Mô phỏng Lưu lượng dòng chảy hàng tháng với mô hình FGar(1) và mô hình MGar(1)

Tóm tắt

Mô phỏng là phương pháp được sử dụng phổ biến để nghiên cứu các quá trình ngẫu nhiên. Hầu hết các quá trình ngẫu nhiên trong thực tế đều có độ lệch và phụ thuộc[5]. Để mô phỏng các chuỗi này, mô hình Gar(1) có thể được áp dụng rất hiệu quả; đặc biệt trong việc nghiên cứu dòng chảy trong Thuỷ văn ngẫu nhiên. Bài báo này trình bày việc nghiên cứu mô hình Gar(1) để mô phỏng lưu lượng hàng tháng. Để đạt được mục đích này, chúng tôi nghiên cứu mô hình Gar(1) và đề xuất mô hình Gar(1)-Fragments gọi là FGar(1) và mô hình Gar(1) áp dụng để phát sinh chuỗi số liệu hàng tháng gọi là mô hình MGar(1). Từ số liệu quan trắc dòng chảy hàng tháng tại 02 trạm thuỷ văn và từ chuỗi số liệu hàng tháng có chiều dài 1000 năm được phát sinh bằng kỹ thuật mô phỏng theo mỗi mô hình FGar(1) và mô hình MGar(1), ta thấy rằng các tham số quan trong của chuỗi lịch sử được bảo toàn rất tốt bởi các mô hình này, đặc biệt giá trị trung bình và độ lệch tiêu chuẩn.