Luận án Nghiên cứu mưa, lũ cực hạn lưu vực sông Vu Gia - Thu Bồn

ùng khí hậu ôn đới. Nơi sự xáo trộn thẳng 
đứng của khí quyển là không đáng kể và độ ẩm không khí có sự phân hóa rõ rệt 
giữa các mùa. Trong khi đó, sự xáo trộn thẳng đứng của khối không khí nhiệt đới là 
41 
Luận án Tiến sĩ chuyên ngành Thủy văn học 
rất mạnh mẽ và độ ẩm của khối không khí thƣờng biến đổi không mang tính quy 
luật. 
2.2.1.3 Phương pháp tổng quát hóa 
Khái niệm tổng quát hóa đƣợc hình thành từ những năm 1960 tại Mỹ, sau đó 
đƣợc phát triển mạnh mẽ ở Úc những năm đầu thập kỷ 70 của thế kỷ trƣớc và đƣợc 
ứng dụng tại nhiều nƣớc trên thế giới (Schreiner, 1978; WMO, 1986; United States 
Weather Bureau, 1961, 1965, 1969; United States National Weather Service 1977, 
1984, 1988; Wang, 1986). Phƣơng pháp xác định khả năng sinh mƣa lớn nhất của 
lƣu vực thông qua việc xác định mối quan hệ giữa các yếu tố khí tƣợng và các yếu 
tố địa hình với lƣợng mƣa cực hạn của lƣu vực bằng cách tiến hành thu thập một 
khối lƣợng lớn số liệu và tính toán phức tạp. Tuy nhiên, phƣơng pháp này sẽ cho kết 
quả tính toán khách quan, có thể áp dụng trên một khu vực rộng lớn, phù hợp với 
nhiều vùng khí hậu và điều kiện địa hình khác nhau (David, 2003; WMO, 
2009)[12],[38]. 
Do việc xây dựng phƣơng pháp khá phức tạp, nhiều công đoạn và đặc biệt sử 
dụng khối lƣợng dữ liệu lớn, luôn có sự tƣơng tác với nhau, nên việc xác định mối 
quan hệ này rất khó thực hiện khi sử dụng trong một thời gian dài và phạm vi rộng. 
Do đó, tổ chức khí tƣợng thế giới khuyến cáo chỉ nên áp dụng phƣơng pháp tổng 
quát hóa trong vùng diện tích nhỏ hơn 13.000 km2 đối với vùng đồng bằng và 
52.000 km
2
 đối với vùng có sự ảnh hƣởng của địa hình và thời gian tính toán 
thƣờng nhỏ hơn 72h (WMO, 2009)[38]. 
Nội dung phƣơng pháp nhằm xây dựng một bản đồ quan hệ giữa sự thay đổi 
lƣợng mƣa cực hạn với các giá trị thời đoạn và diện tích, trong lƣu vực nghiên cứu. 
Sự thay đổi lƣợng mƣa từ vùng đồng bằng ven biển không chịu ảnh hƣởng của địa 
hình (vùng cơ sở) tới các vùng núi có thể đƣợc hiệu chỉnh thông qua các thông số 
độ dốc, độ cao của khu vực lựa chọn tính toán. Việc ƣớc tính lƣợng mƣa cực hạn tại 
các vùng cơ sở có thể sử dụng các phƣơng pháp chuyển vị hoặc phƣơng pháp cực 
đại hóa nêu trên để ƣớc tính. Một biểu đồ quan hệ lƣợng mƣa – thời đoạn – diện 
42 
Luận án Tiến sĩ chuyên ngành Thủy văn học 
tích của các vùng cơ sở cũng là một trong những công việc quan trọng trong việc 
xác định giá trị lƣợng mƣa cực hạn (WMO, 2009)[38]. 
Theo nội dung phƣơng pháp nêu trên Wang.G (Wang G. 2004)[33] đã đề 
xuất các bƣớc cơ bản sử dụng trong phƣơng pháp tổng quát hóa nhƣ sau: 
- Xác định trận mƣa hiệu quả: là trận mƣa lớn với giả thiết là sự hiệu quả 
của lƣợng mƣa này đạt tới cực đại. 
- Cực đại hóa lƣợng ẩm là quá trình hiệu chỉnh lƣợng ẩm của trận mƣa hiệu 
quả tới mức cao nhất. 
