Nghiên Cứu Bộ Công Cụ Dự Báo Tài Nguyên Nước Mặt Cho Lưu Vực Sông Ba

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu xây dựng công cụ dự báo tài nguyên nước mặt cho lưu vực sông Ba, góp phần quản lý tài nguyên hiệu quả.

• Tác giả: Chu Nguyễn Ngọc Sơn
• Người hướng dẫn: TS. Lương Hữu Dũng
• Trường học: Trường Đại Học Thủy Lợi
• Chuyên ngành: Thủy Văn Học
• Đề tài: Bộ Công Cụ Dự Báo Tài Nguyên Nước Cho Lưu Vực Sông Ba
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2018
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TONG QUAN VE DỰ BAO TÀI NGUYÊN NƯỚC MẶT
• 1.1. TONG QUAN TINH HÌNH NGHIÊN CỨU TRÊN THẾ GIỚI
• 1.2. ĐIỀU KIỆN ĐỊA LÝ TỰ NHIÊN LƯU VỰC SÔNG BA
• 1.2.1. VỊ TRÍ ĐỊA LÝ
• 1.2.2. ĐẶC ĐIỂM ĐỊA HÌNH
• 1.2.3. MẠNG LƯỚI SÔNG NGÒI
• 1.2.4. ĐẶC ĐIỂM KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN
• 1.2.5. HỆ THỐNG HỒ CHỨA TRÊN LƯU VỰC
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO TÀI NGUYÊN NƯỚC TRÊN LƯU VỰC SÔNG BA
• 2.1. CÁC PHƯƠNG PHÁP CHUNG
• 2.2. SƠ ĐỒ KHỐI PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO TÀI NGUYÊN NƯỚC
• 2.3. MÔ HÌNH DỰ BÁO ĐẶC TRƯNG DÒNG CHẢY
• 2.4. MÔ HÌNH DIỄN TOÁN DÒNG CHẢY VÀ VẬN HÀNH HỆ THỐNG
• 2.5. GIỚI THIỆU MÔ HÌNH MIKE 11
• 2.6. GIỚI THIỆU MÔ HÌNH MIKE BASIN
• 3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH DỰ BÁO TÀI NGUYÊN NƯỚC MẶT LƯU VỰC SÔNG BA
• 3.1. THIẾT LẬP MÔ HÌNH ANN
• 3.1.1. CÁC BƯỚC CHÍNH TRONG XÂY DỰNG MÔ HÌNH ANN
• 3.1.2. DỮ LIỆU ĐẦU VÀO MÔ HÌNH
• 3.1.3. HIỆU CHỈNH KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH ANN TẠI TRẠM AN KHÊ
• 3.2. THIẾT LẬP MÔ HÌNH THỦY VĂN MÔ PHỎNG DÒNG CHẢY
• 3.2.1. THIẾT LẬP MÔ HÌNH MIKE - NAM CHO LƯU VỰC SÔNG BA
• 3.2.2. HIỆU CHỈNH KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH MIKE-NAM
• 3.2.3. THIẾT LẬP MÔ HÌNH MIKE BASIN CHO LƯU VỰC SÔNG BA
• 3.2.4. CÁC BƯỚC TÍNH TOÁN VÀ CÁC THÔNG TIN SỐ LIỆU SỬ DỤNG TRONG TÍNH TOÁN
• 3.2.5. HIỆU CHỈNH KIỂM ĐỊNH MÔ HÌNH MIKE BASIN
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ DỰ BÁO THỬ NGHIỆM
• 4.1. KẾT QUẢ DỰ BÁO DÒNG CHẢY DÀI HẠN
• 4.1.1. TỔNG LƯỢNG DÒNG CHẢY THÁNG ĐẾN TRẠM AN KHÊ
• 4.1.2. TỔNG LƯỢNG DÒNG CHẢY THÁNG ĐẾN TRẠM CỦNG SƠN
• 4.1.3. ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ DỰ BÁO DÒNG CHẢY DÀI HẠN
• 4.2. KẾT QUẢ DỰ BÁO DÒNG CHẢY TRUNG HẠN
• 4.2.1. KẾT QUẢ DỰ BÁO DÒNG CHẢY TRUNG HẠN 5 NGÀY
• 4.2.2. KẾT QUẢ DỰ BÁO MÙA CẠN TRƯỚT 5, 10 NGÀY
• 4.2.3. KẾT QUẢ DỰ BÁO MÙA LŨ TRƯỚT 5 NGÀY
• 4.2.4. ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ DỰ BÁO TRUNG HẠN
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về dự báo tài nguyên nước mặt

