13

Chơng I
Trở về cơ bản: quá trình dòng chảy
và mô hình hóa quá trình
Nh những nhà khoa học, chúng ta bị hấp dẫn bởi khả năng xắp xếp những kiến
thức một cách có trận tự để thể hiện rằng chúng ta hiểu đợc khoa học cũng nh các
hiện tợng tơng hỗ phức tạp của nó.
W. M. Kohler, 1969
1.1.Tại sao lại mô hình hoá?
Nh đã nhấn mạnh ở lời nói đầu, có nhiều nguyên nhân khác nhau dẫn tới câu
hỏi: tại sao chúng ta cần mô hình hoá quá trình ma-dòng chảy trong thủy văn.
Nguyên nhân chính là do giới hạn của các kỹ thuật đo đạc thủy văn. Chúng ta không
có khả năng đo mọi thứ mà chúng ta muốn biết về hệ thống thủy văn. Trong thực tế
chúng ta chỉ có một khuôn khổ giới hạn các kỹ thuật đo và phạm vi giới hạn bởi không
gian và thời gian. Do đó chúng ta phải ngoại suy từ các biến đã đo đạc này đến các lu
vực không có đo đạc (ở đó việc đo đạc không có khả năng) và vào tơng lai (việc đo đạc
không thực hiện đợc) để kiểm soát ảnh hởng của các biến đổi thuỷ văn trong tơng
lai. Các mô hình có dạng khác nhau cung cấp một phơng tiện ngoại suy định lợng
hoặc dự báo có ích khi ra quyết định.
Có rất nhiều mô hình ma-dòng chảy thuần tuý dành cho mục đích nghiên cứu
nh một phơng tiện hiểu biết chính thức hoá về hệ thống thủy văn. Thể hiện những
hiểu biết nh thế là một bớc quan trọng để phát triển một lĩnh vực khoa học. Nói
chung, chúng ta học đợc nhiều điều khi mô hình hoặc lý thuyết cho thấy mâu thuẫn
với số liệu tin cậy thì phải tìm kiếm những thay đổi nhận thức mà mô hình dựa vào
đó. Dù sao, mục đích cơ bản của dự báo bằng cách sử dụng mô hình phải là để cải tiến
các quyết định về dự báo thủy văn và cả trong quy hoạch tài nguyên nớc phòng chống
lũ, giảm nhẹ ô nhiễm hoặc cấp phép dùng nớc.
Với sự tăng của nhu cầu nớc trên thế giới và hoàn thiện các quyết định trong
hoàn cảnh thay đổi thời tiết từ năm này sang năm khác yêu cầu phải cải tiến mô hình.
Đó chính là những gì mà cuốn sách muốn đề cập.

Hình 1.1. Nhuộm bằng thuốc nhuộm trong các khu vực profile đất khác nhau ở Thụy Sĩ sau khi thấm
40mm nớc (sau mùa đông 1944). Tái lập từ Nghiên cứu tài nguyên nớc, xuất bản của Hội địa vật lý Mỹ.
1.2. Sử dụng cuốn sách này nh thế nào?
Điều rõ ràng đã nói ở đầu chơng, đây không chỉ là cuốn sách về lý thuyết khác
nhau về mô hình ma-dòng chảy hiện giờ đang đợc dùng. Ngời đọc có thể tìm thấy
một số phơng trình liên quan đợc sử dụng trong nội dung chính của cuốn sách. ở
đây đa ra một số phát triển lý thuyết, đợc in trong các hộp cuối các chơng có thể bỏ
qua ở lần đọc đầu tiên. Phần lý thuyết cũng đợc tìm thấy trong nhiều tài liệu tham
khảo đa vào nhng cần lựa chọn.
ở đây chứa đựng nhiều hơn một cuốn sách về các quan niệm trong các tiếp cận
15

mô hình hoá khác nhau và phân tích giới hạn của các phần mềm đang đợc ứng dụng
rộng rãi hiện nay trong dự báo thủy văn. Sự biểu thị các mô hình nh những phần
mềm đang trở thành phức tạp hơn, liên kết với hệ thông tin địa lý và hiển thị ấn tợng
của đồ thị 3 chiều. Sự hiển thị nh thế dễ dàng bị thuyết phục bởi vì nghĩ rằng đầu ra
của mô hình là sự mô phỏng tốt một phản ứng thực của lu vực, đặc biệt nếu một số ít
số liệu có khả năng kiểm tra các dự báo. Dù sao với hầu hết các mô hình có sẵn hiện
nay, điều này là không cần thiết, mà là cần thiết đánh giá các mô hình dự báo. Hy
vọng rằng ngời đọc sẽ đọc đợc ở cuốn sách này những quan niệm và kỹ thuật cần
thiết để đánh giá các xấp xỉ mô hình hoá khác nhau, cả phần mềm sẵn có và các mô
phỏng của mô hình trong áp dụng thực tế.
Có 4 phần mềm có sẵn đi kèm trong cuốn sách này đó là: TFM, TOPMODEL,
DTM Analysis và GLUE, chúng đợc trình bày trong chơng 4,6,7. Hai ví dụ đầu tiên

