Mô hình dự báo khả năng ô nhiễm của các hệ thống sông
15/11/2022 31
Để tìm hiểu về năng lực làm sạch môi trường nước sông (RWEC), PGS. TS Bùi Tá Long, ĐH Bách khoa TPHCM và cộng sự đã xây dựng mô hình RWEC - một khung tích hợp, có thể liên kết các mô hình ước tính các yếu tố thủy văn và thủy động lực trong một lưu vực sông. Mô hình RWEC ngoài các mô hình thủy văn, thủy động lực học còn có, mô hình lượng nước mưa, mô hình sinh thái, hệ cơ sở dữ liệu, GIS để đánh giá sức tải môi trường của mạng lưới sông có chọn lọc... Các nhóm dữ liệu sử dụng, bao gồm dữ liệu khí tượng thủy văn, môi trường kết hợp với dữ liệu địa hình học, các nguồn chất thải.
Các nhà nghiên cứu đã áp dụng khung đánh giá này vào thực tế một lưu vực sông ở Bình Dương và đánh giá chỉ số ba loại chất cơ bản là amoni (NH4), nitrat (NO3), phốt phát và chỉ số ô nhiễm phân hủy sinh học (BOD5). Qua đó, họ đã xác định được các kịch bản ô nhiễm thấp nhất và kịch bản dự báo ô nhiễm với các chỉ số cụ thể của bốn thông số ô nhiễm này, đồng thời xác định được sự phụ thuộc của khung mô hình RWEC vào các yếu tố môi trường, khả năng tự làm sạch.
Kết quả được nêu trong bài báo “Linking hydrological, hydraulic and water quality models for river water environmental capacity assessment”, xuất bản trên tạp chí Science of The Total Environment.
Anh Vũ
Nguồn:https://khoahocphattrien.vn/thoi-su-trong-nuoc/mo-hinh-du-bao-kha-nang-o-nhiem-cua-cac-he-thong-song/20221110015015780p882c918.htm
Để tìm hiểu về năng lực làm sạch môi trường nước sông (RWEC), PGS. TS Bùi Tá Long, ĐH Bách khoa TPHCM và cộng sự đã xây dựng mô hình RWEC - một khung tích hợp, có thể liên kết các mô hình ước tính các yếu tố thủy văn và thủy động lực trong một lưu vực sông. Mô hình RWEC ngoài các mô hình thủy văn, thủy động lực học còn có, mô hình lượng nước mưa, mô hình sinh thái, hệ cơ sở dữ liệu, GIS để đánh giá sức tải môi trường của mạng lưới sông có chọn lọc... Các nhóm dữ liệu sử dụng, bao gồm dữ liệu khí tượng thủy văn, môi trường kết hợp với dữ liệu địa hình học, các nguồn chất thải.
Các nhà nghiên cứu đã áp dụng khung đánh giá này vào thực tế một lưu vực sông ở Bình Dương và đánh giá chỉ số ba loại chất cơ bản là amoni (NH4), nitrat (NO3), phốt phát và chỉ số ô nhiễm phân hủy sinh học (BOD5). Qua đó, họ đã xác định được các kịch bản ô nhiễm thấp nhất và kịch bản dự báo ô nhiễm với các chỉ số cụ thể của bốn thông số ô nhiễm này, đồng thời xác định được sự phụ thuộc của khung mô hình RWEC vào các yếu tố môi trường, khả năng tự làm sạch.
Kết quả được nêu trong bài báo “Linking hydrological, hydraulic and water quality models for river water environmental capacity assessment”, xuất bản trên tạp chí Science of The Total Environment.
Anh Vũ