GIÁO TRÌNH NỘI BỘ MÔ HÌNH HÓA MÔI TRƯỜNG Dành cho sinh viên ngành Khoa học Môi trường, Kỹ thuật Công nghệ Môi trường, Kinh tế Tài Nguyên Môi trường

17 Hình 1-1 Mối liên hệ giữa khoa học môi trường, sinh thái, mô hình hóa môi trường sinh thái, quản lý môi trường và công nghệ môi trường Hình 1-2: Ý tưởng thể hiện vai trò các mô hì

1

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM

-

HOÀNG QUÝ NHÂN

GIÁO TRÌNH NỘI BỘ

MÔ HÌNH HÓA MÔI TRƯỜNG

Dành cho sinh viên ngành Khoa học Môi trường, Kỹ thuật Công nghệ Môi trường, Kinh tế Tài Nguyên Môi trường

(Tài liệu lưu hành nội bộ)

Thái Nguyên, năm 2016

2

Lời Nói Đầu

Giáo trình này ra đời được là nhờ sự động viên và hỗ trợ của quí thầy cô đồng nghiệp mà tác giả đã có dịp làm việc và cộng tác Nhóm tác giả xin chân thành cảm ơn Lãnh đạo Trường Đại học Nông Lâm Thái Nguyên, Khoa Môi trường đã tạo mọi điều kiện cho nhóm tác giả hoàn thành giáo trình này

Mô hình hóa với sự trợ giúp của công nghệ thông tin trong thời đại ngày nay đã trở thành một nhánh quan trọng của khoa học hiện đại và

là một công cụ rất mạnh để nhận thức thế giới xung quanh Nghiên cứu

mô hình hóa và ứng dụng trên máy tính mở ra những chân trời mới để nhận diện sự phụ thuộc của tin học với toán học và các ngành khoa học khác – cả tự nhiên lẫn xã hội

Khái niệm “mô hình” chúng ta đã làm quen từ thời thơ ấu Đồ chơi

ô tô, máy bay hay chiếc tầu là những trò chơi yêu thích của con trai; búp bê, con gấu bông là những trò chơi không thể thiếu của bé gái Trong nhận thức của trẻ em, trong quá trình nhận biết thế giới bên ngoài, những đồ chơi như vậy về thực chất là các mô hình của thế giới thực Ở tuổi thiếu niên đối với nhiều em thì các trò chơi lego, các mô hình lắp ráp ô tô, máy bay, tàu thủy gần giống với thực tế đã trở nên quyết định trong việc lựa chọn nghề trong tương lai

Như vậy mô hình là gì ? Cái gì chung giữa một bên là chiếc tàu trò chơi với hình vẽ được thể hiện trên màn hình máy vi tính, thể hiện một

mô hình toán học trừu tượng ? Có một điều là giống nhau: trong cả hai trường hợp chúng ta có hình ảnh của một đối tượng thực, thay thế bản gốc nào đó được thực hiện với độ tin cậy và cụ thể nào đó Nói một cách khác, mô hình là biểu diễn đối tượng dưới một dạng nào đó, khác với dạng thực của nó

Trong hầu hết các ngành khoa học về thiên nhiên, về thế giới sinh vật hay vô cơ, về xã hội, việc xây dựng và sử dụng mô hình là một thứ

vũ khí rất mạnh để nhận thức xã hội Các đối tượng và quá trình thực thường rất đa dạng và phức tạp cho nên cách tốt nhất để nghiên cứu chúng là xây dựng mô hình Mô hình được xây dựng chỉ giữ lại một số mặt của hiện thực và vì thế nó đơn giản hơn Kinh nghiệm phát triển khoa học trong nhiều thế kỷ đã khẳng định tính đúng đắn của phương pháp tiếp cận như vậy

Giáo trình này hướng tới đối tượng sinh viên chuyên ngành môi trường, cũng như một số ngành có liên quan

3

Mục lục

Mở đầu 9

Chương 1 : TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH HOÁ MÔI TRƯỜNG 10

1.1 Mô hình hóa và lịch sử phát triển 10

1.1.1 Khái niệm mô hình hóa 10

1.1.2 Lịch sử phát triển Mô hình hóa 11

1.2 Vai trò của mô hình hóa môi trường 12

1.3 Mô hình quản lý và nghiên cứu dự báo môi trường 16

1.4 Các nguyên lý mô hình hóa nói chung 20

1.5 Phân loại mô hình hóa theo không gian và thời gian 23

Chương 2: CÁC BƯỚC XÂY DỰNG MÔ HÌNH HOÁ MÔI TRƯỜNG 29

2.1 Các giai đoạn cơ bản của quá trình xây dựng mô hình hóa môi trường 29

2.2 Các thành phần trong quá trình mô hình hóa môi trường 38

2.3 Phân loại mô hình hóa môi trường 41

2.4 Các thuật toán cơ bản được áp dụng trong xây dựng mô hình hóa môi trường 44

Chương 3: MÔ HÌNH HOÁ TRONG MÔI TRƯỜNG KHÔNG KHÍ 46

3.1 Ô nhiễm môi trường không khí, Vì sao cần phải mô hình hoá môi trường không khí 46

3.2 Một số khái niệm cơ bản trong mô hình hoá môi trường không khí 47

3.3 Mô hình hóa tính khuếch tán chất ô nhiễm trong môi trường không khí 51 3.3.1 Mô hình hoá phân tán chất ô nhiễm trong không khí theo phương pháp Berliand 53

3.3.2 Tính toán phân bố nồng độ chất ô nhiễm theo mô hình Gauss 61

Chương 4: MÔ HÌNH HOÁ TRONG MÔI TRƯỜNG NƯỚC 68

4.1 Giới thiệu chung và những đặc tính chung của môi trường nước 68

4.2 Các khái niệm cơ bản của mô hình hóa môi trường nước 70

4.3 Mô hình hóa chất lượng nước đơn giản – Mô hình BOD/DO 72

4.4 Mô hình hóa nước dưới đất (nước ngầm) 79

4.4.1 Khái niệm nước dưới đất 79

4.4.2 Ô nhiễm nước dưới đất 80

4.4.3 Mô hình khuếch tán chất ô nhiễm trong nước ngầm 81

Chương 5: MÔ HÌNH HÓA Ô NHIỄM TIẾNG ỒN 86

5.1 Ô nhiễm tiếng ồn: 86

5.2 Nguyên nhân ô nhiễm tiếng ồn 87

5.3 Mô hình hóa tiếng ồn 87

5.3.1 Đại lượng mô tả tiếng ồn môi trường 88

5.3.2 Công thức đánh giá ô nhiễm tiếng ồn 88

5.4 Tiêu chuẩn giới hạn cho phép của tiếng ồn 90

Chương 6: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HÓA MÔI TRƯỜNG 92

6.1 Sơ đồ phát triển và ứng dụng mô hình 93

6.2 Xu thế phát triển mô hình hóa môi trường theo quy mô không gian 94

4

6.3 Giới thiệu một số mô hình môi trường 95

6.3.1 Mô hình biến đổi khí hậu toàn cầu 95

6.3.2 Mô hình quản lý lưu vực 97

6.3.3 Bộ mô hình thủy lực - thủy văn MIKE 98

Tài liệu tham khảo 99

5

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1-1 Đặc trưng các mô hình chuyển động của khí quyển 23

Bảng 2-1 Các thuật ngữ chính trong mô hình hóa môi trường 36

Bảng 2-2 Phân loại các mô hình môi trường (từng cặp một theo

các dạng mô hình) 41

Bảng 2-3 Nhận dạng mô hình 44

Bảng 2-4 Bảng các tham số trong mô hình Streeter 46

Bảng 3-1 Trị số Γ` ứng với áp suất và nhiệt độ khác nhau, K/100m 61

Bảng 4-1 Các hệ số trong công thức phát tán vệt khói Gauss 79

Bảng 4-2 Công thức tính σz (x), σy(x) cho vùng thoáng mở (nông thôn) 80

Bảng 4-3 Công thức tính σz (x), σy(x) cho điều kiện thành phố 80

Bảng 4-4 Tóm tắt một số công thức tính vệt nâng ống khói dưới dạng công thức 82

Bảng 5-1 Giá trị Z0 và chỉ số n theo tháng và năm ở Hà Nội 132

Bảng 6-1 Hệ số truyền khối, động lượng, và nhiệt 177

Bảng 6-2 Các hệ số phân tán theo các điều kiện khác nhau 190

Bảng 6-3 Tóm tắt hệ số phân tán đo được trong dòng chảy 191

Bảng 6-4 Hệ số phân tán thẳng đứng cho các hồ phân tầng ngang

qua lớp dị nhiệt 193

Bảng 6-5 Hệ số phân tán thẳng đứng trung bình cho cả hồ 196

Bảng 6-6 Hệ số phân tán của nước mờ do cặn lắng trong khe 197

Bảng 6-7 Phân loại mô hình hồ 202

Bảng 6-9 Nồng độ dinh dưỡng có trong nước mưa (mg/l) 208

Bảng 6-10 Các hệ số lưu trữ R (D = kích thước hạt) 209

6

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1-1 Mối liên hệ giữa khoa học môi trường,sinh thái, mô hình hóa

môi trường sinh thái, quản lý môi trường và công nghệ môi trườg 13

Hình 1-2 Ý tưởng thể hiện vai trò các mô hình môi trường trong

quản lý môi trường 14

Hình 1-3 Các nguyên lý mô hình hóa môi trường 19

Hình 2-1 Các giai đoạn cơ bản của quá trình mô hình hóa môi trường 28

Hình 2-2 Một quá trình mô hình hóa mang tính thử nghiệm 30

Hình 2-3 Các bước mô hình hóa theo Jorgensen S.E 31

Hình 2-4 Các thành phần trong mô hình hóa môi trường 38

Hình 2-5 Mô hình hệ sinh thái nước 39

Hình 2-6 Mô hình ngẫu nhiên xem xét các đại lượng (1), (2), và (3)

trong đó mô hình tiền định xem đại lượng (2) và (3) bằng 0 40

Hình 2-7 Minh họa mô hình động và mô hình tĩnh 44

Hình 3-1 Các giai đoạn đầu tiên của sự phát thải ô nhiễm không khí 48

Hình 3-2 Nồng độ cực đại trong không khí theo thời gian và

theo khoảng cách 49

Hình 3-3 Nồng độ cực đại trong không khí theo thời gian và

theo khoảng cách 50

Hình 3-4 Các đường đồng mức dưới dạng các vệt khói liên tục, các đường

đồng mức của cùng một mức độ vào những thời điểm khác nhau 50

Hình 3-5 Các đường đồng mức trong trường hợp nguồn liên tục 51

Hình 3-6 Sự thay đổi của vệt khói có mật độ nhỏ hơn của không khí 52

Hình 3-7 Một số hiệu ứng từ phát thải do nguồn cao 53

Hình 3-8 Biên các vùng nguy hiểm do sự phát tán chất ô nhiễm 55

Hình 3-9 Sự thay đổi nhiệt độ của khối khí theo độ cao 56

Hình 3-10 Khí quyển không ổn định hoặc siêu đoạn nhiệt 63

Hình 4-1 Chọn trục tọa độ trong mô hình khuếch tán Gauss 71

Hình 4-2 Sơ đồ mô hình khuếch tán Gauss 77

7

Hình 4-3 Biên của vệt khói với những thời gian trung bình khác nhau 81

Hình 4-4 Sơ đồ vệt khói phát thải từ ống khói 85

Hình 4-5 Tính vận tốc gió tại độ cao hữu dụng 90

Hình 4-6 Tính độ cao hiệu chỉnh 91

Hình 4-7 Tính toán lực nổi và thông lượng động lượng 92

Hình 4-8 Tính toán vệt nâng cột khói 93

Hình 4-9 Sơ đồ tính toán độ cao hữu dụng he 95

Hình 5-1 Sơ đồ khuếch tán luồng khí thải dọc theo chiều gió 118

Hình 5-2 Sơ đồ cấu trúc (các module) của phần mềm ENVIMAP 129

Hình 6-1 Biểu đồ các quá trình lan truyền 167

Hình 6-2 Sơ đồ biểu diễn gradian vận tốc khác nhau do ứng suất cắt tại

nơi phân cách nước – không khí, đáy – nước, bờ - nước 169

Hình 6-3 Dòng chảy trong kênh sông gây nên sự phân tán theo

phương ngang và dọc theo lòng dẫn 171

Hình 6-4 Chuyển động chuyển tải từ điểm a tới điểm b .171

mềm quản lý môi trường

estimation – Phần mềm tính toán mô phỏng ô nhiễm không khí

ENVIMQ2K Phần mềm mô phỏng chất lượng nước kênh sông có ứng dụng GIS GIS Hệ thống thông tin địa lý

GIS Geographic Information System – Hệ thống thông tin địa lý

9

Mở đầu

Hiện nay, ô nhiễm môi trường đang là vấn đề báo động song hành với sự phát triển kinh tế xã hội, đặc biệt tại các quốc gia đang phát triển Tại nhiều nơi, chất lượng nước, đất, không khí suy giảm nhanh chóng vượt qua khả năng tự làm sạch của tự nhiên Trong lĩnh vực khoa học quản lý môi trường và kỹ thuật

xử lý môi trường, việc quan trắc dự báo diễn biến môi trường mang tầm quan trọng cho các quyết định giải quyết vấn đề Tuy nhiên, việc đo đạc, quan trắc môi trường rất tốn kém kinh phí và công sức của con người Nhằm giảm thiểu các khó khăn này, các nhà khoa học đã và đang tiếp tục phát triển các ứng dụng các nguyên lý vật lý, toán học, công nghệ thông tin vào thực tiễn để mô phỏng các diễn biến thực tế trong tự nhiên và đưa ra các dự báo cần thiết

Việc mô phỏng môi trường cũng đang giúp con người tạo dựng các một hình ảnh hoặc sự vật thu nhỏ hoặc tương tự, bắt chước theo thực tế để mô tả sự kiện cũng như tạo ra các kịch bản biến đổi lượng và chất theo không gian và thời gian nhằm tiên đoán khả năng lây - lan truyền chất ô nhiễm hoặc khả năng hồi phục chất lượng tài nguyên Môn học mô hình hóa môi trường được hình thành

từ cơ sở này Môn học mô hình hóa môi trường phục vụ cho tất cả các nhà khoa học, nhà kỹ thuật, nhà quản lý, kể cả các nhà xã hội làm việc liên quan đến lĩnh vực môi trường và tài nguyên thiên nhiên Chữ “mô hình” (modeling) có nguồn gốc từ chữ La-tinh modellus Từ này mang ý nghĩa là một kiểu cách do con người tạo ra để tiêu biểu cho một thực tại nào đó

Bài giảng này trình bày cơ sở lý luận và thực tiễn xây dựng, ứng dụng mô hình toán phục vụ cho công tác bảo vệ môi trường Các khái niệm cơ bản như

mô hình, mô hình môi trường, mô hình hóa bài toán bảo vệ môi trường không khí, môi trường nước mặt, nước dưới đất, các mô hình, phần mền ứng dụng tin học sẽ được trình bày Trong bài giảng cũng dành sự lưu ý đặc biệt cho những ứng dụng cụ thể trong bài toán bảo vệ môi trường trên đất nước chúng ta

10

Chương 1 : TỔNG QUAN VỀ MÔ HÌNH HOÁ MÔI TRƯỜNG

Hiện nay không có một lĩnh vực nhận thức nào mà người ta không nói đến mô hình Trong nghĩa rộng, mô hình được hiểu là một cấu trúc được xây dựng trong tư duy hoặc thực tiễn, cấu trúc này tái hiện lại thực tế ở dạng đơn giản hơn, công thức hơn và trực quan hơn Phần trình bày dưới đây sẽ làm sáng

tỏ hơn về mô hình và mô hình hoá môi trường

1.1 Mô hình hóa và lịch sử phát triển

1.1.1 Khái niệm mô hình hóa

Trong lịch sử phát triển con người đã từng sử dụng mô hình Mô hình là những bức tranh đơn giản về thực tế và là công cụ để giải quyết nhiều vấn đề Dĩ nhiên, mô hình sẽ không bao giờ chứa đựng tất cả các đặc tính của hệ thống thực, bởi vì, chính nó không phải là hệ thống thật Nhưng điều quan trọng ở việc

mô hình chứa đựng tất cả các đặc tính đặc trưng cần thiết trong phạm vi của vấn

đề cần giải quyết hay mô tả

Ý nghĩa thực tiễn của việc sử dụng mô hình có lẽ được minh họa tốt nhất qua những ví dụ trong thực tế Trong nhiều năm, người ta đã sử dụng các mô hình vật lý của con tàu để xác định mặt nghiêng, giúp con tàu có được sự cân bằng trong nước Mô hình vật lý như vậy sẽ có hình dáng và một số thông số chính giống con tàu thật sự, nhưng nó không chứa tất cả các chi tiết chẳng hạn như: sự trang bị máy móc, cách bố trí của cabin, v.v… Những chi tiết như vậy thì không liên quan đến mục đích của mô hình cần nghiên cứu Những mô hình khác của con tàu đáp ứng các mục đích khác: cách bố trí của các cabin khác nhau, sơ đồ các ống dẫn

Từ đó, chuyên gia hàng đầu về mô hình môi trường người Đan Mạch Jorgensen M.E cho rằng mô hình môi trường phải mang những đặc tính lưu ý đến khía cạnh quản lý hay vấn đề mang tính khoa học, đây chính là điều mà các nhà nghiên cứu mong muốn Môi trường là một hệ thống phức tạp hơn nhiều một con tàu, và điều này nói lên rằng mô hình môi trường là vấn đề cực kỳ phức tạp Tuy nhiên, nhờ những nghiên cứu mạnh mẽ trong nhiều thập kỷ qua nên

11

ngày nay đã có thể thiết lập được những mô hình môi trường mang tính thực tiễn cao

Jorgensen đã so sánh mô hình môi trường với các bản đồ địa lý (trên thực

tế bản đồ địa lý cũng chính là những mô hình) Các loại bản đồ khác nhau đáp ứng những mục đích khác nhau Có những bản đồ dùng cho máy bay, tàu thủy,

xe hơi, xe lửa, các nhà địa chất và các nhà khảo cổ học và v.v…Tất cả chúng đều khác nhau, bởi vì chúng cần tập trung vào các chi tiết khác nhau Hơn thế nữa, bản đồ không bao giờ chứa đựng tất cả chi tiết của khu vực địa lý quan tâm, bởi vì hầu hết là không liên quan và mơ hồ đối với mục đích chính của bản đồ Tương tự với các bản đồ địa lý, mô hình môi trường tập trung vào những mục tiêu chính cần quan tâm Mục tiêu chính của mô hình sẽ bị lu mờ nếu mô hình lưu ý tới quá nhiều chi tiết không liên quan Có nhiều mô hình khác nhau của cùng một hệ sinh thái, vì mô hình thích hợp sẽ được chọn lựa tùy theo từng mục tiêu của mô hình

Mô hình có thể là vật lý, chẳng hạn như mô hình chiếc tàu thí nghiệm dùng để đo lường các tham số thủy động lực học, hay có thể là mô hình toán học, nó mô tả những đặc trưng chính của hệ sinh thái và những vấn đề liên quan bằng ngôn ngữ toán học

