Đánh giá hiệu quả hiệu chỉnh tự động mô hình SWAT bằng phần mềm SWAT - CUP

Bài viết Đánh giá hiệu quả hiệu chỉnh tự động mô hình SWAT bằng phần mềm SWAT - CUP đánh giá được những ưu và nhược điểm của phương pháp hiệu chỉnh thủ công và phương pháp hiệu chỉnh tự động bằng SWAT - CUP cho mô hình mưa dòng chảy SWAT. Mô hình sử dụng các dữ liệu đầu vào như mưa, thảm phủ, loại đất và thời tiết để tính toán diễn biến dòng chảy ở khu vực nghiên cứu.

ĐÁNH GIÁ HIỆU QUẢ HIỆU CHỈNH TỰ ĐỘNG MƠ HÌNH SWAT BẰNG PHẦN MỀM SWAT - CUP Lê Văn Quân1, Thi Văn Lê Khoa2 Sinh viên Lớp ĐH5TNN, Trường Đại học Tài nguyên Môi trường Hà Nội Trường Đại học Tài nguyên Môi trường Hà Nội Tóm tắt Mục tiêu nghiên cứu đánh giá ưu nhược điểm phương pháp hiệu chỉnh thủ công phương pháp hiệu chỉnh tự động SWAT - CUP cho mơ hình mưa dịng chảy SWAT Mơ hình sử dụng liệu đầu vào mưa, thảm phủ, loại đất thời tiết để tính tốn diễn biến dịng chảy khu vực nghiên cứu Lưu vực sông Đồng Nai chọn thử nghiệm tính sẵn có liệu Sau tiến hành chạy tiến hành hiệu chỉnh/kiểm định, phương pháp thủ công cho kết tốt với số NASH hiệu chỉnh đạt 0,84 0,78, kiểm định đạt 0,81 0,69 cho trạm Đắk Nơng Thanh Bình Trong đó, phương pháp tự động SWAT - CUP cho kết mức trung bình NASH trạm Đắk Nơng đạt 0,60, hệ số R2 0,63, hệ số phần trăm sai lệch PBIAS = 18,4 Khoảng giá trị 95 PPU tương ứng nhỏ, kết có độ sai lệch lớn, bên cạnh biên độ khoảng dao động đường thực đo mô rộng Trong lần mô tiếp theo, kết khơng có nhiều thay đổi Trong đó, phương pháp hiệu chỉnh thủ công lại đem lại hiệu cao kết nâng cao hiểu biết người sử dụng mơ hình Từ khóa: SWAT; SWAT - CUP; Lưu vực sông Đồng Nai Abstract Evaluate the effectiveness of automatic calibration SWAT model by SWAT - CUP software The objective of this study is to evaluate the advantages and disadvantages of manual calibration method and automatic calibration method by SWAT - CUP for SWAT rainfall - runoff model The model used input data such as rainfall, landcover, soil type, and weather to calculate flow changes in the study area Dong Nai river basin was chosen because of its data availability After running and verifying the model, the manual method produced good results with the NASH index for calibration of 0.84 and 0.78, and validation of 0.81 and 0.69 respectively for hydrological stations, Dak Nong and Thanh Binh Meanwhile, the automatic method by SWAT - CUP indicated average results NASH at Dak Nong station reached only 0.60, the coefficient of determination R2 was 0.63, and the percent bias PBIAS = 18.4 The corresponding 95 PPU value range was very small, the results had a large deviation The amplitude and range of fluctuations between the monitored and simulated plots were big In subsequent simulations, the results remained unchanged Meanwhile, the manual correction method was highly effective both in terms of results as well as improving the understanding of model users Keywords: SWAT; SWAT - CUP; Dong Nai River basin Giới thiệu Lưu vực sông đơn vị thủy văn tiếp nhận nước sản phẩm cuối mối tương tác khí quyển, bề mặt đất đại dương Dịng chảy lưu vực sơng yếu tố ảnh hưởng đến đặc điểm thủy văn theo kịch khác đóng vai trị quan trọng q trình cân nước lưu vực sơng Lưu lượng dịng chảy thể tích nước qua điểm cố định Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường 71 đơn vị thời gian thường biểu thị đơn vị m3/s Lưu lượng dòng chảy bị ảnh hưởng nhiều yếu tố thay đổi nhanh chóng yếu tố thay đổi, cách tự nhiên người Ví dụ, bốc đặc điểm sử dụng nước thực vật ảnh hưởng đáng kể đến dịng chảy Thảm thực vật có tác động lớn đến dòng chảy tháng mùa hè nhiệt độ cao, đặc biệt thảm thực vật ven sông sử dụng nhiều nước Lưu lượng bị ảnh hưởng dòng chảy bề mặt, chịu ảnh hưởng yếu tố tương tự, với tốc độ chậm Sự thay đổi theo mùa dòng chảy, với nhu cầu sử dụng nước ngày tăng cạnh tranh dân số ngày tăng, tạo áp lực đáng kể việc quản lý hiệu nguồn nước sẵn có Điều đặc biệt việc quản lý hồ chứa phải xả nước cuối mùa hè nhu cầu sử dụng nước cao nguồn cung cấp dịng chảy thấp Dịng chảy thích hợp tạo cân xói mịn, vận chuyển lắng đọng trầm tích tải trọng lịng sơng Trong đó, vận tốc dịng chảy lớn giữ cho chất lơ lửng lâu cột nước Do đó, việc dự đốn đánh giá dịng chảy cần thiết cho quản lý đầu nguồn phát triển bền vững lĩnh vực tài nguyên nước Việc sử dụng mơ hình tốn để đánh giá đặc điểm thủy văn lưu vực xu hướng hỗ trợ cấu hình máy tính có tốc độ ngày cao nguồn liệu vệ tinh dồi Do đó, nghiên cứu thực với việc áp dụng công cụ SWAT SWAT - CUP tích hợp mơi trường GIS để ước tính xu hướng dịng chảy mặt thời gian dài Hiệu chỉnh mơ hình lưu vực nhiệm vụ đầy thách thức liệu đầu vào lúc đáng tin cậy, cấu trúc mơ hình thuật tốn, tham số hóa đầu không rõ ràng Nguồn gốc sai số cấu trúc mơ hình bao gồm q trình khơng tính đến mơ hoạt động chưa biết lưu vực đơn giản hóa q mức q trình xem xét mơ hình Sự thiếu tin cậy đầu vào liên quan đến phép đo khơng xác nội suy theo khơng gian thơng số đầu vào mơ liệu độ cao, liệu sử dụng đất, liệu lượng mưa, nhiệt độ liệu khác (Seyed, 2020) Một số phương pháp kỹ thuật phát triển để ước tính tham số đánh giá sai số dự báo mơ hình thủy văn Một thuật toán phát triển Abbaspour cộng (2011), thuật tốn Bayesian cải thiện tính thiếu tin cậy (BUDA), sử dụng nhiều kỹ thuật để đạt mức giảm độ không chắn cao dự án môi trường Một vấn đề chung với hầu hết phương pháp nghịch đảo tính ổn định hội tụ Mục tiêu nghiên cứu sử dụng SWAT - CUP để mô tả chứng minh việc sử dụng phương pháp tiếp cận khác nhau, bao gồm SUFI - GLUE để đo dịng chảy ước lượng thơng số tốt để ổn định mối tương quan thông số mô thông số thực tế Một số nghiên cứu thực với cách tiếp cận tương tự Singh cộng (2012) sử dụng SWAT để dự đốn