Nghiên cứu xây dựng mô hình ARIMAX dự báo lũ lưu vực sông nhỏ, áp dụng thử nghiệm trên lưu vực sông Nậm Pàn

Chỉ số đề mục

70

Lĩnh vực nghiên cứu

Kỹ thuật thuỷ lợi

Dạng tài liệu

BB

Tác giả

Trương Vân Anh⁽¹⁾, Hoàng Thị Nguyệt Minh, Nguyễn Đình Hoàng

Nhan đề

Nghiên cứu xây dựng mô hình ARIMAX dự báo lũ lưu vực sông nhỏ, áp dụng thử nghiệm trên lưu vực sông Nậm Pàn

Nhan đề tiếng anh

Flood forecasting by ARIMAX model for small river basin - a case study of nam pan river basin in Vietnam.

Nguồn trích

Tạp chí Khoa học công nghệ xây dựng (Đại học Xây dựng Hà Nội)

Năm xuất bản

2025

Số

1V

Trang

124-133

ISSN

2615-9058

Từ khóa

Mô hình ARIMA, Mô hình ARIMAX, Mô hình thống kê, Dự báo thủy văn, Lưu vực sông Nậm Pàn

Từ khóa tiếng anh

ARIMA model, ARIMAX model, Statistical model, Hydrological forecasting, Nam Pan river basin

Tóm tắt

Dự báo thủy văn lưu vực sông nhỏ thường gặp nhiều khó khăn do thông tin và dữ liệu không gian thường hạn chế, dẫn đến các lưu vực sông nhỏ ở địa phương, mặc dù có vai trò quan trọng trong phòng chống thiên tai nhưng lại gặp khó khăn trong quá trình giám sát, cảnh báo. Nghiên cứu này tập trung vào việc xây dựng các mô hình dựa vào dữ liệu để dự báo dòng chảy trong mùa lũ của các sông nhỏ. Kết quả xây dựng mô hình ARIMA cho thấy dự báo trước 1 giờ cho kết quả tốt, chỉ số Nash đạt 0,99, mức đảm bảo dự báo đạt 94%, 3 giờ chỉ số Nash đạt 96%, mức đảm bảo dự báo giảm còn 85%, 6 giờ chỉ số đảm bảo chỉ còn 83,5%, tuy nhiên dự báo trận lũ thử nghiệm, mô hình ARIMA 6 giờ chỉ có mức đảm bảo đạt dưới 40%; Trong khi đó, mô hình ARIMAX sử dụng lượng mưa thực đo theo ốp 6 giờ có khả năng dự báo tốt hơn, với kết quả dự báo trận lũ thử nghiệm đạt mức đảm bảo trên 70%. Điều này là do các lưu vực sông nhỏ có thời gian tập trung nước rất ngắn, do vậy thời gian dự báo ngắn. Các trận lũ cực đoan có thời đoạn tập trung nước ngắn (nhỏ hơn 6 giờ) có thể dự báo tốt bằng mô hình ARIMAX.

Tóm tắt tiếng anh

Forecasting hydrology in small river basins often encounters many difficulties due to limited information and data. As a result, local small river basins, despite their important role in disaster prevention, face challenges in monitoring and warning processes. This study focuses on developing data-driven models to forecast flow during flood seasons of small rivers. The results from the ARIMA model indicate that one-hour ahead forecasts yield good results, with a Nash index of 0.99, and a forecast reliability level of 94%. For three-hour forecasts, the Nash index reaches 96%, but the reliability level decreases to 85%. For six-hour forecasts, the reliability index drops to only 83.5% and 45% for a testing flood event. Meanwhile, the ARIMAX model, which incorporates observed rainfall data on a six-hour interval, provides better forecasting performance. The experimental flood event forecast achieved a reliability level above 70%. This is attributed to the short concentration time of water in small river basins, necessitating shorter forecast lead times. Extreme flood events with a concentration time of less than six hours can be effectively forecast using the ARIMAX model.

Kí hiệu kho

TTKHCNQG, CVv 346

File toàn văn

Xem toàn văn