Luận án tiến sĩ: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào dự báo lũ sông Hồng trong bối cảnh BĐKH - ĐH Thái Nguyên

Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo lũ sông Hồng giúp nâng cao độ chính xác cảnh báo thiên tai trước tác động của biến đổi khí hậu.

• Tác giả: Hoàng Quý Nhân
• Người hướng dẫn: PGS.TS Nguyễn Xuân Hoài
• Trường học: Trường Đại học Nông Lâm - Đại học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Khoa học môi trường
• Đề tài: Nghiên cứu ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào dự báo lũ Sông Hồng trong bối cảnh biến đổi khí hậu
• Loại tài liệu: Luận án tiến sĩ
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: Thái Nguyên

Tóm tắt

I. Tổng quan ứng dụng trí tuệ nhân tạo dự báo lũ sông Hồng

Lưu vực sông Hồng giữ vị trí chiến lược đối với phát triển kinh tế miền Bắc. Hệ thống sông này có mạng lưới phụ lưu phức tạp và lưu lượng dòng chảy lớn. Mùa lũ kéo dài từ tháng 6 đến tháng 10 hàng năm với nhiều đợt lũ tập trung nhanh. Hiện tượng thời tiết cực đoan xuất hiện với tần suất ngày càng dày đặc. Lũ lụt bất thường gây tổn thất nghiêm trọng về người và cơ sở hạ tầng. Mô hình thủy văn truyền thống chủ yếu dựa trên các công thức toán lý cổ điển. Phương pháp này đòi hỏi thông số địa hình chi tiết và tốn thời gian tính toán. Độ chính xác dự báo thường suy giảm khi các yếu tố thời tiết biến động đột ngột. Trí tuệ nhân tạo mở ra giải pháp đột phá cho bài toán dự báo thủy văn. Các thuật toán học máy có khả năng xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ. Mô hình học sâu tự động nhận diện các mối quan hệ phi tuyến giữa mưa và dòng chảy. Ứng dụng công nghệ này giúp dự báo lũ sông Hồng nhanh chóng và chính xác.

1.1. Đặc điểm thủy văn và quy luật lũ sông Hồng

Sông Hồng là con sông quốc tế bắt nguồn từ Vân Nam, Trung Quốc chảy qua các tỉnh miền Bắc Việt Nam. Diện tích toàn bộ lưu vực rộng lớn với mạng lưới sông ngòi dày đặc. Dòng chảy sông Hồng chịu tác động mạnh mẽ của cơ chế gió mùa nhiệt đới. Mùa lũ kéo dài với lưu lượng nước chiếm hơn 70% tổng lượng dòng chảy cả năm. Ba phụ lưu lớn gồm sông Đà, sông Thao và sông Lô hội lưu tại khu vực ngã ba Bạch Hạc, Việt Trì. Địa hình lưu vực dốc kết hợp mưa lớn cục bộ khiến lũ tập trung nhanh. Mực nước tại các trạm hạ du như Yên Bái, Phú Thọ và Hà Nội thường biến động dữ dội. Việc nắm bắt quy luật thủy văn sông Hồng đóng vai trò then chốt trong giảm nhẹ thiên tai.

1.2. Vai trò của trí tuệ nhân tạo trong thủy văn học

Trí tuệ nhân tạo đang tạo ra bước chuyển dịch quan trọng trong ngành thủy văn hiện đại. Phương pháp này xử lý dữ liệu lớn từ nhiều trạm quan trắc tự động và ảnh vệ tinh. Các mô hình máy học có khả năng tự hiệu chỉnh thông số theo thời gian thực. Hệ thống mạng nơ-ron nhân tạo giúp giải quyết bài toán dòng chảy ngầm và dòng chảy mặt. Thuật toán phân tích chuỗi thời gian cho phép mô phỏng quá trình hình thành lũ chính xác. Độ trễ tính toán được giảm thiểu tối đa so với các phần mềm mô phỏng thủy lực truyền thống. Nhờ đó, cơ quan khí tượng thủy văn nâng cao thời gian cảnh báo sớm cho cộng đồng. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo tối ưu hóa công tác quản lý tài nguyên nước và điều tiết hồ chứa.

