Wed11222017

Last update02:00:00 PM GMT

Những tác động xấu của quá trình điều tra đánh giá nước dưới đất và các biện pháp bảo vệ nước dưới đất và môi trường

  • Những tác động xấu tới nước dưới đất và môi trường

Trong quá trình điều tra nguồn nước dưới đất của dự án “Điều tra nguồn nước dưới đất vùng sâu Nam Bộ - pha 4”, sẽ tiến hành tổ hợp các phương pháp điều tra, nghiên cứu ĐC thủy văn như điều tra khảo sát, đo sâu vật lý điện, đo carota lỗ khoan, khoan ĐCTV, hút nước thí nghiệm, lấy và phân tích mẫu nước các loại… Trong đó công tác khoan và hút nước thí nghiệm là 2 dạng công tác có khả năng gây tác động xấu đến môi trường xung quanh.

Dự án sẽ tiến hành khoan và hút nước 40 lỗ khoan tại 40 vùng thuộc 10 tỉnh. Một số yếu tố của công tác này có tác động đến môi trường và các tầng chứa nước trong các vùng điều tra là:

- Trong quá trình khoan thường dùng dung dịch sét bentonit và các hóa chất phụ gia khác. Dung dịch khoan một phần xâm nhập vào tầng chứa nước, phần còn lại được thải ra môi trường. Do vậy ít nhiều đã có ảnh hưởng đến tầng chứa nước và môi trường xung quanh trong phạm vi nhỏ (khoảng 80 - 100m2).

- Một số lỗ khoan phá mẫu, slam của lỗ khoan được đưa lên gây ảnh hưởng đến mặt bằng tự nhiên và cây trồng trong phạm vi thi công.

- Các lỗ khoan sẽ lắp đặt ống chống, ống lọc vào các tầng chứa nước, sẽ làm ảnh hưởng đến trạng thái cân bằng tự nhiên của các tầng chứa nước, làm tổn hại đến các tầng cách nước và giữa các tầng chứa nước với nhau.

- Do nhiều vùng có các tầng chứa nước mặn - nhạt xen kẹp, nên việc cách ly các tầng trên với tầng chứa nước khai thác không tốt, có thể làm nước của các tầng chứa nước mặn xâm nhập vào các tầng chứa nước nhạt.

- Đối với lỗ khoan bị lợ, khi hút nước thí nghiệm đã lấy lên một khối lượng nước có chất lượng xấu. Lượng nước này có thể ngấm vào đất gây ảnh hưởng không tốt đến các tầng chứa nước nằm nông, cũng có thể hòa vào nước mặt làm ảnh hưởng đến sự tồn tại và phát triển của cây trồng và vật nuôi gần phạm vi công trình.

- Trong thời gian hút nước đã làm giảm áp lực của tầng thí nghiệm, ít nhiều cũng ảnh hưởng đến trạng thái cân bằng của các tầng chứa nước dưới đất. Tại những nơi có mái cách nước giữa các tầng chứa nước mỏng, hoặc các tầng chứa nước mặn nhạt đan xen nhau, có thể xảy ra quá trình ngấm của các tầng nước mặn vào tầng nước nhạt.

Ngoài ra lượng dầu mỡ thải ra trong quá trình khoan, hút nước thí nghiệm; khói bụi, tiếng ồn trong quá trình thi công cũng có thể gây ra tác động xấu đến môi trường xung quanh, đặc biệt là môi trường nước mặt, vật nuôi (thủy sản và thủy cầm), cây trồng ...

  • Các biện pháp bảo vệ nước dưới đất và môi trường

Để giảm thiểu các tác động xấu đến môi trường, nước mặt và nước dưới đất gây nên bởi hoạt động điều tra nguồn nước dưới đất, trong quá trình thi công dự án sẽ tiến hành các biện pháp bảo vệ sau:

- Các công trình khai thác được đặt xa các nguồn nhiễm bẩn: nước thải sinh hoạt, nước thải sản xuất, nơi chứa chất thải rắn; các kho hoá chất độc hại; các điểm dễ xảy ra khả năng cháy, nổ.

- Đới phòng hộ vệ sinh phải tuân thủ theo Quy định bảo vệ nước dưới mà Bộ TN&MT đã ban hành.

- Trong quá trình thi công cũng như sau khi khoan, hút nước thí nghiệm, công tác vệ sinh công nghiệp sẽ được quan tâm đúng mức như: làm đường ống thải dung dịch trong quá trình khoan, trải nilon cách ly để dẫn nước trong quá trình hút nước thí nghiệm (với các lỗ khoan nước lợ và mặn), dọn sạch rác và chất thải như dung dịch sét bentonit và các hóa chất phụ gia khác, dầu mỡ..., nhằm đảm bảo sự trong sạch cho môi trường.

- Thực hiện đúng quy trình quy phạm trong quá trình thi công khoan và hút nước thí nghiệm, nhằm giảm thiểu tác động xấu đến môi trường xung quanh, nước mặt và các tầng chứa nước.

- Các lỗ khoan của dự án sau khi nghiên cứu nếu không gặp nước nhạt, không đưa vào khai thác phục vụ địa phương thì tiến hành lấp lỗ khoan bằng sét hoặc xi măng theo đúng quy trình kỹ thuật trám lấp giếng khoan mà Bộ TN&MT ban hành.

Một số vấn đề khác cần lưu ý trong công tác bảo vệ nước dưới đất và môi trường:

- Tại những vùng có ranh mặn nằm kề cần chú ý nguy cơ tụt mực nước dưới đất sẽ gây ra hiện tượng nhiễm bẩn, xâm nhập mặn từ trên xuống và theo chiều ngang.

- Các lỗ khoan hư hỏng cần tiến hành sửa chữa kịp thời hoặc trám lấp lỗ khoan đúng quy trình kỹ thuật.

- Lượng nước khai thác tại các lỗ khoan nên nhỏ hơn hoặc bằng lưu lượng nước khai thác đã bàn giao, để đảm bảo nguồn nước khỏi bị cạn kiệt và nhiễm bẩn do nguy cơ khai thác quá mức gây ra.

Phương pháp ước tính giá trị kinh tế sử dụng nước trong quy hoạch tài nguyên nước

Năm 1992 Dublin đã đề ra bộ nguyên tắc 4 điểm, các nguyên tắc đó đã được hoàn thiện trong những hội nghị tiếp theo đang được coi là nền tảng của công tác quản lý tổng hợp tài nguyên nước. Trong đó nguyên tắc "nước là hàng hoá có giá trị kinh tế " được coi là nền tảng để thay đổi nhận thức, thay đổi cách tiếp cận trong nghiên cứu, xây dựng và hoạch định chính sách quản lý tài nguyên nước.

Tìm hiểu về một số mô hình mã nguồn mở với dữ liệu mưa toàn cầu ứng dụng trong dự báo nguồn nước mặt tại Việt Nam

Vận hành các mô hình thủy văn dự báo dòng chảy không thể thiếu kết quả dự báo mưa số trị. Để dự báo định lượng mưa, bên cạnh việc tham khảo các biểu đồ phân tích synop, sử dụng phân tích các chỉ tiêu thống kê các đợt mưa, phân tích xác suất, mô hình thống kê và mạng thần kinh nhân tạo… đã cho các kết quả mô hình dự báo mưa từ các mô hình thời tiết số trị NWP, là động lực học khí tượng cơ sở lý thuyết cung cấp các phương trình mô tả sự tiến triển của khí quyển. Dự báo động lực sẽ dự đoán trạng thái tương lai của hoàn lưu sử dụng các xấp xỉ toán học của hệ phương trình động lực .

Trong nhiều năm qua, kết quả dự báo mưa từ các mô hình số trị được ứng dụng trong dự báo dòng chảy từ mưa đã đem lại nhiều hiệu quả to lớn như:

RAMS (The Regional Atmospheric Modeling System) do Đại học Tổng hợp Bang Colorado phối hợp với ASTER phát triển, có thể chạy trên các môi trường như UNIX, LINUX, Window NT với mã nguồn được viết bằng FORTRAN 90. Khả năng áp dụng của RAMS là rất rộng, từ các mô phỏng trong buồng khí động đến các bài toán dự báo toàn cầu. RAMS cho phép nhiều lưới lồng tương tác hai chiều, nhằm nâng cao độ chính xác của các bài toán mô phỏng/dự báo. Thêm vào đó các số liệu mặt đất hoặc cao không có thể đưa vào mô hình nhằm nâng cao chất lượng mô phỏng/dự báo. Từ năm 1995 RAMS đạt tới sự hoàn thiện cho mục tiêu áp dụng rộng rãi khi mô hình được phát triển cho các LINUX claster với số node không hạn chế, sử dụng phần mềm hỗ trợ MPI.

Tại trường Đại học Thủy Lợi thông qua nghiên cứu hợp tác với Italia, mô hình thời tiết số trị khu vực BOLAM được ứng dụng chạy thử nghiệm dự báo nghiệp vụ trước 5 ngày lấy biên đầu vào từ các mô hình toàn cầu.

Mô hình dự báo thời tiết khu vực phân giải cao HRM (High resolution Regional Model) là mô hình thuỷ tĩnh, sử dụng hệ phương trình nguyên thuỷ, bao gồm đầy đủ các quá trình vật lý như: bức xạ, mô hình đất, các quá trình rối trong lớp biên, tạo mưa qui mô lưới, đối lưu nông và đối lưu sâu. Mô hình HRM được phát triển tại Tổng cục Thời tiết Cộng hòa liên bang Đức (DWD) và đang được chạy nghiệp vụ tại nhiều cơ quan khí tượng quốc gia như tại Philipin, Brazil, Tây Ban Nha, Đức, ... Mô hình HRM được chuyển giao và chạy nghiệm vụ tại Trung tâm Dự báo Khí tượng thủy văn Trung ương (TTDBTƯ) từ năm 2002 thông qua dự án hợp tác nghiên cứu giữa 3 đơn vị là DWD, Khoa Khí tượng thủy văn và Hải dương học thuộc Trường Đại học khoa học tư nhiên-Đại học Quốc gia Hà Nội và TTDBTƯ. Số liệu ban đầu và điều kiện biên phụ thuộc vào thời gian cho mô hình HRM được lấy từ các trường phân tích và dự báo từ mô hình toàn cầu (Global Model for Europe-GME) của DWD. Hiện tại, mô hình HRM đang được chạy nghiệp vụ tại TTDBTƯ với 2 phiên bản HRM-28km (độ phân giải ngang là 28km, 31 mực thẳng đứng và bước thời gian là 120 giây) và HRM-14km (độ phân giải ngang là 14km, 40 mực thẳng đứng và bước thời gian là 90 giây) cho 2 phiên dự báo hàng ngày vào 00UTC (7 giờ Việt Nam) và 12UTC (19 giờ Việt Nam)

Từ năm 2011, Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn Trung ương đã được Bộ Tài nguyên và Môi trường đầu tư dự án mua các sản phẩm (dạng ảnh có sẵn trên trang web) và số liệu dạng số (dạng mã GRIB truyền qua mạng Internet) của Trung tâm Dự báo hạn vừa Châu Âu. ECMWF (ECMWF - European Centre for Medium-range Weather Forecasts) để phục vụ công tác dự báo khí tượng hạn ngắn - hạn dài nghiệp vụ. Các sản phẩm dự báo được cung cấp rất đa dạng gồm có dữ liệu dự báo số trị mưa, các yếu tố khí tượng như nhiệt độ, bốc hơi, độ ẩm… theo dạng lưới với thời gian dự báo theo hạn ngắn, hạn vừa và hạn dài .Đây là nguồn số liệu dự báo khí tượng toàn cầu toàn diện nhất mà Trung tâm dự báo Trung ương có thể khai thác. Thực tế dự báo định lượng mưa vẫn đang là bài toán thách thức các nhà khoa học hiện nay không chỉ riêng ở Việt Nam mà cả trên thế giới. Tuy vậy, các đánh giá chất lượng dự báo mưa trong một số nghiên cứu gần đây của Trung tâm dự báo Trung ương đã cho thấy nói chung các sản phẩm dự báo của các hệ thống mô hình toàn cầu và khu vực hiện tại đã phần nào đáp ứng được nhu cầu của bài toán dự định lượng mưa. Đó là việc phát hiện về diện và ước lượng sơ bộ về định lượng các đợt mưa lớn trên các lưu vực sông trước 5-10 ngày, nhận định sơ bộ tổng lượng mưa trước 1 tháng.

hthong_nghiep_v_lin_hon

Một số loại số liệu viễn thám khác là số liệu địa hình (DEM), sử dụng đất, loại đất, địa chất. Số liệu DEM có GTOPO30, Hydro1k (USGS), Global Map(ISCGM), trong đó nên sử dụng số liệu mới nhất từ nguồn Global Map với tỷ lệ 30x30m cho Việt Nam phát hành từ tháng 3/2007. Số liệu sử dụng đất, thảm phủ, địa chất... có thể khai thác từ Global Map, USGS, UNEP được cập nhật năm 2007 và được sử dụng trong đề tài :”Nghiên cứu tích hợp mô hình mã nguồn mở với dữ liệu mưa toàn cầu để dự báo nguồn nước mặt lưu vực sông liên tỉnh, liên Quốc gia. Áp dụng thử nghiệm tại lưu vực sông Srêpôk”. Bản đồ DEM tỷ lệ 30x30m hoàn toàn có thể đáp ứng cho mô hình thủy văn áp dụng cho thượng lưu các sông là vùng núi cao với cao độ thường trên 500 - 1000m. Các số liệu DEM, sử dụng đất, thảm phủ mặt đất cho toàn bộ lưu vực sông Srêpôk sẽ được bổ sung từ các đề tài, dự án đã được thực hiện để đảm bảo nâng cao chất lượng mô phỏng của mô hình thủy văn thông số phân phối .

