Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ chuyên ngành Địa lý Tài nguyên và Môi trường (mã số 9 44 02 20) của nghiên cứu sinh Nguyễn Anh Tuấn, được bảo vệ năm 2023 tại Học viện Khoa học và Công nghệ thuộc Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam dưới sự hướng dẫn của PGS. Lê Trung Thành và TS. Nguyễn Thanh Hoàn, tập trung giải quyết bài toán tích hợp mạng cảm biến và công nghệ địa không gian trong giám sát chế độ thủy văn lưu vực.

Tính cấp thiết của đề tài xuất phát từ yêu cầu thực tiễn trong công tác quản lý tài nguyên nước và môi trường tại các lưu vực sông liên tỉnh ở Việt Nam trong bối cảnh biến đổi khí hậu và áp lực từ các hoạt động phát triển kinh tế - xã hội. Tác giả dẫn chiếu Quyết định số 622/QĐ-TTg ngày 10 tháng 5 năm 2017 của Thủ tướng Chính phủ ban hành Kế hoạch hành động quốc gia thực hiện Chương trình nghị sự 2030 vì sự phát triển bền vững (hướng tới 17 mục tiêu phát triển bền vững của Liên hợp quốc, đặc biệt là mục tiêu về nước sạch và vệ sinh), trong đó Bộ Tài nguyên và Môi trường được giao nhiệm vụ giám sát khai thác, sử dụng tài nguyên nước, theo dõi suy thoái, cạn kiệt và xâm nhập mặn. Khoảng trống nghiên cứu được tác giả xác định là: các hệ thống quan trắc truyền thống đòi hỏi chi phí đầu tư và duy trì hạ tầng rất lớn nên mật độ điểm đo thường thưa thớt; các nghiên cứu tích hợp dữ liệu không gian và thời gian trước đây ở Việt Nam cũng như trên thế giới chủ yếu thực hiện mô phỏng tĩnh dựa trên dữ liệu quá khứ hoặc chỉ theo dõi tại các phạm vi hẹp cục bộ (như từng mặt cắt hay điểm xả thải riêng lẻ), chưa hình thành được một hệ thống tích hợp đầy đủ khả năng thu thập tự động dữ liệu cảm biến thời gian thực, nạp vào mô hình thủy văn để mô phỏng và trực quan hóa tài nguyên nước trên toàn bộ quy mô lưu vực.

Mục tiêu chung của luận án là đề xuất xây dựng một giải pháp công nghệ giám sát và quản lý tài nguyên nước tự động theo thời gian thực tại lưu vực sông Nhuệ - Đáy sử dụng công nghệ WebGIS trên cơ sở tích hợp dữ liệu nền địa lý, mô hình thủy văn và hệ cảm biến không dây.

Các mục tiêu cụ thể được đánh số trong văn bản gồm:

  1. Đánh giá được tình hình tài nguyên nước trên lưu vực sông Nhuệ - Đáy dựa trên kết quả mô phỏng từ mô hình thủy văn;
  2. Làm rõ được khả năng kết nối dữ liệu khí tượng vào mô hình theo thời gian thực để tiến hành mô phỏng tài nguyên nước trên lưu vực sông Nhuệ - Đáy;
  3. Thiết kế được hệ cảm biến quan trắc khí tượng và môi trường nước có khả năng tích hợp lên mạng cảm biến không dây;
  4. Thiết kế, xây dựng được hệ thống thông tin WebGIS tích hợp tự động dữ liệu từ mạng cảm biến không dây vào mô hình để tiến hành mô phỏng tài nguyên nước trên lưu vực sông theo thời gian thực.

Đối tượng nghiên cứu của luận án là các vấn đề liên quan tới khả năng tích hợp hệ cảm biến và hệ thống thông tin địa lý (GIS) kết hợp với mô hình thủy văn nhằm quản lý, giám sát tài nguyên nước và một số thông số môi trường trên lưu vực sông, bao gồm: mô phỏng lưu lượng dòng chảy bằng GIS và mô hình thủy văn; quan trắc tự động các yếu tố khí tượng, thủy văn qua mạng cảm biến không dây; cấu trúc cảm biến quang đo độ mặn của nước; và quy trình tích hợp dữ liệu quan trắc lên hệ thống WebGIS để vận hành mô phỏng dòng chảy theo thời gian thực.

Phạm vi nghiên cứu được phân định rõ:

  • Phạm vi không gian (lãnh thổ): Lưu vực sông Nhuệ - Đáy, nằm trong ranh giới hành chính của 05 tỉnh, thành phố gồm Hòa Bình, Hà Nội, Hà Nam, Nam Định và Ninh Bình.
  • Phạm vi khoa học: Mạng cảm biến không dây, nguyên lý thiết kế cảm biến quang, và giải pháp xây dựng hệ thống WebGIS tích hợp mô hình cùng dữ liệu không gian, thời gian phục vụ quản lý tài nguyên nước và môi trường lưu vực sông.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Luận án thực hiện điểm luận toàn diện các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước về ba hướng công nghệ nền tảng: ứng dụng GIS trong thủy văn, mô hình hóa lưu vực sông, và công nghệ mạng cảm biến không dây (WSN).

Về mặt tích hợp GIS và mô hình thủy văn, tác giả hệ thống hóa lịch sử GIS từ thập niên 1960 (khởi đầu từ Hệ thống Thông tin Địa lý Canada theo FAO) và phân tích ba phương thức tích hợp cơ bản được các nhà khoa học châu Âu và Bắc Mỹ đề xuất:

  • Phương pháp không ràng buộc: Trao đổi dữ liệu thủ công giữa các phần mềm độc lập qua các tệp trung gian; dễ xảy ra mất mát dữ liệu và tốn thời gian thiết lập.
  • Phương pháp ràng buộc: Nhúng các tập lệnh (scripts, macros) vào phần mềm GIS thương mại (như ArcGIS của ESRI) để liên kết với mô hình thủy văn; đòi hỏi thiết kế giao diện chi tiết phù hợp với cấu trúc dữ liệu GIS.
  • Phương pháp nhúng: Gồm hai hướng tiếp cận là nhúng GIS vào mô hình (như MODFLOW, HEC-RAS, RIVERCAD) hoặc nhúng mô hình vào phần mềm GIS; phương pháp nhúng GIS vào mô hình cho phép tự do thuật toán nhưng khả năng xử lý, trực quan hóa dữ liệu không gian bị hạn chế hơn so với nền tảng GIS chuyên dụng.

Về công cụ mô hình hóa, tác giả trích dẫn tổng kết của Ambrose và cộng sự về năm giai đoạn phát triển của mô hình thủy văn tại Hoa Kỳ gắn liền với tiến bộ phần cứng máy tính:

Giai đoạn Đặc điểm công nghệ máy tính Các mô hình tiêu biểu
1960s – 1970s Máy tính lớn (mainframe computer) WASP, DEM, SWMM, QUAL, MIT-DNM
Giữa 1970s – giữa 1980s Máy tính cỡ nhỏ (minicomputer) RHSPF, WASP3, QUAL2E, EXAMS, HEC-RAS, HEC-DSS, HEC-HMS, CE-QUAL-R1, CE-QUAL-W2, CE-QUAL-RIV1
Giữa 1980s – giữa 1990s Hệ điều hành DOS WASP 4 và 5, QUAL2E-UNCAS, EXAMS cải tiến, CE-QUAL-ICM, HSPF liên kết mô hình 3 chiều (CH3D), EFDC
Cuối 1990s – đầu 2000s Máy tính để bàn tốc độ cao, Windows, Internet SWMM, BASINS, QUAL2E, WASP
Đầu 2000s – nay Máy tính tốc độ cao, Internet băng thông rộng Khung tích hợp: BASINS (kết hợp HSPF, SWAT, PLOAD, GWLF, WASP, AQUATOX)

Đối với các nghiên cứu quốc tế, tác giả điểm lại công trình của John G. Lyon (2003) cùng Martz và Garbrecht về phân tích mô hình số độ cao (DEM) để xác định mạng lưới thoát nước và phân chia tiểu lưu vực; nghiên cứu của Michelle và cộng sự (2018) tại Philippines đề xuất khung tích hợp RS, GIS, WSN và WebGIS trong giám sát chất lượng nước mặt; nghiên cứu (2019) ứng dụng mô hình SCS-CN kết hợp GIS ước tính dòng chảy mặt tại lưu vực hồ Bojiang (Trung Quốc); nghiên cứu (2019) tại Ethiopia dùng GIS kết hợp phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) đánh giá nguy cơ lũ sông Huluka; nghiên cứu (2020) tại lưu vực sông Nanganji (Ấn Độ); nghiên cứu của Ismail Adal Guiamel (2020) dùng SWAT và SWAT-CUP mô phỏng lưu vực Mindanao (Philippines); nghiên cứu tại Thổ Nhĩ Kỳ (2020) đánh giá tác động biến đổi khí hậu đến sông Kokcha (Afghanistan); giải pháp SWATShare của Mohammad Adnan Rajib và cộng sự (2016) đưa mô hình SWAT lên Internet; giải pháp của McDonald và Srinivasan (2019) tích hợp dữ liệu thời tiết NASA vào SWAT qua nền tảng Web; nghiên cứu của Odeh và cộng sự (2022) tại Amman (Jordan); cùng các nghiên cứu về hệ thống WSN và IoT giám sát chất lượng nước của Ragavan và cộng sự (2016).

Ở phạm vi trong nước, luận án điểm lại các mốc: Chiến lược ứng dụng CNTT ngành Tài nguyên và Môi trường (2004); dự án công nghệ Telemonitoring (2009) truyền số liệu qua dial-up Internet; dự án nghiên cứu tác động thủy điện dòng chính sông Mê Kông (2012-2015) do Bộ Tài nguyên và Môi trường phối hợp DHI triển khai bằng tổ hợp mô hình SWAT, MIKE, IQQM, ISIS; Quy hoạch mạng lưới quan trắc tài nguyên môi trường quốc gia giai đoạn 2016-2025; nhóm nghiên cứu Lê Trung Thành (2017) chế tạo mạch WSN đa chặng đo nhiệt độ, độ ẩm, CO, CO2, lượng mưa; Nguyễn Phú Quỳnh (2017) kết hợp GIS và MIKE cho hồ Pleipai (Gia Lai); Nguyễn Xuân Tiến và cộng sự (2022) dùng MIKE-NAM mô phỏng dòng chảy sông Cả; Hoàng Thị Minh Nguyệt và cộng sự (2022) dùng MIKE 11 và MIKE-NAM đánh giá xâm nhập mặn sông Mã. Riêng tại lưu vực sông Nhuệ - Đáy, các nghiên cứu tiêu biểu gồm: Nguyễn Sơn (2007) dùng Modflow 2 mô phỏng xâm nhập mặn nước dưới đất; đề tài cấp nhà nước của Trần Đình Hợi (2010) dùng MIKE 11 với 48 nguồn thải, 35 trạm bơm, 14 cống lấy nước; Viện Quy hoạch Thủy lợi (2016) rà soát quy hoạch tưới tiêu; Lại Tiến Vinh (2016) mô hình hóa thủy lực đồng bằng sông Hồng bằng MIKE 11 (phân chia 16 tiểu vùng, trong đó sông Nhuệ - Đáy gồm tiểu vùng 15 Ba Thá và 16 Hùng Thi); Phan Cao Dương và cộng sự (2016) dùng HEC-HMS giai đoạn 1976-1978; Phạm Thị Đắc và Nguyễn Kiên Dũng (2019) dùng bộ mô hình MIKE; và các nghiên cứu năm 2022 áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cùng lý thuyết tập mờ mô phỏng chất lượng nước.

Khoảng trống nghiên cứu luận án lựa chọn giải quyết: Hầu hết các công trình trước đây chỉ vận hành mô hình ngoại tuyến (offline) trên chuỗi dữ liệu quá khứ, chưa có giải pháp tổng thể kết nối tự động dữ liệu quan trắc thời gian thực từ mạng cảm biến không dây vào mô hình thủy văn phân bố và xuất bản kết quả mô phỏng tức thời lên giao diện WebGIS cho toàn lưu vực sông.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Luận án dựa trên các khung lý thuyết, công cụ và phương pháp chuyên ngành sau:

  1. Cơ sở lý thuyết và tiêu chuẩn mô hình hóa:
  • Quản lý tổng hợp tài nguyên nước (IWRM) và vòng tuần hoàn thủy văn.
  • Nguyên lý mô hình SWAT (Soil and Water Assessment Tool): tính toán cân bằng nước dựa trên các đơn vị đồng nhất thủy văn (HRU - Hydrological Response Unit), phương pháp số đường cong thực nghiệm (SCS Curve Number) tính toán dòng chảy mặt từ đất và lớp phủ.
  • Tiêu chuẩn lựa chọn mô hình lưu vực của Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO) và Wittwer:
Quy mô diện tích Hình thái lưu vực Loại mô hình khuyến nghị
Lưu vực nhỏ Đồng bằng bằng phẳng Mô hình tập trung
Lưu vực trung bình Trung du Mô hình bán phân bố
Lưu vực lớn Miền núi địa hình dốc Mô hình phân bố
  • Kiến trúc mạng cảm biến không dây (WSN): mô hình phân tầng theo chuẩn IEEE 802.15.4 (tần số 2.4 GHz), bao gồm 5 tầng giao thức truyền thông (Vật lý, Liên kết dữ liệu, Mạng, Giao vận, Ứng dụng) và 3 mặt phẳng quản lý (Quản lý năng lượng, Quản lý di động, Quản lý nhiệm vụ).
  • Cơ chế cảm biến quang đo độ mặn: dựa trên hiện tượng thay đổi chiết suất của dung dịch NaCl trong nước biển; áp dụng nguyên lý giao thoa kế Mach-Zehnder (MZI) kết hợp hai bộ vi cộng hưởng (Microring Resonators - MRR) và bộ ghép giao thoa đa mode 2x4 (Multimode Interference - MMI) trên nền tảng công nghệ silicon trên chất cách điện (SOI), khai thác sóng plasmon bề mặt (SPW).
  1. Phương pháp nghiên cứu thực tế:
  • Phương pháp khảo sát thực địa: Kế thừa tư liệu từ Đề tài cấp Nhà nước BĐKH.30/16-20. Tác giả khảo sát thực tế tại các trạm thuộc Đài Khí tượng Thủy văn Đồng bằng Bắc Bộ: trạm khí tượng Hà Đông (Hà Nội); trạm khí tượng Nam Định, trạm khí tượng Văn Lý, trạm thủy văn Nam Định, trạm thủy văn Trực Phương (tỉnh Nam Định); trạm thủy văn Như Tân, trạm khí tượng Ninh Bình, trạm thủy văn Ninh Bình, trạm khí tượng môi trường Cúc Phương (tỉnh Ninh Bình). Qua khảo sát, tác giả ghi nhận công nghệ hiện hành chủ yếu là truyền dẫn có dây qua chuẩn RS232, phụ thuộc vào nhiều khâu xử lý trung gian.
  • Phương pháp mô hình hóa và GIS: Sử dụng bộ công cụ ArcSWAT 2012 tích hợp trong ArcGIS 10.2; biên tập dữ liệu không gian (Raster/Vector) và lập trình xử lý bảng dữ liệu bằng ngôn ngữ FORTRAN, chuyển đổi dữ liệu thuộc tính sang định dạng bảng DBF/Access.
  • Phương pháp thiết kế phần cứng WSN: Chế tạo nút mạng dựa trên vi điều khiển kiến trúc AVR (kết hợp bo mạch Arduino), giao tiếp RF qua mô-đun ZigBee theo cấu trúc liên kết hình sao; nút điều phối (Gateway) tích hợp bộ thu phát ZigBee, khối xử lý Data Logger (hỗ trợ ADC, SPI, I2C) và mô-đun truyền thông 4G truyền dữ liệu về máy chủ trung tâm.
  • Phương pháp lập trình và tích hợp hệ thống WebGIS:
    • Tầng giao diện người dùng (Web Clients): HTML5, CSS3, JavaScript, Leaflet, jQuery, ChartJS, Bootstrap 4.
    • Tầng máy chủ (Web Servers): Python, Java, PHP trên nền tảng máy chủ Apache, GeoServer, kết hợp Celery và Laravel Framework.
    • Hệ quản trị cơ sở dữ liệu: Phân tách thành hai hệ thống gồm MySQL lưu trữ dữ liệu chuỗi thời gian từ cảm biến IoT (tần suất gửi 1 giờ/lần) và PostgreSQL kết hợp phần mở rộng PostGIS để lưu trữ, truy vấn dữ liệu không gian địa lý cùng kết quả chạy mô hình.
    • Cơ chế hàng đợi (Queue Worker): Điều phối các tiến trình chạy mô hình đa người dùng bất đồng bộ.
    • Chuẩn xuất bản dịch vụ bản đồ OGC: Web Map Service (WMS) và Web Feature Service (WFS).
  1. Nguồn tư liệu và dữ liệu:
  • Dữ liệu địa hình: Mô hình số độ cao DEM chiết xuất mạng lưới dòng chảy và chia cắt tiểu lưu vực.
  • Dữ liệu thổ nhưỡng và sử dụng đất: Bản đồ đất và hiện trạng thảm phủ lưu vực sông Nhuệ - Đáy.
  • Dữ liệu khí tượng thủy văn: Chuỗi số liệu đo mưa, nhiệt độ ngày tại các trạm Ba Thá, Hà Đông, Như Tân; chuỗi lưu lượng dòng chảy thực đo giai đoạn 1978-1980 tại trạm Ba Thá dùng để hiệu chỉnh và kiểm chứng mô hình.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở khoa học và phương pháp nghiên cứu tích hợp hệ cảm biến và hệ thống thông tin địa lý phục vụ quản lý tài nguyên và môi trường nước trên lưu vực sông

Chương 1 thiết lập khung lý luận và cơ sở phương pháp luận cho toàn bộ nghiên cứu. Tác giả làm rõ các khái niệm pháp lý và khoa học về tài nguyên nước, lưu vực sông theo Luật Tài nguyên nước năm 2012. Tác giả phân tích sâu ba phương pháp tích hợp GIS với mô hình thủy văn (không ràng buộc, ràng buộc, nhúng) và khẳng định xu hướng tất yếu của việc đưa các mô hình phân bố lên không gian Web.

Chương này trình bày lịch sử phát triển mạng cảm biến không dây từ các hệ thống quân sự đầu tiên như SOSUS (Hải quân Hoa Kỳ, 1949), hệ thống cảm biến phân tán DSN (1960-1980), công nghệ WINS (Đại học California tại Los Angeles, 1993), dự án cảm biến nhận biết năng lượng của MIT (1999), đến khi IEEE chuẩn hóa IEEE 802.15.4 (năm 2000) làm nền móng cho ZigBee, WirelessHART và 6LoWPAN. Từ việc phân tích ưu nhược điểm của các công trình trong và ngoài nước, tác giả đề xuất mô hình kiến trúc 4 tầng dữ liệu cho hệ thống tích hợp liên ngành:

Tầng hệ thống Chức năng kỹ thuật chính
Tầng vật lý Thiết kế, chế tạo phần cứng hệ cảm biến quan trắc các thông số môi trường
Tầng chuyển đổi dữ liệu Thu nhận tín hiệu từ tầng vật lý, đóng gói và truyền dẫn về trung tâm xử lý
Tầng tổng hợp thông tin Nạp dữ liệu vào mô hình thủy văn để mô phỏng; biên tập dữ liệu không gian và thuộc tính
Tầng ứng dụng Trực quan hóa kết quả mô phỏng trên nền WebGIS; hỗ trợ ra quyết định

Chương 2: Ứng dụng hệ thống thông tin địa lý và mô hình hóa mô phỏng chế độ dòng chảy tại lưu vực sông Nhuệ - Đáy

Chương 2 trình bày chi tiết quá trình ứng dụng GIS và mô hình SWAT để mô phỏng chế độ dòng chảy tại lưu vực nghiên cứu. Lưu vực sông Nhuệ - Đáy có khí hậu nhiệt đới gió mùa ẩm, nhiệt độ trung bình năm từ 24-27°C, lượng mưa trung bình năm từ 1500-2200 mm (trung bình toàn lưu vực đạt 1608,19 mm; lượng mưa 3 ngày lớn nhất đạt 564 mm; đỉnh mưa nằm ở khu vực núi Ba Vì thượng lưu sông Tích). Hệ thống sông chính gồm:

  • Sông Nhuệ: chiều dài 74 km, diện tích lưu vực 1075 km².
  • Sông Đáy: chiều dài 240 km, diện tích lưu vực 7665 km².

Quy trình thiết lập mô hình SWAT bằng công cụ ArcSWAT trên nền ArcGIS gồm các bước:

  1. Xử lý địa hình (DEM): Xác định mạng lưới sông, phân chia lưu vực thành các tiểu lưu vực và điểm thoát nước (outlet).
  2. Phân cấp độ dốc: Phân chia thành 5 cấp độ dốc theo quy ước chuẩn của Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn.
  3. Chồng xếp bản đồ thổ nhưỡng và bản đồ hiện trạng sử dụng đất: Thành lập các đơn vị phản ứng thủy văn (HRU) đồng nhất về tính chất đất, lớp phủ và độ dốc.
  4. Nạp dữ liệu khí tượng: Lượng mưa ngày, nhiệt độ tối cao/tối thấp, bức xạ, độ ẩm và tốc độ gió.
  5. Phân tích độ nhạy và hiệu chỉnh mô hình: Tiến hành phân tích độ nhạy các thông số dòng chảy. Quá trình hiệu chỉnh lưu lượng dòng chảy được thực hiện tại trạm Ba Thá trong giai đoạn 1978-1979; quá trình kiểm chứng được tiến hành với số liệu năm 1980 (đây là giai đoạn có đầy đủ dữ liệu đo đạc lưu lượng dòng chảy đồng bộ).
  6. Thành lập bản đồ tài nguyên nước: Tính toán tổng lượng nước (Water Yield - WYLD) từ các HRU và xuất bản bản đồ phân bố trữ lượng nước mặt lưu vực sông Nhuệ - Đáy năm 2020.

