Chương 6. Tương tự thuỷ văn và các mô hình Mưa-dòng chảy hàm ph©n bè
6.3. Các mô hình đơn vị phản ứng thuỷ văn
Sẽ là rất hữu ích để có thể liên kết việc tạo thành dòng chảy một cách trực tiếp hơn với các đơn vị cảnh quan, nhưng sau đó làm thế nào để tính được nhiều hơn sự phân bố của các đặc điểm vật lý của một lưu vực mà không sử dụng đến các mô hình phân bố đầy đủ ở chương trước? Một phương pháp đã được phát triển dựa trên việc sử dụng hệ thống thông tin địa lý (GIS) trong mô hình hoá thủy văn. Một GIS thường
được sử dụng để chứa dữ liệu thu thập được từ bản đồ đất, địa chất, địa hình và phân loại thực vật. Như đã nói từ trước, các bản đồ khác nhau này không thể cung cấp thông tin sử dụng trực tiếp trong mô hình thuỷ văn, nhưng chúng cung cấp thông tin thích hợp cho mô hình. Bằng cách chồng chập những dạng thông tin khác nhau, việc phân loại các phần tử cảnh quan thành các đơn vị phản ứng thuỷ văn (HRUs) có thể
đạt được (ví dụ hình 6.2). Đây là công việc tương đối dễ với một hệ thông tin địa lý hiện đại (GIS), hoặc ít nhất tương đối dễ khi tất cả các nguồn thông tin khác nhau đã
được lưu giữ và ghi nhớ tính chất không gian trong cơ sở dữ liệu GIS (có thể chi phí rất nhiều thời gian). Các HRU xác định theo cách này có thể không đều về hình dạng nơi mà cơ sở dữ liệu dạng vectơ được sử dụng, hoặc được dựa trên các phần tử đều nơi mà cơ sở dữ liệu dạng raster (dạng lưới điểm hoặc ảnh điểm) được sử dụng. Các HRU tương tự nhau trong lưu vực sẽ được nhóm thành một đơn vị đơn cho mục đích tính toán, giống như cách phân nhóm đơn vị phản ứng của mô hình SLURP của Kite (1995) (Hình 6.2). Nó là các nhóm hoặc các đơn vị riêng rẽ, sau đó cho phép dự đoán phân bố của phản ứng thuỷ văn trong lưu vực.
Hình 6.2. Các đơn vị phản ứng thuỷ văn nhóm như đã sử dụng trong mỗi lưới ô vuông của mô hình SLURP (Kite 1995)
Một chút khó khăn gặp phải của loại mô hình này là làm thế nào để miêu tả phản ứng thuỷ văn của mỗi HRU, khác nhau đáng kể giữa các mô hình khác nhau của loại này? Trong một số mô hình lượng trữ nhận thức được sử dụng để miêu tả từng phần tử HRU (chẳng hạn như mô hình SLURP, mô hình HBV96 của Lindstrom và nnk (1997), mô hình Modele Couple của Girard và nnk (1981 cũng như Ambroise và nnk, 1995) và mô hình ARC/EGMO của Becker và Braun (1999). Mặt khác, một hàm tổn thất được sử dụng để tính lượng mưa vượt và sau đó nó diễn toán đến cửa ra của lưu vực, trong vài trường hợp bằng giả thiết một phân bố của khả năng trữ bên trong mỗi HRU (ví dụ Schumann và Funke 1996). Vì quy mô của các phần tử HRU trở nên nhỏ hơn, và miêu tả thuỷ văn trở nên có cơ sở vật lý hơn, khi đó loại mô hình này sẽ tiếp cận các mô hình phân bố dựa trên vật lý đầy đủ ở chương trước. Sự phân biệt mà chúng ta sẽ phác hoạ ở đây bao gồm cả mô hình HRU trong chương này về các mô
hình hàm phân bố, là điều không có mục đích rõ ràng để giải các phương trình mô tả
dòng chảy mặt và sát mặt nhưng cho phép nhóm các phần tử để giảm số lượng tính toán yêu cầu.