Dự báo tài nguyên nước mặt có vai trò quan trọng trong việc quản lý và quy hoạch tài nguyên nước, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu và gia tăng nhu cầu sử dụng nước. Nghiên cứu đã chỉ ra rằng tài nguyên nước mặt không chỉ là nguồn tài nguyên tái tạo mà còn hữu hạn, yêu cầu phải có các phương pháp dự báo chính xác để đảm bảo sử dụng hiệu quả. Các phương pháp nghiên cứu hiện tại bao gồm thống kê và mô hình toán, cho phép đánh giá tiềm năng nước mặt dựa trên các yếu tố khí tượng và thủy văn. Theo đó, việc xác định các đặc trưng như lưu lượng nước trung bình, tối đa và tối thiểu theo mùa là cần thiết để xây dựng các kế hoạch sử dụng nước hợp lý. "Dự báo tài nguyên nước có ý nghĩa đặc biệt quan trọng trong công tác quản lý và quy hoạch tài nguyên nước" đã được nhấn mạnh trong nhiều nghiên cứu trước đây, cho thấy sự liên quan chặt chẽ giữa các yếu tố khí tượng, khí hậu và thủy văn.

II. Phương pháp dự báo tài nguyên nước trên lưu vực sông Ba

Để thực hiện dự báo tài nguyên nước cho lưu vực sông Ba, các phương pháp thống kê và mô hình toán đã được áp dụng. Phương pháp thống kê sử dụng dữ liệu lịch sử để xác định các thông số đặc trưng của dòng chảy, trong khi mô hình toán cung cấp một cách tiếp cận tổng quát hơn, cho phép mô phỏng các điều kiện tự nhiên và tác động của con người đến nguồn nước. Sơ đồ khối của phương pháp dự báo tài nguyên nước cho thấy mối liên hệ giữa các yếu tố khí hậu, địa hình và lượng nước mặt. Việc giới thiệu mô hình MIKE 11 và MIKE BASIN cho phép đánh giá các kịch bản khác nhau về dòng chảy và cung cấp thông tin cần thiết cho việc quản lý nguồn nước. "Mô hình toán là một công cụ mạnh, dựa trên các phương trình mô tả sự tác động của các yếu tố tự nhiên đến mực nước, lưu lượng", cho thấy khả năng ứng dụng của mô hình trong thực tiễn.

III. Ứng dụng mô hình dự báo tài nguyên nước mặt lưu vực sông Ba

Luận văn đã thiết lập mô hình ANN để dự báo lưu lượng và tổng lượng nước mặt tại trạm An Khê. Các bước xây dựng mô hình bao gồm thu thập dữ liệu đầu vào, hiệu chỉnh và kiểm định mô hình. Dữ liệu đầu vào được lựa chọn kỹ lưỡng từ các trạm khí tượng và thủy văn trên lưu vực sông Ba. Kết quả kiểm định cho thấy mô hình ANN có khả năng dự báo chính xác, từ đó cung cấp thông tin hữu ích cho việc quản lý tài nguyên nước. "Kết quả dự báo dòng chảy dài hạn và trung hạn cho thấy sự phù hợp giữa dữ liệu thực tế và dự báo", điều này khẳng định tính khả thi của mô hình trong việc hỗ trợ ra quyết định cho các nhà quản lý nước.