1.1.2 Lịch sử phát triển Mô hình hóa

Những mô hình toán đang được chú ý đặc biệt trên thế giới hiện nay Nhiều hội nghị, hội thảo quốc tế lớn về phương pháp mô hình được tổ chức nhiều nơi trên thế giới Lĩnh vực của mô hình môi trường đã phát triển rất nhanh chóng trong 2 thập kỷ qua do những nhân tố chính sau đây:

 Sự phát triển của công nghệ máy tính, cho phép chúng ta xử lý những phép tính toán rất phức tạp

 Những hiểu biết chung về các vấn đề ô nhiễm, bao gồm việc loại trừ hoàn toàn ô nhiễm là không khả thi, nhưng việc kiểm soát ô nhiễm thích hợp với những nguồn kinh tế giới hạn đòi hỏi sự cân nhắc đúng về những ảnh hưởng của ô nhiễm tác động lên hệ sinh thái

 Kiến thức về môi trường của chúng ta và các vấn đề về sinh thái đã gia tăng đáng kể Đặc biệt, chúng ta đã lĩnh hội được nhiều kiến thức hơn về mối

12

quan hệ định lượng trong hệ sinh thái, thuộc tính sinh thái và các nhân tố môi trường

1.2 Vai trò của mô hình hóa môi trường

Ngày nay hầu hết các ngành khoa học đều sử dụng “mô hình” Tuy nhiên

có rất nhiều phương pháp tiếp cận khác nhau cùng sử dụng thuật ngữ “mô hình” Với nhiều nhà nghiên cứu mô hình được hiểu là các mô hình số phức tạp chạy trên máy tính, trong một số ngành khoa học khác mô hình được hiểu như một dạng mẫu tương tự Mô hình không chỉ xuất hiện trong khoa học tự nhiên mà còn xuất hiện trong khoa học xã hội Như vậy ứng dụng của mô hình rất rộng, chúng giúp cho quá trình thông qua quyết định trong cuộc sống hàng ngày

Mô hình là một khái niệm cơ bản của khoa học và đóng vai trò đặc biệt quan trọng trong khoa học môi trường nơi các phép thí nghiệm rất khó tiến hành, trong nhiều trường hợp là không thể (bên cạnh yếu tố không thể bỏ qua đó

là giá thành rất cao cho các thí nghiệm) Mặc dù mô hình đã được ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu môi trường như nhiều vấn đề liên quan tới lý luận và thực tiễn của phương pháp mô hình vẫn là đối tượng thảo luận của nhiều hội

nghị lớn trên thế giới Trong chương đầu tiên của giáo trình này với nhan đề “ Tổng quan về mô hình hóa môi trường”, nhà khoa học Nico Stehr đã đưa ra một cách nhìn thật dễ hiểu về mô hình “Thật dễ dàng vẽ một biểu đồ hơn là mô tả chính xác những điều thực tế đang diễn ra” Theo quan điểm của Stehr, trong

nghiên cứu khoa học, thu thập thông tin về đối tượng nghiên cứu là chưa đủ, cần thiết phải tổng quát hóa dữ liệu được thu thập thành các công thức Bởi vì các công thức này sẽ giúp ta giải quyết những bài toán tương tự và như cách nói của Stehr là giúp ta mở rộng phạm vi hiểu biết và làm giàu tri thức

Cũng theo Stehr mặc dù mô hình đã được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khoa học (như là những sản phẩm trí tuệ) nhưng vai trò, chức năng của mô hình trong khoa học tự nhiên và khoa học xã hội vẫn còn là đề tài được thảo luận tại các Hội thảo và không phải lúc nào cũng nhận được sự nhất trí cao của các nhà khoa học Nội dung được thảo luận nhiều là ngôn ngữ diễn đạt, cách giải thích, tính thực tiễn, nguồn dữ liệu, cách hiểu, sự mô tả, cấu trúc, lý thuyết và nhiều điều khác nữa Hơn thế nữa, bản thân thuật ngữ “model” cũng được định nghĩa

13

theo nhiều cách khác nhau (The American Heritage Dictionary of the English Language, New York: Houghton Mifflin 1969):

 Mô hình là một đối tượng nhỏ, thường được xây dựng theo tỷ lệ, nó

mô tả một vài đối tượng thực tế trong tự nhiên

 Mô hình là một mẫu thể hiện một sự vật còn chưa được xây dựng trên thực tế, được xem như là kế hoạch (trên thực tế sẽ lớn hơn mẫu) và sẽ được xây dựng

 Thuật ngữ “model” có thể là một mẫu được sử dụng để trắc nghiệm

về ngữ pháp “hai mẫu câu có cấu trúc văn phạm tương phản nhau” (Noam Chomsky)

 Thuật ngữ “model”có thể được dùng như một kiểu mẫu thiết kế của một đối tượng cụ thể Ví dụ có thể nói chiếc xe của anh ta là mẫu xe của năm ngoái

 Thuật ngữ “model” có thể được dùng cho đối tượng là người tiêu biểu cho một hay nhiều tiêu chí khác nhau

 Thuật ngữ “model” có thể là người hay vật thể phục vụ cho họa sĩ hay người chụp hình nghệ thuật

 Thuật ngữ “model” có thể dùng chỉ người có nghề nghiệp là trình diễn thời trang

Những khái niệm theo danh sách trên là chưa hoàn toàn đầy đủ, tác giả Stehr đã bổ sung vào hai mệnh đề sau:

 Mô hình là công cụ tốt

 Mô hình toán học còn tốt hơn

Các khái niệm trên một phần nào trả lời câu hỏi về vai trò và chức năng của mô hình trong khoa học Nếu ai đó cố gắng đưa ra một mẫu số chung nhất cho các mô hình, thì đó chính là chức năng quan trọng nhất của chúng – là sự giảm thiểu độ phức tạp của phạm vi yêu cầu Tùy theo bối cảnh cụ thể, trong từng lĩnh vực khoa học có ứng dụng mô hình sẽ có những phạm vi yêu cầu cụ thể đối với từng mô hình Để xác định phạm vi giới hạn của từng mô hình chúng

ta cần xác định bắt đầu từ đâu, các vấn đề quan trọng nào cần quan tâm là gì, chúng ta mong muốn tìm kiếm lời giải đáp gì và đánh giá những lời giải có thể tìm thấy được như thế nào Đã diễn ra sự tranh luận giữa các nhà khoa học trên

giúp nghiên cứu khoa học “mô hình là một phần thiết yếu (của lý thuyết), không

có nó lý thuyết sẽ hoàn toàn không có giá trị”

Theo quan điểm của Stehr không tồn tại phương pháp chung cho mô hình hóa Tuy nhiên, có hai thuộc tính sau đây thường được quan tâm trong quá trình

mô hình hóa, đó là:

- Chất lượng mô hình có cùng cấu trúc

- Kết quả định lượng được tạo ra từ mô hình

Trong phần minh họa cho lập luận và quan điểm khoa học của mình Stehr

đã đưa ra một loạt các ví dụ mô hình cùng quá trình mô hình hóa diễn ra trong các lĩnh vực khác nhau như mô hình xã hội, mô hình kinh tế, mô hình khí hậu như một mô hình kết nối xã hội với thiên nhiên

Các nhà khoa học Nga coi mô hình là công cụ giúp dự báo cũng như tính toán trước những hậu quả có thể trong thực thi các dự án kinh tế và phát triển xã hội Trong thực tế, bài toán được quan tâm sâu sắc của nhiều dự án là đưa ra

được câu trả lời cho câu hỏi: “Điều gì sẽ xảy ra nếu …”, và do vậy bài toán dự

báo hậu quả có thể xảy ra do việc thực hiện tác động này hay tác động khác là bài toán trung tâm của nhiều nghiên cứu Dự báo này được xây dựng trên những tri thức về đặc trưng của các quá trình xảy ra trong thiên nhiên, qui luật phát triển xã hội và sự ảnh hưởng lẫn nhau trong mối quan hệ tương hỗ này

Các giai đoạn cần thiết cho nghiên cứu khoa học một quá trình bất kỳ diễn

ra trong thiên nhiên, trong đó có dự báo sự phát triển của nó là:

- Xây dựng mô hình của quá trình cần nghiên cứu,

- Phát biểu những giới hạn đặc trưng cho quá trình được nghiên cứu theo ngôn từ xây dựng mô hình, phát biểu mục tiêu của nghiên cứu

Việc thực hiện các giai đoạn kể trên cùng với nhau dẫn tới việc xây dựng

mô hình cho quá trình được nghiên cứu Cần lưu ý rằng mô hình có thể có dạng hình thức (được cho bởi một số hệ thức hệ toán học), cũng như cho dưới dạng

15

cấu trúc mô tả nghĩa là được cho dưới dạng một số qui luật chính quan sát được Thực tế đã chỉ ra rằng nếu chúng ta có càng nhiều, càng đầy đủ thông tin về các quá trình cần phân tích thì việc dự báo trong phạm vi thời gian đã cho càng chính xác bấy nhiêu cũng như khoảng thời gian dự báo càng lớn thì độ sai số dự báo cũng tăng theo

Tất nhiên, việc xây dựng mô hình không thể là một bài toán đơn giản

Đầu tiên, cần phải có khả năng và các phương tiện (vật chất và kỹ thuật) Thứ hai cần phải hiểu biết các qui luật bên trong sự phát triển xã hội, biết được sự

tiến triển các mục tiêu xã hội để từ đó xác định dạng này hay dạng khác tác động

của con người lên môi trường Thứ ba cần phải hiểu ảnh hưởng của những thay đổi có thể trong môi trường và các qui luật phát triển của xã hội Mỗi bài toán

