¾ Mô hình hóa môi trường là ngành khoa học cung cấp các công cụ ở dạng hình ảnh, sơ đồ, biểu đồ, phần mềm, hay sa bàn, … để chuyển các hiểu biết từ các đo đạc thực tế của một khu vực[r]
(1)BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ
- oOo -
LÊ ANH TUẤN, PhD
BÀI GIẢNG MƠN HỌC
MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG
ENVIRONMENTAL MODELING
(2)Bài giảng mơn học MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG Trường Đại học Cần Thơ -
LỜI MỞ ĐẦU VÀ GIỚI THIỆU MỤC LỤC
LỜI MỞ ĐẦU VÀ GIỚI THIỆU ii
MỤC LỤC ii
Danh sách hình iv
Chương NHẬP MÔN – CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN
1.1 Vấn đề
1.2 Các định nghĩa khái niệm
1.2.1 Định nghĩa mơ hình
1.2.2 Mục tiêu thành lập mơ hình
1.2.3 Đặc trưng mơ hình
1.3 Mơ hình mơi trường
1.4 Lịch sử mơ hình
1.5 Quan hệ mơn học
Chương PHÂN LOẠI VÀ TIẾN TRÌNH MƠ HÌNH
2.1 Phân loại mơ hình
2.1.1 Mục đích phân loại mơ hình
2.1.2 Các nhóm mơ hình
2.2 Tiến trình vận hành mơ hình 12
2.2.1 Thu thập liệu 13
2.2.2 Mô hình khái niệm 13
2.2.3 Mơ hình giải tích mơ hình số 15
2.2.4 Hiệu chỉnh mơ hình 15
2.2.5 Kiểm nghiệm mơ hình 15
2.2.6 Tiên đốn tối ưu 16
2.3 Tiêu chuẩn chọn lựa mơ hình 16
2.3.1 Khái niệm 16
2.3.2 Mơ hình "tốt nhất" 17
2.3.3 Chọn mơ hình theo cấu trúc giá trị vào/ra 18
2.3.4 Chọn mơ hình theo vấn đề thực tế 19
2.3.5 Đánh giá lại việc chọn lựa 20
Chương HIỆU CHỈNH CÁC THÔNG SỐ MƠ HÌNH 21
3.1 Khái qt vấn đề 21
3.2 Các bước tiến trình hiệu chỉnh 23
3.2.1 Bước xác định thông tin quan trọng 23
3.2.2 Bước chọn tiêu chuẩn mơ hình 24
3.2.3 Bước hiệu chỉnh mơ hình 24
3.3 Các tiếp cận để hiệu chỉnh thơng số mơ hình 25
3.3.1 Tiếp cận tiên nghiệm (a priori approach) 25
3.3.2 Tiếp cận phù hợp đường cong (the curve fitting approach) 25
3.4 Các vấn đề thành lập thơng số mơ hình mơi trường 27
3.4.1 Các vấn đề thường gặp thành lập thông số 27
(3)Bài giảng mơn học MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG Trường Đại học Cần Thơ -
3.4.3 Tương tác thông số 28
3.4.4 Sự tương tự lưu vực vấn đề chuyển dịch thông số 29
3.4.5 Giá trị thông số vấn đề quy mơ mơ hình 30
3.4.6 Vấn đề ngoại suy thông số 31
Chương THỂ HIỆN MƠ HÌNH 32
4.1 Kiểm nghiệm định trị mơ hình 32
4.2 Nghiên cứu kiểm nghiệm 32
4.2.1 Mục tiêu 32
4.2.2 Hàm mục tiêu 33
4.2.3 Các trị số thống kê dùng cho kiểm nghiệm 33
4.3 Vấn đề kiểm nghiệm mơ hình 37
4.3.1 Các vấn đề thường gặp 37
4.3.2 Hậu kiểm việc phê chuẩn kiểm nghiệm mơ hình 38
Chương ỨNG DỤNG MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG 39
5.1 Sơ đồ phát triển ứng dụng mơ hình 39
5.2 Xu phát triển mơ hình hóa mơi trường theo quy mô không gian 40
5.3 Giới thiệu số mơ hình mơi trường 41
5.3.1 Mơ hình biến đổi khí hậu tồn cầu 41
5.3.2 Mơ hình quản lý lưu vực 42
5.3.3 Bộ mơ hình thủy lực - thủy văn MIKE 43
5.3.4 Mơ hình nhiễm môi trường sinh thái nước 45
Tài liệu tham khảo 46
(4)Bài giảng mơn học MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG Trường Đại học Cần Thơ -
Danh sách hình
Hình 1.1 Mơ hình xe thử nghiệm sử dụng lượng mặt trời
Hình 1.2 Mơ hình thể thay đổi khối lượng nước hồ chứa
Hình 1.3 Mơ hình dự báo tình hình giới đến năm 2100
Hình 1.4 Đường chất gây nhiễm vịng tuần hồn nước
Hình 1.5 Ba thành tố mơ hình
Hình 1.6: Chia vấn đề lớn thành vấn đề riêng rẽ
Hình 1.7: Khái qt mơ hình theo khoa học tính tốn
Hình 1.8: Mặt trống đồng Đơng Sơn (hình trái); hình khắc mơ hình ảnh hai chim đậu mái nhà người (hình phải)
Hình 1.9: Quan hệ mơn học “Mơ hình hóa mơi trường” với mơn khác
Hình 2.1 Phân loại mơ hình tổng qt 11
Hình 2.2 Phân loại mơ hình dựa theo mơ tả tiến trình 11
Hình 2.3 Phân loại mơ hình dựa vào quy mơ khơng gian thời gian 12
Hình 2.4 Phân loại mơ hình dựa vào phương pháp giải tốn 12
Hình 2.5 Tiến trình mơ hình 13
Hình 2.6 Mơ hình khái niệm diễn ta quan hệ mưa – dòng chảy 14
Hình 2.7 Minh họa việc phân đoạn chuỗi số liệu theo thời gian để Hiệu chỉnh thử nghiệm chạy mơ hình 16
Hình 2.8 Biểu đồ minh họa quan hệ độ phức tạp mơ hình, mức địi hỏi liệu khả thể kết tiên đốn mơ hình 17
Hình 3.1 Tiến trình mưa – dịng chảy lưu vực 21
Hình 3.2 Thủy đồ ghi nhận thực tế diễn biến mưa dịng chảy thời đoạn 21
Hình 3.3 Sơ đồ diễn tả toán quan hệ mưa – dịng chảy 22
Hình 3.4 Ví dụ minh họa kết lưu lượng dịng chảy theo mơ hình theo thực tế 22
Hình 3.5 Ba bước tiến trình Hiệu chỉnh 23
Hình 4.1: Một ví dụ đường tương quan tuyến tính trị quan trắc trị mơ 35 Hình 5.1 Sơ đồ phát triển ứng dụng mơ hình 39
Hình 5.2 Xu phát triển mơ hình thủy văn môi trường theo quy mô không gian 40
Hình 5.3 Mơ hình Khí Tồn cầu 41
Hình 5.4 Kết dự báo gia tăng nhiệt độ toàn cầu từ PRECIS 42
Hình 5.6 Cấu trúc Mơ hình Quản lý Lưu vực WMM 43
Hình 5.7 Ví dụ kết phần mềm MIKE 11 mô xâm nhập mặn ĐBSCL 44
Hình 5.8 Mơ hình NAM cho quan hệ mưa - dòng chảy lưu vực 44
(5)Bài giảng mơn học MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG Trường Đại học Cần Thơ -
Chương NHẬP MÔN – CÁC KHÁI NIỆM CƠ BẢN 1.1 Vấn đề
Hiện nay, ô nhiễm môi trường vấn đề báo động song hành với phát triển kinh tế xã hội, đặc biệt quốc gia phát triển Tại nhiều nơi, chất lượng nước, đất, khơng khí suy giảm nhanh chóng vượt qua khả tự làm tự nhiên Trong lĩnh vực khoa học quản lý môi trường kỹ thuật xử lý môi trường, việc quan trắc dự báo diễn biến môi trường mang tầm quan trọng cho định giải vấn đề Tuy nhiên, việc đo đạc, quan trắc môi trường tốn kinh phí cơng sức người Nhằm giảm thiểu khó khăn này, nhà khoa học tiếp tục phát triển ứng dụng nguyên lý vật lý toán học vào thực tiễn để mô diễn biến thực tế tự nhiên đưa dự báo cần thiết
Việc mô môi trường giúp người tạo dựng hình ảnh vật thu nhỏ tương tự, bắt chước theo thực tế để mô tả kiện tạo kịch biến đổi lượng chất theo không gian thời gian nhằm tiên đoán khả lây truyền chất ô nhiễm khả hồi phục chất lượng tài ngun Mơn học mơ hình hóa mơi trường hình thành từ sở
Mơn mơ hình hóa mơi trường phục vụ cho tất nhà khoa học, nhà kỹ thuật, nhà quản lý, kể nhà xã hội làm việc liên quan đến lĩnh vực môi trường tài nguyên thiên nhiên Chữ “mô hình” (modeling) có nguồn gốc từ chữ La-tinh modellus Từ mang ý nghĩa kiểu cách người tạo để tiêu biểu cho thực
1.2 Các định nghĩa khái niệm cơ bản
1.2.1 Định nghĩa mơ hình
• Mơ hình một cấu trúc mơ tả hình ảnh đã được tối giản hóa theo đặc điểm hoặc diễn biến của một đối tượng, một hiện tượng, một khái niệm hoặc một hệ
thống
• Mơ hình có thể một hình ảnh hoặc một vật thểđược thu nhỏ hoặc phóng đại, hoặc chỉ làm gọn bằng một phương trình tốn học, một công thức vật lý, một phần mềm tin học để mô tả một hiện trạng thực tế mang tính điển hình
• Mơ hình hố một khoa học về cách mô phỏng, giản lược thông số thực tế
nhưng vẫn diễn tả được tính chất của từng thành phần mơ hình Mơ
hình khơng hồn tồn một vật thể hiện thực nhưng giúp cho
hiểu rõ hơn hệ thống thực tế
• Mơ hình hóa mơi trường ngành khoa học mô phỏng hiện tượng lan truyền
(6)Bài giảng mơn học MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG Trường Đại học Cần Thơ -
Qra Qvào
H Qtrữ
Qtrữ = [Qvào – Qra]
2000 2100
1900
Dân số Tài nguyên
Ơ nhiễm Sản xuất cơng nghiệp
Lương thực
Ví dụ 1.1: Các nhà thiết kế tạo mẫu xe sử dụng lượng mặt trời thu nhỏ để thử nghiệm khả hoạt động tiện ích an tồn trước chế tạo hàng loạt (hình 1.1)
Hình 1.1 Mơ hình xe thử nghiệm sử dụng lượng mặt trời
Ví dụ 1.2: Để thể thay đổi lượng nước hồ chứa người ta đưa hình ảnh hình 1.2 Biết kích thước hình học hồ chứa, lưu lượng vào, lưu lượng ra, xác định dao động mực nước hồ
Hình 1.2 Mơ hình thể thay đổi khối lượng nước hồ chứa
Ví dụ 1.3: Nhà khoa học Meadown va cộng (1972) tìm mối quan hệ gia tăng dân số, việc sản xuất lương thực, sản xuất công nghiệp, nguồn tài nguyên mức độ ô nhiễm có quan hệ với Nhóm nghiên cứu đưa mơ hình dự báo giới hình 1.3