lưu lượng dịng chảy hàng tháng nhà máy nước Nagwa miền đông Ấn Độ Mơ hình hiệu chỉnh kiểm định dựa lưu lượng dòng đo việc định lượng sai số đầu mơ hình SWAT đánh giá cách sử dụng thuật toán SUFI - Setegn cộng (2008) áp dụng SWAT cho lưu vực hồ Tana để lập mơ hình cân nước thủy văn Mục tiêu nghiên cứu kiểm tra hiệu suất tính khả thi mơ hình SWAT để dự báo dịng chảy lưu vực hồ Tana Mơ hình hiệu chỉnh bốn nhánh sông Tana Gumera, GilgelAbay, Megech Ribb thuật toán SUFI-2, GLUE ParaSol (Giải pháp tham số) Yang cộng sự, xác định khác biệt tương đồng kỹ thuật phân tích GLUE, ParaSol, SUFI - cách sử dụng chuỗi Markov Monte Carlo (MCMC) 72 Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường kỹ thuật lấy mẫu quan trọng (IS) cho SWAT ứng dụng cho lưu vực Chaohe Trung Quốc Có thể nói việc áp dụng mơ hình SWAT xác định tham số SWAT - CUP (SUFI - GLUE) tảng GIS cung cấp tùy chọn nâng cao mơ hình thủy văn tạo mơi trường kiểm soát số lượng lớn liệu q trình phân tích độ nhạy thơng số Dữ liệu phương pháp nghiên cứu Nghiên cứu sử dụng mơ hình SWAT để mơ lưu vực sơng Đồng Nai sau sử dụng cơng cụ SWAT - CUP để hiệu chỉnh, đánh giá ưu nhược điểm phương pháp hiệu chỉnh so với phương pháp hiệu chỉnh thủ công Tổng quan phương pháp nghiên cứu thể Hình Dữ liệu đầu vào toán thu thập gồm có: Dữ liệu khơng gian (bản đồ địa hình, đồ sử dụng đất, đồ thổ nhưỡng, đồ mạng lưới sơng suối ) liệu thuộc tính (dữ liệu khí tượng, lưu lượng dịng chảy) Những liệu lấy trược tiếp từ đơn vị chịu trách nhiệm thu thập thu thập liệu từ internet Hình 1: Sơ đồ nghiên cứu 2.1 Bản đồ mơ hình số độ cao (DEM) Bản đồ địa hình lưu vực sơng Đồng Nai trích xuất từ liệu ASTER Global DEM (ASTER Global Digital Elevation Model) trang chủ Global Data Explorer NASA: https:// gdex.cr.usgs.gov/gdex/ với độ phân giải không gian 30 x 30 m Dựa tảng đồ DEM, mơ hình SWAT tiến hành phân chia lưu vực thành tiểu lưu vực mô mạng lưới sông suối, Các thông số khác độ dốc địa hình, độ dốc lịng dẫn chiều dài mạng lưới sơng suối tính toán từ đồ DEM 2.2 Dữ liệu sử dụng đất Dữ liệu sử dụng đất trích xuất từ liệu GLOBELAND 30 (Chen J cộng sự, 2014) trang chủ: http://www.globallandcover.com với độ phân giải 30 m vào năm 2014 để phù Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường 73 hợp với giai đoạn hiệu chỉnh, kiểm định Trước đưa vào mơ hình SWAT, liệu cắt theo ranh giới khu vực nghiên cứu đưa hệ tọa độ WGS 84 UTM múi 48N Sau loại hình sử dụng đất phân loại lại theo bảng mã sử dụng đất SWAT Bảng Dữ liệu sử dụng đất STT Tên Việt Nam Tên SWAT Kí hiệu Đất trồng công nghiệp lâu năm Rừng tự nhiên Đất nông nghiệp chung Đất nông nghiệp trồng năm Dân cư nông thơn Đất dân cư mật độ trung bình Coffee Forest-Mixed Agricultural Land - Generic Agricultural Land-Row Crops Residential Residential - Med/Low Density COFF FRST AGRL AGRR SWCH URML Tổng Diện tích Diện