- Trang Chủ
- Môi trường
- Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến dòng chảy thượng lưu lưu vực sông Đồng Nai
Xem mẫu
- Chuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 3 (1), 2017
ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU ĐẾN DÒNG CHẢY
THƯỢNG LƯU LƯU VỰC SÔNG ĐỒNG NAI
Đỗ Quang Lĩnh1*, Phạm Thị Thảo Nhi1, Lưu Thị Thúy Hằng2
1
Viện Môi trường và Tài nguyên, ĐHQG TP.HCM
2
Viện Khoa học Thủy lợi miền Nam
*Tác giả liên lạc: doqlinh@gmail.com
(Ngày nhận bài: 22/03/2017; Ngày duyệt đăng: 08/05/2017)
TÓM TẮT
Nghiên cứu này được thực hiện nhằm đánh giá tác động của biến đổi khí hậu (BĐKH) lên
tài nguyên nước (TNN) thượng lưu lưu vực sông Đồng Nai. Mô hình thủy văn SWAT được
sử dụng để mô phỏng dòng chảy lưu vực sông Đồng Nai, kết quả mô phỏng được đánh
giá bằng các chỉ số thống kê R2, NSE, PBIAS, RSR, kết quả cho thấy mô hình SWAT mô
phỏng khá tốt dòng chảy cho khu vực nghiên cứu, với R2 tại trạm Tà Lài và Tà Pao là
0.76, trạm Phú Hiệp là 0.53 cho giai đoạn hiệu chỉnh, đối với giai đoạn kiểm định R2 tại
trạm Tà Lài là 0.79, Tà Pao là 0.48, và Phú Hiệp là 0.7. Kịch bản BĐKH cho lượng mưa
và nhiệt độ được xây dựng bằng công cụ chi tiết hóa thống kê SDSM được xây dựng cho 3
kịch bản phát thải RCP2.6, RCP4.5 và RCP8.5 với 3 giai đoạn tương lai là 2015-2040,
2045-2070 và 2075-2100. Tác động của BĐKH lên TNN ở khu vực nghiên cứu được đánh
giá bằng việc so sánh sự thay đổi dòng chảy giữa giai đoạn hiện tại (1980-2005) và
tương lai. Kết quả mô phỏng cho thấy dưới tác động của BĐKH lưu lượng dòng chảy cả
3 kịch bản RCP có xu hướng giảm vào mùa mưa và tăng vào mùa khô. Kết quả của
nghiên cứu này có thể giúp các nhà quản lý trong xây dựng chiến lược quản lý TNN dưới
ảnh hưởng của BĐKH.
Từ khóa: Biến đổi khí hậu, chi tiết hóa thống kê, dòng chảy, SWAT, SDSM.
IMPACTS OF CLIMATE CHANGE ON STREAMFLOW
IN THE UPSTREAM DONG NAI RIVER BASIN
Do Quang Linh1*, Pham Thi Thao Nhi1, Luu Thi Thuy Hang2
1
Institute for Environment and Resources, VNU-HCM
2
Southern Institute of Water Resources Research
*Corresponding author: doqlinh@gmail.com
ABSTRACT
The objective of this study was to simulate the hydrologic characteristic using the
SWAT model (Soil and Water Analysis Tool) in upstream Dong Nai River Basin. The
model performance has been assessed by three statistical indices, including
coefficient correlation (R2), Nash-Sutcliffe efficient coefficient (NSE) and percentage
Bias (PBIAS). The results showed that SWAT model was calibrated satisfactorily for
simulating the streamflow, with R2 at Ta Lai and Ta Pao stations were 0.76 and Phu
Hiep station was 0.53 for calibrate, for R2 at Ta Lai station was 0.79, at Ta Pao was 0.48
and Phu Hiep is 0.7. Climate change scenarios for precipitation and temperature were
simualated using the SDSM statistical downscaling tool simulated for three RCP2.6,
RCP4.5 and RCP8.5 emission scenarios with three future scenarios: 2015- 2040, 2045-
2070 and 2075-2100. The impact of climate change on the Dong Nai river basin is
27
- Chuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 3 (1), 2017
assessed by comparing the flow changes between the present period (1980-2005) and the
future, the simulation results show that under the impact of climate change, the flow of
three RCPs scenarios tends to decrease in rainy season and increase in dry season. The
results of this study can help managers to develop strategies to manage water resources
under the influence of climate change.
