CHƯƠNG 4 XÂY DỰNG VÀ THỬ NGHIỆM SỬ DỤNG HỆ THỐNG HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH
4.1. Tổng quan về hệ thống hỗ trợ ra quyết định quản lý và kiểm soát nguồn nước
4.1.1 Tình hình nghiên cứu chung
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định được thiết kế để xem xét tất cả các mục tiêu và lựa chọn phương án tối ưu. Mặc dù thông qua các công cụ xử lý thông tin (đặc biệt là các mô hình tính toán) có thể coi như là các mô hình hộp đen, nhưng HTHTRQĐ mang các kết quả đến với nhà quản lý nhờ sự giao diện sử dụng đồ họa dễ hiểu.
Công nghệ tin học và công nghệ mô phỏng toán học kết hợp với hệ thống thông tin địa lý (GIS) là công cụ đắc lực để xây dựng hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong quản lý tổng hợp lưu vực sông (LVS). Người ra quyết định có thể xây dựng các phương án và xem kết quả dưới dạng phiếu, bảng hoặc đồ thị, bản đồ.
Cấu trúc, nội dung và mức độ của HTHTRQĐ khác nhau tuỳ thuộc vào vấn đề quan tâm. Đối với lĩnh vực tài nguyên nước, mối quan tâm của các nhà quản lý rất đa dạng bao gồm cả các khía cạnh về môi trường, kinh tế, xã hội và sinh thái. Như vậy, vấn đề sẽ rất phức tạp khi muốn đạt được nhiều mục tiêu cùng một lúc, ví dụ đảm bảo năng suất ổn định, giảm được tác động đến môi trường và chi phí quản lý, duy trì được chất lượng nước, kiểm soát được lũ lụt, giảm việc sử dụng năng lượng, tạo cơ hội nghỉ ngơi giải trí cho cộng đồng...
Trong lĩnh vực tài nguyên nước có thể xây dựng HTHTRQĐ giải quyết các vấn đề cụ thể khác nhau như sau:
− Quản lý lưu vực sông
− Kiểm soát lũ lụt
− Quản lý hệ thống hồ chứa nước
− Quản lý nguồn thải phân tán
− Quản lý nước dưới đất và việc khai thác nước dưới đất
− Phân bố hệ thống xử lý nước thải
− Kiểm soát ô nhiễm vịnh, đầm phá
− Lựa chọn các chính sách và phương án hoàn thiện thể chế...
Nhiều phần mềm hỗ trợ ra quyết định (có thể gọi là HTHTRQĐ) liên quan đến khai thác, sử dụng, quản lý các nguồn nước đã được nghiên cứu xây dựng ở nhiều
quốc gia khác nhau như Bỉ, Đức, Pháp, Ý, Anh, Mỹ, Hà Lan, Tây Ban Nha, Bồ Đào Nha, Trung quốc, Thái lan,...). Có thể kể ra như sau:
Công ty công nghệ Riverside (Mỹ) đã thiết kế, xây dựng và áp dụng các HTHTRQĐ nhằm hoàn thiện hệ thống dự báo thủy văn, và quản lý tài nguyên nước.
Công ty đã thực hiện nhiều dự án khác nhau về lĩnh vực thuỷ văn, thuỷ lực trên thế giới như: xây dựng HTHTRQĐ cho các nước Trung Á, HTHTRQĐ cho lưu vực sông Big Thompson, bang Colorado, Mỹ và nghiên cứu HTHTRQĐ thí điểm cho Peru.
