Nội dung bài viết xây dựng bản đồ nhạy cảm với trượt lở đất tại huyện Pithoragarh, bang Uttaranchal, Ấn Độ bằng cách sử dụng mô hình giá trị thông tin dựa trên GIS. Tổng số 34 điểm sạt lở trong quá khứ và hiện tại đã được xác định và xác minh để xây dựng bản đồ kiểm kê sạt lở và tổng số 10 yếu tố điều hòa trượt lở được lựa chọn để đánh giá mức độ dễ xảy ra sạt lở tại khu vực nghiên cứu. Mời các bạn cùng tham khảo!
NGHIÊN CỨU PHÂN VÙNG NGUY CƠ SẠT LỞ SỬ DỤNG MƠ HÌNH GIÁ TRỊ THƠNG TIN N UYỄN ĐỨC ĐẢM, ĐẶN LÊ THANH BÌNH, D PH ƠN N M N ỌC TH I, VŨ THẾ SON LÊ VĂN HIỆP, PHẠM TH I ÌNH* Landslide Susceptibility Mapping Using Information Value Model Abstract: In this study, we constructed landslide susceptibility map at Pithoragarh district, Uttaranchal state, India using information value model based on GIS A total of 34 past and present landslides were identified and verified to construct landslide inventory map, and a total of 10 landslide conditioning factors selected to assess the susceptibility of landslides at the study area Out of these, 70% of landslide inventory were used to construct the landslide susceptibility map and 30% remaining landslide inventory were used to validate the reliability of the constructed map The results show that about 39.67% of the study area falls into low susceptibility class, 50.63% (moderate susceptibility class), and 9.7% (high susceptibility class) The validation results show that about 79.56% of past landslides observed in the high susceptibility class Therefore, it can be concluded that the constructed landslide susceptibility map is reliable, which can be used in landslide hazard management and reduction With introduction of this study, the authors would like to apply this model in solving the landslide problems in Vietnam Keywords: Landslides, Information Valide Model, GIS, Uttaranchal, India IỚI THIỆU * Sạt lở đất thảm họa t nhiên xảy thƣờng xuyên khu v c miền núi gây thiệt hại lớn ngƣời tài sản (Chen et al., 2017) Sạt lở xếp thứ số ngƣời chết mƣời thảm họa nguy hiểm (SHABANI et al., 2014) Tại Ấn Độ, sạt lở đất xảy thƣờng xuyên vùng đ i núi huyện Pithoragarh khu v c chịu ảnh hƣởng sạt lở dƣới tác động thiên tai nhƣ mƣa l , trƣợt đứt gãy tác động ngƣời Các yếu tố tác động đƣợc l a chọn để xây d ng liệu cho việc lập đ nguy sạt lở khu v c nghiên cứu huyện Pithoragarh, Ấn Độ * T g i học Cô g ghệ GTVT H N i Việ N Tác giả iê hệ: Ph Thái B h bi h @ ed v 56 Bản đ phân vùng nguy sạt lở đất cơng cụ hữu ích việc lập quy hoạch sử dụng đất giúp nhà quản lý thiên tai có sách đắn việc đƣa giải pháp nhằm giảm thiểu tác động sạt lở đất gây (Shadman Roodposhti et al., 2016) Việc đánh giá xây d ng đ nguy sạt lở đất đƣợc d a giả thiết vụ sạt lở đất tƣơng lai xảy với điều kiện nguyên nhân phát sinh vụ sạt lở đất q khứ Vì vậy, việc phân tích thống kê mối liên hệ tƣơng quan vụ sạt lở đất khứ tham số nguyên nhân quan trọng cần thiết Hiện nay, có nhiều kỹ thuật phƣơng pháp đƣợc áp dụng để phân tích xây d ng đ nguy sạt lở nhiều ĐỊA KỸ THUẬT SỐ - 2021 khu v c giới Các phƣơng pháp, mô hình thống kê đƣợc đánh giá hiệu đƣợc sử dụng phổ biến nghiên cứu sạt lở đất nhƣ mơ hình tỷ số tần suất – Frequency Ratio (Lee and Pradhan, 2007), mơ hình giá trị thông tin – Information Value Model (Afungang et al., 2017), mơ hình chức niêm tin chứng - Evidential belief Function (EBF) (Pourghasemi and Kerle, 2016) Với s pháp triển cơng cụ phần mềm phân tích khơng gian nhƣ GIS viễn thám, việc phân tích thống kê liệu đ sử dụng thuật toán thống kê trở nên dễ dàng đáng tin cậy Trong nghiên cứu này, mục tiêu ứng dụng mơ hình giá trị thơng tin (informative value model) đánh giá phân vùng nguy H h Bả sạt lở đất Trong đó, mơ hình giá trị thơng tin mơ hình thống kê đơn giản không yêu cầu chuyên môn đặc biệt việc giải vấn đề sạt lở đất đƣợc chứng minh tốt xác việc phát triển đ phân vùng nguy sạt lở đất (Sarkar et al., 2013; SHABANI et al., 2014) Khu v c nghiên cứu đƣợc l a chọn huyện Pithoragarh, Ấn Độ nơi thƣờng xuyên xảy vụ sạt lở đất hàng năm HU VỰC N HIÊN CỨU Khu v c nghiên cứu nằm vĩ độ 29° 30'00'' & 30° 00'00'' kinh độ 80° 00'00 '' & 80° 30'00'', huyện Pithoragarh tỉnh Uttaranchal, Ấn Độ, khu v c thƣờng xuyên chịu ảnh hƣởng vụ sạt lở đất lớn hàng năm (Hình Hình 2) h v c ghiê v hiệ g ấ Địa hình khu v c nghiên cứu chủ yếu bao g m đ i bị chia cắt cao, chia cắt vừa phải chia cắt thấp Có số đỉnh núi cao tới thuộc nhóm Garhwal bao g m đá phiến sét, đá phiến, đá phyllit (biến thể đá phiến), thạch anh, đá dolomit (đá trầm tích cacbon), đá vơi, ~ 4200m Địa hình chịu s biến dạng, uốn nếp đứt gãy kiến tạo mức độ mạnh Khu v c nghiên cứu từ Nam đến Bắc lộ loại đá magnesit, đá phiến calc đá metavolcanics (đá tạo núi lửa) Huyện Pithoragarh có s thay đổi nhiệt độ lớn s khác biệt độ ĐỊA KỸ THUẬT SỐ - 2021 57 cao Nhiệt độ tăng từ tháng Ba đến tháng Sáu Các khu v c cao 500 mét (11 500 ft) v n tình trạng tuyết phủ vĩnh viễn Tại nơi nhƣ h m núi sông mạo, khoảng cách tới sông suối, khoảng cách Dharchula, Jhulaghat, Ghat Sera, nhiệt độ lên tới 40°C (104°F) Lƣợng mƣa trung bình hàng năm vùng hạ lƣu 360 cm (140 in) Các thông tin khu v c nghiên cứu đƣợc tham DEM với độ phân giải 30m thu thập từ khảo từ báo cáo Hiệp hội địa chất Ấn Độ khác sử dụng phƣơng pháp Natural Breaks tới đƣờng giao thông, chiều sâu lớp vỏ phong hóa (Hình 2) Trong nghiên cứu này, đ góc mái dốc đƣợc trích xuất từ mơ hình số độ cao data collection LOS (https://asf.alaska.edu/data- sets/sar-data-sets/alos-palsar/) Bản đ góc mái dốc khu v c nghiên cứu đƣợc chia thành lớp THU THẬP VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU đƣợc tích hợp ứng dụng GIS (Hình 2a) 3.1 Hi n trạng sạt l đất khu v c nghi n c u Trong nghiên cứu này, đ trạng sạt Bản đ hƣớng mái dốc đƣợc trích xuất từ mơ lở đất đƣợc xây d ng từ việc thu thập vụ sạt lở đất khứ đƣợc xác định từ việc phân đƣợc trích xuất từ mơ hình số độ cao DEM đƣợc chia thành lớp (Bảng 1) Bản đ độ cao tích ảnh Google Earth, kết hợp với việc trích địa hình đƣợc trích xuất từ mơ hình số độ cao xuất liệu từ báo cáo khảo sát Hiệp hội DEM đƣợc chia thành lớp (Bảng 1) Tại khảo sát địa chất Ấn Độ Tại khu v c nghiên khu v c nghiên cứu, lớp bao phủ mặt đất cứu, có tổng cộng 34 vụ sạt lở đất đƣợc nhận đƣợc thu thập từ Hiệp hội khảo sát địa chất Ấn diện sử dụng việc nghiên cứu phân vùng nguy sạt lở Các vụ sạt lở đất khu Độ (Bảng 1) Tại khu v c nghiên cứu, đ loại vật v c chủ yếu sạt lở đất đá vụn Trong đó, liệu hình thành mái dốc đƣợc xây d ng d a 70% số vụ sạt lở đất đƣợc sử dụng việc xây d ng đ nguy sạt lở đất 30% số đ thu thập từ Hiệp hội khảo sát địa chất Ấn vụ sạt lở đất lại đƣợc dùng để kiểm chứng khu v c nghiên cứu bao g m có 18 lớp (Bảng độ tin cậy đ 1) Bản đ địa mạo đƣợc thu thập từ báo cáo hình số độ cao DEM đƣợc chia thành lớp (Hình 2b) Bản đ hình dáng bề mặt địa hình Độ Các loại vật liệu hình thành mái dốc 3.2 Cá u tố ả đ sạt đất Việc l a chọn yếu tố nguyên nhân gây sạt khảo sát Hiệp hội khảo sát địa chất Ấn Độ lở đất bƣớc quan trọng để đánh giá nguy sạt lở đất (Sarkar et al., sông suối khu v c nghiên cứu đƣợc trích 2006a; Tien Bui et al., 2012) Trong nghiên cứu cách tới sông suối Khoảng cách tới sông suối này, 10 yếu tố đƣợc l a chọn d a vào việc phân tích trình xảy vụ sạt lở đất đƣợc phân thành cấp (Bảng 1) Mạng lƣới đƣờng giao thông khu v c nghiên cứu đƣợc khứ khu v c nghiên cứu tài liệu số hóa từ ảnh vệ tinh trích xuất từ Google Earth đƣợc cơng bố có liên quan (Khosravi et al., khoảng cách tới đƣờng giao thông đƣợc chia 2018), bao g m: góc mái dốc, hƣớng mái dốc, thành lớp (Hình 2d) Bản đ lớp vỏ phong hóa hình dáng bề mặt địa hình, độ cao địa hình, bao đƣợc thu thập từ Hiệp hội khảo sát địa chất Ấn phủ mặt đất, vật liệu hình thành mái dốc, địa Độ, đƣợc chia thành lớp (Bảng 1) 58 đƣợc chia thành 12 lớp (Hình 2c) Mạng lƣới xuất từ DEM hình thành nên lớp khoảng ĐỊA KỸ THUẬT SỐ - 2021 (b) (a) (d) (c) H h Bả yế b H g d c c ị ả hh g ấ: v d h ả g cách ới LÝ THUYẾT MƠ HÌNH I TRỊ THƠNG TIN Mơ hình giá trị thơng tin phƣơng pháp thống kê lƣỡng biến đƣợc sử dụng để d đốn mối quan hệ khơng gian sạt lở đất lớp nhân tố sạt lở đất (Sarkar et al., 2006b) ĐỊA KỸ THUẬT SỐ - 2021 G c