Mô hình hoá mưa - dòng chảy ( Phần cơ sở - Nxb ĐH Quốc Gia Hà Nội ) - Chương 1 pdf

13

Chơng I
Trở về cơ bản: quá trình dòng chảy
và mô hình hóa quá trình
Nh những nhà khoa học, chúng ta bị hấp dẫn bởi khả năng xắp xếp những kiến
thức một cách có trận tự để thể hiện rằng chúng ta hiểu đợc khoa học cũng nh các
hiện tợng tơng hỗ phức tạp của nó.
W. M. Kohler, 1969
1.1.Tại sao lại mô hình hoá?
Nh đã nhấn mạnh ở lời nói đầu, có nhiều nguyên nhân khác nhau dẫn tới câu
hỏi: tại sao chúng ta cần mô hình hoá quá trình ma-dòng chảy trong thủy văn.
Nguyên nhân chính là do giới hạn của các kỹ thuật đo đạc thủy văn. Chúng ta không
có khả năng đo mọi thứ mà chúng ta muốn biết về hệ thống thủy văn. Trong thực tế
chúng ta chỉ có một khuôn khổ giới hạn các kỹ thuật đo và phạm vi giới hạn bởi không
gian và thời gian. Do đó chúng ta phải ngoại suy từ các biến đã đo đạc này đến các lu
vực không có đo đạc (ở đó việc đo đạc không có khả năng) và vào tơng lai (việc đo đạc
không thực hiện đợc) để kiểm soát ảnh hởng của các biến đổi thuỷ văn trong tơng
lai. Các mô hình có dạng khác nhau cung cấp một phơng tiện ngoại suy định lợng
hoặc dự báo có ích khi ra quyết định.
Có rất nhiều mô hình ma-dòng chảy thuần tuý dành cho mục đích nghiên cứu
nh một phơng tiện hiểu biết chính thức hoá về hệ thống thủy văn. Thể hiện những
hiểu biết nh thế là một bớc quan trọng để phát triển một lĩnh vực khoa học. Nói
chung, chúng ta học đợc nhiều điều khi mô hình hoặc lý thuyết cho thấy mâu thuẫn
với số liệu tin cậy thì phải tìm kiếm những thay đổi nhận thức mà mô hình dựa vào
đó. Dù sao, mục đích cơ bản của dự báo bằng cách sử dụng mô hình phải là để cải tiến
các quyết định về dự báo thủy văn và cả trong quy hoạch tài nguyên nớc phòng chống
lũ, giảm nhẹ ô nhiễm hoặc cấp phép dùng nớc.
Với sự tăng của nhu cầu nớc trên thế giới và hoàn thiện các quyết định trong
hoàn cảnh thay đổi thời tiết từ năm này sang năm khác yêu cầu phải cải tiến mô hình.
Đó chính là những gì mà cuốn sách muốn đề cập.

Mô hình ma-dòng chảy có thể suy ra trong khuôn khổ giải thích thuần tuý, căn
cứ trên các quan trắc đầu vào và đầu ra trên một lu vực. Lu vực đợc coi nh một
hộp đen mà không có một tham chiếu nào vào quá trình bên trong kiểm tra sự biến
đổi ma thành dòng chảy. Một số mô hình phát triển theo hớng này đợc mô tả trong
chơng 4, ở đó đã chỉ ra rằng có khả năng để giải thích bản chất vật lý của kết quả mô
hình căn cứ trên sự hiểu biết phản ứng tự nhiên của lu vực. Sự hiểu biết này là điểm
14
khởi đầu cho bất kỳ mô hình ma-dòng chảy nào.
Dĩ nhiên, có nhiều tài liệu thủy văn mô tả các quá trình thủy văn với mức độ rất
khác nhau về giải thích toán học và số phơng trình, nhiều mô tả toán học thờng
không chỉ ra các điều đơn giản hoá quan trọng đợc làm khi phân tích chúng. Họ giới
thiệu các phơng trình nh thể chúng có ứng dụng ở mọi nơi. Dù sao, chỉ cần rắc một
dung dịch nhuộm đỏ lên bề mặt đất và sau đó đào lên để xem liệu thuốc nhuộm đã
biến đổi màu đất thế nào để thấy rõ giới hạn của lý thuyết thủy văn (hình 1.1). Bất kỳ
lúc nào nghiên cứu chi tiết hớng dòng chảy cũng đa đến một lĩnh vực mà chúng ta
thấy rất phức tạp. Chúng ta có thể nhận thấy sự phức tạp đó hoàn toàn dễ dàng,
nhng thực hiện việc mô tả toán học thích hợp để dự báo chúng là rất khó khăn và
thờng kéo theo sự đơn giản hoá và gần đúng.
Chơng mở đầu này liên quan đến mô hình quan niệm của phản ứng lu vực nh
là giai đoạn đầu của quá trình mô hình hoá. Sự phức tạp này là một nguyên nhân của
vấn đề tại sao không có sự nhất trí chung về chiến lợc mô hình hoá quá trình ma-
dòng chảy. Nhng sự lựa chọn sự đa dạng và xấp xỉ sẽ đợc thảo luận trong các
chơng sau.

Hình 1.1. Nhuộm bằng thuốc nhuộm trong các khu vực profile đất khác nhau ở Thụy Sĩ sau khi thấm
40mm nớc (sau mùa đông 1944). Tái lập từ Nghiên cứu tài nguyên nớc, xuất bản của Hội địa vật lý Mỹ.
1.2. Sử dụng cuốn sách này nh thế nào?
Điều rõ ràng đã nói ở đầu chơng, đây không chỉ là cuốn sách về lý thuyết khác
nhau về mô hình ma-dòng chảy hiện giờ đang đợc dùng. Ngời đọc có thể tìm thấy
một số phơng trình liên quan đợc sử dụng trong nội dung chính của cuốn sách. ở
đây đa ra một số phát triển lý thuyết, đợc in trong các hộp cuối các chơng có thể bỏ
qua ở lần đọc đầu tiên. Phần lý thuyết cũng đợc tìm thấy trong nhiều tài liệu tham
khảo đa vào nhng cần lựa chọn.
ở đây chứa đựng nhiều hơn một cuốn sách về các quan niệm trong các tiếp cận
15

mô hình hoá khác nhau và phân tích giới hạn của các phần mềm đang đợc ứng dụng
rộng rãi hiện nay trong dự báo thủy văn. Sự biểu thị các mô hình nh những phần
mềm đang trở thành phức tạp hơn, liên kết với hệ thông tin địa lý và hiển thị ấn tợng
của đồ thị 3 chiều. Sự hiển thị nh thế dễ dàng bị thuyết phục bởi vì nghĩ rằng đầu ra
của mô hình là sự mô phỏng tốt một phản ứng thực của lu vực, đặc biệt nếu một số ít
số liệu có khả năng kiểm tra các dự báo. Dù sao với hầu hết các mô hình có sẵn hiện
nay, điều này là không cần thiết, mà là cần thiết đánh giá các mô hình dự báo. Hy
vọng rằng ngời đọc sẽ đọc đợc ở cuốn sách này những quan niệm và kỹ thuật cần
thiết để đánh giá các xấp xỉ mô hình hoá khác nhau, cả phần mềm sẵn có và các mô
phỏng của mô hình trong áp dụng thực tế.
Có 4 phần mềm có sẵn đi kèm trong cuốn sách này đó là: TFM, TOPMODEL,
DTM Analysis và GLUE, chúng đợc trình bày trong chơng 4,6,7. Hai ví dụ đầu tiên

của các dạng khác nhau của mô hình có giả thiết riêng về phản ứng của hệ thống thủy
văn. Một trong các mục đích của cuốn sách là giúp ngời đọc xác định các mô hình
không chỉ trong thuật ngữ mô hình có thể tái tạo lại bất kỳ số liệu cho kiểm tra, mà
còn định ra các giả thiết. Nh vậy các mô hình hiện hữu đi kèm với một danh sách các
giả thiết. Ngời đọc đợc khuyến khích làm một danh sách tơng tự, bất kỳ khi nào họ
gặp lần đầu. Phần mềm GLUE là một ớc lợng sự bất định có thể gặp ở bất kỳ mô
hình thủy văn nào (chơng 7). Phiên bản cuối cùng của phần mềm này đợc viết cho
Window P.C , có thể tải trên Internet (phụ lục A). Một danh sách trang Web liên kết
với các trang khác liên quan với các gói mô hình ma-dòng chảy khác cũng có thể tải
từ trang web này.
ở cuối mỗi chơng có một đoạn nhắc lại những điểm chính xuất hiện từ nội dung
các chơng đã cung cấp. Đó là một giải pháp tốt để ngời đọc tóm tắt trớc khi đọc đầy
đủ và kỹ các chơng. Một phần giải thích thuật ngữ sử dụng trong mô hình thủy văn
đợc cung cấp trong phụ lục B. Các thuật ngữ này đợc hiển thị rõ khi chúng xuất
hiện lần đầu tiên trong văn bản.
1.3. Quá trình mô hình hoá
Hầu hết các cuốn sách về mô hình hoá đều bắt đầu với việc chọn một mô hình để
sử dụng cho thực hành. ở đây chúng ta sẽ bắt đầu từ một giai đoạn đơn giản hơn
trong quá trình mô hình hoá: mô hình quan niệm của quá trình ma-dòng chảy trên
lu vực (hình 1.2). Mô hình giác quan là sự tóm tắt cảm nhận của chúng ta về phản
ứng của lu vực với các điều kiện ma khác nhau hoặc nói cách khác, là các nhận thức
của bạn về phản ứng đó. Mỗi mô hình giác quan là riêng biệt, nó phụ thuộc vào sự đào
tạo mà nhà thủy văn đã có, các sách và bài báo họ đã đọc, bộ số liệu họ đã phân tích,
lĩnh vực thực tế họ đã có kinh nghiệm trong các môi trờng khác nhau. Nh vậy có thể
nói rằng mô hình giác quan của các nhà thủy văn sẽ khác nhau.
Đánh giá một mô hình quan niệm (hình 1.2) cho một lu vực thực tế là rất quan
trọng, bởi vì phải ghi nhớ rằng tất cả các mô tả toán học có thể dùng cho dự báo chắc
chắn là một sự đơn giản hoá của một mô hình quan niệm, trong một số trờng hợp là
đơn giản quá mức, nhng có thể đủ để dự báo chính xác. Việc này có nguyên nhân của
16

