Quá trình mưa rào – dòng chảy đã được trình bày chi tiết trong chương 2, chúng ta
đã chỉ ra lượng mưa đóng góp thế nào vào các thành phần khác nhau của bốc hơi, thấm,
khu chứa, dòng chảy tràn và cuối cùng là dòng chảy. Hình dạng thựctế và thời gian
chảy truyềncủa các đường quá trình thuỷ văn cho một lưu vực cụ thể đã được chỉ ra là
phụ thuộc vào rất nhiềuvào yếu tố mặt đệm,khí hậu và địa lý thuỷ văn (bảng 5.1).
52 trang |
Chia sẻ: lylyngoc | Lượt xem: 1998 | Lượt tải: 4
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Chương 5. Các mô hình thuỷ văn mô phỏng, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Ch−ơng 5. Các mô hình thuỷ văn mô phỏng
ảnh: Ng−ời điều hành với máy tính trạm kỹ thuật
5.1.
Giới thiệu về các mô hình mô phỏng
Quá trình m−a rào – dòng chảy đã đ−ợc trình bày chi tiết trong ch−ơng 2, chúng ta
đã chỉ ra l−ợng m−a đóng góp thế nào vào các thành phần khác nhau của bốc hơi, thấm,
khu chứa, dòng chảy tràn và cuối cùng là dòng chảy. Hình dạng thực tế và thời gian
chảy truyền của các đ−ờng quá trình thuỷ văn cho một l−u vực cụ thể đã đ−ợc chỉ ra là
phụ thuộc vào rất nhiều vào yếu tố mặt đệm, khí hậu và địa lý thuỷ văn (bảng 5.1).
Ngoài thời gian và c−ờng độ m−a là những yếu tố quan trọng nhất quyết định đến quá
trình m−a rào – dòng chảy, sau đó là các đặc tr−ng của l−u vực mà nó chuyển hoá từ
l−ợng m−a đầu vào đến quá trình dòng chảy tại cửa ra của l−u vực. Diện tích, độ dốc,
hình dạng, đất, và l−ợng trữ là những thông số quan trọng của hình thái l−u vực. Các
thông số sử dụng đất và thổ nh−ỡng có thể ảnh h−ởng đáng kể đến các phản ứng thuỷ
văn tự nhiên thông qua việc tăng lớp thấm, thay đổi độ dốc và cải thiện hệ thống kênh
tiêu n−ớc.
289
Bảng 5.1. Những nhân tố ảnh h−ởng đến đ−ờng quá trình thuỷ văn.
1. C−ờng độ m−a.
2. Khoảng thời gian m−a.
3. Kích th−ớc l−u vực.
4. Độ dốc l−u vực.
5. Hình dạng l−u vực.
6. L−ợng trữ l−u vực.
7. Hình thái học l−u vực.
8. Kiểu lòng dẫn.
9. Đất sử dụng / đất che phủ.
10. Loại đất.
11. Tỷ lệ diện tích không thấm.
Những công nghệ tiên tiến trong các ph−ơng pháp tính trên máy tính trong vòng 2
thập kỷ qua kết hợp với những tiến bộ lớn hơn, mãnh liệt hơn của việc quan trắc số liệu
đã cho phép phát triển những ứng dụng của các mô hình mô phỏng thuỷ văn. Những
mô hình đó sử dụng hệ các ph−ơng trình khác nhau để mô tả các quá trình vận chuyển
thuỷ văn và sự cân bằng n−ớc theo thời gian. Ch−ơng 1, 2 và 4 đã trình bày một số các
ph−ơng pháp tính toán sử dụng để chuyển số liệu l−ợng m−a thành đ−ờng quá trình
thuỷ văn tại cửa ra của l−u vực. Các mô hình tính trên máy tính cho phép sử dụng các
thông số khác nhau của không gian và thời gian theo các ph−ơng pháp số trị đã biết.
Các khu vực m−a phức tạp và các l−u vực không đồng nhất có thể đ−ợc mô phỏng dễ
dàng nếu có số liệu đầy đủ, và rất nhiều ph−ơng án thiết kế, nhiều kịch bản điều khiển
có thể đ−ợc đặt ra và kiểm tra bằng mô hình.
