Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS trong theo dõi, cảnh báo sớm dòng chảy lũ lưu vực sông ba thuộc tỉnh gia lai

Tuy nhiên, có hai lĩnh vực mà viễn thám có thể được sử dụng trong mô hình hoá thuỷ văn và dòng chảy tràn: 1 xác định hình dạng lưu vực, mạng lưới sông suối và các loại thông tin khác dùn

BỘ TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI

CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI

TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI

Cán bộ hướng dẫn1: TS Nguyễn Bá Dũng

Cán bộ hướng dẫn2: PGS.TS Trần Duy Kiều

Cán bộ phản biện 1: PGS.TS Nguyễn Văn Lai

Cán bộ phản biện 2: TS Nguyễn Lan Châu

Luận văn thạc sĩ được bảo vệ tại:

HỘI ĐỒNG CHẤM LUẬN VĂN THẠC SĨ TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÀI NGUYÊN VÀ MÔI TRƯỜNG HÀ NỘI

Ngày 26 tháng 12 năm 2017

i

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan các nội dung, số liệu, kết quả nêu trong luận văn là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Hà Nội, ngày 02 tháng12 năm 2017

HỌC VIÊN

Phan Sỹ Đồng

Ý KIẾN CỦA NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

Giáo viên hướng dẫn 1 : TS Nguyễn Bá Dũng

………

………

………

………

Giáo viên hướng dẫn 2 : PGS.TS Trần Duy Kiều ………

………

………

………

ii

LỜI CẢM ƠN

Qua quá trình được đào tạo tại Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường

Hà Nội với sự hướng dẫn khoa học tận tình của quý thầy, cô và sự động viên giúp

đỡ của gia đình, đồng nghiệp, bè bạn cùng với nổ lực của bản thân, đề tài luận văn

thạc sĩ: “Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS trong theo dõi, cảnh

báo sớm dòng chảy lũ lưu vực sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai” đã được hoàn thành

Học viên xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến các thầy, cô Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội, những người đã truyền đạt những kiến thức quý báu của mình để học viên có được một lượng kiến thức về khoa học kỹ thuật Thủy văn, vững bước trên con đường sự nghiệp của bản thân

Học viên chân thành cảm ơn sự hướng dẫn tận tình của hai thầy hướng dẫn khoa học TS Nguyễn Bá Dũng và PGS.TS Trần Duy Kiều, những người đã dìu dắt, hướng dẫn và chỉ bảo tác giả hoàn thành luận văn này

Học viên xin cảm ơn tới lãnh đạo Đài Khí tượng Thủy văn Khu vực Tây Nguyên (nơi học viên đang công tác) đã tạo điều kiện thuận lợi về mọi mặt trong suốt thời gian học tập và thực hiện luận văn

Và đặc biệt học viên xin chân thành cảm ơn đến gia đình và những người thân luôn động viên, tạo điều kiện để tác giả hoàn thành luận văn này./

Học viên

Phan Sỹ Đồng

iii

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

MỤC LỤC iii

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT vi

DANH MỤC BẢNG viii

DANH MỤC HÌNH ix

THÔNG TIN LUẬN VĂN x

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN ỨNG DỤNG VIỄN THÁM VÀ GIS TRONG CẢNH BÁO LŨ LỚN 4

1.1.Tình hình lũ lớn, ngập lụt trên thế giới và trong nước 4

1.2.Công nghệ viễn thám và GIS trong cảnh báo lũ lớn 8

1.2.1 Trên thế giới 8

1.2.2 Ở Việt Nam 11

1.3.Một số nghiên cứu ngoài nước và trong nước liên quan đến vấn đề nghiên cứu của đề tài 12

1.3.1 Viễn thám trong xác định lượng giáng thuỷ 12

1.3.2 Viễn thám và GIS trong mô hình hoá dòng chảy tràn 14

1.3.3 Tính toán lượng bốc thoát hơi 16

1.3.4 Xác định độ ẩm đất 18

1.3.5 Trong quản lý và qui hoạch lưu vực sông 19

1.3.6 Dự báo xói lở, biến đổi lòng dẫn trong sông 21

1.3.7 Phòng chống bão 21

1.3.8 Theo dõi và cảnh báo lũ, ngập lụt 22

1.4.Nhận xét chương 1 25

CHƯƠNG 2 CHẾ ĐỘ MƯA LŨ LƯU VỰC SÔNG BA THUỘC TỈNH GIA LAI26 2.1.Đặc điểm điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội khu vực nghiên cứu 26

2.1.1 Vị trí địa lý 26

iv

2.1.2 Đặc điểm địa hình, địa mạo 27

2.1.3 Đặc điểm thổ nhưỡng, thực vật 29

2.1.4 Đặc điểm hệ thống mạng lưới sông, hồ 36

2.1.5 Điều kiện kinh tế xã hội 40

2.2.Đặc điểm mưa lưu vực sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai 44

2.2.1 Chế độ mưa 44

2.2.2 Đặc điểm gió mùa 49

2.2.3 Đặc điểm bão sinh mưa lớn 49

2.3.Chế độ dòng chảy lũ lưu vực sông Ba 50

2.3.1 Nguyên nhân chính gây lũ trên sông Ba 51

2.3.2 Đặc điểm dòng chảy lũ 51

2.3.3 Mưa thời đoạn ngắn sinh lũ 52

2.3.4 Mực nước lũ 53

2.3.5 Lưu lượng đỉnh lũ 54

2.3.6 Tổng lượng lũ 54

2.4.Nhận xét chương 2 56

CHƯƠNG 3 XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU PHỤC VỤ THEO DÕI, CẢNH BÁO SỚM DÒNG CHẢY LŨ LƯU VỰC SÔNG BA THUỘC TỈNH GIA LAI 57

3.1.Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu 57

3.1.1 Dữ liệu ảnh viễn thám phục vụ nghiên cứu lưu vực sông Ba 57

3.1.2 Phương pháp hệ thống thông tin địa lý 58

3.1.3 Phương pháp viễn thám 61

3.2.Các tham số chính của ảnh Landsat trong nghiên cứu dòng chảy lũ 62

3.2.1 Các đặc trưng quang phổ thực vật [12] 62

3.2.1.3 Chỉ số thực vật sai khác DVI (difference vegetion index) 63

3.2.2 Bức xạ bề mặt và phản xạ (Albedo)[12] 64

3.2.3 Xác định lượng mưa 65

3.2.4 Chỉ số xác định vùng lũ từ ảnh viễn thám [14, 15] 65

v

3.2.5 Cơ sở phân loại những điểm ảnh ngập lũ với những đối tượng ngập

nước 66

3.3.Quy trình phân tích dòng chảy lũ từ ảnh Landsat 67

3.3.1 Tạo chuỗi ảnh không mây (EVI, LSWI và DVEL) 68

3.3.2 Tạo ảnh chỉ số thực vật tăng cường (Enhance Vegetation Index) 68

3.3.3 Chuỗi ảnh chỉ số thực vật tăng cường đa thời gian 68

3.3.4 Tạo ảnh chỉ số nước bề mặt lớp phủ 69

3.3.5 Chuỗi ảnh chỉ số nước bề mặt lớp phủ 69

3.4.CSDL ngập lụt từ ảnh viễn thám phục vụ cảnh báo sớm dòng chảy lũ lưu vực sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai 69

3.5.Đề xuất giải pháp theo dõi, cảnh báo sớm dòng chảy lũ lưu vực sông 88

3.5.1 Hiện đại hóa công tác phục vụ dự báo, cảnh báo lũ 89

3.5.2 Nhận dạng lũ lớn cho lưu vực sông 91

3.5.3 Nghiên cứu phân vùng lũ lớn cho lưu vực sông 93

3.6.Nhận xét chương 3 94

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 95

TÀI LIỆU THAM KHẢO 97

vi

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

1 Tiếng Anh

DGPS Differential Global Positioning System

D/GNSS Differential/Global Navigation Satellite System

GDI Geospatial Data Infrastructure

GLONASS Global'naya Navigatsionnaya Sputnikovaya Sistema GALILEO European Union's Global Satellite Navigation System

NDVI Normalized Difference Vegetation Index

TVDI Temperature Vegetation Dryness Index

USGS United States Geological Survey

viii

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2-1: Phần trăm diện tích các tỉnh thuộc lưu vực sông Ba 27

Bảng 2-2: Các kiểu thảm thực vật rừng chính trong lưu vực sông Ba 32

Bảng 2-3: Đặc trưng hình thái lưu vực sông Ba và các sông nhánh 38

Bảng 2-4: Thông số chính của một số hồ chứa trên lưu vực sông Ba 40

Bảng 2-5: Lượng mưa tháng, năm bình quân nhiều năm khu vực trong và lân cận lưu vực sông Ba giai đoạn 1990-2015 46

Bảng 2-6: Lượng mưa bình quân nhiều năm tại một số trạm trên lưu vực sông Ba 47

Bảng 2-7: Lượng mưa lưu vực tính đến các cửa ra 47

Bảng 2-8: Đặc trưng mưa theo khu vực 48

Bảng 2-9: Tần suất lượng mưa năm tại một số trạm giai đoạn 1990 – 2015 48

Bảng 2-10: Tốc độ gió trung bình và lớn nhất tại một số trạm 50

Bảng 2-11: Lưu lượng đỉnh lũ lớn nhất ứng với tần suất thiết kế tại các trạm thủy văn (theo số liệu thực đo) 52

Bảng 2-12: Lượng mưa ngày lớn nhất tại một số vị trí thuộc khu vực Tây Trường Sơn và Trung gian 52

Bảng 2-13: Lượng mưa ngày lớn nhất tại một số vị trí khu vực Đông Trường Sơn 53

Bảng 2-14: Tần suất lượng mưa ngày lớn nhất tại một số vị trí trên lưu vực sông Ba X1 (mm) 53

Bảng 2-15: Kết quả tính toán tần suất Hmax tại một số trạm trên sông Ba 53

Bảng 2-16: Đỉnh lũ lớn nhất tại một số vị trí trên lưu vực sông Ba 54

Bảng 2-17: Tần suất lưu lượng đỉnh lũ tại các trạm Thủy văn lưu vực sông Ba 54

Bảng 2-18: Tổng lượng lũ lớn nhất thời đoạn 1960 – 2015 54

Bảng 2-19: Đặc trung tổng lượng 1, 3, 5,7 ngày lớn nhất ứng với tần suất thiết kế 55

Bảng 2-20: Hệ số triết giảm lượng lũ trên sông Ba 55

Bảng 3-1: Dữ liệu ảnh Landsat cho lưu vực sông Ba 57

Bảng 3-2: Thuật toán phân tích logic 61

Bảng 3-3: Mối tương quan giữa nhiệt độ mây và lượng mưa 65

Bảng 3-4: Loại dữ liệu trong GIS 70

Bảng 3-5: Thông tin dữ liệu ảnh Landsat ứng với mực nước tại trạm An Khê 71

Bảng 3-6: Thống kê diện tích ngập lụt theo bản đồ nguy cơ ngập lụt lưu vực sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai qua các năm lũ điển hình(1991,1992,1996,1999,2001,2007,2009, 2011và 2013) 75

ix DANH MỤC HÌNH Hình: 1-1: Sơ đồ minh họa sự phối hợp các modul chức năng của Geoinformatics

trong quản lý lưu vực sông 20

Hình 2-1: Bản đồ hành chính lưu vực sông Ba (năm 2016) 26

Hình 2-2: Bản đồ địa hình lưu vực sông Ba (DEM 30m, 2017) 28

Hình 2-3: Bản đồ hiện trạng sử dụng đất lưu vực sông Ba (năm 2012) 29

Hình 2-4: Bản đồ hiện trạng thảm phủ thực vật lưu vực sông Ba (năm 2012) 31

Hình 2-5: Hệ thống mạng lưới sông ngòi lưu vực sông Ba (năm 2016) 37

Hình 2-6: Hệ thống hồ chứa chính trên lưu vực sông Ba 39

Hình 3-1: Dữ liệu ảnh Landsat lưu vực sông Ba 57

Hình 3-2: Sự thể hiện quang cảnh của sự vật dưới các lớp bản đồ khác nhau 59

Hình 3-3: Nguyên lý khi chồng xếp các bản đồ 59

Hình 3-4: Minh họa một ví dụ về chồng xếp bản đồ 60

Hình 3-5: Minh họa về việc phân loại bản đồ 60

Hình 3-6: Sơ đồ quy trình phân tích dòng chảy lũ từ ảnh Landsat 67

Hình 3-7: Bản đồ ngập lụt sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai năm 1991 từ ảnh Landsat 72

Hình 3-8: Bản đồ ngập lụt sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai năm 1992 từ ảnh Landsat 73

Hình 3-9: Bản đồ ngập lụt sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai năm 1996 từ ảnh Landsat 74

Hình 3-10: Bản đồ ngập lụt sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai năm 1999 từ ảnh Landsat 75

Hình 3-11: Bản đồ ngập lụt sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai năm 2001 từ ảnh Landsat 76

Hình 3-12: Bản đồ ngập lụt sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai năm 2007 từ ảnh Landsat 77

Hình 3-13: Bản đồ ngập lụt sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai năm 2009 từ ảnh Landsat 78

Hình 3-14: Bản đồ ngập lụt sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai năm 2011 từ ảnh Landsat 79

Hình 3-15: Bản đồ ngập lụt sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai năm 2013 từ ảnh Landsat 80

Hình 3-16: Giao diện phần mềm hỗ trợ cảnh báo lũ lưu vực sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai 86

Hình 3-17: Giao diện công cụ hỗ trợ cảnh báo sớm dòng chảy lũ lưu vực sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai từ ảnh Landsat 87

Hình 3-18: Minh họa bản đồ ngập lụt từ công cụ hỗ trợ cảnh báo sớm dòng chảy lũ 87

x

THÔNG TIN LUẬN VĂN

Họ và tên học viên: PHAN SỸ ĐỒNG

Lớp: CH2AT Khóa: 2A

Cán bộ hướng dẫn1: TS NGUYỄN BÁ DŨNG

Cán bộ hướng dẫn2: PGS.TS TRẦN DUY KIỀU

ĐỀ TÀI: Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS trong theo dõi,

cảnh báo sớm dòng chảy lũ lưu vực sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai

Điều tra, thu thập, phân tích và xử lý số liệu mưa, dòng chảy lũ từ đó đánh giá đặc điểm mưa lũ giai đoạn 2001 – 2015 Tiến hành thu chụp dữ liệu ảnh Landsat một số trận lũ điển hình tương ứng với số liệu điều tra, thu thập được của các năm cần nghiên cứu Đồng thời giải đoán ảnh viễn thám xác định dòng chảy lũ của những năm lũ điển hình đó, nhằm xây dựng cơ sở dữ liệu GIS phục

vụ theo dõi, cảnh báo sớm dòng chảy lũ lưu vực sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai

1

MỞ ĐẦU

Kỹ thuật viễn thám và GIS là thành tựu kỹ thuật đã đạt đến trình độ cao phổ biến ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực kinh tế xã hội, đặc biệt có hiệu quả cao trong ứng dụng đối với lĩnh vực khí tượng thủy văn và tài nguyên môi trường ở nhiều nước trên thế giới Ngày nay công nghệ viễn thám và GIS phục vụ các mục đích quản lí, giám sát sự phân bố các đối tượng thủy văn, khối lượng và chất lượng cũng như diễn biến theo thời gian của chúng, các hiện tượng thuỷ văn có liên quan như lũ lụt, biến động lòng sông, lòng hồ,…

Ngày nay, ảnh vệ tinh có thể đem lại nhiều thông tin trực tiếp và gián tiếp về các nguồn nước mặt cũng như thông tin về chất lượng nước cần được nghiên cứu áp dụng, khai thác từ ảnh vệ tinh

Với những lý do trên, học viên lựa chọn đề tài “Nghiên cứu ứng dụng công

nghệ viễn thám và GIS trong theo dõi, cảnh báo sớm dòng chảy lũ lưu vực sông

Ba thuộc tỉnh Gia Lai” nhằm đánh giá chế độ mưa lũ, dòng chảy lũ lưu vực sông

Ba thuộc tỉnh Gia Lai; ứng dụng kỹ thuật viễn thám để giải đoán ảnh Landsat xây dựng cơ sở dữ liệu phục vụ theo dõi, cảnh báo sớm dòng chảy lũ sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai

1 Tính cấp thiết của đề tài

Ngày nay công nghệ viễn thám và GIS có khả năng áp dụng trong nhiều lĩnh

vực khác nhau:

- Ứng dụng trong quản lý sự biến đổi môi trường

- Ứng dụng trong nghiên cứu tài nguyên nước

- Ứng dụng trong khí tượng nông nghiệp (KTNN)

- Ứng dụng trong nghiên cứu tài nguyên nước: Lập bản đồ phân bố tài nguyên nước; Bản đồ phân bố mạng lưới thuỷ văn; Bản đồ các vùng đất thấp

- Ứng dụng trong khí tượng thuỷ văn: Đánh giá định lượng lượng mưa, bão và

lũ lụt, hạn hán; Đánh giá, dự báo dòng chảy, đánh giá tài nguyên khí hậu, phân vùng khí hậu

2

2 Mục tiêu của đề tài

- Đánh giá được chế độ dòng chảy lũ trên lưu vực sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai;

- Phân tích, giải đoán ảnh Landsat xây dựng cơ sở dữ liệu GIS phục vụ theo dõi, cảnh báo sớm dòng chảy lũ sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: Dòng chảy lũ, dữ liệu ảnh Landsat sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai

- Phạm vi nghiên cứu: Khu vực thượng lưu và trung lưu sông Ba tính đến trạm Củng Sơn (phần thuộc tỉnh Gia Lai)

4 Nội dung nghiên cứu

- Nội dung 1: Điều tra, thu thập, phân tích và xử lý số liệu mưa, dòng chảy lũ giai đoạn 2001 – 2015, dữ liệu ảnh Landsat một số trận lũ điển hình lưu vực sông Ba;

- Nội dung 2: Nghiên cứu đánh giá đặc điểm mưa lũ, dòng chảy lũ lưu vực sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai giai đoạn 2001 – 2015;

- Nội dung 3: Nghiên cứu giải đoán ảnh viễn thám xác định dòng chảy lũ lưu vực sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai;

- Nội dung 4: Nghiên cứu xây dựng cơ sở dữ liệu GIS phục vụ theo dõi, cảnh báo sớm dòng chảy lũ lưu vực sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai

5 Phương pháp nghiên cứu

- Phương pháp điều tra, khảo sát thực địa: Nhằm thu thập bổ sung số liệu mưa, dòng chảy lũ trong khu vực nghiên cứu

- Phương pháp kế thừa, phân tích, tổng hợp: Phương pháp này được sử dụng nhằm phân tích và tổng hợp các nguồn tài liệu, số liệu thông tin có liên quan từ các

đề tài đã thực hiện trước đây, từ đó đưa ra được phương pháp, công nghệ, các giải pháp thích hợp cho bài toán đặt ra

3

- Phương pháp thống kê: Được sử dụng để đánh giá đặc điểm, tính chất và xu thế biến đổi của dòng chảy lũ với số liệu điều tra, thu thập thời kì mùa lũ giai đoạn

2001 - 2015 trên lưu vực sông Ba thuộc tỉnh Gia Lai

- Kỹ thuật viễn thám và công nghệ GIS: Được sử dụng để ứng dụng công cụ hiện đại đã có và mới có nhằm tránh những bất cập, giảm chi phí trong quá trình nghiên cứu, nâng cao hiệu quả và đảm bảo độ tin cậy cho kết quả nghiên cứu, cũng như tính khả thi, khả dụng của các giải pháp đề xuất Trong đó phần mềm ArcGIS

sẽ được khai thác sử dụng trong quá trình nghiên cứu

4 CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN ỨNG DỤNG VIỄN THÁM VÀ GIS TRONG CẢNH

BÁO LŨ LỚN

1.1 Tình hình lũ lớn, ngập lụt trên thế giới và trong nước

Lũ là thiên tai xảy ra khá thường xuyên và gây nhiều hậu quả cho kinh tế, xã hội

ở các quốc gia trên thế giới hàng ngàn năm qua Một số trận lũ lớn điển hình gây thiệt hại nghiêm trọng tại một số nước trên thế giới mà lịch sử ghi nhận được trong hơn nửa thập kỉ qua như sau:

Tại Trung Quốc, trận lũ xảy ra năm 1887 trên sông Hoàng Hà làm chết 900 ngàn người Trong 55 năm gần đây lũ lụt đã làm ảnh hưởng đến 9,3 triệu ha đất canh tác, trung bình mỗi năm làm chết khoảng 5.000 người [2] Chỉ trong thập kỷ 1990 liên tiếp

có 7 trận lũ lớn 1991, 1993, 1994, 1995, 1996, 1997, 1998 làm chết khoảng 25 nghìn người Những trận lũ điển hình nhất đã xảy ra là lũ năm 1933 trên sông Hoàng Hà làm ảnh hưởng 3,6 triệu người và 18 ngàn người chết, trận lũ năm 1931 trên sông Dương

Tử làm ngập 3 triệu ha đất canh tác, ảnh hưởng tới 28,5 triệu người và 145 ngàn người chết Trận lũ năm 1998 gần đây đã làm chết 3.000 người, 23 nghìn người mất tích, 240 triệu người bị lũ uy hiếp, phá hủy 5 triệu ngôi nhà, thiệt hại khoảng 21 tỉ USD [2] Lũ trên sông Dương Tử tháng 7/2010 lớn hơn 40% so với lũ năm 1998, lưu lượng lũ về

hồ Tam Hiệp là 70.000 m3/s cao hơn 20.000 m3/s so với trận lũ năm 1998, làm 4150 người thiệt mạng [2]

Một loạt các trận lũ lụt xảy ra ở 12 tỉnh thuộc miền Trung và miền Nam Trung Quốc tháng 6/2011 đã làm khoảng 10 triệu người bị ảnh hưởng, khoảng 180 người bị thiệt mạng, thiệt hại kinh tế hơn 3 tỷ USD [2] Lũ lớn tại Trung Quốc những năm gần đây gây thiệt hại nặng nề cho 27 tỉnh, ảnh hưởng xấu đến đời sống của khoảng 110 triệu người

Bangladesh là quốc gia đối mặt với lũ, lụt thường xuyên, các trận lũ thường làm ngập khoảng 25-30% diện tích cả nước, những trận lũ đặc biệt lớn làm ngập tới 50-70% đất nước Các trận lũ, lụt lớn gần đây đã xảy ra vào các năm 1987, 1988, 1998,

2004 [2] Riêng trận lũ 1998 gây ngập lụt 2/3 đất nước, thời gian ngập lụt kéo dài hai tháng rưỡi, 783 người chết, 30,6 triệu người bị ảnh hưởng, thiệt hại 1 tỉ USD Lũ lụt ở Bangladesh xảy ra dọc 800 km bờ biển phía bắc vịnh Bengal, khi có bão ngoài lũ trong sông còn có nước dâng rất lớn gây thêm sự ác liệt của lũ, nước dâng cao nhất lên đến

5 10-15m Năm 1970 nước dâng kết hợp với lũ lớn làm chết và mất tích 300 ngàn người, năm 1991 là 130 ngàn người [2]

Hà Lan, một nước Bắc Âu, theo số liệu lịch sử lũ năm 1421 lũ đã làm chết 100 ngàn người, lũ năm 1530 làm chết 400 ngàn người Đặc biệt vào tháng I/1953, bão, sóng lớn và triều cường của Biển Bắc đã phá hủy hơn 45 km đê biển gây ngập lụt 3 tỉnh phía Nam làm 1.800 người chết; 100 nghìn người phải sơ tán; làm ngập hơn 150 nghìn ha đất và hơn 10 nghìn ngôi nhà bị phá hủy hoàn toàn Hai trận lũ lớn năm 1993,

1995 gây thiệt hại cho đất nước Hà Lan hàng triệu USD [2]

Hoa Kỳ một quốc gia phía Tây bán cầu cũng chịu nhiều thiên tai lũ, trận lũ năm

1993 là lũ lịch sử trong 500 năm trên lưu vực sông Mississippi làm 47 người chết, 45 nghìn ngôi nhà bị tàn phá, khoảng 74 nghìn người phải sơ tán, thiệt hại 16 tỉ USD [2] Khu vực Đông Nam Á, tại Malayxia trận lũ đặc biệt lớn tháng XI/1986 ở hạ lưu sông Trengganu và Kelantan đã làm 14 người chết, thiệt hại khoảng 12 triệu USD Tại Thái Lan, trận lũ xảy ra tháng X/1995 trên lưu vực sông Chao Phraya làm ngập vùng đất với diện tích hơn 60.000 ha, kéo dài 30 ngày và thiệt hại khoảng 11.858 triệu baht [2] Đặc biệt trận lũ lịch sử năm 2011 tại Thái Lan được coi là cơn "đại hồng thủy" tồi

tệ nhất từ trước đến nay xét theo tổng lượng nước lũ với 1/3 số tỉnh và 3/4 diện tích đất nước bị ảnh hưởng, gây thiệt hại rất nghiêm trọng: Hơn 500 người thiệt mạng, 2 triệu người bị ảnh hưởng, thiệt hại khoảng 5 tỷ USD tương đương với khoảng 1,5% tổng sản phẩm quốc nội hàng năm [2]

Tại Úc, trận lũ lớn xảy ra đầu năm 2011 là một thảm họa lớn chưa từng thấy trong lịch sử nước Úc: hơn 70 đô thị chìm trong nước; 200.000 dân bị ảnh hưởng, hơn

80 người chết và mất tích, thiệt hại khoảng 13 tỷ USD tương đương 1% GDP của Úc Việt Nam Trong mấy chục năm gần đây đã hứng chịu nhiều thiên tai lũ, đặc biệt suốt dải ven biển miền Trung đã xảy ra những trận lũ lớn với tần suất 1 ÷ 2% như: trận

lũ năm 1978 trên hệ thống sông Lam; lũ năm 1986 trên sông Trà Khúc; lũ năm 1987 trên sông Vệ, sông An Lão; lũ năm 1992 trên sông Kiến Giang, sông Bến Hải; lũ năm

1993 trên sông Ba, sông Srêpôk, sông Gianh; lũ năm 1996 trên sông Luỹ, lũ năm 1999 trên sông Hương ; lũ năm 1998 trên sông Thu Bồn, sông Vu Gia, sông Eakrông; lũ năm 2002 trên sông La, lũ năm 2009 trên sông Sêsan Đặc biệt các trận lũ lớn xảy ra trên diện rộng như năm 1999 từ các sông của Quảng Trị, Thừa Thiên Huế đến Quảng

6 Ngãi, hay lũ lớn năm 2010 xảy ra từ các sông Nghệ An đến Quảng Trị và gần đây nhất

là lũ tháng VI/2011- lũ lịch sử trên sông Nậm Mộ (sông Lam)

Lũ, lụt gây ra úng ngập trầm trọng nhiều ngày ở miền Trung như đồng bằng Quảng Bình, Quảng Trị, Thừa Thiên Huế, Quảng Nam, Quảng Ngãi, Bình Định, Phú Yên, gây xói lở nghiêm trọng lòng sông như ở sông Thạnh Hãn, sông Hương, sông Thu Bồn, phá vỡ cửa sông, bờ biển như Thuận An, Tư Hiền, Đà Rằng,…

Ở đồng bằng sông Cửu Long đã xảy những trận lũ lớn vào các năm: 1961, 1966,

1978, 1984, 1991, 1994, 1996, 1999, 2000, 2001, trận lũ lớn xảy ra tháng 9,10/2011 được coi là lớn nhất trong nhiều năm qua và lớn hơn lũ lịch sử năm 2000 Đặc điểm lũ thường kéo dài nhiều tháng, những năm lũ lớn kéo dài từ 3-4 tháng; lũ lên xuống với cường suất nhỏ, trung bình từ 3-4cm/ngày, những trận lũ lớn cũng chỉ từ 10-12 cm/ngày, cao nhất đạt 30 cm/ngày; tốc độ truyền lũ chậm, thường là lũ một đỉnh và dạng lũ khá ổn định [2]

Năm 2000 lũ đạt mức lớn nhất trong 76 năm gần đây ở Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) và diễn biến phức tạp với hai đỉnh kế tiếp nhau, gây ngập lụt nghiêm trọng trên lưu vực sông Mekông Những thiệt hại do thiên tai lũ gây ra trong năm 2000

ở khu vực ĐBSCL rất nghiêm trọng: 539 người chết (hơn ba trăm là trẻ em), 212 người bị thương, hơn 890.000 căn nhà, 13.793 phòng học, 383 cơ sở y tế bị ngập trong nước; hơn 9.457 căn nhà bị sập hoàn toàn; hơn 62.000 hộ dân phải di dời nhà ở, trong

đó nhiều hộ phải di chuyển chỗ ở 2 - 3 lần, hơn nửa triệu người phải cứu trợ khẩn cấp; hơn 224.508 ha lúa, gần 86.000 ha hoa màu, cây ăn trái, cây công nghiệp bị hư hại; hơn 14.000ha nuôi trồng thủy sản bị thiệt hại; hơn 668.000 gia súc và gia cầm bị chết; hơn 12.000 km đường giao thông các loại bị ngập, hư hỏng; gần 5.000 cầu, cống các loại bị ngập, hư hỏng nặng, có một số bị sập Hệ thống kênh mương thủy lợi, bờ bao bị sạt lở hơn 37 triệu m3 Đây là những thiệt hại vật chất trực tiếp, còn những thiệt hại về

cơ sở hạ tầng xã hội, môi trường sinh thái cũng rất lớn, chưa đánh giá hết được và phải

có thời gian mới khôi phục được Tổng thiệt hại do lũ gây ra ở khu vực ĐBSCL trong năm 2000 ước tính khoảng 4.626 tỉ đồng [2]

Từ đêm ngày 30 tháng 10 năm 2008, tại miền Bắc và các tỉnh phía Bắc miền Trung Việt Nam một trận mưa lớn kỷ lục trong hơn 100 năm gần đây đã xảy ra và kéo dài trong nhiều ngày Đợt mưa lớn vượt quá mọi dự báo và trái mùa này đã gây ra một

7 trận lụt lịch sử ở Hà Nội; cùng lúc đó, những trận mưa lớn trên các tỉnh miền Bắc và Bắc Trung bộ đã gây ra lũ lụt trên diện rộng, làm nhiều người chết, gây thiệt hại vật chất đáng kể Đối với riêng thủ đô Hà Nội đã gánh chịu nhiều thiệt hại: ngập trên diện rộng; giao thông hỗn loạn, nhiều xe cộ ngập nước; nhiều người chết; thị trường hàng hóa sốt giá; nhiều cơ sở ngừng hoạt động; đê phía bắc có nguy cơ vỡ, tràn đe dọa Hà Nội; nguy cơ bệnh tật bùng phát cao; ước tính thiệt hại trên 3000 tỷ đồng [2]

Tại Quảng Ninh, đợt mưa dài trong 2 ngày 26 và 27/7/2015 là đợt mưa lớn nhất trong vòng 40 năm qua (có nơi lượng mưa gần 600 mm) đã gây nên trận lũ lụt nghiêm trọng trên địa bàn Tỉnh, đồng thời gặp lúc triều cường nên mức độ ảnh hưởng là rất lớn Trận mưa làm 3 người thiệt mạng; 2.200 hộ dân, trường học, bệnh xã bị ngập lụt,

có nơi ngập sâu 2 mét, ngập úng hơn 70 ha hoa màu

Gần đây nhất, mưa lớn xảy ra trong đêm 2/8 kéo dài đến sáng 3/8/2017 gây lũ lớn tại Yên Bái và Sơn La làm 28 người chết và mất tích [2]

Mấy chục năm gần đây suốt dải ven biển miền Trung đã xảy ra những trận lũ lớn như: trận lũ năm 1978 trên hệ thống sông Cả; lũ năm 1993 trên sông Ba, sông Gianh; lũ năm 2002 trên sông La… Đặc biệt các trận lũ lớn xảy ra trên diện rộng như năm 1999 từ các sông của Quảng Trị, Thừa Thiên Huế đến Quảng Ngãi, hay lũ lớn năm 2010 xảy ra từ các sông Nghệ An đến Quảng Trị; lũ tháng VI/2011- lũ lịch sử trên sông Nậm Mộ (thượng nguồn sông Cả)

Tháng IX/2002 trên hệ thống sông Cả đã xuất hiện lũ đặc biệt lớn, mực nước lũ tại nhiều nơi lên rất cao: tại Hoà Duyệt 11,47 m xuất hiện lúc 1h ngày 22/9/2002 cao hơn mức báo động III là 1,77 m (thấp hơn lũ lịch sử năm 1960: 0,97 m)

Từ 02 - 06/10/2007 xuất hiện trận lũ lịch sử lớn nhất trong vòng 45 năm qua ở các tỉnh Bắc miền Trung: Các tỉnh Bắc Trung Bộ chịu ảnh hưởng trực tiếp của bão số 5 Hình thế thời tiết trên đã gây mưa vừa, mưa to có nơi mưa rất to trên khu vực Mưa lớn

đã gây ra 1 đợt lũ lớn, lũ đặc biệt lớn trên hầu hết các sông chính trong khu vực Một số sông đã xuất hiện lũ lịch sử như sông Mã (Thanh Hóa) , sông Hiếu (Nghệ An) và lũ đặc biệt lớn trên sông Ngàn Sâu Lũ lớn gây vỡ đê sông Bưởi ở Thanh Hóa, lũ quét ở Nậm Giải huyện Quế Phong Nghệ An… làm chết 88 người, 8 người mất tích, thiệt hại khoảng 3.215 tỷ đồng [2]

8

Từ ngày 14 - 19/X/2010, Bắc Trung Bộ chịu ảnh hưởng kết hợp của lưỡi áp cao lạnh lục địa, rãnh áp thấp với vùng áp thấp có trục qua Nam Trung Bộ nên trên toàn khu vực đã có mưa vừa, mưa to, nhiều nơi mưa rất to Lượng mưa ở Nghệ An và Hà Tĩnh phổ biến 300 ÷ 1100 mm, có nơi nhiều hơn như: TP Hà Tĩnh: 1269.1 mm; Cửa Hội: 1199.0 mm; Cẩm Nhượng: 1162.0 mm; Chu Lễ: 1153.0 mm; Hòn Ngư: 1127.6

mm Lượng mưa ngày lớn nhất: 548.0 mm, xẩy ra tại Chu Lễ vào ngày 16 tháng X Lũ trên sông Cả (Nghệ An) ở mức trên BĐII; các sông Hà Tĩnh ở mức trên BĐIII Riêng trên sông Ngàn Sâu đã xẩy ra lũ đặc biệt lớn, đỉnh lũ tại Chu Lễ và Hoà Duyệt vượt lũ lịch sử 3,06 m và 2,33 m

Lũ gây ngập sâu, kéo dài trong nhiều ngày, đã gây thiệt hại lớn về người và tài sản Ở Nghệ An: Có 44.051 hộ của 131 xã, phường thuộc 13 huyện, thành, thị bị ngập sâu, trong đó 35 xã bị cô lập; Hà Tĩnh: Có 175.110 hộ của 183 xã, phường thuộc 12 huyện, thị trong tỉnh bị ngập, trong đó có 105 xã bị cô lập [2]

Tháng 10/2016, do ảnh hưởng không khí lạnh tăng cường xuống phía nam gây

ra mưa lớn trên diện rộng ở Hà Tĩnh và Quảng Bình từ đêm 30 đến sáng 31/10 Mưa lớn đã gây ngập lụt 93 xã trên địa bàn 9 huyện, thành phố với tổng số dân bị ngập là 24.158 hộ Trong đó, nhiều nhất là huyện Hương Khê với 16 xã, 10.357 hộ dân ngập;

Vũ Quang 1 xã ngập; Kỳ Anh có 3 xã với 257 hộ ngập Huyện Cẩm Xuyên 20 xã với 7.287 hộ ngập lụt; huyện Thạch Hà có 24 xã với 3.264 hộ Trên toàn tình Hà Tĩnh đã

có 2 người chết và 1 người mất tích; 723 ha lúa mùa bị ngập; hoa màu bị ngập hỏng 1.416 ha; 400 ha cây ăn quả bị ảnh hưởng; 300 gốc đào bị úng hỏng; hơn 12 tấn lương thực bị ướt hỏng; 99.032 con gia cầm bị chết, cuốn trôi; 869 con trâu bò, 399 con lợn

bị chết, cuốn trôi; 337 ha hồ nuôi thủy sản bị ngập; 16 cây vó trục bị trôi [2]

1.2 Công nghệ viễn thám và GIS trong cảnh báo lũ lớn

1.2.1 Trên thế giới

Công nghệ viễn thám và GIS là thành tựu kỹ thuật đã đạt đến trình độ cao, được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực kinh tế xã hội, đặc biệt có hiệu quả cao trong ứng dụng đối với lĩnh vực khí tượng thủy văn và tài nguyên môi trường ở nhiều nước trên thế giới, không những đối với các nước phát triển có trình độ khoa học kỹ thuật tiên tiến mà còn đối với các nước đang phát triển nền kinh tế hãy còn lạc hậu Ngày nay công nghệ viễn thám và GIS có khả năng áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau [1]:

- Ứng dụng trong địa chất công trình: Xác định các vị trí khảo sát cho xây dựng các công trình; Nghiên cứu các hiện tượng trượt đất

- Ứng dụng trong khảo cổ học: Phát hiện các thành phố cổ, các dòng sông cổ hay các di khảo cổ khác

- Ứng dụng trong khí tượng thuỷ văn: Đánh giá định lượng lượng mưa, bão và lũ lụt, hạn hán; Đánh giá, dự báo dòng chảy, đánh giá tài nguyên khí hậu, phân vùng khí hậu

- Ứng dụng trong khí tượng nông nghiệp (KTNN) có thể phân thành 3 loại chính:

- Điều tra và đánh giá tài nguyên khí hậu nông nghiệp, sự biến đổi tình hình sử dụng đất và lớp đất phủ, và sự thay đổi của chúng theo từng thời gian nhất định

- Đánh giá những tác động của ngoại cảnh liên quan đến sản xuất nông nghiệp Bao gồm điều kiện môi trường phát triển nông nghiệp, sự phát sinh phát triển (diện tích, mức độ) của những tác hại và nguy hiểm của thời tiết, khí hậu và môi trường đến sản xuất nông nghiệp

- Tính toán các trường yếu tố khí hậu nông nghiệp bề mặt như: bức xạ, phát xạ, nhiệt độ, độ ẩm, bốc thoát hơi…làm cơ sở cho việc phân vùng khí hậu nông nghiệp

10

- Dự báo KTNN bao gồm dự báo năng suất cây trồng, sâu bệnh, hạn hán, úng lụt…Do số liệu viễn thám được cập nhật nhanh, khách quan và chi tiết vì vậy đáp ứng kịp thời và chính xác trong nghiệp vụ dự báo KTNN

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, NOAA-12 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 [1]

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 [1]

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 [1]

Một số nước thuộc Châu Phi sử dụng mô hình thủy văn FEWS NET kết hợp với

hệ thống thông tin địa lý GIS để xây dựng hệ thống giám sát và cảnh báo lũ lụt cho 5.600 vùng hạ lưu với sự trợ giúp xây dựng của tổ chức USGS/EROS [1]

Cơ quan hàng không Vũ trụ Nhật Bản (JAXA) thực hiện chương trình Sentinel Asia, đây là chương trình chia sẻ thông tin về thiên tai giữa các nước trong khu vực Châu Á – Thái Bình Dương Các thông tin được chia sẻ thông qua mạng Web-GIS, tạo

ra một cơ sở dữ liệu ảnh vệ tinh trong việc giám sát thiên tai Chương trình Sentinel Asia là sự khởi đầu cho việc thành lập một điểm phân phối thông tin quan trọng dựa trên nền tảng Internet, thông tin được phân phối ở đây là dữ liệu ảnh vệ tinh không gian về thảm họa thiên nhiên trong khu vực Châu Á-Thái Bình Dương [1]

Thái Lan là một nước nằm trong khu vực Đông Nam Châu Á, có nhiều điểm tương đồng về điều kiện tự nhiên với Việt Nam Thái Lan đặc biệt quan tâm đến việc xây dựng hệ thống giám sát thiên tai nói chung và lũ lụt nói riêng Trong bảng ưu tiên quan tâm các hiện tượng thiên tai thường xảy ra ở Thái Lan thì lũ lụt là hiện tượng chiếm ưu tiên số 1 Một trong những hướng được Thái Lan quan tâm là ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS trong việc quản lý thiên tai

11

1.2.2 Ở Việt Nam

Từ góc độ chức năng và nhiệm vụ của Bộ Tài nguyên và Môi trường phải điều tra và giám sát sự phân bố các đối tượng thủy văn, khối lượng và chất lượng cũng như diễn biến theo thời gian của chúng, các hiện tượng thuỷ văn có liên quan như lũ lụt, biến động lòng sông, lòng hồ,…

Phòng tránh lũ lụt là các biện pháp được lựa chọn nhằm hạn chế lũ lụt hoặc những thiệt hại do lũ lụt gây ra Trong đó quan trọng nhất vẫn là vấn đề cảnh báo, dự báo lũ từ xa nhằm tránh tổn thất to lớn do lũ gây nên Hiện nay trong thủy văn học đang tồn tại nhiều mô hình dự báo lũ khác nhau được áp dụng trong các công tác giảng dạy, nghiên cứu và dự báo cho các bộ ngành, địa phương Ở Việt Nam, nhiều

mô hình đã được xây dựng và áp dụng cho dự báo lũ cho hệ thống sông, một số mô hình được sử dụng phổ biến như MIKE, SSARR, TANK, NAM, ANN, HEC1, HMS, IFAS

Ngày nay, ảnh vệ tinh có thể đem lại nhiều thông tin trực tiếp và gián tiếp về các nguồn nước mặt Các thông tin về chất lượng nước cũng cần được nghiên cứu áp dụng, khai thác từ ảnh vệ tinh Khả năng sử dụng ảnh vệ tinh để điều tra, giám sát tài nguyên nước là một phương pháp cho kết quả nhanh và kịp thời nhất

Ảnh vệ tinh được sử dụng chuyên cho mục đích kiểm kê các nguồn nước mặt, qua công tác hiện chỉnh bản đồ địa hình, ảnh vệ tinh là tài liệu chính dùng để cập nhật mạng lưới thủy văn bao gồm sông, suối, kênh mương, các hồ chứa nước và hồ, đầm,

ao Ảnh vệ tinh đã được một số cơ quan sử dụng để khảo sát, thành lập bản đồ biến động lòng sông ở các tỉ lệ khác nhau, từ 1: 100 000 đến 1: 25 000 cho hệ thống sông Cửu Long, một số sông ở miền Trung và sông Hồng [1] Phần lớn những bản đồ này

do Trung tâm Viễn thám - Bộ Tài nguyên và Môi trường lập Ngoài ra, ảnh vệ tinh đã được một số đơn vị thuộc Trung tâm Khoa học tự nhiên và Công nghệ Quốc gia và Trung tâm Viễn thám - Bộ Tài nguyên và Môi trường sử dụng để thành lập bản đồ ngập lụt đồng bằng sông Cửu Long và một số tỉnh miền Trung ảnh vệ tinh hiện nay có khả năng sử dụng để điều tra giám sát chất lượng nước như độ mặn, mức độ ô nhiễm

do chất thải công nghiệp và để điều tra, quản lí tổng hợp các lưu vực sông

Viện Quy hoạch Thuỷ lợi Việt Nam đã ứng dụng công nghệ GIS trong rất nhiều

dự án quy hoạch Ứng dụng gần đây nhất là sử dụng mô hình thuỷ động lực học kênh

12

hở MIKE 11 trong dự án quy hoạch sông Hồng [1] Ở Việt Nam, mô hình thuỷ động lực học kênh hở đã được đầu tư nghiên cứu hàng thập kỷ trước Nhiều mô hình toán đã được xây dựng hoàn chỉnh và đưa vào tính toán thực tế Tuy nhiên, mô hình MIKE 11

có ưu điển nổi trội so với các mô hình khác là liên kết với GIS Đây là loại mô hình toán sử dụng phương trình St Venant, mô phỏng dòng chảy trong sông liên kết với vùng ngập lũ Vì vậy nó có thể giúp các nhà quy hoạch hiển thị nhanh, rõ ràng các hoạt cảnh sử dụng nguồn nước trong tương lai Hơn thế nữa với sự trợ giúp của GIS,

sự tham gia của các bên liên quan trong quá trình quy hoạch sẽ rất thuận lợi GIS sẽ giúp các nhà quy hoạch hiển thị các ý kiến đóng góp một cách rõ ràng trên bản đồ

Ứng dụng GIS, Viện Khoa học thuỷ lợi miền Nan đã xây dựng CSDL phục vụ công tác quản lý và khai thác nguồn nước vùng đồng bằng sông Cửu Long [1] Số liệu không gian ở đây là hệ thống bản đồ 1/50.000, trong đó hiển thị các điểm cao độ, đường giao thông, sông suối, mạng lưới các trạm khí tượng - thuỷ văn, vị trí các công trình thuỷ lợi Số liệu thuộc tính là các thông tin như độ cao, thông số kỹ thuật của sông kênh, số liệu đo đạc của các trạm khí tượng thuỷ văn, tài liệu liên quan đến công trình thuỷ lợi, các dự án thuỷ lợi

Cục Quản lý đê điều và Phòng chống lụt bão đã chỉ đạo xây dựng chương trình quản lý dữ liệu cơ bản hệ thống đê điều trên máy tính với công nghệ GIS [1] Trong chương trình này, số liệu nền là các lớp bản đồ cơ bản được số hoá Các số liệu quản

lý bao gồm: (1) các công trình đê điều hiện có như đê, kè, cống, kho vật tư phòng chống lụt bão, trụ sở đội quản lý đê, trạm thuỷ văn Các công trình này được số hoá trực tiếp bằng các phần mềm chuyên dụng (2) Các số liệu mặt cắt địa hình, địa chất (mặt cắt dọc và mặt cắt ngang) được nhập vào chương trình và chương trình sẽ tự động

vẽ các mặt cắt (3) Các dữ liệu sự cố, diễn biến lòng sông, đoạn đê đã được trồng tre chống sóng, đoạn đê đã được khoan phụt vữa, đoạn đê kết hợp giao thông được nhập theo dạng bảng dữ liệu và chương trình tự động tìm đến vị trí xác định trên bản đồ

1.3 Một số nghiên cứu ngoài nước và trong nước liên quan đến vấn đề nghiên cứu của đề tài

1.3.1 Viễn thám trong xác định lượng giáng thuỷ

Nhận ra hạn chế của các trạm mưa trong việc tính toán lượng mưa trung bình theo không gian trên một diện tích rộng lớn và ở những khu vực không thể đặt trạm

13 mưa được, các nhà thuỷ văn đang dần chuyển sang sử dụng viễn thám như là một công

cụ để xác định lượng mưa đầu vào của mô hình thuỷ văn, đặc biệt ở những vùng có ít trạm mưa, như lấy mưa vệ tinh từ NOA Tuy nhiên, kết quả có thể được cải thiện bằng cách kết hợp dữ liệu thu được từ các vệ tinh và các trạm đo mưa truyền thống Kết quả phân tích từ các ảnh vệ tinh trong vùng ánh sáng nhìn thấy và hồng ngoại chỉ có thể cung cấp thông tin về lớp mây trên cùng mà không cung cấp thông tin về lớp mây ở giữa và phía dưới Nhưng những vệ tinh này lại cung cấp các các quan trắc thường xuyên (ngay cả ban đêm với các sensor nhiệt) thông tin về các đám có tiềm năng gây mưa, sự thay đổi về diện và hình dạng của các đám mây Từ những quan trắc này, các tính toán lượng mưa có thể thực hiện được nhờ mối quan hệ giữa thông tin về mây và lượng mưa tức thời cũng như luỹ tích theo thời gian Đối với các nhà dự báo thuỷ văn, phương pháp xác định lượng mưa bằng vệ tinh là rất giá trị ở những nơi không hoặc rất ít trạm quan trắc

Các dữ liệu khí tượng và vệ tinh Landsat đã tạo ra một số phương pháp để xác định giáng thuỷ từ các bức ảnh thuộc vùng bức xạ nhìn thấy và hồng ngoại của các đám mây Chỉ số giáng thuỷ của dữ liệu vệ tinh môi trường toàn cầu (Global Operational Environmental Satellite (GOES)) [Arkin, 1979] rút ra từ việc định ngưỡng nhiệt độ của các đám mây tầng đỉnh đã được sử dụng để nghiên cứu phân phối của

mưa nhiệt đới Đại học Bristol đã phát triển thành cách tiếp cận chỉ số mây (cloud index) và cách tiếp cận định ngưỡng (thresholding) Các tiếp cận life-history được đề

xuất bởi Scofield và Oliver [1977] đã xem xét tốc độ thay đổi của các đám mây đối lưu riêng lẻ hoặc các mảng mây đối lưu Cách tiếp cận này là cơ sở cho hệ thống cảnh báo lũ quét trong đó kết hợp dữ liệu của GOES với dữ liệu mặt đất và dữ liệu trạng thái khí quyển để dự báo lượng mưa để phục vụ cho mô hình dự báo lũ [Clarrk và Morris, 1986]

Trong khi các công nghệ viễn thám trong vùng nhìn thấy/hồng ngoại chỉ cung cấp tính toán gián tiếp lượng mưa, công nghệ viễn thám vi sóng có tiềm năng lớn để tính toán giáng thuỷ vì bức xạ vi sóng liên quan trực tiếp tới mưa rơi Các công nghệ

vi sóng phản ứng với mưa theo hai phương thức: bức xạ/hấp thụ và tán xạ trong đó cách tiếp cận bức xạ/hấp thụ, lượng mưa được quan trắc bởi năng lượng bức xạ nhiệt phát ra khi mưa rơi xuống một vùng lạnh, đồng nhất Một số thuật toán đã được xây

là cách tiếp cận khả thi để tính toán lượng mưa trên mặt đất với các máy đo bức xạ vi sóng Spencer và cộng sự [1989] đã chỉ ra rằng dữ liệu từ sensor vi sóng (SSMI) của chương trình vệ tinh khí tượng thuộc bộ quốc phòng (PMSP) có thể xác định diện mưa

và Adler và cộng sự [1992] đã sử dụng mô hình mây với dữ liệu SSM/I tần số 85 và 37

Hz để tính toán lượng mưa Chú ý rằng những cách tiếp cận này cung cấp lượng mưa tức thời sau đó được tính luỹ tích để tạo ra lượng mưa trung bình nên rất hữu ích cho các nghiên cứu khí hậu nhưng không giúp nhiều cho dự báo thuỷ văn

1.3.2 Viễn thám và GIS trong mô hình hoá dòng chảy tràn

Dòng chảy tràn không thể xác định trực tiếp bằng các công nghệ viễn thám Tuy nhiên,

có hai lĩnh vực mà viễn thám có thể được sử dụng trong mô hình hoá thuỷ văn và dòng chảy tràn:

(1) xác định hình dạng lưu vực, mạng lưới sông suối và các loại thông tin khác dùng trong các mô hình thuỷ văn phân phối và các phương trình kinh nghiệm tính toán đỉnh lũ, dòng chảy tràn hàng năm hoặc dòng chảy thấp;

(2) cung cấp số liệu đầu vào chẳng hạn như độ ẩm đất hoặc các lớp sử dụng đất được sử dụng để xác định hệ số dòng chảy

Số liệu viễn thám có thể được sử dụng để đạt được hầu hết các thông tin có thể đạt được từ các bản đồ hoặc ảnh đo đạc trên không truyền thống Trên rất nhiều vùng của thế giới, dữ liệu viễn thám đặc biệt là dữ liệu Landsat, Thematic Mapper (TM) hoặc SPOT, là nguồn thông tin tốt để số hoá bản đồ Thông tin về diện tích của lưu vực dẫn nước và mạng lưới sông suối có thể dễ dàng đạt được từ các bức ảnh có chất lượng tốt ngay cả ở những vùng hẻo lánh Cũng có một số nghiên cứu để triết xuất

thông tin địa hình từ ảnh Landsat [Haralick và cộng sự, 1985] Địa hình là một yêu cầu

cơ bản của bất kỳ phân tích và mô hình hoá thuỷ văn nào Viễn thám có thể cung cấp các thông tin về lượng với độ phân giải phù hợp rất có ý nghĩa cho đầu vào các mô

15 hình, chẳng hạn ảnh SPOT có thể được sử dụng để phát triển mô hình độ cao số (DEM) với độ phân giải 10 mét theo chiều ngang và xấp xỉ 5 mét theo chiều thẳng đứng trong các trường hợp lý tưởng [Case, 1989]

Các biểu thức kinh nghiệm tính toán lũ rất hữu ích để thực hiện các ước lượng nhanh đỉnh lũ khi có rất ít các thông tin Nhìn chung những phương trình này chỉ được

áp dụng cho một khoảng của kích thước lưu vực và vùng khí hậu, thuỷ văn nơi nó được xây dựng Hầu hết các biểu thức tính đỉnh lũ kinh nghiệm đều liên hệ đỉnh lưu lượng với diện tích dẫn nước lưu vực Một trong những ứng dụng đầu tiên của dữ liệu viễn thám trong các mô hình thuỷ văn là sử dụng dữ liệu Landsat để xác định sử dụng đất của cả vùng đô thị và nông thôn để xác định hệ số dòng chảy [Jackson và cộng sự, 1976] Sử dụng đất là một đặc điểm quan trọng của quá trình chảy tràn ảnh hưởng đến thấm, xói mòn và bốc thoát hơi Đặc biệt, khi sử dụng các mô hình phân phối thì dữ liệu cụ thể về từng loại sử dụng đất trên mỗi ô lưới là rất quan trọng Hầu hết các nghiên cứu về ứng dụng viễn thám để mô hình hoá các quá trình thuỷ văn đều liên quan tới mô hình đường cong số SCS của cục bảo vệ đất Mỹ trong đó dữ liệu viễn thám được sử dụng như là sự thay thế cho các bản đồ lớp phủ xây dựng từ các phương pháp truyền thống

Các nghiên cứu cũng chỉ ra rằng cách tiếp cận bằng cách sử dụng dữ liệu Landsat có hiệu quả cao Các tác giả đã ước tính rằng tỉ lệ lợi ích/chi phí=2.5/1 theo phương pháp truyền thống có thể đạt tới 6/1 với cách tiếp cận có sự trợ giúp của Landsat Những lợi ích này tăng lên với diện tích càng lớn hoặc với nhiều lưu vực trong cùng một khu vực thuỷ văn Mettel và cộng sự [1994] đã tính toán lại việc nâng cấp đập thuỷ điện và dâng nước cho lưu vực sông AuSable sử dụng mô hình HEC-1với dữ liệu sử dụng đất thu thập được từ vệ tinh Landsat cho thấy chi phí giảm đi 90% so với phương pháp truyền thống

Các loại mô hình dòng chảy tràn khác không dựa trên sử dụng đất cũng bắt đầu được phát triển Chẳng hạn, Strubing và Schultz [1983] đã phát triển mô hình hồi qui dòng chảy dựa trên phương pháp chỉ số Barrett's [1970] Diện tích mây và nhiệt độ là các biến vệ tinh được sử dụng để phát triển chỉ số lớp phủ mây trọng số nhiệt độ Chỉ

số này sau đó được chuyển đổi tuyến tính thành dòng chảy tháng Rott [1986] cũng phát triển mô hình dòng chảy hàng ngày sử dụng dữ liệu Meteosat cho chỉ số mây

16 Gần đây, Paradaakis và cộng sự [1993] đã sử dụng chỉ số lớp phủ mây từ ảnh vệ tinh

để ước lượng diện mưa hàng tháng Một loạt các hồ chứa phi tuyến sau đó chuyển giáng thuỷ thành giá trị dòng chảy hàng tháng Cách tiếp cận này được thực hiện thành công tại lưu vực lớn - sông Tano, Châu Phi và cho thấy sự ưu việt của viễn thám khi không có đủ số liệu cần thiết Ottle và cộng sự [1989] đã chỉ ra làm thế nào để nhiệt độ mặt đất tính được từ vệ tính có thể được sử dụng để tính toán bốc thoát hơi (ET) và độ

ẩm đất trong một mô hình đã được cải biến để sử dụng dữ liệu này

Dữ liệu ảnh dạng pixel hay ở dạng số đều có thể kết hợp với hệ thống thông tin địa lý (GIS) Viễn thám có thể kết hợp với hệ thống này theo rất nhiều cách: dữ liệu về

sử dụng đất, độ ẩm kỳ trước như là các điều kiện ban đầu cho dự báo lũ và quan trắc diện ngập lụt Kite và Kouwen [1992] đã chỉ ra rằng các mô hình bán phân phối dựa trên dữ liệu Landsat cho kết quả tốt hơn các mô hình tập trung GIS cho phép kết hợp các dạng dữ liệu không gian khác nhau như địa hình, loại đất, phân phối mưa, độ ẩm đất Cách tiếp cận này được thực hiện bởi Kouwen và cộng sự [1993] trong đó đơn vị phản ứng phân nhóm (GRU) bao gồm các dữ liệu viễn thám về sử dụng đất trong một phần tử tính toán (hoặc là một tiểu lưu vực hoặc là vùng đồng nhất về khí tượng) Trong mô hình HYDROTEL, Fortin và Bernier [1991] đề xuất kết hợp dữ liệu DEM của SPOT với dữ liệu vệ tinh để rút ra bản đồ loại đất và sử dụng đất để xác định các đơn vị thuỷ văn đồng nhất (HHU) Trong nghiên cứu về ảnh hưởng của sự thay đổi sử dụng đất của mô hình lưu vực sông Mosel, Ott và cộng sự [1991] và Schultz [1993] đã xác định các đơn vị tương tự thuỷ văn (HSU) bằng dữ liệu DEM, bản đồ đất và sử dụng đất Họ cũng sử dụng dữ liệu viễn thám để xác định chỉ số chênh lệch trung bình hoá thực vật (NDVI) và chỉ số lượng nước của lá cây (WCI) sau đó kết hợp với nhau

để phác hoạ lưu vực mà lượng nước sát mặt có thể cung cấp cho thực vật Mauser [1991] đã chỉ ra làm thế nào dữ liệu của SPOT và TM có thể được sử dụng để tính toán các thông số về thực vật để tính lượng bốc thoát hơi trong mô hình dựa trên GIS

1.3.3 Tính toán lượng bốc thoát hơi

Nhìn chung, công nghệ viễn thám không thể đo đạc bốc thoát hơi (ET) một cách trực tiếp Tuy nhiên, viễn thám có hai vai trò tiềm năng rất quan trọng trong tính toán bốc thoát hơi Đầu tiên, các đo đạc viễn thám đưa ra các phương pháp để mở rộng các điểm đo đạc hoặc các mối quan hệ kinh nghiệm, chẳng hạn như các phương pháp

17 Thornthwaite (1948), Penman (1948) và Jensen-Haise (1963) tới các vùng rộng lớn hơn nơi dữ liệu khí tượng đo đạc thiếu Thứ hai, các đo đạc viễn thám có thể được sử dụng để đo đạc các biến trong các mô hình cân bằng độ ẩm của bốc thoát hơi

Câu hỏi được đặt ra là sử dụng dữ liệu không gian của viễn thám như thế nào để

có thể ngoại các điểm đo đạc thoát bốc hơi thành một vùng có qui mô lớn hơn đã được thực hiện theo một số cách Sử dụng thiết bị đo nhiệt độ trên các vệ tinh khí tượng trong mô hình hồi qui tuyến tính, Jackson [1985] và Gash [1987] đã đề xuất một qui trình để xác định mối quan hệ giữa sự thay đổi theo phương ngang của bốc hơi với sự thay đổi theo phương ngang của nhiệt độ Kustas và cộng sự [1990] tập trung vào ý tưởng này cho vùng nông nghiệp với điều kiện trời quang mây Humes và cộng sự [1994] đã đề xuất một mô hình đơn giản sử dụng dữ liệu nhiệt độ thu được từ viễn thám bề mặt và albedo để ngoại suy thông lượng năng lượng từ phạm vi một điểm tới phạm vi khu vực Tuy nhiên, do điều kiện trời không quang mây, các thay đổi trong bức xạ mặt trời tới Trái Đất, các điều kiện khí tượng và độ nhám của bề mặt đã hạn chế cách tiếp cận này Một phương pháp khác xác định lượng bốc thoát hơi tiềm năng

từ số liệu viễn thám được xây dựng bởi Priestley và Taylor [1972] Phương trình Priestley-Taylor là cơ sở của mô hình mà Kanemasun và cộng sự [1976] đã sử dụng để tính toán bốc thoát hơi từ số liệu vệ tinh

Một số biến liên quan đến phương trình cân bằng năng lượng có thể được đo đạc bằng viễn thám và các công cụ đo đạc khí tượng đơn giản Từ đó đại lượng ẩn nhiệt được xác định từ các đại lượng đã biết trong phương trình cân bằng Bức xạ mặt trời tới có thể được ước lượng từ các quan trắc vệ tinh của mây [Brakke và Kanesuma, 1981; Tarpley, 1979] đã đề xuất một mô hình liên hệ thông lượng sóng ngắn với albedo bề mặt từ dữ liệu GOES Pinker và cộng sự [1994] sử dụng mô hình này để xác định bức xạ sóng ngắn tới có thể được xác định rất chính xác, ngay cả dưới các điều kiện mây biến đổi, ở qui mô lưu vực

Đối với các điều kiện quang mây, albedo bề mặt có thể được tính bằng cách đo đạc thông tin từ toàn bộ vùng bức xạ nhìn thấy và vùng bức xạ hồng ngoại, trong khi các mối quan hệ kinh nghiệm sử dụng dải phổ hẹp có thể được sử dụng để xác định albedo trên lớp mặt đồng nhất Mặc dù albedo được ước lượng theo phương pháp này

18 không xét đến tính hình cầu của quả đất, sử thiếu dữ liệu hướng hoặc các mô hình để thực hiện hiệu chỉnh chưa được phát triển

Nhiệt độ bề mặt có thể được xác định từ các đo đạc trong vùng sóng hồng ngoại khoảng từ 10.5 đến 12.5 micron, hoặc giả thiết một giá trị bức xạ bề mặt hoặc đo đạc giá trị bức xạ bề mặt Nhiệt độ bề mặt có thể được sử dụng để tính toán đại lượng bức

xạ sóng dài phát ra từ bề mặt Trái Đất trong phương trình bức xạ thuần

1.3.4 Xác định độ ẩm đất

Độ ẩm đất là một thông số quan trọng trong việc xác định các vùng bị ảnh hưởng bởi hạn hán trên thế giới (Châu Phi) và mô hình hoá lưu vực Thành phần ẩm nhìn chung được xét cho lớp đất trên cùng với độ dày từ 1 đến 2 m, là lớp có tiềm năng bốc hơi vào trong khí quyển Việc xác định sớm điều kiện khô hạn dẫn tới sự thiệt hại về mùa màng hoặc dấu hiệu của tiềm năng hạn hán, là rất quan trọng để thực hiện các nỗ lực cải thiện chất lượng dự báo sản lượng của mỗi vụ thu hoạch, được sử dụng để cảnh báo nông dân, chuẩn bị trợ giúp nhân đạo cho các khu vực bị ảnh hưởng hoặc cung cấp thông tin cho các nhà kinh doanh lương thực như là một lợi thế cạnh tranh Các điều kiện độ ẩm đất có thể cũng phục vụ cho việc cảnh báo nguy cơ lũ lụt nếu đất trở nên quá bão hoà và do đó không thể chứa thêm nước khi có mưa Thành phần độ ẩm đất là một thông số quan trọng trong mô hình hoá lưu vực giúp ước lượng được lượng dòng chảy, lượng bốc hơi và xói mòn đất

