Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình - Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.

Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.Nghiên cứu đánh giá rủi ro xâm nhập mặn khu vực ven biển Thái Bình Nam Định ứng với các kịch bản mực nước triều và nước biển dâng.

HÀ NỘI, NĂM 2023

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI

NGUYỄN VĂN ĐÀO

NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ RỦI RO XÂM NHẬP MẶN KHU VỰC VEN BIỂN THÁI BÌNH – NAM ĐỊNH ỨNGVỚI CÁC KỊCH BẢN MỰC NƯỚC TRIỀU VÀ NƯỚC BIỂN DÂNG

LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC THỦY LỢI

NGUYỄN VĂN ĐÀO

HÀ NỘI, NĂM 2023

NGHIÊN CỨU ĐÁNH GIÁ RỦI RO XÂM NHẬP MẶN KHU VỰC VEN BIỂN THÁI BÌNH – NAM ĐỊNH ỨNGVỚI CÁC KỊCH BẢN MỰC NƯỚC TRIỀU VÀ NƯỚC BIỂN DÂNG

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS Nguyễn Mai Đăng

GS.TS Trần Hồng Thái

LỜI CAM ĐOAN

Tác giả xin cam đoan, Luận án này là công trình nghiên cứu của bản thân tác giả Cáckết quả nghiên cứu và các kết luận trong Luận án 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 đãđược thực hiện trích dẫn và ghi nguồn tài liệu tham khảo đúng quy định

Tác giả Luậnán

Nguyễn VănĐào

LỜI CÁM ƠN

Trong suốt quá trình thực hiện Luận án, NCS nhận được sự hỗ trợ quý báu từ các thầygiáo hướng dẫn, cơ quan đơn vị công tác, trường Đại học Thủy Lợi, gia đình, đồngnghiệp và những người bạn

ĐầutiênxinchânthànhgửitớitậpthểhướngdẫnkhoahọcPGS.TS.NguyễnMaiĐăng và GS.TS.Trần Hồng Thái lời cảm ơn sâu sắc nhất Trong quá trình nghiên cứu, NCS đã luôn nhậnđược sự hướng dẫn về mặt chuyên môn cũng động viên về mặt tinh thần của các thầy đểhoàn thành luậnán

NCS xin gửi lời tri ân đến các nhà khoa học trong ngành thủy văn và tài nguyên nướcđãdànhthờigianvàtâmhuyếtđểđọcvàgópýcholuậnán.Đặcbiệtlàcácthầycôgiáo Bộ môn Thủyvăn & Biến đổi khí hậu, Khoa Kỹ thuật Tài nguyên nước, Trường Đại học Thủy lợi đã cónhững thảo luận, trao đổi quý báu giúp NCS hoàn thiện luậnán

NCS cũng xin được gửi lời cảm ơn chân thành đến các đồng nghiệp ở Liên đoàn Khảosát Khí tượng Thủy văn, Tổng cục Khí tượng Thủy văn, Bộ TNMT và các bạn bè… đã

có những động viên, chia sẻ, giúp đỡ trong suốt quá trình nghiên cứu

Cuốicùngnhưngvôcùngquantrọng,xinđượcgửitớinhữngngườithân yêunhấttrong gia đình đãtạo điều kiện tốt nhất cho NCS hoàn thành luậnán

Xin trân trọng cám ơn!

Hà Nội, ngày 29 tháng 06 năm 2023

MỤC LỤC

MỤCLỤC iii

DANH MỤCBẢNGBIỂU v

DANH MỤCHÌNHẢNH vii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ GIẢI THÍCHTHUẬT NGỮ ix

MỞĐẦU 1

1 Tínhcấp thiết 1

2 Mục tiêunghiêncứu 3

3 Đối tượng và phạm vinghiên cứu 3

4 Câu hỏinghiên cứu 3

5 Cách tiếp cận và phương phápnghiên cứu 4

6 Ý nghĩa khoa học vàthựctiễn 5

7 Bố cục củaluậnán 5

CHƯƠNG1.TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ RỦI RO XÂM NHẬP MẶN 7

1.1 Một sốkhái niệm 7

1.2 Tổng quan nghiên cứu đánh giá hiểm họa xâmnhập mặn 10

1.2.1 Khái niệm về xâmnhậpmặn 10

1.2.2 Tổng quan nghiên cứu xâm nhập mặn trênthếgiới 11

1.2.3 Tổng quan nghiên cứu xâm nhập mặn tạiViệt Nam 14

1.3 Tổng quan nghiên cứu về đánh giá tính dễ bị tổn thương và rủi ro thiên tai và xâm nhậpmặn1 9 1.3.1 Tổngquannghiêncứuvềđánhgiátínhdễbịtổnthươngvàrủirotrênthếgiới 19

1.3.2 TổngquannghiêncứuvềđánhgiátínhdễbịtổnthươngvàrủirotạiViệtNam 22

1.4 Các Kịch bản Biến đổi khí hậu và Nước biển dâng choViệtNam 28

1.5 Tổng quan lưu vực sôngHồng-TháiBình 29

1.5.1 Đặc điểm chung về lưu vựcnghiên cứu 29

1.5.2 Hiện trạng xâmnhập mặn 32

1.5.3 Một số nghiên cứu điển hình về xâm nhập mặn khu vựcnghiên cứu 36

1.6 Định hướngnghiêncứu 40

1.7 Kết luậnchương1 42

CHƯƠNG2.NGHIÊNC Ứ U P H Ư Ơ N G P H Á P Đ Á N H G I Á R Ủ I R O X Â M N H Ậ P M Ặ N 43

2.1 Hướng tiếp cậnnghiêncứu 43

2.2 Phương pháp mô phỏng diễn biến xâm nhập mặn theodọcsông 44

2.2.1 Lựa chọn mô hình mô phỏng 44

2.2.2 Giới thiệu mô hình MIKE 11 mô phỏng vùngnghiên cứu 45

2.3 Phương pháp tính toán hiểm hoạ và xây dựng bản đồ XNM đếncấp xã 46

2.4 Phươngphápxâydựngbộtiêuchívàđánhgiátổnthươngdoxâmnhậpmặn 52

2.5 Phương pháp xác định các trọng số của các yếu tố trong bộ tiêu chí đánh giá tính dễ

bịtổn thương 57

2.6 Phương pháp đánh giárủi ro 62

2.7 Kết luậnchương2 64

CHƯƠNG 3.KẾT QUẢ ĐÁNH GIÁ RỦI RO DO XÂM NHẬP MẶN CHO KHU VỰC VENBIỂN THÁI BÌNH –NAMĐỊNH 66

3.1 Mô phỏng diễn biến xâmnhập mặn 66

3.1.1 Thiết lập mô hình và hiệu chỉnh, kiểm định mô hìnhmô phỏng 66

3.1.2 Xây dựng các kịch bảnmô phỏng 71

3.1.3 Kết quả mô phỏng diễn biến xâmnhậpmặn 75

3.2 Xây dựng bản đồ hiểm họa xâmnhặpmặn 79

3.2.1 Xâydựngbảnđồhiểmhọaxâmnhậpmặnứngvớicáckịchbảnmựcnướctriều 79

3.2.2 Xây dựng bản đồ hiểm họa xâm nhập mặn ứng với các kịchbản NBD 88

3.3 Thiết lập bộ tiêu chí đánh giá tính dễ bị tổn thương do xâmnhập mặn 92

3.4 Đánh giá tính dễ bịtổn thương 95

3.4.1 Đánh giá tiêu chí tínhnhạy (S) 96

3.4.2 Đánh giá tiêu chí mức độ phơinhiễm (E) 98

3.4.3 Đánh giá tiêu chí khả năng ứngphó (A) 99

3.4.4 Đánh giá tính dễ bị tổn thương (V) theo cáckịchbản 107

3.5 Đánh giá rủi ro xâm nhập mặn (R) và xây dựng bản đồrủi ro 111

3.5.1 Đánh giá rủi ro xâm nhập mặn theo các kịchbảntriều 111

3.5.2 Đánh giá rủi ro xâm nhập mặntrungbình 114

3.5.3 Đánh giá rủi ro xâm nhập mặn theo các kịch bản nướcbiển dâng 116

3.6 Đề xuất một số giải pháp ứng phó và thích nghi khai thác trong quá trình XNM của khuvựcnghiêncứu 119

3.7 Kết luậnchương3 121

KẾT LUẬN VÀKIẾN NGHỊ 123

1 Những kết quả đã đạt được củaLuận án 123

2 Những đóng góp mới củaLuậnán 124

3 Những tồn tại và hướng nghiên cứu tiếp theo củaluận án 125

4. Kiếnnghị 125

CÔNG TRÌNH KHOA HỌCCÔNGBỐ 126

TÀI LIỆUTHAMKHẢO 127

PHỤLỤC 135

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1 Năng suất lúa bị ảnh hưởng do ảnh hưởngcủa XNM 25

Bảng 1.2 Ngưỡng chịu mặn của một số loạicâytrồng 27

Bảng 1.3 Mực NBD theo các kịch bản tại khu vực Hòn Dáu – ĐèoNgang(cm) 29

Bảng 2.1 Mức độ hiểm họa tương ứng với độ mặnlớnnhất 49

Bảng 2.2 Mức độ hiểm họa tương ứng với thời gianlấynước 49

Bảng 2.3 Giá trị mức độ hiểm họa (H) từ tổ hợp hiểm họa do độ mặn (H S ) và thời gian lấy nước (H T ) 50

Bảng 2.4 Thang cấp độ hiểm họa và bảng phân mầucấp độ 51

Bảng 2.5 Mức giảm năng suất do XNM chocâylúa 55

Bảng 2.6 Thang cấp độ quan hệ giữa các phần tử của phươngpháp AHP 59

Bảng 2.7 Nguyên tắt thiết lập ma trận so sánh cặp (A) theo phươngpháp AHP 60

Bảng 2.8 Quan hệ giữa bậc của ma trận (n) và chỉ số nhất quán ngẫu nhiên (RI) sử dụng trong phươngpháp AHP 62

Bảng 3.1 Danh sách các trạmbiên trên 66

Bảng 3.2 Danh sách các vị tríb i ê n dưới 66

Bảng 3.3 Số mặt cắt trên các sông trong mạngmô phỏng 68

Bảng 3.4 Kết quả hiệu chỉnh và kiểm định môhìnhHD 69

Bảng 3.5 Kết quả tính toán hiệu chỉnh mô đun AD tại một số trạmkiểmtra 71

Bảng 3.6 Kết quả tính toán kiểm định mô đun AD tại một số trạmkiểmtra 71

Bảng 3.7 Kết quả tính toán tần suất mực nước triều lớn nhất tại các vị trí biêndưới(2000-2021) 73

Bảng 3.8 Hệ số thu phóng mực nước triều theo các tần suất triều so vớinăm2005 75

Bảng 3.9 Thống kê số xã chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa tương ứng với thời gian lấy nước (H T ),kịch bản tần suất triều P = 25 % và S cp ≤1 ‰ 82

Bảng 3.10 Thống kê số xã chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa với kịch bản tần suất triều P = 25 %và S cp ≤1‰ 82

Bảng 3.11 Thống kê số xã thuộc tỉnh Nam Định chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa tương ứng vớiđộ mặn lớn nhất, KB tần suất triều với S cp ≤4 ‰ 84

Bảng 3.12 Thống kê số xã thuộc tỉnh Thái Bình chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa tương ứng vớiđộ mặn lớn nhất, KB tần suất triều với S cp ≤4 ‰ 84

Bảng 3.13 Thống kê số xã thuộc tỉnh Nam Định chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa tương ứng vớithời gian lấy nước, KB tần suất triều với S cp ≤4‰ 84

Bảng 3.14 Thống kê số xã thuộc tỉnh Thái Bình chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa tương ứng vớithời gian lấy nước, KB tần suất triều với S cp ≤4‰ 85

Bảng 3.15 Thống kê số xã thuộc tỉnh Nam Định chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa, KB tần suấttriều với S cp ≤4‰ 86

Bảng 3.16 Thống kê số xã thuộc tỉnh Thái Bình chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa, KB tần suấttriều P% với S cp ≤4‰ 86

Bảng 3.17 Thống kê số xã chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa trung bình các kịch bản tần suất triềuP% 87

Bảng 3.18 Thống kê số xã chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa tương ứng với thời gian lấy nước(H T ), kịch bản NBD 2030-RCP4.5 và S cp ≤1 ‰ 88

Bảng 3.19 Thống kê số xã chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa với kịch bản NBD 2030-RCP4.5 vàS cp ≤1‰ 89

Bảng 3.20 Thống kê số xã thuộc tỉnh Nam Định chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa tương ứng vớiđộ mặn lớn nhất, KB NBD với S cp ≤4 ‰ 90

Bảng 3.21 Thống kê số xã thuộc tỉnh Thái Bình chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa tương ứng vớiđộ mặn lớn nhất, KB NBD với S cp ≤4 ‰ 90

Bảng 3.22 Thống kê số xã thuộc tỉnh Nam Định chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa tương ứng

vớithời gian lấy nước, KBNBDvới S cp ≤4‰ 90

Bảng 3.23 Thống kê số xã thuộc tỉnh Thái Bình chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa tương ứng vớithời gian lấy nước, KBNBDvới S cp ≤4‰ 91

Bảng 3.24 Thống kê số xã thuộc tỉnh Nam Định chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa, KB NBD vớiS cp ≤4‰ 91

Bảng 3.25 Thống kê số xã thuộc tỉnh Thái Bình chịu ảnh hưởng theo cấp độ hiểm họa, KB NBD vớiS cp ≤4‰ 92

Bảng 3.26 Tiêu chí tính nhạy và trọng sốcác biến 93

Bảng 3.27 Tiêu chí mức độ phơi nhiễm thiệt hại và trọng sốcác biến 94

Bảng 3.28 Tiêu chí khả năng chống chịu và trọng sốcác biến 95

Bảng 3.29 Thống kê số liệu về tính nhạy tính theo đơn vịcấp xã 97

Bảng 3.30 Thống kê dữ liệu chuẩn hóa về tính nhạy tính theo đơn vịcấp xã 98

Bảng 3.31 Thống kê kết quả tính toán mức độ phơi nhiễm do XNM với kịch bản tần suất triều 1 % tínhtheo đơn vịcấpxã 100

Bảng 3.32 Thống kê kết quả chuẩn hóa mức độ phơi nhiễm do XNM với kịch bản tần suất triều 1 %tính theo đơn vịcấpxã 101

Bảng 3.33 Thống kê kết quả tính toán khả năng ứng phó và thích nghi đối với XNM tính theo đơn vịcấp xã 105

Bảng 3.34 Thống kê kết quả chuẩn hóa chỉ số khả năng ứng phó và thích nghi đối với XNM tính theođơn vịcấpxã 106

