Nghiên cứu mô phỏng dòng chảy thời đoạn tháng cho lưu vực sông Me Kong đến Kratie sử dụng dữ liệu Aphrodite

KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 73 (3/2021) 85 
BÀI BÁO KHOA HỌC 
NGHIÊN CỨU MÔ PHỎNG DÒNG CHẢY THỜI ĐOẠN THÁNG 
CHO LƯU VỰC SÔNG MEKONG ĐẾN KRATIE SỬ DỤNG 
DỮ LIỆU APHRODITE 
Ngô Lê An1, Hoàng Thanh Tùng1, Nguyễn Thị Thu Hà1, Nguyễn Quang Kim1 
Tóm tắt: Sông Mekong đóng vai trò đặc biệt quan trọng cho kinh tế, xã hội vùng đồng bằng sông Cửu 
Long nói riêng và Việt Nam nói chung. Trong những năm gần đây, dưới tác động của biến đổi khí hậu 
cũng như các công trình khai thác nước trên lưu vực, dòng chảy sông Mekong đã có sự thay đổi rõ rệt. 
Các quốc gia hạ lưu như Việt Nam đang phải đối mặt với nguy cơ hạn hán, xâm nhập mặn nghiêm 
trọng. Để chủ động phòng chống, giảm thiểu các tác động có hại do sự suy giảm dòng chảy của sông 
Mekong, cần có các biện pháp mô phỏng đánh giá tài nguyên nước có xét đến các yếu tố công trình. Do 
vậy, việc xây dựng một mô hình thủy văn phân bố trên toàn lưu vực sẽ giúp chủ động mô phỏng, dự báo 
cũng như đánh giá tác động theo các kịch bản về dòng chảy. Trên lưu vực sông Mekong, mạng lưới 
quan trắc về khí tượng và thuỷ văn khá dày đặc. Tuy nhiên, chất lượng tài liệu lại có sự khác biệt giữa 
các quốc gia trong lưu vực. Đồng thời việc chia sẻ các dữ liệu này cũng chưa được đầy đủ, đặc biệt là ở 
các quốc gia thượng lưu. Do vậy, việc nghiên cứu sử dụng các nguồn dữ liệu mô phỏng/tính toán khác 
về khí tượng là một trong những cách tiếp cận tiềm năng cho những trường hợp bị thiếu số liệu như vậy. 
Bài báo này trình bày tóm tắt kết quả mô phỏng dòng chảy thời đoạn tháng cho lưu vực sông Mekong 
đến Kratie bằng mô hình thủy văn bán phân bố sử dụng dữ liệu Aphrodite. Kết quả mô phỏng được 
đánh giá là khá tốt cho các trạm trên dòng chính sông Mekong (hệ số Nash dao động từ 0,82 đến 0,92) 
cho thấy hoàn toàn có thể sử dụng mô hình này để mô phỏng dòng chảy trên lưu vực sông Mekong phục 
vụ cho các nghiên cứu đánh giá tác động của BĐKH và các công trình khai thác đến dòng chảy sông 
Mekong nói chung và dòng chảy về ĐBSCL nói riêng. 
Từ khoá: Aphrodite, ĐBSCL, Kratie, Mekong, 2 thông số... 
1. ĐẶT VẤN ĐỀ * 
Sông Mekong đóng vai trò đặc biệt quan trọng 
cho kinh tế, xã hội vùng đồng bằng sông Cửu 
Long nói riêng và Việt Nam nói chung. Trải dài từ 
thượng nguồn bên Trung Quốc về đến Việt Nam 
qua 6 quốc gia, sông Mekong đã đóng góp chính 
tài nguyên nước cho các nước ven sông này. 
Trong những năm gần đây, dưới tác động của biến 
đổi khí hậu cũng như các công trình khai thác 
nước trên lưu vực, dòng chảy sông Mekong đã có 
sự thay đổi rõ rệt. Các quốc gia hạ lưu như Việt 
Nam đang phải đối mặt với nguy cơ hạn hán, xâm 
nhập mặn nghiêm trọng. 
1 Trường Đại học Thuỷ lợi 
Để chủ động phòng chống, giảm thiểu các tác 
động có hại do sự suy giảm dòng chảy của sông 
Mekong, việc xây dựng mô hình toán mô phỏng 
dòng chảy từ mưa có thể giúp đánh giá, dự báo các 
tác động của biến đổi khí hậu cũng như các công 
trình khai thác nước đến dòng chảy hạ lưu. Trên lưu 
vực sông Mekong, mạng lưới quan trắc về khí tượng 
và thuỷ văn khá dày đặc. Tuy nhiên, chất lượng tài 
liệu có sự khác biệt giữa các quốc gia trong lưu vực. 
Đồng thời việc chia sẻ các dữ liệu này cũng chưa 
được đầy đủ, đặc biệt là ở các quốc gia thượng lưu. 
Do vậy, việc nghiên cứu sử dụng các nguồn dữ liệu 
mô phỏng/tính toán khác về khí tượng là một trong 
những cách tiếp cận tiềm năng cho những trường 
hợp bị thiếu tài liệu khí tượng như vậy. 
 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 73 (3/2021) 86 
Hiện nay, việc mô phỏng và dự báo dòng chảy 
trên lưu vực sông Mekong đã được nhiều cơ quan 
nghiên cứu và thực hiện. Uỷ ban sông Mekong 
Quốc tế (MRC, 2020) cùng với các quốc gia thành 
viên thực hiện nhiệm vụ dự báo dòng chảy trên 
lưu vực sử dụng các mô hình SWAT, IQQM và 
ISIS... Tại Việt Nam, trung tâm Dự báo khí tượng 
thuỷ văn Quốc gia cũng thực hiện dự báo dòng 
chảy tại đồng bằng sông Cửu Long sử dụng các 
mô hình thuỷ lực MIKE-11, VRSAP và ISIS. Một 
số các nghiên cứu khác như Quốc Anh và Thanh 
Sơn sử dụng mô hình NAM, mô hình diễn toán 
Muskingum kết hợp với các nguồn mưa vệ tinh để 
dự báo dòng chảy đến Chiang Saen và Stungtreng 
(Anh và Sơn, 2015). Nguyễn Quang Kim và nnk 
(Kim và c.s., 2009) nghiên cứu sử dụng công cụ 
DSF của Uỷ hội sông Mekong Quốc tế để đánh giá 
sự thay đổi của dòng chảy tại Kratie theo các kịch 
bản phát triển ở thượng lưu. Nhìn chung, các 
nghiên cứu này đã cố gắng thiết lập các mô hình 
toán mưa dòng chảy cho lưu vực. Nhưng đa số các 
nghiên cứu này chỉ mô phỏng hay dự báo dòng 
chảy trong phạm vi hạ lưu lưu vực sông Mekong, 
trong đó dòng chảy quan trắc trực tiếp tại điểm 
quan trắc phía thượng lưu thuộc Lào được sử dụng 
là dòng chảy biên trên. Điều này sẽ dẫn đến những 
hạn chế trong việc đánh giá một cách chủ động các 
tác động của việc khai thác nước ở các quốc gia 
thượng nguồn xuống hạ du. Bài báo này sẽ nghiên 
cứu cách khai thác dữ liệu khí tượng không gian 
Aphrodite kết hợp với việc xây dựng một mô hình 
mưa dòng chảy thời đoạn tháng cho toàn bộ lưu 
vực sông Mekong tính đến trạm thuỷ văn Kratie. 
Các dữ liệu không gian như của Aphrodite sẽ giúp 
bổ sung các thông tin về khí tượng tại các vùng 
không có số liệu, còn mô hình mưa – dòng chảy sẽ 
giúp mô phỏng dòng chảy từ mưa có xét đến các 
công trình khai thác nước trên lưu vực. 
2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 
Do lưu vực sông Mekong có diện tích lớn, thời 
gian chảy truyền từ thượng nguồn về hạ lưu dài, 
dòng chảy lũ tại đồng bằng sông Cửu Long 
thường lên xuống rất chậm nên dòng chảy có sự 
thay đổi không nhiều trong bước thời gian ngắn. 
Vì thế, việc sử dụng các mô hình thuỷ văn thời 
đoạn dài (10 ngày, tháng) sẽ giúp tăng tốc độ tính 
toán nhưng không làm giảm độ chính xác trong 
mô phỏng của bài toán mô phỏng và dự báo dòng 
chảy thời hạn dài. 
Trong nghiên cứu này, mô hình cân bằng nước 
2 thông số thời đoạn tháng được lựa chọn để mô 
phỏng và dự báo dòng chảy thử nghiệm cho lưu 
vực sông Mekong. Mô hình được Shenglian Guo 
và Xiong Lihua xây dựng vào năm 1999 (Xiong 
và Guo, 1999) sử dụng 2 thông số để tính toán 
dòng chảy từ mưa. 
Hình 1. Lưu vực sông Mekong và các trạm 
mực nước đo chính 
2.1. Mô hình hai thông số 
a. Tính toán bốc hơi thực tế 
Dựa trên phương trình thường dùng để xác 
định lượng bốc thoát hơi thực tế từ bốc hơi chậu 
có dạng: 
KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 73 (3/2021) 87 
Et = EPt * tanh[Pt / EPt] (1) 
Trong đó Et biểu thị lượng bốc thoát hơi thực 
tế, EPt là giá trị bốc hơi chậu năm, Pt là mưa năm, 
và tanh() là hàm tang hyperbol. 
Xiong và Guo (Xiong và Guo, 1999) kiến nghị 
sử dụng phương trình (1) để tính lượng bốc thoát 
hơi thực tế từ bốc hơi chậu với vế phải có thêm 
một hệ số nhân. Phương trình tính bốc thoát hơi 
thực tế dùng trong mô hình cân bằng nước thời 
đoạn tháng 2 thông số là: 
Et = c * EPt * tanh[Pt / EPt] (2) 
c chính là thông số đầu tiên của mô hình. Hệ số 
c không thứ nguyên này được dùng để tính đến 
ảnh hưởng của việc chuyển đổi tỷ lệ thời gian từ 
năm sang tháng. 
b. Tính toán dòng chảy thời đoạn tháng 
Mô hình giả thiết dòng chảy thời đoạn tháng Q 
có tương quan tốt với lượng trữ nước trong đất S. 
Trong mô hình này, dòng chảy Q được giả thiết là 
một hàm tang hyperbol phụ thuộc vào lượng ẩm 
trong đất S như sau: 
Qt = St * tanh[St / SC] (3) 
Trong đó Qt là dòng chảy tháng, St là lượng ẩm 
trong đất, và SC biểu thị lượng ẩm tối đa. SC là 
thông số thứ hai được sử dụng trong mô hình này, 
có đơn vị là mm. 
c. Các bước tính trong mô hình 
Khi có các số liệu quan trắc mưa Pt và bốc hơi 
chậu EPt thời đoạn tháng, lượng bốc thoát hơi 
thực tế Et thời đoạn tháng có thể được xác định 
bằng phương trình (2). Sau lượng tổn thất bốc 
thoát hơi, lượng nước trữ còn lại trong đất sẽ là 
[St-1+Pt-Et], trong đó St-1 là lượng trữ nước trong 
đất ở cuối của thời điểm tháng (t-1) và bắt đầu của 
tháng t. Sau đó, sử dụng phương trình (3) để tính 
toán dòng chảy Qt của tháng thứ t: 
Qt = [St-1 + Pt - Et] * tanh{[St-1 + Pt – Et]/SC} (4) 
Cuối cùng, lượng nước trong đất St ở thời điểm 
cuối tháng thứ t được tính dựa trên định luật cân 
bằng nước: 
St = St-1 + Pt – Et - Qt (5) 
d. Mô phỏng cho lưu vực có diện tích lớn 
Do lưu vực sông Mekong rất lớn nên để có thể 
sử dụng mô hình thuỷ văn mưa – dòng chảy thì 
cần phải chia thành nhiều lưu vực nhỏ. Cơ sở để 
phân chia lưu vực là sự tương đồng về địa hình, 
thảm phủ và loại đất. Ngoài ra, tại các vị trí cần 
tính toán dòng chảy như trạm đo thuỷ văn (để 
đánh giá mô hình) hay tại các hồ chứa (nhằm xem 
xét tác động của vận hành hồ chứa đến dòng chảy) 
cũng được xét. 
