Hàng năm, nước ta trung bình có khoảng 5–7 cơn bão và áp thấp nhiệt đới (ATNĐ) đổ bộ và ảnh hưởng trực tiếp, gây thiệt hại nặng nề về con người, kinh tế, xã hội và môi trường. Do đó, đánh giá rủi ro do bão, ATNĐ là một trong những nhiệm vụ cần thiết phục vụ công tác phòng, chống, ứng phó với thiên tai. Bài viết trình bày nghiên cứu cảnh báo rủi ro do bão Sinlaku năm 2020 cho khu vực Bắc Trung Bộ theo bản tin dự báo bão.
Bài báo khoa học Nghiên cứu cảnh báo rủi ro bão Sinlaku năm 2020 cho khu vực Bắc Trung Bộ theo tin dự báo Nguyễn Xuân Hiển1*, Nguyễn Thị Thanh1, Dư Đức Tiến2, Ngô Thị Thủy1, Nguyễn Văn Hưởng2, Trần Thanh Thủy1, Mai Khánh Hưng2, Doãn Huy Phương1 Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn Biến đổi khí hậu; nguyenxuanhien79@gmail.com; thanhnt.met@gmail.com; tide4586@gmail.com; thuybk77@gmail.com; huyphuong0904@gmail.com Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Quốc gia; duductien@gmail.com; nvhuonghanngan@gmail.com; maikhanhhung18988@gmail.com * Tác giả liên hệ: nguyenxuanhien79@gmail.com; Tel.: +84–912633863 Ban Biên tập nhận bài: 11/09/2020; Ngày phản biện xong: 27/10/2020; Ngày đăng: 25/11/2020 Tóm tắt: Hàng năm, nước ta trung bình có khoảng 5–7 bão áp thấp nhiệt đới (ATNĐ) đổ ảnh hưởng trực tiếp, gây thiệt hại nặng nề người, kinh tế, xã hội mơi trường Do đó, đánh giá rủi ro bão, ATNĐ nhiệm vụ cần thiết phục vụ cơng tác phịng, chống, ứng phó với thiên tai Bài báo trình bày nghiên cứu cảnh báo rủi ro bão Sinlaku năm 2020 cho khu vực Bắc Trung Bộ theo tin dự báo bão Kết tính tốn cho thấy mức độ hiểm họa rủi ro bão tương đối phù hợp với thực tế diễn biến bão Sinlaku Mặc dù tỉnh thuộc khu vực Bắc Trung Bộ có nguy ảnh hưởng bão nhiên mức độ rủi ro bão huyện không giống nhau, phụ thuộc vào yếu tố hiểm họa, mức độ phơi bày, tính dễ bị tổn thương Nghiên cứu phần khắc phục tính bất cập phân cấp cấp độ rủi ro bão theo QĐ 44–TTg Từ khoá: Rủi ro thiên tai; Bão; ATNĐ; Sai số dự báo; Bắc Trung Bộ Mở đầu Việt Nam nằm khu vực Tây Thái Bình Dương, khu vực nhiều bão giới, hàng năm, trung bình có khoảng 5–7 bão áp thấp nhiệt đới (ATNĐ), gây thiệt hại nặng nề người, kinh tế, xã hội môi trường Đơn cử, bão Doksuri năm 2017 làm người chết, 37 người bị thương, 800 nhà bị sập, 190.000 nhà bị hư hỏng 2.855 cột điện gãy đổ Tổng thiệt hại ước tính 11.000 tỷ đồng [1] Trong năm gần đây, ảnh hưởng biến đổi khí hậu, hoạt động bão, ATNĐ khu vực Biển Đơng có diễn biến bất thường, gây nên hậu nghiêm trọng [2] Do đó, đánh giá rủi ro bão, ATNĐ gây nhiệm vụ cần thiết phục vụ công tác phịng, chống, ứng phó với thiên tai [3, 4] Đánh giá rủi ro thiên tai nói chung rủi ro bão, ATNĐ nói riêng thực theo hai hướng tiếp cận đánh giá rủi dựa vào hậu thiên tai đánh giá rủi ro dựa vào yếu tố cấu thành Cách tiếp cận đánh giá rủi ro dựa vào hậu thiên tai thể thông qua đánh giá xác suất xuất thiên tai hậu thiên tai gây [5] Áp dụng cánh tiếp cận này, Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 719, 38–51; doi:10.36335/VNJHM.2020(719).38–51 http://tapchikttv.vn/ Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 719, 38–51; doi:10.36335/VNJHM.2020(719).38–51 39 đánh giá rủi ro bão thực bang Queensland (Australia), đó, hậu bão xác định bao gồm thiệt hại đường điện, thông tin truyền thông, nhà cửa, sở vật chất hạ tầng giao thông [6] Cách tiếp không địi hỏi tính tốn phức tạp định giá rủi ro phục vụ cho công tác khoanh vùng ảnh hưởng thiên tai Tuy nhiên, việc đánh giá hậu cần có quan trắc ghi chép lịch sử nên cách tiếp cận khó áp dụng cơng tác dự báo, cảnh báo rủi ro thiên tai Cách tiếp cận đánh giá rủi ro dựa vào yếu tố cấu thành cho phép đánh giá, phân vùng rủi ro thiên tai xác định nguy rủi ro trước thiên tai xảy Thông thường, ba yếu tố cấu thành rủi ro bao gồm: hiểm họa (H), mức độ phơi bày (E), tính dễ bị tổn thương (V) [7] Trong đó, yếu tố E V xác định dựa vào đặc điểm vật lý, xã hội khu vực cụ thể, qua thể mức độ thiệt hại khu vực thiên tai xảy H thể khả xảy cường độ thiên tai Hướng tiếp cận đánh giá rủi ro dựa vào yếu tố cấu thành khắc phục nhược điểm quan trắc ghi chép lịch sử so với đánh giá rủi