MÔ HÌNH hóa mưa, DÒNG CHẢY PHẦN cơ sở

Trong cuốn sách giáo sư đã trình bày một cách hệ thống các dạng mô hình mưa-dòng chảy từ các quan hệ kinh nghiệm dựa trên số liệu đến hệ thống các phương trình vật lý mô phỏng quá trình

Keith j beven

Mô hình hoá mưa-dòng chảy

Phần cơ sở

Biên dịch: Nguyễn Hữu Khải

Nhà xuất bản đại học quốc gia hà nội

John Wiley & Son, LTD

Chichester  New York  Weinheim  Bisbane  Singapore  Toronto

Copyright  2001 by John Wiley & Sons Ltd,

Baffias Laae, Chichester, West Sassex PO19 IUD, England National 01234 779777

e-mail (for orders and Customer service enquiries): cs-book@wiley.co.ukVisit our Home Pace on http://www.wiley.co.uk

Tottenham Court Road, London, WIPSHE, UK, without the permission in writing of the Publisher and the copyright holder

Other Wiley Editorial Offices

John Wiley & Son, lnc 605 Third Avenue,

New York, NY 10158-0012 USA

WILEY-VCH Verlag GmbH Pappelallee 3,

D-69469 Weinh, Germany

John Wiley & Sons Australia, Ltd, 33 Park Road Milton,

Qeensland 4064, Australia

John Wiley & Sons (Asia) Pte Ltd, Clementi Loop #02-01

Jin Xing Distripark, Singapore 129809

John Wiley & Sons (Canada) Ltd, 22 Worcester Road,

Rexdale, Ontario M9W 1L1, Canada

Library of congress cataloguing-in-publication Data

Beven K J

Rainfall-Runoff modelling: the primer/Keith J beven

p.cm

Includes bibliographical referances (p, )

ISBN 0-471-98553-8 (alk, paper)

1 Runoff-Mathematical modals 2 Rain and rainfall-Mathematical models 1 Tilele GB980 B48 2000

551,48’8-dc21

004143340

Bristish Library Cataloguing in Publication Data

A catalogue record for this book is available from the British Library

ISBN 0-471-98553-8

Typeset in 10/12pt Times from the author’s dishs by Laser Works Madras India

Printed and bound in Great Britain by Bookcraft (bath) Ltd Midsomer Norton

This book is printed on aicd-free paper responsibly manufacture from sustainable forestry in which at least two trees are planted for each one used for paper production

Lời dẫn

Keith J Beven là Giáo sư của Trường đại học Tổng hợp Lancaster Vương quốc Anh Ông là một chuyên gia rất có uy tín và có rất nhiều công trình nghiên cứu trong lĩnh vực thuỷ văn và động lực học chất lỏng Nhiều tác phẩm của ông được đón đọc và dịch ra ở nhiều nước trên thế giới Chuyên khảo “Mô hình hoá mưa-dòng chảy” phần cơ sở (Rainfall-Runoff Modelling-The primer)” của ông được John Wiley & Sons xuất bản năm 2001 đã tổng hợp các khái niệm, các quan điểm nền tảng về mô hình hoá mưa-dòng chảy hiện nay và trong cả tương lai Trong cuốn sách giáo sư đã trình bày một cách hệ thống các dạng mô hình mưa-dòng chảy từ các quan hệ kinh nghiệm dựa trên số liệu đến hệ thống các phương trình vật lý mô phỏng quá trình hình thành và diễn toán dòng chảy từ mưa trên toàn lưu vực trong mô hình tập trung cũng như trên từng phần tử lưu vực trong mô hình phân bố Cuốn sách cũng đưa ra các quan điểm và phương pháp ước lượng thông số mô hình dựa trên khái niệm tương đương và đánh giá

độ bất định, độ nhạy cũng như rủi ro trong dự báo thuỷ văn, một vấn đề mà ở Việt Nam hiện nay chưa được quan tâm đầy đủ Cuốn sách đề cập đến vấn đề mô hình hoá dưới tác động của biến đổi khí hậu, khai thác sử dụng lưu vực cũng như phân tích các quan điểm lựa chọn mô hình cho các điều kiện lưu vực cụ thể Kèm theo là một giới thiệu về một số phần mềm rất có giá trị như mô hình phân bố TOPMODEL, phân tích bản đồ địa hình số DTM-ANALYSIS và đánh giá ước lượng và độ nhạy thông số GLUE

Cuốn sách rất hữu ích cho các nhà khoa học trong lĩnh vực thuỷ văn và động lực học chất lỏng, đặc biệt cho những chuyên gia về mô hình hoá thuỷ văn Cuốn sách cũng rất cần thiết cho các giáo viên, nghiên cứu sinh, học viên cao học và sinh viên

đang học tập trong ngành thuỷ văn và các ngành khác có liên quan

Người biên dịch

Mục lục

Lời dẫn .3

mục lục .4

Lời nói đầu 9

Chương 1 Trở về cơ bản: Quá trình dòng chảy và mô hình hoá quá trình 12

1.1 Tại sao lại mô hình hoá? 12

1.2 Sử dụng quyển sách này như thế nào? 13

1.3 Quá trình mô hình hoá 14

1.4 Các mô hình quan niệm của thuỷ văn lưu vực 17

1.5 Quá trình dòng chảy và các đặc tính địa hoá học 25

1.6 Sinh dòng chảy và diễn toán dòng chảy 27

1.7 Vấn đề chọn một mô hình quan niệm 27

1.8 Vấn đề hiệu chỉnh và kiểm định mô hình 29

1.9 Các điểm khoá từ chương 1 33

Chương 2 Sự phát triển của mô hình mưa-dòng chảy: Quá trình chọn lọc tự nhiên 34

2.1 Điểm khởi đầu: Phương pháp tỷ số 34

2.2 Dự báo thực hành: Các hệ số dòng chảy và chuyển đổi thời gian 35

2.3 Sự biến đổi của đường đơn vị 41

2.4 Các mô hình máy tính số đầu tiên: Mô hình lưu vực Stanford và các phiên bản của nó 45

2.5 Các mô hình dựa trên diễn tả quá trình phân bố 49

2.6 Các mô hình phân bố đơn giản dựa trên các hàm phân bố 52

2.7 Sự phát triển gần đây: Trạng thái hiện thời của kỹ thuật là gì? 53

2.8 Các điểm khoá từ chương 2 53

Hộp 2.1 Tuyến tính, phi tuyến và dừng 54

Hộp 2.2 Mô hình Xinajiang/ Armo/ VIC 56

Hộp 2.3 Dung tích kiểm tra và các phương trình vi phân 60

Chương 3 Số liệu cho mô hình hoá mưa-dòng chảy 62

3.1 Số liệu mưa 62

3.2 Số liệu lưu lượng 66

3.3 Số liệu khí tượng và ước lượng sự giữ lại và bốc thoát hơi 67

3.4 Số liệu khí tượng và ước lượng tuyến tan 72

3.5 Số liệu khí tượng phân bố trong lưu vực 73

3.6 Các biến thuỷ văn khác 73

3.7 Số liệu số hoá độ cao 74

3.8 Hệ thống thông tin địa lý và quản lý số liệu 77

3.9 Số liệu viễn thám 79

3.10 Các điểm khoá từ chương 3 80

Hộp 3.1 Phương trình liên kết Penman-Monteith và ước lượng cường độ bốc thoát hơi .81

Hộp 3.2 Ước lượng tổn thất giữ lại 85

Hộp 3.3 Ước lượng tuyết tan bằng phương pháp độ - ngày 88

Chương 4 Dự báo thuỷ đồ sử dụng các mô hình dựa trên số liệu .93

4.1 Số liệu sẵn có và mô hình kinh nghiệm 93

4.2 Phương pháp hồi quy kinh nghiệm 94

4.3 Các mô hình hàm chuyển đổi 96

4.4 Trường hợp nghiên cứu: Mô hình DBM của lưu vực C16 ở Llym Briane, Wales.101 4.5 Phần mền TFM 104

4.6 Các hàm phi tuyến và chuyển đổi nhiều đầu vào 104

4.7 Suy diễn vật lý của hàm chuyển đổi 105

4.8 Sử dụng mô hình hàm chuyển đổi trong dự báo lũ 109

4.9 Mô hình mưa-dòng chảy kinh nghiệm dựa trên khái niệm mạng thần kinh 109

4.10 Các điểm khoá từ chương 4 111

Hộp 4.1 Mô hình hàm chuyển đổi tuyến tính 112

Hộp 4.2 Sử dụng hàm chuyển đổi cho lượng mưa hiệu quả suy diễn 117

Hộp 4.3 Ước lượng biến thời gian của thông số hàm chuyển đổi 119

Chương 5: dự báo thuỷ đồ sử dụng mô hình phân bố dựa trên sự diễn tả các quá trình 123

5.1 Cơ sở vật lý của các mô hình phân bố 123

5.2 Mô hình mưa-dòng chảy dựa trên vật lý quy mô lưu vực 132

5.3 Trường hợp nghiên cứu: Mô hình hoá các quá trình dòng chảy tại Reynolds Creek, và Idaho 138

5.4 Trường hợp nghiên cứu: Kiểm tra chứng mù của mô hình SHE trên lưu vực Rimbaud, Pháp 141

5.5 Các mô hình phân bố đơn giản hoá 143

5.6 Trường hợp nghiên cứu: Mô hình hoá sự phát sinh dòng chảy tại Walnut Gulch, Arizona .152

5.7 Trường hợp nghiên cứu: Mô hình hoá lưu vực R5 ở Chichasha, Oklahoma 155

5.8 Kiểm chứng hoặc đánh giá các mô hình phân bố 158

5.9 Thảo luận về các mô hình phân bố dựa trên các diễn tả quá trình 159

5.10 Các điểm khoá từ chương 5 160

Hộp 5.1 Các phương trình diễn tả cho dòng chảy sát mặt 161

Hộp 5.2 Ước lượng cường độ thấm ở bề mặt đất 163

Hộp 5.3 Giải phương trình vi phân đạo hàm riêng: Một số khái niệm cơ bản 169

Hộp 5.4 Các hàm đặc trưng độ ẩm đất sử dụng trong phương trình Richard 174

Hộp 5.5 Các hàm chuyển đổi thổ nhưỡng 179

Hộp 5.6 Các phương trình diễn tả dòng chảy mặt 181

Hộp 5.7 Đạo hàm phương trình sóng động học 185

Chương 6 Tương tự thuỷ văn và các mô hình Mưa-dòng chảy hàm phân bố 188

6.1 Tương tự thuỷ văn và các đơn vị phản ứng thuỷ văn 188

6.2 Mô hình phân bố xác suất độ ẩm 189

6.3 Các mô hình đơn vị phản ứng thuỷ văn .191

6.4 TOPMODEL 196

6.5 Trường hợp nghiên cứu: áp dụng TOPMODEL cho lưu vực Stacterbekker, Na Uy .205

6.6 TOPKAPI 209

6.7 Các điểm khoá từ chương 6 210

Hộp 6.1 Xem xét mô hình đường cong số SCS 211

Hộp 6.2 Lý thuyết nền tảng TOPMODEL 217

Chương 7 Ước lượng thông số và độ bất định dự báo 227

7.1 Ước lượng thông số và độ bất định dự báo 227

7.2 Phân tích độ nhạy và bề mặt phản ứng thông số 229

7.3 Độ đo hoạt động và độ đo hữu hiệu 234

7.4 Kỹ thuật tối ưu hoá tự động 237

7.5 Thừa nhận độ bất định trong các mô hình và số liệu: Phân tích độ tin cậy 239

7.6 Hiệu chỉnh mô hình sử dụng phương pháp lý thuyết tập hợp 241

7.7 Thừa nhận sự tương đương: Phương pháp GLUE 244

7.8 Trường hợp nghiên cứu: một ứng dụng của phương pháp GLUE trong mô hình hoá lưu vực Saeternlekken MINIPELT, Na Uy 250

7.9 Đối sử với sự tương đương trong mô hình mưa-dòng chảy 255

7.10 Độ bất định và độ rủi ro dự báo 257

7.11 Các điểm khoá từ chương 7 258

Hộp 7.1 Độ hữu hiệu cho việc sử dụng trong đánh giá mô hình 259

Hộp 7.2 Độ hữu hiệu kết hợp 264

Chương 8 Dự báo lũ lụt 267

8.1 Yêu cầu số liệu cho dự báo thời gian thực 268

8.2 Mô hình mưa-dòng chảy cho dự báo lũ 271

8.3 Mô hình ISO Lambert 273

8.4 Các mô hình hàm chuyển đổi thích nghi cho dự báo thời gian thực 274

8.5 Trường hợp nghiên cứu: Hệ thống dự báo thời gian thực cho thị trấn Dumfries 274 8.6 Phương pháp cho ngập lụt trong thời gian thực 277

8.7 Dự báo tần suất lũ sử dụng mô hình mưa-dòng chảy 278

8.8 Trường hợp nghiên cứu: Mô hình hoá đặc trưng tần suất lũ của lưu vực Wye, Wales 283

8.9 Ước lượng tần suất lũ bao gồm cả sự kiện tuyết tan 285

8.10 Tương tự thuỷ văn và ước lượng tần suất lũ 286

8.11 Các điểm khoá từ chương 8 287

Hộp 8.1 Ước lượng các thông số lợi ích thích nghi cho dự báo thời gian thực 287

Chương 9 Dự báo ảnh hưởng của những biến đổi 290

9.1 Dự báo tác động của thay đổi sử dụng đất 292

9.2 Trường hợp nghiên cứu: Dự báo tác động của hoả hoạn và khai thác rừng trong lưu vực cấp nước ở Melbourne 297

9.3 Dự báo tác động của biến đổi khí hậu 299

9.4 Trường hợp nghiên cứu: Mô hình hoá tác động của biến đổi khí hậu đến tần suất lũ ở lưu vực Wye 306

9.5 Các điển khoá từ chương 9 307

Chương 10 Trở lại vấn đề lựa chọn mô hình 309

10.1 Lựa chọn mô hình trong mô hình hóa mưa-dòng chảy như kiểm tra giả thiết 309

10.2 Giá trị của thông tin kỳ trước 312

10.3 Vấn đề lưu vực không được đo đạc 314

10.4 Thay đổi giá trị thông số và độ bất định dự báo 313

10.5 Độ bất định dự báo và kiểm chứng mô hình 316

10.6 Những bình luận cuối cùng: Một tương lai bất định? 317

Phụ lục A biểu diễn phần mềm 320

A.1 Tfm 320

A.2 topmodel 322

A.3 Phân tích dtm 324

A.4 glue 325

Phụ lục B Giải thích thuật ngữ 328

Tài liệu tham khảo 337

Lời nói đầu

Những người mẫu đương nhiên là rất đẹp, và một người đàn ông sẽ thực sự hãnh diện khi được nhân ra trong nhóm của mình Nhưng bản thân họ cũng tiềm ẩn nhiều khiếm khuyết Quan trọng là họ đẹp không chỉ để ngắm mà chúng ta có thể sống hạnh phúc với họ không

