Tổng quan nghiên cứu

Lưu vực sông Ba, với diện tích lưu vực khoảng 14.132 km², trải dài trên địa bàn bốn tỉnh Gia Lai, Đắk Lắk, Kon Tum và Phú Yên, là một trong những hệ thống sông lớn và phức tạp ở miền Trung Việt Nam. Đặc điểm địa hình lưu vực có dạng chữ L, với phần trung lưu phình rộng và hai đầu thượng, hạ lưu thu hẹp, cùng với địa hình bị chia cắt mạnh bởi dãy Trường Sơn, tạo nên sự biến đổi phức tạp về thủy văn. Hàng năm, lưu vực này thường xuyên chịu ảnh hưởng của các hình thế thời tiết như bão, áp thấp nhiệt đới, hội tụ nhiệt đới và không khí lạnh, gây ra các trận lũ lớn kéo dài từ 5 đến 7 ngày, với lượng mưa tập trung trong 1-3 ngày, làm gia tăng nguy cơ ngập lụt nghiêm trọng ở vùng hạ lưu.

Mục tiêu nghiên cứu của luận văn là ứng dụng mô hình toán thủy văn và thủy lực để mô phỏng, tính toán và dự báo dòng chảy lũ trên lưu vực sông Ba, đặc biệt tập trung vào vùng hạ lưu nhằm nâng cao chất lượng dự báo lũ, phục vụ công tác phòng chống và giảm nhẹ thiên tai. Phạm vi nghiên cứu bao gồm toàn bộ lưu vực sông Ba với dữ liệu quan trắc từ năm 1977 đến nay, sử dụng các công cụ mô hình hiện đại như MIKE 11 và phần mềm GIS hỗ trợ phân tích không gian.

Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc cải thiện độ chính xác và kịp thời của các bản tin dự báo lũ, góp phần giảm thiểu thiệt hại về kinh tế và xã hội cho khu vực miền Trung, nơi có mật độ dân cư và phát triển kinh tế ngày càng tăng. Theo thống kê, các trận lũ lớn trong vòng 60 năm qua đã gây thiệt hại nghiêm trọng, đòi hỏi sự nâng cao chất lượng dự báo để chủ động ứng phó.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai nhóm lý thuyết chính trong thủy văn học:

  1. Mô hình toán thủy văn: Bao gồm các mô hình ngẫu nhiên (stochastic), mô hình xác định (deterministic) và mô hình kết hợp xác định-ngẫu nhiên. Mô hình toán thủy văn được sử dụng để mô phỏng quá trình hình thành dòng chảy trên lưu vực dựa trên các phương trình toán học mô tả sự vận động của nước, như phương trình Saint-Venant, phương trình cân bằng nước và phương trình lượng trữ.

  2. Mô hình thủy lực: Tập trung vào mô phỏng dòng chảy trong lòng sông, tính toán mực nước, vận tốc dòng chảy và sự lan truyền lũ. Các mô hình như MIKE 11, HEC-RAS được sử dụng để giải hệ phương trình dòng chảy không ổn định một chiều, giúp mô phỏng chi tiết quá trình lũ trên hệ thống sông phức tạp.

Các khái niệm chính được áp dụng gồm: dự báo thủy văn (bao gồm dự báo lưu lượng, mực nước, định lũ), cảnh báo lũ, mô hình hộp đen và mô hình nhận thức, phương pháp hồi quy thống kê, mạng trí tuệ nhân tạo (ANN) trong dự báo thủy văn.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính bao gồm số liệu quan trắc mưa, lưu lượng, mực nước từ 18 trạm khí tượng thủy văn trên lưu vực sông Ba, với dữ liệu liên tục từ năm 1977 đến nay. Dữ liệu địa hình, thổ nhưỡng, sử dụng đất được thu thập qua bản đồ DEM và GIS.

Phương pháp nghiên cứu kết hợp:

  • Phân tích tổng hợp nguyên nhân hình thành lũ dựa trên đặc điểm địa hình, khí hậu và các hình thế thời tiết gây mưa lớn.
  • Phân tích thống kê để đánh giá đặc điểm dòng chảy, thời gian xuất hiện lũ, cường suất lũ và các đặc trưng thủy văn.
  • Mô hình toán thủy văn-thủy lực: Sử dụng phần mềm MIKE 11 để mô phỏng dòng chảy lũ, kết hợp với GIS để xây dựng bản đồ ngập lụt và đánh giá thiệt hại.
  • Phương pháp chuyên gia để hiệu chỉnh mô hình và đánh giá kết quả dự báo.

Cỡ mẫu nghiên cứu là toàn bộ lưu vực sông Ba với dữ liệu quan trắc từ 18 trạm, lựa chọn phương pháp phân tích dựa trên tính phù hợp với đặc điểm lưu vực và yêu cầu dự báo lũ ngắn hạn đến trung hạn. Timeline nghiên cứu kéo dài trong khoảng thời gian từ năm 1977 đến hiện tại, tập trung phân tích các trận lũ lớn trong vòng 60 năm qua.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Đặc điểm địa hình và khí hậu ảnh hưởng đến dòng chảy lũ: Lưu vực sông Ba có địa hình phức tạp với độ dốc lớn ở thượng lưu (trên 40° ở một số nơi), mật độ sông suối trung bình 0,34 km/km², phân bố không đồng đều lượng mưa (từ 1200 mm đến 3000 mm/năm). Lượng mưa lớn nhất tập trung vào các tháng 9-12, với các trận mưa lớn nhất lên tới 674 mm/ngày (14/11/1981 tại Sông Hinh) và 1251 mm trong tháng 10/1993 tại Tuy Hòa.

  2. Mô hình MIKE 11 phù hợp với dự báo lũ trên lưu vực sông Ba: Mô hình này cho phép mô phỏng dòng chảy một chiều không ổn định với độ chính xác cao, tích hợp GIS để xây dựng bản đồ ngập lụt. Kết quả mô phỏng cho thấy khả năng dự báo lũ với sai số trong phạm vi ±10%, thời gian dự báo kịp thời từ 1 đến 3 ngày, phù hợp với đặc điểm lũ lên nhanh, xuống nhanh của lưu vực.

  3. Ảnh hưởng của các hình thế thời tiết phối hợp gây mưa lớn và lũ: Các tổ hợp bão, áp thấp nhiệt đới, không khí lạnh và dải hội tụ nhiệt đới là nguyên nhân chính gây ra các trận lũ lớn trên lưu vực. Ví dụ, trận lũ năm 1993 với lưu lượng đỉnh tại Củng Sơn đạt 20.700 m³/s xảy ra do sự phối hợp của bão và không khí lạnh.

  4. Tác động của hoạt động kinh tế xã hội làm gia tăng nguy cơ lũ lụt: Việc giảm độ che phủ rừng từ 45% năm 1945 xuống còn khoảng 26% năm 1998 đã làm giảm khả năng điều tiết dòng chảy, rút ngắn thời gian tập trung nước, làm lũ lên nhanh hơn và tăng cường độ lũ. Mạng lưới giao thông, các công trình thủy lợi và thủy điện cũng ảnh hưởng đến quá trình dòng chảy và ngập lụt.

Thảo luận kết quả

Kết quả mô hình MIKE 11 được so sánh với các phương pháp dự báo truyền thống như phương pháp hồi quy, phương pháp mực nước tương ứng cho thấy mô hình toán thủy văn-thủy lực có ưu thế vượt trội về độ chính xác và khả năng mô phỏng chi tiết quá trình lũ trên toàn lưu vực. Dữ liệu mô phỏng có thể được trình bày qua biểu đồ lưu lượng dòng chảy theo thời gian, bản đồ phân bố mực nước ngập lụt, giúp trực quan hóa mức độ ảnh hưởng của lũ.

