Giới thiệu dự án

Tài nguyên nước mặt giữ vai trò huyết mạch trong sự phát triển kinh tế - xã hội, bảo đảm an ninh lương thực và duy trì hệ sinh thái bền vững tại các đô thị ven biển. Theo các báo cáo tài nguyên nước quốc gia, tổng lượng dòng chảy mặt của Việt Nam đạt khoảng 830 tỷ $\text{m}^3/\text{năm}$ trên 108 lưu vực sông với hơn 3.450 sông suối. Tuy nhiên, hơn 63% lượng nước này bắt nguồn từ ngoài lãnh thổ, khiến nguồn nước nội địa chỉ đạt xấp xỉ 37% (tương đương bình quân khoảng $9.000\text{ m}^3/\text{người/năm}$). Tại vùng hạ lưu ven biển như thành phố Hải Phòng, các nguồn nước ngọt phục vụ cấp nước sinh hoạt, nông nghiệp và công nghiệp cảng biển đang chịu áp lực kép nghiêm trọng từ biến đổi khí hậu (BĐKH), nước biển dâng và cơ chế động lực thủy triều phức tạp.

Đặc thù sông ngòi Hải Phòng có độ dốc đáy sông nhỏ ($i < 0.0001$), chịu tác động trực tiếp của chế độ nhật triều vịnh Bắc Bộ với biên độ triều lên tới $2.0 - 4.0\text{ m}$. Điều này thúc đẩy quá trình xâm nhập mặn sâu vào nội đồng và gây xáo trộn liên tục trường lưu lượng dòng chảy. Các điểm nghẽn kỹ thuật chính bao gồm:

  • Thiếu hụt cơ sở dữ liệu định lượng về tỷ lệ thời gian có thể khai thác nước ngọt thực tế tại các cửa sông chính do hiện tượng đảo chiều dòng chảy theo chu kỳ triều.
  • Tình trạng bồi lắng luồng hàng hải nghiêm trọng (lượng bùn cát nạo vét hạ lưu sông Cấm dao động từ $1.5 - 3.0\text{ triệu m}^3/\text{năm}$).
  • Nguy cơ thiếu hụt nguồn nước cục bộ vào mùa khô khi triều cường đẩy mặn đi sâu qua các trạm bơm cấp nước sinh hoạt và tưới tiêu.

Dự án khóa luận tốt nghiệp "Nghiên cứu ảnh hưởng của thủy triều đến biến động nguồn tài nguyên nước mặt khu vực Hải Phòng" do sinh viên Nguyễn Văn Hướng thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Vũ Duy Vĩnh (Viện Tài nguyên và Môi trường Biển) tập trung giải quyết bài toán trên thông qua 3 mục tiêu cốt lõi:

  1. Xây dựng và chuẩn hóa phương pháp thống kê - phân tích chuỗi thời gian thủy văn nhiều năm phục vụ đánh giá động lực dòng chảy sông chịu ảnh hưởng triều.
  2. Định lượng hóa biến động lưu lượng và tỷ lệ phân bố dòng chảy thuận (nước sông ra biển) - dòng chảy nghịch (nước biển xâm nhập) tại sông Cấm (Trạm Cửa Cấm) và sông Văn Úc (Trạm Trung Trang) trong mối tương quan với mực nước trạm hải văn Hòn Dáu.
  3. Đề xuất căn cứ khoa học xác định khung thời gian lấy nước ngọt an toàn, hỗ trợ quản lý vận hành cống ngăn mặn và tối ưu hóa quy hoạch cấp thoát nước cho Hải Phòng.

Kết quả kỳ vọng bao gồm việc xác lập chính xác tỷ lệ khai thác nước ngọt khả dụng theo giờ ($70.4%$ thời gian tại sông Cấm và $69.4%$ tại sông Văn Úc), đồng thời làm rõ tổng lượng nước mặt toàn địa bàn đạt $54.8\text{ tỷ m}^3/\text{năm}$. Nghiên cứu giới hạn phạm vi phân tích số liệu thực nghiệm liên tục giai đoạn 2001–2022 tại 2 trạm thủy văn đại diện (Cửa Cấm, Trung Trang) và trạm hải văn Hòn Dáu, kết hợp tham chiếu kết quả mô hình số trị trên các sông không có trạm đo (Bạch Đằng, Lạch Tray, Thái Bình).


Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Các phương pháp truyền thống đánh giá tài nguyên nước tại vùng hạ lưu thường chỉ dựa vào lưu lượng bình quân tháng hoặc cân bằng nước tĩnh, bỏ qua biến động động lực theo từng pha triều.

Tiêu chí so sánh Phương pháp Cân bằng nước tĩnh (Water Balance) Mô hình số trị 1D/2D (MIKE 11, Delft3D) Phương pháp Phân tích thống kê chuỗi thời gian tức thời
Độ phân giải thời gian Tháng / Năm (Thấp) Giờ / Phút (Rất cao) Giờ ($1\text{h/bước}$) (Cao, thực tế)
Chi phí thiết lập Thấp Rất cao (yêu cầu địa hình, hiệu chỉnh phức tạp) Vừa phải, tận dụng trạm quan trắc chuẩn
Độ chính xác dòng nghịch Không phản ánh được dòng chảy ngược do triều Phụ thuộc vào độ chính xác biên và ma sát Phản ánh trực tiếp từ số liệu đo thực tế
Độ tin cậy vận hành Kém trong quản lý cửa lấy nước theo giờ Tốt cho mô phỏng kịch bản tương lai Tối ưu cho xác lập quy chuẩn vận hành thực tế

Theo phân loại yêu cầu MoSCoW:

  • Must-have: Xử lý chuỗi số liệu lưu lượng tức thời $1\text{h/lần}$ liên tục 2001–2022; xác định thời gian triều rút và triều dâng chi phối lưu lượng.
  • Should-have: Tương quan hóa mực nước triều trạm Hòn Dáu với lưu lượng đỉnh lũ/kiệt tại sông Cấm và sông Văn Úc.
  • Could-have: Đánh giá định lượng tổng lượng nước trên 5 hệ thống sông chính thông qua tích hợp dữ liệu mô hình toán thủy văn (MIKE NAM, Delft3D).
  • Won't-have: Mô phỏng 3D trường độ mặn chi tiết theo từng tầng nước sâu trong phạm vi khóa luận đại học.

Thiết kế hệ thống và phương pháp luận

Khung phương pháp phân tích thủy văn - động lực triều được thiết kế theo quy trình xử lý 4 pha:

[Dữ liệu quan trắc 1h/lần (2001-2022)]
[Xử lý & Chuẩn hóa Dữ liệu (Python 3.10+ / Pandas)]
[Phân tích Tương quan Thủy động lực học]
[Đánh giá Tài nguyên & Cửa sổ Khai thác Nước]

Stack công nghệ và công cụ khoa học sử dụng:

  • Ngôn ngữ & Thư viện tính toán: Python v3.10+, NumPy v1.24+, Pandas v2.0+, SciPy v1.10+ hỗ trợ phân tích chuỗi dữ liệu lớn ($>192.000$ điểm đo mỗi trạm).
  • Mô hình tham chiếu: Delft3D 4.04 (Deltares), MIKE 11 / MIKE BASIN (DHI) trích xuất số liệu tổng lượng sông Bạch Đằng, Lạch Tray, Thái Bình.
  • Phần mềm GIS & Trực quan hóa: QGIS v3.28 LTR, Matplotlib v3.7+.

Methodology

Quy trình nghiên cứu kết hợp giữa phương pháp thống kê toán học thủy văn và phân tích đối sánh chuỗi quan trắc khí tượng - hải văn dài hạn (Trạm Hòn Dáu giai đoạn 1958–2017 đối với nhiệt độ/lượng mưa, 1960–2020 đối với mực nước, và 2001–2022 đối với lưu lượng dòng chảy). Rủi ro dữ liệu khuyết thiếu được xử lý bằng thuật toán nội suy spline bậc ba đảm bảo duy trì tính liên tục của sóng triều.


Implementation và kết quả

Quy trình xử lý và thuật toán tính toán

Thuật toán phân tích tích phân lưu lượng và phân định trạng thái nguồn nước được xây dựng theo các công thức thủy văn chuẩn:

  1. Lưu lượng nước trung bình ngày ($Q_{tb}$): $$Q_{tb} = \frac{1}{24} \sum_{i=1}^{24} Q_i \quad (\text{m}^3/\text{s})$$

  2. Tổng lượng dòng chảy trong ngày ($D_{ngày}$): $$D_{ngày} = \sum_{i=1}^{24} Q_i \times 3600 \quad (\text{m}^3/\text{ngày})$$

  3. Tổng lượng dòng chảy tháng ($D_{tháng}$) và năm ($D_{năm}$): $$D_{tháng} = \sum_{j=1}^{n} D_{ngày, j}, \quad D_{năm} = \sum_{k=1}^{12} D_{tháng, k} \quad (\text{m}^3)$$ (trong đó $n \in {28, 30, 31}$ phụ thuộc vào tháng cụ thể).

Dưới đây là đoạn mã Python thực hiện phân tích chuỗi thời gian, phân loại trạng thái dòng chảy và tính toán tỷ lệ % thời gian khai thác nước ngọt:

import numpy as np
import pandas as pd

def calculate_water_availability(df: pd.DataFrame, flow_col: str, datetime_col: str):
    """
    Phân tích tỷ lệ dòng chảy thuận (nước sông) và dòng chảy nghịch (nước biển xâm nhập)
    df: DataFrame chứa dữ liệu quan trắc giờ
    flow_col: Cột lưu lượng Q (m3/s), Q > 0 là chảy ra biển, Q < 0 là nước biển vào
    """
    df[datetime_col] = pd.to_datetime(df[datetime_col])
    df['Month'] = df[datetime_col].dt.month
    
    results = []
    for month, group in df.groupby('Month'):
        total_hours = len(group)
        river_hours = (group[flow_col] > 0).sum()
        sea_intrusion_hours = (group[flow_col] <= 0).sum()
        
        river_pct = (river_hours / total_hours) * 100.0
        sea_pct = (sea_intrusion_hours / total_hours) * 100.0
        
        q_mean = group[flow_col].mean()
        q_max_down = group[group[flow_col] > 0][flow_col].max() if river_hours > 0 else 0
        q_max_up = group[group[flow_col] < 0][flow_col].min() if sea_intrusion_hours > 0 else 0
        
        results.append({
            'Month': month,
            'Q_avg_m3s': round(q_mean, 2),
            'Q_max_outflow': round(q_max_down, 2),
            'Q_max_intrusion': round(abs(q_max_up), 2),
            'River_Water_Pct': round(river_pct, 2),
            'Sea_Water_Pct': round(sea_pct, 2)
        })
        
    summary_df = pd.DataFrame(results)
    annual_river_pct = ((df[flow_col] > 0).sum() / len(df)) * 100.0
    return summary_df, annual_river_pct

# Ví dụ áp dụng phân tích kiểm định
# data_cam = pd.read_csv("cua_cam_hourly_2022.csv")
# summary, annual_pct = calculate_water_availability(data_cam, 'Q_m3s', 'Timestamp')

Kết quả tính toán tài nguyên nước Hải Phòng

Tổng lượng nước mặt khu vực Hải Phòng qua 5 hệ thống sông chính trong năm 2021 đạt 54.8 tỷ $\text{m}^3$, phân bổ bất đối xứng rõ rệt:

TỔNG LƯỢNG NƯỚC MẶT HẢI PHÒNG: 54.8 TỶ m³ (2021)

Phân tích động lực thủy triều và lưu lượng sông Cấm, sông Văn Úc

Dữ liệu quan trắc chi tiết năm 2022 tại hai trạm trọng điểm chứng minh sự chi phối tuyệt đối của chu kỳ nhật triều:

  • Đặc trưng triều tại Trạm Hòn Dáu: Chế độ nhật triều thuần nhất, 1 ngày có 1 đỉnh triều và 1 chân triều. Trong 1 tháng có 2 kỳ triều cường (kéo dài $11 - 13\text{ ngày}$, biên độ $2.0 - 4.0\text{ m}$) và 2 kỳ triều kém ($3 - 4\text{ ngày}$, biên độ $0.5 - 1.0\text{ m}$). Mực nước trung bình tháng thấp nhất vào tháng 3 ($195\text{ cm}$), tăng dần và đạt đỉnh vào tháng 10 ($226\text{ cm}$).
  • Trạm Thủy văn Cửa Cấm (Sông Cấm):
    • Lưu lượng trung bình năm đạt $12.5\text{ tỷ m}^3$ (giai đoạn 2001–2022 dao động trung bình $8.1 - 13.0\text{ tỷ m}^3/\text{năm}$).
    • Lưu lượng trung bình tháng nhỏ nhất rơi vào tháng 4 ($273\text{ m}^3/\text{s}$), cực đại vào tháng 6 ($620\text{ m}^3/\text{s}$) và tháng 8 ($619\text{ m}^3/\text{s}$).
    • Trong kỳ triều cường mùa khô (tháng 1–4), lưu lượng xả xuôi đạt $>2.500\text{ m}^3/\text{s}$, nhưng lưu lượng nước biển xâm nhập ngược đạt $>1.500\text{ m}^3/\text{s}$.
    • Tỷ lệ thời gian nước sông ngọt trung bình cả năm đạt 70.4%, thời gian nước biển xâm nhập chiếm 29.6% (mùa khô chỉ đạt $61 - 65%$, mùa mưa đạt $71 - 81%$).
  • Trạm Thủy văn Trung Trang (Sông Văn Úc):
    • Lưu lượng trung bình năm đạt $19.0\text{ tỷ m}^3$ (trung bình nhiều năm khoảng $17.0\text{ tỷ m}^3/\text{năm}$).
    • Lưu lượng nhỏ nhất vào tháng 4 ($320\text{ m}^3/\text{s}$), cực đại vào tháng 6 ($1.208\text{ m}^3/\text{s}$) và tháng 8 ($1.121\text{ m}^3/\text{s}$).
    • Trong kỳ triều cường, dòng chảy xả và dòng chảy ngược đều có thể vượt mức $>2.000\text{ m}^3/\text{s}$.
    • Tỷ lệ thời gian nước sông ngọt cả năm đạt 69.4%, thời gian nước biển xâm nhập chiếm 30.6% (mùa khô chỉ đạt $58 - 62%$, mùa lũ đạt $72 - 86%$).

Đổi mới và đóng góp

Nghiên cứu mang lại 3 đóng góp khoa học và thực tiễn mang tính đột phá cho ngành kỹ thuật môi trường và thủy văn ven biển:

  1. Chuyển dịch từ đánh giá tĩnh sang định lượng cửa sổ lấy nước theo thời gian thực: Thay vì giả định nguồn nước sông là liên tục, đề tài xác định chính xác gần $30%$ tổng thời gian trong năm tại các hạ lưu sông Cấm và sông Văn Úc hoàn toàn bị nước biển xâm lấn ($Q < 0$), không thể khai thác cho sinh hoạt và nông nghiệp nếu không có công trình ngăn chặn.
  2. Làm rõ tính quy luật giữa pha triều cường/kém với biên độ xâm nhập mặn: Chứng minh bằng số liệu thực nghiệm rằng hiện tượng đảo chiều dòng chảy mạnh nhất không diễn ra ngẫu nhiên mà tập trung vào các kỳ triều cường (chiếm $11-13\text{ ngày/tháng}$), biên độ dao động lưu lượng chênh lệch tới $>4.000\text{ m}^3/\text{s}$ giữa lúc triều kiệt và triều dâng.
  3. Bộ dữ liệu chuẩn mực phục vụ hiệu chỉnh mô hình thủy lực 2D/3D: Chuỗi xử lý lưu lượng và mực nước tức thời 20 năm (2001–2022) cung cấp điều kiện biên chuẩn xác cho các mô hình thủy lực hiện đại như Delft3D-FM, loại bỏ độ lệch mô phỏng so với thực tế trước đây.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản vận hành công trình cấp nước và cống ngăn mặn

Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở trực tiếp để tái cấu trúc quy trình vận hành các công trình thủy lợi, cấp nước tại Hải Phòng:

[Trạm Hải văn Hòn Dáu: Cảnh báo Pha Triều]
[Pha Triều Dâng / Triều Cường]  [Pha Triều Rút / Nước Ròng]
  1. Hệ thống cấp nước An Dương và các nhà máy nước mặt:
    • Chủ động đóng cửa hút nước thô trước đỉnh triều dâng $1\text{h}15'$ (thời gian truyền sóng triều từ Hòn Dáu vào Cửa Cấm và sông Cấm).
    • Tối ưu hóa trữ lượng hồ điều hòa trong các khoảng thời gian dòng thuận ($Q > 0$) chiếm ưu thế vào ban ngày (mùa đông) hoặc ban đêm (mùa hè).
  2. Quy hoạch nạo vét luồng hàng hải Cảng Hải Phòng:
    • Lập tiến độ nạo vét $1.5 - 3.0\text{ triệu m}^3/\text{năm}$ bùn cát vào các tháng mùa khô khi dòng chảy bùn cát từ thượng nguồn giảm xuống mức thấp nhất (tháng 12 đến tháng 4).
  3. Chi phí - Lợi ích (Cost-Benefit Analysis):
    • Giảm thiểu rủi ro mặn hóa cho hơn $30.000\text{ ha}$ đất nông nghiệp tại các huyện Tiên Lãng, An Lão, Thủy Nguyên, Kiến Thụy.
    • Tiết kiệm ước tính $15 - 20%$ chi phí điện năng vận hành bơm cưỡng bức thông qua việc tận dụng tự chảy theo pha triều ròng.

Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế kỹ thuật:
    • Dữ liệu quan trắc lưu lượng tự động mới chỉ bao phủ sông Cấm (Trạm Cửa Cấm) và sông Văn Úc (Trạm Trung Trang); 3 sông còn lại (Bạch Đằng, Lạch Tray, Thái Bình) vẫn phải phụ thuộc vào kết quả mô phỏng gián tiếp từ mô hình toán.
    • Nghiên cứu chưa đo đạc đồng thời các chỉ tiêu chất lượng nước chi tiết theo không gian 3 chiều (độ mặn $%$, hàm lượng chất rắn lơ lửng TSS, oxy hòa tan DO theo các tầng nước sâu).
  • Hướng phát triển:
    • Tích hợp mạng lưới cảm biến IoT đo độ mặn và mực nước tự động truyền dữ liệu qua giao thức LoRaWAN/4G về trung tâm điều hành.
    • Ứng dụng mô hình học máy chuỗi thời gian (LSTM - Long Short-Term Memory, XGBoost) kết hợp mô hình thủy văn Delft3D-FM để dự báo xâm nhập mặn trước 24–72 giờ theo kịch bản nước biển dâng ($+2.5\text{ mm/năm}$).

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên chuyên ngành Kỹ thuật Môi trường / Quản lý Nước: Cung cấp case-study thực tế, hoàn chỉnh về phương pháp xử lý số liệu thủy văn ven biển, các công thức toán tích phân dòng chảy và thuật toán phân tích tương quan triều.
  • Kỹ sư Thủy văn & Cấp thoát nước: Nắm bắt dữ liệu định lượng về lưu lượng đỉnh, chu kỳ triều và tỷ lệ phân bố dòng nghịch để thiết kế khẩu độ công trình cống, trạm bơm.
  • Doanh nghiệp Cấp nước (Công ty Cổ phần Cấp nước Hải Phòng): Có căn cứ chính xác để xây dựng kịch bản vận hành các nhà máy nước mặt dọc sông Cấm và sông Văn Úc, giảm thiểu rủi ro hút nước nhiễm mặn.
  • Cơ quan Quản lý Nhà nước (Sở TN&MT, Viện Nghiên cứu Biển): Hoàn thiện quy hoạch phân bổ tài nguyên nước mặt tổng thể $54.8\text{ tỷ m}^3/\text{năm}$ ứng phó BĐKH.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật về dữ liệu đầu vào để áp dụng phương pháp phân tích này là gì?

Cần tối thiểu chuỗi số liệu mực nước biển (đo liên tục tần suất $\le 1\text{h/lần}$) tại trạm hải văn ven bờ và chuỗi lưu lượng dòng chảy tại trạm thủy văn khống chế vùng cửa sông. Dữ liệu cần được chuẩn hóa về cùng mốc cao độ Quốc gia (mốc Hòn Dáu) và kiểm tra tính liên tục tối thiểu trong 1 năm thủy văn hoàn chỉnh.

2. Vì sao sông Văn Úc chiếm tới gần 50% tổng lượng nước mặt toàn thành phố Hải Phòng?

Sông Văn Úc là nhánh thoát lũ chính ra biển của hạ lưu hệ thống sông Thái Bình (tương tự sông Hồng qua Ba Lạt), đồng thời tiếp nhận bổ sung một lượng nước rất lớn từ sông Hồng đưa sang thông qua sông Mới và sông Luộc, khiến tổng lượng nước đạt $26.5\text{ tỷ m}^3/\text{năm}$.

3. Tỷ lệ khai thác nước ngọt ~70% có ý nghĩa như thế nào trong thực tế vận hành trạm bơm?

Điều này chỉ ra rằng cứ trong 100 giờ vận hành thì có gần 30 giờ nước sông bị nhiễm mặn hoặc chảy ngược do triều dâng ($Q \le 0$). Do đó, các đơn vị quản lý tuyệt đối không được vận hành bơm 24/24 mà bắt buộc phải thiết lập lịch lấy nước gián đoạn theo khung giờ nhật triều.

4. Nước biển dâng ảnh hưởng như thế nào đến tỷ lệ khai thác nước mặt tại Hải Phòng trong tương lai?

Với xu thế mực nước trung bình tại Hòn Dáu tăng trung bình $2.5\text{ mm/năm}$, ranh giới mặn $1‰$ và $4‰$ sẽ bị đẩy sâu thêm vào thượng nguồn từ $1.5 - 3.5\text{ km}$, làm suy giảm thời gian khai thác nước ngọt từ $70.4%$ hiện nay xuống dưới $60%$ vào năm 2050 nếu không có giải pháp cống ngăn mặn kiểm soát.

5. Chi phí đầu tư hệ thống cảnh báo sớm lấy nước tự động theo pha triều là bao nhiêu?

Chi phí triển khai một trạm giám sát thủy văn - độ mặn tự động kết nối SCADA điều khiển van đóng mở cống dao động khoảng 250 - 400 triệu VNĐ/trạm, mang lại thời gian thu hồi vốn (ROI) dưới 18 tháng thông qua việc bảo vệ nguồn nước và giảm chi phí lọc xử lý mặn.


Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Nguyễn Văn Hướng đã giải quyết trọn vẹn bài toán định lượng hóa ảnh hưởng của chế độ thủy triều đến biến động tài nguyên nước mặt khu vực Hải Phòng. Bằng việc phân tích chuỗi dữ liệu thực nghiệm 20 năm tại các sông yết hầu Cấm và Văn Úc, công trình đã xác lập bức tranh tổng thể về nguồn nước mặt địa phương ($54.8\text{ tỷ m}^3/\text{năm}$) và chỉ ra ngưỡng khai thác an toàn đạt $70.4%$ (sông Cấm) và $69.4%$ (sông Văn Úc). Kết quả nghiên cứu không chỉ đóng góp giá trị học thuật xuất sắc cho chuyên ngành Quản lý Tài nguyên và Môi trường nước mà còn là tài liệu kỹ thuật quan trọng giúp các cơ quan quản lý và doanh nghiệp tại Hải Phòng tối ưu hóa vận hành công trình, bảo vệ an ninh nguồn nước trước thách thức BĐKH toàn cầu.