Tổng quan nghiên cứu

Lưu vực sông Lam, với diện tích khoảng 27.200 km² và chiều dài 531 km, là một trong những lưu vực sông lớn và quan trọng nhất ở Bắc Trung Bộ Việt Nam, có vai trò thiết yếu trong phát triển kinh tế - xã hội của các tỉnh Nghệ An và Hà Tĩnh. Tổng lượng dòng chảy trung bình năm trên lưu vực đạt khoảng 23,5 tỷ m³, trong đó 87% phát sinh trên lãnh thổ Việt Nam và 13% từ phía Lào. Tuy nhiên, việc đánh giá tài nguyên nước mặt tại lưu vực này gặp nhiều khó khăn do mật độ trạm quan trắc mưa và thủy văn phân bố không đồng đều, đặc biệt là khu vực thượng nguồn phía Lào.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là ứng dụng mô hình thủy văn phân bố SWAT kết hợp với dữ liệu mưa vệ tinh nhằm đánh giá chính xác tài nguyên nước mặt trên lưu vực sông Lam. Nghiên cứu tập trung vào phân bố tổng lượng nước, xu thế biến đổi tổng lượng nước, cũng như biến đổi dòng chảy lũ và kiệt trong giai đoạn 2001-2022. Việc sử dụng dữ liệu mưa vệ tinh GPM IMERG và CMORPH, cùng với hiệu chỉnh bằng dữ liệu quan trắc mặt đất, giúp khắc phục hạn chế về số liệu tại các khu vực khó tiếp cận và xuyên biên giới, nâng cao độ chính xác của mô hình.

Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc cung cấp cơ sở khoa học cho công tác quy hoạch, quản lý và bảo vệ tài nguyên nước lưu vực sông Lam, góp phần phát triển bền vững kinh tế - xã hội và bảo vệ môi trường khu vực.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn sử dụng mô hình SWAT (Soil and Water Assessment Tool) làm công cụ chính để mô phỏng và đánh giá tài nguyên nước mặt trên lưu vực sông Lam. SWAT là mô hình thủy văn bán phân bố, tích hợp trong GIS, cho phép phân chia lưu vực thành các tiểu lưu vực và đơn vị thủy văn (HRUs) dựa trên đặc điểm sử dụng đất, thổ nhưỡng và địa hình. Mô hình mô phỏng chu trình thủy văn gồm ba pha: mặt đất, dưới mặt đất và trong sông, dựa trên phương trình cân bằng nước, tính toán lượng nước mưa, dòng chảy bề mặt, bốc hơi, thấm thấu và dòng chảy ngầm.

Ngoài ra, luận văn áp dụng phương pháp hiệu chỉnh sai số biến đổi phân vị (Quantile Mapping - QM) để điều chỉnh dữ liệu mưa vệ tinh GPM IMERG và CMORPH theo dữ liệu mưa quan trắc mặt đất, nhằm giảm thiểu sai số và duy trì tính chính xác của lượng mưa cực đại. Các chỉ tiêu đánh giá mô hình gồm Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), hệ số tương quan (R²) và độ lệch phần trăm (PBIAS) được sử dụng để đánh giá hiệu quả mô hình.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu sử dụng bao gồm: dữ liệu mưa ngày từ 17 trạm khí tượng thủy văn, dữ liệu nhiệt độ từ 5 trạm, dữ liệu lưu lượng dòng chảy từ 5 trạm thủy văn trên lưu vực sông Lam, dữ liệu địa hình DEM độ phân giải 90m, bản đồ sử dụng đất, thổ nhưỡng và mạng lưới sông suối. Dữ liệu mưa vệ tinh GPM IMERG (độ phân giải không gian 0,1°) và CMORPH (độ phân giải 1 ngày/0,25°) được lựa chọn và hiệu chỉnh bằng phương pháp QM.

Mô hình SWAT được thiết lập cho toàn bộ lưu vực sông Lam, bao gồm cả phần lãnh thổ Lào, với diện tích khoảng 27.200 km². Lưu vực được phân chia thành 78 tiểu lưu vực và 392 đơn vị thủy văn dựa trên đặc điểm sử dụng đất, thổ nhưỡng và độ dốc. Thời gian mô phỏng từ 1/1/2001 đến 31/12/2022, chia làm giai đoạn hiệu chỉnh (2001-2015) và kiểm định (2016-2022).

Hiệu chỉnh và kiểm định mô hình sử dụng công cụ SWAT-CUP với thuật toán tối ưu SUFI-2, thực hiện 2000 lượt mô phỏng cho mỗi lần chạy. Các tham số hiệu chỉnh gồm 15 thông số thủy văn quan trọng như chỉ số CN, hệ số triệt giảm dòng chảy ngầm, thời gian trữ nước tầng ngầm, hệ số bù bốc hơi đất, hệ số dẫn thủy lực sông chính và phụ lưu. Kết quả mô hình được đánh giá bằng các chỉ tiêu NSE, R² và PBIAS.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Hiệu quả mô hình với dữ liệu mưa hiệu chỉnh: Mô hình SWAT cho kết quả mô phỏng lưu lượng dòng chảy tốt nhất khi sử dụng dữ liệu mưa GPM IMERG đã hiệu chỉnh, với giá trị NSE đạt 0,66 (giai đoạn hiệu chỉnh) và R² trên 0,6 tại các trạm thủy văn chính như Mường Xén, Nghĩa Khánh, Sơn Diệm, Hòa Duyệt. Độ lệch phần trăm PBIAS dao động trong khoảng ±20%, cho thấy mô hình có khả năng mô phỏng chính xác tổng lượng dòng chảy.

  2. So sánh dữ liệu mưa vệ tinh và mưa trạm: Dữ liệu mưa CMORPH chưa hiệu chỉnh có xu hướng đánh giá thấp lượng mưa khoảng 20% so với mưa trạm, dẫn đến kết quả mô phỏng dòng chảy thấp hơn thực tế (NSE dưới 0,5 tại một số trạm). Sau hiệu chỉnh, dữ liệu CMORPH cải thiện đáng kể nhưng vẫn kém hơn so với GPM hiệu chỉnh.

  3. Phân bố tổng lượng nước trên lưu vực: Tổng lượng dòng chảy trung bình năm trên lưu vực sông Lam được mô phỏng khoảng 23,5 tỷ m³, phù hợp với số liệu quan trắc thực tế. Phân bố dòng chảy theo không gian cho thấy khu vực thượng nguồn có lượng nước lớn hơn do lượng mưa trung bình năm trên 2000 mm, trong khi vùng hạ lưu có lượng nước thấp hơn do ảnh hưởng của địa hình và sử dụng nước.

  4. Xu thế biến đổi dòng chảy lũ và kiệt: Kết quả mô hình cho thấy xu hướng giảm nhẹ tổng lượng dòng chảy mùa lũ và tăng nhẹ dòng chảy mùa kiệt trong giai đoạn 2001-2022, phản ánh tác động của các công trình thủy điện và biến đổi sử dụng đất. Dòng chảy lũ có sự biến động theo năm, với các đỉnh lũ chính xuất hiện từ tháng 6 đến tháng 11, trong khi dòng chảy kiệt kéo dài từ tháng 12 đến tháng 6 năm sau.

Thảo luận kết quả

Việc sử dụng dữ liệu mưa vệ tinh GPM IMERG kết hợp hiệu chỉnh bằng dữ liệu mưa trạm đã giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của mô hình SWAT trong mô phỏng dòng chảy lưu vực sông Lam, đặc biệt tại các khu vực thượng nguồn thiếu số liệu quan trắc. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu trước đây về ứng dụng dữ liệu mưa vệ tinh trong mô hình thủy văn tại các lưu vực sông lớn xuyên biên giới.

