MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết của đề tài Nguồn nước mặt đóng vai trò rất quan trọng đối với hầu hết các hoạt động của con người và sinh vật. Hàng ngày con người khai thác và sử dụng một lượng lớn nước cho các hoạt động khác nhau như cấp nước sinh hoạt, tưới tiêu trong nông nghiệp, công nghiệp, giải trí. Các nguồn nước cũng đóng vai trò quan trọng trong việc cân bằng nước toàn cầu, duy trì đa dạng sinh học, điều hoà khí hậu. Rõ ràng, nếu các nguồn nước bị ô nhiễm hay giảm chất lượng, sẽ tác động bất lợi đến môi trường và sức khoẻ cộng đồng.
Một trong những vấn đề đáng quan tâm hiện nay là sự gia tăng nồng độ tổng chất rắn lơ lửng (TSS) trong hầu hết các sông, đặc biệt là vào mùa mưa lũ. TSS gây tác động bất lợi đến hệ sinh thái các sông, chẳng hạn: làm giảm tầm nhìn của động vật nước và do vậy cản trở sự bắt mồi; chất rắn lắng đọng và che phủ lên trứng, nên cản trở sự nở trứng của các loài động vật nước. Thông số TSS di chuyển phụ thuộc vào tốc độ và lưu lượng dòng chảy, TSS cao sẽ làm giảm thẩm mỹ nguồn nước, làm giảm chất lượng nước cấp cho các mục đích khác nhau, làm tăng chi phí xử lý nước cấp cho sinh hoạt (Mai Thanh Điền, 2014). Lưu vực hệ thống sông Đồng Nai có diện tích lưu vực 37.885 km2, chảy qua các tỉnh Lâm Đồng, Đăk Nông, Bình Phước, Đồng Nai, Bình Dương, Thành phố Hồ Chí Minh, nơi tập trung phát triển của vùng kinh tế trọng điểm phía Nam.
Năm 2013, khu vực từ thượng nguồn sông Đồng Nai chất lượng nước khá tốt đạt yêu cầu cấp nước sinh hoạt sau khi xử lý; đoạn chảy qua thành phố Biên Hòa đến xã Long Tân (huyện Nhơn Trạch) chất lượng nước bị suy giảm, có những vị trí chỉ đạt mục đích tưới tiêu và giao thông thủy do nước sông bị ô nhiễm chất hữu cơ và vi sinh. Tuy nhiên có đến 19/19 điểm quan trắc có thông số TSS vượt quá quy chuẩn (Sở Tài nguyên Môi trường Đồng Nai, 2013). Vì lẽ đó mà việc đánh giá, giám sát tình trạng, chất lượng nước của sông Đồng Nai là một việc cần thiết. 1 Ngày nay cùng với sự phát triển mạnh mẽ của khoa học kỹ thuật, đặc biệt là sự ra đời của công nghệ GIS giúp cho quá trình đánh giá mức độ ô nhiễm ở phạm vi lớn hơn và quản lý nguồn nước một cách toàn diện.
Đã có một số đề tài nghiên cứu được thực hiện liên quan đến chất lượng nước trong khu vực. Điển hình như đề tài ứng dụng công nghệ GIS và mô hình SWAT đánh giá và dự báo chất lượng nước lưu vực sông Đồng Nai (Nguyễn Hà Trang, 2009). Nghiên cứu phân vùng chất lượng nước vịnh Hạ Long, tỉnh Quảng Ninh và đề xuất giải pháp quản lý và sử dụng (Nguyễn Thị Thế Nguyên, 2014). Tuy nhiên việc đánh giá các quá trình lan truyền TSS cho khu vực sông Đồng Nai còn hạn chế.
Do đó đề tài: “Mô phỏng sự lan truyền của thông số tổng chất rắn lơ lửng trên sông Đồng Nai, đoạn qua tỉnh Đồng Nai” đã được thực hiện. 2 Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu chung của nghiên cứu nhằm mô phỏng sự lan truyền của thông số TSS trên sông Đồng Nai, đoạn qua tỉnh Đồng Nai thông qua việc ứng dụng GIS. Cụ thể như sau: Nghiên cứu tính chất và đặc điểm di chuyển của thông số TSS, Lựa chọn thuật toán nội suy phù hợp cho mô phỏng sự lan truyền của thông số TSS trên sông Đồng Nai, đoạn qua tỉnh Đồng Nai 2015. Thành lập bản đồ lan truyền của thông số TSS và phân vùng sử dụng nước dựa trên thông số này tại sông Đồng Nai năm 2015.