Những ch−ơng trình nghiên cứu cơ bản của tr−ờng đại học Harvard, đại học
Stanford và Cục công binh Hoa kỳ trong những năm 1960 là những nỗ lực tiên phong
trong cố gắng sử dụng máy tính để mô phỏng các diễn biến trong l−u vực. Mô hình l−u
vực Stanford (Crawford và Linsley, 1966) mà sau đó có liên quan đến ch−ơng trình mô
phỏng thuỷ văn - FORTRAN (Johanson và nnk, 1980), là mô hình quan trọng đầu tiên
trong số nh−ng mô hình mô phỏng l−u vực. Từ những cố gắng từ rất sớm này, một loạt
các mô hình đã đ−ợc phát triển và ứng dụng trong những năm 1960 và 1970 cho m−a
đô thị, lũ, t−ới tiêu, thiết kế hồ chứa, và quản lý l−u vực.
Các mô hình mô phỏng thuỷ văn có thể đ−ợc phân loại theo một loạt các tính chất
nh− trong bảng 5.2. Trong quá trình phân tích l−u vực, những phạm trù quan tâm chủ
yếu gồm thông số tập trung đối lập thông số phân bố, hiện t−ợng không liên tục, và
thông số ngẫu nghiên đối lập với thông số tất định. Các mô hình thông số tập trung
biến đổi từ l−ợng m−a thực tế đầu vào thành dòng chảy cửa ra dựa trên quan điểm rằng
mọi quá trình trên l−u vực đều xuất hiện tại một điểm trong không gian (giống nh− mô
290
hình hộp đen). Các thông số mô hình có thể hoặc không thể có một định nghĩa chính xác
về vật lý trong hệ thống. Đ−ờng quá trình đơn vị tổng hợp là một ví dụ và đ−ợc sử dụng
rộng rãi. Các mô hình thông số phân phối cố gắng mô tả các quá trình vật lý và các cơ
chế trong không gian nh− một số các mô hình mô phỏng thuỷ văn. Trong khi mô hình
thông số phân phối th−ờng thoả mãn về mặt lý thuyết tốt hơn thì số liệu th−ờng bị
thiếu hụt cho việc hiệu chỉnh và kiểm định kết quả mô hình.
Các mô hình “hiện t−ợng” nh− là HEC-1 mô tả quá trình lũ (Trung tâm thuỷ văn
công trình, 1981) hoặc mô hình điều khiển n−ớc lũ EPA (SWMM) (Huber và nhiều tác
giả khác, 1981) hay SCS TR2O (Cục bảo tồn đất, 1975a), mô phỏng từng phản ứng của
trân m−a đơn lẻ cho mỗi một số liệu m−a đầu vào nhất định. Đ−ờng quá trình đơn vị
hay các ph−ơng pháp sóng động học đ−ợc sử dụng để thành lập các quá trình m−a mà
sau đó đ−ợc diễn toán trong sông. Các mô hình liên tục nh− Stanford Watershed Model,
SWMM, và STORM dựa trên các ph−ơng trình cân bằng dài hạn và do vậy tính toán
trực tiếp cho các ảnh h−ởng của các điều kiện tr−ớc đó. Những mô hình này có thể hữu
dụng nhất cho các l−u vực với các vùng thấm lớn.
Vài mô hình bao gồm cả các thành phần ngẫu nhiên hay thống kê để biểu diễn
l−ợng m−a đầu vào mà sau đó đ−ợc sử dụng để hình thành chuỗi thời gian của dòng
chảy. Chuỗi thời gian sau đó có thể đ−ợc đánh giá thống kê sử dụng phân tích tần suất
lũ. Tổng hợp thuỷ văn cho phép các nhà thuỷ văn kéo dài các chuỗi số liệu ngắn nh− số
liệu dòng chảy dựa trên các ph−ơng pháp thống kê. Các chuỗi tổng hợp vẫn giữ đ−ợc các
đặc tr−ng thống kê của chuỗi số liệu lịch sử hoặc đảm bảo các yêu cầu phân bố xác suất
nh− là Logarit chuẩn hay Logarit Pearson 3 (phần 3.5). Phân tích đ−ờng cong “Tổng
thể” giả thiết rằng các chuỗi số liệu lịch sử sẽ đ−ợc lặp lại một cách chính xác. Tạo số
ngẫu nhiên giả thiết rằng những dòng chảy kế tiếp là không độc lập và phân bố theo
một hàm phân bố đã biết tr−ớc. Cuối cùng, kỹ thuật Markov giả thiết rằng dòng chảy
tiếp theo trong 1 chuỗi thì liên quan đến một phần của chuỗi dòng chảy tr−ớc đó và
th−ờng bị giới hạn bởi b−ớc thời gian ngắn hơn khi phân tích. Các chi tiết về các mô
hình thống kê có thể tham khảo trong tài liệu của Bras và Rodriguez-Iturbe (1984).
