Mục đích của dự án là ứng dụng mô hình SWAT để mô phỏng, đánh giá lưu lượng dòng chảy và chất lượng nước lưu vực sông La Ngà trong giai đoạn. Giá trị dòng chảy tháng được mô phỏng dựa trên giá trị tính toán lượng mưa trung bình tháng. Từ đó, có vẻ như các giá trị hiện tại đo được và mô phỏng khá khác nhau trong hai năm này.
MỞ ĐẦU
Phạm vi nghiên cứu
TỔNG QUAN CƠ SỞ LÝ THUYẾT
- Một số chỉ tiêu đánh giá chất lƣợng nƣớc
- Nguồn gây ô nhiễm nƣớc
- Hiện tƣợng lan truyền chất trong môi trƣờng nƣớc
- Mô hình toán
- Thành phần của GIS
- Chức năng của GIS
- Nguyên lý mô hình SWAT
- Tình hình nghiên cứu tại Việt Nam
Mô hình QUAL2K (hoặc Q2K) (Mô hình chất lượng nước sông suối) đã được nâng cấp từ mô hình QUAL2E hoặc Q2E trước đó (Brown và Barnwell, 1987). Nghiên cứu của Lương Hữu Dũng và cộng sự (2004): Ứng dụng mô hình SWAT và IQQM để tính toán cân bằng nước lưu vực Cả. Nghiên cứu của Nguyễn Hà Trang (2009): Ứng dụng công nghệ GIS và mô hình SWAT để đánh giá, dự báo chất lượng nước lưu vực sông Đồng Nai.
Nghiên cứu của Nguyễn Thanh Tuân (2011): Ứng dụng công nghệ GIS và mô hình SWAT đánh giá chất lượng nước lưu vực hồ Dầu Tiếng. Nghiên cứu của Trần Xuân Lộc (2012): Ứng dụng mô hình SWAT để đánh giá chất lượng nước lưu vực hồ Cầu Mới, tỉnh Đồng Nai.
ĐẶC ĐIỂM KHU VỰC NGHIÊN CỨU
- Sông ngòi
- Khí hậu
- Thủy văn
- Tình hình phát triển các ngành kinh tế
Toàn bộ lưu vực có thể được chia thành 3 vùng có đặc điểm địa hình và sắc thái khí hậu tương đối khác nhau. Thượng lưu dự án Hàm Thuận có diện tích khoảng 1.280 km2, chiếm 31% diện tích toàn lưu vực. Đây là vùng núi, phần lớn diện tích đất có độ cao (700-900)m so với mực nước biển với địa hình đồi núi hình bát úp điển hình và là vùng trọng điểm phát triển cây công nghiệp dài ngày trên lưu vực.
Từ dự án Hàm Thuận đến Tà Pao có diện tích khoảng 720 km2, chiếm 18% diện tích toàn lưu vực, được coi là vùng trung lưu của lưu vực sông. Vùng hạ lưu là vùng trọng điểm cây lương thực và cây công nghiệp ngắn ngày trên lưu vực. Tóm lại, mạng lưới sông suối trên lưu vực La Ngà khá phát triển, đặc biệt là ở thượng nguồn.
Nhìn chung, mạng lưới các trạm quan trắc các yếu tố khí tượng trên lưu vực sông La Ngà và khu vực lân cận khá lớn. Nhìn chung toàn bộ lưu vực chịu ảnh hưởng của chế độ khí hậu nhiệt đới gió mùa. So với các trạm khí tượng, có rất ít trạm quan trắc các yếu tố thủy văn ở hầu hết các lưu vực sông.
Trong lưu vực công nghiệp, các ngành công nghiệp chủ yếu là chế biến, khai thác nông, lâm sản, sản xuất vật liệu xây dựng và hàng tiêu dùng.
PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
Cấu trúc dữ liệu đầu vào
Đối với nghiên cứu này, dữ liệu đầu vào cho mô phỏng LDC ở dạng Việc sử dụng SWAT bao gồm dữ liệu về địa hình, sử dụng đất, đất và thời tiết. FGRRW1 Tỷ lệ các giai đoạn sinh trưởng của cây tương ứng với điểm đầu tiên trên đường cong phát triển diện tích lá tối ưu.
FGRRW2 Tỷ lệ các giai đoạn sinh trưởng của cây tương ứng với điểm thứ hai trên đường cong phát triển diện tích lá tối ưu. Dữ liệu đất sử dụng trong SWAT được chia thành hai nhóm: đặc tính vật lý và đặc tính hóa học của đất. Danh sách các loại đất trong bản đồ đất phải được kết nối với cơ sở dữ liệu đất của Hoa Kỳ thông qua giao diện hoặc cơ sở dữ liệu đất tùy chỉnh cho các loại đất không có trong cơ sở dữ liệu đất của Hoa Kỳ.
Dữ liệu thời tiết bao gồm các thành phần: dữ liệu thời tiết chung và dữ liệu thời tiết thành phần (lượng mưa, nhiệt độ không khí, độ ẩm tương đối, năng lượng bức xạ mặt trời, tốc độ gió). Các thành phần dữ liệu thời tiết bao gồm dữ liệu mưa, nhiệt độ không khí, tốc độ gió, bức xạ mặt trời và độ ẩm tương đối. Mỗi dữ liệu thời tiết thành phần này yêu cầu một bảng tọa độ trạm đo và bảng tra cứu.
Trong đó, bảng tọa độ trạm đo cung cấp thông tin về vị trí các trạm đo; Bảng tra cứu lưu trữ dữ liệu từng thành phần dữ liệu thời tiết quan trắc tại mỗi trạm đo; Hai bảng này đều ở định dạng ASCII.
Thu thập dữ liệu lƣu lƣợng dòng chảy và chất lƣợng nƣớc thực đo
Thu thập dữ liệu lưu lượng và chất lượng nước đo thực tế a, Dữ liệu lưu lượng đo thực tế. Xử lý dữ liệu đầu vào theo yêu cầu SWAT định dạng a, Dữ liệu địa hình.
Xử lý dữ liệu đầu vào theo định dạng yêu cầu của SWAT
Bản đồ đất LVSLN với 15 loại đất khác nhau do VHTLMN cung cấp. Trong nghiên cứu này, các loại đất trên được nhóm thành 11 loại theo bảng mã đất trong FAO74. Các loại đất lưu vực sông La Ngà Nr. Tên Việt Nam Tên tiếp theo.
Quá trình phân tích, so sánh, đánh giá từ số liệu quan trắc và số liệu mô phỏng từ hai nguồn (xem Phụ lục 1, 2) cho thấy chỉ số NSI của nguồn thứ nhất (Chương trình Nghiên cứu Khí hậu Thế giới, 2014) tốt hơn so với nguồn thứ hai (The Trung tâm Quốc gia về Dự báo Môi trường và Phân tích lại Hệ thống Dự báo Khí hậu, 2014). Vì vậy, nghiên cứu đã lựa chọn và sử dụng nguồn số liệu thứ nhất để bổ sung số liệu quan trắc khí tượng từ năm 1997 đến năm 2010. Căn cứ vào đặc điểm phân bố, thời gian đo và chất lượng số liệu của các trạm quan trắc khí tượng vùng đồng bằng sông Cửu Long, dự án đã lựa chọn và sử dụng số liệu do vườn quốc gia kết hợp với nguồn I tại 7 trạm đo: Bảo Lộc, Tà Pao, Xuân Lộc, Di Linh,.
Chi tiết về dữ liệu thời tiết chung của các trạm sử dụng trong nghiên cứu này được trình bày trong Phụ lục 3. Trong quá trình phân đoạn lưu vực, dữ liệu DEM của LVSLN được sử dụng. Dựa trên DEM, mô hình lấp đầy các vùng trũng thấp, xác định hướng dòng chảy, dòng chảy tích lũy, mô phỏng mạng lưới dòng chảy và tạo cửa xả (ngoài 2 trạm quan trắc LLDC và 2 điểm đo chất lượng nước).
