C u trúc c a mô hình AquaCrop

Một phần của tài liệu Ứng dụng mô hình aquacrop đánh giá ảnh hưởng của xâm nhập măn trong điều kiện biến đổi khí hậu đến năng suất lúa tại huyện long phú, tỉnh sóc trăng (Trang 42 - 51)

2.3. Gi i thi u chung v mô hình AquaCrop

2.3.1. C u trúc c a mô hình AquaCrop

C u trúc mô hình AquaCrop g m có các ph n ch a d li u thông tin v các y u t môi tr ng và mùa v nh hình 2.2.

10cm

20cm

Hình 2.2. Các y u t đ u vào c a mô hình AquaCrop

+ Khí h u (Climate): Yêu c u có nh p các d li u trong n m c n tính v l ng m a hàng ngày, nhi t đ không khí t i đa, nhi t đ không khí t i thi u, l ng b c thoát h i tham chi u chung đ i v i cây tr ng, và s li u trung bình v n ng đ cacbon dioxide hàng n m. Các s li u khí t ng đ c l y t các tr m khí t ng nông nghi p c a vùng, riêng n ng đ CO2 s d ng s li u có s n trong ph n m m AquaCrop. D li u v nhi t đ , l ng m a, ETo có th nh p vào theo s li u ngày, 10 ngày ho c theo tháng. Tuy nhiên, trong đ tài ti n hành nh p d li u theo giá tr ngày.

Các y u t th i ti t đ c l y s li u theo ngày g m: Nhi t đ t i đa, nhi t đ t i thi u, l ng m a, l ng b c h i n c tham chi u (ET0), và n ng đ CO2 trung bình hàng n m trong b u khí quy n. S li u khí t ng đ c thu th p t i tr m khí

t ng Sóc Tr ng. Các s li u th i ti t đ c thu th p đ tính toán l ng b c thoát h i tham chi u theo ph ng pháp Penman-Monteith

ETo =

Trong đó:

ET0: l ng b c thoát h i tham chi u chung đ i v i cây tr ng (mm/ngày) Rn: B c x m t tr i trên b m t cây tr ng (MJ/m2/ngày)

G: m t đ dòng nhi t trong đ t (MJ/m2/ngày)

T: nhi t đ trung bình ngày t i v trí 2m t m t đ t (0C) u2: t c đ gió t i chi u cao 2m t m t đ t (m/s)

ex: áp su t h i n c bão hòa ( KPa) ea: áp su t h i n c th c t ( KPa)

∆: đ d c c a áp su t h i n c trên đ ng cong quan h nhi t đ t0 (KPa/0C) γ: h ng s m (KPa/0C)

M t s khái ni m khác:

B c h i (E): B c h i là quá trình chuy n hóa các phân t n c t m t đ t và b m t thoáng c a vùng ch a n c t th l ng sang th h i và đi vào không khí do tác đ ng chính c a b c x m t tr i, nhi t đ , đ m không khí, gió và các y u t môi tr ng khác.

N ng l ng r t c n thi t đ thay đ i tr ng thái c a các phân t t d ng l ng thành d ng h i. H i n c tách ra kh i b m t b c h i do s khác bi t gi a áp su t h i n c trên b m t b c h i và không khí xung quanh. Khi b c h i không khí xung quanh d n bão hòa và quá trình này s ch m l i và có th d ng l i n u không khí khô không đ c v n chuy n đ n. Tr ng h p đ t có th cung c p n c đ nhanh đ đáp ng nhu c y bay h i thì b c h i t đ t s b nh h ng rõ r t. Khi không có b t k ngu n cung c p n c lên b m t đ t, quá trình b c h i s gi m nhanh chóng và có th ch m d t g n nh hoàn toàn trong vòng vài ngày.

Thoát h i (T): Thoát h i là hi n t ng n c thoát ra không khí t m t lá, thân cây nh là m t ph n ng sinh lý c a cây tr ng đ ch ng l i s khô h n chung quanh nó. H i n c đ c h th ng r cây hút lên và thoát ra t lá cây qua các khí kh ng b m t lá và thân cây. L ng n c thoát h i t cây tr ng tùy thu c vào di n tích m t lá (lá r ng, lá h p), c u trúc lá (d ng ph ng, xo n, cu n…) h ng lá (v phía tia b c x m t tr i nhi u hay ít), s phân b r c a cây (r dày, r th a).

Thoát h i n c gi ng nh b c h i tr c ti p nên ph thu c nhi u vào ngu n cung c p n ng l ng, đ chênh áp su t h i n c và gió. Do đó b c x , nhi t đ không khí, đ m không khí và gió nên đ c xem xét khi đánh giá thoát h i n c.

