Phân Tích và Dự Báo Hiện Tượng Xâm Nhập Mặn Tại Bến Tre

• Tác giả: Huỳnh Thanh Tân
• Người hướng dẫn: TS. Nguyễn Gia Tuấn Anh
• Trường học: Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Phân Tích Và Dự Báo Hiện Tượng Xâm Nhập Mặn Tại Bến Tre
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG I: TỔNG QUAN
• 1.1. Tổng quan về nghiên cứu xâm nhập mặn quốc tế
• 1.2. Tổng quan về nghiên cứu xâm nhập mặn trong nước
• 1.3. Tổng quan về khu vực tỉnh Bến Tre
• 1.3.1. Vị trí địa lí tỉnh Bến Tre
• 1.3.2. Tình hình xâm nhập mặn trên khu vực tỉnh Bến Tre
• 2. CHƯƠNG II: CÁCH TIẾP CẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Cách tiếp cận
• 2.2. Phương pháp nghiên cứu
• 3. CHƯƠNG III: ĐỀ XUẤT PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH
• 3.1. Một số hồi quy tuyến tính cơ bản
• 3.2. Hồi quy tuyến tính đơn giản (simple linear regression)
• 3.3. Bình phương nhỏ nhất (ordinary least square)
• 3.4. Gradient Descent
• 3.5. Độ chính xác của phương trình giả thuyết
• 3.6. Nghiệm của thuật toán Support Vector Machine
• 3.7. Kernel với Support Vector Machine
• 3.8. Thuật toán Gradient Boosting Regression
• 3.8.1. Ý tưởng của boosting
• 3.8.2. Gradient Boosting
• 4. CHƯƠNG IV: GIỚI THIỆU BỘ DỮ LIỆU - PHÂN TÍCH DỮ LIỆU
• 4.1. Bộ dữ liệu chưa
• 4.2. Phân tích dữ liệu
• 4.3. Xây dựng mô hình dự báo
• 4.4. Mô hình hồi qui tuyến tính
• 5. CHƯƠNG V: ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ PHÂN TÍCH VÀ DỰ BÁO XÂM NHẬP MẶN
• KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
• PHỤ LỤC
• A.1. DANH MỤC HÌNH
• A.2. DANH MỤC BẢNG
• A.3. DANH SÁCH CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

I. Tổng Quan Xâm Nhập Mặn Bến Tre Thách Thức và Giải Pháp

Tỉnh Bến Tre, thuộc đồng bằng sông Cửu Long, đang đối mặt với thách thức nghiêm trọng từ xâm nhập mặn. Tình trạng này ảnh hưởng đến sản xuất nông nghiệp, sinh hoạt của người dân và sự phát triển kinh tế - xã hội của tỉnh. Các năm gần đây, xâm nhập mặn diễn biến phức tạp và bất thường, gây thiệt hại lớn cho ngành nông nghiệp, ước tính lên đến hàng nghìn tỷ đồng. Việc phân tích và dự báo chính xác tình hình xâm nhập mặn là vô cùng quan trọng để đưa ra các giải pháp ứng phó hiệu quả, bảo vệ nguồn nước ngọt và đảm bảo sinh kế cho người dân. Nghiên cứu này tập trung vào việc phân tích dữ liệu, xây dựng mô hình dự báo và đề xuất các giải pháp nhằm giảm thiểu tác động tiêu cực của xâm nhập mặn tại Bến Tre.

1.1. Vị trí địa lý và đặc điểm tự nhiên Bến Tre

Bến Tre nằm ở vị trí xung yếu của đồng bằng sông Cửu Long, được hình thành bởi ba cù lao lớn: An Hóa, Bảo và Minh. Địa hình thấp, hệ thống sông ngòi chằng chịt và tiếp giáp biển khiến Bến Tre dễ bị ảnh hưởng bởi xâm nhập mặn. Khí hậu nhiệt đới gió mùa với hai mùa rõ rệt, mùa mưa (tháng 5 - 11) và mùa khô (tháng 12 - 4), cũng góp phần vào sự biến động của độ mặn. Lượng mưa phân bố không đều, mùa khô thiếu nước trầm trọng và xâm nhập mặn diễn ra gay gắt, đặc biệt trong các năm gần đây. Các nhánh sông chính như sông Tiền, sông Ba Lai, sông Hàm Luông, sông Cổ Chiên đều bị ảnh hưởng.

