Tài liệu Mô hình hóa môi trường doc

NTTULIB
BӜ GIÁO DӨC VÀ ĈÀO TҤO
TRѬӠNG ĈҤI HӐC CҪN THѪ
oOo
LÊ ANH TUҨN, PhD.
BÀI GIҦNG MÔN HӐC
MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG
ENVIRONMENTAL MODELING
Cҫn Thѫ, 2008

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ


TS. Lê Anh Tuҩn
ii
LӠI MӢĈҪU VÀ GIӞI THIӊU
MӨC LӨC
LӠI MӢĈҪU VÀ GIӞI THIӊU ii
MӨC LӨC ii
Danh sách hình iv
Chѭѫng 1. NHҰP MÔN – CÁC KHÁI NIӊM CѪ BҦN 1
1.1 Vҩn ÿӅ 1
1.2 Các ÿӏnh nghƭa và khái niӋm cѫ bҧn 1
1.2.1 Ĉӏnh nghƭa mô hình 1
1.2.2 Mөc tiêu thành lұp mô hình 3
1.2.3 Ĉһc trѭng cѫ bҧn cӫa mӝt mô hình 4
1.3 Mô hình môi trѭӡng 6
1.4 Lӏch sӱ mô hình 6
1.5 Quan hӋ môn hӑc 8
Chѭѫng 2. PHÂN LOҤI VÀ TIӂN TRÌNH MÔ HÌNH 9

2.1 Phân loҥi mô hình 9
2.1.1 Mөc ÿích phân loҥi mô hình 9
2.1.2 Các nhóm mô hình 9
2.2 TiӃn trình vұ
n hành mô hình 12
2.2.1 Thu thұp dӳ liӋu 13
2.2.2 Mô hình khái niӋm 13
2.2.3 Mô hình giҧi tích hoһc mô hình sӕ 15
2.2.4 HiӋu chӍnh mô hình 15
2.2.5 KiӇm nghiӋm mô hình 15
2.2.6 Tiên ÿoán hoһc tӕi ѭu 16
2.3 Tiêu chuҭn chӑn lӵa mô hình 16
2.3.1 Khái niӋm 16
2.3.2 Mô hình "tӕt nhҩt" 17
2.3.3 Chӑn mô hình theo cҩu trúc và giá trӏ vào/ra 18
2.3.4 Chӑn mô hình theo vҩn ÿӅ thӵc tӃ 19
2.3.5 Ĉánh giá lҥi viӋc chӑn lӵa 20
Chѭѫng 3. HIӊU CHӌNH CÁC THÔNG SӔ MÔ HÌNH 21
3.1 Khái quát vҩn ÿӅ 21
3.2 Các bѭӟc trong tiӃn trình hiӋ
u chӍnh 23
3.2.1 Bѭӟc xác ÿӏnh thông tin quan trӑng 23
3.2.2 Bѭӟc chӑn tiêu chuҭn mô hình 24
3.2.3 Bѭӟc hiӋu chӍnh mô hình 24
3.3 Các tiӃp cұn ÿӇ hiӋu chӍnh thông sӕ mô hình 25
3.3.1 TiӃp cұn tiên nghiӋm (a priori approach) 25
3.3.2 TiӃp cұn phù hӧp ÿѭӡng cong (the curve fitting approach) 25
3.4 Các vҩn ÿӅ khi thành lұp các thông sӕ trong các mô hình môi trѭӡng 27
3.4.1 Các vҩn ÿӅ thѭӡng gһp khi thành lұp thông sӕ 27
3.4.2 Sӵ hiӋu chӍnh là mӝt ÿòi hӓi khҳc khe vӅ sӕ liӋu 28

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ


TS. Lê Anh Tuҩn
iii
3.4.3 Tѭѫng tác giӳa các thông sӕ 28
3.4.4 Sӵ tѭѫng tӵ lѭu vӵc và các vҩn ÿӅ chuyӇn dӏch thông sӕ 29
3.4.5 Giá trӏ thông sӕ và vҩn ÿӅ quy mô cӫa mô hình 30
3.4.6 Vҩn ÿӅ ngoҥi suy thông sӕ 31
Chѭѫng 4. THӆ HIӊN MÔ HÌNH 32
4.1 KiӇm nghiӋm và ÿӏnh trӏ mô hình 32
4.2 Nghiên cӭu kiӇm nghiӋm 32
4.2.1 Mөc tiêu 32
4.2.2 Hàm mөc tiêu 33
4.2.3 Các trӏ sӕ thӕng kê dùng cho kiӇm nghiӋm 33
4.3 Vҩn ÿӅ kiӇm nghiӋm mô hình 37
4.3.1 Các vҩn ÿӅ thѭӡng gһp 37
4.3.2 Hұu kiӇm viӋc phê chuҭn và kiӇm nghiӋm mô hình 38
Chѭѫng 5. ӬNG DӨNG MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG 39
5.1 Sѫÿӗ phát triӇn và ӭng dөng mô hình 39
5.2 Xu thӃ phát triӇn mô hình hóa môi trѭӡng theo quy mô không gian 40
5.3 Giӟi thiӋu mӝt sӕ mô hình môi trѭӡng 41
5.3.1 Mô hình biӃn ÿәi khí hұu toàn cҫu 41
5.3.2 Mô hình quҧn lý lѭu vӵc 42
5.3.3 Bӝ mô hình thӫy lӵc - th
ӫy văn MIKE 43
5.3.4 Mô hình ô nhiӉm môi trѭӡng sinh thái nѭӟc ngӑt 45
Tài liӋu tham khҧo 46

Phө lөc 47

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ


TS. Lê Anh Tuҩn
iv
Danh sách hình
Hình 1.1. Mô hình xe hѫi thӱ nghiӋm sӱ dөng năng lѭӧng mһt trӡi 2
Hình 1.2. Mô hình thӇ hiӋn sӵ thay ÿәi khӕi lѭӧng nѭӟc trong hӗ chӭa 2
Hình 1.3. Mô hình dӵ báo tình hình thӃ giӟi ÿӃn năm 2100 2
Hình 1.4. Ĉѭӡng ÿi cӫa các chҩt gây ô nhiӉm trong vòng tuҫn hoàn nѭӟc 3
Hình 1.5. Ba thành tӕ chính cӫa mӝt mô hình 4
Hình 1.6: Chia vҩn ÿӅ lӟn thành tӯng vҩn ÿӅ riêng rӁ 4
Hình 1.7: Khái quát mô hình theo khoa hӑc tính toán 5
Hình 1.8: Mһt trên cӫa trӕng ÿӗng Ĉông Sѫ
n (hình trái); mӝt hình khҳc mô phӓng hình
ҧnh hai con chim ÿұu trên mái nhà cӫa con ngѭӡi (hình phҧi) 7
Hình 1.9: Quan hӋ môn hӑc “Mô hình hóa môi trѭӡng” vӟi các môn khác 8
Hình 2.1. Phân loҥi mô hình tәng quát 11
Hình 2.2. Phân loҥi mô hình dӵa theo mô tҧ tiӃn trình 11
Hình 2.3. Phân loҥi mô hình dӵa vào quy mô không gian và thӡi gian 12
Hình 2.4. Phân loҥi mô hình dӵa vào phѭѫng pháp giҧi toán 12
Hình 2.5. TiӃn trình cӫa mӝt mô hình 13
Hình 2.6. Mô hình khái niӋm diӉn ta quan hӋ mѭa – dòng chҧy 14
Hình 2.7 Minh hӑa viӋc phân ÿoҥn chuӛi sӕ liӋu theo thӡi gian ÿӇ HiӋu chӍnh và thӱ
nghiӋm khi ch
ҥy mô hình 16
Hình 2.8 BiӇu ÿӗ minh hӑa quan hӋ giӳa ÿӝ phӭc tҥp cӫa mô hình, mӭc ÿòi hӓi cӫa dӳ

liӋu và khҧ năng thӇ hiӋn kӃt quҧ tiên ÿoán cӫa mô hình 17
Hình 3.1 TiӃn trình mѭa – dòng chҧy trong mӝt lѭu vӵc 21
Hình 3.2 Thӫy ÿӗ ghi nhұn thӵc tӃ diӉn biӃn mѭa và dòng chҧy cùng thӡi ÿoҥn 21
Hình 3.3 Sѫÿӗ diӉn tҧ bài toán quan hӋ mѭa – dòng chҧy 22
Hình 3.4 Ví d
ө minh hӑa kӃt quҧ lѭu lѭӧng dòng chҧy theo mô hình và theo thӵc tӃ 22
Hình 3.5 Ba bѭӟc trong tiӃn trình HiӋu chӍnh 23
Hình 4.1: Mӝt ví dө vӅÿѭӡng tѭѫng quan tuyӃn tính giӳa trӏ quan trҳc và trӏ mô phӓng 35
Hình 5.1 Sѫÿӗ phát triӇn và ӭng dөng mô hình 39
Hình 5.2 Xu thӃ phát triӇn mô hình thӫy văn môi trѭӡng theo quy mô không gian 40
Hình 5.3 Mô hình Khí quyӇn Toàn cҫu 41
Hình 5.4 KӃt quҧ dӵ báo sӵ gia tăng nhiӋt ÿӝ toàn cҫu tӯ PRECIS 42
Hình 5.6 Cҩu trúc Mô hình Quҧn lý Lѭu vӵc WMM 43
Hình 5.7 Ví dө kӃt quҧ phҫn mӅm MIKE 11 mô phӓng sӵ xâm nhұp mһn ӣĈBSCL 44
Hình 5.8 Mô hình NAM cho quan hӋ mѭa - dòng chҧy lѭu vӵc 44
Hình 5.9 Mô hình khái niӋm cӫa AQUATOX vӅ thay ÿәi nӗng ÿӝ ӣ thӫy vӵc 45

