Tóm tắt Luận án Tiến sĩ: Nghiên cứu cơ sở khoa học xác định ngưỡng mưa kích hoạt trượt nông ở khu vực thung lũng Mường Hoa, thị xã Sa Pa

Với lượng mưa trung bình hàng năm cao, Việt Nam thường xuyên đối mặt với thiên tai trượt lở đất (TLĐ), đặc biệt là dạng trượt nông xảy ra ở lớp phủ bề mặt, gây thiệt hại nghiêm trọng. Mưa là tác nhân chính kích hoạt các sự kiện này, do đó việc xác định ngưỡng mưa kích hoạt trượt lở đất là yếu tố then chốt để xây dựng hệ thống cảnh báo sớm hiệu quả. Mặc dù các phương pháp kinh nghiệm đã được áp dụng, chúng vẫn bộc lộ hạn chế về khả năng lý giải nguyên nhân và độ tin cậy trong các điều kiện môi trường biến đổi. Khu vực thung lũng Mường Hoa, thị xã Sa Pa, chịu ảnh hưởng nặng nề nhưng chưa có ngưỡng mưa đặc thù. Nghiên cứu này có tầm quan trọng đặc biệt trong việc cung cấp cơ sở khoa học và công cụ đáng tin cậy để nâng cao năng lực ứng phó tại chỗ.

Các nhà khoa học, kỹ sư địa kỹ thuật, chuyên gia quản lý thiên tai, chính quyền địa phương và các nhà hoạch định chính sách liên quan đến phòng chống trượt lở đất ở các khu vực miền núi, đặc biệt là vùng Tây Bắc Việt Nam.

Luận án tập trung nghiên cứu cơ sở khoa học để xác định ngưỡng mưa kích hoạt trượt nông, một loại hình trượt lở đất phổ biến và nguy hiểm tại các khu vực đồi núi Việt Nam, đặc biệt là thung lũng Mường Hoa, thị xã Sa Pa. Với bối cảnh mưa lớn thường xuyên là tác nhân chính, việc thiết lập các ngưỡng mưa chính xác là cực kỳ quan trọng cho các hệ thống cảnh báo sớm. Nghiên cứu này đã áp dụng một cách tiếp cận tổng hợp, kết hợp phương pháp kinh nghiệm dựa trên phân tích thống kê mối quan hệ giữa các sự kiện mưa và TLĐ trong quá khứ, cùng với mô hình vật lý dựa trên mô phỏng thấm và ổn định sườn dốc bằng công cụ TRIGRS. Mục tiêu chính là xây dựng các hàm ngưỡng mưa khoa học và có khả năng ứng dụng thực tiễn, khắc phục hạn chế của các phương pháp chỉ dựa trên kinh nghiệm. Các đóng góp nổi bật bao gồm việc thiết lập thành công các hàm ngưỡng mưa E-D và Imax-E đặc thù cho thung lũng Mường Hoa, cũng như xây dựng ngưỡng mưa I-D sử dụng mô hình TRIGRS. Đặc biệt, luận án đã đề xuất tiêu chí ngưỡng diện tích tới hạn (ac < 2%) như một mức cảnh báo sớm hiệu quả, có thể áp dụng cho các khu vực chịu tác động mạnh của con người. Những kết quả này không chỉ làm rõ hơn cơ chế trượt nông do mưa mà còn cung cấp bộ công cụ dự báo và cảnh báo sớm tin cậy, nâng cao đáng kể khả năng quản lý rủi ro thiên tai và ứng phó của chính quyền địa phương và cộng đồng trong khu vực Sa Pa và các vùng có điều kiện tương tự.