Giới thiệu về mô hình SWAT

Giới thiệu về SWAT

Soil and Water Assessment Tool Theoretical documentation, version 2005

by

S.L Neitsch, J.G Arnold, J.R Kiniry, J.R Williams

2005 Grassland, Soil and Water Research Laboratory, Agricultural Research

Service, and Blackland Research Center, Texas Aagricultural Experiment Station,

Texas.U.S.A

Ng i d ch: Nguy n Duy Bình i h c Nông nghi p Hà n i Hà n i, Tháng 8 n m 2009 M C L C 1 Quá trình phát tri n c a SWAT 1 

2 Gi i thi u t ng quan v SWAT 4 

2.1 Vòng tu n hoàn th y v n trên đ t li n 6 

2.1.1 Khí h u 7 

2.1.2 Th y v n 9 

2.1.3 L p ph th c v t / Sinh tr ng c a cây c i 12 

2.1.4 Xói mòn đ t 13 

2.1.5 Các ch t dinh d ng 13 

2.1.6 Thu c tr sâu 15 

2.1.7 Ch đ canh tác 16 

2.2 Tính truy n dòng ch y và ch t trong kênh 16 

2.2.1 Tính truy n dòng ch y n c và ch t trong kênh chính 17 

2.2.2 Tính truy n dòng ch y và ch t trong h ch a 18 

3 Tài li u tham kh o 20 

DANH M C HÌNH 21 

SWAT-Intro_vie.docx 1

SWAT hay là Soil and Water Assessment Tool, mô hình dùng cho di n tích m t l u

v c đ c phát tri n b i TS Jeff Arnold theo đ n đ t hàng c a Trung tâm Nghiên c u Nông nghi p (Agricultural Research Service, ARS, thu c B Nông nghi p Hoa k ) SWAT đ c phát tri n nh m m c đích d báo tác đ ng c a nh ng ho t đ ng qu n lý và khai thác đ t đai lên ch đ dòng ch y, lên tài nguyên n c, ch đ ch t l l ng và d báo tàn d c a vi c áp d ng các ch t hóa h c trong nông nghi p đ i v i nh ng l u v c sông l n và ph c t p v i đ c đi m th nh ng, s d ng và qu n lý đ t đai trong đi u ki n

bi n đ ng trong m t th i gian dài có th đ t đ c nh ng yêu c u đó, mô hình SWAT

ph i th a mãn các đi u ki n sau

Mô hình ph i đ c phát tri n d a trên c s các quá trình v t lý Thay b ng vi c s

d ng nh ng công th c t ng quan di n t quan h gi a d li u đ u vào và đ u ra, SWAT

c n ph i có đ c thông tin v khí h u, tính ch t th nh ng, d li u đ a hình, th m th c

v t, và các hình thái canh tác s d ng đ t đai trong l u v c c n mô ph ng SWAT s

d ng nh ng thông tin đ u vào đó đ mô ph ng nh ng quá trình v t lý liên quan đ n chuy n v n c a n c, c a ch t bùn cát l l ng trong n c (phù sa), phát tri n c a cây

tr ng, vòng tu n hoàn c a các ch t dinh d ng, v.v

SWAT s d ng nh ng d li u đ u vào đã có s n Trong khi SWAT có th đ c s

d ng đ nghiên c u nh ng v n đ đ c thù nh chuy n v n c a vi khu n, thì đ i v i

nh ng v n đ dòng ch y, nó v n có th v n hành đ c v i nh ng d li u đã có s n trong các c quan c a chính ph

Các ph ng pháp tính toán trong SWAT c n đ t đ c t c đ t i u Vi c mô

ph ng nh ng l u v c có di n tích l n v i nh ng chi n l c qu n lý ph c t p ph i th c

hi n đ c mà không c n đ u t tài chính l n và th i gian dài

SWAT ph i cho phép đánh giá tác đ ng lâu dài R t nhi u v n đ c n gi i quy t

hi n nay bao g m quá trình tích l y ch m rãi nh ng ch t ô nhi m v i tác đ ng lên kh i

n c dòng h l u có th nghiên c u nh ng v n đ nh v y, ng i ta c n nh ng k t

qu mô ph ng kéo dài vài ch c n m

SWAT là m t mô hình mô ph ng theo chu i th i gian liên t c, lo i mô hình cho k t

qu th i gian dài Mô hình không đ c thi t k mô ph ng cho nh ng quá trình x y ra trong m t th i gian ng n nh quá trình truy n l do m t tr n m a

H P: u đi m c a ph ng pháp ti p c n này là

Có th mô ph ng cho nh ng l u v c mà đó ch a có d li u quan tr c th c t Tác đ ng t ng đ i c a nh ng b d li u đ u vào khác nhau (ví d nh thay đ i v

ph ng th c qu n lý tài nguyên, bi n đ ng khí h u, th m th c v t, v.v.)

1 Quá trình phát tri n c a SWAT

SWAT k t h p các đ c tr ng c a nhi u mô hình c a ARS và là k t qu th a k tr c

ti p c a mô hình SWRRB1 (Simulator for Water Resources in Rural Basins) (Williams

et al., 1985; Arnold et al., 1990) Nh ng mô hình đã có đóng góp đáng k vào s phát

1 SWRRB là mô hình đ ng thái đ c phát tri n đ mô ph ng tác đ ng c a các ngu n phát tán di n

r ng

tri n c a SWAT bao g m: CREAMS2 ( Chemicals, Runoff, và Erosion from Agricutural Management System) (Knisel, 1980), GLEAMS3 (Groundwater Loading Effects on Agicultural Management Systems) ) (Leonard et al., 1987), và EPIC4 ( Erosion –

Productivity Impact Calculator) (Williams et al., 1984)

Quá trình phát tri n c a SWRRB b t đ u v i vi c s a đ i mô hình th y v n v l ng

m a ngày c a mô hình CREAMS Các thay đ i chính so v i mô hình thu v n CREAMS bao g m: a) mô hình đã đ c m r ng đ cho phép đ ng th i tính toán trên nhi u l u v c con đ d đoán dòng ch y t n c m a; b) b sung thêm mô hình v n c ng m, hay mô hình v dòng ch y h i l u; c) b sung mô dun h ch a nh m tính toán tác đ ng c a ao h nông tr i và h ch a n c đ n ch đ dòng ch y và l u l ng bùn l ng; d) thêm mô hình

mô ph ng th i ti t ch a đ ng các d li u cho l ng m a, b c x m t tr i, và nhi t đ

nh m t o đi u ki n thu n l i cho các mô ph ng lâu dài và cung c p bi n đ ng th i ti t theo th i gian và không gian; e) ph ng pháp d báo giá tr c c đ i c a t c đ dòng ch y

m t đ t đã đ c c i thi n; f) mô hình phát tri n cây tr ng EPIC đã đ c b sung nh m

mô ph ng tác đ ng c a phát tri n cây tr ng hàng n m; g) b sung mô dun tính truy n l ; h) b sung mô đun v n chuy n bùn cát nh m mô ph ng chuy n v n c a phù sa bùn cát qua các ao, h ch a, dòng sông su i và thung l ng; và i) các tính toán v t n th t truy n

d n

Mô hình đ c chú tr ng s d ng trong cu i nh ng n m 1980 ch y u nh m đánh giá

ch t l ng n c và s phát tri n c a SWRRB đã ch ng t đi u này Nh ng c i ti n đáng

k c a mô hình SWRRB vào th i gian đó bao g m s k t h p v i: a) thành ph n mô

ph ng s ph n c a thu c tr sâu trong mô hình GLEAMS; b) ph ng pháp SCS đ tính toán giá tr c c đ i c a t c đ dòng ch y m t đ t; và c) ph ng trình m i đu c phát tri n

v b i l ng Nh ng s a đ i, b sung này đã t ng c ng kh n ng s d ng c a mô hình trong vi c gi i quy t nhi u v n đ v qu n lý l u v c

Vào cu i nh ng n m 1980, C c các v n đ v ng i da đ (the Bureau of Indian Affairs) c n m t mô hình đ c l ng tác đ ng vào dòng ch y h l u c a công tác qu n

lý ngu n n c trong ph m vi l u v c khu đ t giành cho ng i da đ Arizona và New Mê-hi-cô Trong khi SWRRB đã đ c s d ng m t cách d dàng cho các sông có di n tích lên đ n vài tr m km vuông, C c các v n đ v ng i da đ mu n mô ph ng dòng

ch y cho l u v c r ng hàng nghìn km vuông i v i khu v c r ng l n nh v y, l u v c

đ c nghiên c u c n thi t ph i b chia thành vài tr m l u v c con SWRRB ch cho phép chia l u v c thành m i l u v c con và mô hình tính truy n v n chuy n dòng n c và bùn l ng ra kh i l u v c con tr c ti p đ n đi m ra c a l u v c dòng sông Nh ng h n ch này đã d n đ n s phát tri n c a m t mô hình có tên g i là ROTO (Routing output to outlet) (Arnold et al., 1995), trong đó k t qu t nhi u l n ch y mô hình SWRRB cho các