nó. Mô hình giác quan không bị gò ép bởi lý thuyết toán học. Nó xuất hiện đầu tiên
trong đầu của mỗi nhà thủy văn và không cần thiết phải viết ra. Chúng ta có thể nắm
đợc sự phức tạp của quá trình dòng chảy theo một con đờng hoàn toàn định tính (ví
dụ xem thí nghiệm hình dung dòng chảy của Flury (1994, hình 1.1)), rằng có thể có các
ý tởng rất khác nhau để mô tả một ngôn ngữ toán học. Dù sao mô tả toán học là, theo
truyền thống, giai đoạn đầu trong việc hình thành một mô hình dự báo định lợng.
Mô tả toán học này sẽ đợc gọi là mô hình giác quan của quá trình hay quá trình
đợc xem xét. ở điểm này, các giả thiết và những thừa nhận để mô tả đơn giản một
quá trình cần đợc làm rõ ràng. Ví dụ, nhiều mô hình đã căn cứ trên việc sử dụng mô
tả dòng chảy trong đất bằng quy luật Darcy, cho rằng dòng chảy tỷ lệ với gradient của
thế năng thủy lực (xem hộp 5.1). Các đo đạc chỉ ra rằng, thế năng thủy lực trong đất
kết cấu có thể biến đổi đáng kể trên một khoảng cách nhỏ, sao cho nếu luật Darcy
đợc áp dụng ở phạm vi profile đất hoặc lớn hơn thì nó đợc thừa nhận ngầm rằng
một số gradient trung bình có thể dùng đặc trng cho dòng chảy và ảnh hởng của dòng
chảy u tiên qua lỗ hổng lớn trong đất có thể bỏ qua (một ví dụ của các quan trắc trong
hình 1.1)
trình chứa các đầu vào và các biến trạng thái khác nhau. Có các biến xác định hình
học lu vực nh là hằng số trong suốt thời gian mô phỏng thực tế. Lại có biến xác định
điều kiện biên thay đổi trong khi mô phỏng, chẳng hạn nh ma ở các vị trí khác nhau
tại các bớc thời gian tính toán. Có biến trạng thái nh lợng trữ nớc hoặc độ sâu
thay đổi trong thời gian mô phỏng nh là kết quả của tính toán mô hình. Có giá trị
ban đầu của biến trạng thái xác định trạng thái của lu vực khi bắt đầu mô phỏng.
Cuối cùng có các thông số mô hình xác định các đặc tính của lu vực hoặc lợng dòng
chảy.
Các thông số mô hình có thể bao hàm nh độ rỗng và độ dẫn thủy lực của các mức
đất nằm ngang khác nhau trong mô hình phân bố không gian hoặc thời gian lu giữ
trung bình trong các vùng bão hoà cho mô hình sử dụng biến trạng thái ở quy mô lu
vực. Chúng thờng đợc coi là không đổi suốt thời kỳ mô phỏng (mặc dù một số thông
số nh dung tích trữ giao nhau của lớp phủ thực vật có thể phụ thuộc mạnh vào thời
gian và là quan trọng cho một số ứng dụng). Trong tất cả các trờng hợp, thậm chí
chúng đợc coi là không đổi theo thời gian, cũng không dễ dàng xác định giá trị của
các thông số cho một lu vực cụ thể. Thực vậy phơng pháp chung nhất để hiệu chỉnh
các thông số là sử dụng kỹ thuật hiệu chỉnh giá trị các thông số để thu đợc sự phù
hợp nhất giữa mô hình tính toán và quan trắc cho một phản ứng lu vực cụ thể (xem
phần 1.8 và chơng 7).
Ngay sau khi các thông số đợc xác định có thể tiến hành mô phỏng và tính toán
số trị các phản ứng thu đợc. Giai đoạn tiếp theo là kiểm chứng và đánh giá các tính
toán này. Đánh giá này cũng có thể đa ra trong khuôn khổ số trị, tính toán một hay
nhiều chỉ số đặc tính của mô hình liên hệ với các quan trắc sẵn có về phản ứng của
dòng chảy. Thờng không khó khăn để tìm một mô hình có thể chấp nhận đợc, thực
tế nếu có thể hiệu chỉnh thông số mô hình bằng cách so sánh với lu lợng quan trắc,
18
thì hầu hết cấu trúc mô hình có số thông số đủ cho phép phản ứng phù hợp với số liệu.
Vấn đề là ở chỗ có nhiều tổ hợp khác nhau của cấu trúc mô hình và bộ thông số cũng
đa đến sự phù hợp với số liệu. Nh vậy trong các số hạng lu lợng riêng lẻ phân biệt
sự khác nhau của các mô hình tin cậy và do đó để đánh giá một mô hình cá biệt sẽ khó

quá trình dòng chảy sát mặt là rất giới hạn. Hầu hết kỹ thuật đo đạc nhắc đến chỉ có
thể ở phạm vi trung bình của máy đo. Khi đặc tính của dòng chảy biến đổi nhanh theo
không gian (và thời gian), quy mô nhỏ của tự nhiên để đo đạc có thể chỉ đa đến một
bức tranh rất riêng của dòng chảy tự nhiên. Nh vậy chắc chắn rằng sự không hiểu
biết về tự nhiên của quá trình dòng sát mặt đa đến hạn chế các kỹ thuật đo đạc hiện
nay. Cần phải suy luận về quá trình dòng chảy từ những đo đạc có thể. Các suy luận
nh thế thêm vào những thông tin cho mô hình quan niệm của phản ứng thủy văn,
19

