ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG NGẬP LỤT ĐỐI VỚI CÁC CÔNG TRÌNH CƠ SỞ HẠ TẦNG KHU VỰC TỈNH QUẢNG BÌNH SỬ DỤNG GOOGLE EARTH ENGINE VÀ CÁC PHÂN TÍCH KHÔNG GIAN

ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG NGẬP LỤT ĐỐI VỚI CÁC CÔNG TRÌNH CƠ SỞ HẠ TẦNG KHU VỰC TỈNH QUẢNG BÌNH SỬ DỤNG GOOGLE EARTH ENGINE VÀ CÁC PHÂN TÍCH KHÔNG GIAN. LUẬN VĂN THẠC SĨ QUẢN LÝ CÔNG TRÌNH , QUẢN LÝ THIÊN TAI TRƯỜNG ĐẠI HỌC XÂY DỰNG HÀ NỘI

Trịnh Hoàng Linh

ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG NGẬP LỤT ĐỐI VỚI CÁC CÔNG TRÌNH CƠ SỞ HẠ TẦNG KHU VỰC TỈNH QUẢNG BÌNH SỬ DỤNG GOOGLE EARTH ENGINE VÀ CÁC PHÂN TÍCH

KHÔNG GIAN

LUẬN VĂN THẠC SỸ

Ngành: Kỹ thuật Xây dựng Chuyên ngành: Quản lý công trình

Hà Nội, 2022

Trịnh Hoàng Linh

ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG NGẬP LỤT ĐỐI VỚI CÁC CÔNG TRÌNH CƠ SỞ HẠ TẦNG KHU VỰC TỈNH QUẢNG BÌNH SỬ DỤNG GOOGLE EARTH ENGINE

VÀ CÁC PHÂN TÍCH KHÔNG GIAN

(Assessment of flooding impacts on infrastructure works in Quang Binh

province using Google Earth Engine and spatial analysis)

LUẬN VĂN THẠC SỸ Ngành: Kỹ thuật Xây dựng Chuyên ngành: Quản lý công trình

Mã số: 8580201-2 Cán bộ hướng dẫn: TS Lưu Thị Diệu Chinh

Hà Nội - 2022

tích không gian” của tác giả đã được Nhà trường giao nghiên cứu theo quyết định

số 201/SĐH ngày 11 tháng 03 năm 2022 của Hiệu trưởng trường Đại học Xây dựng

Hà Nội

Trong thời gian học tập tại Trường với sự giúp đỡ của các Thầy, Cô giáo và đặc biệt là Cô giáo TS Lưu Thị Diệu Chinh, tác giả đã tự nghiên cứu và thực hiện đề tài này Luận văn là kết quả nghiên cứu, thành quả lao động cũng như những tích lũy mang tính nghề nghiệp của tác giả Các kết quả nghiên cứu và các kết luận trong luận văn là trung thực, không sao chép từ bất kỳ một nguồn nào và dưới bất kỳ hình thức nào Việc tham khảo các nguồn tài liệu (nếu có) đã được thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định

hướng dẫn, khích lệ và giúp tôi hoàn thành luận văn tốt nghiệp này một cách tốt nhất Tôi cũng xin cảm ơn Ban giám hiệu trường Đại học Xây dựng Hà Nội, các Thầy, Cô giáo chuyên ngành Kỹ thuật Xây dựng - Quản lý công trình đã chỉ bảo, hướng dẫn tôi trong suốt thời gian học tập, nghiên cứu tại Trường

Cuối cùng, Tôi xin được gửi lời cảm ơn tới những người thân trong gia đình, bạn

bè đồng nghiệp đã giúp đỡ, động viên tôi trong suốt quá trình học tập, nghiên cứu và hoàn thành luận văn

Các dữ liệu trong nghiên cứu này được thực hiện thông qua đề tài từ Quỹ Phát triển khoa học và công nghệ Quốc gia (NAFOSTED), mã số 105.08-2019.319

Mặc dù luận văn đã hoàn thiện với tất cả sự cố gắng, nỗ lực của bản thân, tuy nhiên không thể tránh khỏi những thiếu sót Vì vậy, tôi rất mong nhận được sự góp

ý, chỉ bảo của quý Thầy, Cô và đồng nghiệp, đó chính là sự giúp đỡ quý báu mà tôi mong muốn nhất để cố gắng hoàn thiện hơn trong quá trình nghiên cứu và công tác sau này

Xin chân thành cảm ơn./

Hà Nội, ngày 19 tháng 09 năm 2022

Tác giả

Trịnh Hoàng Linh

DANH MỤC BẢNG II DANH MỤC HÌNH ẢNH III

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ ẢNH HƯỞNG CỦA HIỂM HỌA NGẬP LỤT .3

1.1 THỰC TRẠNG ẢNH HƯỞNG CỦA HIỂM HỌA NGẬP LỤT 3

1.2 KHÁI QUÁT TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU ẢNH HƯỞNG CỦA HIỂM HỌA NGẬP LỤT ĐỐI VỚI CÁC CÔNG TRÌNH CƠ SỞ HẠ TẦNG 4

1.3 ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ (GIS) TRONG NGHIÊN CỨU HIỂM HỌA NGẬP LỤT 7

1.3.1 Ứng dụng công nghệ viễn thám 7

1.3.2 Hệ thống thông tin địa lý (GIS) 8

1.4 TỔNG QUAN VỀ KHU VỰC NGHIÊN CỨU TỈNH QUẢNG BÌNH 9

1.4.1 Điều kiện tự nhiên 9

1.4.2 Điều kiện cơ sở hạ tầng kỹ thuật 12

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI 14

2.1 CÁCH TIẾP CẬN 14

2.1.1 Tiếp cận theo lưu vực sông 14

2.1.2 Tiếp cận lịch sử 14

2.1.3 Tiếp cận theo thời gian và không gian 14

2.1.4 Tiếp cận phân tích, tổng hợp 15

2.2 CƠ SỞ NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI 15

2.2.1 Cơ sở lý thuyết 15

2.2.2 Cơ sở thực tiễn 18

2.3.2 Phương pháp bản đồ 20

CHƯƠNG 3 ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG NGẬP LỤT ĐỐI VỚI CÁC CÔNG TRÌNH CƠ SỞ HẠ TẦNG CHO KHU VỰC TỈNH QUẢNG BÌNH 27 3.1 XÂY DỰNG BẢN ĐỒ HIỂM HỌA NGẬP LỤT (XÁC ĐỊNH KHU VỰC NGẬP LỤT) KHU VỰC TỈNH QUẢNG BÌNH SỬ DỤNG CÔNG CỤ

GOOGLE EARTH ENGINE 27

3.1.1 Nội dung các bước xác định khu vực ngập lụt sử dụng công cụ Google Earth Engine 273.1.2 Kết quả nghiên cứu sử dụng công cụ Google Earth Engine 363.1.3 Nhận xét kết quả nghiên cứu xây dựng bản đồ ngập lụt sử dụng công cụ GEE 49

3.2 XÂY DỰNG BẢN ĐỒ NGẬP LỤT KHU VỰC TỈNH QUẢNG BÌNH SỬ DỤNG MÔ HÌNH ĐỘ CAO SỐ (DEM) VÀ CÁC VẾT LŨ LỊCH SỬ TRONG MÔI TRƯỜNG GIS 50

3.2.1 Mô hình chi tiết về quá trình tạo bản đồ ngập lụt 503.2.2 Kết quả nghiên cứu sử dụng các phân tích không gian trong môi trường GIS 513.2.3 Nhận xét kết quả nghiên cứu 54

3.3 ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG NGẬP LỤT ĐỐI VỚI CÁC CÔNG TRÌNH

CƠ SỞ HẠ TẦNG VÀ DÂN CƯ KHU VỰC TỈNH QUẢNG BÌNH 55

3.3.1 Đánh giá ảnh hưởng của ngập lụt 2020 553.3.2 Đánh giá ảnh hưởng của ngập lụt 2010 653.3.3 So sánh ảnh hưởng ngập lụt đối với các công trình cơ sở hạ tầng tỉnh Quảng Bình giữa năm 2020 và năm 2010 74

TÀI LIỆU THAM KHẢO 79

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

STT KÝ HIỆU CHỮ VIẾT TẮT CHỮ VIẾT TẮT ĐẦY ĐỦ

Digital Elevation Model - Mô hình độ cao số

10 PCTT và TKCN Phòng chống thiên tai và tìm kiếm cứu nạn

11 TM & DV Thương mại và dịch vụ

DANH MỤC BẢNG

Bảng 3.1: Kết quả diện tích ngập lụt khu vực tỉnh Quảng Bình năm 2010 52Bảng 3.2: Kết quả thiệt hại của ngập lụt năm 2020 đối với công trình giao thông khu vực các huyện tỉnh Quảng Bình 55Bảng 3.3: Kết quả thiệt hại của ngập lụt năm 2020 đối với cơ sở thương mại và dịch

vụ khu vực các huyện tỉnh Quảng Bình 58Bảng 3.4: Kết quả thiệt hại của ngập lụt năm 2020 đối với cơ sở y tế khu vực các huyện tỉnh Quảng Bình 60Bảng 3.5: Kết quả thiệt hại của ngập lụt năm 2020 đối với trường học khu vực các huyện tỉnh Quảng Bình 60Bảng 3.6: Kết quả thiệt hại của ngập lụt năm 2020 đối với khu vực dân cư các huyện tỉnh Quảng Bình 63Bảng 3.7: Kết quả thiệt hại của ngập lụt năm 2010 đối với công trình giao thông các huyện tỉnh Quảng Bình 65Bảng 3.8: Kết quả thiệt hại của ngập lụt năm 2010 đối với cơ sở thương mại và dịch

vụ các huyện tỉnh Quảng Bình 67Bảng 3.9: Kết quả thiệt hại của ngập lụt năm 2010 đối với cơ sở y tế các huyện tỉnh Quảng Bình 69Bảng 3.10: Kết quả thiệt hại của ngập lụt năm 2010 đối với trường học các huyện tỉnh Quảng Bình 70Bảng 3.11: Kết quả thiệt hại của ngập lụt năm 2010 đối với các khu vực dân cư tỉnh Quảng Bình 72Bảng 3.12: Bảng so sánh ảnh hưởng ngập lụt đối với các công trình cơ sở hạ tầng tỉnh Quảng Bình năm 2020 và năm 2010 74

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1: Thống kê số lượng và thiệt hại của lũ lụt ở quy mô toàn cầu năm 1900-2016 (nguồn http://emdat.be) 4Hình 1.2: Hệ thống sông ngòi Quảng Bình 11Hình 2.1: Hình ảnh các vết lũ được thu thập (nguồn:Ủy ban phòng chống thiên tai tỉnh Quảng Nam) 14Hình 2.2: Sơ đồ quy trình xử lý chiết tách thông tin vùng ngập lũ sử dụng ảnh Landsat trên GEE 24Hình 2.3: Sơ đồ quy trình xử lý chiết tách thông tin vùng ngập lũ sử dụng ảnh radar Sentinel-1 trên GEE 24Hình 2.4: Quy trình xử lý, biên tập và xây dựng CSDL hạ tầng đô thị 26Hình 3.1: Vẽ một đa giác có diện tích cần nghiên cứu bằng tay (nguồn https://un-spider.org) 28Hình 3.2: Tập lệnh Google Earth Engine cho các ngày trước và sau lũ lụt (nguồn https://un-spider.org) 29Hình 3.3: Tập lệnh Google Earth Engine cho phân cực (nguồn https://un-spider.org) 29Hình 3.4: Tập lệnh Google Earth Engine cho hướng đi (nguồn https://un-spider.org) 29Hình 3.5: Các khu vực bao phủ bởi hình ảnh descending hoặc ascending (nguồn https://un-spider.org) 30Hình 3.6: Kết quả trong trình xem bản đồ của Google Earth Engine (nguồn https://un-spider.org) 31Hình 3.7: Bên trái: không làm mịn Bên phải: áp dụng làm mịn 50m vòng tròn (nguồn https://un-spider.org) 32

Hình 3.8: Bên trái: lớp khác biệt, vùng sáng cho thấy sự thay đổi cao, vùng tối ít thay

đổi Phải: kết quả lớp phạm vi lũ bằng cách áp dụng ngưỡng 1,25 (nguồn spider.org) 33

https://un-Hình 3.9: Bên trái: mức độ ngập ban đầu Phải: lớp phạm vi lũ được tinh chỉnh (nguồn https://un-spider.org) 34Hình 3.10: Bên trái: Lớp mật độ dân số, pixel càng sáng thì mật độ càng dày đặc Phải: Mật độ dân số bị ảnh hưởng bởi lũ lụt (điểm vàng-đỏ) (nguồn https://un-spider.org) 35Hình 3.11: Bên trái: MODIS Land Cover Phải: đất trồng màu xanh bị ảnh hưởng (nguồn https://un-spider.org) 36Hình 3.12: Một trường học tại Quảng Bình bị tốc mái do bão Doksuri (nguồn: Internet) 37Hình 3.13: Kết quả mức độ ngập lụt khu vực tỉnh Quảng Bình, thời gian tháng 09 năm 2017 sử dụng GEE 38Hình 3.14: Bản đồ ngập lụt tỉnh Quảng Bình năm 2017 39Hình 3.15: Lực lượng chức năng cứu người trong cơn lũ (nguồn: Internet) 41Hình 3.16: Công trình cơ sở hạ tầng tại Quảng Bình bị sạt lở bởi lũ lụt (nguồn: Internet) 43Hình 3.17: Kết quả mức độ ngập lụt khu vực tỉnh Quảng Bình, thời gian tháng 10 năm 2020 sử dụng GEE 44Hình 3.18: Bản đồ ngập lụt tỉnh Quảng Bình năm 2020 45Hình 3.19: Nước ngập toàn bộ đường giao thông và bên trong nhà dân (nguồn: Internet) 46Hình 3.20: Kết quả mức độ ngập lụt khu vực tỉnh Quảng Bình, thời gian tháng 10 năm 2021 sử dụng GEE 47Hình 3.21: Bản đồ ngập lụt tỉnh Quảng Bình năm 2021 48Hình 3.22: Mô hình ModelBuilder trong ArcGIS để tạo bản đồ nguy cơ lũ lụt của các trận lũ lụt năm 2010 tại Quảng Bình 51Hình 3.23: Biểu đồ diện tích ngập lụt khu vực tỉnh Quảng Bình năm 2010 52Hình 3.24: Bản đồ ngập lụt khu vực tỉnh Quảng Bình sử dụng các phân tích không gian GIS năm 2010 53

Hình 3.25: Bản đồ đánh giá ảnh hưởng ngập lụt đối với công trình giao thông khu vực tỉnh Quảng Bình năm 2020 57Hình 3.26: Bản đồ đánh giá ảnh hưởng ngập lụt đối với các cơ sở thương mại và dịch

vụ khu vực tỉnh Quảng Bình năm 2020 59Hình 3.27: Bản đồ đánh giá ảnh hưởng ngập lụt đối với các cơ sở y tế và trường học khu vực tỉnh Quảng Bình năm 2020 62Hình 3.28: Bản đồ đánh giá ảnh hưởng ngập lụt đối với các khu vực dân cư tại tỉnh Quảng Bình năm 2020 64Hình 3.29: Bản đồ đánh giá ảnh hưởng ngập lụt đối với các công trình giao thông khu vực tỉnh Quảng Bình năm 2010 66Hình 3.30: Bản đồ đánh giá ảnh hưởng ngập lụt đối với cơ sở dịch vụ thương mại khu vực tỉnh Quảng Bình năm 2010 68Hình 3.31: Bản đồ đánh giá ảnh hưởng ngập lụt đối với các cơ sở y tế trường học khu vực tỉnh Quảng Bình năm 2010 71Hình 3.32: Bản đồ đánh giá ảnh hưởng ngập lụt đối với các khu vực dân cư tỉnh Quảng Bình năm 2010 73

MỞ ĐẦU

1 LÝ DO CHỌN ĐỀ TÀI

Việt Nam là một trong những quốc gia chịu ảnh hưởng sâu sắc của biến đổi khí hậu toàn cầu Các hiện tượng thời tiết thất thường gây mưa lớn và nước biển dâng cùng với các hoạt động nhân sinh như phá rừng, khai khoáng, xây dựng các công trình giao thông, nhà cửa… gây nên hiện tượng ngập lụt với quy mô ngày càng lớn, mức độ thiệt hại ngày càng tăng, đe dọa đến an sinh cộng đồng Trong thời gian qua, tại các tỉnh miền trung, đặc biệt là khu vực tỉnh Quảng Bình đã chịu nhiều ảnh hưởng

từ các trận ngập lụt gây thiệt hại rất lớn về người và của

Ngày nay, việc sử dụng công nghệ điện toán đám mây đang là một xu hướng ứng dụng công nghệ thông tin mới và dần trở thành nền tảng để giải quyết các bài toán dữ liệu lớn Tác giả nhận thấy công cụ Google Earth Engine có tốc độ truy cập và xử lý ảnh vệ tinh rất nhanh với độ tin cậy cao Đây cũng là công cụ rất có tiềm năng trong việc khai thác, xử lý, phân tích ảnh vệ tinh và các dữ liệu không gian khác cho nhiều mục tiêu nghiên cứu Hiện tại, chưa có các nghiên cứu ứng dụng Google Earth Engine vào xây dựng các bản đồ ngập lụt cho khu vực Miền Trung, cụ thể là tỉnh Quảng Bình Các nghiên cứu trước mới dừng lại ở việc xây dựng các bản đồ hiểm họa lũ lụt, chưa có các đánh giá cụ thể về ảnh hưởng của lũ lụt đối với các công trình xây dựng

Vì vậy nghiên cứu này đề xuất việc đánh giá ảnh hưởng ngập lụt đối với công trình cơ sở hạ tầng khu vực tỉnh Quảng Bình sử dụng Google Earth Engine và các phân tích không gian Đây là một hướng nghiên cứu mới, đáp ứng nhu cầu cấp bách hiện nay, cũng như có ý nghĩa khoa học và thực tiễn cao

2 MỤC ĐÍCH NGHIÊN CỨU

Đánh giá ảnh hưởng ngập lụt đối với các công trình cơ sở hạ tầng tại khu vực tỉnh

Quảng Bình

3 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

- Áp dụng các phân tích không gian trong GIS để đánh giá ảnh hưởng của hiểm họa ngập lụt đối với các công trình cơ sở hạ tầng tại khu vực nghiên cứu

- Nghiên cứu và ứng dụng công nghệ điện toán đám mây Google Earth Engine (GEE) trong xây dựng bản đồ ngập lụt cho khu vực tỉnh Quảng Bình

4 ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU

- Đối tượng nghiên cứu: Các công trình cơ sở hạ tầng chịu ảnh hưởng của hiểm họa ngập lụt và bản đồ ngập lụt

- Phạm vi nghiên cứu: khu vực tỉnh Quảng Bình

5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

- Phương pháp thống kê: thu thập, tổng hợp,chiết tách và phân tích số liệu

- Phương pháp bản đồ: xử lý ảnh vệ tinh dùng công cụ Google Earth Engine và phân tích không gian trên môi trường GIS

