intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai: Phần 2

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:76

Thêm vào BST
Báo xấu
11
lượt xem 4
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Phần 2 cuốn "Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai" giúp các nhà quản lý thực hiện hiệu quả hơn công việc của mình và nhất là có thể giúp các nhà nghiên cứu trẻ, các cơ quan/cá nhân quan tâm tới lĩnh vực này có thể được tiếp cận với các nghiên cứu mới, tiếp tục phát triển và thúc đẩy việc nghiên cứu, ứng dụng khoa học, công nghệ trong công tác Phòng, chống thiên tai.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai: Phần 2

  1. Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai XÂY DỰNG HỆ THỐNG GIÁM SÁT HẠN NÔNG NGHIỆP BẰNG DỮ LIỆU VỆ TINH, THÍ ĐIỂM TẠI TỈNH NINH THUẬN, VIỆT NAM Nguyễn Đức Minh, Hà Hải Dương, Nguyễn Minh Tiến Viện Nước, Tưới tiêu và Môi trường Tóm tắt: Hạn hán được dự báo sẽ sẽ nghiêm trọng hơn và thường xuyên hơn trong tương lai ở nhiều nơi trên thế giới theo các kịch bản khí hậu cũng như mô hình khí hậu toàn cầu. Các nước đang phát triển như Việt Nam cần nhiều công cụ hỗ trợ để nhanh chóng xác định điểm nóng hạn hán và giúp đưa ra quyết định tốt hơn, đặc biệt là trong điều kiện khí hậu biến đổi bất thường như hiện nay. Hệ thống Chỉ số căng thẳng nông nghiệp dựa trên ảnh vệ tinh AVHRR (ASIS) do FAO phát triển đã được hiệu chỉnh riêng cho Ninh Thuận để tính toán sự phân bố hạn hán theo không gian và thời gian trong lịch sử 30 năm liên tục từ 1985 đến 2015. Phiên bản ASIS độc lập cho Ninh Thuận được hiệu chỉnh bằng cách sử dụng (1) giới hạn vùng nông nghiệp các cây lúa, mùa và cây lâu năm để đảm bảo chỉ có các pixel cây trồng được tính toán, (2) giới hạn lịch thời vụ qua đó các tính toán chỉ được thực hiện trong thời gian mùa vụ và (3) hệ số cây trồng (Kc) được tích hợp vào chỉ số hạn VHI qua đó nhấn mạnh sự nhạy cảm của từng giai đoạn phát triển sự thiếu nước. Kết quả cho thấy những năm hạn hán khắc nghiệt nhất xảy ra ở Ninh Thuận là năm 1986, 1992, 1998, 2002, 2005 và 2015 tương quan mạnh với các sự kiện El Nino. Hệ thống ASIS phát triển độc lập cho tỉnh Ninh Thuận đã cho kết quả giám sát hạn hán có độ chính xác cao phù hợp với các sự kiện hạn đã xảy ra trong lịch sử ở Ninh Thuận. Hệ thống này có thể giúp hỗ trợ ra quyết định trong việc vận hành tối ưu hệ thống tưới tiêu ở Ninh Thuận cũng như khắc phục sự cố do hạn hán gây ra. Qua đó có thể làm tiền đề để xây dựng cho một hệ thống giám sát và cảnh báo sớm hạn hán cho toàn Việt Nam Từ khóa: Hạn Hán, Hạn Nông Nghiệp, Viễn Thám, Ninh Thuận, ASIS, VHI, FAO Summary: As drought is expected to be more severe and more frequent in the future in many parts of the world according to various Global Circulation Models, decision makers in developing countries need more cost-effective supporting tools to quickly identify drought hotspot and to help giving better decisions, especially under unprecedented changing climate patterns. The FAO’s AVHRR based Agricultural Stress Index System (ASIS) developed by FAO to quickly identify agricultural drought hotspot in the context of monitoring global food supply and demands was calibrated specifically for Ninh Thuan province. The processing of remote sensing data was constrained by three specific agricultural conditions: (1) crop mask, to make sure only crop pixels were computed, (2) crop schedule, so the analysis is performed only during crop seasons, and (3) crop coefficient (Kc) to emphasize the sensitivity of each phenological stage to drought Results showed that the most recorded severe drought years happened in Ninh Thuan are 1986, 1992, 1998, 2002, 2005 and 2015 which correlated strongly with El Nino events. Summer crop (from May to Aug) is the most “vulnerable to drought” season among the others, Spring crop (Jan to Apr) and Rainy crop (Sep to Nov). This system can help support to optimize the irrigation system in Ninh Thuan as well as mitigate of drought effect. Keywords: Drought, Agricultural, Remote Sensing, ASIS, FAO, VHI 1. MỞ ĐẦU Nam với tính chất và cường độ khác nhau.. Theo số liệu thống kê trong vòng 56 năm trở Hạn hán là một loại thiên tai phổ biến ở lại đây, 1960-2016, số năm xảy ra hạn hán là Việt Nam, xảy ra ở hầu hết các vùng của Việt 40 năm, chiếm khoảng 71,4%, với cường độ 73
  2. Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai khác nhau và vào những thời điểm khác nhau, Nhiều chính sách và biện pháp của Chính bao gồm hạn vụ Đông Xuân 17 năm , hạn vụ Phủ đã nâng cao khả năng ứng phó với hạn Hè-Thu 12 năm và hạn vụ Thu- Đông 11 năm . hán ở Việt Nam và góp phần đáng kể vào việc Hơn nữa, tần suất xuất hiện hạn hán đã tăng xây dựng kế hoạch ứng phó dài hạn với hạn lên trong 15 năm trở lại đây. Những thiệt hại hán. Tuy nhiên, một số vấn đề vẫn cần được gây ra bởi hạn hán hiện chưa được đánh giá đầy giải quyết để giảm thiểu tác động hạn hán một đủ vì về cơ bản, những đánh giá mới tập trung cách chủ động. Các vấn đề còn tồn tại như sau: vào thiệt hại kinh tế của các lĩnh vực bị ảnh - Quản lý hạn hán vẫn được quản lý theo hưởng chính, đặc biệt là lĩnh vực nông nghiệp. cách tiếp cận “phản ứng”, chủ yếu tập trung Ước tính thiệt hại do hạn hán những năm gần vào việc “quản lý khủng hoảng hay ứng phó đây trong lĩnh vực sản xuất nông nghiệp ở Việt khẩn cấp” hơn là theo cách tiếp cận chủ Nam đang ở mức báo động. Theo thống kê, động, quản lý "rủi ro". tổng thiệt hại gây ra bởi hạn hán năm 1998 ước tính khoảng 5.000 tỷ đồng, 3,1 triệu người thiếu - Hệ thống dự báo cảnh báo còn ở mức nước sinh hoạt và gia tang các vụ cháy rừng ở vĩ mô, chưa gắn chặt với điều hành sản nhiều khu vực. Tương tự, thiệt hại gây ra bởi xuất và thực hiện triển khai các biện pháp hạn hán trong các năm 1999 và 2005 lần lượt là phòng chống. 