Nghiên cứu xây dựng mô hình mô phỏng lũ lưu vực sông Kone

KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 54 - 2019 1
NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ HÌNH MÔ PHỎNG LŨ 
LƯU VỰC SÔNG KONE 
Đỗ Anh Đức 
Viện Thủy Điện và Năng lượng tái tạo 
Trần Thị Tuyết, Ngô Lê An 
Trường Đại học Thuỷ lợi 
Tóm tắt: Lũ lụt có xu hướng diễn ra ngày càng phức tạp về cả quy mô và cường độtrong những 
năm gần đây. Gây thiệt hại lớn đối với nhiều khu vực trên cả nước cũng như lưu vực sông Kone 
nói riêng. Vì vậy, việc mô phỏng tốt các trận lũ sẽ góp phần đáng kể trong việc đưa ra các giải 
pháp chống lũ và kiểm soát lũ. Bài báo trình bày kết quả xây dựng thành công một mô hình thông 
số phân bố có xét đến sự thay đổi theo không gian của các đặc trưng lưu vực, có khả năngcập nhật 
trực tiếp dữ liệu mưa vàmô phỏng dòng chảy lũ. Mô hình gồmmô đun mưa-dòng chảy mô phỏng 
dòng chảy từ mưa và mô đun diễn toán dòng chảy trên sông. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình 
có thể ứng dụng trong mô phỏng lũ lưu vực sông Kone Bình Định với chỉ số Nashđạt NS>0,5. Việc 
phát triển mô hình không những áp dụng mô phỏng lũ cho các lưu vực, đồng thời có thể tích hợp 
các hồ chứa phục vụ cho công tác dự báo lũ trên lưu vực sông. 
Từ khóa: Mô hình thông số phân bố, dòng chảy lũ, lưu vực sông Kone 
Summary: Currently, flood occurs more frequently in term of both magnitude and intensity 
causing heavy damages in Vietnam including the Kone river basin. Flood simulation is an efficient 
tool for flood management and control. This paper studies to develop a distributed model for flood 
simulation for the Kone river basin. The model includes two moduls: a rainfall-runoff modul for 
flow simulation in the sub-basins and a routing flow modul to route the flow in channels. The 
application of the model for 11 historical events shows that the model can simulate well the 
floodwith the Nash coefficient higher than 0.5. This model can be applied for other basins with 
reservoir simulation modul in order to have a flood forecasting tool. 
Key words: Distributed model, flood, Kone river basin  
1. ĐẶT VẤN ĐỀ* 
Trong những năm gần đây, những trận mưa lớn 
liên tục xuất hiện gây ra hiện tượng lũ lớn và 
diễn biến phức tạp trên lưu vực sông tại các tỉnh 
miền Trung, trong đó có lưu vực sông Kone. 
Với diện tích lưu vực khoảng 3.810 km2chiếm 
phần lớn ranh giới hành chính của tỉnh Bình 
Định. Là một lưu vực có vai trò quan trọng 
trong phát triển kinh tế ở khu vực, nhiều hồ 
chứa thuỷ lợi và thuỷ điện đã được xây dựng 
nhằm khai thác hiệu quả tài nguyên nước phục 
Ngày nhận bài: 03/5/2019 
Ngày thông qua phản biện: 05/6/2019 
vụ phát triển kinh tế. Vì vậy, vai trò công tác dự 
báo lũ rất quan trọng, được xem là một trong 
những biện pháp hiệu quả giảm thiểu thiệt hại, 
giúp cho những nhà quản lý, người dân có thể 
lường trước được các mối nguy hại do lũ để chủ 
động phòng tránh. Các phương pháp dự báo lũ 
hiện nay chủ yếu dựa vào thông tin mưa bao 
gồm từ các mạng lưới quan trắc trực tiếp và từ 
các vệ tinh hoặc mô hình khí hậu, sau đó sử 
dụng các mô hình thuỷ văn mô phỏng và dự báo 
dòng chảy lũ. 
