Mô hình Delf3d mô phỏng quá trình lan truyền các chất dinh dưỡng từ các nguồn thải trên sông Thị Vải

Theo dõi MTĐT trên

Tóm tắt:

Sông Thị Vải đóng vai trò quan trọng trong giao thông đường thủy và xây dựng các cảng nước sâu phục vụ phát triển ngành công nghiệp phía Nam nước ta. Tuy nhiên, chất lượng nước sông Thị Vải thường xuyên bị đe dọa do các nguồn thải lớn từ các khu công nghiệp trong khu vực. Do đó, nghiên cứu này đã sử dụng mô hình Delf3D để mô phỏng các quá trình thủy động lực, lan truyền, khuếch tán và biến đổi của các quá trình của ôxy hòa tan, các nhóm dinh dưỡng hòa tan (NH4+, NO3-, PO43-). Kết quả mô hình là cơ sở xây dựng và mô phỏng các kịch bản dự báo, cảnh báo sự cố liên quan đến chất lượng môi trường nước sông Thị Vải.

Từ khóa:Mô hình chất lượng nước, mô hình Delf3D, sông Thị Vải.

Nhận bài: 23/9/2022; Sửa chữa: 27/9/2022; Duyệt đăng: 29/9/2022.

1. Mở đầu

Các vấn đề môi trường hiện nay ngày càng lớn và phức tạp. Thiệt hại từ những vụ việc, sự cố môi trường không chỉ là những thiệt hại về mặt kinh tế, mà còn gây ra những tác động tiêu cực đến sức khoẻ, đời sống sinh hoạt, các hoạt động phát triển du lịch, kinh tế của cộng đồng dân cư các khu vực lân cận. Do đó, việc kiểm soát chất lượng nước thải từ các nguồn thải vào lưu vực sông (LVS) ngòi có vai trò quan trọng nhằm theo dõi, kiểm tra, giám sát đầy đủ tình hình chất lượng thải sau xử lý trước khi thải ra hệ thống sông. Đồng thời, việc kiểm soát còn có nhiệm vụ đánh giá hiện trạng chất lượng nước sông, kịp thời phát hiện các sự cố trong việc vận hành các hệ thống xử lý nước thải tập trung để cập nhật cơ sở dữ liệu, dự báo, cảnh báo chất lượng nguồn nước mặt trên sông, phục vụ công tác quản lý môi trường trong vùng.

Trong các năm qua, đã có nhiều nhiệm vụ, đề án, đề tài nghiên cứu đánh giá môi trường nước sông Thị Vải. Từ năm 2012 - 2016, Dự án “EWATEC - COAST” “BVMT ven biển Việt Nam” (tài trợ bởi Bộ Giáo dục và Nghiên cứu của CHLB Đức và ĐHQG TP. HCM), tập trung vào LVS Thị Vải phía Đông Nam TP. HCM và thu được kết quả đáng chú ý. Dự án đã thu thập tài liệu, đo đạc hiện trường phục vụ xây dựng và hoàn chỉnh các mô hình phục vụ công tác quản lý, bao gồm: Mô hình hiện trạng và dự báo diễn biến biến đổi khí hậu trong khu vực nghiên cứu; Mô hình dự báo lan truyền ô nhiễm không khí; Mô hình thuỷ văn, chất lượng nước hệ thống LVS Thị Vải. Kết quả mô hình được kế thừa và mở rộng trong nghiên cứu này. Trong đó, việc cập nhật số liệu thay đổi địa hình đáy sông, tích hợp hệ thống quan trắc chất lượng nước tự động, quan trắc nguồn thải tự động, số liệu dự báo khí tượng, triều là hết sức quan trọng để xây dựng hệ thống cảnh báo chất lượng nước.

Mục tiêu của Đề tài nhằm kịp thời đưa ra dự báo, cảnh báo chất lượng môi trường nước giúp các cơ quan quản lý chủ động phòng ngừa, ngăn chặn và giảm thiểu ô nhiễm, có thể kiểm soát và ứng phó kịp thời với các sự cố môi trường trên sông Thị Vải dựa trên mô hình. Do đó, mô hình mô phỏng thủy động lực học và chất lượng nước DELFT3D được lựa chọn áp dụng cho LVS Thị Vải.

2. Phương pháp nghiên cứu

2.1 Khu vực nghiên cứu

LVS Thị Vải nằm trong hệ thống LVS Đồng Nai, có tổng chiều dài khoảng 76 km, chiều dài dòng chính khoảng 31,5 km trước khi đổ ra cửa biển tại vịnh Gành Rái, với lòng sông sâu trung bình 30 - 50 m (nơi sâu nhất 60 m), và rộng trung bình 300 - 800 m. LVS nằm trong vùng nhiệt đới với nhiệt độ trung bình là 28oC và lượng mưa hàng năm trung bình khoảng 1.500 mm. Khu vực này chịu ảnh hưởng của khí hậu nhiệt đới gió mùa với mùa mưa từ tháng 5 đến tháng 11 và mùa khô từ tháng 12 - 4.

Toàn bộ dòng chính LVS Thị Vải bị ảnh hưởng bởi thuỷ triều với địa hình trũng thấp tạo thành khu chứa nước mặn rộng lớn khi triều cường. Vì thế, sông Thị Vải mang tính chất của một vùng trũng biển hay một phần vịnh Gành Rái ăn sâu vào nội địa, bờ phải của phía Bắc sông Thị Vải là khu chứa nước rộng lớn, càng đi vào sâu dòng sông càng trở nên phước tạp với vô số các cù lao và bãi cạn. LVS nằm trên địa phận các huyện Long Thành và Nhơn Trạch (tỉnh Đồng Nai), thị xã Phú Mỹ (tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu) và huyện Cần Giờ (TP.HCM), một trong những vùng trọng điểm công nghiệp của miền Nam. Trước đây sông Thị Vải bị ô nhiễm nghiêm trọng do nước thải công nghiệp từ những năm 1994 - 2008. Ngày nay, mức độ ô nhiễm đã thấp hơn, nhưng theo chương trình quan trắc hiện tại chất lượng môi trường nước vẫn bị suy giảm đối với một số thông số.

2.2. Thiết lập mô hình

Việc tính toán, mô phỏng thuỷ động lực và chất lượng nước được thực hiện thông qua hệ thống mô hình Delf3D lần lượt với 2 mô đun mô phỏng là Delf3D-Flow và Delf3D-Waq. Đây là một hệ thống mô hình tổng hợp đã được sử dụng rộng rãi tại nhiều vùng trên thế giới và tại Việt Nam, đặc biệt là tại các vùng cửa sông và duyên hải phục vụ công tác mô phỏng, dự báo các điều kiện thuỷ động lực và chất lượng nước.

Mô hình thủy động lực và chất lượng nước được sử dụng để mô phỏng các quá trình thuỷ động lực, lan truyền, khuếch tán và biến đổi của các quá trình của ôxy hòa tan, các nhóm dinh dưỡng hoà tan (NH4+, NO3-, PO43-). Sự phân chia các nhóm này là tương đối vì trong quá trình thực tế luôn có sự tương tác giữa các quá trình tiêu thụ ôxy, chuyển hoá chất hữu cơ, dinh dưỡng và các quá trình khác. Do đó, với đối tượng mô phỏng là các chất ô nhiễm nêu trên được tích hợp trong một mô hình với mục tiêu mô phỏng các quá trình lan truyền, khuếch tán và chuyển hóa tại vùng sông Thị Vải gần với điều kiện thực tế nhất trong phạm vi cho phép của dữ liệu.

2.2.1. Mô hình thuỷ động lực

Dữ liệu khu vực mô phỏng bao gồm:

• Dữ liệu đo địa hình đáy sông Thị Vải và vịnh Gành Rái phục vụ xây dựng địa hình đáy hệ lưới mô phỏng thuỷ động lực (Hình 1) theo Delf3D.
• Dữ liệu đo thủy động lực (mực nước và lưu lượng) tại 4 trạm dọc sông Thị Vải vào mùa khô (12/04-17/04) và mùa mưa (14/10-20/10) năm 2008 (Hình 2).
• Dữ liệu thuỷ động lực (mực nước và lưu lượng) trạm VGR giai đoạn 26/6-29/6 năm 2021 (Hình 2).

Tạo lưới tính là bước đầu tiên để thiết lập mô hình. Lưới được sử dụng là hệ lưới vuông trực giao phủ trên vùng sông Thị Vải và Vịnh Gành Rái. Hệ lưới gồm 242 x 284 ô lưới. Độ phân giải của hệ lưới ở mức 84 m2 tại vùng cửa sông và khoảng 65 m2 tại khu vực thượng nguồn. Địa hình của hệ lưới được trung bình hóa tại vị trí có mật độ dữ liệu thực đo cao và nội suy ở khu vực có mật độ dữ liệu thấp. Điểm độ sâu ở góc các ô lưới tính. Vị trí có độ sâu lớn nhất khoảng -56,4 m tại vị trí gần Cảng Tân Cảng, Thị Vải Cái Mép.

Hình 1. Địa hình đáy của hệ lưới

Hình 2. Dữ liệu mực nước và lưu lượng thực đo tại các trạm dọc sông Thị Vải

2.2.2. Mô hình chất lượng nước

Các kết quả thuỷ động lực học đã được hiệu chỉnh của mô hình Delft3D-Flow đóng vai trò là đầu vào cho mô hình chất lượng nước Delft3D-Waq. Các kết quả gồm phạm vi miền tính, các vị trí biên, trường dòng chảy, độ sâu. Dữ liệu chất lượng nước được đo vào ngày 26/6/2021 tại các vị trí dọc sông Thị Vải vào thời điểm triều lên và triều xuống (Hình 3). Các nguồn thải chính trên sông Thị Vải được xác định bao gồm các khu công nghiệp lớn dọc bờ Đông của sông bao gồm: Gò Dầu, Vedan, Mỹ Xuân A1, Mỹ Xuân A2, Mỹ Xuân B1, Phú Mỹ 1, Phú Mỹ 2, Cái Mép (Hình 4).

Thời gian mô phỏng được thiết lập trong gia đoạn của dữ liệu thực đo đối với mô hình chất lượng nước, thời gian mô phỏng được thiết lập dài hơn 2 tháng trước giai đoạn có dữ liệu hiệu chỉnh để đảm bảo sự ổn định trong phân bố hàm lượng chất ô nhiễm [1]. Bước tính của mô hình thuỷ động lực là 0,2 phút, bước tính của mô hình chất lượng nước là 30 phút bởi khác với mô hình thuỷ động lực, bước tính của mô hình chất lượng nước không yêu cầu quá nhỏ và có thể lên đến 60 phút [2].

Dữ liệu đo thuỷ động lực và chất lượng nước được sử dụng trong quá trình hiệu chỉnh mô hình. Bộ mô hình Delft3D cung cấp các giá trị mặc định của tham số đã được chứng minh cho mô phỏng chất lượng nước. Khi áp dụng mô hình vào một khu vực nghiên cứu cụ thể, các tham số cần phải được điều chỉnh để phù hợp với các yếu tố địa phương. Đây là điều rất khó khăn vì để có được một tham số thì cần phải có nghiên cứu thực nghiệm, thí nghiệm tốn kém. Vì thế, các tham số được kế thừa từ các nghiên cứu trước đây ở cùng khu vực nghiên cứu [3-6]. Từ các giá trị tham số đã được kế thừa, mô hình thuỷ động lực và chất lượng nước được lần lượt được tiếp tục điều chỉnh sao cho kết quả của mô hình thuỷ động lực và chất lượng nước ở thời điểm lấy mẫu gần nhất với dữ liệu thực đo theo không gian và thời gian (Bảng 1).

Hình 3. Hàm lượng các chất trong nước giai đoạn triều lên và xuống ngày 26/6/2021

Bảng 1. Một số tham số được sử dụng trong mô hình chất lượng nước

3. Kết quả và thảo luận

3.1. Kết quả hiệu chỉnh và kiểm định mô phỏng thủy động lực

Trong giai đoạn hiệu chỉnh mô hình, hệ số nhám Manning của toàn vùng được hiệu chỉnh với giá trị khoảng 0,05 cho vùng đáy sông và khoảng 0,15 cho vùng rừng ngập mặn.

