3. Mục tiêu, nội dung và phương pháp nghiên cứu
3.4.2. 1 Tài liệu thảm thực vật (land cover) và các thông số liên quan đến thảm thực
thực vật
Số liệu thảm thực vật được lấy từ tài liệu thảm phủ toàn cầu UDM[31] có độ phân giải 1 km dựa trên cơ sở thông tin AVHRR và LDAS cho lưu vực Thác Mơ. AVHRR cung cấp thông tin về phân loại đất toàn cầu ở độ phân giải 30s. Hình 3.5 cho thấy các loại thảm phủ độ phân giải 30 giây (khoảng 1km) của lưu vực Thác Mơ. Vùng nghiên cứu có 10 loại thảm phủ thực vật trong đó bao gồm: rừng lá rộng xanh hàng năm chiếm 5,71%, rừng lá kim rụng theo mùa (5,05%), rừng lá rộng rụng theo mùa (2,3%), rừng hỗn tạp (3,27%), rừng trồng lấy gỗ (22,15%), cây thân gỗ (43,78%), bụi kín (5,71%), bụi hở (3,87%), đồng cỏ (3,97%) và hoa màu (4.18%).
Hình 3.5 Bản đồ thảm phủđất UMD 1 km
Đối với mỗi loại thực vật trong lưu vực Thác Mơ, các thông số thực vật như sức cản khí khổng nhỏ nhất, chỉ số diện tích lá, suất phản chiếu, chiều dài nhám và chiều cao dịch chuẩn được thể hiện trong bảng 3.3[30].
Bảng 3.3 Các thông số liên quan từng loại thảm phủlưu vực Thác Mơ
Phân loại thực vật Suất phản chiếu Sức cản khí khổng nhỏ nhất (s/m) Chỉ số diện tích lá Chiều dài nhám (m) Chiều cao dịch chuẩn (m) Cây lá rộng thường xanh
Cây lá kim rụng lá Cây lá rộng rụng lá Cây hỗn tạp Cây lấy gỗ Cỏ rậm Cây bụi tập trung Cây bụi phân tán 0,12 0,18 0,18 0,18 0,18 0,19 0,19 0,19 250 125 125 125 125 135 135 135 3,40–4,40 1,52–5,00 1,52–5,00 1,52–5,00 1,52–5,00 2,20–3,85 2,20–3,85 2,20–3,85 1,4760 1,2300 1,2300 1,2300 1,2300 0,4950 0,4950 0,4950 8,040 6,700 6,700 6,700 6,700 1,000 1,000 1,000
3.4.2.2 Tài liệu mưa
Trong khu vực nghiên cứu và vùng lân cận có 3 trạm mưa gồm trạm Phước Long,
Đồng Phú và Đắc Nông. Các trạm mưa sau khi được kéo dài đã tạo thành bộ số liệu mưa đồng bộ có thời đoạn từ 1978 đến 2007 (31 năm)
Để phân vùng ảnh hưởng của các trạm mưa, có ba phương pháp thường được sử
dụng tính toán lượng mưa trung bình trên một vùng là: phương pháp trung bình số
học, phương pháp đa giác Thiessen, và phương pháp đường đẳng mưa. Mỗi một phương pháp đều có những ưu điểm riêng tùy thuộc vào vị trí phân bố của các trạm
đo mưa, điều kiện tự nhiên, điều kiện vềđịa hình của lưu vực tính toán… theo các tài liệu đã nghiên cứu, đối với lưu vực Thác Mơ lượng mưa biến đổi không nhiều và không ảnh hưởng nhiều vềđiều kiện địa hình, do vậy lượng mưa trung bình trên lưu vực được xác định bằng phương pháp đa giác Thiessen[4]. Kết quả tự động hóa trọng số Thiessen trong chương trình MIKE BASIN được thể hiện trong hình 3.6 và bảng 3.4
Hình 3.6 Đa giác Thiessen được xác định bằng phần mềm MIKE BASIN
# # # Dong Phu Dak Nong Phuoc Long
Bảng 3.4 Trọng số thiessen tính mưa trung bình các tiểu lưu vực TT Tên trạm Trọng số 1 Đắc Nông 0.321 2 Đồng Phú 0.024 3 Phước Long 0.655 Tổng 1.000 3.4.2.3 Tài liệu bốc hơi
Thông thường tài liệu bốc hơi được đo đạc trực tiếp bằng chậu Pan hay bằng ống piche. Tuy nhiên, theo một số tài liệu nghiên cứu cho thấy trên thực tế tài liệu bốc hơi ống piche thường có nhiều sai số khó giải thích, và bốc hơi chậu không được coi là chính xác. Mặt khác, đểứng dụng được trong mô hình thủy văn phương pháp Penman Monteith để tính toán trực tiếp lượng bốc hơi tiềm năng theo dữ liệu thảm thực vật đang được ứng dụng rộng rãi.