Ngày duyệt đăng: 12/6/2019 
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 54 - 2019 2
Dựa trên việc mô tả hệ thống thuỷ văn, các mô 
hình thuỷ văn thường được phân chia thành hai 
nhóm: các mô hình thông số tập trung và các 
mô hình thông số phân bố (WMO, 2013). Mô 
hình thông số tập trung coi cả lưu vực như là 
một đơn vị đồng nhất, các đặc tính vật lý của 
lưu vực được xác định bằng giá trị trung bình 
như lượng mưa, độ ẩm đất, cường độ thấm 
Mô hình mô phỏng dòng chảy tại duy nhất ở 
điểm cửa ra của lưu vực mà không mô phỏng 
dòng chảy tại các điểm nằm bên trong lưu vực. 
Do vậy, mô hình thông số tập trung phù hợp với 
bài toán ước tính dòng chảy trung bình của lưu 
vực với yêu cầu tính toán nhanh. Đồng thời, mô 
hình thông số tập trung cũng đòi hỏi rất nhiều 
các giả thiết mô tả quá trình thuỷ văn như sự 
thay đổi các đặc trưng khí hậu, đặc trưng lưu 
vực như độ dốc, cường độ thấm, đổ ẩm đất là 
giống nhau. Các đặc trưng vật lý như độ dốc, 
thảm phủ, loại đất cũng không thay đổi theo 
thời gian. Do vậy, việc sử dụng mô hình thông 
số tập trung sẽ làm mất tính "biến thiên theo 
không gian" của lưu vực. Vì thế, khi nghiên cứu 
ứng dụng mô phỏng dòng chảy cho các lưu vực 
lớn, việc sử dụng các mô hình thông số tập 
trung sẽ không phù hợp vì chúng không thể mô 
tả chính xác các đặc trưng lưu vực (Smith et al., 
2004; Moradkhani and Sorooshian, 2009). 
Ngược lại, các mô hình thông số phân bố cố 
gắng mô tả bản chất tự nhiên của lưu vực như 
địa hình, thảm phủ, loại đất cũng như các đặc 
trưng khí tượng thuỷ văn theo không gian. Do 
vậy, mô hình thông số phân bố đòi hỏi dữ liệu 
chi tiết, phân bố theo không gian. Nếu dữ liệu 
không đủ chi tiết, thường phải sử dụng các 
phương pháp nội, ngoại suy để bổ sung. Mô 
hình cũng bị hạn chế bởi độ phân giải của mô 
hình cũng như số liệu, chính vì thế cũng đòi hỏi 
khối lượng tín ... ng nước bốc hơi theo 
phương trình cân bằng nước (6): 
  = 
∑ +  −  −  − 
 − 
 ℎ ∑ > 0
 0 ℎ ∑ ≤ 0 
(6) 
Trong trường hợp lượng ẩm tính toán XB lớn hơn lượng chứa ẩm tối đa S thì XB = S. 
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 54 - 2019 4
Với P là lượng mưa rơi xuống lưu vực trong 
thời đoạn tính toán; Z là lượng bốc hơi; ΔT thời 
đoạn tính toán; YB0,YB1 dòng chảy tại cửa ra 
thành bên và tại đáy. 