được phát biểu ở trên đều là những bài toán phức tạp Khả năng giải từng bài toán phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu được đặt ra cho nghiên cứu, nghĩa là phụ thuộc vào tiêu chí đánh giá các hậu quả của những thay đổi của môi trường dưới tác động của các quá trình xã hội

Một hệ thiên nhiên hay xã hội phức tạp bất kỳ có thể được mô tả bằng nhiều phương pháp khác nhau Ý tưởng mô hình hóa cho phép xét các đặc trưng khác nhau của hệ cũng như tham số hóa các dữ liệu thực nghiệm bằng các phương pháp khác nhau Ngoài ra, trong bất kỳ một hiện tượng thiên nhiên phức tạp nào luôn có một mức độ không xác định tương đối cao liên quan tới kiến thức về bản chất của hiện tượng, về các mối quan hệ nhân-quả, về các tham số ban đầu của các dữ liệu Trong những điều kiện như thế này việc thiết lập một

mô hình “chính xác” trở nên vô nghĩa Điều quan trọng phải hiểu rằng độ phức tạp của mô hình phải tương ứng với mức độ chính xác của dữ liệu ban đầu và khả năng tính toán của máy tính hiện tại (tốc độ máy tính, khả năng của bộ nhớ, tốc độ xuất màn hình, khả năng của người nghiên cứu xử lý và tư duy các kết quả tính toán nhận được) Chính vì những nguyên nhân này nên người nghiên cứu thường chọn mô hình tương đối đơn giản cho công việc tính toán thực tế

Viện sĩ Samarsky A.A đã viết: “Người nghiên cứu mô hình thường xuyên nằm giữa hai áp lực: phức tạp hóa và độ chính xác Một mặt, mô hình do anh ta xây dựng phải đơn giải từ khía cạnh toán học để có thể nghiên cứu nó bằng các công cụ đang có, và kết quả do đơn giải hóa một số giả thiết không bị mất đi

16

tính xác thực của vấn đề” Trong phát biểu này của viện sĩ Samarsky A.A thể

hiện một nguyên lý mô hình hóa toán học – một mô hình toán bất kỳ phải có độ phức tạp tối ưu, cần và đủ để giải quyết nhiệm vụ được đặt ra

Tóm lại, mô hình hóa các quá trình và hiện tượng xảy ra trong xã hội và thiên nhiên được thừa nhận như một công cụ mạnh giúp hiểu biết sâu hơn bản chất của tự nhiên và giúp loài người nhận được thông tin quí giá về thế giới thực Thông tin này tiếp tục thúc đẩy sự phát triển các phương pháp mới giải quyết các bài toán khoa học cũng như làm cơ sở thông qua các quyết định quản

lý cụ thể

1.3 Mô hình quản lý và nghiên cứu dự báo môi trường

Tầm quan trọng của việc sử dụng mô hình trong công tác quản lý môi

trường được minh họa trong Hình 1-1 Sự đô thị hóa và phát triển công nghiệp

hóa đã tác động mạnh vào môi trường Năng lượng và các chất ô nhiễm được phát thải, xả thải vào môi trường sinh thái không qua xử lý, và tại đây chúng gây nên sự phát triển nhanh chóng của tảo hay vi khuẩn, phá hoại các loài khác dẫn tới làm thay đổi cấu trúc sinh thái Một hệ sinh thái bất kỳ đều rất phức tạp Chính vì vậy việc tiên đoán các tác động lên môi trường là một nhiệm vụ khó khăn và khá nặng nề Chính vì lý do này đã biến mô hình trở thành một công cụ

có ích bởi vì mô hình là bức tranh phản ánh thực tế Với kiến thức môi trường sinh thái đầy đủ và hoàn chỉnh, có thể rút ra được những đặc trưng của hệ sinh thái liên quan đến các vấn đề ô nhiễm và qua nghiên cứu để hình thành nên nền tảng của mô hình môi trường

Như được chỉ ra ở Hình 1-1, kết quả mô hình có thể được sử dụng để lựa

chọn kỹ thuật môi trường phù hợp nhất cho giải pháp các vấn đề môi trường đặc biệt, hay cho việc xây dựng các bộ luật khung giúp giảm thiểu hay kiểm soát ô nhiễm

17

Hình 1-1 Mối liên hệ giữa khoa học môi trường, sinh thái, mô hình hóa môi

trường sinh thái, quản lý môi trường và công nghệ môi trường

Hình 1-2: Ý tưởng thể hiện vai trò các mô hình môi trường trong quản lý

môi trường

như là công cụ quản lý trong năm 1970 Quản lý môi trường ngày nay phức tạp hơn và phải áp dụng công nghệ môi trường, công nghệ sạch hơn như là sự lựa

chọn để đưa ra công nghệ và kỹ thuật sinh thái (ecotechnology) Công nghệ sau

cùng được áp dụng để giải quyết các vấn đề ô nhiễm nguồn không điểm hay lan

truyền có nguồn gốc chính từ nông nghiệp Hình 1-2 cố gắng minh họa bức

tranh phức tạp hơn về quản lý môi trường ngày nay

lệ của các tiến trình hóa học…

Bên cạnh đó, mô hình toán học đang được áp dụng rộng rãi trong khoa học Định luật Newton là mô hình toán học tương đối đơn giản về ảnh hưởng của lực hút của trái đất lên vật chất xung quanh nó, nhưng nó không tính đến lực

ma sát, ảnh hưởng của gió,… Về bản chất, mô hình môi trường thì không khác

so với các mô hình khoa học khác, thậm chí không phức tạp như nhiều mô hình

sử dụng trong vật lý hạt nhân trong những thập niên qua

Ứng dụng mô hình trong môi trường đã trở nên phổ biến, nếu chúng ta muốn hiểu sự vận hành của một hệ thống phức tạp như hệ sinh thái Thật không đơn giản để khảo sát nhiều thành phần và tác động trong một hệ sinh thái mà không sử dụng mô hình như là công cụ tổng hợp Tác động qua lại lẫn nhau của

hệ thống có lẽ không nhất thiết là tổng các tác động riêng rẽ; Điều này ngụ ý rằng các tính chất của một hệ sinh thái như là một hệ thống không thể được phản ánh nếu không sử dụng mô hình của hệ thống hoàn chỉnh hoàn toàn Do đó, không có gì ngạc nhiên khi các mô hình môi trường đã được sử dụng ngày càng nhiều trong sinh thái học nói riêng và môi trường nói chung, như một công cụ để hiểu về tính chất của hệ sinh thái Ứng dụng của mô hình hóa môi trường sẽ phản ánh rõ ràng những thuận lợi của mô hình như là công cụ hữu dụng trong môi trường; mô hình hóa môi trường có thể được tóm tắt theo những điểm dưới đây:

 Mô hình là những công cụ hữu ích trong khảo sát các hệ thống phức tạp

 Mô hình có thể được dùng để phản ánh các đặc tính của hệ sinh thái

19

 Mô hình phản ánh các lỗ hổng về kiến thức và do đó có thể được dùng để thiết lập nghiên cứu ưu tiên

 Mô hình là hữu ích trong việc kiểm tra các giả thiết khoa học, vì

mô hình có thể mô phỏng các tác động bên trong của hệ sinh thái, dùng nó để so sánh với các quan sát

Tuy nhiên, điều chắc chắn là kiểm tra tính đúng đắn sử dụng mô hình môi trường phức tạp hơn kiểm tra các ngành khoa học khác Chẳng hạn, với nhiều ngành khoa học khác mối tương quan được tìm thấy ở đây giữa hai hay nhiều yếu tố thay đổi bằng việc sử dụng thống kê là đủ Sau này, mối tương quan được kiểm tra trong vài trường hợp bổ sung để làm tăng tính chắc chắn của khoa học Nếu kết quả được chấp nhận, mối tương quan dễ dàng được sử dụng để đưa ra những tiên đoán và được kiểm tra liệu sự tiên đoán là đúng hay sai Nếu mối tương quan được kiểm chứng, người ta chấp nhận sử dụng rộng rãi mối tương quan tìm được Không có sự khác biệt về mặt nguyên tắc giữa hai nhóm mô hình khoa học và quản lý môi trường Tuy nhiên các mô hình quản lý môi trường có một số đặc điểm riêng Thực vậy, bài toán quản lý có thể được phát biểu như

sau: nếu một số biến ngoại sinh (hay hàm điều khiển) thay đổi thì điều này sẽ gây ảnh hưởng thế nào tới hệ sinh thái?