Nghiên cứu một số mô hình dự báo dòng chảy ở Việt Nam

Trong thời kỳ đầu (khoảng năm 1960-1975), các phương pháp dự báo mưa - dòng chảy chủ yếu dựa trên các phân tích diễn biến lịch sử, đường cong lũy tích chu kỳ nguồn nước, phân tích xu thế.

Từ năm 1975, công tác dự báo đã có nhiều bước tiến mới, ứng dụng các kỹ thuật máy tính phát triển các phương trình đơn lẻ phân tích thống kê các phương trình hồi quy tương quan dòng chảy với mưa và với các đặc trưng dòng chảy theo thời gian….Trong giai đoạn này, Sử dụng một số phương pháp dự báo biến động dòng chảy như:

Mô hình thống kê đa biến; Mô hình nhận dạng; Sử dụng hàm điều hòa; Phân tích chuỗi thời gian như mô hình ARIMA,

Mô hình mạng thần kinh nhân tạo ANN…lập tương quan dòng chảy với dự báo dòng chảy tháng trong cả mùa lũ và mùa cạn đã được sử dụng trên các lưu vực sông.

Từ năm 1990, các mô hình toán thủy văn mưa rào dòng chảy, mô hình thủy lực được ứng dụng nhiều. Ban đầu, các mô hình này được sử dụng dự báo dòng chảy hạn ngắn sau đó phát triển dần thành các mô hình dự báo hạn vừa 5-10 ngày và dự báo hạn tháng với đầu vào là các trường mưa dự báo hạn vừa và hạn dài. Cụ thể, các mô hình thủy văn thông số tập trung như:

Lưu vực được mô phỏng bằng chuỗi các bể chứa xếp theo tầng và cột phù hợp với hình dạng lưu vực, cấu trúc thổ nhưỡng, địa chất,...Mưa trên lưu vực được xem như lượng vào của bể chứa trên cùng. Mỗi bề chứa đều có một cửa ra ở đáy.

Mô hình TANK: Mô hình đơn giản nhất là kiểu cột bể TANK đơn: 4 bể trên một cột. Phù hợp cho các lưu vực nhỏ có độ ẩm cao. Mô hình phức tạp hơn là mô hình TANK kép gồm một số cột bể mô phỏng quá trình hình thành dòng chảy trên lưu vực, và các bể mô tả quá trình truyền sóng lũ trong sông.

Ưu điểm: Ứng dụng tốt cho lưu vực vừa và nhỏ. Khả năng mô phỏng dòng chảy tháng, dòng chảy ngày, dòng chảy lũ.

Nhược điểm: có nhiều thông số nhưng không rõ ý nghĩa vật lý nên khó xác định trực tiếp. Việc thiết lập cấu trúc và thông số hóa mô hình chỉ có thể thực hiện được sau nhiều lần thử sai, đòi hỏi người sử dụng phải có nhiều kinh nghiệm và am hiểu mô hình. Mô hình TANK ứng dụng dự báo ngắn hạn quá trình lũ cho thượng lưu sông Thái Bình và một số nhánh nhỏ hệ thống sông Hồng.

Mô hình NAM (Đan Mạch) Dựa trên nguyên tắc mô phỏng quá trình hình thành dòng chảy bằng chuỗi các bể chứa xếp theo chiều thẳng đứng và các bể chứa tuyến tính (tương tự như TANK). Trong mô hình NAM, mỗi lưu vực được xem là một đơn vị xử lý, các thông số và các biến là các giá trị trung bình hoá đại diện cho toàn lưu vực .Mô hình tính quá trình dòng chảy theo lượng ẩm trong các bể chứa có tương tác lẫn nhau. Mô hình được sử dụng để tính toán khôi phục dòng chảy từ mưa; tuy nhiên, chỉ thích hợp với lưu vực vừa và nhỏ khi tác dụng điều tiết của sườn dốc có thể được xét thông qua các bể chứa xếp theo chiều thẳng đứng. Mô hình NAM có số lượng tham số vừa phải (16 thông số), dễ sử dụng hơn TANK.

