GII THIU V SWAT


Soil and Water Assessment Tool Theoretical documentation, version 2005
by
S.L. Neitsch, J.G. Arnold, J.R. Kiniry, J.R. Williams.
2005 Grassland, Soil and Water Research Laboratory, Agricultural Research
Service, and Blackland Research Center, Texas Aagricultural Experiment Station,
Texas.U.S.A


Ngi dch:
Nguyn Duy Bình
i hc Nông nghip Hà ni
Hà ni, Tháng 8 nm 2009

MC LC

1. Quá trình phát trin ca SWAT 1
2. Gii thiu tng quan v SWAT 4
2.1 Vòng tun hoàn thy vn trên đt lin 6
2.1.1 Khí hu 7
2.1.2. Thy vn 9
2.1.3 Lp ph thc vt / Sinh trng ca cây ci 12
2.1.4 Xói mòn đt 13
2.1.5 Các cht dinh dng 13
2.1.6 Thuc tr sâu 15
2.1.7 Ch đ canh tác 16
2.2 Tính truyn dòng chy và cht trong kênh 16
2.2.1 Tính truyn dòng chy nc và cht trong kênh chính 17
2.2.2 Tính truyn dòng chy và cht trong h cha 18

3. Tài liu tham kho 20
DANH MC HÌNH 21
SWAT-Intro_vie.docx 1
GII THIU V SWAT

SWAT hay là Soil and Water Assessment Tool, mô hình dùng cho din tích mt lu
vc đc phát trin bi TS. Jeff Arnold theo đn đt hàng ca Trung tâm Nghiên cu
Nông nghip (Agricultural Research Service, ARS, thuc B Nông nghip Hoa k).
SWAT đc phát trin nhm mc đích d báo tác đng ca nhng hot đng qun lý và
khai thác đt đai lên ch đ dòng chy, lên tài nguyên nc, ch đ cht l lng và d
báo tàn d ca vic áp dng các cht hóa hc trong nông nghip
đi vi nhng lu vc
sông ln và phc tp vi đc đim th nhng, s dng và qun lý đt đai trong điu kin
bin đng trong mt thi gian dài.  có th đt đc nhng yêu cu đó, mô hình SWAT
phi tha mãn các điu kin sau.
 Mô hình phi đc phát trin da trên c s các quá trình vt lý. Thay bng vic s
dng nhng công thc tng quan din t quan h gia d liu đu vào và đu ra, SWAT
cn phi có đc thông tin v khí hu, tính cht th nhng, d liu đa hình, thm thc
vt, và các hình thái canh tác s dng đt đai trong lu vc cn mô phng. SWAT s
dng nhng thông tin đu vào đó đ mô phng nhng quá trình vt lý liên quan đn
chuyn vn ca nc, c
a cht bùn cát l lng trong nc (phù sa), phát trin ca cây
trng, vòng tun hoàn ca các cht dinh dng, v.v.
 SWAT s dng nhng d liu đu vào đã có sn. Trong khi SWAT có th đc s
dng đ nghiên cu nhng vn đ đc thù nh chuyn vn ca vi khun, thì đi vi
nhng vn đ dòng chy, nó vn có th vn hành đc vi nhng d li
u đã có sn trong
các c quan ca chính ph.
 Các phng pháp tính toán trong SWAT cn đt đc tc đ ti u. Vic mô
phng nhng lu vc có din tích ln vi nhng chin lc qun lý phc tp phi thc

hin đc mà không cn đu t tài chính ln và thi gian dài.
 SWAT phi cho phép đánh giá tác đng lâu dài. Rt nhiu vn đ cn gii quyt
hin nay bao gm quá trình tích ly chm rãi nhng cht ô nhim vi tác đng lên khi
nc  dòng h lu.  có th nghiên cu nhng vn đ nh vy, ngi ta cn nhng kt
qu mô phng kéo dài vài chc nm.
SWAT là mt mô hình mô phng theo chui thi gian liên tc, loi mô hình cho kt
qu thi gian dài. Mô hình không đc thit k mô phng cho nhng quá trình xy ra
trong mt thi gian ng
n nh quá trình truyn l do mt trn ma.
HP: u đim ca phng pháp tip cn này là
 Có th mô phng cho nhng lu vc mà  đó cha có d liu quan trc thc t.
 Tác đng tng đi ca nhng b d liu đu vào khác nhau (ví d nh thay đi v
phng thc qun lý tài nguyên, bin đng khí hu, thm th
c vt, v.v.).
1. Quá trình phát trin ca SWAT
SWAT kt hp các đc trng ca nhiu mô hình ca ARS và là kt qu tha k trc
tip ca mô hình SWRRB
1
(Simulator for Water Resources in Rural Basins) (Williams
et al., 1985; Arnold et al., 1990). Nhng mô hình đã có đóng góp đáng k vào s phát


1
SWRRB là mô hình đng thái đc phát trin đ mô phng tác đng ca các ngun phát tán din
rng.
Gii thiu v SWAT (Soil and Water Assessment Tools)
trin ca SWAT bao gm: CREAMS
2
( Chemicals, Runoff, và Erosion from Agricutural
Management System) (Knisel, 1980), GLEAMS

3
(Groundwater Loading Effects on
Agicultural Management Systems) ) (Leonard et al., 1987), và EPIC
4
( Erosion –
Productivity Impact Calculator) (Williams et al., 1984).
Quá trình phát trin ca SWRRB bt đu vi vic sa đi mô hình thy vn v lng
ma ngày ca mô hình CREAMS. Các thay đi chính so vi mô hình thu vn CREAMS
bao gm: a) mô hình đã đc m rng đ cho phép đng thi tính toán trên nhiu lu vc
con đ d đoán dòng chy t nc ma; b) b sung thêm mô hình v nc ngm, hay mô
hình v dòng chy hi lu; c) b sung mô dun h cha nh
m tính toán tác đng ca ao h
nông tri và h cha nc đn ch đ dòng chy và lu lng bùn lng; d) thêm mô hình
mô phng thi tit cha đng các d liu cho lng ma, bc x mt tri, và nhit đ
nhm to điu kin thun li cho các mô phng lâu dài và cung cp bin đng thi tit
theo thi gian và không gian; e) phng pháp d báo giá tr cc đ
i ca tc đ dòng chy
mt đt đã đc ci thin; f) mô hình phát trin cây trng EPIC đã đc b sung nhm
mô phng tác đng ca phát trin cây trng hàng nm; g) b sung mô dun tính truyn l;
h) b sung mô đun vn chuyn bùn cát nhm mô phng chuyn vn ca phù sa bùn cát
qua các ao, h cha, dòng sông sui và thung lng; và i) các tính toán v tn tht truyn
dn.
Mô hình đc chú trng s dng trong cu
i nhng nm 1980 ch yu nhm đánh giá
cht lng nc và s phát trin ca SWRRB đã chng t điu này. Nhng ci tin đáng
k ca mô hình SWRRB vào thi gian đó bao gm s kt hp vi: a) thành phn mô
phng s phn ca thuc tr sâu trong mô hình GLEAMS; b) phng pháp SCS đ tính
toán giá tr cc đi ca tc đ dòng chy mt đ
t; và c) phng trình mi đuc phát trin
v bi lng. Nhng sa đi, b sung này đã tng cng kh nng s dng ca mô hình

trong vic gii quyt nhiu vn đ v qun lý lu vc.
Vào cui nhng nm 1980, Cc các vn đ v ngi da đ (the Bureau of Indian
Affairs) cn mt mô hình đ c lng tác đng vào dòng chy h lu c
a công tác qun
lý ngun nc trong phm vi lu vc khu đt giành cho ngi da đ  Arizona và New
Mê-hi-cô. Trong khi SWRRB đã đc s dng mt cách d dàng cho các sông có din
tích lên đn vài trm km vuông, Cc các vn đ v ngi da đ mun mô phng dòng
chy cho lu vc rng hàng nghìn km vuông. i vi khu vc rng ln nh vy, lu vc
đc nghiên cu cn thit phi b chia thành vài trm l
u vc con. SWRRB ch cho phép
chia lu vc thành mi lu vc con và mô hình tính truyn vn chuyn dòng nc và
bùn lng ra khi lu vc con trc tip đn đim ra ca lu vc dòng sông. Nhng hn ch
này đã dn đn s phát trin ca mt mô hình có tên gi là ROTO (Routing output to
outlet) (Arnold et al., 1995), trong đó kt qu t nhiu ln chy mô hình SWRRB cho các


