Tải file PDF Tác giả
Đơn vị công tác
1 Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Đồng bằng và Trung du Bắc Bộ; minhhuekttv@gmail.com; daodat81@gmail.com; thomdth91@gmail.com; phamdieuthuykttv@gmail.com; nguyenlandbbb@gmail.com; ngochoakttv@gmail.com; vthuyen1999@gmail.com
*Tác giả liên hệ: minhhuekttv@gmail.com; Tel: +84–934537242
Tóm tắt
Hiện nay có nhiều nghiên cứu xây dựng hệ thống cảnh báo sớm thiên tai đã được thực hiện trên thế giới cũng như ở Việt Nam. Thành phố Nam Định là một trong những khu vực xảy ra ngập lụt nặng nề và thường xuyên. Khi mưa lớn kéo dài khoảng 30 phút, nhiều tuyến đường đã bắt đầu ngập. Các tuyến đường như Hàng Thao, Ngô Quyền, Máy Tơ, Trần Phú, Trần Hưng Đạo... với lượng mưa trên 50mm thì đã ngập từ 30-40 cm có nơi 50-70 mm thời gian ngập từ 1-2 giờ. Do đó, rất cần có một bộ công cụ được xây dựng để cảnh báo sớm ngập lụt cho thành phố Nam Định. Nghiên cứu này đưa ra bộ công cụ cảnh báo ngập thành phố Nam Định do mưa lớn với lõi của hệ thống là mô hình MIKE Urban đã được hiệu chỉnh và kiểm định, biên mưa đầu vào là mưa dự báo ước lượng từ radar, vệ tinh. Ba trận mưa lớn vào các năm 2022, 2023, 2024 được dùng để đánh giá khả năng ứng dụng của bộ công cụ này và cho hiệu quả tốt, có thể đưa vào nghiệp vụ thực tế và nhân rộng cho các đô thị khác.
Từ khóa
Trích dẫn bài báo
Huệ, L.T.; Đạt, Đ.T.; Thơm, Đ.T.H.; Thúy, P.T.D.; Lan, N.T.; Hoa, Đ.T.N.; Huyền, V.T.T. Đánh giá hiệu quả của việc ứng dụng bộ công cụ cảnh báo ngập lụt thành phố Nam Định do mưa lớn. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2025, 770, 68-83.
Tài liệu tham khảo
1. Rossman, L.A.; Huber, W.C. Storm water management model reference manual volume I, hydrology. U.S. EPA Office of Research and Development, Washington, DC, EPA/600/R-15/162A, 2015.
2. Rossman, L.A.; Dickinson, R.E.; Schade, T.; Chan, C.C.; Burgess, E.; Sullivan, D.; Lai, F.H. SWMM 5–The next generation of EPA’s storm water management model. J. Water Manag. Model. 2004, 12, 339–358.
3. Wu, W.L.; Lu, L.J.; Huang, X.F.; Shangguan, H.D.; Wei, Z.Q. An automatic calibration framework based on the InfoWorks ICM model: The effect of multiple objectives during multiple water pollutant modeling. Environ. Sci. Pollut. Res. 2021, 28, 31814–31830.
4. Benito, G.; Lang, M.; Barriendos, M.; Llasat, M.C.; Francés, F.; Ouarda, T.; Thorndycraft, V.; Enzel, Y.; Bardossy, A.; Coeur, D.; Bobée, B. Use of systematic, palaeoflood and historical data for the improvement of flood risk estimation. Nat. Hazards 2004, 31, 623–643.
5. Agarwal, S.; Kumar, S. Urban flood modeling using SWMM for historical and future extreme rainfall events under climate change scenario. Indian J. Ecol. 2020, 47(11), 48–53.
6. Henonin, J.; Russo, B.; Mark, O.; Gourbesville, P. Real-time urban flood forecasting and modelling – A state of the art. J. Hydroinf. 2013, 15(3), 717–736.
7. Chen, G.; Hou, J.; Zhou, N.; Yang, S. High-resolution urban flood forecasting by using a coupled atmospheric and hydrodynamic flood models. Front. Earth Sci. 2020, 8, 545612.
8. Mason, D.C.; Bevington, J.; Dance, S.; Revilla-Romero, B.; Smith, R.; Vetra-Carvalho, S.; Cloke, H.L. Improving urban flood mapping by merging synthetic aperture radar-derived flood footprints with flood hazard maps. Water 2021, 13(11), 1577. https://doi.org/10.3390/w13111577.
