i
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
ĐOÀN VIẾT LONG
NGHIÊN CỨU NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC
TRONG XÂY DỰNG BẢN ĐỒ PHÂN VÙNG NGUY
CƠ SẠT LỞ ĐẤT CHO KHU VỰC MIỀN NÚI TỈNH
QUẢNG NGÃI
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
ĐÀ NẴNG – 2024
ii
ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
ĐOÀN VIẾT LONG
NGHIÊN CỨU NÂNG CAO ĐỘ CHÍNH XÁC
TRONG XÂY DỰNG BẢN ĐỒ PHÂN VÙNG NGUY
CƠ SẠT LỞ ĐẤT CHO KHU VỰC MIỀN NÚI TỈNH
QUẢNG NGÃI
Ngnh: Kỹ thuật xây dựng công trình thủy
M s: 9580202
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
Hướng dẫn khoa học:
1. PGS.TS Nguyễn Chí Công
2. TS. Nguyễn Tiến Cường
ĐÀ NẴNG – 2024
iii
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đề ti luận án tiến sĩ “Nghiên cứu nâng cao độ chính xác
trong xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất cho khu vực miền núi tỉnh
Quảng Ngãi” l kết quả của quá trình học tập, nghiên cứu của riêng tôi. Các s liệu
được sử dụng trong luận án hon ton được thu thập từ thực tế, chính xác, đáng tin
cậy, có nguồn gc rõ rng, được xử lý trung thực v khách quan.
Tôi xin cam đoan rằng mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện Luận án
đ được cảm ơn v các thông tin trích dẫn trong Luận án đ được chỉ rõ nguồn gc
v trích dẫn đầy đủ.
Nghiên cứu sinh thực hiện Luận án
(Ký và ghi rõ họ tên)
NCS. Đoàn Viết Long
i
TÓM TẮT
Sạt lở đất l mt trong nhng loại hình thiên tai nguy him xuất hiện nhiều nơi
trên thế giới. Hiện tượng ny tuy xảy ra trên phạm vi hẹp v thời gian ngắn nhưng đ
gây ra tổn thất về người v thiệt hại lớn về kinh tế. Trong công tác phòng chng loại
hình thiên tai đặc biệt nguy him ny, bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất l mt ti
liệu hết sức quan trọng. Bản đồ ny cung cấp thông tin cần thiết về “vị trí” các khu
vực có khả năng xuất hiện sạt lở đất. Đến nay, rất nhiều nghiên cứu được thực hiện
liên quan đến mô hình dự đoán nguy cơ sạt lở đất. Tuy nhiên, các nghiên cứu cũng
chỉ ra rằng không có mt mô hình hay mt cách tiếp cận no l phù hợp với tất cả các
khu vực do đặc đim về sạt lở đất v d liệu ở mỗi vùng miền l khác nhau. Đi với
các vùng thiếu d liệu, việc xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất gặp nhiều
khó khăn khi sử dụng cách tiếp cận dựa trên d liệu thng kê. Với mục đích nâng cao
đ chính xác trong xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất cho vùng thiếu d
liệu thực đo, luận án đ thực hiện các nghiên cứu cần thiết nhằm bổ sung v lm giu
d liệu, lựa chọn mô hình dự đoán phù hợp. Vùng núi tỉnh Quảng Ngi thường xuyên
xảy ra sạt lở đất nhưng hạn chế về d liệu đo đạc l khu vực được lựa chọn áp dụng
trong nghiên cứu ny.
