Luận văn Áp dụng phương pháp ước lượng bất định khả năng (GLUE) cho dự báo lũ trên lưu vực sông Vệ

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI 
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN 
 Phạm Thị Thu Hiền 
ÁP DỤNG PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG 
BẤT ĐỊNH KHẢ NĂNG (GLUE) CHO DỰ BÁO LŨ 
TRÊN LƢU VỰC SÔNG VỆ 
LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC 
Hà Nội - 2010 
Style Definition: TOC 3: Space
Before: 3 pt, Tab stops: 15,4 cm,
Right,Leader:  + Not at 16,07 cm
Style Definition: TOC 1: Tab stops: 
15,4 cm, Right,Leader:  + Not at 
16,07 cm
ii 
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI 
TRƢỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN 
 Phạm Thị Thu Hiền 
ÁP DỤNG PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG 
BẤT ĐỊNH KHẢ NĂNG (GLUE) CHO DỰ BÁO LŨ 
TRÊN LƢU VỰC SÔNG VỆ 
Chuyên ngành: Thủy văn học 
Mã số: 60.44.90 
LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC 
Ngƣời hƣớng dẫn khoa học: TS. Nguyễn Tiền Giang 
Hà Nội- 2010 
iii 
LỜI CẢM ƠN 
Luận văn này đƣợc thực hiện tại Khoa Khí tƣợng Thủy văn và Hải 
dƣơng học, Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên. Luận văn nằm trong khuôn 
khổ đề tài nghiên cứu khoa học cấp Đại học Quốc gia “Phân tích độ nhạy và 
độ bất định của mô hình WetSpa sử dụng phƣơng pháp Monte Carlo để dự 
báo lũ (áp dụng cho lƣu vực sông Vệ)”, thực hiện một phần công việc của đề 
tài. Tôi xin gửi lời cảm ơn đến các thầy cô, đặc biệt là TS. Nguyễn Tiền 
Giang đã hƣớng dẫn và khích lệ tôi hoàn thành luận văn này. Tôi xin cảm ơn 
sự giúp đỡ của GS. Yongbo Liu ở Trƣờng Đại học Tự do Brussel, là một 
trong những ngƣời tham gia xây dựng mô hình đã cung cấp phiên bản mới 
nhất của mã nguồn mô hình WetSpa. 
Tôi xin chân thành cảm ơn sinh viên Đoàn Thị Đoan khoa Khí tƣợng 
Thủy văn và Hải Dƣơng học đã hỗ trợ tôi trong quá trình thực hiện. Tôi xin 
gửi lời cảm ơn đến Thạc sỹ Phạm Thị Phƣơng Chi và hai bạn sinh viên của 
Trƣờng đại học Twente, Hà Lan: Daniël Van Puten và Tom Doldersum đã 
phối hợp cùng tôi thực hiện và cung cấp cho tôi một số kết quả phục vụ cho 
nghiên cứu này và những chƣơng trình Matlab giúp tôi tìm hiểu về ngôn ngữ 
lập trình Matlab và Fortran. 
Cuối cùng xin cảm ơn gia đình và bạn bè đã giúp đỡ, động viên tôi rất 
nhiều trong suốt quá trình học tập và thực hiện luận văn. Do thời gian và kinh 
nghiệm hạn chế nên luận văn không tránh khỏi những thiếu sót, vì vậy tôi rất 
mong sự góp ý của các thầy cô và các bạn để luận văn đƣợc hoàn thiện hơn. 
Học viên 
Phạm Thị Thu Hiền 
iv 
MỤC LỤC 
LỜI CẢM ƠN ................................................................................................................... III 
BẢNG KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT ................................................................ VI 
MỞ ĐẦU ............................................................................................................................ 11 
CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN ............................................................................................. 55 
1.1 Tổng quan về công nghệ dự báo lũ...5 
1.2 Tổng quan về mô hình sử dụng trong dự báo lũ.....5 
1.2.1 Phân loại mô hình toán thủy văn .......................................................................... 55 
1.2.2 Một số mô hình thủy văn sử dụng trong dự báo lũ ............................................... 77 
1.3 Đánh giá tính bất định trong quy trình dự báo lũ.......................................................7 
1.4 Tổng quan về lƣu vực sông Vệ......................................................................................8 
1.4.1 Vị trí địa lý ......................................................................................................... 1212 
1.4.2 Địa hình ............................................................................................................. 1313 
1.4.3 Địa chất, thổ nhưỡng ......................................................................................... 1414 
1.4.4 Thảm phủ thực vật ............................................................................................. 1515 
1.4.5 Khí hậu .............................................................................................................. 1515 
1.4.6 Đặc điểm thủy văn ............................................................................................. 2020 
CHƢƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT............................................................................. 2424 
2.1 Giới thiệu mô hình WetSpa.........................................................................................25 
2.1.1 Lịch sử phát triển của mô hình WetSpa ............................................................ 2424 
2.1.2 Mô hình WetSpa ................................................................................................ 2424 
2.1.3 Mô hình Wetpass ............................................................................................... 2525 
2.1.4 WetSpa cải tiến .................................................................................................. 2626 
2.2 Phƣơng pháp ƣớc lƣợng bất định khả năng - GLUE...............................................28 
2.2.1 Cơ sở lý thuyết phương pháp GLUE ................................................................. 4343 
2.2.2 Xác định chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp ............................................................. 4545 
2.2.3 Xác định khoảng giá trị và hàm phân bố của các thông số .............................. 4747 
2.2.4 Thiết lập quy trình sử dụng chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp để tính toán khoảng bất 
định ............................................................................................................................. 4747 
2.2.5 Thiết lập quy trình cập nhật độ phù hợp khi có thêm số liệu ............................ 4949 
2.2.6 Chế độ mô phỏng và chế độ dự báo .................................................................. 4949 
CHƢƠNG 3: ÁP DỤNG PHƢƠNG PHÁP ƢỚC LƢỢNG BẤT ĐỊNH CHO DỰ BÁO 
LŨ TRÊN SÔNG VỆ .................................................................................................... 5151 
3.1 Thu thập và xử lý dữ liệu.............................................................................................53 
3.1.1 Số liệu không gian ............................................................................................. 5151 
3.1.2 Số liệu khí tượng thủy văn ................................................................................. 5252 
