Đánh giá hiệu quả sử dụng dữ liệu khí tượng toàn cầu CFSR mô phỏng dòng chảy lưu vực sông Đồng Nai bằng mô hình SWAT

Nghiên cứu

ĐÁ NH GIÁ HIỆU QUẢ SỬ DỤNG DỮ LIỆU KHÍ TƯỢNG
TỒ N CẦU CFSR MƠ PHỎNG DỊ NG CHẢY LƯU VỰC
SƠNG ĐỒNG NAI BẰNG MƠ HÌ NH SWAT
Thi Văn Lê Khoa1, Đỗ Xuân Khánh2
1
Trường Đại học Tài nguyên và Mơi trường Hà Nội
2
Trường Đại học Thủy Lợi
Tóm tắt
Dữ liệu ln đóng vai trị rất quan trọng trong các mơ hình thủy văn mơ phỏng
hệ thống tài ngun nước. Tuy nhiên, sự khan hiếm dữ liệu luôn là một vấn đề mà
bất cứ người sử dụng mơ hình nào cũng gặp phải. Trong nghiên cứu này, hai bộ dữ
liệu Khí tượng gồm dữ liệu Khí tượng tồn cầu CFSR và dữ liệu Khí tượng thực đo
được sử dụng cho mơ hình SWAT tại lưu vực sơng Đồng Nai, sau đó kết quả được
so sánh với giá trị lưu lượng thực đo để đánh giá hiệu quả của dữ liệu CFSR. Kết
quả cho thấy hiệu quả tốt khi sử dụng dữ liệu CFSR cho lưu vực sông Đồng Nai với
R2 = 0,77 và Nash = 0,88. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra tiềm năng sử dụng dữ liệu
Khí tượng tồn cầu miễn phí CFSR để thay thế cho dữ liệu Khí tượng thực đo trong
các trường hợp nghiên cứu tại khu vực thiếu hoặc khơng có dữ liệu.
Từ khóa: Mơ hình SWAT; CFSR; Đồng Nai; Mưa-dịng chảy; Dữ liệu
Abstract
Assessing climate forecast system reanalysis (CFSR) for flow simulation in
Dong Nai river basin by SWAT model
Data plays an important role in hydrological models for simulating water
resources system. However, data scarcity is an inadequately common issue for
any user. In this study, two data sets, comprising CFSR and conventional gauges
were applied for the Soil and Water Assessment Tool model in the Dong Nai River
basin; results, subsequently were compared to the observed discharge to assess the
efficiency of the CFRS in the simulation. The comparison showed good results with

R2 = 0.77 and Nash-Sutcliffe coefficient = 0.88. This output verified high potential
of free-of-charge CFSR to replace conventional data in the case studies which data
is insufficient or devoid.
Keywords: SWAT model; CFSR; Dong Nai; Rain-flow; Data.
1. GIỚI THIỆU
Ngày nay có rất nhiều mơ hình thủy
văn ra đời hỗ trợ cho việc quản lý các
lưu vực dễ dàng và hiệu quả hơn. Có thể
kể đến các mơ hình sau: Hydrological
Simulation Program - Fortran (HSFP)
của Cục khảo sát địa chất Hoa Kỳ
(USGS) [11], Agriculture Non - Point
Source (AGNPS) của Bộ nông nghiệp
Hoa Kỳ (USDA) [12], Soil Water

Assessment Tool (SWAT) cũng của
USDA và Trung tâm AgriLife Research
thuộc Đại học Texas A&M, Hoa Kỳ
[13]. Các mơ hình này được áp dụng để
giải quyết rộng rãi các bài toán về quản
lý nước bao gồm xói mịn lưu vực, biến
đổi khí hậụ, ảnh hưởng của q trình sử
dụng đất, hay cân mất bằng nước.
Khó khăn chính và phổ biến nhất
của các mơ hình thủy văn chính là độ

Tạp chí Khoa học Tài ngun và Mơi trường - Số 18 - năm 2017

39

Nghiên cứu

chính xác của các đại lượng khí tượng
đầu vào. Các đại lượng này đồng thời
cũng chính là những yếu tố quan trọng
nhất ảnh hưởng đến kết quả mô phỏng.
Một trong những nguyên nhân chính
ảnh hưởng đến các số liệu đầu vào là
các trạm quan trắc khí tượng thường đặt
ở những vị trí xa lưu vực nghiên cứu, do
đó khơng phản ánh được tính chất của
lưu vực. Các trạm đo mưa thực chất là
các điểm đo không thể đại diện cho xu
hướng mưa của tồn bộ lưu vực. Bên
cạnh đó dữ liệu mưa lại thường hiếm
khi đầy đủ bởi các ngun nhân như
hỏng hóc và bảo trì các thiết bị đo. Để
giải quết vấn đề trên, các nhà khoa học
hướng đến phương pháp ước lượng mưa
thông qua dữ liệu radar. Tuy nhiên cách
tiếp cận này cũng vấp phải khơng ít khó
khăn bao gồm cả việc phân biệt các dạng
mưa (mưa, mưa tuyết, mưa đá) hay tìm
ra mối quan hệ giữa cường độ phản xạ
của rada và cường độ mưa. Chính vì vậy
việc tìm ra một phương pháp khả thi để
có được dữ liệu khí tượng có độ chính
xác cao làm thơng số đầu vào cho các
mơ hình thủy văn ln là một bài tốn

