Nghiên cứu đánh giá tác dụng của rừng ngập mặn tới vận chuyển bùn cát ven bờ

225 341 0
Nghiên cứu đánh giá tác dụng của rừng ngập mặn tới vận chuyển bùn cát ven bờ

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

Thông tin tài liệu

L IC M N Sau m t th i gian nghiên c u, th c hi n lu n v n Th c s v i đ tài “Nghiên c u đánh giá tác d ng c a r ng ng p m n t i v n chuy n bùn cát ven b ” tác gi hoàn thành theo n i dung c a đ c đ ng nghiên c u, c H i đ ng Khoa h c t o c a Khoa k thu t Bi n phê t Lu n v nđ c th c hi n v i m c đích đánh giá tác d ng c a r ng ng p m n t i v n chuy n bùn cát ven b , c s k t qu nghiên c u v ch đ th y, đ ng l c t mơ hình tốn ch đ th y, đ ng l c th c t d i ng p m n ven b khu v c Bàng La – có đ i H p, thành ph H i Phòng c k t qu nh ngày hơm nay, tác gi xin bày t lịng bi t n sâu s c t i PGS.TS Nghiêm Ti n Lam Khoa K thu t bi n - Tr Th y l i t n tình h ng ih c ng d n, ch b o đóng góp ý ki n quý báu su t trình th c hi n lu n v n Xin chân thành c m n s giúp đ nhi t tình, s h tr v m t chun mơn kinh nghi m c a th y cô giáo khoa K thu t bi n Xin chân thành c m n đ ng nghi p c quan; Phòng t o i h c sau đ i h c; t p th l p cao h c 19BB - Tr ng i h c Thu l i tồn th gia đình b n bè đ ng viên, khích l , t o u ki n thu n l i v m i m t đ tác gi hoàn thành lu n v n Trong trình th c hi n lu n v n, th i gian ki n th c h n ch nên ch c ch n không th tránh kh i nh ng sai sót Vì v y, tác gi r t mong nh n đ c s đóng góp ý ki n c a th y cô, đ ng nghi p đ giúp tác gi hoàn thi n v m t ki n th c h c t p nghiên c u Xin trân tr ng c m n! Hà N i, ngày tháng n m 2015 Tác gi Tr ng Cơng nh C NG HỊA XÃ H I CH NGH A VI T NAM c l p – T – H nh phúc B N CAM K T Kính g i: Ban Giám hi u tr ng i h c Thu l i; Phòng t o H Sau H tr ng i h c Thu l i Tên là: Tr ng Công nh H c viên cao h c l p: 19BB Chuyên ngành: Xây d ng cơng trình bi n Mã h c viên: 118605845007 Theo Quy t đ nh s 1775/Q - HTL, c a Hi u tr ng tr ng ih c Thu L i, v vi c giao đ tài lu n v n cán b h ng d n cho h c viên cao h c khoá 19 đ t n m 2011 Ngày 19 tháng 12 n m 2012, đ c nh n đ tài: “Nghiên c u đánh giá tác d ng c a r ng ng p m n t i v n chuy n bùn cát ven b ” d i s h ng d n c a PGS.TS Nghiêm Ti n Lam Tôi xin cam đoan lu n v n k t qu nghiên c u c a riêng tôi, không chép c a N i dung lu n v n có tham kh o s d ng tài li u, thông tin đ c đ ng t i tài li u trang web theo danh m c tài li u tham kh o c a lu n v n Hà N i, ngày tháng n m 2015 Ng Tr i làm đ n ng Công nh M CL C M U 1 Tính c p thi t c a đ tài M c đích c a đ tài 3 Nhi m v ph K t qu đ t đ ng pháp nghiên c u c N i dung lu n v n CH NG I T NG QUAN V KHU V C NGHIÊN C U 1.1 V trí đ a lý đ c m đ a hình 1.1.1 V trí đ a lý 1.1.2 1.2 c m đ a hình c m khí h u, khí t ng 1.2.2 Ch đ m a 10 1.2.3 Gió 12 1.3 c m th y h i v n 14 1.3.1 Th y tri u 14 1.3.2 Ch đ sóng 15 1.4 Các ho t đ ng kinh t - xã h i 18 1.4.1 Dân sinh 18 1.4.2 Kinh t 21 CH LA – NG II HI N TR NG R NG NG P M N T I KHU V C BÀNG I H P 25 2.1 Phân b di n tích r ng ng p m n t i Vi t Nam 25 2.2 Hi n tr ng r ng ng p m n t i khu v c Bàng La – 2.3 K t lu n ch i H p 28 ng 31 CH NG III NGHIÊN C U CH TH Y NG L C VÀ DI N BI N HÌNH THÁI KHU V C BÃI BI N BÀNG LA- I H P 32 3.1 T ng quan v mơ hình Delft-3D 32 3.1.1 Gi i thi u chung v mơ hình Delft-3D 32 3.1.2 H ph ng trình c b n 34 3.2 Thi t l p mơ hình th y l c mơ hình sóng 38 3.3 Hi u ch nh ki m đ nh mơ hình 41 3.3.1 Hi u ch nh ki m đ nh mơ hình th y l c 42 3.3.2 Hi u ch nh ki m đ nh mơ hình sóng 44 3.3 Tính tốn phân tích chi u cao sóng qua r ng ng p m n 55 3.4 Mô ph ng k ch b n tính 60 3.5 nh h ng c a r ng ng p m n t i ch đ v n chuy n bùn cát: 67 3.6 K t lu n ch CH ng 75 NG IV PHÂN TÍCH CÁC Y U T NH H NG N KH N NG GI M SÓNG VÀ V N CHUY N BÙN CÁT T I KHU R NG NG P M N T I B BI N BÀNG LA- I H P 77 4.1 Các y u t nh h ng t i hi u qu gi m sóng c a r ng ng p m n 77 4.2 Các y u t nh h ng t i s v n chuy n bùn cát khu v c r ng ng p m n Bàng La- i H p 79 CH XU T CÁC BI N PHÁP NH M QU N LÝ VÀ PHÁT NG V TRI N DI N TÍCH KHU R NG NG P M N T I B BI N BÀNG LAI H P 82 5.1 Các v n đ quy ho ch phát tri n r ng ng p m n 83 5.2 Nh ng h n ch công tác qu n lý 86 5.3 Các gi i pháp công tác quy ho ch qu n lý r ng ng p m n t i khu v c ven bi n c a thành ph H i Phòng: 88 K T LU N VÀ KI N NGH 90 K t qu đ t đ c lu n v n 90 T n t i ki n ngh 91 TÀI LI U THAM KH O 93 PH L C 95 DANH M C HÌNH V Hình 1-1 B n đ khu v c S n - Ki n Th y [17] Hình 1-2 V trí khu v c nghiên c u Bàng La - i H p [5] .6 Hình 1-3 B n đ khu v c b i t t i c a sông V n Úc [14] Hình 1-4 Nhi t đ trung bình tháng n m t i Hòn Dáu .10 Hình 1-5 T ng l ng m a trung bình tháng nhi u n m (1994-2013) t i Hòn Dáu 11 Hình 1-6 mt ng đ i c a khơng khí đo t i Hịn Dáu 12 Hình 1-7 Hoa gió trung bình nhi u n m (t 1990-2012) t i Hịn Dáu [7] .13 Hình 1-8 M c n c th y tri u t i Hòn Dáu tháng [16] .15 Hình 1-9 Hoa sóng trung bình n m (1956-1985) t i Hịn Dáu 16 Hình 2-1 B n đ phân b r ng ng p m n Vi t Nam [12] 25 Hình 2-2 Các b ph n c a ng p m n n hình [4] 27 Hình 2-3 Chu trình trao đ i ch t h sinh thái r ng ng p m n [26] 28 Hình 2-4 Cây ng p m n t i ven bi n S n - H i Phịng 29 Hình 2-5 D i r ng ng p m n ven bi n t i Bàng La Hình 3-1 L Hình 3-2 i H p 30 i tính khu v c Bàng La .39 a hình Delft-3D 40 Hình 3-3 Các biên tính tốn Delft-3D 40 Hình 3-4 V trí tr m ki m tra tr m KTTV Hòn Dáu 42 Hình 3-5 ng trình m c n c th c đo tính tốn t i Hịn Dáu 43 Hình 3-6 ng trình m c n c th c đo tính tốn t i Hịn Dáu 44 Hình 3-7 Mi n tính tốn t i Bàng La - i H p 52 Hình 3-8 L i tính u ki n đ a hình khu v c Bàng La- i H p 52 Hình 3-9 L i tính bi n đ i đ a hình đáy 55 Hình 3-7 V trí m t c t tính tốn 60 Hình 3-8 Tr ng sóng t i khu v c Bàng La- i H p vào mùa đơng .63 Hình 3-9 Tr ng sóng t i khu v c Bàng La - i H p mùa hè 66 Hình 3-10 S bi n đ i chi u cao sóng theo k ch b n tr Hình 3-11 Di n bi n xói l t i khu v c Bàng La – Hình 3-12 L ng h p 67 i H p n m 68 ng v n chuy n bùn cát t ng c ng qua m t c t n m 69 Hình 3-13.Bi n đ i l ng bùn cát t i v trí m t c t mùa đơng 70 Hình 3-14.Bi n đ i l ng bùn cát t i v trí m t c t mùa đơng 70 Hình 3-15.Bi n đ i l ng bùn cát t i v trí m t c t mùa đơng 71 Hình 3-16.Bi n đ i l ng bùn cát t i v trí m t c t mùa đông 71 Hình 3-17.Bi n đ i l ng bùn cát t i v trí m t c t mùa hè 72 Hình 3-18.Bi n đ i l ng bùn cát t i v trí m t c t mùa hè 73 Hình 3-19.Bi n đ i l ng bùn cát t i v trí m t c t mùa hè 73 Hình 3-20 Di n bi n b i t t i m t c t mùa hè 74 DANH M C B NG BI U B ng 1-1 T n su t gió trung bình nhi u n m (1990-2012) t i Hòn Dáu 13 B ng 1-2 T n su t (%) sóng trung bình nhi u n m t i Hịn Dáu (1956-1985) 17 B ng 1-3 S l ng tàu thuy n đánh b t cá ven b kh i c a S n 21 B ng 3-1 K t qu đánh giá sai s mơ hình 44 B ng 3-2 S li u đ u vào c a mơ hình 53 B ng 3-3 K t qu tính tốn chi u cao sóng t i m t c t .53 B ng 3-4 N ng l ng sóng t i tr m B ch Long V (1960-2009) 56 B ng 3-5 Các k ch b n tính tốn tr ng h p .57 B ng 3-6 Các k ch b n tính tốn tr ng h p .58 B ng 3-7 Các m t c t tính tốn đ i di n 59 B ng 4-1 Các lo i tr m tích RNM khu v c Bàng La – i H p 79 B ng 4-2 T c đ b i t bùn cát theo n m t i khu v c Bàng La – B ng 5-1 Phân b di n tích đ t r ng ng p n i H p 80 c ven bi n [20] 84 DANH M C VI T T T RNM: IUCN: B NN &PTNT: B TNMT: UBND: R ng ng p m n T ch c b o t n Thiên nhiên th gi i B Nông nghi p Phát tri n Nông thôn B Tài nguyên Môi tr ng y ban nhân dân M U Tính c p thi t c a đ tài R ng ng p m n m t nh ng h sinh thái quan tr ng có n ng su t cao nh t t nhiên, r ng ng p m n n i nuôi d ng, c ng cung c p th c n cho nhi u loài đ ng th c v t ven bi n Bên c nh đó, r ng ng p m n cịn có vai trị n đ nh b bi n, b o v đê u t m ch n ch ng l i gió bão c ng nh thiên tai khác Ngoài giá tr to l n vi c b o v vùng c a sông ven bi n, b o v c s h t ng, r ng ng p m n cịn có tác d ng gi đ t phù sa, m r ng di n tích canh tác, gi m sóng qua gi m hi n t tr n đ ng đ t sóng th n ng xói l b bi n Qua m t s Indonesia, Banglades, n cho th y hi u qu gi m sóng t i khu v c có r ng ng p m n sinh s ng phía tr c bãi bi n: t i Indonesia tâm sóng th n r t g n v i đ o Simeuleu, nhiên s ng i thi t m ng r t th p b i s hi n di n c a nh ng khu r ng ng p m n v i m t đ dày đ c, phía đơng nam c a n thi t h i v kinh t c ng nh ng i t i nh ng vùng có r ng ng p m n r m r p Tr c đây, Vi t Nam đ c đánh giá m t nh ng qu c gia có di n tích r ng ng p m n l n, nhiên theo k t qu nghiên c u, đánh giá c a nhà khoa h c hi n di n tích r ng ng p m n t i Vi t Nam b suy gi m nghiêm tr ng t h n 408.000 (n m 1943) xu ng 209.000 (n m 2006), hi n kho ng 155.000 (n m 2013) có xu h ng ti p t c gi m xu ng n a [13] R ng ng p m n Vi t Nam b suy gi m nhi u nguyên nhân khách quan c ng nh ch quan: ch u s c ép t nhu c u s d ng đ t đai ven bi n vào m c đích phát tri n du l ch, phát tri n kinh t ng i dân l y g c i 10.3.4 L p b ng phân b t n su t lý thuy t (B ng 2) đ ng t n su t L p b ng t n su t lý thuy t c a phân b Pearson III v i giá tr thi t k c t (4) b ng hàm =a+GAMMAINV(1-P,c,1/b), ví d J16: =$I$8+GAMMAINV(1-0.01*I16,$I$10,1/$I$9) ng t n su t v quan h gi a c t (3) c t (4) c a b ng nh Hình 15 NG T N SU T PEARSON III DỊNG CH Y N M TR M ABC 600 550 500 L ul ng, Q (m³/s) 450 400 350 300 250 200 150 T n su t v Hình 12: 99.90 99.00 98.00 95.00 90.00 80.00 75.00 70.00 60.00 50.00 40.00 30.00 25.00 20.00 10.00 5.00 2.00 1.00 0.10 100 t, P (%) ng t n su t phân b Pearson III v b ng MS Excel 10.4 Chú ý Giá tr CV tính theo ph ng pháp moments th ng có giá tr thiên nh Theo kinh nghi m, giá tr c n c a kho ng sai s cho phép CV + CV th ng cho đ ng t n su t phù h p v i c l ng CV theo ph ng pháp m kinh nghi m h n Trong đó, CV sai s moments: δ CV = CV + 2CV2 + CS2 − 2CV CS 2n (326) Phân b xác su t log Pearson lo i III c ng th ng đ c ng d ng thu v n, nh t dùng đ v đ ng t n su t cho chu i m c n c v đ ng t n su t log Pearson lo i III, chu i s li u c n ph i đ c bi n đ i log tr c, sau ti n hành tính toán tham s th ng kê nh đ i v i phân b Pearson lo i III Giá tr c a đ ng t n su t cu i đ c chuy n đ i ng c l i b ng hàm m Gi s chu i tính tốn Y, ti n hành chuy n đ i tính 81 tốn v i chu i s li u yi=LN(xi) theo phân b Pearson lo i III, cu i giá tr đ su t đ c chuy n đ i l i yp = EXP(xp) 11 Ph l c 4: TÍNH TỐN T N SU T THEO PHÂN B ng t n GUMBEL 11.1 Gi i thi u Phân b xác su t Gumbel (hay g i phân b xác su t c c tr lo i I (EV1 - Extreme Value type I), phân b xác su t Fisher-Tippett lo i I ho c phân b xác su t log-Weibull) th ng đ c dùng đ mơ hình hố th ng kê đ i l ng c c tr nh dòng ch y l , dòng ch y ki t, v n t c gió l n nh t thiên tai nh đ ng đ t ng t n su t theo phân b Gumbel có th đ c v b ng MS Excel ho c ph n m m phân tích t n su t nh FFC (http://coastal.wru.edu.vn/index.asp?lang=vn&page=ffc2008) 11.1.1 Hàm m t đ xác su t Hàm m t đ xác su t bi u th xác su t xu t hi n giá tr c a đ i l ng ng u nhiên X b ng v i m t giá tr x c th theo lu t phân b xác su t Gumbel nh (327): ⎧ ⎡ ⎛ x − a ⎞⎤ ⎡ ⎛ x − a ⎞⎤ ⎫ f ( x ) = exp ⎢ − ⎜ ⎟ ⎥ exp ⎨− exp ⎢ − ⎜ ⎟⎥ ⎬ b ⎣ ⎝ b ⎠⎦ ⎣ ⎝ b ⎠⎦ ⎭ ⎩ (327) v i a thơng s v trí, b > thông s t l 11.1.2 Hàm phân b t n su t lu tích Hàm phân b t n su t lu tích bi u th xác su t xu t hi n giá tr c a đ i l X nh h n ho c b ng m t giá tr x c th đó: F ( x ) = P { X ≤ x} = ⎧ ⎫ ⎡ ⎛ x − a ⎞⎤ ∫ f ( x ) dx = exp ⎨⎩-exp ⎢⎣− ⎝⎜ b ⎠⎟⎥⎦ ⎭⎬ x ng ng u nhiên (328) −∞ Trong th c t ngành thu l i th ng dùng t n su t v t P (th ng ch đ c g i t t t n su t) xác su t xu t hi n giá tr c a đ i l ng ng u nhiên X l n h n ho c b ng m t giá tr x c th ∞ P = P { X ≥ x} = ∫ f ( x ) dx = − P { X ≤ x} = − F ( x ) (329) x 11.1.3 Liên h v i phân b th ng kê khác Phân b xác su t Gumbel g i phân b xác su t c c tr lo i I (EV1), tr ng h p đ c bi t c a phân b c c tr t ng qt (GEV) v i thơng s hình d ng c = Phân b Gumbel v i thông s v trí a = thơng s t l b =1 đ c g i phân b c c tr chu n 82 Hàm phân b xác su t Gumbel đ c g i phân b xác su t log-Weibull ti m c n v i phân b Weibull c l n N u X bi n tuân theo phân b Gumbel G(0,1) Y bi n tuân theo phân b Weibull W(b,c) X ~ -c·ln(Y/b) N u X bi n tuân theo phân b Gumbel G(a,b) Y bi n tuân theo phân b hàm m E(b) X = a – ln(Y) N u X1 bi n tuân theo phân b Gumbel G(a1,b), X2 bi n tuân theo phân b Gumbel G(a2,b) hi u Y = X1 - X2 bi n tuân theo phân b logistic L(0,b) Bi n X tuân theo phân b Gumbel G(0,1) có liên h v i bi n Y tuân theo phân b Pareto P(a,c) theo Y ~ a{1-exp[-exp(-X)]}1/c có liên h v i bi n Z tuân theo hàm lu th a chu n theo Z ~ exp[-exp(-X/c)] 11.1.4 Xác đ nh thông s theo ph ng pháp moments Quan h gi a thông s c a phân b v i đ c tr ng th ng kê nh sau x = a + 0.57721 ⋅ b CV = πb x (330) (331) CS = 1.139547 (332) b = 0.779 ⋅ x ⋅ CV (333) a = x (1 − 0.450 ⋅ CV ) (334) Do v y 11.1.5 Giá tr c a hàm phân b lý thuy t Tuy n tính hố ph ng trình (328) b ng cách l y logarith v c a (328) nh sau ⎡ ⎛ x − a ⎞⎤ ln F ( x ) = −exp ⎢ − ⎜ ⎟⎥ ⎣ ⎝ b ⎠⎦ (335) Nhân v c a (335) v i -1 logarithm hoá v l n th ⎛ x−a⎞ ln ⎡⎣ − ln F ( x ) ⎤⎦ = − ⎜ ⎟ ⎝ b ⎠ Cu i nh n đ (336) c x = a − b ⋅ ln ⎡⎣ − ln F ( x ) ⎤⎦ (337) (337) quan h n tính gi a x ln[-lnF(x)], d a vào giá tr quan sát c a x t n su t kinh nghi m c a đ xác đ nh h s a, b c a t ng quan n tính 83 N u bi u th qua t n su t v t giá tr xp c a hàm phân b lý thuy t ng v i t n su t P xP = a − b ⋅ ln ⎡⎣ − ln (1 − P ) ⎤⎦ (338) 11.2 Tính tốn hàm phân b Gumbel b ng MS Excel T quan h n tính (338), thơng s c a phân b Gumbell có th đ c xác đ nh b ng ph ng pháp t ng quan gi a x ln[-ln(1-P)], v i b h s góc c a quan h t ng quan a giao m c a đ ng th ng t ng quan c t tr c tung Vi c xác đ nh h s h i quy c a quan h t ng quan có th ti n hành b ng MS Excel cho chu i s li u X g m có N s (x1, x2, …, xN) v i b c nh sau: B ng 8: B ng t n su t kinh nghi m Th h ng Chu i s gi m d n xi T n su t kinh nghi m Pi = i/(N+1) Gi m bi n ln(-ln(1-Pi)) (1) (2) (3) (4) x1 P1 = 1/(N+1) ln(-ln(1-P1)) x2 P2 = 2/(N+1) ln(-ln(1-P2)) … … … … i xi Pi = i/(N+1) ln(-ln(1-Pi)) … … … … N xN PN = N/(N+1) ln(-ln(1-PN)) 11.2.1 L p b ng phân b t n su t th c nghi m (B ng 1) S p x p chu i s li