trình diễn kết quả, trích xuất bản tin tạo thành công nghệ cảnh báo, dự báo lũ hoàn chỉnh. Một số kết quả đạt được của đề tài

- Xác định được các ngưỡng giám sát sự biến đổi của các hiện tượng KTTV (số liệu mưa, mực nước) thông qua sự phân tích chuỗi số liệu trong quá khứ tại các trạm KTTV.

- Xây dựng được các phương án cảnh báo lũ, ngập lụt dựa trên phương pháp thống kê, nhận dạng, phân tích chuỗi số liệu của các trạm KTTV, xây dựng các phương trình tương quan mưa - mực nước để cảnh báo mực nước tại các vị trí chính (trạm chính) trên hệ thống sông.

- Ứng dụng sản phẩm dự báo mưa số trị của 2 mô hình WRFARW, WRFNM với đầu vào là các trường phân tích và dự báo của 5 mô hình toàn cầu GEM, GFS, GME, GSM, NOGAPS, đánh giá đưa ra phương án hiệu chỉnh và số liệu mưa dự báo định lượng làm đầu vào cho mô hình NAM để mô phỏng dự báo dòng chảy từ mưa.

- Công nghệ cảnh báo, dự báo lũ và cảnh báo ngập và điều tiết hồ chứa cho các hệ thống sông chính ở Quảng Bình, Quảng Trị được xây dựng dựa trên sự kết hợp các mô hình thủy văn, thủy lực của họ mô hình Mike, mô hình điều tiết hồ chứa với số liệu đầu vào từ 2 nguồn số liệu đo đạc truyền thống, số liệu từ trạm đo tự động và các sản phẩm dự báo từ các mô hình số trị. Phần mềm được xây dựng nhằm hỗ trợ các chuyên gia dự báo thủy văn trong việc tác nghiệp dự báo lũ. Công nghệ được chạy thử nghiệm trong mùa lũ năm 2013 cho thấy kết quả dự báo khá tốt và đáp ứng được các yêu cầu sử dụng trong nghiệp vụ.

Có thể tìm đọc toàn văn Báo cáo kết quả nghiên cứu của Đề tài (Mã số 10922/2015) tại Cục Thông tin Khoa học và Công nghệ Quốc gia.

Nguồn: www.vista.gov.vn