Bảng 3.35 Thống kê giá trị tính toán các chỉ số và TDBTT do XNM ứng với kịch bản P=1% tính theođơn vịcấpxã 107

Bảng 3.36 Số xã chịu tổn thương theo các KB tần suất triều, tỉnhNamĐịnh 109

Bảng 3.37 Số xã chịu tổn thương theo các KB tần suất triều, tỉnhTháiBình 109

Bảng 3.38 Số xã chịu tổn thương theo các KB NBD, tỉnhNamĐịnh 110

Bảng 3.39 Số xã chịu tổn thương theo các KB NBD, tỉnhThái Bình 110

Bảng 3.40 Thống kê số xã chịu rủi ro theo từng cấp - tỉnhNamĐịnh 111

Bảng 3.41 Thống kê số xã chịu rủi ro theo từng cấp ứng với tần suất triều ở tỉnhTháiBình 113

Bảng 3.42 Tổng số xã chịu rủi ro theo từng cấp ứng với KB NBD ởNamĐịnh 117

Bảng 3.43 Tổng số xã chịu rủi ro theo từng cấp ứng với KB NBD ởTháiBình 118

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1 Lưu vực sông Hồng–Thái Bình thuộc lãnh thổ ViệtNam [61] 30

Hình 2.1 Sơ đồ tiếp cận và các bước nghiên cứu trongluậnán 43

Hình 2.2 Minh họa độ mặn trên sông và ngưỡng độ mặn giới hạnlấynước 48

Hình 2.3 Minh họa mực nước trên sông và cao trình cốnglấynước 48

Hình 2.4 Sơ đồ tiếp cận xây dựng bộ tiêu chí đánh giá tổn thươngdo XNM 52

Hình 2.5 Sơ đồ tiếp cận của phươngphápDPSIR 53

Hình2.6Cấu trúcbộtiêuchí tổnthươngdoXNM đối với khu vựcnghiêncứu 53

Hình 2.7 Sơ đồ tiếp cận của phươngphápSMART 54

Hình 2.8 Mô phỏng quan hệ giữa độ mặn và mức độ ảnh hưởng tới cácđốitượng 55

Hình 2.9 Sơ đồ logic xác định các trọng số của bộ tiêu chí theo phươngpháp AHP 60

Hình 2.10 Nguyên lý chung của tổ hợp rủi ro thiên tai, IPCC(2012)[2] 63

Hình 2.11 Hàm rủi ro tương ứng với các tần suất xuấthiện[2] 64

Hình 3.1 Sơ họa mạng lưới tính toán thủy lực sông Hồng –TháiBình 67

Hình 3.2 Biểu đồ quá trình lưu lượng dòng chảy tính toán và thực đo tại trạm Sơn Tây (hình trái) vàHà Nội (hình phải) từ ngày 1/I – 31/III/2012 –Hiệuchỉnh 69

Hình 3.3 Biểu đồ quá trình mực nước tính toán và thực đo tại trạm Sơn Tây (hình trái) và Thượng Cát(hình phải) từ ngày 1/I – 31/III/2011 –Kiểmđịnh 70

Hình 3.4 Quá trình dòng chảy tại các biên trên từ 1/I-31/III/2005 73

Hình 3.5 Quá trình mực nước triều tại các biên dưới từ 1/I-31/III/2005 74

Hình 3.6 Giá trị độ mặn lớn nhất thực đo tại các trạm từ 1/Iđến 31/III/2005 74

Hình 3.7 Diễn biến độ mặn dọc sông Đáy (từ vị trí biên vào lục địa) ứng với các Kịch bản tần suấttriều .77

Hình 3.8 Diễn biến độ mặn dọc sông Ninh Cơ (từ vị trí biên vào lục địa) ứng với các Kịch bản tần suấttriều 77

Hình 3.9 Diễn biến độ mặn dọc sông Hồng (từ vị trí biên vào lục địa) ứng với các Kịch bản tần suấttriều 77

Hình 3.10 Diễn biến độ mặn dọc sông Trà Lý (từ vị trí biên vào lục địa) ứng với các Kịch bản tần suấttriều 77

Hình 3.11 Diễn biến độ mặn dọc sông Thái Bình (từ vị trí biên vào lục địa) ứng với các Kịch bản tầnsuấttriều 78

Hình 3.12 Diễn biến mực nước và độ mặn tại một số vị trí cống ứng với kịch bản tần suất triều P =1% 78

Hình 3.13 Diễn biến độ mặn dọc sông Đáy (từ vị trí biên vào lục địa) ứng với các KịchbảnNBD 80

Hình 3.14 Diễn biến độ mặn dọc sông Ninh Cơ (từ vị trí biên vào lục địa) ứng với các Kịch bản NBD 80

Hình 3.15 Diễn biến độ mặn dọc sông Hồng (từ vị trí biên vào lục địa) ứng với các KịchbảnNBD 80

Hình 3.16 Diễn biến độ mặn dọc sông Trà Lý (từ vị trí biên vào lục địa) ứng với các Kịch bản NBD.80Hình 3.17 Diễn biến độ mặn dọc sông Thái Bình (từ vị trí biên vào lục địa) ứng với các Kịch bảnNBD 81

Hình 3.18 Diễn biến mực nước và độ mặn tại một số vị trí cống ứng với kịchbảnnền 81

Hình 3.19 Hiểm họa XNM tại các xã theo kịch bản triều 25 % Độ mặn cấp nước dưới1 ‰ 83

Hình 3.20 Hiểm họa XNM tại các xã theo kịch bản triều 25 % Độ mặn cấp nước dưới4 ‰ 86

Hình 3.21 Hiểm họa XNM trung bình tại các xã Độ mặn cấp nước dưới4‰ 87

Hình 3.22 Hiểm họa XNM tại các xã theo kịch bản NBD 2030 – RCP4.5 Độ mặn cấp nước dưới 1 ‰ 89

Hình 3.23 Hiểm họa XNM tại các xã theo kịch bảnNBD2030-RCP4.5 Độ mặn cấp nước dưới 4 ‰.92Hình 3.24 Bản đồ rủi ro do XNM trên khu vực nghiên cứu – KB P= 25% 114

Hình 3.25 Tổng số xã chịu rủi ro trung bình ứng với các cấp ởNamĐịnh 115

Hình 3.27 Bản đồ rủi ro trung bình do xâm nhập mặn trên khu vựcnghiên cứu 116 Hình 3.28 Bản đồ rủi ro do XNM khu vực nghiên cứu – KBNBD2030-RCP4.5 119

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT VÀ GIẢI THÍCH THUẬT NGỮ

nghiêncứu;dolưulượngdòngchảytừthượngnguồnsuygiảm;dokhaithácnướcngầm quá mức dẫnđến hạ thấp mực nước ngầm; và doNBD

XNM có ảnh hưởng rất lớn đến các hoạt động phát triển kinh tế-xã hội, đặc biệt là cácngành sản xuất nông nghiệp, nuôi trồng thuỷ hải sản, công nghiệp và đời sống xã hội.Trongnhữngnămgầnđây,theosốliệuthốngkêthìtìnhhìnhthiệthạidoXNMđếnhoạt động trong lĩnhvực nông nghiệp ngày càng trở lên nghiêm trọng ở các vùng ven biển Cùng với đó, do ở khuvực ven biển, các nguồn cát, nước dùng cho xây dựng cũng bị nhiễm mặn nên nhiều công trìnhxây dựng bằng bê tông thường có tuổi thọ rất thấp, nhiều trường hợp mới chỉ vài năm mà một sốcông trình bằng bê tông như nhà, cầu, cống đã bị hư hỏng, đứt gãy, gây nhiều thiệt hại về kinh

tế Để bảo đảm công trình xây dựng bền vững, thường phải vận chuyển cát, nước từ xa (không

mặnrấtnhỏ)đểxâydựng,nênchiphíxâydựngtăngcao.Cùngvớiđólàcáccôngtrình (cửalấynước,trụ, tời v v ) bằng sắt thép thường bị han rỉ, hư hỏng nhanh hơn nhiều dẫn tới việcvận hành đóng mở cốnglấynước gặp nhiều khó khăn và thậm chí là rò rỉ khiến nướcmặn có thể xâm nhậpv.v

Hệ thống sông Hồng-Thái Bình đổ ra biển bằng các cửa sông, gồm: cửa Đáy, Ninh Cơ,

Ba Lạt, Trà Lý, Thái Bình, Văn Úc, Lạch Tray, Cấm và Bạch Đằng Cũng như các cửasông ven biển khác, XNM do ảnh hưởng của chế độ nhật triều và theo chu kỳ khoảng

15 ngày sẽ diễn ra tại các cửa sông này Qua số liệu thực đo, sự diễn biến của độ mặntrong sông biến đổi theo các mùa, nhỏ về mùa lũ, lớn về mùa cạn, tuỳ theo lượng nướcngọt từ thượng lưu đổ về và độ lớn của thủy triều

Không giống bão và lũ, diễn biến và tác động của XNM có thể kéo dài, vì vậy có thểlàm ảnh hưởng đến các hoạt động sản xuất trong khu vực Từ đó cho thấy, việc nghiêncứu mô phỏng XNM theo các kịch bản ngày càng trở lên cấp thiết Đó là cơ sở để xácđịnhnhữngvùngcónguycơvớicácmứcđộtácđộngtừđóđềranhữngbiệnphápgiảm thiểu và ứngphó kịpthời

ỞViệtNamnóichungvàđồngbằnglưuvựcsôngHồng–TháiBìnhnóiriêng,hiệnnay

cũngcónhiềunghiêncứuxâydựngbảnđồxácđịnhranhgiớiXNMdựatrênviệcnội

suy tuyến tính hoặc theo hàm mũ về độ mặn dọc trên sông chính Điều đó cho thấynhững hạn chế nhất định và mang tính chủ quan khi chưa xét tới việc mặn xâm nhậpvào nội đồng.

Cùng với đó việc đánh giá tác động của XNM dựa trên các số liệu thiệt hại đã đượcthống kê Tuy nhiên, do nhiều yếu tố khách quan và chủ quan, việc phân tích đánh giánhữngtácđộngcủaXNM,dựbáocáctácđộngcònnhiềuhạnchế,đặcbiệtlàởkhuvực đồng bằnglưu vực sông Hồng – Thái Bình Các nghiên cứu thường chỉ tập trung vàoviệcxâydựngcáckịchbản,dựbáokhảnăngvàdiễnbiếnXNMmàchưaphântíchđánh

giácũngnhưdựbáonhữngthiệthạitiềmtàng dựatrêncơsởphântíchrủirovàtínhdễ bị tổnthương với các tiêu chí cụthể

Trong bối cảnh Biến đổi khí hậu, NBD trong những năm gần đây cùng với đó là nhiềuyếu tố tác động khác nhau, quá trình XNM diễn ra ở các vùng cửa sông ven biển ngàycàng trở nên phức tạp và có những tác động không nhỏ tới các hoạt động phát triểnKTXH của khu vực chịu ảnhhưởng

NghiêncứuvềXNMtrênlưuvựcsôngHồng–TháiBìnhđãđượcthựchiệnnhiềutrong

nhữngnămtrướcđâyvớiđadạngphươngphápcũngnhưkịchbảnmôphỏng.Tuynhiên, việc đánh giánhững rủi ro do XNM, tác động của XNM đến các hoạt động phát triểnkinhtếxãhộicũngnhưkhảnăngứngphócủangườidânđịaphươnglạichưađượcxem xét một cáchtổng thể theo phương pháp tiếp cận như Luật phòng chống thiên tai của Việt Nam và cáccách tiếp cận đánh giá theo quốc tế được áp dụng Chính vì vậy, đốivớiXNMcácnhàquảnlýcũngcònkhálúngtúngkhiđưaracácgiảiphápứngphóphù hợp nhất làtrong bối cảnh Biến đổi khíhậu

Khác với các loại hình thiên tai khác, XNM có thể chỉ ảnh hưởng trong phạm vi nhỏnhư một số vùng của một xã hoặc một số xã của một tỉnh hay cũng có thể ảnh hưởngđến phạm vi lớn như cả tỉnh hoặc một vài tỉnh Tuy nhiên, để có kế hoạch ứng phó vàgiảm nhẹ thiệt hại hiệu quả cũng như xây dựng kế hoạch phòng chống thiên tai đếncấp

xã theo quy định hiện hành thì cần có những tiêu chí cụ thể để đánh giá tính dễ bị tổn thương dựa trên khả năng phơi nhiễmtrước hiểm họa, tính dễ bị tác động và khả năng ứng phó ở các cấp càng chi tiết càng có ý nghĩacao

Đánhgiárủirocóthểđượcxácđịnhdựatrêntínhdễbịtổnthươngvàmứcđộhiểmhọa TDBTT đượcxác định dựa trên mức độ phơi nhiễm, tính nhạy và khả năng ứng phó.Chínhvìvậy,ĐGRRthiêntaicóthểgiúpxácđịnhđượcmộtkhuvựccụthểcókhảnăng chịu rủi ro caohay thấp Từ đó, các giải pháp cụ thể sẽ được đưa ra nhằm khắc phụcnhữngđiểmcònhạnchếtrongcôngtácphòngchốngthiêntaivàtậptrunghỗtrợcho

các vùng chịu RR cao, tránh được việc đưa ra các giải pháp không phù hợp hoặc ở cácvùng không phải là “điểm nóng”.

Từ những lý do trên, việc nghiên cứu tiếp cận một hướng mới trong việc xây dựng bản

đồ hiểm họa XNM, thể hiện sự phân bố hiểm họa do mặn gây ra theo các khu vực (nộiđồng) là cần thiết để từ đó có thể nhận định về ranh giới ảnh hưởng của XNM phù hợphơn Cùng với đó, để đánh giá những tác động, thiệt hại do XNM đến các hoạt độngphát triển kinh tế xã hội thì việc xây dựng bộ tiêu chí đánh giá tính dễ bị tổn thương doXNM là rất cần thiết Đó là cơ sở khoa học để đánh giá tính dễ bị tổn thương cũng nhưđánhgiárủirodoXNM.Từđólàmrõđượcnhữngđiểmmạnh,điểmyếu,dựbáonhững thiệt hại tiềmtàng mà XNM có thể gây ra Đồng thời, bộ chỉ số cung cấp cái nhìn chi tiết hơn về tình hìnhXNM hỗ trợ cho các công tác chuẩn bị ứng phó, quản lý và phục hồi được chính xác và khảquan hơn cho các vùng bị ảnhhưởng

2 Mục tiêu nghiêncứu

Mục tiêu của luận án là nghiên cứu đánh giá rủi ro XNM và đề xuất các giải pháp giảmthiểu rủi ro XNM cho vùng ven biển Thái Bình – Nam Định, cụ thể là:

- Đánh giá XNM theo không gian đến các xã trong khu vực nghiêncứu

- Xây dựng bộ chỉ số đánh giá tính dễ bị tổn thương và rủi roXNM

- Tính toán thử nghiệm tính dễ bị tổn thương và rủi ro do XNM cho vùng ven biển Thái Bình - Nam Định và đề xuất các giải pháp giảmthiểu

3 Đốitượng và phạm vi nghiêncứu

3.1 Đối tượng nghiên cứu

Xâm nhập nước mặn từ biển vào sông, kênh và nội đồng vùng cửa sông, ven biển;phương pháp xác định TDBTT và RR của xã sản xuất nông nghiệp do XNM

3.2 Phạm vi nghiêncứu

Phạm vi không gian:Khu vực ven biển Thái Bình và Nam Định.

