Mô phỏng Lưu lượng dòng chảy hàng tháng với mô hình Thomas-Fiering và mô hình Gar(1)-Fragments

Tóm tắt

Hầu hết các quá trình ngẫu nhiên trong thực tế đều có độ lệch và phụ thuộc, để giải quyết các bài toán này thì áp dụng mô hình hồi quy gamma bậc 1[4] là rất hiệu quả; đặc biệt trong việc nghiên cứu lưu lượng dòng chảy trong lãnh vực thuỷ văn ngẫu nhiên. Trong bài báo này trình bày các nghiên cứu ứng dụng mô hình Gar(1) để mô phỏng lưu lượng dòng chảy hàng tháng. Để đạt được mục đích này, chúng tôi nghiên cứu mô hình Thomas-Fierring và đề xuất mô hình Gar(1) –Fragments. Từ số liệu quan trắc lưu lượng dòng chảy hàng tháng tại 02 trạm đo thuỷ văn và bằng kỹ thuật mô phỏng trên máy tính để sinh ra chuỗi số liệu hàng tháng cho 1000 năm; kết quả cho thấy mô hình Gar(1)-Fragments có thời gian xử lý trên máy tính nhanh hơn và bảo toàn tốt các tham số thống kê hàng tháng: Giá trị trung bình và độ lệch tiêu chuẩn của chuỗi lưu lượng lịch sử, Hơn nữa mô hình Gar(1)-Fragments bảo toàn các tham số thống kê hàng năm tốt hơn mô hình Thomas-Fiering.