2

Tuân th lu t B o v ngu n n c, vào đ u nh ng n m 1970 c quan ARS thành l p m t nhóm g m các nhà khoa h c lien ngành đ n t kh p n c M , nh m phát tri n m t mô hình mô ph ng tác đ ng c a các ngu n phát tán di n r ng d a trên nguyên lý phân tích t ng quá trình thành ph n K t qu là mô hình CREAMS đã đ c t o nên CREAMS là m t mô hình dành cho di n tích khu đ ng ru ng, đ c thi t k đ

mô ph ng tác đ ng c a các ho t đ ng làm đ t và qu n lý đ t đai đ n dòng n c, l ng ch t l l ng và bùn

l ng, ch t dinh d ng và l ng d th a thu c tr sâu thoát ra kh i khu đ ng ru ng M t s nh ng mô hình khác do ARS đã phát tri n nh GLEAMS, EPIC, SWRRB và AGNPS đ u có ngu n g c t mô hình CREAMS

3 GLEAMS là mô hình mô ph ng tác đ ng c a các ngu n phát tán di n r ng nh ng chú tr ng tác đ ng

c a thu c tr sâu và ch t dinh d ng lên ngu n n c ng m

4 EPIC v n đ c phát tri n đ mô ph ng tác đ ng c a xói mòn đ t lên n ng su t cây tr ng và hi n nay

đã phát tri n thành m t mô hình toàn di n v qu n lý nông nghi p trên di n tích đ ng ru ng, mô ph ng tác

đ ng c a các ngu n phát tán di n r ng

l u v c con đ c chuy n theo dòng ch y trong các kênh và h ch a ROTO cung c p

m t ph ng pháp ti p c n tính toán theo t ng đo n sông và kh c ph c đ c nh c đi m

c a SWRRB v gi i h n s l u v c con b ng cách "liên k t" nhi u l n ch y mô hình SWRRB l i v i nhau M c dù ph ng pháp ti p c n này r t hi u qu , nh ng d li u đ u vào và d li u đ u ra c a nhi u l n ch y SWRRB tr nên c ng k nh và c n kh n ng l u

tr l n trong máy tính Ngoài ra, t t c các l n ch y mô hình SWRRB ph i đ c th c

hi n đ c l p và sau đó nh p k t qu vào mô hình ROTO đ th c hi n b c tính truy n theo các kênh và h ch a kh c ph c đ c nh ng r c r i này, mô hình SWRRB và Roto đã đ c k t h p thành m t mô hình duy nh t, có tên g i là SWAT Trong khi SWAT cho phép mô ph ng khu v c r t r ng l n, nó gi l i t t c các tính n ng đã làm cho mô hình SWRRB có giá tr nh m t mô hình mô ph ng

T khi SWAT đ c t o ra vào đ u nh ng n m 1990, nó đã liên t c tr i qua nhi u l n

đ c xem xét, đánh giá và c i ti n nh m m r ng kh n ng mô ph ng Nh ng c i ti n đáng k nh t c a các mô hình theo các phiên b n khác nhau bao g m:

SWAT94.2: B sung khái ni m đ n v đ ng nh t v ph n ng thu v n (HRUs) SWAT96.2: Ph ng án t đ ng bón phân và t i n c đ c thêm vào nh là nh ng

qu n lý tùy ch n; tính toán l ng n c do tán lá cây l u tr ; thành ph n mô ph ng CO2trong mô hình t ng tr ng cây tr ng ph c v các nghiên c u v bi n đ i khí h u; b sung

ph ng trình Penman-Monteith v b c thoát n c ti m n ng; dòng ch y theo chi u ngang trong đ t d a trên mô hình l u tr đ ng thái; b sung ph ng trình ch t l ng n c v thành ph n dinh d ng c a dòng ch y t mô hình QUAL2E; tính truy n v n chuy n thu c tr sâu trong dòng ch y sông su i

