Luận án tiến sĩ thủy văn học: : Nghiên cứu tính toán dòng chảy cho lưu vực thiếu/không có số liệu quan trắc (Áp dụng cho lưu vực sông Mê Công)

Do đó, có thê thấy lưu vực sông Mê Công đang gặp nhiều khó khăn trong quan trắc, thuthập các nguồn dữ liệu khí tượng thủy văn đầy đủ trên lưu vực, ảnh hưởng đến sự chủđộng, tính chính xá

ĐẠI HỌC QUOC GIA HÀ NỘITRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

the

Dang Dinh Kha

LUAN AN TIEN Si THUY VAN HOC

Hà Nội - 2021

ĐẠI HỌC QUOC GIA HÀ NỘITRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

Dang Đình Kha

Chuyén nganh: Thuy van hoc

Mã số: 9440224.01

LUẬN ÁN TIEN SĨ THỦY VAN HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS Trần Ngọc Anh

Hà Nội - 2021

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Kêt quả nêu trong luận án là trung thực và chưa từng được công bô trong bât cứ công trình nghiên cứu

nào.

Nghiên cứu sinh

Đặng Đình Khá

lil

LỜI CẢM ƠN

Luận án này đã không thê hoàn thành nếu thiếu sự hướng dẫn, cô vũ động viên

và hồ trợ của nhiêu cá nhân và tô chức.

Trước tiên, tôi xin bày tỏ sự kính trọng và lòng biết ơn sâu sắc tới PGS TS

Trần Ngọc Anh, người thầy đã hướng dẫn, động viên giúp đỡ tôi trong quá trình

nghiên cứu và viết luận án này Những nhận xét và đánh giá của Thay, đặc biệt lànhững gợi ý về hướng giải quyết vấn đề trong suốt quá trình nghiên cứu, thực sự lànhững bài học vô cùng quý giá đối với tôi không chỉ trong quá trình viết luận án mà

cả trong hoạt động nghiên cứu chuyên môn sau này Cùng sự hỗ trợ của đề tàiNDT.58.RU/19 đã giúp nghiên cứu sinh trong công tác thu thập số liệu, trao đổi và

hỗ trợ tài chính để công bố các công trình trong thời gian thực hiện luận án

Tôi xin cảm ơn trường Đại học Khoa học Tự nhiên đã tạo điều kiện cho tôihọc tập, cũng như hỗ trợ học bồng thông qua dé án 911 để giúp nghiên cứu sinh yêntâm học tập và nghiên cứu hoàn thành luận án Tập thé giảng viên, cán bộ Khoa Khoa

Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, nơi tôi đang học tập và công tác, cũng những

đồng nghiệp đã luôn chia sẻ, động viên, giúp đỡ dé tôi về mọi mặt dé tôi hoàn thànhluận án này Tôi xin trân trọng bày tỏ lòng biến ơn sự hỗ trợ không giới hạn này

Cuối cùng, tôi xin gửi lời tri ân đến gia đình đã động viên và hỗ trợ tôi vô hạn

về mặt thời gian, vật chat và tinh than dé giúp tôi hoàn thành luận án này

Nghiên cứu sinh

Đặng Đình Khá

iV

MỤC LỤC

CHUONG 1 TONG QUAN VE TINH HÌNH NGHIÊN CUU TÍNH TOÁN

DONG CHAY CHO LUU VUC THIEU HOAC KHONG CO SO LIEU VALƯU VỰC SONG ME CONG 2 2<cs<©csevssersetrserxsersserserssersserssersee 6

1.1 Khai ni@m CHUNG 4 .ỐỮ 6

1.2 Tổng quan phương pháp tính toán dòng chảy cho lưu vực thiếu hoặc không

CO 0i -“-dAd13À A 7

1.2.1 Chuyển đồi thông số mô hình - - 2 2 + £2E£2£E+£E+£EzEzEszrxsrez 91.2.2 Cải thiện cấu trúc mô hình thủy văn 2-2 2 2 s£xe£xzzxzxszz 11

1.2.3 Tích hop các mô Ainh eee eeeceeeeeeeeeeseeseeseeseeaeeeesseceseeseeeeeeeeeeaees 12

1.2.4 Sử dung phương pháp hoc MAY - + + sssseersserssereeres 14

1.2.5 Sử dụng dữ liệu thay thé -2¿25¿22+22+22ESEEEEEerErerkrsrkrrrrres 15

1.2.6 Sử dung dữ liệu mưa TƯỚI - 5 5 2c E11 EESeEEeeerseeereeeeree 17

1.3 Giới thiệu về lưu vực sông Mê Công -2 2¿- +¿©2++cx++cxzzxrrxesres 21

1.3.1 Vi trí địa lý và dân cư trên lưu VỰC -c+S-x + ssereerserresreeree 21

1.3.2 Dia hình địa chất, thé nhưỡng và thảm phủ - 2-5 525522 221.3.3 Điều kiện khí tượng, thủy văn -cccccsccvrrrrrtrrrrrrrrrrrrrrrre 25

1.3.4 Các công trình thủy điện trên lưu VỰC - 52-555 s+scsssereeers 29

1.4 Mạng lưới trạm quan trắc mặt đất trên lưu vực sông Mê Công và tính hình

nghiên cứu mô phỏng dòng Chảyy - - c1 2x E911 1911 11511 811 1 ng ng 32

1.4.1 Mang lưới trạm khí tượng và trạm đo mưa -s++<x++<<++ss2 32 1.4.2 Mạng lưới trạm thủy Văn - S- 311v + vn HH ng ngư, 33

1.4 3 Hiện trạng nghiên cứu mô phỏng dòng chảy trong điều kiện thiếu/không

có số liệu quan trắc mặt đất trên lưu vực sông Mê Công 36

1.5 Lựa chon mô hình toán cho nghiên CỨU - 5 + + + £+svexsseesses 40

1.6 Đề xuất hướng nghiên cứu trong luận án 2-2 2+s2+s+£x+zxzzszzeeẻ 44

1.7 Tiểu kết chương Ì - 2-2 E2E£2EE+EE£EE£EEEEEEEEEEE2112112712121 211cc 45

CHƯƠNG 2 XÂY DỰNG CONG CỤ TÍNH TOÁN DONG CHAY TREN LƯU

\MW®%0)002/i0060)007 47

2.1 Cơ sở dữ liệu sử dụng trong luận án - c5 ssee, 47

2.1.1 Dữ liệu mưa quan trắc tại trạm mặt đất -cscxscsrrxsrererxsxee 47

2.1.2 Dữ liệu mưa TƯỚI - - -ĂĂ 1333111111211 11 18 1111181111181 1 11 8k tre 48

2.1.3 Dữ liệu đo cao vệ tĩnhh << << 2111111112231 11 118533111 krrrg ve 51 2.1.4 Các dữ liệu khác - xxx 912 9g HH HH Hưng gn 55

2.2 Thiết lập mô hình thủy văn SWAT trên lưu vực sông Mê Công 56

2.2.1 Giới thiệu về mô hình SWALT - 2-52 c2xc2E2EEEEEeEErrrrrerkervee 56 2.2.2 Thiết lập mô hình SWAT cho lưu vực sông Mê Công 59

2.2.3 Tính mưa bình quân cho các tiểu lưu vực và các HRUs 59

2.2.4 Thiết lập các công trình trên lưu VỰC - -cs+sssseseesrree 62 2.3 Lựa chọn phương pháp tối ưu và phân tích độ nhạy bộ thông số mô hình 63

2.4 Phương pháp ước tính lưu lượng sử dụng dữ liệu mực nước từ vệ tinh đo cao — 66

2.5 Các chi số thống kê sử dụng trong nghiên cứu . : z : 69

2.6 Tiểu kết chương 2 - + 2© +E£+EE2EESEEEEEE2E12E15712112112111111.211 21111 te, 72 CHƯƠNG 3 TÍNH TOÁN DONG CHAY CHO LƯU VỰC SÔNG ME CÔNG 1 ÔÔÔÔỒÔỒÔỒỐỐ 74 3.1 Phân tích và dé xuất nguồn dữ liệu mưa phục vụ tính toán dòng chảy khi thiếu SO GU 85000 y 12 - 74

3.1.1 Đánh giá chuỗi số liệu GPPs theo mùa và năm .: -: 74

3.1.2 Đánh giá chuỗi số liệu GPPs theo tháng . ¿2©5z2cxz2csze: 79 3.1.3 Đánh giá chuỗi số liệu GPPs theo ngàyy 2 ¿5 + x+cszzszss 82 3.2 Đánh giá khả năng sử dụng các bộ dữ liệu mưa lưới trong tính toán dòng chảy — 90

3.3 Ứng dụng tính toán dòng chảy trên lưu vực sông Mê Công 105

3.4 Đánh giá tính kha dụng của dữ liệu do cao vệ tinh dé tính toán lưu lượng108 3.4.1 Trích xuất các điểm có dit liệu đo cao trên dòng sông Mê Công 108

3.4.2 Đánh giá tính khả dụng của nguồn dữ liệu đo cao vệ tỉnh với trạm quan ¡r0 109

3.4.3 Ứng dụng tính toán dt liệu mực nước từ dữ liệu đo cao 115

3.5 Xây dựng phương trình quan hệ giữa mực nước và lưu lượng 118

3.6 Tidu két ChUONG cm '.ồẦ 120

KET LUẬN VA KIEN NGHỊ, << 5£ 2z £ssexseEseeseesserserserssesee 122

VI

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC CỦA TÁC GIÁ LIÊN QUAN

8099.080907 125

TÀI LIEU THAM KHẢO - 2-2 2< ©+se£sz£vszetvsserszersservsee 1263:08090002123577 7 ` PLI

VI

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 1.1 Sơ đồ phương pháp lưu vực tương tự và chuyên đôi thông số mô hình I0Hình 1.2 Khung hỗ trợ ra quyết định (DSB) 2 5¿©2+22++2x++zxrzrxerxesree 13Hình 1.3 Các điểm quan trắc đo cao vệ tỉnh từ Jason2/3 cung cấp bởi SERVIR

"/) {0511117177 16

Hình 1.4 Xây dựng mưa lưới từ nội suy điểm mưa quan trắc - 18Hình 1.5 Đặc điểm địa hình lưu vực sông Mê Công -. c+S- sex 23Hình 1.6 (a) Bản đồ thé nhưỡng, (b) Bản đồ sử dụng đất lưu vực sông Mê Công 24Hình 1.7 Tỷ lệ (%) đóng góp lượng nước của các quốc gia trong mùa lũ trên lưu vực

sông ME Công c2 1111911911 9101 9301910 nọ HT 28

Hình 1.8 Tỷ lệ (%) đóng góp lượng nước của các quốc gia trong mùa kiệt trên lưu

vực sông ME CONG - Gv v1 HH nu TH HH HH Hiện 29

Hình 1.9 Sơ đồ vị trí hệ thống đập thủy điện trên lưu vực sông Mê Công 31

Hình 1.10 Mang lưới tram do mưa trên lưu vực va trạm thủy văn trên dòng chính

Hình 2.2 Số lượng tram GTS trên lưu vực sông Mê Công qua các năm 50

Hình 2.3 Hình minh họa kỹ thuật do cao từ vệ tĩnh - 5c sc-ssssssscsseseerees 52

Hình 2.4 Các vệ tinh cho dữ liệu do C€aO 2 1111122221111 11933111 key 52 Hình 2.5 Quỹ đạo bay của vệ tinh Envisat trên lưu vực sông Mê Công 54 Hình 2.6 Quỹ đạo bay của vệ tinh Jason-2/3 trên lưu vực sông Mê Công 54