2
Tuân th lut Bo v ngun nc, vào đu nhng nm 1970 c quan ARS thành lp mt nhóm gm
các nhà khoa hc lien ngành đn t khp nc M, nhm phát trin mt mô hình mô phng tác đng ca
các ngun phát tán din rng da trên nguyên lý phân tích tng quá trình thành phn. Kt qu là mô hình
CREAMS đã đc to nên. CREAMS là mt mô hình dành cho din tích khu đng rung, đc thit k đ
mô phng tác đng ca các hot đng làm đt và qun lý đt đai đn dòng nc, lng cht l lng và bùn
lng, cht dinh dng và lng d tha thuc tr sâu thoát ra khi khu đng rung. Mt s nhng mô hình
khác do ARS đã phát trin nh GLEAMS, EPIC, SWRRB và AGNPS đu có ngun gc t mô hình
CREAMS
3
GLEAMS là mô hình mô phng tác đng ca các ngun phát tán din rng nhng chú trng tác đng
ca thuc tr sâu và cht dinh dng lên ngun nc ngm.
4
EPIC vn đc phát trin đ mô phng tác đng ca xói mòn đt lên nng sut cây trng và hin nay

đã phát trin thành mt mô hình toàn din v qun lý nông nghip trên din tích đng rung, mô phng tác
đng ca các ngun phát tán din rng.
Gii thiu v SWAT (Soil and Water Assessment Tools)
lu vc con đc chuyn theo dòng chy trong các kênh và h cha. ROTO cung cp
mt phng pháp tip cn tính toán theo tng đon sông và khc phc đc nhc đim
ca SWRRB v gii hn s lu vc con bng cách "liên kt" nhiu ln chy mô hình
SWRRB li vi nhau. Mc dù phng pháp tip cn này rt hiu qu, nhng d liu đu
vào và d liu
đu ra ca nhiu ln chy SWRRB tr nên cng knh và cn kh nng lu
tr ln trong máy tính. Ngoài ra, tt c các ln chy mô hình SWRRB phi đc thc
hin đc lp và sau đó nhp kt qu vào mô hình ROTO đ thc hin bc tính truyn
theo các kênh và h cha.  khc phc đc nhng rc ri này, mô hình SWRRB và
Roto đã đc kt hp thành mt mô hình duy nht, có tên g
i là SWAT. Trong khi
SWAT cho phép mô phng khu vc rt rng ln, nó gi li tt c các tính nng đã làm
cho mô hình SWRRB có giá tr nh mt mô hình mô phng.
T khi SWAT đc to ra vào đu nhng nm 1990, nó đã liên tc tri qua nhiu ln
đc xem xét, đánh giá và ci tin nhm m rng kh nng mô phng. Nhng ci tin
đáng k nht ca các mô hình theo các phiên bn khác nhau bao gm:
SWAT94.2: B sung khái nim đn v đng nht v phn ng thu vn (HRUs).
SWAT96.2: Phng án t đng bón phân và ti nc đc thêm vào nh là nhng
qun lý tùy chn; tính toán lng nc do tán lá cây lu tr; thành phn mô phng CO
2

trong mô hình tng trng cây trng phc v các nghiên cu v bin đi khí hu; b sung
phng trình Penman-Monteith v bc thoát nc tim nng; dòng chy theo chiu ngang
trong đt da trên mô hình lu tr đng thái; b sung phng trình cht lng nc v
thành phn dinh dng ca dòng chy t mô hình QUAL2E; tính truyn vn chuyn
thuc tr sâu trong dòng chy sông sui.
SWAT98.1: Ci tin chng trình con v mô phng l

ng tuyt tan; ci thin tính
toán cht lng nc trong dòng sông sui; m rng tính truyn vòng tun hoàn cht dinh
dng; tác đng chn th đng c, tác đng cách thc áp dng phân bón, và thêm phng
án tiêu nc s dng cày sâu nh là mt phng thc qun lý, sa đi mô hình đ có th
áp dng  khu vc nam bán cu.
SWAT99.2: Ci tin tính truyn vòng tun hoàn cht dinh dng, ci tin tính toán
ru
ng lúa/đm ly, b sung phn c tính lng tn tht cht dinh dng do quá trình bi
lng trong h cha / ao / đm ly; b sung lng nc cha đc do b sông, b sung
tính truyn kim loi theo th t các đon sông sui; tt c các nm tài liu tham kho
trong mô hình đã thay đi biu th t 2 ch s thành 4 ch s, b sung phng trình nh
hng các khu
đô th lên dòng chy t mô hình SWMM theo phng trình quan h ca
C quan Thm dò a cht (USGS).
SWAT2000: B sung tính truyn vn chuyn vi khun trong dòng chy; b sung
phng trình thm Green & Ampt, ci thin mô hình mô phng thi tit, cho phép đc
vào hoc mô phng d liu bc x mt tri hàng ngày, đ m tng đi, và tc đ gió;
cho phép đc vào hoc c tính các giá tr bc thoát nc tim nng ET cho l
u vc; xem
xét li tt c các phng pháp c tính ET tim nng; ci thin quá trình liên quan đn đ
cao ca b sông; cho phép mô phng không gii hn s lng h cha; b sung phng
pháp tính truyn Muskingum; sa đi tính toán mô phng trng thái ngng hot đng
sng (ng đông) cho phù hp vi các khu vc nhit đi.
SWAT2005: Ci thin tính truyn vn chuyn vi khun trong dòng chy; thêm kch
bn d báo thi tit; b sung phn mô phng lng ma ri; thông s lu tr nc trong
tính toán giá tr CN hàng ngày có th là là hàm s ca lng nc trong đt (đ m đt)
hay ca lng bc thoát hi nc t cây ci.
Gii thiu v SWAT (Soil and Water Assessment Tools)
Ngoài nhng thay đi đã đc lit kê  trên, giao din cho các mô hình đã đc phát
trin cho môi trng h điu hành Windows (Visual Basic), GRASS, và ArcView. Mô

hình SWAT cng đã đc kim chng cht ch.
2. Gii thiu tng quan v SWAT
SWAT cho phép mô phng mt s các quá trình vt lý khác nhau xy ra trong mt
lu vc sông. Nhng quá trình này s đc xem xét và tng kt li trong phn này ca tài
liu. Bn đc cn phi tham kho thêm các mc chuyên đ nu mun tìm hiu sâu hn v
tng quá trình.

