CHƯƠNG 3. TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU CÁC MÔ HÌNH THỦY VĂN VÀ MÔ HÌNH KHÁI NIỆM MƯA-DÒNG CHẢY GR4J
3.1 Tổng quan nghiên cứu mô hình thủy văn
3.1.1 Mô hình thủy văn
3.1.1.1 Quá trình phát triển mô hình thủy văn mưa-dòng chảy
Việc tính toán dòng chảy đã được các nhà khoa học thực hiện từ rất sớm dựa trên chuỗi dữ liệu thực đo với các phương pháp tính đơn giản. Phương pháp tính toán dòng chảy được ứng dụng rộng rãi đầu tiên là phương pháp thích hợp (the Rational Method) do Thomas Mulvaney công bố năm 1851, trong đó sử dụng cường độ mưa, diện tích thoát nước và hệ số dòng chảy để xác định lưu lượng đỉnh trong lưu vực thoát nước [34]. Ngoài ra, các phương pháp khác như hàm phân phối xác suất Pearson, phương pháp phân vùng (Regional method) và mô hình định tuyến dòng chảy (Runoff-routing model) cũng được sử dụng để tính toán lưu lượng dòng chảy.
Từ các nghiên cứu về tính toán dòng chảy, hệ số tương quan giữa lượng mưa và dòng chảy đã được xác định; đây là cơ sở cho sự phát triển của các mô hình mưa-dòng chảy trên các lưu vực sông [6]. Việc mô hình hóa dòng chảy như vậy là một bước tiến lớn trong lĩnh vực nghiên cứu thủy văn nguồn nước. Không chỉ dự đoán được dòng chảy, các mô hình mưa-dòng chảy còn giúp hiểu rõ hơn về hiện tượng thủy văn thông qua việc biểu diễn những thay đổi xảy ra trong các hệ thống lưu vực sông liên quan đến các sự kiện khí tượng.
Các thành phần chính của một mô hình mưa-dòng chảy bao gồm: dữ liệu đầu vào, phương trình hiệu chỉnh, điều kiện biên hoặc tham số, quy trình mô hình và đầu ra [35]. Mô hình mưa-dòng chảy có thể dự báo dòng chảy thông qua việc ước tính lượng nước sẵn có và mô phỏng sự thay đổi dòng chảy theo thời gian [36].Tuy nhiên, đa số các mô hình mưa-dòng chảy được phát triển với các mục đích và trường hợp tính toán cụ thể [35] nên có rất ít mô hình có thể ứng dụng cho tất cả các lưu vực nghiên cứu. Để dễ dàng lựa chọn và áp dụng mô hình, thông thường các mô hình mưa-dòng chảy được xem xét dựa trên cấu trúc vật lý hoặc cấu trúc không gian.
3.1.1.2 Phân loại mô hình mưa-dòng chảy a. Mô hình cấu trúc vật lý
Tùy vào mục đích và đặc điểm chuỗi dữ liệu sẵn có từng khu vực nghiên cứu, mô hình cấu trúc vật lý tiếp tục được phát triển thành 3 loại mô hình thực nghiệm, khái niệm và vật lý với ưu nhược điểm được trình bày cụ thể như sau:
Mô hình thực nghiệm
Các mô hình thực nghiệm là mô hình dựa trên những quan sát và kinh nghiệm thực tế; do đó, mô hình này tập trung thu thập những thông tin từ dữ liệu hiện có mà không xem xét đến các tính năng và quy trình trong hệ thống thủy văn. Việc này dẫn đến mô hình thực nghiệm còn được gọi là mô hình định hướng dữ liệu [6].
Mô hình thực nghiệm có liên quan đến các phương trình toán học xuất phát từ chuỗi dữ liệu đầu vào và đầu ra, đồng thời không sử dụng các dữ liệu liên quan đến tính vật lý của lưu vực. Vì thế, đặc trưng vật lý không được thể hiện rõ trong loại mô hình này. Bên cạnh đó, phương pháp dựa trên thống kê sử dụng phương trình hồi quy và tương quan để tìm ra mối liên hệ giữa dữ liệu đầu vào và kết quả đầu ra.
Vì vậy, kết quả của mô hình phụ thuộc rất nhiều vào độ chính xác của dữ liệu đầu vào [6].
Các mô hình thực nghiệm có thể tạo ra các mô phỏng chính xác trong nhiều trường hợp như các bước thời gian dài và cải thiện các giá trị dòng chảy trong dữ liệu quá khứ [6], [36]. Thời gian tính toán nhanh hơn và tiết kiệm chi phí chính là lý do các mô hình thực nghiệm được chọn để lập mô hình [6]. Tuy nhiên, nếu dữ liệu đầu vào của mô hình thực nghiệm không thể hiện đầy đủ thông tin thì sẽ ảnh hưởng đến kết quả đầu ra của mô hình.
