Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Phát triển mô hình đánh giá nguy cơ ngập lụt tích hợp cho hệ thống sông phức tạp: Nghiên cứu trường hợp lưu vực sông Mun, Thái Lan
Tóm tắt
Ngập lụt là một trong những thảm họa thiên nhiên xảy ra thường xuyên nhất tại Thái Lan, dẫn đến mất mát về nhân mạng và thiệt hại. Trong nghiên cứu này, chúng tôi phát triển mô hình thủy văn và thủy lực tích hợp cho lưu vực sông Mun, Thái Lan, và áp dụng nó để dự đoán bản đồ nguy cơ ngập lụt cho các khoảng thời gian hoàn vốn 10, 25, 50 và 100 năm. Các thống kê 'độ phù hợp' cho phân phối xác suất của dữ liệu mưa được nghiên cứu để chọn phân phối tốt nhất; phân phối này được sử dụng để tính toán độ sâu mưa thiết kế cho các kịch bản (10, 25, 50 và 100 năm). Kết quả cho thấy sự đa dạng của các phân phối xác suất ngay cả ở quy mô lưu vực. Mô hình thể hiện kết quả thỏa đáng, và các bản đồ nguy cơ ngập lụt chỉ ra rằng phạm vi ngập lụt lớn hơn ở bờ trái so với bờ phải, và độ sâu ngập lụt chủ yếu dao động từ 0 đến 4 mét. Kết quả cũng cho thấy khoảng 60% diện tích ngập lụt là < 1 m, chủ yếu được quan sát ở các khu vực thượng nguồn và trung tâm của con sông. Quy mô ngập lụt ở hạ lưu không lớn như ở thượng lưu, nhưng thường sâu hơn. Do địa hình phẳng, thời gian ngập lụt kéo dài, điều này có thể gây hại cho sự phát triển và năng suất cây trồng, bao gồm cả các thành phố trong vùng ngập lụt. Thông tin này là cần thiết cho chính phủ và các cơ quan chức năng nhằm xây dựng các biện pháp kiểm soát ngập lụt và chiến lược quản lý lũ. Trong trường hợp này, việc lập kế hoạch và quy định sử dụng đất, cùng với việc xây dựng đê để bảo vệ các thành phố bị lộ ra ngoài là cần thiết. Mô hình tích hợp có thể được phát triển thêm cho thiết kế các biện pháp giảm thiểu ngập lụt và hệ thống dự báo và cảnh báo lũ. Cách tiếp cận và các tham số (cả khoảng ban đầu và đã hiệu chỉnh) có thể được sử dụng để hướng dẫn phát triển mô hình trong tương lai và trong các lưu vực khác có các đặc điểm lưu vực tương tự, đặc biệt là nơi không có dữ liệu đo đạc.
Từ khóa
Tài liệu tham khảo
Abbaspour KC (2015) SWAT-CUP: SWAT calibration and uncertainty programs—a user manual. Eawag, Dübendorf
Abbaspour KC, Johnson C, Van Genuchten MT (2004) Estimating uncertain flow and transport parameters using a sequential uncertainty fitting procedure. Vadose Zone J 3:1340–1352
Abbaspour KC, Rouholahnejad E, Vaghefi S, Srinivasan R, Yang H, Kløve B (2015) A continental-scale hydrology and water quality model for Europe: calibration and uncertainty of a high-resolution large-scale SWAT model. J Hydrol 524:733–752
Alam MA, Emura K, Farnham C, Yuan J (2018) Best-fit probability distributions and return periods for maximum monthly rainfall in Bangladesh. Climate 6:9
Arnold JG, Kiniry JR, Srinivasan R, Williams JR, Haney EB, Neitsch SL (2012a) Soil and water assessment tool: input/output documentation version 2012. Texas Water Resources Institute, College Station
Arnold JG, Moriasi DN, Gassman PW, Abbaspour KC, White MJ, Srinivasan R, Santhi C, Harmel R, Van Griensven A, Van Liew MW (2012b) SWAT: model use, calibration, and validation. Trans ASABE 55:1491–1508
Blackburn J, Hicks F (2002) Combined flood routing and flood level forecasting. Can J Civ Eng 29:64–75
Brunner GW (2016) HEC-RAS River analysis system, 2D modeling user’s manual version 5.0. US Army Corps of Engineers, Institute for Water Resources, Hydrologic Engineering Center (HEC), Davis, CA, USA
Bubeck P, Kreibich H, Penning-Rowsell EC, Botzen W, De Moel H, Klijn F (2017) Explaining differences in flood management approaches in Europe and in the USA—a comparative analysis. J Flood Risk Manag 10:436–445
Buishand TA (1982) Some methods for testing the homogeneity of rainfall records. J Hydrol 58:11–27
CEIWR-HEC (2009) HEC-DSSVue, HEC data storage system visual utility engine, user's manual version 2.0. US Army Corps of Engineers, Institue for Water Resources, Hydrologic Engineering Center (HEC), Davis, CA, USA
