Tải file PDF Tác giả
Đơn vị công tác
1 Viện Địa chất, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam; daominhduc_dkt@yahoo.com; vucaominh@gmail.com; yenhh11@gmail.com
2 Viện Nghiên cứu Thiết kế trường học, Bộ Giáo dục và Đào tạo; pqanh@moet.edu.vn
3 Khoa Địa lý, Trường Đại học Khoa học tự nhiên, ĐH Quốc gia Hà Nội; kinhbachus@gmail.com
*Tác giả liên hệ: daominhduc_dkt@yahoo.com; Tel.: +84-916903618
Tóm tắt
Nghiên cứu cảnh báo sớm nguy cơ tai biến lũ quét trên các lưu vực miền núi là yêu cầu cấp thiết hiện nay không chỉ với những nước phát triển, mà còn với các nước đang phát triển như Việt Nam. Hầu hết các phương pháp phân tích đòi hỏi lượng dữ liệu chi tiết lớn, mô hình phân tích phức tạp nên hạn chế người sử dụng. Vậy nên cần một công cụ phân tích nguy cơ lũ quét để cảnh báo sớm một cách đơn giản, để người dân sống ở lưu vực suối có nguy cơ cao như tại Nghĩa Đô, huyện Bảo Yên tỉnh Lào Cai có thể chủ động hơn trong việc phòng tránh lũ quét. Bài báo này hướng tới sử dụng các phương pháp thống kê đơn giản nhằm đánh giá nguy cơ lũ quét trên lưu vực suối Nghĩa Đô. Nhóm nghiên cứu sử dụng phương pháp thống kê nhằm hướng tới giải thích cả quy luật về không gian và thời gian hình thành lũ quét. Kết quả nghiên cứu chỉ ra tai biến lũ quét trên suối Nghĩa Đô có diễn biến lên xuống nhanh và bất ngờ, phụ thuộc mật thiết và chủ yếu vào lượng mưa trong 24 giờ và chỉ cần lượng mưa 24 giờ cao hơn 29mm là cũng đủ để hình thành lũ quét. Nghiên cứu này thành lập bảng ma trận 2 chiều kết hợp 5 cấp tiềm năng hình thành lũ quét với 5 cấp của cường độ mưa trong 24 giờ để xác định nguy cơ hình thành lũ quét tại khu vực lưu vực suối Nghĩa Đô. Người dân nơi đây có thể dễ dàng sử dụng bảng ma trận này nhằm tự cảnh báo kịp thời nguy cơ lũ quét xuất hiện ở khu vực sinh sống.
Từ khóa
Trích dẫn bài báo
Tài liệu tham khảo
1. Trần Thục. Báo cáo đặc biệt của Việt Nam về quản lý rủi ro thiên tai và các hiện tượng cực đoan nhằm thúc đẩy thích ứng với Biến đổi Khí hậu. UNDP - IMHEN, Nhà xuất bản Tài nguyên - Môi trường và Bản đồ Việt Nam 2015.
2. Lã Thanh Hà. Những điều cần biết về Lũ quét. Nhà Xuất Bản Tài Nguyên Môi Trường & Bản Đồ Việt Nam 2017, tr. 392.
3. Minh, V.C. Nghiên cứu đánh giá tai biến lũ quét – lũ bùn đá các tỉnh phía Bắc” đề tài nhánh thuộc đề tài “Nghiên cứu đánh giá tổng hợp các loại hình tai biến địa chất lãnh thổ Việt Nam và các giải pháp phòng chống” Đề tài NCKH độc lập cấp Nhà nước 1999- 2003 Viện Địa chất, 2013.
4. Tư, T.V. Cơ sở khoa học và phương pháp lập bản đồ nguy cơ lũ quét. Tạp chí các Khoa học về trái đất 2012, 34(3), 217-222.
5. Bryndal, T. The impact of extreme rainfall and fash foods on the food risk management process and geomorphological changes in small Carpathian catchments: a case study of the Kasiniczanka river (Outer Carpathians, Poland) 2017. Nat Hazards 88(1):95–120.
6. Zogg, J., K. Deitsch. The flash flood potential index at WFO Des Moines. Project at National weather Service 2013.
7. Dieu, B.T. Flash flood susceptibility modeling using an optimized fuzzy rule based feature selection technique and tree based ensemble methods. Science of the Total Environment 2019, 668.
8. Laxton, J.L. Geographic information systems for geoscientists—Modelling with GIS—Bonhamcarter. GF. Int. J. Geogr. Inf. Syst. 1996, 10, 355–356.
9. Van Westen C.J., Rengers N.; Soeters, R. Use of geomorphological information in indirect landslide susceptibility assessment. Natural hazards 2003, 30(3), 399-419
10. Zhang, G.; Cai, Y.; Zheng, Z.; Zhen, J.; Liu, Y.; Huang, K. Integration of the statistical index method and the analytic hierarchy process technique for the assessment of landslide susceptibility in Huizhou, China. Catena 2016, 142, 233–244.