Bản đồ rủi ro lũ lụt dựa trên GIS: Nghiên cứu trường hợp tại huyện Trạm Tấu, tỉnh Yên Bái, Việt Nam

Nghiên cứu sử dụng GIS trong đánh giá rủi ro lũ lụt tại huyện Trạm Tấu, tỉnh Yên Bái, Việt Nam bằng phương pháp phân tích thứ bậc.

• Tác giả: Hanna Joy Tilpo Ordanza
• Người hướng dẫn: Dr. Nguyen Van Hieu
• Trường học: Thai Nguyen University of Agriculture and Forestry
• Chuyên ngành: Environmental Science and Management
• Đề tài: Bản Đồ Rủi Ro Lũ Lụt Dựa Trên GIS: Nghiên Cứu Trường Hợp Tại Huyện Trạm Tấu, Tỉnh Yên Bái, Việt Nam
• Loại tài liệu: bachelor thesis
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Thai Nguyen

Mục lục chi tiết

• DOCUMENTATION PAGE WITH ABSTRACT
• ACKNOWLEDGEMENT
• 1. TABLE OF CONTENTS
• 2. LIST OF FIGURES
• 3. LIST OF TABLES
• 4. LIST OF EQUATIONS
• 5. LIST OF ABBREVIATIONS
• 6. Research Questions and Hypotheses
• 6.1. Collecting and processing data using Geographic Information System and Remote Sensing
• 6.2. Influence of mapping and modeling in disaster management
• 6.3. Effects of varying order of importance of map layers using AHP in creating final flood risk map
• 7. Research objectives
• 7.1. General objective of this study
• 8. Flood Risk Assessment and its Frameworks
• 9. Multi-Criteria Decision Analysis in Flood Risk Assessment
• 10. GIS-based Approach in Flood Risk Assessment
• 11. Data Source and Description
• 12. Spatial Data Pre-processing and Maps Delineation
• 13. Multi-criteria Decision Analysis
• 14. RESULTS AND ANALYSIS
• 14.1. Flood Hazard Maps
• 14.2. Flood Vulnerability Maps
• 14.3. Flood Risk Maps
• 14.4. Flood Risk Maps Comparison
• 15. DISCUSSION AND CONCLUSION
• APPENDICES

Tóm tắt

I. Tổng Quan Bản Đồ Rủi Ro Lũ Lụt Dựa Trên GIS Nghiên Cứu Mới

Lũ lụt là một trong những thảm họa phổ biến nhất, xảy ra tự nhiên hoặc do con người gây ra. Cách tối ưu để hiểu rõ về rủi ro lũ lụt là thông qua việc lập bản đồ đánh giá không gian. Nghiên cứu này nhằm mục đích xác định các khu vực dễ bị lũ lụt bằng cách sử dụng GIS và đánh giá tầm quan trọng tương đối của các yếu tố kích hoạt khác nhau thông qua phân tích đa tiêu chí. Khu vực nghiên cứu là huyện Trạm Tấu, tỉnh Yên Bái. Hiện tại, chưa có nghiên cứu nào về lập bản đồ rủi ro lũ lụt ở Trạm Tấu. Các yếu tố kích hoạt bao gồm: khoảng cách đến sông, khoảng cách đến đường, mật độ thoát nước, độ cao, độ che phủ đất, mật độ dân số, lượng mưa, mật độ đường, độ dốc và TWI. Các chỉ số này được xếp hạng dựa trên tầm quan trọng và được gán trọng số tiêu chí tương ứng bằng cách sử dụng AHP. Kết quả là các bản đồ rủi ro lũ lụt và được xác nhận bằng cách thực hiện phân tích so sánh, trong đó hai bộ kịch bản được so sánh với kịch bản chính, được coi là trường hợp đáng tin cậy nhất để đánh giá rủi ro lũ lụt. Cuối cùng, đánh giá này dự đoán rằng các xã Phình Hồ, Trạm Tấu và Hát Lừu là những khu vực có khả năng bị thiệt hại do lũ lụt cao nhất trong toàn huyện. Nghiên cứu này được thực hiện để giới thiệu đánh giá rủi ro lũ lụt bằng GIS cho các nhà khoa học và quản lý môi trường trong tương lai.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Đánh Giá Rủi Ro Lũ Lụt Tại Việt Nam

