Kết quả ứng dụng mô hình nlrrm khôi phục số liệu quá trình dòng chảy các lưu vực sông tỉnh quảng trị

1KẾT QUẢ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH NLRRM KHÔI PHỤC SỐ LIỆU QUÁ TRÌNH DÒNG CHẢY CÁC LƯU VỰC SÔNG TỈNH QUẢNG TRỊ Nguyễn Thị Nga & Nguyễn Thanh Sơn Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN Tóm tắt. Tỉnh Quảng Trị có tổng diện tích tự nhiên là 4.746 km2 với 4 hệ thống sông lớn: Bến Hải, Thạch Hãn, một phần của hệ thống sông Ô Lâu và Sê Păng Hiêng. Số liệu mưa thực đo trong tỉnh khá đầy đủ và đồng bộ (từ 1977 đến nay) nhưng số liệu dòng chảy thực đo trên các hệ thống sông lại rất hạn chế. Toàn tỉnh chỉ có trạm thủy văn Gia Vòng trên sông Bến Hải (do Trung tâm KTTV Quốc gia quản lý) đo dòng chảy liên tục từ 1977 đến nay và trạm thủy văn Rào Quán trên sông Rào Quán đo dòng chảy 4 năm (1983-1985, 2004) phục vụ việc thiết kế xây dựng nhà máy thủy điện Rào Quán. Bởi vậy, để có số liệu phục vụ công tác đánh giá tài nguyên nước tỉnh Quảng Trị, cần tìm cách khôi phục số liệu quá trình dòng chảy từ số liệu quá trình mưa thực đo tại các trạm đo mưa trong tỉnh Quảng trị. Phương pháp hữu hiệu nhất để giải quyết vấn đề này là phương pháp mô hình toán. Bài báo này công bố kết quả ứng dụng mô hình NLRRM (Non-Linear Rainfall-Runoff Model) để khôi phục số liệu quá trình dòng chảy 28 năm (1977-2004) cho các lưu vực sông từ số liệu quá trình mưa thực đo nhằm tạo cơ sở dữ liệu cho việc đánh giá tài nguyên nước mặt tỉnh Quảng Trị. 1. Đặt vấn đề Trên các sông suối của tỉnh Quảng Trị chỉ có hai trạm đo lưu lượng dòng chảy là Gia Vòng trên sông Bến Hải và Rào Quán trên sông Rào Quán. Trạm Gia Vòng do Trung tâm Khí tượng Thủy văn Quốc gia quản lý, tiến hành đo liên tục lưu lượng và mực nước từ năm 1977 đến nay còn trạm Rào Quán chỉ đo lưu lượng và mực nước trong 4 năm (1983-1985, 2004) để phục vụ việc thiết kế và xây dựng nhà máy thủy điện Rào Quán trên sông Rào Quán. Trong khi đó, các trạm đo mưa trong phạm vi tỉnh tương đối nhiều và tiến hành đo tương đối đồng bộ và liên tục từ năm 1977 đến nay. Bởi vậy, để có cơ sở dữ liệu đánh giá tài nguyên nước sông tỉnh Quảng Trị, cần khôi phục quá trình dòng chảy trên các sông còn thiếu hoặc hoàn toàn không có tài liệu đo lưu lượng từ số liệu đo mưa khá đầy đủ và đồng bộ trên các lưu vực sông trong tỉnh. Có rất nhiều mô hình toán có thể sử dụng để khôi phục quá trình dòng chảy từ quá trình mưa. Báo cáo này đã chọn sử dụng mô hình mưa - dòng chảy phi tuyến NLRRM (Non Linear Rainfall Runoff Model). Mô hình này do Viện KTTV xây dựng, đã được kiểm nghiệm cho các lưu vực sông vừa và nhỏ, cho kết quả rất phù hợp với số liệu thực đo và đã được đánh giá cao trong việc khôi phục và tính toán dòng chảy từ mưa cho các lưu vực thiếu hoặc không có tài liệu quan trắc. 2. Cơ sở lý thuyết của mô hình NLRRM [1]. Hệ thống mô hình mô phỏng lưu vực là một hệ thống động lực có đầu vào là mưa và đầu ra là dòng chảy. Các quá trình xem xét trong việc mô hình hoá bao gồm: lượng mưa sinh dòng chảy; dòng chảy mặt và dòng chảy ngầm; diễn toán dòng chảy mặt và dòng chảy ngầm và xác định các thông số của mô hình. Phương pháp diễn toán dòng chảy được thực hiện dựa trên cơ sở phương trình biểu thị định luật bảo toàn khối lượng và phương trình lượng trữ phi tuyến: (2.1) (2.2) trong đó: R(t) là lượng mưa sinh dòng chảy (cm/h); Q(t) là dòng chảy tại mặt cắt cửa ra của lưu vực (cm/h), S(t) là lượng trữ lưu vực (cm), K là thông số có đơn vị thời gian (h) và P là thông số thể hiện độ cong của đường cong lượng trữ. Hệ phương trình (2.1) và (2.2) được giải bằng phương pháp sai phân như sau: Viết phương trình (2.2) dưới dạng sai phân: (2.3) trong đó: R(t+Dt) là lượng mưa sinh dòng chảy trong thời đoạn giữa t và t+Dt. Thay (2.2) vào (2.3) ta thu được: 2 (2.4) Phương trình (2.4) giải được với điều kiện ban đầu Q(t=0) = Qo và lượng mưa sinh dòng chảy cho trước. Nó có thể được viết gọn dưới dạng: (2.5) Trong phương trình (2.5), vế trái là ẩn cần tìm, vế phải là đại lượng đã biết. Phương trình này được giải bằng phương pháp lặp Newton như sau: Đặt: , , thì phương trình (2.5) sẽ trở thành: (2.6) Trong phương trình (2.6), ẩn cần tìm là x được tính lặp như sau: (2.7) Quá trình lặp được thực hiện sao cho điều kiện được thoả mãn. Để diễn toán cho dòng chảy mặt và dòng chảy ngầm, trong hệ phương trình (2.1) và (2.2), chỉ cần thay thế các đặc trưng của dòng chảy mặt và dòng chảy ngầm tương ứng: Đối với dòng chảy mặt: Đối với dòng chảy ngầm: trong đó: và là lượng mưa sinh dòng chảy mặt và lượng mưa sinh dòng chảy ngầm; và là dòng chảy mặt và dòng chảy ngầm tại mặt cắt cửa ra; và là lượng trữ nước mặt và lượng trữ nước ngầm; và là các thông số diễn toán dòng chảy mặt; và là các thông số diễn toán dòng chảy ngầm. Để diễn toán lượng mưa sinh dòng chảy trong phương trình (2.1), mô hình ứng dụng chỉ số mưa như sau: (2.8) trong đó: là chỉ số mưa tại thời điểm t; là lượng mưa rơi trung bình trên lưu vực tại thời điểm t; là thông số có ý nghĩa trọng số và: . (2.9) 3Phương trình (2.8) kết hợp với điều kiện (2.9) được biến đổi đưa về dạng truy hồi: (2.10) trong đó: là thông số và là hệ số dòng chảy tại thời điểm . Biểu thức (2.11) cho thấy: với , khi lượng mưa , chỉ số sẽ giảm (do lượng bốc hơi); ngược lại, nếu , chỉ số mưa có thể sẽ tăng. Sau khi xác định được chỉ số mưa, lượng mưa sinh dòng chảy được tính thông qua hệ số dòng chảy được xác định theo công thức kinh nghiệm sau: (2.11) trong đó: là thông số và . Từ biểu thức (2.11) có thể thấy: Nếu ®¥ thì ® 1 (lượng mưa rơi bằng lượng mưa sinh dòng chảy), nếu ® 0 thì ® 0 (không sinh dòng chảy). Điều này phù hợp với quy luật vật lý của sự hình thành dòng chảy. Lượng mưa sinh dòng chảy ngầm được ước tính thông qua hệ số dòng chảy ngầm dựa trên cơ sở lập luận rằng tỷ số giữa lượng mưa sinh dòng chảy ngầm và tổng lượng mưa sinh dòng chảy tỷ lệ nghịch với tổng lượng mưa sinh dòng chảy: (2.12) Từ biểu thức (2.12) dựa trên cơ sở thực nghiệm số, đã rút ra biểu thức kinh nghiệm sau: (2.13) trong đó: - là hệ số dòng chảy ngầm đối với lượng mưa sinh dòng chảy ; - là các thông số thoả mãn điều kiện và . Từ biểu thức (2.5) có thể nhận thấy rằng lượng mưa sinh dòng chảy càng lớn thì tỷ trọng của dòng chảy ngầm càng nhỏ so với dòng chảy mặt. Điều này phù hợp với quy luật dòng chảy ở nước ta. Về mùa cạn, dòng chảy sông chủ yếu được cung cấp từ lượng trữ nước ngầm. Về mùa mưa, lượng nước cung cấp cho dòng chảy sông chủ yếu lại do dòng chảy mặt mặc dù lượng dòng chảy ngầm có tăng. 4Sau khi xác định hệ số dòng chảy ngầm, lượng mưa sinh dòng chảy ngầm được ước tính theo công thức sau: . (2.14) Lượng mưa sinh dòng chảy mặt được xác định như sau: . (2.15) Lượng mưa sinh dòng chảy mặt và dòng chảy ngầm sau khi diễn toán theo các phương trình đường cong lượng trữ phi tuyến sẽ thu được lượng dòng chảy mặt và dòng chảy ngầm tại mặt cắt cửa ra của lưu vực. Dòng chảy tổng cộng tại mặt cắt cửa ra được tính bằng tổng lượng dòng chảy mặt và dòng chảy ngầm: (2.16) Như vậy, mô hình gồm 8 thông số như sau: - C1, C2, C3, C4 là các thông số ước tính lượng mưa sinh dòng chảy; - K1 , P1 là các thông số diễn toán dòng chảy mặt; - K2 , P2 là các thông số diễn toán dòng chảy ngầm. Cấu trúc của mô hình được thể hiện trong hình 2.6. Các thông số của mô hình được xác định theo thuật toán đơn hình, ứng dụng phương pháp Monte-Carlo. Chương trình tính được lập bằng ngôn ngữ FORTRAN. Mức độ phù hợp giữa các kết quả tính toán và thực đo được đánh giá theo tiêu chuẩn đánh giá sai số của Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO). Tiêu chuẩn này đánh giá độ hữu hiệu qua chỉ tiêu R2 được xác định như sau: (2.16) trong đó: và với: là lưu lượng thực đo, là lưu lượng tính toán, là lưu lượng thực đo trung bình trong thời kỳ tính toán, là tổng số điểm quan hệ lưu lượng thực đo và tính toán. Tiêu chuẩn đánh giá như sau: 40 ¸ 65% : đạt = 65 ¸ 85% : khá IM(t) a(t) aN(t) R(t) Diễn toán dòng chảy mặt (Hệ thống có độ nhạy cao) Diễn toán dòng chảy ngầm (Hệ thống có độ nhạy thấp) RM(t) RN(t) QM(t) QN(t) Q(t) Hệ thống động lực X(t) Hình 2.6. Cấu trúc hệ thống của mô hình mưa - dòng chảy phi tuyến 5 > 85% : tốt 3. Hiệu chỉnh và kiểm nghiệm mô hình Phần lớn các lưu vực sông chính trong tỉnh Quảng Trị đều hoàn toàn không có số liệu thực đo dòng chảy nên để khôi phục số liệu quá trình dòng chảy tháng từ số liệu quá trình mưa tháng cho các lưu vực này bằng mô hình NLRRM, phải mượn bộ thông số tối ưu đã được hiệu chỉnh và kiểm định của lưu vực sông Bến Hải-trạm Gia Vòng (lưu vực có số liệu dòng chảy thực đo đầy đủ nhất) trên cơ sở thừa nhận các lưu vực này có các điều kiện địa lý tự nhiên tương tự nhau. 3.1. Hiệu chỉnh mô hình tìm bộ thông số tối ưu TT Năm Qthmax tính Qthmax đo s (%) 1 1979 58,4 57,5 1,56 2 1980 65,7 67,5 -2,71 3 1981 95,4 97,9 -2,54 4 1982 66,7 64,4 3,53 5 1983 84,2 84,3 -0,08 6 1984 49,2 50,4 -2,29 7 1985 68,9 70,1 -1,75 8 1986 35,4 35,0 1,05 9 1987 41,9 42,5 -1,32 Bảng 2.1. Sai số tương đối giữa Qthmax tính toán và thực đo 6Để hiệu chỉnh mô hình NLRRM tìm ra bộ thông số tối ưu cho lưu vực sông Bến Hải - trạm Gia Vòng, nghiên cứu đã sử dụng số liệu mưa và dòng chảy thực đo của 11 năm đo đạc liên tục (1979-1989) tại trạm Gia Vòng trên sông Bến Hải với trọng số mưa là 1,06 (xác định dựa theo bản đồ đẳng trị chuẩn mưa năm). Kết quả hiệu chỉnh thông số mô hình bằng phương pháp thử sai cho bộ 8 thông số tối ưu như sau: Với bộ thông số này, đường quá trình lưu lượng dòng chảy trạm Gia Vòng tính từ quá trình mưa nhờ mô hình NLRRM rất phù hợp với đường quá trình lưu lượng dòng chảy thực đo (hình 2.1); sai số tương đối giữa lưu lượng Bảng 2.2. Sai số tương đối giữa Qthmax tính toán và thực đo trong 11 năm kiểm nghiệm (1990-2000) tại trạm Gia Vòng TT Năm Qmaxtín h Qmaxđo s (%) 1 1990 133,5 135,7 -1,60 2 1991 69,8 69,2 0,89 3 1992 128,6 129,0 -0,32 4 1993 51,2 51,4 -0,37 5 1994 38,2 38,4 -0,54 6 1995 146,4 149,1 -1,81 7 1996 76,0 78,2 -2,76 8 1997 27,0 26,8 0,63 9 1998 93,7 94,2 -0,58 10 1999 105,5 107,0 -1,38 11 2000 48,1 48,8 -1,47 Bảng 2.3. Sai số tương đối giữa Qthmax tính toán và thực đo trong 4 năm kiểm nghiệm (1983-1985, 2004) tại trạm Rào Quán TT Năm Qmaxtí nh Qmaxđ o s (%) C1 = 0,948; C2 = 8,774; C3 = 0,407; C4 = 55,8; P1 = 0,638; P2 = 0,986; K1 = 19,3; K2 = 1138,6. Hình 2.1. Đường quá trình dòng chảy thực đo và tình toán theo mô hình NLRRM tại trạm Gia Vòng thời kỳ (1979-1989) 7bình quân tháng lớn nhất (Qthmax) tính toán và thực đo của tất cả 11 năm trong khoảng từ 0,08% đến 6,07% (bảng 2.1); độ hữu hiệu tính theo chỉ tiêu R2 rất cao, đạt tới 99,87%. Theo tiêu chuẩn của WMO, mô hình được đánh giá vào loại tốt. 3.2. Kiểm nghiệm mô hình 8Để kiểm tra độ ổn định của mô hình với bộ thông số đã tối ưu được, báo cáo đã tiến hành kiểm nghiệm mô hình NLRRM cho lưu vực sông Bến Hải-trạm Gia Vòng dựa theo số liệu quá trình mưa và dòng chảy tháng độc lập liên tục 11 năm (1990- 2000) tại trạm Gia Vòng trên sông Bến Hải và số liệu quá trình mưa và dòng chảy tháng của 4 năm (1983-1985, 2004) cho cả trạm Rào Quán trên sông Rào Quán. Khi kiểm định mô hình, các thông số mô hình được giữ nguyên như đã được xác định trong phần hiệu chỉnh. Tất nhiên, khi kiểm nghiệm mô hình cho trạm Rào Quán, số liệu diện tích lưu vực được thay thế bằng số liệu diện tích lưu vực của trạm Rào Quán còn số liệu quá trình mưa tháng được thay thế bằng số liệu quá trình mưa tháng của trạm Rào Quán (qua thử sai đã lấy bằng 1,4 lần mưa Khe Sanh). Kết quả kiểm nghiệm và đánh giá độ hữu hiệu của mô hình cho hai trạm cho thấy: đường quá trình dòng chảy tháng tính toán từ mô hình NLRMM với bộ thông số lấy bằng 1,4 lần mưa Khe Hình 2.2. Đường quá trình dòng chảy thực đo và tình toán theo mô hình NLRRM tại trạm Gia Vòng thời kỳ (1990-2000) Hình 2.3. Đường quá trình dòng chảy thực đo và tình toán theo mô hình NLRRM tại trạm Rào quán trong 4 năm (1983-1985, 2004) 9Sanh). Kết quả kiểm nghiệm và đánh giá độ hữu hiệu của mô hình cho hai trạm cho thấy: đường quá trình dòng chảy tháng tính toán từ mô hình NLRMM với bộ thông số đã tối ưu rất phù hợp với đường quá trình dòng chảy thực đo (hình 2.2 và 2.3). Sai số tương đối giữa lưu lượng bình quân tháng lớn nhất (Qthmax) tính toán và thực đo của tất cả 11 năm tại Gia Vòng trong khoảng từ 0,32% đến 2,76% (bảng 2.2) còn của 4 năm tại trạm Rào Quán trong khoảng từ 0,46% đến 3,34% (bảng 2.3). Độ hữu hiệu R2 của mô hình với bộ thông số đã tối ưu khi kiểm nghiệm đối với trạm Gia Vòng là 99,94% còn đối với trạm Rào Quán thời kỳ 3 năm (1983-1985) là 99,93% và năm 2004 là 99,86%. Theo tiêu chuẩn của WMO, mô hình được đánh giá vào loại tốt đối với cả hai trạm. Các kết quả kiểm nghiệm mô hình NLRMM với bộ thông số đã tối ưu được cho trạm Gia Vòng trên sông Bến Hải trên đã cho thấy: bộ thông số mô hình này cho kết quả tốt và ổn định không chỉ cho trạm Gia Vòng trên sông Bến Hải mà cho cả trạm Rào Quán trên sông Rào Quán nên có thể ứng dụng để khôi phục số liệu quá trình dòng chảy tháng cho các lưu vực không có số liệu thực đo trên địa bàn tỉnh Quảng Trị và số liệu quá trình dòng chảy tháng các năm không đo đạc của trạm Rào Quán trên sông Rào Quán từ số liệu quá trình mưa với độ tin cậy cao. Các kết quả kiểm nghiệm mô hình NLRMM với bộ thông số đã tối ưu được cho trạm Gia Vòng trên sông Bến Hải trên đã cho thấy: bộ thông số mô hình này cho kết quả tốt và ổn định không chỉ cho trạm Gia Vòng trên sông Bến Hải mà cho cả trạm Rào Quán trên sông Rào Quán nên có thể ứng dụng để khôi phục số liệu quá trình dòng chảy tháng cho các lưu vực không có số liệu thực đo trên địa bàn tỉnh Quảng Trị và số liệu quá trình dòng chảy tháng các năm không đo đạc của trạm Rào Quán trên sông Rào Quán từ số liệu quá trình mưa với độ tin cậy cao. 4. Ứng dụng mô hình NLRMM để khôi phục số liệu quá trình dòng chảy các lưu vực sông tỉnh Quảng Trị Sau khi hiệu chỉnh mô hình (qua 11 năm số liệu phụ thuộc tại trạm Gia Vòng trên sông Bến Hải) và kiểm nghiệm mô hình (qua 11 năm số liệu độc lập của trạm Gia Vòng và 4 năm số liệu thực đo của trạm Rào Quán trên sông Rào Quán) cho kết quả đều được đánh giá vào loại tốt theo tiêu chuẩn của WMO, báo cáo đã mượn bộ thông số mô hình NLRRM đã tối ưu và đảm bảo cho kết quả ổn định của lưu vực sông Bến Hải-trạm Gia Vòng để ứng dụng khôi phục số liệu quá trình dòng chảy tháng thời kỳ 1977-2004 từ quá trình mưa tháng thời kỳ 1977-2004 cho 8 lưu vực sông chính hoàn toàn không có số liệu thực đo dòng chảy trong tỉnh Quảng Trị (sông Bến Hải-trạm Bến Thiêng, sông Thạch Hãn-trạm Đông Hà, sông Thạch Hãn-trạm Thạch Hãn, sông Ô Khế-trạm Hải Trường, sông Sê Păng Hiêng-trạm Ta Păng, sông Ái Tử-trạm Triệu Ái, sông La La-trạm Troai, sông Nhùng - trạm Hải Lâm) trên cơ sở thừa nhận rằng: điều kiện mặt đệm của các lưu vực này tương tự với điều kiện mặt đệm lưu vực sông Bến Hải-trạm Gia Vòng. Tất nhiên, khi khôi phục số liệu dòng chảy tháng cho các lưu vực sông này, số liệu diện tích lưu vực được thay thế bằng số liệu diện tích lưu vực của trạm tương ứng và số liệu quá trình mưa tháng được thay thế bằng số liệu quá trình mưa tháng của trạm mưa được lựa chọn cho lưu vực đó với các trọng số phù hợp (xác định dựa theo bản đồ đảng trị chuẩn mưa năm) như trong bảng 2.4. Để có được chuỗi số liệu quá trình dòng chảy tháng lưu vực trạm Rào Quán trên sông Rào Quán đồng bộ với chuỗi số liệu quá trình mưa tháng (1977-2004), báo cáo cũng đã ứng dụng mô hình NLRRM để khôi phục số Bảng 2.4. Trạm mưa và trọng số của các trạm mưa đã lựa chọn cho từng lưu vực sông TT Lưu vực sông - trạm Trạm mưa Trọn g số 1 Bến Hải - Bến