Tùy thuộc vào mục đích mô phỏng và khả năng đáp ứng của cơ sở dữ liệu, mô hình thủy văn thông số phân bố được xây dựng theo hướng tham số hóa và vật lý cơ bản. Mô hình thủy văn thông số phân bố tham số mô phỏng quá trình dòng chảy sườn dốc dựa trên giả định phương trình vật lý thực nghiệm kết hợp với quan hệ bán kinh nghiệm của lượng mưa và dòng chảy đầu ra. Quá trình dòng chảy trên bề mặt lưu vực được mô phỏng thông qua diễn toán tập trung nước trên các ô lưới hoặc các dải sườn dốc. Các mô hình thông số phân bố tham số như FRASC, IFAS, DIMOSOP, GEOTOP, HMC mô phỏng quá trình tập trung dòng chảy sườn dốc bằng các bể chứa trên mỗi ô lưới. Mỗi ô lưới gồm nhiều bể chứa sắp xếp theo chiều thẳng đứng để tính toán trao đổi nước giữa các lớp đất đá, tổn thất do thấm và dòng chảy giữa các ô lưới [22], [42], [53], [75], [82]. Trong đó, một số mô hình chưa hoàn thiện mô phỏng dòng chảy trong sông nên đã tích hợp với mô hình Muskingum như mô hình FRASC và DIMOSOP và áp dụng cho một số sông ở Việt Nam như lưu vực sông Bé, Cái Phan Rang, Thác Mơ, sông Đồng Nai [75], lưu vực sông Hồng, sông Thái Bình [1]. Ngoài ra, các mô hình thông số phân bố tham số USDAHL và WatFlood mô phỏng tập trung dòng chảy theo các dải sườn dốc; trong đó mô hình USDAHL sử dụng phương trình phi tuyến do Holtan đề xuất năm 1970 [56], mô hình WatFlood sử dụng phương pháp đơn vị phản ứng nhóm GRU (Grouped Response Unit) để nhóm các đơn vị thủy văn giống nhau và mỗi GRU là một đơn vị tính toán thủy văn gồm một nhóm diện tích có phản ứng giống nhau trong điều kiện khí tượng tương tự [39].
Mô hình thủy văn thông số phân bố vật lý cơ bản mô phỏng quá trình dòng chảy sườn dốc mô phỏng quá trình dòng chảy sườn dốc bằng phương trình toán lý, thể hiện quá trình di chuyển của dòng nước bằng phương trình thấm và phương trình dòng chảy mặt không đều. Một số mô hình thủy văn thông số phân bố vật lý cơ bản như WETSPA, Mike SHE, CATHY sử dụng phương trình xấp xỉ sóng khuếch tán để tính toán dòng chảy giữa các ô lưới để mô
phỏng quá trình dòng chảy sườn dốc [86]; tương tự, các mô hình WEP, GBHM, THALES, TOPKAPI sử dụng phương trình sóng động học và mô hình MARINE sử dụng phương trình xấp xỉ sóng động học. Trong đó, mô hình WEP có khả năng trao đổi nước với 8 ô lưới lân cận, các mô hình còn lại có khả năng trao đổi nước với 4 ô lưới lân cận. Mô hình thủy văn thông số phân bố vật lý cơ bản mô phỏng sườn dốc khá tốt và phản ánh tính chất chất vật lý của dòng chảy; tuy nhiên, một số mô hình chưa hoàn thiện mô phỏng dòng chảy trong sông nên cần tích hợp với các mô hình khác trong ứng dụng. Điển hình như mô hình WETSPA kết nối với mô hình HEC - RAS, mô hình Mike SHE hoặc URBS kết nối với mô hình Mike 11 [32], [105], mô hình WEP kết nối với mô hình sóng động học một chiều hoặc mô hình sóng động lực một chiều giải theo phương pháp lặp Newton - Raphson [107], mô hình CATHY kết nối với mô hình sóng động học hoặc Muskingum - Cunge [96], mô hình MARINE kết nối với mô hình thủy lực, Muskingum, Muskingum - Cunge. Một số mô hình đã được ứng dụng ở Việt Nam như ứng dụng WETSPA sông Hồng, Mã, Cả, Đồng Nai, Mê Kông, Vu Gia - Thu Bồn [11], [18]; mô hình MARINE ứng dụng trên lưu vực sông Hồng, sông Đà, sông Hương [3], [9], [15], [44], [68].
