Mô hình toán thủy văn lưu vực nhỏ - Chương 9 pot

621
C
C
h
h


ơ
ơ
n
n
g
g


9
9





Mô hình chất lợng nớc từ các
vùng đất nông nghiệp

9.1 Mở đầu 623
9.2 Mô hình hoá 625
9.3. Các quá trình vận chuyển 633
9.4. Các thành phần hóa học 635

9.5. Các mô hình kết hợp 648
9.6. Phát triển một mô hình 651
9.7. Tổng kết 652
Tài liệu tham khảo 653




622



Mô hình chất lợng nớc từ các vùng đất
nông nghiệp

Tác giả:
Maurice H. Frere, USDA-ARS, Chickasha, OK 73018
Edward H. Seely, USDA-ARS, Oxford, MS 38655
Ralph A. Leonard, USDA-ARS, Agricultural Research,
Watkinsville, GA 30677

9.1 Mở đầu
Nớc chảy từ đất chứa các vật chất hòa tan và lơ lửng là một hệ quả của
quá trình dòng sông và địa hóa. Hoạt động của con ngời làm thay đổi dòng
chảy bằng cách làm chậm hay nhanh, làm tăng hay giảm tốc độ vận chuyển tự
nhiên và đa thêm các vật chất từ bên ngoài vào lu vực. Chúng ta phải hiểu
các quá trình vận chuyển tự nhiên để có thể tận dụng tốt hơn các tài nguyên
đáp ứng nhu cầu ngày càng lớn về lơng thực, nớc, năng lợng và không gian.
Những đòi hỏi đó sẽ ảnh hởng đến cơ chế lu vực, mà hậu quả của nó là sự
biến đổi nớc và quá trình vận chuyển vật chất. Để sử dụng tốt nhất nguồn tài

nguyên, chúng ta cũng phải hiểu việc quản lý ảnh hởng nh thế nào đến các
quá trình vận chuyển.
Để giảm đến mức tối thiểu sự lặp lại, chúng ta coi nh ngời đọc đã biết
về vật chất trong các chơng khác của tài liệu chuyên khảo này. Vì có một số
vấn đề là của quá trình trao đổi hóa học nên một vài sự lặp lại là cần thiết.
Mặc dù dòng chảy trong lu vực có thể đợc làm mô hình với một chút lu ý về
dòng chảy thực tế nhng để hiểu quá trình trao đổi hóa học đòi hỏi những kiến
thức về các hớng đó. Một sự hiểu biết về chuyển động bùn cát tổng có thể đủ
cho một số mục đích, kích thớc, phân bố bùn cát cũng khá quan trọng. Trong
623



chơng này, xây dựng mô hình và các dạng mô hình khác nhau đợc thảo luận,
trong phạm vi của quá trình vận chuyển hóa học. Các quá trình mà ảnh hởng
đến quá trình vận chuyển hóa học từ lu vực nhỏ sẽ đợc mô tả, và sau đó sẽ
thảo luận về các thành phần của dòng chảy. Bảng 9.1 chỉ ra 1 ma trận các
thành phần hóa học khác nhau và các quá trình vận chuyển và chỉ ra rằng
chúng quan trọng nh thế nào trong việc xem xét nớc từ một lu vực nhỏ.
Chơng này dừng lại với việc điểm qua một vài mô hình riêng.

Bảng 9.1 Tầm quan trọng của các thành phần hóa học và quá trình vận chuyển khác nhau
đến chất lợng nớc từ các lu vực nhỏ

Các thành phần hóa học
Bùn cát Độ
muối
Chất dinh
dỡng
N P

Thuốc
trừ sâu
Ôxy thiếu
hụt
DO&BOD
Kim
loại
nặng
Vi sinh
vật
Đối lu
Lơ lửng
Lắng đọng
Phân tán
Khuyếch tán
Canh tác
Hấp thụ
Trao đổi Ion
Kết tinh
Thủy phân
Ôxi hóa khử
Quang hóa
Sinh hóa
x
x
x
?

x

+


?
?


+
+

+
+
+
?
+
x
+
+


+

+
+
+
+
?
?
x
+

x



+
+
+
+
x
+
x
+


+
+
+
+
x
x
x
x






x

+
x
x
x
x
?
?
+
?
x
x
x
?
x
x
x
x

?
?





x
O Quá trình không quan trọng trong mô tả sự vận chuyển thành phần hóa học đó
? Quá trình cha chắc đã quan trọng
x Quá trình là quan trọng

+ Quá trình là quan trọng và đợc thảo luận trong tài liệu này

624



9.2 Mô hình hoá
Các mục tiêu của mô hình, các dạng mô hình, các nguồn không xác định,
ớc lợng tham số và việc đánh giá mô hình đợc thảo luận trong mục này,
trong phạm vi của việc xây dựng mô hình vận chuyển hoá học. Các chơng
khác của tài liệu này, đặc biệt là các chơng giải quyết quy mô và kiểm tra mô
hình, sẽ đợc điểm lại.
9.2.1 Mục tiêu của mô hình
Mục tiêu của mô hình vận chuyển chất hoá học là mô hình mô tả tốc độ
vận chuyển hóa chất từ lu vực dới những điều kiện đặc biệt. Có thể có một
sự quan tâm đối với dự báo thời gian thực, để có thể ớc lợng đợc nhng tác
động (hạn) ngắn của những vấn đề (bài toán) nghiêm trọng nh việc vận
chuyển thuốc trừ sâu. Có thể có một sự quan tâm đến các đặc trng thống kê
của các quá trình vận chuyển chất hóa học (nh quá trình vận chuyển trung
bình hàng năm) để có thể ớc lợng đợc tác động thờng xuyên hay trong một
thời gian dài của việc xử lý một lu vực.
Để chọn một kiểu mô hình thủy văn thích hợp, ta phải hiểu rõ về các
mục đích của mô hình và nguồn tài nguyên sẵn có để đáp ứng các mục tiêu đó.
Nhu cầu thực hiện mô hình xác định khi mà kinh phí và thời gian đã
hạn chế sự lựa chọn. Nếu có vài sự cỡng ép nào đó, ta không thể sử dụng một
mô hình đợc.
9.2.2 Các kiểu mô hình
Mô hình biến đổi từ những phơng tiện nghiên cứu phức tạp đến những
phơng tiện kiểm soát tơng đối đơn giản. Là một công cụ nghiên cứu, mô hình
nên đa vào những hiểu biết tốt nhất các quá trình đang đợc xác định. (Vôi)

mục đích đầu tiên của nó là bộc lộ những lỗ hổng trong kiến thức, cái mà sau
đó phải đợc lấp đầy. Các mô hình nh thế có ích trong việc dự trù các thí
nghiệm bổ sung (kinh nghiệm bổ sung) cho việc kiểm tra và xác định, và xa
hơn là phát triển mô hình. Mô hình đơn giản hơn cho những ứng dụng nh vẽ
sơ đồ, có thể đợc phát triển trực tiếp. Hoặc những mô hình phức tạp hơn, có
thể đ
ợc đơn giản hóa. Ngời ta đã phát triển nhiều loại mô hình khác nhau.
625