SWAT98.1: C i ti n ch ng trình con v mô ph ng l ng tuy t tan; c i thi n tính toán ch t l ng n c trong dòng sông su i; m r ng tính truy n vòng tu n hoàn ch t dinh

d ng; tác đ ng ch n th đ ng c , tác đ ng cách th c áp d ng phân bón, và thêm ph ng

án tiêu n c s d ng cày sâu nh là m t ph ng th c qu n lý, s a đ i mô hình đ có th

áp d ng khu v c nam bán c u

SWAT99.2: C i ti n tính truy n vòng tu n hoàn ch t dinh d ng, c i ti n tính toán

ru ng lúa/đ m l y, b sung ph n c tính l ng t n th t ch t dinh d ng do quá trình b i

l ng trong h ch a / ao / đ m l y; b sung l ng n c ch a đ c do b sông, b sung tính truy n kim lo i theo th t các đo n sông su i; t t c các n m tài li u tham kh o trong mô hình đã thay đ i bi u th t 2 ch s thành 4 ch s , b sung ph ng trình nh

h ng các khu đô th lên dòng ch y t mô hình SWMM theo ph ng trình quan h c a

C quan Th m dò a ch t (USGS)

SWAT2000: B sung tính truy n v n chuy n vi khu n trong dòng ch y; b sung

ph ng trình th m Green & Ampt, c i thi n mô hình mô ph ng th i ti t, cho phép đ c vào ho c mô ph ng d li u b c x m t tr i hàng ngày, đ m t ng đ i, và t c đ gió; cho phép đ c vào ho c c tính các giá tr b c thoát n c ti m n ng ET cho l u v c; xem xét l i t t c các ph ng pháp c tính ET ti m n ng; c i thi n quá trình liên quan đ n đ cao c a b sông; cho phép mô ph ng không gi i h n s l ng h ch a; b sung ph ng pháp tính truy n Muskingum; s a đ i tính toán mô ph ng tr ng thái ng ng ho t đ ng

s ng (ng đông) cho phù h p v i các khu v c nhi t đ i

SWAT2005: C i thi n tính truy n v n chuy n vi khu n trong dòng ch y; thêm k ch

b n d báo th i ti t; b sung ph n mô ph ng l ng m a r i; thông s l u tr n c trong tính toán giá tr CN hàng ngày có th là là hàm s c a l ng n c trong đ t (đ m đ t) hay c a l ng b c thoát h i n c t cây c i

Ngoài nh ng thay đ i đã đ c li t kê trên, giao di n cho các mô hình đã đ c phát tri n cho môi tr ng h đi u hành Windows (Visual Basic), GRASS, và ArcView Mô hình SWAT c ng đã đ c ki m ch ng ch t ch

2 Gi i thi u t ng quan v SWAT

SWAT cho phép mô ph ng m t s các quá trình v t lý khác nhau x y ra trong m t

l u v c sông Nh ng quá trình này s đ c xem xét và t ng k t l i trong ph n này c a tài

li u B n đ c c n ph i tham kh o thêm các m c chuyên đ n u mu n tìm hi u sâu h n v

t ng quá trình

Hình 1 B n đ l u v c h Fork đông b c Texas v i phân b s d ng đ t và m ng l i

sông ngòi

V i m c đích mô ph ng, m t l u v c có th đ c chia ra thành nhi u l u v c con

Vi c s d ng khái ni m l u v c con đ c bi t ti n l i khi m t l u v c bao g m nhi u vùng

có đ c tính s d ng đ t khác nhau hay có lo i đ t khác nhau tác đ ng đ n ch đ th y v n khác nhau Khi chia l u v c thành các l u v c con, ng i s d ng có th phân bi t và ch

ra các vùng di n tích khác nhau theo v trí không gian Hình 2 th hi n k t qu chia nh

l u v c trong Hình 1

Hình 2 Chia nh l u v c h Fork

D li u đ u vào cho m i m t l u v c con đ c phân lo i hay t ch c l i theo nh ng nhóm sau : khí h u, đ n v đ ng nh t v tác đ ng th y v n hay còn g i là HRU; ao h / vùng ng p n c; n c ng m; và dòng kênh chính, ho c các khúc sông, đ ng tiêu n c