Kaplan, 1964 Người ta quan niệm rằng thực trạng của mô hình nguồn nước cũng như một nền kinh tế đang trải qua nạn lạm phát -nghĩa là có quá nhiều mô hình được theo đuổi nhưng lại có quá ít được áp dụng, hay là có quá nhiều nhà mô hình theo đuổi quá ít ý tưởng Điều này cũng giống như in ra một lượng tiền quá lớn sẽ làm giảm giá trị của

đồng tiền Bởi vậy phải có một lượng tiền lớn được đầu tư bởi các nhà mô hình để bảo

đảm cho những bước tiếp theo trong công việc của họ

Robin Clark, 1974

Có một vấn đề cơ bản trong nghiên cứu hệ thống thủy văn là hầu hết các hoạt

động diễn ra dưới đất Mặc dù tất cả các tiến bộ kỹ thuật đã được ứng dụng như viễn thám, rađa và các kỹ thuật khác vào việc thăm dò bề mặt, các kiến thức của chúng ta

về cái gì đang diễn ra trong lòng đất vẫn còn rất hạn chế Những gì chúng ta biết từ các nghiên cứu chuyển động nước trong đất và đá trong phòng thí nghiệm và cả bãi thực nghiệm nhỏ chỉ nói lên rằng các dạng chuyển động của nước là rất phức tạp và biến đổi theo quy luật phi tuyến với tỷ lệ tùy ý dòng chảy và độ ẩm ướt Từ quan điểm mô hình hóa mưa-dòng chảy ở phạm vi thực tế (các lưu vực vừa đến lớn), vì sự phức tạp này mà chúng ta không hy vọng có thể tái tạo lại toàn bộ chi tiết quá trình dòng chảy, tạo ra thủy đồ dòng chảy: quá nhiều phức tạp và không thể hiểu biết với kỹ thuật đo đạc hiện nay ở mức độ đó không có khả năng mô hình hoá mưa-dòng chảy

Điều này không ngăn cản nhiều nhà thủy văn học khác, nhóm các nhà thủy văn

và các viện thực nghiệm thủy văn phát triển mô hình mưa-dòng chảy Cụm từ “dư thừa” xuất hiện, mặc dù nhiều lần trong công việc của mình, bản thân đã gặp rắc rối trong việc phát triển và kiểm tra, thử nghiệm nhiều mô hình khác nhau bằng nhiều cách khác nhau, nhưng vẫn làm việc hết sức mình Cuốn sách này không hy vọng liệt

kê tất cả các mô hình mưa-dòng chảy cho đến nay và xin lỗi tất cả các nhà mô hình vì mô hình của họ chỉ được trình bày vắn tắt hoặc không đầy đủ Bây giờ hầu như không

có khả năng cho bất kỳ cá nhân nào nhận biết tất cả các mô hình được đăng tải trong các sách báo, chỉ thuần tuý biết một số trong khuôn khổ lịch sử của các khởi đầu khác

nhau Đã tiến hành thống kê một danh sách các mô hình sẵn có đã sưu tầm trong vòng hơn 20 năm trước đây (đã thống kê trong luận án Tiến sĩ) Do đó, thay cho việc phác thảo hầu hết các đề tài đáng quan tâm đang được khảo sát hiện nay, cố gắng cải tiến khả năng dự báo thủy văn khi phản ánh hoàn cảnh lịch sử của đối tượng Điều đó

có nghĩa là người đọc sẽ tìm thấy rất ít dạng mô hình lượng trữ nhận thức được bắt

đầu trong suốt những năm 1960 và vẫn dùng rộng rãi hiện nay, cũng sẽ không tìm thấy nhiều mô hình cân bằng nước theo tháng Hy vọng người đọc sẽ nhận thấy rằng

đây là một cuốn sách hướng tới tương lai Dù vậy cuốn sách có thể chỉ mô tả một cách lướt nhanh quá trình đã làm, thậm chí chỉ là một vài điểm nhấn đâu đó Hoạt động mô hình hoá mưa-dòng chảy đã trở thành một hoạt động chính của các nhà thủy văn trên thế giới giống như Robin Clarke đã làm điều tương tự với đối tượng kinh tế trong

kỳ lạm phát 25 năm trước đây Ngày nay số thư mục để báo cáo tiến bộ trong lĩnh vực này là rất lớn Để cung cấp một cái nhìn tổng quan của các tài liệu ở mức hoàn hảo là không có khả năng, nhưng tôi hy vọng cố gắng cung cấp các tài liệu tham khảo trong các tạp chí gần đây và trước đây để người đọc nghiên cứu nhiều hơn các tài liệu cần thiết

Vẫn cần sự tiếp tục và tầm quan trọng của việc mô hình hoá mưa-dòng chảy cho những vấn đề thực tế của quản lý tài nguyên nước, dự báo lũ, thiết kế kênh, quản lý

ảnh hưởng của các chi lưu trong chất lượng nước, dự báo tai nạn nhiễm bẩn và nhiều mục đích khác May thay tình hình thiếu khả năng dự báo chi tiết của đường đi dòng chảy không hoàn toàn đáng sợ như đã nêu Với nhiều mục đích thực tế chúng ta không cần chi tiết quá trong sự phát triển một mô hình dự báo Hơn nữa nhiều mô hình mưa-dòng chảy thành công lại tương đối đơn giản Cuốn sách này dự định như một lời giới thiệu các mô hình mưa-dòng chảy gần đây dùng để tiến hành dự báo Điều này sẽ

được thực hiện, tuy nhiên, trong khung cảnh là việc không có khả năng dự báo chi tiết quá trình dòng chảy, phải nhất thiết có nghĩa là tất cả các mô hình mưa-dòng chảy chỉ

có thể mô tả rất gần đúng quá trình mưa-dòng chảy và như vậy phải được coi là dự báo không chắc chắn

Như vậy toàn bộ các phần của cuốn sách này dành cho sự phân tích tính bất định của dự báo Điều này có thể được coi là một chủ đề ưu tiên Quan điểm chính là cần hiểu sự bất định trong môi trường thực hiện mô hình hoá, và do đó bằng cách sử dụng mô hình Monte-Carlo hiện đại, ước lượng độ bất định có thể được giới thiệu trong dạng rất đơn giản Như vậy, đánh giá bất định hướng trực tiếp tới việc đánh giá rủi ro trong việc ra quyết định và trong hầu hết các trường hợp thực tế, mô hình mưa-dòng chảy chính xác để đưa ra quyết định Có phải dự báo lũ được khẳng định là dự báo mực nước 6h sau? Lượng trữ kênh vượt tràn hồ chứa để đối phó với lũ xảy ra 50 năm một lần là gì? Giới hạn về kiến thức thủy văn của chúng ta dẫn tới quyết định phải nằm trong khuôn khổ đánh giá rủi ro, công nhận sự bất định trong dự báo của chúng ta

Hy vọng rằng sự hiểu biết tư liệu ở quyển sách này kể cả phần về đánh giá bất

định sẽ được tăng cường bằng những phần mềm Phần mềm được xây dựng trên cơ sở các phương pháp đã được phát triển ở Đại học Tổng hợp Lancatster trong chục năm gần đây, nhiều nhà nghiên cứu và các sinh viên đã mô phỏng ý tưởng hoặc đóng góp trực tiếp để phát triển Tôi muốn nói về Peter Young, ý tưởng của ông là số liệu (hơn là

lý thuyết đơn độc) có thể gợi ý một cấu trúc mô hình thích hợp có tác dụng quan trọng Andrew Binley, Kathy Bashford, David Cameron, James Fisher, Stewart Franks, Jim Freer, Rob Lamb, Mathew Lees, Paul Qinn, Renata Romanowicz, Karsten Schulz, và Jonathon Tawn, tất cả, hoặc trước đây ở Lancaster đã có đóng góp quan trọng đến các

dự án mô hình hoá Sự cộng tác với các nhóm khác cũng rất quan trọng, đặc biệt với George Hornberger (Charlottesville), Bruno Ambroise (Strasbourg), Chales Obled và Georges-Marie Saulnier (Grenoble), Eric Wood (Princeton), Peter Germann (Bern), Sarka Blazkova (Prague) và Philippe Merot (Rennes), Các phần ở cuốn sách này được viết trong đợt du khảo ở Santa Barbara với sự ủng hộ của Tom Dunne và Jeff Dozier, ở Lausanne với sự ủng hộ của Andre Masy và ở Leuven với sự giúp đỡ của Jan Feyen và

Tổ chức Francqui

Xin bày tỏ lòng biết ơn đến Mike Kirkby Một thời gian dài trước đây, các bài giảng của ông khi còn học ở ĐHTH Bristol đã làm tôi hiểu rằng có khả năng để mô hình hoá các hệ thống thủy văn và hình thái bằng nhận thức đơn giản và phức tạp, và khởi nguồn của TOPMODEL nằm trong tư tưởng phong phú của ông trong thời gian tôi làm nghiên cứu sinh ở Leed Tài năng của ông trong việc thể hiện bản chất của vấn

đề, bằng một tập hợp giả thiết trước đó đơn giản, là cảm hứng có thực, ngay cả khi tôi

cố gắng để hiểu cái gì ông đã nói tới Tôi hy vọng ông sẽ chấp nhận một số nội dung bổ xung tiếp sau đây

Cuối cùng, cuốn sách này dự định giới thiệu các quan điểm mô hình hoá thủy văn cho thế hệ sinh viên mới và nó được dành cho một đợt đào tạo thực hành chuyên biệt gần đây Nếu bằng một cơ hội nào đó của số mệnh Anna có thể đọc và cố gắng hiểu nó Tôi hy vọng cô sẽ tìm thấy nó trong một chỉ dẫn rõ ràng và có ích cho các sử dụng cả hiện tại và tương lai của mô hình mưa-dòng chảy Nó đã được viết trước hết cho thế hệ của cô

Chương I Trở về cơ bản: quá trình dòng chảy

và mô hình hóa quá trình

Như những nhà khoa học, chúng ta bị hấp dẫn bởi khả năng xắp xếp những kiến thức một cách có trận tự để thể hiện rằng chúng ta hiểu được khoa học cũng như các hiện tượng tương hỗ phức tạp của nó

W M Kohler, 1969

1.1.Tại sao lại mô hình hoá?

Như đã nhấn mạnh ở lời nói đầu, có nhiều nguyên nhân khác nhau dẫn tới câu hỏi: tại sao chúng ta cần mô hình hoá quá trình mưa-dòng chảy trong thủy văn Nguyên nhân chính là do giới hạn của các kỹ thuật đo đạc thủy văn Chúng ta không

có khả năng đo mọi thứ mà chúng ta muốn biết về hệ thống thủy văn Trong thực tế chúng ta chỉ có một khuôn khổ giới hạn các kỹ thuật đo và phạm vi giới hạn bởi không gian và thời gian Do đó chúng ta phải ngoại suy từ các biến đã đo đạc này đến các lưu vực không có đo đạc (ở đó việc đo đạc không có khả năng) và vào tương lai (việc đo đạc không thực hiện được) để kiểm soát ảnh hưởng của các biến đổi thuỷ văn trong tương lai Các mô hình có dạng khác nhau cung cấp một phương tiện ngoại suy định lượng hoặc dự báo có ích khi ra quyết định

Có rất nhiều mô hình mưa-dòng chảy thuần tuý dành cho mục đích nghiên cứu như một phương tiện hiểu biết chính thức hoá về hệ thống thủy văn Thể hiện những hiểu biết như thế là một bước quan trọng để phát triển một lĩnh vực khoa học Nói chung, chúng ta học được nhiều điều khi mô hình hoặc lý thuyết cho thấy mâu thuẫn với số liệu tin cậy thì phải tìm kiếm những thay đổi nhận thức mà mô hình dựa vào

đó Dù sao, mục đích cơ bản của dự báo bằng cách sử dụng mô hình phải là để cải tiến các quyết định về dự báo thủy văn và cả trong quy hoạch tài nguyên nước phòng chống

lũ, giảm nhẹ ô nhiễm hoặc cấp phép dùng nước

Với sự tăng của nhu cầu nước trên thế giới và hoàn thiện các quyết định trong hoàn cảnh thay đổi thời tiết từ năm này sang năm khác yêu cầu phải cải tiến mô hình

Đó chính là những gì mà cuốn sách muốn đề cập

Mô hình mưa-dòng chảy có thể suy ra trong khuôn khổ giải thích thuần tuý, căn

cứ trên các quan trắc đầu vào và đầu ra trên một lưu vực Lưu vực được coi như một

“hộp đen” mà không có một tham chiếu nào vào quá trình bên trong kiểm tra sự biến

đổi mưa thành dòng chảy Một số mô hình phát triển theo hướng này được mô tả trong chương 4, ở đó đã chỉ ra rằng có khả năng để giải thích bản chất vật lý của kết quả mô hình căn cứ trên sự hiểu biết phản ứng tự nhiên của lưu vực Sự hiểu biết này là điểm

khởi đầu cho bất kỳ mô hình mưa-dòng chảy nào

Dĩ nhiên, có nhiều tài liệu thủy văn mô tả các quá trình thủy văn với mức độ rất khác nhau về giải thích toán học và số phương trình, nhiều mô tả toán học thường không chỉ ra các điều đơn giản hoá quan trọng được làm khi phân tích chúng Họ giới thiệu các phương trình như thể chúng có ứng dụng ở mọi nơi Dù sao, chỉ cần rắc một dung dịch nhuộm đỏ lên bề mặt đất và sau đó đào lên để xem liệu thuốc nhuộm đã biến đổi màu đất thế nào để thấy rõ giới hạn của lý thuyết thủy văn (hình 1.1) Bất kỳ lúc nào nghiên cứu chi tiết hướng dòng chảy cũng đưa đến một lĩnh vực mà chúng ta thấy rất phức tạp Chúng ta có thể nhận thấy sự phức tạp đó hoàn toàn dễ dàng, nhưng thực hiện việc mô tả toán học thích hợp để dự báo chúng là rất khó khăn và thường kéo theo sự đơn giản hoá và gần đúng

Chương mở đầu này liên quan đến mô hình quan niệm của phản ứng lưu vực như

là giai đoạn đầu của quá trình mô hình hoá Sự phức tạp này là một nguyên nhân của vấn đề tại sao không có sự nhất trí chung về chiến lược mô hình hoá quá trình mưa-dòng chảy Nhưng sự lựa chọn sự đa dạng và xấp xỉ sẽ được thảo luận trong các chương sau

Hình 1.1 Nhuộm bằng thuốc nhuộm trong các khu vực profile đất khác nhau ở Thụy Sĩ sau khi thấm