Hình 2.7 Sơ đồ chu trình thủy văn trên lưu VỰC - 2-2 22 x+£x+zxe+xzrxerxcrez 57

VII

Hình 2.8 Sơ đồ các quá trình diễn ra trong kênh, sông -¿ ¿+-: 58

Hình 2.9 Minh họa tinh mưa trung bình tiểu lưu vực từ mưa lưới -‹- 60

Hình 2.10 Bản đồ phân chia các tiểu lưu vực (a) và vị trí các đập thủy điện (b) trên dòng chính sông ME Công - G11 E11 9119111011 1 nh TH ng Hết 62 Hình 2.11 Sự thay đổi chỉ tiêu Nash sau các lần lặp -c©sz+cs+cxsrxczsz 64 Hình 2.12 Quỹ đạo vệ tinh Jason-2 (đường màu đỏ) bay qua sông Mê Công G7 Hình 2.13 Sơ đồ tính toán mực nước sông từ dữ liệu đo cao -.-‹ -+- 68

Hình 3.1 Lượng mưa trung bình nhiều năm vùng thượng lưu của lưu vực sông Mê COng (Vi dO >20°) 10 75

Hình 3.2 Lượng mưa trung bình nhiều năm vùng hạ lưu của lưu vực sông Mê Công 20 75

Hình 3.3 Lượng mưa trung bình nhiều năm trên toàn lưu vực sông Mê Công 76

Hình 3.4 Lượng mưa trung bình năm (mm/năm) của các sản phẩm mưa CMORPH, TRMM, CPC và GSMaP: Lượng mưa mùa khô (a-e), lượng mưa mùa mưa (Ê-)), lượng mua cả năm (k—o) trong giai đoạn 1998 - 20]2 - - s«cs«csscssssessee 78 Hình 3.5 Phân bố của các chỉ số thống kê giữa số liệu mưa tháng quan trắc tại trạm và dữ liệu mưa GPPs (Hệ số tương quan CC (hình a —d), sai số độ lệch PBIAS (hình i-]), sai số quân phương trung bình RMSD (hình e —h)) -2- ¿52 5 s52 552 81 Hình 3.6 Chỉ số tương quan (CC) của mưa CPC và mưa CMORPH 83

Hình 3.7 Chỉ số tương quan (CC) của mưa GSMaP và mưa TRMM 84

Hình 3.8 Chỉ số sai số độ lệch PBIAS của mưa CPC và mưa CMORPH 84

Hình 3.9 Chỉ số sai số độ lệch PBIAS của mưa GSMaP và mưa TRMM 85

Hình 3.10 Chỉ số RMSD của mưa CPC và mưa CMORPH -2- 55+ 85 Hình 3.11 Chỉ số RMSD của mưa GSMaP và mưa TRMM -5-5c552 86 Hình 3.12 Hệ số tương quan của các GPPs theo vĩ độ - ¿5 5 s+csz s2 86 Hình 3.13 Tần suất xuất hiện mưa theo các ngưỡng của các dữ liệu mưa 88

Hình 3.14 Tỷ lệ lượng mưa theo các ngưỡng của các dữ liệu mưa 89

1X

Hình 3.15 Sơ đồ sử dụng các dữ liệu mưa trong tính toán dòng chảy 90Hình 3.16 Hệ số Nash- Sutcliffe (NSE) va PBIAS so sánh lưu lượng tính toán và

thực do tại các trạm thủỦy VĂI - - + +11 v S9 9 111 111 T1 HH TH ng rệt 92

Hình 3.17 Đường quá trình lưu lượng tính toán theo các GPPs và quá trình lưu lượng

thực đo (hiệu chỉnh và kiểm định mô hình) tại trạm Chiang Saen 93

Hình 3.18 Đường quá trình lưu lượng tính toán theo các GPPs và quá trình lưu lượng

thực đo (hiệu chỉnh và kiểm định mô hình) tại trạm Luang Prabang 94

Hình 3.19 Đường quá trình lưu lượng tính toán theo các GPPs và quá trình lưu lượng

thực đo (hiệu chỉnh và kiểm định mô hình) tại trạm Nong Khai 95

Hình 3.20 Đường quá trình lưu lượng tính toán theo các GPPs và quá trình lưu lượng

thực đo (hiệu chỉnh và kiểm định mô hình) tại trạm Mukhdan - 96

Hình 3.21 Đường quá trình lưu lượng tính toán theo các GPPs và quá trình lưu lượng

thực đo (hiệu chỉnh và kiểm định mô hình) tại trạm Pakse - +: 97

Hình 3.22 Đường quá trình lưu lượng tính toán theo các GPPs va quá trình lưu lượng

thực đo (hiệu chỉnh và kiểm định mô hình) tại trạm Kratie - s- -s szse¿ 98Hình 3.23 Minh họa phân bố lưu lượng dòng chảy trung bình nhiều năm (1998-2012)

trén lu vu sng ME COng nn sa 107

Hình 3.24 VỊ trí các tram quan trắc từ vệ tinh Envisat và Jason-2/3 109Hình 3.25 Đường quan hệ mực nước tính toán tại trạm ao ES và lưu lượng quan trắc

tại trạm Stung Treng theo bước thời gian 35 ngày giai đoạn 2002 — 2010 111

Hình 3.26 Biểu đồ so sánh lưu lượng thực đo tại trạm mặt đất (đường màu đỏ) và lưu

lượng tính toán từ số liệu đo cao vệ tinh (đường màu xanh) theo bước thời gian 35

ngày cho giai đoạn 2007 - 2TÍÚ 2G 2111211191111 1119111191111 ng ng ng nếp 112

Hình 3.27 Đường quan hệ mực nước tính toán tại trạm J1 và lưu lượng quan trắc tại

trạm KomPong Cham theo bước thời gian 10 ngày giai đoạn 2008 — 2013 113

Hình 3.28 Biéu đồ so sánh lưu lượng tính toán từ số liệu đo cao vệ tinh Jason-2/3 tại

trạm J1 (đường màu xanh) với lưu lượng thực đo (đường màu đỏ) tại trạm KomPong

Cham theo bước thời gian 10 ngày giai đoạn 2014 — 2010 .c-ccc++ 114

Hình 3.29 Biêu đô mực nước tại các diém quan trắc trích xuât từ vệ tinh Envisat

XI

DANH MỤC CAC BANG

Bảng 1.1 Thông tin các sản phẩm mưa lưới nội suy từ dữ liệu trạm quan trắc 19

Bảng 1.2 Thông tin một số sản pham mưa tái phân tích từ mô hình NWP 19

Bang 1.3 Thông tin một số sản phẩm mưa vệ tinh 2- 2 25c s£s£sz£s2 +2 20 Bang 1.4 Phân bố các mùa trong năm của lưu vực sông Mê Công 25

Bang 1.5 Ty lệ đóng góp dòng chảy của các nhánh sông bờ ta bờ hữu 26

Bang 1.6 Thống kê các đập thủy điện trên lưu vực sông Mê Công 30

Bảng 1.7 Số lượng trạm khí tượng thủy văn trên lưu vực sông Mê Công 33

Bảng 1.8 Một số nghiên cứu các sản phẩm mưa phục vụ tính toán thủy văn trên lưu vực sông Mê Công óc 1 TH TH HH TH HH 38 Bảng 2.1 Thông tin dit liệu mưa lưới và mưa quan trắc được đánh giá trong luận án ¬ 49

Bang 2.2 Các vệ tinh sử dụng dữ liệu do cao cho nghiên cứu -«- 53

Bang 2.3 Thông tin các số liệu sử dung trong nghiên cứu . 5 s22 s2 55 Bảng 2.4 Các trạm thủy văn sử dụng trong nghiên CỨU +5 «<< +2 56 Bảng 2.5 Một số thông số chính của một số hồ, đập vùng thượng lưu vực sông Mê Công (giai đoạn 1993 — 2Ï ⁄4) - c1 HH HH TH HH ng Hết 63 Bang 2.6 Các thông số chính của mô hình SWAT 2-2 s+2££+£++zs+rxzsz 65 Bảng 2.7 Hệ số sử dụng trong trong ước tinh mực nước từ vệ tinh đo cao 67

Bảng 2.8 Các chi số thống kê được sử dung trong nghiên cứu - 70

Bảng 2.9 Xác định các chỉ số biến của pha mưa -.2- 5 ©52©522xe2z++cxesrxz 71 Bảng 3.1 Lượng mưa GPPs tại các khu vực trên lưu vực (mm) . 76

Bảng 3.2 Các chỉ số thống kê giữa dữ liệu mưa quan trắc tại trạm và các sản phâm mưa trên lưu vực sông Mê Công G- G2 s 1 SE 9019119111 HH, 79 Bang 3.3 Các chỉ số thống kê giữa dữ liệu mưa quan trắc tại trạm và các GPPs trên Tu vue SOng ME COng 101777 82

Bang 3.4 Chỉ số NSE đánh giá kết quả tính toán mô hình thủy văn 99

Xil

Bảng 3.5 Chỉ số sai số độ lệch (PBIAS %) của kết quả tính toán mô hình thủy văn

—— ®-LL”L”)-).d +x ,Ô 99

Bảng 3.6 Bộ thông số mô hình SWAT kèm theo bộ dữ liệu mưa lưới cho các tiểu

vùng trên lưu vực sông Mê Công - ¿5+ 2c 31k S3 191111111111 1 re 100

Bang 3.7 Các điểm quan trắc từ vệ tinh Envisat và Jason-2/3 : 108

Bảng 3.8 Kết qua tính toán mực nước theo dữ liệu vệ tinh do cao - 117

Bảng 3.9 Hệ số tương quan giữa mực nước và lưu lượng .: -: - 119

xiii

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIET TAT

CMORPH Climate Prediction Center Morphing Technique (kỹ thuật Morphing

của trung tâm dự báo khí hậu) CPC Climate Prediction Center (Trung tâm dự báo khí hậu)

ECMWE The European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (Trung

tâm tâm dự báo hạn vừa Chau Âu)

GPPs Gridded Precipitation Products (Các dữ liệu mưa lưới (TRMM,

CMORPH, GSMaP, CPC))

GSMaP Global Satellite Mapping of Precipitation (Bản đồ mưa vệ tinh toàn

cau)

IAHS International Association of Hydrological Sciences (Hiệp hội quốc

tế về khoa học thủy văn)

IR Infrared (Sóng hồng ngoại)

JAXA The Japan Aerospace Exploration Agency (Cơ quan hàng không vũ

trụ Nhật Bản) KTTV Khí tượng thủy van

KTXH Kinh tế xã hội

MRB Mekong River Basin (Lưu vực sông Mê Công)

MRC The Mekong River Commission (Ủy ban sông Mê Công)

MW Microwave (Vi sóng - sóng cực ngắn)

