Hệ thống hỗ trợ ra quyết định quản lý tổng hợp tài nguyên nước xây dựng môđun chương trình phân tích hỗ trợ ra quyết định đa tiêu chí topsis và áp dụng phân tích cho một bài toán thực tế

Một số dạng hàm giá trị Hình 6: Sơ đồ khối mô tả quá trình ra quyết định trong QLTH TNN sử dụng phương pháp TOPSIS Hình 7: Ví dụ tính toán sử dụng phương pháp SAW trong mDSS Hình 8: Biểu

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

NGUYỄN THÀNH TRUNG

HỆ THỐNG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH QUẢN LÝ

TỔNG HỢP TÀI NGUYÊN NƯỚC:

XÂY DỰNG MÔ ĐUN CHƯƠNG TRÌNH PHÂN TÍCH

HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH ĐA TIÊU CHÍ TOPSIS VÀ

ÁP DỤNG PHÂN TÍCH CHO MỘT BÀI TOÁN THỰC TẾ

LUẬN VĂN THẠC SĨ

Hà Nội – 2011

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ

NGUYỄN THÀNH TRUNG

HỆ THỐNG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH QUẢN LÝ

TỔNG HỢP TÀI NGUYÊN NƯỚC:

XÂY DỰNG MÔ ĐUN CHƯƠNG TRÌNH PHÂN TÍCH

HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH ĐA TIÊU CHÍ TOPSIS VÀ

ÁP DỤNG PHÂN TÍCH CHO MỘT BÀI TOÁN THỰC TẾ

MỤC LỤC

BẢNG KÝ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT 6

DANH MỤC CÁC HÌNH 7

DANH MỤC CÁC BẢNG 9

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU 10

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH TRONG QUẢN LÝ TỔNG HỢP TÀI NGUYÊN NƯỚC 13

2.1 Một số khái niệm về hệ thống hỗ trợ ra quyết định quản lý tổng hợp tài nguyên nước 13

2.2 Một số hệ thống HTRQĐ QL TNN đã phát triển và sử dụng 15

2.2.1 Các hệ thống trợ giúp ra quyết định kiểm soát lũ lụt 15

2.2.2 Các hệ thống trợ giúp ra quyết định ứng phó sự cố tràn hóa chất 16

2.2.3 Các hệ thống hỗ trợ ra quyết định phân phối nước 16

2.2.4 Các hệ thống trợ giúp ra quyết định quản lý chất lượng nước 18

2.3 Hệ thống HTRQĐ quản lý tổng hợp tài nguyên nước – mDSS 18

2.4 Phát triển và sử dụng hệ thống HTRQĐ quản lý TNN ở Việt Nam 20

CHƯƠNG 3: MỘT SỐ PHÂN TÍCH VỀ THIẾT KẾ, XÂY DỰNG VÀ PHÁT TRIỂN HTHTRQĐ QLTH TÀI NGUYÊN NƯỚC 22

3.1 Những vấn đề cần quan tâm trong QLTH tài nguyên nước 22

3.1.1 Quản lý các hiểm hoạ nguồn nước 22

3.1.2 Vấn đề điều tiết, cung cấp và chất lượng nước 23

3.2 Những công nghệ hỗ trợ việc phân tích và tạo lập quyết định trong quản lý nước 25

3.2.1 Các mô hình mô phỏng và tối ưu 25

3.2.2 Hệ thống thông tin địa lý 25

3.2.3 Hệ thống chuyên gia 25

3.2.4 Các công cụ phân tích đa tiêu chí 26

3.3 Thiết kế, xây dựng và phát triển HTHTRQĐ QLTH TNN 26

3.4 Xây dựng mô đun chương trình phân tích ĐTC hỗ trợ ra quyết định

QLTH TNN 28

3.4.1 Phân tích ĐTC hỗ trợ ra quyết định QLTH TNN 28

3.4.2 Cơ sở lý thuyết phân tích đa tiêu chí cho chương trình phân tích hỗ trợ ra quyết định QLTH TNN 30

CHƯƠNG 4: PHÁT TRIỂN VÀ ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐA TIÊU CHÍ TOPSIS PHÂN TÍCH CHO HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH 36

4.1 Giới thiệu 36

4.2 Lý thuyết về phương pháp điểm lý tưởng TOPSIS 37

4.3 Những điểm cần lưu ý khi sử dụng TOPSIS và áp dụng cho Phân tích quản lý tổng hợp tài nguyên nước 41

4.4 Xây dựng môđun chương trình và thử nghiệm với một số ví dụ cụ thể 42

4.4.1 Xây dựng môđun chương trình 42

4.4.2 Áp dụng cho một số ví dụ 43

CHƯƠNG 5: ÁP DỤNG CHO MỘT BÀI TOÁN CỤ THỂ Ở VIỆT NAM – PHÂN TÍCH QUẢN LÝ XÂY DỰNG ĐẬP THỦY ĐIỆN ĐAK MI-4 49

5.1 Giới thiệu về đập thủy điện Đak Mi-4 49

5.1.1 Vị trí địa lý, thiết kế và mục tiêu phát triển 49

5.1.2 Vấn đề trong việc quản lý đập thủy điện Đak Mi-4 54

5.2 Xây dựng các phương án và tiêu chí đánh giá 56

5.2.1 Xây dựng bài toán phân tích hỗ trợ ra quyết định 56

5.2.1.1 Xác định bài toán 56

5.2.1.2 Xác định nhân tố tham gia quá trình hỗ trợ ra quyết định 56

5.2.2 Xây dựng và phân tích kịch bản cùng các phương án tính toán 56

5.2.3 Xác định các tiêu chí đánh giá hỗ trợ ra quyết định 57

5.3 Mô hình tính dòng chảy 1 chiều trên sông Vu Gia – Hàn theo các phương án bằng phần mềm thủy lực MIKE11 58

5.4 Phân tích các phương án 64

5.4.1 Ma trận phân tích 64

5.4.2 Sử dụng các hàm chuyển đổi giá trị để đưa ma trận phân tích về ma

trận đánh giá 64

5.4.3 Kết hợp với trọng số để tạo ma trận tổng hợp 65

5.4.4 Sử dụng phương pháp TOPSIS tính Điểm đánh giá 66

5.4.5 So sánh kết quả với chương trình tính toán sử dụng phương pháp SAW 68

CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA LUẬN VĂN 70

TÀI LIỆU THAM KHẢO 71

PHỤ LỤC 73

BẢNG KÝ HIỆU CÁC CHỮ VIẾT TẮT

BASINS:

Khoa học đánh giá tốt hơn có sự tích hợp các nguồn điểm và nguồn phân tán (Better Assessment Science Integrating Point and Nonpoint Sources)

CALSIM : Mô hình mô phỏng tài nguyên nước Caliphornia

CWMS : Hệ thống quản lý nước các tập đoàn doanh nghiệp (Corps Water

Management System) DBAM : Mô hình cảnh báo lưu vực sông Danube

EPIC: Các chính sách và tổ chức môi trường cho khu vực Trung Á

(Environmental Policies and Institutions for Central Asia) GIS: Hệ thống thông tin địa lý

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 1: Sơ đồ tổng quát của HTHTRQĐ quản lý tài nguyên nước

Hình 2 Sơ đồ các bước phân tích đa tiêu chí hỗ trợ ra quyết định quản lý tài nguyên nước Hình 3: Sơ đồ mô hình phân tích nhận thức DPSIR

Hình 4: Các bước đầy đủ trong phân tích đa tiêu chí hỗ trợ ra quyết định

Hình5 Một số dạng hàm giá trị

Hình 6: Sơ đồ khối mô tả quá trình ra quyết định trong QLTH TNN sử dụng phương pháp TOPSIS

Hình 7: Ví dụ tính toán sử dụng phương pháp SAW trong mDSS

Hình 8: Biểu đồ so sánh tỉ lệ phần trăm giữa các lựa chọn theo Điểm đánh giá của phương pháp TOPSIS

Hình 9: Quy hoạch hệ thống thủy điện trên Vu Gia – Thu Bồn

Hình 10: Đập thủy điện Đak Mi-4

Hình 11: Sơ đồ phân tích giải pháp đáp ứng XDQL hệ thống đập thủy điện

Hình 12: Thiết lập mô hình MIKE11

Hình 13: Thiết lập các thông số đầu vào cho mô hình MIKE11

Hình 14: Thiết lập mạng sông trong mô hình MIKE11

Hình 15: Thiết lập sơ đồ các mặt cắt sông trong mô hình MIKE11

Hình 16: Thiết lập các điều kiện biên trong mô hình MIKE11

Hình 17: Thiết lập dữ liệu triều trong mô hình MIKE11

Hình 18: Thiết lập lưu lượng thực đo trạm Thành Mỹ trong MIKE11

Hình 19: Thiết lập lưu lượng thực đo trạm Sông Bung trong MIKE11

Hình 20: Thiết lập lưu lượng thực đo trạm Sông Kôn trong MIKE11

Hình 21: Biểu đồ độ mặn tại Vu Gia 1 theo 4 lựa chọn biểu diễn theo thời gian

Hình 22: Biểu đồ lưu lượng dòng chảy tại VG1 theo 4 lựa chọn biểu diễn theo thời gian Hình 23: Biểu đồ so sánh tỉ lệ phần trăm giữa các lựa chọn theo Điểm đánh giá của phương pháp TOPSIS áp dụng cho bài toán thực tế

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 24: Sử dụng phương pháp SAW trong mDSS tính cho bài toán thực tế Hình 25: Biểu đồ bền vững phân tích các phương án của bài toán thực tế

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1: Ví dụ so sánh từng cặp: (I) tỷ lệ so sánh từng cặp; (II) ma trận so sánh từng cặp giữa 4 tiêu chí (C1 – C4)

Bảng 2: Sự quy tập sử dụng phương pháp quyết định TOPSIS

Bảng 3: Ví dụ minh họa giải quyết tính toán phức tạp sử dụng TOPSIS

Bảng 4: Ví dụ tính toán sử dụng phương pháp TOPSIS tự xây dựng

Bảng 5: Các dự án thủy điện lớn đề xuất trên lưu vực sông Vu Gia – Thu Bồn [42]

Bảng 6: Ma trận phân tích cho bài toàn thực tế

Bảng 7: Ma trận giá trị cho bài toàn thực tế

Bảng 8: Ma trận tổng hợp cho bài toán thực tế

Bảng 9: Kết quả tính Điểm đánh giá theo phương pháp TOPSIS cho bài toàn thực tế

CHƯƠNG I: GIỚI THIỆU

Phát triển bền vững là một khái niệm mới nhằm định nghĩa một sự phát triển về

mọi mặt trong hiện tại mà vẫn phải bảo đảm sự tiếp tục phát triển trong tương lai xa Khái niệm này hiện đang là mục tiêu hướng tới của nhiều quốc gia trên thế giới, mỗi quốc gia

sẽ dựa theo đặc thù kinh tế, xã hội, chính trị, địa lý, văn hóa riêng để hoạch định chiến lược phù hợp nhất với quốc gia đó

Thuật ngữ "phát triển bền vững" xuất hiện lần đầu tiên vào năm 1980 trong ấn

phẩm Chiến lược bảo tồn Thế giới (công bố bởi Hiệp hội Bảo tồn Thiên nhiên và Tài

nguyên Thiên nhiên Quốc tế - IUCN) với nội dung rất đơn giản: "Sự phát triển của nhân loại không thể chỉ chú trọng tới phát triển kinh tế mà còn phải tôn trọng những nhu cầu tất yếu của xã hội và sự tác động đến môi trường sinh thái học"

Khái niệm này được phổ biến rộng rãi vào năm 1987 nhờ Báo cáo Brundtland (còn

gọi là Báo cáo Our Common Future) của Ủy ban Môi trường và Phát triển Thế giới - WCED (nay là Ủy ban Brundtland) Báo cáo này ghi rõ: Phát triển bền vững là "sự phát

triển có thể đáp ứng được những nhu cầu hiện tại mà không ảnh hưởng, tổn hại đến những khả năng đáp ứng nhu cầu của các thế hệ tương lai " Nói cách khác, phát triển

bền vững phải bảo đảm có sự phát triển kinh tế hiệu quả, xã hội công bằng và môi trường

được bảo vệ, gìn giữ Để đạt được điều này, tất cả các thành phần kinh tế - xã hội, nhà

cầm quyền, các tổ chức xã hội phải bắt tay nhau thực hiện nhằm mục đích dung hòa 3 lĩnh vực chính: kinh tế - xã hội - môi trường

Hai khái niệm gắn liền với quan điểm trên:

• Khái niệm "nhu cầu"

• Khái niệm của sự giới hạn mà tình trạng hiện tại của khoa học kỹ thuật và

sự tổ chức xã hội áp đặt lên khả năng đáp ứng của môi trường nhằm thỏa mãn nhu cầu hiện tại và tương lai

Sau đó, năm 1992, tại Rio de Janeiro, các đại biểu tham gia Hội nghị về Môi trường và Phát triển của Liên hiệp quốc đã xác nhận lại khái niệm này, và đã gửi đi một thông điệp rõ ràng tới tất cả các cấp của các chính phủ về sự cấp bách trong việc đẩy mạnh sự hòa hợp kinh tế, phát triển xã hội cùng với bảo vệ môi trường

Năm 2002, Hội nghị thượng đỉnh Thế giới về Phát triển bền vững (còn gọi là Hội nghị Rio +10 hay Hội nghị thượng đỉnh Johannesburg) nhóm họp tại Johannesburg, Cộng hòa Nam Phi với sự tham gia của các nhà lãnh đạo cũng như các chuyên gia về kinh tế, xã hội và môi trường của gần 200 quốc gia đã tổng kết lại kế hoạch hành động về phát triển bền vững 10 năm qua và đưa ra các quyết sách liên quan tới các vấn đề về nước, năng

lượng, sức khỏe, nông nghiệp và sự đa dạng sinh thái Trong đó vấn đề về nước là một vấn đề hết sức cấp thiết và gây nhiều tranh cãi cũng như sự quan tâm của hầu hết các quốc gia trên thế giới

Theo một báo cáo ngày 03 tháng 05 năm 2011, hiện nay có 1 tỷ người không có nước ngọt, mỗi năm 1,6 triệu người dân trên thế giới chết do thiếu nước sạch Nhịp độ đô thị hóa sẽ còn tiếp tục tăng nhanh, kèm theo đó là vấn đề cung cấp nước sạch, đảm bảo chất lượng nước cho mọi người sẽ trở thành mối lo của toàn cầu

Trong thế kỷ 20, dân số trên trái đất đã tăng gấp ba lần Cùng thời kỳ, nhu cầu về nước ngọt của nhân loại tăng lên gấp sáu lần so với thế kỷ 19 Trung bình mỗi ngày, một người dân ở Bắc Mỹ, chủ yếu là Canada và Hoa Kỳ dùng đến 600 tới 800 lít nước Để so sánh, nhu cầu này tại các quốc gia đang phát triển dao động từ 60 tới 150 lít/ ngày Dân số trên trái đất ước tính lên tới 9 tỷ người vào khoảng năm 2050 Nhu cầu về lương thực qua

đó tăng theo Để nuôi sống 9 tỷ người, ngành nông nghiệp trên thế giới phải sản xuất

thêm, kéo theo nhu cầu về nước đi lên Để sản xuất ra một lít sữa, nông dân phải cần tới hơn 1.000 lít nước, và để có được một cân thịt bò thì người ta cần tới 12.000 đến 15.000 lít nước Cùng lúc, để gia tăng năng suất, ngành nông nghiệp cũng sẽ phải sử dụng ngày càng nhiều phân bón hóa học Mức độ ô nhiễm nước sẽ gia tăng Vấn đề lọc nước bẩn, sát trùng các nguồn nước bị ô nhiễm và quản lý các nguồn nước sạch trở thành mối quan tâm hàng đầu

Tại Châu Á và Châu Phi, dân số thành thị tăng gấp đôi trong ba thập niên từ năm

2000 đến 2030 141 triệu dân cư ở các thành phố lớn không được bảo đảm về nước ngọt

và nước sạch Nước bẩn sẽ là mầm mống gây ra cái chết cho 1/5 trẻ em trong độ tuổi dưới

5 tuổi vì những căn bệnh như: tiêu chảy, dịch tả, sốt rét … Tại các nước đang phát triển, như Trung Quốc hay Ấn Độ, trung bình một tháng, các thành phố lớn phải đón nhận thêm khoảng 5 triệu người đến định cư Trong thập niên sắp tới, 95% những người từ nông thôn lên thành thị sinh sống thuộc các nền kinh tế đang trỗi dậy Làn sóng di dân này đã,

đang và còn tiếp tục đặt ra nhiều thách thức cho chính quyền, đặc biệt là vấn đề cung cấp

nước cho tất cả mọi người, đồng thời cần mở rộng hệ thống xử lý nước thải trước hiện tượng dân số ngày càng gia tăng Một trong những mối lo ngại đau đầu nhất đối với những quốc gia đang phát triển – đặc biệt là Brazil và Ấn Độ - là làm thế nào để đem nước đến cho hơn 820 triệu người sống tại các khu nhà ổ chuột, lắp đặt hệ thống cung cấp nước sạch, thải nước bẩn tại những khu vực này

Theo cơ quan đặc trách về vấn đề nước trực thuộc Liên hợp quốc, cộng đồng quốc

tế cần khoản tiền 20 tỉ đô la hàng năm để giải quyết vấn đề nước cho các thành phố lớn

đang phải liên tục mở rộng vành đai để đón nhận thêm dân cư Các thành phố Châu Á

chiếm đến 6 trong số 10 thành phố lớn nhất trên thế giới, mà hầu hết đều vấp phải vấn đề

nghiêm trọng vừa nêu Dự báo đến năm 2050, sẽ có đến 60% dân số tại Châu Á sống ở thành phố Với hơn 1,5 tỉ dân, Trung Quốc chỉ làm chủ khoảng 9% khoản nước ngọt của thế giới Trong lúc đó, 41% các con sông lớn của Trung Quốc bị ô nhiễm tới mức báo

động Bộ Tài nguyên và Môi trường Trung Quốc nhìn nhận là Trung Quốc chưa sử dụng

nước một cách tối ưu Ngoài ra, chính sách phát triển đô thị và công nghiệp hóa của Trung Quốc đang đặt ra những thách thức lớn cho chính quyền cả ở cấp địa phương lẫn Trung ương Bên cạnh đó hệ thống lọc nước của Trung Quốc bị coi là đã lỗi thời, có khi

đã được xây dựng cả trăm năm nay, không còn khả năng cung cấp một khối lượng nước

ngày càng lớn cho các thành phố Mỗi tháng đều xảy ra các vụ ô nhiễm nước, khi các nhà máy thường xuyên đổ chất hóa học độc hại ra sông Nước sạch và nước ngọt không còn là tài nguyên thiên nhiên để phục vụ con người, mà đã từng bước trở thành một món hàng

mà người ta phải bỏ tiền ra mua Bước kế tiếp là nước sẽ trở thành một trong những yếu

tố gây căng thẳng trong xã hội và có thể dẫn tới xung đột chiến tranh

Trước vấn đề cấp thiết đó, cộng với tính đa mục đích trong sử dụng tài nguyên nước, thì vấn đề lựa chọn đưa ra một quyết định hợp lý nhất trong việc bảo tồn và phát triển nguồn tài nguyên quý giá này là một yêu cầu không hề đơn giản đối với bất cứ một nhà ra quyết định nào Bởi vậy việc xây dựng một hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong Quản lý và Tổng hợp tài nguyên nước là một yêu cầu tất yếu đáp ứng nhu cầu đặt ra hiện nay

Luận văn tập trung vào việc nghiên cứu một cách tổng quát về hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong quản lý tổng hợp tài nguyên nước Qua đó có cơ sở lý thuyết để áp dụng

cụ thể vào thực tế thông qua việc kết hợp với một thuật toán được lựa chọn để xây dựng một sơ đồ khối tính toán cho các bài toán hỗ trợ ra quyết định trong tổng hợp tài nguyên nước Nội dung của luận văn được chia làm 6 chương trong đó chương 1,2,3,4 tập trung vào việc giới thiệu chung về mặt lý thuyết của hệ thống hỗ trợ ra quyết định nói chung và trong quản lý tổng hợp tài nguyên nước nói riêng Chương 4, chương 5 trình bày cụ thể về phương pháp điểm lý tưởng được lựa chọn để kết hợp tính toán đánh ra trong vấn đề ra quyết định tổng hợp tài nguyên nước Đồng thời trong hai chương này, từ cơ sở lý thuyết

và những dữ liệu được cung cấp đã tiến hành áp dụng tính toán cho một số ví dụ cụ thể và thu được một số kết quả nhất định