sp98

Mô hình thủy văn thông số phân bố MARINE (Pháp). Mô hình dựa trên phương trình Saint-Vernant, tính toán dự báo quá trình lưu lượng tại các tuyến hạ lưu. Mô hình MARINE đòi hỏi phải có số liệu địa hình, thổ nhưỡng, lớp phủ, mạng lưới trạm KTTV đủ dày, đặc biệt phải dự báo được mưa với độ phân giải cao. Lưu vực được chia theo lưới ô vuông. Phương trình liên tục được sử dụng để tính giá trị mực nuớc trong mỗi ô. Tốc độ dòng chảy mặt trên lưu vực được xác định bằng phương trình sóng khuyếch tán (bỏ thành phần gia tốc địa phương và gia tốc đối lưu chỉ giữ lại thành phần áp lực, trọng lực, ma sát trong phương trình Saint-Venant). Hệ số thấm là hàm số phụ thuộc vào mực nước trong từng ô. Dòng chảy trong sông được xác định bằng hệ phương trình Saint-Vernant đầy đủ với các hàm Q gia nhập khu giữa được xác định từ các lưu vực liền kề.

sp99

Mô hình WETSPA (Bỉ): (Water and Energy Transfer between Soil, Plant and Atmosphere) là một mô hình thủy văn phân phối mô tả quy luật vận động của nước trong tự nhiên dùng cho dự báo trao đổi nước và nhiệt giữa đất, thảm phủ thực vật, khí quyển trong phạm vi một vùng, một lưu vực. Mô hình được Wang và nhóm cộng sự phát triển đầu tiên năm 1996 [10]. Quá trình thủy văn được xem xét và mô hình hoá trong các tầng khí quyển, lớp tán lá của thảm phủ, đới rễ cây, tầng chuyển tiếp và tầng bão hoà

sp100

Hiện nay Trung tâm dự báo khí tượng thuỷ văn Trung ương đang sử dụng các mô hình TANK, NAM, MIKE dự báo lũ lớn, hạn thủy văn và điều tiết hồ chứa cho hầu hết các lưu vực sông trên toàn quốc hạn ngắn đến hạn vừa.

Sử dụng biên độ tính toán trong dự báo tài nguyên nước

Hiện nay công tác dự báo tài nguyên nước nói chung và dư báo tài nguyên nước dưới đất nói riêng có tầm quan trọng đối với sự nghiệp phát triển kinh tế xã hội, an ninh quốc phòng và đặc biệt trong công tác chủ động phòng tránh thiên tai, giảm nhẹ thiệt hại do nước gây ra. Trong điều kiện xã hội ngày càng phát triển, nhu cầu đòi hỏi số liệu quan trắc và thông tin về dự báo diễn biến tài nguyên nước ngày càng cao, không chỉ phong phú về mặt nội dung mà cả về độ chính xác của bản tin dự báo. Vì vậy, việc đánh giá chất lượng bản tin dự báo tài nguyên nước dưới đất là một việc rất cần thiết và ngày càng được các Cơ quan quản lý tài nguyên nước và các hộ dùng nước quan tâm chú ý hơn.

Việc đánh giá chất lượng bản tin dự báo diễn biến tài nguyên nước dưới đất là một trong các chỉ tiêu cơ bản để đánh giá công việc của Trung tâm Cảnh báo và Dự bái tài nguyên nước thuộc Trung tâm Quy hoạch và Điều tra tài nguyên nước quốc gia, đồng thời, thông qua chất lượng dự báo tài nguyên nước dưới đất, có thể định hướng được công tác nghiên cứu và nâng cao chất lượng bản tin dự báo một khi biết được chi tiết chỗ mạnh yếu của các sản phẩm này. Tuy nhiên, vấn đề đánh giá chất lượng bản tin dự báo diễn biến tài nguyên nước dưới đất là một vấn đề hết sức phức tạp vì trên thực tế, không có một phương pháp hay quy phạm đánh giá nào bao quát được mọi mục đích của việc đánh giá chất lượng bản tin dự báo. Nhiều chuyên gia tài nguyên nước cho rằng việc đánh giá chất lượng bản tin dự báo cũng khó khăn phức tạp chẳng kém gì việc làm ra các bản tin dự báo. Sự khó khăn này thể hiện ở các điểm chính sau:

- Sự phức tạp của diễn biến tài nguyên nước, các yếu tố tài nguyên nước và thông báo, dự báo liên quan đến không gian, thời gian và cường độ của chúng;

- Tính chất của thông báo, dự báo (bản tin tháng, bản tin quý, bản tin năm,...);

- Các phương pháp và chỉ tiêu đánh giá không phải là duy nhất;

- Các quy ước về giới hạn cường độ, không gian và thời gian chưa thống nhất;

- Quá trình phát triển kinh tế xã hội và khoa học công nghệ làm cho công tác quan trắc và dự báo nghiệp vụ tài nguyên nước thay đổi, yêu cầu của xã hội, của người dùng cũng thay đổi. Sự thay đổi đó lại kéo theo những thay đổi về thuật ngữ, về những quy ước theo không gian, thời gian, về tính chất bản tin...