nhng chúng chỉ là suy diễn
Một phơng pháp thu đợc sự hiểu biết tơng lai là xem xét một phần của hệ
thống ở mức độ chi tiết hơn. Nhiều nghiên cứu đã phân tích quá trình dòng chảy trong
sờn dốc hoặc bãi nhỏ thực tế hoặc cột đất nguyên vẹn mang trở lại phòng thí nghiệm.
Ngời ta đã tìm thấy trong nhiều nghiên cứu rằng, điều tra chi tiết sẽ phát hiện sự
phức tạp và đa dạng hơn trong các đờng đi của dòng chảy. Sự thật là thêm vào các
dạng khác nhau của thông tin, nh sử dụng các dấu hiệu môi trờng hoặc nhân tạo.
Hình 1.1 đa ra một ví dụ tốt về điều này (xem phần 1.5). Nh thế sự phức tạp có thể
là một phần của mô hình. Nh đã lu ý ở trên, không nhất thiết mô hình quan niệm
thể hiện nhiều hơn một bộ dấu hiệu định tính, nhng sự phức tạp chắc chắn gây khó
khăn cho việc chọn các giả thiết để chuyển từ mô hình quan niệm đến một hệ phơng
trình xác định mô hình quan niệm. Các chọn lựa phải làm để đơn giản hóa việc mô tả
và nh đã thấy, các lựa chọn nh thế thờng không có một nền tảng tốt trong thực tế
thủy văn.
Tóm lại, có một mô hình quan niệm của một nhà thủy văn học. Nó căn cứ trên một
bộ phác thảo của Beven (1991.a) với một số nhìn nhận dựa trên thí nghiệm bổ sung.
Trong thời kỳ giữa các trận ma, lợng trữ trong đất đã giảm dần dần (hình 1.3).


trong việc điều tiết các quá trình lu vực phản ứng với lợng ma và tỷ lệ của thể tích
đầu vào xuất hiện trong dòng sông nh là một phần của thủy đồ (hình 1.13 b). Trừ khi
dòng chảy là tạm thời, thờng có một phản ứng từ lợng ma trực tiếp vào kênh và
vùng ven sông. Mặc dù chiếm diện tích nhỏ của lu vực (khoảng 1-3%) vùng này có
thể là một đóng góp quan trọng vào thủy đồ của lu vực và ma với hệ số dòng chảy
thấp. Thậm chí trong dòng chảy tạm thời, dòng chảy mặt thờng bắt đầu trớc tiên
trong lòng dẫn nhỏ. Quy mô lới sông nói chung sẽ mở rộng các vùng đầu nguồn khi
mực tiếp diễn ma và trong suốt mùa ma sẽ lớn hơn mùa khô (xem Hewlet,1974).
Các đầu vào ma và tuyết không đều theo không gian, nhng có thể chỉ ra sự biến
đổi nhanh về cờng độ và thể tích trên một khoảng cách tơng đối ngắn, đặc biệt trong
các điều kiện đối lu (Newson 1980, Smith 1996, Goodrich 1997). Sự thay đổi ở mực
nớc ngầm sau khi cấu trúc ma bị ảnh hởng bởi lớp phủ có thể lớn hơn. Một phần
lợng ma có thể rơi trực tiếp vào đất nh là xuyên trực tiếp. Một phần lợng ma
khác sẽ bị giữ lại và bốc hơi từ lớp phủ vào không khí. Lợng bốc hơi của nớc bị giữ
lại có thể xảy ra thậm chí suốt con lũ, đặc biệt từ lớp phủ nhám, trong điều kiện gió,
khi không khí không bão hòa nớc. Sự khác nhau đến 30% giữa ma tới và ma xuyên
xuống đã đo đợc ở lu vực Địa Trung Hải ngay cả khi ma lớn (Lloren, 1997). Lợng
ma còn lại sẽ chảy nhỏ giọt từ lớp phủ thực vật nh xuyên qua hoặc chảy xuống các
nhánh, thân và nh là dòng chảy từ thân cây. Quá trình sau có thể là quan trọng đối
với một số thực vật vì 10% hoặc nhiều hơn lợng ma tới lại có thể chảy vào đất nh
dòng chảy nhánh, kết quả trong sự tập trung cục bộ của nớc ở cờng độ cao hơn
nhiều lợng ma tới. Một số thực vật nh ngô có cấu trúc để chuyển nớc xuống gốc
theo cách này.
Cờng độ tuyết sẽ biến đổi theo cao trình và làm ảnh hởng đến nhiệt độ không
khí và bức xạ đi vào lớp tuyết. Lợng nớc tơng đơng của khối tuyết có thể biến đổi
đột ngột theo không gian, tính đến hiệu quả của gió thổi trong suốt thời gian tuyết rơi
và sau khi lớp tuyết đợc hình thành do ảnh hởng của địa hình và lớp phủ thực vật.
Nhiều lớp tuyết sâu hơn thờng tìm thấy trong chỗ khuất gió hoặc đỉnh núi, một đặc
điểm đã đợc nhắc đến trong lu vực Rayuols Greek ở Pdero và một vài nơi khác (xem
Bathurst và Cooley,1996, phần 5.3). Điều này cũng có thể ảnh hởng trở lại trong đó lớp

