ĐÁNH GIÁ HIỆU SUẤT MÔ HÌNH TANK TRONG MÔ PHỎNG DÒNG CHẢY DÀI HẠN PHỤC VỤ DỰ BÁO CHẤT LƯỢNG NƯỚC Ở LƯU VỰC SÔNG ASAHI

EVALUATING THE PERFORMANCE OF THE TANK MODEL IN LONG-TERM RUNOFF SIMULATION FOR WATER QUALITY FORECASTING IN THE ASAHI RIVER BASIN

Tóm tắt

Dòng chảy mặt đóng vai trò then chốt trong chu trình thủy văn, quyết định quá trình vận chuyển chất ô nhiễm, dinh dưỡng và trầm tích, từ đó ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng nước mặt. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu làm gia tăng các trận mưa cực đoan, nhu cầu mô phỏng dòng chảy dài hạn một cách ổn định và chính xác trở nên đặc biệt quan trọng, nhất là đối với các lưu vực có dữ liệu hạn chế. Tuy nhiên, các đánh giá mô hình dòng chảy từ góc độ "tiền xử lý" cho mô phỏng chất lượng nước vẫn còn ít được chú ý trong nghiên cứu hiện nay. Nghiên cứu này được thực hiện nhằm mô phỏng dòng chảy hàng ngày tại lưu vực sông Asahi (Okayama, Nhật Bản) giai đoạn 2002–2021 bằng mô hình Tank kết hợp Differential Evolution và đánh giá hiệu suất mô hình qua các chỉ số NSE, R², RMSE. Kết quả chỉ ra rằng mô hình đạt hiệu suất ổn định với R² khoảng 0,62–0,63, NSE cải thiện từ 0,35 (giai đoạn hiệu chỉnh) lên 0,48 (giai đoạn kiểm định), cùng RMSE dao động từ 2,4–2,6 mm/ngày. Bộ tham số tối ưu đã tái hiện rõ nét sự phân hoá thủy văn đặc trưng của lưu vực qua sự thay đổi của các tầng địa chất, với khả năng mô phỏng tốt dòng chảy thấp và trung bình cũng như biến động theo mùa. Tuy nhiên, sai số đáng kể xuất hiện ở một số đỉnh lũ cao do hạn chế về dữ liệu không gian và tác động từ hoạt động điều tiết hồ chứa. Nghiên cứu khẳng định tiềm năng của mô hình Tank như một công cụ gọn nhẹ, đáng tin cậy cho dự báo thủy văn và làm nền tảng cho mô phỏng chất lượng nước trong điều kiện dữ liệu hạn chế. Kết quả mở ra hướng ứng dụng cho các lưu vực tương đồng tại Đông Á và Việt Nam.