II. Thách thức dự báo lũ sông Hồng trong bối cảnh biến đổi khí hậu

Biến đổi khí hậu toàn cầu đang tác động trực tiếp đến chế độ thủy văn lưu vực sông Hồng. Nhiệt độ tăng cao làm thay đổi chu trình bốc thoát hơi nước. Các đợt mưa lớn cực đoan xuất hiện bất thường với cường suất vượt ngưỡng lịch sử. Lượng mưa tập trung trong thời gian ngắn gây áp lực khổng lồ lên hệ thống đê điều hạ du. Sự phân bố không đều của mưa làm gia tăng tính khó lường của các trận lũ quét và sạt lở đất. Bên cạnh đó, hoạt động xây dựng các hồ chứa thủy điện ở thượng nguồn làm thay đổi mạnh mẽ chế độ dòng chảy tự nhiên. Sự điều tiết xả lũ từ các công trình thượng lưu khiến chuỗi số liệu thủy văn quá khứ mất tính đồng nhất. Những mô hình thống kê toán học cổ điển không còn đảm bảo độ tin cậy cần thiết. Dữ liệu đầu vào thu thập từ trạm đo mặt đất thường bị gián đoạn trong điều kiện bão lũ khắc nghiệt. Các mô hình vật lý đòi hỏi thời gian chạy mô phỏng dài, gây cản trở việc ban hành bản tin khẩn cấp. Do đó, bài toán dự báo lũ sông Hồng đòi hỏi công cụ thông minh có khả năng tự thích ứng với biến đổi khí hậu.

2.1. Tác động của biến đổi khí hậu lên hình thái lũ

Biến đổi khí hậu làm gia tăng cường độ và tần suất của các hình thái thời tiết cực đoan trên lưu vực sông Hồng. Các đợt mưa bão tập trung gây lũ lớn diễn ra bất thường ngoài quy luật mùa lũ truyền thống. Hiện tượng bão nhiệt đới kết hợp dải hội tụ gây mưa đặc biệt lớn tại vùng núi phía Bắc. Lưu lượng đỉnh lũ tại các trạm kiểm soát có xu hướng vượt đỉnh lịch sử trong thời gian ngắn. Tốc độ truyền sóng lũ nhanh hơn làm rút ngắn thời gian chuẩn bị ứng phó của chính quyền địa phương. Nguy cơ ngập úng đô thị vùng đồng bằng châu thổ sông Hồng ngày càng gia tăng. Sự bất định của khí hậu đặt ra yêu cầu cấp thiết về các công cụ dự báo tiên tiến.

2.2. Hạn chế của phương pháp dự báo thủy văn cổ điển

Các phương pháp dự báo truyền thống như mô hình thủy lực cổ điển bộc lộ nhiều hạn chế. Việc thu thập và cập nhật dữ liệu trắc dọc, trắc ngang lòng sông đòi hỏi kinh phí lớn và tốn thời gian. Khi lòng dẫn sông Hồng bị biến đổi do xói lở hoặc khai thác cát, thông số mô hình trở nên sai lệch. Hơn nữa, phương pháp cổ điển khó xử lý hiệu quả chuỗi dữ liệu phi tuyến khi có tác động nhân tạo từ hệ thống hồ thủy điện. Thời gian tính toán mô phỏng thủy lực kéo dài nhiều giờ làm giảm giá trị dự báo sớm. Sự thiếu hụt số liệu mưa đo tại trạm vùng núi hẻo lánh làm sai lệch kết quả đầu ra. Việc chuyển đổi sang mô hình trí tuệ nhân tạo là giải pháp cấp bách.

