GIỚI THIỆU
TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH
2.1 M ộ t s ố khái ni ệ m v ề h ệ th ố ng h ỗ tr ợ ra quy ế t đị nh qu ả n lý t ổ ng h ợ p tài nguyên n ướ c
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (HTHTRQĐ) trong quản lý tài nguyên nước đã xuất hiện từ những năm 1970 và phát triển mạnh mẽ từ giữa những năm 1980 Nhiều tài liệu nghiên cứu đã chỉ ra sự tiến bộ này (Loucks et al., 1985a, 1985b; Labadie and Sullivan, 1986; Loucks and da Costa, 1991; Fedra, 1992; Georgakakos và Martin, 1996; Watkins và McKinney, 1995; Loucks, 1995; McKinney et al., 2000) Trong những năm 90, với sự phát triển công nghệ tính toán, phần mềm và hệ điều hành thân thiện, khả năng sử dụng máy tính của người ra quyết định cũng được nâng cao, góp phần làm cho phần mềm hỗ trợ ra quyết định trong quản lý nguồn nước trở nên phổ biến hơn Tuy nhiên, việc phát triển và ứng dụng HTHTRQĐ vẫn chưa đáp ứng đầy đủ nhu cầu trong quản lý tài nguyên nước.
Khái niệm Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (HTHTRQĐ) được Sprague và Carlson (1982) định nghĩa là công cụ giúp các nhà ra quyết định giải quyết các vấn đề khác nhau thông qua việc sử dụng dữ liệu và mô hình, dựa trên sự tương tác với máy tính điện tử Các thuật ngữ liên quan như mối tương tác, dữ liệu và mô hình thường xuyên gây tranh cãi giữa những người phát triển hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong quản lý nguồn nước.
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (HTHTRQĐ) được định nghĩa là chương trình tương tác giữa người và máy tính, sử dụng các phương pháp phân tích và thuật toán tối ưu để giúp các nhà ra quyết định xem xét và phân tích các khả năng, từ đó lựa chọn phương án hợp lý giải quyết vấn đề thực tế Theo Poch et al (2003), HTHTRQĐ là hệ thống thông tin thông minh nhằm giảm thời gian ra quyết định và cải thiện độ tin cậy cũng như chất lượng của các quyết định HTHTRQĐ tích hợp nhiều công nghệ khác nhau, hỗ trợ việc lựa chọn giải pháp cho các vấn đề phức tạp, bao gồm cả công trình và phi công trình Một trong những ứng dụng cụ thể của HTHTRQĐ là trong quản lý nguồn nước.
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định (HTHTRQĐ) trong quản lý tài nguyên nước là một hệ thống tích hợp, tương tác với máy tính, bao gồm các công cụ phân tích và khả năng quản lý thông tin Hệ thống này được thiết kế nhằm hỗ trợ các nhà quản lý trong việc giải quyết các vấn đề liên quan đến quản lý nguồn nước một cách tổng hợp và hiệu quả.
Người ra quyết định trong lĩnh vực tài nguyên nước bao gồm các nhà hoạch định chính sách và quản lý hệ thống nước, có trách nhiệm giải quyết nhu cầu và vấn đề liên quan đến nguồn nước Mục tiêu chính của họ là đảm bảo nguồn nước cho nhu cầu sử dụng, sản xuất điện năng, phòng tránh lũ lụt và bảo vệ môi trường sinh thái.
Có ba hệ thống phụ cơ bản được tích hợp trong HTHTRQĐ (Orlob, 1992; Close et al., 2003):
• Giao diện: giao tiếp giữa hệ thống và người dùng
• Hệ thống quản lý dữ liệu và các mô hình
• Hệ thống quản lý và phân tích thông tin
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định quản lý tổng hợp tài nguyên nước bao gồm các thành phần cơ bản và quy trình thực hiện, được minh họa rõ ràng trong Hình 1.
Thu thập khảo sát số liệu
Mưa, Nhiệt độ Độ ẩm
Mưa, Thuỷ văn, Lũ, Thuỷ lực, Hồ chứa, Ô nhiễm…
Tạo lập các QĐ đa TC
Hình 1: Sơ đồ tổng quát của HTHTRQĐ quản lý tài nguyên nước
• Thu thập, khảo sát số liệu – Thu thập, quản lý dữ liệu liên quan đến tài nguyên nước
• Xử lý dữ liệu – Kiểm tra, xử lý dữ liệu, đưa vào cơ sở dữ liệu, mô hình
Phân tích dữ liệu là quá trình sử dụng các mô hình để tính toán trạng thái của hệ thống, giúp làm rõ tác động của các phương án quản lý và phát triển đến tài nguyên nước.
Quy trình tạo lập quyết định bao gồm việc tập hợp, liên kết và phân tích các phương án dựa trên dữ liệu và kết quả tính toán các kịch bản, cùng với sự hiểu biết của chuyên gia Sự tương tác giữa con người và máy tính được thực hiện thông qua các giao diện đồ họa, giúp nâng cao hiệu quả phân tích Kết quả này sẽ cung cấp đánh giá tổng hợp về các phương án dựa trên lý thuyết phân tích đa tiêu chí, phân tích tối ưu và phân tích rủi ro.
• Ra quyết định – Người ra quyết định chọn phương án trên cơ sở các kết quả phân tích để giải quyết các vấn đề thực tiễn
Quy trình phân tích hỗ trợ ra quyết định bắt đầu bằng việc thu thập và xử lý số liệu, sau đó sử dụng dữ liệu để phân tích các vấn đề liên quan đến nguồn tài nguyên nước Kết quả phân tích được kết hợp với kinh nghiệm và hiểu biết của chuyên gia, cùng với mong muốn của người ra quyết định Những dữ liệu này là đầu vào cho hệ thống phân tích các phương án nhằm đưa ra quyết định Thực tế, quá trình này không diễn ra theo một đường thẳng mà là một chu trình liên tục, trong đó dữ liệu được xử lý, phân tích và quyết định được đưa ra theo chuỗi liên tục.
2.2 M ộ t s ố h ệ th ố ng HTRQ Đ QL TNN đ ã phát tri ể n và s ử d ụ ng
Trên toàn cầu, nhiều hệ thống đã được phát triển để đáp ứng một phần nhu cầu hỗ trợ ra quyết định trong quản lý tổng hợp tài nguyên nước Bài viết này sẽ giới thiệu một số ví dụ về hệ thống hỗ trợ ra quyết định (HHTRQĐ) đã và đang được triển khai và sử dụng.
2.2.1 Các hệ thống trợ giúp ra quyết định kiểm soát lũ lụt
The Corps Water Management System (CWMS), developed by Fritz et al in 2002, utilizes a relational database (ORACLE) alongside various models, including HEC-HIVIS for hydrologic flow calculations, HEC-RAS for river flow computations, HEC-ResSim for reservoir analysis, and HEC-FIA for flow impact assessments Access to CWMS components is facilitated through a graphical interface.
Bài viết này trình bày các chức năng quan trọng như đánh giá chất lượng dữ liệu đầu vào, hiển thị thông tin theo cấu trúc không gian và thời gian, cho phép dễ dàng điều chỉnh các tham số của mô hình, kiểm soát và vận hành các mô hình mô phỏng, cũng như so sánh kết quả giữa các kịch bản khác nhau.
CWMS được quân chủng công binh Hoa Kỳ phát triển và phân phối cho các cơ quan tham mưu của mình Nó được chạy trên máy trạm Sun-UNIX
Hệ thống Mô hình Nước mặt (SMS) được phát triển bởi Phòng Nghiên cứu Mô hình Môi trường tại Đại học Brigham Young và Trạm Quan trắc Đường thủy của Binh chủng Công binh Hoa Kỳ (WES) SMS cung cấp giao diện truy cập vào các mô hình dòng chảy một, hai và ba chiều, cùng với các mô đun bổ sung để tính toán sự phát tán chất ô nhiễm, xâm nhập mặn và vận chuyển bùn cát Hệ thống này là công cụ quan trọng trong việc mô phỏng và tính toán các phương án phòng chống lũ lụt cũng như quản lý dòng chảy nước mặt.
2.2.2 Các hệ thống trợ giúp ra quyết định ứng phó sự cố tràn hóa chất
DBAM (Mô hình Cảnh báo Lưu vực Danube) là một công cụ mô phỏng giúp đánh giá thời gian truyền và nồng độ các chất ô nhiễm trong trường hợp sự cố tràn hóa chất trên các hệ thống sông Mô hình này được thiết kế để nhanh chóng đánh giá tác động của các sự cố tràn hóa chất dựa trên dữ liệu hiện có DBAM được phát triển thông qua sự hợp tác giữa Cục Tài nguyên Nước Hungary và Viện Thủy lực Delft của Hà Lan.
2.2.3 Các hệ thống hỗ trợ ra quyết định phân phối nước
♦ Aquarius (Diaz et al., 1997) - AQUARIUS được phát triển bởi Khoa
Kỹ thuật công trình tại Đại học Colorado đã hợp tác với U.S Forest Service để phát triển mô hình AQUARIUS, một công cụ phân phối nước theo không gian và thời gian, nhằm hỗ trợ quản lý hiệu quả nguồn nước.
MỘT SỐ PHÂN TÍCH VỀ THIẾT KẾ, XÂY DỰNG VÀ PHÁT TRIỂN HTHTRQĐ QLTH TÀI NGUYÊN NƯỚC
3.1 Nh ữ ng v ấ n đề c ầ n quan tâm trong QLTH tài nguyên n ướ c
Quản lý tổng hợp nguồn nước cần chú trọng đến các lĩnh vực xã hội, kinh tế và môi trường Trong các quyết định này, chúng ta sẽ tập trung vào hai lĩnh vực quan trọng trong quản lý tài nguyên nước.
• Qu ả n lý các hi ể m ho ạ ngu ồ n n ướ c : bao gồm lũ, lụt, sự cố tràn các chất hoá học
Quản lý khai thác và kiểm soát nguồn nước là quá trình quan trọng nhằm bảo vệ và cung cấp nước cho các khu đô thị, nông nghiệp, công nghiệp và thuỷ điện, đồng thời đảm bảo sự bền vững cho môi trường.
Cách thức ra quyết định trong hai lĩnh vực này khác nhau do sự khác biệt về khoảng thời gian cần thiết để đưa ra quyết định; trong khi một lĩnh vực có thể yêu cầu quyết định chỉ trong vài giờ, lĩnh vực còn lại lại cần thời gian từ hàng ngày đến hàng năm.
3.1.1 Quản lý các hiểm hoạ nguồn nước
Hệ thống cảnh báo sớm:
Hệ thống cảnh báo sớm đối với lũ lụt và thảm hoạ tràn hoá chất là một công cụ thông tin quan trọng, giúp gửi dữ liệu thủy văn và tình trạng đập đến các nhà quản lý nước Hệ thống này kết hợp dữ liệu khí tượng và mô hình sông ngòi để đưa ra dự báo rủi ro, từ đó đề xuất các biện pháp giảm thiểu tác hại về kinh tế, xã hội và con người do thiên tai gây ra.
Để ứng phó hiệu quả với lũ lụt, cần sử dụng các mô hình tính toán quy mô lớn và có bước thời gian dự báo ngắn hơn so với các mô hình quản lý nguồn nước khác Việc tính toán ngập lụt phải xem xét sự lan truyền sóng lũ trong khu vực tràn, do đó cần áp dụng các mô hình hai chiều hoặc một chiều.
Các biện pháp phòng chống lũ lụt bao gồm cả cấu trúc và phi cấu trúc, trong đó các chuyên gia cần điều tiết hồ chứa thượng nguồn để đảm bảo khả năng giữ nước và cảnh báo nguy hiểm cho khu vực hạ lưu Việc xả nước cần được thực hiện theo kế hoạch nhằm giảm thiểu rủi ro Dòng chảy và đỉnh lũ trong các lưu vực phụ thuộc vào khả năng trữ lũ và quyết định xả lũ, được xác định qua các mô phỏng tính toán Dự báo tác hại lũ lụt có thể thực hiện nếu hiểu rõ sự phân bố của dòng chảy đỉnh lũ và mối quan hệ giữa các cấp lũ với thiệt hại.
