Luận án tiến sĩ Kỹ thuật: Nghiên cứu ứng dụng mô hình hoá không gian trong phân vùng nguy cơ phục vụ cảnh báo lũ lưu vực sông Lam

i

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT

ĐẶNG TUYẾT MINH

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HOÁ KHÔNG GIAN

TRONG PHÂN VÙNG NGUY CƠ PHỤC VỤ

CẢNH BÁO LŨ LƯU VỰC SÔNG LAM

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

HÀ NỘI - 2019

ii

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT

ĐẶNG TUYẾT MINH

NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HOÁ KHÔNG GIAN

TRONG PHÂN VÙNG NGUY CƠ PHỤC VỤ

CẢNH BÁO LŨ LƯU VỰC SÔNG LAM

Ngành : Kỹ thuật Trắc địa - Bản đồ

Mã số : 9520503

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

1. TS Vũ Anh Tuân

2. PGS.TS Phạm Công Khải

HÀ NỘI - 2019

iii

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu tính

toán, kết quả trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất cứ

công trình nào khác.

Tác giả luận án

Đặng Tuyết Minh

iv

LỜI CẢM ƠN

Luận án này được hoàn thành dưới sự hướng dẫn của TS Vũ Anh Tuân –

Trung tâm Vũ trụ Việt Nam, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam và

PGS.TS Phạm Công Khải – Bộ môn Trắc địa Mỏ, trường Đại học Mỏ - Địa chất.

Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến tới các thầy đã tận tình hướng dẫn, giúp

đỡ và động viên trong suốt quá trình làm luận án.

Tác giả cũng xin gửi lời cảm ơn đến tập thể các thầy, cô giáo bộ môn Trắc

địa Mỏ đã tận tình giúp đỡ, tạo điều kiện trong quá trình tác giả luận án ở Bộ môn.

Trong quá trình học tập và nghiên cứu tác giả cũng nhận được nhiều sự giúp

đỡ, quan tâm của cơ sở đào tạo, phòng Sau đại học - trường Đại học Mỏ - Địa chất,

Bộ môn Trắc địa trường Đại học Thuỷ lợi, tác giả xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ

quý báu đó.

Luận án còn nhận được ý kiến đóng góp của các chuyên gia, nhà khoa học

thuộc trường Đại học Thuỷ lợi, trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội,

trường Đại học Mỏ - Địa chất, trường Đại học Quốc gia Hà Nội, Trường Đại học

Delft - Hà Lan, Đài KTTV khu vực Tây Nguyên, Đài KTTV khu vực Nam Trung

bộ, Đài KTTV khu vực Bắc Trung bộ, Trung tâm Quy hoạch và Điều tra TNN

Quốc gia, cục Viễn thám Quốc gia, Trung tâm Vũ trụ Việt Nam (đề tài VT-UD.12)

tác giả xin cảm ơn những ý kiến đóng góp có giá trị đó.

TNMT. 05.33 do PGS.TS Trần Duy Kiều, trường Đại học Tài nguyên và Môi trường

Trong quá trình làm đồ án, tác giả đã sử dụng kết quả của đề tài mã số

là chủ nhiệm. Xin chân thành cảm ơn tập thể tác giả của đề tài đó.

Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn tới gia đình, bạn bè là chỗ dựa tinh thần giúp

tác giả hoàn thành luận án này.

Hà Nội, ngày tháng năm 2019

Tác giả luận án

v

MỤC LỤC

Trang

LỜI CAM ĐOAN ....................................................................................................... i

LỜI CẢM ƠN ........................................................................................................... iv

DANH MỤC HÌNH ............................................................................................... vii

MỤC LỤC ...................................................................................................................v

DANH MỤC BẢNG ................................................................................................. ix

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT............................................................................... xiii

MỞ ĐẦU ....................................................................................................................1

1. Tính cấp thiết của đề tài ..........................................................................................1

2. Mục tiêu và nhiệm vụ của đề tài .............................................................................4

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu ...........................................................................4

4. Phương pháp nghiên cứu .........................................................................................4

5. Các luận điểm của luận án ......................................................................................5

6. Những điểm mới của luận án ..................................................................................5

7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn .................................................................................6

8. Cơ sở tài liệu ...........................................................................................................6

9. Cấu trúc luận án ......................................................................................................7

Chương 1: TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU .......................................9

1.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ trên thế giới ...................9

1.2 Tổng quan các nghiên cứu trong phân vùng nguy cơ lũ ở Việt Nam ................ 15

1.3 Tình hình nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ trên lưu vực sông Lam ................ 18

1.4 Phương pháp mô hình hoá trong phân vùng nguy cơ lũ, đánh giá ưu, nhược

điểm và hiệu quả ứng dụng của chúng ..................................................................... 20

1.4.1 Phương pháp mô hình hóa xây dựng mô hình phân vùng nguy cơ lũ ............ 21

1.4.2 Mô hình tất định trong phân vùng nguy cơ lũ (deterministic model) ............. 23

1.4.3 Mô hình suy nghiệm trong phân vùng nguy cơ lũ (heuristic model) .............. 26

1.4.4 Mô hình thống kê trong phân vùng nguy cơ lũ ............................................... 30

1.5 Định hướng và phương pháp nghiên cứu của luận án ....................................... 34

vi

1.6 Tổng kết chương 1 ............................................................................................. 37

Chương 2: CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN SỬ DỤNG PHƯƠNG

PHÁP AHP TRONG PHÂN VÙNG NGUY CƠ LŨ TRÊN LƯU VỰC .......... 39

2.1 Cơ sở khoa học của phương pháp AHP ............................................................. 39

2.1.1 Giới thiệu phương pháp AHP ......................................................................... 39

2.1.2 Nguyên tắc AHP .............................................................................................. 39

2.2 Quá trình thực hiện phương pháp AHP ............................................................. 41

2.3 Thực tiễn sử dụng AHP trong phân vùng nguy cơ lũ ........................................ 49

2.3.1 Xác định mục tiêu ............................................................................................ 50

2.3.2 Xây dựng mô hình thứ bậc đa tầng.............................................................. .. 50

2.3.3 Thành lập ma trận so sánh theo cặp ............................................................... 51

2.3.4 Tính trọng số từng tiêu chí và chỉ số nhất quán .............................................. 53

2.3.5. Kiểm tra tỷ số nhất quán ................................................................................ 53

2.3.6 Phân tích đánh giá kết quả.............................................................................. 53

2.4 Phân tích và lựa chọn các yếu tố trong mô hình phân vùng nguy cơ lũ ............ 54

2.4.1 Lượng mưa và cường độ mưa ......................................................................... 60

2.4.2 Độ dốc, độ cao và độ nhám địa hình .............................................................. 61

2.4.3 Mật độ lưới sông (mật độ phân cắt ngang), dòng chảy và sự tích tụ dòng chảy ... 62

2.4.4 Khoảng cách đến mặt nước tự nhiên, khoảng cách đến hệ thống thoát nước,

khoảng cách đến ngã ba sông .................................................................................. 63

2.4.5 Thổ nhưỡng, cấu trúc đất, tỷ lệ thấm .............................................................. 63

2.4.6. Sử dụng đất, lớp phủ và lớp phủ thực vật ...................................................... 64

2.4.7 Các yếu tố khác ............................................................................................... 66

2.5 Phân tích ảnh hưởng của chiều dài sườn dốc đến nguy cơ lũ ............................ 67

2.5.1 Khái niệm ........................................................................................................ 67

2.5.2 Cơ sở lý thuyết lựa chọn yếu tố chiều dài sườn dốc trong nghiên cứu phân

vùng nguy cơ lũ ........................................................................................................ 68

2.6 Một số nhận xét về phương pháp AHP trong phân vùng nguy cơ lũ ................. 71

2.7 Tổng kết chương 2 .... ....................................................................................... 73

vii

Chương 3: ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP AHP XÂY DỰNG MÔ HÌNH

PHÂN VÙNG NGUY CƠ LŨ TRÊN LƯU VỰC SÔNG LAM ......................... 74

3.1 Đặc điểm điều kiện tự nhiên và kinh tế - xã hội lưu vực sông Lam .................. 74

3.1.1 Vị trí địa lý ...................................................................................................... 74

3.1.2 Đặc điểm địa hình ........................................................................................... 74

3.1.3 Đặc điểm mạng lưới sông ngòi ....................................................................... 76

3.1.4 Đặc điểm địa chất, địa mạo ............................................................................ 77

3.1.5 Đặc điểm thổ nhưỡng ...................................................................................... 78

3.1.6 Đặc điểm thảm phủ thực vật ........................................................................... 78

3.1.7 Tình hình dân cư ............................................................................................. 79

3.2 Mạng lưới quan trắc và điều kiện khí tượng thủy văn ....................................... 79

3.2.1 Mạng lưới quan trắc khí tượng thủy văn..... ................................................ 79

3.2.2 Đặc điểm khí tượng thuỷ văn .......................................................................... 81

3.3 Nhận xét ............................................................................................................. 81

3.4 Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến lũ lụt ở lưu vực sông Lam ........................ 82

3.4.1 Lượng mưa ...................................................................................................... 83

3.4.2 Độ dốc địa hình ............................................................................................... 83

3.4.3 Mật độ lưới sông (mật độ phân cắt ngang) ..................................................... 84

3.4.4 Thổ nhưỡng ..................................................................................................... 84

3.4.5 Lớp phủ ........................................................................................................... 85

3.4.6 Chiều dài sườn dốc tương đối ......................................................................... 86

3.4.7 Các yếu tố khác ............................................................................................... 86

3.5 Xây dựng bảng phân cấp các yếu tố ảnh hưởng đến lũ lụt lưu vực sông Lam .. 88

3.5.1. Xây dựng bảng phân cấp lượng mưa ............................................................. 89

3.5.2 Xây dựng bảng phân cấp độ dốc ..................................................................... 90

3.5.3. Xây dựng bảng phân cấp thổ nhưỡng ............................................................ 92

3.5.4. Xây dựng bảng phân cấp lớp phủ .................................................................. 93

3.5.5 Xây dựng bảng phân cấp mật độ lưới sông.... .............................................. 94

3.5.6 Xây dựng bảng phân cấp chiều dài sườn dốc tương đối ................................ 95

viii

3.6 Tính trọng số cho các yếu tố ảnh hưởng đến lũ ................................................. 96

3.6.1 Tính trọng số cho trường hợp năm yếu tố ảnh hưởng .................................... 97

3.6.2 Tính trọng số cho trường hợp sáu yếu tố ảnh hưởng .................................... 100

3.7 Xây dựng bản đồ các yếu tố ảnh hưởng đến lũ ................................................ 103

3.7.1 Bản đồ lượng mưa ......................................................................................... 103

3.7.2 Bản đồ độ dốc ................................................................................................ 106

3.7.3 Bản đồ thổ nhưỡng ........................................................................................ 107

3.7.4 Bản đồ lớp phủ .............................................................................................. 108

3.7.5 Bản đồ mật độ lưới sông ............................................................................... 109

3.7.6 Bản đồ chiều dài sườn dốc tương đối...... .................................................... 112

3.8 Thành lập bản đồ phân vùng lũ lưu vực sông Lam .......................................... 114

3.9 Đánh giá độ tin cậy của kết quả phân vùng nguy cơ lũ trên lưu vực sông Lam

bằng phương pháp mô hình hoá ............................................................................. 119

3.10 Tổng kết chương 3 ......................................................................................... 124

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ............................................................................. 126

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ LIÊN QUAN

ĐẾN LUẬN ÁN .................................................................................................... 128

TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................... 129

PHỤ LỤC

ix

DANH MỤC HÌNH

x

xi

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1 Số lượng các công trình khoa học liên quan đến phân vùng nguy cơ lũ trên

Sciencedirect từ năm 2009 đến nay ............................................................................9

Bảng 1.2 Phương pháp xác định các thông số trong mô hình suy nghiệm áp dụng

trong phân vùng nguy cơ lũ ...................................................................................... 27

Bảng 1.3 Ưu nhược điểm của các phương pháp mô hình hoá không gian trong phân

vùng nguy cơ lũ ........................................................................................................ 35

Bảng 1.4 Các tiêu chí đánh giá mô hình và điểm số tương ứng .............................. 36

Bảng 2.1 Bảng xếp hạng mức độ so sánh giữa các phần tử ..................................... 41

Bảng 2.2 Các nhân tố ma trận ý kiến chuyên gia ..................................................... 45

Bảng 2.3 Ma trận so sánh của các nhân tố ............................................................... 46

Bảng 2.4 Các thành phần của ma trận chuẩn hoá .................................................... 46

Bảng 2.5 Thành phần của ma trận trọng số .............................................................. 47

Bảng 2.6 Chỉ số ngẫu nhiên RI ................................................................................ 49

Bảng 2.7: Thống kê các tiêu chí ảnh hưởng đến nguy cơ lũ đã được công bố ........ 56

Bảng 2.8 Yếu tố ảnh hưởng và trọng số trong nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ .. 60

Bảng 2.9 Giá trị hệ số dòng chảy của các loại hình sử dụng đất khác nhau ............ 65

Bảng 2.10 Thông số đặc trưng nhám trên sườn dốc ................................................ 69

Bảng 2.11 Thời gian tập trung nước trên sườn dốc tra theo hệ số địa mạo thuỷ văn

sườn dốc và vùng mưa ............................................................................................. 69

Bảng 3.1 Phân cấp lượng mưa ................................................................................. 90

Bảng 3.2 Phân cấp độ dốc ........................................................................................ 91

Bảng 3.3 Phân cấp thổ nhưỡng ................................................................................ 92

Bảng 3.4 Phân cấp lớp phủ ....................................................................................... 94

Bảng 3.5 Phân cấp mật độ lưới sông ........................................................................ 95

Bảng 3.6 Phân cấp chiều dài sườn dốc tương đối .................................................... 96

Bảng 3.7 Kết quả tổng hợp mức độ ưu tiên của các yếu tố ảnh hưởng đến lũ (trường

hợp có 5 nhân tố ảnh hưởng) .................................................................................... 98

Bảng 3.8 Ma trận so sánh cặp năm yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ lũ..................... 98

xii

Bảng 3.9 Ma trận chuẩn hoá (trường hợp 5 nhân tố ảnh hưởng) ............................. 99

Bảng 3.10 Trọng số năm yếu tố ảnh hưởng ............................................................. 99

Bảng 3.11 Các thông số của AHP (trường hợp 5 nhân tố ảnh hưởng) .................. 100

Bảng 3.12 Kết quả tổng hợp mức độ ưu tiên của sáu yếu tố ảnh hưởng đến lũ .... 100

Bảng 3.13 Ma trận so sánh cặp các yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ lũ .................. 101

Bảng 3.14 Ma trận chuẩn hoá ................................................................................ 101

Bảng 3.15 Trọng số sáu yếu tố ảnh hưởng ............................................................. 102

Bảng 3.16 Các thông số của AHP .......................................................................... 102

Bảng 3.17. Lượng mưa trung bình tháng, năm tại một số vị trí trên lưu vực sông

Lam giai đoạn 1961 – 2017 .................................................................................... 104

Bảng 3.18 Cấp nguy cơ và diện tích khu vực có nguy cơ lũ (5 yếu tố ảnh hưởng) .... 117

Bảng 3.19 Cấp nguy cơ và diện tích khu vực có nguy cơ lũ (6 yếu tố ảnh hưởng) .... 118

Bảng 3.20 Mực nước và cấp báo động tại một số trạm thuỷ văn ngày 17/10/2010121

Bảng 3.21 Mực nước và cấp báo động tại một số trạm thuỷ văn ngày 16/10/2013 .... 122

Bảng 3.22 Mực nước và cấp báo động tại một số trạm thuỷ văn đợt lũ 16/10/2016 ...... 123

xiii

Chữ viết tắt Cụm từ đầy đủ bằng tiếng Anh

Cụm từ đầy đủ bằng tiếng Việt

AHP

Analytic Hierarchy Process

Quá trình phân tích thứ bậc

BSA

Bivariate statistical analysis

Phân tích thống kê hai biến

DEM

Digital Elevation Model

Mô hình số độ cao

DT

Decision tree

Cây quyết định

FHI

Flood Hazard Index

Chỉ số nguy cơ ngập lụt

FR

Frequency ratio

Tỷ lệ tần suất

GIS

Geographic information system

Hệ thống thông tin địa lý

Hydrologic Engineering Center – River

HEC-RAS

Mô hình thuỷ văn – thuỷ lực

Analysis System

IDW

Inverse Distance Weight

PP trọng số khoảng cách nghịch đảo

InSAR

Interferometric Synthetic Aperure Radar Kỹ thuật Rada giao thoa

Geographical Resources Analysis

GRASS

Hệ thống hỗ trợ phân tích tư liệu địa lý

Support System

KTTV

Khí tượng thuỷ văn

LR

Logistic regression

Thống kê hồi qui logistic

MCE

Multi Criteria Evaluation

Phương pháp đánh giá đa chỉ tiêu

MCDM

Multi-criteria decision-making

Quyết định đa tiêu chí

SMCE

Spatial Multi-Criteria Evaluation

Đánh giá đa tiêu chí không gian

SMS

Short Message Services

Dịch vụ tin nhắn ngắn

SPI

Stream power index

Chỉ số năng lượng dòng chảy

SVM

Support vector machine

Mô hình máy vecto hỗ trợ

SWAT

Soil and Water Assessment Tool

Công cụ đánh giá đất và nước

TWI

Topographic Wetness Index

Chỉ số ẩm ướt địa hình

ATNĐ

Áp thấp nhiệt đới

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT

1

MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài

Theo Ngân hàng Thế giới, Việt Nam được dự báo là một trong năm quốc gia

chịu ảnh hưởng nghiêm trọng nhất của biến đổi khí hậu [9]. Nhiều hiện tượng khí

hậu cực đoan tác động mạnh mẽ đến sinh kế của người dân Việt Nam, trong đó, lũ

lụt là thảm hoạ thiên nhiên gây tổn thất lớn về của cải và sinh mạng của nhiều người

trong hàng nghìn năm qua. Thêm vào đó, hệ thống phòng, chống lũ như đê điều, hệ

thống công trình thuỷ lợi… xây dựng đã lâu chưa được nâng cấp đầy đủ làm cho

hậu quả của lũ ngày càng xảy ra nghiêm trọng, thiệt hại càng tăng [9].

Việt Nam mấy thập kỷ gần đây đã hứng chịu nhiều thiên tai lũ, đặc biệt suốt

dải ven biển miền Trung như: trận lũ năm 1986 trên sông Trà Khúc; lũ năm 1987

trên sông Vệ, sông An Lão; lũ năm 1992 trên sông Kiến Giang, sông Bến Hải; lũ

năm 1993 trên sông Ba, sông Srepok, sông Gianh; lũ năm 1996 trên sông Luỹ, lũ

năm 1999 trên sông Hương; lũ năm 1998 trên sông Thu Bồn, sông Vu Gia, sông

Eakrong; lũ năm 2002 trên sông La, lũ năm 2009 trên sông Sêsan [9], lũ năm 2016

trên sông Gianh, sông Kiến Giang, sông Ngàn Sâu [38]. Từ năm 2005 đến năm

2010, tại miền Trung, thiên tai đã làm gần 1859 người thiệt mạng, trong đó 1640

người chết và 219 người mất tích [41]. Các trận lũ điển hình trong những năm gần

đây tại các tỉnh miền Trung như: trận lũ 9/2011, 9/2012, 9/2013, 9/2014, 9/2016 và

gần đây là trận lũ tháng 10/2017 đã làm thiệt hại nặng nề cả về vật chất cũng như

con người cho các tỉnh Trung bộ [9].

Đặc biệt trên sông Lam, một trong những hệ thống sông lớn nhất Bắc Trung

bộ, thường xuyên chịu ảnh hưởng của nhiều loại hình thiên tai đặc trưng cho khu

vục duyên hải Miền Trung như Bão, áp thấp nhiệt đới (ATNĐ), lũ, hạn hán, lốc tố,

dông sét, sạt lở đất, xói lở bờ sông và bờ biển, cháy rừng, xâm nhập mặn, triều

cường…Trong đó ảnh hưởng và gây thiệt hại nhiều nhất là bão, áp thấp nhiệt đới và

lũ. Lũ lụt trên sông Lam là một trong những tai biến tự nhiên thường xuyên đe doạ

người dân và sự phát triển kinh tế - xã hội của dân cư trong lưu vực. Quá trình công

nghiệp hoá, đô thị hoá mạnh mẽ trong phạm vi lưu vực sông Lam cùng với sự tác

2

động của biến đổi khí hậu và tình hình mưa lớn đã làm cho thời gian, cường suất,

lưu lượng và tần suất xuất hiện các cơn lũ ngày càng nhiều hơn với diễn biến ngày

càng phức tạp hơn.Trong những năm gần đây đã có nhiều đợt lũ lớn gây thiệt hại

nhiều về người và tài sản, số liệu quan trắc mực nước lũ trong vòng 40 năm trở lại

đây cho thấy trên lưu vực các trận lũ lớn xảy ra ở dòng chính sông Lam là trận lũ

1954, 1963, 1973, 1978, 1988, 2007, 2010 và trung bình cứ 9 – 10 năm lại xuất hiện

các trận lũ lớn [39]. Một số năm đã gây ra hiện tượng vỡ đê như trận lũ năm 1954,

1978, 1988 và 1996. Đặc biệt trận lũ năm 1954, nhiều đoạn đê bị vỡ với lượng nước

lũ từ sông chảy vào đồng kéo dài 16 ngày liền. Tổng thiệt hại do bão lũ trong 21

năm 1990 đến 2010 khoảng hơn 3,300 tỷ đồng [39]. Tại Nghệ An, tháng 9/ 2013

trận lũ lớn trên sông Lam đã làm thiệt hại gần 400 tỷ đồng và 13 người chết [40].

Đợt mưa lũ 10/2016 đã làm thiệt hại gần 1500 tỉ đồng tại hai tỉnh Nghệ An và Hà

Tĩnh [45]. Trong đợt mưa lũ lịch sử tháng 10/ 2017, Nghệ An có 10 người thiệt

mạng và thiệt hại về vật chất là 758 tỷ đồng và Hà Tĩnh thiệt hại 375 tỷ đồng [44].

Trận lũ gần đây ở Nghệ An từ ngày 17 đến 21/8/2018 lũ lụt đã làm 5 người chết,

một người mất tích và thiệt hại về kinh tế hơn 786 triệu đồng [46].

Đứng trước tính chất nguy hại của lũ đã, đang và sẽ tiếp tục xảy ra như hiện

nay, việc nghiên cứu xác định nguyên nhân, phân tích các thành phần ảnh hưởng tới

lũ, nhằm góp phần ngăn ngừa, giảm thiểu tác động tiêu cực của lũ lụt lưu vực sông

Lam, trong đó có cảnh báo sớm, ngày càng trở nên quan trọng. Theo đó, việc đề

xuất những nghiên cứu cảnh báo lũ nhằm hạn chế, phòng tránh tối đa thiệt hại về cơ

sở vật chất, con người do lũ gây ra là hết sức cấp thiết. Các dự báo, cảnh báo lũ hiện

nay đã được nhiều nhà khoa học, chuyên gia thủy văn, tài nguyên nước nghiên cứu,

xây dựng phần mềm dự báo cảnh báo dưới góc nhìn của các nhà chuyên môn về khí

tượng, thủy văn và đã đạt được những kết quả đáng khích lệ. Để ngăn ngừa và giảm

nhẹ thiệt hại do lũ gây ra, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra cần phải làm tốt công tác

phòng chống, ứng phó với lũ mà công việc quan trọng cần tiến hành đầu tiên là

đánh giá và phân vùng nguy cơ lũ [26]. Đặc biệt, đối với sông Lam, lưu vực sông

lớn, nơi thường xuyên xẩy ra các trận lũ lịch sử. Mọi nghiên cứu để hệ thống hoá,

3

phân vùng đặc điểm, tính chất, quy luật lũ lụt trên Sông Lam là cần thiết nhằm góp

phần giảm thiểu các tác động tiêu cực của lũ lụt đối với cuộc sống và lao động của

cư dân trong lưu vực.

Việc ứng dụng các công nghệ mới phối hợp với các nhà chuyên môn để có thể

đưa ra những kết quả dự báo ngày càng chính xác, phòng tránh thiên tai là mong

muốn của mọi nhà quản lý. Các phương pháp mới như: công nghệ vệ tinh dẫn

đường toàn cầu (GNSS), hệ thống thông tin địa lý (GIS), viễn thám, kỹ thuật Lidar

… đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi trên nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau.

Kết quả nghiên cứu lý thuyết và kinh nghiệm thực tiễn trên thế giới cho thấy sự tích

hợp hợp lý các công cụ của các mô hình không gian bao gồm: tư liệu bản đồ, ảnh vệ

tinh, GIS, GNSS, kỹ thuật Laser, các phương pháp đo đạc thực địa … cho phép

nghiên cứu một cách hiệu quả các nội dung biến động của các thành phần tài

nguyên và môi trường trong đó lũ là một đối tượng. Việc ứng dụng mô hình hóa

không gian trong nghiên cứu phân vùng nguy cơ phục vụ cảnh báo lũ là một định

hướng đúng đắn, phù hợp với xu thế phát triển khoa học và đáp ứng nhu cầu xã hội

trên thế giới hiện nay. So với các phương pháp truyền thống, mô hình hoá không

gian dựa trên nguyên tắc tiếp cận hệ thống, là công cụ hiệu quả và tin cậy trong

phân vùng nguy cơ phục vụ cảnh báo lũ nói chung và lưu vực Sông Lam nói riêng.

Phương pháp này cho phép đưa nhiều thông số xử lý đầu ra do đó có thể góp phần

cảnh báo và phòng tránh nguy cơ lũ.

Với các luận giải trên, đề tài “Nghiên cứu ứng dụng mô hình hoá không

gian trong phân vùng nguy cơ phục vụ cảnh báo lũ lưu vực sông Lam” được lựa

chọn xuất phát từ nhu cầu thực tế và có ý nghĩa khoa học. Đây là một nghiên cứu

thiết thực góp phần đẩy mạnh ứng dụng công nghệ trong phân tích không gian trên

lưu vực sông Lam, một lưu vực sông xuyên biên giới, góp phần quản lý tài nguyên

và môi trường mang tính liên quốc gia. Bên cạnh đó, việc ứng dụng mô hình hóa

không gian trên lưu vực sông Lam sẽ góp thêm các cơ sở khoa học, kết quả nghiên

cứu để mở rộng và tạo điều kiện áp dụng tri thức trong công tác ngăn ngừa, phòng

chống và giảm thiểu tối đa các tác động của suy thoái và tai biến thiên nhiên, góp

4

phần bảo vệ và khai thác bền vững tài nguyên thiên nhiên, giảm thiểu và phòng

tránh thiên tai.

2. Mục tiêu và nhiệm vụ của đề tài

2.1 Mục tiêu

Xác lập cơ sở khoa học trong xây dựng mô hình phân vùng nguy cơ lũ trên

lưu vực sông Lam phục vụ cảnh báo lũ trên quy mô lưu vực góp phần giảm thiểu

tác động tiêu cực của lũ lụt.

2.2 Nhiệm vụ của nghiên cứu

Để đạt được mục tiêu trên, đề tài phải thực hiện các nhiệm vụ chủ yếu sau:

- Nghiên cứu tổng quan về ứng dụng phương pháp mô hình hoá không gian

trong phân vùng nguy cơ lũ.

- Nghiên cứu cơ sở khoa học và phương pháp luận về mô hình hoá, trên cơ

sở đó xây dựng mô hình phù hợp với đề tài và khu vực nghiên cứu.

- Nghiên cứu ứng dụng phân tích không gian để xây dựng/tính toán chỉ số

của các nhân tố liên quan đến lũ như chỉ số liên quan đến lớp phủ bề mặt, thổ

nhưỡng, lượng mưa, mật độ lưới sông, độ dốc, chiều dài sườn dốc tương đối...

- Ứng dụng mô hình hoá không gian xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ,

mô hình cảnh báo lũ lưu vực sông Lam.

- Đánh giá tính hiệu quả và độ tin cậy của phương pháp.

3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

3.1 Đối tượng nghiên cứu

Xuất phát từ yêu cầu của đề tài, đối tượng nghiên cứu của luận án là mô hình hoá

không gian phục vụ phân vùng nguy cơ lũ nói chung và lưu vực sông Lam nói riêng.

3.2 Phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu này giới hạn trong phạm vi không gian là lưu vực sông Lam.

4. Phương pháp nghiên cứu

Luận án được thực hiện dựa trên các phương pháp nghiên cứu sau:

- Phương pháp phân tích và tổng hợp: Sử dụng phương pháp phân tích

nguyên nhân hình thành để đánh giá, xác định các nhân tố ảnh hưởng đến lũ trên

5

lưu vực. Phân tích các nguồn tài liệu bao gồm: các tạp chí, báo cáo khoa học, sách,

báo, giáo trình của các tác giả trong và ngoài nước theo cấu trúc logic về lũ và phân

vùng nguy cơ lũ. Liên kết các thông tin đã thu thập được, từ đó bổ sung thêm tài

liệu nếu thiếu hoặc sai lệch đồng thời lựa chọn, sắp xếp và tổng hợp tài liệu.

- Phương pháp kế thừa: áp dụng có chọn lọc các sản phẩm, kết quả khoa học

và công nghệ hiện đại trong nước và trên thế giới.

- Phương pháp thống kê: phân tích các mối tương quan giữa các đặc trưng

khí tượng – thuỷ văn và tương quan giữa các yếu tố khí hậu, yếu tố địa hình với lũ.

Tiến hành khảo sát nguy cơ lũ trên khu vực nghiên cứu trong một số năm gần đây

để phát hiện các quy luật và đặc điểm của đối tượng nghiên cứu, từ đó so sánh với

kết quả nghiên cứu.

- Phương pháp GIS: ứng dụng công nghệ GIS để thành lập bản đồ các nhân

tố ảnh hưởng đến lũ. So sánh kết quả nghiên cứu với thực tế tại thời điểm xảy ra lũ

trong một số năm gầy đây.

- Phương pháp mô hình hoá: phân tích các ưu, nhược điểm của các mô hình

và sử dụng mô hình suy nghiệm để phân vùng nguy cơ lũ.

- Phương pháp chuyên gia: sử dụng trí tuệ, ý kiến đánh giá của các chuyên

gia về thuỷ văn, thuỷ lực tài nguyên nước trong quá trình đề xuất giả thuyết nghiên

cứu, củng cố các luận cứ, đánh giá kết quả của phân vùng nguy cơ lũ. Thực hiện

qua các buổi hội thảo, bảo vệ chuyên đề, xin ý kiến đóng góp của các chuyên gia.

5. Các luận điểm của luận án

Luận điểm 1: ứng dụng phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) cho phép

nâng cao độ chính xác, độ tin cậy khi xây dựng mô hình phân vùng nguy cơ lũ trên

lưu vực sông Lam.

Luận điểm 2: chiều dài sườn dốc tương đối là tham số quan trọng cần được

tính đến trong xây dựng mô hình phân vùng nguy cơ lũ.

6. Những điểm mới của luận án

Kết quả nghiên cứu luận án đã chỉ ra các điểm mới sau đây:

6

- Bổ sung phương pháp luận trong lựa chọn mô hình hoá không gian trong

phân vùng nguy cơ lũ và khẳng định ứng dụng phương pháp phân tích thứ bậc

(AHP) cho phép nâng cao độ chính xác, độ tin cậy khi xây dựng mô hình phân vùng

nguy cơ lũ trên lưu vực sông Lam

- Khẳng định chiều dài sườn dốc tương đối là yếu tố ảnh hưởng đến lũ, góp

phần nâng cao mức độ chi tiết và độ tin cậy của mô hình không gian phân vùng

nguy cơ lũ.

7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn

7.1 Ý nghĩa khoa học

Kết quả nghiên cứu của luận án đã giúp hoàn thiện cơ sở khoa học và chứng

minh tính hiệu quả, tính tin cậy của phương pháp mô hình hoá không gian trong

phân vùng nguy cơ lũ nói chung và phân vùng nguy cơ lũ lưu vực sông Lam nói

riêng. Trong luận án có sử dụng một nhân tố mới là chiều dài sườn dốc tương đối

(phân cấp chiều dài sườn dốc). Kết quả ứng dụng nhân tố này khẳng định việc sử

dụng chiều dài sườn dốc tương đối cùng với các nguyên nhân sinh lũ khác như các

yếu tố về địa hình, thuỷ văn trong xây dựng mô hình là hoàn toàn thích hợp và

mang lại hiệu quả cao.

7.2 Ý nghĩa thực tiễn

Kết quả nghiên cứu là tư liệu hỗ trợ công tác cảnh báo nhằm ngăn ngừa và

giảm thiểu tác động tiêu cực của tai biến lũ trên lưu vực sông Lam và cho các lưu

vực có đặc điểm điều kiện tự nhiên và thuỷ văn tương tự như lưu vực sông Lam.

Ngoài ra, kết quả là cơ sở lý thuyết và thực tiễn cho các cơ quan nghiên cứu về môi

trường, các trung tâm phòng chống và cảnh báo thiên tai, biến đổi khí hậu. Đồng

thời, kết quả của luận án là bản đồ phân vùng lưu vực sông Lam cũng có thể được

sử dụng cho các nghiên cứu sâu hơn về khu vực hoặc có thể ứng dụng trực tiếp

trong thực tế.

8. Cơ sở tài liệu

Luận án dược thực hiện trên cơ sở các nguồn tài liệu sau đây:

7

8.1 Bản đồ

STT Nguồn cung cấp

Năm 2015 Tỷ lệ gốc 1:50 000 1 Trung tâm Vũ trụ Việt Nam

2015 1:50 000

2 Sở TN và MT tỉnh Thanh Hoá, Nghệ An, Hà Tĩnh

2015 1:50 000 3

2015 1:50 000 4

2015 1:50 000 5 Dữ liệu dạng số Bản đồ địa hình lưu vực sông Lam Bản đồ hiện trạng sử dụng đất lưu vực sông Lam Bản đồ địa giới hành chính lưu vực sông Lam Bản đồ hình thái lưu vực sông Lam Bản đồ vị trí các trạm thuỷ văn Sở TN và MT tỉnh Thanh Hoá, Nghệ An, Hà Tĩnh Sở TN và MT tỉnh Thanh Hoá, Nghệ An, Hà Tĩnh Sở TN và MT tỉnh Thanh Hoá, Nghệ An, Hà Tĩnh

8.2 Dữ liệu về lượng mưa tại các trạm khí tượng thủy văn trên lưu vực

sông Lam

Luận án có sử dụng số liệu lượng mưa trung bình tháng, năm tại một số vị trí

trên lưu vực sông Lam giai đoạn 1961 - 2017. Ngoài ra, luận án còn sử dụng số liệu

mực nước tại các trạm thuỷ văn trên lưu vực sông Lam trong các đợt lũ. Số liệu này

thu được từ các trạm thuỷ văn (nguồn Trung tâm Dự báo Khí tượng Thuỷ văn

Trung ương): Mường Xén, Con Cuông, Vinh, Đô Lương, Quỳ Châu, Dừa, Hương

Khê, Sơn Diệm, Hoà Duyệt, Chợ Tràng, Cửa Rào, Linh Cảm, Nam Đàn, Nghĩa

Khánh, Quỳnh Lưu, Kỳ Anh, Quỳ Hợp, Hà Tĩnh, Kim Cương, Chu Lễ.

8.3 Các công trình đã nghiên cứu về phân vùng nguy cơ lũ trên thế giới và

Việt Nam

Luận án đã sử dụng các nghiên cứu, kết quả của một số công trình nghiên

cứu về phân vùng nguy cơ lũ trên thế giới và Việt Nam, kết quả của đề tài nghiên

cứu phân vùng nguy cơ lũ trên lưu vực sông Lam như đề tài mã số TNMT. 05.33

9. Cấu trúc luận án

Mở đầu

Chương 1: Tổng quan về vấn đề nghiên cứu

Chương 2: Cơ sở khoa học và thực tiễn sử dụng phương pháp AHP trong phân

vùng nguy cơ lũ trên lưu vực.

8

Chương 3: Ứng dụng phương pháp AHP xây dựng mô hình phân vùng nguy cơ lũ

trên lưu vực sông Lam.

Kết luận, kiến nghị

Các công trình khoa học công bố liên quan đến luận án

Tài liệu tham khảo

Phụ lục

9

Chương 1

TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

Nội dung chương này trình bày tổng quan các nghiên cứu ứng dụng mô hình

hoá không gian trong phân vùng nguy cơ lũ trên thế giới, Việt Nam và cụ thể trên

lưu vực sông Lam. Ngoài ra, các phương pháp mô hình hoá trong phân vùng nguy

cơ lũ được phân tích nhằm đánh giá ưu nhược điểm của từng mô hình, từ đó rút ra

được định hướng và phương pháp nghiên cứu của luận án, góp phần quan trọng vào

việc xây dựng cơ sở khoa học cho phương pháp mô hình hóa phân vùng nguy cơ lũ

của luận án.

1.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ trên thế giới

Kết quả cho tìm kiếm theo từ khóa “flood hazard zoning” trên thư viện số

Sciendirect từ năm 2009 đến nay là 1963 công trình. Số công trình nghiên cứu cụ

thể theo từng năm được thể hiện trên bảng 1.1 và hình 1.1. Biểu đồ trên hình 1.1

cho thấy số lượng nghiên cứu về phân vùng nguy cơ lũ ngày càng tăng, từ 59

nghiên cứu năm 2009 đến 173 nghiên cứu năm 2017. Điều này chứng tỏ nguy cơ lũ

đã và đang là vấn đề cấp bách và được các nhà khoa học trên thế giới quan tâm.

Bảng 1.1 Số lượng các công trình khoa học liên quan đến phân vùng nguy cơ lũ

Năm

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 9/2018

Số bài 59

59

76

81

89

141

143

151

173

171

trên Sciencedirect từ năm 2009 đến nay

Để phân vùng nguy cơ lũ, trên thế giới có nhiều phương pháp đã và đang

được nghiên cứu, giới thiệu và ứng dụng. Mỗi phương pháp đều có ưu nhược điểm

và điều kiện ứng dụng riêng. Việc chọn các phương pháp phù hợp phụ thuộc dữ liệu

đầu vào, yêu cầu chi tiết của dự án và khả năng chuyên môn của kỹ thuật viên.

Bên cạnh các phương pháp phổ biến như: sử dụng dữ liệu viễn thám và

GIS [74], [75], [76], [90], [126], sử dụng chỉ số độ ẩm ướt địa hình (TWI)

[104]…, phương pháp mô hình hoá đã được nghiên cứu ứng dụng trên nhiều khu

vực địa lý khác nhau trên thế giới [53], [64], [68], [79],… Các mô hình phân vùng

10

nguy cơ lũ có thể chia làm làm ba nhóm: mô hình thuỷ văn, thuỷ lực; mô hình

thống kê và mô hình suy nghiệm.

Nhóm các mô hình thủy văn, thủy lực 1 và 2 chiều được sử dụng rộng rãi khi

nghiên cứu về lũ cũng như lập bản đồ ngập lụt do lũ, bản đồ phân vùng nguy cơ lũ

như: mô hình lũ đơn vị HEC-HMS; mô hình nhận thức NAM, SSARR; mô hình

thuỷ lực một chiều VRSAP, HEC-RAS, MIKE11, mô hình thuỷ lực hai chiều

MIKE21 với sự trợ giúp của hệ thống thông tin địa lý. Các số liệu cần thiết cho việc

sử dụng các mô hình thủy văn, thủy lực để lập bản đồ này bao gồm điều kiện địa

hình chi tiết mạng lưới sông, bản đồ sử dụng đất, các thông tin khí tượng thuỷ văn

tại biên vào và ra của mạng sông [9].

SỐ LƯỢNG CÔNG BỐ

200 180 160 140 120 100 80 60 40 20 0

2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

Số lượng nghiên cứu

Hình 1.1 Số lượng các công trình khoa học liên quan đến phân vùng nguy cơ lũ trên

Sciencedirect từ năm 2009 đến 2017

Nhóm các mô hình thống kê được sử dụng bao gồm phân tích thống kê nhị

biến và phân tích thống kê hồi quy tuyến tính đa biến. Thông tin cần thiết để thực

hiện mô hình là dữ liệu về các trận lũ lụt đã xảy ra trong quá khứ bao gồm cả số liệu

thuỷ lực, thuỷ văn, địa hình, kinh tế xã hội, cơ sở hạ tầng…

Nhóm mô hình suy nghiệm sử dụng phương pháp AHP, FAHP và IR’AHP

kết hợp với GIS để xây dựng các bản đồ phân vùng nguy cơ lũ. Dữ liệu để tính toán

11

mô hình có thể chia làm 3 nhóm: nhóm các yếu tố địa hình, nhóm các yếu tố về

kinh tế - xã hội và nhóm các yếu tố về cơ sở hạ tầng.

Phần dưới đây tổng quan các công trình nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ

theo ba nhóm mô hình nêu trên. Việc kết hợp mô hình thuỷ lực hoặc mô hình thuỷ

văn và công nghệ GIS trong phân vùng nguy cơ lũ là phương pháp phổ biến được

các nhà thuỷ văn học trên thế giới thực hiện từ những năm cuối thế kỷ 20 và ngày

càng phát triển. Theo Kardavani và Qalehe, phân vùng nguy cơ lũ là một trong các

biện pháp phi công trình để quản lý và ngăn ngừa lũ mà không thể thực hiện được

nếu thiếu phân tích thuỷ lực [79]. Nhiều mô hình thuỷ lực đã được sử dụng để mô

phỏng phân vùng lũ như: MIKE, HECRAS, INFOWORK, ISISS…[116]. Nghiên

cứu điển hình từ đầu thế kỷ 21 của Nyarko [95] đã sử dụng mô hình thuỷ văn và

GIS, xác định khu vực có nguy cơ lũ và mức độ của chúng. Dữ liệu dùng trong

nghiên cứu này bao gồm các yếu tố ảnh hưởng đến lũ như: lượng mưa, lưu lượng

nước trên các sông và các hoạt động của con người trong khu vực. Ngoài ra, tác giả

còn thu thập các dữ liệu từ thực địa, ảnh vệ tinh và bản đồ địa hình để có được

thông tin về sử dụng đất, thực phủ và thổ nhưỡng. Từ đó, thành lập được các bản đồ

chuyên đề về sử dụng đất, thổ nhưỡng, độ cao và mạng lưới sông suối. Đây chính là

tài liệu để tác giả phân vùng nguy cơ lũ trong khu vực nghiên cứu với 5 cấp độ nguy

cơ. Bản đồ phân vùng nguy cơ này mặc dù tương đối chi tiết, cụ thể nhưng lại

không đề cập đến một số các yếu tố khác cũng là nguyên nhân gây ra lũ như độ dốc,

độ cao, thực phủ, cơ sở hạ tầng… [95].

Các tiêu chí mà Nyarko [95] không quan tâm có thể không thực sự cần thiết

với quy mô không phải lưu vực và địa điểm nghiên cứu là đô thị. Công bố mới đây,

tháng 4/2016 của Gholami và đồng nghiệp [68] thuộc trường Đại học Guilan và Đại

học Shahryar, Iran đã chứng tỏ điều đó. Tác giả cũng ứng dụng hệ thông tin địa lý

và phần mềm HEC-RAS để mô phỏng đặc điểm thuỷ lực của các dòng sông và

thành lập bản đồ phân vùng nguy cơ lũ. Mặc dù vậy, nghiên cứu này thực hiện ở

thành phố lớn có mật độ dân số cao và giống như [95], dữ liệu sử dụng chủ yếu chỉ

là số liệu thuỷ văn, thuỷ lực như độ sâu, lưu lượng dòng chảy, vận tốc dòng

12

chảy…mà không xem xét đến các dữ liệu địa hình, thực phủ, thổ nhưỡng và một số

các nhân tố khác cũng là nguyên nhân gây ra lũ [68].

Trong khi Nyarko [95] và Gholami [68] không quan tâm đến lớp phủ thực

vật thì Shahiri [115] và Golshan [72] lại sử dụng tiêu chí này kết hợp với điều kiện

hình học của sông và kích thước của lòng sông để xác định hệ số nhám bằng

phương pháp Manning. Hệ số này cùng với các số liệu đặc trưng thuỷ lực của dòng

chảy như: hệ số tổn thất năng lượng, lưu lượng dòng chảy sông, tốc độ dòng chảy,

điều kiện biên…để chạy mô hình HEC-RAS, từ đó phân vùng nguy cơ lũ trong khu

vực nghiên cứu.

Mặc dù lớp phủ thực vật không được coi là tiêu chí ảnh hưởng đến lũ trong

nghiên cứu [53], nhưng Asare-Kyei và cộng sự lại sử dụng các tham số là nguyên

nhân gây ra lũ: sử dụng đất, loại và cấu trúc của đất, độ dốc, lượng mưa và khu vực

thoát nước kết hợp mô hinh thuỷ lực với mô hình thống kê và dữ liệu viễn thám để

xác định các vùng có nguy cơ lũ lụt ở Ghana, Burkina Faso và Benin dựa vào chỉ số

nguy cơ lũ lụt (FHI).

Một phương pháp nữa cũng thường được tiếp cận khi phân vùng nguy cơ lũ là

sử dụng mô hình thống kê và phổ biến hơn cả là phân tích thống kê đa biến. Với mô

hình này, dữ liệu đầu vào sẽ lấy tại các khu vực đã xảy ra lũ hoặc chiết tách từ các

loại bản đồ chuyên đề hoặc ảnh viễn thám. Tuy nhiên, việc chuẩn bị dữ liệu đầy đủ để

thực hiện mô hình thống kê không phải dễ dàng do lũ đã xảy ra trong quá khứ. Vì

vậy, nghiên cứu theo phương pháp này có thể sẽ không có nhiều dữ liệu. Điển hình là

nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ cho toàn bộ nước Ý bằng phương pháp mô hình

phân loại thống kê hồi qui logicstic chỉ với dữ liệu của 4 yếu tố bao gồm: mạng lưới

sông suối, khoảng cách đến chỗ thoát nước gần nhất và chênh cao [91]. Mặc dù khó

khăn trong việc thu thập số liệu, nhưng nguồn để chiết tách dữ liệu lại được các nhà

khoa học tận dụng một cách hiệu quả. Do đó, khác với [91], dữ liệu được Pradhan sử

dụng trong mô hình hồi qui logic và GIS để thành lập bản đồ nguy cơ lũ cho một

phần lưu vực sông Kelartan, Malaysia không phải là ít. Tác giả xác định vị trí lũ xảy

ra trong qua khứ bằng ảnh RADARSAT và dữ liệu không gian được lấy từ bản đồ địa

13

hình, bản đồ địa lý, bản đồ thuỷ văn, bản đồ đất, bản đồ lớp phủ, mô hình số độ cao

và lượng mưa được lấy từ các trạm đo mưa thực tế [101].