nhiệt độ lớp đất bị đông lạnh trớc và trong lúc tạo ra một khối tuyết bằng cách kiểm
soát đồng thời cân bằng năng lợng cả ở bề mặt đất và phần bị cuốn trôi của lớp phủ
tuyết, thậm chí, trong một số trờng hợp, xảy ra ở tháng muộn hơn (Stadler,1996).
Đáng lu ý là một lớp đất cày bị đông lạnh là không thấm đợc. Điều này thờng hạ
thấp một ít tiềm năng thấm trong lúc đông lạnh, nhng quá trình tan băng mùa cũng
có thể đa đến phá vỡ lớp vỏ bề mặt và làm tăng khả năng thấm (Skhumm,1956).
Hiệu quả của việc làm lạnh phụ thuộc vào lợng ẩm của đất và độ dài thời kỳ lạnh.
Thậm chí ở đâu băng lan rộng, khả năng thấm có thể cao thêm.
Từ lâu đã suy đoán rằng, trong thời gian bề mặt điền trũng đợc mở rộng, sự giữ
lại không khí và áp suất hình thành bên trong đất có thể có một hiệu quả đáng kể đến
tỷ lệ thấm. Điều này đã đợc chỉ ra trong phòng thí nghiệm (Wang,1995) và một số
các nghiên cứu khác (Dixon và Linden, 1972). Cũng có thể suy nghĩ là các ảnh hởng
của áp suất không khí có thể gây ra phản ứng trong mực nớc ngầm cục bộ (Linden và
Dixon,1973) và lực nâng khi không khí thoát khỏi bề mặt có thể bắt đầu làm chuyển
động các hạt đất. Sự ngăn cản của không khí sẽ tăng lên bởi sự có mặt của lớp phủ bề
mặt và độ mịn của vật liệu, nhng hiệu quả của khí áp quan trọng sẽ xuất hiện do yêu
cầu điền trũng trên diện tích quảng canh của bề mặt làm trơn. Trong cánh đồng có bề
mặt không đều (nh đống cây cỏ) và sự có mặt của các lỗ rỗng lớn hy vọng có thể hạ
thấp sự hình thành của không khí bị giữ bằng cách cho phép các con đờng cục bộ
thoát khí đến bề mặt.
Khi không có lớp phủ, cấu trúc lớp đất nằm dới và đặc biệt các lỗ rỗng của đất sẽ
22
là sự điều khiển quan trọng cờng độ thấm. Vì lu lợng của dòng chảy tầng trong
kênh hình trụ biến đổi theo luỹ thừa bậc bốn của bán kính, lỗ rỗng lớn hơn và sự rạn
vỡ có thể đóng vai trò quan trọng trong việc điều khiển cờng độ thấm (Beven và
German,1951). Dù sao sự rạn vỡ đất và một số lỗ rỗng lớn khác, nh các rãnh giun đất
và kiến có thể chỉ mở rộng đến một độ sâu giới hạn sao cho ảnh hởng của nó đến
thấm có thể bị giới hạn bởi khả năng trữ và thấm vào trong đất nền bao quanh cũng
nh cờng độ dòng chảy cực đại tiềm năng. Một phác hoạ số liệu dòng chảy trong các
lỗ giun của Ehlers (1975), vẫn còn diễn ra trong lỗ hổng của nó. Một số kênh rễ, giun

xuôi dốc), ngay cả nếu lợng trữ kỳ trớc bị thiếu, chỉ là 1/4 của độ rỗng.
Một giả thiết chung (và rất tiện lợi) là đá gốc nằm dới lu vực nhỏ cao nguyên là
không thấm nớc. Đây không phải là trờng hợp thờng thấy, thậm chí trong đá có ít
hoặc không có thẩm thấu ban đầu trong khối đá lớn. Sự có mặt của dạng thấm thứ 2
23