- Chuyển vị phân bố trận mƣa về vùng tính toán 
- Xây dựng đƣờng bao các giá trị lấy từ đƣờng cong lƣợng mƣa– diện tích – 
thời đoạn dựa theo trận mƣa đơn vị. 
- PMP chính là lƣợng mƣa lớn nhất có thể lấy từ đƣờng bao các giá trị của 
đƣờng cong lƣợng mƣa – diện tích – thời đoạn ở trong lƣu vực tính toán. 
2.2.1.4 Phương pháp chuyển vị 
Phƣơng pháp chuyển vị đƣợc giới thiệu từ cuối thập niên 1960 nhằm khắc 
phục hạn chế của các phƣơng pháp tính khác nhƣ phƣơng pháp cực đại hóa, phƣơng 
pháp suy luận khi áp dụng cho các vùng không có hoặc thiếu các số liệu quan sát 
thể hiện sự phân bố khí tƣợng về mặt thời gian và không gian. Phƣơng pháp sử 
dụng cách thức chuyển vị một hay nhiều trận mƣa bão đặc biệt lớn trong các trận 
bão của vùng có các điều kiện hình thành các hình thế mƣa, bão tƣơng đồng vào 
khu vực nghiên cứu. Trên cơ sở nghiên cứu các yếu tố vị trí, địa hình, khí hậu của 
khu vực các cơn bão khi đƣợc chuyển vị vào vùng nghiên cứu sẽ đƣợc hiệu chỉnh 
cho phù hợp thông qua các yếu tố vĩ độ khu vực, độ dốc địa hình, độ ẩm sau đó mới 
làm căn cứ định lƣợng giá trị PMP của lƣu vực. 
Cục khí tƣợng Thủy văn Mỹ (US., 1970)[32] đã sử dụng phƣơng pháp này 
chuyển vị các cơn bão của vùng Đông-Nam nƣớc Mỹ vào lƣu vực sông Mekong do 
những điều kiện hình thành bão trên vùng biển Đông của Đông Nam Á có các yếu 
tố hình thành giống với các cơn bão trên vùng biển Đại Tây Dƣơng. Trƣớc tiên các 
giá trị, sự phân bố mƣa theo không gian và thời gian, độ ẩm của các trận bão trên 
43 
Luận án Tiến sĩ chuyên ngành Thủy văn học 
Đại Tây Dƣơng đƣợc chuyển vị vào dọc bờ biển của Việt Nam là vùng không chịu 
ảnh hƣởng của yếu tố địa hình. Các giá trị PMP đƣợc ƣớc tính tại đây sẽ làm các giá 
trị nền để ƣớc tính PMP cho các vị trí khác. Sau đó từ các phân tích sự phân bố 
mƣa, ẩm và ảnh hƣởng của các yếu tố địa hình, độ dốc, hƣớng gió thịnh hành trong 
mùa mƣa, vĩ độ của điểm tính toán, các tác giả xác định giá trị hiệu chỉnh tổng hợp 
cho từng vị trí. Từ đó kết hợp với lƣợng mƣa PMP tại vùng bờ biển không chịu ảnh 
hƣởng của địa hình để xác định lƣợng mƣa PMP cho từng vị trí nằm sâu trong nội 
địa. Phƣơng pháp cho phép xác định lƣợng mƣa PMP trên một vùng diện tích rộng 
lớn từ 5.000 km2 đến 25.000 km2 thuộc hạ lƣu sông Mekong với các thời đoạn từ 24 
giờ đến 72 giờ. Giá trị tính toán PMP 1 ngày và 3 ngày tại các vị trí chỉ ra rằng 
lƣợng mƣa PMP thƣờng lớn hơn từ 5 đến 2 lần so với lƣợng mƣa 1 ngày và 3 lớn 
nhất có tần suất xuất hiện 100 năm. 
Ý nghĩa của phƣơng pháp chuyển vị không chỉ giới hạn trong chuyển vị các 
trận bão từ vị trí này tới vị trí khác mà nó còn cho phép chuyển vị cả các giá trị 
lƣợng ẩm cực đại trên một vùng nghiên cứu rộng lớn kết hợp với những hiệu chỉnh 
hợp lý để ƣớc tính lƣợng mƣa PMP tại những nơi thiếu số liệu quan trắc khí tƣợng. 