Phạm vi về thời gian:Diễn biến XNM trong thời gian từ tháng I đến tháng III; cáckịch

bản NBD đến 2030, 2040 và năm2050

4 Câuhỏi nghiên cứu

Luận án tập trung giải quyết 3 câu hỏi nghiên cứu (research questions) sau đây:

- Hiện nay việc mô phỏng diễn biến và xây dựng bản đồ XNM trên lưu vực sôngHồng – Thái Bình chủ yếu sử dụng mô hình thủy lực 1 chiều để mô phỏng trênsôngchínhvàbảnđồXNMđượcthiếtlậpdựatrênviệcnốicácđiểmđẳngmặn

trên sông chính với nhau Rõ ràng điều đó chưa hợp lý bởi ranh giới XNM phụthuộc vào vị trí và thời gian hoạt động lấy nước của hệ thống cống lấy nước trênsông chính vào trong nội đồng Vậy làm thế nào để xác định nguy cơ XNM trongnội đồng khi lấy nước từ sông vào đồng phục vụ cho nông nghiệp?

- Trênquanđiểmtiếpcậntổnghợpcórấtnhiềutiêuchíđánhgiár ủ i ro,vậysửdụng

nhữngtiêuchínàođểđánhgiáđượcrủiroXNMchokhuvựcnghiêncứu,vàtrọng số (weight)của từng tiêu chí trong khung đánh giá là baonhiêu?

- Mong muốn tìm ra các giải pháp hiệu quả để ứng phó, khắc phục những tác độngcủaXNMchitiếtđếntừngxã,cầncóthôngtincụthểvềmứcđộvàphânbốkhông gian (index)của từng yếu tố nguy cơ, tính dễ bị tổn thương và rủi ro XNM, vậy phải tính toán nhưthếnào?

5 Cáchtiếp cận và phương pháp nghiêncứu

Phương pháp điều tra thực địa:được sử dụng nhằm thu thập các thông tin về tình hình

XNM và các thiệt hại do XNM trên phạm vi nghiên cứu Đó là cơ sở để thiết lập cáckịch bản mô phỏng XNM và xây dựng bộ tiêu chí nhằm đánh giá rủi ro do XNM

Phương pháp thống kê:được sử dụng nhằm phân tích các đặc trưng thống kê về mực

nước, lưu lượng và độ mặn tại các trạm có tài liệu thực đo từ đó xác định biên cho cáckịch bản tính toán Phương pháp này cũng được sử dụng nhằm chuẩn hóa các dữ liệuthu thập được trong bộ chỉ số đánh giá tính dễ bị tổn thương

Phương pháp mô hình hóa:được áp dụng để mô phỏng diễn biến XNM theo các kịch

bản ứng với các tần suất triều và NBD

Phương pháp tích hợp bản đồ:Bản đồ số chứa đựng các lớp thông tin đã được chuẩn

hóa, phản ánh tính chất phân bố theo không gian của các yếu tố Để xây dựng các bảnđồhiểmhọavàbảnđồrủirodoXNMthìviệcsửdụngphươngphápphântíchhệthống

thôngtinđịalýsẽđemlạicáckếtquảnhanhchóngvàchínhxác.Việctíchhợpcácbản đồ phânvùng XNM theo các kịch bản khác nhau với tính dễ bị tổn thương sẽ cho phép xây dựngbản đồ rủi ro do XNM cho từng vùng (ô lưới) cụ thể, tùy theo yêu cầu của người sửdụng

Phương pháp phân tích hệ thống:được sử dụng nhằm phân tích các điều kiện tựnhiên,

kinh tế - xã hội có liên quan đến diễn biến XNM để từ đó thiết lập bộ tiêu chí đánh giá rủiro

Phương pháp chuyên gia:được sử dụng nhằm tham vấn ý kiến của các chuyên gia làm

việc trực tiếp liên quan đến vấn đề XNM Thông tin thu thập bằng cách tham vấn trực

tiếpvàcâuhỏitrêncácphiếukhảosát.Kếtquảnàynhằmxácđịnhđượccácchỉsốđánh giá tính dễ bịtổn thương do XNM và xác định các giá trị trọngsố.

6 Ýnghĩa khoa học và thựctiễn

6.1 Ý nghĩa khoahọc

Luận án đã đề xuất phương pháp đánh giá nguy cơ XNM và xây dựng bản đồ hiểm họaXNM vào nội đồng theo không gian đến cấp xã khi không có số liệu mặt cắt và độmặnthựcđotrênhệthốngkênhnộiđồngđểmôphỏngmôhìnhthủylựcvàXNM;xâydựng bộ tiêu chívàquytrình tính toán trọng số giữa các tiêu chí để đánh giá tính dễ bị tổn thương và rủi

ro do XNM cho từng xã ở khu vực venbiển

6.2 Ý nghĩa thựctiễn

Các kết quả nghiên cứu là tài liệu tham khảo có giá trị trong công tác phòng chốngXNM, từ đó đề xuất và ra quyết định các giải pháp giảm thiểu tác động của XNM, đảmbảo sự phát triển ổn định cho khu vực

7 Bố cục của luậnán

NgoàicácnộidungphầnMởđầu,KếtluậnvàKiếnnghị,TàiliệuthamkhảovàPhụlục, luận án gồmcác chương chính nhưsau:

Chương1:TổngquannghiêncứuvềrủiroXNM,giớithiệulưuvựcnghiêncứu.Trong chươngnày, luận án đã làm rõ một số khái niệm về XNM, rủi ro thiên tai và các thànhphầnđánhgiárủirothiêntai.Thôngquathựchiệntổngquanvềcácnghiêncứutrênthế giới và trongnước cũng như ở lưu vực nghiên cứu về mô phỏng XNM và phươngpháp đánh giá rủi ro thiên tai nóichung và XNM nói riêng, luận án đã đề ra hướng nghiên cứu mới và thực hiện trong các nội dung chươngsau

Chương 2: Nghiên cứu cơ sở khoa học và thực tiễn đánh giá rủi ro XNM Trong nộidung chương này, luận án đã đề ra các phương pháp được sử dụng để mô phỏng diễnbiến XNM trên các hệ thống chính, từ đó đề xuất phương pháp xác định XNM trên địabàncácxãvàxâydựngbảnđồXNMtheocáckịchbảnkhácnhau.Cùngvớiđó,phương pháp thiết lập

bộ tiêu chí đánh giá tính dễ bị tổn thương, xác định các trọng số cho các biến thành phần cũngđược đề cập Cuối cùng là phương pháp đánh giá rủi ro và xây dựng bản đồ rủi ro do XNM chocácxã

Chương 3: Kết quả đánh giá rủi ro do XNM cho khu vực ven biển Thái Bình – NamĐịnh Như đã đề cập, khu vực nghiên cứu của luận án là 243 xã thuộc vùng ven biểntỉnhNamĐịnhvàTháiBình.Trêncơsởcácphươngphápđãđượcđềcậptrongchương 2, trongchương này luận án đã thực hiện ứng dụng mô hình mô phỏng XNM theo cáckịchbảntriềuvàNBD,xâydựngbảnđồXNMchocácxãtheocáckịchbảntươngứng

Luận án cũng tiến hành thu thập các tài liệu KTXH, tình hình công tác PCTT tại địa phương để tiến hành đánh giá TDBTT và RR cho khu vực nghiên cứu.

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU VỀ RỦI RO

cơxảyrathiêntai.Chínhvìvậy,rủirothiêntaiđượcđịnhnghĩalàkhảnăngxảyracácthay đổi nghiêm trọng các chức năng bình thường của một cộng đồng hay một xã hội ở một thời gian cụ thể, do các hiểm họa tự nhiên tương tác với các điều kiện dễ bị tổn thươngcủaxãhội,dẫnđếncácảnhhưởngbấtlợirộngkhắpđốivớiconngười,vậtchất, kinh tế và môi trường, đòi hỏi phải đối phó khẩn cấp để đáp ứng các nhu cầu cấp bách củaconngườivàcóthểphảicầnđếnsựhỗtrợtừbênngoàiđểphụchồi.Nhưđãđềcập ở trên, XNM có

thể không gây ra những tác động bất lợi nhanh và tức thời như bão, lũ vàngậplụtmàcóthểdiễnrachậmvàtrongthờigiandài.Nhưngnhữngtácđộngđócó thể là không nhỏ nếudiễn ra trong thời gian dài mà không có biện pháp ngăn chặn và giảm thiểu Chính vậy,

có thể nói ý nghĩa và vai trò của đánh giá rủi ro do XNM cũng không nằm ngoài phạm

vi của đánh giá rủi ro thiên tai nóichung

Rủi ro thiên tai được cấu thành từ 3 yếu tố: (1) hiểm họa (hazard); (2) mức độ phơinhiễmtrướchiểmhọa(exposure);và(3)tínhdễbịtổnthương(vulnerability).Nếuthiếu một trong bayếu tố thì không hình thành rủi ro thiên tai (IPCC, 2012) [2] Đây là định nghĩa được dùngphổ biến nhất nên luận án cũng sử dụng định nghĩanày

Tùythuộcvàocácyếutốbịảnhhưởngdohiểmhọathiêntaicũngnhưđặcđiểmvàtính chất của cácđối tượng chịu ảnh hưởng mà rủi ro được phân loại thành các rủi ro trực tiếp hay rủi rogián tiếp Rủi ro trực tiếp là rủi ro xuất phát từ những thiệt hại trực tiếp của các đối tượngchịu tác động của hiểm họa thiên tai, ví dụ như nhà cửa bị hư hỏng do ngập lụt, đường xá

hư hỏng, cây trồng bị lũ cuốn trôi v.v Rủi ro gián tiếp xuất phát từ những thiệt hại mangtính gián tiếp, ví dụ như đường xá bị ngập lụt ảnh hưởng tới giao thông, vận chuyển hànghóa v.v Rủi ro thiên tai cũng được xem xét trên các khíacạnhtổnthấtcóthểướctínhđượcbằngtiềnnhưhưhỏngtàisảnphảithaythế,sửachữa

hoặccóthểkhôngướctínhđượcbằngtiềnnhưtínhmạng,sứckhỏetinhthầncủangười chịu tác độngcủa hiểm họa thiêntai

Hiểm họa là khả năng xảy ra trong tương lai của các hiện tượng tự nhiên hoặc do conngườigâyra,cótácđộngbấtlợiđếncácđốitượngdễbịtổnthươngvànằmtrongphạm vi ảnh hưởngcủa hiểm họa đó (IPCC, 2012) [2] Một hiện tượng khí hậu được coi làmộthiểmhọakhimàcácyếutốxãhộihoặcsinhtháimôitrườngdễbịtổnthươngvàbị phơi nhiễmtrước những tác động tiêu cực nguy hiểm của hiện tượng khíhậu.

Tính dễ bị tổn thương có thể được hiểu là sự thiếu một hoặc một vài khả năng nào đó,nhưngkhôngcónghĩalàthiếukhảnăngchốngchịuhoàntoàn.Mộtcộngđồngdễbịtổn thương cóthể thiếu khả năng dự đoán rủi ro và hiểm họa, do vậy sẽ có tính dễ bị tổn thương cao, nhưngcũng có thể có khả năng phục hồi để tái thiết sau khi bị ảnh hưởng

tổnthương

Kháiniệmtínhdễbịtổnthươngđượccácnhàkhoahọcxãhộigắnvớinhómcácyếutố KTXH vàxác định khả năng của cộng đồng trong việc chống chọi với hiện tượngthiên tai Đối với khoahọc tự nhiên, như các nhà khoa học về khí hậu lại thường xem kháiniệmtínhdễbịtổnthươnglàkhảnăngxuấthiệnvàcáctácđộngtiềmtàngcủacáchiện tượng thờitiết và khí hậu có liênquan

Trong rất nhiều khái niệm dễ bị tổn thương được sử dụng, có thể nhóm lại 3 nhóm: (1)Chú trọng đến sự tiếp xúc với các tai biến bao gồm điều kiện phân bố các tai biến, khuvực tai biến mà con người đang sống, mức độ thiệt hại và phân tích các đặc trưng tácđộng; (2) Chú trọng đến các khía cạnh xã hội và các tổn thương liên quan đến xã hộinhằmđốiphóvớicáctácđộngxấutrongcộngđồngdâncưbaogồmcảkhảnăngchống chịu và khảnăng tự phục hồi đối với tai biến; (3) Kết hợp cả hai phương pháp và xác định tính dễ bị tổnthương như là tai biến nơi mà chứa đựng những tai biến cũng như những tác động thích ứngcủa xã hội Mà dưới đây là một số khái niệm điểnhình:

TheoquanđiểmcủaGaborvàGriffith,1980,“Tínhdễbịtổnthươnglàmốiđedọa(đối với các vậtliệu nguy hiểm) mà con người tiếp xúc (bao gồm các tác nhân hóa học và tình trạng sinhthái của cộng đồng và mức độ sẵn sàng ứng phó khẩn cấp của họ)” [3] hoặc của UNDRO(1991) “Tính dễ bị tổn thương là mức độ tổn thất đối với một đối tượng hoặc một nhómcác đối tượng chịu rủi ro do sự xuất hiện của một hiện tượng tự nhiên có độ ớn nhất định

và được biểu thị theo cấp độ từ 0 (không có thiệt hại) đến 1(thiệthạihoàntoàn)”[4],thìcáchtiếpcậntínhdễbịtổnthươngcủacáctácgiảchủyếu xét mức độtổn thất trước các hiểm họa tự nhiên Với quan điểm của Dow và Downing(1995)“Tínhdễbịtổnthươnglàđộnhạycảmkhácnhautheohoàncảnhnhưcácyếutố về: sinh lý,nhân khẩu học, kinh tế, xã hội và công nghệhaynhư là trẻ em, người caotuổi,phụthuộckinhtế,chủngtộcvàtuổitác,cơsởhạtầnglànhữngyếutốgắnliềnvới tai biến tựnhiên" [5] thì tác giả đã quan tâm đến các yếu tố xã hội nhiều hơn thôngqua

tính nhạy của xã hội trước các hiểm họa thiên nhiên Với Weichselgartner và Bertens(2000), “Tính dễ bị tổn thương được coi là điều kiện của khu vực nhất định có quan hệvới tai biến, độ phơi nhiễm, sự chuẩn bị, bảo vệ và thích ứng đặc trưng cho khả năngchốngchịuvớitaibiếntựnhiên.Nólàthướcđokhảnăngcủatậphợpcácyếutốđểchịu được các sựkiện có tính chất vật lý nhất định” [6] thì tác giả đã xem xét một cách toàn diện hơn về điềukiện hoàn cảnh cụ thể của một khu vực khi đối mặt với hiểm họa tự nhiên.