Ngoài sử dụng các phương trình xấp xỉ sóng khuếch tán, sóng động học và xấp xỉ sóng động học để mô phỏng dòng chảy qua các ô lưới như các mô hình trên, một số mô hình còn sử dụng phương trình cân bằng năng lượng, phương pháp tích hợp các mô hình toán và mô phỏng trên dải sườn dốc. Điển hình như mô hình IHM liên kết các quá trình vật lý của dòng chảy chuyển tiếp từ nước mặt sang nước ngầm thông qua tích hợp với các mô hình nước mặt HSPF và nước ngầm ModFlow [64]. Mô hình IHDM kết hợp phương pháp sai phân hữu hạn của phương trình Saint - Venant một chiều cho dòng chảy trên sườn dốc và kênh dẫn với một mô hình lưu trữ nước trong đất, chiều dài sườn dốc và kênh được biểu diễn dưới dạng mặt phẳng dốc hình chữ nhật và mặt cắt ngang không đổi. Mô hình DHSVM mô phỏng dòng chảy mặt và sát mặt bằng phương trình cân bằng năng lượng giữa các ô lưới dưới tác động của giáng
thủy, địa hình, thoát hơi thực vật, hạn chế bốc hơi từ tán cây và dòng chảy mặt, dòng chảy trong các lớp đất; dòng chảy trong sông suối được mô phỏng bằng phương trình bảo toàn thể tích lượng trữ đoạn sông [104].
Như vậy, mô hình thủy văn thông số phân bố khá đa dạng, với các già thiết, giả thiết mô phỏng và cơ sơ sở lý thuyết khác nhau; việc lựa chọn mô hình tùy thuộc vào mục đích mô phỏng và khả năng đáp ứng của cơ sở dữ liệu. Do đó, vấn đề đặt ra là lựa chọn được mô hình thủy văn thông số phân bố phù hợp để đáp ứng yêu cầu mô phỏng, dự báo chi tiết và phù hợp để áp dụng cho lưu vực thiếu số liệu. Tuy nhiên, rất khó xác định cụ thể một mô hình phù hợp, Blöschl (2013) cung cấp 3 nhóm thông tin hỗ trợ lựa chọn mô hình: (1) nhận thức trước được quá trình mô phỏng, (2) khả năng khắc phục thiếu số liệu, (3) mô hình đã sử dụng trên lưu vực tương tự đủ số liệu. Ngoài ra, lựa chọn cấu trúc mô hình còn quan tâm đến: (1) mục đích mô hình hóa, (2) yêu cầu về số liệu (mô hình càng phức tạp thì cần càng nhiều dữ liệu), (3) vấn đề tài chính (mô hình càng đơn giản thì chi phí càng thấp) và (4) kinh nghiệm của người sử dụng mô hình [57]. Áp dụng các nhóm thông tin hỗ trợ và cơ sở lý thuyết, giả thiết mô phỏng, khả năng ứng dụng của các mô hình thủy văn thông số phân bố, mô hình MARINE được lựa chọn vì đáp ứng các điều kiện sau đây:
- MARINE là mô hình thủy văn thông số phân bố vật lý, mô phỏng dòng chảy hai chiều trên sườn dốc bằng hệ phương trình Saint Venant nên đáp ứng được điều kiện lựa chọn mô hình có cơ sở khoa học rõ ràng, tin cậy và mô phỏng bản chất vật lý quá trình dòng chảy sườn dốc (Hughes, 2006; Uhlenbrook, 2010) [57], [116].
