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.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Lũ lụt là một trong những loại hình thiên tai phổ biến và có sức tàn phá nghiêm trọng trên thế giới, phát sinh do các nguyên nhân tự nhiên kết hợp với tác động từ hoạt động của con người. Tác động tiêu cực của lũ lụt có xu hướng gia tăng mạnh mẽ tại các khu vực đang phát triển ở châu Á - Thái Bình Dương do tốc độ tăng trưởng dân số, phát triển kinh tế và biến đổi khí hậu toàn cầu. Tại Việt Nam, địa hình trải dài ven biển và hệ thống sông ngòi phức tạp khiến nhiều khu vực thường xuyên hứng chịu bão và mưa lũ cực đoan.

Huyện Trạm Tấu là một huyện miền núi vùng cao thuộc tỉnh Yên Bái, nằm ở vùng Đông Bắc Việt Nam (tọa độ địa lý 21°32'0" vĩ độ Bắc và 104°26'0" kinh độ Đông). Đây là địa bàn thuần nông, nằm trong danh sách 65 huyện nghèo nhất cả nước, với tổng diện tích tự nhiên ước tính khoảng 742 $\text{km}^2$ và dân số 33.962 người (chiếm 4,2% dân số toàn tỉnh Yên Bái theo số liệu năm 2019). Địa hình Trạm Tấu đặc trưng bởi núi cao hiểm trở xen kẽ các hẻm vực và thung lũng sâu, độ cao trung bình khoảng 800 m so với mực nước biển (điểm thấp nhất là 390 m). Cơ cấu dân cư gồm 11 nhóm dân tộc cùng sinh sống, trong đó đồng bào H'Mông chiếm 77% dân số. Năm 2017, thiên tai mưa lũ lịch sử tại tỉnh Yên Bái đã gây thiệt hại hơn 900 ha hoa màu, cuốn trôi hàng ngàn gia súc, gia cầm và phá hủy 42 ha diện tích nuôi trồng thủy sản, tổng thiệt hại ước tính khoảng 700 tỷ đồng (tương đương 30 triệu USD). Riêng huyện Trạm Tấu đã ghi nhận 13 người chết và mất tích, 7 người bị thương cùng hơn 130 ngôi nhà bị sập đổ, hư hại hoàn toàn.

Mặc dù rủi ro thiên tai tại Trạm Tấu rất nghiêm trọng, trên thực tế chưa có bất kỳ công trình nghiên cứu hay bản đồ phân vùng rủi ro lũ lụt nào được thực hiện ở cấp độ cộng đồng vi mô (micro-community level) phục vụ cho công tác quy hoạch và giảm nhẹ rủi ro. Nghiên cứu này được tiến hành nhằm ứng dụng công nghệ không gian và mô hình toán học để xây dựng bản đồ phân vùng rủi ro lũ lụt cho địa phương.

Câu hỏi và giả thuyết nghiên cứu

1. Câu hỏi 1: Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS) và Viễn thám (RS) được sử dụng như thế nào để thực hiện đánh giá rủi ro lũ lụt ở cấp độ cộng đồng vi mô?
   Giả thuyết 1: Sử dụng dữ liệu không gian từ ảnh vệ tinh viễn thám để xây dựng các lớp bản đồ chuyên đề, sau đó tích hợp và chồng lớp trên phần mềm GIS để tạo lập bản đồ rủi ro lũ lụt hoàn chỉnh.
2. Câu hỏi 2: Ý nghĩa của công tác lập bản đồ và mô hình hóa trong việc xây dựng các biện pháp giảm nhẹ thiên tai là gì?
   Giả thuyết 2: Các chiến lược giảm nhẹ rủi ro dựa trên GIS giúp xác định thứ tự ưu tiên cho các khu vực có nguy cơ cao, dự báo hiểm họa ngập lụt trong tương lai và hỗ trợ quá trình ra quyết định của chính quyền địa phương.
3. Câu hỏi 3: Việc thay đổi mức độ quan trọng giữa các lớp bản đồ bằng phương pháp Phân tích Thứ bậc (AHP) có tác động như thế nào đến bản đồ rủi ro lũ lụt cuối cùng?
   Giả thuyết 3: Sự biến động về thứ tự ưu tiên và trọng số của từng lớp bản đồ sẽ tạo ra sự thay đổi rõ rệt trên bản đồ phân vùng rủi ro ngập lụt.

Mục tiêu nghiên cứu

• Mục tiêu tổng quát: Đánh giá tầm quan trọng của GIS trong công tác giảm thiểu rủi ro lũ lụt tại huyện Trạm Tấu và khai thác tối đa chức năng của phương pháp Phân tích Ra quyết định Đa tiêu chí (MCDA) trong đánh giá và thành lập bản đồ rủi ro lũ lụt, phục vụ công tác quy hoạch sử dụng đất và giảm thiểu thiệt hại thiên tai.
• Mục tiêu cụ thể:
  1. Thu thập dữ liệu địa hình và không gian bằng công nghệ Viễn thám (RS).
  2. Xử lý và chuẩn hóa các bộ dữ liệu bằng phần mềm GIS.
  3. Xây dựng các lớp bản đồ chuyên đề (thematic map layers).
  4. Xác định trọng số mức độ quan trọng cho từng lớp bản đồ dựa trên nguy cơ xuất hiện lũ lụt với độ nhất quán toán học.
  5. Đánh giá vai trò của phương pháp phân tích ra quyết định đa tiêu chí trong quản lý thiên tai.
  6. Nâng cao nhận thức phòng chống thiên tai cho cộng đồng vi mô thông qua bản đồ trực quan.
  7. Cung cấp cơ sở khoa học hỗ trợ chính quyền địa phương huyện Trạm Tấu trong công tác giảm nhẹ rủi ro thiên tai.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Rủi ro lũ lụt được lượng hóa thông qua 10 chỉ số không gian thuộc hai nhóm thành phần: Chỉ số Hiểm họa lũ lụt (Flood Hazard Index - FHI) và Chỉ số Tính dễ bị tổn thương (Flood Vulnerability Index - FVI).
• Phạm vi không gian: Toàn bộ ranh giới hành chính huyện Trạm Tấu, tỉnh Yên Bái, Việt Nam.
• Phạm vi thời gian: Dữ liệu được cung cấp bởi Trung tâm Nghiên cứu Địa tin học (GIRC) và được tác giả xử lý, phân tích, hoàn thiện trong giai đoạn từ tháng 5/2021 đến tháng 9/2021 (thời điểm nộp báo cáo: ngày 05 tháng 11 năm 2021).

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm nền tảng

• Quản lý thiên tai (Disaster Management): Được hiểu là hệ thống các biện pháp kiểm soát và giảm thiểu tác động tiêu cực của thiên tai, chia làm ba giai đoạn: (i) Giai đoạn trước thiên tai bao gồm phòng ngừa, giảm nhẹ và chuẩn bị; (ii) Giai đoạn cảnh báo bao gồm quan trắc và dự báo; (iii) Giai đoạn sau thiên tai bao gồm ứng phó, cứu hộ và phục hồi sinh kế.
• Đánh giá rủi ro lũ lụt (Flood Risk Assessment - FRA): Rủi ro lũ lụt (Flood Risk) được định nghĩa dựa trên khái niệm tam giác rủi ro của Crichton (1999) và định nghĩa của UNISDR (2009), là tích hợp của ba thành tố: Hiểm họa (Hazard - đặc tính vật lý và xác suất xảy ra ngập lụt), Phơi nhiễm (Exposure - các đối tượng dân cư, tài sản nằm trong vùng ảnh hưởng) và Tính dễ bị tổn thương (Vulnerability - mức độ nhạy cảm và khả năng ứng phó của cộng đồng). Trong nghiên cứu này, các yếu tố phơi nhiễm được lồng ghép trong nhóm chỉ số dễ bị tổn thương để thành lập mô hình hai thành phần: Hiểm họa và Tính dễ bị tổn thương.
• Phân tích Ra quyết định Đa tiêu chí (MCDA) và Tiến trình Phân tích Thứ bậc (AHP): AHP do Saaty (1980) phát triển, sử dụng ma trận so sánh cặp (Pairwise Comparison Matrix) với thang đo từ 1 đến 9 để xác định Trọng số Tiêu chí (Criteria Weights - CW) hay Vector Ưu tiên (Priority Vector - PV). Độ tin cậy của đánh giá chuyên gia được kiểm soát qua Tỷ số Nhất quán ($CR = \frac{CI}{RI}$, với $CR < 0,1$ là đạt yêu cầu).