Để đánh giá Tính dễ bị tổn thương, IPCC (2007) dựa trên cơ sở đánh giá mức độ phơinhiễm, tính dễ bị tác động (tính nhạy) và khả năng ứng phó của nhóm cộng đồng [7].Mức độ phơi nhiễm trước hiểm họa được sử dụng để chỉ sự hiện diện (theo vị trí) củaconngười,cáchoạtđộngsinhkế,cácdịchvụmôitrườngvàcácnguồntàinguyênthiên nhiên, cơ sở

hạ tầng, các tài sản kinh tế, xã hội, văn hóa, v.v ở những nơi có thể chịunhữngảnhhưởngbấtlợibởicáchiểmhọavàvìthếsẽbịtổnhại,mấtmát,hưhỏngtiềm tàng trongtương lai [2] Mức độ phơi nhiễm trước hiểm họa là yếu tố cần, nhưng chưađủđểquyếtđịnhrủiro.Mộtđốitượngnàođócóthểtiếpxúcvớihiểmhọa,nhưngchưa chắc đã dễ bịtổn thương (ví dụ người dân sống trong vùng có hiểm họa cao, nhưng cóđầyđủcácphươngtiệnđểthayđổinhưcấutrúccơsởhạtầngvàcáchoạtđộnghạnchế

nhữngmấtmátcóthểxảyra).Mộtđốitượngdễbịtổnthươngnếukhôngbịphơinhiễm trước hiểmhọa thì sẽ không xảy ra rủi ro thiêntai

Mức độ phơi nhiễm trước hiểm họa và tính dễ bị tổn thương có tính biến động, khácnhau trênquymô thời gian và không gian, và phụ thuộc vào các yếu tố kinh tế, xã hội,địalý,nhânsinh,vănhóa,thểchế,quảntrịvàmôitrường.Cáccánhânvàcộngđồngbị phơi nhiễm

và bị tổn thương khác nhau do sự không đồng đều về mức độ giàu có, về trình độ giáo dục,các khiếm khuyết, tình trạng sức khỏe, cũng như giới tính, tuổi tác, tầng lớp xã hội, và cácđặc điểm xã hội và văn hóakhác

Tăngmứcđộphơinhiễmtrướchiểmhọacủaconngườivàtàisảnlànguyênnhânchính của sự giatăng thiệt hại kinh tế dài hạn do thiên tai liên quan đến thời tiết và khí hậu Điều này cũngđang xảy ra tại Việt Nam như các khu định cư mới của thành phố và nông thôn, các khu dulịch ven biển và các khu công nghiệp, cơ sở hạ tầng giao thôngvànuôitrồngthủysảnđangpháttriểntrongkhuvực.Xuhướngdàihạnvềthiệthạikinh tế do thiên tai

có liên quan đến sự phát triển và tăng dân số Đặc biệt ở các nước đang phát triển như ViệtNam những giá trị kinh tế của tài sản phơi nhiễm trước hiểm họa ngày càng tăng nhanh, cònnhững thay đổi về cực đoan khí hậu thì tương đối chậm và tác động của BĐKH đối với cáccực đoan khí hậu chưa thật sự rõ ràng[8]

Tínhnhạylàbiểuhiệncủahệthốngxãhộithôngquacáchoạtđộngsốngcủaconngười trước thiên

tai, gồm các thành phần:nhân khẩu, sinhkế.

Khả năng ứng phó bao gồm tất cả những năng lực cần thiết để có thể đối phó khi màmột thiên tai cực đoan xảy ra, đặc biệt là trong tình trạng khẩn cấp Tuy nhiên, để đốiphó hiệu quả đòi hỏi phải có quy hoạch và đầu tư đáng kể trong quá trình chuẩn bị vàcảnh báo sớm, không chỉ về vấn đề tài chính mà còn là nâng cao nhận thức và tăngcường năng lực [2].

1.2 Tổng quan nghiên cứu đánh giá hiểm họa xâm nhậpmặn

1.2.1 Khái niệm về xâm nhậpmặn

Đềnghiêncứuvềchấtlượngnướcvàmôitrườngởcáccửasông,mặnđượcxemlàmột chỉ số cơbản vì nó phản ánh các ảnh hưởng của các quá trình tự nhiên khác nhau như biến động củathủy triều, dòng thủy văn và sự can thiệp của con người Chính bởi vậy,đểhiểuđượcsựphânbốtheokhônggianvàthờigiancủađộmặndướicáctácđộngthì

mạnhmẽ

Theo Hebert D.L [9], XNM chính là quá trình thay thế nước ngọt trong các tầng chứanước ở ven biển bằng nước mặn do sự dịch chuyển của khối nước mặn vào tầng nướcngọt Nó chính là sự trộn lẫn nước mặn với nước ngọt và có thể xảy ra ở cả nước mặthoặc nước ngầm

Theo quyết định 46/2014-TTg ngày 15 tháng 8 năm 2014 của Thủ tướng chính phủ vềdựbáo,cảnhbáovàtruyềntinthiêntai[10],XNMlàhiệntượngnướcmặnvớinồngđộ mặn bằng4‰ xâm nhập sâu vào nội đồng khi xảy ra triều cường, NBD hoặc cạn kiệt nguồnnướcngọt

Xâmnhậpmặnlàhiệntượngphứctạp,diễnraởcácvùngcửasôngvenbiển.Đặcđiểm của quátrình XNM là sự lan truyền và khuếch tán có liên quan đến nhiều quá trình và chịu ảnhhưởng bởi nhiều yếu tố tác động khác nhau XNM diễn ra ở cả tầng nước mặt và nướcngầm Có thể chia ra 2 loại XNM [11] nhưsau:

- XNMtheosông,kênhdẫn:vàomùakhô,nướcsôngcạnkiệtkhiếnnướcbiểntheo các sông,kênh dẫn tràn vào gây mặn Hiện tượng tự nhiên này xảy ra hằng năm và do đó có thể dựbáotrước

- XNM do thẩm thấu: Với vùng ven biển cấu tạo địa chất là những cồn cát lớn, bùnphù sa lấp đầy ở dạng mềm, những nơi này chứa đựng nhiều thấu kính cát có khả năngmao dẫn, tạo điều kiện cho nước biển xâm nhập vào đấtliền

TrongquátrìnhXNM,cácyếutốvậtlýnhưđịahình,haycấutrúctầngnướcngầmcũng

cónhữngảnhhưởnglớn.Ngoàiracácquátrìnhphảnứngsinhhóatrongkhuvựccửa

sôngvenbiểncũngcóthểlàtácnhânđẩynhanhquátrìnhXNM.Luậnánsử dụngđịnh nghĩaXNM của [11], nhưng chỉ giới hạn phạm vi nghiên cứu XNM ở nước mặt trong hệthống sông và kênh nộiđồng.

1.2.2 Tổng quan nghiên cứu xâm nhập mặn trên thếgiới

Nghiên cứu về diễn biến XNM các nghiên cứu có thể dựa trên cơ sở quan trắc đo đạctrực tiếp bằng các thiết bị đo (vật lý và hóa học) hoặc sử dụng các mô hình toán thủyvăn thủy lực mô phỏng diễn biến dòng chảy và chất lượng nước trên lưu vực sông, cóthể đề cập tới một số nghiên cứu trong những năm gần đây:

Trong nghiên cứu của May Ling Becker và ccs (2010) [12] đã nghiên cứu các cơ chếvật lý chính ảnh hưởng đến cấu trúc độ mặn ở cửa sông Cape Fear, một cửa sông đạidiện cho các cửa sông chi phối dọc theo bờ biển Đông Nam Đại Tây Dương của Hoa

Kỳ Dựa trên dữ liệu thủy văn và thủy động lực học, nghiên cứu đã mô tả sự khác biệtvềvậntốc,độmặnvàsựphântầngtạicácđoạnkênhdọccửasôngđốivớicácđiềukiện

dòngchảytươngđốithấp.Sauđó,tiếnhànhđiềutraảnhhưởngcủadòngchảytrênsông đối với sựXNM (được xác định bằng đường đẳng mặn gần đáy) Kết quả nghiên cứunàycũngchỉrarằngvịtríXNMphụthuộcvàodòngchảylớnnhấttrongsôngtrongmột thời kỳđánhgiá

Trong nghiên cứu của Sangman Jeong và ccs (2010) [13] về phân tích đặc điểm XNMởhạlưusôngGeum,cáctácgiảđãápdụngmôhìnhsốbachiều,độnglựchọcchấtlỏng

môitrường(EFDC).Trongnghiêncứunày,sựmôphỏngđãđượcthựchiệnđểđánhgiá phạm vi ảnhhưởng của XNM khi các cửa được mở hoàn toàn Các điều kiện được sử dụng để mô phỏng

là bốn chế độ dòng chảy ở lưu vực sông Geum, Hàn Quốc Kết quả cho thấy phạm vi XNM

từ đập là 50,72 km (dòng chảy trong thời kỳ chịu hạn), 48,87 km (dòng chảy kiệt), 46,56 km(dòng chảy bình thường) và 42,10 km (dòng chảy lũ).CáckếtquảnàychỉrarằngmôhìnhEFDCđượcsửdụngđểmôphỏngcóđộchínhxác cao Các kếtquả đạt được trong nghiên cứu này có thể được sử dụng làm cơ sở để hiểu mức độ ảnhhưởng của sự XNM ở các chế độ dòng chảy khácnhau

ĐánhgiáXNMởsôngJamesvàsôngChickahominydomựcNBDởVịnhChesapeake, Bờ biểnphía Đông, Hoa Kỳ Karen C Rice và ccs (2012) [14] đã nhận định rằng mực nước biển toàncầu đang tăng lên vớitỷlệ tăng ở khu vực Vịnh Chesapeake lớn hơntỷlệ trên toàn thếgiới Tác động của NBD trong tương lai đối với hai nhánh của VịnhChesapeake,sôngJamesvàChickahominy,đãđượcđánhgiáđểđịnhlượngsựthayđổi độ mặnliên quan đến cường độ NBD Bằng cách sử dụng mô hình thủy động lực học- phú dưỡng bachiều (HEM-3D), các kịch bản mực NBD 30, 50 và 100 cm cho khu vực giữa Đại Tây Dươngtrong thế kỷ 21, đã được đánh giá Kết quả mô hình chỉ ra rằngđộ

mặn tăng lên trong toàn bộ sông khi mực NBD Tại nguồn nước sinh hoạt, số ngày cóđộmặnlớnhơn0,1‰tăngvượtquáhơn100ngàyvớimứctăngmựcnướcbiển30cm.

Cũng nghiên cứu về ảnh hưởng của NBD đến XNM, Wei Chen và ccs, (2016) đã cónghiên cứu điển hình ở cửa sông Dương Tử, Trung Quốc [15] Trong nghiên cứu này,nhóm tác giả đã sử dụng mô hình vận chuyển mặn và thủy động lực học ba chiều, vớilưới không cấu trúc có độ phân giải cao và độ nhám của đáy thay đổi theo không gian,đượcápdụngđểđịnhlượngảnhhưởngcủaNBD.Môhìnhđãđượcxácthựcthôngqua các dữ liệuquan trắc về mức thủy triều, vận tốc và hướng dòng chảy, và độ mặn Vớibốnkịchbảncủamựcnướcbiểnbaogồmmựcnướcbiểnhiệntại,vàmựcNBDcáccấp

0,5,1và2mchothấy(1)đườngđẳngmặndịchchuyểnngượcdòngphituyếntínhtrong

(2)NướcmặntràntừnhánhBắcvàonhánhNamtănglêntheocấpđộNBD,trong khi độ mặn ở hạlưu nhánh Bắc giảm do tăng dòng chảy có độ mặn thấp từ nhánh Nam và kênh Bắc do mựcNBD tăng lên (3) Thời gian nước có độ mặn vượt quá ngưỡng có thể sử dụng làm nướcsinh hoạt tăng lên tại 4 hồ chứa cùng với NBD (4) Phân tích hồiquychophépxâydựngbiểuthứcđịnhlượngbậchaimốiquanhệgiữađộmặnvàNBD

Nghiên cứu xác định các yếu tố chính của mô hình XNM tại lưu vực sông Dagu, VịnhGiao Châu, Xiankui Zeng và ccs (2018) [16] nhận định rằng XNM là một quá trìnhtương tác phức tạp giữa nước ngầm - nước biển và nó chịu ảnh hưởng của nhiều yếu tố

từ bề mặt đến lòng đất Nói chung, đối với mô hình xâm mặn, một số thông số mô hình

và điều kiện ranh giới luôn được xác định theo kinh nghiệm cá nhân của người sửdụng

mô hình hoặc giá trị tham khảo từ các tài liệu nghiên cứu Để cải thiện độ tin cậy của mô hình mô phỏng XNM, các ảnh hưởngcủa đầu vào của mô hình đối với đầu ra cần được xác định trước khi tối ưu hóa đầu vào Lưu vực sông Dagu, Vịnh Giao Châu

là một trong những khu vực bị nước biển xâm thực nghiêm trọng nhất ở Trung Quốc, vànóđượcchọnlàkhuvựcnghiêncứutrongnghiêncứunày.Môhìnhxâmthựcnướcbiển của lưu vựcsông Dagu được xây dựng dựa trên chương trình chung SEAWAT4 Cácyếutốảnhhưởngchínhcủađầuramôhìnhđượcphântíchbằngphươngphápphântích độ nhạy Kếtquả cho thấy các yếu tố ảnh hưởng quan trọng nhất có tính nhạy lớn nhất đối với nồng độCl- của nước ngầm là tốc độ kết tủa và việc bơm nước ngầm trong khu vực nông nghiệp.Ngoài ra, độ dẫn thủy lực của vùng 1 có ảnh hưởng không nhỏ đến quá trình xâm thực củanước biển Phân tích hồi quy từng bước có khả năng xác địnhyếutốảnhhưởngquantrọngnhấtvànókhôngthểxửlýmốiquanhệphứctạpphituyến giữa đầu vào -đầura

Đánhgiávềsựthayđổicủavùngcửasôngdẫntớibiếnđổiđộmặn,YongmingShenvà ccs,(2018)[17]đãthựchiệnmôphỏngsốlượngnướcmặnxâmnhậpvàảnhhưởngcủa

triều cường do cải tạo vùng cửa sông Châu Giang, Trung Quốc Bằng cách sử dụng môđun sóng bề mặt (FVCOM-SWAVE), nghiên cứu cho thấy việc bồi lấp có ảnh hưởnglớn đến vận tốc và hướng thủy triều, đặc biệt là ở một số khu vực hình thành các tuyếnđường thủy hẹp Nó có tác dụng tích cực trong việc giảm thiểu các thảm họa do triềucường Tuy nhiên, phạm vi ảnh hưởng về mặt địa lý là rất nhỏ và hầu như không có sựthay đổi nào so với khu vực tái sản xuất.

