GIỚI THIỆU
TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH
2.1 M ộ t s ố khái ni ệ m v ề h ệ th ố ng h ỗ tr ợ ra quy ế t đị nh qu ả n lý t ổ ng h ợ p tài nguyên n ướ c
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (HTHTRQĐ) trong quản lý tài nguyên nước đã xuất hiện từ những năm 1970 và phát triển mạnh mẽ từ giữa những năm 1980, như được nêu trong nhiều tài liệu nghiên cứu Sự tiến bộ về công nghệ tính toán, phần mềm và giao diện thân thiện với người dùng trong thập niên 90 đã thúc đẩy việc ứng dụng HTHTRQĐ trong quản lý nguồn nước Tuy nhiên, việc phát triển và ứng dụng hệ thống này vẫn chưa đáp ứng đầy đủ nhu cầu thực tế trong quản lý tài nguyên nước.
Khái niệm Hệ thống hỗ trợ quyết định (HTHTRQĐ) được Sprague và Carlson (1982) giới thiệu, nhằm hỗ trợ các nhà ra quyết định trong việc sử dụng dữ liệu và mô hình để giải quyết các vấn đề khác nhau thông qua tương tác với máy tính điện tử Những thuật ngữ liên quan như mối tương tác, dữ liệu và mô hình thường là chủ đề tranh luận giữa các nhà phát triển hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong quản lý nguồn nước.
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (HTHTRQĐ) được định nghĩa là chương trình tương tác giữa người và máy tính, sử dụng các phương pháp phân tích và thuật toán tối ưu để giúp các nhà ra quyết định xem xét và lựa chọn phương án hợp lý cho các vấn đề thực tế (1992) Theo Poch et al (2003), HTHTRQĐ là hệ thống thông tin thông minh nhằm giảm thời gian ra quyết định và cải thiện độ tin cậy cũng như chất lượng của các quyết định này HTHTRQĐ tích hợp nhiều công nghệ khác nhau, hỗ trợ việc lựa chọn các phương án giải quyết các vấn đề phức tạp, cả công trình và phi công trình Do đó, HTHTRQĐ quản lý nguồn nước có thể được định nghĩa như một công cụ quan trọng trong việc tối ưu hóa quản lý tài nguyên nước.
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (HTHTRQĐ) trong quản lý tài nguyên nước là một hệ thống tích hợp và tương tác với máy tính, bao gồm các công cụ phân tích và khả năng quản lý thông tin Hệ thống này được thiết kế nhằm hỗ trợ người ra quyết định giải quyết các vấn đề liên quan đến quản lý nguồn nước một cách tổng hợp.
Người ra quyết định trong lĩnh vực quản lý nguồn nước bao gồm các nhà hoạch định chính sách và quản lý hệ thống tài nguyên nước, với trách nhiệm giải quyết nhu cầu và các vấn đề liên quan đến nguồn nước Mục tiêu chính của việc ra quyết định là đảm bảo nguồn nước cho nhu cầu sử dụng, sản xuất điện năng, phòng tránh lũ lụt và bảo vệ môi trường sinh thái.
Có ba hệ thống phụ cơ bản được tích hợp trong HTHTRQĐ (Orlob, 1992; Close et al., 2003):
• Giao diện: giao tiếp giữa hệ thống và người dùng
• Hệ thống quản lý dữ liệu và các mô hình
• Hệ thống quản lý và phân tích thông tin
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định quản lý tổng hợp tài nguyên nước bao gồm các thành phần cơ bản và quy trình thực hiện được minh họa trong Hình 1.
Thu thập khảo sát số liệu
Mưa, Nhiệt độ Độ ẩm
Mưa, Thuỷ văn, Lũ, Thuỷ lực, Hồ chứa, Ô nhiễm…
Tạo lập các QĐ đa TC Quy tắc tác nghiệp
Hệ thống chuyên gia Tối ưu hoá
Ra chính sách Cảnh báo Báo động
Hình 1: Sơ đồ tổng quát của HTHTRQĐ quản lý tài nguyên nước
• Thu thập, khảo sát số liệu – Thu thập, quản lý dữ liệu liên quan đến tài nguyên nước
• Xử lý dữ liệu – Kiểm tra, xử lý dữ liệu, đưa vào cơ sở dữ liệu, mô hình
Phân tích dữ liệu là quá trình sử dụng các mô hình để tính toán trạng thái của hệ thống, từ đó giúp xác định các phương án quản lý và phát triển Việc này làm sáng tỏ tác động của các phương án đến trạng thái tài nguyên nước, góp phần nâng cao hiệu quả trong quản lý và bảo vệ nguồn nước.
Quá trình tạo lập quyết định bao gồm việc tập hợp, liên kết và phân tích các phương án dựa trên dữ liệu và kết quả tính toán các kịch bản, cùng với sự hiểu biết của các chuyên gia Sự tương tác giữa con người và máy tính được thực hiện thông qua các giao diện đồ họa Kết quả phân tích cung cấp đánh giá tổng hợp cho các phương án dựa trên lý thuyết phân tích đa tiêu chí, phân tích tối ưu và phân tích rủi ro.
• Ra quyết định – Người ra quyết định chọn phương án trên cơ sở các kết quả phân tích để giải quyết các vấn đề thực tiễn
Quy trình phân tích hỗ trợ ra quyết định bắt đầu bằng việc thu thập và xử lý số liệu, sau đó sử dụng dữ liệu để phân tích các vấn đề liên quan đến nguồn tài nguyên nước Kết quả phân tích sẽ được kết hợp với kinh nghiệm và ý kiến của các chuyên gia, cũng như mong muốn của người ra quyết định, tạo thành đầu vào cho hệ thống phân tích các phương án Thực tế, quá trình này không diễn ra theo một trình tự tuyến tính mà là một chu trình liên tục, trong đó dữ liệu được xử lý, phân tích và quyết định được đưa ra một cách liên tục.
