Luận văn thạc sĩ về đánh giá chất lượng nước sông theo mô hình khí hậu hiện tại và tương lai

Luận văn thạc sĩ phân tích model based river water quality assessment under current and future climate conditions, đánh giá thực trạng, chỉ ra hạn chế, đề xuất giải pháp khả thi

Trường đại học

KU Leuven

Chuyên ngành

Engineering Science

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

dissertation

2017

204
3
0

Phí lưu trữ

55 Point

Mục lục chi tiết

ACKNOWLEDGEMENTS

ABSTRACT

BEKNOPTE SAMENVATTING

Tóm tắt

I. Giới thiệu

Bài viết này tập trung vào việc đánh giá chất lượng nước sông dưới tác động của khí hậu hiện tạitương lai. Nước sông là một nguồn tài nguyên quan trọng, nhưng hiện nay đang phải đối mặt với nhiều vấn đề ô nhiễm. Đặc biệt, biến đổi khí hậu với sự gia tăng nhiệt độ và các điều kiện dòng chảy cực đoan dự đoán sẽ gây ra sự suy giảm chất lượng nước. Điều này yêu cầu các nhà hoạch định chính sách phải có hành động khắc phục phù hợp. Mục tiêu của nghiên cứu này là cung cấp thông tin định lượng về chất lượng nước, từ đó hỗ trợ cho việc quản lý lưu vực sông và quản lý nước hiệu quả hơn.

II. Mô hình chất lượng nước

Mô hình chất lượng nước được áp dụng để mô phỏng quá trình vận chuyển của các chất ô nhiễm trong hệ thống sông. Nghiên cứu đã sử dụng ba phần mềm: MIKE 11, InfoWorks RS và InfoWorks ICM. Đặc biệt, MIKE 11 và InfoWorks RS cho phép mô hình hóa sự biến đổi theo thời gian của hệ số nhám đáy sông. Kết quả cho thấy InfoWorks RS có thể mô phỏng ảnh hưởng tốt hơn MIKE 11, mặc dù sự khác biệt giữa hai mô hình là tương đối nhỏ. Việc không tính đến sự phát triển của thực vật trên hệ số nhám có thể dẫn đến việc ước lượng thấp hơn về mực nước trong mùa hè, điều này có thể ảnh hưởng lớn đến các nghiên cứu mô hình hóa chất lượng nước.

2.1. Phân tích các yếu tố ảnh hưởng

Nghiên cứu đã tiến hành phân tích nhạy cảm để xác định các tham số và quá trình nhạy cảm trong mô hình. Kết quả cho thấy các yếu tố như kết quả thủy động lực, tốc độ truyền nhiệt và mô phỏng sự phân hủy có thể gây ra sự khác biệt lớn trong kết quả mô hình. Việc không tính đến các quá trình liên quan đến vận chuyển trầm tích, tảo và vi khuẩn có ảnh hưởng đáng kể đến nồng độ chất hữu cơ và nồng độ oxy hòa tan. Điều này cho thấy tầm quan trọng của việc hiểu rõ các quá trình sinh hóa trong việc đánh giá chất lượng nước.

III. Tác động của biến đổi khí hậu

Nghiên cứu đã chỉ ra rằng biến đổi khí hậu có thể dẫn đến những tác động tiêu cực đối với chất lượng nước. Sự thay đổi về lưu lượng và nồng độ chất ô nhiễm có thể gây ra những vấn đề nghiêm trọng cho hệ sinh thái nước. Các mô hình đã được sử dụng để phân tích các kịch bản khí hậu khác nhau và đánh giá tác động của chúng đến chất lượng nước sông. Kết quả cho thấy rằng các kịch bản khí hậu có thể gây ra sự suy giảm đáng kể trong nồng độ oxy hòa tan, điều này có thể ảnh hưởng đến sự sống của các sinh vật thủy sinh.

3.1. Đánh giá các kịch bản khí hậu

Nghiên cứu đã sử dụng các mô hình khí hậu để dự đoán các kịch bản khác nhau cho các giai đoạn trong tương lai. Các yếu tố như lượng mưa, nhiệt độ không khí và quá trình bốc hơi được đánh giá để xác định tác động đến chất lượng nước. Kết quả cho thấy rằng trong giai đoạn 2050, chất lượng nước có thể bị suy giảm nghiêm trọng, đặc biệt là trong các điều kiện khô hạn. Điều này nhấn mạnh sự cần thiết phải có các biện pháp quản lý nước hiệu quả nhằm giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu.