nó. Mô hình giác quan không bị gò ép bởi lý thuyết toán học. Nó xuất hiện đầu tiên
trong đầu của mỗi nhà thủy văn và không cần thiết phải viết ra. Chúng ta có thể nắm
đợc sự phức tạp của quá trình dòng chảy theo một con đờng hoàn toàn định tính (ví
dụ xem thí nghiệm hình dung dòng chảy của Flury (1994, hình 1.1)), rằng có thể có các
ý tởng rất khác nhau để mô tả một ngôn ngữ toán học. Dù sao mô tả toán học là, theo
truyền thống, giai đoạn đầu trong việc hình thành một mô hình dự báo định lợng.
Mô tả toán học này sẽ đợc gọi là mô hình giác quan của quá trình hay quá trình
đợc xem xét. ở điểm này, các giả thiết và những thừa nhận để mô tả đơn giản một
quá trình cần đợc làm rõ ràng. Ví dụ, nhiều mô hình đã căn cứ trên việc sử dụng mô
tả dòng chảy trong đất bằng quy luật Darcy, cho rằng dòng chảy tỷ lệ với gradient của
thế năng thủy lực (xem hộp 5.1). Các đo đạc chỉ ra rằng, thế năng thủy lực trong đất
kết cấu có thể biến đổi đáng kể trên một khoảng cách nhỏ, sao cho nếu luật Darcy
đợc áp dụng ở phạm vi profile đất hoặc lớn hơn thì nó đợc thừa nhận ngầm rằng
một số gradient trung bình có thể dùng đặc trng cho dòng chảy và ảnh hởng của dòng
chảy u tiên qua lỗ hổng lớn trong đất có thể bỏ qua (một ví dụ của các quan trắc trong
hình 1.1)

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

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

17

Mô hình quan niệm có thể phức tạp nhiều hay ít, từ việc dùng phơng trình cân
bằng nớc đơn giản cho các thành phần miêu tả lợng trữ trên lu vực đến các phơng
trình phi tuyến đạo hàm riêng. Một số phơng trình có thể đợc biến đổi dễ dàng trực
tiếp thành chơng trình cho ngời sử dụng máy tính số. Dù sao nếu phơng trình
không giải đợc bằng giải tích khi đa vào một số điều kiện biên cho một hệ thống
thực (nó thờng là trờng hợp các phơng trình đạo hàm riêng trong một số mô hình
thủy văn), thì một bổ sung gần đúng bằng cách sử dụng kỹ thuật phân tích số để xác
định mô hình thủ tục trong dạng chạy đợc trên máy tính là cần thiết. Một ví dụ là sự
thay thế vi phân trong phơng trình gốc bằng sai phân hữu hạn hoặc thể tích hữu
hạn. Một thận trọng đáng kể cần đợc làm ở điểm này: chuyển đổi từ các phơng trình
của mô hình quan niệm sang mã của mô hình thủ tục đã thêm vào sai số có ý nghĩa
liên quan đến cách giải gần đúng của các phơng trình gốc. Bởi vì các mô hình đó có
tính phi tuyến cao, ớc tính sai số có thể là khó khăn trong các điều kiện mô hình đợc
sử dụng.
Với mô hình thủ tục, chúng ta có mã chạy trong máy tính. Trớc khi chúng ta có
thể áp dụng mã để dự báo số trị cho một lu vực cụ thể, điều cần thiết là phải qua giai
đoạn hiệu chỉnh thông số. Tất cả các mô hình sử dụng trong thủy văn có các phơng

trình chứa các đầu vào và các biến trạng thái khác nhau. Có các biến xác định hình
học lu vực nh là hằng số trong suốt thời gian mô phỏng thực tế. Lại có biến xác định
điều kiện biên thay đổi trong khi mô phỏng, chẳng hạn nh ma ở các vị trí khác nhau
tại các bớc thời gian tính toán. Có biến trạng thái nh lợng trữ nớc hoặc độ sâu
thay đổi trong thời gian mô phỏng nh là kết quả của tính toán mô hình. Có giá trị
ban đầu của biến trạng thái xác định trạng thái của lu vực khi bắt đầu mô phỏng.
Cuối cùng có các thông số mô hình xác định các đặc tính của lu vực hoặc lợng dòng
chảy.
Các thông số mô hình có thể bao hàm nh độ rỗng và độ dẫn thủy lực của các mức
đất nằm ngang khác nhau trong mô hình phân bố không gian hoặc thời gian lu giữ
trung bình trong các vùng bão hoà cho mô hình sử dụng biến trạng thái ở quy mô lu
vực. Chúng thờng đợc coi là không đổi suốt thời kỳ mô phỏng (mặc dù một số thông
số nh dung tích trữ giao nhau của lớp phủ thực vật có thể phụ thuộc mạnh vào thời
gian và là quan trọng cho một số ứng dụng). Trong tất cả các trờng hợp, thậm chí
chúng đợc coi là không đổi theo thời gian, cũng không dễ dàng xác định giá trị của
các thông số cho một lu vực cụ thể. Thực vậy phơng pháp chung nhất để hiệu chỉnh
các thông số là sử dụng kỹ thuật hiệu chỉnh giá trị các thông số để thu đợc sự phù
hợp nhất giữa mô hình tính toán và quan trắc cho một phản ứng lu vực cụ thể (xem
phần 1.8 và chơng 7).
Ngay sau khi các thông số đợc xác định có thể tiến hành mô phỏng và tính toán
số trị các phản ứng thu đợc. Giai đoạn tiếp theo là kiểm chứng và đánh giá các tính
toán này. Đánh giá này cũng có thể đa ra trong khuôn khổ số trị, tính toán một hay
nhiều chỉ số đặc tính của mô hình liên hệ với các quan trắc sẵn có về phản ứng của
dòng chảy. Thờng không khó khăn để tìm một mô hình có thể chấp nhận đợc, thực
tế nếu có thể hiệu chỉnh thông số mô hình bằng cách so sánh với lu lợng quan trắc,
18
thì hầu hết cấu trúc mô hình có số thông số đủ cho phép phản ứng phù hợp với số liệu.
Vấn đề là ở chỗ có nhiều tổ hợp khác nhau của cấu trúc mô hình và bộ thông số cũng
đa đến sự phù hợp với số liệu. Nh vậy trong các số hạng lu lợng riêng lẻ phân biệt
sự khác nhau của các mô hình tin cậy và do đó để đánh giá một mô hình cá biệt sẽ khó

khăn. Điều này đợc thảo luận chi tiết hơn trong chơng 7 ở phần xác định sự bất
định của mô hình dự báo.
Mặt khác lu lợng dự báo cũng nh các dự báo bất kỳ các phản ứng bên trong
lu vực có thể đánh giá liên quan đến mô hình giác quan ban đầu của lu vực. ở đây
việc tìm một mô hình đợc chấp nhận toàn bộ gặp khó khăn nhiều hơn. Sự khác biệt
có thể đa đến xem xét lại giá trị các thông số, xem xét lại mô hình giác quan, hoặc
trong một số trờng hợp, xem xét lại mô hình giác quan của lu vực nh là sự hiểu
biết thu đợc từ sự cố gắng mô phỏng quá trình thủy văn.
Phần cuối của chơng này liên quan đến các giai đoạn khác nhau trong quá trình
mô hình hoá. Phần 1.4 đa ra một ví dụ mô hình quan niệm của đáp ứng lu vực với
ma. Phần 1.5 thảo luận những thông tin bổ sung có thể thu đợc từ việc xem xét kỹ
thông tin địa hoá học. Phần 1.6 đa ra các yêu cầu hàm số của sản sinh dòng chảy và
diễn toán dòng chảy. Phần 1.7 đa ra một định nghĩa của mô hình quan niệm, hiệu
chỉnh và kiểm định mô hình đợc thảo luận trong phần 1.8.
1.4. Các mô hình quan niệm của thủy văn lu vực
Có nhiều quá trình phác thảo phản ứng lu vực ở trong các tài liệu đã xuất bản.
Hầu hết chúng dành cho quá trình phản ứng của lu vực ở mức độ chi tiết nhiều hay
ít. Công trình đợc biên soạn bởi Kirkby (1978), Anderson và Burt (1990) trong các
chơng khác nhau phản ánh sự quan tâm thực tế khác nhau của các nhà thủy văn. Hệ
thống thủy văn là một tổng hợp phức tạp mà mỗi nhà thủy văn sẽ có mô hình ấn
tợng và quan niệm của riêng mình, coi cái gì là quan trọng nhất trong quá trình
ma-dòng chảy. Vì vậy các nhà thủy văn khác nhau có thể không cần đồng ý về cái gì
là quan trọng nhất hay cách tốt nhất mô tả chúng. Có thể thống nhất về các chủ đề
chung, nh đợc nhắc đến trong các bài báo thủy văn, nhng sự hiểu biết của chúng
ta về các phản ứng thủy văn vẫn còn đang mở rộng và cụ thể phụ thuộc vào các thí
nghiệm, dạng các thí nghiệm mà các nhà thủy văn tiến hành. Quá trình khác nhau có
thể bị chi phối trong các môi trờng khác nhau và các lu vực khác nhau với các đặc
trng địa hình, lớp phủ và địa chất khác nhau.
Một trong những vấn đề đợc hớng tới để có một hiểu biết tổng hợp về hệ thống
thủy văn là hầu hết dòng chảy nằm dới đất hoặc đá. Khả năng đo đạc và đánh giá