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ


TS. Lê Anh Tuҩn
1
Chѭѫng 1. NHҰP MÔN – CÁC KHÁI NIӊM CѪ BҦN
1.1 Vҩn ÿӅ
HiӋn nay, ô nhiӉm môi trѭӡng ÿang là vҩn ÿӅ báo ÿӝng song hành vӟi sӵ phát triӇn kinh
tӃ xã hӝi, ÿһc biӋt tҥi các quӕc gia ÿang phát triӇn. Tҥi nhiӅu nѫi, chҩt lѭӧng nѭӟc, ÿҩt,
không khí suy giҧm nhanh chóng vѭӧt qua khҧ năng tӵ làm sҥch cӫa tӵ nhiên. Trong lƭnh
vӵc khoa hӑc quҧn lý môi trѭӡng và kӻ thuұt xӱ lý môi trѭӡng, viӋc quan trҳc dӵ báo
diӉn biӃn môi trѭӡng mang t

ҫm quan trӑng cho các quyӃt ÿӏnh giҧi quyӃt vҩn ÿӅ. Tuy
nhiên, viӋc ÿo ÿҥc, quan trҳc môi trѭӡng rҩt tӕn kém kinh phí và công sӭc cӫa con ngѭӡi.
Nhҵm giҧm thiӇu các khó khăn này, các nhà khoa hӑc ÿã và ÿang tiӃp tөc phát triӇn các
ӭng dөng các nguyên lý vұt lý và toán hӑc vào thӵc tiӉn ÿӇ mô phӓng các diӉn biӃn thӵc
tӃ trong tӵ nhiên và ÿѭa ra các dӵ báo cҫn thiӃt.
ViӋc mô phӓng môi trѭӡng cNJ
ng ÿang giúp con ngѭӡi tҥo dӵng các mӝt hình ҧnh hoһc sӵ
vұt thu nhӓ hoһc tѭѫng tӵ, bҳt chѭӟc theo thӵc tӃÿӇ mô tҧ sӵ kiӋn cNJng nhѭ tҥo ra các
kӏch bҧn biӃn ÿәi lѭӧng và chҩt theo không gian và thӡi gian nhҵm tiên ÿoán khҧ năng
lây truyӅn chҩt ô nhiӉm hoһc khҧ năng hӗi phөc chҩt lѭӧng tài nguyên. Môn hӑc mô hình
hóa môi trѭӡng ÿѭӧc hình thành tӯ cѫ
sӣ này.
Môn mô hình hóa môi trѭӡng phөc vө cho tҩt cҧ các nhà khoa hӑc, nhà kӻ thuұt, nhà
quҧn lý, kӇ cҧ các nhà xã hӝi làm viӋc liên quan ÿӃn lƭnh vӵc môi trѭӡng và tài nguyên
thiên nhiên. Chӳ “mô hình” (modeling) có nguӗn gӕc tӯ chӳ La-tinh modellus. Tӯ này
mang ý nghƭa là mӝt kiӇu cách do con ngѭӡi tҥo ra ÿӇ tiêu biӇu cho mӝt thӵc tҥi nào ÿó.
1.2 Các ÿӏnh nghƭa và khái niӋm cѫ bҧn
1.2.1 Ĉӏnh nghƭa mô hình
x Mô hình là m͡t c̭u trúc mô t̫ hình ̫nh ÿã ÿ˱ͫc t͙i gi̫n hóa theo ÿ̿c ÿi͋m
ho̿c di͍n bi͇n cͯa m͡t ÿ͙i t˱ͫng, m͡t hi͏n t˱ͫng, m͡t khái ni͏m ho̿c m͡t h͏
th͙ng.
x Mô hình có th͋ là m͡t hình ̫nh ho̿c m͡t v̵t th͋ ÿ˱ͫc thu nh͗ ho̿c phóng ÿ̩i,
ho̿c ch͑ làm g͕n b̹ng m͡t ph˱˯ng trình toán h͕c, m͡t công thͱc v̵t lý, m͡
t
ph̯n m͉m tin h͕c ÿ͋ mô t̫ m͡t hi͏n tr̩ng th͹c t͇ mang tính ÿi͋n hình.
x Mô hình hoá là m͡t khoa h͕c v͉ cách mô ph͗ng, gi̫n l˱ͫc các thông s͙ th͹c t͇
nh˱ng v̳n di͍n t̫ ÿ˱ͫc tính ch̭t cͯa tͳng thành ph̯n trong mô hình. Mô
hình không hoàn toàn là m͡t v̵t th͋ hi͏n th͹c nh˱ng nó giúp cho chúng ta
hi͋u rõ h˯n h͏ th͙ng th͹c t͇.
x Mô hình hóa môi tr˱ͥng là ngành khoa h͕c mô ph͗ng hi͏n t˱ͫng lan truy

͉n
ch̭t ô nhi͍m và các d͹ báo thay ÿ͝i môi tr˱ͥng theo không gian và thͥi gian.

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ


TS. Lê Anh Tuҩn
2
Q
ra
Q
vào
H
Q
t
r
ӳ
Q
t
r
ӳ =
[Q
vào
– Q
ra
]
2000
2100
1900

Dân sӕ
Tài nguyên
Ô nhiӉm
Sҧn xuҩt công nghiӋp
Lѭѫng thӵc
Ví dө 1.1: Các nhà thiӃt kӃ tҥo ra mӝt mүu xe hѫi sӱ dөng năng lѭӧng mһt trӡi thu nhӓÿӇ
thӱ nghiӋm khҧ năng hoҥt ÿӝng cNJng nhѭ các tiӋn ích và an toàn trѭӟc khi chӃ tҥo hàng
loҥt (hình 1.1).
Hình 1.1. Mô hình xe hѫi thӱ nghiӋm sӱ dөng năng lѭӧng mһt trӡi
Ví dө 1.2: ĈӇ thӇ hiӋn sӵ thay ÿәi lѭӧng nѭӟc trong mӝt hӗ chӭa ngѭӡi ta ÿѭa ra hình
ҧnh nhѭ hình 1.2. BiӃt kích thѭӟc hình hӑc cӫa hӗ chӭa, lѭu lѭӧng vào, lѭu lѭӧng ra,
chúng ta có thӇ xác ÿӏnh dao ÿӝng mӵc nѭӟc trong hӗ.
Hình 1.2. Mô hình thӇ hiӋn sӵ thay ÿәi khӕi lѭӧng nѭӟc trong hӗ chӭ
a
Ví dө 1.3: Nhà khoa hӑc Meadown va các cӝng sӵ (1972) ÿã tìm ÿѭӧc mӕi quan hӋ giӳa
sӵ gia tăng dân sӕ, viӋc sҧn xuҩt lѭѫng thӵc, sҧn xuҩt công nghiӋp, nguӗn tài nguyên và
mӭc ÿӝ ô nhiӉm ÿӅu có nhӳng quan hӋ vӟi nhau. Nhóm nghiên cӭu ÿã ÿѭa ra mô hình dӵ
báo thӃ giӟi nhѭ hình 1.3.
Hình 1.3. Mô hình dӵ báo tình hình thӃ giӟi ÿӃn năm 2100

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ


TS. Lê Anh Tuҩn
3
1.2.2 Mөc tiêu thành lұp mô hình
DiӉn biӃn mô trѭӡng rҩt phӭc tҥp trong thӵc tӃ và liên quan ÿӃn nhiӅu lƭnh vӵc khoa hӑc
khác (hình 1.3). Do nhu cҫu hiӇu rõ hѫn bҧn chҩt tӵ nhiên cӫa sӵ viӋc trong thӵc tӃ, các
nhà khoa hӑc mӟi tìm cách ÿѫn giҧn hóa nhѭng vҩn ÿӅ phӭc tҥp ӣ mӭc có thӇ làm ÿѭӧc

nhѭng không quá xa rӡi thӵc tӃÿӇ có cѫ sӣ giҧi thuұt tìm hѭӟng ra cӫa vҩn ÿӅ
và tiӃn
toán nhѭng khҧ năng xҧy ra trong tѭѫng lai.
Hình 1.4. Ĉѭӡng ÿi cӫa các chҩt gây ô nhiӉm trong vòng tuҫn hoàn nѭӟc
Có 3 mөc tiêu khi thӵc hiӋn mӝt mô hình:
x T̩o c˯ sͧ lý lu̵n
 Mô hình giúp ta dӉ diӉn tҧ hình ҧnh sӵ kiӋn hoһc hӋ thӕng;
 Mô hình mang tính ÿҥi diӋn các ÿһc ÿiӇm cѫ bҧn nhҩt cӫa sӵ thӇ;
 Mô hình giúp ta cѫ sӣÿánh giá tính biӃn ÿӝng mӝt cách logic khi có tác
ÿӝng bên ngoài vào hoһc tӯ trong ra.
x Ti͇t ki͏
m chi phí và nhân l͹c
 Mô hình giúp ta thêm sӕ liӋu cҫn thiӃt;
 Mô hình giúp giҧm chi phí lҩy mүu;
 Mô hình có thӇÿѭӧc thӱ nghiӋm vӟi các thay ÿәi theo ý muӕn.
x Mô hình t̩o mүu cho nhӳng triӇn khai sҧn xuҩt hàng loҥt.

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ


TS. Lê Anh Tuҩn
4
Ti͇n trình
x͵ lý thông tin
Thông tin vào
Thông tin ra
1.2.3 Ĉһc trѭng cѫ bҧn cӫa mӝt mô hình
Mӝt cách tәng quát, tҩt cҧ các mô hình phҧi có 3 thành tӕ chính nhѭ hình 1.5:
Hình 1.5. Ba thành tӕ chính cӫa mӝt mô hình

x Thông tin vào: bao gӗm các dҥng cѫ sӣ dӳ liӋu ÿѭa vào ÿӇ mô hình xӱ lý
x Ti͇n trình x͵ lý thông tin: bao gӗm quá trình tiӃp nhұn dӳ liӋu vào, tính toán,
phân tích, ÿánh giá và xuҩt dӳ liӋu.
x Thông tin ra: thӇ hiӋn ӣ dҥng ÿӗ thӏ, biӇu bҧng, báo cáo ÿánh giá kӃt quҧ.
Trong ÿiӅu kiӋn ch
ѭa thӇ giҧi quyӃt toàn bӝ bài toán phӭc tҥp cӫa tӵ nhiên, ngѭӡi ta có
thӇ chia hiӋn tѭӧng thӵc tӃ thành các mҧng ÿӅ tài khác nhau và mӛi phҫn chia ÿѭӧc xem
nhѭ mӝt bài toán riêng rӁ và có mô hình tѭѫng ӭng cӫa nó. Ví dө chúng ta có thӇ chia các
diӉn biӃn dòng chҧy quá trình trong mӝt chu trình nѭӟc thành tӯng ÿӅ tài nhӓ hѫn nhѭ
hình 1.6.
Hình 1.6: Chia vҩn ÿӅ lӟn thành tӯng vҩn ÿӅ riêng rӁ
Mӝt mô hình cҫn thӇ hiӋn các ÿһc trѭng sau:
 Mô hình cҫn ÿѭӧc tӕi giҧn vӟi mӝt sӕ giҧÿӏnh ÿһt ra
 ĈiӅu kiӋn biên hoһc ÿiӅu kiӋn ban ÿҫu cҫn ÿӏnh danh;
 Mӭc ÿӝ khҧ năng ӭng dөng cӫa mô hình có thӇ xác lұp ÿѭӧc.

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ


TS. Lê Anh Tuҩn
5
Mô hình thѭӡng áp dөng theo kiӇu khung khái quát theo ngành khoa hӑc tính toán, mang
tên là 3A, viӃt tҳt tӯ 3 chӳ Application (ӭng dөng), Algorithm (thuұt toán), và
Architecture (kiӃn trúc) theo hình vӁ 1.7 sau:
Hình 1.7: Khái quát mô hình theo khoa hӑc tính toán
Ba phҫn cѫ bҧn cӫa mô hình là:
1. Ӭng dөng mô hình (Application of a model): Mө tiêu cӫa viӋc sӱ dөng mô hình
là chӍ ra viӋc ӭng dөng cӫa nó. Xác ÿӏnh phҥm vi ӭng dөng nói lên tҫm quan
trӑng cӫa mô hình trong thӵc tiӉn. Ví dөӭng dөng mô hình giúp ta xác ÿӏnh thông

tin có bao nhiêu ÿҥm ammona chuyӇn thành ÿҥm nitrogen trong không khí, hoһc
có bao nhiӅu lѭӧng nѭӟc chҧy tràn trên mһt ÿҩt sau mӝt trұn mѭa bão. Nói cách
khác, ӭng dөng mô hình giúp ta trҧ lӡ
i câu hӓi: Ĉây là nhӳng gì ta muӕn mô
phӓng, bây giӡ ta sӁ làm viӋc mô phӓng ÿó bҵng cách nào?
2. Thuұt toán mô hình (Algorithm of a model): Thuұt toán mô hình cho ta biӃt cách
tiӃp cұn kӻ thuұt tính toán hay phѭѫng pháp tính, liên quan ÿӃn các phѭѫng trình,
các thông sӕ mà chúng ta muӕn ÿѭa vào chӭng trình máy tính.
3. KiӃn trúc mô hình (Architecture of a model): KiӃn trúc hay cҩu trúc mô hình xác
ÿӏnh kiӇu hình nào mà mô hình sӁ sӱ dөng, loҥi máy tính nào, chѭӟng trình nào sӁ
ÿѭӧc sӱ dөng các thông tin ÿӇ xӱ lý.
ViӋc áp dөng mô hình toán hӑc giúp giҧ
i quyӃt các khó khăn trong thӵc tӃ nhѭ:
x sӵ kiӋn xҧy ra quá nhanh (nhѭ các phҧn ӭng phân tӱ trong hóa hӑc);
x sӵ kiӋn xҧy ra quá chұm (nhѭ sӵ phát triӇn ÿӝng hӑc dân sӕ hoһc quҫn thӇ);
x các thӵc nghiӋm ÿҳt tiӅn khi làm ӣ phòng thí nghiӋm (nhѭ mô hình hҫm gió);
x các thӵc nghiӋm rҩt nguy hiӇm (thӵc nghiӋm vө nә nguyên tӱ).

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ


TS. Lê Anh Tuҩn
6
1.3 Mô hình môi trѭӡng
¾ Mô hình hóa môi trѭӡng là ngành khoa hӑc cung cҩp các công cөӣ dҥng hình
ҧnh, sѫÿӗ, biӇu ÿӗ, phҫn mӅm, hay sa bàn, … ÿӇ chuyӇn các hiӇu biӃt tӯ các ÿo
ÿҥc thӵc tӃ cӫa mӝt khu vӵc nghiên cӭu thành các lý giҧi cҫn thiӃt cho nhѭ cҫu
thông tin và tiên ÿoán diӉn biӃn cӫa môi trѭӡng – sinh thái.
¾ Mô hình môi trѭӡng là mӝt mô tҧÿѫn giҧn cho các quan hӋ phӭc tҥp vӅ môi