Bảng 5.2. Các mô hình thuỷ văn
Loại mô hình Mô hình ví dụ
Thông số tập trung Snyder Unit Hydrograph
Phân bố Kinematic wave
Hiện t−ợng HEC-1, SWMM
Liên tục Stanford Watershed Model, SWMM, I-ISPF, STORM
Vật lý cơ sở HEC-1, SWMM, HSPF
Ngẫu nhiên Synthetic streamflows
Số trị Explicit kinematic wave
Phân tích Nash IUH
Một −u việt của các mô hình mô phỏng là sự sáng tỏ đạt đ−ợc bằng việc tập hợp và
tổ chức số liệu cần thiết nh− là đầu vào cho các thuật toán toán học mà bao gồm toàn bộ
291
hệ thống mô hình. Chính nó th−ờng chỉ ra các thu thập số liệu bổ sung hay chính cải
tiến các cong thức toán học để biểu diễn tốt hơn các quá trình trên l−u vực. Một thuận
lợi khác nữa là rất nhiều các sơ đồ biến đổi cho sự phát triển hay điều khiển lũ có thể
đ−ợc kiểm chứng một cách mau lẹ và so sánh với các mô hình tính toán.
Hạn chế chủ yếu của các mô hình mô phỏng chính là không có khả năng hiệu chỉnh
và kiểm định mô hình hoàn hảo trong điều kiện thiếu số liệu. Các thực hành hiện tại
cho rằng mô hình đơn giản nhất mà có thể mô tả đ−ợc hệ thống thoả mãn cho một số
liệu đầu vào nhất định nên đ−ợc sử dụng. Sự chính xác của mô hình đ−ợc xác định qua
khả năng sẵn có của số liệu vào, số liệu quan trắc thực tế và chuỗi thời gian đầu ra tại
nhiều vị trí khác nhau trên l−u vực.
Mặc dầu có một số những hạn chế nh−ng mô hình mô phỏng vẫn cung cấp cho
chúng ta một cách tiếp cận logic nhất và mang tinh khoa học hiện đại để hiểu các động
thái thuỷ văn của một l−u vực và hệ thống nguồn n−ớc phức tạp. Những sự phát triển
của mô hình và các ứng dụng đã mở ra một trang mới trong khoa học thuỷ văn và dẫn
dắt rất nhiều các thiết kế mới và các chính sách điều hành mà tr−ớc đây ch−a từng
đ−ợc kiểm nghiệm hay hiện thực hoá. Trong vài năm gần đây, vài tổng kết chính xác về
các mô hình thuỷ văn đã đ−ợc công bố bao gồm Fleming (1975), Delleur and Dendrou
(1980), McPherson (1975), Feldman (1981), Kibler (1982), và Whipple cùng nhiều tác
giả khác (1983). Độc giả có thể tham khảo những tài liệu này để có kiến thức sâu hơn.
5.2.
Tổ chức phân tích thuỷ văn l−u vực
Với rất nhiều các mô hình thuỷ văn sẵn có dành cho các nhà thuỷ văn hay các kỹ
s−, rất ít các phát triển mô hình mới đợc hỗ trợ. Hơn nữa kỹ s− phải lựa chọn một trong
những mô hình mô phỏng sẵn có dựa trên các đặc tr−ng của hệ thống cần nghiên cứu,
mục đích nghiên cứu và khả năng tài chính cho việc thu thập số liệu và máy tính. Một
khi mô hình đã đ−ợc lựa chọn, nói chung các b−ớc tiến hành liên quan đến phân tích
mô phỏng l−u vực đ−ợc liệt kê trong bảng 5.3.