3.2 Tính toán trong Arcview..............................................................................................54 
3.3 Các thông số toàn cục của mô hình............................................................................55 
Formatted: Font: 12 pt
Formatted: Tab stops: 15,4 cm, Left
Formatted: Space Before: 0 pt
Formatted: Space Before: 0 pt
Formatted: Space Before: 0 pt
Formatted: Space Before: 0 pt
Formatted: Left
Formatted: Space Before: 0 pt
v 
3.4 Xây dựng quy trình dự báo lũ có tính đến độ bất định của bộ thông số.................58 
3.4.1 Lựa chọn thông số ............................................................................................. 5757 
3.4.2 Khoảng bất định của các thông số .................................................................... 5757 
3.4.3 Phương pháp lấy mẫu ....................................................................................... 5858 
3.4.4 Tính toán với mô hình WetSpa .......................................................................... 5959 
3.4.5 Lựa chọn chỉ tiêu ............................................................................................... 6060 
3.4.6 Tính toán khả năng ............................................................................................ 6161 
3.4.7 Tính toán bất định (UE) .................................................................................... 6161 
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ...................................................................................... 6767 
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................................ 7170 
Formatted: Space Before: 0 pt
vi 
BẢNG KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT 
Ký hiệu Giải nghĩa Nguyên gốc 
DEM Mô hình số độ cao 
Digital Elevation Model 
GIS 
Hệ thống thông tin địa 
lý 
GeoInformation System 
WetSpa 
Water and Energy 
Transfer between Soil, 
Plants and Atmosphere 
ASCII 
Bộ mã chuyên đổi thông 
tin chuẩn của Mỹ 
American Standard Code 
for Information 
Interchange 
BASIN Mô hình lƣu vực 
DHI Viện thủy lực Đan Mạch Danish Hydraulic Institue 
GLUE 
Phƣơng pháp ƣớc lƣợng 
bất định khả năng 
Generalized Likelihood 
Uncertainty Estimation 
LHS 
Phƣơng pháp chọn mẫu 
siêu lập phƣơng Latin 
Latin Hypercube 
Sampling 
NS Hệ số Nash Sutcliffe Nash-Sutcliffe coefficient 
ME Hiệu quả mô hình Model Efficiency 
EV Phƣơng sai 
Error Variance 
RBS Tính toán khả năng 
Retain Behavioural 
Simulations 
UE Tính toán bất định Uncertainty Estimation 
Formatted Table
1 
MỞ ĐẦU 
Quy trình dự báo lũ nói chung bao gồm các bƣớc: thu thập thông tin phục vụ 
dự báo lũ, giải mã số liệu, cập nhật số liệu, chuẩn bị Ffile dự báo, dự báo lũ, hiệu 
chỉnh – đánh giá và lựa chọn kết quả dự báo, in bản tin và kết thúc. Quy trình dự 
báo lũ đƣợc thực hiện theo thứ tự từ thƣợng lƣu đến hạ lƣu, tùy theo điều kiện của 
từng khu vực mà các nhà dự báo xây dựng các quy trình dự báo cụ thể trên từng lƣu 
vực. Các quy trình dự báo đƣợc xây dựng theo nguyên tắc chung nhƣng các phƣơng 
pháp, chƣơng trình hay các mô hình áp dụng trong dự báo lũ trên từng khu vực dự 
báo có thể khác nhau. 
Trong quy trình dự báo lũ số liệu luôn đƣợc cập nhật, trao đổi qua hệ thống tin theo 
sơ đồ nhƣ sau: 
Hình 1: Sơ đồ các bƣớc trong quy trình dự báo lũ 
2 
Sự phát triển của quy trình dự báo lũ ngày càng cao cùng với sự phát triển 
của khoa học công nghệ. Thể hiện rõ rệt ở công nghệ quan trắc, kỹ thuật đo đạc, xử 
lý số liệu và công nghệ thông tin. không ngừng nâng cải tiến phục vu vụ cho 
công tác dự báo lũ. Công nghệ ứng dụng trong quy trình dự báo lũ trong luận văn 
này chủ yếu là vấn đề áp dụng mô hình toán thủy văn trong dự báo dòng chảy. 
Có thể phân loại các phƣơng pháp dự báo thủy văn ra thành các nhóm nhƣ: 
hồi quy, phân tích chuỗi thời gian, mô hình nhận thức, thống kê khách quan, tổng 
hợp địa lý, địa mạo Trong dự báo lũ (hạn ngắn) thì nhóm phƣơng pháp sử dụng 
các mô hình nhận thức đang đƣợc phát triển và ứng dụng rộng rãi nhất. Nguyễn 
Thanh Sơn đã tổng quan khá đầy đủ các mô hình nội và ngoại nhƣ HYDROGIS, 
KOD, VRSAP, NLRRM, HMC, SSARR, TANK, NAM, MIKE, MARINE, v.v. 
đƣợc ứng dụng ở Việt Nam [7]. 