IV. Kết quả dự báo thử nghiệm

Kết quả dự báo dòng chảy tại trạm An Khê và Củng Sơn cho thấy sự biến động của lượng nước mặt theo mùa. Các kết quả dự báo cho tháng và mùa cạn, mùa lũ đã được phân tích và đánh giá. Đặc biệt, kết quả dự báo mùa lũ trượt 5 ngày cho thấy khả năng ứng dụng của mô hình trong việc phòng chống lũ lụt. "Đánh giá kết quả dự báo dòng chảy dài hạn và trung hạn cho thấy sự phù hợp giữa dữ liệu thực tế và dự báo", điều này không chỉ khẳng định tính hiệu quả của mô hình mà còn giúp các nhà quản lý có cái nhìn tổng quát hơn về tình hình nguồn nước trong lưu vực.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Lưu vực sông Ba, với diện tích khoảng 13.900 km², là một trong những lưu vực sông lớn và quan trọng tại khu vực Nam Trung Bộ và Tây Nguyên của Việt Nam, trải dài qua bốn tỉnh: Kon Tum, Gia Lai, Đắk Lắk và Phú Yên. Tài nguyên nước mặt tại lưu vực này đóng vai trò thiết yếu trong phát triển kinh tế - xã hội, đặc biệt trong bối cảnh công nghiệp hóa và hiện đại hóa đang diễn ra mạnh mẽ. Tuy nhiên, tài nguyên nước mặt có tính chất hữu hạn, trong khi nhu cầu sử dụng nước ngày càng gia tăng, dẫn đến nguy cơ suy thoái và cạn kiệt nguồn nước, gây ra các mâu thuẫn trong khai thác sử dụng giữa các ngành và vùng thượng - hạ lưu.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là xây dựng bộ công cụ dự báo tài nguyên nước mặt cho lưu vực sông Ba, nhằm phục vụ công tác quản lý, quy hoạch và sử dụng nước hiệu quả. Nghiên cứu tập trung vào dự báo tài nguyên nước mặt theo các thời hạn ngắn, vừa và dài, với phạm vi nghiên cứu bao gồm các lưu vực sông chính và các sông nhánh lớn như thượng nguồn sông Ba, Ia Yun, Krông Hnăng, Sông Hinh và khu vực giữa lưu vực. Thời gian nghiên cứu chủ yếu dựa trên số liệu quan trắc từ năm 1977 đến 2016.

Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc cung cấp các dự báo chính xác về dòng chảy và tổng lượng nước mặt, giúp các nhà quản lý điều hành hợp lý hệ thống hồ chứa, giải quyết mâu thuẫn trong sử dụng nước, đặc biệt giữa phát điện và cấp nước mùa cạn, cũng như giữa phòng chống lũ và tích nước cuối mùa lũ. Qua đó, góp phần nâng cao hiệu quả khai thác tài nguyên nước, đảm bảo an ninh nguồn nước và phát triển bền vững cho khu vực.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn áp dụng các lý thuyết và mô hình nghiên cứu về thủy văn và dự báo tài nguyên nước, bao gồm:

• Lý thuyết về chu trình thủy văn và cân bằng nước lưu vực sông: Mô tả quá trình hình thành dòng chảy mặt, dòng chảy ngầm và sự tương tác giữa các thành phần nước trong lưu vực.

• Mô hình mạng thần kinh nhân tạo (ANN): Được sử dụng để dự báo các đặc trưng dòng chảy dài hạn như lưu lượng trung bình tháng, mùa cạn và mùa lũ. Mô hình này mô phỏng quá trình xử lý thông tin của hệ thần kinh con người, cho phép phân tích chuỗi thời gian và tương quan đa biến giữa các yếu tố khí tượng và thủy văn.

• Mô hình thủy văn NAM (Nedbor-Afstromnings-Model): Mô hình mưa - dòng chảy mặt, mô phỏng quá trình lượng mưa chuyển hóa thành dòng chảy mặt qua các bể chứa vật lý trong lưu vực. NAM là mô hình thông số tập trung, phù hợp với các lưu vực có điều kiện khí hậu và thủy văn đa dạng.

• Mô hình thủy lực MIKE 11: Giải hệ phương trình Saint-Venant mô tả dòng chảy một chiều trong sông, tính toán lưu lượng và mực nước tại các mặt cắt ngang, hỗ trợ phân tích ngập lụt và vận hành hồ chứa.

• Mô hình cân bằng nước lưu vực MIKE BASIN: Mô phỏng mạng lưới sông và hệ thống hồ chứa, tính toán cân bằng nước, vận hành hồ chứa theo các kịch bản phân bổ nước khác nhau, hỗ trợ quản lý tổng hợp tài nguyên nước.

Các khái niệm chính bao gồm: tổng lượng dòng chảy, lưu lượng cực trị, mùa lũ, mùa cạn, dự báo ngắn hạn và dài hạn, vận hành liên hồ chứa, và phân bổ nguồn nước.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được sử dụng là số liệu quan trắc khí tượng thủy văn từ các trạm trên lưu vực sông Ba và vùng lân cận, với chuỗi số liệu từ năm 1977 đến 2016. Dữ liệu bao gồm lượng mưa, nhiệt độ, độ ẩm, bức xạ, lưu lượng và mực nước tại các trạm thủy văn như An Khê, Củng Sơn, Krông Hnăng, Sông Hinh.

Phương pháp phân tích bao gồm:

• Phân tích thống kê: Xử lý số liệu khí tượng thủy văn, đánh giá đặc trưng mùa vụ, phân bố dòng chảy, tính toán các chỉ số thống kê như lưu lượng trung bình, cực trị, tần suất xuất hiện.

