Tích Hợp Mô Hình Biến Đổi Sử Dụng Đất Và Học Sâu Trong Dự Báo Rủi Ro Lũ Áp Dụng Cho Lưu Vực Sông Nhật Lệ - Kiến Giang.pdf

Sự biến đổi này có thể gây ra các tác động đến chế độ thủy văn của lưu vực, trong đó có lũ Kim and Newman 2020, một số nghiên cứu đã nhấn mạnh tác động của việc mở rộng đô thị và biến đổ

Tổng kết kết quả nghiên cứu

5.1 Đặc điểm lũ lụt lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang

Lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang có diện tích khoảng 2 650 km 2 nằm trong vùng trũng của duyên hải Trung Bộ (tỉnh Quảng Bình) Sông Nhật Lệ được hợp lưu từ hai phụ lưu chính là sông Kiến Giang và sông Long Đại đổ ra biển tại cửa biển Đồng Hới (Hình 3) Nhánh sông Kiến Giang chảy theo hướng Tây Nam - Đông Bắc ở phần thượng du, sau đó chuyển sang hướng Đông

Nam - Tây Bắc ở phần hạ lưu, chạy song song với đường bờ biển và được ngăn cách với biển bằng dãy đụn cát cao (với tổng chiều dài khoảng 96km) Nhánh Long Đại chảy theo hướng Tây Nam - Đông Bắc với chiều dài khoảng 93 km Chế độ dòng chảy chịu sự chi phối mạnh mẽ của chế độ khí hậu nhiệt đới gió mùa với hai mùa chính là mùa khô và mùa mưa Mùa mưa kéo dài từ tháng 9 đến tháng 12, khi gió mùa đông bắc mang hơi ẩm từ biển vào gây ra lượng mưa lớn, chiếm 76% lượng dòng chảy hàng năm Lượng mưa trung bình hàng năm là khoảng 2 500mm Mùa khô khéo dài từ tháng 1 đến tháng 8, với đặc trưng là khí hậu khô và nóng do dãy núi Trường Sơn chắn chắn gió mùa Tây Nam, thường gây thiếu nước, hạn hán trên lưu vực Địa hình khu vực nghiên cứu bị chia cắt mạnh bởi mạng lưới sông ngòi dày đặc (0,84 km/km 2 ) với hệ thống núi cao và hang động Kasrt ở phía tây Khu vực phía Đông là vùng đồng bằng trũng và các dải cát cao ven biển Vào mùa mưa, khi lũ từ thượng lưu tập trung về vùng đồng bằng cùng với các dải cát cao ven biển đã hình thành vùng trũng, thêm vào đó là cửa biển Nhật Lệ thường xuyên bị bồi lấp ngăn cản việc thoát lũ, do đó khu vực này thường xuyên chịu tác động của ngập lụt Ngập lụt xảy ra hàng năm gây ra thiệt hại lớn về người và tài sản, mặc dù chính quyền và người dân địa phương cũng đã có những chiến lược phòng ngừa

Hình 3: Vị trí địa lý lựu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang

Lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang với đặc điểm địa hình hẹp và dốc từ tây sang đông

(Hình 3) nên khi có mưa lớn, nước tập trung vào sông nhanh và gây nên lũ nghiêm trọng ở vùng hạ lưu Hơn nữa, mùa lũ trên lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang thường kéo dài trong 4 tháng từ tháng VIII – XI, đây cũng là thời kỳ xuất hiện nhiều loại hình thế thời tiết gây mưa lớn, như bão, áp thấp nhiệt đới, gió mùa đông bắc Các hình thế này nhiều khi tác động độc lập, có lúc ảnh hưởng kết hợp gây ra mưa rất lớn trên diện rộng dẫn đến xuất hiện những trận ngập lụt lớn ở hạ lưu lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang Do đó, mức độ nguy hiểm từ thủy tai nói chung, cũng như lũ nói riêng đối với khoảng 500 nghìn dân cư trên lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang là rất lớn, đặc biệt vào mùa mưa

Trong những năm qua, tỉnh Quảng Bình, đặc biệt là lưu vực sông Nhật Lệ, đã phải hứng chịu hậu quả nặng nề do lũ lụt gây ra Những trận lũ đáng chú ý bao gồm:

Trận lũ từ ngày 20 đến 23 tháng 9 năm 1979, xảy ra trên sông Kiến Giang tại trạm Lệ Thuỷ, được kích thích bởi sự kết hợp giữa bão số 10 và hội tụ nhiệt đới cùng không khí lạnh Kết quả là một đợt mưa kéo dài, gây ra trận lũ lớn nhất trong 45 năm qua tại Lệ Thuỷ Hiện tượng này đã gây ra tình trạng ngập lụt nghiêm trọng ở huyện Lệ Thuỷ, làm ách tắc giao thông không chỉ trong nội tỉnh mà còn trên Quốc lộ 1A trong nhiều ngày liền

Trận lũ lớn vào tháng 10 năm 1992, trên sông Kiến Giang tại trạm Kiến Giang, diễn ra khi mực nước trên sông này đã duy trì ở mức cao Tại Kiến Giang, mực nước đã đạt đến cảnh báo 1, trong khi ở Lệ Thuỷ, mức cảnh báo là 3, khiến cho trận lũ trở nên vô cùng mãnh liệt Tình trạng lũ trên mức cảnh báo 3 tại Lệ Thuỷ kéo dài, làm tắc nghẽn giao thông trong huyện và cả tỉnh, cũng như trên Quốc lộ 1A Tuy nhiên, Lệ Thuỷ không ghi nhận được đỉnh điểm lũ lớn nhất trong chuỗi sự kiện này (sau năm 1979)

14 Sau đó, vào năm 1993, lũ lụt đã gây ra tổng cộng 7 người chết, 2 người mất tích, phá hủy gần 500 ngôi nhà và làm ngập lụt khoảng 3000 ha đất nông nghiệp, khiến cho cây trồng và hoa màu bị chết

Chuyển sang thế kỷ XXI, mặc dù số lượng người thiệt mạng do lũ lụt đã giảm, nhưng tỉnh Quảng Bình vẫn là một trong những vùng bị ảnh hưởng nặng nề nhất tại vùng Duyên hải miền Trung Ví dụ, trận lũ vào năm 2007 đã khiến 16 người thiệt mạng và gây ra thiệt hại kinh tế lên đến 810 tỷ đồng Bão Wutip và Nari đổ bộ vào bờ biển vào ngày 1/10 và 16/10 năm 2013, tạo ra lũ lụt trên diện rộng ở Bắc Trung Bộ Số liệu từ Sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh Quảng Bình chỉ ra rằng, tại Huyện Tuyên Hóa, mực nước đã lên đến 6m, trong khi đó ở thị xã Quảng Phúc và Quảng Thuận, mức nước ngập cũng đạt 3m Ngành nông nghiệp là một trong những ngành bị ảnh hưởng nặng nề nhất Sau mỗi trận lũ, tình trạng an ninh lương thực thường đặt ở mức cảnh báo

Trận lũ tháng 10/2016 gây thiệt hại nghiêm trọng với 92.192 nhà bị ngập, thiệt hại lớn về nông nghiệp Con số 35 người chết, 9 người mất tích chỉ rõ sự cần thiết phải nghiên cứu sâu hơn về các biện pháp chống lũ phi công trình, nâng cao nhận thức cộng đồng, tăng cường hiệu quả hệ thống cảnh báo, ứng phó lũ lụt Tháng 10/2020, lũ lụt tiếp tục gây thảm họa kinh tế - xã hội - nhân sinh tại Quảng Bình Từ 6-12/10/2020, lũ đã khiến 2 người chết, 9 người bị thương, 52 nhà sập, 20.006 nhà ngập, 498 nhà bị cô lập, 106 trường học, 17 trạm y tế bị ảnh hưởng Ngoài ra, 2.280m đê bị vỡ, 2.062,8 ha lúa, hoa màu và các loại cây trồng khác, 1.171,8 ha diện tích nuôi trồng thủy sản bị thiệt hại.