1.2. Tình hình xâm nhập mặn nghiêm trọng ở Bến Tre

Tình hình xâm nhập mặn tại Bến Tre ngày càng trở nên nghiêm trọng, đặc biệt là trong các mùa khô. Độ mặn xâm nhập sâu vào nội địa, vượt quá ngưỡng chịu đựng của nhiều loại cây trồng và ảnh hưởng đến nguồn nước sinh hoạt. Theo báo cáo, mùa khô năm 2015-2016, độ mặn 4‰ xâm nhập cách các cửa sông từ 50-70km, ảnh hưởng đến 162/164 xã, phường, thị trấn. Ước tính thiệt hại của ngành nông nghiệp lên đến 1.800 tỷ đồng. Mùa khô 2019-2020 còn khốc liệt hơn, mặn xâm nhập sớm và sâu hơn so với trung bình nhiều năm và so với năm 2016. Các đợt xâm nhập mặn kéo dài gây khó khăn cho việc lấy nước ngọt.

II. Phân Tích Dữ Liệu Xâm Nhập Mặn Cách Tiếp Cận Nghiên Cứu

Nghiên cứu về xâm nhập mặn tại Bến Tre cần một cách tiếp cận đa chiều và toàn diện. Việc phân tích dữ liệu lịch sử, kết hợp với các phương pháp mô hình hóa và đánh giá tác động sẽ giúp chúng ta hiểu rõ hơn về quy luật và các yếu tố ảnh hưởng đến xâm nhập mặn. Các phương pháp chính được sử dụng bao gồm: thu thập và phân tích dữ liệu khí tượng thủy văn, sử dụng mô hình toán học để mô phỏng quá trình xâm nhập mặn, và đánh giá tác động kinh tế - xã hội của xâm nhập mặn đối với người dân và các ngành sản xuất. Ngoài ra, việc tham khảo ý kiến của các chuyên gia và người dân địa phương cũng rất quan trọng để đảm bảo tính thực tiễn và hiệu quả của các giải pháp.

2.1. Thu thập và chuẩn hóa dữ liệu xâm nhập mặn

Bước đầu tiên trong quá trình phân tích là thu thập dữ liệu từ các trạm thủy văn trên địa bàn tỉnh Bến Tre, bao gồm các trạm Mỹ Hóa và An Thuận. Dữ liệu bao gồm thông tin về độ mặn, mực nước, lưu lượng dòng chảy, lượng mưa và các yếu tố khí tượng khác. Dữ liệu thô cần được chuẩn hóa, làm sạch và xử lý để đảm bảo tính chính xác và sẵn sàng cho quá trình phân tích. Các phương pháp thống kê mô tả được sử dụng để tóm tắt và trực quan hóa dữ liệu, giúp nhận diện các xu hướng và đặc điểm quan trọng của xâm nhập mặn. Dữ liệu được thu thập từ năm 2019-2021 và 5 tháng đầu năm 2022.

2.2. Phương pháp mô hình hóa xâm nhập mặn

Để dự báo xâm nhập mặn, nghiên cứu sử dụng các mô hình toán học và máy học. Các mô hình hồi quy tuyến tính được sử dụng để thiết lập mối quan hệ giữa độ mặn và các yếu tố ảnh hưởng. Ngoài ra, các thuật toán học máy như Support Vector Machine (SVM) và Gradient Boosting Regression (GBR) cũng được áp dụng để xây dựng các mô hình dự báo phức tạp hơn. Các mô hình này được huấn luyện bằng dữ liệu lịch sử và đánh giá bằng các chỉ số thống kê để đảm bảo độ chính xác và tin cậy. Mục tiêu là xây dựng được mô hình dự báo hiệu quả để từng bước áp dụng CNTT trong phân tích, dự báo chính xác trong tương lai.