Hình 1 Bn đ lu vc h Fork  đông bc Texas vi phân b s dng đt và mng li
sông ngòi.
Vi m
c đích mô phng, mt lu vc có th đc chia ra thành nhiu lu vc con.
Vic s dng khái nim lu vc con đc bit tin li khi mt lu vc bao gm nhiu vùng
có đc tính s dng đt khác nhau hay có loi đt khác nhau tác đng đn ch đ thy vn
khác nhau. Khi chia lu vc thành các lu vc con, ngi s dng có th phân bit và ch
ra các vùng din tích khác nhau theo v
 trí không gian. Hình 2 th hin kt qu chia nh
lu vc trong Hình 1.
Gii thiu v SWAT (Soil and Water Assessment Tools)

Hình 2 Chia nh lu vc h Fork.
D liu đu vào cho mi mt lu vc con đc phân loi hay t chc li theo nhng
nhóm sau : khí hu, đn v đng nht v tác đng thy vn hay còn gi là HRU; ao h /
vùng ngp nc; nc ngm; và dòng kênh chính, hoc các khúc sông, đng tiêu nc
ca lu vc con; đn v đng nht v tác đng thy vn (HRU) là vùng con trong mt l
u
vc có cùng mt loi s dng đt, loi th nhng, và loi kt hp các bin pháp qun lý.
Trong bt k ng dng mô hình nào vi SWAT thì cân bng nc là đng lc cho
mi quá trình xy ra trong lu vc.  có th mô phng chính xác chuyn vn ca thuc
tr sâu, bùn lng hay cht dinh dng, thì vòng tun hoàn thy vn đc mô phng phi
th hin đc b

n tính ca quá trình đó đang thc s xy ra trong mt lu vc trong th
gii thc. Nhng mô phng ch đ thy vn trong lu vc có th đc phân thành hai
loi. Vic phân chia đu tiên là phn lc đa ca vòng tun hoàn thy vn nh đc biu
th trong Hình 3. Nhng quá trình thy vn trong vòng tun hoàn xy ra trên đt lin kim
soát lng dòng chy, bùn lng và lng thu
c tr sâu đi vào trong chuyn vn ca nc
trong dòng sông chính ca mi mt lu vc con. Loi phân chia th hai là quá trình lng
nc hay các cht trong nc trong vòng tun hoàn thy vn, có th đc đnh ngha nh
là vn chuyn ca nc, bùn cát, v.v. theo mng li dòng sông và cui cùng đu đi ra
qua đim ra ca lu vc.
Gii thiu v SWAT (Soil and Water Assessment Tools)

Hình 3 S đ vòng tun hoàn thy vn.
2.1 Vòng tun hoàn thy vn trên đt lin
Vòng tun hoàn thy vn trong phn mm SWAT đc thành lp da trên phng
trình sau:

trong đó SW
t
là đ m đt (mm H
2
O) cui cùng, SW
0
là đ m đt  ngày đu tiên (mm
H
2
O), t là ch s ngày (ngày), R
day
là lng ma/tuyt ri trong ngày i (mm H
2

O), Q
surf
là
lng dòng chy tràn mt đt trong ngày i (mm H
2
O), E
a
là lng bc thoát nc trong
ngày i (mm H
2
O), w
seep
là lng nc thm vào tng không bão hòa trong t tng r cây
trong ngày i (mm H
2
O), and Q
gw
là lng dòng chy hi lu trong ngày i (mm H
2
O).
Vic phân chia lu vc nghiên cu thành các lu vc con cho phép mô hình th hin
đc s khác nhau v lng bc thoát nc đi vi các loi cây trng và loi đt khác
nhau. Dòng chy tràn trên mt đt (runoff) đc mô phng riêng cho tng đn v đng
nht thy vn (HRU) và tính truyn l đ thu đc tng dòng chy tràn mt đt cho toàn
b lu vc. iu này làm tng đ chính xác ca mô hình và bi
u th tt hn phng trình
cân bng nc v mt vt lý.
Gii thiu v SWAT (Soil and Water Assessment Tools)

Hình 4 Vòng tính toán cho HRU/Lu vc con.

Hình 4 Th hin trình t quá trình mà SWAT mô hình hóa vòng tun hoàn thy vn
trên lc đa đt lin. Nhng d liu đu vào và các quá trình liên quan đn vòng tun hoàn
này đc trình bày c th hn  phn tip sau đây.
2.1.1 Khí hu
Khí hu ca mt lu vc cung cp ngun nc và nng lng cho vòng tun hoàn
nc và khng ch tm quan trng tng thành phn trong vòng tun hoàn th
y vn.
Nhng bin s cn thit cho đu vào ca SWAT bao gm d liu hàng ngày v lng
ma/tuyt, nhit đ không khí cc đi và cc tiu, bc x mt tri, tc đ gió và đ m
Gii thiu v SWAT (Soil and Water Assessment Tools)
tng đi ca không khí. Nhng d liu này có th là d liu thu đc t các trm khí
tng hoc d liu mô phng.
D liu khí tng mô phng. Phn mm mô phng giá tr trung bình ngày ca các
thông s khí tng t các giá tr trung bình tháng. Sau đó mi lu vc con s đc gán
mt b d liu khí tng đã đc to ra trong quá trình mô phng khí hu. Các giá tr cho
các l
u vc con này đc to ra mt cách đc lp và không h có quan h không gian nào
gia chúng vi nhau.
Mô phng d liu ma/tuyt. SWAT s dng mô hình ca Nicks (1974) đ mô phng
d liu ma cho nhng lu vc con không có d liu quan trc. Mô hình ma/tuyt này
cng đc s dng đ to nhng d liu còn thiu trong chui d liu quan trc. Mô hình
mô phng ma s dng chui Markov bc nht đ xác đnh mt ngày s có ma hay
không ma bng cách so sánh mt s đc to ra ngu nhiên (0,0-1,0) vi xác sut xy ra
ma hàng tháng mà ngi s dng phi đa vào. Nu ngày đó có ma thì lng ma s
đc to nên t phân b lch chun hay phân b hàm m ci tin.
Bin đng cng đ trn ma trong ngày. N
u cn thit phi có phân b lng ma
theo gi trong ngày thì phn mm s dng mt hàm s m kép nh là hàm phân b ca
cng đ ma trong mt trn ma. Khi đó cng đ ma s tng lên theo hàm s m
theo thi gian đn mt giá t cc đi, hay là đnh cng đ ma. Sau đó cng đ ma s

gim d
n cho đn thi đim kt thúc trn ma.
Mô phng d liu nhit đ không khí và bc x mt tri Nhit đ cc đi và cc
tiu, cng nh bc x mt tri đc to nên t phân b xác sut chun. Phn mm s
dng phng trình liên tc đ biu th cho tác đng ca thi tit ma n
ng đi vi bin
đng ca nhit đ và bc x mt tri. Nhit đ cc đi và bc x mt tri b gim xung
khi có ma và tng lên khi tri không ma. Nhng điu chnh đó đc thc hin sao cho
v lâu dài thì các giá tr trung bình tháng phi trùng hp vi giá tr ca d liu đu vào.
Mô phng d liu tc
đ gió. Phn mm s dng phng trình hàm m đ to ra d
liu tc đ gió ngày t d liu tc đ gió trung bình tháng.
Mô phng d liu đ m không khí tng đi. Mô hình đ m tng đi hàng ngày
s dng phân b tam giác t giá tr trung bình tháng. Ging nh đi vi nhit đ và bc
x mt tri, giá tr trung bình ngày ca đ 
m tng đi cng đc điu chnh đ biu th
tác đng ca ngày có ma và không có ma.
Tuyt. SWAT xác đnh ma hay tuyt trên c s nhit đ không khí trung bình ngày
xy ra hin tng ma/tuyt.
Lp tuyt ph. Thành phn ca SWAT chuyên tính toán đ dày tuyt ri ph xung
mt đt đã đc ci tin t mt mô hình đn gin mô ph
ng đ dày tuyt ph đng đu
thành mt mô hình phc tp hn, cho phép tính toán bin đng ca đ dày tuyt ph do
bóng râm, trt tuyt, điu kin đa hình và thm thc vt gây ra. Ngi s dng phi đa
d liu đ dày ln nht cho phép đi vi toàn b din tích nghiên cu mà nu tuyt ri
dày hn thì mt lng tuyt s tràn ra các di
n tích khác. Khi tng lng tuyt ri nh
hn đ dày cho phép này thì đ dày tuyt che ph s gim theo hàm s phi tuyn trên c
s đng cong gim din tích.
Lng tuyt tan. Lng tuyt tan ph thuc vào nhit đ không khí, nhit đ ca