tích (ha) (%) 36.528 36,5 56.286 56,3 4.902 4,9 0.172 0,2 0.698 0,7 1.413 1,4 99.999 100 Trên khu vực nghiên cứu tồn loại hình sử dụng đất như: Rừng tự nhiên, đất trồng công nghiệp (cà phê, điều, hồ tiêu, ), dân cư,… Thông tin liệu sử dụng đất trình bày Bảng 2.3 Dữ liệu thổ nhưỡng Các liệu thổ nhưỡng cần thiết cho q trình mơ dịng chảy SWAT Trong nghiên cứu này, liệu thổ nhưỡng lấy từ đồ phân loại đất toàn cầu FAO Tương tự liệu sử dụng đất, liệu thổ nhưỡng cắt theo ranh giới khu vực nghiên cứu chuyển hệ tọa độ WGS 84 UTM múi 48N, sau tiến hành chuyển mã đất tương ứng SWAT Nhìn chung lưu vực nghiên cứu có loại đất như: Đất xám feralit, đất xám bạc màu, đất nâu đỏ, đất đỏ vàng, loại hình đất đất xám bạc màu đất nâu đỏ chiếm diện tích lớn Thơng tin liệu thổ trình bày Bảng 2: Bảng Dữ liệu loại đất STT Tên Việt Nam Đất xám feralit Đất xám bạc màu Đất đỏ vàng Đất nâu đỏ Đất nứt nẻ Tên theo FAO Ferric Acrisols Orthic Acrisols Orthic Ferralsols Rhodic Ferralsols Pellic Vertisols Tổng cộng Ký hiệu Diện tích Diện tích SWAT (ha) (%) Af 17.803 17,8 Ao 37.009 37,1 Fo 5,68 5,7 Fr 38.888 39 Vp 0,426 0,4 99.806 100 2.4 Dữ liệu khí tượng Khí hậu đóng vai trị quan trọng chu trình thủy văn Dữ liệu thời tiết cần thiết cho mơ hình SWAT bao gồm lượng mưa ngày; Nhiệt độ khơng khí ngày lớn nhất, ngày nhỏ nhất; Bức xạ Mặt trời; Tốc độ gió độ ẩm tương đối Trong thơng số lượng mưa ngày; Nhiệt độ khơng khí ngày lớn nhất, nhỏ bắt buộc Các thơng số cịn lại tùy vào điều kiện yêu cầu thực tế tốn có khơng Những liệu liệu thực đo thu thập từ trạm quan trắc liệu mô 74 Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường Bảng Vị trí trạm khí tượng STT Tên trạm mưa Đắk Nông Đức Xuyên Bảo Lộc Đà Lạt Liên Khương Đại Nga Đại Ninh Địa danh Gia Nghĩa - Đắk Nông Krông Nô - Đắk Nông Bảo Lộc - Lâm Đồng Đà Lạt - Lâm Đồng Đức Trọng - Lâm Đồng Đà Lạt - Lâm Đồng Đức Trọng - Lâm Đồng Kinh độ Vĩ độ 107.683 107.983 107.817 108.45 108.383 107.867 108.3 12 12.283 11.533 11.95 11.75 11.533 11.65 Cao độ (m) 616 446 811 1472 955 746 867 Yếu tố đo P P P P P P P Tuy nhiên, số trạm khí tượng khu vực nghiên cứu khơng có đo đạc đầy đủ thơng tin thời tiết (bốc hơi, độ ẩm, tốc độ gió, xạ, nhiệt độ trung bình ngày nhỏ - lớn nhất) Để đảm bảo đầy đủ liệu vào cho mơ hình SWAT, liệu lấy từ liệu khí tượng tái phân tích, Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) (Dile cộng sự, 2014) trang chủ: https://globalweather.tamu.edu/ Dữ liệu tải từ năm 1979 đến 2014 2.5 Dữ liệu dòng chảy thực đo Dữ liệu lưu lượng thực đo sử dụng để đánh giá kết mơ dịng chảy mơ hình SWAT Trong báo cáo này, liệu dịng chảy thực đo cung cấp hai trạm thủy văn lưu vực trạm thủy văn Đắk Nông Thanh Bình nằm dịng sơng Đồng Nai Vị trí trạm đo lưu lượng biểu thị Bảng 4: Bảng Vị trí trạm đo đạc dòng chảy phục vụ hiệu chỉnh, kiểm định STT Tên trạm Đắk Nơng Thanh Bình Vị trí Gia