6 CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN

- Cơ sở khoa học: Bản đồ ngập lụt sẽ giải quyết một số các nhu cầu bức thiết như xác định khu vực bị ảnh hưởng, ước tính thiệt hại đối với các công trình cơ sở

7 KẾT QUẢ ĐẠT ĐƯỢC VÀ VẤN ĐỀ CÒN TỒN TẠI

- Kết quả đạt được: Luận văn đã hoàn thành mục tiêu nghiên cứu đề ra khi sử dụng công cụ Google Earth Engine và các phân tích không gian trong môi trường GIS xây dựng được bản đồ ngập lụt khu vực tỉnh Quảng Bình từ đó đánh giá ảnh hưởng của ngập lụt đến các công trình cơ sở hạ tầng Giúp cho khu vực nghiên cứu có thêm giải pháp để phòng tránh, giảm nhẹ thiệt hại do hiểm họa lũ lụt gây ra

- Vấn đề còn tồn tại: Do luận văn sử dụng những công cụ, ứng dụng về viễn thám, địa lí mới hiện nay nên tài liệu hướng dẫn, tham khảo vẫn còn hạn chế Ngoài ra các

dữ liệu đầu vào vẫn đang trong giai đoạn thu thập hoàn thiện thêm nên chưa thể đánh giá chính xác tuyệt đối ảnh hưởng của ngập lụt đến các công trình cơ sở hạ tầng khu vực tỉnh Quảng Bình

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ ẢNH HƯỞNG CỦA HIỂM HỌA NGẬP

LỤT 1.1 Thực trạng ảnh hưởng của hiểm họa ngập lụt

Lũ lụt là một hiện tượng rất phức tạp liên quan đến môi trường tự nhiên, con người

và hệ thống xã hội Lũ lụt và tần suất lũ lụt được dự báo là gia tăng, đặc biệt là ở các vùng vĩ độ thấp ở châu Á và châu Phi Các cường độ của cơn bão nhiệt đới và lượng mưa tăng trung bình trong khi tần suất của nó là có khả năng giảm hoặc không thay đổi Nguy cơ lũ lụt là mối đe dọa chung đối với nhiều thành phố đông dân, ven sông

và ven biển các vùng Tác động của nguy cơ lũ lụt được dự báo sẽ tăng lên vì sự gia tăng dân số, cải thiện kinh tế và biến đổi khí hậu [19][26]

Trong khoảng vài chục năm gần đây, những trận ngập lụt xảy ra ngày càng gia tăng với cường độ mạnh như ở Trung Quốc (năm 1998), Tây Âu (1998, 2000), Cộng Hòa Séc (năm 2002), Bangladesh (2001)… làm hàng loạt các công trình cơ sở hạ tầng như giao thông, thủy lợi, thông tin liên lạc, bệnh viện, nhà trường bị phá hủy [19][26] Một cơ sở dữ liệu về thảm họa toàn cầu đã được ghi lại trong khoảng thời gian 1900-2016 (Hình 1.1) Châu Á đã được báo cáo là có số lượng lũ lụt cao nhất và các sự kiện bão và những tác động đáng kể nhất đến cuộc sống của con người Tiếp theo là Châu Mỹ, mặc dù Châu Mỹ có thiệt hại kinh tế cao nhất [19]

Việt Nam với đường bờ biển dài (hơn 3.200 km), nằm trong khu vực châu Á gió mùa, hàng năm phải đối mặt với sự hoạt động của bão, xoáy thuận nhiệt đới trên khu vực Tây bắc Thái Bình Bương và Biển Đông, chịu tác động của nhiều loại hình thế thời tiết phức tạp Do đó, Việt Nam được xem một trong các nước phải hứng chịu thiên tại nhiều nhất thế giới Trong các dạng thiên tai mà Việt Nam phải hứng chịu thì lũ lụt nguyên nhân bởi mưa lớn cực đoan chính dạng thiên tai thường xuyên nhất

đã gây thiệt hại nặng nề về người và tài sản, đặc biệt là khu vực miền Trung nơi hằng năm phải chịu ảnh hưởng nặng nề của lũ nhất với cả nước [22] Khu vực này là một trọng điểm thường xuyên bị ngập lụt Các sông đều có phần thượng lưu dốc, mạng lưới sông suối phát triển hình nan quạt, khả năng tập trung nước lũ nhanh Mặt khác,

vùng đồng bằng nhỏ hẹp và bị các dải cát ven biển che chắn ngăn cản việc thoát lũ

bố của các vùng tiềm ẩn tai biến, đồng thời cung cấp các thông tin về thời gian hoặc khả năng xuất hiện của chúng trong tương lai Tuy nhiên, trong một không gian cụ thể, việc đánh giá thời gian xảy ra tai biến là một vấn đề khó khăn bởi mối quan hệ phức tạp của nhiều yếu tố tác động

Ở Việt Nam các nghiên xây dựng bản đồ ngập lụt đang rất được quan tâm ở khu vực miền Trung, đặc biệt ở các tỉnh ven biển, do đặc điểm địa hình dốc, diện tích phòng lũ không có, cùng hoạt động khai thác dân sinh mạnh mẽ

Một số nghiên cứu ảnh hưởng của ngập lụt đối với cơ sở hạ tầng:

- Nhóm nghiên cứu sử dụng công cụ Google Earth Engine:

+ Nguyễn Văn Hoàng và cs (2020): “ Nghiên cứu ứng dụng nền tảng Google Earth Engine thành lập bản đồ giám sát hạn hán lưu vực sông Đồng Nai vùng Đông Nam Bộ”

+ Vũ Hữu Long và cs (2018): “Ứng dụng công nghệ điện toán đám mây Google Earth Engine trong nghiên cứu lũ lụt tại Đồng Tháp, hạ lưu sông Mê Công.” + Bui Phan Quoc Nghia và cs (2022): “Applying Google earth engine for flood mapping and monitoring in the downstream provinces of Mekong river.” + Sk Nafiz Rahaman và cs (2020): “Identifying the effect of monsoon floods

on vegetation and land surface temperature by using Google Earth Engine.” + Mrinal Singha và cs (2020): “Identifying floods and flood-affected paddy rice fields in Bangladesh based on Sentinel-1 imagery and Google Earth Engine.”

Do tính ứng dụng cao được áp dụng cho rất nhiều bộ môn, nhóm nghiên cứu này chủ yếu sử dụng công cụ Google Earth Engine trích xuất hình ảnh vệ tinh để xây dựng bản đồ hiển thị với nhiều mục đích khác nhau như quản lý thiên tai hạn hán, lũ lụt, tài nguyên thiên nhiên, cây trồng nông nghiệp… Tuy nhiên thì phương pháp tiếp cận các nghiên cứu trên đều giống nhau là tương tác với nền tảng dựa trên web để viết và chạy các tập lệnh để khám phá danh mục dữ liệu và chạy các phân tích đơn giản và thư viện tài liệu cung cấp các Python và JavaScript [22] Trên GEE có tích hợp sẵn một kho lưu trữ hàng chục petabyte dữ liệu ảnh viễn thám miễn phí từ Cơ quan Hàng không Vũ trụ Mỹ (NASA), Cục Địa chất liên bang Hoa Kỳ (USGS), Cơ quan hàng không vũ trụ Châu Âu (ESA) và các dữ liệu khác Hạ tầng điện toán đám mây của của GEE được tối ưu hoá để xử lý dữ liệu không gian, kể cả xử lý chuỗi dữ liệu viễn thám trong khoảng thời gian dài với dung lượng rất lớn [23]

- Nhóm nghiên cứu sử dụng công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lí (GIS): + Hoàng Văn Tùng (2018): “Ứng dụng GIS trong xây dựng cơ sở dữ liệu Hạ tầng đô thị phục vụ giảm thiểu tai biến ngập lụt: Luận văn ThS Khoa học trái đất: 604402.”

+ Hà Thanh Lân (2020) “Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám trong đánh giá rủi ro do lũ, ngập lụt cho các đô thị miền núi phía bắc”

+ Phan Sỹ Đồng (2018) “Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS trong tính toán diện tích ngập lụt lưu vực sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai bằng giải đoán ảnh Landsat”

+ Nguyễn Thành Luân (2017) “Nghiên cứu thành lập bản đồ ngập lụt từ ảnh viễn thám radar áp dụng cho hạ du lưu vực sông Trà Khúc, sông Vệ, tỉnh Quảng Ngãi”

Nhóm nghiên cứu này chủ yếu áp dụng công nghệ viên thám và hệ thống thông tin địa lí (GIS) Các đọc giả có thể nhìn rõ được tình hình ứng dụng công nghệ viễn thám hiện nay trên thế giới cũng như ở Việt Nam.Cũng như là ưu điểm của công nghệ này

và hệ thống thông tin địa lí trong lĩnh vực quản lí rủi ro, quản lí thiên tai

- Nhóm nghiên cứu khu vực tỉnh Quảng Bình:

+ Dương Quỳnh Nga (2018) “Nghiên cứu các giải pháp quy hoạch hạ tầng, phân

bố dân cư và sản xuất nhằm giảm thiểu rủi ro thiên tai, lũ lụt trên hành lang các sông từ Đông Trường sơn tới biển khu vực Bắc Trung bộ Nghiên cứu trường hợp sông Nhật Lệ, Quảng Bình.”

+ United Nation Institute for Training and Research (2020): “Satellite Detected Waters In Quang Binh Province Of Viet Nam As Of 22 October 2020.” + Hoang Thai Binh và cs (2010): “Ứng dụng mô hình MIKE FLOOD tính toán ngập lụt hệ thống sông Nhật Lệ tỉnh Quảng Bình.”