Phương pháp xử lý dữ liệu và mô hình hóa GIS

Nghiên cứu áp dụng quy trình chuẩn hóa và xử lý không gian trên phần mềm ArcMap:

• Hệ quy chiếu chuẩn: WGS 1984 UTM Zone 48N.
• Kích thước ô lưới không gian (cell size): Đồng nhất ở mức $30\text{ m} \times 30\text{ m}$.
• Phương pháp phân cấp dữ liệu: Sử dụng kỹ thuật phân loại Natural Breaks (Jenks) và phân vùng đệm (Buffering) để chia các lớp thông tin thành 5 cấp độ: Rất cao (Very High Risk), Cao (High Risk), Trung bình (Moderate Risk), Thấp (Low Risk), và Không ảnh hưởng / Rất thấp (Unaffected).
• Xây dựng kịch bản: Thiết lập 3 kịch bản cho Chỉ số Hiểm họa (1H, 2H, 3H) và 3 kịch bản cho Chỉ số Tính dễ bị tổn thương (V1, V2, V3) bằng cách thay đổi mức độ ưu tiên của các tiêu chí hàng đầu. Sau đó, tiến hành kết hợp chéo thông qua công cụ Raster Calculator để tạo ra 9 kịch bản rủi ro lũ lụt tổng hợp (1H-V1 đến 3H-V3). Tổ hợp 1H-V1 (Prime combination) được lựa chọn làm kịch bản chuẩn để tiến hành phân tích so sánh đối chiếu (Comparison analysis).

STT	Tên lớp dữ liệu	Định dạng dữ liệu	Nguồn thu thập
1	Mô hình số độ cao (DEM 30m)	Raster (TIFF)	USGS - EarthExplorer
2	Ảnh viễn thám Landsat 8 (10m)	Quang học đa phổ	USGS - EarthExplorer
3	Bản đồ phân bố lượng mưa	Vector (Polygon)	Vietnam Weather Channel / GIRC
4	Ranh giới hành chính	Vector (Polygon)	Diva-GIS
5	Mạng lưới đường giao thông và sông ngòi	Vector (Polyline/Polygon)	Bản đồ Hiện trạng Sử dụng đất
6	Số liệu thống kê dân số	Dạng bảng (Excel)	UBND huyện Trạm Tấu

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương I: Giới thiệu (Introduction)

Chương I trình bày tổng quan về hiểm họa thiên tai trên thế giới và tại Việt Nam, tập trung vào thực trạng dễ bị tổn thương của huyện miền núi Trạm Tấu sau đợt mưa lũ năm 2017. Tác giả xác định khoảng trống nghiên cứu do thiếu vắng các bản đồ rủi ro lũ lụt ở cấp vi mô; xây dựng 3 câu hỏi nghiên cứu, 3 giả thuyết khoa học tương ứng; xác định mục tiêu tổng quát và 7 mục tiêu cụ thể; làm rõ ý nghĩa của đề tài đối với sinh viên, cộng đồng và chính quyền địa phương; đồng thời nêu rõ các giới hạn về dữ liệu và điều kiện thực hiện.