khi tuyt, tc đ tuyt tan, và din tích lp tuyt che ph.  nhng din tích có tuyt
ph, tuyt s tan vào nhng ngày có nhi
t đ ln nht vt quá 0°C theo mt hàm s
tuyn tính quan h gia nhit đ khi tuyt trung bình và nhit đ ti hn gây tuyt tan.
Tuyt tan cng đc mô phng tng t nh đi vi lng mua, bao gm c dòng chy
Gii thiu v SWAT (Soil and Water Assessment Tools)
mt đt và lng nc thm xung đt. i vi tuyt tan, nng lng ca ht nc đc
coi là bng không và phn mm cn c vào đó đ tính toán giá tr đnh ca lu lng
dòng chy mt đt vi gi thuyt tuyt tan đu trong vòng 24 ting đng h.
Di phân cách theo đ cao. Mô hình cho phép giá tr đ cao trong mi lu vc con
có th đ
c phân loi thành 10 khong đ cao.  dày tuyt ph và lng tuyt tan đc
mô phng cho riêng tng di giá tr đ cao. Nh vy, mô hình có kh nng đánh giá đc
s khác nhau v đ dày tuyt ph và lng tuyt tan do bin đng không gian v đa hình,
lng ma tuyt và nhit đ không khí.
Mô phng nhit đ đt. Nhit đ đt có tác đng lên dòng chuyn đng ca nc
trong đt và tc đ phân hy ca nhng phn d tha có trong đt. Nhit đ trung bình
ngày đc mô hình tính toán đi vi v trí mt đt và đim gia tâm mi tng đt. Nhit
đ  b mt mt đt là hàm s ca lng tuyt ph, thm thc vt và đ dày lp ph d
tha, nhit đ lp đt không có che ph
, và nhit đ đt  ngày trc đó. Nhit đ ca
mt lp đt là hàm s ca nhit đ mt đt, nhit đ không khí trung bình hàng nm và đ
sâu mà  đó nhit đ không b nh hng bi bin đng nhit đ không khí trên mt đt.
 sâu này, còn có tên gi là ‘the damping depth’, ph thuc vào trng lng riêng ca
đt và đ m đt.

2.1.2. Thy v
n
Mt khi ri gn xung mt đt, nc ma có th b tán lá cây gi li mt phn và
phn còn li s tip tc ri xung mt đt. Khi đn b mt đt, nc s thm vào trong đt

hoc chy tràn trên mt đt to nên dòng chy mt. Dòng chy mt di chuyn nhanh v
phía các rãnh kênh và là yu t chính to nên hiu ng dòng ch
y ngn hn. Lng nc
thm xung đt có th nm li trong các lp đt đ sau đó bin thành hi nc hay tip
tc chuyn đng theo nhng khe dn đn h thng các tng nc ngm. Hình 5 trình bày
s đ đng vn chuyn ca nc nh đc mô phng bi mô hình SWAT trong mt
HRU (đn v đng nht thy vn).
N
c lu tr trong tán lá cây. Nc lu tr trong tán lá cây là lng nc đc gi
li bi lp thm thc vt  b mt trái đt và có kh nng b bc hi sau đó. Trong
phng pháp đng cong ca SCS (The US Soil Conservation Service) đ tính toán dòng
chy mt, lng nc lu tr trong tán lá cây cng đc tính đn trong tính toán dòng
chy tràn trên b mt đt. Tuy nhiên, nu nhng phng pháp nh ca Green và Ampt
đ
c s dng đ tính toán dòng thm thì lng nc lu tr trong tán lá cây phi có mô
hình mô phng riêng bit. SWAT cho phép ngi dùng nhp vào d liu v lng nc
ti đa có th đc tán lá cây lu tr khi ch s din tích lá đt giá tr ti đa. Giá tr này và
ch s din tích lá đc s dng bi các mô hình đ tính toán lng nc lu tr ti đa 
bt c
 thi đim nào trong chu k tng trng ca cây trng/ lp ph thc vt. Khi tính
toán lng nc bc hi, nc lu tr trong các tán lá cây là lng nc đu tiên b tác
đng.
Dòng thm vào đt. Dòng thm đ cp đn hin tng dòng nc chuyn đng
xuyên qua b mt đt đ thm vào trong lòng đt. Khi dòng thm này xy ra liên tc, đt
ngày càng tr nên m
t, thì tc đ thm s gim bt theo thi gian cho đn khi đt đn
mt giá tr n đnh. Tc đ thm ban đu ph thuc vào đ m ca đt khi nc bt đu
thm vào đt. Tc đ thm ti hn cui cùng có giá tr tng đng vi h s dn nc
thu lc ca đt bão hoà. Bi vì ph
ng pháp đng cong SCS đc s dng đ tính toán

dòng chy mt có bc thi gian tính toán bng mt ngày, nên nó không th trc tip tính
toán mô hình thm. Lng nc thm vào trong đt đc tính toán nh là khong chênh
gia
trc
t
nc
ma
tron
g
phân

ra kh
b
ão
h
mt
l
B
mà n

nc
trn
g
thc
v
ch s

WAT
lng ma
v

t
ip mô hìn
h
trong lòng
đ
â
g
.
M
b c

qua tng l

i
h
òa .
.
l
p
.
B


c l

g
, và
bng và
v
t mt các

h

din tích l
á
(Soil and Wat
e
v
à l

ng dò
n
h
c
nh hn.
. Phâ
n
đ
t sau khi
)  b m
t
â
M
t khi

a SWAT

p đt
lu l

phân b

0
°
5
.

ng hoc r
n
.
; bc
h
tuyt
h
riêng bit
n
đc c
á
(din
e
r Assessment
n
g chy b
m
nhng nó đ
ò

n
b
t
đt
tro

n
phân

ng n
b

°
C hoc
nc là
m
n
ti b mt
t
h
i t l
á
.
M
n
h đc m
ô
tính nh là
m
tích
Tools)
m
t. Phn
g
ò
i hi

đ cp đ

.
s khá
c
n
g sut toàn
b
.

nh hng b
,
m
t thut ng

t
rái đt hoc
bao gm
á
cây (qua q
u
M
ô hình tín
h
ô
t bi Rit
c
m
t
lá

g
pháp thm
G
d l
i

n chuyn đ

g
c
bit v
b
n đ d bá
h

các lp
i nhit đ
đ
S
W

chung
gn b m

b

u
h
bc
h

c
hie (1972).
ca
H
G
reen và A
m
i
u lng m


ng tc

. T
h
o dòng chu
y

m sâu xu
n
di
đ
t. Nu nhi

W
AT
tt c
c

t trái đt, t

r

c hi t sô
n
) và t
h
i t mt đ

bc
h
H
RU
m
pt không

a
ca
(ln
g
h
ành phn
y
n
gx
y
ch
a

t đ trong
không

.
c
ác quá t
r
ìn
h
 thành hi
n
g h, đt

t và
h
i nc

v
g

y

a


h

v
à
Gii thiu v SWAT (Soil and Water Assessment Tools)
ca HRU đó). Lng bc thoát nc thc t đc c tính s dng mt hàm s m ca
chiu sâu đt vi đ m đt. Lng nc mt đi qua quá trình hô hp ca cây đc mô
phng nh là mt hàm s tuyn tính gia lng bc thoát nc ln nht và ch s din