2.2 M ộ t s ố h ệ th ố ng HTRQ Đ QL TNN đ ã phát tri ể n và s ử d ụ ng
Trên toàn cầu, nhiều hệ thống đã được phát triển nhằm đáp ứng nhu cầu hỗ trợ ra quyết định trong quản lý tổng hợp tài nguyên nước Dưới đây là một số ví dụ về các hệ thống hỗ trợ ra quyết định (HHTRQĐ) đã và đang được triển khai và sử dụng hiệu quả.
2.2.1 Các hệ thống trợ giúp ra quyết định kiểm soát lũ lụt
The Corps Water Management System (CWMS), developed by Fritz et al in 2002, utilizes a relational database (ORACLE) along with various models such as HEC-HIVIS for hydrologic flow calculations, HEC-RAS for river flow analysis, HEC-ResSim for reservoir computations, and HEC-FIA for flow impact assessments Access to CWMS components is facilitated through a graphical interface.
Nó bao gồm các chức năng đánh giá chất lượng dữ liệu đầu vào, hiển thị thông tin theo cấu trúc không gian và thời gian, cho phép dễ dàng thay đổi các tham số mô hình, kiểm soát và chạy các mô hình mô phỏng, cũng như so sánh kết quả của các kịch bản khác nhau.
CWMS được quân chủng công binh Hoa Kỳ phát triển và phân phối cho các cơ quan tham mưu của mình Nó được chạy trên máy trạm Sun-UNIX
Hệ thống Mô hình Nước mặt (SMS) được phát triển bởi Phòng Nghiên cứu Mô hình Môi trường, Đại học Brigham Young và Trạm Quan trắc Đường thủy, Binh chủng Công binh Hoa Kỳ (WES) SMS cung cấp giao diện truy cập vào các mô hình dòng chảy một, hai và ba chiều, cùng với các mô đun bổ sung để tính toán sự phát tán chất gây ô nhiễm, xâm nhập mặn và vận chuyển bùn cát Hệ thống này là nền tảng cho việc mô phỏng và tính toán các phương án trong công tác phòng chống lũ lụt và quản lý dòng chảy nước mặt.
2.2.2 Các hệ thống trợ giúp ra quyết định ứng phó sự cố tràn hóa chất
DBAM (Mô hình Cảnh báo Lưu vực Danube) là một công cụ mô phỏng thời gian truyền và nồng độ chất ô nhiễm trong các sự cố tràn hóa chất tại các hệ thống sông Mô hình này được thiết kế nhằm đánh giá nhanh chóng tác động của các sự cố tràn hóa chất dựa trên dữ liệu hiện có DBAM được phát triển thông qua sự hợp tác giữa Cục Tài nguyên Nước Hungary và Viện Thủy lực Delft, Hà Lan.
2.2.3 Các hệ thống hỗ trợ ra quyết định phân phối nước
♦ Aquarius (Diaz et al., 1997) - AQUARIUS được phát triển bởi Khoa
Kỹ thuật công trình tại Đại học Colorado đã hợp tác với U.S Forest Service để phát triển mô hình AQUARIUS, một công cụ phân phối nước theo không gian và thời gian, nhằm hỗ trợ quản lý hiệu quả nguồn nước.
MỘT SỐ PHÂN TÍCH VỀ THIẾT KẾ, XÂY DỰNG VÀ PHÁT TRIỂN HTHTRQĐ QLTH TÀI NGUYÊN NƯỚC
3.1 Nh ữ ng v ấ n đề c ầ n quan tâm trong QLTH tài nguyên n ướ c
Quản lý tổng hợp nguồn nước cần chú trọng đến các yếu tố xã hội, kinh tế và môi trường Trong các quyết định liên quan, chúng ta sẽ tập trung vào hai lĩnh vực chính trong quản lý tài nguyên nước.
• Qu ả n lý các hi ể m ho ạ ngu ồ n n ướ c : bao gồm lũ, lụt, sự cố tràn các chất hoá học
Quản lý khai thác và kiểm soát nguồn nước là một yếu tố quan trọng trong việc bảo vệ và cung cấp nước cho các khu đô thị, nông nghiệp, công nghiệp và thủy điện, đồng thời đảm bảo sự bền vững cho môi trường.
Các phương pháp ra quyết định trong hai lĩnh vực này khác nhau do thời gian cần thiết để đưa ra quyết định Trong trường hợp đầu tiên, quyết định có thể được thực hiện trong vài giờ, trong khi trường hợp thứ hai có thể kéo dài từ vài ngày đến hàng năm.
3.1.1 Quản lý các hiểm hoạ nguồn nước
Hệ thống cảnh báo sớm:
Hệ thống cảnh báo sớm đối với lũ lụt là một công cụ thông tin quan trọng, cung cấp dữ liệu thủy văn và tình trạng đập cho các nhà quản lý nước Hệ thống này giúp liên kết thông tin với dữ liệu khí tượng và mô hình sông ngòi, từ đó đưa ra dự báo rủi ro và hành động giảm thiểu tác hại kinh tế, xã hội và con người liên quan đến lũ lụt.
Đối phó với lũ lụt yêu cầu các mô hình tính toán quy mô lớn và thời gian dự báo ngắn hơn so với các mô hình quản lý nguồn nước khác Việc tính toán ngập lụt, do sự lan truyền sóng lũ trong khu vực tràn, cần sử dụng các mô hình hai chiều hoặc một chiều.
Các biện pháp phòng chống lũ lụt bao gồm cả biện pháp kết cấu và phi kết cấu Các chuyên gia cần quản lý hồ chứa thượng nguồn, xác định khả năng giữ nước và cảnh báo nguy cơ cho khu vực hạ lưu, đồng thời thực hiện xả nước theo kế hoạch để giảm thiểu rủi ro Dòng chảy và đỉnh lũ trong các lưu vực phụ thuộc vào khả năng trữ lũ và quyết định xả lũ, có thể được mô phỏng qua các tính toán Dự đoán tác hại của lũ lụt có thể thực hiện được nếu hiểu rõ sự phân bố của dòng chảy đỉnh lũ và mối quan hệ giữa các cấp lũ với thiệt hại.
Thảm hoạ tràn hoá chất gây ra mối đe dọa lớn đối với các hệ sinh thái sông ngòi và nguồn nước sinh hoạt Để ứng phó hiệu quả, cần thực hiện nghiên cứu xác định thời gian hóa chất thâm nhập vào các nhánh sông Hệ thống hỗ trợ ứng phó cần có cơ sở dữ liệu về các khu vực có nguy cơ tràn hoá chất và nguồn gốc hóa chất như nông nghiệp, bể chứa dầu và thuốc trừ sâu Công cụ HHTRQĐ giúp các nhà quản lý nhanh chóng đưa ra chỉ dẫn cho các khu vực bị ảnh hưởng và xác định hành trình hóa chất trong sông Ngoài ra, các mô hình mô phỏng cho phép xác định thời gian hóa chất đến các vị trí hạ lưu, từ đó đội ứng phó khẩn cấp có thể ra quyết định về việc triển khai thiết bị và nhân lực cần thiết.
3.1.2 Vấn đề điều tiết, cung cấp và chất lượng nước Quản lý sông ngòi:
Trong quản lý sông ngòi, các nhà hoạch định chính sách phải đối mặt với nhiều vấn đề quan trọng và phức tạp Để đưa ra quyết định đúng đắn, cần có những phân tích cẩn thận và chính xác về các vấn đề liên quan.
• Điều khiển hồ chứa cung cấp nước cho các mục đích khác nhau như: sử dụng cho công nghiệp, sinh hoạt, thủy lợi, thủy điện
• Kiểm soát các tác động của việc sử dụng và quản lý đất đai đối với chất lượng nguồn nước
• Đánh giá và quản lý chất lượng các vùng nước mặt
• Xây dựng các kế hoạch kiểm soát ô nhiễm đối với các lưu vực sông và các cửa sông
• Xây dựng và triển khai các kế hoạch xử lý nước thải, để có được chất lượng nước mong muốn dưới các điều kiện dòng chảy khác nhau
• Quản lý lưu vực sông, bao gồm đánh giá mối quan hệ giữa sản xuất kinh tế và sự thay đổi môi trường trong lưu vực
Quản lý hồ và hồ chứa:
Trong quản lý hồ và hồ chứa, việc hỗ trợ là rất quan trọng để đưa ra các quyết định liên quan đến kiểm soát ô nhiễm, vận hành hệ thống hồ chứa, cung cấp nước sinh hoạt, hoạt động thủy điện và giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu.
Sự ô nhiễm bởi nguồn phân tán:
Hỗ trợ quyết định trong việc sử dụng hóa chất nông nghiệp là rất quan trọng để bảo vệ nguồn nước và các tầng nước dễ bị tổn thương Việc tính toán mô hình và quản lý ô nhiễm từ nguồn phân tán trong nông nghiệp cần tham số phân bố theo lưu vực sông Khả năng quản lý và hiển thị dữ liệu giúp người ra quyết định dễ dàng nhận diện và phân tích các khu vực có sự cố.
Quản lý việc sử dụng nước ngầm:
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (HTHTRQĐ) mang lại lợi thế lớn trong quản lý và quy hoạch tài nguyên nước ngầm, khi cần tính toán các yếu tố xã hội, pháp lý, kinh tế và môi trường Việc tích hợp các mô hình mô phỏng và giao diện đồ họa giúp cung cấp cái nhìn toàn diện về các phương án sử dụng nước ngầm trong các lưu vực sông Các mô hình đa tiêu chí cho phép phân tích tác động kinh tế, xã hội và môi trường đối với nguồn nước ngầm, từ đó giúp ra quyết định một cách khoa học và nhanh chóng, đồng thời lồng ghép thông tin kỹ thuật vào quy trình.
Các hệ thống xử lý và phân phối nước:
Thiết kế và vận hành hệ thống xử lý và phân phối nước là một nhiệm vụ phức tạp, đối mặt với nhiều thách thức Việc sử dụng các mô hình mô phỏng và tối ưu hóa mạng lưới giúp lập kế hoạch hiệu quả và kiểm soát hệ thống phân phối nước Các quyết định hợp lý về thay đổi hệ thống không chỉ giảm thiểu tổn thất nước mà còn giảm chi phí, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động của toàn bộ hệ thống.
3.2 Nh ữ ng công ngh ệ h ỗ tr ợ vi ệ c phân tích và t ạ o l ậ p quy ế t đị nh trong qu ả n lý n ướ c
3.2.1 Các mô hình mô phỏng và tối ưu
Với các lưu vực, hai loại mô hình thường được sử dụng để phân tích (McKinney et al., 1999):
Mô hình mô phỏng trạng thái và sự vận động của hệ thống nguồn nước được sử dụng để tính toán và mô phỏng các kịch bản khác nhau nhằm đưa ra phương án tốt nhất dựa trên đánh giá kết quả Tuy nhiên, việc chỉ dựa vào các mô hình mô phỏng có thể gây khó khăn cho người phân tích ra quyết định, do kết quả mô phỏng thường lớn, đa dạng về không gian và thời gian, cũng như dữ liệu thuộc nhiều loại và quy mô khác nhau Hơn nữa, các kịch bản tính toán chỉ đại diện cho một phần nhỏ trong số nhiều khả năng có thể xảy ra, và nhiều khi các mô hình cung không đủ để mô phỏng đầy đủ các yếu tố khác nhau bị ảnh hưởng bởi các phương án.
Mô hình tối ưu hóa trong việc lựa chọn phương án điều hành và kiểm soát hệ thống nguồn nước mang lại lợi ích lớn, cho phép xác định các phương án tối ưu dựa trên nhiều thông số khác nhau Những thông số này có thể biểu thị cho hàng triệu phương án, từ biến liên tục đến các dãy số có tính quy luật Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, không phải tất cả các tùy chọn đều có thể được diễn đạt qua các ràng buộc hay phụ thuộc toán học, điều này tạo ra thách thức trong việc áp dụng mô hình.
