Đây là một trong những kết quả rất ý nghĩa, mang tính thực tiễn cao của đề tài nghiên cứu tiềm năng do nhóm nghiên cứu liên ngành Trường Đại học Nông lâm TP.HCM thực hiện.

Xuất phát từ thực tiễn

Quảng Nam là tỉnh hàng năm chịu ảnh hưởng của nhiều thiên tai, trong đó bão, lũ được xếp hàng đầu về phạm vi ảnh hưởng, mức độ nghiêm trọng và tần suất xuất hiện. Đặc biệt trong những năm gần đây, dưới ảnh hưởng của biến đổi khí hậu và áp lực phát triển kinh tế - xã hội, tình hình lũ lụt tại đây diễn biến ngày càng bất thường, gây thiệt hại nặng nề về người và của, tàn phá môi trường, môi sinh. Tỉnh Quảng Nam thời gian qua đã thực hiện nhiều biện pháp công trình, phi công trình nhằm giảm nhẹ thiên tai nói chung và lũ lụt nói riêng và cũng đã có hiệu quả nhất định, nhưng vẫn thiếu một chiến lược dài hơi.

Vấn đề lũ lụt ở tỉnh Quảng Nam có liên quan đến dòng chảy trên lưu vực sông Vu Gia. Đây là lưu vực nằm ở phía Tây của tỉnh Quảng Nam với tổng diện tích gần 5.290km2, có tiềm năng phát triển đa dạng, phong phú. Trong những năm qua, lưu vực này liên tiếp xảy ra nhiều trận lũ quét, lũ lụt, ảnh hưởng rất lớn đến đời sống của người dân và sự phát triển kinh tế - xã hội.

Về giải pháp phòng chống lũ, trên thế giới cũng như ở Việt Nam, phương pháp dùng mô hình thủy văn, thủy lực đang dần thay thế các phương pháp thống kê và thực nghiệm. Trong số các mô hình thủy văn, thủy lực, mô hình phân phối dựa trên vật lý thường được dùng để dự báo lũ, tính toán mưa – dòng chảy và mô tả sự biến thiên về không gian – thời gian tác động của con người đến các quá trình thủy văn.

SWAT là mô hình thủy văn phân phối được thiết kế để dự báo những ảnh hưởng của thực hành quản lý sử dụng đất đến nước, sự bồi lắng, lượng hóa chất sinh ra từ hoạt động nông nghiệp trên những lưu vực rộng lớn, phức tạp trong khoảng thời gian dài. Một trong những mô-đun chính của mô hình này là mô phỏng dòng chảy từ mưa và các đặc trưng vật lý trên lưu vực. Kết quả mô phỏng dòng chảy từ SWAT có thể hỗ trợ cho cảnh báo lũ trên lưu vực sông. Bên cạnh đó, mô hình tích hợp được các dữ liệu GIS, nhờ đó giúp nâng cao độ chính xác của kết quả mô phỏng. Đã có nhiều nghiên cứu ứng dụng thành công mô hình này trong cảnh báo lũ như Wang X.et al (2003), Mohammad K.A (2006), Malutta S. and Kobiyama M (2011),…

Trong năm 2010, nhóm nghiên cứu thuộc Trung tâm Nghiên cứu Biến đổi khí hậu – Trường Đại học Nông lâm TP. HCM phối hợp với Trung tâm Nghiên cứu Biến đổi khí hậu vùng Đông 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 đối khí hậu đến lưu vực sông Vu Gia. Đây được xem là tiền đề cho việc tiến hành những nghiên cứu tiếp trên lưu vực này.

Xuất phát từ nhu cầu thực tiễn và tiếp nối nghiên cứu nêu trên, nhóm nghiên cứu liên ngành đã thực hiện đề tài “Hệ hỗ trợ trực tuyến cảnh báo lũ cho lưu vực sông Vu Gia, tỉnh Quảng Nam” với mục tiêu xây dựng hệ thống cảnh báo lũ sử dụng các thông tin trực tuyến thông qua việc ứng dụng GIS, công nghệ thông tin truyền thông và mô hình SWAT. Cụ thể, 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.

Tổng quát hoá hệ hỗ trợ trực tuyến cảnh báo lũ lưu vực sông Vu Gia. Ảnh: Nguyễn Hạnh

Thông tin cảnh báo lũ nhanh hơn nhờ mạng internet

PGS.TS Nguyễn Kim Lợi, Trường Đại học Nông lâm TP.HCM cho biết, sau một năm thực hiện, nhóm nghiên cứu đã lập được bản đồ phân vùng nguy cơ lũ lưu vực sông Vu Gia; đánh giá hiện trạng kinh tế - xã hội và ảnh hưởng của lũ đến người dân; ứng dụng SWAT đánh giá ảnh hưởng thay đổi sử dụng đất đến lưu lượng dòng chảy.

