intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE

Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến ngập lụt lưu vực sông Nhật Lệ, Việt Nam

Chia sẻ: Lavie Lavie | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:14

100
lượt xem
3
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến ngập lụt lưu vực sông Nhật Lệ, Việt Nam trình bày một số kết quả đánh giá tác động của biến đổi khí hậu (BĐKH) đến ngập lụt lưu vực sông Nhật Lệ. Mô hình khí hậu khu vực RegCM4 được sử dụng để hạ quy mô động lực sản phẩm của mô hình toàn cầu CCAM theo các kịch bản phát thải khí nhà kính (KNK) mới (đường nồng độ đại diện - RCP) của IPCC là RCP4.5 và RCP8.5.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến ngập lụt lưu vực sông Nhật Lệ, Việt Nam

Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 125-138<br /> <br /> Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến ngập lụt<br /> lưu vực sông Nhật Lệ, Việt Nam<br /> Nguyễn Xuân Hậu1,*, Phan Văn Tân2<br /> 1<br /> <br /> Bảo tàng Thiên nhiên Việt Nam, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam,<br /> 18 Hoàng Quốc Việt, Cầu Giấy, Hà Nội<br /> 2<br /> Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, 334 Nguyễn Trãi, Thanh Xuân, Hà Nội<br /> Nhận ngày 26 tháng 6 năm 2015<br /> Chỉnh sửa ngày 28 tháng 7 năm 2015; Chấp nhận đăng ngày 6 tháng 8 năm 2015<br /> <br /> Tóm tắt: Bài báo trình bày một số kết quả đánh giá tác động của biến đổi khí hậu (BĐKH) đến<br /> ngập lụt lưu vực sông Nhật Lệ. Mô hình khí hậu khu vực RegCM4 được sử dụng để hạ quy mô<br /> động lực sản phẩm của mô hình toàn cầu CCAM theo các kịch bản phát thải khí nhà kính (KNK)<br /> mới (đường nồng độ đại diện - RCP) của IPCC là RCP4.5 và RCP8.5. Lượng mưa 3 ngày cực đại<br /> (Rx3day) của RegCN4 theo các chu kỳ xuất hiện 10, 50 và 100 năm, sau đó được sử dụng như đầu<br /> vào cho mô hình thủy văn HEC-HMS để mô phỏng dòng chảy lũ cho điều kiện khí hậu hiện tại<br /> (1980-1999) và tương lai (giữa thế kỷ 21, 2046-2065 và cuối thế kỷ 21, 2080-2099). Mô hình thủy<br /> lực HEC-RAS kết hợp với modul HEC-GeoRAS được sử dụng để xây dựng bản đồ diện và độ sâu<br /> ngập lụt với biên là lưu lượng tính được từ HEC-HMS và mực nước biển dâng (NBD) theo các<br /> kịch bản tương ứng. So sánh giá trị của các đặc trưng ngập lụt gồm Rx3day, lưu lượng dòng chảy<br /> đỉnh lũ (Qp), diện và độ sâu ngập giữa điều kiện khí hậu tương lai và hiện tại (giai đoạn nền) cho<br /> thấy biến đổi khí hậu có tác động mạnh mẽ và là nguyên nhân dẫn đến sự gia tăng cả về tần suất và<br /> mức độ ngập lụt trên lưu vực sông này.<br /> Từ khóa: Biến đổi khí hậu, đánh giá tác động, bản đồ ngập lụt, Nhật Lệ, HEC-HMS, HEC-RAS,<br /> RegCM4.<br /> <br /> sông là hiện tượng phức tạp, chịu ảnh hưởng<br /> bởi tính chất bề mặt đệm, đặc điểm khí hậu<br /> cũng như điều kiện kinh tế - xã hội [2]. Sự thay<br /> đổi của các điều kiện này có thể tác động đến cả<br /> tần suất và độ lớn của lũ lụt. Trong các điều<br /> kiện đó, khí hậu được xem là nhân tố có vai trò<br /> ảnh hưởng lớn nhất đến lũ lụt trên hầu hết các<br /> hệ thống sông.<br /> <br /> 1. Mở đầu∗<br /> Lũ lụt là một trong những dạng thiên tai gây<br /> thiệt hại to lớn về tài sản và con người trên<br /> phạm vi toàn cầu và đang có xu hướng gia tăng<br /> [1, 2]. Trong những thập nhiên cuối của thế kỷ<br /> 20, lũ lụt đã làm chết khoảng 100.000 người và<br /> ảnh hưởng đến 1,4 tỷ người [1]. Lũ lụt trong<br /> <br /> Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng do ảnh<br /> hưởng của biến đổi khí hậu (BĐKH), một số<br /> nơi có lượng giáng thuỷ giảm trong khi một số<br /> <br /> _______<br /> ∗<br /> <br /> Tác giả liên hệ, ĐT: (+84) 912069975<br /> Email: haunxpt@vnmn.vast.vn<br /> <br /> 125<br /> <br /> 126 N.X. Hậu, P.V. Tân / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 125-138<br /> <br /> nơi khác lượng giáng thủy đã gia tăng [3]. Sự<br /> biến đổi trong chế độ giáng thuỷ ngoài việc làm<br /> thay đổi vòng tuần hoàn nước còn kéo theo<br /> những thay đổi về độ lớn và tần suất lũ lụt [4].<br /> Menzel và cs (2002) [5] đã minh chứng rằng<br /> bất cứ sự thay đổi nhỏ nào trong chế độ nhiệt và<br /> mưa cũng có thể dẫn đến những tác động mạnh<br /> mẽ đến quá trình lũ lụt. Ngoài ra, ngập lụt còn<br /> trở nên nghiêm trọng hơn khi có sự kết hợp với<br /> mực NBD ở các lưu vực sông ven biển.<br /> Đánh giá tác động của BĐKH đối với lũ lụt<br /> cũng đã được nhiều nhà khoa học quan tâm và<br /> thường dựa trên hai cách tiếp cận chính là: (1)<br /> sử dụng các công cụ thống kê phân tích sự biến<br /> đổi trong các chuỗi thời gian số liệu quan trắc<br /> khí tượng thủy văn [6-10]; và (2) dự tính những<br /> biến đổi trong tương lai của đặc trưng lũ lụt dựa<br /> trên việc kết hợp mô hình khí hậu với các mô<br /> hình thủy văn - thủy lực [3, 11]. Theo M.J.<br /> Booij (2005) [12] bài toán đánh giá BĐKH đối<br /> với lũ lụt không thể thuần tuý dựa trên phương<br /> pháp thống kê, bởi vì lũ lụt là hiện tượng cực<br /> đoan mà phân bố của chúng có thể thay đổi<br /> trong tương lai và cần phải được dự tính. Cách<br /> tiếp cận mô hình hóa (2) được nhiều tác giả sử<br /> dụng, hầu hết các kết quả nghiên cứu đều được<br /> tổng quan và có thể tìm thấy trong các báo cáo<br /> của IPCC [3, 11, 13]. Hướng tiếp cận này dựa<br /> trên việc sử dụng kết quả dự tính khí hậu từ các<br /> mô hình khí hậu toàn cầu (GCM) sau đó kết<br /> hợp với các mô hình thủy văn-thủy lực để xem<br /> xét sự biến đổi liên các đặc trưng ngập lụt. Ở<br /> quy mô toàn cầu BĐKH gây nên sự gia tăng cả<br /> về mức độ và tần suất [14], [15]. Ở quy mô khu<br /> vực mức độ tác động là khác nhau và cần thiết<br /> phải có các đánh giá chi tiết. Đây là hướng đang<br /> ngày được hoàn thiện với việc nâng cao độ<br /> phân giải cho các GCM hay hạ quy mô bằng<br /> các mô hình khí hậu khu vực (RCM) để phù<br /> hợp với các mô hình thủy văn quy mô nhỏ.<br /> Lũ lụt trên các lưu vực sông ở Việt Nam nói<br /> chung, miền Trung Việt Nam nói riêng, thường<br /> <br /> gây ra bởi mưa lớn cực đoan. Những năm ngần<br /> đây đã có một số công trình nghiên cứu đánh<br /> giá tác động của BĐKH đến lũ lụt cho các lưu<br /> vực sông Việt Nam theo hướng tiếp cận (2) và<br /> cũng đã thu được một số thành tựu quan trọng<br /> [16-24]. Tuy nhiên, đa số các công trình này<br /> chủ yếu đánh giá sự biến đổi của lưu lượng<br /> dòng chảy với quy mô thời gian lớn (dòng chảy<br /> năm hay mùa). Chỉ có một số công trình đánh<br /> giá tác động đến diện và độ sâu ngập lụt [16,<br /> 22, 23]. Các công trình này cũng chỉ thực hiện<br /> cho một số lưu vực sông lớn và chưa có công<br /> trình nào thực hiện cho lưu vực sông Nhật Lệ,<br /> nơi phải hứng chịu những thiệt hại nặng nề mỗi<br /> mùa lũ hàng năm.<br /> Bài báo này trình bày một số kết quả đánh<br /> giá tác động của BĐKH đến các đặc trưng ngập<br /> lụt cho lưu vực sông Nhật Lệ, Quảng Bình.<br /> Mục 2 của bài báo sẽ mô tả về vùng nghiên cứu<br /> và nguồn số liệu sử dụng cho đánh giá. Phương<br /> pháp nghiên cứu được trình bày trong mục 3.<br /> Kết quả và thảo luận về tác động của BĐKH<br /> đến từng đặc trưng ngập lụt trên lưu vực được<br /> trình bày trong mục 4 . Cuối cùng, một số kết<br /> luận được đưa ra ở mục 5.<br /> <br /> 2. Vùng nghiên cứu và nguồn số liệu<br /> 2.1. Vùng nghiên cứu<br /> Lưu vực sông Nhật Lệ nằm ở phía nam của<br /> tỉnh Quảng Bình, Việt Nam, có diện tích<br /> khoảng 2.647 km2 [25], là hệ thống sông lớn<br /> thứ hai của tỉnh, sau hệ thống sông Gianh ở<br /> phía bắc. Vùng hạ lưu là nơi tập trung đông dân<br /> cư, trong đó, đông nhất là khu vực ven biển,<br /> điển hình là thành phố Đồng Hới nơi có mật độ<br /> dân số cao gấp 6 lần so với toàn tỉnh. Các<br /> huyện đồng bằng và ven biển chiếm đến 85%<br /> dân cư của cả tỉnh, dân số cũng tập trung đông<br /> hơn ở ven sông. Hai bên bờ sông chịu ảnh<br /> <br /> N.X. Hậu, P.V. Tân / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 125-138<br /> <br /> hưởng mạnh mẽ của ngập lụt cũng chính là nơi<br /> có mật độ dân số cao nhất trên lưu vực.<br /> Mùa lũ trên sông Nhật Lệ gồm 4 tháng liên<br /> tục từ tháng IX đến tháng XII trùng với thời kỳ<br /> mùa mưa trên lưu vực. Mưa gây lũ thường bị<br /> chi phối bởi các hình thế thời tiết gây mưa lớn<br /> <br /> 127<br /> <br /> như bão, áp thấp nhiệt đới, không khí lạnh, dải<br /> hội tụ nhiệt đới và các nhiễu động khác như<br /> sóng đông.... Mức độ mưa lũ lớn trở nên<br /> nghiêm trọng hơn khi có sự tác động kết hợp<br /> giữa các hình thế gây mưa này.<br /> <br /> Hình 1. Vùng nghiên cứu, lưu vực sông Nhật Lệ, tỉnh Quảng Bình, Việt Nam<br /> <br /> Do đặc điểm lưu vực có địa hình phần lớn là<br /> đồi núi dốc, sông suối lại ngắn, thượng nguồn<br /> dốc nên khi xuất hiện mưa lớn thì nước tập<br /> trung nhanh, lũ lên nhanh và đổ dồn về hạ lưu<br /> thoát ra biển. Tuy nhiên, không như các hệ thống<br /> sông khác lượng nước thường đổ thẳng ra biển<br /> qua nhiều cửa thoát. Hệ thống sông Nhật Lệ chỉ<br /> có một cửa thoát duy nhất (cửa Nhật Lệ) và<br /> dòng chảy lũ cũng không thể đổ thẳng ra biển<br /> do gặp phải một dãy cồn cát khá cao (30-40 m)<br /> như một con đê chạy song song với đường bờ<br /> (Hình 1). Ngoài ra, do phần địa hình vùng hạ<br /> lưu thấp lại có dạng lòng chảo, phần lớn có độ<br /> cao địa hình thấp hơn mực nước biển (0,8-1 m)<br /> nên khi có mưa lớn, nhất là mưa trong bão, kết<br /> hợp thủy triều dâng cao, nước bị ứ lại, thoát ra<br /> <br /> biển rất chậm [26]. Do đó, ngoài tính chất lũ<br /> lớn và nhanh ở thượng lưu thì ở vùng hạ lưu<br /> Nhật Lệ còn chịu ngập úng dài ngày trên diện<br /> rộng.