2.3. Đánh giá tác động kinh tế xã hội xâm nhập mặn

Xâm nhập mặn gây ra nhiều tác động tiêu cực đến kinh tế - xã hội của tỉnh Bến Tre, đặc biệt là ngành nông nghiệp và đời sống của người dân. Nghiên cứu cần đánh giá các thiệt hại về năng suất cây trồng, chi phí sản xuất, thu nhập của người dân và các ảnh hưởng đến sức khỏe và sinh hoạt hàng ngày. Các phương pháp khảo sát, phỏng vấn và phân tích thống kê được sử dụng để thu thập thông tin và định lượng các tác động này. Kết quả đánh giá là cơ sở để đề xuất các giải pháp giảm thiểu thiệt hại và hỗ trợ người dân thích ứng với tình hình xâm nhập mặn.

III. Ứng Dụng Mô Hình Máy Học Dự Báo Xâm Nhập Mặn Bến Tre

Mô hình máy học đang trở thành một công cụ mạnh mẽ trong việc dự báo xâm nhập mặn. Với khả năng xử lý dữ liệu lớn và phức tạp, các thuật toán máy học có thể phát hiện ra các mối quan hệ phi tuyến tính giữa độ mặn và các yếu tố ảnh hưởng, từ đó đưa ra các dự báo chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống. Nghiên cứu này tập trung vào việc ứng dụng các thuật toán như Support Vector Regression (SVR) và Gradient Boosting Regression (GBR) để xây dựng mô hình dự báo xâm nhập mặn tại Bến Tre. Các mô hình này được huấn luyện và kiểm chứng bằng dữ liệu thực tế từ các trạm quan trắc.

3.1. Giới thiệu thuật toán Support Vector Regression SVR

Support Vector Regression (SVR) là một thuật toán học máy có khả năng dự báo các giá trị liên tục. SVR hoạt động bằng cách tìm kiếm một hàm số sao cho các điểm dữ liệu nằm trong một khoảng sai số nhất định xung quanh hàm số này. Trong bài toán dự báo xâm nhập mặn, SVR có thể được sử dụng để dự đoán độ mặn dựa trên các yếu tố đầu vào như mực nước, lưu lượng dòng chảy và lượng mưa. Ưu điểm của SVR là khả năng xử lý dữ liệu phi tuyến tính và khả năng tránh overfitting.

3.2. Giới thiệu thuật toán Gradient Boosting Regression GBR

Gradient Boosting Regression (GBR) là một thuật toán học máy mạnh mẽ, có khả năng kết hợp nhiều mô hình yếu để tạo ra một mô hình mạnh. GBR hoạt động bằng cách xây dựng các cây quyết định một cách tuần tự, mỗi cây quyết định cố gắng sửa chữa các lỗi của các cây quyết định trước đó. Trong bài toán dự báo xâm nhập mặn, GBR có thể được sử dụng để dự đoán độ mặn dựa trên nhiều yếu tố đầu vào và có khả năng xử lý các mối quan hệ phức tạp giữa các yếu tố này.

3.3. Đánh giá và so sánh hiệu quả các mô hình máy học

Sau khi xây dựng các mô hình dự báo xâm nhập mặn bằng SVR và GBR, cần đánh giá và so sánh hiệu quả của chúng. Các chỉ số đánh giá như RMSE (Root Mean Squared Error), MAE (Mean Absolute Error) và R-squared được sử dụng để đo lường độ chính xác của các mô hình. Kết quả đánh giá sẽ giúp xác định mô hình nào phù hợp nhất với điều kiện cụ thể của Bến Tre và có thể được sử dụng để đưa ra các dự báo chính xác và tin cậy.

IV. Kết Quả và Thảo Luận Dự Báo Độ Mặn Tại Bến Tre

Kết quả dự báo xâm nhập mặn bằng các mô hình máy học cho thấy tiềm năng lớn trong việc hỗ trợ công tác quản lý và ứng phó với tình trạng này tại Bến Tre. Các mô hình SVR và GBR đều cho kết quả khá tốt, với độ chính xác chấp nhận được. Tuy nhiên, cần lưu ý rằng độ chính xác của mô hình phụ thuộc vào chất lượng và số lượng dữ liệu đầu vào. Việc thu thập và cập nhật dữ liệu thường xuyên là rất quan trọng để cải thiện độ chính xác của các dự báo. Ngoài ra, cần xem xét các yếu tố khác như biến đổi khí hậu và các hoạt động kinh tế - xã hội để đưa ra các dự báo toàn diện hơn.

4.1. Phân tích sai số và yếu tố ảnh hưởng đến dự báo

Để hiểu rõ hơn về hiệu quả của các mô hình dự báo, cần phân tích các sai số và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác. Sai số có thể xuất phát từ nhiều nguồn, bao gồm sai số trong dữ liệu đầu vào, sai số trong quá trình huấn luyện mô hình và sai số do các yếu tố không được mô hình hóa. Các yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác có thể bao gồm lượng mưa, mực nước, lưu lượng dòng chảy và các hoạt động kinh tế - xã hội. Việc phân tích này giúp cải thiện mô hình và đưa ra các dự báo chính xác hơn.

4.2. Ứng dụng kết quả dự báo trong quản lý xâm nhập mặn

Kết quả dự báo xâm nhập mặn có thể được sử dụng để hỗ trợ công tác quản lý và ứng phó với tình trạng này tại Bến Tre. Các dự báo có thể giúp các nhà quản lý đưa ra các quyết định kịp thời về việc điều tiết nước, cung cấp nước sinh hoạt và tưới tiêu, và triển khai các biện pháp phòng chống xâm nhập mặn. Ngoài ra, các dự báo cũng có thể giúp người dân và doanh nghiệp chủ động lên kế hoạch sản xuất và sinh hoạt, giảm thiểu thiệt hại do xâm nhập mặn gây ra.

V. Giải Pháp Ứng Phó Xâm Nhập Mặn Bến Tre Hướng Tiếp Cận

Để giảm thiểu tác động của xâm nhập mặn tại Bến Tre, cần một hệ thống các giải pháp đồng bộ và toàn diện, bao gồm các giải pháp công trình và phi công trình. Các giải pháp công trình tập trung vào việc xây dựng các công trình ngăn mặn, trữ nước và điều tiết nước. Các giải pháp phi công trình tập trung vào việc thay đổi tập quán canh tác, sử dụng nước tiết kiệm và nâng cao nhận thức của cộng đồng về xâm nhập mặn. Cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa các cơ quan chức năng, các nhà khoa học và người dân để đảm bảo hiệu quả của các giải pháp.

5.1. Giải pháp công trình Xây dựng hệ thống ngăn mặn

Xây dựng các công trình ngăn mặn là một trong những giải pháp quan trọng để giảm thiểu tác động của xâm nhập mặn. Các công trình này có thể bao gồm đê, cống và trạm bơm. Đê có tác dụng ngăn chặn nước mặn xâm nhập vào đất liền, cống có tác dụng điều tiết nước và trạm bơm có tác dụng bơm nước ngọt vào các vùng bị nhiễm mặn. Cần lựa chọn vị trí và thiết kế công trình phù hợp với điều kiện địa hình và thủy văn của từng khu vực.

5.2. Giải pháp phi công trình Thay đổi tập quán canh tác

Thay đổi tập quán canh tác là một giải pháp quan trọng để giảm thiểu tác động của xâm nhập mặn. Cần khuyến khích người dân chuyển đổi sang các loại cây trồng chịu mặn tốt hơn, sử dụng các phương pháp tưới tiết kiệm nước và áp dụng các biện pháp canh tác bền vững. Ngoài ra, cần nâng cao nhận thức của cộng đồng về xâm nhập mặn và khuyến khích họ tham gia vào các hoạt động phòng chống xâm nhập mặn.

5.3. Giải pháp phi công trình Ứng dụng công nghệ thông tin

Ứng dụng công nghệ thông tin vào việc quản lý và dự báo xâm nhập mặn là một giải pháp hiệu quả. Việc xây dựng hệ thống giám sát xâm nhập mặn, cung cấp thông tin dự báo kịp thời cho người dân và doanh nghiệp, và sử dụng các công cụ phân tích dữ liệu để hỗ trợ công tác quản lý là rất quan trọng. Các ứng dụng di động, trang web và các kênh truyền thông khác có thể được sử dụng để phổ biến thông tin về xâm nhập mặn và khuyến khích người dân tham gia vào các hoạt động phòng chống.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Nghiên Cứu Xâm Nhập Mặn

Nghiên cứu về phân tích và dự báo xâm nhập mặn tại Bến Tre đã đạt được một số kết quả nhất định, góp phần vào việc nâng cao năng lực quản lý và ứng phó với tình trạng này. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức và cơ hội để phát triển nghiên cứu trong tương lai. Cần tiếp tục thu thập và phân tích dữ liệu, cải thiện các mô hình dự báo và đánh giá hiệu quả của các giải pháp ứng phó. Ngoài ra, cần mở rộng phạm vi nghiên cứu để bao gồm các yếu tố khác như biến đổi khí hậu và các hoạt động kinh tế - xã hội.

6.1. Tóm tắt kết quả nghiên cứu chính

Nghiên cứu đã phân tích tình hình xâm nhập mặn tại Bến Tre, xây dựng các mô hình dự báo xâm nhập mặn bằng máy học (SVR và GBR), và đề xuất các giải pháp ứng phó với xâm nhập mặn. Kết quả cho thấy các mô hình dự báo có độ chính xác chấp nhận được và có thể được sử dụng để hỗ trợ công tác quản lý. Các giải pháp ứng phó được đề xuất bao gồm các giải pháp công trình và phi công trình, và cần có sự phối hợp chặt chẽ giữa các bên liên quan để đảm bảo hiệu quả.

6.2. Hướng phát triển nghiên cứu trong tương lai

Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu về xâm nhập mặn tại Bến Tre để nâng cao năng lực quản lý và ứng phó với tình trạng này. Các hướng nghiên cứu có thể bao gồm: cải thiện độ chính xác của các mô hình dự báo, đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến xâm nhập mặn, phát triển các giải pháp ứng phó sáng tạo và hiệu quả, và xây dựng hệ thống thông tin quản lý xâm nhập mặn toàn diện.

Tổng quan nghiên cứu

Hiện tượng xâm nhập mặn tại tỉnh Bến Tre, thuộc vùng Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL), đang ngày càng diễn biến phức tạp và gây thiệt hại nghiêm trọng cho đời sống và sản xuất nông nghiệp. Trong mùa khô năm 2015-2016, độ mặn 4‰ đã xâm nhập sâu từ 50 đến 70 km vào nội địa, ảnh hưởng đến 162/164 xã, phường, thị trấn, gây thiệt hại khoảng 1.800 tỷ đồng cho ngành nông nghiệp và làm thiếu nước sinh hoạt cho hơn 41.000 hộ dân. Đặc biệt, mùa khô 2019-2020 được ghi nhận là đợt xâm nhập mặn nghiêm trọng nhất trong lịch sử với độ mặn 2‰ bao phủ toàn tỉnh, xâm nhập sớm hơn 2-3 tháng so với trung bình nhiều năm, làm chết hơn 5.400 ha lúa và ảnh hưởng đến gần 28.000 ha cây ăn trái.

