NTTULIB
BӜ GIÁO DӨC VÀ ĈÀO TҤO
TRѬӠNG ĈҤI HӐC CҪN THѪ
oOo
LÊ ANH TUҨN, PhD.
BÀI GIҦNG MÔN HӐC
MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG
ENVIRONMENTAL MODELING
Cҫn Thѫ, 2008
NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn ThѫTS. Lê Anh Tuҩn
ii
LӠI MӢĈҪU VÀ GIӞI THIӊU
MӨC LӨC
LӠI MӢĈҪU VÀ GIӞI THIӊU ii
MӨC LӨC ii
Danh sách hình iv
Chѭѫng 1. NHҰP MÔN – CÁC KHÁI NIӊM CѪ BҦN 1
1.1 Vҩn ÿӅ 1
1.2 Các ÿӏnh nghƭa và khái niӋm cѫ bҧn 1
1.2.1 Ĉӏnh nghƭa mô hình 1
1.2.2 Mөc tiêu thành lұp mô hình 3
1.2.3 Ĉһc trѭng cѫ bҧn cӫa mӝt mô hình 4
1.3 Mô hình môi trѭӡng 6
1.4 Lӏch sӱ mô hình 6
1.5 Quan hӋ môn hӑc 8
Chѭѫng 2. PHÂN LOҤI VÀ TIӂN TRÌNH MÔ HÌNH 9
NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn ThѫTS. Lê Anh Tuҩn
iii
3.4.3 Tѭѫng tác giӳa các thông sӕ 28
3.4.4 Sӵ tѭѫng tӵ lѭu vӵc và các vҩn ÿӅ chuyӇn dӏch thông sӕ 29
3.4.5 Giá trӏ thông sӕ và vҩn ÿӅ quy mô cӫa mô hình 30
3.4.6 Vҩn ÿӅ ngoҥi suy thông sӕ 31
Chѭѫng 4. THӆ HIӊN MÔ HÌNH 32
4.1 KiӇm nghiӋm và ÿӏnh trӏ mô hình 32
4.2 Nghiên cӭu kiӇm nghiӋm 32
4.2.1 Mөc tiêu 32
4.2.2 Hàm mөc tiêu 33
4.2.3 Các trӏ sӕ thӕng kê dùng cho kiӇm nghiӋm 33
4.3 Vҩn ÿӅ kiӇm nghiӋm mô hình 37
4.3.1 Các vҩn ÿӅ thѭӡng gһp 37
4.3.2 Hұu kiӇm viӋc phê chuҭn và kiӇm nghiӋm mô hình 38
Chѭѫng 5. ӬNG DӨNG MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG 39
5.1 Sѫÿӗ phát triӇn và ӭng dөng mô hình 39
5.2 Xu thӃ phát triӇn mô hình hóa môi trѭӡng theo quy mô không gian 40
5.3 Giӟi thiӋu mӝt sӕ mô hình môi trѭӡng 41
5.3.1 Mô hình biӃn ÿәi khí hұu toàn cҫu 41
5.3.2 Mô hình quҧn lý lѭu vӵc 42
5.3.3 Bӝ mô hình thӫy lӵc - th
ӫy văn MIKE 43
5.3.4 Mô hình ô nhiӉm môi trѭӡng sinh thái nѭӟc ngӑt 45
Tài liӋu tham khҧo 46
liӋu và khҧ năng thӇ hiӋn kӃt quҧ tiên ÿoán cӫa mô hình 17
Hình 3.1 TiӃn trình mѭa – dòng chҧy trong mӝt lѭu vӵc 21
Hình 3.2 Thӫy ÿӗ ghi nhұn thӵc tӃ diӉn biӃn mѭa và dòng chҧy cùng thӡi ÿoҥn 21
Hình 3.3 Sѫÿӗ diӉn tҧ bài toán quan hӋ mѭa – dòng chҧy 22
Hình 3.4 Ví d
ө minh hӑa kӃt quҧ lѭu lѭӧng dòng chҧy theo mô hình và theo thӵc tӃ 22
Hình 3.5 Ba bѭӟc trong tiӃn trình HiӋu chӍnh 23
Hình 4.1: Mӝt ví dө vӅÿѭӡng tѭѫng quan tuyӃn tính giӳa trӏ quan trҳc và trӏ mô phӓng 35
Hình 5.1 Sѫÿӗ phát triӇn và ӭng dөng mô hình 39
Hình 5.2 Xu thӃ phát triӇn mô hình thӫy văn môi trѭӡng theo quy mô không gian 40
Hình 5.3 Mô hình Khí quyӇn Toàn cҫu 41