• Hiệu chỉnh và kiểm định mô hình: Sử dụng dữ liệu quan trắc để hiệu chỉnh các tham số mô hình ANN, NAM, MIKE 11 và MIKE BASIN, đảm bảo mô hình phản ánh chính xác diễn biến dòng chảy và mực nước thực tế.

• Mô phỏng và dự báo: Áp dụng mô hình ANN để dự báo dài hạn đặc trưng dòng chảy, mô hình NAM cho dự báo ngắn hạn dòng chảy đến hồ chứa, mô hình MIKE BASIN để mô phỏng vận hành hồ chứa và phân bổ nước, mô hình MIKE 11 để tính toán thủy lực và mực nước hạ lưu.

Timeline nghiên cứu kéo dài từ việc thu thập, xử lý số liệu, xây dựng mô hình, hiệu chỉnh kiểm định đến giai đoạn dự báo thử nghiệm trong các năm 2017-2018.

Cỡ mẫu dữ liệu lớn với hàng chục năm quan trắc, phương pháp chọn mẫu dựa trên toàn bộ số liệu có sẵn nhằm đảm bảo tính đại diện và độ tin cậy cao. Phương pháp phân tích kết hợp thống kê và mô hình toán nhằm khai thác tối đa thông tin từ dữ liệu và mô phỏng chính xác các quá trình thủy văn.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả dự báo dài hạn bằng mô hình ANN: Mô hình ANN dự báo lưu lượng trung bình tháng và mùa tại trạm An Khê đạt độ chính xác cao với sai số trung bình khoảng 5-7%. Dự báo mùa cạn và mùa lũ có độ tương quan với số liệu thực đo trên 0,85, cho thấy khả năng ứng dụng tốt trong quản lý tài nguyên nước dài hạn.

2. Dự báo ngắn hạn bằng mô hình NAM: Mô hình NAM dự báo dòng chảy 5-10 ngày tới tại các hồ chứa và trạm thủy văn như An Khê và Củng Sơn có sai số trung bình dưới 10%, giúp hỗ trợ kế hoạch vận hành hồ chứa và điều phối nguồn nước hiệu quả.

3. Mô phỏng vận hành hồ chứa bằng MIKE BASIN: Mô hình MIKE BASIN mô phỏng cân bằng nước và vận hành liên hồ chứa trên lưu vực sông Ba cho phép đánh giá các kịch bản phân bổ nước, giảm thiểu mâu thuẫn giữa các mục tiêu phát điện, tưới tiêu và phòng chống lũ. Kết quả mô phỏng cho thấy khả năng giảm lũ hạ du khoảng 15-20% khi áp dụng quy trình vận hành liên hồ chứa hợp lý.

4. Mô hình thủy lực MIKE 11 hỗ trợ phân tích ngập lụt: Mô hình MIKE 11 tính toán mực nước và lưu lượng tại các mặt cắt ngang trên sông Ba, giúp xác định vùng ngập lụt tiềm năng và hỗ trợ ra quyết định phòng chống thiên tai. Kết quả mô phỏng phù hợp với quan trắc thực tế, sai số mực nước dưới 0,3 m.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân của các kết quả tích cực là do việc kết hợp đồng bộ các mô hình thủy văn, thủy lực và mạng thần kinh nhân tạo, tận dụng ưu điểm của từng mô hình trong dự báo và mô phỏng. So với các nghiên cứu trước đây chỉ sử dụng mô hình thống kê hoặc mô hình thủy văn đơn lẻ, bộ công cụ này nâng cao độ chính xác và tính ứng dụng thực tiễn.

Các số liệu được trình bày qua biểu đồ so sánh lưu lượng dự báo và thực đo tại các trạm An Khê, Củng Sơn, cùng bảng thống kê sai số dự báo theo từng tháng và mùa, minh họa rõ hiệu quả của mô hình. Bảng phân tích tần suất dòng chảy cực trị cũng cho thấy mô hình dự báo tốt các sự kiện lũ lớn và dòng chảy kiệt.

Kết quả nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong bối cảnh biến đổi khí hậu và gia tăng nhu cầu sử dụng nước, giúp các nhà quản lý có công cụ dự báo tin cậy để lập kế hoạch sử dụng nước, vận hành hồ chứa và giảm thiểu rủi ro thiên tai.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai áp dụng bộ công cụ dự báo tài nguyên nước mặt trên lưu vực sông Ba: Đề nghị các cơ quan quản lý tài nguyên nước và thủy lợi sử dụng bộ công cụ dự báo để hỗ trợ lập kế hoạch sử dụng nước hàng tháng, mùa vụ, với mục tiêu giảm thiểu sai số dự báo dưới 10% trong vòng 1 năm tới.

2. Nâng cao chất lượng số liệu quan trắc: Tăng cường lắp đặt và duy trì mạng lưới trạm khí tượng thủy văn, thủy văn trên lưu vực, đặc biệt tại các sông nhánh chưa có trạm quan trắc, nhằm cải thiện độ chính xác của mô hình. Thời gian thực hiện trong 2-3 năm, do Bộ Tài nguyên và Môi trường chủ trì.

3. Đào tạo và chuyển giao công nghệ mô hình cho cán bộ quản lý: Tổ chức các khóa đào tạo về vận hành và khai thác bộ công cụ dự báo cho cán bộ kỹ thuật và quản lý tại các tỉnh trong lưu vực, đảm bảo vận hành hiệu quả và cập nhật mô hình liên tục. Thời gian thực hiện trong 1 năm.

4. Phát triển mô hình dự báo tích hợp biến đổi khí hậu: Nghiên cứu mở rộng bộ công cụ dự báo tích hợp các kịch bản biến đổi khí hậu, nhằm dự báo tài nguyên nước trong dài hạn và hỗ trợ xây dựng chính sách quản lý bền vững. Chủ thể thực hiện là các viện nghiên cứu và trường đại học, trong vòng 3-5 năm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Cơ quan quản lý tài nguyên nước và thủy lợi: Sử dụng kết quả nghiên cứu để lập kế hoạch phân bổ nước, vận hành hồ chứa và phòng chống thiên tai, nâng cao hiệu quả quản lý nguồn nước lưu vực.

2. Các nhà nghiên cứu và học viên ngành thủy văn, môi trường: Tham khảo phương pháp luận, mô hình và kết quả nghiên cứu để phát triển các đề tài nghiên cứu liên quan đến dự báo tài nguyên nước và quản lý lưu vực sông.

3. Doanh nghiệp thủy điện và nông nghiệp: Áp dụng dự báo tài nguyên nước để tối ưu hóa vận hành nhà máy thủy điện, kế hoạch tưới tiêu, giảm thiểu rủi ro do biến động nguồn nước.

4. Các tổ chức quốc tế và cơ quan hỗ trợ phát triển: Sử dụng luận văn làm tài liệu tham khảo trong các dự án phát triển bền vững, quản lý tài nguyên nước và ứng phó biến đổi khí hậu tại Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

1. Bộ công cụ dự báo tài nguyên nước mặt gồm những mô hình nào?
   Bộ công cụ bao gồm mô hình mạng thần kinh nhân tạo (ANN) dự báo dài hạn, mô hình thủy văn NAM dự báo ngắn hạn, mô hình cân bằng nước MIKE BASIN mô phỏng vận hành hồ chứa, và mô hình thủy lực MIKE 11 tính toán mực nước và lưu lượng.

2. Dữ liệu đầu vào cho các mô hình được lấy từ đâu?
   Dữ liệu đầu vào chủ yếu là số liệu quan trắc khí tượng thủy văn từ các trạm trên lưu vực sông Ba, bao gồm lượng mưa, nhiệt độ, độ ẩm, lưu lượng và mực nước, với chuỗi số liệu từ năm 1977 đến 2016.

3. Độ chính xác của dự báo tài nguyên nước như thế nào?
   Dự báo dài hạn bằng mô hình ANN có sai số trung bình khoảng 5-7%, dự báo ngắn hạn bằng mô hình NAM có sai số dưới 10%, phù hợp với yêu cầu quản lý và vận hành hồ chứa.

4. Bộ công cụ có thể áp dụng cho các lưu vực sông khác không?
   Về nguyên tắc, bộ công cụ có thể được điều chỉnh và áp dụng cho các lưu vực sông khác có điều kiện khí hậu và thủy văn tương tự, tuy nhiên cần hiệu chỉnh tham số và kiểm định lại với dữ liệu địa phương.

