zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Khoa Học Tự Nhiên

» Môi trường

Đánh giá hiệu quả sử dụng dữ liệu khí tượng toàn cầu CFSR mô phỏng dòng chảy lưu vực sông Đồng Nai bằng mô hình SWAT

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:11

Báo xấu

38
lượt xem 5
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong nghiên cứu này, hai bộ dữ liệu Khí tượng gồm dữ liệu Khí tượng toàn cầu CFSR và dữ liệu Khí tượng thực đo được sử dụng cho mô hình SWAT tại lưu vực sông Đồng Nai, sau đó kết quả được so sánh với giá trị lưu lượng thực đo để đánh giá hiệu quả của dữ liệu CFSR.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Đánh giá hiệu quả sử dụng dữ liệu khí tượng toàn cầu CFSR mô phỏng dòng chảy lưu vực sông Đồng Nai bằng mô hình SWAT

Nghiên cứu ĐÁ NH GIÁ HIỆU QUẢ SỬ DỤNG DỮ LIỆU KHÍ TƯỢNG TOÀ N CẦU CFSR MÔ PHỎNG DÒ NG CHẢY LƯU VỰC SÔNG ĐỒNG NAI BẰNG MÔ HÌ NH SWAT Thi Văn Lê Khoa1, Đỗ Xuân Khánh2 1 Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội 2 Trường Đại học Thủy Lợi Tóm tắt Dữ liệu luôn đóng vai trò rất quan trọng trong các mô hình thủy văn mô phỏng hệ thống tài nguyên nước. Tuy nhiên, sự khan hiếm dữ liệu luôn là một vấn đề mà bất cứ người sử dụng mô hình nào cũng gặp phải. Trong nghiên cứu này, hai bộ dữ liệu Khí tượng gồm dữ liệu Khí tượng toàn cầu CFSR và dữ liệu Khí tượng thực đo được sử dụng cho mô hình SWAT tại lưu vực sông Đồng Nai, sau đó kết quả được so sánh với giá trị lưu lượng thực đo để đánh giá hiệu quả của dữ liệu CFSR. Kết quả cho thấy hiệu quả tốt khi sử dụng dữ liệu CFSR cho lưu vực sông Đồng Nai với R2 = 0,77 và Nash = 0,88. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra tiềm năng sử dụng dữ liệu Khí tượng toàn cầu miễn phí CFSR để thay thế cho dữ liệu Khí tượng thực đo trong các trường hợp nghiên cứu tại khu vực thiếu hoặc không có dữ liệu. Từ khóa: Mô hình SWAT; CFSR; Đồng Nai; Mưa-dòng chảy; Dữ liệu Abstract Assessing climate forecast system reanalysis (CFSR) for flow simulation in Dong Nai river basin by SWAT model Data plays an important role in hydrological models for simulating water resources system. However, data scarcity is an inadequately common issue for any user. In this study, two data sets, comprising CFSR and conventional gauges were applied for the Soil and Water Assessment Tool model in the Dong Nai River basin; results, subsequently were compared to the observed discharge to assess the efficiency of the CFRS in the simulation. The comparison showed good results with R2 = 0.77 and Nash-Sutcliffe coefficient = 0.88. This output verified high potential of free-of-charge CFSR to replace conventional data in the case studies which data is insufficient or devoid. Keywords: SWAT model; CFSR; Dong Nai; Rain-ﬂow; Data. 1. GIỚI THIỆU Assessment Tool (SWAT) cũng của Ngày nay có rất nhiều mô hình thủy USDA và Trung tâm AgriLife Research văn ra đời hỗ trợ cho việc quản lý các thuộc Đại học Texas A&M, Hoa Kỳ lưu vực dễ dàng và hiệu quả hơn. Có thể [13]. Các mô hình này được áp dụng để kể đến các mô hình sau: Hydrological giải quyết rộng rãi các bài toán về quản Simulation Program - Fortran (HSFP) lý nước bao gồm xói mòn lưu vực, biến của Cục khảo sát địa chất Hoa Kỳ đổi khí hậụ, ảnh hưởng của quá trình sử (USGS) [11], Agriculture Non - Point dụng đất, hay cân mất bằng nước. Source (AGNPS) của Bộ nông nghiệp Khó khăn chính và phổ biến nhất Hoa Kỳ (USDA) [12], Soil Water của các mô hình thủy văn chính là độ 39 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 18 - năm 2017
