621 C C h h ơ ơ n n g g 9 9 Mô hình chất lợng nớc từ các vùng đất nông nghiệp 9.1 Mở đầu 623 9.2 Mô hình hoá 625 9.3. Các quá trình vận chuyển 633 9.4. Các thành phần hóa học 635 9.5. Các mô hình kết hợp 648 9.6. Phát triển một mô hình 651 9.7. Tổng kết 652 Tài liệu tham khảo 653 622 Mô hình chất lợng nớc từ các vùng đất nông nghiệp Tác giả: Maurice H. Frere, USDA-ARS, Chickasha, OK 73018 Edward H. Seely, USDA-ARS, Oxford, MS 38655 Ralph A. Leonard, USDA-ARS, Agricultural Research, Watkinsville, GA 30677 9.1 Mở đầu Nớc chảy từ đất chứa các vật chất hòa tan và lơ lửng là một hệ quả của quá trình dòng sông và địa hóa. Hoạt động của con ngời làm thay đổi dòng chảy bằng cách làm chậm hay nhanh, làm tăng hay giảm tốc độ vận chuyển tự nhiên và đa thêm các vật chất từ bên ngoài vào lu vực. Chúng ta phải hiểu các quá trình vận chuyển tự nhiên để có thể tận dụng tốt hơn các tài nguyên đáp ứng nhu cầu ngày càng lớn về lơng thực, nớc, năng lợng và không gian. Những đòi hỏi đó sẽ ảnh hởng đến cơ chế lu vực, mà hậu quả của nó là sự biến đổi nớc và quá trình vận chuyển vật chất. Để sử dụng tốt nhất nguồn tài nguyên, chúng ta cũng phải hiểu việc quản lý ảnh hởng nh thế nào đến các quá trình vận chuyển. Để giảm đến mức tối thiểu sự lặp lại, chúng ta coi nh ngời đọc đã biết về vật chất trong các chơng khác của tài liệu chuyên khảo này. Vì có một số vấn đề là của quá trình trao đổi hóa học nên một vài sự lặp lại là cần thiết. Mặc dù dòng chảy trong lu vực có thể đợc làm mô hình với một chút lu ý về dòng chảy thực tế nhng để hiểu quá trình trao đổi hóa học đòi hỏi những kiến thức về các hớng đó. Một sự hiểu biết về chuyển động bùn cát tổng có thể đủ cho một số mục đích, kích thớc, phân bố bùn cát cũng khá quan trọng. Trong 623 chơng này, xây dựng mô hình và các dạng mô hình khác nhau đợc thảo luận, trong phạm vi của quá trình vận chuyển hóa học. Các quá trình mà ảnh hởng đến quá trình vận chuyển hóa học từ lu vực nhỏ sẽ đợc mô tả, và sau đó sẽ thảo luận về các thành phần của dòng chảy. Bảng 9.1 chỉ ra 1 ma trận các thành phần hóa học khác nhau và các quá trình vận chuyển và chỉ ra rằng chúng quan trọng nh thế nào trong việc xem xét nớc từ một lu vực nhỏ. Chơng này dừng lại với việc điểm qua một vài mô hình riêng. Bảng 9.1 Tầm quan trọng của các thành phần hóa học và quá trình vận chuyển khác nhau đến chất lợng nớc từ các lu vực nhỏ Các thành phần hóa học Bùn cát Độ muối Chất dinh dỡng N P Thuốc trừ sâu Ôxy thiếu hụt DO&BOD Kim loại nặng Vi sinh vật Đối lu Lơ lửng Lắng đọng Phân tán Khuyếch tán Canh tác Hấp thụ Trao đổi Ion Kết tinh Thủy phân Ôxi hóa khử Quang hóa Sinh hóa x x x ? x + ? ? + + + + + ? + x + + + + + + + ? ? x + x + + + + x + x + + + + + x x x x x + x x x x ? ? + ? x x x ? x x x x ? ? x O Quá trình không quan trọng trong mô tả sự vận chuyển thành phần hóa học đó ? Quá trình cha chắc đã quan trọng x Quá trình là quan trọng + Quá trình là quan trọng và đợc thảo luận trong tài liệu này 624 9.2 Mô hình hoá Các mục tiêu của mô hình, các dạng mô hình, các nguồn không xác định, ớc lợng tham số và việc đánh giá mô hình đợc thảo luận trong mục này, trong phạm vi của việc xây dựng mô hình vận chuyển hoá học. Các chơng khác của tài liệu này, đặc biệt là các chơng giải quyết quy mô và kiểm tra mô hình, sẽ đợc điểm lại. 9.2.1 Mục tiêu của mô hình Mục tiêu của mô hình vận chuyển chất hoá học là mô hình mô tả tốc độ vận chuyển hóa chất từ lu vực dới những điều kiện đặc biệt. Có thể có một sự quan tâm đối với dự báo thời gian thực, để có thể ớc lợng đợc nhng tác động (hạn) ngắn của những vấn đề (bài toán) nghiêm trọng nh việc vận chuyển thuốc trừ sâu. Có thể có một sự quan tâm đến các đặc trng thống kê của các quá trình vận chuyển chất hóa học (nh quá trình vận chuyển trung bình hàng năm) để có thể ớc lợng đợc tác động thờng xuyên hay trong một thời gian dài của việc xử lý một lu vực. Để chọn một kiểu mô hình thủy văn thích hợp, ta phải hiểu rõ về các mục đích của mô hình và nguồn tài nguyên sẵn có để đáp ứng các mục tiêu đó. Nhu cầu thực hiện mô hình xác định khi mà kinh phí và thời gian đã hạn chế sự lựa chọn. Nếu có vài sự cỡng ép nào đó, ta không thể sử dụng một mô hình đợc. 9.2.2 Các kiểu mô hình Mô hình biến đổi từ những phơng tiện nghiên cứu phức tạp đến những phơng tiện kiểm soát tơng đối đơn giản. Là một công cụ nghiên cứu, mô hình nên đa vào những hiểu biết tốt nhất các quá trình đang đợc xác định. (Vôi) mục đích đầu tiên của nó là bộc lộ những lỗ hổng trong kiến thức, cái mà sau đó phải đợc lấp đầy. Các mô hình nh thế có ích trong việc dự trù các thí nghiệm bổ sung (kinh nghiệm bổ sung) cho việc kiểm tra và xác định, và xa hơn là phát triển mô hình. Mô hình đơn giản hơn cho những ứng dụng nh vẽ sơ đồ, có thể đợc phát triển trực tiếp. Hoặc những mô hình phức tạp hơn, có thể đ ợc đơn giản hóa. Ngời ta đã phát triển nhiều loại mô hình khác nhau. 625 Trong khi phân loại chúng, ngời ta sử dụng các thuật ngữ nh các thuật ngữ về thống kê, ngẫu nhiên, không ngẫu nhiên (tất định) định hớng các quá trình, khái niệm, tham số Clarke (1973) & Freere (1975) đã đa ra những sự phân loại các mô hình rất tiện, lợi đáng tiếc nó không có đợc sự nhất trí hoàn toàn về ý nghĩa của nhiều thuật ngữ này. Một mô hình lý thuyết hay mô hình khái niệm của một ngời có thể là mô hình thống kê hay black-bor của một ngời khác. Một ví dụ minh họa là việc beck và Young (1976) sử dụng công thức của Phelps đối với sự biến đổi của lợng oxy hòa tan trong 1 dòng chảy. Mặc dù một vài ngời có thể gọi Phelps là phơng trình lý thuyết nhng Beck và Young đã sử nó dụng trong mô hình không gian thống kê. Cách tiếp cận của họ chắc chắn là một phơng pháp thống kê nhng nó không phải là cách tiếp cận hộp đen (Black box) Nó bao gồm một số vật chất, cái mà đợc xem nh có tính quyết định. Chúng ta sẽ sử dụng các thuật ngữ nào trong khi thảo luận? dù là ý nghĩa của nó trong các tài liệu đôi khi mơ hồ (khó hiểu). Nhiều kiểu mô hình đợc sử dụng để dự báo sự biến thiên chất lợng nớc của lu vực, những phản ứng cuả lu vực và sự biến đổi theo thời gian của nó là điều quan tâm, thì các mô hình phức tạp có thể không cần thiết, và các mô hình thống kê đơn giản là phù hợp. Dạng đơn giản nhất của mô hình thống kê cho mục đích này là mô hình tần số, trong đó số liệu đợc thể hiện dới dạng phân bố xác suất. Nó có thể là một phân bố thực nghiệm, hoặc một hàm mật độ xác suất toán học nh là 1 phân bố chuẩn. Những ví dụ của việc ứng dụng mô hình tần số sử dụng số liệu chất lợng nớc đợc đa ra bởi Henn (1970). Ngời ta phải đa vào sử dụng sự phân bố tần số một cách cẩn thận. Vì số liệu đợc đa ra từ một quá trình phù hợp với sự phân bố đặc biệt, không có nghĩa là quá trình đó hoàn toàn ngẫu nhiên. Quá trình đó có thể là phụ thuộc hay có thể có xu thế, chu kỳ, hoặc các dạng khác của quá trình không dừng hoặc không ngẫu nhiên. (Một cách lý tởng bỏ hóa) là cả quá trình không dừng hoặc không ngẫu nhiên lý t ởng nh thế đợc rút ra từ số liệu và đợc mô hình hóa riêng biệt. Thành phần còn lại sau đó đợc đa vào mô hình nh một quá trình hoàn toàn ngẫu nhiên. Các mô hình mà có thể biểu diễn sự phụ thuộc bao gồm các mô hình chuyển động trung bình thích hợp, tự hồi quy (ARIMA) (Box và Jenkins, 1976). 626 Các số liệu đợc đòi hỏi để xác định quy mô các mô hình nh thế, và các mô hình không phù hợp cho quá trình không dừng ở một dạng chung. Trong khi không có sự phù hợp, đặc biệt đối với việc giải các bài toán về tác động của một thay đổi sẽ có, các mô hình đó có thể biểu diễn một quá trình dừng đợc quan trắc đối với sự phân tích các đặc điểm thống kê, hoặc chúng có thể cung cấp đầu vào cho một quá trình khác. Các ví dụ của các mô hình của chất lợng nớc đợc đa ra trong các tài liệu của Huck và Farquaharr (1974) và MCMiChael và Hunler (1972). Mô hình không gian vùng chung trong lý thuyết điều khiển và mô hình đa biến ARMA (hoặc ARMAX) (Young và Whitehead, 1977) là hai dạng của các mô hình ngẫu nhiên. Mô hình không gian vùng thờng đợc viết dới dạng trừu tợng nh: klklklk WGUFXX + + = (9.1) kkk VHXY += (9.2) trong đó X là một vectơ vùng thứ nguyên hữu hạn, U là vectơ đầu vào, Y là một vectơ phản ứng (response vectơ) W và song song là các vectơ ngẫu nhiên, và F, G và H là các ma trận tham số. Mô hình đa biến ARMAX (cho ARMA với biến ngoài) có thể đợc viết thành: kkk eDCUDBYDA )()()( += (9.3) trong đó Y và U đợc xác định trong các phơng trình (9.1) và (9.2), e là vectơ ngẫu nhiên thờng đợc giả thiết là có giá trị bằng không và không tơng quan, và ACD), BCD) và C(D) là các đa thức ma trận tham số cho toán kể D. Mô hình Box - Jenkins một biến là trờng hợp đặc biệt của phơng trình 9.3. Mặc dù hai dạng đó, không gian vùng và ARMAX, ít đợc sử dụng trong việc 627 xây dựng mô hình chất lợng nớc nhng chúng có tiềm năng lớn vì khả năng xây dựng mô hình một hệ thống với đầu ra nhiều biến, một đặc điểm của phản ứng hóa học của 1 lu vực. Mô hình hồi quy thậm chí có thể đợc coi nh là một trờng hợp đặc biệt của phơng trình (9.3). Tuy nhiên, mô hình hồi quy thờng bị hạn chế trong phép phân tích phản ứng một biến nó có thể là một phân tích ngoài lề nếu nh điều quan tâm thực tế là một phản ứng đa biến. Mô hình này thờng đợc viết dới dạng sau: exay N j ijji += =1 (9.4) trong đó y i là lần quan trắc thứ i của phản ứng một biến, xy là biến độc lập với sự biến đổi của đầu vào hệ thống, a j là hệ số tuyến tính của biến độc lập thứ i và e là thành phần ngẫu nhiên khi mô hình hồi quy đợc sử dụng trong việc phân tích quá trình vận chuyển chất hóa học, y thờng bằng khối lợng trên một chu kỳ thời gian. Nếu xy là diện tích đất sử dụng thì a j sẽ đợc biểu diễn bằng khối lợng trên một đơn vị diện tích trên một đơn vị thời gian. Việc xác định tính chất vật lý của các hệ số là có thể đợc. Trong đó yi không phải là biến độc lập và trong đó xy là biến tơng quan, mô hình không thực hiện