Phạm vi và đối tượng nghiên cứu của nhóm này chủ yếu là trong khu vực tỉnh Quảng Bình Kết quả của những nghiên cứu này đã thể hiện rõ thực trạng ảnh hưởng ngập lụt đối với tỉnh Quảng Bình đang hết sức là nguy cấp Các công trình hạ tầng bị ảnh hưởng ngày càng tăng về số lượng và mức độ ảnh hưởng Như tác giả Hoàng Thái Bình đã sử dụng mô hình MIKE FLOOD để tính toán ngập lụt cho hệ thống sông Nhật Lệ, tỉnh Quảng Bình có khối lượng nghiên cứu và rất công phu Ngoài ra,

có thể sử dụng để so sánh và kiểm chứng với kết quả đạt được của luận văn này

1.3 Ứng dụng công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) trong nghiên cứu hiểm họa ngập lụt

1.3.1 Ứng dụng công nghệ viễn thám

Công nghệ viễn thám (Remote Sensing – RS) là sản phẩm khoa học hiện đại của nhân loại, được hình thành với mục đích giám sát bề mặt của trái đất, và được ứng dụng rộng rãi từ những năm 1970 của thế kỷ trước, phổ biến ở các nước có nền kinh

tế như Mỹ, Anh, Canada, Nhật Bản, Pháp, và Đài Loan (Trung Quốc) Ngày nay khoa học viễn thám thâm nhập hầu hết vào các lĩnh vực nghiên cứu và đã chỉ ra những thế mạnh, những lợi ích đáng kể như: nghiên cứu được đối tượng từ xa và trong quá khứ, tiết kiệm thời gian, công sức, cũng như chi phí tài chính Với những ưu điểm về độ bao phủ không gian rộng lớn, chu kỳ thu nhận dữ liệu ngắn, mức độ chi tiết cao (ảnh

vệ tinh độ phân giải cao và siêu cao), sử dụng các dải phổ đặc biệt khác nhau để quan trắc các đối tượng… công nghệ viễn thám đang trở thành công nghệ chủ đạo cho quản

lý, giám sát tài nguyên thiên nhiên, môi trường và thiên tai hiện nay trên thế giới Công nghệ viễn thám đã trở thành phương tiện chủ đạo cho công tác giám sát tài nguyên thiên nhiên và môi trường ở cấp độ từng nước, từng khu vực và trong phạm

vi toàn cầu Trong phòng chống thiên tai, công nghệ viễn thám là công nghệ được sử dụng để thu thập thông tin không gian được sử dụng để xác định, phân loại, lập bản

đồ, theo dõi, lập kế hoạch, giảm thiểu và quản lý thiên tai Khả năng ứng dụng công nghệ viễn thám ngày càng được nâng cao, đây là lý do dẫn đến tính phổ cập của công nghệ này [6]

Bangladesh đã xây dựng thành công hệ thống giám sát và cảnh báo lũ lụt trên cơ

sở ứng dụng mô hình thủy văn và thủy lực MIKE-11 (của Đan Mạch) dưới sự trợ giúp của UNDP/WMO kết hợp với sử dụng tư liệu viễn thám GMS, NOAA12 và NOAA-14 Hệ thống giám sát và cảnh báo lũ lụt này được áp dụng cho vùng lãnh thổ rộng 82.000 km2, 195 nhánh, sử dụng 30 trạm giám sát Trung Quốc đã xây dựng hệ thống giám sát và cảnh báo ngập lụt trên cơ sở sử dụng tư liệu viễn thám FY-II, OLR, GPCP, ERS-II, SSM/I Ấn Độ bắt đầu xây dựng hệ thống giám sát và cảnh báo lũ lụt

từ năm 1959 cho khu vực sông Hằng Hiện nay, ở Ấn Độ có 145 trung tâm dự báo,

500 trạm khí tượng, 350 trạm thủy văn phục vụ cho vùng lưu vực rộng 240.000km2 , sử dụng khả năng thông tin của các tư liệu ảnh vệ tinh IRS, TM Landsat-5, ERS, RADARSAT Ở Việt Nam, theo dõi và cảnh báo lũ, ngập lụt là một hiện tượng tự nhiên trong vòng tuần hoàn thuỷ văn là lũ lụt, ngập lụt Các công nghệ viễn thám được sử dụng để đo đạc, quan trắc các diện ngập lụt, từ đó đưa ra những ứng cứu kịp thời, có hiệu quả, cung cấp cơ sở cho việc tính toán các thiệt hại về người, cơ sở vật chất của vùng bị ảnh hưởng Tích hợp dữ liệu viễn thám với GIS cho phép tính toán

và đánh giá nhanh mực nước, thiệt hại và các vùng có nguy cơ phải đối mặt với lũ, ngập lụt Người sử dụng những loại dữ liệu này bao gồm các cơ quan dự báo lũ lụt, các công ty khai thác công trình thuỷ, các nhà bảo vệ tài nguyên thiên nhiên, các cơ quan lập qui hoạch và ứng phó với tình trạng khẩn cấp [1]

1.3.2 Hệ thống thông tin địa lý (GIS)

Hệ thống thông tin địa lý được hình thành vào những năm 1960 và phát triển rất rộng rãi trong 10 năm lại đây GIS ngày nay là công cụ trợ giúp quyết định trong nhiều hoạt động kinh tế - xã hội, quốc phòng của nhiều quốc gia trên thế giới GIS có khả năng trợ giúp các cơ quan chính phủ, các nhà quản lý, các doanh nghiệp, các cá nhân đánh giá được hiện trạng của các quá trình, các thực thể tự nhiên, kinh tế - xã hội thông qua các chức năng thu thập, quản lý, truy vấn, phân tích và tích hợp các thông tin được gắn với một nền hình học (bản đồ) nhất quán trên cơ sở toạ độ của các

dữ liệu đầu vào

Theo cách tiếp cận truyền thống, GIS là một công cụ máy tính để lập bản đồ và phân tích các sự vật, hiện tượng thực trên Trái đất Công nghệ GIS kết hợp các thao tác cơ sở dữ liệu thông thường (như cấu trúc hỏi đáp) và các phép phân tích thống kê, phân tích không gian Những khả năng này phân biệt GIS với các hệ thống thông tin khác và khiến cho GIS có phạm vi ứng dụng rộng trong nhiều lĩnh vực khác nhau (phân tích các sự kiện, dự đoán tác động và hoạch định chiến lược) [17]

Hệ thống thông tin địa lý là hệ thống quản lý, phân tích và hiển thị tri thức địa lý, tri thức này được thể hiện qua các tập thông tin:

 Các bản đồ: giao diện trực tuyến với dữ liệu địa lý để tra cứu, trình bày kết quả

và sử dụng như là một nền thao tác với thế giới thực

 Các tập thông tin địa lý: thông tin địa lý dạng file và dạng cơ sở dữ liệu gồm các yếu tố, mạng lưới, topology, địa hình, thuộc tính

 Các mô hình xử lý: tập hợp các quy trình xử lý để phân tích tự động

 Các mô hình dữ liệu: GIS cung cấp công cụ mạnh hơn là một cơ sở dữ liệu thông thường bao gồm quy tắc và sự toàn vẹn giống như các hệ thông tin khác Lược đồ, quy tắc và sự toàn vẹn của dữ liệu địa lý đóng vai trò rất quan trọng

 Metadata: hay tài liệu miêu tả dữ liệu, cho phép người sử dụng tổ chức, tìm hiểu

và truy nhập được tới tri thức địa lý

Bản chất của hệ thống Thông tin Địa lý (Geographic Information System - GIS) là việc xác lập mối liên hệ không gian giữa các đối tượng và hiện tượng mang thuộc tính không gian Trong nghiên cứu ứng dụng GIS, người ta phải tìm được những mối liên hệ giữa các hiện tượng để từ đó xác lập các lớp thông tin cần thiết phải đưa vào

mô hình Công nghệ GIS giúp chúng ta giải quyết các bài toán mang tính tích hợp thông tin từ nhiều lớp thông tin khác nhau một cách nhanh chóng và chính xác Số lượng lớp thông tin khá nhiều, nhưng chúng thường có hệ số tương quan rất khác nhau với đối tượng nghiên cứu Do vậy, cần phải định được những mối liên hệ chặt chẽ nhất để ưu tiên tìm kiếm trong khi thành lập cơ sở dữ liệu

1.4 Tổng quan về khu vực nghiên cứu tỉnh Quảng Bình

1.4.1 Điều kiện tự nhiên

Quảng Bình là một tỉnh ven biển ở Bắc Trung Bộ, nằm ở vĩ độ từ 1705'02" đến

1805'12" Bắc và kinh độ 105036'55" đến 106059'37" Đông Tỉnh này được chọn là một trường hợp nghiên cứu vì đây là một trong những khu vực dễ bị lũ lụt nhất của Việt Nam Các sự kiện lũ lụt nguy hiểm gần đây đã xảy ra vào các năm 1995, 1999,

2007, 2008, 2010,2017 và 2020 [9] Tỉnh có diện tích 8065 km2, dân số trung bình 895.430 vào năm 2019 và chiều dài bờ biển là 116,04 km

1.4.1.1 Đìa hình địa mạo

Quảng Bình nằm về phía Đông Trường Sơn có địa hình phức tạp, bị chia cắt mạnh, hẹp bề ngang và dốc, nghiêng từ Tây sang Đông, nơi hẹp nhất là ranh giới Bố Trạch