3.2.2 Hệ thống thông tin địa lý
Cơ sở dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc lưu trữ, khôi phục và quản lý dữ liệu cần thiết cho quy trình ra quyết định Hai hệ thống lưu trữ và phân tích dữ liệu phổ biến là cơ sở dữ liệu quan hệ, tổ chức thông tin dưới dạng bảng, và cơ sở dữ liệu thông tin địa lý (GIS), liên kết thông tin không gian như điểm, đường và vùng GIS không chỉ tích hợp các đặc trưng không gian vào cơ sở dữ liệu tài nguyên nước mà còn kết hợp các yếu tố xã hội, kinh tế và môi trường, hỗ trợ quy hoạch và quản lý tài nguyên nước Việc xây dựng mô hình dữ liệu kết nối GIS với các mô hình khác là cần thiết để phát triển hệ thống hỗ trợ ra quyết định (HTHTRQĐ) cho quản lý nước, giúp các nhà hoạch định chính sách và quản lý có cái nhìn tổng thể hơn về các phương án và kịch bản ra quyết định.
PHÁT TRIỂN VÀ ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐA TIÊU CHÍ TOPSIS PHÂN TÍCH CHO HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH
TIÊU CHÍ TOPSIS PHÂN TÍCH CHO HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH
Các quy tắc ra quyết định giúp tổ chức các ưu tiên theo không gian và mô tả tiêu chí riêng lẻ dựa trên ưu tiên toàn cục, từ đó xếp hạng các lựa chọn Trong hệ thống hỗ trợ ra quyết định đa chiều (mDSS), các quy tắc quyết định đã được lựa chọn để thực hiện quy trình này.
1-Làm trọng số bổ sung đơn giản (Simple Additive Weighting - SAW),
2-Làm trọng số trung bình theo thứ tự (Order Weighting Average - OWA),
The Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) is a decision-making method that encompasses a wide range of scenarios Decision-makers can select this approach based on the specific characteristics of the given decision problem.
4-Phương pháp xếp hạng (ELECTRE III) Sử dụng cách tiếp cận khác để phân tích ra quyết định so với các phương pháp hàm tính điểm
SAW, hay Phương pháp Phân tích Thêm, là một trong những phương pháp ra quyết định phổ biến nhất nhờ vào tính đơn giản của nó Phương pháp này giả định rằng các hệ quả của quyết định được tổng hợp lại một cách bổ sung, với các trọng số thể hiện mức độ quan trọng của từng tiêu chí, giúp kiểm soát và tối ưu hóa quá trình ra quyết định.
OWA được áp dụng để kiểm soát sự phù hợp giữa các tiêu chí và phản ứng của người ra quyết định trong các tình huống rủi ro.
Các phương pháp điểm lý tưởng như TOPSIS sắp xếp một tập hợp các lựa chọn dựa trên khoảng cách của chúng từ các giải pháp lý tưởng Lựa chọn gần nhất với giải pháp lý tưởng chấp nhận được và xa nhất từ giải pháp lý tưởng không thể chấp nhận được sẽ được coi là tốt nhất.
ELECTRE là phương pháp phân tích lựa chọn dựa trên việc so sánh từng cặp các khả năng, yêu cầu tính toán cao Phương pháp này sử dụng mối quan hệ hơn cấp (outranking relation) giữa các lựa chọn, trong đó một lựa chọn a được coi là ưu việt hơn b khi giá trị của a ít nhất bằng b và sự mâu thuẫn giữa chúng không đáng kể Có nhiều biến thể của ELECTRE, trong đó ELECTRE III thường được áp dụng trong lập trình để phân tích và chọn phương án Các lựa chọn thường mang lại kết quả khác nhau dựa trên các tiêu chí cụ thể.
Các phương pháp phân tích đa tiêu chí phổ biến bao gồm SAW, TOPSIS và ELECTRE, mỗi phương pháp đều có những ưu và nhược điểm riêng, phù hợp với các điều kiện cụ thể Phương pháp SAW nổi bật với tính đơn giản và dễ tính toán, nhưng có thể gặp vấn đề khi một số tiêu chí có giá trị quá nhỏ so với các tiêu chí khác Điều này dẫn đến việc mặc dù các tiêu chí này có trọng số cao, nhưng tác động của chúng không được thể hiện rõ trong kết quả quyết định, gây ra hiện tượng hiệu ứng trội và lặn trong phân tích.
Phương pháp ELECTRE có độ phức tạp cao trong thuật toán, đây là một trong những hạn chế chính so với các phương pháp khác Tính phức tạp này dẫn đến khó khăn trong việc kiểm tra và đánh giá kết quả phân tích, từ đó ảnh hưởng đến khả năng đưa ra quyết định chính xác.
Phương pháp TOPSIS là một phương pháp tính toán đơn giản và hiệu quả, giúp tránh hiệu ứng trội lặn trong phân tích đa tiêu chí, mang lại kết quả cụ thể và trực quan Tuy nhiên, cần lưu ý rằng các công thức của phương pháp này thường được xây dựng cho hàm lợi nhuận tăng dần, trong khi thực tế có nhiều tiêu chí đánh giá theo hướng ngược lại Do đó, trước khi áp dụng, cần thực hiện chuyển đổi để đảm bảo đánh giá phù hợp cho tất cả các tiêu chí Điều này đặc biệt quan trọng trong quản lý tổng hợp tài nguyên nước, nơi mà không phải lúc nào kết quả cao cũng đồng nghĩa với tốt, như trong trường hợp nồng độ chất gây ô nhiễm.
Chúng tôi lựa chọn phương pháp TOPSIS để thực hiện các tính toán và đánh giá trong quản lý tổng hợp tài nguyên nước Phương pháp này kết hợp lý thuyết đã trình bày với các ưu điểm và sửa đổi nhằm khắc phục nhược điểm, từ đó xây dựng mô hình tính toán hợp lý Điều này không chỉ hỗ trợ quản lý tài nguyên nước hiệu quả mà còn cung cấp thêm nhiều phương pháp phát triển tiện lợi cho người sử dụng.