(7)Bài giảng mơn học MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG Trường Đại học Cần Thơ -
1.2.2 Mục tiêu thành lập mơ hình
Diễn biến mô trường phức tạp thực tế liên quan đến nhiều lĩnh vực khoa học khác (hình 1.3) Do nhu cầu hiểu rõ chất tự nhiên việc thực tế, nhà khoa học tìm cách đơn giản hóa vấn đề phức tạp mức làm khơng q xa rời thực tế để có sở giải thuật tìm hướng vấn đề tiến toán khả xảy tương lai
Hình 1.4 Đường chất gây nhiễm vịng tuần hồn nước Có mục tiêu thực mơ hình:
• Tạo cơ sở lý luận
Mơ hình giúp ta dễ diễn tả hình ảnh kiện hệ thống;
Mơ hình mang tính đại diện đặc điểm thể;
Mô hình giúp ta sở đánh giá tính biến động cách logic có tác động bên ngồi vào từ
• Tiết kiệm chi phí nhân lực
Mơ hình giúp ta thêm số liệu cần thiết;
Mơ hình giúp giảm chi phí lấy mẫu;
Mơ hình thử nghiệm với thay đổi theo ý muốn
(8)Bài giảng mơn học MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG Trường Đại học Cần Thơ -
Tiến trình xử lý thơng tin
Thông tin vào Thông tin
1.2.3 Đặc trưng cơ bản của một mơ hình
Một cách tổng quát, tất mô hình phải có thành tố hình 1.5:
Hình 1.5 Ba thành tố mơ hình
• Thơng tin vào: bao gồm dạng sở liệu đưa vào để mơ hình xử lý
• Tiến trình xử lý thơng tin: bao gồm q trình tiếp nhận liệu vào, tính tốn,
phân tích, đánh giá xuất liệu
• Thơng tin ra: thể dạng đồ thị, biểu bảng, báo cáo đánh giá kết
Trong điều kiện chưa thể giải tồn tốn phức tạp tự nhiên, người ta chia tượng thực tế thành mảng đề tài khác phần chia xem tốn riêng rẽ có mơ hình tương ứng Ví dụ chia diễn biến dịng chảy q trình chu trình nước thành đề tài nhỏ hình 1.6
Hình 1.6: Chia vấn đề lớn thành vấn đề riêng rẽ Một mơ hình cần thể đặc trưng sau:
Mơ hình cần tối giản với số giả định đặt
Điều kiện biên điều kiện ban đầu cần định danh;
(9)Bài giảng mơn học MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG Trường Đại học Cần Thơ - Mơ hình thường áp dụng theo kiểu khung khái qt theo ngành khoa học tính tốn, mang tên 3A, viết tắt từ chữ Application (ứng dụng), Algorithm (thuật tốn), Architecture (kiến trúc) theo hình vẽ 1.7 sau:
Hình 1.7: Khái qt mơ hình theo khoa học tính tốn Ba phần mơ hình là:
1 Ứng dụng mơ hình (Application of a model): Mụ tiêu việc sử dụng mơ hình việc ứng dụng Xác định phạm vi ứng dụng nói lên tầm quan trọng mơ hình thực tiễn Ví dụ ứng dụng mơ hình giúp ta xác định thơng tin có đạm ammona chuyển thành đạm nitrogen khơng khí, có bao nhiều lượng nước chảy tràn mặt đất sau trận mưa bão Nói cách khác, ứng dụng mơ hình giúp ta trả lời câu hỏi: Đây ta muốn mơ phỏng, ta làm việc mơ cách nào?
2 Thuật tốn mơ hình (Algorithm of a model): Thuật tốn mơ hình cho ta biết cách tiếp cận kỹ thuật tính tốn hay phương pháp tính, liên quan đến phương trình, thơng số mà muốn đưa vào chứng trình máy tính
3 Kiến trúc mơ hình (Architecture of a model): Kiến trúc hay cấu trúc mơ hình xác định kiểu hình mà mơ hình sử dụng, loại máy tính nào, chướng trình sử dụng thơng tin để xử lý
Việc áp dụng mô hình tốn học giúp giải khó khăn thực tế như:
• kiện xảy nhanh (như phản ứng phân tử hóa học);
• kiện xảy chậm (như phát triển động học dân số quần thể);
• thực nghiệm đắt tiền làm phịng thí nghiệm (như mơ hình hầm gió);
(10)Bài giảng mơn học MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG Trường Đại học Cần Thơ -
1.3 Mô hình mơi trường
¾ Mơ hình hóa mơi trường ngành khoa học cung cấp công cụ dạng hình ảnh, sơ đồ, biểu đồ, phần mềm, hay sa bàn, … để chuyển hiểu biết từ đo đạc thực tế khu vực nghiên cứu thành lý giải cần thiết cho cầu thơng tin tiên đốn diễn biến mơi trường – sinh thái
¾ Mơ hình mơi trường mô tả đơn giản cho quan hệ phức tạp mơi trường sinh thái ngồi thực tế cho kết xác mức độ chấp nhận
¾ Một mơ hình mơi trường phải cung cấp đại lượng liệu thể theo thay đổi thời gian qua:
(i) quan sát (observation); (ii) phân tích (analysis); (iii) tiên đốn (prediction)
¾ Một mơ hình mơi trường giao tiếp liệu tạo định Mơ hình tạo thông tin từ liệu quan trắc cải tiến kiến thức giúp cho việc định liên quan đến việc quy hoạch, thiết kế, vận hành quản lý
¾ Một mơ hình mơi trường thường kết hợp định luật phương trình sau: • Định luật vật lý (như định luật Darcy, định luật bảo tồn khối lượng, …) • Phương trình tốn học quan hệ (như phương trình Penmen bốc hơi, phương trình cân nước)
• Các quan hệ thực nghiệm (như công thức kinh nghiệm, …)
1.4 Lịch sử mơ hình
Từ xa xưa vào thời tiền sử người nghĩ tạo mơ tối giản để phát họa hình ảnh khn dạng người để có xếp xem xét tiến hóa của nhóm chủng người Những phát họa người cách sinh hoạt họ vách hang đá cho ta hình dung văn hóa người Cổ Cận Đông Cổ Hy Lạp Một mơ hình cơng nhận số; số đếm số viết ghi lại mảnh xương tìm thấy vào khoảng 30.000 năm trước Công nguyên Ngành Thiên văn Kiến trúc để lại ghi chép mơ hình sao, cơng trình nhà cửa từ 4.000 năm trước Cơng ngun Vào khoảng 2.000 năm trước Cơng ngun, ba văn hóa Babylon, Ai Cập Ấn Độ biết cách sáng tạo phát triển tốn ứng dụng “mơ hình tốn” sống thường nhật họ Phần lớn toán họ thuật toán đề xuất để giải vấn đề đặc biệt
(11)Bài giảng mơn học MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG Trường Đại học Cần Thơ -
Hình 1.8: Mặt trống đồng Đơng Sơn (hình trái); hình khắc mơ hình ảnh hai chim đậu mái nhà người (hình phải)
(12)Bài giảng mơn học MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG Trường Đại học Cần Thơ -
1.5 Quan hệ mơn học