Tuy nhiên, nguồn dữ liệu không thể sẵn có với mọi khu vực nghiên cứu, nên

khi dự đoán khu vực có khả năng xuất hiện lũ, mô hình thống kê đa biến thường

được kết hợp với các mô hình mô hình cây quyết định (decision tree) và mô hình

tập hợp (ensemble model) như trong nghiên cứu [121]. Với cách kết hợp này, các

nhà khoa học đã khai thác dữ liệu theo 2 phương pháp mô hình cây quyết định và

mô hình tập hợp, kết hợp của phương pháp thống kê tỷ lệ tần suất (frequency ratio –

FR) và phương pháp thống kê hồi qui logistic (logistic regression – LR). Từ các dữ

liệu không gian: mô hình số độ cao, địa hình, địa chất, hệ thống sông, chỉ số năng

lượng dòng chảy (stream power index – SPI), lượng mưa, sử dụng đất, loại đất, chỉ

số ẩm ướt địa hình, độ dốc các tác giả đã thành lập bản đồ nhạy cảm lũ.

Ngoài việc sử dụng mô hình thuỷ văn, thủy lực và dữ liệu viễn thám, mô

hình thống kê, phương pháp phân tích đa tiêu chí cũng được ứng dụng trong phân

vùng nguy cơ lũ. Năm 1987, giáo sư Satty đã công bố phương pháp quá trình phân

tích thứ bậc AHP (Analysis Hierachy Process) [110]. Cùng với thời gian, thuật toán

này được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực trong đó có tài nguyên môi trường. Việc

kết hợp giữa công nghệ GIS, dữ liệu viễn thám và AHP trong nghiên cứu, quản lý,

đánh giá, phân vùng lũ lụt đã không ngừng phát triển. Phương pháp này linh hoạt

trong việc chọn số lượng tham số đầu vào. Các tham số này có thể là dữ liệu thuỷ

văn như: lượng mưa, xác suất xảy ra lũ, tần suất lũ..., số liệu địa hình như: độ dốc,

độ cao, lớp phủ thực vật, mật độ lưới sông... hoặc số liệu về kinh tế - xã hội như:

mật độ dân số, sử dụng đất...tuỳ thuộc vào khu vực nghiên cứu.

Hầu hết các nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ theo phương pháp phân tích

thứ bậc AHP đều đề cập đến dữ liệu độ dốc, độ cao và sử dụng đất [50], [52], [63],

[70], [80], [86], [92], [103], [111], [120]. Tuy nhiên, Rahman và đồng nghiệp lại

cho rằng: thời gian lũ lụt, xác suất xảy ra lũ, độ sâu lũ, tần suất lũ, mật độ dân số,

dòng chảy và lượng mưa là các yếu tố có ảnh hưởng nhiều đến lũ trong nghiên cứu

của mình [102]. Như vậy, các dữ liệu về độ dốc, độ cao, thảm thực vật, thổ

14

nhưỡng,…không được tác giả đưa vào mô hình tính toán để phân vùng. Mặc dù

vậy, các yếu tố này lại là một trong những tham số đầu vào cho nghiên cứu [50],

[52], [65], [92], [111], [128]. Trong khi Fernández và Lutz đã sử dụng thêm khoảng

cách đến kênh tiêu và độ sâu của mặt nước ngầm để đánh giá và phân vùng nguy cơ

lũ ở khu vực thu được it dữ liệu và việc thu thập gặp nhiều khó khăn [65] thì

Mayaja và Srinivasa cũng thành công trong việc sử dụng phương pháp AHP trong

phân vùng nguy cơ lũ ở lưu vực sông Pampa Kerala dựa vào 8 yếu tố quyết định

chính: mật độ dân số, lượng mưa, sử dụng đất và lớp phủ, loại đất, độ dốc lưu vực,

các yếu tố về địa mạo, chất lượng đường và độ cao [92].

Các nhân tố ảnh hưởng là nguyên nhân gây ra lũ được chọn phụ thuộc nhiều

vào điều kiện địa lý của khu vực nghiên cứu và việc thu thập dữ liệu, do đó mặc dù

có 1 số tiêu chí giống nhau (độ dốc, lớp phủ thực vật, sử dụng đất, địa chất, mật độ

lưới sông) nhưng khi tính toán mô hình, nghiên cứu [52] lại sử dụng tỷ lệ xói mòn,

kết cấu đất và mật độ thoát nước, đặc biệt nghiên cứu [105] còn cho rằng cường độ

mưa và tỷ lệ thấm cũng quan trọng không kém các nhân tố khác khi tác động đến

nguy cơ sinh lũ.

Theo đánh giá của một số nhà khoa học, ngoài các nhân tố điển hình tác

động trực tiếp đến lũ ở hầu hết các khu vực với các dạng địa hình khác nhau thì tiêu

chí: sự tích tụ dòng chảy, cường độ mưa, khoảng cách đến kênh tiêu [80], diện tích

lưu vực sông, công suất của hệ thống thoát nước hiện có [86], độ gồ ghề của bề mặt

[63], độ sâu dòng chảy [81], hệ thống giao thông [120], chất lượng đường [92],

dòng chảy [59] cũng là một trong những nguyên nhân ảnh hưởng đến nguy cơ lũ

cần xem xét khi thực hiện mô hình phân vùng theo phương pháp AHP.

Việc sử dụng phương pháp phân tích thứ bậc để phân vùng nguy cơ lũ đôi

khi không có nhiều dữ liệu để đánh giá do tính chất phức tạp của lũ, nhưng kết quả

nghiên cứu có thể được kiểm chứng bằng thực tế hoặc bằng sản phẩm của các

phương pháp đã thực hiện trước đó. Rahmati, Zeinivand & Besharat, năm 2015 đã

sử dụng phương pháp phân tích thứ bậc AHP và GIS để xác định khu vực có nguy

cơ lũ lụt và so sánh kết quả đó với các kết quả của mô hình thuỷ lực. Kết quả của

15

nghiên cứu này là bản đồ dự báo nguy cơ lũ lụt dựa trên việc phân tích 4 yếu tố ảnh

hưởng đến lũ bao gồm: khoảng cách từ khu vực nghiên cứu đến sông, đất sử dụng,

độ cao, độ dốc trên một khu vực của sông Yasooj, Iran [103]. Cũng sử dụng 4 yếu

tố này, một nghiên cứu mới được công bố tháng 5 năm 2017 của Gigovi´c và cộng

sự kết hợp với 2 tiêu chí khác bao gồm: khoảng cách từ mặt nước và mực nước

ngầm, ứng dụng phương pháp AHP, FAHP, IR’AHP và GIS để thể hiện trên bản đồ

khu vực có nguy cơ lũ với các mức độ khác nhau [70]. Tuy nhiên, khác với cách

đánh giá của nghiên cứu [70] và [103], trong khi Rahmati và Gigovi´c không đề

cập đến các yếu tố như: lượng mưa, thổ nhưỡng, mật độ lưới sông thì đây lại là ba

trong bốn tiêu chí (kể cả độ dốc) đã được các chuyên gia lựa chọn cho nghiên cứu

của Elsheikh và đồng nghiệp khi thành lập bản đồ nguy cơ lũ khu vực Terengganu,

Malaysia. Kết quả thu được nhằm giúp các nhà hoạch định chính sách có những

thông tin để phòng tránh những nguy hiểm do thiên tai, lũ lụt gây ra [64].

Với kết quả nghiên cứu tổng quan việc ứng dụng mô hình hoá trong phân

vùng nguy cơ lũ trên thế giới, tác giả đưa ra một số nhận xét như sau:

- Các nghiên cứu chủ yếu sử dụng ba mô hình trong phân vùng nguy cơ lũ

bao gồm: mô hình tất định (mô hình thuỷ văn, thuỷ lực), mô hình thống kê, mô hình

suy nghiệm (phương pháp phân tích đa tiêu chí và phân tích thứ bậc).

- Các dữ liệu đầu vào được sử dụng trong phân vùng nguy cơ lũ chủ yếu là

các dữ liệu thuỷ văn và dữ liệu địa hình. Việc lựa chọn dữ liệu này phụ thuộc vào

khu vực nghiên cứu và loại mô hình hoặc phương pháp sử dụng.

- Với phương pháp AHP, dữ liệu đầu vào tương đối phong phú, tuy nhiên tất

cả các nghiên cứu đều chưa đề cập đến yếu tố có nhiều ảnh hưởng đến nguy cơ lũ

đó là chiều dài sườn dốc tương đối.

1.2 Tổng quan các nghiên cứu trong phân vùng nguy cơ lũ ở Việt Nam

Trong nhiều năm qua, các nghiên cứu liên quan đến lũ cũng như phân vùng

nguy cơ và cảnh báo lũ đã và đang được nhiều nhà khoa học trong nước nghiên cứu

ở các lưu vực sông khác nhau với các phương pháp và dữ liệu khác nhau. Đặc biệt

sau những trận lũ lớn, các trận lũ lịch sử xảy ra trong các năm 1978, 1988, 1993,

16

1999, 2002, 2010, 2011, 2013, 2014, 2016, 2017 đã có nhiều các nghiên cứu về

phân vùng lũ trên các lưu vực sông ở miền Trung nói riêng và cả nước nói chung.

Giống như trên thế giới, ở Việt Nam các nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ, ngoài

việc sử dụng phương pháp phân tích nhân tố chính, phương pháp viễn thám và GIS

để xác định những vùng có tiềm năng lũ và mức độ của từng vùng thì phương pháp

mô hình hoá cũng đang được các nhà khoa học quan tâm và đi sâu vào nghiên cứu.

Sự phát triển mạnh của công nghệ viễn thám đã đem lại nhiều hiệu quả trong

nghiên cứu tai biến tự nhiên nói chung cũng như lũ lụt nói riêng. Tận dụng ưu thế

của công nghệ này, một số nhà khoa học đã kết hợp phương pháp phân tích ảnh

viễn thám được bay chụp sau các trận lũ lớn và công nghệ GIS để xây dựng bản đồ

phân vùng nguy cơ lũ trên khu vực nghiên cứu [30], [50]. Bên cạnh đó, dựa trên cơ

sở xác định các nhân tố chính gây lũ quét và sử dụng phương pháp phân tích nhân

tố, tổng hợp địa lý kết hợp với công nghệ GIS, các tác giả đã xây dựng bản đồ cảnh

báo nguy cơ xảy ra lũ quét với các mức độ khác nhau từ không có nguy cơ xảy ra

đến mức độ nguy cơ xảy ra cao nhất cho các khu vực [1], [18], [35], [32], [42]. Hầu

hết các công bố này đều tập trung nghiên cứu về lũ quét hoặc lũ ống để có tài liệu

làm cơ sở cho việc xây dựng chiến lược lâu dài, phục vụ công tác quy hoạch, điều

hành, phòng tránh thiên tai thích ứng với biến đổi khí hậu.

Ngoài hai phương pháp trên, phương pháp mô hình hoá cũng được các nhà

khoa học trong nước khai thác và áp dụng từ những năm cuối thế kỷ 20 khi nghiên

cứu phân vùng nguy cơ lũ. Các loại mô hình sử dụng ở Việt Nam cũng được chia

làm ba nhóm: mô hình thuỷ văn, thuỷ lực; mô hình thống kê và mô hình suy

nghiệm. Tuy nhiên, do khó khăn trong việc lấy dữ liệu từ các trận lũ đã xảy ra trong

quá khứ nên mô hình thống kê trong phân vùng nguy cơ lũ ở Việt Nam không phổ

biến. Trong phần tổng quan, tác giả chỉ tập trung vào 2 nhóm mô hình đó là mô

hình tất định (mô hình thuỷ văn, thuỷ lực) và mô hình suy nghiệm.

Đối với nhóm mô hình thuỷ văn, thuỷ lực, công nghệ GIS sẽ được áp dụng

để biên tập cơ sở dữ liệu cho mô hình HEC-RAS tính toán, mô phỏng hoạt động của

lũ theo độ sâu mặt nước, diện tích ngập...Dữ liệu đầu vào của mô hình HEC-RAS

17

bao gồm: dữ liệu mạng lưới sông, sử dụng đất, lưu lượng dòng chảy, độ cao mực

nước...Tuy nhiên, các nghiên cứu theo phương pháp này chủ yếu cũng tập trung

phần nhiều vào lũ quét. Đây là vấn đề đã được các nhà khoa học quan tâm từ những

thập niên 90 của thế kỷ trước. Điển hình là nghiên cứu về nguyên nhân hình thành

và các biện pháp phòng chống lũ quét của Cao Đăng Dư và nghiên cứu dự báo nguy

cơ các tai biến thiên nhiên như lũ lụt, trượt lở, lũ quét, lũ bùn đá, xói lở bờ sông ở

lưu vực sông Hương của Nguyễn Lập Dân. Trong khi Cao Đăng Dư thu thập các tài

liệu, số liệu khí tượng thuỷ văn, mặt đệm, thiệt hại do lũ quét để thành lập bản đồ

phân khu nguy cơ lũ quét trên lãnh thổ nước ta [6] thì Nguyễn Lập Dân lại sử dụng

kết quả điều tra khảo sát vết lũ, vết trượt lở, vết sạt lở bờ sông, lấy mẫu đất, nước và

đo đạc các đặc trưng thủy văn - thủy lực tại các mặt cắt lựa chọn, điều tra khảo sát

chế độ hải văn vùng bờ biển cửa sông để xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ lũ

quét, lũ bùn đá trên lưu vực sông Hương [3].

Bên cạnh việc sử dụng số liệu thuỷ văn, thuỷ lực, phương pháp viễn thám để

phân vùng nguy cơ lũ, phương pháp phân tích thứ bậc AHP cũng được các nhà khoa

học trong nước quan tâm những năm gần đây. Hai nghiên cứu điển hình là của Trần

Thị Phượng và cộng sự năm 2015 và Lê Hoàng Tú và cộng sự năm 2013. Cùng với

mục tiêu phát triển cấu trúc thứ bậc các yếu tố ảnh hưởng đến lũ lụt thông qua

phương pháp Analytic Hierarchy Process (AHP) tiến hành phân tích và xác định

trọng số các nhân tố ảnh hưởng theo từng cấp độ tới lũ lụt, các tác giả đã xây dựng

được bản đồ phân vùng nguy cơ lũ lụt cho khu vực nghiên cứu theo mức độ xảy ra

lũ lụt ứng với khu vực cụ thể các cấp độ từ thấp đến cao. Cả hai đề tài đều chọn

tham số tính toán mô hình là các nguyên nhân gây lũ điển hình như: lượng mưa, độ

dốc, mật độ mạng lưới sông ngòi, loại đất. Tuy nhiên, việc chọn các tiêu chí để thực

hiện mô hình phụ thuộc vào tình hình địa lý và khả năng thu thập tài liệu. Khác với

nghiên cứu [20] quan tâm đến lớp phủ thực vật trên lưu vực sông Hương, nghiên

cứu [26] lại cho rằng nhân tố mật độ dân số và thổ nhưỡng sẽ tác động nhiều đến

nguy cơ lũ ở lưu vực sông Vu Gia, tỉnh Quảng Nam.

Với kết quả nghiên cứu tổng quan việc ứng dụng mô hình hoá trong phân

18

vùng nguy cơ lũ ở Việt Nam, chúng tôi có một số nhận xét như sau:

- Dữ liệu đầu vào khi phân vùng nguy cơ lũ sử dụng chủ yếu là dữ liệu thuỷ

văn, thuỷ lực và số liệu địa hình như độ dốc, thực phủ, thổ nhưỡng, mật độ lưới

sông, khoảng cách đến nơi thoát lũ… Việc sử dụng dữ liệu phụ thuộc vào phương

pháp, khu vực nghiên cứu và khả năng thu thập số liệu.

- Giống như các nước trên thế giới, Việt Nam sử dụng phương pháp mô hình

tất định, mô hình suy nghiệm, phương phân tích nhân tố, sử dụng dữ liệu viễn thám

kết hợp với công nghệ GIS để phân vùng nguy cơ lũ trên một số lưu vực.

- Những năm gần đây, để bắt kịp với xu hướng chung của thế giới, phương pháp

kết hợp AHP và GIS trong phân vùng nguy cơ lũ cũng đã được ứng dụng trên một số

khu vực điển hình ở Việt Nam như lưu vực sông Hương, sông Vu Gia, sông Kôn...

- Tuy nhiên, cũng như trên thế giới, các nghiên cứu về phân vùng nguy cơ lũ

ở Việt Nam cũng chưa đề cập đến nhân tố chiều dài sườn dốc tương đối. Khi nhìn

nhận lũ trong lưu vực như là một kết quả của quá trình sườn (với tư cách đối tượng

tập trung nước và vận chuyển nước), thì chiều dài sườn dốc có vai trò nhất định.

Các khu vực đỉnh sườn thường đóng vai trò tích tụ và vận chuyển nước, cả khu vực

chân sườn thường là nơi tập trung lũ. Nói cách khác, vai trò tích tụ nước lớn dần từ

đỉnh sườn xuống chân sườn.

1.3 Tình hình nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ trên lưu vực sông Lam

Lưu vực sông Lam thường xuyên chịu ảnh hưởng nặng nề của lũ lụt, do đó

nhiều nghiên cứu về lũ lụt đã thực hiện trên khu vực này nhằm giảm thiểu các thiệt

hại do lũ gây ra, phục vụ mục đích sử dụng hợp lý tài nguyên, bảo vệ môi trường và

phòng tránh thiên tai lưu vực Sông Lam [27] và đưa ra phương pháp phòng tránh lũ

cho lưu vực sông Lam [29]. Đã có một số công bố về phân vùng nguy cơ lũ ở lưu

vực sông Lam, tuy nhiên đối tượng chính của các nghiên cứu này lại tập trung vào

lũ quét và lũ ống. Trong khi nghiên cứu của Lê Huy Anh và đồng nghiệp tiến hành

lập bản đồ phân vùng nguy cơ lũ quét và lũ ống của vùng tả ngạn sông Lam và vùng

hữu ngạn sông Lam thuộc tỉnh Nghệ An [1] thì Nguyễn Thị Mỹ Duyên và Hà

Quang Hả lại tiến hành phân vùng nguy cơ lũ quét ở huyện Hương Khê, tỉnh Hà

19

Tĩnh, thuộc khu vực hạ lưu sông Lam [5]. Cả hai nghiên cứu này đều sử dụng

phương pháp phân tích nhân tố kết hợp với bản đồ viễn thám, GIS và xử lý mô hình

trọng số. Trong nghiên cứu [5], các tác giả cho rằng: độ dốc, loại đất, loại hình sử

dụng đất và mật độ che phủ rừng là các nhân tố ảnh hưởng đến lũ quẻt của khu vực.

Đây có thể là gợi ý khi chọn tiêu chí để đánh giá mức độ ảnh hưởng của chúng đến

lũ lụt trên lưu vực sông Lam. Tuy nhiên, các tiêu chí này chưa đủ để tiến hành các

nghiên cứu về lũ lụt của cả lưu vực, đồng thời do có sự khác nhau về nguyên nhân

hình thành, quá trình phát triển giữa lũ quét và lũ lụt nên kết quả của nghiên cứu

này cũng không sử dụng được cho luận án này.

Bên cạnh lũ quét, kết quả nghiên cứu dấu hiệu nhận dạng lũ lớn, tiêu chí và

kết quả phân vùng khả năng gây lũ lớn trên lưu vực sông lam cũng được Trần Duy

Kiều và Lê Đình Thành công bố trong tạp chí Khoa học Kỹ thuật Thuỷ lợi và Môi

trường năm 2011. Trong bài báo này, tác giả đã đề xuất chọn 4 yếu tố làm cơ sở để

phân vùng nguy cơ lũ lớn bao gồm: mưa gây lũ lớn, địa hình và độ dốc lưu vực,

đỉnh lũ và tổng lượng lũ trên một đơn vị diện tích [12]. Khả năng lũ lớn của từng

lưu vực bộ phận đánh giá dựa vào chỉ số HFR (High Flood Risk) hoặc BFD (Big

Flood Danger) và được chia làm 5 cấp nguy cơ [10].

Cũng với mục đích xây dựng được tiêu chí phân vùng nguy cơ lũ lớn trên

lưu vực sông Lam, năm 2015, Trần Duy Kiều và các cộng sự đã thực hiện đề tài cấp

bộ Tài nguyên và Môi trường: “Nghiên cứu nhận dạng lũ lớn, phân vùng nguy cơ lũ

lớn và xây dựng bản đồ ngập lụt phục vụ cảnh báo lũ lớn trên lưu vực sông Lam”.

Trong đề tài này, từ bản đồ nền, kết hợp với module đỉnh lũ lớn nhất tại các trạm

quan trắc, dựa vào phân bố cực trị Gumbel, kết quả phân vùng nguy cơ lũ lớn cho

lưu vực sông Lam được chia theo 3 mức độ nguy cơ lũ là thấp, trung bình và cao

[9]. Tuy nhiên, đối tượng của các nghiên cứu này là lũ lớn và phân vùng theo phương

pháp nhân tố chính đồng thời sử dụng chủ yếu là dữ liệu thuỷ văn và thuỷ lực mà

không đề cập nhiều đến các yếu tố mặt đệm khác khi phân vùng.

Với kết quả nghiên cứu tổng quan phân vùng nguy cơ lũ trên lưu vực sông

Lam, tác giả có một số nhận xét như sau:

20

- Các nghiên cứu chủ yếu trên lưu vực sông chủ yếu đưa ra giải pháp để phòng

chống và giảm nhẹ lũ lụt theo các phương pháp thuỷ văn, thuỷ lực.

- Có 3 nhóm tác giả nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ, hai nhóm công bố kết

quả phân vùng nguy cơ lũ quét và lũ ống, nhóm còn lại nghiên cứu phân vùng nguy cơ

lũ lớn. Tuy nhiên, với đối tượng và khu vực nghiên cứu khác nhau, dữ liệu sử dụng

trong cả ba đề tài đều không tận dụng được hết để thực hiện các nghiên cứu phân vùng

nguy cơ lũ lụt trên toàn bộ lưu vực sông Lam.

- Với đối tượng là lũ quét, mặc dù đã sử dụng các yếu tố địa hình nhưng tác giả

chỉ tập trung vào một khu vực nhỏ mà không xét trên toàn lưu vực. Trong khi đó, phân

vùng lũ lớn được thực hiện trên toàn lưu vực nhưng nhân tố ảnh hưởng chủ yếu là dữ

liệu thuỷ văn, thuỷ lực mà không quan tâm đến nguyên nhân sinh lũ do địa hình gây ra.

Với các nhận xét nêu trên, kết quả nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ lụt trên lưu

vực sông Lam là cần thiết do chưa có công bố nào đề cập đến các nguyên nhân ảnh

hưởng đến nguy cơ lũ là yếu tố địa hình đồng thời cũng chưa có nghiên cứu nào cho

toàn bộ lưu vực với đối tượng là lũ lụt nói chung.

Từ các nghiên cứu đã thực hiện bởi các nhà khoa học trong nước và thế giới

trên các lưu vực sông khác nhau nói chung và lưu vực sông Lam nói riêng, có thể

thấy phân vùng nguy cơ lũ cho lưu vực sông là một trong các bài toán giải quyết

thông tin đầu vào quan trọng cho quy hoạch sử dụng đất ứng phó với biến đổi khí

hậu cũng như để xây dựng các kịch bản ứng phó với lũ. Để phân vùng nguy cơ lũ,

các nhà khoa học sử dụng kiến thức chuyên gia, phương pháp viễn thám và GIS,

phương pháp phân tích nhân tố, phương pháp bản đồ và mới đây là phương pháp

mô hình hóa. Phần 1.4 sẽ tóm tắt phương pháp mô hình hoá, ưu, nhược điểm, điều

kiện ứng dụng của từng loại mô hình từ đó đưa ra tiêu chí lựa chọn mô hình thích

hợp cho phân vùng nguy cơ lũ.

1.4 Phương pháp mô hình hoá trong phân vùng nguy cơ lũ, đánh giá ưu,

nhược điểm và hiệu quả ứng dụng của chúng

Bản chất của phương pháp mô hình hóa là xây dựng một mô hình mô phỏng

miêu tả kết quả (nguy cơ lũ) dựa trên quan hệ của nó với các tham số ảnh hưởng,

21

bao gồm cả các tham số nguyên nhân (lượng mưa và cường độ mưa), các tham số

gia tăng nguy cơ (độ dốc địa hình, mức độ phân cắt địa hình, chiều dài sườn dốc

tương đối) và các tham số cản trở (lớp phủ thực vật, sử dụng đất). Mô hình thường

được xác định bằng phương pháp thực nghiệm, lý thuyết hoặc từ số liệu thống kê.

1.4.1 Phương pháp mô hình hóa xây dựng mô hình phân vùng nguy cơ lũ

Khi nghiên cứu về lũ, đặc biệt là giải bài toán phân vùng nguy cơ, cần phải

có một mô hình diễn tả nguy cơ lũ. Công việc này dựa trên các giả thiết, quá trình lũ

diễn ra trong tương lai với cùng điều kiện của các trận lũ đã xảy ra trước đó. Việc

xác định ranh giới của các vùng nguy cơ lũ xuất phát từ xác suất xảy ra hiện tượng

và sự tương đồng của các tiêu chí tác động đến quá trình lũ như: địa hình, lượng

mưa, lớp phủ thực vật, thổ nhưỡng, mật độ dân cư, sử dụng đất, cơ sở hạ tầng, các

công trình thuỷ lợi,… Nguy cơ lũ được biểu diễn dưới dạng:

y = f(x) (1.1)

trong đó:

y: nguy cơ lũ

x: các nhân tố ảnh hưởng đến quá trình lũ

f: hàm biểu thị mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến nguy cơ lũ

Như vậy, khi nghiên cứu lũ, mô hình là một hàm số biểu thị vai trò, mức độ

ảnh hưởng của các nhân tố tới quá trình lũ. Xây dựng mô hình hay mô hình hoá là

quá trình xác định các tiêu chí ảnh hưởng đến lũ và mức độ ảnh hưởng của các tiêu

chí đó đến nguy cơ lũ.

Những năm gần đây, nhiều phương pháp đánh giá nguy cơ lũ đã được nghiên

cứu, phát triển và có thể được chia thành các phương pháp trực tiếp và gián tiếp

(hình 1.2). Hầu hết các phương pháp này đã được thực hiện trong các nghiên cứu

trình bày ở phần 1.1 và 1.2. Tùy thuộc vào đối tượng và yêu cầu nghiên cứu để đưa

ra các lựa chọn khác nhau trong việc xây dựng mô hình. Có nhiều phương pháp

khác nhau trong xây dựng mô hình phân vùng nguy cơ lũ, tùy thuộc vào qui mô

chọn mẫu, hàm giả định, phương pháp đánh giá vai trò của các yếu tố ảnh

hưởng. Chính vì vậy, điều quan trọng trong ứng dụng mô hình hóa xây dựng mô

22

hình phân vùng nguy cơ lũ là lựa chọn mô hình cũng như các tham số mô hình sao

cho phù hợp với khu vực nghiên cứu và điều kiện nghiên cứu. Để có cơ sở lựa chọn

mô hình trong phân vùng nguy cơ lũ, các yêu cầu cần đặt ra là:

Phân vùng nguy cơ lũ

Phương pháp trực tiếp Phương pháp gián tiếp

Mô hình tất định Phân tích các vùng nguy cơ lũ Phân tích suy nghiệm Phân tích thống kê

Hình 1.2 Các phương pháp phân vùng nguy cơ lũ

- Dễ dàng thực hiện trên GIS: điều này đòi hỏi mô hình có hàm f(x) xác định,

trong đó các tham số (x) đều được xác định và có thể thể hiện dưới dạng bản đồ.

- Tính mở: do sự phức tạp của bài toán phân vùng nguy cơ lũ, các tham số có

mức độ ảnh hưởng khác nhau có thể dễ dàng cập nhật được tính đến hoặc không

được tính đến nên bản thân mô hình (hay hàm số f(x)) cần có tính mở để có thể

thêm, bớt các tham số (x) khi cần thiết [14].

- Diện tích khu vực cần nghiên cứu: đây là tiêu chí quan trọng, nhất là khi

đánh giá nguy cơ lũ xảy ra ở những lưu vực lớn. Điều này trực tiếp liên quan đến tỷ

lệ của dữ liệu nghiên cứu.

- Khả năng thu thập dữ liệu: dữ liệu về lũ là dữ liệu động và đa dạng do đó

việc thu thập đầy đủ, chính xác và theo chu kỳ không phải là công việc dễ dàng và

đơn giản. Vì vậy, mô hình sử dụng nên xem xét đến khả năng này, đặc biệt đối với

khu vực nghiên cứu gặp khó khăn trong quá trình thu thập dữ liệu.

Với các yêu cầu đặt ra như trên, các loại mô hình thường được sử dụng trong

phân vùng nguy cơ lũ được phân tích dưới đây:

23

1.4.2 Mô hình tất định trong phân vùng nguy cơ lũ (deterministic model)

Nguyên tắc xây dựng mô hình tất định trong phân vùng nguy cơ lũ

Là phương pháp nghiên cứu khi biết các thành phần tham gia vào quá trình

và cách thức ảnh hưởng giữa các thành phần. Đây là loại mô hình toán học trong đó

kết quả được xác định chính xác thông qua các mối quan hệ đã biết (bản chất vật lý)

giữa các sự kiện, trường hợp. Mô hình tất định không bao gồm các yếu tố ngẫu

nhiên. Kết quả của mô hình hoàn toàn được xác định bởi giá trị các tham số và điều

kiện ban đầu. Khi chạy mô hình, với điều kiện ban đầu giống nhau thì kết quả thu

được cũng sẽ giống nhau.

Mô hình tất định tương đối đơn giản và có thể sử dụng khi biến ngẫu nhiên

không ảnh hưởng nhiều đến đối tượng được mô hình hoá (biến ngẫu nhiên tương

đối nhỏ). Nếu biến ngẫu nhiên là thành phần chính thì mô hình xác suất là cần thiết

để phù hợp với mục đích [135]. Trong nghiên cứu về nguy cơ lũ, đây là một dạng

mô hình dựa trên việc phân tích bản chất vật lý của quá trình lũ và điều kiện địa kỹ

thuật của khu vực nghiên cứu. Mô hình loại này thường được các chuyên gia về

thuỷ văn, thuỷ lực thực hiện, mô tả bản chất vật lý của các nhân tố ảnh hưởng tới

nguy cơ lũ. Với mô hình tất định, quá trình lũ là quá trình vật lý có thể được xây

dựng trong phòng thí nghiệm bằng các công thức, các hệ số...Về bản chất, đây là

mô hình vật lý mô phỏng quá trình lũ và mô hình này giúp đánh giá khả năng

lũ. Hiện nay, các mô hình thủy văn, thủy lực 1 và 2 chiều được dùng khá rộng rãi

với sự trợ giúp của hệ thống thông tin địa lý để lập bản đồ lũ như: HEC-RAS (Mỹ),

MIKE 11, MIKE 21 (Đan Mạch), ISIS (Anh), VRSAP (Việt Nam). Trong những

năm qua, mô hình này đã được sử dụng trong nhiều nghiên cứu khác nhau để đánh

giá và phân vùng lũ như các nghiên cứu [3], [9], [19], [32], [68], [95], [102].

Việc áp dụng mô hình tất định trong phân vùng lũ, quan trọng nhất không

phải là xây dựng mô hình mà là xác định các giá trị cho các tham số tham gia vào

mô hình. Quá trình xác định các tham số thường được tiến hành bằng cách tính toán

từ bản đồ kết hợp với số liệu đo đạc cụ thể trên thực địa. Một cách tổng quát, quy

trình áp dụng mô hình tất định trong phân vùng nguy cơ lũ lụt gồm hai bước:

24

- Bước 1: xác định, đo đạc, tính toán số liệu đầu vào mà mô hình yêu cầu.

- Bước 2: áp dụng mô hình.

Bước 1 thường được tiến hành bằng cách đo đạc thực tế tại một số điểm và

nội suy cho các điểm khác dựa trên các bản đồ đã có.

Ưu điểm:

- Đề cập đến bản chất của lũ lụt: các mô hình tất định tập trung vào phân

tích mức độ nguy hiểm của nguy cơ lũ lụt thông qua đánh giá xác suất an toàn. Mức

độ an toàn càng lớn có nghĩa là mức độ nguy hiểm càng nhỏ. Ngoài ra, vì tiếp cận

theo mức độ an toàn nên các nhân tố gây ảnh hưởng đến mức độ an toàn (bản chất

của nguy cơ lũ lụt) được coi là những đầu vào chính của mô hình. Quan hệ giữa các

yếu tố này được phân tích và lượng hóa bằng một hàm số cụ thể. Điều này đặc biệt

hữu ích với những đánh giá cho khu vực nhỏ, nơi thực tế một số tham số không thể

hiện rõ vai trò ảnh hưởng tới nguy cơ lũ lụt như mật độ dân số, hệ thống cơ sở hạ

tầng,… bằng các nhân tố ảnh hưởng chính như lượng mưa, độ dốc địa hình…

- Cho phép tính toán định lượng: mô hình tất định cho phép tính toán hoàn

toàn định lượng, từ đó xác định mức độ an toàn của khu vực nghiên cứu.

- Có thể được tính toán trên GIS: do sử dụng các số liệu dưới dạng bản đồ

(dạng vecto hoặc dạng raster) nên việc tính toán mô hình tất định trên GIS được

thực hiện dễ dàng, với kết quả là bản đồ phân vùng nguy cơ lũ lụt cho từng vị trí

trên toàn bộ khu vực. Hơn nữa, với cách thu thập dữ liệu tại từng điểm trên thực địa

và bằng phương pháp nội suy nên vai trò của GIS càng trở nên lớn hơn. [36]

- Thích hợp với nghiên cứu tỷ lệ lớn: mô hình tất định đi sâu vào bản chất

của lũ lụt tại một khu vực cụ thể. Các số liệu mà mô hình yêu cầu cũng hết sức chi

tiết, thích hợp cho nghiên cứu tỷ lệ lớn.

Nhược điểm:

- Thiếu dữ liệu đầu vào: mô hình này thường yêu cầu dữ liệu khá chuyên

biệt nên không dễ dàng để thu thập đủ dữ liệu đầu vào. Điều này làm cho việc

nghiên cứu trở nên khó khăn hơn, do đó kéo dài thời gian cũng như tăng giá thành

nghiên cứu.

25

- Mức độ chi tiết của dữ liệu: mô hình tất định đòi hỏi dữ liệu đầu vào có

mức độ chi tiết cao cả về không gian và thuộc tính. Vì vậy, nhiều tham số phải đo

đạc tại thực địa với độ chính xác cao, thời gian theo dõi lâu.

- Khả năng áp dụng cho khu vực lớn: do yêu cầu dữ liệu đầu vào chi tiết

nên khó có thể áp dụng một cách chính xác mô hình tất định trên các khu vực rộng

lớn với tỷ lệ nhỏ. Nếu có áp dụng trong tỷ lệ nhỏ, thường phải sử dụng nhiều giá trị

ngầm định của dữ liệu. Do đó, loại bớt sự tham gia của nhiều yếu tố ảnh hưởng,

khiến cho kết quả không còn chính xác.

- Hạn chế số lượng các tham số đầu vào: do số lượng các tham số đã được

cố định trong mô hình và không có chỗ cho việc mở rộng nên tất cả các yếu tố ảnh

hưởng đến nguy cơ lũ lụt không phải lúc nào cũng được sử dụng trong mô hình tất

định, kể cả khi có đủ dữ liệu. Việc hạn chế số lượng yếu tố ảnh hưởng khiến cho mô

hình tất định là một trong những mô hình khó được xây dựng nhất.

- Khó điều chỉnh: một nhược điểm đáng kể của mô hình tất định là khả năng

điều chỉnh của nó. Do số lượng tham số và vai trò của chúng đều đã được “cố định”

trong mô hình nên hầu như không điều chỉnh được việc xây dựng mô hình. Vì vậy,

khi phát hiện ra những kết quả không chính xác của mô hình, việc hiệu chỉnh khó

khăn sẽ cản trở quá trình tính toán, xác định lại mô hình [36].

Với các ưu điểm và nhược điểm đã phân tích trên đây, việc áp dụng mô hình

tất định ở Việt Nam khi nghiên cứu lũ lụt cần có những chú ý sau:

- Đo đạc các dữ liệu đầu vào

Các dữ liệu đầu vào áp dụng trong mô hình tất định chủ yếu là số liệu thuỷ

văn và thuỷ lực bao gồm:

+ Dữ liệu về hướng dòng chảy và dòng chảy

+ Dữ liệu về phân chia lưu vực

+ Dữ liệu về thuỷ văn đất

+ Dữ liệu phân bố không gian của trạm đo mưa

+ Dữ liệu về lượng mưa, cường độ mưa

+ Dữ liệu về vị trí thoát nước

26

+ Dữ liệu độ cao địa hình

- Do yêu cầu về độ chi tiết của dữ liệu nên mô hình khó áp dụng cho khu vực

rộng lớn. Để đảm bảo độ chính xác, mô hình tất định chỉ nên sử dụng cho các

nghiên cứu tỷ lệ lớn với diện tích nhỏ.

1.4.3 Mô hình suy nghiệm trong phân vùng nguy cơ lũ (heuristic model)

Nguyên tắc xây dựng mô hình suy nghiệm trong phân vùng nguy cơ lũ

Mô hình suy nghiệm đề cập đến các phương pháp kỹ thuật dựa trên kinh

nghiệm thực hiện các nhiệm vụ khác nhau như nghiên cứu, giải quyết vấn đề, phát

hiện vấn đề…Phương pháp này nâng cao tốc độ của việc tìm kiếm các giải pháp

mong muốn khi việc nghiên cứu tổng hợp không thể thực hiện được [139]. Đây là

dạng mô hình dựa trên cơ sở phân tích các nhân tố có thể gây ảnh hưởng tới lũ lụt.

Dựa trên các khu vực đã xảy ra lũ lụt (coi như đáp số đúng đã có của bài toán), các

chuyên gia đánh giá vai trò của các nhân tố ảnh hưởng thông qua quá trình cho

trọng số. Mô hình này giúp đánh giá nguy cơ lũ lụt.

Khi sử dụng mô hình suy nghiệm trong phân vùng nguy cơ lũ, các nguyên

nhân ảnh hưởng đến lũ cần được xem xét đầu tiên, từ đó đánh giá được qui luật

xảy ra lũ của khu vực. Sau đó, tiến hành phân tích và gán cho mỗi nhân tố một

trọng số tùy thuộc vào việc đánh giá mức độ quan trọng ảnh hưởng tới khả năng lũ

theo ý kiến chuyên gia. Mức độ nguy cơ lũ được đánh giá bằng điểm số dựa vào

công thức (1.2) [36]:

(1.2)

trong đó: H - điểm số nguy cơ, wj - trọng số của yếu tố thứ j, xij - giá trị của

lớp thứ i trong yếu tố ảnh hưởng j (điểm phân cấp của yếu tố i).

Đối với mỗi yếu tố thành phần đều cần phải xây dựng bảng phân cấp và cho

điểm tương ứng với các yếu tố đó theo từng cấp. Dữ liệu sử dụng cho việc phân tích

phụ thuộc vào các chỉ tiêu ảnh hưởng đến lũ, nhưng thông thường sẽ là các loại bản

đồ điạ hình, bản đồ thổ nhưỡng, bản đồ thực phủ, bản đồ sử dụng đất của vị trí

nghiên cứu, vị trí toạ độ các trạm khí tượng, trạm đo mưa và số liệu quan trắc lượng

27

mưa… Như vậy, việc sử dụng mô hình suy nghiệm trong phân vùng nguy cơ lũ cần

xác định được những thông số như: các yếu tố ảnh hưởng (nguyên nhân gây ra lũ,

nguyên nhân làm trầm trọng thêm hoặc cản trở lũ), trọng số (mức độ ảnh hưởng)

của các yếu tố đó và giá trị của các yếu tố ảnh hưởng. Mỗi thông số sẽ có phương

pháp xác định khác nhau, bảng 1.2 sẽ trình bày các phương pháp xác định các thông

số đó. Một trong các phương pháp được các nhà khoa học Việt Nam và thế giới sử

dụng để tính toán trọng số cho các yếu tố ảnh hưởng là Analytic Hierarchy Process

(AHP) - Phương pháp phân tích thứ bậc, được nhà khoa học Mỹ Thomas L.Saaty

trường Đại học Pitsburg đề xuất vào những năm 1980 và đã được nghiên cứu mở

rộng, bổ sung cho đến nay.

AHP đặc biệt phù hợp với các vấn đề phức tạp liên quan đến việc so sánh

hàng loạt các yếu tố khó định lượng. Đây là một công cụ hiệu quả khi đưa ra các

quyết định phức tạp và có thể giúp người ra quyết định thiết lập các ưu tiên và đưa

ra kết luận tốt nhất. Quá trình cơ bản của AHP dựa trên cơ sở nhận thức, phân tích

và tổng hợp, có thể được mô tả với 3 nguyên tắc chính:

- Phân tích vấn đề ra quyết định (thiết lập thứ bậc)

- Đánh giá so sánh các thành phần (so sánh cặp giữa các yếu tố)

- Tổng hợp các mức độ ưu tiên (xác định các ma trận trọng số) [98]

Bảng 1.2 Phương pháp xác định các thông số trong mô hình suy nghiệm áp dụng

trong phân vùng nguy cơ lũ

Thông số

Yếu tố ảnh hưởng đến lũ

Trọng số (mức độ ảnh hưởng của yếu tố ảnh hưởng đến lũ) Phương pháp xác định Chuyên gia, thông qua phân tích hiện trạng lũ trong khu vực Chuyên gia, thông qua kinh nghiệm, các nghiên cứu khác và phân tích hiện trạng lũ trong khu vực

Giá trị của yếu tố ảnh hưởng lũ Bản đồ đầu vào

Ưu điểm:

Các ưu điểm dễ nhận thấy của việc ứng dụng mô hình suy nghiệm trong

nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ bao gồm:

28

- Dễ hiểu: mô hình suy nghiệm bắt đầu bằng việc xác định các yếu tố ảnh

hưởng. Thông qua suy luận logic, không khó khăn để nhận thấy sự ảnh hưởng của các

yếu tố này tới nguy cơ lũ lụt. Ngoài ra, mặc dù đây chỉ là phương pháp bán định lượng,

nhưng việc phân tích, đánh giá và tính toán lại cho kết quả hoàn toàn định lượng, từ đó

có thể so sánh một cách tương đối các yếu tố với nhau. Hơn nữa, việc xác định trọng số

của các nhân tố ảnh hưởng đã được sự trợ giúp của phương pháp AHP, do đó kết quả

sẽ mang tính “khách quan” và giảm bớt sự phụ thuộc vào ý kiến chuyên gia.

- Không hạn chế số lượng các tham số đầu vào: không giống như một số

mô hình khác, khi xây dựng mô hình suy nghiệm, yếu tố ảnh hưởng nếu có đủ dữ

liệu đều có thể sử dụng. Việc không hạn chế và cũng không bắt buộc số lượng yếu

tố ảnh hưởng và tầm quan trọng của chúng cho thấy mô hình suy nghiệm là một

trong những mô hình dễ được xây dựng và dễ được áp dụng. Thực tế khi nghiên

cứu lũ, với những khu vực gặp khó khăn khi thu thập số liệu, chỉ với một số lượng

hạn chế các dữ liệu đầu vào vẫn có thể tiến hành xây dựng và áp dụng mô hình suy

nghiệm với sự thành công nhất định. Đây cũng là lý do giải thích tại sao mô hình

suy nghiệm ngày càng trở nên phổ biến, được nhiều nhà nghiên cứu lựa chọn và áp

dụng trong nhiều lĩnh vực.

- Dễ điều chỉnh: một ưu điểm đáng kể của mô hình suy nghiệm là khả năng

điều chỉnh của nó. Với cách tiếp cận của mình, mô hình suy nghiệm có thể điều

chỉnh một cách dễ dàng từ số lượng tham số tham gia trong mô hình, đến vai trò của

chúng. Đặc biệt, khi phát hiện ra kết quả không chính xác của mô hình, việc hiệu

chỉnh dễ dàng và nhanh chóng giúp quá trình tính toán, xác định lại mô hình diễn ra

thuận lợi. Ngoài ra, khả năng dễ điều chỉnh giúp cho việc chi tiết hóa khi xây dựng

mô hình ở tỷ lệ lớn sẽ dễ dàng hơn.

- Có thể được tính toán trên GIS: mô hình suy nghiệm sử dụng số liệu dưới

dạng bản đồ (dạng vector hoặc dạng raster) nên việc tính toán trên GIS được thực hiện

dễ dàng, với kết quả là bản đồ nguy cơ lũ lụt cho từng vùng của khu vực nghiên cứu.

Một chương trình GIS mã nguồn mở có thể được sử dụng hiệu quả trong tính toán,

thành lập bản đồ phân vùng nguy cơ lũ lụt nhờ mô hình suy nghiệm. Đây cũng là một

điều kiện thuận lợi giúp cho mô hình suy nghiệm được áp dụng rộng rãi [83].

29

Nhược điểm:

Bên cạnh ưu điểm, mô hình suy nghiệm tồn tại một số hạn chế sau:

- Quá trình lượng hóa không đầy đủ: mặc dù áp dụng phương pháp AHP

cho quá trình lượng hóa nhưng mô hình suy nghiệm vẫn bị ảnh hưởng ý kiến chủ

quan của chuyên gia. Sử dụng thang điểm đánh giá chung, nhưng mức độ quan

trọng của từng yếu tố khi so sánh cặp xác định hoàn toàn phụ thuộc vào chuyên gia.