• Kết quả hiệu chỉnh hệ số nhám Manning cho vùng được thể hiện qua Hình 5.
• Kết quả hiệu chỉnh mô hình với dữ liệu thực đo tại trạm 1 và trạm 4 trong hai mùa (Hình 6 và Hình 7): mùa khô và mùa mưa năm 2008 cho dữ liệu mực nước và cho dữ liệu lưu lượng. Kết quả tính toán chỉ số hiệu suất mô hình được trình bày tại Bảng 2.

Hình 5. Hệ số nhám theo không gian

Hình 6. Kết quả hiệu chỉnh mô hình với dữ liệu mực nước tại trạm 1 và trạm 4 vào mùa mưa

Hình 7. Kết quả hiệu chỉnh mô hình với dữ liệu lưu lượng tại trạm 1 và trạm 4 vào mùa mưa

Dựa trên diễn biến giá trị mô hình và thực đo cùng chỉ số hiệu suất mô hình NSE đều > 0,8 có thể kết luận khả năng dự báo của mô hình ở mức rất tốt trong giai đoạn hiệu chỉnh. Sau khi đã hiệu chỉnh, mô hình được sử dụng cho mô phỏng và so sánh với dữ liệu thực đo trong giai đoạn kiểm định. Kết quả kiểm định với dữ liệu thực đo tại hai trạm 2 và 3 trong hai mùa: mùa mưa và mùa khô năm 2008 cho dữ liệu mực nước và dữ liệu lưu lượng cho kết quả khá tốt. Kết quả tính toán chỉ số hiệu suất mô hình được trình bày ở Bảng 3.

Có thể đánh giá độ chính xác của mô hình bằng việc so sánh kết quả mô hình thuỷ động lực (dòng chảy) với số liệu quan trắc thực tế. Kết quả sau lần kiểm tra đã cho thấy sự phù hợp tương đối giữa tính toán và thực tế. Kết quả kiểm tra với dữ liệu thực đo tại trạm VGR1 thực đo năm 2021 tại Hình 8.

Bảng 2. Kết quả chỉ số hiệu suất mô hình giai đoạn hiệu chỉnh mùa mưa và mùa khô năm 2008

Bảng 3. Kết quả tính toán chỉ số hiệu suất mô hình giai đoạn kiểm định cho trạm 2 và trạm 3 ở mùa mưa và mùa khô năm 2008

Hình 8. So sánh dòng chảy tính toán với dữ liệu thực đo cho tháng 6 và tháng 10 năm 2021

3.2. Kết quả hiệu chỉnh mô hình chất lượng nước

Từ kết quả kiểm định mô hình thuỷ động lực Delft3D-Flow, có thể làm tiền đề cho việc mô phỏng chất lượng nước bằng Delf3D-Waq. Kết quả so sánh độ mặn mô phỏng bởi mô hình so với hàm lượng đo được tại các vị trí lấy mẫu dọc sông Thị Vải được thể hiện ở Hình 9 và thể hiện theo không gian giai đoạn triều lên và triều xuống tương ứng với thời gian lấy mẫu ở Hình 10.

Hình 9. Diễn biến theo thời gian độ mặn so với dữ liệu thực đo tại các điểm lấy mẫu dọc sông Thị Vải

Hình 10. Phân bố không gian của độ mặn trên sông Thị Vải thời điểm lấy mẫu lúc triều lên (trái) và triều xuống (phải)

`Khi so sánh kết quả mô phỏng của mô hình chất lượng nước với giá trị và xu hướng của dữ liệu thực đo các hàm lượng DO, NH4, NO3, PO4 và Độ mặn, có thể thấy rằng mô hình có khả năng mô phỏng lại diễn biến các quá trình của các chất ô nhiễm tại khu vực sông Thị Vải với độ chính xác tốt.

Kết quả so sánh hàm lượng NH4, NO3, DO, PO4 mô phỏng bởi mô hình so với hàm lượng đo được tại các vị trí lấy mẫu dọc sông Thị Vải được thể hiện ở các hình sau (Hình 11 đến Hình 14).