Phân tích đơn vị thủy văn
Cuối cùng, định nghĩa về HRU, trong nghiên cứu này sử dụng phương pháp gán nhiều HRU cho mỗi tiểu lưu vực quan tâm đến độ nhạy của quá trình thủy văn dựa trên giá trị ngưỡng cho sự kết hợp sử dụng đất/đất/độ dốc. Giá trị ngưỡng 0 % được đặt cho việc sử dụng đất, loại đất và độ dốc để tối đa hóa số lượng HRU trong mỗi tiểu lưu vực.
Nhập dữ liệu thời tiết
Chạy mô hình
Đánh giá mô hình
Giá trị R2 nằm trong khoảng từ 0 đến 1, biểu thị mối tương quan giữa giá trị đo thực tế và giá trị mô phỏng. Trong khi đó, chỉ số NSI chạy từ -∞ đến 1 và đo lường sự phù hợp giữa giá trị đo thực tế và giá trị mô phỏng trên đường thẳng 1:1. Nếu R2, NSI nhỏ hơn hoặc gần bằng 0 thì kết quả được coi là không thể chấp nhận được hoặc có độ tin cậy thấp.
Ngược lại, nếu các giá trị này bằng 1 thì kết quả mô phỏng của mô hình là hoàn hảo. Tuy nhiên, các quy tắc thống nhất để đánh giá kết quả mô phỏng từ các tham số thống kê này vẫn chưa được xác định (C. Santhi và cộng sự, 2001).
KẾT QUẢ, THẢO LUẬN
Trong khi đó, giá trị LLDC mô phỏng vào mùa mưa cao hơn giá trị LLDC mô phỏng. Giá trị LLDC tháng được mô phỏng dựa trên giá trị tính toán của lượng mưa trung bình tháng. Từ đó, có vẻ như các giá trị LLDC đo được và mô phỏng thực tế khá khác nhau trong hai năm này.
Dựa vào kết quả mô phỏng của LLDC trong kỳ, có thể thấy giá trị LLDC tuân theo quy luật mưa (những lúc mưa lớn giá trị LLDC tăng đồng thời). Để đánh giá độ chính xác của kết quả mô phỏng chất lượng nước bằng SWAT, dự án sử dụng số liệu chất lượng nước thực đo hàng ngày trong năm 2010 tại hai trạm quan trắc SW_LN_01 và SW_LN_02 do Cục Quan trắc Môi trường - Sở Tài nguyên và Môi trường thực hiện. Dựa vào Bảng 5-3, có thể thấy hệ số xác định R2 và chỉ số NSI giữa thông số chất lượng nước đo thực tế và mô phỏng hầu hết đều nhỏ hơn hoặc gần bằng 0 nên kết quả mô phỏng chất lượng nước được xem xét không thể nào. sự chấp nhận hoặc độ tin cậy kém.
Thống kê giá trị LLDC mô phỏng và thông số CLN đo thực tế tại điểm đo SW_LN_01. Thống kê giá trị LLDC mô phỏng và thông số CLN đo thực tế tại điểm đo SW_LN_02. Sử dụng số liệu chất lượng nước đo thực tế năm 2010 do Cục Quan trắc Môi trường - Sở Tài nguyên và Môi trường Đồng Nai cung cấp để đánh giá độ chính xác của kết quả mô phỏng chất lượng nước.
Nghiên cứu mối quan hệ giữa tốc độ dòng chảy và các thông số chất lượng nước. Thêm dữ liệu đầu vào bổ sung vào mô hình SWAT về các nguồn ô nhiễm điểm và khuếch tán để có kết quả mô phỏng chính xác hơn. Cần phải kiểm chứng và điều chỉnh các tham số của mô hình để cải thiện kết quả mô phỏng.