T l thoát h i n c c ng b nh h ng b i đ c đi m cây tr ng, y u t môi tr ng và t p quán canh tác. Các lo i th c vât khác nhau, s phát tri n cây tr ng, môi tr ng và qu n lý khác nhau thì có t l thoát h i n c khác nhau.

B c thoát h i n c tham chi u (ETo): B c thoát h i là s k t h p gi a b c h i t đ t và thoát h i cây tr ng. Các thông s th i ti t, đ c đi m cây tr ng, qu n lý và các khía c nh môi tr ng nh h ng đ n b c thoát h i. T l b c thoát h i n c t m t b m t tham chi u đ c g i là b c thoát h i tham chi u (ETo). Khái ni m b thoát h i tham chi u đã đ c gi i thi u đ nghiên c u nhu c u b c h i c a khí quy n đ c l p v i các lo i cây tr ng, s phát tri n c a cây tr ng và th c ti n qu n lý. Khi n c d i dào b m t b c thoát h i tham chi u, các y u t đ t không nh h ng đ n ETo. Y u t duy nh t nh h ng đ n ETo là các thông s khí h u.

ETo th ng đ c tính toán t các d li u khí h u hay th i ti t. Ph ng pháp FAO Penman – Monteith đ c khuy n cáo nh là ph ng pháp tiêu chu n cho các đ nh ngh a và tính toán b c thoát h i tham chi u. Ngoài v trí đ a lý, ph ng trình FAO Penman – Monteith đòi h i nhi t đ không khí, đ m, b c x và t c đ gió hàng ngày, hàng tu n, 10 ngày ho c hàng tháng.

V trí đa lý: cao so v i m c n c bi n (m) và v đ ( B c ho c Nam) c a đ a đi m c n đ c xác đinh rõ. Nh ng d li u này c n thi t đ điêu ch nh m t s thông s khí h u cho giá tr trung bình c a áp su t khí quy n đ a ph ng và tính toán b c x ngoài khí quy n (Ra), s gi n ng (N). Trong th t c tính toán cho Ra

và N, v đ đ c th hi n radian. M t giá tr d ng đ c s d ng cho bán c u B c và giá tr âm đ i v i bán c u Nam.

B c x m t tr i: Quá trình b c thoát h i đ c xác đ nh b i n ng l ng s n có đ làm bay h i n c. B c x m t tr i là ngu n n ng l ng l n nh t và có th thay đ i l ng l n n c d ng l ng thành d ng h i. B c x m t tr i b m t b c h i đ c xác đ nh b i v trí và th i gian trong n m. Do s khác bi t v trí c a m t tr i, ti m n ng b c x m t tr i khác nhau các v đ khác nhau ph thu c vào đ đ c c a khí quy n và s hi n di n c a các đám mây ph n x và h p th các thành ph n chính c a b c x . Khi đánh giá nh h ng c a b c x m t tr i đ n b c thoát h i, ngoài ph n n ng l ng đ làm bay h i n c thì m t ph n n ng l ng m t tr i còn đ c s d ng làm nóngkhông khí và ph u di n đ t.

Nhi t đ không khí: B c x m t tr i h p th b i khí quy n và nhi t phát ra t trái đ t làm t ng nhi t đ không khí. Nhi t c a không khí xung quanh truy n n ng l ng cho cây tr ng và ki m soát t l b c h i n c. Trong th i ti t m áp, s m t n c do b c thoát h i l n h n th i ti t nhi u mây.

m không khí: m không khí là y u t quy t đ nh t i nhu c u b c thoát h i n c c a cây tr ng.

T c đ gió: Quá trình lo i b h i n c vào khí quy n ph thu c ph n l n vào gió và nh ng nhi u lo n không khí b m t b c h i. nh h ng c a t c đ gió đ n b c thoát h i n c ngày càng t ng đ i v i hai đi u ki n khí h u khác nhau.

+ Mùa v (Crop): Các thông s c n thi t liên quan đ n mùa v nh ngày gieo tr ng, hình th c gieo tr ng, kho ng cách hàng, kho ng cách gi a các cây, đ sâu r , n ng su t thu ho ch, sinh kh i, ch đ t i…Các cây tr ng sinh tr ng và phát tri n theo chu k c a nó b ng cách m r ng đ bao ph tán lá và s n sâu c a r trong các giai đo n phát tri n chính.

Tình tr ng thi u n c có th x y ra vào b t c giai đo n phát tri n nào c a cây tr ng. Ph n ng tình tr ng thi u n c đ c thông qua vi c gi m t c đ m r ng c a tán lá, gi m h s phát tri n tán lá, gi m s ho t đ ng c a các khí kh ng, t ng h s

suy gi m tán lá (CDC) và t ng t c quá trình lão hóa. Tình tr ng thi u n c đ c đ nh l ng thông qua m t h s c ng th ng v n c (Ks) theo công th c sau:

H s c ng th ng v n c thay đ i t 1 (không có c ng th ng) đ n 0 (c ng th ng hoàn toàn). S c ng th ng v n c x y ra khi có s suy gi m c a vùng r d n đ n gi m hàm l ng n c trong đ t.