Mô hình khái niệm
Các mô hình khái niệm diễn giải các quá trình hình thành dòng chảy bằng cách kết nối các thành phần trong chu trình thủy văn dựa trên các phương trình đơn giản hóa chu trình này [6], [36]. Các mô hình khái niệm đại diện cho phương trình cân bằng nước với sự chuyển đổi lượng mưa, lượng bốc hơi và nước ngầm thành dòng chảy [36]. Các phương trình điều chỉnh chung cho các mô hình khái niệm là
các phiên bản của phương trình cân bằng nước kiểm soát sự biến động của nước mặt và lượng lưu trữ được trình bày dưới đây [6].
= ±
Trong đó:
dS/dt: sự thay đổi lượng nước trong lưu vực
P: lượng mưa Qs: dòng chảy bề mặt
ET: lượng bốc hơi GW: nước ngầm
Ngày nay, các mô hình khái niệm đã trở nên phổ biến vì chúng giải quyết được các vấn đề: (i) yêu cầu thời gian tính toán nhanh; (ii) các đặc điểm lưu vực không cần phân tích chi tiết; và (iii) dễ dàng hiệu chỉnh các tham số. Tuy nhiên, mô hình khái niệm bị hạn chế vì không xem xét biến đổi không gian; do đó, tính chất vật lý của lưu vực không được thể hiện rõ.
Mô hình vật lý
Mô hình vật lý là những mô hình dựa trên sự hiểu biết về vật lý liên quan đến các quá trình thủy văn [36]. Các phương trình của mô hình vật lý dựa trên các tính chất vật lý để thể hiện các thành phần trong chu trình thủy văn và sự thay đổi của chúng trong lưu vực. Các định luật và nguyên lý vật lý chung được sử dụng là các phương trình cân bằng nước, bảo toàn khối lượng và năng lượng, động lượng và động học.
Các tham số không gian và thời gian trong lưu vực được kết hợp vào các mô hình vật lý. Mô hình vật lý có cấu trúc logic tương tự như hệ thống trong thế giới thực. Điểm mạnh nhất của mô hình vật lý là sự kết nối giữa các tham số và các đặc tính vật lý, làm việc mô phỏng trở nên thực tế hơn, cũng như cung cấp một cái nhìn đa chiều về sự trao đổi nước trong đất, nước bề mặt và không khí [6]. Tuy nhiên, việc cần thiết sử dụng lượng lớn dữ liệu để chạy mô hình cũng là mặt hạn chế [6].
Chính vì thế, mô hình vật lý được sử dụng tốt nhất khi có sẵn dữ liệu, các tính chất vật lý của các quá trình thủy văn được hiểu chính xác và có thời gian tính toán tương đối dài.
Có hai loại tham số vật lý trong mô hình vật lý gồm tham số có thể đo được và tham số không đo được. Những tham số không thể đo được là những tham số đại diện tính chất vật lý của lưu vực nghiên cứu, như khả năng trữ nước trung bình [6].
Những mô hình vật lý cũng có thể được sử dụng để mô phỏng chuyển động của nước ngầm và lưu vực tương tác với trầm tích, chất dinh dưỡng và hóa chất. Ví dụ về các mô hình vật lý bao gồm VELMA6, VIC7, MIKE SHE8, PIHM9, KINEROS 10 [35]. Đặc điểm của các mô hình mưa-dòng chảy phân theo dạng cấu trúc vật lý được thể hiện trong Bảng 3-1.
Bảng 3-1. Đặc điểm mô hình mưa-dòng chảy phân theo cấu trúc vật lý [6]
Hạng mục Mô hình thực
nghiệm Mô hình khái niệm Mô hình vật lý Đặc điểm Sử dụng mối
quan hệ phi tuyến giữa đầu vào và đầu ra, nghĩa là chỉ dựa trên các số liệu lịch sử.
Sử dụng các phương trình toán học đơn giản kết hợp với dữ liệu lịch sử của lưu vực.
Sử dụng các định luật và phương trình vật lý dựa trên các hiện tượng thủy văn thực tế của lưu vực.
Điểm mạnh Số lượng các thông số cần thiết ít; thời gian chạy mô hình nhanh.
Dễ hiệu chỉnh; cấu trúc mô hình đơn giản; số lượng biến của mô hình ít, thời gian chạy mô hình nhanh; độ chính xác khá cao.
Độ chính xác cao vì có sự kết nối giữa các thông số mô hình và các đặc điểm vật lý của lưu vực.
Điểm yếu Không có kết nối với hiện tượng vật lý; kết quả phụ thuộc nhiều vào dữ liệu đầu vào.
Không xem xét sự biến đổi không gian trong lưu vực.