Keywords: Climate change, statistical downscaling, discharge, SWAT, SDSM.
TỔNG QUAN việc nghiên cứu đánh giá các thay đổi về
Tài nguyên nước trên thế giới nói chung và TNN tại lưu vực này trong bối cảnh xét
Việt Nam nói riêng hiện nay đang phải đối đến tác động của BĐKH trong tương lai.
mặt với những áp lực gay gắt từ nhiều yếu Với vị trí khu vực nghiên cứu là thượng
tố, đặc biệt là Biến đổi khí hậu. BĐKH sẽ lưu lưu vực sông Đồng Nai, ảnh hưởng
làm cho dòng chảy sông ngòi thay đổi về trực tiếp đến TNN của cả lưu vực, do đó
lượng và sự phân bố theo thời gian, vùng cần có những nghiên cứu để đưa ra những
lãnh thổ. Tác động của BĐKH đến dòng giải pháp phù hợp nhằm bảo vệ nguồn
chảy năm rất khác nhau giữa các vùng/ hệ nước và đảm bảo cấp nước cho đời sống và
thống sông trên lãnh thổ Việt Nam. Theo sản xuất của vùng. Kết quả của nghiên
báo cáo của Bộ Tài nguyên và Môi trường cứu này có thể là tài liệu tham khảo
(2011), trong những năm vừa qua, nhiệt độ cho các nhà hoạch định chính sách
trung bình năm tăng 0,5-0,7°C và lượng trong công tác quản lý tài nguyên nước
mưa hàng năm giảm khoảng 2% trong và phát triển kinh tế xã hội của vùng.
vòng 50 năm qua (1958-2007). Sự thay đổi
khí hậu khu vực đã thay đổi điều kiện thủy VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP
văn khu vực và sau đó ảnh hưởng nguồn Khu vực nghiên cứu
nước khu vực tại Việt Nam. Biến đổi khí Khu vực nghiên cứu nằm trong lưu vực
hậu đã làm cho các thiên tai, đặc biệt là lũ, sông Đồng Nai, phần thượng nguồn tính từ
hạn hán ngày càng tăng. hồ Trị An, bao gồm 2 lưu vực sông chính:
Hệ thống sông Đồng Nai là hệ thống sông thượng nguồn sông Đồng Nai: bắt nguồn
lớn thứ hai ở phía Nam, và đứng thứ ba từ phía Bắc cao nguyên Lâm Viên (Lang
toàn quốc, lưu vực rộng lớn của nó gần Biang), phía Nam dãy Trường Sơn
như nằm trọn trong địa phận nước ta. Tổng (108o42'10'' Đông và 12o12'10'' Bắc) đến
lượng dòng chảy hàng năm của lưu vực là hồ thủy điện Trị An; và Sông La Ngà: đây
khoảng 37,4 tỉ m3, lượng mưa trung bình là một phụ lưu quan trọng của sông Đồng
2.000 mm/năm và lượng bốc thoát hơi Nai, nó là con sông nhánh có một phần lưu
trung bình 1.200 mm/năm. Lưu vực biểu vực nằm trên đất Đồng Nai đổ vào sông
hiện rõ nét biến đổi dòng chảy theo mùa chính ở xã Phú Ngọc, huyện Định Quán,
với 80 đến 90%, lượng mưa tập trung vào cách cầu La Ngà 5 km về phía thượng lưu.
mùa mưa từ tháng 5 đến tháng 11. Do đó, Sông La Ngà bắt nguồn từ cao nguyên Di
tại lưu vực này thường xảy ra tình trạng Linh, Bảo Lộc, nơi hợp lưu của ba con suối
cạn kiệt dòng chảy vào mùa khô nhưng lại nhỏ là: RơNha, ĐacToren và ĐacNo ở độ
lũ lụt vào mùa mưa. Lưu vực hệ thống cao trung bình hơn 1.000 m, nơi cao nhất
sông Đồng Nai là vùng kinh tế năng động tới 1.460 m. Lưu vực của sông gồm phần
nhất nước ta, đồng thời đây cũng là vùng lớn diện tích huyện Bảo Lộc (Lâm Đồng),
có mức đô thị hóa cao nhất nước, với nhu Tánh Linh (Bình Thuận), Tân Phú, Định
cầu sử dụng nước ngày càng cao, đòi hỏi Quán (Đồng Nai).
28
- Chuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 3 (1), 2017
mô hình SWAT là một mô hình phân bố.
Mô hình này chia dòng chảy thành 3 pha:
pha mặt đất, pha dưới mặt đất và pha trong
sông. Pha mặt đất diễn tả các phần dòng
chảy mặt, phần xói mòn. Pha sát mặt diễn
tả các thành phần dòng chảy sát mặt, dòng
chảy ngầm. Pha trong sông diễn tả diễn
toán lượng dòng chảy tới mặt cắt cửa ra
của lưu vực.
Bảng 1. Mô tả dữ liệu đầu vào của mô
hình SWAT
Hình 1. Khu vực nghiên cứu Độ
Đặc điểm cơ bản của khí hậu trên toàn lưu Dữ liệu phân Nguồn Mô tả
vực là phân hoá theo mùa sâu sắc. Mỗi giải
năm có 2 mùa rõ rệt: mùa mưa và mùa khô. FAO Bản đồ đất
Đất 10km
Mùa khô trùng với gió mùa Đông vốn là toàn cầu
luồng tín phong ổn định, mùa mưa trùng Bản đồ sử
với gió mùa Hạ mang lại những khối Sử dụng Sub- dụng đất
1km
không khí nhiệt đới và xích đạo nóng ẩm đất NIAPP LVSDN
với những nhiễu động khí quyển thường năm 2000
xuyên. Khí hậu vùng có nền nhiệt độ cao ASTER
DEM 90m Dem 90
và hầu như không có những thay đổi đáng GDEM
kể trong năm. Nhiệt độ trung bình năm ở 10 trạm
Dữ liệu
vùng này đạt tới 26 - 27oC. Chênh lệch Ngày HMDC (1981-
mưa
giữa nhiệt độ trung bình tháng nóng nhất 2008)
và tháng lạnh nhất không quá 4 - 5oC. Về 2 trạm
nhiệt độ, lưu vực chịu ảnh hưởng trực tiếp (1981-
chế độ nhiệt đới gió mùa với nhiệt độ trung Dữ liệu 2008) bao
Ngày HMDC
bình năm toàn lưu vực khoảng 25oC. nhiệt gồm nhiệt
Mô hình thủy văn SWAT độ lớn nhất,
SWAT là mô hình thủy văn ở cấp độ lưu nhỏ nhất
vực, mô hình dựa trên các quá trình vật lý, Dữ liệu 3 trạm Tà
với sự hỗ trợ của máy tính và khả năng mô lưu Ngày HMDC Pao, Tà Lài,
phỏng liên tục trong khoảng thời gian dài. lượng Phú Hiệp
Các thành phần chính của mô hình bao Mô hình dự báo thủy văn ở mỗi HRU bằng
gồm thời tiết, thủy văn, tính chất và nhiệt cách sử dụng phương trình cân bằng nước:
R Q surf E a w seep Q gw
t
độ của đất, sự phát triển cây trồng, dưỡng SW t SW 0 day
chất, thuốc trừ sâu, vi khuẩn và mầm bệnh i 1
và quản lý đất đai. Trong mô hình SWAT Với : SWt (mm H2O): Tổng lượng nước tại
lưu vực được phân chia thành các tiểu lưu cuối thời đoạn tính toán, SWo (mm H2O):
vực. Mỗi tiểu lưu vực sau đó được chia Tổng lượng nước trong đất tại thời điểm
thành các đơn vị thủy văn (Hydrologic ban đầu, t (ngày): Thời gian, Rday (mm
Response Unit- HRU) dựa trên những đặc H2O): Tổng lượng mưa tại ngày thứ I, Qsurf
trưng đồng nhất về sử dụng đất, thổ (mm H2O): Tổng lượng nước mặt ngày thứ
nhưỡng, độ dốc. Xét về toàn lưu vực thì i, Ea (mm H2O): Lượng bốc thoát hơi tại
29
- Chuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 3 (1), 2017
ngày thứ i, wseep (mm H2O): Lượng nước - CAN2 (RCP2.6): kịch bản phát triển
ngầm ngày thứ i, Qgw (mm H2O): Lượng thuộc loại thấp, nhiệt lượng bức xạ mặt đất
nước ngầm cung cấp cho sông ngày thứ i. nhận ít hơn 3 watt cho một 1m2 (3W/m2);
Dữ liệu đầu vào phục vụ cho mô hình - CAN4 (RCP4.5): kịch bản ổn định trung
SWAT được trình bày trong Bảng 1. gian trong đó cưỡng bức bức xạ được ổn
Công cụ chi tiết hóa SDSM định ở mức khoảng 4,5 W/m2;
SDSM (Statistical Downscaling Model) là - CAN8 (RCP8.5): kịch bản thuộc loại cao
một công cụ phát sinh dữ liệu thời tiết để mà bức xạ mặt đất nhận được sẽ lớn hơn
dự tính khí hậu cho một khu vực cụ thể. 8,5 W/m2 và tiếp tục tăng sau kỳ dự đoán.
Mô hình SDSM ước lượng mối quan hệ
thống kê dựa trên các kỹ thuật hồi quy KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
tuyến tính giũa biến khí hậu quy mô toàn Xây dựng kịch bản BĐKH
cầu (nhân tố dự báo) với các biến khí ậu Nghiên cứu sử dụng mô hình SDSM 5.2 để
địa phương. Mối quan hệ này được thể thiết lập kịch bản BĐKH vùng nghiên cứu.
hiện bằng phương trình như sau: Sau quá trình sàn lọc các biến để chọn ra
R = F(L) được những biến có mối tương quan cao
Trong đó: giữa các biến dùng để dự báo với các biến
R: đối tượng được dự báo (biến khí hậu địa khí hậu địa phương. Quá trình hiệu chỉnh
phương như lượng mưa hoặc nhiệt độ); và kiểm định được thực hiện. Quá trình
L: đối tượng dùng để dự báo (các biến khí hiệu chỉnh mô hình sử dụng chuỗi dữ liệu
hậu ở quy mô lớn như quy mô toàn cầu); giai đoạn 1980-1990 bao gồm lượng mưa
F: hàm tất định hoặc hàm ngẫu nhiên. và các số liệu NCEP của giai đoạn tương
Dữ liệu đầu vào của mô hình SDSM bao ứng để phát sinh hệ số phương trình hồi
gồm dữ liệu mưa của 10 trạm Bảo Lộc, Đà quy được lưu dưới dạng file *.PAR. Sử
Lạt, Di Linh, Túc Trưng, Tà lài, Tà Pao, dụng công cụ Weather Generator để phát
Trị An, Liên Khương, Xuân Lộc, Đak sinh chuỗi số liệu dựa vào chuỗi số liệu
Nông và dữ liệu từ mô hình toàn cầu GCM quan trắc mưa giai đoạn 1991-2001 (giai
với 3 kịch bản: đoạn kiểm định).