trѭӡng sinh thái ӣ ngoài thӵc tӃ nhѭng vү
n có thӇ cho các kӃt quҧ chính xác ӣ
mӭc ÿӝ chҩp nhұn ÿѭӧc.
¾ Mӝt mô hình môi trѭӡng phҧi cung cҩp mӝt ÿҥi lѭӧng dӳ liӋu thӇ hiӋn theo sӵ
thay ÿәi thӡi gian qua:
(i) sӵ quan sát (observation);
(ii) sӵ phân tích (analysis); và
(iii) sӵ tiên ÿoán (prediction).
¾ Mӝt mô hình môi trѭӡng có thӇ là mӝt giao tiӃp giӳa dӳ liӋu và tҥo quyӃt ÿӏnh.
Mô hình tҥo ra các thông tin tӯ dӳ liӋu quan trҳc và c
ҧi tiӃn kiӃn thӭc giúp cho
viӋc ra quyӃt ÿӏnh liên quan ÿӃn viӋc quy hoҥch, thiӃt kӃ, vұn hành và quҧn lý.
¾ Mӝt mô hình môi trѭӡng thѭӡng kӃt hӧp các ÿӏnh luұt và phѭѫng trình sau:
x Ĉӏnh luұt vұt lý (nhѭÿӏnh luұt Darcy, ÿӏnh luұt bҧo toàn khӕi lѭӧng, …)
x Phѭѫng trình toán hӑc quan hӋ (nhѭ phѭѫng trình Penmen vӅ bӕc thoát
hѫi, phѭѫng trình cân bҵng nѭӟc)
x Các quan hӋ thӵc nghiӋm (nh
ѭ các công thӭc kinh nghiӋm, …)
1.4 Lӏch sӱ mô hình
Tӯ xa xѭa vào thӡi tiӅn sӱ con ngѭӡi ÿã nghƭ rҵng có thӇ tҥo ra mӝt mô phӓng tӕi giҧn ÿӇ
phát hӑa hình ҧnh nhӳng khuôn dҥng ngѭӡi ÿӇ có mӝt sҳp xӃp xem xét sӵ tiӃn hóa cӫa
cӫa các nhóm chӫng ngѭӡi. Nhӳng bӭc phát hӑa con ngѭӡi và các cách sinh hoҥt cӫa hӑ
ӣ các vách hang ÿá cho ta hình dung nӅn văn hóa ngѭӡi Cә Cұn Ĉông và Cә Hy Lҥp.
Mӝt trong các mô hình ÿҫ
u tiên ÿѭӧc công nhұn là các con sӕ; sӕÿӃm và sӕ viӃt ÿѭӧc ghi
lҥi trên các mҧnh xѭѫng ÿã ÿѭӧc tìm thҩy vào khoҧng 30.000 năm trѭӟc Công nguyên.
Ngành Thiên văn và KiӃn trúc ÿã ÿӇ lҥi nhӳng ghi chép mô hình các vì sao, công trình
nhà cӱa tӯ 4.000 năm trѭӟc Công nguyên. Vào khoҧng 2.000 năm trѭӟc Công nguyên, ít
nhҩt ba nӅn văn hóa Babylon, Ai Cұp và Ҩn Ĉӝ ÿã biӃt cách sáng tҥo và phát triӇn các bài
toán và ӭng dөng “mô hình toán” trong cuӝc sӕng thѭӡng nhұt cӫa hӑ. Phҫn lӟ

n các bài
toán cӫa hӑ là các thuұt toán ÿѭӧc ÿӅ xuҩt ÿӇ giҧi các vҩn ÿӅ ÿһc biӋt.
Tѭѫng tӵ, ӣ ViӋt Nam các hình ҧnh ÿӇ lҥi trên Trӕng ÿӗng Ĉông Sѫn cho chúng ta nghƭ
ÿӃn mӝt mô phӓng các ÿiӋu múa, y phөc và các sinh hoҥt săn bҳt cӫa ngѭӡi ViӋt Cә trong
khoҧng thӡi gian tӯ thӃ kӹ thӭ 6 ÿӃn thӃ kӹ thӭ 7 trѭӟc Công nguyên (Hình 1.8).

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ


TS. Lê Anh Tuҩn
7
Hình 1.8: Mһt trên cӫa trӕng ÿӗng Ĉông Sѫn (hình trái); mӝt hình khҳc mô phӓng hình
ҧnh hai con chim ÿұu trên mái nhà cӫa con ngѭӡi (hình phҧi)
Sӵ phát triӇn cӫa ngành triӃt hӑc trong thӡi kǤ văn minh Hy lҥp (Hellenic Age) (khoҧng
600 năm trѭӟc Công nguyên) ÿã kӃt hӧp vӟi toán hӑc dүn ÿӃn phѭѫng pháp suy diӉn
(deductive method), sau ÿó trӣ thành mӝt phҫn quan trӑng trong lý thuyӃt toán hӑc. Trong
thӡi kǤ này, hình hӑc ÿã b
ҳt ÿҫu hình thành và phát triӇn. Nhà toán hӑc Thales ÿã áp dөng
hình hӑc ÿӇ tiên ÿoán hiӋn tѭӧng nhұt thӵc (solar eclipse) vào năm 585 trѭӟc Công
nguyên. Thales cNJng ÿã phát minh ra cách ÿo chiӅu cao mӝt vұt thӇ bҵng cách ÿo chiӅu
dài cӫa cái bóng cӫa vұt thӇ in trên nӅn ÿҩt. Vào khoҧng năm 250 trѭӟc Công nguyên,
Euclid ÿã dùng mӝt mô hình toán hình hӑc ÿӇ tìm khoҧng cách tӯ Trái ÿҩt ÿӃn Mһt trӡi
và khoҧng cách tӯ Trái ÿҩt
ÿӃn Mһt trăng. Ông cNJng tính ÿѭӧc chu vi cӫa Trái ÿҩt. Ngành
thiên văn hӑc cә cNJng ÿã biӃt tҥo ra các mô hình ÿӇ diӉn tҧ các vì sao trong thái dѭѫng
hӋ. Các nhà kiӃn trúc khi xây dӵng công trình cә xѭa ӣ Trung Hoa, Ҩn Ĉӝ, các nѭӟc theo
ÿҥo Hӗi ÿã ÿӇ lҥi nhӳng chӭng tích các mô hình ÿӅn ÿài, công trình thu nhӓ nhѭ là nhӳng
phѭѫng pháp tѭѫng tӵ (similar method), mӝt hình thӭc cӫa mô hình tӹ lӋ, trѭӟc khi xây
dӵng các công trình thӵc. Các nӅn văn minh ӣ Châu Á cNJng chӭng tӓ sӵ phát triӇn mô

hình vұt lý ÿi song song vӟi các mô hình toán hӑc trong các công trình kiӃn trúc cӫa hӑ.
Tӯ thӃ kӹ 20 trӣÿi, song song vӟi sӵ phát triӇn cӫa ngành toán hӑc, vұt lý, ÿһc biӋt là sӵ
ra ÿӡi cӫa máy tính ÿiӋn tӱÿã thúc ÿҭy sӵ phát triӇn nhanh chóng cӫa thuұt toán mô hình.
NhiӅu công ty phҫn mӅm chuyên sҧn xuҩt ra các công cө mô hình phөc vө cho nhiӅ
u lƭnh
vӵc tӯ khoa hӑc kӻ thuұt, kinh tӃ, môi trѭӡng, khí tѭӧng, thӫy văn, quҧn lý hành chánh
ÿӃn các lãnh vӵc quan hӋ xã hӝi, … Có thӇ nói, ngày nay kӻ thuұt mô hình ÿang càng
ngày chӭng tӓ vai trò trong viӋc tҥo ÿiӅu kiӋn cho con ngѭӡi hiӇu biӃt sâu hѫn vӅ thӃ giӟi
cӫa mình mà con tiên toán nhӳng tình thӃ có khҧ năng xҧy ra trong tѭѫng lai.

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ


TS. Lê Anh Tuҩn
8
1.5 Quan hӋ môn hӑc
Môn hӑc “Mô hình hóa môi trѭӡng” là môn hӑc chuyên ngành giҧng dҥy cho sinh viên
năm thӭ ba và năm thӭ tѭ các ngành hӑc “Khoa hӑc Môi trѭӡng”, “Quҧn lý Môi trѭӡng”
và “Kӻ thuұt Môi trѭӡng”. Các môn hӑc cѫ bҧn nhѭ Toán hӑc, Vұt lý, Tin hӑc, Sinh hӑc,
Thӕng kê,… là các môn hӑc nӅn cho môn hӑc. TiӃp theo các môn cѫ sӣ nhѭ Sinh thái
hӑc, Hoá Sinh Môi trѭӡng, Thӫy lӵc, Thӫy văn, Bҧn ÿӗ hӑc, GIS và ViӉn thám, ….sӁ là
các môn hӑc tiên quyӃt cho môn hӑ
c “Mô hình hóa môi trѭӡng”. Môn hӑc “Mô hình hoá
môi trѭӡng sӁ là môn hӑc hӛ trӧ cho các môn hӑc liên quan ÿӃn Quy hoҥch và Quҧn lý
Môi trѭӡng và Tài nguyên Thiên nhiên (hình 1.9).
Hình 1.9: Quan hӋ môn hӑc “Mô hình hóa môi trѭӡng” vӟi các môn khác
Các môn cѫ bҧn:
TOÁN H
Ӑ