quá trình dòng chảy sát mặt là rất giới hạn. Hầu hết kỹ thuật đo đạc nhắc đến chỉ có
thể ở phạm vi trung bình của máy đo. Khi đặc tính của dòng chảy biến đổi nhanh theo
không gian (và thời gian), quy mô nhỏ của tự nhiên để đo đạc có thể chỉ đa đến một
bức tranh rất riêng của dòng chảy tự nhiên. Nh vậy chắc chắn rằng sự không hiểu
biết về tự nhiên của quá trình dòng sát mặt đa đến hạn chế các kỹ thuật đo đạc hiện
nay. Cần phải suy luận về quá trình dòng chảy từ những đo đạc có thể. Các suy luận
nh thế thêm vào những thông tin cho mô hình quan niệm của phản ứng thủy văn,
19

nhng chúng chỉ là suy diễn
Một phơng pháp thu đợc sự hiểu biết tơng lai là xem xét một phần của hệ
thống ở mức độ chi tiết hơn. Nhiều nghiên cứu đã phân tích quá trình dòng chảy trong
sờn dốc hoặc bãi nhỏ thực tế hoặc cột đất nguyên vẹn mang trở lại phòng thí nghiệm.
Ngời ta đã tìm thấy trong nhiều nghiên cứu rằng, điều tra chi tiết sẽ phát hiện sự
phức tạp và đa dạng hơn trong các đờng đi của dòng chảy. Sự thật là thêm vào các
dạng khác nhau của thông tin, nh sử dụng các dấu hiệu môi trờng hoặc nhân tạo.
Hình 1.1 đa ra một ví dụ tốt về điều này (xem phần 1.5). Nh thế sự phức tạp có thể
là một phần của mô hình. Nh đã lu ý ở trên, không nhất thiết mô hình quan niệm
thể hiện nhiều hơn một bộ dấu hiệu định tính, nhng sự phức tạp chắc chắn gây khó
khăn cho việc chọn các giả thiết để chuyển từ mô hình quan niệm đến một hệ phơng
trình xác định mô hình quan niệm. Các chọn lựa phải làm để đơn giản hóa việc mô tả
và nh đã thấy, các lựa chọn nh thế thờng không có một nền tảng tốt trong thực tế
thủy văn.
Tóm lại, có một mô hình quan niệm của một nhà thủy văn học. Nó căn cứ trên một
bộ phác thảo của Beven (1991.a) với một số nhìn nhận dựa trên thí nghiệm bổ sung.
Trong thời kỳ giữa các trận ma, lợng trữ trong đất đã giảm dần dần (hình 1.3).

Hình 1.3. Một miêu tả của các quá trình chứa trong một mô hình quan niệm của thủy văn sờn dốc.
Nếu có một dòng chảy ngầm thì mực nớc và gradient sẽ giảm từ từ. Lợng trữ
thờng cao hơn và nớc ngầm sẽ tiếp cận bề mặt trong vùng ven sông đáy thung lũng,
một phần vì dòng chảy xuôi dốc, đặc biệt nơi có sự hội tụ dòng chảy trong các chỗ

20
trũng sờn dốc. Lợng trữ trong vùng ven sông cũng có thể đợc duy trì bởi dòng chảy
trở lại từ các lớp sâu hơn (Huff 1982, Genereux 1993), nhng cũng vì các lớp đất có
khuynh hớng sâu hơn trong đáy thung lũng (Piriol,1997). Tổn thất của nớc bởi bốc
hơi sẽ có hiệu quả lớn hơn hay nhỏ hơn trong profile của lợng trữ phụ thuộc vào ma,
khí hậu, dạng lớp phủ và độ sâu của rễ cây. Rất nhiều thực vật có thể hút nớc từ độ
sâu đáng kể với rễ xuyên tới hàng chục mét vào trong đất, khe đá và đờng dẫn của rễ
cũng hoạt động nh một đờng đi cho nớc thấm (Cây Jawatt của Tây Australia).
Thực vật loại háo nớc (nh cây gỗ Cotton ở miền Tây Mỹ) sẽ hút nớc trực tiếp từ
phần thấp của dòng chảy ngầm. Sự bốc hơi và quá trình tiêu thoát nớc là quan trọng
trong việc kiểm soát các điều kiện trớc khi ma.
Các điều kiện trớc cũng nh thể tích và cờng độ ma (hoặc tuyết) là quan trọng

trong việc điều tiết các quá trình lu vực phản ứng với lợng ma và tỷ lệ của thể tích
đầu vào xuất hiện trong dòng sông nh là một phần của thủy đồ (hình 1.13 b). Trừ khi
dòng chảy là tạm thời, thờng có một phản ứng từ lợng ma trực tiếp vào kênh và
vùng ven sông. Mặc dù chiếm diện tích nhỏ của lu vực (khoảng 1-3%) vùng này có
thể là một đóng góp quan trọng vào thủy đồ của lu vực và ma với hệ số dòng chảy
thấp. Thậm chí trong dòng chảy tạm thời, dòng chảy mặt thờng bắt đầu trớc tiên
trong lòng dẫn nhỏ. Quy mô lới sông nói chung sẽ mở rộng các vùng đầu nguồn khi
mực tiếp diễn ma và trong suốt mùa ma sẽ lớn hơn mùa khô (xem Hewlet,1974).
Các đầu vào ma và tuyết không đều theo không gian, nhng có thể chỉ ra sự biến
đổi nhanh về cờng độ và thể tích trên một khoảng cách tơng đối ngắn, đặc biệt trong
các điều kiện đối lu (Newson 1980, Smith 1996, Goodrich 1997). Sự thay đổi ở mực
nớc ngầm sau khi cấu trúc ma bị ảnh hởng bởi lớp phủ có thể lớn hơn. Một phần
lợng ma có thể rơi trực tiếp vào đất nh là xuyên trực tiếp. Một phần lợng ma
khác sẽ bị giữ lại và bốc hơi từ lớp phủ vào không khí. Lợng bốc hơi của nớc bị giữ
lại có thể xảy ra thậm chí suốt con lũ, đặc biệt từ lớp phủ nhám, trong điều kiện gió,
khi không khí không bão hòa nớc. Sự khác nhau đến 30% giữa ma tới và ma xuyên
xuống đã đo đợc ở lu vực Địa Trung Hải ngay cả khi ma lớn (Lloren, 1997). Lợng
ma còn lại sẽ chảy nhỏ giọt từ lớp phủ thực vật nh xuyên qua hoặc chảy xuống các
nhánh, thân và nh là dòng chảy từ thân cây. Quá trình sau có thể là quan trọng đối
với một số thực vật vì 10% hoặc nhiều hơn lợng ma tới lại có thể chảy vào đất nh
dòng chảy nhánh, kết quả trong sự tập trung cục bộ của nớc ở cờng độ cao hơn
nhiều lợng ma tới. Một số thực vật nh ngô có cấu trúc để chuyển nớc xuống gốc
theo cách này.
Cờng độ tuyết sẽ biến đổi theo cao trình và làm ảnh hởng đến nhiệt độ không
khí và bức xạ đi vào lớp tuyết. Lợng nớc tơng đơng của khối tuyết có thể biến đổi
đột ngột theo không gian, tính đến hiệu quả của gió thổi trong suốt thời gian tuyết rơi
và sau khi lớp tuyết đợc hình thành do ảnh hởng của địa hình và lớp phủ thực vật.
Nhiều lớp tuyết sâu hơn thờng tìm thấy trong chỗ khuất gió hoặc đỉnh núi, một đặc
điểm đã đợc nhắc đến trong lu vực Rayuols Greek ở Pdero và một vài nơi khác (xem
Bathurst và Cooley,1996, phần 5.3). Điều này cũng có thể ảnh hởng trở lại trong đó lớp

tuyết sâu hơn có thể mang đến lợng nớc lớn hơn cho thực vật, làm cho nó phát triển
nhanh hơn và trong trờng hợp của cây cối, lợng tuyết lớn hơn bị cuốn đi theo gió.
21

Ngay khi nớc ma hoặc tuyết chạm tới đất nó sẽ bắt đầu thấm vào mặt đất, loại
trừ trong vùng đất không thấm hoặc trơ đá, trên vùng đất hoàn toàn đóng băng hoặc
một số bề mặt nhân tạo ở đó dòng chảy bắt đầu hầu nh ngay lập tức. Cờng độ và
lợng thấm sẽ bị giới hạn bởi mực nớc cục bộ, cờng độ xuyên qua hoặc thẩm thấu và
khả năng thấm của đất. ở

đâu mà cờng độ ma vợt quá khả năng thấm của đất thì
dòng chảy tràn trên mặt sẽ hình thành. Đất có xu hớng không đồng nhất địa phơng
trong các đặc tính của nó. Vì vậy, khả năng thấm và tỷ lệ dòng chảy tràn có thể khác
nhau đáng kể từ vị trí này đến vị trí khác (Loague và Kyria Klidinh, 1997). Trong
nhiều nơi trên bề mặt cây cỏ, ma sẽ ít khi vợt khả năng thấm của đất cho đến khi
đất trở nên bão hoà ẩm. Ngoài ra ở nơi khả năng thấm vợt trội, vùng đất thấm là nhỏ
nhất hoặc lợng nớc ban đầu là cao nhất sẽ bắt đầu và vì khả năng thấm có khuynh
hớng giảm đi với sự ẩm ớt tăng lên, sẽ mở rộng đến vùng khả năng thấm cao hơn.
Đất trống sẽ làm yếu đi sự hình thành dòng chảy vợt thấm vì năng lợng của hạt
ma rơi có thế sắp xếp lại các hạt đất ở bề mặt và hình dạng vỏ bề mặt bịt kín một
cách hiệu quả những lỗ hổng lớn hơn (Roinkeng 1990, Smith 1999). Cây cỏ hoặc lớp
rác sẽ bảo vệ bề mặt và tạo ra kênh rễ có thể hoạt động nh đờng dẫn cho nớc thấm.
Bề mặt trống của vật liệu đất phân tán đặc biệt để tạo thành lớp vỏ cứng và lớp vỏ
nh thế, ngay khi hình thành, sẽ duy trì giữa các trận ma trừ khi bị phá vỡ bởi cây
cỏ phát triển, bởi hoạt động tan băng, hoạt động của hệ động vật đất, trồng trọt hoặc
xói mòn. Các nghiên cứu về sự che phủ đất đã chỉ ra rằng, trong một số trờng hợp, tỷ
lệ thấm sau khi điền trũng có thể tăng theo thời gian nhiều hơn là mong đợi từ kết
quả của độ sâu hố trũng đơn độc (Fox,1998). Điều này đã đa đến nguyên nhân phá vỡ
hoặc xói mòn lớp vỏ.
Trong môi trờng lạnh, cây cỏ có thể đóng vai trò quan trọng trong việc kiểm soát