Mặc dù về cơ bản khả năng xây dựng một chương trình hỗ trợ ra quyết định tổng hợp tài nguyên nước đúng nghĩa còn chưa được hoàn thành nhưng những kết quả thu

được sẽ là tiền đề quan trọng cho những nghiên cứu tiếp theo trong tương lai

CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH TRONG QUẢN LÝ TỔNG HỢP TÀI NGUYÊN NƯỚC

2.1 Một số khái niệm về hệ thống hỗ trợ ra quyết định quản lý tổng hợp tài nguyên nước

Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (HTHTRQĐ) đối với các vấn đề về tài nguyên nước

đã bắt đầu xuất hiện giữa những năm 1970 Sau đó phát triển mạnh như được trình bày

trong các tài liệu từ giữa những năm 1980 (Loucks et al., 1985a, 1985b; Labadie and Sullivan, 1986; Loucks and da Costa 1991; Fedra, 1992; Georgakakos, and Martin, 1996; Watkins and McKinney, 1995; Loucks, 1995; McKinney et al., 2000) Trải qua nhiều năm tiếp theo của thập niên 90 của thế kỷ trước, cùng với sự tiến bộ về năng lực tính toán, sự phát triển của các phần mềm, các hệ điều hành thân thiện với người sử dụng, sự nâng cao hiểu biết cơ bản của người ra quyết định về sử dụng máy tính điện tử, đã giúp cho việc xây dựng và khai thác phần mềm hỗ trợ ra quyết định trong quản lý nguồn nước trở nên phổ biến hơn Tuy nhiên, sự phát triển và ứng dụng của HTHTRQĐ đối với việc quản lý tài nguyên nước chưa thực sự đáp ứng được nhu cầu

Khái niệm HTHTRQĐ được Sprague và Carlson (1982) đưa ra là hệ thống hỗ trợ các nhà ra quyết định sử dụng các dữ liệu và mô hình để giải quyết những vấn đề khác nhau, dựa trên mối tương tác với máy tính điện tử Một số thuật ngữ liên quan như: mối tương tác, các dữ liệu và các mô hình luôn là chủ đề được tranh luận giữa những người xây dựng, phát triển các hệ thống hỗ trợ ra quyết định quản lý nguồn nước Adelman (1992) đã định nghĩa hệ thống hỗ trợ ra quyết định như là chương trình tương tác người - máy tính, sử dụng các phương pháp phân tích, các thuật toán tối ưu, các thủ tục lập chương trình… giúp cho các nhà ra quyết định xem xét, phân tích các khả năng và lựa chọn phương án hợp lý giải quyết các vấn đề thực tế Poch et al (2003) đã định nghĩa HTHTRQĐ như là hệ thống thông tin thông minh để làm giảm thời gian ra quyết định, cải thiện độ tin cậy và chất lượng của các quyết định này Rõ ràng theo các quan điểm này, HTHTRQĐ tích hợp các công nghệ khác nhau và trợ giúp chọn lựa các phương án giải quyết các vấn đề có quan hệ phức tạp, mang tính công trình và phi công trình Có thể định nghĩa HTHTRQĐ quản lý nguồn nước như sau:

Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (HTHTRQĐ) quản lý tài nguyên nước là một hệ tích hợp, tương tác với máy tính; gồm các công cụ phân tích, có khả năng quản lý thông tin, được thiết kế để hỗ trợ những người ra quyết định trong việc giải quyết các vấn đề liên quan đến quản lý nguồn nước mang tính tổng hợp

Người ra quyết định là các nhà hoạch định chính sách, các nhà quản lý hệ thống tài nguyên nước, những người có trách nhiệm giải quyết nhu cầu và các vấn đề liên quan đến

nguồn nước Trên thực tế, mục đích việc đưa ra quyết định ở đây là đưa ra sự đảm bảo nguồn nước cho nhu cầu sử dụng, sản xuất điện năng, phòng tránh lũ lụt, và bảo vệ môi trường sinh thái

Có ba hệ thống phụ cơ bản được tích hợp trong HTHTRQĐ (Orlob, 1992; Close et al., 2003):

• Giao diện: giao tiếp giữa hệ thống và người dùng

• Hệ thống quản lý dữ liệu và các mô hình

• Hệ thống quản lý và phân tích thông tin

Các thành phần cơ bản và quy trình thực hiện của một hệ thống hỗ trợ ra quyết

định quản lý tổng hợp tài nguyên nước thể hiện trên Hình 1

số liệu

Tạo lập quyết

định

Ra quyết

định

Mưa, Nhiệt độ

Độ ẩm Dòng chảy

Hình 1: Sơ đồ tổng quát của HTHTRQĐ quản lý tài nguyên nước

• Thu thập, khảo sát số liệu – Thu thập, quản lý dữ liệu liên quan đến tài nguyên

nước

• Xử lý dữ liệu – Kiểm tra, xử lý dữ liệu, đưa vào cơ sở dữ liệu, mô hình

• Phân tích dữ liệu – Tại đây, các mô hình được sử dụng để tính toán trạng thái của

hệ thống; Các phương án trong quản lý, phát triển có thể được tính toán, làm sáng

tỏ tác động của chúng đến trạng thái tài nguyên nước

• Tạo lập quyết định – Tập hợp, liên kết và phân tích các phương án ra quyết định

dựa trên các dữ liệu và các kết quả tính toán các kịch bản cũng như sự hiểu biết của các chuyên gia Sự tương tác giữa con người và máy tính thực hiện nhờ các giao diện đồ hoạ Kết quả phân tích sẽ đưa ra đánh giá mang tính tổng hợp của các phương án dựa trên các lý thuyết phân tích đa tiêu chí, phân tích tối ưu hoặc phân tích rủi ro

• Ra quyết định – Người ra quyết định chọn phương án trên cơ sở các kết quả phân

tích để giải quyết các vấn đề thực tiễn

Có thể thấy, quy trình phân tích hỗ trợ ra quyết định được bắt đầu bằng việc thu thập, xử lý số liệu, tiếp theo là sử dụng các dữ liệu đó để phân tích các vấn đề khác nhau liên quan đến nguồn tài nguyên nước Sau đó, kết quả phân tích sẽ được kết hợp với kinh nghiệm, hiểu biết của các chuyên gia, cũng như mong muốn và ý tưởng của người ra quyết định Những dữ liệu này là đầu vào cho hệ phân tích các phương án để đưa ra quyết

định Trong thực tiễn, quá trình này không phải là một đường thẳng, xử lý từng bước, mà

là quá trình tuần hoàn cùng với dữ liệu đưa vào quá trình xử lý, các phân tích được thực hiện và các quyết định được đưa ra theo chuỗi liên tục

2.2 Một số hệ thống HTRQĐ QL TNN đã phát triển và sử dụng

Trên thế giới, đã có một số hệ thống được phát triển, có thể thoả mãn một phần nhu cầu nhất định cho hỗ trợ ra quyết định quản lý tổng hợp tài nguyên nước Dưới đây

đưa ra một số ví dụ về HHTRQĐ đã và đang được phát triển và sử dụng

2.2.1 Các hệ thống trợ giúp ra quyết định kiểm soát lũ lụt

♦ CWMS (Fritz, J.A., et al., 2002 - Corps Water Management System)

sử dụng cơ sở dữ liệu quan hệ (ORACLE) và các mô hình HEC-HIVIS (thực hiện tinh toán dòng chảy thủy văn), HEC-RAS (tính toán dòng chảy sông ngòi), HEC-ResSim (tính toán hồ chứa) và HEC-FIA (phân tích tác động dòng chảy) Truy cập vào các thành phần của CWMS được thực hiện thông qua một giao diện đồ họa

Nó bao gồm các chức năng đánh giá chất lượng của dữ liệu đầu vào, hiển thị thông tin theo cấu trúc không gian và thời gian, giúp cho việc dễ dàng thay đổi các tham

số mô hình, kiểm soát và chạy các mô hình mô phỏng, và so sánh các kết quả các

kịch bản khác nhau

CWMS được quân chủng công binh Hoa Kỳ phát triển và phân phối cho các

cơ quan tham mưu của mình Nó được chạy trên máy trạm Sun-UNIX

♦ SMS (EMRL, 2004) - The Surface Water Modeling System: Được

phát triển bởi phòng nghiên cứu mô hình về môi trường, Đại học Brigham Young

và Trạm quan trắc đường thủy, Binh chủng công binh Hoa Kỳ (WES) SMS có giao diện để truy cập vào mô hình dòng chảy một, hai, và ba chiều Các mô đun bổ sung để tính toán sự phát tán của chất gây ô nhiễm, sự xâm nhập mặn, và vận chuyển bùn cát (xói và bồi) Đây thực chất là một hệ thống các mô hình tính toán

mô phỏng nước mặt làm cơ sở cho tính toán mô phỏng các phương án trong phòng chống lũ lụt, quản lý dòng chảy nước mặt

2.2.2 Các hệ thống trợ giúp ra quyết định ứng phó sự cố tràn hóa chất

♦ DBAM (Danube Basin Alarm Model) là mô hình mô phỏng thời

gian truyền và nồng độ các chất khi xảy ra các sự cố tràn hóa chất trong các hệ thống sông DBAM được thiết kế để đánh giá nhanh chóng các tác động của tràn hóa chất trên cơ sở các dữ liệu sẵn có DBAM được phát triển trong sự hợp tác giữa Cục tài nguyên nước Hungari và Viện thủy lực Delft – Hà Lan

2.2.3 Các hệ thống hỗ trợ ra quyết định phân phối nước

♦ Aquarius (Diaz et al., 1997) - AQUARIUS được phát triển bởi Khoa

Kỹ thuật công trình, Đại học Colorado trong khuôn khổ hợp tác với U.S Forest Service AQUARIUS là mô hình phân phối nước theo không gian và thời gian hỗ trợ việc quản lý nguồn nước

♦ Aquatool (Andreu, et al., 1991; Andreu, et al., 2003; Andreu, 2004)

bao gồm một chuỗi các mô đun được liên kết thành một hệ thống Các mô đun bao gồm: mô phỏng dòng chảy nước ngầm và nước mặt; tối ưu nguồn nước đơn và đa tiêu chí; phân tích chuỗi thời gian thủy văn; phân tích các rủi ro quản lý hệ thống tài nguyên nước Mô hình không tính đến chất lượng nguồn nước

