Nghiên cứu đã tiến hành thu thập, biên tập cơ sở dữ liệu bao gồm: Địa hình, sử dụng đất, thổ nhưỡng và dữ liệu thời tiết theo định dạng chuẩn của SWAT trên nền ArcGIS. Tiếp theo, sử dụng ArcSwat chạy trên nền ArcGIS thực hiện quá trình phân chia lưu vực thành các tiểu lưu vực. Các thông số của mô hình được hiệu chỉnh thông qua phần mềm SWAT-CUP với thuật toán SUFI-2.
Trang 1Doi: 10.15625/vap.2021.0113
NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH SWAT VÀ THUẬT TOÁN SUFI-2 XÁC ĐỊNH THAM SỐ MÔ HÌNH
VÀ MÔ PHỎNG DÒNG CHẢY NGOÀI LÃNH THỔ VÀO VIỆT NAM TRÊN SÔNG ĐÀ SỬ DỤNG CÁC NGUỒN DỮ
LIỆU MỞ TOÀN CẦU
Nguyễn Anh Đức, Trần Bảo Chung, Hoàng Thị An, Trần Anh Phương
Viện Khoa học tài nguyên nước - Bộ Tài nguyên và Môi trường
Tóm tắt
Để quản lý, đánh giá và mô phỏng lưu lượng dòng chảy thì việc nghiên cứu tài nguyên nước ở quy mô lưu vực là phương pháp tiếp cận phù hợp và tối ưu Nghiên cứu này được thực hiện mô phỏng dòng chảy trên lưu vực Sông Đà bắt nguồn từ vùng Ngụy Sơn, tỉnh Vân Nam Trung Quốc, vào Việt Nam, bằng Công cụ đánh giá đất và nước (Soil and Water Assessment Tool
- SWAT) tích hợp với công nghệ GIS, qua đó tìm hiểu quá trình diễn ra thủy văn trên lưu vực Nghiên cứu đã tiến hành thu thập, biên tập cơ sở dữ liệu bao gồm: địa hình, sử dụng đất, thổ nhưỡng và dữ liệu thời tiết theo định dạng chuẩn của SWAT trên nền ArcGIS Tiếp theo, sử dụng ArcSwat chạy trên nền ArcGIS thực hiện quá trình phân chia lưu vực thành các tiểu lưu vực Các thông số của mô hình được hiệu chỉnh thông qua phần mềm SWAT-CUP với thuật toán SUFI-2 Thời gian hiệu chỉnh được chọn từ năm
1993 đến 1998, thời gian kiểm định 1999 đến 2004 Kết quả hiệu chỉnh và kiểm định mô hình với hệ số xác định R2: 0,59 và 0,65, chỉ số Nash-Sutcliffe 0,55 và 0,65 tại trạm Mường Tè Kết quả này cho thấy nếu mô hình SWAT được hiệu chỉnh tốt sẽ hỗ trợ cho việc đánh giá lưu lượng nước trên lưu vực
Từ khóa: Mô hình mưa - dòng chảy, SWAT, SUFI-2, SWAT-CUP,
ngoài lãnh thổ, mưa vệ tinh CFSR
1 Giới thiệu
Sông Đà là chi lưu lớn nhất của Sông Hồng, bắt nguồn từ dãy Ngụy Sơn thuộc tỉnh Vân Nam Trung Quốc chảy vào Việt Nam theo hướng Tây Bắc - Đông Nam Sông Đà có diện tích lưu vực 52.900 km2 trong đó phần thượng lưu sông (chiếm 49,4 % diện tích lưu vực) thuộc lãnh thổ Trung Quốc và
Trang 2phần trung và hạ lưu sông (chiếm 50,6 %) thuộc lãnh thổ Việt Nam Với tiềm năng thuỷ điện lớn và nguồn nước dồi dào, Sông Đà đóng vai trò quan trọng đối với an ninh nguồn nước và năng lượng của Việt Nam nói chung và các địa phương trên lưu vực Sông Hồng nói riêng Đồng thời, do độ dốc lòng sông lớn, lượng nước tập trung chủ yếu vào mùa lũ, việc dự báo và kiểm soát lũ trên lưu vực Sông Đà là nhiệm vụ hết sức quan trọng góp phần bảo vệ an toàn cho Hà Nội và các tỉnh hạ lưu Sông Hồng Vì vậy, việc quản