4.2 Lý thuy ế t v ề ph ươ ng pháp đ i ể m lý t ưở ng TOPSIS
Các phương pháp điểm lý tưởng xếp hạng các lựa chọn dựa trên sự khác biệt của chúng so với giải pháp lý tưởng, thể hiện mức độ mong muốn nhất của từng tiêu chí Lựa chọn gần nhất với giải pháp lý tưởng được coi là tốt nhất, trong khi việc đánh giá khoảng cách đến giải pháp lý tưởng là cần thiết Giải pháp không lý tưởng cũng có thể được định nghĩa tương tự, với lựa chọn tốt nhất được xác định bởi sự khác biệt lớn nhất với giải pháp không lý tưởng Công thức 5 và 6 mô tả khái niệm về khoảng cách trong bối cảnh này.
Sự khác biệt giữa điểm lý tưởng và lựa chọn thứ i được tính toán thông qua trọng số gán cho từng tiêu chí Giá trị lý tưởng của tiêu chí j được biểu thị bằng u +j, trong khi giá trị của lựa chọn thứ i cho tiêu chí j là u ij Hệ số mũ p cũng được sử dụng để xác định ảnh hưởng của các tiêu chí này trong quá trình ra quyết định.
− (6) s i- sự khác biệt từ điểm lý tưởng âm đến lựa chọn thứ i u -j giá trị lý tưởng âm của tiêu chí thứ j
TOPSIS xác định lựa chọn tối ưu bằng cách tìm ra lựa chọn gần nhất với điểm lý tưởng và xa nhất với điểm lý tưởng âm Khoảng cách giữa điểm lý tưởng và điểm lý tưởng âm được tính toán theo các công thức 7 và 8.
Mức độ gần với lời giải pháp lý tưởng (c i+ ), sẽ được sử dụng cho việc xếp hạng các giải pháp, được tính theo công thức 9
Bảng 2: Sự quy tập sử dụng phương pháp quyết định TOPSIS
Xem xét ví dụ hai lựa chọn và ba tiêu chí với khả năng thực thi đã được gán trọng số:
A 1 a 2 Lời giải lý tưởng dương
Lời giải lý tưởng âm
Khoảng cách từ lời giải lý tưởng âm và dương cũng như sự quy tập cuối cùng đã thực hiện theo công thức 9: a 1 a 2 s i+ 0,24 0,20 s i- 0,20 0,24 c i+ 0,46 0,54
Ví dụ: s i+ (a 1 ) = ((0,08 - 0,32)^2 + (0,2 – 0,2)^2 + (0,18 - 0,18)^2)^0,5 = 0,24 c i+ (a 1 ) = 0,20 /(0,20 + 0,24) = 0,46 Khi đó c 1+ = 0,46 < 0,54 = c 2+ lựa chọn 2 được ưu tiên hơn a 1 > a 2
Xét một ví dụ phức tạp hơn với nhiều lựa chọn, tiêu chí và trọng số
Bảng 3: Ví dụ minh họa giải quyết tính toán phức tạp sử dụng TOPSIS
Cho một ma trận đánh giá với trọng số các tiêu chí đều bằng 0.2
Kết hợp với trọng số cho từng tiêu chí đối với toàn bộ ma trận
Lời giải lý tưởng dương
Lời giải lý tưởng âm Trọng số Hệ số mũ
MAX 0.6718211 MIN 0.4010073 Chúng ta thấy kết quả tính toán và phương pháp tính để thu được kết quả là tương đối rõ ràng và đơn giản
4.3 Nh ữ ng đ i ể m c ầ n l ư u ý khi s ử d ụ ng TOPSIS và áp d ụ ng cho Phân tích qu ả n lý t ổ ng h ợ p tài nguyên n ướ c
Trong quá trình chuẩn hóa hàm giá trị để chuyển đổi từ ma trận phân tích sang ma trận đánh giá, mỗi tiêu chí được tính toán theo các đơn vị đo lường khác nhau, nhằm tạo ra các tỉ lệ không có thứ nguyên để so sánh Trong mDSS, phương pháp biến đổi tỉ lệ tuyến tính được áp dụng, cho phép các lựa chọn được chia theo tỉ lệ chính xác trong khoảng [0,1] Thông thường, tiêu chí với giá trị lớn sẽ có tính quyết định cao, nhưng trong phân tích Quản lý tổng hợp tài nguyên nước, một số tiêu chí như chất lượng nước lại có quy đổi đánh giá khác biệt Chẳng hạn, nồng độ chất gây ô nhiễm thấp có thể quan trọng hơn, hoặc độ pH trung tính mới là lựa chọn tối ưu Để chuyển từ ma trận phân tích thành ma trận đánh giá, có thể phân chia thành 3 loại hàm giá trị, kết hợp với trọng số cho từng tiêu chí và áp dụng thuật toán TOPSIS để đưa ra kết luận cuối cùng.
• Dạng hàm cho dưới dạng bảng số
• Dang hàm lợi nhuận (tăng dần)
• Dạng hàm chi phí (giảm dần)
Khi các hàm cho từng tiêu chí được xây dựng, chương trình tự động tính điểm từ 0-1 cho từng phương án và đưa vào ma trận đánh giá Đây là yếu tố quan trọng quyết định kết quả đầu ra của toàn bộ quá trình ra quyết định trong Quản lý tổng hợp tài nguyên nước Toàn bộ quá trình ra quyết định trong QLTHTNN có thể được mô tả cơ bản bằng phương pháp TOPSIS thông qua sơ đồ khối.