d c g gi hô g Trong nghiên cứu này, giá trị thông tin đƣợc xác định cho lớp đ nhân tố d a s diện sạt lở đất đơn vị đ định Giá trị thông tin đƣợc tính tốn giúp xác định vai trị loại yếu tố s cố sạt lở đất (Kanungo et al., 59 2012) Tất đ yếu tố đƣợc chuyển đổi thành đ dạng raster với hệ tọa độ, kích thƣớc điểm ảnh (30m × 30m) đƣợc phân loại lại thành lớp khác Giá trị thông tin lớp nhân tố định đƣợc tính giá trị logarit tỷ lệ xác suất có điều kiện so với xác suất trƣớc Xác suất có điều kiện đƣợc tính cách chia số điểm ảnh sạt đất lớp nhân tố đơn l cho số điểm ảnh lớp phụ nhân tố sạt lở đất, xác suất trƣớc đƣợc tính cách chia tổng số điểm ảnh sạt lở đất khu v c nghiên cứu cho tổng số điểm ảnh toàn khu v c nghiên cứu, cách sử dụng phƣơng trình (1) (Wubalem and Meten, 2020): P A Nslpix / Ncpix IV log log Ntspix / Ntapix (1) P B Trong đó: - Nslpix số pixel sạt lở lớp định, - Ncpix số pixel lớp định, - Ntspix tổng số pixel sạt lở khu v c nghiên cứu, - Ntapixel tổng số pixel toàn khu v c nghiên cứu Trong số tất loại yếu tố đƣợc tính tốn thơng qua tỷ số mật độ sạt lở loại nhân tố với mật độ sạt lở tổng diện tích, giá trị thơng tin cung cấp xác suất sạt lở loại tổng diện tích Nếu IV > 0,1, lớp nhân tố có xác suất xảy trƣợt đất cao nhất, nhƣng lớp nhân tố có giá trị âm cho thấy s diện nhân tố khơng có đóng góp đáng kể vào việc xảy sạt lở ẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 5.1 Mối qua ệ ia iữa vụ sạt u tố u ê sử dụ iá trị t ti Kết giá trị thông tin lớp đ đƣợc xác định thể Bảng Giá trị mơ hình thơng tin lớp góc mái dốc cho thấy rằng, giá trị lớn lớp góc mái dốc 60 từ 47,01 – 88,68 độ (IV=0,145), sau lớp 36,96 – 47,01 (0,143), lớp 28,21 – 36,96 (0,062), lớp 17,83 – 28,21 (- 0,147), từ – 17,83 độ (- 0,134) Điều chứng tỏ rằng, sạt lở đất khu v c nghiên cứu chủ yếu xảy mái dốc có góc dốc từ 36,96 – 88,68 độ Kết lớp hƣớng mái dốc cho thấy rằng, giá trị lớn thuộc hƣớng Nam (0,196), hƣớng Tây Nam (0,192) hƣớng Tây (0,184) điều thể sạt lở đất khu v c nghiên cứu chủ yếu xảy khu v c có hƣớng mái dốc Tây Tây Nam Giá trị mơ hình thơng tin khu v c mặt thể sạt lở đất không xảy khu v c mặt Kết lớp hình dáng bề mặt địa hình cho thấy rằng, giá trị mơ hình thơng tin lớp địa hình L m lớn (0,10) thể sạt lở đất khu v c nghiên cứu chủ yếu xảy khu v c địa hình L m khu v c địa hình Mặt (- 0,55) Kết lớp độ cao địa hình nhận thấy rằng, giá trị lớp 552 - 1000m (0,737) 1000 – 1400m (0,329) cao so với giá trị mơ hình thơng tin lớp lại, điều chứng tỏ sạt lở đất khu v c nghiên cứu xảy chủ yếu khu v c có độ cao địa hình từ 552 - 1000m 1000 – 1400m Trong đ bao phủ mặt đất, nhận thấy giá trị thông tin lớp Sông (1,021), khu v c cối thƣa thớt (0,650) khu v c Wasteland (0,545) cao