Chương 2. Sự phát triển của mô hình mưa-dòng chảy: Quá trình chọn lọc tự nhiên
2.4. Các mô hình máy tính số đầu tiên: Mô hình lưu vực Stanford và các phiên bản của nã
Các giới hạn tính toán trên mô hình mưa-dòng chảy tiếp tục tồn tại cho đến những năm 1960 khi máy tính số đầu tiên bắt đầu trở nên rộng rãi hơn. Mặc dù vậy các máy tính đó vẫn rất hiếm, rất chậm so với chuẩn ngày nay, và bộ nhớ có giới hạn.
Thậm chí một máy tính lớn nhất và đắt nhất nhất cũng ít mạnh hơn như một chiếc máy tính xách tay đơn giản ngày nay. Dạng chương trình có thể chạy vẫn bị giới hạn bởi kích cỡ và độ phức tạp. Tuy nhiên, trong suốt quãng thời gian đó vẫn có sự mở rộng nhanh chóng số lượng các mô hình thuỷ văn. Hầu hết các mô hình đều có cấu trúc đơn giản: Thu thập các thành phần lượng trữ diễn tả các quá trình khác nhau là phần
quan trọng trong việc điều khiển các đáp ứng lưu vực với các hàm toán học để diễn tả
thông lượng giữa các lượng trữ. Một trong số những mô hình đầu tiên và thành công nhất là mô hình lưu vực Stanford được xây dựng bởi Norman Crawford và Ray Linsley tại trường đại học Stanford, sau đó đưa vào chương trình mô phỏng Hydrocomp (HSP)
được sử dụng rộng rãi trong tư vấn thuỷ văn. Mô hình sống lâu hơn, với sự thêm vào các thành phần chất lượng nước, trong cấu trúc của ‘Chương trình Fortran mô phỏng thuỷ văn của US EPA (HSPF: Donigian và nnk 1995). Các mô hình thuộc loại này
được O'Connell (1991) gọi là các mô hình tính toán độ ẩm đất hiện (ESMA), có sự thay
đổi số lượng các yếu tố lượng trữ, chức năng điều khiển sự trao đổi, phụ thuộc vào số lượng và các loại thông số yêu cầu. Mô hình lưu vực Stanford yêu cầu tới 35 thông số, mặc dù có nhiều thông số có thể được cố định trên cơ sở các đặc tính vật lý của lưu vực và chỉ một số nhỏ hơn của chúng cần hiệu chỉnh.
Máy tính kỹ thuật số trong những năm sau đó có xu hướng cho mỗi nhà thuỷ văn vào việc truy cập máy tính (không có máy tính cá nhân) để xây dựng các mô hình khác nhau trên máy tính cho chính mình. Sau cùng, là không có bài tập lập trình khó khăn. Tôi đã học lập trình máy tính đối với một sinh viên chưa tốt nghiệp bằng cách viết một mô hình để tính toán lại dòng chảy sinh ra ở Exmoor trong suốt trận lũ Lynmouth. Năm 1971, mô hình này được viết bằng ngôn ngữ lập trình Algol, lưu trên phiếu đục lỗ, và chạy trên máy tính Elliot 503 trường đại học Bristol với bộ nhớ 16 kilo byte, với toàn bộ đầu ra trên giấy in từng hành một. Đây là một ví dụ cho sự thay đổi nhanh chóng như thế nào. Nguồn sẵn có cho những người làm mô hình trong ba thập niên gần đây.