Ở nƣớc ta, đã có nhiều các công trình công bố liên quan đến nghiên cứu, xây 
dựng quy trình dự báo lũ. Bùi Văn Đức và nnk (2000), đã nghiên cứu xây dựng 
công nghệ dự báo mực nƣớc lũ sông Cửu Long tại Tân Châu và Châu Đốc; Cao 
Đăng Dƣ (2003, 2005) đã đề xuất các quy trình dự báo, cảnh báo lũ trên các sông 
Trà Khúc và sông Vệ; Đặng Ngọc Tĩnh (2002) đã đề nghị áp dụng tin học trong dự 
báo, cảnh báo lũ Miền Trung; Nguyễn Lan Châu và nnk (2000) đã đề xuất công 
nghệ dự báo lũ thƣợng lƣu hệ thống sông Thái Bình; Trần T ... toán với chuỗi số liệu đầu vào liên tục. Do đó, trong giai đoạn 
chuẩn bị dữ liệu phải thực hiện kiểm tra tính liên tục và độ tin cậy của số liệu. Các 
giá trị âm trong chuỗi số liệu đại diện cho trƣờng hợp các dữ liệu thực đo bị thiếu 
phải đƣợc thay thế bằng các giá trị nội suy. Cách phân chia các loại sử dụng đất 
không rõ ràng gây khó khăn cho ngƣời sử dụng. Các giá trị đƣợc gán cho mỗi ô lƣới 
biểu hiện giá trị trung bình trên diện tích mỗi ô. Sự biến thiên trên mỗi ô lƣới càng 
lớn, sai số sẽ càng tăng. Do đó, kích thƣớc ô lƣới nên đƣợc xác định rõ ràng. Kích 
cỡ ô lƣới nhỏ có thể biểu hiện tốt hơn sự thay đổi các đặc điểm vật lý trên lƣu vực, 
nhƣng dẫn đến việc giả định thời gian và tốn bộ nhớ hơn trong suốt thời gian mô 
phỏng, đặc biệt cho những lƣu vực lớn. 
- Bƣớc thời gian trong mô hình là ngày hoặc giờ sẽ không khả thi khi dự báo 
lũ cho một lƣu vực rất nhỏ, nơi lƣợng nƣớc thừa có thể chảy ra ngoài ngay ở bƣớc 
thời gian đầu tiên. Phần diện tích không thấm ở khu vực đô thị đƣợc đƣa vào mô 
hình một cách chủ quan, phụ thuộc vào kích cỡ ô lƣới. 
68 
- Trong một ô lƣới kích cỡ 50x50 m thì 30% diện tích không thấm đƣợc gán 
vào khu vực dân cƣ, 70% cho khu vực công nghiệp và thƣơng mại và 100% cho bãi 
đỗ xe, đƣờng chính Điều này không phản ánh thực tế và mang đến nhiều sai số 
cho kết quả mô hình. 
- Mô hình sử dụng nhiều hệ số kinh nghiệm đƣợc mặc định qua nội suy và 
hiệu chỉnh từ các nghiên cứu trƣớc đây và sử dụng cho toàn bộ lƣu vực. Do phạm vi 
dao động quá lớn, nhiều tham số nhƣ độ dẫn thuỷ lực, hệ số nhámcó thể thay đổi 
lớn khi ứng dụng mô hình đến những địa điểm khác với môi trƣờng hoàn toàn khác. 
Do đó, việc hiệu chỉnh mô hình là cần thiết và điều này mang đến những khó khăn 
cho quá trình tham số hóa của mô hình ở lƣu vực không có trạm đo. WetSpa sử 
dụng nhiều loại ngôn ngữ lập trình phức tạp nhƣ ArcView Avenue, Fortran và 
Visual Basic, gây khó khăn cho ngƣời dùng khi muốn thay đổi mô hình cho phù 
hợp với nhu cầu sử dụng. 
2) Về phƣơng pháp GLUE: nghiên cứu phƣơng pháp ƣớc lƣợng bất định 
GLUE nghiên cứu mới trong công nghệ dự báo lũ. Trong đó đã tính toán, lƣợng 
hóa các yếu tố bất định và thể hiện bằng kết quả đƣa ra là một dải giá trị thay vì một 
giá trị duy nhất theo truyền thống. Dải giá trị đƣợc đƣa ra từ những tính toán với 
nhiều bộ thông số của mô hình WetSpa có khả năng cho kết quả mô phỏng, dự báo 
tƣơng đối tốt khác với những phƣơng pháp truyền thống (chỉ tính toán với 1 bộ 
thông số). Trong luận văn, phƣơng pháp GLUE đã đƣợc khai triển theo các quy 
trình đã trình bày ở chƣơng 2 để áp dụng cho dự báo lũ sử dụng mô hình WetSpa. 
