Ngày nay, các mô hình lũ đơn giản 2-D là trạng thái tiên đoán để dự báo sự lan truyền của lũ lụt, hoặc làm thế nào lũ lụt lan rộng khắp đất.
Hình ở đây là Đập Coralville trên Hồ Coralville tràn vào đập tràn trong trận lũ lụt ở Iowa năm 2008. Lũ lụt gây thiệt hại lên tới 10 tỷ đô la cho toàn bộ bang Iowa, do sự tràn ngập của Iowa và Cedar Rivers. Sau trận lụt, Trung tâm Lũ lụt Iowa thuộc Đại học Iowa được thành lập để nghiên cứu các vấn đề liên quan đến lũ lụt.
Nguồn ảnh: Quân đội Hoa Kỳ
Lượng mưa lớn có thể gây ra sự quá tải của các dòng sông và hệ thống như đập tràn, hồ chứa bị ảnh hưởng nghiêm trọng, gây ra hư hỏng dẫn đến các sự kiện lụt gây thiệt hại cho tài sản và hệ thống đường xá cũng như sự mất mát của cuộc sống con người.
Một sự kiện như vậy năm 2008 đã gây thiệt hại cho toàn bang Iowa là 10 tỷ USD. Sau cơn lũ, Trung tâm Lũ lụt Iowa (IFC) thuộc Đại học Iowa đã được thành lập như là trung tâm đầu tiên của Hoa Kỳ nghiên cứu và giáo dục về lũ lụt.
Một nhóm nghiên cứu tại IFC, do Giáo sư UI George Constantinescu làm chủ, đang tạo ra các mô hình thủy tĩnh không thủy tĩnh 3 chiều có thể mô phỏng chính xác sự lan truyền của lũ lụt và tính toán sự tương tác giữa làn sóng lũ và những trở ngại lớn như đập hoặc các bức tường lũ. Các mô hình 3-D này cũng có thể được sử dụng để đánh giá và nâng cao năng lực tiên đoán của các mô hình 2 chiều mà các cơ quan chính phủ và các công ty tư vấn sử dụng để dự đoán lũ lụt sẽ lan rộng như thế nào và các nguy cơ và nguy cơ liên quan.
Sử dụng một trong những siêu máy tính mạnh nhất thế giới – Titan, chiếc Cray XK7 27-petaflop tại Cơ sở Tính toán Lãnh đạo Oak Ridge (OLCF) – Nhóm của Constantinescu đã thực hiện một trong những tác phẩm Reynolds có độ phân giải cao, 3-D, khối lượng của chất lỏng mô phỏng mô phỏng một đập phá vỡ trong một môi trường tự nhiên (Navier-Stokes – RANS). Mô phỏng cho phép nhóm nghiên cứu lập bản đồ mực nước chính xác cho các sự kiện lũ lụt thực tế theo thời gian. RANS là một phương pháp được sử dụng rộng rãi để mô hình hoá các dòng chảy hỗn độn.
Constantinescu cho biết: “Các sự kiện lũ lụt, giống như những sự cố do sự phá vỡ đập gây ra, có thể được tính toán rất tốn kém để mô phỏng. “Trước đây, không có đủ sức mạnh của máy tính để thực hiện các mô phỏng thời gian chính xác này trong các lĩnh vực điện toán lớn, nhưng với sức mạnh của máy tính hiệu năng cao [HPC] và Titan, chúng ta đang đạt được nhiều hơn những gì chúng ta đã nghĩ.”
Dự án đã được hỗ trợ trong năm 2015 và 2016 trong chương trình người dùng tùy chọn của Giám đốc OLCF. OLCF, Cơ quan Sử dụng Khoa học Bộ Năng lượng Mỹ (DOE) đặt tại Phòng thí nghiệm Quốc gia Oak Ridge của DOE, cung cấp tài nguyên HPC cho các dự án nghiên cứu và phát triển để thúc đẩy việc khám phá khoa học.
Mô phỏng 3-D của nhóm cho thấy các mô hình 2-D thường sử dụng có thể dự đoán một cách không chính xác một số khía cạnh của lũ lụt như thời gian lũ lụt nguy hiểm tại các vị trí nhất định và diện tích bề mặt bị ngập lụt. Kết quả mô phỏng cũng chứng minh rằng các mô hình 2-D có thể đánh giá thấp tốc độ mà lũ lụt lan rộng và đánh giá quá cao thời gian mà ở đó lũ lụt đạt đến điểm cao nhất.
Khi các nguồn nước chảy vào sông cùng một lúc, chúng có thể kích hoạt một hoặc nhiều đợt lũ tiếp theo. Độ chính xác của các mô hình lũ lụt 1-D, 2-D, hoặc 3-D để theo dõi các sóng này di chuyển như thế nào là rất quan trọng để dự đoán mức độ tối đa của lũ lụt, điều kiện nguy hiểm và các biến khác.
(TT DLQH&ĐT TNN)
