Giới thiệu

Công tác quy hoạch và quản lý tài nguyên thiên nhiên nói chung và TNN nói riêng đòi hỏi các nhà hoạch định và quản lý luôn phải làm việc trong môi trường bất định từ phía cung và cầu. Điều này được thể hiện ở nguồn cung cấp nước luôn bất định, phụ thuộc vào điều kiện tự nhiên. Cầu sử dụng nước với đa mục đích sử dụng cũng luôn biến động theo thời gian và rất khó dự báo. Ngoài ra, có rất nhiều tham số liên quan đến bài toán quy hoạch và quản lý TNN cũng bất định như yếu tố môi trường, sinh thái và tác động của xã hội. Vì vậy, nghiên cứu bất định không thể bỏ qua trong công tác quy hoạch và quản lý nguồn nước. Trong bài viết này, tác giả sẽ nghiên cứu một số khía cạnh bất định từ phía nhà cung cấp và người sử dụng nhằm phục vụ thông tin cho công tác quản lý TNN. Để phân tích rõ hơn tính bất định từ phía cung, tác giả ứng dụng thử nghiệm tại hệ thống Lô – Gâm thuộc lưu vực sông Hồng – Thái Bình nhằm thấy được những biến động trong phân bổ và lợi ích nguồn nước đem lại.

Cơ sở lý thuyết

Howitt (1998) cho rằng phân tích tất định không giải quyết được triệt các vấn đề trong ngành nước bởi tính bất định của các yếu tố về điều kiện tự nhiên, thị trường, giá cả… và thường liên quan đến rủi ro. Tính bất định của các yếu tố đầu vào và đầu ra của mô hình quản lý thường liên quan đến biến ngẫu nhiên. Ví dụ, về biến ngẫu nhiên có thể thấy rõ trong quản lý ngành nước thường phải đối mặt đó là các biến đầu vào như mưa, nước đến các lưu vực, nhiệt độ… Hơn nữa, rủi ro không chỉ liên quan đến tính ngẫu nhiên của điều kiện thời tiết, khí hậu mà còn thể hiện trong hành vi cung và sử dụng nước của người tiêu dùng. Vì vậy, để nghiên cứu bất định kết hợp với rủi ro thì việc xây dựng hàm phân phối xác suất hay hàm mật độ xác suất là cơ sở khoa học chính mà các nhà kinh tế quan tâm. Giả sử có biến ngẫu nhiên X với n giá trị riêng biệt, với xác suất X = Xi là pi, thì kỳ vọng của X được xác định E(X) = p1X1 + p2X2+….+ pnXn, sự biến thiên của X được thể hiện bởi V(X) = E(X2) – [E(X)]2; hiệp phương sai của hai biến ngẫu nhiên Y,X được biểu diễn qua Cov(Y,X) = E[(Y – E(Y)) (X- E(X))].

Trong ngành nước, tính bất định ảnh hưởng đến hai đối tượng chính đó là cung và cầu sử dụng nước. Bằng kỹ thuật phân tích kinh tế kết hợp với bất định, nghiên cứu chỉ rõ tính không chắc chắn từ phía cung và cầu, từ đó thấy rõ những kịch bản trong quy hoạch và quản lý nước rất khác nhau. Trước hết có thể thấy rõ đối với hoạt động cung cấp nước, việc cung cấp nước bất định cả về số lượng và chất lượng nước (Innes và Cory, 2001). Lượng nước đến, mưa và điều kiện thủy văn luôn là những yếu tố bất định cho các nhà cung cấp nước, đặc biệt trong dài hạn. Ngoài phân tích cung bất định thì trong công tác quy hoạch và quản lý TNN, phân tích tính bất định từ phía cầu cũng cần được xem xét kỹ lưỡng. Bởi lẽ nghiên cứu mô hình cầu để dự đoán tương lai sẽ giúp nhà quản lý điều chỉnh kế hoạch cung dài hạn, thông qua các thành phần tất định của cầu. Ng và Kuczera (1993) nghiên cứu tính bất định của cầu bằng cách sử dụng phương pháp mô phỏng để tìm hiểu nhiều kịch bản khác nhau tương ứng với các phân phối xác suất khác nhau. Nhóm tác giả đã sử dụng mô hình tất định để dự đoán kết quả, và từ đó suy luận các kịch bản từ sự khác biệt giữa kết quả thực tế quan sát và dự đoán bất định.