Dòng chảy ở cửa đáy thấm xuống bể dưới: 
YB0= XB*B0 (7) 
- Dòng chảy ngầm 
Do nước ở sâu trong đất chuyển động rất chậm, 
dòng chảy ra của nước ngầm vào trong lòng dẫn 
có thể chậm sau một vài ngày hoặc có khi tới 
hàng năm kể từ khi xuất hiện mưa. Theo Arnold 
và nnk (Arnold, Allen and Bernhardt, 1993), 
lượng dòng chảy từ tầng nước ngầm được tính 
theo công thức: 
YCt =YCt-1 ∆+Rc (1- ∆) (8) 
Trong đó: 
- YCt,YCt-1 lần lượt là dòng chảy ra của tầng 
ngầm tại thời điểm tính toán và thời điểm trước 
đó, ΔT là bước thời gian tính toán, Rc là lượng 
nước bổ cập xuống tầng (trong mô hình này sẽ 
là YB0);  là hệ số triết giảm phụ thuộc vào thời 
gian trễ được tính theo phương trình (9) 
(Smedema and Rycroft, 1983): 
=2,3 


 (9) 
BFD (đơn vị là ngày) là thời gian trễ để nước 
chảy ra từ các tầng ngầm tới dòng chảy trên 
sông, hệ số này được xác định thông qua mối 
quan hệ giữa thời gian chảy trễ và diện tích lưu 
vực(Bevans, 1986): 
- Dòng chảy mặt (QOF) được tính theo công 
thức: 
QOF = Pe * F / ΔT (10) 
- Dòng chảy sát mặt (QIF) được tính theo 
công thức: 
QIF = YB1 * F / ΔT (11) 
- Dòng chảy ngầm (QBF) được tính theo công 
thức 
QBF = YC * F / ΔT (12) 
Mô hình mưa dòng chảy được xây dựng bao 
gồm các thông số chính là: 
- CN: là hệ số không thứ nguyên phụ thuộc vào 
loại đất và tình hình sử dụng đất, hệ số CN càng 
dòng chảy mặt càng lớn do điều kiện mặt đệm 
có khả năng thấm thấp, lượng trữ tối đa của 
dòng chảy mặt thấp dẫn đến lượng nước sinh ra 
dòng chảy mặt càng cao và ngược lại. 
- B0, B1: lần lượt là hệ số cửa ra tại đáy và thành 
bên của bể chứa sát mặt (0≤B1 ≤ 1). Hệ số B1 
càng lớn nước sinh dòng chảy sát mặt càng lớn 
như vậy khi tăng hệ số dòng chảy mặt đồng thời 
chân lũ xuống sẽ càng dốc do có sự bổ sung của 
dòng chảy mặt. Hệ số cửa ra tại đáy ảnh hưởng 
đến khả năng bổ cập cho dòng chảy ngầm, hệ 
số càng lớn lượng bổ cập càng lớn và ngược lại. 
Đây là 2 thông số quan trọng của bể sát mặt ảnh 
hưởng trực tiếp đến lượng ẩm của bể sát mặt 
cũng như tổng lượng của dòng chảy lũ. 
- HB1: Ngưỡng cửa ra của thành bên bể chứa 
tầng sát mặt (mm). Hệ số này thể hiện khả năng 
giữ nước của đất. Thông số càng lớn, lượng 
nước chảy ra từ bể chứa sát mặt tại cửa ra của 
lưu vực sẽ càng thấp và ngược lại. 
- BFD: thời gian chảy trễ của dòng chảy ngầm 
đến vị trí cửa ra (ngày). Đối với các lưu vực bé 
thời gian để nước di chuyển tới cửa ra của lưu 
vực càng ngắn, đối với những lưu vực lớn thời 
gian này có thể kéo dài hàng tháng. 
- XB0: Lượng ẩm ban đầu của tầng sát mặt 
(mm). 
- YC0: Lượng dòng chảy ngầm ban đầu (mm). 
2.1.2. Mô đun diễn toán dòng chảy trên sông 
Diễn toán dòng chảy cho từng đoạn sông được 
tính toán sử dụng phương pháp Muskingum 
(Cunge, 1969), theo đó lưu lượng dòng chảy ra 
ở mặt cắt dưới Q thời đoạn j+1 được xác định 
dưa theo lưu lượng dòng chảy tại mặt cắt trên 
Ivà mặt cắt dưới Q theo công thức: 
 =  +  +  (13) 
Phương trình (13) là phương trình diễn toán của 
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 54 - 2019 5
Muskingum, với: 
 = 


 (14) 
 = 
  

 (15) 
 = 


 (16) 
Điều kiện: C0 + C1 +C2 =1 
Trong đó: X và Klà thông số của mô đun, ΔT là 
thời đoạn tính toán. 
2.2. Dữ liệu 
2.1.1 Dữ liệu khí tượng, thuỷ văn thực đo 
Số liệu mưa và bốc hơi thực đo trong các trận lũ 
lớn từ năm 1986-1999 được lấy từ 5 trạm đo: An 
Hòa, Bình Tường,Vĩnh Kim, Hoài Ân, Quy 
Nhơn. Số liệu dòng chảy trong lưu vực được lấy 
từ trạm thuỷ văn Bình Tường (Hình 1)., 
2.1.2 Dữ liệu không gian 
Dữ liệu địa hình được lấy từ bản đồ số độ cao 
(DEM) có độ phân giải 90m SRTM (CGIAR-
CSI) 
(
oord.asp). Các số liệu về thảm phủ, loại đất 
được thu thập từ tổ chức Nông lâm Thế giới 
(FAO) có độ phân giải 1km x 1km. 
Hình 3: Bản đồ DEM, loại đất và tình hình sử dụng đất lưu vực 
2.3 Chỉ tiêu đánh giá 
- Chỉ số Nash (EI) được tính theo công thức 
sau: 
EI= 1 -
∑ ( )


∑ (  )


 (17) 
Trong đó: - Xi và Yi lần lượt là giá trị thực đo và 
tính toán tại thời điểm I; 
-  giá trị trung bình của chuỗi số liệu thực đo. 
- Sai số đỉnh (%): 
 = 
 

 x 100 (18) 
- Sai số thời gian xuất hiện đỉnh lũ 
- Sai số về tổng lượng(%): 
 =


x 100 (19) 
3. ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MÔ PHỎNG 
DÒNG CHẢY LŨ SÔNG KONE 
3.1. Sơ đồ mô phỏng dòng chảy 
Căn cứ vào số liệu địa hình, mạng lưới sông 
ngòi, toàn bộ lưu vực sông Kone được chia 
thành 48 lưu vực con, sơ đồ mô phỏng dòng 
chảy lũ tính đến điểm khống chế là trạm thủy 
văn Bình Tường (minh họa Hình 5). Dòng chảy 
mô phỏng từ mưa tại các tiểu lưu vực được tính 
bằng tổng của dòng chảy mặt, dòng chảy sát 
mặt và dòng chảy ngầm. Đối với những tiểu lưu 
vực nằm trên sông dòng chảy ra của lưu vực sẽ 
#*
Binh Tuong
109°0'0"E
109°0'0"E
108°40'0"E
108°40'0"E
1
4
°4
0
'0
"N
1
4
°4
0
'0
"N
1
4
°2
0
'0
"N
1
4
°2
0
'0
"N
1
4
°0
'0
"N
1
4
°0
'0
"N
1
3
°4
0
'0
"N
1
3
°4
0
'0
"N
0 5 10 15 202.5
Ki-lô-mét
#* Tram Thuy Van
Sông
Độ cao (m)
-1 - 150
150 - 350
350 - 650
650 - 850
850 - 1,421
¶
#*
Binh Tuong
109°0'0"E
109°0'0"E
108°40'0"E
108°40'0"E
1
4
°4
0
'0
"N
1
4
°4
0
'0
"N
1
4
°2
0
'0
"N
1
4
°2
0
'0
"N
1
4
°0
'0
"N
1
4
°0
'0
"N
1
3
°4
0
'0
"N
1
3
°4
0
'0
"N
0 5 10 15 202.5
Ki-lô-mét
#* Tram Thuy Van
Sông
Loại đất
ACRISOL
FERRALSOLS
GLEYS
¶
#*
Binh Tuong
109°0'0"E
109°0'0"E
108°40'0"E
108°40'0"E
1
4
°4
0
'0
"N
1
4
°4
0
'0
"N
1
4
°2
0
'0
"N
1
4
°2
0
'0
"N
1
4
°0
'0
"N
1
4
°0
'0
"N
1
3
°4
0
'0
"N
1
3
°4
0
'0
"N
0 5 10 15 202.5
Ki-lô-mét
Sông
#* Tram Thuy Van
Lúa
Màu
Rừng sản xuất
Rừng phòng hộ
Rừng dân dụng
Cây CN lâu năm
Đất khác
¶
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 54 - 2019 6
bao gồm dòng chảy được diễn toán theo phương 
pháp Muskingum của tiểu lưu vực nằm ở 
thượng lưu và tổng dòng chảy mặt dòng chảy 
sát mặt và dòng chảy ngầm của lưu vực tính 
toán (Hình 4). 