Đã có một số phương pháp tính toán để giảm ảnh hưởng này, nhưng thực tế, việc

tập hợp đủ số lượng chuyên gia cần thiết không phải là đơn giản.

- Không rõ ràng về tỷ lệ nghiên cứu: mô hình này chỉ quan tâm đến việc xác

định các yếu tố ảnh hưởng và đánh giá mức độ tác động của nó mà không đề cập

đến tỷ lệ của nghiên cứu, dẫn tới việc áp dụng không chính xác của mô hình suy

nghiệm. Với cách tiếp cận của mình, mô hình chỉ nên nghiên cứu ở những khu vực

rộng lớn với tỷ lệ bản đồ nhỏ và không yêu cầu mức độ chi tiết cao. Nếu mô hình

này áp dụng tại các khu vực nhỏ với bản đồ tỷ lệ lớn sẽ khó kiểm soát và thường

cho kết quả không như ý.

- Phụ thuộc vào kiến thức chủ quan của chuyên gia: bản chất của mô hình

suy nghiệm là ý kiến đánh giá của chuyên gia được lượng hóa. Mặc dù quá trình

lượng hóa là thống nhất nhưng ảnh hưởng của chuyên gia cũng vẫn tồn tại và xuất

hiện trong hầu hết các bước của quá trình áp dụng mô hình trong phân vùng nguy

cơ lũ lụt như: lựa chọn yếu tố ảnh hưởng, xác định mức độ ảnh hưởng, xác định tỷ

lệ nghiên cứu.

- Mất nhiều thời gian và phức tạp: quá trình tính toán mô hình mất nhiều

thời gian vì phải tiến hành theo nguyên tắc so sánh cặp và kiểm tra hệ số nhất quán.

Với các ưu và nhược điểm nêu trên cho thấy mô hình suy nghiệm hoàn toàn

có khả năng áp dụng khi phân vùng lũ trong điều kiện Việt Nam một cách thuận lợi.

Tuy nhiên, không nên chọn quá nhiều, chỉ nên chọn các tiêu chí rõ ràng mang tính

định lượng cao trong quá trình thu thập ý kiến chuyên gia, đồng thời cần xác định

các yếu tố sau một cách rõ ràng:

- Tỷ lệ của nghiên cứu: không nên áp dụng cho tỷ lệ lớn, khu vực nhỏ.

30

- Số lượng yếu tố ảnh hưởng: ít nhất nên sử dụng các yếu tố là nguyên nhân

chính gây ra lũ lụt như địa hình, độ dốc, lớp phủ thực vật, loại đất, lượng

mưa…Ngoài ra, phụ thuộc vào khu vực nghiên cứu và khả năng thu thập dữ liệu có

thể sử dụng thêm các tiêu chí khác.

- Tập hợp đội ngũ chuyên gia: đây là công việc quan trọng vì ý kiến của

chuyên gia quyết định nhiều đến độ chính xác của kết quả phân vùng. Nên chọn

chuyên gia về lĩnh vực thuỷ văn, thuỷ lực, tài nguyên nước và một số lĩnh vực khác

có liên quan như môi trường, đất, trắc địa, địa chất…

- Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào: đây là công việc nhằm đảm bảo tính đầy đủ,

chính xác và nhất quán của dữ liệu đầu vào, đồng thời cũng quyết định đến độ chính

xác của việc phân vùng.

- Nên áp dụng GIS trong tính toán: công nghệ GIS với khả năng kết nối, cập

nhật, truy vấn, phân tích dữ liệu mạnh mẽ, đồng thời đóng vai trò như một công cụ

hỗ trợ ra quyết định đắc lực cho nhà quản lý. Trong khi đó, AHP là phương pháp

toán học phân tích các vấn đề ra quyết định phức tạp liên quan đến nhiều tiêu chí.

Do vậy, nên tích hợp GIS và AHP trong nghiên cứu lũ để cho quá trình ra quyết

định phân vùng nguy cơ có kết quả hợp lý [36] .

1.4.4 Mô hình thống kê trong phân vùng nguy cơ lũ

Mô hình thống kê là một loại mô hình toán học bao gồm một tập hợp các dữ

liệu liên quan đến việc tạo ra các số liệu mẫu và các số liệu tương tự từ một tập hợp

lớn hơn. Các dữ liệu được thể hiện bằng mô hình thống kê mô tả một tập hợp các

phân bố xác suất. Phân bố xác suất trong các mô hình thống kê là điểm khác biệt

giữa mô hình thống kê với các mô hình toán học khác. Một mô hình thống kê

thường được xác định bởi phương trình toán học có liên quan đến một hoặc nhiều

biến ngẫu nhiên và các biến không ngẫu nhiên khác. Trong toán học, mô hình thống

kê luôn được coi là một cặp (S, P), trong đó S là tập hợp các trị đo và P là tập hợp

các phân bố xác suất trong S. Trong một mô hình thống kê xác định bằng phương

trình toán học, một số các biến không có giá trị cụ thể nhưng lại có các phân bố xác

suất [135]. Trọng tâm của việc xây dựng mô hình thống kê là làm sao ước lượng

31

được mô hình này từ dữ liệu, có thể đánh giá được tính hiệu quả hoặc tính tổng quát

của mô hình và có thể chọn ra được mô hình hữu ích. Cho đến nay, các phương

pháp tính toán khác nhau đã đưa ra nhiều mô hình (hàm toán học) khác nhau. Có

thể hình dung các phương pháp xây dựng mô hình thống kê như hình 1.3.

Khi nghiên cứu trong phân vùng lũ, mô hình thống kê là dạng mô hình được

xây dựng dựa hoàn toàn vào phân tích thống kê về mặt toán học các vùng đã xảy ra

lũ. Mô hình này coi các khu vực đã xảy ra lũ chính là các đáp số, từ đó xây dựng

một hàm toán học với các dữ liệu đã có để có được một lời giải tương đối gần với

các đáp số này nhất. Mô hình này được sử dụng để dự đoán giá trị của biến phụ

thuộc hoặc biến kết quả dựa trên những giá trị của ít nhất một biến độc lập hay biến

nguyên nhân. Mô hình này giúp đánh giá xác xuất xảy ra lũ, hoặc nguy cơ lũ [101].

Phương pháp thống kê

Thống kê nhị biến Thống kê đa biến

Xác suất Độ lệch chuẩn Phân tích phân biệt Hồi quy tuyến tính Trọng số chứng cứ Chỉ số thống kê

Hình 1.3 Các phương pháp xây dựng mô hình thống kê [36].

Phân tích thống kê hồi quy tuyến tính đa biến được sử dụng trong phân vùng

lũ là một trong các phương pháp phổ biến nhất trong phân tích thống kê đa biến.

Phương pháp này được sử dụng để tìm ra một phương trình tuyến tính thể hiện mối

liên hệ giữa một biến phụ thuộc (bản đồ nguy cơ lũ) và các biến độc lập (các yếu tố

ảnh hưởng đến lũ). Phương trình hồi quy tuyến tính đa biến thể hiện dưới dạng:

Y = a0 + a1X1 + a2X2 + ... + anXn trong đó: (1.3)

- Y: biến phụ thuộc thể hiện tại một điểm xảy ra hoặc không xảy ra lũ trong

32

quá khứ (biến kết quả).

- Xi: biến độc lập ảnh hưởng đến lũ (nguyên nhân gây ra lũ) như độ dốc địa

hình, lượng mưa, lớp phủ thực vật, đặc điểm địa chất, mật độ lưới sông, sử dụng

đất, cơ sở hạ tầng, mật độ dân cư v.v...

- ai : hệ số hồi quy. Các hệ số này thể hiện mối quan hệ tương đối giữa các

biến độc lập trong khả năng xảy ra lũ.

Nhìn chung, quy trình áp dụng mô hình thống kê trong phân vùng nguy cơ lũ

lụt bao gồm các bước sau đây:

Bước 1: thu thập dữ liệu về lũ đã xảy ra trong quá khứ và hiện tại,

Bước 2: xây dựng hàm miêu tả khả năng xảy ra lũ qua phân tích thống kê các

dữ liệu lũ đã thu thập được,

Bước 3: đánh giá khả năng (xác suất) xảy ra nguy cơ lũ của các vùng trong

khu vực dựa vào hàm được xây dựng.

Việc sử dụng mô hình thống kê trong đánh giá phân vùng lũ cũng đã và đang

được nhiều nhà khoa học quan tâm. Một số đề tài nghiên cứu về vấn đề này đã được

công bố ở các tạp chí trong và ngoài nước [53], [91], [101], [121].

Ưu điểm:

- Hiệu quả cao: với các dữ liệu đầu vào giống nhau bao gồm thông tin về các

yếu tố ảnh hưởng tới lũ lụt, số liệu điều tra về các khu vực đã xảy ra lũ lụt, phương

pháp thống kê có thể phân tích, đánh giá nguy cơ lũ lụt theo nhiều mô hình khác nhau

(các hàm khác nhau) và từ đó lựa chọn mô hình gần đúng nhất. Bên cạnh đó, việc sử

dụng hàm thống kê cho kết quả là xác xuất xảy ra lũ lụt nên không yêu cầu chuyên

gia về lĩnh vực này thực hiện. Ưu điểm này làm cho công tác phân vùng nguy cơ lũ

lụt có hiệu quả đặc biệt khi khó tìm kiếm chuyên gia trong lĩnh vực có liên quan.

- Chi phí thấp: dữ liệu thu thập phục vụ cho công tác phân vùng nguy cơ lũ chủ

yếu tại các khu vực đã xảy ra lũ. Đây là quá trình thực địa tương đối đơn giản, nhanh

chóng, có thể chuẩn hoá và không cần thiết thực hiện bởi các chuyên gia. Bên cạnh đó,

việc tận dụng tài liệu đã có sẵn như bản đồ phân vùng nguy cơ lũ lụt cũ, ảnh vệ tinh

hoặc các tài liệu có liên quan cũng góp phần làm giảm giá thành cho việc nghiên cứu.

33

- Tốt hơn và chính xác hơn: giống như các mô hình khác, mô hình thống kê

sẽ tốt hơn và chính xác hơn nếu dữ liệu đầy đủ, chính xác và cập nhật. Tuy nhiên,

với mô hình thống kê, việc bổ sung dữ liệu nhằm tăng độ chính xác là dễ dàng và

hiệu quả hơn do việc xây dựng mô hình phần lớn tiến hành trên máy tính theo các

thuật toán đã được các chuyên gia xây dựng sẵn.

- Có thể được tính toán trên GIS: cũng như mô hình suy nghiệm và mô hình

tất định, dữ liệu sử dụng là các bản đồ dạng vùng hoặc dạng raster nên quá trình

tính toán mô hình thống kê trên GIS được thực hiện thuận lợi và đạt hiệu quả cao.

Kết quả thể hiện trên bản đồ chi tiết nguy cơ lũ lụt cho từng vị trí của khu vực

nghiên cứu. [36]

Nhược điểm:

Bên cạnh các lợi thể đã nêu trên, mô hình thống kê cũng còn tồn tại một số

vấn đề bất cập như sau:

- Khó khăn trong việc chuẩn bị dữ liệu: do cần phải có dữ liệu tại các khu

vực đã xảy ra lũ lụt nên việc chuẩn bị chúng trước khi phân tích sẽ gặp khó khăn vì

những dữ liệu này không phải lúc nào cũng có sẵn. Đặc biệt ở Việt Nam, tình hình

lũ lụt tại một số khu vực không được theo dõi và cập nhật một cách có hệ thống và

thường xuyên. Giải pháp cho khó khăn này là sử dụng các loại ảnh viễn thám. Tuy

vậy, phương pháp này cũng gặp những khó khăn nhất định:

+ Ảnh hàng không: có chất lượng tốt, độ phân giải cao, tỷ lệ ảnh lớn nên dễ

nhận ra các vùng bị lũ lụt nhưng lại không có thường xuyên.

+ Ảnh vệ tinh: được chụp thường xuyên, kể cả thời tiết xấu và những khu vực

có nhiều mây cũng có thể tìm được ảnh vệ tinh đúng thời gian có lũ lụt xảy ra. Tuy

nhiên, việc giải đoán khu vực lũ lụt trên ảnh vệ tinh không dễ, thường mắc phải sai

sót hoặc bỏ qua những khu vực có nhiều thực vật phát triển mạnh ngay sau mưa lũ.

- Không xem xét đến các ngưỡng giá trị: Mô hình thống kê coi lũ lụt như

một hiện tượng mang tính xác suất với các điều kiện nhất định mà không đánh giá

bản chất gây ra lũ lụt. Vì vậy, các ngưỡng giá trị có thể bị bỏ qua, làm giảm độ

chính xác của mô hình.

34

- Không dễ dàng được ngoại suy (áp dụng) cho các khu vực lân cận: mô

hình thống kê đơn thuần coi nguy cơ lũ như một hiện tượng mang tính xác suất với

các điều kiện nhất định mà không đánh giá bản chất gây ra lũ. Vì vậy, mô hình khó

có thể áp dụng rộng rãi cho các khu vực khác nhau. Với mỗi khu vực nghiên cứu,

quá trình đánh giá nguy cơ lũ được thực hiện lại từ đầu. Mô hình xây dựng lại hoàn

toàn mới, có thể có chung dạng hàm số với các vùng khác, nhưng các hệ số thường

không giống nhau. Với những ưu và nhược điểm trên, mô hình thống kê có khả

năng áp dụng trong điều kiện Việt Nam trong việc phân vùng nguy cơ lũ. Tuy

nhiên, quá trình áp dụng mô hình thống kê trong điều kiện Việt Nam cần phải xác

định rõ các yếu tố sau:

- Tỷ lệ: không nên áp dụng cho tỷ lệ lớn, khu vực nhỏ và các nghiên cứu đòi

hỏi chuyên sâu về mặt bản chất của quá trình lũ.

- Số lượng yếu tố ảnh hưởng: ít nhất cần sử dụng các yếu tố cơ bản về địa

hình,độ dốc, lượng mưa, lớp phủ thực vật và thổ nhưỡng. Cần chú ý nếu đưa nhiều

yếu tố ảnh hưởng vào trong mô hình, đôi khi gây nhiễu nhiều hơn là nâng cao độ

chính xác.

- Thu thập số liệu tại vị trí lũ xảy ra trong quá khứ: đây là công việc quan

trọng khi xây dựng mô hình. Thông thường, nên kết hợp cả hai phương pháp khảo

sát thực địa và phân tích ảnh viễn thám trong phòng.

- Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào: làm cho các tiêu chuẩn khác nhau có thể so

sánh được. Đây là công việc cần thiết để đảm bảo tính đầy đủ, chính xác và nhất

quán của dữ liệu đầu vào.

- Nên áp dụng GIS trong tính toán [36].

1.5 Định hướng và phương pháp nghiên cứu của luận án

Như đã phân tích ở trên, ưu nhược điểm của các mô hình: mô hình tất định,

mô hình suy nghiệm, mô hình thống kê được thể hiện trên bảng 1.3. Dựa vào ưu

nhược điểm của từng mô hình nêu trên, mô hình sử dụng trong phân vùng nguy cơ

lũ có thể đánh giá dựa vào 4 tiêu chí: dễ dàng thực hiện trên GIS, dễ điều chỉnh (có

tính mở), diện tích của khu vực nghiên cứu và khả năng thu thập dữ liệu.

35

Bảng 1.3 Ưu nhược điểm của các phương pháp mô hình hoá không gian trong

Tỷ lệ áp dụng

Ưu điểm

Nhược điểm

Phương pháp

Nhỏ

Lớn

Trung bình

Không Không

Có

Mô hình tất định

- Dữ liệu yêu cầu cần thiết đối với việc chạy các mô hình có thể không có hoặc thiếu. -Thường xuyên không thể có được các dữ liệu đầu vào cần thiết để sử dụng các mô hình có hiệu quả - Hạn chế số lượng các tham số đầu vào và khó điều chỉnh vì số lượng tham số tham gia trong mô hình được cố định

- Cho phép tính toán định lượng - Các mô hình hiện có có thể được sử dụng mà không thời làm mất gian lập trình lại các toán mô hình thuật trong GIS

Ít sử

Có

dụng

Không

Mô hình thống kê (đa biến)

Chỉ đánh giá tính nhạy cảm Không dễ dàng ngoại suy cho các khu vực lân cận

- Hiệu quả cao, chi phí thấp, có thể được tính toán trên GIS - Thu thập đầy đủ thông tin về các biến được coi là có liên quan đến phân vùng nguy cơ lũ

Không

Có

Có

Mô hình suy nghiệm

Quá trình lượng hoá không đầy đủ, không rõ ràng về tỷ lệ nghiên cứu, phụ thuộc vào kiến thức chuyên gia, mất nhiều thời gian và phức tạp.

- Dễ hiểu, không bắt buộc số lượng tham số đầu vào, dễ điều chỉnh, có thể tính toán trên GIS - Mức độ nguy cơ được xác định nhanh sau sự kết hợp nghiên cứu thực địa trên nền bản đồ của các yếu tố ảnh hưởng được sử dụng như cơ sở dữ liệu thuộc tính

phân vùng nguy cơ lũ

36

Như vậy, cả ba mô hình trên đều dễ dàng thực hiện trên GIS do dữ liệu sử

dụng dưới dạng bản đồ vector hoặc raster. Tuy nhiên, nếu xét về tính mở và linh

hoạt, mô hình suy nghiệm được đánh giá cao nhất do khả năng không hạn chế về số

lượng tham số và dễ điều chỉnh. Ngoài ra, diện tích khu vực nghiên cứu cũng là vấn

đề cần quan tâm. Trong khi mô hình tất định được được khuyến cáo chỉ nên áp

dụng cho khu vực nhỏ thì hai mô hình còn lại hoàn toàn có thể xây dựng cho một

lưu vực sông lớn. Bên cạnh đó, việc thu thập dữ liệu cũng là vấn đề quan trọng

trong phương pháp mô hình hoá. Không thể phủ nhận rằng, việc chuẩn bị dữ liệu để

thực hiện mô hình thống kê và tất định sẽ gặp nhiều khó khăn do tại một số điểm lũ

lụt thiết bị theo dõi và ghi nhận thông tin còn thiếu hoặc không đồng bộ.

Với các lý giải như trên, dựa trên phân tích như ở bảng 1.3 và kinh nghiệm

thực hiện các nghiên cứu, bảng 1.4 là ý kiến chủ quan của tác giả khi lượng hoá bốn

tiêu chí bằng điểm số [14]. Việc lượng hóa được thực hiện để dễ dàng so sánh các

tiêu chí với nhau, thuận lợi cho việc lựa chọn chứ không nhằm so sánh đánh giá

hơn/kém của các phương pháp. Chính vì vậy, các tiêu chí được so sánh cũng mang

tính chủ quan và chỉ phủ hợp với nghiên cứu này. Do đó, việc lựa chọn này chỉ

đúng cho nghiên cứu hiện tại. Tuy vậy, các nghiên cứu tương tự cũng có thể sử

dụng phương thức tương tự.

Bảng 1.4 Các tiêu chí đánh giá mô hình và điểm số tương ứng

thực thập tích khu Tính mở Loại mô hình Dễ dàng hiện trên GIS

Điểm tối đa Mô hình tất định Mô hình suy nghiệm Mô hình thống kê 5 5 5 5 Diện vực nghiên cứu 5 2 5 5 Thu dữ liệu 5 2 5 2 5 1 5 4

Trong đó, điểm tối đa cho các tiêu chí là 5 và khả năng thực hiện sẽ được

chia theo mức độ và số điểm tương ứng như sau [14]:

- Không thực hiện được : 0 điểm

- Rất khó thực hiện : 1 điểm

- Khó thực hiện : 2 điểm

37

- Thực hiện được ở mức trung bình : 3 điểm

- Dễ dàng thực hiện : 4 điểm

- Rất dễ thực hiện : 5 điểm

Như vậy, điểm số tính được cho mô hình suy nghiệm phù hợp với các ưu

điểm: dễ hiểu và chính xác cao trong việc xác định trọng số, không hạn chế số

lượng các tham số đầu vào, có thể được tính toán trên GIS và dễ điều chỉnh. Do đó,

lựa chọn mô hình suy nghiệm trong phân vùng nguy cơ lũ là phương pháp thích hợp

có thể áp dụng trong điều kiện Việt Nam với những lưu vực sông lớn, tỷ lệ nhỏ và

dữ liệu không thu thập được đầy đủ.

1.6 Tổng kết chương 1

1. Phân vùng lũ là một trong những bài toán quan trọng mà các nhà nghiên

cứu về môi trường rất quan tâm. Đây là bài toán yêu cầu phân tích không gian phức

tạp, yêu cầu phải đánh giá rất nhiều các chỉ tiêu khác nhau. Trong thực tế, có nhiều

phương pháp đã và đang được sử dụng để phân vùng nguy cơ lũ như phương pháp

sử dụng bản đồ, phương pháp chuyên gia…nhưng phương pháp mô hình hoá không

gian đang chiếm ưu thế về độ chính xác cũng như mức độ chi tiết, cụ thể của nó.

2. Tùy thuộc vào cách tiếp cận, qui mô chọn mẫu, hàm giả định, phương

pháp đánh giá vai trò của các yếu tố ảnh hưởng, phương pháp phân tích, kỹ thuật sử

dụng và dữ liệu đầu vào mà phương pháp mô hình hoá trong xây dựng mô hình

phân vùng nguy cơ lũ có thể sử dụng ba mô hình: mô hình tất định, mô hình suy

nghiệm và mô hình thống kê.

3. Với các tiêu chí lựa chọn mô hình trong phân vùng nguy cơ lũ: dễ dàng

thực hiện trên GIS, tính mở, diện tích nghiên cứu và khả năng thu thập dữ liệu thì

mô hình suy nghiệm đáp ứng được được hầu hết các yêu cầu đó.

4. Hầu hết các phương pháp đều sử dụng dữ liệu đầu vào là số liệu thuỷ lực,

thuỷ văn và địa hình như: lượng mưa, cường độ mưa, độ dốc, thực phủ, thổ nhưỡng,

mật độ sông suối… Tuy nhiên, các nghiên cứu đều chưa đưa tiêu chí chiều dài sườn

dốc tương đối khi tính toán mô hình.

38

5. Nghiên cứu về phân vùng lũ ở Việt Nam đã bắt đầu từ những năm cuối

của thế kỷ 20, tuy nhiên chủ yếu tập trung về lũ quét và tại một số khu vực địa lý

điển hình. Lưu vực sông Lam đã nghiên cứu phân vùng lũ nhưng tập trung chủ yếu

về lũ quét, lũ ống và lũ lớn. Vì vậy, kết quả của các đề tài này chưa thể áp dụng cho

nghiên cứu phân vùng lũ lụt trên lưu vực sông Lam. Để phân cấp nguy cơ lũ lụt, cần

nghiên cứu về nguyên nhân gây ra lũ từ đó phân vùng nguy cơ lũ bằng phương pháp

mô hình hoá và các dữ liệu đầu vào. Đây chính là nội dung cơ bản của luận án được

giải quyết trong các chương tiếp theo.

39

Chương 2

CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN SỬ DỤNG PHƯƠNG PHÁP AHP

TRONG PHÂN VÙNG NGUY CƠ LŨ TRÊN LƯU VỰC

2.1 Cơ sở khoa học của phương pháp AHP

2.1.1 Giới thiệu phương pháp AHP

Analytic Hierarchy Process (AHP) - Phương pháp phân tích thứ bậc được

nhà khoa học Mỹ Saaty trường Đại học Pittsburgh (Mỹ) đề xuất vào những năm

1980 [109], [110] và đã được nghiên cứu mở rộng, bổ sung cho đến nay. Đây là một

công cụ hiệu quả giúp đưa ra các quyết định phức tạp nhờ có khả năng hỗ trợ người

ra quyết định thiết lập các ưu tiên và đưa ra kết luận tối ưu [108]. Phương pháp

AHP đã được áp dụng rộng rãi cho nhiều lĩnh vực như khoa học tự nhiên, kinh tế,

xã hội, y tế…Ra đời sớm nhưng AHP thực sự được ứng dụng mạnh mẽ từ khi kỹ

thuật máy tính phát triển [7]. AHP là phương pháp toán học hỗ trợ phân tích các vấn

đề ra quyết định phức tạp với nhiều tiêu chí dựa trên việc khử dần các giá trị thông

qua sự so sánh từng cặp tham số theo tất cả các tiêu chí [107]. Phương pháp này cho

phép người ra quyết định tập hợp kiến thức của các chuyên gia về vấn đề của họ,

kết hợp được các dữ liệu khách quan và chủ quan trong một khuôn khổ thứ bậc

logic [107]. AHP kết hợp được cả hai mặt tư duy của con người: định tính và định

lượng. Định tính thể hiện qua sự sắp xếp thứ bậc, định lượng thể hiện qua sự mô tả

các đánh giá và sự ưa thích dưới dạng các con số [73].

2.1.2 Nguyên tắc AHP

Hệ thống phân cấp AHP như là một cấu trúc mô hình hóa với các quyết định

chủ quan, bao gồm: mục tiêu tổng quát, nhóm các tùy chọn/lựa chọn thay thế để đạt

được mục tiêu và nhóm các yếu tố hoặc các tiêu chuẩn có liên quan đến lựa

chọn/thay thế các mục tiêu ấy [45]. Quá trình cơ bản của AHP dựa trên cơ sở nhận

thức, phân tích và tổng hợp. Mục đích của AHP là để cung cấp một phương pháp

cho mô hình hóa các vấn đề phi cấu trúc trong các ngành khoa học kinh tế, xã hội

và quản lý. Hệ thống phân cấp cấu trúc trừu tượng của một hệ thống nhằm nghiên

cứu sự tương tác giữa các thành phần của hệ thống và tác động của chúng lên toàn

40

hệ thống. Sự trừu tượng này có thể mang theo một số hình thức liên quan, tất cả

hình thức đều hình thành một mục tiêu chung, đến mục tiêu phụ cho đến những

người ảnh hưởng của các yếu tố này, các mục tiêu của con người và sau đó đến

chính sách của họ, xa hơn là các chiến lược, và cuối cùng sẽ thu được kết quả từ

những chiến lược đó [56], [57]

Dựa trên so sánh cặp, AHP có thể được mô tả với 3 nguyên tắc chính:

- Phân tích vấn đề ra quyết định (thiết lập thứ bậc)

- Đánh giá so sánh các thành phần (so sánh cặp giữa các yếu tố)

- Tổng hợp các mức độ ưu tiên (xác định các ma trận trọng số) [47]

a. Phân tích vấn đề ra quyết định

Tiến hành lựa chọn các chỉ tiêu cần nghiên cứu, phân cấp và loại bỏ các chỉ

tiêu kém quan trọng. Để phân tích, cần phải xác định những khía cạnh của vấn đề

từ tổng quát đến chi tiết, thể hiện chúng theo cây đa nhánh. Phần tử tại mức cao

nhất của cây được gọi là mục tiêu. Những phần tử ở mức cuối cùng gọi là sự lựa

chọn hay các phương án lựa chọn. Ngoài ra, còn một nhóm các phần tử liên quan

đến các yếu tố hay tiêu chuẩn liên kết giữa những sự lựa chọn và mục tiêu [31].

Với bài toán phân vùng nguy cơ lũ, phân tích vấn đề ra quyết định là quá trình xác

định các tiêu chí là các nguyên nhân sinh lũ được phân theo nhóm: kinh tế, xã hội,

tự nhiên, cơ sở hạ tầng.

b. Đánh giá so sánh giữa các thành phần

Đây là quá trình xác định mức độ quan trọng tương đối của các tiêu chí chính

và tiêu chí phụ bằng cách so sánh cặp. AHP dùng thang đánh giá bằng con số tuyệt

đối để thể hiện mức độ quan trọng. Tỉ số của cặp so sánh được dựa trên nguyên tắc

của Saaty với một hệ thống 9 điểm. Các chỉ số 1, 3, 5, 7, 9 được đánh dấu cho các

thành phần thể hiện mức độ đáp ứng rõ rệt các tiêu chí. Các chỉ số 2, 4, 6, 8 dùng

cho các trường hợp do sự hơn kém của các phương án không rõ ràng [109]. Để

đánh giá sự quan trọng của 2 nhân tố tác động đến đối tượng, một phần tử i và một

phần tử j cần một mức thang độ để chỉ sự quan trọng hay mức độ vượt trội của một

phần tử với một phần tử khác qua các tiêu chuẩn hay tính chất của nó. Saaty đã đề

41

xuất mối quan hệ như bảng 2.1. Trong bảng 2.1, nếu thành phần i được gán giá trị

khác 0 khi so sánh với thành phần j, thì j sẽ có giá trị nghịch đảo khi so sánh với i.

Giả sử phần tử i quan trọng hơn phần tử j và được đánh giá mức 9, khi đó j rất ít

quan trọng so với i và có giá trị 1/9.

Trong trường hợp này, so sánh được thực hiện bằng cách chọn thành phần

nhỏ hơn làm đơn vị ước lượng thành phần lớn hơn khi có nhiều đơn vị [125]. Bản

chất toán học của AHP là tạo một ma trận thể hiện mối liên kết của các giá trị của

các phần tử. Ma trận này hỗ trợ chặt chẽ cho việc tính toán các giá trị. Ứng với mỗi

phần tử có thể thiết lập một ma trận để so sánh những phần tử con của nó. Trong bài

toán phân vùng nguy cơ lũ, các phần tử con của ma trận là điểm so sánh của các cặp

tiêu chí ảnh hưởng.

Bảng 2.1 Bảng xếp hạng mức độ so sánh giữa các phần tử [109], [125]

Chỉ số (mức Định nghĩa Mức độ quan trọng độ quan trọng)

1 Quan trọng bằng nhau Yếu tố i, j có mức độ quan trọng như nhau

3 Quan trọng vừa phải Thành phần i tốt hơn j nhưng chưa rõ rệt

5 Quan trọng mạnh Thành phần i tốt hơn j tương đối rõ rệt

7 Quan trọng rất mạnh Thành phần i tốt hơn j nhiều

9 Quan trọng tuyệt đối Thành phần i tốt hơn j rất nhiều

Mức trung gian giữa Sự hơn kém của các thành phần i và j 2, 4, 6, 8 các mức trên không rõ ràng

c. Tổng hợp mức độ ưu tiên

Sau khi có được các điểm so sánh giữa các phần tử, dựa trên ma trận so sánh

cặp, tính toán trọng số cho từng tiêu chí chính, tiêu chí phụ. Tổng hợp các mức độ

ưu tiên của từng phương án để cho ra kết quả là độ ưu tiên cuối cùng của các

phương án tức là thiết lập ra độ ưu tiên của các phần tử trong cây phân cấp và đưa

ra quyết định tốt nhất.

2.2 Quá trình thực hiện phương pháp AHP

Phương pháp AHP được tóm tắt theo các bước thể hiện trên hình 2.1.

42

Bước 1. Xác định mục tiêu: xác định các phương án có thể có và xác định

các tiêu chí quan trọng trong việc quyết định.

Bước 1 Xác định mục tiêu

Bước 2 Xây dựng mô hình thứ bậc đa tầng

Bước 3 Thành lập ma trận so sánh theo cặp

Bước 4 Tính trọng số từng tiêu chí và tỷ số nhất quán

Bước 5 Kiểm tra tỷ số nhất quán

Bước 6 Phân tích đánh giá và kết quả

Hình 2.1 Các bước thực hiện phương pháp AHP [7]

Bước 2. Xây dựng mô hình thứ bậc đa tầng: tất cả các phương pháp mô tả

một quyết định, được phân tích bằng cách sử dụng lý luận logic AHP phân tích vấn

đề ra thành cấu trúc cây phân cấp. Để phân tích cần phải xác định những khía cạnh

của vấn đề từ tổng quát đến chi tiết, thể hiện chúng theo mô hình thứ bậc đa tầng.

Các tầng chính bao gồm: mục tiêu cuối cùng, các tiêu chí chính, tiêu chí thành phần

và các phương án lựa chọn. Tuy nhiên, việc chọn số lượng các tiêu chí phụ thuộc

vào khả năng xử lý thông tin của con người. Theo nghiên cứu, tại một thời điểm chỉ

43

có thể so sánh 7± 2 yếu tố [98]. Tức là việc khái quát mô hình thứ bậc cần giới hạn

số lượng tham số trên mỗi tầng không nên quá lớn hoặc quá nhỏ. Theo Saaty, số

yếu tố trên mỗi tầng chỉ nên chọn trong khoảng 5 đến 9 là phù hợp [106]. Sau khi

đánh giá các tiêu chí nghiên cứu, tiến hành so sánh các tiêu chuẩn, chọn lựa và loại

bỏ các chỉ tiêu ít bị ảnh hưởng đến vấn đề nghiên cứu sao cho phù hợp nhất với yêu

cầu đặt ra. Hình 2.2 mô tả mô hình cấu trúc đa tầng của AHP.

Bước 3. Thành lập ma trận so sánh theo cặp

Giả sử muốn so sánh một tập gồm n tiêu chí ký hiệu là A1, A2,… , An, tiến

hành so sánh về mức độ quan trọng của tất cả các yếu tố theo cặp, nếu có n tiêu chí

thì số lần so sánh sẽ là n(n-1)/2 [98], [106]. Sau đó, sắp xếp kết quả vào trong một

ma trận vuông A có kích thước n x n trong đó phần tử aij thể hiện mức độ quan

trọng của chỉ tiêu ở hàng i so với chỉ tiêu ở cột j. Để so sánh các tiêu chí nên đặt các

câu hỏi như: tiêu chí tác động đến đối tượng thứ nhất có lợi hơn, thoả mãn hơn,

đóng góp nhiều hơn, vượt hơn, ảnh hưởng nhiều hơn… so với tiêu chí thứ 2, 3, 4..

bao nhiêu lần? [108], [125]. Ngoài ra, việc so sánh các tiêu chí cần tham khảo ý

kiến chuyên gia, các đề tài, bài báo về lĩnh vực quan tâm đồng thời kết hợp với ý

kiến chủ quan của cá nhân. Câu trả lời dựa vào thang đánh giá từ 1 đến 9 như bảng

2.1 sẽ phản ánh mức độ quan trọng của các tiêu chí đánh giá, từ đó xây dựng ma

trận so sánh cặp để tính trọng số phù hợp. Ma trận này được sử dụng thể hiện mối

quan hệ của các nhân tố với nhau. Các nhân tố của ma trận ý kiến chuyên gia (ma

trận so sánh) được đưa vào bảng 2.2. Với mục đích đánh giá yếu tố trên các tầng

thứ bậc của AHP, ma trận được lập theo nguyên tắc mỗi phần tử đại diện cho một

cặp so sánh, các phần tử phía trên và phía dưới đường chéo có giá trị nghịch đảo

nhau (bước này để xác định yếu tố này so với yếu tố kia gấp bao nhiêu lần).

44

MỤC TIÊU

Tiêu chí phụ 1

Tiêu chí phụ 2

Tiêu chí phụ n

Tiêu chí phụ 2

Tiêu chí phụ 1

Tiêu chí phụ 1

Tiêu chí phụ 2

Tiêu chí phụ n

Tiêu chí chính 2 Tiêu chí chính 3 Tiêu chí chính 1

Phương án 3

Phương án 1

Phương án 4

Phương án 2

Hình 2.2 Mô hình thứ bậc đa tầng [98]

44

45

𝑎12 ⋯ 𝑎1𝑛 (2.1)

𝑎21 = 𝑎22 = 1 … . 𝑎2𝑛 𝑎11 = 1 1 𝑎12 𝐴 = ⋱ ⋮

… . 1 𝑎1𝑛 𝑎2𝑛 = ⎡ ⎢ ⎢ ⋮ ⎢ ⎢ 𝑎𝑛1 = trong đó: ⎣

⎤ ⎥ ⎥ ⎥ 1 ⎥ 𝑎𝑛2 ⋯ 𝑎𝑛𝑛 = 1 ⎦ A: ma trận vuông có số hạng aij (i, j = 1,2,3…n) [109], [110]

aij: mức độ đánh giá giữa tiêu chí thứ i so với thứ j

aij > 0, aji = 1/aij, aii = 1

Bảng 2.2 Các nhân tố ma trận ý kiến chuyên gia

……

Tiêu chí 1 (A1) 1 … Tiêu chí 2 (A2) a12 Tiêu chí 3 (A3) a13 Tiêu chí n (An) a1n Tiêu chí 1 (A1)

1 … Tiêu chí 2 (A2) a21 a23 a2n

1 … Tiêu chí 3 (A3) a31 a32 a3n

……..

… 1 Tiêu chí n (An) an1 an2 an3

Bước 4: Tính trọng số từng tiêu chí và tỷ số nhất quán

Để tính toán trọng số các tiêu chí, thường sử dụng 2 phương pháp: phương

pháp vector riêng và phương pháp chuẩn hoá ma trận.

Phương pháp vector riêng: trong phương pháp này cần phải tìm một giá trị

riêng λ của ma trận A và từ đó tìm vector riêng x ứng với giá trị riêng đó thoả mãn

phương trình Ax = λx (x khác 0). Quy trình tính vector riêng như sau:

- Bình phương ma trận so sánh cặp,

- Tính tổng từng hàng trong ma trận bình phương,

- Chia tổng từng hàng cho tổng của tất cả các hàng được bộ trọng số tương

ứng cho các tiêu chí,

- Lặp lại hai bước trên đến khi bộ trọng số trong hai lần tính toán liên tiếp nhỏ

hơn giá trị cho trước (sai số cho phép là 0,00001) thì quá trình tính toán kết thúc.

46

Trong mỗi lần lặp, các trọng số luôn được chuẩn hóa để tổng các thành phần bằng 1.

Cuối cùng, giá trị đặc trưng tối đa (kmax) của ma trận A được xác định [13], [106].

Bảng 2.3 Ma trận so sánh của các nhân tố

……

…

…

… A3 a13 a23 1

An a1n a2n a3n A1 1 a21= 1/ a12 a31 = 1/ a13 A2 a12 1 a32 = 1/ a23 A1 A2 A3 ……..

… 1 an1 = 1/ a1n an2 = 1/ a2n an3 = 1/ a3n An

Phương pháp chuẩn hoá ma trận

Việc chuẩn hoá ma trận so sánh cặp thực hiện theo các bước cụ thể như sau:

- Tính tổng giá trị từng cột của ma trận so sánh cặp;

- Xác định trọng số bằng cách tính tỷ lệ của các thành phần theo hàng và cột

[109], [110]:

𝑤𝑖𝑗= ∑

𝑎𝑖𝑗

𝑎𝑖𝑗 𝑛 𝑖=1

(2.2)

Giá trị này cho phép so sánh tỷ lệ thành phần của các phương án xem các

tiêu chí chiếm tỷ lệ bao nhiêu phần trăm trong tổng các thành phần. Hay nói cách

khác, cung cấp sự so sánh có ý nghĩa giữa các yếu tố trong sơ đồ thứ bậc. Kết quả

thành phần ma trận chuẩn hoá thể hiện trong bảng 2.4.

Bảng 2.4 Các thành phần của ma trận chuẩn hoá

……

…

A1 W11

A2 W12

A3 W13

An W1n

A1

…

W21

W22

W23

W2n

A2

…

W31

W32

W33

W3n

A3

……..

…

Wn1

Wn2

Wn3

Wnn

An

Ma trận chuẩn hoá có dạng [109], [110]:

47

′ 𝐴

(2.3) =

= � � � ⋱ trong đó wij tính theo công thức (2.2). 𝑤11 𝑤12 ⋯ 𝑤1𝑛 𝑤21 𝑤22 … 𝑤2𝑛 � … ⋮ ⋮ 𝑤𝑛1 𝑤𝑛2 ⋯ 𝑤𝑛𝑛 𝐴′1 𝐴′2 … . 𝐴′𝑛

- Chuẩn hoá các giá trị để có được trọng số tương ứng cho các tiêu chí bằng

cách lấy trung bình cộng của từng hàng của ma trận chuẩn hoá. Thành phần của ma

trận trọng số thể hiện trong bảng 2.5. Ma trận trọng số có dạng [109], [110]:

(2.4)

𝑤 = � �

trong đó: 𝑤1 𝑤2 … 𝑤𝑛

𝒏 ∑ 𝒘𝒊𝒋 𝒋=𝟏 Bảng 2.5 Thành phần của ma trận trọng số 𝒏

𝒘𝒊 =

(2.5)

….

A1

A2

An

w11=a11/Σai1 w12=a12/Σai2 … w1n=a1n/Σain

Tổng số hạng trên 1 hàng Σw1j

Trọng số (w) w1=Σw1j/n

A1

w21=a21/Σai1 w22=a22/Σai2

w2n=a2n/Σain

Σw2j

w2=Σw2j/n

A2

wn=an1/Σai1 wn2=an2/Σai2

wnn=ann/Σain

Σwnj

wn=Σwnj/n

An

Tổng

1.00

1.00

1.00

1.000

Σwij = n

So với phương pháp vec tơ riêng, tính toán theo phương pháp chuẩn hoá ma

trận tính dễ dàng và nhanh hơn nhiều do không phải tính lặp. Do đó, trong luận án

kết quả trọng số của các tiêu chí ảnh hưởng sẽ được tính bằng phương pháp thứ 2.

Bước 5: Kiểm tra tỷ số nhất quán

Thực tế, không phải lúc nào cũng xây dựng được quan hệ bắc cầu khi so

sánh từng cặp. Hiện tượng này gọi là sự không nhất quán. Tuy nhiên, mức độ không

nhất quán không nên quá nhiều vì khi đó nó thể hiện độ chính xác của việc đánh giá

thấp. Để đánh giá tính hợp lý của các giá trị mức độ quan trọng của các chỉ tiêu,

theo Saaty, T.L. sử dụng tỷ số nhất quán (CR) của dữ liệu. Tỷ số này so sánh mức

48

độ nhất quán với tính khách quan (ngẫu nhiên) của dữ liệu [98]. Quá trình ước

lượng tỷ số nhất quán bao gồm các bước như trên sơ đồ hình 2.3.

- Xác định vector tổng trọng số bằng cách nhân ma trận so sánh cặp ban đầu

với ma trận trọng số của các tiêu chí.

Ma trận ý kiến chuyên gia

Xác định vector tổng trọng số Ma trận chuẩn hoá

Ma trận trọng số

Xác định vector nhất quán

Sai Tính giá trị riêng lớn nhất Tỷ số nhất quán CR ≤ 0.1

Đúng

Trọng số của từng tiêu chí

Hình 2.3 Sơ đồ thuật toán tính trọng số của từng tiêu chí theo phương pháp

chuẩn hoá ma trận

- Xác định vector nhất quán bằng cách chia từng thành phần trong vector

tổng trọng số cho từng thành phần trọng số của các tiêu chí tương ứng đã được xác

định trước đó trong ma trận trọng số.

- Tính giá trị riêng lớn nhất bằng cách lấy giá trị trung bình của vector

nhất quán (λmax). Trong ma trận nghịch đảo giá trị riêng lớn nhất λmax luôn lớn hơn

hoặc bằng số hàng hay cột (n). Nhận định càng nhất quán thì giá trị tính toán λmax

càng gần n. Nếu một ma trận so sánh cặp không có bất kỳ sự không nhất quán nào

thì λmax = n

- Tính chỉ số nhất quán (CI) - chỉ số đo lường mức độ chệch hướng nhất

quán theo công thức [109], [110]:

49

𝐶𝐼 =

(2.6)

𝜆𝑚𝑎𝑥 − 𝑛 𝑛 − 1

n: Số tiêu chí

Tỷ số nhất quán CR được tính theo công thức [109], [110]:

(2.7)

𝐶𝑅 =

𝐶𝐼 𝑅𝐼

RI : chỉ số ngẫu nhiên hay giá trị trung bình của CI khi nhận định so sánh

ngẫu nhiên, phụ thuộc vào số tiêu chí được so sánh.

Đối với mỗi một ma trận so sánh cấp n, đã thử nghiệm tạo ra các ma trận

ngẫu nhiên và tính ra chỉ số RI (chỉ số ngẫu nhiên) phụ thuộc vào bậc của ma trận

(n) [108]. Bảng 2.6 là giá trị RI tương ứng với các cấp ma trận.

Nếu giá trị CR nhỏ hơn hoặc bằng 0,1 nghĩa là sai số trong khoảng 10% khi

đó các đánh giá là nhất quán, chính xác. Ngược lại, nếu CR lớn hơn 0,1 thì sự nhận

định là ngẫu nhiên, cần nhận định lại hoặc người ra quyết định thu giảm sự không

đồng nhất bằng cách thay đổi giá trị mức độ quan trọng giữa các cặp chỉ tiêu [98].

n

1

2

3

4

5

6

7

8

R

0

0

0,52

0,90

1,12

1,24

1,32

1,41

n

9

10

11

12

13

14

15

R

1,45

1,49

1,52

1,54

1,56

1,58

1,59

Bảng 2.6 Chỉ số ngẫu nhiên RI

Bước 6: phân tích và đánh giá

Sau khi thực hiện và kiểm tra kết quả tính trọng số của các chỉ tiêu, mô hình

phân tích thứ bậc đa tầng sẽ cho kết quả chỉ số thích hợp của từng vị trí. Trên cơ sở

đó, tiến hành phân tích, đánh giá và đưa ra kết quả cuối cùng là phương án có độ ưu

tiên cao nhất.

2.3 Thực tiễn sử dụng AHP trong phân vùng nguy cơ lũ

Có nhiều nhân tố góp phần hình thành nguy cơ lũ bao gồm cả về tự nhiên và

kinh tế xã hội. Tuy nhiên, vấn đề đặt ra là yếu tố nào ảnh hưởng lớn nhất đến nguy

cơ lũ cần được xem xét trong khu vực nghiên cứu và làm thế nào để định lượng các

50

yếu tố này [26]. Một trong những cách tiếp cận MCE được ứng dụng rộng rãi là

phương pháp AHP được phát triển bởi Saaty (1970). Việc sử dụng phương pháp

AHP để tính trọng số của từng tiêu chí là một công đoạn chính trong qui trình thành

lập bản đồ phân vùng nguy cơ lũ được thể hiện trên sơ đồ ở hình 2.4. Theo đúng qui

trình thực hiện phương pháp AHP, phân vùng nguy cơ lũ được thực hiện theo các

bước chính (sơ đồ hình 2.4) như sau:

2.3.1 Xác định mục tiêu

Đây là bước đầu tiên khi thực hiện phương pháp AHP trong phân vùng nguy

cơ lũ, tuy nhiên các tham số sẽ tương đối khác nhau với khu vực nghiên cứu khác

nhau do sự đa dạng của các nhân tố ảnh hưởng tới lũ. Thực tế, các yếu tố ảnh hưởng

được xác định thông qua nguyên nhân gây ra lũ lụt. Cần nghiên cứu nguyên nhân,

đặc điểm, cơ chế hình thành, điều kiện địa lý, tự nhiên, kinh tế xã hội và đưa ra các

yếu tố chính có ảnh hưởng, liên quan đến lũ. Nguyên nhân chủ yếu gây ra lũ có thể

chia theo các yếu tố chính: tự nhiên, xã hội, kinh tế và cơ sở hạ tầng. Các tiêu chí

này không nhất thiết phải có tầm quan trọng như nhau trên các khu vực địa lý khác

nhau. Dựa vào các nguyên nhân trên, các yếu tố đầu vào được xác định bao gồm:

Nhóm 1: yếu tố tự nhiên, bao gồm độ dốc, thực phủ, mạng lưới thuỷ văn,

lượng mưa, thổ nhưỡng, độ sâu mực nước ngầm, chiều dài sườn dốc tương đối…

Nhóm 2: yếu tố về kinh tế, xã hội bao gồm sử dụng đất, phân bố dân cư…

Nhóm 3: yếu tố về cơ sở hạ tầng, bao gồm công trình phòng chống lũ,

khoảng cách từ nơi lũ lụt đến kênh thoát nước chính…

2.3.2 Xây dựng mô hình thứ bậc đa tầng

Sau khi xác định được các nhân tố ảnh hưởng đến lũ, xây dựng cấu trúc thứ

bậc để sắp xếp các yếu tố đã chọn theo từng cấp bậc khác nhau làm cơ sở cho quá

trình so sánh cặp giữa các yếu tố. Thông thường, mô hình thứ bậc đa tầng cho phân

vùng lũ nên để 4 cấp như hình 2.5, trong đó cấp 1 thể hiện mục tiêu phân vùng nguy

cơ lũ, cấp 2 thể hiện các tiêu chí chính bao gồm: tự nhiên, kinh tế - xã hội và cơ sở

hạ tầng, cấp 3 thể hiện các tiêu chí thành phần để chi tiết hoá các tiêu chí chính như:

độ dốc, thực phủ, lượng mưa, sử dụng đất…và cấp cuối cùng thể hiện các giá trị

51

nguy cơ. Sau khi thứ bậc của các tiêu chí được thiết lập, công việc tiếp theo là tiến

hành so sánh theo cặp giữa các tiêu chí đó và xây dựng ma trận trọng số.

Xác định mục tiêu

Lượng mưa Thông số địa hình (Độ dốc, độ phân cắt ngang, độ phân cắt sâu…) Thổ nhưỡng/ lớp vỏ phong hoá Lớp phủ thực vật Chiều dài sườn dốc …

Xác định tiêu chí đánh giá

Thu thập dữ liệu

Chuẩn hoá dữ liệu

Xây dựng mô hình thứ bậc đa ầ

GIS

AHP

Thành lập ma trận so sánh cặp

Tính trọng số từng tiêu chí

Tính tỷ số nhất quán và kiểm

Lập bản đồ phân vùng

Hình 2.4 Qui trình tích hợp AHP và GIS thành lập bản đồ phân vùng lũ

2.3.3 Thành lập ma trận so sánh theo cặp

Các yếu tố thành phần ảnh hưởng đến lũ có vai trò và tầm quan trọng khác

nhau nên việc đánh giá đúng sự khác nhau đó và lựa chọn tiêu chí quan trọng nhất

là cần thiết. Sự hình thành lũ có liên quan mật thiết đến lượng mưa, điều kiện khí

hậu, đặc điểm địa hình, điều kiện thoát lũ, cơ sở hạ tầng, mật độ dân cư cũng như

các hoạt động của con người… Các khu vực nghiên cứu với đặc điểm tự nhiên, kinh

52

Mục tiêu: Phân vùng nguy cơ lũ

Cơ sở hạ tầng Kinh tế - Xã hội Tự nhiên

Độ dốc Thực phủ Lượng mưa Thổ nhưỡng Hệ thống sông C.T phòng chống lũ Sử dụng đất Mật độ dân cư Giao thông, chất lượng đường

……. Giá trị nguy cơ n Giá trị nguy cơ 1

Giá trị nguy cơ 2

Hình 2.5 Cấu trúc thứ bậc đa tầng trong phân vùng nguy cơ lũ

52

53

tế, xã hội khác nhau có thể chọn được các yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến nguy cơ lũ

khác nhau với mức độ ảnh hưởng không đồng đều nhau. Ngoài ra, cùng một tiêu chí

ảnh hưởng nhưng không cùng một khu vực địa lý thì mức độ tác động cũng có thể

khác nhau. Hệ số của ma trận so sánh được tính từ điểm so sánh cặp của các tiêu chí

ảnh hưởng, các giá trị chỉ số và các loại chỉ tiêu thông qua phiếu điều tra lấy ý kiến

của chuyên gia và chính quyền địa phương đại diện các lĩnh vực như môi trường, tài

nguyên nước, xã hội học.

2.3.4 Tính trọng số từng tiêu chí và chỉ số nhất quán

Để tính các trọng số liên quan đến các thành phần có thể áp dụng phương

pháp vecto riêng hoặc phương pháp chuẩn hoá ma trận. Nếu trọng số của yếu tố nào

càng lớn thì yếu tố đó sẽ ảnh hưởng đến nguy cơ xảy ra lũ nhiều nhất. Ma trận

chuẩn hoá và bộ trọng số của các yếu tố có thể tính toán và đưa vào bảng. Mức độ

chính xác của việc đánh giá và các yếu tố được ưu tiên sẽ cần được kiểm tra tính

nhất quán bằng cách tính tỷ số nhất quán.

2.3.5. Kiểm tra tỷ số nhất quán

Quá trình kiểm tra tỷ số nhất quán khi thực hiện phương pháp AHP trong

phân vùng lũ được đánh giá là chính xác, nhất quán nếu giá trị CR nhỏ hơn hoặc

bằng 0,1. Ngược lại, thực hiện các bước như sơ đồ thuật toán nêu trong hình 2.3.

2.3.6 Phân tích đánh giá kết quả

Cuối cùng, cơ sở phân vùng nguy cơ lũ sẽ được tổng quát thành phương trình

tính điểm số nguy cơ theo điểm phân cấp của từng yếu tố, các yếu tố này được chọn

thuộc nhóm địa hình, kinh tế, xã hội hoặc cơ sở hạ tầng:

(2.8)

Y = w1*X1 + w2*X2 + …….+ wn*Xn

Y: điểm số nguy cơ

Xi: điểm phân cấp của yếu tố i

wi: trọng số của yếu tố I

Điểm phân cấp Xi của các yếu tố dựa vào việc thống kê, phân tích, đánh giá

các tài liệu đã có đồng thời căn cứ vào sự phân hoá thực tế của mỗi yếu tố tạo thành

nguy cơ lũ có thể thể hiện theo mức độ tăng dần đối với thang 3 cấp: thấp, trung

54

bình, cao hoặc đối với thang 4 cấp: thấp, trung bình, cao, rất cao và đối với thang 5

cấp: rất thấp, thấp, trung bình, cao, rất cao. Các cấp này sẽ tương ứng với thang

điểm từ 1 đến 9 [26].

Đối với mỗi yếu tố thành phần đều cần phải xây dựng bản đồ phân cấp và

cho điểm tương ứng với các yếu tố đó theo từng cấp. Ví dụ: phân cấp giá trị độ dốc

theo mức độ nguy cơ xảy ra lũ lụt, phân cấp giá trị lượng mưa theo mức độ nguy cơ

lũ… Dữ liệu sử dụng cho việc phân tích phụ thuộc vào các chỉ tiêu ảnh hưởng đến

lũ, nhưng thông thường sẽ là các loại bản đồ hành chính của khu vực nghiên cứu,

bản đồ điạ hình, bản đồ thổ nhưỡng, bản đồ thực phủ, bản đồ sử dụng đất, vị trí các

trạm khí tượng, trạm đo mưa và số liệu quang trắc lượng mưa… Sau khi xác định

được trọng số của các yếu tố ảnh hưởng và xây dựng các lớp thuộc tính cho các loại

bản đồ tương ứng với các yếu tố đó (ví dụ: bản đồ phân cấp độ dốc, bản đồ phân

cấp lượng mưa, bản đồ phân cấp thực phủ,…) tiến hành chồng lớp các bản đồ trên

để xác định được điểm số vùng có nguy cơ xảy ra lũ lụt.

2.4 Phân tích và lựa chọn các yếu tố trong mô hình phân vùng nguy cơ lũ

Để tiến hành phương pháp AHP trong phân vùng nguy cơ lũ, việc lựa chọn

tham số là các nguyên nhân tác động đến lũ là cần thiết. Có nhiều tác nhân sinh lũ,

nhưng trong phần này tập trung phân tích một số yếu tố chính ảnh hưởng đến lũ.

Hiện tượng lũ hầu hết gắn liền với mưa và sự phân hóa địa hình của các lưu

vực. Các tác nhân sinh ra sinh lũ lụt bao gồm:

Điều kiện cần: mưa đạt đến điều kiện tới hạn để tạo thành các dòng chảy

vượt mức bình thường

Điều kiện đủ: cấu trúc mặt đệm [2]

Trong số các nhân tố tự nhiên sinh lũ thì hoạt động nhân sinh có tác động

trực tiếp với quy mô khác nhau đến các nhân tố vốn có của mặt đệm. Các yếu tố cơ

bản tạo thành mặt đệm bao gồm: địa hình, địa mạo, lưu vực sông suối, lớp đất đá,

thảm thực vật, hệ thống các bể nước ngầm tầng nông, công trình nhân tạo (hồ chứa,

đê, đập, kênh, mương…). Trong thiên tai lũ lụt, các đặc trưng tự nhiên và biến động

của mặt đệm đóng vai trò quyết định trong sự tái phân bố lượng nước mưa để hình

55

thành lũ thuộc các kiểu khác nhau trên từng lưu vực [25]. Điều kiện mặt đệm chi

phối mạnh mẽ quá trình hình thành lũ. Mặt đệm ảnh hưởng đến lượng tổn thất dòng

chảy lũ. Tổn thất dòng chảy lũ bao gồm quá trình thấm, điền trũng, ngưng chặn bởi

lớp phủ thực vật và bốc hơi [18]. Tuỳ thuộc vào khu vực nghiên cứu có thể chọn

được các yếu tố có ảnh hưởng trực tiếp đến nguy cơ lũ, bảng 2.7 thống kê các yếu

tố ảnh hưởng mà nhiều nghiên cứu trong nước và thế giới đã sử dụng.

Theo bảng 2.7, hầu hết các nghiên cứu đều đề cập đến tiêu chí độ dốc và

đánh giá độ dốc là một trong các nhân tố quan trọng ảnh hưởng đến nguy cơ lũ.

Mặc dù mức độ ảnh hưởng của độ dốc chỉ xếp thứ hai sau một số yếu tố như lượng

mưa [52], [64], [120], [128], thổ nhưỡng [59], [63], lớp phủ [67], độ cao [69], độ

sâu mực nước ngầm [70], nhưng lại có một số nghiên cứu [20], [26], [50], [105],

[111] cho rằng tác động của yếu tố này đến lũ là nhiều nhất. Như vậy, có thể đánh

giá tác động của nhân tố này đến nguy cơ lũ là rất cao. Bên cạnh độ dốc, tiêu chí độ

cao và lượng mưa cũng được nhiều nhà khoa học quan tâm đến khi đánh giá, nghiên

cứu nguy cơ lũ lụt. Ngoài lượng mưa được cho là ảnh hưởng nhiều nhất đến nguy

cơ lũ [120] hoặc đánh giá với trọng số cao nhất 38,7% [64], 35% [92], 33,9% [128],

32% [80], 28,5% [52] thì độ cao cũng là một trong các yếu tố có tác động mạnh

nhất với trọng số 38% [69].

Đồng thời nếu sắp xếp theo thứ tự từ cao đến thấp thì nhân tố độ cao đứng ở

vị trí thứ 2/5 tiêu chí [65], 2/3 tiêu chí [66], 3/7 tiêu chí [80], 3/6 tiêu chí [117]. Như

vậy, do mưa lớn trên diện rộng ở các khu vực có độ chênh cao lớn khiến nước tập

trung nhanh trong khi khả năng điều tiết lũ không thích ứng kịp dẫn đến nước dồn

về hạ lưu nhanh và dữ dội nên lượng mưa, độ dốc và độ cao có thể coi là nguyên

nhân hàng đầu của lũ lụt.

Ngoài ra, hoạt động của con người phá vỡ cân bằng sinh thái làm biến đổi

lớp phủ, mặt đệm, thay đổi chế độ dòng chảy và khả năng trữ nước của đất. Mưa

xảy ra ở khu vực trước đó đã trải qua nhiều đợt mưa khác hoặc ở khu vực có độ

ẩm nguyên thuỷ cao khiến cho điều kiện thuỷ văn, thổ nhưỡng, môi trường ở trong

tình trạng bão hoà làm giảm khả năng thấm nước và tăng dòng chảy lũ.

56

STT

Các tiêu chí ảnh hưởng

Số lượng

1

Độ dốc

19

2 Độ cao

9

3

Sử dụng đất

11

4

Lượng mưa

10

5 Mật độ lưới sông

11

6

Nghiên cứu [20], [26], [50], [52], [59],[63], [64], [65], [67], [69], [70], [80], [86], [92], [103], [105], [111], [120], [128] [65], [66], [67], [69], [70], [80], [92], [103], [117] [26], [50], [52], [59], [70], [80], [86], [92], [103], [111], [120], [20], [26], [50], [52], [64], [69], [86], [92], [120], [128] [20], [26], [50], [52], [59],[63], [64], [105], [111], [120], [128], [20], [59], [64], [70], [86], [92], [111], [128]

8

7

[59],[63], [65], [67], [70], [80], [117]

7

Thổ nhưỡng, loại đất Khoảng cách đến hệ thống thoát nước

Lớp phủ thực vật

8 Khoảng cách tới mặt nước 9 10 Lớp phủ 11 Địa chất địa mạo

6 5 6 6

[66], [67], [69], [70], [103], [120] [20], [50], [52], [65], [128] [65], [67], [92], [103], [105], [117] [50],[52], [80], [92], [111], [117] [59],[63], [69]

12

3

Độ nhám của địa hình, loại địa hình 13 Mật độ dân số 14 Độ sâu mực nước ngầm 15 Cấu trúc đất 16 Tỷ lệ xói mòn 17 Dòng chảy 18 Hình thành thuỷ văn

4 2 1 1 1 1

[26], [66], [92], [117] [65], [70], [52] [52] [59], [67] [69]

19

1

Khoảng cách đến ngã ba sông

20 Sự tích tụ dòng chảy 21 Cường độ mưa 22 Hệ thống thoát nước 23 Diện tích của lưu vực sông 24 Chất lượng đường 25 Hệ thống giao thông 26 Tỷ lệ thấm

[59], [80] [105] [86] [86] [92] [120] [105]

2 1 1 1 1 1 1

Bảng 2.7: Thống kê các tiêu chí ảnh hưởng đến nguy cơ lũ đã được công bố

57

Một hệ thống sông có nhiều sông nhánh hợp thành thì khả năng tổ hợp thời

điểm xuất hiện lũ sẽ cao đồng thời làm tăng mức độ nghiêm trọng của lũ. Vì vậy,

bên cạnh yếu tố lượng mưa, độ dốc, độ cao thì lớp phủ thực vật, mật độ lưới sông,

sử dụng đất, độ ẩm nguyên thuỷ cũng góp một phần vào khả năng sinh lũ. Tuy

nhiên, các yếu tố này chỉ được xem có mức ảnh hưởng trung bình hoặc thấp khi

phân loại. Vai trò của thực phủ, mật độ lưới sông và thổ nhưỡng được coi như

nhau trong nghiên cứu [26] và chiếm trọng số 9%. Trong khi mật độ lưới sông

được đánh giá ổn định ở mức cao với thứ tự 2/5 [105], [111], [128], 3/8 tiêu chí

[52] hoặc có ảnh hưởng trung bình với xếp hạng thứ 3/6 tiêu chí [120], 4/ 6 tiêu

chí [26], 5/7 tiêu chí [59], 4/7 tiêu chí [63] thì sử dụng đất lại phụ thuộc vào điều

kiện địa lý tự nhiên của khu vực nghiên cứu mà mức độ ảnh hưởng có thể dao

động từ cao với thứ tự xếp hạng 2/8 tiêu chí [92] đến trung bình với thứ tự xếp

hạng 4/6 tiêu chí [120], 3/6 tiêu chí [86], 4/7 tiêu chí [80] hoặc thấp với thứ tự xếp

hạng 4/5 tiêu chí [111], 7/8 tiêu chí [52], 7/7 tiêu chí [59], 4/4 tiêu chí [103].

Giống như sử dụng đất, tác động của lớp phủ thực vật được đánh giá là trung bình

xếp thứ 6/8 tiêu chí [52] hoặc thấp với thứ tự 5/5 tiêu chí [128].

Các tiêu chí khoảng cách đến nơi thoát nước, khu vực mặt nước và ngã ba

sông mặc dù mức độ ảnh hưởng không đồng đều cho các khu vực và cũng không có

nhiều nghiên cứu đề cập đến nhưng cũng là yếu tố sinh lũ quan trọng. Trong khi

khoảng cách đến ngã ba sông được đánh giá thấp 6/6 [69] thì khoảng cách tới mặt

nước được đánh giá với mức độ ảnh hưởng nguy cơ lũ cao nhất trong nghiên cứu

[103] có trọng số 54,6%, nghiên cứu [66] với trọng số 63,33%, xếp hạng 2/ 6 tiêu

chí và có ảnh hưởng nhiều hơn khoảng cách đến nơi thoát nước [67]. Tuy nhiên, do

khu vực địa lý khác nhau nên mức độ ảnh hưởng cao của nhân tố này không đồng

nhất cho tất cả các khu vực mà ngược lại có những nơi được đánh giá ảnh hưởng

đến nguy cơ lũ ít nhất [70], [120]. Trong nghiên cứu [59] và [67], khoảng cách đến

nơi thoát nước được đánh giá mức độ ảnh hưởng tương đối thấp với thứ tự xếp 6/7

tiêu chí và 5/6 tiêu chí nhưng có tác động mạnh nhất đến lũ trong nghiên cứu [65]

chiếm trọng số 41,3% và xếp thứ 2/7 tiêu chí trong nghiên cứu [80], [117].

58

Yếu tố địa chất, địa mạo, độ nhám địa hình, loại địa hình cũng được đề cập

đến với mức độ ảnh hưởng trung bình và thấp đối với địa chất xếp hạng 3/ 5 [111],

5/8 [52], 7/7 [80], 6/8 [92] và loại địa hình xếp thứ tự 4/7 [59], 3/7 [69].

Thêm vào đó, không thể phủ nhận được vai trò của thổ nhưỡng với khả năng

thấm của các loại đất, cấu trúc đất khác nhau trong quá trình hạn chế dòng chảy lũ.

Tác động của cấu trúc đất đến nguy cơ lũ được đánh giá không cao với thứ tự xếp

hạng 4/ 8 tiêu chí [52] và ảnh hưởng của loại đất với mức độ trung bình và thấp với

thứ tự 4/8 tiêu chí [92], 4/4 tiêu chí [64], 5/6 tiêu chí [86], 5/ 5 tiêu chí [111]. Ngoài

ra, khả năng thấm nước còn chụi ảnh hưởng của độ sâu mực nước ngầm. Giá trị độ

sâu này trong khu vực nghiên cứu càng lớn thì vùng đất phía dưới sẽ nhanh chóng

đạt độ bão hoà khi có mưa, khi đó dòng chảy mặt tăng lên và nguy cơ xảy ra lũ lụt

do đó cũng sẽ tăng. Cũng không có nhiều nghiên cứu đề cập đến tiêu chí này và

mức độ ảnh hưởng của nhân tố này được đánh giá là thấp [65], [70]. Hơn nữa, việc

xây dựng các công trình hạ tầng cơ sở không có quy hoạch như xây dựng các công

trình chắn ngang dòng chảy, làm tắc nghẽn các đường thoát lũ. Việc đô thị hoá,

phân bố dân cư và sử dụng đất không hợp lý dẫn đến các lớp phủ trước đây có thể

hấp thụ lượng nước mưa đáng kể được thay thế bằng các lớp bê tông không có khả

năng thấm hút nước. Hệ thống giao thông cũng được coi như lớp phủ ngăn cản hoặc

làm giảm khả năng thấm của nước, tăng lưu lượng dòng chảy. Do đó, hệ thống giao

thông [92], [120] và mật độ dân số [26], [66] vẫn cần thiết đưa vào tính toán mô

hình nhưng trọng số của nó được cho là thấp nhất trong tất cả các tiêu chí.

Bên cạnh các yếu tố nêu trên, một số các nhân tố khác tuy không được đa số

các nghiên cứu đề cập đến nhưng lại có ảnh hưởng nhiều đến nguy cơ lũ trong khu

vực nghiên cứu như tiêu chí dòng chảy [59], sự tích tụ dòng chảy [59], [80], khả

năng thoát nước [86]. Một số các yếu tố khác như diện tích của lưu vực sông [86],

tỷ lệ xói mòn [52] được đánh giá là có khả năng tác động ít nhất đến nguy cơ lũ.

Ngoài ra, với khu vực có cùng độ dốc, chiều dài sườn dốc càng lớn thì khả năng tích

tụ nước và vận tốc dòng chảy càng mạnh. Do đó, chiều dài sườn dốc cũng là một

59

trong những nguyên nhân gây lũ cần quan tâm. Tuy nhiên, tiêu chí này lại chưa

được đề cập trong các nghiên cứu từ trước.

Dựa vào các phân tích trên, tham khảo các tiêu chí ảnh hưởng của các công

trình nghiên cứu đã công bố ở bảng 2.7, yếu tố tác động đến lũ và mức độ ảnh

hưởng của chúng được đánh giá một cách tương đối như bảng 2.8. Sau đây sẽ phân

tích kỹ hơn các yếu tố chủ yếu là nguyên nhân ảnh hưởng trực tiếp đến nguy cơ lũ.

Các yếu tố này sẽ được chia thành các nhóm có đặc điểm, tính chất tương đồng

hoặc có mối tương quan với nhau.

STT Nhóm

1

Các yếu tố địa lý tự nhiên

2

Các yếu tố kinh tế, xã hội

Yếu tố ảnh hưởng Độ dốc địa hình, độ cao Lượng mưa, cường độ mưa Thực phủ, lớp phủ Chiều dài sườn dốc Mật độ lưới sông Thổ nhưỡng, cấu trúc đất, loại đất Độ ẩm nguyên thuỷ Độ sâu mực nước ngầm Loại địa hình, độ nhám địa hình Tích tụ dòng chảy, dòng chảy Địa chất, địa mạo Tỷ lệ xói mòn, tỷ lệ thấm Diện tích của lưu vực sông Sử dụng đất Mật độ dân cư

Đánh giá (Trọng số) Cao Cao Trung bình – thấp Trung bình Trung bình – thấp Trung bình – thấp Trung bình – thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Thấp Trung bình – thấp Thấp

Công trình phòng chống lũ

Thấp

Trung bình

3

Các yếu tố cơ sở hạ tầng

Trung bình

Khoảng cách từ nơi lũ lụt đến kênh thoát nước chính Khoảng cách đến mặt nước (hồ, ao, sông, suồi...), đến ngã ba sông Hệ thống giao thông, chất lượng đường Thấp Thấp Hệ thống thoát nước

Bảng 2.8 Yếu tố ảnh hưởng và trọng số trong nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ

60

2.4.1 Lượng mưa và cường độ mưa

Trong mùa mưa lũ, những trận mưa liên tiếp trên lưu vực sông, làm cho

nước sông từng đợt nối tiếp nhau dâng cao, tạo ra những trận lũ trong sông, suối.

Vào các tháng mùa mưa, các trận mưa lớn với cường độ mạnh làm cho nước mưa

tích luỹ nhanh, nếu đất tại chỗ đã bão hòa độ ẩm thì lượng nước mưa sẽ sinh dòng

chảy hoàn toàn, dễ gây ra lũ [131]. Theo [112], mưa là yếu tố đầu tiên tạo ra lũ lụt

và không có yếu tố này thì sẽ không xảy ra lũ lụt. Lượng mưa là yếu tố khí hậu

quan trọng ảnh hưởng đến tần suất xuất hiện của lũ [77]. Mưa không thể thấm

ngay xuống đất dưới dạng nước ngầm mà tập trung chảy vào khu vực lưu vực.

Theo Nguyễn Văn Cư, mưa ảnh hưởng đến việc tạo thành dòng chảy mặt thông

qua hai cơ chế [2]:

- Cơ chế thấm đẫm (cơ chế bão hoà): dòng chảy mặt xảy ra khi mực nước

ngầm tầng nông dâng lên đến tận mặt đất, tạo nên đất bị bão hoà nước.

- Cơ chế vượt thấm: xảy ra khi cường độ mưa lớn, vượt cao hơn tốc độ thấm

của đất.

Hai cơ chế trên có thể xảy ra riêng biệt nhưng phổ biến hơn là chúng kết hợp

với nhau tạo nên dòng chảy mặt. Trong cả hai trường hợp, mưa rơi trực tiếp xuống

mặt đất, tạo thành dòng chảy mặt trực tiếp hay là dòng chảy mặt ở vùng khác [2].

Do đó, lượng mưa có tác động rất lớn đến nguy cơ lũ lụt [124]. Cường độ, diện

phân bố và thời gian kéo dài của mưa đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành

lũ ở các lưu vực sông nói chung [124]. Nếu mưa trong một thời gian dài, lượng mưa

lớn, mặt đất sẽ trở nên bão hoà và đất không thể thấm nước dẫn đến dòng chảy mặt

tăng. Nước mưa sẽ chảy vào sông nhanh hơn nhiều so với khi mặt đất không bị bão

hoà làm tăng nguy cơ lũ [136]. Bên cạnh đó, lượng mưa lớn và mưa xảy ra trong

thời gian ngắn cũng là nguyên nhân dẫn đến lũ lụt. Khi mưa lớn bất ngờ, nước mưa

sẽ không thể thấm kịp xuống đất do đó sẽ tạo thành dòng chảy mặt chảy ra sông.

Điều này dẫn đến sự gia tăng đột ngột lưu lượng dòng chảy và có thể tạo thành lũ

[124], [136]. Có nghĩa là lượng mưa càng lớn thì dòng chảy càng mạnh và cường độ lũ

càng cao. Như vậy, lượng mưa, cường độ và thời gian mưa đều là các tác nhân ảnh

61

hưởng trực tiếp đến nguy cơ lũ. Tuy nhiên, do cường độ mưa khó thu thập, các nghiên

cứu cho thấy mối liên quan giữa cường độ mưa và lũ không nhiều, vì vậy, trong điều

kiện hiện nay, nghiên cứu này tạm thời chưa tính đến yếu tố cường độ mưa. Hơn nữa,

nếu xét tới mục tiêu là phân vùng nguy cơ lũ, nhấn mạnh nhiều hơn đến khả năng xuất

hiện lũ thì việc bỏ qua cường độ mưa là chấp nhận được, vì nhìn chung ở lưu vực,

cường độ mưa không có sự khác biệt quá lớn, hay nói cách khác, ảnh hưởng của nó

không khác biệt đáng kể theo không gian. Do đó, cũng giống như các công bố từ trước,

nghiên cứu này chỉ sử dụng lượng mưa trung bình năm để xây dựng mô hình.

2.4.2 Độ dốc, độ cao và độ nhám địa hình

Độ dốc và độ cao đóng vai trò quan trọng trong việc hình thành lũ. Do nước

chảy theo trọng lực từ cao xuống thấp nên độ dốc đóng vai trò quan trọng trong việc

kiểm soát dòng chảy mặt, xác định tốc độ dòng chảy, thời gian nước chảy và khả

năng thấm nước theo phương thẳng đứng [87], [103] tức là ảnh hưởng đến khả năng

lũ. Ngoài ra, độ dốc còn ảnh hưởng đến hướng và dòng chảy mặt hoặc dòng chảy

ngầm đến một vị trí [127]. Độ dốc địa hình lưu vực liên quan chặt chẽ với nguy cơ

lũ và có ý nghĩa quan trọng đối với quá trình thoát nước. Độ dốc lớn làm tốc độ

dòng chảy tăng, gây ra khả năng thấm thấp (vì theo định luật Becnulli, áp suất tĩnh

sẽ giảm đi). Hay nói cách khác, trên lưu vực, độ dốc lớn có xu hướng làm giảm

lượng nước thấm vào lòng đất do đó thời gian tập trung dòng chảy ngắn, tốc dộ

dòng chảy lớn [138], nước mưa sẽ thoát nhanh xuống sông chính theo các sườn dốc.

Ngược lại, ở các khu vực bằng phẳng, độ dốc nhỏ thì nước sẽ thoát chậm hơn tức là

thời gian nước tập trung và tích tụ nhiều hơn nên có thể xuất hiện lũ nhanh hơn

[87]. Theo Lai, R. khi độ dốc tăng lên bốn lần thì tốc độ dòng chảy tăng lên hai lần

[85], do đó khả năng thoát nước nhanh hơn đối với khu vực dốc cao, có nghĩa là

nguy cơ xảy ra lũ sẽ thấp hơn ở vùng này. Như vậy, độ dốc càng nhỏ thì nguy cơ

xảy ra lũ càng cao [70], [127], [134] và ngược lại.

Địa hình và đặc điểm của nó cũng cần phải quan tâm khi nghiên cứu về nguy

cơ lũ. Địa hình ảnh hưởng đến cường độ xảy ra của lũ lụt, qui mô và hướng dòng

chảy. Độ cao đóng vai trò chính trong việc kiểm soát hướng của dòng chảy tràn và

62

độ sâu của mực nước [65]. Độ cao ảnh hưởng đến phạm vi xảy ra lũ. Độ cao và độ

dốc thường có quan hệ với nhau. Các khu vực bằng phẳng có độ cao thấp, lũ có thể

xảy ra nhanh hơn khu vực có độ cao lớn với độ dốc lớn. Theo [103], độ cao càng

nhỏ thì nguy cơ lũ càng cao và ngược lại.

Độ nhám địa hình là yếu tố đầu vào cần thiết cho quá trình mô phỏng lũ. Độ

nhám giảm dẫn đến vận tốc dòng chảy tăng và khả năng thấm giảm, do đó nguy cơ

lũ tăng.

2.4.3 Mật độ lưới sông (mật độ phân cắt ngang), dòng chảy và sự tích tụ

dòng chảy

Mật độ lưới sông là một cách mô tả hình thái của lưu vực được biết đến để

kiểm soát sự hình thành dòng chảy của sông và có thể ảnh hưởng đáng kể đến tình

hình dòng chảy lũ [97]. Hệ thống sông suối thể hiện kết quả sự phân cắt địa hình

dưới tác động của dòng chảy. Để đặc trưng cho mức độ phát triển dòng chảy mặt

trên lãnh thổ sử dụng khái niệm mật độ lưới sông - là tổng độ dài tất cả các dòng

chảy tạm thời và dòng chảy thường xuyên trên một diện tích nhất định nào đó (thường là 1km2) và tính bằng công thức [97]:

∑ 𝐿𝑖 𝐹

𝐷 =

[2.9]

trong đó: D: mật độ lưới sông (km/km2)

Li: độ dài nhánh sông i (km) F: diện tích lưu vực (km2)

Đây là đại lượng đặc trưng cho sự phong phú về nguồn nước của lưu vực.

Mật độ lưới sông có vai trò lớn ảnh hưởng đến tập trung dòng chảy lũ trên lưu

vực, nói cách khác mật độ lưới sông càng cao càng làm tăng nguy cơ dòng chảy

lũ tức là nguy cơ lũ càng lớn [97], [105], [111]. Ngoài ra, mật độ lưới sông còn

ảnh hưởng đến lượng nước thoát ra của lưu vực [71]. Theo Glenn, Elfatih và

Rafael những vùng đất có độ thấm cao và mật độ thực phủ dày thì có mật độ lưới

sông thấp, ngược lại những khu vực đất khô cằn hoặc có bề mặt không thấm nước

(ví dụ như núi đá) và mật độ thực phủ thưa thớt thì mật độ lưới sông cao [71],

63

[72]. Tích hợp mật độ lưới sông và các tiêu chí khác như lượng mưa, thổ nhưỡng,

lóp phủ đã được nhiều nhà khoa học quan tâm, nghiên cứu và coi như là tham số

nguyên nhân sinh lũ [51], [60], [96].

Sự tích tụ dòng chảy cũng là một trong những thông số quan trọng trong việc

xác định nguy cơ lũ. Giá trị dòng chảy tích luỹ cao cho thấy khu vực có dòng chảy

tập trung nhiều do đó nguy cơ lũ tăng [81]. Hay nói cách khác, sự tích tụ dòng chảy

phụ thuộc vào mạng lưới sông suối. Nếu mạng lưới sông suối càng dày đặc thì khả

năng tích tụ dòng chảy lũ càng cao vì vậy khả năng xảy ra lũ lụt sẽ tăng.

Ngoài ra, dòng chảy lũ còn phụ thuộc vào sự phát triển của các đối tượng

trên mặt đất. Một số khu vực không thấm nước sẽ được kết nối trực tiếp với kênh,

máng xối hoặc cống thoát nước mưa, do đó nước lũ sẽ chảy nhanh hơn. Việc rút

ngắn thời gian nước chảy khiến cho dòng chảy ở hạ lưu đạt cực đại nhanh hơn, vì

vậy nguy cơ lũ cũng xảy ra cao hơn.

2.4.4 Khoảng cách đến mặt nước tự nhiên, khoảng cách đến hệ thống

thoát nước, khoảng cách đến ngã ba sông

Khoảng cách đến mặt nước tự nhiên có ảnh hưởng đến phạm vi và qui mô của

lũ trong khu vực nghiên cứu. Theo nghiên cứu [65], hầu hết các vùng gần mặt nước

như sông, suối, hồ, ao…là các vùng có nguy cơ lũ cao nhất. Dòng chảy tràn trên sông

là một trong những nguyên nhân chính của sự hình thành lũ. Thông thường, lũ bắt

đầu từ sông và mở rộng ra khu vực xung quanh. Các vùng gần mặt nước có khả năng

xảy ra lũ cao và nguy cơ này càng giảm đi khi khoảng cách càng tăng [70].

Bên cạnh đó, khoảng cách từ mạng lưới thoát nước cũng có vai trò quan trọng

với khu vực lũ lụt. Do lượng nước mưa nhiều, dòng chảy lớn nên các khu vực gần hệ

thống thoát nước bị ảnh hưởng nhiều nhất, do đó có nguy cơ lũ cao nhất. Đặc biệt vào

mùa lũ, khi điểm hợp lưu là nơi tập trung dòng chảy của nhiều nhánh sông hợp lại

dẫn đến các khu vực càng gần ngã ba sông càng có nhiều nguy cơ bị lũ [69].

2.4.5 Thổ nhưỡng, cấu trúc đất, tỷ lệ thấm

Khi nước mưa rơi xuống, một phần được thấm vào lớp đất mặt, một phần bị

bốc hơi, một phần được giữ lại bởi các yếu tố thực vật và phần còn lại tạo thành

64

dòng chảy mặt [23]. Do đó, khả năng giữ nước của đất có ảnh hưởng lớn trong việc

điều tiết dòng chảy mặt. Độ thấm của tầng thổ nhưỡng ảnh hưởng trực tiếp đến

nguy cơ lũ lụt [23] và được coi là một tham số ảnh hướng đến lũ. Nhân tố này ảnh

hưởng đến dòng chảy, sự xói mòn đất, sự tích trữ nước ngầm. Tỷ lệ thấm phụ thuộc

vào các yếu tố bên ngoài, đặc tính của các loại đất [122] và số ngày mưa. Phần lớn

nước được giữ lại trong đất dưới dạng nước mao quản và nước trọng lực. Tổng

lượng nước phụ thuộc vào tầng dày và thành phần cơ giới của đất [23]. Như vậy,

đặc điểm, cấu trúc của thổ nhưỡng quyết định độ thấm của chúng trong khu vực.

Ngoài ra, loại đất cũng đóng vai trò quan trọng vì chúng ảnh hưởng đến lượng nước

ngấm vào đất cũng như tác động đến dòng chảy [127].

2.4.6. Sử dụng đất, lớp phủ và lớp phủ thực vật

Sử dụng đất là lớp phủ mặt đất ở một vị trí cụ thể [118]. Khi nghiên cứu

dòng chảy và lũ, vai trò của lớp phủ và sử dụng đất tương đối quan trọng. Nhiều

nghiên cứu chứng tỏ sự thay đổi của sử dụng đất và lớp phủ đã làm thay đổi đặc

tính của lũ, dòng chảy mặt và đỉnh lũ [84], [113]. Có tác giả còn cho rằng, sự thay

đổi lớp phủ đã làm cho lũ xảy ra thường xuyên và gia tăng mức độ nghiêm trọng

hơn [123]. Sử dụng đất là quá trình liên tục và đa dạng không những thay đổi tính

chất của đất mà còn thay đổi cả lớp phủ và địa hình mặt đất.

Thực tế trong khai thác sử dụng đất do tác động của con người, mỗi loại hình

sử dụng đất sẽ có khả năng điều tiết nước khác nhau. Đối với những loại hình sử

dụng đất là đất đô thị, đất dân cư, đất xây dựng, đất trống, đất mặt nước thì khả

năng thấm nước không tốt nên khả năng tập trung dòng chảy lớn và dẫn đến hệ số

dòng chảy cao. Ngược lại, với loại hình sử dụng đất là đất rừng tự nhiên, rừng trồng

thì không những ngăn cản nước tốt mà còn thấm nước cũng mạnh nên nguy cơ lũ sẽ

giảm đi [113], [127]. Trong một nghiên cứu Dune và Leopol đã cho thấy sự khác

biệt về hệ số dòng chảy cuả các loại hình sử dụng đất khác nhau trên một số loại đất

khác nhau như bảng 2.9 [62].

Trong nghiên cứu, phân tích các nhân tố tác động đến lũ lụt thì loại hình sử

dụng đất được xem xét chủ yếu ở khía cạnh ảnh hưởng của lớp phủ thực vật. Mật độ

65

là thông số quan trọng trong đánh giá ảnh hưởng của lớp phủ thực vật đối với nguy

cơ lũ lụt. Giống như thổ nhưỡng, thảm thực vật cũng giữ lại một lượng nước khá

lớn góp phần điều tiết dòng chảy lũ và dòng chảy mặt cho lưu vực. Bản chất điều

tiết dòng chảy của thảm thực vật là cùng với cấu trúc thổ nhưỡng giữ lại một phần

nước mưa, sau đó cung cấp một cách từ từ cho dòng chảy [23].

Bảng 2.9 Giá trị hệ số dòng chảy của các loại hình sử dụng đất khác nhau

Cát 0.2 0.1 Loại đất/Loại sử dụng đất Đất hoang Khu công nghiệp Khu dân cư Khu vực không xây dựng Đường nhựa Công viên Cây Thịt 0.4 0.5 - 0.9 0.25 – 0.4 0.1 – 0.3 0.7 – 0.95 0.1 – 0.35 0.3 Sét 0.5 0.4

Trước khi rơi xuống đất, nước mưa bị giữ lại một phần ở tán lá và thân cây.

Theo TS Ngô Trọng Thuận, lượng nước bị giữ lại trong tán rừng phụ thuộc vào các

nhân tố: kiểu rừng, tuổi, thành phần loài cây, độ tán che và dạng sống của cây rừng,

điều kiện khí tượng, lượng mưa và cường độ mưa, độ ẩm, nhiệt độ không khí, thời

tiết và mùa trong năm…[43] Lượng nước này sẽ dần bay hơi vật lý vào không khí.

Sau khi bị giữ một phần ở tán lá và thân cây, nước mưa tiếp tục rơi xuống đất và sẽ

thấm sâu hơn theo hệ thống rễ cây bổ sung cho lớp nước ngầm. Theo [112], nguy

cơ xảy ra lũ tỷ lệ thuận với mật độ lớp phủ thực vật. Như vậy, nếu rừng có cấu trúc

càng nhiều tầng, mật độ lá càng cao thì lượng nước được giữ lại càng lớn., tức là sẽ

giảm được lượng nước chảy vào sông [23]. Ngược lại, nếu lưu vực với mật độ thực

vật thưa thớt thì sự ngăn nước sẽ giảm đi, do đó sẽ tăng lượng nước chảy vào sông

[136]. Một số nhà khoa học đã nghiên cứu mối liên quan giữa cấu trúc thảm thực

vật với mưa và dòng chảy, kết quả là rừng giữ lại 6,5 – 15,8 % lượng mưa tại tán lá

và làm giảm dòng chảy mặt hơn 40 lần so với đất trống [23]. Ngoài ra, thảm thực

vật còn giúp kết dính đất. Nếu không có thực vật, thổ nhưỡng sẽ dễ bị trôi, bào mòn

chảy vào sông. Điều này cũng làm giảm khả năng thấm nước của các loại đất và

66

đây cũng là nguyên nhân làm tăng khả năng sinh lũ [136]. Vì vậy, do mật độ và loại

thực phủ đặc trưng cho khả năng ngăn cản nước và khả năng thấm nên lớp phủ thực

vật có chức năng điều tiết sinh thái, điều tiết dòng chảy, đặc biệt đóng vai trò quan

trọng trong điều tiết lũ, giảm xói mòn, sạt lở đất.

2.4.7 Các yếu tố khác

Mực nước ngầm là tiêu chí cần xem xét khi nghiên cứu nguy cơ lũ vì yếu tố

này thể hiện độ sâu từ mặt đất đến mặt nước ngầm và ảnh hưởng trực tiếp đến khả

năng thấm của đất. Khu vực có mực nước thấp sẽ trở nên bão hoà nhanh, nước mặt

sẽ tích luỹ nhiều hơn và lan rộng ra khu vực xung quanh do đó lưu lượng dòng chảy

cũng tăng theo [70]. Độ sâu của mức nước ngầm được xác định dựa vào độ cao lớn

nhất của mức nước tĩnh. Theo [65], [70] độ sâu mực nước ngầm càng thấp thì nguy

cơ lũ càng cao và khả năng lũ xảy ra giảm dần khi độ sâu càng tăng. Bên cạnh đó,

chỉ số ẩm ướt địa hình (TWI) là một trong các yếu tố để có thể biết được thông tin

về sự phân bố không gian tình trạng ẩm ướt của địa hình. Chỉ số này càng lớn thì

khả năng xảy ra lũ càng cao [112].

Địa chất, địa mạo của khu vực có nguy cơ lũ cũng là một tiêu chí quan trọng

vì yếu tố này có thể làm giảm bớt cường độ của các trận lũ. Địa hình với các loại đá

không thấm nước thì dòng chảy mặt sẽ tăng, khả năng thoát lũ nhanh do đó nguy cơ

lũ giảm. Ngoài ra, đây cũng là một trong các yếu tố để xác định tần suất lũ (FR).

Giá trị tần suất càng lớn thì nguy cơ lũ càng nhiều. Các khu vực đất ngập nước, đầm

lầy sẽ có FR cao hơn các khu vực khác như vùng đồng bằng ven biển, đồng bằng

phù sa sông, vùng núi cao, đất cát [112].

Hệ thống giao thông được xem là một trong lớp phủ không hấp thụ nước làm

cho khả năng thấm giảm đi và tăng lưu lượng dòng chảy. Bên cạnh đó, cấu trúc

đường giao thông, chất lượng đường làm cản trở khả năng hấp thụ nước xuống lớp

đất nằm phía dưới đường, do đó khả năng lũ sẽ tăng lên ở những khu vực này [120].

Theo [49] đô thị hoá và đặc điểm thuỷ văn có mối quan hệ tương quan đến

nhau. Đô thị hoá làm giảm khả năng hấp thụ nước mưa, tăng dòng chảy, tăng tần suất

và độ cao lũ. Ngoài ra, sự tăng trưởng dân số dẫn đến tích lũy tài sản, cơ sở hạ tầng và

67

các hoạt động kinh tế tăng theo, do đó cản trở quá trình thấm tự nhiên, tăng khả năng

xảy ra lũ lụt. Như vậy, mật độ dân số càng cao thì khả năng sinh lũ càng lớn [117].

Trên đây chỉ phân tích một số nhân tố chính ảnh hưởng đến nguy cơ lũ trên

hầu hết các lưu vực và cũng đã được các nhà khoa học nghiên cứu trên một số khu

vực cụ thể ở trong và ngoài nước. Bên cạnh các yếu tố đã đề cập ở trên, nhân tố

chiều dài sườn dốc là một yếu tố ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng sinh lũ nhưng

chưa được xem xét đến trong các nghiên cứu trước đó. Vì vậy, trong nghiên cứu tác

giả sẽ phân tích nhiều hơn ảnh hưởng của tiêu chí này đến nguy cơ lũ, đây cũng là

một điểm mới của luận án.

2.5 Phân tích ảnh hưởng của chiều dài sườn dốc đến nguy cơ lũ

2.5.1 Khái niệm

Chiều dài sườn dốc là khoảng cách từ đỉnh sườn tới chân sườn. Khi đo bằng

đơn vị đo khoảng cách, đó là chiều dài sườn dốc tuyệt đối. Trong một số trường hợp,

ví dụ như tính toán xói mòn do mưa, chiều dài sườn dốc có thể được phân đoạn theo

khoảng cách từ đỉnh sườn đến chân sườn (theo TCVN 5299 : 2009). Khi đó, chiều

dài sườn dốc là chiều dài sườn dốc tương đối. Có thể thấy rằng ảnh hưởng của chiều

dài sườn tương đối đến nguy cơ lũ với các thông số khác của địa hình như độ cao,

độ dốc, độ phân cắt (ngang và sâu) và chiều dài sườn dốc tuyệt đối là khác nhau.