Trong định nghĩa tổng quát này sự đa dạng của mô hình dựa trên GIS cũng có thể bao gồm, và thực tế sự phân biệt không chỉ về hình dạng. Chẳng hạn, có rất nhiều mô
hình GIS raster trong đó các tính toán sự tạo thành dòng chảy được thực hiện cho mỗi
ảnh điểm, và dòng chảy được diễn toán từ ảnh điểm này đến ảnh điểm khác. Tuy
nhiên, không phải tất cả các mô hình như vậy sử dụng các miêu tả quá trình, dựa trên các giả thuyết vật lý, mà thường sử dụng các hàm nhận thức hơn, chẳng hạn như hệ thống USGS PRMS của Leavesley và Stanđar (1995) và Flughl (1995), trong đó dòng chảy nhanh được tạo ra bởi hàm diện tích đóng góp biến đổi đơn giản, và mô hình USDA SWAT của Arnold và nnk (1998), dựa trên phương pháp đường cong số USDA SCS (Cục bảo vệ đất Hoa Kỳ ) .
Hình 6.3. Quan hệ giữa mưa và phần trăm dòng chảy được dự báo bởi mô hình SCS USDA cho các
đường cong khác nhau
Trong thực tế có nhiều ví dụ về loại mô hình này đã sử dụng phương pháp đường cong số SCS trong dự báo sản sinh dòng chảy (xem hộp 6.1). Đây là một phương pháp rất hay trong lịch sử và vẫn tiếp tục được sử dụng do phương thức liên hệ cơ sở dữ liệu của đường cong số SCS với thông tin phân phối đất và loại thực vật trên lưu vực sườn dốc trong GIS. Phương pháp SCS có nguồn gốc từ các phân tích kinh nghiệm số liệu mưa-dòng chảy trên các lưu vực nhỏ và trên các bãi sườn dốc. Nó thường được xem như là phương pháp hoàn toàn kinh nghiệm cho việc dự báo sự tạo thành dòng chảy mà không dựa trên lý thuyết về thuỷ văn. Nó cũng thường có trong các sách về thuỷ văn với vai trò là phương trình thấm hoặc là một cách dự đoán lượng dòng chảy vượt thấm Horton (ví dụ Bras 1990), và nghiên cứu gần đây của Yu (1998) đã cố cho nó cơ
sở vật lý bằng cách chỉ ra rằng sự sinh dòng chảy vượt thấm diện tích riêng phần trên một phân bố thống kê các đặc điểm thấm của đất đem đến các đặc điểm hình thành dòng chảy tương tự cho phương pháp SCS.
Đó là một số điều hấp dẫn trong phương pháp này, nhưng phương pháp còn trở nên hấp dẫn hơn nếu chúng ta quay trở lại nguồn gốc của phương pháp như một kết quả đo đạc mưa dòng chảy trong lưu vực nhỏ của Mockus (1949). Mockus đã liên kết dòng chảy với mưa và chỉ ra rằng tỉ số lưu lượng tích lũy/lượng mưa tích lũy có một dạng đặc trưng (xem hình 6.3). Trước đây, dòng chảy của một trận mưa có thể được hiểu rộng là dòng chảy vượt thấm, nhưng điều này không còn là cách giải thích cần thiết. ở quy mô lưu vực nhỏ, dòng chảy đo được trong một số thí nghiệm gốc đã bao
gồm lượng nước dẫn ra từ dòng sát mặt vì sự dịch chuyển, sự đóng góp của dòng chảy
ưu tiên hoặc sát mặt từ ngay gần sông. Tất nhiên phương pháp cũng đã được áp dụng
đối với các lưu vực và các đơn vị phản ứng thuỷ văn không chiếm ưu thế bởi sinh dòng chảy vượt thấm. Steenhuis và nnk (1995) đã giải thích phương pháp SCS trong dạng diện tích đóng góp bão hoà biến đổi, ngoại trừ trong phân tích của họ có một vài số liệu từ những trận mưa cường độ lớn có thể tạo ra dòng chảy mưa vượt thấm. Một cách nhìn đầy đủ về phương pháp đó là nó kết hợp một số hiểu biết kinh nghiệm về sự hình thành dòng chảy nhanh bằng bất kỳ phương pháp nào ở quy mô nhỏ vào một hàm dạng đơn giản. Có thể cần thiết phải kiểm tra xem dạng hàm đó có phù hợp với những ứng dụng riêng biệt bất kỳ không nhưng nó có lẽ là một phương pháp gần đúng để sử dụng với các đơn vị phản ứng thuỷ văn vì nó tóm lược hiểu biết thu được ở những kích thước tương tự. Do vậy, xét sự phụ thuộc vào kích thước của mô hình HRU, nó có thể phù hợp hơn bất kỳ phương trình thấm điểm nào đã trình bày trong hộp 5.2, thậm chí nó còn được coi là có sở vật lý hơn. Các kiến thức nền tảng (và giới hạn) tiếp theo về phương pháp SCS được trình bày ở hộp 6.1.