tích lá.
Lng bc thoát nc ln nht. B
c thoát nc ln nht là tc đ bc hi nc có
giá tr khi nó xy ra t mt khu vc rng ln và đng đu đc ph bng thm thc vt
đang phát trin vi ngun cung cp nc không gii hn t đt. Tc đ này đc gi đnh
là không b nh hng bi các quá trình vi khí hu nh chuyn đng khi hoc tích tr
nhit lng. Mô hình cung cp ba la chn đ c tính bc thoát nc: phng pháp
Hargreaves (Hargreaves et al, 1985.), Priestley-Taylor (Priestley và Taylor, 1972), và
Penman-Monteith (Monteith, 1965).
Dòng chy ngm sát mt đt. Dòng chy ngm theo chiu ngang sát mt đt, hay còn
gi là ‘interflow’, là dòng chy vào sông ngòi bt ngun t tng bên di sát b mt đt,
nhng  trên vùng có tng đá bão hòa nc. Dòng chy ngm sát mt đt (đ sâu 0-2 m)
đc tính toán đng thi vi quá trình phân b đ m đt nh
 đã đc din t  trên. Mt
mô hình đng thái lu tr nc đc s dng đ d báo dòng chy bên trong mi lp đt.
Mô hình tính đn nhng bin đng giá tr ca h s dn nc, đ dc đa hình và đ m
đt.
Dòng chy mt. Dòng chy mt, hay là dòng chy tràn trên mt đt, là dòng chy xy
ra theo chiu b mt sn dc. Mô hình SWAT s dng lng ma ngày hay ma gi đ
mô phng khi lng dòng chy mt và giá tr đnh ca tc đ dòng chy tràn trên mt
đt cho tng din tích HRU.
Tng lng dòng chy mt đc tính toán da trên mt sa đi ca phng pháp
đng cong SCS (Cc bo v đt đai, SCS, thuc B Nông nghip Hoa k, USDA, 1972)
hay s dng ph
ng pháp thm Green & Ampt (Green và Ampt, 1911). Trong phng
pháp s đng cong SCS, giá tr ch s đng cong bin đi phi tuyn tính vi đ m đt.
Giá tr tr s đng cong gim xung khi đ m đt có giá tr gn bng đ m cây héo và
tng đn gn 100 khi đ m đt đt đc giá tr gn bng đ m bão hòa. Phng pháp
Green & Ampt đòi hi phi có đc d li
u lng ma phân b theo bc thi gian nh

hn mt ngày và tính toán lng nc thm theo mt hàm s gia th nng gi nc  v
trí b mt gii hn di ca khi nc thm và h s dn nc thy lc thc t. Lng
nc ma còn li (không thm đc xung đt) tr thành lng nc gây dòng ch
y tràn
mt đt. SWAT bao gm c mt module c lng dòng chy t đt đông lnh khi nhit
đ trong lp đt gn sát mt đt có giá tr bé hn 0°C. Mô hình nh vy làm tng dòng
chy tràn trên đt đông lnh nhng vn cho phép có giá tr đáng k v dòng thm khi các
loi đt khô b đông lnh.
Lu lng đnh ca dòng chy mt đc d
 báo vi vic áp dng mt sa đi ca
phng pháp biu đ thy vn hp lý. Nu tóm tt, thì phng pháp biu đ thy vn hp
lý có nn tng cho rng nu mt lng ma bt đu ngay lp tc vi cng đ i và tip
tc vi cng đ i đó vô thi hn, thì lu lng dòng chy s liên tc tng lên cho đn
khi thi gian ma bng thi gian tp trung nc, t
c
, khi mà lng ma ri trên tt c các
lu vc con cùng có đóng góp vào dòng chy ti đim đu ra ca lu vc. Trong công
thc hp lý đã sa đi, lu lng đnh ca dòng chy mt là mt hàm s t l thun gia
lng ma hàng ngày trong lu vc con, tng lng dòng chy tràn hàng ngày, và thi
gian tp trung nc ca lu vc con, t
c
. Phn lng ma xy ra trong lu vc con đc
c tính nh là mt hàm s ca tng lng ma hàng ngày bng cách s dng k thut
tính toán xác sut. Thi gian tp trung nc ca mt lu vc con đc c tính bng cách
Gii thiu v SWAT (Soil and Water Assessment Tools)
s dng công thc Manning's bao gm c vic xem xét c dòng chy tràn và dòng chy
trong kênh rch.
Ao vng nc. Ao nc là các cu trúc đa hình lu tr nc nm trong mt lu vc
con và ct ngang dòng chy tràn trên mt đt. Din tích lu vc ca ao đc coi là mt
phn nh trong tng din tích lu vc con. Ao đc gi đnh có v trí nm cách bit vi

các kênh chính trong mt lu v
c con và s không bao gi nhn đc nc t các lu
vc con phía thng lu. Lng nc lu tr trong ao h là mt hàm s ca th tích ao,
lng dòng chy hàng ngày vào ao và thoát khi ao, lng nc thm qua b và đáy ao
và lng bc hi t mt nc ao. Yêu cu đu vào cho mô hình là dung lng lu tr và
din tích b mt ca ao khi ao cha đy nc. Din tích b m
t ao khi ao không đy nc
đc c tính nh là mt hàm s phi tuyn tính ca th tích lu tr.
Sông nhánh. Trong mt lu vc con ngi ta phân ra hai loi kênh: kênh chính và
kênh nhánh. Kênh nhánh là mng li các kênh ta ra t kênh chính trong phm vi lu
vc con. Mi kênh nhánh trong phm vi mt lu vc con ch tp trung nc ma/tuyt t
mt phn ca lu vc con và không nhn đc s đóng góp ca nc ngm vào dòng
ch
y ca kênh. Tt c các dòng chy trong các kênh nhánh đu kt thúc trong dòng ca
kênh chính và đc tính truyn dc theo kênh chính ca lu vc con. SWAT s dng các
thuc tính ca các kênh nhánh đ xác đnh thi gian tp trung nc cho các lu vc con.
Tn hao nc trong kênh rãnh. Tn tht nc trong kênh là tn tht nc ca dòng
chy trên mt đt do hin tng thm nc qua b mt đáy và b kênh. Loi tn tht này
xy ra  các dòng sui có nc liên tc hay không liên tc, ni mà nc ngm ch cung
cp nc cho dòng chy trong sui vào mt s thi đim nht đnh trong nm, hoc
không h cho mt chút nc nào. SWAT s dng phng pháp Lane đc mô t trong
Chng 19 ca S tay Thy vn SCS (Cc bo v đt đai, B Nông nghip Hoa k,
1983) đ c tính tn tht n
c trong sông sui. Tht thoát nc trong kênh là mt hàm
s ca chiu rng và chiu dài kênh và thi gian xy ra dòng chy. C tng lng dòng
chy tràn và đnh lu lng dòng chy đc điu chnh khi xy ra tn tht dòng chy
trong các kênh nhánh.
Dòng chy hi lu. Dòng chy hi lu, hoc dòng chy c bn, là tng lng dòng
chy có ngun gc t nc ngm. SWAT chia n
c ngm thành hai h thng tng nc

ngm: mt tng nc ngm  đ sâu nông, có mt nc t do, không có áp, và mt tng
nc ngm  sâu di đt, b ngn phía trên bi mt tng đa cht không thm nc, và
có đóng góp cho dòng chy ca dòng sông sui  bên ngoài lu vc (Arnold et al., 1993).
Nc chuyn đng thm qua vùng r cây hot đng đc phân thành hai dng nc, mà
mi dng cung cp nc cho mt trong hai loi tng nc ngm. Ngoài dòng chy hi
lu, nc đc lu gi trong các tng nc ngm nông có th b sung đ m cho tng đt
trong điu kin đt tr nên rt khô hay trc tip đc r cây s dng. Nc trong tng
nc ngm nông hoc sâu đu có th đc con ngi khai thác bng bm n
c.
2.1.3 Lp ph thc vt / Sinh trng ca cây ci
SWAT s dng mô hình tng trng cây ci đ mô phng lp ph thc vt. Mô hình
có kh nng phân bit gia các cây hàng nm và cây lâu nm. Thi gian sinh trng ca
cây hàng nm là t ngày trng cây đn ngày thu hoch hoc cho đn khi tng tích ly các
đn v nhit bng con s tim nng các đn v nhit ca loi cây tr
ng đó. Cây lâu nm
duy trì h thng r ca chúng trong sut c nm, chúng không hot đng trong nhng
tháng mùa đông. Chúng tr li tip tc phát trin khi nhit đ không khí trung bình hàng
ngày vt quá giá tr ti thiu. Các mô hình sinh trng cây trng đc s dng đ tính
toán lng nc và các cht dinh dng đc b r cây chuyn khi vùng r cây hot
Gii thiu v SWAT (Soil and Water Assessment Tools)
đng, thoát đi qua quá trình hô hp ca cây, và tích ly, chuyn hóa thành sinh khi đ
hóa thành sn lng cây trng.
Tim nng phát trin ca cây trng. Kh nng tng trng sinh khi trong khong
thi gian mt ngày đc đnh ngha nh là lng gia tng sinh khi ca cây trong điu
kin sinh trng lý tng. Lng sinh khi gia tng tim nng trong trong mt ngày là
mt hàm s ca lng n
ng lng đc hp th và hiu sut chuyn đi ca cây t nng
lng thành sinh khi. Nng lng tích ly đc ca cây đc c tính nh là mt hàm
s ca bc x mt tri và ch s din tích lá ca cây trng.
Lng nc tn tht do hô hp tim nng và thc t. Quá trình tính toán tn tht