Bảng 2. Kết quả mô phỏng giai đoạn hiệu chỉnh của mô hình SDSM
Bảo Đăk Đà Di Liên Tà Tà Trị Túc Xuân
Trạm
Lộc Nông Lạt Linh Khương Lài Pao An Trưng Lộc
Thực
8,2 7,3 4,5 4,6 5,6 7,2 7,4 5,9 6,2 5,4
đo
Mô
7,8 7,1 5,3 3,7 4,5 7,2 6,8 5,7 6,1 5,9
phỏng
Ngày
RMSE 15,3 11,8 10,5 9,2 10,6 20,5 18,1 17,2 19,6 18,1
2
R 0,04 0,20 0,09 0,1 0,1 0,01 0,08 0,03 0,02 0,02
Hiệu STD 7,7 7,7 5,1 5,0 5,3 14,2 14,8 13,1 14,2 13,6
chỉnh Thực
251,5 223,3 138,4 142,8 170,6 220,4 227,1 179,7 189,6 165,5
đo
Mô
239,1 216,8 163,2 113,4 138,9 219,9 209,3 173,6 187,4 180,7
phỏng
Tháng
RMSE 131,6 86,7 87,04 96,04 65,7 130,8 107,7 103,4 125,1 157,4
2
R 0,24 0,61 0,33 0,24 0,4 0,34 0,5 0,37 0,26 0,34
STD 160,3 169,05 110,3 95,5 103,3 173,5 197,3 156,9 171,1 164,1
30
- Chuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 3 (1), 2017
Bảng 3. Kết quả mô phỏng cho giai đoạn kiểm định của mô hình SDSM
Bảo Đăk Đà Di Liên Tà Tà Trị Túc Xuân
Trạm
Lộc Nông Lạt Linh Khương Lài Pao An Trưng Lộc
Thực
8,3 7,1 4,3 4,6 4,5 7,23 6,1 5,6 5,9 5,6
đo
Mô
8,5 6,2 4,8 3,5 4,2 7,27 6,2 5,6 5,7 5,5
phỏng
Ngày
RMSE 16,9 14,1 11,05 8,6 10,2 19,8 17,8 17,08 18,3 17,1
2
R 0,02 0,15 0,08 0,11 0,12 0,01 0,07 0,03 0,02 0,03
Kiểm STD 7,7 6,7 4,9 4,8 5,2 14,5 14,2 12,5 13,4 13,07
định Thực
255,1 218,7 130,9 140,9 139,1 220,1 188,2 171,7 182,1 172,6
đo
Mô
261,3 189,6 147,4 107,9 128,8 221,3 191,1 172,2 175,2 168,9
phỏng
Tháng
RMSE 170,6 96,6 97,2 85,5 61,4 121,2 95,7 93,1 109,4 118,9
2
R 0,39 0,77 0,47 0,5 0,6 0,61 0,78 0,64 0,57 0,51
STD 147,5 143,4 96,4 87,5 95,2 185,1 196,4 143,9 149,1 156,3
Kết quả cho thấy chênh lệch giữa lượng 0,01 – 0,1; sai số quân phương RMSE giao
mưa trung bình ngày giữa giá trị thực đo và động trong khoảng 9,24 – 20,59 và sai số
mô phỏng trong giai đoạn hiệu chỉnh nằm chuẩn STD trong khoảng 5,00 – 14,87 cho
trong khoảng 0,02 – 1,04 mm/ngày, với thống kê theo ngày. Đối với thống kê theo
giai đoạn kiểm định là 0,02 – 1,08 tháng, các giá trị R2, RMSE và STD nằm
mm/ngày. Theo tháng, chênh lệch giữa thực trong các khoảng tương ứng là 0,24 – 0,61;
đo và mô phỏng trong khoảng 0,53 – 31,79 65,79 – 157,47 và 95,57 – 197,31. Kết quả
mm/tháng cho giai đoạn hiệu chỉnh và 0,46 này cho thấy mức độ phù hợp giữa số liệu
– 33,02 mm/tháng cho giai đoạn kiểm định. khí tượng thủy văn mô phỏng và số liệu
Các giá trị hệ số tương quan R2 dao động từ quan trắc.