lý tài nguyên nước hiệu quả trên toàn lưu vực Sông Đà đảm bảo đồng thời các nhiệm vụ cấp nước, phát điện và phòng lũ là một yêu cầu cấp thiết Tuy nhiên, công tác này hiện gặp rất nhiều khó khăn do thiếu các thông tin dự báo, cảnh báo nguồn nước từ phần lưu vực ngoài lãnh thổ vào Việt Nam Do
đó, việc xây dựng mô hình mô phỏng dòng chảy trên lãnh thổ Trung Quốc vào Việt Nam là nhiệm vụ cần thiết và quan trọng
Một trong những khó khăn lớn nhất trong việc mô phỏng dòng chảy ngoài lãnh thổ trên các lưu vực sông xuyên biên giới là thiếu các thông tin khí tượng đầu vào Để giải quyết vấn đề này các nghiên cứu thường sử dụng các nguồn số liệu toàn cầu hoặc khu vực Chẳng hạn, số liệu mưa vệ tinh toàn cầu của nhiệm vụ đo mưa vùng nhiệt đới TRMM (https://gpm.nasa.gov/missions/trmm) [1], của cơ quan vũ trụ Nhật Bản GSMap (https://sharaku.eorc.jaxa.jp/GSMaP) [2], của cơ quan vũ trụ Mỹ (https://gpm.nasa.gov/missions/GPM) [3], số liệu tái phân tích CFSR (https://globalweather.tamu.edu) [4] hoặc số liệu mưa khu vực như CMADS (http://www.cmads.org/) [5] cho khu vực Đông Á, số liệu khí tượng cho bán đảo Tây Ban Nha (https://swat.tamu.edu/data/spain) [6] Các nguồn số liệu
mở này đã giúp cho việc mô phỏng, tính toán dòng chảy trên các lưu vực sông không có số liệu khí tượng đầu vào trở nên khả thi và đã được sử dụng trong nhiều nghiên cứu trên thế giới Tuy nhiên, việc nghiên cứu ứng dụng các nguồn số liệu toàn cầu hoặc khu vực này ở Việt Nam còn tương đối hạn chế Vì vậy việc nghiên cứu, đánh giá khả năng sử dụng các nguồn số liệu này làm đầu vào cho mô hình thuỷ văn là một vấn đề cấp bách
Trong số các mô hình mô phỏng quá trình mưa - dòng chảy trên lưu vực, mô hình SWAT là một trong những mô hình được sử dụng rộng rãi trong và ngoài nước do đây là mô hình có khả năng mô phỏng tương đối đầy
đủ các quá trình thuỷ văn trên lưu vực với yêu cầu số liệu không quá phức tạp, có thể đáp ứng được trong điều kiện số liệu hiện nay
Trang 3Đặc biệt, mô hình có thêm công cụ cho phép tự động hiệu chỉnh, xác định các tham số mô hình và độ bất định của chúng sử dụng các thuật toán tối ưu, giúp giảm đáng kể thời gian tính toán của mô hình và xác định các tham số mô hình chính xác hơn Một số đề tài nghiên cứu trong và ngoài nước thực hiện ứng dụng mô hình SWAT như: Ứng dụng mô hình SWAT với dữ liệu CMADS để ước tính các yếu tố thủy văn và độ không chắc chắn của tham số dựa trên thuật toán SUFI-2 ở lưu vực Sông Lệ Giang, Trung Quốc [7] Ở nghiên cứu này tác giả sử dụng bộ dữ liệu khí tượng Trung Quốc cho mô hình công cụ đánh giá đất và nước (CMADS) đã được áp dụng rộng rãi trong những năm gần đây vì độ chính xác của chúng Kết quả cho thấy mô hình hoạt động tốt cho việc dự đoán dòng chảy trong giai đoạn hiệu chỉnh và kiểm định mô hình phỏng dòng chảy quy mô hàng ngày và hàng tháng cao cho lưu vực Sông Lệ Giang
