Nghiên cứu công cụ giám sát và cảnh báo hạn cho tỉnh Đắk Lắk trong công tác chỉ đạo sản xuất và phòng chống thiên tai

• Tác giả: Nguyễn Ngọc Hoa
• Người hướng dẫn: PGS. TS Ngô Lê An
• Trường học: Trường Đại học Thủy Lợi
• Đề tài: Công Cụ Giám Sát Và Cảnh Báo Hạn Cho Tỉnh Đắk Lắk
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: Hà Nội

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ NGHIÊN CỨU
• 1.1. Tổng quan về hạn hán
• 1.2. Định nghĩa và phân loại hạn hán
• 1.3. Đặc trưng và nguyên nhân gây ra hạn hán
• 1.4. Tổng quan các phương pháp và nghiên cứu về hạn hán trong và ngoài nước
• 1.4.1. Các nghiên cứu về hạn hán trên thế giới
• 1.4.2. Các nghiên cứu về hạn hán tại Việt Nam
• 1.4.3. Tổng quan về đặc điểm khu vực nghiên cứu
• 1.4.3.1. Vị trí địa lý lưu vực Srépok
• 1.4.3.2. Đặc điểm địa hình
• 1.4.3.3. Đặc điểm địa chất - thổ nhưỡng - thảm thực vật
• 1.4.3.4. Mạng lưới sông ngòi
• 1.4.3.5. Đặc điểm khí hậu
• 1.4.3.6. Đặc điểm tài nguyên nước mặt
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Tổng quan về phương pháp nghiên cứu
• 2.2. Phân tích lựa chọn chỉ số hạn
• 2.2.1. Chỉ số hạn khí tượng
• 2.2.2. Chỉ số hạn thủy văn
• 2.3. Phân tích lựa chọn mô hình thủy văn
• 2.3.1. Khái quát về hệ thống dự báo của ECMWF
• 2.3.2. Thực trạng khai thác và sử dụng số liệu ECMWF tại Việt Nam
• 2.3.3. Tổng quan mô hình IFS
• 2.3.4. Phân tích lựa chọn mô hình thủy văn
• 2.3.5. Tổng quan mô hình SWAT
• 2.3.6. Tổng quan mô hình hai thông số
• 2.3.7. Thiết lập sơ đồ nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
• 3.1. Kết quả hiệu chỉnh các yếu tố khí tượng từ mô hình toàn cầu TFS
• 3.2. Kết quả tính toán dự báo hạn vừa 10 ngày cho khu vực nghiên cứu
• 3.2.1. Thiết lập mô hình thủy văn SWAT cho khu vực nghiên cứu
• 3.2.2. Đánh giá hạn hán và dự báo thí nghiệm cho khu vực nghiên cứu
• 3.3. Kết quả tính toán dự báo hạn dài 1 tháng, 6 tháng cho lưu vực nghiên cứu
• 3.3.1. Thiết lập mô hình thủy văn hai thông số cho khu vực nghiên cứu
• 3.3.2. Dự báo thí nghiệm và đánh giá hạn hán cho khu vực nghiên cứu
• 3.4. Xây dựng công cụ dự báo cảnh báo hạn cho khu vực nghiên cứu
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tính cấp thiết của Đề tài

Việt Nam đối mặt với tình trạng hạn hán nghiêm trọng, đặc biệt là ở các tỉnh Tây Nguyên như Đắk Lắk. Hạn hán không chỉ ảnh hưởng đến sản xuất nông nghiệp mà còn gây thiệt hại lớn về kinh tế. Theo thống kê, năm 2016, thiệt hại do hạn hán tại Đắk Lắk ước tính lên đến 2.009 tỷ đồng. Hạn hán thường xảy ra mà không có dấu hiệu rõ ràng, dẫn đến khó khăn trong việc quản lý và ứng phó. Do đó, việc xây dựng công cụ giám sát và cảnh báo hạn hán trở thành yêu cầu cấp bách. Hệ thống này sẽ hỗ trợ các cơ quan chức năng trong việc đưa ra các dự báo kịp thời, giảm thiểu thiệt hại cho người dân và ngành nông nghiệp. "Nghiên cứu xây dựng công cụ giám sát và cảnh báo hạn phục vụ công tác chỉ đạo sản xuất và phòng chống thiên tai cho tỉnh Đắk Lắk" sẽ là một bước quan trọng trong việc nâng cao khả năng ứng phó với hạn hán.

II. Tổng quan về hạn hán

Hạn hán là một hiện tượng khí hậu có tính chu kỳ, thường xảy ra do thiếu hụt lượng mưa trong thời gian dài. Hạn hán không chỉ gây ra thiếu nước mà còn ảnh hưởng đến nhiều lĩnh vực kinh tế và xã hội. Theo IPCC (2012), tác động của hạn hán dự kiến sẽ gia tăng trong tương lai do biến đổi khí hậu. Đặc biệt, các vùng đất khô hạn sẽ bị ảnh hưởng nặng nề, gây khó khăn cho việc quản lý tài nguyên nước. Hạn hán có thể được phân loại thành nhiều loại khác nhau như hạn khí tượng, hạn nông nghiệp và hạn thủy văn. Mỗi loại hạn có những đặc điểm riêng và cần được quản lý theo cách tiếp cận khác nhau. Hạn hán không chỉ là vấn đề của một khu vực mà còn có thể lan rộng ra nhiều vùng địa lý khác nhau, do đó, việc xây dựng hệ thống giám sát và cảnh báo là vô cùng cần thiết để giảm thiểu tác động của nó.

III. Phương pháp nghiên cứu

Để xây dựng công cụ giám sát và cảnh báo hạn hán, nghiên cứu sử dụng phương pháp thu thập dữ liệu từ các trạm khí tượng và thủy văn trong khu vực. Các thông tin về điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội cũng được tổng hợp để có cái nhìn toàn diện về tình hình hạn hán. Phân tích và lựa chọn chỉ số hạn là bước quan trọng trong nghiên cứu, bao gồm các chỉ số khí tượng, thủy văn và kinh tế xã hội. Hệ thống dự báo được xây dựng dựa trên mô hình toán học phù hợp, từ đó tạo ra các bản đồ cảnh báo hạn hán cho khu vực. Việc áp dụng mô hình SWAT và IFS giúp nâng cao độ chính xác của dự báo, từ đó hỗ trợ các cơ quan chức năng trong việc đưa ra quyết định kịp thời và hiệu quả.

IV. Kết quả nghiên cứu

Kết quả nghiên cứu cho thấy công cụ giám sát và cảnh báo hạn hán đã được xây dựng thành công, với khả năng dự báo tình trạng hạn hán trong khu vực nghiên cứu. Các chỉ số hạn được tính toán và hiệu chỉnh từ mô hình toàn cầu TFS, cho phép dự báo hạn hán trong khoảng thời gian 10 ngày, 1 tháng và 6 tháng. Hệ thống cũng cung cấp bản đồ cảnh báo hạn hán theo các chỉ số EDI và SPI, giúp các cơ quan chức năng có thông tin kịp thời để ứng phó. Những kết quả này không chỉ có giá trị lý thuyết mà còn có ứng dụng thực tiễn cao trong việc quản lý tài nguyên nước và sản xuất nông nghiệp, góp phần giảm thiểu thiệt hại do hạn hán gây ra.

V. Kết luận và kiến nghị

Nghiên cứu đã chỉ ra tầm quan trọng của việc xây dựng công cụ giám sát và cảnh báo hạn hán cho tỉnh Đắk Lắk. Hệ thống này không chỉ giúp cải thiện khả năng dự báo mà còn hỗ trợ trong việc quản lý tài nguyên nước hiệu quả hơn. Để nâng cao hiệu quả của công cụ, cần tiếp tục cải tiến các mô hình dự báo, đồng thời tăng cường hợp tác giữa các cơ quan chức năng và cộng đồng trong việc chia sẻ thông tin và ứng phó với hạn hán. Việc đào tạo nguồn nhân lực và nâng cao nhận thức của người dân về hạn hán cũng là những yếu tố quan trọng giúp tăng cường khả năng thích ứng với biến đổi khí hậu trong tương lai.

Tổng quan nghiên cứu

Hạn hán là một trong những thảm họa thiên nhiên gây thiệt hại nghiêm trọng về kinh tế và xã hội trên toàn cầu, đặc biệt tại các vùng khí hậu nhiệt đới gió mùa như Tây Nguyên, Việt Nam. Theo ước tính, trong những năm gần đây, các đợt hạn hán tại Tây Nguyên đã ảnh hưởng đến hàng chục nghìn ha đất nông nghiệp, gây thiệt hại hàng nghìn tỷ đồng. Cụ thể, tại tỉnh Đắk Lắk, diện tích cây trồng bị hạn hán lên tới hơn 60.000 ha, với thiệt hại kinh tế ước tính khoảng 2.009 tỷ đồng. Tình trạng này không chỉ ảnh hưởng đến sản xuất nông nghiệp mà còn tác động tiêu cực đến đời sống sinh hoạt của hàng nghìn hộ dân.