Theo tác giả Vũ Văn Nghị, dựa vào các đặc trưng khí tượng nhưđộ ẩm tương đối, số giờ nắng, tốc độ trung bình tháng của các trạm khí tượng trong vùng hoặc lân cận lượng bốc thoát hơi nước tiềm năng được xác định trực tiếp theo mô hình Penman- Monteith cho tất cả các loại thảm trong vùng nghiên cứu, sau đó dựa vào tỉ lệ từng loại thảm phủ, lượng bốc thoát hơi tiềm năng trung bình trên các tiểu lưu vực được xác định và định dạng làm đầu vào cho mô hình.
Giá trị lượng bốc hơi tiềm năng hàng tháng từ năm 1978 – 2007 của vùng nghiên cứu được tính toán và biên tập theo định dạng theo cấu trúc của mô hình, làm dữ
liệu đầu vào cho mô hình.
3.4.2.4 Tài liệu lưu lượng
Tài liệu lưu lượng ngày thực đo tại trạm thủy văn Phước Long khống chế diện tích 2.215 km2 (cửa ra vùng nghiên cứu) từ nưm 1981 – 1993 (13 năm) được sử dụng để
hiệu chỉnh mô hình và xác định bộ thông số mô hình cho vùng nghiên cứu.
3.4.2.5 Dữ liệu GIS
chảy, tính toán lũy tích dòng chảy, mô tả lưu vực, và tạo ra mạng lưới dòng chảy từ
DEM. Sau đó, xuất ra kết quả dưới dạng các ô lưới là dữ liệu GIS đầu vào cho mô hình.
DEM được lấy từ nguồn cơ sở dữ liệu toàn cầu USGS (United States Geological
Surveys). USGS cung cấp hai dữ liệu độ cao khác nhau miễn phí là GTOPO30 và HYDRO1K. GTOPO30 là mô hình cao độ số với độ phân giải 30s (khoảng 1 km). DEM khu vực nghiên cứu có nguồn gốc từ GLOBE. Căn cứ vào DEM, các phân tích dựa trên công cụ thủy văn của ArcGIS được thực hiện. Hình 3.7 (a) cho thấy DEM ởđộ phân giải 30s cho lưu vực Thác Mơ.
Bất kỳ vùng trũng nào trong ảnh DEM gốc thường không chính xác có giá trị thấp hơn giá trị của vùng xung quanh. Những chỗ trũng này là một vấn đề bởi vì khi nước chảy vào chúng thì không thể chảy ra ngoài. Đểđảm bảo cho việc số hóa bản
đồ tiêu thoát nước thì những chỗ trũng phải được lấp đầy. Hình 3.7 (b) cho thấy những chổ trũng trong DEM được lấp đầy bằng công cụđiền trũng trong ArcGIS.
Sử dụng DEM được lấp đầy làm đầu vào cho công cụ hướng dòng chảy, hướng của dòng nước trong mỗi ô lưới được xác định.
Để tạo ra mạng lưới dòng chảy, công cụ lũy tích dòng chảy được sử dụng để tính toán số lượng ô lưới chảy vào cùng một điểm. Kết quả hướng dòng chảy thể hiện ở
hình 3.8 (a) được sử dụng làm dữ liệu đầu vào cho mô hình. Kết quả tạo ra mạng lưới sông cho lưu vực Thác Mơđược thể hiện trong hình 3.8 (b) bao gồm mạng lưới sông chính từ các ô lưới có số lượng tối thiểu 100 ô lưới khác chảy vào và sông nhánh từ các ô lưới có số lượng tối thiểu là 1 ô lưới khác chảy vào.