Hình 11. Diễn biến theo thời gian NH4 so với dữ liệu thực đo tại các điểm lấy mẫu dọc sông Thị Vải

Hình 12. Diễn biến theo thời gian NO3 so với dữ liệu thực đo tại các điểm lấy mẫu dọc sông Thị Vải

Hình 13. Diễn biến theo thời gian DO so với dữ liệu thực đo tại các điểm lấy mẫu dọc sông Thị Vải

Hình 14. Diễn biến theo thời gian PO4 so với dữ liệu thực đo tại các điểm lấy mẫu dọc sông Thị Vải

3.3. Kịch bản mô phỏng chất lượng nước sông Thị Vải

Các kịch bản xả thải được xây dựng với các điều kiện lưu lượng thải và hàm lượng xả thải ở các khu công nghiệp gia tăng trên toàn vùng được miêu tả trong bảng 4. Tương ứng kịch bản KB1 là không có sự thay đổi về lưu lượng và nồng độ xả thải. Các kịch bản còn lại sẽ là tăng lưu lượng xả thải, nồng độ xả thải, hoặc cả hai. Ví dụ, KB2 tương ứng với nồng độ xả thải không đổi nhưng lưu lượng xả thải tăng gấp đôi, còn KB4, tương ứng với nồng độ xả thải tăng gấp đôi nhưng lưu lượng không đổi. Các trường hợp còn lại tương tự.

Bảng 4. Kịch bản gia tăng xả thải toàn vùng

3.3.1 Kết quả mô phỏng DO trong các kịch bản

Phân bố DO theo không gian khá tương tự ở các kịch bản với sự suy giảm DO rõ rệt ở KB3, KB6, KB9 nổi bật ở vùng Mỹ Xuân và Phú Mỹ (Hình 15). Lý do là NH4 và NO3 ở khu vực này cao. Khi so sánh với KB1, tăng lưu lượng xả thải (KB4, KB7), DO giảm nhẹ ở vùng Phú Mỹ và Mỹ Xuân. Khi tăng hàm lượng xả thải kèm lưu lượng, DO giảm mạnh trên toàn vùng sông Thị Vải ở các kịch bản KB6 và KB9.

Các kịch bản gia tăng ô nhiễm DO dao động nhiều hơn do sự xả thải các khu công nghiệp các chất ô nhiễm ảnh hưởng đến hàm lượng DO trong nước. Trạm NM03 giảm DO nhiều hơn hẳn so với NM02 đặc biệt ở các kịch bản KB6 và KB9. Tại trạm NM04 DO có giảm nhưng vẫn cao hơn ở NM02 và NM03. NM05 do nằm xa các nguồn thải nên lượng DO giảm nhẹ.

3.3.2 Kết quả mô phỏng NH4 trong các kịch bản

Hàm lượng NH4 (Hình 16) tăng khi gia tăng xả thải đáng kể nhất là ở vùng Phú Mỹ trải dài lên thượng nguồn. Tăng hàm lượng xả thải kèm lưu lượng xả thải gây ô nhiễm nghiêm trọng (KB3,6,9). Khi so sánh với KB1, NH4 gia tăng nhiều nhất ở Phú Mỹ. Hàm lượng NH4 thay đổi rõ rệt khi gia tăng lưu lượng xả thải (KB2,4,7). Vùng ảnh hưởng ô nhiễm NH4 cũng tăng lên khi tăng lưu lượng và nồng độ xả (KB5,8,9).

NH4 ở KHCN_NM02 và KHCN_NM03 đều tăng ở các kịch bản. Trong đó hàm lượng NH4 tại vị trí KHCN_NM03 tăng nhiều hơn hẳn. Khi tăng lưu lượng thải thì ô nhiễm cũng gia tăng rõ rệt ở các bộ kịch bản 1,2,3; 4,5,6; và 7,8,9. Trong khi đó nếu tăng cả lưu lượng và nồng độ xả thì NH4 tăng rất cao (các kịch bản KB6 và KB9). Hàm lượng NH4 ở NM04 và NM05 đều tăng ở các kịch bản. Xu hướng quan sát được cũng tương tự như vị trí NM02 và NM03 giữa các nhóm kịch bản.

