Chuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 3 (1), 2017

ĐÁNH GIÁ TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU ĐẾN DỊNG CHẢY
THƯỢNG LƯU LƯU VỰC SƠNG ĐỒNG NAI
Đỗ Quang Lĩnh1*, Phạm Thị Thảo Nhi1, Lưu Thị Thúy Hằng2
1
Viện Môi trường và Tài nguyên, ĐHQG TP.HCM
2
Viện Khoa học Thủy lợi miền Nam
*Tác giả liên lạc:
(Ngày nhận bài: 22/03/2017; Ngày duyệt đăng: 08/05/2017)
TÓM TẮT
Nghiên cứu này được thực hiện nhằm đánh giá tác động của biến đổi khí hậu (BĐKH) lên
tài nguyên nước (TNN) thượng lưu lưu vực sông Đồng Nai. Mơ hình thủy văn SWAT được
sử dụng để mơ phỏng dịng chảy lưu vực sơng Đồng Nai, kết quả mô phỏng được đánh
giá bằng các chỉ số thống kê R2, NSE, PBIAS, RSR, kết quả cho thấy mô hình SWAT mơ
phỏng khá tốt dịng chảy cho khu vực nghiên cứu, với R2 tại trạm Tà Lài và Tà Pao là
0.76, trạm Phú Hiệp là 0.53 cho giai đoạn hiệu chỉnh, đối với giai đoạn kiểm định R2 tại
trạm Tà Lài là 0.79, Tà Pao là 0.48, và Phú Hiệp là 0.7. Kịch bản BĐKH cho lượng mưa
và nhiệt độ được xây dựng bằng cơng cụ chi tiết hóa thống kê SDSM được xây dựng cho 3
kịch bản phát thải RCP2.6, RCP4.5 và RCP8.5 với 3 giai đoạn tương lai là 2015-2040,
2045-2070 và 2075-2100. Tác động của BĐKH lên TNN ở khu vực nghiên cứu được đánh
giá bằng việc so sánh sự thay đổi dòng chảy giữa giai đoạn hiện tại (1980-2005) và
tương lai. Kết quả mô phỏng cho thấy dưới tác động của BĐKH lưu lượng dòng chảy cả
3 kịch bản RCP có xu hướng giảm vào mùa mưa và tăng vào mùa khô. Kết quả của
nghiên cứu này có thể giúp các nhà quản lý trong xây dựng chiến lược quản lý TNN dưới
ảnh hưởng của BĐKH.
Từ khóa: Biến đổi khí hậu, chi tiết hóa thống kê, dòng chảy, SWAT, SDSM.
IMPACTS OF CLIMATE CHANGE ON STREAMFLOW
IN THE UPSTREAM DONG NAI RIVER BASIN
Do Quang Linh1*, Pham Thi Thao Nhi1, Luu Thi Thuy Hang2

1
Institute for Environment and Resources, VNU-HCM
2
Southern Institute of Water Resources Research
*Corresponding author:
ABSTRACT
The objective of this study was to simulate the hydrologic characteristic using the
SWAT model (Soil and Water Analysis Tool) in upstream Dong Nai River Basin. The
model performance has been assessed by three statistical indices, including
coefficient correlation (R2), Nash-Sutcliffe efficient coefficient (NSE) and percentage
Bias (PBIAS). The results showed that SWAT model was calibrated satisfactorily for
simulating the streamflow, with R2 at Ta Lai and Ta Pao stations were 0.76 and Phu
Hiep station was 0.53 for calibrate, for R2 at Ta Lai station was 0.79, at Ta Pao was 0.48
and Phu Hiep is 0.7. Climate change scenarios for precipitation and temperature were
simualated using the SDSM statistical downscaling tool simulated for three RCP2.6,
RCP4.5 and RCP8.5 emission scenarios with three future scenarios: 2015- 2040, 20452070 and 2075-2100. The impact of climate change on the Dong Nai river basin is
27


Chuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 3 (1), 2017

assessed by comparing the flow changes between the present period (1980-2005) and the
future, the simulation results show that under the impact of climate change, the flow of
three RCPs scenarios tends to decrease in rainy season and increase in dry season. The
results of this study can help managers to develop strategies to manage water resources
under the influence of climate change.
Keywords: Climate change, statistical downscaling, discharge, SWAT, SDSM.
việc nghiên cứu đánh giá các thay đổi về
TNN tại lưu vực này trong bối cảnh xét
đến tác động của BĐKH trong tương lai.

Với vị trí khu vực nghiên cứu là thượng
lưu lưu vực sông Đồng Nai, ảnh hưởng
trực tiếp đến TNN của cả lưu vực, do đó
cần có những nghiên cứu để đưa ra những
giải pháp phù hợp nhằm bảo vệ nguồn
nước và đảm bảo cấp nước cho đời sống và
sản xuất của vùng. Kết quả của nghiên
cứu này có thể là tài liệu tham khảo
cho các nhà hoạch định chính sách
trong công tác quản lý tài nguyên nước
và phát triển kinh tế xã hội của vùng.

TỔNG QUAN
Tài nguyên nước trên thế giới nói chung và
Việt Nam nói riêng hiện nay đang phải đối
mặt với những áp lực gay gắt từ nhiều yếu
tố, đặc biệt là Biến đổi khí hậu. BĐKH sẽ
làm cho dịng chảy sơng ngịi thay đổi về
lượng và sự phân bố theo thời gian, vùng
lãnh thổ. Tác động của BĐKH đến dòng
chảy năm rất khác nhau giữa các vùng/ hệ
thống sông trên lãnh thổ Việt Nam. Theo
báo cáo của Bộ Tài nguyên và Môi trường
(2011), trong những năm vừa qua, nhiệt độ
trung bình năm tăng 0,5-0,7°C và lượng
mưa hàng năm giảm khoảng 2% trong
vòng 50 năm qua (1958-2007). Sự thay đổi
khí hậu khu vực đã thay đổi điều kiện thủy
văn khu vực và sau đó ảnh hưởng nguồn
nước khu vực tại Việt Nam. Biến đổi khí

hậu đã làm cho các thiên tai, đặc biệt là lũ,
hạn hán ngày càng tăng.
Hệ thống sông Đồng Nai là hệ thống sông
lớn thứ hai ở phía Nam, và đứng thứ ba
tồn quốc, lưu vực rộng lớn của nó gần
như nằm trọn trong địa phận nước ta. Tổng
lượng dòng chảy hàng năm của lưu vực là
khoảng 37,4 tỉ m3, lượng mưa trung bình
2.000 mm/năm và lượng bốc thốt hơi
trung bình 1.200 mm/năm. Lưu vực biểu
hiện rõ nét biến đổi dòng chảy theo mùa
với 80 đến 90%, lượng mưa tập trung vào
mùa mưa từ tháng 5 đến tháng 11. Do đó,
tại lưu vực này thường xảy ra tình trạng
cạn kiệt dịng chảy vào mùa khơ nhưng lại
lũ lụt vào mùa mưa. Lưu vực hệ thống
sông Đồng Nai là vùng kinh tế năng động
nhất nước ta, đồng thời đây cũng là vùng
có mức đơ thị hóa cao nhất nước, với nhu
cầu sử dụng nước ngày càng cao, đòi hỏi

VẬT LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP
Khu vực nghiên cứu
Khu vực nghiên cứu nằm trong lưu vực
sông Đồng Nai, phần thượng nguồn tính từ
hồ Trị An, bao gồm 2 lưu vực sơng chính:
thượng nguồn sơng Đồng Nai: bắt nguồn
từ phía Bắc cao nguyên Lâm Viên (Lang
Biang), phía Nam dãy Trường Sơn
(108o42'10'' Đông và 12o12'10'' Bắc) đến

hồ thủy điện Trị An; và Sông La Ngà: đây
là một phụ lưu quan trọng của sơng Đồng
Nai, nó là con sơng nhánh có một phần lưu
vực nằm trên đất Đồng Nai đổ vào sơng
chính ở xã Phú Ngọc, huyện Định Quán,
cách cầu La Ngà 5 km về phía thượng lưu.
Sơng La Ngà bắt nguồn từ cao nguyên Di
Linh, Bảo Lộc, nơi hợp lưu của ba con suối
nhỏ là: RơNha, ĐacToren và ĐacNo ở độ
cao trung bình hơn 1.000 m, nơi cao nhất
tới 1.460 m. Lưu vực của sơng gồm phần
lớn diện tích huyện Bảo Lộc (Lâm Đồng),
Tánh Linh (Bình Thuận), Tân Phú, Định
Quán (Đồng Nai).
28


Chuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 3 (1), 2017

Hình 1. Khu vực nghiên cứu
Đặc điểm cơ bản của khí hậu trên tồn lưu
vực là phân hố theo mùa sâu sắc. Mỗi
năm có 2 mùa rõ rệt: mùa mưa và mùa khơ.
Mùa khơ trùng với gió mùa Đơng vốn là
luồng tín phong ổn định, mùa mưa trùng
với gió mùa Hạ mang lại những khối
khơng khí nhiệt đới và xích đạo nóng ẩm
với những nhiễu động khí quyển thường
xun. Khí hậu vùng có nền nhiệt độ cao
và hầu như khơng có những thay đổi đáng

kể trong năm. Nhiệt độ trung bình năm ở
vùng này đạt tới 26 - 27oC. Chênh lệch
giữa nhiệt độ trung bình tháng nóng nhất
và tháng lạnh nhất không quá 4 - 5oC. Về
nhiệt độ, lưu vực chịu ảnh hưởng trực tiếp
chế độ nhiệt đới gió mùa với nhiệt độ trung
bình năm tồn lưu vực khoảng 25oC.
Mơ hình thủy văn SWAT
SWAT là mơ hình thủy văn ở cấp độ lưu
vực, mơ hình dựa trên các q trình vật lý,
với sự hỗ trợ của máy tính và khả năng mô
phỏng liên tục trong khoảng thời gian dài.
Các thành phần chính của mơ hình bao
gồm thời tiết, thủy văn, tính chất và nhiệt
độ của đất, sự phát triển cây trồng, dưỡng
chất, thuốc trừ sâu, vi khuẩn và mầm bệnh
và quản lý đất đai. Trong mơ hình SWAT
lưu vực được phân chia thành các tiểu lưu
vực. Mỗi tiểu lưu vực sau đó được chia
thành các đơn vị thủy văn (Hydrologic
Response Unit- HRU) dựa trên những đặc
trưng đồng nhất về sử dụng đất, thổ
nhưỡng, độ dốc. Xét về toàn lưu vực thì
29

mơ hình SWAT là một mơ hình phân bố.
Mơ hình này chia dịng chảy thành 3 pha:
pha mặt đất, pha dưới mặt đất và pha trong
sông. Pha mặt đất diễn tả các phần dịng
chảy mặt, phần xói mịn. Pha sát mặt diễn

tả các thành phần dòng chảy sát mặt, dịng
chảy ngầm. Pha trong sơng diễn tả diễn
tốn lượng dòng chảy tới mặt cắt cửa ra
của lưu vực.
Bảng 1. Mơ tả dữ liệu đầu vào của mơ
hình SWAT
Độ
Dữ liệu phân Nguồn
Mơ tả
giải
FAO
Bản đồ đất
Đất
10km
tồn cầu
Bản đồ sử
Sử dụng
Subdụng
đất
1km
NIAPP LVSDN
đất
năm 2000
ASTER
DEM
90m
Dem 90
GDEM
10
trạm

Dữ liệu
Ngày HMDC (1981mưa
2008)
2
trạm
(1981Dữ liệu
2008) bao
Ngày HMDC
nhiệt
gồm nhiệt
độ lớn nhất,
nhỏ nhất
Dữ liệu
3 trạm Tà
lưu
Ngày HMDC Pao, Tà Lài,
lượng
Phú Hiệp
Mô hình dự báo thủy văn ở mỗi HRU bằng
cách sử dụng phương trình cân bằng nước:
SW t  SW 0 

 R
t

i 1

day

 Q surf  E a  w seep  Q gw 


Với : SWt (mm H2O): Tổng lượng nước tại
cuối thời đoạn tính tốn, SWo (mm H2O):
Tổng lượng nước trong đất tại thời điểm
ban đầu, t (ngày): Thời gian, Rday (mm
H2O): Tổng lượng mưa tại ngày thứ I, Qsurf
(mm H2O): Tổng lượng nước mặt ngày thứ
i, Ea (mm H2O): Lượng bốc thoát hơi tại


Chuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 3 (1), 2017

ngày thứ i, wseep (mm H2O): Lượng nước - CAN2 (RCP2.6): kịch bản phát triển
ngầm ngày thứ i, Qgw (mm H2O): Lượng thuộc loại thấp, nhiệt lượng bức xạ mặt đất
nước ngầm cung cấp cho sông ngày thứ i.
nhận ít hơn 3 watt cho một 1m2 (3W/m2);
Dữ liệu đầu vào phục vụ cho mơ hình - CAN4 (RCP4.5): kịch bản ổn định trung
gian trong đó cưỡng bức bức xạ được ổn
SWAT được trình bày trong Bảng 1.
định ở mức khoảng 4,5 W/m2;
Cơng cụ chi tiết hóa SDSM
SDSM (Statistical Downscaling Model) là - CAN8 (RCP8.5): kịch bản thuộc loại cao
một công cụ phát sinh dữ liệu thời tiết để mà bức xạ mặt đất nhận được sẽ lớn hơn
dự tính khí hậu cho một khu vực cụ thể. 8,5 W/m2 và tiếp tục tăng sau kỳ dự đốn.
Mơ hình SDSM ước lượng mối quan hệ
thống kê dựa trên các kỹ thuật hồi quy KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
tuyến tính giũa biến khí hậu quy mơ tồn Xây dựng kịch bản BĐKH
cầu (nhân tố dự báo) với các biến khí ậu Nghiên cứu sử dụng mơ hình SDSM 5.2 để
địa phương. Mối quan hệ này được thể thiết lập kịch bản BĐKH vùng nghiên cứu.
hiện bằng phương trình như sau:

Sau quá trình sàn lọc các biến để chọn ra
được những biến có mối tương quan cao
R = F(L)
Trong đó:
giữa các biến dùng để dự báo với các biến
R: đối tượng được dự báo (biến khí hậu địa khí hậu địa phương. Quá trình hiệu chỉnh
phương như lượng mưa hoặc nhiệt độ);
và kiểm định được thực hiện. Quá trình
L: đối tượng dùng để dự báo (các biến khí hiệu chỉnh mơ hình sử dụng chuỗi dữ liệu
giai đoạn 1980-1990 bao gồm lượng mưa
hậu ở quy mơ lớn như quy mơ tồn cầu);
và các số liệu NCEP của giai đoạn tương
F: hàm tất định hoặc hàm ngẫu nhiên.
Dữ liệu đầu vào của mơ hình SDSM bao ứng để phát sinh hệ số phương trình hồi
gồm dữ liệu mưa của 10 trạm Bảo Lộc, Đà quy được lưu dưới dạng file *.PAR. Sử
Lạt, Di Linh, Túc Trưng, Tà lài, Tà Pao, dụng công cụ Weather Generator để phát
Trị An, Liên Khương, Xuân Lộc, Đak sinh chuỗi số liệu dựa vào chuỗi số liệu
Nông và dữ liệu từ mơ hình tồn cầu GCM quan trắc mưa giai đoạn 1991-2001 (giai
đoạn kiểm định).
với 3 kịch bản:
Bảng 2. Kết quả mô phỏng giai đoạn hiệu chỉnh của mơ hình SDSM
Bảo
Lộc

Trạm

Ngày

Đà
Lạt


Di
Linh

Liên
Tà
Khương Lài

Tà
Pao

Trị
An

Túc
Trưng

Xn
Lộc

7,3

4,5

4,6

5,6

7,2


7,4

5,9

6,2

5,4

7,1

5,3

3,7

4,5

7,2

6,8

5,7

6,1

5,9

11,8

10,5


9,2

10,6

20,5

18,1

17,2

19,6

18,1

0,04

0,20

0,09

0,1

0,1

0,01

0,08

0,03


0,02

0,02

7,7

7,7

5,1

5,0

5,3

14,2

14,8

13,1

14,2

13,6

Thực
8,2
đo
Mơ
7,8
phỏng

RMSE 15,3
2

R
Hiệu
chỉnh

Đăk
Nơng

STD
Thực
đo
Mơ
phỏng
Tháng
RMSE

251,5 223,3

138,4 142,8 170,6

220,4 227,1 179,7 189,6

165,5

239,1 216,8

163,2 113,4 138,9


219,9 209,3 173,6 187,4

180,7

131,6 86,7

87,04 96,04 65,7

130,8 107,7 103,4 125,1

157,4

R

0,24

0,33

0,4

0,34

0,34

STD

160,3 169,05 110,3 95,5

103,3


173,5 197,3 156,9 171,1

2

0,61

0,24

30

0,5

0,37

0,26

164,1


Chuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 3 (1), 2017

Bảng 3. Kết quả mô phỏng cho giai đoạn kiểm định của mơ hình SDSM
Bảo
Lộc

Trạm

Ngày

Thực

8,3
đo
Mơ
8,5
phỏng
RMSE 16,9
R

Kiểm
định

2

STD
Thực
đo
Mơ
phỏng
Tháng
RMSE
R

2

STD

Đăk
Nơng

Đà

Lạt

Di
Linh

Liên
Khương

Tà
Lài

Tà
Pao

Trị
An

Túc
Trưng

Xn
Lộc

7,1

4,3

4,6

4,5


7,23

6,1

5,6

5,9

5,6

6,2

4,8

3,5

4,2

7,27

6,2

5,6

5,7

5,5

14,1


11,05 8,6

10,2

19,8

17,8

17,08 18,3

17,1

0,02

0,15

0,08

0,11

0,12

0,01

0,07

0,03

0,02


0,03

7,7

6,7

4,9

4,8

5,2

14,5

14,2

12,5

13,4

13,07

255,1

218,7

130,9 140,9 139,1

220,1 188,2 171,7 182,1


172,6

261,3

189,6

147,4 107,9 128,8

221,3 191,1 172,2 175,2

168,9

170,6

96,6

97,2

85,5

61,4

121,2 95,7

93,1

109,4

118,9


0,39

0,77

0,47

0,5

0,6

0,61

0,64

0,57

0,51

147,5

143,4

96,4

87,5

95,2

185,1 196,4 143,9 149,1


Kết quả cho thấy chênh lệch giữa lượng
mưa trung bình ngày giữa giá trị thực đo và
mơ phỏng trong giai đoạn hiệu chỉnh nằm
trong khoảng 0,02 – 1,04 mm/ngày, với
giai đoạn kiểm định là 0,02 – 1,08
mm/ngày. Theo tháng, chênh lệch giữa thực
đo và mô phỏng trong khoảng 0,53 – 31,79
mm/tháng cho giai đoạn hiệu chỉnh và 0,46
– 33,02 mm/tháng cho giai đoạn kiểm định.
Các giá trị hệ số tương quan R2 dao động từ

0,78

156,3

0,01 – 0,1; sai số quân phương RMSE giao
động trong khoảng 9,24 – 20,59 và sai số
chuẩn STD trong khoảng 5,00 – 14,87 cho
thống kê theo ngày. Đối với thống kê theo
tháng, các giá trị R2, RMSE và STD nằm
trong các khoảng tương ứng là 0,24 – 0,61;
65,79 – 157,47 và 95,57 – 197,31. Kết quả
này cho thấy mức độ phù hợp giữa số liệu
khí tượng thủy văn mơ phỏng và số liệu
quan trắc.

