Đang tải... (xem toàn văn)
Mục đích của nghiên cứu này là đánh giá khả năng sử dụng các sản phẩm mưa vệ tinh (MSWEP, TMPA 3B42, TMPA 3B42RT, PERSIANN CDR, PERSIANN RT) để mô phỏng dòng chảy trong mô hình thủy văn SWAT tại lưu vực Nông Sơn, tỉnh Quảng Nam. Để hiểu rõ hơn mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết của bài viết này.
BÀI BÁO KHOA HỌC ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG SỬ DỤNG CÁC SẢN PHẨM MƯA VỆ TINH ĐỂ MƠ PHỎNG DỊNG CHẢY BẰNG MƠ HÌNH THỦY VĂN Phạm Thành Hưng1, Nguyễn Quang Bình1, Võ Nguyễn Đức Phước1 Tóm tắt: Mục đích nghiên cứu đánh giá khả sử dụng sản phẩm mưa vệ tinh (MSWEP, TMPA 3B42, TMPA 3B42RT, PERSIANN CDR, PERSIANN RT) để mơ dịng chảy mơ hình thủy văn SWAT lưu vực Nơng Sơn, tỉnh Quảng Nam Kết phân tích sai số sản phẩm mưa vệ tinh so với mưa trạm đo lớn, theo gây sai số kết mơ dòng chảy Các sản phẩm mưa vệ tinh dựa vào thơng tin sóng siêu cao tần (MW) TMPA cho kết mơ dịng chảy thời gian xuất đỉnh lũ tốt sản phẩm mưa vệ tinh dựa vào thơng tin sóng hồng ngoại (IR) PERSIANN Nghiên cứu lần phân tích việc hiệu chỉnh lại mơ hình đồng thời cho nhiều sản phẩm mưa vệ tinh khác Kết hiệu chỉnh lại mơ hình khó xây dựng tham số dùng chung cho nhiều sản phẩm mưa vệ tinh khác Từ khóa: Mưa vệ tinh, mơ hình thủy văn SWAT, hiệu chỉnh, kiểm định, Nông Sơn GIỚI THIỆU * Số liệu mưa đóng vai trị quan trọng việc xây dựng mơ hình tính tốn dự báo dịng chảy Tuy nhiên, nhiều lưu vực đặc biệt lưu vực vùng miền núi quốc gia phát triển, số liệu đo mưa từ trạm đo mặt đất hay trạm radar thời tiết thường phân bố thưa thớt chi phí xây dựng, quản lý cao (Kidd et al 2017) Do đó, việc mơ hay dự báo lũ khu vực thường gặp khó khăn khơng có đủ số liệu đo để hiệu chỉnh kiểm định mơ hình Trong năm gần đây, phát triển mạnh mẽ vệ tinh đo mưa với độ che phủ gần toàn cầu, độ phân giải tương đối tốt theo không gian thời gian tạo điều kiện cho việc dự báo dòng chảy vùng thiếu số liệu mưa (Serrat‐Capdevila et al 2014) Tuy nhiên, việc sử dụng sản phẩm mưa vệ tinh cho mơ hình thủy văn quy mơ lưu vực cịn hạn chế sai số sản phẩm Để cải thiện độ xác sản phẩm mưa vệ tinh, liệu mưa vệ tinh kết hợp với mưa trạm đo mặt đất để tạo Trường Đại học Bách khoa, Đại học Đà Nẵng sản phẩm mưa hiệu chỉnh (Xie et al 2003) Ngoài ra, số liệu mưa vệ tinh kết hợp với mưa trạm đo số liệu mưa từ mơ hình khí tượng để có độ xác cao (Beck et al 2017a) Mặc dù sản phẩm mưa vệ tinh hiệu chỉnh sai số Để đánh giá sai số sản phẩm mưa vệ tinh, phương pháp thứ so sánh trực tiếp giá trị ô lưới mưa vệ tinh với giá trị mưa trạm đo mặt đất (Maggioni et al 2016; Tian and Peters‐Lidard 2010) Phương pháp thứ hai thông qua đánh giá khả mơ dịng chảy mơ hình thủy văn (Beck et al 2017b; Seibert et al 2012) Cách tiếp cận thứ hai phù hợp với cách thứ việc đánh giá tiến hành quy mô