thÔng tin khcn s& hoẠt ĐỘngs chu hung.pdfthÔng tin khcn s& hoẠt ĐỘngs 26 tẠp...

THÔNG TIN KHCN S& HOẠT ĐỘNGs

TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 12/2012 25

KẾT QUẢ ỨNG DỤNG MÔ HÌNH SWAT TRONG TÍNH TOÁN

XÓI BỀ MẶT LƯU VỰC HẠ LƯU SÔNG MEKONG

PGS. TS. Lê Mạnh Hùng Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam

ThS. Trần Bá Hoằng, TS. Nguyễn Duy Khang, ThS. Trần Tuấn Anh

Viện Khoa học Thủy lợi miền Nam

Tóm tắt: Bài báo trình bày kết quả ứng dụng mô hình SWAT trong tính toán xói mòn lưu vực Mekong, từ đó ước tính tải lượng bùn cát về Kratie, đầu nguồn của vùng đồng bằng châu thổ. Kết quả tính toán cho thấy SWAT dự báo dòng chảy trên sông Mekong với độ chính xác khá tốt (chỉ số NSE nằm trong khoảng 0.67 ÷ 0.86, chỉ số PBIAS khoảng 11.96 ÷ 22.55). Kết quả cũng cho thấy SWAT có khả năng ước tính tải lượng bùn cát trên lưu vực với độ tin cậy chấp nhận được. Trên phần hạ lưu vực Mekong, vùng có suất bùn cát lớn nhất là vùng từ Luang Prabang cho đến Mudkahan với suất bùn cát trung bình khoảng 289,000 tấn/ngày. Đây là vùng có địa hình dốc, lượng mưa trung bình hàng năm lớn. Tải lượng bùn cát trung bình năm tính toán tại Kratie trong giai đoạn 2007-2011 là khoảng 162 triệu tấn/năm

Summary: This paper present the results of appling the SWAT model to calculate surface soil erosion in Mekong River Basin in order to estimate the sediment transport at Kratie station – upstream of the Mekong Delta. From the calculated results of SWAT model, the river discharge is simulated with high accuracy (the NSE and PBIAS coefficient is respectively between 0.67 ÷ 0.86 and 11.96 ÷ 22.55). Althought, the measurement of sediment is limited; the simulations of sediment transport form SWAT model also give accepted results. In downstream of Mekong River Basin, from Luang Prabang to Mudkadan, the sediment transport is highest with the average of 289,000 ton/day because of the steep terrain and high annual rain fall. The annual sediment transport at Kratie in SWAT model simulation from 2007 to 2011 is about 162 million ton/year.

GIỚI THIỆU CHUNG Sông Mekong đứng thứ 12 về chiều dài (4880 km), thứ 21 về diện tích lưu vực (khoảng 795.000 km2) và thứ 8 về dòng chảy trung bình hàng năm (475 km3/năm hay 15.000 m3/s) so với hệ thống sông trên thế giới. Lưu vực sông Mekong được chia làm

hai phần: phần thượng lưu vực thuộc Tây Tạng nằm trên địa phận tỉnh Vân Nam (Trung Quốc) và Myanmar, phần hạ lưu vực còn lại nằm trên địa phận các nước Lào, Thái Lan, Campuchia và Việt Nam (Hình 19) có diện tích khoảng 615,800 km2 (xấp xĩ 75% tổng diện tích lưu vực).



Hình 19. Phạm vi và sự phân chia thượng và hạ lưu vực sông

Mekong (Nguồn: MRC, 2011)

