Tác giả

Đơn vị công tác

1Khoa Địa lý, Đại học Sư phạm Hà Nội; duongloi1710@gmail.com; landp@hnue.edu.vn

* Tác giả liên hệ: duongloi1710@gmail.com; Tel.: 0357120145

Tóm tắt

Lũ quét là một dạng thiên tai điển hình tại vùng núi Tây Bắc của Việt Nam, tuy nhiên việc dự báo gặp nhiều khó khăn do tính chất phức tạp của nó và tác động của biến đổi khí hậu toàn cầu. Mục đích của nghiên cứu này nhằm xác định những khu vực có nguy cơ lũ quét cao dựa vào đặc điểm thực tế của khu vực nghiên cứu bằng mô hình đa chỉ tiêu. Độ dốc, hiện trạng sử dụng đất, thành phần cơ giới đất và lượng mưa là các tiêu chí được lựa chọn và đánh trọng số tương ứng với mức độ ảnh hưởng của nó đến tiềm năng lũ quét tại khu vực nghiên cứu. Phương pháp phân tích thứ bậc AHP là phương pháp phân tích đa chỉ tiêu được dùng để xác định mối tương quan so sánh giữa các tiêu chí, từ đó xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ lũ quét. Theo đó, khu vực nghiên cứu được phân thành năm cấp: khu vực có nguy cơ rất thấp, khu vực có nguy cơ thấp, khu vực có nguy cơ trung bình, khu vực có nguy cơ cao và khu vực có nguy cơ rất cao. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra rằng, lũ quét có nguy cơ hình thành cao và rất cao ở phía bắc và đông bắc của khu vực nghiên cứu chiếm trên 15 % diện tích lãnh thổ, trong đó phân bố chính ở tỉnh Lai Châu và phía đông bắc tỉnh Sơn La. Kết quả nghiên cứu là tài liệu đáng tin cậy cho công tác phòng chống thiên tai và quản lý tài nguyên môi trường vùng Tây Bắc. 

Từ khóa

Trích dẫn bài báo

Lợi, D.T.; Lan, Đ.P. Ứng dụng mô hình đa chỉ tiêu nhằm đánh giá nguy cơ lũ quét trong bối cảnh biến đổi khí hậu toàn cầu. Trường hợp nghiên cứu cụ thể: miền núi Tây Bắc–Việt Nam. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021721, 31-45.

Tài liệu tham khảo

1. Jeffrey, Z.; Kevin, D. The Flash floos potential index at WFO Des Moines, Iowa, Project at National Weather Service, National Oceanic and Atmospheric Administration, 2013. http://204.227.127.200/images/dmx/hydro/FFPI˙WriteUp.pdf.

2. Vietnam country report. The 10th ASEAN & Japan highlevel official meeting on Caring Societies, National framework and practices for socially vulnerable groups in case where natural disaster hit country, Tokyo, Japan, 2012.

3. https://www.mhlw.go.jp/bunya/kokusaigyomu/asean/2012/dl/Vietnam˙CountryReport.pdf.

4. Nektarios, N.K.; George, P.K. Flood management and a GIS modeling method to assess flood–hazard areas – a case study. Hydrol. Sci. J. 2011, 56, 212–225.

5. Tawatchai, T.F.K. Flood–hazard assessment and riskbased zoning of a tropical Floodplain: Case study of the Yom River, Thailand. Hydrol. Sci. J. 2010, 55, 145–161.

6. Karatzas, N.N. Flood management and a GIS modeling method to assess flood–hazard areas – a case study. Hydrol. Sci. J. 2011, 56, 212–225.

7. Evangelia, G.; Chrisoula, R.; Kleomenis, K.; Christos, C. A gis–based flash flood runoff model using high–resolution DEM and meteorological data. Eur. Assoc. Remote Sens. 2013, 12, 33–43.

8. Jasper, K.; Gurtz, J.; Lang, H. Advanced Flood forecasting in Alpine watersheds by coupling meteorological observations and forecasts with a distributed hydrological model. J. Hydrol. 2002, 267, 253–254.

9. Trương, V.A.; Hoàng, T.S. Phân vùng hiểm họa lũ lụt do mưa lớn trên lục địa kết hợp với mực nước biển dâng lưu vực sông Vu Gia, Thu Bồn. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2019, 705, 1–10.

10. Đỗ, T.D.; Trần, H.T. Đánh giá tác động của ngập lụt đến sử dụng đất nông nghiệp ở các huyện ven biển của tỉnh Nghệ An trong bối cảnh biến đổi khí hậu. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2017, 674, 1–7.

11. Tincu, R.; Lazar, G.; Lazar, I. Modified flash flood potential index in order to estimate areas with predisposition to water accumulation. Open Geosci. 2018, 10, 593–606.

12. Wang, Y.; Hong, H.; Chen, W.; Li, S.; Pamučar, D.; Gigović, L.; Drobnjak, S.; Bui,  D.T.; Duan, H. A hybrid GIS multi–criteria decision–making method for flood susceptibility mapping at Shangyou, China. Remote Sens. 2019, 11, 1–34.

13. Romulus, C.; Dieu, T.B. Identification of areas prone to flash–flood phenomena using multiple–criteria decision–making, bivariate statistics, machine learning and their ensembles. Sci. Total Environ. 2020, 712, 1–12.

14. Lê, H.T.; Nguyễn, T.H.; Nguyễn, D.L.; Nguyễn, K.L. 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 2013, 3, 64–72.

15. Trần, T.P.; Phan, T.M.; Nguyễn, B.N. Sử dụng phân tích đa tiêu chí để cảnh báo nguy cơ lũ lụt tại huyện Quảng Điền, tỉnh Thừa Thiên Huế, Tạp chí khoa học và công nghệ nông nghiệp 2020, 4, 17211733.

16. Lê, N.N.; Nguyễn, N.T.; Lã, T.H. Tích hợp GIS và viễn thám xác định nguy cơ lũ quét lưu vực sông Năng, tỉnh Bắc Kạn. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2015, 5, 19–26.

17. Lại, T.A.; Nguyễn, N.T.; Phạm, X.C; Lê, N.N; Vũ, D.C. Xây dựng hệ thống cảnh báo sớm lũ quét ở vùng núi, thử nghiệm tại huyện Thuận Châu, Sơn La. Tạp chí Khoa học Công nghệ Việt Nam 2018, 60, 28–35.

18. Kiều, V.H.; Vũ, H.N. Ứng dụng Viễn thám và GIS xây dựng bản đồ tiềm năng lũ quét tỉnh Lai Châu. Hội thảo khoa học “Khoa học Địa lý trong sự nghiệp giáo dục đào tạo và phát triển kinh tế-xã hội của đất nước. NXB Đại học Sư phạm, 2006, 478 – 488.

19. Smith, G. Flash flood potential: Determining the hydrologic response of FFPI basins to heavy rain by analyzing their physiographic characteristics. https://www.cbrfc.
noaa.gov/papers/ffp_wpap.pdf.

20. Đặng, D.L. Địa lí tự nhiên Việt Nam 2 (Phần khu vực). NXB Đại học Sư phạm, Hà Nội, 2015.

21. Greenhill, N.B.; Peverill, K.I.; Douglas, L.A. Surface runoff losses from sloping fertilised perennial pasture in Victoria, Australia; New Zealand. J. Agric. Res. 1983, 26, 227–231.

22. Fox, D.M.; Bryan, R.B.; Price, A.G. The influence of slope angle on infiltration rate for interrill conditions. Geoderma. 1997, 80, 181–194.

23. Thinh, N.V.; Hoan, K.V.; Thanh, D.V. Ứng dụng ArcGIS trong nghiên cứu và giảng dạy địa lý. NXB Đại học Sư phạm, Hà Nội, 2016.

24. Loi, D.T.; Thanh, D.V.; Huong, L.V. Detection of flash-flood potential areas using watershed characteristics: Application of Cau river watershed in Vietnam. J. Earth Sys. Sci. 2020, 129, 1–16.

25. Pei, J.S.; Yi, Y.; Jing, Z.; Jing, A.W.; Yi, G.; Guo, Y.Q. The effect of land use/cover change on surface runoff in Shenzhen Region, China. Catena 2007, 69, 31–35.

26. Saaty, R.W. The analytic hierarchy process – what it is and how it is used. Math. Model. 1987, 9, 161–176.