so với giá trị thông tin lớp lại, điều chứng tỏ sạt lở đất khu v c nghiên cứu xảy chủ yếu khu v c gần sông khu v c có mật độ cỏ thƣa thớt Kết vật liệu hình thành mái dốc nhận thấy rằng, giá trị lớp đá vôi, đá trầm tích, đá phiến sét đá biến chất (3,214) cao so với giá trị mơ hình thơng tin lớp lại, điều chứng tỏ sạt lở đất khu v c nghiên cứu xảy chủ yếu khu v c có lớp đá vơi, đá trầm tích, đá phiến sét đá biến chất Kết lớp địa mạo nhận thấy rằng, giá trị lớp mái dốc gần sông (1 298) có ĐỊA KỸ THUẬT SỐ - 2021 giá trị lớn so với lớp lại, điều chứng tỏ rằng, sạt lở đất khu v c nghiên cứu chủ yếu xảy khu v c có địa mạo mái dốc gần sơng Kết lớp khoảng cách tới sơng suối nhận thấy rằng, giá trị lớp khoảng cách từ – 100m (0,913) từ 100 – 200m (0,723) có giá trị lớn so với lớp cịn lại, điều chứng tỏ rằng, sạt lở đất khu v c nghiên cứu chủ yếu xảy khu v c gần với đƣờng chứa nƣớc sông suối Kết lớp khoảng cách tới đƣờng giao thơng nhận thấy rằng, giá trị lớp khoảng ả P t iá trị t cách từ - 100m (1,101) từ 100 – 200m (0,758) có giá trị lớn so với lớp lại, điều chứng tỏ rằng, sạt lở đất khu v c nghiên cứu chủ yếu xảy khu v c gần với đƣờng giao thông nơi mái dốc bị tác động việc xây d ng tuyến đƣờng Trong chiều sâu lớp vỏ phong hóa nhận thấy rằng, giá trị lớp > 5m (0,911) có giá trị lớn so với lớp lại, điều chứng tỏ rằng, sạt lở đất khu v c nghiên cứu chủ yếu xảy khu v c có chiều dày lớp phong hóa lớn ti - 17,83 17,83 - 28,20 Góc dốc 28,20- 36,95 36,95 - 47,00 47,00 - 88,67 Mặt Bắc Đông bắc Đông Hƣớng Đông nam dốc Nam Tây nam Tây Tây bắc Lõm ( < - 0,05) Hình dáng Mặt (- 0,05 – 0,05) L i ( > 0,05) 552 - 1000 1000 - 1400 1400 - 1800 1800 - 2200 78092 151464 214040 177197 59172 73688 82949 77994 91582 99895 112712 77390 63747 327448 24118 328399 67334 129487 142551 103742 Điểm ảnh sạt lở 34 64 110 146 49 15 98 93 104 70 12 242 157 217 163 23 Độ cao 2200 - 2600 70883 2600 - 3000 50912 3000 - 3400 3400 - 3800 3800 - 4448 44923 35722 34411 Yếu tố Lớp ĐỊA KỸ THUẬT SỐ - 2021 Điểm ảnh lớp u tố % Điểm ảnh lớp 11,48 22,28 31,48 26,06 8,7 10,84 12,2 11,47 13,47 14,69 16,58 11,38 9,38 48,16 3,55 48,3 9,9 19,04 20,96 15,26 sạt đất 8,44 15,88 27,3 36,23 12,16 0,5 2,23 3,72 24,32 23,08 25,81 17,37 2,98 60,05 0,99 38,96 53,85 40,45 5,71 Giá trị thông tin (IV) -0,134 -0,147 -0,062 0,143 0,145 0 -0,737 -0,489 0,257 0,196 0,192 0,184 -0,498 0,098 -0,551 -0,091 0,737 0,329 -0,563 10,42 0 7,49 0 0 6,61 5,25 5,06 0 0 0 % Điểm ảnh sạt lở 61 Yếu tố Lớp Dốc đá Đất tr ng trọt Cây cối vừa phải Bao phủ Sông mặt đất Lớp lún Cây cối thƣa thớt Cây cối rậm rạp Đất bỏ hoang Đất b i, Coolluvium Đất b i, Instu soil Đá phiến amphibolite mica Bonaceous phyllite, quartzite, slate & đá vôi Carbonaceous phyllite, quartzite, slate & đá vôi Đá phiến chiorite masisive amphibolite Lớp Colluvium Trầm tích giacial Sỏi, đá cuội đƣợc nhúng Vật liệu ma trận sandy hình sandy thành Grenite với tĩnh mạch quartz & thạch anh Vật liệu morainic Đá phiến quatz - mica chlorite - hornblende Đá nhỏ Đá phiến Qtzite , sst, talc, lst, dolomite stromatol itic, Limestone dolomitic đá vôi, phyllite & talc Đất tranported, scree Nƣớc Mảnh vụn Bãi b i phù sa Địa mạo Sƣờn tích 62 64898 230 Điểm ảnh sạt lở 0 % Điểm ảnh lớp 9,54 0,03 0 Giá trị thông tin (IV) 0 101713 6754 1262 79732 392670 32706 10524 19 42 211 63 68 13 14,96 0,99 0,19 11,73 57,75 4,81 1,55 4,71 10,42 52,36 15,63 16,87 3,23 -0,501 1,021 0,65 -0,568 0,545 0,321 4889 0,72 0 2229 934 0 0,33 0,14 0 0 46595 6,85 0,25 -1,439 431 56013 18060 79 0,06 8,24 2,66 19,6 0 0,378 145233 18 21,36 4,47 -0,678 4563 12901 0 0,67 1,9 0 0 239 222105 165 0,04 32,66 40,94 0,1 23382 3,44 0 15561 100193 10168 5945 10738 12370 63 63 20 19 2,29 14,74 1,5 0,87 1,58 1,82 15,63 0,25 15,63 4,96 4,71 0,836 -1,772 1,021 0,499 0,414 Điểm ảnh lớp % Điểm ảnh sạt lở ĐỊA KỸ THUẬT SỐ - 2021 Yếu tố Khoảng cách tới đƣờng sông suối Khoảng cách tới đƣờng giao thông Lớp vỏ phong hóa Lớp Địa mạo học Dốc đứng Đ i bị chia cắt cao Cao nguyên intermontane Đ i chia cắt thấp Sƣờn dốc chia vắt vừa Đỉnh núi Sông Nền đất cao Đất cao - 100m 100 - 200 m 200 - 300 m 300 - 400m 400 - 500m > 500m - 100m 100 - 200 m 200 - 300 m 300 - 400m 400 - 500m > 500m 0m - 1m 1- 2m - 5m >5m 11320 33160 169413 Điểm ảnh sạt lở 34 % Điểm ảnh lớp 1,66 4,88 24,91 8791 125692 257601 2262 7894 20119 20605 25667 25331 25346 25247 25111 553263 30626 26040 23462 21727 20576 557534 94613 271934 186081 106521 20816 13 123 54 93 39 124 79 22 25 10 143 228 88 11 71 28 77 101 97 100 1,29 18,49 37,88 0,33 1,16 2,96 3,03 3,77 3,73 3,73 3,71 3,69 81,37 4,5 3,83 3,45 3,2 3,03 81,99 13,91 39,99 27,37 15,67 3,06 Điểm ảnh lớp 5.2 X dự ả đồ ả sạt đất Bản đ nhạy cảm sạt lở đất sản phẩm cuối tốn phân tích d báo sạt lở đất thể mức độ nguy khác khu v c nghiên cứu Để xây d ng đ nhạy cảm sạt lở đất, lớp đ tham số sạt lở đất đƣợc gán với giá trị mơ hình thơng tin đƣợc xác định q trình xây d ng mơ hình thống kê Sau đó, giá trị nhạy cảm sạt lở đất điểm ảnh ĐỊA KỸ THUẬT SỐ - 2021 8,44 Giá trị thông tin (IV) 0,238 3,23 30,52 13,4 23,08 9,68 1,99 30,77 19,6 5,46 6,2 2,48 35,48 56,58 21,84 2,73 1,24 17,62 6,95 19,11 25,06 24,07 24,81 0,397 0,218 -0,451 1,298 0,515 -0,184 0,913 0,723 0,168 0,225 -0,171 -0,358 1,101 0,758 -0,1 -0,409 -0,666 -0,3 -0,319 -0,036 0,188 0,911 % Điểm ảnh sạt lở đ đƣợc xác định theo công thức nhƣ sau (Lee and Pradhan, 2007): 10 LSM M i i 1 (2) Trong đó, LSM đƣợc định nghĩa giá trị xắc xuất nguy sạt