xấp xỉ đẹp các quá trình vận chuyển phức tạp trong lu vực. Nhiều mô hình là của sự tích lũy tập trung và phân loại quá trình, tơng tự mô hình lu vực stanford (Gauford và Linsky, 1966). Những dạng đó đã đợc gọi là các mô hình tính toán độ ẩm hiện của đất (ESMA) (Todini và Wallis, 1977). Chúng phức tạp hơn rất nhiều các mô hình tuyến tính đơn giản, nhng vẫn là các xấp xỉ thô đối với các quá trình thực trong các lu vực. Kiểu mô hình này có giá trị nếu có thêm kinh phí và cấu trúc của mô hình đợc chứng minh là đúng. Cái khó lớn nhất gắn liền với những mô hình rất phức tạp là ở chỗ sự phức tạp đó đạ hạn chế việc sử dụng, ngợc lại điều này hạn chế sự hiểu biết cách thực hiện mô hình, nh vậy sẽ tăng sự kết hợp không chắc chắn với việc sử dụng chúng. Trong việc điểm lại các mô hình và xem xét lại các dạng, chắc chắn các đặc điểm quan trọng là: 628 a) Sự có mặt hay không có mặt của các thành phần ngẫu nhiên. b) Những tính chất của quá trình vật lý và hóa học đợc trình bày trong mô hình và chúng đợc biểu diễn nh thế nào c) Tổng chi phí hoặc thời gian và những yêu cầu tính toán và d) Các yêu cầu đầu vào. Sự hiện diện của các thành phần ngẫu nhiên rất quan trọng trong việc xem xét sự vận chuyển và xác định giá trị của mô hình. Nếu một tính chất hóa học hoặc một quá trình đợc biểu diễn nh một thành phần ngẫu nhiên, mô hình có thể không phù hợp cho việc dự báo trong thời gian thực nhng có thể thích hợp với dự báo đặc tính thống kê. Nếu các thành phần ngẫu nhiên có các tham số mà ớc lợng đợc hoặc xác định về mặt lý học mô hình có thể đợc biến đổi dễ dàng hơn thành các lu vực có đặc điểm khác nhau. Việc xử lý chính thức các lỗi mô hình đa ra những hiểu biết tốt hơn về sự không chắc chắn gắn với việc sử dụng mô hình. Cấu trúc mô hình cũng ảnh hởng đến tính chất vận chuyển. Nếu, trong một lu vực đợc làm mô hình một quá trình quan trọng xảy ra mà lại không đợc thể hiện trong mô hình thì việc sử dụng mô hình sẽ không còn thích hợp. Cấu trúc mô hình đa ra một cái nhìn sáng suốt xem liệu hệ thống vật lý có đợc trình bày đủ không? Tổng kinh phí và các yêu cầu đầu vào có thể ngăn cản việc sử dụng các mô hình xác định mà không có sự xem xét nào đến cấu trúc của mô hình. Mô hình nh là các chơng trình máy tính có thể không dễ dàng thích ứng với một vài máy tính và nếu việc biến đổi là cần thiết các mô tả đầy đủ của chơng trình có thể bị giới hạn. 9.2.3 Sai số mô hình Có lẽ điều cần thiết nhu cầu quan trọng nhất trong việc sử dụng mô hình là những kiến thức về các lỗi và các nguồn không chính xác. Sự phân loại các lỗi chính là lỗi mô hình, lỗi đầu vào và lỗi đầu ra, các nguồn sai số của mô hình phổ biến bao gồm việc xác định 1 hệ thống phân bố nh một hệ thống tập trung, việc bỏ qua các quá trình quan trọng nhng không đợc quan tâm, biểu 629 diễn các quá trình phi tuyến nh quá trình tuyến tính. Các sai số mô hình luôn luôn có đối với chính tính chất của việc xây dựng mô hình là sự trừu tợng. Sự hiểu biết về các sai số mô hình là rất qua trọng trong việc đánh giá các kết quả từ việc sử dụng mô hình các kết quả này thờng có cả sự không chính xác do sai số của mô hình và việc xác định giá trị của các kết quả đó, sự không chính xác đó phải đợc giảm đi nhờ những kiến thức về các sai số đó. Sai số đầu vào là một nguồn quan trọng thứ hai, đặc biệt là trong mô hình thủy văn vì một trong những nguồn nhập chính là giáng thủy có thể biến đổi hoàn toàn trên một diện tích. Nếu số liệu nhập sai đợc sử dụng để xác định quy mô mô hình thì tham số đợc tính toán sẽ chứa các sai số. Lỗi nhập cũng làm việc ớc lợng sai số mô hình càng khó hơn sự khác nhau trong việc dự báo mô hình và phản ứng đợc quan trắc trong lu vực có thể một phân là do sai số nhập. Sai số đầu ra (là ở chỗ sai trong các đo đạc những phản ứng của những vấn đề đáng quan tâm) sẽ ít nghiêm trọng hơn lỗi đầu vào, nhng nó vẫn quan trọng. Nguồn chủ yếu của nó trong quá trình vận chuyển hóa học trong lu vực nhỏ là xuất phát từ việc lấy mẫu không thờng xuyên. Mặc dù sự biến đổi theo không gian: thờng không quan trọng vì 1 mẫu dòng chảy là 1 điểm mẫu liên quan đến kích thớc của lu vực, nhng có thể vẫn có những vấn đề với các mẫu không đặc trng từ mặt cắt của 1 con sông. 9.2.4 Sự biến đổi theo không gian Các tính chất vật lý, hóa học, sinh học rất ít khi giống nhau dọc theo 1 lu vực. Các nghiên cứu gần đây đã chỉ ra sự biến đổi khi lọc thậm chí trong 1 mảnh ruộng gần nh là đồng nhất. Khi các thổ nhỡng khác nhau rõ ràng và việc sử dụng đất đợc coi nh là 1 khối thì cái gì quyết định giá trị tích phân đợc quan trắc tại cửa lu vực. Liệu một (tổng hợp) giá trị đơn lẻ sẽ phù hợp để biểu diễn một đặc điểm đợc đa ra hay không? Một vài khó khăn đối với dòng chảy ngầm đã trở thành một đề tài cho các phân tích gần đây. Một cách tiếp cận với sự biến đổi theo không gian của mô hình là sử dụng 1 sự phân bố tần số tích lũy của 1 đặc điểm hay 1 quá trình qua lu vực. Mô hình lu vực Stanford sử dụng 1 sự gần đúng tuyến tính cho một phân bố tần số tích lũy của quá trình thấm trong khi mô hình ARM chia l u vực thành 630 [...]... nnk, 197 4, 197 5) đã đợc phát triển để cho phát hiện sự di chuyển của chất hóa học từ một cánh đồng của một lu vực phức tạp Trong mô hình này, mô hình con hóa học (Frere, 197 5) sử dụng số liệu đã tính toán từ một mô hình con bùn cát (Onstad và Foster, 197 5; Onstad và nnk, 197 6) và mô hình phòng thí nghiệm thủy văn USDA về thủy văn lu vực (USDAHL) (Holtan và Lopez, 197 1) Mô hình thủy văn chia lu vực thành... Rỉ qua Nớc ngầm Hình 9. 3 Các quá trình và không gian của mô hình đối với sự chuyển động của các chất hoá học trên lu vực 9. 5 Các mô hình kết hợp Nh việc diễn tả trớc đó đã chỉ rõ, rất nhiều thông tin về thủy văn và bùn cát rất cần thiết để xác định mô hình vận chuyển chất hóa học Hình 9. 3 (Frere, 197 5) minh họa một vài quá trình tơng tác giữa chất hóa học, nớc và bùn cát Một số mô hình toán học đã đợc... dụng cho việc tính toán bao gồm phơng pháp bình phơng nhỏ nhất, phơng pháp mômen, phơng pháp khả năng lớn nhất và các kỹ thuật Bay esian Việc lựa chọn tùy thuộc vào dạng sai số và kiểu mô hình 9. 