1.330 và 1.700 tỷ đồng. - Nông nghiệp là lĩnh vực dễ bị tổn Do ảnh hưởng của hiện tượng El Nino, từ thương nhất đối với hạn hán, tuy nhiên năng cuối năm 2014 đến nay, một số địa phương lực quản lý hạn hán ở các cấp vẫn còn yếu. khu vực Nam Trung Bộ, Tây nguyên và Nam - Các văn bản pháp lý liên quan đến quản Bộ đang bị hạn hán nghiêm trọng. Nguyên lý rủi ro thiên tai vẫn còn thiếu các chế tài cụ nhân chủ yếu là do lượng mưa thấp hơn trung thể, thiếu các văn bản hướng dẫn để triển bình nhiều năm cùng thời kỳ, một số khu vực khai thực hiện. không có mưa; dòng chảy sông suối thiếu hụt - Thiết lập thể chế và sự phối hợp giữa so với trung bình nhiều năm từ 30-70%; lượng các cơ quan chính phủ liên quan tới hạn hán nước trữ tại nhiều hồ chứa thủy lợi đã đến còn yếu và thiếu cơ chế thực thi tham gia dung tích chết, các hồ có dung tích nhỏ đã cạn quản lý hạn. nước; độ mặn 4‰ đã xâm nhập trên các sông khoảng 40-90km. Việc lồng ghép quản lý rủi ro thiên tai trong công tác lập kế hoạch và đầu tư vẫn còn hạn Vùng Nam Trung Bộ là khu vực thường chế và do đó làm giảm sự đóng góp của kế xuyên bị ảnh hưởng nặng của hạn hán (bắt đầu hoạch phát triển kinh tế xã hội đến xây dựng từ vụ Hè Thu năm 2014). Do lượng nước của khả năng thích ứng dài hạn với thiên tai. Chưa các hồ chứa bị thiếu hụt, , đã có tổng cộng gần có kế hoạch phòng chống hạn hán chủ động 23.000ha đất lúa vụ Đông Xuân 2015-2016 được lồng ghép các biện pháp thích ứng dài phải dừng sản xuất do thiếu nước (Khánh Hòa hạn, các hành động giảm thiểu trung hạn cũng 1.800ha, Ninh Thuận 5.770ha, Bình Thuận như các biện pháp ứng phó và phục hồi có hệ 15.400ha), trong thời gian tới sẽ có khoảng thống, và điều này làm suy yếu khả năng ứng 3.000 ha lúa và cây lâu năm ở tỉnh Bình Thuận phó với hạn hán trong tương lai. bị thiếu nước. Ước tính 40.000 ha đất lúa phải dừng sản xuất do hạn hán 2014-2015 ở các Đã có nhiều biện pháp ứng phó với hạn hán tỉnh Khánh Hòa, Ninh Thuận, Bình Thuận đã được thực hiện ở cấp quốc gia và các địa trong đó Khánh Hòa 10.000ha, Ninh Thuận phương tuy nhiên việc thiếu các công cụ giám 10.000ha, Bình Thuận 20.000ha. sát hạn hán thích hợp và cơ chế cảnh báo sớm 74
  3. Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai cũng như hạn chế về năng lực trong dự báo hạn ngắn và hạn dài dẫn đến Chính phủ không thể phân bổ hiệu quả các nguồn lực vật chất và con người đến nơi cần thiết. Nghiên cứu này trình bày một phần kết quả việc thực hiện dự án “Tăng cường hệ thống thông tin khí hậu nông nghiệp nhằm phát triển hệ thống cảnh báo sớm và giám sát hạn nông nghiệp tại Việt Nam (NEWS), thí điểm tại tỉnh Ninh Thuận” . Trình bày kết quả việc sử dụng hệ thống Chỉ số căng thẳng nông nghiệp (ASIS) phát triển bởi FAO trong đó sử dụng ảnh vệ tinh AVHRR độ phân giải 1km để giúp theo dõi hạn hán nông nghiệp chính xác hơn thông qua chỉ số sức khỏe cây trồng VHI. ASIS giúp hỗ trợ quá trình ra quyết định của FAO và các nước sử dụng phiên bản địa Hình 1: Phân bố khu vực nông nghiệp ở Ninh phương. Từ hệ thống toàn cầu, ASIS đã được Thuận (Sở NN & PT NT Ninh Thuận 2015) hiệu chỉnh riêng cho tỉnh Ninh Thuận bằng cách lồng ghép các thông số đặc trưng về nông 2.2. Các chỉ số hạn hán thực vật VCI, nghiệp ở Ninh Thuận như phân bố của các TCI và VHI vùng nông nghiệp (khu vực trồng lúa, trồng Chỉ số điều kiện thực vật (VCI) có nguồn màu, cây lâu năm), lịch thời vụ ở Ninh Thuận gốc từ Chỉ số thực vật (NDVI), là một thước và hệ số cây trồng Kc riêng. đo gián tiếp về sức khỏe thực vật trong mối 2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU liên quan với hoạt động quang hợp. VCI được tính từ NDVI theo công thức sau: 2.1. Khu vực nghiên cứu ( NDVI i  NDVI min ) Ninh Thuận là tỉnh nằm ở khu vực Nam VCI  100 ( NDVI max  NDVI min ) Trung Bộ (Hình 1) thường xuyên bị ảnh hưởng bởi hạn hán. Theo thống kê từ 2009- Trong đó 2015, khoảng 2,000-6,000 ha đất canh tác đã NDVIi: Giá trị NDVI trung bình tại thời bị ảnh hưởng bởi hạn hán, đặc biệt, năm điểm (i) 2016 là 10.000 ha. Tỉnh sở hữu các hệ thống NDVI min: Giá trị NDVI nhỏ nhất trong toàn tưới đặc trưng của khu vực Nam Trung Bộ, chuỗi số liệu với 21 hồ chứa nước cung cấp tưới tiêu cho NDVI max: Giá trị NDVI lớn nhất trong toàn nông nghiệp, canh tác 2 hoặc 3 mùa vụ trong chuỗi số liệu năm. 100% diện tích canh tác vụ xuân được đảm bảo nước tưới; vụ Hè - Thu và vụ Mùa Thuật toán tính Chỉ số điều kiện nhiệt độ được bổ sung từ nguồn nước mưa. Do đó, (TCI) tương tự như VCI, nhưng liên quan đến tỉnh Ninh Thuận được chọn là một khu vực nhiệt độ LST được ước tính bởi dải hồng ngoại thử nghiệm thí điểm để thực hiện ASIS làm của cảm biến AVHRR (kênh 4). Kogan (1995) cơ sở ở rộng ứng dụng ra các khu vực khác đề xuất kết hợp chỉ số nhiệt độ này để loại bỏ trong cả nước. hiệu ứng méo mó của mây trên đánh giá vệ 75