Hình 5.4 KӃt quҧ dӵ báo sӵ gia tăng nhiӋt ÿӝ toàn cҫu tӯ PRECIS 42
Hình 5.6 Cҩu trúc Mô hình Quҧn lý Lѭu vӵc WMM 43
Hình 5.7 Ví dө kӃt quҧ phҫn mӅm MIKE 11 mô phӓng sӵ xâm nhұp mһn ӣĈBSCL 44
Hình 5.8 Mô hình NAM cho quan hӋ mѭa - dòng chҧy lѭu vӵc 44
Hình 5.9 Mô hình khái niӋm cӫa AQUATOX vӅ thay ÿәi nӗng ÿӝ ӣ thӫy vӵc 45
NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn ThѫTS. Lê Anh Tuҩn
1
Chѭѫng 1. NHҰP MÔN – CÁC KHÁI NIӊM CѪ BҦN
1.1 Vҩn ÿӅ
HiӋn nay, ô nhiӉm môi trѭӡng ÿang là vҩn ÿӅ báo ÿӝng song hành vӟi sӵ phát triӇn kinh
tӃ xã hӝi, ÿһc biӋt tҥi các quӕc gia ÿang phát triӇn. Tҥi nhiӅu nѫi, chҩt lѭӧng nѭӟc, ÿҩt,
không khí suy giҧm nhanh chóng vѭӧt qua khҧ năng tӵ làm sҥch cӫa tӵ nhiên. Trong lƭnh
vӵc khoa hӑc quҧn lý môi trѭӡng và kӻ thuұt xӱ lý môi trѭӡng, viӋc quan trҳc dӵ báo
diӉn biӃn môi trѭӡng mang t
͉n
ch̭t ô nhi͍m và các d báo thay ÿ͝i môi tr˱ͥng theo không gian và thͥi gian.
NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn ThѫTS. Lê Anh Tuҩn
2
Q
ra
Q
vào
H
Q
t
r
ӳ
Q
t
r
ӳ =
[Q
vào
– Q
ra
]
2000
2100
1900
nhѭng không quá xa rӡi thӵc tӃÿӇ có cѫ sӣ giҧi thuұt tìm hѭӟng ra cӫa vҩn ÿӅ
và tiӃn
toán nhѭng khҧ năng xҧy ra trong tѭѫng lai.
Hình 1.4. Ĉѭӡng ÿi cӫa các chҩt gây ô nhiӉm trong vòng tuҫn hoàn nѭӟc
Có 3 mөc tiêu khi thӵc hiӋn mӝt mô hình:
x T̩o c˯ sͧ lý lu̵n
Mô hình giúp ta dӉ diӉn tҧ hình ҧnh sӵ kiӋn hoһc hӋ thӕng;
Mô hình mang tính ÿҥi diӋn các ÿһc ÿiӇm cѫ bҧn nhҩt cӫa sӵ thӇ;
Mô hình giúp ta cѫ sӣÿánh giá tính biӃn ÿӝng mӝt cách logic khi có tác
ÿӝng bên ngoài vào hoһc tӯ trong ra.
x Ti͇t ki͏
m chi phí và nhân lc
Mô hình giúp ta thêm sӕ liӋu cҫn thiӃt;
Mô hình giúp giҧm chi phí lҩy mүu;
Mô hình có thӇÿѭӧc thӱ nghiӋm vӟi các thay ÿәi theo ý muӕn.
x Mô hình t̩o mүu cho nhӳng triӇn khai sҧn xuҩt hàng loҥt.
NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn ThѫTS. Lê Anh Tuҩn
4
Ti͇n trình
x͵ lý thông tin
Thông tin vào
Thông tin ra
1.2.3 Ĉһc trѭng cѫ bҧn cӫa mӝt mô hình
Mӝt cách tәng quát, tҩt cҧ các mô hình phҧi có 3 thành tӕ chính nhѭ hình 1.5:
Hình 1.5. Ba thành tӕ chính cӫa mӝt mô hình
tin có bao nhiêu ÿҥm ammona chuyӇn thành ÿҥm nitrogen trong không khí, hoһc
có bao nhiӅu lѭӧng nѭӟc chҧy tràn trên mһt ÿҩt sau mӝt trұn mѭa bão. Nói cách
khác, ӭng dөng mô hình giúp ta trҧ lӡ
i câu hӓi: Ĉây là nhӳng gì ta muӕn mô
phӓng, bây giӡ ta sӁ làm viӋc mô phӓng ÿó bҵng cách nào?
2. Thuұt toán mô hình (Algorithm of a model): Thuұt toán mô hình cho ta biӃt cách
tiӃp cұn kӻ thuұt tính toán hay phѭѫng pháp tính, liên quan ÿӃn các phѭѫng trình,
các thông sӕ mà chúng ta muӕn ÿѭa vào chӭng trình máy tính.
3. KiӃn trúc mô hình (Architecture of a model): KiӃn trúc hay cҩu trúc mô hình xác
ÿӏnh kiӇu hình nào mà mô hình sӁ sӱ dөng, loҥi máy tính nào, chѭӟng trình nào sӁ
ÿѭӧc sӱ dөng các thông tin ÿӇ xӱ lý.
ViӋc áp dөng mô hình toán hӑc giúp giҧ
i quyӃt các khó khăn trong thӵc tӃ nhѭ:
x sӵ kiӋn xҧy ra quá nhanh (nhѭ các phҧn ӭng phân tӱ trong hóa hӑc);
x sӵ kiӋn xҧy ra quá chұm (nhѭ sӵ phát triӇn ÿӝng hӑc dân sӕ hoһc quҫn thӇ);
x các thӵc nghiӋm ÿҳt tiӅn khi làm ӣ phòng thí nghiӋm (nhѭ mô hình hҫm gió);
x các thӵc nghiӋm rҩt nguy hiӇm (thӵc nghiӋm vө nә nguyên tӱ).
NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn ThѫTS. Lê Anh Tuҩn
6
1.3 Mô hình môi trѭӡng
¾ Mô hình hóa môi trѭӡng là ngành khoa hӑc cung cҩp các công cөӣ dҥng hình
ҧnh, sѫÿӗ, biӇu ÿӗ, phҫn mӅm, hay sa bàn, … ÿӇ chuyӇn các hiӇu biӃt tӯ các ÿo
ÿҥc thӵc tӃ cӫa mӝt khu vӵc nghiên cӭu thành các lý giҧi cҫn thiӃt cho nhѭ cҫu
thông tin và tiên ÿoán diӉn biӃn cӫa môi trѭӡng – sinh thái.
¾ Mô hình môi trѭӡng là mӝt mô tҧÿѫn giҧn cho các quan hӋ phӭc tҥp vӅ môi
n các bài
toán cӫa hӑ là các thuұt toán ÿѭӧc ÿӅ xuҩt ÿӇ giҧi các vҩn ÿӅ ÿһc biӋt.
Tѭѫng tӵ, ӣ ViӋt Nam các hình ҧnh ÿӇ lҥi trên Trӕng ÿӗng Ĉông Sѫn cho chúng ta nghƭ
ÿӃn mӝt mô phӓng các ÿiӋu múa, y phөc và các sinh hoҥt săn bҳt cӫa ngѭӡi ViӋt Cә trong
khoҧng thӡi gian tӯ thӃ kӹ thӭ 6 ÿӃn thӃ kӹ thӭ 7 trѭӟc Công nguyên (Hình 1.8).
NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn ThѫTS. Lê Anh Tuҩn
7
Hình 1.8: Mһt trên cӫa trӕng ÿӗng Ĉông Sѫn (hình trái); mӝt hình khҳc mô phӓng hình
ҧnh hai con chim ÿұu trên mái nhà cӫa con ngѭӡi (hình phҧi)
Sӵ phát triӇn cӫa ngành triӃt hӑc trong thӡi kǤ văn minh Hy lҥp (Hellenic Age) (khoҧng
600 năm trѭӟc Công nguyên) ÿã kӃt hӧp vӟi toán hӑc dүn ÿӃn phѭѫng pháp suy diӉn
(deductive method), sau ÿó trӣ thành mӝt phҫn quan trӑng trong lý thuyӃt toán hӑc. Trong
thӡi kǤ này, hình hӑc ÿã b
ҳt ÿҫu hình thành và phát triӇn. Nhà toán hӑc Thales ÿã áp dөng
hình hӑc ÿӇ tiên ÿoán hiӋn tѭӧng nhұt thӵc (solar eclipse) vào năm 585 trѭӟc Công
nguyên. Thales cNJng ÿã phát minh ra cách ÿo chiӅu cao mӝt vұt thӇ bҵng cách ÿo chiӅu
dài cӫa cái bóng cӫa vұt thӇ in trên nӅn ÿҩt. Vào khoҧng năm 250 trѭӟc Công nguyên,
Euclid ÿã dùng mӝt mô hình toán hình hӑc ÿӇ tìm khoҧng cách tӯ Trái ÿҩt ÿӃn Mһt trӡi
và khoҧng cách tӯ Trái ÿҩt
ÿӃn Mһt trăng. Ông cNJng tính ÿѭӧc chu vi cӫa Trái ÿҩt. Ngành
thiên văn hӑc cә cNJng ÿã biӃt tҥo ra các mô hình ÿӇ diӉn tҧ các vì sao trong thái dѭѫng
hӋ. Các nhà kiӃn trúc khi xây dӵng công trình cә xѭa ӣ Trung Hoa, Ҩn Ĉӝ, các nѭӟc theo
ÿҥo Hӗi ÿã ÿӇ lҥi nhӳng chӭng tích các mô hình ÿӅn ÿài, công trình thu nhӓ nhѭ là nhӳng
phѭѫng pháp tѭѫng tӵ (similar method), mӝt hình thӭc cӫa mô hình tӹ lӋ, trѭӟc khi xây
dӵng các công trình thӵc. Các nӅn văn minh ӣ Châu Á cNJng chӭng tӓ sӵ phát triӇn mô
C
,
V
Ұ
T LÝ
,
HÓA SINH
,
TIN H
Ӑ
C
,
…
Các môn cѫ sӣ:
THӪY LӴC, THӪY VĂN, SINH THÁI, MÔI TRѬӠNG
BҦN ĈӖ H
Ӑ
C, H
ӊ
THӔNG THÔNG TIN Ĉ
ӎ
A LÝ, …
MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG
QUY HOҤCH
MÔI TRѬӠNG
QUҦN LÝ
MÔI TRѬӠNG
QUҦN LÝ TÀI NGUYÊN
THIÊN NHIÊN
o Mô hình dӵa vào các giҧÿӏnh sinh hóa (biochemical assumption model)
o Mô hình ÿánh giá tác ÿӝng (impact assessment model)
o Mô hình dӵ báo (forecast model)
o v.v….
Mӝt mô hình có thӇ phân loҥi theo quy mô ӭng dөng:
x Theo không gian (spatial): ӣ mӝt vùng nhӓ hay mӝt khu vӵc lӟn.
x Theo thӡi gian (temporal): ngҳn hҥn hay dài hҥn
x Theo giá trӏ mô hình (model validity): cho giӟi hҥn ÿӝ chính xác cӫa mô hình
x Theo giá trӏ cӫa dӳ liӋu (data validity): tùy theo mӭc ÿӝ và quy mô thu thұp dӳ
liӋu (ví dө lҩy mүu theo mӝt ÿiӇm ÿo cөc bӝ, hay lҩy nhiӅu mүu trong mӝt khu
vӵc lӟn).
NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn ThѫTS. Lê Anh Tuҩn
10
NӃu dӵa vào cҩu trúc, mô hình có thӇ có 3 nhóm:
Mô hình “hӝp trҳng” (white box): là mô hình mà ngѭӡi sӱ dөng có thӇ thҩy –
hiӇu tҩt cҧ các tiӃn trình tính toán xҧy ra, quá trình trӳ dӳ liӋu, thông tin phҧn hӗi/
phҧn tiӃn. Nhóm mô hình này thѭӡng dùng các phѭѫng trình vi phân riêng
(partial differential equation) chӫÿҥo các thay ÿәi tiӃn trình vұt lý và phѭѫng
trình liên tөc (equations of continuity) cho các dòng nѭӟ
c mһt và nѭӟc trong ÿҩt.
Mô hình vұt lý và mô hình xác ÿӏnh nҵm trong nhóm mô hình “hӝp trҳng”.