Ngôn ngữ lập trình cấp cao Matlab có hệ thống tính toán khoa học kỹ thuật, thƣ 
viện hàm phong phú có khả năng mô phỏng, vẽ đồ thị, biểu đồ và phân tích dữ liệu 
 Vì vậy, sử dụng ngôn ngữ Matlab để thực hiện các bƣớc trong phƣơng pháp 
GLUE, bao gồm các bƣớc chính nhƣ sau: chọn mẫu LHS; các chỉ tiêu NS, ME, EV: 
từ kết quả mô phỏng của mô hình sẽ thu đƣợc giá trị các chỉ tiêu phù hợp từ các chỉ 
tiêu đánh giá; các mô phỏng đƣợc chấp nhận; tính toán khoảng bất định. Trong đó, 
lựa chọn mẫu LHS và xác định các chỉ tiêu đƣợc đánh giá là quan trọng nhất. 
Đối với lựa chọn mẫu LHS, vấn đề xác định các thông số và khoảng phân bố 
của các thông số ảnh hƣởng trực tiếp đến kết quả dự báo. Trong nội dung luận văn 
này đã tham khảo một số nghiên cứu và lựa chọn đƣợc 7 thông số chính và khoảng 
phân bố của các thông số đã đƣợc kiểm nghiệm trong quá trình thực hiện. Khoảng 
69 
phân bố càng nhỏ thì mức độ thể hiện của các mẫu đƣợc chi tiết hơn, dải dự báo 
càng hẹp nên độ chính xác càng cao. 
Về việc xác định các chỉ tiêu đánh giá, hiện nay trên thế giới đã có một vài 
nghiên cứu mới về việc đƣa ra những chỉ tiêu phù hợp hơn trong phƣơng pháp 
GLUE. Mức độ phù hợp đƣa ra dựa trên quan điểm của ngƣời sử dụng nên còn phụ 
thuộc nhiều vào yếu tố chủ quan. Trong nội dung luận văn, học viên lựa chọn 3 chỉ 
tiêu NS, EV, ME đƣợc xem là phổ biến và đƣợc thử nghiệm trong nhiều nghiên 
cứu. Áp dụng ba chỉ tiêu đã nêu cho thấy chỉ số NS đƣợc sử dụng cho kết quả tốt 
nhất. Tuy nhiên, việc xây dựng các chỉ tiêu đánh giá độ phù hợp luôn là quan trọng 
bậc nhất trong quy trình nhƣng chƣa thể hiện đƣợc mức độ phù hợp trong dự báo và 
cần đƣợc nghiên cứu thêm trong các giai đoạn tiếp theo. 
3) Về kết quả tính toán 
Kết hợp phƣơng pháp GLUE và mô hình WetSpa xây dựng đƣợc sơ đồ tính 
toán độ bất định nhằm đƣa ra một dải kết dự báo thay vì một giá trị duy nhất. Kết 
quả mô phỏng tƣơng đối phù hợp với đƣờng quá trình lũ thực đo của hai trận lũ 
tháng 11/1999 và tháng 10/2003 cho thấy sử dụng chỉ tiêu NS để tính toán bất định 
cho kết quả phù hợp hơn nên sử dụng chỉ tiêu NS để thực hiện bƣớc dự báo. 