  4. Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai tinh của thảm thực vật, vì kênh hồng ngoại ít đánh giá cường độ và thời gian khô hạn nhạy với hàm lượng hơi nước trong khí quyển trong chu kỳ cây trồng ở mức điểm ảnh hơn so với các kênh ánh sáng khả kiến. Nhiệt pixel. ASIS dựa trên dữ liệu về điều kiện khí độ cao ở giữa chu kỳ cây trồng cho thấy điều hậu cần thiết cho phát triển cây trồng (nhiệt kiện hạn hán, trong khi nhiệt độ thấp cho thấy độ của độ che phủ thực vật và sinh khối) từ điều kiện thuận lợi. Công thức toán học của cảm biến trên vệ tinh METOP-AVHRR ở độ TCI là: phân giải 1 km. ( LSTmax  LSTi ) Bước thứ hai là tính toán tỷ lệ diện tích TCI  100 ( LSTmax  LSTmin ) nông nghiệp bị ảnh hưởng bởi hạn hán. Theo các nghiên cứu trước đó, các điểm ảnh với Trong đó VHI
  5. Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai khác nhau, và chú trọng hơn đến giai đoạn ra tích vùng nông nghiệp bị ảnh hưởng bởi hạn hoa và làm hạt hán (VHI
  6. Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai Vụ Mùa % Diệ n T ích H ạn Trong Thời Kỳ 1 985 -201 7 100 90 80 % DIỆN TÍCH BỊ HẠN 70 60 50 3.2. Giám sát sự phân bố hạn nông 40 30 nghiệp ở Ninh Thuân các năm 1985 và 2015 20 10 Hình 6 mô tả phân bố không gian các khu 0 1985 1987 1989 1991 1993 1995 1997 1999 2001 2003 2005 2007 2009 2011 2013 2015 vực bị hạn theo pixel ở Ninh Thuận cho năm 1985 và năm 2015. Dải màu từ xanh đến đỏ Hình 5: % diện tích lúa vụ Mùa bị hạn ở Ninh Thuận qua các năm trong thời kỳ từ 1985-2015 thể hiện % diện tích bị hạn tăng dần. 1985 Vụ Đông Xuân Vụ Hè Thu Vụ Mùa % diện tích hạn 2015 Vụ Đông Xuân Vụ Hè Thu Vụ Mùa Hình 6: Phân bố không gian khu vực bị hạn nông nghiệp ở Ninh Thuận trong năm 2015 4. KẾT LUẬN Thuận đã cho kết quả giám sát hạn hán có độ Dựa trên cở sở của hệ thống ASIS toàn cầu, chính xác cao phù hợp với các sự kiện hạn đã hệ thống ASIS phát triển độc lập cho tỉnh Ninh xảy ra trong lịch sử ở Ninh Thuận. Hệ thống 78
  7. Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai này có thể giúp hỗ trợ ra quyết định trong việc dụng ảnh METOP / AVHRR trong hệ thống vận hành tối ưu hệ thống tưới tiêu ở Ninh ASIS, như: Thuận cũng như khắc phục sự cố do hạn hán - Độ phân giải 1km chưa thỏa mãn yêu gây ra. Qua đó có thể làm tiền đề để xây dựng cầu tính toán diện tích hạn hán cũng như sự cho một hệ thống ASIS hiệu chỉnh cho toàn phân bố của hạn hán ở cấp độ chi tiết hơn Việt Nam. như cấp xã. Kết quả từ ASIS cho thấy lịch sử hạn hán từ - Khu vực cây trồng sử dụng trong ASIS là 1985 đến 2015 có mối liện hệ cao với hiện cố định trong khi diện tích này có thay đổi qua tượng ENSO. Do đó chỉ số ENSO có thể làm hàng năm. Để khắc phục nhược điểm này, căn cứ cho một chỉ số kích hoạt trong một hệ trong tương lại cần có thuật toán linh hoạt khu thống cảnh báo sớm hạn hán. vực nông nghiệp để cải thiện chất lượng các Tuy nhiên, có một số hạn chế của việc sử kết quả đầu ra của ASIS. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Cục Thống kê tỉnh Ninh Thuận, “Niên giám thống kê 2017”; [2] Ủy ban nhân dân tỉnh Ninh Thuận, Báo cáo Dự án “Rà soát, điều chỉnh quy hoạch thủy lợi Ninh Thuận đến 2020, tầm nhìn 2030 thích ứng với Biến đổi khí hậu”. [3] Sở KH&CN tỉnh Ninh Thuận, Báo cáo “Nghiên cứu đánh giá tài nguyên nước lưu vực sông Cái và khả năng đáp ứng nhu cầu phát triển kinh tế xã hội tỉnh Ninh Thuận đến năm 2020 và tầm nhìn 2030”. [4] Ủy ban nhân dân tỉnh Ninh Thuận, Báo cáo tổng hợp “Quy hoạch tổng thể phát triển Kinh tế xã hội tỉnh Ninh Thuận đến năm 2020, tầm nhìn đến năm 2030”. [5] Sở NN & PTNT tỉnh Ninh Thuận, “Báo cáo thực hiện các giải pháp chống hạn năm 2015”. [6] Ủy ban nhân dân tỉnh Ninh Thuận, Báo cáo tình hình thực hiện nhiệm vụ kinh tế - xã hội của tỉnh từ năm 2012 đến năm 2016. [7] Sở NN&PTNN tỉnh Ninh Thuận, Báo cáo tổng hợp Quy hoạch tổng thể phát triển ngành Nông-Lâm-Thủy sản tỉnh Ninh Thuận đến năm 2020. [8] Ủy ban Phòng chống lụt bão tỉnh Ninh Thuận, Báo cáo tổng kết công tác phòng chống lụt bão, tìm kiếm cứu nạn và giảm nhẹ thiên tai từ năm 2011 đến năm 2014. [9] Sở TN&MT tỉnh Ninh Thuận, Báo cáo dự án xây dựng Kế hoạch hành động ứng phó với biến đổi khí hậu tỉnh Ninh Thuận trong khuôn khổ chương trình mục tiêu Quốc gia. [10] Sở TN&MT tỉnh Ninh Thuận, Báo cáo hiện trạng môi trường tỉnh Ninh Thuận giai đoạn 2011-2015. [11] Quyết định số 1222/QĐ-TTg ngày 22/7/2011 của Thủ tướng Chính phủ về phê duyệt Quy hoạch phát triển kinh tế-xã hội của tỉnh Ninh Thuận. [12] Eerens, H., B. Baruth, L. Bydekerke, B. Deronde, J. Dries, E. Goor, and W. Heyns, et al. 2009. Ten-Daily Global Composites of METOP-AVHRR. In: Proceedings of the 6th International Symposium on Digital Earth, 8–13. Beijing, China: International Society for Digital Earth (ISDE), Sep 9–12 2009. 79
  8. Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai [13] Roel Van Hoolst, Herman Eerens, Dominique Haesen, Antoine Royer, Lieven Bydekerke, Oscar Rojas, Yanyun Li & Paul Racionzer (2016) FAO’s AVHRR-based Agricultural Stress Index System (ASIS) for global drought monitoring, International Journal of Remote Sensing, 37:2, 418-439, DOI: 10.1080/01431161.2015.1126378 [14] Rojas, O., A. Vrieling, and F. Rembold. 2011. “Assessing Drought Probability for Agricultural Areas in Africa with Coarse Resolution Remote Sensing Imagery.” Remote Sensing of Environment 115 (2): 343–352. doi:10.1016/j.rse.2010.09.006. [15] Sannier, C. A. D., J. C. Taylor, W. Du Plessis, and K. Campbell. 1998. “Real-Time Vegetation Monitoring with NOAA-AVHRR in Southern Africa for Wildlife Management and Food Security Assessment.” International Journal of Remote Sensing 19 (4): 621–639. doi:10.1080/ 014311698215892 [16] Swets, D. L., B. C. Reed, J. D. Rowland, and S. E. Marko. 1999. “A Weighted Least- Squares Approach to Temporal NDVI Smoothing.” In: Proceedings of the 1999 ASPRS Annual Conference, 526–536. Portland, OR. 80