khó thách thức các nhà nghiên cứu.
Một trong những hướng giải
quyết vấn đề nêu trên hiện nay là sử
dụng nguồn dữ liệu khí tượng tồn cầu
nhiều năm (multiyear global gridded
representations of weather), còn gọi là
nguồn dữ liệu tái phân tích (reanalysis
datasets). Có thể kể đến các nguồn dữ
liệu dự báo khí hậu (CFSR) của trung
tâm dự báo môi trường quốc gia Hoa
Kỳ (NCEP), trung tâm nghiên cứu khí
quyển quốc gia (NCAR) Hoa kỳ, nguồn
dữ liệu của trung tâm dự báo khí tượng
thủy văn của Châu âu (ECMWF) và rất
nhiều nguồn dữ liệu khác. Tuy nhiên
theo đánh giá của [10] thì CFSR và
ECMWF là phù hợp cho lưu vực vừa và
40

nhỏ. Để mô phỏng cho những lưu vực
này cần phải thỏa mãn những tiêu chí
sau: (1) Một hệ thống dữ liệu mở tồn
cầu có thể dễ dàng truy cập (bao gồm
cả số liệu mưa và các số liệu khí tượng
khác như nhiệt độ, độ ẩm, gió và ánh
sáng); (2) Độ phân giải không gian 30
km; (3) Dãy số liệu đủ dài để có thể hiệu
chỉnh và kiểm định mơ hình.
Với những tiêu chí trên, hệ thống
dữ liệu CFSR là phù hợp và được lựa

chọn làm số liệu đầu vào cho khu vực
nghiên cứu. Dữ liệu CFSR là dữ liệu
được dự báo theo giờ. Mơ hình dự báo
sẽ được phân tích lại mỗi 6 tiếng (bắt
đầu từ 00h00, 06h00, 12h00 đến 18h00)
bằng việc sử dụng thông tin từ hệ thống
các trạm đo khí tượng tồn cầu và phân
tích ảnh vệ tinh. Với mỗi giờ phân tích,
SFSR bao gồm cả những dữ liệu dự
đốn (dự đốn từ giờ phân tích trước)
và dữ liệu từ những phân tích sử dụng
để khởi động lại mơ hình dự đốn. Dữ
liệu CFSR bao gồm dữ liệu lịch sử mưa
và nhiệt độ theo giờ cho tất cả các vùng
trên thế giới.
Trong số các mơ hình tốn thủy
văn, mơ hình bán phân bố Soil and
Water Assessment Tool (SWAT) ngày
càng được sử dụng phổ biến với khả
năng khai thác dữ liệu vệ tinh, mô phỏng
lưu vực theo bước thời gian ngày và dự
đoán ảnh hưởng của các phương thức
quản lý tài nguyên nước, tài nguyên đất
ở các khu vực khơng có dữ liệu quan
trắc thực đo [13].
Mơ hình SWAT dựa trên cơ sở tính
tốn cân bằng vật lý, và có khả năng mơ
phỏng liên tục trong thời gian dài. SWAT
làm việc bằng cách chia lưu vực thành
nhiều tiểu lưu vực, sau đó được chia

thành các Đơn vị Phản ứng Thủy văn
(Hydrologic Response Units, HRUs)
thể hiện tính đồng nhất của phương thức

Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 18 - năm 2017


Nghiên cứu

sử dụng đất, đặc tính của đất và cách
thức quản lý trên lưu vực. Ngồi ra,
một lưu vực sơng cũng có thể được chia
thành các tiểu lưu vực được đặc trưng
duy nhất bởi ưu thế của phương thức sử
dụng đất, loại đất và cách quản lý [7].
Bên cạnh các dữ liệu địa hình, phương
thức sử dụng đất và thổ nhưỡng, các dữ
liệu khí tượng là đầu vào của SWAT
bao gồm lượng mưa ngày, nhiệt độ lớn
nhất và nhỏ nhất, bức xạ mặt trời, độ ẩm
tương đối, và tốc độ gió. Độ ẩm tương
đối được yêu cầu nếu phương pháp
Penman-Monteith [5] hoặc phương