Hình 6: Sơ đồ khối mô tả quá trình ra quyết định trong QLTH TNN sử dụng phương pháp
4.4 Xây d ự ng mô đ un ch ươ ng trình và th ử nghi ệ m v ớ i m ộ t s ố ví d ụ c ụ th ể
4.4.1 Xây dựng môđun chương trình
ÁP DỤNG CHO MỘT BÀI TOÁN CỤ THỂ Ở VIỆT NAM – PHÂN TÍCH QUẢN LÝ XÂY DỰNG ĐẬP THỦY ĐIỆN ĐAK MI-4
TÍCH QUẢN LÝ XÂY DỰNG ĐẬP THỦY ĐIỆN ĐAK MI-4
5.1 Gi ớ i thi ệ u v ề đậ p th ủ y đ i ệ n Đ ak Mi-4
5.1.1 Vị trí địa lý, thiết kế và mục tiêu phát triển Vài nét về hệ thống sông Vu Gia – Thu Bồn
Sông Thu Bồn, với diện tích lưu vực 10,350 km², là một trong những lưu vực sông lớn nhất Việt Nam Sông bắt nguồn từ núi Ngọc Linh, huyện Dak Glei, tỉnh Kon Tum, và đổ ra biển tại cửa Đại, Hội An, Quảng Nam Một nhánh của sông chảy vào sông Vĩnh Điện, sau đó dẫn nước ra sông Hàn, Đà Nẵng Trước khi ra biển, sông cũng cung cấp nước cho sông Trường Giang, đổ vào vịnh An Hòa Tam Quang, huyện Núi Thành Sông Thu Bồn kết hợp với sông Vu Gia tại Đại Lộc, tạo thành hệ thống sông quan trọng cho đời sống người dân Quảng Diện tích lưu vực chủ yếu nằm trong Quảng Nam và Đà Nẵng, trong khi thượng nguồn một phần thuộc Kon Tum và Quảng Ngãi.
Lưu vực sông Vu Gia – Thu Bồn có ranh giới với các lưu vực:
• Phía Bắc giáp lưu vực sông Cu Đê
• Phía Nam giáp lưu vực sông SêSan, sông Trà Bồng
• Phía Đông giáp biển Đông và lưu vực sông Tam Kỳ
• Phía Tây giáp với Lào
Các lưu vực sông chính
Lưu vực sông Thu Bồn là dòng chính của hệ thống sông cùng tên, bắt nguồn từ núi Ngọc Linh cao 2,598m tại huyện Nam Trà My, tỉnh Quảng Nam Sông chảy theo hướng Nam-Bắc qua các huyện như Nam Trà My, Bắc Trà My, Tiên Phước, Hiệp Đước, Nông Sơn, và Quế Sơn, trước khi vào đồng bằng các huyện Duy Xuyên, Điện Bàn và thành phố Hội An Dòng chính của sông dài 198 km và có tổng diện tích đến Giao Thủy là 3,825 km² Thượng lưu sông Thu Bồn có các phụ lưu lớn như sông Khang, sông Vang, sông Tranh và sông Gềnh Gềnh Tại Giao Thủy, sông nhận nước từ phụ lưu Vũ Gia, tạo thành một hệ thống phân lưu phức tạp ở hạ lưu Tại thị trấn Vĩnh Điện, một phần nước của sông Thu Bồn chảy vào chi lưu Vĩnh Điện, dẫn vào sông Hàn và đổ ra cửa Đà Nẵng.
Lưu vực sông Vu Gia, một phần quan trọng của hệ thống sông Thu Bồn, nằm ở phía bắc lưu vực sông này, trải dài qua các huyện Đông Giang, Tây Giang, Nam Giang, Đại Lộc, Điện Bàn tỉnh Quảng Nam, và huyện Hòa Vang thành phố Đà Nẵng Sông Vu Gia có chiều dài 204km từ thượng nguồn sông Cái đến cửa Hàn tại Đà Nẵng, với tổng diện tích lưu vực đạt 5,180km² Các phụ lưu cấp II quan trọng của sông bao gồm sông Bung, sông Kôn và sông Cái Phần thượng nguồn của sông Vu Gia còn có một phần lưu vực nằm trên đất Kon Tum, thuộc huyện Đắc Glei, với diện tích 500km² Tại Ái Nghĩa, sông được gọi là sông Quảng Huế và đổ vào sông Thu Bồn, chia thành hai chi lưu chính là sông Yên và sông Chu Bái, trong đó sông Yên chảy về phía An Trạch và nhập lưu với sông Túy Loan trước khi đổ vào sông Hàn.
Về nguồn tài nguyên thủy điện
Hình 9: Quy hoạch hệ thống thủy điện trên Vu Gia – Thu Bồn
Hệ thống sông ở miền Trung - Tây Nguyên, với lượng mưa hàng năm vượt 2.000 mm, có tiềm năng thủy điện lớn, đặc biệt là sông Vu Gia - Thu Bồn tại Quảng Nam Theo Công ty Tư vấn xây dựng điện 1, khu vực này dự kiến có 10 công trình thủy điện với tổng công suất lắp máy đạt 1.279 MW, gấp 1,76 lần Nhà máy Thủy điện Yaly tại Gia Lai.
Sản lượng điện bình quân hằng năm của Kon Tum đạt 4.751,3 tỷ kWh, với nhiều công trình thủy điện tiềm năng như A Vương 1, Sông Tranh 2, Đak Mi-4, Sông Bung 4, Sông Côn 2 và Đak Mi 1 sẵn sàng được xây dựng Theo Quy hoạch bậc thang thủy điện hệ thống sông Vu Gia - Thu Bồn do Tổng Công ty Điện lực Việt Nam phê duyệt, hệ thống này bao gồm 8 dự án thủy điện.
• Thủy điện A Vương, mực nước dâng bình thường (MNDBT) 380m, công suất lắp máy (NLM) 210 MW;
• Thủy điện Sông Boung 2, MNDBT 570m, NLM = 100 MW;
• Thủy điện Sông Boung 4, MNDBT 5230m, nhà máy thuỷ điện trên nhánh sông Giằng NLM = 220 MW;
• Thuỷ điện Sông Giằng, MNDBT 60m, NLM = 60 MW;
• Thủy điện Đak Mi 1, MNDBT 820m, NLM = 255 MW;
• Thủy điện Dak Mi-4, MNDBT 260, nhà máy thủy điện trên nhánh sông Thu Bồn, NLM = 210 MW;
• Thủy điện Sông Côn 2, MNDBT 312,5m, NLM = 60 MW;
• Thủy điện Sông Tranh 2, MNDBT 170m, NLM = 135MW;
Với cách tiếp cận theo bậc thang, các dự án thủy điện trong lưu vực có mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau, nơi các dự án ở thượng nguồn điều tiết nước cho các dự án ở hạ lưu Lưu vực hiện có 36 dự án nhỏ và vừa với tổng công suất 346 MW, bên cạnh các dự án lớn UBND tỉnh đã yêu cầu bổ sung 11 dự án để cấp phép đầu tư, nhằm phát triển thủy điện tại tất cả các đoạn sông có khả năng phát điện Tuy nhiên, mối quan hệ giữa 8 dự án lớn và 36 dự án nhỏ trong quy hoạch chưa được xem xét kỹ lưỡng, đặc biệt về sự thay đổi tính chất nguồn tài nguyên nước Mặc dù xây dựng các dự án thủy điện góp phần phát triển kinh tế địa phương, nhưng tác động từ hệ thống đập thủy điện thượng nguồn Sông Vu Gia đến chất lượng nguồn nước cho Thành phố Đà Nẵng là điều không thể tránh khỏi.
Bảng 5: Các dự án thủy điện lớn đề xuất trên lưu vực sông Vu Gia – Thu Bồn [42]
Vùng lưu vực tại đập km2 334 1477 2380 396,8 1125 248 682
Lưu tốc dòng chảy trung bình năm m3/s
Dòng chảy tối thiểu năm m3/s 11 42 64 13 35 10
Mực cấp nước đầy đủ m 570 230 62 820 260 312 380 Mực nước chết, m 525 175 60 770 220 290 340
Diện tích hồ chứa, km2 2,9 15,8 2,1 4,5 10,5 9,1 21,5
Tổng dự trữ nước, Mm3 102 494 19,8 223 279 211 343,6
Công suất lắp đặt, MW 100 156 60 225 180 60 210 Điện năm, Gwh 379 624 269 850 787 200 808
Lượng nước xả qua tuốc-bin tối đa, m3/s
Lượng nước xả qua tuốc-bin bình quân m3/s
Vài nét về đập thủy điện Đak Mi-4
Hình 10: Đập thủy điện Đak Mi-4 Đập thủy điện Đak Mi-4 được xây dựng trên sông Đak Mi, trong hệ thống Vu Gia
▪ Công suất thiết kế: 220MW
▪ Vị trí : Huyện Phước Sơn - Tỉnh Quảng Nam
▪ Tổng mức đầu tư: 5.630tỷ đồng
Công trình thuỷ điện Đak Mi 4 tọa lạc trên sông Đak Mi, huyện Phước Sơn, tỉnh Quảng Nam, được thiết kế theo sơ đồ 2 bậc Bậc trên khai thác nguồn nước từ sông Đak Mi để tạo thành Hồ chính và một đường hầm dẫn nước sang sông Thu Bồn Bậc dưới sử dụng nguồn nước từ Nhà máy Đak Mi 4 và phụ lưu sông Thu Bồn Tất cả các hạng mục của công trình, bao gồm đầu mối, lòng hồ và Nhà máy, đều nằm trong địa phận các xã Phước Hiệp, Phước Chính, Phước Kim, Phước Xuân, Phước Đức và thị trấn Khâm Đức, huyện Phước Sơn, tỉnh Quảng Nam.
Nam Dự án Thuỷ điện Đak Mi 4 được HĐQT IDICO quyết định phê duyệt dự án với tổng vốn đầu tư 5.630 tỷ đồng
Dự án nhằm cung cấp cho lưới điện quốc gia công suất 180MW, với sản lượng điện trung bình hàng năm khoảng 787GW Thủ tướng Chính phủ đã phê duyệt và phát lệnh khởi công vào ngày 21/4/2007, với mục tiêu đưa công trình hòa lưới điện quốc gia trong năm 2010.
5.1.2 Vấn đề trong việc quản lý đập thủy điện Đak Mi-4
Việc điều chỉnh dòng chảy cho Đak Mi 4 có thể gây ra những vấn đề nghiêm trọng cho hạ lưu Sông Vu Gia Cụ thể, vào mùa khô, sự giảm dòng chảy trên Sông Vu Gia sẽ ảnh hưởng đến lượng nước trên Sông Ái Nghĩa và Sông Yên, từ đó làm giảm khả năng cung cấp nước cho thành phố Đà Nẵng.
Hợp lưu dòng chảy bù hoàn từ Sông Thu Bồn sang Sông Vu Gia qua kênh nối Quảng Huế sẽ không thể duy trì, dẫn đến việc diện tích 1.125 km² của Đak Mi 4 bị tách khỏi lưu vực Sông Vu Gia và dự kiến lưu lượng dòng chảy sẽ giảm ít nhất 10 m³/s trong tháng có lưu lượng thấp nhất Lưu lượng tại Ái Nghĩa sẽ giảm từ 45 m³/s xuống 35 m³/s trong năm có lưu lượng bình thường, làm gia tăng xâm nhập mặn tại Sông Yên, đặc biệt nghiêm trọng trong các năm hạn cực đại Điểm lấy nước mới cho Đà Nẵng sẽ hoạt động với dòng chảy thấp hơn trong mùa khô, sử dụng 6 máy bơm công suất 5.500 m³/h, với 1-4 máy hoạt động đồng thời Để chuyển nước không nhiễm mặn từ sông lên nhà máy nước tại Cầu Đỏ, mỗi máy tiêu thụ 100 kW, tổng công suất 22.000 m³/h cần 8,5 triệu Wh/ngày và chi phí vận hành khoảng 12 triệu VNĐ/ngày Nếu nước từ các hồ chứa Sông Bung 4 và A Vương được xả để tăng cường lưu lượng mùa khô, sẽ đủ lưu lượng để ngăn chặn xâm nhập mặn tại cửa sông Cầu Đỏ.