Việc lập bản đồ phân vùng nguy cơ lũ lụt trên lưu vực sông Vu Gia có ý nghĩa quan trọng, tạo tiền đề cho công tác điều tra kinh tế - xã hội cũng như lắp đặt hệ thống cảnh báo lũ trên lưu vực. Bản đồ đã được xây dựng từ việc chồng lớp bản đồ các yếu tố độ dốc, lượng mưa, thực phủ, thổ nhưỡng, mật độ lưới sông, xã hội theo phương trình tính toán hệ số phân vùng nguy cơ lũ lụt. Kết quả phân vùng nguy cơ lũ cho thấy vùng có nguy cơ lũ lụt cao chiếm 23,40% diện tích lưu vực. Trên cơ sở đó, các vùng được xác định có nguy cơ lũ lụt cao gồm các xã Đại Đồng, Đại Hồng, Đại Hưng, Đại Lãnh, Đại Sơn thuộc huyện Đại Lộc.

Dựa trên kết quả phân vùng nguy cơ lũ, nhóm nghiên cứu đã tiến hành đánh giá hiện trạng kinh tế - xã hội và ảnh hưởng của lũ đến người dân bằng phương pháp PRA tại các xã nói trên. Kết quả cho thấy, huyện Đại Lộc là khu vực chịu ảnh hưởng nặng nề của lũ lụt trên lưu vực sông Vu Gia. Do đó, bên cạnh biện pháp phòng chống lũ, việc xây dựng, triển khai hệ thống cảnh báo lũ tại vùng hạ lưu sông Vu Gia rất cần thiết, có giá trị thực tiễn cao. Khoảng thời gian cảnh báo trước lũ theo ý kiến số đông người dân được phỏng vấn nên được thiết lập từ 1 giờ trở lên thông qua hệ thống loa phát địa phương, tin nhắn SMS, đài truyền hình. Tuy nhiên, nếu chọn giải pháp cảnh báo lũ qua tin nhắn SMS, cần thiết phải tiến hành tập huấn cho người dân trước khi triển khai. 

Đề tài cũng đã tiến hành đánh giá định lượng ảnh hưởng của sự thay đổi sử dụng đất đến dòng chảy, đánh giá ảnh hưởng của thay đổi sử dụng đất đến dòng chảy lưu vực,...  Kết quả mô phỏng dòng chảy giai đoạn 1990 – 2010 dựa theo hai kịch bản sử dụng đất năm 2005 và 2010 thông qua mô hình SWAT cho thấy, thay đổi sử dụng đất đã ảnh hưởng đến các thành phần cân bằng nước trên lưu vực sông Vu Gia. Nguyên nhân gây ra sự thay đổi dòng chảy có thể do việc mở rộng diện tích đất nông nghiệp, đất ở, đất chuyên dùng cùng hoạt động bảo vệ, phát triển rừng. Với phạm vi phân bố rộng (tỉ lệ che phủ rừng 83%), tầng đất sâu, hệ thống rễ chằng chịt, tán cây lớn, khả năng thấm hút cao, đất lâm nghiệp giữ vai trò điều tiết nước quan trọng trên lưu vực, khiến dòng chảy ngầm dòng chảy trễ tăng. Trong khi đó, để đáp ứng nhu cầu phát triển kinh tế - xã hội, một phần diện tích rừng đã chuyển sang đất nông nghiệp, đất ở, đất chuyên dùng (khu công nghiệp, công trình thủy điện,…), tạo nên sự gia tăng dòng chảy mặt, lượng nước trong kênh.

Giao diện trang web cảnh báo lũ trực tuyến. Ảnh: Nguyễn Hạnh

Đặc biệt, đề tài đã xây dựng hệ thống cảnh báo lũ trực tuyến cho lưu vực sông Vu Gia. Toàn bộ quy trình vận hành của hệ thống từ thu thập dữ liệu KTTV, truyền dữ liệu, cập nhật vào cơ sở dữ liệu, xử lý theo định dạng SWAT, chạy mô hình SWAT, hiển thị kết quả đầu ra (mực nước, lưu lượng dòng chảy) lên website đến cảnh báo lũ lụt qua tin nhắn SMS đều được tự động hóa. Tất cả dữ liệu KTTV thu thập từ các trạm đo cùng với kết quả mô phỏng dòng chảy trong SWAT cứ 30 phút lại được hiển thị, cập nhật lên website nhằm cung cấp thông tin liên tục về diễn biến KTTV trên lưu vực sông Vu Gia đến nhà quản lý cũng như người dân.

Mặc dù đã có những kết quả mang tính khả thi cao, song đây chỉ mới là nghiên cứu bước đầu về xây dựng hệ thống cảnh báo lũ trực tuyến cho lưu vực sông Vu Gia. Vì vậy, nhóm nghiên cứu mong muốn được hỗ trợ tiếp kinh phí nhằm cố định các trạm khí tượng, 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, PGS.TS Nguyễn Kim Lợi chia sẻ. 

Nguyễn  Hạnh