u xi theo th t gi m d n n vào c t c a b ng tính tốn Trong Excel, ch n c t s li u t hàng đ n hàng N, sau ch n trình đ n Data Sort Ch n c t đ nh s p x p Sort by h ng s p x p Descending, sau b m nút OK C t th h ng i c a giá tr chu i s li u xi theo th t nh d n n c t t đ ng Excel, nh p s vào hàng đ u tiên ch n ô đ u tiên đó, sau ch n trình đ n Edit Fill Series Ch n Series in h ng n Columns, ch n lo i chu i Type Linear, Step value 1, Stop value giá tr c a N, sau b m nút OK Tính t n su t kinh nghi m Pi = i/(N+1) c t 84 Tính tốn LN(-LN(1-Pi)) c t 11.2.2 Tính đ c tr ng th ng kê c a chu i s theo ph ng pháp moments: Tính tốn đ c tr ng th ng kê Giá tr đ dài chu i N = COUNT(X) v i đ i s X chu i s li u nh p vào Giá tr trung bình c a chu i s x =AVERAGE(X) H s phân tán CV = STDEV(X)/ x H s thiên l ch CS = SKEW(X) 11.2.3 Tính đ c tr ng th ng kê c a chu i s theo ph ng pháp đ th : Có th xác đ nh thơng s theo ph ng pháp đ th theo cách Cách 1: V đ ng h i quy V đ th quan h gi a c t c t Ch n c t c t 4, ch n trình đ n Insert Chart Ch n lo i đ th XY (Scatter), ch n Chart sub-type ch m m theo m c đ nh Chú ý s a l i tên c t đ c t giá tr tr c hoành c t giá tr tr c tung c a đ ng quan h Xác đ nh thông s c a quan h Ch n m quan h đ th v a v , ch n trình đ n Chart Add Trendline Ch n d ng quan h Trend/Regression type Linear, ánh d u m c Display equation on chart Display R-squared value on chart Options, cu i b m phím OK Thơng s t l b đ o d u c a đ d c đ ng t ng quan so v i tr c hồnh Giá tr c a thơng s v trí a tung đ c a đ ng th ng t ng quan c t tr c tung Các thông s h s t ng quan có th xem ph ng trình h i quy Cách 2: S d ng hàm c a MS Excel (không c n v đ ng h i quy): Thông s t l b tính theo cơng th c b = -1*SLOPE(c t_2,c t_4) Thơng s v trí a tính theo công th c a = INTERCEPT(c t_2,c t_4) H s t ng quan tính theo cơng th c R = CORREL(c t_2,c t_4) 11.2.4 L p b ng phân b t n su t lý thuy t (B ng 2) C t (1): Th t c a giá tr tính tốn b ng C t (2): Cho t n su t c n tính tốn (t n su t v t) P C t (3): Th i k l p l i tính theo n m, xác đ nh theo cơng th c T = 1/P C t (4): Giá tr thi t k t Gumbel nh (338) ng ng v i t n su t c t (2) tính tốn theo phân b 85 11.2.5 V đ ng t n su t V đ th m (XY Scatter) quan h gi a P giá tr quan tr c c t (4) (2) c a b ng phân b t n su t th c nghi m (B ng 1) d i d ng m ch m B sung thêm đ th (XY Scatter) quan h gi a P giá tr thi t k c t (3) (4) c a b ng phân b t n su t lý thuy t (B ng 2) d i d ng đ ng n i li n nét 11.3 Ví d tính tốn Xác đ nh thơng s v đ ng t n su t theo phân b Gumbel cho chu i s li u v n t c gió l n nh t hàng n m đ c s p x p gi m d n nh c t (2) B ng 1, Hình 13 Hình 13: B ng tính t n su t theo phân b Gumbel 11.3.1 Tính thơng s th ng kê theo ph Ô C7: ng pháp moments dài chu i s (N) =COUNT(B16:B30) 86 Ơ C8: Tr trung bình ( x ) =AVERAGE(B16:B30) Ô C9: H s phân tán tính theo ph Ơ C10: H s thiên l ch tính theo ph ng pháp moments (CV) =STDEV(B16:B30)/C8 ng pháp moments (CS) =SKEW(B16:B30) Ơ C11: Thơng s t l tính theo ph ng pháp moments (b) =C9*C8*0.7796968 10 Ơ C12: Thơng s t l tính theo ph ng pháp moments (a) =C8*(1-C9*0.45) 11.3.2 Tính b ng t n su t kinh nghi m Tính t n su t kinh nghi m Pi = i/(N+1) c t 3, ví d C16: =100*A16/($C$7+1) Tính tốn LN(-LN(1-Pi)) c t 4, ví d D16: =LN(-LN(1-0.01*C16)) 11.3.3 Tính thơng s th ng kê theo ph Ô H7: H s t ng quan c a đ ng pháp đ th ng h i quy (R) =CORREL(D16:D30,B16:B30) Ơ H8: Tr s trung bình =C8 Ơ H11: Thơng s t l tính theo ph =-SLOPE(B16:B30,D16:D30) ng pháp đ th (b) Ơ H12: Thơng s t l tính theo ph ng pháp đ th (a) =INTERCEPT(B16:B30,D16:D30) Ơ H9: H s phân tán tính theo ph ng pháp đ th (CV) =H11/(H8*0.7796968) Ô H10: H s thiên l ch c a phân b lý thuy t (CS) =1.139547 10 V đ th m (XY Scatter) quan h gi a X Y c t (4) (2) c a B ng T o đ ng h i quy, hi n ph ng trình h i quy h s t ng quan c a quan h Ki m tra l i thông s c a phân b Gumbel theo công th c (337) 11.3.4 L p b ng phân b t n su t lý thuy t (B ng 2) đ ng t n su t L p b ng t n su t lý thuy t c a phân b Gumbel v i ciá tr thi t k c t (4) tính theo nh (338), ví d I16: =$H$12-$H$11*LN(-LN(1-0.01*H16)) ng t n su t v quan h gi a c t (3) c t (4) c a b ng nh Hình 15 87 Xác đ nh thơng s phân b Gumbel 50 ⎧ ⎡ ⎛ x − a ⎞⎤ ⎫ F ( x ) = P { X ≤ x} = exp ⎨-exp ⎢ − ⎜ ⎟⎥ ⎬ ⎣ ⎝ b ⎠⎦ ⎭ ⎩ 45 40 V (m/s) 35 30 25 20 y = -7.4213x + 25.194 15 R = 0.9519 10 -3 -2 -1 ln(-ln(1-P)) Hình 14: ng th ng h i quy NG T N SU T GUMBEL C A V N T C GIÓ L N NH T TR M ABC 60 40 30 20 10 T n su t v Hình 15: 90.00 95.00 99.00 80.00 70.00 60.00 50.00 33.33 20.00 10.00 6.67 5.00 4.00 3.33 2.50 2.00 1.67 1.00 1.05 1.11 1.18 1.25 1.33 1.43 V n t c gió, Vmax (m/s) 50 t, P (%) ng t n su t phân b Gumbel v b ng MS Excel 88 12 Ph l c 5: TÍNH TOÁN T N SU T THEO PHÂN B WEIBULL 12.1 Gi i thi u Phân b xác su t Weibull (hay g i phân b xác su t Rosin-Rammler) m t d ng th ng dùng đ mô t th ng kê s xu t hi n c a đ i l ng c c tr khí t ng, thu v n d báo th i ti t nh dòng ch y l , sóng, gió l n nh t Ngồi phân b c ng hay đ c dùng phân tích xác su t s ng sót ho c phá hu lý thuy t đ tin c y, dùng lý thuy t c c tr ; bi u di n th i gian s n xu t phân ph i cơng nghi p; s phân tán tín hi u radar s suy gi m tín hi u liên l c không dây ng t n su t theo phân b Weibull có th đ c v b ng MS Excel ho c ph n m m phân tích t n su t nh FFC (http://coastal.wru.edu.vn/index.asp?lang=vn&page=ffc2008) 12.1.1 Hàm m t đ xác su t Hàm m t đ xác su t bi u th xác su t xu t hi n giá tr c a đ i l ng ng u nhiên X b ng v i m t giá tr x c th theo lu t phân b xác su t Weibull nh (339): c⎛ x−a⎞ f ( x) = ⎜ ⎟ b⎝ b ⎠ c −1 ⎡ ⎛ x − a ⎞c ⎤ exp ⎢ − ⎜ ⎟ ⎥ ⎣⎢ ⎝ b ⎠ ⎦⎥ (339) v i a thông s v trí, b > thơng s t l , c > thơng s hình d ng 12.1.2 Hàm phân b t n su t lu tích Hàm phân b t n su t lu tích bi u th xác su t xu t hi n giá tr c a đ i l X nh h n ho c b ng m t giá tr x c th đó: F ( x ) = P { X ≤ x} = x ∫ −∞ ⎡ ⎛ x − a ⎞c ⎤ f ( x ) dx = − exp ⎢ − ⎜ ⎟ ⎥ ⎢⎣ ⎝ b ⎠ ⎥⎦ ng ng u nhiên (340) Trong th c t ngành thu l i th ng dùng t n su t v t P (th ng ch đ c g i t t t n su t) xác su t xu t hi n giá tr c a đ i l ng ng u nhiên X l n h n ho c b ng m t giá tr x c th ∞ P = P { X ≥ x} = ∫ f ( x ) dx = − P { X ≤ x} = − F ( x ) (341) x 12.1.3 Liên h v i phân b th ng kê khác Hàm phân b xác su t Weibull hàm ng c c a phân b xác su t c c tr t ng quát (GEV) v i thơng s v trí a – b, thơng s t l b/c thơng s hình d ng 1/c (Hosking, 1986) Trong tr ng h p thơng s hình d ng c = 1, phân b Weibull tr thành phân b hàm m v i tr bình quân b Trong tr ng h p thơng s hình d ng c = 2, phân b Weibull tr thành phân b Rayleigh 89 Bi n X tuân theo hàm phân b xác su t Weibull W(b,c) có liên h v i bi n Y tuân theo hàm phân b c c tr chu n G(0,1) (phân b Gumbel v i a = b = 1) theo Y ~ -c·ln(X/b) 12.1.4 Xác đ nh thông s theo ph ng pháp moments Quan h gi a thông s c a phân b v i đ c tr ng th ng kê nh sau CV = ⎛ 1⎞ x = a + b iΓ ⎜ + ⎟ ⎝ c⎠ (342) b ⎛ 2⎞ ⎛ 1⎞ Γ ⎜1 + ⎟ − Γ ⎜1 + ⎟ x ⎝ c⎠ ⎝ c⎠ (343) ⎛ 1⎞ ⎛ 1⎞ ⎛ 2⎞ ⎛ 3⎞ 2Γ3 ⎜1 + ⎟ − 3Γ ⎜1 + ⎟ Γ ⎜1 + ⎟ + Γ ⎜ + ⎟ ⎝ c⎠ ⎝ c⎠ ⎝ c⎠ ⎝ c⎠ CS = ⎞⎤ ⎡ ⎛ 2⎞ 2⎛ ⎢Γ ⎜1 + c ⎟ − Γ ⎜1 + c ⎟ ⎥ ⎠ ⎝ ⎠⎦ ⎣ ⎝ (344) xác đ nh thông s c a phân b xác su t d a vào đ c tr ng th ng kê theo ph ng pháp moments, gi i ph ng trình (344) đ xác đ nh thơng s hình d ng c Ti p theo, thông s t l b đ c xác đ nh t (343) Cu i xác đ nh thơng s v trí a t (342) 12.1.5 Giá tr c a hàm phân b lý thuy t Tuy n tính hố ph ng trình (340) b ng cách l y logarith v c a (340) nh sau ⎛ x−a⎞ ln ⎡⎣1 − F ( x ) ⎤⎦ = − ⎜ ⎟ ⎝ b ⎠ c (345) Nhân v c a (345) v i -1 logarithm hoá v l n th ⎛ x−a⎞ ln − ln ⎡⎣1 − F ( x ) ⎤⎦ = c ln ⎜ ⎟ ⎝ b ⎠ { Cu i nh n đ } (346) c { } ln ( x − a ) = ln − ln ⎡⎣1 − F ( x ) ⎤⎦ + ln b c (347) (347) quan h n tính gi a ln(x-a) ln{-ln[1-F(x)]}, d a vào giá tr quan sát c a x t n su t kinh nghi m c a đ xác đ nh h s b, c c a t ng quan n tính N u bi u th qua t n su t v t ln ( x − a ) = ln {− ln P} + ln b c Giá tr x ng v i t n su t v tPđ (348) c tính d a vào (348) 90 N u bi u th qua t n su t v t giá tr xp c a hàm phân b lý thuy t ng v i t n su t P ⎧1 ⎫ x p = a + exp ⎨ ln [ − ln P ] + ln b ⎬ ⎩c ⎭ (349) 12.2 Tính tốn hàm phân b Weibull b ng MS Excel T quan h n tính (348), thơng s c a phân b Weibull có th đ c xác đ nh b ph ng pháp t ng quan gi a ln(x - a) ln(-lnP), v i 1/c h s góc c a quan h t quan lnb giao m c a đ ng th ng t ng quan c t tr c tung Vi c xác đ nh h h i quy c a quan h có th ti n hành b ng MS Excel cho chu i s li u X g m có N (x1, x2, …, xN) v i b c nh sau: ng ng s s B ng 9: B ng t n su t kinh nghi m Th h ng Chu i s gi m d n xi T n su t kinh nghi m Pi = i/(N+1) Gi m bi n LN(-LN(Pi)) Gi m bi n LN(xi – a) (1) (2) (3) (4) (5) x1 P1 = 1/(N+1) LN(-LN(P1)) LN(x1 – a) x2 P2 = 2/(N+1) LN(-LN(P2)) LN(x2 – a) … … … … … i xi Pi = i/(N+1) LN(-LN(Pi)) LN(xi – a) … … … … … N xN PN = N/(N+1) LN(-LN(PN)) LN(xN – a) 12.2.1 L p b ng phân b t n su t th c nghi m (B ng 1) S p x p chu i s li u xi theo th t gi m d n n vào c t (2) c a b ng tính tốn Trong Excel, ch n c t s li u t hàng đ n hàng N, sau ch n trình đ n Data Sort Ch n c t đ nh s p x p Sort by h ng s p x p Descending, sau b m nút OK C t th h ng i c a giá tr chu i s li u xi theo th t nh d n n c t t đ ng Excel, nh p s vào hàng đ u tiên ch n ô đ u tiên đó, sau ch n trình đ n Edit Fill Series Ch n Series in h ng n Columns, ch n lo i chu i Type Linear, Step value 1, Stop value giá tr c a N, sau b m nút OK Tính t n su t kinh nghi m Pi = i/(N+1) c t (3) 91 Gi thi t giá tr c a thông s v trí a = Tính tốn LN(-LN(Pi)) c t (4) Tính tốn LN(xi – a) c t (5) 12.2.2 Tính đ c tr ng th ng kê c a chu i s theo ph ng pháp moments: Tính tốn đ c tr ng th ng kê Giá tr đ dài chu i N = COUNT(X) v i đ i s X chu i s li u nh p vào 10 Giá tr trung bình c a chu i s x =AVERAGE(X) 11 H s phân tán CV = STDEV(X)/ x 12 H s thiên l ch CS = SKEW(X) 12.2.3 Tính đ c tr ng th ng kê c a chu i s theo ph ng pháp đ th : Có th xác đ nh thơng s theo ph ng pháp đ th theo cách Cách 1: V đ ng h i quy V đ th quan h gi a c t (4) c t (5) Ch n c t (4) c t (5), ch n trình đ n Insert Chart Ch n lo i đ th XY (Scatter), ch n Chart sub-type ch m m theo m c đ nh Xác đ nh thông s c a quan h Ch n m quan h đ th v a v , ch n trình đ n Chart Add Trendline Ch n d ng quan h Trend/Regression type Linear, ánh d u m c Display equation on chart Display R-squared value on chart Options, cu i b m phím OK Thơng s hình d ng c ngh ch đ o c a đ d c đ ng t ng quan so v i tr c hồnh Giá tr logarithm c a thơng s t l lnb tung đ c a đ ng th ng t ng quan c t tr c tung Các thông s h s t ng quan có