Đi với d liệu đầu vo cho mô hình dự đoán, luận án đ sử dụng kỹ thuật xử
lý ảnh viễn thám đ khôi phục d liệu hiện trạng sạt lở đất (cả về không gian v thời
gian), tạo ra b d liệu hiện trạng sạt lở đất theo chuỗi thời gian. Ngoi ra, kỹ thuật
xử lý ảnh viễn thám còn được ứng dụng đ tạo ra d liệu chỉ sthực vật (NDVI), l
yếu t có ảnh hưởng đến sạt lở đất. Đi với d liệu mưa, luận án đ thực hiện phân
tích dliệu các vụ sạt lở có ghi nhận thời gian xảy ra trong giai đoạn từ 2007 đến
2020 đ xác định loại mưa gây sạt lở đất. Kết quả phân tích chỉ ra rằng d liệu mưa
tích lũy lớn nhất trong các thời đoạn 1 ngy, 3 ngy, 5 ngy v 7 ngy có liên quan
chặt chẽ đến các vụ sạt lở đất đ xảy ra v được đề xuất sử dụng trong nghiên cứu
ny. Với các yếu t ảnh hưởng có đặc tính thay đổi theo thời gian (lượng mưa tích
lũy lớn nhất v NDVI), nghiên cứu ny đưa ra cách tiếp cận xây dựng theo chuỗi d
liệu theo thời gian nhằm đánh giá đúng ảnh hưởng của chúng đến sự xuất hiện các
ii
đim sạt lở đất theo thời gian tương ứng. Ngoi các yếu t trên, các yếu t liên quan
đến địa hình, địa chất, mạng lưới sông sui, mạng lưới đường giao thông cũng được
thu thập đ tạo thnh mt b d liệu hon chỉnh cho mô hình dự đoán.
Đi với mô hình dự đoán, nghiên cứu ny sử dụng nhiều mô hình học máy khác
nhau, từ đơn giản đến phức tạp đ xây dựng mô hình dự đoán nguy cơ sạt lở đất theo
các kịch bản dliệu về lượng mưa. Các mô hình được sử dụng gồm có: Hồi quy
Logistic (LR), Máy vector hỗ trợ (SVM), Cây quyết định (DT), Rừng ngẫu nhiên
(RF), Tăng cường đ dc cấp cao (XGBoost). Đi với mỗi mô hình, kỹ thuật tinh
chỉnh (fine-tuning) được sử dụng đ tìm ra b thông s tt nhất. Kết quả dự đoán của
các mô hình được đánh giá thông qua các chỉ s thng kê v phương pháp ROC. Theo
đó, mô hình XGBoost cho thấy hiệu quả dự đoán cao nhất v được đề xuất sử dụng
cho khu vực nghiên cứu vùng núi tỉnh Quảng Ngi. Bên cạnh đó, tất cả các trường
hợp sử dụng d liệu mưa theo cách tiếp cận của nghiên cứu ny đều cho kết quả dự
đoán “rất tt” với mô hình XGBoost. Trong khi đó, mô hình XGBoost khi sử dụng
d liệu mưa trung bình nhiều năm như cách tiếp cận của phần lớn các nghiên cứu
trước đây lại cho kết quả dự đoán thấp hơn. Điều ny cho thấy rằng, các nghiên cứu
về bổ sung, chọn lọc d liệu v áp dụng phương pháp học máy hiện đại đ nâng cao
đ chính xác trong dự đoán nguy cơ sạt lở đất cho khu vực vùng núi tỉnh Quảng Ngi.
Mô hình dự đoán được lựa chọn l cơ sở đ xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt
lở đất.
Ở giai đoạn xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất, nghiên cứu ny xây
dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất theo tần suất mưa dựa vo mô hình đ xây
dựng v d liệu lượng mưa bình quân lớn nhất, áp dụng cho khu vực vùng núi tỉnh
Quảng Ngi. Phương pháp phân tích tần suất mưa vùng (RFA), mt phương pháp
phân tích mưa hiện đại được áp dụng đ tạo ra d liệu mưa bình quân lớn nhất theo
các thời đoạn 1 ngy, 3 ngy, 5 ngy, 7 ngy tương ứng với các tần suất mưa từ 50%
đến 2%. Kết quả phân tích biu đồ chỉ s nguy cơ theo các kịch bản d liệu mưa cho
thấy sự ảnh hưởng rõ rệt của tần suất mưa đến phân b chỉ s nguy cơ sạt lở đất. Theo
đó, tần suất mưa cng giảm (từ 50% đến 10%) thì s lượng đim ảnh (pixel) bản đồ