  9. Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM XÂY DỰNG BẢN ĐỒ NGẬP LỤT CHO KHU VỰC SÔNG BÙI TRONG TRẬN LŨ LỊCH SỬ 2018 Nguyễn Thế Toàn Phòng Khoa học công nghệ Trần Kim Châu, Dương Thanh Tâm Khoa Thủy văn & Tài Nguyên nước Nguyễn Hà Linh Khoa Môi Trường, Trường Đại học Tài Nguyên Môi trường Hà Nội Tóm tắt: Bài báo trình bày kết quả nghiên cứu xây dựng bản đồ ngập lụt từ ảnh viễn thám chủ động Sentinel 1. Dựa trên nguyên lý so sánh 2 ảnh viễn thám trước khi ngập và khi đang ngập, nghiên cứu tiến hành xác định vùng ngập cho khu vực sông Bùi ứng với trận lũ lịch sử tháng 7 năm 2018. Nghiên cứu đa đưa ra phương pháp mới để đánh giá mức độ ngập lụt một cách nhanh chóng, miễn phí, không phụ thuộc vào các điều kiện thời tiết. Với độ phân giải chi tiết, kết quả của phương pháp khá phù hợp với tình hình thực tế trên khu vực nghiên cứu. Các huyện Chương Mỹ và Quốc Oai có mức độ ngập lụt lớn nhất với mức độ ngập lần lượt là 12.94 và 11.1 km2. Từ khoá: Sentinel 1, bản đồ ngập lụt, Sông Bùi. Summary: The paper presents the results of the inundation mapping from the Sentinel 1. Based on the principle of comparing two remote sensing images before and during the flood event, the study extracts flooded area in the historical flood in July 2018. The new approach to assess flood area was shown in ressearch with many advantages: quickly, free of charge and independent of weather conditions. With detailed resolution, the results of the method are quite consistent with the actual situation in the study area. Chuong My and Quoc Oai districts have the largest flooding area with 12.94 and 11.1 km2, respectively. Keywords: Sentinel 1, remote sensing images, inundation mapping, historical flood. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Trong những năm gần đây các mô hình 1 và 2 Trong những năm gần đây, bản đồ ngập lụt chiều kết hợp dần được sử dụng để thay thể để ngày càng trở thành một công cụ hữu hiệu nâng cao độ chính xác của các kết quả mô trong vấn đề đánh giá tác động của lũ lụt với phỏng. Có thể kể đến như Đỗ và nnk (2018) người dân. Với bản đồ ngập lụt đưa cho chúng xây dựng bản đồ ngập lụt cho hệ thống sông ta một cái nhìn trực quan về phạm vi và mực Kone – Hà Thanh bằng mô hình 2 chiều. Sử độ ngập. Hiện nay có nhiều phương pháp để dụng phương pháp này đep lại kết quả tốt đồng xây dựng bản đồ ngập lụt. Phương pháp phổ thời cũng sẽ có tính lịnh động trong việc tính biến nhất hiện nay đang được áp dụng ở Viêt toán các kịch bản. Tuy nhiên, nó cũng vẫn còn Nam là sử dụng kết hợp giữa mô hình thủy lực nhiều hạn chế. Một trong những yêu cầu cao và các công cụ GIS. Phương pháp này được của phương pháp này lượng số liệu đầu vào thực hiện cách đây hơn một thập kỷ từ việc sử cho mô hình, đòi hỏi mất thời gian và công sức dụng các mô hình một chiều ví dụ như Đặng để khảo sát ngoài thực địa, thu thập và chỉnh lý và nnk (2015) hay Nguyễn và nnk (2014). số liệu. Để sử dụng phương pháp này cần có 81
  10. Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai chuyên gia có kinh nghiệm để kiểm định và Đầu tiên sông chảy theo hướng Tây Bắc – hiệu chỉnh mô hình phù hợp. Đặc biệt, trong Đông Nam, khi đến xã Tân Vinh thì nhập với những vùng ngập úng do mưa nội đồng thì mô suối Bu ( bắt nguồn từ xã Trường Sơn), dòng hình thủy lực hiện tại chưa giải quyết được sông đổi hướng chảy quanh co, uốn khúc theo một cách triệt để hướng Tây - Đông cho đến hết địa phận huyện. và cuối cùng nhập vào sông Đáy tại Ngày nay, với sự phát triển của công nghệ Ba Thá. Sông Bùi mang tính chất một con ảnh viễn thám đã mở ra một hướng mới trong sông già, thung lũng rộng, đáy bằng, độ dốc việc thu thập, phân tích dữ liệu. Ảnh viễn nhỏ, có khả năng tích nước. thám có khả năng thu thập trên một phạm vi rộng và trong khoảng thời gian dài với tần Về đặc trưng khí tượng, thủy văn đây là suất lặp lại lớn. Với nguồn ảnh miễn phí được khu vực có lượng mưa lớn kết hợp với địa cung cấp đây sẽ là một nguồn tài nguyên to hình dốc dẫn đến nước tập trung nhanh về lớn. Phương pháp sử dụng ảnh viễn thám vùng hạ du gây ngập úng lớn. Điển hình trận cũng đã được nhiều tác giả trong và ngoài lũ năm 2018, theo số liệu quan trắc mưa từ nước ứng dụng trong lĩnh vực xác định phạm trung tâm dự báo Khí tượng thủy văn Trung vi ngập lụt. Alesheikh (2007) đã xác định ương tổng lượng mưa từ ngày 14-22/7trên đường bờ biển dựa trên việc tính toán ra khu vực khoảng 597mm làm cho mực nước ngưỡng khác biệt giữa mức độ phản xạ ở dải trên sông Bùi tại Yên Duyệt trong lên mức Green và các dải NIR, MIR. Tuy nhiên việc 7.36m, gây ngập úng cho khoảng 2.200ha sử dụng các ảnh quang học sẽ không thực thuộc các xã Hoàng Văn Thụ, Nam Phương hiện được nếu trời bị bao phủ mây, đặc biệt Tiến, Tân Tiến. trong những thời điểm mưa to. Vấn đề này đã được Trần (2017) khắc phục khi sử dụng ảnh viễn thám, loại