pháp Priestly Taylor [8] được sử dụng;
tốc độ gió chỉ là cần thiết nếu phương
pháp Penman-Monteith được sử dụng.
Nhiệt độ khơng khí trung bình được
sử dụng để xác định giáng thủy là mưa
hoặc tuyết, đầu vào nhiệt độ tối đa và

tối thiểu được sử dụng để tính nhiệt độ
đất và nước theo ngày. Như vậy, SWAT
thực sự là một mơ hình có chất lượng
trong việc quản lý tổng hợp tài nguyên
nước. Tuy nhiên người sử dụng SWAT
không phải là khơng có những khó khăn
trong q trình sử dụng với những bài
tốn và khu vực nghiên cứu cụ thể.

Hình 1: Tổng quan các thành phần tự nhiên được mô phỏng trong mơ hình SWAT

Qua những phân tích trên, mục tiêu
chính của nghiên cứu này là đánh giá
tính hiệu quả của việc sử dụng dữ liệu
khí tượng tồn cầu CFSR trong việc
mơ phỏng dịng chảy trên lưu vực sơng
Đồng Nai bằng mơ hình SWAT. Phương
pháp đánh giá được sử dụng là sử dụng
mơ hình SWAT để mơ phỏng với 2 chuỗi
số liệu, một là dữ liệu thực đo tại các
trạm khí tượng thủy văn, hai là dữ liệu
CFSR. Mơ hình sẽ mô phỏng hệ thống
với số liệu thực đo trước, bao gồm cả
quá trình hiệu chỉnh, kiểm định và sử

dụng bộ thông số của lần mô phỏng này
cho lần mô phỏng thứ hai với dữ liệu
CFSR để đảm bảo tính đồng bộ, khách
quan. Việc so sánh kết quả sẽ cho ta thấy
được chất lượng của dữ liệu CFSR cũng

như khả năng sử dụng của CFSR tại
những địa phương xa xôi, khan hiếm dữ
liệu quan trắc.
2. KHU VỰC NGHIÊN CỨU
Lưu vực sông Đồng Nai là một
trong 4 lưu vực lớn ở Tây Nguyên, nơi
thường xuyên xảy ra những đợt hạn hán
gay gắt và hiện tượng mất cân bằng

Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 18 - năm 2017

41


Nghiên cứu

nước nghiêm trọng. Do đó việc quản
lý hiệu quả nguồn nước trở thành một
nhiệm vụ hết sức quan trọng.
Sông Đồng Nai là hệ thống sông
lớn thứ 3 cả nước, sau sông Mê Công
và sông Hồng. Hệ thống sông Đồng Nai
bao gồm dịng chính sơng Đồng Nai và
4 phụ lưu lớn là: sơng La Ngà, sơng Bé,
sơng Sài Gịn, sơng Vàm Cỏ. Tồn bộ
lưu vực nằm trên diện tích của các tỉnh
Lâm Đồng, Đắk Nơng, Bình Phước,
Bình Dương, Bình Thuận, Đồng Nai,
Bà Rịa - Vũng Tàu, Tây Ninh, Thành
phố Hồ Chí Minh, Ninh Thuận và một

phần của 2 tỉnh Đắk Nơng và Long
An. Tổng diện tích lưu vực sơng Đồng
Nai khoảng 44.100 km2, trong đó phần
diện tích nằm trên lãnh thổ Việt Nam là
37400 km2, phần diện tích ngồi nước là
6.700 km2. Tổng lượng nước mặt hàng
năm khoảng 37.4 tỷ m3.
Theo thời gian, ở hầu hết lưu vực
sông Đồng Nai (LVSĐN) và vùng phụ
cận, mùa mưa và mùa khô khá trùng hợp
với mùa gió mùa. Thơng thường, mùa
mưa bắt đầu từ tháng V, khi gió mùa Hạ
bắt đầu thiết lập ổn định trên khu vực
Đông Nam bộ và kết thúc vào tháng X,
XI, hơi chớm sang đầu gió mùa mùa
Đơng, là thời gian có nhiều áp thấp hoạt
động ở các vĩ độ thấp của biển Đông.
Như vậy, mùa mưa ở đây kéo dài chừng
6-7 tháng. Theo không gian, mưa trên
LVĐN cũng có sự khác biệt đáng kể,
tâm mưa lớn tập trung ở vùng trung tâm
lưu vực. Sự khác biệt giữa lượng mưa
các khu vực trong vùng là khá lớn, trong
khi lượng mưa năm trung bình tồn lưu
vực xấp xỉ 1950 mm, thì có nơi chỉ dưới
1000 mm và có nơi lại trên 2500 mm.
Chênh lệch giữa nơi mưa nhiều nhất và
nơi mưa ít nhất lên tới 4 lần (Phan Rang:
715 mm, Bảo Lộc: 2801 mm). Dải đồng
bằng ven biển, lưu vực sông Vàm Cỏ

Đông, hạ lưu Đa Nhim là những nơi cho
mưa nhỏ, từ 700 - 1700 mm. Trung lưu
sông Đồng Nai, thượng lưu sông Bé,
thượng - trung lưu La Ngà là những nơi
42

cho mưa lớn, từ 2400 - 2800 mm, các
nơi khác cho mưa trung bình từ 18002200 mm. Sự phân hóa mưa theo khơng
gian như vậy gắn rất chặt với sự chi phối
của yếu tố địa hình [2].
Theo khơng gian, cũng như chế
độ mưa, chế độ dịng chảy trên lưu
vực cũng có sự phân hóa rất sâu sắc.
Module dịng chảy trung bình tồn lưu
vực khoảng 25 l/s.km2, tương đương lớp
dòng chảy 805 mm, trên tổng lớp nước
mưa trung bình 1950 mm. Lưu vực Vàm
Cỏ Đơng, hạ Đồng Nai - Sài Gòn là nơi
cho module dòng chảy nhỏ nhất trên lưu
vực, khoảng 15 - 20 l/s.km2.
Khu vực hạ Đa Nhim cũng có
module từ 20 - 22 l/s.km2. Đây là những
vùng cho hiệu suất dòng chảy kém nhất,
từ 30 - 35% lượng mưa. Trung lưu sông
Đồng Nai, thượng lưu sông La Ngà và
thượng lưu sông Bé là các khu vực cho
module dòng chảy cao, từ 38 - 43 l/s.
km2. Ở các vùng hẹp hơn, module có thể
đạt đến 45 l/s.km2 hoặc hơn. Đây cũng
là những vùng cho hiệu suất dòng chảy

cao nhất, từ 45 - 50% lượng mưa năm.
Hạ lưu vực La Ngà, thượng Đa NhimĐa Dung có module dịng chảy 28 - 35
l/s.km2. Hạ lưu sông Bé, các sông suối
nhỏ ven hạ lưu dịng chính Đồng Nai,
thượng lưu sơng Sài Gịn, có module
dịng chảy thuộc loại trung bình, từ 22
- 28 l/s.km2. Theo thời gian, ngồi sự
phân hóa mạnh mẽ theo khơng gian,
chế độ dịng chảy cũng có sự phân hóa
sâu sắc theo thời gian và hình thành nên
hai mùa lũ - kiệt đối lập nhau. Theo các
tiêu chuẩn phân mùa thông dụng, mùa
lũ trên đại bộ phận lưu vực bắt đầu vào
khoảng VI - VII, nghĩa là xuất hiện sau
mùa mưa từ 1 - 2 tháng, do tổn thất
sau một mùa khô khắc nghiệt kéo dài.
Đồng thời với kết thúc mưa, các sông
suối trong miền cũng chấm dứt mùa lũ
vào khoảng tháng XI. Như vậy, mùa lũ
được duy trì trong 5 - 6 tháng. Tuy vậy,
tùy từng vùng, thời gian mùa lũ cũng dài
ngắn khác nhau [2].

Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 18 - năm 2017


Nghiên cứu

Hình 2: Sơ đồ mơ tả vị trí lưu vực, vị trí các trạm đo mưa và mạng sơng trên lưu vực
sơng Đồng Nai

Hình 3: Bản đồ đẳng lượng mưa trung bình nhiều năm quan trắc qua các trạm đo
mưa ở khu vực nghiên cứu
Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 18 - năm 2017

43


Nghiên cứu

3. MƠ PHỎNG DỊNG CHẢY
BẰNG MƠ HÌNH SWAT

hợp phát triển được tải về theo địa chỉ
/>DEM
được sử dụng để phân chia lưu vực và
xác định hướng dịng chảy thơng qua độ
dốc bề mặt lưu vực.
Bản đồ sử dụng đất là một trong
những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến
dòng chảy mặt và bốc hơi trên lưu vực.
Dữ liệu GlobeLand30 được khai thác
miễn phí tại địa chỉ website http://www.
globallandcover.com. GlobeLand30 có
độ phân giải 30m, sản phẩm là kết quả
phân tích của hơn 20,000 ảnh vệ tinh
Landsat và HJ-1. GlobeLand30 rất phù
hợp để sử dụng cho mơ hình SWAT với
độ phân giải cao và cách phân chia lớp
sử dụng đất không quá chi tiết, phức tạp.