Nghĩa - Đắk Nông Đức Trọng - Lâm Đồng Kinh độ 107.683 108.28 Vĩ độ 12 11.78 Yếu tố đo H, Q H, Q Thời gian đo 1981 - 1980 - Kết nghiên cứu thảo luận Mơ hình SWAT có nhiều tham số khác dùng để hiệu chỉnh mơ hình Các tham số thường đưa nhóm với dựa đặc điểm chung vật lý, hóa học, dịng chảy như: Hru, subasin, groundwater, Một số tham số điển hình mơ hình trình bày Bảng Bảng Một số tham số điển hình mơ hình SWAT STT Tham số CN2 SOL_AWC SOL_K ESCO CH_(N2) CH_(K2) 10 GW_DELAY AlPHA_BF GW_REVAP GW_QMN Mơ tả Các tham số ảnh hưởng đến dịng chảy mặt Chỉ số CN2 ứng với điều kiện ẩm II Khả chứa nước đất Độ dẫn thuỷ lực trường hợp bão hoà Hệ số hao hụt bốc đất Các tham số diễn tốn dịng chảy sơng Hệ số nhám sơng Độ dẫn thủy lực sơng Các tham số ảnh hưởng đến dòng chảy ngầm Thời gian trễ dòng chảy ngầm Hệ số triết giảm dòng chảy ngầm Hệ số bốc tầng ngầm Độ sâu xảy dòng chảy hồi quy Ngưỡng giới hạn 35 - 98 0-1 - 2000 0-1 - 0.01 - 0,3 - 0.01 - 500 30 - 450 0-1 0,02 - 0,2 - 5000 Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường 75 3.1 Kết hiệu chỉnh thủ công cho khu vực nghiên cứu Tiến hành hiệu chỉnh đánh giá mức độ xác mơ hình phương pháp thủ cơng, kết tham số mơ hình SWAT sau: Bảng Kết hiệu chỉnh kiểm định thủy thủ cơng mơ hình SWAT Chỉ số R - square Nash - Sutcliffe (NSE) Hiệu chỉnh Đắk Nông (2000 - 2006) 0,89 0,84 Kiểm định Đắk Nông (2007 - 2010) 0,92 0,81 Hiệu chỉnh Thanh Bình (2000 - 2006) 0,9 0,78 Kiểm định Thanh Bình (2007 - 20010) 0,92 0,69 Hình 2: Kết hiệu chỉnh trạm Đắk Nông thời đoạn 2000 - 2006 Hình 3: Kết kiểm định trạm Đắk Nông thời đoạn 2007 - 2010 76 Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài ngun mơi trường Hình 4: Kết hiệu chỉnh trạm Thanh Bình thời đoạn 2000 - 2006 Hình 5: Kết kiểm định trạm Thanh Bình thời đoạn 2007 - 2010 Hình 6: Tương quan lưu lượng tính tốn thực đo trạm Đắk Nơng Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài ngun mơi trường 77 Hình 7: Tương quan lưu lượng tính tốn thực đo trạm Thanh Bình Sau tiến hành hiệu chỉnh kiểm định để tìm thơng số phù hợp cho mơ hình SWAT mơ dịng chảy cho khu vực nghiên cứu thể Bảng 7: Bảng 7: Kết thơng số mơ dịng chảy theo phương pháp thủ công khu vực nghiên cứu STT Tham số CN2 ALPHA_BF GW_DELAY OV_N ESCO CH_K2 SOL_AWC SOL_K CH_N2 Mô tả Ngưỡng giới hạn Giá trị tối ưu Chỉ số CN ứng với điều kiện ẩm II 35 - 98 65 Hệ số triết giảm dòng chảy ngầm 0-1 0,11 Thời gian trễ dòng chảy ngầm 30 - 450 20 Hệ số nhám Manning dòng chảy mặt 0,01 - 30 14,8 Hệ số bốc thoát đất 0-1 0,6 Độ dẫn thủy lực kênh sông - 0,01 - 500 0,1 Khả trữ nước đất 0-1 0,34 Độ dẫn thủy lực bão hòa - 2000 230 Hệ số nhám kênh dẫn nước -0,01 - 0,3 0,025 ALPHAL_BF thơng số có độ nhạy tương đối cao, với giá trị xác nhận phù hợp với khoảng giá trị đề nghị (0 - 1) mơ hình SWAT Kết cho thấy khả cung cấp nước ngầm cho hệ thống sông, suối không lớn nguyên nhân