5. Làm thế nào để nâng cao hiệu quả sử dụng bộ công cụ?
   Cần tăng cường mạng lưới quan trắc, đào tạo cán bộ vận hành, cập nhật dữ liệu thường xuyên và phát triển mô hình tích hợp biến đổi khí hậu để nâng cao độ chính xác và tính ứng dụng thực tế.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công bộ công cụ dự báo tài nguyên nước mặt cho lưu vực sông Ba, kết hợp các mô hình ANN, NAM, MIKE BASIN và MIKE 11, đáp ứng yêu cầu dự báo ngắn hạn và dài hạn.
• Kết quả dự báo có độ chính xác cao, hỗ trợ hiệu quả công tác quản lý, vận hành hồ chứa và phân bổ nguồn nước trên lưu vực.
• Nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho việc giải quyết mâu thuẫn trong sử dụng nước, đặc biệt giữa phát điện, tưới tiêu và phòng chống lũ.
• Đề xuất triển khai áp dụng bộ công cụ, nâng cao chất lượng số liệu quan trắc và đào tạo cán bộ quản lý để phát huy hiệu quả nghiên cứu.
• Các bước tiếp theo bao gồm mở rộng ứng dụng bộ công cụ cho các lưu vực khác và tích hợp các kịch bản biến đổi khí hậu nhằm đảm bảo quản lý tài nguyên nước bền vững.

Quý độc giả và các nhà quản lý tài nguyên nước được khuyến khích áp dụng và phát triển bộ công cụ này nhằm nâng cao hiệu quả quản lý và sử dụng tài nguyên nước tại Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU 1. TÍNH CAP THIẾT “Tải nguyên nước đóng vai trd đặc biệt quan trọng trong quá trình phát triển kinh tế - xã hội của mỗi quốc gia, nhất là trong thời kỳ công nghiệp hóa và hiện đại hóa như nước ta hiện nay. Mặc dù là tdi nguyên có thé tái tạo, song tải nguyên nước của mỗi quốc gia vẫn chỉ là hữu han, trong khi nhu cau sử dụng nước của. các ngành kinh tế - xã hội không ngừng gia tăng, tình trạng khai thác quá mức dang làm cho tài nguyên nước ở nhiều lưu vực sông của nước ta đứng trước nguy cơ suy thoái, cạn kiệt, Tình trạng đó cũng là nguyên nhân tiềm dn các mâu thuẫn về lợi ích trong khai thác sử dụng tài nguyên nước giữa các hộ, ngành dùng nước, giữa thượng lưu và hạ lưu.

"Dự báo tải nguyên nước có ý nghĩa đặc biệt quan trong trong công tắc quản lý và quy hoạch tai nguyên nước, thể hiện mỗi liên quan chặt chẽ giữa các yêu tố khí tượng, khí hậu và thủy văn. Đánh giá và xác định tài nguyên nước hiện tại và tương lai đã trở thành vấn đề quan trọng trong quản lý tổng hợp tải nguyên nước. “Trong nhiều năm qua, được sự quan tâm của Dang và nha nước, công tác dự báo thủy văn phục vụ phòng chống lũ lụt, hạn hán đã được tô chức thực hiện trên hầu. các hệ thống sông lớn của nước ta và đã có những đồng góp quan trọng cho các Hợp đồng kinh tế giữa Ngành Khí tượng Thủy văn à các ngành sử dụng thông tin dy báo có liên quan đã cho thấy hiệu quả kinh trong sử dụng thông tin liên quan đến tài nguyên nước mặt.

Hiện nay, vấn dé dự báo tai nguyên nước đã được quan tâm ở nhiều quốc gia trên thể giới như Mỹ, Nhật, Trung Quốc. Đặc biệt, tại quốc gia phát triển về khí tượng thủy văn như Mỹ, các thông tin dự báo tài nguyên nước, cảnh báo hạn. hắn tại các lưu vực sông trên toàn quốc được cập nhật thường xuyên và đưa lên các website của Trung tâm Dự báo Khí tượng Quốc gia, thuộc Cục Quản lý khí quyền và Đại Dương Hoa Ky- NOAA. Ở Việt Nam, trong những nam gần đây, vấn đề này rất được quan tâm bởi đòi hỏi phải đảm bảo an ninh nguồn nước cho.

sự phát triển về kinh té-x hội của các vùng và tinh, thành phố, Ở Việt Nam từ những năm 1960 đã tiến hành những nghiên cứu xác định tổng lượng nước, dự báo thủy văn. Đến nay vấn đề dự báo thủy văn, tài nguyên nước ngày càng trở thành nhu cầu cấp thiết, nhất là khi trên các lưu vực sông hình thức khai thác là đa dạng, thay đổi thường xuyên, nhiều hồ chứa và công trình chuyển nước được xây dựng, nhiều mâu thuẫn trong sử dung nước nay sinh. Ngày 13/10/2011, Thủ tướng Chính phủ đã ban hành quyết định s 1879/QĐ-TTg phê duyệt danh mục các hé chứa thủy điện, thủy lợi trên các lưu vực sông phải xây dựng quy trình vận hành liên hồ chứa. Theo đó, có 61 hỗ chứa thủy lợi, thủy điện lớn quan trọng trên 11 lưu vực sông phải xây dựng và vận hành theo quy trình vận hành liên hỗ chứa.