nc tim nng ca cây trng đã đc mô t trong phn bc thoát nc  trên. Lng
thoát nc thc t do hô hp ca cây là mt hàm s ca bc thoát nc tim nng và
lng nc mà đt có th cung cp.
Dinh dng hp th. Lng nit và pht pho mà cây trng s dng, đc c tính
trên c s quan nim v lng cht cung cp đc và nhu cu ca cây, trong đó nhu c
u
hàng ngày v nit và photpho đc tính nh là lng khác bit gia nng đ thc t trong
các phn t cu thành cây trng và nng đ ti u. Nng đ ti u ca các cht dinh
dng bin đng theo các giai đon phát trin ca cây nh đc Jones (1983) mô t.
Nhng yu t hn ch cây trng phát trin. Tim nng tng trng và nng su
t cây
trng cao nht thng không đt đc do nhng hn ch áp đt bi môi trng. Mô hình
có th d báo nhng nh hng gây ra bi s thiu nc, thiu ht cht dinh dng và
bin đng ca nhit đ không khí đi vi sinh trng và phát trin ca cây trng.
2.1.4 Xói mòn đt
Xói mòn và dòng bùn cát đc mô hình c tính cho mi HRU s dng công thc
tng hp xói mòn đt đã thay đi (Modified Universal Soil Loss Equation, MUSLE;
Williams, 1975). Trong khi công thc USLE s dng lng ma nh là mt ch báo ca
nng lng gây xói mòn, thì MUSLE s dng tng lng nc tham gia dòng chy tràn
trên mt đt đ mô phng xói mòn và lu lng dòng bùn cát. Vic ci tin nh vy đa
đn cho ta mt s ích li: đ chính xác ca d báo xói mòn đt tt hn, không cn đn
thông s t l bào mòn, và có th tính toán lng đt xói mòn trong mi tr
n ma. Mô
hình thy vn cung cp các c tính th tích dòng chy và đnh lu lng dòng chy, mà
cùng vi din tích lu vc con, đc s dng đ tính toán bin s v nng lng xói mo欝n
ca dòng chy. Yu t ch đ canh tác đc tính toán li cho tng ngày mà dòng chy
tràn xy ra. ây là mt hàm s ca sinh khi trên mt đt, d tha trên b mt đt, và y
u
t C ti thiu cho loi cây trng. Các yu t khác ca phng trình xói mòn đc tính
toán và c lng nh mô t ca Wischmeier và Smith (1978).

2.1.5 Các cht dinh dng
SWAT mô phng chuyn đng và bin đi ca nhiu loi phân đm và pht pho
trong mt lu vc. Hình 6 din t vòng tun hoàn bin chuyn nit t các dng khác nhau
trong đt. Quá trình chuyn đng và bin đi ca pht pho trong đt c
ng đc trình bày
di dng vòng chu trình nh trong Hình 7. Nhng cht dinh dng này có th xâm nhp
vào dòng chy trên các kênh chính và đc vn chuyn xung vùng h lu theo chuyn
đng ca dòng chy mt và dòng nc ngm.
NIT. Hình 6 trình bày nguyên lý mô phng ca SWAT v các quá trình khác nhau
xy ra trong HRUs và các vùng khác nhau mà nit có th đc gi li trong đt. Lng
nit do cây ci hp th đc c tính bng cách s dng nguyên tc cân bng gia nhu
cu

nng
đi
c
l
tron
g
P
WAT
c
cây tr
n
chy
đ trung bì
n
đc tín
h
Williams

l
à
g
đt.
P
HT PHO
.
(Soil and Wat
e
c
ung cp
n
g). Ngoài
và
n
h ca nitra
t
h
toán vi m

và Hann (1
9
lp đ

à
nng đ c

6
.
Hình

a
e
r Assessment
mô t tr
o
t
h
. L
n

t
trong lp

t d
o
9
78)
.

t t
r
ên cùng,

a N hu c
Tools)
o
ng phn
h
c vt
n

g NO
3
-
N c
c tính
.
o
McElroy
e
áp d
n
c t
l

ng
trong
Nitrogen

, nitrat v
à
trong dòn
g
e
t al. (1976)
p
n
g cho
í
nh tn tht
,

v
c
h
SWA
T
sinh tr

à
nit hu c

g
chy,
d
ca
u c
p
hát trin v
à
v
à
t
 l
h
ia cho n
T
.
N hu

ng


có th
d
òng chy
nc và
à
sa
. T

.
c.



Gii thiu v SWAT (Soil and Water Assessment Tools)

Hình 7 Quá trình bin chuyn Phosphorous nh đc SWAT mô phng.
2.1.6 Thuc tr sâu
Mc dù SWAT không mô phng tác đng lên sinh trng và phát trin ca cây trng
ca c di, côn trùng hi cây, và các loi côn trùng khác, nhng vic s dng thuc tr
sâu trên din tích mt HRU đc mô phng đ nghiên cu chuyn đng ca các cht hóa
hc nông nghip trong mt lu vc. SWAT mô phng xâm nhp ca thuc tr sâu vào
dòng chy sông ngòi qua dòng ch
y tràn trên mt đt (di dng hòa tan và dng cht b
dòng bùn cát hp th trc khi trôi theo dòng chy mt), và chuyn đng vào trong tng
sâu phu din đt và nc ngm (di dng hòa tan). Phng trình ch đo cho quá trình
chuyn đng ca thuc tr sâu trong vòng tun hoàn thy vn đã đc ly t phn mm
GLEAMS (Leonard et al., 1987). Vn chuyn ca thuc tr sâu b nh hng ca m
c đ
hòa tan, thi gian gim thiu 50%, và h s hp th carbon hu c. Lng thuc tr sâu
nm trên thân lá cây và trong đt s t tiêu hy theo hàm s m vi c ch thi gian gim

thiu 50%. Lng thuc tr sâu vn chuyn theo nc và bùn cát đc tính toán cho tng
đt chy tràn và lng thuc tr sâu thm xung đt đc c tính cho mi lp đt mi
khi hin tng thm sâu xy ra.

Gii thiu v SWAT (Soil and Water Assessment Tools)
Hình 8 Bin đi và chuyn đng ca thuc tr sâu nh đc SWAT mô phng.
2.1.7 Ch đ canh tác
SWAT cho phép ngi s dng đa d liu v các ch đ canh tác áp dng cho tng
HRU. Ngi s dng có th xác đnh ngày bt đu và kt thúc ca mi mùa v cây trng,
thi đim áp dng và lng phân bón, thuc tr sâu và nc ti cng nh ch đ làm
đt. Khi mt thi v cây trng kt thúc, toàn b lng sinh khi ca cây trng có th
đc đa ra khi các HRU di dng sn phm nông nghip hay dng d tha hu c.
Ngoài các bin pháp canh tác c bn nh trên, thì mô hình cng cho phép đa vào tác
đng ca nhng bin pháp khác nh khai thác đng c cho chn nuôi, bón phân và ti
nc t đng, hay bt c bin pháp đc bit nào khác. Kh nng x lý tác đng s dng
đt mi nht ca mô hình là v tính toán dòng bùn cát và cht dinh dng có ngun gc
t các đim dân c.
Luân canh. Theo các t đin thì luân canh có ngha là trng mt s lng các loi
cây trng khác nhau liên tip nhau  cùng trên mt khu rung, thng là theo mt chu k
lp li. Khái nim luân canh cây trng trong SWAT đc hiu là vic thay đi ch đ
canh tác theo thi gian nm, ví d nm này có ch đ canh tác khác vi nm ti. Không
có gii hn v s nm mà mt ch đ canh tác đc lp li trong mt vòng luân canh.
SWAT cng cho phép không hn ch s lng loi cây trng trng trong mt nm ti mt
HRU. Tuy vy, ch có mt loi cây trng có mt trên mt ô rung trong mt thi đim
nào đó.
S dng nc. Hai loi hình s
dng nc ph bin nht là nc cho nông nghip và
nc cung cp cho sinh hot  các đim dân c. SWAT cho phép lng nc áp dng
vào mt HRU có ngun gc t trong lòng hay t ngoài lu vc nghiên cu. Nc cng có
th đc vn chuyn gia các h cha, các khúc sông và các lu vc con hay có th đc

chuyn vn ra khi lu vc nghiên cu.
2.2 Tính truyn dòng chy và cht trong kênh
Mt khi SWAT xác đnh đc ngun ti v nc, bùn cát, dinh dng và thuc tr
sâu vào trong dòng kênh chính, thì ti lng nhng cht này đc tính truyn dc theo
mng li song ngòi ca lu vc, vi vic s dng mt cu trúc tính toán tng t nh
ca mô hình HYMO (Williams and Hann, 1972). Ngoài dòng chy khi lng trong
kênh, SWAT còn mô phng bin chuyn ca các cht hóa hc trong dòng nc và trong
lp bùn lng đáy kênh. Hình 9 mô t các quá trình khác nhau xy ra trong kênh đ
cc
SWAT mô phng.
Gii thiu v SWAT (Soil and Water Assessment Tools)

Hình 9 Các quá trình bin đi và vn chuyn cht trong lòng sông ngòi nh đc SWAT
mô phng
2.2.1 Tính truyn dòng chy nc và cht trong kênh chính
Tính truyn dòng chy và cht trong kênh chính có th đc chia làm bn thành
phn: nc, bùn cát, cht dinh dng và cht hóa hc hu c.
Tính truyn l. Khi dòng nc chy v phía h lu, mt lng nc có th b tn tht
do hin tng bay hi, và thm qua đáy kênh. Nhng hao t
n khác có th do nhng s
dng nc cho nông nghip, công nghip và sinh hot. Bên cnh đó dòng chy trong
kênh có th đc b sung bi nhng trn ma ri thng xung mt nc kênh hay/và bi
nhng ngun kênh nhánh. Lng dòng chy đc tính toán truyn theo chiu dài kênh
vi phng pháp h s tr nc bin đi ca Williams (1969) hoc phng pháp tính
truyn Muskingum.
Tính truyn dòng cht l lng
. Chuyn vn bùn cát trong kênh b hai quá trình cùng
xy ra đng thi chi phi: lng đng và xói l. Nhng phiên bn trc đây ca SWAT s
dng quan nim sc mnh dòng chy đ c tính lng lng đng và xói l trong kênh
(Arnold et al, 1995). Bagnold (1977) đnh ngha sc mnh dòng chy nh là tích s ca

mt đ nc, lu lng và đ dc mt nc. Williams (1980) s dng đnh ngha c
a
Bagnold đ phát trin phng pháp xác đnh xói l nh là hàm s ca đ dc đáy kênh và
vn tc nc.
Trong phiên bn này ca SWAT, phng trình trên đã đc đn gin hóa và lng
bùn cát ln nht mà dòng nc trong mt khúc sông có th vn chuyn đc ra khi khúc
sông đó là mt hàm s ca vn tc dòng chy ln nht. Nng lng ca dòng chy đc
s d
ng đ làm bùn cát tan ra và lng đng xung cho đn khi tt c bùn cát đc chuyn
đi. Nng lng còn li ca dòng chy đc s dng to nên xói mòn đáy kênh. Lng xói
 đáy kênh đc tính toán chnh sa theo kh nng b xói ca vt cht đáy sông.
Gii thiu v SWAT (Soil and Water Assessment Tools)
Tính truyn vn chuyn cht dinh dng. Bin đi dng ca các cht dinh dng
trong dòng kênh đc x lý bi module cht lng nc trong kênh ca mô hình. SWAT
s dng c ch tính truyn cht trong kênh t mô hình QUAL2E (Brown and Barnwell,
1987). Mô hình mô phng cht dinh dng hòa tan trong nc kênh và b hp th bi bùn
cát l lng. Cht dinh dng hòa tan đc chuyn vn theo dòng nc trong khi lng
cht b bùn cát hp th đc l
ng đng cùng vi bùn cát xung đáy kênh.
Tính truyn thuc tr sâu. Thc t thì có vô vàn loi thuc tr sâu đc áp dng vào
din tích các HRUs nhng SWAT ch tính truyn đc mt loi thuc theo mng li
sông ngòi do các quá trình liên quan quá phc tp. Cng tng t nh đi vi cht dinh
dng, tng lng thuc tr sâu khi vào trong nc kênh đc chia thành hai dng: hòa
tan và hp th vào bùn cát. Trong khi lng thuc tr sâu hòa tan chuy
n vn theo dòng
nc thì lng hp th b chi phi bi hin tng lng đng và chuyn vn ca bùn cát l
lng. Quá trình bin đi cht ca thuc tr sâu trong hai dng hòa tan và hp th b chi
phi bi quan h gim thiu bc nht. Nhng quá trình đáng k mà mô hình mô phng
đc bao gm lng đng, chôn vùi, l lng, bay hi, khuyt tán và bin đi cht nh phn
ng hóa hc.

2.2.2 Tính truyn dòng chy và cht trong h cha
Cân bng nc trong h cha bao gm dòng chy vào, chy ra, lng ma ri trên
mt h, bc hi nc, thm xung qua mt đáy h và dòng dn nc ra khi h.
Dòng chy ra khi h cha. Mô hình cho phép s dng ba chn la đ c tính dòng
chy ra khi h cha. Ch
n la th nht cho phép ngi s dng nhp d liu quan trc
v lu lng dòng chy ra khi h. Chn la th hai dành cho h cha nh, không th
kim soát dòng chy ra, bt buc ngi s dng nhp d liu v lu lng dòng chy ra.
Khi th tích h cha vt khi th tích cha nc chính thì mô hình s s dng l
u lng
trên đ tiêu nc ra khi h. Phn th tích vt quá kh nng đp tràn an toàn s đc
đa ra khi h trong khong thi gian mt ngày. Chn la th ba, đc thit k cho các
h cha ln, thng đc xây dng vi các công trình kim soát dòng chy, cho phép
ngi s dng nhp d liu v th tích dòng ra tng tháng.
Tính truyn vn chuyn bùn cát. Dòng vn chuy
n bùn cát vào h có th có ngun
gc t nhng đon sông ngòi thng lu hay t dòng chy tràn mt đt trong lu vc
con. Nng đ bùn cát trong nc h đcc c tính vi mt phng trình đn gin da
trên nguyên lý cân bng th tích và nng đ trong dòng chy vào, chy ra khi h, và
lng nc tích tr trong h. Quá trình bùn cát lng đng trong h cha b chi phi bi
n
ng đ bùn cát cân bng và đng kính ht trung bình ca bùn cát. Lng bùn cát l
lng trong dòng chy ra khi h là tích s ca th tích nc chy ra và nng đ bùn cát l
lng trong nc h vào thi đim dòng chy ra khi h.
Cht dinh dng trong h cha. Mt mô hình đn gin da trên nguyên lý cân bng
khi lng nitrogen và phosphorus có ngun gc t Chapra (1997). Mô hình này có các
gi thit sau: 1) h nc đ
c trn ln hoàn toàn; 2) phosphorus là cht dinh dng
khng ch; và, 3) tng s phosphorus là s đo ca mc đ phù dng ca h. Gi thuyt
đu tiên đã b qua tính cht tng lp ca h nc và cng đ phát trin ca phù du