gây dịng chảy hạn chế vào mùa khơ Hệ số nhám kênh (CH_N2) yếu tố gây tổn thất cản trở q trình tập trung dịng chảy Giá trị xác nhận CH_N2 từ 0,019 - 0,023 khoảng giá trị tương đối phù hợp SOL_K chi phối chủ yếu đến trình thấm nước mặt vào tầng chứa nước bão hòa Giá trị xác nhận nghiên cứu từ 18,5 - 20 tương đương với khoảng giá trị từ 55 - 200 tùy vào loại đất nhóm đất thủy văn Chỉ số CN2 ảnh hưởng trực tiếp lên khả sinh dòng chảy mặt Lưu vực có diện tích rừng chiếm diện tích tương đối lớn Do vậy, điều kiện sử dụng đất vừa ảnh hưởng trực tiếp đến dòng chảy bề mặt vừa gián tiếp đến thấm, dẫn tầng nước đất Giá trị thực đo mô có biên pha dao động tương đối phù hợp 3.2 Xác định độ nhạy tham số hiệu chỉnh Việc xếp hạng thứ tự độ nhạy cần thiết để xác định yếu tố chính, có ảnh hưởng lớn đến chế độ thủy văn, dịng chảy khu vực nghiên cứu Phương pháp Gobal, đánh giá độ nhạy thông số qua thay đổi hàm mục tiêu xác định Chỉ tiêu đánh giá bao gồm: T-stat (đánh giá mức độ nhạy, giá trị tuyệt đối cao thơng số nhạy) p - value (xác 78 Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường định ý nghĩa độ nhạy, thơng số quan trọng) Tổng cộng có 10 tham số tham gia trình hiệu chỉnh với thời đoạn tiến hành hiệu chỉnh từ năm 2000 - 2006; Kết đánh giá độ nhạy theo Bảng 8: Bảng Kết đánh giá thứ tự xếp hạng độ nhạy Tham số v_ESCO.hru r_SOL_BD.sol v_CH_K2.rte v_GWQMN.gw r_CN2.mgt v_ALPHA_BF.gw v_GW_DELAY.gw r_SOL_AWC.sol v_GW_REVAP.gw r_SOL_K.sol Mô tả Hạng Hệ số hao hụt bốc đất Mật độ đất độ ẩm lớn Độ dẫn thủy lực sơng Độ sâu xảy dịng chảy hồi quy Chỉ số CN2 ứng với điều kiện ẩm II Hệ số triết giảm dòng chảy ngầm Thời gian trễ dòng chảy ngầm Khả chứa nước đất Hệ số bốc tầng ngầm Độ dẫn thuỷ lực đất trường hợp bão hoà 10 T-stat 14.625 - 1.776 - 1.744 - 1.369 1.1039 0,88 0,636 - 0,519 0,247 - 0,2 p-value 0,08 0,08 0,178 0,305 0,381 0,528 0,606 0,806 0,842 Bảng tổng hợp tham số mơ hình thứ tự xếp hạng chúng thể qua số T-stat Có thể thấy tham số ESCO có giá trị T-stat tuyệt đối lớn (dao động lớn nhất, có độ nhạy nhất), sau số SOL_BD, CH_K2, GWQMN, CN2,… cuối SOL_K Hình 8: Mối quan hệ tham số hiệu chỉnh số NASH Theo kết phân tích độ nhạy nhận thấy tham số chia làm nhóm: Nhóm có độ nhạy cao (ESCO, SOL_BD, CH_K2,); Nhóm thơng số có độ nhạy trung bình (GWQMN, CN2, ALPHA_BF, GW_DELAY) nhóm có độ nhạy thấp (SOL_AWC, GW_REVAP, SOL_K) 3.3 Kết hiệu chỉnh tự động mơ hình phần mềm SWAT - CUP Các tiêu đánh giá Nash (NS) đạt 0,60, R2 đạt 0,63, hệ số phần trăm sai lệch PBIAS = 18,4 % Với R2 tiêm cận giá trị kết mô mơ hình tốt Với NS > 0,75, mơ hình coi tốt, từ 36 - 75 % tốt 36 % không tốt Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài ngun mơi trường 79 Hình 9: Các số đánh giá kết mô hình Bảng Bộ thơng số tối ưu mơ hình sau hiệu chỉnh SWAT - CUP cho trạm Đắk Nông STT 10 Tham số CN2 ALPHA_BF GW_DELAY GWQMN GW_REVAP