287 Chơng 9 Dự báo ảnh hởng của những biến đổi Ngày nay, xây dựng mô hình đã trở thành một xu hớng thể thao trong nhà hợp thời trang. Ludvvig Von Bertalanffy (1967) Ai kiểm soát tơng lai của mô hình quy mô toàn cầu sẽ kiểm soát tơng lai thuỷ văn học. Peter Eagleson (1986) Dự báo thuỷ văn có tính đến những ảnh hởng của các yếu tố khí tợng và sử dụng đất chắc chắn là môn thể thao trong nhà đúng mốt thời trang. Sự quan tâm về tác động của sự nóng lên của trái đất, chặt phá rừng và những thay đổi khác đợc tăng lên do những hiểu biết xã hội và chính trị về hiệu ứng nhà kính, lỗ thủng tầng Ôzôn ở Nam cực, hiện tợng El Nino, những ảnh vệ tinh của những đám cháy và cháy rừng ở Amazonia, và những đòi hỏi bức thiết về nớc sạch do sự gia tăng nhanh chóng của dân số thế giới. Mô hình dự báo thuỷ văn mới chỉ đóng góp một phần rất nhỏ trong hệ thống Khí quyển-Đại dơng-Trái đất đang đợc sử dụng để dự báo những thay đổi trong thế kỉ mới. Tuy nhiên những mô hình dự báo thuỷ văn không phải là vô nghĩa. Mô hình tuần hoàn trái đất (GCMs) đợc biết đến là khá nhạy để mô tả các vấn đề thuỷ văn của bề mặt đất. Không có nghi ngờ gì rằng sự thay đổi trên phạm vi toàn cầu hoặc địa phơng sẽ có ảnh hởng trở lại đến các quá trình của thuỷ văn trong thế kỉ mới, nhng vấn đề là làm thế nào để dự báo tốt nhất liệu các tác động này có ý nghĩa khi mà hệ thống thuỷ văn là đối tợng của nhiều biến đổi tự nhiên. Khả năng của chúng ta để dự báo cho tơng lai là có giới hạn, thậm chí nếu chúng ta có các mô hình thuỷ văn hoàn hảo (điều mà nh đã nói trớc đây, chúng ta đã không làm). ở quy mô địa phơng hay lu vực luôn tồn tại giới hạn do chúng ta thiếu hiểu biết chính xác về những điều kiện biên và bổ trợ sẽ là gì trong tơng lai, trong cả đầu vào cỡng bức và bất cứ thay đổi nào của giá trị thông số ảnh hởng. Trên quy mô toàn cầu, có giới hạn do độ phân giải lới của mô hình quy mô toàn cầu rút ra từ những hạn chế tính toán và những khó khăn của việc hình thành các mô tả thực tế của quá trình ở quy mô nhỏ hơn lới. Dới đây, nh với mô hình của phản ứng thuỷ văn học hiện đại, những dự báo của chúng ta sẽ có khả năng thực hiện nhờ ớc lợng sự bất định của những tác động của sự thay đổi hoặc đa vào cách khác độ rủi ro của việc xem xét mức độ chắc chắn của tác động lên đỉnh lũ, dòng chảy cực tiểu hoặc nguồn nớc có thể dùng đợc trong tơng 288 lai. Chuyển độ bất định vào độ rủi ro tơng lai có thể là một đóng góp giá trị đến quá trình ra quyết định. Độ rủi ro là mặt dễ chấp nhận hơn độ bất định. Thay vì dự báo bao quanh bởi những đám mây mù bất ổn định ta quyết định trở về bài toán có thể quản lý đợc là đánh giá độ rủi ro có thể chấp nhận. Các thông tin cung cấp bằng mô phỏng thực chất cũng nh vậy (xem mục 7.10). Sự không hiểu biết về bản chất của những biến đổi tự nhiên của thuỷ văn còn rất nhiều trong các giai đoạn trớc đây, do chuỗi tài liệu ngắn, và do đó rất khó để tìm ra những biến đổi đa đến thay đổi bản chất của hệ thống thuỷ văn quy mô nhỏ mà nó có thể thực hiện đợc trong hầu hết các thí nghiệm sử dụng đất lu vực bằng tay. Đã có nhiều những nghiên cứu trình bày các dự báo về sự tác động của những biến đổi đến dự báo thuỷ văn, nhng cho đến bây giờ cũng không có ở đâu một dự báo quy mô lu vực đợc làm trớc khi một biến đổi sau đó đợc kiểm chứng. Trên thực tế, việc thí nghiệm với những mô hình nớc ngầm - nơi mà có rất nhiều những nghiên cứu sau kiểm định nh thế, cũng không có triển vọng gì về phơng diện này. Hầu hết những dự báo phản ứng nớc ngầm đã chỉ ra là sai lầm (xem Konikov và Bredehoeft 1992 ). Kết quả là có những tranh luận tiếp tục về khả năng kiểm chứng những mô hình nớc ngầm mà phần lớn trong đó có liên quan đến mô hình madòng chảy (ví dụ Oreskes và nnk 1994 ). Một vấn đề chính trong dự báo những ảnh hởng của sự biến đổi là ít nhất một số thông số của mô hình có thể thay đổi. Điều này là trờng hợp khá rõ ràng nếu có thay đổi sử dụng đất, nhng sự thay đổi cũng có thể bao gồm cả thay đổi đầu vào, nh là kết quả của sự thay đổi khí hậu. Ví dụ một vấn đề vẫn đợc tranh luận là khi nồng độ CO 2 trong khí quyển tăng lên sẽ làm cho mật