♦ CALSIM (DWR, 2004) - The CALifornia Water Resources

SImulation Model: Được phát triển bởi Phòng tài nguyên nước bang California và Cục cải tạo liên bang về quy hoạch và quản lý dự án nước bang California, dự án lưu vực Trung Mỹ Mô hình được sử dụng để mô phỏng sự phân phối nước đã có

và có thể có với các chính sách vận hành hồ chứa và các ràng buộc cân bằng sử dụng nước vì các lợi ích khác nhau (Quinn et al., 2004) Các chính sách và quyền

ưu tiên được thực hiện thông qua việc sử dụng các trọng số do người dùng xác định áp dụng cho dòng chảy trong hệ thống CALSIM hiện vẫn đang được phát

triển bổ xung CALSIM không có giao diện đồ họa một cách đầy đủ cho việc thiết lập và chỉnh sửa cấu trúc liên kết hệ thống lưu vực

♦ DELFT-TOOLS (Delft Hydraulics, 2004) là một cơ cấu trợ giúp ra

quyết định được phát triển bởi các nhà thủy lực tại viện thủy văn Delft – Hà Lan Các chức năng của hệ thống bao gồm quản lý các kịch bản, truy nhập dữ liệu, thiết kết mạng lưới tương tác từ bản đồ số liệu, thiết lập cơ sở dữ liệu, biểu diễn, phân tích và thể hiện kết quả lên bản đồ DELFT-TOOLS tích hợp các mô hình thủy lực:

SOBEK, RIBASIM và HYMOS

♦ EPIC (McKinney and Savitsky, 2001; Schleuter et al., 2004 -

Environmental Policies and Institutions for Central Asia): Chương trình xác định

sự phân phối nước tối ưu trong lưu vực sông nhờ việc tối ưu đa tiêu chí Sự vận chuyển các chất không biến đổi như muối, và việc quản lý thủy điện cũng có thể

được tối ưu nhờ áp dụng các mô hình Các khả năng thay đổi phương án quản lý

nước có thể được tính toán trong khoảng thời gian 15 năm EPIC đã được sử dụng

để xác lập quy trình phân phối nước hợp lý cho các nhu cầu sản xuất thủy điện ở đầu nguồn và tưới tiêu ở hạ lưu (Antipova et al., 2002)

♦ Mike-Basin (DHI, 2004): Kết hợp ArcView GIS với mô hình thủy

văn để xác định tính sẵn có của nguồn nước, các nhu cầu sử dụng, sự vận hành hồ chứa đa mục đích, các kế hoạch chuyển/đổi hướng dòng chảy và các ràng buộc về môi trường cần thiết trong lưu vực sông ArcView được sử dụng để hiển thị và thay đổi các phần tử mạng lưới MIKE-BASIN hiện đang được mở rộng theo hướng tận dụng chức năng của ArcGIS-9 MIKE-BASIN đã được sử dụng để xây dựng HTHTRQĐ cho việc mở rộng các kế hoạch quản lý nước phù hợp với hiệp

định khung về nước đã được ký kết bới các quốc gia Châu Âu

♦ ModSim (Labadie et al., 2000; Shannon, et al., 2000 ; Dai and

Labadie, 2001; Labadie, 2004) là một HTHTRQĐ lưu vực sông và mô hình mạng lưới dòng chảy tổng quát được phát triển tại Colorado State University, có khả năng kết hợp chặt chẽ các yếu tố vật lý, thủy văn, và quản lý lưu vực sông ModSim có cấu trúc như HTHTRQĐ với giao diện đồ họa cho phép người sử dụng tạo ra mạng lưới mô hình lưu vực sông mong muốn Thông qua giao diện đồ họa, người sử dụng thể hiện các thành phần của hệ thống tài nguyên nước như một mạng các nút và các đường ModSim có thể chạy chương trình dự báo hàng ngày, hàng tuần, hàng tháng và hàng năm

♦ OASIS (Hydrologics, 2001; Randall et al, 1997 - Operational

Analysis and Simulation of Integrated Systems) được phát triển bởi Hydrologics,

Inc OASIS sử dụng giao diện đồ họa để thiết lập mô hình, giống như ModSim Một lưu vực sông được xem như một mạng các nút và các đường Oasis sử dụng Microsoft Access để lưu trữ dữ liệu tĩnh OASIS đã được sử dụng ở một số nơi như sông Delaware (bởi Delaware River Basin Commission), sông Roanoke (bởi U.S Bureau of Reclamation, The Nature Conservancy), sông Kansas (bởi Kansas Water Office), sông Rio Grande (bởi University of Texas at Austin), South Fork of the American River, California

♦ CRSS (Colorado River Simulation System, Schuster, 1987) được

xây dựng trong những năm 1980 để mô hình hóa lưu vực sông Colorado, dự báo và lập kế hoạch vận hành hồ chứa

♦ WaterWare (Fedra, 2002; Jamison and Fedra, 1996) là hệ thống trợ

giúp ra quyết định dựa trên sự liên kết các mô hình mô phỏng sử dụng các dữ liệu

từ hệ thống thông tin địa lý GIS và hệ thống các chuyên gia Hệ thống sử dụng giao diện người dùng đa phương tiện bằng việc truy cập Internet và một hệ GIS hỗn hợp với các lớp bản đồ, cơ sở dữ liệu, các phân tích theo chuỗi thời gian, các chức năng đưa tin, và hệ chuyên gia cho việc ước lượng, phân loại và đánh giá các tác động Hệ thống này liên kết đầu vào và đầu ra của mô hình mưa và dòng chảy tràn, mô hình ước lượng nhu cầu tưới tiêu, mô hình phân phối tài nguyên nước, mô hình chất lượng nước, mô hình nước ngầm và ô nhiễm

2.2.4 Các hệ thống trợ giúp ra quyết định quản lý chất lượng nước

♦ BASINS (USEPA, 2004 - Better Assessment Science Integrating

Point and Nonpoint Sources) là một hệ HTHTRQĐ đưa đồng thời một số lượng lớn các dữ liệu môi trường và các khả năng mô hình hóa vào một gói chung, gắn kết với GIS BASINS có ba mục tiêu: thuận tiện kiểm tra thông tin môi trường; hỗ trợ phân tích các hệ thống môi trường; và đưa ra cơ cấu kiểm tra các khả năng thay

đổi quản lý (US EPA, 1998) Hệ thống này chạy trên các máy tính cá nhân có nền

Windows và cho phép người sử dụng đánh giá chất lượng nước tại các vị trí lựa chọn hoặc trên toàn bộ lưu vực Các dữ liệu của BASINS và các công cụ tính toán

được tích hợp trong môi trường ArcView GIS

2.3 Hệ thống HTRQĐ quản lý tổng hợp tài nguyên nước - mDSS

Trong các hệ thống vừa nêu trên, tất cả đều chỉ mới dừng lại ở công cụ trợ giúp trong quản lý ở một khía cạnh nào đó của việc khai thác sử dụng tài nguyên nước, chưa

có hệ thống nào đề cập đến vấn đề quản lý tổng hợp và phát triển bền vững

Trong những năm gần đây, do nhận thức được tính cấp bách trong quản lý tổng hợp tài nguyên nước gắn với phát triển bền vững, nhiều nghiên cứu và chính sách về quản

lý tổng hợp tài nguyên nước đã được thực hiện ở các khu vực phát triển của Châu Âu Chính sách về nước ở Châu Âu đã thực sự phát triển vượt bậc với việc đạt được sự thống nhất cho một hiệp định khung về nước trong khuôn khổ Cộng Đồng Chung Châu Âu Tuy nhiên nếu thiếu một cái nhìn đa ngành và các công cụ thích hợp để quản lý tài nguyên nước một cách tổng hợp thì sẽ gia tăng các cuộc xung đột giữa các người dùng nước và đe doạ một cách mạnh mẽ tới tính ổn định kinh tế xã hội

Trước yêu cầu đó, dự án Mulino đã được hình thành để phát triển một công cụ phần mềm hỗ trợ quyết định cho việc giải quyết nhiều vấn đề phức tạp trong quản lý tổng hợp tài nguyên nước quy mô lưu vực sông ở châu Âu Dự án đã được thực hiện thông qua liên kết các trường đại học, trung tâm nghiên cứu và cơ quan quản lý (9 cơ quan) của 5 nước thành viên Liên minh Châu Âu

Bằng việc kết hợp mô tả rõ ràng các vấn đề trong bối cảnh ra quyết định với mô hình thủy văn, hệ thống thông tin địa lý, phân tích đa tiêu chí Chương trình cung cấp một công cụ có giá trị để trợ giúp cho việc tạo lập quyết định mà trong đó đã bao gồm: những thỏa thuận của các bên liên quan, nhận thức của xã hội, và phối hợp giữa những người ra quyết định Dự án Mulino còn góp phần vào việc tạo ra một sự hiểu biết chung về quản lý tài nguyên nước một cách bền vững, là điều kiện tiên quyết đối với những mục tiêu phản ánh trong Hiệp Định Khung về Nước

Như vậy kết quả của dự án là một phần mềm (có tên là mDSS) và một phương pháp luận chung mà theo đó phần mềm được sử dụng theo một cách tiếp cận tổng hợp cho bài toán phân tích hỗ trợ ra quyết định quản lý tài nguyên nước

Chương trình mDSS là sự kết hợp của các thuật toán và mô hình như: Mô hình nhận thức DPSIR, phân tích tích hợp các mô hình, và phân tích đa tiêu chí (MCA) Chương trình được dùng tích hợp với các phần mềm khác như GIS, các mô hình thủy văn và/hoặc thuỷ lực hay những mô hình tính toán mô tả trạng thái nguồn nước nào khác để thu thập dữ liệu từ các mô hình này tuỳ thuộc vào kịch bản của các phương án ra quyết

định

Phương pháp luận cho chương trình có thể được áp dụng cho nhiều quy mô và cung cấp cho nhà quản lý tài nguyên nước một công cụ mạnh mẽ phù hợp với triển khai các nội dung của Hiệp định Khung về nước Vì vậy, việc áp dụng mDSS cần một cách tiếp cận để đưa ra các lựa chọn ra quyết định theo cách thức hoàn toàn mới đối với nhiều nhà quản lý Những ứng dụng ban đầu cần một sự đầu tư thời gian và công sức để tìm

hiểu cách sử dụng phần mềm, cách tiếp cận, thu thập thông tin liên quan và tổ chức thành một bài toán hỗ trợ ra quyết định phù hợp với mô hình sử dụng trong chương trình