B−ớc 1 và 5 là những b−ớc quan trọng nhất trong toàn bộ các b−ớc. Sự lựa chọn mô
hình là rất khó khăn và là một quyết định quan trọng vì sự thành công của việc nghiên
cứu xoay quanh sự chính xác của các kết quả đạt đ−ợc. Bảng 5.2 nên đ−ợc xem xét với
các đặc tr−ng của l−u vực, mục đích nghiên cứu, để xây dựng một kế hoạch mô hình
hoá. Nhìn chung, ngoại trừ số liệu trên l−u vực là đầy đủ cả về không gian và thời gian,
sự tiếp cận thông th−ờng về phân tích l−u vực là sử dụng một mô hình sự kiện xác định
với các khái niệm thông số tập trung để phát triển các đ−ờng quá trình và truyền lũ.
HEC 1 (Trung tâm thuỷ văn công trình, 1981) và TR-20 (Cục bảo vệ đất, 1975a) là hai
mô hình đ−ợc sử dụng rộng rãi nhất cho các phân tích l−u vực điển hình.
Nếu một l−u vực có số liệu đầy đủ về m−a, thấm, dòng chảy cơ bản, dòng chảy
292
trong sông, đất và sử dụng đất, thì cả mô hình Stanford hoặc ch−ơng trình mô phỏng
Thuỷ văn - FORTRAN (HSPF) đều có thể đ−ợc áp dụng để tính toán cân bằng n−ớc liên
tục dài hạn và đ−ờng quá trình dòng chảy cửa ra. Trong tr−ờng hợp hệ thống tiêu n−ớc
đô thị xác định rõ thì mô hình SWMM hoặc ILLUDAS (Terstriep và Stall, 1974) cũng có
thể đ−ợc áp dụng để xác định các phản ứng thuỷ văn cho các thành phần trong hệ
thống. Mô hình m−a rào đô thị đ−ợc bàn luận chi tiết trong phần 5.3 và ch−ơng 6.
B−ớc 5 trong bảng 5.3, hiệu chỉnh và kiểm chứng mô hình, là cực kỳ quan trọng
trong việc làm chuẩn hoá các thông số mô hình và sẽ quyết dịnh sự chính xác và hợp lý
của số liệu đầu ra trong b−ớc 6 và 7. Hiệu chỉnh mô hình liên quan đến việc lựa chọn
một số các số liệu đo đạc đ−ợc của số liệu đầu vào (l−ợng m−a, hệ thống sông, tình hình
sử dụng đất) và các đ−ờng quá trình đầu ra cho các ứng dụng mô hình. Các tham số
điều khiển trong mô hình đ−ợc vi chỉnh cho đến khi đạt đ−ợc sự phù hợp nhất cho chuỗi
số liệu này. Mô hình sau đó đ−ợc kiểm định bằng việc mô phỏng một sự kiện thứ hai
hay thứ ba (với trận m−a khác) và giữ nguyên toàn bộ các thông số khác để so sánh kết
quả dự báo đ−ợc với tài liệu thực đo.
Một ví dụ chi tiết của mô hình đã đ−ợc hiệu chỉnh và kiểm định mô hình mô tả
trong phần 5.6, nơi mà mọt tr−ờng hợp ứng dụng thực tế đ−ợc nhấn mạnh để chỉ ra
những khó khăn và phức tạp mà ta th−ờng gặp trong phân tích l−u vực.
Bảng 5.3. Các b−ớc trong phân tích mô phỏng l−u vực
Lựa chọn mô hình dựa trên các mục đích nghiên cứu và đặc tr−ng l−u vực, khả năng số liệu và tài
chính của đề án.
Thu thập toàn bộ số liệu đầu vào cần thiết: l−ợng m−a, thấm, địa lý thuỷ văn, sử dụng đất, đặc
tr−ng hệ thống sông, dòng chảy, lũ thiết kế và số liệu hồ chứa.
Đánh giá và lọc các mục đích nghiên cứu trong quá trình mô phỏng để biểu diễn d−ới các điều kiện
thay đổi của l−u vực.
Lựa chọn các ph−ơng pháp cho việc xác định các đ−ờng quá trình của l−u vực con và hệ thống sông.
Hiệu chỉnh mô hình sử dụng l−ợng m−a trong quá khứ, dòng chảy, và các điều kiện l−u vực hiện
thời. Kiểm định mô hình bằng các sự kiện khác nh−ng vẫn giữ nguyên các thông số đã hiệu chỉnh.