- Quảng Ninh dài 40,3 km Sườn phía Đông có độ dốc ra biển lớn, dọc theo lãnh thổ đều có núi, trung du, đồng bằng và bãi cát ven biển Đại bộ phận lãnh thổ là vùng đồi núi (chiếm trên 85% diện tích tự nhiên), đồng bằng nhỏ hẹp, đất lúa ít, đất nông lâm xen kẽ và bị chia cắt bởi nhiều sông suối dốc và chảy xiết nên thường bị lũ bất ngờ [9]

1.4.1.2 Khí hậu

Quảng Bình nằm trong khu vực nhiệt đới gió mùa, chịu ảnh hưởng của khí hậu chuyển tiếp giữa miền Bắc và miền Nam, với đặc trưng của khí hậu nhiệt đới điển hình ở phía Nam và có mùa Đông tương đối lạnh ở miền Bắc Khí hậu Quảng Bình chia làm hai mùa rõ rệt: mùa khô và mùa mưa Mùa mưa tập trung từ tháng 9 đến tháng 11 Mùa khô từ tháng 12 đến tháng 8 năm sau, trùng với mùa khô hanh nắng gắt gắn với gió Tây Nam khô nóng, lượng bốc hơi lớn nên thường xuyên gây hạn hán, cát bay, cát chảy lấp đồng ruộng và dân cư [9]

1.4.1.3 Thủy văn

Quảng Bình có hệ thống sông ngòi khá dày đặc, mật độ trung bình 0,8-1,0km/km2 Toàn tỉnh có 05 hệ thống sông chính là sông Sông Roòn, sông Gianh, sông Lý Hòa, Sông Dinh, Sông Nhật Lệ đổ ra biển với tổng chiều dài 343km và diện tích lưu vực 7.890km2, lưu lượng dòng chảy tương đương 4 tỷ m3/năm Trong đó có hai hệ thống sông lớn, hệ thống sông Gianh và hệ thống sông Nhật Lệ Ngoài ra còn có các sông: Sông Roòn, sông Lý Hoà và sông Dinh [9]

Hình 1.2: Hệ thống sông ngòi Quảng Bình

Nhìn chung, hệ thống sông suối của Quảng Bình phân bố đều khắp nơi, điều kiện thủy văn thuận lợi cung cấp nguồn nước dồi dào phục vụ cho sản xuất và đời sống, đồng thời có tiềm năng thủy điện cho phép xây dựng một số nhà máy thuỷ điện với công suất vừa và nhỏ Hệ thống sông ngòi của Quảng Bình có đặc điểm chung là chiều dài ngắn và dốc nên khả năng điều tiết nước kém, thường gây lũ lớn trong mùa mưa Tốc độ dòng chảy lớn, nhất là trong mùa mưa lũ Sự phân bố dòng chảy đối với các sông suối ở Quảng Bình theo mùa rõ rệt Sông chịu ảnh hưởng mạnh mẽ của mưa

lũ ở thượng nguồn và chế độ thuỷ triều ở hạ lưu Mùa mưa lũ nước chảy dồn ứ từ các sườn núi xuống các thung lũng hẹp, triều cường nước sông lên rất nhanh gây lũ, ngập lụt lớn trên diện rộng, thời gian ngập lụt kéo dài Ngược lại, về mùa khô nước sông xuống thấp, dòng chảy yếu trong các tháng kiệt Vì vậy, các vùng đất thấp ở hạ lưu các sông thường bị nhiễm mặn ảnh hưởng xấu tới sản xuất nông nghiệp Tuy nhiên,

có thể vận dụng đặc điểm này để quy hoạch phát triển nuôi trồng thuỷ sản nước mặn,

lợ [9]

1.4.2 Điều kiện cơ sở hạ tầng kỹ thuật

1.4.2.1 Giao thông

So sánh với bình quân chung của cả nước, mật độ mạng lưới đường của tỉnh Quảng Bình còn tương đối thấp, tỷ lệ đảm nhận khối lượng vận tải còn chưa phát huy được lợi thế và tiềm năng của tỉnh Nhìn chung Quảng Bình có cơ sở hạ tầng giao thông hợp lý và tương đối hoàn chỉnh Với hệ thống giao thông đa phương thức, đầy đủ 4 loại hình giao thông: đường bộ, đường sắt, đường thủy, đường không, điều này giúp tỉnh thu hút đầu tư và phát triển toàn diện cơ cấu kinh tế Mạng lưới giao thông đường

bộ dày đặc về phía Đông của tỉnh (vùng đồng bằng) là nơi tập trung đông dân cư Khu vực phía Tây là vùng núi cao, mật độ đường bộ thấp, việc đi lại và xây dựng hạ tầng giao thông rất nhiều khó khăn [9]

1.4.2.2 Hệ thống thoát nước mưa

Hiện tại thoát nước mưa của các đô thị, trị trấn chưa có hệ thống thoát nước hoàn chỉnh, các đô thị, thị trấn vẫn đang sử dụng thoát nước chung (bao gồm thoát nước thải và thoát nước mưa), tỷ lệ thoát nước trong thị xã chỉ đạt khoảng 55% đến 65% mật độ cống theo đường giao thông, các thị trấn đạt 15% đến 30% mật độ cống theo đường giao thông, các điểm dân cư nông thôn vẫn chưa có hệ thống thoát nước Nước mưa được tự chảy từ cao xuống thấp vào các vùng trũng như ao, hồ, đầm và sau đó chảy ra sông suối chính trong vùng Toàn bộ lượng nước được chảy ra 5 con sông chính của tỉnh là Sông Ròn, sông Gianh, sông Lý Hoà, sông Nhật Lệ, sông Dinh [9]

1.4.2.3 Phân bố dân cư và đặc điểm cơ sở hạ tầng

Dân cư phân bố không đồng đều trên địa bàn toàn tỉnh và tập trung chủ yếu tại các thành phố, thị trấn, và các trung tâm xã (hoặc thị tứ) Chất lượng đô thị trên địa bàn tỉnh Quảng Bình không đồng đều Hiện tại chỉ có thành phố Đồng Hới là được xây dựng tập trung là đô thị trung tâm tỉnh Quảng Bình, nhiều cơ sở hạ tầng và kinh tế xã hội được đầu tư xây dựng khá đồng bộ Các thị trấn hiện nay chất lượng đô thị còn kém, cơ sở hạ tầng kỹ thuật của các đô thị còn yếu chưa đồng bộ

Nhìn chung, Quảng Bình là một trong các tỉnh duyên hải miền Trung có đặc điểm

về khí hậu và địa hình rất phức tạp Là nơi chịu ảnh hưởng của hầu hết các loại thiên

tai thường xảy ra ở Việt Nam nhưng với tần suất cao hơn và mức độ ác liệt hơn như bão, Áp thấp nhiệt đới (ATNĐ), lũ lụt, lũ quét, sạt lở bờ sông, bờ biển, hạn hán, cát bay cát lấp, rét đậm rét hại, lốc tố, dông sét, sạt lở đất, sụt lún đất, gió mùa, xâm nhập mặn, triều cường, … trong đó nhiều nhất là bão, lũ lụt, lốc xoáy, sạt lở đất, sạt lở bờ sông bờ biển, cát bay cát lấp Khí hậu chia làm hai mùa rõ rệt, mùa khô từ tháng 3 đến tháng 8, mùa mưa từ tháng 9 đến tháng 3 năm sau, thời gian mưa tập trung vào các tháng 9, 10, và 11 Bão lụt thường xảy ra từ tháng 9 đến giữa tháng 12 hàng năm, tập trung nhiều nhất vào các tháng 10, 11 Khi bão, ATNĐ xảy ra kèm theo mưa lớn, triều cường dâng cao gây ngập lụt ở đồng bằng, lũ quét ở miền núi và vùng gò đồi Các hình thái thiên tai khác như lũ tiểu mãn (gây ngập úng) xảy ra từ tháng 4 đến tháng 6 hàng năm; Lốc xoáy, dông sét, mưa đá xảy ra quanh năm [9]

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU CỦA ĐỀ TÀI 2.1 Cách tiếp cận

2.1.1 Tiếp cận theo lưu vực sông

Tiến hành nghiên cứu rủi ro ảnh hưởng của ngập lụt trên phạm vi lưu vực sông gắn liền với các đặc trưng của lưu vực sông cũng như các công trình cơ sở hạ tầng

2.1.2 Tiếp cận lịch sử

Thực hiện thu thập thông tin, tài liệu lịch sử về các trận lũ đã xảy ra trên khu vực nghiên cứu bằng nhiều phương pháp khác nhau (xem xét số liệu thứ cấp, điều tra/ phiếu câu hỏi,…) hay còn được gọi là các vết lũ [25]

Các vết lũ (các dấu vết ngập lụt) thường được thu thập sau những đợt mưa lũ nghiêm trọng ở Quảng Bình Dự án “Building Resilent Societiess in Central Region

in Vietnam – JICA 2009” do cơ quan Hợp tác quốc tế Nhật Bản thực hiện vào năm

2009 tài trợ và khuyến khích thực hiện việc thu thập các số liệu về các vết lũ này, bao gồm cả tọa độ, chiều cao ngập, và thời gian ngập Một số hình ảnh các vết lũ được thể hiện trong Hình 2.1 [10]

Hình 2.1: Hình ảnh các vết lũ được thu thập (nguồn:Ủy ban phòng chống thiên

tai tỉnh Quảng Nam)

2.1.3 Tiếp cận theo thời gian và không gian

Ngập lụt thường xảy ra ở các lưu vực sông và đặc biệt là các lưu vực sông miền núi Mức độ và phạm vi ảnh hưởng của nó thường thay đổi theo không gian và thời

gian Do đó, việc xác định quy mô ảnh hưởng của lũ quét đến các công trình cơ sở hạ tầng phải được phân tích đánh giá theo không gian và thời gian diễn biến của hiểm họa ngập lụt