Hình 3.8 (a) Hướng dòng chảy, và (b) Lũy tích dòng chảy tại lưu vực Thác Mơ
Sử dụng công cụ lưu vực sông để khoanh định thành các tiểu lưu vực sông trong vùng nghiên cứu. Tuy nhiên trong lưu vực nghiên cứu Thác Mơđược xem như một lưu vực (hình 3.9).
Hình 3.9 (a) Lưu vực, và (b) Mạng lưới sông của lưu vực Thác Mơ 3.5 Kết quả mô phỏng
Mô hình NAM và FRASC được hiệu chỉnh cho lưu vực Thác Mơ theo không gian và thời gian. Phương pháp hiệu chỉnh được thực hiện đồng thời bằng kỹ thuật tự động tối ưu và phương pháp thử sai (tính thử và kiểm tra sai số mô phỏng nhiều lần).
Biểu đồ và các chỉ số thống kê là tiêu chuẩn để lưa chọn bộ tham số mô hình tối ưu. Việc quyết định lựa chọn này chắc hẳn phụ thuộc vào kinh nghiệm sử dụng mô hình và quyết định của các nhà thủy văn, điều đó cũng chứng tỏ một phần nào tính chủ
quan ảnh hưởng đến kết quả mô hình. Tuy nhiên, với vô số tiêu chuẩn đánh giá và vô số tham số mô hình, kỹ thuật tự động tối ưu bộ thông số thích hợp không thể
thực hiện được. Thay vào đó, việc áp dụng quy trình hiệu chuẩn giúp chuyên gia mô hình có kinh nghiệm đạt được kết quả đặc trưng từ mỗi mô hình trong họ các mô hình với cùng quy trình kỹ thuật chuẩn xác thu thập xử lý số liệu, xây dựng mô hình và hiệu chuẩn mô hình.
Mô phỏng mô hình bao gồm hoàn nguyên hiệu chỉnh mô hình trên cơ sở bộ số liệu trong khoảng thời gian từ 1982 đến 1984 và kiểm định mô hình trong 3 năm tiếp theo (từ năm 1985 đến 1987). Nhưđã đề cập ở trên, cả hai mô hình được hiệu chỉnh bằng tay, tuy nhiên, kỹ thuật tự động của hiệu chuẩn của máy tính trong mô hình NAM cũng được xem để tham khảo. Hệ số cân bằng nước (BIAS), hệ số hiệu quả
mô hình (R2), và hệ số tương quan Pearson (r) được sử dụng như các tiêu chuẩn để đánh giá.
3.5.1 Mô hình NAM
Đối với mô hình NAM, ban đầu các thông số vật lý của đất như lượng nước tối đa trong bể chứa nước mặt (Umax) và trong bễ chứa tầng rễ cây (Lmax) được điều chỉnh
để cân bằng nước trong hệ thống. Tổng lượng bốc thoát hơi trong giai đoạn tương
ứng với lượng mưa tích lũy trừ dòng chảy. Bốc thoát hơi tăng khi Umax, Lmax tăng và ngược lại. Những đỉnh dòng chảy là nguyên nhân bởi số lượng lớn lưu lượng dòng chảy mặt, và được điều chỉnh bằng cách thay đổi hệ số dòng chảy tràn trên mặt (CQOF), trong khi hình dạng của đỉnh phụ thuộc vào hằng số thời gian cho diễn toán dòng chảy (CK12). Số lượng dòng chảy cơ bản bị ảnh hưởng bởi các thành phần dòng chảy khác nhau, sự giảm lưu lượng dòng chảy mặt hoặc dòng sát mặt sẽ
làm cho dòng ngầm cao hơn và ngược lại. Đặc trưng cho sự sút giảm dòng ngầm là hàm của hằng số thời gian dòng chảy ngầm (CKBF). Ban đầu, giá trị của vùng rễ cây TOF, TIF, và TG được thiết lập về 0. Sau một vòng đầu tiên của hiệu chuẩn, các thông số Umax, Lmax, CQOF, CK12, và CKBF có thể được điều chỉnh chính xác hơn nữa cho kết quả mô phỏng. Kết quả hiệu chỉnh bộ thông số mô hình được thể hiện trong bảng 3.5 và hình 3.10.