Việt Nam, một quốc gia đang phát triển ở khu vực Đông Nam Á, phải đối mặt với nhiều rủi ro thiên tai, trong đó lũ lụt là một trong những mối đe dọa lớn nhất. Vị trí địa lý và điều kiện khí hậu khiến Việt Nam dễ bị ảnh hưởng bởi bão, áp thấp nhiệt đới và mưa lớn, gây ra lũ lụt nghiêm trọng. Việc đánh giá rủi ro lũ lụt là vô cùng quan trọng để giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản, bảo vệ sinh kế của người dân và đảm bảo sự phát triển bền vững. Các biện pháp phòng chống lũ lụt hiện tại cần được đánh giá và cải thiện để đối phó với tác động ngày càng gia tăng của biến đổi khí hậu.

1.2. Giới Thiệu Huyện Trạm Tấu Yên Bái Khu Vực Nghiên Cứu Điển Hình

Huyện Trạm Tấu, thuộc tỉnh Yên Bái, là một khu vực miền núi với địa hình phức tạp và điều kiện kinh tế - xã hội còn nhiều khó khăn. Nguồn thu nhập chính của người dân là từ nông nghiệp, do đó, lũ lụt có thể gây ra những tác động nghiêm trọng đến đời sống và sinh kế của họ. Nghiên cứu này tập trung vào việc lập bản đồ rủi ro lũ lụt tại Trạm Tấu để cung cấp thông tin chi tiết và chính xác về các khu vực dễ bị tổn thương, từ đó hỗ trợ công tác quy hoạch, phòng ngừa và ứng phó với lũ lụt hiệu quả hơn. Theo số liệu thống kê, Trạm Tấu là một trong 65 huyện nghèo nhất cả nước, điều này càng làm tăng tính cấp thiết của việc nghiên cứu và ứng dụng các giải pháp giảm thiểu rủi ro thiên tai.

II. Thách Thức Quản Lý Rủi Ro Lũ Lụt Tại Huyện Trạm Tấu Yên Bái

Mặc dù có những nỗ lực trong công tác phòng chống thiên tai, huyện Trạm Tấu vẫn phải đối mặt với nhiều thách thức trong việc quản lý rủi ro lũ lụt. Thiếu thông tin chi tiết và cập nhật về các khu vực dễ bị tổn thương, hạn chế về nguồn lực và năng lực kỹ thuật, cũng như sự phối hợp chưa chặt chẽ giữa các bên liên quan là những rào cản lớn. Ngoài ra, nhận thức của cộng đồng về rủi ro lũ lụt và các biện pháp phòng ngừa còn hạn chế, dẫn đến việc ứng phó chưa hiệu quả khi có sự cố xảy ra. Việc xây dựng bản đồ rủi ro lũ lụt chi tiết và chính xác là một bước quan trọng để giải quyết những thách thức này, cung cấp cơ sở khoa học cho việc ra quyết định và lập kế hoạch.

2.1. Thiếu Dữ Liệu Địa Lý Chi Tiết Cho Phân Tích Rủi Ro Lũ Lụt

Một trong những thách thức lớn nhất trong việc đánh giá rủi ro lũ lụt là sự thiếu hụt dữ liệu địa lý chi tiết và cập nhật. Các thông tin về địa hình, độ dốc, hệ thống sông suối, loại đất, sử dụng đất và cơ sở hạ tầng thường không đầy đủ hoặc không chính xác. Điều này gây khó khăn cho việc xây dựng các mô hình lũ lụt đáng tin cậy và lập bản đồ rủi ro chính xác. Việc thu thập và xử lý dữ liệu viễn thám và dữ liệu GIS là rất quan trọng để cải thiện chất lượng thông tin và nâng cao hiệu quả của công tác quản lý rủi ro lũ lụt.

2.2. Hạn Chế Về Nguồn Lực Và Năng Lực Kỹ Thuật Địa Phương

Huyện Trạm Tấu, với điều kiện kinh tế - xã hội còn nhiều khó khăn, thường gặp phải những hạn chế về nguồn lực tài chính, nhân lực và trang thiết bị kỹ thuật để thực hiện các hoạt động phòng chống lũ lụt. Việc đào tạo và nâng cao năng lực cho cán bộ địa phương về GIS, mô hình hóa lũ lụt và quản lý rủi ro thiên tai là rất cần thiết. Đồng thời, cần tăng cường hợp tác với các tổ chức nghiên cứu, trường đại học và các chuyên gia trong lĩnh vực này để tận dụng kiến thức và kinh nghiệm của họ.

