Nghiên Cứu Hệ Thống Cảnh Báo Lũ Lưu Vực Sông Vu Gia - Thu Bồn

Quảng Nam là một trong những tỉnh chịu nhiều ảnh hưởng của thiên tai, đặc biệt là lũ lụt. Theo thống kê từ năm 1997 đến 2015, lũ lụt đã gây ra những thiệt hại to lớn về người và của. Biến đổi khí hậu làm cho tình hình trở nên phức tạp hơn, với các hiện tượng thời tiết cực đoan diễn ra thường xuyên hơn. Do đó, việc xây dựng hệ thống cảnh báo lũ sớm hiệu quả là vô cùng cấp thiết để bảo vệ cộng đồng và phát triển kinh tế bền vững. “...làm 590 người người mất 1.560 người thương; tầng 9.452,75 đồng Đặc năm 2007 2009 được xem gầy hậu qua nặng nhất trong vòng 100 năm qua Quảng Nam tổng 5.700 đồng”.

Nghiên cứu này tập trung vào lưu vực sông Vu Gia và sông Thu Bồn, thuộc địa phận tỉnh Quảng Nam. Mục tiêu chính là xác định cơ sở khoa học để xây dựng hệ thống cảnh báo lũ. Phạm vi nghiên cứu bao gồm việc đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ lũ lụt, xây dựng mô hình dự báo và cảnh báo lũ, và đề xuất các giải pháp quản lý rủi ro thiên tai. Nghiên cứu cũng tập trung vào việc tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu khí tượng thủy văn, dữ liệu địa hình, và dữ liệu kinh tế - xã hội.

Hệ thống quan trắc khí tượng thủy văn hiện tại ở lưu vực sông Vu Gia - Thu Bồn còn nhiều hạn chế. Số lượng trạm đo còn ít, đặc biệt là ở các khu vực vùng núi cao. Dữ liệu thu thập được còn thiếu tính liên tục và độ tin cậy. Bên cạnh đó, công nghệ quan trắc còn lạc hậu, chưa đáp ứng được yêu cầu của việc dự báo lũ lụt trong điều kiện biến đổi khí hậu. Cần có sự đầu tư lớn vào việc nâng cấp và mở rộng mạng lưới quan trắc, cũng như ứng dụng các công nghệ mới như viễn thám và GIS để thu thập dữ liệu một cách hiệu quả.

Biến đổi khí hậu đang gây ra những tác động lớn đến chế độ thủy văn của lưu vực sông Vu Gia - Thu Bồn. Sự gia tăng nhiệt độ làm thay đổi lượng mưa và phân bố mưa, dẫn đến nguy cơ lũ lụt gia tăng. Các cơn bão và mưa lớn trở nên thường xuyên và mạnh mẽ hơn, vượt quá khả năng dự báo của các mô hình hiện tại. Cần có sự điều chỉnh và cập nhật liên tục các mô hình dự báo để thích ứng với những thay đổi do biến đổi khí hậu gây ra. “Đặc trong những năm gân dưới ảnh hưởng của biến hậu (BĐKRH) phát kinh hình bàn diễn biến ngày càng thường, gây ngày càng người,...”

Việc xác định vị trí và số lượng trạm đo mưa cần thiết đòi hỏi phải xem xét nhiều yếu tố, bao gồm địa hình, phân bố mưa, và nguy cơ lũ lụt. Các khu vực có địa hình phức tạp và lượng mưa lớn cần có mật độ trạm đo mưa cao hơn. Nghiên cứu này sử dụng các phương pháp thống kê và mô hình hóa để xác định vị trí tối ưu cho các trạm đo mưa. Bên cạnh đó, cần xem xét các yếu tố kinh tế và kỹ thuật để đảm bảo tính khả thi của việc xây dựng và vận hành mạng lưới trạm đo mưa.

Việc lựa chọn thiết bị và công nghệ đo mưa phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo độ chính xác và độ tin cậy của dữ liệu. Các thiết bị đo mưa cần có khả năng hoạt động ổn định trong điều kiện thời tiết khắc nghiệt, và có khả năng truyền dữ liệu một cách tự động. Các công nghệ mới như radar thời tiết và viễn thám cũng có thể được sử dụng để bổ sung cho mạng lưới trạm đo mưa. Nghiên cứu này đánh giá các loại thiết bị và công nghệ đo mưa khác nhau, và đề xuất các giải pháp phù hợp với điều kiện cụ thể của lưu vực sông Vu Gia - Thu Bồn.

Mô hình SWAT (Soil and Water Assessment Tool) là một mô hình thủy văn bán phân tán, có khả năng mô phỏng dòng chảy và chất lượng nước trong lưu vực. Mô hình này được sử dụng để mô phỏng quá trình hình thành dòng chảy do mưa, và đánh giá tác động của các yếu tố khác nhau như sử dụng đất, quản lý đất, và biến đổi khí hậu đến chế độ thủy văn của lưu vực. Kết quả mô phỏng từ mô hình SWAT được sử dụng làm đầu vào cho các mô hình thủy lực để dự báo lũ lụt chi tiết hơn.

Mô hình HEC-RAS (Hydrologic Engineering Center's River Analysis System) là một mô hình thủy lực một chiều, có khả năng mô phỏng dòng chảy trong sông và kênh. Mô hình này được sử dụng để dự báo mực nước và lưu lượng dòng chảy tại các vị trí khác nhau trong lưu vực, dựa trên dữ liệu đầu vào từ các mô hình thủy văn và dữ liệu quan trắc thực tế. Mô hình HEC-RAS cho phép dự báo lũ lụt chi tiết và chính xác, và cung cấp thông tin quan trọng cho việc cảnh báo lũ.

GIS cho phép tích hợp dữ liệu từ các nguồn khác nhau, như dữ liệu địa hình, dữ liệu khí tượng thủy văn, dữ liệu sử dụng đất, và dữ liệu kinh tế - xã hội. Dữ liệu này được hiển thị trên bản đồ, cho phép người dùng dễ dàng quan sát và phân tích. GIS cũng cho phép hiển thị thông tin dự báo và cảnh báo lũ, như khu vực bị ngập lụt, mực nước, và thời gian lũ lụt.

GIS cho phép thực hiện các phân tích không gian để đánh giá nguy cơ lũ lụt, xác định các khu vực dễ bị tổn thương, và lập kế hoạch ứng phó lũ lụt. Các phân tích này có thể bao gồm phân tích độ dốc, phân tích dòng chảy, phân tích ngập lụt, và phân tích rủi ro. Kết quả phân tích được sử dụng để lập bản đồ nguy cơ lũ lụt, và xây dựng các kịch bản ứng phó lũ lụt.

Các biện pháp công trình bao gồm xây dựng đê điều, hồ chứa, và kênh thoát lũ để kiểm soát dòng chảy và giảm thiểu nguy cơ lũ lụt. Các biện pháp phi công trình bao gồm quy hoạch sử dụng đất hợp lý, nâng cao nhận thức cộng đồng, và xây dựng hệ thống cảnh báo lũ hiệu quả. Các biện pháp này cần được thực hiện một cách đồng bộ và có sự phối hợp giữa các bên liên quan.

Nâng cao năng lực cộng đồng ứng phó lũ lụt là rất quan trọng để giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản. Các hoạt động nâng cao năng lực có thể bao gồm đào tạo kỹ năng ứng phó lũ lụt, cung cấp thông tin về nguy cơ lũ lụt, và xây dựng các nhóm tình nguyện viên ứng cứu. Các hoạt động này cần được thực hiện thường xuyên và có sự tham gia của cộng đồng.