Trong khi phân loại chúng, ngời ta sử dụng các thuật ngữ nh các thuật ngữ
về thống kê, ngẫu nhiên, không ngẫu nhiên (tất định) định hớng các quá
trình, khái niệm, tham số Clarke (1973) & Freere (1975) đã đa ra những sự
phân loại các mô hình rất tiện, lợi đáng tiếc nó không có đợc sự nhất trí hoàn
toàn về ý nghĩa của nhiều thuật ngữ này. Một mô hình lý thuyết hay mô hình
khái niệm của một ngời có thể là mô hình thống kê hay black-bor của một
ngời khác. Một ví dụ minh họa là việc beck và Young (1976) sử dụng công
thức của Phelps đối với sự biến đổi của lợng oxy hòa tan trong 1 dòng chảy.
Mặc dù một vài ngời có thể gọi Phelps là phơng trình lý thuyết nhng Beck
và Young đã sử nó dụng trong mô hình không gian thống kê. Cách tiếp cận của
họ chắc chắn là một phơng pháp thống kê nhng nó không phải là cách tiếp
cận hộp đen (Black box) Nó bao gồm một số vật chất, cái mà đợc xem nh có
tính quyết định. Chúng ta sẽ sử dụng các thuật ngữ nào trong khi thảo luận?
dù là ý nghĩa của nó trong các tài liệu đôi khi mơ hồ (khó hiểu). Nhiều kiểu mô
hình đợc sử dụng để dự báo sự biến thiên chất lợng nớc của lu vực, những
phản ứng cuả lu vực và sự biến đổi theo thời gian của nó là điều quan tâm, thì
các mô hình phức tạp có thể không cần thiết, và các mô hình thống kê đơn giản
là phù hợp. Dạng đơn giản nhất của mô hình thống kê cho mục đích này là mô
hình tần số, trong đó số liệu đợc thể hiện dới dạng phân bố xác suất. Nó có

thể là một phân bố thực nghiệm, hoặc một hàm mật độ xác suất toán học nh
là 1 phân bố chuẩn. Những ví dụ của việc ứng dụng mô hình tần số sử dụng số
liệu chất lợng nớc đợc đa ra bởi Henn (1970). Ngời ta phải đa vào sử
dụng sự phân bố tần số một cách cẩn thận. Vì số liệu đợc đa ra từ một quá
trình phù hợp với sự phân bố đặc biệt, không có nghĩa là quá trình đó hoàn
toàn ngẫu nhiên. Quá trình đó có thể là phụ thuộc hay có thể có xu thế, chu kỳ,
hoặc các dạng khác của quá trình không dừng hoặc không ngẫu nhiên. (Một
cách lý tởng bỏ hóa) là cả quá trình không dừng hoặc không ngẫu nhiên lý
t
ởng nh thế đợc rút ra từ số liệu và đợc mô hình hóa riêng biệt. Thành
phần còn lại sau đó đợc đa vào mô hình nh một quá trình hoàn toàn ngẫu
nhiên.
Các mô hình mà có thể biểu diễn sự phụ thuộc bao gồm các mô hình
chuyển động trung bình thích hợp, tự hồi quy (ARIMA) (Box và Jenkins, 1976).
626



Các số liệu đợc đòi hỏi để xác định quy mô các mô hình nh thế, và các mô
hình không phù hợp cho quá trình không dừng ở một dạng chung. Trong khi
không có sự phù hợp, đặc biệt đối với việc giải các bài toán về tác động của một
thay đổi sẽ có, các mô hình đó có thể biểu diễn một quá trình dừng đợc quan
trắc đối với sự phân tích các đặc điểm thống kê, hoặc chúng có thể cung cấp
đầu vào cho một quá trình khác. Các ví dụ của các mô hình của chất lợng
nớc đợc đa ra trong các tài liệu của Huck và Farquaharr (1974) và
MCMiChael và Hunler (1972).
Mô hình không gian vùng chung trong lý thuyết điều khiển và mô hình
đa biến ARMA (hoặc ARMAX) (Young và Whitehead, 1977) là hai dạng của các
mô hình ngẫu nhiên. Mô hình không gian vùng thờng đợc viết dới dạng
trừu tợng nh:

klklklk
WGUFXX +
+
= (9.1)

kkk
VHXY += (9.2)

trong đó X là một vectơ vùng thứ nguyên hữu hạn, U là vectơ đầu vào, Y là một
vectơ phản ứng (response vectơ) W và song song là các vectơ ngẫu nhiên, và F,
G và H là các ma trận tham số.
Mô hình đa biến ARMAX (cho ARMA với biến ngoài) có thể đợc viết
thành:

kkk
eDCUDBYDA )()()( += (9.3)

trong đó Y và U đợc xác định trong các phơng trình (9.1) và (9.2), e là vectơ
ngẫu nhiên thờng đợc giả thiết là có giá trị bằng không và không tơng
quan, và ACD), BCD) và C(D) là các đa thức ma trận tham số cho toán kể D.
Mô hình Box - Jenkins một biến là trờng hợp đặc biệt của phơng trình 9.3.
Mặc dù hai dạng đó, không gian vùng và ARMAX, ít đợc sử dụng trong việc
627



xây dựng mô hình chất lợng nớc nhng chúng có tiềm năng lớn vì khả năng
xây dựng mô hình một hệ thống với đầu ra nhiều biến, một đặc điểm của phản
ứng hóa học của 1 lu vực. Mô hình hồi quy thậm chí có thể đợc coi nh là

một trờng hợp đặc biệt của phơng trình (9.3). Tuy nhiên, mô hình hồi quy
thờng bị hạn chế trong phép phân tích phản ứng một biến nó có thể là một
phân tích ngoài lề nếu nh điều quan tâm thực tế là một phản ứng đa biến. Mô
hình này thờng đợc viết dới dạng sau:

exay
N
j
ijji
+=

=1
(9.4)

trong đó y
i
là lần quan trắc thứ i của phản ứng một biến, xy là biến độc lập với
sự biến đổi của đầu vào hệ thống, a
j
là hệ số tuyến tính của biến độc lập thứ i
và e là thành phần ngẫu nhiên khi mô hình hồi quy đợc sử dụng trong việc
phân tích quá trình vận chuyển chất hóa học, y thờng bằng khối lợng trên
một chu kỳ thời gian. Nếu xy là diện tích đất sử dụng thì a
j
sẽ đợc biểu diễn
bằng khối lợng trên một đơn vị diện tích trên một đơn vị thời gian. Việc xác
định tính chất vật lý của các hệ số là có thể đợc. Trong đó yi không phải là
biến độc lập và trong đó xy là biến tơng quan, mô hình không thực hiện xấp xỉ
đẹp các quá trình vận chuyển phức tạp trong lu vực.
Nhiều mô hình là của sự tích lũy tập trung và phân loại quá trình, tơng

tự mô hình lu vực stanford (Gauford và Linsky, 1966). Những dạng đó đã
đợc gọi là các mô hình tính toán độ ẩm hiện của đất (ESMA) (Todini và
Wallis, 1977). Chúng phức tạp hơn rất nhiều các mô hình tuyến tính đơn giản,
nhng vẫn là các xấp xỉ thô đối với các quá trình thực trong các lu vực. Kiểu
mô hình này có giá trị nếu có thêm kinh phí và cấu trúc của mô hình đợc
chứng minh là đúng. Cái khó lớn nhất gắn liền với những mô hình rất phức tạp
là ở chỗ sự phức tạp đó đạ hạn chế việc sử dụng, ngợc lại điều này hạn chế sự
hiểu biết cách thực hiện mô hình, nh vậy sẽ tăng sự kết hợp không chắc chắn
với việc sử dụng chúng. Trong việc điểm lại các mô hình và xem xét lại các
dạng, chắc chắn các đặc điểm quan trọng là:
628