lở đất, Mi đ tham số nguyên nhân gây sạt lở đất sau lớp đ đƣợc gắn giá trị mơ hình thơng tin Các lớp nhạy cảm sạt lở đất đƣợc xác định 63 nhờ vào việc phân loại giá trị nhạy cảm sạt lở đất điểm ảnh khu v c nghiên cứu Để phân loại giá trị nhạy cảm sạt lở đất, nghiên cứu này, sử dụng phƣơng pháp điểm nghỉ t nhiên (Natural Breaks) Cuối cùng, đ sạt lở đất đƣợc xây d ng với 03 cấp độ nhạy cảm bao g m: Nhạy cảm thấp (- 6,1323 – - 2,4486), nhạy cảm vừa (- 2,4486 – 0,4710), nhạy cảm cao (0,4710 – 7,5003) (Hình 3) Kết cho thấy có khoảng 39,67% khu v c nghiên cứu nằm lớp nhạy cảm thấp, 50,63% khu v c nghiên cứu năm lớp nhạy cảm vừa khoảng 9,7% khu v c nghiên cứu năm lớp nhạy cảm cao đƣợc sử dụng để kiểm chứng việc ch ng lấn vụ sạt lở đất lên lớp nhạy cảm sạt lở đất đ phân vùng nhạy cảm (Hình 4) Kết cho thấy rằng, khoảng 79,56% vụ sạt lở đất đƣợc xác định nằm khu v c nhạy cảm cao 20,44% vụ sạt lở đất đƣợc xác định nằm khu v c nhạy cảm vừa khơng có vụ sạt lở đất đƣợc xác định nằm khu v c nhạy cảm thấp (0%) Kết cho thấy rằng, đ phân vùng nhạy cảm sạt lở đất đƣợc xây d ng đảm bảo độ tin cậy đƣợc sử dụng việc quản lý, giảm thiểu rủi ro sạt lở đất H h i h vù g H h Bả h vù g ấ h v c ghiê dụ g giá ị hô g i 5.3 Đá iá ả đồ vù ả sạt đất Để đánh giá độ tin cậy đ phân vùng nhạy cảm sạt lở đất khu v c nghiên cứu, 30% vụ sạt lở đất chƣa đƣợc sử dụng việc xây d ng mô hình đ nhạy cảm sạt lở đất 64 g i c y c bả ấ h v c ghiê ẾT LUẬN Trong nghiên cứu này, tác giả tiến hành xây d ng đ phần vùng cảnh báo sạt lở đất khu v c Huyện Utakhashi, Ấn Độ sử dụng GIS mô hình giá trị thơng tin Kết nghiên cứu cho thấy có khoảng 39,67% khu v c nghiên cứu nằm lớp nhạy cảm thấp, 50,63% khu v c nghiên cứu năm lớp nhạy cảm vừa khoảng 9,7% khu v c nghiên cứu năm lớp nhạy cảm cao Kết đánh giá độ xác đ nhậy cảm cho thấy rằng, khoảng 79,56% vụ sạt lở đất đƣợc xác định nằm khu v c nhạy cảm cao 20,44% vụ sạt lở đất đƣợc xác định nằm ĐỊA KỸ THUẬT SỐ - 2021 khu v c nhạy cảm vừa khơng có vụ sạt lở đất đƣợc xác định nằm khu v c nhạy cảm thấp (0%) Nhƣ kết luận đ phân vùng nhạy cảm sạt lở đất đƣợc xây d ng đảm bảo độ tin cậy đƣợc sử dụng việc quản lý, giảm thiểu rủi ro sạt lở đất Lời i ậ : Nghiên cứu kết đề tài Nghiên cứu khoc học sinh viên trƣờng Đại học công nghệ GTVT: Nghiên cứu áp dụng mơ hình giá trị thơng tin (Information Value Method) việc phân cảnh báo sạt lở đất sử dụng GIS TÀI LIỆU TH M HẢO Afungang, R.N., de Meneses Bateira, C.V., Nkwemoh, C.A.J.A.J.o.G., 2017 Assessing the spatial probability of landslides using GIS and informative value model in the Bamenda highlands 10, 384 Chen, W et al., 2017 A novel hybrid artificial intelligence approach based on the rotation forest ensemble and naïve Bayes tree classifiers for a landslide susceptibility assessment in Langao County, China 8, 1955-1977 Kanungo, D., Arora, M., Sarkar, S., Gupta, R., 2012 Landslide Susceptibility Zonation (LSZ) Mapping–A Review Khosravi, K et al., 2018 A comparative assessment of decision trees algorithms for flash flood susceptibility modeling at Haraz watershed, northern Iran 627, 744-755 Lee, S., Pradhan, B.J.L., 2007 Landslide hazard mapping at Selangor, Malaysia using frequency ratio and logistic regression models 4, 33-41 Pourghasemi, H.R., Kerle, N.J.E.e.s., 2016 Random forests and evidential belief Ng function-based landslide susceptibility assessment in Western Mazandaran Province, Iran 75, 185 Sarkar, S., Kanungo, D., Patra, A., Kumar, P., 2006a Disaster mitigation of debris flows, slope failures and landslides GIS based landslide susceptibility mapping-a case study in Indian Himalaya Universal Academy Press, Tokyo, Japan Sarkar, S., Kanungo, D., Ptra, A., Kumar, P., 2006b Disaster mitigation of debris flow, slope failure, and landslides GIS-based landslide susceptibility case study in Indian Himalaya Universal Acadamy press, Tokyo, Japan Sarkar, S., Roy, A.K., Martha, T.R.J.J.o.t.G.S.o.I., 2013 Landslide susceptibility assessment using information value method in parts of the Darjeeling Himalayas 82, 351-362 10 SHABANI, E., JAVADI, M.R., ZARE, K.E.M., 2014 Landslide hazard zonation using information value and analytical hierarchy process (AHP) methods (a case study: Shalmanrood watershed) 11 Shadman Roodposhti, M., Aryal, J., Shahabi, H., Safarrad, T.J.E., 2016 Fuzzy shannon entropy: A hybrid gis-based landslide susceptibility mapping method 18, 343 12 Tien Bui, D., Pradhan, B., Lofman, O., Revhaug, I.J.M.p.i.E., 2012 Landslide susceptibility assessment in vietnam using support vector machines, decision tree, and Naive Bayes Models 2012 13 Wubalem, A., Meten, M.J.S.A.S., 2020 Landslide susceptibility mapping using information value and logistic regression models in Goncha Siso Eneses area, northwestern Ethiopia 2, 1-19 i biệ : PGS, TSKH TRẦN MẠNH LIỂU ĐỊA KỸ THUẬT SỐ - 2021 65 ... g giá ị hô g i 5.3 Đá iá ả đồ vù ả sạt đất Để đánh giá độ tin cậy đ phân vùng nhạy cảm sạt lở đất khu v c nghiên cứu, 30% vụ sạt lở đất chƣa đƣợc sử dụng việc xây d ng mô hình đ nhạy cảm sạt lở. .. sạt lở đất sau lớp đ đƣợc gắn giá trị mơ hình thơng tin Các lớp nhạy cảm sạt lở đất đƣợc xác định 63 nhờ vào việc phân loại giá trị nhạy cảm sạt lở đất điểm ảnh khu v c nghiên cứu Để phân loại giá. .. liệu đ sử dụng thuật toán thống kê trở nên dễ dàng đáng tin cậy Trong nghiên cứu này, mục tiêu ứng dụng mơ hình giá trị thơng tin (informative value model) đánh giá phân vùng nguy H h Bả sạt lở đất