Bảng 3.5Bộ thông số mô hình NAM từ hiệu chỉnh mô hình cho lưu vực Thác Mơ
TT Thông số chính của mô hình Giá trị
1 Lớp nước cực đại trong tầng trữ mặt , Umax [mm] 14.5 2 Lớp nước cực đại trong tầng rễ cây, Lmax [mm] 153
3 Hệ số dòng chảy mặt, CQOF [] 0.505
4 Hằng số thời gian của dòng sát mặt, CKIF [giờ] 202.5 5 Hằng số thời gian cho diễn toán dòng sát mặt và dòng chảy mặt, CK12 49.8 6 Giá trị ngưỡng tầng rễ cây sản sinh dòng chảy mặt, TOF [] 0.978 7 Giá trị ngưỡng tầng rễ cây sản sinh dòng chảy sát mặt, TIF [] 0.971 8 Giá trị ngưỡng tầng rễ cây sản sinh dòng thấm xuống tầng nước ngầm, 0.00687 9 Hằng số thời gian dòng chảy ngầm, CKBF [giờ] 1182
Hình 3.10 Quá trình lũy tích dòng chảy thực đo và mô phỏng tại Thác Mơ thời kỳ
hiệu chỉnh mô hình NAM
3.5.2 Mô hình FRASC
Đối với mô hình FRASC, việc phân loại của các thông sốđã được đề cập trong bốn nhóm thực sự là một hệ thống của cấu trúc mô hình và tương ứng với những đặc
điểm khác nhau trong chu trình thủy văn. Các thông số trong cùng một nhóm có xu hướng phụ thuộc lẫn nhau. Các giá trị tham số trong các nhóm cao hơn có ít ảnh hưởng lên các giá trị trong các nhóm thấp hơn, ví dụ sự thay đổi giá trị tham số tập trung dòng chảy trong phạm vi hợp lý sẽ không ảnh hưởng đến giá trị tối ưu của tham số phân chia dòng chảy, và thay đổi giá trị tham số phân chia dòng chảy sẽ
không ảnh hưởng đáng kể đến giá trị tối ưu của thông số hình thành dòng chảy và bốc thoát hơi. Do đó, các thông số của các nhóm thấp hơn được tối ưu hóa trước và chức năng khác nhau được sử dụng cho các nhóm khác nhau. Nguyên tắc này và quá trình hiệu chuẩn thông sốđã được sử dụng thành công nhiều nơi ở Trung Quốc và Nông Sơn ở Việt Nam. Dựa trên kinh nghiệm này, thủ tục hiệu chuẩn mô hình FRASC đã được ứng dụng cho lưu vực Thác Mơ. Đầu tiên, các giá trị ban đầu được giả định và sau đó các giá trị của tham số từ hiệu chuẩn mô hình được so sánh và xem xét. Như đã đề cập ở phần trước, do sử dụng phương pháp bốc hơi tiềm năng bằng phương pháp Penman – Monteith thay vì bốc hơi chậu Pan nên K = 1. Đối với các nhóm bốc thoát hơi, UM và LM được lưa chọn bởi kinh nghiệm và C được điều chỉnh. Tổng của KG và KI cố định (0,7 hoặc 0,8) và điều chỉnh EX ở mức 1,5, các thông số nhóm tứ ba KG/KI và SM được tối ưu hóa tìm kiếm hai chiều sử dụng mục tiêu chức năng của sai số tương đối có nghĩa. Sau đó các giá trị CG và CI được
điều chỉnh.