III. Phương Pháp GIS Và AHP Đánh Giá Rủi Ro Lũ Lụt Hiệu Quả

Nghiên cứu này sử dụng phương pháp GIS kết hợp với AHP (Analytic Hierarchy Process) để đánh giá rủi ro lũ lụt tại huyện Trạm Tấu. GIS được sử dụng để thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu không gian, tạo ra các lớp bản đồ chuyên đề về các yếu tố ảnh hưởng đến lũ lụt như địa hình, độ dốc, lượng mưa, loại đất và sử dụng đất. AHP là một phương pháp phân tích đa tiêu chí, cho phép xác định trọng số của các yếu tố này dựa trên đánh giá của các chuyên gia và người dân địa phương. Kết quả là một bản đồ rủi ro lũ lụt tổng hợp, thể hiện mức độ nguy hiểm và khả năng bị tổn thương của các khu vực khác nhau.

3.1. Ứng Dụng Hệ Thống Thông Tin Địa Lý GIS Trong Nghiên Cứu

GIS đóng vai trò quan trọng trong việc tích hợp và phân tích các dữ liệu địa lý khác nhau liên quan đến lũ lụt. Phần mềm GIS như ArcGIS hoặc QGIS được sử dụng để tạo ra các lớp bản đồ chuyên đề, thực hiện các phép toán không gian và hiển thị kết quả một cách trực quan. Phân tích không gian trong GIS cho phép xác định các khu vực có nguy cơ lũ lụt cao dựa trên sự chồng chéo của các yếu tố nguy hiểm và yếu tố dễ bị tổn thương. GIS cũng hỗ trợ việc quản lý và chia sẻ thông tin về lũ lụt, giúp các nhà quản lý và người dân địa phương đưa ra quyết định kịp thời và hiệu quả.

3.2. Phân Tích Thứ Bậc AHP Xác Định Trọng Số Các Yếu Tố

AHP là một phương pháp ra quyết định đa tiêu chí, cho phép xác định trọng số của các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro lũ lụt dựa trên đánh giá chủ quan của các chuyên gia và người dân địa phương. Trong AHP, các yếu tố được so sánh theo cặp để xác định mức độ quan trọng tương đối của chúng. Kết quả là một bộ trọng số, thể hiện mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố đến rủi ro lũ lụt. AHP giúp đảm bảo rằng các yếu tố quan trọng nhất được ưu tiên trong quá trình đánh giá và lập bản đồ rủi ro.

IV. Kết Quả Bản Đồ Rủi Ro Lũ Lụt Chi Tiết Huyện Trạm Tấu

Nghiên cứu đã tạo ra một bản đồ rủi ro lũ lụt chi tiết cho huyện Trạm Tấu, xác định các khu vực có nguy cơ cao, trung bình và thấp. Bản đồ này dựa trên sự kết hợp của các lớp bản đồ chuyên đề về các yếu tố nguy hiểm (ví dụ: địa hình, lượng mưa) và các yếu tố dễ bị tổn thương (ví dụ: mật độ dân số, cơ sở hạ tầng). Kết quả cho thấy một số xã như Phình Hồ, Trạm Tấu và Hát Lừu có nguy cơ lũ lụt cao nhất, do địa hình dốc, lượng mưa lớn và mật độ dân số cao. Bản đồ rủi ro lũ lụt này có thể được sử dụng để lập kế hoạch phòng chống lũ lụt, quy hoạch sử dụng đất và phân bổ nguồn lực một cách hiệu quả.

4.1. Xác Định Các Khu Vực Nguy Cơ Lũ Lụt Cao Nhất Tại Trạm Tấu

Dựa trên bản đồ rủi ro lũ lụt, các nhà quản lý có thể xác định các khu vực cần ưu tiên các biện pháp phòng chống lũ lụt. Các khu vực có nguy cơ cao thường là những nơi có địa hình dốc, gần sông suối và có mật độ dân số cao. Các biện pháp phòng chống lũ lụt có thể bao gồm xây dựng các công trình phòng lũ, cải thiện hệ thống thoát nước, di dời dân cư đến nơi an toàn hơn và nâng cao nhận thức của cộng đồng về rủi ro lũ lụt.