nhiệt độ lớp đất bị đông lạnh trớc và trong lúc tạo ra một khối tuyết bằng cách kiểm
soát đồng thời cân bằng năng lợng cả ở bề mặt đất và phần bị cuốn trôi của lớp phủ
tuyết, thậm chí, trong một số trờng hợp, xảy ra ở tháng muộn hơn (Stadler,1996).
Đáng lu ý là một lớp đất cày bị đông lạnh là không thấm đợc. Điều này thờng hạ
thấp một ít tiềm năng thấm trong lúc đông lạnh, nhng quá trình tan băng mùa cũng
có thể đa đến phá vỡ lớp vỏ bề mặt và làm tăng khả năng thấm (Skhumm,1956).
Hiệu quả của việc làm lạnh phụ thuộc vào lợng ẩm của đất và độ dài thời kỳ lạnh.
Thậm chí ở đâu băng lan rộng, khả năng thấm có thể cao thêm.
Từ lâu đã suy đoán rằng, trong thời gian bề mặt điền trũng đợc mở rộng, sự giữ
lại không khí và áp suất hình thành bên trong đất có thể có một hiệu quả đáng kể đến
tỷ lệ thấm. Điều này đã đợc chỉ ra trong phòng thí nghiệm (Wang,1995) và một số
các nghiên cứu khác (Dixon và Linden, 1972). Cũng có thể suy nghĩ là các ảnh hởng
của áp suất không khí có thể gây ra phản ứng trong mực nớc ngầm cục bộ (Linden và
Dixon,1973) và lực nâng khi không khí thoát khỏi bề mặt có thể bắt đầu làm chuyển
động các hạt đất. Sự ngăn cản của không khí sẽ tăng lên bởi sự có mặt của lớp phủ bề
mặt và độ mịn của vật liệu, nhng hiệu quả của khí áp quan trọng sẽ xuất hiện do yêu
cầu điền trũng trên diện tích quảng canh của bề mặt làm trơn. Trong cánh đồng có bề
mặt không đều (nh đống cây cỏ) và sự có mặt của các lỗ rỗng lớn hy vọng có thể hạ
thấp sự hình thành của không khí bị giữ bằng cách cho phép các con đờng cục bộ
thoát khí đến bề mặt.
Khi không có lớp phủ, cấu trúc lớp đất nằm dới và đặc biệt các lỗ rỗng của đất sẽ
22
là sự điều khiển quan trọng cờng độ thấm. Vì lu lợng của dòng chảy tầng trong
kênh hình trụ biến đổi theo luỹ thừa bậc bốn của bán kính, lỗ rỗng lớn hơn và sự rạn
vỡ có thể đóng vai trò quan trọng trong việc điều khiển cờng độ thấm (Beven và
German,1951). Dù sao sự rạn vỡ đất và một số lỗ rỗng lớn khác, nh các rãnh giun đất
và kiến có thể chỉ mở rộng đến một độ sâu giới hạn sao cho ảnh hởng của nó đến
thấm có thể bị giới hạn bởi khả năng trữ và thấm vào trong đất nền bao quanh cũng
nh cờng độ dòng chảy cực đại tiềm năng. Một phác hoạ số liệu dòng chảy trong các
lỗ giun của Ehlers (1975), vẫn còn diễn ra trong lỗ hổng của nó. Một số kênh rễ, giun

và kiến có thể đạt tới độ sâu hàng mét dới bề mặt. Cây Jarratl ở miền Tây Australia
một lần nữa là một ví dụ rõ rệt.
Dòng chảy tràn cũng có thể xảy ra theo cơ chế vợt bão hoà. Diện tích của đất bão
hoà có khuynh hớng xảy ra trớc hết ở nơi có độ hút ẩm đất nhỏ nhất. Đây là vùng
đáy thung long, đặc biệt, các máng trũng thợng lu ở đó có sự hội tụ dòng chảy và
giảm dần dần độ dốc vào lòng sông. Sự bão hoà cũng có thể xảy ra ở vùng đất mỏng
nơi mà khả năng lợng trữ bị giới hạn hoặc sự thấm nhỏ và vùng độ dốc nhỏ, thờng
giữ độ ẩm ớt suốt thời kỳ rút nớc. Vùng đất bão hoà có xu thế mở rộng với độ ẩm ớt
tăng trong lúc ma, và giảm sau khi ma ngừng với cờng độ điều khiển bởi sự cung
cấp nớc từ trên dốc. Đây là khái niệm diện tích đóng góp động lực. Bất kỳ dòng chảy
bề mặt nào trong vùng bão hoà đều nh thế, có thể không phải tất cả trong lúc ma,
nhng cũng có thể trong lúc có dòng chảy trở lại của nớc dới mặt và hiển nhiên là
dới điều kiện bề mặt bão hoà, nh thế ma có thể thấm cục bộ vào đất (xem thí
nghiệm vẽ lại của Henderson,1996). Theo con đờng này dòng chảy bề mặt có thể duy
trì trong thời kỳ sau khi dừng ma, khi đó dòng chảy tràn đợc tạo ra bởi cơ chế bất
kỳ, một lợng trữ điền trũng có thể cần thiết phải thoả mãn trớc khi có một dòng
chảy xuôi dốc đủ chắc chắn. Thậm chí khi đó dòng chảy mặt sẽ có xu thế đi theo các
con đờng riêng rẽ tạo thành suối nhỏ hơn là xảy ra nh một lớp dòng chảy bên trên
bề mặt nguyên vẹn.
Một khái niệm tơng tự có thể đợc đa ra trong vùng mà các phản ứng đợc điều
khiển bằng dòng chảy sát mặt. Khi đó sự bão hoà bắt đầu tích luỹ ở nền của lớp đất
phủ lên trên đá gốc không thấm, nó sẽ bắt đầu tạo thành dòng chảy xuôi dốc. Dù sao
sự liên kết của bão hoà trong lớp sát mặt ban đầu là quan trọng. Nó cần thiết để thoả
mãn một lợng trữ đá gốc ban đầu ở chỗ trũng trớc khi có một dòng chảy xuôi dốc
phù hợp. Các đờng dẫn dòng chảy chủ yếu có thể bị cô lập ít nhất là lúc đầu, liên
quan đến sự biến đổi hình dạng bề mặt đá (MeDonnew,1996). Một số lu vực với khả
năng thấm cao và đất sâu vừa phải có thể có đáp ứng trội hơn bởi dòng chảy sát mặt.
Đáng chú ý là độ sâu 1m đất với độ rỗng trung bình là 0,4 có khả năng trữ 400mm
nớc. Nh vậy nếu khả năng thấm của đất không bị vợt, một lợng ma lớn hơn
100mm về nguyên tắc có thể bị hấp thụ bởi lớp đất 1m (bỏ qua hiệu quả của dòng chảy

xuôi dốc), ngay cả nếu lợng trữ kỳ trớc bị thiếu, chỉ là 1/4 của độ rỗng.
Một giả thiết chung (và rất tiện lợi) là đá gốc nằm dới lu vực nhỏ cao nguyên là
không thấm nớc. Đây không phải là trờng hợp thờng thấy, thậm chí trong đá có ít
hoặc không có thẩm thấu ban đầu trong khối đá lớn. Sự có mặt của dạng thấm thứ 2
23

trong dạng của các mối nối và các chỗ rạn nứt có thể cung cấp một đờng dẫn dòng
chảy và lợng trữ quan trọng, có hiệu quả duy trì dòng chảy cơ sở trong một thời kỳ
dài. Rất khó để biết đợc bản chất các con đờng nh thế. Các đặc điểm bất kỳ thờng
đợc suy ra từ bản chất địa hoá học của dòng chảy cơ sở vì đá gốc có thể cung cấp một
môi trờng địa hoá khác nhau và trong một thời gian dài duy trì có thể cho phép các
phản ứng phong hoá cung cấp một số hoá chất nồng độ cao hơn (xem ví dụ trong
nghiên cứu của Meal, 1997, ở trong lu vực nghiên cứu Plynlimonxu Walt).
Có một khả năng thú vị liên hệ với hệ thống đứt gãy đầy nớc hoạt động nh một
hệ thống bơm, truyền ảnh hởng của sự làm đầy rất nhanh. Nhớ rằng, nếu nớc đợc
bơm thêm vào một đầu của ống đầy nớc sẽ có một lợng ra tức thời ở đầu kia, bất kỳ
độ dài ống nh thế nào và thậm chí tốc độ dòng chảy trong ống khá thấp. Nguyên
nhân là sự truyền ảnh hởng áp suất của lợng nớc bơm vào là nhanh hơn nhiều tốc
độ dòng nớc. Hiệu ứng thế chỗ nh thế là một sự giải thích cho phản ứng sát mặt
nhanh chóng với lợng ma (xem phần sau).
Mô hình quan niệm phác hoạ về việc miêu tả một phổ rộng khả năng phản ứng
thủy văn có thể xảy ra trong các môi trờng khác nhau hoặc thậm chí, trong các phần
khác nhau của cùng một lu vực trong các thời điểm khác nhau. Theo truyền thống
thờng có sự khác biệt giữa các khái niệm khác nhau về phản ứng lu vực căn cứ trên
sự u thế của một số quá trình so với các quá trình khác, ví dụ, mô hình Horton, trong
đó dòng chảy đợc tạo thành bởi cơ chế vợt thấm tất cả trên sờn dốc (hình 4.4.a). Mô
hình này đợc đặt tên Robert E.Horton (1875-1945), một nhà thuỷ văn nổi tiếng ngời
Mỹ (ông có thể là nhà thuỷ văn hiện đại duy nhất mà có một thác nớc mang tên
mình), ngời đã làm việc vừa nh một nhà khoa học thủy văn vừa nh một nhà t
vấn. Chắc ông không nghĩ rằng có thể có đợc sự nhất trí rộng rãi nh vậy về quan