Xâm nhập mặn là một trong những vấn đề lớn ở vùng cửa sông Indus, Pakistan Trongnghiên cứu của Jun Wang và ccs, (2019) [18], mô hình số trị FVCOM được xây dựngđểnghiêncứusựbiếnthiêntheomùacủadòngchảyvàđộmặntrongsông.Môhìnhđã được hiệuchỉnh tốt với dữ liệu mực nước quan trắc, vận tốc dòng chảy và độ mặn Kết quả môhình chỉ ra rằng vận tốc dòng chảy trong mùa khô nhỏ hơn trong mùa mưa Nước mặnxâm nhập xa thượng nguồn khoảng 65 km Vào mùa lũ, nước ngọt từ sônglàthànhphầnchínhkiểmsoátXNMtrongsông.Ranhgiớinướcmặn-nướcngọtbịđẩy

rađếncửasông.Cảdữliệuthựcđịavàkếtquảmôhìnhchothấyrằngsựphântầng(trộn

lẫn)xảyraởcửasôngtrongcácmùalũ(kiệt),bịchiphốibởihoànlưucửasôngvàtriều cường

Các quá trình thủy động lực học của các cửa sông vùng nhiệt đới ở các nước châu Áđang phát triển hiếm khi được báo cáo do hình dạng phức tạp, biên độ triều cao, mùagió mùa kéo dài với lưu lượng dòng chảy lớn, thiếu cơ sở hạ tầng và công nghệ Dođó,trongnghiêncứucủaGubashAzhikodanvàccs,(2021)[19]đãkhảosátsựbiếnđổicủa sự XNM dochế độ biến đổi của thủy triều theo mùa và cận mùa xuân, sự pha trộn và hình thành độ đụctối đa ở cửa sông trong hệ thống cửa sông nhiều nhánh Tanintharyi,Myanmarnăm2019.SựXNMởcửasôngthểhiệnsựthayđổicảvềkhônggianvàthời

gian.Vùngphatrộnmạnhnằmởvùngcóđộmặncaotrongmùakhôtrongkhivùngnàycóđộmặnthấptrongmùamưa.Dođó,cácvùngphatrộnmạnhkhôngliênquanđếnđộ mặn đơn lẻ, đây là mộthiện tượng khác đã được báo cáo trước đây ở các cửa sông bịthủytriềuchiphối.SựthayđổitheokhônggiancủasựXNM,vùngphatrộnmạnhởcác

nhánhkhácnhauvàocùngmộtthờiđiểmtrongmỗimùacóthểdoảnhhưởngcủachiều dài và hìnhdạng của từng nhánh Các quá trình thủy động lực học ở cửa sông chịu ảnhhưởngcủatriềucườngtrongmùakhôtrongkhidòngchảytrongsôngchiphốinhẹdòng triều trongmùa mưa

Ở đồng bằng sông Hằng-Brahmaputra-Meghna, kéo dài ranh giới từ Tây Bengal ở Ấn

Độ và Bangladesh, vùng đồng bằng này chịu tác động của XNM, cũng như lũ lụt theomùa.BĐKHtrongtươnglaiđượcdựbáosẽlàmtănglượngmưaởNamÁvàlưulượng sông trong

hệ thống sông Hằng-Brahmaputra-Meghna Nghiên cứu củaLucyM.Brichenovà ccs,(2021) [20] đã giải quyết các vấn đề này kết hợp với mực NBDđ ể

xem xét độ mặn của sông trong tương lai Các mô hình kinh nghiệm được xây dựng sửdụng một loạt các kịch bản NBD và BĐKH được thực hiện để xem xét các yếu tố ảnhhưởng đến độ mặn của sông ở đồng bằng Phương pháp tiếp cận mô hình lưới linh hoạtchophépxácđịnhcáctácđộngởtheocácquymôkhônggianvàthờigian.Cáckếtquả dự báo trongtương lai, sự chênh lệch giữa XNM vào mùa mưa và mùa khô ngày càng

Hằng-Brahmaputra-Meghna Trong mùa khô, tác động này trở nên tồi tệ hơn do lưu lượng dòngchảy nhỏ Vào mùa mưa, độ mặn có thể được giảm ở phần phía đông của đồng bằng nhờ cácdòng chảy lớn hơn Đồng bằng miền Trung và miền Tây bị ảnhhưởngbởiNBD,dẫnđếnXNMquanhnăm,tácđộngđếnnguồnnướcvànăngsuấtnông nghiệp

Có thể nhận thấy hiện nay trên thế giới, các mô hình toán phục vụ tính toán mô phỏngquá trình XNM đã rất phát triển, cho phép các nhà nghiên cứu có thể tìm hiểu nguyênnhân, tính toán, dự báo các quá trình diễn biến XNM Các mô hình mô phỏng quá trìnhtương tác thủy lực 1 chiều, 2 chiều và 3 chiều hoàn toàn có thể đưa vào áp dụng tínhtoánmôphỏngXNMnướcmặt.Cácnghiêncứucũngchỉrarằng,đểcóthểápdụngcác mô hình như

mô hình 2 và 3 chiều thì phụ thuộc nhiều vào tài liệu đo đạc sẵn có hoặc phải điều tra bổ sungtại các vùng nghiên cứu để có kết quả mô phỏng đáng tincậy

Đối với một lưu vực cụ thể, các nghiên cứu đã xem xét chế độ dòng chảy trong sôngvào các mùa dòng chảy trong năm, cũng như các giai đoạn nhiều năm kết hợp với chu

kỳ triều để đánh giá phạm vi ảnh hưởng của XNM Cùng với đó, các nghiên cứu cũngđãxemxétđánhgiáảnhhưởngcủaBĐKHvàNBDđếnsựbiếnđộngcủabiênmặntrên các hệ thốngsông nghiêncứu

Các bản đồ XNM trên hệ thống sông chính và kênh mương nội đồng đã được xâydựngkhi có đầy đủ về mặt cắt ngang sông và số liệu địa hình.Tuynhiên, trong trường hợp không có số liệuđịa hình phục vụ cho mô phỏng bằng các mô hình thủy lực và XNM thì chưa cónghiên cứu nào tiếp cận đến việc xây dựng bản đồ xác định các vùng XNM cho khuvực nội đồng một cách được cho là hợp lýnhất

1.2.3 Tổng quan nghiên cứu xâm nhập mặn tại ViệtNam

ViệtNamcóchiềudàibờbiểnhơn3200kmvàlàmộttrongnhữngnướcchịuảnhhưởng nhiều nhất dothiên tai nói chung và XNM nói riêng, đặc biệt là trong bối cảnh BĐKH như hiện nay, thì nhữngtác động do thiên tai, XNM ngày càngtrởnên mạnh mẽ hơn Trong những năm gần đây, cácnghiên cứu về XNM trên các lưu vực sông lớn với cửa sông đổ ra biển đã được thựchiện trong đó có xem xét tới vai trò của nguồn nướcn g ọ t

từ thượng lưu và NBD trong bối cảnh BĐKH Các nghiên cứu điển hình có thể đề cậptới bao gồm:

Đánh giá XNM vùng hạ lưu lưu vực sông Ba, Lê Đức Thường và ccs, (2013) [21] đãnghiên cứu ứng dụng mô hình MIKE11 đánh giá tác động của NBD với các kịch bảncác kịch bản phát thải thấp (B1), trung bình (B2) và cao (A2) Do tác động của BĐKHlượngmưamùakhôgiảmdẫnđếnsuygiảmdòngchảymùacạn,bêncạnhđómựcNBD khiến chomặn càng xâm nhập sâu vào trong sông, mức độ mặn cũng tăng lên đáng kể Ở thờikỳcuốicủa thế kỷ 21, mặn xâm nhập khá sâu vào trong sông, khoảng cách xâm

khoảng 3,7 km Kết quả nghiên cứu này là cơ sở khoa học nhằm hỗ trợ cho công tác lập

kế hoạch ứng phó với BĐKH, cũng như các định hướng khai thác, sử dụng và phát triểnbền vững tài nguyên nước lưu vực sôngBa

Để nghiên cứu đánh giá và dự báo tình hình XNM trên hệ thống sông Vu Gia – ThuBồn, Nguyễn Tùng Phong và ccs, (2013) [22] đã sử dụng mô hình MIKE 11 với các

bộ số liệu năm 1999, 2003 và số liệu dự báo theo kịch bản BĐKH B2 do Bộ TNMTxây dựng để tính toán mô phỏng XNM theo 03 kịch bản thời kỳ 1980-1999, 2020-

2039 và 2040-2059

Trong những năm gần đây, hiện tượng XNM ở các khu vực cửa sông ven biển ThanhHóa đang ngày càng trở nên trầm trọng, trước tình hình đó, Hoàng Văn Đại và ccs,(2014)[23]đãnghiêncứu,ápdụngmôhìnhthủyđộnglực1-2chiềumôphỏng,dựbáo XNM có ýnghĩa thiết thực nhằm góp phần nâng cao hiệu quả phòng, chống XNM cho vùng hạ lưusông Mã Kết quả đã xây dựng mô hình mô phỏng, dự báo XNM cho vùng hạ lưu sông

Mã, đã được hiệu chỉnh, kiểm nghiệm mô hình với chỉ số Nash-Sutcliffe đối với độ mặnđạt từ 0,75 - 0,98 Bên cạnh đó, Lưu Đức Dũng và ccs, (2014) [24] sử dụng bộ dữ liệuquan trắc mặn từ năm 1990 đến 2012 tại 11 trạm quan trắc, khảo sát mặn hàng năm đểđánh giá tình trạng XNM ở vùng hạ lưu lưu vực Kết quả nghiên cứu được tính toán bằngphương pháp phân tích thống kê với các thông số chính là các đặctrưngmặnlớnnhất,nhỏnhất,trungbìnhcũngnhưxácđịnhcácngưỡngđộmặnýnghĩa

ChiềusâuXNMtrêncácdòngchảykhuvựchạlưusôngMãđượctínhtừcửabiểnđược xác định bằngcông thức triết giảm theo khoảngcách

ĐểphụcvụdựbáoXNMchovùnghạlưusôngMã,HoàngVănĐạivàccs,(2014)[25] đã lựa chọnphương pháp truyền triều và mặn từ mô hình 2 chiều cho vịnh Bắc Bộ vềvùngcửasôngtínhtoán.Tuynhiên,quátrìnhápdụngcácmôhìnhluôngặpphảinhững sai số làm choviệc hiệu chỉnh và kiểm định thông số tốn nhiều thời gian Ngoài sai sốdomôhìnhcòncósaisốdosốliệuthuthậpcũngnhưcáchxửlývàđiềuchỉnhcủa

người sử dụng Vì vậy, để có thể giảm thời gian hiệu chỉnh và kiểm định bộ thông số,nghiên cứu sử dụng phương pháp đánh giá độ nhạy của các thông số.

Nhằm mục tiêu đánh giá nguy cơ XNM các sông chính tỉnh Đồng Nai trong bối cảnhBĐKH NguyễnKỳPhùng và ccs, (2017) [26] đã xây dựng các kịch bản đánh giá vớimức phát thải khí nhà kính cao (A1FI) cho các thời kỳ 2013, 2020 và 2030 Tám vùngnước mặt được xác định tương ứng với các ranh mặn từ <0,25 ‰ đến >18 ‰ Bằngphươngphápmôhìnhtoán(MIKE11),kếthợpkỹthuậtGIS,kếtquảtínhtoánchothấy XNM ngàycàng tăng cường và di chuyển sâu về phía thượng lưu Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sởquan trọng cho việc hoạch định các giải pháp thích ứng XNM phù hợp, đảm bảo các hoạtđộng sinh hoạt và sản xuất tại địaphương

Nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng của BĐKH đến XNM trên địa bàn tỉnh Vĩnh Long LêThịPhụngvàccs,(2017)[27]đãxâydựngcáckịchbảntínhtoánbaogồm:XMNởđiều kiện hiện tại,theo kịch bản thải khí nhà kính trung bình (B2) và cao (A1FI) cho năm 2020 và 2030.Phương pháp mô hình toán (MIKE11) kết hợp phương pháp GIS được sử dụng trong tínhtoán Kết qủa tính toán cho thấy, ở điều kiện hiện tại năm 2014, độ mặn cao nhất trên sông CổChiên là khoảng 5‰, mặn trên sông Tiền có giá trị cao hơn so với sông Hậu Trong tương lai,

do ảnh hưởng của BĐKH, XNM ở Vĩnh Long gia tăng Độ mặn cao nhất vào năm 2030 trênsông Cổ Chiên có thể đến 8‰, ảnh hưởng đến các xã trên địa bàn huyện Vũng Liêm vàMangThít

TrênhệthốngsôngVuGia–ThuBồn,ĐinhPhùngBảo,(2017)[28]đãnghiêncứuxây dựng côngnghệ dự báo dòng chảy cạn, XNM cho hệ thống sông Phương pháp chính trong nghiên cứu

là sử dụng các mô hình toán; Mô hình WRF tính toándựbáo các yếutốkhítượnglàmđầuvàochomôhìnhthủyvăn;môhìnhMIKE-NAMđểtínhtoándòng chảy từ mưatrên các lưu vực bộ phận; mô hình MIKE11 tính toán thủy lực trên mạnglướisông,tínhtoánđiềutiếthồchứavàtínhtoánXNM.Kếtquảdựbáothửnghiệmđộc lập mùa cạn từ1/1/12015 đến 31/8/2015 đối với mực nước có mức đảm bảo dự báo đạt từ84-96%(dựbáo24giờ),85-96%(dựbáo5ngày),83-96%(dựbáo10ngày)và XNM có mức đảm bảo dựbáo đạt từ 70 - 88 % (dự báo 24 giờ), 65 - 89 % (dự báo 5 ngày), 60 - 89 % (dự báo 10ngày) cho thấy, công nghệ dự báo dòng chảy cạn và XNM cho hệ thống sông Vu Gia -Thu Bồn có khả năng phục vụ cho dự báo tácnghiệp