Chương II: Tổng quan tài liệu (Literature Review)

Chương II phân tích các khái niệm cốt lõi về quản lý thiên tai, cấu trúc rủi ro lũ lụt và các khung đánh giá FRA hiện hành. Tác giả so sánh 4 cách tiếp cận chính trong đánh giá rủi ro lũ lụt: phương pháp lịch sử, phương pháp địa mạo, phương pháp mô hình hóa và phương pháp tích hợp GIS - Viễn thám. Đồng thời, chương này tổng hợp các ứng dụng của MCDA/AHP trong tích hợp dữ liệu không gian và đối sánh nội dung, phương pháp của 15 công trình nghiên cứu khoa học tiêu biểu trong và ngoài nước liên quan đến chủ đề đánh giá rủi ro lũ lụt.

Chương III: Phương pháp nghiên cứu (Methodology)

Chương III mô tả chi tiết điều kiện tự nhiên, địa hình, khí hậu và kinh tế - xã hội của huyện Trạm Tấu. Tác giả thiết lập khung phương pháp luận gồm hai phần: hệ thống tiêu chí đa mục tiêu và quy trình phân tích trong môi trường GIS. Chương này trình bày chi tiết quy trình tiền xử lý, phân loại 10 chỉ số thành phần (7 chỉ số hiểm họa và 3 chỉ số tính dễ bị tổn thương), công thức toán học tính toán ma trận AHP, kiểm tra chỉ số nhất quán (CI) và tỷ số nhất quán (CR), cùng quy trình chồng lớp raster trong công cụ Raster Calculator của ArcMap để thành lập các kịch bản.

Chương IV: Kết quả và phân tích (Results and Analysis)

Chương IV trình bày các sản phẩm bản đồ chuyên đề đã được phân loại; bảng trọng số tiêu chí chuẩn hóa của 3 kịch bản FHI và 3 kịch bản FVI; kết quả thành lập 9 bản đồ rủi ro lũ lụt tổng hợp (từ 1H-V1 đến 3H-V3). Tác giả phân tích tỷ lệ diện tích phân bố của từng cấp độ rủi ro trên toàn huyện, xếp hạng mức độ rủi ro tại từng đơn vị hành chính cấp xã và thực hiện phân tích so sánh độ biến động không gian giữa các kịch bản phụ so với kịch bản chuẩn (1H-V1).

Chương V: Thảo luận và kết luận (Discussion and Conclusion)

Chương V tổng kết các phát hiện chính của nghiên cứu; khẳng định tính hiệu quả của phương pháp tích hợp GIS - AHP đối với các địa bàn vùng cao còn hạn chế về dữ liệu quan trắc; thảo luận về mức độ nhạy của kết quả khi thay đổi thứ tự ưu tiên giữa các lớp chỉ số; xác định các xã trọng điểm có nguy cơ chịu thiệt hại cao nhất (Phình Hồ, Trạm Tấu, Hát Lừu); đồng thời chỉ ra các hạn chế thực tiễn và đề xuất các định hướng nghiên cứu tiếp theo.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả phân loại các chỉ số thành phần

Nghiên cứu đã trích xuất, phân loại và chuẩn hóa 10 chỉ số không gian phục vụ đánh giá rủi ro lũ lụt tại huyện Trạm Tấu:

1. Độ dốc (Slope): Được trích xuất từ DEM, phân thành 5 cấp độ bằng phương pháp Jenks: $< 15^\circ$ (Rất cao), $15^\circ - 25^\circ$ (Cao), $25^\circ - 35^\circ$ (Trung bình), $35^\circ - 45^\circ$ (Thấp), và $45^\circ - 70^\circ$ (Không ảnh hưởng).
2. Độ cao địa hình (Elevation): Phân thành 5 khoảng: $< 872\text{ m}$ (Rất cao), $872 - 1235\text{ m}$ (Cao), $1235 - 1621\text{ m}$ (Trung bình), $1621 - 2091\text{ m}$ (Thấp), và $> 2091\text{ m}$ (Không ảnh hưởng).
3. Lượng mưa năm (Rainfall): Phân thành 5 cấp: $3200\text{ mm/năm}$ (Rất cao), $3100\text{ mm/năm}$ (Cao), $2800\text{ mm/năm}$ (Trung bình), $2500\text{ mm/năm}$ (Thấp), và $2300\text{ mm/năm}$ (Không ảnh hưởng).
4. Mật độ dòng chảy (Drainage Density): Tính toán bằng công cụ Line Density từ mạng lưới dòng chảy, đơn vị $\text{m/km}^2$.
5. Khoảng cách đến sông suối (Distance to River): Thiết lập vùng đệm: $< 25\text{ m}$ (Nguy cơ cao), $25 - 50\text{ m}$ (Trung bình), $50 - 100\text{ m}$ (Thấp), và $100 - 150\text{ m}$ (Không ảnh hưởng).
6. Chỉ số Độ ẩm Địa hình (Topographic Wetness Index - TWI): Thể hiện khả năng tích tụ và tạo dòng chảy bề mặt dựa trên cấu trúc địa hình.
7. Hiện trạng thảm phủ (Land Cover): Được phân loại từ ảnh Landsat 8 bằng thuật toán Maximum Likelihood thành 5 nhóm chính trên tổng diện tích phân tích khoảng $739\text{ km}^2$:

Loại thảm phủ	Diện tích ($\text{km}^2$)	Cấp độ rủi ro quy ước
Khu dân cư, đất định cư (Settlements)	5,25	Rủi ro rất cao (Very High Risk)
Đất nông nghiệp (Agricultural)	42,71	Rủi ro cao (High Risk)
Đất trống, thực vật thưa thớt (Barren & Sparsely Vegetated)	205,48	Rủi ro trung bình (Moderate Risk)
Mặt nước (Water Bodies)	17,82	Rủi ro thấp (Low Risk)
Rừng và thảm thực vật tự nhiên (Forest & Vegetation)	467,74	Không ảnh hưởng (Unaffected)

8. Mật độ dân số (Population Density): Biểu thị mức độ tập trung dân cư chịu tác động trực tiếp của ngập lụt.
9. Mật độ đường giao thông (Road Density): Phản ánh bề mặt không thấm nước làm gia tăng dòng chảy tràn và mức độ tập trung hạ tầng.
10. Khoảng cách đến đường giao thông (Distance to Road): Thể hiện khả năng tiếp cận phục vụ công tác cứu hộ, cứu nạn khi xảy ra thiên tai.

Kết quả phân vùng rủi ro lũ lụt tại các xã

Thông qua việc kết hợp 3 kịch bản hiểm họa và 3 kịch bản tổn thương để tạo lập 9 bản đồ rủi ro lũ lụt (1H-V1 đến 3H-V3), kết quả mô hình hóa và xếp hạng rủi ro lũ lụt đã xác định ba đơn vị hành chính cấp xã có khả năng chịu thiệt hại nặng nề nhất trên toàn huyện Trạm Tấu (chiếm tỷ lệ diện tích thuộc nhóm rủi ro cao và rất cao lớn nhất) là:

• Xã Phình Hồ (Phinh Ho)
• Xã Trạm Tấu (Tram Tau)
• Xã Hát Lừu (Hat Luu)

Đóng góp của nghiên cứu

• Thiết lập quy trình đánh giá và bộ cơ sở dữ liệu bản đồ rủi ro lũ lụt đầu tiên ở quy mô cộng đồng vi mô cho huyện Trạm Tấu, khắc phục tình trạng thiếu thông tin quy hoạch phòng chống thiên tai tại địa phương.
• Chứng minh tính khả thi của phương pháp kết hợp dữ liệu viễn thám mã nguồn mở (DEM 30m, ảnh Landsat 8) và phân tích AHP trong điều kiện thiếu thốn hệ thống trạm đo đạc thủy văn mặt đất.
• Cung cấp tài liệu trực quan hỗ trợ các cơ quan quản lý và chính quyền địa phương huyện Trạm Tấu trong việc xác định các vị trí an toàn cho phát triển khu dân cư, canh tác nông nghiệp và bố trí nguồn lực ứng phó thiên tai.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế được ghi nhận

1. Thiếu hụt dữ liệu đầu vào: Một số yếu tố tự nhiên quan trọng như loại đất, độ thấm của đất và chuỗi số liệu thủy văn chi tiết không thể đưa vào phân tích do không có sẵn dữ liệu tại địa bàn nghiên cứu.
2. Số lượng chuyên gia cho điểm AHP còn ít: Ma trận so sánh cặp AHP chỉ thu thập được ý kiến đánh giá từ 3 chuyên gia/người ra quyết định (DMs) có chuyên môn về GIS và quản lý môi trường.
3. Không thực hiện được kiểm chứng thực địa bằng GPS: Nghiên cứu không thể tiến hành công tác đo đạc, khảo sát thực địa bằng thiết bị định vị GPS để kiểm chứng độ chính xác của bản đồ do ảnh hưởng của các quy định giãn cách xã hội trong đại dịch Covid-19 tại thời điểm thực hiện (năm 2021).
4. Chưa tích hợp tri thức bản địa: Nghiên cứu chưa đưa được nhận thức, kinh nghiệm ứng phó lũ lụt truyền thống của người dân địa phương vào hệ thống chỉ số đánh giá.

Hướng nghiên cứu tiếp

1. Tiến hành các đợt khảo sát thực địa bằng GPS khi điều kiện cho phép để xác thực và hiệu chỉnh độ chính xác của các bản đồ phân vùng rủi ro.
2. Thực hiện các điều tra xã hội học nhằm tích hợp tri thức bản địa của cộng đồng dân cư (đặc biệt là đồng bào H'Mông chiếm 77% dân số) vào quá trình xây dựng trọng số tiêu chí.
3. Bổ sung các nguồn dữ liệu viễn thám có độ phân giải cao hơn và kết hợp mô hình thủy lực động học khi có đủ dữ liệu quan trắc dòng chảy và lượng mưa theo thời gian thực.

---

Giá trị tham khảo

• Đối tượng sử dụng: Khóa luận là tài liệu tham khảo chuyên môn phù hợp cho sinh viên, học viên cao học và cán bộ nghiên cứu thuộc các ngành Khoa học Môi trường, Quản lý Tài nguyên và Môi trường, Công nghệ Địa tin học (GIS và Viễn thám), cũng như cán bộ phụ trách công tác Phòng chống Thiên tai và Tìm kiếm Cứu nạn tại các huyện miền núi.
• Nội dung tham khảo giá trị:
  • Quy trình tiền xử lý và trích xuất các chỉ số địa hình, thủy văn từ dữ liệu DEM 30m và ảnh vệ tinh Landsat 8 trên phần mềm ArcMap.
  • Các bước thiết lập ma trận so sánh cặp AHP, tính toán vector trọng số chuẩn hóa và quy trình kiểm soát sai số thông qua tỷ số nhất quán CR.
  • Phương pháp xây dựng và phân tích so sánh đối chiếu giữa 9 kịch bản rủi ro lũ lụt (kết hợp chéo giữa các kịch bản Hiểm họa và Tính dễ bị tổn thương) trong điều kiện thiếu dữ liệu đo đạc thực địa.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Nghiên cứu sử dụng những nhóm chỉ số cụ thể nào để đánh giá hiểm họa và tính dễ bị tổn thương do lũ lụt?

Nghiên cứu sử dụng 10 chỉ số không gian, chia thành hai nhóm:

• Chỉ số Hiểm họa (FHI - 7 chỉ số): Độ dốc (Slope), Độ cao (Elevation), Lượng mưa năm (Rainfall), Mật độ dòng chảy (Drainage Density), Khoảng cách đến sông (Distance to River), Hiện trạng thảm phủ (Land Cover), và Chỉ số Độ ẩm Địa hình (TWI).
• Chỉ số Tính dễ bị tổn thương (FVI - 3 chỉ số): Mật độ dân số (Population Density), Mật độ đường giao thông (Road Density), và Khoảng cách đến đường giao thông (Distance to Road).