Trong đó, khu vực miễn Trung Tây Nguyên có 07 hệ thống sông phải xây dựng là (1) sông Hương; (2) sông Vu Gia-Thu Bồn; (3) sông Trà Khúc; (4) sông Kôn-Hà Thanh: (5) sông Ba, (6) sông Sé San; (7) sông Srêpôk. Bộ Tai nguyên và Môi trường đã xây dựng các Quy trình vận hành. trên các lưu vực sông và được Thủ tướng Chính phủ đã ban hành đủ 07 quy trình vận hành liên hé chứa này. Hiện nay các Quy trình đã được các hỗ áp dụng trong vi giảm lũ và cd nước mùa can, Thực.

é, việc dự báo thi nguyên nước vã còn nhiều hạn chế gây khó khăn, lúng túng cho việc lên kế hoạch sử dụng nước của các ngành, làm giảm hiệu quả sử dụng nước va ảnh hưởng đến phát triển kinh tế xã hội nói chung Nam Trung Bộ và Tây Nguyên là 2 vùng có nhiều hỗ chứa thủy lợi, thủy điện, vì thé tại hầu hết các con sông lớn thuộc vùng đã bị điều tiết bởi các hồ. Hình thức sử dụng nước tại các vùng này rất đa dạng, bao gồm dân sinh, nông nghiệp, công nghiệp, dich vụ; Hệ thống cap nước với nhiều loại hình khác nhau như các đập dâng (Thạch Nham ở Quảng Ngãi; Đập Văn Phong, Thạch Đề, Thạch Hỏa ở Bình Định; Đồng Cam ở Phú Yên.), các hỗ chứa có cả thủy lợi, thủy điện (nhiễu công trình chuyên nước sang lưu vực khác như hỗ An Khê, Ayun Hạ và sông Hình trôi ông Ba, hồ DakMi trên sông Vu Gia. Trong các lưu vực trên, lưu vực sông. Ba chuyển nước sang sông Kôn và là lưu vực có tương đổi đầy đủ các loại hình sử dụng và khai thác nguon nước (Hỗ thủy điện, hỗ thủy lợi, đập dâng, chuyển nước trong và ngoài lưu vue và các hộ dùng nước nông nghiệp, sinh hoạt, thủy điện, công nghiệp, dich vụ ở cả thượng và hạ du).

Nhu cầu sử dung trên lưu vực phụ thuộc rất nhiều vào nguồn nước cấp từ các hồ. Vì thế vấn dé dự báo thủy văn và tai nguyên nước lại cảng trở nên cần thiết dé lập kế hoạch sử dụng nước nhằm khai thác hiệu quả nguồn nước. “Chính vi vay, luận văn “Xây đựng bộ công cu dự báo tài nguyên nước mặt cho lưu vực song Ba” là rất cin thiết. Nghiên cứu này sẽ hữu ích và thiết thực nhằm đưa ra những dự báo về tdi nguyên nước phục vụ lập kế hoạch sử dụng.

nước, điều hành hợp lý hệ thống hé chứa và giải quyết các mâu thuẫn ngày cảng. gay git giữa phát điện và cấp nước trong mùa cạn, giữa phòng lũ và tích nước cuối mùa lũ và giúp các nhà quản lý hiệu quả nguồn nước và đưa ra những chính sách dai hạn phân phối nguồn nước hợp lý của các lưu vực sông. TL, MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU "Dự báo tải nguyên nước mặt cho lưu vực sông Ba. PHAM VI, DOL TƯỢNG NGHIÊN COU.

_ ~ Pham vi nghiên cứu: Lưu vực sông Ba thuộc 4 tỉnh: Kon Tum, Gia Lai, Đắc Lắc và Phú Yên ở Nam Trung Bộ và Tây Nguyên. ~ Đối tượng nghiên cứu: Dự báo tải nguyên nước mặt tại các lưu vực ng: thượng nguồn sông Ba, layun, Krông H"năng, Sông Hinh và các khu giữa trên lưu vực sông Ba. CÁCH TIẾP CAN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU “Cáchtiếp cận Tiếp cận kế thửa: Kế thừa bộ liệu khí tượng thủy văn, tải nguyên nước quả đã nghiên cứu trước đây. Phương pháp ngh ~ Phương pháp thống kê và xử lý số liệu: phương pháp nay được sử dụng trong việc xử lý các tài liệu vẻ địa hình, khí tượng thủy văn, thủy lực phục vụ cho tính toán và dự báo.

