Mô hình toán ngày càng trở thành công cụ hữu hiệu đối với dự báo khí tượng thủy văn nói chung và dự báo lũ nói riêng. Độ chính xác của kết quả dự báo lũ phụ thuộc vào nhiều yếu tố như: số liệu quan trắc, xử lý số liệu, mô hình ứng dụng, bộ thông số tối ưu, điều kiện biên, điều kiện ban | Tạp chí Khoa học ĐHQGHN Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 25 Sô 3S 2009 403-411 Công nghệ dự báo lũ khi xét đến tính bất định của mô hình thủy văn Cơ sở lý thuyết Nguyễn Tiền Giang1 Daniel van Putten2 Phạm Thu Hiền1 Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học Trường Đại học Khoa học Tự nhiên ĐHQGHN 334 Nguyễn Trãi Hà Nội Việt Nam 2Khoa Kỹ thuật Công nghệ Trường Đại học Twente PO Box 217 7500AE Enschede Hà Lan Nhận ngày 25 tháng 11 năm 2009 Tóm tắt. Mô hình toán ngày càng trở thành công cụ hữu hiệu đối với dự báo khí tượng thủy văn nói chung và dự báo lũ nói riêng. Độ chính xác của kết quả dự báo lũ phụ thuộc vào nhiều yếu tố như số liệu quan trắc xử lý số liệu mô hình ứng dụng bộ thông số tối ưu điều kiện biên điều kiện ban đầu. Các sai số yếu tố có thể gặp trong dự báo lũ tạo nên một khoảng bất định ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả dự báo. Do đó cần thể hiện tính bất định vào kết quả mô hình dự báo lũ bằng cách đưa ra một khoảng giá trị dự báo thay vì một giá trị duy nhất của mỗi yếu tố tại một thời điểm cần dự báo. Bài báo này giới thiệu cơ sở lý thuyết được nhóm tác giả áp dụng để xây dựng một sơ đồ cùng các công cụ tính toán dự báo lũ cho lưu vực sông Vệ tỉnh Quảng Ngãi. Cốt lõi của công nghệ là phương pháp ước lượng bất định GLUE Generalized Likelihood Uncertainty Estimation nhằm tính toán và thể hiện khoảng bất định dự báo sử dụng phân tích Monte Carlo cùng với ước lượng Bayes và hoặc tập mờ. Từ khóa WetSpa GLUE mô hình thủy văn dự báo lũ khoảng bất định 1. Giới thiệu Dự báo lũ hiện vẫn luôn là một bài toán khó đối với các nhà khoa học các chuyên gia dự báo khí tượng thủy văn không chỉ Việt Nam mà cả các nước tiên tiến trên thế giới. Có thể phân loại các phương pháp dự báo thủy văn ra thành các nhóm như hồi quy phân tích chuỗi thời gian mô hình nhận thức thống kê khách quan tổng hợp địa lý địa mạo. Trong dự báo lũ hạn ngắn thì nhóm phương pháp sử dụng các Tác giả liên hệ. ĐT 84-4-35581283 E-mail giangnt@ mô hình nhận thức đang được phát triển và ứng dụng .