Lưu lượng nước tại ngọn sông Thu Bồn sẽ lớn hơn bình thường trong phần lớn thời gian năm do lượng nước được cấp từ Sông Cái qua tuốc bin của nhà máy thủy điện Đak Mi-4 Sự gia tăng này có thể gây ra mất ổn định, dẫn đến xói lở bờ ở một số đoạn sông Hơn nữa, các bãi ven sông trước đây là nơi canh tác và cư trú của người dân sẽ bị ngập, làm thay đổi mực nước trung bình hàng năm, từ đó ảnh hưởng đến đời sống kinh tế xã hội của một số địa phương dọc ngọn sông Thu Bồn.
Để đảm bảo phát triển bền vững cho việc xây dựng và quản lý vận hành đập thủy điện Đak Mi-4, cần xác định các giải pháp chính phù hợp với các yêu cầu cụ thể.
• Đảm bảo khai thác tối đa nguồn lợi thuỷ điện
• Đảm bảo nguồn nước cho nhu cầu tưới tiêu và sinh hoạt vùng hạ lưu sông
Vu Gia và Thành phố Đà Nẵng trong mùa khô
• Đảm bảo ổn định, giảm thiểu ảnh hưởng của dòng chảy cao trên ngọn Thu Bồn
• Điều hành cắt lũ góp phần phòng chống lũ lụt hạ lưu trong mùa mưa
• Đảm bảo dòng chảy sinh thái, tính toàn vẹn hệ sinh thái cho hệ thống
Hình 11: Sơ đồ phân tích giải pháp đáp ứng XDQL hệ thống đập thủy điện
5.2 Xây d ự ng các ph ươ ng án và tiêu chí đ ánh giá
5.2.1 Xây dựng bài toán phân tích hỗ trợ ra quyết định 5.2.1.1 Xác định bài toán
Mục đích của việc sử dụng Hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS) là nhằm giải quyết hiệu quả các vấn đề liên quan đến xây dựng đập thủy điện và quản lý nguồn nước cho nông nghiệp và đô thị, đặc biệt là tại lưu vực Sông Vu Gia và Sông Hàn, góp phần vào sự phát triển kinh tế xã hội của vùng và thành phố Đà Nẵng Hơn 95% lượng nước được sử dụng cho nông nghiệp, ngư nghiệp và sinh hoạt, trong khi nhu cầu nước đô thị và công nghiệp chủ yếu tập trung ở khu vực hạ lưu Các hoạt động xã hội và kinh tế cần được xem xét đồng bộ với ảnh hưởng của nguồn nước tự nhiên, từ đó quản lý đập chứa có thể tác động đến điều kiện môi trường, hiệu quả sử dụng nước và sự tranh chấp giữa các người sử dụng, cùng với các yếu tố lý-sinh như chất lượng nước trong đập và điều kiện sống của hệ sinh thái thủy sinh.
5.2.1.2 Xác định nhân tố tham gia quá trình hỗ trợ ra quyết định
Các bên liên quan trong quản lý hồ chứa tại Đà Nẵng bao gồm Ủy ban Nhân dân, các sở ban ngành, nông dân trong lưu vực sông, cộng đồng địa phương sử dụng hồ, các nhà môi trường, cơ sở công nghiệp, và các cơ quan quản lý xây dựng và vận hành hồ Để đảm bảo sự thống nhất trong quản lý, cần có sự tham gia của các chuyên gia từ các bộ ngành trung ương như Bộ Công nghiệp, Bộ Tài nguyên Môi trường, và Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn.
5.2.2 Xây dựng và phân tích kịch bản cùng các phương án tính toán
Các kịch bản được xây dựng dựa trên tham vấn cấp tỉnh để xác định các thông số đầu vào cơ bản Sau đó, các mô hình được sử dụng để tính toán, từ đó tạo ra các bức tranh cụ thể làm nguồn dữ liệu cho phân tích đa tiêu chí hỗ trợ ra quyết định Các phương án tính toán sẽ bao gồm nhiều kịch bản khác nhau.
1 Không nắn dòng sang ngọn Thu Bồn trên cho đập thuỷ điện Đak Mi-4
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA LUẬN VĂN
Luận văn thạc sỹ này nghiên cứu tổng quát về hệ thống hỗ trợ ra quyết định quản lý tổng hợp tài nguyên nước, tập trung vào chương trình phân tích hỗ trợ ra quyết định đa tiêu chí TOPSIS Nghiên cứu áp dụng phương pháp này cho một bài toán thực tế tại Việt Nam, trong điều kiện số liệu đặc thù Kết quả cho thấy sự phát triển của các hệ thống hỗ trợ ra quyết định đang được chú trọng do nhu cầu cấp thiết trong việc đảm bảo tài nguyên nước cho phát triển bền vững Phương pháp TOPSIS cung cấp một đánh giá tổng hợp rõ ràng giữa lợi ích và tầm quan trọng của từng tiêu chí với nhiều lựa chọn khác nhau Kết quả thu được cũng tương thích với một số phương pháp phân tích trước đây như SAW.
So sánh phương pháp TOPSIS cho thấy sự cần thiết trong việc áp dụng nó cho các bài toán thực tế Để đánh giá khả năng áp dụng của phương pháp này trong quyết định hiện nay, cần xem xét nhiều trường hợp cụ thể Vai trò của người ra quyết định ngày càng quan trọng, đặc biệt trong các vấn đề cấp thiết như bảo tồn và phát triển tài nguyên nước, một nguồn tài nguyên không thể tái tạo và đang ngày càng cạn kiệt.
Các nghiên cứu lý thuyết về hệ thống HTRQĐ quản lý tổng hợp tài nguyên nước đã đạt được một số kết quả nhất định, nhưng việc xây dựng một công cụ hoàn chỉnh cho hệ thống này vẫn chưa thành công trong khuôn khổ của luận văn Hiện tại, các sản phẩm chỉ đáp ứng một phần nhiệm vụ quản lý tổng hợp Do đó, cần tiếp tục nghiên cứu để phát triển hệ thống hoàn thiện hơn, nhằm xây dựng một chương trình tổng hợp thực sự đáp ứng yêu cầu thực tế của các bài toán tại Việt Nam.