Tổng giá trị thiệt hại ước tính từ ngày 6 đến 12/10/2020 lên đến 655.7 tỷ đồng

Tiếp theo, từ ngày 16 đến 20/10/2020, ảnh hưởng của cơn bão số 8 đã gây ra một đợt mưa lũ lịch sử Con số bi kịch là 23 người đã thiệt mạng, 188 người bị thương, 106.220 nhà bị ngập, 1286 trường học bị ảnh hưởng và 73 trạm y tế cũng bị ngập Ngoài ra, khoảng 6798.5 ha lúa và hoa màu bị hỏng Ước tính tổng giá trị thiệt hại toàn tỉnh từ đợt lũ lụt từ ngày 16 đến 22/10/2020 lên đến 2.856 tỷ đồng

5.2 Xây dựng bản đồ rủi ro lũ lụt năm 2005, 2020, 2035 và 2050

5.2.1 Xây dựng bản đồ hiểm họa lũ lụt Trong nghiên cứu này, bản đồ hiểm họa lũ lụt được tạo ra bằng cách kết hợp các chỉ số về độ sâu của nước ngập, vận tốc của lũ lụt và mức độ nhạy cảm của khu vực đối với lũ lụt Để thực hiện điều này, độ sâu của nước ngập và vận tốc của lũ lụt đã được mô phỏng bằng cách sử dụng mô hình thủy lực Mike Flood, trong khi mức độ nhạy cảm của khu vực đối với lũ lụt được xác định bằng cách áp dụng mô hình học máy

Hình 4 mô phỏng bản đồ độ sâu ngập và vận tốc lũ trong các sự kiện lũ 2010, 2020 và kịch bản biến đổi khí hậu dự kiến năm 2035, 2050 Lũ năm 2010, diện tích ngập dưới 0,5m là 38,6 km², từ 0,5-1m là 28,6 km², từ 1-2m là 51,6 km², từ 2-3m là 17,6 km².

15 sâu từ 1 đến 1,5 m, 57,3 km² bị ngập với độ sâu từ 1,5 đến 2 m, và 17,4 km² bị ngập với độ sâu hơn

2 m Đối với sự kiện lũ lụt năm 2020, 26,5 km² của khu vực nghiên cứu bị ngập dưới 0,5 m, 15,8 km² bị ngập từ 0,5 đến 1 m, 15,6 km² bị ngập từ 1 đến 1,5 m, 14,8 km² bị ngập từ 1,5 đến 2 m, và 206,6 km² bị ngập với độ sâu hơn 2 m Đối với kịch bản lũ lụt dự kiến vào năm 2035, dự báo rằng 26,8 km² của khu vực nghiên cứu sẽ bị ngập dưới 0,5 m, 14,7 km² sẽ bị ngập từ 0,5 đến 1 m, 14,9 km² sẽ bị ngập từ 1 đến 1,5 m, 15,8 km² sẽ bị ngập từ 1,5 đến 2 m, và 216,6 km² sẽ bị ngập với độ sâu hơn 2 m

Với kịch bản lũ lụt dự kiến vào năm 2050, dự báo rằng 23,1 km² của khu vực nghiên cứu sẽ bị ngập dưới 0,5 m, 13,2 km² sẽ bị ngập từ 0,5 đến 1 m, 14,9 km² sẽ bị ngập từ 1 đến 1,5 m, 18,8 km² sẽ bị ngập từ 1,5 đến 2 m, và 256,6 km² sẽ bị ngập với độ sâu hơn 2 m

Hình 4: Độ ngập sâu tại lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang mô phỏng năm 2010, 2020 và theo kịch bản biến đổi khí hậu năm 2035 và 2050

Nhìn chung, trên lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang, vùng ngập chủ yếu tập trung ở các huyện Lệ Thủy và Quảng Ninh do có địa hình trũng được bao bọc bởi núi và cồn cát ven biển Trong trận lũ vào tháng 10 năm 2010, mức độ ngập sâu ở địa phương như xã Lộc Thủy lên đến 4 – 5m Trong khi đó, tại xã Võ Ninh thuộc huyện Quảng Ninh, mức độ ngập chỉ khoảng từ 0,5 đến 1,4 m Đặc biệt, trong xã Võ Ninh, thôn Trúc Ly có mức độ ngập sâu lớn hơn so với thôn Hà Thiệp, khoảng 0,5 m