Mô hình “hӝp ÿen” (black box): là mô hình mà ngѭӡi sӱ dөng chӍ biӃt ÿҫu vào
(inputs) và ÿҫu ra (outputs) mà hoàn toàn không biӃt nhӳng gì xҧy ra bên trong
quá trình chuyӇn hoá trong mô hình. Dӳ liӋu ÿҫu vào và dӳ liӋu ÿҫu ra là nhӳng
giá trӏ mang ý nghƭa vұt lý. Thѭӡng các nhà giҧi thuұt dùng các phѭѫng trình toán
2.2 TiӃn trình vұn hành mô hình
Tҩt cҧ các phҫn mӅm mô hình thѭӡng ÿѭӧc vұn hành và thӱ nghiӋm theo mӝt tiӃn trình
tәng quát nhѭ hình 2.5 sau:
NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn ThѫTS. Lê Anh Tuҩn
13
Thu thұp dӳ liӋu và xӱ lý
(
Data collection and
p
rocessin
g)
Mô hình khái niӋm
(
Conce
p
tual model
)
Mô hình giҧi tích hoһc mô hình sӕ
(
Anal
y
tical or numerial model
)
HiӋu chӍnh
(
TS. Lê Anh Tuҩn
14
Thҭm thҩu và
Bӕc thoát hѫi
Mѭa
Bӕc hѫi
Bӕc thoát hѫi
Chҧy tràn mһt
Nѭӟc ngҫm
Ҭm ÿӝ
trong ÿҩt
Tѭѫng tác giӳa
cây trӗng và
sӵ hҥ thҩp mӵc
nѭӟc mһt
Sӵ chҧy lүn
Chұm
Rҩt chұm
Nhanh
Sông
quan hӋ hoһc chiӅu hѭӟng diӉn biӃn. Các lӡi ghi chú bên cách các hình ҧnh ÿӇ thuyӃt
minh thêm tính chҩt cӫa sӵ vұt hoһc quá trình hoһc các thông sӕ cӫa mô hình. Hình 2.6 là
mӝt ví dө vӅ mô hình khái niӋm cӫa Beater (1989) ÿӇ diӉn tҧ chuyӇn vұn cӫa nѭӟc trong
mô hình quan hӋ mѭa – dòng chҧy.
Trong mô hình khái niӋm phҧi bҳt ÿҫu tӯ các dӳ liӋ
u nhұp vào, các diӉn biӃn bên trong
mô hình và các thông tin xuҩt ra tӯ mô hình. Mӝt hình khái niӋm phҧi thӇ hiӋn tính ÿѫn
giҧn ÿӇ tҥo cho nhӳng ngѭӡi không phҧi là chuyên gia vӅ mô hình có thӇ hiӇu mөc tiêu
cӫa bài toán mô hình.
o Mô hình khái quát thѭӡng không thӇ thӇ hiӋn cách ÿiӅu chӍnh sai sӕ hoһc ngoҥi
suy trong trѭӡng hӧp thiӃu dӳ liӋu.
o Khi cҫn bә sung mô hình hoһc tái cҩu trúc mô hình có thӇ tҥo ra mӝt tình trҥng
quá gò bó thông sӕ.
2.2.3 Mô hình giҧi tích hoһc mô hình sӕ
Mӝt bài toán trong mô hình thѭӡng ÿѭӧc biӇu thӏ sӵ hiӋn diӋn cӫa các thông sӕ và biӃn
sӕ. Thông sӕ (parameter) là nhӳng hӋ sӕ gia trӑng, không có thӭ nguyên. BiӃn sӕ
(variable) là các ÿҥi lѭӧng vұt lý có ý nghƭa, thѭӡng có thӭ nguyên.
Mô hình giҧi tích (hoһc mô hình sӕ) thӵc chҩt là mӝt loҥt các thuұt toán ÿѭӧc viӃt ÿӇ giҧi
quyӃt các quan hӋ giӳa các thông sӕ và biӃn sӕ trong mô hình và cho ra kӃt quҧ dѭӟ
i
dҥng sӕ hoһc ÿӗ thӏ. Ĉây là phҫn cӕt lõi, quan trӑng nhҩt và là phҫn phӭc tҥp nhҩt trong
tiӃn trình thӵc hiӋn mô hình hóa.