Chaipimonplin T, Vangpaisal T (2014) Comparison of the efficiency of input determination techniques with LM and BR algorithms in ANN for flood forecasting, Mun Basin, Thailand. Int J Comput Electr Eng 6:90
Changnon SA (2008) Assessment of flood losses in the United States. J Contemp Water Res Educ 138:38–44
Chow VT (1959) Open-channel hydraulics. McGraw-Hill, New York
Cooper RT (2014) Open data flood mapping of Chao Phraya River basin and Bangkok Metropolitan Region. Br J Environ Clim Change 4:186–216
de Moel H, van Alphen J, Aerts JCJH (2009) Flood maps in Europe-methods, availability and use. Nat Hazards Earth Syst Sci 9:289–301. https://doi.org/10.5194/nhess-9-289-2009
Demir V, Kisi O (2016) Flood hazard mapping by using geographic information system and hydraulic model: Mert River, Samsun, Turkey. Adv Meteorol 2016:9. https://doi.org/10.1155/2016/4891015
Devia GK, Ganasri B, Dwarakish G (2015) A review on hydrological models. Aquat Proc 4:1001–1007
Doong D-J, Lo W, Vojinovic Z, Lee W-L, Lee S-P (2016) Development of a new generation of flood inundation maps—a case study of the coastal city of Tainan, Taiwan. Water 8:521
Douben K-J (2006) Characteristics of river floods and flooding: a global overview, 1985–2003. Irrig Drain 55:S9–S21. https://doi.org/10.1002/ird.239
EM-DAT: The International Disaster Database (2015) Natural disaster in Thailand. Centre for Research on the Epidemiology of Disaster—CRED, Université Catholique de Louvain, Brussels
European Parliament (2007) Directive 2007/60/EC of the European Parliament and of the Council of 23 October 2007 on the assessment and management of flood risks. Accessed 29 Mar 2019
Gilles D, Moore M (2010) Review of hydraulic flood modeling software used in Belgium, The Netherlands, and The United Kingdom. International Perspectives in Water Resources Management. IIHR - Hydroscience & Engineering, University of Iowa, College of Engineering
Gupta HV, Sorooshian S, Yapo PO (1999) Status of automatic calibration for hydrologic models: comparison with multilevel expert calibration. J Hydrol Eng 4:135–143
IPCC (2012) Managing the risks of extreme events and disasters to advance climate change adaptation. A special report of working groups i and ii of the intergovernmental panel on climate change. Cambridge University Press, Cambridge
Jha AK, Bloch R, Lamond J (2012) Cities and flooding: a guide to integrated urban flood risk management for the 21st century. The World Bank, Washington, DC
Koivumäki L, Alho P, Lotsari E, Käyhkö J, Saari A, Hyyppä H (2010) Uncertainties in flood risk mapping: a case study on estimating building damages for a river flood in Finland. J Flood Risk Manag 3:166–183
Krause P, Boyle D, Bäse F (2005) Comparison of different efficiency criteria for hydrological model assessment. Adv Geosci 5:89–97
Kukusamude C, Kongsri S (2018) Elemental and isotopic profiling of Thai jasmine rice (Khao Dawk Mali 105) for discrimination of geographical origins in Thung Kula Rong Hai area, Thailand. Food Control 91:357–364
Kuntiyawichai K (2008) Delineation of flood hazards and risk mapping in the Chi River Basin, Thailand. In: Proceedings of the 10th international drainage workshop of ICID working group on drainage, Helsinki University of Technology
Kuntiyawichai K (2012) Interactions between land use and flood management in the Chi River Basin. Wageningen University, Wageningen
Kwak Y, Park J, Yorozuya A, Fukami K (2012) Estimation of flood volume in Chao Phraya River basin, Thailand, from MODIS images coupled with flood inundation level. In: 2012 IEEE international geoscience and remote sensing symposium. IEEE, pp 887–890
Laat PJMD (2012) Workshop on hydrology. UNESCO-IHE Institute for Water Education, Delft
Loi NK, Liem ND, Tu LH, Hong NT, Truong CD, Tram VNQ, Nhat TT, Anh TN, Jeong J (2018) Automated procedure of real-time flood forecasting in Vu Gia-Thu Bon river basin, Vietnam by integrating SWAT and HEC–RAS models. J Water Clim Change. https://doi.org/10.2166/wcc.2018.015
Mekong River Commission Secretariat (2014) Training manual: ArcSWAT 2012. Technical Support Division, Mekong River Commission Secretariat
Moreda F, Gutierrez A, Reed S, Aschwanden C (2009) Transitioning NWS operational hydraulics models from FLDWAV to HEC-RAS. World Environmental and Water Resources Congress 2009: Great Rivers. ASCE, Reston
Moriasi DN, Arnold JG, Van Liew MW, Bingner RL, Harmel RD, Veith TL (2007) Model evaluation guidelines for systematic quantification of accuracy in watershed simulations. Trans ASABE 50:885–900
Mosquera-Machado S, Ahmad S (2007) Flood hazard assessment of Atrato River in Colombia. Water Resour Manag 21:591–609
Motovilov YG, Gottschalk L, Engeland K, Rodhe A (1999) Validation of a distributed hydrological model against spatial observations. Agric For Meteorol 98:257–277
Nakmuenwai P, Yamazaki F, Liu W (2017) Automated extraction of inundated areas from multi-temporal dual-polarization RADARSAT-2 images of the 2011 central Thailand flood. Remote Sens 9:78
Nash JE, Sutcliffe JV (1970) River flow forecasting through conceptual models part I—a discussion of principles. J Hydrol 10:282–290
Neal J, Schumann G, Fewtrell T, Budimir M, Bates P, Mason D (2011) Evaluating a new LISFLOOD-FP formulation with data from the summer 2007 floods in Tewkesbury, UK. J Flood Risk Manag 4:88–95
Phoonphongphiphat A (2018) Thailand diversifies rice production to retain global market share. Nikkei Asian Review. Nikkei Inc., Tokyo
Pilon PJ (2002) Guidelines for reducing flood losses. United Nations Office for Disaster Risk Reduction (UNDRR)
Popescu I, Jonoski A, Van Andel S, Onyari E, Moya Quiroga V (2010) Integrated modelling for flood risk mitigation in Romania: case study of the Timis-Bega river basin. Int J River Basin Manag 8:269–280
Raes D, Willems P, Gbaguidi F (2006) RAINBOW—a software package for hydrometeorological frequency analysis and testing the homogeneity of historical data sets. In: Proceedings of the 4th international workshop on sustainable management of marginal drylands Islamabad, Pakistan. Citeseer
Rakwatin P, Sansena T, Marjang N, Rungsipanich A (2013) Using multi-temporal remote-sensing data to estimate 2011 flood area and volume over Chao Phraya River basin, Thailand. Remote Sens Lett 4:243–250
Royal Irrigation Department of Thailand (2018) Reservoir data. The Royal Irrigation Department of Thailand, Bangkok
Sanders BF (2007) Evaluation of on-line DEMs for flood inundation modeling. Adv Water Resour 30:1831–1843
Sarhadi A, Soltani S, Modarres R (2012) Probabilistic flood inundation mapping of ungauged rivers: linking GIS techniques and frequency analysis. J Hydrol 458:68–86
Son N, Chen C, Chen C, Chang L (2013) Satellite-based investigation of flood-affected rice cultivation areas in Chao Phraya River Delta, Thailand. ISPRS J Photogramm Remote Sens 86:77–88
The Meteorological Department of Thailand (2017) Meteorological Knowledge (in Thai). https://www.tmd.go.th/info/info.php?FileID=26. Accessed 08 Mar 2017
Tingsanchali T, Karim F (2010) Flood-hazard assessment and risk-based zoning of a tropical flood plain: case study of the Yom River, Thailand. Hydrol Sci J 55:145–161
Van Alphen J, Passchier R (2007) Atlas of Flood Maps, examples from 19 European countries, USA and Japan, Ministry of Transport. Public Works and Water Management, The Hague, Netherlands, prepared for EXCIMAP. http://ec.europa.eu/environment/water/flood_risk/flood_atlas/index.htm. Accessed 21 Jan 2019
Van Liew MW, Arnold JG, Garbrecht JD (2003) Hydrologic simulation on agricultural watersheds: choosing between two models. Trans ASAE 46:1539–1551
Van Liew MW, Veith TL, Bosch DD, Arnold JG (2007) Suitability of SWAT for the conservation effects assessment project: comparison on USDA agricultural research service watersheds. J Hydrol Eng 12:173–189
Vojinovic Z, Hammond M, Golub D, Hirunsalee S, Weesakul S, Meesuk V, Medina N, Sanchez A, Kumara S, Abbott M (2016) Holistic approach to flood risk assessment in areas with cultural heritage: a practical application in Ayutthaya, Thailand. Nat Hazards 81:589–616
Winchell M, Srinivasan R, Luzio MD, Arnold J (2013) ArcSWAT interface for SWAT2012, user's guide. Temple, Texas, USA