3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của đề tài là thông số TSS (thông số tổng chất thải rắn trong nước). Phạm vi nghiên cứu của đề tài giới hạn tại sông Đồng Nai đoạn thuộc địa bàn tỉnh Đồng Nai năm 2015. TỔNG QUAN TÀI LIỆU 1.1 Tổng quan về thông số TSS 1.1 Khái niệm TSS (Turbidity Suspended Solids) là tổng lượng vật chất hữu cơ và vô cơ lơ lửng trong nước. Khi vận tốc của dòng chảy bị giảm xuống phần lớn các chất rắn lơ lửng sẽ bị lắng xuống đáy hồ, những hạt không lắng sẽ tạo thành độ đục (turbidity) của nước.
TSS có trong nước thường do xói mòn đất hoặc do hoạt động xản xuất của con người (Mai Thanh Điền, 2014).2 Tính chất Chất rắn lơ lửng thường làm cho nước bị đục, giảm tầm nhìn của các động vật sống trong nước và độ dọi của ánh sáng mặt trời qua nước. Tuy nhiên nguồn nước chứa TSS là đất mùn lại giúp ích cho hoạt động tưới tiêu trong nông nghiệp.3 Yếu tố hình thành Các yếu tố tác động đến sự hình thành TSS bao gồm (Dịch vụ Sao Việt, 2014): - Lưu lượng dòng chảy cao: Tốc độ dòng chảy của nước là yếu tố chính ảnh hưởng đến nồng độ TSS. Dòng chảy lớn có thể kéo theo nhiều hơn các hạt có kích thước lớn hơn. Mưa lớn có thể nhận cát, bùn, đất sét , các hạt hữu cơ và đưa vào nước.
Sự thay đổi trong tốc độ dòng chảy có thể ảnh hưởng đến TSS, tốc độ và hướng tăng lên, các hạt vật chất từ đáy có thể trở thành lơ lửng trong nước. - Xói mòn đất: Xói mòn đất gây ra bởi sự xáo trộn của bề mặt đất. Xói mòn đất có thể được gây ra bởi xây dựng, cháy rừng, khai thác gỗ, khai thác mỏ. 3 - Nước thải và hệ thống nước thải: Nước thải từ hệ thống xử lý nước thải của các nhà máy có thể thêm chất rắn lơ lửng.
- Phân hủy của cây và động vật: Thực vật và động vật phân hủy, các hạt hữu cơ lơ lửng có thể góp vào lượng chất rắn lơ lửng.4 Đặc điểm di chuyển của thông số TSS TSS di chuyển phụ thuộc vào tốc độ dòng chảy và lưu lượng dòng chảy, khi tốc độ dòng chảy mạnh thì TSS di chuyển nhanh và ngược lại. Ngoài ra TSS cũng tác động ngược lại với tốc độ dòng chảy, nếu hàm lượng cao thì TSS di chuyển chậm, nếu hàm lượng thấp thì TSS di chuyển nhanh. Khi vận tốc của dòng chảy bị giảm xuống phần lớn các chất rắn lơ lửng sẽ bị lắng xuống (Mai Thanh Điền, 2014).2 Các phương pháp mô phỏng sự lan truyền của thông số TSS 1.1 Mô hình hóa Hiện nay các mô hình toán ứng dụng ngày càng phát triển. Các mô hình toán với các ưu điểm như cho kết quả tính toán nhanh, giá thành rẻ, đang trở thành một công cụ phục vụ đắc lực trong nhiều lĩnh vực, trong đó có lĩnh vực quản lý tài nguyên và môi trường.
Việc lựa chọn mô hình rất quan trọng trong, nó phụ thuộc vào yêu cầu công việc, điều kiện về tài liệu cũng như về tài chính và nguồn nhân lực. Tùy thuộc vào đối tượng và mục đích nghiên cứu, việc áp dụng các loại mô hình tính toán cũng khác nhau. Một số mô hình có thể áp dụng để mô phòng sự lan truyền của thông số TSS: - Bộ phần mềm MIKE do Viện Thuỷ lực Đan Mạch (DHI) phát triển và đựợc thương mại hoá. Một đặc điểm mạnh của MIKE rất dễ sử dụng với các giao diện Windows, kết hợp chặt chẽ với GIS.
Mô hình MIKE bao gồm mô-đun thuỷ lực (HD), chất lượng nước (ECO Lab), mô đun mưa dòng chảy (RR), mô đun tải khuyếch tán (AD) (Bùi Tá Long, 2008). 4 - DELFT 3D của Viện nghiên cứu thuỷ lực Hà Lan cho phép kết hợp giữa mô hình thuỷ lực 3 chiều với mô hình chất lượng nước. Ưu điểm của mô hình này là việc kết hợp giữa các mô-đun tính toán phức tạp để đưa ra những kết quả tính mô phỏng cho nhiều chất và nhiều quá trình tham gia (Vũ Duy Vĩnh, 2012).2 Nội suy Nội suy không gian là một chức năng trong GIS mà người sử dụng muốn tính toán một số liệu chính xác cho những vị trí mà không được đo hoặc lấy mẫu dựa vào những vị trí đã được đo hoặc lấy mẫu. Về bản chất, đó là quá trình xây dựng tập giá trị các điểm chưa biết từ tập các điểm đã biết trên miền bao đóng của tập giá trị đã biết bằng một phương pháp hay một hàm toán học nào đó.
Hiện nay, có nhiều thuật toán nội suy khác nhau, nhưng mỗi thuật toán có điểm mạnh riêng. Có 2 phương pháp nội suy thông dụng là IDW, Kriging: - Phương pháp IDW xác định giá trị của các điểm chưa biết bằng cách tính trung bình trọng số khoảng cách các giá trị của các điểm đã biết giá trị trong vùng lân cận của mỗi pixel. Những điểm càng cách xa điểm cần tính giá trị càng ít ảnh hưởng đến giá trị tính toán (Morrison, 1971). - Kriging là một nhóm các kỹ thuật sử dụng trong địa thống kê, để nội suy một giá trị của trường ngẫu nhiên (như độ cao của địa hình) tại điểm không được đo đạc thực tế từ những điểm được đo đạc gần đó (Morrison, 1971).
Việc sử dụng mô hình toán rất phức tạp, tốn nhiều thời gian để thu thập, xử lý số liệu và chạy mô hình. Phương pháp nội suy không gian ít phức tạp hơn, tốn ít thời gian để thu thập dữ liệu và xữ lý số liệu. Do đó đề tài đã sử dụng 5 phương pháp nội suy không gian để mô phỏng sự lan truyền của thông số TSS và chỉ đề cập đến 2 phương pháp nội suy đó là IDW, Kriging.3 Tổng quan về tình hình nghiên cứu 1.1 Trên thế giới Hiện nay, trên thế giới có nhiều nước đã sử dụng phương pháp nội suy không gian để thành lập bản đồ nhằm khắc phục tình trạng thiếu dữ liệu trong quá trình quan trắc và dễ dàng quản lý dữ liệu, cập nhật thông tin. Liên quan đến phương pháp đánh giá chất lượng nước có 2 phương pháp phổ biến: Ứng dụng mô hình toàn và phương pháp nội suy.
Một số mô hình toán được sử dụng như là MIKE, NAM, SWAT, QUAL2E, WASP5, CE- QUAL - RIV1… Một số nghiên cứu sử dụng GIS và phương pháp nội suy không gian trong quản lý chất lượng nước: - Cynthia Meyer (2006) đã thực hiện đề tài với mục tiêu đánh giá chất lượng nước tại hạt Pinellas, USA. Trong nghiên cứu tác giả sử dụng phương pháp nội suy không gian IDW cho chỉ tiêu DO. Kết quả của nghiên cứu này hỗ trợ cho người quản lý trong sàng lọc thông tin và thực hiện các đánh giá sự suy thoái chất lượng nước mặt của Tampa Bay.