ro dựa vào hậu thiên tai Mặc khác, hướng tiếp cận thể chất thiên tai thơng qua xem xét tiêu chí, thị yếu tố cấu thành rủi ro Nhiều nghiên cứu theo hướng tiếp cận đánh giá rủi ro dựa vào yếu tố cấu thành thực để đánh giá rủi ro bão Rủi ro bão cho khu vực ven biển Mỹ đánh giá thông qua số rủi ro bão (HDRI) [8] Chỉ số HDRI xây dựng tiêu chí yếu tố H, E, V, V bao gồm hai yếu tố thành phần mức độ nhạy cảm (S) khả ứng phó (AC) Các tiêu chí thể H bao gồm gió, nước dâng mưa Tiêu chí thể E bao gồm dân số, nhà cửa đường dây điện Đối với S, nghiên cứu tập trung vào tiêu chí dân cư, nhà cửa kinh tế AC khu vực chủ yếu tiêu chí kết nối, khu vực tránh trú, truyền thông nguồn lực khác Cách tiếp cận tương tự thực khu vực ven biển Trung Quốc [9, 10] Bangladesh [11] Trong nghiên cứu [10], 14 thị lựa chọn để đánh giá rủi ro bão Trong đó, thị thể H bao gồm nước dâng bão, chiều cao sóng, cường độ mưa, vùng thủy triều, tốc độ gió, mức độ thay đổi mực nước biển tần suất bão Các thị thể E V bao gồm cao trình bờ biển, độ dốc bờ biển, địa hình bờ biển, sử dụng đất, mật độ dân số, GDP đầu người tiêu chuẩn tường chắn sóng Trong q trình tính tốn, trọng số thị đóng góp vào yếu tố rủi ro xác định áp dụng Để đánh giá rủi ro bão Bangladesh, 41 thị thể V lựa chọn phân thành tiêu chí nhà ở, tỷ lệ người lao động theo giới, người khuyết tật, nước vệ sinh môi trường, AC khu vực phân tích dựa khu tránh bão, độ vững nhà cửa truyền thông Các thị thể E lựa chọn nghiên cứu bao gồm cao trình mặt đất, thảm phủ, khoảng cách đến biển, khoảng cách đến sông mật độ dân số H xác định thông qua tốc độ gió bão, nước dâng bão, lượng mưa tần suất bão theo hàm phân bố xác suất đường bão lịch sử [11] Hướng tiếp cận đánh giá rủi ro dựa vào yếu tố cấu thành ứng dụng rộng rãi để xây dựng hệ thống cảnh báo rủi ro thiên tai Thông tin H, E, V sử dụng để đánh giá phân cấp rủi ro theo cấp khác nhau, từ đưa tin cảnh báo hướng dẫn ứng phó kịp thời Hệ thống cảnh báo bão thời gian thực cho công viên đại dương Great Barrier Reef Úc xây dựng [12], hiểm họa bao gồm khả ảnh hưởng (đường bão đường kính mắt bão) mức độ tác động (cường độ bão phạm vi ảnh hưởng bão) Tương tự, hệ thống cảnh báo rủi ro xây dựng để cảnh báo lũ quét bang Florida (Mỹ) [13], cảnh báo lũ thành phố Manila (Phillipines) [14] hay cảnh báo động đất Nhật Bản [15] Nhằm hướng đến xây dựng hệ thống cảnh báo rủi ro bão thời gian thực cho khu vực Bắc Trung Bộ phục vụ phòng chống thiên tai, báo tiến hành nghiên cứu thử nghiệm cảnh báo rủi Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 719, 39–52; doi:10.36335/VNJHM.2020(719).39–52 40 ro cho bão Sinlaku xảy năm 2020 Đối với việc tính tốn yếu tố H phục vụ cảnh báo rủi ro thời gian thực, liệu dự báo gió mưa thiết lập từ nguồn thông tin dự báo nghiệp vụ Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia (NCHMF) kết hợp với nguồn liệu dự báo từ mơ hình dự báo thời tiết số trị (NWP) Nghiên cứu giới hạn theo phạm vi Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Bắc Trung Bộ [16], bao gồm ba tỉnh: Thanh Hóa, Nghệ An, Hà Tĩnh Phương pháp nghiên cứu số liệu 2.1 Phương pháp cảnh báo rủi ro bão/ANTĐ Cảnh báo rủi ro bão/ATNĐ khu vực Bắc Trung Bộ thực thông qua phương pháp đánh giá rủi ro dựa vào yếu tố cấu thành [7] Theo đó, rủi ro bão/ATNĐ cấu thành yếu tố H, E, V Yếu tố V cấu thành yếu tố thành phần: S thể đặc trưng yếu tố E làm cho rủi ro tăng thêm AC thể lực kỹ thuật, thông tin, kinh tế, giáo dục khu vực nhằm nâng cao khả thích ứng với thiên tai Cách tính tốn yếu tố trình bày cụ thể sau: 2.2.1 Tính tốn xác định hiểm họa H cấu thành hai tiêu chí cường độ khả xảy Trong đó, nghiên cứu giả thuyết khả xảy tương đương với độ tin cậy dự báo bão Cường độ biểu diễn hai thị: tốc độ gió (Vmax) lượng mưa tích lũy 24 (R24) ứng với hạn dự báo tính cho đơn vị cấp huyện Đối với hạn dự báo < 24 giờ, R24 sử dụng lượng mưa tích lũy 24 đầu dự báo với giả thuyết R24 hạn dự báo xấp xỉ với lượng mưa tích lũy 24 đầu dự báo Để tính tốn dự báo/cảnh báo H theo thời gian thực cần thiết phải dự báo Vmax, R24 độ tin cậy dự báo theo hạn dự báo đơn vị hành cấp huyện Hiện nay, phương