a) Sự có mặt hay không có mặt của các thành phần ngẫu nhiên.
b) Những tính chất của quá trình vật lý và hóa học đợc trình bày trong
mô hình và chúng đợc biểu diễn nh thế nào
c) Tổng chi phí hoặc thời gian và những yêu cầu tính toán và
d) Các yêu cầu đầu vào.
Sự hiện diện của các thành phần ngẫu nhiên rất quan trọng trong việc
xem xét sự vận chuyển và xác định giá trị của mô hình. Nếu một tính chất hóa
học hoặc một quá trình đợc biểu diễn nh một thành phần ngẫu nhiên, mô
hình có thể không phù hợp cho việc dự báo trong thời gian thực nhng có thể
thích hợp với dự báo đặc tính thống kê. Nếu các thành phần ngẫu nhiên có các
tham số mà ớc lợng đợc hoặc xác định về mặt lý học mô hình có thể đợc
biến đổi dễ dàng hơn thành các lu vực có đặc điểm khác nhau.
Việc xử lý chính thức các lỗi mô hình đa ra những hiểu biết tốt hơn về
sự không chắc chắn gắn với việc sử dụng mô hình.
Cấu trúc mô hình cũng ảnh hởng đến tính chất vận chuyển. Nếu, trong
một lu vực đợc làm mô hình một quá trình quan trọng xảy ra mà lại không

đợc thể hiện trong mô hình thì việc sử dụng mô hình sẽ không còn thích hợp.
Cấu trúc mô hình đa ra một cái nhìn sáng suốt xem liệu hệ thống vật lý có
đợc trình bày đủ không?
Tổng kinh phí và các yêu cầu đầu vào có thể ngăn cản việc sử dụng các
mô hình xác định mà không có sự xem xét nào đến cấu trúc của mô hình. Mô
hình nh là các chơng trình máy tính có thể không dễ dàng thích ứng với một
vài máy tính và nếu việc biến đổi là cần thiết các mô tả đầy đủ của chơng
trình có thể bị giới hạn.
9.2.3 Sai số mô hình
Có lẽ điều cần thiết nhu cầu quan trọng nhất trong việc sử dụng mô
hình là những kiến thức về các lỗi và các nguồn không chính xác. Sự phân loại
các lỗi chính là lỗi mô hình, lỗi đầu vào và lỗi đầu ra, các nguồn sai số của mô
hình phổ biến bao gồm việc xác định 1 hệ thống phân bố nh một hệ thống tập
trung, việc bỏ qua các quá trình quan trọng nhng không đợc quan tâm, biểu
629



diễn các quá trình phi tuyến nh quá trình tuyến tính. Các sai số mô hình luôn
luôn có đối với chính tính chất của việc xây dựng mô hình là sự trừu tợng.
Sự hiểu biết về các sai số mô hình là rất qua trọng trong việc đánh giá
các kết quả từ việc sử dụng mô hình các kết quả này thờng có cả sự không
chính xác do sai số của mô hình và việc xác định giá trị của các kết quả đó, sự
không chính xác đó phải đợc giảm đi nhờ những kiến thức về các sai số đó. Sai
số đầu vào là một nguồn quan trọng thứ hai, đặc biệt là trong mô hình thủy
văn vì một trong những nguồn nhập chính là giáng thủy có thể biến đổi hoàn
toàn trên một diện tích. Nếu số liệu nhập sai đợc sử dụng để xác định quy mô
mô hình thì tham số đợc tính toán sẽ chứa các sai số. Lỗi nhập cũng làm việc
ớc lợng sai số mô hình càng khó hơn sự khác nhau trong việc dự báo mô hình
và phản ứng đợc quan trắc trong lu vực có thể một phân là do sai số nhập.

Sai số đầu ra (là ở chỗ sai trong các đo đạc những phản ứng của những
vấn đề đáng quan tâm) sẽ ít nghiêm trọng hơn lỗi đầu vào, nhng nó vẫn quan
trọng. Nguồn chủ yếu của nó trong quá trình vận chuyển hóa học trong lu vực
nhỏ là xuất phát từ việc lấy mẫu không thờng xuyên.
Mặc dù sự biến đổi theo không gian: thờng không quan trọng vì 1 mẫu
dòng chảy là 1 điểm mẫu liên quan đến kích thớc của lu vực, nhng có thể
vẫn có những vấn đề với các mẫu không đặc trng từ mặt cắt của 1 con sông.
9.2.4 Sự biến đổi theo không gian
Các tính chất vật lý, hóa học, sinh học rất ít khi giống nhau dọc theo 1
lu vực. Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra sự biến đổi khi lọc thậm chí trong 1
mảnh ruộng gần nh là đồng nhất. Khi các thổ nhỡng khác nhau rõ ràng và
việc sử dụng đất đợc coi nh là 1 khối thì cái gì quyết định giá trị tích phân
đợc quan trắc tại cửa lu vực. Liệu một (tổng hợp) giá trị đơn lẻ sẽ phù hợp để
biểu diễn một đặc điểm đợc đa ra hay không? Một vài khó khăn đối với dòng
chảy ngầm đã trở thành một đề tài cho các phân tích gần đây.
Một cách tiếp cận với sự biến đổi theo không gian của mô hình là sử
dụng 1 sự phân bố tần số tích lũy của 1 đặc điểm hay 1 quá trình qua lu vực.
Mô hình lu vực Stanford sử dụng 1 sự gần đúng tuyến tính cho một phân bố
tần số tích lũy của quá trình thấm trong khi mô hình ARM chia l
u vực thành
630



5 phần bằng nhau dựa trên khả năng thấm nớc và sử dụng các phần này để
biểu diễn sự biến đổi theo không gian đã biết. Các phần của mô hình ARM
không nhất thiết phải liên tục. Cách tiếp cận khác là chia lu vực thành những
mảnh nhỏ. Mô hình USDAHL chia bồn thu nớc thành 3 hay 4 vùng xấp xỉ
đồng nhất về các yếu tố thủy văn. Trờng đại học bang Colorado đã phát triển
1 mô hình sử dụng hệ thống lới để chia khu vực thành từng mảnh nhỏ. Cách

tiếp cận này có nhiều khả năng nếu các mảnh có các đặc tính giống nhau phù
hợp.
9.2.5 Biến đổi theo thời gian
Các nguồn sai số do sự biến đổi theo thời gian sinh ra vì các cách trình
bày bằng mô hình và việc lấy mẫu các vấn đề. Sự biểu diễn bằng mô hình liên
quan đến việc xem xét một vài điều kiện, đặc điểm hoặc chu trình trong đó các
khoảng thời gian hằng số nh chỉ đợc lấy mẫu một lần, hoặc sự tơng tác giữa
các quá trình chỉ có một. Những khoảng cách thời gian lớn trong các quá trình
phi tuyến có thể đa ra những sai số đáng kể. Sai số trong việc lấy mẫu tăng vì
sự khó khăn trong việc thu thập và phân tích chất hóa học khi lấy mẫu liên
tục. Chỉ có các đặc điểm nh tính dẫn điện mà có thể thử bằng 1 phơng tiện
nh máy dò là đợc liên tục. Đơn chất hòa tan hoặc lơ lửng không thể đợc
phân tích bằng cách thông thờng do quá trình của nó. Vì các quá trình có quy
mô thời gian rất chác nhau nh quy mô ngày, quy mô 1 trận ma, quy mô mùa
gây ra một sự biến đổi trong cả hệ thống, tần suất của việc lấy mẫu hạn chế
khả năng phát hiện, tần suất của việc lấy mẫu hạn chế khả năng phát hiện ra
những biến đổi nh thế. Tuy nhiên, một vài ion vô cơ chỉ ra một mối quan hệ
tơng đối ổn định với sự dẫn điện, nó có thể dùng làm nguồn thông tin liên tục
về ion.
9.2.6 Ước lợng tham số
Các mô hình chứa các tham số mà có ý nghĩa vật lý, nhng điều đó trong
việc ứng dụng vào một lu vực hay một dòng chảy đòi hỏi sự ớc lợng từ giá
trị thực. Một ví dụ là hệ số khử oxy trong phơng trình Streeter Phelps. Việc
ớc lợng tham số hoặc điều chỉnh cho phù hợp các thể là cách tốt nhất để
nhận đợc thông tin về giá trị của tham số nhng phải thực hiện hết sức cẩn
631



