Tổng quan luận án
Luận án tiến sĩ chuyên ngành Kỹ thuật môi trường (mã số: 09520320) của nghiên cứu sinh Nguyễn Quang Minh, được thực hiện tại Học viện Khoa học và Công nghệ thuộc Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Nguyễn Quốc Phi và TS. Phan Đông Pha, bảo vệ năm 2022.
Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu
Tai biến môi trường tự nhiên, đặc biệt là hiện tượng trượt lở đất đá và lũ quét/lũ bùn đá, diễn ra với tần suất ngày càng gia tăng và diễn biến phức tạp tại các vùng miền núi Việt Nam. Tỉnh Lào Cai là địa bàn trọng điểm có tốc độ phát triển kinh tế nhanh, hạ tầng giao thông, khu đô thị, khu công nghiệp, hoạt động thương mại và khai thác khoáng sản mở rộng mạnh mẽ. Sự gia tăng mật độ dân cư tập trung dọc theo các trục giao thông huyết mạch và các thung lũng sông suối làm gia tăng tính tổn thương trước thiên tai. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu, việc nghiên cứu, đánh giá định lượng và khoanh vùng nguy cơ tai biến môi trường tự nhiên phục vụ quy hoạch không gian phát triển bền vững trở thành yêu cầu cấp thiết. Khoảng trống nghiên cứu đặt ra là việc tích hợp các mô hình địa không gian kết hợp nguồn dữ liệu mở và các thuật toán phân tích dữ liệu lớn nhằm nâng cao độ chính xác dự báo nguy cơ tai biến ở cấp độ chi tiết (huyện, thành phố) tại khu vực miền núi còn hạn chế.
Mục tiêu nghiên cứu
- Mục tiêu chung: Nghiên cứu các tai biến môi trường tự nhiên tại khu vực huyện Bảo Thắng và thành phố Lào Cai sử dụng các mô hình tính toán địa không gian và đề xuất các giải pháp giảm thiểu tác động từ khu vực có nguy cơ.
- Mục tiêu cụ thể:
- Xác định được các yếu tố nguy cơ gây tai biến môi trường tự nhiên tại khu vực nghiên cứu.
- Phân tích các dạng tai biến môi trường tự nhiên phổ biến tại khu vực, tập trung vào hai dạng tai biến trượt lở và lũ quét/lũ bùn đá.
- Khoanh vùng nguy cơ xảy ra tai biến môi trường tự nhiên tại khu vực nghiên cứu huyện Bảo Thắng và thành phố Lào Cai.
- Nghiên cứu xây dựng các giải pháp phòng ngừa, giảm thiểu phù hợp với điều kiện kinh tế - xã hội tại khu vực.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
- Đối tượng nghiên cứu: Các dạng tai biến môi trường tự nhiên, tập trung vào hai dạng chính là trượt lở đất đá và lũ quét/lũ bùn đá.
- Phạm vi không gian: Khu vực huyện Bảo Thắng (diện tích 651,98 km², dân số 103.262 người tính đến năm 2019) và thành phố Lào Cai (diện tích 282,13 km², dân số 130.671 người, 17 đơn vị hành chính cấp xã/phường), tỉnh Lào Cai. Tổng diện tích khu vực tính toán phân tích trong luận án là 908,85 km².
- Phạm vi thời gian và tài liệu: Tài liệu khảo sát thực địa liên tục từ năm 2016 đến năm 2019; chuỗi ảnh vệ tinh Landsat các năm 2000, 2005, 2010, 2015, 2020; ảnh Sentinel-2 năm 2020; các dữ liệu biến động sử dụng đất giai đoạn 2010–2020 và số liệu khí tượng thủy văn, tai biến lịch sử ghi nhận tại địa phương.
Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án
Các hướng nghiên cứu trên thế giới và tại Việt Nam
- Nghiên cứu quốc tế: Sau Thập kỷ Quốc tế về Giảm thiểu Thiên tai (1990–2000), các dự án của UNESCO/IUGS tại châu Phi và Ngân hàng Thế giới (2004–2012) đã thúc đẩy việc lập bản đồ nguy cơ tai biến. Các khung phân loại tai biến tự nhiên và kỹ thuật được hệ thống hóa bởi Smith (2001). Phương pháp phân tích xác suất và tỷ số tần suất (Frequency Ratio) được chuẩn hóa nhằm đánh giá mối quan hệ giữa các điểm tai biến và yếu tố ảnh hưởng. Các mô hình động lực học và mô phỏng dòng chảy như SINMAP, CHASM, Flow-R được phát triển bởi các nhóm nghiên cứu quốc tế (như Peter Holmgren, 1994; Antoine Guisan và Stuart B. Weiss, 1999; Robert Elliot DeGloria, 1999; Horton và cộng sự, 2011; Locat, 2012). Việc ứng dụng học máy và khai phá dữ liệu như Mạng nơron nhân tạo (ANN), Máy vector hỗ trợ (SVM), Cây quyết định (DT), Hồi quy Logistic (LR) được triển khai rộng rãi trong dự báo trượt lở.
- Nghiên cứu tại Việt Nam: Khái niệm tai biến địa chất và tai biến môi trường được nghiên cứu bài bản từ những năm 1990. Đề tài cấp Nhà nước KC.01BS do GS. Nguyễn Trọng Yêm chủ trì đã xây dựng hệ phương pháp luận nghiên cứu 10 loại tai biến môi trường và lập bản đồ phân vùng tỷ lệ 1:50.000 cho các vùng trọng điểm miền núi phía Bắc (Hà Giang, Lào Cai, Điện Biên). Các nghiên cứu của Cao Đăng Dư và Lê Bắc Huỳnh (2000), Trần Trọng Huệ (2004, 2010), Nguyễn Xuân Huyên (2009), Nguyễn Quốc Phi (2011, 2018), Đỗ Văn Nhuận và cộng sự (2014), Lê Quốc Hùng (chủ biên Đề án phân vùng cảnh báo trượt lở đất đá của Bộ Tài nguyên và Môi trường) đã làm rõ hiện trạng, cơ chế phát sinh và khoanh vùng nguy cơ trượt lở đất đá dọc các tuyến giao thông và lưu vực sông suối miền núi phía Bắc. Khung pháp lý về dự báo, cảnh báo thiên tai được định hình cụ thể theo Quyết định số 03/2020/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ.
Khoảng trống nghiên cứu luận án lựa chọn giải quyết
Mặc dù đã có nhiều nghiên cứu về trượt lở và lũ quét tại Tây Bắc, phần lớn các công trình trước đây áp dụng phương pháp chuyên gia định tính hoặc mô hình thống kê đơn biến trên phạm vi rộng với tỷ lệ bản đồ nhỏ. Luận án tập trung giải quyết khoảng trống trong việc:
- Tận dụng tối đa nguồn dữ liệu mở (open data: viễn thám Landsat/Sentinel, dữ liệu đo mưa và độ ẩm đất vệ tinh) để xây dựng cơ sở dữ liệu số hóa đồng bộ cho vùng địa hình chia cắt mạnh.
- So sánh đối chứng hiệu quả dự báo của 6 mô hình toán học và học máy (Bayes/WoE, CF, LR, ANN, SVM, DT) trên cùng một tập dữ liệu địa phương.
- Tích hợp chỉ số nguy cơ lũ quét hiệu chỉnh (mFFPI), phương pháp đánh giá đa tiêu chuẩn không gian (SMCE) và mô hình mô phỏng lan truyền dòng chảy Flow-R để đánh giá định lượng lũ bùn đá ở quy mô tiểu lưu vực.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu
Khung lý thuyết và nguyên tắc tiếp cận
Luận án tiếp cận nghiên cứu theo 3 nguyên tắc cơ bản:
- Tiếp cận kế thừa: Dựa trên quy luật phát triển trong quá khứ của các điểm tai biến để nhận diện quy luật cho tương lai.
- Tiếp cận phát sinh: Phân tích tương tác của tổng thể các yếu tố môi trường (nội sinh và ngoại sinh) gây mất ổn định sườn dốc và tạo dòng lũ.
- Tiếp cận tổng hợp: Tích hợp cách tiếp cận kế thừa và phát sinh theo Hướng dẫn kỹ thuật của Ủy ban Hỗn hợp về đánh giá tai biến môi trường (JTC1, 2009) và Báo cáo AR5 của Ủy ban Liên chính phủ về Biến đổi Khí hậu (IPCC, 2014).
Phương pháp nghiên cứu định lượng và công cụ phân tích
- Phương pháp Viễn thám và GIS:
- Xử lý ảnh vệ tinh Landsat 7 (ETM+), Landsat 8 (OLI) qua các thời kỳ (2000, 2005, 2010, 2015, 2020) và ảnh Sentinel-2 A/B (độ phân giải 10m) năm 2020.
- Nhận diện sự thay đổi bề mặt lớp phủ sau các trận mưa bão thông qua kỹ thuật trừ ảnh chỉ số sai khác thực vật ($\text{dNDVI}$) và chỉ số đất trống ($\text{dBSI}$).
- Phương pháp thống kê cặp và thống kê đa biến:
- Mô hình thống kê Bayes (Trọng số bằng chứng - Weight of Evidence - WoE): Xác định trọng số dương ($W^+$), trọng số âm ($W^-$) và độ tương phản ($C = W^+ - W^-$) cho từng lớp yếu tố.
- Mô hình Hệ số tin cậy (Certainty Factor - CF): Đánh giá mức độ đóng góp của từng khoảng giá trị yếu tố đến khả năng xuất hiện tai biến.
- Mô hình Hồi quy Logistic (Logistic Regression - LR): Thiết lập hàm xác suất logistic đa biến dựa trên các thông số đã kiểm định tính độc lập (kiểm định đa cộng tuyến thông qua Hệ số dung sai TOF và Hệ số phóng đại phương sai VIF).
- Phương pháp phân tích dữ liệu lớn và học máy (Big Data / Machine Learning):
- Mạng nơron nhân tạo (Artificial Neural Networks - ANN): Mô hình Perceptron đa lớp cấu trúc lan truyền tiến, sử dụng thuật toán lan truyền ngược.
- Máy vector hỗ trợ (Support Vector Machine - SVM): Phân chia không gian dữ liệu bằng siêu phẳng tối ưu dựa trên kích thước Vapnik-Chervonenkis (VC).
- Mô hình Cây quyết định (Decision Tree - DT): Phân loại cấu trúc dữ liệu theo thuật toán J48 (phân nhánh pruned tree dựa trên hệ số tin cậy 0,25, mức chia 66%).
- Phương pháp đánh giá và mô phỏng lũ quét:
- Chỉ số nguy cơ lũ quét hiệu chỉnh (mFFPI): Kết hợp các thông số về độ dốc, lớp phủ, loại đất và độ ẩm.
- Phương pháp Đánh giá đa chỉ tiêu không gian (SMCE): Chuẩn hóa và gán trọng số theo ma trận so sánh cặp AHP (Saaty) kết hợp với các kịch bản mưa (lượng mưa trung bình năm và lượng mưa ngày lớn nhất).
- Mô hình Flow-R (Flow path assessment of gravitational hazards at a Regional scale): Mô phỏng tự động nguồn phát sinh, xác suất lan truyền dòng chảy và năng lượng dòng lũ bùn đá.
- Kỹ thuật đánh giá độ chính xác:
- Sử dụng ma trận sai số (Confusion Matrix) và đường cong đặc tính hoạt động của bộ thu (ROC - Receiver Operating Characteristic) với diện tích dưới đường cong (AUC).
Nguồn cơ sở dữ liệu
Hệ thống dữ liệu đầu vào trên tổng diện tích 908,85 km² (tương ứng với 6.132 pixel điểm trượt lở đã xác định) bao gồm:
- Dữ liệu địa hình: Mô hình số độ cao DEM chi tiết, trích xuất độ dốc, hướng dốc, độ cong mặt cắt (profile curvature), độ cong mặt bằng (plan curvature), chỉ số độ ẩm địa hình (TWI), chỉ số độ nhám địa hình (TRI), chỉ số vị trí địa hình (TPI), chỉ số cân bằng khối (MBI), chỉ số vận chuyển trầm tích (STI), chỉ số năng lượng dòng chảy (SPI).
- Dữ liệu địa chất - địa kỹ thuật: Bản đồ địa chất 1:200.000 (tờ Bắc Quang, tờ Lào Cai - Kim Bình) và 1:50.000 (nhóm tờ Phố Lu - Bắc Than Uyên); mật độ đứt gãy và lineament; phân nhóm địa chất công trình (ĐCCT); phân nhóm địa chất thủy văn (ĐCTV); phân loại vỏ phong hóa; bản đồ gia tốc nền cực đại (PGA).
- Dữ liệu khí tượng - thủy văn: Lượng mưa ngày lớn nhất và lượng mưa trung bình từ dữ liệu vệ tinh; độ ẩm đất vệ tinh; mạng lưới và mật độ sông suối.
- Dữ liệu hoạt động nhân sinh: Hiện trạng sử dụng đất các năm 2010 và 2020; bản đồ biến động sử dụng đất 2010–2020; mật độ mạng lưới giao thông; mật độ dân cư và mật độ nhà cửa.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1: Tổng quan chung
Chương này tổng hợp các khái niệm cơ bản về tai biến môi trường tự nhiên, trượt lở và lũ quét/lũ bùn đá theo các quy chuẩn quốc tế và Việt Nam. Tác giả phân tích tình hình thiệt hại do thiên tai trên thế giới (ước tính trung bình 60.000 người chết/năm trong thập kỷ trước 2020) và tại Việt Nam. Riêng tại tỉnh Lào Cai, số liệu lịch sử cho thấy năm 2012 xảy ra 6 trận lũ quét lớn (làm chết 14 người, mất tích 3 người, hư hỏng 3.193 nhà dân); 6 tháng đầu năm 2013 gây thiệt hại 374 tỷ đồng, làm chết 5 người, bị thương 62 người.
Chương 1 cũng tổng quan điều kiện địa lý tự nhiên, kinh tế - xã hội của vùng nghiên cứu. Thành phố Lào Cai có diện tích 282,13 km², mật độ dân số 484 người/km²; huyện Bảo Thắng có diện tích 651,98 km², mật độ 158 người/km². Địa hình mang tính phân cắt mạnh, đai cao thay đổi từ 80m (thấp nhất tại Bảo Thắng) lên trên 3.000m thuộc dãy Hoàng Liên Sơn, trong đó diện tích có độ dốc trên 25° chiếm tới 80% toàn tỉnh.
Chương 2: Cơ sở lý luận và phương pháp nghiên cứu
Chương 2 trình bày chi tiết cơ sở toán học và quy trình thực hiện của các phương pháp địa không gian. Luận án phân tích cấu trúc dữ liệu không gian raster và vector, cơ chế tính toán trọng số theo xác suất Bayes và hệ số tin cậy CF, cấu trúc toán học của mạng ANN (các dạng hàm kích hoạt sigmoid, cấu trúc nơron), nguyên lý tách lớp bằng siêu phẳng của SVM, cấu trúc cây quyết định DT thuật toán J48, cũng như phương pháp tính toán chỉ số mFFPI, ma trận so sánh cặp AHP trong SMCE và giải thuật lan truyền dòng chảy đa hướng của mô hình Flow-R.
Chương 3: Hiện trạng và xây dựng cơ sở dữ liệu tai biến môi trường tự nhiên tại khu vực nghiên cứu
Chương 3 tổng kết hiện trạng phân bố các điểm trượt lở và lũ quét (điển hình như trận lũ quét suối Pèng tháng 8/2017 với mức nước lũ dâng cao 2m làm chết 9 người tại khu vực Thủy điện 1). Chương này hoàn thành việc xây dựng CSDL địa không gian gồm 20 yếu tố ảnh hưởng chính.
Kết quả trích xuất thống kê định lượng mối quan hệ giữa các yếu tố môi trường và 6.132 pixel điểm trượt lở trên toàn bộ diện tích 908,85 km² được thể hiện trong các bảng sau:
Bảng 1: Kết quả tính toán trọng số theo phân bố độ cao địa hình
| Độ cao (m) |
Diện tích (km²) |
Tỷ lệ diện tích (%) |
Số pixel trượt |
Tỷ lệ trượt (%) |
Trọng số $W^+$ |
Trọng số $W^-$ |
Độ tương phản $C$ |
Hệ số tin cậy $CF$ |
| < 100 |
131,37 |
14,45 |
742 |
12,10 |
-0,18 |
0,03 |
-0,205 |
-0,173 |
| 100–150 |
203,07 |
22,34 |
1.166 |
19,02 |
-0,16 |
0,04 |
-0,203 |
-0,158 |
| 150–200 |
161,16 |
17,73 |
952 |
15,53 |
-0,13 |
0,03 |
-0,159 |
-0,132 |
| 200–300 |
133,83 |
14,72 |
1.311 |
21,38 |
0,37 |
-0,08 |
0,455 |
0,334 |
| 300–500 |
87,50 |
9,63 |
627 |
10,23 |
0,06 |
-0,01 |
0,067 |
0,063 |
| 500–700 |
46,26 |
5,09 |
368 |
6,00 |
0,16 |
-0,01 |
0,174 |
0,163 |
| 700–1000 |
54,80 |
6,03 |
559 |
9,12 |
0,41 |
-0,03 |
0,447 |
0,363 |
| 1000–1500 |
60,28 |
6,63 |
288 |
4,70 |
-0,35 |
0,02 |
-0,366 |
-0,307 |
| > 1500 |
30,59 |
3,37 |
119 |
1,94 |
-0,55 |
0,01 |
-0,566 |
-0,441 |
| Tổng |
908,85 |
100,00 |
6.132 |
100,00 |
— |
— |
— |
— |
Bảng 2: Kết quả tính toán trọng số theo yếu tố thạch học địa chất
| Thành tạo địa chất |
Diện tích (km²) |
Tỷ lệ DT (%) |
Số pixel trượt |
Tỷ lệ trượt (%) |
$W^+$ |
$W^-$ |
Độ tương phản $C$ |
Hệ số $CF$ |
| Đệ tứ không phân chia ($Q$) |
78,33 |
8,62 |
509 |
8,30 |
-0,04 |
0,00 |
-0,041 |
-0,039 |
| Hệ tầng Cổ Phúc ($N_1\text{ }pl$) |
10,32 |
1,14 |
36 |
0,59 |
-0,66 |
0,01 |
-0,666 |
-0,500 |
| Phức hệ Yê Yên Sun, Pha 3 ($K\text{ }ys_3$) |
4,24 |
0,47 |
17 |
0,28 |
-0,52 |
0,00 |
-0,522 |
-0,422 |
| Phức hệ Yê Yên Sun, Pha 1 ($K\text{ }ys_1$) |
50,35 |
5,54 |
224 |
3,65 |
-0,42 |
0,02 |
-0,437 |
-0,356 |
| Hệ tầng Viên Nam ($T_1\text{ }vn$) |
1,66 |
0,18 |
71 |
1,16 |
1,85 |
-0,01 |
1,860 |
0,903 |
| Hệ tầng Bản Diệt ($C_3\text{ }bd$) |
5,72 |
0,63 |
46 |
0,75 |
0,18 |
0,00 |
0,177 |
0,172 |
| Hệ tầng Mia Lé, tầng trên ($D_1\text{ }ml_2$) |
12,89 |
1,42 |
61 |
0,99 |
-0,36 |
0,00 |
-0,359 |
-0,314 |
| Hệ tầng Mia Lé, tầng dưới ($D_1\text{ }ml_1$) |
10,93 |
1,20 |
45 |
0,73 |
-0,49 |
0,00 |
-0,499 |
-0,407 |
| Phức hệ Po Sen, Pha 1 ($PZ_1\text{ }ps_1$) |
0,35 |
0,04 |
0 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,000 |
-1,000 |
| Hệ tầng Chang Pung, tầng dưới ($\epsilon_3\text{ }cp_1$) |
98,45 |
10,83 |
1.045 |
17,04 |
0,45 |
-0,07 |
0,526 |
0,391 |
| Hệ tầng Hà Giang, tầng trên ($\epsilon_2\text{ }hg_2$) |
1,86 |
0,20 |
0 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
-0,002 |
-1,000 |
| Hệ tầng Hà Giang, tầng dưới ($\epsilon_2\text{ }hg_1$) |
54,65 |
6,01 |
1.181 |
19,26 |
1,17 |
-0,15 |
1,318 |
0,738 |
| Hệ tầng Cam Đường, tầng trên ($\epsilon_3\text{ }cđ_2$) |
48,49 |
5,33 |
413 |
6,74 |
0,23 |
-0,01 |
0,248 |
0,223 |
| Hệ tầng Cam Đường, tầng dưới ($\epsilon_3\text{ }cđ_1$) |
42,71 |
4,70 |
319 |
5,20 |
0,10 |
-0,01 |
0,107 |
0,104 |
| Hệ tầng Đá Đinh ($PR_{3-1}\text{ }đđ$) |
46,88 |
5,16 |
79 |
1,29 |
-1,39 |
0,04 |
-1,428 |
-0,763 |
| Hệ tầng Cha Pả ($PR_{3-1}\text{ }cp$) |
0,24 |
0,03 |
0 |
0,00 |
0,00 |
0,00 |
0,000 |
-1,000 |
| Hệ tầng Sin Quyền ($PR_{1-2}\text{ }sq$) |
100,98 |
11,11 |
572 |
9,33 |
-0,17 |
0,02 |
-0,195 |
-0,170 |
| Hệ tầng Ngòi Chi ($PR_1\text{ }nc$) |
10,59 |
1,17 |
76 |
1,24 |
0,06 |
0,00 |
0,062 |
0,064 |
| Hệ tầng Núi Con Voi ($PR_1\text{ }nv$) |
90,61 |
9,97 |
448 |
7,31 |
-0,31 |
0,03 |
-0,340 |
-0,281 |
| Hệ tầng Suối Chiềng ($PP\text{ }sc$) |
174,61 |
19,21 |
688 |
11,22 |
-0,54 |
0,09 |
-0,633 |
-0,433 |
| Các đai mạch chưa rõ tuổi |
64,01 |
7,04 |
302 |
4,92 |
-0,36 |
0,02 |
-0,380 |
-0,316 |
| Tổng |
908,85 |
100,00 |
6.132 |
100,00 |
— |
— |
— |
— |
Bảng 3: Kết quả tính toán trọng số theo yếu tố thảm phủ thực vật NDVI và chỉ số độ nhám TRI
| Nhóm chỉ số |
Phân lớp giá trị |
Diện tích (km²) |
Tỷ lệ DT (%) |
Số pixel trượt |
Tỷ lệ trượt (%) |
Độ tương phản $C$ |
Hệ số $CF$ |
| NDVI |
$\le 0,2$ |
32,92 |
3,62 |
943 |
15,38 |
1,578 |
0,820 |
|
$0,2 - 0,4$ |
60,39 |
6,64 |
959 |
15,64 |
0,958 |
0,617 |
|
$0,4 - 0,6$ |
164,84 |
18,14 |
1.207 |
19,68 |
0,101 |
0,084 |
|
$0,6 - 0,7$ |
273,45 |
30,09 |
1.086 |
17,71 |
-0,693 |
-0,428 |
|
$0,7 - 0,8$ |
362,73 |
39,91 |
1.822 |
29,71 |
-0,452 |
-0,269 |
|
$> 0,8$ |
14,53 |
1,60 |
115 |
1,88 |
0,162 |
0,158 |
| TRI |
$\le 1$ |
230,96 |
25,41 |
1.513 |
24,67 |
-0,039 |
-0,031 |
|
$1 - 3$ |
272,66 |
30,00 |
1.083 |
17,66 |
-0,693 |
-0,428 |
|
$3 - 5$ |
305,20 |
33,58 |
2.221 |
36,22 |
0,116 |
0,078 |
|
$5 - 7$ |
85,33 |
9,39 |
1.077 |
17,56 |
0,721 |
0,499 |
|
$> 7$ |
14,70 |
1,62 |
238 |
3,88 |
0,900 |
0,625 |
Chương 4: Áp dụng mô hình địa không gian đánh giá nguy cơ tai biến môi trường tự nhiên tại khu vực nghiên cứu
Chương này triển khai các thuật toán dự báo và so sánh định lượng:
- Dự báo trượt lở đất đá:
- 6 mô hình được áp dụng gồm Bayes (WoE), Hệ số tin cậy (CF), Hồi quy Logistic (LR), Mạng nơron nhân tạo (ANN), Máy vector hỗ trợ (SVM) và Cây quyết định (DT - J48).
- Tất cả các mô hình đều đạt độ chính xác từ 75% trở lên. Mô hình ANN cho kết quả tối ưu nhất với độ chính xác trên 91%. Trong kết quả phân vùng của ANN, diện tích phân bậc nguy cơ rất cao chỉ chiếm 13,5% tổng diện tích nhưng tập trung tới hơn 42% tổng số điểm trượt lở đã ghi nhận.
- Đánh giá và mô phỏng lũ quét:
- Kết quả phân tích đa chỉ tiêu không gian SMCE chỉ ra rằng 3 yếu tố chi phối mạnh nhất đến lũ quét/lũ bùn đá gồm: lượng mưa, độ dốc địa hình và độ ẩm đất. Thảm phủ thực vật có mức độ ảnh hưởng thứ yếu.
- Ứng dụng chỉ số mFFPI xác định các vùng tập trung dòng chảy cao.
- Sử dụng mô hình Flow-R mô phỏng chi tiết quá trình lan truyền dòng lũ, xác suất di chuyển và động năng dòng chảy tại thung lũng Tả Phời, khoanh định chính xác phạm vi ảnh hưởng của bùn đá đối với khu dân cư và hạ tầng hạ lưu.
- Định hướng quy hoạch không gian:
- Luận án xây dựng 3 nhóm tiêu chí phục vụ quy hoạch sử dụng đất giảm thiểu rủi ro thiên tai: Nhóm kinh tế (chi phí xây dựng, khoảng cách hạ tầng), Nhóm xã hội (mật độ dân cư, tiếp cận trường học, trạm y tế, nghĩa trang), Nhóm môi trường (khoảng cách an toàn tới các vùng nguy cơ trượt lở và lũ quét rất cao/cao).
- Đề xuất bản đồ quy hoạch không gian lồng ghép phân vùng an toàn tai biến cho huyện Bảo Thắng và TP. Lào Cai.
Kết quả và những đóng góp mới
Đóng góp mới về mặt khoa học và lý luận
- Hoàn thiện hệ phương pháp đánh giá định lượng tích hợp: Luận án đã kết hợp hệ thống công cụ địa không gian với 6 mô hình toán thống kê đa biến và thuật toán học máy trong việc phân vùng nguy cơ trượt lở đất đá và lũ quét/lũ bùn đá, khẳng định mô hình mạng nơron nhân tạo (ANN) đạt độ chính xác vượt trội (>91%).
- Khai thác dữ liệu mở viễn thám trong giám sát tai biến: Xác lập quy trình khai thác ảnh Sentinel-2 A/B đa thời gian để phát hiện điểm trượt lở sau bão lớn với các ngưỡng sai phân định lượng cụ thể:
- Chỉ số sai khác thực vật $\text{dNDVI}$ nằm trong khoảng: $0,406 \div 0,763$.
- Chỉ số đất trống $\text{dBSI}$ nằm trong khoảng: $0,275 \div 0,549$.
- Lượng hóa cơ chế lũ bùn đá cấp tiểu lưu vực: Luận án đã làm rõ sự tương tác của lượng mưa, độ ẩm đất và độ dốc địa hình trong việc kích hoạt lũ quét thông qua mô hình SMCE và mô phỏng động lực học bằng mô hình Flow-R.
Đóng góp mới về mặt thực tiễn và giải pháp đề xuất
- Bộ bản đồ phân vùng nguy cơ tai biến chi tiết: Cung cấp bản đồ nguy cơ trượt lở đất và lũ quét tỷ lệ lớn cho huyện Bảo Thắng và TP. Lào Cai, làm cơ sở thực tế phục vụ trực tiếp công tác phòng chống thiên tai.
- Tích hợp tiêu chí tai biến vào quy hoạch không gian: Đề xuất khung tiêu chí 3 thành phần (kinh tế - xã hội - môi trường) giúp chính quyền địa phương định hướng bố trí dân cư, phát triển mạng lưới giao thông, công trình công cộng tránh xa các đới có nguy cơ tai biến cao.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
- Hạn chế: Nghiên cứu sử dụng một số nguồn dữ liệu mở vệ tinh (như dữ liệu đo mưa và độ ẩm đất toàn cầu) có độ phân giải không gian ở mức trung bình, chưa phản ánh hết được các biến động vi khí hậu cực đoan cục bộ tại từng sườn dốc nhỏ hẹp. Tham số đầu vào cho mô hình mô phỏng Flow-R tại tiểu lưu vực Tả Phời phụ thuộc vào độ chính xác của mô hình độ cao DEM và các kịch bản mưa giả định.
- Hướng nghiên cứu tiếp: Cần tiếp tục tích hợp dữ liệu quan trắc lượng mưa thời gian thực từ các trạm đo tự động mặt đất đo đạc dày đặc hơn; nâng cấp mô hình độ cao số sử dụng công nghệ LiDAR hoặc ảnh máy bay không người lái (UAV) tại các điểm nóng tai biến để tăng độ chi tiết cho các mô phỏng dòng lũ bùn đá.
Giá trị tham khảo
- Đối tượng hưởng lợi:
- Nghiên cứu sinh, học viên, giảng viên: Thuộc các chuyên ngành Kỹ thuật môi trường, Quản lý tài nguyên và môi trường, Địa tin học (GIS/RS), Địa chất công trình và Quản lý rủi ro thiên tai.
- Cơ quan quản lý và quy hoạch: Sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh Lào Cai, Sở Xây dựng, Sở Giao thông Vận tải, Ban Chỉ huy Phòng chống thiên tai và Tìm kiếm cứu nạn tỉnh Lào Cai, UBND thành phố Lào Cai và UBND huyện Bảo Thắng.
- Nội dung giá trị cao:
- Quy trình xử lý và xác định ngưỡng chỉ số $\text{dNDVI}$ và $\text{dBSI}$ từ ảnh Sentinel-2 để nhận diện biến động trượt lở (Chương 2 và Chương 3).
- Bảng tổng hợp trọng số toán học của 20 lớp yếu tố môi trường (Chương 3 và Phụ lục 1).
- Phương pháp thiết lập mô hình Flow-R mô phỏng dòng lũ quét và khung tiêu chí đánh giá đa tiêu chuẩn phục vụ quy hoạch sử dụng đất (Chương 4).
Câu hỏi thường gặp
1. Luận án tập trung đánh giá những dạng tai biến môi trường tự nhiên cụ thể nào?
Luận án tập trung đánh giá 2 dạng tai biến môi trường tự nhiên chính xuất hiện thường xuyên và gây thiệt hại nghiêm trọng nhất tại huyện Bảo Thắng và TP. Lào Cai là hiện tượng trượt lở đất đá và hiện tượng lũ quét/lũ bùn đá.
2. Mô hình dự báo trượt lở nào đạt độ chính xác cao nhất và hiệu suất phân vùng ra sao?
Mô hình Mạng nơron nhân tạo (ANN) đạt độ chính xác cao nhất với độ tin cậy trên 91%. Vùng được mô hình ANN phân bậc có nguy cơ rất cao chỉ chiếm 13,5% tổng diện tích nghiên cứu nhưng khoanh vùng chính xác tới hơn 42% tổng số điểm trượt lở đã biết trong thực tế.
3. Ngưỡng chỉ số viễn thám nào được xác định để phát hiện điểm trượt lở sau mưa bão trên ảnh Sentinel-2?
Kết quả thực nghiệm chồng chập ảnh Sentinel-2 A/B trước và sau mưa bão xác định khoảng ngưỡng tối ưu để nhận diện vị trí trượt lở là:
- Chỉ số sai khác thực vật: $\text{dNDVI} \in [0,406 \div 0,763]$.
- Chỉ số đất trống: $\text{dBSI} \in [0,275 \div 0,549]$.
4. Những yếu tố tự nhiên nào đóng vai trò chi phối lớn nhất đến nguy cơ phát sinh lũ quét theo kết quả SMCE?
Theo kết quả phân tích đa chỉ tiêu không gian (SMCE), ba yếu tố tự nhiên có mức độ ảnh hưởng lớn nhất đến sự phát sinh lũ quét/lũ bùn đá tại khu vực nghiên cứu là: lượng mưa, độ dốc địa hình và độ ẩm đất; trong khi đó yếu tố lớp phủ thực vật đóng vai trò thứ yếu.
5. Mô hình Flow-R được ứng dụng để mô phỏng cho khu vực cụ thể nào trong luận án?
Mô hình Flow-R được ứng dụng để mô phỏng chi tiết vị trí nguồn cung cấp vật liệu, xác suất lan truyền dòng chảy và năng lượng dòng lũ bùn đá tại thung lũng Tả Phời (thành phố Lào Cai), giúp khoanh định các vị trí dân cư và hạ tầng chịu nguy cơ rủi ro trực tiếp.
Kết luận
Luận án tiến sĩ của Nguyễn Quang Minh đã xây dựng hoàn chỉnh cơ sở dữ liệu địa không gian 20 yếu tố môi trường và áp dụng thành công hệ phương pháp định lượng tích hợp (thống kê Bayes, CF, LR, ANN, SVM, DT, SMCE, mFFPI và Flow-R) để đánh giá nguy cơ trượt lở và lũ quét tại huyện Bảo Thắng và TP. Lào Cai. Kết quả nghiên cứu khẳng định mô hình mạng nơron nhân tạo (ANN) đạt độ chính xác cao nhất trên 91% và xác lập được các ngưỡng viễn thám dNDVI, dBSI phục vụ phát hiện trượt lở sau bão. Công trình cung cấp hệ thống bản đồ phân vùng nguy cơ và bộ tiêu chí quy hoạch không gian theo 3 nhóm kinh tế, xã hội, môi trường, đóng góp trực tiếp vào công tác giảm thiểu rủi ro thiên tai và định hướng phát triển bền vững cho địa phương.