Khi sử dụng quy trình ở chế độ dự báo (trận lũ tháng 12/1999), kết quả cho 
thấy có sự chênh lệch giữa giá trị thực đo và các biên trên (đối với đỉnh lũ thứ 2) và 
biên dƣới (đối với đỉnh lũ thứ 3) của khoảng bất định dự báo. Tuy nhiên mức độ 
chênh lệch là không lớn. Sự sai khác ở đỉnh lũ thứ 3 có thể đƣợc giải thích một phần 
là do với cấp lƣu lƣợng lớn (Q>3500 m3/s), tại An Chỉ có hiện tƣợng nƣớc tràn bờ 
và trao đổi với lƣu vực sông Trà Khúc. Do đó lƣu lƣợng đo đƣợc không phải là tổng 
lƣu lƣợng thu đƣợc từ thƣợng lƣu chảy về. Nếu chỉ sử dụng đƣờng trung bình là 
đƣờng dự báo thì sai số sẽ lớn hơn. Từ sự chênh lệch giữa khoảng dự báo và giá trị 
thực đo có thể cần tiếp tục nghiên cứu các vấn đề sau: i) áp Áp dụng quy trình cập 
nhật độ phù hợp sử dụng nhiều trận lũ quá khứ; ii) Áp dụng quy trình hiện tại với 
các lƣu vực khác mà ở đó không có sự trao đổi nƣớc với lƣu vực xung quanh khi có 
lũ lớn. 
70 
71 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
Tiếng Việt 
[1]. Phạm Thị Phƣơng Chi (2009), Sử dụng phương pháp Morris đánh giá độ 
nhạy các thông số trong mô hình WetSpa, Luận văn thạc sỹ khoa học ngành Thủy 
văn, Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên, Hà Nội. 
[2]. Nguyễn Lan Châu và các cộng sự, Các bài toán trong ứng dụng mô hình 
thủy văn Marine để mô phỏng và dự báo lũ sông Đà, Tạp chí Khí tƣợng Thủy văn 
(2005) 1. 
[3]. Nguyễn Anh Đức (2005), Hiệu chỉnh, áp dụng công thức SCS và mô hình 
sóng động học phương pháp phần tử hữu hạn mô phỏng quá trình lũ lưu vực sông 
Vệ - trạm An Chỉ, Khóa luận tốt nghiệp ngành Thủy văn, Trƣờng Đại học Khoa học 
Tự nhiên, Hà Nội. 
[4]. Nguyễn Tiền Giang, Daniel van Putten, Phạm Thị Thu Hiền, Công nghệ 
dự báo lũ khi xét đến tính bất định của mô hình thủy văn: Cơ sở lý thuyết , 
Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ 25, Số 3S (2009) 
403‐411. 
[5]. Nguyễn Tiền Giang, Nguyễn Thị Thủy, Khai thác mô hình WetSpa phục 
vụ dự báo lũ các lưu vực sông quốc tế: tính bất định số liệu, tham số, cấu trúc mô 
hình và đề xuất các giải pháp, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN, Khoa học Tự nhiên và 
Công nghệ 25 (1S), (2009) 35. 
[6]. Hồ Thị Minh Hà (2008), Nghiên cứu khả năng mô phỏng mùa các yếu tố 
khí tượng trên lãnh thổ Việt Nam bằng phương pháp thủy động và thống kê , Luận 
án Tiến sỹ ngành Khí tƣợng, Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên, Hà Nội. 
 [7]. Nguyễn Thanh Sơn (2008), Nghiên cứu mô phỏng quá trình mưa - dòng 
chảy phục vụ sử dụng hợp lý tài nguyên nước và đất một số lưu vực sông thượng 
nguồn miền Trung, Luận án Tiến sỹ ngành Địa lý, Trƣờng Đại học Khoa học Tự 
nhiên, Hà Nội. 
72 
[8]. Nguyễn Thị Thủy (2008), Ứng dụng mô hình WetSpa cải tiến dự báo lũ 
cho lưu vực sông Cả tính đến trạm Dừa, Khóa luận tốt nghiệp ngành Thủy văn, 
Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên, Hà Nội. 
 [9]. Viện Quy hoạch Thủy lợi (2003), Quy hoạch sử dụng tổng hợp nguồn 
nước lưu vực sông Trà Khúc - Tỉnh Quảng Ngãi, Hà Nội. 
