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: 112,298,152

 Nghiên cứu giảm sự thiếu chắc chắn trong công tác dự báo lũ hệ thống sông Vu Gia – Thu Bồn
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Võ Ngọc Dương, Lê Hùng, Tô Thúy Nga, Nguyễn Quang Bình, Phạm Lý Triều, Đoàn Viết Long1, Nguyễn Chí Công
Nơi đăng: Tuyển tập Công trình Hội nghị khoa học Cơ học thủy khí toàn quốc lần thứ 21; Số: 21;Từ->đến trang: 158-166;Năm: 2018
Lĩnh vực: Chưa xác định; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Công tác dự báo lũ đóng vai trò hết sức quan trọng trong việc cung cấp thông tin kịp thời và chính xác để chính quyền và người dân chủ động trong công tác phòng chống. Việc dự báo lũ hiện nay phụ thuộc vào nhiều yếu tố như dữ liệu mưa đầu vào, mô hình số …, sự thiếu chính xác của các yếu tố này sẽ dẫn đến sự sai lệch trong công tác dự báo. Để hạn chế sự thiếu chắc chắn và nâng cao mức độ tin cậy, tổ tư vấn trực thuộc trung tâm Nghiên cứu tài nguyên nước - trường Đại học Bách khoa đã đưa ra phương pháp dự báo dựa trên nhiều nguồn dữ liệu đầu vào và mô hình dự báo khác nhau. Trong đó, dữ liệu mưa đầu vào dựa trên các nguồn dữ liệu dự báo của mưa vệ tinh kết hợp với mưa thực đo tại các trạm, các mô hình thủy văn được sử dụng gồm MIKE-NAM, MIKE-SHE, SWAT, HEC-HMS. Nghiên cứu này đã áp dụng cho việc dự báo lũ trên lưu vực sông Vu Gia – Thu Bồn năm 2017, kết quả được Văn phòng thường trực Ban chỉ đạo trung ương về phòng chống thiên tai cho đánh giá khá tốt. Trong bài báo này, nhóm tác giả xin khái quát lại quy trình tổ chức và thiết lập mô hình dự báo, qua đó đưa ra các phân tích và định hướng phát triển.
ABSTRACT
Flood forecasting shows an important role in providing timely and exactly information that will help authorities and residents can be active in prevention. Nowadays, flood forecasting depends on a lot of factors, such as rainfall data, numerical models …, the inaccuracy of their factors may lead to the error of the forecast. In order to minimize the errors and improve the reliability, Danang University of Science and Technology’s consulting group has offered forecasting method that depends on variety of input data and forecasting models. In which, input rainfall data takes from satellite resources at website and measured data at hydrological stations, hydrological models includes MIKE-NAM, MIKE-SHE, SWAT, HEC-HMS. This research has applied for flood forecasting in Vu Gia-Thu Bon river basin in 2017, the result has received good appreciation from Central steering committee for Natural disaster prevention and control. In this paper, we would like to overall the process of forecasting model’s organization and establishment. In addition, we also give some analysis and oriented development.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn