B. PHẦN NỘI DUNG
2.3.3. Hoạt động sản xuất của cƣ dân địa phƣơng
Việc đốt phá rừng đầu nguồn, canh tác tự do trên đất dốc của cƣ dân làm tăng sự rửa trôi, xói mòn đất, làm giảm độ che phủ rừng, đặc biệt là chất lƣợng lớp phủ rừng (độ tán che). Đây là yếu tố có ảnh hƣởng rất lớn đến khả năng điều tiết dòng chảy mặt, thời gian truyền lũ.
Trong nhiều thập niên qua, có nhiều chƣơng trình trồng rừng triển khai ở lƣu vực sống Vu Gia song vẫn không phục hồi đƣợc diện tích rừng bị tàn phá. Mặt khác, rừng trồng thƣờng có độ tán che thấp (< 20%) và khả năng giữ nƣớc thấp (kém 30 lần so với rừng nguyên sinh) nên có tác động xấu đến điều tiết dòng chảy. Theo số liệu điều tra lâm nghiệp, độ che phủ rừng của lƣu vực sông Vu Gia chảy qua huyện Nam Giang trong 15 năm qua tăng lên rất chậm, từ 37% - 1990 tăng lên 42,5% - 2005. Trong khi đó, diện tích rừng già và rừng trung bình có tán che lớn hơn 50% lại bị giảm từ 47,4% xuống 43,8% do khai thác gỗ, đốt phá rừng canh tác, khai thác khoáng sản và chuyển mục đích sử dụng.
Nhƣ vậy, theo thời gian sự tàn phá rừng do nhiều nguyên nhân dẫn đến khả năng tiết nƣớc chống hạn, giảm lũ của rừng dần bị hạn chế, tình trạng lũ lụt ở lƣu vực sông Vu Gia chảy qua huyện Nam Giang ngày càng tăng.
28
CHƢƠNG 3: ỨNG DỤNG GIS VÀ MÔ HÌNH SWAT ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG SỰ TƢƠNG QUAN GIỮA LỚP DÒNG CHẢY MẶT VÀ MỨC ĐỘ
XÓI MÒN CỦA LƢU VỰC SÔNG VU GIA 3.1. TỔNG QUAN VỀ DỮ LIỆU VÀ QUY TRÌNH NGHIÊN CỨU 3.1.1. Quy trình nghiên cứu
Để thực hiện nghiên cứu tƣơng quan giữa lớp dòng chảy mặt và mức độ xói mòn của lƣu vực sông Vu Gia chảy qua huyện Nam Giang, tỉnh Quảng Nam, đề tài đã sử dụng quy trình nhƣ sau:
Hình 3.1. Quy trình nghiên cứu tác động sự tương quan giữa lớp dòng chảy mặt và mức độ xói mòn của lưu vực sông Vu Gia
29
3.1.1.1. Dữ liệu địa hình
Dữ liệu địa hình đƣợc thể hiện bằng bản đồ số mô hình độ cao (DEM – Digital Elevation Model) đƣợc trích xuất từ dữ liệu ASTER GDEM (ASTER Global Digital Elevation Model).
3.1.1.2. Dữ liệu về hiện trạng và quy hoạch sử dụng đất
a. Hiện trạng sử dụng đất 2000
Đề tài hợp nhất thành 11 loại hình sử dụng đất chính: Đất bằng chƣa sử dụng, đất bằng trồng cây hàng năm khác, đất đồi núi chƣa sử dụng, đất trồng lúa, đất rừng phòng hộ, đất rừng sản xuất, đất rừng đặc dụng, đất sông suối và mặt nƣớc chuyên dùng,đất giao thông, rừng hỗn giao, đồng cỏ.
Bảng 3.1. Loại hình sử dụng đất và cơ cấu năm 2000 của huyện Nam Giang
TT LUT LOẠI ĐẤT LUT THEO
SWAT DIỆN TÍCH (ha) CƠ CẤU (%) 1 BCS Đất bằng chƣa sử dụng RNGB 114,03 0,07 2 BHK Đất bằng trồng cây hàng năm khác AGRR 360,62 0,22 3 DCS Đất đồi núi chƣa sử dụng URDL 79801,77 47,65 4 LUA Đất trồng lúa RICE 3732,14 2,23 5 RDD Đất rừng đặc dụng FRSD 96,72 0,06 6 RPH Đất rừng phòng hộ FRSE 67643,44 40,39 7 RSX Đất rừng sản xuất FRSD 4862,80 2,90 8 DGT Đất giao thông UTRN 11,54 0,01 9 RHG Rừng hỗn giao FRST 764,08 0,46 10 SMN Đất sông suối và mặt nƣớc WATR 1216,06 0,73 11 COC Đồng cỏ HAY 8876,32 5,30
TỔNG 167479,52 100
Đất chƣa sử dụng chiếm tỉ lệ cao trong cơ cấu sử dụng đất của khu vực. Tổng diện tích đất chiếm gần 50% diện tích đất tự nhiên của huyện. Diện tích đất lâm nghiệp cũng chiếm tỉ lệ khá cao, hơn 40% tổng diện tích đất tự nhiên của khu vực. Đất nông nghiệp chiếm tỉ lệ khá nhỏ trong cơ cấu sử dụng đất của khu vực. Loại hình sử dụng đất này chiếm trên 7% diện tích của khu vực. Ở khu vực nghiên cứu, còn một phần diện tích nhỏ còn lại dùng cho các hoạt động khác.
30
31
b. Hiện trạng sử dụng đất năm 2015
Bảng 3.2. Loại hình sử dụng đất và cơ cấu năm 2015 của huyện Nam Giang
TT LUT LOẠI ĐẤT LUT THEO SWAT DIỆN TÍCH (ha) CƠ CẤU (%) 1 BCS Đất bằng chƣa sử dụng RNGB 114,03 0,07 2 BHK Đất bằng trồng cây hàng năm khác AGRR 478,43 0,28 3 DCS Đất đồi núi chƣa sử dụng URDL 19805,67 11,70 4 LUA Đất trồng lúa RICE 3226,58 1,91 5 RDD Đất rừng đặc dụng FRSD 32531,89 19,22 6 RPH Đất rừng phòng hộ FRSE 42378,72 25,03 7 RSX Đất rừng sản xuất FRSD 21506,78 12,7 8 DGT Đất giao thông UTRN 11,54 0,01 9 RHG Rừng hỗn giao FRST 764,08 0,45 10 SMN Đất sông suối và mặt nƣớc chuyên dùng WATR 1216,06 0,72
11 LNK Cao su RUBR 38,28 0,02
12 TSC Đất chuyên dùng UINS 421,53 0,25 13 DT2 Đất có gỗ tái sinh tự nhiên rải rác RNGB 26372,9 15,58 14 NHK Đất nƣơng rẫy trồng cây hàng năm khác AGRL 1620,62 0,96 15 ODT Đất ở tại đô thị URHD 132,79 0,08 16 ONT Đất ở tại nông thôn URLD 1032,54 0,61 17 DTL Đất thủy lợi WATR 0,65 0,00 18 LNK Đất trồng cây lâu năm AGRL 17637,79 10,42
TỔNG 169290,68 100
Diện tích đất đồi chƣa sử dụng có xu hƣớng giảm từ 47,65% năm 2000 xuống còn 11,70% năm 2015, giảm hơn 4 lần đƣợc chuyển qua mục đích sử dụng khác. Diện tích đất rừng phòng hộ cũng có xu hƣớng giảm so với năm 2000. Tuy nhiên thay vào đó và sự gia tăng của đất rừng đặc dụng (tăng 18,60%) và đất rừng sản xuất (tăng 9,8%).
32
33
c. Quy hoạch sử dụng đất năm 2020
Bảng 3.3. Loại hình sử dụng đất và cơ cấu năm 2020 của huyện Nam Giang
TT LUT LOẠI ĐẤT LUT THEO SWAT DIỆN TÍCH (ha) CƠ CẤU (%) 1 BCS Đất bằng chƣa sử dụng RNGB 6004,26 3,59 2 BHK Đất bằng trồng cây hàng năm khác AGRR 18,20 0,01 3 DCS Đất đồi núi chƣa sử dụng RNGB 17197,53 10,29 4 LUC Đất chuyên trồng lúa nƣớc RICE 870,47 0,52 5 RDN Đất có rừng tự nhiên đặc dụng FRSD 5833,94 3,49 6 RPN Đất có rừng tự nhiên phòng hộ FRSE 123437,26 73,85 7 RSN Đất có rừng tự nhiên sản xuất FRSD 10942,46 6,55 8 DTS Đất trụ sở của cơ quan, tổ chức UINS 13,20 0,01 9 LNK Đất trồng cây lâu năm khác AGRL 740,25 0,44 10 MNC Đất có mặt nƣớc chuyên dùng WATR 669,08 0,40 11 NCS Núi đá không có rừng cây RNGB 30,26 0,02 12 ONT Đất ở tại nông thôn URLD 1132,44 0,68 13 CLN Đất trồng cây lâu năm AGRL 254,20 0,15
TỔNG 167143,53 100
Diện tích đất lâm nghiệp trong thời điểm này tăng lên rất nhiều, diện tích rừng phòng hộ tăng lên 48,82% so với năm 2015. Tuy nhiên, diện tích đất rừng tự nhiên có xu hƣớng giảm xuống do tình trạng chặt phá rừng vẫn đang diễn ra. Diện tích đất ở nông thôn có xu hƣớng tăng nhẹ so với năm 2015 là 0,7%. Giai đoạn này hình thành nhiều loại hình sử dụng đất khác nhƣ đất trồng cây lâu năm, núi đá không có rừng cây, đất trụ sở của cơ quan, tổ chức…
34
35
3.1.1.3. Dữ liệu thời tiết
Dữ liệu thời tiết bao gồm các thành phần: Trạm đo, lƣợng mƣa, nhiệt độ không khí, độ ẩm, tốc độ gió,….