40mm nước (sau mùa đông 1944) Tái lập từ Nghiên cứu tài nguyên nước, xuất bản của Hội địa vật lý Mỹ

1.2 Sử dụng cuốn sách này như thế nào?

Điều rõ ràng đã nói ở đầu chương, đây không chỉ là cuốn sách về lý thuyết khác nhau về mô hình mưa-dòng chảy hiện giờ đang được dùng Người đọc có thể tìm thấy một số phương trình liên quan được sử dụng trong nội dung chính của cuốn sách ở

đây đưa ra một số phát triển lý thuyết, được in trong các hộp cuối các chương có thể bỏ qua ở lần đọc đầu tiên Phần lý thuyết cũng được tìm thấy trong nhiều tài liệu tham khảo đưa vào nhưng cần lựa chọn

ở đây chứa đựng nhiều hơn một cuốn sách về các quan niệm trong các tiếp cận

mô hình hoá khác nhau và phân tích giới hạn của các phần mềm đang được ứng dụng rộng rãi hiện nay trong dự báo thủy văn Sự biểu thị các mô hình như những phần mềm đang trở thành phức tạp hơn, liên kết với hệ thông tin địa lý và hiển thị ấn tượng của đồ thị 3 chiều Sự hiển thị như thế dễ dàng bị thuyết phục bởi vì nghĩ rằng đầu ra của mô hình là sự mô phỏng tốt một phản ứng thực của lưu vực, đặc biệt nếu một số ít

số liệu có khả năng kiểm tra các dự báo Dù sao với hầu hết các mô hình có sẵn hiện nay, điều này là không cần thiết, mà là cần thiết đánh giá các mô hình dự báo Hy vọng rằng người đọc sẽ đọc được ở cuốn sách này những quan niệm và kỹ thuật cần thiết để đánh giá các xấp xỉ mô hình hoá khác nhau, cả phần mềm sẵn có và các mô phỏng của mô hình trong áp dụng thực tế

Có 4 phần mềm có sẵn đi kèm trong cuốn sách này đó là: TFM, TOPMODEL, DTM Analysis và GLUE, chúng được trình bày trong chương 4,6,7 Hai ví dụ đầu tiên của các dạng khác nhau của mô hình có giả thiết riêng về phản ứng của hệ thống thủy văn Một trong các mục đích của cuốn sách là giúp người đọc xác định các mô hình không chỉ trong thuật ngữ mô hình có thể tái tạo lại bất kỳ số liệu cho kiểm tra, mà còn định ra các giả thiết Như vậy các mô hình hiện hữu đi kèm với một danh sách các giả thiết Người đọc được khuyến khích làm một danh sách tương tự, bất kỳ khi nào họ gặp lần đầu Phần mềm GLUE là một ước lượng sự bất định có thể gặp ở bất kỳ mô hình thủy văn nào (chương 7) Phiên bản cuối cùng của phần mềm này được viết cho Window P.C , có thể tải trên Internet (phụ lục A) Một danh sách trang Web liên kết với các trang khác liên quan với các gói mô hình mưa-dòng chảy khác cũng có thể tải

từ trang web này

ở cuối mỗi chương có một đoạn nhắc lại những điểm chính xuất hiện từ nội dung các chương đã cung cấp Đó là một giải pháp tốt để người đọc tóm tắt trước khi đọc đầy

đủ và kỹ các chương Một phần giải thích thuật ngữ sử dụng trong mô hình thủy văn

được cung cấp trong phụ lục B Các thuật ngữ này được hiển thị rõ khi chúng xuất hiện lần đầu tiên trong văn bản

1.3 Quá trình mô hình hoá

Hầu hết các cuốn sách về mô hình hoá đều bắt đầu với việc chọn một mô hình để

sử dụng cho thực hành ở đây chúng ta sẽ bắt đầu từ một giai đoạn đơn giản hơn trong quá trình mô hình hoá: mô hình quan niệm của quá trình mưa-dòng chảy trên lưu vực (hình 1.2) Mô hình giác quan là sự tóm tắt cảm nhận của chúng ta về phản ứng của lưu vực với các điều kiện mưa khác nhau hoặc nói cách khác, là các nhận thức của bạn về phản ứng đó Mỗi mô hình giác quan là riêng biệt, nó phụ thuộc vào sự đào tạo mà nhà thủy văn đã có, các sách và bài báo họ đã đọc, bộ số liệu họ đã phân tích, lĩnh vực thực tế họ đã có kinh nghiệm trong các môi trường khác nhau Như vậy có thể nói rằng mô hình giác quan của các nhà thủy văn sẽ khác nhau

Đánh giá một mô hình quan niệm (hình 1.2) cho một lưu vực thực tế là rất quan trọng, bởi vì phải ghi nhớ rằng tất cả các mô tả toán học có thể dùng cho dự báo chắc chắn là một sự đơn giản hoá của một mô hình quan niệm, trong một số trường hợp là

đơn giản quá mức, nhưng có thể đủ để dự báo chính xác Việc này có nguyên nhân của

nó Mô hình giác quan không bị gò ép bởi lý thuyết toán học Nó xuất hiện đầu tiên trong đầu của mỗi nhà thủy văn và không cần thiết phải viết ra Chúng ta có thể nắm

được sự phức tạp của quá trình dòng chảy theo một con đường hoàn toàn định tính (ví

dụ xem thí nghiệm hình dung dòng chảy của Flury (1994, hình 1.1)), rằng có thể có các

ý tưởng rất khác nhau để mô tả một ngôn ngữ toán học Dù sao mô tả toán học là, theo truyền thống, giai đoạn đầu trong việc hình thành một mô hình dự báo định lượng Mô tả toán học này sẽ được gọi là mô hình giác quan của quá trình hay quá trình

được xem xét ở điểm này, các giả thiết và những thừa nhận để mô tả đơn giản một quá trình cần được làm rõ ràng Ví dụ, nhiều mô hình đã căn cứ trên việc sử dụng mô tả dòng chảy trong đất bằng quy luật Darcy, cho rằng dòng chảy tỷ lệ với gradient của thế năng thủy lực (xem hộp 5.1) Các đo đạc chỉ ra rằng, thế năng thủy lực trong đất kết cấu có thể biến đổi đáng kể trên một khoảng cách nhỏ, sao cho nếu luật Darcy

được áp dụng ở phạm vi profile đất hoặc lớn hơn thì nó được thừa nhận ngầm rằng một số gradient trung bình có thể dùng đặc trưng cho dòng chảy và ảnh hưởng của dòng chảy ưu tiên qua lỗ hổng lớn trong đất có thể bỏ qua (một ví dụ của các quan trắc trong hình 1.1)

Hình 1.2 Một sơ đồ phác thảo của các bước khác nhau trong quá trình mô hình hoá

Đáng lưu ý là trong nhiều bài báo và các hướng dẫn sử dụng mô hình, các phương trình trong đó mô hình dựa vào có thể chấp nhận các giả thiết không rõ ràng Thông thường, không khó khăn để liệt kê ra các giả thiết, một số kiến thức nền cho các phương trình Đây sẽ là điểm khởi đầu cho việc xác định mối quan hệ của các mô hình thực tế với mô hình quan niệm Lập một danh sách tất cả các giả thiết của mô hình là một công việc có lợi mà chúng ta tiếp tục trong các giới thiệu về các cách tiếp cận mô hình

Mô hình quan niệm có thể phức tạp nhiều hay ít, từ việc dùng phương trình cân bằng nước đơn giản cho các thành phần miêu tả lượng trữ trên lưu vực đến các phương trình phi tuyến đạo hàm riêng Một số phương trình có thể được biến đổi dễ dàng trực tiếp thành chương trình cho người sử dụng máy tính số Dù sao nếu phương trình không giải được bằng giải tích khi đưa vào một số điều kiện biên cho một hệ thống thực (nó thường là trường hợp các phương trình đạo hàm riêng trong một số mô hình thủy văn), thì một bổ sung gần đúng bằng cách sử dụng kỹ thuật phân tích số để xác

định mô hình thủ tục trong dạng chạy được trên máy tính là cần thiết Một ví dụ là sự thay thế vi phân trong phương trình gốc bằng sai phân hữu hạn hoặc thể tích hữu hạn Một thận trọng đáng kể cần được làm ở điểm này: chuyển đổi từ các phương trình của mô hình quan niệm sang mã của mô hình thủ tục đã thêm vào sai số có ý nghĩa liên quan đến cách giải gần đúng của các phương trình gốc Bởi vì các mô hình đó có tính phi tuyến cao, ước tính sai số có thể là khó khăn trong các điều kiện mô hình được

điều kiện biên thay đổi trong khi mô phỏng, chẳng hạn như mưa ở các vị trí khác nhau tại các bước thời gian tính toán Có biến trạng thái như lượng trữ nước hoặc độ sâu thay đổi trong thời gian mô phỏng như là kết quả của tính toán mô hình Có giá trị ban đầu của biến trạng thái xác định trạng thái của lưu vực khi bắt đầu mô phỏng Cuối cùng có các thông số mô hình xác định các đặc tính của lưu vực hoặc lượng dòng chảy

Các thông số mô hình có thể bao hàm như độ rỗng và độ dẫn thủy lực của các mức

đất nằm ngang khác nhau trong mô hình phân bố không gian hoặc thời gian lưu giữ trung bình trong các vùng bão hoà cho mô hình sử dụng biến trạng thái ở quy mô lưu vực Chúng thường được coi là không đổi suốt thời kỳ mô phỏng (mặc dù một số thông

số như dung tích trữ giao nhau của lớp phủ thực vật có thể phụ thuộc mạnh vào thời gian và là quan trọng cho một số ứng dụng) Trong tất cả các trường hợp, thậm chí chúng được coi là không đổi theo thời gian, cũng không dễ dàng xác định giá trị của các thông số cho một lưu vực cụ thể Thực vậy phương pháp chung nhất để hiệu chỉnh các thông số là sử dụng kỹ thuật hiệu chỉnh giá trị các thông số để thu được sự phù hợp nhất giữa mô hình tính toán và quan trắc cho một phản ứng lưu vực cụ thể (xem phần 1.8 và chương 7)

Ngay sau khi các thông số được xác định có thể tiến hành mô phỏng và tính toán

số trị các phản ứng thu được Giai đoạn tiếp theo là kiểm chứng và đánh giá các tính toán này Đánh giá này cũng có thể đưa ra trong khuôn khổ số trị, tính toán một hay nhiều chỉ số đặc tính của mô hình liên hệ với các quan trắc sẵn có về phản ứng của dòng chảy Thường không khó khăn để tìm một mô hình có thể chấp nhận được, thực

tế nếu có thể hiệu chỉnh thông số mô hình bằng cách so sánh với lưu lượng quan trắc,

thì hầu hết cấu trúc mô hình có số thông số đủ cho phép phản ứng phù hợp với số liệu Vấn đề là ở chỗ có nhiều tổ hợp khác nhau của cấu trúc mô hình và bộ thông số cũng

đưa đến sự phù hợp với số liệu Như vậy trong các số hạng lưu lượng riêng lẻ phân biệt

sự khác nhau của các mô hình tin cậy và do đó để đánh giá một mô hình cá biệt sẽ khó khăn Điều này được thảo luận chi tiết hơn trong chương 7 ở phần xác định sự bất

định của mô hình dự báo

Mặt khác lưu lượng dự báo cũng như các dự báo bất kỳ các phản ứng bên trong lưu vực có thể đánh giá liên quan đến mô hình giác quan ban đầu của lưu vực ở đây việc tìm một mô hình được chấp nhận toàn bộ gặp khó khăn nhiều hơn Sự khác biệt

có thể đưa đến xem xét lại giá trị các thông số, xem xét lại mô hình giác quan, hoặc trong một số trường hợp, xem xét lại mô hình giác quan của lưu vực như là sự hiểu biết thu được từ sự cố gắng mô phỏng quá trình thủy văn

Phần cuối của chương này liên quan đến các giai đoạn khác nhau trong quá trình mô hình hoá Phần 1.4 đưa ra một ví dụ mô hình quan niệm của đáp ứng lưu vực với mưa Phần 1.5 thảo luận những thông tin bổ sung có thể thu được từ việc xem xét kỹ thông tin địa hoá học Phần 1.6 đưa ra các yêu cầu hàm số của sản sinh dòng chảy và diễn toán dòng chảy Phần 1.7 đưa ra một định nghĩa của mô hình quan niệm, hiệu chỉnh và kiểm định mô hình được thảo luận trong phần 1.8

1.4 Các mô hình quan niệm của thủy văn lưu vực

Có nhiều quá trình phác thảo phản ứng lưu vực ở trong các tài liệu đã xuất bản Hầu hết chúng dành cho quá trình phản ứng của lưu vực ở mức độ chi tiết nhiều hay

ít Công trình được biên soạn bởi Kirkby (1978), Anderson và Burt (1990) trong các chương khác nhau phản ánh sự quan tâm thực tế khác nhau của các nhà thủy văn Hệ thống thủy văn là một tổng hợp phức tạp mà mỗi nhà thủy văn sẽ có mô hình ấn tượng và quan niệm của riêng mình, coi cái gì là quan trọng nhất trong quá trình mưa-dòng chảy Vì vậy các nhà thủy văn khác nhau có thể không cần đồng ý về cái gì

là quan trọng nhất hay cách tốt nhất mô tả chúng Có thể thống nhất về các chủ đề chung, như được nhắc đến trong các bài báo thủy văn, nhưng sự hiểu biết của chúng

ta về các phản ứng thủy văn vẫn còn đang mở rộng và cụ thể phụ thuộc vào các thí nghiệm, dạng các thí nghiệm mà các nhà thủy văn tiến hành Quá trình khác nhau có thể bị chi phối trong các môi trường khác nhau và các lưu vực khác nhau với các đặc trưng địa hình, lớp phủ và địa chất khác nhau