III. Giải pháp mô hình trí tuệ nhân tạo dự báo lũ lưu vực sông Hồng

Ứng dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo tiên tiến mang lại bước đột phá trong dự báo lũ sông Hồng. Mạng nơ-ron hồi quy kết hợp kiến trúc học sâu LSTM và GRU thể hiện ưu thế vượt trội trong xử lý chuỗi thời gian khí tượng thủy văn. Mô hình học sâu nắm bắt chính xác mối tương quan phức tạp giữa lượng mưa, độ ẩm đất và lưu lượng dòng chảy. Thuật toán máy học như Random Forest và Support Vector Regression cũng cho kết quả dự báo đỉnh lũ rất khả quan. Quy trình xây dựng mô hình bao gồm thu thập dữ liệu đa nguồn từ trạm mặt đất, vệ tinh quan sát và radar thời tiết. Dữ liệu thô trải qua các bước tiền xử lý nghiêm ngặt gồm chuẩn hóa, lọc nhiễu và xử lý dữ liệu khuyết. Tiếp theo, hệ thống huấn luyện các thuật toán AI trên tập dữ liệu lịch sử nhiều năm. Mô hình lai ghép kết hợp giữa AI và mô hình thủy văn vật lý giúp phát huy điểm mạnh của cả hai phương pháp. Thời gian tính toán của mô hình AI chỉ mất vài giây, cho phép cập nhật liên tục các kịch bản lũ theo thời gian thực. Giải pháp này giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định điều tiết hồ chứa kịp thời và chuẩn xác.

3.1. Các thuật toán học máy và học sâu tiêu biểu

Nhiều cấu trúc thuật toán trí tuệ nhân tạo được ứng dụng thành công trong dự báo lũ sông Hồng. Mạng nơ-ron hồi quy LSTM thể hiện năng lực ghi nhớ dài hạn vượt trội trong phân tích chuỗi thời gian thủy văn. Mạng nơ-ron nhân tạo truyền thống ANN và máy véc-tơ hỗ trợ SVM mang lại tốc độ huấn luyện nhanh. Thuật toán rừng ngẫu nhiên Random Forest giúp đánh giá tầm quan trọng của các yếu tố khí tượng đầu vào. Gần đây, mô hình lai kết hợp mạng nơ-ron tích chập CNN và LSTM được triển khai rộng rãi. CNN trích xuất đặc trưng không gian của lượng mưa vệ tinh, trong khi LSTM xử lý biến thiên thời gian dòng chảy. Sự kết hợp này mang lại độ chính xác dự báo cao vượt trội.

3.2. Quy trình xử lý dữ liệu và huấn luyện mô hình

Quy trình ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong dự báo lũ đòi hỏi các bước chuẩn hóa bài bản. Đầu tiên, hệ thống thu thập chuỗi số liệu mưa, mực nước và nhiệt độ trong nhiều thập kỷ. Các dữ liệu này được làm sạch, khử nhiễu và điền giá trị khuyết thông qua thuật toán nội suy không gian. Tiếp theo, tập dữ liệu được phân chia thành các tập huấn luyện, kiểm định và kiểm tra độc lập. Kỹ thuật tối ưu hóa siêu tham số như Bayesian Optimization giúp mô hình đạt hiệu năng cao nhất. Sau quá trình huấn luyện, mô hình được đánh giá bằng các chỉ số thống kê chuẩn như hệ số Nash-Sutcliffe và sai số căn bậc hai trung bình RMSE. Kết quả chứng minh mô hình AI dự báo mực nước lũ với độ tin cậy rất cao.

IV. Kết luận và triển vọng ứng dụng trí tuệ nhân tạo dự báo lũ sông

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào dự báo lũ sông Hồng mở ra bước tiến vượt bậc trong công tác phòng chống thiên tai. Mô hình AI chứng minh tính hiệu quả vượt trội trong việc xử lý dữ liệu phi tuyến và nâng cao độ chính xác dự báo. Khả năng tính toán thời gian thực giúp kéo dài thời gian cảnh báo sớm cho các tỉnh hạ du sông Hồng. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho các cơ quan chức năng sơ tán dân cư an toàn và bảo vệ công trình trọng điểm. Để phát huy tối đa tiềm năng công nghệ, việc đồng bộ hóa cơ sở dữ liệu thủy văn đóng vai trò quyết định. Các trạm quan trắc tự động kết hợp ảnh vệ tinh cần được tích hợp vào nền tảng điện toán đám mây. Việc nghiên cứu kết hợp mô hình học máy với kiến thức vật lý thủy văn giúp tăng tính giải thích của thuật toán. Triển khai các hệ thống cảnh báo lũ sớm dựa trên AI góp phần quan trọng vào chiến lược phát triển bền vững quốc gia. Đây là giải pháp công nghệ chiến lược nhằm thích ứng hiệu quả với biến đổi khí hậu tại Việt Nam.

4.1. Hiệu quả thực tiễn trong giảm thiểu rủi ro thiên tai

Việc áp dụng mô hình trí tuệ nhân tạo mang lại lợi ích thiết thực cho công tác phòng chống lụt bão lưu vực sông Hồng. Các bản tin dự báo mực nước chính xác giúp cơ quan quản lý vận hành liên hồ chứa hợp lý. Dung tích phòng lũ được tận dụng tối ưu, giảm thiểu đáng kể nguy cơ ngập lụt vùng hạ lưu đồng bằng Bắc Bộ. Doanh nghiệp và người dân chủ động triển khai các biện pháp bảo vệ mùa màng, nhà xưởng và tài sản. Thiệt hại về kinh tế do thiên tai được cắt giảm rõ rệt qua từng mùa lũ. Hệ thống cảnh báo tự động cung cấp thông tin kịp thời đến từng khu dân cư xung yếu. Đây là nền tảng vững chắc để xây dựng cộng đồng an toàn trước thiên tai.

4.2. Định hướng tích hợp công nghệ AI trong tương lai

Xu hướng tương lai tập trung phát triển các mô hình trí tuệ nhân tạo giải thích được. Hướng tiếp cận này giúp chuyên gia thủy văn hiểu rõ cơ chế suy luận của thuật toán. Sự kết hợp giữa học sâu và dữ liệu viễn thám độ phân giải cao sẽ nâng cao chất lượng dự báo mưa lưu vực. Ngoài ra, việc xây dựng bản sao số cho toàn bộ hệ thống sông Hồng là bước đi chiến lược. Bản sao số cho phép mô phỏng tức thời tác động của các kịch bản xả lũ. Các nền tảng AI cần được chuyển giao và đào tạo bài bản cho cán bộ thủy văn. Việc mở rộng hợp tác chia sẻ dữ liệu quốc tế tạo nền móng vững chắc cho an ninh nguồn nước.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 TỔNG QUAN CÁC VẦN Đ NGHIÊN CỨU 1. Các kết quả nghiên cứu tổng quan lũ sông trong bối cảnh biến đổi khí hậu 1. Lũ sông, cơ sở khoa học và nguyên nhân hình thành lũ Lũ sông là hiện tượng nước dâng cao từ từ hoặc nhanh chóng trong một khoảng thời gian nhất định, sau đó giảm dần về mức bình thường. Khi có lũ, mức nước trong sông dâng cao và tăng nhanh, đối với các trận lũ lớn mực nước và lưu lượng nước sông tăng rất nhanh trong khoảng thời gian ngắn.