IV. Kết luận và khuyến nghị

Nghiên cứu này đã cung cấp cái nhìn sâu sắc về đánh giá chất lượng nước sông dưới tác động của khí hậu. Việc sử dụng các mô hình mô phỏng cho thấy tầm quan trọng của việc tích hợp các yếu tố môi trường vào quy trình ra quyết định. Các nhà quản lý nên xem xét các kịch bản khí hậu trong việc lập kế hoạch và quản lý nguồn nước. Đồng thời, cần có những nghiên cứu tiếp theo để cải thiện độ chính xác của các mô hình và xác định các biện pháp khắc phục hiệu quả hơn nhằm bảo vệ chất lượng nước sông trong tương lai.

10/01/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

FACULTY OF ENGINEERING SCIENCE MODEL BASED RIVER WATER QUALITY ASSESSMENT UNDER CURRENT AND FUTURE CLIMATE CONDITIONS Thanh Thuy Nguyen Supervisor: Dissertation presented in partial Prof. Patrick Willems fulfilment of the requirements for the degree of PhD in Engineering Science August 2017 Gir đạc it a reson on fre Pls transi MODEL BASED RIVER WATER QUALITY ASSESSMENT UNDER CURRENT AND FUTURE CLIMATE CONDITIONS “Thánh Thay NGUYEN Promotor Dissertation presented in Prof. i, P, Willems pata 6lBimen ofthe Fequitements forthe degre of Members of the Esamination Committee: PRD in Eagineering Secace Prof eit H. Heynen, chat Prof dc iW.

Sansen, chair Prof. iL Sets Prof dei E. van Grensven (Ve Universite Bross) Assoc, Prof dt, Hl Ls Pham (Water Resources Universiy, Hanoi, Viet) August 2017 & Technology (©2017 KU Leuke, Scene, Engnceing Uigsgeven in gen ehecr, Thanh Thuy Ngwen, Kenedbph Arenberg 0 — bus 248, 1.50 Hever Belg) Alle rechten worden. Niet it deze agave mag worden vemenigvai!en/of ‘openbaar gems worden deoe mill van de, fotokepe, cri, minh of op wake endee wie ook seeder voønfgamidjte sche teemeg van de ve Al dghe naensd, No part of the p.liodion maybe eproduced in any Em by pm, hotgpdnk miro, cso or ay oe cans without wren pemmdsion fons the publishes Ai he 6 ie Langage i hy ity Kame iy sss Acknowledgements [No one cạn lve om ether peaple but nơ one ean succeed without support and coop son fom ether people, The day I ch my PHD research ie not 0 fr T ‘would like take s moment to thank all the people vho, consciously or unconsciously, have contributed to this work.

First of all, would Hike to thank my promoter Prof Padddk Willems. You brought me t the river water quality modeling since my Master thesis. Afr my Master, you recommended me to kesp working on the river water quality topic for my PRD, Ar thar moment, I thought there wis aot much work ro do and everything was very cleat. Duriag my PhD, I eaized that aothing is periAet thế gestion was how we ean mitigate the disadvaneages and evaluate thr effes.

(On the way to find the answers, I have received your guidanes, comment and cncouragements. Especially, highly appreciate the rust and ficedom you gave me to fill my reeateh in the USA forthe lst 15 years. I would like to thank “Thay Lai University for retchông mỹ position at the university dường mỹ PRD catch 1 would ike to thank Prof. he Smets and Prof, Enk Toorman for the Follow up ‘of my research and foe providing comments and suggestions from the tart of my PRD research to the faa, Your advice helped me to consider the research prublems in a more comprehensive xay In sđẩtion, T vosld ho ike to thank the other members of my jury for sei feedback on my thesis ext.

Prof, An van Gricasven, thank you for sharing your expertise to improve my farute cseuch, Prof. Thi Huong Lan Pham, thank you for making thế log journey to atend my public defence. Prof, Willy Santen and Prof. Hie Heynen, thank you for chhưởng my jun ao thank Prof.

Yoram Rubin and Dr. Susan Hibbard fy offering the opportunity to be a visting student at UC of Berkeley. 1 would bike Acker to thank Anita, Rita, Yana, Edmundo and Mathias for the adminiexive support, Freddy and Gerd For she echnical support Lâm grateful to dhe Interieuhÿ Counci or Development Cooperation (IRO) for ranting 4 years of my PAD research. [also would like to thanh the Danish Hpdrseic Insite (DHI) and Innoxyze company for providing MIKE.

and InfoWorks software licenses, ad the Flemish Environmental Agency (VMM) for sipphing dats, "Thank you Ingeid Keupers for your excellent work on river water qui modding on which I could build further. Thank you Els Vạn Uytven for your <ouperation, and Vincent Wolfs for dlveing the InfoWerks RS dongle to me uring mỹ maternity leave. Tho would ike so thank all ur group members who sombmtel so the development of WETSPRO and the climate change perturbation ool. More thanks go tall oF my ends who brosgh ny home tò Belgium and the ân very clorfl culture environments A special word of thanks goex to my parents, siblings, niec and ngphew: You aways encouraged and supported me to finish my PHD.