Một trong những vấn đề được hướng tới để có một hiểu biết tổng hợp về hệ thống thủy văn là hầu hết dòng chảy nằm dưới đất hoặc đá Khả năng đo đạc và đánh giá quá trình dòng chảy sát mặt là rất giới hạn Hầu hết kỹ thuật đo đạc nhắc đến chỉ có thể ở phạm vi trung bình của máy đo Khi đặc tính của dòng chảy biến đổi nhanh theo không gian (và thời gian), quy mô nhỏ của tự nhiên để đo đạc có thể chỉ đưa đến một bức tranh rất riêng của dòng chảy tự nhiên Như vậy chắc chắn rằng sự không hiểu biết về tự nhiên của quá trình dòng sát mặt đưa đến hạn chế các kỹ thuật đo đạc hiện nay Cần phải suy luận về quá trình dòng chảy từ những đo đạc có thể Các suy luận như thế thêm vào những thông tin cho mô hình quan niệm của phản ứng thủy văn,

nhưng chúng chỉ là suy diễn

Một phương pháp thu được sự hiểu biết tương lai là xem xét một phần của hệ thống ở mức độ chi tiết hơn Nhiều nghiên cứu đã phân tích quá trình dòng chảy trong sườn dốc hoặc bãi nhỏ thực tế hoặc cột đất nguyên vẹn mang trở lại phòng thí nghiệm Người ta đã tìm thấy trong nhiều nghiên cứu rằng, điều tra chi tiết sẽ phát hiện sự phức tạp và đa dạng hơn trong các đường đi của dòng chảy Sự thật là thêm vào các dạng khác nhau của thông tin, như sử dụng các dấu hiệu môi trường hoặc nhân tạo Hình 1.1 đưa ra một ví dụ tốt về điều này (xem phần 1.5) Như thế sự phức tạp có thể

là một phần của mô hình Như đã lưu ý ở trên, không nhất thiết mô hình quan niệm thể hiện nhiều hơn một bộ dấu hiệu định tính, nhưng sự phức tạp chắc chắn gây khó khăn cho việc chọn các giả thiết để chuyển từ mô hình quan niệm đến một hệ phương trình xác định mô hình quan niệm Các chọn lựa phải làm để đơn giản hóa việc mô tả

và như đã thấy, các lựa chọn như thế thường không có một nền tảng tốt trong thực tế thủy văn

Tóm lại, có một mô hình quan niệm của một nhà thủy văn học Nó căn cứ trên một

bộ phác thảo của Beven (1991.a) với một số nhìn nhận dựa trên thí nghiệm bổ sung Trong thời kỳ giữa các trận mưa, lượng trữ trong đất đã giảm dần dần (hình 1.3)

Hình 1.3 Một miêu tả của các quá trình chứa trong một mô hình quan niệm của thủy văn sườn dốc

Nếu có một dòng chảy ngầm thì mực nước và gradient sẽ giảm từ từ Lượng trữ thường cao hơn và nước ngầm sẽ tiếp cận bề mặt trong vùng ven sông đáy thung lũng, một phần vì dòng chảy xuôi dốc, đặc biệt nơi có sự hội tụ dòng chảy trong các chỗ

trũng sườn dốc Lượng trữ trong vùng ven sông cũng có thể được duy trì bởi dòng chảy trở lại từ các lớp sâu hơn (Huff 1982, Genereux 1993), nhưng cũng vì các lớp đất có khuynh hướng sâu hơn trong đáy thung lũng (Piriol,1997) Tổn thất của nước bởi bốc hơi sẽ có hiệu quả lớn hơn hay nhỏ hơn trong profile của lượng trữ phụ thuộc vào mưa, khí hậu, dạng lớp phủ và độ sâu của rễ cây Rất nhiều thực vật có thể hút nước từ độ sâu đáng kể với rễ xuyên tới hàng chục mét vào trong đất, khe đá và đường dẫn của rễ cũng hoạt động như một đường đi cho nước thấm (Cây Jawatt của Tây Australia) Thực vật loại háo nước (như cây gỗ Cotton ở miền Tây Mỹ) sẽ hút nước trực tiếp từ phần thấp của dòng chảy ngầm Sự bốc hơi và quá trình tiêu thoát nước là quan trọng trong việc kiểm soát các điều kiện trước khi mưa

Các điều kiện trước cũng như thể tích và cường độ mưa (hoặc tuyết) là quan trọng trong việc điều tiết các quá trình lưu vực phản ứng với lượng mưa và tỷ lệ của thể tích

đầu vào xuất hiện trong dòng sông như là một phần của thủy đồ (hình 1.13 b) Trừ khi dòng chảy là tạm thời, thường có một phản ứng từ lượng mưa trực tiếp vào kênh và vùng ven sông Mặc dù chiếm diện tích nhỏ của lưu vực (khoảng 1-3%) vùng này có thể là một đóng góp quan trọng vào thủy đồ của lưu vực và mưa với hệ số dòng chảy thấp Thậm chí trong dòng chảy tạm thời, dòng chảy mặt thường bắt đầu trước tiên trong lòng dẫn nhỏ Quy mô lưới sông nói chung sẽ mở rộng các vùng đầu nguồn khi mực tiếp diễn mưa và trong suốt mùa mưa sẽ lớn hơn mùa khô (xem Hewlet,1974) Các đầu vào mưa và tuyết không đều theo không gian, nhưng có thể chỉ ra sự biến

đổi nhanh về cường độ và thể tích trên một khoảng cách tương đối ngắn, đặc biệt trong các điều kiện đối lưu (Newson 1980, Smith 1996, Goodrich 1997) Sự thay đổi ở mực nước ngầm sau khi cấu trúc mưa bị ảnh hưởng bởi lớp phủ có thể lớn hơn Một phần lượng mưa có thể rơi trực tiếp vào đất như là xuyên trực tiếp Một phần lượng mưa khác sẽ bị giữ lại và bốc hơi từ lớp phủ vào không khí Lượng bốc hơi của nước bị giữ lại có thể xảy ra thậm chí suốt con lũ, đặc biệt từ lớp phủ nhám, trong điều kiện gió, khi không khí không bão hòa nước Sự khác nhau đến 30% giữa mưa tới và mưa xuyên xuống đã đo được ở lưu vực Địa Trung Hải ngay cả khi mưa lớn (Lloren, 1997) Lượng mưa còn lại sẽ chảy nhỏ giọt từ lớp phủ thực vật như xuyên qua hoặc chảy xuống các nhánh, thân và như là dòng chảy từ thân cây Quá trình sau có thể là quan trọng đối với một số thực vật vì 10% hoặc nhiều hơn lượng mưa tới lại có thể chảy vào đất như dòng chảy nhánh, kết quả trong sự tập trung cục bộ của nước ở cường độ cao hơn nhiều lượng mưa tới Một số thực vật như ngô có cấu trúc để chuyển nước xuống gốc theo cách này

Cường độ tuyết sẽ biến đổi theo cao trình và làm ảnh hưởng đến nhiệt độ không khí và bức xạ đi vào lớp tuyết Lượng nước tương đương của khối tuyết có thể biến đổi

đột ngột theo không gian, tính đến hiệu quả của gió thổi trong suốt thời gian tuyết rơi

và sau khi lớp tuyết được hình thành do ảnh hưởng của địa hình và lớp phủ thực vật Nhiều lớp tuyết sâu hơn thường tìm thấy trong chỗ khuất gió hoặc đỉnh núi, một đặc

điểm đã được nhắc đến trong lưu vực Rayuols Greek ở Pdero và một vài nơi khác (xem Bathurst và Cooley,1996, phần 5.3) Điều này cũng có thể ảnh hưởng trở lại trong đó lớp tuyết sâu hơn có thể mang đến lượng nước lớn hơn cho thực vật, làm cho nó phát triển nhanh hơn và trong trường hợp của cây cối, lượng tuyết lớn hơn bị cuốn đi theo gió

Ngay khi nước mưa hoặc tuyết chạm tới đất nó sẽ bắt đầu thấm vào mặt đất, loại trừ trong vùng đất không thấm hoặc trơ đá, trên vùng đất hoàn toàn đóng băng hoặc một số bề mặt nhân tạo ở đó dòng chảy bắt đầu hầu như ngay lập tức Cường độ và lượng thấm sẽ bị giới hạn bởi mực nước cục bộ, cường độ xuyên qua hoặc thẩm thấu và khả năng thấm của đất ởđâu mà cường độ mưa vượt quá khả năng thấm của đất thì dòng chảy tràn trên mặt sẽ hình thành Đất có xu hướng không đồng nhất địa phương trong các đặc tính của nó Vì vậy, khả năng thấm và tỷ lệ dòng chảy tràn có thể khác nhau đáng kể từ vị trí này đến vị trí khác (Loague và Kyria Klidinh, 1997) Trong nhiều nơi trên bề mặt cây cỏ, mưa sẽ ít khi vượt khả năng thấm của đất cho đến khi

đất trở nên bão hoà ẩm Ngoài ra ở nơi khả năng thấm vượt trội, vùng đất thấm là nhỏ nhất hoặc lượng nước ban đầu là cao nhất sẽ bắt đầu và vì khả năng thấm có khuynh hướng giảm đi với sự ẩm ướt tăng lên, sẽ mở rộng đến vùng khả năng thấm cao hơn

Đất trống sẽ làm yếu đi sự hình thành dòng chảy vượt thấm vì năng lượng của hạt mưa rơi có thế sắp xếp lại các hạt đất ở bề mặt và hình dạng vỏ bề mặt bịt kín một cách hiệu quả những lỗ hổng lớn hơn (Roinkeng 1990, Smith 1999) Cây cỏ hoặc lớp rác sẽ bảo vệ bề mặt và tạo ra kênh rễ có thể hoạt động như đường dẫn cho nước thấm

Bề mặt trống của vật liệu đất phân tán đặc biệt để tạo thành lớp vỏ cứng và lớp vỏ như thế, ngay khi hình thành, sẽ duy trì giữa các trận mưa trừ khi bị phá vỡ bởi cây

cỏ phát triển, bởi hoạt động tan băng, hoạt động của hệ động vật đất, trồng trọt hoặc xói mòn Các nghiên cứu về sự che phủ đất đã chỉ ra rằng, trong một số trường hợp, tỷ

lệ thấm sau khi điền trũng có thể tăng theo thời gian nhiều hơn là mong đợi từ kết quả của độ sâu hố trũng đơn độc (Fox,1998) Điều này đã đưa đến nguyên nhân phá vỡ hoặc xói mòn lớp vỏ

Trong môi trường lạnh, cây cỏ có thể đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm soát nhiệt độ lớp đất bị đông lạnh trước và trong lúc tạo ra một khối tuyết bằng cách kiểm soát đồng thời cân bằng năng lượng cả ở bề mặt đất và phần bị cuốn trôi của lớp phủ tuyết, thậm chí, trong một số trường hợp, xảy ra ở tháng muộn hơn (Stadler,1996)

Đáng lưu ý là một lớp đất cày bị đông lạnh là không thấm được Điều này thường hạ thấp một ít tiềm năng thấm trong lúc đông lạnh, nhưng quá trình tan băng mùa cũng

có thể đưa đến phá vỡ lớp vỏ bề mặt và làm tăng khả năng thấm (Skhumm,1956) Hiệu quả của việc làm lạnh phụ thuộc vào lượng ẩm của đất và độ dài thời kỳ lạnh Thậm chí ở đâu băng lan rộng, khả năng thấm có thể cao thêm

Từ lâu đã suy đoán rằng, trong thời gian bề mặt điền trũng được mở rộng, sự giữ lại không khí và áp suất hình thành bên trong đất có thể có một hiệu quả đáng kể đến

tỷ lệ thấm Điều này đã được chỉ ra trong phòng thí nghiệm (Wang,1995) và một số các nghiên cứu khác (Dixon và Linden, 1972) Cũng có thể suy nghĩ là các ảnh hưởng của áp suất không khí có thể gây ra phản ứng trong mực nước ngầm cục bộ (Linden và Dixon,1973) và lực nâng khi không khí thoát khỏi bề mặt có thể bắt đầu làm chuyển

động các hạt đất Sự ngăn cản của không khí sẽ tăng lên bởi sự có mặt của lớp phủ bề mặt và độ mịn của vật liệu, nhưng hiệu quả của khí áp quan trọng sẽ xuất hiện do yêu cầu điền trũng trên diện tích quảng canh của bề mặt làm trơn Trong cánh đồng có bề mặt không đều (như đống cây cỏ) và sự có mặt của các lỗ rỗng lớn hy vọng có thể hạ thấp sự hình thành của không khí bị giữ bằng cách cho phép các con đường cục bộ thoát khí đến bề mặt

Khi không có lớp phủ, cấu trúc lớp đất nằm dưới và đặc biệt các lỗ rỗng của đất sẽ

là sự điều khiển quan trọng cường độ thấm Vì lưu lượng của dòng chảy tầng trong kênh hình trụ biến đổi theo luỹ thừa bậc bốn của bán kính, lỗ rỗng lớn hơn và sự rạn

vỡ có thể đóng vai trò quan trọng trong việc điều khiển cường độ thấm (Beven và German,1951) Dù sao sự rạn vỡ đất và một số lỗ rỗng lớn khác, như các rãnh giun đất

và kiến có thể chỉ mở rộng đến một độ sâu giới hạn sao cho ảnh hưởng của nó đến thấm có thể bị giới hạn bởi khả năng trữ và thấm vào trong đất nền bao quanh cũng như cường độ dòng chảy cực đại tiềm năng Một phác hoạ số liệu dòng chảy trong các

lỗ giun của Ehlers (1975), vẫn còn diễn ra trong lỗ hổng của nó Một số kênh rễ, giun

và kiến có thể đạt tới độ sâu hàng mét dưới bề mặt Cây Jarratl ở miền Tây Australia một lần nữa là một ví dụ rõ rệt

Dòng chảy tràn cũng có thể xảy ra theo cơ chế vượt bão hoà Diện tích của đất bão hoà có khuynh hướng xảy ra trước hết ở nơi có độ hút ẩm đất nhỏ nhất Đây là vùng

đáy thung long, đặc biệt, các máng trũng thượng lưu ở đó có sự hội tụ dòng chảy và giảm dần dần độ dốc vào lòng sông Sự bão hoà cũng có thể xảy ra ở vùng đất mỏng nơi mà khả năng lượng trữ bị giới hạn hoặc sự thấm nhỏ và vùng độ dốc nhỏ, thường giữ độ ẩm ướt suốt thời kỳ rút nước Vùng đất bão hoà có xu thế mở rộng với độ ẩm ướt tăng trong lúc mưa, và giảm sau khi mưa ngừng với cường độ điều khiển bởi sự cung cấp nước từ trên dốc Đây là khái niệm diện tích đóng góp động lực Bất kỳ dòng chảy

bề mặt nào trong vùng bão hoà đều như thế, có thể không phải tất cả trong lúc mưa, nhưng cũng có thể trong lúc có dòng chảy trở lại của nước dưới mặt và hiển nhiên là dưới điều kiện bề mặt bão hoà, như thế mưa có thể thấm cục bộ vào đất (xem thí nghiệm vẽ lại của Henderson,1996) Theo con đường này dòng chảy bề mặt có thể duy trì trong thời kỳ sau khi dừng mưa, khi đó dòng chảy tràn được tạo ra bởi cơ chế bất

kỳ, một lượng trữ điền trũng có thể cần thiết phải thoả mãn trước khi có một dòng chảy xuôi dốc đủ chắc chắn Thậm chí khi đó dòng chảy mặt sẽ có xu thế đi theo các con đường riêng rẽ tạo thành suối nhỏ hơn là xảy ra như một lớp dòng chảy bên trên

bề mặt nguyên vẹn

Một khái niệm tương tự có thể được đưa ra trong vùng mà các phản ứng được điều khiển bằng dòng chảy sát mặt Khi đó sự bão hoà bắt đầu tích luỹ ở nền của lớp đất phủ lên trên đá gốc không thấm, nó sẽ bắt đầu tạo thành dòng chảy xuôi dốc Dù sao

sự liên kết của bão hoà trong lớp sát mặt ban đầu là quan trọng Nó cần thiết để thoả mãn một lượng trữ đá gốc ban đầu ở chỗ trũng trước khi có một dòng chảy xuôi dốc phù hợp Các đường dẫn dòng chảy chủ yếu có thể bị cô lập ít nhất là lúc đầu, liên quan đến sự biến đổi hình dạng bề mặt đá (MeDonnew,1996) Một số lưu vực với khả năng thấm cao và đất sâu vừa phải có thể có đáp ứng trội hơn bởi dòng chảy sát mặt