trong dạng của các mối nối và các chỗ rạn nứt có thể cung cấp một đờng dẫn dòng
chảy và lợng trữ quan trọng, có hiệu quả duy trì dòng chảy cơ sở trong một thời kỳ
dài. Rất khó để biết đợc bản chất các con đờng nh thế. Các đặc điểm bất kỳ thờng
đợc suy ra từ bản chất địa hoá học của dòng chảy cơ sở vì đá gốc có thể cung cấp một
môi trờng địa hoá khác nhau và trong một thời gian dài duy trì có thể cho phép các
phản ứng phong hoá cung cấp một số hoá chất nồng độ cao hơn (xem ví dụ trong
nghiên cứu của Meal, 1997, ở trong lu vực nghiên cứu Plynlimonxu Walt).
Có một khả năng thú vị liên hệ với hệ thống đứt gãy đầy nớc hoạt động nh một
hệ thống bơm, truyền ảnh hởng của sự làm đầy rất nhanh. Nhớ rằng, nếu nớc đợc
bơm thêm vào một đầu của ống đầy nớc sẽ có một lợng ra tức thời ở đầu kia, bất kỳ
độ dài ống nh thế nào và thậm chí tốc độ dòng chảy trong ống khá thấp. Nguyên
nhân là sự truyền ảnh hởng áp suất của lợng nớc bơm vào là nhanh hơn nhiều tốc
độ dòng nớc. Hiệu ứng thế chỗ nh thế là một sự giải thích cho phản ứng sát mặt
nhanh chóng với lợng ma (xem phần sau).
Mô hình quan niệm phác hoạ về việc miêu tả một phổ rộng khả năng phản ứng
thủy văn có thể xảy ra trong các môi trờng khác nhau hoặc thậm chí, trong các phần
khác nhau của cùng một lu vực trong các thời điểm khác nhau. Theo truyền thống
thờng có sự khác biệt giữa các khái niệm khác nhau về phản ứng lu vực căn cứ trên
sự u thế của một số quá trình so với các quá trình khác, ví dụ, mô hình Horton, trong
đó dòng chảy đợc tạo thành bởi cơ chế vợt thấm tất cả trên sờn dốc (hình 4.4.a). Mô
hình này đợc đặt tên Robert E.Horton (1875-1945), một nhà thuỷ văn nổi tiếng ngời
Mỹ (ông có thể là nhà thuỷ văn hiện đại duy nhất mà có một thác nớc mang tên
mình), ngời đã làm việc vừa nh một nhà khoa học thủy văn vừa nh một nhà t
vấn. Chắc ông không nghĩ rằng có thể có đợc sự nhất trí rộng rãi nh vậy về quan
Hình 1.4. Phân loại cơ chế quá trình phản ứng của sờn dốc với ma. (a).Dòng chảy tràn vợt thấm
(Horton 1933); (b).Dòng chảy tràn diện tích cục bộ vợt thấm (Betson,1964); (c).Dòng chảy tràn vợt bão
hoà (Cappuas 1960, Dunne 1970); (d).Dòng chảy ma sát mặt (Hursh 1935, Hewlett 1987); (e).Bão hoà
mặt và xuyên qua (Weyman 1970)
Độc lập trong những năm 1960, các nghiên cứu bên trong cục Tennessee Valley
(lúc đó nh một đại lý thủy văn chính ở miền Đông nớc Mỹ) phát hiện ra rằng rất
khó dự báo dòng chảy ở nhiều lu vực với giả thiết dòng chảy vợt thấm đợc sinh ra
mọi nơi trên sờn dốc. Các thông tin về khả năng thấm của đất và cờng độ ma có
thể không ủng hộ một mô hình nh vậy. Bertson (1964) cho rằng, thờng chỉ có một
phần lu vực sinh dòng chảy từ bất kỳ trận ma thực tế nào và rằng khả năng thấm
có khuynh hớng hạ thấp do sự tăng lên của độ ẩm đất và dòng chảy xuôi dốc trên
sờn dốc dẫn đến làm ớt đất nền của sờn dốc, diện tích của dòng chảy mặt phải có
xu hớng từ lòng dẫn và trải rộng lên trên. Mô hình diện tích từng phần (hình 1.4b)
cho phép khái quát hoá khái niệm của Horton, mà sự thay đổi tốc độ dòng chảy tràn
và sự không đồng nhất của đặc trng đất và cờng độ thấm là quan trọng trong việc
điều khiển phản ứng diện tích từng phần. Nếu dòng chảy tạo thành trên một phần của

25


ma khác nhau. Thêm nữa, cơ chế ma vợt thấm có thể xảy ra bên trong đất ở nơi
đứt gãy thấm, có thể kết hợp với một biên nằm ngang. Điều này có thể đa đến việc
tạo thành nớc ngầm trên mặt và thậm chí làm bão hoà bề mặt của đất không bão hòa
ở rất sâu (hình 1.4e, Weymen (1970). Các cố gắng đợc thực hiện để thảo luận cơ chế
nào có thể chiếm u thế trong các môi trờng khác nhau (hình 1.5) nhng điều này có
thể phải nghiên cứu nhiều từ các quan trắc trực tiếp quá trình dòng chảy ở các lu vực
quan tâm.
1.5.Quá trình dòng chảy và các đặc tính địa hoá học
Một trong những nhân tố ảnh hởng chủ yếu trong việc xem xét lại ý tởng thủy
văn trong 20 năm gần đây là sử dụng đặc trng địa hoá để cung cấp thông tin bổ sung
trong quá trình dòng chảy. Một số đặc trng, đặc biệt sử dụng dấu vết nhân tạo, có thể