Bảng 3.6Bộ thông số mô hình FRASC từ hiệu chỉnh mô hình cho lưu vực Thác Mơ
Tham số Giá trị
Tỷ số lượng bốc thoát hơi tiềm năng so với lượng bốc hơi đo bằng chảo 1
Ứng suất nước diện bình quân của lớp trên (UM) 100
Ứng suất nước diện bình quân của lớp dưới (LM) 100
Ứng suất nước diện bình quân (WM) 5
Hệ sốđộ sâu bốc thoát hơi nước (C) 0.1 Thừa số hàm phân bốứng suất nước (B) 0.6
Thừa số vùng không thấm (IM) 0.01
Bình quân diện lớp trữ bề mặt (SM) 100
Thừa số hàm phân bố lớp trữ bề mặt (EX) 0.01 Hệ số của lượng nước bề mặt xuống tầng ngầm (KG) 0.1 Hệ số lượng nước mặt xuống lớp sát bề mặt (KI) 0.6 Hằng số sút giảm tầng nước ngầm hằng ngày (CG) 0.1 Hằng số sút giảm tầng thấp lớp sát bề mặt (CI) 20
Hằng số trữ phương pháp Muskingum 50
Hình 3.11 Quá trình lũy tích dòng chảy thực đo và mô phỏng tại Thác Mơ thời kỳ
hiệu chỉnh mô hình FRASC
3.6 So sánh
Thời kì kiểm định mô hình từ năm 1985 đến năm 1987. Tổng lưu lượng mô phỏng của hai mô hình so với lưu lượng thực đo trung bình ngày trong thời kì hiệu chuẩn và kiểm định được trình bày trong hình 3.13 và 3.14; cân bằng tổng lượng nước hàng năm được thể hiện trong hình 3.12. Số liệu thống kê được trình bày trong bảng 3.7. Từ bảng 3.7 cho ta một cái nhìn khái quát về hiệu quả của hai mô hình. Theo các giá trị thống kê bảng 3.7 cho thấy rằng NAM mô phỏng phần nào tốt hơn so với mô hình FRASC trong thời kỳ hiệu chuẩn, chẳng hạn, hệ số hiệu quả R2, và hệ số
tương quan, r, thời kỳ hiệu chỉnh của NAM tương ứng là 0.857 và 0.928, nhưng của FRASC chỉ là 0,800 và 0,894. Tuy nhiên, trong thời kỳ kiểm định mô hình thì FRASC lại mô phỏng tốt hơn các giá trị tương ứng là 0.855 và 0.925 cho NAM và 0.859 và 0.930 cho FRASC. Trong cả hai thời kỳ độ sai lệch tổng lượng thì NAM phần nào tốt hơn FRASC. Theo TS. Vũ Vă Nghị[27] thì giá trị hệ số hiệu quả mô hình từ 0.50 đến 1.00 là chấp nhận được. Như vậy, từ bảng 3.7 cả NAM và FRASC thể hiện khá tốt sự phù hợp và thỏa mãn các điều kiện mô phỏng quá trình dòng chảy lưu vực Thác Mơ. 0 20000 40000 60000 80000 100000 120000 0 200 400 600 800 1000 1200
Bảng 3.7 Tiêu chuẩn đánh giá hai mô hình NAM và FRASC thời kì hiệu chuẩn (1982 – 1984) và kiểm định (1985 – 1987) cho lưu vực Thác Mơ
Tiêu chuẩn đánh giá Thời kỳ NAM FRASC
Độ sai lệch, BIAS (%)
Hệ số Nash-Sutcliffe, R2
Hệ số tương quan Pearson, r
Hiệu chuẩn Kiểm định Hiệu chuẩn Kiểm định Hiệu chuẩn Kiểm định 0.070 0.674 0.857 0.855 0.928 0.925 -1,582 -1.984 0,800 0.859 0,894 0.930
Trong điều kiện cân bằng nước, từ hình 3.12 cho thấy trong suốt thời kỳ hiệu chuẩn mô hình, sai số tổng lượng hàng năm thay đổi từ -5.2% đến 1.4% bình quân chung - 1.582% đối với FRASC và từ -8.8% đến 8.1% bình quân chung 0.07% cho mô hình NAM. Trong thời kỳ kiểm định mô hình các giá trị này tương ứng là -3.40% đến - 0.33% bình quân chung -1.84% đối với FRASC và từ -2.97% đến 8,85% bình quân chung 0.674% đối với NAM.
Từ kết quả phân tích ở trên cho thấy nếu xét riêng từng năm thì mô hình FRASC mô phỏng cân bằng nước tốt hơn mô hình NAM. Mô hình FRASC mô phỏng gần sát với thực tế trong suốt quá trình hiệu chuẩn mô hình và kiểm định mô hình. Sai