Năm 1978, cơ quan dự báo thời tiết quốc gia Mỹ đã kết hợp phƣơng pháp này với 
phƣơng pháp cực đại hóa để ƣớc tính lƣợng mƣa PMP cho vùng diện tích rộng tới 
51.800 km
2
 của vùng Đông của nƣớc Mỹ với các thời đoạn tính toán từ 6 giờ đến 72 
giờ (Schreiner, 1978)[28]. Tuy nhiên trên thực tế cũng có những trận mƣa lũ rất lớn 
mà nguyên nhân không phải là bão nhƣ trận lũ năm 1999 trên lƣu vực sông Vu Gia 
– Thu Bồn. Điều này dẫn tới việc ứng dụng phƣơng pháp chuyển vị để tính toán cho 
những trƣờng hợp này chƣa phù hợp do tính chất hình thành mƣa là khác nhau. 
2.2.1.5 Phương pháp kết hợp 
Phƣơng pháp kết hợp sử dụng dữ liệu quan trắc của các cơn bão trong khu 
vực nghiên cứu để làm cơ sở tính toán. Với giả thiết rằng, sự hình thành một tổ hợp 
bất lợi nhất của các hình thế thời tiết bão liên tiếp có thể xảy ra trong một thời gian 
và địa điểm xác định (WMO, 2009)[38]. Phƣơng pháp kết hợp cho phép ƣớc tính 
các giá trị lƣợng mƣa cực hạn trong thời gian dài và trên một vùng rộng lớn. Nội 
44 
Luận án Tiến sĩ chuyên ngành Thủy văn học 
dụng của phƣơng pháp này chủ yếu thể hiện ở ba bƣớc nhƣ sau (i) tổng hợp dữ liệu 
các cơn bão lớn đã xảy ra trong khu vực nghiên cứu; (ii) đề xuất một sự kết hợp giả 
định của hai hay nhiều cơn bão lớn nhất cùng xảy ra liên tiếp nhau trên cùng một 
khu vực nghiên cứu trong một khoảng thời gian cụ thể; (iii) phân tích diễn biến của 
trận bão mới sau khi kết hợp và tìm cách cực đại hóa các yếu tố chính quyết định 
đến lƣợng mƣa cực hạn. 
Việc chọn lựa các cơn bão đƣa vào tính toán có thể dựa vào quá trình quan 
sát lũ thực tế nhƣ thời gian xảy ra lũ, độ cao đỉnh lũ thiết kế, các hình thế khí tƣợng 
thủy văn bất lợiNgoài ra nó cũng phụ thuộc nhiều vào độ dài của chuỗi số liệu 
quan trắc khí tƣợng thủy văn trong các trận bão. Tuy nhiên, để lựa chọn đƣợc một 
sự kết hợp đúng đắn và phù hợp cho lƣu vực nghiên cứu thì yêu cầu ngƣời nghiên 
cứu phải có kiến thức chuyên sâu về lĩnh vực khí tƣợng và tìm hiểu kỹ về diễn biến 
thời tiết trong khu vực nghiên cứu (WMO, 2009)[38]. 
2.2.1.6 Phương pháp thống kê 
Phƣơng pháp thống kê đƣợc Hershfied đề xuất năm 1961 (Hershfied, 1961, 
1965)[14],[15]. Nội dung của phƣơng pháp đƣợc dựa trên quan điểm phân tích tần 
suất mƣa của V.T.Chow. Hershfied cho rằng, giá trị lƣợng mƣa PMP cũng mang 
tính chất thống kê và nó có quan hệ với hệ số tần suất. Theo đó, thông qua hệ số 
phản ánh tần suất của PMP là KPMP thì lƣợng mƣa PMP đƣợc tính toán dựa trên 
phƣơng trình của V.T.Chow (Chow, 1951)[8]: 
XPMP = ̅n + KPMP Sn. (2-8) 
Trong đó: 
XPMP: là giá trị lƣợng mƣa cực hạn; 
X n, Sn lần lƣợt là giá trị trung bình và độ lệch chuẩn của chuỗi số các giá trị 
mƣa lớn nhất thời đoạn hàng năm. 