Mục tiêu nghiên cứu là xây dựng mô hình phân tích và dự báo hiện tượng xâm nhập mặn tại Bến Tre dựa trên số liệu thực đo và mô phỏng, nhằm hỗ trợ công tác quản lý, cảnh báo và ứng phó hiệu quả. Phạm vi nghiên cứu tập trung vào dữ liệu thu thập từ hai trạm thủy văn Mỹ Hóa (Thành phố Bến Tre) và An Thuận (huyện Ba Tri) trong giai đoạn 2019-2022. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc ứng dụng công nghệ thông tin và các thuật toán học máy để nâng cao độ chính xác dự báo, góp phần giảm thiểu thiệt hại do xâm nhập mặn gây ra, đồng thời hỗ trợ phát triển bền vững ngành nông nghiệp và bảo vệ nguồn nước ngọt tại địa phương.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên hai khung lý thuyết chính: mô hình hồi quy tuyến tính và các thuật toán học máy, bao gồm Support Vector Machine (SVM) và Gradient Boosting Regression (GBR).

• Hồi quy tuyến tính: Phương pháp thống kê truyền thống dùng để xác định mối quan hệ tuyến tính giữa các biến đầu vào (như lưu lượng nước, mực nước, thời gian) và biến đầu ra (độ mặn). Các kỹ thuật như bình phương nhỏ nhất (Ordinary Least Squares) và Gradient Descent được áp dụng để tối ưu hóa mô hình.

• Support Vector Machine (SVM): Thuật toán học máy giám sát, sử dụng hàm kernel Gaussian để xử lý dữ liệu phân bố phức tạp, giúp phân loại và dự báo chính xác hơn trong các trường hợp dữ liệu không tuyến tính.

• Gradient Boosting Regression (GBR): Thuật toán tăng cường dựa trên việc kết hợp nhiều mô hình yếu để tạo thành mô hình mạnh, giảm thiểu sai số dự báo thông qua quá trình tối ưu hóa hàm mất mát.

Các khái niệm chính bao gồm: độ mặn (đơn vị ‰), chu kỳ triều, lưu lượng nước thượng nguồn, mực nước đỉnh triều và chân thấp, cùng các thuật toán học máy và phương pháp hồi quy.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính được thu thập từ hai trạm thủy văn Mỹ Hóa và An Thuận, bao gồm số liệu đo độ mặn, mực nước và lưu lượng nước từ năm 2019 đến giữa năm 2022. Dữ liệu được đo theo chu kỳ triều (12 lần/ngày) và theo ngày, với ba tầng đo: tầng mặt, tầng giữa và tầng đáy.

Phương pháp phân tích bao gồm:

• Thu thập và chuẩn hóa dữ liệu dạng bảng, chuyển đổi sang định dạng CSV để xử lý.

• Phân tích thống kê hệ số tương quan tuyến tính giữa các biến với mức ý nghĩa 5%, nhằm xác định các yếu tố ảnh hưởng chính đến độ mặn.

• Xây dựng mô hình dự báo sử dụng hồi quy tuyến tính đơn và đa biến, kết hợp với thuật toán SVM và GBR để kiểm định và nâng cao độ chính xác.

• Lấy ý kiến chuyên gia trong lĩnh vực thủy văn và công nghệ thông tin để hoàn thiện phương pháp luận và đánh giá kết quả.

Timeline nghiên cứu kéo dài từ năm 2019 đến giữa năm 2022, với các bước chính: thu thập dữ liệu, phân tích mô tả, xây dựng mô hình, đánh giá và đề xuất giải pháp.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Xu hướng xâm nhập mặn theo tháng: Độ mặn bắt đầu xuất hiện từ tháng 11, tăng dần và đạt đỉnh từ tháng 2 đến tháng 4, sau đó giảm dần đến tháng 6. Mức độ mặn cao nhất trong mùa khô năm 2019-2020 vượt mức trung bình nhiều năm từ 1-7‰, với độ mặn 4‰ xâm nhập sâu hơn 10-25 km so với năm 2016.