ESCO CH_K2 SOL_AWC SOL_K SOL_BD Giá trị tối ưu 64,61 0,91 93 550 0,03 0,69 365 0,55 1420 35 Giá trị nhỏ 35 30 0,02 0,01 0 Giá trị lớn 98 450 5000 0,2 1 2000 35000 Hình 10: Kết mô thực đo lần chạy thứ với 50 lặp lại So sánh số liệu thực đo kết mô tốt lần chạy thứ 50 lần mô với khoảng 95 PPU tương ứng Phân tích yếu tố chắn kết mơ hình thực nhằm đánh giá lại kết xây dựng, hiệu chỉnh kiểm định mơ hình Trong đó: P - factor thể phân bố giá trị dòng chảy thực đo dãy 95 PPU, P - factor tối ưu tiến tới r - factor đánh giá phù hợp giá trị mô thực đo, r - factor mô đạt tối ưu nhiên thực tế khó đạt điều 80 Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài ngun mơi trường Hình 11: Tương quan chắn giá trị thực đo mô giai đoạn hiệu chỉnh Hình thể mức độ chắn giai đoạn hiệu chỉnh mô hình Trong đó: p - factor đạt 0,1 thể phần lớn dòng chảy thực đo nằm dãy 95 PPU; r - factor mức 0,02 cho thấy độ rộng dãy 95 PPU nhỏ, dẫn tới kết có độ sai lệch lớn Trong lần chạy kết khoảng giá trị 95 PPU khơng có nhiều thay đổi Điều có nghĩa kết hiệu chỉnh từ chương trình SWAT - CUP đem lại chưa cao Kết hiệu chỉnh phương pháp đem lại chưa thực tốt với toán So sánh kết hai thơng số sau tiến hành hiệu chỉnh mơ hình phương pháp thử dần (Bảng 7) hiệu chỉnh chương trình SWAT - CUP (Bảng 9) nhận thấy có tham số có giá trị tương đồng với như: CN, ESCO nhiên thơng số khác lại có sai số với tương đối lớn Ví dụ tham số SOL_K, theo phương pháp thử dần giá trị đạt 230 theo SWAT - CUP giá trị 1.420 Bên cạnh đó, độ nhạy tham số có khác biệt hai phương pháp Trong chương trình SWAT - CUP tham số như: ESCO (hệ số hao hụt bốc đất), SOL_BD (mật độ đất chứa độ ẩm lớn), CH_K2 (độ dẫn thuỷ lực sơng chính) GWQMN (Độ sâu xảy dịng chảy hồi quy) tham số có độ nhạy cao Trong phương pháp thử dần tham số như: ALPHA_BK (hệ số triết giảm dòng chảy ngầm), SOL_K (độ dẫn thủy lực đất trường hợp bão hòa) CN2 (chỉ số CN2 ứng với điều kiện ẩm II) tham số có độ nhạy cao Kết luận kiến nghị Đánh giá kết hai phương pháp nhận thấy phương pháp sử dụng SWAT CUP chưa thực đạt kết tốt khu vực nghiên cứu Mặc dù thể ưu điểm như: Giảm thiểu số lần tính lặp, tiết kiệm thời gian tính tốn… kết đem lại cịn nhiều sai sót chưa thể nhiều ưu điểm so với phương pháp hiệu chỉnh thủ cơng Đó nguyên nhân mà SWAT - CUP xây dựng lâu chưa thực sử dụng phổ biến hiệu chỉnh chưa thực đáp ứng nhu cầu người sử dụng mơ hình; Ngun nhân dẫn tới kết hiệu chỉnh mơ hình SWAT - CUP chưa thực tốt giải thích sau: - Đặc điểm khu vực nghiên cứu Mỗi khu vực cho kết khác chưa kể tới việc lưu vực có khác giũa thượng lưu hạ lưu khu vực Do vậy, kết thu chưa thực tốt; Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường 81 - Do cách tiếp cận phương pháp làm cho thông số tiếp cận đến mục tiêu tối ưu nhiều lúc gặp bất trắc phán đoán phi tuyến khơng hợp lý; - Mơ hình chưa định lượng tất yếu tố lưu