26
cung cấp thông tin trực tiếp về tốc độ dòng chảy. Mặt khác vì dấu vết môi trờng đa
dạng cần mức độ suy luận lớn hơn. Thậm chí kết quả của dấu vết nhân tạo có thể khó
giải thích vì hầu hết dấu vết chuyển động theo nớc trên phạm vi thời gian dài là
không lý tởng và khó áp dụng dấu vết nhân tạo ở quy mô lu vực.
Chất đồng vị môi trờng của ôxy và hydro thờng đợc sử dụng trong nghiên cứu
quy mô lu vực (xem phê bình của Sklash, 1990). Chúng có u thế là một bộ phận của
phân tử nớc và do đó sẽ chảy theo dòng nớc trực tiếp trên lu vực. Tuy vậy vẫn còn
khó khăn giải thích kết quả sự biến đổi nồng độ của các đồng vị trong đầu vào ma
theo không gian và thời gian, ảnh hởng của thực vật đến nồng độ đầu vào và sự biến
đổi không gian của nồng độ nớc tích trữ trong các lớp đất và các phần của lu vực
khác nhau. Dù sao, ít nhất, trong điều kiện lý tởng khi có sự khác biệt lớn giữa nồng
độ quan trắc trong ma và nồng độ nớc tích trữ trong lu vực trớc một con lũ, nồng
độ đo đạc có thể sử dụng trong một mô hình hỗn hợp 2 thành phần đơn giản để phân
biệt giữa đóng góp cho thuỷ đồ của ma và đóng góp của lợng nớc trữ trong lu vực
trớc khi lũ.
Một số sự phân chia thuỷ đồ đầu tiên theo dạng này đợc công bố bởi Sklash và
Farvolden (1979) và phát hiện rằng sự đóng góp của nớc trữ (thờng gọi là thành

dòng nớc. Nh vậy, nếu lu lợng bắt đầu tăng trớc khi nớc làm đầy đã có thời
gian để chảy trực tiếp vào kênh, thì nó sẽ là lợng trữ trong profile gần với dòng suối
chảy vào sông đầu tiên. Nớc này chính là nớc trớc lũ, bị chiếm chỗ bởi ảnh hởng
của ma.

Hình 1.6. Phân chia thuỷ đồ căn cứ trên nồng độ của các đồng vị môi trờng (theo Sklash,1990). In lại với
sự cho phép của John Wiley & Sons Limited.
ảnh hởng tơng tự cũng có ở đất không bão hoà nhng bức tranh (hoặc quan
niệm) phức tạp hơn bởi liên quan với sự biến đổi của nớc giữ lại trong các phần khác
nhau của không gian rỗng và ảnh hởng của dòng chảy u thế bên trong khoảng trống
của cấu trúc đất. Thông báo quan trọng có từ phần này là trong nhiều lu vực, đặc
biệt trong môi trờng ẩm, một phần quan trọng của thuỷ đồ đợc tạo thành từ nớc

giản cho diễn toán có thể là đủ (xem thảo luận ở phần 2.2)
1.7. Vấn đề chọn một mô hình quan niệm
Vấn đề chính của các nhà thuỷ văn là ứng dụng mô hình hơn là phát triển mô
hình. Không ít các nhà thuỷ văn đặc biệt nghiên cứu ở mức tiến sỹ, đã tự mình thiết
lập nhiệm vụ phát triển mô hình. Điều này có thể hiểu đợc, vì ngay cả bây giờ, sự
gần đúng rõ ràng là vốn có trong các mô hình hiện nay, chứng tỏ rằng có khả năng
làm tốt hơn. Dù sao, nhận đợc phạm vi của các mô hình sẵn có trong các tài liệu
ngày càng nhiều hoặc nh các gói phần mềm, vấn đề chọn mô hình là không khác
nhau cho ngời sử dụng mô hình nh đối với nhà nghiên cứu muốn phát triển một
phiên bản mới và cải tiến mô hình. Vấn đề là nh thế nào để quyết định cái gì là thoả
mãn? và cái gì là giới hạn của các mô hình sẵn có. Chúng ta chỉ xem qua sơ bộ ở phần
này, nhng sẽ trở lại ở chơng 10.
Trớc hết hãy phác hoạ lựa chọn chung là gì trong các thuật ngữ của phân loại
mô hình cổ điển. Có nhiều cách phân loại mô hình thủy văn khác nhau (xem Clark
1973, Oconnell 1991, Wheater 1993, Singh 1995). ở đây chỉ tập trung vào một phân
loại cơ bản nhất. Sự chọn lựa đầu tiên là liệu chúng ta sử dụng tiếp các mô hình tập
trung hay phân bố. Mô hình tập trung coi lu vực nh một đơn vị đơn giản với biến
29

trạng thái đại diện trung bình trên toàn lu vực, nh lợng trữ trung bình trong vùng
bão hoà. Mô hình phân bố tiến hành các dự báo đợc phân bố trong không gian với
biến trạng thái đại diện cho trung bình cục bộ của lợng trữ, độ sâu dòng chảy hoặc
tiềm năng thuỷ lực bằng cách rời rạc hoá lu vực thành số lớn các phần tử hoặc ô lới
và giải các phơng trình cho các biến trạng thái kết hợp với mỗi phần tử ô lới. Giá trị
các thông số cũng phải đợc xác định cho mỗi phần tử trong mô hình phân bố. Có một
sự tơng ứng chung giữa mô hình tập trung và mô hình tính toán độ ẩm đất hiện
(ESMA) của Oconnell (1991) (xem phần 2.4) và giữa mô hình phân bố với mô hình
dựa trên vật lý hoặc dựa trên quá trình. Ngay cả sự tơng ứng này cũng là không
chính xác dù sao một số mô hình phân bố sử dụng thành phần ESMA để đại diện cho
các lu vực con khác nhau hoặc một phần của cảnh quan nh các đơn vị phản ứng