(phytoplankton) trong lp nc nông (epilimnon). Gi thuyt th hai thng là phù hp
vi thc t khi ngun ô nhim phân tán có vai trò ch đo và gi thuyt th ba ngh
a là có
tn ti quan h gia tng lng phosphorus và sinh khi. Phng trình cân bng khi
lng phosphorus bao gm nng đ trong nc h, dòng chy vào, dòng chy ra, và tc
đ thp thoát nc.
Gii thiu v SWAT (Soil and Water Assessment Tools)
Thuc tr sâu trong h cha. Mô hình cân bng thuc tr sâu trong h có gc gác t
Chapra (1997) và gi thuyt có tn ti điu kin trn ln hoàn toàn. H thng nc h
đc chia ra thành tng nc gn b mt trn ln hoàn toàn, và tng phía di trn ln
bùn cát hoàn toàn. Lng cht thuc tr sâu đc chia làm phn hòa tan vào nc và
phn cht rn l lng hay cht b
 hp th vào ht bùn cát. Mô hình mô phng các quá
trình chính nh ngun cht, dòng chuyn vn ra khi h, bin đi dng cht, bc hi, lng
đng, khuyt tán, vn chuyn l lng, và chôn vùi.
SWAT-Intro_vie.docx 20
3. Tài liu tham kho
Arnold, J.G., P.M. Allen, and G. Bernhardt. 1993. A comprehensive surfacegroundwater
flow model. J. Hydrol. 142:47-69.
Arnold, J.G., J.R. Williams, A.D. Nicks, and N.B. Sammons. 1990. SWRRB: A basin
scale simulation model for soil and water resources management. Texas A&M Univ.
Press, College Station, TX.
Arnold, J.G., J.R. Williams and D.R. Maidment. 1995. Continuous-time water and
sediment-routing model for large basins. Journal of Hydraulic Engineering
121(2):171-183.
Bagnold, R.A. 1977. Bedload transport in natural rivers. Water Resources Res. 13(2):303-
312.
Brown, L.C. and T.O. Barnwell, Jr. 1987. The enhanced water quality models QUAL2E
and QUAL2E-UNCAS documentation and user manual. EPA document EPA/600/3-
87/007. USEPA, Athens, GA.

Chapra, S.C. 1997. Surface water-quality modeling. McGraw-Hill, Boston.
Green, W.H. and G.A. Ampt. 1911. Studies on soil physics, 1. The flow of air and water
through soils. Journal of Agricultural Sciences 4:11-24.
Hargreaves, G.L., G.H. Hargreaves, and J.P. Riley. 1985. Agricultural benefits for
Senegal River Basin. J. Irrig. and Drain. Engr. 111(2):113-124.
Jones, C.A. 1983. A survey of the variability in tissue nitrogen and phosphorus
concentrations in maize and grain sorghum. Field Crops Res. 6:133-147.
Knisel, W.G. 1980. CREAMS, a field scale model for chemicals, runoff and erosion from
agricultural management systems. USDA Conservation Research Rept. No. 26.
Leonard, R.A. and R.D. Wauchope. 1980. Chapter 5: The pesticide submodel. p. 88-112.
In Knisel, W.G. (ed). CREAMS: A field-scale model for chemicals, runoff, and
erosion from agricultural management systems.
U.S. Department of Agriculture, Conservation research report no. 26.
Leonard, R.A., W.G. Knisel, and D.A. Still. 1987. GLEAMS: Groundwater loading
effects on agricultural management systems. Trans. ASAE 30(5):1403-1428.
McElroy, A.D., S.Y. Chiu, J.W. Nebgen, A. Aleti, and F.W. Bennett. 1976. Loading
functions for assessment of water pollution from nonpoint sources. EPA document
EPA 600/2-76-151. USEPA, Athens, GA.
Monteith, J.L. 1965. Evaporation and the environment. p. 205-234. In The state and
movement of water in living organisms. 19th Symposia of the Society for
Experimental Biology. Cambridge Univ. Press, London, U.K.
Nicks, A.D. 1974. Stochastic generation of the occurrence, pattern and location of
maximum amount of daily rainfall. p. 154-171. In Proc. Symp. Statistical Hydrology,
Tucson, AZ. Aug Sept. 1971. USDA Misc. Publ. 1275. U.S. Gov. Print. Office,
Washington, DC.
Priestley, C.H.B. and R.J. Taylor. 1972. On the assessment of surface heat flux and
evaporation using large-scale parameters. Mon. Weather Rev. 100:81-92.
Gii thiu v SWAT (Soil and Water Assessment Tools)
Ritchie, J.T. 1972. A model for predicting evaporation from a row crop with incomplete
cover. Water Resour. Res. 8:1204-1213.

USDA Soil Conservation Service. 1983. National Engineering Handbook Section 4
Hydrology, Chapter 19.
USDA Soil Conservation Service. 1972. National Engineering Handbook Section 4
Hydrology, Chapters 4-10.
Williams, J.R. 1980. SPNM, a model for predicting sediment, phosphorus, and nitrogen
yields from agricultural basins. Water Resour. Bull. 16(5):843-848.
Williams, J.R. 1975. Sediment routing for agricultural watersheds. Water Resour. Bull.
11(5):965-974.
Williams, J.R. 1969. Flood routing with variable travel time or variable storage
coefficients. Trans. ASAE 12(1):100-103.
Williams, J.R., A.D. Nicks, and J.G. Arnold. 1985. Simulator for water resources in rural
basins. Journal of Hydraulic Engineering 111(6): 970-986.
Williams, J.R. and R.W. Hann. 1978. Optimal operation of large agricultural watersheds
with water quality constraints. Texas Water Resources Institute, Texas A&M Univ.,
Tech. Rept. No. 96.
Williams, J.R. and R.W. Hann. 1972. HYMO, a problem-oriented computer language for
building hydrologic models. Water Resour. Res. 8(1):79-85.
Williams, J.R., C.A. Jones and P.T. Dyke. 1984. A modeling approach to determining the
relationship between erosion and soil productivity. Trans. ASAE 27(1):129-144.
Wischmeier, W.H., and D.D. Smith. 1978. Predicting rainfall losses: A guide to
conservation planning. USDA Agricultural Handbook No. 537. U.S. Gov. Print.
Office, Washington, D. C.

DANH MC HÌNH

Hình 1 Bn đ lu vc h Fork  đông bc Texas vi phân b s dng đt và mng
li sông ngòi. 4

Hình 2 Chia nh lu vc h Fork. 5
Hình 3 S đ vòng tun hoàn thy vn. 6

Hình 4 Vòng tính toán cho HRU/Lu vc con. 7
Hình 5 S đ đng chuyn đng ca nc đc SWAT s dng. 10
Hình 6 Quá trình bin chuyn Nitrogen đc SWAT mô phng. 14
Hình 7 Quá trình bin chuyn Phosphorous nh đc SWAT mô phng. 15
Hình 8 Bin đi và chuyn đng ca thuc tr sâu nh đc SWAT mô phng. 16
Hình 9 Các quá trình bin đi và vn chuyn cht trong lòng sông ngòi nh đc
SWAT mô phng 17