NASA National Aeronautics and Space Administration (Cơ quan Hang

không và Vũ tru Hoa Kỳ)

NCEP National Center for Environmental Prediction (Trung dự báo môi

trường quôc gia Mỹ)

NOAA The National Oceanic and Atmospheric Administration (Cơ quan

Khí quyên và Dai đương Quốc gia Mỹ)

XIV

TNN Tài nguyên nước

TRMM The Tropical Rainfall Measuring Mission (Vé tinh do mua vung

nhiệt đới)

VIS Visible spectrum (Sóng trong phổ nhìn thay)

WMO World Meteorological Organization (Tổ chức Khí tượng thé giới)

XV

MỞ ĐẦU

Giới thiệu chung

Số liệu dòng chảy có ý nghĩa quan trọng trong nghiên cứu thuỷ văn và quyhoạch, quản lý tài nguyên nước, bao gồm những van đề về phân bổ nguồn nước, thuỷđiện, tưới tiêu, vận hành hồ chứa và quản lý rủi ro Do đạc trực tiếp tại thực địađược xem là phương pháp chính xác nhất dé có số liệu dòng chảy tại các vị trí nghiên

cứu, tuy nhiên điều này không phải lúc nào cũng khả thi do ảnh hưởng bởi nhiều yếu

tố như địa hình, thời tiết, mức độ an toàn của quan trắc viên, tài chính Hiện nay,

tình hình thực tế cho thấy mạng lưới trạm quan trắc lưu lượng đang có xu thế bị thuhẹp trên quy mô toàn cầu [116], trong đó số lưu vực không có tram quan trắc lưulượng chiếm tỉ lệ lớn hơn Mạng lưới trạm quan trắc mặt đất đang phải đối mặt vớinhiều vấn đề như hạn chế về chi phí lắp đặt và duy trì trạm, đặc biệt ở các nước đangphát triển [173];

Những lưu vực đối mặt với tình trạng này được gọi là lưu vực thiếu hoặc không

có số liệu (Un-gauged Basin) Thuật ngữ lieu vực thiếu hoặc không có số liệu quantrắc mặt đất trong nghiên cứu này (theo Hiệp hội Quốc tế về khoa học thủy văn -IAHS) bao gồm các trường hợp [173]: (i) hoàn toàn không có trạm quan trắc lưulượng và các yếu tô về khí tượng (ii) số liệu quan trắc thủy văn không day đủ (cả số

lượng và chất lượng) (iii) trạm quan trắc trong thời gian ngắn, đo đạc không liên tục

hoặc không đồng bộ (ảnh hưởng của thay đổi mặt đệm - ví dụ hồ chứa làm dòng chảyquan trắc sau thời kỳ xây dựng không còn theo quy luật tự nhiên như trước cũng cóthé xem là một trường hợp đặc biệt của việc đo đạc bị gián đoạn) (iv) có trạm quan

trắc nhưng không thể truy cập/tiếp cận (do địa hình hiểm trở hoặc vấn đề về chia sẻ

dữ liệu, thể chế chính trị )

Lưu vực sông Mê Công (MRB) là lưu vực sông lớn, xuyên biên giới, chảy qua

nhiều nước (Trung Quốc, Myanmar, Lào, Thái Lan, Campuchia, Việt Nam) mà chủ

yếu là các nước đang phát triển nên nguồn kinh phí dành cho quan trắc số liệu KTTVcòn nhiều hạn hẹp, mạng lưới trạm quan trắc chưa đáp ứng được như theo yêu cầucủa Tô chức khí tượng thế giới (WMO) [205,61] Su phân bố mật độ các tram cũngkhông đồng đều, chủ yếu tập trung ở khu vực đồng bang, thành phó, thưa thớt ở vùng

miên núi hẻo lánh [61] Ngoai ra các trạm quan trac hiện có trên lưu vực lại thuộc sự

quản lý của các quốc gia khác nhau, các nguồn số liệu chưa được vận hành hay điềuphối bởi một tổ chức thống nhất như Ủy ban sông Mê Công (MRC) nên việc chia sẻ

dữ liệu giữa các quốc gia cũng gặp nhiều khó khăn [156] Trung Quốc là nước nằm

ở thượng nguồn sông Mê Công nhưng lại không tham gia làm thành viên trong MRC,

và việc chia sẻ dữ liệu ở thượng nguồn sông Mê Công cho MRC mới chỉ dừng lại ởchia sẻ số liệu mưa, lưu lượng tại một số trạm và trong một khoảng thời gian nhất

định; các số liệu khác như lưu lượng xả của các hồ, quy trình vận hành hệ thống đập

ở thượng nguồn chưa được chia sẻ với các nước năm hạ nguồn sông Mê Công Do

đó, có thê thấy lưu vực sông Mê Công đang gặp nhiều khó khăn trong quan trắc, thuthập các nguồn dữ liệu khí tượng thủy văn đầy đủ trên lưu vực, ảnh hưởng đến sự chủđộng, tính chính xác trong công tác tính toán dòng chảy hoặc đánh giá tài nguyên

nước trên lưu vực Trong đó, chuỗi số liệu lưu lượng theo ngày có ý nghĩa quan trọngtrong đánh giá tài nguyên nước như trong quản lý nhu cầu sử dụng nước cho nôngnghiệp, công nghiệp hay du lịch, Và từ chuỗi dòng chảy theo ngày có thé tổng hợpthành các chuỗi dòng chảy theo tháng hoặc năm phục vụ đánh giá xu thế biến đổi

dòng chảy trong thời gian dài trong bài toán quy hoạch tài nguyên nước.

Mặc dầu đã có sự tiễn bộ nhảy vọt về các công nghệ quan trắc từ xa như radar,

vệ tinh hay từ các mô hình mô phỏng thời tiết số trị , các nguồn dữ liệu thu nhận từ

vệ tinh hay tái phân tích vẫn còn tiềm ẩn nhiều sai số hoặc do thiết bị thu nhận

[207]hoac do thuật toán sử dụng trong ước tính lượng mưa [75,129,177], hay do sự

khác biệt điều kiện khí hậu, mặt đệm giữa các vùng [77], Do vậy, lựa chọn sảnphẩm viễn thám hay tái phân tích nào có đủ độ tin cậy để bổ khuyết cho các nguồn

dữ liệu quan trắc mặt đất còn hạn chế vẫn còn là vấn đề được các nhà khoa học tậptrung nghiên cứu Như hiện nay đã có nhiều sản phẩm mưa lưới khác nhau, vì théviệc lựa chọn dữ liệu mưa đầu vào và phương pháp tính toán dòng chảy phù hợp cho

từng khu vực cụ thé trên lưu vực sông Mê Công cũng như lựa chọn các nguồn dir liệu

bổ sung khác là hết sức cần thiết và quan trọng Hay các dữ liệu từ vệ tinh do cao có

thể kết hợp với các mô hình toán nhằm bổ khuyết b6 khuyết cho dữ liệu mặt đất vàgia tăng mức độ chính xác cho mô hình toán cũng mang lại nhiều ý nghĩa quan trọngtrong nghiên cứu thủy văn Do vậy, nghiên cứu sinh lựa chọn đề tài “Nghiên cứu tínhtoán dòng chảy cho lưu vực thiếu/không có số liệu quan trắc (áp dụng cho lưu vực

sông Mê Công”) với mục tiêu:

e Mục tiêu luận án

Đề xuất và lựa chọn được phương pháp và nguồn dữ liệu phù hợp dé tínhtoán đòng chảy ngày cho lưu vực sông Mê Công trong điều kiện thiếu hoặc không

có dữ liệu quan trắc mặt đất

e Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Doi tượng nghiên cứu của luận án: tính toán lưu lượng dòng chảy cho lưu

vực sông Mê Công khi thiếu hoặc không có số liệu quan trắc mặt đất

- Phạm vi không gian của luận án: Từ thượng nguồn sông Mê Công đến

trạm Kratie (vùng không ảnh hưởng của thủy triều)

e Những đóng góp mới

- Da phân tích và đánh gia mức độ phù hợp của các dữ liệu mưa vệ tinh và

mưa tái phân tích phổ biến với số liệu quan trắc mặt dat làm cơ sở đề xuất

và lựa chọn dữ liệu mưa đầu vào phù hợp tính toán dòng chảy trên trên lưu

vực sông Mê Công;

- Da dé xuất và xây dựng bộ công cụ mô hình thủy văn thông số bán phân

bố (SWAT) tích hợp với bộ dữ liệu mưa vệ tinh và mưa tái phân tích phùhợp cho từng khu vực thiếu hoặc không có số liệu quan trắc mặt đất phục

vụ tính toán và mô phỏng dòng chảy đến trên lưu vực sông Mê Công

e Luận điểm bảo vệ:

* Luận điểm 01: Sử dụng bộ dữ liệu mưa vệ tinh và mưa tái phân tích kết

hợp với mô hình thủy văn thông số bán phân bố có khả năng bổ sung số

liệu dòng chảy có độ tin cậy cao cho lưu vực sông Mê Công trong điều

kiện thiếu hoặc không có số liệu quan trắc mặt đất

* Luận điểm 02: Dữ liệu vệ tinh đo cao có thê được sử dụng tính toán số liệu

dòng chảy ở các vị trí thiếu số liệu quan trắc lưu lượng

e Y nghĩa khoa học và thực tiễn

YY nghĩa khoa học: Luận án đã đánh giá thử nghiệm va dé ra 2 phương pháp

bổ sung số liệu dòng chảy có đủ độ tin cậy cho lưu vực sông Mê Côngtrong bối cảnh thiếu hoặc không có số liệu quan trắc góp phần hoàn thiệnthêm phương pháp trong tính toán dòng chảy trên lưu vực Cách tiếp cậntương tự có thể được ứng dụng cho các lưu vực sông khác dé lựa chọn dữliệu mưa đầu vào cho các mô hình tính toán dòng chảy và bé sung bằng dữ

liệu vệ tinh đo cao (mực nước) khi thiếu/không có số liệu quan trắc mặt

đât.

v Ý nghĩa thực tiễn: Bộ công cụ mô hình và dữ liệu của luận án có thé sử

dụng tính toán lưu lượng dòng chảy ngày của lưu vực sông Mê Công tại

tất cả các vị trí trên dòng chính khu vực không có ảnh hưởng thủy triều khikhông có hoặc hạn chế nguồn dữ liệu quan trắc mặt đất, nhằm chủ động

trong công tác quy hoạch, đánh giá tài nguyên nước phục vụ công tác phát

triển kinh tế xã hội và giảm thiêu tác hại do thủy tai trên lưu vực

e Câu trúc luận án:

Ngoài phân mở dau va kêt luận, luận án được chia làm 3 chương;

Chương 1 Tổng quan về tình hình nghiên cứu tính toán dòng chảy cho lưu vựcthiếu hoặc không có số liệu và lưu vực sông Mê Công

Trong chương 1, luận án tiến hành tông quan về các phương pháp, nguồn sốliệu trong tính toán dòng chảy trên các lưu vực sông trên thế giới và trên lưu vực sông