điểm vợt thấm. Mặc dù thờng xuyên sử dụng quan điểm vợt thấm nh là một
phơng pháp tính toán tổng lợng dòng chảy từ ma (Horton 1933), ông cũng có một
phòng thí nghiệm thủy văn trong khu vờn của mình ở Voorheesville, bang Newyork
(Horton, 1936), ở đó rõ ràng không quan trắc đợc dòng chảy tràn vợt thấm thờng
xuyên. Horton là một nhà khoa học tuyệt vời đã công bố các bài báo về các hiện tợng
phổ biến khí tợng và thủy văn. Mô hình quan niệm của ông rõ ràng liên quan đến
một phạm vi rộng của các quá trình hơn là mô hình bây giờ mang tên ông (xem ví dụ,
quá trình mô tả trong Horton,1942).
Cùng một thời kỳ với Horton, Charle R.Hursh đã làm việc tại lu vực Cowetta ở
Georgia của Mỹ, các lu vực Appalaehion miền Tây Nam đợc trồng rừng với đất bị
phong hoá sâu và có khả năng thấm cao. Dòng chảy bề mặt bị hạn chế chảy đến các
kênh và ở đó dòng chảy do ma bị điều khiển bởi phản ứng bề mặt (hình 1.4a). Hursh
đã công bố một số bài báo liên quan đến phản ứng của dòng sát mặt với ma (Hursh và
Brute, 1941). Một giám đốc sau này của phòng thí nghiệm Coreeta, John Hewlett, cũng
có ảnh hởng trong việc đa ra tầm quan trọng của dòng chảy sát mặt và đợc thừa
nhận rộng rãi hơn trong những năm 1960 (Hewlett và Hibbert 1967, Hewlett 1974).

24

Hình 1.4. Phân loại cơ chế quá trình phản ứng của sờn dốc với ma. (a).Dòng chảy tràn vợt thấm
(Horton 1933); (b).Dòng chảy tràn diện tích cục bộ vợt thấm (Betson,1964); (c).Dòng chảy tràn vợt bão
hoà (Cappuas 1960, Dunne 1970); (d).Dòng chảy ma sát mặt (Hursh 1935, Hewlett 1987); (e).Bão hoà
mặt và xuyên qua (Weyman 1970)
Độc lập trong những năm 1960, các nghiên cứu bên trong cục Tennessee Valley
(lúc đó nh một đại lý thủy văn chính ở miền Đông nớc Mỹ) phát hiện ra rằng rất
khó dự báo dòng chảy ở nhiều lu vực với giả thiết dòng chảy vợt thấm đợc sinh ra
mọi nơi trên sờn dốc. Các thông tin về khả năng thấm của đất và cờng độ ma có
thể không ủng hộ một mô hình nh vậy. Bertson (1964) cho rằng, thờng chỉ có một
phần lu vực sinh dòng chảy từ bất kỳ trận ma thực tế nào và rằng khả năng thấm
có khuynh hớng hạ thấp do sự tăng lên của độ ẩm đất và dòng chảy xuôi dốc trên
sờn dốc dẫn đến làm ớt đất nền của sờn dốc, diện tích của dòng chảy mặt phải có
xu hớng từ lòng dẫn và trải rộng lên trên. Mô hình diện tích từng phần (hình 1.4b)
cho phép khái quát hoá khái niệm của Horton, mà sự thay đổi tốc độ dòng chảy tràn
và sự không đồng nhất của đặc trng đất và cờng độ thấm là quan trọng trong việc
điều khiển phản ứng diện tích từng phần. Nếu dòng chảy tạo thành trên một phần của

25

dốc chảy vào vùng có khả năng thấm cao hơn, nó sẽ bị tiêu hao (quá trình liên tục).
Nếu cờng độ ma cao sinh dòng chảy tràn trong một thời gian ngắn, khi đó cũng có
khả năng nớc sẽ thấm trớc khi nó chảy vào các đoạn suối nhỏ hoặc sông gần nhất.
Bergkamp (1988), xác định bằng một số thực nghiệm ở bãi đất nhỏ với lợng ma
nhân tạo có cờng độ 70mm/h
-1
khoảng cách chuyển động trung bình của dòng chảy
tràn là 1m.
Một dạng khác của phản ứng diện tích từng phần đợc phát hiện bởi các nghiên
cứu trong môi trờng khác của Dunne và Bleek (1970) ở Vermont. Dòng chảy bề mặt
đợc quan trắc, ở trong đất với khả năng thấm cao. Dòng chảy bề mặt có đợc từ cơ
chế vợt bão hoà (hình 1.4c), một dạng của phản ứng đã đợc nghiên cứu trớc đó bởi
Cappees (1960) (nhng công bố bằng tiếng Pháp và chỉ mới phát hiện gần đây).












Hình 1.5. Quá trình u thế của phản ứng sờn dốc với ma (Dunne 1978).
Bốn khái quát hoá chính này là các tập hợp con của mô hình quan niệm chung
hơn đợc phác hoạ trớc đây. Bây giờ chúng ta biết rằng vợt thấm, vợt bão hoà,
hoặc phản ứng sát mặt, tất cả có thể xảy ra trong cùng một lu vực ở những thời điểm
và vị trí khác nhau trong những điều kiện kỳ trớc hoặc đặc tính đất hoặc cờng độ

ma khác nhau. Thêm nữa, cơ chế ma vợt thấm có thể xảy ra bên trong đất ở nơi
đứt gãy thấm, có thể kết hợp với một biên nằm ngang. Điều này có thể đa đến việc
tạo thành nớc ngầm trên mặt và thậm chí làm bão hoà bề mặt của đất không bão hòa
ở rất sâu (hình 1.4e, Weymen (1970). Các cố gắng đợc thực hiện để thảo luận cơ chế
nào có thể chiếm u thế trong các môi trờng khác nhau (hình 1.5) nhng điều này có
thể phải nghiên cứu nhiều từ các quan trắc trực tiếp quá trình dòng chảy ở các lu vực
quan tâm.
1.5.Quá trình dòng chảy và các đặc tính địa hoá học
Một trong những nhân tố ảnh hởng chủ yếu trong việc xem xét lại ý tởng thủy
văn trong 20 năm gần đây là sử dụng đặc trng địa hoá để cung cấp thông tin bổ sung
trong quá trình dòng chảy. Một số đặc trng, đặc biệt sử dụng dấu vết nhân tạo, có thể

26
cung cấp thông tin trực tiếp về tốc độ dòng chảy. Mặt khác vì dấu vết môi trờng đa
dạng cần mức độ suy luận lớn hơn. Thậm chí kết quả của dấu vết nhân tạo có thể khó
giải thích vì hầu hết dấu vết chuyển động theo nớc trên phạm vi thời gian dài là
không lý tởng và khó áp dụng dấu vết nhân tạo ở quy mô lu vực.
Chất đồng vị môi trờng của ôxy và hydro thờng đợc sử dụng trong nghiên cứu
quy mô lu vực (xem phê bình của Sklash, 1990). Chúng có u thế là một bộ phận của
phân tử nớc và do đó sẽ chảy theo dòng nớc trực tiếp trên lu vực. Tuy vậy vẫn còn
khó khăn giải thích kết quả sự biến đổi nồng độ của các đồng vị trong đầu vào ma
theo không gian và thời gian, ảnh hởng của thực vật đến nồng độ đầu vào và sự biến
đổi không gian của nồng độ nớc tích trữ trong các lớp đất và các phần của lu vực
khác nhau. Dù sao, ít nhất, trong điều kiện lý tởng khi có sự khác biệt lớn giữa nồng
độ quan trắc trong ma và nồng độ nớc tích trữ trong lu vực trớc một con lũ, nồng
độ đo đạc có thể sử dụng trong một mô hình hỗn hợp 2 thành phần đơn giản để phân
biệt giữa đóng góp cho thuỷ đồ của ma và đóng góp của lợng nớc trữ trong lu vực
trớc khi lũ.
Một số sự phân chia thuỷ đồ đầu tiên theo dạng này đợc công bố bởi Sklash và
Farvolden (1979) và phát hiện rằng sự đóng góp của nớc trữ (thờng gọi là thành

phần nớc trớc lũ hay nớc cũ) cao đáng kinh ngạc (xem hình 1.6). Kết quả này đợc
xác nhận bởi nhiều nghiên cứu khác trên một phạm vi rộng các lu vực khác nhau,
mặc dù các báo cáo bị các kết quả từ các lu vực nóng ẩm, với ma nhỏ đến trung bình
chiếm u thế. Kỹ thuật có thể mở rộng sự ứng dụng các dấu vết môi trờng khác cho
hỗn hợp 3 thành phần để phân biệt sự đóng góp ma từ các thành phần nớc trong
đất và nớc ngầm sâu, ở đó các thành phần này có thể phân biệt bằng địa hoá (xem
Bazemore,1994). Thêm nữa, lợng nớc trớc lũ thờng đợc tìm thấy là thành phần
chính, thậm chí trong một số trờng hợp, có quá trình phản ứng rất nhanh nh là
dòng chảy ống trong đất ớt (Sklash,1996).
Lợng nớc trớc lũ này bị chiếm chỗ từ lợng trữ bởi ảnh hởng của ma. Điều
này dẫn đến tất yếu phải xem xét quá trình dòng chảy sát mặt. Thực tế là nhánh lên
của thủy đồ thờng bị chi phối bởi thành phần nớc trớc lũ, biểu lộ rằng sự chiếm chỗ
thờng xảy ra nhanh, mặc dù tốc độ dòng chảy sát mặt thờng giả thiết là chậm hơn
dòng chảy mặt. Trong thực tế quan niệm này là nguyên nhân cho việc tiếp tục sử dụng
khái quát hoá Horton sinh dòng chảy, thậm chí cho đến ngày nay. Nếu dòng sát mặt
là chậm thì dòng sát mặt chiếm phần đóng góp chính cho thủy đồ nh thế nào?
Câu trả lời nằm trong bản chất vật lý của quá trình chảy, cụ thể trong vùng bão
hoà. Có thể chỉ ra rằng có sự khác nhau giữa tốc độ dòng nớc và tốc độ mà với nó
nhiễu động cho vùng bão hoà nhận đợc sự lan truyền nh sóng áp suất, đợc gọi là
tốc độ sóng hay sóng cấp tốc. Dạng nhiễu động quan tâm ở đây là sự bổ sung của sự
làm đầy vì ma trong suốt con lũ. Lý thuyết gợi ra rằng, nhiễu động vô cùng nhỏ của
nớc ngầm sẽ lan truyền vô cùng nhanh. Nhiễu động lớn hơn có tốc độ sóng nhỏ hơn,
độ lớn của nó là hàm nghịch đảo của khả năng lợng trữ hiệu quả trong đất (hiệu số
giữa độ ẩm đất hiện thời trong đất ngay trên mực nớc ngầm và độ ẩm bão hoà).
Trong đất ớt hoặc gần mực nớc ngầm khả năng trữ hiệu quả có thể rất nhỏ sao cho
27