Yêu cầu số lượng lớn các tham số và dữ liệu để hiệu chỉnh; cần biết vị trí tính toán cụ thể; thời gian tính toán lớn.
Hạng mục Mô hình thực
nghiệm Mô hình khái niệm Mô hình vật lý Mô hình
mẫu
Số đường cong (Curve Number);
Mạng nơ ron nhân tạo (ANN)
GR4J; HSPF; SMAR;
TOPMODEL; HBV;
IHACRES; SIMHYD;
AWBM; Sacramento
MIKE-SHE; InHM;
TOPKAPI; KINEROS; VIC;
PRMS; VELMA; PIHM
Trường hợp mô hình được sử dụng tốt nhất
Lưu vực sông không tính toán được, dòng chảy là dữ liệu đầu ra cần thiết duy nhất.
Khi thời gian hoặc dữ liệu tính toán bị giới hạn; thường được áp dụng cho lưu vực vừa và nhỏ.
Khi lưu vực có bộ dữ liệu lớn;
ứng dụng được cho cả lưu vực lớn và nhỏ.
Phương trình điều chỉnh chung
Q = f(x;y) dS
dt = P ET Q ± GW ∂h
∂t = P I E Q + Q
Thông số Q: lưu lượng dòng chảy, X: lượng mưa, Y: lịch sử dòng chảy.
dS/dt: sự thay đổi lưu lượng trong hồ chứa, P: lượng mưa, ET: bốc hơi, Qs: dòng chảy mặt, GW: nước ngầm.
∂h/∂t: độ sâu nước tại thời điểm t,
Q : lưu lượng mặt từ phần tử i đến j,
Po: lượng mưa, Eo: bốc hơi,
Qoc: sự tương tác giữa lưu lượng trên mặt đất và tuyến kênh.
b. Mô hình không gian
Theo cấu trúc không gian của lưu vực, mô hình mưa-dòng chảy có thể được phân thành dạng “tập trung dòng chảy” (hay dạng gộp), bán phân tán và phân tán đầy đủ (Hình 3-1).
Hình 3-1. Cấu trúc không gian của mô hình mưa-dòng chảy. A: Mô hình “tập trung dòng chảy”. B: Mô hình bán phân tán theo lưu vực phụ. C: Mô hình
phân tán theo dạng lưới [6]
Mô hình “tập trung dòng chảy”
Các mô hình “tập trung dòng chảy” xem xét lưu vực là một đơn vị đồng nhất và các tham số không gian không có sự thay đổi [6], [35]. Vì các đặc điểm lưu vực được xem là như nhau cho toàn bộ khu vực nghiên cứu nên việc xác định số lượng tham số cần thiết cho mô hình sẽ bị ảnh hưởng (có thể quá nhiều hoặc quá ít) [6].
Các dữ liệu đầu vào trong một mô hình “tập trung dòng chảy” thường được xác định bằng cách lấy trung bình của bộ dữ liệu trên toàn khu vực nghiên cứu. Giá trị đầu ra của mô hình này thường có một giá trị duy nhất và được tính toán tại điểm đầu ra ở cửa sông của lưu vực nghiên cứu (Hình 3-1.A).
Trong mô hình “tập trung dòng chảy”, tất cả dữ liệu (đầu vào, đầu ra và tham số) không đổi theo không gian và thời gian. Mặt khác, bằng cách giả định tính đồng nhất trong lưu vực, các mô hình “tập trung dòng chảy” lại làm mất độ phân giải không gian của dữ liệu. Ví dụ, lượng mưa và dòng chảy thay đổi theo không gian và thời gian nhưng trong các mô hình “tập trung dòng chảy” lại được xem như không thay đổi [36]. Một nhược điểm khác của mô hình này là có nhiều giả định và điều kiện trung bình được đưa ra dẫn đến các mô hình loại này không thể hiện chính xác đặc tính của lưu vực sông lớn [6].
Đối với dữ liệu dòng chảy đầu ra, mô hình “tập trung dòng chảy” được thiết kế để mô phỏng dòng chảy tổng, chứ không phải cho từng dòng chảy cụ thể trong lưu
vực. Vì lý do này, các mô hình “tập trung dòng chảy” có thể mô phỏng đầy đủ các điều kiện dòng chảy trung bình với thời gian tính toán nhanh. Các điều kiện giả định về các quá trình thủy văn dòng chảy trung bình và hàng năm được tạo ra bởi các mô hình “tập trung dòng chảy” được sử dụng cho các mục đích xem xét sự biến đổi dòng chảy trong các điều kiện thay đổi dài hạn của lưu vực nghiên cứu. Điều này dẫn đến kết quả giá trị dòng chảy tổng tại điểm đầu ra của các mô hình “tập trung dòng chảy” có xu hướng cao hơn hoặc thấp hơn quá mức so với mức ước tính [6].
