Mô hình hoá mưa - dòng chảy ( Phần cơ sở - Nxb ĐH Quốc Gia Hà Nội ) - Chương 6 docx

Một cách để thể hiện đặc điểm này của bất kỳ lưu vực riêng biệt nào vào trong đánh giá là dạng mô hình phân bố đầy đủ đã được đề cập ở chương trước, nhưng như đã nói ở đây những mô hình

Nhưng ở đây c = (Ks sin )/ cho trường hợp hệ số dẫn không đổi và:

f

h D f K

c 0sin.exp 

cho trường hợp hệ số dẫn giảm theo hàm mũ

Với dòng chảy sát mặt bão hoà trên một sườn dốc, Beven (1981) chỉ ra rằng diễn tả sóng động học là một xấp xỉ tốt cho một diễn tả phương trình Dupuit-Forcheimer

đầy đủ hơn, nếu giá trị của thông số không thứ nguyên được định nghĩa bởi:

Tổng kết các giả thiết về các mô hình sóng động học

Có chỉ một giả thiết ban đầu dưới đạo hàm phương trình sóng động học

 A1, Một quan hệ hàm giữa lưu lượng và trữ lượng có thể được xác định cho các quá trình dòng chảy cụ thể được nghiên cứu

Một vài ví dụ về các quan hệ như vậy cho cả dòng chảy mặt và dòng chảy sát mặt

đã được chứng minh bên trên Giới hạn của tiếp cận sóng động học phải được đánh giá

đúng, nhưng ưu điểm chính không hạn chế các giả thiết của nó về các quá trình dòng chảy tự nhiên, chỉ có lưu lượng được xem như là một hàm của trữ lượng Phép giải giải tích các phương trình sóng động học yêu cầu rằng các quan hệ hàm đó là đơn trị (nhìn chung là cho dạng đơn giản) Giải số trị không có sự hạn chế này và nó có thể vạch ra phương pháp giải sóng động học khi có một quan hệ trữ lượng-lưu lượng trễ, có thể bắt chước chặt chẽ hơn phép giải cho các phương trình dòng chảy mặt và sát mặt đầy đủ (trong cùng một cách mà đặc trưng ẩm đất trễ thỉnh thoảng được sử dụng trong các mô hình đới chưa bão hoà, xem Jaynes 1990) Dường như là không có một sự cố gắng nào để thực hiện một mô hình như thế trong thuỷ văn

chương 6 Tương tự thuỷ văn và các mô hình mưa dòng

Chảy hàm phân bố

Trong quan hệ mưa dòng chảy, tương tự thuỷ văn thường được kết hợp với hiểu biết mà chúng ta có về hoạt động của các quá trình vào trong một mô hình quan niệm nào đó của hệ thống Nói chung một số phần của một mô hình quan niệm phức tạp phải dựa nhiều vào các giả thuyết vật lý hơn các mô hình khác Nhưng ngay cả mô

hình có cơ sở vật lý vững chắc nhất cũng không thể phản ánh hết tính phức tạp và không đồng nhất của các quá trình xảy ra trên lưu vực Thuỷ văn lưu vực vẫn còn là một môn khoa học mang nhiều tính kinh nghiệm

George Hornberger và nnk 1985

6.1.Tương tự thuỷ văn và các đơn vị phản ứng thuỷ văn

Trong bất kỳ lưu vực nào nhà thuỷ văn học phải đối mặt với sự đa dạng về địa lý, các loại đất, thực vật và sử dụng đất, các đặc điểm về địa hình, các nhân tố tác động tới mối quan hệ giữa mưa – dòng chảy Một cách để thể hiện đặc điểm này của bất kỳ lưu vực riêng biệt nào vào trong đánh giá là dạng mô hình phân bố đầy đủ đã được đề cập ở chương trước, nhưng như đã nói ở đây những mô hình như vậy rất khó áp dụng

do cả số liệu đầu vào yêu cầu phần nhiều không đo dạc trực tiếp được và cả năng lực máy tính chưa đáp ứng kịp Tuy nhiên, trong bất kỳ lưu vực nào, có thể có nhiều điểm hoạt động trong con đường tương tự thuỷ văn, với sự tương tự về cân bằng nước và các

đặc điểm sản sinh là của dòng mặt hay sát mặt Nếu có thể phân loại các điểm trên lưu vực trong sự tương tự nhau về mặt thuỷ văn, thì dạng đơn giản hơn của mô hình

có thể được sử dụng dựa trên phân bố của các hàm phản ứng thuỷ văn trong lưu vực

mà không cần thiết xem xét các điểm một cách riêng rẽ

Có ba phương pháp chính đã được nỗ lực để sử dụng phân bố như vậy của các phản ứng khác nhau trong lưu vực cho các quá trình mưa – dòng chảy Đầu tiên là tiếp cận thống kê, dựa trên ý tưởng rằng phạm vi của các phản ứng trong một diện tích lưu vực có thể được miêu tả như một phân bố xác suất của các bể chứa nhận thức

mà không quan tâm rõ ràng đến các đặc điểm vật lý điều khiển phân bố của phản ứng thuỷ văn Tiếp cận này do đó có nhiều điểm chung với các mô hình hàm chuyển đổi ở chương 4, và chúng ta sẽ đưa ra ví dụ ở mục kế tiếp, mô hình phân bố xác xuất của Moore và Clarke (1981), sử dụng hàm chuyển đổi dạng song song tương tự cho diễn toán dòng chảy đã sản sinh

Tiếp cận thuần tuý thống kê này không yêu cầu xác định hình thức sự tương tự nào giữa các điểm khác nhau trong lưu vực Một loại khác của mô hình hàm phân bố

cố gắng xác định sự tương tự rõ ràng hơn đó là loại dựa trên ý tưởng các đơn vị phản ứng thuỷ văn (HRUs) Chúng được phân ra thành các nhóm cảnh quan khác nhau bằng việc chồng chập các bản đồ có đặc điểm khác nhau, chẳng hạn như bản đồ về đất,