<br /> 2.2. Nguồn số liệu<br /> Số liệu quan trắc lượng mưa ngày các năm<br /> 1976 và 1999 tại các trạm Đồng Hới, Kiến<br /> Giang, Lệ Thủy, Cẩm Lý kết hợp với số liệu<br /> lưu lượng dòng chảy ngày quan trắc tại trạm<br /> Kiến Giang được sử dụng làm bộ dữ liệu phục<br /> vụ hiệu chỉnh và kiểm định mô hình. Số liệu<br /> mưa giờ gồm: lượng mưa từng giờ một tại trạm<br /> Đồng Hới, mưa từng 6 giờ một tại các trạm<br /> Kiếng Giang, Lệ Thủy, mưa từng 12 giờ một tại<br /> <br /> 128 N.X. Hậu, P.V. Tân / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 125-138<br /> <br /> trạm Cẩm Lý, Việt Trung từ ngày 23/10/1999<br /> đến ngày 07/11/1999 được sử dụng làm đầu vào<br /> cho các mô hình thủy văn – thủy lực để xây<br /> dựng bản đồ ngập lụt cho trận lũ lớn lịch sử<br /> năm 1999. Số liệu điều tra diện tích bị ngập lụt<br /> các xã trong trận lũ năm 1999 từ dự án hỗ trợ<br /> hệ thống quản lý thiên tai tại Việt Nam (Bộ<br /> NN&PTNN phối hợp với UNDP thực hiện năm<br /> 2004) được sử dụng để kiểm nghiệm diện tích<br /> ngập lụt.<br /> Sản phẩm dự tính mưa từ mô hình khí hậu<br /> khu vực RegCM phiên bản 4 (RegCM4) [27]<br /> theo các kịch bản trung bình RCP4.5 và cao<br /> RCP4.8 cho các giai đoạn nền (1980-1999),<br /> giữa thế kỷ 21 (M21) và cuối thế kỷ 21 (E21)<br /> được sử dụng cho mô hình thủy văn. Mực NBD<br /> dự tính tương ứng với các kịch bản và giai đoạn<br /> theo báo cáo thứ 5 của IPCC [28] được sử dụng<br /> như biên mực nước tại cửa ra của lưu vực cho<br /> mô hình thủy lực.<br /> Hạ quy mô<br /> <br /> RCP4.5<br /> RCP8.5<br /> <br /> CCAM<br /> <br /> Ngoài ra, nghiên cứu còn sử dụng bộ cơ sở<br /> dữ liệu (CSDL) GIS gồm các lớp thông tin về:<br /> hành chính, giao thông, hiện trạng sử dụng đất,<br /> thảm phủ, thổ nhưỡng, thủy hệ, mô hình số địa<br /> hình (DEM) phục vụ các phân tích, tính toán,<br /> ước lượng thông số địa cho lưu vực được kế<br /> thừa từ các công trình [29, 30]. Tư liệu ảnh vệ<br /> tinh Landsat ETM chụp ngày 11/11/1999 từ<br /> http://landsat.usgs.gov/ được sử dụng để đánh<br /> giá khả năng mô phỏng về diện ngập của mô hình.<br /> <br /> 3. Phương pháp<br /> Trên Hình 2 đưa ra 4 bước chính trong<br /> cách tiếp cận mô hình hóa được sử dụng trong<br /> nghiên cứu này, gồm: (1) Hạ quy mô; (2) Mô<br /> phỏng dòng chảy; (3) Mô phỏng ngập lụt và;<br /> (4) Phân tích thống kê.<br /> <br /> Mô phỏng dòng chảy<br /> <br /> Hạ quy mô<br /> động lực<br /> (RegCM4)<br /> <br /> Số liệu quan<br /> trắc khí hậu<br /> <br /> Mô phỏng ngập lụt<br /> <br /> Phân tích thống kê<br /> Chuỗi dữ liệu mưa<br /> <br /> HEC-HMS<br /> HEC-RAS<br /> & HECGeoRAS<br /> <br /> Số liệu quan<br /> trắc thủy văn<br /> <br /> Chuỗi dữ liệu dòng<br /> chảy<br /> Diện, độ sâu ngập lụt<br /> <br /> Dấu vết lũ<br /> lịch sử<br /> <br /> Hình 2. Phương pháp luận áp dụng cho nghiên cứu (nguồn: [4])<br /> <br /> Trong bước đầu tiên (1), mô hình RegCM4<br /> được sử dụng như là công cụ hạ quy mô động<br /> lực sản phẩm dự tính của mô hình toàn cầu<br /> CCAM [31] theo hai kịch bản RCP4.5 và<br /> RCP8.5 của IPPC để nhận được số liệu mưa dự<br /> tính ở độ phân giải ngang cao hơn (20x20km).