Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 107,066,640
Phân tích đường cong tần suất lũ vùng cho khu vực Trung Trung Bộ Việt Nam
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Nguyễn Chí Công ; Phạm Văn Chiến
Nơi đăng:
Tạp chí khoa học và công nghệ, Đại học Đà Nẵng.;
S
ố:
4(45)-B11-166-KTH;
Từ->đến trang
: 1-7;
Năm:
2011
Lĩnh vực:
Kỹ thuật;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Trong nước
TÓM TẮT
Bài viết này đề cập đến một cách tiếp cận của
[1
]
và
[
2
]
dựa trên mối quan hệ chỉ số lũ có dạng µ=S
β
(µ là chỉ số lũ, S là diện tích lưu vực và β là tham biến hiệu chỉnh). Cách tiếp mới cận này sử dụng dữ liệu lưu lượng lũ thống kê hàng năm tại các trạm đo (trạm thủy văn) và kết hợp với những thông tin về lũ cực đã từng xuất hiện trên các lưu vực trong vùng. Suy luận Bayesian MCMC được dùng để điều chỉnh đường cong lũ vùng và ước tính sự không chắc chắn liên quan, với phân bố GEV. Trong nghiên cứu này, Chúng tôi áp dụng cách tiếp cận trên cho khu vực Trung Trung Bộ. Dữ liệu bao gồm 210 giá trị lũ hàng năm tại 07 trạm đo và 02 giá trị lũ cực (1999 và 2005) với độ không chắc chắn cao cả về lưu lượng đỉnh lũ và thời gian lặp lại. Các kết quả ban đầu cho thấy rằng chiều rộng của độ tin cậy trong ước tính lũ vùng đã giảm đáng kể so với kết quả của cách tiếp cận truyền thống.
ABSTRACT
This paper has proposed an approach of
[1
]
and
[2
]
which based on an index flood relationship relationship of form µ=S
β
(µ being the index flood value, S the area the watershed and β a parameter to be calibrated). This approach has used systematic data of annual peak discharges at gauged stations and incorporated information of extreme flood events that have been occurred on ungauged sites. A Bayesian MCMC framework was then used to adjust the regional growth curve and estimate the associated uncertainty, with the GEV distribution. In this study. We have applied this approach to the central Vietnam. The selected dataset includes 210 records at 7 stream gauge sites and 2 ungauged extremes (1999 and 2005) with great uncertainty both on peak discharge and period of non-exceedance. The initial results have clearly shown that a width of confidence intervals in estimating regional flood quantiles was reduced significantly to compare with the results of traditional approach.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn