Áp dụng giải pháp BI vào dự báo trượt lở đất đá

Việc nghiên cứu phương pháp cảnh báo sớm là nhu cầu bức thiết.

Hệ thống hỗ trợ ra quyết định cảnh báo

KS Phạm Minh Trường, Trung tâm Công nghệ phần mềm và GIS, Cục Công nghệ thông tin và Dữ liệu tài nguyên môi trường, Bộ Tài nguyên và Môi Trường cho biết, Việt Nam là một trong những quốc gia chịu nhiều ảnh hưởng của thiên tai. Tác động của biến đổi khí hậu và thiên tai ngày càng trở nên nghiêm trọng hơn và khó có thể lường hết được.

Thời tiết bất thường, cùng những hoạt động nhân sinh như phá rừng, khai khoáng, xây dựng các công trình giao thông, nhà cửa… thúc đẩy các quá trình tai biến địa chất, đặc biệt là hiện tượng trượt lở đất đá, lũ ống, lũ quét phát triển mạnh mẽ với quy mô ngày càng lớn, mức độ thiệt hại ngày càng tăng, đe dọa đến an sinh cộng đồng. Trượt lở đất đá, lũ quét đã xảy ra đặc biệt nghiêm trọng tại nhiều địa phương, gây thiệt hại lớn về tính mạng và tài sản của nhân dân.

Bộ TN&MT đang thúc đẩy các nghiên cứu, điều tra về trượt lở đất đá, lũ ống, lũ quét trên diện rộng, phân vùng cảnh báo nguy cơ, để giúp Chính phủ, các địa phương có thể nắm bắt, hiểu biết về hiện trạng, nguy cơ để từ đó có định hướng quy hoạch phát triển kinh tế - xã hội; có giải pháp phòng tránh và giảm thiểu thiệt hại về tính mạng, tài sản cho nhân dân.

Bộ TN&MT đã xây dựng bản đồ hiện trạng trượt lở đất đá tỷ lệ 1:50.000 ở 18 tỉnh miền núi phía Bắc gồm Thanh Hóa, Nghệ An, Lào Cai, Yên Bái, Sơn La, Lai Châu, Điện Biên, Cao Bằng, Bắc Kạn, Tuyên Quang, Hà Giang, Bắc Giang, Quảng Ninh, Hòa Bình, Lạng Sơn, Hà Tĩnh, Quảng Bình và Quảng Trị.

Dựa trên dữ liệu này, KS Phạm Minh Trường và cộng sự nghiên cứu đề tài “Nghiên cứu giải pháp BI (Business Intelligence) trong phân tích, xử lý dữ liệu, hỗ trợ ra quyết định trong dự báo thiên tai. Thử nghiệm đối với phân vùng cảnh báo nguy cơ trượt lở đất đá huyện Bát Xát, tỉnh Lào Cai”.

Mục tiêu đề xuất phương pháp phân vùng cảnh báo nguy cơ trượt lở và xây dựng được hệ thống hỗ trợ ra quyết định cảnh báo nguy cơ trượt lở.

Nghiên cứu dựa trên dữ liệu hiện có của Bộ TN&MT gồm nhiều lĩnh vực như đất đai, tài nguyên nước, khoáng sản, địa chất, môi trường, khí tượng thủy văn... Khối lượng dữ liệu phát sinh tại mỗi lĩnh vực do Bộ TN&MT quản lý là rất lớn, đa dạng về nội dung, chủng loại và phương pháp lưu trữ dữ liệu.

Nhóm đã rà soát nội dung dữ liệu của một số lĩnh vực và nhận thấy đặc điểm là dữ liệu điều hành tác nghiệp (ví dụ các hồ sơ công việc, văn bản chỉ đạo, tờ trình, công văn…) cũng đóng vai trò cung cấp thông tin quan trọng không kém gì các cơ sở dữ liệu chuyên ngành.

Phân vùng cảnh báo có độ chính xác cao

Đề tài Nghiên cứu giải pháp BI (Business Intelligence) trong phân tích, xử lý dữ liệu, hỗ trợ ra quyết định trong dự báo thiên tai được thử nghiệm đối với phân vùng cảnh báo nguy cơ trượt lở đất đá huyện Bát Xát, tỉnh Lào Cai đã đạt các kết quả tốt.

Nhóm đã điều tra, khảo sát, chuẩn hóa dữ liệu; nghiên cứu về công nghệ BI; phân tích đánh giá các yếu tố đầu ảnh hưởng tới trượt lở; xác định phương pháp đánh giá trượt lở phù hợp đối với khu vực thử nghiệm.

Nhóm đã xây dựng ứng dụng hỗ trợ cảnh báo thiên tai, thử nghiệm ứng dụng; xây dựng cơ sở dữ liệu các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình trượt lở đất đá cho các khu vực nghiên cứu thử nghiệm.

Từ nghiên cứu này, nhóm đưa ra kết luận các yếu tố đầu vào sẽ ảnh hưởng trực tiếp, lớn nhất tới nguy cơ xảy ra trượt lở tại địa phương. Các điểm có nguy cơ trượt lở cao nhất là nơi có độ cao lớn nhất, đây cũng là nơi có nhiều điểm trượt lở nhất. Đối với tham số độ dốc, các mức độ dốc từ 22 độ đến 40 độ và lớn hơn 40 độ là những yếu tố quan trọng, ảnh hưởng đến quá trình trượt lở đất đá.

Các điểm có mặt cắt ngang và cắt sâu càng lớn thì càng có nguy cơ trượt lở cao. Ngoài ra, các yếu tố như độ bền đất đá, mức độ chứa nước của đất đá, loại vỏ phong hóa và bề dày phong hóa là yếu tố góp phần thúc đẩy trượt lở. Thảm phủ thực vật càng ít thì nguy cơ trượt lở càng cao. Các điểm trượt lở chủ yếu tập trung ở các điểm có ít cây to, thảm cỏ…

Nhóm nghiên cứu đề xuất áp dụng một trong bốn hoặc phối hợp cả bốn phương pháp bao gồm: Phân tích cây hệ thống AHP; Đánh giá đa tiêu chí không gian (SMCE); Chỉ số thống kê (SI); Xác xuất để phân vùng cảnh báo nguy cơ trượt lở tại khu vực thử nghiệm huyện Bát Xát, Lào Cai.

Theo nhóm nghiên cứu, khó khăn lớn nhất của hầu hết các hệ thống nghiên cứu cảnh báo sớm trượt lở đất đá trong nước hiện nay là cơ chế để duy trì và vận hành các thiết bị.

Để tháo gỡ khó khăn này, các hệ thống cảnh báo sớm cần một lượng kinh phí duy trì nhất định kết hợp với nâng cao năng lực kỹ thuật của cán bộ ở địa phương.

Kinh nghiệm của những người làm công tác phòng, chống trượt lở tại địa phương cho thấy, mô hình cảnh báo kết hợp hệ thống quan trắc với việc thiết lập các kế hoạch tập huấn, hành động, lập bản đồ sơ tán và sự tham gia của chính quyền địa phương cho hiệu quả thiết thực.