4.2. Ứng Dụng Bản Đồ Rủi Ro Trong Quy Hoạch Sử Dụng Đất Bền Vững

Bản đồ rủi ro lũ lụt có thể được sử dụng để quy hoạch sử dụng đất một cách bền vững, đảm bảo rằng các hoạt động kinh tế và xã hội không làm tăng nguy cơ lũ lụt. Ví dụ, các khu vực có nguy cơ lũ lụt cao nên được sử dụng cho các mục đích ít nhạy cảm hơn với lũ lụt, chẳng hạn như rừng hoặc đất nông nghiệp. Các khu vực an toàn hơn có thể được sử dụng cho các mục đích quan trọng hơn, chẳng hạn như nhà ở hoặc cơ sở hạ tầng.

V. Đề Xuất Giải Pháp Giảm Thiểu Rủi Ro Lũ Lụt Dựa Trên GIS

Dựa trên kết quả nghiên cứu, một số giải pháp giảm thiểu rủi ro lũ lụt được đề xuất cho huyện Trạm Tấu. Các giải pháp này bao gồm cải thiện hệ thống cảnh báo sớm lũ lụt, xây dựng các công trình phòng lũ, tăng cường quản lý lưu vực sông, nâng cao nhận thức của cộng đồng và thúc đẩy sự tham gia của các bên liên quan. Việc áp dụng các giải pháp này cần được thực hiện một cách toàn diện và có sự phối hợp chặt chẽ giữa các cấp chính quyền và cộng đồng địa phương.

5.1. Cải Thiện Hệ Thống Cảnh Báo Sớm Lũ Lụt Cho Cộng Đồng

Hệ thống cảnh báo sớm lũ lụt là một công cụ quan trọng để giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản. Hệ thống này cần được cải thiện để cung cấp thông tin kịp thời và chính xác cho cộng đồng về nguy cơ lũ lụt. Các thành phần của hệ thống cảnh báo sớm lũ lụt bao gồm mạng lưới quan trắc khí tượng thủy văn, hệ thống truyền tin và hệ thống thông báo cho cộng đồng.

5.2. Tăng Cường Quản Lý Lưu Vực Sông Để Giảm Nguy Cơ Lũ Lụt

Quản lý lưu vực sông là một cách tiếp cận toàn diện để giảm nguy cơ lũ lụt. Các biện pháp quản lý lưu vực sông có thể bao gồm trồng rừng, bảo vệ đất, xây dựng các hồ chứa nước và cải thiện hệ thống thoát nước. Quản lý lưu vực sông cần được thực hiện một cách bền vững, đảm bảo rằng các hoạt động kinh tế và xã hội không làm tăng nguy cơ lũ lụt.

VI. Kết Luận Hướng Nghiên Cứu Bản Đồ Rủi Ro Lũ Lụt Tương Lai

Nghiên cứu này đã chứng minh tính hiệu quả của việc sử dụng GIS và AHP để đánh giá rủi ro lũ lụt tại huyện Trạm Tấu. Bản đồ rủi ro lũ lụt được tạo ra có thể được sử dụng để lập kế hoạch phòng chống lũ lụt, quy hoạch sử dụng đất và phân bổ nguồn lực một cách hiệu quả. Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các phương pháp đánh giá rủi ro lũ lụt tiên tiến hơn, cũng như tăng cường hợp tác giữa các nhà khoa học, nhà quản lý và cộng đồng địa phương để giảm thiểu tác động của lũ lụt.

6.1. Tầm Quan Trọng Của Nghiên Cứu Trong Bối Cảnh Biến Đổi Khí Hậu

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu, nguy cơ lũ lụt ngày càng gia tăng. Do đó, việc nghiên cứu và phát triển các phương pháp đánh giá rủi ro lũ lụt là rất quan trọng để giúp các cộng đồng thích ứng với những thay đổi này. Nghiên cứu này cung cấp một phương pháp tiếp cận hiệu quả để đánh giá rủi ro lũ lụt trong bối cảnh biến đổi khí hậu, có thể được áp dụng cho các khu vực khác trên thế giới.

