2.3.2.1. Lý do ch n mô hình
WEAP (h th ng qu n lý và đánh giá ngu n n c) là s n ph m c a Vi n nghiên c u môi tr ng Stocholm c s Boston nghiên c u và phát tri n. Ph n m m này có kh n ng mô ph ng đ c h th ng tài nguyên n c trong l u v c m t cách tr c quan. B ng vi c đ a ra r t nhi u k ch b n v vi c s d ng n c trong t ng lai cùng các đnh h ng gi i quy t các v n đ v tài nguyên n c.
WEAP là m t công c đ c l c cho vi c quy ho ch và qu n lý tài nguyên n c c ng nh đánh giá nh h ng c a các ph ng pháp quy ho ch, v n hành đ i v i l u v c sông.
WEAP là m t công c mô ph ng đnh l ng cho vi c qu n lý t ng h p tài nguyên n c trên máy tính có nhi u ch c n ng đ h a, cung c p m t khung phân
tích chính sách v tài nguyên n c t ng quát, linh ho t và d s d ng. WEAP giúp mô ph ng, d báo và phân tích các chính sách v n c v i vi c theo dõi các ch s v cung và c u, l u l ng, dòng ch y, tr l ng, phát sinh, x lý và x th i ô nhi m, và ch t l ng n c n i dòng, giúp đánh giá m t lo t các ph ng án phát tri n và qu n lý ngu n n c khác nhau, có tính đ n nhi u h th ng khác nhau có s d ng chung ngu n n c.
Công c WEAP đ c s d ng đ x lý, tính toán và d báo đi u ki n c a ngu n n c theo các k ch b n đ u vào đ c xác đnh. C th đ i v i m c tiêu c a lu n v n, đ i v i k ch b n d báo ngu n n c đ n bao g m k ch b n B KH; d li u áp d ng cho mô hình bao g m 04 ch s : m a, nhi t đ , đ m, t c đ gió; k ch b n quy ho ch h ch a (th y đi n, th y l i) nh m xác đnh nh ng nh h ng ngu n n c đ n h du.
Thêm vào đó, v i u đi m v giao di n là r t thân thi n v i ng i s d ng. Các menu và các thanh công c b trí h p lý, ti n s d ng. S đ h th ng s d ng n c trong WEAP r t đ p và tr c quan nh vi c tích h p các mô đun c a ph n m m GIS.
T nh ng phân tích trên, đ m b o tính kinh t , tính khoa h c thì lu n v n ch n mô hình WEAP đ tính toán cho các k ch b n v B KH, h ch a đánh giá nh h ng c a chúng t i dòng ch y sông Sê San.
2.3.2.2. Gi i thi u mô hình
Mô hình WEAP h tr 3 ph ng pháp đ mô ph ng nh ng quá trình trên l u v c nh b c thoát h i, dòng ch y, th m và nhu c u t i. Nh ng ph ng pháp này bao g m (1) M a – Dòng ch y (Rainfall Runoff), (2) Ph ng pháp ch có nhu c u t i c a FAO (Irrigation Demands Only) và (3) Ph ng pháp cân b ng đ m trong đ t (Soil Moisture Method). Vi c l a ch n ph ng pháp nào ph thu c vào m c đ ph c t p mong mu n đ trình bày nh ng quá trình trên l u l c và s có s n c a d li u.
Trong 3 ph ng pháp trên, ph ng pháp ch có nhu c u t i (Irrigation Demands Only) là đ n gi n nh t. Nó s d ng nh ng h s cây tr ng đ tính toán
b c thoát h i ti m n ng trong l u v c, r i xác đnh nhu c u t i cho ph n b c thoát h i mà m a không th đáp ng.
Ph ng pháp M a Dòng ch y (Rainfall Runofff) c ng xác đnh b c thoát h i cho nh ng cây trong đ c t i và đ c nuôi d ng b i n c m a s d ng nh ng h s cây tr ng. Ph n còn l i c a m a không đ c tiêu th b i b c thoát h i đ c mô ph ng nh dòng ch y t i sông và t i n c ng m n u có k t n i v i n c ng m.
Ph ng pháp cân b ng đ m trong đ t (Soil Moisture Method) là ph c t p nh t trong 3 ph ng pháp trên; nó xem l u v c g m 2 t ng đ t, c ng nh ti m n ng cho l y tích tuy t tan. Trong t ng đ t trên cùng, nó mô ph ng b c thoát th i có xem xét m a và t i vào đ t nông nghi p và phi nông nghi p, và phi nông nghi p, dòng ch y và dòng ch y sát m t t ng nông, và nh ng thay đ i trong đ m c a đ t. Di n toán dòng ch y ng m t i sông và nh ng thay đ i trong đ m c a đ t đ c mô ph ng trong t ng đ t d i cùng. M t cách t ng ng, ph ng pháp cân b ng đ m yêu c u r t nhi u s li u v khí h u, đ t đai và s d ng đ t đ mô ph ng nh ng quá trình này trên l u v c.
V i ngu n s li u có s n và u đi m c a ph ng pháp cân b ng đ m trong
đ t, đ ng th i đáp ng đ c m c tiêu c a bài toán, án s d ng ph ng pháp cân b ng đ m trong đ t đ tính toán dòng ch y đ n c a l u v c.
a. Nguyên lý c a mô hình cân b ng đ m trong đ t - Nguyên lý
Ph ng pháp cân b ng đ m trong đ t coi l u v c g m 2 t ng đ t, nó d a vào nh ng hàm kinh nghi m đ miêu t b c thoát h i, dòng ch y m t, dòng ch y sát m t và th m sâu cho m t đ n v l u v c (hình 8). Ph ng pháp này mô t v vi c s d ng đ t c ng nh các tác đ ng c a nhóm đ t đ n quá trình hình thành dòng ch y. L ng n c th m sâu trong đ n v l u v c có th đ c chuy n t i th n c m t (ví d sông, h ) nh dòng ch y ng m ho c tr c ti p t i l ng tr ng m n u chúng ta có xét k t n i gi a n c m t và n c ng m.