Tuy nhiên, mặt hạn chế của bộ dữ liệu CMADS chỉ áp dụng được với vị trí địa lý khu vực Đông Á [8] Đánh giá so sánh về hiệu suất của dữ liệu CMADS và CFRS để lập mô hình thủy văn sử dụng SWAT ở lưu vực Sông Muda, Malaysia Trong nghiên cứu này NCEP-CFSR và CMADS có khả năng tốt được sử dụng để lập mô hình thủy văn ở các lưu vực sông không được đo lường hoặc đo lường kém Nghiên cứu này so sánh độ tin cậy của NCEP-CFSR và CMADS được cung cấp miễn phí trên trang web SWAT trong việc mô phỏng dòng chảy trong lưu vực sông nhiệt đới nằm ở phía đông bắc bán đảo Malaysia Đánh giá được chia thành các khía cạnh khí hậu
và thủy văn từ năm 2008 đến năm 2014 Nhìn chung, CMADS hoạt động tốt hơn NCEP-CFSR trong ước tính các biến số khí hậu hàng ngày và hàng tháng NCEP-CFSR đã đánh giá quá cao lượng mưa hàng ngày, trong khi đánh giá thấp hơn đối với CMADS Sự khác biệt giữa quan sát được và NCEP-CFSR hoặc CMADS trong ước tính nhiệt độ là khoảng 2 °C Cả hai sản phẩm CMADS và NCEP-CFSR đều có xu hướng đánh giá thấp nhiệt độ tối đa hàng ngày lần lượt là 4,25 và 5,01 % [9] Ứng dụng bộ dữ liệu CMADS cho mô hình SWAT lưu vực Sông Heihe Trung Quốc Nghiên cứu
sử dụng bộ dữ liệu CMADS, TWS và CFSR đánh giá hiệu suất của 3 bộ để
mô phỏng dòng chảy trong lưu vực Sông Heihe Kết quả cho thấy CFSR đánh giá quá cao lượng mưa đặc biệt là vào mùa hè nhưng đánh giá thấp lượng mưa hàng năm CMADS được đánh giá cao vì được chỉnh sửa thông
Trang 4qua các trạm quan sát tự động quốc gia Trung Quốc Đối với TWS nó không hoạt động tốt ở Trung Quốc
Trong nước có nghiên cứu: [10] Ứng dụng Gis và mô hình SWAT mô phỏng lưu lượng dòng chảy lưu vực Sông Sêrêpôk, Việt Nam Kết quả cho thấy khả năng ứng dụng mô hình SWAT là tốt để mô phỏng lưu lượng dòng chảy trên lưu vực Sông Srepok Tuy nhiên, nghiên cứu khi so sánh kết quả
mô phỏng của mô hình với các giá trị thực đo của trạm Giang Sơn và Đức Xuyên chưa được tốt bằng trạm Cầu 14 và Buôn Đôn vì các trạm khí tượng trong lưu vực cách xa trạm Giang Sơn và Đức Xuyên nên các yếu tố về lượng mưa và nhiệt độ chưa đặc trưng cho việc mô phỏng lưu vực này [11] Ứng dụng mô hình SWAT và công nghệ GIS đánh giá lưu lượng dòng chảy trên lưu vực Sông Đắk Bla mô hình cho kết quả tốt đối với lưu lượng dòng chảy trung bình tháng
Thuật toán tối ưu hóa SUFI-2 tích hợp trong giao diện SWAT-CUP được sử dụng để hiệu chỉnh mô hình Các giá trị tối ưu của từng thông số
mô hình đã được mô tả một cách rõ ràng Quá trình đánh giá hiệu quả của
mô hình đã được thực hiện thành công với hai chỉ số thống kê là R2 và NSE Cụ thể, so sánh giá trị dòng chảy quan trắc và mô phỏng tại trạm Kon Tum cho thấy chỉ số NSE và hệ số R² đều cao hơn 0,7 trong cả hai thời kì hiệu chỉnh và kiểm định Nghiên cứu đã chứng minh khả năng ứng dụng GIS xây dựng cơ sở dữ liệu đầu vào cần thiết cho quá trình thiết lập, chạy các mô hình thủy văn, đặc biệt là đối với những mô hình phân phối liên tục Đồng thời, cũng đã cho thấy khả năng ứng dụng mô hình SWAT trong mô phỏng lưu lượng dòng chảy tại các lưu vực đồi núi như lưu vực Đắk Bla Hiện tại trong nước chưa có nhiều nghiên cứu thiết lập mô hình mô phỏng quá trình mưa - dòng chảy cho phần ngoài lãnh thổ trên lưu vực Sông
Đà Do tính ưu việt của mô hình SWAT, nghiên cứu này sẽ xem xét thiết lập
mô hình SWAT để mô phỏng quá trình dòng chảy cho phần ngoài lãnh thổ này đến trạm Mường Tè (Hình 1)
Nguồn dữ liệu khí tượng tái phân tích CFSR của Trung tâm Dự báo môi trường Quốc gia Hoa Kỳ (NCEP) được sử dụng làm đầu vào cho mô hình Các thông tin về mặt đệm bao gồm bản đồ sử dụng đất, bản đồ đất và bản đồ địa hình cũng được lấy từ các nguồn dữ liệu mở toàn cầu Đồng thời để ước lượng tham số của mô hình và đánh giá ảnh hưởng của độ bất định của tham
Trang 5số mô hình đến kết quả mô phỏng dòng chảy, nghiên cứu sử dụng thuật toán SUFI 2 Sau khi mô hình được hiệu chỉnh và kiểm định, chúng tôi sẽ đánh giá sự biến đổi theo không gian và thời gian của tổng dòng chảy trên lưu vực cũng như các dòng chảy thành phần mô phỏng bởi mô hình SWAT
2 Đặc điểm khu vực nghiên cứu
Hình 1 Bản đồ lưu vực Sông Đà
Lưu vực Sông Đà bắt nguồn từ dãy Nguy Sơn thuộc tỉnh Vân Nam, Trung Quốc chảy vào Việt Nam theo hướng Tây Bắc - Đông Nam ở độ cao trên 1500 m sau đó ngoặt sang hướng Đông ở Pa Vinh, khi tới thị xã Hòa Bình sông chảy theo hướng Bắc đổ vào Sông Hồng ở Trung Hà, trên thành phố Việt Trì 12 km và cách cửa Sông Hồng 235 km Sông Đà có diện tích lưu vực 52.900 km2 trong đó 49,4 % thuộc phần lãnh thổ Trung Quốc gồm phần thượng lưu sông, chiều dài dòng chính là 980 km (phần lãnh thổ Trung Quốc dài 440 km) Lưu vực Sông Đà có dạng hình thuôn dài chạy dọc theo hướng Tây Bắc - Đông Nam, kéo dài từ 20040’ đến 25000’ độ vĩ Bắc và từ
100022’ đến 105024’ độ kinh Đông với chiều dài lưu vực 690 km và chiều rộng bình quân lưu vực 76 km Độ dốc bình quân lòng sông trung bình 0,41 ‰, trong đó độ dốc lòng sông thuộc lãnh thổ Trung Quốc là 2,54 ‰
Trang 6Đặc điểm địa hình lưu vực Sông Đà địa phận Trung Quốc biến đổi khá phức tạp, đặc điểm nổi bật của lưu vực Sông Đà thượng nguồn là các dạng địa hình núi cao chủ yếu là các dãy núi ở độ cao trên 1000 m Đường sống núi hẹp, có đỉnh cao nhất đạt tới 3076 m, chủ yếu cấu tạo bởi granit, ven rìa xen đá phiến và đá vôi
Về khí hậu, lưu vực thượng nguồn Sông Đà khí hậu nhiệt đới, gió mùa vùng núi, với hai mùa rõ rệt Mùa đông lạnh, suốt mùa đông duy trì một tình trạng hanh khô điển hình, có sương muối và ít mưa (mùa khô) trùng với mùa gió Đông Bắc, kéo dài từ tháng 11 - 3 Mùa hè trùng với mùa gió Tây Nam, nóng có gió tây khô nóng và nhiều mưa (mùa mưa), kéo dài từ tháng 5 - 9 Giữa hai mùa là thời kỳ chuyển tiếp, nền nhiệt ẩm và có tính ôn hoà