Viễn thám đưa ra một công cụ để đo đạc độ ẩm đất trong phạm vi rộng lớn thay

vì dựa vào các vị trí riêng lẻ của các trạm đo trên mặt đất Radar là một công cụ hiệu quả để thu được các bức ảnh chất lượng và từ đó cung cấp các thông tin hữu ích Backscatter respond chịu ảnh hưởng của độ ẩm đất bên cạnh địa hình, độ nhám bề mặt, lượng và loại thực vật bao phủ Giữ các thành phần sau không đổi, các bức ảnh tại các thời điểm khác nhau có thể chỉ ra sự thay đổi độ ẩm đất theo thời gian Radar rất nhạy với hằng số điện môi của đất, một thuộc tính thay đổi theo thành phần độ ẩm của đất

Người sử dụng thông tin độ ẩm từ dữ liệu viễn thám bao gồm các nhà kinh doanh trong lĩnh vực nông nghiệp, nhà quản lý, công ty bảo hiểm, công ty khai thác năng lượng thuỷ điện

19

Rõ ràng một sensor phải nhạy với các điều kiện độ ẩm và radar thoả mãn yêu cầu này tốt hơn các sensor quang học Tần suất chụp ảnh cũng được yêu cầu trong suốt quá trình phát triển cây trồng để có thể theo dõi sự thay đổi của điều kiện ẩm và một tần suất quay vòng được yêu cầu bởi người nông dân để phản ứng với các điều kiện không phù hợp (quá ẩm ướt hoặc quá khô hạn) Sử dụng các bức ảnh có độ phân giải cao, người nông dân có thể định hình việc tưới tiêu một cách chính xác hơn Các thông tin vùng cho phép một cái nhìn tổng quan về đất và các điều kiện phát triển của trồng trọt của khu vực quan tâm cho các cơ quan và nhà quản lý nông nghiệp

1.3.5 Trong quản lý và qui hoạch lưu vực sông

Quản lý lưu vực sông là một vấn đề đã được thực hiện ở nhiều nước trên thế giới trong nửa cuối của thế kỷ 20 và phát triển rất mạnh trong vài thập kỷ gần đây nhằm đối phó với những thách thức về sự khan hiếm nước, sự gia tăng tình trạng ô nhiễm và suy thoái các nguồn tài nguyên và môi trường của các lưu vực sông Hiện nay trên thế giới đã có hàng trăm các tổ chức quản lý lưu vực sông được thành lập để quản lý tổng hợp và thống nhất tài nguyên nước, đất và các tài nguyên liên quan khác trên lưu vực sông, tối đa hoá lợi ích kinh tế và phúc lợi xã hội một cách công bằng nhưng không làm tổn hại đến tính bền vững của hệ thống môi trường trọng yếu của lưu vực, duy trì các điều kiện môi trường sống lâu bền cho con người

Trên thế giới, kể từ sau Hội nghi Dublin và Hội nghị thượng đỉnh về Môi trường và phát triển của thế giới họp tại Rio de janero (Brasin, 1992), phần lớn các nước trên thế giới đều trong tiến trình thực hiện quản lý tổng hợp tài nguyên nước (QLTHTNN) với việc lấy lưu vực sông làm đơn vị và quản lý lũ càng được chú trọng

và được coi là điều kiện cần thiết để nâng cao hiệu quả quy hoạch tài nguyên nước, điều phối và giải quyết tốt các mâu thuẫn trong khai thác và sử dụng tài nguyên nước giữa các vùng, các khu vực thượng hạ lưu của lưu vực sông

Công nghệ Geoinformatics (bao gồm GlS-Viễn thám-Modeling-Database)

(Hình:1 -1) đã được sử dụng khá phổ biến trong các nghiên cứu về môi trường và tài

nguyên Trong những năm gần đây, việc ứng dụng kết hợp các module Geoinformatics trong quản lý tổng hợp lưu vực sông đã trở thành xu hướng mới trên thế giới vì hiệu quả của hệ công cụ này trong quản lý môi trường và tài nguyên ở quy mô vùng lãnh thổ

20

Hình: 1-1: Sơ đồ minh họa sự phối hợp các modul chức năng của Geoinformatics trong

quản lý lưu vực sông

Sản phẩm cuối của việc sử dụng phối hợp các module geographic information system là hệ thông tin dữ liệu tài nguyên môi trường lưu vực sông, đây là công cụ hỗ trợ cho việc ra các quyết định liên quan đến sử dụng và bảo vệ nguồn nước của một lưu vực Do vậy hệ thông tin dữ liệu tài nguyên môi trường lưu vực sông cũng là mục tiêu cần đạt được của việc nghiên cứu ứng dụng geographic information system trong quản lý lưu vực sông

Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng geographic information system là hệ công cụ không thể thiếu trong công tác quản lý tổng hợp lưu vực sông Hiệu quả của việc sử dụng hệ

công cụ Geoinformatics phụ thuộc vào hai vấn đề cơ bản như sau (Hình:1 -1):

- Mức độ nối kết các modul riêng lẽ trong một nhiệm vụ

- Trong công tác quản lý tổng hợp lưu vực sông Geoinformatics cho phép phản ảnh được mối quan hệ tương tác giữa các yếu tố môi trường tự nhiên và các yếu tố môi trường nhân sinh cùng với các quá trình diễn biến trong chúng, do vậy Geoinformatics

là hệ phương luận cơ bản của công tác quản lý tổng hợp lưu vực sông

Để triển khai hệ công cụ Geoinformatics vào thực tế quản lý lưu vực sông có

hiệu quả, phải tiếp tục nghiên cứu hoàn thiện một số nhiệm vụ sau (Hình:1 -1):

- Nghiên cứu xây dựng một hệ dữ liệu thống nhất trên toàn lưu vực đáp ứng yêu cầu chia sẻ - trao đổi thông tin và phối hợp hành động trong công tác quản lý tài nguyên và bảo vệ môi trường trên lưu vực sông

21

- Nghiên cứu xây dựng website về lưu vực sông làm cơ sở cho công tác trao đổi thông tin trên toàn lưu vực

- Nghiên cứu xây dựng ngân hàng dữ liệu phổ viễn thám cho một số hệ thực vật

có tính nhạy cảm môi trường Ngân hàng dữ liệu phổ này sẽ là công cụ quan trắc diễn biến môi trường nền trong quá trình phát triển kinh tế xã hội trên các lưu vực, đặc biệt

là ở các vùng địa hình phức tạp Ngân hàng phổ viễn thám này đồng thời còn là công

cụ hỗ trợ cho các dự án cải tạo và phục hồi môi trường

- Nghiên cứu chọn lựa phát triển mô hình toán thống nhất trong quản lý tài nguyên nước phù hợp với các điều kiện thực tế của lưu vực sông và có thể thỏa mãn được các yêu cầu ứng dụng trong công tác quản lý nguồn nước

1.3.6 Dự báo xói lở, biến đổi lòng dẫn trong sông

Công nghệ viễn thám - GIS đã được ứng dụng nhiều trong dự báo sạt lở bờ sông biển hiện nay ở Việt Nam Như công nghệ GIS - Viễn thám được ứng dụng để đánh giá tình hình biến động lòng dẫn hạ lưu sông Thu Bồn do trường Đại học thuỷ lợi thực hiện Thông qua phần mền xử lý ảnh và hệ thống thông tin địa lý GIS, ảnh máy bay, ảnh vệ tinh, bản đồ địa hình và các tài liệu liên quan khác được giải đoán thông tin Bản đồ địa hình, ảnh vệ tinh chụp hiện trạng đoạn hạ lưu sông Thu Bồn ở những thời gian khác nhau 1965, 1981, 1988, 1996 được giải mã bằng các công cụ GIS và viễn thám Dựa trên kết quả này, tình hình diễn biến lòng sông qua các giai đoạn được phân tích, so sánh Từ đó, có thể đưa ra một số định hướng nhằm hạn chế xói lở và biến đổi lòng dẫn

để mô tả bản chất, dự báo đường đi, phạm vi ảnh hưởng của bão, mà nhờ một vài công

cụ bản đồ trực tuyến, internet và hệ thống định vị toàn cầu (GPS), chúng ta có thể quan sát toàn bộ địa cầu một cách dễ dàng; đồng thời có thể dẫn đường cho các phương tiện giao thông có thể đến bất kỳ nơi nào trên trái đất

và các sông, vì vậy, đóng vai trò hết sức quan trọng

Những vùng bị ngập lụt do lũ lụt có thể được hiển thị trên bản đồ hiệu quả bằng cách sử dụng dữ liệu viễn thám Dữ liệu vệ tinh chẳng hạn từ Landsat và SPOT có thể được sử dụng để xác định thông tin của toàn bộ lưu vực nếu các điều kiện thời tiết thuận lợi Tất cả các bản đồ ngập lụt có thể được xây dựng với các sensor vi sóng Hệ thống radar có khả năng cho các bức ảnh có độ phân giải cao hơn các hệ thống thụ động với cùng một điều kiện và do đó nên được sử dụng cho công việc này Imhoff và cộng sự, 1987; Koblinsky và cộng sự, 1993 còn đưa ra phương pháp làm thế nào để đo đạc độ cao bằng vệ tinh có thể hữu ích trong việc xác định mực nước sông từ đó tính

23 toán lưu lượng hoặc quan trắc lũ lụt Các bãi tràn được phác hoạ sử dụng dữ liệu viễn thám để từ đó xác định phạm vi ngập lụt từ sự thay đổi của thực vật, đất trong khu vực bãi tràn Nhiều người sử dụng dữ liệu viễn thám cần thông tin trong suốt thời gian

lũ vì vậy nó yêu cầu “sự quay vòng gần với thời gian thực” Yêu cầu này thấp hơn đối với công việc liên quan tới mô hình hoá thuỷ văn, hiệu chỉnh, kiểm định các nghiên cứu, đánh giá thiệt hại và lập kế hoạch cho các biện pháp phòng tránh lũ Các điều kiện lũ lụt là tương đối ngắn và nhìn chung thường xảy ra trong điều kiện thời tiết khắc nghiệt và vì vậy các sensor quang học, mặc dù chứa đựng nhiều thông tin cho mục đích này, không thể xuyên qua lớp mây dày để quan trắc vùng bị ngập lụt phía dưới

Vì những lý do này, các sensor SAR là đặc biệt có giá trị để quan trắc ngập lụt RADARSAT đặc biệt đưa ra khoảng thời gian quay vòng rất nhỏ, từ khi dữ liệu được thu thập bằng sensor tới khi dữ liệu được chuyển tới người dùng trên mặt đất Mặt phân cách đất/nước được xác định một cách rõ ràng với dữ liệu SAR, cho phép phạm

vi ngập lụt được phác hoạ hoặc lập bản đồ Dữ liệu SAR đặc biệt hữu ích khi được tích hợp với các ảnh trước lũ, để phác hoạ các vùng bị ảnh hưởng bởi lũ, sau đó được trình bày trong GIS với thông tin về địa chính và mạng lưới đường giao thông

Một loạt các bản đồ ngập lụt ứng với các kịch bản mực nước khác nhau được xây dựng Áp dụng phân tích không gian, và 3D trong GIS ta có thể phân tích, tính toán những ảnh hưởng của lũ lụt theo từng kịch bản mực nước để có thể cảnh báo lũ cho dân

Bangladesh là một trong những quốc gia phải chịu thiệt hại rất nhiều do lũ gây

ra, cũng đã sử dụng công nghệ này để xây dựng hệ thống cảnh báo lũ sớm Mô hình MIKE do Viện Thuỷ lực Đan Mạch phát triển đã được ứng dụng trong hệ thống này Các kỹ thuật đã được sử dụng để dự báo mức nước lũ tại các địa phương và lưu lượng dòng chảy trong sông Dự báo này có thể được sử dụng để xây dựng chiến lược điều hành cho hoạt động hồ chứa – công trình điều hành giảm lũ cho hạ lưu Hơn thế nữa,

nó tạo nền tảng để cảnh báo lũ cho chính quyền địa phương và nhân dân trong vùng

Để cảnh báo, bản đồ ngập lụt đã được xây dựng từ kết quả mực nước dự báo trong mô hình Sự giao cắt giữa bản đồ ngập lụt và các bản đồ định cư, bản đồ sử dụng đất sẽ vạch ra được biên giới các vùng ngập lụt Kết quả của mô hình đã tạo ra được hệ thống cảnh báo lũ sớm, ví dụ như cảnh báo lũ trước 72, 48 và 24 giờ Hơn thế nữa, nó còn

24 giúp các nhà quản lý có thể quyết định tìm ra phương án tốt nhất để đối phó với lũ Chẳng hạn như vấn đề di dân khi lũ đến, các nhà phân tích có thể tìm được con đường thuận tiện nhất khi di dân từ vị trí này đến vị trí khác Hoặc khi người dân gặp nạn, có thể tìm ra con đường nhanh nhất để đưa nạn nhân tới bệnh viện

Ứng dụng khác của GIS là cảnh báo lũ quét trên các vùng núi Một bản đồ GIS được lập tại các vùng núi sẽ xác định được các yếu tố như mức độ rừng bị phá, độ dốc, diện tích của các sườn núi Từ các thông tin này, máy tính có thể tính toán,

dự đoán ra những khu vực có nguy cơ sạt lở đất, bị lũ quét cao, ước tính được với lưu lượng mưa bao nhiêu, thời gian bao lâu thì có nguy cơ xảy ra lũ quét Từ các dự đoán

đó, địa phương sẽ có thể di dời các khu dân cư ra khỏi vùng nguy hiểm, hoặc dự báo sớm về các khả năng thiên tai xảy ra

Trường Đại học Thuỷ lợi đã ứng dụng các loại mô hình toán và hệ thống GIS vào cảnh báo lũ và ngập lụt cho vùng đồng bằng các sông lớn miền Trung nhằm giảm thiểu những ảnh hưởng của thiên tai lũ lụt cho nhân dân trong vùng Với các tỉnh miền Trung, để cảnh báo lũ cần xây dựng một cở sở dữ liệu về nguy cơ ngập lụt ứng với các cấp mực nước tại các trạm thuỷ văn nằm ở hạ lưu sông, sau đó xây dựng các phương

án dự báo lũ nhanh cho các trạm này, và so sánh mực nước dự báo với mực nước tương ứng của các bản đồ ngập lụt để cảnh báo nguy cơ ngập lụt Sơ đồ cảnh báo lũ và ngập lụt cho các sông ở miền Trung như sau:

Xây dựng phương án dự báo lũ

Dự báo mực nước cho hạ du

DỮ LIỆU ĐẦU VÀO (Mặt cắt lưu lượng mực nước…)

Các mô hình mô phỏng

Mô hình số hóa Các bản đồ ngập lụt

Các bản đồ nền và dự liệu thuộc tính GIS Phân tích không gian trong Arc View GIS

CẢNH BÁO LŨ CHO DÂN

25

1.4 Nhận xét chương 1

Công nghệ viễn thám và GIS đang được ứng dụng rộng rãi hỗ trợ cho các nhà khoa học trong nghiên cứu, điều tra, đánh giá tài nguyên môi trường nhằm có được thông tin nhanh chóng và đồng bộ trên diện rộng Dữ liệu viễn thám khi xử lý trong tổ hợp với hệ thống thông tin địa lý sẽ là nguồn dữ liệu khách quan mang tính kế thừa và cập nhật liên tục, thực sự trở thành những dữ liệu đáng tin cậy cho các nhà quản lý, chuyên môn tham khảo ra quyết định trên nhiều lĩnh vực khác nhau

GIS là công cụ dựa trên máy tính dùng cho việc thành lập bản đồ và phân tích các đối tượng tồn tại và các sự kiện bao gồm đất đai, sông ngòi, khoáng sản, con người, khí tượng thuỷ văn, môi trường nông nghiệp v.v xảy ra trên trái đất Công nghệ GIS dựa trên các cơ sở dữ liệu quan trắc, viễn thám đưa ra các câu hỏi truy vấn, phân tích thống kê được thể hiện qua phép phân tích địa lý Những sản phẩm của GIS được tạo ra một cách nhanh chóng, nhiều tình huống có thể được đánh giá một cách đồng thời và chi tiết Hiện nay nhu cầu ứng dụng công nghệ GIS trong lĩnh vực điều tra nghiên cứu, khai thác sử dụng, quản lý tài nguyên thiên nhiên và môi trường ngày càng gia tăng không những trong phạm vi quốc gia, mà cả phạm vi quốc tế Tiềm năng

kỹ thuật GIS trong lĩnh vực ứng dụng có thể chỉ ra cho các nhà khoa học và các nhà hoạch định chính sách, các phương án lựa chọn có tính chiến lược về sử dụng và quản

lý tài nguyên thiên nhiên và môi trường

26 CHƯƠNG 2 CHẾ ĐỘ MƯA LŨ LƯU VỰC SÔNG BA THUỘC TỈNH GIA LAI

2.1 Đặc điểm điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội khu vực nghiên cứu

2.1.1 Vị trí địa lý

Sông Ba là con sông lớn nhất vùng ven biển miền Trung với diện tích lưu vực

là 13.508 km2 Vị trí địa lý của lưu vực ở vào khoảng 12055’ đến 14038’ vĩ độ Bắc

và 108000’ đến 109055’ kinh độ Đông Phía Bắc giáp với lưu vực sông Trà Khúc; phía Nam giáp với lưu vực sông Cái Ninh Hòa và sông Sê Rê Pốk; phía Đông giáp với lưu vực sông Kone, Kỳ Lộ; phía Tây giáp với lưu vực sông Sê San, Sê Rê Pốk

Hình 2-1: Bản đồ hành chính lưu vực sông Ba (năm 2016)

27 Lưu vực sông Ba nằm trong phạm vi ranh giới hành chính của 20 huyện thị và 1 thành phố thuộc 3 tỉnh Tây Nguyên: Kon Tum, Gia Lai, Đaklak và một tỉnh duyên hải miền Trung Trung Bộ là Phú Yên Trong đó có một huyện thuộc tỉnh Kon Tum là huyện KonP’long, 10 huyện thị thuộc tỉnh Gia Lai là: K’bang thị xã An Khê, ĐăkPơ, KonChro, ĐăkĐoa, Mang Yang, Chư Sê, AyunPa, KrôngPa, IaPa, 4 huyện thuộc tỉnh Đăk Lăk là: Ea H’leo, Krông H’Năng, Eakar, MaĐ’răk và 5 huyện thuộc tỉnh Phú Yên là: Sơn Hoà, Sông Hinh, Phú Hoà, Tuy hoà, và thành phố Tuy Hoà

Bảng 2-1: Phần trăm diện tích các tỉnh thuộc lưu vực sông Ba

TT Tỉnh

Diện tích theo đơn vị hành chính (km2)

Diện tích trong lưu vực (km2)

% diện tích so với toàn lưu lực

% diện tích

so với diện tích của tỉnh

2.1.2 Đặc điểm địa hình, địa mạo

Lưu vực sông Ba có thể chia thành các kiểu địa hình: Ở trung và thượng lưu chủ yếu là núi và cao nguyên; khu vực hạ lưu có đồi núi thấp, thung lũng và đồng bằng bồi tụ ven biển

Địa hình lưu vực sông Ba khá phức tạp, bị chia cắt mạnh, núi cao bao bọc bởi 3 phía: Bắc, Đông, Nam và chỉ được mở rộng về phía Tây với cao nguyên Buôn Mê Thuột, Đắk Lắk, Gia Lai, Mang Yang, Chư Sê và thông ra biển đông qua vùng đồng bằng Tuy Hòa Đường chia nước (phân nước) là những đỉnh núi có độ cao từ 400 –

2000 mét Tả ngạn của lưu vực sông Ba hầu hết hầu hết là nhưng đỉnh núi cao từ 800 –

1000 mét và đặc biệt có đỉnh núi ChưH’Mu cao tới 2051 mét

Phía Đông lưu vực là các đỉnh núi thuộc dãy Trường Sơn có độ cao từ 600–

1300 m Phía Nam là dãy núi Phượng Hoàng chạy theo hướng Tây Nam - Đông Bắc rồi đâm ngang ra biển và kết thúc tại Đèo Cả có độ cao 600 – 700m Phía Tây có các đỉnh núi cao hơn phía Đông nhưng bị chia cắt nhiều và không liên tục như đỉnh Ngọc Rô (1509 m), Konkakinh (748 m), Kongquaboh (1710 m)

Vùng núi chiếm 62% diện tích tự nhiên của lưu vực cao độ biến đổi từ 2000m được bao bọc ở cả 3 phía Bắc, Đông, Nam và có xu hướng mở rộng về phía Tây với các cao nguyên đất đỏ Ba zan rất rộng là cao nguyên PleiKu, Mang Yang, Chư Sê với độ cao 600–800 m Do các dãy núi phía Tây Nam của sông Ba bị chia cắt

600-28 mạnh và không liên tục nên đã hình thành ở trung lưu một vùng máng trũng với các thung lũng độc lập kéo dài từ An Khê đến Phú Túc tương đối bằng phẳng là những cánh đồng lớn nằm dọc hai bên sông Ba và sông IaYun với hàng vạn hecta đất canh tác thích hợp với các cây lương thực và cây công nghiệp ngắn ngày

Hình 2-2: Bản đồ địa hình lưu vực sông Ba (DEM 30m, 2017)

Vùng hạ lưu có các dãy núi với cao độ 200 – 500 m bao bọc ở cả 3 phía Bắc, Tây và Nam Tại khu vực giữa và xuôi về cửa sông, các đồi núi thấp giảm dần cao độ hình thành đồng bằng Tuy Hòa là một vùng đồng bằng rộng có diện tích tới 24.000 ha,