thận. Các giá trị tham số khác nhau có thể thu đợc từ cùng một tập số liệu và

các sai số trong số liệu cũng ảnh hởng đến giá trị tham số đợc lựa chọn, số
các cách tiếp cận đợc sử dụng cho việc tính toán bao gồm phơng pháp bình
phơng nhỏ nhất, phơng pháp mômen, phơng pháp khả năng lớn nhất và
các kỹ thuật Bay esian. Việc lựa chọn tùy thuộc vào dạng sai số và kiểu mô
hình.
9.2.7 Đánh giá mô hình
Chu trình xây dựng mô hình thờng có các trớc nh sau
a) Chọn 1 mô hình hoặc cấu trúc của mô hình
b) Ước lợng tham số
c) Đánh giá mô hình.
Sự quan trọng trong việc đánh giá mô hình không thể đợc quá nhấn
mạnh. Bớc cuối cùng này cung cấp thông tin đã thay đổi bớc đầu tiên của
chu trình sau. Nếu việc ứng dụng quan trọng hơn là việc phát triển mô hình
thì sau đó thông tin nhận đợc từ bớc đánh giá mô hình là cần thiết để quyết
định xem liệu mô hình có đáp ứng đợc những nhu cầu đó hay không?
Sai số mô hình khá quan trọng trong việc đánh giá xem liệu mô hình có
giá trị hay không. Một mô hình rất công phu không thể nói lên đợc sự khác
nhau về giá thành so với 1 mô hình đơn giản. Không nhất thiết là một mô hình
lớn hơn thì sẽ tốt hơn. Một nguồn của các bài toán trong các mô hình phù hợp
là xu hớng phản ảnh sai số đầu vào và đầu ra đối với các tham số đợc ớc
lợng.
Nếu nh không kiểm tra một cách cẩn thận mô hình sẽ không những
quá trình phù hợp mà còn tạo ra những ảo tởng rằng sự không chính xác là
rất nhỏ trong việc dự báo.
Thờng một mô hình đợc đánh giá dựa trên sự biến đổi nh thế nào
của các yếu tố đợc quan trắc mà nó giải thích. Những mẫu hình của sự biến
đổi không đợc giải thích cũng nên đợc xem xét. Sự biến đổi không đợc giải
thích một cách rõ ràng có thể nhỏ một cách vô lý khi mô hình đợc lắp ghép.
Kiểm tra các mẫu không chắc chắn là 1 cách ngăn ngừa điều này. Bất kỳ một
632

mẫu nào có sự khác nhau giữa quan trắc và toán tính thì đều là sự báo hiệu
của một mô hình hỏng. Ví dụ một quá trình bị thiếu trong mô hình.
9.3. Các quá trình vận chuyển
Các quá trình kéo theo trong quá trình vận chuyển hóa học từ một lu
vực là rất phức tạp. Một mô hình lý thuyết trình bày đồng thời tất cả các quá
trình là không tồn tại và không chắc là một công cụ hữu ích trong tơng lai.
Tuy nhiên, thậm chí nếu một mô hình lý thuyết đầy đủ là không thực tế,
nhng một sự kiểm tra nhiều quá trình sẽ có lợi trong việc hiểu (biết) các mô
hình đã đợc phát triển. Trong việc thảo luận ở đây, các quá trình đợc tổ chức
thành các nhóm nh vật lý, hóa học, sinh học mặc dù có sự tơng tác đáng kể
và một vài sự chồng chéo.
9.3.1. Quá trình vật lý
Đối lu là một quá trình mà trong đó chất lỏng vận chuyển mang theo
các thành phần cấu tạo nên nó, nớc là thành phần chủ yếu. Nớc có thể là
nớc ma, dòng chảy mặt và các chuyển động trong lòng đất. Các cơ chế đó
đợc mô tả khá chi tiết trong các chơng của tài liệu này. Các thành phần
quan trọng cho chất lợng nớc đợc hòa tan hay lơ lửng trong nớc.
Trạng thái lơ lửng hay lắng xuống là các quá trình do các phân tử
chất rắn chuyển động trong nớc và lắng lại. Nớc ma và các dòng chảy mặt
là những nhân tố chính tách và làm cho đất và các phân tử hữu cơ chuyển động
lơ lửng trong nớc. Có bao nhiêu vật chất có thể đợc giữ ở trạng thái lơ lửng
do chuyển động rối của dòng. Khi các nhiễu động ít đi các phần tử bắt đầu lắng
xuống và các phần tử nặng hơn sẽ lắng đọng đầu tiên. Vì các chất hóa học khác
nhau đợc gắn với các phần tử hữu cơ hoặc vô cơ, nên các quá trình đó rất quan
trọng cho việc vận chuyển chất hóa học.
Độ phân tán là kết quả của quá trình vận chuyển không theo quy luật
hay thất thờng. Các xoáy và rối khác nhau trong các dòng chảy là nguyên

nhân làm cho một khối nớc chuyển động lên trên hoặc tụt lại sau dòng chảy
chính. Chuyển động của nớc qua môi trờng xốp, có một vài phần tử cũng đi
qua những con đờng dài hơn các phân tử khác. Trong cả hai tr
ờng hợp, một
633



vài phần tử trong nớc chuyển động nhanh hoặc chậm hơn dòng chảy chính.
Kết quả là làm tăng thể tích nớc chứa các thành phần và cuối cùng giảm tối
đa cờng độ các thành phần. Tổng các quá trình hợp vào hay phân tán ra tơng
ứng với căn bậc hai của khoảng cách chuyển động hay của thời gian nếu dòng
chảy là không đổi.
Sự khuếch tán là tổng chuyển động của 1 thành phần đối với sự chênh
lệch nồng độ hay gradien. Quá trình khuyếch tán của nớc trong đất là chậm
và nói chung không quan trọng so với những quá trình trớc. Nhng sự bay hơi
là sự chuyển từ trạng thái lỏng sang trạng thái hơi có thể là con đờng nguyên
thủy làm bay hơi các chất hóa học dễ bay hơi. Hoạt động rối của gió có thể giữ
cho quá tình cô đặc của các hóa chất trong đất và nớc thấp để sự khuếch tán
từ bề mặt trở thành 1 nhân tố hạn chế quá trình bay hơi.
Việc canh tác ảnh hởng đến vận chuyển hóa chất gián tiếp bằng cách
thay đổi chuyển động của nớc và khoáng chất. Việc làm đất trồng và cày cấy
thờng xuyên làm tăng khả năng thấm trong phần đầu tiên của trận ma. Đất
tơi xốp, tuy nhiên cũng dễ sói mòn hơn. Tác động của quá trình canh tác giảm
theo thời gian, làm cho khoảng thời gian giữa việc canh tác và ma trở nên
quan trọng.
9.3.2. Các quá trình hóa học
Sự hút thấm bề mặt là thuật ngữ chung để chỉ sự chuyển động của
một phần từ giữa trạng thái rắn và trạng thái lỏng. Quá trình hút bám, cái mà
cũng đợc coi nh là 1 quá trình vật lý, xảy ra khi chất hóa học ra khỏi dung