2. Ảnh hưởng theo chu kỳ triều và ngày trong tháng: Độ mặn biến động theo chu kỳ triều, đạt đỉnh vào các ngày triều cường (ngày 15 và 30) và thấp nhất vào ngày triều kém (ngày 6 và 21). Độ mặn không có mối quan hệ tuyến tính với ngày trong tháng nhưng chịu ảnh hưởng rõ rệt của chu kỳ triều.

3. Tương quan giữa độ mặn và lưu lượng nước: Hệ số tương quan giữa độ mặn và lưu lượng nước từ sông đổ ra biển là âm, cho thấy khi lưu lượng nước thượng nguồn tăng, độ mặn giảm. Mô hình hồi quy tuyến tính cho thấy hệ số ước lượng có ý nghĩa thống kê với p-value < 0.05, chứng tỏ lưu lượng nước là yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến xâm nhập mặn.

4. Hiệu quả mô hình dự báo: Mô hình Gradient Boosting Regression và Support Vector Machine cho kết quả dự báo độ mặn chính xác hơn mô hình hồi quy tuyến tính truyền thống, với sai số dự báo giảm khoảng 15-20%. Mô hình máy học thể hiện khả năng xử lý tốt các biến động phi tuyến tính và dữ liệu phức tạp.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của hiện tượng xâm nhập mặn sâu và sớm tại Bến Tre là do sự kết hợp của biến đổi khí hậu, nước biển dâng, giảm lưu lượng nước ngọt thượng nguồn và ảnh hưởng của chu kỳ triều. Kết quả phân tích cho thấy lưu lượng nước thượng nguồn và chu kỳ triều là hai yếu tố quyết định đến mức độ xâm nhập mặn. So với các nghiên cứu trước đây tại ĐBSCL, nghiên cứu này đã ứng dụng thành công các thuật toán học máy hiện đại, nâng cao độ chính xác dự báo và cung cấp công cụ hỗ trợ quản lý hiệu quả hơn.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ thể hiện biến động độ mặn theo tháng, ngày và chu kỳ triều, cùng bảng hệ số tương quan và kết quả mô hình dự báo để minh họa rõ ràng các phát hiện.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Xây dựng hệ thống cảnh báo sớm xâm nhập mặn tự động: Ứng dụng mô hình Gradient Boosting Regression và Support Vector Machine để phát triển phần mềm cảnh báo, cập nhật dữ liệu hàng ngày, giúp chính quyền và người dân chủ động ứng phó. Thời gian triển khai dự kiến trong 12 tháng, do Sở Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn chủ trì.

2. Tăng cường thu thập và số hóa dữ liệu thủy văn: Hoàn thiện hệ thống đo đạc tại các trạm thủy văn, số hóa và quản lý dữ liệu tập trung, đảm bảo dữ liệu đầy đủ, chính xác phục vụ phân tích và dự báo. Thực hiện trong 6-9 tháng, phối hợp giữa Đài Khí tượng Thủy văn tỉnh và các đơn vị CNTT.

3. Đầu tư hoàn thiện hệ thống công trình thủy lợi: Hoàn thành các dự án đê bao, cống đập nhằm kiểm soát nguồn nước ngọt, giảm thiểu xâm nhập mặn trong mùa khô. Thời gian dài hạn 3-5 năm, do UBND tỉnh và Bộ Nông nghiệp chỉ đạo.

4. Tuyên truyền và đào tạo nâng cao nhận thức cộng đồng: Tổ chức các chương trình tập huấn, hướng dẫn kỹ thuật canh tác thích ứng với xâm nhập mặn, sử dụng nguồn nước hợp lý. Thực hiện liên tục hàng năm, do các tổ chức chính quyền địa phương và ngành nông nghiệp phối hợp.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Cơ quan quản lý nhà nước về tài nguyên nước và nông nghiệp: Sử dụng kết quả nghiên cứu để xây dựng chính sách, kế hoạch phòng chống xâm nhập mặn hiệu quả, nâng cao năng lực dự báo và ứng phó thiên tai.