pháp sử dụng công tác dự báo bão nước ta ứng dụng sản phẩm dự báo từ NWP quy mô tồn cầu khu vực Nhiều cơng trình nghiên cứu ứng dụng mơ hình NWP tồn cầu khu vực dự báo quỹ đạo cường độ bão Việt Nam thực [17–22] Đặc biệt, nhằm tăng mức độ tin cậy, hệ thống dự báo tổ hợp áp dụng dự báo bão việc xác định vùng ảnh hưởng dự báo bão hạn từ 1–5 ngày [23] Để xác định độ tin cậy dự báo bão, trước tiên ta cần phân tích kĩ cách thức xác định đại lượng Với tập số liệu dự báo nghiệp vụ cường độ bão đủ dài xác định sai số dự báo độ tin cậy (CI–confident interval) mức độ định (90%, 95% hay 99%), ví dụ xác định CI theo phân vị cao (90%, 95%) theo khoảng sai số xấp xỉ 1–3 lần độ lệch chuẩn [24] theo công thức thực nghiệm thống kê với mẫu thống kê nhỏ tính từ số mẫu độ tán mẫu [25] sử dụng phương pháp gieo/nhặt mẫu ngẫu nhiên với số lần thử lớn đảm bảo mức độ tới hạn thống kê ứng với tập mẫu cụ thể [26] Tuy nhiên, dự báo cường độ bão phụ thuộc nhiều vào dự báo quỹ đạo bão [27] nên để xác định độ tin cậy cường độ bão dự báo nghiệp vụ, xem xét dự báo cường độ dự báo có điều kiện dự báo quỹ đạo bão, nói cách khác xem phương án dự báo cường độ bão tốt độ tin cậy dự báo cường độ bão phụ thuộc vào vùng tin cậy dự báo quỹ đạo bão Nghiên cứu sử dụng liệu dự báo bão NCHMF từ tháng năm 2008 đến tháng năm 2020 để tính sai số dự báo quỹ đạo bão (DPE–Direct Possition Error) mức độ biến động DPE Đây việc xác định độ tin cậy dự báo hạn dự báo Sai số DPE mơ hình sử dụng nghiệp vụ dự báo đánh giá nhằm đưa Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 719, 38–51; doi:10.36335/VNJHM.2020(719).38–51 41 để sử dụng làm liệu bổ khuyết song song với dự báo từ NCHMF cho vị trí mà NCHMF khơng cảnh báo tới Chi tiết tính tốn DPE đưa [28] [23] Các kết tính tốn bao gồm sai số trung bình tuyệt đối DPE phân vị từ 10% đến 90% trình bày Bảng Sai số trung bình DPE NCHMF khoảng 96 km hạn 24 giờ, 178 km hạn 48 284 km hạn 72 Bảng Giá trị phân vị sai số trung bình tuyệt đối DPE giai đoạn 2008–2020 dự báo NCHMF Hạn dự báo (giờ) Giá trị phân vị sai số trung bình tuyệt đối DPE 24 90% 187 80% 142 60% 92 50% 80 40% 70 25% 49 10% 33 48 367 296 225 186 154 114 68 72 545 420 302 257 214 156 102 Việc xây dựng phát tin cảnh báo bão, ATNĐ NCHMF tuân theo Thông tư số 41/2016/TT–BTNMT [29], quy định tin phải phản ánh thơng tin phạm vi gió mạnh cấp 6, cấp 10 Theo đó, từ liệu dự báo bão NCHMF giai đoạn 2008–2020, thơng tin bán kính cấp bão ứng với cường độ bão khác xác định trình bày Bảng Bảng Thơng tin bán kính cấp bão ứng với cường độ bão khác NCHMF Cấp Bão theo cấp gió Bơ–pho[30] 10 11 12 13–15 Cấp 120 130 150 200 250 300 Cấp 70 100 120 150 170 250 Cấp 50 90 100 130 150 170 Bán kính gió mạnh Cấp Cấp 10 50 70 100 110 150 50 70 100 110 Cấp 11 Cấp 12 50 70 90 50 70 Trong trường hợp vị trí cần xác định gió khơng nằm phạm vi bán kính ảnh hưởng NCHMF, giá trị gió gán cho dự báo từ sản phẩm NWP phiên gần có quỹ đạo sát với quỹ đạo NCHMF Độ tin cậy giá trị gió xác định vị trí cần tính tốn cấp độ rủi ro xác định dựa vị trị điểm cần tính với vị trí tâm dự báo hạn dự báo Ví dụ vị trí thành phố Thanh Hóa cách tâm bão dự báo hạn 24 125 km tương đương với nằm khoảng phân vị 40–50% theo bảng 1, gán cận 50% Đối với vị trí nằm ngồi bán kính ảnh hưởng gán độ tin cậy 10% Đối với lượng mưa tích lũy 24 giờ, nghiên cứu sử dụng sản phẩm dự báo mưa phân giải cao từ mơ hình WRF–ARW chạy nghiệp vụ NCHMF (độ phân giải ngang 3km x 3km sử dụng điều kiện biên trường dự báo từ mơ hình tồn cầu Trung tâm Dự báo khí tượng hạn vừa Châu Âu) Như vậy, bước tính tốn xác định hiểm họa H phục vụ toán cảnh báo rủi ro bão/ATNĐ bao gồm: Bước 1: Xác định dự báo gió từ tin NCHMF dựa khoảng cách vị trí cần cảnh báo đến tâm dự báo bão hạn dự báo cụ thể, cấp gió xác định theo Bảng độ tin cậy xác định theo Bảng Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 719, 39–52; doi:10.36335/VNJHM.2020(719).39–52 42 Bước 2: Bổ sung thông tin dự báo gió từ NWP (dựa tồn sản phẩm dự báo sẵn có từ tổ hợp khu vực, tổ hợp toàn cầu dự báo tất định để tìm sản phẩm có quỹ đạo sát với NCHMF) khoảng cách vị trí cần cảnh báo đến tâm dự báo bão hạn dự báo cụ thể lớn khoảng cánh bán kính cấp bão xảy theo NCHMF Bước 3: Xác định yếu tố dự báo mưa vị trí cần cảnh báo từ NWP có độ tin cậy cao làm kịch dự báo mưa NCHMF 2.2.2 Tính tốn xác định mức độ phơi bày Tính tốn, xác định yếu tố E cho khu vực cụ thể (cấp huyện) trước thiên tai bão nhóm thành tiêu chí, bao gồm liệu người (E1), nông nghiệp (E2), thương mại (E3), sở hạ tầng (E4) Các thị tiêu chí thu thập từ niên giám thống kê từ điều tra khảo sát thực địa Cách tính tốn thị, tiêu chí yếu tố E tham khảo từ [31] 2.2.3 Tính tốn xác định tính dễ bị tổn thương Tính tốn, xác định tính dễ bị tổn thương huyện cụ thể bão, ATNĐ thông qua hai yếu tố thành phần S AC S bao gồm tiêu chí liên quan đến kinh tế–xã hội (S1) môi trường (S2) AC thể thơng qua tiêu chí dân trí (AC1), kinh tế (AC2), xã hội (AC3), Y tế (AC4), thông tin truyền thông (AC5) cơng trình phịng chống thiên tai (AC6) Tương tự E, thị tiêu chí cấu thành S AC thu thập từ niên giám thống kê từ điều tra khảo sát thực địa Việc tính tốn thị, tiêu chí cho hai thành phần thực tương tự E 2.2.4 Tính tốn xác định rủi ro Sau tính tốn, xác định yếu tố H, E, V, rủi ro bão/ATNĐ huyện cụ thể (R) tính theo cơng thức sau: 𝑅 =𝐻×𝐸×𝑉 (1) Trong H, E, V yếu tố hiểm họa, mức độ phơi bày, tính dễ bị tổn thương huyện xem xét 2.2.5 Phân cấp cấp độ rủi ro bão/ATNĐ Rủi ro bão/ATNĐ nghiên cứu phân thành cấp: Rất thấp, Thấp, Trung bình, Cao Rất cao tương ứng theo cấp độ quy định QĐ 44–TTg [32] Để thuận tiện việc phân cấp cấp độ rủi ro, yếu tố H, E, V phân thành cấp tương ứng Thông thường, nghiên cứu nước giới, việc phân cấp phân theo khoảng giá trị phương pháp phân tích phân vị thống kê phương pháp ma trận dựa chất vật lý thiên tai Trong nghiên cứu này, phân cấp hiểm họa rủi ro bão/ATNĐ thực theo phương pháp ma trận dựa chất vật lý thiên tai bão/ATNĐ Các yếu tố E V phân cấp theo phương pháp phân tích phân vị nhóm yếu tố thể cấp độ tương đối vùng so với vùng khác mà không cần quan tâm đến giá trị tuyệt đối Phân cấp cấp độ hiểm họa Để phân cấp cấp độ hiểm họa bão/ATNĐ trước hết cần phân cấp cấp độ cường độ Z(Ix) độ tin cậy dự báo Z(Px) Để xác định cấp độ Z(Ix), tốc độ gió phân thành năm cấp, đó, cấp 3, 4, tuân theo QĐ 44–TTg, cấp tương ứng với gió cấp thang cấp gió Bơ–pho [30] Lượng mưa tích lũy 24 phân cấp thành ba cấp dựa theo QĐ 44– Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 719, 38–51; doi:10.36335/VNJHM.2020(719).38–51 43 TTg Cấp độ Z(Ix) gán cấp độ lớn cấp độ tốc độ gió cấp độ lượng mưa tích lũy 24 Cấp độ hiểm họa (ZH) xác định thông qua ma trận tổ hợp cấp độ Z(Ix) cấp độ Z(Px) theo Hình Hình Tổ hợp cấp độ hiểm họa (H) từ cường độ bão độ tin cậy dự báo a Phân cấp cấp độ phơi bày tính dễ bị tổn thương Các yếu tố E V phân thành cấp dựa theo phương pháp phân tích phân vị, cụ thể trình bày Bảng Bảng Phân cấp cấp độ rủi ro thiên tai Mức độ Rất cao Cao Trung bình Thấp Rất thấp Phân vị tương ứng > 80th 60th – 80th 40th – 60th 20th – 40th < 20th b Phân cấp cấp độ rủi ro bão/ATNĐ Các yếu tố H, E, V bão/ATNĐ phân cấp theo cấp độ từ đến lập thành ma trận kích thước 5x1 tương ứng với yếu tố, giá trị thể mức độ rủi ro bão/ATNĐ xác định sở tổ hợp ma trận Phương pháp tổ hợp đề xuất nhân ma trận với Có thể thấy E V yếu tố tĩnh H xem yếu tố động (thay đổi theo tin dự báo bão/ATNĐ) công tác cảnh báo rủi ro Cấp độ rủi ro phân cấp ứng với cấp độ H tăng cấp độ E x V tăng Ma trận tổ hợp tính tốn rủi ro theo cấp độ H cấp độ E x V đưa Hình Theo đó, trục hồnh (E*V) thể giá trị thu sau nhân hai mà trận E V với nhau, có khoảng giá trị quy chuẩn từ đến 5; trục tung thể cấp độ hiểm họa H, giá trị khoảng từ đến Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 719, 39–52; doi:10.36335/VNJHM.2020(719).39–52 44 Cấp độ E x V Cấp độ H Cấp độ R 11 22 10 33 12 15 44 12 16 20 55 10 15 20 25 Hình Tổ hợp phân cấp cấp độ rủi ro bão/ATNĐ từ yếu tố H–E–V 2.3 Số liệu Các nguồn số liệu (sơ cấp thứ cấp) sử dụng cảnh báo rủi ro thiên tai bão cho khu vực Bắc Trung Bộ bao gồm: – Số liệu kinh tế, xã hội tỉnh Thanh Hóa, Nghệ An, Hà Tĩnh chi tiết đến cấp huyện thu thập từ niên giám thống kê cấp tỉnh, huyện [33–35] – Số liệu truyền thơng, cơng trình phịng chống thiên tai, số khu du lịch ven biển thu thập thông qua khảo sát thực địa địa phương – Số liệu tốc độ gió, lượng mưa tích lũy 24 giờ, độ tin cậy dự báo trích xuất từ sản phẩm NWP có NCHMF kết hợp với tin dự báo bão nghiệp vụ NCHMF Kết thảo luận 3.1 Sơ lược bão Sinlaku năm 2020 Cơn bão Sinlaku hình thành từ vùng thấp khu vực biển miền Trung Phillipin Sau di chuyển vào vùng Biển Đông, vùng áp thấp mạnh lên thành ATNĐ, sau mạnh lên thành bão Sinlaku (cơn bão số 2) di chuyển theo hướng Tây Tây Bắc Vào hồi ngày 2/8/2020 vị trí tâm bão khoảng 19,4 độ vĩ Bắc, 106,4 độ kinh Đông, vùng biển tỉnh từ Thái Bình đến Nghệ An Sức gió mạnh vùng tâm bão mạnh cấp (60–75 km/h), giật cấp 10 Vào lúc 13 ngày 2/8/2020, tâm bão 19,6 độ vĩ Bắc, 105,7 độ kinh Đông, khu vực đất liền ven biển tỉnh Ninh Bình–Thanh Hóa, sau đó, suy yếu nhanh thành ATNĐ tan [36] (Hình 3) Do ảnh hưởng bão Sinlaku, khu vực ven biển Bắc Bộ Bắc Trung Bộ có mưa vừa, mưa to, nhiều nơi lượng mưa đo 100 mm Hình Đường bão Sinlaku năm 2020 [36] Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 719, 38–51; doi:10.36335/VNJHM.2020(719).38–51 45 3.2 Cảnh báo mức độ hiểm họa bão Sinlaku Kết phân cấp cấp độ hiểm họa bão Sinlaku theo ốp dự báo từ 06 đến 24 với thời gian bắt đầu dự báo 12Z ngày 1/8/2020 thể Hình Theo đó, hiểm họa bão Sinlaku ba tỉnh Thanh Hóa, Nghệ An, Hà Tĩnh lớn hạn dự báo 12 tức thời điểm 00Z ngày 2/8 (hay 07 sáng ngày 2/8 Việt Nam), tương ứng với thời điểm bão tiến sát vào bờ biển tỉnh Nghệ An–Thanh Hóa Nguy hiểm họa lớn khu vực Bắc Trung Bộ đạt mức trung bình (cấp độ 3) số huyện thuộc tỉnh Nghệ An Thanh Hóa Nguy hiểm họa giảm dần hạn dự báo 18 24 với mức phân cấp hiểm họa mức thấp (cấp 2) Điều tương đối phù hợp với diễn biến bão suy yếu nhanh vào bờ Hình Bản đồ cảnh báo mức độ hiểm họa bão Sinlaku với thời điểm dự báo 12Z ngày 1/8/2020 hạn dự báo: a) giờ; b) 12 giờ; c) 18 d) 24 3.3 Đánh giá mức độ phơi bày trước bão Mức độ phơi bày trước bão thể thông qua diện người, nông nghiệp thương mại dịch vụ, sở hạ tầng vùng nghiên cứu Các thị tiêu chí lựa chọn thơng qua q trình sàng lọc từ việc tổng quan nghiên cứu trong, nước tham vấn chuyên gia phương pháp Delphi (3 vòng) Bộ tiêu chí/chỉ thị mức độ phơi bày cuối tổng hợp Bảng Bảng Bộ tiêu chí/chỉ thị mức độ phơi bày bão Tiêu chí Con người (E1) Nơng nghiệp (E2) Thương mại–Dịch vụ (E3) Cơ sở hạ tầng (E4) Chỉ thị Dân số Diện tích đất nơng nghiệp Số lượng gia súc, gia cầm Số lượng tàu, thuyền có động khai thác thủy sản biển Diện tích đất ni trồng thủy sản Số doanh nghiệp, sở kinh tế hoạt động địa bàn Số khu du lịch ven biển Số km đường giao thông gồm quốc lộ, tỉnh, lộ, huyện lộ Số lượng cơng trình trọng điểm (trụ sở, trường học, trạm y tế) Diện tích đất Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 719, 39–52; doi:10.36335/VNJHM.2020(719).39–52 46 Bản đồ phân cấp cấp độ phơi bày bão cho khu vực Bắc Trung Bộ thể Hình Theo đó, mức độ phơi bày trước bão huyện, thị xã, thành phố ven biển thường mức cao cao, huyện miền núi thường mức thấp thấp Điều phù hợp với chất thực tế đặc tính kinh tế–xã hội, người trước thiên tai bão Hình Bản đồ mức độ phơi bày trước bão cho khu vực Bắc Trung Bộ 3.4 Đánh giá tính dễ bị tổn thương bão Tính dễ bị tổn thương bão xác định thông qua yếu tố thành phần S AC Bộ tiêu chí/chỉ thị S AC trình Bảng Bảng Bộ tiêu chí/chỉ thị tính dễ bị tổn thương bão Tiêu chí Kinh tế–Xã hội (S1) Mơi trường (S2) Dân trí (AC1) Kinh tế (AC2) Xã hội (AC3) Y tế (AC4) Thông tin truyền thơng (AC5) Phịng chống thiên tai (AC6) Chỉ thị Mức độ nhạy cảm Giá trị sản phẩm thu đất sản xuất trồng trọt Giá trị sản phẩm thu mặt nước nuôi trồng thủy sản Tỷ lệ hộ nghèo, cận nghèo Tỷ lệ hộ khơng sử dụng hố xí hợp vệ sinh Tỷ lệ hộ khơng sử dụng nước Khả thích ứng Tỷ lệ người tốt nghiệp THPT trở lên/ Tổng số dân Thu nhập bình quân đầu người Tỷ lệ người dân tham gia BHYT Tỷ lệ người dân tham gia BHXH Số sở y tế/số xã Số giường bệnh/10000 dân Số cán ngành y dược/10000 dân Tỷ lệ hộ gia đình sử dụng internet Tỷ lệ người sử dụng điện thoại Mật độ đường giao thông Tổng sức chứa khu neo đậu tàu thuyền Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 719, 38–51; doi:10.36335/VNJHM.2020(719).38–51 47 Bản đồ phân cấp cấp độ dễ bị tổn thương bão cho khu vực Bắc Trung Bộ biểu diễn Hình Theo đó, huyện có mức độ dễ bị tổn thương cao thường huyện, thị xã thuộc khu vực miền núi, trung du có điều kiện kinh tế phát triển, tỷ lệ hộ nghèo, cận nghèo cao (huyện Tương Dương, Quỳ Châu, ) khu vực đồng có thu nhập chủ yếu dựa vào trồng trọt nuôi trồng thủy sản (huyện Vĩnh Lộc, Nghi Lộc, Quảng Xương, Diễn Châu, ) Hình Bản đồ tính dễ bị tổn thương bão cho khu vực Bắc Trung Bộ 3.5 Cảnh báo rủi ro bão Sinlaku Kết phân cấp cấp độ rủi ro bão Sinlaku theo ốp dự báo từ 06 đến 24 với thời gian bắt đầu dự báo 12Z ngày 1/8/2020 thể hình Tương tự hiểm họa, mức độ rủi ro bão Sinlaku gây chủ yếu mức thấp mức thấp hạn dự báo giờ, 18 24 Mức độ rủi ro bão Sinlaku ba tỉnh Thanh Hóa, Nghệ An, Hà Tĩnh hạn dự báo 12 lớn đạt cấp độ trung bình (rủi ro cấp 3), phù hợp với cấp độ cảnh báo rủi ro bão quy định QĐ 44–TTg Mặt khác, kết cảnh báo tương đối phù hợp với thực tế diễn biến bão Sinlaku, ứng với thời điểm 00Z (7 Việt Nam) ngày 2/8/2020, bão tiến sát vào bờ biển tỉnh Nghệ An–Thanh Hóa trước đổ vào khu vực ven biển tỉnh Thanh Hóa–Ninh Bình suy yếu nhanh chóng vào 06Z (13 Việt Nam) ngày 2/8/2020 Xem xét kỹ phân cấp cấp độ rủi ro theo huyện cho thấy phần lớn khu vực có nguy rủi ro bão lớn (mức độ rủi ro trung bình) tương ứng với khu vực có mức độ nguy cao hiểm họa Cụ thể huyện có mức độ rủi ro trung bình bao gồm: huyện Nghi Xuân, Hương Sơn (Hà Tĩnh); thành phố Vinh, huyện Nam Đàn, Hưng Nguyên, Thanh Chương, Diễn Châu, Đô Lương, Yên Thành, Tân Kỳ, Quỳnh Lưu, Hoàng Mai (Nghệ An); huyện Tĩnh Gia, Thọ Xn (Thanh Hóa) Các huyện cịn lại nguy rủi ro mức thấp thấp (tương đương rủi ro cấp QĐ 44–TTg) Đáng ý, số huyện có nguy hiểm họa cấp nguy rủi ro cấp huyện Hậu Lộc, Hồng Hóa, Thanh Hóa, Yên Định, Vĩnh Lộc, Ngọc Lạc, Cẩm Thủy, Thạch Thành, Thường Xuân, Như Xuân, Như Thanh (tỉnh Thanh Hóa) (Xem Hình 4b Hình 7b) Các đồ phân cấp E V (Hình Hình 6) thể hầu hết huyện có mức độ phơi bày mức độ tính dễ bị tổn thương đạt mức thấp thấp Như vậy, phụ thuộc chặt chẽ vào mức độ hiểm họa, mức độ rủi ro bão phụ thuộc vào mức độ phơi bày tính dễ bị tổn thương Như vậy, việc xem xét mức độ phơi bày tính dễ bị tổn thương đánh giá/cảnh báo rủi ro thiên tai bão cần thiết để có kết đánh giá phù hợp chi tiết Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 719, 39–52; doi:10.36335/VNJHM.2020(719).39–52 48 Mặc dù tỉnh thuộc khu vực Bắc Trung Bộ có nguy ảnh hưởng bão, nhiên mức độ nguy rủi ro bão huyện không giống phụ thuộc lớn vào yếu tố hiểm họa phần vào mức độ phơi bày tính dễ bị tổn thương Theo QĐ 44–TTg, phân cấp cấp độ rủi ro bão chi tiết đến đơn vị cấp tỉnh, rủi ro huyện thuộc tỉnh bị ảnh hưởng bão Điều dẫn đến khó khăn, bất cập cơng tác ứng phó với rủi ro bão gây Do đó, việc tính tốn phân cấp cấp độ rủi ro bão chi tiết đến đơn vị cấp huyện khắc phục tính bất cập Hình Bản đồ cảnh báo mức độ rủi ro bão Sinlaku với thời điểm dự báo 12Z ngày 1/8/2020 hạn dự báo: a) giờ; b) 12 giờ; c) 18 d) 24 Kết luận Bài báo ứng dụng phương pháp đánh giá rủi ro dựa vào yếu tố cấu thành để thử nghiệm cảnh báo rủi ro bão Sinlaku năm 2020 khu vực Bắc Trung Bộ Trong đó, việc “động hóa” đồ phân cấp cấp độ hiểm họa, đồ cảnh báo mức độ rủi ro bão Sinlaku xây dựng Kết tính tốn cho thấy mức độ hiểm họa rủi ro bão tương đối phù hợp với thực tế diễn biến bão Sinlaku phù hợp phân cấp QĐ 44–TTg Mặc dù tỉnh thuộc khu vực Bắc Trung Bộ có nguy ảnh hưởng bão, nhiên mức độ rủi ro bão huyện không giống nhau, phụ thuộc lớn vào tiêu chí hiểm họa phần vào mức độ phơi bày tính dễ bị tổn thương bão Kết tính toán phân cấp cấp độ rủi ro bão chi tiết đến đơn vị hành cấp huyện khắc phục tính bất cập cơng tác ứng phó với rủi ro bão theo QĐ 44–TTg Đóng góp tác giả: Xây dựng ý tưởng nghiên cứu: N.X.H.; Lựa chọn phương pháp nghiên cứu: N.X.H, N.T.THA., D.D.T., N.T.T, N.V.H.; T.T.T.; Xử lý số liệu: M.K.H., D.H.P.; Viết thảo báo: N.X.H., N.T.THA., D.D.T.; Chỉnh sửa báo: N.X.H., N.T.THA., D.H.P Lời cảm ơn: Tập thể tác giả xin trân trọng cảm ơn Đề tài “Nghiên cứu xây dựng hệ thống cảnh báo cấp độ rủi ro thiên tai bão áp thấp nhiệt đới theo tin dự báo khí tượng thủy văn áp dụng thử nghiệm cho khu vực Bắc Trung Bộ”, mã số KC.08.36/16–20, hỗ trợ số liệu phương pháp luận để thực báo Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 719, 38–51; doi:10.36335/VNJHM.2020(719).38–51 49 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 16 17 Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia Đặc điểm khí tượng Thủy văn năm 2017, 2018 Bộ Tài nguyên Mơi trường Kịch biến đổi khí hậu nước biển dâng cho Việt Nam Nhà xuất Tài nguyên Môi trường Bản đồ Việt Nam, 2016 Ahmed, B.; Kelman, I.; Fehr, H.; Saha, M Community resilience to cyclone disasters in coastal Bangladesh Sustainability 2016, 8, 805 Joyce, K.E.; Belliss, S.E.; Samsonov, S.V.; McNeill, S.J.; Glassey, P.J A review of the status of satellite remote sensing and image processing techniques for mapping natural hazards and disasters Prog Phys Geogr 2009, 33, 1–25 Einstein, H Landslide risk assessment procedure, Proceedings Fifth International Symposium on Landslides, Lausanne (Balkema), 1988, 2, 1075–1090 Middelmann, M.H (Eds) Natural Hazards in Australia Identifying Risk Analysis Requirements, Geoscience Australia, Canberra, 2007 IPCC Managing the risks of extreme events and disasters to Advance clime change adaptation A special report of working groups I and II of the Int’ governmental Panel on climate change, In: Field, C.B., Barros, et al, Cambridge University Press, Cambridge, UK, and New York, NY, USA, 2012 Davidson, R.A.; Lambert, K.B Comparing the hurricane disaster risk of U.S coastal counties Nat Hazard Rev 2001, 2, 132–142 Zhang, J.; Chen, Y Risk assessment of flood disaster induced by typhoon rainstorms in Guangdong province, China Sustainability 2017, 11, 2738 Yin, J.; Yin, Z.; Xu, S Composite risk assessment of typhoon–induced disaster for China’s coastal area Nat Hazards 2013, 69, 1423–1434 Quader, M.A.; Khan, A.U.; Kervyn, M Assessing Risks from Cyclones for Human Lives and Livelihoods in the Coastal Region of Bangladesh Int J Environ Res Public Health 2017,14, 831 The Great Barrier Reef Marine Park Authority Tropical Cyclone Risk and Impact Assessment Plan, 2011 Chang, N.; Guo, D.H Urban flash flood monitoring, mapping and forecasting via a tailored sensor network system In Proceedings of the 2006 IEEE International Conference Networking, Sensing Control, Fort Lauderdale, FL, USA, 2006, pp 757–761 Garcia, F.C.C A real time urban flood monitoring system for metro Manila Proceedings of the IEEE Region 10 Conference Annual International Conference Proceedings/TENCON, Singapore, 2016, pp 3–7 Horiuchi, S An Automatic Processing System for Broadcasting Earthquake Alarms Bull Seismol Soc Am 2004, 95, 708–718 Đài Khí tượng Thủy văn khu vực Bắc Trung Bộ, Tổng cục Khí tượng Thủy văn http://dkvbtb.gov.vn/ Tiến, T.T cs Xây dựng cơng nghệ dự báo liên hồn bão, nước dâng sóng Việt Nam mơ hình số với thời gian dự báo trước ngày Báo cáo tổng kết Đề tài NCKH Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 719, 39–52; doi:10.36335/VNJHM.2020(719).39–52 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 50 cấp Nhà nước thuộc Chương trình "Khoa học cơng nghệ phục vụ phịng tránh thiên tai, bảo vệ môi trường sử dụng hợp lý tài nguyên thiên nhiên" MS: KC.08.05/06–10, 2010 Tiến, T.T.; Thanh, C.; Phượng, N.T Dự báo cường độ bão mô hình WRF hạn ngày khu vực biển Đơng Tạp chí Khoa học ĐHQGHN 2012, T28, 155–160 Tiến, T.T.; Thanh, C.; Trường, N.M.; Hiền, T.D Đánh giá bước đầu khả dự báo quỹ đạo bão mơ hình MM5 kết hợp với cài xoáy nhân tạo cập nhật số liệu địa phương khu vực Việt Nam Tạp chí Khoa học ĐHQGHN 2009, T25, 109–114 Cường, H.Đ Nghiên cứu ứng dụng mơ hình WRF phục vụ dự báo thời tiết bão Việt Nam Báo cáo tổng kết đề tài NCKH cấp Bộ, 2011 Hòa, V.V Nghiên cứu ứng dụng dự báo tổ hợp cho số trường dự báo bão Báo cáo tổng kết đề tài NCKH cấp Bộ, 2008 Hòa, V.V cs Nghiên cứu phát triển hệ thống dự báo tổ hợp thời tiết hạn ngắn cho khu vực Việt Nam Báo cáo tổng kết đề tài NCKH cấp Bộ, 2012 Năng, Q.T ; Tiến, T.T Đánh giá kĩ dự báo quỹ đạo bão hệ thống mơ hình tổ hợp Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 717, 11–19 Wilks, D.S Statistical Methods in the Atmospheric Sciences Academic Press, 2006, pp 704 North, G.R.; Bell, T.L.; Cahalan, R.F.; Moeng, F.J Sampling errors in the estimation of empirical orthogonal functions Mon Weather Rev 1982, 110, 699–706 Efron, B Better Bootstrap Confidence Intervals J Am Stat Assoc 1987, 82, 171–185 Tien, D.D.; Ngo–Duc, T.; Mai, H.T et al A study of the connection between tropical cyclone track and intensity errors in the WRF model Meteorol Atmos Phys 2013, 122, 55–64 Tiến, D.D.; Thành, N.D.; Chánh, K.Q.; Hằng, N.T Khảo sát sai số dự báo kĩ dự báo quỹ đạo cường độ bão trung tâm dự báo mô hình động lực khu vực Biển Đơng Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2016, 661, 17–23 Thơng tư số 41/2016/TT–BTNMT Bộ Tài nguyên Môi trường Quy định Quy trình kỹ thuật dự báo, cảnh báo tượng khí tượng thủy văn nguy hiểm, 2016 Quyết định số 46/2014/QĐ–TTg ngày 15/8/2014 quy định dự báo, cảnh báo truyền tin thiên tai, 2016 Hương, H.T.L.; Hiển, N.X.; Thủy, N.T.; Hằng, V.T.; Công, N.T Đánh giá rủi ro thiên tai lũ lụt khu vực Trung Trung Bộ Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 715, 13–26 Quyết định số 44/2014/QĐ–TTg Thủ tướng Chính phủ Quy định chi tiết cấp độ rủi ro thiên tai, 2014 Cục Thống kê tỉnh Thanh Hóa Niên giám thống kê tỉnh Thanh Hóa, 2018 Cục Thống kê tỉnh Nghệ An Niên giám thống kê tỉnh Nghệ An, 2018 Cục Thống kê tỉnh Hà Tĩnh Niên giám thống kê tỉnh Hà Tĩnh, 2018 Digital Typhoon: Typhoon Images and Information Avaliable online: http://agora.ex nii.ac.jp/ digital–typhoon/ Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2020, 719, 38–51; doi:10.36335/VNJHM.2020(719).38–51 51 Risk warning of sinlaku (2020) for north central vietnam based on tropical cyclone forecast report Nguyen Xuan Hien1, Nguyen Thi Thanh1, Du Duc Tien2, Ngo Thi Thuy1, Nguyen Van Huong2, Tran Thanh Thuy1, Mai Khanh Hung2, Doan Huy Phuong1 Vietnam Institute of Meteorology Hydrology and Climate Change; nguyenxuanhien79@gmail.com; thanhnt.met@gmail.com; tide4586@gmail.com; huyphuong0904@gmail.com The National Centre for Hydro–Meteorological Forecasting; duductien@gmail.com; nvhuonghanngan@gmail.com; maikhanhhung18988@gmail.com Abstract: Every year, on average about 5–7 tropical cyclones and tropical depressions make landfall or directly impact on Vietnam, causing heavy human, economic, social and environmental damage Therefore, risk assessment of tropical cyclone and tropical depression is one of the necessary tasks for natural disaster prevention and response The article presents the study on risk warning of Sinlaku (2020) tropical cyclone for North Central Vietnam based on tropical cyclone forecast report The results show that the tropical cyclone hazard and risk levels are relatively consistent with the actual development of Sinlaku Although all provinces in North Central Vietnam are likely to be affected by Sinlaku, however tropical cyclone risk levels are not the same across districts, depending on hazard, exposure, and vulnerability This study partly overcomes the inadequacies in the classification of tropical cyclone risk levels according to Decision 44–TTg Keywords: Disaster risk; Tropical cyclone; Tropical depression; Forecast error; North Central Vietnam ... Hình Bản đồ tính dễ bị tổn thương bão cho khu vực Bắc Trung Bộ 3.5 Cảnh báo rủi ro bão Sinlaku Kết phân cấp cấp độ rủi ro bão Sinlaku theo ốp dự báo từ 06 đến 24 với thời gian bắt đầu dự báo 12Z... 2.1 Phương pháp cảnh báo rủi ro bão/ ANTĐ Cảnh báo rủi ro bão/ ATNĐ khu vực Bắc Trung Bộ thực thông qua phương pháp đánh giá rủi ro dựa vào yếu tố cấu thành [7] Theo đó, rủi ro bão/ ATNĐ cấu thành... phương án dự báo cường độ bão tốt độ tin cậy dự báo cường độ bão phụ thuộc vào vùng tin cậy dự báo quỹ đạo bão Nghiên cứu sử dụng liệu dự báo bão NCHMF từ tháng năm 2008 đến tháng năm 2020 để tính