3.3.3 Kết quả mô phỏng NO3 trong các kịch bản

Xu hướng phân bố hàm lượng NO3 tương tự như NH4, với ô nhiễm gia tăng mạnh ở vùng Mỹ Xuân và Phú Mỹ. Lý do chủ yếu là do sự xả thải ở Mỹ Xuân và Phú Mỹ cộng với lượng lan truyền từ Cái mép. Lượng NH4 cao cũng làm gia tăng chuyển hoá thành NO3 với nồng độ cao hơn. Trong các kịch bản hàm lượng NO3 gia tăng khi tăng nồng độ xả thải cao nhất ở kịch bản 9. Kết quả so sánh chênh lệch NO3 cho ta thấy rõ sự gia tăng ở Phú Mỹ và vùng thượng nguồn. Với NO3 tăng mạnh ở kịch bản 6 và 9. Tuy nhiên NO3 ở cửa sông không tăng đáng kể (Hình 17).

Xu hướng NO3 ở các kịch bản thay đổi mạnh là do thay đổi lưu lượng xả thải ở các nhóm kịch bản. NO3 trong kịch bản KB6 và KB9 đạt mức rất cao khi tăng cả lưu lượng và nồng độ xả thải. NO3 ở trạm KHCN_NM04 và KHCN_NM05 gia tăng khi triều xuống với lượng chất ô nhiễm lan từ nguồn thải. Sự gia tăng ô nhiễm nhiều nhất ở KB9.

3.3.4. Kết quả mô phỏng PO4 trong các kịch bản

Hàm lượng PO4 (Hình 18) phân bố với nồng độ cao tại Phú Mỹ và Mỹ Xuân khi gia tăng xả thải tại các nhóm kịch bản. Lượng gia tăng nhiều nhất ở KB9 với vùng ảnh hưởng rộng. PO4 do gia tăng lưu lượng thải (KB4,5,6) nhiều hơn do tăng hàm lượng xả thải (KB2,5,8).

Xu hướng PO4 ở các kịch bản thay đổi mạnh là do thay đổi lưu lượng xả thải ở các nhóm kịch bản. Hàm lượng PO4 trong kịch bản KB6 và KB9 đạt mức rất cao khi tăng cả lưu lượng và nồng độ xả thải. Trong khi đó hàm lượng PO4 ở trạm KHCN_NM04 và KHCN_NM05 gia tăng nhiều khi triều xuống nhất là ở kịch bản KB9. Hàm lượng PO4 ở KHCN_NM04 và KHCN_NM05 gia tăng ít hơn KHCN_NM02 và KHCN_NM03.

Hình 15. Kết quả mô phỏng DO Kịch bản KB1-KB9

Hình 16. Kết quả mô phỏng NH4 Kịch bản KB1-KB9

Hình 17. Kết quả mô phỏng NO3 Kịch bản KB1-KB9

Hình 18. Kết quả mô phỏng PO4 Kịch bản KB1-KB9

4. Kết luận

Tóm lại, nghiên cứu này đã mô phỏng các quá trình thuỷ động lực, lan truyền, khuếch tán và biến đổi của các quá trình của ôxy hoà tan, các nhóm dinh dưỡng hoà tan (NH4+, NO3-, PO43-) bằng việc xây dựng mô hình thủy động lực và chất lượng nước theo phần mềm Delf3D. Kết quả so sánh giữa mô phỏng của mô hình chất lượng nước với giá trị và xu hướng của dữ liệu thực đo các hàm lượng DO, NH4, NO3, PO4 và Độ mặn có thể thấy rằng mô hình có khả năng mô phỏng lại diễn biến các quá trình của các chất ô nhiễm tại khu vực Sông Thị Vải với độ chính xác đáng tin cậy. Hơn nữa, trong nghiên cứu này, các kịch bản xả thải được xây dựng với các điều kiện lưu lượng thải và hàm lượng xả thải ở các khu công nghiệp gia tăng trên toàn vùng.