2.1.4 Tiếp cận phân tích, tổng hợp

Việc nghiên cứu, đánh giá rủi ro ngập lụt thông qua bộ chỉ số đối với lưu vực nghiên cứu từ nhiều tiêu chí liên quan, vì vậy việc tiếp cận phân tích tổng hợp nhằm đưa ra được các lựa chọn chính xác và phù hợp với điều kiện sẵn có của địa phương, trong đó lựa chọn ra những yếu tố quan trọng, có vai trò chính trong quá trình hình thành hiểm họa ngập lụt

2.2 Cơ sở nghiên cứu của đề tài

2.2.1 Cơ sở lý thuyết

Ngày nay tai biến lũ lụt xảy ra ngày càng lớn cả về quy mô lẫn tần suất, kéo theo

là thiệt hại khôn lường về người và của Tổn thương do lũ lụt để lại trên mọi lĩnh vực

tự nhiên, kinh tế - xã hội và môi trường như: nhà ở, giao thông vận tải và các cơ sở

hạ tầng, dịch vụ khác, vv Tổng hợp các thiệt hại đó được gói trọn trong khái niệm tính dễ bị tổn thương

Khái niệm tính dễ bị tổn thương và phương pháp tính toán nó ngày càng được phát triển từ chỗ chỉ xem xét các yếu tố đơn lẻ đến tổng hợp, từ chung chung đến cụ thể,

từ đơn giản đến phức tạp, và luận văn này đã lựa chọn cách tiếp cận tổng hợp để xây dựng một cơ sở khoa học đánh giá tính dễ bị tổn thương do lũ lụt Phát triển theo quan điểm của IPCC (2012) về tổn thương biến đổi khí hậu, định nghĩa về tính dễ bị tổn thương do lũ lụt: “Tính dễ bị tổn thương là mức độ mà ở đó một hệ thống dễ bị ảnh hưởng và khó có thể chống chịu với các tác động tiêu cực của lũ lụt, được xác định thông qua các tiêu chí nguy cơ, độ phơi nhiễm, tính nhạy và khả năng chống chịu” Tính dễ bị tổn thương thường được xét trong bối cảnh một hiện tượng thiên tai cụ thể, mà ở đây là lũ lụt trong mối liên hệ với các điều kiện về không gian và thời gian nhất định Trong bài toán cụ thể này thì tính dễ bị tổn thương được xét trong mối quan

hệ tương hỗ giữa tai biến lũ lụt và các điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội và môi trường của một lưu vực sông Việc lựa chọn một phương pháp gián tiếp hay trực tiếp,

đơn giản hay phức tạp để đánh giá tính dễ bị tổn thương là phụ thuộc rất nhiều vào

dữ liệu về các khía cạnh đã nêu Để làm được điều đó cần thiết phải xem xét tính dễ

bị tổn thương của một hệ thống chịu trước tác động của một tai biến lũ lụt nhất định Thông thường, tính dễ bị tổn thương có thể được cấu thành từ 4 tiêu chí là nguy cơ

lũ lụt, độ phơi nhiễm, tính nhạy và khả năng chống chịu: Chỉ số dễ bị tổn thương được coi là hàm số của các tiêu chí nguy cơ lũ, độ phơi nhiễm, tính nhạy và khả năng chống chịu theo công thức (2.1):

trong đó, V- là chỉ số dễ bị tổn thương lũ lụt; H – nguy cơ lũ lụt; E – độ phơi nhiễm;

S – tính nhạy và A – khả năng chống chịu

Tuy nhiên, tựu trung lại có hai dạng chính là công thức tích và và công thức tổng:

bị tổn thương nhất định (>0), điều này phù hợp với mục đích tính chỉ số dễ bị tổn thương phục vụ quy hoạch và quản lý tai biến lũ lụt Vì vậy, luận văn sẽ sử dụng công thức cộng để xác định chỉ số dễ bị tổn thương lũ lụt Cụ thể:

Vj = Hj*wH + Ej*wE + Sj*wS - Aj*wA (2.4) trong đó: Vj – chỉ số dễ bị tổn thương lũ lụt nút j

Hj : giá trị tiêu chí nguy cơ lũ lụt;

Ej: giá trị tiêu chí độ phơi nhiễm Sj; giá trị tiêu chí tính nhạy

Aj : giá trị tiêu chí khả năng chống chịu

wH, wE, wS, wA: trọng số của 4 tiêu chí (tổng giá trị 4 trọng số = 1)

- Nguy cơ lũ lụt H được hiểu như là mối đe dọa trực tiếp, bao hàm tính chất, mức độ của lũ lụt: độ sâu ngập lụt, thời gian ngập lụt và vận tốc dòng chảy lũ:

Hj = H1j*wH1 + H2j*wH2 + H3j*wH3 (2.5) trong đó: Hj – giá trị tiêu chí nguy cơ lũ lụt nút j

H1j : giá trị biến độ sâu ngập lụt;

H2j : giá trị biến thời gian ngập lụt;

H3j : giá trị biến vận tốc dòng chảy lũ

wH1, wH2, wH3: trọng số của 3 biến đặc trưng lũ (tổng giá trị 3 trọng số = 1)

- Độ phơi nhiễm E là tính chất và mức độ tiếp xúc của hệ thống với tai biến lũ lụt, thể hiện qua các loại hình sử dụng đất Giá trị tiêu chí độ phơi nhiễm được xác định

S.nkj : giá trị thành phần nhân khẩu xã j;

S.skj : giá trị thành phần sinh kế xã j;

S.csj : giá trị thành phần kết cấu xã hội – y tế xã j;

S.mtj : giá trị thành phần điều kiện môi trường xã j

wS.nk, wS.sk, wS.cs, wS.mt: trọng số của 4 thành phần (tổng giá trị 4 trọng

số = 1) - Khả năng chống chịu A là phản ứng của lưu vực trước tai biến lũ lụt nhằm hạn chế tính dễ bị tổn thương do lũ, gồm 4 thành phần: điều kiện, kinh nghiệm, sự

hỗ trợ và khả năng phục hồi

Aj = A.đkj*wA.dkj + A.knj*wA.knj + A.htj*wA.htj+ A.phj*wA.phj (2.7) trong đó: Aj – giá trị tiêu chí nguy khả năng chống chịu xã j

A.đkj : giá trị thành phần điều kiện chống lũ xã j;

A.knj : giá trị thành phần kinh nghiệm chống lũ xã j;

A.htj : giá trị thành phần sự hỗ trợ xã j;

A.phj : giá trị thành phần khả năng tự phục hồi xã j

wA.đk, wA.kn, wA.ht, wA.ph: trọng số của 4 thành phần (tổng giá trị 4 trọng số = 1)

- Giá trị các thành phần thuộc 2 tiêu chí tính nhạy và khả năng chống chịu được tính theo công thức:

trong đó: Mj – giá trị thành phần thứ j;

Yij – giá trị biến thứ i thuộc thành phần j;

wij – trọng số biến thứ i thuộc thành phần thứ j;

m – tổng số biến thuộc thành phần thứ j

Cả 4 tiêu chí trên trong các nghiên cứu trước đây đã được đưa vào các phương pháp tính toán, tùy thuộc vào cách đặt vấn đề, mục đích của bài toán cần giải quyết trong những điều kiện không, thời gian nhất định Để lựa chọn một phương pháp đánh giá tính dễ bị tổn thương thích hợp cho một lưu vực cụ thể thì cần thiết phải phân tích, đánh giá ưu, nhược điểm và khả năng áp dụng của từng phương [2]

2.2.2 Cơ sở thực tiễn

Quảng Bình là một tỉnh thiên tai bão lụt thường xuyên xảy ra, gây thiệt hại nặng

nề về người, tài sản, ảnh hưởng đến sự phát triển kinh tế-xã hội, môi trường sinh thái

Từ năm 1989 đến 2020 có 20 cơn bão ảnh hưởng đổ bộ trực tiếp, 58 đợt lụt ở các lưu vực sông trong tỉnh

Các giải pháp nhằm giảm tới mức thấp nhất những thiệt hại do lũ lụt gây ra bao gồm nhóm giải pháp công trình (xây dựng công trình ngăn lũ, phân lũ, di dời những công trình, dân sinh ra khỏi vùng lũ…) và nhóm giải pháp phi công trình Nhóm giải

pháp công trình thường có hiệu quả trực tiếp nhưng đòi hỏi kinh phí lớn nên một số giải pháp thuộc nhóm này chưa có khả năng thực hiện Vì vậy, các giải pháp thuộc nhóm phi công trình được ưu tiên thực hiện hơn.