Mơn học “Mơ hình hóa mơi trường” mơn học chun ngành giảng dạy cho sinh viên năm thứ ba năm thứ tư ngành học “Khoa học Môi trường”, “Quản lý Môi trường” “Kỹ thuật Môi trường” Các môn học Toán học, Vật lý, Tin học, Sinh học, Thống kê,… môn học cho môn học Tiếp theo môn sở Sinh thái học, Hố Sinh Mơi trường, Thủy lực, Thủy văn, Bản đồ học, GIS Viễn thám, ….sẽ môn học tiên cho mơn học “Mơ hình hóa mơi trường” Mơn học “Mơ hình hố mơi trường mơn học hỗ trợ cho môn học liên quan đến Quy hoạch Quản lý Môi trường Tài nguyên Thiên nhiên (hình 1.9)
Hình 1.9: Quan hệ mơn học “Mơ hình hóa mơi trường” với mơn khác Các mơn bản:
TỐN HỌC, VẬT LÝ, HĨA SINH , TIN HỌC,…
Các mơn sở:
THỦY LỰC, THỦY VĂN, SINH THÁI, MÔI TRƯỜNG BẢN ĐỒ HỌC, HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ, …
MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG
QUY HOẠCH MÔI TRƯỜNG
QUẢN LÝ MÔI TRƯỜNG QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN
(13)Bài giảng mơn học MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG Trường Đại học Cần Thơ -
Chương PHÂN LOẠI VÀ TIẾN TRÌNH MƠ HÌNH 2.1 Phân loại mơ hình
2.1.1 Mục đích phân loại mơ hình
Có nhiều cách phân loại mơ hình mơi trường, việc phân loại dựa vào đặc điểm tính tốn, cách mơ phỏng, phương pháp vận hành, phép so sánh dựa vào giả định Việc phân loại mơ hình nhằm:
Thể ý tưởng kiểu mô sử dụng
Trình bày phương pháp mức độ tốn học ứng dụng
Biểu dạng xuất kết mơ hình
Đề xuất loại liệu cần đưa vào để có thơng tin
Định danh thành phần hệ thống cần mơ
2.1.2 Các nhóm mơ hình
Một mơ hình có tên gọi khác nhau, tùy theo tác giả, là: o Mơ hình vật lý (physical model)
o Mơ hình tốn học (mathematical model) o Mơ hình số (numerical model)
o Mơ hình giải tích (analysis model) o Mơ hình xác định (deterministic model) o Mơ hình khái niệm (conceptual model) o Mơ hình ngẫu nhiên (stochatic model) o Mơ hình tham số (parametric model) o Mơ hình ổn định (steady-state model) o Mơ hình bất ổn định (unsteady-state model)
o Mơ hình dựa vào giả định sinh hóa (biochemical assumption model) o Mơ hình đánh giá tác động (impact assessment model)
o Mơ hình dự báo (forecast model) o v.v…
Một mơ hình phân loại theo quy mơ ứng dụng:
• Theo khơng gian (spatial): vùng nhỏ hay khu vực lớn • Theo thời gian (temporal): ngắn hạn hay dài hạn
• Theo giá trị mơ hình (model validity): cho giới hạn độ xác mơ hình • Theo giá trị liệu (data validity): tùy theo mức độ quy mô thu thập
(14)Bài giảng mơn học MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG Trường Đại học Cần Thơ - Nếu dựa vào cấu trúc, mơ hình có nhóm:
Mơ hình “hộp trắng” (white box): mơ hình mà người sử dụng thấy – hiểu tất tiến trình tính tốn xảy ra, q trình trữ liệu, thơng tin phản hồi/ phản tiến Nhóm mơ hình thường dùng phương trình vi phân riêng (partial differential equation) chủ đạo thay đổi tiến trình vật lý phương trình liên tục (equations of continuity) cho dòng nước mặt nước đất Mơ hình vật lý mơ hình xác định nằm nhóm mơ hình “hộp trắng”
Mơ hình “hộp đen” (black box): mơ hình mà người sử dụng biết đầu vào (inputs) đầu (outputs) mà hồn tồn khơng biết xảy bên q trình chuyển hố mơ hình Dữ liệu đầu vào liệu đầu giá trị mang ý nghĩa vật lý Thường nhà giải thuật dùng phương trình tốn học đơn phép phân tích chuỗi thời gian (time series) để tạo mơ hình “hộp đen” Mơ hình ngẫu nhiên nằm nhóm
Mơ hình “hộp xám” (grey box): mơ hình mà người sử dụng hiểu phần tiến trình xử lý liệu Mơ hình tham số mơ hình khái niệm thuộc nhóm mơ hình “hộp xám”
Mơ hình mơi trường, đặc biệt mơi trường nước, thường mang nhiều đặc điểm mơ hình thủy văn học (hydrological model) phân loại hình 2.1 giải theo kiểu mơ tả:
¾ Tiến trình mơ hình (process); (hình 2.2)
¾ Tỷ lệ thời gian không gian (time and space scales); (hình 2.3)
(15)Bài giảng mơn học MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG Trường Đại học Cần Thơ -
Hình 2.1 Phân loại mơ hình tổng quát (theo Tim, 1995)
(16)Bài giảng mơn học MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG Trường Đại học Cần Thơ -
Hình 2.3 Phân loại mơ hình dựa vào quy mơ khơng gian thời gian (theo Singh, 1995)
Hình 2.4 Phân loại mơ hình dựa vào phương pháp giải toán (theo Singh, 1995)
2.2 Tiến trình vận hành mơ hình
(17)Bài giảng mơn học MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG Trường Đại học Cần Thơ -
Thu thập liệu xử lý (Data collection and processing)
Mơ hình khái niệm (Conceptual model)
Mơ hình giải tích mơ hình số (Analytical or numerial model)
Hiệu chỉnh (Calibration)
Kiểm định (Verification)
Tiên đoán Tối ưu (Prediction or Optimisation)
Hình 2.5 Tiến trình mơ hình
2.2.1 Thu thập liệu
Tất mơ hình muốn vận hành phải có nguồn liệu ban đầu điều kiện cần thiết (điều kiện biên điều kiện ban đầu) Các liệu thường bao gồm số liệu địa hình (cao độ, độ dốc,…) , kích thước lưu vực cần tính tốn (chiều dài, chiều rộng, diện tích,…) , diễn biến khí tượng (mưa, bốc hơi, xạ, vận tốc hướng gió,…), nguồn nhiễm (nhà máy, khu dân cư, ruộng vườn, hầm mỏ, khu công nghiệp…), biến số môi trường (pH, nhiệt độ, độ mặn, độ đục, nhu cầu oxy sinh hóa, chất phú dưỡng, vi khuẩn,…), thông số liên quan, … tương ứng với chuỗi thời gian xuất khơng gian xuất phát
2.2.2 Mơ hình khái niệm
(18)Bài giảng mơn học MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG Trường Đại học Cần Thơ -
Thẩm thấu Bốc thoát
Mưa Bốc
Bốc thoát
Chảy tràn mặt
Nước ngầm Ẩm độ đất
Tương tác trồng hạ thấp mực nước mặt
Sự chảy lẫn
Chậm
Rất chậm
Nhanh
Sông
quan hệ chiều hướng diễn biến Các lời ghi bên cách hình ảnh để thuyết minh thêm tính chất vật q trình thơng số mơ hình Hình 2.6 ví dụ mơ hình khái niệm Beater (1989) để diễn tả chuyển vận nước mơ hình quan hệ mưa – dịng chảy
Trong mơ hình khái niệm phải liệu nhập vào, diễn biến bên mô hình thơng tin xuất từ mơ hình Một hình khái niệm phải thể tính đơn giản để tạo cho người chuyên gia mơ hình hiểu mục tiêu tốn mơ hình
Hình 2.6 Mơ hình khái niệm diễn ta quan hệ mưa – dịng chảy (Beater, 1989) Một số ưu điểm, mạnh tính hữu hiệu mơ hình khái niệm:
• Mơ hình khái niệm hình thành mặt dầu người tạo chưa hiểu hết tất tượng phức tạp thực tế
(19)Bài giảng mơn học MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG Trường Đại học Cần Thơ -
• Có thể giảm thiểu số liệu yêu cầu
• Dễ dàng cho người xem hiểu cách thu thập số liệu, thông tin sữ dụng cách nhanh chóng tốn
• Mơ hình khái niệm cơng cụ kỹ thuật cho lập trình viên hiểu vấn đề phải giải mà không cần phải chuyên gia môi trường
• Mơ hình khái niệm tạo thuận lợi cho việc diễn giải thuyết minh, biểu bảng, đề thị
• Có thể tạo giao tiếp với sở liệu hệ thống thông tin địa lý (GIS) Tuy nhiên, mơ hình khái niệm có nhược điểm giới hạn:
o Mơ hình khái niệm khái quát nhân tạo phi vật lý qua tối giản nên khơng đưa hết quan hệ tương tác đối tượng
o Những người thiếu kinh nghiệm tạo giả thiết phi thực tế q đơn giản
o Mơ hình khái niệm mang tính tổng q nên đơi bỏ sót phương án vận hành
o Mơ hình khái qt thường thể cách điều chỉnh sai số ngoại suy trường hợp thiếu liệu
o Khi cần bổ sung mơ hình tái cấu trúc mơ hình tạo tình trạng q gị bó thơng số
2.2.3 Mơ hình giải tích mơ hình số
Một tốn mơ hình thường biểu thị diện thông số biến số Thông số (parameter) hệ số gia trọng, khơng có thứ ngun Biến số (variable) đại lượng vật lý có ý nghĩa, thường có thứ ngun
Mơ hình giải tích (hoặc mơ hình số) thực chất loạt thuật toán viết để giải quan hệ thông số biến số mô hình cho kết dạng số đồ thị Đây phần cốt lõi, quan trọng phần phức tạp tiến trình thực mơ hình hóa
2.2.4 Hiệu chỉnh mơ hình
Hiệu chỉnh (calibration) tiến trình mà thơng số biến số mơ hình điều chỉnh để kết mơ hình phù hợp với thực tế quan sát Do phát triển mơ hình, phải tối giản tượng vật lý tự nhiên để thuận lợi cho người làm thật toán Điều khiến số liệu nhập vào mơ hình có giá trị khơng hoàn toàn chắn kết sai biệt với thực tế Hiệu chỉnh công việc nhằm rút ngắn khoảng cách sai biệt cách đưa thông số điều chỉnh gọi thông số mơ hình (model parameters)
2.2.5 Kiểm nghiệm mơ hình
(20)Bài giảng mơn học MƠ HÌNH HĨA MƠI TRƯỜNG Trường Đại học Cần Thơ -
Chuỗi số liệu theo thời gian
Chuỗi số liệu dùng để chạy Hiệu
chỉnh mô hình
Chuỗi số liệu dùng để kiểm nghiệm mơ hình Mơ hình
Ví dụ khảo sát diễn biến quan hệ mưa – dòng chảy nhiều năm, người ta cắt chuỗi số liệu quan trắc thành đoạn: đoạn số liệu dài ban đầu dùng để chạy mơ hình Hiệu chỉnh mơ hình Đoạn số liệu thứ hai sau ngắn dùng làm kiểm nghiệm kết mơ hình cho đoạn trước (hình 2.7)
Hình 2.7 Minh họa việc phân đoạn chuỗi số liệu theo thời gian để Hiệu chỉnh thử nghiệm chạy mơ hình
2.2.6 Tiên đốn tối ưu
Thơng thường mơ hình sử dụng cho mục tiêu tiên đoán diễn biến biến số tương lai tối ưu hóa việc chọn lựa
Trong tiên đốn, mơ hình khí hậu mơ hình lan truyền nhiễm, thuật toán ngoại suy (extrapolation) sử dụng để kéo dài kết đầu Trong toán lựa chọn tối ưu, giá trị cực trị đầu chọn cho định
2.3 Tiêu chuẩn chọn lựa mơ hình
2.3.1 Khái niệm