1 aio would like to thank Phuong and Simba, who accompanied me since the ‘very frst day of my PHD, We have shared the happy and sometimes though time together, even online or offline any sa proud of being with you, being your wife and your mama, Last bạt not leas, I would like to say thanks eo a very special peeson that L have ‘admired since Iwas small. Your love, your Ife and sour work have been following me and lighting my life and my carer up. Thuy Leuven, Ags 2017 Abstract River water pollution is known sone of the major cmironmengl isues in the world, In order to achieve the sustainable development goals i is crucial to prvvide quantitative information on iver water qualiy. Such information plays a key role in integrated river basin roanagement in genenl ane water qoary management in pariedlar.

Especially climate change with the increase in temperature, extreme flow conditions and changes of ecological systems is predicted to cause watee quality degradation, Ie requtes poley makers o take right remediation actions. Questions have the answered such as how the water quality is, where surface waters are polled, which sources cause stress tớ the rivets, how effective specific actions or measures would be, Many existing methodk have been proposed to answer these questions. They make use of river swatergualty (WQ) observations in combination with models, WQ measurements are limited to some re point long the river and at specifi sme moments “They are also affected by measurement and sampling errs. Therefore, it would be incomplet, inaceurate and uneconomie ifthe WQ seated decision-making would only rely on the available measurements.

By sohing mahematica cations detoibing mansport of pollstants snd their biochemical processes in the aquatic environment, WQ modd can providea more complete picture ofthe WQ state, Theretons, the first main part of the thesit is applying models eo simulate the trảnqpof of pollutants inthe river system and analyse factors that influence this transport Tn the first phase of the research, the three sofware packages MIK 11, Infoorlks RS and InfoWorks ICM were used. In these sofeware packages, only MIKE II and InfolWorks RS allow to model the tine vuiadon in aver bed roughness coocint, The, therefore, were sdeeted for analysing thế seasonal aration oF river bed roughness impacts om water level, The time series of roughness coefficient was calibrated tothe observed water level in MIKE 11, The hộ Aheme time serics of roughness oclfcient in InfoWorks RS was calibrated agains the ‘one calibrated in MIKE, 11 dục to the lack of measured dats, The results show thất InfoWorks RS can simulate the infunce beter than MIKE. 11, but dhe sliferences are relatively small. The ignorance of vegetation growth on the roughness coefident leads to enderesimation in water levels ín summer However, the influence i insignificant during peviods of peak flows.

Because the highese determinant conccntradons often occur during low water level petiods, the influence is impertant for WO modelling studies, The second application ofthe WO move the duy of the influence of model structure uncertaingy on river water quay assessment, First, the physic biochemical processes were sereenel to obtain preliminary assessment on the cite processes and to determine the processes that require a more detdled ‘comparison, Then, local sensivtyanalbs was erred oụt o specify the sensitive pptamercrs and processes. Results show that the hyeeodmamic results, heat transfer rate and ceseration simulations cause lange differences in moddi Simulagon oupots for water temperate and disolved oxygen (DO) concentrations. The ignorance of processes related to sediment trưa, phytoplankton and bacteria has a significant infuence on the higher concentrations of organic matter and lower values of dissoled oxygen ‘concentrations, The thice models show consensus on the main pollutant sources ‘explaining ongunie matter and nitrate concentrations, but diagree on the main factors explaining the DO conecntrdions “The wse of software packages as MIKE. 11 and InfoWorks, which are based on fall hydrodynamic model, show dlificulies in quantifying model structure certainty dục wo the gid Stucrres.

Addisonaly, ro get convergence i results, a small time step is required. The simulation for long periods and big systems requires very long simulation time, Therefor, these models age inapplicable For studies in which many simulations or long simulation periods are needed. One solution isthe use of fast conceptual models. The main contibution of this thesis is extending the COnceptaal River Water Quality madel based on the InfoWorks RS (CORIWAQ-RS) processes and results, The research started from, the code that Keupets (216) developed for MIKE.

11, The model conceptuaizes rivers using cascades of reservoirs and lumps the advection diffusion physica biochemieal processes. The hydeodynamie inputs are derived from the ours of the fall hydrodymamie models. We performed) comparative analysis on the CORIWAQRS and CORIWAQ-MIKEI models. Resuks indicate chat the Aloe » ‘concept medels perform equally wel asthe original MIKE 11 and IniAWorke IRS models, but with much shorter simulation time (10 times).