Mực nước sông trong những con lũ lớn có thể vượt qua các công trình bảo vệ, lưu lượng tăng nhanh, gây nguy hiểm và phá vỡ các công trình bảo vệ sông như đê, kè… gây ngập lụt cho các khu vực lân cận. Khi có lũ về, tốc độ dòng chảy nước sông ở hạ du nhanh hơn. Lũ sông, lớn hơn mức báo động sẽ gây ra những hậu quả nguy hiểm, khi nước sông dâng cao tràn qua đê ngăn, nước sông tràn vào các vùng bên ngoài lòng sông, làm ngập các khu vực có cao trình thấp hơn đê hoặc mực nước sông bình thường ở các vùng lân cận, gây thiệt hại nhà cửa, đất đai, tài sản và tính mạng con người bị đe dọa (Nguyễn Thanh Sơn, 2003). Lũ tên trong tiếng anh Flood, các khái niệm về lũ được định nghĩa ở nhiều nơi trên thế giới và ở nước ta lũ sông là mực nước hay lưu lượng lũ, lượng nước được chảy qua một đơn vị mặt cắt ngang của sông trên một đơn vị thời gian như giây đối với lũ lớn và giờ đối với lũ vừa và nhỏ.

Lũ lớn lưu lượn thường được tính bằng m3/giây, thời gian lũ lên, lũ rút, mực nước đỉnh lũ được ký hiệu H (cm) và lưu lượng nước lũ ký hiệu là Q (m3/s) trong lòng dẫn của sông, thường được đo đạc và quan trắc liên tục. Trong một trận lũ sông giá trị mực nước sông được quan tâm và theo dõi đặc biệt. 9 Khi mực nước sông vượt qua các công trình bảo dòng sông như đê, đập, cầu cống, kè ngăn sông… khi đó nước lũ trong sông tràn qua hoặc phá vỡ cấu trúc công trình sẽ gây ra lũ lụt bên ngoài. Lũ lụt được xếp vào loại thiên tai tàn bạo nhất của tự nhiên.

Lịch sử loài người đã được đón nhận nhiều những trận lũ lụt khủng khiếp, thảm họa thiên nhiên này đã được ghi nhận rất kinh hoàng trong lịch sử, có thể khiến hàng ngàn người thiệt mạng và phá hủy nhiều nhà cửa, đất đai cũng như sinh kế của con người, thảm họa tồi tệ nhất có thể xóa bỏ cả một nền văn minh (Aichouri và cs. Việc dự báo và giảm thiểu các rủi ro của lũ lụt được xếp hạng cao trong chương trình nghiên cứu về thiên tai trong nhiều thập kỷ qua, các phương pháp dự báo và phòng chống lũ lụt, hậu quả của lũ lụt luôn luôn được nghiên cứu và cập nhật trong các cơ sở dữ liệu khoa học của loài người. Theo thống kê của Website of science (WOS) hàng năm có trung bình khoảng hơn 15.000 bài báo khoa học top Q1 được công bố các nghiên cứu về lũ lụt áp dụng các công nghệ mới. Thiệt hại do lũ lụt trong bối cảnh BĐKH hiện nay rất phức tạp, nó được ghi nhận ngày càng tăng trên thế giới, trong khi BĐKH đang diễn ra nhanh và mạnh mẽ, nó có ảnh hưởng lớn và trực tiếp tới sự phát triển kinh tế ở các vùng đồng bằng và sông ngòi (Hamid Moeeni và cs.

Để đáp ứng nhu cầu về sự thay đổi đặc điểm, tính chất cũng như tầm ảnh hưởng của lũ sông, các nghiên cứu về dự báo lũ sông của nhân loại cũng cần phải cập nhật, thay đổi công nghệ, đạt mục tiêu dự báo chính xác và tiết kiệm được chi phí, thời gian hơn. Theo TCVN:2022 của Việt Nam về tính toán các đặc trưng Thủy văn thiết kế tính toán lũ, khoảng thời gian lũ lên là khoảng thời gian từ chân lũ lên đến đỉnh lũ, là thời điểm mực nước bắt đầu dâng cao nhanh bất thường, lưu lượng nước bắt đầu tăng lên nhanh. Thời gian lũ xuống là khoảng thời gian từ đỉnh lũ đến chân lũ xuống, mực nước sông dần dần trở lại bình thường, lưu 10 lượng nước sông ổn định, chân lũ xuống là lũ rút xuống thấp nhất, xấp xỉ bằng lúc mực nước sông bình thường của dòng sông lúc ban đầu. Lũ sông thường được phân cấp theo nhiều cấp độ, theo TCVN thì phân cấp theo độ lớn đang được áp dụng.