So với các nghiên cứu trước đây trên các lưu vực sông miền Trung, việc ứng dụng mô hình toán kết hợp GIS tại lưu vực sông Ba đã nâng cao khả năng dự báo lũ ngắn hạn, hỗ trợ công tác phòng chống thiên tai hiệu quả hơn. Tuy nhiên, hạn chế về mạng lưới quan trắc thủy văn còn thưa thớt và dữ liệu chưa đầy đủ vẫn là thách thức lớn, đòi hỏi đầu tư nâng cấp hệ thống quan trắc để cải thiện chất lượng dự báo.

Ý nghĩa của nghiên cứu không chỉ nằm ở việc nâng cao độ chính xác dự báo mà còn giúp các cơ quan quản lý có cơ sở khoa học để xây dựng quy trình vận hành hồ chứa, điều phối lũ và giảm thiểu thiệt hại cho vùng kinh tế trọng điểm miền Trung.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Nâng cấp và mở rộng mạng lưới quan trắc thủy văn: Tăng cường số lượng trạm đo mưa, lưu lượng và mực nước, đặc biệt ở vùng thượng nguồn và các khu vực có địa hình phức tạp nhằm thu thập dữ liệu đầy đủ, chính xác phục vụ mô hình hóa và dự báo lũ. Thời gian thực hiện: 1-3 năm. Chủ thể: Bộ Tài nguyên và Môi trường, Trung tâm Khí tượng Thủy văn Quốc gia.

  2. Ứng dụng rộng rãi mô hình MIKE 11 kết hợp GIS trong công tác dự báo lũ: Đào tạo chuyên sâu cho cán bộ kỹ thuật, xây dựng quy trình vận hành mô hình chuẩn hóa, cập nhật dữ liệu liên tục để nâng cao độ chính xác dự báo. Thời gian thực hiện: 1-2 năm. Chủ thể: Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương, các viện nghiên cứu.

  3. Xây dựng quy trình quản lý vận hành hồ chứa và công trình thủy lợi dựa trên kết quả dự báo lũ: Tối ưu hóa điều tiết nước nhằm giảm thiểu lũ đỉnh và ngập lụt vùng hạ lưu, đồng thời đảm bảo cung cấp nước cho sản xuất và sinh hoạt. Thời gian thực hiện: 2-4 năm. Chủ thể: Ban Quản lý các công trình thủy lợi, Sở Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn các tỉnh.

  4. Tăng cường công tác tuyên truyền, nâng cao nhận thức cộng đồng về phòng chống thiên tai: Sử dụng kết quả dự báo để cảnh báo kịp thời, hướng dẫn người dân chủ động ứng phó với lũ lụt, giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản. Thời gian thực hiện: liên tục. Chủ thể: UBND các tỉnh, Ban Chỉ huy Phòng chống thiên tai và Tìm kiếm cứu nạn.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Cơ quan quản lý nhà nước về tài nguyên nước và phòng chống thiên tai: Sử dụng kết quả nghiên cứu để xây dựng chính sách, quy trình vận hành hồ chứa và kế hoạch ứng phó lũ lụt hiệu quả.

  2. Các viện nghiên cứu và trường đại học chuyên ngành thủy văn, môi trường: Tham khảo phương pháp mô hình hóa, phân tích dữ liệu và ứng dụng mô hình toán trong dự báo lũ để phát triển nghiên cứu sâu hơn.

  3. Các đơn vị vận hành công trình thủy lợi, thủy điện: Áp dụng mô hình dự báo để điều phối vận hành hồ chứa, giảm thiểu rủi ro lũ lụt và tối ưu hóa khai thác nguồn nước.

  4. Cộng đồng dân cư và tổ chức phi chính phủ hoạt động trong lĩnh vực giảm nhẹ thiên tai: Nắm bắt thông tin dự báo lũ để chủ động phòng tránh, tổ chức cứu trợ kịp thời, giảm thiểu thiệt hại.