Lời cảm ơn: Nghiên cứu này được thực hiện dưới sự tài trợ của đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ là đề tài: "Nghiên cứu xây dựng hệ thống dự báo và cảnh báo chất lượng nước lưu vực sông Thị Vải phục vụ công tác quản lý môi trường lưu vực sông” do Bộ Tài nguyên và Môi trường ban hành Quyết định số 1903/QĐ-BTNMT phê duyệt ngày 27/8/2020.

Lời cam đoan: Tập thể tác giả cam đoan bài báo này là công trình nghiên cứu của tập thể tác giả, chưa được công bố ở đâu, không được sao chép từ những nghiên cứu trước đây; không có sự tranh chấp lợi ích trong nhóm tác giả.

Nguyễn Hoàng Anh

Trường Đại học Bách Khoa, Đại học Quốc gia(ĐHQG)TP. HCM

Nguyễn Hồng Quân

Viện Nghiên cứu Phát triển kinh tế tuần hoàn, ĐHQG TP. HCM

Lê Thị Hiền, Nguyễn Thị Thanh Duyên, Trần Thị Vân Thư

Viện Môi trường và Tài nguyên, ĐHQG TP. HCM

Lê Hoài Nam , Đặng Thiên Hưng , Lương Duy Hà , Đỗ Thị Thùy Linh

Trung tâm Quan trắc môi trường miền Nam - Tổng cục Môi Trường

A WATER QUALITY MODEL IN THI VAI RIVER BASIN USING DELF3D MODEL

Nguyen Hoang Anh

University of Technology, Vietnam National University - Ho Chi Minh city (VNU-HCM)

Nguyen Hong Quan*

Institute for Circular Economy Development (ICED), VNU-HCM

Le Thi Hien, Nguyen Thi Thanh Duyen, Tran Thi Van Thu

Institute for Environment and Resources (IER), VNU-HCM

Le Hoai Nam , Đang Thien Hung, Luong Duy Ha , Do Thi Thuy Linh

South Center for Environmental Monitoring, VEA

Abstract: Thi Vai river plays an important role in waterway traffic and construction of ports to serve the industrial development in the South of Vietnam. However, the water quality of the river is often threatnened due to hude polluted discharges from the regional industrial zones. Therefore, this study applied the Delf3d model to simulate hydrodynamic processes of dissolved oxygen and dissolved nutrients (NH4, NO3, PO4). The results are the basis for simulating scenarios for forecasting and warning incidents related to water quality in Thi Vai river.

Key words:Water quality modelling, Delf3D model, Thi Vai river.

Tài liệu tham khảo

• Thu, V. T. H., Tabata, T., Hiramatsu, K., Ngoc, T. A., & Harada, M. Assessing Impacts of Sea Level Rise and Sea Dike Construction on Salinity Regime in Can Gio Bay, South Vietnam. Journal of Waterway, Port, Coastal, and Ocean Engineering. 2020, 146(6), 05020006.
• Rony, S. M. S. M., Ren, J., Buskey, E., Sinha, T., & Lynn, T. Modeling Freshwater Inflows, Nutrient Dynamics and their Relationships to Algal Bloom in Nueces Bay, Texas. 2020.
• Lorenz, M., Zeunert, S., & Meon, G. Ecohydrological modeling of a tropical tidal catchment exposed to anthropogenic pressure. 2016, https://doi.org/10.13140/RG.2.1.2126.8080
• Nguyen, H.-Q., Hieu, N., Thi Quỳnh Nga, D., Lorenz, M., Zeunert, S., Le, T. T. H., & Meon, G. Long-term water quality assessment of the Thi Vai River, Vietnam: Impacts of pollution management. 2015.
• Prilop, K., Lorenz, M., Le, T. T. H., Hieu, N., Meon, G., & Nguyen, H.-Q. A 3D-hydrodynamic and water quality model of the Thi Vai river under strongly tidal effect. 2014.
• Prilop, K., Nguyen, H.-Q., Lorenz, M., Le, T. T. H., Thi Hien, L., & Meon, G. Integrated water quality monitoring of the Thi Vai River: an assessment of historical and current situation. 2014.