Trước thực trạng đó, việc xây dựng công cụ giám sát và cảnh báo hạn hán nhằm hỗ trợ công tác chỉ đạo sản xuất và phòng chống thiên tai là vô cùng cấp thiết. Luận văn tập trung nghiên cứu xây dựng một hệ thống dự báo và cảnh báo hạn hán cho tỉnh Đắk Lắk, dựa trên các số liệu khí tượng thủy văn thực tế kết hợp với mô hình toán và công nghệ GIS. Mục tiêu chính là phát triển công cụ giúp cảnh báo sớm tình trạng hạn hán trong mùa cạn, từ đó hỗ trợ các cơ quan quản lý và người dân ứng phó hiệu quả.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào lưu vực sông Srêpôk thuộc tỉnh Đắk Lắk, với dữ liệu thu thập trong nhiều năm gần đây, nhằm phản ánh chính xác đặc điểm khí hậu, địa hình và tài nguyên nước của khu vực. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao năng lực dự báo hạn hán, góp phần giảm thiểu thiệt hại kinh tế và bảo vệ môi trường sinh thái tại Tây Nguyên.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên các lý thuyết và mô hình nghiên cứu về hạn hán, bao gồm:

• Lý thuyết phân loại hạn hán: Hạn hán được chia thành bốn loại chính gồm hạn khí tượng, hạn nông nghiệp, hạn thủy văn và hạn kinh tế - xã hội. Mỗi loại hạn hán có đặc điểm và tác động riêng biệt, đòi hỏi các chỉ số và phương pháp đánh giá phù hợp.

• Mô hình chỉ số hạn hán: Các chỉ số phổ biến được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm:

  • Chỉ số khắc nghiệt hạn Palmer (PDSI)
  • Chỉ số chuẩn hóa lượng mưa (SPI)
  • Chỉ số hạn thực tế (EDI)
  • Chỉ số hạn thủy văn như hệ số khô, hệ số cạn nước sông, hệ số hạn (Khan)

• Mô hình thủy văn SWAT (Soil and Water Assessment Tool): Được sử dụng để mô phỏng dòng chảy và đánh giá hạn thủy văn trên lưu vực sông Srêpôk, giúp dự báo nguồn nước mặt và cảnh báo hạn hán.

• Công nghệ GIS: Ứng dụng trong việc xây dựng bản đồ cảnh báo hạn hán, giúp trực quan hóa dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định.

Phương pháp nghiên cứu

• Nguồn dữ liệu: Sử dụng số liệu khí tượng thủy văn thực tế từ các trạm quan trắc trên lưu vực sông Srêpôk, bao gồm lượng mưa, nhiệt độ, độ ẩm, dòng chảy sông suối, mực nước hồ chứa trong nhiều năm (từ 1980 đến 2018). Dữ liệu mô hình khí tượng toàn cầu ECMWF được hiệu chỉnh sai số để làm đầu vào cho mô hình thủy văn.

• Phương pháp phân tích:

  • Hiệu chỉnh sai số dữ liệu khí tượng toàn cầu bằng phương pháp thống kê để đảm bảo độ chính xác.
  • Tính toán các chỉ số hạn hán khí tượng và thủy văn như PDSI, SPI, EDI, hệ số khô, hệ số cạn nước sông.
  • Mô phỏng dòng chảy và dự báo hạn thủy văn bằng mô hình SWAT, hiệu chỉnh và kiểm định mô hình với dữ liệu thực tế.
  • Xây dựng công cụ phần mềm tích hợp các chỉ số và mô hình dự báo, giao diện thân thiện, hỗ trợ xuất bản tin cảnh báo hạn.

• Timeline nghiên cứu: Thu thập và xử lý dữ liệu trong 6 tháng đầu, xây dựng và hiệu chỉnh mô hình trong 6 tháng tiếp theo, thử nghiệm và hoàn thiện công cụ trong 3 tháng cuối cùng.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu chỉnh dữ liệu khí tượng toàn cầu ECMWF: Sau khi hiệu chỉnh sai số, lượng mưa tại các trạm Giang Sơn, Krông Buk, Buôn Ma Thuột và Bản Đôn có độ chính xác tăng lên trên 85%, giảm sai số trung bình từ 20% xuống còn khoảng 10%. Nhiệt độ cũng được hiệu chỉnh với sai số giảm từ 2°C xuống dưới 1°C.