9. Won, Y.M.; Lee, J.H.; Moon, H.T.; Moon, Y.I. Development and application of an urban flood forecasting and warning process to reduce urban flood damage: A case study of Dorim River Basin, Seoul. Water 2022, 14, 187. https://doi.org/10.3390/w14020187.
10. Davis, S.; Pentakota, L.; Saptarishy, N.; Mujumdar, P. A flood forecasting framework coupling a high resolution WRF ensemble with an urban hydrologic model. Front. Earth Sci. 2022, 10, 883842. https://doi.org/10.3389/feart.2022.883842
11. Trực tuyến: http://iwrp.gov.vn/d1860/tinh-hinh-ngap-lut-cac-do-thi-vung-dong-bang-bac-bo--thuc-trang-va-giai-phap.html.
12. Hưng, N.Q.; Liên, N.T. Ứng dụng mô hình Thủy văn đô thị 2D và thiết kế xanh cho hệ thống thoát nước thành phố Hà Tĩnh. VNU J. Sci.: Earth Environ. Sci. 2021, 37(3), 50–62.
13. Dũng, N.K.; Tuyết, Q.T.T. Ứng dụng MIKE FLOOD xây dựng bản đồ nguy cơ ngập lụt và hệ thống cảnh báo sớm úng ngập cho lưu vực sông Kim Ngưu và tám quận nội thành Hà Nội. Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất và Môi trường 2016, 32(3S), 34–42.
14. Đại, N.V.; Nam, N.A.; Thịnh, Đ.Q.; Hiệp, N.V.; Tuấn, P.V. Xây dựng hệ thống dự báo ngập lụt đô thị cho khu vực Hà Nội sử dụng số liệu mưa lưới độ phân giải cao. Tạp chí Khoa học biến đổi khí hậu 2019, 12, 32–41.
15. Cổn, P.M. Nghiên cứu cơ sở khoa học mô phỏng hệ thống cân bằng nước mặt trong ngập úng khu vực nội thành Hà Nội, Luận án tiến sĩ cấp Đại học Quốc Gia, 2015.
16. Sở giao thông công chính. Báo cáo dự án thoát nước Thành phố Hà Nội (giai đoạn 1), UBND Tp. Hà Nội, 2015.
17. Bộ Tài nguyên và Môi trường và Quỹ phát triển Bắc Âu (NDF). Xây dựng hệ thống cảnh báo ngập úng thời gian thực cho nội thành Hà Nội, 2015.
18. Đại, N.V.; Tuyên, N.K.; Thịnh, Đ.Q.; Long, P.B. Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến tình hình ngập lụt ở thành phố Nam Định. Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu 2018, 5, 51–58.
19. Trực tuyến: https://namdinh.gov.vn/portal/Pages/2020-11-3/Thanh-pho-Nam-Dinhabi7pl.aspx
20. DHI. MIKE_FLOOD_UserManual. 2014.
21. DHI. MIKE_FLOOD_Urban_Flood_Modelling_Step_by_Step. 2014.
22. DHI. MFLOODToolbox. 2014.
23. Tri, D.Q.; Thu, N.V.; Hoa, B.T.K.; Nguyen-Thi, H.A.; Hoa, V.V.; Hue, L.T.; Dat, D.T.; Pham, H.T.T. Application of Radar-Based Precipitation Data Improves the Effectiveness of Urban Inundation Forecasting. Sustainability 2024, 16, 3736. https://doi.org/10.3390/ su16093736.
24. Trực tuyến: https://baotintuc.vn/dia-phuong/mua-lon-keo-dai-nhieu-tuyen-pho-o-tp-nam-dinh-ngap-trong-bien-nuoc-20230928121050124.htm.
25. Trực tuyến: http://hymetnet.gov.vn/radar/.
26. Huệ, L.T.; Đạt, Đ.T.; Thơm, Đ.T.H.; Thúy, P.T.D.; Lan, N.T.; Hoa, Đ.T.N.; Huyền, V.T.T. Ứng dụng mưa dự báo từ mô hình WRF3KM-IFS-DA nâng cao hiệu quả dự báo cảnh báo ngập lụt đô thị. Tạp chí Khí tượng Thuỷ văn 2024, 763, 48–65.