2. Features 2.1. Runoff analysis mo

2. Features
2.1. Runoff analysis model
2.1.1. Public Works Research Institute Distributed Hydrological Model
So far, three versions of the PWRI Distributed Hydrological Model (ver.1 to ver.3) have been
developed with specifications as follow:
Ver1: configured as three tanks or more connected vertically (Table 2.1.1, Figure 2.1.1)
Ver2: configured as two tanks connected vertically
Ver3: considering evaporation and transpiration for low outflow calculation.


IFAS uses PWRI Distributed Hydrological Model as the runoff simulation engine with the features
listed below:
(1) The outflow from each cell is calculated by non-linear relationships based on the tank model philosophy. The non-linear relationships are not a complete Black Box or system in which only inputs and outputs are viewed but are also based on Manning and hyperbolic approximations.
(2) Parameters can roughly be estimated by using grid-based global data sets on topography, soil, geology, land use etc.
(3) Storage function runoff model enhances floods reproducibility by modifying saturation rainfall for each flood event. However, it is difficult to forecast saturation rainfall before the flood. PWRI -DHM adopts a nonlinear 2 or 3 layer tanks structure. This can solve the problem to modify the parameters for each flood event. As a result, this model doesn't


2

need to estimate saturation rainfall of future flood events and this is best used as flood
forecasting model.
(4) If actual flood event is reproduced by storage function method, its reproducibility of floods is not enough in medium/small size floods in general. This is because storage function method is non-linearly 1 layer tank model and it is difficult to reproduce both heavy and medium/small size floods by same parameters since the characteristics of runoff phenomenon is different from each other. In PWRI Distributed hydrological Model enhances its reproducibility to medium/small size floods by adopting nonlinear 2 or 3 layer tanks structure.
(5) For numerical calculation, PWRI DHM does not use the convergence calculation to solve the differential equation. It uses approximation functions to solve the time integral equation. For this reason, the system can conduct numerical calculations smoothly and to realize for real-time operation.
(6) To calculate discharge in the river course tank, PWRI DHM solves Kinematic Wave equation. Moreover, PWRI-DHM Ver2 adopts 2 layer tanks vertically.
The concept is shown as follows;

Kết quả (Việt) 1:

2. tính năng 2.1. dòng chảy phân tích mô hình 2.1.1. công trình viện nghiên cứu phân phối mô hình thuỷ văn Đến nay, ba phiên bản của PWRI phân phối thuỷ văn mô hình (ver.1-ver.3) đã phát triển chi tiết kỹ thuật như làm theo: Ver1: đặt cấu hình là xe tăng ba hoặc nhiều hơn kết nối theo chiều dọc (bảng 2.1.1, con số 2.1.1) Ver2: đặt cấu hình là xe tăng hai kết nối theo chiều dọc Ver3: xem xét bay hơi và tiếng cho tính toán dòng chảy thấp. IFAS sử dụng PWRI mô hình phân phối thuỷ văn như là động cơ mô phỏng dòng chảy với các tính năng liệt kê dưới đây: (1) dòng chảy từ mỗi tế bào được tính bằng phi tuyến mối quan hệ dựa trên triết lý mô hình xe tăng. Các mối quan hệ phi tuyến tính không phải là một hoàn thành hộp đen hoặc hệ thống trong đó chỉ đầu vào và đầu ra được xem nhưng cũng dựa trên Manning và hyperbol xấp xỉ. (2) tham số khoảng có thể được ước tính bằng cách sử dụng dựa trên mạng lưới toàn cầu dữ liệu bộ trên địa hình đất, địa chất, sử dụng vv đất. (3) mô hình dòng chảy lí chức năng tăng cường lũ lụt reproducibility bằng cách thay đổi lượng mưa bão hòa cho mỗi sự kiện lũ lụt. Tuy nhiên, rất khó để dự báo bão hòa lượng mưa trước khi lũ lụt. PWRI - DHM thông qua một phi tuyến 2 hoặc 3 lớp xe tăng cấu trúc. Điều này có thể giải quyết vấn đề để sửa đổi các thông số cho mỗi sự kiện lũ lụt. Do đó, mô hình này không 2 cần phải ước lượng mưa bão hòa của sự kiện trong tương lai lũ lụt và điều này tốt nhất được sử dụng như lũ lụt Mô hình dự báo. (4) nếu sự kiện thực tế lũ lụt sao chép bởi lí chức năng phương pháp, reproducibility lũ lụt là không đủ trong lũ lụt kích thước trung bình/nhỏ nói chung. Điều này là bởi vì lí chức năng phương pháp phòng không linearly 1 lớp xe tăng mô hình và nó là khó khăn để tái sản xuất cả lũ lụt nặng và phương tiện truyền thông/nhỏ kích thước của cùng một số thông số, kể từ khi các đặc tính của dòng chảy hiện tượng là khác nhau từ mỗi khác. Trong PWRI phân phối thuỷ văn mô hình nâng cao của nó reproducibility với kích thước trung bình/nhỏ lũ lụt bằng việc áp dụng phi tuyến 2 hoặc 3 lớp xe tăng cấu trúc. (5) đối với các tính toán số, PWRI DHM không sử dụng tính toán hội tụ để giải quyết phương trình vi phân. Nó sử dụng chức năng xấp xỉ để giải quyết các phương trình tích phân của thời gian. Vì lý do này, Hệ thống có thể thực hiện tính toán số trơn tru và để nhận ra cho thời gian thực hoạt động. (6) để tính toán xả trong khóa học sông hồ, PWRI DHM giải quyết các phương trình động sóng. Hơn nữa, PWRI-DHM Ver2 thông qua 2 lớp xe tăng theo chiều dọc. Khái niệm Hiển thị như sau;

