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

Tình hình thiên tai, đặc biệt là lũ quét và trượt lở đất, đang ngày càng gia tăng tại Việt Nam, gây ra những thiệt hại nghiêm trọng về người và tài sản. Hệ thống cảnh báo sớm hiện tại còn nhiều hạn chế, với các bản đồ được xây dựng ở tỷ lệ nhỏ, thiếu tính chính xác và chưa có khả năng cập nhật theo thời gian thực. Điều này tạo ra một nhu cầu cấp thiết cho các giải pháp cảnh báo hiệu quả hơn. Nghiên cứu này hướng đến việc thiết lập bản đồ nguy cơ trượt lở đất tỷ lệ lớn (1:2000) dựa trên chuỗi thời gian mưa thực, nhằm khắc phục những hạn chế hiện có và nâng cao độ chính xác của công tác dự báo. Mục tiêu chính là xây dựng các chuỗi giá trị biến đổi chỉ tiêu cơ lý của đất theo dữ liệu mưa thực và phát triển bản đồ nguy cơ có khả năng kết nối với trạm đo mưa thời gian thực, ứng dụng cụ thể cho khu vực bãi đá cổ Sa Pa, Lào Cai.

Các nhà nghiên cứu, kỹ sư địa kỹ thuật, chuyên gia quản lý thiên tai, quy hoạch đô thị, và các nhà hoạch định chính sách liên quan đến phòng chống trượt lở đất và biến đổi khí hậu.

Nghiên cứu này tập trung vào việc giải quyết bài toán cấp bách về cảnh báo trượt lở đất tại Việt Nam bằng cách phát triển một hệ thống bản đồ nguy cơ tiên tiến. Phương pháp tiếp cận định lượng và đón đầu công nghệ được áp dụng để mô tả trực quan quá trình phát sinh và phát triển trượt lở đất dựa trên chuỗi thời gian mưa thực. Luận án đã thành công trong việc thiết lập chuỗi biến đổi các chỉ tiêu cơ lý của đất như lực dính và góc ma sát trong theo lượng mưa thực đo, phản ánh sự suy giảm độ ổn định của mái dốc dưới tác động thủy động học của mưa. Trên cơ sở đó, nghiên cứu đã phát triển bản đồ nguy cơ trượt lở đất tỷ lệ lớn 1:2000 cho khu vực bãi đá cổ Sa Pa, Lào Cai, tích hợp khả năng liên kết với các trạm đo mưa thời gian thực. Đề xuất một hệ thống cảnh báo sớm ba thành phần gồm bản đồ hiểm họa trượt lở, hệ thống dữ liệu mưa thời gian thực và hệ thống hiển thị/lưu trữ thông tin cảnh báo, cho thấy ứng dụng của mô hình TAG-FLOW và khái niệm Digital Twins trong việc mô phỏng và dự đoán. Kết quả nghiên cứu không chỉ mang lại ý nghĩa khoa học quan trọng trong việc đánh giá định lượng trượt lở và mối quan hệ giữa mưa – tính chất đất, mà còn có giá trị thực tiễn cao. Nó cung cấp một công cụ cảnh báo sớm hiệu quả, hỗ trợ đắc lực cho công tác ra quyết định sơ tán, quy hoạch và phòng chống thiên tai tại các khu vực miền núi có nguy cơ cao, góp phần giảm thiểu thiệt hại và phát triển bền vững.