Tác giả

Hồ Công Toàn 1 , Đặng Trường An 1*

Đơn vị công tác

1 Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG–HCM; hocongtoanhdh@gmail.com; dtan@hcmus.edu.vn

*Tác giả liên hệ: dtan@hcmus.edu.vn.com; Tel.: +84–909719878

Tóm tắt

Trong những năm gần đây, các hiện tượng mưa với cường độ lớn xuất hiện ngày càng thường xuyên tại khu vực bán đảo Cà Mau (BĐCM) gây ngập cục bộ và làm ảnh hưởng đến đời sống của người dân trong khu vực. Theo báo cáo của Bộ Tài Nguyên và Môi Trường, mưa tại khu vực BĐCM có xu hướng gia tăng về cường độ và chu kỳ lặp lại trong tương lai như hệ quả của biến đổi khí hậu (BĐKH). Mưa với cường độ lớn có xu hướng tăng sẽ góp phần làm tình trạng ngập lụt cục bộ tại các khu vực có địa hình thấp và hệ thống tiêu thoát nước kém trầm trọng hơn. Việc chủ động phòng tránh các ảnh hưởng bất lợi từ các sự kiện mưa gây ngập đối với đời sống người dân, phân tích chu kỳ lặp lại của một cơn mưa gây ngập lụt là rất cần thiết. Chính vì vậy, mục tiêu của nghiên cứu là: a) xác định chu kỳ lặp lại của một sự kiện mưa cực đoan cho khu vực BĐCM bằng phầm mềm CumFreq và b) hướng đến xây dựng bản đồ ngập lụt dựa trên dữ liệu được tính toán từ đường cong cường độ–thời đoạn–tần suất (IDF) mưa góp phần hỗ trợ chủ động phòng tránh nguy cơ gây ngập lụt do mưa cũng như góp phần thích ứng với BĐKH cho khu vực BĐCM.

Từ khóa

Ngập lụt; Vùng trũng; Mưa cực đoan; Nước biển dâng; Bán đảo Cà Mau.

Trích dẫn bài báo

Toàn, H.C.; An, Đ.T. Xây dựng đường cong cường độ–thời đoạn–tần suất mưa hướng đến thiết lập bản đồ ngập lụt cho khu vực bán đảo Cà Mau. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 727, 33-43.

Tài liệu tham khảo

1. IPCC. Climate Change 2013: The Physical Science Basis. Contribution of Working Group I to the Fifth Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Stocker, T.F.; Qin, D.; Plattner, G.K.; Tignor, M.; Allen, S.K.; Boschung, J.; Nauels, A.; Xia, Y.; Bex, V.; Midgley, P.M. (eds.). Cambridge University Press, Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA, 2013, pp. 1535. https://doi.org/10.1017/CBO9781107415324.

2. Bộ Tài nguyên và Môi trường. Kịch bản Biến đổi khí hậu và nước biển dâng cho Việt Nam. Nhà xuất bản Tài nguyên – Môi trường và Bản đồ Việt Nam, 2016.

3. Thuy, N.N; Anh, H.H. Vulnerability of rice production in Mekong River Delta under impacts from floods, salinity and climate change. Int. J. Adv. Sci. Eng. Inf. Tech. 2015, 5(4), 272–279.

4. Vu, D.T.; Yamada, T.; Ishidaira, H. Assessing the impact of sea level rise due to climate change on seawater intrusion in Mekong delta, Vietnam. Water Sci. Tech. 2018, 77(6), 1632–1639. https://doi.org/10.2166/wst.2018.038.

5. Walanus, A.; Cebulska, M.; Twardosz, R. Long-¬term variability pattern of monthly and annual atmospheric precipitation in the Polish Carpathian mountains and their foreland (1881–2018). Pure Appl. Geophys. 2021, 178, 633–650. https://doi.org/10.1007/s00024–021–02663–9.

6. Lee, S.K.; Dang, T.A. Extreme rainfall trends over the Mekong Delta under the impacts of climate change. Int. J. Clim. Change Strategies Manage. 2020, 12(5), 639–652. https://doi.org/10.1108/IJCCSM–04–2020–0032.

7. Dang, T.A. Simulating rainfall IDF curve for flood warnings in the Ca Mau coastal area under the impacts of climate change. Int. J. Clim. Change Strategies Manage. 2020, 12(5), 705–715. https://doi.org/10.1108/IJCCSM–06–2020–0067.

8. Akpen, G.D.; Aho, M.I.; Ojo, O.G. Rainfall Intensity – Duration – Frequency (IDF) models for Makurdi, Nigeria. Int. J. Sci. Eng. Res. 2016, 7(5), 838–849. ISSN 2229–5518.

9. Boudou, M.; Danière, B.; Lang, M. Assessing changes in urban flood vulnerability through mapping land use from historical information. Hydrol. Earth Syst. Sci. 2016, 20, 161–173. https://doi.org/10.5194/hess–20–161–2016.

10. Rodríguez, R.; Navarro, X.; Casas, C.; Ribalaygua, J.; Russo, B.; Pouget, L.; Redano, A. Influence of climate change on IDF curves for the metropolitan area of Barcelona (Spain). Int. J. Climatol. 2014, 34(3), 643–654. https://doi.org/10.1002/joc.3712.

11. Binh, L.T.H.; Aglian, V.; Umamahesh, N.V.; Rathnam, E.V. Modelling spatial variation of extreme precipitation over Ho Chi Minh City under nonstationary condition. Acta Geophys. 2019, 67, 849–861. https://doi.org/10.1007/s11600–019–00295–1

12. Khiem. V.M.; Minh. T.H.; Linh. N.L. Impact of climate change on Intensity – Duration – Frequency curves in Ho Chi Minh City. J. Clim. Change Sci. 2017, 3, 40–48.

13. Nội, D.T.; Long, N.L.; Tùng, H.T. Nghiên cứu đề xuất phương pháp tính lũ thiết kế công trình giao thông vùng Đông Bắc Việt Nam. Tạp chí khoa học Kỹ thuật Thủy lợi và Môi trường 2016, 53, 80–86.

14. Thanh, N.T.; Remo, L.D.A. Projected changes of precipitation IDF curves for short duration under climate change in Central Vietnam. Hydrol. 2018, 5(3), 33. https://doi.org/10.3390/hydrology5030033.

15. Ban chỉ huy Phòng chống thiên tai và Tìm kiếm cứu nạn tỉnh Cà Mau. Kế hoạch Phòng, chống thiên tai giai đoạn 2016–2020 trên địa bàn tỉnh Cà Mau, Công văn số 10/KH–PCTT, 2016.

16. Liu, J.P.; DeMaster, D.J.; Nguyen, T.T.; Saito, Y.; Nguyen, V.L.; Ta, T.K.O.; Li, X. Stratigraphic formation of the Mekong River Delta and its recent shoreline changes. Oceanogr. 2017, 30(3), 72–83.

17. Nhung, T.T.; Phu, L.V.; Nghi, V.V.; Bang, H.Q. Salt intrusion adaptation measures for sustainable agricultural development under climate change effects: A case of Ca Mau Peninsula, Vietnam. Clim. Risk Manage. 2019, 23, 88–100. https://doi.org/10.1016/j.crm.2018.12.002.

18. Son, N.T.; Chen, C.F.; Chang, N.B.; Chen, C.R.; Chang, L.Y.; Bui, X.T. Mangrove mapping and change detection in Ca Mau Peninsula, Vietnam, using landsat data and object–based image analysis. IEEE J. Sel. Top. Appl. Earth Obs. Remote Sens. 2015, 8(2), 503–510. https://doi: 10.1109/JSTARS.2014.2360691

19. Nguyen, V.L.; Ta, T.K.O.; Tateishi, M. Late Holocene depositional enviroments and coastal evolution of the Mekong River Delta, southern Vietnam. J. Asian Earth Sci. 2020, 18(4), 427–439. https://doi: 10.1016/S1367–9120(99)00076–0.

20. Valík, A.; Brazdil, R.; Zahradnicek, P.; Tolasz, R.; Fiala, R. Precipitation measurements by manual and automatic rain gauges and their influence on homogeneity of long‐term precipitation series. Int. J. Clim. 2020, 41(S1), E2357–E2552. https://doi: 10.1002/joc.6862.

21. San, M.; Akcay, F.; Linh, N.T.T.; Kankal, M.; Pham, Q.B. Innovative and polygonal trend analyses applications for rainfall data in Vietnam. Theor. Appl. Climatol. 2021. https://doi: 10.1007/s00704–021–03574–4.

22. Shah, N.V.; Patel, Y.S.; Dbhangaokar, P. Assessing impact of climate change on rainfall patterns of Vadodara District, Gujarat, India. J. Phys.: Conf. Ser. 2021, 1714, 012046. https://doi:10.1088/1742–6596/1714/1/012046.

23. Jing, L.N.; Tiang, S.K.; Huang, Y.F.; Noh, N.I.F.M.; Al–Mansob, R.A. Analysis of annual maximum and partial duration rainfall series. IOP Conf. Series: Earth Env. Sci. 2021, 646, 012039. https://doi:10.1088/1755–1315/646/1/012039.

24. Quân, N.T.; Nhi, P.T.T.; Khôi, Đ.N. Xây dựng đường cong IDF mưa cực đoan cho trạm Tân Sơn Hòa giai đoạn 1980–2015. Tạp chí phát triển khoa học và công nghệ 2017, 20(M2–2017), 73–81.

25. Nhat, L.M.; Tachikawa, Y.; Takara, K. Establishment of Intensity–Duration Fequency curves for precipitation in the monsoon area of Vietnam. Annuals Disas. Prev. Res. Inst. Kyoto Univ. 2006, 49B, 93–103.

26. Introduce to CumFreq software. http://www.waterlog.info/cumfreq.htm.

27. Al–Baldawi, T.H.K.; Alzuabidi, Z.Z.A. Extreme value analysis of maximum rainfall data in Baghdad city. Math. Stat. J. 2016, 2(3), 1–8.

28. Chen, J.; Wang, Z.; Wu, X.; Lai, C.; Chen, X. Evaluation of TMPA 3B42–V7 product on extreme precipitation estimates. Remote Sens. 2021, 13, 209. https://doi.org/ 10.3390/rs13020209.

29. Cheng, L.; Aghakouchak, A. Non–stationary extreme value analysis in a changing climate. Clim. Change 2014, 127, 353–369. https://doi.org/10.1007/s10584–014–1254–5.