Hình 20. Vị trí các ₫ập ₫ã và dự kiến xây dựng trên dòng

chính sông Mekong

Dựa trên số liệu quan trắc trong giai đoạn 1962 ÷ 2003, Wang và nnk ([9]) đã sử dụng các phương pháp khác nhau để ước tính tải lượng bùn cát trên sông Mekong và đã đi đến kết luận rằng: (i) Tổng lượng bùn cát trung bình tại Kratie (điểm bắt đầu của vùng đồng bằng châu thổ Mekong thuộc Campuchia và Việt Nam) là khoảng 165 triệu tấn/năm; (ii) Khoảng 55 ÷ 65 % lượng bùn cát nói trên (90 triệu tấn/năm) được đóng góp từ phần lưu vực thuộc Trung Quốc (trước khi đập Manwan được xây dựng), khoảng 5 ÷ 15% (17 triệu tấn/năm) được đóng góp từ vùng Tây Nguyên thuộc Việt Nam, và khoảng 20 ÷ 40 % (50 triệu tấn/năm) từ phần còn lại của lưu vực sông. Với tải lượng bùn cát như trên thì sông Mekong đứng hàng thứ 9 trên thế giới về khía cạnh vận chuyển bùn cát ([3]; [10]).

Trong quá khứ cũng như hiện tại, tải lượng bùn cát vận chuyển bởi sông Mekong là yếu tố then chốt trong quá trình hình thành và phát triển của đồng bằng châu thổ. Nó đã giúp đồng bằng lấn ra biển hơn 200 km trong khoảng 6.000 năm gần đây ([11]; [7]). Nó cũng là trung tâm của quá trình biến hình lòng dẫn, sạt lở và bồi lắng sông kênh, và vùng cửa sông ven biển. Nguồn phù sa hàng năm do lũ sông Mekong mang về không những bồi bổ nâng cao đồng ruộng mà còn là nguồn dinh dưỡng và thức ăn quan trọng cho sản xuất nông nghiệp, nuôi trồng thủy sản cũng như quá trình phát triển của hệ sinh thái rừng ngập mặn ven biển.

Từ các thông tin ở trên có thể thấy ý nghĩa thiết thực của dữ liệu bùn cát trên sông Mekong. Tuy nhiên, cho đến thời điểm hiện tại mặc dù đã có nhiều nỗ lực, việc quan trắc bùn cát trên hệ thống



sông Mekong của Ủy hội sông Mekong (MRC) nói chung cũng như của nước ta nói riêng còn hết sức hạn chế. Trong bối cảnh đó, việc sử dụng công cụ mô hình toán là cách tiếp cận thích hợp nhất để ước tính tải lượng bùn cát hàng năm trên lưu vực sông Mekong. Bên cạnh đó, mô hình toán cũng giúp cho việc nghiên cứu đánh giá tác động của các kịch bản phát triển trên lưu vực (như việc xây dựng các đập và hồ chứa trên dòng chính của Trung Quốc, Lào và Campuchia, xem Hình 20) hoặc tác động của biến đổi khí hậu có thể được thực hiện dễ dàng. Điều này có ý nghĩa đặc biệt quan trọng đối với Việt Nam do vùng đồng bằng sông Cửu Long nước ta là phần hạ lưu sau cùng của toàn bộ lưu vực.

Bài báo này giới thiệu một số kết quả bước đầu về ứng dụng mô hình SWAT vào việc tính toán xói mòn lưu vực, từ đó ước tính tải lượng bùn cát về đến Kratie, đầu nguồn của vùng đồng bằng châu thổ.

PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ SỐ LIỆU SỬ DỤNG

1.8 Giới thiệu mô hình SWAT

SWAT (Soil and Water Assessment Tool – “công cụ đánh giá đất và nước”) là mô hình được phát triển bởi USDA-ARS ([2]). Mô hình được xây dựng cho quy mô lưu vực để mô phỏng các tác động của thực tiễn quản lý đất đai trên hệ thống thủy văn sinh thái trong thời đoạn dài. Mô hình bao gồm các module mô phỏng các quá trình thủy văn có xét đến sản xuất nông nghiệp (thảm phủ thực vật). Mô hình này có thể được coi như một mô hình “giả vật lý” (pseudo physically based model) ([1]).

Trong mô hình SWAT, quá trình mưa-dòng chảy được mô phỏng sử dụng số liệu mưa ngày theo phương pháp đường cong số phát triển bởi SCS (Soil Conservation Service) và phương pháp thẩm thấu Green & Ampt. Dòng chảy có thể được diễn toán trên mạng lưới sông kênh bằng các biến trữ hoặc theo phương pháp Muskingum. Bên cạnh đó, việc tính toán xói mòn đất gây ra bởi quá trình mưa

dòng chảy trong mô hình được thực hiện theo phương trình MUSLE ([12]). Phần diễn toán bùn cát của mô hình bao gồm hai phần vận hành song song đó là bồi lắng và xói mòn, với phương trình diễn toán được chỉnh sửa từ phương trình vận chuyển bùn cát của Bagnold ([13]) trong đó ước tính khả năng vận chuyển của sông như là hàm của vận tốc.