S c ng th ng v n c có liên quan đ c bi t đ n hi u su t s d ng n c (WP) và ch s thu ho ch (HI). Sinh kh i cây tr ng đ c xác đ nh qua công th c sau:

B = Y x HI Trong đó: B: Sinh kh i

Y: N ng su t

HI: Ch s thu ho ch

Sinh kh i ph thu c vào s phát tri n tán lá và s n sâu c a b r . S phát tri n c a tán lá đ c tính theo công th c sau:

CC = CCo

CC = CCx – (CCx – CCo)

Trong đó: CC: bao ph c a tán lá CCo: bao ph tán lá ban đ u CGC: H s phát tri n tán lá CCx: bao ph tán lá t i đa t: Th i gian tính theo ngày

+ Qu n lý (Managenment): Qu n lý ch đ t i và các thông tin liên quan đ n ru ng b trí thí nghi m thông qua vi c mô ph ng n ng su t cây tr ng. Kh n ng sinh tr ng đ c chia làm ba m c: l n, trung bình, và kh n ng tr ng s n kém.

V i t ng m c sinh tr ng khác nhau đã làm nh h ng đ n hi u su t s d ng n c (WP), h s phát tri n tán lá (CGC), đ che ph tán lá (CC) và suy gi m tán cây xanh trong su t quá trình lão hóa. Mô hình AquaCrop không tính toán v s cân đ i

nhu c u dinh d ng, nh ng cung c p m t s l a ch n v i các hình th c qu n lý t i khác nhau thông qua n ng su t t ng th . Vi c qu n lý t i liên quan đ n ngu n n c t i tiêu và các hình th c t i đ c áp d ng.

+ t (Soil): Yêu c u các thông tin v đ t ru ng thí nghi m và n c ng m, l p đ t m t và đ sâu các t ng đ t v i các tính ch t v t lý đ t nh :

m đ đ t ( ): ánh giá đ m đ t là công tác quan tr ng trong v n đ qu n lý n c t i đ ng ru ng. Xác đ nh tình tr ng m đ đ t không ch quy t đnh v l ng n c t i mà còn giúp quy t đ nh th i gian t i. Vi c t i n c đúng giai đo n và đ l ng n c t i s giúp s d ng n c hi u qu h n, tránh ru ng b ng p úng, m t ch t dinh d ng và không b r a trôi kh i vùng r .

m đ theo kh i l ng( m, Pm): là t l kh i l ng n c trong đ t và không l ng m u đ t. M u đ t s đ c s y khô trong t s y nhi t đ 1050C cho đ n khi m u đ t có kh i l ng không thay đ i (ít nh t 24h). c tính b ng công th c:

m= Mw/Ms (2) Pm (%) = m x 100

Trong đó: m: m đ theo kh i l ng (g/g ho c kg/kg) Pm: Ph n tr m kh i l ng n c (%)

Mw: Kh i l ng n c trong m u đ t (g)

Ms: Kh i l ng n c trong m u đ t khô ki t (g)

m đ theo th tích( v, Pv): Trên th c t , m đ kh i l ng ít đ c áp d ng đ gi i quy t các v n đ liên quan đ n s n xu t nông nghi p, đ c bi t là đ cao c a m c n c so v i đ sâu c a t ng đ t đ c nghiên c u đ làm c s tính toán nhu c u t i. L ng n c này đ c tính theo th tích c a n c so v i th tích m u ban đ u. Do đó, m đ th tích th ng đ c xác đ nh và có liên quan v i m đ kh i l ng.

Công th c tính: v = th tích n c/ th tích c a kh i đ t Pv = m*pb*100

Trong đó: m: m đ theo kh i l ng, pb : dung tr ng c a đ t,

Pv: ph n tr m m đ theo th tích (%).

H s th m Ksat: Theo Verplankle (2002), h s th m Ksat đánh giá kh n ng th m n c c a đ t trong tình tr ng bão hòa n c. H s th m Ksat ph thu c vào c hai y u t : tính ch t đ t (đ x p) và thu c tính ch t l ng (n c).

Các đ c tính đ t nh h ng đ n Ksat liên quan đ n c u trúc hình h c c a nh ng kho ng tr ng trong đ t, t c là t ng đ r ng, s phân b , kích th c và tình tr ng liên k t c a nh ng ph n r ng. t có k t c u khô, đ x p cao thì giá tr Ksat l n trong khi đ t sét n ng v i t kh ng nh s có Ksat th p h n. H s th m Ksat là thông s chính đ d đoán dòng ch y bão hòa trong đ t.

