Phân định lưu vực là quá trình xác định ranh giới của một khu vực lưu vực, còn thường được gọi là lưu vực lưu vực, lưu vực thoát nước hoặc lưu vực sông. Đây là bước tiến quan trọng trong nhiều lĩnh vực khoa học, kỹ thuật và quản lý môi trường như nghiên cứu lũ lụt, môi trường sống dưới nước hay ô nhiễm nguồn nước. Trong lịch sử, việc khoanh vùng lưu vực được thực hiện thủ công trên bản đồ địa hình giấy bởi các nhà địa lý, nhà khoa học và kỹ sư. Tuy nhiên, với việc sử dụng máy tính và dữ liệu điện tử, các phương pháp tự động để khoanh vùng lưu vực đã dần được phát triển từ những năm 1980 và hiện nay các phương pháp này được sử dụng rộng rãi.
Lưu vực là một đơn vị địa lý cơ bản trong thủy văn, nghiên cứu về sự chuyển động, phân phối và quản lý nước trên Trái đất.
Các phương pháp khoanh vùng lưu vực tự động hiện nay chủ yếu sử dụng mô hình độ cao kỹ thuật số (DEM), là các bộ dữ liệu biểu thị chiều cao của bề mặt Trái đất. Việc khoanh vùng lưu vực kỹ thuật số được thực hiện thông qua phần mềm mô hình thủy văn chuyên dụng như WMS hoặc phần mềm hệ thống thông tin địa lý (GIS) như ArcGIS hoặc QGIS hoặc thậm chí sử dụng các ngôn ngữ lập trình như Python hoặc R, giúp cải thiện hiệu quả đáng kể.
Các phương pháp phân định lưu vực sông truyền thống thường được vẽ bằng tay trên bản đồ địa hình trên giấy hoặc sử dụng các lớp phủ trong suốt. Các nhà nghiên cứu sử dụng máy đo để ước tính diện tích lưu vực hoặc số hóa kết quả để sử dụng với phần mềm lập bản đồ. Ngay cả trong thời đại kỹ thuật số, việc khoanh định lưu vực thủ công vẫn là một kỹ năng hữu ích để xác nhận rằng ranh giới lưu vực do phần mềm tạo ra là chính xác. Theo Cơ quan Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ, có 5 bước để phân định lưu vực sông nhân tạo:
Trong quá trình này, ranh giới của khu vực lưu vực phải vuông góc với các đường đồng mức đi qua và không được vượt sông ngoại trừ các điểm thoát nước. Mặc dù các phương pháp thủ công chính xác hơn nhưng chúng dễ bị đánh giá bởi các nhà phân tích và trong một số trường hợp có thể yêu cầu các chuyến thăm thực địa để xác nhận các đặc điểm địa hình.
Sử dụng phần mềm máy tính để khoanh vùng lưu vực sông nhanh hơn nhiều so với phương pháp thủ công truyền thống và kết quả phù hợp hơn vì tính chủ quan được loại bỏ. Các phương pháp phân định lưu vực sông tự động đã được sử dụng rộng rãi trong cộng đồng khoa học và kỹ thuật từ những năm 1980. Trong những năm gần đây, các nhà khoa học đã sử dụng phương pháp máy tính để khoanh vùng các khu vực chứa nước ngay cả trên sao Hỏa.
Tính năng phân định lưu vực sông tự động sử dụng dữ liệu địa hình kỹ thuật số để tính toán hướng dòng nước và dòng chảy tích lũy thông qua các mô hình độ cao kỹ thuật số (DEM).
Có hai cách chính để có được các mô hình độ cao kỹ thuật số. Cách sớm nhất là thông qua việc quét và số hóa các bản đồ địa hình trên giấy, và hiện nay công nghệ viễn thám trên không hoặc vệ tinh được sử dụng nhiều hơn. Để có được kết quả mô tả lưu vực đáng tin cậy, trước tiên, mô hình độ cao kỹ thuật số cần được xử lý hoặc “điều chỉnh” để lấp đầy các vùng trũng và tính toán hướng dòng chảy cũng như lưu lượng tích lũy.
Phần mềm chuyên dụng để phân định khu vực lưu vực bắt đầu bằng FORTRAN, chẳng hạn như CATCH và DEDNM. Với việc sử dụng hệ thống thông tin địa lý (GIS) và phần mềm mô hình thủy văn, các công cụ phân định lưu vực sông đã được tích hợp vào nhiều phần mềm GIS phổ biến như ArcGIS, QGIS và GRASS GIS. Ngoài ra còn có các chương trình phân định lưu vực độc lập như TauDEM, cũng như một số công cụ trang web dành riêng cho từng vùng cung cấp chức năng bổ sung như thống kê dòng chảy và phân tích chất lượng nước.
Trong quá trình tự động hóa, chẳng hạn như các thuật toán tính toán lưu lượng như D8 và D∞, việc lựa chọn giữa các thuật toán khác nhau cũng sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác của kết quả.
Mặc dù phương pháp phân định lưu vực điện tử có hiệu quả vượt trội nhưng các phương pháp này không phải lúc nào cũng đúng vì có thể xảy ra lỗi do các vấn đề như độ chính xác và độ phân giải của dữ liệu địa hình kỹ thuật số. Ngoài ra, nhiều tổ chức vẫn nhấn mạnh rằng các kết quả tự động cần phải được kiểm tra để xác minh tính chính xác của chúng.
Khi chúng ta tiến tới một tương lai tự động hóa, làm cách nào để đảm bảo rằng thông tin chúng ta thu được thực sự hữu ích cho chúng ta trong việc quản lý môi trường