c a l u v c con; đ n v đ ng nh t v tác đ ng th y v n (HRU) là vùng con trong m t l u

v c có cùng m t lo i s d ng đ t, lo i th nh ng, và lo i k t h p các bi n pháp qu n lý Trong b t k ng d ng mô hình nào v i SWAT thì cân b ng n c là đ ng l c cho

m i quá trình x y ra trong l u v c có th mô ph ng chính xác chuy n v n c a thu c

tr sâu, bùn l ng hay ch t dinh d ng, thì vòng tu n hoàn th y v n đ c mô ph ng ph i

th hi n đ c b n tính c a quá trình đó đang th c s x y ra trong m t l u v c trong th

gi i th c Nh ng mô ph ng ch đ th y v n trong l u v c có th đ c phân thành hai

lo i Vi c phân chia đ u tiên là ph n l c đ a c a vòng tu n hoàn th y v n nh đ c bi u

th trong Hình 3 Nh ng quá trình th y v n trong vòng tu n hoàn x y ra trên đ t li n ki m soát l ng dòng ch y, bùn l ng và l ng thu c tr sâu đi vào trong chuy n v n c a n c trong dòng sông chính c a m i m t l u v c con Lo i phân chia th hai là quá trình l ng

n c hay các ch t trong n c trong vòng tu n hoàn th y v n, có th đ c đ nh ngh a nh

là v n chuy n c a n c, bùn cát, v.v theo m ng l i dòng sông và cu i cùng đ u đi ra qua đi m ra c a l u v c

Hình 3 S đ vòng tu n hoàn th y v n

2.1 Vòng tu n hoàn th y v n trên đ t li n

Vòng tu n hoàn th y v n trong ph n m m SWAT đ c thành l p d a trên ph ng trình sau:

trong đó SW t là đ m đ t (mm H2O) cu i cùng, SW 0 là đ m đ t ngày đ u tiên (mm

H2O), t là ch s ngày (ngày), R day là l ng m a/tuy t r i trong ngày i (mm H2O), Q surf là

l ng dòng ch y tràn m t đ t trong ngày i (mm H2O), E a là l ng b c thoát n c trong

ngày i (mm H2O), w seep là l ng n c th m vào t ng không bão hòa trong t t ng r cây

trong ngày i (mm H2O), and Q gw là l ng dòng ch y h i l u trong ngày i (mm H2O)

Vi c phân chia l u v c nghiên c u thành các l u v c con cho phép mô hình th hi n

đ c s khác nhau v l ng b c thoát n c đ i v i các lo i cây tr ng và lo i đ t khác nhau Dòng ch y tràn trên m t đ t (runoff) đ c mô ph ng riêng cho t ng đ n v đ ng

nh t th y v n (HRU) và tính truy n l đ thu đ c t ng dòng ch y tràn m t đ t cho toàn

b l u v c i u này làm t ng đ chính xác c a mô hình và bi u th t t h n ph ng trình cân b ng n c v m t v t lý

Hình 4 Vòng tính toán cho HRU/L u v c con

Hình 4 Th hi n trình t quá trình mà SWAT mô hình hóa vòng tu n hoàn th y v n trên l c đ a đ t li n Nh ng d li u đ u vào và các quá trình liên quan đ n vòng tu n hoàn này đ c trình bày c th h n ph n ti p sau đây

2.1.1 Khí h u

Khí h u c a m t l u v c cung c p ngu n n c và n ng l ng cho vòng tu n hoàn

n c và kh ng ch t m quan tr ng t ng thành ph n trong vòng tu n hoàn th y v n

Nh ng bi n s c n thi t cho đ u vào c a SWAT bao g m d li u hàng ngày v l ng

m a/tuy t, nhi t đ không khí c c đ i và c c ti u, b c x m t tr i, t c đ gió và đ m

t ng đ i c a không khí Nh ng d li u này có th là d li u thu đ c t các tr m khí

t ng ho c d li u mô ph ng

D li u khí t ng mô ph ng Ph n m m mô ph ng giá tr trung bình ngày c a các

thông s khí t ng t các giá tr trung bình tháng Sau đó m i l u v c con s đ c gán

m t b d li u khí t ng đã đ c t o ra trong quá trình mô ph ng khí h u Các giá tr cho các l u v c con này đ c t o ra m t cách đ c l p và không h có quan h không gian nào