Dựa trên số liệu quan trắc mƣa tại 2.645 trạm đo mƣa với 90% số lƣợng trạm 
nằm trên các lƣu vực của Mỹ kết hợp với phƣơng pháp tổng quát hóa lƣợng mƣa 
PMP 24 giờ của khu vực từ đó tính toán thống kê xác định hệ số KPMP cho từng 
trạm quan trắc mƣa. Kết quả tính toán của Hershfied chỉ ra rằng giá trị KPMP biến 
45 
Luận án Tiến sĩ chuyên ngành Thủy văn học 
động trong từ 6-15 cho vùng nghiên cứu, mặt khác kết quả thống kê giữa lƣợng 
mƣa trung bình nhiều năm lớn nhất của trạm có mối quan hệ với hệ số KPMP theo 
đƣờng cong triết giảm tức lƣợng mƣa trung bình càng lớn thì giá trị KPMP càng nhỏ 
và ngƣợc lại. 
(Nguồn: WMO, 2009)[38] 
Hình 2.12: Quan hệ giữa giá trị hệ số KPMP với giá trị trung bình năm của lƣợng 
mƣa ngày lớn nhất tại trạm 
Dựa vào kết quả đó, mỗi khi muốn tính PMP cho một vùng nào thì chỉ cần 
áp dụng công thức (2-8) với hệ số KPMP đƣợc tra từ biểu đồ quan hệ của Hershfied 
tƣơng ứng với giá trị lƣợng mƣa trung bình tại vùng nghiên cứu kết hợp với việc 
hiệu chỉnh giá trị trung bình và độ lệch chuẩn cho phù hợp với giá trị KPMP. Phƣơng 
pháp này giúp cho quá trình tính toán PMP trở nên đơn giản, nhanh chóng một giá 
trị PMP của lƣu vực quan tâm. 
Cũng dựa trên quan điểm cho rằng lƣợng mƣa PMP có mang tính thống kê 
M.N. Desa M. (2006)[20] tại Malaysia và B. Ghahraman (2008)[6] của Iran cũng đã 
xác định giá trị của KPMP và lƣợng mƣa PMP cho hai vùng của Malaysia và Iran. 
46 
Luận án Tiến sĩ chuyên ngành Thủy văn học 
Tuy nhiên, những kỹ thuật tính toán mà các tác giả này sử dụng lại không giống với 
cách cực đại hóa các hệ số tần suấtKm nhƣ Hershfield đã thực hiện mà đơn giản chỉ 
là tìm một giới hạn trên cùng của Km trong chuỗi số liệu quan trắc tại các trạm trong 
vùng nghiên cứu theo phƣơng trình (2-9). 
 (2-9) 
Trong đó: 
Km: là hệ số tần suất; 
Xmax, X n và σn.: lần lƣợt là lƣợng mƣa lớn nhất thời đoạn, lƣợng mƣa trung 
bình lớn nhất và độ lệch chuẩn của chuỗi số liệu tính toán. 
Lần lƣợt tính toán giá trị Km cho tất cả các trạm trong vùng nghiên cứu, sau 
đó xác định giá trị Km lớn nhất là giá trị Kpmp để tính toán lƣợng mƣa PMP cho tất 
cả các trạm theo phƣơng trình (2-8). 
2.2.2 Phƣơng pháp tính toán lũ PMF 
2.2.2.1 Phương pháp lũ lịch sử 
Phƣơng pháp lũ hiếm thấy: Đây là phƣơng pháp chủ yếu dựa trên số liệu đã 
xảy ra trong lịch sử trên lƣu vực hoặc trên một vùng rộng lớn cỡ châu lục hoặc toàn 
thế giới với thời gian quan sát từ hàng trăm đến hàng ngàn năm. Theo đó, phƣơng 
pháp này sẽ cố gắng xây dựng một đƣờng bao lƣu lƣợng lũ lớn nhất trong các giá trị 
đã quan sát, thu thập đƣợc trƣớc đó. Từ đƣờng bao đó xác định ra các giá trị lũ PMF 
tƣơng ứng với từng phạm vi của diện tích lƣu vực nghiên cứu. Một ví dụ thành công 
hiếm hoi của phƣơng pháp này đƣợc áp dụng là cho lƣu vực sông Dƣơng Tử của 
Trung Quốc cho dự án hồ chứa Tam Hiệp (WMO, 2009)[38]. Căn cứ trên các số 
liệu và vết tích lũ còn sót lại trong lịch sử, ngƣời ta đã tìm ra trận lũ xảy ra vào 
tháng 7 năm 1870 là trận lũ lớn nhất trong vòng 840 năm làm trận lũ PMF. Lƣu 
lƣợng đỉnh lũ tại tuyến đập lên tới 110.000 m3/s, với 754 km dọc sông có thể tìm 
thấy vết tích của trận lũ với diện ngập lũ phủ trùm tới 800 tỉnh của Trung Quốc thời 
bấy giờ. 