Đáng chú ý là độ sâu 1m đất với độ rỗng trung bình là 0,4 có khả năng trữ 400mm nước Như vậy nếu khả năng thấm của đất không bị vượt, một lượng mưa lớn hơn 100mm về nguyên tắc có thể bị hấp thụ bởi lớp đất 1m (bỏ qua hiệu quả của dòng chảy xuôi dốc), ngay cả nếu lượng trữ kỳ trước bị thiếu, chỉ là 1/4 của độ rỗng

Một giả thiết chung (và rất tiện lợi) là đá gốc nằm dưới lưu vực nhỏ cao nguyên là không thấm nước Đây không phải là trường hợp thường thấy, thậm chí trong đá có ít hoặc không có thẩm thấu ban đầu trong khối đá lớn Sự có mặt của dạng thấm thứ 2

trong dạng của các mối nối và các chỗ rạn nứt có thể cung cấp một đường dẫn dòng chảy và lượng trữ quan trọng, có hiệu quả duy trì dòng chảy cơ sở trong một thời kỳ dài Rất khó để biết được bản chất các con đường như thế Các đặc điểm bất kỳ thường

được suy ra từ bản chất địa hoá học của dòng chảy cơ sở vì đá gốc có thể cung cấp một môi trường địa hoá khác nhau và trong một thời gian dài duy trì có thể cho phép các phản ứng phong hoá cung cấp một số hoá chất nồng độ cao hơn (xem ví dụ trong nghiên cứu của Meal, 1997, ở trong lưu vực nghiên cứu Plynlimonxu Walt)

Có một khả năng thú vị liên hệ với hệ thống đứt gãy đầy nước hoạt động như một

hệ thống bơm, truyền ảnh hưởng của sự làm đầy rất nhanh Nhớ rằng, nếu nước được bơm thêm vào một đầu của ống đầy nước sẽ có một lượng ra tức thời ở đầu kia, bất kỳ

độ dài ống như thế nào và thậm chí tốc độ dòng chảy trong ống khá thấp Nguyên nhân là sự truyền ảnh hưởng áp suất của lượng nước bơm vào là nhanh hơn nhiều tốc

độ dòng nước Hiệu ứng thế chỗ như thế là một sự giải thích cho phản ứng sát mặt nhanh chóng với lượng mưa (xem phần sau)

Mô hình quan niệm phác hoạ về việc miêu tả một phổ rộng khả năng phản ứng thủy văn có thể xảy ra trong các môi trường khác nhau hoặc thậm chí, trong các phần khác nhau của cùng một lưu vực trong các thời điểm khác nhau Theo truyền thống thường có sự khác biệt giữa các khái niệm khác nhau về phản ứng lưu vực căn cứ trên

sự ưu thế của một số quá trình so với các quá trình khác, ví dụ, mô hình Horton, trong

đó dòng chảy được tạo thành bởi cơ chế vượt thấm tất cả trên sườn dốc (hình 4.4.a) Mô hình này được đặt tên Robert E.Horton (1875-1945), một nhà thuỷ văn nổi tiếng người

Mỹ (ông có thể là nhà thuỷ văn hiện đại duy nhất mà có một thác nước mang tên mình), người đã làm việc vừa như một nhà khoa học thủy văn vừa như một nhà tư vấn Chắc ông không nghĩ rằng có thể có được sự nhất trí rộng rãi như vậy về quan

điểm vượt thấm Mặc dù thường xuyên sử dụng quan điểm vượt thấm như là một phương pháp tính toán tổng lượng dòng chảy từ mưa (Horton 1933), ông cũng có một phòng thí nghiệm thủy văn trong khu vườn của mình ở Voorheesville, bang Newyork (Horton, 1936), ở đó rõ ràng không quan trắc được dòng chảy tràn vượt thấm thường xuyên Horton là một nhà khoa học tuyệt vời đã công bố các bài báo về các hiện tượng phổ biến khí tượng và thủy văn Mô hình quan niệm của ông rõ ràng liên quan đến một phạm vi rộng của các quá trình hơn là mô hình bây giờ mang tên ông (xem ví dụ, quá trình mô tả trong Horton,1942)

Cùng một thời kỳ với Horton, Charle R.Hursh đã làm việc tại lưu vực Cowetta ở Georgia của Mỹ, các lưu vực Appalaehion miền Tây Nam được trồng rừng với đất bị phong hoá sâu và có khả năng thấm cao Dòng chảy bề mặt bị hạn chế chảy đến các kênh và ở đó dòng chảy do mưa bị điều khiển bởi phản ứng bề mặt (hình 1.4a) Hursh

đã công bố một số bài báo liên quan đến phản ứng của dòng sát mặt với mưa (Hursh và Brute, 1941) Một giám đốc sau này của phòng thí nghiệm Coreeta, John Hewlett, cũng

có ảnh hưởng trong việc đưa ra tầm quan trọng của dòng chảy sát mặt và được thừa nhận rộng rãi hơn trong những năm 1960 (Hewlett và Hibbert 1967, Hewlett 1974)

Hình 1.4 Phân loại cơ chế quá trình phản ứng của sườn dốc với mưa (a).Dòng chảy tràn vượt thấm

(Horton 1933); (b).Dòng chảy tràn diện tích cục bộ vượt thấm (Betson,1964); (c).Dòng chảy tràn vượt bão hoà (Cappuas 1960, Dunne 1970); (d).Dòng chảy mưa sát mặt (Hursh 1935, Hewlett 1987); (e).Bão hoà

mặt và xuyên qua (Weyman 1970)

Độc lập trong những năm 1960, các nghiên cứu bên trong cục Tennessee Valley (lúc đó như một đại lý thủy văn chính ở miền Đông nước Mỹ) phát hiện ra rằng rất khó dự báo dòng chảy ở nhiều lưu vực với giả thiết dòng chảy vượt thấm được sinh ra mọi nơi trên sườn dốc Các thông tin về khả năng thấm của đất và cường độ mưa có thể không ủng hộ một mô hình như vậy Bertson (1964) cho rằng, thường chỉ có một phần lưu vực sinh dòng chảy từ bất kỳ trận mưa thực tế nào và rằng khả năng thấm

có khuynh hướng hạ thấp do sự tăng lên của độ ẩm đất và dòng chảy xuôi dốc trên sườn dốc dẫn đến làm ướt đất nền của sườn dốc, diện tích của dòng chảy mặt phải có

xu hướng từ lòng dẫn và trải rộng lên trên Mô hình diện tích từng phần (hình 1.4b) cho phép khái quát hoá khái niệm của Horton, mà sự thay đổi tốc độ dòng chảy tràn

và sự không đồng nhất của đặc trưng đất và cường độ thấm là quan trọng trong việc

điều khiển phản ứng diện tích từng phần Nếu dòng chảy tạo thành trên một phần của

dốc chảy vào vùng có khả năng thấm cao hơn, nó sẽ bị tiêu hao (quá trình liên tục) Nếu cường độ mưa cao sinh dòng chảy tràn trong một thời gian ngắn, khi đó cũng có khả năng nước sẽ thấm trước khi nó chảy vào các đoạn suối nhỏ hoặc sông gần nhất Bergkamp (1988), xác định bằng một số thực nghiệm ở bãi đất nhỏ với lượng mưa nhân tạo có cường độ 70mm/h-1 khoảng cách chuyển động trung bình của dòng chảy tràn là 1m

Một dạng khác của phản ứng diện tích từng phần được phát hiện bởi các nghiên cứu trong môi trường khác của Dunne và Bleek (1970) ở Vermont Dòng chảy bề mặt

được quan trắc, ở trong đất với khả năng thấm cao Dòng chảy bề mặt có được từ cơ chế vượt bão hoà (hình 1.4c), một dạng của phản ứng đã được nghiên cứu trước đó bởi Cappees (1960) (nhưng công bố bằng tiếng Pháp và chỉ mới phát hiện gần đây)

Hình 1.5 Quá trình ưu thế của phản ứng sườn dốc với mưa (Dunne 1978)

Bốn khái quát hoá chính này là các tập hợp con của mô hình quan niệm chung hơn được phác hoạ trước đây Bây giờ chúng ta biết rằng vượt thấm, vượt bão hoà, hoặc phản ứng sát mặt, tất cả có thể xảy ra trong cùng một lưu vực ở những thời điểm

và vị trí khác nhau trong những điều kiện kỳ trước hoặc đặc tính đất hoặc cường độ mưa khác nhau Thêm nữa, cơ chế mưa vượt thấm có thể xảy ra bên trong đất ở nơi

đứt gãy thấm, có thể kết hợp với một biên nằm ngang Điều này có thể đưa đến việc tạo thành nước ngầm trên mặt và thậm chí làm bão hoà bề mặt của đất không bão hòa

ở rất sâu (hình 1.4e, Weymen (1970) Các cố gắng được thực hiện để thảo luận cơ chế nào có thể chiếm ưu thế trong các môi trường khác nhau (hình 1.5) nhưng điều này có thể phải nghiên cứu nhiều từ các quan trắc trực tiếp quá trình dòng chảy ở các lưu vực quan tâm

1.5.Quá trình dòng chảy và các đặc tính địa hoá học

Một trong những nhân tố ảnh hưởng chủ yếu trong việc xem xét lại ý tưởng thủy văn trong 20 năm gần đây là sử dụng đặc trưng địa hoá để cung cấp thông tin bổ sung trong quá trình dòng chảy Một số đặc trưng, đặc biệt sử dụng dấu vết nhân tạo, có thể

cung cấp thông tin trực tiếp về tốc độ dòng chảy Mặt khác vì dấu vết môi trường đa dạng cần mức độ suy luận lớn hơn Thậm chí kết quả của dấu vết nhân tạo có thể khó giải thích vì hầu hết dấu vết chuyển động theo nước trên phạm vi thời gian dài là không lý tưởng và khó áp dụng dấu vết nhân tạo ở quy mô lưu vực

Chất đồng vị môi trường của ôxy và hydro thường được sử dụng trong nghiên cứu quy mô lưu vực (xem phê bình của Sklash, 1990) Chúng có ưu thế là một bộ phận của phân tử nước và do đó sẽ chảy theo dòng nước trực tiếp trên lưu vực Tuy vậy vẫn còn khó khăn giải thích kết quả sự biến đổi nồng độ của các đồng vị trong đầu vào mưa theo không gian và thời gian, ảnh hưởng của thực vật đến nồng độ đầu vào và sự biến

đổi không gian của nồng độ nước tích trữ trong các lớp đất và các phần của lưu vực khác nhau Dù sao, ít nhất, trong điều kiện lý tưởng khi có sự khác biệt lớn giữa nồng

độ quan trắc trong mưa và nồng độ nước tích trữ trong lưu vực trước một con lũ, nồng

độ đo đạc có thể sử dụng trong một mô hình hỗn hợp 2 thành phần đơn giản để phân biệt giữa đóng góp cho thuỷ đồ của mưa và đóng góp của lượng nước trữ trong lưu vực trước khi lũ

Một số sự phân chia thuỷ đồ đầu tiên theo dạng này được công bố bởi Sklash và Farvolden (1979) và phát hiện rằng sự đóng góp của nước trữ (thường gọi là thành phần nước trước lũ hay nước cũ) cao đáng kinh ngạc (xem hình 1.6) Kết quả này được xác nhận bởi nhiều nghiên cứu khác trên một phạm vi rộng các lưu vực khác nhau, mặc dù các báo cáo bị các kết quả từ các lưu vực nóng ẩm, với mưa nhỏ đến trung bình chiếm ưu thế Kỹ thuật có thể mở rộng sự ứng dụng các dấu vết môi trường khác cho hỗn hợp 3 thành phần để phân biệt sự đóng góp mưa từ các thành phần “nước trong

đất” và “nước ngầm sâu”, ở đó các thành phần này có thể phân biệt bằng địa hoá (xem Bazemore,1994) Thêm nữa, lượng nước trước lũ thường được tìm thấy là thành phần chính, thậm chí trong một số trường hợp, có quá trình phản ứng rất nhanh như là dòng chảy ống trong đất ướt (Sklash,1996)

Lượng nước trước lũ này bị chiếm chỗ từ lượng trữ bởi ảnh hưởng của mưa Điều này dẫn đến tất yếu phải xem xét quá trình dòng chảy sát mặt Thực tế là nhánh lên của thủy đồ thường bị chi phối bởi thành phần nước trước lũ, biểu lộ rằng sự chiếm chỗ thường xảy ra nhanh, mặc dù tốc độ dòng chảy sát mặt thường giả thiết là chậm hơn dòng chảy mặt Trong thực tế quan niệm này là nguyên nhân cho việc tiếp tục sử dụng khái quát hoá Horton sinh dòng chảy, thậm chí cho đến ngày nay Nếu dòng sát mặt

là chậm thì dòng sát mặt chiếm phần đóng góp chính cho thủy đồ như thế nào?