2.7 Đánh giá mô hình Chu trình xây dựng mô hình thờng có các trớc nh sau a) Chọn 1 mô hình hoặc cấu trúc của mô hình b) Ước lợng tham số c) Đánh giá mô hình Sự quan trọng trong việc đánh giá mô hình không thể đợc... trung tâm và hai lu vực nông nghiệp nhỏ (Dougian và Crauford 197 7) Mô hình vận chuyển thủy văn Wiscosin (Datterson etal - 197 4) là một phiên bản khác của mô hình lu vực Stanford đang đợc sử dụng trong phòng thí nghiệm quốc gia Dak Ridge để dự báo sự chuyển động của kim loại nặng Họ đã kết hợp nó với các chơng trình con khác cho mô hình vận chuyển thống nhất (Patterson et al 197 6) Một mô hình vận chuyển... dỡng Chỉ có 6 49 các kết quả sự xác định quy mô mô hình là đã đợc công bố mặc dù mô hình đang đợc kiểm tra tại một vài vị trí Mô hình lợng ô nhiểm phi điểm (NDS) (Dougian và Crauford) ( 197 6) sử dụng các chơng trình thủy văn và xói mòn tơng tự nh của ARM Các chất ô nhiễm khác có liên quan đến nhau bằng một nhân tố có hiệu lực Mô hình đợc xác định quy mô với số liệu từ 4 lu vực trong các khu vực trung tâm... là việc phát triển mô hình thì sau đó thông tin nhận đợc từ bớc đánh giá mô hình là cần thiết để quyết định xem liệu mô hình có đáp ứng đợc những nhu cầu đó hay không? Sai số mô hình khá quan trọng trong việc đánh giá xem liệu mô hình có giá trị hay không Một mô hình rất công phu không thể nói lên đợc sự khác nhau về giá thành so với 1 mô hình đơn giản Không nhất thiết là một mô hình lớn hơn thì sẽ... đợc đa ra đó là các mô hình kết hợp của các quá trình khác nhau Các mô hình đợc phát triển để mô tả chất lợng nớc trong các con suối (Becker và nnk., 197 6; Crim và Lovelace 197 3; March và Assoualtes, 197 1; Systems Engineering Division 197 0a, 197 0b; O'Conner và nnk, 197 3; Water 648 Resource Engineer; Inc 197 3; Harleman và nnk., 197 7) Các mô hình cũng đợc phát triển cho cả các bài toán chất lợng nớc đô... B., and P Young 197 6 Systematic Identification of DO-BOD model struc- ture J Environ Eng DIY., ASCE 102 :90 9- 9 27 5 Beekers, C V., P E Parker, R N Marshall, and 5 G Chamberlain 197 6 RECEIV-11, a generalized dynamic planning model for water quality management In Environ- mental Modeling and Simulation Edited by W R Ott En'vironmental Protection Agency Technol Ser EPA-600/ 9- 7 6-0 16, pp 34 4-3 49 6 Beck, J.,... EPA-440/ 9- 7 3-0 03 21 Davidson, J M., G H Brusewitz, D R Baker, and A L Wood 197 5 Use of soil parameters for describing pesticide movement through soils Environmental Protection Agency Technol Ser EPA-660/ 2-7 5-0 09, 1 49 p 22 Davidson, I M., D A Graetz, P 5 C Rao, and H M Selim 197 8 Simulation of nitrogen movement, transformation, and uptake in plant toot zone Environmental Pro- tection Agency EPA-600/ 3-7 8-0 29. .. (leachung) (Alffaro và Keller, 197 0 Boast 197 3, Burn, 197 4; Kolenbrander, 197 0, Lai và Junilear 197 2, Shaffer và Robben 197 7, Tanji, 197 0 Tekkeltacb và babcock, 197 0, và warite và các cộng sự 197 1; các mô hình tinh vi hơn thừa nhận sự trao đổi Ca, Ma, Na và K giữa dung dịch và quặng sắt, Chúng cũng kết hợp các quá trình phân hủy và kết tinh với can xi và magiê bonat, phot phát Các mô hình chia thổ nhỡng thành . 9 9 Mô hình chất lợng nớc từ các vùng đất nông nghiệp 9. 1 Mở đầu 623 9. 2 Mô hình hoá 625 9. 3. Các quá trình vận chuyển 633 9. 4. Các thành phần hóa học 635 9. 5. Các mô hình. giải quyết quy mô và kiểm tra mô hình, sẽ đợc điểm lại. 9. 2.1 Mục tiêu của mô hình Mục tiêu của mô hình vận chuyển chất hoá học là mô hình mô tả tốc độ vận chuyển hóa chất từ lu vực dới những. giá mô hình Chu trình xây dựng mô hình thờng có các trớc nh sau a) Chọn 1 mô hình hoặc cấu trúc của mô hình b) Ước lợng tham số c) Đánh giá mô hình. Sự quan trọng trong việc đánh giá mô hình