Ứng dụng khoa học công nghệ xây dựng bản đồ ngập lụt khu vực tỉnh Quảng Bình

là một trong những giải pháp thuộc nhóm phi công trình được ưu tiên thực hiện Bản

đồ ngập lụt là bản đồ thể hiện các thông tin về ngập lụt do một trận lũ nào đó đã xảy

ra trong quá khứ hoặc theo một kịch bản lũ đã xảy ra hoặc có thể xảy ra trong tương lai Các thông tin chính của bản đồ ngập lụt gồm: Thông tin về vùng ngập theo các cấp độ sâu (1 2m, 2 3m, ); hướng dòng chảy, và các thông tin về hành chính, cơ

sở hạ tầng, giao thông, dân cư, nhằm xác định ảnh hưởng, tác động của ngập lụt Bản đồ ngập lụt do một trận lũ nào đó đã xảy ra trong quá khứ có thể thiết lập từ các

dữ liệu điều tra, đo đạc thực tế tại hiện trường (điều tra các vết lũ), sau đó đưa kết quả

điều tra lên bản đồ địa hình để tính toán độ sâu ngập tại các vị trí (Độ sâu ngập

= Cao trình vết lũ - Cao trình mặt đất); ranh giới vùng ngập và không ngập được

xác định từ các điểm có độ sâu ngập = 0 Hệ thống bản đồ này có thể được lưu giữ,

sử dụng trực tuyến qua công nghệ Webgis thuận tiện cho việc sử dụng, khai thác mọi lúc, mọi nơi

Như vậy, với sự hỗ trợ của khoa học công nghệ, nhiều giải pháp phi công trình trong lĩnh vực phòng chống thiên tai được thực hiện một cách nhanh chóng Hệ thống

mô hình thuỷ văn, thuỷ lực kết hợp với công nghệ GIS đã tạo ra những sản phẩm có tính khoa học và độ tin cậy cao Bộ Atlat bản đồ ngập lụt trực tuyến sẽ là công cụ hỗ trợ đắc lực cho công tác xây dựng phương án ứng phó với lũ lụt; chỉ huy, chỉ đạo tổ chức triển khai các phương án phòng chống khi có lũ lụt xảy ra Bên cạnh đó, bộ bản

đồ còn là cơ sở cho việc quy hoạch phát triển kinh tế xã hội, cơ sở hạ tầng đảm bảo giảm thiểu tối đa tác động của lũ lụt Do là sản phẩm công nghệ số nên trong quá trình khai thác sử dụng dễ dàng cập nhật thay đổi, bổ sung cho phù hợp với thực tế [14]

2.3 Phương pháp nghiên cứu của đề tài

2.3.1 Phương pháp thống kê

Phương pháp này được thực hiện trên cơ sở kế thừa, phân tích và tổng hợp các nguồn tài liệu, tư liệu, số liệu thông tin có liên quan một cách có chọn lọc Từ đó, đánh giá chúng theo yêu cầu và nội dung nghiên cứu Việc phân tích tổng hợp các tài liệu từ các công trình nghiên cứu trước mang lại một số lợi ích cơ bản như tránh trùng lặp, nắm bắt được các thiếu sót từ các nghiên cứu trước đó và định hướng nghiên cứu

ở mức độ phát triển cao hơn

Đồng thời, thống kê, thu thập các số liệu đo đạc, khảo sát ngoài thực địa, tính toán trên bản đồ và mô hình thống kê nhằm bổ sung các số liệu, tài liệu thực tế tại các khu vực nghiên cứu, làm cơ sở cho việc đánh giá độ chính xác và tính phù hợp của các kết quả, các kết luận trong khi nghiên cứu Các tài liệu phục vụ tổng quan được thu thập bao gồm các báo cáo hiện trạng ngập lụt ở Việt Nam, các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước về đánh giá mức độ rủi ro, đánh giá tính dễ bị tổn thương do ngập lụt gây ra công bố trên các tài liệu chính thống, các kỷ yếu hội thảo và các báo cáo trình bày tại hội thảo chuyên ngành, hội nghị tổng kết [2]; Các tài liệu, số liệu phục vụ cho quá trình đánh giá mức độ rủi ro cho khu vực tỉnh Quảng Bình bao gồm

số liệu khí tượng thủy văn; Bản đồ sử dụng đất, địa hình, lớp phủ; Các số liệu từ niên giám thống kê của Tổng cục Thống kê; Báo cáo hàng năm của các phòng, Sở Xây Dựng,Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, Sở Tài nguyên và Môi trường, Ban chỉ huy phòng chống thiên tai và tìm kiếm cứu nạn tỉnh Quảng Bình, Chi cục Thủy lợi Quảng Bình;…

2.3.2 Phương pháp bản đồ

2.3.2.1 Ứng dụng Google Earth Engine xử lý ảnh vệ tinh

a Công nghệ điện toán đám mây Google Earth Engine trong phân tích xử lý ảnh

vệ tinh

GEE là nền tảng điện toán đám mây để phân tích dữ liệu viễn thám, thông số môi trường, khí tượng cấp độ từ khu vực nhỏ tới quy mô toàn cầu cho phép người dùng chạy các phân tích không gian địa lý trên cơ sở nền tảng của Google Có một số cách

để tương tác với nền tảng, Code Editor là một IDE (Interactive Development Environment) dựa trên web để viết và chạy các tập lệnh, Explorer là một ứng dụng web để khám phá danh mục dữ liệu và chạy các phân tích đơn giản và thư viện tài liệu cung cấp các Python và JavaScript [4] Trên GEE có tích hợp sẵn một kho lưu trữ hàng chục petabyte dữ liệu ảnh viễn thám miễn phí từ Cơ quan Hàng không Vũ trụ Mỹ (NASA), Cục Địa chất liên bang Hoa Kỳ (USGS), Cơ quan hàng không vũ trụ Châu Âu (ESA) và các dữ liệu khác Hạ tầng điện toán đám mây của của GEE được tối ưu hoá để xử lý dữ liệu không gian, kể cả xử lý chuỗi dữ liệu viễn thám trong khoảng thời gian dài với dung lượng rất lớn Điều này cho phép xử lý, chiết tách được thông tin ngập lũ trong lịch sử một cách đồng bộ trên diện rộng

GEE ra đời xuất phát từ những ý tưởng kết hợp tri thức khoa học với nguồn dữ liệu khổng lồ và các nguồn lực công nghệ mới nhất của Google Sự kết hợp này đem đến những hiệu quả rất lớn như tốc độ xử lý và khả năng tùy biến phát triển ứng dụng Tốc độ tính toán, xử lý trên GEE nhanh chưa từng có (NoelGorelick, 2017) Thông thường việc tải và xử lý ảnh viễn thám nhiều thời điểm trong một khu vực nghiên cứu rộng như một tỉnh, một vùng hay toàn quốc mất thời gian tới hàng tuần thậm chí tới vài tháng cho dù sử dụng một máy tính để bàn với cấu hình mạnh và các phần mềm thương mại phổ biến Tuy nhiên với nền tảng điện toán đám mây của GEE, việc tính toán này chỉ mất khoảng thời gian tính bằng một vài phút nhờ vào việc phân vùng dữ liệu xử lý song song trên hệ thống máy chủ của Google

Google Earrth Engine cho phép xây dựng chương tình tính toán dựa trên một giao diện lập trình ứng dụng (API) sử dụng ngôn ngữ lập trình rất thông dụng là JavaScript

và Python Từ giao diện API này, nhóm nghiên cứu đã xây dựng chương trình chiết tách thông tin diện ngập lũ từ tập dữ liệu ảnh Landsat và Sentinel-1[7]

b Dữ liệu sử dụng

Nghiên cứu sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh radar Sentinel-1 (giai đoạn 2015 trở lại đây) [24] Đây là bộ cơ sở dữ liệu ảnh rất lớn của Mỹ và Châu Âu gồm NASA, USGS

và ESA đã được tích hợp toàn bộ vào hệ thống cơ sở dữ liệu của GEE Dữ liệu ảnh

vệ tinh radar Sentinel-1A, 1B là dữ liệu vệ tinh thế hệ mới của cơ quan hàng không

vũ trụ châu Âu [20] Các vệ tinh này được phát triển để cung cấp dữ liệu ảnh viễn thám giám sát toàn cầu thuộc Chương trình Europe’s Copernicus Thông qua việc cung cấp nguồn dữ liệu chất lượng cao và miễn phí trên phạm vi toàn cầu

Chương trình này sẽ tạo bước thay đổi trong cách quản lý, giám sát môi trường, hiểu và giải quyết các ảnh hưởng của biến đổi khí hậu Vệ tinh này được thiết kế để thực hiện các nhiệm vụ như: giám sát biển, bao gồm giám sát tràn dầu và quản lý an ninh hàng hải; giám sát mặt đất đối với rủi ro sạt lở đất đá, quản lý tài nguyên rừng, nước mặt và đất đai, lập bản đồ ứng phó với các tình huống khẩn cấp, thiên tai phục

vụ nhiệm vụ cứu hộ, nhân đạo trong đó đặc biệt là lập bản đồ ngập lụt Sentinel-1A được phóng vào quỹ đạo ngày 3/4/2014 và Sentinel-1B phóng ngày 25/4/2016 Dữ liệu Sentinel-1A và 1B hiện nay đã được cung cấp miễn phí trên hệ thống điện toán đám mây của GEE, sản phẩm được đưa vào khai thác sử dụng sau khi đã tiến hành tiền xử lý theo quy trình tiêu chuẩn của công cụ tiền xử lý Sentinel Do vậy dữ liệu Sentinel- 1 sử dụng phục vụ chiết tách thông tin vùng ngập lũ được bắt đầu từ năm

2015 tới hiện nay Cuối năm 2016 chu kỳ chụp lặp của vệ tinh là 12 ngày do mới chỉ

có vệ tinh 1A được phóng lên quỹ đạo Từ khoảng tháng 10 năm 2016 trở lại đây, sau khi bổ sung thêm vệ tinh 1B, chu kỳ chụp lặp được dày hơn,khoảng 6 ngày một ảnh Đây là một lợi thế rất lớn trong nghiên cứu, theo dõi và đánh giá diễn biến lũ lụt [7]

c Phương pháp sử dụng

Quy trình xử lý ảnh Sentinel-1 chiết tách thông tin vùng ngập lũ được mô tả trong Hình 2.2 và Hình 2.3 Về cơ bản những quy trình này đều đã được sử dụng khá phổ biến trên thế giới Tuy nhiên, trong nghiên cứu, này ngoài việc xử lý ảnh vệ tinh thông qua GEE, còn có sự thay đổi trong quy trình chiết tách đó là sử dụng nền mặt nước thường xuyên trong năm được tổ hợp theo giá trị trung vị của khoảng thời gian trước mùa lũ Nhờ vào phương pháp tổ hợp này, những phần diện tích mặt nước thường xuyên như sông, kênh, rạch, ao nuôi thủy sản được phân tách riêng Do đó, loại bỏ được phần diện tích mặt nước không phải do nguyên nhân ngập lũ trên ảnh vệ tinh