Sử dụng bản đồ cao độ số DEM, SWAT phân chia các lưu vực sông thành các tiểu lưu vực kết nối bởi một mạng lưới sông kênh.Từng tiểu lưu vực lại chia thành các đơn vị thủy văn (HRU) dựa trên đặc điểm loại đất và lớp phủ. Kết quả tính dòng chảy, bùn cát từ các đơn vị thủy văn được cộng lại, sau đó được diễn toán qua hệ thống sông kênh, hồ chứa về đầu ra của lưu vực. Mô tả mô hình và lý thuyết phát triển của mô hình SWAT được trình bày chi tiết trong tài liệu tham khảo của Neitsch và nnk ([6])

1.9 Phạm vi mô hình và số liệu sử dụng

Do trên dòng chính sông Mekong phía Trung Quốc hiện đã có 5 đập và hồ chứa đã và đang được xây dựng ngay phía cuối của vùng thượng lưu vực (Hình 20) nên phạm vi mô hình trong nghiên cứu này chỉ giới hạn vùng hạ lưu vực sông Mekong, bắt đầu từ biên giới Trung Quốc – Lào cho đến Kratie thuộc Campuchia với tổng diện tích khoảng 490,000 km2.

Dựa trên bản đồ cao độ số DEM (90 × 90 m) cung cấp bởi MRC, vùng nghiên cứu được phân chia thành 55 tiểu lưu vực. Các số liệu đầu vào khác cho mô hình bao gồm bản đồ phân loại đất, bản đồ sử dụng đất, thảm phủ thực vật, số liệu khí hậu và khí tượng (mưa, nhiệt độ, bức xạ mặt trời, độ ẩm, …), số liệu thủy văn (mực nước, lưu lượng) , và số liệu bùn cát đều được thu thập từ MRC. Đối với số liệu khí tượng, do số liệu thực đo thu thập không đầy đủ nên kết quả mô phỏng của mô hình tái phân tích khí hậu toàn cầu CFSR của NOAA được dùng để bổ sung số liệu bị thiếu.



Hình 21. Bản ₫ồ phân loại ₫ất ơ hạ lưu vực sông Mekong

(Nguồn: MRC,2011)

Hình 22. Bản ₫ồ sử dụng ₫ất ơ hạ lưu vực sông Mekong

(Nguồn: MRC,2011)

Hình 21 trình bày bản đồ về phân loại đất được dùng trong nghiên cứu này, theo đó đất bề mặt của vùng hạ lưu vực Mekong được chia ra 22 loại đất chính. Loại đất xám (Acrisol) chiếm phần lớn trong diện tích của toàn vùng, tiếp theo sau là nhóm đất mới biến đổi (Cambisols) và đất gley (Glaysol), các tỷ lệ phần trăm so với diện tích của 3 loại đất này lần lượt là 59.7%, 10.4% và 7.7%.

Bản đồ về việc sử dụng đất, thảm phủ thực vật (Hình 22) được xây dựng từ ảnh vệ tinh năm 2002 kết hợp với điều tra thực tế năm 2003 bởi Tổ chức lương thực và nông nghiệp quốc tế (FAO). Diện tích lớp phủ cho cây lúa chiếm 24% diện tích của toàn bộ vùng hạ lưu vực Mekong, bao gồm các vùng thuộc lưu vực Chi

Mun ở bắc Thái Lan, vùng Vientiane ở Lào, biển hồ Tonle Sap ở Cambodia và đồng bằng sông Cửu Long ở Việt Nam. Phần lớn diện tích ở Lào và Cambodia được bao phủ bởi rừng chủ yếu là cây cỏ quanh năm hoặc là các khu rừng rụng lá ([5]).