2. Ba xã nào tại huyện Trạm Tấu được xác định có nguy cơ rủi ro lũ lụt cao nhất?

Kết quả mô hình hóa trên toàn bộ 9 kịch bản kết hợp chỉ ra rằng 3 xã có nguy cơ chịu thiệt hại do lũ lụt cao nhất toàn huyện là xã Phình Hồ (Phinh Ho), xã Trạm Tấu (Tram Tau) và xã Hát Lừu (Hat Luu).

3. Tác giả thực hiện kiểm chứng bản đồ rủi ro lũ lụt bằng phương pháp nào khi không thể khảo sát thực địa?

Do không thể đo đạc thực địa bằng GPS trong bối cảnh đại dịch Covid-19, tác giả đã áp dụng phương pháp phân tích so sánh đối chiếu (comparison analysis). Trong đó, tổ hợp 1H-V1 (kết hợp giữa Kịch bản Hiểm họa 1 và Kịch bản Tổn thương 1) được chọn làm tổ hợp cơ sở tin cậy nhất (prime combination) để so sánh định lượng sự biến động không gian với hai nhóm kịch bản còn lại.

4. Tại sao nghiên cứu lại xây dựng tới 9 kịch bản rủi ro lũ lụt khác nhau?

Tác giả thiết lập 3 kịch bản đánh giá cho Chỉ số Hiểm họa (1H, 2H, 3H) và 3 kịch bản cho Chỉ số Tính dễ bị tổn thương (V1, V2, V3) bằng cách thay đổi thứ tự ưu tiên của các tiêu chí hàng đầu trong ma trận AHP. Việc kết hợp chéo tạo ra 9 kịch bản (1H-V1 đến 3H-V3) nhằm đánh giá độ nhạy của mô hình và quan sát sự dịch chuyển của các vùng rủi ro dưới các điều kiện giả định khác nhau.

5. Cơ cấu thảm phủ thực tế tại huyện Trạm Tấu phân bố như thế nào theo kết quả giải đoán ảnh viễn thám?

Theo kết quả phân loại ảnh Landsat 8 trên tổng diện tích phân tích $739\text{ km}^2$, thảm phủ Trạm Tấu gồm: Đất rừng và thực vật tự nhiên chiếm $467,74\text{ km}^2$ (không ảnh hưởng); Đất trống và thực vật thưa thớt chiếm $205,48\text{ km}^2$ (rủi ro trung bình); Đất nông nghiệp chiếm $42,71\text{ km}^2$ (rủi ro cao); Mặt nước chiếm $17,82\text{ km}^2$ (rủi ro thấp); và Đất khu dân cư chiếm $5,25\text{ km}^2$ (rủi ro rất cao).

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Hanna Joy Tilpo Ordanza đã ứng dụng thành công công nghệ GIS, Viễn thám và phương pháp Phân tích Thứ bậc (AHP) để xây dựng hệ thống bản đồ phân vùng rủi ro lũ lụt chi tiết cho huyện vùng cao Trạm Tấu, tỉnh Yên Bái. Nghiên cứu đã tích hợp 10 chỉ số không gian tự nhiên và kinh tế - xã hội qua 9 kịch bản mô phỏng, xác định rõ ba xã trọng điểm có nguy cơ ngập lụt cao nhất là Phình Hồ, Trạm Tấu và Hát Lừu. Mặc dù còn những hạn chế nhất định về việc thiếu dữ liệu khảo sát thực địa do đại dịch Covid-19, công trình đã cung cấp một khung phương pháp luận hoàn chỉnh và cơ sở dữ liệu không gian hữu ích phục vụ công tác quy hoạch, cảnh báo sớm và giảm nhẹ rủi ro thiên tai ở cấp cộng đồng vi mô.

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.