độ dốc, đặc điểm và loại thực vật Cách phân loại cảnh quan này ngày nay dễ dàng thiết lập được bản đồ các đặc trưng nhờ việc sử dụng cơ sở dữ liệu cảnh quan của hệ thông tin địa lý sao cho tạo ra các bản đồ chồng chập của các đặc trưng liên kết là một vài nhắp chuột đơn giản trên máy tính PC và Workstation Một ví dụ về kết quả phân loại theo phương pháp cảnh quan đã được minh hoạ trên hình 2.7 Các mô hình của loại này khác nhau về loại nhận thức được sử dụng cho mỗi HRU (xem mục 6.3) Tiếp cận thứ ba là phương pháp xuất phát từ ý tưởng xác định sự tương tự thuỷ văn của các điểm khác nhau trong lưu vực dựa trên giả thuyết đơn giản về sử dụng thông tin về địa hình và loại đất Đối với những lưu vực có độ dốc từ trung bình cho

đến rất lớn và những loại đất nằm tương đối nông trên lớp đá không thấm, địa hình có

ảnh hưởng quan trọng lên quá trình sản sinh dòng chảy, ít nhất trong các điều kiện

ẩm ướt, xuất phát từ ảnh hưởng của dòng chảy xuôi dốc Đây là cơ sở cho chỉ số tương

tự thuỷ văn đưa ra bởi Kirkby và được phát triển thành mô hình mưa-dòng chảy hoàn chỉnh (TOPMODEL của Kirkby và Beven 1979) (xem mục 6.4) Giả thuyết cơ bản của TOPMODEL là tất cả các điểm trên lưu vực với cùng giá trị chỉ số địa hình (hoặc một biến đổi của nó sẽ được nói sau đây) sẽ phản ánh sự tương tự về mặt thuỷ văn Sau đó

sẽ không cần thiết tìm ra lời giải cho tất cả các điểm trên lưu vực mà chỉ tính cho các

điểm đại biểu của từng nhóm với chỉ số địa hình khác nhau Hàm phân bố của mỗi nhóm sau đó sẽ cho phép tính các phản ứng ở quy mô lưu vực

Các mô hình hàm phân bố này dễ dàng được chấp nhận và yêu cầu thời gian chạy chương trình ít hơn mô hình phân bố đầy đủ Rõ ràng chúng là một xấp xỉ cho biễu diễn phân bố đầy đủ của quá trình sản sinh dòng chảy nhưng khi đó cũng là thế hệ hiện thời của mô hình phân bố “dựa vào vật lý” thảo luận trong chương 5 Điều chưa

rõ ràng là liệu cái sau có là ưu điểm rõ rệt trong áp dụng thực tế Mặc dù còn tồn tại một số giới hạn về tính chính xác của các mô hình hàm phân bố nhưng việc sử dụng những loại mô hình này đã dẫn đến một số hiểu biết quan trọng

6.2.Mô hình phân bố xác suất độ ẩm (PDM)

Bằng nhiều cách, PDM là một mở rộng đơn giản của một số mô hình lượng trữ tập trung được phát triển trong những năm 1960 (và sau đó) cho trường hợp nhiều lượng trữ miêu tả phân bố không gian của các khả năng trữ khác nhau trong một lưu vực

Nó là một mở rộng hợp lý với hi vọng phân bố của lượng trữ có thể là đại diện của sự biến thiên trên lưu vực tốt hơn là các phần tử lượng trữ tập trung đơn giản Tuy nhiên, ở dạng phác hoạ ban đầu bởi Moore và Clarke (1981) mô hình không có cố gắng thực sự nào để liên kết phân bố của lượng trữ với các đặc điểm vật lý của lưu vực Trong thực tế, một trong những lý do chính để đưa ra phân bố lượng trữ đó là làm cho công tác hiệu chỉnh dễ dàng hơn vì họ thấy rằng họ đạt được bề mặt phản ứng trơn hơn khi cho dạng mô hình mới so với mô hình cũ dựa trên phương pháp phần tử lượng trữ ESMA tập trung ở quy mô lưu vực Bề mặt phản ứng trơn hơn, nhìn chung, sẽ làm cho quá trình tối ưu hoá thông số tự động dễ dàng hơn để tìm ra bộ thông số phù hợp nhất ( Xem thảo luận về hiệu chỉnh thông số ở chương 7)

ý tưởng cơ bản của mô hình PDM được minh hoạ trên hình 6.1 Những phần tử lượng trữ bội cho phép điền đầy và dẫn nước trong quá trình mưa và giai đoạn tương ứng giữa các trận mưa Nếu bất kỳ bể chứa nào đã đầy thì sau đó bất kỳ lượng mưa thêm sẽ được coi là tới kênh nhanh chóng như là dòng chảy tràn Thành phần dẫn nước chậm được phép tháo cạn bể chứa giữa các trận mưa, đóng góp vào nhánh xuống của lưu lượng trong kênh và đóng vai trò là lượng trữ ban đầu của trận mưa tiếp theo Bốc hơi cũng lấy nước của lượng trữ trong thời kỳ giữa các trận mưa

Trong bất kỳ trận mưa nào, rõ ràng những bể chứa với khả năng trữ nhỏ nhất sẽ

bị đầy trước tiên và hình thành dòng chảy nhanh đầu tiên Mỗi khả năng trữ được giả thiết là biểu thị một tỉ lệ nhất định của lưu vực để khi các bể chứa bị đầy, có thể tính

được tỷ lệ diện tích sản sinh phần dòng chảy nhanh Diện tích này sẽ mở rộng trong

suốt trận mưa và thu nhỏ lại giữa các trận mưa, sao cho về thực chất phân bố các bể chứa đại diện cho diện tích đóng góp động lực cho quá trình tạo thành dòng chảy Trong miêu tả đã được công bố của các mô hình PDM, các tác giả đã phân biệt giữa dòng chảy mặt và dòng chảy cơ sở Dù sao điều này không là sự giải thích cần thiết vì với mô hình hàm chuyển đổi trong chương 4, hoàn toàn coi chúng như dòng chảy nhanh và chậm Phân bố của lượng trữ sử dụng trong mô hình chỉ là phân bố của lượng trữ nhận thức và câu hỏi nảy sinh là dạng phân bố nào có thể phù hợp với một lưu vực cho trước