Nghiên cứu chính xác của các đại lượng khí tượng nhỏ. Để mô phỏng cho những lưu vực đầu vào. Các đại lượng này đồng thời này cần phải thỏa mãn những tiêu chí cũng chính là những yếu tố quan trọng sau: (1) Một hệ thống dữ liệu mở toàn nhất ảnh hưởng đến kết quả mô phỏng. cầu có thể dễ dàng truy cập (bao gồm Một trong những nguyên nhân chính cả số liệu mưa và các số liệu khí tượng ảnh hưởng đến các số liệu đầu vào là khác như nhiệt độ, độ ẩm, gió và ánh các trạm quan trắc khí tượng thường đặt sáng); (2) Độ phân giải không gian 30 ở những vị trí xa lưu vực nghiên cứu, do km; (3) Dãy số liệu đủ dài để có thể hiệu đó không phản ánh được tính chất của chỉnh và kiểm định mô hình. lưu vực. Các trạm đo mưa thực chất là Với những tiêu chí trên, hệ thống các điểm đo không thể đại diện cho xu dữ liệu CFSR là phù hợp và được lựa hướng mưa của toàn bộ lưu vực. Bên chọn làm số liệu đầu vào cho khu vực cạnh đó dữ liệu mưa lại thường hiếm nghiên cứu. Dữ liệu CFSR là dữ liệu khi đầy đủ bởi các nguyên nhân như được dự báo theo giờ. Mô hình dự báo hỏng hóc và bảo trì các thiết bị đo. Để sẽ được phân tích lại mỗi 6 tiếng (bắt giải quết vấn đề trên, các nhà khoa học đầu từ 00h00, 06h00, 12h00 đến 18h00) hướng đến phương pháp ước lượng mưa bằng việc sử dụng thông tin từ hệ thống thông qua dữ liệu radar. Tuy nhiên cách các trạm đo khí tượng toàn cầu và phân tiếp cận này cũng vấp phải không ít khó tích ảnh vệ tinh. Với mỗi giờ phân tích, khăn bao gồm cả việc phân biệt các dạng SFSR bao gồm cả những dữ liệu dự mưa (mưa, mưa tuyết, mưa đá) hay tìm đoán (dự đoán từ giờ phân tích trước) ra mối quan hệ giữa cường độ phản xạ và dữ liệu từ những phân tích sử dụng của rada và cường độ mưa. Chính vì vậy để khởi động lại mô hình dự đoán. Dữ việc tìm ra một phương pháp khả thi để liệu CFSR bao gồm dữ liệu lịch sử mưa có được dữ liệu khí tượng có độ chính và nhiệt độ theo giờ cho tất cả các vùng xác cao làm thông số đầu vào cho các trên thế giới. mô hình thủy văn luôn là một bài toán Trong số các mô hình toán thủy khó thách thức các nhà nghiên cứu. văn, mô hình bán phân bố Soil and Một trong những hướng giải Water Assessment Tool (SWAT) ngày quyết vấn đề nêu trên hiện nay là sử càng được sử dụng phổ biến với khả dụng nguồn dữ liệu khí tượng toàn cầu năng khai thác dữ liệu vệ tinh, mô phỏng nhiều năm (multiyear global gridded lưu vực theo bước thời gian ngày và dự representations of weather), còn gọi là đoán ảnh hưởng của các phương thức nguồn dữ liệu tái phân tích (reanalysis quản lý tài nguyên nước, tài nguyên đất datasets). Có thể kể đến các nguồn dữ ở các khu vực không có dữ liệu quan liệu dự báo khí hậu (CFSR) của trung trắc thực đo [13]. tâm dự báo môi trường quốc gia Hoa Mô hình SWAT dựa trên cơ sở tính Kỳ (NCEP), trung tâm nghiên cứu khí toán cân bằng vật lý, và có khả năng mô quyển quốc gia (NCAR) Hoa kỳ, nguồn phỏng liên tục trong thời gian dài. SWAT dữ liệu của trung tâm dự báo khí tượng làm việc bằng cách chia lưu vực thành thủy văn của Châu âu (ECMWF) và rất nhiều tiểu lưu vực, sau đó được chia nhiều nguồn dữ liệu khác. Tuy nhiên thành các Đơn vị Phản ứng Thủy văn theo đánh giá của [10] thì CFSR và (Hydrologic Response Units, HRUs) ECMWF là phù hợp cho lưu vực vừa và thể hiện tính đồng nhất của phương thức 40 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 18 - năm 2017
Nghiên cứu sử dụng đất, đặc tính của đất và cách pháp Priestly Taylor [8] được sử dụng; thức quản lý trên lưu vực. Ngoài ra, tốc độ gió chỉ là cần thiết nếu phương một lưu vực sông cũng có thể được chia pháp Penman-Monteith được sử dụng. thành các tiểu lưu vực được đặc trưng Nhiệt độ không khí trung bình được duy nhất bởi ưu thế của phương thức sử sử dụng để xác định giáng thủy là mưa dụng đất, loại đất và cách quản lý [7]. hoặc tuyết, đầu vào nhiệt độ tối đa và Bên cạnh các dữ liệu địa hình, phương tối thiểu được sử dụng để tính nhiệt độ thức sử dụng đất và thổ nhưỡng, các dữ đất và nước theo ngày. Như vậy, SWAT liệu khí tượng là đầu vào của SWAT thực sự là một mô hình có chất lượng bao gồm lượng mưa ngày, nhiệt độ lớn trong việc quản lý tổng hợp tài nguyên nhất và nhỏ nhất, bức xạ mặt trời, độ ẩm nước. Tuy nhiên người sử dụng SWAT tương đối, và tốc độ gió. Độ ẩm tương không phải là không có những khó khăn đối được yêu cầu nếu phương pháp trong quá trình sử dụng với những bài Penman-Monteith [5] hoặc phương toán và khu vực nghiên cứu cụ thể. Hình 1: Tổng quan các thành phần tự nhiên được mô phỏng trong mô hình SWAT Qua những phân tích trên, mục tiêu dụng bộ thông số của lần mô phỏng này chính của nghiên cứu này là đánh giá cho lần mô phỏng thứ hai với dữ liệu tính hiệu quả của việc sử dụng dữ liệu CFSR để đảm bảo tính đồng bộ, khách khí tượng toàn cầu CFSR trong việc quan. Việc so sánh kết quả sẽ cho ta thấy mô phỏng dòng chảy trên lưu vực sông được chất lượng của dữ liệu CFSR cũng Đồng Nai bằng mô hình SWAT. Phương như khả năng sử dụng của CFSR tại pháp đánh giá được sử dụng là sử dụng những địa phương xa xôi, khan hiếm dữ liệu quan trắc. mô hình SWAT để mô phỏng với 2 chuỗi số liệu, một là dữ liệu thực đo tại các 2. KHU VỰC NGHIÊN CỨU trạm khí tượng thủy văn, hai là dữ liệu Lưu vực sông Đồng Nai là một CFSR. Mô hình sẽ mô phỏng hệ thống trong 4 lưu vực lớn ở Tây Nguyên, nơi với số liệu thực đo trước, bao gồm cả thường xuyên xảy ra những đợt hạn hán quá trình hiệu chỉnh, kiểm định và sử gay gắt và hiện tượng mất cân bằng 41 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 18 - năm 2017
Nghiên cứu nước nghiêm trọng. Do đó việc quản cho mưa lớn, từ 2400 - 2800 mm, các lý hiệu quả nguồn nước trở thành một nơi khác cho mưa trung bình từ 1800- nhiệm vụ hết sức quan trọng. 2200 mm. Sự phân hóa mưa theo không Sông Đồng Nai là hệ thống sông gian như vậy gắn rất chặt với sự chi phối lớn thứ 3 cả nước, sau sông Mê Công của yếu tố địa hình [2]. và sông Hồng. Hệ thống sông Đồng Nai Theo không gian, cũng như chế bao gồm dòng chính sông Đồng Nai và độ mưa, chế độ dòng chảy trên lưu 4 phụ lưu lớn là: sông La Ngà, sông Bé, vực cũng có sự phân hóa rất sâu sắc. sông Sài Gòn, sông Vàm Cỏ. Toàn bộ Module dòng chảy trung bình toàn lưu lưu vực nằm trên diện tích của các tỉnh vực khoảng 25 l/s.km2, tương đương lớp Lâm Đồng, Đắk Nông, Bình Phước, dòng chảy 805 mm, trên tổng lớp nước Bình Dương, Bình Thuận, Đồng Nai, mưa trung bình 1950 mm. Lưu vực Vàm Bà Rịa - Vũng Tàu, Tây Ninh, Thành Cỏ Đông, hạ Đồng Nai - Sài Gòn là nơi phố Hồ Chí Minh, Ninh Thuận và một cho module dòng chảy nhỏ nhất trên lưu phần của 2 tỉnh Đắk Nông và Long vực, khoảng 15 - 20 l/s.km2. An. Tổng diện tích lưu vực sông Đồng Khu vực hạ Đa Nhim cũng có Nai khoảng 44.100 km2, trong đó phần module từ 20 - 22 l/s.km2. Đây là những diện tích nằm trên lãnh thổ Việt Nam là vùng cho hiệu suất dòng chảy kém nhất, 37400 km2, phần diện tích ngoài nước là từ 30 - 35% lượng mưa. Trung lưu sông 6.700 km2. Tổng lượng nước mặt hàng Đồng Nai, thượng lưu sông La Ngà và năm khoảng 37.4 tỷ m3. thượng lưu sông Bé là các khu vực cho Theo thời gian, ở hầu hết lưu vực module dòng chảy cao, từ 38 - 43 l/s. sông Đồng Nai (LVSĐN) và vùng phụ km2. Ở các vùng hẹp hơn, module có thể cận, mùa mưa và mùa khô khá trùng hợp đạt đến 45 l/s.km2 hoặc hơn. Đây cũng với mùa gió mùa. Thông thường, mùa là những vùng cho hiệu suất dòng chảy mưa bắt đầu từ tháng V, khi gió mùa Hạ cao nhất, từ 45 - 50% lượng mưa năm. bắt đầu thiết lập ổn định trên khu vực Hạ lưu vực La Ngà, thượng Đa Nhim- Đông Nam bộ và kết thúc vào tháng X, Đa Dung có module dòng chảy 28 - 35 XI, hơi chớm sang đầu gió mùa mùa l/s.km2. Hạ lưu sông Bé, các sông suối Đông, là thời gian có nhiều áp thấp hoạt nhỏ ven hạ lưu dòng chính Đồng Nai, động ở các vĩ độ thấp của biển Đông. thượng lưu sông Sài Gòn, có module Như vậy, mùa mưa ở đây kéo dài chừng dòng chảy thuộc loại trung bình, từ 22 6-7 tháng. Theo không gian, mưa trên - 28 l/s.km2. Theo thời gian, ngoài sự LVĐN cũng có sự khác biệt đáng kể, phân hóa mạnh mẽ theo không gian, tâm mưa lớn tập trung ở vùng trung tâm chế độ dòng chảy cũng có sự phân hóa lưu vực. Sự khác biệt giữa lượng mưa sâu sắc theo thời gian và hình thành nên các khu vực trong vùng là khá lớn, trong hai mùa lũ - kiệt đối lập nhau. Theo các khi lượng mưa năm trung bình toàn lưu tiêu chuẩn phân mùa thông dụng, mùa vực xấp xỉ 1950 mm, thì có nơi chỉ dưới lũ trên đại bộ phận lưu vực bắt đầu vào 1000 mm và có nơi lại trên 2500 mm. khoảng VI - VII, nghĩa là xuất hiện sau Chênh lệch giữa nơi mưa nhiều nhất và mùa mưa từ 1 - 2 tháng, do tổn thất nơi mưa ít nhất lên tới 4 lần (Phan Rang: sau một mùa khô khắc nghiệt kéo dài. 715 mm, Bảo Lộc: 2801 mm). Dải đồng Đồng thời với kết thúc mưa, các sông bằng ven biển, lưu vực sông Vàm Cỏ suối trong miền cũng chấm dứt mùa lũ Đông, hạ lưu Đa Nhim là những nơi cho vào khoảng tháng XI. Như vậy, mùa lũ mưa nhỏ, từ 700 - 1700 mm. Trung lưu được duy trì trong 5 - 6 tháng. Tuy vậy, sông Đồng Nai, thượng lưu sông Bé, tùy từng vùng, thời gian mùa lũ cũng dài thượng - trung lưu La Ngà là những nơi ngắn khác nhau [2]. 42 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 18 - năm 2017
Nghiên cứu Hình 2: Sơ đồ mô tả vị trí lưu vực, vị trí các trạm đo mưa và mạng sông trên lưu vực sông Đồng Nai Hình 3: Bản đồ đẳng lượng mưa trung bình nhiều năm quan trắc qua các trạm đo mưa ở khu vực nghiên cứu 43 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 18 - năm 2017
Nghiên cứu 3. MÔ PHỎNG DÒNG CHẢY hợp phát triển được tải về theo địa chỉ BẰNG MÔ HÌNH SWAT https://gdex.cr.usgs.gov/gdex/. DEM 3.1. Dữ liệu đầu vào được sử dụng để phân chia lưu vực và xác định hướng dòng chảy thông qua độ Nghiên cứu này sử dụng 2 loại dữ dốc bề mặt lưu vực. liệu khí tượng thủy văn: (1) Dữ liệu đo truyền thống: Các số liệu về khí tượng Bản đồ sử dụng đất là một trong theo giờ được thu thập tại các trạm Đak những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến Nông, Đức Xuyên, Bảo Lộc, Đà Lạt, dòng chảy mặt và bốc hơi trên lưu vực. Liên Khương, Đại Nga, Đại Ninh được Dữ liệu GlobeLand30 được khai thác bố trí như trên hình 2. Lưu lượng dòng miễn phí tại địa chỉ website http://www. chảy được đo tại trạm Đak Nông từ globallandcover.com. GlobeLand30 có năm 1986 - 1997 được sử dụng để so độ phân giải 30m, sản phẩm là kết quả sánh với lưu lượng mô phỏng; (2) Dữ phân tích của hơn 20,000 ảnh vệ tinh liệu Khí tượng toàn cầu CFSR: dữ liệu Landsat và HJ-1. GlobeLand30 rất phù này được phổ biến theo đường link sau: hợp để sử dụng cho mô hình SWAT với https://globalweather.tamu.edu/ độ phân giải cao và cách phân chia lớp Địa hình của khu vực nghiên cứu sử dụng đất không quá chi tiết, phức tạp. được mô phỏng bằng Mô hình số độ Có thể thấy trên lưu vực Đồng Nai, Tây cao (DEM). DEM ASTER có độ phân Nguyên, đất rừng với (56,5%) chiếm giải 30m do Bộ Kinh tế, Thương mại diện tích chủ yếu, sau đó là đất sử dụng và Công nghiệp (METI) của Nhật Bản cho nông nghiệp (36,2%) còn lại là đồi và Cơ quan Hàng không và Không núi (4,9%), wetland (0,16%), diện tích gian Quốc gia Hoa Kỳ (NASA) phối chứa nước (0,68%) và đô thị (1,39%). a b c Hình 4: Dữ liệu đầu vào: a. địa hình, b. sử dụng đất và c. thổ nhưỡng của mô hình SWAT Mô hình SWAT yêu cầu dữ liệu quá trình hợp tác của nhiều tổ chức về kết cấu các loại đất cũng như tính khác nhau trên toàn thế giới, kết hợp chất lý hóa của chúng bao gồm khả vởi bản đồ đất của Tổ chức Nông lương năng trữ nước, độ dẫn thủy lực, mật Thế giới FAO - UNESCO (FAO, 1971 độ đất. Nghiên cứu này sử dụng dữ - 1981). Qua phân tích dữ liệu bản đồ liệu Harmonized World Soil Database cho thấy đất trên khu vực Đồng nai chủ (HWSD). Cơ sở dữ liệu HWSD theo yếu là các loại Fluvisols, Acrisols và định dạng raster, độ phân giải 30 arc- Ferralsols. Thống kê về các loại đất và second tập hợp hơn 16,000 đơn vị đất các tính chất của chúng được tóm tắt khác nhau. Sản phẩm là kết quả của tại Bảng 2. 44 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 18 - năm 2017
Nghiên cứu Hình 5: Bản đồ đẳng lượng mưa trung bình nhiều năm quan trắc bằng vệ tinh của CFSR Bảng 1. Tóm tắt dữ liệu đầu vào được sử dụng cho mô hình SWAT Loại dữ liệu Tên/Địa chỉ cung cấp Độ phân giải/Thời gian đo Mô hình số độ cao (DEM) ASTER/METI và NASA 30 m Phân loại sử dụng đất GlobeLand30/China 30 m Thổ nhưỡng HWSD/FAO 30 arc-second Dữ liệu khí tượng toàn cầu CFSR CFSR/NCEP 30 km Dữ liệu khí tượng quan trắc Bộ Tài nguyên và Môi trường Nhiều trạm Lưu lượng Bộ Tài nguyên và Môi trường Đak Nông/1986 - 1997 Hiệu chỉnh mô hình dựa trên thuật toán tối ưu hóa. Phương Hiệu chỉnh mô hình nhằm xác pháp này đòi hỏi thời gian tính toán định giá trị tối ưu cho bộ thông số của tương đối lớn bởi sự phụ thuộc vào số mô hình. Quá trình này có thể thực lượng tham số cần tối ưu hóa, số lần hiện bằng phương pháp thủ công hoăc mô phỏng cũng như số lần tính lặp. Đối tự động thông qua phần mềm SWAT với phương pháp thủ công, thực chất là - CUP. Mỗi một phương pháp đều có phương pháp thử dần, đòi hỏi thời gian ưu nhược điểm khác nhau. Đối với đặc biệt lớn với những người mô phỏng phương pháp tự động hóa, các thông chưa có kinh nghiệm hoặc chưa quen sô được tìm ra những khoảng thích hợp với vùng nghiên cứu. 45 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 18 - năm 2017
Nghiên cứu Bảng 2. Tên và thông số của các loại đất lưu vực Đồng Nai Saturated Hydraulic Available Soil Water Loại đất Conductivity Ks (cm/sec) Capacity r (mm/mm) Alisols 2.11E-04 0.065 Cambic Fluvisols 3.68E-04 0.160 Carisols 2.11E-04 0.065 Chromic Luvisols 3.04E-04 0.131 Dystric Fluvisols 2.70E-04 0.161 Dystric Gleysols 3.91E-04 0.158 Ferrlic Acrisols 2.88E-04 0.113 Haplic Acrisols 1.71E-04 0.161 Haplic Andosols 1.94E-04 0.107 Humic Acrisols 2.11E-04 0.065 Humic Ferralsols 3.68E-04 0.160 Leptosols 1.91E-04 0.113 Rhodic Ferralsols 4.14E-04 0.155 Umbric Gleysols 4.57E-04 0.160 Xanthic Ferralsols 3.12E-04 0.110 Quá trình hiệu chỉnh mô hình được 4. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN thực hiện bằng cách sử dụng các hệ số Bảng 2 tổng kết các tham số chính xác định R2, chỉ số hiệu quả Nash (NSI) của lưu vực sau khi hiệu chỉnh mô và sai số phần trăm (PBIAS). Công thức hình. Với hiểu biết về mô hình mưa tính toán các hệ số này được thể hiện dòng chảy tại khu vực Tây Nguyên, qua các công thức sau: nhóm tác giả cho rằng các thông số liên quan đến nước dưới đất như ALPHA_  n i 1 ( Pi  Oi )2 BF, GW_DELAY và QWQMIN là NSI=1- (1)  n i 1 ( Oi  Otb )2 những tham số có độ nhạy cao ảnh hưởng mạnh đến dòng chảy khu vực    n ( Oi  Otb )( Pi  Ptb ) này. Điều này hoàn toàn phù hợp với R2=  i 1  (2)  2  những báo cáo về tài nguyên nước   i1( Pi  Ptb )  n n  i 1 ( Oi  Otb )2 vùng Tây Nguyên. Theo [6] chỉ ra 100 *  i 1 ( Oi  Pi ) trong nghiên cứu của mình rằng lượng n PBIAS= (3) nước mặt tại đây được bổ cập chủ yếu  n ( Oi  Otb )2 i 1 bởi nước ngầm. Bên cạnh đó luôn có Trong đó: Oi là giá trị thực đo tại sự “lệch pha” giữa nước ngầm và mưa thời điểm i, Otb là giá trị thực đo trung nằm trong khoảng từ 1 đến 3 tháng, bình, Pi là giá trị mô phỏng tại thời điểm ảnh hưởng rất lớn đến thời gian bổ i, Ptb là giá trị mô phỏng trung bình. sung và trữ lượng nước mặt. Bảng 3. Các thông số dùng trong hiệu chỉnh mô hình SWAT Tham số Định nghĩa Giới hạn ALPHA_BF Hệ số triết giảm dòng chảy ngầm 0.01-0.2 GW_DELAY Thời gian trễ dòng chảy ngầm 31-51 CN2 Hệ số sử dụng đất cho vùng khí hậu 2 50-60 ESCO Hệ số bốc hơi 0.1-0.9 46 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 18 - năm 2017
Nghiên cứu REVAPMIN Giới hạn bốc hơi thực vật 300-500 GW_REVAP Hệ số bốc hơi thực vật 0.02-0.2 QWQMIN Giới hạn có dòng chảy bổ cập 500-800 SOL_AWC Khả năng chứa nước của đất 0.1-0.4 R_RCHRG Hệ số bổ cập nước ngầm tầng sâu 0.05-0.4 SOL_K Độ dẫn thủy lực của đất khi bão hòa 15-50 a b c d Hình 4: So sánh kết quả lưu lượng mô phỏng và thực đo của hai quá trình hiệu chỉnh và kiểm định tại trạm thủy văn Đak Nông: a. kết quả hiệu chỉnh dữ liệu CFSR; b. kết quả kiểm định dữ liệu CFSR; c. kết quả hiệu chỉnh dữ liệu khí tượng đo đạc; d. kết quả kiểm định dữ liệu khí tượng đo đạc. a b Hình 5: Biểu đồ so sánh tính tương quan dải dữ liệu của 2 giá trị mô phỏng và thực đo của: a. dữ liệu khí tượng CFSR và b. dữ liệu khí tượng thực đo. 47 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 18 - năm 2017