Sự khác biệt về hiệu quả mô hình giữa dữ liệu mưa GPM và CMORPH phản ánh đặc tính và độ phân giải của từng sản phẩm mưa vệ tinh, cũng như mức độ hiệu chỉnh phù hợp với điều kiện địa phương. Việc hiệu chỉnh sai số biến đổi phân vị (QM) được chứng minh là phương pháp hiệu quả để giảm sai số và duy trì các giá trị mưa cực đại, từ đó nâng cao độ tin cậy của mô hình.

Xu thế biến đổi dòng chảy lũ và kiệt phản ánh tác động của các công trình thủy điện như Bản Vẽ, Khe Bồ, Ngàn Trươi và Bản Mông, cũng như biến đổi sử dụng đất và khí hậu trong lưu vực. Dữ liệu mô hình có thể được trình bày qua biểu đồ dòng chảy trung bình tháng, bản đồ phân bố dòng chảy theo tiểu lưu vực và biểu đồ xu thế biến đổi theo năm để minh họa rõ ràng hơn.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tăng cường mạng lưới quan trắc thủy văn và khí tượng: Cần bổ sung các trạm quan trắc tại khu vực thượng nguồn phía Lào và các vùng trung lưu thưa thớt để nâng cao độ chính xác dữ liệu đầu vào cho mô hình. Thời gian thực hiện: 3-5 năm; chủ thể: Bộ Tài nguyên và Môi trường phối hợp với các địa phương và đối tác quốc tế.

  2. Ứng dụng rộng rãi dữ liệu mưa vệ tinh hiệu chỉnh: Khuyến khích sử dụng dữ liệu mưa vệ tinh GPM IMERG và CMORPH đã hiệu chỉnh trong các nghiên cứu và quản lý tài nguyên nước, đặc biệt tại các khu vực khó tiếp cận hoặc thiếu số liệu quan trắc. Thời gian thực hiện: ngay lập tức; chủ thể: các viện nghiên cứu, cơ quan quản lý tài nguyên nước.

  3. Phát triển hệ thống mô hình thủy văn tích hợp: Xây dựng hệ thống mô hình thủy văn tích hợp SWAT với dữ liệu vệ tinh và quan trắc mặt đất để hỗ trợ công tác dự báo lũ, quản lý nguồn nước và quy hoạch phát triển kinh tế - xã hội lưu vực. Thời gian thực hiện: 2-4 năm; chủ thể: Viện Khoa học tài nguyên nước, các trường đại học.

  4. Đào tạo và nâng cao năng lực chuyên môn: Tổ chức các khóa đào tạo về mô hình thủy văn SWAT, xử lý dữ liệu vệ tinh và hiệu chỉnh dữ liệu cho cán bộ kỹ thuật và nhà quản lý tài nguyên nước. Thời gian thực hiện: liên tục; chủ thể: các trường đại học, viện nghiên cứu.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các nhà quản lý tài nguyên nước: Luận văn cung cấp cơ sở khoa học và công cụ đánh giá tài nguyên nước mặt chính xác, hỗ trợ ra quyết định trong quy hoạch và quản lý nguồn nước lưu vực sông Lam.

  2. Các nhà nghiên cứu thủy văn và môi trường: Cung cấp phương pháp ứng dụng mô hình SWAT kết hợp dữ liệu mưa vệ tinh hiệu chỉnh, mở rộng khả năng nghiên cứu tại các lưu vực sông lớn, đặc biệt vùng xuyên biên giới.

  3. Cơ quan khí tượng thủy văn và dự báo thiên tai: Hỗ trợ cải thiện dự báo dòng chảy, lũ lụt và hạn hán thông qua mô hình thủy văn tích hợp dữ liệu vệ tinh và quan trắc mặt đất.

  4. Các tổ chức phát triển và hoạch định chính sách: Cung cấp thông tin về xu thế biến đổi tài nguyên nước và tác động của các công trình thủy điện, giúp xây dựng chính sách phát triển bền vững và thích ứng biến đổi khí hậu.

Câu hỏi thường gặp

  1. Tại sao cần kết hợp dữ liệu mưa vệ tinh và mưa quan trắc mặt đất?
    Dữ liệu mưa quan trắc mặt đất có độ chính xác cao nhưng phân bố không đều và khó thu thập ở vùng núi, biên giới. Dữ liệu mưa vệ tinh cung cấp thông tin toàn diện, miễn phí và nhanh chóng nhưng có sai số. Kết hợp hai nguồn giúp cải thiện độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu đầu vào cho mô hình thủy văn.

  2. Mô hình SWAT có ưu điểm gì so với các mô hình thủy văn khác?
    SWAT là mô hình bán phân bố, tích hợp GIS, cho phép mô phỏng chi tiết theo không gian và thời gian, mô phỏng các quá trình thủy văn và tác động của quản lý đất đai, khí hậu. SWAT có công cụ hiệu chỉnh tự động SWAT-CUP giúp nâng cao độ chính xác và hiệu quả mô hình.

  3. Phương pháp hiệu chỉnh sai số biến đổi phân vị (QM) hoạt động như thế nào?
    QM điều chỉnh dữ liệu mưa vệ tinh bằng cách khớp hàm phân phối tích lũy (CDF) của dữ liệu vệ tinh với dữ liệu quan trắc mặt đất theo từng tháng và từng vùng, giúp giảm sai số trung bình và duy trì các giá trị mưa cực đại, nâng cao độ chính xác dữ liệu.

  4. Xu thế biến đổi dòng chảy lũ và kiệt trên lưu vực sông Lam như thế nào?
    Nghiên cứu cho thấy xu hướng giảm nhẹ dòng chảy mùa lũ và tăng nhẹ dòng chảy mùa kiệt trong giai đoạn 2001-2022, phản ánh tác động của các công trình thủy điện và biến đổi sử dụng đất, khí hậu trong lưu vực.

  5. Làm thế nào để áp dụng kết quả nghiên cứu vào quản lý tài nguyên nước?
    Kết quả mô hình và dữ liệu hiệu chỉnh có thể được sử dụng để xây dựng kế hoạch khai thác, sử dụng nước hợp lý, dự báo lũ, hạn chế tác động tiêu cực của biến đổi khí hậu và phát triển bền vững lưu vực sông Lam.

Kết luận

  • Luận văn đã thành công trong việc ứng dụng mô hình SWAT kết hợp dữ liệu mưa vệ tinh GPM IMERG và CMORPH hiệu chỉnh để đánh giá tài nguyên nước mặt lưu vực sông Lam trong giai đoạn 2001-2022.
  • Kết quả mô hình cho thấy dữ liệu mưa GPM IMERG hiệu chỉnh cho độ chính xác cao nhất với NSE đạt 0,66 và R² trên 0,6 tại các trạm thủy văn chính.
  • Phân bố tổng lượng nước và xu thế biến đổi dòng chảy lũ, kiệt được mô phỏng chi tiết, phản ánh đúng đặc điểm thủy văn và tác động của các công trình thủy điện.
  • Nghiên cứu khẳng định vai trò quan trọng của việc kết hợp dữ liệu mưa vệ tinh và quan trắc mặt đất trong đánh giá tài nguyên nước, đặc biệt tại các lưu vực sông xuyên biên giới.
  • Đề xuất các giải pháp tăng cường mạng lưới quan trắc, ứng dụng dữ liệu vệ tinh, phát triển hệ thống mô hình tích hợp và nâng cao năng lực chuyên môn nhằm quản lý tài nguyên nước hiệu quả hơn.

Hành động tiếp theo: Các nhà quản lý và nghiên cứu nên áp dụng phương pháp và kết quả nghiên cứu này để nâng cao hiệu quả quản lý tài nguyên nước lưu vực sông Lam, đồng thời mở rộng ứng dụng cho các lưu vực sông khác trong khu vực.