Hình 6.1 Cấu trúc của mô hình phân bố xác suất (PDM)

Moore và Clarke (1981) chỉ ra sự khác nhau của các phân bố có thể dễ dàng hợp nhất vào trong cấu trúc mô hình loại này và họ dẫn ra các phương trình giải tích cho phản ứng của các phân bố khác nhau Công việc của họ được Hosking và Clarke (1990) phát triển Hai ông đã chỉ ra làm thế nào mô hình có thể được sử dụng để rút ra mối quan hệ giữa tần suất của mưa và độ lớn đỉnh dòng chảy trong dạng giải tích Moore (1985) nghiên cứu một trường hợp trong đó lượng trữ bị tổn thất do việc dẫn nước xuống sâu và bốc thoát hơi, trong khi Moore và Clarke (1983) liên kết mô hình để dự

đoán sự hình thành cũng như lưu lượng trầm tích Một phân tích gần đây của các khái niệm và phương trình được đưa ra bởi Clarke (1998) Mô hình tiếp tục được sử dụng và phát triển Công trình gần đây ở Viện thuỷ văn Vương quốc Anh đã sử dụng cho mô hình chạy thời gian dài để tìm ra tần suất của lũ (Lamp,1999) và cũng áp dụng phân

bố nhiều hơn với số liệu đầu vào lượng mưa và tuyết tan được quan trắc bằng rađa để

dự báo lũ (Moore và nnk 1994; Bell và Moore 1998; Moore và nnk 1999) ở lần áp dụng muộn hơn (1999) một mô hình phân bố xác suất độ ẩm riêng rẽ được sử dụng cho mỗi điểm ảnh ra đa lượng mưa (một phần tử có kích thước là 2km x 2km với lượng mưa đo đạc rađa ở Vương quốc Anh) quan trắc bằng rađa để bất kỳ tác động nào của phân bố không gian lượng mưa được bảo toàn Một số nỗ lực đã được thực hiện để phản ánh sự khác nhau về loại đất và đặc điểm về địa hình của các đơn vị cảnh quan bởi các thông số của phân bố bể chứa trong mỗi phần tử theo từng loại đất và góc dốc trung bình PDM gần đây cũng được áp dụng cùng với mô hình phân bố dòng chảy

tuyết tan (Moore và nnk 1999), một dạng của mô hình đã được sử dụng như một mô hình thuỷ văn qui mô lớn (Armell 1999), và một phương pháp thay thế lượng trữ phân

bố lại giữa các phần tử trữ đã được đề xuất (Senbeta và nnk 1999)

ưu điểm của mô hình PDM là dạng giải tích và tính toán đơn giản Nó có thể được

sử dụng để cung cấp mô phỏng tốt cho các lưu lượng quan trắc trong nhiều ứng dụng,

để phân bố lượng trữ nhận thức có thể được giải thích là đại diện hợp lý của xác lập hàm của lưu vực trong dạng sản sinh dòng chảy trên lưu vực Tuy nhiên, không có hiểu biết sâu hơn nào về dạng của cấu trúc các phản ứng thuỷ văn là có khả năng, vì không có cách nào phân chia các vị trí riêng biệt cho các phần tử lượng trữ Trong khả năng phán đoán này, PDM vẫn là một biểu diễn tập trung ở quy mô lưu vực (hoặc phần tử lưu vực con trong phiên bản phân bố)

Trong thực tế một sự tương tự có thể được mô tả giữa cấu trúc của mô hình PDM

và một vài mô hình lưu vực tập trung, chẳng hạn mô hình VIC, là mô hình sử dụng quan hệ hàm giữa lượng trữ lưu vực và diện tích sản sinh dòng chảy nhanh (xem hình B2.2.1 trong hộp 2.2) Dạng của mối quan hệ này được điều khiển bởi các thông số đã hiệu chỉnh cho một diện tích lưu vực cụ thể, nhưng sau đó sẽ chấp nhận một phân bố nào đó của khả năng trữ trong lưu vực theo cách tương tự như mô hình PDM Cả hai mô hình cũng sử dụng hàm chuyển đổi song song bằng cách diễn toán cho dòng chảy chậm và dòng chảy nhanh (dòng chảy mặt và dòng chảy cơ sở trong hình 6.1), tương tự như mô hình hàm chuyển đổi đề cập ở chương 4

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

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 6.4.TOPMODEL

Một tiếp cận đơn giản hơn để dự đoán phân bố không gian của các phản ứng trong một lưu vực được thực hiện bởi TOPMDEL (xem Beven và nnk 1995; Beven 1997).TOPMODEL có thể được xem là sản phẩm của hai đối tượng Một là sự phát triển thực tế và dự báo thực tế và mô hình mô phỏng liên tục Đối tượng còn lại là sự phát triển một khuôn khổ lý thuyết trong các quá trình thuỷ văn đã hiểu được, kết quả các quy mô, tính hiện thực và các thủ tục mô hình có thể được nghiên cứu Các thông số có xu hướng mang ý nghĩa vật lý và số lượng của chúng được giữ ở mức thấp nhất để đảm bảo rằng các giá trị được xác định bằng hiệu chỉnh là dễ nhận ra hơn, trong khi vẫn cho phép ánh xạ trở lại lưu vực dựa trên cấu trúc của chỉ số địa hình

được lấy ra từ một phân tích đường dẫn dòng chảy trên lưu vực Trong thực hành, mô hình đại diện cho nỗ lực kết hợp hiệu quả của tính toán và thông số hoá của tiếp cận hàm phân bố với liên kết đến lý thuyết vật lý và khả năng đánh giá chặt chẽ hơn, đưa

ra bởi mô hình phân bố đầy đủ

6.4.1 Lý thuyết nền tảng TOPMODEL

TOPMODEL có thể được xem là một xấp xỉ cao hơn của sóng động học miêu tả hệ thống dòng chảy sát mặt ở mục 5.4 Liên kết này được thực hiện một cách rõ ràng bởi Kirkby (1997) và Wigmosta và Lettenmaier (1999) Nó dựa trên hai giả thiết cơ bản: các quá trình động lực của vùng bão hoà có thể xấp xỉ bởi trạng thái ổn định kế tiếp

của vùng bão hoà trên diện tích a dẫn nước tới một điểm ở trên sườn dốc (Hình 6.5); và

gradient thuỷ lực của đới bão hoà có thể xấp xỉ bằng độ dốc địa hình bề mặt cục bộ đo