Phần mềm mDSS và phương pháp luận của nó đã được áp dụng thử nghiệm cho một số bài toán hỗ trợ ra quyết định Các kết quả cho thấy tính hiệu quả của việc đánh giá chọn phương án khi sử dụng phương pháp luận và chương trình của HHTRQĐ mDSS Một số bài toán đã áp dụng thử nghiệm như:

• Phân tích lựa chọn giải pháp phát triển nông nghiệp để giảm thiểu xói mòn và nồng độ Nitrate trong đất của lưu vực sông Bahlui, Rumania

• Phân tích xác định mực nước thích hợp cho đập Caia , Thổ Nhĩ Kỳ đáp ứng nhu cầu cấp nước

• Xác định chi phí tối ưu cho thuỷ lợi để có lượng nước tưới tối đa trong các mùa

đông và mùa hè trong muốn giảm thiểu những tác động xấu đến sinh thái các

con sông đối với lưu vực sông Yare & Bure, Anh Quốc

• Phân tích lựa chọn giải pháp phòng chống lũ lụt cho thung lũng sông Nethan,

Bỉ bằng các giải pháp sử dụng các vùng phân lũ, chậm lũ và xác định quy mô,

vị trí cho các vùng phân và chậm lũ này

• Phân tích chọn giải pháp giảm thiểu nitrat do các sông đổ vào phá Venice

• Phân tích xác định các giải pháp phòng chống rủi ro lũ do biến đổi khí hậu của lưu vực sông Danube (lớn thứ 2 ở Châu Âu, bắt nguồn từ Đức, qua Áo, Slovakia, Hungary, Croatia, Serbia, Bulgari, Moldova, Ucraine, Romania đổ ra Biển Đen và sông Brahmaputra (bắt nguồn từ Tây Tạng qua Ấn Độ đến

Banglades và đỏ ra vịnh Bengal)

2.4 Phát triển và sử dụng hệ thống HTRQĐ quản lý TNN ở Việt Nam

Ở nước ta, do nhiều lý do như: Trước đây phát triển kinh tế chưa cao, được thiên

nhiên ưu đãi, nên các vấn đề liên quan đến tài nguyên nước chưa được đặt ra cấp bách Những quan tâm chủ yếu thường phải đặt ra là lũ lụt và thời tiết Vì vậy vấn đề về phát triển một phương pháp luận cũng như công cụ HTHTRQĐ quản lý tổng hợp tài nguyên nước chưa được quan tâm nhiều Những công cụ và phương pháp luận phát triển trong thời gian này ở Việt Nam chủ yếu là các bộ chương trình tính toán dòng chảy một hay hai chiều trong sông, tính toán truyền lũ hoặc truyền chất Một số cơ sở hay trung tâm nghiên cứu tiếp nhận các chương trình của nước ngoài, cũng chủ yếu là các chương trình tính toán mô phỏng dòng chảy và truyền chất ô nhiễm Các bộ chương trình này cũng đã góp

phần tính toán các kịch bản khác nhau trong quản lý liên quan đến tài nguyên nước cho một số sông và vùng ven biển quan trọng

Trong những năm gần đây, do tốc độ phát triển kinh tế xã hội cao ở nước ta cũng như các quốc gia trong vùng, áp lực lên nguồn nước cho phát triển đã nảy sinh Thêm vào

đó là sự biến của đổi của khí hậu toàn cầu làm gia tăng những tác động xấu đến tài

nguyên nước đe đoạ phát triển bền vững của nhiều quốc gia, trong đó Việt Nam được xếp vào 10 quốc gia chịu ảnh hưởng mạnh nhất Vi vậy, vấn đề về phát triển phương pháp luận và công cụ HTRQĐ phục vụ quản lý tổng hợp tài nguyên đảm bảo phát triển bền vững đang được đặt ra cấp bách

Tuy nhiên cho đến nay ở nước ta vẫn chưa phát triển và sử dụng hệ thống HTRQĐ quản lý tổng hợp tài nguyên nước Mặc dù phương pháp luận về quản lý tổng hợp đã

được phát triển và thực hiện nhiều ở quy mô dự án Quốc Gia trong một số lĩnh vực như:

Các dự án quản lý tổng hợp đới bờ, Quản lý tổng hợp khai thác và phát triển tài nguyên rừng …

CHƯƠNG 3: MỘT SỐ PHÂN TÍCH VỀ THIẾT KẾ, XÂY DỰNG VÀ PHÁT TRIỂN HTHTRQĐ QLTH TÀI NGUYÊN NƯỚC

3.1 Những vấn đề cần quan tâm trong QLTH tài nguyên nước

Quản lý tổng hợp nguồn nước đòi hỏi sự quan tâm đến các lĩnh vực xã hội, kinh tế, môi trường Mặc dù, trong các quyết định nói đến ở đây, chúng ta chủ yếu tập trung vào hai lĩnh vực quan trọng trong quản lý tài nguyên nước:

• Quản lý các hiểm hoạ nguồn nước: bao gồm lũ, lụt, sự cố tràn các chất hoá

học

• Quản lý khai thác và kiểm soát nguồn nước: Bao gồm việc bảo vệ và cung

cấp nước cho các khu đô thị, cho nông nghiệp, công nghiệp, thuỷ điện, bảo

vệ môi trường

Các cách thức ra quyết định với hai lĩnh vực này là khác nhau do có sự khác biệt

về phạm vi thời gian cho việc ra các quyết định (có thể là hàng giờ cho trường hợp đầu,

nhưng có thể là hàng ngày tới hàng năm cho trường hợp thứ hai)

3.1.1 Quản lý các hiểm hoạ nguồn nước

Hệ thống cảnh báo sớm:

Hệ thống cảnh báo sớm đối với lũ lụt hay các thảm hoạ tràn hoá chất là hệ thống thông tin được thiết kế để gửi các dữ liệu thủy văn, tình trạng đập hay các thông tin liên quan đến các thảm hoạ tới các nhà quản lý nước, để họ liên kết chúng với các dữ liệu khí tượng và các mô hình về sông ngòi nhằm đưa ra các dự báo rủi ro và các hành động nhằm giảm thiểu tác hại về kinh tế, xã hội và con người liên quan

a) Lũ lụt:

Việc đối phó với các trường hợp lũ lụt cần có các mô hình tính toán có quy mô lớn

và có bước thời gian dự báo ngắn hơn so với hầu hết các mô hình quản lý nguồn nước khác Tính toán ngập lụt như là kết quả của sự lan truyền sóng lũ trong khu vực tràn, cần

đến các mô hình hai chiều hoặc mô hình một chiều

Các biện pháp có tính kết cấu và phi kết cấu được sử dụng để phòng chống lũ lụt Các chuyên gia điều tiết các hồ chứa thượng nguồn cần chỉ ra khả năng giữ nước khi lũ lụt và cảnh báo các hiểm nguy đối với khu vực hạ lưu; cần phải biết xả nước theo kế hoạch để giảm nguy hiểm Dòng và đỉnh lũ trong các lưu vực phụ thuộc vào khả năng trữ

lũ và các quyết sách xả lũ, mà có thể được xác định thông qua các tính toán mô phỏng Tác hại lũ lụt có thể được dự báo nếu biết được sự phân bố của các dòng chảy đỉnh lũ và mối quan hệ giữa các cấp lũ với thiệt hại, và giữa cấp độ lũ với dòng chảy đỉnh lũ

b) Thảm hoạ tràn hoá chất:

Thảm hoạ tràn hoá chất là mối quan tâm chính đối với các khu vực có hệ sinh thái sông ngòi và các hệ thống cung cấp nước sinh hoạt cho thành phố, thị xã Để ứng phó thảm hoạ do sự cố tràn hoá chất, các nghiên cứu cần được thực hiện để xác định thời gian hóa chất thâm nhập tới các nhánh sông Một hệ thống hỗ trợ ứng phó với các thảm hoạ tràn hoá chất cần có cơ sở dữ liệu vùng có khả năng tràn hoá chất và các điểm nguồn hoá chất (hóa chất nông nghiệp, các bể chứa dầu, thuốc trừ sâu ) Nhờ sử dụng công cụ HHTRQĐ, các nhà quản lý thảm hoạ tràn hoá chất có thể nhanh chóng đưa ra các chỉ dẫn

đối với các khu vực bị tràn hoá chất, các khu vực tiếp xúc với nguy hiểm, chi tiết về các

loại hóa chất và hành trình của chúng trong các sông ngòi bị ảnh hưởng dưới các điều kiện khác nhau Các nhà quản lý thảm họa tràn hóa chất cũng có thể sử dụng các mô hình

mô phỏng để xác định bao lâu nó sẽ đến được các vị trí ở hạ lưu Đội ứng phó tình trạng khẩn cấp sẽ sử dụng dữ liệu có được để ra các quyết định về việc triển khai thiết bị và nhân lực cần thiết

3.1.2 Vấn đề điều tiết, cung cấp và chất lượng nước

Quản lý sông ngòi:

Trong lĩnh vực quản lý sông ngòi nói chung, nhiều vấn đề quan trọng và phức tạp, cần các nhà hoạch định chính sách phải có những phân tich cẩn thận đúng đắn để đi đến quyết định về những vấn đề sau:

• Điều khiển hồ chứa cung cấp nước cho các mục đích khác nhau như: sử

dụng cho công nghiệp, sinh hoạt, thủy lợi, thủy điện

• Kiểm soát các tác động của việc sử dụng và quản lý đất đai đối với chất lượng nguồn nước

• Đánh giá và quản lý chất lượng các vùng nước mặt

• Xây dựng các kế hoạch kiểm soát ô nhiễm đối với các lưu vực sông và các cửa sông

• Xây dựng và triển khai các kế hoạch xử lý nước thải, để có được chất lượng nước mong muốn dưới các điều kiện dòng chảy khác nhau

• Quản lý lưu vực sông, bao gồm đánh giá mối quan hệ giữa sản xuất kinh tế

và sự thay đổi môi trường trong lưu vực

Quản lý hồ và hồ chứa:

Trong lĩnh vực quản lý hồ và hồ chứa, sự hỗ trợ là cần thiết để tạo ra các quyết

định trong việc kiểm soát ô nhiễm, sự vận hành hệ thống các hồ chứa, cung cấp nước cho

sinh hoạt, hoạt động thủy điện, giảm nhẹ sự ảnh hưởng của thay đổi khí hậu

Sự ô nhiễm bởi nguồn phân tán:

Hỗ trợ quyết định trong lĩnh vực này là cần thiết để lập các kế hoạch đối với việc

sử dụng hóa chất nông nghiệp, bảo vệ các nguồn nước, dòng nước và các tầng nước dễ bị tổn thương Việc tính toán mô hình và quản lý sự ô nhiễm bởi nguồn phân tán trong nông nghiệp thường cần đến các tham số phân bố theo lưu vực sông Khả năng quản lý và hiển thị dữ liệu là cần thiết, cho phép người ra quyết định dễ dàng nhận biết và phân tích các khu vực có sự cố

Quản lý việc sử dụng nước ngầm:

Vì những người ra quyết định phải tính toán đến các yếu tố xã hội, luật pháp, kinh

tế và môi trường sinh thái, do vậy HTHTRQĐ có lợi thế rất lớn trong việc hoàn thiện

quản lý và quy hoạch các hệ thống sử dụng liên quan đến tài nguyên nước ngầm (trong đó

có đất và tầng nước mặt) Điều này có thể cần đến sự tích hợp một số mô hình mô phỏng

và giao diện đồ họa, nhằm đưa ra bức tranh đầy đủ về các phương án sử dụng nước ngầm

ở các lưu vực sông Các mô hình đa tiêu chí có thể được tích hợp vào trong quá trình tạo

lập quyết định liên quan Nó cho phép những người ra quyết định phân tích các tác động kinh tế, xã hội và môi trường đến sự vận động của nguồn nước ngầm Từ đó HTHTRQĐ

có khả năng xem xét đến các ảnh hưởng một cách đầy đủ, lồng ghép các thông tin kỹ thuật vào quá trình ra quyết định một cách khoa học, nhanh chóng

Các hệ thống xử lý và phân phối nước:

Việc thiết kế, vận hành hệ thống xử lý và phân phối nước là công việc phức tạp, có nhiều khó khăn Các mô hình mô phỏng và tối ưu mạng lưới có thể được sử dụng trong việc lập kế hoạch và đưa ra biện pháp kiểm soát đối với hệ thống phân phối nước Các quyết định thay đổi hệ thống một cách hợp lý, giảm thiểu sự tổn thất nước, giảm giá thành

có thể được xây dựng đối với một hệ thống

3.2 Những công nghệ hỗ trợ việc phân tích và tạo lập quyết định trong quản lý nước

3.2.1 Các mô hình mô phỏng và tối ưu

Với các lưu vực, hai loại mô hình thường được sử dụng để phân tích (McKinney et al., 1999):

- Mô hình mô phỏng trạng thái và sự vận động của hệ thống nguồn nước Các mô hình này thường được sử dụng để tính toán mô phỏng các kịch bản tương ứng với các phương án Phương án tốt nhất đựơc đưa ra căn cứ vào những đánh giá kết quả các kịch bản theo một quan điểm nào đó Tuy nhiên với việc chỉ sử dụng các mô hình mô phỏng, người phân tích ra quyết định sẽ gặo nhiều khó khi chọn phương án Bởi vì các kết quả

mô phỏng thường rất lớn, có đặc trưng cả về không gian và thời gian, Dữ liệu thuộc nhiều loại với nhiều quy mô khác nhau Các kịch bản tính toán thì cũng chỉ là một số lượng nhỏ trong các khả năng có thể xảy ra Và nhiều khi các mô hình cung không đủ để tính toán

mô phỏng đầy đủ các mặt khác nhau bị ảnh hưởng bới các phương án

- Mô hình tối ưu hóa và chọn lựa phương án điều hành, kiểm soát hệ thống nguồn nước Việc sử dụng thêm mô hình tối ưu có ưu điểm là có thể chọn được các phương án tối ưu theo một số các thông số biểu thị cho một số rất lớn các phương án (biến liên tục hoặc thay đổi theo dãy số có tính quy luật) Tuy nhiên trong nhiều trường hợp nhiều tuỳ chọn đối với các phương án không thể biểu diễn bới một sự ràng buộc hay phụ thuộc dạng toán học

3.2.2 Hệ thống thông tin địa lý

Cơ sở dữ liệu tạo thuận lợi cho việc lưu trữ, khôi phục, hiển thị và chỉnh sửa dữ liện cần thiết trong quá trình tạo lập và ra quyết định Hai hệ thống công cụ lưu trữ và phân tích dữ liệu thường dùng là: Cơ sở dữ liệu quan hệ - liên kết thông tin dưới dạng bảng biểu và Cơ sở dữ liệu thông tin địa lý (GIS) - liên kết các thông tin không gian như các điểm, đường và các vùng GIS không chỉ có thể đưa các đặc trưng không gian vào cơ

sở dữ liệu tài nguyên nước, mà còn có khả năng tích hợp tốt các yếu tố xã hội, kinh tế, và môi trường có liên quan đến việc hoạch định và quản lý tài nguyên nước, sử dụng trong quá trình ra quyết định Một mô hình dữ liệu liên kết GIS với các mô hình khác là cần thiết trong quá trình tạo nên một HTHTRQĐ cho quản lý nước Đây là một công cụ trực quan giúp các nhà hoạch định chính sách, các nhà quản lý có thể có cải nhìn tổng thể hơn

về các phương án hay kịch bản cho các tuỳ chọn ra quyết định,

3.2.3 Hệ thống chuyên gia

Hệ thống chuyên gia bao gồm các quy tắc và dữ liệu được xây dựng dựa trên tri thức của các chuyên gia, có khả năng đưa ra các sự kiện hay các dữ liệu mới từ các sự

kiện hay điều kiện đã có Nó là công cụ hữu ích trong quá trình đánh giá, tạo lập quyết

định Các hệ thống chuyên gia bổ xung cho các nhà hoạch định, các nhà ra chính sách,

các tham khảo có tính chuyên gia, không phải các mô hình đã được toán học hoá Vì vậy các quyết định sẽ mang tính xã hội hơn,

3.2.4 Các công cụ phân tích đa tiêu chí

Các vấn đề về tài nguyên nước luôn có nhiều mặt do những mục đích sử dụng nước, và đôi khi là đối lập nhau Các phương pháp mô hình hóa đa tiêu chí được sử dụng

để đánh giá sự cân bằng giữa các tiêu chí khác nhau Nhiều tài liệu đã đề cập tới vấn đề

phát triển và ứng dụng phân tích đa tiêu chí đối với các bài toán quản lý tổng hợp tài nguyên nước, như Haimes, et al (1975), Keeney and Raiffa (1976), Cohon (1978), Zeleny (1982), and Steuer (1986)…, trong đó có một số ví dụ về HTHTRQĐ đa tiêu chí trong quản lý tài nguyên nước, như Bogardi và Duckstein (1992); Ridgley and Rijsberman (1992); Theissen và Loucks (1992); mDSS (Giupponi 2008) Trong các tài liệu này, các tác giả đều khẳng định rằng việc sử dụng phân tích đa tiêu chí, trợ giúp cho việc đánh giá chọn phương án, là thực sự đem lại hiệu quả

Các công cụ này có ưu điểm là sử dụng nhiều loại thông tin khác nhau như các dữ liệu một, hai hay ba chiều không gian và cả dữ liệu thời gian từ các mô hình tính toán Các dữ liệu đánh giá thu được từ các chuyên gia Các dữ liệu có thể ở nhiều loại đơn vị,

có kích cỡ khác nhau

3.3 Thiết kế, xây dựng và phát triển HTHTRQĐ QLTH TNN

Một hệ thống HTRQĐ quản lý tài nguyên nước cần được xây dựng để đáp ứng nhu cầu sử dụng thực tế của việc phân tích ra quyết định, đó là một quá trình phân tích, sử dụng nhiều loại dữ liệu, công cụ khác nhau Một số thành phần kết hợp cần được phát triển và tích hợp vào trong hệ thống HTRQĐ quản lý tổng hợp tài nguyên nước Nó cũng liên quan đến tiêu chí cơ bản để xác định đâu là một HHTRQĐ:

• Giao diện đồ họa thân thiện người dùng

• Cơ sở dữ liệu

• (Các) mô hình

• Hệ phân tích đa tiêu chí

Các thành phần này được áp dụng phổ biến trong các phân tích quản lý nước trong những bối cảnh khác nhau, nhưng trong những công cụ đã có hiện nay, chúng ít khi được tích hợp vào một hệ thống đơn nhất cho trợ giúp phân tích ra quyết định

Để phát triển môt hệ thống HTRQĐ phù hợp nhu cầu thực tế, cần thực hiện theo

bốn giai đoạn chính trong thiết kế các HTHTRQĐ quản lý nước (Davidson et al (2002)):

a) Đánh giá nhu cầu để nhận biết chức năng cần thiết của hệ thống

Cần quan tâm đến tính ổn định trong việc phát triển các mô đun hay áp dụng các công cụ có sẵn trong HTHTRQĐ Nếu sử dụng các sản phẩm phần mềm thương mại thì phải quan tâm đến việc người mua liệu có còn tiếp tục được sử dụng và nhận được hỗ trợ các sản phẩm đó trong tương lai? Cũng tương tự, với phần mềm miễn phí, liệu những người phát triển nó có còn quan tâm đến việc duy trì và nâng cấp nó trong tương lai? Nếu các công ty chuyển phần mềm của họ sang hệ thống khác thì người mua có được cung cấp bản cập nhật với giá hợp lý hay không

Các cơ quan khai thác hệ thống cần phải có nguồn nhân lực thích hợp, hiểu được các kiến thức lý, hóa, sinh đã tích hợp trong các công cụ để thực hiện các tính toán mô phỏng đối với các bài toán trong quản lý tổng hợp tài nguyên nước Và hơn thế cần có hiểu biết tốt hơn để duy trì, sửa đổi, phát triển các cơ sở dữ liệu, mô hình và các hệ thống liên quan nhằm đạt được các mục tiêu riêng lẻ phong phú cụ thể trong thực tế

Việc triển khai đào tạo phù hợp cho các phòng ban, những người có trách nhiệm và người sử dụng hiểu và sử dụng hợp lý các phần mềm cũng như cả hệ thống là rất cần thiết