ảnh mà các thông tin thu nhận được không bi hạn chế bởi mây. Đây là cách tiếp cận phù hợp, tuy nhiên cách tiếp cận này chưa phân biệt những vùng nước tinh sẵn có (sông, hồ) và những vùng đất bị ngập nước. Trong nghiên cứu này, các tác giả cũng sử ảnh viễn thám chủ động để tính toán nhằm loại bỏ ảnh hưởng của mây, Bên cạnh đó, nghiên cứu so sánh sự khác biệt giữa bức ảnh lúc ngâp và lúc chưa ngập nhằm phân biệt những vùng bị ngập do mưa và những vùng thường xuyên có nước. 2. GIỚI THIỆU VỀ VÙNG NGHIÊN CỨU Khu vực nghiên cứu được lựa chọn là khu vực Sông Bùi bao gồm cả các phụ lưu chảy qua các huyện, Ba Vì, Sơn Tây, Thạch Thất, Quốc Oai, Chương Mỹ và một phần nhỏ huyện Lượng Sơn. Sông Bùi bắt nguồn từ huyện Lương Sơn tỉnh Hòa Bình, có chiều dài khoảng 40km, đoạn thượng lưu dài 20km Hình 1: Vị trí khu vực sông Bùi 82
  11. Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai 3. CÔNG CỤ VÀ PHƯƠNG PHÁP ngày 26/4/2014. Sentinel-1 có nhiệm vụ cung NGHIÊN CỨU cấp ảnh vệ tinh liên tục mọi thời tiết, cả ngày và đêm. Vệ tinh Sentinel-1 cung cấp độ tin cậy 3.1. Công cụ tính toán cao, cải thiện thời gian xem lại, độ bao phủ địa Sentinel là tên của một loạt các vệ tinh quan lý và phổ biến dữ liệu nhanh chóng để hỗ trợ sát trái đất thuộc Chương trình Copernicus của các ứng dụng hoạt động trong lĩnh vực ưu tiên Cơ quan Không gian châu Âu (ESA). Các vệ giám sát biển, giám sát đất liền. Đây là tư liệu tinh được đặt tên từ Sentinel-1 tới Sentinel-6 viễn thám mới và có độ phân giải không gian có các thiết bị thu nhận quan sát đất liền, đại chi tiết 10m. Đặc điểm tư liệu viễn thám siêu dương và khí quyển. Sentinel-1A là vệ tinh cao tần cho phép xác định được đặc tính bề dầu tiên trong loạt các vệ tinh thuộc chương mặt của đối tượng, độ ẩm, độ dẫn điện... dựa trình Copernicus, đã được lên quỹ đạo ngày vào năng lượng phản xạ ngược thu nhân được 3/4/2014; còn Sentinel-1B – đã được phóng tai đầu dò. Hình 3: Vệ tinh sentinel 1A Trong nghiên cứu này dữ liệu sử dụng được liệt kê trong bảng dưới đây: Bảng 1: Dữ liệu anh thu thập phục vụ nghiên cứu Khu Thời STT Tên ảnh Ghi chú vực điểm chụp S1A_IW_GRDH_1SDV_20180710T225045_ Trước khi 1 10/07/2018 Sông 20180710T225110_022738_0276E0_0B91 ngập Bùi S1A_IW_GRDH_1SDV_20180722T225046_ 2 22/07/2018 Đang ngập 20180722T225111_022913_027C51_6953 83
  12. Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai 3.2. Sơ đồ tiếp cận tính toán sánh từng vị trí để xem xét sự khác biệt. Như Nguyên tắc của ảnh viễn thám Sentinel một đã miêu tả ở trên, những khu vực bị ngập lụt là sử dụng nguyên lý tán xạ ngược. Vệ tinh sẽ mức độ phản xạ ngược sẽ giảm đi rất nhiều so phát tín hiệu đến các đối tượng và thu nhận lại với trước khi ngập. Dựa trên sự khác biệt giữa các tính hiệu phản xạ từ các đối tượng. Ứng 2 thời điểm, một ngưỡng khác biệt được xác với các đối tượng có bề mặt gồ ghê khác nhau, định để phân biệt những vùng bị ngập nước. mức độ tán xạ ngược sẽ khác nhau. Đối với mặt tiếp xúc càng gồ ghề thì mức độ phản xạ càng lớn, do trong ảnh viễn thám sẽ thể hiện màu càng sáng. Đối với mặt nước có bề mặt phẳng nhãn với mức độ phản xạ rất nhỏ do vậy trong ảnh viễn thám những khu vực này sẽ có màu tối. Tuy nhiên một số khu vực bị khuất, một hoặc một số bề mặt có tính chất đặc biệt cũng được thể hiện bằng các màu tối. Do vậy 2 bức ảnh khu vực nghiên cứu lúc ngập và chưa ngập được so sánh với nhau để tìm ra sự khác biệt. Những vùng bị ngập là những vùng có sự khác biệt rõ rệt ở mức độ tán xạ ngược. Nghiên cứu được tiến hành dựa trên sơ đồ khối như hình dưới đây. Trong bước đầu tiên, 2 ảnh viễn thám được lựa chọn để tính toán nên có thời gian chụp gần nhau để đảm bảo độ phản xạ ngược của các đối tượng bề mặt trong 2 bức ảnh tương đối đồng nhất. Ảnh viễn thám sau khi đươc thu thập về được cắt tập trung vào khu vực nghiên cứu nhằm tăng tốc độ tính toán của ảnh. Trong bước tiếp theo, giá trị ở mỗi điểm Hình 4: Sơ đồ tiếp cận ảnh được hiệu chỉnh. Do ảnh Sentinel mức độ 1 chưa được mặc định hiệu chỉnh. Mục tiêu của hiệu chỉnh SAR là cung cấp cung cấp giá 4. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN trị phản xạ ngược σ0 từ giá trị DN thu nhận Hai ảnh viễn thám khu vực sông Bùi trước và được ở đầu do cho từng pixcel. trong khi ngập nặng trong tháng 7 năm 2018 Việc nắn chỉnh ảnh cho đúng hệ quy được được thể hiên như trong hình dưới đây. Hình tiến hành trong bước thứ 3. Trong bước này, một bên trái thể hiện thời điểm trước trận lũ lịch số ảnh hưởng của địa hình và độ nghiêng của sử, trong khi hình bên phải thể hiện thời điểm cảm biến vệ tinh, dẫn đến sự biến dạng trong các ngập lụt lớn trong trận lũ. Có thể nhìn thấy ở hình ảnh chỉnh sửa địa hình nhằm bù đắp cho hình ảnh ngày 28 tháng 7 có nhiều vùng đen những biến dạng này để việc biểu diễn hình học hơn so với bức ảnh ngày 10 tháng 7. Nguyên của hình ảnh sẽ càng gần với thế giới thực hơn. nhân là do những vùng ngập nước sẽ làm giẩm Sau khi tiến hành nắn chỉnh ảnh, 2 bức ảnh độ phản xạ ngược tại khu vực đó làm cho vùng khi ngập và trước khi ngập đưởng tổng hợp so bị đen nhiều hơn. 84