Theo các chuyên gia về tài nguyên nước, có 3 lý do quan trọng nhất cần phải đánh giá chất lượng bản tin dự báo tài nguyên nước dưới đất là:

1. Để theo dõi chất lượng dự báo: xem các số liệu quan trắc và các bản tin dự báo chính xác đến mức nào và mức chính xác có ngày càng tốt hơn không?

2. Để nâng cao chất lượng dự báo tài nguyên nước dưới đất: vì trước hết phải tìm ra dự báo sai cái gì, sai như thế nào thì mới có thể cải tiến công nghệ dự báo.

3. Để so sánh chất lượng dự báo của các hệ thống dự báo khác nhau.

Đánh giá sai số yếu tố dự báo

Theo định nghĩa, biên độ tính toán của yếu tố dự báo là tổng các đại lượng thay đổi của yếu tố đó trong thời gian dự kiến ứng với tần suất 95%. Biên độ tính toán được tính từ chuỗi biến đổi của yếu tố trong thời gian dự kiến τ:

sp81Sử dụng khoảng 100 - 200 trị số ∆Ht của 5 - 10 năm có biên độ thay đổi lớn, trung bình và nhỏ, sau đó phân ra nhiều cấp (ít nhất là 8 cấp) và tính số tần suất tương ứng.

Xác định biên độ ứng với tần suất 95% (khi dùng đường tần suất chung) hoặc ứng với tần xuất (P+ max – 2.5%) và (P- – 2.5%) (khi dùng đường tần suất riêng cho phần ∆H+ và ∆H-)(p =95%)

trong đó Scf là sai số cho phép.

sp83Hình 3 : Tần suất biến đổi ∆H+Hình 3 : Tần suất biến đổi ∆H+

Theo kết quả trên hình 1.1.3, P+ max = 43,4%. Khi đó P-­max - 2,5% = 40,9%. Tra theo đồ thị được A40.9% = 151 cm

sp84Hình 4: Tần suất biến đổi ∆H-Hình 4: Tần suất biến đổi ∆H-

Theo kết quả tính toán ta có P+ = 56,6% và P- - 2,5% = 54,1%. Tra theo đồ thị hình 4 ta có A54,1% = 77 cm. Vậy:

A95% = 151 cm + 77 cm = 228 cm. Từ đó có:

Scf = 20% A95% = 20% x 228cm = 46cm

 

Đánh giá phương án dự báo

Mức đảm bảo phương án là tỷ số giữa số lần dự báo đạt yêu cầu (tức là số lần có sai số nhỏ hơn sai số cho phép) và toàn bộ số lần dự báo theo phương án. Để tính mức bảo đảm phương án cần tiến hành không ít hơn 200 lần dự báo (dùng tài liệu quan trắc trong 3 - 5 năm gần nhất).

Mức đảm bảo thiên nhiên của yếu tố dự báo là tần suất bảo đảm giá trị biến đổi của yếu tố dự báo trong thời gian dự kiến không vượt quá Scf (Dự báo thiên nhiên là lấy giá trị yếu tố dự báo tại thời điểm phát báo làm trị số dự báo).

Mức đảm bảo hiệu dụng của phương án dự báo là hiệu số của mức đảm bảo phương án và mức đảm bảo thiên nhiên.

Bất kỳ một phương án dự báo nào được xem là hợp lý và có thể được dùng trong tác nghiệp đều phải có mức đảm bảo ≥ 80% và thoả mãn tỷ lệ thống kê trong Bảng sau giữa mức đảm bảo phương án (PA) và mức đảm bảo thiên nhiên (TN).

Bảng 1: Quy định về tỷ lệ giữa mức đảm bảo của phương án và mức đảm bảo thiên nhiên

PTN%

60

70

80

88

96

PPA%

≥ 80

≥ 85

≥ 90

≥ 95

100

Phương pháp này có thể dùng để đánh giá bất kỳ dự báo nào, không phụ thuộc vào yếu tố dự báo và đặc điểm chế độ thuỷ văn. Nó có thể được sử dụng để đánh giá phương pháp và cho từng lần dự báo, tức là có sự phù hợp về nguyên tắc đánh giá sai số yếu tố dự báo tác nghiệp với đánh giá mức hiệu dụng phương án. Tuy nhiên, phương pháp chưa có cơ sở lập luận toán học chặt chẽ và việc qui định tỷ số giữa mức bảo đảm phương án với mức bảo đảm thiên nhiên cũng chưa có tiêu chuẩn rõ ràng, còn phụ thuộc vào trình độ phát triển của phương pháp dự báo.\