Phương pháp nghiên cứu

Trong bài viết này, tác giả tập trung nghiên cứu tính bất định từ phía cung nhằm thể hiện sự thay đổi trong phân bổ nguồn nước, với điều kiện cầu không đổi. Tính bất định từ phía cung chủ yếu được thể hiện thông qua sự biến động các biến thủy văn như lượng mưa, bốc hơi, lượng nước đến. Một chuỗi thời gian quan sát được coi là quá trình ngẫu nhiên, cũng giống như giá trị quan sát của biến ngẫu nhiên là giá trị có thể biến ngẫu nhiên giả định. Trong nghiên cứu này, tác giả sẽ dựa trên chuỗi số liệu quan sát của các biến ngẫu nhiên và bằng kỹ thuật mô phỏng nhằm xây dựng quá trình ngẫu nhiên của các biến này. Giả sử quá trình ngẫu nhiên là chuỗi các biến ngẫu nhiên {X (t)} với thời gian rời rạc t 1, 2, 3... Trên cơ sở quá trình ngẫu nhiên, nhà nghiên cứu cần xác định kỳ vọng, phương sai và hệ số tự tương quan. Từ những thuộc tính thống kê của chuỗi thời gian quan sát quá khứ, bằng kỹ thuật mô phỏng ARMA hoặc ARIMA sẽ xây dựng chuỗi số liệu của các biến ngẫu nhiên, cụ thể như nước đến hay lượng mưa. Trong nghiên cứu này, tác giả ứng dụng mô phỏng lượng nước đến của hệ thống Lô – Gâm. Ngoài kỹ thuật mô phỏng và xử lý biến ngẫu nhiên, tác giả cũng sử dụng tiếp cận tối ưu hóa để thực hiện bài toán phân bổ hiệu quả các mục đích sử dụng nước tại hệ thống nghiên cứu với phần mềm tối ưu LINGO. Để xây dựng bài toán phân bổ, tác giả cũng đã tiến hành xây dựng các hàm lợi ích cho các mục đích sử dụng khác nhau, cụ thể là điện và tưới, đã được đề cập ở Đào Văn Khiêm và các cộng sự (2012).

Kết quả nghiên cứu

Hệ thống Lô-Gâm là hệ thống khá phức tạp, bởi đây là hệ thống gồm ba con sông là sông Lô, sông Gâm và sông Chảy. Đây là hệ thống gồm hai hồ chứa lớn là Thác Bà và Tuyên Quang, mục đích chính là phát điện với công suất thiết kế tương ứng 120 MW và 342 MW, và nhiệm vụ cung cấp nước tưới, nước sinh hoạt, nuôi trồng thủy hải sản. Tuy nhiên, trong bài viết này tác giả chủ yếu tập trung vào hai mục đích chính là phát điện và cung cấp nước tưới. Dựa trên số liệu nước đến quá khứ, tác giả đã tiến hành xây dựng bài toán phân bổ với kịch bản số liệu gốc và số liệu mô phỏng cho các mục đích sử dụng chính là phát điện và tưới. Kết quả nghiên cứu cho thấy, ứng với kịch bản số liệu nguyên thủy, tổng lợi ích thô do nước đem lại từ mục đích phát điện và tưới của hệ thống đạt khoảng 2357 tỷ đồng. Trong đó, tổng lợi ích từ nước do phát điện chiếm khoảng 74% tổng lợi ích của hệ thống. Lợi ích nước phục vụ cho mục đích tưới khoảng 400 tỷ đồng. Các kết quả phân bổ khá phù hợp với điều kiện thực tế, cụ thể lượng nước xả cho phát điện tập trung nhiều từ tháng 6 đến tháng 10. Lượng nước phân bổ cho tưới cũng tập trung nhiều nhất cho vụ Đông Xuân, và ít ở vụ Đông.