Nhằm xác định ranh giới XNM trung bình nhiều năm vào các sông vùng hạ du lưu vựcsông Vu Gia – Thu Bồn Hoàng Thanh Sơn và ccs, (2018) [29] dựa trên cơ sở các sốliệu quan trắc độ mặn tại các trạm đo đạc (gồm cả trạm đo thuộc hệ thống quốc gia vàtrạm dùng riêng phục vụ các ngành nông nghiệp, sinh hoạt) và số liệu đo mặn thực tếtrong mùa kiệt 2017 bằng máy đo AAQ1183S-IF Ranh giới XNM được xác định theocông thức triết giảm độ mặn vùng cửa sông theo khoảng cách Kết quả cho thấy trên

sông Vu Gia mặn xâm nhập vào sâu hơn so với sông Thu Bồn, độ mặn trung bình 1 ‰trên sông Vu Gia ở khoảng cách 13,5 km tính từ cửa sông trong khi đó ở trên sông ThuBồn là 12 km; cũng như vậy, độ mặn trung bình 4 ‰ lần lượt ở khoảng cách 12 km và

9 km Độ mặn nước sông phụ thuộc rất lớn vào lưu lượng nước từ thượng nguồn đổ vềtheo các cấp lưu lượng

Nghiên cứu đánh giá tác động của các hồ đập thủy điện ở thượng nguồn sông MêKongđến XNM ở đồng bằng sông Cửu Long Giáp Văn Vĩnh và ccs (2018) [30] đã nghiêncứuchuỗisốliệuthủyvăntrêndòngchínhsôngMêKôngvàsốliệuquantrắcmặntrong 6 tháng đầu nămgiai đoạn 2000 - 2016 cho thấy phân bố lưu lượng trung bình tháng chảy vào ĐBSCL (qua trạmTân Châu và Châu Đốc) có thay đổi tương ứng với dòng chảy từ thượng nguồn (qua trạm ChiangSean) với xu thế tăng trong tháng 4 và giảmtrongtháng6;đồngthờidòngchảytừthượngnguồnvàdòngchảyvàoĐBSCLcótương quan với nhauvới thời gian chảy truyền khoảng 17 ngày Hơn nữa, quá trình XNM có xu thế tăng, xuất hiệnsớm hơn vào tháng 1, 2, 3 và muộn hơn vào tháng 6 Mặt khác, giữa hai giai đoạn trước và saukhi các đập thủy điện thượng nguồn hoạt động, dòng chảy từ thượng nguồn tăng 40%, góp phầngiảm XNM vào tháng 4 nhưng tăng thêm trong tháng 6 Kết quả nghiên cứu góp phần hiểu rõhơn tác động của các hồ đập thủy điện ở thượng nguồn đối với dòng chảy và XNM ởĐBSCL.NghiêncứuứngdụngmôhìnhhóađánhgiáxuthếcủangậplụtvàXNMtrongbốicảnh BĐKH tạiThành phố Hồ Chí Minh; Vũ Thùy Linh và ccs, (2019) [31] đã tích hợp môhìnhSWATvàHEC-RASnhằmmôphỏng,phântíchxuthếngậplụtvàXNMchothành phố Hồ ChíMinh theo kịch bản cơ sở (1980-2006) và kịch bản BĐKH RCP4.5 (2016- 2035) Kết quả hiệuchỉnh, kiểm định mô hình SWAT về lưu lượng dòng chảy trên lưuvựcsôngĐồngNaitạibatrạmPhướcHòa,TàLàivàTàPaovàmôhìnhHEC-RASvề mực nước,

độ mặn tại hai trạm Phú An và Nhà Bè ở mức chấp nhận Tương tự, đối vớivớimứcchấpnhận.TừbộmôhìnhSWAT,HEC-RAS,kếthợpvớiphântíchxuhướng bằng kiểmđịnh phi tham số Mann-Kendall và độ dốc Theil-Sen, đã cho thấy trong giai đoạn 1980-

2006, ngập lụt, XNM chủ yếu có xu hướng không rõ rệt hoặc ít rõ rệt Tuynhiên,sangkịchbảnBĐKHRCP4.52016-2035,cảhaihiệntượngnàycótỉlệxuhướng

rõrệthoặcrấtrõrệtgiatăngtạicáckhuvựcvensông,kênhrạchtạithànhphố.Đặcbiệt, huyện Cần Giờ

là khu vực bị ảnh hưởng nặng nề nhất Với những phát hiện này, có thể cung cấp thông tinhữu ích cho công tác quản lý, quy hoạch sử dụng đất, thủy lợi, cấp nước trên địa bàn TPHCMtrong bối cảnh BĐKH ngày càng diễn biến phức tạp, khó lường

Với mục tiêu đánh giá thực trạng và tác động của BĐKH đến XNM trên địa bàn tỉnhBến Tre theo Kịch bản BĐKH và NBD tới năm 2050 Nguyễn Văn Đào và ccs, (2019)

[32] đã nghiên cứu thống kê, phân tích chuỗi số liệu đo mặn từ năm 2000-2016 của 6trạmđomặntrênđịabànđểđánhgiáhiệntrạnXNMtạitỉnhBếnTre;đồngthờisửdụng mô hình thủylực MIKE11 diễn toán ảnh hưởng của BĐKH đến XNM tỉnh Bến TretrongtươnglaitheokịchbảnBĐKHvàNBDnăm2016.Kếtquảthốngkêđãchỉrarằng trong giai đoạn

2000 - 2016, tình hình XNM tại tỉnh Bến Tre trong 6 tháng đầu năm có xu thế tăng ở hầu hết cáctrạm, đặc biệt trong các tháng I, II, III Dưới tác động của BĐKH và NBD, mặn có xu thế ăn sâuhơn dọc các sông vào đấtliền

Đánh giá ảnh hưởng của XNM đến hạ lưu lưu vực sông Cả trong bối cảnh BĐKH.Nguyễn Thu Hiền, (2020) [33] đã ứng dụng mô hình thủy lực MIKE 11 kết hợp công

cụ viễn thám GIS trong việc mô phỏng tính toán tình hình XNM khu vực hạ lưu sông

kịchbảnBĐKHchothấydiễnbiếnmặntrêncácnhánhsôngtrongtươnglaicóxuhướng ngày càngsâuhơn

Nghiêncứuứngdụngmôhìnhhóaxâydựngphầnmềmdựbáolũ,XNMsôngCửuLong

hiểnthịkếtquảdựbáomặnlênGoogleEarth.ĐoànVănHảivàccs,(2020)[34]đãứng dụng mô hìnhhóa (MIKE 11-MIKE11- GIS-Google Earth) tính toán dòng chảy lũ hạ lưu và hiển thị kếtquả dự báo mặn cho đồng bằng sông Cửu Long trên nền Google Earth Kết quả mô phỏng

và thử nghiệm chỉ ra rằng công cụ phần mềm có khả năng dự báo tương đối tốt về mặt xuthế, đường thực đo và tính toán Kết quả phân bố nêm mặntrongsôngtươngđốiphùhợpvớikếtquảthựcđotạicáctrạm.Bộcôngcụdựbáođược xây dựngtrên nền cơ sở ngôn ngữ lập trình hiện đại, có tính mở, có khả năng tích hợp bổ sung vànâng cấp các modul khi cần thiết Chất lượng thử nghiệm công cụ cho thấy, công cụ dựbáo có thể đáp ứng được yêu cầu nghiệp vụ dự báo tại Trung tâm Dự báo khí tượng thủyvăn quốcgia

Để mô phỏng sự phụ thuộc XNM và vác yếu tố thủy văn tại cửa sông Vệ, tỉnh QuảngNgãi Bùi Tá Long và ccs, (2021) [35] đã ứng dụng mô hình MIKE 3 hướng tới làm rõ

cơ chế mặn được từ biển vào sông, cũng như sự phụ thuộc phạm vi truyền mặn vào cácyếu tố dòng chảy (sông), chế độ triều (biển) – chọn sông Vệ, Quảng Ngãi làm khu vựcnghiêncứu.MôhìnhMIKE3saubướckiểmđịnh,đượcápdụngmôphỏngsựphụthuộc

mứcđộ,phạmvimặnphụthuộcvàochếđộthủytriều,lưulượngdòngchảy.Môhình3 chiều chophép làm sáng tỏ sự khác biệt về truyền mặn giữa mùa khô và mùa mưa tại sông Vệ, đặcbiệt là cơ chế truyền mặn tại mặt cắt MC0, ngay vùng cửasông

Nhưvậy,trongnhữngnămgầnđây,vấnđềXNMđãđượcnhiềutácgiảthựchiệnnghiên cứu điển hình trêncác lưu vực sông lớn, dọc theo bờ biển tại Việt Nam Các phương pháp thực hiện cũng đa dạng,dựa trên các tài liệu quan trắc, số liệu thực đo trong thờikỳdàiđểphântíchdiễnbiếnXNM.Từviệcsửdụngcáccôngthứctriếtgiảmđộmặn

theochiềudàidòngsôngđếncácmôhìnhthủyvăn,thủylực1chiều,2chiềuvà3chiều được áp dụng,ranh giới XNM trên các hệ thống sông chính đã được xác định và thể hiện trên các bản đồ

số Có thể nhận thấy, đa phần các mô hình thủy lực được áp dụng đều là các mô hình môphỏng 1 chiều, do điều kiện về tài liệu đo đạc địa hình và đặc biệt là tài liệu đo mặn còn hạnchế trên các lưu vựcsông

Với các bản đồ XNM vẫn chủ yếu dựa trên việc mô phỏng trên sông chính và chưa xétđến sự XNM vào nội đồng Một số nghiên cứu xây dựng bản đồ ranh giới XNM hoàntoànmangtínhchấtđịnhtínhthôngquaviệcnốicácđiểmđẳngmặntrêncácsôngchính trong vùngnghiên cứu mà không quan tâm đến hệ thống cấp nước vào nội đồng Điều này rõ ràng là chưathực sự phùhợp

1.3 Tổng quan nghiên cứu về đánh giá tính dễ bị tổn thương và rủi ro thiên tai

và xâm nhậpmặn

1.3.1 Tổngquannghiêncứuvềđánhgiátínhdễbịtổnthươngvàrủirotrênthếgiới

Trong các nghiên cứu Green C., 2004 [36]; Heyman B.N và cộng sự, 1991 [37] đã sửdụng các điều tra về kinh tế và xã hội để xây dựng bộ chỉ số, sau đó đánh giá tính dễ bịtổn thương dựa trên bộ chỉ số đã thu được gồm các biến: (1) Chỉ số độ phơi nhiễm(khoảng cách từ nhà tới sông, thời gian ngập lũ, độ sâu ngập lũ ); (2) Chỉ số KTXH(tuổi, giới tính, trình độ học vấn, thu nhập hàng tháng và nghề nghiệp…); (3) Chỉ sốnhạy (cấu trúc nhà, thời gian ở trong khu vực ảnh hưởng, kinh nghiệm đối phó, nhậnthức về hiểm họa, nhận thức về rủi ro, sự chuẩn bị cho việc xuất hiện hiểm họa…); (4)Chỉsốchốngchịu(nănglựcđốiphó,quảnlývàsựcứutrợ,hỗtrợcóthểnhậnđược…) Phiếu điềutra được thiết kế, thu thập từ các hộ dân trong vùng nghiên cứu, sau đóphântíchmôtảtấtcảcácchỉsốthôngquabảngcâuhỏi.Nhữngnghiêncứunàysửdụngphiếu điều tra để xácđịnh chỉ số độ phơi nhiễm là chưa phù hợp bởi các thành phần phơi nhiễm cần mang tính kháchquan và được xác định thông quakỹthuật tính toán Các yếu tố do được điều tra thành từngnhóm nên việc đồng bộ hóa số liệu của mỗi nhóm cần được tính đến (không sử dụngtrực tiếp đượcngay)

Cáchiệntượngthờitiếthaykhíhậucựcđoanvàkhôngcựcđoanảnhhưởngđếntínhdễ tổn thươngtrong tương lai bằng cách thay đổi khả năng chống chịu, năng lực đối phó và khả năng thíchứng Cụ thể là, các tác động tích lũy của thiên tai ở cấp địa phương hay cấp vùng có thể ảnhhưởng đáng kể đến những lựa chọn sinh kế và các nguồnlực

Trong nghiên cứu của IPCC-CZMS, 1992 [38] đã nghiên cứu, đề xuất phương phápđánh giá tính dễ bị tổn thương đơn giản nhằm xác định và đánh giá các tác động củamực NBD đến đời sống người dân trên bề mặt hành tinh và được ứng dụng tại nhiều

nơi Phương pháp này kết hợp các nhận định của chuyên gia với dữ liệu về các đặctínhvật lý và kinh tế - xã hội, từ đó phân tích, ước tính phổ các tác động của mực NBD bao gồm cả phần giá trị mất đi của các vùng đất và đấtngập nước Các thông tin thu được từ cách đánh giá này được sử dụng như là cơ sở cho các bước mô hình hóa tiếp theo Phương phápbao gồm 7 bước: (1) xác định khu vực nghiên cứu; (2) thu thập và phân tích các đặc trưng khu vực nghiên cứu; (3) xác định các yếu tố pháttriển kinh tế xã hội tương ứng; (4) đánh giá các biến động về mặt vật lý; (5) xây dựng chiến lược ứngph ó;

(6)đánhgiáhồsơdễbịtổnthương;(7)xácđịnhcácnhucầutrongtươnglai.Tuynhiên, Nicholls và cộng

sự, 1999 đã chỉ ra 5 hạn chế cơ bản của phương pháp này liên quan đến các ràng buộc về kỹ thuật

và khả năng cung cấp số liệu trong việc mô hình hóa hệ thống và đánh giá địnhlượng

Tập trung nghiên cứu và hướng đến cộng đồng nhiều hơn, năm 2001 Nakamura T., vàcộng sự [39] đã tiếp cận đánh giá tính dễ bị tổn thương theo hộ gia đình, dựa vào cácthànhphầnnhư:kinhtếxãhộithayđổitheotuổitìnhtrạngytế,sựcứutrợ,thunhập,sự liên kết củacộng đồng, sự hiểu biết về lũ lụt Sự thay đổi về tài sản và cơ sở hạ tầng có liên quan tới tínhnhạy của những tòa nhà, cấu trúc công trình, thời gian khôi phục cơ sở hạ tầng, số lượng tầngcủa ngôi nhà, sự chắc chắn của ngôi nhà Đặc trưng lũ lụtbao gồm độ sâu lũ và thời gian ngập lũ, nồng độ bùn

sóng/gió,vậntốclũ,ônhiễmđườngxá,tỷlệnướctănglêntừkhicólũ.Cácdữliệunhư là người dân cónhận được cảnh báo lũ hay không, thời gian cảnh báo, nội dung cảnh báo được coitrọng.Zhen Fang, 2009 [40] đã sử dụng ba mô đun: thích ứng, tính dễ bị tổn thương xã hộivàthiệt hại Trong đó mô đun thiệt hại chủ yếu xét đến các thiệt hại về kinh tế, dân tộc vàcơsởhạtầng,v.v.còncácyếutốkhácvềmặtxãhội,dâncư,tínhchấtcộngđồngvàlấy

ngườidânlàmtrungtâmlàchưaxétđếnhoặccònsơsài.Hơnnữaviệctínhmứcđộtổn thương bằngviệc chồng chập các bản đồ là chưa thể hiện hết được sự tác động khác nhau của các yếu

Supin Wongbusarakum và Christy Loper (2011) [47] đã đưa ra bộ chỉ số đánh giá tính

dễ bị tổn thương xã hội theo cấp xã/phường do BĐKH Nghiên cứu đã chỉ ra rằng, cácvùng ven biển đều chịu ảnh hưởng trực tiếp của BĐKH bao gồm nhiệt độ và mực nước

biểntăng,sựthayđổivềcườngđộvàthờigiancủadònghảilưu,sựgiatăngvềtầnsuất xuất hiện cáctrận bão lớn v v Những hiện tượng đó đều có các tác động đến hệ sinh thái, ảnh hưởngđến tài nguyên thiên nhiên mà các hoạt động dịch vụ và sản xuất hàng hóa đều phụ thuộcvào Các nhân tố và hệ thống xã hội cũng từ đó mà bị tác động vídụnhưsựthayđổiphânvùngvànăngsuấtcủanghềcá,v.v môitrườngxãhộivàvănhóa trong nhiềucộng đồng từ đó mà bị ảnh hưởng Mục tiêu của nghiên cứu này cung cấp một bộ các chỉ

số kinh tế xã hội liên quan tới BĐKH Nó có thể bao gồm các đánh giávềsinhkếxãhộicủabấtcứvùngnàomàtácđộngcủaBĐKHlàvấnđềquantrọng.Tuy nhiên, bộ chỉ

số này lại không xem xét tới các chỉ số về liên quan đến độ lớn, cường độ và thời điểm của cáchiện tượng (mang tính tự nhiên) đến những tổn thương có thể xảy ra

Colburn và ccs (2016) [48] đã xây dựng các chỉ số BĐKH và đánh giá tính dễ bị tổnthương xã hội đối với các cộng đồng phụ thuộc thủy sản vùng ven biển phía đông vàvùng vịnh của Mỹ Bộ chỉ số tính dễ bị tổn thương về cộng đồng nghề cá và năng lựcứng phó với những tác động đã được đưa ra trong nghiên cứu Nghiên cứu cũng chỉ rarằng, việc tìm ra những điểm nhấn về các vấn đề liên quan đến BĐKH và tính dễ bị tổnthương đến xã hội cần phải được nghiên cứu kỹ trong từng điều kiện của các vùng venbiểnkhácnhau,vềkinhkế,dânsốvànănglựcứngphókhácnhau.Sựmởrộngcủacác tiêu chí sẽlàm rõ hơn mối quan hệ phức tạp giữa BĐKH và tính dễ bị tổn thương về xãhộivàtừđólàmrõhơnvànângcaonhậnthứcvềnhữngtácđộngvàkhảnăngứngphó

Nghiên cứu về ảnh hưởng của XNM đến sản lượng lúa, Farshid (2013) [49] đã chỉ rarằng, XNM có ảnh hưởng lớn làm suy giảm sản lượng cây trồng, tuy nhiên nướcnhiễmmặn vẫn có thể sử dụng nếu sự suy giảm sản lượng có thể khắc phục Nhằm mục đích này, thí nghiệm sử dụng nhà kính đã đượctiến hành tại Rasht, miền bắc Iran để đánh giá những tác động của các mức độ mặn khác nhau với các giai đoạn sinh trưởng khácnhau đến sản lượng của cây lúa Kết quả nghiên cứu cho thấy sự gia tăng độ mặn làm suy giảm lớn đến sản lượng hạt, sự kết bông,

khôngcóảnhhưởngnhiềuđếnsựsinhtrưởng,trọnglượngcủa1000hạt,sốlượngnhánh và chiều cao củacây trồng Ở mỗi giai đoạn sinh trưởng khác nhau thì các thành phần liên quan đến sản lượng cũngchịu ảnh hưởng khác nhau ngoại trừ số nhánh của cây trồng

Trong phạm vi nghiên cứu về tác động của BĐKH đến vùng Alexandria, một nghiêncứuvềđánhgiátínhdễbịtổnthươngvàkhảnăngứngphóởcácvùngvenbiểndoNBD đã được El-Raey và ccs (2015) [50] thực hiện Việc tiếp cận sử dụng mô hình DIVA- GIS (Dynamic andInteractive Vulnerability Assessment) Mô hình DIVA là mô hìnhnhằmkếthợpcácmôđunmôhìnhmáytínhtổnghợptừnhữngphầnriênglẻkhácnhau

Mô hình được phát triển nhằm hỗ trợ đáp ứng cho quá trình phân tích tổng hợp từ cácđiều kiện riêng lẻ Từ các bản đồ 1:25.000 đã được số hóa, tính dễ bị tổn thương tiềmtàng tự nhiên do NBD và hầu hết các nhân tố tổn thương đến KTXH đã được đánh giá.Kếtquảchothấy,khimựcNBDlên1m,thì22.982,4km2(21%)diệntíchvùngnghiên cứu sẽ bịngập chìm, hơn 5981 cư dân (0.99%) sẽ phải di chuyển và rất nhiều khu công nghiệpvới diện tích 161,82 km2, các công trình kiến trúc và lăng mộ có diện tích 20,58 km2sẽbiến mất Ảnh hưởng lớn nhất là các khu công nghiệp, trung tâm nghiên cứu, cảng,khu vực đô thị, cơ sở hạ tầng vùng ven biển và hệ thống đườngsắt.

Nghiêncứuvềkhảnăngứngphócủangườidânvùngbịảnhhưởngcủamặn,Haidervà

Hossain(2013)[51]đãđánhgiánhữngtácđộngcủaXNMđếnsinhkếcủanôngdânvà hoạt độngứng phó của họ đối với vấn đề XNM tại 4 làng thuộc quận Satkhira,Bangladesh.Thôngquacácphiếuđiềutravàphỏngvấntrựctiếpngườidânđịaphương, kết quả chothấy trong khi những tác động bất lợi tới nguồn thu nhập, sự tiêu dung và cơ hội nghề nghiệpcủa người nông dân do XNM thì những tác động tích cực về hoạt động nuôi trồng tôm lại khá

có triển vọng Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng người nông dân đã cố gắng ứng phó vớivấn đề mặn dựa trên chính kiến thức và kinh nghiệm của họ bằng việc sử dụng vôi, thạch cao

để giảm độmặn

Trongsốcácnghiêncứuđãđượccôngbốtrêncáctạpchícủanướcngoàivềlậpbảnđồ

phânvùngcácvùngbịtổnthươngvàrủironóichung,chỉcó9%côngtrìnhnghiêncứu xác địnhtính dễ bị tổn thương thông qua các phiếu điều tra, số còn lại thì dựa vào các báo cáothống kê tổng hợp [52] Không như các loại hình thiên tai khác như lũ lụt, các nghiên cứu

về tính dễ bị tổn thương và rủi ro do XNM còn quáít

1.3.2 TổngquannghiêncứuvềđánhgiátínhdễbịtổnthươngvàrủirotạiViệtNam

Để xác định tính dễ bị tổn thương do các điều kiện tự nhiên cực đoan, một số nghiêncứu chỉ chú trọng đến yếu tố tự nhiên mà chưa xét đến khía cạnh KTXH, ví dụ nhưnghiêncứucủaMaiTrọngNhuậnvàccs.(2005)[53]khiđánhgiátínhdễbịtổnthương về môitrường, về tài nguyên địa chất của các đới ven biển Tác giả Trịnh Minh Ngọc (2011) [54]cũng đã đánh giá khả năng dễ bị tổn thương tài nguyên nước lưu vực sông Thạch Hãn vớicác tham số: sức ép nguồn nước, sức ép khai thác sử dụng, hệ số sinh thái và thông số quản

lý để tính toán Đinh Thái Hưng và ccs (2010) [55] đã nghiên cứu, xây dựng chỉ số tính dễ

bị tổn thương cho vùng bờ biển (CVI – CoastalVulnerabilityIndex)ởViệtNamtrongcáckịchbảnNBD,theohaithànhphầnlàđộnhạy

cảmvàkhảnăngchốngchịucủahệthốngbờbiển(tựnhiên)đểthíchứngvớinhữngbiến

đổicủađiềukiệnmôitrường.Cácchỉsốnàyphảnánhmứcđộdễbịtổnthươngcủakhu

vựcbờbiểnđểphụcvụcôngtácquảnlýhiệuquảkhuvựcđớibờ

Một số nghiên cứu cũng đã xét tới các yếu tố KTXH hoặc các điều kiện hạ tầng củavùng nghiên cứu, tuy nhiên cũng còn một số hạn chế nhất định như các chỉ số phảnánhđiềukiệnKTXH,điềukiệnhạtầngchưađadạngvàbaoquátđủcáckhíacạnhdonhững hạn chế về côngtác thu thập số liệu hoặc sử dụng những dữ liệu được thể hiện dưới dạng các bản đồvớitỷlệlớn.

Tính dễ bị tổn thương được xác định dựa trên 3 thành phần chính đó là: mức độ phơinhiễm, tính nhạy và khả năng chống chịu, tuy nhiên có nhiều nghiên cứu lại thiên vềmức độ phơi nhiễm hoặc tính nhạy mà ít chú ý đến khả năng chống chịu Một số cácnghiêncứunàycóthểkểđếnnhưnghiêncứucủaLêThịKimNgânvàccs.(2013)[56]

đãđánhgiátínhdễbịtổnthươngdoBĐKHởhuyệnTâySơn,tỉnhBìnhĐịnhbằngviệc

xácđịnhyếutốgâytổnthươngnhư:bão,lũ,hạnhán…tácđộngtrựctiếpvàonhómđối tượng dễ bịtổn thương: hệ sinh thái, các thành phần KTXH, coi yếu tố gây tổn thương không chịu ảnhhưởng của hoạt động công nghiệp, sinh hoạt đô thị và chỉ xét đến yếutốsảnxuấtnôngnghiệplàchính.Nghiêncứunàychưasửdụnghếtcácyếutốdễbịtổn thương nênmới xác định mức độ dễ bị tổn thương theo địnhtính

Nghiên cứu củaTháiThành Lượm và ccs (2009) [57] khi xét tính dễ bị tổn thươngcủahệthốngvùngbiểnHàTiên-vịnhCâyDương(KiênGiang).Đốivớitừngngànhcụthể

thìTôNgọcThúyvàccs.(2010)[58]đãnghiêncứuđánhgiátổnthươngdoNBDởThừa Thiên Huế, tậptrung vào các ngành: nông nghiệp, công nghiệp, thủy sản Ngô Thị Vân Anhvàccs.(2013)[59]đãđánhgiátínhdễbịtổnthươngtrongbốicảnhBĐKHcủathành

phốCầnThơ,đãxemxétcácthànhphầnlà:độphơinhiễm,độnhạyvàkhảnăngchốngchịu.Tuynhiên, các biến được xác lập cho các thành phần: dân cư,nôngnghiệp, côngnghiệp,vệsinh môi trường và cơ sở hạ tầng được xác định bằng phương pháp tích hợp bản đồ Vìthế tiêu chí độ phơi nhiễm, tính nhạy và khả năng chống chịu chưa đượcthểhiệnrõnéttrongviệctínhchỉsốdễbịtổnthương

TrầnThụcvàccs.(2012)[60]đãxâydựngquytrìnhđánhgiátìnhtrạngdễbịtổnthương do BĐKH đốivới nông nghiệp, với các thành phần được xem xét độ phơi nhiễm, tínhnhạyvàkhảnăngthíchứng.Phầnlớncácnghiêncứutrêncócácbiếnthuộcthànhphần tính nhạy làcác yếu tố trong lĩnh vực nông nghiệp chứ chưa bàn đến tính nhạy từ cộng đồng và kếtcấu của xãhội

Nguyễn Mai Đăng và ccs (2011) [61] đã nghiên cứu xây dựng chỉ số rủi ro lũ ở vùngngập lụt sông Đáy, đồng bằng sông Hồng Khái niệm tính dễ bị tổn thương đã được tácgiảmởrộngvàkháiquát:mậtđộdânsố,nhậnthứccủacộngđồng,cáccôngtrìnhphòng lũ, sự ô nhiễm,

sự xói mòn và nhiều yếu tố khác Tuy nhiên, các tham số được đưa vàotínhtoánchỉsốdễbịtổnthươngcònhạnchế,chưabaotrùmvàphảnánhhếtcác yếutố xã hội, đặcbiệt đặc trưng quan trọng nhất là tình hình sử dụng đất đã không đượcxem

sốcủacácthamsốtrongtừngchỉsố.PhântíchcặptrongAHPđểxácđịnhtrọngsốđược lấy theo ý kiếnchuyên gia Các giá trị như tai biến lũ được lấy từ kết quả mô phỏng lũ lịch sử năm 1971 còn sốliệu về kinh tế xã hội trong tham số tổn thương và môi trường được thu thập được từ Niên giámthống kê để từ đó xây dựng bản đồ rủi ro lũ cho khu vực nghiên cứu Nghiên cứu này đã mangtính tổng hợp, tuy nhiên vẫn thiên về yếu tốtựnhiêncủahệthống.Ởđâycácthamsốđượcsửdụnglàrấthạnchế,yếutốkinhtếchỉ có 04 tham số,yếu tố xã hội chỉ có 04 tham số Lượng thông tin này thực sự chưa thểhiệnhếtđượcbứctranhKTXHvùngnghiêncứu.Cũngtrongcôngtrìnhnày,ngoàihiện

trạngsửdụngđấtthìcácthamsốthểhiệnkhảnăngchốngchịucủangườidânchưađược quan tâmđúngmức

Nghiên cứu về ảnh hưởng của XNM đến các hoạt động phát triển, đặc biệt là tronglĩnhvực nông nghiệp, có nhiều nghiên cứu đã được thực hiện Cụ thể là các nghiên cứu về ảnh hưởng của mặn tới sự phát triển của cácgiống lúa, hoa mầu và chăn nuôi Các nghiên cứu điển hình có thể đề cập tới baogồm:

Đối với cây lúa, nhìn chung các nghiên cứu đối với các giống lúa nói chung đều nhậnđịnhrằngsauthờigiandàitiếpxúcvớimặn,sựpháttriểncủacâylúabịgiảm[62].Mặn giảm sứctrương của mô tế bào, hạn chế trực tiếp sinh trưởng và phát triển của cây vàdẫnđếngiảmnăngsuấthạt[63],[64].Cáckếtquảnghiêncứucũngchothấykhiđộmặn càng tăng thìnăng suất càng giảm [49],[65]

Nghiên cứu của Nguyễn Văn Bé và cộng sự, 2017 [66] đã thực hiện đánh giá tác độngcủa XNM vào mùa khô năm 2016 lên sản xuất nông nghiệp (trồng lúa) và nuôi trồngthủysảnnướcmặnvàđánhgiá,phântíchkhảnăngthíchnghicủangườidântrướcXNM kéo dài tạiHuyện Trần Đề, tỉnh Sóc Trăng Để thực hiện mục tiêu, nghiên cứu đã sửdụngphươngphápđiềutraphỏngvấnđốivới65hộdânthuộcphạmvinghiêncứu.Kết

quảchothấy,XNMđãgâythiệthạilớnđếnđiệntíchtrồnglúavụĐôngXuân.Vớitổng điện tích đấttrồng lúa của các hộ được phỏng vắn là 47,93 ha, thì có đến 21,33 ha bịthiệthại100%,19.6habịthiệthạitrên70%và7habịthiệthạitrên30%.Đốivớithủy sản thì mức

độ thiệt hại do XNM không đáng kể Vì mức chịu mặn của tôm thẻ chân trắng ở ngưỡngkhoảng từ 10-20 ‰ và 10-15 ‰ đối với tôm sú pháttriển

Để làm rõ hơn về ảnh hưởng của mặn đến sinh trưởng và năng suất của cây lúa, nghiêncứucủaNguyễnQuốcKhươngvàcộngsự,2018[67]đãtiếnhànhthínghiệmtrongnhà

lướichomộtsốgiốnglúa:Pokali(chuẩnkhángmặn),IR28(chuẩnnhiễmmặn),OM5451, MTL547 và OM8017với các nồng độ mặn của nước tưới 0 (nước sinh hoạt), 3, 4 và5

‰.Kếtquảchothấyvớinồngđộmặntừ3‰đãlàmgiảmchiềucaocủacâylúa,sốchồi

ứngvớinồngđộmặncủanướctưới3,4và5‰sovớitướinướcsinhhoạt

Nghiên cứu về khả năng chịu mặn của một số giống lúa, nghiên cứu của Quan Thị ÁiLiên và cộng sự, 2012 [68] đã xem xét các giống lúa Sỏi, Một Bụi Hồng và Nàng QuớtBiểntheophươngphápthínghiệm.Trongnghiêncứunày,tácgiảđãđánhgiákhảnăng chịu mặn ởcác mức: 5; 7,5; 10; và 12,5 ‰ so với mức 0 làm nghiệm thức đối chứng.CácgiốngĐốcPhụngđượcdùngđểđốichứngchuẩnkháng,giốngIR28đượcdùnglàm

đốichứngchuẩnnhiễm.Sau16ngàythửmặn,nghiêncứuđãđánhgiáđượcsựsuygiảm của chiều caocây, chiều dài rễ, tỷ lệ sống và phẩm chất chất hạt gạo (chiều dài, hình dạng, hàm lượng Protein,amylose, độ trở hồ, độ bền thể gel) Nhìn chung, các giốnglúaSỏivàMộtBụiHồngcókhảnăngchốngchịuởmứcđộtrungbìnhvớiđộmặn12,5

‰, và Nàng Quớt Biển ở độ mặn 10 ‰

Cũng sử dụng phương pháp thí nghiệm, nghiên cứu của Nguyễn Hồ Lam, 2018 [69] đãđánhgiácho10loạigiốnglúachịumặntrên2nềnđấtchịumặnởmứcđộtrungbìnhlà 6,35 dS/m và9,9 dS/m trong vụ Đông Xuân 2017, tại tỉnh Thừa Thiên Huế Các đặc điểm nông sinhhọc như chiều cao, năng suất và các yếu tố cấu thành năng suất được nghiên cứu Kết quảnghiên cứu chỉ ra rằng sự biểu hiện về sinh trưởng, năng suất và yếu tố cấu thành năngsuất của các giống lúa thí nghiệm khá kém, đặc biệt là ở độ mặn cao Năng suất giảm 14,8

% khi độ mặn tăng từ 6,35 lên 99dS/m

Tiếp cận theo mô hình mô phỏng, nghiên cứu Nguyễn Quang Phi, 2017 [70] đã đưa ramức giảm năng suất của lúa khi bị nhiễm mặn Nghiên cứu đã ứng dụng mô hìnhAquaCrop để mô phỏng năng suất lúa OM5451 (chịu mặn mức 2-3 ‰) tại huyện LongPhú, tỉnh Sóc Trăng với các kịch bản: nước tưới nhiễm mặn, nước ngầm nhiễm mặn vàtổhợpnướctướivànướcngầmnhiễmmặn.Kếtquảmôphỏngchothấybiệnphápcanh tác truyềnthống bị ảnh hưởng nhiều hơn bởi sự XNM trong nước tưới, còn biện pháp canh tác mới lại

bị ảnh hưởng nhiều do XNM trong nướcngầm

Bảng 1.1 Năng suất lúa bị ảnh hưởng do ảnh hưởng của XNM

Độ mặn

dS/m

Độ mặn(‰)

Truyềnthống

Canh tácmới

Truyềnthống

Canh tácmới

Cũng như lúa, các loại cây trồng khác cũng chịu ảnh hưởng lớn của mặn trong các giaiđoạn sinh trưởng như trì hoãn việc nảy mầm, thay đổi hình thái, cấu trúc cây, sự cânbằng dinh dưỡng và hạn chế năng suất [71]–[73].

Nghiên cứu về ảnh hưởng của mặn đến khả năng nảy mầm, sinh trưởng và năng suấtcủa hai giống lạc L14 và L27, nghiên cứu Nguyễn Văn Thắng và cộng sự, 2017 [74]đãtiến hành thí nghiệm với các nồng độ mặn khác nhau (nồng độ NaCl 50 và 100 mM).Kếtquảchothấy,khităngnồngđộmặn,năngsuấtcủacácgiốngcâytrồngđềugiảmrõ rệt khoảng38% đối với giống L14 và 56% đối với giống L27.Tuynhiên giống lạcL14 cho năng suất cao hơn L24trong các điều kiện mặn và không gâymặn

Cũng nghiên cứu về ảnh hưởng của mặn đến các giống lạc, Nguyễn Thị Thanh Hải vàccs (2013) [75] đã thực hiện trong vụ Thu 2012 tại nhà lưới nhằm đánh giá ảnh hưởngcủa hai mức nồng độ NaCl (2 ‰ và 4 ‰) đến sự sinh trưởng và năng suất của 6 giốnglạcđịaphương:SẻQuảngNgãi,Lạc,LạcQuảngTrị,MỏkétTâyNinh,GiấyTâyNinh, Đỏ TháiBình Kết quả thí nghiệm cho thấy độ mặn ảnh hưởng đáng kể khả năng sinhtrưởngvànăngsuấtlạc.KhităngnồngđộNaClđãlàmgiảmchiềucaothânchính,trọng lượng vật chấtkhô và hàm lượng proline trong lá của tất cả các giống lạc theo dõi Bên cạnh đó, ảnh hưởng củanồng độ mặn tăng cao còn làm giảm năng suất và các yếu tố cấu thành năng suất lạc Cụ thể, khi

độ mặn tăng lên là 2 ‰ thì mức giảm năng suất khoảng từ 10-18 %, và khi độ mặn tăng lên 4 ‰thì năng suất giảm từ 30-44 % Trong đó giống lạc Đỏ Thái Bình, giảm năng suất khoảng 18%

và 40% với các độ mặn tương ứng

Đánh giá về tiềm năng chịu mặn của cây đậu nành và cây điền điền, nghiên cứu của LêNgọc Phương và cộng sự, 2018 [76] đã thực hiện thí nghiệm gồm hai bước: (i) thínghiệmthủycanhcó4nghiệmthứcbổsungmuốiở4nồngđộ0;25;50;100mMNaCl với 4 lặp lại;(ii) thí nghiệm trong chậu đất có 3 nghiệm thức ngập mặn nhân tạo ở 3nồngđộ0‰,3‰,6‰với3lặplại.Kếtquảchothấymứcđộsinhtrưởngcủacâyđậu nành tươngđương nhau ở 2 điều kiện thí nghiệm Với thí nghiệm trồng trong chậu đất,câyđậunànhcũnggiảmsinhtrưởngnghiêmtrọng,cụthểvớiđộmặn3‰thìnăngsuất của cây đậunành giảm khoảng 50 % và khi độ mặn lên 6 ‰ thì năng suất giảmnghiêm trọng ở khoảng 91%.Theo báo cáo của Nguyễn Văn Đức Tiến và Võ Nhất Sinh (2016) [77] thì khi bị nhiễmmặn, cây trồng sẽ kém phát triển do rễ cây hạn chế hút nước dẫn đến cây bị thiếunước;ngộ độc chủ yếu là Na+, Cl-; thiếu dinh dưỡng N, P, K, Ca, Mg… Đồng thời vi sinh vật cótrong đất quanh rễ và bên trong cây bị ảnh hưởng, dẫn tới làm giảm các chất dinhdưỡng do các vi sinh vật này tạo ra chocây

Khibịnhiễmmặn,ởgiaiđoạnđầu,nhiễmmặntácđộnglêncâycóphầngiốngnhưbịkhôhạn,lácâybịxào.Nướcmặnlàmrễcâygiảmsựvậnchuyểnnướcvàdinhdưỡnglêncây.Sau đó, tác động của nó cóthể dẫn tới làm rụng các lágià,giảm diện tích và khả năngquanghợpcủalá.Mứcđộnghiêmtrọngcủaảnhhưởngnàyphụthuộcnhiềuvàonồngđộmuốihòatantrongđất,nướcvàthờigianbịnhiễmmặn.Mặncóảnhhưởngxấuđếnsinh

(Nguồn: Nguyễn Văn Đức Tiến và Võ Nhất Sinh (2016)[77])

Về khả năng chịu mặn của gia súc gia cầm, theo Trung tâm Khuyến nông quốc gia, cácloại gia súc gia cầm như: gà vịt chịu đựng mặn từ 1-2 ‰, heo dưới 4 ‰, trâu, bò và dêdưới 7 ‰, vịt biển từ 11-15 ‰ Gia súc non, đang mang thai và cho sữa chịu mặn kémhơn ở gia súc trưởng thành và gia súc nuôi thịt [78]

CóthểnhậnthấyXNMcónhữngtácđộngchủyếuđếncáchoạtđộngtrongnôngnghiệp bao gồm: ảnhhưởng đến trồng lúa, hoa mầu, cây lâu năm cũng như các hoạt độngchăn nuôi gia súc, gia cầm Tuynhiên, các nghiên cứu đó mới chỉ dừng lại ở mức đánh giá sự tăng giảm độ mặn ảnh hưởng đến các giống loài riêng lẻ mà chưa cóđánh giá tổng hợp tác động của XNM đến hoạt động phát triển kinh tế–xã hội ở địaphương

1.4 CácKịch bản Biến đổi khí hậu và Nước biển dâng cho ViệtNam

Năm 2009, Bộ TNMT đã xây dựng và công bố kịch bản BĐKH và NBD cho ViệtNam

để kịp thời phục vụ các Bộ, ngành và các địa phương thực hiện Chương trình mục tiêuquốcgiaứngphóvớiBĐKH.Năm2011,ChiếnlượcquốcgiavềBĐKHđượcbanhành, xác định mụctiêu cho các giai đoạn và các dự án ưu tiên Bộ TNMT đã cập nhật kịch bản BĐKH và NBD dựatrên các nguồn dữ liệu, các điều kiện khí hậu cụ thể của Việt Nam và các sản phẩm của các môhình khí hậu tại thời điểm đó Kịch bản BĐKH là cơsởđểcácBộ,ngànhvàcácđịaphươngđánhgiátácđộngcủaBĐKH,xâydựngkếhoạch hành động ứngphó và tích hợp các vấn đề BĐKH vào các chiến lược phát triển kinhtế

- xã hội Kịch bản BĐKH chi tiết năm 2016 được xây dựng dựa trên cơ sở các số liệukhítượngthủyvănvàmựcnướcbiểncủaViệtNamcậpnhậtđếnnăm2014;sốliệuđịa hình đượccập nhật đến tháng 3 năm 2016; phương pháp mới nhất trong Báo cáo đánh giá khí hậulần thứ 5 của Ban liên chính phủ về BĐKH; các mô hình khí hậu toàn cầu và mô hìnhkhí hậu khu vực độ phân giải cao; theo phương pháp chi tiết hóa động lực kết hợp hiệuchỉnh thống kê sản phẩm mô hình Các kịch bản BĐKH và NBD có mức độ chi tiết đếnđơn vị hành chính cấp tỉnh và các đảo, quần đảo của Việt Nam Bản đồ nguy cơ ngập doNBD có mức độ chi tiết đến cấp huyện và đến cấp xã đối với các khuvựccóbảnđồđịahìnhtỷlệlớn.Kịchbảnvềmộtsốđặctrưngcựctrịkhíhậuđượccung cấp để phục vụcông tác quy hoạch[79]

Gần đây nhất ngày 31/12/2021, Bộ TNMT đã công bố Kịch bản BĐKH phiên bản cậpnhậtnăm2020.NộidungKịchbảnBĐKHphiênbảnnăm2020đượcxâydựngcậpnhật sử dụng cáccông bố mới nhất của Ủy ban Liên chính phủ về BĐKH (IPCC): Báo cáo đặc biệt về tác độngcủa sự nóng lên toàn cầu khi nhiệt độ trung bình toàn cầu vượt ngưỡng 1,5C so vớithờikỳtiền công nghiệp; Báo cáo đặc biệt về BĐKH và đất; Báo cáo đặc biệt về thayđổi đại dương và thay đổi băng quyển Kịch bản cũng đã sử dụngsốliệuquantrắcvàsốliệumôhìnhsốđộcaocủaViệtNamcậpnhậtđếnnăm2020,bổ sung 10phương án mô hình toàn cầu và 6 mô hình khu vực để dự tính các kịch bản BĐKH vàNBD, nguy cơ ngập do NBD chi tiết đến các đơn vị hành chính cấp huyện, các đảo vàquần đảo của Việt Nam[80]

So sánh kết quả kịch bản BĐKH và NBD năm 2016 và 2020 tại khu vực từ Hòn Dáuđến Đèo Ngang(Bảng 1.3) cho thấy: đối với kịch bản RCP4.5, mực NBD giữa 2 KB

2016 và 2020 không có sự chênh lệch ở các mốc thời gian 2040 và 2050, ngoại trừ tạimốc năm 2030, mực NBD theo KB 2020 so với KB 2016 thấp hơn 1 cm; đối với kịchbản RCP8.5, tại mốc 2030, mực NBD không thay đổi trong khu vực, tuy nhiên ở mốcnăm 2040 và 2050 mực NBD theo KB 2020 cao hơn KB 2016 là 1 cm