C
,
V
Ұ
T LÝ
,
HÓA SINH
,
TIN H
Ӑ
C
,
…
Các môn cѫ sӣ:
THӪY LӴC, THӪY VĂN, SINH THÁI, MÔI TRѬӠNG
BҦN ĈӖ H
Ӑ
C, H
ӊ
THӔNG THÔNG TIN Ĉ
ӎ
A LÝ, …
MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG
QUY HOҤCH
MÔI TRѬӠNG
QUҦN LÝ
MÔI TRѬӠNG
QUҦN LÝ TÀI NGUYÊN
THIÊN NHIÊN

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ


TS. Lê Anh Tuҩn
9
Chѭѫng 2. PHÂN LOҤI VÀ TIӂN TRÌNH MÔ HÌNH
2.1 Phân loҥi mô hình
2.1.1 Mөc ÿích phân loҥi mô hình
Có nhiӅu cách phân loҥi mô hình môi trѭӡng, viӋc phân loҥi có thӇ dӵa vào ÿһc ÿiӇm tính
toán, cách mô phӓng, phѭѫng pháp vұn hành, phép so sánh hoһc dӵa vào giҧÿӏnh. ViӋc
phân loҥi mô hình nhҵm:
 ThӇ hiӋn ý tѭӣng kiӇu mô phӓng nào ÿѭӧc sӱ dөng
 Trình bày phѭѫng pháp và mӭc ÿӝ toán hӑc ӭng dөng
 BiӇu hiӋn dҥng xuҩt kӃt quҧ cӫa mô hình
 ĈӅ xuҩt loҥi dӳ liӋu nào cҫ
n ÿѭa vào ÿӇ có thông tin
 Ĉӏnh danh thành phҫn nào trong hӋ thӕng cҫn mô phӓng
2.1.2 Các nhóm mô hình
Mӝt mô hình có thӇ có các tên gӑi khác nhau, tùy theo tác giҧ, nhѭ là:
o Mô hình vұt lý (physical model)
o Mô hình toán hӑc (mathematical model)
o Mô hình sӕ (numerical model)
o Mô hình giҧi tích (analysis model)
o Mô hình xác ÿӏnh (deterministic model)
o Mô hình khái niӋm (conceptual model)
o Mô hình ngүu nhiên (stochatic model)
o Mô hình tham sӕ (parametric model)
o Mô hình әn ÿӏnh (steady-state model)
o Mô hình bҩt әn ÿӏnh (unsteady-state model)

o Mô hình dӵa vào các giҧÿӏnh sinh hóa (biochemical assumption model)
o Mô hình ÿánh giá tác ÿӝng (impact assessment model)
o Mô hình dӵ báo (forecast model)
o v.v….
Mӝt mô hình có thӇ phân loҥi theo quy mô ӭng dөng:
x Theo không gian (spatial): ӣ mӝt vùng nhӓ hay mӝt khu vӵc lӟn.
x Theo thӡi gian (temporal): ngҳn hҥn hay dài hҥn
x Theo giá trӏ mô hình (model validity): cho giӟi hҥn ÿӝ chính xác cӫa mô hình
x Theo giá trӏ cӫa dӳ liӋu (data validity): tùy theo mӭc ÿӝ và quy mô thu thұp dӳ
liӋu (ví dө lҩy mүu theo mӝt ÿiӇm ÿo cөc bӝ, hay lҩy nhiӅu mүu trong mӝt khu
vӵc lӟn).

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ


TS. Lê Anh Tuҩn
10
NӃu dӵa vào cҩu trúc, mô hình có thӇ có 3 nhóm:
 Mô hình “hӝp trҳng” (white box): là mô hình mà ngѭӡi sӱ dөng có thӇ thҩy –
hiӇu tҩt cҧ các tiӃn trình tính toán xҧy ra, quá trình trӳ dӳ liӋu, thông tin phҧn hӗi/
phҧn tiӃn. Nhóm mô hình này thѭӡng dùng các phѭѫng trình vi phân riêng
(partial differential equation) chӫÿҥo các thay ÿәi tiӃn trình vұt lý và phѭѫng
trình liên tөc (equations of continuity) cho các dòng nѭӟ
c mһt và nѭӟc trong ÿҩt.
Mô hình vұt lý và mô hình xác ÿӏnh nҵm trong nhóm mô hình “hӝp trҳng”.
 Mô hình “hӝp ÿen” (black box): là mô hình mà ngѭӡi sӱ dөng chӍ biӃt ÿҫu vào
(inputs) và ÿҫu ra (outputs) mà hoàn toàn không biӃt nhӳng gì xҧy ra bên trong
quá trình chuyӇn hoá trong mô hình. Dӳ liӋu ÿҫu vào và dӳ liӋu ÿҫu ra là nhӳng
giá trӏ mang ý nghƭa vұt lý. Thѭӡng các nhà giҧi thuұt dùng các phѭѫng trình toán

hӑc ÿѫn và phép phân tích chuӛi thӡi gian (time series) ÿӇ tҥo ra mô hình “hӝp
ÿen”. Mô hình ngүu nhiên nҵm trong nhóm này.
 Mô hình “h͡p xám” (grey box): là mô hình mà ngѭӡi sӱ dөng hiӇu ÿѭӧc mӝt
phҫn tiӃn trình xӱ lý dӳ liӋu. Mô hình tham sӕ và mô hình khái niӋm thuӝc nhóm
mô hình “hӝp xám”.
Mô hình môi trѭӡng, ÿһc biӋt là môi trѭӡng nѭӟc, thѭӡng mang ít nhiӅu ÿһc ÿiӇm cӫa
mӝt mô hình thӫy văn hӑc (hydrological model) có thӇ phân loҥi nhѭ hình 2.1 và ÿѭӧc
giҧi quyӃt theo 3 kiӇu mô tҧ:
¾ TiӃn trình cӫ
a mô hình (process); (hình 2.2)
¾ Tӹ lӋ thӡi gian và không gian (time and space scales); (hình 2.3)
¾ Kӻ thuұt giҧi toán (solution techniques); (hình 2.4)

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ


TS. Lê Anh Tuҩn
11
Hình 2.1. Phân loҥi mô hình tәng quát (theo Tim, 1995)
Hình 2.2. Phân loҥi mô hình dӵa theo mô tҧ tiӃn trình (theo Singh, 1995)

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ


TS. Lê Anh Tuҩn
12
Hình 2.3. Phân loҥi mô hình dӵa vào quy mô không gian và thӡi gian (theo Singh, 1995)
Hình 2.4. Phân loҥi mô hình dӵa vào phѭѫng pháp giҧi toán (theo Singh, 1995)

2.2 TiӃn trình vұn hành mô hình
Tҩt cҧ các phҫn mӅm mô hình thѭӡng ÿѭӧc vұn hành và thӱ nghiӋm theo mӝt tiӃn trình
tәng quát nhѭ hình 2.5 sau:

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ


TS. Lê Anh Tuҩn
13
Thu thұp dӳ liӋu và xӱ lý
(
Data collection and
p
rocessin
g)
Mô hình khái niӋm
(
Conce
p
tual model
)
Mô hình giҧi tích hoһc mô hình sӕ
(
Anal
y
tical or numerial model
)
HiӋu chӍnh
(

Calibration
)
KiӇm ÿӏnh
(
Verification
)
Tiên ÿoán hoһc Tӕi ѭu
(
Prediction or O
p
timisation
)
Hình 2.5. TiӃn trình cӫa mӝt mô hình
2.2.1 Thu thұp dӳ liӋu
Tҩt cҧ các mô hình muӕn vұn hành ÿѭӧc ÿӅu phҧi có nguӗn dӳ liӋu ban ÿҫu và các ÿiӅu
kiӋn cҫn thiӃt (ÿiӅu kiӋn biên và ÿiӅu kiӋn ban ÿҫu). Các dӳ liӋu thѭӡng bao gӗm sӕ liӋu
ÿӏa hình (cao ÿӝ, ÿӝ dӕc,…) , các kích thѭӟc lѭu vӵc cҫn tính toán (chiӅu dài, chiӅu rӝng,
diӋn tích,…) , các diӉn biӃn vӅ khí tѭӧng (mѭa, bӕc hѫi, bӭc x
ҥ, vұn tӕc và hѭӟng
gió,…), nguӗn ô nhiӉm (nhà máy, khu dân cѭ, ruӝng vѭӡn, hҫm mӓ, khu công nghiӋp…),
các biӃn sӕ môi trѭӡng (pH, nhiӋt ÿӝ, ÿӝ mһn, ÿӝ ÿөc, nhu cҫu oxy sinh hóa, các chҩt phú
dѭӥng, vi khuҭn,…), các thông sӕ liên quan, … tѭѫng ӭng vӟi chuӛi thӡi gian xuҩt hiӋn
hoһc không gian xuҩt phát.
2.2.2 Mô hình khái niӋm
Mô hình khái niӋm là mӝt dҥng ý tѭӣng hoá nhҵm tӕi giҧn nhӳng yӃu tӕ phӭc tҥp ngoài
thӵc tӃӣ dҥng mӝt lѭu ÿӗ hoһc sѫÿӗ. Trong ÿó các mNJi tên ÿѭӧc sӱ dөng ÿӇ chӍ các mӕi

