Tổng quan luận án

Luận án tiến sĩ kỹ thuật của tác giả Nguyễn Thanh Danh với đề tài "Nghiên cứu ảnh hưởng của mưa đối với trượt lở và xây dựng bản đồ tai biến trượt lở huyện Khánh Vĩnh, tỉnh Khánh Hòa" được thực hiện tại Trường Đại học Bách khoa – Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, thuộc ngành Kỹ thuật địa chất (mã số ngành ghi nhận trong văn bản: 62.01). Luận án được hoàn thành dưới sự hướng dẫn khoa học của TS. Tạ Quốc Dũng và PGS.TS. Đậu Văn Ngọ.

Tính cấp thiết và khoảng trống nghiên cứu

Trong những thập niên gần đây, thảm họa thiên nhiên do tai biến trượt lở đất có xu hướng gia tăng trên toàn cầu, chiếm gần 9% tổng số các thảm họa thiên nhiên do quá trình đô thị hóa nhanh, nạn phá rừng và sự biến đổi khí hậu làm gia tăng lượng mưa cục bộ. Tại Việt Nam, đặc biệt là khu vực vùng núi các tỉnh Duyên hải Nam Trung Bộ, các đợt bão và áp thấp nhiệt đới thường xuyên gây ra những trận mưa lớn kéo dài, dẫn đến tình trạng lũ quét và trượt lở đất đá nghiêm trọng. Huyện miền núi Khánh Vĩnh (tỉnh Khánh Hòa) là địa bàn có địa hình chia cắt mạnh, độ dốc lớn, tầng phong hóa dày và chịu tác động trực tiếp của mùa mưa bão kéo dài từ tháng IX đến tháng XII hàng năm.

Khoảng trống nghiên cứu được tác giả chỉ rõ: phần lớn các nghiên cứu và bản đồ hiện hữu tại Việt Nam cũng như trên thế giới chủ yếu tập trung vào các yếu tố nội tại (nội sinh/tại chỗ) của sườn dốc như địa hình, địa mạo, độ dốc, hướng dốc, thành phần thạch học, thảm phủ thực vật và mạng lưới sông suối. Những bản đồ này chỉ dừng lại ở mức độ phản ánh tính nhạy cảm hay độ nguy cơ trượt lở (Landslide Susceptibility Index - LSI) mà thiếu đi yếu tố kích hoạt động lực bên ngoài là mưa do sự hạn chế về dữ liệu phân bố không gian và thời gian. Khi chưa tích hợp yếu tố mưa, bản đồ chưa thể hiện đúng bản chất của một bản đồ tai biến trượt lở (Landslide Hazard Index - LHI). Mặt khác, các nghiên cứu trượt lở do mưa trước đây ở trong nước thường xem xét quá trình thấm một chiều đơn giản hoặc đánh giá định tính qua kinh nghiệm chuyên gia, chưa gắn kết chặt chẽ với lý thuyết cơ học đất không bão hòa (áp lực nước lỗ rỗng âm, sức hút dính matric suction) và chưa có quy trình tối ưu hóa các tổ hợp yếu tố ảnh hưởng bằng các công cụ toán học thống kê hiện đại.

Mục tiêu nghiên cứu

Mục đích nghiên cứu của luận án được xác định gồm hai nội dung chính:

  1. Làm sáng tỏ mối tương quan giữa hệ số an toàn của mái dốc với cường độ mưa, hệ số thấm của đất, góc dốc và chiều cao của mái dốc. Từ đó xác định ngưỡng cường độ mưa tương ứng với hệ số an toàn nhỏ nhất gây mất ổn định mái dốc.
  2. Ứng dụng các phương pháp xác suất thống kê tích hợp với hệ thống thông tin địa lý (GIS) để thành lập bản đồ phân vùng dự báo tai biến trượt lở đất tại huyện Khánh Vĩnh, tỉnh Khánh Hòa, nâng cao khả năng cảnh báo sớm tai biến, giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản, phục vụ công tác quy hoạch phát triển kinh tế - xã hội bền vững.

Luận điểm bảo vệ

Luận án trình bày và bảo vệ hai luận điểm khoa học:

  • Luận điểm 1: Trong các điều kiện khác như nhau thì tai biến trượt lở đất bắt đầu xảy ra ở mái dốc có chiều cao từ 10 m và góc dốc từ 30° trở lên, từ ngưỡng cường độ mưa 10 mm/h với thời gian mưa liên tục từ 3 đến 5 ngày, trong đất tàn tích không bão hòa của vỏ phong hóa có hệ số thấm từ $10^{-7}\text{ m/s}$ đến $10^{-5}\text{ m/s}$.
  • Luận điểm 2: Các phương pháp dự báo tai biến trượt lở (FR, SI, WoE và LR) đều có độ tin cậy và chính xác cao. Phương pháp WoE cho kết quả dự báo tốt nhất và mô hình dự báo gồm bốn yếu tố ảnh hưởng (DEM, DFR, MP và SLOPE) là phù hợp nhất.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

  • Đối tượng nghiên cứu: Sự ổn định của các sườn dốc, mái dốc đất cấu tạo bởi đất tàn tích phong hóa dưới ảnh hưởng của nước mưa ngấm; cơ chế biến đổi áp lực nước lỗ rỗng âm và sức kháng cắt của đất không bão hòa; các mô hình xác suất thống kê dự báo tai biến trượt lở đất đá.
  • Phạm vi không gian: Toàn bộ ranh giới hành chính của huyện miền núi Khánh Vĩnh, tỉnh Khánh Hòa, với tổng diện tích tự nhiên là 1.165 km².
  • Phạm vi thời gian và tài liệu: Dữ liệu chuỗi số liệu khí tượng thủy văn nhiều năm, số liệu lượng mưa đo đạc chi tiết các năm 2010 - 2011 tại các trạm đo trên địa bàn, cùng dữ liệu khảo sát thực địa hiện trạng 231 điểm trượt lở đất đá đã xảy ra.

Tổng quan tài liệu và vị trí của luận án

Các hướng nghiên cứu trước được luận án tổng thuật

Luận án đã tổng quan các công trình nghiên cứu về trượt lở do mưa và thành lập bản đồ dự báo trượt lở theo hai phạm vi quốc tế và trong nước:

1. Nghiên cứu ảnh hưởng của mưa đối với trượt lở trên thế giới

Tác giả điểm lại các nghiên cứu thiết lập mối quan hệ thực nghiệm trực tiếp giữa cường độ mưa ($I$) và thời gian mưa ($D$ hoặc $t$) thông qua đường cong ngưỡng mưa $I \sim D$ của Caine (1980), Dahal (2008), Guzzetti (2008). Tuy nhiên, quan hệ này không cung cấp thông tin về độ ẩm trước đó và loại đất. Yasuhiro Shuin (2012) chỉ ra rằng quan hệ $I \sim D$ không thể phân biệt được giữa các trận mưa cường độ lớn có phát sinh trượt lở và không phát sinh trượt lở nếu không xét đến lực dính của đất.

Về mặt cơ chế thấm số trị và áp lực nước lỗ rỗng trong môi trường đất không bão hòa, luận án trích dẫn các công trình của Gasmo (2000), Cho (2001), Rahardjo (2002, 2005, 2008, 2010, 2011), Tsaparas (2002), Collins (2004), Calvello (2008), Chen (2008). Gasmo (2000) chứng minh tốc độ nước mưa ngấm ban đầu vào mái dốc có thể gấp nhiều lần hệ số thấm do gradient thủy lực ban đầu lớn, nước mưa ngấm nhiều nhất ở đỉnh mái dốc rồi đến mặt dốc và ít nhất ở chân mái dốc. Rahardjo (2005, 2008) chỉ ra lượng mưa thấm vào mái dốc dao động từ 15% đến 50% tổng lượng mưa tùy thuộc hệ số thấm, cường độ và thời gian mưa, đồng thời nhấn mạnh lượng mưa tích lũy trước đó có vai trò thiết lập áp lực nước lỗ rỗng bất lợi. Về mô hình mưa, Lo (2011) và Tsai (2011) nhận định mô hình mưa có cường độ tăng dần và mô hình mưa có cường độ không đổi theo thời gian là những kịch bản nguy hiểm nhất đối với sự ổn định mái dốc.

2. Nghiên cứu ảnh hưởng của mưa đối với trượt lở tại Việt Nam

Ở trong nước, các nghiên cứu trực tiếp về cơ chế thấm của mưa vào mái dốc được điểm lại gồm Hoàng Đại Toán (2004), Nguyễn Văn Hoàng (2007), Nguyễn Văn Thìn (2009). Tuy nhiên, các tác giả này hoặc chỉ giải quyết bài toán thấm một chiều thẳng đứng trong đất đồng nhất, hoặc chỉ khảo sát đơn thuần sự suy giảm hệ số an toàn mà chưa mô phỏng liên kết hai chiều giữa thấm không bão hòa và phá hoại trượt. Lê Đức An (2000) và Nghiêm Hữu Hạnh (2000) nhấn mạnh vai trò của lượng mưa lớn kéo dài trong việc thay đổi trạng thái ứng suất, tăng áp lực nước lỗ rỗng và giảm độ bền của khối đất đá sườn dốc. Nguyễn Đức Lý và Nguyễn Thanh (2004) khảo sát trượt lở dọc các tuyến đường miền núi Quảng Bình (Đường 20 Quyết Thắng, đường Hồ Chí Minh) khẳng định mưa tập trung từ tháng IX đến tháng XI là nguyên nhân trực tiếp. Nguyễn Bá Duẩn và nnk (2012) xác định trượt lở tại khu vực cầu Móng Sến (Lào Cai) chịu ảnh hưởng của các tháng mưa lớn tập trung (tháng VI, VII, VIII) chiếm 70-80% lượng mưa cả năm.

3. Nghiên cứu phương pháp dự báo và lập bản đồ trượt lở

Luận án phân loại các phương pháp lập bản đồ thành ba nhóm chính:

  • Phương pháp trực tiếp (định tính): Dựa vào khảo sát hiện trường và phân tích thứ bậc AHP (Analytic Hierarchy Process) của các chuyên gia. Tác giả trích dẫn các nghiên cứu của Phạm Văn Hùng (2008) tại Quảng Nam, Nguyễn Thám và nnk (2012) tại Quảng Trị. Nhược điểm của nhóm này là tính chủ quan cao và không thể tái sử dụng mô hình cho các vùng khác.
  • Phương pháp tính toán địa kỹ thuật (định lượng): Dựa trên phân tích ổn định sườn dốc, chỉ thích hợp cho phạm vi hẹp có điều kiện địa chất đồng nhất và cấu trúc trượt đơn giản.
  • Phương pháp xác suất thống kê (gián tiếp, bán định lượng): Khắc phục nhược điểm của hai phương pháp trên, kết hợp quan sát hiện trường, thống kê trọng số các yếu tố ảnh hưởng tích hợp GIS. Các nghiên cứu quốc tế nổi bật gồm: Lee và Talib (2005) dùng tỷ số tần suất FR với 8 yếu tố; Isik Yilmaz (2009) dùng FR, hồi quy logistic LR và mạng nơ-ron nhân tạo ANN với 8 yếu tố tại Thổ Nhĩ Kỳ; Jaafari và nnk (2014) dùng FR và chỉ số thống kê với 14 yếu tố tại Iran; Youssef và nnk (2015) dùng chỉ số thống kê, trọng số chứng cứ WoE và Dempster-Shafer tại Ả Rập Xê Út. Tại Việt Nam có Bi Tiên Điều và nnk (2011) tại Hòa Bình dùng SI và LR; Vũ Ngọc Trân (2011) áp dụng hệ thống phân cấp Al-Homoud & Masanat tại huyện Khánh Vĩnh; Trần Mạnh Liệu và nnk (2014) dùng SI tại thị xã Bắc Kạn.

Khoảng trống luận án lựa chọn giải quyết

Từ việc tổng thuật, luận án xác lập 4 khoảng trống học thuật cần giải quyết:

  1. Đưa yếu tố kích hoạt ngoại sinh là lượng mưa lớn nhất trong năm (MP) và chỉ số ẩm ướt địa hình mở rộng (TWI) vào mô hình thống kê không gian, nâng cấp từ bản đồ nguy cơ (LSI) sang bản đồ tai biến trượt lở (LHI).
  2. Nghiên cứu định lượng cơ chế ngấm của mưa hai chiều vào mái dốc đất tàn tích chưa bão hòa thông qua mô hình số ghép đôi thấm - ổn định, làm rõ sự biến đổi của áp lực nước lỗ rỗng âm và sức kháng cắt theo tiêu chuẩn Mohr-Coulomb mở rộng.
  3. Ứng dụng thuật toán trung bình mô hình Bayes (BMA) để loại bỏ tính chủ quan trong việc chọn biến, xác định chính xác các yếu tố ảnh hưởng trọng yếu và tổ hợp tối ưu nhất.
  4. Xây dựng quy trình chuẩn hóa giá trị chỉ số tai biến (Standard Deviation classification) để đưa phân bố về dạng chuẩn hoặc gần chuẩn, tạo cơ sở so sánh khách quan và kiểm chứng độ chính xác định lượng giữa các phương pháp thống kê khác nhau bằng diện tích dưới đường cong kiểm chứng (AUC).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và khái niệm sử dụng

  • Lý thuyết cơ học đất không bão hòa: Sử dụng đường cong đặc trưng đất - nước (Soil-Water Characteristic Curve - SWCC) phản ánh quan hệ giữa độ ẩm thể tích ($\theta_w$) và độ hút dính matric suction ($u_a - u_w$); hàm thấm thủy lực không bão hòa $k_w$; phương trình thấm không ổn định hai chiều theo định luật Darcy mở rộng.
  • Tiêu chuẩn phá hủy Mohr-Coulomb mở rộng cho đất không bão hòa (Fredlund et al.): Sức kháng cắt $\tau_f$ được xác định theo công thức: $$\tau_f = c' + (\sigma_f - u_a)_f \tan \phi' + (u_a - u_w)_f \tan \phi^b$$ Trong đó: $c'$ là lực dính hiệu quả; $(\sigma_f - u_a)_f$ là ứng suất pháp thực trên mặt trượt; $\phi'$ là góc ma sát trong; $(u_a - u_w)_f$ là độ hút dính; $\phi^b$ là góc biểu thị tốc độ tăng sức chống cắt theo độ hút dính.
  • Phương pháp cân bằng giới hạn Morgenstern-Price: Phân tích ổn định mái dốc thỏa mãn đồng thời cả điều kiện cân bằng mômen ($F_m$) và cân bằng lực ($F_f$).
  • Lý thuyết các mô hình xác suất thống kê không gian:
    • Tỷ số tần suất (Frequency Ratio - FR).
    • Chỉ số thống kê (Statistical Index - SI).
    • Trọng số chứng cứ (Weights of Evidence - WoE) dựa trên lý thuyết xác suất Bayes với các trọng số dương $W^+$ và trọng số âm $W^-$, xác định độ tương phản $C = W^+ - W^-$.
    • Hồi quy logistic (Logistic Regression - LR) mô tả mối quan hệ giữa biến phụ thuộc nhị phân (có trượt / không trượt) với tập hợp các biến độc lập đa trị.
  • Thuật toán trung bình mô hình Bayes (Bayesian Model Averaging - BMA): Đánh giá xác suất xuất hiện của các biến và xếp hạng các mô hình tổ hợp theo tiêu chuẩn thông tin Bayes (BIC).

Phương pháp nghiên cứu thực tế

  • Thu thập và xử lý dữ liệu hiện trường: Khảo sát thực địa, giải đoán ảnh vệ tinh và Google Earth, xác định tọa độ và xây dựng bản đồ phân bố không gian của 231 điểm trượt lở đất đá đã xảy ra trên địa bàn huyện.
  • Thí nghiệm địa kỹ thuật: Xác định các chỉ tiêu cơ lý của các loại đất vỏ phong hóa tàn tích - sườn tích, bao gồm thành phần hạt, giới hạn chảy (LL), giới hạn dẻo (LP), chỉ số dẻo (PI), độ ẩm tự nhiên, dung trọng, hệ số rỗng, góc ma sát trong ($\phi'$), lực dính ($c'$), hệ số nén lún và hệ số thấm bão hòa ($k_s$).
  • Mô phỏng số học ghép đôi (Coupled numerical simulation):
    • Sử dụng mô-đun SEEP/W (phần mềm GeoStudio) dựa trên phương pháp phần tử hữu hạn (FEM) để mô phỏng quá trình thấm không ổn định hai chiều, theo dõi sự dâng cao của mực nước ngầm và sự tiêu tán của áp lực nước lỗ rỗng âm theo các kịch bản cường độ mưa và thời gian mưa khác nhau.
    • Chuyển kết quả trường áp lực nước lỗ rỗng từ SEEP/W sang mô-đun SLOPE/W (phần mềm GeoStudio) để tính toán hệ số an toàn ($FS$) của mái dốc theo phương pháp Morgenstern-Price.
  • Xử lý phân tích không gian trên hệ thống thông tin địa lý (GIS):
    • Sử dụng phần mềm GIS mã nguồn mở ILWIS để số hóa, nội suy và xây dựng 11 lớp bản đồ chuyên đề nhân tố ảnh hưởng ở định dạng raster.
    • Tính toán trọng số của từng lớp nhân tố theo các phương pháp FR, SI, WoE, LR.
    • Kiểm tra tính độc lập giữa các yếu tố ảnh hưởng bằng ma trận hệ số tương quan, chỉ số dung sai (TOL) và hệ số phóng đại phương sai (VIF).
    • Chuẩn hóa các bản đồ chỉ số tai biến trượt lở (LHI) và phân chia 5 cấp độ tai biến bằng phương pháp độ lệch chuẩn (Standard Deviation Classification).
  • Phân tích tối ưu hóa và kiểm chứng mô hình:
    • Sử dụng gói thuật toán BMA trong phần mềm thống kê mã nguồn mở R để sàng lọc biến và tìm tổ hợp yếu tố tối ưu.
    • Đánh giá mức độ phù hợp và độ chính xác dự báo bằng đường cong tỷ lệ thành công (Success Rate Curve) và đường cong tỷ lệ dự báo (Prediction Rate Curve) thông qua diện tích dưới đường cong (Area Under Curve - AUC).

Nguồn tư liệu và dữ liệu

  • Bản đồ địa chất và khoáng sản tỷ lệ 1:200.000, 1:50.000 vùng Khánh Vĩnh.
  • Bản đồ mô hình số độ cao (DEM) nội suy từ đường đồng mức.
  • Số liệu quan trắc khí tượng thủy văn của Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Nam Trung Bộ, chuỗi số liệu lượng mưa từ năm 1977 đến năm 2016 tại trạm Nha Trang, Cam Ranh và dữ liệu đo mưa chi tiết các năm 2010 - 2011 tại 6 trạm đo: M1 (Sơn Thái), M2 (Khánh Phú), M3 (Khánh Bình), M4 (Khánh Sơn), M5 (Sơn Lâm), M6 (thị trấn Tô Hạp).
  • Dữ liệu điều tra hiện trạng 231 điểm trượt lở thực tế trên các tuyến giao thông chính (đoạn Khánh Lê - Hòn Giao trên tuyến Nha Trang - Đà Lạt, tuyến Khánh Trung lên thủy điện Sông Giang, các đường liên xã).

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan nghiên cứu trượt lở do mưa

Chương 1 hệ thống hóa cơ sở lý luận về trượt lở đất do mưa trên thế giới và ở Việt Nam. Tác giả phân tích các dạng trượt lở phổ biến theo hệ thống phân loại của Varnes (1978) và USGS (2004). Nội dung chương đi sâu đánh giá ưu nhược điểm của ba nhóm phương pháp thành lập bản đồ trượt lở: trực tiếp, địa kỹ thuật và xác suất thống kê.

Luận điểm quan trọng được rút ra là phương pháp mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) có cấu trúc tính toán phức tạp, khó tích hợp và xử lý khối lượng lớn dữ liệu trong các phần mềm GIS thông thường, trong khi các phương pháp FR, SI, WoE và hồi quy logistic (LR) vừa đảm bảo độ tin cậy, vừa dễ thực hiện trong các môi trường phần mềm mã nguồn mở. Tác giả nhấn mạnh tính tất yếu phải phân biệt giữa bản đồ chỉ số nguy cơ trượt lở (LSI) và bản đồ chỉ số tai biến trượt lở (LHI):

  • $LSI = f(\text{điểm trượt}, \text{yếu tố ảnh hưởng nội tại})$
  • $LHI = f(\text{điểm trượt}, \text{yếu tố ảnh hưởng nội tại}, \text{yếu tố kích thích ngoại sinh})$

Trong đó, lượng mưa lớn nhất trong năm (MP) và chỉ số ẩm ướt địa hình (TWI) mở rộng theo Montgomery - Dietrich (1994), Borga và nnk (1998), Pack và Tarboton (1998) được luận án đề xuất là các biến kích thích then chốt.

Chương 2: Điều kiện tự nhiên và hiện trạng trượt lở vùng nghiên cứu

Chương 2 trình bày chi tiết về vị trí địa lý, đặc điểm địa hình, khí hậu, thủy văn, cấu trúc địa chất, địa chất công trình, địa chất thủy văn, đứt gãy kiến tạo, địa mạo và vỏ phong hóa tại huyện Khánh Vĩnh.

  • Vị trí và địa hình: Khánh Vĩnh có diện tích tự nhiên 1.165 km², dân số 31.061 người, mật độ 27 người/km². Địa hình chuyển tiếp đột ngột từ núi cao ở phía tây sang đồi núi thấp và đồng bằng hẹp ven sông ở phía đông. Cao độ tuyệt đối dao động từ 20 m tại lòng sông Cái (xã Khánh Nam) lên đến 2.062 m tại đỉnh Hòn Giao. Tác giả phân chia 6 bậc san bằng địa hình chính: bậc 2.060-1.800 m, 1.450-1.250 m, 900-750 m, 500-400 m, 300-350 m và 250-200 m.
  • Thủy văn và lượng mưa: Hệ thống sông Cái Nha Trang có diện tích lưu vực 1.900 km² (phần thuộc huyện Khánh Vĩnh là 1.165 km²) với các phụ lưu sông Chò, sông Giang, sông Khế, sông Máu. Mùa mưa kéo dài từ tháng IX đến tháng XII. Dữ liệu lượng mưa tháng ghi nhận tại các trạm đo năm 2010 - 2011 cho thấy lượng mưa tập trung cực lớn vào tháng X và tháng XI; trạm M1 (Sơn Thái) đạt đỉnh 1.305,9 mm vào tháng XI/2010.
Trạm I II III IV V VI VII VIII IX X XI XII
M1 7,7 2,8 7,4 14,7 6,3 17,5 22,1 16,5 25,9 635,5 1305,9 27,6
M2 0,0 0,0 8,5 0,0 145,5 23,6 18,4 41,0 166,1 640,3 682,0 179,0
M3 0,0 0,0 24,9 0,0 354,1 99,5 31,8 152,7 137,3 351,1 850,0 150,7
M4 0,0 0,0 13,1 26,9 429,7 225,3 191,5 270,1 59,1 474,9 408,9 223,8
M5 0,0 0,0 32,3 39,8 313,3 37,3 194,5 260,6 315,8 353,1 266,6 146,7
M6 0,0 0,0 60,6 0,0 366,8 64,2 289,2 186,3 122,4 536,7 435,2 174,1
  • Địa chất và kiến tạo: Cấu trúc địa chất gồm hệ tầng La Ngà ($J_2ln$) chiếm diện tích lớn nhất, hệ tầng Đèo Bảo Lộc ($J_3đbl$), hệ tầng Nha Trang ($Knt$), hệ tầng Đak Rium ($K_2đr$), hệ tầng Đơn Dương ($K_2đd$) và các phức hệ xâm nhập Creta - Paleogen (granit, granodiorit, gabro). Đới đứt gãy kiến tạo cấp II phương Đông Bắc - Tây Nam (Bà Rịa - Đà Lạt - Xuân Tự) chạy cắt qua địa bàn từ Sơn Thái qua Khánh Bình dài 40 km.
  • Vỏ phong hóa và chỉ tiêu cơ lý đất: Vỏ phong hóa dày từ 2 m đến 15 m, gồm sét, sét pha và sét pha lẫn dăm sạn. Bảng 2.2 trong luận án tổng hợp các giá trị trung bình cơ lý quan trọng:
Chỉ tiêu cơ lý Ký hiệu Đơn vị Sét pha lẫn dăm sạn Sét Sét pha
Hạt sỏi sạn - % 34 1 5
Hạt cát - % 35 32 61
Hạt bụi - % 13 29 14
Hạt sét - % 18 38 20
Giới hạn chảy $LL$ % 36,3 46,0 34,0
Giới hạn dẻo $LP$ % 23,9 28,0 22,0
Chỉ số dẻo $PI$ % 12,4 18,0 12,0
Độ sệt $B$ - -0,03 -0,06 -0,06
Độ ẩm tự nhiên $W$ % 23,53 29,00 20,68
Dung trọng tự nhiên $\gamma$ $\text{kN/m}^3$ 18,0 17,4 17,3
Dung trọng bão hòa $\gamma_s$ $\text{kN/m}^3$ 19,3 18,5 18,9
Dung trọng khô $\gamma_d$ $\text{kN/m}^3$ 14,6 13,5 14,2
Tỷ trọng $G_s$ - 2,73 2,68 2,69
Độ lỗ rỗng $n$ % 0,465 0,496 0,472
Hệ số rỗng $e_o$ - 0,870 0,985 0,894
Độ bão hòa $S_r$ % 74 79 62
Góc ma sát trong $\phi'$ độ 18 16 17
Lực dính hiệu quả $c'$ $\text{kN/m}^2$ 18 21 15
Hệ số nén lún $a_{100-200}$ $\text{m}^2/\text{MN}$ 0,050 0,044 0,040
Hệ số thấm bão hòa $k_s$ m/s $2,03 \times 10^{-5}$ $2,09 \times 10^{-7}$ $1,55 \times 10^{-6}$
  • Hiện trạng trượt lở: Thu thập được 231 vị trí trượt lở đất đá. Các cung trượt tập trung dày đặc trên các sườn dốc nhân tạo bị cắt xẻ để làm đường giao thông, đặc biệt là đoạn Khánh Lê - Hòn Giao (tuyến Nha Trang - Đà Lạt từ Km 42+800) và tuyến đường qua xã Khánh Trung lên thủy điện Sông Giang.

Chương 3: Nghiên cứu ảnh hưởng của mưa đối với trượt lở

Chương 3 tập trung làm rõ cơ chế phá hoại của mái dốc đất do nước mưa ngấm dựa trên lý thuyết cơ học đất không bão hòa và mô phỏng số học 2D.

  • Cơ chế vật lý: Nước mưa ngấm vào mái dốc làm tăng độ ẩm và gia tăng áp lực nước lỗ rỗng (giảm trị số âm, tiến dần về 0 hoặc dương). Quá trình này triệt tiêu độ hút dính matric suction $(u_a - u_w)$, làm giảm thành phần sức kháng cắt $(u_a - u_w)\tan\phi^b$ trên mặt trượt tiềm năng. Đồng thời, dung trọng đất tăng lên do bão hòa nước làm tăng lực gây trượt, kết hợp áp lực thủy tĩnh và áp lực thủy động đẩy mái dốc vào trạng thái mất cân bằng giới hạn.
  • Mô phỏng số kết hợp SEEP/W và SLOPE/W:
    • Thiết lập mô hình mái dốc điển hình với các thông số đường cong SWCC và hàm thấm hiệu chỉnh.
    • Khảo sát sự phân bố áp lực nước lỗ rỗng theo các kịch bản hệ số thấm bão hòa khác nhau: $k_s = 2,09 \times 10^{-7}\text{ m/s}$ (đất sét), $k_s = 1,55 \times 10^{-6}\text{ m/s}$ (đất sét pha), và $k_s = 2,03 \times 10^{-5}\text{ m/s}$ (đất sét pha lẫn dăm sạn).
    • Đánh giá sự biến thiên của hệ số an toàn ($FS$) theo thời gian mưa, cường độ mưa, góc dốc ($\alpha$) và chiều cao mái dốc ($H_s$).
  • Phát hiện quan trọng:
    • Hệ số thấm $k_s$ đóng vai trò quyết định đến diễn biến ổn định của mái dốc. Với đất có $k_s$ nhỏ ($10^{-7}\text{ m/s}$), khi mưa kéo dài trên 3 ngày, nước ngấm tích lũy làm hệ số an toàn suy giảm rất mạnh. Ngược lại, với đất có $k_s$ lớn ($10^{-5}\text{ m/s}$), nước ngấm nhanh nhưng thoát cũng nhanh, $FS$ ít thay đổi theo các đợt mưa kéo dài nhiều ngày mà nhạy cảm với cường độ mưa đỉnh tức thời.
    • Cường độ mưa càng lớn thì tốc độ suy giảm $FS$ càng nhanh.
    • Ngưỡng cường độ mưa kích hoạt phá hoại: Ở cường độ mưa $I = 10\text{ mm/h}$, sau thời gian mưa liên tục kéo dài hơn 5 ngày, mái dốc bị mất ổn định hoàn toàn ($FS < 1$).
    • Mối quan hệ hình học: Mái dốc bắt đầu xuất hiện nguy cơ mất ổn định rõ rệt khi chiều cao $H_s \ge 10\text{ m}$ và góc dốc $\alpha \ge 30^\circ$.

Chương 4: Ứng dụng phương pháp xác suất thống kê và GIS thành lập bản đồ dự báo tai biến trượt lở

Chương 4 hiện thực hóa việc xây dựng bản đồ tai biến trượt lở đất bằng cách tích hợp 4 mô hình xác suất thống kê (FR, SI, WoE, LR) trên nền tảng ILWIS GIS và phần mềm R.

  • 11 yếu tố ảnh hưởng được trích xuất và phân lớp raster:
    1. Cao độ (DEM)
    2. Góc dốc (SLOPE)
    3. Hướng dốc (ASPECT)
    4. Độ uốn cong bề mặt mái dốc (CURVATURE)
    5. Thạch học (LITHOLOGY)
    6. Chỉ số ẩm ướt địa hình (TWI)
    7. Lượng mưa lớn nhất trong năm (MP)
    8. Chỉ số thực vật (NDVI)
    9. Khoảng cách đến sông suối (DFD)
    10. Khoảng cách đến đường giao thông (DFR)
    11. Khoảng cách đến đứt gãy (DFF)
  • Kiểm định tính độc lập giữa các yếu tố: Kết quả phân tích hệ số tương quan, chỉ số dung sai (TOL) và hệ số phóng đại phương sai (VIF) cho thấy không có hiện tượng đa cộng tuyến nghiêm trọng giữa 11 yếu tố.
  • Tối ưu hóa bằng thuật toán BMA trong môi trường R:
    • Sàng lọc được 8 yếu tố có ý nghĩa thống kê đối với trượt lở: DEM, DFR, MP, SLOPE, LITHOLOGY, DFF, DFD và ASPECT.
    • Xác định 4 yếu tố quan trọng nhất: Cao độ (DEM), Khoảng cách đến đường giao thông (DFR), Lượng mưa lớn nhất trong năm (MP) và Góc dốc (SLOPE).
    • Xác lập 5 mô hình tổ hợp tối ưu:
      • Mô hình 1: DEM, DFR, MP, SLOPE (4 yếu tố).
      • Mô hình 2: DEM, DFR, MP, SLOPE, LITHOLOGY (5 yếu tố).
      • Mô hình 3: DEM, DFR, MP, SLOPE, LITHOLOGY, DFF (6 yếu tố).
      • Mô hình 4: DEM, DFR, MP, SLOPE, DFF (5 yếu tố).
      • Mô hình 5: DEM, DFR, MP, SLOPE, DFD (5 yếu tố).
  • Phân vùng tai biến và chuẩn hóa bản đồ: Sau khi tính toán chỉ số tai biến trượt lở (LHI), dữ liệu được chuẩn hóa để đưa biểu đồ tần suất về dạng phân bố chuẩn hoặc gần chuẩn ($LHI_{sd}$). Áp dụng phương pháp độ lệch chuẩn (Standard Deviation Classification), bản đồ được phân thành 5 cấp độ tai biến: Rất thấp, Thấp, Trung bình, Cao và Rất cao.
  • Kiểm chứng độ chính xác (AUC): Sử dụng 231 điểm trượt lở thực tế để dựng đường cong Success Rate và Prediction Rate. Cả 4 phương pháp đều đạt độ chính xác cao với diện tích dưới đường cong $AUC = 0,8 \sim 0,9$.
    • Về phương pháp: Phương pháp trọng số chứng cứ (WoE) đạt độ chính xác cao nhất, tiếp theo là FR, SI và LR. Tuy nhiên, hai phương pháp FR và SI có quy trình tính toán đơn giản, dễ thao tác trong GIS nên rất phù hợp cho ứng dụng thực tế.
    • Về mô hình tổ hợp: Xét theo hiệu quả dự báo (dùng ít biến nhất), Mô hình 1 là mô hình tối ưu nhất; xét theo độ chính xác dự báo cao nhất, Mô hình 3 là mô hình phù hợp nhất.

Kết quả và những đóng góp mới

Những đóng góp mới về mặt khoa học

  1. Nghiên cứu ảnh hưởng của mưa đối với sự ổn định mái dốc đất tàn tích trên cơ sở lý thuyết cơ học đất không bão hòa kết hợp mô hình số phần tử hữu hạn hai chiều SEEP/W và SLOPE/W. Kết quả kiểm toán cơ chế thấm và ổn định phản ánh đúng bản chất vật lý thực tế của hiện tượng trượt lở dưới tác động của nước mưa ngấm.
  2. Tích hợp thành công yếu tố kích hoạt động lực bên ngoài là lượng mưa lớn nhất trong năm (MP) và chỉ số ẩm ướt địa hình (TWI) vào các mô hình xác suất thống kê không gian, chuyển đổi căn bản từ việc xây dựng bản đồ nguy cơ trượt lở (LSI) sang bản đồ tai biến trượt lở (LHI).
  3. Đề xuất quy trình chuẩn hóa giá trị chỉ số tai biến trượt lở trước khi phân cấp bằng phương pháp độ lệch chuẩn (Standard Deviation Classification), giải quyết được bài toán so sánh định lượng khách quan giữa các phương pháp thống kê khác nhau.
  4. Lần đầu tiên ứng dụng thuật toán trung bình mô hình Bayes (BMA) để sàng lọc các biến có ý nghĩa thống kê cao nhất và xác lập các mô hình tổ hợp yếu tố ảnh hưởng tối ưu trong nghiên cứu dự báo trượt lở đất.

Những đóng góp mới về mặt thực tiễn

  1. Cung cấp bộ cơ sở dữ liệu số hóa hoàn chỉnh về 11 lớp nhân tố ảnh hưởng và bản đồ hiện trạng 231 điểm trượt lở đất đá tại huyện miền núi Khánh Vĩnh, tỉnh Khánh Hòa.
  2. Thành lập hệ thống bản đồ phân vùng dự báo tai biến trượt lở đất tỷ lệ chi tiết theo 5 cấp độ bằng các phương pháp FR, SI, WoE và LR với độ tin cậy và chính xác cao ($AUC = 0,8 \sim 0,9$).
  3. Xác lập các thông số ngưỡng cụ thể phục vụ cảnh báo sớm: mái dốc có chiều cao từ 10 m, góc dốc từ 30° trở lên, cấu tạo bởi đất phong hóa có hệ số thấm từ $10^{-7}\text{ m/s}$ đến $10^{-5}\text{ m/s}$ sẽ mất ổn định khi chịu mưa liên tục từ 3 đến 5 ngày với cường độ đạt từ 10 mm/h.

Kiến nghị và giải pháp đề xuất

  • Đề xuất các cơ quan quản lý nhà nước và chính quyền địa phương sử dụng bản đồ phân vùng tai biến trượt lở đất làm tài liệu khoa học nền tảng phục vụ quy hoạch mạng lưới giao thông, bố trí các cụm dân cư miền núi và quy hoạch sử dụng đất an toàn.
  • Khuyến nghị ưu tiên áp dụng phương pháp Trọng số chứng cứ (WoE) khi đòi hỏi độ chính xác cao nhất, hoặc áp dụng phương pháp Tỷ số tần suất (FR) và Chỉ số thống kê (SI) trong các bài toán dự báo thông thường do tính toán đơn giản, thuận tiện.
  • Trong công tác dự báo thực tế, kiến nghị áp dụng Mô hình 1 (gồm 4 yếu tố: Cao độ, Khoảng cách đến đường giao thông, Lượng mưa lớn nhất năm và Góc dốc) nhằm tiết kiệm thời gian, kinh phí thu thập dữ liệu mà vẫn đảm bảo hiệu quả dự báo tin cậy.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của nghiên cứu

  • Phạm vi nghiên cứu mới thực hiện trong địa giới hành chính của huyện Khánh Vĩnh, tỉnh Khánh Hòa; các quy luật rút ra phản ánh đặc thù điều kiện tự nhiên, địa hình, vỏ phong hóa và chế độ mưa bão của khu vực miền núi Nam Trung Bộ.
  • Dữ liệu lượng mưa sử dụng trong mô hình không gian được nội suy từ một số trạm đo cố định (trạm M1 đến M6 và trạm Nha Trang, Cam Ranh), chưa phản ánh hết được sự biến động vi khí hậu phức tạp tại các hẻm núi sâu.
  • Mô hình số thấm và ổn định mái dốc trong SEEP/W và SLOPE/W giả định địa tầng đồng nhất đại diện cho đất tàn tích phong hóa, chưa mô phỏng hết tính dị hướng và các mặt trượt phức tạp trong đá nứt nẻ sâu bên dưới.

Hướng nghiên cứu tiếp

  • Mở rộng phạm vi ứng dụng quy trình nghiên cứu và các mô hình tổ hợp tối ưu cho các huyện miền núi lân cận có điều kiện địa chất - địa mạo tương đồng tại tỉnh Khánh Hòa và khu vực Duyên hải Nam Trung Bộ.
  • Tích hợp hệ thống trạm đo mưa tự động quan trắc theo thời gian thực (real-time) kết hợp công nghệ truyền dữ liệu từ xa để nâng cấp hệ thống bản đồ tĩnh thành bản đồ cảnh báo tai biến trượt lở động theo thời gian thực.
  • Đi sâu nghiên cứu mô phỏng số 3 chiều (3D) cho các đoạn xung yếu cụ thể trên các trục giao thông huyết mạch (như đèo Khánh Lê trên Quốc lộ 27C) có xét đến tính nứt nẻ và cấu trúc dị hướng của khối đá gốc bên dưới tầng phong hóa.

Giá trị tham khảo

Luận án là tài liệu tham khảo chuyên khảo có giá trị trong các lĩnh vực Địa kỹ thuật, Kỹ thuật địa chất, Tai biến địa chất và Địa tin học (GIS):

  • Đối với nghiên cứu sinh, học viên cao học và giảng viên: Cung cấp cơ sở lý thuyết và phương pháp luận hoàn chỉnh về cơ học đất không bão hòa ứng dụng trong phân tích ổn định sườn dốc; quy trình ghép đôi phần mềm SEEP/W và SLOPE/W; phương pháp ứng dụng thuật toán BMA trên phần mềm R để sàng lọc biến và tối ưu hóa mô hình thống kê xác suất.
  • Đối với kỹ sư công trình giao thông và xây dựng miền núi: Cung cấp các thông số cơ lý chi tiết của vỏ phong hóa tại Nam Trung Bộ (Bảng 2.2), các phân tích định lượng về ngưỡng mưa kích hoạt phá hoại và ảnh hưởng của góc dốc, chiều cao taluy đào đến hệ số an toàn công trình.
  • Đối với nhà quản lý và cơ quan quy hoạch: Cung cấp bản đồ phân vùng tai biến trượt lở đất đá thực tế tại huyện Khánh Vĩnh, hỗ trợ đắc lực cho công tác phòng chống thiên tai, tìm kiếm cứu nạn và định hướng phát triển hạ tầng bền vững.

Câu hỏi thường gặp

1. Cơ chế cơ bản nào khiến nước mưa ngấm làm mất ổn định mái dốc đất tàn tích tại Khánh Vĩnh?

Nước mưa ngấm vào mái dốc làm tăng độ ẩm và gia tăng áp lực nước lỗ rỗng (làm tiêu tán áp lực nước lỗ rỗng âm), qua đó làm suy giảm độ hút dính matric suction $(u_a - u_w)$ của đất chưa bão hòa. Theo tiêu chuẩn Mohr-Coulomb mở rộng, sự suy giảm độ hút dính làm giảm trực tiếp sức chống cắt của đất trên mặt trượt tiềm năng. Đồng thời, nước ngấm làm tăng dung trọng khối đất và xuất hiện gradien thủy lực bất lợi, đẩy hệ số an toàn ($FS$) xuống dưới 1 và gây ra phá hoại trượt lở.

2. Ngưỡng cường độ mưa và điều kiện hình học mái dốc nào được xác định làm khởi phát trượt lở đất?

Theo kết quả mô phỏng số trong luận án, mái dốc bắt đầu xảy ra tai biến trượt lở đất khi có chiều cao từ 10 m trở lên và góc dốc từ 30° trở lên, dưới tác động của ngưỡng cường độ mưa đạt từ 10 mm/h với thời gian mưa liên tục từ 3 đến 5 ngày, trong môi trường đất tàn tích phong hóa có hệ số thấm bão hòa dao động từ $10^{-7}\text{ m/s}$ đến $10^{-5}\text{ m/s}$.

3. Trong 4 phương pháp xác suất thống kê được áp dụng, phương pháp nào cho độ chính xác cao nhất?

Cả 4 phương pháp (FR, SI, WoE và LR) đều đạt độ chính xác cao với diện tích dưới đường cong kiểm chứng $AUC = 0,8 \sim 0,9$. Trong đó, phương pháp Trọng số chứng cứ (WoE) cho kết quả dự báo tốt nhất với giá trị AUC cao nhất, tiếp theo lần lượt là FR, SI và LR. Tuy nhiên, hai phương pháp FR và SI có ưu điểm là giải thuật tính toán đơn giản, dễ tích hợp trên phần mềm GIS nên rất phù hợp cho thực tiễn tính toán nhanh.

4. Thuật toán BMA đã xác định các yếu tố ảnh hưởng then chốt và mô hình tổ hợp tối ưu nào?

Thuật toán trung bình mô hình Bayes (BMA) đã sàng lọc 8 yếu tố có ý nghĩa thống kê từ 11 yếu tố ban đầu và chỉ ra 4 yếu tố ảnh hưởng quan trọng nhất là: Cao độ (DEM), Khoảng cách đến đường giao thông (DFR), Lượng mưa lớn nhất năm (MP) và Góc dốc (SLOPE). Trong 5 mô hình tổ hợp tối ưu được thiết lập:

  • Mô hình 1 (DEM, DFR, MP, SLOPE) là mô hình phù hợp nhất theo hiệu quả dự báo vì sử dụng ít yếu tố nhất (4 yếu tố).
  • Mô hình 3 (DEM, DFR, MP, SLOPE, LITHOLOGY, DFF) là mô hình phù hợp nhất theo độ chính xác dự báo cao nhất.

5. Vì sao luận án phân biệt giữa "bản đồ nguy cơ trượt lở" (LSI) và "bản đồ tai biến trượt lở" (LHI)?

Bản đồ nguy cơ trượt lở (LSI) chỉ phản ánh tính nhạy cảm trượt dựa trên các yếu tố nội tại tại chỗ của sườn dốc (địa hình, thạch học, đứt gãy...). Trong khi đó, bản đồ tai biến trượt lở (LHI) là cấp độ nghiên cứu sâu hơn, gắn liền với xác suất xảy ra trượt lở trong một không gian và khoảng thời gian cụ thể nhờ tích hợp thêm yếu tố kích hoạt động lực bên ngoài là mưa (lượng mưa lớn nhất năm MP và chỉ số ẩm ướt địa hình TWI phản ánh khả năng ngấm tích nước).

Kết luận

Luận án tiến sĩ của tác giả Nguyễn Thanh Danh đã làm sáng tỏ một cách toàn diện và khoa học cơ chế mất ổn định của mái dốc đất tàn tích dưới tác động của nước mưa ngấm tại huyện Khánh Vĩnh, tỉnh Khánh Hòa thông qua lý thuyết cơ học đất không bão hòa và mô phỏng số phần tử hữu hạn 2 chiều. Bằng việc tích hợp các mô hình xác suất thống kê (FR, SI, WoE, LR) với công nghệ GIS mã nguồn mở và thuật toán trung bình mô hình Bayes (BMA), luận án đã xây dựng thành công bản đồ phân vùng tai biến trượt lở đất đạt độ chính xác cao ($AUC = 0,8 \sim 0,9$). Các kết quả đạt được về ngưỡng kích hoạt trượt lở do mưa (10 mm/h liên tục từ 3-5 ngày) cùng hệ thống 5 mô hình tổ hợp tối ưu là đóng góp quan trọng cả về mặt lý luận địa kỹ thuật lẫn thực tiễn quy hoạch phòng tránh thiên tai tại khu vực miền núi Nam Trung Bộ.