1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Biến đổi khí hậu (BĐKH), trước hết là sự nóng lên toàn cầu và mực
nước biển dâng (NBD), là một trong những thác thức lớn đối với nhân loại.
Chính hiện tượng này đã khiến cho nhiều vùng đất thấp sẽ bị chìm và bị xâm
nhập mặn (XNM). Dự báo XNM trước đây được áp dụng trên mô hình thủy
lực, thủy văn với yêu cầu dữ liệu đầu vào lớn. Hiện nay, công nghệ địa tin
học và trí tuệ nhân tạo là hướng tiệp cận mới trong xây dựng mô hình dự báo.
Việc nghiên cứu xây dựng mô hình dự báo XNM bằng công nghệ địa tin học và
trí tuệ nhân tạo rất có ý nghĩa trong việc dự báo XNM để đánh giá rủi ro thiên tai
(RRTT) do XNM, đặc biệt tại khu vực đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL).
2. Mục đích, đối tượng và phạm vi nghiên cứu
Mục đích nghiên cứu của luận án là phát triển mô hình dự báo không
gian XNM dòng chảy nước mặt phục vụ cho đánh giá RRTT do XNM tại
một số tỉnh khu vực ĐBSCL. Đối tượng nghiên cứu là XNM dòng chảy nước
mặt khu vực sông Cửu Long, công nghệ địa tin học, trí tuệ nhân tạo và khung
đánh giá RRTT do XNM. Phạm vi nghiên cứu tại 6 tỉnh Tiền Giang, Hậu
Giang, Vĩnh Long, Bến Tre, Trà Vinh và Sóc Trăng trong giai đoạn mùa khô
năm 2019 -2020.
3. Nội dung nghiên cứu
Nghiên cứu ứng dụng công nghệ địa tin học trong thu thập số liệu
đầu vào cho mô hình dự báo XNM. Phát triển một số mô hình dự báo XNM
dòng chảy nước mặt bằng trí tuệ nhân tạo. Đánh giá RRTT XNM dựa trên
phương pháp trọng số bất cân bằng Iyengar-Sudarshan.
4. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp điều tra thực địa, phương pháp thống kê và phân tích,
phương pháp trí tuệ nhân tạo, phương pháp mô hình hóa, phương pháp viễn
thám và GIS, phương pháp thực nghiệm, phương pháp chuyên gia.