6.2. Đề Xuất Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Về Mô Hình Hóa Lũ Lụt

Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các mô hình lũ lụt tiên tiến hơn, có thể dự đoán chính xác hơn các khu vực bị ảnh hưởng bởi lũ lụt. Các mô hình này cần được tích hợp với GIS để cung cấp thông tin chi tiết và trực quan cho các nhà quản lý và cộng đồng địa phương. Ngoài ra, cần nghiên cứu các biện pháp giảm thiểu rủi ro lũ lụt hiệu quả hơn, có thể được áp dụng trong bối cảnh biến đổi khí hậu.

Trích đoạn nội dung tài liệu

THAI NGUYEN UNIVERSITY UNIVERSITY OF AGRICULTURE AND FORESTRY HANNA JOY TILPO ORDANZA GIS-BASED FLOOD RISK MAPPING: A CASE STUDY OF FLOOD RISK ASSESSMENT USING ANALYTIC HIERARCHY PROCESS IN TRAM TAU DISTRICT, YEN BAI PROVINCE, VIETNAM BACHELOR THESIS Study Mode: Full-time Major: Environmental Science and Management Faculty: Advance Education Program Office Batch: K49 - AEP Thai Nguyen, 05/11/2021 DOCUMENTATION PAGE WITH ABSTRACT Thai Nguyen University of Agriculture and Forestry Degree Program Bachelor of Environmental Science and Management Student Name Hanna Joy Tilpo Ordanza Student ID DTN1754190025 GIS-Based Flood Risk Mapping: A Case Study of Flood Thesis Title Risk Assessment Using Analytic Hierarchy Process in Tram Tau District, Yen Bai Province, Vietnam Supervisor (s) Dr. Nguyen Van Hieu Supervisor’s Signature Abstract: Flooding is one of the most common hazards that occurs either naturally or induced by human. The optimal way to gain solid understanding about the occurrence of flood risk is through mapping spatial assessment. Hence, this study aims to locate the areas prone of flooding using GIS and to give relative importance in different triggering factors through multi-criteria analysis.

The area of study is Tram Tau which is a micro-community in Yen Bai province. There are no studies in Tram Tau regarding flood risk mapping. The triggering factors included in this assessment are: distance to river, distance to road, drainage density, elevation, land cover, population density, rainfall, road density, slope, and TWI. These indicators were ranked based on their importance and given their corresponding criteria weights using Analytic Hierarchy Process (AHP).

There are three scenarios each for hazard index and vulnerability index. These scenarios were then combined to present nine different combinations under unique conditions. The results were the flood risk maps and alternatively validated by performing comparison analysis wherein two sets of scenarios were compared to prime combination which is considered as the most reliable case of flood risk assessment. Ultimately, this assessment predicted that the communes namely Phinh Ho, Tram Tau, and Hat Luu are the areas with the highest possibility of being damaged by flooding in the whole district.

Given the limited local knowledge about GIS and RS, this study is carried out to introduce flood risk assessment using GIS to future environmental scientists and managers. GIS, RS, AHP, MCDA, Flood risk assessment, flood risk Keywords: mapping Page number 90 Date of Submission 05/11/2021 i ACKNOWLEDGEMENT Praise and Glory belong to HIM, my Jesus and Savior. He allowed me to walk in His will and display His goodness in my life. He is my greatest privilege in this life.

I would like to thank all the people who stayed by my side all throughout this journey. Three years have passed and they are still here with me cheering me up and giving me motivation as I continue thriving for my future. My bachelor thesis is what I consider as the hardest part in my college life, but I am always reminded that the beginnings are always hard. So this appreciation section is for the people who helped me a lot.

First, to my Mami and Dadi, for giving their full support to me financially, spiritually, and emotionally. For all the prayers and pieces of advice they have imparted to me. They never dictated my plans and they let me decide on my own while praying for me. I can’t wait to spoil them with everything they want.

Second, to my siblings who had my parents’ back. I know there are times that my parents could only provide enough but my brothers were there to shoulder the rest. Third, to GIRC director, Prof. Nguyen Van Hieu, for letting me work in this field with all of his support by sending Mr.

Mui Minh Tung. He taught me a lot of things in GIS. Quang Binh Bui because he is the first person who believed in my skills in GIS. He is one of the foundations of my confidence.