th nh n đ c t ph ng trình h i quy Cách 2: S d ng hàm c a MS Excel (không c n v đ ng h i quy): Thơng s hình d ng c tính theo cơng th c c = 1/SLOPE(c t_5,c t_4) Thông s t l b tính theo cơng th c b = EXP(INTERCEPT(c t_5,c t_4)) H s t ng quan tính theo công th c R = CORREL(c t_5,c t_4) Cho thơng s v trí a giá tr khác đ nh n đ c h s t ng quan R l n nh t C ng có th xác đ nh thông s a m t cách t đ ng n u b n cài đ t Solver kèm theo Excel nh sau: Ch n trình đ n Tools Solver Ch n Set Target Cell ô ch a bi u th c tính R By Changing Cells ô ch a thông s v trí a Ch n lo i tốn Max Equal To B m Solve đ Excel t đ ng tìm giá tr c a a cho R l n nh t T thông s a, b c v a tính, có th tính l i đ c tr ng th ng kê theo công th c (342), (343) (344) 12.2.4 L p b ng phân b t n su t lý thuy t (B ng 2) C t (1): Th t c a giá tr tính tốn b ng 92 10 C t (2): Cho t n su t c n tính tốn (t n su t v t) P 11 C t (3): Th i k l p l i tính theo n m, xác đ nh theo công th c T = 1/P 12 C t (4): Giá tr thi t k t Weibull nh (349) 12.2.5 V đ ng ng v i t n su t c t (2) tính tốn theo phân b ng t n su t V đ th m (XY Scatter) quan h gi a P giá tr quan tr c c t (3) (2) c a b ng phân b t n su t th c nghi m (B ng 1) d i d ng m ch m B sung thêm đ th (XY Scatter) quan h gi a P giá tr thi t k c t (3) (4) c a b ng phân b t n su t lý thuy t (B ng 2) d i d ng đ ng n i li n nét 12.3 Ví d tính tốn Xác đ nh thơng s v đ ng t n su t theo phân b Weibull cho chu i s li u v n t c gió l n nh t hàng n m đ c s p x p gi m d n nh c t (2) B ng 1, Hình 13 Các b c tính tốn thơng s v đ ng t n su t theo phân b Weibull nh sau 12.3.1 Tính thơng s th ng kê theo ph 11 Ô C7: ng pháp moments dài chu i s (N) =COUNT(B16:B30) 12 Ơ C8: Tr trung bình ( x ) =AVERAGE(B16:B30) 13 Ơ C9: H s phân tán tính theo ph 14 Ô C10: H s thiên l ch tính theo ph ng pháp moments (CV) =STDEV(B16:B30)/C8 ng pháp moments (CS) =SKEW(B16:B30) 12.3.2 Tính b ng t n su t kinh nghi m Tính t n su t kinh nghi m Pi = i/(N+1) c t 3, ví d C16: =100*A16/($C$7+1) Tính tốn LN(-LN(Pi)) c t 4, ví d D16: =LN(-LN(0.01*C16)) Tính tốn LN(V-a) c t 5, ví d E16: =LN(B16-$I$10) 12.3.3 Tính thơng s th ng kê theo ph 11 Ô H7: H s t ng quan c a đ ng pháp đ th ng h i quy (R) =CORREL(D16:D30,E16:E30) 12 Ơ H8: Thơng s hình d ng (c) =1/SLOPE(E16:E30,D16:D30) 13 Ơ H9: Thơng s t l (b) =EXP(INTERCEPT(E16:E30,D16:D30)) 14 V đ th m (XY Scatter) quan h gi a X Y c t (4) (5) c a B ng T o đ ng h i quy, hi n ph ng trình h i quy h s t ng quan c a quan h Ki m tra l i thông s c a phân b Weibull theo cơng th c (348) 93 Hình 16: B ng tính t n su t theo phân b Weibull 12.3.4 L p b ng phân b t n su t lý thuy t (B ng 2) đ ng t n su t L p b ng t n su t lý thuy t c a phân b Weibull v i ciá tr thi t k c t (4) tính theo nh (349), ví d J16: =$I$10+EXP(LN(-LN(0.01*I16))/$I$8+LN($I$9)) ng t n su t v quan h gi a c t (3) c t (4) c a b ng nh Hình 15 94 Xác đ nh thơng s phân b Weibull ⎡ ⎛ x − a ⎞c ⎤ F ( x ) = P { X ≤ x} = − exp ⎢ − ⎜ ⎟ ⎥ ⎣⎢ ⎝ b ⎠ ⎦⎥ 4.5 Ln(V-a) y = 0.2626x + 3.465 R = 0.954 3.5 2.5 -4 -3 -2 -1 Ln(-Ln(P)) Hình 17: ng th ng h i quy NG T N SU T WEIBULL C A T C GIÓ L N NH T TR M ABC 50 45 35 30 25 20 15 T n su t v Hình 18: 90.00 95.00 99.00 80.00 70.00 60.00 50.00 33.33 20.00 10.00 6.67 5.00 4.00 3.33 2.50 2.00 1.67 10 1.00 1.05 1.11 1.18 1.25 1.33 1.43 V n t c gió, Vmax (m/s) 40 t, P (%) ng t n su t phân b Weibull v b ng MS Excel 95

Ngày đăng: 14/08/2016, 10:00

Từ khóa liên quan

Tài liệu cùng người dùng

  • Đang cập nhật ...

Tài liệu liên quan