1. Chuẩn bị một danh sách các mô hình để xem xét.
30
Danh sách này có 2 phần: các mô hình sẵn có và các mô hình có thể đợc xem xét
cho một dự án nếu đợc đầu t thời gian và kinh phí.
2. Chuẩn bị một danh sách các biến của mô hình và yêu cầu của chúng.
Quyết định liệu mô hình có sản sinh đầu ra cần thiết cho mục tiêu của bài toán
thực tế không? Nếu bạn quan tâm đến sự gia tăng nớc ngầm ở đáy thung lũng khi
chặt phá rừng, mô hình dự báo phản ứng tập trung của lu vực có thể không đáp ứng
sự cần thiết của dự án. Nếu bạn chỉ quan tâm đến dự tính phản ứng lu lợng của lu
vực cho dự báo lũ thời gian thực, khi đó có thể không cần thiết chọn mô hình phân bố.
3. Chuẩn bị một danh sách các giả thiết của mô hình (xem hớng dẫn ở các
chơng sau). Các giả thiết có thể bị giới hạn bởi các số hạng mà bạn biết về phản ứng
của lu vực, không may câu trả lời là đúng cho tất cả các mô hình, vì vậy sự đánh
giá này nói chung là là tơng đối hoặc tốt nhất là dùng một màn hình hỗ trợ để loại bỏ
các mô hình, đó là những mô hình hoàn toàn dựa trên sự mô tả không đúng đắn các
quá trình lu vực (nghĩa là bất kỳ nhà thuỷ văn sáng suốt nào cũng không thể sử
dụng các mô hình căn cứ trên quy luật chảy tràn Horton để mô phỏng lu vực
Coweeta đề cập trong phần 1.4)
4. Đa ra một danh sách các đầu vào yêu cầu bởi mô hình cho việc xác định lợng
dòng chảy, điều kiện biên và điều kiện ban đầu và xác định giá trị các thông số. Quyết
định liệu tất cả các thông tin yêu cầu có thể đợc cung cấp bên trong thời gian và giá
cả bắt buộc của dự án không?
5. Xác định liệu bạn có loại bỏ mô hình bất kỳ nào từ danh sách của bạn không?
Nếu không xem lại 3 bớc trớc, giảm bớt tiêu chuẩn sử dụng. Nếu dự báo thực sự
đợc yêu cầu cho một áp dụng, ít nhất một mô hình sẽ cần thiết đợc thừa nhận trong
giai đoạn này.
1.8. vấn đề hiệu chỉnh và kiểm định mô hình
Ngay khi 1 hay nhiều mô hình đợc chọn cho việc xem xét trong một dự án, cần
thiết phải hiệu chỉnh thông số. Không may là không có thể ớc lợng các thông số của
mô hình bằng đo đạc khác hoặc ớc lợng trớc đó. Các nghiên cứu đã cố gắng làm
Hình 1.7.Bề mặt phản ứng cho 2 thông số TOPMODEL (xem hộp 6.2) trong một áp dụng để mô hình hoá
lu lợng dòng chảy của lu vực con Slapton Wood ở Devon, Anh. Hàm mục tiêu là hiệu quả Nash-
Sutclffe có giá trị bằng 1 cho sự phù hợp hoàn hảo với lu lợng quan trắc
Hầu hết các nghiên cứu hiệu chỉnh trong quá khứ đợc tiến hành theo kiểu tối u
hoá các thông số bằng cách so sánh kết quả mô phỏng lặp lại của phản ứng lu vực
sẵn có. Giá trị của các thông số đợc hiệu chỉnh qua mỗi lần chạy mô hình bằng tay
hoặc bằng thuật toán tối u hoá của máy tính cho tới khi tìm đợc một bộ thông số
phù hợp nhất. Có nhiều thuật toán tối u hoá và độ đo sự phù hợp khác nhau hay hàm
mục tiêu trong các mô hình thuỷ văn (chơng 7). Điều chủ yếu là tìm đỉnh cao nhất
trên bề mặt phản ứng trong không gian thông số xác định bằng một số hàm mục tiêu.
Một bề mặt nh thế chỉ ra trên hình 1.7. Hai trục cơ bản là 2 giá trị thông số khác
nhau, thay đổi trong khoảng từ giá trị lớn nhất đến nhỏ nhất. Trục thẳng đứng là giá
trị hàm mục tiêu dựa trên tổng độ lệch bình phơng giữa giá trị quan trắc và tính
toán, nó bằng 1 cho trờng hợp phù hợp tốt. Dễ dàng thấy từ ví dụ là tại sao lại gọi
thuật toán tối u hoá là thuật toán leo dốc vì điểm cao nhất của bề mặt đại diện cho
giá trị tối u của 2 thông số. Nh vậy bề mặt phản ứng dễ dàng nhìn thấy trong không
gian 2 thông số. Sẽ khó khăn hơn nhiều khi xác định bề mặt phản ứng trong siêu
không gian thông số N-chiều. Bề mặt nh vậy thờng rất phức tạp và nhiều nghiên
cứu thuật toán tối u hoá đã liên kết với việc tìm các thuật toán mạnh, chú ý đến sự
phức tạp của bề mặt không gian N-chiều và tìm đợc bộ thông số tối u toàn cục.

