I. Tổng Quan Nghiên Cứu Dự Báo Sạt Lở Đất Quảng Ngãi 55
Sạt lở đất là một trong những loại hình thiên tai nguy hiểm, gây ra nhiều thiệt hại về người và tài sản, đặc biệt tại các khu vực miền núi. Nghiên cứu về dự báo sạt lở đất có vai trò quan trọng trong việc phòng tránh và giảm thiểu rủi ro. Luận án này tập trung vào nghiên cứu nâng cao độ chính xác của dự báo sạt lở đất cho khu vực miền núi tỉnh Quảng Ngãi, một khu vực thường xuyên chịu ảnh hưởng bởi thiên tai này. Việc xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất Quảng Ngãi là một công cụ quan trọng, cung cấp thông tin về các khu vực có khả năng xảy ra sạt lở. Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện về mô hình dự báo nguy cơ sạt lở, nhưng hiệu quả của chúng thường khác nhau tùy thuộc vào đặc điểm địa phương và dữ liệu đầu vào. Luận án này hướng đến việc giải quyết vấn đề này, đặc biệt trong bối cảnh thiếu hụt dữ liệu thực địa.
1.1. Tầm quan trọng của dự báo sạt lở đất miền núi
Dự báo sạt lở đất có ý nghĩa sống còn đối với cộng đồng dân cư sinh sống tại các khu vực miền núi. Các thông tin dự báo chính xác giúp chính quyền và người dân chủ động thực hiện các biện pháp phòng tránh, di dời dân cư đến nơi an toàn, giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản. Theo thống kê, lũ quét và sạt lở đất gây ra thiệt hại lớn về người và tài sản mỗi năm, đặc biệt trong giai đoạn từ 2010-2020. Việc nâng cao độ chính xác của dự báo sẽ góp phần bảo vệ cuộc sống và sinh kế của người dân.
1.2. Thực trạng nghiên cứu dự báo sạt lở đất hiện nay
Hiện nay, có nhiều phương pháp và mô hình dự báo nguy cơ sạt lở đất được sử dụng, từ các phương pháp định tính dựa trên kinh nghiệm đến các phương pháp định lượng sử dụng mô hình toán học và thống kê. Tuy nhiên, mỗi phương pháp đều có những ưu và nhược điểm riêng, và hiệu quả của chúng phụ thuộc vào đặc điểm địa phương và dữ liệu đầu vào. Các nghiên cứu chỉ ra rằng không có một mô hình duy nhất phù hợp với tất cả các khu vực. Vì vậy, việc nghiên cứu và phát triển các mô hình dự báo phù hợp với từng khu vực cụ thể là rất cần thiết.
II. Thách Thức Dự Báo Chính Xác Sạt Lở Đất 58
Việc dự báo chính xác sạt lở đất miền núi gặp nhiều thách thức, đặc biệt tại các khu vực thiếu dữ liệu thực địa. Các phương pháp dự báo dựa trên dữ liệu thống kê đòi hỏi một lượng lớn dữ liệu lịch sử về các vụ sạt lở, đặc điểm địa hình, địa chất, khí hậu và các yếu tố khác. Tuy nhiên, nhiều khu vực miền núi, trong đó có Quảng Ngãi, lại thiếu hụt dữ liệu này. Điều này gây khó khăn cho việc xây dựng và kiểm định các mô hình dự báo. Ngoài ra, các yếu tố ảnh hưởng đến sạt lở đất thường phức tạp và tương tác lẫn nhau, gây khó khăn cho việc xác định các yếu tố quan trọng nhất và mô hình hóa mối quan hệ giữa chúng.
2.1. Hạn chế về dữ liệu đầu vào cho mô hình dự báo
Thiếu hụt dữ liệu thực địa là một trong những thách thức lớn nhất trong dự báo sạt lở đất. Các dữ liệu cần thiết bao gồm thông tin về các vụ sạt lở trong quá khứ, đặc điểm địa hình, địa chất, khí hậu, thảm thực vật và các yếu tố khác. Tuy nhiên, việc thu thập và cập nhật các dữ liệu này thường tốn kém và mất thời gian, đặc biệt tại các khu vực miền núi có địa hình phức tạp và giao thông khó khăn. Điều này dẫn đến sự thiếu chính xác của các mô hình dự báo.
2.2. Yếu tố phức tạp ảnh hưởng đến sạt lở đất
Sạt lở đất là một hiện tượng phức tạp, chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố khác nhau, bao gồm địa hình, địa chất, khí hậu, thảm thực vật và hoạt động của con người. Các yếu tố này thường tương tác lẫn nhau và có thể thay đổi theo thời gian. Ví dụ, mưa lớn có thể gây ra sạt lở đất tại các khu vực có độ dốc cao và đất yếu. Hoạt động khai thác khoáng sản và phá rừng cũng có thể làm tăng nguy cơ sạt lở đất. Việc mô hình hóa mối quan hệ phức tạp giữa các yếu tố này là một thách thức lớn.