độ khí khổng trên bề mặt lá cây giảm xuống, bởi vì cây có thể đạt đợc sự trao đổi CO 2 cần thiết cho quang hợp có hiệu quả hơn. Kết quả là sẽ tăng sức cản lớp phủ hiệu quả đa đến quá trình tổn thất bốc thoát hơi nớc nhỏ hơn, nh là hậu quả của biến đổi khí hậu. Việc tranh luận có vẻ hợp lý, nó còn đựơc củng cố bởi những phép đo mật độ khí khổng ở một số loại cây trong bộ su tập lịch sử ở Kew Gardent Vơng Quốc Anh, nhng sẽ không rõ ràng nếu đây là phản ứng chung hoặc nhân tố có ý nghĩa trong phản ứng của cây đến biến đổi khí hậu. Do đó nói chung, nếu có một độ bất định liên kết với ớc lợng các giá trị thông số của mô hình ma-dòng chảy dới điều kiện hiện thời, thì sự bất định có thể lớn hơn trong việc cố gắng ớc lợng sự biến đổi của các thông số trong điều kiện thay đổi. Đã có một gợi ý từ lâu rằng một trong các nguyên nhân quan trọng nhất để phát triển một khả năng mô hình phân bố dựa vào quá trình là sự chính xác, mà ớc lợng các biến số đó sẽ dễ dàng hơn (ví dụ nh nghiên cứu của Abbott và nnk 1986, hay Ewen và Parkin 1996; Dunn và Ferrier 1999 ). Cũng hiếm có những trờng hợp toàn bộ lu vực thay đổi đột ngột, những thay đổi về đặc trng là chính xác hơn là diễn ra một cách từ từ và hoàn toàn địa phơng. Vì vậy mô hình phân bố theo không gian có u thế là nó có thể tính đến bất kỳ thay đổi nào của thông số mô hình trong tình huống không gian đúng đắn. Một số mô hình bao gồm nhiều thành phần cố gắng miêu tả sự sinh trởng của cây cối và tơng tác với các quá trình thuỷ văn, ví dụ RHESSys của Band và nnk 1995; TOPOG IRM của Dawes và nnk1997; MACAQUE của Watson và 289 nnk 1999). u thế của mô hình dựa trên quá trình trong tình huống này vẫn đợc hỗ trợ rỗng rãi và cho lý do tốt vì chỉ có sự thay thế dờng nh đợc thử nghiệm và suy diễn về những biến đổi tiềm năng trong hàng loạt các thông số quy mô lu vực nh thời gian lu giữ trung bình của hàm chuyển đổi, nó tích luỹ các ảnh hởng của biến đổi đến sự thay đổi của quá trình tơng tác. Điều này làm xuất hiện nhiều khó khăn hơn là suy luận về tác động của các quá trình riêng biệt lên các thông số. Tuy nhiên sự tin tởng này còn ít nhiều ngây thơ vì nó cha đợc mô tả tơng thích mà các thông số của các mô hình dựa trên quá trình có thể đợc ớc lợng trớc và tạo ra mô phỏng thành công dới điều kiện hiện thời. Cố gắng của Parkin và nnk (1996) để ớc lợng trớc các giá trị thông số khả thi trong kiểm chứng mù của mô hình SHE để mô phỏng lu vực nhỏ Rimband ở miền Nam nớc Pháp đa đến một độ bất định đáng kể trong dự báo lu lợng và gặp phải sự cố ở hầu hết các tiêu chuẩn của họ cho sự thành công (xem trờng hợp nghiên cứu ở mục 5.4). Điều này có thể coi là một điều tiên quyết cho bất kỳ sự tin tởng vào dự báo có thể làm đợc cho điều kiện dự báo thay đổi. Và ít nhất trong trờng hợp sử dụng đất điều này có khả năng bởi nghiên cứu các lu vực ở đó có sự biến đổi (nh đô thị hoá hoặc trồng rừng) đã quan trắc đợc trong các môi trờng khác nhau để hình thành một thực hiện nào đó về biến đổi của các thông số hiệu quả ở quy mô lới hoặc lu vực. Những tiếp cận muộn hơn đợc quan tâm bởi nhiều nhà thuỷ văn là ít khoa học hơn, thậm chí nó có thể có hiệu quả nh nhau ở quy mô mà ở đó dự báo là yêu cầu chủ yếu. Có 2 tiếp cận sẽ đợc thảo luận tiếp theo trong chơng 10 khi quan tâm tới khả năng phát triển tơng lai mô hình hoá ma-dòng chảy. 9.1 Dự báo tác động của thay đổi sử dụng đất Tất cả các lu vực đều có một lịch sử riêng. Một số lịch sử này trải qua một thời gian dài nh sự phát triển đất do cày cấy, trầm tích do băng tan từ cuối kỷ băng hà, hay sự phong hoá đá ong do ảnh hởng của thời tiết qua giai đoạn dài. Một vài thay đổi đáng kể gần đây hơn do hoạt động của con ngời nh: quá trình đô thị hoá, chặt phá rừng, trồng rừng, chứa hay công trình chấn giữ tích đọng, ảnh hởng của những đám cháy tự nhiên hay việc lắp đặt hệ thống tới tiêu đồng ruộng. Cả biến đổi tự nhiên và con ngời trong sử dụng đất đã làm ảnh hởng đến lu vực trong quá khứ và tiếp tục đến cả ngày nay. Có những thay đổi có thể đợc ghi chép lại nhng cũng có những thay đổi thì không (một lu vực thí nghiệm ở Vơng Quốc Anh đã đợc khảo sát, sau khi lắp đặt các thiết bị, thung lũng thợng lu đã tiêu thoát bằng hệ thống thuỷ nông cũ đợc xây dựng từ những phiến đá mỏng, ớc tính đã hơn 100 năm). Trong hầu hết những lu vực có đo đạc, những lu vực chắc chắn lớn hơn, những thay đổi diễn ra trong suốt thời kỳ của các t liệu lịch sử. Tuy nhiên những phân tích thuỷ văn học (ví dụ nh phân tích tần suất lũ) thờng không cố gắng để tính toán những ảnh hởng của sự thay đổi nh thế. Tại sao lại nh vậy? Chủ yếu là rất khó tìm ra những thay đổi trong t liệu lịch sử về biến đổi tự nhiên từ năm này sang năm khác, từ trận ma này đến trận ma khác trong phản ứng của thuỷ văn, nhất là những nơi 290 có sự thay đổi chỉ diễn ra từ từ. Kỹ thuật phân tích những ảnh hởng của biến đổi sử dụng đất trong các phản ứng thuỷ văn mô hình hoá là rất nhiều trong các giai đoạn trớc đây. Dự báo những ảnh hởng của sự thay đổi tơng lai (và kiểm chứng các dự báo này) đã bắt đầu thậm chí là khó khăn. Trong phần còn lại của chơng này chúng ta sẽ xem xét một số nghiên cứu lựa chọn để mô tả trạng thái của kỹ thuật trong khu vực quan trọng này, trong phạm vi những gì chúng ta đã học về bản chất của quá trình mô hình hoá và sự bất định dự báo. 9.1.1. Sự phá rừng và trồng lại rừng Vai trò của rừng trong việc kiểm soát nguồn nớc và đỉnh thuỷ đồ đã đợc tranh luận nhiều trong thuỷ văn học. Đó là một nguồn động lực lớn bên cạnh nhiều thí nghiệm lu vực, đáng chú ý ở Coweeta của Mỹ (Swank và Crossley 1988). Hubbard Brook (theo Likens và nnk 1977), chính sự nghiên cứu về luật Frank trong rừng Bowland ở Anh, đa đến thiết lập Viện thuỷ văn Anh, và Plynlimon (xứ Wales) và muộn hơn là các lu vực thí nghiệm ở Balquhidder (ở Scotland) (Calder 1990) và sự kiểm soát dài hạn của lu vực cung cấp nớc Melbourne ở Australia. Một tổng quan về nghiên cứu thuỷ văn rừng đã đợc xuất bản bởi McCulloch và Robinson (1993). Đây là một dẫn chứng tốt nơi mà cả mô hình dựa vào quá trình và các thông số hoá quy mô lu vực có thể nhận thấy rất khó để dự báo sự ảnh hởng của sự thay đổi vì bằng chứng từ nghiên cứu thực địa về tác động của sự phá rừng bị lẫn lộn. Trong một số lu vực nghiên cứu sự phá rừng đã sinh ra lợng nớc và đỉnh lũ cao hơn, trong một số khác nó sinh ra lu lợng thấp hơn. Đây là sự ảnh hởng của một số quá trình tơng tác, liên quan với sự chặt phá rừng và việc tái trồng rừng. Quá trình đốn gỗ luôn bao gồm việc xây dựng những con đờng rừng và sự chuyển động của các máy móc nặng và các cây cối trên những con đờng mòn với sự tác động hậu quả địa phơng trong cấu trúc đất và sản sinh dòng chảy. Quá trình tái trồng rừng luôn bao gồm việc đào các hào thoát nớc để làm tăng sự tiêu thoát nớc của đất. Nó có thể làm tăng dòng chảy hoặc làm giảm độ ẩm ớt kỳ trớc, làm giảm dòng chảy mặt. Trên thực tế, cả hai đều có thể xảy ra ở cùng một lu vực, tuỳ thuộc vào cờng độ của trận lũ và thời gian nó xảy ra. Sự tác động này sẽ tuỳ thuộc vào sự phát triển tiếp theo việc tái trồng rừng hay chặt phá rừng. Ví dụ nh sức sống và các mật độ tái sinh của các cây bạch đàn núi ở các lu vực cấp nớc của Melbourne là ngoại lệ và là nguyên nhân gây ra một sự giảm sút nghiêm trọng trong tổng lợng nớc tiếp theo sự tổn thất của cây gỗ ở các khu rừng trởng thành (xem mục 9.2) Những dự đoán nh thế về tác động của việc chặt phá rừng hay việc tái trồng rừng có vẻ thích hợp trong việc liên kết với độ bất định nào đó. Trên thực tế, nhiều nghiên cứu mô hình hoá những tác động nh vậy đã tập trung vào việc thay đổi bản thân thực vật và đã bỏ qua bất kỳ một sự thay đổi lệ thuộc nào trong các con đờng rừng, cấu trúc đất hay các con mơng dẫn nớc. Phần lớn đều hoàn toàn làm các dự báo tất định mà không có bất kì một xem xét sự bất định nào trong việc ớc lợng thông số cho điều kiện hiện thời và thay đổi. Có một ngoại lệ đối với điều này là 291 nghiên cứu của Binley và các nnk (1991). Trong một thông báo trớc cho phơng pháp GLUE ở mục 7.5, họ đã đánh giá độ bất định dự báo của mô hình Viện thuỷ văn phân bố (IHDM4, xem mục 5.4.3) trong một ứng dụng cho lu vực Gwy ở thợng lu của sông Wye ở Plynlimon, xứ Wales. Lu vực này hiện đang ở dới vùng đồng cỏ miền núi, nhng đầu nguồn nớc ngay liền đó của sông Severn đang là rừng. Do hạn chế của máy tính trong lúc nghiên cứu nên chỉ có thể tiến hành những mô phỏng trận ma đơn, điều này có nghĩa là ban đầu hoá của phân bố độ ẩm đất trong mỗi phân tử sờn dốc trớc mỗi trận lũ là một điều hợp lý. Hình 9.1. Các biên dự báo (dựa trên phơng pháp Rosenblueth) mô phỏng cho lu vực Plynlimon (3,9 Km 2 ) sử dụng mô hình Viện thuỷ văn phân bố. (a). Ma; (b). Sử dụng đất đồng cỏ hiện thời; (c). Cho cùng trận ma với thông số rừng đã ớc lợng. Xem Binley (1991). Tạo lại từ Nghiên cứu tài nguyên nớc 27(6): 1253.1261; 1991, bản quyền Hội ĐịaVật lí Mỹ. Các thông số của các thành phần giữ lại và bốc thoát hơi nớc Penman- Monteith đã sẵn có từ các nghiên cứu thực địa độc lập và đã đợc cố định. Hiệu chỉnh mô hình bằng tay cho một số cơn ma dới các điều kiện hiện tại, giá trị trung bình cho một trong bốn thông số (độ dẫn thuỷ lực, độ rỗng, tiềm năng mao dẫn ban đầu của đất và độ nhám dòng chảy tràn) đợc xác định cùng với một ma trận hiệp biến. Những giá trị này sau đó đợc sử dụng để tạo ra bộ thông số từ một sự phân bố chuẩn nhiều biến bên trong một thủ tục Monte-Carlo mô phỏng các trận ma kiểm chứng khác, bao gồm những trận ma lớn nhất đợc ghi lại. Giới hạn dự báo đã thoả mãn dòng chảy quan trắc cho các trận ma đợc kiểm chứng này (hình 9.1.b) Phần tiếp theo của sự nghiên cứu là để ớc lợng sự thay đổi của lu lợng hy vọng nh là kết quả của sự thay đổi lớp phủ rừng cây tùng bách. Các thông số của sự 292 giữ lại và sự bốc thoát hơi nớc của rừng trớc đây đã chỉ ra việc tái tạo số liệu đo ở quy mô bãi thực nghiệm trong lu vực Severn là thoả mãn. Một bộ thông số thực vật mới do đó cũng đợc giả thiết đã biết mà không có sự bất định. Không có sự biến đổi nào đợc giả thiết trong các giá trị trung bình và phơng sai của thông số độ dẫn thuỷ lực, độ rỗng và độ nhám dòng chảy tràn. Điều này đợc biết từ sự đo đạc thực địa, tuy nhiên mức độ ẩm đất kỳ trớc mỗi trận ma dới đất rừng nói chung khô hơn dới đồng cỏ. Một sự thay đổi cố định trong tiềm năng mao dẫn ban đầu trung bình do đó đã đợc chấp nhận trong khi giữ phơng sai và hiệp biến giống nhau nh trong điều kiện hiện tại. Kết quả của sự mô phỏng cho cùng một trận ma đợc chỉ ra ở hình 9.1(b). Tính bất định trong dòng chảy dự báo cho các lu vực rừng là cao nhng sự khác nhau trong sự phân bố của các đỉnh dự báo đợc chỉ ra là có ý nghĩa thống kê. Tuy nhiên, lặp lại sự phân tích mà không thay đổi điều kiện ban đầu không rút ra sự khác nhau quan trọng giữa dự báo của rừng và đồng cỏ. Một loạt các nghiên cứu khác đã chỉ ra rằng ảnh hởng của các điều kiện ban đầu trong các mô hình phân bố dựa vào quá trình có thể bền vững trong một thời gian xem xét đáng kể. Do vậy trong bất kì đánh giá nào các ảnh hởng của sự thay đổi, sự chú ý lớn dành cho việc giải thích kết quả của thời kỳ mô phỏng ngắn. May thay, sự hạn chế của máy tính hiện nay đang ít đi và dạng nghiên cứu này có thể đợc lặp lại sử dụng thời kỳ mô phỏng dài hơn để cực tiểu hoá ảnh hởng của các điều kiện ban đầu đến các kết quả trong khi vẫn tạo nên một sự đánh giá thực của độ bất định dự báo. 9.1.2 ảnh hởng của hoả hoạn Một nhân tố quan trọng khác ảnh hởng đến sự sản sinh dòng chảy là hoả hoạn, đặc biệt nơi mà tỷ lệ lớn lu vực bị ảnh hởng. ảnh hởng đến dòng chảy lu vực nói chung dễ dàng phát hiện ra hơn và trong một số trờng hợp kéo dài hàng chục năm. Nhiều nghiên cứu thực địa đã chứng minh rằng lửa làm hạ thấp cờng độ thấm và làm tăng hệ số dòng chảy mặt, ít nhất ngay trong giai đoạn sau khi cháy (ví dụ Cerda 1998). Cháy làm giảm sự bảo vệ bề mặt kết quả từ sự mất đi lớp phủ thực vật và sẽ hớng đến làm tăng xu hớng không thấm nớc hoặc tính không a nớc của mặt đất (Soto và Diaz-Fierros 1998). Một đám cháy lan rộng ở lu vực Rimbaud (nơi đợc mô hình hoá bởi Parkin và nnk 1996 sử dụng mô hình SHE cho giai đoạn trớc khi cháy xem trờng hợp nghiên cứu ở mục 5.4), có ảnh hởng trong việc tăng đỉnh lũ đáng kể trong giai đoạn tiếp theo (theo Lavabre 1993). Dự đoán về tác động của cháy đến dòng chảy mặt ở lu vực cấp nớc Melbourne đã đợc xem xét trong trờng hợp nghiên cứu ở mục 9.2. 9.1.3. Đô thị hoá Đô thị hoá đợc biết là có ảnh hởng quan trọng đến quan hệ lợng ma-dòng chảy nhng hầu nh tất cả các mô hình chúng ta đã xem xét đến thời điểm này có rất ít sự tính toán rõ ràng diện tích đô thị trong dự báo ma-dòng chảy. Điều này có thể luôn đợc bào chữa dựa trên cơ sở là diện tích đô thị chỉ là một phần nhỏ của diện tích lu vực, nhng diện tích đô thị nhỏ sẽ yêu cầu tính toán đặc biệt để tính đến sự thay 293 đổi trong thuỷ văn bởi con ngời. Dự đoán dòng chảy trong các vùng đô thị cho việc thiết kế hệ thống thoát nớc trong một vùng là lĩnh vực của thuỷ văn với một tài liệu rộng lớn của riêng nó. Bất kì mô hình lợng ma - dòng chảy đô thị nào cũng cần phải tính toán sự liên kết của diện tích thấm hoặc không thấm và lới các kênh và bơm tiêu nớc tự nhiên và nhân tạo. Có một số phần mềm thơng mại sẵn có cho dự báo quan hệ ma-dòng chảy trong các vùng đô thị bao gồm mô hình quản lý nớc ma US EPA (SWWM; Huber 1995), phần mềm MOUSE từ Viện thuỷ lực Đan Mạch, và WALLRUS từ trung tâm nghiên cứu nớc và thuỷ lực ở Vơng Quốc Anh. Những gói phần mềm này đợc thiết kế riêng để tính toán mạng xác định của các máy bơm và các kênh trong một lu vực và diện tích đóng góp cho chúng. Nhìn chung chúng bao gồm thành phần mô hình chất lợng nớc cũng nh dự đoán dòng chảy mặt. Một gói mô hình phân bố chung khác nh các mô hình sóng động học HEC-1 và KINEROS, có các thành phần có thể sử dụng để miêu tả hỗn hợp sự thấm nớc hoặc không thấm nớc của sử dụng đất trong các vùng đô thị (Feldman 1995 và Smith 1995 ). Đáng lu ý rằng tất cả các mô hình thuỷ văn đô thị đều dựa trên những ý tởng truyền thống là phần chính của thuỷ đồ là do dòng chảy mặt. Điều này sẽ luôn là gần đúng trong các vùng đô thị nơi mà tất cả các cơn ma quan trọng nhất cho mục đích thiết kế trong lu vực nhỏ là các trận ma dông đối lu mạnh và ngắn. Tuy nhiên, đáng ghi nhớ rằng có nhiều bề mặt không thấm nớc ở các vùng đô thị không đợc kết nối trực tiếp với các đờng thoát hoặc các kênh nhiều hơn là điền trũng, và nhiều bề mặt thấm nớc sẽ không sản sinh dòng chảy bề mặt, thậm chí cả với những trận ma cờng độ cao. Sự thấm nh vậy vào dới mặt nói chung bị coi nh tổn thất từ mô hình và không đợc xem xét tiếp theo. Sự khó khăn của đặc trng hoá tất cả các bề mặt và sự liên kết thoát nớc khác nhau trong các vùng đô thị, cũng có thể thay đổi trong các điều kiện lũ, không phải là nhiệm vụ tầm thờng thậm chí trong việc thiết kế các hệ thống tiêu nớc nhỏ. Tuy nhiên, quá trình của mô hình hoá đang trở nên đơn giản hơn vì nhiều hệ thống tiêu nớc đô thị và sử dụng đất đang đợc đặc trng hoá bên trong cơ sở dữ liệu GIS. Tuy nhiên Burges và các nnk (1998), vẫn cho rằng kiểm soát tiếp tục các lu vực nhỏ để thay đổi các phần còn lại cần thiết để giải quyết một vài sự bất định liên kết với dự báo tác động của sự phát triển đến thuỷ văn. 9.1.4. Tiêu thoát trong nông nghiệp Sự nghiên cứu của các hệ thống tiêu nớc thực địa nhân tạo và các con mơng trong các mô hình thuỷ văn là một vấn đề tơng tự, mặc dù các ghi chép về các đờng tiêu nớc đợc lắp đặt trong quá khứ ở nơi nào, khi nào và nh thế nào có thể không luôn luôn sẵn có cho các nhà mô hình hoá. Tiêu thoát nớc có một sự ảnh hởng trong thuỷ văn, mặt khác những ngời nông dân, các nhà làm ruộng và một số khác sẽ không quan tâm đến chúng. Tuy nhiên, những điều còn lại đó là một vài phân tích nh tiêu thoát có thể có những ảnh hởng nh thế nào đến độ lớn của các đỉnh ma. Hai đờng lối tranh luận luôn luôn xuất hiện. Đờng lối đầu cho rằng vì tiêu thoát cung cấp con đờng bổ sung tơng đối hiệu quả cho việc loại bỏ dòng chảy. Chúng sẽ có khuynh hớng làm tăng thêm độ lớn của các đỉnh ma. Đờng lối thứ hai cho rằng tiêu thoát có xu hớng tiêu hao đất giữa các đợt ma, sẽ có sẵn lợng trữ trớc trận 294 ma nhiều hơn và làm sản sinh dòng chảy ít hơn, sao cho bất chấp bất kì hiệu ứng tăng nào của dòng chảy, sản sinh dòng chảy ít hơn sẽ đa đến đỉnh thuỷ đồ thấp hơn. Sự phân tích các ghi chép dòng chảy từ lu vực thí nghiệm tiêu nớc và không tiêu nớc đã chỉ ra cả 2 dạng của dáng điệu, thậm chí ở trong cùng một lu vực, dới các điều kiện khác nhau (xem tổng quan của Robinson 1986), Robinson đã chỉ ra rằng sự tiêu nớc của những đất sét nặng có thể dẫn đến sự giảm đỉnh lũ bằng sự thiếu hụt kỳ trớc nói chung là cao hơn, trong khi sự tiêu nớc của đất thấm nhiều hơn có xu hớng tăng nhanh dòng chảy sát mặt, đa đến đỉnh lũ cao hơn. Do đó mô hình hoá các ảnh hởng của sự tiêu nớc ở quy mô lu vực sẽ không đơn giản, đặc biệt nơi mà thậm chí với mô hình phân bố dựa trên quá trình, khoảng cách của tiêu nớc nền đá hoặc các đê chắn sóng có thể nhỏ hơn nhiều so với quy mô lới của mô hình. Do đó, một số thông số hoá của sự ảnh hởng của quy mô nhỏ hơn lới sẽ thực sự cần thiết. Ví dụ thông số hoá đã đợc xem xét bởi Dunn và Mackay (1996), Kim và Delleur (1997) và Karvonen và nnk (1999). Mô hình MIKE SHE hiện nay có một thành phần để miêu tả ảnh hởng của sự tiêu nớc thực địa trong việc dự đoán dòng chảy nh một hàm tuyến tính của mực nớc ngầm địa phơng trên một cao trình mốc tiêu nớc nào đó (theo Al- Khudhairy 1999 ) Hình 9.2. Sự thay đổi lợng nớc lu vực theo cháy rừng với giới hạn dự đoán xấp xỉ cho sự tái sinh cây tần bì núi ở lu vực Graceburn, Australia (Kuczera 1987). In lại từ Tạp chí thuỷ văn 211; 69-85, xuất bản (1987) với sự cho phép từ Elsevier Science. 9.2.Trờng hợp nghiên cứu: Dự báo tác động của hoả hoạn và khai thác rừng trong lu vực cấp nớc ở Melbourne Một ví dụ đặc biệt thú vị về việc dự đoán ảnh hởng của thay đổi sử dụng đất đa đến từ lu vực cấp nớc của thành phố Melbourne, Austranlia. Lu lợng nớc của lu vực này là nhạy cảm với tổn thất lớp phủ rừng cây tần bì núi nguyên sinh do cháy rừng tự nhiên. ở đó sau khi cháy (hay chặt phá các cây gỗ đã trởng thành) lu lợng lu vực bị giảm xuống. Lợng nớc hàng năm khoảng 1000mm dới những cánh rừng trởng thành có thể bị giảm xuống 500 mm ở đỉnh của rừng tái sinh do mật độ quá cao và diện tích lá cây của rừng tái sinh. Nớc mất quay trở lại bầu khí quyển nh vận 295 chuyển và bốc hơi của lợng giữ lại. Sự tổn thất đạt cực đại sau khoảng 25 năm của rừng tái sinh nhng Kuczera (1987) đã ớc lợng rằng có thể phải mất trên 100 năm cho lợng nớc đợc khôi phục đầy đủ (xem hình 9.2). Đờng cong tổng lợng nớc của Kuczera cho các lu vực đã đợc phát triển bởi hồi quy kinh nghiệm ở quy mô lu vực, sử dụng các ghi chép lâu dài của lợng nớc quan trắc sau đợt cháy tốn kém trong năm 1939 và giả thiết một dạng đặc biệt theo các hàm phi tuyến. Giả thiết rằng nó phụ thuộc mật độ thực vật tái sinh gần đây đã đợc kiểm tra bằng sử dụng mô hình phân bố dựa trên quá trình MACAQUE bởi Watson và các nnk (1999). Mô hình này đợc hiệu chỉnh cho 3 lu vực khác nhau (Watts, Grace Burn và Coranderrk, tổng diện tích là 145 km 2 ) dới các điều kiện hiện tại, bao gồm một sự so sánh của một số dự báo mực nớc ngầm ở bên trong. Mô hình đã chỉ ra là nhạy hơn với giả thiết về phân bố không gian của đầu vào ma hơn là sự phân bố địa hình sử dụng. Mật độ thảm thực vật đợc mô phỏng bởi sự phân bố đặc biệt của chỉ số diện tích lá cây, liên hệ với bản đồ tuổi của rừng trong lu vực. Các mô phỏng hạn dài đó đợc thực hiện qua suốt thời kỳ 1910 1991 và thay đổi chỉ số diện tích lá, cũng nh thông số độ dài của lá (hoặc sức cản khí khổng) theo sự tái sinh của rừng sau vụ cháy năm 1939. Thay đổi thông số dựa trực tiếp vào mối quan hệ với tuổi phát triển. Kết quả tổng hàng năm của những dự báo lu lợng khác nhau đó đợc chỉ ra ở trong hình 9.3 Hình 9.3. Các dự đoán của sự thu hồi lu lợng ở lu vực Ataroondah, Australia (tổng diện tích 145 km 2 ) do cháy rừng sử dụng mô hình AFACAQUE ( theo Watson 1999 ). Tái tạo với sự cho phép của John Wiley và Sons Limited. Mô hình trong đó cả 2 thông số bị thay đổi là điều thành công nhất trong tái tạo sự thay đổi thời kỳ dài trong lu lợng. Tuy nhiên thậm chí sự mô phỏng này chỉ ra một dự báo vợt quá hay ở thấp hơn đáng kể so với của các lu lợng quan trắc đợc trong những năm cụ thể. Các tác giả cho rằng những sai sót này có thể là do sự biểu diễn không đầy đủ cấu trúc không gian của lợng ma bên trong lu vực. Trong khi MACAQUE không phải là một mô hình phân bố đầy đủ dựa trên quá trình thì những kết quả này có lẽ là điển hình của kiểu chính xác có thể đạt đợc trong dự báo ảnh hởng sự thay đổi sử dụng đất, trong khi miêu tả trạng thái của lu vực giống nh là 296 một tập hợp đơn của các thông số liên quan tới quá trình khi các đờng cong của KUCZERA (1987) miêu tả gần đúng quy mô lu vực cho cùng một vấn đề. 9.3. Dự báo tác động của biến đổi của khí hậu Dự báo ảnh hởng của sự thay đổi khí hậu bao gồm cả sự thay đổi theo quy mô về thời gian và không gian, có một ý nghĩa vô cùng quan trọng trong quá trình dự báo. Sự hạn chế tính toán hiện thời trên GCM có nghĩa rằng quy mô lới ở đó dự báo sẵn có là còn rất lớn (ít nhất ở mức 100x100km, tơng đơng với một lu vực sông 10000km 2 , gần nh toàn bộ sông Thames của nớc Anh). Chỉ có một dự báo đơn lẻ về nhiệt độ trung bình, giáng thủy hay dòng chảy đợc làm cho mỗi ô vuông lới, mặc dù sự biến đổi lớn ở quy mô nhỏ hơn lới cũng đợc mong đợi từ đo đạc. Điều này đa đến ví dụ bài toán ma phùn GCM, ở đó giáng thủy do các hoạt động đối lu mãnh liệt ở quy mô nhỏ hơn nhiều ô vuông lới, chỉ có thể đợc biểu đạt trong mô hình nh lợng giáng thủy trung bình cờng độ thấp. Hiện nay có khả năng tinh luyện dự báo địa phơng của GCMs bằng việc nhúng một mô hình lới mịn bên trong lới thô thông thờng. Mô hình lới mịn sau đó sử dụng những dự báo của lới thô nh là điều kiện biên tại những giới hạn của nó và đó là phụ thuộc cuối cùng vào những mô phỏng lới thô. Tất cả GCMs đều có một mô hình thủy văn để cung cấp một điều kiện biên thấp hơn cho dòng năng lợng và hơi nớc giữa bề mặt đất và khí quyển. Những mô hình đó đợc biết chung nh những mô hình chuyển đổi của đấtthực vậtkhí quyển (SVATs) hoặc sơ đồ thông số hoá bề mặt đất (LSPs). Trong quá khứ, những thành phần này có dạng cái thùng rất đơn giản, tơng tự nh các mô hình giải thích độ ẩm đất đợc thảo luận ở mục 2.4. Chúng ta đã thấy rằng, chỉ với một vài hiệu chỉnh, các mô hình đó có thể cung cấp những mô phỏng tốt độ hụt ẩm đất đo đạc tại một điểm, nhng trong trờng hợp của GCMs chúng đợc sử dụng không để biểu thị một điểm riêng lẻ mà là toàn bộ diện tích đất của ô vuông lới. Do đó các giá trị thông số đó đợc coi nh là các giá trị thông số ảnh hởng, nhng rõ ràng trong trờng hợp lới ô vuông GCM rộng không có dữ liệu đối chiếu để có thể hiệu chỉnh các giá trị ảnh hởng.Vì vậy, các giá trị lý thuyết thông thờng đợc xác định bằng sự ớc đoán thông minh. Vì công suất của máy tính đợc nâng lên, một vài sự hạn chế trở nên nhẹ nhàng hơn. Trong đời mới nhất của GCMs, thành phần SVAT dạng thùng đợc thay thế bằng các thông số hoá có cơ sở vật lý hơn để xử lý dòng nớc và năng lợng đến và đi ra từ đất và thảm thực vật, sự điều khiển sinh lý của các thảm thực vật đến sự vận chuyển trong dạng chi tiết hơn. Ví dụ sơ đồ MOSES đợc sử dụng trong mô hình tuần hoàn thống nhất của cơ quan Khí Tợng Anh quốc (Theo Cox 1998) và mô hình sinh quyển đơn giản (SiB: Sellers và nnk 1996) mà trong phiên bản mới nhất của họ, cũng dự báo dòng CO 2 . SiB là một mô hình nhiều thông số, nhiều tầng thực vật, nhiều tầng đất dựa vào vật lý của một mảng thực vật, và đã đợc dùng để tạo ra những mô phỏng tốt dòng năng lợng đo đạc nớc và CO 2 đo đạc ở quy mô một thảm thực vật đơn lẻ. Tuy nhiên, một khi cặp với GCM, nó vẫn chỉ có thể sử dụng một mô hình SiB đơn lẻ trong mỗi ô vuông lới. Nh thế các giá trị của thông số đã đợc xác định nh những thông [...]... lưới Mô hình được hoàn thiện bởi thành phần diễn toán dòng chảy hàm độ rộng mạng của Naden và nnk (1 99 9) Do đó các mô phỏng của mô hình có hiệu quả tính toán hơn những mô hình phân bố có cơ sở vật lý đầy đủ, nhưng phần còn lại phù hợp chấp nhận được với dự báo của mô hình thông số hoá đã sử dụng 298 Hình 9. 