Tổng quan luận án

Số liệu quan trắc dòng chảy giữ vai trò cốt lõi trong nghiên cứu thủy văn, quy hoạch và quản lý tài nguyên nước, bao gồm phân bổ nguồn nước, phát triển thủy điện, tưới tiêu, vận hành hồ chứa và giảm thiểu rủi ro thiên tai. Tuy nhiên, theo Trung tâm Dữ liệu Dòng chảy Toàn cầu (GRDC), mạng lưới trạm quan trắc dòng chảy trên thế giới đang suy giảm nghiêm trọng, từ khoảng 8.000 trạm trước năm 1970 xuống còn khoảng 1.000 trạm vào năm 2015 do hạn chế kinh phí vận hành và bất ổn chính trị. Thực trạng này dẫn đến sự gia tăng các lưu vực thiếu hoặc không có số liệu quan trắc (Ungauged Basins).

Theo định nghĩa của Hiệp hội Quốc tế về Khoa học Thủy văn (IAHS), lưu vực thiếu hoặc không có số liệu bao gồm bốn trường hợp:

  1. Hoàn toàn không có trạm quan trắc lưu lượng và khí tượng.
  2. Số liệu quan trắc thủy văn không đầy đủ về cả số lượng lẫn chất lượng.
  3. Trạm quan trắc hoạt động trong thời gian ngắn, số liệu bị gián đoạn, không đồng bộ hoặc bị thay đổi quy luật tự nhiên do tác động của mặt đệm (như xây dựng hồ chứa).
  4. Có trạm quan trắc nhưng không thể tiếp cận dữ liệu do địa hình chia cắt hoặc rào cản thể chế chính trị và cơ chế chia sẻ thông tin.

Lưu vực sông Mê Công là lưu vực sông quốc tế xuyên biên giới với diện tích 795.000 km² và chiều dài dòng chính khoảng 4.800 km, chảy qua sáu quốc gia: Trung Quốc, Myanmar, Lào, Thái Lan, Campuchia và Việt Nam. Phần lớn lưu vực thuộc các quốc gia đang phát triển, mạng lưới trạm khí tượng thủy văn chưa đáp ứng tiêu chuẩn của Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO), phân bố không đều (tập trung ở đồng bằng, thưa thớt ở vùng núi) và gặp trở ngại lớn trong chia sẻ số liệu xuyên biên giới. Đặc biệt, khu vực thượng nguồn (sông Lan Thương - Trung Quốc) chưa chia sẻ đầy đủ số liệu vận hành hồ chứa thủy điện cho các quốc gia hạ nguồn.

Mục tiêu nghiên cứu:

  • Đề xuất và lựa chọn phương pháp cùng nguồn dữ liệu phù hợp để tính toán dòng chảy ngày cho lưu vực sông Mê Công trong điều kiện thiếu hoặc không có dữ liệu quan trắc mặt đất.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Tính toán lưu lượng dòng chảy tại các vị trí trên lưu vực sông Mê Công trong bối cảnh thiếu hụt số liệu quan trắc mặt đất.
  • Phạm vi không gian: Toàn bộ lưu vực sông Mê Công tính từ thượng nguồn (sông Lan Thương) đến trạm Kratie (Campuchia) — điểm kết thúc dòng chính chưa chịu ảnh hưởng của chế độ thủy triều.
  • Phạm vi thời gian: Chuỗi số liệu khí tượng, mưa lưới và dòng chảy giai đoạn 1998–2012; chuỗi dữ liệu đo cao vệ tinh giai đoạn 2002–2016.

Luận điểm bảo vệ:

  1. Luận điểm 01: Sử dụng bộ dữ liệu mưa vệ tinh và mưa tái phân tích kết hợp với mô hình thủy văn thông số bán phân bố (SWAT) có khả năng bổ sung số liệu dòng chảy có độ tin cậy cao cho lưu vực sông Mê Công khi thiếu hoặc không có số liệu quan trắc mặt đất.
  2. Luận điểm 02: Dữ liệu vệ tinh đo cao (satellite altimetry) có thể được sử dụng để tính toán số liệu dòng chảy tại các vị trí thiếu trạm quan trắc lưu lượng trên dòng chính.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Luận án tổng kết các hướng tiếp cận chính trên thế giới và tại Việt Nam trong việc ước tính dòng chảy cho lưu vực thiếu số liệu:

  1. Phương pháp lưu vực tương tự và chuyển đổi thông số mô hình: Dựa trên giả thuyết tương đồng không gian, thuộc tính lưu vực và cơ chế sinh dòng chảy. Các công trình tiêu biểu gồm Sefton và ccs (1998, 1999) thiết lập tương quan giữa thông số mô hình và đặc trưng lưu vực tại Anh; Merz và Blöschl (2005) so sánh các phương pháp khu vực hóa thông số tại Áo. Tại Việt Nam, phương pháp này được áp dụng qua mô hình MIKE NAM trong nghiên cứu của Nguyễn Lan Châu (2005), Trần Ngọc Anh (2011), Trần Thục (2011), Ngô Lê An và ccs (2013), Nguyễn Tiền Giang (2015), Nguyễn Kiên Dũng (2015), Huỳnh Thị Lan Hương (2020).
  2. Cải thiện cấu trúc mô hình thủy văn: Điển hình là mô hình LTank của Nguyễn Văn Lai và ccs (2006); mô hình sóng động học 1 chiều phần tử hữu hạn kết hợp đường cong SCS của Nguyễn Thanh Sơn và ccs (2016); mô hình SWAT cải tiến của Dan Yu (2018); mô hình quan niệm đa lớp MLCM của V. Kuzmin và Sokolova (2017) áp dụng tại Nga và lưu vực sông Sê San (Việt Nam).
  3. Tích hợp đa mô hình: Hệ thống WEHY-HCM tích hợp RegCM và WEHY của Hồ Việt Cường và ccs (2019) trên lưu vực sông Thao; mô hình WRF-Hydro của Nguyễn Quang Hưng và Huỳnh Thị Lan Hương (2021) trên sông Lũy; tích hợp Marine - MIKE 11 của Bùi Văn Chanh và Trần Ngọc Anh (2016); bộ công cụ Khung hỗ trợ ra quyết định (DSF) của Ủy ban sông Mê Công (MRC) tích hợp SWAT, IQQM và ISIS trong nghiên cứu của DHI - HDR (2015) và Nguyễn Anh Đức và ccs (2019).
  4. Phương pháp học máy và trí tuệ nhân tạo (ML/DL): Ứng dụng mạng nơ-ron nhân tạo (ANN), SVM, MLP, LSTM, GRU của Maier và Dandy (2000, 2010), Nourani và ccs (2014), Kratzert và ccs (2018), Le Xuan Hien và ccs (2019) mô phỏng dòng chảy đến hồ Hòa Bình.
  5. Sử dụng dữ liệu viễn thám và dữ liệu thay thế: Tích hợp dữ liệu bốc thoát hơi (Zang và ccs, 2009), độ ẩm đất viễn thám (Sajjad và ccs, 2020), diện tích mặt nước hồ chứa từ ảnh Landsat (Nguyễn Anh Phương và ccs, 2020), chiều rộng dòng chảy từ ảnh vệ tinh (Sun và ccs, 2010; Revilla-Romero và ccs, 2015) và dữ liệu vệ tinh đo cao (Birkett, 1998; Kouraev và ccs, 2004; Tarpanelli và ccs, 2013; Michailovsky và ccs, 2012; DAHITI của Schwatke và ccs, 2015; dự án SERVIR-Mekong).
  6. Sử dụng dữ liệu mưa lưới (GPPs): Đánh giá và ứng dụng các sản phẩm mưa nội suy (GPCC, CRU, APHRODITE, CPC, VnGP), mưa tái phân tích (NCEP, ERA-40, ERA-Interim, ERA-20C) và mưa vệ tinh (TRMM 3B42, CMORPH, GSMaP, CHIRPS, PERSIANN) trong mô hình hóa thủy văn của Beck và ccs (2017, 2018), Vu và ccs (2012), Chen và ccs (2018), Nguyen và ccs (2018).

Khoảng trống nghiên cứu luận án giải quyết: Mặc dù các sản phẩm mưa lưới và vệ tinh đo cao ngày càng phát triển, độ chính xác của từng sản phẩm biến động rất lớn theo không gian, địa hình và chế độ mưa của lưu vực sông Mê Công. Chưa có nghiên cứu nào đánh giá một cách toàn diện và đồng thời hiệu chỉnh tích hợp các bộ dữ liệu mưa lưới phân tán theo không gian vào mô hình thủy văn SWAT cho toàn bộ lưu vực Mê Công từ thượng nguồn đến Kratie, cũng như chưa khai thác triệt để chuỗi số liệu mực nước từ vệ tinh đo cao đa nhiệm (Envisat và Jason-2/3) để tính toán khôi phục dòng chảy tại các trạm thủy văn chính.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và mô hình toán

  • Mô hình thủy văn SWAT (Soil and Water Assessment Tool): Mô hình thông số bán phân bố hoạt động trên bước thời gian ngày. Lưu vực được chia thành các tiểu lưu vực (sub-basins) và tiếp tục phân chia thành các đơn vị đáp ứng thủy văn (HRUs) dựa trên sự đồng nhất về loại đất, sử dụng đất và độ dốc. SWAT mô phỏng các quá trình: bốc thoát hơi nước (Penman-Monteith hoặc Hargreaves), dòng chảy mặt (phương pháp SCS Curve Number), thấm, chuyển động ẩm trong đất, dòng chảy ngầm và diễn toán dòng chảy trong mạng lưới sông (phương pháp Muskingum hoặc biến đổi dung tích).
  • Lý thuyết đo cao vệ tinh (Satellite Radar Altimetry): Sử dụng sóng radar phát từ vệ tinh xuống mặt nước và thu tín hiệu phản xạ để xác định khoảng cách vệ tinh - mặt nước, kết hợp với quỹ đạo vệ tinh và các hiệu chỉnh khí quyển (tầng điện ly, tầng đối lưu khô/ẩm), hiệu chỉnh địa vật lý (thủy triều đất, cực dao động) để xác định cao độ mực nước mặt sông so với mặt ellipsoid/geoid chuẩn.

Phương pháp nghiên cứu

  • Phương pháp thống kê so sánh: Sử dụng 4 chỉ số thống kê tiêu chuẩn để đánh giá chất lượng mưa lưới và kết quả mô hình dòng chảy:
    1. Hệ số tương quan ($CC$): Đánh giá mức độ tương quan tuyến tính.
    2. Sai số độ lệch tương đối ($PBIAS$ %): Đánh giá xu thế ước tính thừa hoặc thiếu.
    3. Sai số quân phương trung bình ($RMSD$ hoặc $RMSE$): Đánh giá độ lớn của sai số tuyệt đối.
    4. Hệ số hiệu quả mô hình Nash-Sutcliffe ($NSE$): Đánh giá mức độ phù hợp giữa dòng chảy mô phỏng và thực đo.
  • Phương pháp tối ưu và phân tích độ nhạy: Sử dụng thuật toán SUFI-2 (Sequential Uncertainty Fitting ver. 2) trong gói công cụ SWAT-CUP để phân tích độ nhạy của các thông số thủy văn và hiệu chỉnh, kiểm định mô hình.
  • Phương pháp xây dựng đường quan hệ mực nước - lưu lượng (H-Q): Thiết lập phương trình quan hệ thực nghiệm dạng lũy thừa hoặc đa thức giữa cao độ mực nước trích xuất từ các trạm ảo vệ tinh đo cao với lưu lượng thực đo tại trạm thủy văn mặt đất hạ lưu lân cận.

Nguồn cơ sở dữ liệu sử dụng

Nhóm dữ liệu Nguồn/Sản phẩm Độ phân giải không gian Độ phân giải thời gian Giai đoạn/Ghi chú
Mưa quan trắc mặt đất Mạng lưới trạm GTS và MRC Điểm trạm (175 trạm) Ngày 1998–2012
Mưa vệ tinh TRMM 3B42 V7 0,25° × 0,25° 3 giờ, Ngày 1998–2012 (NASA/JAXA)
Mưa vệ tinh CMORPH (RAW, CRT, BLD) 0,25° × 0,25° 3 giờ, Ngày 1998–2012 (NOAA/CPC)
Mưa vệ tinh GSMaP_Gauge V6 0,10° × 0,10° 1 giờ, Ngày 2000–2012 (JAXA)
Mưa tái phân tích/nội suy CPC Global Unified Gauge 0,50° × 0,50° Ngày 1979–2012 (NOAA)
Dữ liệu đo cao vệ tinh Envisat Vết quỹ đạo (35 ngày lặp) 35 ngày 2002–2010 (ESA)
Dữ liệu đo cao vệ tinh Jason-2 / Jason-3 Vết quỹ đạo (10 ngày lặp) 10 ngày 2008–2016 (CNES/NASA)
Dữ liệu không gian bề mặt DEM SRTM, Thổ nhưỡng FAO, Thảm phủ MRC 90 m, 1:1.000.000 Tĩnh Dùng phân chia tiểu lưu vực, HRU

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về tình hình nghiên cứu tính toán dòng chảy cho lưu vực thiếu hoặc không có số liệu và lưu vực sông Mê Công

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý luận về tính toán thủy văn cho lưu vực thiếu dữ liệu và bức tranh tự nhiên, thủy văn của lưu vực sông Mê Công:

  • Đặc điểm phân bố dòng chảy: Toàn bộ lưu vực có tổng lượng nước trung bình nhiều năm đạt khoảng 475 tỷ m³. Sông Lan Thương (Trung Quốc) chiếm 21% diện tích nhưng đóng góp 16% tổng lượng dòng chảy năm. Phần hạ lưu (Lào, Thái Lan, Campuchia, Việt Nam) chiếm 76% diện tích và đóng góp 84% dòng chảy.
  • Phân bố dòng chảy bờ tả - bờ hữu: Các nhánh sông bên bờ tả (chủ yếu từ dãy Trường Sơn thuộc lãnh thổ Lào) có lượng mưa lớn và độ dốc cao, đóng góp tới 60% tổng lượng dòng chảy toàn lưu vực. Trong khi đó, bờ hữu (chủ yếu thuộc cao nguyên Korat, Thái Lan) chỉ đóng góp 24% dòng chảy.
Tỷ lệ đóng góp dòng chảy theo các đoạn dòng chính sông Mê Công (theo MRC):
- Thượng nguồn Trung Quốc: 16%
- Trung Quốc - Chiang Saen: 5% (Bờ tả 1%, Bờ hữu 4%)
- Chiang Saen - Luang Prabang: 9% (Bờ tả 6%, Bờ hữu 3%)
- Luang Prabang - Chiang Khan: 2% (Bờ tả 1%, Bờ hữu 1%)
- Chiang Khan - Vientiane: 0%
- Vientiane - Nong Khai: 1% (Bờ tả 0%, Bờ hữu 1%)
- Nong Khai - Nakhon Phanom: 24% (Bờ tả 19%, Bờ hữu 4%)
- Nakhon Phanom - Mukdahan: 4% (Bờ tả 3%, Bờ hữu 1%)
- Mukdahan - Pakse: 11% (Bờ tả 5%, Bờ hữu 6%)
- Pakse - Stung Treng: 26% (Bờ tả 23%, Bờ hữu 3%)
- Stung Treng - Kratie: 1% (Bờ tả 1%, Bờ hữu 0%)
Tổng cộng: Bờ tả 60%, Bờ hữu 24%, Trung Quốc 16% (Tổng: 100%)
  • Đặc điểm khí hậu và mưa: Chế độ gió mùa chia làm hai mùa rõ rệt: mùa mưa (tháng V đến tháng X) chiếm 85% tổng lượng mưa năm; mùa khô (tháng XI đến tháng IV năm sau) chiếm 15% tổng lượng mưa. Lượng mưa trung bình nhiều năm tăng dần từ vùng thượng lưu khô hạn (khoảng 500 mm/năm) đến hạ lưu và vùng núi phía Đông (đạt trên 3.000 mm/năm).
  • Hiện trạng mạng lưới trạm và công trình: Sự phân bố mật độ trạm mặt đất rất bất lợi cho công tác tính toán dòng chảy. Đồng thời, sự phát triển nhanh chóng của các bậc thang thủy điện thượng lưu sông Lan Thương (như Mạn Loan, Đại Chiêu Sơn, Cảnh Hồng, Nọa Trát Độ...) làm biến đổi sâu sắc chế độ dòng chảy tự nhiên, đặt ra yêu cầu phải thiết lập các công cụ mô phỏng tích hợp công trình và dữ liệu viễn thám.

Chương 2: Xây dựng công cụ tính toán dòng chảy trên lưu vực sông Mê Công

Chương 2 trình bày quy trình thiết lập bộ công cụ SWAT kết hợp cơ sở dữ liệu mưa lưới và kỹ thuật xử lý dữ liệu đo cao vệ tinh:

  1. Thiết lập mô hình SWAT: Phân chia lưu vực Mê Công (tính đến Kratie) thành các tiểu lưu vực độc lập và hàng nghìn HRUs. Tính toán phân bổ lượng mưa bình quân ngày cho từng tiểu lưu vực và từng HRU từ 4 sản phẩm mưa lưới (TRMM 3B42, CMORPH, GSMaP, CPC). Tích hợp thông số kỹ thuật, quy tích hồ chứa và dung tích phòng lũ của hệ thống đập thủy điện vùng thượng lưu (giai đoạn 1993–2014) vào sơ đồ diễn toán hồ chứa của SWAT.
  2. Hiệu chỉnh, kiểm định và phân tích độ nhạy: Sử dụng quy trình tối ưu hóa SUFI-2 trên phần mềm SWAT-CUP. Các thông số nhạy nhất được xác định gồm hệ số đường cong dòng chảy mặt (CN2), hệ số dẫn nước của đất (SOL_K), hệ số bổ cập nước ngầm (GW_REVAP), thời gian trễ dòng ngầm (GW_DELAY), và hệ số dẫn sóng đáy sông (CH_K2).
  3. Quy trình trích xuất mực nước từ vệ tinh đo cao:
    • Xác định giao điểm giữa vết quỹ đạo vệ tinh (Envisat và Jason-2/3) với mặt nước sông Mê Công (gọi là trạm ảo - Virtual Stations).
    • Loại bỏ các tín hiệu nhiễu phản xạ từ bờ đất, thảm thực vật bằng cách lọc sóng phản xạ (waveform retracking) và áp dụng các số hiệu chỉnh khí quyển, địa vật lý.
    • Tính toán chuỗi cao độ mực nước mặt nước sông tại các trạm ảo theo bước thời gian lặp quỹ đạo (10 ngày đối với Jason-2/3 và 35 ngày đối với Envisat).

Chương 3: Tính toán dòng chảy cho lưu vực sông Mê Công

Chương 3 tập trung phân tích định lượng chất lượng 4 sản phẩm mưa lưới và kết quả mô phỏng dòng chảy, cũng như hiệu quả khôi phục lưu lượng từ vệ tinh đo cao:

1. Đánh giá chất lượng 4 bộ dữ liệu mưa lưới (GPPs) so với 175 trạm quan trắc mặt đất (1998–2012)

Qua đối chiếu tại 175 trạm đo (chi tiết tại Phụ lục của luận án):

  • Sản phẩm GSMaP: Thể hiện hệ số tương quan ($CC$) với trạm mặt đất cao nhất ở hầu hết các vùng vĩ độ, đặc biệt tại vùng đồng bằng và trung lưu (nhiều trạm đạt $CC > 0,70$ đến $0,87$). Tuy nhiên, GSMaP có xu thế đánh giá thấp lượng mưa ở các vùng núi cao phía Bắc ($PBIAS$ âm từ -20% đến -50%).
  • Sản phẩm TRMM 3B42: Thể hiện tính ổn định cao trong việc nắm bắt tổng lượng mưa mùa lũ, $PBIAS$ tổng thể nhỏ hơn (-10% đến +15%), sai số $RMSD$ dao động phổ biến từ 8,0 đến 15,0 mm/ngày.
  • Sản phẩm CMORPH: Thường xuyên ước tính thấp lượng mưa ($PBIAS$ âm chiếm ưu thế trên toàn lưu vực, nhiều trạm $PBIAS < -30%$).
  • Sản phẩm CPC: Dữ liệu nội suy từ trạm cho thấy tương quan khá tốt tại các khu vực có mật độ trạm mặt đất dày, nhưng sai số lớn tại các khu vực thượng nguồn hẻo lánh do thiếu trạm đầu vào để nội suy.

2. Kết quả mô phỏng dòng chảy ngày bằng mô hình SWAT

Mô hình SWAT được vận hành thử nghiệm lần lượt với từng bộ mưa lưới và bộ mưa kết hợp tối ưu cho từng tiểu vùng. Kết quả so sánh quá trình dòng chảy mô phỏng với dòng chảy thực đo tại 6 trạm thủy văn chính trên dòng chính sông Mê Công (Chiang Saen, Luang Prabang, Nong Khai, Mukdahan, Pakse, Kratie) giai đoạn 1998–2012 cho thấy:

Trạm thủy văn Bộ mưa đầu vào tối ưu Giai đoạn hiệu chỉnh ($NSE$ / $PBIAS$) Giai đoạn kiểm định ($NSE$ / $PBIAS$)
Chiang Saen GSMaP / TRMM 0,72 / -6,5% 0,68 / -8,2%
Luang Prabang GSMaP / TRMM 0,78 / -4,1% 0,75 / -5,9%
Nong Khai TRMM 3B42 0,81 / +2,3% 0,79 / +3,8%
Mukdahan TRMM 3B42 / GSMaP 0,84 / +1,8% 0,82 / -2,4%
Pakse TRMM 3B42 0,86 / -3,2% 0,83 / -4,5%
Kratie TRMM 3B42 0,88 / +1,2% 0,85 / -2,1%

Đánh giá chung: Việc lựa chọn bộ mưa lưới phù hợp theo từng khu vực vĩ độ và địa hình (sử dụng GSMaP/TRMM cho thượng và trung lưu, TRMM cho hạ lưu) kết hợp với mô hình SWAT đã tái tạo quá trình dòng chảy ngày đạt chỉ số $NSE > 0,75$ và sai số thể tích $|PBIAS| < 10%$ tại tất cả các trạm khống chế chính.

3. Kết quả tính toán dòng chảy từ dữ liệu vệ tinh đo cao

  • Trạm ảo Envisat (ký hiệu ES): Thiết lập quan hệ $H-Q$ giữa mực nước đo cao vệ tinh Envisat tại trạm ảo ES với lưu lượng thực đo tại trạm Stung Treng (bước thời gian 35 ngày giai đoạn 2002–2010). Phương trình quan hệ đạt hệ số xác định $R^2 = 0,89$. Khi kiểm định tính toán lưu lượng cho giai đoạn 2007–2010, đường quá trình lưu lượng tính toán bám sát lưu lượng thực đo.
  • Trạm ảo Jason-2/3 (ký hiệu J1): Thiết lập quan hệ $H-Q$ giữa mực nước đo cao Jason-2/3 với lưu lượng thực đo tại trạm KomPong Cham (bước thời gian 10 ngày giai đoạn 2008–2013). Hệ số xác định đạt $R^2 = 0,91$. Kiểm định cho giai đoạn 2014–2016 xác nhận sai số lưu lượng tính toán từ vệ tinh Jason-2/3 so với trạm mặt đất nằm trong giới hạn cho phép ($PBIAS < 8%$).

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp mới về mặt khoa học và lý luận

  1. Luận án đã làm sáng tỏ mức độ phù hợp, sai số hệ thống và đặc điểm không gian - thời gian của 4 bộ dữ liệu mưa lưới phổ biến (TRMM 3B42, CMORPH, GSMaP, CPC) so với chuỗi quan trắc 175 trạm mặt đất trên toàn lưu vực sông Mê Công, cung cấp cơ sở khoa học cho việc lựa chọn dữ liệu mưa đầu vào theo từng tiểu vùng địa hình.
  2. Xây dựng và chuẩn hóa thành công quy trình tích hợp dữ liệu mưa lưới viễn thám và dữ liệu tái phân tích vào mô hình thủy văn thông số bán phân bố SWAT, chứng minh tính khả thi của việc mô phỏng dòng chảy ngày tại các lưu vực sông lớn xuyên biên giới thiếu dữ liệu mặt đất mà vẫn kiểm soát được độ chính xác ($NSE > 0,75$).
  3. Thiết lập cơ sở phương pháp luận trong việc khai thác chuỗi số liệu mực nước từ vệ tinh đo cao radar (Envisat chu kỳ 35 ngày và Jason-2/3 chu kỳ 10 ngày) để xây dựng đường quan hệ mực nước - lưu lượng, mở ra hướng bổ sung chuỗi lưu lượng độc lập tại các vị trí không có trạm thủy văn thực địa.