47 
Luận án Tiến sĩ chuyên ngành Thủy văn học 
2.2.2.2 Phương pháp tính PMF từ mưa PMP 
Đây là phƣơng pháp đƣợc sử dụng phổ biến trong tính toán chuyển đổi lƣợng 
mƣa PMP sang lƣợng lũ PMF. Nội dung của phƣơng pháp này là sử dụng các mô 
hình toán mô phỏng quá trình mƣa rào–dòng chảy để xác định lũ PMF từ mƣa PMP. 
Theo lý thuyết, các mô hình diễn toán lƣợng mƣa PMP thành lũ PMF phải đảm bảo 
giải quyết đƣợc hai vấn đề: 
- Mô hình mô phỏng đòi hỏi phải mô phỏng đƣợc tính sự kiện của hiện 
tƣợng lũ PMF và có bản chất/thông số cho phép cực đại đƣợc lƣợng ẩm 
ban đầu của lƣu vực do lũ PMF là hiện tƣợng lũ cực đoan nhất xảy ra trên 
bề mặt lƣu vực bão hòa và trong thời đoạn ngắn. 
- Lũ PMF là một hiện tƣợng cực đoan, các mô hình diễn toán dòng chảy 
trên lƣu vực mới dừng lại ở việc hiệu chỉnh, kiểm định những trận lũ có 
lƣu lƣợng nhỏ hơn nhiều lƣu lƣợng lũ PMF nên lũ PMF không có điều 
kiện để kiểm chứng. Do đó, để kết quả mô phỏng đƣợc đúng đắn thì mô 
hình mô phỏng phải đảm bảo không bị ―biến dạng‖ khi mô phỏng các 
hiện tƣợng cực đoan. Tức mô hình phải đảm bảo mô phỏng đƣợc các hiện 
tƣợng vật lý hình thành dòng chảy của lƣu vực. 
Mặc dù lý thuyết là vậy, trong tính toán lũ PMF bằng các mô hình mƣa rào – 
dòng chảy cũng còn nhiều tranh cãi, liên quan tới việc xác định độ ẩm của lƣu vực 
và sử dụng mô hình mƣa rào–dòng chảy dạng nào trong diễn toán lũ PMF từ mƣa 
PMP. Hai loại mô hình chính đƣợc ứng dụng trong tính toán lƣợng lũ PMF là: sử 
dụng mô hình dạng lũ đơn vị hoặc sử dụng các mô hình nhận thức tất định. 
- Sử dụng mô hình dạng lũ đơn vị: Mô hình dạng này trong mô phỏng lũ 
PMF đƣợc dựa trên các quan điểm chính nhƣ sau: Thứ nhất, mục đích 
của việc tính toán lũ PMF chỉ dừng lại ở việc xác định lƣu lƣợng đỉnh lũ 
phục vụ thiết kế công trình, các quá trình hình thành lƣợng lũ PMF là 
không cần xét đến, do đó không cần thiết phải sử dụng các mô hình diễn 
toán phức tạp nhƣ các mô hình dạng giải thích/vật lý. Thứ hai, đƣờng quá 
trình lƣu lƣợng lũ PMF sẽ đƣợc xác định tỷ lệ thuận với đƣờng lƣu lƣợng 
48 
Luận án Tiến sĩ chuyên ngành Thủy văn học 
lũ đơn vị bất lợi nhất đã quan sát đƣợc trên lƣu vực với các điều kiện tổn 
thất dòng chảy xác định thông qua các số liệu quan trắc. Khi ứng dụng 
mô hình lũ đơn vị cho các lƣu vực có diện tích lớn cần mô phỏng chúng 
thành nhiều tiểu lƣu vực thành phần có lƣu lƣợng tổng hợp đƣợc xác định 
của các diễn toán thủy lực. 