Thảm hoạ tràn hoá chất đang trở thành mối lo ngại lớn đối với các khu vực có hệ sinh thái sông ngòi và nguồn nước sinh hoạt Để ứng phó hiệu quả, cần thực hiện nghiên cứu xác định thời gian hóa chất thâm nhập vào các nhánh sông Một hệ thống hỗ trợ ứng phó cần có cơ sở dữ liệu về vùng có khả năng tràn hóa chất và các điểm nguồn như hóa chất nông nghiệp và bể chứa dầu Công cụ HHTRQĐ giúp các nhà quản lý nhanh chóng đưa ra chỉ dẫn cho khu vực bị ảnh hưởng, xác định loại hóa chất và hành trình của chúng trong sông Đồng thời, các mô hình mô phỏng cho phép xác định thời gian hóa chất đến các vị trí hạ lưu Đội ứng phó khẩn cấp sẽ sử dụng dữ liệu này để quyết định triển khai thiết bị và nhân lực cần thiết.
3.1.2 Vấn đề điều tiết, cung cấp và chất lượng nước
Trong quản lý sông ngòi, có nhiều vấn đề quan trọng và phức tạp mà các nhà hoạch định chính sách cần phân tích cẩn thận để đưa ra quyết định chính xác.
• Điều khiển hồ chứa cung cấp nước cho các mục đích khác nhau như: sử dụng cho công nghiệp, sinh hoạt, thủy lợi, thủy điện
• Kiểm soát các tác động của việc sử dụng và quản lý đất đai đối với chất lượng nguồn nước
• Đánh giá và quản lý chất lượng các vùng nước mặt
• Xây dựng các kế hoạch kiểm soát ô nhiễm đối với các lưu vực sông và các cửa sông
• Xây dựng và triển khai các kế hoạch xử lý nước thải, để có được chất lượng nước mong muốn dưới các điều kiện dòng chảy khác nhau
• Quản lý lưu vực sông, bao gồm đánh giá mối quan hệ giữa sản xuất kinh tế và sự thay đổi môi trường trong lưu vực
Quản lý hồ và hồ chứa:
Trong quản lý hồ và hồ chứa, việc hỗ trợ là rất quan trọng để đưa ra quyết định hiệu quả trong kiểm soát ô nhiễm, vận hành hệ thống hồ chứa, cung cấp nước cho sinh hoạt và hoạt động thủy điện, cũng như giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu.
Sự ô nhiễm bởi nguồn phân tán:
Hỗ trợ quyết định trong quản lý hóa chất nông nghiệp là rất quan trọng để bảo vệ nguồn nước và các tầng nước nhạy cảm Để tính toán mô hình và quản lý ô nhiễm từ nguồn phân tán trong nông nghiệp, cần sử dụng các tham số phân bố theo lưu vực sông Việc quản lý và hiển thị dữ liệu hiệu quả giúp người ra quyết định dễ dàng nhận diện và phân tích các khu vực có sự cố.
Quản lý việc sử dụng nước ngầm:
Hệ thống thông tin hỗ trợ ra quyết định (HTHTRQĐ) mang lại lợi thế lớn trong việc quản lý và quy hoạch tài nguyên nước ngầm, khi các nhà quyết định cần cân nhắc các yếu tố xã hội, pháp lý, kinh tế và môi trường Để có cái nhìn toàn diện về các phương án sử dụng nước ngầm tại các lưu vực sông, việc tích hợp mô hình mô phỏng và giao diện đồ họa là cần thiết Các mô hình đa tiêu chí cho phép phân tích tác động kinh tế, xã hội và môi trường đến nguồn nước ngầm, từ đó giúp HTHTRQĐ xem xét đầy đủ các ảnh hưởng và lồng ghép thông tin kỹ thuật vào quy trình ra quyết định một cách khoa học và hiệu quả.
Các hệ thống xử lý và phân phối nước:
Việc thiết kế và vận hành hệ thống xử lý và phân phối nước là một nhiệm vụ phức tạp, gặp nhiều thách thức Để lập kế hoạch hiệu quả và kiểm soát hệ thống phân phối nước, các mô hình mô phỏng và tối ưu hóa mạng lưới có thể được áp dụng Những quyết định hợp lý trong việc thay đổi hệ thống sẽ giúp giảm thiểu tổn thất nước và giảm chi phí, từ đó nâng cao hiệu quả hoạt động của hệ thống.
3.2 Nh ữ ng công ngh ệ h ỗ tr ợ vi ệ c phân tích và t ạ o l ậ p quy ế t đị nh trong qu ả n lý n ướ c
3.2.1 Các mô hình mô phỏng và tối ưu
Với các lưu vực, hai loại mô hình thường được sử dụng để phân tích (McKinney et al., 1999):
Mô hình mô phỏng trạng thái và sự vận động của hệ thống nguồn nước là công cụ quan trọng để tính toán và mô phỏng các kịch bản tương ứng với các phương án Tuy nhiên, việc chỉ dựa vào các mô hình này có thể gây khó khăn cho người phân tích ra quyết định trong việc lựa chọn phương án tối ưu, do kết quả mô phỏng thường rất lớn và phức tạp, với nhiều loại dữ liệu khác nhau về không gian và thời gian Hơn nữa, các kịch bản tính toán chỉ đại diện cho một phần nhỏ trong số các khả năng có thể xảy ra, và nhiều khi các mô hình không đủ khả năng để mô phỏng đầy đủ tất cả các khía cạnh bị ảnh hưởng bởi các phương án.