dịch bám vào một vài phần tử chất rắn. Quá trình no nớc là quá trình ngợc
lại trong thời gian cân bằng (at equilibirium), một sự cân bằng giữa các quá
trình là có thể đạt đợc. Mối quan hệ giữa nồng độ chất hóa học trong dung
dịch và trong chất rắn thờng mô tả bằng một hàm của lực (power function).
Một hệ số xác định thời gian sự cố dung dịch (to apower) đối với 1 lực thờng
một phơng trình đơn lẻ không thể mô tả đầy đủ cả hai quá trình hút bám -
desorption (sự no nớc).
Sự trao đổi còn là sự trao đổi của 1 ion trong dung dịch đối với 1 ion
nhiễm điện cùng đấu trên bèe mặt chất rắn nhiễm điện trái dấu. Đất sét
634



thờng nhiễm sét, hidrat sắt và nhôm có thể bị nhiễm điện dơng hoàn toàn
dới một vài điều kiện và do đó hút các anion trong khoảng pH của phần lớn
các thổ nhỡng, sự nhiễm điện trong chất hữu cơ thờng là nhiễm điện âm và
hút các cation.
Sự kết tinh xảy ra khi nồng độ 1 chất hóa học trong dung dịch vợt quá
khả năng tan đợc của nó. Nồng độ dung dịch giảm xuống do sự hình thành
hợp chất trong trạng thái rắn. Mặc dù các mối quan hệ của tính toán có thể xác
định khá tốt cho nhiều hệ thống nớc - khoáng chất, nhng những mối quan hệ
đó có trệch rất nhiều trong hệ thống động lực nớc - đất.
Phản ứng thủy phân là phản ứng của 1 chất hóa học với nớc để hình
thành 1 hợp chất khác. Các liên kết hóa học của chất hóa học và nớc bị phá vỡ
và các liên kết mới đợc hình thành.
Phản ứng oxy hóa khử xảy ra khi một chất mất electron và bị oxy hóa
trong khi hợp chất khác nhận đợc electron và bị h. Oxy thờng đợc kéo
theo, nhng nó không cần thiết.
Phản ứng quang hóa xảy ra khi năng lợng ánh sáng đẩy nhanh tốc
độ. Phân tách các liên kết hóa học hình thành hợp chất mới.

9.3.3. Các quá trình sinh hóa
Các enzyme trong vi sinh vật khác nhau có thể làm tăng tốc độ phản
ứng rất lớn nh thể chất hữu cơ có thể biến đổi thành các chất hóa học khác
bằng các quá trình khử, phản ứng ôxy hóa, thủy phân và các phản ứng hóa học
khác xảy ra trong các vi sinh vật.
9.4. Các thành phần hóa học
Nớc thậm chí khi rơi xuống đất từ ma cũng không hoàn toàn tinh
khiết, nó chứa đựng những lợng khác nhau của thành phần khác nhau. Các
tiêu chuẩn chất lợng nớc đợc hình thành dựa trên mục đích sử dụng nớc.
Do đó, tiêu chuẩn của nớc uống phải cao hơn rất nhiều so với tiêu chuẩn nớc
dùng cho các mục đích khác nh thủy lợi. Mục tiếp theo trình bày về các thành
phần hóa học thông thờng nhất mà trở thành chất gây ô nhiễm nồng độ của
nó v
ợt quá tiêu chuẩn và mô tả các nỗ lực để xây dựng mô hình cho nó.
635



9.4.1. Bùn cát
Bùn cát là chất gây ô nhiễm chiếm thể tích lớn nhất chất cặn lắng xuống
làm giảm khả năng tích trữ nớc của bể hoặc ao, và khả năng vận chuyển
đờng thủy và kênh. Chất cặn làm đục các con sông và hồ gây mất mỹ quan và
tạo những điều kiện xáo trộn gây trở ngại tới các quy trình bình thờng của hệ
sinh thái nớc.
Thêm vào đó chất lắng cặn mang theo các chất hóa học, chất dinh
dỡng, thuốc trừ sâu và kim loại có thể đợc giải phóng ra các khu vực nớc
xung quanh dới những điều kiện xác định. Do đó, đo đạc chính xác việc tải các
chất cặn trong nớc và dung lợng các chất hóa học trong chất cặn là việc hết
sức quan trọng. Và các chất lắng đọng đã đợc thừa nhận là một bài toán
nhiều năm, nên một vài tiêu chuẩn cho sự xói mòn từ đất trồng trọt đã đợc

thảo luận bởi Molodenhauer và Onstad (1995). Tuy nhiên, các tiêu chuẩn đó
(điển hình là tiêu chuẩn cho phép mất từ 3 đến 5 tấn đất/acre/năm).
Căn cứ vào việc nguồn tài nguyên đất và không dựa trên tác động môi
trờng dọc theo lu vực. Các tiêu chuẩn cho việc ô nhiễm từ các chất cặn dọc
theo lu vực cha đợc phát triển.
Quá trình xói mòn đất có khả năng chọn trong các kích thớc phần tử và
khối lợng phần tử. Nớc ma văng ra và dòng nớc chuyển động đầu tiên làm
chuyển động của các phần tử nhỏ và nhẹ hơn thêm vào đó các phần tử lớn hơn
lắng xuống đầu tiên trong quá trình lắng đọng. Do đó bùn cát lơ lửng có xu
hớng bị giữ lại các phần tử nhỏ và nhẹ hơn. Cho nên các quá trình bồi tích
phải đợc dự báo bằng phơng trình xói mòn (Young và Onstad, 1976) hoặc
ngợc lại có liên quan đến sản lợng bùn cát.
9.4.2. Muối
Phần lớn các vấn đề với muối (các chất rắn vô cơ hòa tan đợc) ở nớc
Mỹ xuất hiện ở miền Tây sông Misissippi vì lợng ma ở vùng đó thấp hơn.
Lợng ma hạn chế không lọc đ
ợc muối hòa tan từ đất, hoặc cung cấp không
cấp lợng nớc đầy đủ cho việc sản xuất nông nghiệp. Do đó nớc tới tiêu có
chứa muối vẫn đợc sử dụng một lợng nớc đợc thoát hơi qua cây trồng và
sự ngừng lại có thể thúc đẩy quá trình lọc và đa 1 lợng muối lớn trở về sông.
636



Đo sự dẫn điện (EC) là 1 phơng pháp thông thờng để kiểm tra lợng
muối, EC có thể đợc đo thờng xuyên. Đo tổng lợng chất rắn hòa tan bằng
quá trình bốc hơi 1 mẫu nớc là 1 phơng pháp khác đợc sử.
Việc quyết định ion gì trong nớc cần thiết cho một sự đánh giá đầy đủ.
Canxi, magiê, natri là các phần tử nhiễm điện dơng có ý nghĩa đối với thủy lợi
và lợi ích công nghiệp. Dung tích muối cao tăng giá thành của việc xử lý nớc

sinh hoạt và công nghiệp làm hạn chế các loại cây trồng có thẻ đớc tới tiêu.
Giới hạn 250 phần/10 triệu do và 500/1 triệu tổng lợng chất rắn hòa tan đợc
yêu cầu cho việc cung cấp nớc công cộng. Nớc sử dụng trong nông nghiệp
đợc phân loại theo sự dẫn điện và tỉ số giữa Na/Canxi và Magic.
Có một lợng lớn các mối quan hệ hàm số giữa ion riêng hoặc chung và
lu lợng. Mổc dù các mô hình không phải là các mô hình thống kê chính thức,
nhng đợc tham số đợc lắp vào số liệu quan trắc bằng phơng pháp tiếp cận
hiểu hồi quy.
Mô hình thông dụng nhất có dạng nh sau

C= aQ
b
(9.5)

trong đó, C là nồng độ, Q là lu lợng, a,b là các tham số. C là khả năng dẫn
điện hoặc là tổng lợng chất rắn hòa tan. Lane (1975) đã tổng kết đợc một số
mô hình ƠConnor (1976) cũng rút ra một vài mối quan hệ bằng việc xem xét
các trờng hợp đơn giản của các hệ thống đợc mô tả bởi các phơng trình khác
nhau từng phàan. Hallam (1976) đã đa ra một vài mối quan hệ nh thế cho
các nguồn thực nghiệm ở hồ nó cũng có đồng và sắt trong (cùng trung lu vực
chuyển). Pronke và MCKs (1970) và Pronke cùng các đồng sự (1972) đã nghiên
cứu độ muối ở miền Tây Nam nớc Mỹ có liên quan đến một vài biến tv, bao
gồm cả dòng chảy. PHần lớn các mô hình đó là một dạng các thành phần của
dòng chảy, liên kết nông độ tổng với nồng độ trong dòng chảy mặt hoặc tốc độ
dòng chảy tơng ứng cùng với mô hình thành phần của dòng chảy thờng khó
khăn trong việc xác định rõ ràng đâu là dòng chảy cơ bản đâu là sự gia nhập
của nớc ngầm và nớc bề mặt.
637

Một vài mô hình hoặc nghiên cứu liên kết các ion riêng lẻ và quá trình
dẫn điện Lane (1975), steele và Matalas (1971), Steele (1976) đều đa ra
những ví dụ liên kết các ion riêng lẻ vào quá trình nhiễm điện trong viẹec xác
định mô hình lu vực rất hữu ích vì đó EC thờng xuyên tơng đối dễ dàng.
Nêu mối quan hệ giữa EC và các ion đáng quan tâm khác hoàn toàn ổn định
đợc xây dựng, thì sau đó cần rất ít các phân tích. (Hem (1970) đa kết quả chỉ
ra một sự tơng quan bền vững Ơ Connor cũng đã xem xét một vài trơngf hợp
đơn giản của sự biến đổi trong tổng nồng độ chất rắn hòa tan trong thời gian 1
năm và đợc trích từ tài liệu của Gunnerson (1967) vì độ muối là một bài toán
trong nhiều năm, nên có một lợng lớn các mô hình đã đợc phát triển cho việc
dự báo sự chuyển động của các chất hóa học và longf đất bằng cách lọc
(leachung) (Alffaro và Keller, 1970 Boast 1973, Burn, 1974; Kolenbrander,
1970, Lai và Junilear 1972, Shaffer và Robben 1977, Tanji, 1970 Tekkeltacb và
babcock, 1970, và warite và các cộng sự 1971; các mô hình tinh vi hơn thừa
nhận sự trao đổi Ca, Ma, Na và K giữa dung dịch và quặng sắt, Chúng cũng
kết hợp các quá trình phân hủy và kết tinh với can xi và magiê bonat, phot
phát.
Các mô hình chia thổ nhỡng thành các tầng, việc tính toán nồng độ cân
bằng trong từng tầng và di chuyển từ phần này của dung dịch mới đến tầng
tiếp theo khi tính toán sự cân bằng mới.
9.4.2 Các chất dinh dỡng
Các chất Nitơ và phốt pho có thể tạo thành một bài toán về chất lợng
nớc. Các vùng đất phì nhiêu nói chung đã đợc bón phân và dễ bị xói mòn.
Mặc dù Nitrát có thể là một mối nguy hại cho sự khỏe, khi nồng độ của nó bằng
10/1 triệu Nitơ, nhng một bài toán thông dụng hơn là làm tăng cờng trạng
thái phú dỡng. Phú dỡng là một sự phát triển mạnh của hệ sinh thái trong
vùng nớc giàu chất dinh dỡng. Thực vật dới nớc cũng đòi hỏi phần lớn các
nguyên tố giống nh các cây trồng trên cạn. Dới những điều kiện xác định
một vài nguyên tố nào đó có thể bị hạn chế, nhng những dạng gắn với Nitơ

Photpho đợc nhắc đến thờng xuyên nhất. Một vài dạng của mỗi chất dinh
dỡng đặc biệt có ý nghĩa, các ion vô cơ; nitrat (NO
3
), amoniac (NH
4
), PO
4
,
638



nhng ion này đợc đo khá dễ dàng, một lợng lớn các chất hữu cơ có chứa
Nitơ và phốt pho thì lại đo đạc rất khó khăn Anioniac (NH
4
) và PO
4
cũng đợc
hấp thụ từ các phần tử quặng trong bùn cát bởi sự trao đổi con và các phản ứng
sorptron. Sự vận chuyển của các chất hữu cơ và vô cơ hình thành khoáng chất
quan trọng trong nhiều lu vực, sự màu mỡ do các chất lắng cạn phải đợc xác
định. Tất cả các chất dinh dỡng hòa tan đều có trong thực vật nhng trong
thực vật chỉ có một lợng nhỏ các chất không hòa tan. Thờng thì dạng không
hòa tan vợt quá dạng hòa tan. Các dạng không hòa tan sẵn có thay đổi tùy
theo nhng điều kiện của môi trờng, VD: nhiệt độ, độ PH, trạng thái oxy hóa
khử. Vì không có các thủ tục cho việc dự báo một cách chính xác chất dinh
dỡng có trong dạng không hòa tan, nên tổng lợng P và N
2
thờng đợc chỉ rõ.

Hình 9.1 Mối liên quan giữa các dạng biến đổi của Nitơ và các hoạt động nông nghiệp
Không khí
Bụi
N
2
NH
3
Sản phầm
mùa màng
Cố định sinh học
Thực vật
Hấp thụ
M a
Khử Nitơ
Động vật
Bay hơi
Phân bón
Xói mòn
do dòng
chảy
Rác thải
Amoni hóa
Sét và các phức
hợp hữu cơ
Cố định
Cố định
Vật chất
hữu cơ đất

Nitơrat hóa
Thấm lọc
Chu trình Nitơ trong nông nghiệp
Một vài mô hình thống kê của các chất dinh dỡng vô cơ nh amoniac,
nitrat và PO
4
biến đổi của nitrat có thể đợc giải thích từ việc sử dụng đất còn
việc sử dụng đất nông nghiệp chỉ giải thích đợc 35%. Tuy nhiên việc sử dụng
đất không giải thích đợc sự biến đổi khá quan trọng của P (hình 9.1).
639



Sự tăng lợng nitrat trong lu lợng không đợc coi là một vấn đề quan
trọng trừ khi phân bón hoặc các chất thải động vật đợc rải trên mặt đất.
Nitrat không đợc đất hấp thụ. Cho nên nớc ma thấm xuống trong phần đầu
của cơn ma sẽ lọc nitrat dới dất và trực tiếp đa chung vào dòng chảy. Phần
nitrat trong dòng chảy đến từ ma. Một phần khác đợc thấm vào nớc chuyển
động xuyên qua và quay trở lại bề amựt thành dòng chảy trong các lu vực lớn
hơn.
Hình 9.1 minh họa cho các chu trình luân chuyển Nitơ trong môi trờng
đất - nớc không khí thực vạt và đợc gọi là vòng tuần hoàn nitơ. Nitơ đất là
một sự điểm lại toàn diện về đề tại này. Một lợng lớn các mô hình đợc phát
triển để dự báo tác động của nitơ vào hệ thống đất - thực vật nớc. (Beck và
Frissel, 1973) Dujjy và các cộng sự 1975, Dutt và cộng sự 1972; Frere và các
cộng sự 1970, Hagin và Am berger 1974, Mehran và Tanji 1979, Reuss và Cole
1973).
Một trong những quá trình quan trọng nhất là quá trình khoáng hóa -
sản xuất nitơrát từ chất hữu cơ trong đất. Điều này có thể đợc diễn tả bằng
phơng trình tốc độ bậc 1.