Trong đó các số liệu về vị trí địa lý trạm đo, khí hậu, lƣợng mƣa của khu vực nghiên cứu là các số liệu bắt buộc phải có. Các số liệu về độ ẩm không khí, năng lƣợng bức xạ mặt trời, độ ẩm không khí, tốc độ gió… có thể tùy chọn có hoặc không phụ thuộc vào điều kiện số liệu.
Hình 3.5. Cấu trúc tổng thể dữ liệu thời tiết
36
Khí hậu của lƣu vực cung cấp năng lƣợng, độ ẩm và xác định tầm quan trọng tƣơng đối của các thành phần trong chu trình thủy văn. Dữ liệu thời tiết cần thiết cho SWAT bao gồm lƣợng mƣa, nhiệt độ không khí, độ ẩm tƣơng đối, năng lƣợng bức xạ mặt trời, tốc độ gió…
3.1.1.4. Dữ liệu lớp dòng chảy mặt
Dữ liệu lƣu lƣợng dòng chảy đƣợc sử dụng trong đề tài trạm thủy văn Thạnh Mỹ, quan trắc dòng chảy sông Vu Gia chảy qua lƣu vực Nam Giang. Dữ liệu gồm có dữ liệu theo ngày, trung bình tháng, lƣu lƣợng thấp nhất, lƣu lƣợng cao nhất,… Chọn điểm đầu ra chung cho toàn lƣu vực là trạm thủy văn,…
Dữ liệu lƣu lƣợng dòng chảy đƣợc dùng để kiểm định mô hình. Trong đề tài, chúng tôi đã thu thập các số liệu liên quan đến lƣu lƣợng dòng chảy theo ngày ở trạm thủy văn Nam Giang trong giai đoạn từ 2000 đến 2015.
3.1.2. Tổng quan về dữ liệu nghiên cứu
Dữ liệu đầu vào của SWAT đƣợc sắp xếp theo từng cấp độ chi tiết: lƣu vực, tiểu lƣu vực hay đơn vị thủy văn. Những đối tƣợng đơn lẻ nhƣ: hồ, nguồn điểm có dữ liệu đặc trƣng của đối tƣợng đó, và cũng nằm trong của lƣu vực. Phƣơng pháp đƣợc lựa chọn để mô hình hóa khả năng bốc hơi trực tiếp và gián tiếp sẽ ứng dụng trên tất cả các đơn vị thủy văn (HRU). Dữ liệu ở mức độ tiểu lƣu vực là những số liệu giống nhau trên tất cả HRUs trong tiểu lƣu vực đó nếu dữ liệu thuộc một quá trình đƣợc mô hình trong HRU. Tƣơng tự với dữ liệu ở cấp HRUs
37
Trong bài nghiên cứu này chúng tôi đánh giá tƣơng quan giữa lớp dòng chảy mặt và mức độ xói mòn tại khu vực nghiên cứu từ dữ liệu thực để thể hiện mức độ xói mòn đất của khu vực tƣơng ứng với điều kiện địa hình, khí hậu và hiện trạng sử dụng đất tại thời điểm nghiên cứu (kịch bản 1- 2000); sau khi thực hiện (kịch bản 1) sẽ thay thế bản đồ sử dụng đất năm 2015 của khu vực với những điều kiện còn lại giữ nguyên (kịch bản 2) và cuối vùng sẽ thay thế bản đồ quy hoạch sử dụng đất năm 2020 của khu vực với những điều kiện còn lại giữ nguyên (kịch bản 3).
3.2. CÁC BƢỚC TIẾN HÀNH VÀ KẾT QUẢ CỦA MÔ HÌNH SWAT TRÊN LƢU VỰC SÔNG VU GIA CHẢY QUA HUYỆN NAM GIANG LƢU VỰC SÔNG VU GIA CHẢY QUA HUYỆN NAM GIANG
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