III. Cách Nâng Cao Độ Chính Xác Dự Báo Giải Pháp 59
Để nâng cao độ chính xác dự báo sạt lở đất Quảng Ngãi trong điều kiện thiếu dữ liệu, luận án này đề xuất một số giải pháp chính. Đầu tiên, sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh viễn thám để khôi phục dữ liệu hiện trạng sạt lở đất, tạo ra bộ dữ liệu theo chuỗi thời gian. Thứ hai, phân tích dữ liệu mưa để xác định loại mưa gây sạt lở đất. Kết quả phân tích cho thấy dữ liệu mưa tích lũy lớn nhất trong các thời đoạn 1 ngày, 3 ngày, 5 ngày và 7 ngày có liên quan chặt chẽ đến các vụ sạt lở đất đã xảy ra. Thứ ba, sử dụng các mô hình học máy hiện đại để xây dựng mô hình dự báo nguy cơ sạt lở đất.
3.1. Sử dụng kỹ thuật viễn thám để bổ sung dữ liệu sạt lở
Kỹ thuật xử lý ảnh viễn thám là một công cụ hiệu quả để thu thập thông tin về sạt lở đất từ xa. Ảnh vệ tinh có thể cung cấp thông tin về diện tích, vị trí và thời gian xảy ra của các vụ sạt lở. Kỹ thuật này cũng có thể được sử dụng để tạo ra dữ liệu về chỉ số thực vật (NDVI), một yếu tố có ảnh hưởng đến sạt lở đất. Việc sử dụng ảnh viễn thám giúp bổ sung dữ liệu lịch sử và hiện trạng sạt lở, cải thiện độ chính xác của mô hình dự báo.
3.2. Phân tích dữ liệu mưa để xác định ngưỡng gây sạt lở
Mưa là một trong những yếu tố quan trọng nhất gây ra sạt lở đất. Phân tích dữ liệu mưa có thể giúp xác định ngưỡng mưa gây sạt lở, tức là lượng mưa tối thiểu cần thiết để gây ra sạt lở đất. Luận án này thực hiện phân tích dữ liệu các vụ sạt lở có ghi nhận thời gian xảy ra để xác định loại mưa gây sạt lở đất. Kết quả cho thấy dữ liệu mưa tích lũy lớn nhất trong các thời đoạn 1 ngày, 3 ngày, 5 ngày và 7 ngày có liên quan chặt chẽ đến các vụ sạt lở đất đã xảy ra.
3.3. Ứng dụng mô hình học máy dự báo nguy cơ sạt lở đất
Các mô hình học máy, như hồi quy Logistic (LR), máy vector hỗ trợ (SVM), cây quyết định (DT), rừng ngẫu nhiên (RF) và tăng cường độ dốc cấp cao (XGBoost), có khả năng học hỏi từ dữ liệu và dự đoán nguy cơ sạt lở đất với độ chính xác cao. Luận án này sử dụng nhiều mô hình học máy khác nhau để xây dựng mô hình dự báo nguy cơ sạt lở đất theo các kịch bản dữ liệu về lượng mưa. Kỹ thuật tinh chỉnh (fine-tuning) được sử dụng để tìm ra bộ thông số tốt nhất cho mỗi mô hình.
IV. Mô Hình XGBoost Dự Báo Sạt Lở Đất Hiệu Quả 60
Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình XGBoost cho hiệu quả dự báo sạt lở đất cao nhất so với các mô hình khác. Bên cạnh đó, tất cả các trường hợp sử dụng dữ liệu mưa theo cách tiếp cận của nghiên cứu này đều cho kết quả dự báo rất tốt với mô hình XGBoost. Trong khi đó, mô hình XGBoost khi sử dụng dữ liệu mưa trung bình nhiều năm lại cho kết quả dự báo thấp hơn. Điều này cho thấy rằng, các nghiên cứu về bổ sung, chọn lọc dữ liệu và áp dụng phương pháp học máy hiện đại đã nâng cao độ chính xác trong dự báo nguy cơ sạt lở đất.
4.1. So sánh hiệu quả các mô hình học máy khác nhau
Luận án này so sánh hiệu quả dự báo của nhiều mô hình học máy khác nhau, bao gồm hồi quy Logistic (LR), máy vector hỗ trợ (SVM), cây quyết định (DT), rừng ngẫu nhiên (RF) và tăng cường độ dốc cấp cao (XGBoost). Kết quả cho thấy mô hình XGBoost cho hiệu quả dự báo cao nhất, với độ chính xác và khả năng phân loại tốt hơn so với các mô hình khác. Điều này có thể là do XGBoost có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và tương tác giữa các yếu tố ảnh hưởng đến sạt lở đất.
4.2. Ưu điểm của việc sử dụng dữ liệu mưa theo chuỗi thời gian
Nghiên cứu này sử dụng dữ liệu mưa theo chuỗi thời gian, thay vì dữ liệu mưa trung bình nhiều năm. Kết quả cho thấy việc sử dụng dữ liệu mưa theo chuỗi thời gian giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của mô hình dự báo. Điều này là do dữ liệu mưa theo chuỗi thời gian phản ánh chính xác hơn sự thay đổi của lượng mưa theo thời gian và tác động của nó đến nguy cơ sạt lở đất. Các nghiên cứu trước đây thường sử dụng dữ liệu mưa trung bình nhiều năm, bỏ qua sự biến động của lượng mưa và có thể dẫn đến kết quả dự báo không chính xác.
V. Xây Dựng Bản Đồ Phân Vùng Nguy Cơ Sạt Lở 57
Mô hình dự báo được lựa chọn là cơ sở để xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất. Ở giai đoạn xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất, nghiên cứu này xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất theo tần suất mưa dựa vào mô hình đã xây dựng và dữ liệu lượng mưa bình quân lớn nhất, áp dụng cho khu vực vùng núi tỉnh Quảng Ngãi. Phương pháp phân tích tần suất mưa vùng (RFA), một phương pháp phân tích mưa hiện đại được áp dụng để tạo ra dữ liệu mưa bình quân lớn nhất theo các thời đoạn 1 ngày, 3 ngày, 5 ngày, 7 ngày tương ứng với các tần suất mưa từ 50% đến 2%.
5.1. Ứng dụng phương pháp phân tích tần suất mưa vùng RFA
Phương pháp phân tích tần suất mưa vùng (RFA) là một phương pháp hiện đại để phân tích dữ liệu mưa và ước tính lượng mưa cực đoan cho một khu vực. Phương pháp này dựa trên việc phân chia khu vực nghiên cứu thành các vùng đồng nhất về đặc điểm mưa và sử dụng các mô hình thống kê để ước tính lượng mưa cực đoan cho từng vùng. RFA có ưu điểm là có thể sử dụng dữ liệu mưa từ nhiều trạm đo khác nhau và cho kết quả chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống.
5.2. Bản đồ nguy cơ sạt lở đất theo tần suất mưa
Kết quả phân tích biểu đồ chỉ số nguy cơ theo các kịch bản dữ liệu mưa cho thấy sự ảnh hưởng rõ rệt của tần suất mưa đến phân bố chỉ số nguy cơ sạt lở đất. Theo đó, tần suất mưa càng giảm (từ 50% đến 10%) thì số lượng điểm ảnh (pixel) bản đồ có chỉ số nguy cơ cao càng tăng. Tổng cộng có 12 bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất (tương ứng với các thời đoạn mưa 1 ngày, 3 ngày, 5 ngày, 7 ngày lớn nhất và tần suất mưa 50%, 20%, 10%) được xây dựng dựa trên kết quả tính toán chỉ số nguy cơ và được phân loại thành 5 cấp từ “rất cao” đến “rất thấp”.
VI. Ứng Dụng Bản Đồ Dự Báo Sạt Lở Đất Thực Tế 58
Các bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất theo tần suất mưa được thực hiện ở nghiên cứu này là tài liệu hữu ích phục vụ cho công tác phòng chống thiên tai, quy hoạch và thiết kế công trình thủy. Ngoài ra, những hướng tiếp cận mới được sử dụng từ nghiên cứu này có đủ cơ sở phương pháp luận để áp dụng được cho nhiều khu vực thiếu dữ liệu đo khác. Kết quả phân tích biến động về diện tích vùng nguy cơ, mật độ sạt lở đất và kiểm chứng một số vụ sạt lở đất xảy ra trong năm 2021 và 2022 đã cho thấy các bản đồ này có khả năng áp dụng vào thực tiễn.
6.1. Ứng dụng trong phòng chống thiên tai và quy hoạch đất
Bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất là một công cụ quan trọng cho công tác phòng chống thiên tai. Bản đồ này cung cấp thông tin về các khu vực có nguy cơ sạt lở cao, giúp chính quyền và người dân chủ động thực hiện các biện pháp phòng tránh, di dời dân cư đến nơi an toàn, xây dựng các công trình phòng chống sạt lở. Bản đồ này cũng có thể được sử dụng trong quy hoạch sử dụng đất để tránh xây dựng các công trình và khu dân cư tại các khu vực có nguy cơ sạt lở cao.
6.2. Ứng dụng trong thiết kế và quản lý công trình thủy
Bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất cũng có thể được sử dụng trong thiết kế và quản lý các công trình thủy, như hồ chứa nước, đập thủy điện và hệ thống kênh mương. Bản đồ này giúp xác định các khu vực có nguy cơ sạt lở cao, từ đó có thể thiết kế các công trình có khả năng chống chịu sạt lở hoặc tránh xây dựng các công trình tại các khu vực nguy hiểm. Bản đồ này cũng có thể được sử dụng để quản lý các công trình hiện có và thực hiện các biện pháp bảo trì và sửa chữa để đảm bảo an toàn.