  13. Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai Hình 4: Hình ảnh khu vực Sông Bùi trước và trong trận lũ lịch sử Tiến hành tính toán sự khác biệt của các trái (5a) là hình chưa ngập và hình phía phải bức ảnh để tiến hành xác định ngưỡng phân 5b là hình đã ngâp. Các vị trí đặc trưng được biệt. Bằng phương pháp chọn mẫu, 200 vị trí thể hiện bằng các điểm đỏDựa trên giá trị các đại diện được chọn phân bố đều trên khu vực điểm này, giá trị ngưỡng khác biệt dB được để xác định ngưỡng khác biệt. Hình 5 thể hiện lựa chọn trong hợp này là ΔdB = -6. Trong đó 1 ví dụ chi tiết một khu vực nhỏ với hình phía dB = 10*log(σ0). a b Hình 5: Hình ảnh nước ngập sát bờ đê ngoài thực tế và trong tính toán Thực tế nhiều đoạn đê Tả Bùi đã ở mức báo Kết quả vùng ngập cũng được kiểm tra tại mốt động. Thành phố Hà Nội phải dùng bao cát để số vị trí khác cho thấy vùng ngập có hình dạng bảo vệ mốt số đoạn đê tả Bùi như hình 6a. Dựa khá hợp lý với thực tế. Hình 7 thể hiện hình vào điều kiện thực tế đó, giá trị ngưỡng được ảnh một khu vực bị ngập trong thực tế. Nhận xác lập để mức khu vực ngập lụt bị giới hạn thấy vùng bị ngập có hình dạng tương đồng bởi tuyến đê như hình 6b. Trong hình 6b vùng với thực tế khi bám sát với bờ ruộng. Tuyến màu đỏ thể hiện vùng bị ngập. Vùng này bám đường cắt chéo phía dưới góc phải trong tính sát với tuyến đê (đường màu trắng) trong hình. toán cũng không bị ngập. 85
  14. Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai a b Hình 6: Hình ảnh nước ngập sát bờ đê ngoài thực tế và trong tính toán a b Hình 7: Hình ảnh vùng ngập khớp với thực tế Bản đồ ngập lụt được thể hiện như hình 8. Bên cạnh đó, nhưng khu vực ngập úng do Với cách làm trên những khu vực ngập lụt mưa nội đồng cũng được thể hiện (các vùng được xác định sẽ không bao gồm những đỏ nằm cách xa các con sông). Đây chính là vùng ngập nước thường xuyên như ao hồ lợi thế của phương pháp được sử dụng so với sông suối. Đây là một ưu điểm nổi bật của phương pháp mô hình toán. phương pháp, do vậy khi tính toán diện tích Bên cạnh việc xác định vùng ngập, nghiên ngập lụt sẽ cho con số sát với thực tế hơn. cứu còn tiến hành tính toán diện tích ngập 86
  15. Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai ứng với các đơn vị hành chính. Đây là là Bảng 2: Thống kê diện tích ngập theo đơn thông tin sơ bộ nhưng rất hữu ích trong việc vị hành chính khu vực sông Bùi đánh giá thiệt hại ở giai đoạn ban đầu. Kết quả tính toán các xã ngập đươc thể hiện như bảng 2. Kết quả của nghiên cứu cho thấy các huyện Chương Mỹ và Quốc Oai có mức độ ngập lớn nhất. Điều này cũng phù hợp với thực tế khi khu vực này có địa hình tương đối thấp, trong khi đó đê hữu sông Bùi đã bị tràn. Vùng ngập tính toán cũng chỉ yếu nằm phía hữu sông Bùi Huyện Lương Sơn, mặc 5. KẾT LUẬN dù nằm khá xa sông Bùi tuy nhiên cũng bị ảnh hưởng do ngập lụt. Nghiên cứu đã trình bày một phương pháp xác định vùng ngập từ ảnh viễn thám chủ động Sentinel 1. Dựa trên nguyên lý so sánh mức độ phản xạ ngược của bức ảnh trước và sau trận lũ để tiến hành xác định ngưỡng để phân biệt vùng bị ngập. Phương pháp cho kết quả nhanh với nguồn dữ liệu miễn phí hoàn toàn. Bên cạnh đó phương pháp còn thể hiện nhiều ưu điểm vượt trội so với các phương pháp khác. Với ngưỡng lựa chọn ΔdB = -6, cho thấy mức độ ngập lụt tương đối phù hợp với thực tế. Nghiên cứu là cơ sở để áp dụng cho các vùng khác. Hạn chế của nghiên cứu là đó là việc không có số liệu điều tra thực địa để kiểm nghiệp kết quả tính toán. Để khắc phục điều này nghiên cứu đã so sánh với một số vị trị điển hình để đánh giá mức độ hợp lý. Để nâng cao độ tin cậy cho kết quả tính toán cần có những số liệu điều tra trực tiếp ngoài thực địa, công việc này hoàn toàn có thể tiến hành trong các nghiên cứu tương lai. Một nhược điểm nữa của phương pháp là chu kỳ chụp của ảnh Sentinel Hình 8: Bản đồ ngập lụt khu vực sông Bùi 1 là 12 ngày, do vậy đôi khi không tìm được trong trận lũ lịch sử bức anh khi đang có lũ xảy ra. 87
  16. Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Tran Kim Chau (2017) Mapping Extent of Flooded Areas using Sentinel-1 Satellite Image, Tạp chị Khoa Học Kỹ Thuật và Môi Trường, số 58, 09/2017, ISSN: 1859-3941 [2] Đặng Đình Đoan, Ngô Anh Quân, Nguyễn Hoàng Sơn, Nguyễn Ngọc Thế (2015) Nghiên cứu xây dựng bản đồ ngập lụt vùng hạ lưu sông Đắk Bla, Tạp Chí KH&CN Thủy Lợi số 28, 10/2015, ISSN: 1859-4255 [3] Nguyễn Hoàng Sơn (2014) Nghiên cứu ứng dụng mô hình dự báo lũ cho sông Vu Gia - Thu Bồn, Tạp chí Khoa học kỹ thuật Thủy lợi và Môi trường, số 14, 08/2006 [4] Đỗ Anh Đức, Bùi Mạnh Bằng, Hoàng Đức Lâm (2018), Đánh giá ảnh hưởng của các khu đô thị mới đến vấn đề thoát lũ hạ lưu sông Kon, Tạp chí Khí tượng Thủy văn; Số 696,12/2018, ISSN 2525 – 2208 [5] Alesheikh, A. Ghorbanali, N. Nouri (2007). Coastline change detection using remote sensing. Int. J. Environ. Sci. Tech., 4 (1): 61-66, 2007, ISSN: 1735-1472 88