Việc xây dựng phần mềm phải liên tục cập nhật những phản hồi từ người sử dụng

để hiệu chỉnh phù hợp yêu cầu thực tế về tính hiệu quả và khả năng sử dụng Phải luôn

cập nhật những kết quả khoa học mới để nâng cao các khả năng về độ chính xác, giải

quyết đuợc những trường hợp phức tạp hơn

3.4 Xây dựng mô đun chương trình phân tích ĐTC hỗ trợ ra quyết định QLTH TNN

3.4.1 Phân tích ĐTC hỗ trợ ra quyết định QLTH TNN

Lý thuyết để xây dựng chương trình phân tích ĐTC HTRQĐ mDSS đã được phát triển bởi hiệp hội 9 cơ quan nghiên cứu về quản lý nước tại Châu Âu, đứng đầu là FEEM

(Fondazione Eni Enrico Mattei - Quỹ nghiên cứu phát triển bền vững và quản lý lý toàn

cầu), trong nỗ lực tìm kiếm cách tiếp cận để lựa chọn giải pháp và ra quyết định quản lý

nước một cách tổng hợp, theo khuôn khổ hiệp định khung về nước (WFD – Water Framework Directive), có sự tham gia của cộng đồng để đảm bảo phát triển bền vững Mô

đun này thực hiện phân tích hỗ trợ ra quyết định đặc trưng bởi thuộc tính (chức năng) sau:

a Quá trình phân tích

Quá trình phân tích vấn đề cho hỗ trợ ra quyết định sử dụng cho phát triển hệ thống phân tích hỗ trợ ra quyết định là quá trình Phân tích Mạng lưới - Mô hình hệ thống - Hỗ trợ ra quyết định Quá trình phân tích này đã được nghiên cứu phát triển và ứng dụng tại FEEM trong khuôn khổ các dự án xây dựng kế hoạch và quản lý tài nguyên thiên nhiên,

đặc biệt là tài nguyên nước

Quá trình phân tích Phân tích Mạng lưới - Mô hình hệ thống - Hỗ trợ ra quyết định cho phép thu hút các bên liên quan tham gia vào quá trình phân tích và tạo lập quyết định Trong quá trình phân tích, nó còn cho phép kết hợp giữa mong muốn quản lý và kết quả tham vấn các bên liên quan, cũng như sự đóng góp của các chuyên gia về các vấn đề cụ thể thông qua sử dụng kết quả từ các mô hình tính toán trạng thái nguồn nước khác nhau Các mô hình, công cụ phân tích sử dụng để đánh giá các phương án, giải pháp nhằm xác

định các phương án giải pháp tốt nhất, hỗ trợ các quyết định trong quan lý tổng hợp tài

nguyên nước quy mô lưu vực, đảm bảo phát triển bền vững Sơ đồ thực hiện của phương pháp thể hiện trên Hình 2

Hình 2 Sơ đồ các bước phân tích đa tiêu chí hỗ trợ ra quyết định quản lý tài nguyên nước

b Mô hình phân tích nhận thức DPSIR

Mô hình phân tích nhận thức DPSIR (Động lực – Áp lực - Hiện trạng – Tác động –

Đáp ứng) đã được Uỷ ban Môi trường Châu Âu dùng trong xây dựng các chỉ tiêu của chiến lược giám sát môi trường Nó cũng đã được áp dụng để phân tích các chiến lược

đáp ứng biến đổi khí hậu đảm bảo phát triển bền vững trong nhiều dự án quản lý lưu vực

sông do FEEM chủ trì Trong việc xây dựng hệ phân tích hỗ trợ ra quyết định quản lý tổng hợp tài nguyên nước phù hợp với hiệp định khung về nước, tiếp cận của mô hình phân tích nhận thức cũng được sử dụng để phân tích các giải pháp quản lý tổng hợp và các tiêu chí để đánh giá các giải pháp, hỗ trợ xác định giải pháp phù hợp Tiếp cận phân tích DPSIR nhấn mạnh mối quan hệ Nguyên nhân - Tác động, được thiết kế cho việc giải quyết các vấn đề về quản lý tổng hợp tài nguyên nước đáp ứng phát triển bền vững Đây

là khuôn khổ mang tính phương pháp luận (hay nguyên tắc chỉ đạo) được đưa ra cho những người ra quyết định hướng tới phát triển bền vững Trong đó, các khái niệm được giải thích như sau:

• Động lực (Driving forces) là những nguyên nhân, nguồn gốc gây áp lực,

ảnh hưởng tới tài nguyên, môi trường nước

• Áp lực (Pressures) là các thay đổi - là nguyên nhân trực tiếp gây ra các vấn

đề về môi trường và tài nguyên nước

• Hiện trạng (State) = Hiện trạng của môi trường và tài nguyên nước

• Tác động (Impact) là những ảnh hưởng cuối cùng của sự thay đổi trạng

thái, gây ra thiệt hại

• Đáp ứng (Response) = Phương án ra quyết định = Nỗ lực để giải quyết vấn

đề gây ra bởi những tác động cụ thể

Sơ đồ phân tích theo tiếp cận này trình bày trên Hình 3 Việc áp dụng mô hình phân tích DPSIR là bước thứ hai trong quá trình phân tích hỗ trợ ra quyết định Kết quả của nó là mô hình cho bài toán phân tích hỗ trợ ra quyêt định Mô hình cơ bản xác định

được gồm: Khung của ma trận phân tích và nguồn để xác định giá trị của ma trận phân

Hình 3: Sơ đồ mô hình phân tích nhận thức DPSIR

Sau khi xác định được mô hình và các nguồn dữ liệu, các mô hình tính toán mô phỏng sẽ được thực hiện để xác định bộ giá trị cho ma trận phân tích Kết quả phân tích sẽ

có được nhờ các phương pháp phân tích của lý thuyết phân tích đa tiêu chí (MCA)

3.4.2 Cơ sở lý thuyết phân tích đa tiêu chí cho chương trình phân tích hỗ trợ ra quyết định QLTH TNN

Lý thuyết phân tích lựa chọn phương án ra quyết định sử dụng trong phát triển chương trình là lý thuyết phân tích đa tiêu chí (MCA) Phương pháp phân tích đa chỉ tiêu (MCA) bao gồm một bộ các phương pháp xác định, đánh giá và tập hợp các lựa chọn ưu tiên giữa các lựa chọn thay thế, được sử dụng rộng rãi trong việc nghiên cứu mang tính hoạt động và lập quyết định Các bước cơ bản trong phân tích đa tiêu chí hỗ rợ ra quyết

định mô tả trên Hình 4

Vấn đề ra quyết định có thể xảy ra khi người lên kế hoạch hoặc người ra quyết

định (decision maker: DM) nhận thấy sự không nhất quán giữa trạng thái hiện tại và trạng

thái mong muốn và khi:

a) Người ra quyết định có một số giải pháp để lựa chọn

b) Hành động được lựa chọn có thể gây ra hậu quả đáng kể lên sự không nhất quán kể trên

c) Người ra quyết định mong muốn ra quyết định nhưng không chắc chắn nên lựa chọn giải pháp nào

Phân tích đa tiêu chí là một nhánh của lý thuyết ra quyết định trong đó giải quyết vấn đề được đặc trưng bởi một số chỉ tiêu đánh giá

Hai phương pháp cơ bản của MCA là:

(1) Ra quyết định đa thuộc tính

(2) Ra quyết định đa đối tượng

Phương pháp (1) đòi hỏi giải pháp được lựa chọn nằm trong một số giải pháp được miêu tả với thuộc tính của chúng

Phương pháp (2) cho phép các giải pháp tiềm năng có thể không cần xác định một cách chính xác Thay vì đó ra quyết định đa đối tượng cung cấp khung làm việc một cách toán học cho việc thiết kế và đánh giá các giải pháp

Quá trình phân tích sẽ bắt đầu bằng việc xác định ma trận phân tích

1 Xác định ma trận phân tích

Quá trình ra quyết định bắt đầu với việc xác định cấu trúc của vấn đề mà theo đó bài toán được giải quyết và các thông tin về bài toán phải được thu thập Các khả năng về các giải pháp là kết quả của phương pháp phân tích nhận thức cần được xác định rõ Và các tiêu chí đánh giá giải pháp cũng được xác định ở bước phân tích này Trong bước tiếp theo, các giải pháp được đánh giá thông qua việc xác định điểm đánh giá của chúng theo các tiêu chí đã chọn Điểm đánh giá này xác định thông qua thực hiện các mô hình liên quan theo các kịch bản tương ứng với các giải pháp Kết quả của bước này là tạo ra được

ma trận các giá trị để đánh giá các giải pháp gọi là ma trận phân tích (AM-Analysis Matrix) Ma trận phân tích chứa các điểm đánh giá trong các hàng với những đơn vị và khoảng giá trị không giống đồng nhất

Phân tich thiết

kế

Lựa

chọn

Các bứớc phân tích HTRQĐ

Hình 4: Các bước đầy đủ trong phân tích đa tiêu chí hỗ trợ ra quyết định

Trước khi sử dụng các thuật toán đánh giá chọn phương án, các giá trị của ma trận phân tích phải được đưa về cùng một thang giá trị gọi là ma trận đánh giá Quá trình chuẩn hoá này thực hiện nhờ các hàm chuyển giá trị (Value Function)

2 Xác định trọng số ưu tiên

Tuỳ vào mong muốn của các bên có quyền lợi liên quan đến các tiêu chí hoặc do chính sách ưu tiên trong phát triển cũng như vai trò của các tiêu chí đánh giá mà các tiêu chí có mức độ quan trọng khác nhau và được thể hiện bằng các trọng số

Các phương pháp xác định trọng số sử dụng trong xây dựng phần mềm gồm:

♦ Phương pháp xếp hạng sử dụng thứ bậc theo tiêu chí quan tâm Khi thứ

hạng mô tả sự quan trọng của tiêu chí, thông tin mô tả chúng (thứ hạn r i) được sử dụng để tính các trọng số

p k

p i i

r n

r n w

1

) 1 (

) 1 (

n … số tiêu chí đưa vào đánh giá

r i … thứ hạng của tiêu chí

p … hệ số mô tả sự phân bố các trọng số

Tham số p có thể được ước lượng bởi người ra quyết định Cho p = 0 tương ứng với các trọng số cân bằng Khi p tăng, sự phân bố trọng số trở nên dốc hơn Công thức 1

biểu diễn các trọng số đã ước lượng cho một số các giá trị của p

♦ Phương pháp so sánh từng cặp đã được phát triển bởi SAATY (1980)