HTHTRQĐ phục vụ quản lý các nguồn nước lưu vực sông Song-Liao được xây dựng tại Trường Đại học Khoa học Đô thị và Môi trường, Trung Quốc, bao gồm các hợp phần sau: GIS, cơ sở dữ liệu, các mô hình toán, hệ thống kiến thức chuyên gia và phần mềm giao diện sử dụng đồ họa. Các mô hình được tổ chức theo hai môđun: mô đun thứ nhất mô phỏng và dự báo thống kê các yếu tố thủy văn; mô đun thứ hai là mô phỏng và tối ưu các hệ thống thuỷ lực, cho phép nghiên cứu chi tiết các hệ thống này, phù hợp với các chính sách liên quan. Hệ thống kiến thức chuyên gia được xây dựng dựa trên kiến thức của các chuyên gia liên quan và các kết quả của các nghiên cứu đã thực hiện.
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định quản lý tài nguyên nước cho các vùng đất bán khô ở Braxin do Trường ĐHTH Liên Bang Ceara, Công ty Quản lý Tài nguyên nước (Braxin) và Trường ĐHTH Kassel (Đức) hợp tác xây dựng năm 2000.
Một nghiên cứu khác thực hiện tại trường đại học tổng hợp Milano, giai đoạn 2005-2009, mang tên xây dựng HTHTRQĐ nhằm thức đẩy mối liên kết giữa các nhà nghiên cứu khoa học và các bên liên quan khác nhau trong quản lý tài nguyên, tập trung vào phân tích các mâu thuẫn trong quản lý tài nguyên nước lưu vực sông Kafu, Uganda.
Trung tâm Nghiên cứu Tài nguyên nước, Đại hoc Western, Úc đã xây dựng một loạt mô hình và phần mềm hỗ trợ quản lý các nguồn nước, bao gồm:
− Mô hình một chiều - DYRESM (Dynamic Reservoir Simulation Model) cho phép dự báo dài hạn (hàng năm) quá trình xáo trộn và vận chuyển theo phương thẳng đứng trong hồ hoặc các thuỷ vực.
− Mô hình 3 chiều - ELCOM (Estuary Lake and Coastal Ocean Model), cho phép tính toán dự báo phân bố theo không gian và thời gian của các đặc trưng thuỷ
lực cho các thời đoạn hàng tuần hoặc hàng năm trong sông, vùng cửa sông, biển ven bờ, cũng như của các hồ chứa nước.
− CAEDYM (Computational Aquatic Ecosystem DYnamics Model), có thể sử dụng kết hợp với chương trình thuỷ lực 1, 2 hay 3 chiều (DYRESM hay ELCOM) tính toán, mô phỏng phân bố theo thời gian và không gian của nồng độ của các đại lương liên quan đến chất lượng môi trường nước như: tảo, ôxy hoà tan, dinh dưỡng và các đặc trưng sinh-hoá khác. DYRESM-CAEDYM hiện tại đang được sử dụng ở hơn 60 quốc gia.
− Mô hình tính dòng chảy trong các lưu vực sông LASCAM (Large-scale catchment model) sử dụng để dự báo dài hạn tác động của sử dụng đất và thay đổi khí hậu lên xu hướng của dòng chảy và chất lượng nước (thể hiện qua độ PH, trầm tích và phú dưỡng).
− Mô hình tính toán sự pha loãng và theo dõi nguồn thải vào hồ - INFLOW
− Phần mềm phụ trợ như phần mềm hiển thị, phân tích kết quả (Modeller)
Phần mềm hỗ trợ ra quyết định ARMS (Aquatic Realtime Management System) giúp cho việc quản lý và điều hành các thuỷ vực (hồ, sông, cửa sông và ven biển). ARMS là một phần mềm tự động quản lý dữ liệu lịch sử và tức thời về các nguồn nước, được trang bị giao diện thân thiện, dễ sử dụng, gửi thông tin qua internet. ARMS là công cụ hỗ trợ ra quyết định tốt cho các nhà quản lý nguồn nước, vận hành nhà máy điện và quản lý môi trường.