Hình 2. Sự thay đổi lượng mưa trung bình tháng theo kịch bản CAN2

31



Chuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 3 (1), 2017

Hình 3. Sự thay đổi lượng mưa trung bình tháng theo kịch bản CAN4

Phát sinh các kịch bản (sử dụng các biến dự
báo của mơ hình tồn cầu): Các kịch bản
BĐKH cho lưu vực nghiên cứu được xây
dựng từ giá trị kết quả mơ phỏng của mơ
hình CMIP5 cho 3 kịch bản CAN2, CAN4

và CAN8 trong 3 giai đoạn: giai đoạn 2025,
2055, và 2085. Sự thay đổi lượng mưa
trong tương lai ứng với 3 giai đoạn theo
từng kịch bản được thể hiện trong hình 2, 3
và 4.

Hình 4. Sự thay đổi lượng mưa trung bình tháng theo kịch bản CAN8
32


Chuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 3 (1), 2017

tích độ nhạy được tiến hành trước để lựa
chọn các thông số nhạy nhất nhằm tiết
kiệm thời gian hiệu chỉnh và kiểm định
mơ hình. Sau khi phân tích độ nhạy của
19 thông số, SWAT-CUP cho ra 11 thông
số có ảnh hưởng mạnh nhất đến kết quả

mơ phỏng dịng chảy của mơ hình hình
5.

Phân tích các kịch bản về sự thay đổi
lượng mưa trong tương lai thể hiện sự
tăng nhẹ của lượng mưa năm. Lượng mưa
trung bình thay đổi 5,5% giai đoạn 2025
và 2,7% ở giai đoạn 2055 và 2,2% giai
đoạn 2085.
Mơ phỏng dịng chảy
Trước khi tiến hành hiệu chỉnh thì phân

Hình 5. Kết quả phân tích độ nhạy 19 thơng số
Dựa trên kết quả phân tích độ nhạy chọn lượng trên các trạm thủy văn chính trên
được 11 thông số thỏa mãn gồm TLAPS, lưu vực theo dữ liệu ngày và dữ liệu
SURLAG,
SOL_K,
SOL_AWC, tháng.
GW_REVAP,
CH_K2;
CH_N2, Các giá trị hiệu chỉnh chỉnh của 11 thông
CANMX, ESCO, CN2, ALPHA_BF.
số thủy văn trong SWAT-CUP được đưa
vào mơ hình SWAT để thay đổi các giá
Hiệu chỉnh và kiểm định dòng chảy
Hiệu chỉnh, kiểm định dịng chảy được trị mặc định của mơ hình. Tiến hành mơ
thực hiện cho 3 trạm thủy văn chính của phỏng dòng chảy tại 3 trạm trong khoảng
lưu vực gồm Tà Lài, Tà Pao và Phú Hiệp. thời gian từ 1980-2013. Kết quả mơ
Để chứng minh tính hiệu quả của mơ hình phỏng của mơ hình và dữ liệu quan trắc
trong việc mơ phỏng dịng chảy thực đo, tại 3 trạm sẽ được so sánh bằng đồ thị và

nghiên cứu tiến hành mô phỏng kết quả các giá trị thống kê như R2, NSE, RSR và
hiệu chỉnh và kiểm định với dữ liệu lưu PBIAS.
Bảng 4. Kết quả hiệu chỉnh và điểm định của mơ hình SWAT
Hiệu chỉnh
Kiểm định
Trạm
Giai đoạn
2
NSE PBIAS RSR R
NSE PBIAS RSR R2
HC: 19871989
Tà Lài
0,74 6,13
0,43 0,76 0,79 -3,07
0,47 0,79
KĐ: 19902013
HC: 19801989
Tà Pao
0,74 11,46
0,51 0,76 0,47 7,55
0,69 0,48
KĐ: 19902013
HC: 19861989
Phú
0,59 22,14
0,67 0,53 0,69 -0,9
0,4
0,7
KĐ: 1990Hiệp
2013