được vói sự quan tâm đến khoảng cách mặt bằng, tan (Hộp 6.2)

Hình 6.5 Xác định diện tích dẫn nước chảy ngược dốc qua một điểm trên lưu vực

Những giả thiết này dẫn tới các mối quan hệ đơn giản giữa lượng trữ lưu vực (hoặc lượng trữ thiếu hụt) trong đó nhân tố chính là chỉ số địa hình Kirkby (a/tan ) (Kirkby 1975) Chỉ số Kirkby miêu tả xu hướng của điểm bất kỳ trên lưu vực để phát triển điều kiện bão hoà Giá trị cao sẽ do hoặc sườn dốc dài hoặc sự hội tụ của đường

đồng mức đỉnh dốc, và các góc dốc nhỏ Các điểm với cùng giá trị chỉ số Kirkby sẽ được

dự đoán là có cùng phản ứng thuỷ văn Tiếp cận chỉ số địa hình được phát triển vào mô hình mưa – dòng chảy bởi Beven và Kirkby (1976) và đã được tổng hợp cho các đặc

điểm khác nhau của đất trên lưu vực (xem dưới đây và hộp 6.1) Các giả thiết là tương

tự cho những gì được sử dụng trong phát triển của chỉ số độ “ẩm” được phát triển độc lập bởi O’Loughlin (1981,1986) và sử dụng trong mô hình của Moore và nnk (1986) TOPMODEL trong dạng ban đầu mang ưu điểm của các dạng đơn giản toán học,

được cho phép bởi ba giả thiết: phân phối của quá trình vận chuyển xuôi dốc theo độ sâu là một hàm mũ của lượng trữ thiếu hụt hoặc độ sâu nước ngầm:

T  T0eD/m (6.1) trong đó T0 là lượng vận chuyển bên trong (nằm ngang) khi đất vừa bão hoà (L2T-1); D

là lượng thiếu hụt cục bộ dưới tầng bão hoà biểu diễn như độ sâu nước (L) và m là thông số mô hình điều khiển tốc độ giảm của vận chuyển profile trong đất, cũng với thứ nguyên chiều dài (L) ý nghĩa vật lý của thông số triết giảm m là nó điều khiển độ sâu hiệu quả hoặc lượng trữ hoạt động của proife đất lưu vực Giá trị lớn hơn của m

làm gia tăng lượng trữ động của profile đất Giá trị nhỏ tạo ra lớp đất hiệu quả nông, với sự suy tàn hoạt động vận chuyển dễ nhận thấy

Với giả thiết hàm chuyển đổi có dạng mũ này, có thể thấy rằng chỉ số tương tự

phù hợp là ln(a/tan) hoặc nếu giá trị của T0 được phép thay đổi trong không gian thì

hụt cục bộ ở bất kỳ điểm nào có thể tính như sau (xem hộp 6.2):

D i Dm  lna/T0tan   (6.2) trong đó:  là giá trị trung bình của chỉ số trên toàn lưu vực Vì vậy, mỗi điểm có cùng

giá trị chỉ số đất/địa hình ln(a/T0tan) coi như hàm số trong một dạng duy nhất Do

vậy biến ln(a/T0tan) là một chỉ số tương tự thuỷ văn Một giả thiết khác của proife vận chuyển dẫn đến các dạng khác nhau của chỉ số và tính toán độ thiếu hụt cục bộ (xem hộp 6.2) Mối quan tâm là các điểm trong lưu vực mà lượng thiếu hụt được dự doán là bằng không tại bước thời gian bất kỳ Những điểm này, hoặc một phần của lưu vực, sẽ đại diện cho diện tích đóng góp bão hoà mở rộng hoặc thu hẹp theo sự thay đổi của D khi lưu vực ẩm ướt hoặc khô (Hình 6.6) Các phương trình có thể cũng được rút

ra trong dạng của độ sâu nước ngầm hơn là độ thiếu hụt lượng trữ, nhưng điều này ít nhất cũng giới thiệu thêm ít nhất một thông số lượng trữ hiệu quả (Beven và nnk 1995) Trong mỗi trường hợp, sẽ có một mối quan hệ giữa profile chuyển đổi đã giả thiết và dạng của đường cong triết giảm ở mỗi kích thước lưu vực được tạo ra bởi độ dẫn nước của đất Đối với giả thiết vận chuyển dạng mũ hàm triết giảm được rút ra là:

Q  Q0eD/m (6.3) trong đó Q0 =Ae- đối với một diện tích lưu vực A Phương trình này (và dạng tương

đương cho các giả thiết vận chuyển khác) được rút ra từ giả thiết rằng gradient thuỷ lực hiệu quả của dòng chảy sát mặt không thay đổi theo thời gian, vì sẽ được dự báo bởi phân tích đầy đủ hơn

Tính toán chỉ số cho mỗi điểm trong lưu vực đòi hỏi hiểu biết về góc dốc cục bộ, diện tích chảy qua điểm đó và sự vận chuyển ở tầng bão hoà Phân bố không gian của (a/tan ) (xem hình 6.6) có thể rút ra từ sự phân tích của mô hình số địa hình (DTM) hoặc bản đồ cao độ số (DEM) của lưu vực (xem phần 6.4.2) Xác định phân bố không gian của T0 nhìn chung còn nhiều vấn đề, vì không có các kỹ thuật đo đạc tốt để thu

được thông số này Trong hầu hết các ứng dụng nó có thể được giả thiết là đồng nhất theo không gian, trong đó chỉ số tương tự quy về biểu thức (a/tan )