Mê Công đề phân tích ưu, nhược điểm của từng phương pháp và tiềm năng ứng dụngcủa từng phương pháp cho những lưu vực cụ thé Ngoài ra, luận án giới thiệu tongquan đặc điểm địa lý tự nhiên và hiện trạng mạng lưới trạm khí tượng thủy văn trênlưu vực dé từ đó làm nổi bật lên tình trạng thiếu dữ liệu quan trắc trên lưu vực sông

Mê Công Từ những tổng quan về phương pháp, nguồn số liệu và đặc điểm địa lý,tình trạng số liệu trên lưu vực sông Mê Công, luận án đã tiến hành đề xuất hướngnghiên cứu của luận án dé đáp ứng được mục tiêu của luận án

Chương 2 Xây dựng công cụ tính toán dòng chảy trên lưu vực sông Mê Công

Dựa trên khung nghiên cứu đã xác lập của luận án, tiến hành thu thập cácnguồn số liệu, xây dựng các phương pháp, công cụ tính toán lưu lượng dòng chảy cholưu vực sông Mê Công Các nguồn dữ liệu bao gồm các dữ liệu mưa tái phân tích,

mưa viễn thám va dit liệu đo cao từ vệ tinh va số liệu các trạm quan trắc mặt đất đềkiểm chứng kết quả tính toán Phương pháp sử dụng bao gồm phương pháp mô hình

toán kết hợp với các nguồn dir liệu vệ tinh (dữ liệu mưa và dir liệu đo cao từ vệ tinh)

dé tiễn hành đánh giá các nguồn dữ liệu và tính khả dụng của các nguồn dữ liệu

Chương 3 Tính toán và đánh giá kết quả tính toán cho lưu vực sông Mê Công

Nội dung chương 3 thê hiện các kết quả tính toán và đánh giá các nguồn dữliệu và kết quả tính toán lưu lượng dòng chảy dựa trên nguồn số liệu và phương pháp

đã lựa chọn Từ đó, đưa ra các khuyến nghị về nguồn dữ liệu có thé bổ khuyết cho

các nguồn dit liệu quan trắc mặt dat trên lưu vực sông Mê Công, cũng như khang địnhtính đúng đắn của phương pháp mà luận án đã lựa chọn.

CHƯƠNG1 TONG QUAN VE TINH HÌNH NGHIÊN CỨU TÍNH

TOÁN DÒNG CHẢY CHO LƯU VỰC THIẾU HOẶC KHÔNG CÓ

SO LIEU VÀ LƯU VUC SONG ME CÔNG

1.1 KHAI NIEM CHUNG

Van dé thiếu hay không có trạm quan trắc khí tượng thủy văn mặt đất dang trởthành van đề phố biến trong những năm gan đây [174] Theo thống kê của trung tâm

dữ liệu dòng chảy toàn cầu (Global Runoff Data Center, GRDC) [175], nếu trướcnăm 1970 có khoảng 8.000 trạm trên toàn thế giới thì đến năm 2015 số lượng trạmchỉ còn khoảng 1.000 tram đo dòng chảy Nguyên nhân chủ yếu do hạn chế về chiphí duy trì trạm và ảnh hưởng của chính trị, đặc biệt ở các nước đang phát triển hoặc

do một số trạm quan trắc dong chảy đã duy trì đủ dai và ôn định nên đã dừng quanquan trắc Sự suy giảm số lượng trạm quan trắc lưu lượng đã gây nhiều khó khăn

trong công tác dự báo và đánh giá tài nguyên nước, nhất là trong bối cảnh có nhiều

thay đôi về khí hậu cũng như mặt đệm làm ảnh hưởng đến tính đồng nhất trên các lưu

vực sông, khiến cho việc sử dụng các quan hệ thống kê đã xây dựng gặp nhiều khó

khăn và không đảm bảo độ chính xác cần thiết Năm 2003, Hiệp hội Quốc tế về khoahọc thủy văn đã tô chức hội thảo với chủ đề “dự báo ở lưu vực thiếu hoặc không cótrạm quan trắc — PUB, 2003” [89] nhằm xây dựng, thực hiện các chương trình khoahọc phù hợp trong bối cảnh hiện tại cho cộng đồng khoa học nghiên cứu về thủy văn

nhằm đạt được sự phát triển và những thành tựu trong việc tính toán dòng chảy cho

các lưu vực thiếu/không có trạm quan trắc và giới thiệu thuật ngữ lưu vực thiếu hoặc

không có trạm quan trắc bao gồm các trường hợp bao gồm (i) hoàn toàn không cótrạm quan trắc lưu lượng và các yếu tố về khí tượng (ii) số liệu quan trắc thủy văn

không day đủ (cả số lượng và chất lượng) (iii) trạm quan trắc trong thời gian ngắn,

đo đạc không liên tục hoặc không đồng bộ (ảnh hưởng của thay đổi mặt đệm — ví dụ

hồ chứa làm dòng chảy quan trắc sau thời kỳ xây dựng không còn theo quy luật tựnhiên như trước cũng có thể xem là một trường hợp đặc biệt của việc đo đạc bị giánđoạn) (iv) có trạm quan trắc nhưng không thể truy cập/tiếp cận (do địa hình hiểm trởhoặc van đề về chia sẻ dữ liệu, bất ôn về thể chế chính trị ) [173] Trong luận án này

sẽ tập trung vào bổ khuyết số liệu lưu lượng dòng chảy dựa trên những đánh giá, lựa

chọn các nguôn dữ liệu mưa khác nhau.

Trong nghiên cứu hệ thống thủy văn, các quá trình hình thành dòng chảy chủyêu diễn ra đưới các lớp đất, đá [21] Mặc dù tat cả các tiền bộ kỹ thuật đã được ứngdụng như viễn thám, radar và các kỹ thuật khác vào việc thăm dò bề mặt, các kiếnthức của chúng ta về những gì đang diễn ra trong lòng đất vẫn còn rất hạn chế Những

gi chúng ta biết từ các nghiên cứu chuyên động nước trong đất và đá trong phòng thínghiệm va cả bãi thực nghiệm nhỏ chỉ nói lên rang các dạng chuyển động của nước

là rất phức tạp và biến đổi theo quy luật phi tuyến với tỷ lệ tùy ý dòng chảy và độ 4m

ướt [21], do đó, chúng ta không có khả năng đo mọi thứ mà chúng ta muốn biết về hệ

thống thủy văn Trong thực tế chúng ta chỉ có một khuôn khổ giới han các kỹ thuật

đo và phạm vi giới hạn bởi không gian và thời gian, từ đó nội - ngoại suy từ các biến

đã đo đạc này đến các lưu vực không có đo đạc (mà ở đó không có khả năng đo đạc)

và vào tương lai (việc đo đạc không thực hiện được) dé kiểm soát anh hưởng của các

biến đổi thuỷ văn trong tương lai Khi đó, việc sử dụng các mô hình toán thủy văn trởnên ưu việt, khi các mô hình toán có thể cung cấp một phương tiện tính toán, nội -

ngoại suy định lượng hoặc dự báo có ích khi ra quyết định [21] M6 hình toán thủyvăn là mô hình miêu tả hệ thống dưới dang toán học [22] Sự vận hành của hệ thốngđược mô tả bang một hệ phương trình liên kết giữa các biến vào, ra của hệ thông Cácbiến này có thé là hàm của thời gian và không gian và cũng có thé là các biến ngẫunhiên Trong luận án, mô hình toán thủy văn được lựa chọn dé sử dụng tính toán dòng

chảy cho lưu vực sông Mê Công trong điêu kiện hạn chê về sô liệu quan trac.

Cùng với sự ra đời và phát triển công nghệ viễn thám, radar và các mô hình sốtrị thì các sản phâm mưa lưới đã mở ra một kỷ nguyên mới trong giám sát và tính

toán tài nguyên nước, đặc biệt là vùng thiếu số liệu [89,170,172] Thuật ngữ sản phammưa lưới ở đây chi dit liệu mưa phân bé không gian theo các ô lưới, lượng mưa trongmỗi 6 lưới là lớp nước trải đều trên mỗi 6 Các điểm (vùng) năm trong phạm vi của 6

lưới mưa có cùng một giá tri mưa Trong luận án, các dữ liệu mưa lưới sẽ được lựa

chọn dé đánh giá, tính toán dòng chảy trên lưu vực sông Mê Công

1.2 TÔNG QUAN PHƯƠNG PHÁP TÍNH TOÁN DÒNG CHẢY CHO LƯU VỰCTHIẾU HOẶC KHÔNG CÓ SỐ LIỆU

Dé có thé thu thập được thông tin hay ước lượng thủy văn trên các lưu vựcthiếu hay không có quan trắc KTTV trên bề mặt, hướng nghiên cứu sử dụng các tàiliệu trên lưu vực tương tự được bắt đầu từ rất sớm Các nguồn thông tin hay ước

lượng thủy văn này có ý nghĩa quan trọng trong việc đánh giá tài nguyên nước, thiết

kế các công trình (hồ chứa, đập dâng, cầu céng, ), xây dựng các công cụ dự báo/cảnh

báo về lũ lụt và hạn hán Các phương pháp theo hướng nghiên cứu này được đưa vàoquy phạm, quy chuẩn trong tính toán thủy văn, thủy lực (QP.TL.C-6-77 [5] hayTCVN 9845:2013 [4]) để phục vụ tính toán thiết kế các công trình thủy lợi thủy điện

và tài nguyên nước trên lưu vực Hướng nghiên cứu này dựa trên phân tích đặc điểmtương đồng của các lưu vực trên một khu vực địa lý và tính địa đới của các hiện tượng

và quá trình khí tượng thủy văn [22] Từ đó, trên cơ sở các nhận định/tính toán từ

chuỗi số liệu đầy đủ của lưu vực tương tự (về điều kiện địa lý thủy văn) rút ra những

kết luận về điều kiện khí hậu, thủy văn của lưu vực nghiên cứu Cách tiếp cận này

cũng được sử dụng rộng rãi để kéo dài chuỗi số liệu dựa trên mối tương quan giữa

chuỗi số liệu trên lưu vực nghiên cứu và lưu vực tương tự có đầy đủ tài liệu quan trắc,thông qua các công thức kinh nghiệm hay thống kê [28] Có thể thấy rằng, điều kiệntiên quyết của các nghiên cứu theo hướng này là tính chất tương tự của các lưu vực

Do vậy, độ tin cậy của kết quả nghiên cứu phụ thuộc nhiều vào tiêu chí đánh giá độ

tương đồng (về quy mô lưu vực, điều kiện địa hình, thé nhưỡng, thảm phủ, khí tượng

khí hau, ), trong khi bản thân các đặc tinh đó của lưu vực lại có tính phân bố theo

không/thời gian mạnh mẽ Vì thế, các giả thiết về tính tương tự giữa các lưu vực và

điều kiện ứng dụng rất khó được đáp ứng một cách chặt chẽ, nhất là trong điều kiện

các hoạt động KTXH trên bề mặt lưu vực (sử dụng đất, hồ chứa, công trình thủy lợi,giao thông ) đã làm thay đổi cơ bản các quy luật địa đới Các nghiên cứu sử dụngphương pháp lưu vực tương tự trong những năm gần đây nhìn chung ít được sử dụng,

do có nhiều thay đôi về mặt thu thập số liệu cũng như xuất hiện nhiều phương pháp

mới đê bô khuyêt sô liệu cho các lưu vực thiêu hoặc không có sô liệu quan trắc.