Nghiên cứu Nhóm nghiên cứu thực hiện mô mùa khô, và giảm chính xác dần khi phỏng trong 11 năm từ năm 1986 đến giá trị lưu lượng lớn hơn, đặc biệt khi 1997, và chia thành hai giai đoạn gồm mô hình sử dụng dữ liệu khí tượng hiệu chỉnh từ 1986 đến 1991 và kiểm thực đo. định từ 1992 đến 1997. Kết quả lưu lượng của mô hình được so sánh với dữ Kết quả tính toán hệ số xác định liệu thực đo tại trạm Đak Nông như sau: R , chỉ số hiệu quả Nash (NSI) và sai số 2 Biểu đồ cho thấy tính tương quan phần trăm (PBIAS) sử dụng các phương rất tốt ở các giá trị lưu lượng nhỏ trong trình (1), (2) và (3) như sau: Bảng 4. Kết quả R2, NSI và PBIAS cho hai loại dữ liệu CFSR và khí tượng đo đạc Dữ liệu khí tượng CFSR Dữ liệu khí tượng đo đạc R2 NSI PBIAS R2 NSI PBIAS Hiệu chỉnh 0.60 0.82 0.84 0.82 1986 - 1991 3.2% 13% Kiểm định 0.77 0.88 0.74 0.87 1992 - 1997 Kết quả so sánh giá trị mô phỏng Qua những phân tích trên, có thể bằng dữ liệu khí tượng CFSR với dòng thấy dữ liệu CFSR đặc biệt hữu hiệu cho chảy thực đo tại trạm Đắc Nông từ năm những lưu vực xa xôi, thiếu các phương 1986 đến năm 1997 cho thấy tính hiểu tiện quan trắc. Với sự hộ trợ của dữ quả của dư liệu CFSR sử dụng cho mô liệu khí tượng này, dòng chảy được mô hình SWAT, thể hiện qua hai chỉ tiêu R2 phỏng có kết quả tốt không thua kém so và Nash. Có một số điểm nổi bật của dữ với dữ liệu của các trạm đo truyền thống liệu CFSR cần phải nhắc đến như sau: được bố trí sát với lưu vực. Tuy nhiên Thứ nhất, dữ liệu CFSR mô phỏng rất đối với những lưu vực có các trạm đo tốt đối với giai đoạn mùa khô, hình 4 và hiện đại, phân bổ với với một mật độ hình 5 đã chỉ ra tính tương quan rất cao khi hợp lý, dữ liệu CFSR cũng đóng một vai so với dữ liệu thực đo trong giai đoạn này. trò quan trọng đáng kể. Nguồn dữ liệu Đây là một đặc điểm vô cùng quan trọng này sẽ có tác dụng như một thước đo, trong việc giải quyết những bài toán về cân đánh dấu mức độ đáp ứng tối thiểu của bằng nước và khô hạn vùng Tây Nguyên; mô hình so với nguồn dữ liệu của các Thứ hai, khi nhóm tác giả xét đến trạm khí tượng truyền thống. phần trăm sai số tổng lượng thể hiện bằng 5. KẾT LUẬN PBIAS, kết quả lưu lượng mô phỏng với dữ liệu khí tượng CFSR là đầu vào cho Trong nhiều vấn đề liên quan đến thấy sai số thấp hơn rất nhiều so với dữ liệu sử dụng mô hình mô phỏng hệ thống tài thực đo. Điều này cho thấy tiềm năng sử nguyên nước, sự thiếu hoặc khan hiếm dụng CFSR trong bài toán tính cân bằng dữ liệu hiện đang là một thử thách rất lớn nước, phân bổ tài nguyên nước ở lưu vực; đối với các nhà nghiên cứu và các kỹ sư. Thứ ba, tuy nhiên, dữ liệu CFSR tỏ Bên cạnh nguồn dữ liệu truyền thống đến ra hạn chế khi nhóm tác giả tiến hành từ các trạm quan trắc, nguồn dữ liệu hiện mô phỏng trong thời đoạn ngắn và bước đại được cung cấp bởi vệ tinh đang trở thời gian chi tiết hơn. Điều này có nghĩa nên phổ biến với người sử dụng. là độ phân giải về không gian của dữ Nghiên cứu này sử dụng hai bộ dữ liệu này chưa cao. liệu gồm dữ liệu vệ tinh và dữ liệu truyền 48 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 18 - năm 2017
Nghiên cứu thống tại các trạm quan trắc trên lưu vực. [5]. Monteith, J.L (1965). Evaporation and Các dữ liệu được sử dụng cho một mô the environment. In The State and Movement of hình mưa - dòng chảy để mô phỏng dòng Water in Living Organisms, XIXth symposium. chảy tại một lưu vực tại phía Nam Việt Swansea, UK: Society of Experimental Biology, Nam và so sánh kết quả với giá trị lưu Cambridge University Press; lượng thực đo tại một trạm trên lưu vực. [6]. Ngô Tuấn Tú, Võ Công Nghiệp, Để đánh giá tính tin cậy của kết quả mô Quách Văn Đơn, Đặng Hữu Ơn (1999). Nước dưới đất khu vực Tây Nguyên; phỏng từ hai bộ dữ liệu, nghiên cứu sử dụng hệ số xác định R2, chỉ số hiệu quả [7]. Philip W. Gassman et al., (2007). The Nash và sai số phần trăm (PBIAS). Kết Soil and Water Assessment Tool: Historical Development, Applications, and Future Research quả đã chỉ ra được dữ liệu vệ tinh miễn Directions. Working Paper 07-WP 443. Center phí mô phỏng rất tốt trong giai đoạn mùa for Agricultural and Rural Development; khô, tính tương quan của dòng chảy tính [8]. Priestly, C.H.B., and R.J. Taylor toán bằng mô hình với dữ liệu thực đo (1972). On the assessment of surface heat flux trong giai đoạn này rất cao, đồng thời sai and evaporation using large-scale parameters. số cũng thấp hơn rất nhiều so với dữ liệu Monthly Weather Rev. 100: 81-92; khí tượng đo tại trạm. Tuy nhiên, dữ liệu [9]. Saha, S.; Moorthi et al., (2014). vệ tinh miễn phí tỏ ra hạn chế khi nhóm The NCEP climate forecast system version tác giả tiến hành mô phỏng trong thời 2. J. Clim., 27, 2185–2208; đoạn ngắn và bước thời gian chi tiết hơn. [10]. Ward E, Buytaert W, Peaver Như vậy, qua nghiên cứu này có L, Wheater H (2011). Evaluation of thể thấy rằng tiềm năng sử dụng dữ liệu precipitation products over complex vệ tinh miễn phí để thay thế cho dữ liệu mountainous terrain: a water resources thực đo truyền thống làm đầu vào cho perspective. Advances in water resources mô hình tại các khu vực thiếu hoặc khan 34(10): 1222-1231. hiếm dữ liệu Khí tượng là rất cao. Và [11]. Johanson, R., J. Imhoff, J. việc đầu tư, nghiên cứu để ứng dụng Kittle, Jr., A. Donigian, AND Jr. (2002). công nghệ viễn thám, xây dựng dữ liệu Hydrological Simulation Program-Fortran từ ảnh vệ tinh là rất cần thiết (HSPF): Users Manual For Release 8.0. U.S. Environmental Protection Agency, TÀ I LIỆU THAM KHẢO Washington, D.C., EPA/600/3-84/066. [1]. Dee, D.P et al., (2011) The ERA- [12]. Ronald L. Bingner, Fred D. Theurer, Interim reanalysis: Configuration and Yongping Yuan (2015). AnnAGNPS Technical performance of the data assimilation system. Processes Documentation. Version 5.4; Q. J. R. Meteorol. Soc, 137, 553–597; [13]. S.L. Neitsch, J.G. Arnold, [2]. Đỗ Đức Dũng et al., (2014). Đánh J.R. Kiniry, J.R. Williams (2011). Soil giá biến động Tài nguyên nước Lưu vực sông and Water Assessment Tool Theoretical Đồng Nai và vùng phụ cận. Khoa học Kỹ Documentation. Version 2009. Grassland, thuật Thủy lợi và Môi trường - Số 47. 19-26; Soil and Water Research Laboratory - [3]. Kouwen N, Danard et al., (2005). Agricultural Research Service Blackland Case study: watershed modeling with Research Center-Texas AgriLife Research; distributed weather model data. Journal of [14]. Ward E, Buytaert W, Peaver Hydrologic Engineering 10(1): 23-38; L, Wheater H. (2011). Evaluation of [4]. Mehta VK et al., (2004). Evaluation precipitation products over complex and application of SMR for watershed mountainous terrain: a water resources modeling in the Catskill Mountains of New perspective. Advances in water resources York State. Environmental Modeling and 34(10): 1222-1231. Assessment 9(2): 77-89; BBT nhận bài: Ngày 03/11/2017; Phản biện xong: Ngày 06/12/2017 49 Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 18 - năm 2017

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.