Đánh Giá Đặc Điểm Bề Mặt Địa Hình và Nguy Cơ Lũ Lụt Tại Đồng Bằng Ven Biển Đà Nẵng, Việt Nam

Chuyên khảo phân tích Characterization of topographic surface and evaluation for flood hazard zonation in coastal lowland, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên

• Tác giả: Tran, Thi An
• Người hướng dẫn: Prof. Venkatesh Raghavan
• Trường học: Osaka City University
• Chuyên ngành: Geoinformatics
• Đề tài: Đánh Giá Đặc Điểm Bề Mặt Địa Hình và Nguy Cơ Lũ Lụt Tại Đồng Bằng Ven Biển Đà Nẵng, Việt Nam
• Loại tài liệu: thesis
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Đà Nẵng

Mục lục chi tiết

• ACKNOWLEDGMENT
• 1. Chapter One: INTRODUCTION
• 1.1. Overview and motivation
• 1.2. Flood situations in Central Vietnam and Danang area
• 1.3. Review of related researches
• 2. Chapter 2: FUSION OF OPTICAL STEREO AND InSAR DERIVED GLOBAL DEMs
• 2.1. Fusion of optical stereo and InSAR derived DEM data
• 2.2. DEM quality assessment
• 2.3. Minimizing DEM bias effect
• 2.4. DEM fusion algorithm
• 2.5. Filtering the noises for fused DEM
• 2.6. Accuracy assessment for fused DEM
• 2.7. Limitations of fused DEM
• 3. Chapter Three: GENERATION OF HIGH RESOLUTION DEM USING BS-HORIZON METHOD
• 3.1. BS-Horizon theory
• 3.2. Evaluating effects of parameter settings on the BS-Horizon DEM generation
• 3.3. Equality and inequality constraints
• 3.4. Effect of M and α settings
• 3.5. M and α settings in case of using only equality constraints
• 3.6. Effects of M and α settings for equality-inequality constraint
• 3.7. Surface characteristics for different inequality constrained intervals
• 3.8. Evaluating effect of m1 and m2 settings
• 3.9. Comparing BS-Horizon DEM generation from equality and equality-inequality constrained data
• 3.10. Selection of appropriate parameters for BS-Horizon DEM generation
• 3.11. BS-Horizon DEM assessment
• 4. Chapter Four: FLOOD HAZARD ZONATION USING MULTI-PARAMETRIC ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
• 4.1. Study area and data used
• 4.2. DEM generation for study area
• 4.3. Flood inundation mapping from satellite image
• 4.4. Analytical Hierarchy Process (AHP) method
• 4.5. Causative parameters of flood
• 4.6. Elevation based flood inundation (EFI)
• 4.7. Distance from the river channel (DIST)
• 4.8. Topographic Wetness Index (TWI)
• 4.9. Determining the weights for parameters of flood hazard
• 4.10. Flood hazard index (FHI) and flood hazard zonation
• 5. Chapter Five: DISCUSSIONS AND CONCLUSIONS
• LIST OF FIGURES
• LIST OF TABLES
• ABSTRACT

Tóm tắt

I. Tổng Quan Đánh Giá Địa Hình Nguy Cơ Lũ Lụt Đà Nẵng 55 Ký Tự

Lũ lụt là một trong những thảm họa thiên nhiên gây thiệt hại lớn nhất ở Việt Nam. Tình hình trở nên nghiêm trọng hơn ở các vùng ven biển miền Trung, đặc biệt là Đà Nẵng. Các khu vực này thường xuyên phải hứng chịu các trận lũ lụt, gây ảnh hưởng đến đời sống và kinh tế. Việc đánh giá nguy cơ lũ lụt Đà Nẵng trở nên vô cùng cấp thiết để có thể đưa ra các biện pháp phòng ngừa và giảm thiểu thiệt hại. Địa hình đóng vai trò quan trọng trong việc xác định mức độ nguy cơ lũ lụt đồng bằng ven biển, nhưng mối quan hệ này vẫn chưa được hiểu rõ.

1.1. Thực trạng lũ lụt tại Đà Nẵng và vùng ven biển

Các tỉnh ven biển miền Trung Việt Nam, đặc biệt là Đà Nẵng, thường xuyên phải đối mặt với lũ lụt do vị trí địa lý và khí hậu đặc thù. Các yếu tố như bão, áp thấp nhiệt đới, mưa lớn kéo dài và địa hình dốc khiến nước lũ dâng cao nhanh chóng, gây ngập úng trên diện rộng. Hậu quả là thiệt hại về người và tài sản, ảnh hưởng đến sản xuất nông nghiệp và sinh hoạt của người dân. Theo tài liệu, lũ lụt gia tăng do biến đổi khí hậu và các hoạt động phát triển đô thị thiếu quy hoạch.

1.2. Tầm quan trọng của việc đánh giá đặc điểm địa hình

Đặc điểm địa hình có ảnh hưởng trực tiếp đến quá trình hình thành và diễn biến lũ lụt. Độ dốc địa hình, hệ thống sông ngòi, khả năng thấm nước của đất và thảm phủ thực vật đều là những yếu tố quan trọng. Việc đánh giá địa hình Đà Nẵng một cách chi tiết và chính xác là cơ sở để xây dựng các mô hình dự báo lũ lụt hiệu quả và đưa ra các giải pháp phòng chống lũ lụt phù hợp.

II. Thách Thức Trong Đánh Giá Nguy Cơ Lũ Lụt Tại Đà Nẵng 60 Ký Tự

Việc đánh giá nguy cơ lũ lụt tại Đà Nẵng gặp nhiều thách thức do thiếu dữ liệu chất lượng cao và các phương pháp tiếp cận còn hạn chế. Các nghiên cứu trước đây chưa khai thác triệt để tiềm năng của các mô hình địa hình số (DEM) và dữ liệu viễn thám. Hơn nữa, việc tích hợp các yếu tố tự nhiên và nhân tạo vào quá trình đánh giá còn nhiều hạn chế. Cần có một phương pháp tiếp cận toàn diện và khoa học hơn để đánh giá nguy cơ lũ lụt một cách chính xác và tin cậy.

2.1. Hạn chế của các nghiên cứu trước đây về lũ lụt Đà Nẵng

Các nghiên cứu trước đây về nguy cơ lũ lụt Đà Nẵng thường gặp phải một số hạn chế như thiếu dữ liệu mô hình địa hình số (DEM) Đà Nẵng có độ phân giải cao, dữ liệu vệ tinh về các trận lũ lụt gần đây không đầy đủ. Điều này dẫn đến kết quả đánh giá thiếu chính xác và không đủ cơ sở để xây dựng kế hoạch phòng chống lũ lụt toàn diện. Ho et al., 2012 và Do et al., 2014 đã sử dụng dữ liệu SRTM và ASTER GDEM, tuy nhiên độ chính xác còn hạn chế.

2.2. Vấn đề về dữ liệu địa hình và mô hình lũ lụt Đà Nẵng

Dữ liệu địa hình đồng bằng ven biển Đà Nẵng có độ phân giải cao là yếu tố quan trọng để xây dựng các mô hình lũ lụt Đà Nẵng chính xác. Tuy nhiên, việc thu thập và xử lý dữ liệu địa hình chất lượng cao đòi hỏi chi phí lớn và công nghệ hiện đại. Các mô hình lũ lụt cũng cần được cải tiến để phản ánh chính xác các yếu tố ảnh hưởng đến lũ lụt, bao gồm cả yếu tố tự nhiên và nhân tạo. Dữ liệu về các yếu tố như dòng chảy mặt Đà Nẵng, độ dốc địa hình Đà Nẵng, và hệ thống sông ngòi Đà Nẵng cũng cần được thu thập và phân tích kỹ lưỡng.

III. Phương Pháp Đánh Giá Địa Hình Ven Biển và Lũ Lụt Đà Nẵng 59 Ký Tự

Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển và ứng dụng các phương pháp tiên tiến để đánh giá địa hình ven biển và nguy cơ lũ lụt tại Đà Nẵng. Phương pháp tiếp cận kết hợp việc sử dụng dữ liệu mô hình địa hình số (DEM) có độ phân giải cao, dữ liệu viễn thám và các kỹ thuật phân tích không gian hiện đại. Mục tiêu là xây dựng một bản đồ nguy cơ lũ lụt Đà Nẵng chính xác và tin cậy, cung cấp thông tin hữu ích cho công tác quy hoạch và quản lý rủi ro lũ lụt.

3.1. Sử dụng mô hình địa hình số DEM độ phân giải cao

Việc sử dụng mô hình địa hình số (DEM) Đà Nẵng có độ phân giải cao là yếu tố then chốt để cải thiện độ chính xác của các đánh giá nguy cơ lũ lụt. Nghiên cứu sử dụng phương pháp BS-Horizon để tạo ra DEM 5m từ dữ liệu khảo sát thực địa. DEM này sẽ được sử dụng để trích xuất các thông tin về độ cao, độ dốc, hướng dốc và các đặc trưng địa hình khác. Dữ liệu DEM này cho phép phân tích chi tiết đặc điểm địa mạo Đà Nẵng và ảnh hưởng của chúng đến quá trình lũ lụt.

3.2. Phân tích dữ liệu viễn thám và thông tin lũ lụt lịch sử

Dữ liệu viễn thám từ các vệ tinh như ALOS PALSAR và Landsat TM được sử dụng để lập bản đồ ngập lụt và phân loại sử dụng đất. Bản đồ ngập lụt được tạo từ dữ liệu ALOS PALSAR năm 2007. Thông tin về lũ lụt lịch sử cũng được thu thập và phân tích để xác định các khu vực dễ bị tổn thương và đánh giá mức độ nghiêm trọng của lũ lụt. Các yếu tố như lượng mưa Đà Nẵng và khả năng thấm nước Đà Nẵng cũng được xem xét.

3.3. Ứng dụng phân tích GIS và mô hình AHP để lập bản đồ rủi ro

Các kỹ thuật phân tích GIS Đà Nẵng được sử dụng để tích hợp và phân tích dữ liệu địa hình, viễn thám và thông tin lũ lụt. Mô hình phân tích thứ bậc (AHP) được sử dụng để xác định trọng số của các yếu tố ảnh hưởng đến lũ lụt và xây dựng bản đồ nguy cơ lũ lụt Đà Nẵng. Phân tích không gian Đà Nẵng và phân tích thủy văn Đà Nẵng cũng được thực hiện để hiểu rõ hơn về quá trình hình thành và diễn biến lũ lụt. Bản đồ này sẽ cho thấy các khu vực có tính dễ bị tổn thương Đà Nẵng cao nhất.

IV. Ứng Dụng Nghiên Cứu Bản Đồ Nguy Cơ Lũ Lụt Ven Biển Đà Nẵng 57 Ký Tự

Kết quả nghiên cứu cung cấp một bản đồ nguy cơ lũ lụt chi tiết cho khu vực đồng bằng ven biển Đà Nẵng. Bản đồ này xác định các khu vực có nguy cơ cao, trung bình và thấp, dựa trên các yếu tố như địa hình, sử dụng đất và lịch sử lũ lụt. Thông tin này có thể được sử dụng để hỗ trợ công tác quy hoạch đô thị Đà Nẵng, quản lý rủi ro lũ lụt và xây dựng các biện pháp giảm thiểu thiệt hại do lũ lụt gây ra. Nghiên cứu cũng góp phần vào việc đánh giá thích ứng với biến đổi khí hậu Đà Nẵng.

4.1. Xây dựng bản đồ nguy cơ lũ lụt chi tiết và chính xác

Bản đồ nguy cơ lũ lụt Đà Nẵng được xây dựng dựa trên kết quả phân tích và đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến lũ lụt, sử dụng các phương pháp đã được trình bày ở trên. Bản đồ này cung cấp thông tin về mức độ nguy cơ lũ lụt tại từng khu vực, giúp các nhà quản lý và người dân có thể đưa ra các quyết định phù hợp để giảm thiểu rủi ro. Bản đồ này thể hiện bản đồ địa hình Đà Nẵng cùng với các yếu tố rủi ro.

4.2. Đánh giá độ tin cậy của bản đồ và so sánh với thực tế

Để đảm bảo độ tin cậy của bản đồ nguy cơ lũ lụt Đà Nẵng, kết quả được so sánh với dữ liệu lũ lụt thực tế, bao gồm thông tin từ các trạm đo mực nước, hình ảnh vệ tinh về các trận lũ lụt và thông tin từ người dân địa phương. Việc so sánh này giúp xác định các sai số và điều chỉnh bản đồ cho phù hợp với thực tế.So sánh với các bản đồ nguy cơ lũ lụt Đà Nẵng hiện có cũng được thực hiện.

4.3. Ứng dụng bản đồ nguy cơ lũ lụt trong quy hoạch và quản lý

Bản đồ nguy cơ lũ lụt Đà Nẵng có thể được sử dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm quy hoạch đô thị Đà Nẵng, quản lý đất đai, thiết kế cơ sở hạ tầng và xây dựng các kế hoạch ứng phó với lũ lụt. Thông tin từ bản đồ này giúp các nhà quản lý đưa ra các quyết định sáng suốt để giảm thiểu rủi ro lũ lụt và bảo vệ cộng đồng. Đặc biệt là trong vấn đề thoát nước đô thị Đà Nẵng.

V. Giải Pháp Giảm Thiểu Rủi Ro Lũ Lụt Tại Đồng Bằng Ven Biển 57 Ký Tự

Nghiên cứu này đề xuất một số giải pháp giảm thiểu lũ lụt khả thi và hiệu quả cho khu vực đồng bằng ven biển. Các giải pháp này bao gồm việc cải thiện hệ thống thoát nước, xây dựng các công trình phòng chống lũ lụt, quản lý sử dụng đất hợp lý và nâng cao nhận thức cộng đồng về rủi ro lũ lụt. Việc thực hiện đồng bộ các giải pháp này sẽ giúp giảm thiểu thiệt hại do lũ lụt gây ra và bảo vệ cuộc sống của người dân.

5.1. Các giải pháp công trình và phi công trình để phòng chống lũ

Các giải pháp công trình bao gồm việc xây dựng các đê điều, hồ chứa nước, kênh mương thoát nước và các công trình kiểm soát lũ khác. Các giải pháp phi công trình bao gồm việc quản lý sử dụng đất hợp lý, bảo vệ rừng ngập mặn, cải tạo hệ thống thoát nước tự nhiên và nâng cao nhận thức cộng đồng về rủi ro lũ lụt. Quản lý rủi ro lũ lụt Đà Nẵng cần kết hợp cả hai loại giải pháp này.

5.2. Quản lý sử dụng đất và bảo vệ môi trường ven biển

Quản lý sử dụng đất hợp lý là yếu tố quan trọng để giảm thiểu rủi ro lũ lụt. Việc hạn chế xây dựng nhà cửa và công trình trong các khu vực dễ bị ngập lụt, khuyến khích sử dụng đất cho mục đích nông nghiệp và trồng rừng, và bảo vệ các khu vực đất ngập nước có vai trò quan trọng trong việc kiểm soát lũ lụt. Xói lở bờ biển Đà Nẵng cũng là một vấn đề cần được quan tâm.

5.3. Nâng cao nhận thức cộng đồng và tăng cường năng lực ứng phó

Nâng cao nhận thức cộng đồng về rủi ro lũ lụt và cung cấp cho người dân các kỹ năng ứng phó cần thiết là yếu tố quan trọng để giảm thiểu thiệt hại do lũ lụt gây ra. Cần tăng cường công tác tuyên truyền, giáo dục về lũ lụt, tổ chức các buổi tập huấn về kỹ năng phòng chống lũ lụt và cung cấp cho người dân các thông tin về dự báo thời tiết và cảnh báo lũ lụt.

VI. Kết Luận và Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo Về Lũ Lụt Đà Nẵng 53 Ký Tự

Nghiên cứu này đã thành công trong việc xây dựng một bản đồ nguy cơ lũ lụt chi tiết và chính xác cho khu vực đồng bằng ven biển Đà Nẵng. Kết quả nghiên cứu cung cấp thông tin hữu ích cho công tác quy hoạch, quản lý rủi ro lũ lụt và xây dựng các biện pháp giảm thiểu thiệt hại do lũ lụt gây ra. Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu để hoàn thiện hơn nữa các phương pháp đánh giá và dự báo lũ lụt, cũng như tìm kiếm các giải pháp phòng chống lũ lụt sáng tạo và hiệu quả hơn.

6.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu và ý nghĩa thực tiễn

Nghiên cứu đã đánh giá đặc điểm địa hình và xây dựng bản đồ nguy cơ lũ lụt cho khu vực nghiên cứu. Bản đồ này có ý nghĩa thực tiễn trong việc hỗ trợ công tác quy hoạch, quản lý và phòng chống lũ lụt. Nghiên cứu cũng góp phần nâng cao nhận thức về rủi ro lũ lụt trong cộng đồng.

6.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo và các khuyến nghị

Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu để cải thiện độ chính xác của các mô hình lũ lụt và đánh giá tác động của biến đổi khí hậu Đà Nẵng đến nguy cơ lũ lụt. Cần khuyến khích sự tham gia của cộng đồng vào quá trình quản lý rủi ro lũ lụt và tăng cường hợp tác giữa các bên liên quan. Nghiên cứu thêm về nước biển dâng Đà Nẵng cũng cần được tiến hành.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Khu vực duyên hải miền Trung Việt Nam, đặc biệt là vùng hạ lưu lưu vực sông Vu Gia - Thu Bồn thuộc thành phố Đà Nẵng và tỉnh Quảng Nam, thường xuyên gánh chịu các đợt thiên tai lũ lụt nghiêm trọng. Thống kê lịch sử thiên tai giai đoạn 1997 - 2009 tại Đà Nẵng ghi nhận ít nhất 2 đợt lũ lớn mỗi năm, làm 219 người chết và mất tích, 277 người bị thương, cùng tổng thiệt hại kinh tế ước tính vượt 6.803 tỷ đồng. Với lượng mưa trung bình năm lên tới 3.000 - 4.000 mm, trong đó 60% - 76% tập trung dồn dập vào mùa mưa từ tháng 9 đến tháng 12, kết hợp địa hình đồng bằng hẹp ven biển và hệ thống sông dốc ngắn, nguy cơ ngập lụt tại đây luôn ở mức báo động.

Vấn đề cốt lõi đặt ra là sự thiếu hụt các mô hình số độ cao (DEM) độ phân giải cao và dữ liệu vệ tinh quan trắc gần thời điểm lũ, dẫn đến việc đánh giá ngập lụt trước đây chưa đạt độ tin cậy cần thiết. Mục tiêu chính của nghiên cứu là xây dựng phương pháp tối ưu hóa bề mặt địa hình thông qua việc tích hợp dữ liệu DEM toàn cầu, ứng dụng thuật toán hàm trơn BS-Horizon để tạo DEM độ phân giải 5m và phân vùng nguy cơ ngập lụt bằng tiến trình phân tích thứ bậc đa chỉ tiêu (AHP).

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào vùng đồng bằng trũng ven biển phía Nam thành phố Đà Nẵng với diện tích tổng thể 98 km² và khu vực thử nghiệm mô hình 16 km². Ý nghĩa thực tiễn của công trình được chứng minh qua các chỉ số định lượng: giảm sai số độ cao RMSE từ 75,6m ở dữ liệu viễn thám thô xuống 11,6m ở DEM hợp nhất, đạt độ chính xác thẳng đứng vượt trội với RMSE chỉ 0,16m ở DEM 5m, đồng thời dự báo trùng khớp tới gần 84% diện tích ngập lụt thực tế ghi nhận từ ảnh vệ tinh radar ALOS PALSAR.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng lý thuyết phân tích quyết định đa tiêu chí (MCDA) thông qua Tiến trình Phân tích Thứ bậc (AHP) do Thomas Saaty đề xuất, kết hợp cùng lý thuyết tối ưu hóa bề mặt liên tục bằng hàm trơn bậc ba (Bi-cubic Spline) và phương pháp hàm phạt ngoài (Exterior Penalty Function). Khung nghiên cứu vận dụng sâu sắc các khái niệm nền tảng trong khoa học địa tin học và thủy văn học, bao gồm: Mô hình số độ cao (DEM/DTM), Chỉ số Độ ẩm Địa hình (Topographic Wetness Index - TWI), Ngập lụt dựa trên cao trình (Elevation-based Flood Inundation - EFI), Khoảng cách đến dòng chảy chính (Distance from River Channel - DIST), và Chỉ số Nguy cơ Ngập lụt tổng hợp (Flood Hazard Index - FHI). Việc mô hình hóa không gian địa hình dựa trên sự cân bằng tối ưu giữa độ trơn nhẵn bề mặt và mức độ thỏa mãn các ràng buộc độ cao thực tế.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu đầu vào bao gồm 79.600 điểm đo cao độ thực địa tỷ lệ 1:10.000 cho khu vực nghiên cứu 98 km² và 9.730 điểm trắc địa chi tiết cho khu vực thử nghiệm 16 km² do Sở Tài nguyên và Môi trường thành phố Đà Nẵng cung cấp với độ chính xác quan trắc 10 cm. Nguồn dữ liệu viễn thám bổ trợ gồm ASTER GDEM 30m, SRTM V4.1 90m (được nội suy lại về 30m), ảnh vệ tinh quang học Landsat TM, RapidEye 5m và ảnh viễn thám radar ALOS PALSAR chụp trong trận lũ lịch sử ngày 31 tháng 10 năm 2007.

Cỡ mẫu nghiên cứu gồm 79.600 điểm độ cao được thu thập theo phương pháp đo đạc lưới điểm khống chế cao độ thực địa kết hợp đường bình độ 5m. Phương pháp phân tích được lựa chọn dựa trên cơ sở khoa học vững chắc: Thuật toán trung bình có trọng số theo phân loại địa hình (TPI) được ứng dụng để hợp nhất GDEM và SRTM nhằm triệt tiêu hiện tượng bóng radar và mây che; thuật toán BS-Horizon kết hợp ràng buộc đẳng thức và bất đẳng thức (0 - 10m) được chọn để xử lý địa hình vi mô vùng bằng phẳng; và mô hình AHP được áp dụng để xác định trọng số định lượng cho 5 thông số ngập lụt chính (EFI, DIST, TWI, độ dốc, hiện trạng sử dụng đất). Timeline nghiên cứu trải dài từ việc thu thập chuỗi số liệu thiên tai 1997 - 2009, xử lý không gian và hiệu chỉnh thực địa bằng hệ thống mốc đo ngập lịch sử năm 2015.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Thứ nhất, việc kết hợp dữ liệu quang học ASTER GDEM và radar SRTM bằng phương pháp gán trọng số theo đơn vị địa hình đã nâng cao chất lượng mô hình số độ cao toàn diện. Sai số căn bậc hai trung bình (RMSE) giảm mạnh từ 75,6m ở GDEM gốc và 14,8m ở SRTM gốc xuống còn 11,6m ở DEM hợp nhất, đồng thời hệ số tương quan tuyến tính R² đạt mức 0,9986 khi so sánh với DEM chuẩn trắc địa.

Thứ hai, thuật toán BS-Horizon chứng minh khả năng tái tạo bề mặt địa hình vi mô vượt trội cho vùng đồng bằng ven biển. DEM 5m tạo ra từ 9.730 điểm đo thực địa và ràng buộc bất đẳng thức đạt giá trị sai số RMSE chỉ 0,16m, vượt trội hơn 91,9% so với độ chính xác của DEM hợp nhất toàn cầu (RMSE 1,98m tại cùng khu vực). Bộ thông số tối ưu cho mô hình được xác định chính xác tại kích thước ô lưới M = 200, hệ số phạt α = 1,0×10⁴, hệ số đạo hàm m1 = 0,5 và m2 = 0,5.

Thứ ba, bản đồ phân vùng nguy cơ ngập lụt xây dựng từ chỉ số FHI phân loại khu vực thành 4 cấp độ nguy cơ rõ rệt. Kết quả kiểm chứng không gian cho thấy gần 84% diện tích ngập lụt trích xuất từ ảnh vệ tinh ALOS PALSAR trong đợt lũ năm 2007 nằm hoàn toàn trong vùng nguy cơ cao và rất cao.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính dẫn đến sai số ở các mô hình trước đây là do cảm biến quang học bị ảnh hưởng bởi mây che phủ tại vùng núi, trong khi cảm biến radar InSAR chịu tác động mạnh bởi hiện tượng chồng phổ hình học và mất tín hiệu phản xạ tán xạ ngược tại vùng đất trống và mặt nước. Khi đưa dữ liệu vào bảng so sánh ma trận AHP và biểu đồ phân bố tần suất sai số (histogram), sự phân bổ sai số của DEM hợp nhất hội tụ gần như tuyệt đối quanh giá trị 0m, minh chứng cho việc triệt tiêu thành công các giá trị ngoại lai.

So sánh với các nghiên cứu trước đây tại lưu vực sông Thu Bồn vốn chỉ dựa vào SRTM 90m thô, phương pháp tích hợp này đã mô tả chân thực các đột biến địa hình như đê điều, hệ thống đường Quốc lộ 1A và các nhánh sông Cẩm Lệ, Cổ Cò, sông Yên. Các phát hiện này khẳng định vai trò quyết định của cao trình tương đối (EFI chiếm trọng số cao nhất trong ma trận so cặp) đối với mức độ rủi ro ngập úng ven biển.

Đề xuất và khuyến nghị

Thứ nhất, hoàn thiện và chuẩn hóa cơ sở dữ liệu DEM 5m độ chính xác cao: Sở Tài nguyên và Môi trường thành phố Đà Nẵng chủ trì phối hợp cùng các viện nghiên cứu mở rộng việc áp dụng thuật toán BS-Horizon để số hóa toàn bộ 100% diện tích đồng bằng trũng ven biển trong giai đoạn 2026 - 2027, nâng sai số trắc địa toàn mạng lưới dưới ngưỡng 0,2m.

Thứ hai, tích hợp bản đồ phân vùng nguy cơ ngập lụt (FHI) vào quy hoạch tổng thể không gian đô thị: Sở Xây dựng và Ban Chỉ huy Phòng chống thiên tai thành phố Đà Nẵng cần áp dụng trực tiếp bản đồ phân vùng rủi ro vào việc xét duyệt cốt nền xây dựng, quy hoạch hành lang thoát lũ và kiểm soát mật độ xây dựng từ năm 2027, đặt mục tiêu giảm thiểu ít nhất 30% thiệt hại kinh tế do ngập úng hàng năm.

Thứ ba, xây dựng hệ thống giám sát và cảnh báo sớm thiên tai tích hợp viễn thám đa nguồn: Trung tâm Khí tượng Thủy văn khu vực Trung Bộ triển khai tiếp nhận ảnh vệ tinh radar khẩu độ tổng hợp kết hợp mô hình phân vùng ngập lụt tự động trong giai đoạn 2026 - 2028, nhằm đạt tỷ lệ dự báo chính xác phạm vi ngập lụt trên 85% trước các đợt bão lớn.

Thứ tư, nâng cấp và cải tạo hệ thống tiêu thoát nước tại các lưu vực hợp lưu: Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn Đà Nẵng cùng tỉnh Quảng Nam cần khơi thông dòng chảy sông Cổ Cò, nạo vét sông Yên và sông Cẩm Lệ trong kỳ hạn 2026 - 2030, gia tăng khả năng thoát lũ lên thêm 25% trong các kịch bản lượng mưa cực đoan vượt 3.000 mm.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Cơ quan quản lý nhà nước và quy hoạch đô thị tại các tỉnh duyên hải miền Trung (như Sở Tài nguyên và Môi trường, Sở Xây dựng, Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn): Sử dụng luận văn làm tài liệu định chuẩn kỹ thuật để xây dựng bản đồ cảnh báo thiên tai, quy hoạch hạ tầng thoát nước và quản lý quy hoạch đất đai bền vững.

Ban Quản lý Dự án và các doanh nghiệp tư vấn thiết kế công trình hạ tầng giao thông, thủy lợi: Ứng dụng thuật toán tối ưu hóa bề mặt địa hình BS-Horizon để trích xuất bình đồ cao độ 5m chuẩn xác, phục vụ tính toán khẩu độ thoát nước cầu cống dọc Quốc lộ 1A và hệ thống đê bao ven sông.

Các nhà khoa học, giảng viên và học viên cao học thuộc chuyên ngành Địa tin học, Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS), Viễn thám và Thủy văn công trình: Tham khảo quy trình học thuật chuẩn mực về việc hợp nhất dữ liệu độ cao đa nguồn, xử lý bài toán tối ưu phi tuyến với ràng buộc bất đẳng thức và kỹ thuật ra quyết định đa tiêu chí AHP.

Các tổ chức phi chính phủ và cơ quan tài trợ quốc tế hoạt động trong lĩnh vực giảm nhẹ rủi ro thiên tai và thích ứng với biến đổi khí hậu: Sử dụng phương pháp luận và các kết quả định lượng của nghiên cứu làm căn cứ xây dựng dự án hỗ trợ cộng đồng dễ bị tổn thương tại khu vực hạ lưu sông Vu Gia - Thu Bồn.

Câu hỏi thường gặp

Tại sao cần phải hợp nhất hai nguồn dữ liệu viễn thám ASTER GDEM và radar SRTM? ASTER GDEM quang học thường bị lỗi do mây bao phủ và sai số lớn ở vùng bằng phẳng, trong khi radar SRTM gặp hiện tượng bóng địa hình tại vùng núi dốc. Việc hợp nhất có trọng số dựa trên chỉ số vị trí địa hình (TPI) giúp bù trừ nhược điểm của từng loại cảm biến, giảm sai số RMSE từ 75,6m xuống 11,6m.

Thuật toán BS-Horizon có ưu điểm gì vượt trội so với các phương pháp nội suy truyền thống như Kriging hay IDW? Khác với các phương pháp thông thường chỉ nhận điểm độ cao rời rạc, BS-Horizon kết hợp đồng thời ràng buộc đẳng thức (điểm đo thực tế) và bất đẳng thức (khoảng giới hạn cao trình 0 - 10m), đồng thời sử dụng hàm phạt ngoài để triệt tiêu hiện tượng uốn lượn bất thường, mang lại bề mặt trơn nhẵn với RMSE chỉ 0,16m.

Mô hình phân tích thứ bậc AHP trong nghiên cứu sử dụng những tham số địa hình nào? Nghiên cứu tích hợp 5 tham số chính gồm: Cao trình ngập lũ (EFI), Khoảng cách đến lòng sông (DIST), Chỉ số độ ẩm địa hình (TWI), Hiện trạng sử dụng đất (Land use) và Độ dốc (Slope). Trong đó, cao trình ngập lũ và khoảng cách đến sông là hai yếu tố giữ trọng số chi phối cao nhất.

Kết quả phân vùng nguy cơ ngập lụt được kiểm chứng bằng những nguồn dữ liệu thực tế nào? Mô hình được đối soát trực tiếp với 2 nguồn dữ liệu độc lập: Bản đồ ngập trích xuất từ ảnh vệ tinh radar ALOS PALSAR chụp trong trận lũ ngày 31 tháng 10 năm 2007 (độ trùng khớp 84%) và hệ thống cột đo ngập lụt thực địa được khảo sát vào tháng 3 năm 2015.

Phương pháp luận của nghiên cứu có thể mở rộng ứng dụng cho các khu vực khác không? Quy trình tạo DEM độ phân giải cao và mô hình AHP hoàn toàn có thể nhân rộng hiệu quả cho tất cả các vùng đồng bằng ven biển có địa hình trũng thấp và thường xuyên chịu ảnh hưởng của bão lũ tại Việt Nam, chỉ cần chuẩn hóa bộ dữ liệu đo đạc thực địa đầu vào.

Kết luận

• Nghiên cứu đã hoàn thiện xuất sắc quy trình hợp nhất dữ liệu viễn thám toàn cầu ASTER GDEM và SRTM, giảm thiểu sai số RMSE thẳng đứng từ 75,6m xuống 11,6m và nâng hệ số tương quan R² lên 0,9986.
• Đã giải quyết triệt để bài toán nội suy địa hình vi mô vùng đồng bằng trũng bằng thuật toán BS-Horizon, thiết lập DEM 5m chính xác cao với sai số RMSE đạt 0,16m từ 79.600 điểm độ cao thực địa.
• Xây dựng thành công mô hình AHP đa chỉ tiêu xác định Chỉ số Nguy cơ Ngập lụt (FHI), ghi nhận mức độ trùng khớp lên tới 84% so với dữ liệu vệ tinh radar ALOS PALSAR năm 2007.
• Cung cấp luận cứ khoa học định lượng vững chắc phục vụ công tác quy hoạch đô thị, phân vùng rủi ro thiên tai và bảo vệ an toàn sinh kế cho người dân khu vực hạ lưu sông Vu Gia - Thu Bồn.
• Đề xuất lộ trình tiếp tục mở rộng mô hình thủy lực động lực học và tích hợp ảnh radar thời gian thực trong giai đoạn 2026 - 2030, mở ra hướng ứng dụng thiết thực cho các nhà quản lý và chuyên gia quy hoạch tại miền Trung Việt Nam.

Trích đoạn nội dung tài liệu

大阪市立大学大学院創造都市研究科 博士学位申請論文 CHARACTERIZATION OF TOPOGRAPHIC SURFACE AND EVALUATION FOR FLOOD HAZARD ZONATION IN COASTAL LOWLAND OF DANANG CITY, VIETNAM 2017 年 03 月 大阪市立大学大学院創造都市研究科 創造都市専攻創造都市研究領域 D13UD509 Tran, Thi An (トラン, テイ アン) 1 16990036839141000000 ACKNOWLEDGMENT This thesis was completed under the kind assistances of number of people who I am in debt. I would like to take this opportunity to express my gratitude to these people. First of all, my deepest gratitude is sincerely to my supervisor - Prof. Venkatesh Raghavan for his great supervision, support and continuous encouragement during my Ph.D course at Osaka City University.

His guidance always helped me in open-minded thinking and motivated me to be able to pursue my research interests. I greatly appreciate him for patiently listening to me, understanding my weakness and strengthening me when I have any trouble in researching. I learned from him not only research methods but also how to evaluate an issue, writing skills and also many moral guidance. His advises were valuable not only for my study but also for my life in Japan.

He was more than a supervisor for me. My sincere gratitude goes to Prof. Shinji Masumoto, Graduate School of Science for his continuous support for me from the first day I entered this Osaka City University. His immense knowledge and guidance helped me during my research study and he gently pointed me in the right direction when I had mistakes.

Thanks to his great support, I could pass over difficulties and finish my Ph. I would like to express my sincere thanks to Associate Prof. Go Yonezawa and Associate Prof. Daisuke Yoshida for their great support for me in Geoinformatics Lab.

I would like to thank them for giving me useful comments during seminar over last four years which were valuable for my research. I wish to express my gratitude to Dr. Susumu Nonogaki, Geological Survey of Japan for great support for me in DEM generation method. He has given me the guidance in detail, the valuable comments and suggestions that helped me grow up in research.

His developed BS-Horzion program which was investigated in this study is one of the most important tools for the completion of this thesis. Especially thanks to Prof. Kiyoji Shiono, Japan Society of Geoinformatics for his kindly suggestions and corrections for the evaluation of parameters in BS-Horizon DEM generation. My sincere thanks especially goes to my colleagues in Geoinformatics Lab for accompany with me during my course.

The discussion with them were always helpful for improving my study. 2 I also gratefully acknowledge Japanese Ministry of Education, Culture, Sport, Science and Technology for granting me Monbukagakusho - MEXT scholarship to enable me to study in Osaka City University. Also I thank to Graduate School for Creative Cities for their facilities support for my research. Besides, I would also thank to Danang Department of Natural Resource and Environment for providing field survey data which was very important in this research.

I would also like to thank The University of Danang, my professors as well as my colleagues in Faculty of Geography, University of Science and Education, The University of Danang for their support for me to study abroad. Thanks also goes to all of my friends in Japan. With memories of joy and help from them, I will never forget the great times we spent together. Especially thanks to Ms.

Sachiko Raghavan for her kind help in everything during my life in Japan. Last but not least, my unlimited thanks go to my beloved parents for their long- distance support and encouragement in every moment of my life, even though with lot of their difficulties. Especially thanks to my little family, husband and my son for their great love and heartening me up in researching. I could not finish my Ph.D without encouragement from my family.

Whatever I achieved is only to make them happy and proud. 3 TABLE OF CONTENTS. Page ACKNOWLEDGMENTS LIST OF FIGURES LIST OF TABLES ABSTRACT. i Chapter One: INTRODUCTION.

Overview and motivation. Flood situations in Central Vietnam and Danang area. Review of related researches. 6 Chapter 2: FUSION OF OPTICAL STEREO AND InSAR DERIVED GLOBAL DEMs.

Fusion of optical stereo and InSAR derived DEM data. DEM quality assessment .3 Minimizing DEM bias effect .4 DEM fusion algorithm. Filtering the noises for fused DEM. Accuracy assessment for fused DEM.

Limitations of fused DEM. 21 Chapter Three: GENERATION OF HIGH RESOLUTION DEM USING BS-HORIZON METHOD. BS-Horizon theory. Evaluating effects of parameter settings on the BS-Horizon DEM generation.

Equality and inequality constraints. Effect of M and α settings. M and α settings in case of using only equality constraints. Effects of M and α settings for equality-inequality constraint.

Surface characteristics for different inequality constrained intervals. Evaluating effect of m1 and m2 settings. Comparing BS-Horizon DEM generation from equality and equality- inequality constrained data. Selection of appropriate parameters for BS-Horizon DEM generation.

BS-Horizon DEM assessment. 37 Chapter Four: FLOOD HAZARD ZONATION USING MULTI-PARAMETRIC ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP). Study area and data used. DEM generation for study area.

Flood inundation mapping from satellite image. Analytical Hierarchy Process (AHP) method. Causative parameters of flood. Elevation based flood inundation (EFI).

Distance from the river channel (DIST). Topographic Wetness Index (TWI). Determining the weights for parameters of flood hazard. Flood hazard index (FHI) and flood hazard zonation.

