Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ với đề tài "Nghiên cứu đánh giá rủi ro đa thiên tai đối với các tỉnh ven biển Trung Trung Bộ" do nghiên cứu sinh Trần Thanh Thủy thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của GS. Trần Thục tại Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu (Bộ Tài nguyên và Môi trường), thuộc ngành Biến đổi khí hậu (mã số: 9440221), bảo vệ năm 2021.

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Biến đổi khí hậu (BĐKH) làm gia tăng tần suất, cường độ và tính bất thường của các hiện tượng khí tượng thủy văn cực đoan. Khu vực ven biển Trung Trung Bộ là địa bàn thường xuyên chịu tác động nặng nề của nhiều loại hình thiên tai dồn dập như bão, áp thấp nhiệt đới (ATNĐ), mưa lớn và ngập lụt. Lịch sử ghi nhận nhiều sự kiện cực đoan gây tổn thất lớn:

  • Năm 1996 ghi nhận 5 cơn bão và 4 ATNĐ đổ bộ, gây ra 14 đợt mưa lớn dồn dập vượt trung bình nhiều năm; tổng lượng mưa 4 tháng (tháng 9 đến tháng 12) tại thị xã Quảng Ngãi xếp thứ hai trong 80 năm (chỉ sau năm 1917).
  • Bão Xangsane (2006) đổ bộ miền Trung làm 76 người chết và mất tích, 532 người bị thương, sập hơn 24.000 ngôi nhà, tổng thiệt hại ước tính 10.000 tỷ đồng (nặng nhất tại Đà Nẵng, Thừa Thiên - Huế, Quảng Nam).
  • Bão Ketsana (2009) gây mưa lũ trên diện rộng làm 179 người chết, 8 người mất tích, 9.770 ngôi nhà bị đổ, thiệt hại ước tính 14.000 tỷ đồng.
  • Bão số 9 năm 2020 đổ bộ với sức gió cấp 11-12 giật cấp 14-15 kèm mưa lớn, gây ngập lụt diện rộng với thiệt hại hơn 10.000 tỷ đồng.

Khoảng trống nghiên cứu được chỉ rõ: Công tác đánh giá rủi ro thiên tai tại Việt Nam chủ yếu tiếp cận theo từng đơn thiên tai riêng lẻ, chưa xem xét trường hợp các thiên tai xảy ra đồng thời hoặc nối tiếp (như bão kết hợp mưa lớn trong bão và mưa lớn sau bão) cũng như chưa tính toán đầy đủ tác động cộng hưởng làm gia tăng tính dễ bị tổn thương và rủi ro trong bối cảnh BĐKH.

Mục tiêu nghiên cứu

  1. Xây dựng được phương pháp đánh giá rủi ro đa thiên tai xảy ra đồng thời hoặc nối tiếp đối với bão, mưa lớn trong bão và mưa lớn sau bão ở vùng ven biển Việt Nam.
  2. Đánh giá được rủi ro đa thiên tai do bão, mưa lớn trong bão và mưa lớn sau bão khi chúng xảy ra đồng thời hoặc nối tiếp ở khu vực ven biển Trung Trung Bộ và tác động của BĐKH đến sự gia tăng rủi ro đa thiên tai do mưa lớn trong bão kết hợp mưa lớn sau bão.

Câu hỏi nghiên cứu

  1. Phương pháp nào có thể áp dụng hiệu quả để đánh giá rủi ro đa thiên tai xảy ra đồng thời hoặc nối tiếp ở khu vực ven biển?
  2. Mức độ rủi ro ở khu vực ven biển Trung Trung Bộ sẽ gia tăng như thế nào trong điều kiện các thiên tai xảy ra đồng thời hoặc nối tiếp?
  3. Biến đổi khí hậu có tác động thế nào đến việc gia tăng rủi ro đa thiên tai?

Luận điểm bảo vệ

  • Rủi ro đa thiên tai có thể được đánh giá qua việc xem xét tổ hợp khả năng xảy ra của đơn hiểm họa chủ đạo và khả năng xảy ra đồng thời hoặc nối tiếp của các hiểm họa khác (đa hiểm họa), kết hợp với tổ hợp tính dễ bị tổn thương đối với từng đơn hiểm họa và sự gia tăng tính dễ bị tổn thương khi chịu tác động của các hiểm họa xảy ra đồng thời hoặc nối tiếp.
  • Các loại hình thiên tai xảy ra đồng thời hoặc nối tiếp sẽ làm gia tăng tác động đến các tỉnh ven biển Trung Trung Bộ.
  • Biến đổi khí hậu làm gia tăng mưa cực đoan, rủi ro thiên tai và rủi ro đa thiên tai.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Thiên tai và rủi ro đa thiên tai do gió mạnh trong bão, mưa lớn trong bão và mưa lớn sau bão khi xảy ra đồng thời hoặc nối tiếp ở vùng ven biển.
  • Phạm vi không gian: Khu vực đất liền thuộc 6 tỉnh, thành phố ven biển Trung Trung Bộ: Quảng Bình, Quảng Trị, Thừa Thiên - Huế, Đà Nẵng, Quảng Nam và Quảng Ngãi (tương ứng phạm vi quản lý của Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Trung Trung Bộ).
  • Phạm vi thời gian: Số liệu số lượng bão/ATNĐ ảnh hưởng giai đoạn 1961-2020; số liệu quan trắc tốc độ gió và lượng mưa trong/sau bão giai đoạn 1961-2018; số liệu kịch bản BĐKH và số liệu thống kê kinh tế - xã hội (KT-XH) cấp huyện năm 2018-2019.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu quốc tế

Khái niệm rủi ro đa thiên tai xuất hiện từ Chương trình nghị sự 21 (Rio de Janeiro, 1992), Kế hoạch thực hiện Johannesburg (2002) và Khung hành động Hyogo của Cơ quan Chiến lược Giảm nhẹ Thiên tai Quốc tế của Liên Hợp Quốc (UNISDR). Theo UNISDR và Ban Liên chính phủ về Biến đổi Khí hậu (IPCC), đánh giá rủi ro đa thiên tai gồm hai hợp phần cốt lõi: đánh giá đa hiểm họa và đánh giá các yếu tố rủi ro (mức độ phơi bày, tính dễ bị tổn thương). Tác giả điểm lại các công trình quốc tế tiêu biểu:

  • Garcia và nnk (2013): Phân tích quá trình chuyển dịch từ đánh giá rủi ro đơn thiên tai sang đa thiên tai.
  • Ngân hàng Thế giới và Munich Re: Xây dựng công cụ phân tích thiên tai quy mô toàn cầu dựa trên bộ chỉ số đơn giản.
  • FEMA (Hoa Kỳ): Phần mềm HAZUS-MH ước tính thiệt hại vật lý, kinh tế, xã hội cho các đơn thiên tai độc lập, chưa xét tác động cộng hưởng đồng thời hoặc nối tiếp.
  • GNS Science và NIWA (New Zealand - Gallina và nnk, 2016): Đánh giá định lượng thiệt hại vượt ngưỡng do bão, động đất, lũ lụt tại Vịnh Hawke's nhưng chưa xét mức độ phơi bày và tính dễ bị tổn thương.
  • CEPREDENAC, WB, IDB, UNISDR: Phần mềm CAPRA đánh giá rủi ro qua thiên tai thứ cấp, chưa tích hợp BĐKH và khó áp dụng với dữ liệu thiệt hại hạn chế.
  • Rafiq và nnk (2012): Xây dựng bản đồ rủi ro đa thiên tai cấp huyện tại Pakistan bằng trọng số chuyên gia nhưng tổ hợp cả các thiên tai không thể xảy ra đồng thời (như lũ lụt và hạn hán).
  • Rosendahl và nnk (2014): Ứng dụng "Bánh xe thiên tai ven biển" phân loại tương tác thiên tai nhưng thiếu định lượng cường độ và tần suất.
  • Liu và nnk (2015, 2017): Khung đánh giá 3 cấp (Cấp 1 định tính, Cấp 2 bán định lượng bằng ma trận trọng số tương tác 0-3, Cấp 3 định lượng qua mạng Bayesian) và phân tích thiên tai dây chuyền.
  • Gallina (2015): Kết hợp bán định lượng và phân tích đa tiêu chuẩn (MCDA) đánh giá nước biển dâng, xói lở và nước dâng bão.
  • Barua và nnk (2016): Tính chỉ số rủi ro đa thiên tai cho các huyện tại Bangladesh bằng phương pháp cho điểm và trọng số tần suất.
  • Sahoo và nnk (2018): Sử dụng GIS đánh giá rủi ro bão ven biển có xét nước dâng và ngập lụt.
  • Xu và nnk (2018): Ứng dụng các hàm Copula mô hình hóa phân phối đa chiều đồng thời của bão, mưa trong bão và nước dâng.

Các hướng nghiên cứu tại Việt Nam

  • Viện Cơ học (2010): Bản đồ rủi ro ngập lụt ven biển Thừa Thiên - Huế do nước dâng bão ứng với tần suất 1%, 2%, 5%, 10%, 20% và nước biển dâng nhưng xét độc lập.
  • Nghiên cứu biến động mực nước biển cực trị (2010): Kết hợp mô hình thống kê - thủy động lực cho bão và nước biển dâng, chưa đánh giá rủi ro tổn thất.
  • Nguyễn Mai Đăng (2010): Đánh giá rủi ro lũ sông Đáy theo khía cạnh kinh tế, xã hội, môi trường nhưng chưa xét khả năng phục hồi.
  • Nguyễn Xuân Hiển (2013): Chồng chập bản đồ hiểm họa và thiệt hại tiềm tàng phân cấp rủi ro tại Bình Thuận, chưa xét rủi ro tăng thêm do thiên tai nối tiếp.
  • Tài liệu GIZ (2013) & UNDP - BNN&PTNT (2014): Đánh giá rủi ro thiên tai dựa vào cộng đồng ở cấp xã, thôn cho từng đơn thiên tai.
  • SREX Việt Nam (Viện KTTVBĐKH và UNDP, 2015): Báo cáo đặc biệt quản lý rủi ro thiên tai và hiện tượng cực đoan, chưa đi sâu vào đánh giá rủi ro đa thiên tai.
  • Viện KTTVBĐKH: Cập nhật phân vùng bão, phân vùng gió mạnh trong đất liền bằng mô hình WRF cho 15 cơn bão điển hình.
  • Cấn Thu Văn và Nguyễn Thanh Sơn (2016): Xây dựng bộ chỉ số đánh giá rủi ro lũ lụt.
  • Ngân hàng Thế giới (2017): Dự án hỗ trợ thích ứng hiểm họa ven biển 18 tỉnh dựa trên số liệu tái phân tích ECMWF theo hướng đơn thiên tai.
  • Trần Cảnh Dương (2018): Xây dựng bản đồ cấp độ rủi ro do bão, ATNĐ.
  • Nguyễn Kim Anh và nnk (2019): Xây dựng bộ chỉ số tính dễ bị tổn thương do bão từ dữ liệu viễn thám MODIS và thống kê.
  • Dự án WB5 (2017) & Chương trình Phân vùng rủi ro thiên tai của Viện KTTVBĐKH: Đánh giá đa dạng thiên tai nhưng vẫn tiếp cận theo hướng đơn lẻ.

Khoảng trống luận án lựa chọn giải quyết

Luận án giải quyết khoảng trống về phương pháp luận đánh giá rủi ro đa thiên tai xảy ra đồng thời hoặc nối tiếp (gió mạnh trong bão, mưa lớn trong bão, mưa lớn sau bão); ứng dụng hàm Copula 3 biến để thiết lập xác suất hiệp biến đa hiểm họa; tích hợp ma trận tương tác gia tăng tính dễ bị tổn thương trên các khía cạnh kinh tế, xã hội, môi trường và định lượng tác động của BĐKH đến sự gia tăng rủi ro đa thiên tai cấp huyện.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và khái niệm

Khung phân tích rủi ro dựa trên định nghĩa chuẩn của UNISDR và IPCC: Rủi ro thiên tai ($R$) là hàm của Hiểm họa ($H$), Mức độ phơi bày ($E$) và Tính dễ bị tổn thương ($V$), trong đó Tính dễ bị tổn thương gồm Độ nhạy cảm ($S$) và Nguồn lực/Năng lực thích ứng ($C$): $$R = f(H, E, V) = f(H, E, S, C)$$

Các khái niệm cơ bản được chuẩn hóa trong luận án:

  • Hiểm họa: Hiện tượng vật lý có khả năng gây thiệt hại và tổn thất cho hệ thống tự nhiên và con người.
  • Đa hiểm họa: Các hiểm họa khác nhau đe dọa cùng một yếu tố phơi bày xảy ra đồng thời hoặc nối tiếp nhau.
  • Mức độ phơi bày: Sự hiện diện của con người, tài sản, công trình, sinh kế tại vùng nguy hiểm.
  • Tính dễ bị tổn thương đối với đa hiểm họa: Xu hướng bị ảnh hưởng bất lợi và mức độ tổn thương thay đổi theo thời gian của đối tượng phơi bày trước tổ hợp các hiểm họa.

Phương pháp nghiên cứu cụ thể

  1. Phương pháp toán thống kê và kiểm định xác suất:
    • Xác định hàm phân bố xác suất biên tối ưu cho từng đơn thiên tai: Tốc độ gió mạnh nhất trong bão ($V_{max}$), Lượng mưa ngày lớn nhất trong bão ($MTB$), Lượng mưa ngày lớn nhất sau bão ($MSB$).
    • Đánh giá mức độ phù hợp của phân bố bằng tiêu chuẩn Thông tin Akaike (AIC) và kiểm định Kolmogorov-Smirnov (KS).
  2. Phương pháp hàm Copula đa biến:
    • Ứng dụng các hàm Copula 3 biến để mô hình hóa cấu trúc phụ thuộc phi tuyến, xác định phân bố đồng thời và tính toán xác suất xuất hiện hiệp biến của tổ hợp 3 hiểm họa ($V_{max} \ge \text{cấp 8}$, $MTB \ge 50\text{mm}$ hoặc $>100\text{mm}$, $MSB \ge 50\text{mm}$ hoặc $>100\text{mm}$).
  3. Phương pháp nội suy không gian:
    • Sử dụng thuật toán Kriging trên hệ thống thông tin địa lý (GIS) để nội suy phân bố không gian trường gió cực đại và lượng mưa từ các trạm quan trắc.
  4. Phương pháp xây dựng bộ chỉ số và chuẩn hóa:
    • Chuẩn hóa các chỉ số thành phần về mức độ phơi bày ($E$), độ nhạy cảm ($S$), nguồn lực ($C$) theo phương pháp chuẩn hóa Min-Max.
    • Tính toán trọng số khách quan cho từng chỉ số thành phần theo phương pháp Iyengar và Sudarshan.
  5. Phương pháp ma trận và tham vấn chuyên gia:
    • Ứng dụng ma trận tương tác bán định lượng với thang điểm từ 0 đến 3 (0: không tác động, 1: tác động yếu, 2: tác động trung bình, 3: tác động mạnh) nhằm xác định mức độ gia tăng tính dễ bị tổn thương khi chịu nhiều thiên tai liên tiếp.
  6. Phương pháp phân tích kịch bản biến đổi khí hậu:
    • So sánh sự biến đổi của các cực trị mưa và bão theo các kịch bản phát thải khí nhà kính (RCP4.5, RCP8.5) để dự tính mức độ gia tăng rủi ro đa thiên tai trong tương lai.

Nguồn tư liệu và dữ liệu sử dụng

Nhóm dữ liệu Nguồn cung cấp và quy mô dữ liệu
Số liệu bão và ATNĐ Chuỗi số liệu 91 cơn bão/ATNĐ ảnh hưởng Trung Trung Bộ giai đoạn 1961-2020.
Số liệu quan trắc khí tượng Số liệu gió cực đại, mưa ngày trong và sau bão tại 15 trạm KTTV giai đoạn 1961-2018.
Số liệu tái phân tích Số liệu khí quyển ERA5 thế hệ thứ 5 của Trung tâm Dự báo Hạn vừa Châu Âu (ECMWF).
Số liệu kinh tế - xã hội Niên giám thống kê, báo cáo điều tra dân số, lao động, y tế, cơ sở hạ tầng cấp huyện năm 2018-2019 của 6 tỉnh.
Kịch bản BĐKH Kịch bản BĐKH và Nước biển dâng cho Việt Nam (Bộ Tài nguyên và Môi trường).
Dữ liệu đề tài phối hợp Dữ liệu thuộc Đề tài cấp quốc gia KC.24/16-20 (Chương trình KC.08/16-20).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan các nghiên cứu về rủi ro đa thiên tai

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý luận, các khái niệm chuẩn mực quốc tế và tiến trình phát triển từ đánh giá rủi ro đơn lẻ sang đa thiên tai. Tác giả phân tích sâu ưu điểm và hạn chế của các mô hình HAZUS-MH, CAPRA, mạng Bayesian, phương pháp chỉ số và phương pháp Copula trên thế giới. Tại Việt Nam, đa số các công trình của các viện nghiên cứu và dự án quốc tế (WB, GIZ, UNDP) mới dừng lại ở việc xem xét rủi ro đơn thiên tai hoặc phân vùng đa hiểm họa độc lập mà chưa lượng hóa sự gia tăng rủi ro khi thiên tai xảy ra đồng thời hoặc nối tiếp. Từ khoảng trống đó, tác giả thiết lập sơ đồ nghiên cứu tổng thể của luận án.

Chương 2: Hiện trạng và xu thế biến đổi của một số thiên tai ở vùng ven biển Trung Trung Bộ

Chương 2 phân tích đặc điểm địa hình hẹp dốc dồn từ dãy Trường Sơn ra biển, mạng lưới sông dày đặc và đặc điểm KT-XH của 6 tỉnh (Quảng Bình, Quảng Trị, Thừa Thiên - Huế, Đà Nẵng, Quảng Nam, Quảng Ngãi). Dân cư phân bố tập trung tại đồng bằng ven biển; tỉnh đông dân nhất là Quảng Nam (1.812 người/đơn vị thống kê cơ sở), mật độ dân cư chênh lệch lớn từ 13 người/km² (huyện Nam Giang) đến 20.194,8 người/km² (quận Thanh Khê, Đà Nẵng).

Về xu thế BĐKH giai đoạn 1958-2018: Nhiệt độ trung bình năm tăng từ 0,44°C/61 năm (Đà Nẵng) đến 1,08°C/61 năm (Ba Đồn), riêng trạm Huế có xu thế giảm 0,27°C/61 năm. Lượng mưa năm tăng tại hầu hết các trạm (tăng cao nhất 29,3% tại A Lưới). Lượng mưa 1 ngày lớn nhất trong 58 năm (1961-2018) tăng tại hầu hết các trạm, cao nhất tại Ba Đồn (+36,2%/58 năm).

STT Tên trạm quan trắc Mưa 1 ngày lớn nhất (%/58 năm) Số ngày mưa lớn (ngày/58 năm)
1 Tuyên Hóa 26,1 1,8
2 Ba Đồn 36,2 0,6
3 Đồng Hới 30,8 -3,2
4 Cồn Cỏ -47,0 2,8
5 Đông Hà -35,9 3,4
6 Khe Sanh 12,6 2,6
7 A Lưới 4,1 7,1
8 Nam Đông -1,9 4,5
9 Huế 25,0 4,7
10 Đà Nẵng 20,0 2,2
11 Tam Kỳ 19,6 6,0
12 Trà My 31,4 4,4
13 Ba Tơ 9,9 10,4
14 Quảng Ngãi 30,1 5,2
15 Lý Sơn -21,4 -0,7

Theo kịch bản RCP4.5, lượng mưa năm giữa thế kỷ có thể tăng tới 30% tại Quảng Nam và Quảng Ngãi; lượng mưa một ngày lớn nhất trung bình năm ($Rx1day$) có thể tăng tới 70% tại khu vực từ Thừa Thiên - Huế đến Quảng Nam. Cường độ bão dự tính tăng từ 2% đến 11%, lượng mưa trong bán kính 100 km từ tâm bão tăng khoảng 20%.

Chương 3: Phương pháp đánh giá rủi ro đa thiên tai và số liệu sử dụng trong luận án

Chương 3 thiết lập quy trình tính toán rủi ro đa thiên tai theo các bước chuẩn:

  1. Xác định ngưỡng hiểm họa: Gió mạnh trong bão $\ge$ cấp 8 ($V_{max} \ge 17,2\text{ m/s}$); Mưa lớn trong bão ($MTB$) và mưa lớn sau bão ($MSB$) xét theo các ngưỡng $50\text{ mm/ngày}$ và $100\text{ mm/ngày}$.
  2. Kiểm định hàm phân bố đơn hiểm họa: Sử dụng phân bố GEV, Gumbel, Pearson III, Weibull; đánh giá qua AIC và KS.
  3. Đánh giá đa hiểm họa bằng hàm Copula 3 biến: Thiết lập phân bố kết hợp đồng thời giữa $V_{max}$, $MTB$ và $MSB$.
  4. Xây dựng bộ chỉ số Mức độ phơi bày ($E$) và Tính dễ bị tổn thương ($V$): Gồm các nhóm biến số về dân số, mật độ đường giao thông, tỷ lệ hộ nghèo, cơ sở hạ tầng, số trạm y tế, số điểm sơ tán, tỷ lệ tham gia bảo hiểm, chất lượng nhà ở.
  5. Xác định trọng số và chuẩn hóa: Áp dụng chuẩn hóa Min-Max và phương pháp Iyengar - Sudarshan.
  6. Đánh giá tương tác gia tăng tổn thương: Sử dụng ma trận bán định lượng xác định mức độ tăng tính dễ bị tổn thương khi các thiên tai xảy ra liên tiếp.
  7. Tích hợp rủi ro đa thiên tai và đánh giá tác động BĐKH: Chồng lớp bản đồ đa hiểm họa, mức độ phơi bày và tính dễ bị tổn thương đa thiên tai trong môi trường GIS.

Chương 4: Đánh giá rủi ro đa thiên tai đối với khu vực ven biển Trung Trung Bộ

Chương 4 công bố toàn diện các kết quả định lượng:

  • Đánh giá đơn hiểm họa và rủi ro đơn: Phân vùng chi tiết mức độ hiểm họa, mức độ phơi bày, tính dễ bị tổn thương và bản đồ phân cấp rủi ro đơn lẻ cho gió mạnh trong bão, mưa lớn trong bão và mưa lớn sau bão tại từng quận/huyện.
  • Đánh giá đa hiểm họa và rủi ro đa thiên tai: Kết quả kiểm định hàm Copula 3 biến xác lập bản đồ xác suất xuất hiện đồng thời của tổ hợp đa hiểm họa. Mức độ rủi ro đa thiên tai được chứng minh là cao hơn đáng kể so với rủi ro đơn thiên tai ở hầu hết các địa phương ven biển.
  • Đánh giá sự gia tăng rủi ro do thiên tai xảy ra đồng thời hoặc nối tiếp: Khi bão kèm gió mạnh kết hợp với mưa lớn trong bão và tiếp tục gặp đợt mưa lớn sau bão, mức độ tổn thương và chỉ số rủi ro tại các huyện đồng bằng trũng thấp tăng vọt so với tổng đại số của các đơn rủi ro.
  • Đánh giá tác động của BĐKH: Lượng mưa cực đoan gia tăng theo kịch bản RCP4.5 và RCP8.5 làm dịch chuyển cấp độ rủi ro đa thiên tai lên mức cao hơn vào giữa và cuối thế kỷ 21.
  • Đề xuất kiến nghị: Đưa ra định hướng lồng ghép đánh giá rủi ro đa thiên tai vào quy hoạch phát triển kinh tế - xã hội, quản lý không gian ven biển và kế hoạch hành động thích ứng với BĐKH của 6 tỉnh Trung Trung Bộ.

Kết quả và những đóng góp mới

Đóng góp mới về mặt lý luận và khoa học

  1. Hoàn thiện phương pháp luận đánh giá rủi ro đa thiên tai cho trường hợp các thiên tai xảy ra đồng thời hoặc nối tiếp (gió mạnh trong bão, mưa lớn trong bão, mưa lớn sau bão) áp dụng cho dải ven biển. Phương pháp đã tích hợp sự gia tăng hiểm họa thông qua phân bố xác suất hiệp biến (Copula 3 biến) và sự gia tăng tính dễ bị tổn thương bằng ma trận tương tác.
  2. Cung cấp luận cứ khoa học định lượng chứng minh rằng rủi ro đa thiên tai khi các hiện tượng xảy ra đồng thời hoặc nối tiếp có cấp độ và mức độ tác động cao hơn nhiều so với rủi ro đơn thiên tai riêng lẻ.
  3. Làm rõ tác động của BĐKH đến sự gia tăng các cực trị mưa lớn và sự gia tăng rủi ro đa thiên tai trong quá khứ cũng như tương lai.

Đóng góp mới về mặt thực tiễn và giải pháp

  1. Xây dựng bộ bản đồ phân vùng hiểm họa, mức độ phơi bày, tính dễ bị tổn thương và rủi ro đa thiên tai chi tiết đến cấp quận/huyện cho 6 tỉnh ven biển Trung Trung Bộ.
  2. Cung cấp công cụ hỗ trợ ra quyết định cho các cơ quan quản lý thiên tai ở Trung ương và địa phương trong công tác quy hoạch phân vùng rủi ro, xây dựng phương án sơ tán dân, nâng cấp công trình hạ tầng và phân bổ nguồn lực ứng phó.
  3. Đề xuất định hướng lồng ghép quản lý rủi ro đa thiên tai vào kế hoạch phát triển KT-XH và các chiến lược thích ứng với BĐKH tại khu vực miền Trung.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế

  • Cơ sở dữ liệu thống kê chi tiết về thiệt hại phân tách cho từng loại hình thiên tai khi xảy ra dồn dập tại Việt Nam còn hạn chế, dẫn đến việc đánh giá tương tác tính dễ bị tổn thương phải kết hợp phương pháp bán định lượng và tham vấn chuyên gia.
  • Nghiên cứu tập trung giải quyết tổ hợp 3 loại hình thiên tai trọng điểm (gió mạnh trong bão, mưa lớn trong bão, mưa lớn sau bão) trên địa bàn 6 tỉnh Trung Trung Bộ, chưa tích hợp đồng thời các yếu tố ngập lụt chi tiết do lũ sông và nước dâng do bão trong cùng một mô hình toán.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Mở rộng ứng dụng phương pháp luận cho các tổ hợp thiên tai ven biển khác như bão kết hợp nước dâng do bão, triều cường, lũ quét và sạt lở đất.
  • Hoàn thiện mô hình đánh giá rủi ro đa thiên tai cho các vùng ven biển khác trên cả nước (Bắc Bộ, Nam Trung Bộ, Nam Bộ).

Giá trị tham khảo

  • Đối với nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên: Là tài liệu chuyên khảo tham khảo về phương pháp luận đánh giá rủi ro đa thiên tai, kỹ thuật ứng dụng hàm Copula đa biến trong khí tượng thủy văn và phương pháp xây dựng bộ chỉ số tính dễ bị tổn thương theo chuẩn mực IPCC/UNISDR.
  • Đối với các nhà quản lý và hoạch định chính sách: Cung cấp cơ sở dữ liệu số và bản đồ rủi ro hỗ trợ Ban Chỉ đạo Quốc gia về Phòng, chống thiên tai, Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, Bộ Tài nguyên và Môi trường cùng Ủy ban nhân dân các tỉnh Quảng Bình, Quảng Trị, Thừa Thiên - Huế, Đà Nẵng, Quảng Nam, Quảng Ngãi trong công tác lập quy hoạch không gian, xây dựng kế hoạch phòng chống thiên tai và thích ứng BĐKH.

Câu hỏi thường gặp

1. Luận án lựa chọn tổ hợp các loại hình thiên tai nào để đánh giá rủi ro đa thiên tai?

Luận án tập trung vào tổ hợp 3 loại hình thiên tai có mối liên hệ mật thiết xảy ra đồng thời hoặc nối tiếp tại vùng ven biển Trung Trung Bộ gồm: Gió mạnh trong bão ($\ge$ cấp 8), Mưa lớn trong bão ($\ge 50\text{ mm/ngày}$ hoặc $>100\text{ mm/ngày}$) và Mưa lớn sau bão ($\ge 50\text{ mm/ngày}$ hoặc $>100\text{ mm/ngày}$).

2. Kỹ thuật toán học nào được tác giả ứng dụng để mô hình hóa xác suất xuất hiện đa hiểm họa?

Tác giả sử dụng các hàm Copula 3 biến để kết hợp các hàm phân bố xác suất biên đơn lẻ (được kiểm định độ phù hợp bằng AIC và Kolmogorov-Smirnov) nhằm thiết lập phân bố xác suất hiệp biến đồng thời giữa tốc độ gió mạnh nhất trong bão, lượng mưa trong bão và lượng mưa sau bão.

3. Xu thế biến đổi nhiệt độ tại trạm khí tượng Huế trong giai đoạn 1958-2018 có đặc điểm gì khác biệt so với các trạm khác?

Trong khi nhiệt độ trung bình năm tại hầu hết các trạm trong khu vực đều có xu thế tăng (từ 0,44°C/61 năm ở Đà Nẵng đến 1,08°C/61 năm ở Ba Đồn), trạm Huế là trạm duy nhất ghi nhận xu thế giảm nhiệt độ trung bình năm với mức giảm khoảng 0,27°C/61 năm.

4. Giá trị lượng mưa một ngày lớn nhất trong bão cao nhất từng được ghi nhận trong chuỗi số liệu của luận án là bao nhiêu?

Lượng mưa một ngày lớn nhất trong thời gian xảy ra bão đạt trên 747 mm/ngày, được ghi nhận tại điểm đo mưa Trà Bồng (tỉnh Quảng Ngãi) trong cơn bão Ketsana năm 2009.

5. Phương pháp nào được sử dụng để tính trọng số cho các chỉ số mức độ phơi bày và tính dễ bị tổn thương?

Luận án sử dụng phương pháp tính trọng số của Iyengar và Sudarshan kết hợp phương pháp chuẩn hóa Min-Max để lượng hóa khách quan các chỉ số thành phần về mức độ phơi bày ($E$), độ nhạy cảm ($S$) và nguồn lực thích ứng ($C$).

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Trần Thanh Thủy đã hoàn thiện phương pháp luận đánh giá rủi ro đa thiên tai đối với trường hợp các thiên tai xảy ra đồng thời hoặc nối tiếp, giải quyết khoảng trống của cách tiếp cận đơn thiên tai trước đây tại Việt Nam. Bằng việc tích hợp hàm Copula 3 biến, phân tích GIS và bộ chỉ số phơi bày - tổn thương kinh tế - xã hội, công trình đã lượng hóa cụ thể mức độ gia tăng rủi ro đa thiên tai cho 6 tỉnh ven biển Trung Trung Bộ trong bối cảnh BĐKH. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học và bộ bản đồ phân vùng phục vụ trực tiếp cho công tác quy hoạch phát triển kinh tế - xã hội, phòng chống và giảm nhẹ rủi ro thiên tai tại khu vực miền Trung.