Để tính toán diện tích đóng góp dòng chảy mặt (hoặc sát mặt), chỉ số địa hình lưu vực được diễn tả theo dạng hàm phân bố Gián đoạn hoá của hàm phân bố (a/tan )

đem đến những ưu điểm trong tính toán Ta đã biết rằng tất cả các điểm có cùng giá trị (a/tan ) được giả thiết là có cùng một hoạt động về mặt thuỷ văn, do vậy phép tính

được yêu cầu để tạo ra cấu trúc phân bố không gian mực nước ngầm quy việc về tính cho mỗi loại (a/tan ); các tính toán không yêu cầu cho mỗi vị trí riêng lẻ trong không gian Tiếp cận này vì vậy trở nên hiệu quả hơn sơ đồ giải trong đó phải tính một lượng lớn các nút lưới trong không gian- một ưu điểm đáng kể khi độ nhạy của thông số và

thủ tục ước lượng tính bất định được thực hiện

dụng thuật toán dòng chảy xuôi dốc đa hướng Giá trị cao của chỉ số địa hình ở dưới đáy các thung lũng

và các hố trên sườn dốc cho thấy các khu vực này sẽ được dự đoán là bị bão hoà đầu tiên (theo Freer

1998)

Hình 6.7 Hàm phân phối và hàm phân phối tích luỹ của giá trị chỉ số địa hình trong lưu vực Maimai M8

(3.8 ha), NewZeland, như rút ra từ cấu trúc hình 6.6

Trong mỗi thời đoạn mưa, mô hình dự đoán rằng bất kỳ lượng mưa nào trên diện tích nguồn bão hoà sẽ tới kênh bằng diễn toán dòng chảy mặt hoặc sát mặt như là dòng chảy tràn trận mưa, cùng với lượng mưa vượt của lượng mưa yêu cầu điền đầy diện tích mà ở đó lượng thiếu hụt là nhỏ Sự thiếu hụt cục bộ tính toán cũng có thể

được sử dụng để dự đoán diện tích đóng góp của dòng chảy sát mặt, hoặc dòng chảy đi qua các loại đất khác nhau (Robson và nnk 1992 ) nếu chúng có thể được xác định bởi một vài giá trị ngưỡng của lượng thiếu hụt (hoặc độ sâu mặt nước ngầm)

Mô hình được hoàn chỉnh bởi một miêu tả về vùng không bão hoà và thành phần diễn toán dòng chảy Cả hai được giữ đơn giản có cân nhắc để việc ước lượng thông số

dễ dàng Tính toán rõ ràng các ảnh hưởng của tính không đồng nhất và của lỗ hổng lớn cục bộ là thực sự khó khăn Không có các mô tả toán học đúng đắn của dòng chảy không bão hoà trong các loại đất có cấu trúc với các thông số được xác định ở một quy

mô dự báo thực tế sẵn có hiện nay (xem Bronstert và Plate (1997), cho cố gắng thú vị làm việc này) và nếu các giá trị thông số được xác định bằng cách hiệu chỉnh thì việc thông số hoá là một thuận lợi Phiên bản hiện tại của TOPMODEL sử dụng hai bể chứa để miêu tả tầng không bão hoà, một đại diện cho phần bị giữ lại và các lượng trữ vùng rễ cây bị thiếu hụt do sự thoát bốc hơi nước được tính toán, và một bể dẫn nước

điều khiển quá trình cung cấp cho tầng bão hoà Cả hai đều đưa thêm vào một thông

số

Không có lý do tại sao phần này của mô hình không được làm phức tạp hơn nếu

đủ thông tin có sẵn để điều khiển sự phức tạp đó Vì vậy, các miêu tả phức tạp hơn về

đất và thực vật được liên kết với khái niệm của TOPMODEL trong biểu thức TOPLATS của Famiglietti và nnk (1992), trong RHESSys (Ban và nnk 1991,1993; Fagre và nnk 1997; Hartman và nnk 1999) và trong mô hình MACAQUE của Watson

và nnk (1999), TOPLATS cũng có thể được sử dụng như các mô hình phân bố đầy đủ với các tính toán được thực hiện cho mỗi ảnh điểm trong một lưu vực (chẳng hạn Houser và nnk 1998) Mở rộng này sẽ đưa thêm các thông số về thực vật và đất vào trong mô hình Miêu tả lượng dòng chẩy vượt thấm cũng có thể tính và trong một số ứng dụng khác của TOPMODEL, các tiếp cận dựa trên cơ sở vật lý rõ ràng hơn cho tổn thất thấm được chấp nhận (Beven 1986a,b, 1987; Sivapalan và nnk 1990; Wood và nnk 1990) Tuy nhiên, những tiếp cận này cũng đưa ra thêm các thông số ngoại lai vào mô hình làm cho việc hiệu chỉnh khó khăn hơn đặc biệt trong các khu vực đất không

đóng góp trên sườn dốc và diện tích luỹ tích Beven và Kirkby (1979) đã đề xuất một

kỹ thuạt tính để rút ra hàm phân bố chỉ số địa hình (và đồ thị trễ của dòng chảy tràn) dựa trên sự phân chia lưu vực thành các đơn vị lưu vực nhỏ hơn Mỗi đơn vị sau đó

được gián đoạn hoá thành các phần tử độ dốc “cục bộ” nhỏ trên cơ sở của các đường dẫn dòng chảy chiếm ưu thế (rút ra từ các đường của độ dốc lớn nhất theo cách tương

tự như phần mềm phân tích đường dẫn dòng chảy TAPE-C của Grayson và nnk 1995) Tính toán của (a/tan) được thực hiện cho góc xuôi dốc của mỗi phần tử Mặc dù là một xấp xỉ nhưng phương pháp này được cho là khá tốt do hiệu quả tương đối của nó và bởi vì các quan trắc thực tế hướng dòng chảy có thể được sử dụng trong việc xác định các phần tử độ dốc được phân tích Đặc biệt, các ảnh hưởng của bề mặt dẫn nước và các con đường điều khiển diện tích đóng góp trên sườn dốc hiệu quả có thể được đưa vào trong tính toán Chẳng hạn hoạt động biến đổi dòng chảy tự nhiên của con người thường rất quan trọng đối với phản ứng thuỷ văn nhưng thường không có trong DTM của các diện tích lưu vực được sử dụng thường xuyên trong phân tích địa hình ngày nay