Mô hình bán phân tán
Các mô hình bán phân tán là sự kết hợp tính năng của mô hình “tập trung dòng chảy” và mô hình phân tán. Trong mô hình này, lưu vực nghiên cứu được chia thành các tiểu lưu vực và sử dụng các tham số khác nhau cho từng tiểu lưu vực thay vì đồng nhất lưu vực như mô hình “tập trung dòng chảy”. Các tham số trong mô hình bán phân tán có thể là các tham số “tập trung” (a series of lumped parameters), được áp dụng theo cách phân bố không gian gần đúng [6]. Các tiểu lưu vực có thể được chia theo nhiều cách như: theo độ dốc, nhóm đất, vùng thực vật hoặc tổ hợp gọi là Đơn vị phản ứng thủy lực (Hydraulic Response Units-HRU). Khi đó, lượng mưa trong khu vực của HRU xác định theo cách tương tự, dựa trên các bản đồ che phủ đất, nhóm đất và độ cao [6], [37].
Các tiểu lưu vực còn đại diện cho các tính năng quan trọng trong lưu vực và kết hợp các điểm mạnh của mô hình “tập trung dòng chảy” và phân phối [6]. Các mô hình bán phân phối được phân loại theo đầu vào. Nếu các tham số đầu vào có tính chất như loại dữ liệu của mô hình “tập trung dòng chảy” và phân tán thì mô hình được coi là bán phân phối [6].
Điểm mạnh trong cấu trúc của các mô hình bán phân tán là đã xem xét sự thay đổi không gian và đặc điểm sử dụng đất [6]. Lợi ích của mô hình bán phân tán là thời gian tính toán nhanh và khả năng sử dụng ít dữ liệu và ít tham số hơn mô hình phân tán [6]. Một nhược điểm của loại mô hình này là thao tác dữ liệu đầu vào. Ví dụ, dữ liệu lượng mưa phân bố theo không gian phải được lấy trung bình trong khu vực phụ hoặc dữ liệu đo mưa tại các vị trí cụ thể phải được phân phối đến khu vực
bằng phương pháp Đa giác Thiessen (Thiessen Polygon Method). Các mô hình khái niệm và vật lý có thể được chạy theo cách bán phân phối tùy thuộc vào dữ liệu đầu vào. TOPMODEL là một mô hình khái niệm bán phân tán, sử dụng độ dốc bề mặt đất và đặc điểm đất để phân chia lưu vực. Các mô hình như SWAT sử dụng các đơn vị phản ứng thủy lực để tiếp tục phân chia lưu vực [6]. Các mô hình bán phân tán tính toán dòng chảy tại điểm đầu ra cho mỗi lưu vực phụ được hiển thị dưới dạng các chấm đen trong Hình 3-1.B.
Mô hình phân tán
Các mô hình dòng chảy phân tán là mô hình phức tạp nhất vì sự không đồng nhất về không gian trong các dữ liệu đầu vào và tham số. Một mô hình dòng chảy phân tán đầy đủ được phân chia thành từng phần nhỏ hoặc theo dạng ô lưới. Các mô hình phân tán này cũng có đặc tính cấu trúc giống như mô hình vật lý nên việc mô phỏng quá trình thủy văn trở nên thực tế hơn. Cách tính toán dòng chảy tại mỗi ô lưới dựa trên các phương trình vật lý được sử dụng để xác định đường dẫn dòng chảy và thời gian hội tụ. Mô hình này cung cấp thông tin chi tiết về dòng chảy tại các điểm khác nhau trong lưu vực (xem Hình 3-1.C). Vời ưu điểm này, mô hình phân tán thường được sử dụng để nghiên cứu sự vận chuyển chất ô nhiễm và trầm tích trong một lưu vực, nắm bắt sự biến đổi theo không gian và thời gian của quá trình thủy văn [6] và nghiên cứu các tác động của thay đổi lưu vực do thay đổi giá trị dòng chảy [35]. Chính vì thế, mô hình dòng chảy phân tán thường được sử dụng để hỗ trợ công tác quản lý bằng cách cung cấp dữ liệu chi tiết cho những trường hợp cụ thể.
Hạn chế của các mô hình phân tán là yêu cầu về dữ liệu và các tham số để hiệu chỉnh cho từng ô lưới. Dữ liệu sử dụng trong mô hình là những dữ liệu chi tiết được phân theo không gian và thời gian. Điển hình là dữ liệu địa hình sử dụng mô hình cao độ số hóa (DEM); hình ảnh sử dụng đất từ vệ tinh; lượng mưa; đặc điểm đất và cách chúng thay đổi theo thời gian; và các đặc điểm đầu nguồn như kích thước và ranh giới. Nếu dữ liệu không được phân phối đầy đủ, các ước tính sử dụng trung bình có trọng số được sử dụng để ngoại suy dữ liệu.