  17. Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai TAI BIẾN ĐỊA CHẤT TRÊN SƯỜN DỐC VÙNG ĐỒI NÚI TRUNG BỘ TRONG MÙA MƯA BÃO NĂM 2020 Đỗ Quang Thiên, Đỗ Thị Việt Hương, Nguyễn Thị Lệ Huyền, Nguyễn Thị Thanh Nhàn Khoa Quốc Tế, Đại học Huế Huỳnh Văn Chương, La Dương Hải, Phạm Gia Tùng Trường Đại học khoa học, Đại học Huế Tóm tắt: Mục tiêu của báo cáo là sử dụng hệ thống các phương pháp nghiên cứu khác nhau để đánh giá hiện trạng và xác định nguyên nhân gây ra các tai biến địa chất trên sườn dốc khu vực Trung Bộ từ Quảng Bình đến Kon Tum trong mùa mưa bão 2020. Kết quả nghiên cứu cho thấy, trong tháng 10 - 11/2020 do 7 cơn bão liên tiếp gây ra mưa lớn kéo dài, đã làm phát sinh hàng loạt các quá trình trên sườn dốc (trượt lở, lũ quét - lũ bùn đá, đá đổ…) với tổng khối lượng đất đá sạt lở lên tới 4,1 triệu m3, đã làm thiệt mạng hàng trăm người, tàn phá môi trường dân sinh, kinh tế - xã hội và cơ sở hạ tầng khu vực. Động lực các quá trình sườn dốc thuộc loại dịch chuyển mạnh, kém ổn định, qui mô khối trượt từ trung bình đến rất lớn (hệ số ổn định sườn dốc Kg=0,47-0,63), một trong các nguyên nhân chủ yếu, kịch phát gây ra tai biến này là do sự biến đổi tính chất cơ lý đất đá theo mặt cắt thẳng đứng vỏ phong hóa trong điều kiện mưa cường độ cao kéo dài nhiều ngày, gây phá hủy trạng thái cân bằng ứng suất trọng lực và làm gia tăng áp lực thủy động của dòng chảy mặt vận động xuôi theo sườn dốc. Từ khóa: Tai biến địa chất, sườn dốc, trượt lở, lũ bùn đá, lũ quét. Summary: This paper utilized system of different research methodologies for evaluate current status and identify main causes of geo-hazard occurring in mountainous slope at central Vietnam from province of Quang Binh to Kontum in stormy season in the year 2020. Research results reflected during Octoboer – November, 2020 that there were continuous 7 tropical storms force long-term heavy rainfall and many slope processes such as landslides, flash flood - debris flow, rock fall, …Total rock and soil amount collapse about 4.1 cubic millions, also caused considerable casualties, destruct civil environment, economy – society and local infracstructure. The motivations of geo-harzad on slope are classified as strongly, unstable, scale of slided soil mass is from medium to very high (slope stability coefficient, Kg= 0.47 – 0.63). Once of the core reasons lead these geo-hazards come from variations of physical – mechanical properties of soil and rock oriented vertical direction of weathered earth crust under heavy rainfall condition. Under this negative condition, it disabled natural stability of gravitation stresses and rise dynamic hydropressure of surface water flow on slope. Key words: geo-hazard, slope, landslide, debris flow, flash flood. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ đất đá xuống phía chân sườn dốc (mái dốc) Trước hết cần quan điểm rằng quá trình do các tác động trọng lực, hoặc tác động kết sườn dốc (slope processes) là thuật ngữ biểu hợp giữa trọng lực với áp lực thủy tĩnh, áp thị tổ hợp các quá trình dịch chuyển tự nhiên lực thủy động dòng ngầm, hoặc tác động kết của đất đá, đất đá chứa nước và nước chứa hợp áp lực thủy động dòng chảy mặt tạm 89
  18. Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai thời trên sườn dốc với trọng lực, làm biến đổi cấu trúc địa chất, hình thái sườn dốc. Còn hiện tượng sườn dốc (slope phenomena) được hiểu là kết quả, hậu quả và là biểu hiện bên ngoài của các quá trình sườn dốc. Tuy nhiên, trong thực tiễn nghiên cứu, cũng như trong các văn liệu khoa học liên quan với các quá trình sườn dốc việc định danh tường minh giữa quá trình và hiện tượng sườn dốc vẫn chưa được quan tâm đúng mức. Trong địa chất - địa mạo cũng như các lĩnh vực khoa học khác, các nhà khoa học thường quan niệm các quá trình Địa động lực và tai biến địa chất là một, nhưng xét về bản chất thì tai biến địa chất có cường độ hoạt động mạnh, qui mô rộng và gây đột biến lớn về môi trường, tổn thất nặng nề về nhân mạng và của cải. Chẳng hạn như xói lở bờ sông là quá trình địa động lực, nhưng động đất luôn là tai biến địa chất. Hình 1: Dữ liệu Aster DEM khu vực Trong thực tế, rất khó phân biệt rõ ràng về nghiên cứu tai biến tự nhiên và tai biến nhân sinh, ví dụ trượt mái taluy đường giao thông vừa do tự Địa hình vùng nghiên cứu chủ yếu là các nhiên (phong hoá nên đất đá có lực kháng cắt giảm, khi nước mưa ngầm xuống làm dãy khối núi, đồi với vô số các sườn dốc mà tăng trọng lượng khối đất đá và giảm lực phần lớn đang tồn tại ở trạng thái cân bằng dính kết) vừa do nhân tạo (con người cắt xén trọng lực. Tuy vậy, ngày nay cùng với sự phát sườn dốc). Bên cạnh đó, có thể hiểu sườn triển kinh tế - xã hội, ngày càng có nhiều tổ dốc là phần mặt đất tự nhiên, cấu tạo từ đất chức kinh tế đầu tư vào xây dựng các đường đá có thành phần vật chất, nguồn gốc, tuổi và giao thông, các thủy điện bậc thang cũng như tính chất khác nhau, nghiêng về một phía khai thác khoáng sản lộ thiên, lấy mặt bằng thi nhằm duy trì phương vận động chung của công công trình… Các hoạt động này thường dòng chảy, cũng như sự dịch chuyển trọng tạo nên các mái dốc có góc dốc lớn hơn nhiều lực đất đá hướng xuống phía dưới của mặt góc nghiêng của sườn dốc (sườn tự nhiên), tức nghiêng này. Còn mái dốc là phần mặt đất cấu tạo từ đất đá khác nhau, cũng nghiêng về là nâng cao mức độ phá hủy trạng thái cân một phía do các hoạt động kinh tế - xây dựng bằng ứng suất trọng lực của sườn dốc tự nhiên (cắt xén sườn dốc…) của con người tạo ra. vốn có. Sự phá hủy trạng thái cân bằng ứng Sườn dốc, mái dốc rất đa dạng, sườn dốc có suất trọng lực của sườn dốc ở mức độ cao hơn thể là bờ sông, bờ biển, bờ hồ, sườn núi, do hoạt động kinh tế - xây dựng là một trong sườn đồi…, mái dốc đường, bờ mỏ lộ thiên, những nguyên nhân cơ bản và trực tiếp làm bờ hố móng... song mái dốc thường có góc phát sinh các quá trình sườn dốc. Trong bối dốc lớn hơn nhiều so với sườn đồi núi tồn tại cảnh biến đổi khí hậu toàn cầu ngày càng gia trước đó [12]. tăng, cùng với những trận bão lũ cực trị, khác 90