Trong thời gian gần đây cùng với sự phát triển của công nghệ, đặc biệt là côngnghệ viễn thám, nhiều nguồn số liệu cũng như phương pháp tính toán dòng chảy đã

được nghiên cứu và phát triển nhằm bổ khuyết số liệu cho các lưu vực không có sốliệu hoặc khó truy cập (vùng sâu vùng xa, địa hình hiểm trở, chính trị bất ồn .) Một

số hướng nghiên cứu khác được phát triển từ phương pháp lưu vực tương tự hoặc các

phương pháp mới gần đây có thé được ké đến như:

e Chuyên đôi thông sô mô hình

e Cải tiên câu trúc mô hình toán thủy văn

e Tich hợp các mô hình

e Sử dụng phương pháp học máy (ML), ANNs

e Sử dụng dữ liệu thay thé

e Sử dụng dữ liệu mưa lưới (bao gồm mưa vệ tinh/radar, mưa tái phân tích, mưa

từ mô hình sô, mưa nội suy)

Các hướng nghiên cứu này có thê được kết hợp với nhau theo các sơ đồ, thuậttoán cụ thể tuỳ theo từng nghiên cứu để cải thiện tính toán dòng chảy cho lưu vựcthiếu hoặc không có số liệu

1.2.1 Chuyển đổi thông số mô hình

Phương pháp chuyên đổi thông số mô hình là phương pháp được sử dụng phố

biến [3 17, 25, 130, 150, 198,]trong tính toán dòng chảy cho lưu vực thiếu hoặc

không có số liệu Những tiêu chí về lưu vực tương tự của phương pháp này chủ yếudựa trên giả thuyết về (i) tương tự không gian (spatial proximity) — lưu vực gần nhauhoặc tiếp giáp sẽ có quá trình thuỷ văn tương tự nhau, (ii) thuộc tính lưu vực tương

tự (similar catchment attributes) — sử dung các thuộc tính lưu vực đo đạc được làm

chỉ số (thé nhưỡng, thực vật, dia hình), (11) tương tu quá trình hình thành dòng chảy

(similarity indices) Một khi tính tương tự giữa hai lưu vực được xác định, dòng chảy

lưu vực thiếu hoặc không có số liệu (sau đây gọi là lưu vực đích) sẽ được tính toán

theo lưu vực có số liệu (sau đây gọi là lưu vực mẫu) Các thông số của mô hình cóthê được các định theo các cách sau đây:

(1) Xác định thông số mô hình theo đặc trưng của lưu vực dựa vào công thức thực

nghiệm [166, 167], ví dụ như hệ số tốn thất được tính toán theo thảm phủ, thổnhưỡng và độ âm đất (như phương pháp Curve Number (CN) [103]), độ trễ xácđịnh theo các đặc trưng địa mạo của lưu vực như độ dốc, chiều dài sông [196],đường đặc tính của hồ từ đữ liệu địa hình (DEM), mặc dù những phương pháp

này đôi khi cũng yêu cầu được hiệu chỉnh

(2) Sử dụng trực tiếp bộ thông số mô hình đã hiệu chỉnh cho lưu vực mẫu dé tính toán

dòng chảy cho lưu vực đích, đây hướng nghiên cứu phô biến trong những năm

gần đây [2, 3, 19]và đã được nhiều nhà khoa học sử dụng trên các lưu vực sông ởViệt Nam Như nghiên cứu gần đây của Nguyễn Lan Châu (2005) [1 1],Trần Thục

(2011) [32], Nguyễn Kỳ Phùng (2012) [152], Nguyễn Kiên Dũng (2015) [16].

Một số các nghiên cứu tai Trường Đại học Khoa học Tự nhiên (DHKHTN) nhưNguyễn Thanh Sơn [30], Nguyễn Tiền Giang (2015) [2], Trần Ngọc Anh (2011)

[3.25] đã ứng dụng mô hình MIKE NAM kết nối với các mô hình MIKE 11,

MIKE 21 trên các lưu vực sông Thạch Han, lưu vực sông Lam, sông Nhué Đáy

sử dụng bộ thông số được xác định từ một lưu vực có số liệu quan trắc lưu lượng.Nghiên cứu tương tự của Ngô Lê An và ccs (2013) [1] sử dụng bộ thông số môhình MIKE NAM đã hiệu chỉnh cho trạm thủy văn Nông Son và Thành Mỹ détính toán cho các lưu vực lân cận, hay trong nghiên cứu gần đây của Huỳnh ThịLan Hương (2020) [19] đã dùng phương pháp tương tự khi sử dụng kết quả của

bộ mô hình MIKE NAM với bộ thông số xác định trước để đánh giá rủi ro thiên

tai do lũ lụt khu vực Trung Trung Bộ.

(3) Từ bộ thông số mô hình đã được hiệu chỉnh cho lưu vực mẫu (Hình 1.1), tính toán

thông số cho lưu vực đích theo các phương pháp thống kê hay hồi quy như hồi

quy tuyến tính đa biến [130, 150, 198] Trong nghiên cứu [166], Sefton và ccs(1998) xây dựng quan hệ giữa thông số mô hình đã hiệu chỉnh với đặc trưng của

60 lưu vực ở Anh và Wales, (hệ số tương quan tốt nhất là R?=0,69 giữa thông sốbốc hơi và mưa năm) Các nghiên cứu cho thấy phương pháp này cho kết quả tốthơn phương pháp sử dụng trực tiếp bộ thông số của lưu vực mẫu Nhưng đồng

thời các nghiên cứu cũng cho thấy tương quan thấp giữa thông số mô hình và cácđặc trưng lưu vực Điều này có thể do quá trình mưa dòng chảy chủ yếu diễn ra ởlớp sát mặt trong khi các thông tin lưu vực được cung cấp (địa hình, lớp phủ thựcvật) lại nam trên mặt đất (ít thông tin về lớp sát mặt) [131]

Các đặc trưng của lưu vực Các thông số mô hình

Hình 1.1 So đồ phương pháp lưu vực tương tự và chuyên đổi thông số mô hình

Có thé thay rằng, phương pháp chuyền đồi thông số mô hình từ lưu vực tương

tự đã được sử dụng từ khá lâu và đã phát huy được hiệu qua trong mô phỏng dòng

chảy trên các lưu vực sông Tuy nhiên, cách tiếp cận này có nhiều yếu tố bất định [1]

10

do độ tin cậy của kết quả nghiên cứu phụ thuộc nhiều vào các tiêu chí đánh giá tính

tương tự (về quy mô lưu vực, điều kiện địa hình, thé nhưỡng, thảm phủ, khí tượngkhí hậu, hình thành dòng chảy ), trong khi bản thân các đặc tính đó của lưu vực

biến đổi mạnh theo không/thời gian

1.2.2 Cải thiện cấu trúc mô hình thủy văn

Trước đây, các mô hình mưa — dòng chảy thường sử dụng các công thức thực

nghiệm đơn giản như công thức cường độ giới hạn, công thức triết giảm [28] hay môhình thống kê đơn giản (mực nước tương ứng, quan hệ mưa - dòng chảy) dé tính toán

giá tri mực nước, lưu lượng tại những khu vực bi thiếu hay không có trạm quan trắc.

Tuy nhiên, cùng với sự phát triển khoa học tính toán và máy tính thì các mô hình thủyvăn được phát triển theo hai hướng chính (1) chi tiết hóa hoặc (2) đơn giản hóa cầu

trúc hoặc thông số mô hình Chi tiết hoá mô hình thông qua bổ sung các quá trìnhdòng chảy trên lưu vực, hay đưa thêm các biến đầu vào cho mô hình nhằm phản ánhđây đủ hơn các quá trình dòng chảy trên lưu vực Ví dụ mô hình LTank của tác giả

Nguyễn Văn Lai (2006) và ccs [24] đã chỉ tiết hóa tính toán dòng chảy cho từng bềchứa và diễn toán dòng chảy theo hàm truyền Nash với hai hàm số ra đến mặt cắt cửa

ra của lưu vực; xây dựng mô hình mưa dòng chảy sóng động học | chiều dựa trênphương pháp phần tử hữu hạn với đường cong SCS của Nguyễn Thanh Sơn và ccs(2016) [143], thay đôi thuật toán giải mô hình MIKE-NAM FORTRAN của NguyễnTiền Giang và css (2012) [17], cải tiến mô hình SWAT của tác giả Dan Yu (2018)

[212, 65], v.v.

Theo hướng don giản hoa mô hình dé ứng dung cho các lưu vực thiếu số liệu,

nghiên cứu gần đây của nhóm tác giả V A Kuzmin và Sokolova (2017) [176] đã giới

thiệu công nghệ tự động cảnh báo lũ dựa trên mô hình quan niệm đa lớp MLCM

(Multi-Layer Conceptual Model) Dữ liệu đầu vào của mô hình chỉ yêu cầu mưa vàbốc hơi từ mô hình dự báo thời tiết bằng phương pháp số (NWP) hay dữ liệu vệ tỉnh

Mô hình này có ưu điểm sử dụng ít đữ liệu đầu vào, phù hợp cho lưu vực thiếu sốliệu và cho phép tối ưu bộ thông số mô hình theo thuật toán “tìm kiếm từng bước”(Stepwise line search) [113] Mô hình MLCM đã thể hiện sự ưu việt hơn các mô hình

thông dụng khác như mô hình HBV (Hydrologiska Byrans Vattenbalansavdelning), SAC-SMA (Sacramento Soil Moisture Accounting Model) [112] trong dự báo thủy

văn trên lưu vực thiếu hoặc không có trạm quan trắc Mô hình cũng đã ứng dung

11

thành công ở nhiều lưu vực sông của Liên bang Nga [176] và lưu vực sông Sê San ở

Việt Nam [112], tuy nhiên, mô hình này dường như phù hợp với các lưu vực có diện

tích lưu vực trong khoảng 1.000 — 10.000 km”.