Trong nghiên cứu này, dữ liệu địa hình được 
lấy từ bản đồ DEM độ phân giải 90m của SRTM 
(Jarvis và c.s., 2008). Dữ liệu bản đồ thảm phủ 
cũng như loại đất được lấy từ FAO. Lưu vực sông 
Mekong được chia thành 43 tiểu lưu vực như ở 
hình 1. Mô hình 2 thông số kết hợp với phương 
pháp diễn toán Muskingum (Cunge, 1969) được 
thử nghiệm mô phỏng dòng chảy cho lưu vực 
sông Mekong tính đến một số trạm thuỷ văn trên 
dòng chính như Chieng Saen, Vientie, Kratie 
Hình 2. Phân bố thảm phủ tại từng tiểu lưu vực 
 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 73 (3/2021) 88 
2.2 Dữ liệu khí tượng không gian Aphrodite 
Số liệu APHRODITE là số liệu mưa Châu Á mô 
tả trạng thái mưa và nhiệt độ hàng ngày với độ phân 
giải cao (0,125×0,125˚ và 0,25 ×0,25˚). Dữ liệu 
được tạo ra dựa trên số liệu thu được từ mạng lưới 
quan trắc mưa tại trạm kết hợp với một số nguồn 
mưa khác. Sản phẩm có thể được sử dụng cho phân 
tích biến đổi khí hậu, quản lý tài nguyên nước, giảm 
thiểu thống kê, cảnh báo và mục đích liên quan đến 
dự báo, đánh giá sản phẩm lượng mưa vệ tinh, và 
xác nhận các mô hình khí hậu khu vực. Thuật toán 
APHRODITE cải thiện ước tính lượng mưa bằng 
cách tích hợp các phép đo mưa, cảm biến từ xa dữ 
liệu và thông tin địa lý (Yatagai và c.s., 2009). Dữ 
liệu APHRODITE hiện tại bao gồm gió mùa Á, 
Nga, Trung Đông và Nhật Bản. Các sản phẩm mưa 
và nhiệt độ APHRODITE có tiềm năng được sử 
dụng như một nguồn thông tin chính quyết định cho 
việc đánh giá ước tính lượng mưa. 
Bài báo mô phỏng thử nghiệm dòng chảy trong 
giai đoạn 1998 – 2010 do dữ liệu của Aphrodite 
version 2.0 chỉ có từ năm 1998, đồng thời để tránh 
các ảnh hưởng điều tiết của hồ chứa thượng nguồn 
(sau 2010) đến dòng chảy tự nhiên. 
2.3 Mô hình hoá bốc hơi từ nhiệt độ 
Đầu vào của mô hình thuỷ văn mưa dòng chảy 
là các dữ liệu về mưa và bốc hơi. Các dữ liệu của 
Aphrodite (version 2.0) cung cấp là dữ liệu mưa 
ngày và nhiệt độ trung bình ngày theo từng ô lưới 
từ năm 1998 – 2015. Để có được dữ liệu bốc hơi, 
bài báo sử dụng mô hình bốc hơi tiềm năng thời 
đoạn tháng Thornwaite (Thornthwaite, 1948) để 
tính toán trị số bốc hơi tiềm năng từ dữ liệu nhiệt 
độ trung bình ngày. 
Công thức Thornthwaite có dạng: 
 (6) 
Trong đó ET là bốc thoát hơi tiềm năng, L là số 
giờ nắng trong ngày trung bình (giờ), Ta là nhiệt 
độ trung bình ngày của tháng tính toán (oC), N là 
số ngày trong tháng, α được tính theo công thức: 
α = (6,75 * 10-7) I3 – (7,71 * 10-5) I2 + 
+ (1,792 * 10-2) I + 0,49239 
 là chỉ số nhiệt phụ thuộc 
vào nhiệt độ trung bình 12 tháng Tai. 
Hệ số L có thể tra theo bảng tra (Meeus, 1998) 
như sau: 
Bảng 1. Số giờ nắng trong ngày trung bình (giờ) theo vĩ độ 
Vĩ độ 
(oC) 
I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII 
10 11,48 11,68 11,93 12,22 12,46 12,58 12,53 12,33 12,05 11,77 11,53 11,42 
15 11,20 11,52 11,90 12,34 12,70 12,88 12,81 12,50 12,08 11,66 11,29 11,12 
20 10,91 11,34 11,86 12,46 12,95 13,20 13,10 12,68 12,11 11,53 11,03 10,80 
25 10,61 11,16 11,82 12,59 13,22 13,54 13,41 12,88 12,14 11,40 10,76 10,45 
30 10,27 10,96 11,78 12,73 13,51 13,92 13,75 13,09 12,17 11,26 10,46 10,08 
35 9,89 10,73 11,74 12,89 13,84 14,34 14,14 13,32 12,21 11,10 10,13 9,66 
3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 
Sử dụng công thức (6) để tính toán lượng bốc hơi 
từ nhiệt độ trung bình của Aphrodite. Kết quả tính 
toán sẽ cho ra lượng bốc hơi tại từng các ô lưới có 
kích thước 0,25o ~ 0,25o. Lượng mưa và bốc hơi của 
từng tiểu lưu vực sẽ được xác định dựa trên công thức 
nội suy IDW (Shepard, 1968) với toạ độ tính toán tại 
trọng tâm lưu vực và trọng tâm các ô lưới lân cận. 