<br /> Bước (2), lượng mưa ngày của RegCM4 được<br /> dùng để phân tích, tính toán các tần suất xuất<br /> <br /> hiện 1%, 2% và 10% cho Rx3day mà nó được<br /> sử dụng làm đầu vào cho mô hình thủy văn tập<br /> trung một chiều HEC-HMS [32] để tính toán,<br /> mô phỏng quá trình mưa-dòng chảy trên lưu<br /> vực. Bước (3), kết quả lưu lượng dòng chảy<br /> trên mỗi nhánh sông từ HEC-HMS và mực<br /> NBD được sử dụng làm biên lưu lượng và mực<br /> nước cho mô hình thủy lực HEC-RAS [33] để<br /> <br /> N.X. Hậu, P.V. Tân / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 125-138<br /> <br /> diễn toán dòng chảy ổn định một chiều trong<br /> sông. Bề mặt nước dưới dạng lưới liên tục được<br /> tính toán trong HEC-RAS dựa trên việc giải<br /> phương trình năng lượng cho dòng chảy ổn<br /> định một chiều qua mỗi mặt cắt trên sông [33].<br /> Sau đó, phần mở rộng HEC-GeoRAS của HECRAS trong GIS được sử dụng như giao diện kết<br /> nối cho phép phân tích không gian 3D để mô phỏng<br /> và hiển thị kết quả diện và độ sâu vùng ngập.<br /> Việc mô phỏng vùng ngập luôn tồn tại tính<br /> không chắn chắc, ngoài nguyên nhân từ các mô<br /> hình dự tính khí hậu còn do các mô hình thủy<br /> văn thủy lực liên quan đến cấu trúc, thông số<br /> mô hình, độ chính xác của dữ liệu địa hình, và<br /> nguồn số liệu đầu vào [34]. Do đó, cần thiết<br /> phải thực hiện hiệu chỉnh và kiểm nghiệm để<br /> giảm tính không chắc chắn cũng như đánh giá<br /> được khả năng mô phỏng của các mô hình trong<br /> các bước thực hiện. Khả năng mô phỏng của<br /> mô hình được đánh giá qua chỉ số hiệu quả mô<br /> hình NSE (Nash–Sutcliffe) [35], hệ số tương<br /> quan (R), sai số tuyệt đối trung bình (MAE), sai<br /> số quân phương (RMSE); Ở bước cuối cùng (4),<br /> mức độ tác động của BĐKH sẽ được làm rõ dựa<br /> trên việc so sánh chuỗi số liệu lượng mưa, dòng<br /> chảy, diện và độ sâu ngập trong giai đoạn tương<br /> lai M21 và E21 với giai đoạn nền.<br /> <br /> 129<br /> <br /> 4. Kết quả và thảo luận<br /> 4.1. Khả năng mô phỏng của mô hình<br /> Trên Hình 3 đưa ra kết quả so sánh đường<br /> quá trình lưu lượng dòng chảy tính toán từ<br /> HEC-HMS với số liệu quan trắc tại trạm Kiến<br /> Giang năm 1999. Theo đó, mô hình đã mô<br /> phỏng khá tốt đường quá trình dòng chảy. Mô<br /> hình đã bắt khá rõ nét các đỉnh lũ, với chỉ số<br /> NSE đạt 0,83; R đạt 0,92; MAE đạt 20,1 (m3/s);<br /> RMSE đạt 31,6 (m3/s). Kết quả đánh giá khả<br /> năng mô phỏng dòng chảy của mô hình là phù<br /> hợp với các nghiên cứu trước đây [36-39].<br /> Trên Hình 4 thể hiện kết quả so sánh giữa<br /> diện tích tính toán từ HEC-RAS và HECGeoRAS với diện ngập thống kê của các xã bị<br /> ngập trong trận lũ tháng 11/1999. Theo đó, mô<br /> hình đã mô phỏng được diện tích ngập của các<br /> xã trong trận lũ này với mức độ tương quan tốt,<br /> R đạt 0,83. Tuy nhiên, diện tích các xã bị ngập<br /> theo tính toán có xu hướng lớn hơn diện ngập<br /> thống kê với MAE là 226 ha. Điều này có thể một<br /> phần do nguồn số liệu diện ngập thống kê được<br /> điều tra vào năm 2004 từ nhiều nguồn khác nhau<br /> của địa phương khi trận lũ đã qua đây được 5 năm<br /> nên khó có thể đảm bảo phản ánh chính xác diện<br /> tích ngập thực tế trên lưu vực.<br /> <br /> Hình 3. Đường quá trình lưu lượng ngày theo số liệu quan trắc và kết quả tính toán từ mô hình năm 1999 tại<br /> trạm thủy văn Kiến Giang.<br /> <br />
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
3=>0