tốc độ sóng có thể nhanh hơn nhiều tốc độ thực dòng nớc (xem phần 5.4.3). Sự tăng
của lu lợng vào sông trong thời kỳ lũ sau đó phụ thuộc nhiều vào phản ứng của tiềm
năng thủy lực trong hệ thống, đợc điều khiển bởi tốc độ sóng cục bộ hơn là tốc độ thực

dòng nớc. Nh vậy, nếu lu lợng bắt đầu tăng trớc khi nớc làm đầy đã có thời
gian để chảy trực tiếp vào kênh, thì nó sẽ là lợng trữ trong profile gần với dòng suối
chảy vào sông đầu tiên. Nớc này chính là nớc trớc lũ, bị chiếm chỗ bởi ảnh hởng
của ma.



















Hình 1.6. Phân chia thuỷ đồ căn cứ trên nồng độ của các đồng vị môi trờng (theo Sklash,1990). In lại với
sự cho phép của John Wiley & Sons Limited.
ảnh hởng tơng tự cũng có ở đất không bão hoà nhng bức tranh (hoặc quan
niệm) phức tạp hơn bởi liên quan với sự biến đổi của nớc giữ lại trong các phần khác
nhau của không gian rỗng và ảnh hởng của dòng chảy u thế bên trong khoảng trống
của cấu trúc đất. Thông báo quan trọng có từ phần này là trong nhiều lu vực, đặc
biệt trong môi trờng ẩm, một phần quan trọng của thuỷ đồ đợc tạo thành từ nớc

cũ và có thể không là ma rơi trực tiếp đến dòng suối. Dĩ nhiên có thể không giả
thiết rằng dòng chảy nhanh thờng là kết quả của dòng chảy tràn hoặc dòng chảy mặt
trên sờn dốc của lu vực .
1.6. sinh dòng chảy và diễn toán dòng chảy

28
Vấn đề đợc thảo luận ở 2 phần trớc đã đụng chạm đến quá trình tạo thành
dòng chảy mặt và sát mặt. Sự tạo thành dòng chảy điều khiển bao nhiêu lợng nớc
đa vào sông và dòng chảy hớng thẳng đến cửa ra lu vực trong khuôn khổ thời gian
của trận ma và thời kỳ tiếp theo ngay sau đó. Dù sao cũng có một thành phần cần
quan tâm tiếp theo, đó là diễn toán dòng chảy từ nguồn đến cửa ra. Ranh giới giữa tạo
thành dòng chảy và diễn toán dòng chảy là rất không rõ ràng. Và sẽ rõ ràng hơn nếu
có khả năng đo đạc hoặc tính chính xác lúc dòng hoà vào mạng sông. Khi đó diễn toán
chỉ phụ thuộc vào quá trình dòng chảy trong sông, nó có thể đợc tính trớc khá tốt
trên cơ sở của các nguyên lý thuỷ lực (mặc dù trong vùng khô hạn cũng có thể cần
thiết tính toán lợng thấm của nớc vào đáy sông). Đáng tiếc là nói chung không có
khả năng tính trớc tổng lợng và thời gian của dòng vào xác định, vì vậy vấn đề diễn
toán trở thành vấn đề tốc độ của dòng mặt và sát mặt trên sờn dốc cũng nh trong
sông. Rất khó khăn khi tách ra ảnh hởng các đờng dẫn dòng chảy khác nhau mà
lợng nớc khác nhau nhận đợc của thuỷ đồ ở cửa ra.
Dù sao mỗi mô hình thuỷ văn đều yêu cầu hai thành phần cơ bản: thứ nhất là xác
định bao nhiêu lợng ma từ thành phần thuỷ đồ (thành phần sinh dòng chảy) và mặt
khác xác định phân bố của dòng chảy này theo thời gian, hình thành dạng của thuỷ đồ
(thành phần diễn toán dòng chảy). Hai thành phần này có thể xuất hiện trong nhiều
tài liệu khác nhau và mức độ phức tạp khác nhau trong các mô hình khác nhau nhng
chúng thờng xuất hiện trong bất kỳ mô hình ma-dòng chảy nào, cùng với sự khó
khăn phân tách rõ ràng một thành phần từ thành phần ma.
Nói chung có thể chấp nhận rằng tạo thành dòng chảy là vấn đề khó khăn hơn.
Các thực nghiệm chứng tỏ rằng, sự phức tạp và phi tuyến của mô hình hóa quá trình
tạo thành dòng chảy là lớn hơn quá trình diễn toán và rằng các mô hình tơng đối đơn

giản cho diễn toán có thể là đủ (xem thảo luận ở phần 2.2)
1.7. Vấn đề chọn một mô hình quan niệm
Vấn đề chính của các nhà thuỷ văn là ứng dụng mô hình hơn là phát triển mô
hình. Không ít các nhà thuỷ văn đặc biệt nghiên cứu ở mức tiến sỹ, đã tự mình thiết
lập nhiệm vụ phát triển mô hình. Điều này có thể hiểu đợc, vì ngay cả bây giờ, sự
gần đúng rõ ràng là vốn có trong các mô hình hiện nay, chứng tỏ rằng có khả năng
làm tốt hơn. Dù sao, nhận đợc phạm vi của các mô hình sẵn có trong các tài liệu
ngày càng nhiều hoặc nh các gói phần mềm, vấn đề chọn mô hình là không khác
nhau cho ngời sử dụng mô hình nh đối với nhà nghiên cứu muốn phát triển một
phiên bản mới và cải tiến mô hình. Vấn đề là nh thế nào để quyết định cái gì là thoả
mãn? và cái gì là giới hạn của các mô hình sẵn có. Chúng ta chỉ xem qua sơ bộ ở phần
này, nhng sẽ trở lại ở chơng 10.
Trớc hết hãy phác hoạ lựa chọn chung là gì trong các thuật ngữ của phân loại
mô hình cổ điển. Có nhiều cách phân loại mô hình thủy văn khác nhau (xem Clark
1973, Oconnell 1991, Wheater 1993, Singh 1995). ở đây chỉ tập trung vào một phân
loại cơ bản nhất. Sự chọn lựa đầu tiên là liệu chúng ta sử dụng tiếp các mô hình tập
trung hay phân bố. Mô hình tập trung coi lu vực nh một đơn vị đơn giản với biến
29

trạng thái đại diện trung bình trên toàn lu vực, nh lợng trữ trung bình trong vùng
bão hoà. Mô hình phân bố tiến hành các dự báo đợc phân bố trong không gian với
biến trạng thái đại diện cho trung bình cục bộ của lợng trữ, độ sâu dòng chảy hoặc
tiềm năng thuỷ lực bằng cách rời rạc hoá lu vực thành số lớn các phần tử hoặc ô lới
và giải các phơng trình cho các biến trạng thái kết hợp với mỗi phần tử ô lới. Giá trị
các thông số cũng phải đợc xác định cho mỗi phần tử trong mô hình phân bố. Có một
sự tơng ứng chung giữa mô hình tập trung và mô hình tính toán độ ẩm đất hiện
(ESMA) của Oconnell (1991) (xem phần 2.4) và giữa mô hình phân bố với mô hình
dựa trên vật lý hoặc dựa trên quá trình. Ngay cả sự tơng ứng này cũng là không
chính xác dù sao một số mô hình phân bố sử dụng thành phần ESMA để đại diện cho
các lu vực con khác nhau hoặc một phần của cảnh quan nh các đơn vị phản ứng