The successful ‘esting ofthe conceptual mods opens a development avenue towards problem sling in che context of WQ contrl and management. Next, CORIWAQ-RS was considered on the bass of neo «spss of applictions: uncertainty analysis ofriver WQ input and assessment ofeimate change impacts fon iver water quali. In addition to the incomplee knowledge on the WQ pracestes, lack of pollution input data is known as one of the major uicerrinhy sources in WQ modeling Model mmprovement, hence, should focus on obaining more information on the inp/boundhuy conditions, Given that there ate so ‘many pollusant sourees along 2 ver, model improvement actions should focus fon the most important souces to optimize the cost-benelit ratio of the ations Tnpat uncertsindes were modeled by the stochastic regression approach, i adding randomly time series of errors to estimated tine series by regression ‘sations, Based on sensitivity indies related to the model output error variance, important poliudon sources were identified, The contibution of input uncertainties tớ toal model output residuals was guandEod bythe total variance ‘oF made! outpat errors đúc to lips, The application of CORIW.RŠ for climate change impact analysis involved © quancfying climate change impacts on river lows and concentrations; (i) Setermining and evaluating inpur factors that primarily contol the changes and Gi) evalsating the wncerajngy of climate change scenatios on the water quality assessment, recpiation, potential evapotranspiaton and air empeature in 30 climate change scenatios were sradedelly downscaled from 30 Generalized Climate Model runs, The influences ate evaluated for the observed pedod 2000- 2010 and the target period 2050. The hydrologieal made, regression and stochastic approaches were applied t transform the climate change signals for meteorclojedl variables to changes in runoff, nitrogen loads from catchments, DO concentitions and physico-biochemical rates.

It is shown that climate change ma lead co highly negative impacts for DO concentrations, The climate change impacts ats, however, highly uncertain, especially for the high recor periods “The ease study sdected to implement al cbjecites of the doctoral research i the Moise Net sivereatchmeat ia Belgium, Beknopte samenvatting ollie van riverwater stat bekend als đến van cúc voomaamae nilieuproblemen wereld, Om de dourzame onevikkeingsloslen te kunnen benfken is het crucial om kwintitatieve informatie te anayeeren mbt. de riversaternaitt Ze spect cen crle tl in het itera strocmgebiedbeheer in hor algomecn en in het watefbealieiebchecr inet bữzondir. Op velelocuier wereld worden de waterhwaliteitsnormen no niet gehaald. Bovendien kan de Kimuanernndeing de waelaaaltet van waterlopen negiúef belavloeden KHmaarertndring mượt immers voor een toemame in de Iueht en wsteremperstour, voor meer extreme wserloopdcbiren, zowel tocncmende pickavoeren als dalende hagwaterafvoeren, en gereltcerde wiigingen aan het cologich ayvtcom.

Tr is daatoor nocd aan sancti en Limautadapeaiestategicén. Om de ontuikkeling oF het omtwerp vận aulke straps te ondersetnen wordt in modern waterbeheer gcbruik gomsskt van simahdiemodelen.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Bài viết "Luận văn thạc sĩ về đánh giá chất lượng nước sông theo mô hình khí hậu hiện tại và tương lai" của tác giả Thanh Thuy Nguyen, dưới sự hướng dẫn của Prof. Patrick Willems tại KU Leuven, tập trung vào việc đánh giá chất lượng nước sông trong bối cảnh biến đổi khí hậu. Nghiên cứu này không chỉ cung cấp cái nhìn sâu sắc về tình trạng hiện tại của nước sông mà còn dự đoán những thay đổi trong tương lai, từ đó giúp các nhà quản lý và nhà nghiên cứu có thể đưa ra các biện pháp bảo vệ và cải thiện chất lượng nước hiệu quả hơn.

Để mở rộng kiến thức của bạn về các vấn đề liên quan đến chất lượng nước và tác động môi trường, bạn có thể tham khảo thêm các tài liệu sau: Đánh giá hiện trạng ô nhiễm nước sông Cầu Bây và biện pháp giải thiểu, Đánh Giá Chất Lượng Nước Sông Nhuệ Đáy Tại Thành Phố Hà Nội Năm 2016-2017, và Nghiên cứu đánh giá ô nhiễm nước và giải pháp bảo vệ chất lượng nước sông Vu Gia - Thu Bồn. Những tài liệu này sẽ giúp bạn có cái nhìn toàn diện hơn về tình trạng chất lượng nước và các giải pháp quản lý môi trường trong bối cảnh hiện tại.