3.2. Kết quả mô phỏng lũ 
Trên lưu vực sông Kone chỉ có trạm đo dòng 
chảy là Bình Tường hoạt động từ năm 1981. Từ 
giai đoạn 2000 trở về sau, dòng chảy tại các 
trạm đo bị ảnh hưởng bởi hồ chứa điều tiết nên 
không còn tính tự nhiên. Dòng chảy được mô 
phỏng liên tục với bước tính toán 1 giờ trong 
mùa lũ tập trung vào các tháng xuất hiện mưa 
và lũ lớn từ tháng 10 đến tháng 12, dựa vào số 
liệu dòng chảy thực đo tại trạm Bình Tường qua 
các năm, tiến hành hiệu chỉnh và kiểm định mô 
hình theo thời gian bắt đầu và kết thúc trận lũ 
khác nhau. 
Để đánh giá khả năng mô phỏng lũ của mô 
hình, nghiên cứu trích xuất 8 trận lũ bao 
gồm các trận lũ lớn, vừa và nhỏ từ mô phỏng 
liên tục trong mùa lũ các năm đã hiệu chỉnh 
và kiểm định, kết quả đánh giá (Bảng 1). 
Hình 4: Nguyên lý tính toán dòng chảy trên sông 
Hình 5: Sơ đồ mô phỏng lũ đến trạm 
thủy văn Bình Tường 
Hình 6: Dòng chảy tính toán 
 và thực đo giai đoạn hiệu chỉnh 
 (27/X/86 17:00-31/XII/86 23:00) 
Hình 7: Dòng chảy tính toán 
và thực đo giai đoạn kiểm định 
(31/X/87 20:00-17/XII/87 19:00) 
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 54 - 2019 7
Hình 8: Dòng chảy tính toán 
và thực đo giai đoạn kiểm định 
(02/X/93 1:00- 31/XII/93 23:00) 
Hình 9: Dòng chảy tính toán 
và thực đo giai đoạn kiểm định 
(01/X/96 20:00-31/XII/96 23:00)
Bảng 1: Chỉ tiêu đánh giá kết quả mô phỏng 
Chỉ tiêu Nash ΔQ (%) ΔT (h) ΔW (%) 
Trận số 1 0,79 5,47 9 -5,51 
Trận số 2 0,73 -40,54 -3 -4,57 
Trận số 3 0,85 -25,68 -1 -9,42 
Trận số 4 0,55 -19,60 -8 -1,21 
Trận số 5 0,45 20,83 -7 1,16 
Trận số 6 0,80 5,03 -1 1,56 
Trận số 7 0,47 -12,06 -5 -22,87 
Trận số 8 0,74 24,26 2 1,84 
3.3. Nhận xét, đánh giá kết quả tính toán 
Kết quả hiệu chỉnh và kiểm định cho dòng chảy 
liên tục mùa lũ các năm cho hệ số Nash đạt trên 
0,6 là chấp nhận được, đặc biệt đối với mùa lũ 
năm 1986 và 1987 hệ số Nash đạt trên 0,7, riêng 
năm 1993 do số liệu thực đo không liên tục 
trong toàn bộ mùa lũ vì vậy để đánh giá mô 
phỏng sẽ dựa vào các trận lũ trích xuất. Sai số 
tổng lượng có sự khác nhau giữa các năm mô 
phỏng, các năm 1986 và 1987 (Hình 6, 7) có 
tổng lượng mô phỏng lớn hơn thực đo, đặc biệt 
năm 1987 có dòng chảy tính toán cao hơn rất 
nhiều so với dòng chảy thực đo, đối với các năm 
1996 (Hình 8) trị số mô phỏng thấp hơn thực 
đo. 