Mô hình quản lý được sử dụng để trả lời cho câu hỏi này, nói cách khác

mô hình quản lý được dùng để dự báo, xem khi hàm điều khiển thay đổi thì hệ sinh thái (môi trường sinh thái) sẽ thay đổi thế nào Lưu ý rằng hàm điều khiển

là một hàm thay đổi theo không gian và thời gian

Thuật ngữ chức năng kiểm soát được dùng để nói tới hàm điều khiển Trên thực tế, có thể kiểm soát được hàm này ví dụ: lượng nhiên liệu được tiêu thụ trong quá trình vận hành của tên lửa, điều chỉnh mực nước trên sông bằng đập chắn, lưu lượng nước thải hay chính sách đánh bắt cá Một số mô hình quản lý môi trường được mang tên mô hình kiểm soát môi trường Các mô hình này khác các mô hình khác bởi ba nội dung chính sau đây:

 Mô tả định lượng cho các quá trình cần kiểm soát;

 Mô tả mục tiêu thực thông qua các hàm toán học và bắt buộc có phần

 Đánh giá kết quả đạt được

20

Sự khác nhau giữa mô hình quản lý và mô hình kiểm soát có thể được minh họa bởi ví dụ: tính toán phát tán chất ô nhiễm trong không khí Khi chúng

ta chọn các phương án tính toán khác nhau, các công thức của các nhà khoa học

khác nhau, có nghĩa là chúng ta hình thành các kịch bản (cho mô hình chạy)

Trong số các kịch bản này ta chọn kịch bản phù hợp với chính sách phát triển kinh tế - xã hội nhất Khi đó mô hình được sử dụng như một mô hình quản lý mà không phải là mô hình kiểm soát Chúng ta biến mô hình này thành mô hình kiểm soát khi chúng ta muốn đạt được mức độ nồng độ cho phép ở một ngưỡng xác định nào đó Cũng mô hình đó nhưng là mô hình nghiên cứu khi ta muốn tìm sự phụ thuộc giữa nồng độ cực đại vào các yếu tố khí tượng cũng như các

tham số kỹ thuật của ống khói (Các tiêu chuẩn kỹ thuật TCVN)

1.4 Các nguyên lý mô hình hóa nói chung

Trong các lĩnh vực ứng dụng người ta phân biệt các dạng của mô hình trừu tượng:

Loại 1 Mô hình hóa truyền thống (trước tiên là các mô hình trong vật lý

lý thuyết, trong cơ học, hóa học, sinh học và một số khoa học khác) chú ý không

có mối liên hệ đặc biệt nào với các thiết bị kỹ thuật tin học

Loại 2 Các mô hình tin học và phép mô hình hóa có ứng dụng trong các

hệ thống thông tin

Loại 3 Các mô hình thể hiện bằng chữ viết

Loại 4 Các mô hình máy tính được chia thành

- Loại mô hình sử dụng công cụ lập trình (soạn thảo code, cơ sở dữ liệu, processor bảng, sử dụng công cụ viễn thông);

- Mô hình tính toán CNTT (mô phỏng), Mô hình hiển thị hiện tượng

và quá trình (mô phỏng đồ họa)

- Mô hình sử dụng công nghệ cao được hiểu như các chương trình

riêng kết nối với các hệ thống đo: cảm biến, đầu dò (thường trong chế

độ thời gian thực)

1.4.1 Phân loại các mô hình trừu tượng như sau:

21

 Mô hình vật lý : Các mô hình này được trình bày dưới dạng một dãy các

đề xuất dựa trên ngôn ngữ tự nhiên và dùng để mô tả một lĩnh vực thực tế cụ thể (ví dụ như các biên bản luật, hướng dẫn thực hiện bảo vệ môi trường)

 Mô hình toán học - bao hàm một lớp rất rộng lớn các mô hình quen thuộc (dựa trên ngôn ngữ toán học với các qui tắc hữu hạn) sử dụng phương pháp toán học rất đa dạng Ví dụ: có thể xem xét mô hình toán giữa các hành tinh

Mô hình này gồm một hệ các phương trình phức tạp mô tả các quá trình vật lý

phức tạp diễn ra trong nhân của các hành tinh

 Mô hình ứng dụng phần mền, ngôn ngữ công nghệ thông tin – một lớp các

mô hình quen thuộc mô tả các quá trình thông tin (sự xuất hiện, truyền, biến đổi

và sử dụng thông tin) trong các hệ có bản chất khác nhau

Sự khác biệt giữa các mô hình bằng lời, toán học và tin học chỉ là tương đối: hoàn toàn có thể coi các mô hình thông tin là một lớp con của mô hình toán Tuy nhiên, bởi vì ngày nay tin học đã là một ngành khoa học độc lập tách khỏi toán học, vật lý và văn học cũng như các ngành khoa học khác cho nên việc xếp các mô hình tin học thành một lớp riêng biệt là điều cần thiết

1.4.2 Nguyên lý cơ bản mô hình hóa

Như vậy các nguyên lý cơ bản của mô hình hóa phản ánh kinh nghiệm đã được đúc kết trong thời gian qua:

 Nguyên lý đủ thông tin: Với sự thiếu vắng hoàn toàn của thông tin

về hệ thống được cần xây dựng mô hình là không thể Bên cạnh đó nếu sự đầy

đủ thông tin về hệ thống sẽ khiến việc mô hình hóa nó mất đi ý nghĩa cần thiết

Do vậy, tồn tại một mức độ tới hạn cho những thông tin tiên nghiệm về hệ thống (mức độ đủ thông tin), trong trường hợp đạt được mức độ này, có thể xây dựng được mô hình thích hợp

 Nguyên lý khả năng hiện thực: Mô hình được xây dựng phải đảm

bảo đạt được mục tiêu được đặt ra cho nghiên cứu với xác suất khác không và sau một bước thời gian hữu hạn Thường thì bước thời gian tới hạn P0 nào đó của xác suất đạt được mục tiêu P(t) , cùng với giới hạn t0 thời gian đạt mục tiêu

sẽ được cho trước Mô hình được coi là có thể chấp nhận được nếu điều kiện: P(t0) ≥ P0 được thực hiện

22

 Nguyên lý đa mô hình: Nguyên lý này, mặc dù xếp thứ tự ở vị trí

thứ 3 nhưng lại là nguyên lý quan trọng nhất Thực vậy, mô hình được xây dựng cần phải phản ánh những tính chất của hệ thực (hay hiện tượng) và các tính chất này trực tiếp ảnh hưởng lên tính hiệu quả được lựa chọn Tương ứng với nguyên

lý này là khi sử dụng một mô hình cụ thể bất kỳ chỉ cần công nhận một vài khía cạnh nào đó của thực tế Để có thể nhận được hệ đầy đủ, cần một tập hợp các

mô hình cho phép từ các khía cạnh khác nhau cũng như với các mức độ khác nhau phản ánh quá trình

 Nguyên lý liên hợp: Trong đại đa số trường hợp một hệ thống phức

tạp có thể biểu diễn dưới dạng các bộ phận liên hợp (hệ con) thích hợp cho việc

mô tả toán học một cách phù hợp Với các hệ con này có thể sử dụng các sơ đồ toán học chuẩn để mô tả Nguyên lý liên hợp còn cho phép xem xét một cách mềm dẻo hệ đã cho từ các khía cạnh khác nhau phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu

 Nguyên lý tham số hóa: Trong nhiều trường hợp, hệ thống được mô

hình hóa có một số hệ con tương đối độc lập đặc trưng bởi một tham số xác định (có thể là vectơ) Các hệ con như vậy có thể được thay thể bởi các giá trị số tương ứng mà không cần mô tả chi tiết chức năng của chúng Khi cần thiết, sự phụ thuộc các giá trị của tham số này vào tình huống có thể được cho dưới dạng bảng, đồ thị hay biểu thức giải tích (công thức) Nguyên lý tham số hóa có thể cho phép làm giảm thiểu khối lượng và thời gian mô hình hóa Tuy nhiên cần lưu ý rằng tham số hóa sẽ làm giảm tính tương thích của mô hình

23

Hình 1-3: Các nguyên lý mô hình hóa môi trường

1.5 Phân loại mô hình hóa theo không gian và thời gian

Ngày nay loài người đã hiểu rõ ràng rằng việc tiến hành những thí nghiệm trực tiếp với sinh quyển của hành tinh là không thể (vì điều này quá nguy hiểm cho sự tồn tại của chính hành tinh của chúng ta) Do vậy xây dựng mô hình (bao hàm trong nó cả phương pháp luận đánh giá chuyên gia) là phương tiện quan trọng để nhận thông tin về khả năng chịu đựng của sinh quyển dưới những tác động lớn từ phía con người lên nó

Bên cạnh đó, vấn đề môi trường đã trở thành vấn đề toàn cầu và mang tính pháp lý cao nhất từ năm 1992 khi Hội nghị thượng đỉnh tại Rio de Janeiro (Brazin) qui tụ 165 nước đã cùng nhau ký vào văn bản, cùng cam kết bảo vệ môi trường Quan điểm phát triển bền vững đòi hỏi chuyển đổi hệ thống quản lý theo

mô hình kinh tế - xã hội sang hệ thống 3 chiều: kinh tế - xã hội - môi trường Quan điểm này đòi hỏi mỗi quốc gia nhanh chóng giải quyết các nhiệm vụ sau đây:

- Xây dựng các phương pháp đánh giá sự bền vững của các hệ sinh thái;

- Nghiên cứu các quy luật biến đổi theo thời gian, không gian của chúng;

- Hoàn thành các phương pháp đánh giá định lượng tác động lên môi trường các hoạt động kinh tế - xã hội

Để giải quyết tốt nhiệm vụ trên, theo ý kiến thống nhất của giới khoa học trên thế giới, cần thiết phải phát triển lý thuyết hệ thống và mô hình hóa, coi đây

24

là công cụ chính để nghiên cứu môi trường Vào năm 1997, Viện quốc tế về phân tích hệ thống ứng dụng (IIASA, Laxenbourg, Áo) đã công bố danh mục các công trình nghiên cứu trong 25 năm (1955 – 1997) gồm hơn 50000 công trình liên quan tới lý thuyết hệ thống và mô hình hóa môi trường Đây là bằng chứng về mối quan tâm không ngừng tăng lên đối với vấn đề này

Tồn tại nhiều cách tiếp cận khác nhau trong định nghĩa mô hình hóa môi trường Theo quan điểm được đăng tải trên Website của Cục Bảo vệ môi trường

Mỹ: “Các mô hình môi trường (Environmental Models) được sử dụng để tái tạo lại các quá trình môi trường xảy ra trong một khoảng thời gian và không gian nào đó” Xuất phát điểm của định nghĩa này cho rằng xây dựng các mô hình

trên máy tính để tiến hành một số thí nghiệm nào đó hiệu quả hơn so với việc phải ra ngoài thực tế và tiến hành thí nghiệm nhiều lần Để xây dựng các mô hình môi trường các phương pháp toán học như đại số, hình học, phương trình vi phân, bất phương trình được sử dụng Các phương trình này được thiết lập từ các điều kiện thực tế và được đưa vào máy tính Với sự trợ giúp của máy tính, con người có thể đối thoại với mô hình và tiến hành tính toán thí nghiệm trên mô hình