Đánh giá về các kết quả đã đạt được và kết luận

Kết quả nghiên cứu đã xác lập được một số điểm nổi bật sau:

(i) Đề tài đã xây dựng được mô hình tích hợp biến đổi sử dụng đất và mô hình học sâu trong dự báo rủi ro lũ lụt Cụ thể, mô hình biến đổi sử dụng đất được sử dụng để dự báo sử dụng đất năm 2035 và 2050 dựa vào biến đổi sử dụng đất trong giai đoạn 2005 và 2050 Bản đồ sử dụng đất các năm 2005, 2020, 2035 và 2050 được sử dụng như các dữ liệu đầu vào cho mô hình học máy trong đánh giá và dự báo tính nhạy cảm lũ lụt giai đoạn 2005 – 2050

(ii) Nguy cơ lũ lụt trong giai đoạn 2005 -2050 được đánh giá dựa vào độ ngập sâu, vận tốc lũ lụt và tính nhạy cảm lũ lụt trong cùng giai đoạn Kết quả cho thấy nguy cơ lũ lụt gia tăng trong khu vực nghiên cứu, đặc biệt là các khu vực ở mức độ cao và rất cao

(iii) Mức độ phơi nhiễm trong giai đoạn 2005 – 2050 được đánh giá dựa vào mật độ dân số và sử dụng đất trong giai đoạn này Kết quả cho thấy mức độ phơi nhiễm có xu hướng tăng nhanh do bùng nổ dân số và biến đổi sử dụng đất, đặt biệt là từ đất nông nghiệp sang đất phi nông nghiệp

Sự biến đổi này làm gia tăng các dân số và các tài sản có giá trị trong các vùng ngập lụt

(iv) Tính dễ bị tổn thương trong giai đoạn 2005 – 2050 được đánh giá dựa vào tỷ lệ nghèo, số phụ nữ, số trường học và mật độ diện tích đất nông nghiệp trong giai đoạn này Kết quả cũng cho thấy rằng tính dễ bị tổn thương của cộng đồng dân cư tại khu vực nghiên cứu có xu hướng gia tăng trong giai đoạn 2005 – 2020 và sau đó giảm đi trong gian đoạn 2020 – 2035 và 2020-2050 do điều kiện kinh tế - xã hội gia tăng có thể giúp gia tăng khả năng chống chịu của cộng đồng dân cư

(v) Rủi ro lũ lụt tại lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang giai đoạn 2005 – 2050 được xây dựng bằng cách tích hợp nguy cơ lũ lụt, mức độ phơi nhiễm và tính dễ bị tổn thương trong cùng giai đoạn Kết quả cho thấy rằng, rủi ro lũ lụt gia tăng nhanh tại khu vực nghiên cứu, đặc biệt tại các xã như võ Ninh, Hồng Thủy

Nhìn chung, lưu vực sông Nhật lệ - Kiến Giang là khu vực thuộc khu vực Bắc Trung bộ, là nơi chịu ảnh hưởng nặng nề nhất bởi tất cả các hiện tượng khí hậu cực đoan xảy ra trên lãnh thổ Việt Nam như lũ lụt và hoạt động của bão nhiệt đới Trong những năm qua, hiện tượng biến đổi khí hậu và tăng trưởng kinh tế - xã hội càng làm trầm trọng hơn bức tranh lũ lụt trong khu vực nghiên cứu

Vào mùa lũ tần suất xuất hiện các trận mưa lớn ngày càng nhiều với diễn biến phức tạp và liên tục vượt mốc lịch sử gây nên những bất lợi nhất cho người dân trên lưu vực sông Dự báo trong thời gian tới, cùng với sự phát triển của kinh tế - xã hội, rủi ro lũ lụt có xu hướng ngày càng trầm trọng hơn

Kết luận Nghiên cứu đã xây dựng cơ sở lý luận và phương pháp tiếp cận trong đánh giá, dự báo rủi ro lũ lụt tại lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang, có thể hỗ trợ quy hoạch không gian phục vụ giảm thiểu tác động của lũ lụt gây ra đối với con người và kinh tế - xã hội Trên cơ sở tích hợp i) mô hình biến đổi sử dụng đất CA-Markov; ii) mô hình học máy/học sâu; iii) mô hình thủy lực; nghiên cứu đã tiến hành đánh giá và dự báo xu hướng rủi ro lũ lụt trong gian đoạn 2035 – 2050 Đây là cơ sở khoa học quan trọng để nâng cao hiệu quả cảnh báo rủi ro lũ lụt trong tổ chức quy

38 hoạch và sử dụng lãnh thổ Đồng thời, cách tiếp cận này giúp đánh giá theo đa quy mô thời gian và không gian; cũng như cho phép ứng dụng giám sát rủi ro cho nhiều khu vực với đặc thù khác nhau

Danh mục từ viết tắt

IPCC: Intergovernmental Panel on Climate Change H: Hiểm họa

Mức độ phơi nhiễm V: Tính dễ bị tổn thươngTóm tắt kết quả (tiếng Việt và tiếng Anh)

Tóm tắt Biến đổi khí hậu và quá trình đô thị hóa ngày càng gia tăng đang là hai trong những yếu tố chủ yếu góp phần vào tăng nguy cơ lũ lụt trên toàn cầu Việc dự báo và theo dõi ảnh hưởng của sử dụng đất và biến đổi khí hậu đối với nguy cơ lũ lụt là quan trọng để phát triển các chiến lược giảm thiểu tổn thất Nghiên cứu này tập trung vào việc phát triển một phương pháp tiếp cận mới, sử dụng kết hợp các mô hình học máy/học sâu, mô hình biến đổi sử dụng đất, cùng với mô hình thủy lực để dự đoán tác động của biến đổi khí hậu và sử dụng đất đối với rủi ro lũ lụt Trong giai đoạn từ 2005 đến 2050, mô hình biến đổi sử dụng đất được sử dụng dự báo biến đổi sử dụng đất trong các năm 2035 và 2050, được sử dụng để làm đầu vào cho mô hình học máy/học sâu nhằm dự báo mức độ nhạy cảm với lũ lụt trong giai đoạn này, trong khi mô hình thủy lực được sử dụng để mô hình hóa độ sâu và tốc độ lũ dựa trên kịch bản biến đổi khí hậu RCP 8.5 Dữ liệu về sử dụng đất, mật độ dân số, tỷ lệ nghèo, số lượng phụ nữ, số trường học và diện tích canh tác được tích hợp để xây dựng đánh giá rủi ro lũ lụt Quy trình phân tích thứ bậc AHP được áp dụng để tính toán rủi ro, kết hợp các chỉ tiêu trong nguy cơ lũ lụt, mức độ phơi nhiễm và mức độ dễ bị tổn thương Kết quả của nghiên cứu này cho thấy sự gia tăng nhanh chóng của rủi ro lũ lụt, mà chủ yếu được giải thích bởi tốc độ đô thị hóa gia tăng, sự thay đổi trong nhân khẩu học, đặc biệt là liên quan đến số lượng phụ nữ, và sự tăng của các cơ sở giáo dục Cách tiếp cận này mang lại cái nhìn toàn diện và chính xác về đánh giá rủi ro lũ lụt do biến đổi khí hậu và đô thị hóa, có thể được áp dụng tại các khu vực khác có điều kiện tương tự

Từ khóa Rủi ro lũ lụt, mức độ phơi nhiễm, nguy cơ lũ lụt, tính dễ bị tổn thương, học máy/học sâu, mô hình thủy lực

Summary Climate change and escalating urbanization are two primary factors contributing to an augmented global flood risk Forecasting and monitoring the influence of land use and climate

Integrating machine learning, land use change, and hydraulic models, this research innovates a methodology to predict the impact of climate change and land use on flood risk Land use projections for 2035 and 2050 drive flood sensitivity forecasts using machine learning Hydraulic modeling simulates flood depth and velocity under RCP 8.5 Data on land use, population, poverty, gender, education, and cultivation informs flood risk assessment The Analytical Hierarchy Process synthesizes risk indicators to calculate risk Results indicate escalating flood risk due to urbanization, population shifts, notably in female population, and educational growth This comprehensive approach provides an accurate evaluation of flood risk in similar regions facing climate change and urbanization.

Keyword flood hazard, flood risk, flood exposure and vulnerability, machine learning/deep learning, hydraudynamic modeling

PHẦN III SẢN PHẨM, CÔNG BỐ VÀ KẾT QUẢ ĐÀO TẠO CỦA ĐỀ TÀI 3.1 Kết quả nghiên cứu

TT Tên sản phẩm Yêu cầu khoa học hoặc/và chỉ tiêu kinh tế - kỹ thuật Đăng ký Đạt được

1 Mô hình tích hợp biến đổi sử dụng đất và học sâu trong đánh giá và dự báo rủi ro lũ

- Xây dựng được phương pháp và bộ tiêu chí trong đánh giá rủi ro lũ

- Xây dựng được mô hình tích hợp biến đổi sử dụng đất và học sâu trong đánh giá và dự báo rủi ro lũ

2 Báo cáo hiện trạng và xu thế biến đổi của rủi ro lũ cho lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang năm 2005, 2020 và 2030

- Kết quả thể hiện đầy đủ, chính xác và có tính hệ thống về sự phân bố các khu vực biến đổi rủi ro lũ từ năm 2005 đến 2020 và dự báo các khu vực biến đổi năm 2030

- Bản đồ thể hiện được hiện trạng và xu thế biến đổi của rủi ro lũ tại lưu vực sông Nhật Lệ-Kiến Giang với các mức độ rủi ro lũ khác nhau (Rất thấp, Thấp, Trung bình, Cao, Rất cao)

40 3 Báo cáo đề xuất các giải pháp phòng tránh và giảm thiểu rủi ro lũ tại lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang

- Các giải pháp rõ ràng, đầy đủ cơ sở khoa học và luận cứ đối với các đề xuất

3.2 Hình thức, cấp độ công bố kết quả

(Đã in/ chấp nhận in/ đã nộp đơn/ đã được chấp nhận đơn hợp lệ/ đã được cấp giấy xác nhận SHTT/ xác nhận sử dụng sản phẩm)

Ghi địa chỉ và cảm ơn sự tài trợ của ĐHQGHN đúng quy định Đánh giá chung

Scientific publications in ISI/Scopus-indexed international journals contribute to the advancement of knowledge and scholarly discourse A notable example is Huu Duy Nguyen's (2022) research, which harnessed GIS-based hybrid machine learning to enhance flood susceptibility prediction in the Nhat Le-Bang River Basin Such studies advance our understanding of complex environmental phenomena and support evidence-based decision-making for disaster mitigation and sustainable land use planning.

Kien Giang watershed, Vietnam Earth Science Informatics 15(4) https://doi.org/10.1007/s12145-022- 00825-4 Đã in Đúng quy định Đạt

1.2 + Huu Duy Nguyen, Thi Thuy Hien Trinh, Dinh Kha Dang (2023) Flood hazard and resilience in the watershed Nhat Le – Kien Giang in Vietnam

Constructii 14 (1) Đã in Đúng quy định Đạt

1.3 + Huu Duy Nguyen, Dinh Kha Dang, Y Nhu Nguyen, Chien Pham Van, Thi Thao Van Nguyen, Quoc-Huy Nguyen, Xuan Linh Nguyen, Le Tuan Pham, Viet Thanh Pham, Quang-Thanh Bui (2023)

Integration of machine learning and hydrodynamic modeling to solve the extrapolation problem in flood depth estimation Journal of Water and Climate Change, 2023573 https://doi.org/10.2166/wcc.2023.573 Đã in Đúng quy định Đạt

2 Sách chuyên khảo được xuất bản hoặc ký hợp đồng xuất bản 2.1

3 Đăng ký sở hữu trí tuệ 3.1

4 Bài báo quốc tế không thuộc hệ thống ISI/Scopus 4.1

Năm bài báo khoa học của Đại học Quốc gia Hà Nội (ĐHQGHN) đã được đăng trên các tạp chí khoa học chuyên ngành quốc gia, báo cáo khoa học tại các hội nghị quốc tế hoặc tạp chí khoa học của ĐHQGHN Những bài báo này là minh chứng cho chất lượng nghiên cứu khoa học của ĐHQGHN và đóng góp vào sự phát triển của nền khoa học Việt Nam.

41 6 Báo cáo khoa học kiến nghị, tư vấn chính sách theo đặt hàng của đơn vị sử dụng

7 Kết quả dự kiến được ứng dụng tại các cơ quan hoạch định chính sách hoặc cơ sở ứng dụng KH&CN

- Cột sản phẩm khoa học công nghệ: Liệt kê các thông tin các sản phẩm KHCN theo thứ tự

- Các ấn phẩm khoa học (bài báo, báo cáo KH, sách chuyên khảo…) chỉ được chấp nhận nếu có ghi nhận địa chỉ và cảm ơn tài trợ của ĐHQGHN theo đúng quy định

- Bản phô tô toàn văn các ấn phẩm này phải đưa vào phụ lục các minh chứng của báo cáo

Riêng sách chuyên khảo cần có bản phô tô bìa, trang đầu và trang cuối có ghi thông tin mã số xuất bản

3.3 Kết quả đào tạo TT Họ và tên

Thời gian và kinh phí tham gia đề tài

Công trình công bố liên quan

(Sản phẩm KHCN, luận án, luận văn) Đã bảo vệ

- Huu Duy Nguyen, Dinh Kha Dang, Y Nhu Nguyen, Chien Pham Van, Thi Thao Van Nguyen, Quoc-Huy Nguyen, Xuan Linh Nguyen, Le

Tuan Pham, Viet Thanh Pham,

Quang-Thanh Bui (2023) Integration of machine learning and hydrodynamic modeling to solve the extrapolation problem in flood depth estimation Journal of Water and Climate Change, 2023573 https://doi.org/10.2166/wcc.2023.573 Đang thực hiện

QĐ số 2097/QĐ- ĐHKHTN công nhận công nhận đề tài luận án và người hướng dẫn NCS Học viên cao học

3 tháng Luận văn: Nghiên cứu ứng dụng mô hình học máy và Gis trong thành lập bản đồ nhạy cảm lũ lụt tại lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang

99/QG-MĐC của trường Đại học Mỏ - Địa chất giao luận văn tốt nghiệp cho học viên

- Gửi kèm bản photo trang bìa luận án/ luận văn/ khóa luận và bằng hoặc giấy chứng nhận nghiên cứu sinh/thạc sỹ nếu học viên đã bảo vệ thành công luận án/ luận văn;

- Cột công trình công bố ghi như mục III.1.

TỔNG HỢP KẾT QUẢ CÁC SẢN PHẨM KH&CN VÀ ĐÀO TẠO CỦA ĐỀ TÀI

TT Sản phẩm Số lượng đăng ký

Số lượng đã hoàn thành

1 Bài báo công bố trên tạp chí khoa học quốc tế theo hệ thống ISI/Scopus

(02 bài báo ISI và 01 bài báo Scopus)

2 Sách chuyên khảo được xuất bản hoặc ký hợp đồng xuất bản

3 Đăng ký sở hữu trí tuệ 4 Bài báo quốc tế không thuộc hệ thống ISI/Scopus

5 Số lượng bài báo trên các tạp chí khoa học của ĐHQGHN, tạp chí khoa học chuyên ngành quốc gia hoặc báo cáo khoa học đăng trong kỷ yếu hội nghị quốc tế

6 Báo cáo khoa học kiến nghị, tư vấn chính sách theo đặt hàng của đơn vị sử dụng

7 Kết quả dự kiến được ứng dụng tại các cơ quan hoạch định chính sách hoặc cơ sở ứng dụng KH&CN

8 Đào tạo/hỗ trợ đào tạo NCS 01 01

TÌNH HÌNH SỬ DỤNG KINH PHÍ

2 Nguyên, nhiên vật liệu, cây con

5 Dịch vụ thuê ngoài 6 Hội nghị, Hội thảo, kiểm tra tiến độ, nghiệm thu 20.200.000 20.200.000

7 In ấn, Văn phòng phẩm 8.083.200 8.083.200

KIẾN NGHỊ (về phát triển các kết quả nghiên cứu của đề tài; về quản lý, tổ chức thực