Các thông số c, Sc của mô hình 2 thông số tại 
từng tiểu lưu vực được xây dựng dựa trên nguyên 
tắc: các vùng có điều kiện thảm phủ tương tự nhau 
sẽ có chung trị số Sc (xem hình 2), các vùng gần 
nhau với điều kiện khí hậu tương tự nhau sẽ có 
chung trị số c. Điều này sẽ làm giảm thời gian tìm 
kiếm thông số, đồng thời đảm bảo ý nghĩa vật lý của 
các thông số này. 
KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 73 (3/2021) 89 
Giai đoạn từ năm 1998 - 2005 được lựa chọn làm 
giai đoạn hiệu chỉnh mô hình và giai đoạn 2006 - 
2010 sẽ là giai đoạn kiểm định mô hình. 
Kết quả tính toán mô phỏng dòng chảy tại một số 
trạm đo chính trên lưu vực sông Mekong được thể 
hiện ở hình 3. 
a) Nash = 0,90 
b) Nash = 0,93 
c) Nash = 0,87 
d) Nash = 0,92 
e) Nash = 0,82 
f) Nash = 0,84 
g) Nash = 0,88 
h) Nash = 0,86 
Hình 3. Kết quả mô phỏng dòng chảy tại Chiang Saen (a, b); Luang Prabang (c, d); 
Vientiane (e, f) và Kratie (g, h) 
 KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 73 (3/2021) 90 
Kết quả ở hình 3 cho thấy, mô hình mưa – dòng 
chảy 2 thông số sử dụng dữ liệu mưa và nhiệt độ 
Aphrodite để mô phỏng dòng chảy cho lưu vực sông 
Mekong tính đến trạm thuỷ văn Kratie cho kết quả 
rất tốt. Hệ số đánh giá Nash đều đạt ở mức cao từ 
0,86 trở lên ở các vị trị mà bài báo xem xét. Dù một 
số năm cho kết quả mô phỏng dòng chảy thiên thấp 
(đặc biệt là năm 2002), nhưng nhìn chung đường 
quá trình dòng chảy bám rất sát đỉnh và chân đường 
quá trình dòng chảy. Điều này cho thấy mưa 
Aphrodite có khả năng ứng dụng tốt cho các vùng 
thiếu số liệu khí tượng tại lưu vực sông Mekong. 
4. KẾT LUẬN 
Bài báo đã nghiên cứu mô phỏng dòng chảy cho 
lưu vực sông Mekong tính đến trạm thuỷ văn Kratie 
sử dụng mô hình 2 thông số kết hợp với phương 
pháp diễn toán Muskingum. Dữ liệu khí tượng đầu 
vào của mô hình được khai thác trực tiếp từ dữ liệu 
Aphrodite. 
Lưu vực sông Mekong được chia thành 43 tiểu 
lưu vực. Các tiểu lưu vực được phân chia dựa trên 
sự khác biệt về thảm phủ và địa hình. Mỗi tiểu lưu 
vực sẽ được mô phỏng bằng một mô hình 2 thông 
số. Các thông số của mô hình được tìm kiếm dựa 
nguyên tắc tương đồng về đặc trưng vật lý như cùng 
thảm phủ sẽ có cùng trị số Sc. 
Bài báo đã tiến hành mô phỏng thử nghiệm cho 
giai đoạn năm 1998 - 2010 do điều kiện về số liệu 
(Aphrodite chỉ cung cấp dữ liệu giai đoạn 1998 - 
2015) và giảm thiểu sai số mô phỏng do các hồ chứa 
hoạt động gần đây ở thượng nguồn ảnh hưởng tới 
dòng chảy tự nhiên. Kết quả cho thấy, mô hình kết 
hợp với dữ liệu Aphrodite đã mô phỏng rất tốt với 
hệ số Nash đạt cao ở tất cả các vị trí xem xét trong 
lưu vực. Điều này cho thấy, dữ liệu Aphrodite có thể 
ứng dụng tốt cho các vùng không có dữ liệu. 
Nghiên cứu này nếu kết hợp với các nghiên cứu 
về phân tích, đánh giá các công trình hồ chứa 
thượng nguồn dựa trên các phân tích ảnh vệ tinh có 
thể giúp cho việc đánh giá tác động của chúng đến 
dòng chảy hạ lưu một cách chính xác hơn. Đồng 
thời, nếu kết hợp sử dụng mô hình này với các kết 
quả dự báo khí hậu của các mô hình dự báo số trị và 
mô hình thuỷ lực diễn toán dòng chảy vùng đồng 
bằng thì có thể giúp cho việc dự báo hạn dài chính 
xác và tin cậy cho đồng bằng sông Cửu Long. 