Có thé thay răng nghiên cứu theo hướng tiếp cận cải tién cấu trúc mô hình toánthủy văn đang được các nhà khoa học phát triển nhằm dan hoàn thiện cách tiếp cận

mô hình dé đáp ứng được nhu cầu thực tế và thích hợp với khả năng đáp ứng về nguồn

số liệu trên lưu vực nhằm nâng cao kết quả tính toán trong thủy văn Tuy nhiên, cáchtiếp này thường đòi hỏi người xây dựng mô hình phải có kiến thức rất sâu về toán -

ly dé có thể giải quyết các bài toán về mô phỏng các quá trình hình thành dòng chảytrên lưu vực và vì thế có những khó khăn khi thực hiện, đặc biệt với một lưu vực phứctạp và có nhiều biến động như lưu vực sông Mê Công

1.2.3 Tích hợp các mô hình

Nhằm phát huy thế mạnh của từng mô hình, hướng nghiên cứu tích hợp các

mô hình cũng được nhiều tác giả nghiên cứu trong những năm gần đây Điển hìnhnhư nghiên cứu của tác giả Hồ Việt Cường và ccs (2019) [14] đã xây dựng hệ thống

mô phỏng kết hợp giữa mô hình khí tượng (mô hình động lực RegCM - Dynamicaldownscaling) và mô hình thủy văn WEHY Mô hình kết hợp được gọi là WEHY-

HCM đã tính toán khôi phục dữ liệu khí tượng thủy văn trên lưu vực sông Thao tận

dụng nguồn dữ liệu tái phân tích ERA-20C và dit liệu viễn thám làm đầu vào cho môhình Tuy nhiên, việc sử dụng mô hình WEHY-HCM khá phức tạp bao gồm cả khí

tượng động lực, xử lý ảnh viễn thám, và thủy văn Một nghiên cứu tương tự của nhóm tác giả Nguyễn Quang Hưng và Huỳnh Thị Lan Hương (2021) [18] đã thử nghiệm sử

dụng bộ mô hình liên kết khí tượng thủy văn (WRF-Hydro) dé dự báo thử nghiệmcho lưu vực sông Lũy, Bình Định Kết quả nghiên cứu cho thấy hướng nghiên cứutích hợp mô hình có nhiều tiềm năng trong dự báo khí tượng thủy văn

Nghiên cứu của nhóm tác giả Bùi Văn Chanh và Trần Ngọc Anh (2016) đãtích hợp mô hình mưa dòng chảy thông số phân bố Marine với mô hình thủy lựcMIKE 11 và công cụ dự tính triều trong MIKE 21 dé dự báo mực nước tại trạm thủyvăn Sơn Giang va Trà Khúc [18] Hay nghiên cứu khôi phục số liệu dòng chảy trênlưu vực sông Cái Phan Rang [10] và sông Cái Nha Trang [9] bằng mô hình tích hợp

mô hình Marine với mô hình sóng động học một chiều phi tuyến Kết quả nghiên cứucho thấy bộ mô hình tích hợp cho kết quả mô phỏng dòng chảy khá tốt những những

12

khu vực hạn chê về nguôn sô liệu đâu vào cho mô hình thủy văn, đây là cơ sở đê nâng

cao chất lượng trong dự báo thủy văn

Nghiên cứu “Nghiên cứu tác động cua các công trình thuy điện trên dòng

chính sông Mê Công” (2015) do DHI, Đan Mạch và HDR của Mỹ phối hợp thực hiện[2], đã sử dụng bộ các mô hình khác nhau bao gồm SWAT, MIKE Basin, MIKE 21C,MIKE 11, MIKE 21 dé tính toán dòng chảy va các đặc trưng khác cho toàn lưu vực

Từ đó cung cấp bộ công cụ hỗ trợ trả lời cho nhiều vấn đề đang được đặt ra, như tác

động của công trình thủy điện đối với môi trường, sinh thái cũng như sinh kế của cácquốc gia ở hạ lưu Nghiên cứu “Nghién cứu phân bo dòng chảy tại lưu vực sông MêCông trong điều kiện phát triển sử dụng nước tưới của các quốc gia lưu vực sông MêCông phục vụ cho công tác đàm phán của Việt Nam và chia sẻ nguồn nước trong

thực hiện Hiệp định Mê Công 1995 và Công ước 1997 của Liên hợp quốc” (2017 —

2019) của Nguyễn Anh Đức va ccs (2019) [15] sử dụng mô hình Khung hỗ trợ ra

quyết định DSF tích hợp mô hình thuỷ văn SWAT, IQQM và ISIS (Hình 1.2) củaMRC đánh giá ảnh hưởng của các điều kiện phát triển đến phân bố dòng chảy trên

Có thé thay răng nghiên cứu theo hướng tiếp cận này van đang được các nhà

khoa học phát triển nhằm dần hoàn thiện bộ mô hình dé đáp ứng được thực tế Tuy

nhiên, cách tiếp này thường phức tạp, đòi hỏi người sử dụng phải hiểu biết nhiều môhình và khả năng kết hợp giữa các mô hình

1.2.4 Sử dụng phương pháp học máy

Bên cạnh các mô hình vật lý đang được phát triển trong những năm gần đâythì các mô hình dé liệu, điển hình như mô hình học máy (machine learning (ML)),mạng than kinh nhân tao (ANN), va deep learning (DL)) cũng được phát trién mạnh

Do su phổ biến của mô hình dữ liệu là quan hệ phi tuyến có thể dễ dàng được xâydựng về mặt số học chỉ dựa trên dữ liệu lịch sử mà không yêu cầu nhiều kiến thức vềcác quá trình vật lý cơ bản [137] Có thể thấy các mô hình dự báo/dự tính theo hướng

dữ liệu sử dụng ML đang phát triển rất mạnh mẽ vì sự phát triển nhanh của các môhình dữ liệu đầu vào Tính phù hợp của các mô hình học máy đối với dự báo lũ đãđược khang định qua sự tiến bộ liên tục và độ chính xác của các phương pháp ML

trong hai thập kỷ qua [137].

Trong học máy có nhiều thuật toán khác nhau được áp dụng trong dự báo/dựtính lũ và tính toán dòng chảy như mạng thần kinh nhân tạo ANN [153], neuro-fuzzy

[67], support vector machine (SVM) [213], wavelet neural networks (WNN) [145],

multilayer perception (MLP) [214], recurrent neural network (RNN) [88, 59] va

LSTM va gated recurrent unit (GRU), feed-forward neural network va convolutional neural network (CNN) [110, 114].

Thuật toán ANN được sử dung phô biến nhất trong dự báo lũ và tinh toán dongchảy và được sử dụng từ những năm 1990 [206] Thay vì sử dụng các thông tin vềđặc trưng vật lý của lưu vực, ANN chỉ dựa vào chuỗi dữ liệu quá khứ Vì thế ANNđược xem là một công cụ dữ liệu hiệu quả trong thiết lập/xây dựng mô hình hộp đenvới độ tin cậy cao cho các quan hệ phi tuyến phức tạp giữa mưa và dòng chảy Thuậttoán MLP [161] sử dụng học máy giám sát để thiết lập mạng kết nối đa lớp có khảnăng khái quát hoá tốt hơn [159, 169] Một số nghiên cứu đã sử dụng các mô hình

LSTM va GRU trong các nghiên cứu dự báo thủy văn đã thé hiện tính ưu việt trong

việc giải quyết các bài toán phức tạp [110, 115]

Ngoài các phương pháp ML, DL phổ biến, các phương pháp kết hợp cũngđược thực hiện có xu hướng tăng trong các nghiên cứu gần đây và được đánh giá cho

14

kết quả mô phỏng chính xác hơn so với sử dụng phương pháp/thuật toán đơn lẻ tuynhiên đi kèm với nó là mức độ phức tap và yêu cau lớn về dữ liệu.

Với xu thé phát triển mạnh mẽ trong thập kỷ gan đây, tính hiệu quả của các

mô hình hoc máy đã được khang định và sẽ còn tiếp tục phát triển trong nghiên cứu

dự báo dòng chảy hạn dài và hạn ngắn Không thé phủ nhận ưu điểm nỗi trội của các

mô hình học máy Tuy nhiên một đặc tính rất quan trọng trong học máy cần được

xem xét cân thận đó là đặc tinh học từ dữ liệu của hệ thống, nếu như dữ liệu ít hoặc

không đủ tính đại diện dẫn đến mô hình không thé thực hiện tốt [137] Do đó việc sửdụng trường dữ liệu tốt là điểm thiết yếu khi sử dụng mô hình học máy Một hạn chế

nữa của học máy là khả năng khái quát hoá của thuật toán học máy “generalization

problem”, nghĩa là nó thể hiện khả năng hạn chế của hệ thong trong việc dự báo cáctrường hợp không có trong dữ liệu được huấn luyện (trained), hay dự báo các trường

hợp chưa phản ánh trong chuỗi dữ liệu được học [137].

Đối với lưu vực thiếu hoặc không có trạm quan trắc mặt đất thì phương pháphoc máy cũng được phát triển trong những năm gan đây do có nhiều nguồn dữ liệu

có thé bố khuyết thay thé cho nguồn dữ liệu mặt đất như nguồn dữ liệu từ viễn thám

hay radar Hay như nghiên cứu của Le Xuan Hien và ccs (2019) [115] đã dự báo khá

chính xác dòng chảy xả ra khỏi hồ Hòa Bình trên lưu vực sông Đà khi chỉ sử dụng số

liệu lưu lượng đến hồ trong khi có rat ít thông tin về quy trình vận hành của hồ Điều

này có thé khang định, phương pháp ML có thé sử dụng được cả cho những lưu vực

có ít số liệu Mặc dù vậy, việc ứng dụng ML vào giải quyết một van đề tổng thé haycho một lưu vực lớn và phức tạp như lưu vực sông Mê Công vẫn còn gặp nhiều khókhăn Hơn nữa, hạn chế của cách tiếp cận này là sẽ chỉ dự báo được các hiện tượngtương tự như các hiện tượng đã xuất hiện trong quá khứ, và gặp nhiều khó khăn vớicác hiện tượng lịch sử (xảy ra ngoài không gian nghiệm đã có từ tập dữ liệu).

1.2.5 Sử dụng dữ liệu thay thế

Nguồn dữ liệu thay thế cho số liệu lưu lượng có thể là thông tin/dữ liệu quan

trắc một số yếu tố trong vòng tuần hoàn nước Dữ liệu đó có thể là dữ liệu khảo sátrời rạc như dữ liệu nước ngầm [168], hoặc thông tin trích xuất từ ảnh vệ tinh bao gồmđặc trưng vật lý của lưu vực như dữ liệu bốc thoát hơi [216], thông tin độ âm đất [149,

135], dữ liệu thảm phủ [22], dữ liệu do cao từ vệ tinh [134, 151], hoặc dữ liệu đặc

trưng dòng chảy như diện tích mặt nước, độ rộng sông, độ dốc, mực nước [69]

15

Seibert và McDonnell (2002) [168] đã chỉ ra rằng việc tích hợp số liệu nướcngầm vào mô hình thủy văn nước mặt cải thiện đáng kề kết quả tính toán dòng chảy.Zang và ccs (2009) đã sử dụng lượng bốc thoát hơi từ viễn thám và số liệu dòng chảy

dé hiệu chỉnh mô hình thủy văn, bộ thông số sau khi tối ưu đã được sử dụng dé tínhtoán dòng chảy [216] Tác giả kết luận răng, việc đưa yếu tố bốc thoát hơi từ vệ tinh

vào hiệu chỉnh mô hình có khả năng tăng độ chính xác trong tính toán dòng chảy

ngày và thang cho lưu vực thiếu trạm quan trắc Nguyễn Thị Thu Huyễn và ces (2017)[22] đã sử dụng ảnh Envisat kết hợp với mô hình thủy văn MIKE NAM dé tăng mức

độ chính xác của mô hình thủy văn trên lưu vực sông Vệ Một số nghiên cứu khác

[149, 135] sử dụng độ 4m dat và bốc hơi từ ảnh viễn thám dé cải thiện độ chính xáccho các thông sô mô hình.