2. Tính toán chỉ số hạn khí tượng và thủy văn: Chỉ số SPI và PDSI cho thấy các đợt hạn hán nghiêm trọng tại Tây Nguyên trong các năm 1997-1998, 2004-2005 và 2015-2016 với giá trị SPI dưới -2, PDSI dưới -3, tương ứng với hạn nặng đến cực kỳ nghiêm trọng. Đặc biệt, năm 2016, diện tích cây trồng bị ảnh hưởng hạn hán tại Đắk Lắk lên tới 60.000 ha, với thiệt hại kinh tế ước tính 2.009 tỷ đồng.

3. Mô hình thủy văn SWAT: Mô hình mô phỏng dòng chảy tại các trạm thủy văn Krông Buk và Giang Sơn đạt hệ số Nash-Sutcliffe trên 0.7, cho thấy độ tin cậy cao trong dự báo dòng chảy 10 ngày và tháng. Dự báo dòng chảy mùa cạn cho thấy xu hướng giảm rõ rệt, phù hợp với các chỉ số hạn khí tượng.

4. Xây dựng công cụ giám sát và cảnh báo hạn: Công cụ phần mềm tích hợp các chỉ số hạn và mô hình thủy văn, có giao diện thân thiện, cho phép dự báo hạn 10 ngày, 1 tháng và 6 tháng. Công cụ đã được thử nghiệm tại Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia, hỗ trợ hiệu quả công tác cảnh báo hạn cho tỉnh Đắk Lắk.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy sự biến động mạnh của lượng mưa và dòng chảy tại Tây Nguyên, đặc biệt trong mùa cạn, làm gia tăng nguy cơ hạn hán nghiêm trọng. Việc sử dụng đồng thời các chỉ số hạn khí tượng và thủy văn giúp đánh giá chính xác hơn tình trạng hạn hán so với chỉ sử dụng một chỉ số đơn lẻ. Mô hình SWAT đã chứng minh hiệu quả trong việc mô phỏng dòng chảy và dự báo hạn thủy văn, phù hợp với đặc điểm địa hình và khí hậu phức tạp của lưu vực sông Srêpôk.

So sánh với các nghiên cứu trong nước và quốc tế, công trình đã áp dụng thành công các phương pháp hiện đại, đồng thời phát triển công cụ cảnh báo phù hợp với điều kiện thực tế của Việt Nam. Việc tích hợp công nghệ GIS giúp trực quan hóa dữ liệu, nâng cao khả năng ứng dụng trong công tác quản lý và phòng chống thiên tai.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ đường thể hiện biến động lượng mưa, nhiệt độ, dòng chảy theo thời gian, cùng bản đồ phân bố chỉ số hạn hán SPI, PDSI và bản đồ cảnh báo hạn theo từng thời điểm, giúp người dùng dễ dàng theo dõi và ra quyết định kịp thời.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai áp dụng công cụ giám sát và cảnh báo hạn tại các cơ quan quản lý địa phương: Đào tạo cán bộ kỹ thuật sử dụng phần mềm, cập nhật dữ liệu liên tục để nâng cao độ chính xác dự báo, nhằm giảm thiểu thiệt hại do hạn hán gây ra. Thời gian thực hiện: trong vòng 12 tháng.

2. Mở rộng phạm vi nghiên cứu và ứng dụng công cụ cho các tỉnh Tây Nguyên và Nam Trung Bộ: Tích hợp thêm dữ liệu địa phương, điều chỉnh mô hình phù hợp với đặc điểm từng vùng để nâng cao hiệu quả cảnh báo. Thời gian thực hiện: 18 tháng.

3. Tăng cường đầu tư hệ thống quan trắc khí tượng thủy văn hiện đại: Nâng cấp mạng lưới trạm quan trắc, bổ sung cảm biến tự động để thu thập dữ liệu chính xác, kịp thời phục vụ dự báo hạn hán. Chủ thể thực hiện: Bộ Tài nguyên và Môi trường, Sở Khoa học và Công nghệ. Thời gian: 24 tháng.

4. Phát triển các kịch bản ứng phó hạn hán dựa trên kết quả cảnh báo: Xây dựng kế hoạch phân phối nước, hỗ trợ nông dân chuyển đổi cây trồng phù hợp, tăng cường công tác truyền thông nâng cao nhận thức cộng đồng. Thời gian: 12 tháng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Cơ quan quản lý thiên tai và khí tượng thủy văn: Sử dụng công cụ và kết quả nghiên cứu để nâng cao năng lực dự báo, cảnh báo hạn hán, phục vụ công tác chỉ đạo và ứng phó thiên tai hiệu quả.

2. Các nhà nghiên cứu và học viên ngành khí tượng thủy văn, tài nguyên nước: Tham khảo phương pháp luận, mô hình và chỉ số hạn hán để phát triển các nghiên cứu tiếp theo hoặc ứng dụng trong các vùng khác.

3. Người làm công tác quy hoạch và phát triển nông nghiệp: Áp dụng kết quả dự báo hạn hán để xây dựng kế hoạch sản xuất, lựa chọn cây trồng phù hợp, giảm thiểu rủi ro do hạn hán gây ra.

4. Các tổ chức phi chính phủ và cộng đồng dân cư tại Tây Nguyên: Nắm bắt thông tin cảnh báo hạn hán để chủ động phòng tránh, bảo vệ tài sản và sinh kế, đồng thời tham gia các hoạt động giảm nhẹ thiên tai.

Câu hỏi thường gặp

1. Công cụ giám sát và cảnh báo hạn hán này có thể áp dụng cho những khu vực nào ngoài Đắk Lắk?
   Công cụ được thiết kế linh hoạt, có thể mở rộng áp dụng cho các tỉnh Tây Nguyên và Nam Trung Bộ với điều chỉnh phù hợp đặc điểm địa phương. Ví dụ, các tỉnh Gia Lai, Kon Tum có điều kiện khí hậu tương tự có thể sử dụng công cụ này.

2. Các chỉ số hạn hán như SPI và PDSI có ưu điểm gì trong dự báo hạn?
   SPI dễ tính toán, phản ánh chính xác lượng mưa bất thường trên nhiều khoảng thời gian khác nhau, phù hợp cảnh báo sớm. PDSI tích hợp cả lượng mưa và nhiệt độ, đánh giá được độ ẩm đất, phù hợp với hạn nông nghiệp.

3. Mô hình SWAT có thể dự báo hạn hán trong bao lâu?
   Mô hình SWAT có thể dự báo dòng chảy và hạn thủy văn với các khoảng thời gian từ 10 ngày đến 6 tháng, giúp cảnh báo kịp thời cho công tác quản lý nguồn nước.

4. Làm thế nào để cập nhật dữ liệu cho công cụ dự báo?
   Dữ liệu được thu thập từ các trạm khí tượng thủy văn và mô hình khí tượng toàn cầu, sau đó được hiệu chỉnh và nhập vào phần mềm tự động. Việc cập nhật nên thực hiện hàng tuần hoặc hàng tháng tùy theo nhu cầu.

5. Công cụ này có hỗ trợ người dùng không chuyên về khí tượng thủy văn không?
   Có, giao diện phần mềm được thiết kế thân thiện, dễ sử dụng, có hướng dẫn chi tiết và hỗ trợ xuất bản tin cảnh báo dưới dạng bản đồ và báo cáo, phù hợp cho cả cán bộ quản lý và người dân.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công công cụ giám sát và cảnh báo hạn hán cho tỉnh Đắk Lắk, tích hợp các chỉ số hạn khí tượng và thủy văn cùng mô hình SWAT.
• Công cụ giúp dự báo hạn hán với độ chính xác cao, hỗ trợ công tác chỉ đạo sản xuất và phòng chống thiên tai hiệu quả.
• Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho việc quản lý nguồn nước và phát triển nông nghiệp bền vững tại Tây Nguyên.
• Đề xuất mở rộng ứng dụng công cụ cho các vùng khác và tăng cường đầu tư hệ thống quan trắc để nâng cao năng lực dự báo.
• Khuyến khích các cơ quan quản lý, nhà nghiên cứu và cộng đồng dân cư sử dụng công cụ nhằm giảm thiểu thiệt hại do hạn hán gây ra.

Next steps: Triển khai đào tạo, hoàn thiện công cụ và mở rộng phạm vi ứng dụng trong vòng 1-2 năm tới. Đề nghị các cơ quan liên quan phối hợp chặt chẽ để đưa công cụ vào vận hành chính thức.

Call-to-action: Các đơn vị quản lý thiên tai và nông nghiệp tại Tây Nguyên nên tiếp nhận và áp dụng công cụ này để nâng cao hiệu quả phòng chống hạn hán, đồng thời phối hợp nghiên cứu phát triển thêm các giải pháp ứng phó biến đổi khí hậu.