Hình 4.2 Độ cao và mực nƣớc của giếng khoan
Trong nghiên cứu này, ta phân biệt hai thông số độ cao và mực nước được thể hiện như trong Hình 4.2.
Thông qua Hình 4.2 ta có thể thấy:
Độ cao là khoảng cách từ miệng giếng đến bề mặt nước ngầm, còn mực nước là khoảng cách được tính từ bề mặt nước ngầm tới đáy giếng. Do đó khi độ cao nước giếngcàng tăng lên thì mực nước lại càng giảm xuống. Thông số về độ cao và mực nước của mỗi giếng sẽ có sự thay đổi theo thời gian, sự thay đổi đó có thể do sự khai thác của con người hoặc do lưu lượng nước mưa. Khi đi sâu nghiên cứu ta thấy mực nước có thể thay đổi theo từng buổi trong ngày, từng mùa và từng năm. Lấy ví dụ trong ngày, sự thay đổi mực nước trong ngàychủ yếu là do nước được bơm lên từ các nhà máy để cung cấp nước cho các khu công nghiệp hoặc nhà dân gần đó dẫn đến việc mực nước sẽ bị thay đổi, khi các nhà máy hoặc người dân dừng khai thác nước mực nước cũng dần được hồi phục trở lại. Hay như theo mùa, vào mùa mưa, lượng nước mưa ngấm vào lòng đất sẽ làm cho mực nước tăng lên, lượng nước ngầm sẽ dồi dào hơn hẳn so với mùa khô. Mực nước ngầm năm này qua năm khác cũng có sự khác biệt, như ta đã biết dosự phát triển và đô thị hóa ngày càng tăng, nước cung cấp cho sinh hoạt cũng như sản xuất cũng tăng lên nhanh chóng. Vì vậy mà mực nước ngầm ngày càng có xu hướng giảm xuống, độ sâu khai thác nước ngầmtất nhiên cũng phải tăng lên. Để tăng độ sâu khai thác là bài toán nan giải cho chúng ta,. Một số vấn đề có thể kể đến là thời gian và chi phí. Khi độ sâu khai tháctăng đến một mức nhất định nào đó, mà một máy khoan bình thường không thể khoan sâu hơn được nữa, thì ta cần đến máy khoan công nghiệp, tuy nhiên với một mũi khoan công nghiệp có thể lên đến hàng trăm triệu đồng.
Vì vậy, việc dự đoán về sự thay đổi mực nước là cần thiết để người dân, ban quản lý nước tại các vùng sản xuất nông nghiệp, sản xuất công nghiệp biết cách sử
Đáy giếng
Độ cao
dụng, quản lý nước ngầm một cách hợp lý, vì nước ngầm cũng không phải là một nguồn tài nguyên vô tận.
Như đã giải thích ở trên, để có thể phỏng đoán được sự thay đổi về mực nước ngầm của từng giếng khoan theo năm, ta phải thực hiện tính toán một số thông số liên quan đến độ cao.
a) Dựa vào những dữ liệu thu thập, tính trung bình độ cao của nước theo năm bằng công thức sau: i. 𝑆𝑖 𝑛 𝑛 𝑖=1 Với: n là số lần đo; i là chỉ số chạy từ 1 đến n;
Si là giá trị mỗi lần đo độ cao của nước ngầm.
b) Phỏng đoán độ cao của cùng một giếng khoan vào năm N so với năm N‟, sẽ dùng công thức sau:
ii. HN = HN‟ + (N-N‟)*a Với: H là độ cao mực nước;
N, N‟ là năm cụ thể;
a là trung bình độ lệch độ cao qua một số năm.
c) Ví dụ: Trung bình độ cao nước ngầm của giếng W đo được qua các năm 2008, 2009, 2010, 2011, 2012 tương ứng là 7,3m, 8,1m, 9m, 10,1m, 11,3m.
Tiếp theo, tôi sẽ tính độ lệch độ cao năm này qua năm khác như sau: N2009 – N2008 =0,8
N2010 – N2009 =0,9 N2011 – N2010 =1,1 N2012 – N2011 =1,2
Trung bình độ cao nước ngầm của giếng khoan W trong năm năm sẽ tăng lên là: a= (0,8+0,9+1,1+1,2)/4 = 1.
Phỏng đoán độ cao nước ngầm của giếng khoan W vào năm 2040 sẽ là: H2040 = H2008 + (2040-2008)*1 = 39,3m
Kết luận: Vào năm 2040 tại giếng khoan W, độ cao nước ngầm là 11,3m, tăng so với năm 2008 là 4m. Vậy mực nước tại giếng khoan W vào năm 2040 so với năm 2008 bị giảm lên đáng kể.
4.2.2.2 Phỏng đoán độ ô nhiễm nƣớc ngầm của cùng một giếng khoan theo năm
Độ ô nhiễm nước ngầm là một trong những thông số đáng quan tâm hiện nay. Với sự đô thị hóa, các nhà máy, xí nghiệp mọc lên ngày càng nhiều, kéo theo đó sẽ là
các khí thải, chất thải ra môi trường làm ảnh hưởng nghiêm trọng đến nguồn nước ngầm. Ô nhiễm nước ngầm ngày càng có xu hướng tăng lên. Hầu hết người dân ở các thành phố lớn đều sử dụng nguồn nước ngầm trong cuộc sống sinh hoạt. Ví dụ như ở Bỉ tỷ lệ sử dụng nước ngầm cho sinh hoạt chiếm 90%, Đức chiếm 75% và Ixraen chiếm 95%. Trên toàn thế giới nước ngầm đã được khai thác để đáp ứng 50% yêu cầu nước cho sinh hoạt của nhân loại [1].
Nước ngầm được hình thành một phần do nước từ ao, hồ, sông, suối ngấm dần xuống theo năm tháng qua nhiều lớp đất, cát, đá sỏi của vỏ trái đất. Các lớp này giống như những lớp lọc nước, càng xuống sâu thì nước càng có độ tinh khiết cao. Do đó khi khai thác nước ngầm ở độ sâu càng cao thì càng đảm bảo chất lượng tốt.
Do đó, phỏng đoán độ ô nhiễm nước ngầm là cần thiết cho việc sử dụng nước của người dân cũng như cung cấp thông số cần thiết cho các nhà chức trách trong việc quản lý và khai thác nước ngầm.
Để phỏng đoán độ ô nhiễm của nước ngầm của cùng một giếng khoan W theo năm, thực hiện tính toán theo các bước sau:
a. Tính trung bình độ ô nhiễm của nước theo năm bằng công thức: i. 𝑆𝑖 𝑛 𝑛 𝑖=1 Với: n là số lần đo; i là chỉ số chạy từ 1 đến n;
Si là giá trị mỗi lần đo độ ô nhiễm của nước ngầm.
b. Phỏng đoán độ ô nhiễm của cùng một giếng khoan vào năm N so với năm N‟, sẽ dùng công thức sau:
ii. PN = PN‟ + (N-N‟)*a Với: P là độ ô nhiễm của nước;
N, N‟ là năm cụ thể;
a là trung bình độ lệch độ ô nhiễm qua một số năm.
c. Ví dụ: Trung bình độ ô nhiễm nước ngầm của giếng W đo được qua các năm 2008, 2009, 2010, 2011, 2012 tương ứng là 29,4mS/m, 29,5mS/m, 29,6mS/m, 29,7mS/m, 29,8mS/m.
Tiếp theo, tôi sẽ tính độ lệch độ cao năm này qua năm khác như sau: N2009 – N2008 =0,1
N2010 – N2009 =0,1 N2011 – N2010 =0,1 N2012 – N2011 =0,1
Trung bình độ cao nước ngầm của giếng khoan W trong năm năm sẽ tăng lên là: a= (0,1+0,1+0,1+0,1)/4 = 0,1.
Phỏng đoán độ ô nhiễm nước ngầm của giếng khoan W vào năm 2040 sẽ là: P2040 = P2008 + (2040-2008)*0,1 = 32,6mS/m
Kết luận: Độ ô nhiễm nước ngầm tại giếng khoan W vào năm 2040 có khả năng sẽ tăng lên so với năm 2008 là 3,2mS/m.
4.3. Thiết kế cơ sở dữ liệu
Với mô tả yêu cầu về thông tin cần quản lý xác định trong phần trên, tôi thiết kế mô hình quan hệ thực thể ER như Hình 4.2.
Quan hệ này có bốn thực thể GIENG, GIENGDES, REGION, REGIONDES. Thực thể GIENG gồm các thuộc tính mô tả về giếng được giám sát. Thực thể GIENGDES chứa các thuộc tính đại diện cho các thông số khi thực hiện đo giếng. Thực thể REGION gồm các thuộc tính của vùng chứa giếng được giám sát. Thực thể cuối cùng, REGIONDES chứa các thuộc tính để mô tả cho vùng. Dữ liệu không gian được lưu trữ trong thực thể GIENG và REGION. Dữ liệu phi không gian được lưu trữ trong thực thể GIENGDES và REGIONDES.
GIENGDES
Gid LanDo ThoiGian MucNuoc DoDanDien NhietDo DoSau
Hình 4.2 Mô hình quan hệ thực thể ER
GIENG
Gid Rid TenGieng ViTri
REGION
Rid TenVung x1y1 x2y2 … xnyn
REGIONDES
Thực thể GIENG bao gồm bốn thuộc tính: Gid, Rid, TenGieng và ViTri. Gid là khóa chính của thực thể GIENG để phân biệt giếng này với giếng khác. Rid là khóa ngoại tham chiếu đến thực thể REGION, mỗi giếng chỉ thuộc một vùng. TenGieng là tên giếng được khảo sát, mỗi giếng được gắn một tên giếng. Thuộc tính ViTri là vị trí của giếng được khảo sát.
Thực thể thứ hai là GIENGDES dùng để mô tả cụ thể cho thực thể GIENG, nó bao gồm một số thuộc tính như Gid là khóa ngoại tham chiếu đến thực thể GIENG. LanDo là lần đo của giếng được khảo sát, mỗi giếng có thể được đo nhiều lần. ThoiGian là thời gian đo các thông số của giếng. MucNuoc là mực nước của giếng mỗi lần đo. DoDanDien là độ dẫn điện của giếng. NhietDo là nhiệt độ mỗi lần đo các thông số của giếng. DoSau là độ sâu của giếng. Một giếng có thể được đo nhiều lần, mỗi lần đo có các thông số về thời gian, mực nước, độ dẫn điện, nhiệt độ, độ sâu.
Các thuộc tính về vùng được biểu thị trong thực thể REGION, bao gồm Rid là khóa chính của thực thể REGION, TenVung là tên của vùng, đường biên của vùng là tập các điểm x1y1, x2y2, .., xnyn.
Để mô tả rõ hơn cho vùng có các thuộc tính trong thực thể REGIONDES gồm Rid là khóa ngoại tham chiếu đến thực thể REGION, LoaiDat là loại đất tại nơi đặt giếng giám sát và theo dõi, ChuyenDung là thuộc tính dùng để biểu thị chuyên dụng của vùng, ChieuDai là chiều dài của vùng, ChieuRong là chiều rộng của vùng.
4.4. Thiết kế các toán tử hỗ trợ truy vấn liên quan dữ liệu không gian
Phần này định nghĩa mối quan hệ không gian giữa hai đối tượng. Trong luận văn này đối tượng không gian tôi quan tâm là một vùng có độ rộng cụ thể với đường biên xác định rõ nét và một điểm. Do đó, một vùng được định nghĩa với hai thành phần miền trong vùng và đường biên, còn phần không thuộc vùng được goi là ngoại biên. Về mặt hình học kích thước của một vùng α (ký hiệu dim(α)) có giá trị là 2. Trong khi đó, nếu đối tượng là một đường l trong không gian thì nó nhận kích thước dim(l) là 1 và nếu là một điểm p thì kích thước dim(p) sẽ là 0.
Trước hết, chúng ta xem xét tính toán về mặt hình học cho mối quan hệ giữa hai vùng. Về mặt tổng quan, tính toán mối quan hệ không gian giữa hai vùng (hay khu vực địa lý) cho ta các vị từ không gian và được thực hiện dựa vào kết quả giao (overlapping) giữa hai thông số đầu vào. Khi áp dụng toán tử giao hai vùng về mặt hình học dựa vào tính toán của ba thành phần cấu thành một đối tượng ta có kết quả là một điểm, một đường, hay một vùng. Theo một nghiên cứu trước đây [29] kết quả trả về được mô tả như trong Hình 4.3.
Các ký hiệu trong hình vẽ có nghĩa như sau: I(a) biểu diễn miền bên trong của vùng a, B(a) ký hiệu đường biên của vùng a, E(a) ký hiệu ngoại biên hay đó chính là miền bên ngoài không thuộc vùng a.
Hình 4.3 Kết quả giao về mặt hình học giữa hai vùng a và b
Từ kết quả tính toán trên, nghiên cứu đã rút ra một tập tối ưu nhất mô tả mối quan hệ của hai vùng a và b là 8 bởi vì tính toán giao nhau giữa ngoại biên của hai vùng không đóng góp vai trò định nghĩa quan hệ của đối tượng trong ứng dụng [29]. Từ đây, ta có thể suy ra ngữ nghĩa về mối quan hệ không gian cho khu vực có bề rộng cụ thể như được mô tả trong Bảng 4.1.
Bảng 4.1 Ngữ nghĩa toán tử cho hai vùng với độ rộng cho trƣớc
Toán tử không gian Ngữ nghĩa của toán tử
Contains ( I(a)∩B(b)=1 )∧( B(a)∩B(b)=0)
Inside ( B(a)∩I(b)=1 )∧( B(a)∩B(b)=0)
Disjoint ( I(a)∩I(b)=0 )∧( B(a)∩B(b)=0)
coveredBy ( I(a)∩B(b)=0 )∧( B(a)∩I(b)=1)∧( B(a)∩B(b)=1)
Overlaps ( I(a)∩B(b)=1 )∧( B(a)∩I(b)=1)
Equal ( B(a)∩I(b)=0 )∧( B(a)∩E(b)=0)
Meets ( I(a)∩I(b)=0 ) ∧( B(a)∩B(b)=1)
Với ngữ nghĩa của toán tử trong bảng, để kiểm tra mối quan hệ không gian Sop
giữa hai vùng P và S là đúng (TRUE) hay sai (FALSE) ta chỉ việc thực hiện so khớp các giá trị trả về dựa vào các thành phần của vùng. Trong thuật toán 4.1, tính tóan hình học giữa hai vùng được biểu diễn thông qua một ma trận M cho ba thành phần của mỗi vùng là Interior (miền trong), Boundary (đường biên) và Exterior (ngoại biên).
Thuật toán 4.1 Toán tử không gian cho hai vùng Function Boolean S_Operators(P, S, Sop)
Input: Vùng đầu tiên (P), vùng thứ hai (S), toán tử không gian (Sop)
Output: Giá trị Boolean cho mối quan hệ giữa hai vùng
Begin
- Lấy các phần tử của hai vùng P và S: bên trong, ranh giới, bên ngoài - Lấy biến c có kiểu Boolean
Switch (Sop)
Case „Contains’
If (M[P.Interior][ S.Boundary]=1)
and(M[P.Boundary][ S.Boundary]=0) then c = TRUE;
Case „Inside’
If (M[P.Boundary][ S.Interior]=1)
and(M[P.Boundary][ S.Boundary]=0) then c = TRUE;
Case „Disjoint’
If (M[P. Interior][ S.Interior]=0)
and(M[P.Boundary][ S.Boundary]=0) then c = TRUE;
Case „Covers’
If (M[P. Interior][ S.Boundary]=1) and
(M[P.Boundary][ S.Interior]=0) and
(M[P.Boundary][ S.Boundary]=1) then c = TRUE;
Case „CoverBy’
If (M[P. Interior][ S.Boundary]=0) and
(M[P.Boundary][ S.Interior]=1) and
Case „Overlaps’
If (M[P. Interior][ S.Boundary]=1) and
(M[P.Boundary][ S.Interior]=1) then c = TRUE;
Case „Equal’
If (M[P. Boundary][ S. Interior]=0) and
(M[P.Boundary][ S.Exterior]=0) then c = TRUE;
Case „Meets’
If (M[P. Interior][ S. Interior] =0 and
(M[P.Boundary][ S.Boundary]=1) then c = TRUE;
Default c = FALSE;
End
Thuật toán 4.1 áp dụng cho hai vùng với độ rộng cụ thể và đường biên rõ ràng, Thuật toán 4.2 áp dụng cho một điểm và một vùng. Giả sử điểm A có toạ độ (x, y), vùng trên thực tế được giới hạn bởi một đường bao ranh giới có hình dạng tự do để phân biệt vùng này với vùng khác. Về mặt tổng quát để kiểm tra một điểm có thuộc một vùng bất kỳ hay không chúng ta có thẻ áp dụng thuật toán luật chẵn-lẻ (even-odd rule algorithm) giới thiệu trước đây [40]. Trong luận văn này, để đơn giản và tăng tốc trong tính toán tôi dùng đường bao xấp xỉ MBR(Minimum Bourding Rectangle) của vùng làm bộ lọc để tiện tính toán mối quan hệ. MBR được xác định bởi hai điểm P1 và
P2 như trong Hình 4.4. P1 là điểm trên bên trái của MBR có tọa độ (x1, y1) và P2 là điểm dưới bên phải của MBR có tọa độ (x2,y2).
Điểm A thuộc đường bao xấp xỉ MBR, nếu chúng thuộc miền trong hoặc đường biên về bên dưới và phía trái của MBR. Nói cách khác nếu tọa độ của điểm A thỏa mãn điều kiện sau:
𝑥1 ≤ 𝑥 < 𝑥2 𝑦1 > 𝑦 ≥ 𝑦2
Hình 4.4 Mối quan hệ giữa một điểm và một vùng
P1 A x x1 x2 y2 y y1 P2
Thuật toán 4.2 nhận thông số đầu vào là một điểm P, một vùng R được giới hạn bởi đường biên là một hình chữ nhật MBR. Kết quả tính toán trả về giá trị đúng (TRUE) hoặc sai (FALSE).
Thuật toán 4.2 Toán tử không gian cho điểm và vùng
Function Boolean isContained(P, R)
Input: Điểm (P), vùng (R)
Output: Giá trị Boolean cho mối quan hệ giữa điểm và vùng
Begin
//Kiểm tra mối quan hệ giữa điểm P với vùng R được giới hạn bởi đường biên xấp xỉ MBR
a=FALSE; //Khởi tạo giá trị cho biến a có kiểu Boolean biểu diễn quan hệ đúng sai giữa hai đối tượng.
- Lấy các phần tử của điểm P và vùng R: bên trong, bên ngoài
- Lấy biến a có kiểu Boolean ...
If (x1 <= x < x2) and (y1 > y >= y2)then a=TRUE;
Else
If x<x1 or x>=x2 or y>=y1 or y<y2 thena=FALSE; Return a;
End
4.5. Thiết kế các toán tử hỗ trợ truy vấn liên quan điều kiện thời gian
Như đề cập trong chương II, giá trị thời gian trong ngôn ngữ truy vấn để xác định mối quan hệ thời gian giữa các đối tượng. Toán tử thời gian gồm before, meets, overlaps, during, starts, finishes được định nghĩa bởi hàm Temporal_Operators() như mô tả trong Thuật toán 4.2. Cho hai khoảng thời gian ký hiệu bởi <VTs, VTe> và <begin, end>, thuật toán thực hiện kiểm tra mối quan hệ topo thời gian giữa chúng và kết quả trả về là một giá trị có kiểu Boolean tức đúng hoặc sai.
Với cách định nghĩa tập toán tử bởi hàm Temporal_Operators(), người dùng có thể thực hiện truy vấn với các điều kiện thời gian khác nhau bằng cách thay đổi thông số đầu vào tùy ý.
Thuật toán 4.2 Toán tử thời gian
Input: Toán tử thời gian Top, hai khoảng thời gian (VTs, VTe) và (begin, end)
Output: Giá trị t_predicate có kiểu boolean
Begin
switch (Top) case „before‟:
t_predicate= (VTe<begin); break; case „after‟:
t_predicate= (end<VTs); break; case „overlaps‟:
t_predicate=(VTs<begin and VTe< end and VTe>begin) or (VTs>begin and VTs<end and VTe>end); break; case „during‟:
t_predicate= (VTs>begin or VTs=begin) and (VTe<end or VTe=end); break;
case „meets‟:
t_predicate=VTe + 1=begin; break; case „starts‟:
t_predicate=(VTs=begin and VTe<end); break; case „finishes‟
t_predicate= (VTs>begin and VTe =end); break; Return t_predicate;
End
4.6. Thiết kế các toán tử hỗ trợ truy vấn liên quan điều kiện tìm kiếm dữ liệu không gian-thời gian
Tìm kiếm theo điều kiện không gian-thời gian là sự kết hợp giữa toán tử thời gian và toán tử không gian ở mệnh đề “Where” trong câu lệnh truy vấn. Với tập toán tử thời