32

năng loại trừ khái niệm bộ thông số tối u nhờ phơng pháp dựa trên sự tơng đơng
của các cấu trúc mô hình khác nhau và bộ thông số sẽ đợc xem xét.
Nếu khái niệm bộ thông số tối u phải đợc thay thế bởi t tởng rằng nhiều bộ
thông số có khả năng (và có lẽ cả mô hình) có thể cung cấp các mô phỏng chấp nhận
đợc của các phản ứng của lu vực thực tế, thì suy ra rằng sự kiểm chứng các mô hình
này có thể là khó khăn nh nhau. Thực tế, loại bỏ một số mô hình chấp nhận đợc từ
các số liệu bổ sung có thể là phơng pháp thực tế hơn là cho rằng các mô hình có thể
đợc kiểm chứng.
ý tởng tơng đơng là một trong những điều quan trọng hớng tới, đặc biệt từ
chơng 7. Trong đó gợi ý rằng nhận đợc giới hạn của cả cấu trúc mô hình và số liệu
quan trắc, có thể mang nhiều tính đại biểu của lu vực, có thể đợc kiểm chứng nh
nhau trong điều kiện có khả năng để sinh ra các mô phỏng có thể chấp nhận đợc của
33

số liệu sẵn có. Khi đó cấu trúc mô hình khác nhau và bộ thông số sử dụng bên trong
một cấu trúc mô hình đang tính toán chấp nhận đợc nh một máy mô phỏng. Một số
có thể bị loại ra trong quá trình đánh giá các cấu trúc mô hình khác nhau đã nói đến
trong phần 1.7, nhng ngay cả nếu chỉ một mô hình đợc giữ lại, thì đánh giá các bộ
thông số khác nhau đối chiếu với số liệu quan trắc sẽ thờng dẫn đến nhiều bộ thông
số sinh ra các mô phỏng chấp nhận đợc.
Dĩ nhiên, các kết quả với bộ thông số khác nhau là không đồng nhất trong mô
phỏng hoặc trong dự báo mà dự án mô hình hoá yêu cầu. Một bộ thông số tối u sẽ cho
chỉ một dự báo đơn giản. Các bộ thông số phù hợp đa dạng sẽ đa đến một khoảng của
các dự báo. Điều này chính là một u điểm vì nó cho khả năng đánh giá tính bất định
của dự báo, nh một điều kiện trong số liệu hiệu chỉnh, và sau đó sử dụng tính bất
định này nh một phần của quá trình quyết định nảy sinh từ dự án mô hình hoá. Một
phơng pháp để làm việc này đợc phác hoạ trong chơng 7.
Phần còn lại của cuốn sách này xây dựng đờng nét chung của quá trình mô hình
hoá bằng cách xem xét những ví dụ đặc biệt của các mô hình quan niệm và áp dụng
của nó bên trong ngữ cảnh các dạng thủ tục đánh giá cho cả cấu trúc mô hình lẫn bộ

mô tả của các mô hình khác nhau sẽ đa ra trong các chơng sau.
Nghiên cứu các đặc trng địa hoá của dòng chảy và đặc biệt sử dụng dấu vết môi
trờng đã đa đến việc làm tăng sự quan trọng của dòng chảy sát mặt trên nhiều lu
vực.
Một sự phân loại cơ bản của mô hình hoá đã đợc phác hoạ, phân biệt giữa mô
hình tập trung và phân bố, mô hình tất định và ngẫu nhiên.
Một số gợi ý sơ bộ để lựa chọn mô hình quan niệm cho một dự án thực tế đợc
phác thảo. Vấn đề này sẽ đợc quay lại trong chơng 10.
Vấn đề hiệu chỉnh thông số mô hình cũng đợc vạch ra. ý tởng về một bộ thông
số tối u nói chung không thích hợp trong mô hoá hình thuỷ văn và có thể loại bỏ
trong sự a dùng khái niệm tơng đơng của các mô hình khác nhau và các bộ thông
số khác nhau.
Lu ý rằng ở đoạn cuối của quá trình đánh giá mô hình, không chỉ một mô hình
đơn lẻ mà là một số mô hình chấp nhận đợc (thậm chí nếu chỉ là các bộ thông số khác
nhau bên trong một cấu trúc mô hình đã chọn) để tiến hành dự báo.
Dự báo các quá trình khác đợc chuyển theo dòng chảy, nh thuỷ địa hoá, xói
mòn và vận chuyển bùn cát, sinh thái sẽ giới thiệu sự lựa chọn bổ sung về cấu trúc mô
hình quan niệm và các giá trị thông số và sẽ là đối tợng để phân tích tính bất định
trong dự báo ma-dòng chảy.