Chiều dài sườn dốc tương đối là chiều dài của một đoạn so với chiều dài của cả

sườn dốc. Khái niệm chiều dài sườn dốc tương đối là nhằm phân biệt với chiều dài

sườn, thông thường đo bằng đơn vị đo chiều dài, có ý nghĩa “tuyệt đối” về mặt định

lượng trong khi chiều dài sườn dốc tương đối được phân cấp, dựa vào tỷ lệ phần

trăm so với chiều dài sườn tuyệt đối, vì vậy mang ý nghĩa “tương đối” về mặt định

lượng. Chiều dài sườn dốc tuyệt đối sẽ có ý nghĩa hơn trong việc tính toán theo các

mô hình thủy văn, thủy lực nhưng sẽ gây khó khăn trong việc phân cấp để xác định

trọng số cho phương pháp AHP. Vì vậy, tác giả đề xuất sử dụng chiều dài sườn dốc tương đối trong nghiên cứu của mình. Chiều dài sườn dốc tương đối đã được nghiên

cứu nhiều khi đánh giá ảnh hưởng của nó đến xói mòn. Mặc dù vậy, đây cũng là một

nhân tố địa hình mà ảnh hưởng không nhỏ đến việc hình thành lũ do chiều dài sườn dốc

68

là một trong những nhân tố quan trọng tác động đến khối lượng dòng chảy [129]. Theo

Zhang chiều dài sườn dốc là khoảng cách từ điểm bắt nguồn dòng chảy mặt đến vị

trí tập trung nước hoặc điểm mà tại đó dòng chảy mặt chảy vào hệ thống sông suối

[130]. Như vậy, chiều dài này chính bằng quãng đường tính từ đường phân thuỷ đến

đường tụ thuỷ. Đường phân thuỷ (đường phân nước mặt) nối liền các điểm cao nhất của

địa hình trên mặt đất, chia mặt đất thành hai hướng sườn dốc. Khi nước mưa rơi xuống

sẽ chảy về hai phía đối nhau tới hai lưu vực khác nhau và tập trung tại đường tụ thuỷ.

Với địa hình đồi núi, độ dốc khác nhau thì giá trị chiều dài sườn dốc cũng khác nhau.

2.5.2 Cơ sở lý thuyết lựa chọn yếu tố chiều dài sườn dốc trong nghiên cứu

phân vùng nguy cơ lũ

Thực tế, do nước tích tụ dần trong quá trình di chuyển dọc theo sườn từ cao

xuống thấp và lũ thường chỉ xảy ra ở khu vực sườn thấp (ví dụ chân sườn), vì vậy

chiều dài sườn dốc là yếu tố ảnh hưởng tới lũ cũng như khả năng có lũ.

Theo Begarello và Ferro, chiều dài sườn dốc tăng làm cho lưu lượng và tốc độ

dòng chảy cũng tăng [54], [82]. Chiều dài dốc càng dài thì khối lượng nước chảy, tốc độ

dòng chảy và lực quán tính càng tăng. Nghĩa là, càng xa đường phân thuỷ, động năng

dòng chảy càng lớn, tốc độ dòng chảy tăng lên dẫn đến nguy cơ lũ tăng.

Ngoài ra, chiều dài sườn dốc sẽ ảnh hưởng đến lưu lượng dòng chảy. Khi

chiều dài sườn dốc tăng thì diện tích nghiêng của dốc được mở rộng, do đó khối

lượng nước tích luỹ trên mặt sẽ tăng khi khoảng cách từ đường phân thuỷ càng

dài. Kết luận này cũng phù hợp với nghiên cứu của Yongmei và đồng nghiệp

[129]. Trong nghiên cứu của mình, Yongmei đã thực hiện thí nghiệm quan sát

dòng chảy mưa ở các khu vực có chiều dài sườn dốc khác nhau và kết quả thu

được cho thấy khối lượng dòng chảy có xu hướng tăng khi chiều dài sườn dốc

tăng [129]. Cũng với kết quả như vậy, Liu và Singh đã nghiên cứu sự phát sinh

dòng chảy ở bốn loại chiều dài sườn dốc, kết quả là lưu lượng dòng chảy tăng

đáng kể khi chiều dài sườn dốc tăng [89]. Như vậy, trên cùng một sườn dốc, khối

lượng, tốc độ dòng chảy cũng như khả năng tích tụ nước sẽ tăng dần khi nước

chảy từ đường phân thuỷ đến đường tụ thuỷ. Khả năng tích tụ nước trên sườn dốc

69

còn phụ thuộc vào thời gian tập trung nước trên sườn. Trong cùng một khu vực,

thời gian tập trung nước càng nhiều thì lượng nước tích tụ càng lớn, do đó nguy cơ

lũ càng cao. Thời gian tập trung nước mưa trên sườn dốc xác định tuỳ thuộc vào

hệ số địa mạo thuỷ văn của sườn dốc (ϕsd) và vùng mưa (bảng 2.11) được xác định

theo công thức 2.10 [33]:

0.6 Lsd

0.4

(φHP)

0.3 msdJsd

(2.10)

ϕsd =

trong đó:

Lsd : chiều dài bình quân của sườn dốc lưu vực (m)

J: độ dốc sườn tính theo %

φ: hệ số dòng chảy lũ tuỳ thuộc vào loại đất cấu tạo khu vực, lượng mưa

ngày thiết kế và diện tích lưu vực

HP: lượng mưa ngày thiết kế

msd: thông số đặc trưng nhám trên sườn dốc, phụ thuộc vào tình trạng bề mặt

của sườn lưu vực theo bảng 2.10.

Bảng 2.10 Thông số đặc trưng nhám trên sườn dốc [33]

Hệ số msd trong trường hợp Tình hình sườn dốc lưu vực Cỏ thưa Trung bình Cỏ dày

0.5 0.4 0.3 0.25

0.3 0.25 0.2 Bề mặt nhẵn Đất đồng bằng loại hay nứt nẻ, đất san phẳng đầm chặt Mặt đất thu dọn sạch, không có gốc cây, không bị cày xới, vùng dân cứ nhà cửa không quá 20%, mặt đá xếp

0.2 0.15 0.1 Mặt đất bị cày xới, nhiều gốc bụi, vùng dân cư có nhà cửa trên 20%

Theo bảng 2.11, thời gian tập trung nước trên sườn dốc tăng khi hệ số địa

mạo, thuỷ văn của sườn dốc tăng. Đồng thời, từ công thức (2.10) cho thấy, hệ số ϕsd

tỷ lệ thuận với chiều dài sườn dốc. Điều này chứng tỏ, chiều dài sườn dốc càng lớn

thì thời gian tập trung nước càng nhiều và nguy cơ lũ càng gia tăng. Đây cũng là

một trong những nguyên nhân chính làm tăng khả năng sinh lũ.

70

Bảng 2.11 Thời gian tập trung nước trên sườn dốc tra theo hệ số địa mạo thuỷ văn sườn dốc và vùng mưa [33]

Vùng mưa

I II III IV V VI VII VIII XI XII XIII XIV XV XVI XVII XVIII X IX

9,6 10 10 15 22 30 38 50 70 78 82 88 93 9 9 9,5 10 18 22 30 45 60 68 80 86 95

𝜙𝑠𝑑 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 4,0 5,0 6,0 7,0 8,0 9,0 10 12 15 17 20 25 30 35 40 9,6 10 17 24 35 40 53 62 70 75 80 90 100 130 160 200 260 325 370 470 9,7 10 15 22 28 37 45 60 70 78 87 95 115 150 165 220 280 360 430 530 16 9,6 9,7 18 10 10 25 14 17 32 20 20 37 30 25 42 35 32 50 44 50 55 60 60 65 75 72 75 85 80 85 90 90 90 95 100 120 100 100 150 120 120 120 125 180 165 170 150 165 230 200 200 185 205 265 235 260 230 250 365 320 320 310 320 435 400 370 370 400 520 470 480 470 570 8,4 8,5 9 10 20 30 40 55 65 70 80 90 115 135 190 235 305 370 480 495 9,8 10 15 18 25 40 45 60 75 85 90 95 110 135 170 220 265 335 345 410 8,7 9,8 10 9,5 9 10 13 10 9,3 15 20 20 9,5 20 23 28 11 25 30 35 20 30 35 55 30 40 50 65 35 55 60 72 50 65 75 80 70 70 80 90 80 82 95 87 85 90 110 105 130 120 100 90 160 150 125 115 200 190 160 260 230 235 200 200 300 300 250 250 400 380 330 320 470 450 400 400 560 540 510 490 8,5 8,7 9,3 9,5 10 20 25 32 50 65 70 80 90 125 150 190 250 320 400 490 8,7 9 9,5 9,6 12 20 30 37 50 65 78 80 90 115 140 175 225 285 355 425 9,3 9,4 9,7 10 20 25 35 40 60 70 80 90 97 120 145 190 240 320 380 465 9,2 9,3 9,5 9,7 12 20 23 30 40 60 70 80 83 100 130 165 230 300 370 9,7 10 13 15 18 25 30 40 65 70 80 95 115 135 170 220 290 370 430 520

70

71

Với những phân tích, đánh giá như trên về vai trò của chiều dài sườn dốc

trong phân vùng nguy cơ lũ, có thể thấy rất cần thiết phải đưa yếu tố này vào trong

các mô hình tính toán phân vùng nguy cơ. Trong nghiên cứu này, do sử dụng

phương pháp AHP nên chiều dài sườn dốc được sử dụng có giá trị tương đối.

2.6 Một số nhận xét về phương pháp AHP trong phân vùng nguy cơ lũ

Phương pháp AHP cho phép xây dựng một hệ thống chỉ tiêu đánh giá nhiều

cấp linh hoạt. AHP tách toàn bộ vấn đề để giải quyết thành nhiều bảng đánh giá

khác nhau thông qua sự quan trọng của nó với mục tiêu cần thực hiện. Điều này

hoàn toàn phù hợp với mục tiêu nghiên cứu về lũ, một hiện tượng tự nhiên chịu tác

động của nhiều yếu tố ảnh hưởng. Vì vậy, vấn đề phức tạp là các tác nhân ảnh

hưởng tới lũ lụt có thể phân tích thành những chỉ tiêu đơn giản hơn theo nhiều cấp,

tạo điều kiện thuận lợi cho việc đánh giá.

Ngoài ra, người quyết định được quyền linh hoạt hơn trong việc xếp hạng so

sánh mức độ quan trọng của các chỉ tiêu ở mỗi cấp. Do vậy, có thể xác định chính

xác các yếu tố ảnh hưởng đến lũ lụt như thế nào. Từ đó, giúp nhận định rõ vấn đề

nghiên cứu và tầm quan trọng của các nhân tố ảnh hưởng đến việc phân vùng nguy

cơ lũ lụt.

Bên cạnh đó, phương pháp AHP cho phép đánh giá tính nhất quán trong ý

kiến của các chuyên gia về việc lựa chọn các yếu tố ảnh hưởng đến lũ và mức độ

tác động của chúng dựa vào trọng số xác định thông qua việc so sánh cặp và kỹ

thuật tính toán chỉ số nhất quán. Do đó, giảm bớt những hạn chế của phương pháp

chuyên gia là tính chủ quan dẫn đến kết quả đánh giá không chính xác.

Tuy nhiên, quá trình phân tích AHP trong phân vùng nguy cơ lũ có thể mất

nhiều thời gian vì phải tiến hành qua 6 giai đoạn theo nguyên tắc so sánh cặp và

kiểm tra hệ số nhất quán. Khi hệ số nhất quán vượt quá giới hạn, người ra quyết

định cần phải kiểm tra và điều chỉnh bảng đánh giá [107], [108], [109]. Do có nhiều

nhân tố tác động đến lũ bao gồm: tự nhiên, xã hội, kinh tế, cơ sở hạ tầng… nên tính

phức tạp sẽ tăng lên khi số lượng tiêu chí tham gia vào quá trình đánh giá lũ lụt

tăng. Mặc dù có một số hạn chế như vậy, nhưng phương pháp AHP có nhiều ưu

72

điểm so với các phương pháp ra quyết định đa mục tiêu khác. Thứ nhất, nhiều

phương pháp ra quyết định đa tiêu chí gặp khó khăn trong việc xác định mức độ

quan trọng của từng tiêu chí, trong khi AHP là một phương pháp nổi tiếng trong

việc xác định các trọng số này với độ chính xác cao [106], [107], [108]. Vì vậy,

AHP có thể kết hợp với các phương pháp khác dễ dàng để tận dụng được lợi thế của

mỗi phương pháp trong giải quyết vấn đề. Ngoài ra, AHP có thể kiểm tra tính nhất

quán trong cách đánh giá của người ra quyết định nên có thể xác định và nâng cao

độ chính xác của việc đánh giá. Bên cạnh đó, quá trình tính toán AHP trở nên dễ

dàng hơn, kể cả số lượng tiêu chí lớn, do có thể thực hiện các phép tính trong Exel

hoặc đặc biệt là sử dụng phần mềm tính online thiết kế bởi CGI (Common Gateway

Interface). Với dữ liệu đầu vào là kích thước của ma trận và ma trận so sánh cặp,

kết quả thu được là trọng số, chỉ số nhất quán CI. Một phương pháp khác cũng được

ứng dụng nhiều khi tính toán đó là tích hợp bài toán AHP vector riêng vào phần

mềm ArcGIS. Việc xây dựng thành công công cụ tính toán AHP trên ArcGIS đã

tránh được sai số cộng dồn thực hiện qua nhiều bước và tiết kiệm được thời gian

tính toán, hạn chế được sai số khi tính bằng tay. Từ đó tạo thành một công cụ tiện

ích và dễ dàng sử dụng cho việc hỗ trợ ra quyết định.

Như vậy, quy trình phân tích theo thứ bậc dễ hiểu, dễ làm, quan tâm đến

nhiều tiêu chí nhỏ, tiêu chí thành phần và phân tích cả yếu tố định tính lẫn định

lượng, giúp cung cấp một tổng quan về thứ tự sắp xếp của những lựa chọn, từ đó

tìm được quyết định cuối cùng hợp lý nhất. Với nhiệm vụ dùng để giải quyết bài

toán với nhiều tham số, nhiều chỉ tiêu và sắp xếp theo thứ tự ưu tiên cho các

phương án cùng với các ưu điểm nêu trên, AHP là phương pháp có hiệu quả được

sử dụng trong đánh giá và lựa chọn các tiêu chí phục vụ phân vùng nguy cơ lũ.

Phương pháp AHP cho phép xây dựng mô hình, bao quát được tất cả các yếu tố gây

ra lũ lụt nói chung đồng thời thể hiện được vai trò của các yếu tố này. Tuy nhiên,

chỉ nên áp dụng phương pháp này khi nghiên cứu tỷ lệ nhỏ, lựa chọn các nhân tố

ảnh hưởng đặc trưng và đặc biệt cần phải cẩn trọng khi thu thập và đánh giá ý kiến

chuyên gia.

73

2.7 Tổng kết chương 2

1. Phân vùng lũ là bài toán yêu cầu phân tích không gian phức tạp, yêu cầu

phải đánh giá rất nhiều các chỉ tiêu khác nhau bao gồm: tự nhiên, kinh tế - xã hội,

cơ sở hạ tầng. Đây là các tiêu chí góp phần hình thành nguy cơ lũ. Sử dụng phương

pháp AHP đã tận dụng được ưu điểm, lợi thế của nó để xác định yếu tố ảnh hưởng

lớn nhất và định lượng được mức độ ảnh hưởng của các yếu tố khác.

2. Độ chính xác của quá trình phân tích, đánh giá sẽ phụ thuộc vào nội dung,

tính toàn diện, đặc trưng của phiếu điều tra cũng như sự am hiểu chuyên sâu của

chuyên gia về lĩnh vực nghiên cứu. Vậy để tính toán trọng số theo AHP đạt kết quả

tốt thì nên chọn các tiêu chí ảnh hưởng đến lũ ít nhưng rõ ràng mang tính định

lượng cao trong quá trình thu thập ý kiến chuyên gia.

3. Các tác nhân sinh lũ bao gồm mưa với cường độ tới hạn để có thể tạo

thành dòng chảy vượt mức bình thường và cấu trúc mặt đệm. Luận án phân tích vai

trò của các yếu tố là cấu trúc mặt đệm ảnh hưởng đến nguy cơ lũ bao gồm: lượng

mưa, độ dốc, độ cao, địa hình, sử dụng đất và thực phủ, thổ nhưỡng, mật độ lưới

sông và tích tụ dòng chảy, địa chất và địa mạo, mực nước ngầm, mật độ dân số, độ

ẩm nguyên thuỷ, hệ thống giao thông và chiều dài sườn dốc tương đối.

4. Yếu tố mới là một trong những nguyên nhân chính tăng khả năng sinh lũ

được đề cập trong nghiên cứu là chiều dài sườn dốc tương đối. Yếu tố này ảnh

hưởng đến khối lượng nước chảy, khả năng tích tụ nước, lưu lượng dòng chảy và

tốc độ dòng chảy, do đó sẽ tác động đến nguy cơ lũ.

74

Chương 3

ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP AHP XÂY DỰNG MÔ HÌNH PHÂN VÙNG

NGUY CƠ LŨ TRÊN LƯU VỰC SÔNG LAM

3.1 Đặc điểm điều kiện tự nhiên và kinh tế - xã hội lưu vực sông Lam

3.1.1 Vị trí địa lý Hệ thống lưu vực sông Lam nằm ở vị trí toạ độ địa lý từ 103014'-106010' kinh độ Đông và 17050'-20050' vĩ độ Bắc, kéo dài khoảng 350 km theo hướng Tây

Bắc - Đông Nam; phía Bắc tiếp giáp với hệ thống sông Mã, phía Tây giáp hệ thống

sông Mê-kông, phía Nam giáp lưu vực sông Gianh và phía Đông giáp vịnh Bắc Bộ. Tổng diện tích toàn lưu vực là 27.200 km2, trong đó phần lưu vực thuộc lãnh thổ Việt Nam có diện tích 17.730 km2, chiếm 65,2% diện tích toàn lưu vực, nằm trong toạ độ địa lý 103045'20"-105015'20" kinh độ Đông, 18015'00"-20010'30" vĩ độ Bắc.

Phần lưu vực này bao trùm phần lớn địa phận tỉnh Nghệ An, Hà Tĩnh và một phần huyện Như Xuân tỉnh Thanh Hoá. Phần diện tích còn lại là 9.470 km2 thuộc đất Xiêng Khoảng của Lào chiếm 34.8% diện tích lưu vực [9]. Phần đá vôi là 273 km2 chiếm 1% diện tích lưu vực; vùng núi cao 19.486 km2 chiếm 71.6% diện tích lưu vực; vùng bán sơn địa, đồi núi thấp và trung du khoảng 5.604 km2; vùng đồng bằng là 2.110 km2 [10]. Dòng chính sông Lam bắt nguồn từ Xiêng Khoảng của Lào và có chiều

dài 531 km; đoạn chảy qua lãnh thổ Lào là 170 km, còn lại 361 km chảy qua hai

tỉnh Nghệ An và Hà Tĩnh rồi đổ ra biển Đông tại cửa Hội [10, 12].

3.1.2 Đặc điểm địa hình

Địa hình lưu vực sông Lam với ba vùng: núi cao, trung du và đồng bằng,

hướng dốc chính theo hướng Tây Bắc - Đông Nam, từ dãy Trường Sơn có độ cao

trên 2.000 m với địa hình dốc, hiểm trở và chia cắt mạnh đến vùng đồng bằng cửa

sông có độ cao vài mét [9]. Trên địa phận Việt Nam, hơn 80% diện tích là đồi núi.

Phía Bắc và Tây Bắc lưu vực sông Lam là vùng đồi núi thấp có độ cao trung bình từ

400 - 600 m, vùng núi cao Quế Phong hơn 1.000 m. Vùng núi Hà Tĩnh, độ cao giảm

dần từ 400 - 600 m. Lưu vực sông Lam phần thuộc lãnh thổ Việt Nam có thể chia

thành ba dạng địa hình như sau [9]:

75

- Dạng địa hình đồi núi cao: tập trung chủ yếu ở phía Tây, Tây Bắc và Tây

Nam lưu vực. Vùng đồi núi cao gồm các dãy núi chạy dài theo hướng từ Đông Bắc

xuống Tây Nam, tạo nên những thung lũng sông hẹp và dốc nối thành những sông

nhánh lớn như Nậm Mô, Huổi Nguyên, sông Hiếu, sông Giăng, sông La. Dạng địa

hình này có độ dốc lớn, thung lũng hẹp, chiếm 60% diện tích lưu vực [22].

Hình 3.1 Bản đồ vị trí lưu vực sông Lam (phần lãnh thổ Việt Nam) [9]

- Dạng địa hình đồi trung du: thuộc các huyện Nghĩa Đàn, Quỳ Hợp, Anh

Sơn, Tân Kỳ, Thanh Chương (Nghệ An), một phần nhỏ của Hương Sơn, Hương

Khê, Vũ Quang (Hà Tĩnh). Đây là dạng địa hình phức tạp bị chia cắt mạnh, có thế

dốc nhiều chiều do các sông nhỏ tạo nên, có độ cao từ 20 đến 200 m. Ven các sông

Hiếu, sông Dinh, sông Cả, sông Ngàn Sâu, Ngàn Phố địa hình tương đối bằng

phẳng và có thế dốc chính vào các lòng sông, càng xa sông địa hình càng phức tạp.

Vùng này chịu ảnh hưởng của lũ khá mạnh nhất là những trận lũ lớn [9].

- Dạng địa hình đồng bằng và đồng bằng ven biển: nhỏ, hẹp và nằm sát với

dòng chính có độ cao trung bình từ 6 – 8 m ở khu vực giáp với vùng đối núi thấp

hoặc 0,5 – 2 m vùng ven biển [11]. Với nền địa hình núi cao và hướng đón ẩm trực

76

diện nên những trận mưa lớn thường xảy ra ở thượng nguồn của lưu vực sông.

Ngoài ra, vùng đồng bằng chỉ chiếm 14 ÷ 19% so với tổng diện tích, chiều dài sông

ngắn nên độ dốc các sông lớn, vùng đồi núi trung du là vùng chuyển tiếp hẹp. Vì

vậy, khi mưa lớn, lũ tập trung nhanh, khả năng điều tiết lũ kém dẫn đến nước lũ dồn

về hạ lưu nhanh và mạnh [9].

3.1.3 Đặc điểm mạng lưới sông ngòi

Là một trong chín hệ thống sông lớn của Việt Nam, hệ thống sông Lam có

hai nhánh sông lớn là sông Cả và sông La. Sông Cả bắt nguồn từ tỉnh Xiêng

Khoảng (Lào), có độ cao trên 2.000 m, chảy theo hướng Tây Bắc - Đông Nam hợp

với sông La tại Trường Xá và đổ ra Biển Đông tại Cửa Hội. Từ Trường Xá đến

Biển Đông gọi là sông Lam. Đặc điểm chính các sông thuộc hệ thống sông Lam đều

bắt nguồn từ những núi cao thuộc dãy Trường Sơn [12].

Hệ thống sông Cả có 44 sông nhánh cấp 1, nhỏ nhất là Khe Hói có diện tích lưu vực là 20,5 km2, lớn nhất là sông Hiếu có diện tích lưu vực 5.417 km2 chiếm

trên 50% diện tích toàn bộ lưu vực sông Lam. Bắt nguồn từ bản Chiềng, sông Hiếu

nhập vào sông Cả tại Đào Giàng. Sông Nậm Mộ là sông nhánh lớn thứ hai có diện tích lưu vực 3.930 km2 bắt nguồn từ Lào, đổ vào thượng nguồn sông Cả tại Cửa

Rào. Sông nhánh cấp 1 lớn thứ ba là sông La, có dòng chính là sông Ngàn Sâu

chiều dài là 159 km, bắt nguồn từ núi Ông Giao ở độ cao 1.100m. Sông La có sông

nhánh lớn nhất là sông Ngàn Phố, bắt nguồn từ sườn Đông của dãy Trường Sơn và

nhập vào sông La tại Vĩnh Khánh [9], [12].

Thượng nguồn sông La với hệ số uốn khúc nhỏ hơn nhiều so với thượng

nguồn sông Cả và sông Hiếu (3,0 ÷ 4,0) nên thượng nguồn sông La dòng chảy khá

thẳng, thượng nguồn sông Cả dòng chảy quanh co qua nhiều miền địa hình và các

nếp uốn khúc. Do đó, lũ trên lưu vực sông La sẽ tập trung xuống hạ lưu nhanh hơn

so với lũ trên sông Cả [9]. Địa hình sông La bị chia cắt mạnh hơn sông Cả, nên khi

có mưa lớn lũ được hình thành nhanh. Các sông thuộc sông La, độ dốc bình quân

lưu vực cao hơn so với sông Cả. Chiều dài sông La ngắn hơn trong khi độ dốc trung

77

bình lưu vực cao hơn và lượng mưa lớn hơn, dẫn đến lũ lớn diễn ra trên sông La

thường ác liệt hơn so với sông Cả và sông Hiếu.

Hình 3.2 Bản đồ mạng lưới sông và trạm KTTV trên lưu vực sông Lam

3.1.4 Đặc điểm địa chất, địa mạo

Lưu vực sông Lam thuộc khối địa chất Bắc Trung Bộ, phần lớn cấu trúc nếp

lõm cùng tên và một phần của đới nâng Phu Hoạt và đới oằn võng Sầm Nưa. Phông

chung cấu trúc phát triển chủ đạo theo hướng Tây Bắc - Đông Nam với hàng loạt

đứt gãy phát triển chia cấu trúc của lưu vực sông thành nhiều bộ phận khác nhau

[11]. Cấu trúc địa chất lưu vực sông Lam tương đối đa dạng và phức tạp. Thành

phần đá gốc đa dạng dẫn đến sự phong phú về các dạng địa hình.

Địa mạo lưu vực sông Lam trải qua một quá trình phát triển lâu dài và phức

tạp gồm nhiều giai đoạn trầm tích và tạo núi kèm theo nhiều thay đổi về cấu trúc địa

hình, về khí hậu, sinh vật...[9] Toàn bộ lưu vực sông Lam nằm trong miền uốn nếp

Bắc Bộ và Varixêt Đông Dương, ranh giới giữa hai miền uốn nếp là đới khâu sông

Mã [22]. Tính đa dạng của địa hình lưu vực sông Lam là kết quả của một quá trình

lịch sử kiến tạo lâu dài, phức tạp và đang tiếp diễn cho đến ngày nay [9].

78

Do cấu tạo địa chất, đặc điểm địa mạo, điều kiện khí tượng thủy văn nên địa

chất thủy văn và nước dưới đất trên lưu vực không phong phú. Trên lưu vực, các đất

đá có khả năng chứa nước chiếm một khối lượng không lớn so với các loại đất đá

thấm nước và chứa nước kém. Mặt khác, do địa hình bị phân cắt mạnh, sườn núi

dốc, độ dốc lòng sông, suối lớn làm cho nước không có điều kiện tích tụ lại mà

thoát nhanh ra các hệ thống sông suối lớn [9].

3.1.5 Đặc điểm thổ nhưỡng

Một trong những yếu tố ảnh hưởng tới lũ là khả năng giữ nước của tầng thổ

nhưỡng. Sự đa dạng về thành phần đá gốc đã tạo ra những nét khác biệt về đặc điểm

thổ nhưỡng. Theo Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn, các loại đất chính phân

bố chủ yếu trên lưu vực sông Lam bao gồm: đất phù sa và đất cát ven biển, đất bùn

lầy, đất mặn và đất feralit mùn vàng nhạt trên núi. Các loại đất này có nguồn gốc

hình thành khác nhau. Ở vùng đồi núi, đất được phát triển trên nhiều loại nham

thạch. Phần lớn vùng đồi núi nằm dưới độ cao (800 - 1000) m nên bị phong hoá

mạnh. Ở vùng đồng bằng, đất được hình thành từ phù sa sông. Nhóm đất feralít đồi

và núi thấp phân bố ở độ cao dưới (800 - 1000) m và chiếm diện tích lớn nhất. Các

nhóm đất cát phù sa, đất phèn, đất mặn, đất than bùn và đất đen ở vùng đồng bằng.

Nói chung, đất ở vùng đồi núi lưu vực sông Lam khá tốt, độ dày tầng đất hơn 50

cm, cấu trúc đất tốt. [9], [10].

3.1.6 Đặc điểm thảm phủ thực vật

Rừng ở lưu vực sông Lam tập trung chủ yếu tại 6 huyện miền núi Nghệ An

và hai huyện Hương Sơn và Hương Khê tỉnh Hà Tĩnh. Trong đó, rừng tự nhiên là

689.077 ha (chiếm khoảng 42% so với tổng diện tích tự nhiên) tập trung ở 2 vườn quốc gia là Pù Mát diện tích 911 km2 (Nghệ An) và vườn quốc gia Vũ Quang (Hà Tĩnh), tổng diện tích là 551 km2 thuộc hệ rừng kín thường xanh á nhiệt đới chiếm

96% diện tích đất tự nhiên, trong đó rừng nguyên sinh chiếm trên 70% [9].

Thực vật trong lưu vực tương đối phong phú bao gồm: rừng tự nhiên, rừng

bảo vệ, rừng trồng, rừng khai thác, rừng đặc dụng, rừng phòng hộ, rừng khoanh

nuôi và được chia thành ba kiểu chính như sau:

- Kiểu rừng thường xanh nhiệt đới trên các loại đất đỏ vàng hoặc vàng trên

núi, chiếm phần lớn diện tích.

79

- Kiểu rừng hỗn giao cây lá rộng, lá kim, mưa ẩm á nhiệt đới trên các loại đất

vàng hoặc đất vàng nhạt glây; chiếm diện tích không lớn và giá trị kinh tế không

cao, nhưng có tác dụng phòng hộ, giữ đất khỏi bị xói mòn, thoái hoá, điều hoà dòng

chảy, giữ nước cho mùa khô.

- Các loại cây nông nghiệp và cây công nghiệp phục vụ phát triển kinh tế cho

lưu vực. Rừng Nghệ An mang nhiều nét đặc trưng của rừng Việt Nam. Rừng tập

trung ở các vùng đồi núi với hai kiểu rừng phổ biến là rừng kín thường xanh và

rừng kín hỗn giao cây lá kim [9].

Tỉnh Hà Tĩnh có trên 300.000 ha rừng và đất rừng, trong đó diện tích rừng

chiếm 66%, phần còn lại bao gồm trên 100.000 ha đất trống đồi núi trọc, đất bụi và

bãi cát. Rừng tự nhiên chủ yếu phân bố ở vùng núi cao, xa các trục giao thông.

Rừng giàu chỉ chiếm 10%, rừng trung bình 40%, còn lại 50% là rừng nghèo kiệt.

Đất không có rừng chiếm 24,4% diện tích tự nhiên của tỉnh, trong đó một số diện

tích ở sườn đồi đang bị xói mòn.

Lưu vực sông Lam là vùng có tỷ lệ tăng tự nhiên dân số (9,9÷13,5‰) cao hơn

3.1.7 Tình hình dân cư

trung bình cả nước (9,9‰ - tính theo năm 2013) [34]. Tổng số dân trên lưu vực là

3.800.000 người, chiếm 84,6% dân số của cả hai tỉnh Nghệ An và Hà Tĩnh. Cơ cấu

dân số là 14% dân đô thị và 86% dân sống ở vùng nông thôn. Số dân trong độ tuổi

lao động chiếm 60% dân số, phân chia theo các ngành nghề: nông nghiệp 69%,

công nghiệp 12%, giáo dục đào tạo 3,5%, xây dựng 3,26%, lâm nghiệp, quốc doanh

1,16%, giao thông 1,0% còn lại là các ngành nghề khác. Nguồn nhân lực dồi dào

với giá nhân công thấp là một lợi thế để thu hút đầu tư và tham gia vào lực lượng

lao động xuất khẩu của cả nước.

3.2 Mạng lưới quan trắc và điều kiện khí tượng thủy văn

3.2.1 Mạng lưới quan trắc khí tượng thủy văn

Hiện nay, trên lưu vực có 33 trạm khí tượng và đo mưa. Bình quân mật độ trạm khí tượng và đo mưa khoảng 537 km2/trạm, cao hơn so với bình quân của cả nước (724 km2/trạm) [28], chủ yếu tập trung ở đồng bằng và trung du. Có nhiều

80

điểm đo mưa nhân dân nhưng độ tin cậy không cao, chỉ có 4 điểm đo mưa được sử

dụng số liệu để dự báo lũ là Vũ Quang, Sơn Kim, Khe Bố và Quế Phong. Thời gian

quan trắc của các trạm phổ biến từ những năm 1960 đến nay [9]. Theo tổ chức khí

tượng thế giới WMO [75], [76] mật độ trạm thuỷ văn tại vùng núi là 1.000 km2/trạm, vùng ven biển là 2.750 km2/trạm. Trong đó, lưu vực sông Lam, mật độ lưới trạm đo mực nước là khoảng 1.182 km2/trạm; trạm đo lưu lượng nước 2.500 km2/trạm. Như vậy, mật độ lưới trạm thủy văn trên lưu vực sông Lam tuy cao hơn

bình quân của cả nước từ 1,5 - 2 lần nhưng chỉ đạt xấp xỉ tiêu chuẩn WMO [132],

[133]. Cụ thể mật độ trạm thuỷ văn trên các sông nhánh:

- Sông Nậm Mộ: 3.930 km2/trạm - Sông Hiếu : 1.780 km2/trạm (thấp hơn so với tiêu chuẩn WMO 1,8 lần) - Sông Giăng: 1.050 km2/trạm (đạt tiêu chuẩn của WMO nhưng thời gian

quan trắc tại trạm Thác Muối ngắn từ 1967-1983)

- Sông La: 1.000 km2/trạm (đạt so với tiêu chuẩn WMO nhưng thời gian

quan trắc không liên tục)

- Phần thượng nguồn thuộc Cộng hòa Dân chủ Nhân dân Lào (F = 9.300

km2) không có trạm đo mưa, đo lưu lượng nào [10].

Như vậy, mật độ trạm đo KTTV chưa phù hợp, thiếu trạm đo mưa có chất

lượng cao và trạm đo mực nước chuyên ngành. Trạm đo mưa chủ yếu tập trung ở

đồng bằng, thị trấn. Vùng núi cao rất ít trạm đo mưa, nhất là các trạm đo mưa tự

ghi, tự báo. Ngoài ra, thiết bị quan trắc ít được được nâng cấp thay thế thường

xuyên. Mặc dù, việc truyền tin từ Trung tâm Dự báo KTTV Trung ương về đài khu

vực đã được cải thiện, đáp ứng được yêu cầu đặt ra nhưng việc đảm bảo truyền tin

từ trạm về đài khu vực còn lạc hậu, không an toàn khi xảy ra lũ lớn. Bên cạnh đó,

nước lũ trên dòng chính sông Lam nhận được từ Lào khá lớn, nhưng do không có

trạm đo nên không có thông tin dự báo [9]. Những hạn chế về mật độ, phân bố

mạng lưới trạm KTTV trên lưu vực sông Lam là nguyên nhân quan trọng ảnh

hưởng lớn đến công tác cảnh báo, dự báo lũ.

81

3.2.2 Đặc điểm khí tượng thuỷ văn

Lưu vực hệ thống sông Lam nằm trong vùng Bắc Trung Bộ mùa đông lạnh

nhiều, nắng ít, có mưa phùn, có năm xảy ra sương muối ở một số vùng trong lưu

vực [9]. Tại các trung tâm mưa lớn như thượng nguồn sông Hiếu, lưu vực sông La,

lưu vực sông Giăng lượng mưa trung bình năm đạt 2.000 ÷ 2.400 mm. Trung tâm

mưa nhỏ dọc theo dòng chính sông Cả, tại Cửa Rào, Mường Xén đạt 1.100 ÷ 1.400

mm. Vùng đồng bằng hạ du sông Cả có lượng mưa trung bình năm từ 1700 ÷ 1800

mm. Lượng mưa mùa mưa chiếm khoảng (55 ÷ 90)% lượng mưa năm, trong đó

lượng mưa của 3 tháng liên tục lớn nhất chiếm (45 ÷ 70)% và xuất hiện vào các tháng

VIII - X hay IX - XI ở lưu vực sông La. Lượng mưa mùa khô chiếm có (10 ÷ 45)%

lượng mưa năm, trong đó 3 tháng lượng mưa nhỏ nhất chỉ chiếm (1,5 ÷ 10)% lượng

mưa năm và xuất hiện vào các tháng XII, I - II hay I - III, II - IV [9]. Bên cạnh lượng

mưa, dòng chảy hàng năm khu vực lưu vực sông Lam cũng phân bố không đều. Tổng lượng dòng chảy năm của hệ thống sông Lam khoảng 23,1 km3 trong đó từ Lào chảy vào 4,45 km3 và được hình thành ở Việt Nam 18,6 km3 [9], [10].

3.3 Nhận xét

Lưu vực sông Lam với nền địa hình núi cao đồng thời hướng đón ẩm tương

đối trực diện nên khá thuận lợi cho việc hình thành những trận mưa lớn ở thượng

nguồn của lưu vực sông, từ đó sinh lũ cho lưu vực trung và hạ lưu sông Lam.

Vùng đồng bằng chỉ chiếm từ 14 ÷ 19% so với tổng diện tích, chiều dài sông

lại ngắn nên độ dốc các sông rất lớn, vùng đồi núi trung du là vùng chuyển tiếp rất

hẹp, địa hình dốc và chia cắt nhiều, vì vậy khi mưa lớn, lũ tập trung nhanh, khả

năng điều tiết lũ kém dẫn đến nước lũ dồn về hạ lưu nhanh và dữ dội.

Mặt đất chứa nhiều loại đất ít có khả năng thấm nước, do đó làm gia tăng

thời gian tập trung nước. Đất trên các lưu vực sông có độ liên kết yếu, mỗi khi có lũ

sẽ gây ra xói mòn sườn dốc, gây ra sạt lở đất và dó đó dẫn đến khả năng sinh dòng

chảy rắn.

Như vậy, lũ trên lưu vực sông Lam chủ yếu do mưa lớn trên diện rộng kéo

dài quyết định. Ngoài điều kiện địa hình, lượng mưa, độ dốc, thổ nhưỡng, thực

82

vật… thì điều kiện cơ sở hạ tầng và những tác động bất lợi do hoạt động kinh tế-xã

hội của con người cũng là những nhân tố quan trọng, góp phần làm tăng thêm lũ

trên lưu vực sông.

3.4 Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến lũ lụt ở lưu vực sông Lam

Từ kết quả của các công trình nghiên cứu lũ trên thế giới cũng như Việt Nam

trong thời gian qua cho thấy nguy cơ lũ hình thành do tác động của nhiều yếu tố

khác nhau. Theo phân tích ở chương 2, các yếu tố này có thể được chia thành các

nhóm ảnh hưởng với các nhân tố trong từng nhóm có liên quan đến nhau như sau:

Nhóm 1: lượng mưa và cường độ mưa

Nhóm 2: độ dốc, độ cao và độ nhám địa hình

Nhóm 3: mật độ lưới sông (mật độ phân cắt ngang), dòng chảy và sự tích tụ

dòng chảy

Nhóm 4: khoảng cách đến mặt nước tự nhiên, khoảng cách đến hệ thống

thoát nước, khoảng cách đến ngã ba sông, chiều dài sườn dốc

Nhóm 5: thổ nhưỡng, cấu trúc đất, loại đất, tỷ lệ thấm

Nhóm 6: sử dụng đất, lớp phủ và lớp phủ thực vật

Nhóm 7: các yếu tố khác

Đối với lưu vực sông Lam, theo Trần Duy Kiều [9], các tiêu chí ảnh hưởng

đến lũ bao gồm: địa hình, thổ nhưỡng, thảm phủ thực vật, lượng mưa, các đặc trưng

hình thái lưu vực sông như: diện tích lưu vực, chiều dài, chiều rộng lưu vực, độ cao

và độ dốc trung bình lưu vực, mật độ lưới sông, các công trình và hồ chứa, cơ sở hạ

tầng. Với số lượng trận lũ đề tài [9] nghiên cứu cho thấy, lũ ngoài chịu sự tác động

của mưa thì nhân tố độ dốc địa hình cũng chi phối lớn nhất đến quá trình hình thành

dòng chảy lũ và cụ thể tham gia đóng góp vào việc hình thành lũ khoảng 20%.

Trong nghiên cứu này, dựa vào đặc điểm tự nhiên, kinh tế, xã hội của lưu

vực sông Lam, tham khảo đề tài nghiên cứu [9], tác giả đã chọn sáu yếu tố có ảnh

hưởng đến phân vùng nguy cơ lũ là nhân tố điển hình thuộc từng nhóm đã nêu trên.

Đây là các yếu tố ít gặp cản trở khi thu thập dữ liệu đồng thời cũng không có nhiều

khó khăn khi tính toán theo phương pháp AHP.

83

3.4.1 Lượng mưa

Bão, áp thấp nhiệt đới là nguyên nhân chính gây ra mưa, lũ trên sông Lam.

Mưa phân bố theo thời gian trong năm có 2 mùa rõ rệt: mùa mưa ít (mùa khô) và

mùa mưa nhiều. Tổng lượng mưa 6 tháng mùa mưa tương đối ít chỉ chiếm 15% -

20% tổng lượng mưa cả năm. Mưa ở hạ lưu sông Lam thường lớn hơn mưa ở

thượng lưu, hướng di chuyển mưa cũng thường từ hạ lưu lên thượng lưu [9].

Theo thống kê, lượng mưa trung bình tháng, năm trên lưu vực sông Lam

trong giai đoạn 1961 – 2017 đo được trung bình ít nhất tại trạm Mường Xén là

1039.883 mm và nhiều nhất tại trạm Kỳ Anh là 2899.900 mm. Theo Trần Duy

Kiều, mưa lớn là nhân tố quyết định đến hình thành lũ và có liên quan chặt chẽ tới sự

xuất hiện của đỉnh lũ. Các trận lũ trên lưu vực sông Lam đều hình thành do mưa lớn

trên diện rộng, lượng mưa cả trận ở tâm mưa ít nhất lớn hơn 650 mm, có những trận

lên tới 1.500 mm [10]. Lũ xảy ra ở các khu vực khác nhau cả về độ lớn, thời gian

xuất hiện. Vì thế lượng mưa sẽ là cơ sở để xác định nguy cơ xảy ra lũ giữa các khu

vực thuộc lưu vực sông Lam .

3.4.2 Độ dốc địa hình

Địa hình vùng núi Việt Nam tương đối dốc, do đó độ dốc lòng sông lớn. Đây

là một trong nhưng điều kiện thuận lợi để phát sinh lũ. Địa hình lưu vực sông Lam

phân bố phức tạp: phía thượng lưu và trung lưu, địa hình dốc nhiều, trong khi khu

vực hạ lưu, địa hình lại khá bằng phẳng. Địa hình của lưu vực sông như một mái

nhà nghiêng có đỉnh là dãy núi Trường Sơn ở phía Tây và thấp dần về phía Đông là

dải đồng bằng hẹp, thấp ven biển thuận lợi cho dòng chảy tập trung về phía hạ lưu

nhanh để tạo nên các dòng lũ lớn. Độ dốc trung bình lưu vực lớn, phần đồng bằng

hẹp, nguy cơ lũ xảy ra sẽ khác nhau với khu vực có độ dốc khác nhau. Vì vậy, tính

chất lũ ở lưu vực này tương đối khốc liệt, lên nhanh và xuống nhanh [9], [10]. Do

đó, độ dốc địa hình trong lưu vực sông Lam sẽ là một trong các nhân tố chính tác

động đến nguy cơ sinh lũ.

84

3.4.3 Mật độ lưới sông (mật độ phân cắt ngang)

Cùng với dòng chính, sông Lam có hai nhánh sông lớn nhất là sông Hiếu và

sông La. Bốn lưu vực sông nhánh lớn cấp I của sông Lam là Nậm Mô, Sông Hiếu,

sông La và sông Giăng có tổng diện tích chiếm trên 50% diện tích toàn bộ lưu vực

sông Lam và đóng góp một lượng nước đáng kể và nguồn nước sông Lam. Mật độ

lưới sông của sông Lam xấp xỉ so với mật độ lưới sông các sông miền Trung (0,67 km/km2). Mạng lưới sông La phát triển dày đặc hơn so với sông Cả, cụ thể thượng nguồn sông La mật độ lưới sông từ 0,87 km/km2 (sông Ngàn Phố) đến 0,91 km/km2 (sông Ngàn Sâu) trong khi ở thượng nguồn sông Hiếu là 0,71 km/km2, thượng nguồn sông Cả 0,60 km/km2. Do đó, với cùng một lượng dòng chảy, cùng một chế độ nước

sông, lũ sông La có thể hình thành và phát triển tạo ra những trận lũ kép phức tạp hơn

so với lũ trên sông Cả [9].

3.4.4 Thổ nhưỡng

Lưu vực sông Lam có cấu trúc địa chất khá đa dạng và phức tạp, với sự đa

dạng về thành phần đá gốc dẫn đến sự phong phú về các dạng địa hình đồng thời

tạo ra những nét khác biệt về đặc điểm thổ nhưỡng. Dựa vào bản đồ thổ nhưỡng của

khu vực nghiên cứu (hình 3) có thể thấy, lưu vực sông Lam có tới 38 loại đất khác

nhau phân bố không đều trên toàn lưu vực và có thể chia thành các nhóm đất chính:

nhóm đất phù sa, nhóm đất feralit vàng đỏ, nhóm đất cát ven biển và nhóm đất ngập

mặn ven biển, cụ thể như sau:

- Nhóm đất phù sa: loại đất được bồi hàng năm phân bố trên các bề mặt đồng

bằng thấp với độ cao dưới 6 m. Vì thành phần cơ giới nhẹ, lại phủ trên tầng sét

loang lổ nằm gần bề mặt nên khi có lũ, nhóm đất này dễ dàng bị dòng chảy bóc đi

và gây biến đổi địa hình [9].

- Nhóm đất feralit vàng đỏ: thuộc nhóm đất xám kém tơi xốp, phát triển rộng

ở vùng núi và vùng đồi thềm rìa đồng bằng hạ lưu sông Lam. Khi mất lớp phủ đất

dễ bị rửa trôi, bào mòn lớp mặt trong mùa mưa. Loại đất này tập trung ở khu vực

sông Cả, sông Hiếu khi có mưa lớn dễ bị bào mòn [9].

- Nhóm đất cát ven biển: thành phần cơ giới nhẹ, bở rời, hàm lượng Si cao,

85

lượng limon thấp (0 - 6%), thường bị loang lổ, lẫn kết vón, lượng hữu cơ và pH

thấp, phát triển rộng tạo bãi cát. Loại đất này ít chịu ảnh hưởng của lũ lụt, nhưng

thường xuyên chịu ảnh hưởng của sóng, triều và đang bị tác động mạnh của quá

trình xói lở và bồi tụ [9].

- Nhóm đất ngập mặn ven biển: phân bố ở vùng cửa sông Lam, thực vật

ngập mặn chủ yếu là các bãi sú vẹt chứa nhiều muối Na2CO3 và NaHCO3, độ

pH thường cao [9].

Với nhiều loại đất khác nhau phân bố không đều trên toàn lưu vực, các thành

phần của từng loại đất trong các nhóm thổ nhưỡng này có tính chất khác nhau nên

khả năng thấm nước sẽ không giống nhau [8]. Khả năng thấm nước của đất giảm sẽ

làm tăng dòng chảy mặt do đó nguy cơ xảy ra lũ lụt sẽ nhiều hơn và ngược lại. Khi

nước được cung cấp vượt quá khả năng thấm của đất, nước sẽ tràn ra có thể dẫn đến

lũ lụt [127]. Tức là trong trường hợp mưa dài ngày và cường độ mưa cao hơn hệ số

thấm thì khả năng lũ lụt sẽ tăng cao [105]. Nói chung, loại đất trong một khu vực rất

quan trọng vì chúng kiểm soát lượng nước có thể ngấm vào mặt đất đồng thời lượng

nước trở thành dòng chảy [94], [127].

Như vậy, thổ nhưỡng với cấu trúc và khả năng thấm khác nhau cũng là một

trong những tác nhân ảnh hưởng đến lũ lụt trên lưu vực sông Lam.

3.4.5 Lớp phủ

Các nhân tố tác động đến lũ, lớp phủ được xem xét chủ yếu ở khía cạnh ảnh

hưởng của lớp phủ thực vật. Thực vật trong lưu vực sông Lam tương đối phong phú

bao gồm những kiểu rừng chính sau:

- Kiểu rừng thường xanh nhiệt đới: phân bố ở độ cao dưới (700-800) m,

trên các loại đất đỏ vàng hoặc vàng trên núi.

- Kiểu rừng hỗn giao cây lá rộng, lá kim: phân bố ở độ cao (900-2000) m,

trên các loại đất vàng hoặc đất vàng nhạt glây; có tác dụng phòng hộ, giữ đất khỏi

bị xói mòn, thoái hoá, điều hoà dòng chảy, giữ nước cho mùa khô;

- Các loại cây nông nghiệp và cây công nghiệp [9].

Ngày nay, trên lưu vực sông Lam, do nhiều tác động nên diện tích đất rừng

86

giảm, các thân cây gỗ dần biến thành cây bụi, cỏ, đất trồng trọt. thậm chí đất trống.

Điều này dẫn đến khả năng ngăn chặn dòng nước và thoát nước đều bị suy giảm.

Đây cũng là đánh giá của Yashon và Ryutaro, dòng chảy trên khu vực đất trống sẽ

lớn hơn nhiều so với vùng có cây cối phát triển tốt [127]. Hiện nay, diện tích đất

trống, đồi núi trọc trên lưu vực sông Lam khá cao, khoảng 20% diện tích đất tự

nhiên. Bên cạnh đó, việc suy giảm diện tích rừng sẽ giảm thời gian tập trung nước,

do đó tăng cường độ lớn của đỉnh lũ đồng thời tăng nguy cơ lũ lụt. Do vậy, khi mưa

xuống khả năng giữ nước ở các sườn dốc kém đi đồng thời làm gia tăng việc tập

trung nước nhanh xuống các dòng sông và tạo nên dòng chảy lũ có cường độ lớn và

đây cũng là một nguyên nhân làm tăng khả năng sinh lũ trên lưu vực sông Lam.

3.4.6 Chiều dài sườn dốc tương đối

Địa hình lưu vực sông Lam phía Nam và Tây Nam, đường phân thuỷ của lưu

vực sông Lam đi qua vùng núi có độ cao trung bình từ 1.300 - 1.800 m. Bên cạnh đó,

độ dốc trung bình của các lưu vực bộ phận của khu vực nghiên cứu biến động từ 1%

đến 40%. Do đó, chiều dài sườn dốc sẽ tương đối lớn tức là nguy cơ lũ cao. Vì vậy,

cần quan tâm đến yếu tố chiều dài sườn dốc hay khoảng cách từ đường phân thuỷ đến

vị trí xét khi nghiên cứu nguy cơ lũ của khu vực.

Như vậy, nhân tố quyết định để hình thành lũ trên lưu vực sông Lam là do

mưa lớn nhiều ngày trên diện rộng. Bên cạnh đó, các yếu tố mặt đệm cũng góp phần

tạo nên lũ bao gồm: loại đất phong phú, mạng lưới sông suối dày, độ dốc lớn, sử

dụng đất với nhiều mục đích và chiều dài sườn dốc tương đối lớn. Đây là những

nhân tố quan trọng nhất để hình thành lũ khi xuất hiện mưa lớn, cường độ mưa lớn.

Tuy nhiên, hoạt động dân sinh, cơ sở hạ tầng, công trình thuỷ lợi và hồ chứa trên lưu vực

sông Lam cũng là một trong các tiêu chí cần quan tâm khi nghiên cứu về nguy cơ lũ.

3.4.7 Các yếu tố khác

Hoạt động dân sinh của người dân trên lưu vực sông đóng vai trò quan

trọng trong việc gây lũ. Những tác động này dẫn đến kết quả độ che phủ rừng liên

tục tăng từ 45% (2005) lên 52% (2010). Do đó, yếu tố này có có thể làm chậm và

87

giúp giảm lưu lượng đỉnh lũ ở cấp cục bộ, tuy nhiên không thể ngăn chặn hết các

trận lũ xảy ra.

Cơ sở hạ tầng như: hệ thống đường giao thông, cầu, cống trên một số quốc

lộ, tỉnh lộ, đường sắt trong lưu vực sẽ gây cản trở dòng chảy, ngăn cản hướng thoát

lũ, làm dâng mực nước hạ du và tăng động lực dòng chảy sau các cống thoát nước

qua đường. Việc phát triển đô thị ở vùng thoát lũ, vùng trữ nước trong khi hạ tầng

thoát nước đầu tư không theo kịp với tốc độ đô thị hoá làm thay đổi hình thái của lũ.

Ngoài ra, một số khu kinh tế, khu công nghiệp, đô thị, khu dân cư xây dựng mới

làm co hẹp lòng dẫn thoát lũ. Đây là một trong những nguyên nhân dẫn đến lũ lên

nhanh, thời gian và độ sâu ngập tăng, do đó thiệt hại tăng đáng kể.

Hệ thống công trình thủy lợi chủ yếu được sử dụng để cung cấp nước cho

mục đích nông nghiệp, chống lũ lụt. Vị trí của các công trình thuỷ lợi, mức nước và

dung tích hồ chứa ảnh hưởng đến việc chủ động điều tiết cắt, giảm lũ. Các hồ chứa

thuỷ điện trên lưu vực sông Lam cung cấp nguồn năng lượng dồi dào cho phát triển

kinh tế - xã hội của địa phương, điều tiết dòng chảy sông, giảm lũ thời kỳ cao điểm

và tăng lưu lượng nước trong mùa khô. Tuy nhiên, hệ thống này cũng gây nhiều bất

lợi làm ảnh hưởng đến chế độ dòng chảy lũ của lưu vực sông, làm tăng lưu lượng

đỉnh lũ cũng như tăng thời gian ngập lụt. Đặc biệt trong mùa lũ, khi đỉnh lũ xuất

hiện ở vùng hạ du, nhưng ở thượng nguồn, để đảm bảo an toàn cho của hồ chứa,

đập và các công trình thuỷ lợi, các hồ chứa phải xả lũ liên tục. Điều đó gây ra hiện

tượng lũ nhân tạo, lũ chồng lũ.

Hệ thống công trình thuỷ lợi điển hình ở Nghệ An bao gồm hệ thống thuỷ

nông Bắc và hệ thống thuỷ nông Nam, hệ thống các trạm bơm và hồ đập ở các

huyện (Thanh Chương, Đô Lương, Anh Sơn, Nghĩa Đàn, Thái Hoà,...), hệ thống

tiêu sông Bùng, sông Cấm,... nhiều hồ đập (hồ sông Sào, Khe Lại,...), cống Nam

Đàn và một số trạm bơm điện được đầu tư xây dựng mới. Trong nhiều thập kỷ qua,

Hà Tĩnh đã đầu tư xây dựng nhiều hồ chứa vừa và nhỏ, như hồ chứa Khe Lang, hồ

Thượng Tuy , hồ Cây Trường, hồ Nước Đỏ, Cây Sông, hồ Kẻ Gỗ, hồ Ngàn Trươi - Cẩm Trang, hồ Rào Trổ - hồ có dung tích 162 triệu m3 cấp nước cho khu kinh tế

88

Vũng Áng với lưu lượng 780.000m3/ngày đêm, đây là hồ chứa lớn thứ ba trên đất

Hà Tĩnh sau Ngàn Trươi - Cẩm Trang và Kẻ Gỗ. Với hệ thống công trình và hồ

chứa tương đối lớn đã gây ra các tác động cả tích cực và tiêu cực đến chế dộ dòng

chảy lưu vực sông Lam. Do đó, điều kiện cơ sở hạ tầng, hệ thống công trình thuỷ

lợi, hồ chứa và những tác động bất lợi do hoạt động kinh tế-xã hội của con người là

những nhân tố góp phần làm tăng thêm lũ trên lưu vực sông Lam.

Tuy nhiên, việc đưa các số liệu về công trình thuỷ lợi, cơ sở hạ tầng và hồ chứa

vào để tính toán mô hình và áp dụng phương pháp AHP là điều không đơn giản. Vì vậy,

trong luận án chỉ đưa sáu tiêu chí như đã phân tích ở trên để tính toán bao gồm:

- Lượng mưa: đặc trưng cho khả năng tập trung nước

- Độ dốc của bề mặt khu vực: đặc trưng cho tốc độ tập trung dòng chảy

- Mật độ lưới sông: đặc trung cho khả năng tập trung dòng chảy lũ

- Chiều dài sườn dốc tương đối: đặc trưng cho khả năng tập trung nước và

tốc độ dòng chảy

- Thổ nhưỡng: đặc trung cho khả năng thấm và tốc độ dòng chảy

- Lớp phủ: đặc trưng cho khả năng ngăn cản nước và khả năng thấm nước

3.5 Xây dựng bảng phân cấp các yếu tố ảnh hưởng đến lũ lụt lưu vực

sông Lam

Việc lựa chọn tiêu chí để đánh giá nguy cơ lũ là bước quan trọng trong quá

trình phân tích. Mặc dù hiện tượng lũ do tác động của nhiều yếu tố khác nhau

nhưng tham khảo kết quả nghiên cứu đã công bố [10], sử dụng đánh giá của chuyên

gia (dựa theo phiếu khảo sát xin ý kiến về mức độ ảnh hưởng của các tiêu chí đến

lũ), theo phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến lũ lụt trên sông Lam phần 3.4, mức độ

ảnh hưởng đến nguy cơ lũ của khu vực nghiên cứu sẽ được đánh giá dựa vào các

yếu tố sau: lượng mưa, độ dốc địa hình, chiều dài sườn dốc tương đối, mật độ lưới

sông, thổ nhưỡng, thực phủ. Căn cứ vào mối quan hệ giữa mức độ lũ với đặc điểm

của các yếu tố để cho điểm từng tiêu chí ảnh hưởng đến lũ trên lưu vực sông Lam

theo 5 cấp độ từ rất thấp, thấp, trung bình, cao và rất cao tương ứng với số điểm từ 1

đến 9. Khoảng chênh lệch giữa các cấp nguy cơ phụ thuộc vào cấp độ chia, giá trị

89

lớn nhất và nhỏ nhất của nhân tố ảnh hưởng của khu vực nghiên cứu được tính theo

(3.1)

𝑐− 𝑏

công thức [77]:

𝑘

𝑙 =

trong đó

l: giá trị khoảng chênh lệch giữa hai cấp liên tiếp

c: giá trị cao nhất

b: giá trị thấp nhất

k: số lượng lớp phân cấp

3.5.1. Xây dựng bảng phân cấp lượng mưa

Khi xây dựng bảng phân cấp lượng mưa để đánh giá, phân vùng nguy cơ lũ

theo phương pháp AHP, thông thường người ta thường sử dụng các khoảng cách

bằng nhau. Điều này có lẽ không phản ánh đúng lắm với nhiều hiện tượng mang

tính “ngưỡng” (lũ có thể coi là một hiện tượng như vậy) nhưng để phân tích và so

sánh tương đối thì vẫn hoàn toàn áp dụng được như nhiều nghiên cứu đã thực hiện

cho thấy. Thực tế, nhiều công bố đã phân chia lượng mưa theo các cấp với khoảng

bước nhảy bằng nhau. Giá trị khoảng chia này có thể là 100 mm [78], 500 mm [77],

[92], 250 mm [48], 200 mm [112], 5 mm [69], 6 mm [113], 249 mm [128] tuỳ thuộc

vào lượng mưa lớn nhất, nhỏ nhất và số lớp phân cấp.

Lưu vực sông Lam, giống như chế độ mưa ở miền Bắc, lượng mưa trung

bình năm dao động trong khoảng 1000 ÷ 2900 mm. Như vậy, với lượng mưa nhỏ

nhất, lớn nhất và số lớp phân cấp là 5, áp dụng công thức (3.1), khoảng bước nhảy

cho khu vực nghiên cứu tính được xấp xỉ 400 mm.

Dựa vào phân tích ở phần 2.4 và 3.4 cho thấy, mức độ nguy cơ lũ sẽ càng

tăng khi lượng mưa càng lớn. Như vậy, ảnh hưởng của lượng mưa đến nguy cơ lũ

sẽ được phân cấp tăng dần từ mức rất thấp đến mức rất cao, tương ứng với lượng

mưa từ nhỏ hơn 1000 mm đến lớn hơn 2900 mm với điểm số tương ứng từ 1 đến 9

như bảng 3.1.

90

Bảng 3.1 Phân cấp lượng mưa

STT Lượng mưa (mm) Điểm Mức độ nguy cơ

1 < 1200 1 Rất thấp

2 1200 - 1600 3 Thấp

3 1600 - 2000 5 Trung bình

4 2000 - 2400 7 Cao

5 > 2400 9 Rất cao

3.5.2 Xây dựng bảng phân cấp độ dốc

Để phân vùng nguy cơ lũ trên lưu vực, cần phân cấp độ dốc theo mức độ ảnh

hưởng đến nguy cơ sinh lũ. Trong một số nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ lụt, phụ

thuộc vào độ dốc lớn nhất và nhỏ nhất của khu vực, số bậc phân cấp, các tác giả đã

phân cấp độ dốc với giá trị giữa các khoảng chia đều nhau là 3° [111], 5° [78], 9°

[113], 18° [127] hoặc 10° [103], [119] và theo mức độ nguy cơ giảm dần từ nơi có

độ dốc thấp đến nơi có độ dốc cao. Theo Nguyễn Văn Cư khi nghiên cứu luận cứ

khoa học cho các giải pháp phòng tránh, hạn chế hậu quả lũ lụt lưu vực sông Ba, độ

dốc địa hình được phân thành các khu vực với các cấp độ dốc như sau [2]:

- Hầu như nằm ngang (độ dốc < 3°)

- Nghiêng thoải (độ dốc từ 3° - 8°)

- Dốc nghiêng (độ dốc từ 8° - 15°)

- Dốc (độ dốc từ 15° - 25°)

- Rất dốc (độ dốc > 25°).

Cách phân cấp này cũng giống trong quy hoạch sản cuất nông nghiệp, để

đánh giá khả năng sử dụng đất một cách thuận tiện và phù hợp với điều kiện địa

hình, độ dốc có thể chia thành các cấp như sau [37]:

- Đất có độ dốc 3° được coi là vùng đất bằng phẳng, ít dốc. Trên đất này việc

canh tác cây nông nghiệp thuận lợi.

- Đất có độ dốc từ 3° – 8° là vùng đất tương đối bằng phẳng, thuận lợi cho

canh tác nông nghiệp và cây công nghiệp ngắn ngày.

91

- Đất có độ dốc từ 8° - 15° địa hình tương đối dốc, sản xuất nông nghiệp gặp

khó khăn.

- Đất có độ dốc 15° - 25° là vùng có độ dốc lớn, hạn chế với sản xuất nông

nghiệp chỉ thích hợp cho lâm nghiệp.

- Đất có độ dốc > 25° là địa hình dốc đứng, khó sử dụng cho nông, lâm nghiệp.

Trên lưu vực sông Lam, độ dốc trung bình của các lưu vực bộ phận là 18,3%

(10°22’13”). Trên sông Cả trừ Khe Choang, độ dốc trung bình lưu vực thấp nhất là

sông Nậm Hát 10,6% (06°03’03”) và độ dốc cao nhất là sông Con 20,1%

(11°21’54”). Trên sông La, độ dốc bình quân lưu vực thấp nhất là 22,6% (12°44’6”)

(sông Tiêm) và cao nhất là 28,2% (sông Ngàn Phố) (15°44’54”) [9]. Nghiên cứu này

áp dụng cách phân cấp của Nguyễn Văn Cư [2] khi phân vùng nguy cơ lũ trên lưu

vực sông Lam. Độ dốc khác nhau sẽ làm cho dòng chảy lũ tăng lên hoặc giảm đi, do

đó mức độ ảnh hưởng đến nguy cơ lũ sẽ khác nhau.

Theo phân tích ở phần 2.4, phần 3.4 và các nghiên cứu từ trước cho thấy, khu

vực có độ dốc càng thấp thì nguy cơ lũ càng cao [70], [80], [118]. Như vậy, với cách

phân cấp độ dốc theo 5 cấp tương ứng với 5 loại địa hình như nghiên cứu [2] thì khu

vực có độ dốc thấp nhất được coi có nguy cơ lũ cao nhất và ngược lại, vùng có độ

dốc cao nhất sẽ có nguy cơ lũ thấp nhất. Do đó, mức độ nguy cơ tăng dần từ rất thấp

với vùng có độ dốc lớn nhất và tăng dần đến rất cao với vùng có độ dốc thấp nhất và

điểm số tương ứng với mức độ ảnh hưởng sẽ thay đổi 1 đến 9 như bảng 3.2.

Bảng 3.2 Phân cấp độ dốc

STT Độ dốc (độ) Mức độ nguy cơ Điểm số

1 > 25° 1 Rất thấp

2 15° - 25° 3 Thấp

3 8° - 15° 5 Trung bình

4 3° - 8° 7 Cao

5 < 3° 9 Rất cao

92

3.5.3. Xây dựng bảng phân cấp thổ nhưỡng

Theo Ouma và Tateishi đất cát hấp thụ nước nhanh hơn do đó có ít dòng

chảy tràn, trong khi đất sét ít xốp và giữ nước lâu hơn đất cát. Do đó, các vùng đất

đặc trưng bởi đất sét ảnh hưởng đến nguy cơ lũ nhiều hơn [134]. Với nguồn gốc

hình thành khác nhau, khả năng thấm của các loại đất được chia thành các nhóm với

cấp độ thấm khác nhau:

- Cấp 1 - Thấm rất nhiều: đất cát, cát pha, đất mùn, đất thịt nhẹ

- Cấp 2 - Thấm nhiều: đất thịt trung bình, sét pha cát

- Cấp 3 - Thấm trung bình: đất thịt nặng, đất sét mịn

- Cấp 4 - Thấm ít: đất sét và đất thịt nặng

- Cấp 5 - Thấm rất ít: đất xói mòn trơ sỏi đá [18]

Từ phân tích ở trên, khả năng thấm của các loại đất được chia thành 5 mức

khác nhau được thể hiện ở bảng 3.3. Đất có độ thấm cao sẽ làm giảm dòng chảy mặt

có nghĩa là nguy cơ lũ giảm và ngược lại đối với khu vực đất có độ thấm thấp. Dựa

vào khả năng thấm của các loại đất ở phụ lục 5, tiến hành phân cấp thổ nhưỡng theo

mức độ tác động của nó đến nguy cơ lũ và đánh giá bằng điểm số tương ứng như

trong bảng 3.3. Nguy cơ lũ sẽ tăng dần từ rất thấp, thấp, trung bình, cao, rất cao với

điểm số tăng dần từ 1 đến 9 dựa vào khả năng thấm tương ứng của từng loại đất

theo thứ tự rất cao, cao, trung bình, thấp, rất thấp [16].

Bảng 3.3 Phân cấp thổ nhưỡng

STT Các loại đất Điểm số Mức độ nguy cơ

1 C, Cc 1 Rất thấp

2 A, Ha, Hq, Hs 3 Thấp

3 5 Trung bình Fk, Fp,Fv, Nt, B, Ba, Bq, Fa, Fj, Fq, P, Pb, Pf, Py, R, Rdv, Rk

4 D, Fl, Fs, SM, Sj1Mi, Sj2Mi, M, Mi, 7 Cao Mm, Mn, Pg, Pj

5 E, Nu 9 Rất cao

93

3.5.4. Xây dựng bảng phân cấp lớp phủ

Khả năng ảnh hưởng đến nguy cơ lũ của sử dụng đất và lớp phủ sẽ khác

nhau đối với từng khu vực địa lý khác nhau. Theo Tehrany, nước mưa chảy trên khu

vực đất trống sẽ mạnh hơn khi chảy trên đất nông nghiệp và đất trồng rừng, đồng

thời khu vực đô thị, dân cư với bề mặt không thấm nước sẽ có dòng chảy dữ dội

hơn các vùng được bao phủ bởi thảm thực vật rộng lớn và rừng cây [121]. Điều này

cho thấy, nguy cơ lũ sẽ xảy ra cao hơn ở khu vực đất trống và khu dân cư so với

khu vực có lớp phủ là thảm thực vật, rừng cây hoặc đất nông nghiệp. Kết luận này

cũng được chứng minh tromg nghiên cứu [112] với tần suất (frequency ratio –FR)

lũ ở khu vực đất trống không có thực vật sẽ lớn nhất và khu vực rùng rậm thì giá trị

FR sẽ là nhỏ nhất.

Trong nhiều nghiên cứu, các tác giả đã phân cấp nguy cơ ảnh hưởng lớp phủ

đến nguy cơ lũ theo thứ tự tăng hoặc giảm dần dựa trên phân tích ở trên. Với vùng

Yasooj ở Iran thì Rahmati cho rằng, đất mặt nước nguy cơ xảy ra lũ cao nhất, thứ

hai là đất dân cư và đường giao thông, tiếp theo là đất trống, đất nông nghiệp và

cuối cùng là đất trồng rừng có nguy cơ thấp nhất [103]. Ảnh hưởng của lớp phủ đến

nguy cơ lũ ở khu vực Kassandra Peninsula, Hy Lạp được tác giả phân làm ba cấp

theo mức độ ảnh hưởng từ thấp đến cao theo thứ tự: đất rừng, cây bụi và đất trồng

cỏ, đất nông nghiệp và đất trống [119]. Theo Sekac, Jana và Pal, ảnh hưởng của lớp

phủ đến nguy cơ lũ xảy ra giảm dần theo trình tự: đất mặt nước, đất trống, đất xây

dựng, đất nông nghiệp, rừng thưa, rừng rậm [114]. Được phân cấp một cách chi tiết

khả năng ảnh hưởng đến nguy cơ lũ của yếu tố sử dụng đất và lớp phủ trong nghiên

cứu [63], tác giả đánh giá đất mặt nước có nguy cơ lũ cao nhất, tiếp theo là đất ẩm

ướt, đất đô thị, đất khu công nghiệp, đất nông nghiệp, đất có lớp phủ thực vật thưa

thớt, đất trồng cỏ và cuối cùng là đất trồng rừng.

Bên cạnh các yếu tố lớp phủ, các loại rừng và chất lượng của nó cũng ảnh

hưởng đến nguy cơ xảy ra lũ. Theo Ngô Đình Quế, độ che phủ rừng trên lưu vực là

một chỉ số quan trọng để quản lý tài nguyên nước trên lưu vực một cách hợp lý và

bền vững. Khi độ che phủ của rừng thấp thì khả năng điều tiết nước của rừng trên

94

lưu vực kém, vì vậy về mùa mưa lưu lượng nước trên các lưu vực sông sẽ lớn và tập

trung nên dễ gây ra lũ lụt [21]. Như vậy, khả năng điều tiết nước của rừng tự nhiên

nhiều tầng tán, độ che phủ cao (rừng giàu và trung bình) tốt hơn các dạng rừng

trồng, rừng tre nứa và rừng tự nhiên có độ che phủ thấp, tầng tán ít (rừng nghèo).

Ngoài ra, do khả năng thấm nước ở dưới tán rừng thường cao hơn so với điều kiện

cây bụi che phủ nên khả năng phát sinh dòng chảy mặt dưới đất rừng thấp hơn

nhiều so với điều kiện cây bụi che phủ [61]. Điều này chứng tỏ khu vực có lớp phủ

là rừng ít có nguy cơ xảy ra lũ hơn khu vực được che phủ bởi cây bụi.

Các đối tượng lớp phủ chính trong lưu vực sông Lam bao gồm: rừng tự

nhiên, rừng trồng, rừng tre nứa, đất ngập nước, đất trống, đất đồi trọc, đất trồng

cây nông nghiệp, công nghiệp, nương rẫy, khu dân cư, mặt nước (ao, hồ, sông,

suối..). Mức độ ảnh hưởng đến nguy cơ lũ càng cao khi khả năng giữ nước, bảo

vệ đất của các loại hình sử dụng đất càng thấp. Tham khảo cách phân cấp lớp

phủ của các nghiên cứu từ trước, dựa vào đặc điểm của các loại lớp phủ, loại

rừng, khả năng giữ nước và bảo vệ đất của từng loại đã phân tích ở phần 2.4 và

3.5, tiến hành phân cấp các loại hình sử dụng đất trên lưu vực sông Lam theo

mức độ tác động của nó đến nguy cơ xảy ra lũ lụt từ rất thấp đến rất cao với

điểm số tương ứng từ 1 đến 9 như bảng 3.4.

Bảng 3.4 Phân cấp lớp phủ

STT Lớp phủ Điểm số Mức độ nguy cơ

1 Rừng lá rộng thường xanh giàu, nghèo, trung bình Rất thấp 1

2 Rừng lá rộng thường xanh phục hồi, rừng tre nứa, Thấp 3

rừng hỗn giao tre nứa, rừng trồng

3 Đất dân cư, đất khác Trung bình 5

4 Cây bụi, đất nông nghiệp, đất trống Cao 7

5 Đất mặt nước, đất ngập nước Rất cao 9

3.5.5 Xây dựng bảng phân cấp mật độ lưới sông

Lưu vực sông Lam, với địa hình phức tạp và có độ dốc lớn nên mật độ lưới

sông ở đó cũng khá phức tạp. Mật độ lưới sông lưu vực sông Lam trung bình 0.60

95

km/km2, phát triển không đều, sông La dày hơn sông Cả. Sông Ngàn Sâu, sông Ngàn

phố có nguy cơ dòng chảy lũ cao nhất, tiếp đến sông Hiếu và thấp nhất là dòng chính

sông Cả. Theo Trần Duy Kiều, mật độ lưới sông được phân thành 4 cấp như sau [9]:

- Cấp 1: D = 1,5 - 2,0; Mật độ sông, suối rất dày

- Cấp 2: D = 1,0 - 1,5; Mật độ sông, suối dày

- Cấp 3: D = 0,5 - 1,0; Mật độ sông, suối tương đối dày

- Cấp 4: D < 0,5; Mật độ sông, suối thưa.

Trong nghiên cứu này, mật độ lưới sông trong khu vực được chia thành năm

cấp nhưng vẫn dựa trên cơ sở bốn cấp trong nghiên cứu của Trần Duy Kiều. Với giá trị

mật độ lưới sông khác nhau thì nguy cơ hình thành lũ tại các sông cũng sẽ khác nhau

[9]. Mật độ lưới sông có vai trò lớn ảnh hưởng đến tập trung dòng chảy lũ trên lưu

vực, tức là mật độ lưới sông càng cao càng làm tăng nguy cơ dòng chảy lũ tức là

nguy cơ lũ càng có khả năng xảy ra nhiều [63], [120], [127].

Bảng 3.5 phân cấp mật độ lưới sông theo mức độ nguy cơ lũ và điểm số

tương ứng theo năm cấp, trong đó nơi nào có mật độ lưới sông dày thì gán mức độ

nguy cơ cao tương ứng với điểm cao nhất và mật độ giảm dần thì khả năng nguy cơ

lũ cũng giảm [15].

Bảng 3.5 Phân cấp mật độ lưới sông

STT Mật độ lưới sông (km/km2) Điểm số Mức độ nguy cơ

1 D < 0,5 1 Rất thấp

2 D = 0,5 – 1,0 3 Thấp

3 D = 1,0 – 1,5 5 Trung bình

4 D = 1,5 – 2,0 7 Cao

5 D > 2,0 9 Rất cao

3.5.6 Xây dựng bảng phân cấp chiều dài sườn dốc tương đối

Phân cấp chiều dài sườn dốc khi nghiên cứu lũ lụt chưa có nghiên cứu nào đề

cập đến, tuy nhiên yếu tố này lại được xem xét nhiều khi đề cập đến trượt lở đất và

xói mòn đất. Với hai loại tai biến này, chiều dài sườn được sử dụng là chiều dài

tuyệt đối và các nghiên cứu cũng được các nhà khoa học phân cấp theo khoảng cách

96

đều nhau dựa vào chiều dài cụ thể của sườn và số lớp phân cấp. Trong khi nghiên

cứu trượt lở đất, Pourghasemi phân thành 5 cấp với bước nhảy là 30m [100] và chia

thành 6 cấp với bước nhảy 10 m [99], thì Bagio và đồng nghiệp nghiên cứu về xói

mòn lại chia thành 4 khoảng với khoảng cách là 11m [55], 10m, 20m [88] hoặc 1.5

m [82]. Nếu sử dụng các tỷ lệ nghiên cứu khác nhau, mức độ chi tiết khác nhau dẫn

tới chiều dài sườn (do phân tách sườn khác nhau) sẽ khác nhau. Điều này cho thấy

việc phân cấp dựa theo giá trị tuyệt đối của chiều dài sườn dốc sẽ gặp khó khăn

trong phân vùng lũ lụt do chiều dài sườn rất khác nhau về mặt giá trị tuyệt đối, dẫn

tới nhiều khi toàn bộ sườn dốc sẽ chỉ ở trong một cấp và do đó không thể hiện được

nguy cơ ngập lụt ở chân sườn. Chính vì vậy, nếu đổi sang phân cấp tương đối thì sẽ

tránh được nhược điểm này.

Chiều dài từ đường phân thuỷ đến đường tụ thuỷ là khác nhau cho mỗi sườn

dốc. Vì vậy, bảng phân cấp chiều dài sườn dốc theo mức độ nguy cơ không chia

theo chiều dài cụ thể của từng sườn mà tính theo phần trăm. Nếu coi chiều dài của

một sườn dốc là 100% thì mức độ nguy cơ tại một vị trí sẽ tính theo khoảng cách từ

đường phân thuỷ đến vị trí đó và được phân cấp như bảng 3.6. Theo đó, khoảng

cách gần đường phân thuỷ nhất được gán mức độ nguy cơ thấp nhất tương ứng với

điểm thấp nhất và mức độ nguy cơ sẽ tăng lên khi khoảng cách đó tăng.

Bảng 3.6 Phân cấp chiều dài sườn dốc tương đối

Chiều dài sườn dốc tương đối

STT 1 2 3 4 5 < 20% 20% - 40% 40% - 60% 60% - 80% 80% - 100% Điểm số 1 3 5 7 9 Mức độ nguy cơ Rất thấp Thấp Trung bình Cao Rất cao

3.6 Tính trọng số cho các yếu tố ảnh hưởng đến lũ

Nguy cơ lũ hình thành và phát triển bởi tác động của nhiều yếu tố, phần này

đề cập đến năm yếu tố được tác giả đánh giá là các nhân tố chính. Các tác nhân ảnh

hưởng đến lũ có vai trò và tầm quan trọng khác nhau, vì thế đánh giá một cách định

lượng tầm quan trọng của các nhân tố ảnh hưởng là vấn đề cần thiết. Có thể đánh

97

giá thông qua việc xác định trọng số, dựa vào thống kê kết quả phân tích thành

phần kiến trúc các yếu tố hoặc dựa vào kiến thức của các chuyên gia.

Tác giả đã tiến hành xin ý kiến của các chuyên gia Thuỷ văn, Tài nguyên

nước, Địa chất, Đất , Môi trường và Địa tin học ở các trường Đại học, các cơ quan

chuyên ngành về Khí tượng Thuỷ văn, các Viện nghiên cứu về lĩnh vực có liên

quan bằng phiếu câu hỏi. Nội dung của phiếu này tập trung vào hai vấn đề:

- Xếp hạng mức độ ưu tiên của 6 yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ lũ bao gồm:

độ dốc, thổ nhưỡng, thực phủ, lượng mưa, mật độ lưới sông và chiều dài sườn dốc

tương đối.

- Đánh giá và cho điểm từng cặp yếu tố theo thang đánh giá của Satty

Phiếu xin ý kiến chuyên gia online đánh giá mức độ ảnh hưởng của các tiêu

chí nêu trên đến nguy cơ lũ bằng tiếng Việt và tiếng Anh thể hiện trong phụ lục 1

và phụ lục 2. Để có kết quả đánh giá khách quan, tác giả đã tiến hành xin ý kiến của

50 chuyên gia trong nước và nước ngoài, phụ lục 3 là kết quả phiếu điều tra mẫu.

Phụ lục 4 là danh sách các chuyên gia cho ý kiến và kết quả đánh giá của các

chuyên gia đó. Dựa vào phiếu trả lời của chuyên gia, tìm hiểu các đề tài về lĩnh vực

nghiên cứu, tác giả tổng hợp kết quả xin ý kiến và tính toán mức độ ưu tiên của

từng cặp yếu tố bằng phương pháp trung bình cộng. Trong quá trình tính toán, một

số kết quả đánh giá không được đưa vào để tính giá trị trung bình cộng do kết quả

đó lệch so với giá trị trung bình nhiều. Trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng 2

phương án với 5 và 6 nhân tố ảnh hưởng khác nhau cho từng trường hợp. Vì vậy,

kết quả lấy ý kiến của các chuyên gia cũng khác nhau cho từng phương án, do đó

trọng số của từng nhân tố cũng sẽ không giống nhau.

3.6.1 Tính trọng số cho trường hợp năm yếu tố ảnh hưởng

Kết quả tổng hợp mức độ ưu tiên của các yếu tố ảnh hưởng đến lũ (trường

hợp có năm nhân tố ảnh hưởng) thể hiện ở bảng 3.7. Trong bảng này, dấu trừ (-) thể

hiện sự kém quan trọng (ảnh hưởng ít hơn) của yếu tố đứng trước so với yếu tố

đứng sau trong cặp yếu tố so sánh [93].

98

Bảng 3.7 Kết quả tổng hợp mức độ ưu tiên của các yếu tố ảnh hưởng đến lũ

(trường hợp có 5 nhân tố ảnh hưởng)

STT Yếu tố so sánh từng cặp Điểm trung bình

1 Lượng mưa và thổ nhưỡng 7

2 Lượng mưa và độ dốc 3

3 Lượng mưa và lớp phủ 5

4 Lượng mưa và mật độ lưới sông 5

5 Thổ nhưỡng và độ dốc -5

6 Thổ nhưỡng và lớp phủ 1

7 Thổ nhưỡng và mật độ lưới sông 1

8 Độ dốc và lớp phủ 5

9 Độ dốc và mật độ lưới sông 3

10 Lớp phủ và mật độ lưới sông 1

Từ kết quả so sánh mức độ ảnh hưởng của bảng 3.7, ma trận so sánh cặp

được xây dựng để tính trọng số phù hợp, phản ánh vai trò của các nhân tố ảnh

hưởng đến nguy cơ lũ lụt trên cơ sở điểm của 5 yếu tố nêu trên bằng phương pháp

phân tích so sánh cặp của Saaty (Saaty’s Analytical Hierarchy Process - AHP). Ma

trận so sánh cặp xây dựng từ kết quả tổng hợp của bảng 3.7, kết quả được thể hiện

trong bảng 3.8 [93].

Bảng 3.8 Ma trận so sánh cặp năm yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ lũ

Lớp phủ Mật độ lưới sông

Lượng mưa Thổ nhưỡng

Tiêu chí Lượng mưa Thổ nhưỡng Độ dốc Lớp phủ Mật độ lưới sông Tổng cột 1 1/7 1/3 1/5 1/5 1,876 7 1 5 1 1 15,000 Độ dốc 3 1/5 1 1/5 1/3 4,733 5 1 5 1 1 13,000 5 1 3 1 1 11,000

Áp dụng phương pháp chuẩn hoá ma trận xây dựng trọng số các nhân tố ảnh

hưởng đến lũ lụt. Trọng số xác định bằng cách tính tỷ lệ của các thành phần theo

99

hàng và cột. Giá trị này cho thấy các nhân tố chiểm tỷ lệ bao nhiêu phần trăm trong

tổng các thành phần và tính bằng giá trị các phần từ trong ma trận so sánh chia cho

tổng cột tương ứng theo công thức (2.2). Dựa vào ma trận chuẩn hoá tiến hành xác

định trọng số của các nhân tố theo công thức (2.5) .

Bảng 3.9 Ma trận chuẩn hoá (trường hợp 5 nhân tố ảnh hưởng)

Nhân tố Độ dốc Tổng

Lớp phủ Mật độ lưới sông 0,455 0,091 0,272 0,091 0,091 1,000

Lượng mưa Thổ nhưỡng Độ dốc Lớp phủ Mật độ lưới sông Tổng Lượng mưa 0,533 0,076 0,178 0,107 0,106 1,000 Thổ nhưỡng 0,466 0,067 0,333 0,067 0,067 1,000 0,634 0,043 0,211 0,042 0,070 1,000 0,384 0,077 0,385 0,077 0,077 1,000 2,472 0,354 1,379 0,384 0,411 5,000

Mức độ quan trọng của từng yếu tố ảnh hưởng đến lũ sẽ biết được thông qua

trọng số ở bảng 3.10. Từ kết quả tính toán cho thấy: yếu tố lượng mưa ảnh hưởng

đến nguy cơ lũ nhiều nhất (49,5%), tiếp đến độ dốc (27,6%), mật độ lưới sông

(8,2%), lớp phủ (7,7%) và thổ nhưỡng 7,1%.

Bảng 3.10 Trọng số năm yếu tố ảnh hưởng

Yếu tố ảnh hưởng Trọng số

Lượng mưa Độ dốc Mật độ lưới sông

Lớp phủ

nhưỡng

Tổng các hàng trong ma trận chuẩn hoá 2,472 1,379 0,411 0,354 0,384 0,495 0,276 0,082 0,071 0,077

Dựa vào công thức trong chương 2, tính véc – tơ riêng của ma trận, chỉ số

nhất quán (công thức 2.6), chỉ số ngẫu nhiên và tỷ số nhất quán (công thức 2.7). Kết

quả tính toán các thông số của AHP được thể hiện trong bảng 3.11. Với tỷ số nhất

quán CR = 0,04 < 0,1 nên ma trận so sánh trên là nhất quán tức là các trọng số này

(bảng 3.10) được chấp nhận. Do đó, có thể tiến hành xây dựng bản đồ phân vùng

nguy cơ lũ cho khu vực nghiên cứu.

100

Bảng 3.11 Các thông số của AHP (trường hợp 5 nhân tố ảnh hưởng)

Thông số Giá trị riêng của ma trận (λmax) Số yếu tố ảnh hưởng (n) Chỉ số nhất quán (CI) Chỉ số ngẫu nhiên (RI) Tỷ số nhất quán (CR) Giá trị 5,19 5 0,05 1,12 0,04

3.6.2 Tính trọng số cho trường hợp sáu yếu tố ảnh hưởng

Phần này trình bày kết quả tính trọng số cho sáu yếu tố bao gồm năm nhân tố

đã nêu ở phần 3.6.1 và thêm một tiêu chí chiều dài sườn dốc tương đối. Kết quả tính

toán mức độ ưu tiên từng cặp 6 yếu tố: độ dốc, lượng mưa, chiều dài sườn dốc

tương đối, thổ nhưỡng, lớp phủ, mật độ lưới sông tập hợp trong bảng 3.12.

Bảng 3.12 Kết quả tổng hợp mức độ ưu tiên của sáu yếu tố ảnh hưởng đến lũ

STT Yếu tố so sánh từng cặp Điểm trung bình

1 Lượng mưa và thổ nhưỡng 7

2 Lượng mưa và độ dốc 3

3 Lượng mưa và lớp phủ 5

4 Lượng mưa và mật độ lưới sông 5

5 Lượng mưa và chiều dài sườn dốc 5

6 Thổ nhưỡng và độ dốc -5

7 Thổ nhưỡng và lớp phủ 1

8 Thổ nhưỡng và mật độ lưới sông 1

9 Thổ nhưỡng và chiều dài sườn dốc 1

10 Độ dốc và lớp phủ 5

11 Độ dốc và mật độ lưới sông 3

12 Độ dốc và chiều dài sườn dốc 3

13 Lớp phủ và mật độ lưới sông 1

14 Lớp phủ và chiều dài sườn dốc 1

15 Mật độ lưới sông và chiều dài sườn dốc 1

101

Với sáu nhân tố, ma trận so sánh cặp xây dựng từ số liệu tổng hợp của bảng

3.12 được thể hiện trong bảng 3.13.

Bảng 3.13 Ma trận so sánh cặp các yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ lũ

Tiêu chí Lượng mưa Thổ nhưỡng Lớp phủ Mật độ lưới sông Chiều dài sườn dốc tương đối Độ dốc

5 5 Lượng mưa 1 3 5 7

Thổ nhưỡng 1/7 1/5 1 1 1 1

Độ dốc 1/3 1 5 5 3 3

Lớp phủ 1/5 1/5 1 1 1 1

Mật độ lưới sông 1/5 1/3 1 1 1 1

1/5 1/3 1 1 1 1 Chiều dài sườn dốc tương đối

Tổng cột 2,076 16,000 5,067 14,000 12,000 12

Tính tương tự như trường hợp chọn 5 tiêu chí, ma trận chuẩn hoá cho sáu

yếu tố được thể hiện trong bảng 3.14

Bảng 3.14 Ma trận chuẩn hoá

Nhân tố Lượng mưa Thổ nhưỡng Độ dốc Lớp phủ Mật độ lưới sông Tổng hàng Chiều dài sườn dốc tương đối

0,482 0,437 0,592 0,358 0,417 0,417 2,892 Lượng mưa

0,069 0,062 0,039 0,071 0,083 0,083 0,414 Thổ nhưỡng

0,161 0,312 0,197 0,358 0,251 0,251 0,966 Độ dốc

0,096 0,062 0,039 0,071 0,083 0,083 0,576 Lớp phủ

0,096 0,062 0,065 0,071 0,083 0,083 0,576 Mật độ lưới sông

0,096 0,062 0,065 0,071 0,083 0,083 0,576 Chiều dài sườn dốc tương đối

1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 6,000 Tổng cột

Mức độ quan trọng của từng yếu tố ảnh hưởng đến lũ sẽ biết được thông qua

trọng số ở bảng 3.15 tính được theo công thức 2.5. Từ kết quả tính toán cho thấy:

yếu tố lượng mưa ảnh hưởng đến nguy cơ lũ nhiều nhất (45%), tiếp đến độ dốc

102

(25,5%), chiều dài sườn dốc tương đối (7,7%), mật độ lưới sông (7,7%), lớp phủ

(7,3%) và cuối cùng là thổ nhưỡng (6,8) %.

Bảng 3.15 Trọng số sáu yếu tố ảnh hưởng

Yếu tố ảnh hưởng Trọng số

Tổng các hàng trong ma trận chuẩn hoá 2,892 0,966 0,576 0,576 0,576 0,414 Lượng mưa Độ dốc Chiều dài sườn dốc tương đối Mật độ lưới sông Lớp phủ Thổ nhưỡng 0,450 0,255 0,077 0,077 0,073 0,068

Tỷ số nhất quán và kết quả tính toán các thông số của AHP trong trường hợp

sử dụng sáu nhân tố ảnh hưởng được thể hiện trong bảng 3.16.

Bảng 3.16 Các thông số của AHP

Giá trị

6,18

Thông số Giá trị riêng của ma trận (λmax) Số yếu tố ảnh hưởng (n) 6

Chỉ số nhất quán (CI) 0,04

Chỉ số ngẫu nhiên (RI) 1,24

Tỷ số nhất quán (CR) 0,03

Với tỷ số nhất quán CR = 0,03 < 0,1 nên ma trận so sánh trên là nhất quán

tức là các trọng số này (bảng 3.15) được chấp nhận. Do đó, có thể tiến hành xây

dựng bản đồ phân vùng nguy cơ lũ cho khu vực nghiên cứu.

Trọng số tính được cho 2 trường hợp cho thấy lượng mưa và độ dốc là 2 yếu

tố ảnh hưởng nhiều nhất đến nguy cơ lũ với trọng số tương ứng là 49,5% và 27,6%

cho trường hợp 5 yếu tố, 45% và 25,5% cho trường hợp 6 yếu tố. Số liệu này cũng

xấp xỉ với kết quả của nghiên cứu [9] và [10] khi phân vùng nguy cơ lũ trên lưu vực

sông Lam bằng phương pháp phân tích nhân tố chính cho thấy lượng mưa và độ dốc

cũng là hai yếu tố ảnh hưởng nhiều nhất đến nguy cơ lũ trên lưu vực với trọng số

tương ứng là lần lượt là 40% và 25%.