Thiềng Gia Vòng 1,05 2 Thạch Hãn -Đông Hà Đông Hà 1,15 3 Thạch Hãn -Thạch Hãn Khe Sanh 1,5 Thạch Hãn 0,5 4 Thác Mã - HảiTrường Thạch Hãn 1,05 5 Rào Quán - RàoQuán Khe Sanh 1,4 6 Sê Păng Hiêng -Ta Păng Khe Sanh 1,34 7 Ái Tử - Triệu Ái Thạch Hãn 0,96 8 La La - Troai Khe Sanh 1,05 9 Nhùng - Hải Lâm Thạch Hãn 0,94 10 liệu quá trình dòng chảy tháng các năm còn thiếu của lưu vực này (1977-1982, 1986-2003) từ số liệu mưa Khe Sanh với trọng số 1,4. Đối với trạm Ba Binh trên sông Đakrông, vì lấy theo mưa Tà Rụt nên chỉ khôi phục đường quá trình dòng chảy tháng của 8 năm tương ứng với 6 năm có số liệu mưa tại Tà Rụt. 5. Kết luận Các số liệu quá trình dòng chảy đã khôi phục cho các lưu vực sông trong tỉnh Quảng Trị nhờ ứng dụng mô hình NLRRM với bộ tham số đã tối ưu được là đủ tin cậy. Chúng cùng các số liệu quá trình dòng chảy thực đo có thể được sử dụng làm cơ sở dữ liệu để đánh giá tài nguyên nước sông cũng như phục vụ các nghiên cứu khác cho tỉnh Quảng Trị. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Lương Tuấn Anh. Một mô hình mô phỏng quá trình mưa-dòng chảy trong các lưu vực vừa và nhỏ ở miền Bắc Việt Nam. Luận án Tiến sĩ. Hà Nội, 1996. 2. K.P. Klibasev & I.F. Goroskov. Tính toán thuỷ văn. Bản dịch từ tiếng Nga của Ngô Đình Tuấn và Lê Thạc Cán. Nhà xuất bản Khoa học Kỹ thuật. Hà Nội, 1975. 3. Phòng quy hoạch Môi trường nước. Quy hoạch thủy lợi sông Vĩnh Phước-Cam Lộ và sông Bến Hải. Viện Quy hoạch Thủy lợi. Hà Nội, 2000. 4. Trần Thanh Xuân & cộng sự, 2002. Đặc điểm thủy văn tỉnh Quảng Trị. Đề tài nhánh thuộc đề tài “Xây dựng cơ sở dữ liệu và đánh giá đặc điểm khí tượng thủy văn phục phát triển kinh tế xã hội tỉnh Quảng trị”. Hà Nội, 2002. RESULTS OF APPLYING NON LINEAR RAINFALL RUNOFF MODEL TO RECOVER FLOW PROCESS DATA OF RIVER BASINS IN QUANG TRI PROVINCE Nguyen Thi Nga & Nguyen Thanh Son College of Science, VNU Quang Tri province has area of 4746 kilometers with 4 big river basins: Ben Hai, Thach Han, a part of O Lau and Se Pang Hieng river systems. Measured rainfall data in the province are enough and sinchronous (from 1977 to now) but measured flow data on river systems are very limited. The province has only Gia Vong station on Ben Hai river that measures flow discharge from 1977 to now and Rao Quan station on Rao Quan river that measures flow discharge but only within 4 years (1983-1985, 2004) to service design and build Rao Quan hydroelectricity works. Therefore, it is necessary to find a method to recover data of flow process from measured rainfall data at rainfall measured stations in Quang Tri province. The best effective method to solve this problem is mathematic model method. This sciential article announced results of applying Non Linear Rainfall Runoff Model to recover flow data of river basins within 28 years (1977-2004) from measured rainfall data in order to format data base for estimation water resources of Quang Tri province. Địa chỉ tác giả: Nguyễn Thị Nga Khoa Khí tượng Thủy văn & Hải dương học Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - ĐHQGHN Điện thoại: NR: 04 5531161 DĐ: 0912283761