Hiện nay công tác dự báo tài nguyên nước nói chung và dư báo tài nguyên nước dưới đất nói riêng có tầm quan trọng đối với sự nghiệp phát triển kinh tế xã hội, an ninh quốc phòng và đặc biệt trong công tác chủ động phòng tránh thiên tai, giảm nhẹ thiệt hại do nước gây ra. Trong điều kiện xã hội ngày càng phát triển, nhu cầu đòi hỏi số liệu quan trắc và thông tin về dự báo diễn biến tài nguyên nước ngày càng cao, không chỉ phong phú về mặt nội dung mà cả về độ chính xác của bản tin dự báo. Vì vậy, việc đánh giá chất lượng bản tin dự báo tài nguyên nước dưới đất là một việc rất cần thiết và ngày càng được các Cơ quan quản lý tài nguyên nước và các hộ dùng nước quan tâm chú ý hơn.

Việc đánh giá chất lượng bản tin dự báo diễn biến tài nguyên nước dưới đất là một trong các chỉ tiêu cơ bản để đánh giá công việc của Trung tâm Cảnh báo và Dự bái tài nguyên nước thuộc Trung tâm Quy hoạch và Điều tra tài nguyên nước quốc gia, đồng thời, thông qua chất lượng dự báo tài nguyên nước dưới đất, có thể định hướng được công tác nghiên cứu và nâng cao chất lượng bản tin dự báo một khi biết được chi tiết chỗ mạnh yếu của các sản phẩm này. Tuy nhiên, vấn đề đánh giá chất lượng bản tin dự báo diễn biến tài nguyên nước dưới đất là một vấn đề hết sức phức tạp vì trên thực tế, không có một phương pháp hay quy phạm đánh giá nào bao quát được mọi mục đích của việc đánh giá chất lượng bản tin dự báo. Nhiều chuyên gia tài nguyên nước cho rằng việc đánh giá chất lượng bản tin dự báo cũng khó khăn phức tạp chẳng kém gì việc làm ra các bản tin dự báo. Sự khó khăn này thể hiện ở các điểm chính sau:

- Sự phức tạp của diễn biến tài nguyên nước, các yếu tố tài nguyên nước và thông báo, dự báo liên quan đến không gian, thời gian và cường độ của chúng;

- Tính chất của thông báo, dự báo (bản tin tháng, bản tin quý, bản tin năm,…);

- Các phương pháp và chỉ tiêu đánh giá không phải là duy nhất;

- Các quy ước về giới hạn cường độ, không gian và thời gian chưa thống nhất;

- Quá trình phát triển kinh tế xã hội và khoa học công nghệ làm cho công tác quan trắc và dự báo nghiệp vụ tài nguyên nước thay đổi, yêu cầu của xã hội, của người dùng cũng thay đổi. Sự thay đổi đó lại kéo theo những thay đổi về thuật ngữ, về những quy ước theo không gian, thời gian, về tính chất bản tin…

Normal 0 false false false EN-US X-NONE X-NONE

Tổng quan về phương pháp đánh giá chất lượng bản tin dự báo tài nguyên nước trên thế giới và cách đánh giá sai số dựa vào thống kê toán học

Phương pháp đánh giá chất lượng bản tin dự báo tài nguyên nước nói chung và tài nguyên nước dưới đất nói riêng đã được thảo luận từ thập kỷ 60 của thế kỷ XX tại các cuộc họp lần thứ 3 và 4 của Uỷ ban Đặc biệt thuộc WMO (1966). Tại Liên Xô (cũ), ngay từ những năm cuối của thập kỷ 70, Cơ quan quản lý tài nguyên nước Liên Xô đã thay đổi cơ bản về cách đánh giá chất lượng bản tin dự báo, từ đánh giá mang tính tổng quát đồng đều giữa các yếu tố dự báo sang đánh giá trọng lượng theo mức nguy hiểm và được tính theo điểm. Tại Nhật Bản và một số nước tiên tiến khác, khi dự báo các yếu tố tài nguyên nước đều kèm theo mức tin cậy, vì vậy trong việc đánh giá chất lượng bản tin dự báo có đánh giá mức tin cậy của bản tin dự báo. Đối với phần lớn các nước đang phát triển, công tác đánh giá chất lượng dự báo phụ thuộc nhiều vào trình độ KHCN dự báo của nước đó và cơ sở đánh giá chủ yếu là vận dụng toàn bộ hay một phần các văn bản hướng dẫn đánh giá của WMO và các Tổ chức Quốc tế liên quan. Ngày nay, hầu hết các nước thành viên của WMO đều tổ chức đánh giá dự báo theo những tiêu chí chung và theo tình hình cụ thể của từng nước.