3 Phương pháp nghiên cứu
3.1 Tổng quan về mô hình SWAT
SWAT là mô hình thủy văn phân phối được xây dựng bởi Trung tâm Phục vụ nghiên cứu nông nghiệp (Agricultural Research Service) thuộc Bộ Nông nghiệp Hoa Kỳ (United States Department of Agriculture) và Trung tâm Nghiên cứu nông nghiệp (Texas A&M AgriLife Research) thuộc Đại học Texas A&M, Hoa Kỳ vào đầu những năm 1990 với mục đích dự báo những ảnh hưởng của thực hành quản lý sử dụng đất đến nước, sự bồi lắng
và lượng hóa chất sinh ra từ hoạt động nông nghiệp trên những lưu vực rộng lớn và phức tạp trong khoảng thời gian dài [12] Một trong những môđun chính của mô hình này là mô phỏng dòng chảy từ mưa và các đặc trưng vật
lý trên lưu vực
Mô hình SWAT có nhiều ưu điểm so với các mô hình tiền thân như cho phép mô hình hóa các lưu vực không có mạng lưới quan trắc, mô phỏng tác động của thay đổi dữ liệu đầu vào như sử dụng đất, thực hành quản lý đất đai và khí hậu [13] Giao diện tích hợp trong GIS tạo thuận tiện cho việc định nghĩa lưu vực, cũng như thao tác, xử lý các dữ liệu không gian và dữ liệu dạng bảng liên quan Trong trường hợp dữ liệu đầu vào hạn chế, SWAT vẫn có thể mô phỏng được Ngoài ra, với khả năng tính toán hiệu quả, SWAT có thể mô phỏng các lưu vực rộng lớn với nhiều dạng thực hành quản lý đất đai mà không tốn nhiều thời gian và tài nguyên máy tính
Trang 7Cuối cùng, SWAT là mô hình theo thời gian liên tục nên có thể mô phỏng tác động lâu dài của sử dụng đất, thực hành quản lý đất đai và sự tích
tụ của các chất ô nhiễm SWAT cho phép mô hình hóa nhiều quá trình vật lý trên cùng một lưu vực Một lưu vực được phân chia thành các tiểu lưu vực liên kết với nhau bởi một mạng lưới sông suối Mỗi tiểu lưu vực sau đó được chia thành các đơn vị thủy văn (Hydrologic Response Unit- HRU) dựa trên những đặc trưng đồng nhất về sử dụng đất, thổ nhưỡng, độ dốc và thực hành quản lý đất đai Các HRUs chiếm giữ tỉ lệ diện tích khác nhau trong tiểu lưu vực và không có vị trí không gian trong quá trình mô phỏng SWAT
Mô hình SWAT tổng hợp dòng chảy, bồi lắng và tải lượng dưỡng chất từ mỗi tiểu lưu vực, HRU và sau đó dẫn kết quả này vào các kênh dẫn, ao, hồ chứa đến cửa xả lưu vực SWAT mô hình hóa chu trình thủy văn dựa trên phương trình cân bằng nước sau:
Trong đó:
- SWt: lượng nước trong đất tại thời điểm t (mm H2O)
- SWo: lượng nước trong đất tại thời điểm ban đầu trong ngày thứ i (mm H2O)
- t: thời gian (ngày)
- Rday: lượng nước mưa trong ngày thứ i (mm H2O)
- Qsurf: lượng dòng chảy bề mặt trong ngày thứ i (mm H2O)
- Ea: lượng nước bốc hơi trong ngày thứ i (mm H2O)
- wseep: lượng nước thấm vào vùng chưa bão hòa trong ngày thứ i (mm
H2O)
- Qgw: lượng nước ngầm chảy ra sông trong ngày thứ i (mm H2O) SWAT yêu cầu nhiều lớp dữ liệu đầu vào theo không gian và thời gian