N= N
0
[1 - exp(MC.t)] (9.6)

trong đó N là tổng lợng nitrat đợc sản xuất từ lợng nitơ có thể khoáng hóa;
N
0
, thời gian là t. Hằng số tốc độ, MC khá nhạy với nhiệt độ và độ ẩm (Smith
1976). Một quá trình quan trọng khác là quá trình hấp thụ nitơ của thực vật.
Nói chung, thực vật hút từ 40 - 50% lợng nitrat và amoniăc đợc cung cấp bởi
phân bón hoặc quá trình khoáng hóa. Quá trình hấp thụ biến đổi theo loài cây
và theo sự phát triển của môi trờng xung quanh. Một mối quan hệ chung đã
không đợc phát triển mặc dù một vài mô hình đang phát triển. Việc học đã
tách nitrat và amoniăc từ rễ cây các phơng trình lọc muối và thuốc trừ sâu
(9.9); (9.10) (9.11) có thể đợc sử dụng để dự báo việc lọc Nitrat và NH giả thiết
rằng hệ số hút bám bằng không đối với Nitrat và từ 0,1 - 0,5 với NH
3
.
640



Trong nhiều loại đất, các điều kiện có lợi cho việc lọc cũng có lợi cho quá
trình khử đây là quá trình biến đổi NO
3
thành N
2
và N
2

O bằng sự khử hoặc
phản ứng sinh hóa. Một mô hình tốt cho quá trình khử là không tồn lại. NO
3
từ
nớc ma có thể là nguồn chủ yếu của Nitơ trong các lu vực không màu mỡ.
Quá trình biến đổi sinh học của khí N
2
từ dạng hữu cơ bằng hệ thống thực vật
vi khuẩn là một nguồn quan trọng khác. Amoni bị mất đi do sự bay hơi, khi
hợp chất amoni đợc đa vào cụ thể là đất kiềm (Fenn và Kissel, 1973;
Miyamoto và nnk., 1975).
Davidson và các cộng sự đã đặt 1 số quá trình nớc -N
2
với nhau để dự
báo lợng nitơ tất yếu có trong rễ. Họ đã phát triển cả mô hình nghiên cứu chi
tiết và mô hình quản lý lý thuyết. Các quá trình mà họ xem xét trong hai mô
hình trên là sự vận chuyển xuống dới của nớc và lợng nitơ hòa tan. Nh là
một kết quả của việc tới tiêu và ma. Sự cân bằng giữa hút và thải của NH
3
,
sự biến đổi vi sinh của N và hấp thụ của nớc, N, NH
3
.
Các mô hình nghiên cứu của họ sử dụng một sơ đồ sai phân hữu hạn ẩn
hiện để tính toán nớc và chuẩn động của dung dịch. Họ sử dụng động học
bậc 1 để mô tả sự nitrat hóa, quá trình khử, khoáng hóa và quá trình cố định.
Họ đã kiểm tra một số mối quan hệ giữa việc phát triển rễ với plant uptake of
water và Nitơ trớc khi chọn lần cuối 1 vài phơng trình thực nghiệm tơng
đối đơn giản.
Vì mô hình nghiên cứu phức tạp và cần một số lợng lớn số liệu đầu vào

cái mà tồn tại một cách ngẫu nhiên, nên 1 mô hình đơn giản hơn là cần thiết
cho việc quản lý trạng thái. Họ đã giả sử rằng 1 sự chiếm chỗ theo kiểu piston
đợc mô tả sau trong phơng trình (9.9) đối với chuyển động của nớc và dung
dịch. Tổng giá trị thực lớn hơn so với sự phân bố nồng độ trong rễ mà đợc tính
toán cho các dạng nitơ khác. Các giả thiết của họ đã giới hạn mô hình quản lý
này để đồng nhất các phẫu diện đất đợc làm khô. Mô hình nghiên cứu có thể
mô phỏng một profile đất đồng nhất hoặc phân lớp nhng không xem xét đợc
tổn thất nitơ trong dòng chảy mặt.

641



Bụi
Sản phẩm
nông nghiệp
Động vật
Thực vật
Phân bón
Rác
thải
Xói do
dòng
chảy
Khoáng
hóa
Hấp thụ
Cố định
Chất
khoáng

Vật chất
hữu cơ đất
Thải
Khoáng hóa
Chu trình phốt pho trong nông nghiệp
Hình 9.2 Mối liên quan giữa các dạng biến đổi của Phốt pho và các hoạt động nông
nghiệp


Một số các trờng hợp đã đợc mô phỏng lại với cả hai mô hình sử dụng
số liệu thực tế hóa. Tuy nhiên việc thiếu các cơ sở số liệu đáng tin cậy đã hạn
chế việc kiểm chứng cả hai mô hình. Một vài số liệu từ thí nghiệm trên các
cánh đồng ngũ cốc đã chỉ ra mô hình quản lý dự báo thừa hấp thụ Nitơ khoảng
14%. Các kết quả từ mô hình quản lý phù hợp với kết quả của mô hình nghiên
cứu. Trong 1 cuộc kiểm tra độ nhạy nếu hệ số tốc độ biến đổi Nitơ tăng 100%
thì chỉ làm tăng nồng độ Nitrat lên 17%.
Vòng tuần hoàn P đợc minh họa trong hình 9.2 (Freere, 1976) không
phức tạp bằng vòng tuần hoàn N phản ứng chính là sự cân bằng giữa phốt
phát trong dung dịch và đợc hấp thụ vào đất. Tuy nhiên, không có sự phân
biệt rõ ràng nào giữa sự tồn tại của quá trình hút bám là mặt và quá trình
giáng thủy trong các dạng khoáng khác và do đó không phải các P đợc lấy ra
từ dung dịch đều ở dới dạng chất rắn. Trong dòng chảy bùn cặn cùng với khả
năng hút bám P cao nh tầng đất cát từ bên bờ và trong lòng sông có thể lấy P
ra trong trạng thái lỏng. Phơng trình phi tuyến:
642