đa thời gian Nguyên tắc này được áp dụng cho cả 2 loại tư liệu ảnh Landsat và Sentinel-1 Tư liệu ảnh giai đoạn 1996-2017 cũng đã được sử dụng truy vấn lọc kết

quả ảnh chụp theo thời điểm xảy ra lũ, đặc biệt là đỉnh lũ các năm Lũ ở đồng khu vực tỉnh Quảng Bình có đỉnh lũ có thể duy trì liên tục sau đó có thể xuống, nhưng xuống rất chậm Do vậy, xác xuất chụp được ảnh vệ tinh tại thời điểm lũ là khá cao khi sử kết hợp các nguồn tư liệu ảnh vệ tinh hiện có Với ảnh vệ tinh quang học Landsat, quy trình xử lý tập trung vào việc loại bỏ các yếu tố nhiễu gây ra bởi mây, tính tổ hợp bù mây, sau đó tính chỉ số nước khác biệt nước - Normalized Difference Water Index (NDWI) [21] NDWI là một phương pháp đã được phát triển để nhận diện đối tượng mặt nước và tăng cường hiển thị đối tượng mặt nước trên tư liệu viễn thám bởi McFeeters (1996) [18] NDWI sử dụng kênh phổ phản xạ ở dải cận hồng ngoại (NIR) và kênh phổ phản xạ ở dải sóng xanh lục (Green) để phát hiện sự có hiện diện của nước mặt, đồng thời loại bỏ sự hiện diện của các đối tượng khác trên bề mặt như đất và thực vật Trong nghiên cứu này, NDWI cho phép xác định diện tích phân

bố nước mặt trên ảnh chụp thời điểm lũ và diện tích nước mặt thường xuyên trên ảnh

tổ hợp trước lũ (từ tháng 1 đến tháng 7) Công thức tính chỉ số nước mặt như sau:

(2.9)

Trong đó Green tương ứng với kênh 2 của ảnh Landsat TM, ETM và kênh 3 trên ảnh Landsat 8 OLI NIR tương ứng với kênh 4 của ảnh TM, ETM và kênh 5 của ảnh OLI Bản đồ vùng ngập lũ là sản phẩm cuối cùng sau khi đã loại bỏ các đối tượng như mặt nước thường xuyên trong năm, các đối tượng không phải mặt nước (đất, thực vật) Với ảnh radar Sentinel-1, nghiên cứu sử dụng chuỗi ảnh phân cực VV chụp trước và trong thời điểm lũ Đặc tính sóng radar phân cực VV phản xạ lại từ bề mặt nước tới đầu thu trên vệ tinh là rất nhỏ do tín hiệu tán xạ ngược của các sóng radar từ

bề mặt phẳng của nước về đầu thu rất yếu Vì vậy, các điểm ảnh (pixel) trên ảnh radar thường có giá trị rất thấp, thể hiện bằng các điểm ảnh sẫm màu, đây là cơ sở để để phân tách diện tích nước với các đối tượng bề mặt khác [7]

Hình 2.2: Sơ đồ quy trình xử lý chiết

tách thông tin vùng ngập lũ sử dụng

ảnh Landsat trên GEE

Hình 2.3: Sơ đồ quy trình xử lý chiết tách thông tin vùng ngập lũ sử dụng ảnh

radar Sentinel-1 trên GEE

2.3.2.2 Phân tích không gian trong GIS

a Hệ thống thông tin địa lý (GIS)

Khái niệm hệ thống thông tin địa lý (Geographic Information System - GIS) xuất hiện từ những năm 1960 và cho đến nay GIS đã và đang được ứng dụng rộng rãi trên toàn thế giới Theo định nghĩa, GIS là một hệ thống thông tin (trên hệ máy tính) được thiết kế để thu thập, cập nhật, lưu trữ, tích hợp và xử lý, tra cứu, phân tích và hiển thị mọi dạng dữ liệu địa lý (có vị trí trên Trái đất) Với thực tế là gần như mọi hoạt động của con người đều gắn liền với một địa điểm nào đó, nghĩa là với một tọa độ địa lý

xác định, GIS đã trở thành nền tảng công nghệ đặc biệt hữu dụng trong quản lý và xử

lý tích hợp thông tin đa ngành, hỗ trợ việc ra quyết định chính xác và kịp thời [11]

b Dữ liệu sử dụng

Cơ sở dữ liệu nền GIS bao gồm 2 phần:

 Cơ sở dữ liệu không gian (bản đồ nền)

 Cơ sở dữ liệu thuộc tính chung

Bản đồ nền được hiểu là bản đồ cơ sở để xác định vị trí địa lý của các đối tượng trong không gian Bản đồ nền tập hợp các yếu tố: giao thông, dân cư, biên giới, địa giới hành chính, địa danh, địa hình và thủy văn,… Dựa vào những yếu tố này, người dùng có thể căn cứ xác định vị trí thực và biên tập bản đồ riêng của đơn vị (nguồn https://ekgis.com.vn)

c Quy trình xử lý, biên tập và xây dựng CSDL GIS

Thông tin, dữ liệu được thu thập theo phương pháp / quy trình mô tả trên dưới dạng bản đồ, dữ liệu biểu bảng theo mẫu biểu và các báo cáo dạng giấy hoặc dạng số Dựa trên thiết kế CSDL GIS mô tả trên, bộ dữ liệu thu thập được tiếp nhận, xử lý biên tập thành cơ sở dữ liệu GIS đối với từng đô thị theo các bước sau (Hình 2.4):

Hình 2.4: Quy trình xử lý, biên tập và xây dựng CSDL hạ tầng đô thị

CHƯƠNG 3 ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG NGẬP LỤT ĐỐI VỚI CÁC CÔNG TRÌNH CƠ SỞ HẠ TẦNG CHO KHU VỰC TỈNH QUẢNG BÌNH 3.1 Xây dựng bản đồ hiểm họa ngập lụt (xác định khu vực ngập lụt) khu vực tỉnh Quảng Bình sử dụng công cụ Google Earth Engine

Mục đích của quy trình từng bước này là tạo ra bản đồ mức độ ngập lụt để đánh giá các khu vực bị ảnh hưởng Phạm vi lũ lụt được tạo ra bằng cách sử dụng phương pháp tiếp cận phát hiện thay đổi trên dữ liệu Sentinel-1 (SAR) Để đánh giá số lượng người có khả năng bị phơi nhiễm, đất trồng trọt và khu vực đô thị bị ảnh hưởng, các

bộ dữ liệu bổ sung sẽ được hiển thị [28]

3.1.1 Nội dung các bước xác định khu vực ngập lụt sử dụng công cụ Google Earth Engine

 Các bước chuẩn bị / tiền xử lý dữ liệu

1 Bước 1: Lựa chọn khu vực nghiên cứu

Lựa chọn khu vực nghiên cứu là cần thiết để giới hạn mức độ xử lý của phân tích và tránh các tính toán thừa Người dùng có thể vẽ bằng tay một khu vực quan tâm, tải lên thông tin vị trí từ tệp hoặc nhập ranh giới quốc gia được cung cấp dưới dạng GEE FeatureCollection

 Đa giác vẽ tay: Đây là tùy chọn nhanh nhất và dễ dàng nhất, phù hợp để khám phá và thử nghiệm tập lệnh ở các khu vực khác nhau Và đây cũng

là tùy chọn được sử dụng cho luận văn này

Hình 3.1: Vẽ một đa giác có diện tích cần nghiên cứu bằng tay (nguồn

https://un-spider.org)

 Shapefile: Xác định phạm vi xử lý không gian bằng Shapefile (.shp) là giải pháp chính xác nhất Điều này được khuyến nghị khi nghiên cứu một khu vực nghiên cứu rất khác biệt (ví dụ như một lưu vực sông)

 Các đặc điển ranh giới quốc gia: Cho đến nay, GEE cung cấp một số lượng rất hạn chế các hình dạng, chẳng hạn như các ranh giới hành chính chính Tuy nhiên, nếu một người muốn thực hiện phân tích này ở cấp quốc gia, thì

sẽ có một bộ dữ liệu phù hợp được cung cấp có chứa các tính năng đơn giản hóa Trong GEE, hãy tìm kiếm 'LSIB' hoặc 'International Boundaries' FeatureCollection có thể được nhập bằng ID của nó ('USDOS / LSIB_SIMPLE / 2017') Chọn một quốc gia cụ thể bằng cách lọc bộ sưu tập theo mã quốc gia FIPS Đây là một ví dụ cho VIETNAM ('VM'):

var geometry = ee.FeatureCollection ('USDOS / LSIB_SIMPLE / 2017') filterMetadata ('country_co', 'equals', 'VM');

2 Bước 2: Lựa chọn khung thời gian và thông số cảm biến

Bên cạnh lĩnh vực quan tâm, người dùng được yêu cầu xác định khoảng thời gian trước và sau lũ lụt trong vài dòng đầu tiên của mã Bằng cách đặt khoảng thời gian, không phải ngày riêng lẻ, người dùng cho phép chọn đủ ô để bao phủ khu vực quan