MỞ ĐẦU NỘI DUNG Chƣơng 1: Cơ sở lý luận và phƣơng pháp nghiên cứu Chƣơng 2: Đặc điểm các nhân tố hình thành lũ quét ở các huyện miền núi tỉnh Quảng Nam Chƣơng 3: Đánh giá nguy cơ lũ quét ở các huyện miền núi tỉnh Quảng Nam. Đề xuất các giải pháp phòng tránh, giảm thiểu tai biến môi trƣờng do lũ quét tại các huyện miền núi tỉnh Quảng Nam KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 7 CHƢƠNG 1. CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 1. Tổng quan các công trình nghiên cứu lũ quét trên thế giới, ở Việt Nam và tỉnh Quảng Nam 1.
Tổng quan về nghiên cứu lũ quét trên thế giới Từ những năm cuối thế kỷ XX, những dạng tai biến lại bùng phát trên khắp các châu lục, gây tổn hại lớn về ngƣời và tài sản. Đó là lý do tại nhiều nƣớc Tây Âu cũng nhƣ Bắc Mỹ đã hình thành một bộ môn khoa học mới nghiên cứu “tai biến thiên nhiên” (“Natural hazards” trong tiếng Anh, “Risques Naturels” trong tiếng Pháp), trong đó tập trung mô tả bản chất và mức độ thiệt hại. Sự kiện quan trọng nhất là Liên Hiệp Quốc công bố thập niên 1990 - 2000 là thập niên Quốc tế Giảm thiểu tai biến thiên nhiên (IDNDR), đặc biệt là nghiên cứu về lũ quét. Các công trình nghiên cứu về phân vùng nguy cơ lũ quét a.Tiếp cận theo hướng địa mạo Mục tiêu của việc nghiên cứu lũ quét không phải chỉ xác định phạm vi ảnh hƣởng của lũ hay những đặc điểm của nó đã diễn ra, mà còn phải dự báo đƣợc mức độ tác động và những thiệt hại mà chúng có thể gây ra trong tƣơng lai (Cochrane,1981).
Để giải quyết vấn đề này, các nhà nghiên cứu về phân vùng lũ quét có vai trò và ý nghĩa rất quan trọng. Các đơn vị địa hình sẽ quy định dòng chảy của lũ, sự lƣu thông cũng nhƣ sự dồn ứ nƣớc vào những chỗ trũng, điều đó cho thấy nếu nghiên cứu và đo vẽ chi tiết đƣợc địa hình sẽ góp phần rất lớn cho việc cảnh báo trƣớc những điều kiện về lũ sẽ xảy ra. Ngoài ra, trên cơ sở phân tích địa hình còn có thể chỉ ra trên bản đồ các vùng có nguy cơ tai biến: bị ngập sâu, các vùng đất canh tác nhạy cảm với lũ, các công trình dân sinh có nguy cơ bị phá hỏng bởi lũ, các khu vực có thể bị xói lở hay có thể có hiện tƣợng trƣợt đất. Trong nghiên cứu, các nhà địa mạo có thể sử dụng ảnh vệ tinh kết hợp với ảnh máy bay làm chìa khoá để giải đoán các đơn vị địa mạo chính trong vùng, hay sử dụng các kết quả nghiên cứu của ngành thủy văn để giải quyết bài toán cảnh báo lũ.
Sử dụng công nghệ GIS cho phép xây dựng mô hình số độ cao (DEM) để mô phỏng địa hình thực trên cơ sở nội suy các số liệu độ cao có đƣợc từ bản đồ địa hình, từ các điểm đƣợc xác định bằng GPS và từ các kết quả nghiên cứu đặc điểm và các dấu vết địa mạo trên thực địa, từ đó, kết hợp với diện ngập lũ xác định đƣợc từ ảnh viễn thám cùng với bản đồ địa mạo chi tiết của khu vực, sẽ giúp các nhà địa mạo xác định đƣợc các vùng có độ nhạy cảm lũ lụt, độ ngập sâu khác nhau. Quan trọng hơn, điểm khác biệt và cũng là ƣu điểm của cách tiếp cận nghiên cứu địa mạo so với các phƣơng pháp khác, đó là, có thể cảnh báo đƣợc những tai biến có khả năng xảy ra trên những vùng xung yếu vào những thời điểm xuất hiện lũ khác nhau. Mô hình nghiên cứu lũ điển hình của trƣờng ITC (Hà Lan), trên cơ sở mã 8 nguồn của phần mềm ILWIS, đƣợc thể hiện bằng mô hình GISIZ, xây dựng trên quan điểm tiếp cận địa lý - địa mạo, mô hình SINMAP lại đƣợc xây dựng theo quan điểm địa chất công trình. Với tiếp cận nghiên cứu lũ quét trong lƣu vực theo hƣớng địa mạo cho phép phân tích định lƣợng bề mặt địa hình.
Trong đó bao gồm việc nghiên cứu đặc điểm hình thái địa hình cũng nhƣ việc biểu hiện chúng trên bản đồ địa hình, trên ảnh viễn thám. Có thể nghiên cứu các yếu tố trắc lƣợng của địa hình nhƣ: độ cao tuyệt đối, độ cao tƣơng đối, độ dốc, độ chia cắt ngang, độ chia cắt sâu, bề mặt cơ sở, v. một cách có hiệu quả. Từ đó nhận diện các khu vực có nguy cơ lũ quét ngoài thực tế, trên ảnh và trên bản đồ địa hình.Tiếp cận tổng hợp các nhân tố Tại Mỹ, phƣơng pháp này đƣợc nghiên cứu và áp dụng bổ sung cho phƣơng pháp thủy văn/thủy lực.
Điển hình, Greg Smith (2003) nghiên cứu và áp dụng phƣơng pháp này cho vùng Colorado, Brewster (2009) - vùng Binghamton [76], và Kruzdlo (2010) - vùng Mount Holly [87]. Sơ đồ tổng quát của phương pháp phân tích và chồng xếp nhân tố [76, 87] Phƣơng pháp sử dụng công nghệ GIS để xây dựng cơ sở dữ liệu GIS gồm 4 lớp cơ bản ở dạng lƣới điểm (raster) là: độ dốc, phủ thực vật/sử dụng đất, đất, và mật độ rừng/thực vật. FFPI đƣợc xác định bằng trung bình hóa số học có trọng số nhƣ công thức 1.1) 9 Trong đó, FFPI - chỉ số nguy cơ lũ quét, Sl - độ dốc, LL - lớp phủ/sử dụng đất, So - đất, VD - mật độ rừng và thực vật, và w1, w2, w3, và w4 - trọng số tƣơng ứng của Sl, LL, So, và VD. Thông thƣờng, trọng số của Sl đƣợc lấy >1, 3 tham số còn lại =1.
Ví dụ, Smith lấy trọng số Sl=1.5, LL, So, và VD=1; Brewster [76]: Sl=1.5 (với Sl>=30 đƣợc lấy = 10), LL và So=1, và VD=0.5; Kruzdlo [87]: Sl, LL, So, và VD đều bằng 1. Ví dụ kết quả bản đồ nguy cơ lũ quét đƣợc xây dựng từ FFPI nhƣ ở hình 1. Các nhân tố gây ra lũ quét và FFPI có thể đƣợc tính tại mỗi pixel hoặc cho mỗi lƣu vực. Theo các tác giả, tuy có ƣu điểm vì FFPI sử dụng phƣơng pháp đơn giản và không đòi hỏi dữ liệu phức tạp, nhƣng chỉ là một công cụ bổ sung chứ không phải là công cụ toàn năng và có nhiều nhƣợc điểm.
FFPI không xét đến điều kiện bề mặt tức thời (nhƣ độ ẩm và dòng chảy sông suối), không phải phƣơng pháp định lƣợng nhƣ Flash flood guidance (FFG) mà là định tính và coi lũ là yếu tố tĩnh. Do vậy, kết quả đƣợc khuyến cáo chỉ đƣợc xem nhƣ một thông tin nền tham khảo có giá trị. Hiện tại, FFPI là công cụ bổ sung cho phƣơng pháp FFG cho một số vùng phía Tây của nƣớc Mỹ. Tại khu vực này, địa hình bị chia cắt mạnh, hẻm núi, lƣu vực nhỏ, thƣờng khô cằn, lớp phủ bị biến đổi mạnh và phƣơng pháp FFG cho độ tin cậy còn rất thấp.
Các công trình cảnh báo nguy cơ lũ quét Trong công tác phòng chống lũ lụt, việc tiến hành dự báo, cảnh báo lũ là rất cần thiết và quan trọng. Nhờ biết trƣớc thông tin về tình hình lũ lụt, ngƣời dân và chính quyền địa phƣơng có thể kịp thời thực hiện những biện pháp ứng phó với lũ nhƣ di tản dân cƣ, tài sản ra khỏi vùng ảnh hƣởng của lũ, qua đó giảm thiểu những thiệt hại do lũ lụt gây ra. Tuy nhiên, đối với những thiên tai phức tạp nhƣ lũ lụt khi chƣa xác định đƣợc yếu tố ảnh hƣởng một cách đầy đủ và chính xác, thông tin cảnh báo thƣờng rất khó khăn, hạn chế. Những nguyên nhân gây ra lũ lụt có thể đƣợc xác định nhƣng các thông số chi phối lũ lụt lại phụ thuộc vào nhiều yếu tố khác nhau.
Những thông số này rất phức tạp và biểu hiện của chúng cũng rất đa dạng. Để có thể dự báo chính xác, kịp thời về xác suất xảy ra, vị trí và cƣờng độ của lũ, đòi hỏi cần có sự hiểu biết toàn diện về khí tƣợng, thủy văn và thủy lực. Trong những năm qua, đã có nhiều nghiên cứu về cảnh báo lũ đƣợc thực hiện trên thế giới với nhiều phƣơng pháp khác nhau. Để thu nhận số liệu lƣợng mƣa và mực nƣớc.
Một trong những thế mạnh của hƣớng nghiên cứu thuỷ văn là sử dụng các mô hình diễn toán lũ. Tuy nhiên, phổ biến nhất là các mô hình lũ lụt có thể đƣợc phân loại thành nhiều loại khác nhau tùy thuộc vào yêu cầu dữ liệu đầu vào, mức độ phức tạp của mô hình (DHM, HMS, TANK, SSARR, ANN, SCS, SWAT, VRSAP, MIKE 11-FF hay RUNOFF) tuỳ từng trƣờng hợp cụ thể mà áp dụng mô hình hợp lý hoặc kết hợp giữa chúng với nhau. Một số mô hình dự báo lũ thƣờng đƣợc các nhà thuỷ 10 văn sử dụng: Các mô hình SSARR, DHM (Diffusion Hydrological Model) HMS (Hydrologic Modeling System) là mô hình mô phỏng quá trình thuỷ văn trong mùa lũ, dùng để cảnh báo ngập lụt sông. Mô hình TANK, tính toán dòng chảy từ mƣa.
Mô hình Mạng Thần kinh Nhân tạo (ANN) đƣợc thiết kế bắt chƣớc hệ thống thần kinh tự nhiên. Mạng đƣợc xây dựng trên phƣơng pháp truy hồi, tức là sử dụng một tập các mẫu đầu vào và các mẫu đầu ra. Một mẫu đầu vào đƣợc hệ thống sử dụng để tạo ra kết quả, sau đó kết quả tính toán này sẽ đƣợc so sánh với kết quả thực đo. Nếu có sự sai khác thì phải hiệu chỉnh lại trọng số, nếu không thì mô hình coi nhƣ đã đƣợc chấp nhận.
Mô hình RUNOFF mô phỏng dòng chảy mặt, là mô hình diễn toán quá trình mƣa - dòng chảy từ bắt đầu mƣa đến khi kết thúc quá trình dòng chảy tại một điểm vào lƣu vực tiêu thoát chung. Mô hình này sử dụng các tham số về lƣợng mƣa, địa hình (độ cao, độ dốc), lớp phủ rừng, diện tích và độ dốc lƣu vực trung bình để tính toán lũ. Những nghiên cứu lũ theo hƣớng thủy văn và cân bằng nƣớc lƣu vực bằng phƣơng pháp Viễn thám và GIS với sản phẩm cụ thể là các bản đồ phân vùng tai biến lũ quét đã đƣợc triển khai ở nhiều nƣớc trên thế giới nhƣ: Mỹ, Braxin, Canada, Ấn Độ, Thái Lan, Đài Loan, Trung Quốc,… Phải kể đến một số công trình nghiên cứu tiêu biểu nhƣ: [1] Michel A đã xây dựng hệ thống cảnh báo lũ Econova cho các LVS ở Canada. Hệ thống này tích hợp các thông tin khí hậu và mực nƣớc với tiến trình xử lý dữ liệu theo thời gian thực, mô hình dự báo lũ (MIKE 11 và MIKE FLOODWATCH) và công nghệ thông tin truyền thông.