Để hỗ trợ quá trình xử lý, phân tích những dữ liệu này, SWAT sử dụng những công cụ của GIS Vì vậy, để tạo thuận lợi cho việc sử dụng các mô hình, hiện nay SWAT được tích hợp vào hai phần mềm GIS dưới dạng phần
mở rộng miễn phí là ArcSWAT cho ArcGIS và MWSWAT cho MapWindow [11]
Trang 8Hình 2 Tiến trình thực hiện mô hình SWAT, SWATCUP
3.2 Cơ sở dữ liệu đầu vào
Nghiên cứu sử dụng 2 loại dữ liệu khí tượng thủy văn: Dữ liệu khí tượng toàn cầu CFSR theo đường link: https://globalweather.tamu.edu/ [4]
Dữ liệu thực đo về lưu lượng dòng chảy tại trạm Mường Tè từ năm 1993 -
2010 được sử dụng để so sánh với lưu lượng mô phỏng
Địa hình của khu vực nghiên cứu được mô phỏng bằng mô hình độ cao
số DEM DEM ASTER có độ phân giải 30 m do Cơ quan Hàng không và Không gian Quốc gia Hoa Kỳ (NASA) phối hợp cùng Bộ Kinh tế, Thương mại và Công nghiệp (METI) Nhật Bản phát triển theo đường link: https://gdex.cr.usgs.gov/gde [14] DEM sử dụng phân chia lưu vực và xác định hướng dòng chảy từ độ dốc bề mặt lưu vực
Bản đồ sử dụng đất được khai thác và sử dụng từ dữ liệu miễn phí tại địa chỉ https://livingatlas.arcgis.com/landcover/ [15] Bản đồ có độ phân giải
10 m, sản phẩm được xây dựng bằng hình ảnh về tinh Sentinel-2 của Cơ quan Vũ trụ châu Âu (ESA) Bản đồ sử dụng đất là một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng trực tiếp đến dòng chảy và bốc hơi của lưu vực Từ bản đồ Hình 3 trên lưu vực thượng nguồn Sông Đà lãnh thổ Trung Quốc, đất rừng chiếm 73 % chiếm diện tích đa phần, đất sử dụng cho nông nghiệp
5 %, đất đô thị 4 %, 18 % nước, thực vật ngập nước, đất trống và cây bụi
Trang 9Thổ nhưỡng của lưu vực được sử dụng từ bản đồ đất của tổ chức Nông lương Thế giới FAO-UNESCO (FAO,1971-1981), cơ sở dữ liệu Harmaonized World Soil Database (HWSD) định dang raster, độ phân giải
30 arc second gồm 16.000 đơn vị đất khác nhau Đất trên lưu vực nghiên cứu chủ yếu là các loại: Ferric Acrisols, Orthic Acrisols, Pellic Vertisols, Lithosols (http://www.fao.org/ag/agl/agll/key2soil.stm [16])
Bảng 1 Dữ liệu đầu vào của mô hình SWAT
Dữ liệu
đầu vào
Số lƣợng/Độ phân giải Nguồn dữ liệu
Mục đích
sử dụng
DEM -
Bản đồ địa
hình
30 m x 30 m
ASTER GDEM (ASTER Global Digital Elevation
Model)
Thiết lập
mô hình
Bản đồ sử
dụng đất 10 m x 10 m
ESRI 2020 Global Land Cover
Data Bản đồ
thổ
nhưỡng
30 arc second http://www.fao.org
Khí tượng
(Mưa,
nhiệt độ
1993 -
2010)
Độ phân giải:
30 km x 30 km
Trạm: 130 điểm
Hệ thống phân tích, dự báo khí hậu (Climate Forecast System Reanalysis - CFSR)
Số liệu
mưa tháng
trạm
Mường Tè
(1993 -
2010)
1 trạm Trung tâm Dự báo khí tượng
thủy văn Quốc gia
Hiệu chỉnh, kiểm định
mô hình
Trang 10Hình 3 Bản đồ sử dụng đất Hình 4 Bản đồ thổ nhưỡng
Hình 5 Bản đồ số độ cao Hình 6 Bản đồ trạm khí tượng,
thủy văn