Đối với các trận lũ trích xuất từ mô phỏng dòng 
chảy lũ liên tục trong mùa lũ cho thấykết quả 
mô phỏng khá tốt,riêng trận lũ số 5 cho kết quả 
Nash thấp nhất 0,45. Sai số lưu lượng đỉnh lũ 
ΔQ phần lớn đạt dưới 25%, trận lũ số 2 có 
chênh lệch đỉnh lũ ΔQ khá lớn 40,54%, hầu hết 
đỉnh lũ mô phỏng xuất hiện muộn hơn giá trị 
thực đo, riêng đối với trận số 1 và số 8 thời 
gian xuất hiện đỉnh sớm hơn. Sai số về tổng 
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 54 - 2019 8
lượng ΔW không lớn, đa số các trận đạt dưới 
10%. 
Các sai số trong mô phỏng có thể đến từ các 
nguyên nhân như sau: 
- Dữ liệu mưa đầu vào cho mô hình: Các trạm 
đo mưa sử dụng trong mô phỏng còn ít, phân bố 
không đều (chủ yếu ở hạ lưu, ở thượng lưu rất 
ít).Trong khi, số liệu theo trạm đo chỉ thể hiện 
cho mưa tại nơi đặt trạm không phản ánh được 
sự thay đổi của mưa theo không gian đặc biệt 
đối với các trận mưa cường độ lớn xảy ra cục 
bộ. Trên toàn bộ lưu vực và lân cận, chỉ có 3 
trạm mưa đo thời đoạn giờ là An Khê, Ba Tơ và 
Quy Nhơn. Việc thu phóng mưa giờ của các 
trạm mưa trong lưu vực ở thượng nguồn dựa 
vào 2 trạm mưa An Khê và Ba Tơ nằm ngoài 
lưu vực nghiên cứu cũng gây ra sai số giữa mô 
phỏng và thực đo. 
- Sai số do số liệu do dòng chảy thực đo: số liệu 
dòng chảy thực đo tại Bình Tường hầu hết được 
đo theo ốp 7h, đối với các trận lũ lớn có thể đo 
với ốp nhỏ hơn tuy nhiên việc đo này không liên 
tục, dẫn đến có thể chưa đo đúng được thời 
điểm đỉnh lũ xuất hiện. Trong khi mô hình mô 
phỏng theo bước tính 1 giờ cũng gây ra sai số 
trong mô phỏng, số liệu dòng chảy thực đo trên 
thực tế được ước tính từ đường quan hệ mực 
nước - lưu lượng cũng có thể chưa chính xác 
trong quá trình đo đặc biệt tại các trận lũ lớn. 
- Mô hình trong hiệu chỉnh và kiểm định: Mô 
hình hiệu chỉnh rất nhiều thông số tại các tiểu 
lưu vực tuy nhiên chỉ dựa vào dòng chảy thực 
đo tại cửa ra của lưu vực. Ngoài ra việc mô 
phỏng thời gian chảy truyền chỉ có thể đánh giá 
dựa vào vào mô phỏng liên tục một mùa lũ sau 
đó để đơn giản trong quá trình tính toán áp dụng 
cho tất cả mô phỏng còn lại cũng gây ra sai số. 
Trên thực tế thời gian chảy truyền khác nhau 
phụ thuộc vào từng trận lũ như sự phân bổ của 
lũ theo không gian, hiện trạng mặt đệm của lưu 
vực...Vì thế, các thông số điều kiện ban đầu của 
lưu vực như lượng ẩm ban đầu, dòng chảy ngầm 
nên được cập nhật theo từng trận lũ. 
4. KẾT LUẬN 
Nghiên cứu đã xây dựng mô hình thông số phân 
bố có khả năng mô phỏng lũ theo không gian 
cho lưu vực sông Kone, sử dụng trực tiếp dữ 
liệu mưa tại các trạm đo mưa. Mô hình đã được 
hiệu chỉnh, kiểm định để mô phỏng dòng chảy 
lũ trong quá khứ. Kết quả hiệu chỉnh kiểm định 
tương đối tốt, hệ số Nash đạt trên 0,5 ở hầu hết 
các trận lũ thực đo được lựa chọn. Các sai số về 
tổng lượng, thời gian xuất hiện đỉnh lũ... là chấp 
nhận được thể hiện mô hình xây dựng có khả 
năng mô phỏng dòng chảy theo không gian và 
thời gian. 