- Mô hình MARINE có mã nguồn mở nên tăng khả năng khắc phục thiếu số liệu (Hughes, 2006; Uhlenbrook, 2010), biết được giới hạn và yêu cầu mô phỏng để xác định phạm vi khắc phục thiếu số liệu (Le Moine, 2007), hiểu được thông số để đánh giá ảnh hưởng thiếu số liệu đến chất lượng mô phỏng (Oudin, 2008), biết được phạm vi khí hậu và điều kiện vật lý để xác định khả năng khắc phục của số liệu bị thiếu (Hughes, 1997; Perrin, 2003; Gan và Burges, 2006;
Pietroniro, 2007; Semenova và Vinogradova, 2009; Carrillo, 2011; Vinogradov, 2011, Strömqvist, 2012) [57].
- Mô hình MARINE đã được nghiên cứu và ứng dụng có hiệu quả ở nhiều nơi trên Thế giới và ở Việt Nam nên đáp ứng được điều kiện lựa chọn được mô hình mô phỏng ổn định và phù hợp đặc điểm tự nhiên của lưu vực thiếu số liệu [57]. Do đó, ứng dụng mô hình để mô phỏng và dự báo cho các lưu vực sông thiếu số liệu ở Việt Nam có tính khả thi cao.
- Các mô hình thông số phân bố thương mại có khả năng mô phỏng tốt quá trình dòng chảy trong sông nhưng không có mã nguồn mở và chi phí sử dụng cao.
- Có nhiều mô hình thông số phân bố mã nguồn mở trên Thế giới, nhưng mô hình MARINE là mô hình được chuyển giao và kiểm chứng độ tin cậy trong điều kiện ở Việt Nam. Việc nghiên cứu cải tiến để tăng khả năng, chất lượng mô phỏng và dự báo dòng chảy trong điều kiện thiếu số liệu có ý nghĩa khoa và thực tiễn trong ứng dụng tại Việt Nam.
Mặc dù có nhiều ưu điểm, nhưng mô hình MARINE chưa hoàn thiện mô phỏng dòng chảy trong sông. Tuy nhiên, với ưu điểm có mã nguồn mở, nhược điểm này có thể được khắc phục bằng phương pháp tích hợp với mô hình diễn toán dòng chảy trong sông khác. Hơn nữa, quá trình tích hợp có thể lựa chọn được mô hình mô phỏng chi tiết, phản ánh được tính chất vật lý của dòng chảy và phù hợp với sông suối thiếu số liệu mặt cắt ngang.
Mô hình diễn toán dòng chảy trong sông khá đa dạng, bao gồm các mô hình thủy văn như: Muskingum, Muskingum - Cunge, SSARR; mô hình sóng động học, sóng khuếch tán và các mô hình thủy lực như: Mike 11, HEC - RAS, KOD-1, VRSAP, ISIS-1D, HydroGIS, MK4, QUAL2-E, HEC-6, IMECH-1D, DUFLOW, SOBECK-1D. Trong đó, mô hình SSARR mô phỏng dòng chảy trong các đoạn sông dựa trên cơ sở cân bằng nước vào và ra khỏi đoạn sông tương tự như dòng chảy vào và ra khỏi hồ chứa; mô hình Muskingum mô phỏng quá trình dòng chảy trong sông bằng sự dịch chuyển sóng lũ qua các đoạn sông,
tác động của lòng dẫn làm biến đổi hình dạng con lũ qua các đoạn sông. Mô hình diễn toán dòng chảy trong sông càng phức tạp có chất lượng mô phỏng càng tốt và phạm vi ứng dụng càng rộng nhưng cũng sử dụng số liệu càng nhiều nên khả năng thiếu số liệu càng lớn. Do đó, cần lựa chọn mô hình diễn toán dòng chảy trong sông có khả năng khắc phục được nhược điểm của mô hình MARINE và ứng dụng được cho lưu vực thiếu số liệu mặt cắt ngang.