gi a chúng v i nhau

Mô ph ng d li u m a/tuy t SWAT s d ng mô hình c a Nicks (1974) đ mô ph ng

d li u m a cho nh ng l u v c con không có d li u quan tr c Mô hình m a/tuy t này

c ng đ c s d ng đ t o nh ng d li u còn thi u trong chu i d li u quan tr c Mô hình

mô ph ng m a s d ng chu i Markov b c nh t đ xác đ nh m t ngày s có m a hay không m a b ng cách so sánh m t s đ c t o ra ng u nhiên (0,0-1,0) v i xác su t x y ra

m a hàng tháng mà ng i s d ng ph i đ a vào N u ngày đó có m a thì l ng m a s

đ c t o nên t phân b l ch chu n hay phân b hàm m c i ti n

Bi n đ ng c ng đ tr n m a trong ngày N u c n thi t ph i có phân b l ng m a

theo gi trong ngày thì ph n m m s d ng m t hàm s m kép nh là hàm phân b c a

c ng đ m a trong m t tr n m a Khi đó c ng đ m a s t ng lên theo hàm s m theo th i gian đ n m t giá t c c đ i, hay là đ nh c ng đ m a Sau đó c ng đ m a s

gi m d n cho đ n th i đi m k t thúc tr n m a

Mô ph ng d li u nhi t đ không khí và b c x m t tr i Nhi t đ c c đ i và c c

ti u, c ng nh b c x m t tr i đ c t o nên t phân b xác su t chu n Ph n m m s

d ng ph ng trình liên t c đ bi u th cho tác đ ng c a th i ti t m a n ng đ i v i bi n

đ ng c a nhi t đ và b c x m t tr i Nhi t đ c c đ i và b c x m t tr i b gi m xu ng khi có m a và t ng lên khi tr i không m a Nh ng đi u ch nh đó đ c th c hi n sao cho

v lâu dài thì các giá tr trung bình tháng ph i trùng h p v i giá tr c a d li u đ u vào

Mô ph ng d li u t c đ gió Ph n m m s d ng ph ng trình hàm m đ t o ra d

li u t c đ gió ngày t d li u t c đ gió trung bình tháng

Mô ph ng d li u đ m không khí t ng đ i Mô hình đ m t ng đ i hàng ngày

s d ng phân b tam giác t giá tr trung bình tháng Gi ng nh đ i v i nhi t đ và b c

x m t tr i, giá tr trung bình ngày c a đ m t ng đ i c ng đ c đi u ch nh đ bi u th tác đ ng c a ngày có m a và không có m a

Tuy t SWAT xác đ nh m a hay tuy t trên c s nhi t đ không khí trung bình ngày

x y ra hi n t ng m a/tuy t

L p tuy t ph Thành ph n c a SWAT chuyên tính toán đ dày tuy t r i ph xu ng

m t đ t đã đ c c i ti n t m t mô hình đ n gi n mô ph ng đ dày tuy t ph đ ng đ u thành m t mô hình ph c t p h n, cho phép tính toán bi n đ ng c a đ dày tuy t ph do bóng râm, tr t tuy t, đi u ki n đ a hình và th m th c v t gây ra Ng i s d ng ph i đ a

d li u đ dày l n nh t cho phép đ i v i toàn b di n tích nghiên c u mà n u tuy t r i dày h n thì m t l ng tuy t s tràn ra các di n tích khác Khi t ng l ng tuy t r i nh

h n đ dày cho phép này thì đ dày tuy t che ph s gi m theo hàm s phi tuy n trên c

s đ ng cong gi m di n tích

L ng tuy t tan L ng tuy t tan ph thu c vào nhi t đ không khí, nhi t đ c a

kh i tuy t, t c đ tuy t tan, và di n tích l p tuy t che ph nh ng di n tích có tuy t

ph , tuy t s tan vào nh ng ngày có nhi t đ l n nh t v t quá 0°C theo m t hàm s tuy n tính quan h gi a nhi t đ kh i tuy t trung bình và nhi t đ t i h n gây tuy t tan Tuy t tan c ng đ c mô ph ng t ng t nh đ i v i l ng mua, bao g m c dòng ch y

m t đ t và l ng n c th m xu ng đ t i v i tuy t tan, n ng l ng c a h t n c đ c coi là b ng không và ph n m m c n c vào đó đ tính toán giá tr đ nh c a l u l ng dòng ch y m t đ t v i gi thuy t tuy t tan đ u trong vòng 24 ti ng đ ng h

D i phân cách theo đ cao Mô hình cho phép giá tr đ cao trong m i l u v c con

có th đ c phân lo i thành 10 kho ng đ cao dày tuy t ph và l ng tuy t tan đ c

mô ph ng cho riêng t ng d i giá tr đ cao Nh v y, mô hình có kh n ng đánh giá đ c

s khác nhau v đ dày tuy t ph và l ng tuy t tan do bi n đ ng không gian v đ a hình,

l ng m a tuy t và nhi t đ không khí

Mô ph ng nhi t đ đ t Nhi t đ đ t có tác đ ng lên dòng chuy n đ ng c a n c

trong đ t và t c đ phân h y c a nh ng ph n d th a có trong đ t Nhi t đ trung bình ngày đ c mô hình tính toán đ i v i v trí m t đ t và đi m gi a tâm m i t ng đ t Nhi t

đ b m t m t đ t là hàm s c a l ng tuy t ph , th m th c v t và đ dày l p ph d

th a, nhi t đ l p đ t không có che ph , và nhi t đ đ t ngày tr c đó Nhi t đ c a

m t l p đ t là hàm s c a nhi t đ m t đ t, nhi t đ không khí trung bình hàng n m và đ sâu mà đó nhi t đ không b nh h ng b i bi n đ ng nhi t đ không khí trên m t đ t sâu này, còn có tên g i là ‘the damping depth’, ph thu c vào tr ng l ng riêng c a

đ t và đ m đ t

2.1.2 Th y v n

M t khi r i g n xu ng m t đ t, n c m a có th b tán lá cây gi l i m t ph n và

ph n còn l i s ti p t c r i xu ng m t đ t Khi đ n b m t đ t, n c s th m vào trong đ t

ho c ch y tràn trên m t đ t t o nên dòng ch y m t Dòng ch y m t di chuy n nhanh v phía các rãnh kênh và là y u t chính t o nên hi u ng dòng ch y ng n h n L ng n c

th m xu ng đ t có th n m l i trong các l p đ t đ sau đó bi n thành h i n c hay ti p

t c chuy n đ ng theo nh ng khe d n đ n h th ng các t ng n c ng m Hình 5 trình bày

s đ đ ng v n chuy n c a n c nh đ c mô ph ng b i mô hình SWAT trong m t HRU (đ n v đ ng nh t th y v n)

N c l u tr trong tán lá cây N c l u tr trong tán lá cây là l ng n c đ c gi

l i b i l p th m th c v t b m t trái đ t và có kh n ng b b c h i sau đó Trong

ph ng pháp đ ng cong c a SCS (The US Soil Conservation Service) đ tính toán dòng

ch y m t, l ng n c l u tr trong tán lá cây c ng đ c tính đ n trong tính toán dòng

ch y tràn trên b m t đ t Tuy nhiên, n u nh ng ph ng pháp nh c a Green và Ampt

đ c s d ng đ tính toán dòng th m thì l ng n c l u tr trong tán lá cây ph i có mô hình mô ph ng riêng bi t SWAT cho phép ng i dùng nh p vào d li u v l ng n c

t i đa có th đ c tán lá cây l u tr khi ch s di n tích lá đ t giá tr t i đa Giá tr này và

ch s di n tích lá đ c s d ng b i các mô hình đ tính toán l ng n c l u tr t i đa

b t c th i đi m nào trong chu k t ng tr ng c a cây tr ng/ l p ph th c v t Khi tính toán l ng n c b c h i, n c l u tr trong các tán lá cây là l ng n c đ u tiên b tác

M t khi

a SWAT

p đ t

l u l phân b

0°

5

ng ho c r n

; b c htuy t

m t Ph ng

òi h i

đ c p đ

s khác

ng su t toàn b

nh h ng b,

m t thu t ngtrái đ t ho c bao g m

c bi t v b

n đ d bá

hcác l p

i nhi t đ đ

SW chung

g n b m

bu

h b c hchie (1972)

h i t m t đ

b c hHRU

ch a

t đ trong không

các quá trình thành h i