1.10 Hiệu chỉnh, kiểm định mô hình

Mô hình thủy văn được hiệu chỉnh với số liệu lưu lượng trong giai đoạn 1997-1999 và kiểm định với số liệu giai đoạn 2007 – 2011 tại một số trạm quan trắc trên dòng chính như trên Hình 23. Đối với phần xói mòn và vận chuyển bùn cát, do số liệu thực đo ít hơn và thiếu đồng bộ hơn nhiều so với số liệu dòng chảy nên việc hiệu chỉnh và kiểm định mô hình về mặt bùn cát là khá hạn chế.



^^

^

^

^

^

Pakse

Kratie

Mukdahan

Chiang SaenLuang Prabang

Vientiane (km 4)

LegendCao độ (m)

2820

0

Các tiểu vùng

^ Trạm thủy văn

(a) (b)

Hình 23. DEM vùng hạ lưu vực và vị trí một số trạm thủy văn trên dòng chính (a) và phân bố lượng mưa trung bình năm trên

vùng hạ lưu vực (b) (nguồn: MRC, 2011)

Trong nghiên cứu này, để phân tích và đánh giá độ chính xác từ các kết quả của mô hình toán với các số liệu thực đo, chỉ số hiệu quả Nash-Sutcliffe (NSE) và chỉ số thiên lệch (PBIAS) đã được sử dụng. Chỉ số NSE là một thông số thống kê xác định giá trị tương đối của phương sai dư so với phương sai của chuỗi thực đo, được tính toán như sau:

(1)

Trong đó NSE: Hệ số Nash-Sutcliffe, là giá

trị đo đạc tại thời điểm i, là giá trị kết quả từ

mô hình tại thời điểm i; là giá trị đo đạc

trung bình trong chuỗi số liệu; : chiều dài của chuỗi số liệu.

PBIAS được sử dụng để ước tính xu hướng trung bình của kết quả mô phỏng lớn hơn hoặc nhỏ hơn các giá trị thực đo. Gía trị tối ưu của PBIAS là 0, với các giá trị thấp biểu thị mô hình mô phỏng chính xác. PBIAS được tính theo công thức sau:

2)

Các tham số của công thức (2) giống như mô tả trong công thức (1). Căn cứ để đánh giá mức độ chính xác của mô hình theo hai chỉ số nói trên được Moriasi và nnk ([4]) tổng hợp từ các nghiên cứu trước và được trình bày trong Bảng 3.

Bảng 3. Đánh giá mức ₫ộ chính xác của kết quả mô hình theo các chỉ số NSE và PBIAS theo bước thời gian tháng (Moriasi

và nnk, 2007)

PBIAS (%) Mức độ chính xác của mô hình NSE

Dòng chảy Bùn cát Rất tốt Tốt Trung bình Dưới trung bình

0.75 < NSE ≤ 1.00 0.65 < NSE ≤ 0.75 0.50 < NSE ≤ 0.65

NSE ≤ 0.50

PBIAS < ±10 ±10 ≤ PBIAS < ±15 ±15 ≤ PBIAS < ±25

PBIAS > ±25

PBIAS < ±15 ±15 ≤ PBIAS < ±30 ±30 ≤ PBIAS < ±55

PBIAS > ±55



KẾT QUẢ, THẢO LUẬN

1.11 Kết quả hiệu chỉnh và kiểm định mô hình

Hình 24 thể hiện đường quá trình lưu lượng tại các trạm Kratie và Pakse giữa kết quả của mô hình và các số liệu thực đo trong thời đoạn hiệu chỉnh mô hình 1997 ÷ 1999. Có thể thấy đường quá trình dòng chảy giữa mùa kiệt và mùa lũ trong lưu vực sông Mekong giữa mô hình và thực đo là khá giống nhau với các chỉ số NSE, PBIAS lần lượt là 0.865 và 11.96. Trong giai đoạn kiểm định mô hình từ 2007-2011, do số liệu khí hậu khí tượng thực đo thu thập không được đầy đủ nên chúng tôi sử dụng số liệu từ mô hình tái phân tích khí hậu toàn cầu CFSR của NOAA trong mô phỏng. Cũng vì lý do này nên mức độ chính xác của kết quả mô hình (xem Hình 25) thấp hơn so với giai đoạn hiệu chỉnh với chỉ số NSE và PBIAS trong giai đoạn kiểm định chỉ lần lượt là 0.67 và 22.5. Tuy nhiên,

kết quả này vẫn khẳng định rằng việc mô phỏng bài toán thủy văn mưa dòng chảy cho vùng nghiên cứu bằng SWAT đã khá thành công.