B ng 2.1. Phân lo i tính th m bão hòa theo O’Neal

ánh giá Ksat ( cm/h)

R t ch m <0,125

Ch m 0,125 – 0,5

Khá ch m 0,5 – 2,0

Trung Bình 2,0 – 6,25

Khá nhanh 6,25 – 12,5

Nhanh 12,5 – 25,0

R t nhanh >25,0

( Ngu n: Verplankle, 2002) 2.3.2. Hi u ch nh mô hình, đánh giá k t qu mô ph ng và phân tích đ nh y mô

hình

Hi u ch nh mô hình là quá trình đi u ch nh các thông s mô hình và so sánh k t qu đ u ra c a mô hình v i k t qu thu th p th c t cho đ n khi đ t đ c m t k t qu có th ch p nh n, hay đ u ra c a mô hình mô ph ng phù h p v i k t qu quan sát th c t . Vi c đánh giá k t qu mô ph ng t mô hình đ c th c hi n thông qua các thông s th ng kê nh h s xác đ nh (R2 – Coeffient of determination), c n b c hai c a sai s trung bình bình ph ng (RMSE – Root mean square error), c n b c hai c a sai s bình ph ng trung bình chu n hóa (NRMSE – Normalized root mean square error), h s hi u qu mô hình Nash-Sutcliffe (EF-Nash0Sutcliffe model efficiency coeffient). ánh giá tính ho t đ ng c a mô hình nh m tái t o l i

m t bi n quan sát, đánh giá tác đ ng c a các thông s mô hình đ c th m đ nh và so sánh k t qu mô hình v i các k t qu tr c khi th m đ nh (Krause và cs, 2005)

H s xác đ nh (R2): đ c đ nh ngh a là giá tr bình ph ng c a h s t ng quan R. R2 đ c gi i thích nh là t l bình ph ng gi a hi p ph ng sai và tích s đ l ch chu n c a d li u quan sát và d đoán. Giá tr c a R2 dao đ ng t 0 đ n 1, v i giá tr g n 1 cho th y m t s t ng quan t t gi a d li u mô ph ng và th c t . V i giá tr l n h n 0,5 đ c coi là có th ch p nh n k t qu mô ph ng (Moriasi và cs, 2007).

Công th c tính:

C n b c hai c a sai s trung bình bình ph ng (RMSE) : là m t trong nh ng ch tiêu th ng kê đ c s d ng r ng rãi, đo l ng đ l n trung bình c a s khác bi t gi a giá tr d đoán và quan sát. RMSE dao đ ng t 0 đ n +∞. V i giá tr 0 cho th y mô hình mô ph ng t t và ph n ánh t t d li u quan sát. Ng c l i, RMSE d n v +∞ cho th y mô hình không có k t qu mô ph ng t t. M t thu n l i l n c a RMSE là t ng h p s khác bi t trung bình giá tr quan sát và mô ph ng.

Công th c tính:

C n b c hai c a sai s trung bình bình ph ng chu n hóa (NRMSE): Vì RMSE cùng đ n v v i bi n nghiên nên vi c s d ng đ đánh giá mô hình trong các đi u ki n khác nhau g p khó kh n. Vì th , RMSE có th đ c chu n hóa thông qua s d ng trung bình c a bi n quan sát. RMSE chu n hóa (NRMSE) th hi n đ n v ph n tr m, nó th hi n s khác bi t t ng đ i gi a d li u mô ph ng và quan sát.

Công th c tính EF nh sau:

M t s mô ph ng có th đ c coi là r t t t n u NRMSE nh h n 10%, t t n u t 10-20%, khá n u t 20-30% và kém n u l n h n 30%.

H s hi u qu mô hình ( EF): EF xác đ nh đ l n t ng đ i c a sai s t n đ ng so v i ph ng sai c a giá tr quan sát (Nash và Sutcliffe, 1970). M t cách khác đ đánh giá giá tr c a EF là thông qua m c đ đ i x ng gi a d li u mô ph ng và th c t trên đ ng tuy n tính 1:1 (Moriasi và cs,2007). EF bi n thiên t -∞ đ n 1. EF g n 1 cho th y s phù h p hoàn h o gi a các giá tr mô ph ng và quan sát, EF=0 có ngh a là mô hình d báo t t giá tr trung bình c a d li u quan sát h n là t ng d li u quan sát riêng bi t, và EF âm x y ra khi d li u mô ph ng không th so sánh v i d li u th c t , hay cho th y mô hình mô ph ng không ph n ánh t t th c t .

Một phần của tài liệu Ứng dụng mô hình aquacrop đánh giá ảnh hưởng của xâm nhập măn trong điều kiện biến đổi khí hậu đến năng suất lúa tại huyện long phú, tỉnh sóc trăng (Trang 42 - 51)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(104 trang)