Cambodia

Station 1

March 12, 2016 m Bengal

a January 1, 2019

Visualize Data [R

(Nguồn: Servir MeKong, 2020)

Hình 1.3 Các điểm quan trắc đo cao vệ tinh từ Jason2/3 cung cấp bởi SER VIR

MeKong

Ngoài ra, các phương pháp tính toán dòng chảy dựa vào dữ liệu do cao vệ tinh

cho lưu vực thiếu hoặc không có số liệu đã được rất nhiều công trình nghiên cứu thực

hiện Dữ liệu đo cao có thé (i) kết hợp với mô hình thuỷ văn dé tính toán dòng chảy

[80, 134], hoặc (1) xây dựng đường quan hệ giữa mực nước do cao với lưu lượng

quan trắc [187, 215], hoặc tính toán sử dụng phương pháp Muskingum — Cunge [116].Điền hình như nghiên cứu thuộc dự án SERVIR Mekong trích xuất mực nước từ vệtỉnh đo cao Jason-2/3 cho 4 trạm ảo trên lưu vực sông Mê Công, cung cấp dữ liệu từ

2016 đến tháng 3/2019 (https://vrsg-servir.adpc.net/) (Hình 1.3) Tuy nhiên, số lượngtrạm trích xuất khá hạn chế và độ tin cậy của những dữ liệu trích xuất này chưa được

đánh giá.

16

Một phương pháp khác là sử dụng dữ liệu viễn thám xác định diện tích mặt

nước, độ rộng sông hoặc độ dốc để tính toán lưu lượng Những dir liệu này có thécung cấp thông tin về diện ngập và biến đổi độ rộng sông theo mực nước Trên co sở

đó có thể xác định được mặt cắt ngang, từ đó xác định được lưu lượng dựa vào đườngquan hệ lưu lượng tại trạm với độ rộng sông hoặc diện tích mặt nước trích xuất từ ảnh

vệ tỉnh với vận tốc dòng chảy và diện tích mặt cắt ngang [35, 187] Điền hình, nghiêncứu Nguyễn Anh Phuong và ccs (2020) [26] đã sử dụng chuỗi ảnh Landsat dé xácđịnh diễn biến diện tích mặt nước hồ chứa, xác định quá trình hoạt động hồ chứa theo

thời gian Hoặc sử dụng độ rộng sông trích xuất từ ảnh vệ tinh dé hiệu chỉnh mô hìnhmưa dòng chảy [121, 180] Một nghiên cứu khác tại Cục viễn thám Quốc gia đã tiễnhành xây dựng cơ sở dữ liệu anh vệ tinh, các lớp thông tin địa lý cho thượng nguồn

sông Hồng và Mê Công, những dữ liệu này là tiền đề cho việc theo dõi, giám sát cũngnhư đánh giá biến động nguồn nước ở ngoài biên giới [12]

Các nghiên cứu đã khăng định tiềm năng tính toán dòng chảy của các phương

pháp sử dụng dữ liệu vệ tinh cho khu vực không có hoặc thiếu số liệu quan trắc, đồng

thời cũng kiến nghị việc sử dụng dữ liệu do cao kết hợp với lưu lượng quan trắc tại

trạm lân cận có khả năng cải thiện đáng ké kết quả tính toán [158, 190]

Ngoài ra dé khắc phục nhược điểm của từng loại sản pham vệ tinh, đã có nhiều

nghiên cứu theo hướng kết hợp nhiều nguồn dữ liệu thông qua sử dụng thuật toán

đồng bộ hoá Tuy nhiên, những cách tiếp cận này yêu cầu khối lượng tính toán lớn,

cũng như khối lượng dit liệu lớn [72, 211]

Từ các tài liệu nghiên cứu trên thế giới có thể nhận thấy, sử dụng nguồn dữliệu thay thế sẽ nâng cao độ chính xác cho kết quả tính toán dòng chảy ở lưu vực thiếuhoặc không có số liệu quan trắc Và đây là hướng nghiên cứu có nhiều tiềm năng, đặcbiệt là dé liệu đo cao từ vệ tinh, có thé tính toán gián tiếp được lưu lượng dòng chảy

trong sông phục vụ các đánh giá thủy văn.

1.2.6 Sử dụng dữ liệu mưa lưới

Dữ liệu mưa thường được quan trắc bởi các tram đo trên mặt dat, tuy nhiênnhược điểm của các trạm đo đặt tại mặt đất là hạn chế về phân bố không đều theokhông gian Đặc biệt là những khu vực có địa hình phức tạp, mưa do đối lưu hoặc

vùng có tuyết [86, 106] Trong khi đó, các dữ liệu mưa lưới với độ bao phủ rộng theokhông gian có thé bố khuyết cho các trạm do mưa trên mặt đất Các sản pham mua

17

lưới đã góp phần nâng cao hiệu quả trong tính toán các thông tin khí tượng thủy văn

nói chung và tính toán dòng chảy thủy văn nói riêng [77, 183] Tuy nhiên, các sản

phẩm mưa lưới có độ chính xác và độ phân giải khác nhau cả về không gian và thờigian trên quy mô toàn cầu do sử dụng các thiết bị khác nhau, thuật toán xử lý khác

nhau hoặc do thuộc tính vật lý của đám mây cũng khác nhau ở các vùng nghiên cứu

[179, 186] Hiện nay, các sản phẩm mưa lưới thường được tạo ra dựa trên 3 loại đầuvào (1) dữ liệu quan trắc tại trạm, (2) mưa từ mô hình SỐ, (3) mưa vệ tinh/radar:

(1) Các sản phẩm mưa lưới dựa trên dữ liệu quan trắc tại trạm mặt đất được xây dựng

qua các thuật toán nội suy (Hình 1.4) Một số sản phẩm phổ biến của dữ liệu dangnày có thể ké đến (

(2)

(3) Bang 1.1) như: dữ liệu mưa thang của Trung tâm Khí hậu Giáng thuỷ Toàn câu

(GPCC) [163], dữ liệu mưa tháng của Cơ quan Nghiên cứu Khí hậu (CRU) [85],

dữ liệu mưa ngày từ Trung tâm Dự báo Khí hậu Hoa Kỳ (CPC) [57] có độ phân

giải từ 0,25° đến 1,0° và có độ bao phủ trên toàn cầu Ở khu vực Châu A có dit

liệu mưa APHRODITE [209] cung cấp số liệu mưa trong thời kỳ 1951 — 2007 với

độ phân giải 0,25° và 0,5° được xây dựng bởi Viện Nghiên cứu Con người, Tự nhiên và Viện Nghiên cứu Khí tượng của Cơ quan Khí tượng Nhật Bản Trên lãnh

thổ Việt Nam có mưa lưới VnGP (Vietnam Gridded Precipitation) với độ phân

giai.0,25° và 0,19 trong thời ky 1980 — 2010 được nội suy từ 481 trạm do mưa

của Việt Nam [144].

Hình 1.4 Xây dựng mưa lưới từ nội suy điểm mưa quan trắc

18

Bảng 1.1 Thông tin các sản phẩm mưa lưới nội suy từ dữ liệu trạm quan trắc

Dữ liệu mưa | Thờikỳ | B@ Phan giải | Độ phân giải | Vùng Ì không gian thời gian liệucó số | Vg,

VnGP 1980 - 2010 | 0,1° và 0,25° Ngay viét Nam | [144]

APHRODITE | 1951 —2007 | 0,25° và 0,5° Ngay 50°N-50°S | [209]

GPCC 1900 - 2019 0,5° va 1° Thang 50°N-50°S | [163]

CRU 1901 - 2013 0,5° Thang 50°N-50°S | [85]

CPC 1979 - 2019 0,5° Ngay 60°N-60°S | [57]

Có thé thay rang mua GPCC, CRU có độ phân giải theo tháng nên phù hop nghiên

cứu khí hậu và tính toán thủy văn với chuỗi dòng chảy tháng Mưa APHRODITE

bao phủ toàn khu vực Châu Á nhưng chỉ cung cấp theo giai đoạn của dự án MưaVnGP chỉ có trong khu vực Việt Nam Dữ liệu mưa CPC có độ phân giải chi tiếttheo thời gian, bao phủ toàn bộ phan lục địa và được cập nhật thường xuyên

(4) Mưa tái phân tích là sản pham từ mô hình dự báo số (NWP), mô hình khí quyền

Những sản phẩm này được đồng bộ hóa với dữ liệu vệ tinh va trạm quan trắc mặt

đất nhằm tăng độ chính xác cho sản phẩm mô hình [76] Ví dụ mưa tái phân tích

từ Trung tâm Dự báo Môi trường Quốc gia Mỹ (NCEP) [102], Trung tâm Dự báo

Hạn vừa Châu Âu (ECMWE) [43] (Bảng 1.2)

Nhìn chung, những sản pham này thường có độ phân giải khá thô từ 0,750 đến2,50, phù hop cho các mô hình dự báo thời tiết và khí hậu khu vực hoặc đánh giábiến đổi khí hậu Do đó dé sử dụng những sản phẩm này cho tính toán thủy văntrên lưu vực thì cần phải thực hiện hạ quy mô (downscaling)

Bảng 1.2 Thông tin một số sản phẩm mưa tái phân tích từ mô hình NWP

Độ phân giải Độ phân giải Vùng có

Dữliệu mưa| Thờikỳ | thộng gian thời gian số liệu Nguồn

NCEPI 1948 — nay 2,5° Tháng/ngày/6 giờ | Toàn cầu |NCEP/NCAR NCEP2 1979 — nay 1,875° Tháng/6 giờ | Toàn cầu | NCEP/NCAR ERA 40 |1957- 2002 |2,5°và 1125°| Tháng/6giờ |Toàncầu| ECMWE

ERA Interim| 1979 - 20021 1,59 và 0,759 Tháng/6 giờ Toàn cu|Ð ECMWE

19

Dữ liệu mua} Thời kỳ Độ phân Lên Độ phân giai Vùng có NguồnÌ không gian thời gian so liệu

ERA-20C |1900 - 2014 125 km Tháng/3giờ |Toàncầu| ECMWF

(5) Mưa vệ tinh/radar bắt đầu xuất hiện từ những năm 1960, khi vệ tinh TIROS

(Television and IR Observation Satellite) chụp ảnh đám mây từ trên cao [179].Sản phẩm mưa vệ tinh thường từ 2 loại cảm biến: cảm biến hồng ngoại (IR) từ vệ

tinh địa tinh GEO và cảm biến vi sóng (MW) từ vệ tinh quỹ đạo Trái đất tầng thấpLEO Dữ liệu IR có tính ưu việt về độ phủ không gian và thời gian (1 đến 4 km,

10 đến 30 phút) Các ảnh này sẽ cho bức tranh về trường mây và bề mặt mây được

hiện thị bằng tông độ ánh sáng của ảnh, mây càng dày thì ảnh càng sáng, mâycàng mỏng thì ảnh càng tối [132] Vì thế sản phẩm IR không có khả năng pháthiện các tín hiệu từ cau trúc đám mây, điều này ảnh hưởng đến khả năng xác địnhlượng mưa [36, 74] Mặt khác cảm biến MW có thể xác định lượng mưa tương

đối chính xác theo nguyên lý tán xạ (trên đất liền) và phát xạ (trên đại dương) nhờquan hệ vật lý chặt với các yêu tố khí tượng thuỷ văn Tuy nhiên, các vệ tinh LEOchỉ cung cấp 1- 2 ảnh trong 1 ngày [107] và có khoảng trống lớn về không gian[93, 98].