Câu trả lời nằm trong bản chất vật lý của quá trình chảy, cụ thể trong vùng bão hoà Có thể chỉ ra rằng có sự khác nhau giữa tốc độ dòng nước và tốc độ mà với nó nhiễu động cho vùng bão hoà nhận được sự lan truyền như sóng áp suất, được gọi là tốc độ sóng hay sóng cấp tốc Dạng nhiễu động quan tâm ở đây là sự bổ sung của sự làm đầy vì mưa trong suốt con lũ Lý thuyết gợi ra rằng, nhiễu động vô cùng nhỏ của nước ngầm sẽ lan truyền vô cùng nhanh Nhiễu động lớn hơn có tốc độ sóng nhỏ hơn,

độ lớn của nó là hàm nghịch đảo của khả năng lượng trữ hiệu quả trong đất (hiệu số giữa độ ẩm đất hiện thời trong đất ngay trên mực nước ngầm và độ ẩm bão hoà) Trong đất ướt hoặc gần mực nước ngầm khả năng trữ hiệu quả có thể rất nhỏ sao cho

tốc độ sóng có thể nhanh hơn nhiều tốc độ thực dòng nước (xem phần 5.4.3) Sự tăng của lưu lượng vào sông trong thời kỳ lũ sau đó phụ thuộc nhiều vào phản ứng của tiềm năng thủy lực trong hệ thống, được điều khiển bởi tốc độ sóng cục bộ hơn là tốc độ thực dòng nước Như vậy, nếu lưu lượng bắt đầu tăng trước khi nước làm đầy đã có thời gian để chảy trực tiếp vào kênh, thì nó sẽ là lượng trữ trong profile gần với dòng suối chảy vào sông đầu tiên Nước này chính là nước trước lũ, bị chiếm chỗ bởi ảnh hưởng của mưa

Hình 1.6 Phân chia thuỷ đồ căn cứ trên nồng độ của các đồng vị môi trường (theo Sklash,1990) In lại với

sự cho phép của John Wiley & Sons Limited

ảnh hưởng tương tự cũng có ở đất không bão hoà nhưng bức tranh (hoặc quan niệm) phức tạp hơn bởi liên quan với sự biến đổi của nước giữ lại trong các phần khác nhau của không gian rỗng và ảnh hưởng của dòng chảy ưu thế bên trong khoảng trống của cấu trúc đất Thông báo quan trọng có từ phần này là trong nhiều lưu vực, đặc biệt trong môi trường ẩm, một phần quan trọng của thuỷ đồ được tạo thành từ nước

“cũ” và có thể không là mưa rơi trực tiếp đến dòng suối Dĩ nhiên có thể không giả thiết rằng dòng chảy nhanh thường là kết quả của dòng chảy tràn hoặc dòng chảy mặt trên sườn dốc của lưu vực

1.6 sinh dòng chảy và diễn toán dòng chảy

Vấn đề được thảo luận ở 2 phần trước đã đụng chạm đến quá trình tạo thành dòng chảy mặt và sát mặt Sự tạo thành dòng chảy điều khiển bao nhiêu lượng nước

đưa vào sông và dòng chảy hướng thẳng đến cửa ra lưu vực trong khuôn khổ thời gian của trận mưa và thời kỳ tiếp theo ngay sau đó Dù sao cũng có một thành phần cần quan tâm tiếp theo, đó là diễn toán dòng chảy từ nguồn đến cửa ra Ranh giới giữa tạo thành dòng chảy và diễn toán dòng chảy là rất không rõ ràng Và sẽ rõ ràng hơn nếu

có khả năng đo đạc hoặc tính chính xác lúc dòng hoà vào mạng sông Khi đó diễn toán chỉ phụ thuộc vào quá trình dòng chảy trong sông, nó có thể được tính trước khá tốt trên cơ sở của các nguyên lý thuỷ lực (mặc dù trong vùng khô hạn cũng có thể cần thiết tính toán lượng thấm của nước vào đáy sông) Đáng tiếc là nói chung không có khả năng tính trước tổng lượng và thời gian của dòng vào xác định, vì vậy vấn đề diễn toán trở thành vấn đề tốc độ của dòng mặt và sát mặt trên sườn dốc cũng như trong sông Rất khó khăn khi tách ra ảnh hưởng các đường dẫn dòng chảy khác nhau mà lượng nước khác nhau nhận được của thuỷ đồ ở cửa ra

Dù sao mỗi mô hình thuỷ văn đều yêu cầu hai thành phần cơ bản: thứ nhất là xác

định bao nhiêu lượng mưa từ thành phần thuỷ đồ (thành phần sinh dòng chảy) và mặt khác xác định phân bố của dòng chảy này theo thời gian, hình thành dạng của thuỷ đồ (thành phần diễn toán dòng chảy) Hai thành phần này có thể xuất hiện trong nhiều tài liệu khác nhau và mức độ phức tạp khác nhau trong các mô hình khác nhau nhưng chúng thường xuất hiện trong bất kỳ mô hình mưa-dòng chảy nào, cùng với sự khó khăn phân tách rõ ràng một thành phần từ thành phần mưa

Nói chung có thể chấp nhận rằng tạo thành dòng chảy là vấn đề khó khăn hơn Các thực nghiệm chứng tỏ rằng, sự phức tạp và phi tuyến của mô hình hóa quá trình tạo thành dòng chảy là lớn hơn quá trình diễn toán và rằng các mô hình tương đối đơn giản cho diễn toán có thể là đủ (xem thảo luận ở phần 2.2)

1.7 Vấn đề chọn một mô hình quan niệm

Vấn đề chính của các nhà thuỷ văn là ứng dụng mô hình hơn là phát triển mô hình Không ít các nhà thuỷ văn đặc biệt nghiên cứu ở mức tiến sỹ, đã tự mình thiết lập nhiệm vụ phát triển mô hình Điều này có thể hiểu được, vì ngay cả bây giờ, sự gần đúng rõ ràng là vốn có trong các mô hình hiện nay, chứng tỏ rằng có khả năng làm tốt hơn Dù sao, nhận được phạm vi của các mô hình sẵn có trong các tài liệu ngày càng nhiều hoặc như các gói phần mềm, vấn đề chọn mô hình là không khác nhau cho người sử dụng mô hình như đối với nhà nghiên cứu muốn phát triển một phiên bản mới và cải tiến mô hình Vấn đề là như thế nào để quyết định cái gì là thoả mãn? và cái gì là giới hạn của các mô hình sẵn có Chúng ta chỉ xem qua sơ bộ ở phần này, nhưng sẽ trở lại ở chương 10

Trước hết hãy phác hoạ lựa chọn “chung” là gì trong các thuật ngữ của phân loại mô hình cổ điển Có nhiều cách phân loại mô hình thủy văn khác nhau (xem Clark

1973, O’connell 1991, Wheater 1993, Singh 1995) ở đây chỉ tập trung vào một phân loại cơ bản nhất Sự chọn lựa đầu tiên là liệu chúng ta sử dụng tiếp các mô hình tập trung hay phân bố Mô hình tập trung coi lưu vực như một đơn vị đơn giản với biến

trạng thái đại diện trung bình trên toàn lưu vực, như lượng trữ trung bình trong vùng bão hoà Mô hình phân bố tiến hành các dự báo được phân bố trong không gian với biến trạng thái đại diện cho trung bình cục bộ của lượng trữ, độ sâu dòng chảy hoặc tiềm năng thuỷ lực bằng cách rời rạc hoá lưu vực thành số lớn các phần tử hoặc ô lưới

và giải các phương trình cho các biến trạng thái kết hợp với mỗi phần tử ô lưới Giá trị các thông số cũng phải được xác định cho mỗi phần tử trong mô hình phân bố Có một

sự tương ứng chung giữa mô hình tập trung và mô hình “tính toán độ ẩm đất hiện” (ESMA) của O’connell (1991) (xem phần 2.4) và giữa mô hình phân bố với mô hình

“dựa trên vật lý” hoặc “dựa trên quá trình” Ngay cả sự tương ứng này cũng là không chính xác dù sao một số mô hình phân bố sử dụng thành phần ESMA để đại diện cho các lưu vực con khác nhau hoặc một phần của cảnh quan như các đơn vị phản ứng thủy văn (xem phần 6.2), trong khi thậm chí hầu hết các mô hình phân bố sẵn có hiện thời phải sử dụng các biến và thông số trung bình ở ô lưới hoặc quy mô phần tử lớn hơn quy mô biến đổi của quá trình Do đó, chúng là mô hình quan niệm tập trung ở mức độ lưu vực (xem Beven,1989) Cũng có một số các mô hình không tính cho mỗi

điểm của lưu vực, nhưng cho một hàm phân bố của các đặc trưng TOPMODEL, thảo luận ở chương 6, là mô hình thuộc dạng này, nhưng có đặc điểm là các dự báo có thể

được ánh xạ trở lại không gian để so sánh với quan trắc bất kỳ phản ứng thuỷ văn nào của lưu vực Do đó có lẽ gọi nó là mô hình nửa phân bố

Một mối quan tâm khác là nên sử dụng mô hình tất định hay ngẫu nhiên Các mô hình tất định cho phép chỉ có một lượng ra từ việc mô phỏng với một bộ đầu vào và các giá trị thông số Mô hình ngẫu nhiên cho phép một sự ngẫu nhiên hoặc bất định của lượng ra vì sự bất định của các biến vào, điều kiện biên hoặc thông số mô hình Phần

đông các mô hình dùng trong mô hình hoá mưa-dòng chảy được sử dụng theo con

đường tất định, mặc dù sự khác biệt không thực sự rõ ràng, vì có mô hình được cộng thêm một mô hình ngẫu nhiên cho tính toán tất định và cũng có các mô hình sử dụng hàm phân bố xác suất của biến trạng thái nhưng tính toán theo con đường tất định Một nguyên tắc làm việc là nếu biến ra của mô hình được kết hợp với một biến đổi nào

đấy hoặc số đo của sự phân tán tính toán thì mô hình có thể coi là ngẫu nhiên Nếu

đầu ra là một giá trị đơn ở các bước thời gian bất kỳ, mô hình có thể coi là tất định không cần chú ý đến bản chất của các tính toán

Có một chiến lược mô hình hoá khác căn cứ trên các phương pháp mờ cho hứa hẹn trong tương lai Số các mô hình mờ hiện còn ít (xem Bardossy,1945) nhưng phạm vi ứng dụng lại rất lớn Đặc biệt là các mô hình mờ xuất hiện để đưa ra khả năng chuyển trực tiếp sự phức tạp của mô hình quan niệm thành mô hình thủ tục áp dụng đến bây giờ, đã sử dụng một mô hình quan niệm trung gian để hình thành nguyên tắc mờ và làm mờ hoá các kết quả để chạy về bản chất như là lời giải tất định

Như vậy có sự phân loại chung của mô hình mưa-dòng chảy: tập trung hoặc phân

bố, tất định hoặc ngẫu nhiên Bên trong mỗi loại có thể tồn tại một loạt cấu trúc mô hình Khi lựa chọn các mô hình cho một áp dụng thực tế thì nên thế nào? Các thủ tục sau đây được thảo luận, căn cứ trên sự xem xét hàm cấu trúc mô hình:

1 Chuẩn bị một danh sách các mô hình để xem xét

Danh sách này có 2 phần: các mô hình sẵn có và các mô hình có thể được xem xét cho một dự án nếu được đầu tư thời gian và kinh phí

2 Chuẩn bị một danh sách các biến của mô hình và yêu cầu của chúng

Quyết định liệu mô hình có sản sinh đầu ra cần thiết cho mục tiêu của bài toán thực tế không? Nếu bạn quan tâm đến sự gia tăng nước ngầm ở đáy thung lũng khi chặt phá rừng, mô hình dự báo phản ứng tập trung của lưu vực có thể không đáp ứng

sự cần thiết của dự án Nếu bạn chỉ quan tâm đến dự tính phản ứng lưu lượng của lưu vực cho dự báo lũ thời gian thực, khi đó có thể không cần thiết chọn mô hình phân bố

3 Chuẩn bị một danh sách các giả thiết của mô hình (xem hướng dẫn ở các chương sau) Các giả thiết có thể bị giới hạn bởi các số hạng mà bạn biết về phản ứng của lưu vực, không may câu trả lời là “đúng” cho tất cả các mô hình, vì vậy sự đánh giá này nói chung là là tương đối hoặc tốt nhất là dùng một màn hình hỗ trợ để loại bỏ các mô hình, đó là những mô hình hoàn toàn dựa trên sự mô tả không đúng đắn các quá trình lưu vực (nghĩa là bất kỳ nhà thuỷ văn sáng suốt nào cũng không thể sử dụng các mô hình căn cứ trên quy luật chảy tràn Horton để mô phỏng lưu vực Coweeta đề cập trong phần 1.4)

4 Đưa ra một danh sách các đầu vào yêu cầu bởi mô hình cho việc xác định lượng dòng chảy, điều kiện biên và điều kiện ban đầu và xác định giá trị các thông số Quyết

định liệu tất cả các thông tin yêu cầu có thể được cung cấp bên trong thời gian và giá cả bắt buộc của dự án không?

5 Xác định liệu bạn có loại bỏ mô hình bất kỳ nào từ danh sách của bạn không? Nếu không xem lại 3 bước trước, giảm bớt tiêu chuẩn sử dụng Nếu dự báo thực sự

được yêu cầu cho một áp dụng, ít nhất một mô hình sẽ cần thiết được thừa nhận trong giai đoạn này

1.8 vấn đề hiệu chỉnh và kiểm định mô hình

Ngay khi 1 hay nhiều mô hình được chọn cho việc xem xét trong một dự án, cần thiết phải hiệu chỉnh thông số Không may là không có thể ước lượng các thông số của mô hình bằng đo đạc khác hoặc ước lượng trước đó Các nghiên cứu đã cố gắng làm việc đó nói chung cho thấy rằng ngay cả sử dụng một chuỗi đo đạc hoàn hảo các giá trị thông số thì kết quả cũng không hoàn toàn thoả mãn (Beven 1984,Refsgaard và Knudsen 1996,Loague và Kyriakids 1997) Các ước lượng trước đó trong phạm vi có khả năng của thông số cũng thường dẫn đến khoảng dự báo khá rộng và có thể không chứa tất cả phản ứng đo được ở mọi thời điểm (ví dụ Parkin, 1996)

Có 2 nguyên nhân chính gây khó khăn cho việc hiệu chỉnh Trước hết là do quy mô của kỹ thuật đo đạc nói chung nhỏ hơn quy mô mà các thông số yêu cầu Ví dụ đó

có thể là thông số độ dẫn thuỷ lực trong một cấu trúc mô hình cụ thể Kỹ thuật đo đạc

độ dẫn thuỷ lực của đất nói chung được tổ hợp trên diện tích nhỏ hơn 1m2 Nhưng ngay cả mô hình phân bố hoàn hảo nhất cũng yêu cầu các giá trị hiệu quả phản ứng của các phần tử với diện tích 100m2 hoặc đôi khi lớn hơn Với dòng chảy bão hoà đã có một số phát triển lý thuyết gợi ý các giá trị hiệu quả có thể biến đổi như thế nào theo

quy mô đưa đến kiến thức cơ bản của cấu trúc quy mô nhỏ của giá trị độ dẫn thuỷ lực Nói chung, thực hiện các đo đạc thực nghiệm yêu cầu để sử dụng lý thuyết như vậy ở quy mô sườn dốc hoặc lưu vực sẽ rất tốn kém và mất thời gian, và dẫn đến một số lớn các lỗ hổng trên sườn dốc Như vậy cần thiết thừa nhận rằng các giá trị quy mô nhỏ có thể đo đạc và các giá trị hiệu quả yêu cầu ở quy mô phần tử mô hình là khác nhau (từ

kỹ thuật gọi chúng là vô ước), mặc dù các nhà thuỷ văn theo truyền thống gọi chúng theo cùng một tên Giá trị thông số hiệu quả cho một cấu trúc mô hình cụ thể sẽ là cần thiết để hiệu chỉnh một phương pháp nào đấy