Có thể thấy trên lưu vực Đồng Nai, Tây
Nguyên, đất rừng với (56,5%) chiếm
diện tích chủ yếu, sau đó là đất sử dụng
cho nơng nghiệp (36,2%) cịn lại là đồi
núi (4,9%), wetland (0,16%), diện tích
chứa nước (0,68%) và đô thị (1,39%).

3.1. Dữ liệu đầu vào
Nghiên cứu này sử dụng 2 loại dữ
liệu khí tượng thủy văn: (1) Dữ liệu đo
truyền thống: Các số liệu về khí tượng
theo giờ được thu thập tại các trạm Đak
Nông, Đức Xuyên, Bảo Lộc, Đà Lạt,
Liên Khương, Đại Nga, Đại Ninh được
bố trí như trên hình 2. Lưu lượng dịng
chảy được đo tại trạm Đak Nông từ
năm 1986 - 1997 được sử dụng để so
sánh với lưu lượng mô phỏng; (2) Dữ
liệu Khí tượng tồn cầu CFSR: dữ liệu
này được phổ biến theo đường link sau:
/>Địa hình của khu vực nghiên cứu
được mơ phỏng bằng Mơ hình số độ
cao (DEM). DEM ASTER có độ phân
giải 30m do Bộ Kinh tế, Thương mại
và Công nghiệp (METI) của Nhật Bản
và Cơ quan Hàng khơng và Khơng
gian Quốc gia Hoa Kỳ (NASA) phối

a

b

c

Hình 4: Dữ liệu đầu vào: a. địa hình, b. sử dụng đất và c. thổ nhưỡng của mơ hình SWAT

Mơ hình SWAT yêu cầu dữ liệu
về kết cấu các loại đất cũng như tính
chất lý hóa của chúng bao gồm khả
năng trữ nước, độ dẫn thủy lực, mật
độ đất. Nghiên cứu này sử dụng dữ
liệu Harmonized World Soil Database
(HWSD). Cơ sở dữ liệu HWSD theo
định dạng raster, độ phân giải 30 arcsecond tập hợp hơn 16,000 đơn vị đất
khác nhau. Sản phẩm là kết quả của
44

quá trình hợp tác của nhiều tổ chức
khác nhau trên toàn thế giới, kết hợp
vởi bản đồ đất của Tổ chức Nông lương
Thế giới FAO - UNESCO (FAO, 1971
- 1981). Qua phân tích dữ liệu bản đồ
cho thấy đất trên khu vực Đồng nai chủ
yếu là các loại Fluvisols, Acrisols và
Ferralsols. Thống kê về các loại đất và
các tính chất của chúng được tóm tắt
tại Bảng 2.

Tạp chí Khoa học Tài ngun và Mơi trường - Số 18 - năm 2017

Nghiên cứu

Hình 5: Bản đồ đẳng lượng mưa trung bình nhiều năm quan trắc bằng vệ tinh của CFSR
Bảng 1. Tóm tắt dữ liệu đầu vào được sử dụng cho mơ hình SWAT
Loại dữ liệu

Tên/Địa chỉ cung cấp

Độ phân giải/Thời gian đo

Mơ hình số độ cao (DEM)

ASTER/METI và NASA

30 m

Phân loại sử dụng đất

GlobeLand30/China

30 m

Thổ nhưỡng

HWSD/FAO

30 arc-second

Dữ liệu khí tượng tồn cầu CFSR

CFSR/NCEP

30 km

Dữ liệu khí tượng quan trắc

Bộ Tài nguyên và Môi trường

Nhiều trạm

Lưu lượng

Bộ Tài nguyên và Môi trường

Đak Nơng/1986 - 1997

Hiệu chỉnh mơ hình
Hiệu chỉnh mơ hình nhằm xác
định giá trị tối ưu cho bộ thông số của
mơ hình. Q trình này có thể thực
hiện bằng phương pháp thủ công hoăc
tự động thông qua phần mềm SWAT
- CUP. Mỗi một phương pháp đều có
ưu nhược điểm khác nhau. Đối với
phương pháp tự động hóa, các thơng
sơ được tìm ra những khoảng thích hợp

dựa trên thuật tốn tối ưu hóa. Phương
pháp này địi hỏi thời gian tính tốn

tương đối lớn bởi sự phụ thuộc vào số
lượng tham số cần tối ưu hóa, số lần
mơ phỏng cũng như số lần tính lặp. Đối
với phương pháp thủ cơng, thực chất là
phương pháp thử dần, đòi hỏi thời gian
đặc biệt lớn với những người mơ phỏng
chưa có kinh nghiệm hoặc chưa quen
với vùng nghiên cứu.

Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 18 - năm 2017

45


Nghiên cứu
Bảng 2. Tên và thông số của các loại đất lưu vực Đồng Nai
Saturated Hydraulic
Conductivity Ks (cm/sec)
2.11E-04
3.68E-04
2.11E-04
3.04E-04
2.70E-04
3.91E-04
2.88E-04
1.71E-04
1.94E-04
2.11E-04
3.68E-04
1.91E-04

4.14E-04
4.57E-04
3.12E-04

Loại đất
Alisols
Cambic Fluvisols
Carisols
Chromic Luvisols
Dystric Fluvisols
Dystric Gleysols
Ferrlic Acrisols
Haplic Acrisols
Haplic Andosols
Humic Acrisols
Humic Ferralsols
Leptosols
Rhodic Ferralsols
Umbric Gleysols
Xanthic Ferralsols

Q trình hiệu chỉnh mơ hình được
thực hiện bằng cách sử dụng các hệ số
xác định R2, chỉ số hiệu quả Nash (NSI)
và sai số phần trăm (PBIAS). Cơng thức
tính tốn các hệ số này được thể hiện
qua các cơng thức sau:


NSI=1

n

i 1
n

( Pi  Oi )2

( Oi  Otb )2
i 1


R2= 






n
i 1



n
2 
 i1( Pi  Ptb ) 

( Oi  Otb )( Pi  Ptb )

n

( Oi  Otb )2
i 1

100 *  i 1 ( Oi  Pi )

(1)

(2)

n

PBIAS=



n
i 1

( Oi  Otb )2

(3)

Trong đó: Oi là giá trị thực đo tại
thời điểm i, Otb là giá trị thực đo trung
bình, Pi là giá trị mơ phỏng tại thời điểm
i, Ptb là giá trị mô phỏng trung bình.

Available Soil Water

Capacity r (mm/mm)
0.065
0.160
0.065
0.131
0.161
0.158
0.113
0.161
0.107
0.065
0.160
0.113
0.155
0.160
0.110

4. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
Bảng 2 tổng kết các tham số chính
của lưu vực sau khi hiệu chỉnh mơ
hình. Với hiểu biết về mơ hình mưa
dịng chảy tại khu vực Tây Ngun,
nhóm tác giả cho rằng các thông số liên
quan đến nước dưới đất như ALPHA_
BF, GW_DELAY và QWQMIN là
những tham số có độ nhạy cao ảnh
hưởng mạnh đến dòng chảy khu vực
này. Điều này hoàn toàn phù hợp với
những báo cáo về tài nguyên nước
vùng Tây Nguyên. Theo [6] chỉ ra

trong nghiên cứu của mình rằng lượng
nước mặt tại đây được bổ cập chủ yếu
bởi nước ngầm. Bên cạnh đó ln có
sự “lệch pha” giữa nước ngầm và mưa
nằm trong khoảng từ 1 đến 3 tháng,
ảnh hưởng rất lớn đến thời gian bổ
sung và trữ lượng nước mặt.

Bảng 3. Các thông số dùng trong hiệu chỉnh mơ hình SWAT

Tham số
ALPHA_BF
GW_DELAY
CN2
ESCO

46

Định nghĩa
Hệ số triết giảm dòng chảy ngầm
Thời gian trễ dòng chảy ngầm
Hệ số sử dụng đất cho vùng khí hậu 2
Hệ số bốc hơi

Giới hạn
0.01-0.2
31-51
50-60
0.1-0.9

Tạp chí Khoa học Tài ngun và Mơi trường - Số 18 - năm 2017


Nghiên cứu
REVAPMIN
GW_REVAP
QWQMIN
SOL_AWC
R_RCHRG
SOL_K

Giới hạn bốc hơi thực vật
Hệ số bốc hơi thực vật
Giới hạn có dịng chảy bổ cập
Khả năng chứa nước của đất
Hệ số bổ cập nước ngầm tầng sâu
Độ dẫn thủy lực của đất khi bão hịa

300-500
0.02-0.2
500-800
0.1-0.4
0.05-0.4
15-50

a

b

c

d

Hình 4: So sánh kết quả lưu lượng mô phỏng và thực đo của hai quá trình hiệu chỉnh
và kiểm định tại trạm thủy văn Đak Nông: a. kết quả hiệu chỉnh dữ liệu CFSR; b. kết
quả kiểm định dữ liệu CFSR; c. kết quả hiệu chỉnh dữ liệu khí tượng đo đạc; d. kết
quả kiểm định dữ liệu khí tượng đo đạc.

a

b

Hình 5: Biểu đồ so sánh tính tương quan dải dữ liệu của 2 giá trị mô phỏng và thực đo
của: a. dữ liệu khí tượng CFSR và b. dữ liệu khí tượng thực đo.
Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 18 - năm 2017