Kích thước là một vấn đề trong việc lập mô hình HRU. Dạng mô tả HRU được sử dụng để dự báo sản sinh dòng chảy có thể sẽ thay đổi theo cả môi trường thuỷ văn và kích thước không gian nơi mà các phần tử HRU được xác định và ít nhất một hệ thống mô hình (hệ thống mô hình mođun MMS, được phát triển bởi USGS để thay thế cho hệ thống PMRS) cho phép miêu tả sự tương tác được chọn bởi người sử dụng. Mỗi HRU nhìn chung coi như đồng nhất về giá trị các thông số và phản ứng để, chẳng hạn, nếu dòng chảy mặt được tính thì nó cũng được tính ở toàn bộ HRU. Các HRU thường được xử lý độc lập với việc không diễn toán rõ ràng dòng chảy xuôi dốc hoặc dòng chảy sát mặt giữa các phần tử HRU mà chỉ diễn toán đến kênh gần nhất. Thực tế giả thiết về sự độc lập của vị trí trên lưu vực sẽ cần thiết nếu các HRU với đặc điểm tương tự nhau
được xếp thành nhóm. Một ví dụ diển hình về cấu trúc mô hình dựa trên HRU, trong
đó bao gồm diễn toán giữa các phần tử được chỉ ra ở hình 6.4.
Hình 6.4. Một cấu trúc mô hình đại diện cho sườn dốc lưu vực dựa trên các đơn vị phản ứng thuỷ văn (theo Flugel 1995).
Một ưu điểm của tiếp cận HRU đó là các hàm phản ứng tính được có thể ánh xạ trở lại không gian sử dụng phương pháp diễn toán hình ảnh trong GIS để điều này có thể, ít nhất về nguyên tắc, cũng cung cấp thông tin cho đánh giá không gian của các dự báo.
Nhược điểm chủ yếu của phương pháp này là cách trong đó mỗi HRU được xem là
đồng nhất về không gian – một giả thiết sẽ trở nên kém chính xác khi HRU trở nên lớn hơn. Với các kích thước rất lớn, một phương pháp mới có thể cần thiết, như trong các mô hình thuỷ văn qui mô lớn sẽ thảo luận ở chương 9. Tại thời điểm này, chúng ta không có cơ sở lý thuyết cho việc dự báo với cấu trúc mô hình gần đúng hoặc các giá trị thông số ở quy mô này khi đứa ra các thông tin ở quy mô khác. Vì vậy, người ta đã
tranh luận rằng không bao giờ có lý thuyết như vậy và chúng ta cần thiết phải sử dụng các mô hình về cơ bản phụ thuộc vào kích thước (Beven 1995, 2000).
Trong ứng dụng các mô hình HRU, sự phụ thuộc vào kích thước của các giá trị thông số trong mỗi đơn vị nên được xem xét. Bởi vì có nhiều HRU và một số (hoặc nhiều) thông số cần thiết cho mỗi HRU, không dễ dàng hiệu chỉnh bằng quá trình tối
ưu hoá. Trong trường hợp này những mô hình như vậy sẽ phải đối mặt với các vấn đề tương tự cho các mô hình phân bố đầy đủ có cơ sở vật lý. GIS có thể lưu giữ các loại đất và loại thực vật nhưng thông tin về các thông số mô hình cho mỗi loại có thể bất định cao và không độc lập (chẳng hạn độ sâu rễ của một loại thực vật cho trước có thể phụ thuộc vào loại đất hoặc đặc điểm thuỷ lực của một loại đất có thể phụ thuộc vào dạng sử dụng đất). Phản ứng thuỷ văn thực của một HRU có thể phụ thuộc vào tính không
đồng nhất trong mỗi phần tử, do vậy nó không được miêu tả tốt bằng giá trị các thông số “hiệu quả” đồng nhất. Đây là một giới hạn quan trọng của loại cấu trúc mô hình này, nhưng như đã thảo luận ở chương 5, đó là giới hạn cơ bản của tất cả các mô hình
đưa ra do giới hạn hiểu biết của chúng ta là làm thế nào để mô tả chi tiết sự thay đổi của hệ thống thuỷ văn. Một lần nữa, nó cho thấy rằng dự báo trên những mô hình như
vậy sẽ được kết hợp với một vài ước lượng bất định, nhưng với hiểu biết của tôi, không có trường hợp công bố nào mà ở đó điều này được thực hiện cho một mô hình HRU.