S= AC. C

n
(9.7)

thờng đợc xây dựng để mô tả đờng đẳng nhiệt hút bám trong đó S là nồng
độ lợng P có thể trao đổi đợc trong đất. C là nồng độ dung dịch, AC và n là
các hệ số đã biết. Đối với P khoảng AC biến đổi từ dới 100 đến vài nghìn, n từ
0,5 đến 1,0, ba tài liệu gồm đây mô tả các mô hình p trong hệ thống đất.
9.4.3. Thuốc trừ sâu
Các thuốc trừ sâu clo hữu cơ ổn định và bền đang đợc thay thế bằng các
hợp chất các bô nát và phốt phát hữu cơ dễ phân huỷ. Một mối quan tâm chính
đến các clo hữu cơ là sự phóng đại sinh học đối với nồng độ độc trong sinh vật
bậc cao của hệ sinh thái (các động vật có sơng sống). Các chất hóa học kém
bền hơn thờng độc hơn và tạo ra một sự độc hại nghiêm trọng từ một biến cố
dòng chảy đơn lẻ đến trực tiếp từ một khu vực đã bị xử lý.
Các phơng tiện rất tinh vi nh chất khí, chất lỏng và sắc phổ lớp mỏng
đợc đòi hỏi cho quá trình phân tích định lợng thuốc trừ sâu. Sự can thiệp từ
các hỗn hợp xuất hiện một cách tự nhiên làm cho các quyết định chính xác đối
với sinh vật bậc thấp trở nên khó khăn. Vì sự khác nhau lớn của những chất
hóa học đợc bám và các độc tính khác nhau của chúng (hơn 1800 hợp chất
hoạt động học sinh trên 32000 công thức) đã làm sự giới hạn của nớc uống
biến đổi lớn sự giới hạn này biến đổi từ 1000 phần/ 1 tỷ methoxyclor đến dới
1/10 của 1/1 tỷ đối với hỗn hợp keptaclor.
Phần lớn thuốc trừ sâu là hợp chất hữu cơ nhân tạo. Lợng cung cấp
thấp 1 hoặc 2 kg/ha để nồng độ của nó trong dòng chảy và biến cát thấp. Tổng
lợng mất mát theo từng mùa nói chung khoảng từ 2 đến 3% hoặc ít hơn trong
lợng cung cấp. Một vài thuốc trừ sâu đợc tìm thấy dới dạng dung dịch,
nhng dạng khác có khả năng hút bám rất cao vào các bùn cát và chất hữu cơ.
Chúng ta không biết một ví dụ nào của các mô hình thống kê cho các vấn đề về
thuốc trừ sâu trong lu vực nhỏ sự phân hủy là con đờng chính làm mất đi
lợng thuốc trừ sâu (làm thất thoát thuốc trừ sâu). Các cơ chế kéo theo trên

643



phụ thuộc vào chất hóa học và môi trờng. Có những phản ứng hóa học nh
thủy phân và oxy hóa hoặc khử, phản ứng quang hóa với ánh sáng và phản
ứng sinh hóa đợc xúc tiến trong quá trình trao đổi chất vi sinh vật. Hiển
nhiên là một phơng trình không thể mô tả đầy đủ tất cả các chất hóa học
trong mọi môi trờng. Tuy nhiên phơng trình tốc độ bậc một xuất hiện là một
xấp xỉ đầu tiên thích hợp cho nhiều chất hóa học (Frere, 1975). Lợng chất hóa
học A còn lại sau 1 khoảng thời gian t là:

A= A
0
exp(-BC.t) (9.8)

trong đó Ao là lợng chất hóa học tại thời điểm t = 0 và BC hệ số phân tích trên
một đơn vị thời gian. Hệ số này đợc liên kết với chu kỳ nửa phân ra t
1/2
(BC =
0,693/t
1/2
) cái mà đã đợc trình bày cho nhiều hỗn hợp trong những môi trờng
khác nhau. Một xấp xỉ thứ hai là biến BC thành một hàm của các điều kiện
môi trờng nh nhiệt độ, độ ẩm, nhng yếu tố dễ bị ảnh hởng của ánh sáng.
Sự bay hơi của thuốc trừ sâu, và các cơ chế phân hủy khác là một vấn đề do
nhiều nhân tố môi trờng nh nhiệt độ, tốc độ gió và dung lợng ẩm (Farmer
và Detey 1974; Harper và các cộng sự 1976).
Nhu cầu dự báo sự biến động và quá trình phân bố lại của các chất hóa
học trong nông nghiệp và các tố thành phần từ chất thải đã mô phỏng sự phát

triển của một số mô hình (Davidson và các cộng sự 1970; Linstrom và Boersma
1973; Oddsom và các cộng sự 1970; và Shah cùng các cộng sự 1975). Phần lớn
các mô hình của họ chia đất ra thành từng lớp (Frere, 1975) là sự xác định vị
trí của nồng độ tối đa các chất hóa học trong đất trễ hơn trong nớc tơng ứng
với mức độ của quá trình hút bám vào đất. Nồng độ cực đại giảm theo căn bậc
hai của khoảng cách chuyển động vì sự phân tán. Khái niệm này đợc mô tả
dới dạng toán học nh sau:

()
[]
ACBDAM
FC
FC
IN
D
ì+
= . (9.9)

644




()
2/1
Đ4 FDF
UA
C
ìì
ì

=

(9.10)


)]([
1
ACBDSM
U
ì+
=
(9.11)

trong đó D độ sâu của sự biến đổi hóa học IN là lợng nớc thấm trên 1 đơn vị
độ sâu. FC là dung tích. A có khả năng chứa đợc trên 1 cánh đồng, AM là thể
tích ẩm trung bình giữa FC và dung tích bão hòa. BD là bulk density của đất,
AC là hệ số hút bám (tỉ số của nồng độ tan trong đất trên nông độ trong dung
dịch xem phơng trình 9.7) C là nồng độ trong dung dịch tại độ sâu D (tổng số
trên một đơn vị thể tích) A là tốc độ sử dụng lợng chất hóa học trên một đơn
vị diện tích, DF là thừa số phân bố độ phân tán tại các độ sâu, U là hệ số units
couversion SM là dung lợng ẩm đất tại D.
Sự sắp xếp thuốc trừ sâu quyết định nồng độ của nó tại bề mặt đất và vì
thế sự tập trung các dòng chảy cho bề mặt đợc gắn với các chất hóa học có khả
năng cao hơn nhiều so với nó đợc đa vào hoặc trộn lẫn với đất. Nếu các thuốc
trừ sâu đợc phun lên các thảm thực vật (cánh đồng), thì một phần rễ chạm tới
rất phức tạp và khó xác định (Baiky và các cộng sự 1974) và các đo đạc cần
thiết cũng nh các thí nghiệm cha đợc thực hiện. Một vài phơng pháp dự
báo đã đợc đề xuất. Một phơng pháp (Frere, 1975) giả thiết quá trình lọc và
dòng chảy có tác động ngang nhau trong việc vận chuyển hóa học. Thuật toán
của quá trình lọc (phơng trình (9.9), (9.10), (9.11)) đợc sử dụng với tổng

lợng ma và tổng lợng nớc thấm để đa 2 sự tập trung tại bề mặt đất giả
thiết đây là một phân bố Gauss. Giá trị trung bình giữa nồng độ bề mặt của
chúng đợc giả thiết là nồng độ trung bình của chất hóa học trong dòng chảy.
Bruce và các cộng sự (1975) đã sử dụng 1 hệ số khai căn đơn giản Kang
và những ngời khác (1970 đã sử dụng 1 mô hình of a stirred tank uith a
constant rate of infection for fêdlot unoff. Mô hình ARM (Donigian và Gauford,
1975 a) sử dụng một đờng cong thấm, hut Freundlich biến đổi để cân bằng
lợng thuốc trừ sâu với đất và nớc trong vùng cao hơn. Mô hình NPS
645