47


Nghiên cứu

Nhóm nghiên cứu thực hiện mơ
phỏng trong 11 năm từ năm 1986 đến
1997, và chia thành hai giai đoạn gồm
hiệu chỉnh từ 1986 đến 1991 và kiểm
định từ 1992 đến 1997. Kết quả lưu
lượng của mơ hình được so sánh với dữ
liệu thực đo tại trạm Đak Nông như sau:
Biểu đồ cho thấy tính tương quan
rất tốt ở các giá trị lưu lượng nhỏ trong

mùa khơ, và giảm chính xác dần khi
giá trị lưu lượng lớn hơn, đặc biệt khi
mơ hình sử dụng dữ liệu khí tượng
thực đo.
Kết quả tính tốn hệ số xác định
R , chỉ số hiệu quả Nash (NSI) và sai số
phần trăm (PBIAS) sử dụng các phương
trình (1), (2) và (3) như sau:
2

Bảng 4. Kết quả R2, NSI và PBIAS cho hai loại dữ liệu CFSR và khí tượng đo đạc
R2

Hiệu chỉnh
1986 - 1991
Kiểm định
1992 - 1997

Dữ liệu khí tượng CFSR
NSI
PBIAS

0.60

0.82

0.77

0.88

0.84

0.82

0.74

0.87

3.2%

Kết quả so sánh giá trị mơ phỏng
bằng dữ liệu khí tượng CFSR với dịng
chảy thực đo tại trạm Đắc Nông từ năm
1986 đến năm 1997 cho thấy tính hiểu
quả của dư liệu CFSR sử dụng cho mơ
hình SWAT, thể hiện qua hai chỉ tiêu R2
và Nash. Có một số điểm nổi bật của dữ
liệu CFSR cần phải nhắc đến như sau:
Thứ nhất, dữ liệu CFSR mô phỏng rất
tốt đối với giai đoạn mùa khô, hình 4 và
hình 5 đã chỉ ra tính tương quan rất cao khi
so với dữ liệu thực đo trong giai đoạn này.
Đây là một đặc điểm vô cùng quan trọng
trong việc giải quyết những bài toán về cân
bằng nước và khơ hạn vùng Tây Ngun;
Thứ hai, khi nhóm tác giả xét đến
phần trăm sai số tổng lượng thể hiện bằng
PBIAS, kết quả lưu lượng mơ phỏng với
dữ liệu khí tượng CFSR là đầu vào cho

thấy sai số thấp hơn rất nhiều so với dữ liệu
thực đo. Điều này cho thấy tiềm năng sử
dụng CFSR trong bài tốn tính cân bằng
nước, phân bổ tài nguyên nước ở lưu vực;
Thứ ba, tuy nhiên, dữ liệu CFSR tỏ
ra hạn chế khi nhóm tác giả tiến hành
mô phỏng trong thời đoạn ngắn và bước
thời gian chi tiết hơn. Điều này có nghĩa
là độ phân giải về không gian của dữ
liệu này chưa cao.
48

Dữ liệu khí tượng đo đạc
R2
NSI
PBIAS
13%

Qua những phân tích trên, có thể
thấy dữ liệu CFSR đặc biệt hữu hiệu cho
những lưu vực xa xôi, thiếu các phương
tiện quan trắc. Với sự hộ trợ của dữ
liệu khí tượng này, dịng chảy được mơ
phỏng có kết quả tốt khơng thua kém so
với dữ liệu của các trạm đo truyền thống
được bố trí sát với lưu vực. Tuy nhiên
đối với những lưu vực có các trạm đo
hiện đại, phân bổ với với một mật độ
hợp lý, dữ liệu CFSR cũng đóng một vai
trị quan trọng đáng kể. Nguồn dữ liệu

này sẽ có tác dụng như một thước đo,
đánh dấu mức độ đáp ứng tối thiểu của
mơ hình so với nguồn dữ liệu của các
trạm khí tượng truyền thống.
5. KẾT LUẬN
Trong nhiều vấn đề liên quan đến
sử dụng mơ hình mơ phỏng hệ thống tài
ngun nước, sự thiếu hoặc khan hiếm
dữ liệu hiện đang là một thử thách rất lớn
đối với các nhà nghiên cứu và các kỹ sư.
Bên cạnh nguồn dữ liệu truyền thống đến
từ các trạm quan trắc, nguồn dữ liệu hiện
đại được cung cấp bởi vệ tinh đang trở
nên phổ biến với người sử dụng.
Nghiên cứu này sử dụng hai bộ dữ
liệu gồm dữ liệu vệ tinh và dữ liệu truyền

Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 18 - năm 2017


Nghiên cứu

thống tại các trạm quan trắc trên lưu vực.
Các dữ liệu được sử dụng cho một mơ
hình mưa - dịng chảy để mơ phỏng dịng
chảy tại một lưu vực tại phía Nam Việt
Nam và so sánh kết quả với giá trị lưu
lượng thực đo tại một trạm trên lưu vực.
Để đánh giá tính tin cậy của kết quả mơ
phỏng từ hai bộ dữ liệu, nghiên cứu sử

dụng hệ số xác định R2, chỉ số hiệu quả
Nash và sai số phần trăm (PBIAS). Kết
quả đã chỉ ra được dữ liệu vệ tinh miễn
phí mơ phỏng rất tốt trong giai đoạn mùa
khơ, tính tương quan của dịng chảy tính
tốn bằng mơ hình với dữ liệu thực đo
trong giai đoạn này rất cao, đồng thời sai
số cũng thấp hơn rất nhiều so với dữ liệu
khí tượng đo tại trạm. Tuy nhiên, dữ liệu
vệ tinh miễn phí tỏ ra hạn chế khi nhóm
tác giả tiến hành mô phỏng trong thời
đoạn ngắn và bước thời gian chi tiết hơn.
Như vậy, qua nghiên cứu này có
thể thấy rằng tiềm năng sử dụng dữ liệu
vệ tinh miễn phí để thay thế cho dữ liệu
thực đo truyền thống làm đầu vào cho
mơ hình tại các khu vực thiếu hoặc khan
hiếm dữ liệu Khí tượng là rất cao. Và
việc đầu tư, nghiên cứu để ứng dụng
công nghệ viễn thám, xây dựng dữ liệu
từ ảnh vệ tinh là rất cần thiết
TÀ I LIỆU THAM KHẢO
[1]. Dee, D.P et al., (2011) The ERAInterim reanalysis: Configuration and
performance of the data assimilation system.
Q. J. R. Meteorol. Soc, 137, 553–597;
[2]. Đỗ Đức Dũng et al., (2014). Đánh
giá biến động Tài nguyên nước Lưu vực sông
Đồng Nai và vùng phụ cận. Khoa học Kỹ
thuật Thủy lợi và Môi trường - Số 47. 19-26;
[3]. Kouwen N, Danard et al., (2005).

Case study: watershed modeling with
distributed weather model data. Journal of
Hydrologic Engineering 10(1): 23-38;
[4]. Mehta VK et al., (2004). Evaluation
and application of SMR for watershed
modeling in the Catskill Mountains of New
York State. Environmental Modeling and
Assessment 9(2): 77-89;

[5]. Monteith, J.L (1965). Evaporation and
the environment. In The State and Movement of
Water in Living Organisms, XIXth symposium.
Swansea, UK: Society of Experimental Biology,
Cambridge University Press;
[6]. Ngô Tuấn Tú, Võ Công Nghiệp,
Quách Văn Đơn, Đặng Hữu Ơn (1999).
Nước dưới đất khu vực Tây Nguyên;
[7]. Philip W. Gassman et al., (2007). The
Soil and Water Assessment Tool: Historical
Development, Applications, and Future Research
Directions. Working Paper 07-WP 443. Center
for Agricultural and Rural Development;
[8]. Priestly, C.H.B., and R.J. Taylor
(1972). On the assessment of surface heat flux
and evaporation using large-scale parameters.
Monthly Weather Rev. 100: 81-92;
[9]. Saha, S.; Moorthi et al., (2014).
The NCEP climate forecast system version
2. J. Clim., 27, 2185–2208;
[10]. Ward E, Buytaert W, Peaver

L, Wheater H (2011). Evaluation of
precipitation products over complex
mountainous terrain: a water resources
perspective. Advances in water resources
34(10): 1222-1231.
[11]. Johanson, R., J. Imhoff, J.
Kittle, Jr., A. Donigian, AND Jr. (2002).
Hydrological Simulation Program-Fortran
(HSPF): Users Manual For Release 8.0.
U.S. Environmental Protection Agency,
Washington, D.C., EPA/600/3-84/066.
[12]. Ronald L. Bingner, Fred D. Theurer,
Yongping Yuan (2015). AnnAGNPS Technical
Processes Documentation. Version 5.4;
[13]. S.L. Neitsch, J.G. Arnold,
J.R. Kiniry, J.R. Williams (2011). Soil
and Water Assessment Tool Theoretical
Documentation. Version 2009. Grassland,
Soil and Water Research Laboratory Agricultural Research Service Blackland
Research Center-Texas AgriLife Research;
[14]. Ward E, Buytaert W, Peaver
L, Wheater H. (2011). Evaluation of
precipitation products over complex
mountainous terrain: a water resources
perspective. Advances in water resources
34(10): 1222-1231.

BBT nhận bài: Ngày 03/11/2017; Phản biện xong: Ngày 06/12/2017
Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường - Số 18 - năm 2017

49