được gọi là quy trình phân tích thứ bậc - Analytic Hierarchy Process Phương pháp có

liên quan đến việc so sánh từng cặp để tạo thành ma trận tỉ lệ Thông qua sự chuẩn hóa

ma trận so sánh từng cặp trọng số được xác định

Phương pháp sử dụng tỷ lệ với các giá trị, ví dụ giá trị từ 1 tới 9, để mô tả quan hệ

ưu tiên đối với hai tiêu chí Kết quả của sự so sánh từng cặp là ma trận bậc 2 (như ví dụ

1 Xác định giá trị riêng cực đại λmaxcủa ma trận so sánh theo công thức 2:

0 )

2 Xác định cách giải theo công thức 3:

0

~

0

~ ) (

w w

3 Chuẩn hóa ma trận phân tích

Chuẩn hóa ma trận phân tích thực hiện việc chuyển các giá trị của các tiêu chí ở các đơn vị đo lường khác nhau về cùng một thang điểm sao cho có thể so sánh các tiêu chí với nhau mDSS sử dụng phương pháp biến đổi tỉ lệ tuyến tính và đưa các giá trị của các tiêu chí về thang điểm trong đoạn [0, 1]

Có thể sử dụng các biến đổi sau:

- Hàm tuyến tính thuận max min

min

j j

j ij ij

x x

x x x

ij j ij

x x

x x x

x có nghĩa giá trị nhỏ nhất và lớn nhất của tiêu chí j

- Định nghĩa hàm giá trị u: là biểu diễn toán học của các đánh giá do người dùng tự chọn Nó biến đổi các giá trị các tiêu chí thành điểm đánh giá trong đoạn [0, 1]

Hàm giá trị đề cập đến những ưu điểm, quan điểm của người ra quyết định trong quá trình phân tích Có một vài phương pháp để ước lượng các hàm giá trị Trong chương trình sử dụng phương pháp trực tiếp nhờ việc người ra quyết định gán tức thời một giá trị với mỗi điểm số tiêu chí Trong hình 5 sử dụng một vài dạng hàm giá trị đã sử dụng rộng rãi

Hình5 Một số dạng hàm giá trị (a) tuyến tính; (b) hình chữ i; (c) hình sigma; (d) người dùng xác định

CHƯƠNG 4: PHÁT TRIỂN VÀ ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐA TIÊU CHÍ TOPSIS PHÂN TÍCH CHO HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH

4.1 Giới thiệu

Các quy tắc ra quyết định quy tập các ưu tiên theo không gian mô tả tiêu chí riêng

lẻ theo ưu tiên toàn cục và sau đó xếp hạng các lựa chọn Các quy tắc quyết định đã lựa chọn thực hiện trong mDSS bao gồm:

1-Làm trọng số bổ sung đơn giản (Simple Additive Weighting - SAW),

2-Làm trọng số trung bình theo thứ tự (Order Weighting Average - OWA),

3-Phương pháp điểm lý tưởng (Technique for Order Preference by Similarity to

Ideal Solution - TOPSIS) Các quy tắc này phủ một khoảng rộng các tính huống ra quyết

định và có thể được chọn bởi người ra quyết định theo các đặc trưng của bài toán ra quyết định đã cho

4-Phương pháp xếp hạng (ELECTRE III) Sử dụng cách tiếp cận khác để phân tích

ra quyết định so với các phương pháp hàm tính điểm

• SAW là một trong những phương pháp ra quyết định phổ biến nhất bởi tính

đơn giản Nó giả thiết sự quy tập bổ sung các hệ quả ra quyết định được kiểm soát nhờ

các trọng số thể hiện mức độ quan trọng của tiêu chí

• OWA được sử dụng bởi khả năng kiểm soát mức độ phù hợp giữa tiêu chí

và tính đến cách ứng xử tình huống rủi ro của người ra quyết định

• Các phương pháp điểm lý tưởng như TOPSIS sắp đặt một tập các lựa chọn dựa trên sự tách biết của chúng từ các lời giải lý tưởng Lựa chọn là gần nhất với cách giải

lý tưởng chấp nhận được và xa nhất từ cách giải lý tưởng không thể chấp nhận là tốt nhất

• ELECTRE dựa trên sự so sánh từng cặp các khả năng lựa chọn, do đó đòi hỏi tính toán nhiều hơn Nó sử dụng mối quan hệ hơn cấp (outranking relation) theo tập

các khả năng lựa chọn Một lựa chọn a được coi là hơn cấp một lựa chọn b thì ít nhất giá trị của a bằng b và mâu thuẫn giữa a và b không đáng kể Có nhiều kỹ thuật ELECTRE

khác nhau, ELECTRE III đã được sử dụng trong lập trình để phân tích chọn phương án

Thông thường, các lựa chọn có các kết quả chủ yếu khác nhau theo mỗi tiêu chí

Các phương pháp phân tích đa tiêu chí được sử dụng nhiều nhất đó là SAW, TOPSIS và ELECTRE Mỗi phương pháp có những ưu, nhược điểm khác nhau và được

áp dụng trong những điều kiện cụ thể, tuy nhiên có thể đánh giá một cách tổng quát nhất:

+Phương pháp SAW: Đơn giản dễ tính toán tuy nhiên khi một số tiêu chí với lựa chọn mang giá trị quá nhỏ so với phần còn lại thì mặc dù mang trọng số cao nhưng trong

kết quả tính toán thu được không thể hiện tác động của chúng tới kết quả ra quyết định,

đây thường được gọi là các hiệu ứng trội, lặn trong phân tích đánh giá đa tiêu chí

+Phương pháp ELECTRE: Tương đối phức tạp trong thuật toán, đây là hạn chế cơ bản của phương pháp so với các phương pháp khác Chính bởi tính phức tạp này kéo theo việc rất khó kiểm tra và đánh giá kết quả thu được sau quá trình phân tích để có thể đưa ra quyết định chính xác nhất

+Phương pháp TOPSIS: Có thể nói đây thực sự là một phương pháp có công thức tính toán tương đối đơn giản, một điểm quan trọng nữa đó là phương pháp đã tránh được hiệu ứng trội lặn trong phân tích đa tiêu chí như đối với SAW và kết quả thể hiện ra rất cụ thể và trực quan Tuy nhiên có một điểm cần chú ý khi sử dụng phương pháp, cũng như phương pháp SAW, các công thức thường được viết cho dạng hàm lợi nhuận tăng dần, nhưng trong thực tế có nhiều tiêu chí đánh giá theo hướng khác, do đó trước khi sử dụng phương pháp, phải có sự chuyển đổi để thu được đánh giá phù hợp cho tất cả các tiêu chí, sau đó mới lấy kết quả thu nhận được để áp dụng với phương pháp Bởi đối với các bài toán thông thường điều này hoàn toàn hợp lý nhưng trong quản lý tổng hợp tài nguyên nước thì đôi khi không phải kết quả cao là tốt mà ngược lại nhưng một số tiêu chí về nồng

độ chất gây ô nhiễm hay các tác nhân có hại … Do đó cần chú ý trước khi sử dụng

phương pháp phải có sự chuyển đổi cho phù hợp để khi đặt số liệu vào tính toán kết quả thu được là hợp lý

Vì vậy ở đây ta lựa chọn phương pháp thực hiện là phương pháp điểm lý tưởng TOPSIS và tất cả các tính toán, đánh giá và lựa chọn ra quyết định của các bài toán quản

lý tổng hợp tài nguyên nước dựa trên hệ thống hỗ trợ ra quyết định đa tiêu chí đều được tính toán dựa trên lý thuyết đã trình bày ở trên kết hợp với phương pháp này Kết hợp những ưu điểm và sửa đổi để khắc phục nhược điểm của phương pháp, giúp xây dựng

được mô hình tính toán hợp lý phục vụ cho việc quản lý tổng hợp tài nguyên nước, đồng

thời cũng là một cách để trang bị thêm nhiều phương pháp phát triển để thuận tiện trong việc sử dụng

4.2 Lý thuyết về phương pháp điểm lý tưởng TOPSIS

Các phương pháp điểm lý tưởng sắp xếp các lựa chọn dựa trên sự khác biệt của chúng với giải pháp lý tưởng Giải pháp lý tưởng thể hiện lựa chọn (không thể đạt được

và do vậy chỉ là giả thiết) ở mức độ mong muốn nhất của mỗi tiêu chí qua các lựa chọn Lựa chọn gần nhất với giải pháp lý tưởng là lựa chọn tốt nhất Kiểm tra gần hay xa giải pháp lý tưởng đó cần đến một khái niệm khoảng cách Giải pháp không lý tưởng (lý tưởng âm) có thể được định nghĩa tương tự Lựa chọn tốt nhất trong trường hợp này được

đặc trưng bới sự khác biệt lớn nhất với giải pháp không lý tưởng Công thức 5 và 6 thể

hiện khái niệm của khoảng cách

p n

j

p j ij p j

s

/ 1

s i+ sự khác biệt từ điểm lý tưởng đến lựa chọn thứ i

w j trọng số được gán cho tiêu chí j

u +j giá trị lý tưởng của tiêu chí thứ j

p hệ số mũ

uij … giá trị lựa chọn thứ i của tiêu chí thứ j

p n

j

p j ij p j

s

/ 1

s i- sự khác biệt từ điểm lý tưởng âm đến lựa chọn thứ i

u -j giá trị lý tưởng âm của tiêu chí thứ j

TOPSIS xác định lựa chọn tốt nhất như là lựa chọn gần nhất với lựa chọn lý tưởng

và xa nhất với điểm lý tưởng âm Khoảng cách từ điểm lý tưởng đến điểm lý tưởng âm

được tính theo công thức 7 và 8

5 0

1

2 )

1

2 ) (

− + = i +i i

i

s s s

Bảng 2: Sự quy tập sử dụng phương pháp quyết định TOPSIS

Xem xét ví dụ hai lựa chọn và ba tiêu chí với khả năng thực thi đã được gán trọng số:

A1 a2 Lời giải lý tưởng

Xét một ví dụ phức tạp hơn với nhiều lựa chọn, tiêu chí và trọng số

Bảng 3: Ví dụ minh họa giải quyết tính toán phức tạp sử dụng TOPSIS

Cho một ma trận đánh giá với trọng số các tiêu chí đều bằng 0.2

Tiêu chí 2 0.79 0.53 0.46 0.58 0.13

Tiêu chí 3 0.22 0.55 0.35 0.75 0.15

Tiêu chí 4 0.11 0.9 0.21 0.58 0.29

Tiêu chí 5 0.08 0.15 0.85 0.24 0.66