Quá trình mô hình hóa có thể dựa trên những nguyên lý khác nhau, dựa

trên cơ sở xem xét và phân tích các mối liên hệ nhân – quả Mô hình toán học

của một đối tượng bất kỳ là sự mô tả nó bằng các công cụ, phương pháp toán học Các phương trình của mô hình, các đẳng thức và bất đẳng thức cùng các dạng giới hạn khác nhau tham gia vào cấu trúc mô hình cho phép mô phỏng hành vi của đối tượng trong các điều kiện khác nhau mà không phải tiến hành các thí nghiệm thực

Khả năng của mô hình toán học là ở chỗ: bằng các công cụ mang tính hình thức để giải phương trình và các bất phương trình hay bằng thuật toán người nghiên cứu có thể dự báo sự thay đổi hành vi của đối tượng nghiên cứu, thử xem các đối tượng này thay đổi như thế nào khi các điều kiện này hay điều kiện khác (được mô tả bởi các tham số của mô hình) thay đổi

Quá trình này gọi là mô phỏng toán học Như vậy, mô phỏng toán học cho phép tiến hành các thí nghiệm khác nhau với đối tượng được nghiên cứu (bằng

con đường thay đổi các giá trị số các tham số của mô hình)

25

Lịch sử ứng dụng các phương pháp mô phỏng toán học chứng tỏ rằng mô hình toán học không chỉ là phương pháp mã hóa các thông tin đã biết về đối tượng được nghiên cứu mà còn là cho phép dự báo các yếu tố chưa biết Do vậy, một trong những bài toán trung tâm của khoa học là nghiên cứu mô hình, biết rút

ra từ mô hình những thông tin, những khả năng tiềm ẩn trong mô hình

Nhận xét ở trên không chỉ liên quan tới các phương pháp mô hình hóa toán học Toán học là ngôn ngữ mô tả định lượng Các mô hình là sự mô tả và trên ngôn ngữ tự nhiên nó có khả năng dự báo lớn (một ví dụ điển hình của mô hình như vậy là bảng tuần hoàn Men-đe-leep) Để khai thác tri thức từ những mô hình “mô tả” như vậy bên cạnh các phương pháp toán học các phương pháp khác được áp dụng như: lôgích, tương tự, liên hợp…

Công việc thiết lập mô hình toán học các quá trình môi trường là một bài toán rất khó, ngoài ra để dự báo tốt cần phải thu thập các dữ liệu đầu vào (các giá trị tham số mô hình dưới dạng các hệ số của phương trình và các bất đẳng thức tạo nên mô hình và các trạng thái ban đầu của các quá trình cần mô phỏng) Chỉ như vậy mô hình mới “sống” được Nếu các giá trị của các hệ số và của một vài hàm số (xác định cấu trúc của mô hình) có thể xác định với độ chính xác cần thiết bằng con đường tham khảo ý kiến của các chuyên gia thì để xác định trạng thái ban đầu của môi trường cần phải có một mạng lưới quốc tế thu thập và xử lý thông tin ban đầu về tình trạng sinh quyển

Trong cuốn sách của giáo sư Kurkovsky A.P và Pritsker A.A.B xem xét bài toán mô hình hóa các quá trình địa vật lý và môi trường Từ quan điểm của các tác giả này, các hệ thống tự động gắn với các mô hình mô phỏng cho phép nâng cao hiệu quả của nghiên cứu môi trường Theo các tác giả, vấn đề trung tâm trong nghiên cứu môi trường là khái niệm chất lượng môi trường Khái niệm này gắn liền với sự thiết lập tải trọng môi trường cho phép lên môi trường

Từ khía cạnh mô hình hóa, cần thiết phải nhận được các mô hình cho phép đánh giá thiệt hại của các hệ sinh thái dựa trên các tiêu chuẩn được thiết lập Với các bài toán môi trường, đối tượng thực được thay thế bởi mô tả toán học của chúng Dạng của mô hình trong các trường hợp này phụ thuộc vào phạm vi không gian – thời gian của đối tượng cần xem xét Ví dụ: trong khoa học khí tượng (yếu tố vật lý của lớp sát mặt đất của khí quyển) các mô hình thủy động lực học được sử

26

dụng kết nối một loạt các biến vật lý, từ các biến thuần túy khí quyển (nhiệt độ,

áp suất, độ ẩm, các tham số liên quan tới gió vv); tới các tham số liên quan tới

bề mặt lót của mặt đất (độ nhám); các tham số liên quan tới vũ trụ (vận tốc xoay của trái đất, bức xạ mặt trời …) Mức độ lưu ý của các tham số phụ thuộc vào phạm vi không gian - thời gian của quá trình khí tượng được xem xét Hơn thế nữa, các dạng của mô hình toán ở các mức khác nhau đều khác nhau Điểm chung ở đây là yêu cầu nhận được bức tranh về trường các tham số khí tượng

1.5.1 Nghiên cứu môi trường người ta chia ra thành 4 mức không gian

− Mức độ vĩ mô - xem xét các đối tượng và các quá trình trong không gian

có kích thước vài ngàn km, kích thước thời gian - từ một vài tháng tới một năm (ví dụ: mô hình lan truyền vượt tuyến chất bẩn giữa các quốc gia hay các hành tinh với nhau, mô hình này đã được đưa vào áp dụng tại Châu Âu và Bắc Mỹ,…)

− Mức độ trung bình (mức độ vùng) - xem xét các quá trình trong không gian có kích thước từ vài trăm m tới vài trăm km và thời gian từ vài giờ tới một

vài tháng (ví dụ: các quá trình nhiễm bẩn khí quyển tại các thành phố công nghiệp, các tổ hợp công nghiệp, các tình huống tai biến khi có sự phát tỏa lớn của các chất bẩn vào không khí là thuộc mức độ này)

− Mức độ vi mô (mức độ địa phương) - xem xét các quá trình trên một diện tích từ vài m tới một vài trăm m và thời gian từ vài phút đến một vài chục

phút (ví dụ: một bài toán sinh thái tiêu biểu ở đây là tính cho một số ít các nguồn thải và xem xét chi tiết phân bố không gian của nồng độ tại một địa phương nào đó)

Chính vì vậy trước khi xây dựng mô hình môi trường cần phải xác định các bước theo thời gian và không gian đối với quá trình và đối tượng đang xem xét

1.5.2 Các khoảng thời gian được phân loại như sau:

27

− Các quá trình lắng đọng –> tính bằng phút hoặc giờ;

− Sự thoát hơi của thực vật –>tính bằng giờ, ngày;

− Sự hình thành trái cây –> tính bằng ngày, tháng;

− Sự thay đổi trong các quần xã thực vật và động vật –> tính bằng tháng, năm;

− Sự hình thành đất –> tính bằng nhiều năm hay thế kỷ;

− Các quá trình địa mạo –> tính bằng nhiều thế kỷ, hay thiên niên kỷ

Điều đầu tiên trước khi tiến hành xây dựng mô hình cần phải phân loại các khoảng thời gian đối với các quá trình đang xét Việc làm này là cần thiết nhằm xác định ưu tiên trong lựa chọn mô hình và như vậy xác định được cấu

trúc phần mềm phục vụ cho tính toán thực tế Trên Bảng 1-1 là sự phân loại theo

không gian và thời gian của các mô hình chuyển động của khí quyển

28

Bảng 1-1 Đặc trưng các mô hình chuyển động của khí quyển

29

Chương 2: CÁC BƯỚC XÂY DỰNG MÔ HÌNH HOÁ MÔI TRƯỜNG

Trong hệ thống lý thuyết cơ bản của mô hình hóa thế giới, người ta chia ra

ba giai đoạn lớn: (1) đặt vấn đề; (2) mô hình hóa và phân tích; (3) thông qua quyết định Tại giai đoạn đặt bài toán điều quan trọng nhất là xác định: mục tiêu nghiên cứu; các nội dung liên quan và mối quan hệ giữa các nội dung Thông thường, việc đặt bài toán được chính xác hóa trong quá trình nghiên cứu Các bài toán và nhiệm vụ xuất hiện trong giai đoạn mô hình hóa và phân tích Phần dưới đây trình bày những khái niệm cơ bản của môn học mô hình hóa môi trường

2.1 Các giai đoạn cơ bản của quá trình xây dựng mô hình hóa môi trường

Đã có nhiều tác giả đưa ra các thủ tục cần thiết xây dựng mô hình toán các quá trình môi trường Các giai đoạn cơ bản cần thiết xây dựng mô hình môi trường gồm: lý thuyết, thí nghiệm, tính toán thí nghiệm trên máy tính, diễn giải

kết quả thu được từ mô hình (Hình 2-1)

2.1.1 Giai đoạn lý thuyết: cần thiết hình thành mục tiêu nghiên cứu quá

trình môi trường từ quan điểm mô tả đối tượng một cách ngắn gọn Giai đoạn này gồm các bước sau đây:

• Tìm kiếm nguyên mẫu mô tả ngắn gọn quá trình môi trường để tiếp theo

có thể hình thành mô hình toán cho các nghiên cứu tiếp theo;

• Phân tích sự tương thích giữa các số liệu đo đạc thực địa mà người xây dựng mô hình đang có với nguyên mẫu dự định chọn;

• Đánh giá giới hạn ứng dụng nguyên mẫu để đạt được mục tiêu nghiên cứu;