Có rất nhiều phương pháp để đánh giá chất lượng bản tin dự báo tài nguyên nước nói chung và tài nguyên nước nói riêng. Các phương pháp khác nhau được dùng để đánh giá các yếu tố dự báo khác nhau. WMO chia các bản tin dự báo làm các loại:

a) Loại dự báo giá trị: dùng để dự báo các yếu tố tài nguyên nước như: mực nước, lưu lượng;

b) Loại dự báo các hiện tượng theo từng hạn dự báo khác nhau: như hạn ngắn (tới 3 ngày), hạn vừa (từ 4 đến 7 hoặc 10 ngày), hạn dài (từ 10 ngày đến 1 tháng hoặc dài hơn);

Các phương pháp đánh giá cũng được chia làm 2 loại: phương pháp đánh giá chuẩn và phương pháp khoa học. Phương pháp đánh giá chuẩn bao gồm các phương pháp dùng cho dự báo có/không, dự báo theo nhiều cấp, dự báo các yếu tố thay đổi và dự báo xác suất. Phương pháp đánh giá khoa học bao gồm các phương pháp dùng cho dự báo theo không gian, hệ thống dự báo tổ hợp và các phương pháp khác. Phương pháp đánh giá khoa học thường phức tạp hơn phương pháp đánh giá chuẩn và đi sâu vào cốt lõi của sai số dự báo. Ví dụ đối với dự báo mực nước hay lưu lượng người ta thường dùng phương pháp bình phương tối thiểu hoặc hệ số tương quan.

Đánh giá sai số yếu tố

Coi các đại lượng dự báo mang tính chất ngẫu nhiên, sử dụng đặc trưng thống kê cơ bản của sự biến đổi các đại lượng ngẫu nhiên có phân bố chuẩn là khoảng lệch quân phương của chuỗi trị số thay đổi yếu tố dự báo trong khoảng thời gian dự kiến làm cơ sở tính sai số cho phép.

Hệ số K = ∆H/σ = 0.674 có xác suất xuất hiện trong khoảng P[(X±KPσ)] = 50%; σ∆ được tính từ chuỗi ∆Hτ = Ht - Ht-τ

Theo Quy phạm dự báo tài nguyên nước hiện hành của Trung Quốc, sai số cho phép được lấy trong khoảng (0,3 ÷ 1) σ∆ tùy thuộc vào kỹ thuật, khả năng dự báo và nhu cầu của đối tượng phục vụ, nhưng Scf không nhỏ hơn 10cm.

Đánh giá mức độ hiệu quả của phương án: sử dụng các chỉ tiêu thống kê sau:

Tỷ số σ'/σ

Trong đó σ' là khoảng lệch quân phương của chuỗi sai số:

σ' = [Σ(Hdb – Htđ)2/n]1/2

và σ là khoảng lệch quân phương của chuỗi biến đổi yếu tố dự báo trong khoảng thời gian dự kiến:

σ = [Σ(∆Hτi – ∆Hτtb)2/n ]1/2

Hệ số tương quan giữa tính toán và thực đo η được tính theo công thức:

η = {1-(σ'/σ )2}1/2

Bảng 2: Quy định về đánh giá phương án dự báo theo η và σ'/σ

σ’/σ

η

Đánh giá phương án

≤ 0.4

≥ 0.9

Tốt

≤ 0.6

≥ 0.9

Đạt

≤ 0.8

≥ 0.6

Đạt (yếu) dùng khi n≥ 25

>0.8

< 0.6

Không đạt

Mức bảo đảm của phương án dự báo

P% = (m/n) x 100

Trong đó: m: số lần dự báo đúng n: tổng số lần dự báo

Phương pháp này có cơ sở lập luận chặt chẽ, cho phép đánh giá được độ chính xác các phương án dự báo đối với nhiều hiện tượng tài nguyên nước khác nhau. Các tiêu chuẩn đánh giá đều xuất phát từ số liệu thực đo và chất lượng dự báo của phương pháp nên mang tính khách quan. Tuy nhiên, yếu điểm của cả 2 phương pháp là việc chọn sai số dự báo yếu tố tài nguyên nước cố định là không hợp lý, các giá trị rất lớn, hoặc rất nhỏ đều có cùng sai số cho phép như nhau, nhưng trên thực tế, mức độ khó khăn trong dự báo lại khác nhau, đặc biệt đôi khi giá trị thực đo lại nhỏ hơn Scf nên việc đánh giá kém ý nghĩa.