Chương 3: Nghiên cứu thiết kế hệ thống tích hợp mạng cảm biến không dây và mô hình hóa trên nền tảng WebGIS phục vụ quản lý tài nguyên và môi trường

Chương 3 tập trung giải quyết bài toán thiết kế phần cứng cảm biến và kiến trúc hệ thống thông tin iSFM Online. Hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ được chuẩn hóa gồm 11 bảng dữ liệu chính phục vụ vận hành mô hình và quản lý quan trắc:

STT Tên bảng dữ liệu Chức năng trong hệ thống
1 Bảng thông tin trạm mưa Quản lý tọa độ, mã định danh và thông tin trạm quan trắc mưa
2 Bảng thông tin về lưu vực Quản lý thông số hình học và ranh giới không gian lưu vực
3 Bảng thông tin điểm thoát nước Xác định tọa độ các điểm cửa ra (outlet) của dòng chảy
4 Bảng thông tin các khúc sông Quản lý hình học và thuộc tính thủy lực từng đoạn sông
5 Bảng thông tin của các tiểu lưu vực Lưu trữ chỉ số diện tích, độ dốc và tham số tiểu lưu vực
6 Bảng thông tin HRU Quản lý các đơn vị đồng nhất thủy văn được tạo ra
7 Bảng thông tin loại sử dụng đất Bảng mã và đặc tính thảm phủ phục vụ tính toán số đường cong
8 Bảng thông số tiểu lưu vực Quản lý tham số dòng chảy gán cho từng tiểu lưu vực
9 Bảng dữ liệu mưa theo giờ Lưu trữ chuỗi số liệu lượng mưa đo tự động từng giờ từ cảm biến
10 Bảng dữ liệu mưa theo ngày Tổng hợp số liệu mưa ngày phục vụ đầu vào mô hình SWAT
11 Bảng quá trình chạy mô hình Ghi nhận nhật ký, trạng thái và kết quả các phiên thực thi mô hình

Về phần cứng WSN, tác giả thiết kế:

  • Nút cảm biến (Sensor Nodes): Sử dụng vi điều khiển AVR/Arduino kết nối cảm biến đo nhiệt độ, độ ẩm và cảm biến đo lượng mưa (dạng chao lật); truyền dữ liệu qua sóng vô tuyến ZigBee (chuẩn IEEE 802.15.4) về trạm trung gian với mức tiêu thụ năng lượng thấp.
  • Nút điều phối (Gateway / Coordinator): Tiếp nhận dữ liệu không dây từ các nút cảm biến qua mạng ZigBee, xử lý chuyển đổi tín hiệu qua Data Logger, đóng gói dữ liệu và truyền về máy chủ trung tâm qua mạng di động 4G.
  • Cảm biến quang đo độ mặn: Tác giả nghiên cứu thiết kế cảm biến quang dựa trên bộ vi cộng hưởng vòng kép (MRR) tích hợp trên giao thoa kế Mach-Zehnder (MZI) và bộ ghép MMI 2x4 trên cấu trúc SOI. Nguyên lý hoạt động dựa trên sự thay đổi bước sóng cộng hưởng khi chiết suất dung dịch nước biển thay đổi theo nồng độ muối NaCl. Kết quả tính toán và mô phỏng hàm truyền quang học chứng minh cấu trúc đạt độ nhạy cao, kích thước nhỏ gọn và có khả năng ghép nối trực tiếp vào nút mạng IoT để giám sát xâm nhập mặn vùng cửa sông.

Chương 4: Kết quả và thử nghiệm

Chương 4 kiểm thử toàn bộ giải pháp trong điều kiện thực tế:

  • Địa bàn thử nghiệm: Lắp đặt thiết bị thử nghiệm tại trạm khí tượng Hà Đông và trạm thủy văn Như Tân.
  • Kiểm định phần cứng: Tiến hành kiểm chuẩn nút cảm biến đo nhiệt độ, độ ẩm trong phòng thí nghiệm; sau đó lắp đặt ngoài hiện trường để đối chiếu với thiết bị đo chuẩn của ngành khí tượng thủy văn.
  • Vận hành chuỗi dữ liệu: Thu thập và truyền số liệu lượng mưa ngày, nhiệt độ và độ ẩm liên tục trong tháng 12 năm 2022 tại trạm Hà Đông về cơ sở dữ liệu máy chủ với chu kỳ 1 giờ/lần.
  • Tích hợp và vận hành WebGIS: Giao diện trực tuyến cho phép người dùng giám sát diễn biến lượng mưa trung bình tháng, chọn kịch bản thời gian và kích hoạt mô hình SWAT thông qua cơ chế hàng đợi Celery. Kết quả lưu lượng dòng chảy tính toán trên từng khúc sông thuộc lưu vực Nhuệ - Đáy được chuyển đổi tự động thành lớp dữ liệu địa không gian, hiển thị trực quan dạng biểu đồ và bản đồ số thông qua máy chủ bản đồ GeoServer.

Kết quả và những đóng góp mới

Các luận điểm bảo vệ của luận án được văn bản khẳng định:

  • Luận điểm 1: Hệ thống thông tin tích hợp đầy đủ các dữ liệu về không gian, thời gian và thuộc tính hình thái của một lưu vực sông là giải pháp khoa học công nghệ có khả năng hỗ trợ hiệu quả cho công tác quản lý tài nguyên nước và môi trường ở các lưu vực sông.
  • Luận điểm 2: Giải pháp thiết kế cấu trúc cảm biến quang đo độ mặn của nước và hệ thống tích hợp các cảm biến không dây có khả năng quan trắc dữ liệu khí tượng, thủy văn và môi trường theo thời gian thực đóng góp hiệu quả, thiết thực cho công tác theo dõi, giám sát và quản lý tài nguyên và môi trường.

Những đóng góp mới của luận án:

  1. Xây dựng được một hệ thống WebGIS tích hợp dữ liệu cảm biến không dây và dữ liệu nền địa lý vào mô hình thủy văn phục vụ quản lý tài nguyên nước trên lưu vực sông theo thời gian thực;
  2. Nghiên cứu, thiết kế được một hệ cảm biến có thể tích hợp các loại cảm biến không dây khác nhau phục vụ theo dõi, giám sát các thông số khí tượng, thủy văn và môi trường;
  3. Nghiên cứu, thiết kế được một cấu trúc cảm biến quang đo độ mặn của nước có độ nhạy cao, có khả năng tích hợp lên mạng cảm biến không dây.

Về mặt giải pháp, luận án đề xuất áp dụng kiến trúc 4 tầng dữ liệu kết hợp cơ chế hàng đợi máy chủ để giải quyết bài toán nghẽn tài nguyên tính toán khi nhiều người dùng cùng chạy mô hình phân bố trên nền tảng Web; đồng thời đề xuất ứng dụng cảm biến quang tích hợp vi cộng hưởng để quan trắc xâm nhập mặn tự động tại các vùng cửa sông ven biển.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu:

  • Do thiếu chuỗi số liệu quan trắc lưu lượng dòng chảy liên tục ở giai đoạn gần đây trên lưu vực sông Nhuệ - Đáy, quá trình hiệu chỉnh và kiểm chứng mô hình thủy văn SWAT buộc phải sử dụng chuỗi số liệu trong quá khứ (giai đoạn 1978-1980 tại trạm Ba Thá).
  • Quy mô thử nghiệm cảm biến tại thực địa mới chỉ triển khai ở diện hẹp tại trạm Hà Đông và trạm Như Tân với chuỗi số liệu thử nghiệm ngắn hạn (tháng 12 năm 2022). Cảm biến quang đo độ mặn mới dừng ở mức độ thiết kế cấu trúc và mô phỏng số học, chưa chế tạo hàng loạt để lắp đặt dài hạn ngoài hiện trường.

Hướng nghiên cứu tiếp:

  • Mở rộng lắp đặt mạng lưới các nút cảm biến không dây trên toàn bộ các tiểu lưu vực của hệ thống sông Nhuệ - Đáy để có mạng lưới dữ liệu đầu vào dày đặc hơn.
  • Hoàn thiện quy trình chế tạo vật lý cảm biến quang đo độ mặn và tích hợp đồng bộ vào trạm đo tự động tại cửa sông Đáy.
  • Nâng cấp mô hình thủy văn để mô phỏng thêm các chỉ tiêu chất lượng nước (như BOD, COD, DO) và lan truyền chất ô nhiễm theo thời gian thực.

Giá trị tham khảo

Luận án cung cấp giá trị tham khảo chuyên môn cho các đối tượng:

  • Nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên các chuyên ngành Địa lý tài nguyên, Thủy văn học, Kỹ thuật Môi trường, Công nghệ Thông tin Địa lý (GIS) và Kỹ thuật Viễn thông - Cảm biến: Tham khảo khung phương pháp luận kết hợp giữa mô hình phân bố SWAT với nền tảng Web mã nguồn mở (GeoServer, PostGIS, Leaflet, Celery, Laravel).
  • Cán bộ kỹ thuật và chuyên gia thiết kế thiết bị đo: Tham khảo thiết kế mạch vi điều khiển AVR/ZigBee tiết kiệm năng lượng và cấu trúc cảm biến quang MZI kết hợp bộ vi cộng hưởng MRR đo độ mặn.
  • Cơ quan quản lý nhà nước và đơn vị quy hoạch lưu vực sông (Bộ Tài nguyên và Môi trường, Cục Quản lý Tài nguyên nước, Sở Tài nguyên và Môi trường các tỉnh Hà Nội, Hà Nam, Nam Định, Ninh Bình, Hòa Bình): Tham khảo mô hình kiến trúc hệ thống giám sát tự động để xây dựng các trạm quan trắc thông minh với chi phí thấp hơn các trạm ngoại nhập truyền thống.

Câu hỏi thường gặp

  1. Mô hình thủy văn nào được lựa chọn để mô phỏng dòng chảy lưu vực sông Nhuệ - Đáy và tại sao?
    Luận án lựa chọn mô hình SWAT (Soil and Water Assessment Tool) chạy tích hợp qua giao diện ArcSWAT trên nền ArcGIS. Lý do lựa chọn dựa trên tiêu chuẩn của WMO: lưu vực sông Nhuệ - Đáy có diện tích lớn, địa hình phức tạp chuyển tiếp từ đồi núi sang đồng bằng; mô hình SWAT là mô hình bán phân bố theo chuỗi thời gian liên tục, có khả năng mô phỏng cho các lưu vực thiếu số liệu quan trắc đầy đủ và tính toán chi tiết dòng chảy qua các đơn vị phản ứng thủy văn (HRU).

  2. Hệ thống mạng cảm biến không dây (WSN) trong luận án sử dụng công nghệ truyền thông nào?
    Hệ thống kết hợp mạng vô tuyến tầm ngắn ZigBee (dựa trên chuẩn IEEE 802.15.4, cấu trúc mạng hình sao) để truyền dữ liệu từ các nút cảm biến về nút điều phối (Gateway/Coordinator), và sau đó sử dụng mạng di động 4G để truyền chuỗi số liệu từ Gateway về máy chủ trung tâm.

  3. Cấu trúc cảm biến quang đo độ mặn trong luận án được thiết kế như thế nào?
    Cảm biến quang đo độ mặn được thiết kế dựa trên cấu trúc giao thoa kế Mach-Zehnder (MZI) kết hợp hai bộ vi cộng hưởng (Microring Resonators - MRR) và bộ ghép giao thoa đa mode 2x4 (MMI) chế tạo trên công nghệ silicon trên chất cách điện (SOI), hoạt động dựa trên sự dịch chuyển bước sóng cộng hưởng khi chiết suất dung dịch thay đổi theo nồng độ muối NaCl.

  4. Hệ thống WebGIS xử lý bài toán nhiều người dùng cùng yêu cầu chạy mô phỏng mô hình SWAT như thế nào?
    Hệ thống sử dụng cơ chế hàng đợi xử lý tác vụ bất đồng bộ (Queue Worker) thông qua thư viện Celery trên nền máy chủ Python/PHP. Các yêu cầu chạy mô hình từ người dùng được xếp tuần tự vào hàng đợi và xử lý lần lượt bởi máy chủ mô hình, tránh quá tải tài nguyên hệ thống.

  5. Dữ liệu nào được tác giả sử dụng để hiệu chỉnh và kiểm chứng mô hình dòng chảy tại trạm Ba Thá?
    Tác giả sử dụng chuỗi số liệu lưu lượng dòng chảy thực đo tại trạm Ba Thá giai đoạn 1978-1979 để hiệu chỉnh các thông số nhạy của mô hình, và sử dụng chuỗi số liệu dòng chảy năm 1980 để kiểm chứng mô hình.

Kết luận

Luận án tiến sĩ của Nguyễn Anh Tuấn đã hoàn thành mục tiêu xây dựng giải pháp công nghệ tích hợp liên ngành giữa hệ cảm biến không dây, mô hình thủy văn SWAT và hệ thống thông tin địa lý WebGIS phục vụ quản lý tài nguyên nước tại lưu vực sông Nhuệ - Đáy. Tác giả đã thiết kế thành công kiến trúc phần cứng trạm đo khí tượng thủy văn công suất thấp, đề xuất cấu trúc cảm biến quang học đo độ mặn độ nhạy cao, đồng thời thiết lập hệ thống cơ sở dữ liệu quan hệ đồng bộ hỗ trợ vận hành mô phỏng tự động theo thời gian thực. Kết quả thử nghiệm thực tế tại Hà Đông và Như Tân khẳng định tính khả thi của giải pháp trong việc hỗ trợ giám sát, trực quan hóa và ra quyết định quản lý tài nguyên nước lưu vực sông.