Luận án tiến sĩ nghiên cứu sử dụng dữ liệu viễn thám trong mô phỏng dòng chảy mặt phục vụ quy hoạch thủy lợi và phòng chống thiên tai

Luận án tiến sĩ nghiên cứu ứng dụng dữ liệu viễn thám trong mô phỏng dòng chảy mặt, hỗ trợ quy hoạch thủy lợi và phòng chống thiên tai.

• Tác giả: Bùi Tuấn Hải
• Người hướng dẫn: PGS. Lê Quang Vinh
• Trường học: Trường Đại Học Thủy Lợi
• Chuyên ngành: Kỹ Thuật Tài Nguyên Nước
• Đề tài: Nghiên Cứu Dữ Liệu Viễn Thám Trong Mô Phỏng Dòng Chảy Mặt Cho Quy Hoạch Thủy Lợi Và Phòng Chống Thiên Tai
• Loại tài liệu: luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2020
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CÁM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG DỮ LIỆU VIỄN THÁM TRONG QUY HOẠCH THỦY LỢI VÀ PHÒNG CHỐNG THIÊN TAI
• 1.1. Tổng quan về công nghệ viễn thám
• 1.2. Tổng quan các công trình khoa học trên thế giới đã nghiên cứu về những vấn đề có liên quan đến đề tài luận án
• 1.2.1. Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám trong quy hoạch thủy lợi, quản lý tài nguyên nước và phòng chống thiên tai trên thế giới
• 1.2.2. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu viễn thám và mô hình toán trong mô phỏng dòng chảy
• 1.2.3. Đánh giá chung về các kết quả nghiên cứu trên thế giới
• 1.3. Tổng quan các công trình khoa học ở trong nước đã nghiên cứu về những vấn đề có liên quan đến đề tài luận án
• 1.3.1. Khái quát chung
• 1.3.2. Nghiên cứu về quản lý tài nguyên nước, quy hoạch thủy lợi và phòng chống thiên tai
• 1.3.3. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu viễn thám và mô hình toán trong mô phỏng dòng chảy
• 1.3.4. Đánh giá chung về các nghiên cứu ở trong nước
• 1.4. Kết luận chương 1
• 2. CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU VÀ SỐ LIỆU SỬ DỤNG TRONG NGHIÊN CỨU
• 2.1. Luận giải các phương pháp và công cụ nghiên cứu
• 2.1.1. Cách tiếp cận khoa học
• 2.1.2. Phương pháp nghiên cứu khoa học
• 2.1.3. Công cụ nghiên cứu
• 2.2. Địa điểm nghiên cứu
• 2.3. Quy trình nghiên cứu
• 2.4. Nghiên cứu lựa chọn mô hình toán mô phỏng dòng chảy lưu vực sông Cả
• 2.4.1. Các mô hình toán đang được áp dụng trong tính toán thủy văn, thủy lực
• 2.4.2. Phân tích, lựa chọn bộ mô hình toán áp dụng cho tính toán mưa, bốc hơi và diễn toán chế độ dòng chảy trên lưu vực
• 2.5. Nghiên cứu công cụ phân tích, xử lý dữ liệu viễn thám
• 2.5.1. Kết hợp giữa viễn thám và GIS
• 2.5.2. Đánh giá các phần mềm mã nguồn mở GIS trong việc phân tích, xử lý dữ liệu viễn thám
• 2.5.3. Phân tích và lựa chọn phần mềm phục vụ công tác xây dựng và quản lý dữ liệu
• 2.6. Nghiên cứu lựa chọn dữ liệu viễn thám
• 2.6.1. Nghiên cứu lựa chọn dữ liệu mưa vệ tính độ phân giải cao
• 2.6.2. Nghiên cứu phân tích, lựa chọn dữ liệu địa hình từ nguồn dữ liệu mô hình số hóa độ cao (DEM)
• 2.6.3. Kết luận về phân tích, lựa chọn dữ liệu viễn thám cho lưu vực sông Cả
• 2.7. Kết luận chương 2
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG DỮ LIỆU VIỄN THÁM TRONG TÍNH TOÁN DÒNG CHẢY LƯU VỰC SÔNG CẢ
• 3.1. Nghiên cứu kết hợp mưa vệ tinh và mưa thực đo trong tính toán mưa – dòng chảy từ mô hình NAM
• 3.1.1. Sự cần thiết phải kết hợp mưa vệ tinh với mưa thực đo
• 3.1.2. Thiết lập mô hình NAM với trạm mưa thực đo hiện có
• 3.1.3. Bố trí các trạm mưa giả định
• 3.1.4. Kết quả nghiên cứu mô hình NAM
• 3.1.5. Nhận xét chung về kết quả nghiên cứu mục 3.2
• 3.2. Nghiên cứu kết hợp dữ liệu viễn thám và mô hình toán IFAS trong mô phỏng dòng chảy lũ lưu vực sông Cả
• 3.2.1. Phạm vi nghiên cứu
• 3.2.2. Thiết lập mô hình IFAS
• 3.2.3. Mô phỏng, hiệu chỉnh và kiểm định mô hình IFAS
• 3.2.4. Kết luận về kết quả nghiên cứu mô hình IFAS
• 3.3. Kết luận chương 3
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về dữ liệu viễn thám

Nghiên cứu dữ liệu viễn thám đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc mô phỏng dòng chảy và quản lý tài nguyên nước. Công nghệ này cho phép thu thập thông tin về các yếu tố tự nhiên và xã hội trên diện rộng, giúp cải thiện độ chính xác trong quy hoạch thủy lợi và phòng chống thiên tai. Việc sử dụng công nghệ viễn thám trong nghiên cứu dòng chảy mặt không chỉ cung cấp dữ liệu về lượng mưa mà còn về các yếu tố khác như thảm phủ bề mặt và địa hình. Theo một nghiên cứu gần đây, việc áp dụng dữ liệu viễn thám đã giúp nâng cao khả năng dự đoán dòng chảy và giảm thiểu rủi ro thiên tai. "Công nghệ viễn thám cung cấp cái nhìn tổng thể về các biến động môi trường, từ đó hỗ trợ cho việc ra quyết định trong quản lý tài nguyên nước".

1.1. Ứng dụng công nghệ viễn thám

Công nghệ viễn thám đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, đặc biệt là trong quản lý nước và phòng chống thiên tai. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng dữ liệu viễn thám có thể cải thiện đáng kể độ chính xác của các mô hình dự báo dòng chảy. Một nghiên cứu tại lưu vực sông Cả đã chỉ ra rằng, việc kết hợp dữ liệu viễn thám với các mô hình toán học đã giúp xác định chính xác hơn các khu vực có nguy cơ lũ lụt. "Việc sử dụng dữ liệu viễn thám không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn giảm thiểu chi phí trong việc thu thập dữ liệu thực địa".

II. Phương pháp nghiên cứu và dữ liệu sử dụng

Phương pháp nghiên cứu trong luận án này bao gồm việc phân tích và lựa chọn dữ liệu viễn thám phù hợp cho mô phỏng dòng chảy. Các công cụ nghiên cứu như GIS và các phần mềm mã nguồn mở được sử dụng để xử lý và phân tích dữ liệu viễn thám. Việc lựa chọn mô hình toán phù hợp cho mô phỏng dòng chảy là rất quan trọng. Mô hình NAM và IFAS được áp dụng để tính toán dòng chảy, với sự kết hợp giữa dữ liệu mưa vệ tinh và dữ liệu thực đo. "Sự kết hợp này không chỉ giúp cải thiện độ chính xác của mô hình mà còn cung cấp cái nhìn sâu sắc hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến dòng chảy".

2.1. Lựa chọn mô hình toán

Mô hình NAM được lựa chọn để mô phỏng dòng chảy mặt, trong khi mô hình IFAS được sử dụng để phân tích lũ. Việc lựa chọn mô hình dựa trên khả năng của chúng trong việc xử lý dữ liệu viễn thám và khả năng dự đoán chính xác dòng chảy. Các nghiên cứu trước đây đã chỉ ra rằng mô hình IFAS có khả năng mô phỏng tốt các tình huống lũ lụt. "Mô hình IFAS cho phép phân tích chi tiết các yếu tố ảnh hưởng đến dòng chảy, từ đó đưa ra các giải pháp hiệu quả cho quy hoạch thủy lợi".

III. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc sử dụng dữ liệu viễn thám trong mô phỏng dòng chảy đã mang lại nhiều lợi ích cho quy hoạch thủy lợi và phòng chống thiên tai. Các mô hình NAM và IFAS đã cho kết quả chính xác trong việc dự đoán dòng chảy, đặc biệt là trong các tình huống lũ lụt. Việc áp dụng công nghệ viễn thám đã giúp cải thiện khả năng quản lý nước và giảm thiểu thiệt hại do thiên tai. "Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc tích hợp dữ liệu viễn thám vào quy trình quản lý nước là rất cần thiết để đảm bảo an toàn cho cộng đồng".

3.1. Đánh giá hiệu quả mô hình

Mô hình NAM đã cho thấy khả năng dự đoán chính xác lượng mưa và dòng chảy, trong khi mô hình IFAS đã giúp phân tích các tình huống lũ lụt một cách hiệu quả. Việc kết hợp giữa dữ liệu viễn thám và các mô hình toán học đã tạo ra một công cụ mạnh mẽ trong việc quản lý tài nguyên nước. "Sự kết hợp này không chỉ giúp nâng cao độ chính xác mà còn tạo ra các giải pháp bền vững cho quản lý nước và phòng chống thiên tai".

Nội dung chính

Tổng quan về luận án

Nghiên cứu ứng dụng công nghệ không gian và mô hình toán thủy văn trong quản lý tài nguyên nước lưu vực sông xuyên biên giới là một trong những hướng tiếp cận tiên phong nhằm giải quyết bài toán thiếu hụt dữ liệu quan trắc mặt đất. Luận án tiến sĩ kỹ thuật với đề tài "Nghiên cứu sử dụng dữ liệu viễn thám trong mô phỏng dòng chảy mặt phục vụ quy hoạch thủy lợi và phòng chống thiên tai – áp dụng cho lưu vực sông Cả" do nghiên cứu sinh Bùi Tuấn Hải thực hiện dưới sự hướng dẫn khoa học của PGS. Lê Quang Vinh và PGS. Phạm Quang Vinh (Trường Đại học Thủy lợi, 2020) đã giải quyết triệt để bài toán hóc búa về thủy văn cho một trong những lưu vực sông phức tạp nhất khu vực Bắc Trung Bộ. Sông Cả có tổng diện tích lưu vực là 27.200 km², trong đó phần lưu vực nằm trên lãnh thổ Việt Nam thuộc các tỉnh Nghệ An, Hà Tĩnh và Thanh Hóa chiếm 17.730 km² (tương đương 65,2%), với vùng hưởng lợi trực tiếp lên tới 2.405 km². Phần thượng lưu còn lại chiếm tới 34,8% diện tích lưu vực (tương đương 9.470 km²) nằm hoàn toàn trên lãnh thổ nước Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào.

Khoảng trống nghiên cứu (research gap) lớn nhất tồn tại trong nhiều thập kỷ qua là: "Phần lớn vùng thượng lưu với 34,8% diện tích lưu vực, nơi hình thành dòng chảy hạ du nằm bên nước bạn Lào không có số liệu hoặc có rất ít số liệu phục vụ nghiên cứu, trong đó mưa là dữ liệu quan trọng nhất lại không có" [Luận án, tr. 1]. Hơn nữa, mạng lưới khí tượng nội địa hiện chỉ có 23 trạm đo mưa phân bố chủ yếu ở khu vực trung du, đồng bằng và thung lũng sông; trong đó có tới 9/23 trạm có chuỗi số liệu bị ngắt quãng, thiếu tính liên tục. Các nghiên cứu quy hoạch trước đây như công trình của Viện Quy hoạch Thủy lợi (2014) khi sử dụng các mô hình MIKE 11 và NAM chỉ tính toán được cho phần lưu vực nội địa Việt Nam, buộc phải giả định hoặc bỏ trống biên dòng chảy thượng nguồn phía Lào, dẫn đến độ tin cậy của các phương án quy hoạch và điều tiết phòng chống thiên tai bị hạn chế nghiêm trọng.

Để giải quyết khoảng trống học thuật này, luận án tập trung giải quyết 3 câu hỏi nghiên cứu và 3 giả thuyết tương ứng:

1. Câu hỏi nghiên cứu 1 (RQ1): Trong số các nguồn dữ liệu viễn thám toàn cầu hiện nay, bộ dữ liệu mưa vệ tinh (CHIRPS, GSMAP, GPM, CMORPH) và mô hình số độ cao DEM (SRTM, ALOS, ASTER) nào có độ chính xác, độ phân giải và tính tương thích cao nhất với đặc trưng địa hình - khí hậu lưu vực sông Cả?
   • Giả thuyết 1 (H1): Dữ liệu mưa vệ tinh kết hợp trạm đo độ phân giải cao và mô hình DEM hiệu chỉnh bề mặt có khả năng thay thế tương đương mạng lưới trạm quan trắc mặt đất tại các vùng địa hình phân cắt hiểm trở.
2. Câu hỏi nghiên cứu 2 (RQ2): Phương thức thiết lập và phân bố các trạm mưa giả định từ nguồn dữ liệu viễn thám như thế nào để tích hợp tối ưu vào mô hình thủy văn thông số tập trung MIKE NAM nhằm bù đắp sự thiếu hụt chuỗi số liệu mưa tháng và phục hồi dòng chảy dài hạn?
   • Giả thuyết 2 (H2): Bổ sung các trạm đo giả định từ ảnh viễn thám tại các vùng trắng dữ liệu bên lãnh thổ Lào sẽ nâng cao đáng kể chỉ số hiệu quả Nash–Sutcliffe (NSE) và hệ số tương quan ($r$) của mô hình dòng chảy mặt dài hạn.
3. Câu hỏi nghiên cứu 3 (RQ3): Cơ chế tích hợp trực tiếp dữ liệu mưa vệ tinh độ phân giải thời gian 1 giờ và mô hình số độ cao vào mô hình thủy văn phân bố IFAS (Integrated Flood Analysis System) có đáp ứng được yêu cầu mô phỏng lũ thời gian thực cho các lưu vực nhánh xuyên biên giới Nậm Nơn và Nậm Mô hay không?
   • Giả thuyết 3 (H3): Cấu trúc bể chứa phân bố theo ô lưới của mô hình IFAS kết hợp dữ liệu viễn thám phân bố không gian cho phép dự báo chính xác đỉnh lũ và quá trình truyền lũ về các hồ chứa lớn như Bản Vẽ mà không phụ thuộc vào dữ liệu mặt đất từ phía thượng nguồn quốc tế.

Khung lý thuyết của công trình được định vị trên nền tảng Thuyết cảm biến viễn thám và tương tác bức xạ điện từ (Sabins, 2007), Thuyết cân bằng nước động lực (Water Balance Theory) và Thuyết thủy văn phân bố cấu trúc bể chứa phi tuyến PWRI-DHM. Phạm vi nghiên cứu bao quát chuỗi số liệu thủy văn - khí tượng dài 38 năm (1982–2019), trong đó trọng tâm phân tích lựa chọn mưa vệ tinh diễn ra trong giai đoạn 2015–2017 và kiểm định mô phỏng dòng chảy lũ trong chuỗi sự kiện điển hình 2011–2019. Đóng góp đột phá của luận án thể hiện ở việc lượng hóa chính xác dòng chảy từ vùng thượng lưu xuyên biên giới, mở ra phương pháp luận chuẩn xác hỗ trợ quản trị nguồn nước cho hơn 4 triệu người dân sinh sống tại vùng hạ du lưu vực sông Cả.

Literature Review và Positioning

Tổng quan y văn quốc tế cho thấy việc khai thác dữ liệu quan sát Trái đất trong quản trị thủy văn và phòng chống thiên tai đã phát triển qua nhiều giai đoạn đột phá. Bastiaanssen và cộng sự (1998, 2000) đã chứng minh vai trò chiến lược của viễn thám trong việc xác định bốc thoát hơi nước tiềm năng, độ ẩm đất và quản trị tài nguyên nước tại các lưu vực sông quốc tế, nơi việc chia sẻ thông tin mặt đất thường gặp rào cản địa chính trị. Tại châu Phi, sáng kiến TIGER do Ủy ban Vệ tinh Quan sát Trái đất (CEOS) và Cơ quan Vũ trụ Châu Âu (ESA) khởi xướng từ năm 2002 đã triển khai thành công 50 dự án quản lý tài nguyên nước xuyên quốc gia thông qua việc ứng dụng dữ liệu Radar khẩu độ tổng hợp (SAR) và ảnh vệ tinh SPOT (Diego & Francesco, 2007). Tại châu Á, Ibrahim và cộng sự (2018) đã kết hợp mô hình SWAT với dữ liệu mưa TRMM, GPM và DEM để định lượng mức độ nhạy cảm của dòng chảy hạ lưu sông Mê Công trước các can thiệp nhân sinh ở thượng nguồn.

Trong lĩnh vực đánh giá độ chính xác của các sản phẩm mưa viễn thám, nhiều cuộc tranh luận học thuật sâu sắc đã diễn ra. Điển hình như Yves Tramblay và cộng sự (2016) khi đánh giá 05 bộ dữ liệu mưa vệ tinh (TRMM-3B42 v6, TRMM-3B42 v7, RFE 2.0, PERSIANN-CDR, CMORPH1.x) cho lưu vực sông Makhazine (Ma-rốc) đã kết luận rằng sản phẩm TRMM-3B42 v7 cho kết quả tương thích nhất với trạm đo mặt đất ở quy mô tháng nhưng lại bộc lộ sai số đáng kể khi mô phỏng dòng chảy ngày. Ngược lại, Fei Yuan và cộng sự (2019) khi nghiên cứu các lưu vực thiếu trạm đo ở Myanmar đã chỉ ra rằng dữ liệu 3B42RT và IMERG Final đạt hệ số NSE từ 0,840 đến 0,868 cho các trận lũ thời đoạn 3 giờ, trong khi các dòng sản phẩm GSMaP (GSMaP-NRT, GSMaP-MVK, GSMaP_Gauge) lại ước tính lượng mưa thấp hơn nhiều so với thực đo. Bên cạnh đó, Yudong Tian và cộng sự (2013) đã phân tích bản chất sai số mưa vệ tinh và chứng minh rằng mô hình sai số giao thoa nhân (multiplicative error model) vượt trội hơn hẳn mô hình sai số giao thoa cộng (additive error model) trong việc tách biệt giữa sai số hệ thống và sai số ngẫu nhiên.

Về cấu trúc dữ liệu địa hình, M. Rexer và cộng sự (2014) khi so sánh các mô hình DEM toàn cầu (ASTER GDEM2, SRTM3 USGS v2.1, SRTM CGIAR-CSI v4.1) với dữ liệu độ cao quốc gia Úc đã phát hiện ASTER GDEM2 tồn tại lỗi dải căn chỉnh hướng đông bắc - tây nam lên tới 10 m, độ lệch chiều cao trung bình âm (-5 m) và sai số RMS đạt khoảng 9,5 m so với SRTM. Johanna Ngula Niipele và cộng sự (2019) cũng khẳng định ưu thế vượt trội của DEM ALOS-PALSAR trong việc trích xuất mạng lưới dòng chảy tại các lưu vực bán khô hạn.

Tại Việt Nam, các nghiên cứu của Bùi Thị Khánh Hòa và cộng sự (2009), Vũ Thanh Hằng và cộng sự (2018), Duy Chinh Dinh và cộng sự (2014), Nguyễn Thanh Sơn và Nguyễn Quốc Anh (2015) đã bước đầu thử nghiệm các sản phẩm APHRODITE, GSMaP, GPM và IFAS trên các lưu vực sông Bằng Giang hay sông Mê Kông. Tuy nhiên, các công trình trong nước chủ yếu dừng lại ở việc đánh giá thống kê thuần túy hoặc áp dụng đơn lẻ một mô hình toán, chưa từng có công trình nào thiết lập một quy trình tích hợp toàn diện: từ thẩm định đa nguồn dữ liệu viễn thám (mưa vệ tinh và DEM), chuẩn hóa trạm mưa giả định cho vùng xuyên biên giới, đến việc vận hành song song mô hình thông số tập trung (MIKE NAM) phục vụ quy hoạch dài hạn và mô hình phân bố (IFAS) phục vụ dự báo lũ thời gian thực. Luận án của Bùi Tuấn Hải đã định vị chính xác vào khoảng trống này, tạo bước tiến học thuật mới vượt qua các giới hạn của nghiên cứu quy hoạch truyền thống tại Việt Nam.

Đóng góp lý thuyết và khung phân tích

Đóng góp cho lý thuyết

Luận án đã đóng góp vào việc mở rộng Thuyết cân bằng nước lưu vực (Basin Water Balance Theory) và Thuyết thủy văn phân bố bể chứa phi tuyến thông qua các luận điểm khoa học có giá trị:

1. Mở rộng lý thuyết mô hình hóa thủy văn vùng trắng dữ liệu (Ungauged Basin Hydrology Theory): Nghiên cứu đã chứng minh bằng thực nghiệm rằng cấu trúc cân bằng ẩm trong tầng mặt ($U$), tầng rễ ($L$) và tầng nước ngầm ($GW$) của mô hình khái niệm có thể được hiệu chỉnh chính xác thông qua việc tái cấu trúc không gian mưa vệ tinh, giúp xóa bỏ sự phụ thuộc tuyệt đối vào mạng lưới trạm đo mặt đất truyền thống.
2. Xác lập nguyên lý trạm mưa giả định viễn thám (Virtual Satellite Rain Gauge Principle): Luận chứng thành công cơ chế chuyển đổi dữ liệu lưới raster liên tục từ các thuật toán viễn thám hồng ngoại/vi sóng thành chuỗi thời gian điểm (point time-series) có tính đại diện thủy văn cao, bảo toàn quy luật phân bố dòng chảy tự nhiên.
3. Chuyển dịch mô thức (Paradigm Shift): Chuyển đổi căn bản từ phương pháp luận thủy văn tiền định cục bộ (Deterministic Local Hydrology) phụ thuộc mật độ trạm đo sang phương pháp luận thủy văn số hóa đa nguồn (Multi-source Digital Hydrology), trong đó thông tin không gian Trái đất đóng vai trò tham số hóa trực tiếp các phương trình trạng thái dòng chảy.

       +-------------------------------------------------------------+
       |                  KHUNG PHÂN TÍCH TÍCH HỢP                   |
       +-------------------------------------------------------------+
                                      |
         +----------------------------+----------------------------+
         |                                                         |
         v                                                         v
+------------------+                                     +------------------+
| DỮ LIỆU VIỄN THÁM|                                     | MÔ HÌNH TOÁN HỌC |
+------------------+                                     +------------------+
| * Mưa vệ tinh:   |                                     | * MIKE NAM:      |
|   CHIRPS, GSMaP, |                                     |   Mô hình thông  |
|   GPM, CMORPH    |                                     |   số tập trung   |
| * DEM độ cao:    |                                     | * IFAS v2.0:     |
|   ALOS AW3D30,   |                                     |   Mô hình phân bố|
|   SRTM, ASTER    |                                     |   PWRI-DHM       |
+------------------+                                     +------------------+
         |                                                         |
         +----------------------------+----------------------------+
                                      |
                                      v
         +---------------------------------------------------------+
         |          ĐÁNH GIÁ THỐNG KÊ & CHUẨN HÓA DỮ LIỆU          |
         |        Chỉ số: r, R², RMSE, MAE, NSE, POD, FAR          |
         +---------------------------------------------------------+
                                      |
         +----------------------------+----------------------------+
         |                                                         |
         v                                                         v
+------------------------------------+   +------------------------------------+
|   TÍNH TOÁN DÒNG CHẢY DÀI HẠN      |   |    MÔ PHỎNG DÒNG CHẢY LŨ THỜI GIAN |
|             (MIKE NAM)             |   |              THỰC (IFAS)           |
+------------------------------------+   +------------------------------------+
| - Bổ sung trạm mưa giả định CHIRPS |   | - Bản đồ đất, thảm phủ, ALOS DEM   |
| - Tái tạo chuỗi dòng chảy 1982-2019|   | - Mưa giờ GSMaP_MVK độ phân giải   |
| - Phục vụ cân bằng nước, quy hoạch |     0.1 độ                             |
|   thủy lợi, chống hạn & xâm nhập   |   | - Mô phỏng các trận lũ cực đoan    |
|   mặn                              |     2011, 2018, 2019 đổ về Bản Vẽ      |
+------------------------------------+   +------------------------------------+

Khung phân tích độc đáo

Khung phân tích của luận án tích hợp đồng thời 3 trường phái lý thuyết: Thuyết cảm biến viễn thám (Electromagnetic Remote Sensing), Thuyết thông tin địa lý không gian (Geographic Information Science) và Thuyết động lực học dòng chảy thủy văn (Hydrologic Routing Dynamics). Sự độc đáo trong phương pháp tiếp cận thể hiện ở quy trình ma trận đa cấp:

• Cấp vi mô (Spatial Grid Resolution): Bóc tách các lớp dữ liệu thổ nhưỡng, thảm phủ bề mặt (LULC), mô hình số độ cao DEM (độ phân giải 30 m) và trường mưa vệ tinh độ phân giải $0,05^\circ - 0,1^\circ$.
• Cấp trung gian (Lumped Sub-basin Calibration): Sử dụng phương pháp bán kinh nghiệm của mô hình NAM, phân bổ lượng trữ ẩm qua các phương trình liên tục: $$\frac{dL}{dt} = P_N - Q_{OF} - E_a - G$$ Trong đó dòng chảy tràn bề mặt $Q_{OF}$ được kiểm soát bởi hệ số $CQ_{OF}$ và ngưỡng dòng chảy $TOF$: $$Q_{OF} = \begin{cases} CQ_{OF} \frac{L/L_{max} - TOF}{1 - TOF} P_N & \text{khi } L/L_{max} > TOF \ 0 & \text{khi } L/L_{max} \le TOF \end{cases}$$
• Cấp vĩ mô (Distributed Routing Tank System): Mô hình PWRI-DHM trong IFAS phân chia dòng chảy thành 4 bể chứa vật lý: Bể mặt (Surface tank), Bể tầng chưa bão hòa (Unsaturated tank), Bể tầng ngầm (Aquifer tank) và Bể lòng dẫn (River course tank), giải phương trình sóng động học trên toàn bộ mạng lưới thủy hệ.

Điều kiện biên (Boundary Conditions) được xác lập rõ ràng: Ứng dụng tối ưu cho các lưu vực sông nhiệt đới gió mùa có độ dốc lưu vực lớn, địa hình phân cắt mạnh, tỷ lệ diện tích nằm ngoài biên giới quốc gia từ 20% đến 50%, với quy mô lưu vực từ 5.000 km² đến 50.000 km².

Phương pháp nghiên cứu tiên tiến

Thiết kế nghiên cứu

Nghiên cứu được thiết kế trên lập trường triết học thực chứng luận (Positivism) kết hợp hiện thực phê phán (Critical Realism), kiểm chứng các quy luật vật lý của chu trình thủy văn bằng số liệu định lượng nghiêm ngặt. Nghiên cứu sử dụng phương pháp hỗn hợp đa tầng (Multi-level Mixed Design):

• Tầng 1 - Không gian toàn lưu vực: 27.200 km² lưu vực sông Cả với mạng lưới thủy văn phức tạp gồm dòng chính dài 531 km (361 km tại Việt Nam), các phụ lưu lớn Nậm Nơn, Nậm Mô, sông Hiếu, sông La (hợp lưu của Ngàn Phố và Ngàn Sâu) và sông Giăng.
• Tầng 2 - Tiểu lưu vực trọng điểm: Phân tích chuyên sâu 2 lưu vực nhánh xuyên biên giới Nậm Nơn và Nậm Mô; trong đó lưu vực sông Nậm Nơn kiểm soát toàn bộ dung tích và lượng nước đổ về công trình thủy điện - thủy lợi trọng điểm hồ Bản Vẽ.
• Tiêu chuẩn lựa chọn mẫu dữ liệu: Chuỗi dữ liệu khí tượng thực đo tại 23 trạm đo mưa và các trạm thủy văn chiến lược (Mường Xén, Quỳ Châu, Nghĩa Khánh, Dừa, Nam Đàn); tập dữ liệu viễn thám bao gồm 04 hệ thống mưa vệ tinh toàn cầu (CHIRPS v2.0, GSMaP_MVK v6/v7, GPM IMERG Final v06, CMORPH v1.0 CRT) và 03 mô hình độ cao số (SRTM 1 Arc-Second 30m, ALOS AW3D30 30m, ASTER GDEM v2 30m).

Quy trình nghiên cứu rigorous

Quy trình nghiên cứu bao gồm 5 bước tuần tự khép kín:

1. Thu thập và chuẩn hóa dữ liệu: Số hóa toàn bộ bản đồ địa hình tỷ lệ 1:50.000, trích xuất chuỗi số liệu mưa, nhiệt độ, bốc hơi và lưu lượng dòng chảy thực đo 1982–2019; tải và tiền xử lý các tập dữ liệu raster viễn thám định dạng NetCDF, HDF5, GeoTIFF.
2. Phân tích thống kê và kiểm định viễn thám: Áp dụng các chỉ số thống kê đối chứng giữa dữ liệu vệ tinh và trạm đo mặt đất:
   • Hệ số tương quan Pearson ($r$), Hệ số xác định ($R^2$).
   • Sai số bình phương trung bình ($RMSE$), Sai số tuyệt đối trung bình ($MAE$).
   • Xác suất phát hiện ngày mưa ($POD$), Tỷ lệ cảnh báo sai ($FAR$).
3. Đánh giá địa hình DEM: So sánh giá trị cao độ giữa SRTM, ALOS, ASTER với 100 điểm trắc địa chuẩn trích xuất từ bản đồ địa hình trên cả 3 vùng: Đồng bằng, Trung du và Miền núi.
4. Thiết lập và hiệu chuẩn mô hình:
   • Mô hình MIKE NAM: Tích hợp các trạm mưa giả định CHIRPS vào các tiểu lưu vực thiếu trạm đo tại Lào và nội địa; tối ưu hóa 9 thông số vật lý ($U_{max}, L_{max}, CQ_{OF}, CKIF, TOF, TIF, TG, CK1,2, CKBF$).
   • Mô hình IFAS: Số hóa bản đồ phân loại đất, thảm phủ bề mặt, độ dốc từ ALOS DEM; nạp dữ liệu mưa giờ GSMaP; hiệu chỉnh các hệ số thấm và nhám đáy lòng dẫn.
5. Tam giác đạc (Triangulation): Kết hợp đa phương pháp (Methodological Triangulation), đa nguồn dữ liệu (Data Triangulation: Thực đo + Vệ tinh Hồng ngoại + Vệ tinh Vi sóng) và thẩm định chuyên gia qua các hội thảo khoa học chuyên ngành.

Data và phân tích

Đặc tính thống kê của dữ liệu thể hiện rõ tính phức tạp của lưu vực: Lưu vực sông Cả nhận lượng mưa trung bình nhiều năm đạt 1.800 mm, mô đun dòng chảy đạt 27,1 l/s.km², tổng lượng dòng chảy đạt 23,3 tỷ m³/năm. Tuy nhiên, phân bố dòng chảy theo mùa vô cùng khắc nghiệt: Mùa lũ chiếm tới 75–80% tổng lượng nước năm, thường xuyên gây ngập lụt kinh hoàng; trong khi mùa kiệt kéo dài dẫn đến dòng chảy cạn kiệt, nước mặn xâm nhập sâu hàng chục km vào nội đồng (điển hình như năm hạn lịch sử 2010 làm 17.000 ha đất canh tác bị khô hạn, thiệt hại bão lũ cùng năm vượt 2.000 tỷ đồng).

Hệ thống công cụ phân tích bao gồm: Phần mềm mã nguồn mở QGIS và SAGA GIS phục vụ trích xuất không gian; phần mềm MIKE 11 (DHI) tích hợp mô đun NAM; hệ thống phân tích lũ IFAS v2.0 (ICHARM, Nhật Bản). Chất lượng mô phỏng được định lượng bằng chỉ số Nash–Sutcliffe Efficiency ($NSE$): $$NSE = 1 - \frac{\sum_{t=1}^{T} (Q_o^t - Q_m^t)^2}{\sum_{t=1}^{T} (Q_o^t - \overline{Q}_o)^2}$$ Trong đó $Q_o^t$ là lưu lượng thực đo tại thời điểm $t$, $Q_m^t$ là lưu lượng mô phỏng, và $\overline{Q}_o$ là lưu lượng thực đo trung bình.

Phát hiện đột phá và implications

Những phát hiện then chốt

Kết quả nghiên cứu của luận án đã làm sáng tỏ 5 phát hiện mang tính đột phá:

1. Xác định được dữ liệu mưa vệ tinh CHIRPS tối ưu nhất cho mô phỏng dòng chảy tháng: Kết quả so sánh thống kê tại 12 trạm quan trắc mặt đất đại diện cho thấy CHIRPS có hệ số tương quan $r$ lượng mưa tháng cao nhất, dao động từ 0,88 đến 0,94 ($R^2 > 0,85$), sai số $RMSE$ và $MAE$ thấp nhất trong 4 tập dữ liệu viễn thám. Khả năng nhận diện ngày mưa ($POD$) của CHIRPS đạt trên 82%, phản ánh chân thực chu kỳ ẩm của lưu vực nhiệt đới.
2. Dữ liệu mưa vệ tinh GSMaP_MVK vượt trội trong mô phỏng lũ thời gian thực: GSMaP_MVK với độ phân giải không gian $0,1^\circ$ và thời gian 1 giờ có khả năng nắm bắt chính xác cấu trúc không gian và sự di chuyển của các tâm bão lớn đổ bộ vào khu vực Bắc Trung Bộ, đặc biệt tại các vùng núi thượng nguồn biên giới Việt - Lào nơi hoàn toàn không có radar thời tiết mặt đất bao phủ.
3. ALOS World 3D (30m) và SRTM là nguồn dữ liệu DEM chuẩn xác nhất: Phân tích độ lệch cao độ trên 3 vùng địa hình cho thấy ALOS DSM và SRTM 30m có sai số trung bình tuyệt đối nhỏ nhất so với bản đồ địa hình chuẩn ($RMSE < 4,5\text{ m}$ ở đồng bằng, $< 8,2\text{ m}$ ở vùng núi hiểm trở). Trái lại, dữ liệu ASTER GDEM2 bộc lộ sai số dải hệ thống và hạ thấp địa hình trung bình từ 4,8 m đến 6,2 m, không phù hợp cho việc phân định ranh giới lưu vực tự động.
4. Bổ sung trạm mưa giả định CHIRPS giải quyết triệt để bài toán mô hình NAM: Khi chỉ sử dụng 23 trạm mưa thực đo thưa thớt, kết quả mô phỏng dòng chảy tại trạm Mường Xén (cửa ngõ tiếp nhận dòng chảy từ Lào) và trạm Quỳ Châu đạt hiệu quả rất thấp ($NSE < 0,55$). Sau khi bố trí mạng lưới trạm mưa giả định trích xuất từ dữ liệu CHIRPS trên phần lưu vực thuộc Lào và các vùng trắng dữ liệu, chỉ số tương quan $r$ tại Mường Xén đã tăng vọt lên trên 0,86 và $NSE$ đạt từ 0,78 đến 0,84 trong cả giai đoạn hiệu chỉnh và kiểm định (1982–2019). Đường quá trình dòng chảy mô phỏng bám sát hoàn hảo dòng chảy thực tế.
5. Mô hình IFAS kết hợp GSMaP mô phỏng chính xác các trận lũ lịch sử: Kiểm định mô hình thủy văn phân bố IFAS trên lưu vực Nậm Nơn đổ về hồ Bản Vẽ trong các trận lũ cực đoan tháng 6/2011, tháng 8/2018 và trận lũ lịch sử từ ngày 01 đến 10/8/2019 cho thấy hệ số $NSE$ đạt từ 0,79 đến 0,88; sai số lưu lượng đỉnh lũ $\Delta Q_{max}$ luôn kiểm soát dưới 8,5%, thời gian xuất hiện đỉnh lũ sai lệch không quá 2 giờ.

Implications đa chiều

• Về lý thuyết: Khẳng định tính đúng đắn của việc tham số hóa mô hình thủy văn phân bố bằng ảnh vệ tinh độ phân giải cao; đóng góp khung lý thuyết bổ sung số liệu cho các lưu vực sông quốc tế tại các quốc gia đang phát triển.
• Về phương pháp luận: Thiết lập một quy trình công nghệ chuẩn mực gồm 5 giai đoạn, có thể chuyển giao và ứng dụng trực tiếp cho tất cả các lưu vực sông xuyên biên giới khác ở miền Trung như sông Mã, sông Hương, sông Thu Bồn - Vu Gia.
• Về thực tiễn ứng dụng: Cung cấp bộ công cụ tính toán chính xác nguồn nước đến hồ chứa Bản Vẽ, Bản Mồng và Ngàn Trươi; hỗ trợ xây dựng biểu đồ điều phối vận hành liên hồ chứa tối ưu trên lưu vực sông Cả trong mùa lũ và mùa cạn.
• Về chính sách: Cung cấp luận cứ khoa học định lượng vững chắc phục vụ Ủy ban Sông Mê Kông Việt Nam và các cơ quan ngoại giao trong đàm phán, hợp tác chia sẻ dữ liệu và an ninh nguồn nước xuyên biên giới với CHDCND Lào.

Limitations và Future Research

Mặc dù đạt được những kết quả đột phá, công trình vẫn tồn tại một số hạn chế mang tính khách quan:

1. Độ trễ thời gian của dữ liệu viễn thám sau hiệu chỉnh (Post-processed latency): Các sản phẩm mưa vệ tinh có độ chính xác cao như IMERG Final hay CHIRPS thường có độ trễ từ vài ngày đến hàng tháng, gây khó khăn cho bài toán dự báo tác nghiệp khẩn cấp trước bão.
2. Hiện tượng đánh giá thấp cực trị mưa cục bộ (Underestimation of localized extremes): Do hiệu ứng địa hình che chắn phức tạp của dãy Trường Sơn, dữ liệu mưa vệ tinh đôi khi san phẳng các đỉnh mưa cục bộ có cường độ cực lớn xảy ra trong thời gian dưới 1 giờ.
3. Thiếu trạm quan trắc thủy văn kiểm chứng tức thời tại nội địa Lào: Việc kiểm chứng dòng chảy xuyên biên giới hiện vẫn phải dựa vào các trạm thủy văn tại cửa khẩu biên giới phía Việt Nam (như trạm Mường Xén), chưa có số liệu lưu lượng tại từng nhánh suối thượng nguồn trên đất bạn Lào để kiểm định riêng biệt từng ô lưới IFAS.

Định hướng nghiên cứu tương lai (Future Agenda):

• Phát triển thuật toán hiệu chỉnh động sai số mưa vệ tinh thời gian thực (Real-time Dynamic Bias Correction) ứng dụng trí tuệ nhân tạo (Machine Learning/Deep Learning như LSTM, CNN).
• Kết hợp dữ liệu vệ tinh Radar khẩu độ tổng hợp (SAR Sentinel-1, VNREDSat-1) để giám sát vết lũ, tự động hiệu chỉnh độ nhám mặt đệm lưu vực.
• Mở rộng mô phỏng lan truyền bùn cát, bồi lắng lòng hồ chứa và đánh giá biến động chất lượng nước xuyên biên giới dưới kịch bản biến đổi khí hậu toàn cầu.

Tác động và ảnh hưởng

• Ảnh hưởng học thuật: Công trình là tài liệu tham khảo mẫu mực trong lĩnh vực Kỹ thuật tài nguyên nước, dự kiến mang lại hàng trăm trích dẫn học thuật cho các nghiên cứu về mô hình hóa lưu vực thiếu dữ liệu (ungauged catchments) tại Đông Nam Á.
• Chuyển đổi ngành công nghiệp quy hoạch: Thay đổi toàn diện quy trình khảo sát, thiết kế và quy hoạch thủy lợi tại các Viện Quy hoạch Thủy lợi, Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam; tiết kiệm hàng chục tỷ đồng chi phí điều tra khảo sát thực địa tại các vùng núi hiểm trở.
• Tác động chính sách quốc gia: Định hình phương pháp luận tính toán dòng chảy trong Quy hoạch tổng thể tài nguyên nước quốc gia và Quy hoạch phòng chống thiên tai và thủy lợi thời kỳ 2021–2030, tầm nhìn đến năm 2050 của Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn.
• Lợi ích xã hội: Giảm thiểu thiệt hại do lũ quét, ngập lụt và hạn hán cho hơn 4 triệu dân sinh sống trên lưu vực sông Cả; nâng cao hiệu quả phát điện của Nhà máy Thủy điện Bản Vẽ (320 MW) và các công trình thủy lợi liên hoàn hạ du.

Đối tượng hưởng lợi

• Nghiên cứu sinh và Giảng viên ngành Tài nguyên nước: Tiếp cận khung phương pháp luận kết hợp GIS mã nguồn mở, dữ liệu viễn thám Big Earth Data và các mô hình thủy văn tiên tiến (MIKE NAM, IFAS).
• Các nhà quy hoạch và kỹ sư thủy lợi: Nhận được bộ thông số mô hình đã được hiệu chỉnh chính xác để ứng dụng tính toán cân bằng nước, thiết kế công trình đầu mối và hệ thống tiêu thoát lũ.
• Đơn vị quản lý vận hành hồ chứa thủy điện, thủy lợi: Có được công cụ tính toán dự báo lưu lượng lũ về hồ sớm từ 6 đến 24 giờ, tối ưu hóa dung tích đón lũ và tích nước an toàn cho mùa khô.
• Cơ quan hoạch định chính sách phòng chống thiên tai (Ban Chỉ đạo Quốc gia về Phòng chống thiên tai, UBND các tỉnh Nghệ An, Hà Tĩnh): Tiếp nhận các bản đồ ngập lụt kịch bản và dữ liệu dự báo dòng chảy mặt có độ tin cậy cao để chủ động xây dựng phương án sơ tán dân cư.

Câu hỏi chuyên sâu

1. Đóng góp lý thuyết độc đáo nhất của luận án là gì?

   • Đó là việc mở rộng Thuyết thủy văn phân bố cấu trúc bể chứa phi tuyến PWRI-DHM và xác lập nguyên lý "Trạm mưa giả định từ viễn thám" (Virtual Remote Sensing Rain Gauge) để giải quyết dứt điểm bài toán cân bằng nước tại các lưu vực sông xuyên biên giới thiếu dữ liệu quan trắc mặt đất nghiêm trọng.

2. Tính đổi mới về mặt phương pháp luận so với các nghiên cứu tiền nhiệm quốc tế?

   • So với Tramblay và cộng sự (2016) tại Ma-rốc hay Fei Yuan và cộng sự (2019) tại Myanmar (vốn chỉ dừng lại ở việc so sánh thống kê đơn lẻ), luận án đã xây dựng một khung tiếp cận kép (Dual Modeling Architecture): Sử dụng dữ liệu CHIRPS tái tạo chuỗi dòng chảy liên tục 38 năm trên mô hình thông số tập trung MIKE NAM cho bài toán quy hoạch dài hạn, đồng thời khai thác dữ liệu GSMaP_MVK 1 giờ trên mô hình phân bố IFAS cho bài toán dự báo lũ thời gian thực.

3. Phát hiện bất ngờ nhất từ số liệu thực nghiệm là gì?

   • Dữ liệu mưa vệ tinh CHIRPS và GSMaP sau khi tích hợp trạm giả định không những khắc phục được sự thiếu hụt 34,8% diện tích lưu vực bên Lào mà còn đem lại chỉ số NSE tại trạm Mường Xén ($NSE > 0,82$) cao hơn cả việc chỉ dùng số liệu đo đạc mặt đất đơn lẻ bị phân bố lệch, chứng minh ưu thế vượt trội của trường mưa liên tục không gian so với phép nội suy điểm thông thường.

4. Luận án có cung cấp đầy đủ giao thức tái lập nghiên cứu (Replication Protocol) không?

   • Có đầy đủ và chi tiết. Luận án cung cấp tường minh: Tọa độ và phương pháp thiết lập các trạm mưa giả định; thông số vật lý của 4 tầng trữ mô hình NAM ($U_{max}, L_{max}, CQ_{OF}$); các lớp bản đồ thuộc tính đất, thảm phủ, phân vùng thủy văn trong IFAS cùng quy trình xử lý không gian trên QGIS.

5. Chương trình nghiên cứu 10 năm tiếp theo được định hình ra sao?

   • Định hướng phát triển hệ thống giám sát - dự báo dòng chảy và ngập lụt tự động hóa hoàn toàn trên nền tảng điện toán đám mây (Cloud WebGIS), tích hợp AI đồng hóa dữ liệu viễn thám đa nguồn trong thời gian thực cho toàn bộ các lưu vực sông lớn xuyên biên giới của Việt Nam.

Kết luận

1. Luận án đã giải quyết thành công bài toán thủy văn then chốt tại lưu vực sông Cả – một lưu vực sông xuyên biên giới có 34,8% diện tích nằm ngoài lãnh thổ Việt Nam hoàn toàn thiếu trạm đo mưa mặt đất.
2. Xác định được bộ dữ liệu viễn thám tối ưu gồm mưa vệ tinh CHIRPS (cho mô phỏng dòng chảy tháng dài hạn), GSMaP_MVK (cho mô phỏng lũ thời gian thực) và mô hình số độ cao ALOS World 3D / SRTM 30m.
3. Đề xuất và ứng dụng thành công phương pháp thiết lập mạng lưới "trạm mưa giả định" từ ảnh viễn thám, nâng cao độ chính xác mô phỏng dòng chảy của mô hình MIKE NAM đạt chỉ số $NSE > 0,80$ và hệ số tương quan $r > 0,86$.
4. Tích hợp thành công dữ liệu viễn thám phân bố vào mô hình thủy văn phân bố IFAS, mô phỏng chính xác các trận lũ lịch sử (2011, 2018, 2019) với sai số đỉnh lũ dưới 8,5% đổ về hồ Bản Vẽ.
5. Mở ra bước tiến mô thức (Paradigm Shift) trong công tác quy hoạch thủy lợi và phòng chống thiên tai tại Việt Nam: Chuyển dịch từ phương pháp thủy văn truyền thống phụ thuộc trạm đo mặt đất sang công nghệ thủy văn số hóa không gian tích hợp viễn thám, GIS và mô hình toán hiện đại.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG DỮ LIỆU VIỄN THÁM TRONG QUY HOẠCH THỦY LỢI VÀ PHÒNG CHỐNG THIÊN TAI 1.1 Tổng quan về công nghệ viễn thám Ngày 4/10/1957 vệ tinh nhân tạo “Sputnik” đầu tiên của loài người được Liên Xô phóng lên quỹ đạo trái đất. Mặc dù chỉ có 3 tháng tồn tại trong không gian nhưng vệ tinh này đã chuyển về cho con người rất nhiều thông tin bề mặt trái đất bằng tín hiệu radio đã được mã hóa. Những năm tiếp theo sự kiện lịch sử này, hàng loạt các vệ tinh nhân tạo khác đã được nhiều cường quốc vũ trụ phóng lên quỹ đạo xung quanh trái đất với các mục tiêu và nhiệm vụ khác nhau. Sau ngày 20/7/1969 cuộc tranh đua giữa hai cường quốc vũ trụ là Liên Xô và Mỹ đưa người đầu tiên lên mặt trăng ngã ngũ, cùng với công nghệ chế tạo và khai thác vệ tinh nhân tạo không ngừng tiến bộ, các cường quốc vũ trụ và các nhà khoa học bắt đầu đầu tư nghiên cứu chế tạo vệ tinh viễn thám phục vụ riêng cho các mục đích phát triển kinh tế - xã hội.

Năm 1972, lần đầu tiên vệ tinh viễn thám Landsat đã cung cấp các bức ảnh rõ nét về bề mặt trái đất. Năm 2011, Đại hội đồng Liên Hiệp Quốc (LHQ) đã thông qua Nghị quyết lấy ngày 12/4 hằng năm là Ngày quốc tế con người bay vào vũ trụ. Nghị quyết do Nga đề xuất nhằm kỷ niệm 50 năm nhà du hành vũ trụ Yuri Gagarin thực hiện chuyến bay đầu tiên của con người vào vũ trụ (12- 4-1961). Viễn thám là khoa học nghiên cứu thu thập thông tin về các sự vật và hiện tượng trên bề mặt trái đất từ khoảng cách xa thông qua các thiết bị công nghệ đo đạc đặc biệt lắp đặt trên các vệ tinh quan sát bề mặt trái đất.

Sabins (2007) [1] , viễn thám là môn khoa học nghiên cứu đo đạc, thu thập thông tin về một đối tượng hoặc hiện tượng bằng cách sử dụng thiết bị đo qua tác động một cách gián tiếp giữa các bức xạ điện từ (các loại tia sáng) với đối tượng hoặc hiện tượng nghiên cứu. Trong hơn 60 năm qua, công nghệ viễn thám không ngừng tiến bộ, số lượng vệ tinh viễn thám ngày càng tăng về số lượng, đa dạng về chủng loại (đa phổ, siêu phổ, radar, quang học), đa dạng về kích thước (micro, vệ tinh nhỏ, vệ tinh), đa dạng về quỹ đạo (quỹ đạo thấp, quỹ đạo cực, quỹ đạo đồng bộ mặt trời) và đang có xu hướng phát triển thành các chùm vệ tinh … Phạm vi ứng dụng của công nghệ viễn thám cũng không ngừng được 6 luan an mở rộng. Đến thời điểm hiện nay, công nghệ viễn thám được ứng dụng nhiều trong các lĩnh vực chính sau đây: - Dự báo thời tiết và dự báo thiên tai thông qua sự biến đổi nhiệt độ bề mặt trái đất, sự di chuyển, nhiễu động của các đám mây và các khối khí quyển bao phủ bề mặt trái đất. - Quản lý tài nguyên nước và chất lượng các nguồn nước trên các vùng lãnh thổ, đặc biệt trên các lưu vực sông thông qua quá trình biến đổi của các yếu tố khí tượng, thời tiết và thảm phủ và các nguồn chất thải trên bề mặt lưu vực.

- Quản lý đất đai thông qua giám sát quá trình công nghiệp hóa và đô thị hóa, quá trình sa mạc hóa, quá trình sạt lở và bồi tụ đất trên các lưu vực sông, quá trình bồi lấn hoặc xâm thực bờ sông, bờ biển, … - Xây dựng các loại bản đồ phục vụ yêu cầu phát triển kinh tế - xã hội. Viễn thám có thể quan sát được các khu vực rộng lớn trên bề mặt trái đất, một mặt nó cung cấp nhiều số liệu hơn so với các trạm quan trắc số liệu riêng lẻ, ví dụ như đánh giá lưu lượng và trữ lượng trên phạm vi lưu vực, và mặt khác có thể thu được cơ sở dữ liệu chung của thông tin so sánh liên quốc gia. Do quá trình lặp lại của các quan sát cho phép tạo ra một chuỗi thời gian của các thông số quan sát được và kết quả là tăng cường khả năng trong phân tích, giám sát và dự báo sự phát triển của hiện tượng, tạo thuận lợi cho quản lý tài nguyên nước.2 Tổng quan các công trình khoa học trên thế giới đã nghiên cứu về những vấn đề có liên quan đến đề tài luận án 1.1 Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám trong quy hoạch thủy lợi, quản lý tài nguyên nước và phòng chống thiên tai trên thế giới 1.1 Khái quát chung Theo Engman và cộng sự (2000) [2] các dữ liệu liên quan đến thủy văn và địa chất trên bề mặt trái đất được quan sát bằng viễn thám khi sử dụng cùng với các dữ liệu đo đạc tại chỗ có thể tạo ra các kho dữ liệu quan trọng để nghiên cứu các nguồn nước mặt và nước ngầm, cung cấp các số liệu đầu vào quan trọng cho các mô hình (thảm phủ, địa hình, địa mạo, .) hoặc cho việc thu nhận các thông số sinh học, địa vật lý (chất lượng nước và nhiệt độ, độ ẩm đất,. Theo Bastiaanssen và cộng sự (1998) [3] công nghệ viễn thám đã và đang được ứng dụng trong tính toán lượng mưa, bốc thoát hơi tiềm 7 luan an năng, nhu cầu nước của cây trồng, theo dõi độ ẩm đất, ước lượng diện tích, thành lập bản đồ khu tưới… Công nghệ viễn thám cũng được ứng dụng nhiều trong nghiên cứu quá trình hình thành dòng chảy, lũ lụt và hạn hán trên các lưu vực sông.

Quá trình xử lý dữ liệu viễn thám thường được thực hiện trong các phần mềm GIS. Bastiaanssen và Prathapar (2000) [4] chỉ ra lợi ích sử dụng dữ liệu viễn thám trong quản lý tài nguyên nước đối với các sông quốc tế. Thông tin viễn thám có sẵn cho tất cả các bên có thể giúp tạo sự đồng thuận về các điều kiện lưu vực - từ thượng nguồn đến hạ nguồn các lưu vực sông. Thông tin về lưu vực và việc xây dựng cơ sở dữ liệu dùng chung sẽ kích thích cho sự hợp tác quốc tế giữa các quốc gia cùng chia sẻ một lưu vực sông quốc tế.2 Một số công trình nghiên cứu đã triển khai ứng dụng tại Châu Phi Năm 2002 Ủy ban Vệ tinh Quan sát Trái đất (CEOS) bắt đầu triển khai Sáng kiến TIGER như là một hành động cụ thể thực hiện Nghị quyết của Hội nghị thượng đỉnh thế giới về phát triển bền vững tổ chức tại Johannesburg (Nam Phi).

Sáng kiến này nhằm hỗ trợ các nước châu Phi khắc phục các vấn đề phải đối mặt trong thu thập, phân tích và phổ biến các thông tin địa lý liên quan đến tài nguyên nước bằng cách khai thác những lợi thế của công nghệ viễn thám. Theo Diego and Francesco (2007) [5], giai đoạn đầu triển khai sáng kiến TIGER đã thực hiện thành công 50 dự án, tập trung chủ yếu vào tình trạng tài nguyên nước ở Châu Phi và quản lý tài nguyên nước tổng hợp (IWRM) khai thác dữ liệu quan sát trái đất do ESA cung cấp. Dưới đây là một số dự án điển hình đã được thực hiện thành công ở Châu Phi theo sáng kiến TIGER: - Dự án AQUIFER quan sát trái đất trong việc hỗ trợ quản lý tài nguyên nước ngầm chia sẻ giữa các quốc gia ở Châu Phi. - Triển khai hệ thống tổng hợp hỗ trợ ra quyết định (IDSS) cho lưu vực Souss-Massa (Ma-rốc).

- Mô phỏng dòng chảy và quản lý hồ chứa cho lưu vực Souss-Massa (Ma-rốc). - Đóng góp của dữ liệu quan sát trái đất trong việc xác định và quản lý những nguy cơ liên quan đến địa chất thủy văn ở hồ Nyos (Tây Cameroon). - Xây dựng bản đồ sử dụng đất (độ bao phủ đất) cho lưu vực sông Kuils- Eerste (Phía Tây Cape) thông qua cách tiếp cận sử dụng công nghệ viễn thám và GIS. - Dự án WADE ESA TIGER: sử dụng dữ liệu SAR xác định phần diện tích nước mặt và các thông số liên quan lưu vực sông Niger (Niamey Area).

8 luan an - Sử dụng hình ảnh ENVISAT ASAR và SPOT khu vực phía Đông của Ghana để giám sát các hồ chứa nhỏ. - Sử dụng ảnh ENVISAT ASAR để nhận dạng lũ lụt ở đồng bằng sông Okavango. - Xác định độ ẩm đất từ Synthetic Aperture Radar (SAR) cho các ứng dụng khí tượng thủy văn ở Cộng đồng Phát triển miền Nam châu Phi.3 Một số công trình nghiên cứu đã được triển khai ứng dụng tại Ấn độ Số liệu đầu vào từ viễn thám đã góp phần quan trọng trong quản lý, quy hoạch và quản lý tài nguyên nước tại Ấn Độ. Các lĩnh vực chính được ứng dụng gồm giám sát cơ sở hạ tầng thủy lợi, dự báo dòng chảy do tuyết tan, đánh giá tài nguyên nước theo lưu vực, dự báo lũ và mô hình ngập lụt, giám sát diện tích mặt nước ao hồ, nghiên cứu lũ gây ra bởi hồ băng (GLOF), đánh giá hoạt động công trình thủy lợi, tổn thất dung tích hồ chứa, quy hoạch phát triển lưu vực sông và nghiên cứu các mô hình thủy văn.

Có thể kể đến một số ứng dụng của viễn thám và GIS trong quản lý tài nguyên nước ở Ấn Độ như sau: - Công nghệ tự động xác định, trích xuất dữ liệu mặt nước từ dữ liệu viễn thám lấy từ các vệ tinh Resourcesat-1 / Resourcesat-2 AWiFS / Liss III và tính toán thông qua một thuật toán. Từ các đặc tính quang phổ, thuật toán giúp chuyển đổi sang các mối quan hệ toán học giữa tỷ lệ và ngưỡng các lớp quang phổ nhìn thấy cùng các kết hợp khác trong mối quan hệ giữa bốn lớp dữ liệu quang phổ Green, Red, NIR và SWIR. - Dự án sử dụng dữ liệu vệ tinh CARTOSAT để đánh giá hiện trạng và tiềm năng phát triển thủy lợi. Dữ liệu viễn thám từ các vệ tinh CARTOSAT 1 và CARTOSAT 2 tạo cơ sở dữ liệu mạng lưới kênh rạch và cơ sở hạ tầng thủy lợi khác, giúp đánh giá khách quan tình trạng vật lý của các hệ thống này tại thời điểm nhất định (như trên ngày thu thập dữ liệu vệ tinh).

Các dữ liệu vệ tinh cũng được sử dụng để chuẩn bị tiến độ xây dựng các hệ thống thủy lợi, xác định khoảng trống chưa có cơ sở hạ tầng thủy lợi, giúp phát hiện và xử lý các tắc nghẽn trong quá trình triển khai dự án.4 Một số công trình nghiên cứu đã được triển khai ứng dụng trên lưu vực sông Mê Công và Ủy hội sông Mê Công quốc tế Ủy hội sông Mê Công quốc tế (MRC) là cơ quan liên chính phủ gồm 4 thành viên là các nước nằm ở khu vực hạ lưu sông Mê Công gồm Việt Nam, Campuchia, Lào và Thái Lan.