Mon09272021

Last update04:06:29 AM GMT

Tổng quan tình hình nghiên cứu về công tác cảnh báo, dự báo tài nguyên nước trên thế giới

Nhận thức được ý nghĩa sống còn của nguồn tài nguyên nước tới sự tồn tại của con người và tầm quan trong mật thiết của công tác cảnh báo, dự báo sớm nguồn nước nhằm giảm thiểu các căng thẳng, xung đột có thể xảy ra do thiếu hụt nguồn tài nguyên quý giá này, rất nhiều các nghiên cứu đã được thực hiện tại nhiều quốc gia trên thế giới, sử dụng nhiều phương pháp tính toán cũng như sự trợ giúp của các công cụ mô hình khoa học kỹ thuật hiện đại nhằm mục đích tăng cường các công tác cảnh báo sớm, dự báo về nguồn tài nguyên nước, trong đó đi sâu vào trọng tâm là dự báo, cảnh báo sớm sự suy giảm tài nguyên nước và cảnh báo xâm nhập mặn, đặc biệt là trong thời gian mùa khô.

12-2a-2

Từ những năm của thập kỷ 80, thế kỷ 20 đến nay, nhiều nước trên thế giới như Mỹ, Pháp, Đan Mạch, Trung Quốc, Hà Lan đã ứng dụng các công cụ mô hình như: các mô hình thủy văn thông số tập trung như NAM, TANK, mô hình thủy văn thông số phân bố như TOPMDEL, SWAT(Mỹ), DIMOSOP (Italia), HBV (Thụy điển); mô hình thủy động lực học như HEC, sự phát triển mạnh mẽ của các mô hình toán thủy văn đã đem lại một hướng mới cho công tác dự báo nguồn nước mặt.

Trong luận án Tiến sĩ của mình, Phatcharasak (2007) đã mô hình hóa các cơ chế XNM các tầng chứa nước ven biển vịnh Thái Lan bằng phần mềm SEAWAT-2000 và MODFLOW/ MT3DMS, tác giả đã xác định nguồn gốc XNM chính ở một số vùng là do nước biển cổ và một số nơi là do nước biển hiện tại xâm nhập xuống các tầng chứa nước tại vùng vịnh Thái Lan.

Ngoài ra, Wolfgang Gossel (2010) đã sử dụng phương pháp mô hình để nghiên cứu sự XNM do nước biển cổ chứa trong các tầng trầm tích ở vùng Nubian. Trong công trình này tác giả sử dụng phần mềm FEFLOW để xây dựng mô hình dòng chảy kết hợp dịch chuyển vật chất trong khoảng thời gian 140.000 năm. Trong mô hình dịch chuyển vật chất tác giả đề cập đến quá trình phân tán, khuếch tán, đồng thời cũng đề cập đến sự khác biệt về nồng độ giữa nước mặn và nước nhạt.

Ở Tây ban nha, một hệ thống tự động đo điện trở suất qua các mặt cắt (ALERT) đã được phát triển để theo dõi lâu dài các tầng nước ngầm ven biển. Một dãy điện cực, dài gần 1,6 km, đã được được chôn dưới đáy sông Andarax, Almeria với ở khoảng cách điện cực là 10m. Các độ sâu điều tra tối đa khoảng 160 m so với mặt đất. Một trạm kiểm soát, tại một vị trí an toàn, cho phép kiểm soát tầng nước ngầm từ xa đến văn phòng BGS tại Anh. Toàn bộ quá trình từ việc thu thập dữ liệu hình ảnh trên máy tính văn phòng hoàn toàn tự động và liền mạch. Công nghệ ALERT có thể cung cấp cảnh báo sớm các mối đe dọa tiềm ẩn đối với các hệ thống nước ngầm dễ bị tổn thương như khai thác quá mức, gia tăng mực nước biển, chất gây ô nhiễm do con người và sự xâm nhập của nước biển. Các hình ảnh điện thu được (trong không gian và thời gian) được hiểu theo các đặc điểm địa chất thuỷ văn bao gồm chất giao điểm nước biển và nước ngọt giao diện. Việc phát hiện kịp thời và hình ảnh thay đổi nước ngầm có thể giúp điều chỉnh việc bơm và các công trình thủy lợi.

Ở Anh, việc dự báo mực nước ngầm bằng các loại mô hình mô phỏng dao động mực nước ngầm ở 25 địa điểm trên toàn nước Anh trên phần mô hình khí hậu “Met Office climate model”. Công tác dự báo mực nước ngầm được tiến hành ở những vị trí trọng điểm mà tại những điểm có các tầng chứa chính của nước Anh. Mục đích của việc dự báo này là nghiên cứu ảnh hưởng của khí tượng tới tài nguyên nước dưới đất và để dự báo cần phải mô phỏng sự thay đổi chuỗi số liệu mực nước ngầm trong quá khứ đối với sự thay đổi về lượng mưa và bốc hơi, và để thực hiện điều đó ở Anh người ta sử dụng mô hình R- Groundwater model (Jackson, 2012).

Về cách thức thể hiện kết quả được minh họa bằng các đồ thị và bản đồ được đưa lên website và in ra giấy…Trên các đồ thị thể hiện giai đoạn 4-5 năm của chuỗi số liệu quan trắc theo mực nước trung bình, lớn nhất, nhỏ nhất của tài liệu quan trắc và kết quả dự báo các tháng tiếp theo.

Ở Mỹ, việc thông báo mực nước cũng được đăng tải trên website bằng các đồ thị mực nước ngầm thực tế tại công trình quan trắc cũng thể hiện các giá trị phân bố trung bình vị (hay trung bình quân phương median) và đồ thị median hàng tháng là dạng đồ thị mực nước đặc trưng tại công trình đó và cũng được phân ra thành 7 cấp độ khác nhau. Về phương pháp dự báo định kỳ hiện nay trên thế giới việc ứng dụng phương pháp xác suất thống kê sử dụng mạng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực dự báo mực nước ngầm ngày càng phổ biến. Zahra Ghadampour and Gholamreza Rekhshandehroo (2010) đã ứng dụng mô hình mạng ANN trong dự báo hạ thấp mực nước tại khu vực gần bãi giếng Union County ở New Jersey, Mỹ.

Ở Đan Mạch: Các kết quả về hiện trạng mực nước được đăng tải trên website và thể hiện luôn giá trị mực nước tại thời điểm hiện tại.

Ở Ba Lan: Các kết quả quan trắc mực nước ở các vị trí quan trắc cũng được thể hiện và thống kê trên website theo từng thời điểm.

Tóm lại, việc xác định và dự báo được diễn biến tài nguyên nước là một bài toán khó mang tính chất liên hoàn và phức tạp thể hiện mối liên quan chặt chẽ giữa các yếu tố khí tượng, khí hậu, hải văn, khai thác sử dụng nước với nguồn nước mặt, nước dưới đất. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu, thiên tai như hạn hán lũ lụt diễn ra ngày càng thường xuyên hơn và khắc nghiệt hơn, mỗi quốc gia trên thế giới, trong đó có Việt Nam cần phải tăng cường công tác dự báo, cảnh báo sớm tài nguyên nước và hoàn chỉnh việc xây dựng hệ thống quan trắc, giám sát tài nguyên nước để có các biện pháp chủ động ứng phó, kịp thời.



Newer news items:
Older news items: