Đánh giá tính dễ bị tổn thương đối với đa thiên tai ở ven biển Trung Trung Bộ

Bài viết trình bày kết quả đánh giá định lượng mức độ dễ bị tổn thương ở khu vực ven biển Trung Trung Bộ đối với bão, mưa lớn trong bão và mưa lớn xảy ra sau bão (đa thiên tai).

Bài báo khoa học Đánh giá tính dễ bị tổn thương đa thiên tai ven biển Trung Trung Bộ Trần Thanh Thủy1, Trần Thục1, Huỳnh Thị Lan Hương1 Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn Biến đổi khí hậu; thuybk77@gmail.com; tranthuc.vkttv@gmail.com; huynhlanhuong@gmail.com * Tác giả liên hệ: thuybk77@gmail.com; Tel.: +84–796071306 Ban Biên tập nhận bài: 05/9/2020; Ngày phản biện xong: 12/10/2020; Ngày đăng: 25/10/2020 Tóm tắt: Các thiên tai thường xảy đồng thời, nối tiếp, làm tăng tình trạng dễ bị tổn thương khu vực chịu tác động Các tỉnh ven biển Trung Trung Bộ thường xuyên chịu tác động bất lợi thiên tai điển bão, mưa lớn Đã có nhiều nghiên cứu thiên tai tình trạng dễ bị tổn thương thiên tai, nhiên, nghiên cứu xét đến thiên tai riêng lẻ, mà chưa xét đến tình trạng dễ bị tổn thương gây nhiều thiên tai xảy đồng thời nối tiếp (đa tổn thương) Bài báo trình bày kết đánh giá định lượng mức độ dễ bị tổn thương khu vực ven biển Trung Trung Bộ bão, mưa lớn bão mưa lớn xảy sau bão (đa thiên tai) Kết cho thấy, 86% huyện thuộc Trung Trung Bộ có TDBTT cao cao gió mạnh (GM) mưa lớn bão (MTB) 50% mưa lớn sau bão (MSB) Chỉ số TDBTT dao động từ 0,11–0,39 GM/MTB 0,02–0,47 MSB TDBTT gia tăng đa thiên tai, 100% huyện có mức độ đa tổn thương cao cao, số mức độ đa tổn thương (MV) dao động từ 0,18–0,49 Mức độ đa tổn thương tăng 25%–105% so với TDBTT thiên tai đơn Do đó, giải pháp nhằm giảm độ nhạy cảm, tăng nguồn lực khu vực nghiên cứu nhiệm vụ cần thiết cấp bách Cách tiếp cận nghiên cứu đánh giá chi tiết, tổng thể TDBTT không thiên tai đơn mà đánh giá TDBTT đa thiên tai, cho phép xây dựng đồ phân vùng đa tổn thương quy mơ cấp huyện, giúp ích cho cơng tác lập kế hoạch, quản lý nguồn lực điều phối liên huyện, nhằm giảm nhẹ thiệt hại đa thiên tai gây Từ khóa: Đa thiên tai; Bão; Mưa lớn; Tính dễ bị tổn thương; Đa tổn thương Giới thiệu Khu vực Trung Trung Bộ trải dài từ 14o32’ đến 18o05’ vĩ độ Bắc từ 105o37’ đến kinh độ Đơng, bao gồm 06 tỉnh: Quảng Bình, Quảng Trị, Thừa Thiên–Huế, Đà Nẵng, Quảng Nam Quảng Ngãi Với đường bờ biển dài 769 km, Trung Trung Bộ khu vực chịu nhiều ảnh hưởng bão, áp thấp nhiệt đới (ATNĐ) Bão loại thiên tai nguy hiểm số thiên tai có nguồn gốc khí tượng thủy văn [1–3] Bão ATNĐ đổ không gây gió mạnh trực tiếp tàn phá cối, nhà cửa, cơng trình, sở hạ tầng… mà cịn kèm mưa lớn xảy diện rộng kết hợp mưa lớn sau bão gây lũ lụt, lũ quét, sạt lở đất bất thường… gây thiệt hại nghiêm trọng người tài sản Điển hình bão Xangsane (bão số năm 2006), bão mạnh đổ ảnh hưởng trực tiếp đến Thừa Thiên–Huế, Đà Nẵng, Quảng Nam Quảng Ngãi, gây thiệt hại nặng nề Sau bão, mưa lớn, lũ dâng cao khiến tỉnh miền Trung khác bị 109o04’ Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 718, 72–84; doi:10.36335/VNJHM.2020(718).72–84 http://tapchikttv.vn/ Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 718, 72–84; doi:10.36335/VNJHM.2020(718).72–84 73 ảnh hưởng, tổng thiệt hại 10 nghìn tỉ đồng [4] Bão Ketsana (bão số năm 2009) bão mạnh di chuyển nhanh, phạm vi ảnh hưởng rộng, bao trùm toàn tỉnh Trung Trung Bộ tỉnh lân cận, bão kèm theo mưa lớn diện rộng từ Nghệ An đến Bình Định, Tây Ngun, thiệt hại ước tính khoảng 14 nghìn tỷ đồng [5] Trung Trung Bộ khu vực chịu ảnh hưởng nhiều thiên tai có liên quan đến bão, xảy đồng thời nối tiếp Đánh giá tính dễ bị tổn thương (TDBTT) đa thiên tai đặc biệt bão, mưa lớn bão sau mưa lớn bão giúp cho công tác giảm nhẹ TDBTT hiệu Việc giảm nhẹ đa tổn thương đạt thông qua nhiều hoạt động khác Trong đó, cơng tác chuẩn bị, phịng ngừa giảm thiểu tác động hoạt động cốt lõi [6] Các hoạt động phụ thuộc vào sách, quản lý, điều hành kinh nghiệm địa phương [7–8] Hiệu hoạt động liên quan đến công tác giảm nhẹ thiệt hại thiên tai gây ra, đặc biệt công tác lập kế hoạch, quản lý, điều hành bị hạn chế chúng xây dựng triển khai theo cách tiếp cận thiên tai đơn lẻ [8] Việc xác định mức độ đa tổn thương đóng góp cho việc chuẩn bị, lập kế hoạch quản lý nguồn lực, điều phối liên huyện, giúp giảm nhẹ thiệt hại đa thiên tai gây Đánh giá TDBTT dựa số kinh tế–xã hội–môi trường áp dụng rộng rãi từ năm 1980 [9] Tuy nhiên việc đánh giá đa tổn thương cộng đồng quốc tế quan tâm nghiên cứu từ năm 2000 đánh giá đa tổn thương bờ biển Thổ Nhĩ Kỳ nước biển dâng, xói mịn bờ biển xâm nhập mặn [10], sử dụng GIS để xác định đa tổn thương triều cường, nước biển dâng xói lở bờ biển cho bờ biển phía tây Ấn Độ [11], đánh giá đa tổn thương động đất, núi lửa [12], xác định đa tổn thương mực nước biển dâng, thay đổi đường bờ triều cường cho Iran [13]… Tuy nhiên, nghiên cứu đánh giá đa tổn thương hạn chế Việt Nam Nghiên cứu xác định mức độ đa tổn thương kinh tế–xã hội–môi trường bão, mưa lớn cho khu vực Trung Trung Bộ Từ xây dựng đồ phân vùng đa tổn thương đưa số kiến nghị sách biện pháp tương lai nhằm giảm nhẹ thiệt hại đa thiên tai gây Phương pháp số liệu TDBTT đại diện cho xu hướng khuynh hướng cộng đồng, hệ thống, tài sản bị ảnh hưởng bất lợi hiểm họa định, TDBTT bao gồm độ nhạy cảm nguồn lực [4] Để đánh giá TDBTT thiên tai dựa số, việc xác định số nhạy cảm nguồn lực đóng vai trị quan trọng Khi chịu tác động đồng thời thiên tai, TDBTT gia tăng mức độ nhạy cảm đối tượng có nguy bị ảnh hưởng tăng nguồn lực ứng phó chống chịu với thiên tai giảm Phương pháp cho phép xác định TDBTT thiên tai đơn, mức độ gia tăng TDBTT thiên tai xảy đồng thời nối tiếp đa tổn thương 2.1 Xác định số đánh giá tính dễ bị tổn thương nguồn số liệu Bộ số TDBTT thiên tai bao gồm số độ nhạy cảm nguồn lực Tiêu chí lựa chọn số đánh giá TDBTT bao gồm: (i) tính sẵn có; (ii) có tính tồn diện lĩnh vực kinh tế, xã hội, vật lý mơi trường; (iii) có tính đại diện thiên tai xem xét 2.1.1 Chỉ số độ nhạy cảm Độ nhạy cảm phản ánh yếu tố ảnh hưởng đến hậu thiên tai Chỉ số nhạy cảm thuộc tính vật lý, kinh tế, xã hội, văn hóa cấu trúc tuổi, tuổi thọ cơng trình, tỷ lệ giới… [4] Các nhóm số cấp lựa chọn gồm: Kinh tế, xã hội, vật lý môi trường Chỉ số nguồn số liệu bảng Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 718, 72–84; doi:10.36335/VNJHM.2020(718).72–84 74 Bảng Bộ số mức độ nhạy cảm Chỉ thị cấp Kinh tế Chỉ số cấp Ý nghĩa Tỷ lệ đóng góp GDP ngành nơng nghiệp Nguồn số liệu Kết điều tra Xã hội – Tỷ lệ người già trẻ em (0–15 tuổi; 64 tuổi) [15] – Tỷ lệ hộ nghèo, cận nghèo – Tỷ lệ người già, trẻ em cao, độ nhạy cảm cao, tính dễ bị tổn thương cao – Tỷ lệ hộ nghèo, cận nghèo cao, độ nhạy cảm cao, tính dễ bị tổn thương cao – Kết điều tra dân số năm 2014 – Niên giám thông kê cấp huyện năm 2018 Vật lý – Tỷ lệ nhà bán kiên cố – Tỷ lệ nhà thiếu kiên cố – Tỷ lệ nhà đơn sơ – Khoảng cách đến đường bờ biển (chỉ áp dụng cho bão mưa bão) – Tỷ lệ hộ khơng sử dụng hố xí hợp vệ sinh – Tỷ lệ hộ không sử dụng nước Tỷ lệ nhà bán kiên cố, thiếu kiên cố đơn sơ cao, tính dễ bị tổn thương cao –Kết điều tra, khảo sát năm 2018 – Cơ sở liệu đồ Việt Nam – Niên giám thông kê cấp huyện năm 2018 Môi trường Tỷ lệ hộ không sử dụng nước phản ánh mức độ chịu ảnh hưởng nhiễm mơi trường có bão, mưa lớn xảy ra, tỷ lệ thuận với độ nhạy cảm 2.1.2 Chỉ số nguồn lực Nguồn lực bao gồm lực thích ứng lực đối phó Trong đó, lực thích ứng phản ánh khả hệ thống, tổ chức, người sinh vật khác để thích ứng với thiệt hại tiềm tàng, tận dụng hội để ứng phó với hậu thiên tai đem lại [14] Năng lực đối phó khả người, tổ chức hệ thống, sử dụng kỹ năng, giá trị, niềm tin, tài nguyên hội có sẵn, để giải quyết, quản lý khắc phục điều kiện bất lợi ngắn hạn [6] Các số nguồn lực lựa chọn bao trùm khía cạnh kinh tế, xã hội, vật lý mức độ sẵn sàng phòng chống thiên tai (Bảng 2) Bảng Bộ số nguồn lực Chỉ số cấp Chỉ số cấp Ghi Nguồn số liệu Kinh tế Thu nhập bình quân đầu người Mức thu nhập cao giúp tăng khả ứng phó giảm thiểu tổn thương, rủi ro thấp Kết điều tra; niên giám thống kê cấp tỉnh/huyện 2018 Xã hội Y tế – Hạ tầng y tế nguồn lực y, bác sĩ coi có ý nghĩa lớn phản ánh khả ứng phó khẩn cấp giảm nhẹ rủi ro thiên tai khu vực – Niên giám thông kê cấp huyện 2018 – Số sở y tế/số xã – Số giường bệnh/10 nghìn dân – Số cán ngành y dược/10 nghìn dân – Tỷ lệ người dân tham gia bảo hiểm y tế – Tỷ lệ người dân tham gia bảo hiểm xã hội – Tỷ lệ người tham gia bảo hiểm y tế bảo hiểm xã hội cao, nguồn lực ứng phó khắc phục sau thiên tai lớn – Tỷ lệ người tốt nghiệp cao, tính dễ bị tổn thương giảm, rủi ro giảm – Điều kiện thông tin liên lạc tốt, – Kết điều tra, khảo sát năm 2018 Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 718, 72–84; doi:10.36335/VNJHM.2020(718).72–84 Chỉ số cấp Chỉ số cấp Ghi Giáo dục – Tỷ lệ người tốt nghiệp trung học phổ thông trở lên/ Tổng số dân 75 Nguồn số liệu việc tiếp cận chia sẻ thơng tin phịng tránh thích ứng tốt, từ giảm rủi ro thiên tai xảy Thông tin, truyền thông – Tỷ lệ người sử dụng điện thoại di động – Tỷ lệ người dân sử dụng internet Vật lý – Tỉ lệ nhà kiên cố – Mật độ đường giao thông (km/km2) Mức độ sẵn sàng phịng chống thiên tai – Diện tích rừng phịng hộ ven biển – Tổng sức chứa khu neo đậu tàu thuyền (không áp dụng mưa lớn sau bão) Tỷ lệ nhà kiên cố đường bê tơng hóa cao, mức độ rủi ro giảm Kết điều tra, khảo sát năm 2018 Mức độ sẵn sàng phịng chống thiên tai cao, tính dễ bị tổn thương thấp – Kết điều tra, khảo sát năm 2018 – Sổ tay phòng chống thiên tai tỉnh năm 2018 – Số lượng địa điểm an toàn cho dân sơ tán – Số phương tiện phục vụ sơ tán dân –Số lượng lớp tập huấn thiên tai (được tổ chức năm gần nhất) 2.2 Sắp xếp số liệu, chuẩn hóa xác định trọng số Dữ liệu thu thập từ báo cáo thống kê, kết điều tra, khảo sát thực tế kết nghiên cứu trước Giá trị số xếp thành ma trận chiều X={Xij}mxn (i= 1, 2, m; j = 1, n) Trong đó, m số lượng đơn vị nghiên cứu n số lượng số Do số có đơn vị đo bậc đại lượng khác nên để so sánh giá trị số huyện, cần chuẩn hóa giá trị khơng thứ ngun khoảng từ đến Trước chuẩn hóa cần xác định rõ số tỷ lệ thuận hay tỷ lệ nghịch TDBTT Nếu quan hệ đồng biến, chuẩn hóa thực theo cơng thức (1), nghịch biến, thực theo công thức (2) [1] − Min = (1) Max − Min − Min =1− Max (2) − Min Trong yij giá trị số thứ j đơn vị nghiên cứu thứ i chuẩn hóa; xij giá trị số thứ i đơn vị nghiên cứu thứ j; Min giá trị số thứ j nhỏ theo đơn vị nghiên cứu; Max giá trị số thứ j lớn theo đơn vị nghiên cứu Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 718, 72–84; doi:10.36335/VNJHM.2020(718).72–84 76 Mức độ đóng góp số thành phần số cấp khác Do đó, cần xác định trọng số cho số Có nhiều phương pháp xác định trọng số sử dụng nghiên cứu Trong đó, phương pháp tính trọng số khơng cân Iyengar Sudarshan đề xuất năm 1982 ứng dụng để xác định trọng số cho số báo cáo phát triển người Liên Hợp Quốc [17], áp dụng nghiên cứu Chỉ số TDBTT đơn vị nghiên cứu xác định trung bình cộng số mức độ nhạy cảm nguồn lực 2.3 Đánh giá mức TDBTT thiên tai đơn Chỉ số mức độ dễ bị tổn thương đơn vị nghiên cứu tính theo cơng thức sau [12,18]: + (3) = Trong Vg số TDBTT gây thiên tai g đơn vị nghiên cứu; Sg số mức độ nhạy cảm trước thiên tai g; Cg số nguồn lực ứng phó với thiên tai g Chỉ số mức độ nhạy cảm (S) nguồn lực ứng phó (C) tính theo cơng thức (4), (5), kế thừa có chỉnh sửa từ [14] [16] ∑ (4) = Trong Mg số mức độ nhạy cảm số nguồn lực trước thiên tai g đơn vị nghiên cứu; wj trọng số số thị thứ j; số cấp thứ j chuẩn hóa; n1 số số cấp đóng góp vào số mức độ nhạy cảm nguồn lực ∑ (5) = Trong sj số mức độ nhạy cảm nguồn lực cấp thứ j; wk trọng số thị cấp thứ k; số cấp thứ k chuẩn hóa; n2 số số cấp đóng góp vào số cấp 2.4 Đánh giá mức độ gia tăng TDBTT đa thiên tai Phương pháp đánh giá bán định lượng mức độ tương tác TDBTT thiên tai đơn chúng xảy đồng thời nối tiếp đơn vị nghiên cứu (Hình 3) kế thừa phát triển từ [12,18] Mức độ tương tác đánh giá theo thang điểm từ đến 3, ứng với mức độ xác định (Hình 3b) Các màu TDBTT gây thiên tai đánh giá, xếp theo đường chéo ma trận (Hình 3a) Mức độ tương tác TDBTT xét theo chiều kim đồng hồ (Hình 3c), trọng số tương ứng điền vào màu trắng (Hình 3a) V1 w12 … w1n 0: Không ảnh hưởng qua lại w21 V2 … w2n 1: Ảnh hưởng qua lại THẤP … … … … wn1 wn2 … Vn 2: Ảnh hưởng qua lại TRUNG BÌNH Vk Vk tác động đến Vg Vg tác động đến Vk Vg 3: Ảnh hưởng qua lại CAO (a) (b) (c) Hình Ma trận trọng số đánh giá tác động thiên tai [18] Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 718, 72–84; doi:10.36335/VNJHM.2020(718).72–84 77 Dựa ma trận đánh giá mức độ ảnh hưởng qua lại TDBTT thiên tai đơn đơn vị nghiên cứu, giá trị số TDBTT phản ánh mức độ tương tác TDBTT gây thiên tai đơn xác định theo công thức () [8,12] ∑ , , ∅( ) + ∑ , ∅( ) , (6) = ; g, k = 1, 2, … n 6( − 1) Trong wg mức độ tương tác TDBTT đa thiên tai, có giá trị từ 0–1; wg,k mức độ tương tác TDBTT thiên tai g đến TDBTT thiên tai khác; wk,g mức độ gia tăng TDBTT thiên tai khác đến TDBTT thiên tai g; n số thiên tai tác động đến huyện; (Vk) hàm số, có giá trị = huyện bị tổn thương thiên tai k = không bị tổn thương 2.4 Xác định số đa tổn thương Chỉ số TDBTT thiên tai đơn có xét đến quan hệ với TDBTT thiên tai đơn khác đơn vị nghiên cứu xác định theo công thức (7) [12]: (7) ′ = ∗ 1+ Trong v’g số TDBTT thiên tai đơn có xét đến ảnh hưởng qua lại TDBTT thiên tai khác, có giá trị từ 0–2; vg số TDBTT thiên tai g; wg mức độ gia tăng TDBTT đa thiên tai, xác định theo công thức (6) TDBTT đa thiên tai cao chịu tác động nhiều thiên tai xảy đồng thời nối tiếp Mức độ đa tổn thương xác định theo công thức sau: = (Ä ) (8) Trong MV số đa tổn thương n thiên tai có giá trị 0–1; v’g số TDBTT thiên tai đơn có xét đến ảnh hưởng qua lại TDBTT thiên tai khác (xác định theo công thức (); n số thiên tai ảnh hưởng đến đơn vị nghiên cứu Ä hàm tổ hợp xác suất, xác định theo công thức cộng xác suất n giá trị v’g Để chuẩn hóa MV đảm bảo MV lớn v’g, ta có cơng thức (8) Kết thảo luận 3.1 Tính dễ bị tổn thương thiên tai đơn Chỉ số TDBTT thiên tai đơn xác định cho 64 huyện thuộc tỉnh ven biển Trung Trung Bộ Đối với loại thiên tai, 03 nhóm số độ nhạy cảm xã hội, mơi trường vật lý có trọng số tương ứng 0,34; 0,44 0,22 Mức độ chênh lệch trọng số nhóm số khơng đáng kể, đó, mức độ đóng góp số xã hội, môi trường vật lý TDBTT tương đồng Đối với số xã hội, nhìn chung Trung Trung Bộ có tỷ lệ người già trẻ em; tỷ lệ hộ nghèo cận nghèo cao 56% huyện có tỷ lệ người già, trẻ em 40% Điển huyện Hịa Vang (Thừa Thiên Huế), Tây Trà, Sơn Trà, Sơn Tây, Minh Long, Ba Tơ, Mộ Đức Quảng Ngãi có tỷ lệ dân số độ tuổi 64 15 tuổi cao 20% huyện có tỷ lệ hộ nghèo cận nghèo 40%, tập trung chủ yếu huyện miền núi Tỷ lệ có chênh lệch lớn thành thị nông thôn, dao động từ 0,28% (thành phố Hội An thuộc Quảng Nam) đến 70% (huyện Trà Bồng Quảng Ngãi) Đối với số môi trường, tỷ lệ hộ khơng sử dụng hố xí hợp vệ sinh chưa tiếp cận với nước có chênh lệch rõ rệt huyện miền núi huyện ven biển Một số huyện miền núi như: Tây Giang, Đơng Giang, Nam Trà My có tỷ lệ hộ dân không sử dụng nước 51% Nam Trà My huyện có tỷ lệ hộ khơng sử dụng hố xí hợp vệ sinh cao Trung Trung Bộ (87,2%) Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 718, 72–84; doi:10.36335/VNJHM.2020(718).72–84 78 Chỉ số mức độ nhạy cảm GM MTB huyện Trung Trung Bộ dao động từ 0,06–0,59 38% huyện có số mức độ nhạy cảm 0,25, tương đương mức độ nhạy cảm cao 47% huyện có só mức độ nhạy cảm từ 0,15–0,25, tương đương mức độ nhạy cảm cao Đối với MSB, số mức độ nhạy cảm dao động từ 0,02–0,76 45% huyện có mức độ nhạy cảm cao đến cao Tỷ lệ huyện có mức độ nhạy cảm cao đến cao MSB thấp so với MTB/GM khoảng cách đến đường bờ biển khơng xem xét nhóm số vật lý Đối với số nguồn lực, nhóm số xã hội có trọng số cao (0,72), nhóm số lại gồm: Kinh tế, vật lý nhỏ 0,1 Mức độ sẵn sàng PCTT có trọng số 0,14 Do đó, nguồn lực ứng phó với thiên tai phụ thuộc chủ yếu vào nguồn lực xã hội Chỉ số xã hội cao, nguồn lực cao, TDBTT giảm Trong số nhóm số xã hội, số y tế có trọng số cao (0,68), số giáo dục có trọng số 0,21 nhóm số thơng tin liên lạc có trọng số thấp (0,12) Thơng tin liên lạc có trọng số thấp khơng có nghĩa khơng ảnh hưởng đến TDBTT huyện Điều kiện thông tin liên lạc tốt, việc tiếp cận chia sẻ thơng tin phịng tránh ứng phó tốt, hiệu giảm nhẹ rủi ro thiên tai xảy cao Đối với GM MTB, phần lớn huyện thuộc Trung Trung Bộ có TDBTT cao đến cao, số TDBTT dao động từ 0,11–0,39 Đối với MSB, số khoảng cách đến đường bờ biển (trong số độ nhạy cảm) tổng sức chứa khu neo đậu tàu thuyền (trong số nguồn lực) không xem xét Kết đánh giá định lượng cho thấy, Trung Trung Bộ có số TDBTT MSB dao động từ 0,02–0,47 (tương đương TDBTT từ thấp đến cao) Trong đó, Đà Nẵng có TDBTT mưa lớn sau bão thấp, số TDBTT 0,1 Hình Phân bố khơng gian tính dễ bị tổn thương thiên tai đơn Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 718, 72–84; doi:10.36335/VNJHM.2020(718).72–84 Rất thấp 8% b) a) Trung bình 14% Rất cao 30% Thấp 17% Rất cao 17% Cao 33% Trung bình 25% Cao 56% 79 Hình Tỷ lệ mức độ tổn thương bão/mưa bão (a) mưa sau bão (b) 100% huyện thuộc Trung Trung Bộ có TDBTT GM/MTB từ trung bình trở lên, 30% mức cao, 56% mức cao 75% huyện có TDBTT MSB từ trung bình trở lên Sự khác biệt việc xem xét thêm tiêu khoảng cách đến đường bờ biển huyện tổng sức chứa khu neo đậu tàu thuyền với GM MTB 3.2 Mức độ gia tăng tính dễ bị tổn thương đa thiên tai Khi chịu ảnh hưởng đồng thời GM, MTB, hệ thống việc ứng phó với GM, phải ứng phó với MTB Do đó, mức độ TDBTT GM làm gia tăng TDBTT MTB mức cao Tuy nhiên, 96% bão ảnh hưiởng khu vực Trung Trung Bộ có MTB, người dân địa phương có nhiều kinh nghiệm việc đồng thời phải ứng phó với GM MTB Mức độ gia tăng TDBTT hệ thống chịu tác động đồng thời GM MTB đánh giá mức trung bình (trọng số = 2) Tương tự với MSB, mức độ ảnh hưởng TDBTT GM đến TDBTT MSB đánh giá mức trung bình GB làm tăng V MSB TRUNG BÌNH GB làm tăng V MSB TRUNG BÌNH MTB làm gia tăng V GB TRUNG BÌNH Mưa bão (MTB) MTB làm tăng V MSB CAO MSB làm tăng V GB THẤP MSB làm tăng V MTB TRUNG BÍNH Gió bão (GB) Gió bão (GB) 2 Mưa bão (MTB) Mưa sau bão (MSB) Mưa sau bão (MSB) Hình Ma trận đánh giá tương tác TDBTT gây thiên tai đơn Khi hệ thống chịu tác động MTB MSB, TDBTT hệ thống gia tăng nguồn lực suy giảm để ứng phó với MTB, mức độ nhạy cảm gia tăng chịu ảnh hưởng MTB Các số độ nhạy cảm vật lý cấu trúc nhà bị thay đổi, số môi trường tỷ lệ hộ không sử dụng nguồn nước hợp vệ sinh/khơng sử dụng hố xí hợp vệ sinh gia tăng chịu tác động liên tiếp mưa lớn Nguồn lực ứng phó với thiên tai có khả tải cấu trúc nhà, nguồn lực chống chịu (nguồn lực y tế, sơ Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 718, 72–84; doi:10.36335/VNJHM.2020(718).72–84 80 tán ) Do đó, MTB làm gia tăng TDBTT MSB đánh giá mức cao (trọng số = 3) MSB chủ yếu ảnh hưởng đến khả phục hồi sau thiên tai MTB GM Do đó, MSB khơng làm gia tăng độ nhạy cảm MTB GM làm giảm nguồn lực khắc phục hậu sau thiên tai Mức độ gia tăng đánh giá trung bình MTB thấp GM Khi hệ thống chịu tác động đa thiên tai, mức độ ảnh hưởng qua lại TDBTT GM thấp 0,58, tiếp đến MSB (0,67) MTB 0,75 3.3 Đa tổn thương thiên tai xảy đồng thời nối tiếp Đa tổn thương xác định dựa TDBTT thiên tai đơn có xem xét khả tăng thêm chịu tác động thiên tai xảy đồng thời nối tiếp Đa tổn thương GM–MTB–MSB xem xét nghiên cứu Chỉ số đa tổn thương dao động từ 0,18–0,49 Quảng Bình Quảng Trị có số đa tổ thương tương đồng, dao động phổ biến từ 0,3–0,4 Thừa Thiên Huế Đà Nẵng có số đa tổn thương thấp (dao động phổ biến từ 0,2–0,3) Quảng Nam có chênh lệch đáng kể huyện số kinh tế–xã hội– môi trường nên số đa tổn thương dao động lớn huyện Các huyện miền núi Đông Giang, Tây Giang, Nam Trà My có số đa tổn thương cao (trên 0,4) Nguyên nhân huyện có mức độ nhạy cảm cao, nguồn lực ứng phó thấp, ví dụ: Tỷ lệ hộ nghèo từ 37%–56%, tỷ lệ người già trẻ em 36%, tỷ lệ hộ không sử dụng nước từ 51–69%, mật độ đường giao thông thấp (0,02–0,1 km/km2)… Thành phố Tam Kỳ Hội An, thị xã Điện Bàn có số đa tổn thương 0,29 Đây địa phương có thu nhập đầu người cao (trung bình triệu/tháng), tỷ lệ hộ nghèo thấp (dưới 3%), tỷ lệ người dân sử dụng điện thoại di động cao (xấp xỉ 85%), mật độ đường giao thông cao (trên km/km2)… Các huyện tỉnh Quảng Ngãi có số đa tổn thương dao động khoảng 0,43 + 0,03 Chỉ số TDBTT Chỉ số TDBTT Tỉnh Quảng Bình 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 Tỉnh Quảng Trị 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 Tỉnh Thừa Thiên Huế Chỉ số TDBTT Chỉ số TDBTT TP TX Ba Minh Tuyên Quảng Bố Quảng Lệ Đồng Đồn Hóa Hóa Trạch Trạch Ninh Thủy Hới 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 TP.Đà Nẵng Quận Quận Quận Quận Quận Quận Hòa Liên Thanh Hải Sơn Trà Ngũ Cẩm Lệ Vang Chiểu Khê Châu Hành Sơn Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 718, 72–84; doi:10.36335/VNJHM.2020(718).72–84 Tỉnh Quảng Ngãi Chỉ số TDBTT Thành… Thành… Tây Giang Đông… Đại Lộc Thị xã… Duy… Quế Sơn Nam… Phước Sơn Hiệp Đức Thăng… Tiên… Bắc Trà… Nam… Núi Thành Phú Ninh Nông Sơn Chỉ số TDBTT Tỉnh Quảng Nam 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 81 0.7 0.6 0.5 0.4 0.3 0.2 0.1 0.0 Hình Chỉ số đa tổn thương Kết phân vùng đa tổn thương cho thấy, 89% Trung Trung Bộ có mức độ đa tổn thương cao (Hình 8) Thành phố Huế, thị xã Hương Thủy, Hương Trà (tỉnh Thừa Thiên Huế) số quận Đà Nẵng (Liên Chiểu, Hải Châu, Sơn Trà, Cẩm Lệ) có mức độ đa tổn thương cao (chỉ số đa tổn thương từ 0,18–0,25) Các địa phương có TDBTT MSB thấp (chỉ số TDBTT < 0,06), TDBTT GM MTB trung bình (chỉ số TDBTT từ 0,11–0,15) Phân bố khơng gian đa tổn thương có tương quan cao với TDBTT thiên tai đơn Các địa phương có TDBTT cao thiên tai đơn có mức độ đa tổn thương cao Đa tổn thương tăng 25% –105% so với TDBTT thiên tai đơn GM Điều cho thấy chịu tác động thiên ta xảy đồng thời/nối tiếp, TDBTT khu vực tăng lên đáng kể Do đó, khu vực thường bị ảnh hưởng thiên tai xảy đồng thời/nối tiếp, cần đánh giá đa tổn thương gây thiên tai Cách tiếp cận tránh tình trạng đánh giá mức thực tế dẫn đến gia tăng thiệt hại đa thiên tai gây Cao 11% Rất cao 89% Hình Phân vùng đa tổn thương Các đồ phân vùng đa tổn thương cho phép dễ dàng so sánh mức độ đa tổn thương huyện, cung cấp sở nhận định khu vực nên xem xét ưu tiên nâng cao lực chống chịu đa thiên tai, từ có sở xây dựng kế hoạch phòng chống giảm nhẹ rủi ro thiên tai hiệu Do khu vực Trung Trung Bộ có mức độ đa tổn Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 718, 72–84; doi:10.36335/VNJHM.2020(718).72–84 82 thương cao, việc trang bị, lắp đặt hệ thống thông tin liên lạc tiên tiến để cảnh báo sớm xây dựng nơi trú ẩn thích hợp để sơ tán khẩn cấp bị ảnh hưởng bão cần thiết Người dân quyền địa phương cần nâng cao nhận thức đào tạo nhiều kỹ sẵn sàng phòng chống thiên tai để giảm nhẹ thiệt hại thiên tai gây tương lai Khi có nguy bị ảnh hưởng bão, công tác dự báo cường độ gió lượng mưa liên tục cải thiện độ xác, việc cơng bố thơng tin khơng kịp thời theo hình thức quần chúng tiếp cận gây khó khăn việc phịng chống giảm nhẹ thiệt hại đa thiên tai Do đó, việc nâng cao chất lượng dự báo thiên tai công tác truyền tin cần thực song song, đồng để giảm thiệt hại thiên tai gây Do tính sẵn có số liệu khu vực nghiên cứu hạn chế, số số chưa xem xét đến nghiên cứu gồm: Tỷ lệ đóng góp GDP ngành nơng nghiệp, diện tích rừng phòng hộ ven biển, tỉ lệ nhà kiên cố, số lượng lớp tập huấn thiên tai Ngoài ra, tỷ lệ người dân sử dụng điện thoại di động, internet dù xem xét nghiên cứu, số phản ánh công cụ truyền tin Thời gian nội dung thông tin chuyển tải đóng vai trị quan trọng việc giảm nhẹ phòng tránh thiên tai chưa xem xét nghiên cứu Do đó, điều kiện số liệu cải thiện, nghiên cứu sau nên đánh giá đầy đủ Kết luận Việc áp dụng phương pháp đánh giá định lượng đa tổn thương dựa số kinh tế–xã hội–mơi trường có xét đến gia tăng TDBTT thiên tai xảy đồng thời nối tiếp xác định mức độ đa tổn thương huyện thuộc tỉnh ven biển Trung Trung Bộ gió mạnh, mưa lớn sau bão Đây nỗ lực để đánh giá định lượng đa tổn thương cho 64 huyện thuộc tỉnh ven biển Trung Trung Bộ Kết cho thấy 89% huyện Trung Trung Bộ có mức độ đa tổn thương cao, đó, giải pháp nhằm giảm độ nhạy cảm, tăng nguồn lực khu vực nhiệm vụ cần thiết cấp bách, mang tính liên huyện, liên tỉnh Cách tiếp cận nghiên cứu đánh giá TDBTT không thiên tai đơn mà đánh giá đa tổn thương cho phép xây dựng đồ phân vùng đa tổn thương quy mơ cấp huyện Kết đánh giá đóng vai trị cơng cụ hỗ trợ q trình định liên quan đến công tác giảm nhẹ, phòng chống thiên tai phát triển kinh tế bền vững khu vực nghiên cứu, cung cấp thêm sở để nhà định cân nhắc, điều chỉnh định hình quy hoạch, kế hoạch, sách hành hướng tới phát triển bền vững địa phương Do đa tổn thương phụ thuộc nhiều vào điều kiện kinh tế–xã hội–môi trường nguồn lực địa phương việc ứng phó khắc phục hậu thiên tai gây ra, kết phân bố không gian số đa tổn thương nghiên cứu có ý nghĩa áp dụng tỉnh ven biển Trung Trung Bộ Đối với khu vực nghiên cứu khác, cần rà soát, cập nhật thông tin số đánh giá, từ xây dựng đồ phân vùng đa tổn thương, phục vụ cho cơng tác phịng chống giảm nhẹ thiên tai, phát triển bền vững khu vực nghiên cứu Phương pháp áp dụng nghiên cứu áp dụng đánh giá đa tổn thương cho khu vực ven biển khác Đóng góp tác giả: Xây dựng ý tưởng nghiên cứu: T.T.; Lựa chọn phương pháp nghiên cứu: T.T.T, T.T., H.T.L.H.; Xử lý số liệu: T.T.T.; Viết thảo báo: T.T.T.; Chỉnh sửa báo: T.T.T, T.T., H.T.L.H Lời cảm ơn: Kết nghiên cứu hỗ trợ Đề tài “Nghiên cứu giải pháp khoa học công nghệ quản lý đa thiên tai, xây dựng công cụ hỗ trợ định ứng phó với đa thiên tai, áp dụng thí điểm cho khu vực ven biển Trung Trung Bộ” (mã số: KC.08.24/16–20) thuộc Chương trình khoa học công nghệ cấp quốc gia giai đoạn 2016– Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 718, 72–84; doi:10.36335/VNJHM.2020(718).72–84 83 2020 “Nghiên cứu khoa học công nghệ phục vụ bảo vệ mơi trường phịng tránh thiên tai” (KC.08/16–20) Lời cam đoan: Tập thể tác giả cam đoan báo cơng trình nghiên cứu tập thể tác giả, chưa công bố đâu, không chép từ nghiên cứu trước đây; khơng có tranh chấp lợi ích nhóm tác giả Tài liệu tham khảo 10 11 12 13 14 15 Lee, Y.S.; Liou, Y.A.; Liu, J.C.; Chiang, C.T.; Yeh, K.D Formation of Winter Super Typhoon Haiyan (2013) and Hagupit (2014) through interaction with cold fronts as observed by Multifunctional Transport Satellite IEEE Trans Geosci Remote Sens 2017, 55, 3800–3809 https://doi.org/10.1109/TGRS.2017.2680418 Liou, Y.A.; Nguyen, A.K.; Li, M.H Assessing spatiotemporal eco–environmental vulnerability by Landsat data Ecol Indic 2017, 80, 52–65 https://doi.org/10.1016/j.ecolind.2017.04.055 Liou, Y.A.; Liu, J.C.; Liu, C.P.; Liu, C.C Season–dependent distributions and profiles of seven super–typhoons (2014) in the Northwestern Pacific Ocean from satellite cloud images IEEE Trans Geosci Remote Sens 2018, 56, 2949–2957, https://doi.org/10.1109/TGRS.2017.2787606 Thục, T.; Neefjes, K.; Hương, T.T.T.; Thắng, N.V.; Nhuận, M.T.; Trí, L.Q.; Thành, L.Đ.; Hương, H.T.L.; Sơn, V.T.; Thuận, N.T.H.; Tường, L.N Báo cáo đặc biệt Việt Nam Quản lý rủi ro thiên tai tượng cực đoan nhằm thúc đẩy thích ứng với BĐKH, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn Biến đổi khí hậu UNDP NXB Tài nguyên Môi trường Bản đồ, Hà Nội, 2015 Ban đạo Phòng chống lụt bão Trung ương Báo cáo bão số Ketsana, 2009 UNISDR Terminology on Disaster Risk Reduction United Nations International Strategy for Disaster Reduction Accessed March 2019 from https://www.unisdr.org/we/inform/terminology Pielke, R.A.J Rethinking the role of adaptation in climate policy Global Environ Change 1998, 8, 159–170 https://doi.org/10.1016/S0959–3780(98)00011–9 Williams, G Study on Disaster Risk Reduction, Decentralization and Political Economy Global Assessment Report on Disaster Risk Reduction (GAR), 2011 Gautam, D Assessment of social vulnerability to natural hazards in Nepal Nat Hazards Earth Syst Sci 2017, 17, 2313 https://doi.org/10.5194/nhess–17–2313– 2017 Alpar, B Vulnerability of Turkish coasts to accelerated sea–level rise Geomorphology 2009, 107, 58–63 Mahendra, R.S.; Mohanty, P.C.; Bisoyi, H.; Kumar, T.S.; Nayak, S Assessment an management of coastal multi–hazard vulnerability along the Cuddalore– Villupuram, east coast of India using geospatial techniques Ocean Coast Manag 2011, 54, 302–311 https://doi.org/10.1016/j.ocecoaman.2010.12.008 Gallina, V An advanced methodology for the multi–risk assessment: an application for climate change impacts in the North Adriatic case study (Italy) PhD Thesis, University of Vienna, 2015 Mafi–Gholami, D.; Zenner, E.K.; Jaafari, A.; Bakhtyari, H.R.R.; Bui, D.T Multi hazards vulnerability assessment of southern coasts of Iran J Environ Manage 2019, 252, 109628 https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2019.109628 GIZ Risk Supplement to the Vulnerability Sourcebook, 2017 Tổng cục Thống kê Việt Nam Kết toàn Tổng điều tra Dân số Nhà Việt Nam năm 2019, 2019 Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 718, 72–84; doi:10.36335/VNJHM.2020(718).72–84 84 16 Fritzsche, K., Schneiderbauer, S., Bubeck, P., Kienberger, S., Buth, M., Zebisch, M., & Kahlenborn, W The Vulnerability Sourcebook: Concept and guidelines for standardised vulnerability assessments, 2014 17 Tăng Thế Cường Luận án tiến sĩ Nghiên cứu tích hợp vấn đề biến đổi khí hậu vào quy hoạch phát triển kinh tế – xã hội tỉnh Thừa Thiên Huế qua đánh giá môi trường chiến lược Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn Biến đổi khí hậu, 2015 18 Liu, Z.; Nadim, F.; Garcia–Aristizabal, A.; Mignan, A.; Fleming, K.; Luna, B.Q.A Three–level framework for multi–risk assessment Georisk: Assess Manage Risk Engineered Syst Geohazards 2015, 13, 59–74 https://doi.org/10.1080/17499518.2015.1041989 19 Gallina, V.; Torresan, S.; Critto, A.; Sperotto, A.; Glade, T.; Marcomini, A A review of multi–risk methodologies for natural hazards: Consequences and challenges for a climate change impact assessment J Environ Manage 2016, 168, 123–132 https://doi.org/10.1016/j.jenvman.2015.11.011 Multi–hazard vulnerability assessment of Mid–Central Coast Tran Thanh Thuy1, Tran Thuc1, Huynh Thi Lan Hương1 Viet Nam Institute of Meteororlogy, Hydrology and Climate Change; thuybk77@gmail.com, tranthuc.vkttv@gmail.com, huynhlanhuong@gmail.com Abstract: Natural disasters often occur simultaneously, cascadingly, or cumulatively Mid–central coast provinces are frequently affected by natural disasters such as typhoons, extreme precipitations, etc There have been many studies on natural disasters and vulnerability to disaster, however, they only consider an individual hazard, but multi– hazards This study quantitatively assesses the socio–economic vulnerability of the mid– central coast to typhoons and typhoon–precipitation and non–typhoon–precipitation (multi–hazards) The results indicate that 86% of districts in the mid–central region are classified into high and very high vulnerable classes to typhoon–windspeed (GM) or typhoon–precipitation (MTB) and 50% to non–typhoon precipitation (MSB) The vulnerability index to GM/MTB and MSB ranges from 0.11–0.39 and 0.02–0.47, respectively Vulnerability to multi–hazards increased, 100% of districts are classified into high and very high multi–vulnerable classes, the multi–vulnerability (MV) index ranges from 0.18–0.49 MV can be 25% –105% higher than vulnerability to a single natural disaster Therefore, it is a necessary and urgent task to have solutions to reduce the sensitivity and increase the capacity of the research area The approach of this study allows in–depth and multi–faceted explorations of vulnerability to not only single hazard but also multi–hazards, allowing the development of multi–vulnerability zoning maps at the district level and could aid in more effective planning, resource management, and inter–district coordination to mitigate damages caused by multiple natural disasters Keywords: Multi–hazard; Typhoon; Extreme precipitation; Vulnerability; Multi– vulnerability TÌNH HÌNH KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN 85 BẢN TIN DỰ BÁO KHÍ TƯỢNG, THỦY VĂN THÁNG 10 NĂM 2020 THƠNG BÁO KHÍ TƯỢNG NƠNG NGHIỆP THÁNG NĂM 2020 TÌNH HÌNH KHÍ TƯỢNG Nhận định xu thời tiết đặc biệt tháng Tuần đầu tháng 10/2020, MJO pha đối lưu khu vực biển Đơng, đóng góp tạo xốy thuận nhiệt đới (XTNĐ) Dự tính có khoảng 2–3 XTNĐ hoạt động khu vực biển Đông Trong tháng 10/2020, tần suất khơng khí lạnh (KKL) gia tăng; dự tính có khoảng 4–6 đợt KKL ảnh hưởng đến nước ta Ảnh hưởng KKL kết hợp với nhiễu động nhiệt đới biển Đơng gây nhiều ngày mưa vừa, mưa to cho tỉnh miền Trung (Thanh Hóa đến khoảng Quảng Nam) a) Thời kỳ từ ngày 01–10/10/2020: Khoảng ngày 05/09, KKL lạnh ảnh hưởng gây mưa giảm nhiệt độ tỉnh Bắc Trung Bộ Đặc biệt lưu ý, tỉnh Trung Bộ (Bắc Trung Trung Bộ) ảnh hưởng KKL kết hợp với nhiễu động gió Đơng có khả xuất mưa vừa, mưa to, có nơi mưa to ngày 06–10/10, tổng lượng mưa (TLM) ngày Bắc Trung Trung Bộ khoảng 100–200 mm Tây Nguyên Nam Bộ tiếp tục có mưa chiều tối đêm; ngày 8–10 cường độ mưa gia tăng Nhiệt độ phạm vi toàn quốc cao TBNN từ 0,5 đến 1,0 độ C b) Thời kỳ từ ngày 11–20/10/2020: Các tỉnh thuộc Bắc Trung Trung Bộ có nhiều ngày có mưa, khả có mưa vừa, mưa to, đề phòng lũ dâng cao sông, suối TLM khu vực Bắc, Trung Trung Bộ, Tây Nguyên Nam Bộ cao 10–20%; khu vực Bắc Bộ thấp 20–40% so với giá trị trung bình nhiều năm (TBNN) thời kỳ TLM khu vực Bắc Bộ thấp 10–20%, Nam Trung Bộ xấp xỉ TBNN Nhiệt độ tỉnh Bắc Bộ, Bắc Trung Trung Bộ thấp khoảng 0,5 độ C; khu vực khác xấp xỉ, so với giá trị TBNN c) Thời kỳ từ ngày 21–31/10/2020: Diễn biến tương tự tuần (11–20/10) Cụ thể, tỉnh thuộc Bắc Trung Trung Bộ có nhiều ngày có mưa, khả có mưa vừa, mưa to TLM khu vực Bắc, Trung Trung Bộ, Tây Nguyên Nam Bộ cao 10–20%; khu vực Bắc Bộ thấp 10–20% so với giá trị trung bình nhiều năm (TBNN) thời kỳ TLM khu vực Bắc Bộ thấp 10–20%, Nam Trung Bộ xấp xỉ TBNN Nhiệt độ tỉnh Bắc Bộ, Bắc Trung Trung Bộ thấp khoảng 0,5 độ C; khu vực khác xấp xỉ, so với giá trị TBNN Dự báo xu nhiệt độ trung bình từ ngày 01–31/10/2020 2.1 Bắc Bộ Nhiệt độ khu vực Bắc Bộ thấp khoảng 0,50C so với giá trị TBNN 2.2 Trung Bộ Nhiệt độ trung bình khu vực Bắc Trung Trung Bộ thấp khoảng 0,50C so với giá trị TBNN; phần Nam Trung Bộ xấp xỉ TBNN 2.3 Tây Nguyên Nam Bộ Nhiệt độ trung bình cao khoảng 0,50C Dự báo xu lượng mưa từ ngày 01–31/10/2020 3.1 Bắc Bộ TLM phổ biến mức thấp từ 10–20% so với TBNN thời kỳ 3.2 Trung Bộ TLM khu vực Bắc Trung Trung Bộ cao khoảng 15–30%, khu vực Nam Trung Bộ cao từ 10–20% so với TBNN thời kỳ 3.3 Tây Nguyên Nam Bộ TLM cao từ 10–20% so với giá trị TBNN thời kỳ TÌNH HÌNH KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN 86 (Ghi chú: TBNN tính chuỗi số liệu 30 năm 1981–2010) TÌNH HÌNH THỦY VĂN Bản tin dự báo thủy văn hạn dài sông Bắc Bộ 1.1 Tóm tắt tình hình thủy văn, nguồn nước tháng năm 2020 Trên sông Thao, mực nước nửa đầu tháng biến đổi chậm, nửa cuối tháng xuất đợt lũ với biên độ lũ lên Yên Bái từ 1,50–2,50 m Trong tháng sông Lô xuất đợt lũ, biên độ lũ lên lớn Tuyên Quang 2,27 m; Vụ Quang 3,62 m Mực nước hạ lưu sông Hồng Hà Nội sơng Hồng Long Bến Đế biến đổi chậm chịu ảnh hưởng thủy triều Tình hình dịng chảy sơng so với mức trung bình nhiều năm (TBNN) phổ biến thiếu hụt so với TBNN: lượng dịng chảy sơng Thao Yên Bái, sông Hồng Hà Nội thấp mức TBNN 9%, 37%; dịng chảy sơng Đà đến hồ Hịa Bình nhỏ TBNN 6%; sông Lô Tuyên Quang lớn mức TBNN 177% Chi tiết đặc trưng thủy văn tháng sơng Bắc Bộ 1.2 Dự báo tình hình thủy văn, nguồn nước tháng 10 năm 2020 Trong tháng 10, thượng lưu sông thuộc hệ thống sơng Hồng – Thái Bình xuất từ 1–2 đợt lũ với biên độ lũ lên thượng lưu từ 2–4 m, hạ lưu từ 1–2 m Tại hạ lưu, mực nước sông Hồng lên chậm ngày đầu, sau biến đổi chậm theo điều tiết hồ chứa chịu ảnh hưởng thủy triều Dịng chảy sơng Đà đến hồ Hịa Bình dao động theo điều tiết thủy điện tuyến mức thấp TBNN khoảng 3%; sông Thao Yên Bái cao mức TBNN 37%; trên sông Lô nhỏ TBNN 11%; hạ lưu sông Hồng cao mức TBNN 38% Chi tiết đặc trưng thủy văn tháng 10 sông Bắc Bộ TÌNH HÌNH KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN 87 Bản tin dự báo thủy văn hạn dài sông Trung Bộ, Tây Nguyên Nam Bộ 2.1 Bắc Trung Bộ Từ ngày 18–20/09, sông Nghệ An, Hà Tĩnh xuất đợt lũ với biên độ lũ từ 1,3–9,5 m Đỉnh lũ sông Ngàn Phố Sơn Diệm 12,76 m (2h/19/9), BĐ3 0,24 m; sông Ngàn Sâu Chu Lễ 11,60 m (4h/19/9), BĐ1 0,1 m; Hòa Duyệt 7,56 m (4h/19/9), BĐ1 0,06 m Lưu lượng dịng chảy trung bình tháng 9, sông Mã Cẩm Thủy thấp TBNN kỳ khoảng 70%, sông Cả Yên Thượng thấp khoảng 91%, sơng Ngàn Sâu Hịa Duyệt thấp khoảng 83% Tình hình hồ chứa: Mực nước hồ thủy điện khu vực phổ biến thấp mực nước dâng bình thường (MNDBT) từ 7,7–17,8 m có dung tích đạt từ 56–81% dung tích hồ (DTH) hồ Bản Vẽ thấp MNDBT khoảng 8,8 m, đạt 81% DTH; hồ Trung Sơn thấp 7,7 m, đạt 75%; hồ Hủa Na thấp 11,9 m, đạt 61%; hồ Cửa Đạt thấp 17,8 m, đạt 56% DTH Trong tháng 10, sông từ Thanh Hóa đến Hà Tĩnh khả xuất 1–2 đợt lũ Lưu lượng dịng chảy sơng tăng dần Tổng lượng dịng chảy tháng 10, sơng Mã Cẩm Thủy thấp TBNN kỳ khoảng 44%, sông Cả Yên Thượng thấp khoảng 41%, sông Ngàn Sâu Hòa Duyệt thấp khoảng 39% 2.2 Trung Trung Bộ Trong tháng, từ ngày 18–20/9, sơng từ Quảng Bình đến Quảng Nam xuất đợt lũ với biên độ lũ lên thượng lưu từ 2,3–6,5 m, hạ lưu từ 0,8–3,6 m, sông Quảng Ngãi có dao động Đỉnh lũ sơng Gianh Đồng Tâm 9,84m (23h/18/9), BĐ1 2,84 m; Mai Hóa 2,89 m (1h/19/9), BĐ1 0,11 m; sơng Tả Trạch Thượng Nhật 62,43 m (09h/18/9), BĐ2 1,43m; đỉnh lũ sông khác mức BĐ1 Lưu lượng dịng chảy sơng Tả Trạch (Thừa Thiên Huế), sông Thu Bồn (Quảng Nam) sông Trà Khúc (Quảng Ngãi) thấp TBNN kỳ từ 22–51% Tình hình hồ chứa: Mực nước hồ chứa thủy điện vừa lớn mức thấp MNDBT từ 9,8–25,1 m; riêng hồ Bình Điền, A Vương, Sơng Tranh Đakrinh thấp từ 27,8–32,1m Dung tích hồ thủy điện phổ biến đạt từ 21–68% DTH Trong tháng 10, sơng từ Quảng Bình đến Quảng Ngãi có khả xuất 1–2 đợt lũ dao động 2.3 Nam Trung Bộ Trong tháng, mực nước sông biến đổi chậm, riêng thượng nguồn sông Ba sơng Lũy có dao động Lưu lượng dịng chảy sông thấp từ 57–75% so với TBNN; riêng sông Cái Nha Trang Đồng Trăng cao 11% so với TBNN Tình hình hồ chứa:Mực nước hồ thủy điện mức thấp MNDBT từ 3–8 m; hồ Định Bình thấp 22,6 m, hồ Ka Năk thấp 28,7m Dung tích hồ đạt từ 30–70%, số hồ đạt 20% Định Bình 14,2%, Núi Một 10,6%, Sông Hinh 13,7%, KaNăk 10,6% Trong tháng 10, thượng nguồn sông Ba sông Bình Thuận xuất 1–2 đợt lũ dao động, sông khác mực nước biến đổi chậm 2.4 Tây Nguyên Trong tháng, sông Cam Ly xuất trận lũ, đỉnh lũ trạm Thanh Bình dao động từ BĐ1 đến BĐ2; sông khác khu vực Tây Ngun có dao động Lưu lượng dịng chảy sông Đăkbla Kon Tum thấp so với TBNN kỳ 70%, sông Srêpôk Giang Sơn thấp TBNN 7,5% Mực nước hồ thủy điện SêSan 3A xấp xỉ mức MNDBT, hồ Plêikrông thấp 27,32 m, hồ Ialy thấp 15,2 m, hồ Bn Tua Srah TÌNH HÌNH KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN 88 thấp 16,32 m; dung tích hồ phổ biến đạt từ 75–99% DTH, riêng hồ Plêikrông đạt 17,0%, hồ Ialy đạt 44,8%, hồ Buôn Tua Srah đạt 46,5% Trong tháng 10, sông thuộc khu vực Tây Nguyên có khả năng xuất 1–2 đợt lũ, đỉnh lũ sông mức BĐ1 BĐ1, sông suối nhỏ lên mức BĐ2 2.5 Nam Bộ Mực nước sông Cửu Long dao động theo triều theo xu lên dần Mực nước cao tháng sông Tiền Tân Châu 2,25 m (ngày 22/9), sông Hậu Châu Đốc 2,24 m (ngày 22/9) Trong tháng 10, mực nước sông Cửu Long lên dần đạt mức cao tháng sông Tiền Tân Châu 2,8 m, sông Hậu Châu Đốc 2,5 m TÌNH HÌNH KHÍ TƯỢNG NƠNG NGHIỆP Tháng 9/2020 điều kiện khí tượng nơng nghiệp hầu hết vùng nước tương đối thuận lợi cho sản xuất nông nghiệp Lượng mưa lớn, số ngày mưa nhiều, phân bố tháng, kết hợp với nhiệt số nắng khá, gió tây khơ nóng giảm hẳn so với tháng trước tạo điều kiện cho trồng sinh trưởng phát triển thuận lợi Tuy nhiên vào đầu tháng ảnh hưởng bão số gây mưa lớn tỉnh miền Trung gây thiệt hại đến người tài sản Ngoài ra, gió tây khơ nóng cịn hoạt động mạnh khu vực Miền Trung nên xảy tỉnh hình thiếu nước cục cho sản xuất nông nghiệp; khu vực đồng Sông Cửu Long lũ triều cường ảnh hưởng đến sản xuất nông nghiệp khu vực Thiệt hại thiên tai tháng chủ yếu ảnh hưởng bão, lũ, mưa lớn, lốc xốy sạt lở làm 4,4 nghìn lúa 3,7 nghìn hoa màu bị hư hỏng Riêng bão số xảy ngày 18/9 số tỉnh miền Trung làm 1.715ha lúa bị thiệt hại (Nghệ An: 1.570ha; Quảng Nam: 106ha; Quảng Trị: 36,7ha; Quảng Bình: 2ha) 1.561ha hoa màu bị thiệt hại (Nghệ An: 1.209ha; Hà Tĩnh: 155,8ha; Quảng Bình: 2ha; Quảng Trị: 29ha; Huế: 95ha; Đà Nẵng: 30ha); 1.149ha lâm nghiệp; 309ha ăn bị thiệt hại (Thừa Thiên Huế, Quảng Nam, Quảng Trị); Trên 147ha nuôi trồng thủy sản bị hư hỏng, thiệt hại (Nghệ An: 107; Huế: 30 ha; Quảng Trị: 10ha) Mưa lũ ngày 4/9 gây thiệt hại lớn số địa phương như: Tại Nghệ An làm 1.991 lúa bị ngập úng; 269,5 hoa màu bị ngập úng Ngồi ra, cịn có 1.330 bưởi địa bàn huyện Hương Khê đến thời gian thu hoạch bị ảnh hưởng Tại Quảng Trị có 1.700 bị ngập nặng, lúa đổ đồng 50 hoa màu lạc bị ngâm nước Tại Cà Mau mưa lớn kèm dông lốc nhiều địa phương tỉnh làm phương tiện sà lan mắc cạn biển, 30ha lúa hè thu bị đổ sập Tại tỉnh Tuyên Quang, mưa lũ đêm 10–9, rạng sáng 11–9 làm ngập 15 lúa, 12 ngô Tại tỉnh Yên Bái, mưa dông ngày 12/9 làm thiệt hại gần 170 lúa, ngô rau màu, khoảng 2,7 ao cá bị thiệt hại; trâu, 15 lợn 4.177 gia cầm bị lũ trôi; Mưa lũ ngày đêm 13–14/9 địa bàn tỉnh Hà Giang làm khiến 348 lúa, hoa màu, 4,6 ao cá bị trôi Trong tháng địa phương Miền Bắc tiếp tục hoàn thành kế hoạch gieo trồng lúa mùa, tập trung làm cỏ, bón phân, tưới dưỡng cho lúa, phịng trừ sâu bệnh bảo vệ lúa rau, màu vụ hè thu–thu đông đồng thời tranh thủ gieo cấy loại rau màu thời vụ, tỉnh trung du miền núi, Bắc Trung Bộ, đồng Bắc Bộ tập trung khắc phục hậu trận mưa lớn bão gây  ... hại ước tính khoảng 14 nghìn tỷ đồng [5] Trung Trung Bộ khu vực chịu ảnh hưởng nhiều thiên tai có liên quan đến bão, xảy đồng thời nối tiếp Đánh giá tính dễ bị tổn thương (TDBTT) đa thiên tai đặc... chống chịu với thiên tai giảm Phương pháp cho phép xác định TDBTT thiên tai đơn, mức độ gia tăng TDBTT thiên tai xảy đồng thời nối tiếp đa tổn thương 2.1 Xác định số đánh giá tính dễ bị tổn thương. .. (Vk) hàm số, có giá trị = huyện bị tổn thương thiên tai k = không bị tổn thương 2.4 Xác định số đa tổn thương Chỉ số TDBTT thiên tai đơn có xét đến quan hệ với TDBTT thiên tai đơn khác đơn vị