  19. Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai thường, xảy ra với tần suất ngày một lớn hơn Đoàn Kinh tế - Quốc phòng 337 (thôn Cợp, (2013, 2016, 2020…), trùng với mùa mưa lũ xã Hướng Phùng, Hướng Hoá; Thôn Tà Rùng, cường độ cao của lãnh thổ nằm trong vành đai xã Húc, Hướng Hóa (Quảng Trị); Xã Trà khí hậu nhiệt đới ẩm gió mùa chính là nguyên Leng, Trà Vân (Nam Trà My); Thôn 3, nhân kích phát ồ ạt các quá trình sườn dốc, gây xã Phước Lộc, Phước Sơn (Quảng Nam). Trong tổn thất nghiêm trọng về dân sinh, kinh tế và bối cảnh biến đổi khí hậu toàn cầu như hiện tàn phá môi trường rất lớn, đồng thời gây cản nay, các tai biến địa chất nói chung và các trở các hoạt động kinh tế - xây dựng [6, 13] . thảm họa trên sườn dốc sẽ có sự gia tăng, biến Do vậy, hàng năm nhà nước, một mặt phải đầu đổi khó lường [8, 9]. Do vậy, từ các kết quả tư hàng nghìn tỷ đồng để khắc phục sự cố, nghiên cứu nhiều năm qua, kết hợp với công đảm bảo giao thông giữa các vùng miền, cũng tác thu thập tài liệu, phân tích ảnh viễn thảm như phòng chống trượt lở - lũ bùn đá, mặt và khảo sát thực tế kết hợp với bay UAV tháng khác còn phải đầu tư kinh phí không nhỏ cho 12/2020, nhóm tác giả muốn phát họa một bức việc triển khai các chương trình, dự án nghiên tranh hiện trạng, đánh giá động lực, xác định cứu để nắm bắt bản chất các quá trình sườn nguyên nhân chủ yếu và kịch phát gây ra các dốc, phân tích cơ chế, nguyên nhân, điều kiện, tai biến trên sườn dốc trong mùa bão lũ năm động lực, quy luật phát sinh, phát triển, đồng 2020, nhằm phục vụ cho công tác nghiên cứu thời đánh giá, dự báo diễn biến và từ đó đề tiếp theo về cơ chế, các yếu tố ảnh hưởng xuất giải pháp phòng chống, giảm thiểu tác hại (nguyên nhân, điều kiện), động lực, quy luật do chúng gây ra. phát sinh - phát triển, dự báo và thành lập bản Các tuyến đường giao thông miền núi ở đồ nguy cơ tai biến, rũi ro để xây dựng hệ vùng nghiên cứu rất có ý nghĩa chiến lược trong thống quan trắc, cảnh báo sớm ở những khu chính trị, an ninh quốc phòng, kinh tế và văn vực rũi ro cao, đồng thời đề xuất các giải pháp hóa - xã hội, song rất nhạy cảm đối với các quá phòng chống, ứng phó, giảm thiểu thiệt hại các trình trên sườn dốc (trượt lở, lũ bùn đá - lũ quét, tai biến trên sườn dốc trong thời gian tới. đá đổ…) vào các mùa mưa lũ hàng năm, với Trong nghiên cứu này chỉ tập trung vào tai quy mô, cường độ cũng như tần suất xuất hiện biến trượt lở, còn tai biến lũ quét - lũ bùn đá rất phức tạp. Đặc biệt là đợt lũ tháng 10- chỉ đề cập đến thực trạng. 11/2020 được xem như một đợt lũ lịch sử mới 2. TÀI LIỆU, KỸ THUẬT VÀ PHƯƠNG (một số vùng có mực nước vượt qua lịch sử PHÁP NGHIÊN CỨU năm 1979, 1999), thuộc loại thiên tai nguy Để đạt được mục tiêu đề ra, ngoài phương hiểm, gây tổn thất quá lớn ở vùng nghiên cứu. pháp thu thập tài liệu, khảo sát đo đạc và tính Trong tháng 10-11/2020 đã có nhiều cơn áp toán thực tế (15-19/12/2020), phương pháp thí thấp và bão lớn liên tiếp, gây ra mưa rất to kéo nghiệm xử lý các tính chất cơ lý của đất đá dài nhiều ngày đã làm phát sinh các tai biến trong điều kiện tự nhiên và bão hòa, nhóm tác trên sườn dốc, gây tổn thất về sinh mạng và của giả còn sử dụng phương pháp UAV và phân cải, nhất là thảm họa địa chất xảy ra tại nhà tích ảnh viễn thám để chính xác hóa về hiện điều hành thủy điện Rào Trăng 3; Trạm quản lý trạng tai biến, nhất là những thông tin về vị trí bảo vệ rừng 67 (Phong Xuân, Phong Điền, xảy ra tai biến địa chất mà phương pháp khảo Thừa Thiên Huế); Khu vực đóng quân của sát thực trạng không thể thực hiện được. 91
  20. Ứng dụng công nghệ không gian trong công tác phòng, chống thiên tai Bảng 1: Dữ liệu ảnh viễn thám phân tích trượt lở, lũ bùn đá - lũ quét khu vực nghiên cứu Chất Thời gian Loại vệ Độ phân giải Độ mây che phủ Mốc thời Khu vực Cột Hàng lượng thu ảnh tinh không gian phần đất liền (%) gian xảy ra ảnh Landsat 8 23/07/2020 126 048 30 m x30 m 12,91 9 (Tốt) Trước Quảng OLI Bình Sentinel - 24/02/2021 T48 QXE 10, 20 m 6,87 9 (Tốt) Sau 2B L1C Thừa Thiên 16/07/2020 Landsat 8 125 049 30 m x30 m 14,82 9 (Tốt) Trước Huế 15/02/2021 OLI 125 049 30 m x30 m 0.41 9 (Tốt) Sau Quảng 02/09/2020 Landsat 8 125 049 30 m x30 m 24,08 9 (Tốt) Trước Nam 25/02/2021 OLI 125 049 30 m x30 m 0,41 9 (Tốt) Sau Quảng 11/09/2020 124 050 30 m x30 m 15,61 9 (Tốt) Trước Landsat 8 Ngãi, 06/03/2021 OLI 124 050 30 m x30 m 0,30 9 (Tốt) Sau Kontum Nguồn: https://gdemdl.aster.jspacesystems.or.jp/index_en.html Bảng 2: Thông tin dữ liệu ASTER GDEM vùng nghiên cứu Vĩ độ/ Độ phân STT Khu vực Tên của cảnh Hệ quy chiếu kinh độ giải (m) 1 Kontum ASTGTMV003_N13E107_dem.tif N13E107 GCS_WGS_1984 30 x 30 2 Kontum ASTGTMV003_N14E107_dem.tif N14E107 GCS_WGS_1984 30 x 30 Kontum, 3 ASTGTMV003_N14E108_dem.tif N14E108 GCS_WGS_1984 30m x 30 m Quảng Ngãi 4 Quảng Ngãi ASTGTMV003_N14E109_dem.tif N14E109 GCS_WGS_1984 30 x 30 Kontum, 5 ASTGTMV003_N15E107_dem.tif N15E107 GCS_WGS_1984 30 x 30 Quảng Nam Quảng Nam, 6 Quảng Ngãi, ASTGTMV003_N15E108_dem.tif N15E108 GCS_WGS_1984 30 x 30 Đà Nẵng 7 Quảng Trị ASTGTMV003_N16E106_dem.tif N16E106 GCS_WGS_1984 30 x 30 Quảng Trị, 8 ASTGTMV003_N16E107_dem.tif N16E107 GCS_WGS_1984 30 x 30 Thừa Thiên Huế Thừa Thiên Huế, 9 ASTGTMV003_N16E108_dem.tif N16E108 GCS_WGS_1984 30 x 30 Đà Nẵng 92
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
4=>1