Bài giảng Mô hình hóa hệ thông tài nguyên nước

Nội dung text: Bài giảng Mô hình hóa hệ thông tài nguyên nước

1. Mô hình hóa hệ thống TNN: Ứng dụng trong bài toán quy hoạch và quản lý LOGO
2. Nội dung LOGO 1 Khái niệm 2 Hệ thống hỗ trợ ra quyết định 3 Mô hình toán học trong PTHTTNN 4 Phương pháp mô hình: Tối ưu & Mô phỏng
3. Mô hình hệ thống TNN – Khái niệm LOGO Ví dụ về tiếp cận mô hình hệ thống TNN
4. Mô hình hệ thống TNN – Khái niệm LOGO Vai trò của mô hình toán học trong phân tích hệ thống ❖ Bài toán thiết kế/ mô phỏng: Tối đa những đầu ra mong muốn và tối thiểu những đầu ra không mong muốn thông qua những đầu vào có khả năng kiểm soát hoặc kiểm soát một phần Đầu vào Đầu ra Có khả năng kiểm soát Mong muốn Kiểm soát một phần Hệ thống Trung lập Không có khả năng kiểm soát Không mong muốn Phản hồi
5. Mô hình hệ thống TNN – Khái niệm LOGO Vai trò của mô hình toán học trong phân tích hệ thống Phương pháp mô hình toán là phù hợp nhất cho bài toán quy hoạch và QLTNN khi: 1. Mục tiêu quy hoạch và quản lý được định nghĩa một cách rõ ràng hợp lý 2. Có nhiều phương án thay thế khác nhau mà có thể thỏa mãn được mục tiêu xác định, và lựa chọn phương án tốt nhất là chưa chắc chắn 3. Hệ thống TNN và những mục tiêu của nó có thể miêu tả được bởi các phương trình toán học 4. Những thông tin cần thiết như những tác động thủy văn, kinh tế, môi trường và sinh thái gây ra từ bất cứ quyết định nào có thể được ước tính tốt hơn thông qua sử dụng mô hình 5. Những thông số của những mô hình có khả năng ước tính từ dữ liệu thu được trong thực tế.
6. Hệ thống hỗ trợ ra quyết định – Decision Support System (DSS) LOGO ❖ Trước khi ra quyết định nhà quy hoạch và quản lý phải xem xét sự quan tâm và mục đích của đông đảo những người có liên quan (stakeholders) ❖ Quá trình quy hoạch, quản lý và ra quyết định liên quan đến sự đàm phán và thỏa hiệp dọc theo những stakeholders – những người có những quan tâm, mục tiêu và ý kiến khác nhau về quản lý hệ thống TNN
7. Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS) LOGO ✓ Mô hình có đáp ứng những yêu cầu thông tin của tất cả những stakeholders khác nhau? ✓ Stakeholders tin và chấp nhận những mô hình và những kết quả của những mô hình đó? ✓ Giúp đạt được một tầm nhìn chia sẻ chung? ✓ Để những thông tin, kết quả đạt được từ mô hình trở nên hữu ích trong quá trình ra quyết định, những thông tin đó hoặc đầu ra từ những mô hình đó phải dễ hiểu, tin cậy và kịp thời. Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (Decision Support System)
8. Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS) LOGO ❖ DSS = sự kết hợp của các mô hình và ngân hàng dữ liệu dùng để cung cấp cho quá trình ra quyết định ▪ (chỉ) một bảng tính excel cũng có thể là một DSS ❖ DSS không tạo ra các quyết định ▪ DSS chỉ cung cấp thông thi cho các nhà ra quyết định ▪ Mức độ thông tin dựa vào tình huống và người dùng: phức tạp? Đơn giản? ▪ Giao diện đồ hoạ (ví dụ GIS) là có ích nhất
9. Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS) LOGO ❖DSS: Những kỹ thuật mô hình tương tác và hiển thị (giao diện đồ họa), trong giới hạn của nó, có thể cho phép điều chỉnh mức độ thông tin cần thiết và có thể cho người ra quyết định một vài quyền kiểm soát những dữ liệu đầu vào, sự vận hành mô hình và dữ liệu đầu ra.
10. Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS) LOGO Những thành phần của nhiều hệ thống hỗ trợ ra quyết định Hệ thống đo đạc Viễn thám Đo đạc thực địa Khảo sát Hệ thống thông tin người người sửdụng Quy tắc và nền GIS Cơ sở dữ liệu tảng kiến thức Hệ thống mô hình Mô hình chức Mô hình hệ thống Mô hình kinh tế năng hóa người Người sử dụng sử Người tự nhiên sử dụng Hệ thống phân tích Công cụ Công cụ phát Công cụ phát Công cụ đánh chuẩn đoán triển chiến triển hệ thống giá đơn giản lược Sự Sự trình bày họa đồ diện Giao thân thiệnvới Loucks & van Beek, 2005
11. Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS) LOGO Mô hình chia sẻ tầm nhìn (Shared – Vision Modelling) - Dễ hiểu - Có khă năng tương thích với những dữ liệu có sẵn - Làm việc và cung cấp những mức độ và khối lượng thông tin cần thiết - Dễ dàng hiệu chỉnh và kiểm định khi có thể - Cho stakeholders quyền kiểm soát tương tác vào những dữ liệu đầu vào, chỉnh sửa, vận hành mô hình và hiển thị đầu ra mà họ có thể hiểu và cần. Hệ thống mô hình mở (Open Modelling Systems) - Tạo khả năng cho tất cả các stakeholders lồng ghép được những mô hình riêng của họ trong một hệ thống tổng quát - Những stakeholders tin vào những mô hình của riêng họ hơn là những mô hình được cung cấp bởi các cơ quan chính phủ hoặc những viện nghiên cứu Ví dụ: Giải quyết vấn đề tài nguyên nước liên quốc gia (sông quốc tế), những đất nước khác nhau có thể muốn bao gồm những mô hình thủy động lực học riêng cho những nhánh sông thuộc đất nước họ.
12. Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS) LOGO Ví dụ: Giao diện chính của mô hình WEAP
13. Mô hình toán học trong PTHTTNN LOGO Những giai đoạn phân tích hệ thống Giai đoạn 1 Giai đoạn 2 Giai đoạn 3 Giai đoạn 4 Giai đoạn 5 Hình Xây Giải mô Kiểm tra Giải thành xựng hình mô hình quyết vấn đề mô hình toán học vấn đề toán học Ví dụ bài toán phân bổ nước
14. Phương pháp mô hình: Tối ưu vs. mô phỏng LOGO 1. Ví dụ minh họa cho bài toán mô phỏng - Quá trình mô phỏng cho hệ thống hồ chứa – phân bổ nước được tính toán liên tiếp cho một bước thời gian tới bước thời gian kế tiếp Cho mỗi bước thời gian: - Tiến hành tính toán cân bằng nước cho mỗi nút. - Xác định lượng nước xả từ hồ chứa - Phân bổ nước tới người sử dụng Kết quả: R, S và Xi ~ t Qt
15. Phương pháp mô hình: Tối ưu vs. mô phỏng LOGO 1. Ví dụ minh họa cho bài toán tối ưu - Bài toán quy hoạch hồ chứa – phân bổ nước cũng có thể được miêu tả như một bài toán tối ưu khi tìm Xit, St và Rt sao cho tổng lợi nhuận thực đạt được từ việc phân bổ nước tới 3 hộ sử dụng nước là lớn nhất T Max (B1t +B 2t +B 3t ) t Và các rằng buộc X1t +X2t + X3t ≤ Rt St+1 = St + Qt – Rt cho t = 1, 2, , T 2 Bi (xi ) = ai xi −bi xi i =1,2,3 St ≤ K 35 30 25 20 Qt 15 B1 Benefit, B 10 B2 B3 5 0 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Allocation, x
16. Phương pháp mô hình: Tối ưu vs. mô phỏng LOGO 2. Mô phỏng với tối ưu: - Kỹ thuật tối ưu là tìm một quyết định tối ưu cho vận hành hệ thống ở đó đáp ứng tất cả những ràng buộc của hệ thống trong đó tối đa hoặc tối thiểu hàm mục tiêu. - Mô hình mô phỏng cung cấp phản ứng của hệ thống dưới những đầu vào xác định để tạo khả năng cho người ra quyết định kiểm tra những hậu quả của những kịch bản khác nhau của một hệ thống tồn tại hoặc hệ thống mới mà không phải tiến hành xây dựng nó - Mô hình mô phỏng không giới hạn tới bất kỳ loại hình toán học cụ thể nào và có thể định nghĩa nhiều mối quan hệ, trong khi đó điều này không dễ dàng với mô hình tối ưu - Mô hình tối ưu không có khả năng phán xét và diễn tả một cách toán học tất cả những mục tiêu quy hoạch, những rằng buộc về kỹ thuật, kinh tế và chính trị, những không chắc chắn và những xem xét quan trọng khác, ở đó sẽ ảnh hưởng tới quá trình ra quyết định - Nghiệm tối ưu của bất cứ mô hình nào là tối ưu chỉ với đề cập tới mô hình cụ thể đó, không phải với toàn hệ thống thực
17. Phương pháp mô hình: Tối ưu vs. mô phỏng LOGO 2. Mô phỏng với tối ưu: - Mô hình tối ưu cần diễn tả hiện những mục tiêu, trong đó mô mô hình mô phỏng không - Mô hình mô phỏng giải quyết câu hỏi “Điều gì sẽ xảy ra?” dưới những kịch bản khác nhau. Mô hình tối ưu trả lời câu hỏi “Điều gì nên làm?”, “Quyết định nào là tốt nhất?” dưới những giả sử. - Hạn chế của mô hình mô phỏng trong phân tích đa phương án: khi có rất nhiều những phương án, những nghiệm hoặc quy hoạch khả thi và không đủ thời gian hoặc nguồn để mô phỏng tất cả chúng dẫn tới khó đạt được những phương án có thể tốt nhất, thậm chí với sự hỗ trợ của những kỹ thuật hiệu quả cho việc lựa chọn giá trị của những biến quyết định - Sử dụng kết hợp tối ưu và mô phỏng: Ví dụ ✓ Tối ưu để xác định một số nhỏ những phương án tốt, khả thi và mô phỏng để kiểm tra, đánh giá và cải thiện những phương án đó. ✓ Tối ưu để xác định những giá trị của những biến quyết định thiết kế và vận hành trước khi mô phỏng được làm để đánh giá tác động có thể gây ra từ những quyết định đó.
18. www.themegallery.com www.themegallery.com LOGO