Trình diễn các mô phỏng mô hình sử dụng các l−ợng m−a lịch sử hay m−a thiết kế, các điều kiện
khác nhau của tình hình sử dụng đất, các sơ đồ điều khiển khác nhau cho hồ chứa và kênh.
Trình diền phân tích độ nhạy của số liệu đầu vào, các thông số “routing” và các thông số đ−ờng quá
trình nh− yêu cầu.
Ước l−ợng tính hiệu dụng của mô hình và bình luận về sự cần thiết phải thay đổi hay biến đổi.
5.3.
Mô tả các mô hình mô phỏng thuỷ văn chính
Một số lựa chọn của sự kiện phổ thông nhất, liên tục và các mô hình dòng chảy đô
293
thị cho mô phỏng thuỷ văn đ−ợc liệt kê trong bảng 5.4. Các tr−ờng đại học hay các cơ
quan liên bang đã hỗ trợ cho sự phát triển của hầu hết các mô hình này. Vài mô hình
đ−ợc mô tả rất kỹ l−ỡng, và đã cho thấy một ứng dụng rộng rãi cho các l−u vực, đặc biệt
là ở Mỹ. Những cái khác đ−ợc áp dụng chỉ cho những vùng đặc biệt của đất n−ớc. Khi
ứng dụng một mô hình nào đó thì phải xem xét và cân nhắc đến khả năng sử dụng số
liệu đang có để xác định các thông số cần thiết.
Bảng 5.4. Lựa chọn các mô hình mô phỏng thuỷ văn
Mô hình Tác giả Thời điểm Mô tả
1 Stanford Crawford và Linsley 1966 Mô hình l−u vực Stanford
2 HEC-1 HEC 1973-1981 Đ−ờng quá trinh lũ
3 HEC-2 HEC 1976-1982 Các mặt cắt n−ớc
4 HEC-3 HEC 1973 Bảo tồn phân tích hệ thống hồ chứa
5 HEC-4 HEC 1971 Mô phỏng dòng chảy tháng.
6 HEC-5 HEC 1979 Mô phỏng hệ thống điều tiết lũ.
7 SCS-TR20 USDA SCS 1975 Mô hình mô phỏng thuỷ văn.
8 USDAH2-74 USDA ARS Holtan 1975 Mô hình l−u vực thuỷ văn.
9 HSPF Johnson và nnk 1980 Ch−ơng trình mô phỏng thuỷ văn –Fortran.
10 MITCAT Horley 1975 Mô hình hiện t−ợng m−a -dòng chảy đô thị.
11 SWMM Mitcat và Eddey, Cam 1971-1988 Mô hình quản lý n−ớc lũ.
12 ILLUDAS Terstriep và Stall. 1974 Mô phỏng hệ thống thoát n−ớc ILLLINOS.
13 STORM HEC 1975 Mô hình l−ợng trữ, điều, dòng chảy mặt.
14 USGSDR3M USGS, Alley và Smith. 1982 Quá trình lũ trong khu vực đô thị
15 PennSt Aron, Laktos 1976 Mô hình thuỷ văn đô thị.
16 DWOPER NWS, Fread 1978 Mô hình sóng động học NWS
Vài mô hình trong bảng 5.4 đã đ−ợc mô tả kỹ l−ỡng bởi Delleur and Dendrou
(1980) và sẽ chỉ đ−ợc giới thiệu vắn tắt d−ới đây.
Mô hình l−u vực Stanford (Crawford and Linsley, 1966) là một trong những mô
hình thuỷ văn đầu tiên và toàn diện nhất. Mô hình l−u vực Stanford (SWM-IV) đ−ợc
hình thành từ một chuỗi các lệnh cho mỗi quá trình trong chu trình thuỷ văn dựa trên
cơ sở liên tục. Ph−ơng trình liên tục đ−ợc cân bằng cho mỗi b−ớc thời gian, và l−ợng
giáng thuỷ, khu chứa, bốc thoát hơi, thấm, trữ l−ợng ẩm giữ lại trong đất, dòng chảy
tràn, dòng chảy trong sông cũng đ−ợc đ−a vào tính toán toàn bộ trong mô hình. Mô
hình yêu cầu một số l−ợng lớn số liệu đầu vào của l−u vực và vì thế khôg đ−ợc sử dụng
rộng rãi nh− một số các mô hình có sẵn khác.