Do đó, dé tận dụng ưu điểm của mỗi loại dữ liệu, nhiều kỹ thuật kết hop IR va

MW và/hoặc mưa trạm hoặc mưa tai phân tích đã được phat triển Kỹ thuật này dẫnđến sự ra đời của một loạt các sản phẩm mưa có độ phân giải cao và chính xác hơnnhư sản phẩm từ Vệ tinh Do mưa Nhiệt đới TMPA hoặc TRMM 3B42 [91, 93],

CMORPH (Climate Prediction Center Morphing) [98, 100], GSMAP-Gauge [123,

197] va nhiéu san pham khac (Bang 1.3)

Bang 1.3 Thông tin một số sản phẩm mua vệ tinh

perigumm | Thorny | hành dấ | phn gat | Vingchst

Dữ liệu mưa Thời kỳ Độ phân Lên Độ phân giai Vang có >Ì không gian thời gian liệu

GSMaP 2000-nay 0,105 1 Giờ 60°N-60°S

PERSIANN 2000-nay 0,25° 1 Giờ 60N — 60S

Cac san phẩm mưa này dù từ cùng một loại cảm biến, nhưng thuật toán được

sử dụng dé hiệu chỉnh, nội Suy và kết hợp giữa các sản phẩm có sự khác biệt rất lớn

[189] Độ chính xác của các sản phẩm mưa đã được đánh giá ở nhiều vùng nghiêncứu, trên nhiều quy mô: toàn cầu [210], châu lục [42, 140], khu vực [154, 177], quốcgia [70, 109] hay lưu vực sông [157, 203] Các nghiên cứu đều khẳng định độ chínhxác của chúng cũng biến đổi theo mức độ phức tạp của từng vùng, từng mùa, chế độmưa và địa hình Ví dụ, mưa CMORPH có xu thế thiên thấp ở Malaysia [181], Bhutan[104], Indonesia [199], và châu Âu [178] Nhưng nó lại có xu thế thiên cao đáng kế

ở Tây Bắc Trung Quốc [208] và lưu vực sông Nile (vùng Tây Phi) [84] Ở lưu vựcsông Mê Công, có một số nghiên cứu đánh giá trên quy mô khu vực hoạt động củacác sản phẩm mưa vệ tinh, mưa tái phân tích [120] Nhìn chung mưa vệ tinh nam bat

xu thé biến đổi mưa theo không gian — thời gian tốt hơn mưa tái phân tích (Chen vaccs (2018) [55], Nguyen và ccs (2018) [142]) Kết quả này cũng cùng xu thế với các

nghiên cứu khác trên thế giới [155, 171].

1.3 GIỚI THIỆU VE LƯU VUC SONG ME CONG

1.3.1 Vị trí địa lý va dan cư trên lưu vực

Sông Mê Công là sông lớn nhất khu vực Đông Nam Á, nằm trong vùng có vĩ

độ 8°~34°N và kinh độ 94°~110°E, có diện tích lưu vực khoảng 795.000km”, chiềudài sông chính là 4.909km Sông Mê Công chảy qua 6 quốc gia trong khu vực vàđược chia thành 2 phan [125]; Phần thượng lưu có diện tích 189.000 km? (chiếm

24% diện tích toàn lưu vực) bao gồm (21%) diện tích lưu vực trên lãnh thổ TrungQuốc và (3%) ở Myanma; Phần hạ lưu lưu vực, từ Tam Giác Vàng - biên giới chungcủa 3 nước Thái Lan, Lào và Myanma ra Biển Đông chảy qua 4 nước Lào (25%),

Thái Lan (23%), Campuchia (20%) và Việt Nam (8%) với tổng diện tích 606.000

km? (76% diện tích toàn lưu vực) [125].

Phần thượng lưu Mê Công chảy trong lãnh thô Trung Quốc được gọi là sôngLan Thương Hạ lưu dòng chính sông Mê Công, có một số đoạn chảy theo đườngbiên giới Thái Lan và Lào, phần còn lại chảy hoàn toàn trong lãnh thổ Lào,

21

Campuchia và Việt Nam (Hình 1.5) Dân SỐ Ở hạ lưu sông Mê Công khoảng 80 triệungười (năm 2010), dự kiến tăng lên 100 triệu người năm 2025, hơn 80% dân sỐ sốngdựa vào nguồn tài nguyên nước và các nguồn tài nguyên khác trong lưu vực [126].

Do đó, tài nguyên nước sông Mê Công có vai trò quan trọng trong phát triển kinh tế

xã hội trên lưu vực.

1.3.2 Địa hình địa chất, tho nhưỡng và thảm phủ

Lưu vực sông Mê Công là một lưu vực sông quốc tế, chảy qua nhiều nướctrong khu vực nên đặc điểm địa hình, thổ nhưỡng cũng như thảm phủ thực vật củalưu vực sông Mê Công biến đồi phức tạp [125] Nhìn chung, các nghiên cứu phô biến

thường phân chia thành hai khu vực:

Phần thượng lưu sông Mê Công: sông Lan Thương bắt nguồn từ Tây Tạng

ở độ cao khoảng 6000 m đến biên giới Trung Quốc, Myanmar với chiều dai 2153 km,chảy theo hướng Tây Bắc — Đông Nam Doan này sông chảy mạnh, lòng sông hẹp vàsâu, nhiều ghénh thác, qua nhiều vùng núi cao, mật độ lưới sông thưa (Hình 1.5)

Phần hạ lưu sông Mê Công: Tính từ biên giới Trung Quốc, Myanmar ở độ

cao 2500 m đến vùng đồng bằng sông Cửu Long, chiều dài sông chính trên 2500 km

Trong đó, đoạn từ biên giới Trung Quốc, Myanmar đến vùng Stung Treng - Kratie(Campuchia), chiếm 57% diện tích lưu vực Đoạn sông này chảy song song với dãyTrường Sơn, qua cao nguyên sa thạch không lồ với các tầng địa chất nằm ngang Đếnkhu vực này, dòng sông mở rộng và sâu hơn, nhận được nhiều nguồn nước hơn Ở tả

ngạn, sông nhận các phụ lưu của sông Nam Re, Nam U, Nam Suông, Nam Ngừm,

Nậm Thưng, Sê Bang Phai, Sê Bang Hiên, Sê Pôn, Phía hữu ngạn, sông nhận các

phụ lưu Nậm Mum, Mênam Xongkhram, (Thái Lan) [125] Sang đến Campuchia,

sông Mê Công nhận các phụ lưu sông Sêkong, Sêsan, Serpok từ Tây Nguyên Việt

Nam đồ xuống ở tả ngạn và dòng Tông Lê Sáp ở Tây Bắc Campuchia đồ vào Đặcbiệt, giữa dòng Tông Lê Sap có Biển Hồ với diện tích khoảng 11.000 m2 đóng vai

quan trọng trong điều tiết dòng chảy sông Cửu Long và là nguồn thủy sản to lớn của

Campuchia [125].

Đoạn từ Kratie đến Biển Đông dài trên 450 km, tương ứng với diện tích lưu

vực khoảng 55.000 km2 Dòng sông mở rộng, địa hình băng phăng, tốc độ dòng chảynhỏ và lượng phù sa bồi lắng nhiều Đặc biệt từ Phnom Pênh, sông Mê Công chialàm 2 nhánh là sông Tiền và sông Hậu chảy vào Việt Nam Ở Đồng bằng sông Cửu

22

Long, sông Tiền và sông Hậu lại tiếp tục mở rộng dan và đồ ra biển Đông qua 8 cửa:Cửa Tiểu, Cửa Dai, Cửa Ba Lai, Cửa Ham Luông, Cửa Cổ Chiên, Cửa Cung Hau,Cửa Định Anh và Cửa Trần Đề [125].

Đặc điểm tho nhưỡng: Theo thông kê của Ủy ban sông Mê Công năm 2010[126], trên lưu vực sông Mê Công phổ biến chủ yếu là nhóm đất xám chiếm khoảng65% diện tích trên toàn lưu vực, đây là loại đất phố biến đối với vùng khí hậu nhiệtđới âm Nhóm đất mùn alit chiếm khoảng 14%, đây là loại đất bị phong hóa từ đá,

phổ biến khu vực sườn núi cao và đốc Các nhóm đất còn lại như đất phù sa, đất phèn, chiếm khoảng 20% diện tích của lưu vực (Hình 1.6a).

©*IL_ lRanh giới lưu vực S

to 4 te)~ | MMM Dat đen chua —

I8 Đát nâu mun Thực vật thưa

Hình 1.6 (a) Bản đồ thé nhưỡng, (b) Ban đồ sử dụng đất lưu vực sông Mê Công

Đặc điểm thảm phủ: Bản đồ sử dụng đất năm 2010 [126] cho thấy trên lưuvực chủ yếu gồm 3 loại chính là đất trồng cây nông nghiệp (41,3%), đất rừng (42%)

và đồng cỏ (15%) Trong đó, đất trồng rừng chủ yếu phân bố ở Lào và Campuchia,

đất đồng cỏ phân bố chủ yếu ở vùng thượng lưu (phía Trung Quốc) Dat nông nghiệp

phô biến ở phía đông bắc của Thái Lan, lưu vực Tông Lê Sáp của Campuchia, phíanam của Lào và đồng bằng sông Cửu Long của Việt Nam (Hình 1.6b)

24

1.3.3 Điều kiện khí tượng, thủy văn

a Đặc điểm gió mùa

Lưu vực sông Mê Công chịu ảnh hưởng của chế độ gió Tây Nam và Đông

Bắc, phân thành 2 mùa (mùa khô và mùa mưa) rõ rệt với khoảng thời gian tương đốibằng nhau Mùa mưa từ giữa tháng V đến cuối tháng IX, đầu tháng X Cuối mùa mưa,

do ảnh hưởng của bão và áp thấp nhiệt đới, cực đại mưa xuất hiện vào tháng VIII, IXthậm chí tháng X (vùng đồng bằng sông Cửu Long) (Bảng 1.4)

Bang 1.4 Phân bô các mùa trong năm của lưu vực sông Mê Công

Mưa

Khô

Gió mùa

(Nguồn: MRC, 2010)

Mùa khô, gió Đông Bắc hoạt động thịnh hành, thường bắt đầu vào cuối tháng

X, mang theo không khí lạnh kết hợp với mưa phùn từ Bắc Việt Nam Ảnh hưởngcủa gió mùa Đông Bắc giảm đáng ké ở hạ lưu sông Mê Công do bị chắn bởi dãy

Trường Sơn [125].

b Đặc điểm nhiệt độ

Theo số liệu nghiên cứu thống kê của Ủy ban sông Mê Công [125], thì biến

đổi nhiệt độ trung bình giữa các vùng tương đối lớn; 15°C từ vùng có nhiệt độ thấpđến vùng có nhiệt độ cao Biến thiên nhiệt độ trong năm cũng tương đối lớn, chênh

lệch trung bình giữa tháng lạnh nhất và nóng nhất gần 20°C Sự khác biệt này phản

ánh sự thay đổi khí hậu từ ôn đới sang nhiệt đới gió mùa và sự hạ thấp cao độ từ đầunguồn đến hạ lưu sông Mê Công (cao độ giảm hơn 4000 m trên 2000 km chiều dài)

[125].

25