Tải file PDF Tác giả
Đơn vị công tác
1 Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu; thuybk77@gmail.com; tranthuc.vkttv@gmail.com; huynhlanhuong@gmail.com
* Tác giả liên hệ: thuybk77@gmail.com; Tel.: +84–796071306
Tóm tắt
Các thiên tai thường xảy ra đồng thời, hoặc nối tiếp, làm tăng tình trạng dễ bị tổn thương của khu vực chịu tác động. Các tỉnh ven biển Trung Trung Bộ thường xuyên chịu tác động bất lợi của thiên tai điển hình như bão, mưa lớn... Đã có nhiều nghiên cứu về thiên tai và tình trạng dễ bị tổn thương do thiên tai, tuy nhiên, các nghiên cứu đều chỉ mới xét đến thiên tai riêng lẻ, mà chưa xét đến tình trạng dễ bị tổn thương gây bởi nhiều thiên tai xảy ra đồng thời hoặc nối tiếp nhau (đa tổn thương). Bài báo này trình bày kết quả đánh giá định lượng mức độ dễ bị tổn thương ở khu vực ven biển Trung Trung Bộ đối với bão, mưa lớn trong bão và mưa lớn xảy ra sau bão (đa thiên tai). Kết quả cho thấy, 86% các huyện thuộc Trung Trung Bộ có TDBTT cao và rất cao đối với gió mạnh (GM) hoặc mưa lớn trong bão (MTB) và 50% đối với mưa lớn sau bão (MSB). Chỉ số TDBTT dao động từ 0,11–0,39 đối với GM/MTB và 0,02–0,47 đối với MSB. TDBTT gia tăng đối với đa thiên tai, 100% các huyện có mức độ đa tổn thương cao và rất cao, chỉ số mức độ đa tổn thương (MV) dao động từ 0,18–0,49. Mức độ đa tổn thương có thể tăng 25%–105% so với TDBTT đối với thiên tai đơn. Do đó, các giải pháp nhằm giảm độ nhạy cảm, tăng nguồn lực của khu vực nghiên cứu là nhiệm vụ cần thiết và cấp bách. Cách tiếp cận của nghiên cứu này đánh giá chi tiết, tổng thể TDBTT không chỉ đối với thiên tai đơn mà còn đánh giá được TDBTT đối với đa thiên tai, cho phép xây dựng bản đồ phân vùng đa tổn thương ở quy mô cấp huyện, giúp ích cho công tác lập kế hoạch, quản lý nguồn lực và điều phối liên huyện, nhằm giảm nhẹ thiệt hại do đa thiên tai gây ra.
Từ khóa
Trích dẫn bài báo
Thủy, T.T.; Thục, T.; Hương, H.T.L. Đánh giá tính dễ bị tổn thương đối với đa thiên tai ở ven biển Trung Trung Bộ. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 718, 72–84.
Tài liệu tham khảo
1. Lee, Y.S.; Liou, Y.A.; Liu, J.C.; Chiang, C.T.; Yeh, K.D. Formation of Winter Super Typhoon Haiyan (2013) and Hagupit (2014) through interaction with cold fronts as observed by Multifunctional Transport Satellite. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2017, 55, 3800–3809. https://doi.org/10.1109/TGRS.2017.2680418.
2. Liou, Y.A.; Nguyen, A.K.; Li, M.H. Assessing spatiotemporal eco–environmental vulnerability by Landsat data. Ecol. Indic. 2017, 80, 52–65. https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2017.04.055
3. Liou, Y.A.; Liu, J.C.; Liu, C.P.; Liu, C.C. Season–dependent distributions and profiles of seven super–typhoons (2014) in the Northwestern Pacific Ocean from satellite cloud images. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2018, 56, 2949–2957, https://doi.org/10.1109/TGRS.2017.2787606.
4. Thục, T.; Neefjes, K.; Hương, T.T.T.; Thắng, N.V.; Nhuận, M.T.; Trí, L.Q.; Thành, L.Đ.; Hương, H.T.L.; Sơn, V.T.; Thuận, N.T.H.; Tường, L.N. Báo cáo đặc biệt của Việt Nam về Quản lý rủi ro thiên tai và hiện tượng cực đoan nhằm thúc đẩy thích ứng với BĐKH, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu và UNDP. NXB Tài nguyên Môi trường và Bản đồ, Hà Nội, 2015.
5. Ban chỉ đạo Phòng chống lụt bão Trung ương. Báo cáo về bão số 9 Ketsana, 2009.
6. UNISDR. Terminology on Disaster Risk Reduction. United Nations International Strategy for Disaster Reduction. Accessed March 2019 from https://www.unisdr.org/we/inform/terminology
7. Pielke, R.A.J. Rethinking the role of adaptation in climate policy. Global Environ. Change 1998, 8, 159–170. https://doi.org/10.1016/S0959–3780(98)00011–9.
8. Williams, G. Study on Disaster Risk Reduction, Decentralization and Political Economy. Global Assessment Report on Disaster Risk Reduction (GAR), 2011.
9. Gautam, D. Assessment of social vulnerability to natural hazards in Nepal. Nat. Hazards Earth Syst. Sci. 2017, 17, 2313. https://doi.org/10.5194/nhess–17–2313–2017
10. Alpar, B. Vulnerability of Turkish coasts to accelerated sea–level rise. Geomorphology 2009, 107, 58–63.
11. Mahendra, R.S.; Mohanty, P.C.; Bisoyi, H.; Kumar, T.S.; Nayak, S. Assessment an management of coastal multi–hazard vulnerability along the Cuddalore–Villupuram, east coast of India using geospatial techniques. Ocean Coast Manag. 2011, 54, 302–311. https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2010.12.008.
12. Gallina, V. An advanced methodology for the multi–risk assessment: an application for climate change impacts in the North Adriatic case study (Italy). PhD Thesis, University of Vienna, 2015.
13. Mafi–Gholami, D.; Zenner, E.K.; Jaafari, A.; Bakhtyari, H.R.R.; Bui, D.T. Multi hazards vulnerability assessment of southern coasts of Iran. J. Environ. Manage. 2019, 252, 109628. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2019.109628.
14. GIZ. Risk Supplement to the Vulnerability Sourcebook, 2017.
15. Tổng cục Thống kê Việt Nam Kết quả toàn bộ Tổng điều tra Dân số và Nhà ở Việt Nam năm 2019, 2019.
16. Fritzsche, K., Schneiderbauer, S., Bubeck, P., Kienberger, S., Buth, M., Zebisch, M., & Kahlenborn, W. The Vulnerability Sourcebook: Concept and guidelines for standardised vulnerability assessments, 2014.
17. Tăng Thế Cường. Luận án tiến sĩ Nghiên cứu tích hợp vấn đề biến đổi khí hậu vào quy hoạch phát triển kinh tế – xã hội của tỉnh Thừa Thiên Huế qua đánh giá môi trường chiến lược. Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu, 2015.
18. Liu, Z.; Nadim, F.; Garcia–Aristizabal, A.; Mignan, A.; Fleming, K.; Luna, B.Q.A. Three–level framework for multi–risk assessment. Georisk: Assess. Manage Risk Engineered Syst. Geohazards 2015, 13, 59–74. https://doi.org/10.1080/17499518.2015.1041989
19. Gallina, V.; Torresan, S.; Critto, A.; Sperotto, A.; Glade, T.; Marcomini, A. A review of multi–risk methodologies for natural hazards: Consequences and challenges for a climate change impact assessment. J. Environ. Manage. 2016, 168, 123–132. https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2015.11.011