2.2.4 HiӋu chӍnh mô hình
HiӋu chӍnh (calibration) là tiӃn trình mà trong ÿó các thông sӕ và biӃn sӕ cӫa mô hình
ÿѭӧc ÿiӅu chӍnh ÿӇ kӃt quҧ ra cӫa mô hình phù hӧp vӟi thӵc tӃ quan sát ÿѭӧc. Do khi
phát triӇn mô hình, chúng ta phҧi tӕi giҧn các hiӋn tѭӧng vұt lý trong tӵ nhiên ÿӇ thuұn
lӧi cho ngѭӡi làm thұt toán. ĈiӅu này khiӃn các sӕ liӋu nhұp vào mô hình có nhӳng giá trӏ
không hoàn toàn chҳc chҳn và kӃt quҧ ra sӁ sai biӋt v
ӟi thӵc tӃ. HiӋu chӍnh là công viӋc
nhҵm rút ngҳn các khoҧng cách sai biӋt bҵng cách ÿѭa ra các thông sӕÿiӅu chӍnh gӑi là
thông sӕ mô hình (model parameters).
2.2.5 KiӇm nghiӋm mô hình
KiӇm nghiӋm mô hình là bѭӟc tiӃp sau công viӋc HiӋu chӍnh mô hình nhҵm kiӇm tra các
thông sӕ mô hình ÿѭa ra có phù hӧp vӟi các diӉn biӃn cӫa thӵc tӃ hay không.
NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ
ѭѫng ÿӕi. VӅ nguyên tҳc, mô
hình càng phӭc tҥp, dӳ liӋu nhұp vào càng nhiӅu thì kӃt quҧ thӇ hiӋn mô hình càng cao
(hình 2.8).
NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn ThѫTS. Lê Anh Tuҩn
17
Hình 2.8 BiӇu ÿӗ minh hӑa quan hӋ giӳa ÿӝ phӭc tҥp cӫa mô hình, mӭc ÿòi hӓi cӫa dӳ
liӋu và khҧ năng thӇ hiӋn kӃt quҧ tiên ÿoán cӫa mô hình (Grayson and Bloschl, 2000)
2.3.2 Mô hình "tӕt nhҩt"
x Các phѭѫng pháp mөc tiêu tәng thӇÿӇ chӑn mô hình “tӕt nhҩt” thұt ra chѭa ÿѭӧc
phát triӇn, do vұy viӋc chӑn mô hình cNJng là mӝt phҫn “nghӋ thuұt” cӫa ngѭӡi
nghiên cӭu mô hình (Woolhiser and Brakensiek, 1982).
x Mô hình “tӕt nhҩt” tùy thuӝc vào cách hiӇu tiêu chuҭn nào là “tӕt nhҩt”. ĈiӅu này
tùy thuӝc vào mӭc chính xác cӫa yêu cҫu khoҧng thӡi gian quan trҳc, ví dө thӡi
ÿoҥn lҩy mүu nѭӟc theo giӡ, ngày, tháng hoһc mùa. M
һc khác, chuҭn “tӕt nhҩt”
còn tùy theo mӭc ÿӝ dày mһt cӫa kích thѭӟc không gian mүu. Khoҧng cách càng
nhӓ thì mӭc chính xác càng cao.
x Theo tác giҧ Woolhiser và Brakensiek (1982) viӋc chӑn mô hình “tӕt nhҩt” tùy
thuӝc vào ÿӝ lӟn vӅ kích thѭӟc tӵ nhiên cӫa bài toán và sӵ phӭc tҥp trong thay
ÿәi các biӃn sӕ. Do vұy, ÿһc ÿiӇm cӫa mô hình phҧi tѭѫng thích vӟi yêu cҫu cӫa
bài toán.
NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ
mô hình có nhiӅu khҧ năng thiӃu hiӋn thӵc. ViӋc xem xét sӵ thành lұp các thông
sӕ cNJng hàm ý rҵng các nhà nghiên cӭu vӅ mô hình khác nhau nên dӵa theo viӋc
xem xét các giá trӏ thông sӕ tӯ viӋc quan trҳc thӵc tӃ hoһc tӯ viӋ
c thӵc hành HiӋu
chӍnh.
x Ĉ͡ nh̩y cͯa k͇t qu̫ÿ͇n s thay ÿ͝i giá tr͓ thông s͙: Mô hình quá nhҥy nhҥy cҧm
sӁ dүn ÿӃn cҫn nhiӅu giá trӏ nhұp vào, ÿiӅu này gây khó khăn khi ÿo ÿҥc.
x Các gi̫ÿ͓nh (assumption): Mô hình nên chӭa ít các giҧÿӏnh. Ngѭӡi sӱ dөng mô
hình nên hiӇu rҵng các ÿһt ra nhiӅu giҧÿӏnh chӯng nào thì tҥo nên viӋc giӟi hҥn
sӱ dөng mô hình và làm các thông sӕ nh
ҥy cҧm hѫn (Hughes et al., 1993).
x Ti͉m năng cho vi͏c c̫i ti͇n mô hình: Mô hình cҫn ÿѭӧc cҩu trúc sao cho viӋc cҧi
tiӃn mô hình dӉ dàng khi có các thông tin mӟi hoһc có các thӫ tөc bә sung.
NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn ThѫTS. Lê Anh Tuҩn
19
2.3.4 Chӑn mô hình theo vҩn ÿӅ thӵc tӃ
ViӋc chӑn lӵa mô hình theo vҩn ÿӅ thӵc tӃ cҫn ÿѭӧc cân nhҳc trong các trѭӡng hӧp:
x Ĉi͉u ki͏n t nhiên cͯa mô hình: mô hình phҧi ÿáp ӭng các vҩn ÿӅ thӵc tӃ phҧi
giҧi quyӃt. Ví dө nhѭ các ÿҫu ra mong muӕn có thӇ là lѭu lѭӧng ÿӍnh, hoһc nӗng
ÿӝ chҩt ô nhiӉm, v.v. theo bѭӟc tính là giӡ, ngày, tuҫn, … cho mөc ÿích thiӃt kӃ
hoһc vұ
n hành. Ĉây là mӝt xem xét quan trӑng và bao gӗm các câu hӓi cho các
tiӃn trình chӫ yӃu thӇ hiӋn trong mô hình và ÿiӅu kiӋn ÿӇ mô hình có giá trӏ.
x Ch͕n mô hình tr͕n gói hay là mô hình theo yêu c̯u: Mô hình trӑn gói (là mô hình
ÿѭӧc thiӃt kӃ cho tәng thӇ các trѭӡng hӧp) thѭӡng dӉ sӱ dөng nhѭng thiӃu tính
NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn ThѫTS. Lê Anh Tuҩn
20
x Cách th͋ hi͏n mô hình: nhѭÿӝ chính xác cӫa kӃt quҧ, tính әn ÿӏnh, ÿӝ nhҥy, cách
thӇ hiӋn ÿӗ thӏӣ phҫn xuҩt.
x Tính thân thi͏n cho ng˱ͥi s͵ dͭng (user friendliness): xem xét mô hình có dӉ
dàng giúp ngѭӡi sӱ dөng cách nhұp liӋu, chӑn lӵa kiӅu xuҩt kӃt quҧ, giao diӋn
ngѭӡi sӱ
dөng, các kiӇu ÿӗ thӏ, bҧng kӃt quҧ thӕng kê,…
x Xem xét quy mô: xem coi quy mô không gian mà mô hình sӱ dөng có tѭѫng thích
vӟi viӋc khái niӋm và cҩu trúc cӫa vҩn ÿӅ không.
2.3.5 Ĉánh giá lҥi viӋc chӑn lӵa
Mӝt khi ÿã lӵa chӑn mô hình, ngѭӡi sӱ dөng cҫn phҧi ÿánh giá lҥi viӋc chӑn lӵa cӫa mình
bҵng cách trҧ lӡi các câu hӓi sau:
x Các thông tin mà mô hình cung cҩp có thӵc sӵ theo yêu cҫu cӫa bài toán không?
x Các ÿһc trѭng vұt lý thӇ hiӋn qua các thông sӕ cӫa mô hình có thӵc sӵÿáp ӭng
viӋc ӭng dөng trong thӵc tӃ không?
x Các phѭѫng trình sӱ dөng trong cҩu trúc mô hình có ÿúng vӟi thuұt toán hi
Ӌn ÿҥi
phù hӧp vӟi dӳ liӋu và thiӃt bӏ máy tính không?
x Các kӃt quҧ mà mô hình cung ӭng có chҩt lѭӧng tӕt tѭѫng xӭng vӟi chi phí theo
mӝt thӡi gian ÿһc thù nào không?
NTTULIB
Bài giҧng môn hӑc MÔ HÌNH HÓA MÔI TRѬӠNG Trѭӡng Ĉҥi hӑc Cҫn Thѫ
Hình 3.1 TiӃn trình mѭa – dòng chҧy trong mӝt lѭu vӵc
Hình 3.2 Thӫy ÿӗ ghi nhұn thӵc tӃ diӉn biӃn mѭa và dòng chҧy cùng th
ӡi ÿoҥn
Copyright: Tài liệu đại học ©