Đóng góp thực tiễn và kiến nghị ứng dụng

  • Công cụ phục vụ quản lý: Cung cấp bộ công cụ mô hình SWAT đã hiệu chỉnh hoàn chỉnh kèm bộ cơ sở dữ liệu không gian, mưa lưới và thông số đập thủy điện cho lưu vực Mê Công đến Kratie, cho phép cơ quan quản lý tính toán khôi phục dòng chảy ngày tại bất kỳ mặt cắt nào trên dòng chính.
  • Ứng dụng trong đàm phán quốc tế: Cung cấp số liệu dòng chảy độc lập phục vụ công tác giám sát tài nguyên nước xuyên biên giới, hỗ trợ thực hiện Hiệp định Mê Công 1995, Công ước Liên Hợp Quốc 1997 và các chương trình hành động của Ủy ban sông Mê Công Việt Nam.
  • Kiến nghị: Cần tiếp tục cập nhật các sản phẩm mưa vệ tinh thế hệ mới (như GPM IMERG) và dữ liệu từ các vệ tinh đo cao mới (như Sentinel-3, SWOT) vào bộ công cụ tính toán dòng chảy để nâng cao độ phân giải không gian và thời gian.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế về độ phân giải thời gian của vệ tinh đo cao: Dữ liệu vệ tinh Jason-2/3 có chu kỳ lặp 10 ngày và Envisat có chu kỳ lặp 35 ngày, do đó chỉ cung cấp giá trị dòng chảy rời rạc theo bước thời gian chu kỳ vệ tinh, chưa thể hiện liên tục các biến động lũ ngắn hạn trong ngày hoặc vài ngày.
  • Hạn chế về dữ liệu vận hành hồ chứa: Số liệu quy trình xả và vận hành thực tế của các hồ chứa thủy điện ở thượng nguồn Trung Quốc chưa được chia sẻ đầy đủ, mô hình SWAT phải sử dụng thông số xả giả định hoặc ước tính theo dung tích phòng lũ thiết kế.
  • Hướng nghiên cứu tiếp: Mở rộng nghiên cứu đồng hóa dữ liệu (Data Assimilation) kết hợp đồng thời mô hình SWAT với dữ liệu đo cao vệ tinh để cập nhật trạng thái dòng chảy theo thời gian thực; mở rộng phạm vi mô phỏng xuống hạ lưu đồng bằng sông Cửu Long có xét đến ảnh hưởng của thủy triều và Biển Hồ Tôn Lê Sáp bằng việc tích hợp mô hình thủy lực 1D/2D.

Giá trị tham khảo

  • Đối với nghiên cứu sinh, học viên và giảng viên ngành Thủy văn học, Kỹ thuật Tài nguyên nước, Viễn thám: Luận án là tài liệu tham khảo chi tiết về phương pháp đánh giá sai số dữ liệu mưa lưới (Phụ lục 1, 2, 3 chứa chi tiết các chỉ số thống kê $CC$, $PBIAS$, $RMSD$ tại 175 trạm đo) và kỹ thuật thiết lập, hiệu chỉnh mô hình SWAT bằng SWAT-CUP cho lưu vực lớn xuyên biên giới.
  • Đối với các cơ quan quản lý nhà nước (Cục Quản lý Tài nguyên nước, Văn phòng Thường trực Ủy ban Sông Mê Công Việt Nam, Trung tâm Dự báo KTTV Quốc gia): Cung cấp phương pháp luận và số liệu độc lập để theo dõi, đánh giá diễn biến nguồn nước chảy vào Việt Nam, kiểm tra tác động của hệ thống thủy điện thượng nguồn trong bối cảnh dữ liệu quan trắc thực địa bị hạn chế.

Câu hỏi thường gặp

1. Luận án giải quyết bài toán thiếu số liệu quan trắc trên lưu vực sông Mê Công bằng những phương pháp cụ thể nào?
Luận án kết hợp hai giải pháp kỹ thuật chính: thứ nhất, sử dụng các bộ dữ liệu mưa lưới vệ tinh và tái phân tích (GSMaP, TRMM 3B42, CMORPH, CPC) làm dữ liệu đầu vào cho mô hình thủy văn SWAT để mô phỏng chuỗi dòng chảy ngày; thứ hai, sử dụng dữ liệu mực nước trích xuất từ vệ tinh radar đo cao (Envisat và Jason-2/3) để thiết lập đường quan hệ $H-Q$ với các trạm thủy văn mặt đất lân cận (như Stung Treng, KomPong Cham), từ đó khôi phục chuỗi lưu lượng dòng chảy tại các vị trí thiếu trạm quan trắc.

2. Bộ dữ liệu mưa lưới nào cho kết quả tốt nhất khi tính toán dòng chảy trên lưu vực sông Mê Công?
Kết quả đánh giá cho thấy không có một bộ dữ liệu mưa đơn lẻ nào tối ưu cho toàn bộ lưu vực. GSMaP cho hệ số tương quan ($CC$) cao nhất ở các khu vực địa hình bằng phẳng và trung lưu (nhiều trạm đạt $CC > 0,70$), nhưng TRMM 3B42 lại có độ lệch thể tích ($PBIAS$) ổn định và nhỏ nhất ở quy mô năm và mùa. Do đó, việc phân vùng sử dụng kết hợp GSMaP/TRMM cho khu vực thượng - trung lưu và TRMM 3B42 cho hạ lưu mang lại hiệu quả mô phỏng dòng chảy cao nhất ($NSE$ đạt từ 0,72 đến 0,88).

3. Tại sao phạm vi không gian của luận án chỉ giới hạn từ thượng nguồn đến trạm Kratie?
Từ trạm Kratie trở xuống hạ lưu đến Biển Đông, dòng sông Mê Công chịu ảnh hưởng phức tạp của chế độ bán nhật triều không đều từ Biển Đông, chế độ triều vịnh Thái Lan và khả năng điều tiết hai chiều của Biển Hồ Tôn Lê Sáp. Mô hình thủy văn phân bố SWAT không giải quyết được các quá trình thủy lực truyền triều và dòng chảy ngược, do đó đoạn từ Kratie ra biển cần các mô hình thủy lực chuyên dụng (như MIKE 11, ISIS).

4. Khả năng khôi phục lưu lượng dòng chảy từ vệ tinh đo cao Jason-2/3 và Envisat đạt độ chính xác như thế nào?
Tại trạm ảo Envisat (kết nối trạm Stung Treng, chu kỳ 35 ngày), phương trình quan hệ $H-Q$ đạt $R^2 = 0,89$. Tại trạm ảo Jason-2/3 (kết nối trạm KomPong Cham, chu kỳ 10 ngày), phương trình quan hệ đạt $R^2 = 0,91$, sai số thể tích dòng chảy kiểm định giai đoạn 2014–2016 có $|PBIAS| < 8%$, chứng minh dữ liệu đo cao vệ tinh có độ tin cậy cao để bổ sung số liệu lưu lượng.

5. Tỷ lệ đóng góp dòng chảy giữa bờ tả và bờ hữu sông Mê Công khác nhau như thế nào?
Theo số liệu thống kê của Ủy ban sông Mê Công được luận án sử dụng, dòng chảy phân bố rất không đồng đều: bờ tả đóng góp tới 60% tổng lượng dòng chảy toàn lưu vực (chủ yếu từ các phụ lưu trên lãnh thổ Lào dọc dãy Trường Sơn), bờ hữu chỉ đóng góp 24% (chủ yếu thuộc Thái Lan), và phần thượng nguồn lãnh thổ Trung Quốc đóng góp 16%.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của Đặng Đình Khá đã giải quyết thành công bài toán tính toán dòng chảy ngày cho lưu vực sông xuyên biên giới thiếu dữ liệu quan trắc mặt đất bằng cách kết hợp mô hình thủy văn SWAT với các nguồn dữ liệu viễn thám hiện đại. Nghiên cứu đã xác định được đặc tính sai số của 4 sản phẩm mưa lưới phổ biến (TRMM, CMORPH, GSMaP, CPC) và chứng minh tính khả thi của việc sử dụng dữ liệu đo cao vệ tinh (Jason-2/3, Envisat) để khôi phục lưu lượng dòng chảy với độ chính xác cao ($NSE > 0,75$, $R^2 \approx 0,90$). Kết quả nghiên cứu không chỉ đóng góp về mặt phương pháp luận cho ngành Thủy văn học trong việc ứng dụng công nghệ viễn thám mà còn cung cấp công cụ thực tiễn phục vụ quản lý, quy hoạch tài nguyên nước và ứng phó thiên tai trên lưu vực sông Mê Công.