Một vài hệ thống mô hình hỗ trợ ra quyết định đang được sử dụng để nghiên cứu các vấn đề về chất lượng nước và lượng nước ở phạm vi lưu vực như DRIPS của Đức, RiverWare của Mỹ, MIKE SHE của Đan Mạch, GIBSI của Canada, WaterWare của Úc, BASINS3 và WARMF của Mỹ... Các hệ thống hỗ trợ ra quyết định có thể có những đặc điểm khác nhau về mục đích sử dụng, lựa chọn mô hình, công cụ quản lý hệ thống dữ liệu không gian và thuộc tính cũng như có những ưu điểm và nhược điểm nhất định. BASINS3 (Better Assessment Science Integrating point and Nonpoint Sources) và WARMF (Water Analysis Risk Management Framework) được xây dựng để nghiên cứu đánh giá lưu vực và đánh giá tổng thải lượng tối đa hàng ngày (TMDL) theo yêu cầu của Đạo luật nước sạch của Mỹ.
Không giống như BASINS3 dựa trên điều kiện thủy văn trạng thái dừng, WARMF có thể đánh giá các điều kiện dòng chảy thay đổi và chất thải. Tuy nhiên, nhược điểm chính của WARMF là thiếu môđun quản lý. GIBSI (Gestion Intégrée des Bassins versants à l’aide d’un Système Informatisé) được thiết kế để giúp đỡ các
nhà hoạch định đánh giá các kịch bản quản lý lưu vực khác nhau dựa trên một số thông số vật lý và hóa học tiêu chuẩn của nước. Hệ thống này có thể phân tích chi phí và lợi nhuận để đánh giá các kịch bản quản lý ở quy mô lưu vực. Tại các lưu vực sông của Đức, DRIPS được sử dụng để đánh giá lượng thuốc bảo vệ thực vật từ nguồn thải không xác định qua con đường rửa trôi, mô hình có khả năng dự báo nồng độ thuốc bảo vệ thực vật trong nước mặt dựa trên nồng độ trung bình thuốc bảo vệ thực vật sử dụng trên lưu vực. RiverWare cho sông Colorado cho phép lên kế hoạch, dự báo, quy hoạch; mô hình hóa và tối ưu hóa; so sánh nguy cơ giữa các phương thức lựa chọn, quyền sử dụng nước/ quỹ nước; tương tác giữa nước mặt và nước ngầm, thủy điện (www.riverware.org). WaterWare được xây dựng để thực hiện đánh giá nguồn thải điểm vào nước ngầm và nước mặt, lên kế hoạch tưới tiêu nước và thiết kế chiến lược đầu tư tối ưu vào thiết bị xử lý nước. MIKE SHE được xây dựng để phân tích, lên kế hoạch và quản lý tài nguyên nước (nước mặt và nước ngầm) và các vấn đề môi trường. Các ứng dụng tiêu biểu của MIKE SHE gồm: sử dụng đất, quản lý tài nguyên nước, quản lý tưới tiêu, thay đổi cách sử dụng đất, hoạt động nông nghiệp (phân bón và các hóa chất nông nghiệp), bảo vệ đất ngập nước và lan truyền các chất ô nhiễm. Một điều quan trọng cần ghi nhớ là các mô hình hỗ trợ ra quyết định được thường xuyên cập nhật, nâng cấp.
Theo định nghĩa đầy đủ của Turban & Aronson (2001, 77), một DSS cần có 4 thành phần :
- Dữ liệu (hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu - DBMS) - Mô hình (hệ thống quản lý cơ sở mô hình – MBMS) - Kiến thức (hệ thống quản lý cơ sở kiến thức - KBMS) - Truyền đạt (giao diện đồ họa với người sử dụng - GUI)
Các thành phần “cơ sở dữ liệu” và “mô hình” được nhắc đến trong định nghĩa của Thierauf (1986, 50). Cỏc DSS cú thể phõn loại theo định hướng ô dữ liệu ằ,
ô mụ hỡnh ằ, ô kiến thức ằ hay ô truyền đạt ằ phụ thuộc vào mực đớch chiến lược giải quyết vấn đề.