vực đặc thù Nguồn số liệu đầu vào hạn chế chưa cập nhật đầy đủ thiết lập mơ hình Bên cạnh đó, mơ hình có nhiều thơng số mơ hình SWAT tối ưu thơng số chủ yếu có độ nhạy cao, thơng số khác giả thiết xác định theo nhiều cách khác Để nâng cao chất lượng hiệu chỉnh kiểm định tự động yêu cầu liệu DEM, liệu đồ thảm phủ đồ sử đất cần phải có độ xác cao, tập trung nghiên cứu q trình hiệu chỉnh tự động cho mơ hình thơng số đầu vào nhằm cải thiện kết Vì vậy, tiến hành nghiên cứu ứng dụng mơ hình cần phải thận trọng việc xử lý liệu đầu vào tránh sai sót chủ quan người sử dụng mơ hình TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Abbaspour, K C et al., (2011) SWAT - CUP2: SWAT calibration and uncertainty programs manual version Department of Systems Analysis, Integrated Assessment and Modelling (SIAM), Eawag Swiss Federal Institute of Aquatic Science and Technology, Duebendorf, Switzerland, 106 p [2] Chen J., Ban Y., Li S China (2014) Open access to Earth land-cover map [J] Nature, 514(7523): 434-434 Doi: 10.1038/514434c [3] Dile, Y T., R Srinivasan (2014) Evaluation of CFSR climate data for hydrologic prediction in datascarce watersheds: An application in the Blue Nile river basin Journal of the American Water Resources Association (JAWRA) - 16 Doi: 10.1111/jawr.12182 [4] Setegn Shimelis G et al., (2008) Hydrological Modelling in the Lake Tana Basin, Ethiopia Using SWAT Model The Open Hydrology Journal, 2, 49 - 62 [5] Singh A et al., (2012) Comparison of soil and water assessment tool (SWAT) and multilayer perceptron (MLP) artificial neural network for predicting sediment yield in the Nagwa agricultural watershed in Jharkhand, India Agricultural Water Management 104 (2012) 113 - 120 [6] Seyed Hashem Hosseini and Mohammad Reza Khaleghi (2020) Application of SWAT model and SWAT ‑ CUP software in simulation and analysis of sediment uncertainty in arid and semi‑arid watersheds (case study: the Zoshk - Abardeh watershed) Modeling Earth Systems and Environment Doi: 10.1007/s40808020-00846-2 [7] Yang J et al., (2008) Comparing uncertainty analysis techniques for a SWAT application to Chaohe Basin in China J Hydrol., 358, pp - 23 Chấp nhận đăng: 10/12/2021; Người phản biện: PGS.TS Phạm Quý Nhân 82 Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường ... SOL_K) 3.3 Kết hiệu chỉnh tự động mơ hình phần mềm SWAT - CUP Các tiêu đánh giá Nash (NS) đạt 0,60, R2 đạt 0,63, hệ số phần trăm sai lệch PBIAS = 18,4 % Với R2 tiêm cận giá trị kết mô mô hình tốt Với... giới hạn 35 - 98 0-1 - 2000 0-1 - 0.01 - 0,3 - 0.01 - 500 30 - 450 0-1 0,02 - 0,2 - 5000 Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường... pháp hiệu chỉnh thủ cơng Đó ngun nhân mà SWAT - CUP xây dựng lâu chưa thực sử dụng phổ biến hiệu chỉnh chưa thực đáp ứng nhu cầu người sử dụng mô hình; Ngun nhân dẫn tới kết hiệu chỉnh mơ hình SWAT