Kết quả từ mô hình cho tải lượng bùn cát tại trạm đo Mudkadan khi so sánh với kết quả thực đo được thể hiện như trong Hình 26 cho thấy được sự tương đối chính xác của kết quả mô phỏng về xu thế của tải lượng bùn cát trong vùng nghiên cứu vào mùa mưa và vào mùa khô. Tuy nhiên, như thông thường thì mức độ sai lệch giữa số liệu bùn cát thực đo và tính toán là lớn hơn nhiều so với kết quả về mô phỏng dòng chảy. Điều này có thể lý giải bởi nhiều yếu tố bất định chứa đựng trong công tác quan trắc bùn cát cũng như những vấn đề không chắc chắn khác trong việc mô hình hóa quá trình xói mòn, vận chuyển bùn cát. Tuy vậy, kết quả cũng cho thấy mô hình mô phỏng tải lượng bùn cát với xu thế khá phù hợp với thực tế.

Hình 24. So sánh lưu lượng thực ₫o và tính toán tại các trạm Kratie (trái) và Pakse (phải) trong giai ₫oạn

hiệu chỉnh mô hình (1997-1999).

Hình 25. Kết quả so sánh lưu lượng thực ₫o và tính toán tại trạm Kratie và Pakse từ trong giai ₫oạn

kiểm ₫ịnh mô hình (2007 — 2011)



Hình 26. So sánh tải lượng bùn cát thực ₫o và tính toán tại trạm Mudkadan (trái) so sánh tải lượng bùn cát tại Kratie tính toán

từ nghiên cứu này so với kêt quả mô hình của Al-Soufi (2004) (phải)

1.12 Tải lượng bùn cát tính toán theo các tiểu vùng

Hình 27 trình bày kết quả về suất bùn cát trung bình của từng từng tiểu vùng khác nhau (phạm vi các tiểu vùng được trình bày như trên Hình 23a). Vùng có suất bùn cát hình thành lớn nhất là từ Luang Prabang cho đến Mukdahan, đó là vùng núi

có độ dốc lớn, lượng mưa trung bình hàng năm lớn (xem Hình 23).

Tổng tải lượng bùn cát trung bình hàng năm tại một số vị trí trên dòng chính của sông Mekong trong giai đoạn 2007 – 2011 như sau: Vientiane 85 (triệu tấn/năm), Mukdahan 107 (triệu tấn/năm), Pakse 152 (triệu tấn/năm), và Kratie 162 (triệu tấn/năm).

Hình 27: Suất bùn cát trung bình tại một số tiểu vùng khác nhau



KẾT LUẬN, KIẾN NGHỊ

Mô hình SWAT đã được thiết lập, hiệu chỉnh và kiểm định cho vùng hạ lưu vực sông Mekong từ biên giới Trung Quốc – Lào đến Kratie của Campuchia với diện tích phần lưu vực được mô hình hóa khoảng 490,000 km2. Kết quả tính toán cho thấy SWAT dự báo dòng chảy trên sông Mekong với độ chính xác khá tốt (chỉ số NSE nằm trong khoảng 0.67 ÷ 0.86, chỉ số PBIAS khoảng 11.96 ÷ 22.55). Kết quả ban đầu cũng cho thấy SWAT có khả năng ước tính tải lượng bùn cát trên lưu vực với độ tin cậy chấp nhận được. Trên phần hạ lưu vực Mekong, vùng có suất bùn cát lớn nhất là vùng từ Luang Prabang cho đến Mudkahan với suất bùn cát trung bình khoảng 289,000 tấn/ngày. Đây là vùng có địa hình dốc, lượng mưa trung bình hàng năm lớn… Tải lượng bùn cát trung bình năm tính toán tại Kratie trong giai đoạn 2007-2011 là khoảng 610 triệu tấn/năm