49 Chapter Five: DISCUSSIONS AND CONCLUSIONS. 54 5 LIST OF FIGURES. Location of study area and topographic overview. Flowchart of data processing .Correlation between GDEM and Reference DEM before (left) and after (right) filling voids.

Comparing stream networks of global DEMsandReference DEM before (up) and after (down) shifting DEM: (a) GDEM; (b) SRTM. Comparing GDEM and SRTM to Reference DEM: (a) before re-interpolation SRTM and shifting data; (b) after re-interpolation SRTM and shifting data. Correlation of GDEM and SRTM in flat (a) and mountainous (b) areas. A profile of GDEM and SRTM compare to Reference DEM in flat area.

Difference elevation of GDEM and SRTM with respect to Reference DEM from mountain to flat area. Behaviour of GDEM and SRTM to Reference DEM in difference topographic contexts. Landform classification map from SRTM. Weighted averaging used to fused global DEMs.

Result of denoising algorithm (Sun et al. 2007) on fused DEM. Correlation between fused DEM and Reference DEM. Difference in elevation between fused DEM and Reference DEM.

Histogram from the difference elevation maps of SRTM, GDEM and Fused DEM.16: Slope (a), profile curvature (b) and tangential curvature (c) of fused DEM .17: Normal vector of topographic surface (a) and the angular difference between two normal vector (Hodgson and Gaile, 1999). Limitations of Fused DEM compared to reference elevation data. Location of study area including field survey point elevation data (a) and Satellite RapidEye imagery in 2014 (b) of corresponding area. Distribution of field survey point elevation in study area based on different cases of M.

Equality and inequality constraints used in surface estimations. Calculations of R( f ), J( f ) and the resulting Q( f ) in different cases of M and  when using equality constrained data. DEMs generated from equality constrained data using different M and  settings. Representation of R( f ), J( f ) and Q( f ) according to different M and α when using equality-inequality data.

DEMs generated from equality-inequality constrained data using different M and  settings. Surfaces generated from equality constraints and equality-inequality constraints with R( f ) <= 0. DEM generated from equality constraints in different m1 and m2 settings (Parameter M = 200,  = 1. DEM generated from equality constraints in different m1 and m2 settings with R( f ) <= 0.

Location of study area in Vietnam. Flow chart of the flood hazard zonation. ALOS PALSAR on 31st October 2007 (a) and the flood inundation map extracted from PALSAR data (b). Parameters used in AHP based flood hazard zonation.

Flood hazard zonation map of the study area. Correlation between estimated and recorded flood depth data in 2007. 85 7 LIST OF TABLES Page Table 1. Disaster history in Danang, Vietnam from 1997 to 2009.

General information of global DEMs and reference DEM. SRTM before and after interpolation into 30m. Results of GDEM after filling artifacts and shifting. The mean errors of GDEM and SRTM according to land cover map.

Mean of absolute error (MAE) from slope error maps of GDEM and SRTM on each landform area. General statistics for the error of GDEM, SRTM and fused DEM. Comparison of differences in some terrain parameters of GDEM, SRTM and Fused DEM with respect to Reference DEM. Result of angular difference of unit NV between global DEMs, fused DEM and Reference DEM.

Distribution of field survey elevation points in different cases of M. Statistics of DEMs from equality data in different M and  settings. DEMs from equality-inequality data in different M and . Statistics of the surfaces with R( f ) <= 0.

Statistical results of 5m DEMs created from inequality constraints in different intervals. Statistical results of 5m DEMs in different m1 and m2 settings (Input: Equality data, M = 200,  = 1. Statistical results of 5m DEMs in different m1 and m2 settings with R( f ) <= 0. Data used in flood hazard zonation.

Saaty scale for various elements comparison. Pair-wise comparison (PC), normalized values (NV) and corresponding weights for flood hazard parameters. Parameters classes, ratings and corresponding weights. Flood hazard zonation based on FHI.

99 8 ABSTRACT Flooding is one of the most frequent and damage causing natural disaster in Vietnam. Flood occurrence becomes more exacerbated in the coastal areas of Central Vietnam. These areas, especially Danang and Quang Nam provinces were experiencing several flood events in the past. Due to the increasing frequency of flood events, flood hazard zonation become becomes indispensable for evaluation the flood risk in this region.

The topography which directly related to flood hazard but such relationship is still poorly understood. Several methods have been developed for flood hazard zonation using various approaches. Previous studies have been carried out in order to determine the flood potential in Danang City, Vietnam based on hydro-geomorphological methods integrated with remote sensing data (Ho et al., 2012; Do et al. However, those studies reveal limitations in lack of high resolution digital elevation model (DEM) and near-flood events satellite data which leads to generate inaccuracy results in developing a comprehensive flood prevention plan.

This study aims to characterize the topographic surface and evaluation for flood hazard zonation in coastal lowland of Danang City, Vietnam. Digital elevation model (DEM) is one of the most important data source for accurately characterizing the flood hazard potential. Therefore, in the first stage of this study, algorithms for high quality DEM generation was investigated. Firstly, global free DEM data including Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer (ASTER) Global DEM (GDEM) and Shuttle Radar Topographic Mission (SRTM) DEM data were utilized to generate DEM for Danang City.

It is observed that the accuracy of GDEM and SRTM varies depending upon the geomorphological characteristics of target area. Fusion between two global DEMs using geomorphological approach is an appropriate solution to enhance the quality of free DEMs for Danang City, Vietnam. The data fusion technique was applied by weighted averaging of GDEM and SRTM based on the topographic context. Fused DEM were compared with reference DEM to discuss about accuracy and impact of terrain related parameters in variation on DEM quality.

Results indicate that fused DEM has improved accuracy than individual global DEM and most artifacts were successfully eliminated.