B. PHẦN NỘI DUNG
3.2.1. Các bƣớc chạy mô hình SWAT
3.2.1.1. Nhập dữ liệu địa hình DEM, xác định ranh giới lưu vực
Hình 3.7. Hộp thoại Watershed Delineation
Bản đồ DEM khu vực nghiên cứu sau khi xử lý sẽ đƣợc nhập vào mô hình SWAT, xác định đơn vị (Z-units bằng meter), dữ liệu về vị trí trạm thủy văn trong lƣu vực cũng đƣợc nhập vào SWAT để tiến hành xác định ranh giới.
Hƣớng dòng chảy và khả năng tích tụ dòng chảy (Flow Direction and Accumulation) sẽ đƣợc tính toán sau khi click . Định nghĩa sông bao gồm cả mạng lƣới sông và của đổ nƣớc ra của tiểu lƣu vực.
Click vào , khi đó chƣơng trình sẽ tự động tạo một hệ thống bao gồm mạng lƣới các sông và cửa đổ nƣớc ra của tiểu lƣu vực.
38
Hình 3.8. Sơ đồ ranh giới, tiểu lưu vực lưu vực sông Vu Gia
Hình 3.9. Cửa xả của lưu vực sông Vu Gia
3.2.1.2. Định nghĩa sử dụng đất, đất, độ dốc (HRUs – Hydrologic Response Units)
Dữ liệu sử dụng đất, loại đất và độ dốc sau khi nhập vào SWAT sẽ đƣợc phân loại lại theo từng tiểu lƣu vực và chồng ghép cho ra dữ liệu chung của toàn lƣu vực theo các HRUs.
Đối với dữ liệu đất và sử dụng đất, SWAT tiến hành kết nối dữ liệu bản đồ với dữ liệu đất, sử dụng đất của khu vực nghiên cứu (file định dạng *.txt).
Đối với độ dốc, mô hình lƣu vực nghiên cứu sử dụng 5 lớp độ dốc là: 0-30
, 3-80, 8- 150, 15-250 và trên 250.
Sau khi chồng ghép, chọn Dominant HRUs, ƣu thế về giới hạn % diện tích đối với mỗi loại hình sử dụng đất/đất/độ dốc trên diện tích mỗi tiểu lƣu vực để xác định độ chi tiết của lƣu vực khi hiển thị.
Dữ liệu thổ nhƣỡng liên quan đến dữ liệu đầu vào khi chạy mô hình SWAT, do có sự khác nhau giữa hệ thống phân loại thổ nhƣỡng giữa Mỹ và Việt Nam, mỗi mã sử
39
dụng đất trong quá trình chuyển đổi dữ liệu sẽ đƣợc mã hóa theo quy định của SWAT. Sự chuyển đổi này căn cứ vào tên loại đất, tính chất đất.
40
41
42
Hình 3.13. Kết quả chồng xếp Land/Soil/Slope
Hình 3.14. Định nghĩa HRU
3.2.1.3. Nhập dữ liệu thời tiết
Dữ liệu thời tiết bao gồm: lƣợng mƣa theo ngày (rainfall), nhiệt độ (temperature), trạm khí tƣợng tổng quát (weather simulation). Chọn mục”Custom Database”đối với dữ liệu thời tiết do ngƣời dùng thiết lập và đến vị trí thƣ mục lƣu file đó, tiếp tục đối với các tab còn lại và nhấn OK. Các dữ liệu thời tiết đã đƣợc cập nhật vào trong SWAT.
43
3.2.1.4. Chạy mô hình SWAT: Run SWAT
Chạy mô hình SWAT cho lƣu vực sông Vu Gia trong giai đoạn từ 2000-2015. Dữ liệu đầu ra mô phỏng theo tháng.
Dữ liệu thu thập đƣợc cho mô hình SWAT mô phỏng trong giai đoạn 2000-2015. Dữ liệu đầu ra đƣợc ghi theo theo tháng (Monthly). Sau khi đã chạy thành công mô hình thì cần phải lƣu trữ kết quả kịch bản lại, để tổng hợp thống kê xây dựng bản đồ xói mòn.
Hình 3.16. Chạy SWAT
Hình 3.17. Quá trình chạy SWAT
3.2.1.5. Hiệu chỉnh mô hình
Hiệu chỉnh mô hình là việc điều chỉnh các thông số của mô hình trong giới hạn cho phép để đánh giá kết quả mô phỏng so với dữ liệu quan trắc. Kiểm định là quá trình xem xét mô hình dự đoán có chính xác hay không. Kết quả mô phỏng dòng chảy trong SWAT đƣợc đánh giá dựa trên giá trị lƣu lƣợng dòng chảy thực đo. Chỉ số hiệu quả NSI (Nash-Sutcliffe Index) và phần trăm sai số PBIAS (Percent Bias) đƣợc sử dụng để đánh giá độ tin cậy của mô hình SWAT. Giá trị NSI và PBIAS chạy từ -∞ 1, chỉ số hiệu quả NSI đo mức độ phù hợp giữa số liệu mô phỏng vói số liệu quan trắc trên đƣờng 1:1. Giá trị NSI giới hạn từ -∞ đến 1, với giá trị nhỏ hơn hoặc gần bằng 0 biểu thị cho khả năng dự đoán không chính xác của mô hình, giá trị gần bằng 1 thể hiện cho khả năng dự đoán chính xác của mô hình. Phần trăm sai số PBIAS đo xu hƣớng trung bình của số liệu mô phỏng là lớn hơn hay nhỏ hơn so với số liệu quan trắc. Giá trị PBIAS bằng 0 thể hiện sự mô phỏng chính xác của mô hình. Nếu PBIAS có giá trị
44
dƣơng biểu thị mô phỏng thấp hơn so với giá trị thực đo còn PBIAS có giá trị âm biểu thị giá trị mô phỏng cao hơn so với giá trị thực đo.
Phân cấp cho lƣu lƣợng dòng chảy:
- Rất tốt: 0,75 < NSI ≤ 1,00; PBIAS < 10 - Tốt: 0,65 < NSI ≤ 0,75; 10 ≤ PBIAS < 15
- Chấp nhận: 0,50 < NSI ≤ 0,65; 15 ≤ PBIAS < 25 - Không chấp nhận: NSI ≤ 0,50; PBIAS 25
Công thức tính NSE và PBIAS đƣợc thể hiện lần lƣợt trong công thức (1) và (2)
[ ∑
∑ ] (1)
[∑ ∑ ] (2)
Trong đó, Yobs là giá trị thực đo, Ysim là giá trị mô phỏng, Ymean là giá trị thực đo trung bình, n là số lƣợng giá trị tính toán.
Trong quá trình hiệu chỉnh, việc tìm ra một khoảng giới hạn giá trị các thông số dựa trên cơ sở riêng biệt của chúng và phù hợp với khu vực nghiên cứu luôn là một nhiệm vụ khó khăn. Tuy nhiên, bƣớc này có thể đƣợc thực hiện một cách nhanh chóng dựa trên nhờ vào quá trình phân tích độ nhạy các thông số của mô hình đƣợc tích hợp trên phần mềm SWAT-CUP. Phân tích độ nhạy dựa trên dòng chảy mặt cho thấy các thông số nhạy nhất trong quá trình mô phỏng thủy văn trên lƣu vực đó là CN2, ALPHA_BF, GW_DELAY và GWQMN. Bốn thông số này sau đó đã đƣợc lựa chọn để hiệu chỉnh thông qua phƣơng pháp SUFI-2.
Dữ liệu quan trắc dòng chảy thực tế thu thập từ 2000 đến 2015 tại trạm thủy văn Thạnh Mỹ, đƣợc chia thành 2 giai đoạn: giai đoạn hiệu chỉnh từ 2000 đến 2007 và kiểm định từ 2008 đến 2015. Nghiên cứu đã sử dụng thuật toán tối ƣu hóa SUFI-2 tích hợp trong giao diện SWAT-CUP đƣợc sử dụng để hiệu chỉnh mô hình.
Bảng 3.5. Phạm vi và giá trị tối ưu của các thông số hiệu chỉnh mô hình SWAT theo HTSDĐ năm 2000 Thông số Mô tả Giá trị hiệu chỉnh Giá trị tối ƣu Giá trị nhỏ nhất Giá trị lớn nhất
r_CN2 Chỉ số CN ứng với điều kiện ẩm II -0,0833 -0,2 0,2 v_ALPHA_BF Hệ số triết giảm 0,625 0 1 v_GW_DELAY Sự chậm trễ nƣớc ngầm 47,5 30 450 v_GWQMN Ngƣỡng sinh dòng chảy ngầm (mm) 1,75 0 2
Dựa vào kết quả thực đo và tính toán lƣu lƣợng dòng chảy, tác giả tiến hành đánh giá mô hình. Kết quả mô phỏng của mô hình đều đƣợc đánh giá ở mức độ tốt. Giá trị hệ số hiệu quả NSI ở trạm thủy văn Thạnh Mỹ đều đạt trên 0,7 ở 3 thời điểm. Ngoài ra tỷ lệ PBIAS đều đạt trong ngƣỡng tốt.
45 (a)
(b)
(c)
46
3.2.1.2. Kiểm định mô hình
Trong giai đoạn kiểm định, bộ thông số tối ƣu từ quá trình hiệu chỉnh đƣợc sử dụng để kiểm định lại mức độ tin cậy kết quả mô phỏng của mô hình. Thời gian kiểm định từ 2008 đến 2015. Kết quả cho thấy, các hệ số hiệu quả NSI và tỷ lệ % PBIAS đều đạt ở mức độ chấp nhận đƣợc ở cả 3 thời điểm.
(a)
(b)
(c)
47
Bảng 3.6. Giá trị hiệu chỉnh và kiểm định mô hình theo các kịch bản
Hiện trạng/ Quy hoạch
Hiệu chỉnh Kiểm định
NSI PBIAS NSI PBIAS
HTSDD 2000 0,73 14 0,77 -13,40 HTSDD 2015 0,747 21,90 0,72 -13,48 QHSDD 2020 0,75 23,51 0,78 19,45 Nghiên cứu tiến hành kiểm chứng mô hình thông qua chỉ số NSI dựa trên lƣu lƣợng dòng chảy của trạm Thạnh Mỹ. Kết quả kiểm chứng cho thấy chỉ số NSI của mô hình trên 0,7 (ở mức tốt). Sở dĩ chỉ số NSI chƣa cao là do dữ liệu tiếp cận đƣợc còn hạn chế, còn thiếu một số yếu tố khí tƣợng nhƣ tốc độ gió, bức xạ mặt trời,... và ảnh hƣởng của các công trình thủy điện trên hệ thống sông Vu Gia. Tuy nhiên, với giá trị NSI nhƣ vậy, những kết quả của mô hình có thể ứng dụng để đánh giá tƣơng quan giữa lƣu lƣợng dòng chảy và mức độ xói mòn ở lƣu vực sông Vu Gia chảy qua huyện Nam Giang, tỉnh Quảng Nam.