- Sử dụng các mô hình dạng giải thích/vật lý: Sự phát triển mạnh mẽ của 
các công cụ tính toán giúp các mô hình dạng giải thích ngày càng hoàn 
thiện cho phép mô tả nhiều quá trình hình thành dòng chảy phức. Bản 
chất của các mô hình dạng giải thích là sử dụng các định luật vật lý của 
các hiện tƣợng tổn thất thấm, điền trũng, dòng chảy sƣờn dốcđể mô 
phỏng quá trình hình thành dòng chảy trên lƣu vực sông. Mô hình đảm 
bảo mô phỏng đƣợc các mối quan hệ, tác động và đảm bảo ―hình dạng‖ 
của hiện tƣợng lũ ngay cả với hiện tƣợng cực đoan. Do đó, đây là một 
công cụ tốt nhất trong mô phỏng lũ PMF từ mƣa PMP. 
Những phân tích trên cho thấy mỗi mô hình đều có ƣu, nhƣợc điểm riêng, do 
đó khi lựa chọn mô hình mô phỏng lũ PMF cho từng lƣu vực nghiên cứu cần căn cứ 
nguồn dữ liệu sẵn có, bản chất, yêu cầu của mô phỏng để lựa chọn loại mô hình phù 
hợp với mục đích sử dụng. 
2.3 Lựa chọn phƣơng pháp tính PMP, PMF cho lƣu vực Vu Gia-Thu Bồn 
2.3.1 Phƣơng pháp tính PMP 
Nhƣ đã phân tích ở trên, các nguồn số liệu về khí tƣợng, thủy văn trên lƣu 
vực sông Vu Gia-Thu Bồn hiện nay còn thiếu nhiều yếu tố và độ dài chuỗi số. Đặc 
biệt các trạm quan trắc mƣa hiện nay chủ yếu nằm tại vùng hạ du mà thiếu ở thƣợng 
lƣu dẫn tới khó khăn trong việc xác định phân bố của lƣợng mƣa. Bên cạnh đó, các 
trạm hiện có chủ yếu quan trắc yếu tố mƣa còn các đặc trƣng khí tƣợng khác (gió, 
bốc hơi, nhiệt độ điểm sƣơng) thì rất hạn chế. Chính vì vậy, khả năng sử dụng các 
phƣơng pháp nghiên cứu đòi hỏi mức độ chi tiết về số liệu nhƣ phƣơng pháp suy 
luận, phƣơng pháp kết hợp và phƣơng pháp tổng quát hóa là không khả thi. Trong 6 
phƣơng pháp trên, tác giả nhận thấy phƣơng pháp cực đại hóa và phƣơng pháp 
49 
Luận án Tiến sĩ chuyên ngành Thủy văn học 
thống kê là hai phƣơng pháp có yêu cầu về mức độ chi tiết các loại số liệu là không 
nhiều và cho phép xác định nhanh giá trị mƣa PMP với mức độ chính xác khi có các 
đối chứng và kiểm tra. Tại Việt Nam, đây cũng là hai phƣơng pháp đƣợc ứng dụng 
nhiều trong xác định lƣợng mƣa PMP tại nhiều lƣu vực nhƣ nghiên cứu của Lê 
Đình Thành tại các lƣu vực sông Đà, sông Tả Trạch, Dakba, Nguyễn Văn Lai, 
Phạm Việt Tiến tính PMP cho hồ Tả Trạch, Ngô Đình Tuấn tính mƣa PMP cho lƣu 
vực hồ Hòa Bình và hồ Sơn La. Một số ƣu điểm và vấn đề cần lƣu ý khi tính lƣợng 
mƣa PMP bằng hai phƣơng pháp này nhƣ sau. 
Ƣu điểm của phƣơng pháp cực đại hóa cho phép tính nhanh một giá trị PMP 
của khu vực khi thu thập đƣợc đầy đủ các số liệu về nhiệt độ điểm sƣơng, tốc độ gió 
mang nguồn ẩm. Tuy nhiên nó cũng tồn tại nhiều nhƣợc điểm cần khắc phục trong 
quá trình sử dụng. Thứ nhất, giá trị lƣợng mƣa PMP tính đƣợc theo cách này là giá 
trị cục bộ tại một vị trí nên việc ứng dụng nó cho một vùng rộng lớn yêu cầu phải có 
số trạm khí tƣợng đủ dày hoặc phải kết hợp thêm với một vài phƣơng pháp khác; 
thứ hai, kết quả PMP ƣớc tính phụ thuộc rất nhiều vào độ dài của chuỗi dữ liệu quan 
trắc, nếu chuỗi số liệu quan trắc không thu thập đƣợc giá trị cực đoan nhất về độ ẩm 
không khí, vận tốc gió mang nguồn ẩm lớn nhất thì giá trị PMP ƣớc tính cũng chƣa 
sát thực với thực tế. 