Hình 1- Phân phối xác suất lợi ích thô của toàn hệ thống Lô – Gâm

Như đã đề cập ở trên, việc vận hành hệ thống phụ thuộc nhiều vào điều kiện tự nhiên như lượng mưa, dòng chảy đến, để thấy rõ tính bất định trong việc cung cấp nước, tác giả tiếp tục thực hiện bài toán phân bổ dựa trên mô phỏng số liệu nước đến 25 năm, nhằm kiểm tra tính ổn định của nghiệm với giả thiết cầu của các mục đích khác cố định. Mô hình phân bổ nước của hệ thống có tổng số biến trung bình 41981 biến và 41636 ràng buộc. Kết quả chạy mô hình cho thấy, lợi ích của hệ thống chủ yếu từ nước phát điện, chiếm 70 – 80% tổng lợi ích. Giá trị kỳ vọng tổng lợi ích thô toàn hệ thống khoảng 2572 tỷ đồng, độ lệch chuẩn 218 tỷ đồng, với tỷ lệ chiết khấu giả thiết là 9% với tổng lượng nước phân bổ 20092 triệu m3, độ lệch chuẩn 2034 triệu m3, lượng nước phân bổ cho phát điện khoảng 20000 triệu m3 và 437 triệu m3 nước tưới và độ lệch chuẩn 69 triệu m3 (Hình 1 và 2).

Hình 2- Phân phối xác suất lượng nước phân bổ cho toàn hệ thống Lô – Gâm

Kết quả phân tích bất định từ số liệu nguyên thủy và số liệu mô phỏng cho thấy không có sự khác biệt đáng kể với hệ thống lớn và phức tạp như hệ thống Lô - Gâm. Hơn nữa, các kết quả cho thấy sự phân bổ giữa các mục đích và các tháng trong năm khá phù hợp với số liệu gốc. Các kết quả tính toán cũng cho thấy, sự khan hiếm nước đến ở những năm mô phỏng cũng dẫn đến tổng lợi ích và lợi ích phân bổ giảm. Cách tiếp cận phân tích bất định từ phía cung như trên có thể mở rộng bài toán phân bổ tối ưu trong nhiều năm với sự hỗ trợ công suất máy tính lớn, sẽ giúp cho các nhà quản lý có được thông tin dài hạn và dự báo trước được những biến động của điều kiện tự nhiên trong việc phân bổ và sử dụng nguồn nước một cách hiệu quả.

Kết luận

Nghiên cứu bất định là một trong những cấu phần quan trọng nhằm giúp cho các nhà quy hoạch và quản lý nguồn nước nói riêng cũng như quản lý tài nguyên thiên nhiên nói chung có tầm nhìn dài hạn. Các kết quả nghiên cứu bất định sẽ chỉ rõ những khoảng tin cậy trong việc phân bổ, sử dụng TNN sao hiệu quả. Mặc dù trong nghiên cứu này, tác giả mới chỉ đề cập đến bất định từ phía cung cấp nước, cụ thể là bất định từ lượng nước đến. Nghiên cứu sẽ tiếp tục mở rộng khi đưa yếu tố bất định từ phía người sử dụng nước, nhằm hỗ trợ thông tin cho công tác quy hoạch và quản lý TNN bền vững.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1.  Howitt, R.E. (1998), ‘Spot prices, option prices, and water markets: an analysis of emerging markets in California’, in K.W. Easter, M.W. Rosegrant and A. Dinar (eds), Markets for Water: Potential and Performance, Boston, MA: Kluwer Academic Publishers Chapter 8.

2. Innes, R. and D. Cory (2001), ‘The economics of safe drinking water’, Land Economics, 77(1) (February), 94–117.

3. Ng, Wan Sin and George Kuczera (1993), ‘Incorporating demand uncertainty in water supply headworks simulation’, Water Resources Research, 29(2) (February), 469–77.

4. Đào Văn Khiêm, Bùi Thị Thu Hòa, Nguyễn Thị Thu Hà (2012), Bài toán phân bổ tài nguyên nước bằng mô hình tối ưu hóa động áp dụng tại lưu vực sông Hồng – Thái Bình, Tạp chí Khoa học kỹ thuật thủy lợi và môi trường số 39.n

TS. BÙI THỊ THU HÒA

Trường Đại học Thủy lợi