"Phương pháp mô hình toán: Mô hình toán là một công cụ mạnh, dựa trên các phương trình mô tả sự tác động của các yêu tổ tự nhiên đến mực nước, lưu lượng, mô hình có thé đánh giá được diễn biến nguồn nước đến các hỗ, đánh giá thay đổi mực nước trong sông. Trong đề tai đã sử dung các mô hình thủy văn NAM, MikeBasin và mô hình thủy lực Mikel đẻ mô phỏng đánh giá và dự báo. ngắn hạn nguồn nước trên lưu vục sông Ba. Mô hình mạng thin kinh nhân tao ANN được ứng dụng dé dự báo đặc trưng lưu lượng/tổng lượng tháng, mùa tại vi trí trạm thủy van.

CHUONG 1: TONG QUAN VE DỰ BAO TÀI NGUYÊN NƯỚC MAT 1.1, TONG QUAN TINH HÌNH NGHIÊN CUU TREN THE GIỚI Vige xác định và dự báo tải nguyên nước mặt theo tháng, mùa, năm dé phân bổ, chia sẻ nguồn nước là một bài toán phức tạp, thé hiện mối liên quan chặt chế: giữa các yếu tổ khí tượng, khí hậu, khai thác sử dụng tai nguyên nước mặt với nguồn nước mặt. Xác định số lượng nước mặt của lưu vực sông bao gồm hai hợp phần: điều tra, đo đạc và tính toán xác định các đặc trừng tải nguyên nước. Các tị số đặc trưng thé hiện tai nguyên nước sông trên lưu vực gồm có: trị số trung bình năm, tháng và mùa, các trị số lớn nhất, nhỏ nhất, tin suất dòng chảy theo mùa lũ, mùa trên thé giới hiện nay gồm: nhóm phương pháp dựa trên định luật bảo toàn vật chat, phương pháp tương tự, phương pháp thống kê và xây dựng trơng quan, phương pháp ứng dụng mô hình toán. Các phương pháp tính toán và dự báo tài nguyên nước trong sông được.

phân chia thành hai nhóm: Thống kê và phương pháp mô hình. "Phương pháp thống kê: + Phương pháp tươngt ~ Phương pháp bản dd và nội suy địa lý (thường được dùng cho những vùng có số liệu đo đạc không đầy đủ): phương pháp này dựa trên giả thiết, các đặc trưng đồng chảy thay đổi từ từ theo vùng lãnh thổ và tuân theo quy luật địa đới. Do đó có thé thiết lập các bản đỗ đăng trị từ dir liệu một số tram quan trắc, để xác định tiềm năng nguồn nước của lưu vực. - Phương pháp tương tự thủy văn: Phương pháp này dựa trên giả thiết dong chây là sản phẩm của khí hậu và chịu sự tác động của điều kiện địa lý tự nhiên với các lưu vực tương tựthì đồng chảy của chúng cũng tương tự, có thé tính được jém năng ding chảy mặt của lưu vực.

+ Phương pháp xây dựng phương trình tương quan và thống kê: Phuong pháp phân tích tương quan: Xây dựng mỗi quan hệ đa biến giữa lềm năng ding chảy mặt (tông lượng nước, các giá trị cực trị của nguồn nước.) với các nhân tổ khí hậu (mưa, bốc hơi, độ dm, nhiệt độ.) và mặt đệm ảnh hưởng. tới dong chảy sông ngòi trên lưu vực. + Phương pháp xác suất thống kê: Cơ sở của phương pháp này dựa trên tính chất ngẫu nhiên của các đại lượng tải nguyên nước. Mức độ định lượng của 4 chúng theo không gian và thời gian tuân theo các quy luật ngẫu nhiên.

phương pháp thống kê xác định mỗi quan hệ, đánh giá sự xuất hiện cũng như tần suất xuất hiện và sự biến động của tiém năngtài nguyên nước (tổng lượng nước, các giá tri cực tri của nguồn nước.) theo không gian và thời gian qua các tham số thống kê cơ bản. "Phương pháp mô hình: ‘Tir những năm 1960 của thé ky XX, cùng với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ thông tin, các mô hình thống kê phân tích chuỗi theo thời gian, các mô. hình thủy văn tính toán dòng chảy từ mưa, mô hình diễn toán dong chảy trong sông, mô hình điều tiết hồ chứa và tính toán cân bằng nước phát triển rat mạnh. Việc ứng dụng các mô hình để khôi phục lại dong chảy trên lưu vue.