lưu vực nên không bị ảnh hưởng chênh lệch quy mô so sánh phương pháp thứ (ô lưới điểm) Stisen and Sandholt (2010) đánh giá sản phẩm mưa vệ tinh sử dụng mơ hình phân bố MIKE SHE Tác giả sai lệch lớn dòng chảy mô sử dụng sản phẩm mưa vệ tinh Nghiên cứu việc hiệu chỉnh lại mơ hình cho sản phẩm mưa vệ tinh làm cải thiện đáng kể độ xác dịng chảy mơ KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 74 (6/2021) 103 so với kết mô sử dụng thông số hiệu chỉnh từ số liệu mưa trạm đo Các nghiên cứu thường đánh giá khả mô tổng lượng dòng chảy từ sản phẩm mưa vệ tinh mà chưa xét đến khả mô thời gian xuất đỉnh lũ Ngoài ra, nghiên cứu đánh giá việc hiệu chỉnh lại mô hình cho sản phẩm mưa mà chưa tìm tham số chung cho sản phẩm mưa vệ tinh khác Nghiên cứu tập trung giải hai vấn đề: i) đánh giá khả mô dòng chảy thời gian đỉnh lũ sản phẩm mưa vệ tinh, ii) hiệu chỉnh lại mô hình để tìm tham số chung cho sản phẩm mưa vệ tinh Nghiên cứu sử dụng năm sản phẩm mưa vệ tinh lưu vực Nông Sơn, tỉnh Quảng Nam Các sản phẩm mưa vệ tinh số liệu mưa trạm đo sử dụng làm số liệu đầu mơ hình bán phân bố SWAT để mơ dịng a) b) chảy thời đoạn 2003-2009 Khả dự báo dòng chảy sản phẩm mưa vệ tinh đánh giá thời đoạn 2010-2016 SỐ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Vùng nghiên cứu Lưu vực Nông Sơn, tỉnh Quảng Nam với diện tích 3164 km2, nằm phạm vi từ 14,974N đến 15,685N từ 107,838E đến 108,178E (Hình) Độ dốc bề mặt địa hình lưu vực thay đổi từ 0 đến 88, độ dốc phân bố chủ yếu từ 5 đến 27 Độ cao địa hình thay đổi từ -24 m đến 2580 m Lưu vực có 51,8% đất nông nghiệp, 45,5% đất rừng, 1,0% đất đô thị 1,7% bề mặt nước Điều kiện thổ nhưỡng lưu vực bao gồm 7,3% đất cát, 34,6% đất sét 58,1% đất bùn Lưu vực có trạm thủy văn cấp I (Nơng Sơn) sáu trạm khí tượng nằm lân cận lưu vực c) Hình Vùng nghiên cứu a) đồ địa hình vị trí trạm khí tượng, thủy văn, b) đồ sử dụng đất, c) đồ thổ nhưỡng lưu vực Nông Sơn-Quảng Nam 2.2 Số liệu mưa trạm đo sản phẩm mưa vệ tinh Số liệu mưa ngày sáu trạm đo mưa với trọng số tương ứng: Thành Mỹ (0,023), Hiệp Đức (0,185), Nông Sơn (0,085), Trà My (0,461), Khâm Đức (0,098) Tiên Phước (0,148) dùng để tính tốn lượng mưa bình qn lưu vực theo phương pháp đa giác Thiessen Các thuật toán tạo sản phẩm mưa vệ tinh thường kết hợp thông tin cảm biến siêu cao 104 tần MW (microwave) với thông tin cảm biến hồng ngoại IR (infrared) Huffman et al (2007) đề xuất phương pháp TMPA (TRMM Multisatellite Precipitation Analysis) sử dụng liệu MW để hiệu chỉnh lượng mưa ước tính từ IR từ tạo sản phẩm mưa TMPA 3B42RT TMPA 3B42, sản phẩm theo thời gian thực sản phẩm hiệu chỉnh Các sản phẩm phụ thuộc chủ yếu vào liệu MW để ước tính lượng mưa Sorooshian et al (2000) sử KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 74 (6/2021) dụng thuật toán mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) để xây dựng mối quan hệ liệu IR liệu MW, từ tạo sản phẩm mưa PERSIANNRT PERSIANN CDR sản phẩm theo thời gian thực sản phẩm mưa hiệu chỉnh Khác với sản phẩm TMPA, sản phẩm PERSIANN xây dựng chủ yếu dựa vào liệu IR Sản phẩm mưa vệ tinh MSWEP kết hợp từ số liệu mưa trạm đo, liệu mưa vệ tinh số liệu mưa từ mơ hình khí tượng (Beck et al 2017a) Trọng số gán cho số liệu trạm đo phụ thuộc vào mật độ lưới trạm, trọng số gán cho số liệu vệ tinh số liệu mơ hình khí tượng phụ thuộc vào độ xác sản phẩm so với trạm đo lân cận 2.3 Mơ hình thủy văn SWAT SWAT (Soil & Water Assessment Tool) mô hình thủy văn bán phân bố phát triển Trung tâm phục vụ nghiên cứu nông nghiệp thuộc Bộ Nông nghiệp Hoa Kỳ Đại học Texas A&M, Hoa Kỳ (Arnold 1994) Mơ hình SWAT cho phép mơ trình vật lý lưu vực cho phép phân chia lưu vực thành tiểu lưu vực, đơn vị thủy văn (HRU) dựa đồ sử dụng đất, điều kiện địa hình, thổ nhưỡng để mô chi tiết theo không gian Thông tin chi tiết mơ hình trình bày SWAT User's Manual version 2000 (Neitsch et al 2002) Mơ hình SWAT thiết lập với số liệu đầu vào trình bày Bảng Bảng Dữ liệu đầu vào mơ hình SWAT Dữ liệu đầu vào Số liệu địa hình NASADEM Số liệu mưa nhiệt độ Bản đồ sử dụng đất phân loại đất Độ phân giải 30m x 30m Điểm/ Ngày 30m x 30m/ Trung bình nhiều năm Mơ hình hiệu chỉnh dựa vào số liệu dòng chảy thực đo trạm thủy văn Nông Sơn với thời đoạn từ 1/3/2003 đến 31/12/2009, thời đoạn 1/3/2003 đến 31/12/2003 sử dụng làm giai đoạn khởi tạo mơ hình (warm-up) Các trận lũ lớn giai đoạn hiệu chỉnh tương tự thời đoạn kiểm định (2010-2016) Công cụ SWATCUP (SWAT Calibration and Uncertainty Procedure) với thuật toán SUFI0-2 (Sequential Uncertainty Fitting) sử dụng để hiệu chỉnh kiểm định mơ hình Hàm mục tiêu tối đa số Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE) dịng chảy mơ dịng chảy thực đo Nghiên cứu thực hai cách hiệu chỉnh khác dịng chảy mơ từ sản phẩm mưa vệ tinh Cách thứ hiệu chỉnh dịng chảy mơ từ số liệu mưa trạm đo sau chạy lại mơ hình với sản phẩm mưa vệ tinh khác Cách tiếp cận thứ giúp đánh giá ảnh hưởng sai số sản phẩm mưa Nguồn USGS (https://earthexplorer.usgs.gov/) Đài KTTV khu vực Trung Trung Bộ Dự án LUCCi (Nauditt and Ribbe 2017) vệ tinh đến việc mô dịng chảy Cách thứ hai hiệu chỉnh mơ hình để tìm tham số chung cho năm sản phẩm mưa vệ tinh cho lưu vực Nông Sơn Cách tiếp cận giúp đánh giá ảnh hưởng nguồn liệu khác đến trình hiệu chỉnh kiểm định, qua hiểu khả bù đắp sai số mơ hình SWAT nhằm giảm sai số kết mô 2.4 Phương pháp đánh giá Kết mơ dịng chảy so sánh với dịng chảy thực đo thơng qua tiêu chí thống kê hệ số tương quan tuyến tính (R), bậc hai sai số bình phương trung bình (RMSE) hệ số Nash-Sutcliffe (NSE), KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 74 (6/2021) (1) (2) (3) 105 Qsim Qobs