Căn cứ vào độ lớn đỉnh lũ là mực nước sông cao nhất trong một con lũ, được thống kê và tính toán trung bình nhiều năm để căn cứ xác lập các mức độ của lũ, theo cục Quản lý tài nguyên nước (2021) và phòng chống thiên tai lũ lụt, lũ Sông Hồng được chia làm 3 cấp độ nhỏ, vừa là lớn. Mùa lũ trên Sông Hồng thường bắt đầu từ tháng 7 và kết thúc vào tháng 1 năm sau, có thể chia ra lũ Sông Hồng chi tiết thành các cấp lũ như sau: - Lũ nhỏ là lũ sông thường xuyên hàng năm, có mực nước đỉnh lũ thấp hơn đỉnh lũ được thống kê trung bình nhiều năm; - Lũ vừa là lũ có mực nước đỉnh lũ đạt mức đỉnh lũ trong khoảng mực nước lũ được thống kê trung bình nhiều năm, tần suất 10% (10 năm xuất hiện 1 lần), 5% (20 năm xuất hiện 1 lần); - Lũ lớn là lũ có mực nước đỉnh lũ cao hơn khoảng mức đỉnh lũ trung bình nhiều năm, 2% (50 năm xuất hiện 1 lần); - Lũ đặc biệt lớn là lũ có đỉnh cao hiếm thấy trong các thời kỳ quan trắc với tần suất dưới 2%, 50 năm hay 100 năm xuất hiện 1 lần. - Lũ lịch sử là lũ có đỉnh cao nhất trong các thời kỳ quan trắc và điều tra khảo sát được thống kê ghi nhận. Các nguyên nhân chính hình thành lũ sông, theo các nghiên cứu của Bùi Đình Lập (2016) gồm có: - Thứ nhất, những trận mưa lớn kéo dài, lưu vực sông bão hòa, hệ thống sông hạ du, các công trình thuỷ lợi không thể kịp thời tiêu dòng chảy tự nhiên, làm tăng mực nước trong sông gây ra lũ.

11 - Thứ hai, lũ lụt còn có thể xảy ra khi điều tiết đập thủy điện, hồ chứa nước, đê điều, hoặc kè sông bị vỡ, hư hỏng. - Thứ ba, các yếu tố bất thường, tổ hợp như các trận bão lớn, áp thấp nhiệt đới ven biển có thể làm nước biển dâng lên, nước chảy ngược lại cả của sông, mưa lớn ở thượng lưu, gây nên các hiện tượng khí tưởng thủy văn bất thường, tạo ra lũ lụt. Lợi ích và hậu quả của lũ sông 1. Lợi ích của lũ sông Lũ sông có tính chất tuần hoàn theo mùa, cho phép nước sông chảy với lưu lượng lớn đến nhiều khu vực trên và dưới mặt đất.

Nước lũ này có thể được lưu trữ và sử dụng cho các hồ đập, tạo nên nên lượng nước lữu trữ phục vụ cho những mùa thiếu nước. Với dòng chảy lớn và nhanh, lũ sông cũng lọc các chất ô nhiễm ra khỏi sông và đất nuôi dưỡng để hỗ trợ hệ sinh thái và các khu vực màu mỡ cho nông nghiệp (Tô Văn Trường, 2015). Lũ lụt về cơ chế theo mùa cũng tạo ra các hoạt động môi trường sinh thái, là dịp để cá, động vật thủy sinh, chim và các động thực vật hoang dã khác phát triển và sinh sản. Nó cũng giúp xua đuổi các loài thực vật và động vật xâm lấn, ngoại lai trong từng giai đoạn, mang lại lợi ích cho các loài bản địa.