I also want to thank Ate Mary Joy Ongkiatco for not getting tired of answering my questions about thesis and GIS and for her sweet words of encouragement. And to my former housemates for all the good times and bad times we have shared together. Especially, to my roomie/bessy, Roxy, for always believing in me  and for being there every single time from eating and doing what we want up to the point that we stay up late until 5 a. to finish this thesis.

Luv u all!! ii TABLE OF CONTENTS DOCUMENTATION PAGE WITH ABSTRACT. ii TABLE OF CONTENTS .iii LIST OF FIGURES. v LIST OF TABLES .viii LIST OF EQUATIONS. xi LIST OF ABBREVIATIONS .2 Research Questions and Hypotheses .1 Collecting and processing data using Geographic Information System and Remote Sensing .2 Influence of mapping and modeling in disaster management .3 Effects of varying order of importance of map layers using AHP in creating final flood risk map.1 General objective of this study .2 Specific objective of this study .4 Significance of the Study.5 Scope and Limitations .6 Definition of Terms .2 Flood Risk Assessment and its Frameworks .3 Multi-Criteria Decision Analysis in Flood Risk Assessment .4 GIS-based Approach in Flood Risk Assessment.

Data Source and Description. Spatial Data Pre-processing and Maps Delineation. Multi-criteria Decision Analysis. 57 RESULTS AND ANALYSIS .1 Flood Hazard Maps .2 Flood Vulnerability Maps.3 Flood Risk Maps .4 Flood Risk Maps Comparison.

82 DISCUSSION AND CONCLUSION. 85 APPENDICES iv LIST OF FIGURES Figure 1. (a) Map of Vietnam; (b) Map of Yen Bai Province; (c) Elevation Map of Tram Tau District. Methodological Framework Chart of Flood Risk Assessment in Tram Tau District.

(a) default slope map, (b) reclassified slope map. (a) default elevation map, (b) reclassified slope map. (a) default rainfall map, (b) reclassified rainfall map. Drainage Density Map.

(a) default drainage density map, (b) reclassified drainage density map. Distance to River Map. (a) reclassified distance to river, (b) close-up look of the map. Land Cover Statistics.

Land Cover Map. (a) LandSat image of Tram Tau district, (b) classified LandSat image. (a) default TWI map, (b) reclassified TWI map. Population Density Map.

(a) default population density, (b) reclassified population density. Road Density Map. (a) default road density, (b) reclassified road density. Distance to Road Map.

(a) reclassified distance to road, (b) close-up look of the map. Flood Hazard Index, Scenarios 1-3.(a) Dd: Drainage density, (b) Dr: Distance to river, (c) E: Elevation, (d) Lc: Land cover, (e) R: Rainfall, (f) Sl: Slope, (g) TWI: Topographic Wetness Index. Flood Vulnerability Index Scenarios 1-3. (a) Dro: Distance to road, (b) Pd: Population density, (c) Rd: Road density.

Combination of Hazard and Vulnerability. Combinations of Hazard S1 and Vulnerability S1-3 Statistics. Combinations of Hazard S2 and Vulnerability S1-3 Statistics. Combinations of Hazard S3 and Vulnerability S1-3 Statistics.

(1H-V1) Combination of Hazard S1 and Vulnerability S1. (1H-V2) Combination of Hazard S1 and Vulnerability S2. (1H-V3) Combination of Hazard S1 and Vulnerability S3. (2H-V1) Combination of Hazard S2 and Vulnerability S1.

(2H-V2) Combination of Hazard S2 and Vulnerability S2. (2H-V3) Combination of Hazard S2 and Vulnerability S3. (3H-V1) Combination of Hazard S3 and Vulnerability S1. (3H-V2) Combination of Hazard S3 and Vulnerability S2.

(3H-V3) Combination of Hazard S3 and Vulnerability S3. Flood Risk Maps in all combinations. (a) FR change in Vulnerability S1, (b) FR change in Vulnerability S2, (c) FR change in Vulnerability S3. 81 vii LIST OF TABLES Table 1.

Chosen FRA-related publications. Slope map classification. Elevation map reclassification. Rainfall map classification.

Drainage density map classification. Distance to river map classification. Land Cover Classification and Statistics. TWI map classification.

Population density map classification. Road density map classification. Distance to road map classification. Saaty’s scale for pairwise comparison (Saaty, 1980).