Hiện nay, khi các hồ chứa đã hoạt động trên 
lưu vực, mô hình có thể được nghiên cứu phát 
triển bổ sung thêm hoạt động của các hồ chứa 
bằng một mô đun vận hành hồ chứa. Đồng 
thời, với khả năng mô tả sự thay đổi của đặc 
trưng lưu vực theo không gian, mô hình này có 
thể cập nhật trực tiếp dữ liệu khí tượng dự báo 
từ các mô hình khí hậu, nên hoàn toàn có thể 
áp dụng mô hình trong dự báo lũ thời gian thực 
cho lưu vực trong giai đoạn hiện nay. Khi ứng 
dụng mô hình trong quá khứ, mạng lưới các 
trạm mưa còn thưa thớt, để nâng cao kết quả 
mô phỏng lũ, cần thu thập thêm dữ liệu mưa 
tại các trạm trong lưu vực, có thể kết hợp với 
các dữ liệu mưa radar để có khả năng thể hiện 
mưa theo không gian, nâng cao chất lượng mô 
phỏng lũ cũng như dự báo lũ của lưu vực. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
CHUYỂN GIAO CÔNG NGHỆ 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 54 - 2019 9
[1] Arnold, J. G., Allen, P. M. and Bernhardt, G. (1993) ‘A comprehensive surface-groundwater 
flow model’, Journal of Hydrology. Elsevier, 142(1–4), pp. 47–69. doi: 10.1016/0022-
1694(93)90004-S. 
[2] Baltas, E. A., Dervos, N. A. and Mimikou, M. A. (2007) ‘Technical Note: Determination of 
the SCS initial abstraction ratio in an experimental watershed in Greece’, Hydrology and 
Earth System Sciences, 11(6), pp. 1825–1829. doi: 10.5194/hess-11-1825-2007. 
[3] Bevans, H. E. (1986) ‘Estimating stream-aquifer interactions in coal areas of Eastern Kansas 
by using stream flow records’, U.S. Geological Survey, (13), pp. 51–64. 
[4] Cunge, J. A. (1969) ‘On The Subject Of A Flood Propagation Computation Method 
(Musklngum Method)’, Journal of Hydraulic Research. Taylor & Francis Group, 7(2), pp. 
205–230. doi: 10.1080/00221686909500264. 
[5] Department of Agriculture, U. S. (2004) ‘Chapter 4 Storm Rainfall Depth’, in National 
Engineering Handbook. 
[6] Moradkhani, H. and Sorooshian, S. (2009) ‘General Review of Rainfall-Runoff Modeling: 
Model Calibration, Data Assimilation, and Uncertainty Analysis’, in Hydrological 
Modelling and the Water Cycle. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, pp. 1–24. 
doi: 10.1007/978-3-540-77843-1_1. 
[7] Smedema, L. K. and Rycroft, D. W. (1983) Land Drainage: Planning and Design of 
Agricultural Drainage Systems. Edited by C. U. Press. Ithaca: Batsford Academic and 
Educational Ltd, London. 
[8] Smith, M. B. et al. (2004) ‘The distributed model intercomparison project (DMIP): 
motivation and experiment design’, Journal of Hydrology. Elsevier, 298(1–4), pp. 4–26. doi: 
10.1016/J.JHYDROL.2004.03.040. 
[9] Sugawara, M. (1995) ‘Tank Model’, in Singh, V. P. (ed.) Computer models of watershed 
hydrology. Colorado: Water Resources Publications, p. 1130. 
[10] Vaze, J. et al. (2011) Guidelines for RainfallRunoff Modelling - Towards Best Practice 
Model Application. 
[11] WMO (2013) Intercomparison of flood forecasting models. Decision-Support for the Selection 
of Flood Forecasting Models.