Việc xây dựng dữ liệu vận hành hồ chứa trên các lưu vực sông có ý nghĩa hết sức quan trọng nhằm bảo đảm cho việc quản lý, sử dụng hợp lý, hiệu quả hơn nguồn nước của các hồ chứa thủy lợi, thủy điện, gắn chế độ vận hành của các công trình với các yêu cầu về phát triển kinh tế, đảm bảo an sinh xã hội và bảo vệ tài nguyên nước của các địa phương trên các lưu vực sông có hồ chứa.
Các dữ liệu liên quan đến hồ chứa như mực nước, nồng độ trầm tích, độ sâu lòng hồ, dòng chảy, bốc hơi là những dữ liệu rất quan trọng trong công tác vận hành, quản lý, ra quyết định nhưng thường bị hạn chế quyền truy cập. Bằng cách sử dụng danh mục dữ liệu toàn cầu và các mô hình tiên tiến, V-Resdam cung cấp cho người dùng nguồn dữ liệu lớn, sát thời gian thực, có độ phân giải cao.
Dữ liệu ranh giới hồ chứa được triết xuất từ Bản đồ các lớp nước mặt toàn cầu v1.2 (Global Surface Water Mapping Layers v1.2 - Pekel và cộng sự, 2016) của Trung tâm hợp tác nghiên cứu (Joint Research Centre). Sau đó đường quan hệ diện tích – thể tích – cao độ (AVE) được tạo nên nhờ sử dụng mô hình độ cao kỹ thuật số SRTM DEM, phương pháp này đã được thực hiện tốt từ các dự án trước đó (Bonnema và nnk 2016, Gao và nnk, 2012; Weekley và Li, 2021; Biswas và nnk, 2021). Phương pháp phân ngưỡng tự động Otsu (Edge Otsu Threshold, Donchyts và nnk, 2016) được sử dụng để tạo ra dữ liệu chuỗi thời gian diện tích bề mặt hồ chứa, sử dụng hình ảnh vệ tinh Landsat-8 và Sentinel-1. Cuối cùng, tạo dữ liệu chuỗi thời gian nội suy và trung bình của các yếu tố vận hành nên hồ chứa (cao độ, thể tích chứa, thể tích biến thiên). Dữ liệu chuỗi thời gian bốc hơi, dòng chảy đến, dòng chảy đi được tính toán bởi mô hình GM-HYPE v1.4 (Du và nnk, 2020), sử dụng đường cong quy tắc điều tiết hồ với sơ đồ IROS.

Select Year

1992
1993
1994
1995
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
2005
2006
2007
2008
2009
2010
2011
2012
2013
2014
2015
2016
2017
2018
2019
2020

Select month

January
February
March
April
May
June
July
August
Septempber
October
November
December

Select day

01
02
03
04
05
06
07
08
09
10
11
12
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
28
29
30
31

Select area

  • Biswas, N.K., Hossain, F., Bonnema, M., Lee, H. and Chishtie, F. 2021. Towards a global Reservoir Assessment Tool for predicting hydrologic impacts and operating patterns of existing and planned reservoirs. Environmental Modelling & Software, 140, p.105043
  • Bonnema, M. and Hossain, F. 2017. Inferring reservoir operating patterns across the Mekong Basin using only space observations. Water Resources Research, 53 (5), pp.3791–3810
  • Bonnema, M., Sikder, S., Miao, Y., Chen, X., Hossain, F., Pervin, I.A., Rahman, S.M.M. and Lee, H. 2016. Understanding satellite-based monthly-to-seasonal reservoir outflow estimation as a function of hydrologic controls. Water Resources Research, 52 (5), pp.4095–4115
  • Du, T.L.T., Lee, H., Bui, D.D., Do, S.K, Nguyen, H.T.P., Bui, T.P., Bui, N.T., 2021. CERES - A Citizen Science Approach Monitoring Reservoir Operation From Space For Poorly Gauged Reservoirs. Hydrospace 7-11, 2021, Italia
  • Du, T.L.T., Lee, H., Bui, D.D., Arheimer, B., Li, H.-Y., Olsson, J., Darby, S.E., Sheffield, J., Kim, D. and Hwang, E. 2020. Streamflow prediction in “geopolitically ungauged” basins using satellite observations and regionalization at subcontinental scale. Journal of Hydrology, 588, p.125016
  • Donchyts, G., Schellekens, J., Winsemius, H., Eisemann, E. and Van de Giesen, N. 2016. A 30 m Resolution Surface Water Mask Including Estimation of Positional and Thematic Differences Using Landsat 8, SRTM and OpenStreetMap: A Case Study in the Murray-Darling Basin, Australia. Remote Sensing, 8 (5), p.386. (5). Multidisciplinary Digital Publishing Institute
  • Pekel, J.-F., Cottam, A., Gorelick, N. and Belward, A.S. 2016. High-resolution mapping of global surface water and its long-term changes. Nature, 540 (7633), pp.418–422
  • Weekley, D. and Li, X. 2021. Tracking lake surface elevations with proportional hypsometric relationships, Landsat imagery, and multiple DEMs. Water Resources Research, 57 (1), p.e2020WR027666