Hình 2. Sự thay đổi lượng mưa trung bình tháng theo kịch bản CAN2
31
- Chuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 3 (1), 2017
Hình 3. Sự thay đổi lượng mưa trung bình tháng theo kịch bản CAN4
Phát sinh các kịch bản (sử dụng các biến dự và CAN8 trong 3 giai đoạn: giai đoạn 2025,
báo của mô hình toàn cầu): Các kịch bản 2055, và 2085. Sự thay đổi lượng mưa
BĐKH cho lưu vực nghiên cứu được xây trong tương lai ứng với 3 giai đoạn theo
dựng từ giá trị kết quả mô phỏng của mô từng kịch bản được thể hiện trong hình 2, 3
hình CMIP5 cho 3 kịch bản CAN2, CAN4 và 4.
Hình 4. Sự thay đổi lượng mưa trung bình tháng theo kịch bản CAN8
32
- Chuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 3 (1), 2017
Phân tích các kịch bản về sự thay đổi tích độ nhạy được tiến hành trước để lựa
lượng mưa trong tương lai thể hiện sự chọn các thông số nhạy nhất nhằm tiết
tăng nhẹ của lượng mưa năm. Lượng mưa kiệm thời gian hiệu chỉnh và kiểm định
trung bình thay đổi 5,5% giai đoạn 2025 mô hình. Sau khi phân tích độ nhạy của
và 2,7% ở giai đoạn 2055 và 2,2% giai 19 thông số, SWAT-CUP cho ra 11 thông
đoạn 2085. số có ảnh hưởng mạnh nhất đến kết quả
Mô phỏng dòng chảy mô phỏng dòng chảy của mô hình hình
Trước khi tiến hành hiệu chỉnh thì phân 5.
Hình 5. Kết quả phân tích độ nhạy 19 thông số
Dựa trên kết quả phân tích độ nhạy chọn lượng trên các trạm thủy văn chính trên
được 11 thông số thỏa mãn gồm TLAPS, lưu vực theo dữ liệu ngày và dữ liệu
SURLAG, SOL_K, SOL_AWC, tháng.
GW_REVAP, CH_K2; CH_N2, Các giá trị hiệu chỉnh chỉnh của 11 thông
CANMX, ESCO, CN2, ALPHA_BF. số thủy văn trong SWAT-CUP được đưa
Hiệu chỉnh và kiểm định dòng chảy vào mô hình SWAT để thay đổi các giá
Hiệu chỉnh, kiểm định dòng chảy được trị mặc định của mô hình. Tiến hành mô
thực hiện cho 3 trạm thủy văn chính của phỏng dòng chảy tại 3 trạm trong khoảng
lưu vực gồm Tà Lài, Tà Pao và Phú Hiệp. thời gian từ 1980-2013. Kết quả mô
Để chứng minh tính hiệu quả của mô hình phỏng của mô hình và dữ liệu quan trắc
trong việc mô phỏng dòng chảy thực đo, tại 3 trạm sẽ được so sánh bằng đồ thị và
nghiên cứu tiến hành mô phỏng kết quả các giá trị thống kê như R2, NSE, RSR và
hiệu chỉnh và kiểm định với dữ liệu lưu PBIAS.