4 Mô hình mưa- dòng chảy trên quy mô lớn Đại học Newcasstle UP (Theo Ewen và các nnk 199 9) In lại... hậu với thuỷ văn, như ở Vương Quốc Anh (Arnell 199 6, Arnel và Reynard 199 6); Bỉ (Bultot và nnk 199 8, Gellens 199 1); Thuỵ Điển (Bulstot và nnk 199 2), Australia (Nathan và nnk 198 8); Hy Lạp (Panagoulia 199 2); Canada (Ng và Marsalek 199 2) và Mỹ (Schaake 199 0, Cooley 199 0, Lettenmaier và Gan 199 0) Dự báo như thế có nghĩa là gì? Chúng thực sự không có nghĩa rằng chúng là một mô tả hiện thực của cái gì có... đồng nhất của sản sinh dòng chảy và có thể sử dụng trong GCM bao gồm: phiên bản TOPLASTS của TOPMODEL (Famiglietti và Wood 199 1 Stieglitz và nnk 199 7); mô hình UP của Ewen (1 99 7); mô hình SLURP của Kite (1 99 5) và tiếp cận không liên kết mờ của Frank và Beven (1 99 7), Beven và Frank (1 99 9) Tâta cả các con đường khác nhau đã cố gắng phản ánh biến đổi của phản ứng được tìm thấy ở quy mô nhỏ hơn lưới GCM trong... được biết đến của Wolock và Hornbeger (1 99 1) đã dựa trên kịch bản mô hình sử dụng mô hình mưa- dòng chảy, một phiên bản của TOPMODEL, trong một áp dụng cho lưu vực White OakRun bang Virgina (cũng như Hornbeger và nnk (1 98 5) sử dụng trước đây cho điều kiện khí hậu hiện hành) Các kịch bản bao gồm chuỗi thời gian mô hình hoá của các đầu vào mưa và nhiệt độ đưa vào mô hình cho nhiều chu kỳ 60 năm Mỗi chuỗi... liệu là cần thiết Hình 9. 6 Biến đổi dự báo trong lũ thời kỳ xuất hiện lại 100 năm cho lưu vực Wye ở Plynlimon (1 0.6 Km2 ) từ điều kiện hiện thời cho năm 2080 dựa trên kịch bản biến đổi khí hậu HADCM2 ở trung tâm Hadley Một mô hình mưa ngẫu nhiên và mô hình mưa- dòng chảy TOPMODEL (Cameron 200 0) 9. 5 Các điểm khoá từ chương 9 Một trong những ứng dụng quan trọng nhất của mô hình mưa- dòng chảy là để dự báo... dạng hàm số nào đó, như trong cấu trúc mô hình của Xinajiang / ARNO / VIC (xem hộp 2. 2), các phiên bản của nó đã sẵn sàng kết hợp vào trong GCMs (ví dụ Durmenil và Todini 199 2; X.Liang và nnk 199 4) Hoặc đã sử dụng biến dự báo GCM như đầu vào cho mô hình hoá lưu vực lớn (Liston và nnk 199 4) Có một vài phát triển khác trong mô hình thuỷ văn quy mô lớn được đề cập đến ở đây, mặc dù chúng đã (hoặc chưa) được... bảng tra cho các dòng giữa các lượng trữ chính trong mô hình UP (hình 9. 4) Trong áp dụng cho lưu vực sông Arkansors Red có diện tích 570.000 km2, 192 3 ô vuông lưới với kích thước 17 x17 km được phân vào 5 loại khu vực khác nhau (Ewen và nnk 199 9; Kilsby và nnk 199 9) Các phần tử của mô hình UP đã được phát triển một cách riêng biệt cho mỗi trong 5 loại khác nhau bởi chạy mô phỏng mô hình chi tiết cho... là mưa, sự biến đổi trong giá trị trung bình liên quan thế nào trong điều kiện cực trị và vv Đây rõ ràng là vấn đề rất phức tạp ngay trong chính bản thân nó, bao gồm việc cộng thêm thông số vào các thành phần mô hình phân chia Một số sơ đồ phân chia đã được Wilby và Wriger (1 99 7) tổng hợp lại, trong khi các ví dụ gần đây được Conway và Jones (1 99 8), Schur và Lettenmaier (1 99 8) và Wilby và nnk (1 99 8). .. cầu của mô hình thuỷ văn quy mô lớn là không thực sự khác với thực nghiệm mô hình hoá lưu vực khác: Chúng cần có nghĩa của sản sinh dòng chảy, phản ánh đúng đắn sự thay đổi của các quá trình dòng chảy và có nghĩa của diễn toán dòng chảy đến những điểm ta quan tâm (hoặc trong trường hợp của mô hình GCMs là giữa các phần tử lưới khác nhau), phản ánh đúng đắn quy mô thời gian của quá trình dòng chảy Sự... nhiều các mô hình mặt đất chấp nhận được về mặt thuỷ văn vào trong GCMs dường như vẫn còn rất xa vời mặc dù gần đây nó đã có một số phát triển thú vị trong cái được gọi là mô hình thủy văn học quy mô lớn 9. 3.1 Các mô hình thuỷ văn quy mô lớn Mô hình SVAT một chiều (1 D) sử dụng ở quy mô lưới mô hình GCM với những giá trị các thông số là một ví dụ đặc biệt đơn giản về mô hình thuỷ văn trên quy mô lớn Một . Vơng Quốc Anh (Arnell 199 6, Arnel và Reynard 199 6); Bỉ (Bultot và nnk 199 8, Gellens 199 1); Thuỵ Điển (Bulstot và nnk 199 2), Australia (Nathan và nnk 198 8); Hy Lạp (Panagoulia 199 2); Canada (Ng. Wood 199 1 Stieglitz và nnk 199 7); mô hình UP của Ewen (1 99 7); mô hình SLURP của Kite (1 99 5) và tiếp cận không liên kết mờ của Frank và Beven (1 99 7), Beven và Frank (1 99 9) . Tâta cả các con đờng. trong mỗi phần tử lới. Mô hình đợc hoàn thiện bởi thành phần diễn toán dòng chảy hàm độ rộng mạng của Naden và nnk (1 99 9) . Do đó các mô phỏng của mô hình có hiệu quả tính toán hơn những mô hình