Hình 1.7.Bề mặt phản ứng cho 2 thông số TOPMODEL (xem hộp 6.2) trong một áp dụng để mô hình hoá

lưu lượng dòng chảy của lưu vực con Slapton Wood ở Devon, Anh Hàm mục tiêu là hiệu quả

Nash-Sutclffe có giá trị bằng 1 cho sự phù hợp hoàn hảo với lưu lượng quan trắc

Hầu hết các nghiên cứu hiệu chỉnh trong quá khứ được tiến hành theo kiểu tối ưu hoá các thông số bằng cách so sánh kết quả mô phỏng lặp lại của phản ứng lưu vực sẵn có Giá trị của các thông số được hiệu chỉnh qua mỗi lần chạy mô hình bằng tay hoặc bằng thuật toán tối ưu hoá của máy tính cho tới khi tìm được một bộ thông số phù hợp nhất Có nhiều thuật toán tối ưu hoá và độ đo sự phù hợp khác nhau hay hàm mục tiêu trong các mô hình thuỷ văn (chương 7) Điều chủ yếu là tìm đỉnh cao nhất trên bề mặt phản ứng trong không gian thông số xác định bằng một số hàm mục tiêu Một bề mặt như thế chỉ ra trên hình 1.7 Hai trục cơ bản là 2 giá trị thông số khác nhau, thay đổi trong khoảng từ giá trị lớn nhất đến nhỏ nhất Trục thẳng đứng là giá trị hàm mục tiêu dựa trên tổng độ lệch bình phương giữa giá trị quan trắc và tính toán, nó bằng 1 cho trường hợp phù hợp tốt Dễ dàng thấy từ ví dụ là tại sao lại gọi thuật toán tối ưu hoá là thuật toán ‘leo dốc’ vì điểm cao nhất của bề mặt đại diện cho giá trị tối ưu của 2 thông số Như vậy bề mặt phản ứng dễ dàng nhìn thấy trong không gian 2 thông số Sẽ khó khăn hơn nhiều khi xác định bề mặt phản ứng trong siêu không gian thông số N-chiều Bề mặt như vậy thường rất phức tạp và nhiều nghiên cứu thuật toán tối ưu hoá đã liên kết với việc tìm các thuật toán mạnh, chú ý đến sự phức tạp của bề mặt không gian N-chiều và tìm được bộ thông số tối ưu toàn cục

Dù sao với hầu hết bài toán mô hình hoá thuỷ văn việc tối ưu hoá là có hại nếu chỉ căn cứ vào sự so sánh đơn độc giá trị lưu lượng quan trắc và mô phỏng Điều này có thể do không đủ thông tin về số liệu để cung cấp tối ưu hoá mạnh giá trị thông số Thực nghiệm đã chỉ ra rằng, ngay cả khi mô hình đơn giản chỉ có 4-5 thông số phải

ước lượng có thể yêu cầu ít nhất 15-20 thuỷ đồ cho hiệu chỉnh tương đôi nhanh và nếu

có sự thay đổi mạnh theo mùa trong phản ứng mưa sau một thời kỳ dài hơn (xem Kikby, 1975; Gupta và Srooshian, 1985; Hoonberger và nnk, 1985; Yapo và nnk,1966) Với bộ thông số phức tạp hơn cần nhiều số liệu hơn và nhiều dạng khác nhau của số liệu cho một tối ưu hoá, trừ khi có thể ấn định nhiều thông số trước bằng cách đo đạc

độc lập Trong thực tế rất khó đạt được điều này

Không chỉ có một vấn đề tìm bộ thông số tối ưu Tối ưu hoá nói chung giả thiết rằng các quan trắc mờ được đem so sánh với các giá trị mô phỏng là sai số tự do và rằng mô hình là đại biểu thực sự của số liệu đó Dù sao chúng ta biết, ít nhất với các mô hình thủy văn, cả cấu trúc mô hình và quan trắc là không có sai số tự do Như vậy

bộ thông số tối ưu tìm thấy cho một cấu trúc mô hình cụ thể có thể là khá nhạy cả với

sự thay đổi nhỏ của quan trắc hoặc thời kỳ quan trắc được xét đến trong khi hiệu chỉnh và khả năng biến đổi trong cấu trúc mô hình đúng như biến đổi trong rời rạc hoá phần tử cho một mô hình phân bố (Refsgaard 1997, Saulnier 1997)

Có một số liên hệ quan trọng tiếp sau đây từ các phân tích này

 Giá trị các thông số xác định bằng sự hiệu chỉnh chỉ hiệu quả bên trong cấu trúc mô hình sử dụng để hiệu chỉnh Có thể là không đúng khi sử dụng các giá trị này cho các mô hình khác (ngay cả các thông số có cùng một tên gọi) hoặc trong các lưu vực khác

 Khái niệm bộ thông số tối ưu có thể không tìm thấy trong mô hình hoá thuỷ văn Khi một bộ thông số tối ưu thường có thể tìm được cũng sẽ có nhiều bộ thông số rất gần như là tốt từ những phần rất khác nhau của không gian thông số Hầu như không chắc nhận được bộ thông số phù hợp với số liệu sự phân cấp của các bộ thông số này trong hàm mục tiêu, sẽ như nhau cho các số liệu hiệu chỉnh ở các thời kỳ khác nhau Như vậy quyết định rằng một bộ thông số là tối ưu là một lựa chọn hơi tuỳ tiện Một

số ví dụ của tình hình như vậy sẽ thấy trong các đồ thị điểm của chương 7, ở đó khả năng loại trừ khái niệm bộ thông số tối ưu nhờ phương pháp dựa trên sự tương đương của các cấu trúc mô hình khác nhau và bộ thông số sẽ được xem xét

 Nếu khái niệm bộ thông số tối ưu phải được thay thế bởi tư tưởng rằng nhiều bộ thông số có khả năng (và có lẽ cả mô hình) có thể cung cấp các mô phỏng chấp nhận

được của các phản ứng của lưu vực thực tế, thì suy ra rằng sự kiểm chứng các mô hình này có thể là khó khăn như nhau Thực tế, loại bỏ một số mô hình chấp nhận được từ các số liệu bổ sung có thể là phương pháp thực tế hơn là cho rằng các mô hình có thể

được kiểm chứng

ý tưởng tương đương là một trong những điều quan trọng hướng tới, đặc biệt từ chương 7 Trong đó gợi ý rằng nhận được giới hạn của cả cấu trúc mô hình và số liệu quan trắc, có thể mang nhiều tính đại biểu của lưu vực, có thể được kiểm chứng như nhau trong điều kiện có khả năng để sinh ra các mô phỏng có thể chấp nhận được của

số liệu sẵn có Khi đó cấu trúc mô hình khác nhau và bộ thông số sử dụng bên trong một cấu trúc mô hình đang tính toán chấp nhận được như một máy mô phỏng Một số

có thể bị loại ra trong quá trình đánh giá các cấu trúc mô hình khác nhau đã nói đến trong phần 1.7, nhưng ngay cả nếu chỉ một mô hình được giữ lại, thì đánh giá các bộ thông số khác nhau đối chiếu với số liệu quan trắc sẽ thường dẫn đến nhiều bộ thông

số sinh ra các mô phỏng chấp nhận được

Dĩ nhiên, các kết quả với bộ thông số khác nhau là không đồng nhất trong mô phỏng hoặc trong dự báo mà dự án mô hình hoá yêu cầu Một bộ thông số tối ưu sẽ cho chỉ một dự báo đơn giản Các bộ thông số phù hợp đa dạng sẽ đưa đến một khoảng của các dự báo Điều này chính là một ưu điểm vì nó cho khả năng đánh giá tính bất định của dự báo, như một điều kiện trong số liệu hiệu chỉnh, và sau đó sử dụng tính bất

định này như một phần của quá trình quyết định nảy sinh từ dự án mô hình hoá Một phương pháp để làm việc này được phác hoạ trong chương 7

Phần còn lại của cuốn sách này xây dựng đường nét chung của quá trình mô hình hoá bằng cách xem xét những ví dụ đặc biệt của các mô hình quan niệm và áp dụng của nó bên trong ngữ cảnh các dạng thủ tục đánh giá cho cả cấu trúc mô hình lẫn bộ thông số khác hơn ở trên Chúng ta coi như điểm khởi đầu rằng tất cả các chiến lược mô hình hoá sẵn có và tất cả các bộ thông số khả thi bên trong các chiến lược này mô hình hoá là các mô hình tiềm năng của lưu vực cho một dự án cụ thể Mục tiêu của dự

án, ngân sách có thể cho dự án và số liệu sẵn có cho việc hiệu chỉnh các mô hình khác nhau sẽ giới hạn phạm vi tiềm năng của các mô phỏng Điều quan trọng là việc chọn lựa giữa các mô hình và các bộ thông số phải được làm theo con đường logic và khoa học Nó gợi ra rằng ở cuối của quá trình này không có một mô hình đơn của lưu vực

mà là một số các mô hình chấp nhận được (ngay cả nếu chỉ bộ thông số khác nhau bên trong một cấu trúc mô hình được chọn) để tiến hành dự báo

Có một sự liên quan rõ ràng cho các nghiên cứu khác phụ thuộc vào các mô hình của quá trình mưa-dòng chảy Các dự báo sản sinh và vận chuyển bùn cát thủy địa hoá lưu vực, sự tán sắc của tạp chất, thủy sinh thái và nói chung, hệ thống cung cấp quyết định lưu vực tổng hợp phụ thuộc chủ yếu vào việc dự báo tốt quá trình dòng chảy Để công việc của mình dùng được tôi đã không chọn những lời lẽ to tát đối với các chủ đề bổ sung này, nhưng mỗi thành phần bổ sung thêm vào hệ thống mô hình sẽ thêm vào các lựa chọn bổ sung điều kiện biểu thị nhận thức của các quá trình và các giá trị của các thông số yêu cầu Trong đó tất cả các thành phần này sẽ phụ thuộc vào dòng chảy dự báo, chúng sẽ là đối tượng của dạng bất định trong khả năng dự báo, đã

được phác hoạ trong chương này và sẽ thảo luận chi tiết hơn ở phần sau Đây không chỉ là một thông báo nghiên cứu ở nước Anh, tính bất định trong dự báo mô hình đã

đóng vai trò chính trong việc quyết định tiến hành được thẩm tra công khai vào trong các phát triển đã đề xuất Mục đích phần này là cung cấp một cơ sở đúng đắn cho việc mô hình hoá mưa-dòng chảy trong phạm vi của dự báo

1.9 Các điểm khoá từ chương 1

 Có những giai đoạn quan trọng của việc tiếp cận trong quá trình mô hình hoá

chuyển từ mô hình giác quan của phản ứng trên một lưu vực thực đến việc chọn một mô hình quan niệm đại diện cho lưu vực này và rút ra một mô hình thủ tục để chạy trên máy tính và cung cấp dự báo định lượng (số trị)

 Một mô hình giác quan cụ thể được định hình như một cơ sở cho việc so sánh các mô tả của các mô hình khác nhau sẽ đưa ra trong các chương sau

 Nghiên cứu các đặc trưng địa hoá của dòng chảy và đặc biệt sử dụng dấu vết môi trường đã đưa đến việc làm tăng sự quan trọng của dòng chảy sát mặt trên nhiều lưu vực

 Một sự phân loại cơ bản của mô hình hoá đã được phác hoạ, phân biệt giữa mô hình tập trung và phân bố, mô hình tất định và ngẫu nhiên

 Một số gợi ý sơ bộ để lựa chọn mô hình quan niệm cho một dự án thực tế được phác thảo Vấn đề này sẽ được quay lại trong chương 10

 Vấn đề hiệu chỉnh thông số mô hình cũng được vạch ra ý tưởng về một bộ thông

số tối ưu nói chung không thích hợp trong mô hoá hình thuỷ văn và có thể loại bỏ trong sự ưa dùng khái niệm tương đương của các mô hình khác nhau và các bộ thông

số khác nhau

 Lưu ý rằng ở đoạn cuối của quá trình đánh giá mô hình, không chỉ một mô hình

đơn lẻ mà là một số mô hình chấp nhận được (thậm chí nếu chỉ là các bộ thông số khác nhau bên trong một cấu trúc mô hình đã chọn) để tiến hành dự báo

 Dự báo các quá trình khác được chuyển theo dòng chảy, như thuỷ địa hoá, xói mòn và vận chuyển bùn cát, sinh thái sẽ giới thiệu sự lựa chọn bổ sung về cấu trúc mô hình quan niệm và các giá trị thông số và sẽ là đối tượng để phân tích tính bất định trong dự báo mưa-dòng chảy

2.1 Điểm khởi đầu: Phương pháp tỷ số

Điều đáng nhớ là mô hình "mưa-dòng chảy" có một lịch sử dài và các nhà thuỷ văn

đang cố gắng dự báo dòng chảy được mong đợi từ mưa cũng là người nhìn thấu các quá trình thuỷ văn mặc dù các phương pháp của họ bị hạn chế bởi số liệu và kỹ thuật tính toán Chúng ta có thể quay trở lại 150 năm trước cho đến khi mô hình "mưa-dòng chảy" được sử dụng rộng rãi lần đầu bởi kỹ sư Ai Len,Thomas James Mulvaney (1822

- 1892) và được công bố năm 1851 Mô hình là một phương trình đơn đơn giản nhưng ngay như thế minh hoạ được hầu hết các vấn đề đã làm khó khăn cho những người lập mô hình thuỷ văn Từ đó phương trình được viết như sau:

R CA

Phương trình Mulvaney không cố gắng dự đoán toàn bộ đường quá trình mà chỉ

dự đoán đỉnh quá trình Qp Đấy là tất cả mà một nhờ thuỷ văn công trình cần để thiết

kế một cây cầu, hoặc một cái cống có khả năng tiêu thoát lưu lượng đỉnh tính toán Các biến đầu vào là: diện tích lưu vực A, cường độ mưa trung bình lưu vực lớn nhấtR, một thông số hoặc hệ số kinh nghiêm C Như vậy mô hình này phản ánh con đường trong đó lưu lượng tăng theo diện tích và cường độ mưa theo một tỷ số Gần đây nó

được biết như là phương pháp tỷ số Thực tế, sự thay đổi trong phương trình (2.1) đã

được công bố bởi rất nhiều tác giả theo các số liệu kinh nghiệm khác nhau (tổng kết về

điều này, xem Dooge, 1957), và ngày nay vẫn sử dụng (Hromadks và Whitley, 1994) Thông số tỷ lệ C sẽ phản ánh thực tế là không phải toàn bộ mưa đều sinh ra lưu lượng, nhưng ở đây phương pháp không hoàn toàn là một tỷ số vì nó không cố gắng phân chia các ảnh hưởng khác nhau của việc sinh dòng chảy và diễn toán dòng chảy, chúng sẽ điều chỉnh quan hệ giữa thể tích và lượng mưa rơi trên lưu vực trong một trận mưa, sự ảnh hưởng AR, và lưu lượng tại đỉnh quá trình Thêm vào đó, hệ số C