Một vài phiên bản của mô hình trong FORTRAN đ−ợc phát triển qua nhiều năm,
ví dụ nh− tại tr−ờng đại học Kentucky, đại học Ohio, đại học Texas. Ch−ơng trình
Hydrocomp Simulation Program (HSP) là phiên bản th−ơng mại kế thừa của SWM-IV
và đã đ−ợc biến đổi để đ−a vào môđun chất l−ợng n−ớc, truyền sóng động lực và các
b−ớc thời gian biến đổi. Phiên bản hiện tại là HSPF đ−ợc thiết kế lại, trình diễn sự mô
294
phỏng rất nhiều các quá trình thuỷ văn và chất l−ợng n−ớc trên hay d−ới mặt đất,
trong kênh và trong hồ chứa (Johanson và nhiều tác giả khác, 1980).
Một trong số những môđun hữu dụng nhất trong HSPF là mô hình nguồn không
điểm (NPS), cung cấp các mô phỏng liên tục chất ô nhiễm từ đô thị và các mặt đất ch−a
phát triển. Nó cũng có thể nh− là một mô hình riêng biệt với EPA và đã đ−ợc kiểm
nghiệm kỹ càng với HSP của Hội đồng quy hoạch Bắc Virginia. Donigian và Crawford
(1976, 1979) phát triển mô hình và h−ớng dẫn sử dụng của EPA.
Mô hình MITCAT đ−ợc phát triển bởi Bravo và những ng−ời khác (1970) tại
tr−ờng đại học tổng hợp Massachusett cho trận m−a đơn đỉnh. Lần đầu tiên dòng chảy
tràn đ−ợc tính bằng ph−ơng pháp sóng động lực, và sử dụng trung bình của hệ ph−ơng
trình tuyến tính hoá St.Venant cho dòng chảy trong kênh. Vài ph−ơng trình thấm cũng
đ−ớc sử dụng cùng với nó với b−ớc thời gian biến đổi. Phiên bản môđun hoá của mô
hình đ−ợc mô tả bởi Harley và các cộng sự (1970).
EPA đã tài trợ cho việc phát triển mô hình SWMM thông qua tập đoàn Metcalf và
Eddy, đại học tổng hợp Florida,… (Camp, Dresser, and McKee - 1971). SWMM là mô
hình dòng chảy đô thị đ−ợc sử dụng rộng rãi nhất, nó cho phép mô phỏng các hiện
t−ợng đơn lẻ hoặc liên tục cho rất nhiều các l−u vực, vận chuyển, l−u trữ và hệ thống
thuỷ lợi. Cả l−ợng và chất l−ợng n−ớc có thể đ−ợc mô phỏng và dòng chảy có thể đ−ợc
trình diễn bằng ph−ơng pháp hồ chứa phi tuyến, ph−ơng pháp sóng động lực, hoặc hệ
ph−ơng trình St. Venant đầy đủ trong khối SWMM EXTRAN. Mô hình đã đ−ợc sửa
chữa và phát triển nhiều lần, phiên bản 4 (Huber và nnk, 1988; Roesner cùng nnk.,
1988) là phiên bản hiện đang sử dụng và mô hình SWMM sẽ đ−ợc mô tả chi tiết hơn với
các ví dụ trong ch−ơng 6.
Mô hình STORM đ−ợc phát triển bởi Trung tâm thuỷ văn công trình (Trung tâm
thuỷ văn công trình - 1975; Roesner và nnk, 1974) để tính toán l−ợng và chất l−ợng
n−ớc cùa dòng chảy đô thị. Ch−ơng trình biểu diễn các mô phỏng liên tục sử dụng chuối
số liệu m−a giờ với độ dài hàng năm, nh−ng các trận m−a đơn lẻ cũng có thể đ−ợc phân
tích. Quá trình thấm đ−ợc −ớc tính sử dụng hệ số dòng chảy trọng số hay các ph−ơng
pháp SCS. L−ợng trữ hạ l−u và các quá trình xử lý cũng có thể đ−ợc mô phỏng nh−ng ở
đó sẽ không có các dòng chảy. Mô hình này đơn giản hơn SWMM khá nhiều.