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ

TS. Lê Anh Tuҩn
14
Thҭm thҩu và
Bӕc thoát hѫi
Mѭa
Bӕc hѫi
Bӕc thoát hѫi
Chҧy tràn mһt
Nѭӟc ngҫm
Ҭm ÿӝ
trong ÿҩt
Tѭѫng tác giӳa
cây trӗng và
sӵ hҥ thҩp mӵc
nѭӟc mһt
Sӵ chҧy lүn
Chұm
Rҩt chұm
Nhanh
Sông
quan hӋ hoһc chiӅu hѭӟng diӉn biӃn. Các lӡi ghi chú bên cách các hình ҧnh ÿӇ thuyӃt
minh thêm tính chҩt cӫa sӵ vұt hoһc quá trình hoһc các thông sӕ cӫa mô hình. Hình 2.6 là
mӝt ví dө vӅ mô hình khái niӋm cӫa Beater (1989) ÿӇ diӉn tҧ chuyӇn vұn cӫa nѭӟc trong
mô hình quan hӋ mѭa – dòng chҧy.
Trong mô hình khái niӋm phҧi bҳt ÿҫu tӯ các dӳ liӋ
u nhұp vào, các diӉn biӃn bên trong
mô hình và các thông tin xuҩt ra tӯ mô hình. Mӝt hình khái niӋm phҧi thӇ hiӋn tính ÿѫn
giҧn ÿӇ tҥo cho nhӳng ngѭӡi không phҧi là chuyên gia vӅ mô hình có thӇ hiӇu mөc tiêu
cӫa bài toán mô hình.

Hình 2.6. Mô hình khái niӋm diӉn ta quan hӋ mѭa – dòng chҧy (Beater, 1989)
Mӝt sӕѭu ÿiӇm, thӃ mҥnh và tính hӳu hiӋu cӫa mô hình khái niӋm:
x Mô hình khái niӋm có thӇÿѭӧc hình thành mһt dҫu ngѭӡi tҥo ra nó có thӇ chѭa
hiӇu hӃt tҩt cҧ các hiӋn tѭӧng phӭc tҥp trong thӵc tӃ.
x Có thӇÿѫn giҧn hóa tính bҩt nhҩt cӫa các thông sӕ thành tính ÿӗng nhҩt.

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ


TS. Lê Anh Tuҩn
15
x Có thӇ giҧm thiӇu ÿѭӧc sӕ liӋu yêu cҫu.
x DӉ dàng cho ngѭӡi xem hiӇu cách thu thұp sӕ liӋu, thông tin sӳ dөng mӝt cách
nhanh chóng và ít tӕn kém.
x Mô hình khái niӋm là mӝt công cө kӻ thuұt cho các lұp trình viên hiӇu vҩn ÿӅ phҧi
giҧi quyӃt mà không cҫn phҧi là mӝt chuyên gia môi trѭӡng.
x Mô hình khái niӋ
m tҥo thuұn lӧi cho viӋc diӉn giҧi trong thuyӃt minh, biӇu bҧng,
ÿӅ thӏ.
x Có thӇ tҥo ra mӝt giao tiӃp vӟi cѫ sӣ dӳ liӋu và hӋ thӕng thông tin ÿӏa lý (GIS).
Tuy nhiên, mô hình khái niӋm vүn có nhӳng nhѭӧc ÿiӇm và giӟi hҥn:
o Mô hình khái niӋm là mӝt khái quát nhân tҥo và phi vұt lý qua các tӕi giҧn nên có
thӇ không ÿѭa ra hӃt nhӳng quan hӋ tѭѫng tác giӳa các ÿӕi tѭӧng.
o Nh
ӳng ngѭӡi thiӃu kinh nghiӋm có thӇ tҥo ra các giҧ thiӃt phi thӵc tӃ hoһc quá
ÿѫn giҧn.
o Mô hình khái niӋm mang tính tәng quá nên ÿôi khi bӓ sót các phѭѫng án vұn
hành.

o Mô hình khái quát thѭӡng không thӇ thӇ hiӋn cách ÿiӅu chӍnh sai sӕ hoһc ngoҥi
suy trong trѭӡng hӧp thiӃu dӳ liӋu.
o Khi cҫn bә sung mô hình hoһc tái cҩu trúc mô hình có thӇ tҥo ra mӝt tình trҥng
quá gò bó thông sӕ.
2.2.3 Mô hình giҧi tích hoһc mô hình sӕ
Mӝt bài toán trong mô hình thѭӡng ÿѭӧc biӇu thӏ sӵ hiӋn diӋn cӫa các thông sӕ và biӃn
sӕ. Thông sӕ (parameter) là nhӳng hӋ sӕ gia trӑng, không có thӭ nguyên. BiӃn sӕ
(variable) là các ÿҥi lѭӧng vұt lý có ý nghƭa, thѭӡng có thӭ nguyên.
Mô hình giҧi tích (hoһc mô hình sӕ) thӵc chҩt là mӝt loҥt các thuұt toán ÿѭӧc viӃt ÿӇ giҧi
quyӃt các quan hӋ giӳa các thông sӕ và biӃn sӕ trong mô hình và cho ra kӃt quҧ dѭӟ
i
dҥng sӕ hoһc ÿӗ thӏ. Ĉây là phҫn cӕt lõi, quan trӑng nhҩt và là phҫn phӭc tҥp nhҩt trong
tiӃn trình thӵc hiӋn mô hình hóa.
2.2.4 HiӋu chӍnh mô hình
HiӋu chӍnh (calibration) là tiӃn trình mà trong ÿó các thông sӕ và biӃn sӕ cӫa mô hình
ÿѭӧc ÿiӅu chӍnh ÿӇ kӃt quҧ ra cӫa mô hình phù hӧp vӟi thӵc tӃ quan sát ÿѭӧc. Do khi
phát triӇn mô hình, chúng ta phҧi tӕi giҧn các hiӋn tѭӧng vұt lý trong tӵ nhiên ÿӇ thuұn
lӧi cho ngѭӡi làm thұt toán. ĈiӅu này khiӃn các sӕ liӋu nhұp vào mô hình có nhӳng giá trӏ
không hoàn toàn chҳc chҳn và kӃt quҧ ra sӁ sai biӋt v
ӟi thӵc tӃ. HiӋu chӍnh là công viӋc
nhҵm rút ngҳn các khoҧng cách sai biӋt bҵng cách ÿѭa ra các thông sӕÿiӅu chӍnh gӑi là
thông sӕ mô hình (model parameters).
2.2.5 KiӇm nghiӋm mô hình
KiӇm nghiӋm mô hình là bѭӟc tiӃp sau công viӋc HiӋu chӍnh mô hình nhҵm kiӇm tra các
thông sӕ mô hình ÿѭa ra có phù hӧp vӟi các diӉn biӃn cӫa thӵc tӃ hay không.

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ

TS. Lê Anh Tuҩn
16
Chuӛi sӕ liӋu theo thӡi gian
Chuӛi sӕ liӋu dùng
ÿӇ chҥy và HiӋu
chӍnh mô hình
Chuӛi sӕ liӋu
dùng ÿӇ kiӇm
nghiӋm mô hình
Mô hình
Ví dө trong khҧo sát diӉn biӃn trong quan hӋ mѭa – dòng chҧy trong nhiӅu năm, ngѭӡi ta
cҳt chuӛi sӕ liӋu quan trҳc ra thành 2 ÿoҥn: ÿoҥn sӕ liӋu dài ban ÿҫu dùng ÿӇ chҥy mô
hình và HiӋu chӍnh mô hình. Ĉoҥn sӕ liӋu thӭ hai sau ngҳn hѫn dùng làm kiӇm nghiӋm
kӃt quҧ mô hình cho ÿoҥn trѭӟc (hình 2.7).
Hình 2.7 Minh hӑa viӋc phân ÿoҥn chuӛi sӕ liӋu theo thӡi gian
ÿӇ HiӋu chӍnh và thӱ
nghiӋm khi chҥy mô hình
2.2.6 Tiên ÿoán hoһc tӕi ѭu
Thông thѭӡng mô hình ÿѭӧc sӱ dөng cho mөc tiêu tiên ÿoán các diӉn biӃn các biӃn sӕ
trong tѭѫng lai hoһc tӕi ѭu hóa viӋc chӑn lӵa.
Trong tiên ÿoán, nhѭ các mô hình vӅ khí hұu hoһc mô hình lan truyӅn ô nhiӉm, các thuұt
toán ngoҥi suy (extrapolation) ÿѭӧc sӱ dөng ÿӇ kéo dài kӃt quҧӣÿҫu ra. Trong bài toán
lӵa chӑn tӕi ѭu, các giá trӏ cӵc trӏӣÿҫu ra ÿѭӧc chӑn cho quyӃt ÿӏnh.
2.3 Tiêu chuҭn chӑn lӵa mô hình
2.3.1 Khái niӋm
Trong suӕt vài thұp niên qua, nhiӅu mô hình khác nhau ÿã ÿѭӧc phát triӇn trên thӃ giӟi.
Thông thѭӡng mӛi mô hình thѭӡng có các thӃ mҥnh riêng và các nhѭӧc ÿiӇm nhҩt ÿӏnh.
Khó có thӇ có mӝt mô hình chuҭn mӵc nào cho tҩt cҧ các trѭӡng hӧp thӵc tӃ. ĈiӅu này
thѭӡng gây sӵ bӕi rӕi cho ngѭӡi sӱ dөng khi phҧi lӵa chӑn mô hình phù hӧp cho mình.
Khái niӋm mô hình tӕt nhҩt thѭӡng ÿѭӧc hiӇu mӝt cách t

ѭѫng ÿӕi. VӅ nguyên tҳc, mô
hình càng phӭc tҥp, dӳ liӋu nhұp vào càng nhiӅu thì kӃt quҧ thӇ hiӋn mô hình càng cao
(hình 2.8).

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ


TS. Lê Anh Tuҩn
17
Hình 2.8 BiӇu ÿӗ minh hӑa quan hӋ giӳa ÿӝ phӭc tҥp cӫa mô hình, mӭc ÿòi hӓi cӫa dӳ
liӋu và khҧ năng thӇ hiӋn kӃt quҧ tiên ÿoán cӫa mô hình (Grayson and Bloschl, 2000)
2.3.2 Mô hình "tӕt nhҩt"
x Các phѭѫng pháp mөc tiêu tәng thӇÿӇ chӑn mô hình “tӕt nhҩt” thұt ra chѭa ÿѭӧc
phát triӇn, do vұy viӋc chӑn mô hình cNJng là mӝt phҫn “nghӋ thuұt” cӫa ngѭӡi
nghiên cӭu mô hình (Woolhiser and Brakensiek, 1982).
x Mô hình “tӕt nhҩt” tùy thuӝc vào cách hiӇu tiêu chuҭn nào là “tӕt nhҩt”. ĈiӅu này
tùy thuӝc vào mӭc chính xác cӫa yêu cҫu khoҧng thӡi gian quan trҳc, ví dө thӡi
ÿoҥn lҩy mүu nѭӟc theo giӡ, ngày, tháng hoһc mùa. M
һc khác, chuҭn “tӕt nhҩt”
còn tùy theo mӭc ÿӝ dày mһt cӫa kích thѭӟc không gian mүu. Khoҧng cách càng
nhӓ thì mӭc chính xác càng cao.
x Theo tác giҧ Woolhiser và Brakensiek (1982) viӋc chӑn mô hình “tӕt nhҩt” tùy
thuӝc vào ÿӝ lӟn vӅ kích thѭӟc tӵ nhiên cӫa bài toán và sӵ phӭc tҥp trong thay
ÿәi các biӃn sӕ. Do vұy, ÿһc ÿiӇm cӫa mô hình phҧi tѭѫng thích vӟi yêu cҫu cӫa
bài toán.

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ

TS. Lê Anh Tuҩn
18
2.3.3 Chӑn mô hình theo cҩu trúc và giá trӏ vào/ra
NhiӅu nhà nghiên cӭu vӅ mô hình ÿã ÿӅ xuҩt viӋc chӑn lӵa mô hình phҧi dӵa vào cҩu trúc
cӫa mô hình và giá trӏ cӫa dӳ liӋu ӣÿҫu vào và ÿҫu ra. Các lӵa chӑn này bao gӗm:
x S͹ khái quát hóa cͯa các ti͇n trình chͯ y͇u: Mô hình phҧi phҧn ánh “ý tѭӣng”
ÿúng theo thӵc tӃ lên quan ÿӃn các tiӃn trình chính (Popov, 1968). Sѫÿӗ khái quát
phҧi thӇ hiӋn ÿѭӧc các bӝ phұn cҩu thành mô hình diӉn biӃn theo mӝt tiӃn trình
mang tính lý thuy
Ӄt chӭ không ÿѫn thuҫn chӍ là các kӃt nӕi ÿѫn giҧn.
x Mͱc ÿ͡ chính xác cho vi͏c tiên ÿoán, d͹ báo: ÿӝ chính xác cӫa viӋc tiên toán ӣ
kӃt quҧÿҫu ra rҩt quan trӑng. Mô hình phҧi ÿѭӧc kiӇm nghiӋm bҵng mӝt phѭѫng
cách nào ÿó sao cho sai sӕ thӕng kê và nhӳng yӃu tӕ không chҳc chҳn cӫa mô
hình ÿҥt ÿѭӧc mӝt chҩt lѭӧng nhҩt ÿӏnh. Mô hình phҧi tӕi thiӇu hóa th
Ӄ xu hѭӟng
và biӃn sai sӕ phҧi xem là nhӓ hѫn các tính toán khác. ĈiӅu này cNJng thӇ hiӋn tính
chính xác cӫa dӳ liӋu nhұp vào. Tuy nhiên, mӭc chính xác cӫa dӳ liӋu nhұp vào
quan trӑng hѫn là mӭc chính xác cӫa dӵ báo do mô hình tҥo ra (Hillel, 1986).
x Tính ÿ˯n gi̫n cͯa mô hình: Mô hình cҫn ÿѭӧc tӕi giҧn nhҵm giҧm bӟt các biӃn sӕ
và thông sӕÿӇ mô tҧ các tiӃn trình. Càng ít các thông sӕÿӇÿiӅu chӍnh thì càng dӉ
cho ngѭӡi sӱ
dөng. Mô hình cNJng cҫn tҥo sӵ dӉ dàng cho viӋc nhұp dӳ liӋu, hiӇu
rõ các biӃn sӕ và kӃt quҧ ra có thӇ giҧi thích ÿѭӧc. Mô hình nên tránh sӵ thô kӋch,
rѭӡm rà, làm viӋc xӱ lý trӣ nên khó khăn, phӭc tҥp và sai sӕ lӟn (Tim, 1995).
x Xem xét vi͏c thành l̵p các thông s͙: Ĉây là mӝt xem xét quan trӑng trong viӋc
phát triӇn các mô hình khái niӋm sӱ dөng các thông sӕÿѭӧc thành lұp bҵng các
kӻ thuұt tӕi ѭu hóa. N
Ӄu các giá trӏ tӕi ѭu cӫa thông sӕ có ÿӝ nhҥy cao theo thӡi
kǤ ghi nhұn, hoһc nӃu các thông sӕ có sӵ biӃn ÿӝng lӟn giӳa các lѭu vӵc tѭѫng tӵ,

mô hình có nhiӅu khҧ năng thiӃu hiӋn thӵc. ViӋc xem xét sӵ thành lұp các thông
sӕ cNJng hàm ý rҵng các nhà nghiên cӭu vӅ mô hình khác nhau nên dӵa theo viӋc
xem xét các giá trӏ thông sӕ tӯ viӋc quan trҳc thӵc tӃ hoһc tӯ viӋ
c thӵc hành HiӋu
chӍnh.
x Ĉ͡ nh̩y cͯa k͇t qu̫ÿ͇n s͹ thay ÿ͝i giá tr͓ thông s͙: Mô hình quá nhҥy nhҥy cҧm
sӁ dүn ÿӃn cҫn nhiӅu giá trӏ nhұp vào, ÿiӅu này gây khó khăn khi ÿo ÿҥc.
x Các gi̫ÿ͓nh (assumption): Mô hình nên chӭa ít các giҧÿӏnh. Ngѭӡi sӱ dөng mô
hình nên hiӇu rҵng các ÿһt ra nhiӅu giҧÿӏnh chӯng nào thì tҥo nên viӋc giӟi hҥn
sӱ dөng mô hình và làm các thông sӕ nh
ҥy cҧm hѫn (Hughes et al., 1993).
x Ti͉m năng cho vi͏c c̫i ti͇n mô hình: Mô hình cҫn ÿѭӧc cҩu trúc sao cho viӋc cҧi
tiӃn mô hình dӉ dàng khi có các thông tin mӟi hoһc có các thӫ tөc bә sung.