Tuy nhiên, với một DTM, mà phương pháp sử dụng trên máy tính nhiều hơn ngày

nay là có sẵn Quinn và nnk (1995a) chứng minh việc sử dụng các chương trình phân tích địa hình số (DTA), dựa trên dữ liệu cao độ dạng raster, trong ứng dụng cho các nghiên cứu mô hình hoá lưu vực trên cơ sở của TOPMODEL Có những lựa chọn chủ quan được thực hiện trong bất kỳ phân tích địa hình số nào Các kỹ thuật xác định hướng dòng chảy từ lưới raster, đường đẳng trị hoặc lưới tam giác không đều DTM đã

được thảo luận trong mục 3.7 Các phương pháp DTA khác nhau sẽ đưa đến sự khác nhau trong việc xác định đường dẫn dòng chảy và do đó đưa đến sự khác nhau trong tính toán diện tích đóng góp sườn dốc đối với mỗi điểm trên lưu vực Độ phân giải của dữ liệu DTA cũng sẽ có ảnh hưởng DTM phải có độ phân giải đủ mịn để phản ánh ảnh hưởng của địa hình lên đường dẫn dòng chảy mặt và sát mặt một cách đầy đủ Độ phân giải thô của dữ liệu DTM có thể không miêu tả được một vài đặc điểm hội tụ độ dốc Tuy nhiên, độ phân giải quá mịn có thể sẽ gây ra sự lo lắng về hướng dòng chảy

và các góc dốc sẽ không được phản ánh trong dòng chảy sát mặt, trong bất cứ trường hợp nào, nó sẽ không luôn luôn theo hướng địa hình được đưa ra bởi địa hình mặt Freer và nnk (1997), chẳng hạn, đề nghị rằng địa hình đá gốc có thể là một điều khiển quan trọng hơn trong một số lưu vực Độ phân giải phù hợp sẽ phụ thuộc vào kích thước của các đặc điểm sườn dốc, nhưng số liệu 50m hoặc tốt hơn thường được đề nghị Bất kỳ điều gì lớn hơn và trong hầu hết các lưu vực nó sẽ không thể miêu tả dạng sườn dốc trong phân bố tính toán của chỉ số (a/tan)

Thực nghiệm chỉ ra rằng quy mô của DTM sử dụng và phương pháp trong đó lưới

ô vuông sông được xem xét trong DTA, gây ảnh hưởng lên phân phối của chỉ số địa hình, đặc biệt bao gồm cả sự dịch chuyển của giá trị trung bình (a/tan) Vì vậy sau đó

sẽ có ảnh hưởng lên các giá trị thông số đã được hiệu chỉnh (đặc biệt là thông số vận chuyển) trong các ứng dụng đặc biệt Đây là một ví dụ rất rõ ràng về dạng nào của mô hình xác định có thể tương tác với giá trị thông số yêu cầu để tái tạo lại thuỷ văn một lưu vực Trong trường hợp này, hai phân tích địa hình khác nhau của cùng một lưu vực sẽ có thể yêu cầu các giá trị vận chuyển hiệu quả khác nhau cho việc mô phỏng thuỷ đồ Tuy nhiên, trong một nghiên cứu gần đây, Saulnier và nnk (1997a) đã đề nghị rằng việc loại trừ lưới ô vuông sông khỏi phân bố trong các thông số vận chuyển

được hiệu chỉnh ổn định hơn nhiều đối với sự thay đổi của độ phân giải DTM Sự đơn giản trong cấu trúc của TOPMODEL có thể cho phép vấn đề này được nghiên cứu ở một số chi tiết nhưng những xem xét tương tự về tương tác giữa quy mô lưới và các thông số mô hình phải áp dụng cho thậm chí hầu hết các mô hình phân bố đầy đủ có sơ sở vật lý rõ ràng nhất (Beven 1989); Refsgaard 1997; Kuo và nnk 1999)

Điều đáng chú ý là thông số hoá của phân phối (a/tan), trong một số trường hợp

có thể rất hữu ích Sivapalan và nnk (1990) giới thiệu sử dụng phân bố gamma trong phiên bản TOPMODEL của họ Wolock (1990) cũng đã đưa ra chi tiết phân bố gamma

đối với mô phỏng liên tục Một phân tích với mô hình thống kê PDM trong mục 6.2 trở nên rõ ràng ở dạng này ưu điểm của việc sử dụng phân tích địa hình để xác định phân bố của chỉ số trước, là sau đó sẽ không có thêm thông số phải ước lượng Tuy nhiên, đây sẽ chỉ là ưu điểm khi phân tích địa hình cho phép miêu tả chân thực sự tương tự của phản ứng thuỷ văn trên lưu vực, điều này rõ ràng phụ thuộc vào sự kiểm chứng của các giả thiết đơn giản làm cơ sở cho chỉ số địa hình

6.4.3 Những ứng dụng của mô hình

Mô phỏng các phản ứng của lưu vực ẩm ướt

TOPMODEL đầu tiên được phát triển để mô phỏng các lưu vực nhỏ ở Vương quốc Anh (Beven và Kirkby 1979; Beven và nnk 1984) Những nghiên cứu này chỉ ra rằng mô hình có thể cho kết quả hợp lý với việc hiệu chỉnh tối thiẻu các giá trị thông số Một bản tổng kết các áp dụng gần đây được Beven đưa ra Những ứng dụng gần đây hơn bao gồm Franks và nnk (1998); Saunier và nnk (1998) ở Pháp; Lamb và nnk (1998a,b) ở NaUy (xem trường hợp nghiên cứu ở mục 6.5); Quinn và nnk (1998) ở Alaska; Cameron và nnk (1999) ở Wales; Dietterick và nnk (1999) ở Mĩ; Donnelly-Mackowecky và Moore (1999) ở Canada; và Guntner và nnk (1999) ở Đức (Hình 6.8) Trong hầu hết những trường hợp này người ta thấy rằng sau khi hiệu chỉnh thông số, TOPMODEL cung cấp các mô phỏng tốt của lưu lượng kênh và các mô phỏng đáng tin cậy của diện tích đóng góp biến đổi:

Các lưu vực với hệ thống nước dưới đất sâu hơn hoặc đới bão hoà treo cục bộ sẽ có nhiều khó khăn hơn cho mô hình Những lưu vực như vậy có xu hướng tăng ẩm ở thời

kỳ cuối mùa hè trong đó các điều khiển lượng cung cấp cho bất kỳ đới bão hoà nào và liên kết của các tầng bão hoà có thể thay đổi theo thời gian Một ví dụ là lưu vực Slapton Wood ở phía nam nước Anh, được mô hình hoá bởi Beven và Fisher (1995)

Mô phỏng các phản ứng thuỷ văn ở lưu vực khô hơn

Một mô hình với mục đích dự báo phản ứng nhanh của lưu vực trên cơ sở động lực của diện tích đóng góp bão hoà dường như không hướng đến mô phỏng các phản ứng của lưu vực thường khô, chẳng hạn như khí hậu Địa Trung Hải và thảo nguyên Tuy nhiên, Durand và nnk (1992) đã chỉ ra rằng TOPMODEL có thể mô phỏng đầy đủ lưu lượng ở các lưu vực như thế, như Mont-Lozere ở Cevennes, miền nam nước Pháp, ít nhất sau khi hiệu chỉnh một vài thông số

Kinh nghiệm trong việc mô hình hoá lưu vực Booro-Borotou ở Cote Đivoa (Quinn

và nnk 1991), Australia (Barling và nnk 1994) và các lưu vực ở vùng núi Pradé, Catalonia, Tây Ban Nha (Pinol và nnk 1997), gợi ý rằng TOPMODEL sẽ chỉ cho mô phỏng thoả mãn ngay khi lưu vực bị ẩm ướt hơn Dĩ nhiên, ở rất nhiều lưu vực với lượng mưa thấp, đất không bao giờ đạt tới trạng thái “ướt”, và phản ứng có thể được

điều khiển bởi sự liên kết của dòng chảy xuôi dốc bão hoà bất kỳ TOPMODEL cho rằng có nhiều chỗ bão hoà xuôi dốc liên kết ở trên sườn dốc; trước khi sự liên kết như vậy thiết lập được một chỉ số động lực được yêu cầu Những lưu vực như vậy cũng có

xu hướng nhận được những trận mưa có thời gian ngắn nhưng cường độ lớn Những trận mưa như vậy có thể dẫn đến, ít nhất trên một khu vực cục bộ tạo ra một lượng dòng chảy tràn vượt thấm, thường không có trong TOPMODEL (nhưng xem Beven (1986a, b); Sivapalan và nnk (1990) cho ví dụ về các ứng dụng bao gồm cả tính toán lượng mưa vượt thấm) Giả thiết cơ bản của quan điểm TOPMODEL phải luôn luôn

được sinh ra trong sự lưu tâm tới mô hình quan niệm đúng đắn cho một lưu vực cụ thể

6.4.4 Kiểm tra khái niệm tương tự thuỷ văn trong TOPMODEL

TOPMODEL có thể mong đợi biểu diễn tốt nhất cho các lưu vực kiểm tra đối chiếu

ở đó thoả mãn các giả thiết của nó, đặc biệt với lưu vực có bể chứa bão hoà biến đổi dạng mũ, mặt nước gần song song và địa hình điều khiển độ sâu nước ngầm Nhận xét toàn diện về các khái niệm TOPMODEL có thể tìm thấy trong Beven (1997) Mặc dù còn những giới hạn tất yếu về tính đúng đắn ở từng khu vực địa lí và theo từng mùa của quan điểm TOPMODEL nhưng chúng cung cấp một cơ sở cho ý tưởng về bản chất phân bố của các phản ứng lưu vực Phải luôn luôn nhớ rằng TOPMODEL không phải

là một mô hình cấu trúc cứng mà nó là một hệ thống các quan niệm có thể thay đổi nếu chắc rằng lưu vực không phù hợp với các giả thiết cơ bản Một số phương pháp làm phù hợp các giả thiết cơ bản được thảo luận trong hộp 6.2

Hạn chế chủ yếu nằm ở giả thuyết của mô hình đó là hình dạng mặt nước ngầm ở trạng thái gần ổn định Điều này được nhận xét bởi Wigmosta và Lettenmair (1999), những người đã so sánh các kết quả của TOPMODEL với một mô phỏng động lực dựa trên lời giải sóng động học sát mặt Họ chỉ ra rằng mặc dù TOPMODEL có thể được hiệu chỉnh để tạo ra mô phỏng hợp lí của đồ thị lưu lượng xác định bởi mô hình sóng

động học, nhưng các giá trị kết quả vận chuyển hiệu quả có xu hướng là cao và giả thiết về trạng thái ổn định không tạo ra dự báo hợp lí của các thay đổi động lực trong mực nước ngầm Trong trường hợp này những mô phỏng mô hình giả thiết một lượng nạp lại cho tầng bão hoà trên toàn sườn dốc nhưng rõ ràng đây sẽ không phải là trường hợp luôn luôn xảy ra như ví dụ được đưa ra ở mục trước Barling và nnk (1994) chỉ ra rằng một mối quan hệ tốt hơn có thể tìm thấy giữa diện tích bão hoà và chỉ số

địa hình, nếu chỉ số này được tính bằng cách chỉ sử dụng diện tích đóng góp ngược dốc hiệu quả hơn là sử dụng toàn bộ diện tích ngược dốc đầy đủ, cách để phân chia thường

