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 .