Mô hình ILLUDAS đ−ợc xây dựng bởi Terstriep and Stall (1974) và nó là mô hình
mô phỏng trận lũ đơn có thể giải quyết đ−ợc hệ thống thoát n−ớc chi tiết. Mô hình có
thể chạy ở chế độ thiết kế hoặc mô phỏng cho một l−u vực cụ thể. ILLUDAS đòi hỏi số
liệu m−a đầu vào, cấu hình của ống và diện tích các l−u vực con để tính toán dòng chảy
tại các điểm khác nhau trong hệ thống. Dòng chảy đ−ợc tính từ đ−ờng cong thời gian-
diện tích. Gần đay mô hình đã đ−ợc cập nhật để có thể mô phỏng điều kiện chảy có tăng
c−ờng áp và quá tải trong hệ thống ống (Chiang và Bedient, 1986) và đ−ợc gọi là mô
hình PIBS. Ph−ơng pháp này đ−ợc xem là cho kết quả khá tốt nếu so sánh với SWMM
EXTRAN Block và chạy trên máy tính cá nhân.
Mô hình dòng chảy bang Penn (Aron và Lakatos, 1976) đ−ợc phát triển nh− là một
mô hình đơn giản và ngắn gọn nhấn mạnh vào vai trò thời gian của dòng chảy ở các l−u
vực con đến đỉnh lũ tại các điểm khác nhau trên l−u vực. Mô hình cung cấp một cách
295
tiếp cận thực tế cho việc phân tích dòng chảy ở các vung c− dân nhỏ và vừa. L−u vực
đ−ợc chia thành phần tr−ớc và phần sau, vận chuyển n−ớc và hệ thống trữ. Kibler và
Aron (1978) đã nghiên cứu độ nhạy của các thông số của mô hình và của SWMM.
Cơ quan bảo tồn đất (SCS) đã xây dựng và phát triển một loạt các ph−ơng pháp và
mô hình và đ−ợc mô tả chi tiết bởi MeCuen (1982). Các ph−ơng pháp đồ thị, lập bảng
đ−ợc sử dụng trong SCS TR-55, với tên của mô hình là Thuỷ văn đô thị cho l−u vực nhỏ.
Những ph−ơng pháp này chủ yếu dựa trên ph−ơng pháp số đ−ờng cong dòng chảy đã
đ−ợc mô tả trong ch−ơng 2 và sẽ không trình bày chi tiết ở đây.
Mô hình SCS TR-20 là ph−ơg pháp máy tính hoá để giải quyết các vấn đề sử dụng
các thủ tục SCS. Ch−ơng trình phát triển đ−ờng quá trình dòng chảy, gửi chúng qua hệ
thống các đoạn kênh và hồ chứa, và tổ hợp hay phân tách đ−ờng quá trình tại các điểm
hợp l−u. Cho mỗi l−u vực con yêu cầu diện tích, số đ−ờng cong dòng chảy và thời gian
chảy truyền. Và sử dụng các thủ tục này d−ờng nh− đơn giản hơn sử dụng trong HEC-
1. Nhìn chung các thủ tục t−ơng tự nh− đ−ợc sử dụng trong HEC-1 và đặc biệt thích
hợp để kiểm tra các ảnh h−ởng của khu chứa và l−u giữ n−ớc trên l−u vực.
Các thảo luận trên đây đã cung cấp một tổng quan về rất nhiều các mô hình mô
phỏng thuỷ văn thông dụng đ−ợc sử dụng trong phân tích thuỷ văn l−u vực. Độc giả
nên tham khảo thêm các tài liệu h−ớng dẫn sử dụng trực tiếp từ tác giả mô hình tr−ớc
khi tự mình áp dụng mô hình vào một l−u vực thực tế. Phần tiếp theo của ch−ơng này
sè đ−ợc dành cho trình bày chi tiết của mô hình HEC-1 cùng với các ví dụ và áp dụng
thực tế. Nó đ−ợc xem là một trong những mô hình hoàn thiện nhất và là mô hình hay
đ−ợc sử dụng nhất trong các mô hình đã đ−ợc nhắc đến trên đây.
5.4.
Mô hình HEC-1
HEC-1 đ−ợc thiết kế để mô phỏng các quá trình dòng chảy bề mặt từ l−ợng m−a rơi
trên bề mặt l−u vực.