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ


TS. Lê Anh Tuҩn
19
2.3.4 Chӑn mô hình theo vҩn ÿӅ thӵc tӃ
ViӋc chӑn lӵa mô hình theo vҩn ÿӅ thӵc tӃ cҫn ÿѭӧc cân nhҳc trong các trѭӡng hӧp:
x Ĉi͉u ki͏n t͹ nhiên cͯa mô hình: mô hình phҧi ÿáp ӭng các vҩn ÿӅ thӵc tӃ phҧi
giҧi quyӃt. Ví dө nhѭ các ÿҫu ra mong muӕn có thӇ là lѭu lѭӧng ÿӍnh, hoһc nӗng
ÿӝ chҩt ô nhiӉm, v.v. theo bѭӟc tính là giӡ, ngày, tuҫn, … cho mөc ÿích thiӃt kӃ
hoһc vұ
n hành. Ĉây là mӝt xem xét quan trӑng và bao gӗm các câu hӓi cho các
tiӃn trình chӫ yӃu thӇ hiӋn trong mô hình và ÿiӅu kiӋn ÿӇ mô hình có giá trӏ.
x Ch͕n mô hình tr͕n gói hay là mô hình theo yêu c̯u: Mô hình trӑn gói (là mô hình
ÿѭӧc thiӃt kӃ cho tәng thӇ các trѭӡng hӧp) thѭӡng dӉ sӱ dөng nhѭng thiӃu tính

mӅm dҿo và bӏ hҥn chӃ sӱ dөng. Loҥi mô hình trӑn gói thѭӡng ÿѭӧc sӱ dөng khi
gһp các tình huӕng ít có h
ѫn sӕ tình huӕng dӵ kiӃn ban ÿҫu mà ngѭӡi phát triӇn
mô hình nghƭ ra.
Mô hình theo yêu cҫu là nhӳng mô hình mà ta có thӇÿһt hàng cho nhӳng ngѭӡi
chuyên phát triӇn mô hình làm riêng cho cho mӝt trѭӡng hӧp nào ÿó. Loҥi mô
hình này sӁ giúp ta giҧi quyӃt ÿúng vҩn ÿӅ thӵc tӃ cҫn thiӃt nhѭng thѭӡng tӕn kém
và mҩt nhiӅu thӡi gian.
x Bài toán liên quan ÿ͇n giá tr͓ quy͇t ÿ͓nh: khi tính toán khҧ năng tài chính và tài
nguyên, cNJng nhѭ dҥng tính tәn th
ҩt tiӅm năng vӅ sinh mҥng, thiӋt hҥi tài sҧn ӭng
vӟi mӝt tҫn suҩt xuҩt hiӋn nào ÿó.
x Kh̫ năng khung thͥi gian: tùy thuӝc và thӡi hҥn chót phҧi hoàn tҩt dӵ án, kӇ cҧ
thӡi gian (và chi phí) ÿӇ thu thұp các thông tin nhұp vào.
x Các thi͇t b͓ tính toán: phҫn cӭng máy tính và các loҥi mô hình và ÿӝ phӭc tҥp cӫa
mô hình (nhѭ mô hình phҧi liên kӃt vӟi các mô hình khác, liên kӃt vӟi GIS, ngôn
ng
ӳ máy tính,…).
x Ͱng dͭng trong t˱˯ng lai cͯa ph̯n xṷt mô hình: dӵ kiӃn cho các lҫn sӱ dөng
sau.
x Tính t͝ng hͫp cͯa mô hình: xem xét khҧ năng mô hình có thӇ giҧi quyӃt nhiӅu
mөc tiêu, có tҫm ӭng rӝng và dӵ kiӃn các khҧ năng sӱ dөng vӅ sau.
x Cách truy c̵p mô hình, tài li͏u h˱ͣng d̳n và d͹ phòng (back-up): khi trang bӏ
mô hình cҫn xem xét nhà cung cҩp có tҥo các dӉ dàng cho ngѭӡi sӱ dөng cách
truy c
ұp, các hӛ trӧ, huҩn luyӋn bѭӟc hѭӟng dүn, trҧ lӡi các gút mҳc (help desk),
có công cө lѭu dӳ liӋu dӵ phòng, …
x Kh̫ năng ngu͛n nhân l͹c: nên xem nguӗn nhân lӵc khi trang bӏ mô hình tính
toán, huҩn luyӋn các nhân viên sӱ dөng chѭa có kinh nghiӋm.

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ


TS. Lê Anh Tuҩn
20
x Cách th͋ hi͏n mô hình: nhѭÿӝ chính xác cӫa kӃt quҧ, tính әn ÿӏnh, ÿӝ nhҥy, cách
thӇ hiӋn ÿӗ thӏӣ phҫn xuҩt.
x Tính thân thi͏n cho ng˱ͥi s͵ dͭng (user friendliness): xem xét mô hình có dӉ
dàng giúp ngѭӡi sӱ dөng cách nhұp liӋu, chӑn lӵa kiӅu xuҩt kӃt quҧ, giao diӋn
ngѭӡi sӱ
dөng, các kiӇu ÿӗ thӏ, bҧng kӃt quҧ thӕng kê,…
x Xem xét quy mô: xem coi quy mô không gian mà mô hình sӱ dөng có tѭѫng thích
vӟi viӋc khái niӋm và cҩu trúc cӫa vҩn ÿӅ không.
2.3.5 Ĉánh giá lҥi viӋc chӑn lӵa
Mӝt khi ÿã lӵa chӑn mô hình, ngѭӡi sӱ dөng cҫn phҧi ÿánh giá lҥi viӋc chӑn lӵa cӫa mình
bҵng cách trҧ lӡi các câu hӓi sau:
x Các thông tin mà mô hình cung cҩp có thӵc sӵ theo yêu cҫu cӫa bài toán không?
x Các ÿһc trѭng vұt lý thӇ hiӋn qua các thông sӕ cӫa mô hình có thӵc sӵÿáp ӭng
viӋc ӭng dөng trong thӵc tӃ không?
x Các phѭѫng trình sӱ dөng trong cҩu trúc mô hình có ÿúng vӟi thuұt toán hi
Ӌn ÿҥi
phù hӧp vӟi dӳ liӋu và thiӃt bӏ máy tính không?
x Các kӃt quҧ mà mô hình cung ӭng có chҩt lѭӧng tӕt tѭѫng xӭng vӟi chi phí theo
mӝt thӡi gian ÿһc thù nào không?

NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ

TS. Lê Anh Tuҩn
21
Mѭa
Bӕc hѫi
Chҧy tràn
Ĉo mѭa
& bӕc hѫi
Thҩm
Thҩm
Chҧy ngҫm
Ĉo dòng
chҧy
Sôn
g
Mây
Thӡi gian t
Thӡi gian t
Lѭӧng mѭa X
Lѭu lѭӧng Q
Chѭѫng 3. HIӊU CHӌNH CÁC THÔNG SӔ MÔ HÌNH
3.1 Khái quát vҩn ÿӅ
Theo ÿӏnh nghƭa ӣ mөc 2.2.4, khi phát triӇn mô hình, hiӋu chӍnh (calibration) - có ngѭӡi
gӑi là ÿӏnh chuҭn - là tiӃn trình mà trong ÿó các thông sӕ và biӃn sӕ cӫa mô hình ÿѭӧc
ÿiӅu chӍnh ÿӇ kӃt quҧ ra cӫa mô hình phù hӧp vӟi thӵc tӃ quan sát ÿѭӧc.
Ví dө : Quan trҳc thӫy ÿӗ diӉn tҧ dòng chҧy cӫa mӝt lѭu vӵc (hình 3.1), nhiӅu nhà thӫy
văn hӑc thҩy chúng có nhӳng nét tѭѫ
ng tӵ vӟi sӵ biӃn ÿӝng cӫa lѭӧng mѭa ghi nhұn
ÿѭӧc trong mӝt thӡi gian tѭѫng ÿӗng (Hình 3.2). Nghƭa là sau nhӳng trұn mѭa lӟn, lѭu
lѭӧng dòng chҧy gia tăng và khi mѭa giҧm dҫn thì dòng chҧy cNJng giҧm theo mӝt quan
hӋ tuyӃn tính nào ÿó.

Hình 3.1 TiӃn trình mѭa – dòng chҧy trong mӝt lѭu vӵc
Hình 3.2 Thӫy ÿӗ ghi nhұn thӵc tӃ diӉn biӃn mѭa và dòng chҧy cùng th
ӡi ÿoҥn