2.1.2 Giai đoạn thực nghiệm: phụ thuộc vào mục tiêu nghiên cứu có thể

có các phương án khác nhau trong thu thập thông tin về quá trình hoạt động của đối tượng môi trường bằng phương pháp khảo sát thực địa hay tính toán thí nghiệm Thu thập số liệu thực địa có mục tiêu nhận được các dữ liệu còn thiếu cho đầu vào của mô hình

30

Đo đạc thực địa, thu thập số liệu thực địa gồm các bước:

- Xây dựng mục tiêu và yêu cầu đối với các dữ liệu

- Xây dựng hệ thống tự động hóa xử lý số liệu: cho phép hiển thị thông tin trong chế độ thời gian thực, tiết kiệm thời gian và tiền bạc

- Thu thập số liệu với sự trợ giúp của các máy đo khác nhau

Bước tính toán thí nghiệm:

Được hiểu là quá trình ứng dụng các mô hình toán khác nhau để sản sinh

ra các dữ liệu liên quan tới các trạng thái môi trường Trong giai đoạn này đối tượng thực được thay thế hoàn toàn bởi mô hình toán Giai đoạn này gồm các bước sau:

- Hình thành mục tiêu thí nghiệm với sự trợ giúp của mô hình toán

- Chuẩn bị kế hoạch tiến hành tính toán thí nghiệm

- Xây dựng các thuật toán thực thi mô hình toán

- Tiến hành tính toán thí nghiệm để sinh ra các dữ liệu trạng thái đối tượng trong không gian và theo thời gian

2.1.3 Giai đoạn diễn giải gồm các bước:

- Phân tích các dữ liệu tính toán thí nghiệm và so sánh chúng với mục tiêu ban đầu;

- Làm sáng tỏ một số trạng thái đặc biệt của đối tượng môi trường được nghiên cứu;

- Đánh giá giới hạn ứng dụng của mô hình toán học được sử dụng;

31

Hình 2-1 Các giai đoạn cơ bản của quá trình mô hình hóa môi trường

Có nhiều tác giả đã đưa ra các phương pháp tiếp cận khác nhau về các bước của quá trình mô hình hóa môi trường Tuy có một số điểm khác biệt nhưng theo chuyên gia Jorgensen S.E: “Các nhà khoa học khác trong lĩnh vực môi trường đã công bố những quy trình khá khác nhau, nhưng khi kiểm tra chi tiết phát hiện rằng chỉ có sự khác biệt nhỏ giữa các quy trình”

Theo cách phân loại của Jorgensen S.E quá trình mô hình hóa gồm các bước sau đây: xác định bài toán, mô hình toán và giải số, phân tích nhạy cảm (sensitivity analysis), hiệu chỉnh (calibration), kiểm định (verification) và xác nhận (validation)

Bước đầu tiên của quá trình mô hình hóa là xác định vấn đề Đây là cách

duy nhất để xác định giới hạn nghiên cứu và tập trung nguồn lực vào trọng tâm

32

của vấn đề thay vì phân tán sức lực vào các hoạt động không cần thiết Vì thế bước đầu tiên trong quy trình mô hình hóa là xác định bài toán và việc xác định này sẽ cần phải được giới hạn bởi các yếu tố không gian, thời gian và hệ sinh thái được xem xét (một hay nhiều hơn một) Việc xác định ranh giới của bài toán theo không gian và thời gian thường dễ hơn, và vì thế rõ ràng hơn, so với việc nhận dạng các hệ sinh thái có liên quan trong mô hình

Hình 2-2 thể hiện các bước của quá trình mô hình hóa môi trường đã được

Jorgensen S.E áp dụng Việc thực hiện theo sơ đồ này không phải là dễ dàng với những người mới bắt đầu học cách xây dựng mô hình (theo Jorgensen S.E.) và cần phải được thích nghi từ từ và được hoàn chỉnh theo thời gian

Việc xác định số lượng các hệ sinh thái có liên quan tham gia quá trình

mô hình hóa để đạt được mức độ chính xác có thể chấp nhận được so với phạm

vi hay mục tiêu của mô hình là rất khó, ít nhất là đối với những người mới bắt đầu Do thiếu dữ liệu nên giai đoạn đầu chỉ có thể đưa vào xem xét một số ít hệ sinh thái Sau đó khi có sự bổ sung dữ liệu cũng như cần thiết phải lưu ý chi tiết hơn, các hệ sinh thái khác sẽ được bổ sung, đưa vào nghiên cứu

Trong giới chuyên gia làm mô hình cũng thường diễn ra tranh luận về độ phức tạp của mô hình Có ý kiến cho rằng để giải thích các hiện tượng phức tạp cần phải bổ sung các tham số tham gia mô hình và như vậy trong phương trình

sẽ xuất hiện nhiều thành phần mới Tuy nhiên, rất tiếc hiện nay chưa có phương pháp toán học đủ mạnh để có thể giải được các phương trình phức tạp Ngoài ra,

mô hình càng phức tạp nó càng chứa nhiều thông số, khi đó mức độ không ổn định của mô hình càng tăng Bên cạnh đó nhiều thông số phải đo đạc và kiểm tra hoặc bằng quá trình quan sát tại hiện trường, hoặc trong phòng thí nghiệm hoặc bằng quá trình hiệu chỉnh, quá trình này một lần nữa lại dựa trên những kết quả

đo đạc tại hiện trường Việc kiểm tra thông số rất hiếm khi hoàn chỉnh Trong trường hợp có sai số thì những lỗi này được đưa vào mô hình và cuối cùng sẽ dẫn đến tính không ổn định của mô hình Vấn đề khó khăn trong việc lựa chọn mức độ phức tạp phù hợp của mô hình sẽ được thảo luận trong rất nhiều công trình Đây là vấn đề cần đặc biệt quan tâm trong quá trình mô hình hóa môi trường sinh thái

33

Hình 2-2 Một quá trình mô hình hóa mang tính thử nghiệm

Về mặt lý thuyết, như đã trình bày ở trên, cần thiết phải thu thập dữ liệu

phục vụ cho mô hình Hình 2-2 cho thấy rằng việc kiểm tra các mô hình con và

quá trình đo đạc chuyên sâu nên được thực hiện sau bước phân tích độ nhạy lần đầu tiên Tiếc rằng có rất nhiều nhà lập mô hình không có đủ nguồn dữ liệu để

có thể thực hiện được điều này, nên họ buộc phải tránh thực hiện hai bước này

và thậm chí cả bước phân tích độ nhạy lần thứ hai Jorgensen S.E khuyến cáo rằng cần phải thực hiện theo thứ tự từ quá trình phân tích độ nhạy, kiểm tra mô hình con và đo đạc chuyên sâu và cuối cùng là phân tích độ nhạy lần hai Nên

34

chú ý các mũi tên phản hồi từ bước phân tích độ nhạy, bước hiệu chỉnh và bước xác nhận đến bước đưa ra các công thức toán cho các quá trình và bước hình thành sơ đồ ý niệm Điều này cho thấy quá trình mô hình hóa phải là một quá trình có tương tác lẫn nhau giữa các thành phần

Dữ liệu luôn là một yêu cầu bắt buộc trong mô hình hóa (trong hầu hết các bước của quá trình mô hình hóa đều cần dữ liệu) Về nguyên tắc, dữ liệu cho tất cả các biến trạng thái cần phải được xác định Một cách lý tưởng, người làm

mô hình nên quyết định xem dữ liệu nào cần thiết để pháp triển mô hình dựa trên sơ đồ ý niệm Cần lưu ý tới khía cạnh kinh tế của vấn đề vì lấy số liệu là một quá trình tốn kém

Bước kế tiếp là xây dựng các công thức toán học mô tả các quá trình trong

hệ sinh thái Có nhiều quá trình được mô tả bằng một phương trình toán hoặc hơn, và việc lựa chọn phương trình thích hợp cho mô hình đang xem xét là một vấn đề rất quan trọng trong quá trình mô hình hóa

Hình 2-3 Các bước mô hình hóa theo Jorgensen S.E

Một khi đã có hệ các phương trình toán thì quá trình kiểm định mới (verification) có thể được thực hiện Tiếp theo, để thực thi bước này, chuyên gia

xây dựng mô hình cần phải trả lời các câu hỏi sau đây:

 Mô hình có ổn định trong một thời gian dài hay không?

Mô hình được chạy trong một khoảng thời gian dài với chu kỳ là một năm với cùng hàm điều khiển để theo dõi xem giá trị của các biến trạng thái có được duy trì ở mức độ tương đối ổn định hay không Trong suốt giai đoạn đầu, biến

35

trạng thái phụ thuộc vào giá trị ban đầu và mô hình cũng nên được chạy với giá trị ban đầu tương ứng với giá trị dài hạn của các biến trạng thái Quy trình này cũng được khuyên dùng để tìm ra giá trị ban đầu nếu như không thể biết hoặc đo đạc bằng các phương pháp khác

 Mô hình có hoạt động như mong đợi không?