được yêu cầu đưa ra quan hệ phi tuyến giữa các điều kiện có trước và profile của một trận mưa và dòng chảy được hình thành Hệ số C không phải là hằng số, và sẽ thay

đổi từ trận mưa này đến trận mưa khác trong cùng một lưu vực, và từ lưu vực này đến lưu vực khác cho các trận mưa giống nhau Cách dễ dàng nhất để nhận được một giá trị C là tính ngược trở lại từ mưa và đỉnh lưu lượng (dạng đơn giản nhất để hiệu chỉnh

mô hình) Dự đoán giá trị chính xác cho tập hợp các điều kiện khác nhau có lẽ lớn hơn những gì xảy ra trước đó, hoặc cho một lưu vực không có quan trắc là một bài toán khó hơn rất nhiều

Sự khó khăn như vậy vẫn tồn tại cho tới ngày nay, thậm chí các mô hình tính toán phức tạp nhất Nó càng khó cho các trường hợp của quá trình sinh dòng chảy phi tuyến, đặc biệt là trong các trường hợp số liệu bị giới hạn Dễ dàng để nhận được các giá trị thông số ảnh hưởng là tính toán ngược hoặc hiệu chỉnh đối với nơi có khả năng quan trắc vẫn còn rất nhiều khó khăn khi dự báo các giá trị ảnh hưởng cho một trận mưa cực trị hoặc một lưu vực không đo đạc Vẫn còn những vấn đề về sự phân chia

ảnh hưởng của việc sinh dòng chảy và diễn toán dòng chảy trong thông số hoá mô hình (và thực tế có thể mong đợi điều này vì các tương tác vật lý thực trong lưu vực) Tuy nhiên, không thể tạo ra các dự báo, thậm chí với các mô hình đơn giản như thế, mặc dù trong thời đại tiền máy tính, phương pháp tỷ số được giải theo kỹ thuật

ước lượng đồ thị (xem Linslay và nnk, 1949 hoặc Chow, 1964 với đầy đủ chi tiết) Đây

là một sự cố gắng để tổng hợp một phạm vi rộng của các phân tích áp dụng cho các lưu vực ở Mỹ một tập hợp đồ thị hoặc toán đồ có thể sử dụng để dự báo lưu lượng đỉnh dưới các trận mưa và và các điều kiện kỳ trước khác nhau (hình 2.1) Sự tiếp cận này

được sử dụng như là một công cụ thiết kế cho nhiều năm và đưa vào trong dạng toán học bởi Plate và nnk, (1988)

2.2 Dự báo thực hành: Các hệ số dòng chảy và chuyển đổi thời gian

Trong chương 1 và phần trước, vấn đề phân tách ảnh hưởng của việc sinh dòng chảy và diễn toán dòng chảy đã được xây dựng Sự khác biệt này của hai quá trình là thực chất của những thử nghiệm đầu tiên cho các quá trình thuỷ văn, bắt đầu từ những năm 1920 Phải nhớ rằng tất cả những tính toán trong thời gian đó được làm bằng tay mà không có sự trợ giúp thậm chí của máy tính điện tử cầm tay Lúc đó các trợ giúp về tính toán bị giới hạn bởi các bảng logarit do đó các phép tính phải thật đơn giản

Trong một bài báo công bố năm 1921, Ross có lẽ là người đầu tiên cố gắng sử dụng một mô hình thuỷ văn phân bố ý kiến của Ross là tách lưu vực thành các phần căn cứ theo thời gian chảy truyền đến cửa ra lưu vực Vùng 1 sẽ là vùng mà dòng chảy đạt

đến cửa ra trong một bước thời gian (ví dụ là một giờ) Vùng 2 sẽ là vùng mà dòng chảy thoát ra của ra trong 2 bước thời gian, và v.v (xem hình 2.2) Ross đồng ý rằng nếu việc sinh dòng chảy có thể được tính toán trong từng phần diện tích thì sẽ tương

đối đơn giản để diễn toán dòng chảy đó đến cửa ra lưu vực và thu được một thuỷ đồ dự báo Các điều kiện ban đầu khác nhau và cường độ mưa khác nhau sẽ cho lượng dòng chảy khác nhau và sau đó đường quá trình thuỷ văn cũng khác nhau biểu đồ không-thời gian kết quả diễn tả sự làm chậm dòng chảy từ từng phần của lưu vực Một khái niệm tương tự được sử dụng ở Mỹ bởi Zoch (1934), Turner và Burdoin (1941), Clark (1945), và ở Anh bởi Richards (1944) tại một trong các quyển sách đầu tiên về mô hình

"mưa-dòng chảy" và sự tính toán lũ được công bố Các ý tưởng này vẫn nằm trong một

số mô hình phân bố đang được sử dụng Ví dụ Kull và Feldman (1998) đã chứng minh phương pháp Clark có thể được sử dụng như thế nào với đầu vào là sự phân bố mưa nhận được từ hệ thống rada NEXRAD

Hình 2.1 Kỹ thuật đồ thị cho ước lượng dòng chảy mưa tăng thêm nhận được một chỉ số của lượng mưa

kỳ trước, tuần trong năm, chỉ số giữ nước của đất và mưa trong 6 h trước Mũi tên biểu diễn sự nối tiếp

khi sử dụng đồ thị (Linsley 1949)

Chú ý rằng các nghiên cứu sớm này đã tạo nên một giả thiết về sự tuyến tính trong diễn toán dòng chảy Sự tuyến tính có nghĩa rằng thời gian diễn toán cho các vùng khác nhau là giống nhau không kể tới tổng lượng dòng chảy được diễn toán, do

đó quá trình diễn toán là một toán tử tuyến tính (xem hộp 2.1) Đây là một sự gần

đúng Trong vài thế kỷ mọi người biết rằng tốc độ dòng chảy thay đổi phi tuyến với cường độ dòng chảy hoặc độ sâu dòng chảy Tuy nhiên, giả thiết về sự tuyến tính làm cho công việc tính toán dễ dàng hơn rất nhiều

Điều này cũng được chỉ ra trong chương 4 Bất kì sự không chính xác nào do sự giả thiết tuyến tính cho việc diễn toán dòng chảy nhìn chung nhỏ hơn sự không chính xác do sự quyết định bao nhiêu lượng mưa để diễn toán dòng chảy, nghĩa là vấn đề ước

lượng mưa hiệu quả hoặc hệ số dòng chảy trong một trận mưa Lượng mưa hiệu quả là phần mưa bằng thể tích dòng chảy tạo ra bởi trận mưa đó Hệ số dòng chảy là tỷ lệ của tổng lượng mưa trong một trận mưa hình thành dòng chảy Cách mà dòng chảy

được dự báo nói chung là phi tuyến với một hệ số dòng chảy, phụ thuộc vào cả hai:

điều kiện kỳ trước và mưa rơi

Vấn đề chính với khái niệm không - thời gian của Ross là sự khó khăn nhiều trong việc quyết định những diện tích nào của lưu vực sẽ đóng góp cho các vùng khác nhau, bởi vì có ít thông tin về lưu tốc của dòng chảy cho tất cả trường hợp dòng chảy mặt và dòng chảy sát mặt Vấn đề này đã được Sherman tránh đi Sherman đã đưa ra ý kiến rằng thời gian làm chậm dòng chảy trên lưu vực dẫn đến cửa sông có thể được diễn tả như là sự phân bố thời gian mà không có sự liên kết trực tiếp nào với các phần diện tích bao hàm Bởi vì phương thức diễn toán là tuyến tính, sự phân bố này có thể được chuẩn hoá để diễn tả phản ứng cho một đơn vị sinh dòng chảy hoặc mưa hiện quả tạo

ra trên lưu vực trong một đơn vị thời gian Sherman đã gọi hàm này là đường đơn vị Bây giờ chúng ta biết đến như là đường thuỷ đồ đơn vị, và trở thành một kỹ thuật mô hình hoá thuỷ văn được sử dụng phổ biến nhất trong thuỷ văn, vừa dễ hiểu và được áp dụng một cách dễ dàng (đặc biệt là có sự trợ giúp của các mô hình máy tính) Thuỷ đồ

đơn vị diễn tả một hàm chuyển đổi đặc biệt của lương mưa hiệu quả đạt đến ở cửa ra tập trung cho quy mô lưu vực

Hình 2.2 Khởi tạo một toán đồ thời gian-diện tích bằng cách chia lưu vực thành n diện tích với thời gian

chảy truyền khác nhau từ cửa ra i =1,2,3, ,n

Thuỷ đồ đơn vị vẫn là kỹ thuật diễn toán tuyến tính, nguyên tắc xếp chồng được

áp dụng Do đó, hai đơn vị lượng mưa hiệu quả trong một bước thời gian sinh ra dự

đoán gấp đôi dòng chảy trên thuỷ đồ tại cửa ra lưu vực như là một đơn vị với cùng sự phân bố thời gian (hộp 2.1) Sự tính toán dòng chảy sinh ra từ lượng mưa hiệu quả theo các bước thời gian có thể được phân bố bằng cách áp dụng các đường đơn vị trễ pha và cộng gộp lại để tính đường tổng hợp tại cửa ra lưu vực Nhìn chung, cũng giả thiết rằng dạng của đường đơn vị không thay đổi theo thời gian

Còn lại một vấn đề phức tạp hơn là xác định tổng lượng mưa hiệu quả để diễn toán như thế nào Rõ ràng đây là một bài toán phi tuyến bao gồm thay đổi các quá

trình thuỷ văn và sự không đồng nhất của cường độ mưa, các đặc trưng đất đá, cùng với các điều kiện kỳ trước như là hệ số C ở tỷ lệ phần trước Chú ý về vấn đề ước lượng mưa hiệu quả là bắt đầu hướng tới mô hình hoá quá trình "mưa-dòng chảy" dựa trên

sự hiểu biết về các quá trình thuỷ văn Tuy nhiên vẫn chưa tìm ra lời giải và vẫn còn các mô hình khác ước lượng lượng mưa hiệu quả dựa trên các giả thiết khác nhau về bản chất các quá trình giải quyết

Bước chính trong việc giải quyết vấn đề được trình bày một năm sau khi Sherman giới thiệu đường đơn vị của mình Robert Horton đã công bố bài báo về việc tạo dòng chảy vượt khả năng thấm của đất (Horton 1933) Tác phẩm của Horton được dựa trên kinh nghiệm, và ông đã sử dụng hàm kinh nghiệm để diễn tả cường độ thấm giảm theo thời gian (Ví dụ trong hình 2,3) Mặc dù đơn giản các bước giải phương trình Darcy cho dòng chảy qua đất là sẵn có, lớn nhất từ bài báo của Green- Ampt Từ đó rất nhiều các phương trình thấm khác được xây dựng, và hầu hết đều dựa trên các đơn giản hoá khác nhau vấn đề dòng chảy phi tuyến của Darcy (xem ví dụ về phần giới thiệu của Parlange và Haverkamp, 1989 và hộp 5.2)

Hình 2.3 Sự giảm khả năng thấm theo thời gian từ khi bắt đầu mưa.A Cường độ mưa cao hơn khả năng

thấm của đất.B Cường độ mưa thấp hơn khả năng thấm của đất sao cho cường độ thấm bằng cường độ

mưa cho đến thời gian tích đọng tp; f là cưòng độ thấm ban đầu của đất

Tất cả các phương trình này đều cung cấp một ước lượng về khả năng thấm giới hạn cục bộ của đất đá theo thời gian Trong suốt quá trình của một trận mưa khi cường độ mưa vượt quá cường độ thấm thì nước sẽ bắt đầu tích đọng trên bề mặt và sau khi dung tích chỗ trũng cục bộ được làm đầy, có thể bắt đầu chảy xuôi dốc như là chảy tràn bề mặt So sánh cường độ mưa và cường độ thấm để ước lượng lượng mưa hiệu quả cho một trận mưa (ví dụ B hình 2.3) nếu dòng chảy thực sự được tạo thành bằng cơ chế vượt thấm Tuy nhiên, như chúng ta đã xét trong chương 1, điều này không phải là trường hợp phổ biến và thậm chí khi dòng chảy mặt xảy ra thì cường độ thấm có thể chỉ ra có mức độ không đồng nhất cao trong không gian Có một nghi ngờ nhỏ là sự tiếp cận này dễ ước lượng sai lượng mưa hiệu quả và có thể tiếp tục sai (ít nhất là giải thích sai) 60 năm sau trình bày gốc của khái niệm này

Lý do cho điều này là công thức, mô hình vượt thấm của lượng mưa hiệu quả và

đường đơn vị cung cấp đồng thời các thành phần hàm cần thiết cho một mô hình thuỷ văn, tức là ước lượng bao nhiêu lượng mưa trở thành dòng chảy và trung bình phân bố của lượng mưa hiệu quả theo thời gian để dự đoán hình dạng của thuỷ đồ Do đó không cần thiêt áp dụng phương pháp này dưới các giả thiết rằng đó là dòng chảy mặt thực sự khi vượt quá cường độ thấm của đất được diễn toán bằng đường đơn vị (như là trong hình 2.4 (a)) Các mô hình mưa hiệu quả đơn giản nhất cũng giả thiết có một rằng tỷ lệ tổn thất không đổi (phương pháp chỉ số ) (hình 2.4(b)) hoặc tỷ lệ không đổi của lượng mưa là lượng mưa hiệu quả (hình 2.4 (c)), nó cũng được sử rộng rãi nhưng ít

rõ ràng hơn các mô hình dòng chảy mặt: đó là cách đơn giản để nhận được hệ số dòng chảy gần đúng Cách ước lượng lượng mưa hiệu quả này phục vụ yêu cầu như là hàm

số của tổn thất và là phi tuyến với tổng lượng mưa, bỏ qua việc biến các quá trình dòng chảy thực là do cơ chế vượt thấm Các cách tính toán lượng mưa hiệu quả khác, với các hàm tương tự, cũng thường được sử dụng Cả hai phương pháp đều có cùng một một thông số, nhưng sẽ cho phân bố lượng mưa hiệu quả khác nhau trong thời gian của cùng một trận mưa

Hình 2.4 Các phương pháp tính toán lượng mưa hiệu quả (vùng tối trong mỗi trường hợp):(a).Cường độ

mưa cao hơn cường độ thấm của đất, tính toán thời gian tích đọng nếu cần thiết.(b).Khi cường độ mưa cao hơn một cường độ tổn thất không đổi nào đấy (phương pháp chỉ số ).(c).Khi lượng mưa hiệu quả là

một tỷ số không đổi của cường độ mưa tại mỗi bước thời gian

Một phương pháp kinh nghiệm tiếp theo trong việc ước lượng lượng mưa hiệu quả