Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu thiết lập bản đồ nguy cơ trượt lở đất tỷ lệ lớn (1:2000) theo chuỗi thời gian mưa thực, ứng dụng cho khu vực Bãi Đá Cổ Sa Pa, Lào Cai

Thiên tai, đặc biệt là lũ quét và sạt lở đất, đang ngày càng gây ra những thiệt hại nghiêm trọng về người và tài sản tại Việt Nam, đặc biệt ở các tỉnh miền núi. Công tác phòng chống và ứng phó hiện nay còn nhiều hạn chế do các hệ thống bản đồ cảnh báo trượt lở đất chưa đạt mức độ chính xác cao và thiếu tính thời gian thực. Việc thiết lập một hệ thống bản đồ nguy cơ trượt lở đất theo thời gian thực ở tỷ lệ lớn là vô cùng cần thiết để cung cấp thông tin kịp thời, chi tiết, giúp chính quyền và cộng đồng chủ động giảm thiểu rủi ro, đặc biệt tại các khu vực nhạy cảm như bãi đá cổ Sa Pa, Lào Cai. Nghiên cứu này nhằm mục tiêu phát triển công nghệ tiên tiến, định lượng hóa nguy cơ trượt lở để nâng cao hiệu quả cảnh báo sớm.

Các nhà nghiên cứu, kỹ sư địa kỹ thuật, chuyên gia quản lý rủi ro thiên tai, các tổ chức và cơ quan chính phủ liên quan đến quy hoạch và phát triển hạ tầng tại các vùng núi, đặc biệt là ở Việt Nam.

Trong bối cảnh thiên tai sạt lở đất diễn biến phức tạp và gây hậu quả nặng nề tại Việt Nam, nghiên cứu này tập trung vào việc thiết lập bản đồ nguy cơ trượt lở đất tỷ lệ lớn (1:2000) dựa trên chuỗi thời gian mưa thực, ứng dụng cho khu vực bãi đá cổ Sa Pa, Lào Cai. Phương pháp tiếp cận định lượng được sử dụng để xây dựng chuỗi giá trị biến đổi các chỉ tiêu cơ lý của đất theo dữ liệu mưa thực đo. Điều này cho phép mô hình hóa và dự báo sự suy giảm độ ổn định mái dốc dưới tác động của mưa. Các bản đồ nguy cơ trượt lở đất được phát triển sẽ hiển thị trực quan quá trình phát sinh, phát triển của trượt lở, bao gồm các ngưỡng mưa kích hoạt trượt nông, từ đó cung cấp thông tin chi tiết về dân cư, đường giao thông, và các công trình khu vực bị ảnh hưởng. Nghiên cứu đề xuất một hệ thống cảnh báo sớm trượt lở đất toàn diện gồm ba thành phần chính: bản đồ hiểm họa trượt lở đất ở tỷ lệ lớn (1:5000, 1:2000), hệ thống dữ liệu đo mưa theo thời gian thực, và hệ thống hiển thị thông tin cùng khả năng phát cảnh báo. Bằng cách tích hợp dữ liệu mưa thực đo với bản đồ nguy cơ, hệ thống có thể tự động hiển thị kết quả và gửi cảnh báo, khắc phục hạn chế của các phương pháp cảnh báo dựa trên ngưỡng mưa truyền thống. Kết quả này không chỉ có ý nghĩa khoa học trong việc định lượng hóa nguy cơ trượt lở đất mà còn mang lại giá trị thực tiễn cao trong công tác phòng chống và giảm nhẹ thiệt hại do sạt lở đất, hỗ trợ các quyết định quản lý và ứng phó thiên tai hiệu quả hơn.