Ứng dụng mô hình thủy văn SWAT trong mô phỏng dòng chảy lưu vực sông Cầu, vùng Đông Bắc Việt Nam

1. Đặt vấn đề

Mô hình hóa thủy văn hiện nay là một công cụ quan trọng trong quản lý tài nguyên nước, đặc biệt trong bối cảnh biến đổi khí hậu, thay đổi sử dụng đất và các hoạt động phát triển kinh tế - xã hội đang làm gia tăng áp lực lên nguồn nước. Những biến động này tác động trực tiếp đến các quá trình thủy văn như thấm, bốc thoát hơi nước,… và hình thành dòng chảy mặt, từ đó làm thay đổi chế độ dòng chảy của các lưu vực. Vì vậy, việc mô phỏng và dự báo dòng chảy có ý nghĩa quan trọng trong quy hoạch, khai thác và sử dụng bền vững tài nguyên nước. Lưu vực sông Cầu là một trong những lưu vực sông quan trọng ở vùng trung du và miền núi phía Bắc, có vai trò cung cấp nước cho sinh hoạt, nông nghiệp, công nghiệp và duy trì cân bằng sinh thái. Tuy nhiên, lưu vực đang phải đối mặt với nhiều thách thức như suy giảm dòng chảy mùa kiệt, gia tăng xói mòn đất, ô nhiễm nguồn nước và nguy cơ lũ lụt cục bộ. Địa hình phức tạp cùng sự biến động mạnh của điều kiện tự nhiên và sử dụng đất đặt ra yêu cầu cần có các công cụ mô phỏng hiệu quả để hỗ trợ quản lý lưu vực. Trong các mô hình thủy văn hiện nay, SWAT (Soil and Water Assessment Tool) là một trong những mô hình bán phân bố được sử dụng rộng rãi nhờ khả năng mô phỏng các quá trình thủy văn, dòng chảy mặt, nước dưới đất và vận chuyển bùn cát trên quy mô lưu vực. Mô hình cho phép đánh giá tác động của khí hậu và sử dụng đất đến tài nguyên nước, đồng thời hỗ trợ xây dựng các giải pháp quản lý lưu vực theo hướng bền vững. Nghiên cứu này sử dụng mô hình SWAT kết hợp với dữ liệu GIS và viễn thám để mô phỏng chế độ dòng chảy trên lưu vực sông Cầu. Mục tiêu của nghiên cứu là đánh giá khả năng mô phỏng dòng chảy của mô hình, phân tích đặc điểm thủy văn của lưu vực và cung cấp cơ sở khoa học phục vụ quản lý tài nguyên nước trong bối cảnh biến đổi khí hậu và thay đổi sử dụng đất.

2. Giới thiệu khu vực nghiên cứu

Khu vực nghiên cứu nằm ở thượng lưu và trung lưu lưu vực sông Cầu, với diện tích khoảng 3.300 km², thuộc địa bàn tỉnh Thái Nguyên và Bắc Kạn (nay là tỉnh Thái Nguyên). Sông Cầu bắt nguồn từ vùng núi phía Tây bắc tỉnh Bắc Kạn, chảy qua trung tâm tỉnh Thái Nguyên trước khi hợp lưu vào hệ thống sông Thái Bình. Địa hình khu vực nghiên cứu chủ yếu là đồi núi, bị chia cắt mạnh ở thượng lưu, độ che phủ thực vật không đồng đều nên khả năng giữ nước thấp, dễ xảy ra xói mòn, lũ quét và sạt lở đất trong mùa mưa. Trong khi đó, khu vực trung lưu, đặc biệt là thành phố Thái Nguyên và các vùng dân cư tập trung, thường xuyên đối mặt với nguy cơ ngập lụt và ô nhiễm nguồn nước do dòng chảy mặt từ thượng nguồn. Lưu vực có khí hậu nhiệt đới gió mùa ẩm với lượng mưa trung bình năm từ 1.600–2.400 mm. Khoảng 80% lượng mưa tập trung trong mùa mưa (tháng 5–10), tạo nên sự phân hóa dòng chảy rõ rệt giữa mùa mưa và mùa khô. Trong những thập kỷ gần đây, lưu vực đã ghi nhận nhiều trận lũ lớn như các năm 1959, 1968, 1971, 1983, 1986, 2001 và gần đây nhất là trận lũ năm 2024 và năm 2025 với mực nước tại trạm Gia Bảy đạt 28,81 m, vượt mức lũ lịch sử năm 2001. Các trận mưa lớn kéo dài vào các năm 2013 và 2017 cũng gây ngập lụt và thiệt hại đáng kể tại khu vực trung và hạ lưu. Những đặc điểm trên cho thấy lưu vực sông Cầu có tính nhạy cảm cao đối với các hiện tượng thủy văn cực đoan, đặt ra yêu cầu cấp thiết trong việc ứng dụng các mô hình thủy văn để hỗ trợ quản lý tài nguyên nước, giảm nhẹ rủi ro thiên tai và thích ứng với biến đổi khí hậu.

Hình 1. Khu vực nghiên cứu trên lưu vực sông Cầu, vùng Đông Bắc Việt Nam

3. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu

3.1. Dữ liệu và xử lý dữ liệu

- Dữ liệu khí tượng và thủy văn: Dữ liệu khí tượng gồm lượng mưa, nhiệt độ cực đại và cực tiểu ngày giai đoạn 1990–2020 từ 6 trạm khí tượng trên lưu vực. Dữ liệu lưu lượng thực đo tại trạm Gia Bảy giai đoạn 1997–2020 được sử dụng để hiệu chỉnh và kiểm định.

- Dữ liệu địa hình: Dữ liệu địa hình được xây dựng từ mô hình số độ cao SRTM (DEM) độ phân giải 30 m. DEM được sử dụng để phân chia lưu vực, xác định mạng lưới sông suối và tính toán độ dốc địa hình.

- Dữ liệu thổ nhưỡng: Dữ liệu thổ nhưỡng được xây dựng từ bản đồ đất, chuẩn hóa theo hệ thống phân loại FAO. Các thông số đất được bổ sung từ các cơ sở dữ liệu đất toàn cầu phục vụ mô phỏng các quá trình thấm, dòng chảy mặt và xói mòn đất.

- Dữ liệu sử dụng đất: Dữ liệu sử dụng đất năm 2020 được sử dụng để xây dựng các đơn vị phản ứng thủy văn (HRU). Các loại hình sử dụng đất được chuẩn hóa theo hệ thống mã của SWAT nhằm phục vụ mô phỏng dòng chảy, bùn cát và đánh giá tác động của thay đổi sử dụng đất đến tài nguyên nước.

Hình 2. Các lớp dữ liệu không gian sử dụng trong mô hình SWAT: (a) độ cao địa hình (DEM), (b) độ dốc, (c) thổ nhưỡng và (d) hiện trạng sử dụng đất.

3.2. Xây dựng mô hình SWAT

Mô hình SWAT được xây dựng trong môi trường ArcGIS thông qua giao diện ArcSWAT (Hình 3). Các dữ liệu đầu vào gồm địa hình, thổ nhưỡng, sử dụng đất và khí tượng được tích hợp để phân chia lưu vực thành các tiểu lưu vực và đơn vị phản ứng thủy văn (HRU) dựa trên đặc điểm đất, sử dụng đất và độ dốc. Cấu trúc HRU cho phép mô phỏng các quá trình thủy văn trong các đơn vị tương đối đồng nhất, phục vụ đánh giá dòng chảy, bùn cát và tác động của biến đổi khí hậu, thay đổi sử dụng đất trên lưu vực.

Hình 3. Khung xây dựng và vận hành mô hình SWAT.

Dữ liệu DEM 30 m được sử dụng để phân chia lưu vực sông Cầu thành 67 tiểu lưu vực (Hình 4). Trên cơ sở dữ liệu sử dụng đất, thổ nhưỡng và độ dốc, 683 HRU được xây dựng với ngưỡng 10%. Mô hình được chạy cho giai đoạn 1990–2020 (khởi động 1990–1992), hiệu chỉnh giai đoạn 1997–2008 và kiểm định giai đoạn 2009–2020 bằng số liệu lưu lượng tại trạm Gia Bảy.

Hình 4. Phân chia lưu vực sông Cầu thành các tiểu lưu vực theo diện tích.

3.3. Phân tích độ nhạy, hiệu chỉnh và kiểm định mô hình

Phân tích độ nhạy, hiệu chỉnh và kiểm định mô hình được thực hiện bằng SWAT-CUP sử dụng thuật toán SUFI-2. Phân tích độ nhạy toàn cục được áp dụng cho 10 tham số thủy văn quan trọng (Bảng 1), làm cơ sở cho quá trình hiệu chỉnh và kiểm định mô hình nhằm nâng cao độ chính xác và giảm bất định của kết quả mô phỏng.

Bảng 1. Các tham số chính được sử dụng trong phân tích độ nhạy của mô hình SWAT.

Phân tích độ nhạy được thực hiện với 500 lần mô phỏng, sử dụng các chỉ tiêu t-stat và p-value để xác định các tham số nhạy cảm nhất (p < 0,05). Khoảng giá trị tham số được lựa chọn dựa trên hướng dẫn của SWAT và đặc điểm lưu vực sông Cầu. Mô hình được hiệu chỉnh cho giai đoạn 1997–2008 và kiểm định cho giai đoạn 2009–2020. Các tham số tối ưu sau hiệu chỉnh được giữ nguyên trong quá trình kiểm định nhằm đánh giá khả năng mô phỏng và tính ổn định của mô hình.

3.4. Chỉ tiêu đánh giá hiệu năng mô hình

Hiệu năng mô hình được đánh giá thông qua bốn chỉ tiêu thống kê gồm NSE, PBIAS, R² và RSR. Trong đó, NSE và R² phản ánh mức độ phù hợp giữa giá trị mô phỏng và quan trắc; PBIAS đánh giá xu hướng sai lệch của mô hình; còn RSR phản ánh sai số tổng hợp của kết quả mô phỏng. Giá trị NSE và R² càng cao, PBIAS và RSR càng thấp thì hiệu năng mô hình càng tốt. Các chỉ tiêu trên được tính toán theo các công thức sau:

Trong đó, (Q_obs) và (Q_sim) lần lượt là giá trị quan trắc và mô phỏng của biến thủy văn. Mô hình được xem là đạt yêu cầu khi các chỉ tiêu thỏa mãn: NSE > 0,50; R² > 0,70; PBIAS trong khoảng ±15%; và RSR < 0,50.

4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận

4.1. Phân tích độ nhạy tham số

Kết quả phân tích độ nhạy cho thấy 4 trong số 10 tham số có ảnh hưởng lớn nhất đến mô phỏng dòng chảy và có ý nghĩa thống kê (p < 0,05), gồm: CN2.mgt, SOL_K(1).sol, ESCO.hru và SOL_AWC(1).sol (Hình 5). Trong đó, CN2.mgt và SOL_K(1).sol là hai tham số nhạy cảm nhất đối với kết quả mô phỏng. Các tham số này được lựa chọn để hiệu chỉnh mô hình bằng thuật toán SUFI-2. Giá trị tối ưu sau hiệu chỉnh được trình bày trong Bảng 2.

Hình 5. Kết quả phân tích độ nhạy các tham số mô hình SWAT.

Hình 6. Mối quan hệ giữa giá trị tham số và chỉ số NSE trong quá trình hiệu chỉnh mô hình.

Bảng 2. Giá trị tối ưu của các tham số sau hiệu chỉnh bằng SUFI-2.

4.2. Đánh giá hiệu năng mô hình

Kết quả hiệu chỉnh và kiểm định tại trạm Gia Bảy cho thấy mô hình SWAT có khả năng mô phỏng tốt chế độ dòng chảy trên lưu vực sông Cầu (Bảng 3).

Bảng 3. Kết quả đánh giá hiệu năng mô hình SWAT tại trạm Gia Bảy.

Trong giai đoạn hiệu chỉnh (1997–2008), mô hình đạt NSE = 0,95; R² = 0,95; PBIAS = 2,60% và RSR = 0,23. Trong giai đoạn kiểm định (2009–2020), các chỉ tiêu lần lượt đạt NSE = 0,90; R² = 0,91; PBIAS = 9,70% và RSR = 0,35.

Hình 7. Tương quan giữa lưu lượng mô phỏng và quan trắc trong giai đoạn hiệu chỉnh và kiểm định.

Kết quả cho thấy mô hình mô phỏng tốt diễn biến dòng chảy theo thời gian, phản ánh khá chính xác cả mùa lũ và mùa kiệt. Mặc dù vẫn còn sai khác nhỏ tại một số năm xuất hiện lũ lớn như 2001, 2013 và 2017, mô hình vẫn đáp ứng tốt yêu cầu nghiên cứu và đánh giá tài nguyên nước trên lưu vực.

Hình 8. So sánh lưu lượng mô phỏng và quan trắc trước và sau hiệu chỉnh mô hình.

4.3. Biến động không gian và thời gian của dòng chảy mặt

4.3.1. Biến động không gian của dòng chảy mặt

Kết quả mô phỏng cho thấy dòng chảy mặt phân bố không đồng đều giữa các tiểu lưu vực (Hình 9). Giá trị trung bình năm dao động từ 12,69 mm đến 75,32 mm. Các tiểu lưu vực có dòng chảy mặt cao tập trung chủ yếu ở khu vực hạ lưu, đặc biệt là các tiểu lưu vực 59, 61, 63, 65 và 67 với giá trị trên 60 mm/năm. Ngược lại, các tiểu lưu vực 6, 13, 15, 17 và 18 có dòng chảy mặt thấp nhất, dưới 15 mm/năm.

Hình 9. Phân bố không gian của dòng chảy mặt trên lưu vực sông Cầu.

4.3.2. Biến động thời gian của dòng chảy mặt

Dòng chảy mặt trung bình năm trên lưu vực dao động từ 19,8 mm đến 56,4 mm, với giá trị trung bình nhiều năm khoảng 32,4 mm. Các năm 2001, 2008, 2013 và 2019 ghi nhận dòng chảy mặt cao hơn đáng kể so với trung bình nhiều năm. Dòng chảy mặt có tính mùa vụ rõ rệt, phù hợp với đặc điểm khí hậu nhiệt đới gió mùa. Trong mùa khô (tháng 11–4), dòng chảy mặt rất thấp; trong khi mùa mưa (tháng 5–10), đặc biệt giai đoạn tháng 6–9, dòng chảy mặt tăng mạnh và xuất hiện các giá trị cực đại gắn với các trận mưa lớn.

Hình 10. Biến động năm và biến động tháng của dòng chảy mặt trung bình trên lưu vực sông Cầu giai đoạn 1993–2020.

4.4. Thảo luận

Nghiên cứu đã xây dựng thành công mô hình SWAT cho lưu vực sông Cầu trên cơ sở tích hợp dữ liệu địa hình, thổ nhưỡng, sử dụng đất và khí tượng. Kết quả hiệu chỉnh và kiểm định cho thấy mô hình có khả năng mô phỏng tốt chế độ dòng chảy với NSE và R² đều lớn hơn 0,90, trong khi PBIAS và RSR nằm trong ngưỡng đánh giá tốt. Điều này khẳng định độ tin cậy và khả năng ứng dụng của mô hình trong nghiên cứu thủy văn lưu vực. Kết quả đạt được tương đồng và có phần cao hơn một số nghiên cứu trước đây trên lưu vực sông Cầu cũng như các lưu vực nhiệt đới gió mùa khác. Điều này cho thấy việc sử dụng dữ liệu khí tượng thực đo, DEM độ phân giải 30 m và bản đồ sử dụng đất có độ chính xác cao đã góp phần nâng cao chất lượng mô phỏng. Phân tích độ nhạy xác định bốn tham số quan trọng nhất gồm CN2.mgt, SOL_K(1).sol, ESCO.hru và SOL_AWC(1).sol. Đây là các tham số liên quan trực tiếp đến khả năng thấm, tích trữ nước của đất và quá trình hình thành dòng chảy mặt, phản ánh vai trò chi phối của điều kiện thổ nhưỡng và sử dụng đất đối với chế độ dòng chảy trên lưu vực sông Cầu.

Kết quả mô phỏng cho thấy dòng chảy mặt có sự phân hóa rõ rệt theo không gian và thời gian. Các tiểu lưu vực hạ lưu có dòng chảy mặt cao hơn do địa hình thấp và mức độ đô thị hóa lớn, trong khi khu vực thượng lưu có khả năng thấm và giữ nước tốt hơn. Dòng chảy mặt tập trung chủ yếu trong mùa mưa, phản ánh đặc trưng khí hậu nhiệt đới gió mùa và sự nhạy cảm của lưu vực đối với các hiện tượng mưa lớn. Mặc dù đạt kết quả tốt, nghiên cứu vẫn còn một số hạn chế như chỉ sử dụng số liệu lưu lượng tại trạm Gia Bảy để hiệu chỉnh và kiểm định; chưa phản ánh đầy đủ sự biến động sử dụng đất theo thời gian; chưa xem xét tác động của các công trình điều tiết và hoạt động khai thác nước. Do đó, các nghiên cứu tiếp theo cần bổ sung dữ liệu mưa độ phân giải cao, chuỗi sử dụng đất nhiều thời kỳ và các tác động nhân sinh nhằm nâng cao độ chính xác và khả năng ứng dụng của mô hình. Nhìn chung, kết quả nghiên cứu đã khẳng định hiệu quả của mô hình SWAT trong mô phỏng dòng chảy trên lưu vực sông Cầu, đồng thời cung cấp cơ sở khoa học cho công tác quản lý tài nguyên nước, đánh giá tác động của biến đổi khí hậu và quy hoạch phát triển bền vững lưu vực.

5. Kết luận

Nghiên cứu đã xây dựng, hiệu chỉnh và kiểm định thành công mô hình SWAT cho lưu vực sông Cầu trên cơ sở tích hợp dữ liệu địa hình, thổ nhưỡng, sử dụng đất và khí tượng. Kết quả cho thấy mô hình có khả năng mô phỏng tốt chế độ dòng chảy với NSE đạt 0,95 và 0,90; R² đạt 0,95 và 0,91 trong các giai đoạn hiệu chỉnh và kiểm định. Kết quả mô phỏng cho thấy dòng chảy mặt trên lưu vực có sự phân hóa rõ rệt theo không gian và thời gian. Dòng chảy mặt trung bình năm dao động từ 19,8 mm đến 56,4 mm, tập trung chủ yếu trong mùa mưa và có xu hướng cao hơn tại các tiểu lưu vực hạ lưu. Các tiểu lưu vực 59, 61, 63, 65 và 67 được xác định là những khu vực có dòng chảy mặt cao nhất trên lưu vực. Phân tích độ nhạy xác định bốn tham số quan trọng nhất ảnh hưởng đến mô phỏng dòng chảy gồm CN2.mgt, SOL_K(1).sol, ESCO.hru và SOL_AWC(1).sol, cho thấy đặc tính đất và sử dụng đất đóng vai trò quan trọng trong quá trình hình thành dòng chảy. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học phục vụ đánh giá tài nguyên nước, quy hoạch sử dụng đất, quản lý rủi ro lũ lụt và xây dựng các kịch bản tác động của biến đổi khí hậu trên lưu vực sông Cầu. Trong tương lai, cần tiếp tục hoàn thiện mô hình bằng cách tích hợp dữ liệu sử dụng đất theo chuỗi thời gian, dữ liệu mưa độ phân giải cao và các tác động của hoạt động khai thác, điều tiết nguồn nước nhằm nâng cao độ chính xác và khả năng ứng dụng trong quản lý lưu vực.

TS. Nguyễn Ngọc Anh