Kết quả (Việt) 2:

2. Đặc điểm
2.1. Dòng chảy phân tích mô hình
2.1.1. Công trình Viện nghiên cứu công Distributed thủy văn mẫu
Cho đến nay, ba phiên bản của mô hình thủy văn PWRI phân tán (Ver.1 để Ver.3) đã được
phát triển với thông số kỹ thuật như sau:
ver1: cấu hình như ba chiếc xe tăng hay nhiều theo chiều dọc (Bảng 2.1.1 , Hình 2.1.1)
Ver2: cấu hình như hai xe tăng kết nối theo chiều dọc
Ver3:. xem xét sự bốc hơi và thoát hơi để tính dòng chảy thấp IFAS sử dụng PWRI phân phối thủy văn mẫu như các công cụ mô phỏng dòng chảy với các tính năng được liệt kê dưới đây: (1) Các dòng chảy từ mỗi tế bào được tính bằng các mối quan hệ phi tuyến dựa trên triết lý mô hình xe tăng. Các mối quan hệ phi tuyến tính không phải là một chiếc hộp đen hoàn toàn hay hệ thống trong đó chỉ có đầu vào và đầu ra được xem, nhưng cũng dựa trên Manning và xấp xỉ hyperbolic. (2) Các thông số gần như có thể được ước tính bằng cách sử dụng lưới điện dựa trên bộ dữ liệu toàn cầu về địa hình, đất, địa chất, sử dụng đất vv (3) mô hình Chức năng lưu trữ tăng cường dòng chảy lũ lặp lại bằng cách thay đổi lượng mưa bão hòa đối với mỗi sự kiện lũ. Tuy nhiên, rất khó để dự báo mưa bão hòa trước khi lũ lụt. PWRI -DHM thông qua 2 hoặc 3 lớp xe tăng cấu trúc phi tuyến. Điều này có thể giải quyết vấn đề để sửa đổi các thông số cho mỗi sự kiện lũ. Kết quả là, model này lại không 2 cần phải ước tính bão hòa của các sự kiện mưa lũ trong tương lai và điều này tốt nhất là sử dụng như lũ mô hình dự báo. (4) Nếu sự kiện lũ thực tế được tái tạo bằng phương pháp chức năng lưu trữ, tái lặp của lũ lụt là không đủ ở trung bình / nhỏ lũ lụt quy mô nói chung. Điều này là bởi vì phương pháp chức năng lưu trữ là phi tuyến tính 1 lớp mô hình xe tăng và rất khó để tái sản xuất cả hai nặng và trung bình / trận lũ nhỏ kích thước bằng cùng một thông số từ các đặc điểm của hiện tượng dòng chảy khác nhau. Trong PWRI phân phối thủy văn mẫu tăng cường khả năng tái của nó đến trung bình / nhỏ lụt kích thước bằng cách áp phi tuyến 2 hoặc 3 lớp xe tăng cấu trúc. (5) Đối với tính toán số, PWRI DHM không sử dụng các tính hội tụ để giải quyết các phương trình vi phân. Nó sử dụng các chức năng xấp xỉ để giải quyết các phương trình tích thời gian. Vì lý do này, hệ thống có thể thực hiện các phép tính số học thông suốt và để nhận ra cho hoạt động thời gian thực. (6) Để tính toán xả trong bồn chứa nhiên sông, PWRI DHM giải quyết phương trình động học Wave. Hơn nữa, PWRI-DHM Ver2 thông qua 2 bể lớp theo chiều dọc. Khái niệm này được thể hiện như sau;