dịng chảy mơ dịng chảy thực đo theo ngày, giá trị trung bình dịng chảy mơ dịng chảy thực đo, N tổng số liệu KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1 Kết hiệu chỉnh, kiểm định mơ hình với số liệu mưa trạm đo sai lệch thời gian mô đỉnh lũ 3.1.1 Hiệu chỉnh mơ hình (2003-2009) Mơ hình SWAT hiệu chỉnh với số liệu dòng chảy thực đo giai đoạn 2003-2009 với số liệu đầu vào mưa trạm Kết tham số hiệu chỉnh thể Bảng Hình mơ tả kết so sánh dịng chảy mơ từ mưa trạm đo với dòng chảy thực đo Mặc dù đỉnh lũ mô nhỏ đỉnh lũ thực đo (RMSE=264 m3/s) số tương quan R (0,92) hệ số NSE (0,84) tốt cho thấy khả mơ dịng chảy mơ hình bước hiệu chỉnh Bảng Bộ thơng số mơ hình SWAT với giá trị hiệu chỉnh khoảng giá trị cho phép TT 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Thông số Ký hiệu Chỉ số CN ứng với điều kiện ẩm II Suất phản chiếu đất Chiều dài độ dốc trung bình (m) Độ dẫn thủy lực bão hòa (mm/giờ) Độ dày lớp đất (mm) Hệ số dẫn thủy lực kênh nhánh (mm/giờ) Hệ số dẫn thủy lực kênh (mm/giờ) Khả trữ nước đất Độ che phủ lớn (mm) Hệ số nhám kênh Hệ số nhám kênh Hệ số tiết giảm dòng chảy ngầm (l/ngày) Thời gian trữ nước tầng ngầm (ngày) Hệ số dòng chảy ngầm Ngưỡng sinh dòng thấm xuống tầng sâu (mm) Ngưỡng sinh dòng chảy ngầm (mm) Hệ số trễ dòng chảy mặt (ngày) Hệ số bốc đất Hệ số thấm tầng nước sâu Chiều cao cột nước ngầm ban đầu (m) Hình So sánh dịng chảy mơ dòng chảy thực đo giai đoạn hiệu chỉnh mơ hình với số liệu đầu vào mưa trạm đo 106 CN2 SOL_ALB SLSUBBSN SOL_K SOL_Z CH_K1 CH_K2 SOL_AWC CANMX CH_N1 CH_N2 ALPHA_BF GW_DELAY GW - REVAP REVAPMN GWQMN SURLAG ESCO RCHRG_DP GWHT Hiệu chỉnh 90 0,13 100 0,18 0,4 100 10 0,25 8.0 15 0,15 0,1 30 0,05 150 1000 10 0,95 0.5 0,17 Min Max 35 10 0 0,01 0 0,01 0,01 0 0,02 0 0,05 0 98 0,25 150 2000 3500 300 500 100 30 0,3 500 0,2 500 5000 24 1 25 3.1.2 Kiểm định mơ hình (2010-2016) Các sản phẩm mưa vệ tinh mưa trạm đo giai đoạn 2010-2016 sử dụng làm số liệu đầu vào để kiểm định mơ hình Kết so sánh mơ thực đo giai đoạn kiểm định thể Hình Bộ tham số hiệu chỉnh với số liệu mưa trạm nên kết kiểm định dịng chảy mơ từ mưa trạm cho kết tốt (Hình 3a) với R=0,8 NSE =0,6 Kết Hình 3b-f cho thấy dịng chảy mơ KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 74 (6/2021) từ sản phẩm mưa vệ tinh thiên bé so với thực đo Tổng lượng dịng chảy mơ từ sản phẩm mưa vệ tinh thiên bé so với tổng lượng dòng chảy thực đo (MSWEP 49,9%, TMPA 3B42 25,1%, TMPA 3B42RT 12,7%, PERSIANN CDR 29,0% PERSIANN RT 62,1%) Để phân tích nguyên nhân sai khác này, tổng lượng mưa trung bình lưu vực cho thời đoạn kiểm định tất sản phẩm mưa vệ tinh so sánh với giá trị số liệu mưa trạm đo Kết so sánh cho thấy tổng lượng mưa trung bình lưu vực sản phẩm mưa vệ tinh thiên bé (MSWEP -39,6%, TMPA 3B42 25,2%, TMPA 3B42RT -8,5%, PERSIANN CDR -21,5% PERSIANN RT -53,3%) Kết thiên bé lượng mưa sản phẩm mưa vệ tinh dẫn đến thiên bé dịng chảy mơ Hình So sánh kết mô thực đo giai đoạn kiểm định với tham số hiệu chỉnh từ số liệu mưa trạm đo cho số liệu đầu vào (a) mưa trạm, (b) MSWEP, (c) TMPA 3B42, (d) TMPA 3B42RT, (e) PERSIANN CDR, (f) PERSIANN RT Kết cho thấy dòng chảy mô từ sản phẩm mưa TMPA 3B42 TMPA 3B42RT (Hình 3c d) tốt kết từ sản phẩm PERSIANN CDR PERSIANN RT (Hình 3e f) Điều cho thấy sản phẩm mưa vệ tinh sử dụng liệu siêu cao tần MW tốt sản phẩm mưa vệ tinh sử dụng liệu hồng ngoại IR 3.1.3 Sai lệch thời gian mô đỉnh lũ Phương pháp năm chọn đỉnh lũ lớn sử dụng để lựa chọn đỉnh lũ Thời gian đỉnh lũ mô từ nguồn liệu mưa khác so sánh với thời gian đỉnh lũ thực đo Kết cho thấy số liệu mưa trạm cho sai lệch thời gian đỉnh nhỏ (Hình 4a), ngược lại PERSIANN RT cho kết (Hình 4f) Hầu hết sản phẩm mưa vệ tinh mô thời gian đỉnh lũ sớm so với thời gian đỉnh lũ thực đo, đặc biệt PERSIANN RT Sản phẩm đo mưa không trực tiếp, mà sử dụng quan hệ nhiệt độ tầng đám mây cường độ mưa mặt đất để ước tính mưa Tuy nhiên nhiệt độ mây thấp gây mưa Do kiện mưa gây lũ sản phẩm ước tính sớm so với thực tế Các sản phẩm mưa hiệu chỉnh (TMPA 3B42 PERSIANN CDR - Hình 4c e) hay (MSWEP Hìnhb) cho kết mơ thời gian đỉnh lũ tốt sản phẩm mưa sử dụng liệu vệ tinh (TMPA 3B42RT PERSIANN RT - Hình 4d f) Hình Thời gian sai lệch đỉnh lũ lớn năm (2004-2016) dịng chảy thực đo dịng chảy mơ từ (a) mưa trạm đo, (b) MSWEP, (c) TMPA 3B42, (d) TMPA 3B42RT, (e) PERSIANN CDR, (f) PERSIANN RT Giá trị dương (màu xanh) thể đỉnh lũ mô xuất trễ đỉnh lũ thực đo Giá trị âm (màu đỏ) thể đỉnh lũ mô xuất sớm đỉnh lũ thực đo KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 74 (6/2021) 107 3.2 Kết hiệu chỉnh kiểm định lại mô hình với sản phẩm mưa vệ tinh Stisen and Sandholt (2010) Thiemig et al (2012) hiệu chỉnh lại mơ hình cho sản phẩm mưa vệ tinh cải thiện kết mô Khác với nghiên cứu trước đây, nghiên cứu giả sử tìm tham số chung cho nhiều sản phẩm mưa vệ tinh, từ áp dụng cho số liệu đầu vào khác mà không cần phải hiệu chỉnh lại mơ hình Nghiên cứu hiệu chỉnh lại mơ hình đồng thời cho năm sản phẩm mưa vệ tinh để tìm tham số chung Việc hiệu chỉnh lại mơ hình với hàm mục tiêu tối đa giá trị trung bình NSE năm dịng chảy mơ cho giai đoạn 20032009 Hình biểu diễn kết so sánh dịng chảy mơ từ 01 tham số chung hiệu chỉnh lại với dòng chảy thực đo Kết cho thấy hệ số tương quan R hầu hết sản phẩm mưa vệ tinh lớn 0,5 khơng có sản phẩm mưa vệ tinh cho kết hệ số NSE lớn 0,5 Hình So sánh dịng chảy thực đo dịng chảy mơ sử dụng 01 tham số chung hiệu chỉnh lại từ số liệu đầu vào (a) mưa trạm đo, (b) MSWEP, (c) TMPA 3B42, (d) TMPA 3B42RT, (e) PERSIANN CDR, (f) PERSIANN RT Kết kiểm định Hình cho thấy khơng có sản phẩm mưa vệ tinh cho kết mô phù hợp với số liệu thực đo (NSE