[10]. Bofu Yu (2004), Báo cáo Thủy văn và Hình thái địa hình bồi tích các 
sông Trà Bồng, Trà Khúc và sông Vệ tại Quảng Ngãi, Việt Nam 
Tiếng Anh 
[11]. Aronica G., Bates P. D., Horritt M. S. (2002), Assessing the uncertainty 
in distributed model predictions using observed binary pattern information within 
GLUE, Hydrological processes, 16, 2001-2016. 
[12]. K. J. Beven, Uncertainty in Predictions of Floods and Hydraulic 
Transport, Publs. Inst. GeoPhys. Pol. Acad. Sc., E-7 (2007) 401. 
[13]. K.J. Beven, A.M. Binley, The future of distributed models: model 
calibration and uncertainty prediction, Hydrological Process 6 (1992) 279. 
[14]. Beven K., Binley A. (1992), The future of distributed models 
[15]. Beven Keith (2001), How far can we go in distributed hydrological 
modelling, Hydrology and Earth System Sciences, 5, 1-12. 
[16]. Campolongo F., Saltelli A. (1997), Sensitivity analysis of an 
environmental model: an application of different analysis methods, Reliability 
Engineering & System Safety, 57, 49-69. 
[17]. Daniel Van Puten (2009), Estimating and updating uncertainty with the 
GLUE methodology, Bachelor thesis Twente University, Enschede, The 
Netherlands. 
[18]. FAO (2006), World reference base for soil resources 2006, Italia. 
[19]. FAO (2006), FAO Soil Unit, Italia. 
73 
[20]. Nguyen, T. G., De Kok J. (2006), Systematic testing of an integrated 
systems model for coastal zone management using sensitivity and uncertainty 
analyses, Environmental Modelling & Software 22 (2007), 1572-1587. 
[21]. V.B. Liu, F.De Smedlt, Document and user manual WetSpa extension, 
Belgium 2004. 
[22]. Y. B. Liu et al., A diffusive transport approach for flow routing in GIS-
based flood modeling, Journal of Hydrology 283 (2003) 91. 
[23]. Granger Morgan, Max Herion, Mitchell Small (1990), Uncertainty, 
Cambridge University Press, The United Stated of America. 
[24]. Iman R.L., Helton J.C. (1988), An investigation of uncertainty and 
sensitivity analysis techniques for computer models, Risk Analysis 8 (1), 71-90. 
[25]. NSW Department of Commerce Manly Hydraulics Laboratory (2006), 
Review and Assesment of Hydrologic/Hydralic Flood Models. 
[28]. Nurmohamed, R., Naipal, S., De Smedt, F. (2006), Hydrologic modeling 
of the Upper Suriname River basin using WetSpa and ArcView GIS, Journal of 
spatial Hydrology, 6, 1-17. 
[26]. Roberta-Serena Blasone, Jasper A. Vrugt, Henrik Madsen, Dan 
Rosbjerg, Bruce A. Robinson, George A. Zyvoloski (2008), Generalized likelihood 
uncertainty estimation (GLUE) using adaptive Markov Chain Monte Carlo 
sampling, Water Resources, 31, 630-648. 
[27]. Ryan Fedak (1999), Effect of Spatial Scale on Hydrologic Modeling in a 
Headwater Catchment, Master Thesis. 
[28]. Tom Doldersum (2009), Global sensitivity analysis of the WetSpa model, 
Bachelor thesis, Twente University, Enschede, The Netherlands. 
74 
 [29]. S. Uhlenbrook et al., Prediction uncertainty of conceptual rainfall-
runoff models caused by problems in identifying model parameters and structures, 
Hydrological Sciences Bulletin 44 (5), (1999) 779. 
[30]. T. Wagener, H.V. Gupta, Model identification for hydrological 
forecasting under uncertainty, Stochastic Environmental Research and Risk 
Assessment 19 (2005) 378.