Bản in
Có thể cảnh báo lũ trực tuyến cho lưu vực sông Vu Gia
Với đề tài nghiên cứu “Hệ hỗ trợ trực tuyến cảnh báo lũ cho lưu vực sông Vu Gia, tỉnh Quảng Nam,” sau một năm thực hiện, nhóm nghiên cứu trẻ của Trường đại học Nông lâm Thành phố Hồ Chí Minh do phó giáo sư, tiến sỹ Nguyễn Kim Lợi làm chủ nhiệm đã bước đầu xây dựng hệ thống cảnh báo lũ trực tuyến cho lưu vực sông Vu Gia với toàn bộ quy trình vận hành của hệ thống lên website cho đến cảnh báo lũ lụt qua tin nhắn đều được tự động hóa...

Là tỉnh thường xuyên hứng chịu bão lũ, Quảng Nam được xếp hàng đầu về phạm vi ảnh hưởng, mức độ nghiêm trọng và tầm suất xuất hiện. Đặc biệt trong những năm gần đây, do ảnh hưởng của biến đổi khí hậu và áp lực phát triển kinh tế-xã hội, tình hình lũ lụt trên địa bàn tỉnh diễn biến ngày càng bất hường, không chỉ gây thiệt hại nặng nề kinh tế mà còn tàn phá môi trường sinh thái.

Trong điều kiện khí hậu, thời tiết có những biến đổi, thiên tai diễn biến ngày càng phức tạp, việc xây dựng một hệ thống cảnh báo thiên tai, đặc biệt là lũ tại các lưu vực trên địa bàn tỉnh là hết sức cần thiết.

Theo phó giáo sư, tiến sỹ Nguyễn Kim Lợi (Đại học Nông lâm Thành phố Hồ Chí Minh), có rất nhiều cách tiếp cận khác nhau trong cảnh báo bão lũ trên thế giới những phổ biến nhất vẫn là mô hình thủy văn, thủy lực. Những mô hình này sau khi hiệu chỉnh và kiểm định sẽ trở thành công cụ hữu ích trong giảm thiểu thiệt hại lũ lụt.

SWAT là mô hình thủy văn phân phối được thiết kế để dự báo những ảnh hưởng của hoạt động quản lý sử dụng đất, nước, sự bồi lắng và lượng hóa chất sinh ra từ hoạt động nông nghiệp trên những lưu vực rộng lớn và phức tạp trong khoảng thời gian dài. Một trong những môđun chính của mô hình này là mô phỏng dòng chảy từ mưa và các đặc trưng vật lý trên lưu vực sông. Bên cạnh đó, mô hình đã tích hợp được các dữ liệu GIS, giúp nâng cao độ chính xác của kết quả mô phỏng.

Trước đó, tong năm 2010, nhóm nghiên cứu thuộc Trung tâm Nghiên cứu biến đổi khí hậu-Trường đại học Nông lâm Thành phố Hồ Chí Minh đã phối hợp với Trung tâm Nghiên cứu biến đổi khí hậu vùng Đồng Nam Á và Trường Đại học Cần Thơ thực hiện nghiên cứu sơ bộ về việc ứng dụng mô hình SWAT trong đánh giá ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến lưu vực sông Vu Gia, tỉnh Quảng Nam. Đây được xem là tiền đề cho việc tiến hành những nghiên cứu tiếp theo trên lưu vực này.

Xác định nguyên nhân gây lũ lụt ở tỉnh Quảng Nam có liên quan đến dòng chảy trên lưu vực sông Vu Gia, nhóm nghiên cứu trẻ của Trường đại học Nông lâm Thành phố Hồ Chí Minh do phó giáo sư, tiến sỹ Nguyễn Kim Lợi làm chủ nhiệm đã đăng ký thực hiện Đề tài nghiên cứu “Hệ hỗ trợ trực tuyến cảnh báo lũ cho lưu vực sông Vu Gia, tỉnh Quảng Nam.” Đề tài nằm trong Đề án thí điểm xây dựng nhiệm vụ khoa học và công nghệ tiềm năng của Bộ Khoa học và Công nghệ.

Mục tiêu của đề tài là xây dựng hệ thống cảnh báo lũ sử dụng các thông tin trực tuyến thông qua việc ứng dụng GIS, công nghệ truyền thông và mô hình SWAT nhằm xác định vùng có nguy cơ xảy ra lũ, đỉnh lũ thông qua mô hình SWAT, cung cấp Website trực tuyến về tình trạng lũ, hỗ trợ giao diện điện thoại di động, hỗ trợ cộng đồng vùng nguy cơ bằng tin nhắn SMS.

Sau 1 năm thực hiện, nhóm đã xây dựng thành công bản đồ phân vùng nguy cơ lũ lụt trên lưu vực sông Vu Gia thông qua việc chồng lớp bản đồ các yếu tố độ dốc, lượng mưa, thực phù, thổ nhưỡng, mật độ lưới sông... theo phương trình tính toán hệ số phân vùng nguy cơ lũ lụt. Nhóm đã xác định các vùng có nguy cơ lũ lụt cao thuộc các xã Đại Đồng, Đại Hồng, Đại Hưng, Đại lãnh, Đại Sơn thuộc huyện Đại Lộc..., phó giáo sư, tiến sỹ Nguyễn Kim Lợi chia sẻ.

Đề tài còn tiến hành đánh giá định lượng ảnh hưởng của sự thay đỏi sử dụng đất đến dòng chảy tại lưu vực sông Vu Gia, qua đó hỗ trợ cho việc hoàn thiện hệ thống cảnh báo lũ cũng như đề xuất các giải pháp sống chung với lũ phù hợp cho vùng hạ lưu sông Vu Gia...

Phó giáo sư, tiến sỹ Nguyễn Kim Lợi cho biết: “Đề tài đã bước đầu xây dựng hệ thống cảnh báo lũ trực tuyến cho lưu vực sông Vu Gia với toàn bộ quy trình vận hành của hệ thống từ thu thập dữ liệu khí tượng thủy văn, truyền dữ liệu, cập nhật vào cơ sở dữ liệu, xử lý theo định dạng SWAT, hiển thị kết quả đầu ra (mực nước, lưu lượng dòng chảy) lên website cho đến cảnh báo lũ lụt qua tin nhắn đều được tự động hóa. Toàn bộ dữ liệu khí tượng thủy văn thu thập từ các trạm đo cùng với kết quả mô phỏng dòng chảy trong SWAT được hiển thị, cập nhật 30 phút/lần lên web nhằm cung cấp thông tin liên tục về diễn biến khí tượng thủy văn trên lưu vực song Vu Gia đến nhà quản lý cũng như người dân.”
Tuy vậy, theo phó giáo sư, tiến sỹ Nguyễn Kim Lợi, đây mới chỉ là nghiên cứu bước đầu về việc xây dựng hệ thống cảnh báo lũ trực tuyến cho lưu vực sông Vu Gia.

“Nhóm nghiên cứu mong muốn tiếp tục được nghiên cứu nhằm cố định các trạm khí tượng và thủy văn cũng như tăng cường mật độ các trạm khí tượng vì địa hình của lưu vực rất phức tạp và hoàn thiện hệ thống để chuyển giao cho địa phương,” phó giáo sư, tiến sỹ Nguyễn Kim Lợi chia sẻ./.