thủy văn (xem phần 6.2), trong khi thậm chí hầu hết các mô hình phân bố sẵn có hiện
thời phải sử dụng các biến và thông số trung bình ở ô lới hoặc quy mô phần tử lớn
hơn quy mô biến đổi của quá trình. Do đó, chúng là mô hình quan niệm tập trung ở
mức độ lu vực (xem Beven,1989). Cũng có một số các mô hình không tính cho mỗi
điểm của lu vực, nhng cho một hàm phân bố của các đặc trng. TOPMODEL, thảo
luận ở chơng 6, là mô hình thuộc dạng này, nhng có đặc điểm là các dự báo có thể
đợc ánh xạ trở lại không gian để so sánh với quan trắc bất kỳ phản ứng thuỷ văn nào
của lu vực. Do đó có lẽ gọi nó là mô hình nửa phân bố.
Một mối quan tâm khác là nên sử dụng mô hình tất định hay ngẫu nhiên. Các mô
hình tất định cho phép chỉ có một lợng ra từ việc mô phỏng với một bộ đầu vào và các
giá trị thông số. Mô hình ngẫu nhiên cho phép một sự ngẫu nhiên hoặc bất định của
lợng ra vì sự bất định của các biến vào, điều kiện biên hoặc thông số mô hình. Phần
đông các mô hình dùng trong mô hình hoá ma-dòng chảy đợc sử dụng theo con
đờng tất định, mặc dù sự khác biệt không thực sự rõ ràng, vì có mô hình đợc cộng
thêm một mô hình ngẫu nhiên cho tính toán tất định và cũng có các mô hình sử dụng
hàm phân bố xác suất của biến trạng thái nhng tính toán theo con đờng tất định.
Một nguyên tắc làm việc là nếu biến ra của mô hình đợc kết hợp với một biến đổi nào
đấy hoặc số đo của sự phân tán tính toán thì mô hình có thể coi là ngẫu nhiên. Nếu
đầu ra là một giá trị đơn ở các bớc thời gian bất kỳ, mô hình có thể coi là tất định
không cần chú ý đến bản chất của các tính toán.
Có một chiến lợc mô hình hoá khác căn cứ trên các phơng pháp mờ cho hứa hẹn
trong tơng lai. Số các mô hình mờ hiện còn ít (xem Bardossy,1945) nhng phạm vi
ứng dụng lại rất lớn. Đặc biệt là các mô hình mờ xuất hiện để đa ra khả năng chuyển
trực tiếp sự phức tạp của mô hình quan niệm thành mô hình thủ tục. áp dụng đến bây
giờ, đã sử dụng một mô hình quan niệm trung gian để hình thành nguyên tắc mờ và
làm mờ hoá các kết quả để chạy về bản chất nh là lời giải tất định.
Nh vậy có sự phân loại chung của mô hình ma-dòng chảy: tập trung hoặc phân
bố, tất định hoặc ngẫu nhiên. Bên trong mỗi loại có thể tồn tại một loạt cấu trúc mô
hình. Khi lựa chọn các mô hình cho một áp dụng thực tế thì nên thế nào? Các thủ tục
sau đây đợc thảo luận, căn cứ trên sự xem xét hàm cấu trúc mô hình:

1. Chuẩn bị một danh sách các mô hình để xem xét.
30
Danh sách này có 2 phần: các mô hình sẵn có và các mô hình có thể đợc xem xét
cho một dự án nếu đợc đầu t thời gian và kinh phí.
2. Chuẩn bị một danh sách các biến của mô hình và yêu cầu của chúng.
Quyết định liệu mô hình có sản sinh đầu ra cần thiết cho mục tiêu của bài toán
thực tế không? Nếu bạn quan tâm đến sự gia tăng nớc ngầm ở đáy thung lũng khi
chặt phá rừng, mô hình dự báo phản ứng tập trung của lu vực có thể không đáp ứng
sự cần thiết của dự án. Nếu bạn chỉ quan tâm đến dự tính phản ứng lu lợng của lu
vực cho dự báo lũ thời gian thực, khi đó có thể không cần thiết chọn mô hình phân bố.
3. Chuẩn bị một danh sách các giả thiết của mô hình (xem hớng dẫn ở các
chơng sau). Các giả thiết có thể bị giới hạn bởi các số hạng mà bạn biết về phản ứng
của lu vực, không may câu trả lời là đúng cho tất cả các mô hình, vì vậy sự đánh
giá này nói chung là là tơng đối hoặc tốt nhất là dùng một màn hình hỗ trợ để loại bỏ
các mô hình, đó là những mô hình hoàn toàn dựa trên sự mô tả không đúng đắn các
quá trình lu vực (nghĩa là bất kỳ nhà thuỷ văn sáng suốt nào cũng không thể sử
dụng các mô hình căn cứ trên quy luật chảy tràn Horton để mô phỏng lu vực
Coweeta đề cập trong phần 1.4)
4. Đa ra một danh sách các đầu vào yêu cầu bởi mô hình cho việc xác định lợng
dòng chảy, điều kiện biên và điều kiện ban đầu và xác định giá trị các thông số. Quyết
định liệu tất cả các thông tin yêu cầu có thể đợc cung cấp bên trong thời gian và giá
cả bắt buộc của dự án không?
5. Xác định liệu bạn có loại bỏ mô hình bất kỳ nào từ danh sách của bạn không?
Nếu không xem lại 3 bớc trớc, giảm bớt tiêu chuẩn sử dụng. Nếu dự báo thực sự
đợc yêu cầu cho một áp dụng, ít nhất một mô hình sẽ cần thiết đợc thừa nhận trong
giai đoạn này.
1.8. vấn đề hiệu chỉnh và kiểm định mô hình
Ngay khi 1 hay nhiều mô hình đợc chọn cho việc xem xét trong một dự án, cần
thiết phải hiệu chỉnh thông số. Không may là không có thể ớc lợng các thông số của
mô hình bằng đo đạc khác hoặc ớc lợng trớc đó. Các nghiên cứu đã cố gắng làm

việc đó nói chung cho thấy rằng ngay cả sử dụng một chuỗi đo đạc hoàn hảo các giá trị
thông số thì kết quả cũng không hoàn toàn thoả mãn (Beven 1984,Refsgaard và
Knudsen 1996,Loague và Kyriakids 1997). Các ớc lợng trớc đó trong phạm vi có
khả năng của thông số cũng thờng dẫn đến khoảng dự báo khá rộng và có thể không
chứa tất cả phản ứng đo đợc ở mọi thời điểm (ví dụ Parkin, 1996).
Có 2 nguyên nhân chính gây khó khăn cho việc hiệu chỉnh. Trớc hết là do quy
mô của kỹ thuật đo đạc nói chung nhỏ hơn quy mô mà các thông số yêu cầu. Ví dụ đó
có thể là thông số độ dẫn thuỷ lực trong một cấu trúc mô hình cụ thể. Kỹ thuật đo đạc
độ dẫn thuỷ lực của đất nói chung đợc tổ hợp trên diện tích nhỏ hơn 1m
2
. Nhng
ngay cả mô hình phân bố hoàn hảo nhất cũng yêu cầu các giá trị hiệu quả phản ứng
của các phần tử với diện tích 100m
2
hoặc đôi khi lớn hơn. Với dòng chảy bão hoà đã có
một số phát triển lý thuyết gợi ý các giá trị hiệu quả có thể biến đổi nh thế nào theo
31

quy mô đa đến kiến thức cơ bản của cấu trúc quy mô nhỏ của giá trị độ dẫn thuỷ lực.
Nói chung, thực hiện các đo đạc thực nghiệm yêu cầu để sử dụng lý thuyết nh vậy ở
quy mô sờn dốc hoặc lu vực sẽ rất tốn kém và mất thời gian, và dẫn đến một số lớn
các lỗ hổng trên sờn dốc. Nh vậy cần thiết thừa nhận rằng các giá trị quy mô nhỏ có
thể đo đạc và các giá trị hiệu quả yêu cầu ở quy mô phần tử mô hình là khác nhau (từ
kỹ thuật gọi chúng là vô ớc), mặc dù các nhà thuỷ văn theo truyền thống gọi chúng
theo cùng một tên. Giá trị thông số hiệu quả cho một cấu trúc mô hình cụ thể sẽ là cần
thiết để hiệu chỉnh một phơng pháp nào đấy.

Hình 1.7.Bề mặt phản ứng cho 2 thông số TOPMODEL (xem hộp 6.2) trong một áp dụng để mô hình hoá
lu lợng dòng chảy của lu vực con Slapton Wood ở Devon, Anh. Hàm mục tiêu là hiệu quả Nash-
Sutclffe có giá trị bằng 1 cho sự phù hợp hoàn hảo với lu lợng quan trắc
Hầu hết các nghiên cứu hiệu chỉnh trong quá khứ đợc tiến hành theo kiểu tối u
hoá các thông số bằng cách so sánh kết quả mô phỏng lặp lại của phản ứng lu vực
sẵn có. Giá trị của các thông số đợc hiệu chỉnh qua mỗi lần chạy mô hình bằng tay
hoặc bằng thuật toán tối u hoá của máy tính cho tới khi tìm đợc một bộ thông số
phù hợp nhất. Có nhiều thuật toán tối u hoá và độ đo sự phù hợp khác nhau hay hàm
mục tiêu trong các mô hình thuỷ văn (chơng 7). Điều chủ yếu là tìm đỉnh cao nhất
trên bề mặt phản ứng trong không gian thông số xác định bằng một số hàm mục tiêu.
Một bề mặt nh thế chỉ ra trên hình 1.7. Hai trục cơ bản là 2 giá trị thông số khác
nhau, thay đổi trong khoảng từ giá trị lớn nhất đến nhỏ nhất. Trục thẳng đứng là giá
trị hàm mục tiêu dựa trên tổng độ lệch bình phơng giữa giá trị quan trắc và tính
toán, nó bằng 1 cho trờng hợp phù hợp tốt. Dễ dàng thấy từ ví dụ là tại sao lại gọi
thuật toán tối u hoá là thuật toán leo dốc vì điểm cao nhất của bề mặt đại diện cho
giá trị tối u của 2 thông số. Nh vậy bề mặt phản ứng dễ dàng nhìn thấy trong không
gian 2 thông số. Sẽ khó khăn hơn nhiều khi xác định bề mặt phản ứng trong siêu
không gian thông số N-chiều. Bề mặt nh vậy thờng rất phức tạp và nhiều nghiên
cứu thuật toán tối u hoá đã liên kết với việc tìm các thuật toán mạnh, chú ý đến sự
phức tạp của bề mặt không gian N-chiều và tìm đợc bộ thông số tối u toàn cục.