Nếu đại lượng đầu vào là các độc chất, chúng ta mong muốn nồng độ độc chất sẽ cao hơn trong cơ thể các loại động vật cấp cao hơn Nếu điều này không xảy ra, cho thấy có một vài công thức toán bị sai và cần phải được sửa chữa Câu hỏi này chứng tỏ rằng trên thực tế chúng ta biết được ít nhất một số phản ứng của hệ sinh thái, điều này cũng không luôn đúng như thế

Nhìn chung, trong giai đoạn này cần phải làm việc với mô hình nhiều hơn nữa Qua những lần sử dụng như thế, nhà lập mô hình có thể làm quen với mô hình và các phản ứng của nó đối với những sự xáo trộn Các mô hình nói chung nên được xem như là một công cụ thử nghiệm Các thử nghiệm được thực hiện

để so sánh kết quả của mô hình với kết quả quan sát và sự thay đổi cho mô hình được tạo ra tùy theo trực giác và kiến thức của nhà lập mô hình đối với các phản ứng của mô hình Nếu nhà mô hình hài lòng với sự hòa hợp giữa mô hình và kết quả quan sát thì họ chấp nhận mô hình như là một sự mô tả thích hợp cho hệ sinh thái thực, ít nhất là trong phạm vi công việc quan sát của họ

Phân tích độ nhạy (sensitivity analysis) tiếp theo sau bước kiểm định

Thông qua phân tích, nhà lập mô hình có được cách nhìn đúng đắn về các thành phần nhạy cảm trong mô hình Do đó, phân tích độ nhạy là sự cố gắng đo đạc độ nhạy của các thông số, các hàm điều khiển và cả các mô hình con cho đến các biến trạng thái cần quan quan tâm trong mô hình

Thí dụ, nếu nhà lập mô hình muốn mô phỏng nồng độ chất độc trong cơ thể côn trùng ăn thịt do sử dụng thuốc trừ sâu, thì họ sẽ lựa chọn biến trạng thái này như là một biến quan trọng nhất, và sau đó là nồng độ độc chất trong cây xanh và trong cơ thể côn trùng ăn cỏ

Việc sử dụng chương trình thu thập dữ liệu chuyên sâu cho các biến

trạng thái quan trọng nhất nên được xem xét để có thể cung cấp sự đánh giá tốt hơn cho những thông số quan trọng nhất

36

Bước đầu tiên trong giai đoạn hiệu chỉnh nên được thực hiện bằng cách

sử dụng dữ liệu chưa được áp dụng Thực hiện việc hiệu chỉnh đối với các thông

số quan trọng nhất sau khi chúng được lựa chọn, nhiều nhất là 8 hoặc 10 thông

số Trong trường hợp đầu tiên, quá trình hiệu chỉnh được thực hiện bằng phương pháp thử nghiệm và phát hiện lỗi để có thể làm quen với phản ứng của mô hình cho các thông số Quy trình hiệu chỉnh tự động được sử dụng ngay sau để làm

nổi bật việc đánh giá các thông số Các kết quả này được sử dụng cho bước phân tích độ nhạy lần hai, nó có thể đưa ra kết quả khác hơn so với lần đánh

giá đầu tiên

Bước hiệu chỉnh lần thứ hai giờ được sử dụng cho các thông số quan

trọng nhất dựa vào bước phân tích độ nhạy lần thứ hai Trong trường hợp này, cũng sử dụng cả hai phương pháp hiệu chỉnh được đề cập bên trên Sau bước hiệu chỉnh cuối cùng này, mô hình có thể được xem là đã được hiệu chỉnh và ta

có thể đi đến bước kế tiếp: bước xác nhận Theo sau bước hiệu chỉnh lúc nào

cũng là bước xác nhận Tại bước này nhà lập mô hình kiểm tra mô hình dựa vào tập dữ liệu độc lập để theo dõi kết quả mô phỏng theo mô hình trùng khít với dữ liệu đo đạc như thế nào Tuy nhiên, cần phải nhấn mạnh rằng bước xác nhận cho phép đánh giá mô hình tốt hay không tốt khi có được các dữ liệu chuẩn Do đó,

để xác nhận mô hình, cần sử dụng dữ liệu thu được từ giai đoạn mà ở đó có các điều kiện khác nhau

Có thể tóm tắt nội dung thảo luận về bước xác nhận như sau:

 Bước xác nhận luôn luôn là bắt buộc để có thể có được cái nhìn toàn cảnh về độ tin cậy của mô hình

 Cần phải cố gắng thu thập dữ liệu cho bước xác nhận, quá trình này hoàn toàn khác với bước hiệu chỉnh Điều quan trọng là phải có dữ liệu từ một khoảng rộng các hàm điều khiển được xác định dựa trên mục tiêu của mô hình

 Các tiêu chí của giai đoạn xác nhận được hình thành dựa vào các mục tiêu của mô hình và chất lượng của dữ liệu sẵn có

37

Bảng 2-1 Các thuật ngữ chính trong mô hình hoá môi trường

38

2.2 Các thành phần trong quá trình mô hình hóa môi trường

Trong quá trình mô hình hóa môi trường có 5 thành phần trực tiếp tham

gia: biến trạng thái (state variables), hàm điều khiển (forcing function), các phương trình toán học (mathematical equations), các tham số (parameters), các hằng số (universal constants) Dưới đây trình bày chi tiết về các thành phần này

2.2.1 Biến trạng thái giống như tên gọi của nó, mô tả tình trạng của hệ

sinh thái Việc lựa chọn biến trạng thái cho cấu trúc của mô hình là rất quan trọng và phụ thuộc vào mục tiêu Thí dụ, nếu chúng ta muốn mô hình hóa sự tích lũy sinh học của độc chất, khi đó cần lấy các biến trạng thái là các sinh vật trong các chuỗi thức ăn quan trọng và nồng độ các chất độc trong cơ thể sinh vật Trong mô hình phú dưỡng biến trạng thái sẽ là nồng độ các chất dinh dưỡng và phiêu sinh thực vật

2.2.2 Hàm điều khiển (hoặc biến ngoại sinh) là hàm số của các biến

đặc tính bên ngoài có ảnh hưởng đến tình trạng của hệ sinh thái Trong quản lý, bài toán cần giải quyết có thể được trình bày lại như sau: nếu với các hàm điều khiển bất kỳ khác nhau thì tình trạng của hệ sinh thái sẽ bị ảnh hưởng như thế nào? Mô hình được sử dụng nhằm dự đoán cái gì sẽ thay đổi trong hệ sinh thái khi hàm điều khiển thay đổi theo thời gian Nếu hàm điều khiển nằm trong tầm

kiểm soát thì được gọi là hàm kiểm soát Ví dụ: trong các mô hình độc học sinh

thái, các hàm kiểm soát là các chất độc đầu vào hệ sinh thái Trong mô hình phú dưỡng thì hàm kiểm soát là các chất dinh dưỡng đầu vào Những hàm điều khiển khác cần chú ý là các biến khí hậu có ảnh hưởng đến thành phần hữu sinh và vô sinh cũng như đến tỷ lệ các quá trình xảy ra trong một hệ sinh thái Đây là hàm điều khiển nhưng không phải là các hàm kiểm soát

39

Hình 2-4 Các thành phần trong mô hình hoá môi trường

2.2.3 Phương trình toán học: được sử dụng để biểu diễn các quá trình

sinh học, hóa học và vật lý Chúng mô tả mối quan hệ giữa hàm điều khiển và biến trạng thái Cùng một quá trình có thể có tìm thấy trong nhiều ngữ cảnh môi trường khác nhau, điều này có nghĩa là cùng một phương trình có thể được sử dụng trong nhiều mô hình khác nhau Tuy nhiên, điều này không có nghĩa là cùng một quá trình sẽ luôn luôn được biểu diễn bằng cùng một phương trình Trước tiên, quá trình đang xét có thể được mô tả tốt hơn khi sử dụng phương trình toán có lưu ý tới ảnh hưởng một nhóm nhân tố cụ thể Thứ hai, mức độ chi tiết cần phải có trong mô hình có thể là khác nhau trong các trường hợp khác nhau, điều này phụ thuộc vào sự khác biệt về tính phức tạp của hệ thống hay/và của bài toán

2.2.4 Các tham số: là các hệ số trong các phương trình toán biểu diễn

quá trình Chúng có thể được xem là hằng số đối với một hệ sinh thái đặc biệt hoặc một phần của hệ sinh thái Trong mô hình nhân - quả thông số sẽ có một định nghĩa khoa học, thí dụ như sự bài tiết chất cadium từ cá Có nhiều thông số trong tài liệu không được xem là hằng số mà là một khoảng giá trị Kiến thức còn giới hạn của chúng ta về tham số là một trong những điểm yếu nhất trong quá trình mô hình hóa Hơn nữa, việc áp dụng các tham số là hằng số trong các

mô hình môi trường là không thực tế do có rất nhiều phản ứng trong một hệ sinh

40

thái thực Tính thường xuyên thay đổi của một hệ sinh thái mâu thuẫn với việc

áp dụng các thông số là hằng số cho các mô hình Một thế hệ các mô hình mới

có cố gắng sử dụng các thông số khác nhau tùy thuộc vào một vài nguyên lý sinh thái dường như là một giải pháp có thể chấp nhận cho vấn đề trên Trong tương lai sự phát triển theo hướng tiếp cận này là thực sự cần thiết trước khi chúng ta có thể chứng minh rằng mô hình hóa có thể phản ánh chính xác các quá trình có trong một hệ sinh thái thật

2.2.5 Các hằng số: thí dụ như hằng số khí và trọng lượng nguyên tử,

cũng được sử dụng trong hầu hết các mô hình Mô hình hóa môi trường có thể

được định nghĩa như là cách thể hiện mang tính nghi thức các thành phần chủ yếu của một bài toán cụ thể dưới dạng các thuật ngữ toán học Việc nhận biết

đầu tiên về bài toán thông thường chỉ là ý tưởng Đây có thể xem như là bước đầu tiên trong quy trình mô hình hóa môi trường Sẽ tiện lợi hơn khi chuyển ý tưởng thành sơ đồ ý niệm với các biến trạng thái, các hàm điều khiển và các mối quan hệ về mặt toán học giữa các thành phần này trong quá trình Ví dụ trên

Hình 2-5 là mô hình ý niệm hệ sinh thái nước với các biến trạng thái : S1, S2, ,

S3, S4, S5; các biến ngoại sinh V1, V2

Hình 2-5 Mô hình hệ sinh thái nước