Bảng 4. Kết quả hiệu chỉnh và điểm định của mô hình SWAT
Hiệu chỉnh Kiểm định
Trạm Giai đoạn 2
NSE PBIAS RSR R NSE PBIAS RSR R2
HC: 1987-
1989
Tà Lài 0,74 6,13 0,43 0,76 0,79 -3,07 0,47 0,79
KĐ: 1990-
2013
HC: 1980-
1989
Tà Pao 0,74 11,46 0,51 0,76 0,47 7,55 0,69 0,48
KĐ: 1990-
2013
HC: 1986-
Phú 1989
0,59 22,14 0,67 0,53 0,69 -0,9 0,4 0,7
Hiệp KĐ: 1990-
2013
33
- Chuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 3 (1), 2017
Kết quả hiệu chỉnh kiểm định theo giá trị cho khí hậu nhiệt đối gió mùa ở Việt Nam,
ngày cho thấy trong giai đoạn hiệu chỉnh bởi vì phương pháp tính CN2 này được
giá trị NSE giao động trong khoảng 0,59- phát triển dựa vào mối quan hệ giữa mưa
0,74; giá trị PBIAS trong khoảng 6,13 – và dòng chảy tràn từ các lưu vực với ưu
22,14; giá trị RSR trong khoảng 0,43 – thế là đất nông nghiệp ở Mỹ (Neitsch và
0,61 và giá trị R2 giao động trong 0,53 – cộng sự, 2011).
0,76. Trong giai đoạn hiệu chỉnh NSE,
PBIAS, RSR, R2 lần lượt trong các
khoảng 0,47 – 0,69; -3,07 – 7,55; 0,4 –
0,69; 0,48 – 0,79. Các khoảng giá trị này
đều nằm trong mức hợp lý cho mô phỏng
mô hình. Kết quả mô phỏng cho giai đoạn
hiệu chỉnh và kiểm định trạm Tà Lài được
chi tiết tại các hình 6 và 7.
Hình 7. Kiểm định theo ngày trạm Tà Lài
Nhìn chung, kết quả hiệu chỉnh và kiểm
giai đoạn (1990-2013)
định lưu lượng dòng chảy theo ngày tại 3
Bên cạnh mặt hạn chế kể trên, kết quả
trạm thủy văn trên thượng lưu vực sông
hiệu chỉnh và kiểm định mô hình đã chỉ
Đồng Nai cho thấy mức độ tương quan
ra rằng mô hình SWAT có thể mô phỏng
khá tốt giữa chuỗi dữ liệu thực đo và mô
tốt dòng chảy cho thượng lưu vực sông
phỏng. Tại trạm thủy văn Tà Lài, tương
Đồng Nai trong giai đoạn hiện trạng và có
quan giữa dữ liệu thực đo và mô phỏng
thể sử dụng bộ thông số hiệu chỉnh này
khá tốt trong toàn giai đoạn từ 1987-2013.
cho mô phỏng dòng chảy dưới ảnh hưởng
Tuy nhiên, tại các trạm thủy văn còn lại,
của các kịch bản biến đổi khí hậu trong
tương quan ở mức khá, kết quả mô phỏng
tương lai.
vẫn chưa thực sự tốt vào thời điểm đỉnh
Đánh giá ảnh hưởng BĐKH lên tài
lũ và giai đoạn sau khi thi công hồ chứa ở
nguyên nước
khu vực thượng nguồn. Điều này có thể
Để đánh giá tác động của BĐKH lên tài
do sự phân bố không gian giữa các trạm
nguyên nước lưu vực nghiên cứu, các
mưa trong lưu vực và do nghiên cứu còn
kịch bản được xem xét gồm:
thiếu các số liệu hồ chứa khi mô phỏng
Kịch bản hiện trạng (baseline): sử dụng
lưu lượng nước trên lưu vực này, điều
chuỗi dữ liệu khí tượng thực đo giai đoạn
này ảnh hưởng rất lớn đến kết quả mô
1980-2005
phỏng của mô hình sau giai đoạn thi công
hồ chứa thượng nguồn. Kịch bản xem xét ảnh hưởng BĐKH:
sử dụng dữ liệu khí tượng từ kết quả mô
hình SDSM ứng với 3 mức phát thải:
CAN2 (RCP2.6); CAN4 (RCP4.5) và
CAN8 (RCP8.5)
Các dữ liệu về địa hình, sử dụng đất, thổ
nhưỡng dùng cho các kịch bản được xem
như không đổi.
