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.