Tải file PDF Tác giả
Đơn vị công tác
1 Đài Khí tượng Thủy Văn khu vực Nam Bộ; quyentccb@gmail.com
2 Trung tâm Quản lý Hạ tầng kỹ thuật thành phố Hồ Chí Minh; nguyenviethungtv@gmail.com
3 Phân viện Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hận phía Nam; nguyenphuongdongkttv@gmail.com
4 Công ty TNHH DHI Việt Nam; tqd@dhigroup.com
*Tác giả liên hệ: nguyenviethungtv@gmail.com; Tel.: +84–918445566
Tóm tắt
Hiện nay có khá nhiều các công cụ dự báo trong lĩnh vực khí tượng thủy văn có thể áp dụng cho mô phỏng và dự báo ngập lụt đô thị. Tuy nhiên hầu hết các phần mềm này thường là phần mềm thương mại, đơn lẻ chưa có sự đồng bộ. Mặt khác công tác dự báo, cảnh báo mưa lớn, ngập lụt của Thành phố Hồ Chí Minh (TPHCM) chưa có sự liên kết thành hệ thống nên thời gian đưa bản tin cảnh báo mưa lớn, ngập lụt có độ chễ, chưa đủ độ tin cậy và tương tác với người dân chậm. Trong khi đó, việc ứng dụng AI trong dự báo ngập lụt cũng đang được nghiên cứu và đưa vào thực hiện tại nhiều thành phố lớn trên thế giới. Bài báo giới thiệu việc xây dựng hệ thống cảnh báo sớm ngập lụt trên địa bàn thành phố Hồ Chí Minh trên cơ sở ứng dụng công nghệ thông tin trên nền tảng GIS (hệ thống thông tin địa lý) và ứng dụng nền tảng trí tuệ nhân tạo (AI) nhằm đảm bảo công tác dự báo, cảnh báo ngập lụt kịp thời, chính xác, theo hướng dự báo ngắn hạn để chủ động phòng tránh, ứng phó với ngập lụt, chia sẻ thông tin trên kho dữ liệu dùng chung của Thành phố, cho phép chính quyền và người dân truy cập một cách thuận lợi thông tin cảnh báo ngập theo thời gian thực tại TP.HCM. Hệ thống cảnh báo sớm ngập lụt đã được thử nghiệm trong 3 tháng 9,10 và 11 của năm 2021 trên địa bàn Thành phố Thủ Đức, với kết quả khá tốt (hệ số R2 > 0,8).
Từ khóa
Trích dẫn bài báo
Tài liệu tham khảo
1. Campanella, T.J. Urban Resilience and the Recovery of New Orleans. J. Am. Plann. Assoc. 2006, 72(2), 141–146.
2. Cigler, B.A. “The “Big Questions” of Katrin and the 2005 Great Flood of New Orleans”. Public Administration Review, Harrisburg, Pennsylvania State University, 2007.
3. Doocy, S.; Daniels, A.; Murray, S.; Kirsch, T.D. The Human Impact of Flood. A Historical Review of Events 19802009 and Systematic Literature Review. PLOS Currents Disasters, 2013.
4. Dutta, D. An integrated tool for assessment of flood vulnerability of coastal cities to sea–level rise and potential socio–economic impacts: a case study in Bangkok–Thailand. Hydrol. Sci. J. 2011, 56(5), 805–823.
5. Messner, F.; Edmund, P.R.; Green, C.; Meyer, V.; Tunstall, van der Veen, S.A. Evaluating flood damages: guidance and recommendations on principles and methods. FLOODsite, Report number: T09–06–01, 2007.
6. Hallegatte, S.; Green, C.; Nicholls, R.J.; Corfee–Morlot, J. Future flood losses in major coastal cities. Nat. Clim. Change 2013, 3, 802–806.
7. Liao, K.H. A theory on Urban Resilience to Floods–A basis for alternative planning practices. Resilience Alliance 2012, 17(4), 48.
8. Sato, T.; Nakasu, T. Typhoon Flood Disasters in Metro Manila. National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention, No. 45, 2011.
9. World Bank, Thai Flood: Rapid Assessment for Resilient Recovery and Reconstruction Planning.Washington, 2012.
10. https://tuoitre.vn/nhat-ban-phat-trien-he-thong-du-bao-ngap-do-mua-20190521074147697.htm
11. https://kenhthoitiet.vn/an-do-bat-tay-voi-google-su-dung-ai-du-bao-va-canh-bao-som-lu-lut-114830/
12. Kouziokas, G.N. The application of artificial intelligence in public administration for forecasting high crime risk transportation areas in urban environment. Transp. Res. Procedia 2017, 24, 467– 473. https://doi.org/10.1016/ j.trpro.2017.05.083.
13. Kouziokas, G.N.; Chatzigeorgiou, A.; Perakis, K. Predicting Environmental Data in Public Management by Using Artificial Intelligence. In Proceedings of the 11th International Scientific Conference eRA–11, Piraeus, Greece: Piraeus University of Applied Sciences, 2016, pp. 39–46.
14. Long, H.P. Biến đổi khí hậu cục bộ và vấn đề ngập lụt đô thị ở Thành phố Hồ Chí Minh. Kỷ yếu Hội nghị Khoa học và Công nghệ lần thứ 11, ngày 21–23/10/2009.
15. Sâm, L. Nghiên cứu đề xuất các giải pháp chống ngập cho Tp. Hồ Chí Minh. Báo cáo tổng hợp kết quả khoa học công nghệ đề tài cấp nhà nước, TP.HCM, 2011.
16. Bảo, L.X.; Công, M.V. Đánh giá rủi ro kinh tế do ngập lụt, ứng dụng cho Dự án chống ngập khu vực Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 1. Tạp chí Khoa học kỹ thuật thủy lợi và môi trường 2016, 55, 55–72.
17. Lanh, Đ.T. Quản lý tổng hợp lưu vực và sử dụng hợp lý tài nguyên nước lưu vực hệ thống sông Đồng Nai. Chương trình KHCN trọng điểm cấp nhà nước, 2010.
18. Dũng, N.Đ. Ngập lụt tại TP. Hồ Chí Minh: Hướng tiếp cận “mềm”.Tạp chí Quy hoạch Đô thị số 4, 2011.
19. Kim, N.Q. Nghiên cứu giải pháp tổng thể kiểm soát ngập lụt vùng hạ lưu sông Đồng Nai – Sài Gòn và các vùng lân cận. Đại học Thủy lợi, 2013.
20. Hưng, N.V. Điều tra khảo sát và đánh giá thiệt hại do ngập lụt đến kinh tế – xã hội; xây dựng bản đồ thiệt hại do ngập lụt phục vụ công tác chống ngập, quy hoạch đô thị trên địa bàn Thành phố Hồ Chí Minh. Đài Khí tượng thủy văn khu vực Nam Bộ, 2021.
21. Phi, H.L. Urban Flood in Ho Chi Minh City: Causes and Management Strategy. Constr. Plann. J. 2013, 63, 26–29.