Ảnh hưởng của BĐKH lên tài nguyên
Hình 6. Hiệu chỉnh theo ngày trạm Tà nước thượng lưu vực sông Đồng Nai, so
Lài giai đoạn (1987-1989) sánh với kịch bản hiện trạng được thể
Một lý do khác, sai khác có thể đến từ hiện ở hình 8, 9 và 10.
tham số CN dùng để mô phỏng dòng chảy Các dữ liệu về địa hình, sử dụng đất, thổ
tràn bề mặt. Phương pháp tính số hiệu nhưỡng dùng cho các kịch bản được xem
đường cong CN2 có thể là không phù hợp như không đổi.
34
- Chuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 3 (1), 2017
KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ
Kết quả hiệu chỉnh và kiểm định của mô
hình SWAT cho mô phỏng lưu lượng
dòng chảy trên thượng lưu vực sông
Đồng Nai cho thấy được khả năng ứng
dụng của mô hình SWAT trong công tác
đánh giá tài nguyên nước cho lưu vực.
Mô hình SWAT cho kết quả mô phỏng
khá tốt so với thực tế, điều này được
chứng minh bằng đồ thị so sánh đường
quá trình lưu lượng dòng chảy mô phỏng
và thực đo, và qua các giá trị thống kê
(chỉ số R2, NSE, PBIAS, và RSR) là phù
hợp theo tiêu chí hiệu quả mô phỏng của
Hình 8. Thay đổi lưu lượng theo kịch bản Moriasi và cộng sự (2007). Đây là bước
phát thải thấp RCP2.6 tiền đề để nghiên cứu tiếp tục tiến hành
mô phỏng các ảnh hưởng của BĐKH trên
lưu vực này. Nghiên cứu đã đưa ra được
các kịch bản BĐKH theo từng thời đoạn
cho vùng thượng lưu vực sông Đồng Nai
giai đoạn 2015-2100 với độ tin cậy khá
cao.
Dưới tác động của BĐKH, lưu lượng
dòng chảy và các thành phần cân bằng
nước được dự báo là tăng, ngoại trừ dòng
chảy ngầm và độ ẩm trong đất. Điều này
Hình 9. Sự thay đổi lưu lượng theo kịch được giải thích là do sự tăng nhiệt độ và
bản phát thải trung bình RCP4.5 lượng mưa trong tương lai. Tác động của
BĐKH được dự báo có thể gây nên sự
khan hiếm nước trong mùa khô. Kết quả
nghiên cứu được xem là kết quả đánh giá
ban đầu về TNN ở thượng lưu vực sông
Đồng Nai với các số liệu cập nhật mới
nhất về BĐKH. Kết quả có thể sử dụng
làm tài liệu tham khảo, khuyến cáo về các
tác động có thể có do BĐKH đến TNN
lưu vực, từ đó chủ động đưa ra các giải
Hình 10. Sự thay đổi lưu lượng theo kịch pháp thích ứng phù hợp.
bản phát thải cao RCP8.5
TÀI LIỆU THAM KHẢO
IPCC. (2013). The Physical Science Basis. Working group I contribution to the fifth
assessment report of the intergovernmental panel on climate change. Cambridge
University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.
ĐỖ TIẾN LANH (2010). Báo cáo tổng kết Đề tài Quản lý tổng hợp lưu vực và sử
dụng Tài nguyên nước hệ thống sông Đồng Nai, Mã số KC08.18/06-10.
35
- Chuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 3 (1), 2017
NEITSCH, S. L., ARNOLD, J. G., KINIRY, J. R., & WILLIAMS, J. R. (2011). Soil
and water assessment tool theoretical documentation version 2009. Texas Water
Resources Institute.
WILBY, ROBERT L., CHRISTIAN W. DAWSON, AND ELAINE M. BARROW
(2002). SDSM-a decision support tool for the assessment of regional climate
change impacts. Environmental Modelling & Software 17.2: 145-157.
36
nguon tai.lieu . vn