33


Chuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 3 (1), 2017

Kết quả hiệu chỉnh kiểm định theo giá trị
ngày cho thấy trong giai đoạn hiệu chỉnh
giá trị NSE giao động trong khoảng 0,590,74; giá trị PBIAS trong khoảng 6,13 –
22,14; giá trị RSR trong khoảng 0,43 –
0,61 và giá trị R2 giao động trong 0,53 –
0,76. Trong giai đoạn hiệu chỉnh NSE,
PBIAS, RSR, R2 lần lượt trong các
khoảng 0,47 – 0,69; -3,07 – 7,55; 0,4 –
0,69; 0,48 – 0,79. Các khoảng giá trị này
đều nằm trong mức hợp lý cho mơ phỏng
mơ hình. Kết quả mơ phỏng cho giai đoạn
hiệu chỉnh và kiểm định trạm Tà Lài được
chi tiết tại các hình 6 và 7.
Nhìn chung, kết quả hiệu chỉnh và kiểm
định lưu lượng dòng chảy theo ngày tại 3
trạm thủy văn trên thượng lưu vực sông
Đồng Nai cho thấy mức độ tương quan
khá tốt giữa chuỗi dữ liệu thực đo và mô
phỏng. Tại trạm thủy văn Tà Lài, tương
quan giữa dữ liệu thực đo và mô phỏng
khá tốt trong toàn giai đoạn từ 1987-2013.
Tuy nhiên, tại các trạm thủy văn còn lại,
tương quan ở mức khá, kết quả mô phỏng
vẫn chưa thực sự tốt vào thời điểm đỉnh

lũ và giai đoạn sau khi thi công hồ chứa ở
khu vực thượng nguồn. Điều này có thể
do sự phân bố không gian giữa các trạm
mưa trong lưu vực và do nghiên cứu còn
thiếu các số liệu hồ chứa khi mô phỏng
lưu lượng nước trên lưu vực này, điều
này ảnh hưởng rất lớn đến kết quả mơ
phỏng của mơ hình sau giai đoạn thi cơng
hồ chứa thượng nguồn.

Hình 6. Hiệu chỉnh theo ngày trạm Tà
Lài giai đoạn (1987-1989)
Một lý do khác, sai khác có thể đến từ
tham số CN dùng để mơ phỏng dịng chảy
tràn bề mặt. Phương pháp tính số hiệu
đường cong CN2 có thể là khơng phù hợp
34

cho khí hậu nhiệt đối gió mùa ở Việt Nam,
bởi vì phương pháp tính CN2 này được
phát triển dựa vào mối quan hệ giữa mưa
và dòng chảy tràn từ các lưu vực với ưu
thế là đất nông nghiệp ở Mỹ (Neitsch và
cộng sự, 2011).

Hình 7. Kiểm định theo ngày trạm Tà Lài
giai đoạn (1990-2013)
Bên cạnh mặt hạn chế kể trên, kết quả
hiệu chỉnh và kiểm định mơ hình đã chỉ
ra rằng mơ hình SWAT có thể mơ phỏng

tốt dịng chảy cho thượng lưu vực sông
Đồng Nai trong giai đoạn hiện trạng và có
thể sử dụng bộ thơng số hiệu chỉnh này
cho mơ phỏng dịng chảy dưới ảnh hưởng
của các kịch bản biến đổi khí hậu trong
tương lai.
Đánh giá ảnh hưởng BĐKH lên tài
nguyên nước
Để đánh giá tác động của BĐKH lên tài
nguyên nước lưu vực nghiên cứu, các
kịch bản được xem xét gồm:
 Kịch bản hiện trạng (baseline): sử dụng
chuỗi dữ liệu khí tượng thực đo giai đoạn
1980-2005
 Kịch bản xem xét ảnh hưởng BĐKH:
sử dụng dữ liệu khí tượng từ kết quả mơ
hình SDSM ứng với 3 mức phát thải:
CAN2 (RCP2.6); CAN4 (RCP4.5) và
CAN8 (RCP8.5)
Các dữ liệu về địa hình, sử dụng đất, thổ
nhưỡng dùng cho các kịch bản được xem
như không đổi.
Ảnh hưởng của BĐKH lên tài nguyên
nước thượng lưu vực sông Đồng Nai, so
sánh với kịch bản hiện trạng được thể
hiện ở hình 8, 9 và 10.
Các dữ liệu về địa hình, sử dụng đất, thổ
nhưỡng dùng cho các kịch bản được xem
như không đổi.



Chuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 3 (1), 2017

KẾT LUẬN VÀ ĐỀ NGHỊ
Kết quả hiệu chỉnh và kiểm định của mơ
hình SWAT cho mơ phỏng lưu lượng
dịng chảy trên thượng lưu vực sơng
Đồng Nai cho thấy được khả năng ứng
dụng của mơ hình SWAT trong cơng tác
đánh giá tài ngun nước cho lưu vực.
Mơ hình SWAT cho kết quả mô phỏng
khá tốt so với thực tế, điều này được
chứng minh bằng đồ thị so sánh đường
quá trình lưu lượng dịng chảy mơ phỏng
và thực đo, và qua các giá trị thống kê
(chỉ số R2, NSE, PBIAS, và RSR) là phù
hợp theo tiêu chí hiệu quả mơ phỏng của
Moriasi và cộng sự (2007). Đây là bước
tiền đề để nghiên cứu tiếp tục tiến hành
mô phỏng các ảnh hưởng của BĐKH trên
lưu vực này. Nghiên cứu đã đưa ra được
các kịch bản BĐKH theo từng thời đoạn
cho vùng thượng lưu vực sông Đồng Nai
giai đoạn 2015-2100 với độ tin cậy khá
cao.
Dưới tác động của BĐKH, lưu lượng
dòng chảy và các thành phần cân bằng
nước được dự báo là tăng, ngoại trừ dòng
chảy ngầm và độ ẩm trong đất. Điều này
được giải thích là do sự tăng nhiệt độ và

lượng mưa trong tương lai. Tác động của
BĐKH được dự báo có thể gây nên sự
khan hiếm nước trong mùa khô. Kết quả
nghiên cứu được xem là kết quả đánh giá
ban đầu về TNN ở thượng lưu vực sông
Đồng Nai với các số liệu cập nhật mới
nhất về BĐKH. Kết quả có thể sử dụng
làm tài liệu tham khảo, khuyến cáo về các
tác động có thể có do BĐKH đến TNN
lưu vực, từ đó chủ động đưa ra các giải
pháp thích ứng phù hợp.

Hình 8. Thay đổi lưu lượng theo kịch bản
phát thải thấp RCP2.6

Hình 9. Sự thay đổi lưu lượng theo kịch
bản phát thải trung bình RCP4.5

Hình 10. Sự thay đổi lưu lượng theo kịch
bản phát thải cao RCP8.5

TÀI LIỆU THAM KHẢO
IPCC. (2013). The Physical Science Basis. Working group I contribution to the fifth
assessment report of the intergovernmental panel on climate change. Cambridge
University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA.
ĐỖ TIẾN LANH (2010). Báo cáo tổng kết Đề tài Quản lý tổng hợp lưu vực và sử
dụng Tài nguyên nước hệ thống sông Đồng Nai, Mã số KC08.18/06-10.

35



Chuyên san Phát triển Khoa học và Công nghệ số 3 (1), 2017

NEITSCH, S. L., ARNOLD, J. G., KINIRY, J. R., & WILLIAMS, J. R. (2011). Soil
and water assessment tool theoretical documentation version 2009. Texas Water
Resources Institute.
WILBY, ROBERT L., CHRISTIAN W. DAWSON, AND ELAINE M. BARROW
(2002). SDSM-a decision support tool for the assessment of regional climate
change impacts. Environmental Modelling & Software 17.2: 145-157.

36