Lưu vực sông Nhuệ -sông Đáy được biết đến như một điểm nóng về chất lượng nước, gây ảnh hưởng lớn đến sức khoẻ người dân cũng như cảnh quan, môi trường lưu vực sông trong những năm gần đây. Nghiên cứu xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mô phỏng chất lượng nước sông Nhuệ-Đáy dựa trên kết quả mô phỏng thủy động lực và chất lượng nước của mô hình thủy lực MIKE 11. Dữ liệu đầu vào bao gồm: địa hình, số liệu thủy văn, dữ liệu nguồn thải tại các vị trí quan trắc để mô phỏng chất lượng nước trong mô hình MIKE 11. Mô hình AI sử dụng thuật toán MLP -ANN xây dựng quan hệ hồi qui giữa lưu lượng nước sông và nồng độ các nguồn thải với các chỉ số chất lượng nước để dự báo chất lượng nước tại các vị trí kiểm soát theo các kịch bản kiểm soát và quản lý nguồn thải khác nhau một cách nhanh chóng. Kết quả từ mô hình AI gần sát với kết quả từ mô hình MIKE 11 với chỉ số R 2 đạt từ 0,98 trở lên với thời gian mô phỏng nhanh hơn hàng nghìn lần so với mô hình thủy lực, là một công cụ hữu hiệu, cho phép đưa ra dự báo chất lượng nước nhanh. Nghiên cứu cung cấp công cụ quản lý cho các nhà quản lý trong đánh giá nhanh tác động của các giải pháp qui hoạch, quản lý và kiểm soát ô nhiễm nguồn nước trên lưu vực sông Nhuệ -Đáy. Từ khóa: Chất lượng nước; Lưu vực sông Nhuệ-Đáy; Mô hình MIKE 11; Mô hình trí tuệ nhân tạo AI; MLP-ANN.

Tóm tắt: Trong thời gian gần đây, công nghệ điện toán đám mây cho phép người dùng triết xuất, xử lý, lưu trữ dữ liệu viễn thám trên đám mây đã góp phần làm giảm đáng kể tài nguyên máy tính cũng như thời gian tính toán và xử lý dữ liệu. Nghiên cứu này ứng dụng công cụ điện toán đám mây Google Earth Engine để đánh giá sự thay đổi thảm thực vật theo không gian và thời gian, đặc biệt trong các thời kỳ hạn hán trên địa bàn tỉnh Bến Tre trong mùa khô giai đoạn 2016-2020 sử dụng chỉ số khác biệt thực vật (NDVI) tính toán từ ảnh vệ tinh Sentinel và Landsat. Kết quả tính toán cho thấy chỉ số NDVI tính từ ảnh Sentinel và Landsat có độ tin cậy tương đối cao và có mối quan hệ chặt chẽ với các thời kỳ khô hạn. NDVI thấp hơn ở các tháng cuối mùa khô của các năm hạn hán (2016 và 2020). Theo không gian, trong khi chỉ số NDVI ở vùng trồng lúa giảm đi rõ rệt trong những năm hạn thì ở vùng trồng dừa chỉ số này không thay đổi đáng kể trong những năm hạn. Kết quả của nghiên cứu này có thể được sử dụng để đánh giá ảnh hưởng của hạn hán đến sản xuất nông nghiệp ở Bến Tre.

This research evaluates the influence of reservoirs inside and outside the territory on the flow change on Da river to Ta Bu station by statistical method and using HEC-HMS model to simulate natural flow numerically Satellite rainfall data (IMERG) is compared with real measured data (when the reservoirs come into operation) to assess flow changes during the flood and dry seasons and annual flow. The results show that the decrease in the total annual flow when the reservoirs come into operation increases the dry season flow and decreases the flood season flow.

Việc tính toán các chỉ số sinh kế góp phần nắm bắt sự khác biệt về sinh kế của các hộ nông dân trên một khu vực nghiên cứu nhất định. Tuy nhiên, công tác điều tra sinh kế sẽ bị giới hạn bởi nhiều yếu tố như chi phí, nhân công, khoảng cách khiến cho các điểm điều tra không thể bao trọn cả vùng nghiên cứu. Các phương pháp thống kê không gian mà cụ thể là phương pháp nội suy cho phép tính toán giá trị tại một vị trí thông qua các giá trị tại những vị trí đã biết bao quanh nó. Nghiên cứu áp dụng phương pháp IDW (Inverse Distance Weighting) để tính toán chỉ số tài sản sinh kế LAI (Livelihood Asset Index) cho toàn bộ khu vực gồm 3 huyện Tam Nông, Tháp Mười và Tân Hồng. Kết quả cho thấy, có sự phân bố không đồng đều về các nguồn vốn và chỉ số tài sản sinh kế giữa các xã cũng như các huyện trong khu vực nghiên cứul; đồng thời, còn chứng minh rằng, phương pháp IDW là một công cụ hữu hiệu trong thống kê không gian với độ chính xác cao. Hơn nữa, kết quả của nghiên cứu có thể được dùng để đánh giá hiện trạng sinh kế, góp phần tạo sự liên kết giữa các vùng trong khu vực nghiên cứu và hướng đến phát triển bền vững.

Phạm Ngọc Minh, Nguyễn Hà Phương Viện Công nghệ thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt NamTrần Anh Phương Viện H56, Tổng cục Hậu cần -Kỹ thuật, Bộ Công an Tóm tắtBài báo này sử dụng bộ lọc Kalman (KF) để xây dựng mô hình và thuật toán cho rơle bảo vệ khoảng cách trên đường dây truyền tải điện năng. Tín hiệu dòng điện và điện áp tại vị trí đặt bảo vệ được thêm một lượng nhiễu trắng Gaussian (tương ứng với lượng nhiễu trong đo lường tạo ra). Sau đó sử dụng KF cho dòng điện và điện áp của từng pha để xác định tổng trở phức khi xảy ra sự cố trên đường dây. Tổng trở phức trên mỗi pha do bảo vệ đo được sẽ được so sánh với các vùng khởi động để phát hiện sự cố ngắn mạch và tác động cắt máy cắt với thời gian tương ứng của vùng đó. Bài báo đã đề xuất mô hình lưới điện đường dây có hai nguồn cung cấp và một phụ tải để kiểm chứng tính hiệu quả của thuật toán đã đề xuất trên Matlab/Simulink. Qua đó cho thấy với thuật toán này rơle đảm bảo làm việc một cách chính xác, tăng độ tin cậy của bảo vệ rơle. Từ khóa-Bộ lọc Kalman; bảo vệ khoảng cách; Matlab/Simulink. AbstractThis paper uses Kalman filter to construct model and algorithm distance protection relay in power transmission lines. Current and voltage signals at protection relay location are added white Gaussian noise (corresponding to the amount of noise generated in measurement process). Then KF is used to process the current and voltage signals of each phase to determine the complex impedance when a fault occurs on the transmission line. The complex impedance per phase which is measured by protection will be compared with the setting impedance zones to detect the fault and send trip signal to the breaker with the corresponding setting time. This paper proposes a line model with two sources and a load in Matlab/Simulink to evaluate the effectiveness of the proposed algorithm. The simulation results show that the proposed algorithm works correctly, increase the reliability of protection relay.