32

Dù sao với hầu hết bài toán mô hình hoá thuỷ văn việc tối u hoá là có hại nếu chỉ
căn cứ vào sự so sánh đơn độc giá trị lu lợng quan trắc và mô phỏng. Điều này có
thể do không đủ thông tin về số liệu để cung cấp tối u hoá mạnh giá trị thông số.
Thực nghiệm đã chỉ ra rằng, ngay cả khi mô hình đơn giản chỉ có 4-5 thông số phải
ớc lợng có thể yêu cầu ít nhất 15-20 thuỷ đồ cho hiệu chỉnh tơng đôi nhanh và nếu
có sự thay đổi mạnh theo mùa trong phản ứng ma sau một thời kỳ dài hơn (xem
Kikby, 1975; Gupta và Srooshian, 1985; Hoonberger và nnk, 1985; Yapo và nnk,1966).
Với bộ thông số phức tạp hơn cần nhiều số liệu hơn và nhiều dạng khác nhau của số
liệu cho một tối u hoá, trừ khi có thể ấn định nhiều thông số trớc bằng cách đo đạc
độc lập. Trong thực tế rất khó đạt đợc điều này.
Không chỉ có một vấn đề tìm bộ thông số tối u. Tối u hoá nói chung giả thiết
rằng các quan trắc mờ đợc đem so sánh với các giá trị mô phỏng là sai số tự do và
rằng mô hình là đại biểu thực sự của số liệu đó. Dù sao chúng ta biết, ít nhất với các
mô hình thủy văn, cả cấu trúc mô hình và quan trắc là không có sai số tự do. Nh vậy
bộ thông số tối u tìm thấy cho một cấu trúc mô hình cụ thể có thể là khá nhạy cả với
sự thay đổi nhỏ của quan trắc hoặc thời kỳ quan trắc đợc xét đến trong khi hiệu
chỉnh và khả năng biến đổi trong cấu trúc mô hình đúng nh biến đổi trong rời rạc
hoá phần tử cho một mô hình phân bố (Refsgaard 1997, Saulnier 1997).
Có một số liên hệ quan trọng tiếp sau đây từ các phân tích này.
Giá trị các thông số xác định bằng sự hiệu chỉnh chỉ hiệu quả bên trong cấu trúc
mô hình sử dụng để hiệu chỉnh. Có thể là không đúng khi sử dụng các giá trị này cho
các mô hình khác (ngay cả các thông số có cùng một tên gọi) hoặc trong các lu vực
khác.
Khái niệm bộ thông số tối u có thể không tìm thấy trong mô hình hoá thuỷ văn.
Khi một bộ thông số tối u thờng có thể tìm đợc cũng sẽ có nhiều bộ thông số rất
gần nh là tốt từ những phần rất khác nhau của không gian thông số. Hầu nh không
chắc nhận đợc bộ thông số phù hợp với số liệu sự phân cấp của các bộ thông số này
trong hàm mục tiêu, sẽ nh nhau cho các số liệu hiệu chỉnh ở các thời kỳ khác nhau.
Nh vậy quyết định rằng một bộ thông số là tối u là một lựa chọn hơi tuỳ tiện. Một
số ví dụ của tình hình nh vậy sẽ thấy trong các đồ thị điểm của chơng 7, ở đó khả

năng loại trừ khái niệm bộ thông số tối u nhờ phơng pháp dựa trên sự tơng đơng
của các cấu trúc mô hình khác nhau và bộ thông số sẽ đợc xem xét.
Nếu khái niệm bộ thông số tối u phải đợc thay thế bởi t tởng rằng nhiều bộ
thông số có khả năng (và có lẽ cả mô hình) có thể cung cấp các mô phỏng chấp nhận
đợc của các phản ứng của lu vực thực tế, thì suy ra rằng sự kiểm chứng các mô hình
này có thể là khó khăn nh nhau. Thực tế, loại bỏ một số mô hình chấp nhận đợc từ
các số liệu bổ sung có thể là phơng pháp thực tế hơn là cho rằng các mô hình có thể
đợc kiểm chứng.
ý tởng tơng đơng là một trong những điều quan trọng hớng tới, đặc biệt từ
chơng 7. Trong đó gợi ý rằng nhận đợc giới hạn của cả cấu trúc mô hình và số liệu
quan trắc, có thể mang nhiều tính đại biểu của lu vực, có thể đợc kiểm chứng nh
nhau trong điều kiện có khả năng để sinh ra các mô phỏng có thể chấp nhận đợc của
33

số liệu sẵn có. Khi đó cấu trúc mô hình khác nhau và bộ thông số sử dụng bên trong
một cấu trúc mô hình đang tính toán chấp nhận đợc nh một máy mô phỏng. Một số
có thể bị loại ra trong quá trình đánh giá các cấu trúc mô hình khác nhau đã nói đến
trong phần 1.7, nhng ngay cả nếu chỉ một mô hình đợc giữ lại, thì đánh giá các bộ
thông số khác nhau đối chiếu với số liệu quan trắc sẽ thờng dẫn đến nhiều bộ thông
số sinh ra các mô phỏng chấp nhận đợc.
Dĩ nhiên, các kết quả với bộ thông số khác nhau là không đồng nhất trong mô
phỏng hoặc trong dự báo mà dự án mô hình hoá yêu cầu. Một bộ thông số tối u sẽ cho
chỉ một dự báo đơn giản. Các bộ thông số phù hợp đa dạng sẽ đa đến một khoảng của
các dự báo. Điều này chính là một u điểm vì nó cho khả năng đánh giá tính bất định
của dự báo, nh một điều kiện trong số liệu hiệu chỉnh, và sau đó sử dụng tính bất
định này nh một phần của quá trình quyết định nảy sinh từ dự án mô hình hoá. Một
phơng pháp để làm việc này đợc phác hoạ trong chơng 7.
Phần còn lại của cuốn sách này xây dựng đờng nét chung của quá trình mô hình
hoá bằng cách xem xét những ví dụ đặc biệt của các mô hình quan niệm và áp dụng
của nó bên trong ngữ cảnh các dạng thủ tục đánh giá cho cả cấu trúc mô hình lẫn bộ

thông số khác hơn ở trên. Chúng ta coi nh điểm khởi đầu rằng tất cả các chiến lợc
mô hình hoá sẵn có và tất cả các bộ thông số khả thi bên trong các chiến lợc này mô
hình hoá là các mô hình tiềm năng của lu vực cho một dự án cụ thể. Mục tiêu của dự
án, ngân sách có thể cho dự án và số liệu sẵn có cho việc hiệu chỉnh các mô hình khác
nhau sẽ giới hạn phạm vi tiềm năng của các mô phỏng. Điều quan trọng là việc chọn
lựa giữa các mô hình và các bộ thông số phải đợc làm theo con đờng logic và khoa
học. Nó gợi ra rằng ở cuối của quá trình này không có một mô hình đơn của lu vực
mà là một số các mô hình chấp nhận đợc (ngay cả nếu chỉ bộ thông số khác nhau bên
trong một cấu trúc mô hình đợc chọn) để tiến hành dự báo.
Có một sự liên quan rõ ràng cho các nghiên cứu khác phụ thuộc vào các mô hình
của quá trình ma-dòng chảy. Các dự báo sản sinh và vận chuyển bùn cát thủy địa
hoá lu vực, sự tán sắc của tạp chất, thủy sinh thái và nói chung, hệ thống cung cấp
quyết định lu vực tổng hợp phụ thuộc chủ yếu vào việc dự báo tốt quá trình dòng
chảy. Để công việc của mình dùng đợc tôi đã không chọn những lời lẽ to tát đối với
các chủ đề bổ sung này, nhng mỗi thành phần bổ sung thêm vào hệ thống mô hình sẽ
thêm vào các lựa chọn bổ sung điều kiện biểu thị nhận thức của các quá trình và các
giá trị của các thông số yêu cầu. Trong đó tất cả các thành phần này sẽ phụ thuộc vào
dòng chảy dự báo, chúng sẽ là đối tợng của dạng bất định trong khả năng dự báo, đã
đợc phác hoạ trong chơng này và sẽ thảo luận chi tiết hơn ở phần sau. Đây không
chỉ là một thông báo nghiên cứu. ở nớc Anh, tính bất định trong dự báo mô hình đã
đóng vai trò chính trong việc quyết định tiến hành đợc thẩm tra công khai vào trong
các phát triển đã đề xuất. Mục đích phần này là cung cấp một cơ sở đúng đắn cho việc
mô hình hoá ma-dòng chảy trong phạm vi của dự báo.
1.9. Các điểm khoá từ chơng 1
Có những giai đoạn quan trọng của việc tiếp cận trong quá trình mô hình hoá
34
chuyển từ mô hình giác quan của phản ứng trên một lu vực thực đến việc chọn một
mô hình quan niệm đại diện cho lu vực này và rút ra một mô hình thủ tục để chạy
trên máy tính và cung cấp dự báo định lợng (số trị).
Một mô hình giác quan cụ thể đợc định hình nh một cơ sở cho việc so sánh các

mô tả của các mô hình khác nhau sẽ đa ra trong các chơng sau.
Nghiên cứu các đặc trng địa hoá của dòng chảy và đặc biệt sử dụng dấu vết môi
trờng đã đa đến việc làm tăng sự quan trọng của dòng chảy sát mặt trên nhiều lu
vực.
Một sự phân loại cơ bản của mô hình hoá đã đợc phác hoạ, phân biệt giữa mô
hình tập trung và phân bố, mô hình tất định và ngẫu nhiên.
Một số gợi ý sơ bộ để lựa chọn mô hình quan niệm cho một dự án thực tế đợc
phác thảo. Vấn đề này sẽ đợc quay lại trong chơng 10.
Vấn đề hiệu chỉnh thông số mô hình cũng đợc vạch ra. ý tởng về một bộ thông
số tối u nói chung không thích hợp trong mô hoá hình thuỷ văn và có thể loại bỏ
trong sự a dùng khái niệm tơng đơng của các mô hình khác nhau và các bộ thông
số khác nhau.
Lu ý rằng ở đoạn cuối của quá trình đánh giá mô hình, không chỉ một mô hình
đơn lẻ mà là một số mô hình chấp nhận đợc (thậm chí nếu chỉ là các bộ thông số khác
nhau bên trong một cấu trúc mô hình đã chọn) để tiến hành dự báo.
Dự báo các quá trình khác đợc chuyển theo dòng chảy, nh thuỷ địa hoá, xói
mòn và vận chuyển bùn cát, sinh thái sẽ giới thiệu sự lựa chọn bổ sung về cấu trúc mô
hình quan niệm và các giá trị thông số và sẽ là đối tợng để phân tích tính bất định
trong dự báo ma-dòng chảy.