Phƣơng pháp thống kê có ƣu điểm chỉ sử dụng dữ liệu mƣa làm căn cứ tính 
toán nên phù hợp với nhiều khu vực, đặc biệt tại các lƣu vực thiếu số liệu. Phƣơng 
pháp này cho phép xác định nhanh giá trị lƣợng mƣa PMP cho bất kỳ vị trí nào có 
trạm quan trắc. 
Tuy nhiên, đây cũng là phƣơng pháp xác định mƣa PMP tại 1 vị trí nên khi 
xác định mƣa PMP trên một vùng diện tích lớn của lƣu vực cần kết hợp nhiều 
phƣơng pháp tính, phƣơng pháp xử lý kết quả tính toán khác nhau mới đảm bảo 
đƣợc sự chính xác . Mặt khác việc xác định lƣợng mƣa PMP trong các nghiên cứu 
thƣờng sử dụng giá trị tần suất KPMP đƣợc xác định qua biểu đồ của Hershfield đƣợc 
thống kê từ hơn 6.000 trạm quan trắc mƣa tại Mỹ. Đây là vùng ôn đới, mức độ biến 
động của lƣợng mƣa không lớn nhƣ các vùng nhiệt đới nên các đặc trƣng quan hệ 
50 
Luận án Tiến sĩ chuyên ngành Thủy văn học 
thống kê giữa giá trị trung bình năm lƣợng mƣa ngày lớn nhất và hệ số tần suất 
KPMP khi áp dụng cho các lƣu vực sông thuộc vùng nhiết đới nhƣ của Việt Nam là 
chƣa phù hợp và cần đƣợc kiểm chứng trƣớc khi sử dụng. 
Để giải quyết vấn đề này, luận án đã thu thập số liệu mƣa của 328 trạm mƣa 
trải dài trên lãnh thổ Việt Nam với thời gian quan trắc từ 15 năm đến 60 năm để 
phân tích sự biến động của lƣợng mƣa, tính toán giá trị tần suất Km tại mỗi trạm và 
phân tích sự phân bố của chuỗi giá trị Km bằng các hàm phân bố xác suất thống kế 
nhƣ Weibull, Gamma, Log-Normal, GEV để xác định giá trị KPMP cho lƣu vực Vu 
Gia – Thu Bồn. 
2.3.2 Phƣơng pháp tính PMF 
Hiện trạng các số liệu cơ bản phục vụ các bài toán mô phỏng chuyên sâu, chi 
tiết trên lƣu vực Vu Gia – Thu Bồn hiện nay còn rất thiếu về lƣợng và chủng loại. 
Cụ thể nhƣ không đủ trạm quan trắc lƣu lƣợng trên lƣu vực, chƣa có đầy đủ, chi tiết 
các bản đồ địa chất, thổ nhƣỡng, địa hìnhnên việc áp dụng các mô hình thủy văn 
dạng giải thích là không thể thực hiện đƣợc. Bên cạnh đó, mục đích tính toán lũ 
PMF trong nghiên cứu này chỉ dừng lại ở việc xác định lƣu lƣợng đỉnh lũ tại tuyến 
công trình mà ít quan tâm đến quá trình dòng chảy lũ nên việc sử dụng các mô hình 
dạng giải thích sẽ làm cho khối lƣợng tính toán trở nên phức tạp một cách không 
cần thiết. Chính vì vậy, luận án sẽ sử dụng mô hình dạng lũ đơn vị cho việc xác 
định giá trị PMF của lƣu vực nghiên cứu. 
2.3.3 Lựa chọn mô hình toán mô phỏng lũ ứng dụng cho lƣu vực Vu Gia-Thu 
Bồn. 
Hiện nay có rất nhiều mô hình toán thủy văn, thủy lực đƣợc sử dụng trên thế 
giới và ở Việt Nam. Các mô hình toán đƣợc nghiên cứu và xây dựng với nhiều dạng 
từ đơn giản tới phức tạp phù hợp cho nhiều mục tiêu nghiên cứu khác nhau. Các mô 
hình thủy văn thƣờng dùng có thể kể đến nhƣ các mô hình HEC-HMS, TANK, 
NAM, SSARR, MIKE SHE.; Các mô hình thủy lực 1 chiều, 2 chiều c