103

Như vậy, ngoài kiểm tra kết quả tính toán bằng tỷ số nhất quán CR (nhỏ hơn

hoặc bằng 0,1) thì việc so sánh trọng số ảnh hưởng của 2 tiêu chí lượng mưa và độ

dốc trong [9], [10] với kết quả tính toán của luận án cho thấy phương pháp AHP có

thể tin cậy khi phân loại tiêu chí ảnh hưởng đến lũ để phục vụ phân vùng nguy cơ lũ

trên lưu vực sông Lam cũng như các lưu vực khác.

3.7 Xây dựng bản đồ các yếu tố ảnh hưởng đến lũ

3.7.1 Bản đồ lượng mưa

Do các trạm đo mưa bố trí ở ngoài thực tế không đều và số lượng có hạn nên

dữ liệu thu được không đủ để thành lập bản đồ lượng mưa. Do đó, để thành lập bản

đồ này cần tìm ra các giá trị mới cho các điểm khuyết thiếu mà không thể đo đạc

hay quan trắc được. Phương pháp nội suy được sử dụng để dự báo các giá trị lượng

mưa chưa biết từ các giá trị đã biết ở các điểm lân cận. Nguyên tắc của quá trinh nội

suy là các điểm gần nhau trong không gian thường có giá trị xấp xỉ bằng nhau [56]

Hiện nay, có nhiều thuật toán nội suy khác nhau và mỗi thuật toán có điểm

mạnh riêng như nội suy điểm, nội suy toàn diện, nội suy chính xác. Phương pháp

nội suy không gian thông dụng trong Arc GIS là IDW, Spline, Kriging (phương

pháp nội suy thống kê không gian). Nghiên cứu này sử dụng thuật toán Spline để

nội suy lượng mưa. Đây là phương pháp nội suy tổng quát nhằm hiệu chỉnh bề mặt

đường cong và phù hợp để nội suy các yếu tố khí hậu theo khoảng thời gian theo

tháng hoặc năm nhưng ít phù hợp với khoảng thời gian hàng ngày và hàng giờ [4].

Thuật toán nội suy Spline sử dụng một hàm toán học với mục đích giảm độ cong

tổng thể của bề mặt [58]. Bề mặt spline đi qua chính xác từng điểm mẫu, do đó

thông qua các điểm đầu vào mà kết quả đạt được là một bề mặt nhẵn, chính xác, kết

quả hiển thị mô hình không dao động nhiều ở giữa các điểm quan trắc. Bản chất của

quá trình nội suy theo thuật toán Spline dựa vào công thức sau [137]:

𝑛 𝑗=1

(3.2) S (x,y) = T(x,y) +

trong đó: j = 1, 2, 3…n ) ∑ 𝜆𝑗𝑅(𝑟𝑗

n: số lượng điểm

λj: hệ số được tìm thấy khi giải hệ phương trình tuyến tính

104

rj: khoảng cách từ điểm (x,y) đến điểm thứ j

Hàm T(x,y) và R định nghĩa khác nhau, phụ thuộc vào phương án chọn.

Bản đồ phân bố lượng mưa lưu vực sông Lam được thành lập bằng cách sử

dụng phương pháp nội suy Spline. Luận án này sử dụng lượng mưa trung bình trong

giai đoạn từ năm 1961 đến 2017. Từ dữ liệu lượng mưa trung bình thu thập tại các

trạm thuỷ văn như bảng 3.17, sử dụng 3D Analyst Tools của phần mềm ArcGIS nội

suy theo phương pháp Spline cho kết quả bản đồ lượng mưa (hình 3.3, phụ lục 6).

Bảng 3.17 Lượng mưa trung bình năm tại một số vị trí trên lưu vực sông Lam

Vị trí

Lượng mưa trung

Thứ tự

Tên trạm

bình năm (mm)

Kinh độ

Vĩ độ

1

Mường xén

104,12

19,40

1039,883

2

Con Cuông

104,85

19,07

1729,244

3

Đô Lương

105,28

18,90

1813,046

4

Quỳ Châu

105,10

19,50

1668,599

5

Vinh

105,67

18,67

2051,990

6

Dừa

105,30

19,98

1767,642

7

Hương Khê

105,70

18,18

2566,871

8

Sơn Diệm

105,35

18,50

2101,512

9

Hòa Duyệt

105,58

18,37

2337,985

10

Chợ Tràng

105,63

18,57

2000,541

11

Cửa Rào

104,42

19,28

1296,535

12

Linh Cảm

105,55

18,53

2000,860

13

Nam Đàn

105,48

18,70

1800,006

14

Nghĩa Khánh

105,30

19,40

1608,385

15

Quỳnh Lưu

105,63

19,13

1668,800

16

Kỳ Anh

106,27

18,10

2899,900

17

Quỳ Hợp

105,18

19,32

1644,700

18

Hà Tĩnh

105,90

18,35

2698,500

19

Kim cương

105,40

18,52

2190,200

giai đoạn 1961 – 2017

105

Hình 3.3 Bản đồ lượng mưa trung bình năm lưu vực sông Lam

Từ bản đồ lượng mưa, bản đồ phân cấp lượng mưa theo 5 mức độ ảnh hưởng

tới nguy cơ lũ lụt (hình 3.4, phụ lục 7) được xây dựng bằng cách gộp các khu vực

có cùng mức độ nguy cơ như bảng 3.1.

Hình 3.4 Bản đồ phân cấp lượng mưa lưu vực sông Lam

106

3.7.2 Bản đồ độ dốc

Sự biến thiên độ cao liên tục trên một khu vực của Trái đất được thể hiện

bằng mô hình số độ cao (DEM). DEM có thể được xây dựng bằng nhiều phương

pháp như: nội suy từ đường đồng mức của bản đồ địa hình bằng các phần mềm

chuyên dụng, sử dụng ảnh lập thể (ảnh hàng không hoặc ảnh vệ tinh), sử dụng dữ

liệu đo đạc trực tiếp địa hình ngoài thực địa, áp dụng kỹ thuật radar giao thoa

(Interferometric Synthetic Aperture Radar – InSAR). Nghiên cứu này sử dụng DEM

với độ phân giải 30 m được nội suy từ đường đồng mức của bản đồ địa hình tỷ lệ 1:

50000 các tỉnh Nghệ An, Hà Tĩnh và Thanh Hoá (phụ lục 8).

Hình 3.5 Bản đồ độ dốc lưu vực sông Lam

Dựa trên mô hình số độ cao, sử dụng bài toán phân tích không gian Raster

tiến hành nội suy bản đồ độ dốc. Độ phân giải của DEM quyết định đến sự chính

xác và chi tiết của bản đồ độ dốc. Tuy nhiên, do phần mềm ArcGIS nội suy và gán

khoảng giá trị độ dốc tự động nên giá trị của các ngưỡng độ dốc chưa phù hợp với

thang độ dốc chuẩn. Do đó, để phân cấp độ dốc cho phù hợp với yêu cầu, cần tiến

hành phân loại lại bằng công cụ Reclassify. Bản đồ độ dốc lưu vực sông Lam (phụ

lục 9 – hình 3.5) thể hiện 5 khoảng giá trị độ dốc như đã phân trong bảng 3.2. Từ

107

đó, bản đồ phân cấp độ dốc được xây dựng với 5 mức độ ảnh hưởng tới nguy cơ lũ

thể hiện trên hình 3.6 (phụ lục 10).

Hình 3.6 Bản đồ phân cấp độ dốc lưu vực sông Lam

3.7.3 Bản đồ thổ nhưỡng

Sử dụng bản đồ đất lưu vực sông Lam kết hợp với số liệu điều tra thổ nhưỡng,

tham khảo các nguồn tài liệu về các loại đất của khu vực nghiên cứu để thành lập bản

đồ thổ nhưỡng lưu vực sông Lam (hình 3.7, phụ lục 11) với 38 loại đất khác nhau.

Hình 3.7 Bản đồ thổ nhưỡng lưu vực sông Lam

108

Từ bản đồ thổ nhưỡng lưu vực sông Lam, bản đồ phân cấp thổ nhưỡng theo

5 mức ảnh hưởng tới nguy cơ lũ (hình 3.8, phụ lục 12) được xây dựng bằng cách

gộp các loại đất có cùng mức độ tác động đến nguy cơ lũ lụt và điểm số đã được

phân loại trong bảng 3.3.

Hình 3.8 Bản đồ phân cấp thổ nhưỡng lưu vực sông Lam

3.7.4 Bản đồ lớp phủ

Dữ liệu chính để thành lập bản đồ này là bản đồ hiện trạng sử dụng đất lưu

vực sông Lam và dữ liệu lớp phủ thu thập trên phạm vi nghiên cứu.

Hình 3.9 Bản đồ lớp phủ lưu vực sông Lam

109

Từ bản đồ hiện trạng sử dụng đất kết hợp với dữ liệu điều tra thực địa về lớp

phủ, thành lập bản đồ lớp phủ lưu vực sông Lam như hình 3.9 (phụ lục 13) với 14

loại lớp phủ chính. Bản đồ phân cấp lớp phủ theo 5 cấp ảnh hưởng tới nguy cơ lũ

lụt như hình 3.10 (phụ lục 14) sẽ được xây dựng bằng cách gộp các loại lớp phủ có

cùng mức tác động tới nguy cơ lũ và điểm số đánh giá trong bảng 3.4 [17].

Hình 3.10 Bản đồ phân cấp lớp phủ lưu vực sông Lam

3.7.5 Bản đồ mật độ lưới sông

Mật độ lưới sông bằng tổng chiều dài của tất cả các sông suối trên lưu vực

chia cho diện tích của nó, được tính theo công thức 2.9. Sử dụng dữ liệu mô hình số

độ cao DEM và bản đồ hệ thống sông suối lưu vực sông Lam kết hợp công cụ phân

tích không gian Spatial Analysis Tools trong phần mềm ArcGIS 10.2 để xác định

diện tích các tiểu lưu vực, chiều dài hệ thống sông suối và từ đó xác định được chỉ

số mật độ lưới sông.

Hình 3.11 là quy trình thành lập bản đồ mật độ lưới sông. Nghiên cứu này

thực hiện việc xác định ranh giới lưu vực tự động bằng phần mềm chuyên dụng

ArcGIS thông qua những công cụ hiện đại. Trong phần mềm ArcGIS có thể sử

dụng công cụ SWAT hoặc Hydrology Tools để khoanh vùng tự động lưu vực. DEM

110

có thể xây dựng từ các dữ liệu đo đạc ngoài thực địa, từ bản đồ địa hình, từ ảnh

Chuẩn bị mô hình số độ cao DEM

Hiệu chỉnh DEM (Fill DEM )

Xác định hướng dòng chảy theo mô hình 8 hướng (Flow Direction)

Bản đồ hệ thống sông suối lưu vực sông Lam

Xác định liên kết hướng dòng chảy giữa các ô lưới (Flow Accumulation)

Khoanh lưu vực tự động bằng Watershed

Chuyển ranh giới lưu vực từ raster sang vecto

Tính diện tích lưu vực

Tính chiều dài nhánh sông

Tính chỉ số mật độ lưới sông

Bản đồ phân cấp mật độ lưới sông

hàng không, ảnh vệ tinh hoặc áp dụng kỹ thuật rada giao thoa InSAR.

Hình 3.11 Quy trình thành lập bản đồ mật độ lưới sông [15]

Nghiên cứu này sử dụng DEM xây dựng từ bản đồ địa hình khu vực

nghiên cứu (phụ lục 8). Tuy nhiên, DEM có được từ bước 1 sẽ tồn tại một vài lỗi

vì có một số vùng lồi hoặc lõm không mong muốn và không đúng với thực tế. Vì

111

vậy, cần phải hiệu chỉnh dữ liệu này để thu được kết quả là DEM đã được hiệu

chỉnh (phụ lục 15).

Hình 3.12 Bản đồ ranh giới các tiểu lưu vực thuộc lưu vực sông Lam

Hướng dòng chảy là hướng tới điểm có độ cao thấp nhất. Hướng dòng chảy

của một pixel bất kỳ xác định dựa trên cơ sở so sánh độ chênh cao giữa điểm đó với

8 điểm xung quanh. Quá trình này được tính lặp lại cho tất cả các điểm trong lưu

vực. Trước khi xác định ranh giới lưu vực, cần bổ sung lớp điểm thoát lưu vực vào

lớp cơ sở dữ liệu. Thuộc tính của các điểm thoát chuyển sang dạng raster, từ đó biên

giới lưu vực được xác định tự động. Ranh giới dạng raster của các tiểu lưu vực

được thể hiện như hình 3.12 (phụ luc 23). Chuyển ranh giới dạng raster sang vecto

từ đó tính diện tích tiểu lưu vực.

Từ bản đồ hệ thống sông suối lưu vực sông Lam tính được chiều dài của các

nhánh sông trong lưu vực. Dựa vào kết quả tổng chiều dài của hệ thống sông suối

theo từng tiểu lưu vực và diện tích lưu vực tương ứng, tính chỉ số mật độ lưới sông.

Giá trị chỉ số mật độ lưới sông thu được thể hiện trên file Exel. Các chỉ số này được

thể hiện trên bản đồ mật độ lưới sông như hình 3.13 (phụ lục 16) theo 5 cấp độ

được phân chia trong bảng 3.5.

112

Hình 3.13 Bản đồ mật độ lưới sông lưu vực sông Lam

Từ bản đồ mật độ lưới sông, phân cấp nguy cơ lũ lụt dựa theo ảnh hưởng của

giá trị chỉ số mật độ lưới sông tương ứng với 5 cấp nguy cơ thể hiện trên hình 3.14

(phụ lục 17).

Hình 3.14 Bản đồ phân cấp mật độ lưới sông lưu vực sông Lam

3.7.6 Bản đồ chiều dài sườn dốc tương đối

Bản đồ phân cấp chiều dài sườn dốc tương đối được thành lập theo quy trình

trong hình 3.15. Từ mô hình số độ cao khu vực nghiên cứu, xác định được các

đường phân thuỷ, tụ thuỷ và chiều dài của sườn dốc.

113

Bản đồ địa hình lưu vực sông Lam

Mô hình số độ cao DEM

Xác định đường phân thuỷ, tụ thuỷ

Bản đồ chiều dài sườn dốc tương đối

Bản đồ phân cấp chiều dài sườn dốc tương đối

Hình 3.15 Quy trình thành lập bản đồ phân cấp chiều dài sườn dốc tương đối

Tiến hành thành lập bản đồ chiều dài sườn dốc tương đối (hình 3.16 - phụ lục

18), từ đó bản đồ phân cấp sườn dốc tương đối theo 5 cấp ảnh hưởng đến nguy cơ lũ

sẽ được xây dựng.

Hình 3.16 Bản đồ chiều dài sườn dốc lưu vực sông Lam

Hình 3.17 (phụ lục 19) thể hiện bản đồ phân theo 5 cấp ảnh hưởng đến nguy

cơ lũ của khu vực nghiên cứu

114

Hình 3.17 Bản đồ phân cấp chiều dài sườn dốc lưu vực sông Lam

3.8 Thành lập bản đồ phân vùng lũ lưu vực sông Lam

Sau khi xây dựng được các bản đồ tiêu chí ảnh hưởng, xác định trọng số các

nhân tố ảnh hưởng đến lũ, tiến hành xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ lũ bằng

phương pháp phân tích không gian trong môi trường GIS.

Đó là sự tích hợp của các bản đồ thành phần (bản đồ tiêu chí ảnh hưởng) dựa

vào phương trình tổng quát tính điểm số nguy cơ theo điểm phân cấp của từng yếu

tố và trọng số của từng yếu tố cụ thể theo công thức 2.8.

Bản đồ phân vùng nguy cơ lũ trên lưu vực sông Lam là sự tích hợp các bản

đồ thành phần theo từng trường hợp cụ thể sau:

- Đối với trường hợp có năm nhân tố ảnh hưởng:

𝑌 = 0,495 × 𝐵đ_𝐿𝑚 + 0,276 × 𝐵đ_Đ𝑑 + 0,082 × 𝐵đ_𝑀đ𝑙𝑠 + 0,071 × 𝐵đ_𝑇𝑛

- Đối với trường hợp có sáu nhân tố ảnh hưởng: + 0,077 × 𝐵đ_𝑇𝑝

𝑌 = 0,45 × 𝐵đ_𝐿𝑚 + 0,255 × 𝐵đ_Đ𝑑 + 0,077 × 𝐵đ_𝐶𝑑𝑠𝑑𝑡𝑑 + 0,077 × 𝐵đ_𝑀đ𝑙𝑠 trong đó: Bđ_Đd: giá trị của các vị trí trên bản đồ độ dốc, Bđ_Lm: giá trị của + 0,068 × 𝐵đ_𝑇𝑛 + 0,073 × 𝐵đ_𝑇𝑝

các vị trí trên bản đồ lượng mưa trung bình năm, Bđ_ Mđls: giá trị của các vị trí trên

115

bản đồ mật độ lưới sông, Bđ_Cdsdtđ: giá trị của các vị trí trên bản đồ chiều dài

sườn dốc tương đối, Bđ_Tn: giá trị của các vị trí trên bản đồ thổ nhưỡng, Bđ_Lp:

giá trị của các vị trí trên bản đồ lớp phủ.

Kết quả xử lý tích hợp thu được là bản đồ giá trị số với mỗi pixel có một giá

trị điểm số nguy cơ Y tương ứng. Do đó, để xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ lũ

lụt, cần phân chia các giá trị Y trên bản đồ giá trị số thành các cấp nguy cơ phù hợp.

Khoảng cách giữa các cấp được lựa chọn theo công thức:

∆𝑌 = trong đó: n- số cấp cần phân chia

(𝑌𝑚𝑎𝑥 − 𝑌𝑚𝑖𝑛) 𝑛 Điểm phân cấp của các yếu tố dựa vào việc thống kê, phân tích, đánh giá các

tài liệu đã có đồng thời căn cứ vào sự phân hoá thực tế của mỗi yếu tố tạo thành

nguy cơ lũ có thể thể hiện theo mức độ tăng dần đối với thang 3 cấp: thấp, trung

bình, cao hoặc đối với thang 4 cấp: thấp, trung bình, cao, rất cao và đối với thang 5

cấp: rất thấp, thấp, trung bình, cao và rất cao…. Thông thường, điểm số nguy cơ có

thể chia thành 5 cấp như sau [26]:

Cấp 1: Từ 0 đến 1

Cấp 2: Từ 1,1 đến 3

Cấp 3: Từ 3,1 đến 5

Cấp 4: Từ 5,1 đến 7

Cấp 5: Từ 7,1 đến 9

Kết quả tính toán cho thấy:

- Trường hợp năm nhân tố ảnh hưởng: điểm số nguy cơ từ 1,28 đến 8,53

- Trường hợp sáu nhân tố ảnh hưởng: điểm số nguy cơ từ 1,3 đến 8,4

Kết quả tính toán giá trị nguy cơ nhỏ nhất là 1,28 và 1,30 nên điểm số có thể

chia ra làm 4 cấp nguy cơ. Bản đồ phân vùng nguy cơ lũ lưu vực sông Lam chạy

trên mô hình thể hiện trên hình 3.18 (phụ lục 20) trong trường hợp 5 nhân tố ảnh

hưởng và thể hiện trên hình 3.19 (phụ lục 22) trong trường hợp 6 nhân tố ảnh hưởng

với 4 cấp độ nguy cơ.

116

Để xác định được mức độ nguy cơ lũ và diện tích tương ứng của khu vực cụ

thể, tiến hành chồng bản đồ phân vùng nguy cơ với bản đồ địa giới hành chính của

khu vực. Từ đó tính được diện tích từng vùng nguy cơ tương ứng với các cấp như

bảng 3.18 (trường hợp 5 yếu tố ảnh hưởng) và bảng 3.19 (trường hợp 6 yếu tố ảnh

hưởng) đồng thời có thể thấy rõ mức độ nguy cơ của các khu vực cụ thể như sau:

Hình 3.18 Bản đồ phân vùng nguy cơ lũ lụt lưu vực sông Lam (5 yếu tố ảnh hưởng)

* Đối với trường hợp 5 yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ lũ

Cấp 1: nguy cơ thấp có giá trị chỉ số phân vùng nguy cơ lũ phân bố trong

khoảng 1,41 đến 3, chủ yếu tập trung ở vùng núi phía Tây Băc thuộc huyện Quỳ

Phong, Kỳ Sơn, Như Xuân và rải rải ở một số nơi của huyện Tương Dương. Cấp này có diện tích 1930,98 km2 (chiếm 8,77 % trên tổng lưu vực).

Cấp 2: nguy cơ trung bình có giá trị chỉ số phân vùng nguy cơ lũ phân bố

trong khoảng 3 - 5, tập trung rải rác ở toàn lưu vực nhưng tập chung chủ yếu ở phía Đông. Cấp này có diện tích 10611,11 km2 (chiếm 48,17% trên tổng lưu vực).

Cấp 3: nguy cơ cao có giá trị chỉ số phân vùng nguy cơ lũ phân bố trong

khoảng 5 – 7 chủ yếu tập trung ở vùng núi cao phía Tây Nam tỉnh Nghệ An: huyện

Con Cuông, Nam Đàn, Thanh Chương và một số huyện phía Nam tính Hà Tĩnh:

117

Hương Khê, Kỳ Anh, Cẩm Xuyên, Tuyên Hoá. Cấp này có diện tích 7845,44 km2

(chiếm 35,67% tổng diện tích lưu vực).

Cấp 4: nguy cơ rất cao tập trung ở một số khu vực thuộc các huyện Hương Sơn, Hưng Nguyên. Cấp này có diện tích 1627,51 km2 (chiếm 7,39 % tổng diện tích

lưu vực).

Bảng 3.18 Cấp nguy cơ và diện tích khu vực có nguy cơ lũ (5 yếu tố ảnh hưởng)

Cấp nguy cơ 1 2 3 4 Giá trị 1,28 – 3 3,1 – 5 5,1 – 7 7,1 – 8,53 Phân cấp Thấp Trung bình Cao Rất cao

Tổng diện tích % 8,77 % 48,17 % 35,67% 7,39% 100,00% Diện tích (km2) 1930,98 10611,11 7845,44 1627,51 22015,03

* Đối với trường hợp 6 yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ lũ

Cấp 1: nguy cơ thấp có giá trị chỉ số phân vùng nguy cơ lũ phân bố trong

khoảng 1,3 đến 3, chủ yếu tập trung ở vùng núi phía Tây Bắc (huyện Kỳ Sơn,

Thường Xuân, Quỳ Phong, Quỳ Châu, Như Xuân). Cấp này có diện tích 1911.21 km2 (chiếm 8,68 % trên tổng lưu vực).

Hình 3.19 Bản đồ phân vùng nguy cơ lũ lụt lưu vực sông Lam (6 yếu tố ảnh hưởng)

118

Cấp 2: nguy cơ trung bình có giá trị chỉ số phân vùng nguy cơ lũ phân bố trong khoảng 3 - 5, rải rác ở toàn lưu vực. Cấp này có diện tích 11213,90 km2

(chiếm 50,94% trên tổng lưu vực).

Cấp 3: nguy cơ cao có giá trị chỉ số phân vùng nguy cơ lũ phân bố trong

khoảng 5 – 7 chủ yếu tập trung ở khu vực huyện Tương Dương, Quỳ Hợp, Con

Cuông, một phần huyện Thanh Chương, một phần huyện nam Đàn và Hồng Lĩnh

một số huyện phía Đông tính Hà Tĩnh: Thạch Hà, Cẩm Xuyên, Kỳ Anh. Cấp này có diện tích 4883,97 km2 (chiếm 22,18% tổng diện tích lưu vực).

Bảng 3.19 Cấp nguy cơ và diện tích khu vực có nguy cơ lũ (6 yếu tố ảnh hưởng)

Cấp nguy cơ 1 2 3 4 Giá trị 1,52 – 3 3,1 – 5 5,1 – 7 7,1 – 8,73 Phân cấp Thấp Trung bình Cao Rất cao

Tổng diện tích % 8,68 % 50,94% 22,18% 18,20% 100,00% Diện tích (km2) 1911,21 11213,90 4883,97 4005,95 22015,03

Cấp 4: nguy cơ rất cao tập trung phía Nam tỉnh Hà Tĩnh: huyện Hương

Sơn, Vũ Quang, Hương Khê và một phần các huyện: Thanh Chương, Dức Thọ, Can Lộc, Thạch Hà, Cẩm Xuyên. Cấp này có diện tích 4005,95 km2 (chiếm

18,20% tổng diện tích lưu vực).

Như vậy, trong cả hai trường hợp khi sử dụng 5 hoặc 6 yếu tố ảnh hưởng

để tính toán mô hình có thể nhận thấy, vùng nguy cơ lũ cao chủ yếu tập trung

cục bộ ở khu vực phía Tây tỉnh Hà Tĩnh, trong khi các khu vực khác không có

nhiều. Khi xem xét các bản đồ yếu tố ảnh hưởng, vùng này không phải là khu

vực có phân cấp cao nhất đối với tất cả các nhân tố. Tuy nhiên, khu vực phân

cấp cao nhất này lại tập trung nhiều vào 2 yếu tố chiểm trọng số lớn nhất là

lượng mưa và độ dốc. Do đó, có thể khẳng định, kết quả cuối cùng phụ thuộc

nhiều vào trọng số của các nhân tố ảnh hưởng và kết quả này sẽ được đánh giá

độ chính xác và độ tin cậy ở phần 3.9.

119

3.9 Đánh giá độ tin cậy của kết quả phân vùng nguy cơ lũ trên lưu vực

sông Lam bằng phương pháp mô hình hoá

Với số lượng tham số khác nhau, khi tính toán mô hình cho kết quả phân

vùng nguy cơ lũ khác nhau. Có thể thấy rõ sự khác nhau giữa kết quả phân vùng

nguy cơ lũ của khu vực nghiên cứu trong hai trường hợp với năm nhân tố và sáu

nhân tố ảnh hưởng (hình 3.18 – phụ lục 20 và hình 3.19 - phụ lục 22). Rõ ràng,

trường hợp sử dụng sáu yếu tố khi tính toán cho kết quả phân vùng chi tiết, cụ thể

hơn trường hợp còn lại. Điều này có thể nhìn thấy rõ nhất là các vùng có nguy cơ lũ

rất cao như khu vực huyện Hương Khê, Hương Sơn, Đức Thọ, Can Lộc, Thạch Hà,

Vũ Quang, Hưng Nguyên. Trong khi bản đồ phân vùng sử dụng 6 yếu tố chỉ rõ các

khu vực có nguy cơ cao tập trung chủ yếu ở khu vực huyện Hương Khê, Hương

Sơn, Đức Thọ, Can Lộc, Thạch Hà, Vũ Quang, Hưng Nguyên thì kết quả phân vùng

có sử dụng 5 yếu tố lại không làm nổi bật lên khu vực nguy cơ cao này. Như vậy, có

thể khẳng định rằng nhân tố chiều dài sườn dốc đóng vai trò quan trọng trong việc

phân vùng nguy cơ bằng phương pháp AHP, đặc biệt đã làm nổi bật các khu vực có

nguy cơ xảy ra lũ cao như nghiên cứu đã chỉ ra.

Kết quả nghiên cứu có thể so sánh với kết quả phân vùng nguy cơ trong

nghiên cứu [9] (hình 2.20) và [10] (hình 2.21). Với ba phương pháp: phân vùng

nguy cơ lũ theo phương pháp phân tích nhân tố gây lũ lớn (phương pháp 1) [9],

phương pháp kế thừa, phân tích và xử lý số liệu (phương pháp 2) [10] và phương pháp

phân vùng bằng AHP (phương pháp 3) đều cho kết quả trên lưu vực sông Lam phía

thượng lưu sông Cả và sông Hiếu có mức độ nguy cơ lũ là ít nhất, nguy cơ lớn nhất

là vùng thượng nguồn sông Ngàn Phố và phần ngã ba của sông La với sông Cả,

giới hạn theo trạm thủy văn: trạm Nam Đàn nhánh sông Cả, Sơn Diệm nhánh sông

Ngàn Phố và Hòa Duyệt nhánh sông Ngàn Sâu. Tuy nhiên với phương pháp 3, vùng

có nguy cơ lũ cao còn có thể xảy ra ở khu vực thượng nguồn sông Ngàn Sâu, giới

hạn kéo dài đến trạm thuỷ văn Chu Lễ, Hương Khê, Hà Tĩnh.

120

Hình 3.20 Bản đồ phân vùng nguy cơ lũ các lưu vực bộ phận trên sông Lam theo

phương pháp phân tích nhân tố [9]

Ngoài ra, kết quả nghiên cứu có thể kiểm chứng dựa vào cấp báo động lũ tại

các trạm thuỷ văn trên sông thuộc khu vực nghiên cứu với ba trận lũ điển hình bao

gồm: ngày 16-18/10/2010, ngày 15 – 16/10/ 2013 và ngày 15 – 16/10/2016.

Hình 3.21 Bản đồ phân vùng nguy cơ lũ lưu vực sông Lam theo phương pháp kế

thừa, phân tích và xử lý số liệu [10]

121

Theo cảnh báo từ Trung tâm Dự báo Khí tượng Thuỷ văn Trung ương, cấp

báo động lũ tại một số trạm thuỷ văn trên các sông thuộc khu vực nghiên cứu theo

bảng 3.20, bảng 3.21 và bảng 3.22 tương ứng với đợt lũ ngày 16-18/10/2010, ngày

15 – 16/10/ 2013 và ngày 15 – 16/10/2016.

Ba cấp báo động lũ có thể đánh giá tương ứng với cấp nguy cơ trong nghiên

cứu tương ứng như sau:

Trên báo động 3: nguy cơ lũ rất cao

Trên báo động 2: nguy cơ lũ cao

Trên báo động 1: nguy cơ lũ trung bình

Dưới báo động 1: nguy cơ lũ thấp

Bảng 3.20 Mực nước và cấp báo động tại một số trạm thuỷ văn trên lưu vực sông

Lam ngày 16- 18/10/2010

Cấp báo động TT Kinh độ Vĩ độ Mực nước (m) Cấp nguy cơ

105,35 18,50 13,00 Rất cao 1

105,58 18,37 12,37 2 Rất cao Tên sông Ngàn Phố Ngàn Sâu

105,55 18,53 7,28 Rất cao La 3

105,48 18,70 6,2 Cả 4 Trung bình Trạm thuỷ văn Sơn Diệm Hòa Duyệt Linh Cảm Nam Đàn

5 Rất cao 105,7 18,22 16,56 Chu Lễ Trên báo động 3 (0,78 m) Trên báo động 3 (1,87 m) Trên báo động 3 (0,78 m) Trên báo động 1 (0,8 m) Trên báo động 3 (3,06 m) Ngàn Sâu

(Nguồn: ban chỉ huy phòng chống lụt, bão tỉnh Hà Tĩnh)

So sánh mức báo động trên một số trạm thuỷ văn với kết quả phân vùng của

luận án cho thấy:



 Sự phù hợp: Với trận lũ ngày 16 -18/10/2010

122

- Nguy cơ lũ rất cao tương ứng với cấp trên mức báo động 3 tại khu vực trạm

thuỷ văn Chu Lễ, Hoà Duyệt, Linh Cảm, Sơn Diệm.

- Nguy cơ lũ trung bình tương ứng với cấp trên báo động báo động 1 tại trạm

thuỷ văn Nam Đàn.

 Sự chưa phù hợp: không có



 Sự phù hợp: Với trận lũ ngày 15 - 16/10/2013 - Nguy cơ lũ rất cao tương ứng với cấp trên mức báo động 3 tại ba khu vực

trạm thuỷ văn Chu Lễ, Hoà Duyệt, Sơn Diệm.

- Nguy cơ lũ trung bình tương ứng với cấp trên báo động báo động 1 tại trạm

thuỷ văn Nam Đàn.

- Nguy cơ lũ thấp tương ưng với mức dưới báo động 1 tại trạm thủy văn

Đô Lương.

Bảng 3.21 Mực nước và cấp báo động tại một số trạm thuỷ văn

trên lưu vực sông Lam ngày 15 - 16/10/2013

TT Vĩ độ Mực nước (m) Cấp báo động

Tên sông Kinh độ Cấp nguy cơ

Cả 1 105,28 18,90 13,19 Thấp

2 105,35 18,50 14,62 Rất cao

3 105,58 18,37 11,26 Rất cao Ngàn Phố Ngàn Sâu

La 4 105,55 18,53 5,74 Cao

Cả 5 105,48 18,70 6,50 Trung bình Trạm thuỷ văn Đô Lương Sơn Diệm Hòa Duyệt Linh Cảm Nam Đàn

6 Rất cao 105,7 18,22 14,42 Chu Lễ Ngàn Sâu Dưới báo động 1 (1,31 m) Trên báo động 3 (1,62 m) Trên báo động 3 (0,76 m) Trên báo động 2 (0,24m) Dưới báo động 2 (0,4 m) Trên báo động 3 (0,92 m)

(Nguồn: ban chỉ huy phòng chống lụt, bão tỉnh Hà Tĩnh)

 Sự chưa phù hợp:

123

Đối với trạm thuỷ văn Linh Cảm có một sự khác biệt nhỏ. Báo động tại trạm

này thực tế chỉ ở mức dưới báo động 3 (tương đương với mức nguy cơ cao) nhưng

trong nghiên cứu trạm này ở mức nguy cơ rất cao.

 Với trận lũ ngày 15 - 16/10/2016

 Sự phù hợp:

- Nguy cơ lũ rất cao tương ứng với cấp trên mức báo động 3 tại hai khu vực

trạm thuỷ văn Chu Lễ và Hoà Duyệt.

- Nguy cơ lũ trung bình tương ứng với cấp trên báo động báo động 1 tại trạm

thuỷ văn Nam Đàn.

- Nguy cơ lũ thấp tương ứng với mức dưới báo động 1 tại trạm thủy văn

Đô Lương.

Bảng 3.22 Mực nước và cấp báo động tại một số trạm thuỷ văn trên lưu vực sông

Lam đợt lũ 15 - 16/10/2016

TT Vĩ độ Mực nước (m) Cấp báo động Cấp nguy

Tên sông Kinh độ cơ

Cả 1 105,28 18,90 13,00 Thấp

2 105,35 18,50 12,8 Cao

3 105,58 18,37 10,91 Rất cao Ngàn Phố Ngàn Sâu Dưới báo động 1 (1,12 m) Dưới báo động 3 (0,2 m) Trên báo động 3 (0,41 m)

La 4 105,55 18,53 5,5 Báo động 2 Cao

Cả 5 105,48 18,70 5,66 Trung bình Trạm thuỷ văn Đô Lương Sơn Diệm Hòa Duyệt Linh Cảm Nam Đàn

6 Rất cao 105,7 18,22 15,64 Chu Lễ Ngàn Sâu Trên báo động 1 (0,26 m) Trên báo động 3 (2,14 m)

(Nguồn: ban chỉ huy phòng chống lụt, bão tỉnh Hà Tĩnh)

 Sự chưa phù hợp:

124

Đối với trạm thuỷ văn Linh Cảm và Sơn Diệm có một sự khác biệt nhỏ. Báo

động tại trạm này thực tế chỉ ở mức dưới báo động 3 (tương đương với mức nguy

cơ cao) nhưng trong nghiên cứu trạm này ở mức nguy cơ rất cao.

Như vậy, tồn tại sự khác biệt giữa kết quả phân vùng theo phương pháp 3 với

phương pháp 1, phương pháp 2 và kết quả thực tế. Sự khác nhau này là do bản đồ

phân vùng của nghiên cứu sử dụng dữ liệu về thổ nhưỡng, lớp phủ, chiều dài sườn

dốc, mật độ lưới sông năm 2015 và số liệu lượng mưa trung bình từ năm 1961 đến

2017. Tuy nhiên, nghiên cứu cho thấy, hầu hết khu vực có nguy cơ lũ rất cao đều

tương đối giống so với thực tế và hai phương pháp của nghiên cứu [9] và [10]. Đặc

biệt, với phương pháp AHP cho thấy khu vực trạm Chu Lễ luôn có nguy cơ xảy ra lũ

cao và phù hợp với mức trên báo động 3 của nhiều đợt lũ. Theo số liệu điều tra của

ban chỉ huy phòng chống lụt, bão tỉnh Hà Tĩnh, ngoài 3 đợt đã thống kê có thể kể

đến đợt lũ 29/9 - 2/10/2009 - Trên báo động 3 (3.06 m); đợt lũ ngày 4/10/2010 – Trên

báo động 3 (1,52 m); đợt lũ ngày 26/9/2013 - Trên mức báo động 3 (0,3 m) và đợt lũ

ngày 29/10 - 4/11/ 2016 - Trên báo động 3 (0,21 m). Kết quả này làm tăng thêm độ

tin cậy của phương pháp nghiên cứu.

Ngoài ra, có thể thấy kết quả không tương đồng của phương pháp AHP khi so

sánh với thực tế của 3 trận lũ điển hình chủ yếu tập trung ở khu vực trạm thuỷ văn

Linh Cảm (lũ năm 2013 và 2016). Điều này là do mức độ tập trung lũ và khả năng

xảy ra lũ ở các vùng không đồng thời sẽ giảm bớt phần nào được nguy cơ gây lũ ở hạ

du. Mực nước tại Linh Cảm trên sông Lam không những phụ thuộc vào nước lũ trên

các sông Ngàn Phố và Ngàn sâu đổ về mà còn chụi ảnh hưởng lũ trên sông Cả. Khi lũ

dòng chính sông Lam xuất hiện đồng bộ với lũ các sông bên hệ thống sông Lam thì

mực nước lũ ở Linh Cảm rất cao (tương đương với trên báo động 3) như năm 2010.

Vì vậy, kết quả khi so sánh với trận lũ năm 2010 có sự tương đồng trong khi 2 năm

còn lại (2013 và 2016) có sự khác biệt nhỏ.

3.10 Tổng kết chương 3

1. Với nhiệm vụ giải quyết bài toán với nhiều tham số, nhiều chỉ tiêu và sắp

xếp theo thứ tự ưu tiên cho các phương án, AHP là phương pháp có hiệu quả được

125

sử dụng trong đánh giá và lựa chọn các tiêu chí phục vụ phân vùng nguy cơ lũ. Tuy

nhiên, phương pháp AHP không giới hạn số lượng tham số đầu vào, nên khi phân

vùng nguy cơ lũ, số tiêu chí ảnh hưởng có thể tăng lên nếu có đủ dữ liệu. Vì vậy,

phương pháp này có thể áp dụng rộng rãi hơn trên các lưu vực sông khác với các

yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ lũ ngoài năm tiêu chí mà nghiên cứu đã đề cập như:

độ ẩm nguyên thuỷ, độ sâu mực nước ngầm, phân bố dân cư, công trình phòng

chống lũ, khoảng cách từ nơi lũ lụt đến hệ thống thoát nước chính…

2. Ngoài việc sử dụng các tiêu chí là nguyên nhân chính gây ra lũ, việc đưa

thêm tham số chiều dài sườn dốc tương đối để tính toán mô hình đã góp phần nâng cao

độ tin cậy và độ chính xác khi phân vùng nguy cơ lũ. Kết quả đã được kiểm chứng khi

so sánh phân vùng khu vực nguy cơ lũ rất cao và nguy cơ thấp với bản đồ phân vùng

làm theo hai phương pháp: phương pháp phân tích nhân tố chính và phương pháp kế

thừa, phân tích và xử lý số liệu là tương đối giống nhau. Ngoài ra, kết quả còn được

đánh giá độ tin cậy khi so sánh với ba trận lũ lich sử đã xảy ra trong quá khứ 10/2010;

10/2013; 10/2016 đều cho thấy mức độ nguy cơ theo đánh giá của nghiên cứu tương

đối phù hợp với các mức báo động lũ đã xảy ra tại một số trạm thuỷ văn.

3. Từ bản đồ phân vùng nguy cơ lũ, có thể thấy khu vực có nguy cơ và mức

độ nguy cơ xảy ra tương ứng. Đây là một trong số các tài liệu hữu ích cho việc dự

báo, phòng tránh và giảm thiểu thiệt hại do lũ gây ra cũng như hạn chế sự tàn phá

môi trường sinh thái trong tương lai.

126

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

KẾT LUẬN

Xuất phát từ mục tiêu nghiên cứu của đề tài, nghiên cứu sinh đã thực hiện

đầy đủ nội dung của đề cương nghiên cứu đặt ra, các luận điểm đã được chứng

minh và rút ra một số kết luận sau đây:

1. Lũ lụt phụ thuộc vào nhiều điều kiện khác nhau theo không gian và

thời gian. Không có mô hình duy nhất nào cho mọi trường hợp. Phương pháp

tiếp cận, quy mô chọn hàm mẫu, hàm giả định, đánh giá xác định trọng số các

yếu tố ảnh hưởng là cơ sở lựa chọn mô hình không gian thích hợp trong phân

vùng nguy cơ phục vụ cảnh báo lũ ở Việt Nam nói chung và lưu vực sông

Lam nói riêng.

2. Với 5 và 6 tham số ảnh hưởng, phương pháp phân tích thứ bậc (AHP)

là mô hình thích hợp nhất để phân vùng nguy cơ lũ trên lưu vực sông Lam phù

hợp với các đặc điểm điều kiện tự nhiên và phát triển kinh tế-xã hội trong phạm

vi lưu vực.

3. Chiều dài sườn dốc tương đối là tham số quan trọng trong mô hình phân

vùng nguy cơ lũ nói chung và cho lưu vực sông Lam nói riêng; Khả năng phân tích

chi tiết cho phép nâng cao độ chính xác và độ tin cậy công tác cảnh báo, đặc biệt

đối với các lưu vực sông có tần suất lũ lụt cao.

4. Kết quả có sự tương đồng đáng kể với thực tế, tuy nhiên tại một số khu

vực cụ thể xảy ra hiện tượng “đánh giá quá”. Trong nghiên cứu, hiện tượng này có

thể chấp nhận được vì không nhiều.

KIẾN NGHỊ

1. Phân tích thứ bậc AHP là phương pháp phân tích đa tiêu chí. Với khả

năng xem xét một tập hợp để lựa chọn các nhóm điều kiện tiêu biểu cho đặc điểm

và tham số lũ, kiến nghị sử dụng AHP trong phân vùng nguy cơ lũ các lưu vực sông

ở Việt Nam.

127

2. Từ kết quả nghiên cứu trên lưu vực sông Lam, kiến nghị sử dụng độ dài

sườn dốc tương đối là một tham số trong các mô hình phân vùng nguy cơ lũ trên các

lưu vực sông ở Việt Nam.

3. Kiến nghị xây dựng hệ thống thông tin để cập nhật thường xuyên đặc

điểm điều kiện tự nhiên và hiện trạng phát triển kinh tế-xã hội các lưu vực sông ở

Việt Nam nhằm nâng cao độ chính xác và độ tin cậy của kết quả phân vùng nguy cơ

và cảnh báo lũ trên các lưu vực sông.

128

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ

CÔNG BỐ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN

Tiếng Việt

1. Đặng Tuyết Minh (2017), “Phương pháp thành lập bản đồ mật độ lưới sông phục

vụ phân vùng lũ trên lưu vực sông Lam”, Tạp chí Khoa học Tài nguyên và

Môi trường, số 15, tr. 82 - 89.

2. Đặng Tuyết Minh (2017), “Ứng dụng công nghệ GIS thành lập bản đồ phân cấp

thổ nhưỡng theo mức độ ảnh hưởng đến nguy cơ lũ trên lưu vực sông Lam”,

Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường, số 16, tr. 68 -74.

3. Đặng Tuyết Minh (2017), “Phươmg pháp mô hình hoá và ứng dụng trong xây

dựng mô hình phân vùng nguy cơ lũ”, Tạp chí khoa học Đại học Mỏ địa

chất, tập 58, kỳ 4, tr. 128 – 135.

4. Đặng Tuyết Minh (2017), “Ứng dụng công nghệ GIS xây dựng bản đồ phân cấp

lớp phủ phục vụ phân vùng nguy cơ lũ lụt trên lưu vực sông Lam”, Tạp chí

Công nghiệp mỏ, số 5, tr. 37 – 39.

5. Đặng Tuyết Minh, Vũ Anh Tuân (2018), “Ứng dụng thuật toán AHP phân loại

tiêu chí ảnh hưởng đến lũ phục vụ phân vùng nguy cơ lũ trên lưu vực sông

Lam”, Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường, số 22, tr. 3 – 9.

Tiếng Anh

6. Dang Tuyet Minh, Nguyen Ba Dung (2017) “Flood Hazard zoning in Lam river

basin, Vietnam, using GIS and analytic hierarchy process (AHP)”,

Proceedings of International Conference on Geo-Spatial Technologies and

Earth Resources, Hanoi, Vietnam, Publishing House for Science and

Technology, page. 827 – 837.

129

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

1. Lại Huy Anh và nnk (2011), “Phân vùng tai biến lũ ống, lũ quét miền núi Nghệ

An”, Hội nghị Khoa học toàn quốc về sinh thái và tài nguyên sinh vật lần

thứ 4, tr. 1377 -1381.

2. Nguyễn Văn Cư (2003), Nghiên cứu luận cứ khoa học cho các giải pháp phòng

tránh, hạn chế hậu quả lũ lụt lưu vực sông Ba, đề tài cấp Nhà nước.

3. Nguyễn Lập Dân (2008), Nghiên cứu dự báo nguy cơ các tai biến thiên nhiên (lũ

lụt, trượt lở, lũ quét, lũ bùn đá, xói lở bờ sông) lưu vực sông Hương và đề

xuất các giải pháp phòng tránh, giảm thiểu thiệt hại, Đề tài cấp Viện Hàn

lâm Khoa học Việt Nam.

4. Đặng Quốc Dũng, Nguyễn Thuỳ Lan Chi (2015), “Xây dựng bản đồ đẳng lượng

mưa năm lưu vực hồ Dầu Tiếng bằng công nghệ GIS và nội suy Spline”,

Khoa học và ứng dụng, số 21.

5. Nguyễn Thị Mỹ Duyên, Hà Quang Hải (2017), “Xây dựng bản đồ phân vùng

nguy cơ lũ quét ở huyện Hương Khê, tỉnh Hà Tĩnh”, Tạp chí Phát triển

KH & CN, tập 20.

6. Cao Đăng Dư (1996), Nghiên cứu nguyên nhân hình thành và các biện pháp

phòng chống lũ quét, Đề tài cấp Nhà nước, Bộ KH và CN.