Lời cám ơn: Bài báo này là một phần kết quả 
của đề tài “Nghiên cứu cơ sở khoa học phục vụ 
giám sát tài nguyên nước mặt và cảnh báo hạn hán 
ở đồng bằng sông Cửu Long trong điều kiện thiếu 
số liệu quan trắc ở lưu vực sông Mê Công ngoài 
lãnh thổ Việt Nam”. Mã số: KC.08.34/16-20. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
Anh, N. Q. và Sơn, N. T. (2015) “Khai thác sử dụng số liệu mưa vệ tinh trong dự báo lũ lưu vực sông 
Mê Kông (từ Chiang Saen đến Strung Streng)”, Tạp chí Khoa học: Khoa học Tự nhiên và Công 
nghệ, 31(3S), tr 222–230. 
Kim, N. Q. và c.s. (2009) “Đánh giá biến đổi dòng chảy về Kratie theo các kịch bản phát triển ở thượng 
lưu”, Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Thuỷ lợi và Môi trường, 24, tr 7–15. 
Cunge, J. A. (1969) “On The Subject Of A Flood Propagation Computation Method (Muskingum 
Method)”, Journal of Hydraulic Research. Taylor & Francis Group, 7(2), tr 205–230. doi: 
10.1080/00221686909500264. 
Jarvis, A. và c.s. (2008) Hole-filled SRTM for the globe Version 4. Available at:  
Meeus, J. (1998) Astronomical Algorithms. 2nd ab. Virginia: Willmann-Bell. 
MRC (2020) Annual Mekong Hydrology, Flood and Drought Report 2018. Vientiane. 
Shepard, D. (1968) “A Two-Dimensional Interpolation Function for Irregularly-Spaced Data”, trong 
ACM National Conference. New York: ACM, tr 517–524. doi: 10.1145/800186.810616. 
KHOA HỌC KỸ THUẬT THỦY LỢI VÀ MÔI TRƯỜNG - SỐ 73 (3/2021) 91 
Thornthwaite, C. W. (1948) “An Approach toward a Rational Classification of Climate”, Geographical 
Review. JSTOR, 38(1), tr 55. doi: 10.2307/210739. 
Xiong, L. và Guo, S. (1999) “A two-parameter monthly water balance model and its application”, Journal 
of Hydrology. Elsevier Sci B.V., 216(1–2), tr 111–123. doi: 10.1016/S0022-1694(98)00297-2. 
Yatagai, A. và c.s. (2009) “A 44-Year Daily Gridded Precipitation Dataset for Asia Based on a Dense 
Network of Rain Gauges”, SOLA. Meteorological Society of Japan, 5(1), tr 137–140. doi: 
10.2151/sola.2009-035. 
Abstract: 
MONTHLY FLOW SIMULATION IN MEKONG RIVER BASIN AT KRATIE USING 
APHRODITE DATASET 
The Mekong river plays an important role in socio-economics for the Cuu Long River Delta in 
particular and Vietnam in general. In recent years, the flow regime in the Mekong river has changed 
significantly due to climate change and water consumption activities along the river. The lower riparian 
countries have been facing drought and salt intrusion issues. To manage and mitigate the negative 
impacts of a decreased flow, a distributed rainfall-runoff model should be established. Due to lack of 
information and poor-quality hydro-meteorological data, reanalysis datasets can be potential sources to 
represent the climate conditions for the whole basin. In this study, a 2-parameters water balance model 
coupled with a routing procedure was used to simulate monthly flow along the Mekong river using the 
Aphrodite dataset. The model was calibrated and validated at several hydrological stations along the 
river and the Nash–Sutcliffe model efficiency coefficient (NSE) was used to evaluate the model 
performance. The calibration and valuation results showed a good performance of the model in 
reproducing monthly flow. The NSE results at the hydrological stations vary from 0,82 to 0,92. As a 
result, the findings of this study offer a great promise in applying this model and the Aphrodite dataset 
for use in climate change impact studies on water resources systems and drought warnings in the 
Mekong river basin. 
Keywords: Aphrodite, Mekong, Kratie, Mekong, 2 parameter water balance model... 
Ngày nhận bài: 16/3/2021 
Ngày chấp nhận đăng: 31/3/2021