Câu hỏi thường gặp

  1. Mô hình MIKE 11 có ưu điểm gì so với các phương pháp dự báo truyền thống?
    MIKE 11 mô phỏng dòng chảy không ổn định một chiều với độ chính xác cao, tích hợp GIS để xây dựng bản đồ ngập lụt chi tiết, giúp dự báo lũ kịp thời và chính xác hơn so với các phương pháp hồi quy hay mực nước tương ứng chỉ dựa trên dữ liệu trạm đơn lẻ.

  2. Dữ liệu quan trắc nào là quan trọng nhất để mô hình dự báo lũ hiệu quả?
    Dữ liệu mưa, lưu lượng và mực nước liên tục, chính xác từ các trạm quan trắc trên toàn lưu vực là yếu tố quyết định. Đặc biệt, dữ liệu mưa phân bố không gian và thời gian chi tiết giúp mô hình mô phỏng quá trình hình thành lũ chính xác hơn.

  3. Tại sao lưu vực sông Ba thường xảy ra lũ lớn và ngập lụt nghiêm trọng?
    Do địa hình dốc, mạng lưới sông suối phát triển, lượng mưa lớn tập trung trong thời gian ngắn, cùng với ảnh hưởng của các hình thế thời tiết phức tạp như bão, áp thấp nhiệt đới và không khí lạnh, khiến lũ lên nhanh và biên độ lũ lớn, gây ngập lụt nghiêm trọng ở vùng hạ lưu.

  4. Hoạt động kinh tế xã hội ảnh hưởng thế nào đến nguy cơ lũ lụt?
    Việc giảm độ che phủ rừng, phát triển đô thị, xây dựng công trình thủy lợi và thủy điện làm thay đổi khả năng điều tiết nước tự nhiên, rút ngắn thời gian tập trung nước, làm lũ lên nhanh hơn và tăng cường độ lũ, từ đó gia tăng nguy cơ ngập lụt.

  5. Làm thế nào để nâng cao hiệu quả dự báo lũ trên lưu vực sông Ba trong tương lai?
    Cần đầu tư nâng cấp mạng lưới quan trắc, áp dụng mô hình toán thủy văn-thủy lực hiện đại, đào tạo nhân lực chuyên môn, xây dựng quy trình vận hành hồ chứa dựa trên dự báo, đồng thời tăng cường phối hợp liên ngành và tuyên truyền cộng đồng.

Kết luận

  • Lưu vực sông Ba có đặc điểm địa hình và khí hậu phức tạp, chịu ảnh hưởng mạnh của các hình thế thời tiết gây mưa lớn và lũ lụt nghiêm trọng hàng năm.
  • Mô hình toán thủy văn-thủy lực MIKE 11 được lựa chọn và ứng dụng thành công trong dự báo dòng chảy lũ, nâng cao độ chính xác và kịp thời của các bản tin dự báo.
  • Các tổ hợp hình thế thời tiết như bão, áp thấp nhiệt đới, không khí lạnh và dải hội tụ nhiệt đới là nguyên nhân chính gây ra các trận lũ lớn trên lưu vực.
  • Hoạt động kinh tế xã hội làm giảm khả năng điều tiết tự nhiên, gia tăng nguy cơ lũ lụt, đòi hỏi phải có giải pháp quản lý tổng hợp và dự báo chính xác hơn.
  • Đề xuất nâng cấp mạng lưới quan trắc, ứng dụng mô hình hiện đại, xây dựng quy trình vận hành hồ chứa và tăng cường tuyên truyền cộng đồng là các bước tiếp theo cần thực hiện để giảm thiểu thiệt hại do lũ lụt.

Luận văn hy vọng sẽ là tài liệu tham khảo hữu ích cho các nhà quản lý, chuyên gia thủy văn và cộng đồng trong công tác dự báo và phòng chống thiên tai trên lưu vực sông Ba. Đề nghị các cơ quan liên quan phối hợp triển khai các giải pháp đề xuất nhằm nâng cao hiệu quả quản lý nguồn nước và giảm nhẹ thiên tai trong thời gian tới.