Saaty’s Random Index (Saaty, 1980). HI Standardized criteria weight of each indicator in three different scenarios of FHI. (Note: This is arranged in alphabetical order. HI Weighted Sum Vector and Consistency Vector.

VI Standardized criteria weight of each indicator of FVI. (Note: This is arranged in alphabetical order. VI Weighted Sum Vector and Consistency Vector. Total percentage of area covered by each class of Flood Hazard Map (S1).

Total percentage of area covered by each class of Flood Hazard Map (S2). Total percentage of area covered by each class of Flood Hazard Map (S3). Total percentage of area covered by each class of Flood Vulnerability Map (S1). Total percentage of area covered by each class of Flood Vulnerability Map (S2).

Total percentage of area covered by each class of Flood Vulnerability Map (S3). Combinations of Hazard S1 and Vulnerability S1-3. Total percentage of area covered by each class of C1 Maps. Combinations of Hazard S2 and Vulnerability S1-3.

Total percentage of area covered by each class of Combination 2 Maps. Combinations of Hazard S3 and Vulnerability S1-3. Total percentage of area covered by each class of Combination 3 Maps. (1H-V1) Ranking of Communes in Total High and Very High Risk.

(1H-V1) Percentage of Total Area Covered by each Class in each Commune. (1H-V2) Ranking of Communes in Total High and Very High Risk. (1H-V2) Percentage of Total Area Covered by each Class in each Commune. (1H-V3) Ranking of Communes in Total High and Very High Risk.

(1H-V3) Percentage of Total Area Covered by each Class in each Commune. (2H-V1) Ranking of Communes in Total High and Very High Risk. (2H-V1) Percentage of Total Area Covered by each Class in each Commune. (2H-V2) Ranking of Communes in Total High and Very High Risk.

(2H-V2) Percentage of Total Area Covered by each Class in each Commune. (2H-V3) Ranking of Communes in Total High and Very High Risk. (2H-V3) Percentage of Total Area Covered by each Class in each Commune. (3H-V1) Ranking of Communes in Total High and Very High Risk.

(3H-V1) Percentage of Total Area Covered by each Class in each Commune. (3H-V2) Ranking of Communes in Total High and Very High Risk. (3H-V2) Percentage of Total Area Covered by each Class in each Commune. (3H-V3) Ranking of Communes in Total High and Very High Risk.

(3H-V3) Percentage of Total Area Covered by each Class in each Commune. 78 x LIST OF EQUATIONS Equation 1. Slope in radian formula. Standardized matrix formula.

PV or Criteria weights formula. Maximum eigenvalue formula. Consistency Index formula. Consistency Ratio formula.

Hazard Index formula. Overlaying thematic layers. Formula of FR change. 56 xi LIST OF ABBREVIATIONS AHP Analytic Hierarchy Process CI Consistency Index C1 Combination 1.

Combination of Hazard S1 and Vulnerability 1 - 3 C2 Combination 2. Combination of Hazard S2 and Vulnerability 1 - 3 C3 Combination 3. Combination of Hazard S3 and Vulnerability 1 - 3 CR Consistency Ratio CW Criteria Weights DEM Digital Elevation Model DMs Decision Makers FHI Flood Hazard Index FHM Flood Hazard Map FRA Flood Risk Assessment FRI Flood Risk Index FRM Flood Risk Map FVI Flood Vulnerability Index FVM Flood Vulnerability Map GIRC GeoInformatics Research Center GIS Geographic Information System MCA Multi-Criteria Analysis MCDA Multi-Criteria Decision Analysis MCDM Multi-Criteria Decision Making NASA National Aeronautics and Space Administration xii PV Priority Vector RI Random Index RS Remote Sensing RW Ratio Weighting S1 Scenario 1 S2 Scenario 2 S3 Scenario 3 TUAF Thai Nguyen University of Agriculture and Forestry USGS United States Geological Survey V1 Vulnerability Index S1 V2 Vulnerability Index S2 V3 Vulnerability Index S3 WR Weights by Rank WRD Water-Related Disaster 1H Hazard Index S1 2H Hazard Index S2 3H Hazard Index S3 xiii Chapter I INTRODUCTION 1.1 Research Rationale Natural and human-made disasters have been a major concern globally. Natural calamities such as tropical typhoon and flooding, earthquakes, massive soil erosion, tidal waves, and volcanic eruptions are experienced around the world annually.