Chu kỳ sinh sản của nhiều loài bắt đầu dựa vào lũ lụt. Ví dụ, một số loài cá như cá tầm, cá hồi… (Dong X. Đối với các vùng đồng bằng châu thổ lớn, lũ sông hoạt động rất quan trọng, cung cấp lượng phù sa, dinh dưỡng mới cũng như những bộ lọc tự nhiên, hấp thụ và vận chuyển các hóa chất thải, các chất ô nhiễm độc hại khác, làm cho các dòng sông trở nên lành mạnh hơn để phát triển hệ sinh thái, cũng như cho thực vật và động vật, cung cấp nguồn dinh dưỡng cho đất nông nghiệp, đối với Việt Nam điển hình là hai vùng Đồng bằng Sông Hồng và Đồng bằng Sông Cửu Long. 12 Ngoài ra, các vùng đất ngập và bán ngập nước vào mùa lũ, tạo nên hệ sinh thái đặc trưng, đa dạng sinh học và hiện nay đang cần được bảo tồn.

Các vùng này có môi trường hữu ích cho thực vật và động vật hoang dã, đặc trưng và đóng vai trò là vườn ươm cho nhiều loài thủy sinh và thực vật bán ngập nước phát triển (Baptist và cs. Đối với Việt Nam, nguồn lợi từ lũ sông này đang được nghiên cứu sâu rộng, nó cũng cung cấp môi trường sống quan trọng cho những động vật sinh sản theo mùa, như cá hồi, cá tầm, cây cối vùng bán ngập nước phát triển… và lũ theo mùa rất quan trọng để duy trì mạng lưới sự sống của hệ sinh thái đặc trưng của vùng bán ngập nước, tạo ra nguồn lợi cho sự phát triển của người dân và đất nước. Hậu quả của lũ sông Trái với lũ sông theo quy luật, những trận lũ lớn, hay lũ bất thường gây lụt lội, lũ không theo quy luật xảy ra ít thường xuyên hơn nhưng nó mang lại nhiều tác hại và hậu quả to lớn, khôn lường. Nếu lũ lớn không được dự báo, cảnh báo và phòng chống một cách kịp thời.

Theo Nguyễn Thanh Sơn (2015), chúng khiến nước trong dòng sông hiền hòa trở thành con thú dữ lan rộng ra một hoặc nhiều khu vực rộng lớn, đe dọa nhà cửa, tính mạng và tài sản của của người dân, hệ sinh thái ở vùng ngập lũ, phá hủy hoặc làm tổn hại đến môi trường sống đang ổn định. Đặc biệt là lũ lớn, lũ lịch sử có thể gây ra rất nhiều thiệt hại nặng nề, như thiệt hại về kinh tế rất lớn, tài sản và cơ sở hạ tầng của một vùng bị càn quét, giao thông thủy bị chặn đứng, xói mòn và lở đất nơi những con nước đi qua, tính mạng của nhiều người dân bị đe dọa, kinh tế sau lũ đi qua thiệt hại là rất lớn và thảm khốc, loại lũ này được xếp vào loại thiên tai có ảnh hưởng hàng đầu của nhân loại(Boulouard, Z. Các mối đe dọa từ lũ sông đối với cuộc sống của con người và các hệ sinh thái khác luôn hiện hữu ở hai bên bờ sông và hạ lưu, sau lũ là rủi ro sức khỏe do ô nhiễm nguồn nước, 13 dịch chuyển dân cư. nhà ở cơ sở hạ tầng bị phá hủy, tác động lớn đến kinh tế và sinh mệnh của con người,.