2. Các nhà nghiên cứu và học viên ngành thủy văn, môi trường và công nghệ thông tin: Tham khảo phương pháp ứng dụng học máy trong phân tích dữ liệu thủy văn, phát triển mô hình dự báo hiện đại.

3. Doanh nghiệp và nông dân trong lĩnh vực nông nghiệp và thủy sản: Áp dụng các giải pháp dự báo để điều chỉnh kế hoạch sản xuất, giảm thiểu thiệt hại do xâm nhập mặn gây ra.

4. Các tổ chức phi chính phủ và cơ quan hỗ trợ phát triển: Dựa trên kết quả nghiên cứu để thiết kế các chương trình hỗ trợ cộng đồng, nâng cao khả năng thích ứng với biến đổi khí hậu và xâm nhập mặn.

Câu hỏi thường gặp

1. Hiện tượng xâm nhập mặn ảnh hưởng như thế nào đến sản xuất nông nghiệp tại Bến Tre?
   Xâm nhập mặn làm giảm độ phì nhiêu đất, gây chết cây trồng, đặc biệt là lúa và cây ăn trái. Mùa khô 2019-2020, hơn 5.400 ha lúa và gần 28.000 ha cây ăn trái bị ảnh hưởng nghiêm trọng, gây thiệt hại kinh tế lớn.

2. Các yếu tố nào ảnh hưởng chính đến mức độ xâm nhập mặn?
   Lưu lượng nước thượng nguồn giảm, chu kỳ triều cường, biến đổi khí hậu và nước biển dâng là các yếu tố chính. Lưu lượng nước tăng giúp giảm độ mặn, trong khi triều cường làm tăng xâm nhập mặn.

3. Mô hình học máy nào được áp dụng trong nghiên cứu và ưu điểm của chúng?
   Nghiên cứu sử dụng Support Vector Machine và Gradient Boosting Regression. Các mô hình này xử lý tốt dữ liệu phi tuyến tính, giảm sai số dự báo khoảng 15-20% so với hồi quy tuyến tính truyền thống.

4. Làm thế nào để dữ liệu thủy văn được thu thập và xử lý?
   Dữ liệu được thu thập từ hai trạm thủy văn Mỹ Hóa và An Thuận, đo độ mặn, mực nước và lưu lượng nước theo chu kỳ triều và ngày. Dữ liệu được chuẩn hóa, số hóa và phân tích bằng các phương pháp thống kê và học máy.

5. Giải pháp nào được đề xuất để giảm thiểu tác động của xâm nhập mặn?
   Xây dựng hệ thống cảnh báo sớm tự động, hoàn thiện công trình thủy lợi, tăng cường thu thập và quản lý dữ liệu, đồng thời tuyên truyền nâng cao nhận thức cộng đồng là các giải pháp trọng tâm.

Kết luận

• Nghiên cứu đã xây dựng thành công mô hình phân tích và dự báo xâm nhập mặn tại Bến Tre dựa trên dữ liệu thực đo và mô phỏng, ứng dụng các thuật toán học máy hiện đại.
• Độ mặn tại Bến Tre có xu hướng tăng cao từ tháng 11 đến tháng 4, chịu ảnh hưởng mạnh của chu kỳ triều và lưu lượng nước thượng nguồn.
• Mô hình Gradient Boosting Regression và Support Vector Machine cho kết quả dự báo chính xác hơn so với phương pháp hồi quy tuyến tính truyền thống.
• Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở khoa học cho việc xây dựng hệ thống cảnh báo sớm và quản lý nguồn nước hiệu quả tại địa phương.
• Các bước tiếp theo bao gồm triển khai hệ thống cảnh báo tự động, hoàn thiện công trình thủy lợi và nâng cao năng lực quản lý dữ liệu, nhằm giảm thiểu thiệt hại do xâm nhập mặn gây ra.

Đề nghị các cơ quan quản lý, nhà nghiên cứu và cộng đồng nông dân phối hợp triển khai các giải pháp dự báo và ứng phó nhằm bảo vệ nguồn nước và phát triển bền vững vùng ĐBSCL.