Mô hình tối ưu hóa và lựa chọn phương án điều hành hệ thống nguồn nước giúp xác định các phương án tối ưu dựa trên nhiều thông số khác nhau Việc sử dụng mô hình này mang lại lợi ích trong việc lựa chọn các phương án tối ưu từ một tập hợp lớn các lựa chọn, cho dù đó là biến liên tục hay theo dãy số có quy luật Tuy nhiên, trong nhiều trường hợp, một số tùy chọn không thể được biểu diễn qua các ràng buộc hay phụ thuộc toán học, điều này tạo ra thách thức trong quá trình tối ưu hóa.
3.2.2 Hệ thống thông tin địa lý
Cơ sở dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc lưu trữ, khôi phục, hiển thị và chỉnh sửa dữ liệu phục vụ cho quá trình ra quyết định Hai hệ thống lưu trữ và phân tích dữ liệu phổ biến là cơ sở dữ liệu quan hệ, sử dụng bảng biểu để liên kết thông tin, và cơ sở dữ liệu thông tin địa lý (GIS), kết nối các thông tin không gian như điểm, đường và vùng GIS không chỉ tích hợp các đặc trưng không gian vào cơ sở dữ liệu tài nguyên nước mà còn kết hợp các yếu tố xã hội, kinh tế và môi trường, hỗ trợ cho việc hoạch định và quản lý tài nguyên nước Việc xây dựng một mô hình dữ liệu liên kết GIS với các mô hình khác là cần thiết để tạo ra một hệ thống hỗ trợ ra quyết định (HTHTRQĐ) cho quản lý nước, giúp các nhà hoạch định chính sách và quản lý có cái nhìn tổng thể hơn về các phương án và kịch bản cho các tùy chọn ra quyết định.
PHÁT TRIỂN VÀ ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐA TIÊU CHÍ TOPSIS PHÂN TÍCH CHO HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH
TIÊU CHÍ TOPSIS PHÂN TÍCH CHO HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH
Các quy tắc ra quyết định giúp xác định và sắp xếp các ưu tiên dựa trên các tiêu chí riêng lẻ, đồng thời xếp hạng các lựa chọn theo thứ tự ưu tiên toàn cục Trong hệ thống hỗ trợ ra quyết định quản lý (mDSS), những quy tắc này được áp dụng để tối ưu hóa quá trình ra quyết định.
1-Làm trọng số bổ sung đơn giản (Simple Additive Weighting - SAW),
2-Làm trọng số trung bình theo thứ tự (Order Weighting Average - OWA),
The Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution (TOPSIS) is a versatile decision-making method applicable to a wide range of scenarios Decision-makers can select this technique based on the specific characteristics of the decision problem at hand.
4-Phương pháp xếp hạng (ELECTRE III) Sử dụng cách tiếp cận khác để phân tích ra quyết định so với các phương pháp hàm tính điểm
SAW (Simple Additive Weighting) là một trong những phương pháp ra quyết định phổ biến nhất nhờ vào sự đơn giản của nó Phương pháp này giả định rằng các hệ quả ra quyết định có thể được tổng hợp một cách bổ sung, với sự kiểm soát thông qua các trọng số thể hiện mức độ quan trọng của từng tiêu chí.
OWA được áp dụng để kiểm soát sự phù hợp giữa các tiêu chí và xem xét cách ứng xử của người ra quyết định trong các tình huống rủi ro.
Phương pháp TOPSIS là một kỹ thuật đánh giá lựa chọn lý tưởng, sắp xếp các lựa chọn dựa trên mức độ khác biệt của chúng so với các giải pháp lý tưởng Lựa chọn nào gần nhất với giải pháp lý tưởng chấp nhận được và xa nhất với giải pháp lý tưởng không thể chấp nhận sẽ được coi là tốt nhất.
ELECTRE là phương pháp phân tích quyết định dựa trên việc so sánh từng cặp các khả năng lựa chọn, yêu cầu tính toán phức tạp hơn Phương pháp này áp dụng mối quan hệ hơn cấp (outranking relation) giữa các lựa chọn, trong đó một lựa chọn a được coi là vượt trội hơn lựa chọn b khi giá trị của a ít nhất bằng b và sự mâu thuẫn giữa chúng không đáng kể Có nhiều kỹ thuật khác nhau trong ELECTRE, trong đó ELECTRE III thường được sử dụng để phân tích và lựa chọn phương án Các lựa chọn thường có kết quả khác nhau theo từng tiêu chí.
Các phương pháp phân tích đa tiêu chí phổ biến bao gồm SAW, TOPSIS và ELECTRE Mỗi phương pháp này có những ưu điểm và nhược điểm riêng, phù hợp với từng điều kiện cụ thể Tuy nhiên, có thể đánh giá tổng quát rằng chúng đều đóng vai trò quan trọng trong quá trình ra quyết định.
Phương pháp SAW là một công cụ đơn giản và dễ tính toán trong phân tích đánh giá đa tiêu chí Tuy nhiên, khi một số tiêu chí có giá trị quá nhỏ so với các tiêu chí khác, mặc dù chúng có trọng số cao, nhưng tác động của chúng đến kết quả ra quyết định lại không được thể hiện rõ Hiện tượng này thường được gọi là các hiệu ứng trội và lặn.
Phương pháp ELECTRE có độ phức tạp cao trong thuật toán, điều này là một hạn chế so với các phương pháp khác Sự phức tạp này dẫn đến khó khăn trong việc kiểm tra và đánh giá kết quả phân tích, từ đó ảnh hưởng đến khả năng đưa ra quyết định chính xác.
Phương pháp TOPSIS là một công cụ tính toán đơn giản và hiệu quả trong phân tích đa tiêu chí, giúp tránh hiệu ứng trội lặn như phương pháp SAW, đồng thời mang lại kết quả cụ thể và trực quan Tuy nhiên, cần lưu ý rằng các công thức của phương pháp này thường được xây dựng cho hàm lợi nhuận tăng dần, trong khi nhiều tiêu chí thực tế có thể đánh giá theo hướng khác Do đó, trước khi áp dụng phương pháp, cần chuyển đổi các tiêu chí để đảm bảo tính hợp lý của kết quả, đặc biệt trong quản lý tổng hợp tài nguyên nước, nơi mà không phải lúc nào kết quả cao cũng đồng nghĩa với tốt, như trong trường hợp nồng độ chất ô nhiễm.
Chúng tôi lựa chọn phương pháp TOPSIS để thực hiện các tính toán và đánh giá trong quản lý tổng hợp tài nguyên nước Tất cả quyết định đều dựa trên lý thuyết đã trình bày, kết hợp với phương pháp này nhằm khắc phục nhược điểm và phát huy ưu điểm của nó Điều này giúp xây dựng mô hình tính toán hợp lý, phục vụ hiệu quả cho quản lý tài nguyên nước, đồng thời mở rộng thêm nhiều phương pháp phát triển tiện lợi cho người sử dụng.
4.2 Lý thuy ế t v ề ph ươ ng pháp đ i ể m lý t ưở ng TOPSIS
Các phương pháp điểm lý tưởng sắp xếp các lựa chọn dựa trên sự khác biệt với giải pháp lý tưởng, là lựa chọn tối ưu không thể đạt được nhưng thể hiện mức độ mong muốn của mỗi tiêu chí Lựa chọn gần nhất với giải pháp lý tưởng được xem là tốt nhất, và việc kiểm tra khoảng cách đến giải pháp lý tưởng là cần thiết Giải pháp không lý tưởng được đặc trưng bởi sự khác biệt lớn nhất với giải pháp lý tưởng, với công thức thể hiện khái niệm khoảng cách.
Sự khác biệt giữa điểm lý tưởng và lựa chọn thứ i được tính toán bằng cách sử dụng trọng số gán cho từng tiêu chí, cùng với giá trị lý tưởng của các tiêu chí đó Công thức này kết hợp các giá trị lựa chọn cụ thể với hệ số mũ để đánh giá hiệu quả của từng lựa chọn.
− (6) s i- sự khác biệt từ điểm lý tưởng âm đến lựa chọn thứ i u -j giá trị lý tưởng âm của tiêu chí thứ j
TOPSIS là phương pháp xác định lựa chọn tối ưu bằng cách tìm kiếm lựa chọn gần nhất với điểm lý tưởng và xa nhất với điểm lý tưởng âm Khoảng cách giữa điểm lý tưởng và điểm lý tưởng âm được tính toán theo các công thức 7 và 8.
Mức độ gần với lời giải pháp lý tưởng (c i+ ), sẽ được sử dụng cho việc xếp hạng các giải pháp, được tính theo công thức 9
Bảng 2: Sự quy tập sử dụng phương pháp quyết định TOPSIS
Xem xét ví dụ hai lựa chọn và ba tiêu chí với khả năng thực thi đã được gán trọng số:
A 1 a 2 Lời giải lý tưởng dương
Lời giải lý tưởng âm
Khoảng cách từ lời giải lý tưởng âm và dương cũng như sự quy tập cuối cùng đã thực hiện theo công thức 9: a 1 a 2 s i+ 0,24 0,20 s i- 0,20 0,24 c i+ 0,46 0,54
Ví dụ: s i+ (a 1 ) = ((0,08 - 0,32)^2 + (0,2 – 0,2)^2 + (0,18 - 0,18)^2)^0,5 = 0,24 c i+ (a 1 ) = 0,20 /(0,20 + 0,24) = 0,46 Khi đó c 1+ = 0,46 < 0,54 = c 2+ lựa chọn 2 được ưu tiên hơn a 1 > a 2
Xét một ví dụ phức tạp hơn với nhiều lựa chọn, tiêu chí và trọng số
Bảng 3: Ví dụ minh họa giải quyết tính toán phức tạp sử dụng TOPSIS
Cho một ma trận đánh giá với trọng số các tiêu chí đều bằng 0.2
Kết hợp với trọng số cho từng tiêu chí đối với toàn bộ ma trận
Lời giải lý tưởng dương
Lời giải lý tưởng âm Trọng số Hệ số mũ
MAX 0.6718211 MIN 0.4010073 Chúng ta thấy kết quả tính toán và phương pháp tính để thu được kết quả là tương đối rõ ràng và đơn giản
4.3 Nh ữ ng đ i ể m c ầ n l ư u ý khi s ử d ụ ng TOPSIS và áp d ụ ng cho Phân tích qu ả n lý t ổ ng h ợ p tài nguyên n ướ c
Trong quá trình chuyển đổi từ ma trận phân tích sang ma trận đánh giá, việc chuẩn hóa hàm giá trị là rất quan trọng, như đã đề cập trong phần Mục 3.4.2 Mỗi tiêu chí trong ma trận phân tích được tính toán theo các đơn vị đo lường khác nhau, do đó cần chuyển đổi chúng thành tỷ lệ không có thứ nguyên để so sánh Phương pháp biến đổi tỷ lệ tuyến tính được áp dụng trong mDSS, cho phép chia tỷ lệ các lựa chọn thô trong khoảng [0,1] Mặc dù thông thường, tiêu chí có giá trị lớn sẽ có tính quyết định cao, nhưng trong phân tích quản lý tổng hợp tài nguyên nước, một số tiêu chí về chất lượng nước lại có cách quy đổi ngược lại Ví dụ, nồng độ chất gây ô nhiễm thấp lại có tính quyết định cao hơn, và độ pH trung tính mới là lựa chọn tốt nhất Có ba loại hàm giá trị giúp chuyển đổi từ ma trận phân tích thành ma trận đánh giá, kết hợp với trọng số cho từng tiêu chí và áp dụng thuật toán TOPSIS để đạt được kết luận cuối cùng.
• Dạng hàm cho dưới dạng bảng số
• Dang hàm lợi nhuận (tăng dần)
• Dạng hàm chi phí (giảm dần)
ÁP DỤNG CHO MỘT BÀI TOÁN CỤ THỂ Ở VIỆT NAM – PHÂN TÍCH QUẢN LÝ XÂY DỰNG ĐẬP THỦY ĐIỆN ĐAK MI-4
TÍCH QUẢN LÝ XÂY DỰNG ĐẬP THỦY ĐIỆN ĐAK MI-4
5.1 Gi ớ i thi ệ u v ề đậ p th ủ y đ i ệ n Đ ak Mi-4
5.1.1 Vị trí địa lý, thiết kế và mục tiêu phát triển
Vài nét về hệ thống sông Vu Gia – Thu Bồn
Sông Thu Bồn, với diện tích lưu vực 10,350 km², là một trong những lưu vực sông nội địa lớn nhất Việt Nam Sông bắt nguồn từ núi Ngọc Linh ở huyện Dak Glei, tỉnh Kon Tum, và đổ ra biển tại cửa Đại, Hội An, Quảng Nam Một nhánh của sông chảy vào sông Vĩnh Điện, sau đó đổ vào sông Hàn, Đà Nẵng Trước khi ra biển, một phần nước chảy vào sông Trường Giang, dẫn đến vịnh An Hòa, huyện Núi Thành Sông Thu Bồn kết hợp với sông Vu Gia tại Đại Lộc, tạo thành hệ thống sông lớn, đóng vai trò quan trọng trong đời sống và văn hóa của người dân Quảng Diện tích lưu vực chủ yếu nằm trong Quảng Nam và Đà Nẵng, trong khi phần thượng nguồn thuộc Kon Tum và Quảng Ngãi.
Lưu vực sông Vu Gia – Thu Bồn có ranh giới với các lưu vực:
• Phía Bắc giáp lưu vực sông Cu Đê
• Phía Nam giáp lưu vực sông SêSan, sông Trà Bồng
• Phía Đông giáp biển Đông và lưu vực sông Tam Kỳ
• Phía Tây giáp với Lào
Các lưu vực sông chính
Lưu vực sông Thu Bồn là dòng chính của hệ thống sông cùng tên, bắt nguồn từ núi Ngọc Linh cao 2,598m tại huyện Nam Trà My, tỉnh Quảng Nam Sông chảy theo hướng Nam-Bắc qua các huyện như Nam Trà My, Bắc Trà My, Tiên Phước, Hiệp Đước, Nông Sơn, và Quế Sơn, trước khi vào vùng đồng bằng của các huyện Duy Xuyên, Điện Bàn và thành phố Hội An Chiều dài dòng chính đến Cửa Đại là 198 km, với tổng diện tích đến Giao Thủy là 3,825 km² Thượng lưu sông có nhiều phụ lưu lớn như sông Khang, sông Vang, sông Tranh và sông Gềnh Gềnh Tại Giao Thủy, sông Thu Bồn tiếp nhận nước từ phụ lưu Vũ Gia, tạo thành một hệ thống phân lưu phức tạp ở hạ lưu Tại thị trấn Vĩnh Điện, một phần nước của sông Thu Bồn chảy vào chi lưu Vĩnh Điện, dẫn đến sông Hàn và đổ ra cửa Đà Nẵng.
Lưu vực sông Vu Gia, một phần của hệ thống sông Thu Bồn, nằm ở phía bắc lưu vực sông Thu Bồn, thuộc các huyện Đông Giang, Tây Giang, Nam Giang, Đại Lộc và Điện Bàn tỉnh Quảng Nam, cũng như huyện Hòa Vang thành phố Đà Nẵng Sông Vu Gia dài 204 km từ thượng nguồn sông Cái đến cửa Hàn (Đà Nẵng) và có các phụ lưu cấp II quan trọng như sông Bung, sông Kôn và sông Cái Tổng diện tích lưu vực đến thị trấn Ái Nghĩa đạt 5,180 km², trong đó phần thượng nguồn có một phần lưu vực nằm trên đất Kon Tum với diện tích 500 km² Tại Ái Nghĩa, sông Vu Gia còn được gọi là sông Quảng Huế và đổ vào sông Thu Bồn, được chia thành hai chi lưu là sông Yên và sông Chu Bái Sông Yên chảy về phía An Trạch và sau đó nhập lưu với sông Túy Loan trước khi đổ vào sông Hàn, Đà Nẵng.
Về nguồn tài nguyên thủy điện
Hình 9: Quy hoạch hệ thống thủy điện trên Vu Gia – Thu Bồn
Với đặc điểm địa lý và thủy văn của miền Trung - Tây Nguyên, khu vực này có lượng mưa hàng năm rất lớn, từ 2.000 mm trở lên, tạo điều kiện thuận lợi cho tiềm năng thủy điện Hệ thống sông Vu Gia - Thu Bồn tại tỉnh Quảng Nam nổi bật với 10 công trình thủy điện, tổng công suất lắp máy đạt 1.279 MW, gấp 1,76 lần so với Nhà máy Thủy điện Yaly ở Gia Lai, cho thấy tiềm năng phát triển năng lượng tái tạo tại đây.
Kon Tum có sản lượng điện bình quân hằng năm đạt 4.751,3 tỷ kWh, với nhiều công trình thủy điện tiềm năng như A Vương 1, Sông Tranh 2, Đak Mi-4, Sông Bung 4, Sông Côn 2 và Đak Mi 1 Theo Quy hoạch bậc thang thủy điện hệ thống sông Vu Gia - Thu Bồn được phê duyệt bởi Tổng Công ty Điện lực Việt Nam, hệ thống này bao gồm 8 dự án thủy điện.
• Thủy điện A Vương, mực nước dâng bình thường (MNDBT) 380m, công suất lắp máy (NLM) 210 MW;
• Thủy điện Sông Boung 2, MNDBT 570m, NLM = 100 MW;
• Thủy điện Sông Boung 4, MNDBT 5230m, nhà máy thuỷ điện trên nhánh sông Giằng NLM = 220 MW;
• Thuỷ điện Sông Giằng, MNDBT 60m, NLM = 60 MW;
• Thủy điện Đak Mi 1, MNDBT 820m, NLM = 255 MW;
• Thủy điện Dak Mi-4, MNDBT 260, nhà máy thủy điện trên nhánh sông Thu Bồn, NLM = 210 MW;
• Thủy điện Sông Côn 2, MNDBT 312,5m, NLM = 60 MW;
• Thủy điện Sông Tranh 2, MNDBT 170m, NLM = 135MW;
Các dự án thủy điện trong lưu vực sông Vu Gia có mối quan hệ phụ thuộc lẫn nhau, với các dự án thượng nguồn điều tiết nước cho các dự án hạ lưu Ngoài các dự án lớn, khu vực này còn có 36 dự án nhỏ và vừa, tổng công suất đạt 346 MW UBND tỉnh đã yêu cầu bổ sung 11 dự án để cấp phép đầu tư, nhằm phát triển thủy điện tại tất cả các đoạn sông có khả năng phát điện Tuy nhiên, mối quan hệ với môi trường giữa các dự án lớn và vừa cũng như các dự án nhỏ chưa được xem xét kỹ lưỡng, đặc biệt là sự thay đổi trong tính chất của nguồn tài nguyên nước Mặc dù xây dựng các dự án thủy điện thúc đẩy phát triển kinh tế địa phương, nhưng tác động từ hệ thống đập thủy điện thượng nguồn lên chất lượng nguồn nước cho Thành phố Đà Nẵng là điều không thể tránh khỏi.
Bảng 5: Các dự án thủy điện lớn đề xuất trên lưu vực sông Vu Gia – Thu Bồn [42]
Vùng lưu vực tại đập km2 334 1477 2380 396,8 1125 248 682
Lưu tốc dòng chảy trung bình năm m3/s
Dòng chảy tối thiểu năm m3/s 11 42 64 13 35 10
Mực cấp nước đầy đủ m 570 230 62 820 260 312 380 Mực nước chết, m 525 175 60 770 220 290 340
Diện tích hồ chứa, km2 2,9 15,8 2,1 4,5 10,5 9,1 21,5
Tổng dự trữ nước, Mm3 102 494 19,8 223 279 211 343,6
Công suất lắp đặt, MW 100 156 60 225 180 60 210 Điện năm, Gwh 379 624 269 850 787 200 808
Lượng nước xả qua tuốc-bin tối đa, m3/s
Lượng nước xả qua tuốc-bin bình quân m3/s
Vài nét về đập thủy điện Đak Mi-4
Hình 10: Đập thủy điện Đak Mi-4 Đập thủy điện Đak Mi-4 được xây dựng trên sông Đak Mi, trong hệ thống Vu Gia
▪ Công suất thiết kế: 220MW
▪ Vị trí : Huyện Phước Sơn - Tỉnh Quảng Nam
▪ Tổng mức đầu tư: 5.630tỷ đồng
Công trình thủy điện Đak Mi 4 tọa lạc trên sông Đak Mi, huyện Phước Sơn, tỉnh Quảng Nam Dự án được thiết kế theo sơ đồ 2 bậc, trong đó bậc trên sử dụng nước từ sông Đak Mi để tạo hồ chính và chuyển nước qua đường hầm sang sông Thu Bồn Bậc dưới tận dụng nguồn nước sau Nhà máy Đak Mi 4 và phụ lưu của sông Thu Bồn Toàn bộ công trình, bao gồm đầu mối, lòng hồ và Nhà máy, nằm trên địa phận các xã Phước Hiệp, Phước Chính, Phước Kim, Phước Xuân, Phước Đức và thị trấn Khâm Đức thuộc huyện Phước Sơn, tỉnh Quảng Nam.
Nam Dự án Thuỷ điện Đak Mi 4 được HĐQT IDICO quyết định phê duyệt dự án với tổng vốn đầu tư 5.630 tỷ đồng
Dự án có mục tiêu cung cấp cho lưới điện quốc gia công suất 180MW, với sản lượng điện trung bình hàng năm khoảng 787GW Được Thủ tướng Chính phủ phê duyệt, dự án đã chính thức khởi công vào ngày 21/4/2007, nhằm đưa công trình hòa lưới điện quốc gia vào năm 2010.
5.1.2 Vấn đề trong việc quản lý đập thủy điện Đak Mi-4
Việc điều chỉnh dòng chảy cho Đak Mi 4 có thể gây ra những vấn đề nghiêm trọng cho hạ lưu Sông Vu Gia Cụ thể, trong mùa khô, sự giảm dòng chảy trên Sông Vu Gia sẽ dẫn đến việc giảm dòng chảy trên Sông Ái Nghĩa và Sông Yên, ảnh hưởng đến khả năng cung cấp nước cho thành phố Đà Nẵng.
Hợp lưu dòng chảy bù hoàn từ Sông Thu Bồn sang Sông Vu Gia qua kênh nối Quảng Huế sẽ không thể duy trì, dẫn đến diện tích 1.125 km² của Đak Mi 4 bị tách khỏi lưu vực Sông Vu Gia và dự kiến lưu lượng dòng chảy giảm ít nhất 10 m³/s trong tháng có lưu lượng thấp nhất Tại Ái Nghĩa, lưu lượng sẽ giảm từ khoảng 45 m³/s xuống 35 m³/s trong năm có lưu lượng bình thường, tạo điều kiện cho nước mặn xâm nhập, đặc biệt nghiêm trọng trong những năm hạn Điểm lấy nước mới tại đập chắn An Trạch sẽ hoạt động với lưu lượng thấp hơn trong mùa khô, với 6 máy bơm công suất 5.500 m³/h, trong đó 1-4 máy sẽ hoạt động đồng thời, tiêu thụ 100 kW mỗi máy Trạm bơm sẽ chuyển nước không nhiễm mặn từ sông trên đập tới nhà máy nước tại Cầu Đỏ để khử mặn Lượng điện cần thiết cho 4 bơm là 8,5 triệu Wh mỗi ngày, với chi phí vận hành khoảng 12 triệu VNĐ/ngày Nếu có nước dự trữ từ các hồ chứa Sông Bung 4 và A Vương để tăng cường lưu lượng dòng chảy mùa khô, sẽ đủ lưu lượng để ngăn nước mặn xâm nhập tại điểm lấy nước Cầu Đỏ.
Lưu lượng nước tại ngọn Thu Bồn sẽ tăng cao hơn bình thường trong hầu hết thời gian trong năm do việc cấp thêm nước từ Sông Cái qua tuốc bin của nhà máy thủy điện Đak Mi-4 Sự thay đổi này có thể gây mất ổn định và dẫn đến xói lở bờ sông ở một số đoạn Hơn nữa, các bãi ven sông từng là nơi canh tác và sinh sống của người dân sẽ bị ngập, làm thay đổi mực nước trung bình hàng năm cao hơn so với trước đây, ảnh hưởng đến đời sống kinh tế xã hội của nhiều địa phương dọc ngọn Thu Bồn.
Để đảm bảo phát triển bền vững cho việc xây dựng và quản lý vận hành đập thủy điện Đak Mi-4, cần xác định các giải pháp chính phù hợp với những yêu cầu cụ thể.
• Đảm bảo khai thác tối đa nguồn lợi thuỷ điện
• Đảm bảo nguồn nước cho nhu cầu tưới tiêu và sinh hoạt vùng hạ lưu sông
Vu Gia và Thành phố Đà Nẵng trong mùa khô
• Đảm bảo ổn định, giảm thiểu ảnh hưởng của dòng chảy cao trên ngọn Thu Bồn
• Điều hành cắt lũ góp phần phòng chống lũ lụt hạ lưu trong mùa mưa
• Đảm bảo dòng chảy sinh thái, tính toàn vẹn hệ sinh thái cho hệ thống
Hình 11: Sơ đồ phân tích giải pháp đáp ứng XDQL hệ thống đập thủy điện
5.2 Xây d ự ng các ph ươ ng án và tiêu chí đ ánh giá
5.2.1 Xây dựng bài toán phân tích hỗ trợ ra quyết định
Mục đích sử dụng Hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS) là nhằm giải quyết hiệu quả vấn đề xây dựng đập thủy điện và quản lý sự khan hiếm nguồn nước cho nông nghiệp cũng như nhu cầu đô thị tại lưu vực Sông Vu Gia và Sông Hàn Hơn 95% lượng nước trong khu vực này phục vụ cho nông nghiệp, ngư nghiệp và nhu cầu dân sinh, trong khi nước đô thị và công nghiệp chủ yếu tập trung ở khu vực hạ lưu, đặc biệt là thành phố Đà Nẵng Các hoạt động xã hội và kinh tế được xem xét đồng thời với tác động của nguồn nước tự nhiên Quản lý đập chứa có thể ảnh hưởng đến các điều kiện môi trường, hiệu quả sử dụng nước, và gây ra tranh chấp giữa các người sử dụng, đồng thời tác động đến các điều kiện lý-sinh như chất lượng nước trong đập và yêu cầu tối thiểu cho sự sống thủy sinh.
5.2.1.2 Xác định nhân tố tham gia quá trình hỗ trợ ra quyết định
Các bên có quyền lợi trong quản lý hồ chứa tại Đà Nẵng bao gồm Ủy ban Nhân dân, các sở ban ngành, nông dân trong lưu vực sông, dân địa phương sử dụng hồ, nhà môi trường, cơ sở công nghiệp và các cơ quan quản lý Để đảm bảo sự thống nhất trong quản lý, cần có sự tham gia của các chuyên gia từ Bộ Công nghiệp, Bộ Tài nguyên Môi trường, và Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn.
5.2.2 Xây dựng và phân tích kịch bản cùng các phương án tính toán
Các kịch bản được phát triển dựa trên việc tham vấn cấp tỉnh nhằm xác định các thông số cơ bản đầu vào Sau đó, các mô hình sẽ được tính toán để tạo ra những bức tranh cụ thể, cung cấp dữ liệu cho phân tích đa tiêu chí hỗ trợ quyết định Các kịch bản này bao gồm các phương án tính toán khác nhau.
1 Không nắn dòng sang ngọn Thu Bồn trên cho đập thuỷ điện Đak Mi-4
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN CỦA LUẬN VĂN
Nghiên cứu này dựa trên một luận văn thạc sỹ, tập trung vào hệ thống hỗ trợ ra quyết định quản lý tổng hợp tài nguyên nước, sử dụng phương pháp phân tích đa tiêu chí TOPSIS để giải quyết bài toán thực tế tại Việt Nam Kết quả cho thấy sự phát triển của hệ thống hỗ trợ ra quyết định đang được chú trọng, nhằm đáp ứng nhu cầu cấp thiết về bảo đảm tài nguyên nước cho phát triển bền vững Phương pháp TOPSIS đã chứng minh tính hiệu quả và cấu trúc rõ ràng trong việc đánh giá tổng hợp lợi ích và tầm quan trọng của các tiêu chí khác nhau, đồng thời cho thấy sự tương đồng với một số phương pháp phân tích trước đây như SAW.
Việc so sánh và lựa chọn phương pháp TOPSIS cần được xem xét kỹ lưỡng Để có cái nhìn tổng quát hơn, cần nhiều bài toán thực tế để đánh giá khả năng áp dụng của phương pháp trong quyết định hiện nay Vai trò của người ra quyết định ngày càng quan trọng trong việc giải quyết các vấn đề cấp thiết, đặc biệt là trong bảo tồn và phát triển tài nguyên nước, một nguồn tài nguyên không tái tạo và đang cạn kiệt.
Nghiên cứu lý thuyết về hệ thống HTRQĐ quản lý tổng hợp tài nguyên nước đã đạt được một số kết quả nhất định, nhưng việc xây dựng một công cụ hoàn chỉnh cho quản lý tài nguyên nước vẫn chưa được thực hiện trong khuôn khổ luận văn Các sản phẩm hiện tại chỉ đáp ứng một phần nhiệm vụ của quản lý tổng hợp Do đó, cần tiếp tục nghiên cứu để phát triển hệ thống hoàn thiện hơn, nhằm xây dựng một chương trình tổng hợp đáp ứng yêu cầu thực tế của các bài toán tại Việt Nam.