được tính trong phân tích bản đồ số địa hình Diện tích sườn dốc hiệu quả này hi vọng

là nhỏ khi lưu vực khô và tăng lên khi lưu vực ẩm ướt Thực tế, Western và nnk (1999) thấy rằng các cấu trúc ẩm của đất gần mặt chỉ cho thấy ảnh hưởng của điều khiển địa hình lên dòng chảy xuôi dốc trong điều kiện tương đối ẩm ướt ở lưu vực Tarrawarra, Australia Thực tế đây là một nguyên nhân khác giải thích tại sao các giá trị vận chuyển đã điều chỉnh trong TOPMODEL có thể cao Vì, trong chỉ số địa hình đất (a/To tan), a và To xuất hiện trong tỉ số, một giá trị cao của To có thể bù đắp cho diện tích vượt quá ước lượng của diện tích sườn dốc hiệu quả a

Giả thiết trạng thái ổn định cho phép TOPMODEL sử dụng sự tương tự trong việc gia tăng thực sự hiệu quả tính toán Điều này hữu ích cho một số mục đích, ít nhất là xem xét độ bất định dự báo đề cập tiếp theo ở chương 7 Một khả năng nữa là phương pháp có thể cải tiến cho phép tính toán động lực nhiều hơn trong khi vẫn giữ lại khái niệm về chỉ số Đây đang là chủ đề của rất nhiều nghiên cứu và một số phát triển mới

được, tóm tắt ở hộp 6.2 (cũng xem biến thể topkapi ở mục 6.6 dưới đây)

Hình 6.8 Phân phối không gian của các diện tích bão hoà trong lưu vực Brugga(40 km 2 ), Đức (a) Các diện tích bão hoà được đưa lên bản đồ chiếm 6.2% diện tích lưu vực.(b) Cấu trúc dự báo chỉ số địa hình

ở cùng một diện tích lưu vực được giả sử là đồng nhất về đất (theo Gunner và nnk 1999)

6.4.5.Phần mềm TOPMODEL

Có hai chương trình kết hợp với phần mềm giới thiệu TOPMODEL, một cho phân tích ban đầu của DTM lưu vực (DTM Alalysis), và một để mô phỏng thuỷ đồ và diện tích đóng góp, đồng thời phân tích độ nhạy của mô hình (TOPMODEL99) Cả hai chương trình đều có thể tải trên mạng Internet Tuỳ chọn có sẵn trong mỗi chương trình được miêu tả ở phụ lục A

Phần mềm phân tích DTM yêu cầu file số liệu cao độ dạng raster Nó thường được

sử đụng để tạo ra phân bố và bản đồ chỉ số địa hình và lập bản đồ cho việc sử dụng trong TOPMODEL99 Ví dụ về file số liệu của lưu vực nhỏ Slapton Wood ở Devon, Vương quốc Anh được cung cấp

TOPMODEL99 yêu cầu thông tin chỉ số địa hình là đầu ra của phân tích DTM cùng với các file lượng mưa, lưu lượng và lượng thoát bốc hơi tiềm năng được quan trắc Ví dụ về file số liệu từng giờ của lưu vực Slapton Wood được cung cấp Nếu bản

đồ các giá trị chỉ số địa hình cho lưu vực có sẵn, thì một sự chuyển động của các diện tích đóng góp mô phỏng trong lưu vực có thể được hiển thị Người sử dụng có thể thay

đổi các giá trị thông số và chạy lại mô phỏng để thử và cải thiện sự phù hợp với các lưu lượng quan trắc hoặc thực hiện những phân tích độ nhạy đơn giản bằng cách thay đổi

một hoặc nhiều hơn các thông số qua các cấp được chọn bởi người sử dụng Tùy chọn tiếp theo cũng cho phép chọn bộ giá trị thông số ngẫu nhiên và chạy mô hình nhiều lần để tạo ra file đầu ra có thể được sử dụng trong phần mềm ước lượng độ bất định GLUE được miêu tả ở chương 7

6.5 Trường hợp nghiên cứu: áp dụng tOPMODEL cho lưu vực Saeternbekken, NaUy

Trong hầu hết các nghiên cứu về mô hình mưa-dòng chảy, nhìn chung có rất ít đo

đạc trạng thái bên trong để kiểm tra dự đoán của mô hình phân bố bất kỳ Khả năng của việc thực hiện những kiểm tra như thế với các mô hình phân bố nảy sinh một số câu hỏi thú vị về việc hiệu chỉnh và kiểm chứng mô hình Một trong những nghiên cứu

ở đó dự báo bằng mô hình phân bố đã được kiểm tra là ứng dụng của TOPMODEL cho lưu vực Saeternbekken MINIFELT ở Nauy (Lamb và nnk 1997, 1998a, b) Đây là một lưu vực nhỏ chỉ khoảng 0.75 ha, được bố trí một lưới 105 thiết bị đo áp suất và bốn lỗ khoan tự ghi (Hình 6.9; Myrabo 1997; Erichsen và Mirabo 1990) Phân bố của chỉ số

địa hình (a/tan) được chỉ ra ở hình 6.9a Hình 6.9b chỉ ra lưu lượng dự báo với hai mô hình biến thể khác nhau của TOPMODEL Trong cả hai trường hợp, mô hình đã được hiệu chỉnh dựa trên sự kiện năm 1987, và kết quả tính cho thời kỳ đánh giá đã chuẩn

bị năm 1989

Mô hình EXP trên hình 6.9b về cơ bản là phiên bản sử dụng hàm vận chuyển

dạng mũ gốc của TOPMODEL được miêu tả chi tiết trong hộp 6.2 Mô hình COMP sử dụng kỹ thuật do Lamb và nnk (1997, 1998a, b) đề xuất trong đó phân tích đường cong

triết giảm được sử dụng để xác định mối quan hệ lưu lượng tùy ý/thiếu hụt lượng trữ,

nó có thể thay thế giả thiết hàm vận chuyển dạng mũ của mô hình nguyên thuỷ Trong trường hợp lưu vực Saeternbekken MINIFELT đường cong tổng hợp với các

đoạn có dạng mũ và tuyến tính được cho là phù hợp Các hàm khác cũng có thể dược

sử dụng (xem hình 6.2) Có rất ít sự lựa chọn các mô hình trong dự báo lưu lượng