7. Vũ Thị Hằng (2015), Nghiên cứu xác lập cơ sở khoa học tích hợp tư liệu địa tin

học đánh giá môi trường chiến lược phục vụ qui hoạch khai thác khoáng

sản rắn, Luận án tiến sỹ kỹ thuật, Đại học Mỏ Địa chất.

8. Uông Đình Khanh (2007), Phân tích tác động của nhân tố địa chất, địa mạo tới

việc hình thành các tai biến thiên nhiên (lũ lụt, lũ quét, lũ bùn đá, trượt lở,

xói lở bờ sông) lưu vực sông Hương, Đề tài cấp viện Địa lý, Hà Nội.

9. Trần Duy Kiều (2015), Nghiên cứu nhận dạng lũ lớn, phân vùng nguy cơ lũ lớn và

xây dựng bản đồ ngập lụt phục vụ cảnh báo lũ lớn trên lưu vực sông Lam,

Đề tài cấp Bộ Tài nguyên và Môi trường.

130

10. Trần Duy Kiều (2011), “Nghiên cứu quản lý lũ lớn lưu vực sông Lam“, Luận án

Tiến sĩ, Đại học Thuỷ lợi.

11. Trần Duy Kiều, Lê Cảnh Tuân (2011),“Ảnh hưởng yếu tố địa chất – địa mạo

đến quá trình hình thành lũ trong lưu vực sông Cả“, Tạp chí Khoa học kỹ

thuật Mỏ - Địa chất (35/7), tr. 89 – 92.

12. Trần Duy Kiều, Lê Đình Thành (2011), “Nghiên cứu dấu hiệu lũ lớn và phân

vùng khả năng gây lũ lớn trên lưu vực sông Lam“, Tạp chí Khoa học kỹ

thuật Thuỷ lợi và Môi trường, số 34, tr. 3 – 8.

13. Nguyễn Duy Liêm (2013), “GIS ứng dụng”.

14. Đặng Tuyết Minh (2017), “Phươmg pháp mô hình hoá và ứng dụng trong xây

dựng mô hình phân vùng nguy cơ lũ”, Tạp chí khoa học Đại học Mỏ địa

chất, tập 58, kỳ 4, tr. 128 – 135.

15. Đặng Tuyết Minh (2017), “Phương pháp thành lập bản đồ mật độ lưới sông

phục vụ phân vùng lũ trên lưu vực sông Lam”, Tạp chí Khoa học Tài

nguyên và Môi trường, số 15, tr. 82 -89.

16. Đặng Tuyết Minh (2017), “Ứng dụng công nghệ GIS thành lập bản đồ phân cấp

thổ nhưỡng theo mức độ ảnh hưởng đến nguy cơ lũ trên lưu vực sông

Lam”, Tạp chí Khoa học Tài nguyên và Môi trường, số 16, tr. 68 -74.

17. Đặng Tuyết Minh (2017), “Ứng dụng công nghệ GIS xây dựng bản đồ phân cấp

lớp phủ phục vụ phân vùng nguy cơ lũ lụt trên lưu vực sông Lam”, Tạp

chí Công nghiệp mỏ, số 5, tr. 37 – 39.

18. Hà Quyết Nghị, Đào Văn Khương, Nguyễn Mạnh Linh (2013), “Ứng dụng

công nghệ GIS xây dựng bản đồ cảnh báo lũ quét và sạt lở đất trên địa bàn

tỉnh Sơn La”, Tạp chí KH&CN Thủy lợi - Viện KHTLVN.

19. Lê Văn Nghị (2012), “Nghiên cứu cơ sở khoa học và thực tiễn, đề xuất quy

trình vận hành liên hồ chứa trên sông Lam, đảm bảo ngăn lũ, chậm lũ và

an toàn vận hành hồ chứa”, Đề tài nghiên cứu cấp Bộ.

131

20. Trần Thị Phượng, Phan Thị Minh, Nguyễn Bích Ngọc (2015), “Ứng dụng GIS

và AHP xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ lũ lụt lưu vực sông Hương,

tỉnh Thừa Thiên Huế”, Tạp chí Khoa học, Đại học Huế.

21. Ngô Đình Quế (2011), “Đánh giá tác động của rừng đến dòng chảy và xói mòn

đất trên một số lưu vực sông miền Trung và Tây Nguyên”, Kỷ yếu Hội

nghị Khoa học Công nghệ Lâm nghiệp với phát triển rừng bền vững và

biến đổi khí hậu, tr. 355-361.

22. Nguyễn Thanh Sơn (2014), “Đánh giá mức độ tổn thương về kinh tế - xã hội do

lũ lụt trên một số lưu vực sông chính ở miền trung trong bối cảnh biến đổi

khí hậu và khai thác công trình thủy điện, thủy lợi”, Báo cáo khoa học và

công nghệ quốc gia về biến đổi khí hậu.

23. Nguyễn Thám, Nguyễn Hoàng Sơn (2008), “Giảm thiểu lũ lụt ở lưu vực sông

Hương tỉnh Thừa Thiên Huế trên cơ sở quy hoạch thảm thực vật”, Tạp chí

khoa học, Đại học Huế, số 48, tr. 143 – 152.

24. Giang Thị Thu Thảo và nnk (2009), “Giáo trình Khoa học đất”, Đại học

Thuỷ lợi.

25. Ngô Gia Thắng, Lê Duy Bách (2005), “Phân tích địa động lực trong nghiên cứu

tai biến địa chất bề mặt (lũ, lũ quét vùng Bắc trung bộ)”, Tạp chí Các

Khoa học về Trái đất, tr. 123 – 132.

26. Lê Hoàng Tú, Nguyễn Thị Hồng, Nguyễn Duy Liêm, Nguyễn Kim Lợi (2013),

“Phân vùng nguy cơ lũ lụt tại lưu vực sông Vu Gia, tỉnh Quảng Nam bằng

ứng dụng công nghệ GIS và thuật toán AHP”, Tạp chí Khoa học

ĐHQGHN, các Khoa học Trái đất và Môi trường 3(29), tr. 64-72.

27. Nguyễn Đăng Túc (2007), “Nghiên cứu giải pháp sử dụng hợp lý tài nguyên,

bảo vệ môi trường và phòng tránh thiên tai lưu vực Sông Cả”, Đề tài cấp

viện Địa chất.

28. Hoàng Thanh Tùng (2011), “Nghiên cứu dự báo mưa, lũ trung hạn cho vận

hành hệ thống hồ chứa phòng lũ - ứng dụng cho lưu vực sông Cả”, Báo

cáo luận án Tiến sĩ, Trường Đại học Thuỷ lợi.

132

29. Hoàng Thanh Tùng, Vũ Minh Cát, Robeto Ranzi (2010), “Nghiên cứu cơ sở

khoa học vận hành hệ thống hồ chứa phòng lũ cho lưu vực sông Cả”, Tạp

chí Khoa học kỹ thuật Thuỷ lợi và Môi trường, Số 31.

30. Trần Hữu Tuyên (2015), Nghiên cứu, xây dựng bản đồ phân cấp cảnh báo nguy

cơ lũ quét và sạt lở đất tỉnh Gia Lai, đề tài nghiên cứu cấp tỉnh.

31. Cấn Thu Vân (2015), Nghiên cứu xác lập cơ sở khoa học đánh giá tính bị tổn

thương do lũ lụt lưu vực sông Vu Gia – Thu Bồn phục vụ quy hoạch phòng

chống thiên tai, Luận án tiến sỹ thuỷ văn học, Đại học Quốc gia Hà Nội.

32. Nguyễn Trọng Yêm (2006), Nghiên cứu xây dựng bản đồ phân vùng tai biến

môi trường tự nhiên lãnh thổ Việt Nam, Đề tài cấp Bộ.

33. Tổng cục Đường bộ Việt Nam, TCVN 9845:2013 (2013), Tính toán các đặc

trưng dòng chảy lũ.

34. Tổng cục Thống kê (2013), Niên giám thống kê, NXB Thống kê Hà Nội.

35. Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường (2015), “Điều tra, khảo sát,

xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ lũ quét khu vực Miền Trung, Tây

Nguyên, và xây dựng hệ thống thí điểm phục vụ cảnh báo cho các địa

phương có nguy cơ cao xảy ra lũ quét phục vụ công tác quy hoạch, chỉ

đạo điều hành phòng tránh thiên tai thích ứng với biến đổi khí hậu”, Đề

tài cấp Bộ.

36. Viện Khoa học và Công nghệ GTVT (2012), Nghiên cứu cơ sở ứng dụng công

nghệ GIS trong đánh giá nguy cơ trượt lở đất cho các công trình giao

thông vùng miền núi Tây Bắc, Đề tài nghiên cứu khoa học và công nghệ

cấp Bộ.

37. Viện Quy hoạch và Thiết kế Nông nghiệp (1984), Đề tài xây dựng quy trình xói

mòn đất.

38. http://bnews.vn/canh-bao-ngap-lut-nghiem-trong-se-xay-ra-o-luu-vucsong

gianh -kien-giang-ngan-sau/26351.html, truy cập ngày 01/ 12/ 2017

39. http://danida.vnu.edu.vn:8083/san-pham/phan-tich-va-danh-gia-thuytai/tinhhinh

-thien-tai-luu-vuc-song-lam.html, truy cập ngày 01/12/2017.

133

40. http://dantri.com.vn/xa-hoi/nghe-an-13-nguoi-chet-do-mua-lu-thiet-hai-gan-

400-ty-dong-1380459475.htm, truy cập ngày 20/9/2017.

41. http://nongnghiep.vn/lu-lut-o-mien-trung-nhan-tai-kich-hoat-thien-taipost

86297.html, truy cập ngày 20/9/2017.

42. http://tapchivatuyentap.tlu.edu.vn/Portals/10/So%2014/13%20HoangTung1.pdf

, truy cập ngày 03/06/2018.

43. http://tnmt.haiduong.gov.vn/index.php?nre_hd=News&in=viewst&sid=372,

truy cập ngày 01/12/2017.

44. https://vnexpress.net/tin-tuc/thoi-su/nghe-an-10-nguoi-chet-thiet-hai-hon 700 -

ty-dong-do-mua-lu-3658992.html, truy cập ngày 23/04/2018.

45. http://vov.vn/xa-hoi/ha-tinh-nghe-an-thiet-hai-gan-1500-ty-dong-do-mua-lu

561518.vov, truy cập 02/12/2017.

46. https://www.thiennhien.net/2018/08/22/lu-du-gay-thiet-hai-nang-ne-o nghe-an/

truy cập ngày 31/8/ 2018

Tiếng nước ngoài

47. Adamcsek E. (2008),“The Analytic Hierarchy Process and its Genera -

lizations”, Thesis, Eotvos Lorand University.

48. Agarwal E., Agarwal R., Garg R.D., and Garg P.K. (2013), “Delineation of

groundwater potential zone:An AHP/ANP approach”, Journal of Earth

System Science 122, No 3, pp. 887 - 898

49. Alaghmand S., Abdullah R. B., Abustan I., Vosoogh B. (2010), “GIS-based

River Flood Hazard Mapping in Urban Area: A Case Study in KayuAra

River Basin, Malaysia”, International Journal of Engineering and

Technology Vol.2 (6), 2010, 488-500

50. Amirahmadi A., Jahanfar A., Parsyany K. (2013), “AHP model's ability in

flood hazard zonation (case study catchment Islamabad West)”, Fifth

Conference on Water Resources Management in Iran.

51. Anwar M. (2011), “The rainfall-runoff modeling using of the watershed

physical characteristic approach”, International Journal of Civil &

Environmental Engineering, 11 pp. 71–75.

134

52. Arianpour M., Jamali A. (2015), “Flood Hazard Zonation using Spatial Multi

Criteria Evaluation (SMCE) in GIS (Case Study: Omidieh- Khuzestan”,

European Online Journal of Natural and Social Sciences 4.1 pp. 39-49.

53. Asare-Kyei D., Forkuor G. and Venus V. (2015), “Modeling Flood Hazard

Zones at the Sub-District Level with the Rational Model Integrated with

GIS and Remote SensingApproaches”, Water 7, pp. 3531-3564.

54. Bagarello V., Ferro V. (2010), “Analysis of soil loss data from plots of differing

length for the Sparacia experimental area, Sicily, Italy”, Biosystems

Engineering, Vol. 105, issue 3, pp. 411 – 422.

55. Bagio B., Berto I., Wolschick N.H., Schneiders D., Nascimento dos Santos

M.A.D. (2017), “Water Erosion in Different Slope Lengths on Bare Soil”,

Revista Brasileira de Ciência do Solo, vol 41

56. Bhushan N,. and Rain K. (2004), “Strategic Decision Making Applying the

Analytic Hierarchy Process”, Springer.

57. Burrough P.A. (1986),“Principles of Geographic Information Systems for Land

Resource Assessment”, Monographs on Soil and Resources Survey,

No.12, Oxford Science Publications, New York.

58. Colin C. (2004), “Interpolating surfaces in ArcGIS Spatial Analyst”, pp. 32 –

35, http://www.esri.com

59. Catherin R.S., Sheeja R.V., Shashi M. (2017), “GIS-Based Urban Flood

Management: A Case Study of Trivandrum City, India”, Conference

Paper https://www.researchgate.net/publication/312492331

60. Di Lazzaro M., Zarlenga A., Volpi E.A. (2014), “A new approach to account

for the spatial variability of drainage density in rainfall-runoff modeling”,

Boletín Geológicoy Minero 152, 301–313.

61. Dung B.X. (2016), “Soil infiltration characteristics of different landuse types at

Luotmountain, Xuan Mai, Ha Noi”, Forestry Science and Technology

Journal, Vol 4, pp. 47 – 58.

62. Dunne T. and Leopold L.B. (1978), “Water in Environmental Planning”. San

Francisco, California: W. H. Freeman, Science.

135

63. Elkhrachy I. (2015), “Flash Flood Hazard Mapping Using Satellite Images and

GIS Tools: A case study of Najran City, Kingdom of Saudi Arabia

(KSA)”, the Egyptian Journal of Remote Sensing and Space Sciences 18,

pp. 261–278.

64. Elsheikh R., Ouerghi S., Elhag A.R. (2015), “Flood Risk Map Based on GIS,

and Multi Criteria Techniques (Case Study Terengganu Malaysia)”,

Journal of Geographic Information System, pp. 348-357.

65. Fernández D.S., Lutz M.A. (2010), “Urban flood hazard zoning in Tucumán

Province, Argentina, using GIS and multicriteria decision analysis”, Engi

-neering Geology, 111 pp. 90-98.

66. Generino P.S., Sony E. V., Proceso L.F (2014), “Analytic Hierarchy Process

(AHP) in Spatial Modeling for Floodplain Risk Assessment”,

International Journal of Machine Learning and Computing, Vol.4.

67. George D.B., Hariklia D.S., Efthimios K., Evangelos B. (2016),“Urban flood

hazard assessment in the basin of Athens Metropolitan city, Greece”,

Environmental Earth Sciences, vol 75.

68. Gholami V., Asghari A., Salimi E.T. (2016), “Flood hazard zoning using

geographic information system (GIS) an HEC-RAS model”, Caspian

Journal of Enviromental Sciences, Volume 14, Issue 3, pp. 263-272.

69. Ghosh A., Kar S.K. (2018), “Application of analytical hierarchy process (AHP)

for flood risk assessment: a case study in Malda district of West Bengal,

India”, Natural Hazards

70. Gigovi´c L., Pamuˇcar D., Baji´c Z., Drobnjak S. (2017), “Application of GIS-

Interval Rough AHP Methodology for Flood Hazard Mapping in Urban

Areas”, Water.

71. Glenn E.M., Elfatih A.B. and Rafael L.B. (1998), “On the sensitivity of

drainage density to climate change”, Water Resources Research, Vol 34,

No 4, pp. 855 – 862.

72. Golshan M., Jahanshahi A., Afzali A. (2016), “Flood hazard zoning Using

136

HEC-RAS in GIS environment and impact of manning roughness

coefficient changes on flood zones in Semi - arid climate”, Golshan et al

Desert 21 – 1(2016), pp. 24 – 34.

73. Ishizaka A., Labib A. (2011), “Review of the main developments in the

Analytic Hierarchy Process”, Expert Systems with Applications, 38(11),

pp. 14336-14345.

74. Islam M.D., Sado K. (1998), “Application of remote sensing techniques with a

geographic information system to study flood hazard in Bangladesh”,

Remote Sensing of Enviroment (Tromso, Norwway), pp. 745-748.

75. Islam M.D.,Sado K. (2000), “Development of flood hazard maps of Bangladesh

using NOAA-AVHRR images with GIS”, Urological Sciences Journal,

Volume 45, No. 3, pp. 337-355.

76. Islam M.D., Sado K. (2000), “Satellite Remote Sensing Data Analysis for Flood

Damaged Zoning with GIS for Flood Management”, Annual Journal of

Hydraulic Engineering, JSCE, Vol.44.

77. Iswandi U., Widiatmaka, Bambang P.,Baba B., (2016), “Delineation of Flood

Hazard Zones by Using a Multi Criteria Evaluation Approach in Padang

West Sumatera Indonesia”, Journal of Environment and Earth Science,

Vol.6, No.3.

78. Kamonchat S., Aphittha Y., Tubtim W., Nattapon M., Sarintip T., (2017),

“Assessment of flood hazard areas using Analytical Hierarchy Process

over the Lower Yom Basin, Sukhothai Province”, Procedia Engineering,

Vol. 212, pp. 340 – 347.

79. Kardavani P., Qalehe M.H. (2013), “Efficiency of Hydraulic Models for Flood

Zoning Using GIS (Case Study: Ay-Doghmush River Basin)”, Life

Science Journal, Voume 10, No.2.

80. Kazakis N., Kougias I., and Patsialis T. (2015), “Assessment of flood hazard

areas at a regional scale using an index-based approach and Analytical

137

Hierarchy Process: Application in Rhodope–Evros region, Greece”,

Science of the Total Environment, 538 pp. 555-563.

81. Khaleghi S., Mahmoodi M. (2017), “Assessment of Flood Hazard Zonation in a

Mountainous area based on GIS and Analytical Hierarchy Process”,

Carpathian Journal of Earth and Environmental Sciences, Volume 12,

No. 1, pp. 311 – 322.

82. Kinnell P.I.A. (2000), “The Effect of Slope Length on Sediment Concentrations

Associated with Side-Slope Erosion”, Soil Science Society of America

Journal, Volume 64, pp. 1004-1008.

83. Krouska Z., Parcharidis I. (2014), “Hazard maps for flash-floods in the Thriassion Plain”, The 10th International Conggress of the Hellenic

Geographical Society, Greece.

84. Kundu P.M., & Olang L.O. (2011), “The impact of land use change on runoff

and peak flood discharges for the Nyando River in Lake Victoria drainage

basin, Kenya”, WIT Transactions on Ecology and The Environment, Vol.

153, WIT Press, pp 83 – 94.

85. LaiR.(1999), “Intergrated Watershed Management in the Global Ecosystem”,

CRC Press.

86. Lawal D., Matori A., Hashim A., Yusof K., Chandio I. (2012), “Detecting Flood

Susceptible Areas Using GIS-based Analytic Hierarchy Process”,

International Conference on Future Environment and Energy IPCBEE,

IACSIT Press.

87. Lawal D., Matori A.,Yusof K., Hashim A.M., Aminu M., Sabri S., Balogun

A.L.,Chandio I.A., Mokhtar M.R.M. (2014), “Group-based Decision

Support for Flood Hazard Forecasting: A Geospatial Technology-based

Group Analytic Hierarchy Process Approach”, Research Journal of

Applied Sciences, Engineering and Technology , Volume 7, No. 23.

88. Liu B.Y., Nearing M.A., Shi P.J., and Jia.Z.W. (2000), “Slope Length Effects

on Soil Loss for Steep Slopes”, Soil Science Society of America Journal,

138

Volume 64, pp. 1759 - 1763.

89. Liu Q. Q., Singh.V. P. (2004), “Effect of Microtopography, Slope Length and

Gradient, and Vegetative Cover on Overland Flow through Simulation”,

Journal of Hydrologic Engineering, pp. 375 -382.

90. Loan T.K.Ho., & Umitsu M. (2011), “Micro-landform classification and flood

hazard assessment of the Thu Bon alluvial plain, central Vietnam via an

integrated method utilizing remotely sensed data”, Applied Geography,

31(3), pp. 1082-1093.

91. Marchesini I., Rossi M., Salvati P., Donnini M., Sterlacchini D., Guzzetti

F.(2016),“Delineating flood prone areas using a statistical approach”,

Peerj Preprints.

92. Mayaja N.A., Srinivasa C.V. (2016), “Flood hazard zoning using analytic

hierarchy process:A case study for Pampa river basin, Kerala,India”,

Journal of Geomatics, Volume 10, No. 1.

93. Minh D.T, Dung N.B. (2017), “Flood Hazard zoning in Lam river basin,

Vietnam, using GIS and analytic hierarchy process (AHP)”, Proceedings

of Inter -national Conference on GeoSpatial Technologies and Earth

Resources, Hanoi, Vietnam, Publishing House for Science and

Technology, pp. 827 – 837.

94. Nicholls N., Wong K.K. (1990), “Dependence of Rainfall Variability on Mean

Rainfall, Latitude, and the Southern Oscillation”. American

Meteorological Society, Volume 3, pp. 163–170.

95. Nyarko B.K., (2000), “Flood risk zoning of Ghana: Accra experience”,

International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing. Vol.

XXXIII, Part B7. Amsterdam 2000, pp 1039-1050.

96. Ogden F.L., Pradhan N.R., Downer C.W., Zahner J.A. (2011), “Relative

importance of impervious area, drainage density, width function,

andsubsurface storm drainage on flood runoff from an urbanized

catchment”, Water Resources Research, Volume 47, pp. 1 - 12.

139

97. Pallard B., Castellarin A., Montanary A. (2009), “A look at the links between

drainage density and flood statistics”, Hydrol. Earth Syst. Sci. Volume13,

pp.1019–1029.

98. Paweł C. (2010), “Using the analytic hierarchy process in evaluating decision

alternative”, Operations research and decisions, No.1

99. Pourghasemi H.R., Moradi H.R, Fatemi Aghd S.M. (2013), “Landslide

susceptibility mapping by binary logistic regression, analytical hierarchy

process, and statistical index models and assessment of their

performances”, Nutarural Hazard, springer.

100. Pourghasemi H.R, Pradhan B., Gokceoglu C. (2012), “Application of fuzzy

logic and analytical hierarchy process (AHP) to landslide susceptibility

mapping at Haraz watershed, Iran”, Nutarural Hazard, springer, pp. 965-996.

101. Pradhan B. (2010), “Flood susceptible mapping and risk area delineation using

logistic regression, GIS and remote sensing”, Journal of Spatial

Hydrology, Volume 9, No. 2, pp. 9-18.

102. Rahman M.D., Saha S.K. (2007), “Flood Hazard Zonation-A GIS aided Multi

CriteriaEvaluation (MCE) Approach with Remotely Sensed Data”, Interna

-tional Journal of Geoinformatics, Vol.3 No.3.

103. Rahmati O., Zeinivand H., Besharat M. (2016),“Flood hazard zoning in Yasooj

region, Iran, using GIS and multi-criteria decision analysis”, Geomatics,

Natural Hazards and Risk, pp. 1000 – 1017.

104. Riadi B., Barus B., Widiatmaka .M, Yanuar J.P., Pramudya B. (2018),

“Identification and delineation of areas flood hazard using high accuracy

of DEM data”, Conference Series: Earth and Environmental Science

105. Rimba A.B., Setiawati M.D., Sambah A.B., Miura F. (2017), “Physical Flood

Vulnerability Mapping Applying Geospatial Techniques in Okazaki City,

Aichi Prefecture, Japan”, Urban Science, pp. 1- 7.

Decision making for leaders – The analytic hierarchy 106.

process in decision for complex world Saaty T.L. (2001), “

”, Vol.2, Pitsburg RWS publications.

140

107. Saaty T.L.(2012), “Decision making in complex enviroments:The Analytic

Network Process (ANP) for Dependence and Feedback”, Pittsburgh.

108. Saaty T.L. (2008), “Decision making with the analytic hierarchy process”,

International Journal Services Sciences, Volume 1, No. 1, pp.83 -98.

109. Saaty T.L. (1980), “The Analytic Hierachy Process”, McGrawHill, New York.

110. Saaty T.L. (1987), “The Analytic Hierachy Process – what it is and how it is

used”, Mathematical modelling, Elsevier volume 9.

111. Saini S.S.,Kaushik S.P. (2012) “Risk and vulnerability assessment of flood

hazard in part of Ghaggar basin: A case study of Guhla block, Kaithal,

Haryana, India,” International Journal of Geomatics and Geosciences, Vol.

3, no. 1, pp. 42 - 54.

112. Samanta R.K, Bhunia G.S, Shit P.K, Pourghasemi H.R. (2018), “Flood

susceptibility mapping using geospatial frequency ratio technique: a case

study of Subarnarekha River Basin, India”, Modeling Earth Systems and

Environment, Vol 4, pp. 395 – 408.

113. Schultz G.A. (1995), “Changes on Flood characteristics due to land use changes

in river basin”, U.S.-Italy Research Workshop on the Hydrometeorology,

Impacts, and Management of Extreme Floods, Perugia, Italy

114. Sekac T., Jana S.K. and Pal D.K. (2015), “A Remote Sensing and GIS

Approach to Assessing Multiple Environmental Factors Leading to

Delineation of Flood Hazard Risk Zone in the Busu River Catchment,

Morobe Province, Papua New Guinea”, Melanesian Journal of

Geomatics and Property Studies, Volume 1, pp. 40 -55.

115. Shahiriparsa A., Heydare M., Sadeghian M.S., Moharrampour M. (2013), “Flood

Zoning Simulation by HEC-RAS Model (Case Study: Johor River-Kota

Tinggi Region)”, Journal of River Engineering, Volume 1.

116. Shahiriparsa A., Vuatalevu N.Q. (2013), “Introduction to floodplain zoning

simulation models through dimensional approach”, International

141

Conference on Advances in Structural, Civil and Environmental

Engineering - SCEE2013, Kuala Lumpur , Malaysia.

117. Sinha R., Bapalu G.V., Singh L.K., and Rath B. (2008), “Flood risk analysis in

the Kosi River Basin, North Bihar using multi-parametric approach of

analytical hierarchy process (AHP),” Journal Indian Society Remote

Sensing, Volume 36, pp. 293-307.

118. Sohl T., Benjamin S. (2012), “Role of remote sensing for land-use and land-

cover change modeling. In book: Remote Sensing of Land Use and Land

Cover: Principles and Applications”, Taylor and Francis CRC Press,

Editors: Chandra, pp. 225–239.

119. Stefanos S., Dimitrios S. (2013), “Assessment of flood hazard based on natural

and anthropogenic factors using analytic hierarchy process (AHP)”,

Natural Hazards, Volume 68, pp. 569-585.

120. Sulaiman N.A, Mastor T.A, Mat M.S.C, Samad M.(2015),“Hazard zoning and

Risk Assessement for Bandar Sustainability using Analytical Hierarchy Process”,11th Internatioal Colloquium on Signal Processing and its

Applications.

121. Tehrany M.S., Pradhan B., Jebur M.N. (2013), “Spatial prediction of flood

susceptible areas using rule based decision tree (DT) and a novel

ensemble bivariate and multivariate statistical models in GIS”, Journal

ofHydrology, Volume 504, pp. 69 -79.

122. Tejedo M., Neris J., Jiménez C. (2013), “Soil Properties Controlling Infiltration

in Volcanic Soils (Tenerife, Spain)”, Soil Science Society of American

Journal, Volume 77, pp. 202–212.

123. Tollan A. (2002), “Land-use change and floods: what do we need most, research or

management?”, Water Science Technolgy, Volume 45, No.8, pp. 183-190.

124. Trenberth K.E.(2008),“The impact of climate change and variability on heavy

precipitation, floods, and droughts”, Encyclopedia of Hydrological

142

Sciences,JohnWiley&Sons,https://onlinelibrary.wiley.com/doi/pdf/10.100

2/0470848944.hsa211 pp.1-11.

125. Triantaphyllou E., and Mann. S. H. (1995), “Using The Analytic Hierarchy

Process for Decision Making in Engineering applications: Some

challenges”, Inter’l Journal of Industrial Engineering: Applications and

Practice, Volume 2, No. 1, pp. 35 - 40.

126. Uddin K., Gurung D.R., Giriraj A., Shrestha B. (2012), “Application of Remote

Sensing and GIS for Flood Hazard Management: A Case Study from

Sindh Province, Pakistan”, American Journal of Geographic Information

System, Volume 2, No. 1, pp. 1-5.

127. Yashon O.O., Tateishi R. (2014), “Urban Flood Vulnerability and Risk

Mapping Using Integrated Multi-Parametric AHP and GIS:

Methodological Overview and Case Study Assessment”, Water, Volume

6, No. 6, pp. 1515-1545

128. Yahaya S. (2010), “Multicriteria analysis for flood vulnerable areas in

HadejiaJama’are River Basin, Nigeria”, European Journal of

ScientificResearch, Volume 42, No. 1, pp. 71 – 83.

129. Yongmei D., Xihuan S., Xiangghong G., Shijun N., Juanjuan M. (2011), “Analysis

of slope length on water soil erosion”, International Conference on Consumer

Electronics, Communications and Networks (CECnet), pp. 2943 – 2946.

130. Zhang H., et al. (2017), “An improved method for calculating slope length (λ)

and the LS parameters of the Revised Universal Soil Loss Equation for

large watersheds”, Geoderma, Volume 308, pp. 36 – 45.

131. Victorian Environmental Assessment Council (2008),“Identifying flood dependent

natural values on the Victorian floodplains of the River Murray and its

tributaries”, Version 1.0.

132. Word Meteorological Organization (2009), “Integrated flood manage- ment

conceprt paper”.

143

(2006). “Guide to Meteorological 133. World Meteorological Organization

Instruments and Methods of Observation”. Secretariat of the World

Meteorolo- gical Organization - Geneva – Switzerland

134. https://docs.google.com/document/d/1yLG2MxO4hMDHBMAcwd1DLPcum9

NyrDvEeqAzL4_kb0M/edit?embedded=true

135. https://en.wikipedia.org/wiki/Statistical_model

136. https://geographyas.info/rivers/flooding/

137. http://pro.arcgis.com/en/pro-app/tool-reference/3d-analyst/howspline-works.htm

138. http://www.coolgeography.co.uk/GCSE/AQA/Water%20on%20the%20Land/Fl

ooding/Flooding.htm

139. http://www.portfoliomanagement.in/heuristic-models.html

144

PHỤ LỤC 1: Phiếu xin ý kiến chuyên gia trong nước về mức độ ảnh hưởng của các tiêu chí đến nguy cơ lũ (https://goo.gl/forms/D3zY9jsE3NV1J34o2)

145

146

PHỤ LỤC 2: Phiếu xin ý kiến chuyên gia nước ngoài về mức độ ảnh hưởng của các tiêu chí đến nguy cơ lũ (https://goo.gl/forms/RPAZjqGaE8FUKfLf2)

147

148

PHỤ LỤC 3: Ý kiến của chuyên gia đánh giá về mức độ ảnh hưởng đến nguy cơ lũ trên lưu vực sông Lam

149

150

Cơ quan công tác

Chuyên gia

LM và LP

LM và ĐD

ĐD và LP

LM và TN

TN và LP

S T T

TN và ĐD

ĐD và MĐ LS

TN và MĐ LS

CD SD và LP

CD SD và ĐD

CD SD và LM

CD SD và TN

LM và MĐ LS

LP và MĐ LS

CD SD và MĐ LS

1

PGS.TS Ngô Lê An

-3

-3

-3

3

1

1

-3

3

1

3

3

-3

-3

5

1

2 TS. Nguyễn Lương Bằng

-7

-5

-9

-5

-3

1

-7

-5

7

3

-7

-5

-7

7

5

3 TS. Đỗ xuân khánh

5

5

-3

1

1

1

1

-3

3

1

-3

1

3

7

3

4

PGS.TS Nguyễn Thu Hiền

5

3

-3

1

-3

3

3

-3

-5

1

1

3

1

7

5

Phó Bộ môn Tính toán Thuỷ văn Trường ĐH Thủy lợi GV Bộ môn TNN Trường ĐH Thủy Lợi GV Bộ môn Thuỷ lực Trường ĐH Thủy Lợi Trưởng khoa KTTNN, Trường ĐH Thủy lợi

5 Th.S Lã Văn Hiếu

7

3

5

3

-7

-5

-5

-3

-5

-5

-3

1

1

3

-3

6 TS.Trần Quốc Lập

7

5

-7

-5

-5

5

5

-7

5

-5

3

3

3

7

3

GV Bộ môn Trắc địa, trường ĐH Thuỷ lợi GV Bộ môn TNN Trường ĐH Thủy Lợi

7

PGS.TS Hồ Việt Hùng

7

3

3

5

5

5

3

5

3

-3

3

3

5

7

5

8

PGS.TS Hoang Xuan Thành

7

3

3

-5

-3

3

5

-3

1

-5

3

1

3

7

3

9

PGS.TS Hoàng Thanh Tùng

3

5

3

-3

-3

3

3

-5

3

-3

-3

3

-3

3

3

Trưởng Bộ môn Thuỷ lực Trường ĐH Thủy lợi Trưởng Bộ môn Trắc địa, trường Đại học Thủy lợi Phó khoa TV và TNN, Đại học Thủy lợi

10 TS. Trần Văn Viện

1

5

-7

3

-3

1

-3

1

-9

-5

-9

-5

5

-7

-3

GV Bộ môn Trắc địa, Trường Đại học Thủy lợi

3

1

-5

5

-3

-3

3

-3

9

7

-3

7

-3

11 TS. Nguyễn Thị Thục Anh

5

5

Trường Đại học TN và MT Hà Nội

PHỤ LỤC 4: Bảng tổng hợp ý kiến của các chuyên gia đánh giá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến nguy cơ lũ lụt trên lưu vực sông Lam

12 PGS.TS Nguyễn Kiên Dũng

-5

-3

5

-3

-7

9

7

3

1

3

1

3

1

5

3

Trưởng khoa KTTV Trường Đại học TN và MT Hà Nội

13 PGS.TS Trần Duy Kiều

9

5

3

-3

3

9

5

7

-5

3

1

3

5

5

3

Hiệu phó, trường Đại học TN và MT Hà Nội

14 ThS. Nguyễn Xuân Lan

-3

-3

-3

5

3

7

7

5

5

3

7

3

1

-5

1

-3

-3

-5

-5

-5

-3

-3

5

5

5

5

5

3

15 TS. Nguyễn Hồng Lân

3

5

16 TS. Hoàng Thị Nguyệt Minh

-5

-3

-5

-3

-5

-3

-3

1

1

-3

-5

-3

1

5

5

Trường Đại học TN và MT Hà Nội Trưởng khoa Khoa học biển và Hải đảo, Đại học TN và MT Hà Nội Trưởng khoa TNN, Trường Đại học TN và MT Hà Nội

17 TS. Nguyễn Tiến Thành

Đại học TN và MT Hà Nội

5

3

-5

5

5

5

5

-3

7

7

1

5

5

9

5

18 PGS.TS Nguyễn An Thịnh

3

5

3

3

3

-3

3

3

7

9

-5

-5

-3

7

3

19 TS. Bùi Đắc Thuyết

1

9

1

5

1

1

-5

3

-5

-3

-3

-3

-3

5

5

20 PGS.TS Trần Vân Anh

-3

3

5

1

7

7

3

-5

3

3

5

1

3

5

3

21 TS. Vương Trọng Kha

5

-3

3

3

3

3

3

1

-5

3

-3

3

3

9

5

22 PGS.TS Trần Ngọc Anh

7

1

-3

1

5

5

1

1

-3

1

1

1

1

5

3

Viện trưởng Viện Nghiên cứu Biến đổi Toàn cầu, Trường Đại học TN và MT Hà Nội Trường Đại học TN và MT Hà Nội Phó Bộ môn Đo ảnh và Viễn thám, Trường ĐH Mỏ Địa chất GV Bộ môn Trắc địa mỏ, đại học Mỏ- Địa chất GV Trường ĐH Khoa học Tự nhiên, ĐHQG Hà Nội

23 PGS.TS Phạm Văn Cự

5

5

7

5

5

7

3

1

-5

-3

5

3

-7

-7

1

Trường ĐH Khoa học Tự nhiên, ĐH Quốc gia Hà Nội

24 PGS.TS Trịnh Lê Hùng

7

9

9

-5

-3

-5

-5

7

7

5

5

5

3

5

3

Trưởng Bộ môn Trắc địa-Bản đồ, HV Kỹ thuật Quân sự

thám Trung ương,

25 Đặng Trường Giang

3

1

-5

1

3

7

5

-3

-5

9

1

-3

1

5

1

Đài Viễn Cục Viễn thám quốc gia

26 Lê Minh Huệ

5

1

3

5

5

5

5

1

-5

-5

1

1

1

5

3

Cục Viễn thám quốc gia

27 TS. Lê Quốc Hưng

7

-5

-3

-5

5

5

7

-3

-5

-5

3

1

1

7

5

Cục Viễn thám quốc gia

151

28 TS. Trần Tuấn Ngọc

5

3

-3

-3

-5

1

1

-3

-3

1

1

-3

1

7

9

Cục phó, Cục Viễn thám quốc gia

29 TS. Nguyễn Hải Ninh

3

5

5

7

3

-5

-3

-5

-3

-5

3

-3

-5

5

3

30 ThS. Phan Sỹ Đồng

-3

-5

-3

1

-3

3

5

5

1

-5

-3

5

1

3

7

Cục Đo đạc Bản đồ và Thông tin Địa lý Việt Nam Phòng Dự báo, Đài KTTV khu vực Tây Nguyên

31 ThS. Hồ Thị Hà

3

-5

-5

-5

-5

1

-5

-3

7

1

5

1

5

5

7

Phòng Dự báo, Đài KTTV khu vực Tây Nguyên

32 ThS.Trần Quang Hào

-5

-3

3

1

-5

-3

1

3

1

1

-5

-3

3

5

5

33 ThS.Võ Anh Kiệt

7

3

-5

-5

-5

-5

-5

-3

-5

-3

-5

7

7

3

5

Trưởng phòng MLT và TT KTTV Đài KTTVkhu vực Tây Nguyên Phó giám đốc Đài KTTV khu vực Nam Trung Bộ

34 Nguyễn Thị Hoan

5

1

-5

1

-5

-5

-3

1

1

-3

1

-3

1

3

9

Đài KTTV Khu vực Nam Trung Bộ

35 Nguyễn Quốc Huân

5

7

-5

-3

1

-3

3

-3

1

-3

3

5

3

5

7

Đài KTTV khu vực Nam Trung Bo

36 ThS. Nguyễn Văn Lý

7

1

7

-5

1

7

-5

5

1

5

9

3

1

5

5

Trưởng Phòng dự báo Đài KTTV khu vực Nam Trung Bộ

37 ThS. Nguyễn Xuân Tiến

3

3

1

3

3

1

1

1

1

-3

3

5

3

5

5

Phó giám đốc Đài KTTV khu vực Bắc Trung Bộ

5

3

1

1

3

-3

1

1

1

1

3

3

3

38 Lê Hữu Huấn

Đài KTTV khu vực Bắc Trung Bộ

3

7

39 Nguyễn Văn Minh

7

9

-3

-3

7

-5

-5

3

3

3

1

7

1

5

7

Giám đốc Đài KTTV tỉnh Thanh Hóa, Đài KTTV khu vực Bắc Trung Bộ

Dự

báo

40 Nguyễn Viết Thi

3

5

-3

-3

3

-7

-5

3

1

1

3

5

3

3

7

41 TS.Bùi Du Dương

9

7

3

5

7

7

7

3

1

1

5

7

5

3

5

Trung tâm KTTV Quốc gia Trung tâm Quy Hoạch và Điều tra TNN Quốc Gia

42 Pham Xuan Hoan

5

3

5

5

7

5

3

5

5

3

3

5

3

3

5

DMAV

nghệ

vũ

43 Nguyễn Viết Lương

-9

-7

-5

-7

-5

-7

-5

-7

-5

-5

-7

-3

-3

-9

-9

Viện Công trụ, Viện Hàn lâm KH&CN Việt

152

Nam

44

-7

-5

-7

7

-5

-7

5

5

7

7

5

7

5

7

9

Phạm Thị Thanh Ngà

Trung tâm Vũ trụ Việt Nam

45

3

5

-3

-5

-3

-5

1

-5

-7

3

-5

-5

-3

5

3

TS. Nguyễn Hồng Quảng

Trung tâm Vũ trụ Việt Nam

9

3

5

-7

1

1

9

5

9

-7

7

-7

3

1

1

Delft University of Technology

7

7

5

5

3

3

3

-3

1

-3

-7

3

3

1

1

Delft University of Technology

7

5

5

7

3

-5

-3

3

5

3

-3

3

3

3

5

Delft University of Technology

7

1

1

-3

-7

1

-3

-7

1

1

3

-3

1

1

-3

WUST

7

3

9

5

7

5

3

9

7

5

9

7

3

1

1

46 Tung Dao 47 Ziyang Li 48 De Long 49 Mei 50 Flora

University Student

153

154

PHỤ LỤC 5: Tính thấm của các loại đất [24]

STT Ký hiệu Loại đất Nhóm đất Khả năng thấm

Đất mùn alit trên cao Đất mùn alit trên núi cao cao 1 A

2 B Đất xám bạc màu trên phù sa cổ Đất xám trung bình

3 Ba Đất xám bạc màu trên đá macma axit Đất xám trung bình

4 Bq đất xám bạc màu trên đá cát Đất xám trung bình

5 C đất cát biển đất cát biển rất cao

6 Cc đất cồn cát trắng vàng đất cát biển rất cao

7 D đất thung lũng do sản phẩm dốc tụ Đất thung lũng thấp

8 E đất xói mòn trơ sỏi đá Đất xói mòn trơ sỏi đá rất thấp

9 Fa đất vàng đỏ trên đá macma axit đất đỏ vàng trung bình

10 Fj đất đỏ vàng trên đá biến chất đất đỏ vàng trung bình

11 Fk đất nâu đỏ trên đá bazan đất đỏ vàng trung bình

12 Fl đất đỏ vàng biến đổi do trồng lúa đất đỏ vàng thấp

13 Fp đất vàng nhạt trên đá cát đất đỏ vàng trung bình

14 Fq Đất vàng nhạt trên đá cát đất đỏ vàng trung bình

15 Fs đất đỏ vàng trên đá phiến sét đất đỏ vàng thấp

16 Fv đất đỏ nâu trên đá vôi đất đỏ vàng trung bình

17 Ha cao đất mùn vàng đỏ trên đá macma axit đất mùn vàng đỏ trên núi

18 Hq cao đất mùn vàng nhạt trên đá cát đất mùn vàng đỏ trên núi

155

đất mùn vàng đỏ trên đá phiến sét đất mùn vàng đỏ trên núi 19 Hs cao

đất mặn trung bình 20 M đất mặn thấp

đất mặn ít 21 Mi đất mặn thấp

Mm đất mặn sú vẹt 22 đất mặn thấp

đất mặn nhiều 23 Mn đất mặn thấp

Bãi ngập triều 24 Nt Bãi ngập triều trung bình

Núi đá 25 Nu Núi đá không

đất phù sa không được bồi 26 P Đất phù sa trung bình

đất phù sa được bồi 27 Pb Đất phù sa trung bình

đất phù sa có tầng loang lổ 28 Pf Đất phù sa trung bình

đất phù sa glây 29 Pg Đất phù sa thấp

đất phù sa úng nước 30 Pj Đất phù sa thấp

đất phù sa ngòi suối 31 Py Đất phù sa trung bình

32 R đất nâu thẫm trên sản phẩm đá bọt và bazan đất đen trung bình- cao

33 Rdv đất đen trên sản phẩm bồi tụ cacbonat đất đen trung bình- cao

34 Rk đất đen trên sản phẩm bồi tụ đá bazan đất đen trung bình

35 Sj1Mi đất phèn hoạt động nông mặn ít đất phèn thấp

36 Sj2Mi đất phèn hoạt động sâu mặn ít đất phèn thấp

37 SM đất phèn ít và trung bình, mặn trung bình đất phèn thấp

38 W Thấp Sông suối, ao hồ Sông suối, ao hồ

156

PHỤ LỤC 6: Bản đồ lượng mưa trung bình lưu vực sông Lam

157

PHỤ LỤC 7: Bản đồ phân cấp lượng mưa lưu vực sông Lam

158

PHỤ LỤC 8: Mô hình số độ cao lưu vực sông Lam

159

PHỤ LỤC 9: Bản đồ độ dốc lưu vực sông Lam

160

PHỤ LỤC 10: Bản đồ phân cấp độ dốc lưu vực sông Lam

161

PHỤ LỤC 11: Bản đồ thổ nhưỡng lưu vực sông Lam

162

PHỤ LỤC 12: Bản đồ phân cấp thổ nhưỡng lưu vực sông Lam

163

PHỤ LỤC 13: Bản đồ lớp phủ lưu vực sông Lam

164

PHỤ LỤC 14: Bản đồ phân cấp lớp phủ lưu vực sông Lam

165

PHỤ LỤC 15: Mô hình số độ cao sau hiệu chỉnh lưu vực sông Lam

PHỤ LỤC 16: Bản đồ mật độ lưới sông lưu vực sông Lam

166

167

PHỤ LỤC 17: Bản đồ phân cấp mật độ lưới sông lưu vực sông Lam

168

PHỤ LỤC 18: bản đồ chiều dài sườn dốc tương đối lưu vực sông Lam

169

PHỤ LỤC 19: Một phần bản đồ phân cấp chiều dài sườn dốc tương đối lưu vực sông Lam

170

PHỤ LỤC 20: Bản đồ phân vùng nguy cơ lũ lụt lưu vực sông Lam (5 yếu tố ảnh hưởng)

171

PHỤ LỤC 21: Bản đồ giá trị nguy cơ lưu vực sông Lam (6 yếu tố ảnh hưởng)

172

PHỤ LỤC 22: Bản đồ phân vùng nguy cơ lũ lụt lưu vực sông Lam (6 yếu tố ảnh hưởng)

173

PHỤ LỤC 23: Bản đồ ranh giới các tiểu lưu vực thuộc lưu vực sông Lam

174