M t đ n v l u v c có th đ c chia ra thành ph n di n tích con đ miêu t vi c s d ng đ t/ lo i (nhóm) đ t khác nhau,và tính toán cân b ng n c s đ c ti n
hành cho m i ph n di n tích con j c a N đó. Gi s các đi u ki n khí h u là không thay đ i trên m i l u v c con và vi c tính toán cân b ng n c đ c mô t b ng ph ng trình sau:
Rdj = Pe(t) – PET(t) kc(t)(5z1j – 2z21j)/3 – Pe(t)z1jLAI – (1-fj)kjz21j – fjkjz21j (1) Trong đó:
Z1j = [1,0] là l ng tr t ng đ i đ c xem nh t l c a l ng tr c hi u qu c a vùng r cây, Rdj (mm) cho ph n l p ph trên đ t j. L ng m a hi u qu Pe: bao g m c l ng tuy t tan trong l u v c con, trong đó mc là h s tuy t tan đ c tính toán nh sau: i s i s s i 0 neu T < T 1 neu T > T neu T T c i s l l s m T T T T T ⎧ ⎫ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ ⎪ = ⎨ ⎬ ⎪ − ⎪ ⎪ ≤ ≤ ⎪ − ⎪ ⎪ ⎩ ⎭
Trong đó: Ti là nhi t đ quan tr c cho tháng I,và Tl và Ts là gi i h n nhi t đ
tan và đóng b ng. L ng tuy t tan Acj là m t hàm c a mc và t ng l ng m a tháng th c đo, Pi, đ c tính nh sau:
Aci = Aci-1 + (1 – mc)Pi V i l ng tan, mr, đ c tính nh sau:
mc = Aci*mc Sau đó l ng m a hi u qu Pe đ c tính nh sau:
Pe = Pi*mc + mr
Trong công th c (2.1) PET là l ng bôc thoát h i ti m n ng cho cây tr ng chu n đ c tính theo công th c Penman Montieth, trong đó kcj là h s cây tr ng cho m i l p ph trên đ t.
Thu t ng th 3 trong ph ng trình (1) miêu t dòng ch y m t, trong đó LAI là ch s di n tích lá (Leaf Area Index) c a l p ph trên đ t, ch s này nh d n t i nhi u dòng ch y m t h n.
Thu t ng th 4 và 5 trong ph ng trình (1) miêu t l n l t dòng ch y sát m t và l ng th m sâu, trong đó thông s kcj c tính đ d n bão hòa c a t ng r
cây (mm/th i gian) và fj là h s phân chia liên quan t i lo i đ t, l p ph trên đ t. Do v y t ng dòng ch y RT t m i l u v c con t i b c th i gian t là: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
RT(t) = (Pe(t) - (1 – fj) kj
Trong tr ng h p không có k t n i dòng ch y h i quy đ c t o nên t m t l u v c t i nút n c ng m, dòng ch y ng m dòng ch y ng m b t ngu n t t ng đ t th 2 s đ c tính toán nh sau:
Smax = { kj
Trong đó dòng ch y đ n t i l ng tr , Smax là l ng th m sâu t l ng tr c a t ng trên cùng trong ph ng trình (1), và Ks2 là đ d n bão hòa c a l ng tr t ng d i (mm/th i gian), đ c xem nh m t giá tr đ n cho l u v c và do đó không có ký hi u j
Khi m t t ng ng m n c ng m đ c đ a vào trong mô hình và t n t i k t n i dòng ch y/ th m gi a đ n v l u v c và nút n c ng m, thu t ng v l ng tr th 2 đ c b qua, và l ng b c p R (dung tích/th i gian) t i t ng ng m n c là:
Trong đó A là di n tích tham gia b c p c a đ n v l u v c.
Hình 9: S đ mô ph ng tính toán dòng ch y theo ph ng pháp cân b ng đ
m trong đ t
- Thông s / d li u c n nh p vào mô hình
T nguyên lý c a mô hình cân b ng đ m trong đ t đã trình bày ph n trên, có th li t kê các thông s / d li u c n cho mô hình nh trong b ng 11.
B ng 11: Các thông s đ u vào cho mô hình cân b ng đ m trong đ t Nh ng thông s liên quan đ n s d ng đ t (Land use)
Nh ng s li u liên quan đ n đi u
ki n khí h u
Area: Di n tích đ t cho m i lo i cây tr ng trong ti u l u v c M a
Kc: H s cây tr ng Nhi t đ
Root Zone Water Capacity: Kh n ng tr n c hi u qu c a t ng
đ t trên cùng (mm)
m Deep Water Capacity: Kh n ng tr n c hi u qu c a t ng đ t th
hai (mm)
Gió Deep Conductivity: T c đ d n su t c a t ng đ t th 2 t i m c bão
hòa (khi Z2 = 1), ki m soát s truy n d n c a dòng ch y ng m Leaf Area Index: Ch s di n tích lá
Root Zone Conductivity: T c đ d n su t c a t ng r cây t i m c bão hòa (khi Z1 =1)
Preferred Flow Direction: H ng dòng ch y, 1= ch y theo ph ng ngang; 0 = ch y theo ph ng đ ng
Initial Z1
CH NG 3: MÔ PH NG DÒNG CH Y VÀ NHU C U S D NG N C TRÊN L U V C SÔNG SESAN