Các kết quả nghiên cứu này minh họa khả năng và sự cần thiết phải sử dụng mô hình SWAT trong tính toán tải lượng bùn cát trên sông Mekong. Các kết quả này cũng là khởi đầu cho các nghiên cứu tiếp theo như là đánh giá tác động của các kịch bản phát triển thượng nguồn (xây dựng đập, hồ chứa, thay đổi sử dụng đất, …) cũng như tác động của biến đổi khí hậu lên dòng chảy, dòng bùn cát trên lưu vực, phục vụ cho công tác quản lý và qui hoạch lưu vực, đặc biệt là đối với khu vực ĐBSCL nước ta.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1]. Al-Soufi, R., 2004. Soil erosion and sediment transport in the Mekong basin. In: Proc. of 2nd APHW conference, Singapore, pp 47–56.

[2]. Arnold, J.G., Williams, J.R. and. Maidment D.R., “Continuous-time water and sediment-routing model for large basins”, Journal of Hydrology, Vol. 121, No. 2, (1995), pp171-183.

[3]. Milliman, J.D., Ren, M.E., 1995. River flux to the sea: impact of human intervention on river systems and adjacent coastal areas. In: Eisma, D. (Ed.), Climate Change: Impact on Coastal Habitation. : Lewis Publications, Boca Raton, FL, pp. 57–83.

[4]. Moriasi, D.N., Arnold, J.G., Van Liew, M.W., Bingner, R. L., Harmel, R. D., Veith T. L., 2007. Model Evaluation Guidelines for Systematic Quantification of Accuracy in Watershed Simulations, Transactions of the ASABE, 50 (3), pp. 885–900.

[5]. MRC (Mekong River Commission), 2011. Planning Atlats of Lower Mekong River Basin.

[6]. Neitsch, S.L. , Arnord, J.G. , Kiniry, J.R. , Williams, J.R. , 2011. Soil and Water Assessment Tool theoretical Documentation Version 2009.

[7]. Oanh T. T. K., Lap N. V., Tateishi M., Kobayashi I., Tanabeb S., and Saito Y., 2002. “Holocene delta evolution and sediment discharge ofthe Mekong River, southern Vietnam”. Quaternary Science Reviews, 21, pp. 1807–1819.

[8]. Phan, C. C., Wu, and S. C. Hsieh, 2011. Impact of Climate Change on Stream Discharge and Sediment Yield in Northern Viet Nam. Water Resources, Vol. 38, No. 6, pp. 827–836.

[9]. Wang, J.J., Lu, X.X., Kummu, M. 2009. Sediment Load Estimates and Variations in the Lower Mekong River. River Research and Applications. John Wiley & Sons, Ltd.

[10]. Wolanski, E., Nguyen, N.H., Le, T.D., Nguyen, H.N., Ngoc, T., 1996. Fine-sediment dynamics in the Mekong River Estuary, Vietnam. Estuarine, Coastal and ShelfSciences 43, 565–582.

[11]. Tanabe, S., Ta, T.K.O., Nguyen, V.L., Tateishi, M., Kobayashi, I, Saito, Y., 2003. Delta evolution model inferred from the Mekong Delta, Southern Vietnam. In: Posamentier, H.W., Sidi, F.H., Darman, H., Nummedal, D., Imbert, P. (Eds.), Tropical Deltas of Southeast Asia Sedimentology, Stratigraphy, and Petroleum Geology. SEPM Special Publication, Vol. 76, pp. 175-188.

[12]. Williams, J.R., 1975. Sediment routing for agricultural watersheds, Water Resour. Bull., Vol. 11(5), pp. 965-974.

[13]. Bagnold, R.A., 1977. Bedload Transport in Natural Rivers, Water Resour. Res., Vol. 13(2), pp. 303–312.

Người phản biện: PGS.TS Đinh Công Sản

thÔng tin khcn s& hoẠt ĐỘngs chu hung.pdfthÔng tin khcn s& hoẠt ĐỘngs 26 tẠp...

Documents