Hầu hết các mô hình này đều có đủ số thông số và có thể tạo ra một sự phù hợp cho số liệu mưa-dòng chảy sau một vài lần hiệu chỉnh. Thật vậy, nó quá dễ để cộng thêm ngày càng nhiều các thành phần (và nhiều các thông số kết hợp) cho các quá
trình khác nhau. Đã nhận ra sự quá thừa khi hiểu các mô hình, Dawdy và O'Donnell (1965) đã cố gắng định nghĩa một cấu trúc mô hình 'căn nguyên' tương đối đơn giản chỉ với một vài thông số (hình 2.8). Tuy nhiên điều này không làm dừng lại mà tiếp tục mở rộng số lượng các mô hình loại này công bố trong các tài liệu thuỷ văn (để tổng quan, xem Fleming 1975). Một số ví dụ vẫn sử dụng hiện thời có thể được tìm thấy trong các chương của Singh (1995), bao gồm các mô hình HSPF, SSAR và Saramento của Mỹ, mô hình HBV của Thuỵ Điển, mô hình TANK của Nhật, mô hình UBC của Canada, và mô hình RORB của Australia. So sánh các mô hình khác nhau phát hiện ra hạn chế chủ quan trong việc xác định một cấu trúc mô hình riêng biệt mặc dù thường có sự tương tự trong một vài thành phần. Một ví dụ về mô hình sử dụng hiện nay được biết như là mô hình Xinanjiang hoặc mô hình Arno hoặc mô hình khả năng thấm thay đổi (VIC), được mô tả trong bảng 2.2. Mô hình này khá thú vị là mặc dù nó có thể bị phân loại như là loại mô hình dạng ESMA, thành phần tạo dòng chảy mặt cũng có thể được giải thích bởi thuật ngữ hàm phân bố của các đặc trưng lưu vực (xem phần 2.6). Nó cũng được thực hiện như một mô hình thuỷ văn quy mô lớn hoặc thông số hoá bề mặt đất trong một vài mô hình khí hậu toàn cầu (xem chương 9).
Có một vài sự tương tự giữa nhóm mô hình IHACRES, hiện nay được đề cập trong
phần sau, và các mô hình dạng ESMA, vì trong hai trường hợp, dòng chảy sản sinh và dòng chảy diễn toán đều căn cứ vào các yếu tố lượng trữ. Các hướng khác nhau trong tiếp cận hiện tại cố gắng tìm ra một cấu trúc mô hình đơn giản nhất cung cấp bởi số liệu (xem thảo luận trong Jakeman và Hornberger 1993) và không cần thiết cố định cấu trúc mô hình trước khi tính toán. Việc phân tích số liệu cho phép giả thiết cấu trúc gần đúng sẽ là gì, như là trong tiếp cận cơ chế học trên số liệu của Young và Beven (1994) (xem chương 4).
R: Trữ nước mặt R*: Ngưỡng trữ nước mặt
S: Lượng trữ diễn toán nước mặt ( với thông số ks) F: Lượng trữ thấm vào đất (với các thông số f0, fc, k) M: Trữ ẩm đất
M*: Ngưỡng trữ ẩm đất
D: Lượng trữ nạp lại vào nước ngầm C: Cường độ lớn nhất của dâng mao dẫn G: Trữ nước ngầm (với thông số Kg) G*: Ngưỡng trữ nước ngầm P : Đầu vào mưa
ET: Bốc thoát hơi từ trữ nước trong đất ER: Bốc hơi từ trữ nước mặt
Q1: Dòng chảy mặt
QS: Dòng chảy ra từ trữ diễn toán nước mặt QB: Dòng chảy ra từ trữ nước ngầm Q: Lưu lượng dòng tổng cộng
Hình 2.8. Đồ thi sơ đồ của mô hình mưa-dòng chảy tính toán độ ẩm đất hiện (ESMA) hoặc nhận thức Dawdy và O’Donnel (1985)
Cung cấp một số số liệu là có khả năng để hiệu chỉnh giá trị các thông số, kết quả
thậm chí từ các mô hình ESMA đơn giản cũng có thể chấp nhận được, cả trong mô
hình lưu lượng (hình 2.9) và mô hình thiếu hụt độ ẩm đất (hình 2.10). Sự thực hiện
được giải thích trong hình 2.10 là một sự kiện đặc biệt nếu nhớ rằng năm 1976 là một
trong số những mùa hè khô nhất được ghi nhận ở Anh. Một số sự so sánh giữa các mô
hình ESMA, được công bố mặc dù với sự giới hạn của cả cấu trúc mô hình và số liệu
đầu vào, đầu ra, nhìn chung đã không có thể kết luận rằng một mô hình tương thích hơn so với các mô hình khác sau khi các thông số của mô hình đã được hiệu chỉnh (xem ví dụ nghiên cứu của Franchini và Pacciani 1991; Chiew và nnk, 1993; và Editjatno và nnk, 1999).
Hình 2.9. Lưu lưọng dự báo và quan trắc của Kings Creek (11.7km2) sử dụng mô hình VIC-2L của hộp 2.2.
Lưu ý khó khăn của sự mô phỏng thời kỳ trước-ướt sau một mùa hè khô (Liang và nnk 1996) In .lại từ Biến đổi hành tinh địa cầu 13: 195-206, xuất bản với sự cho phép của ELsevier Science
Hình 2.10. Kết quả từ dự báo độ hụt ẩm đất của Cander và nnk (1988) cho (a). sông Cam và (b). vị trí rừng Thetdefod ở Anh. Độ hụt ẩm đất thu được bằng luỹ tích trên các profile của độ ẩm đất đo đạc bằng thăm dò Notron. Đầu vào bốc thoát hơi tiềm năng là chuỗi thời gian trung bình khí hậu ngày đơn giản. In lại từ
tạp chí thuỷ văn 60:329-355, xuất bản (1993) với sự cho phép của Elsevier Science
Mô hình ESMA cũng được sử dụng để dự báo các tác động của sự thay đổi khí hậu trong các nước khác nhau (ví dụ Bulton và nnk, 1988, 1992; Anell 1996). Trong tình
huống này, sự sử dụng của họ khó hơn bởi vì độ chính xác của dự báo sẽ phụ thuộc rất lớn vào số liệu sẵn có để hiệu chỉnh. Do đó, nếu các giá trị thông số mô hình được hiệu chỉnh thành công dưới các điều kiện hiện thời thì mô hình được sử dụng trong một phạm vi đầu vào khí hậu khác nhau, có lẽ biểu thị một kịch bản có thể cho điều kiện sau đó trong thế kỷ này, không đảm bảo rằng độ chính xác hiện thời sẽ được duy trì
nếu các điều kiện cực trị hơn. Tuy nhiên không có số liệu sẵn có để hiệu chỉnh dưới các
điều kiện thay đổi. Do đó, dự báo tác động được dự kiến là bất định hơn các mô phỏng hiện thời, và bất kỳ dự đoán trước đây nào cũng nên kết hợp với một sự ước lượng của tính bất định. Điều này đã không được tiến hành một cách thường xuyên (xem phần 9.4).
Các mô hình loại ESMA vẫn được sử dụng trong việc diễn tả đơn vị đáp ứng thuỷ văn suy ra từ GIS. Các mô hình thuộc loại này bao gồm mô hình SLURP của Kite và Koawer (1992); hệ thống mô hình mưa-dòng chảy USGS của Leavesley và Stannard (1995) và mô hình USDA-ARSSWAT của Arnold và nnk (1998). ở đây chúng ta bàn về một vài vấn đề phân loại mô hình; như thể các mô hình có mục đích diễn tả các quá
trình thuỷ văn theo một kiểu phân bố, nhưng sử dụng các thành phần hàm theo kiểu mô hình ESMA tại quy mô đơn vị phản ứng thuỷ văn từ GIS hơn là cố gắng diễn tả
đầy đủ các quá trình. Đó là một kỹ thuật mô hình hoá nhận được bằng sự sẵn có số liệu GIS và viễn thám hơn là sự phát triển thật sự bất kỳ trong việc hiểu biết các quá
trình thuỷ văn được diễn đạt. Chúng có thể được xem xét như chúng hợp nhất với loại mô hình phân bố trong phần 2.6 và sẽ được nhắc lại trong chương 6.