Chƣơng 2: PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Khái quát về phƣơng pháp và quy trình cơng nghệ 2.1. Khái quát về phƣơng pháp và quy trình cơng nghệ
Hiện nay có rất nhiều các phương pháp phân vùng dự báo trượt lở đất khác nhau. Tuy nhiên các phương pháp có thể phân chia thành 5 nhóm khác nhau là:
+ Phương pháp thành lập bản đồ địa mạo trực tiếp (direct geomorphological mapping); dựa trên việc thành lập bản đồ địa mạo, phân ra các dạng địa hình khác nhau, khảo sát thực địa các điểm đã xảy ra trượt lở đất, trên cơ sở đó tiến hành khoanh vùng, đánh giá mức độ xảy ra trượt lở đất trên các dạng địa hình.
+ Phương pháp phân tích sự xuất hiện trượt lở (analysis of landslide inventories); khảo sát thực địa, đo đạc kích thước diện tích các điểm trượt, tần suất, thời gian xảy ra TLĐ từ đó đưa ra dự báo về khả năng xảy ra trượt lở đất.
+ Phương pháp kinh nghiệm (heuristic or index based methods): Các giá trị phân hạng sẽ do người sử dụng lựa chọn dựa trên kinh nghiệm.
+ Các phương pháp thống kê (statistical methods) trong đó bao gồm cả các phương pháp có sử dụng thuật tốn như mạng thần kinh (neural networks), tập mờ (fuzzy logic) và các hệ thống chuyên gia (expert systems); các trọng số và các giá trị phân hạng được phần mềm tính tốn một cách tự động dựa trên những số liệu có sẵn trong CSDL địa lý.
+ Các phương pháp nghiên cứu trượt lở dựa trên cơ sở phân tích mức độ ổn định sườn dốc. Trên cơ sở các dữ liệu đầu vào tiến hành thành lập bản đồ phân chia mức độ ổn định sườn dốc từ đó thành lập bản đồ phân vùng nguy cơ tai biến trượt lở đất.
Trong 5 nhóm phương pháp kể trên thì phương pháp phân tích mức độ ổn định của sườn dốc là có độ chính xác cao nhất và thích hợp nhất đối với việc thành lập các bản đồ ở tỷ lệ lớn. Đối với khu vực nghiên cứu tác giả đã sử dụng phương pháp phân tích độ ổn định của sườn dốc để thành lập bản đồ phân vùng tai biến trượt lở đất ở tỷ lệ 1/10.000.
2.2.1. Ứng dụng GIS phân vùng dự báo tai biến trượt lở đất khu vực nghiên cứu nghiên cứu
Cơ sở khoa học của phương pháp phân vùng nguy cơ tai biến trượt lở đất là mức độ nguy cơ tai biến trượt đất được thể hiện bởi hệ số an toàn, hay hệ số ổn định sườn dốc. Đây là tỷ số giữa các lực giữ và lực kéo khối đất trượt xuống. Hiện nay có hàng loạt các phương pháp phân tích độ ổn định của sườn dốc dựa trên cơ sở khái niệm "mơ hình sườn dốc vơ tận". Trong nhiều nghiên cứu trước đây, hệ số định sườn dốc được sử dụng tương đối rộng rãi trong GIS để phân vùng nguy cơ tai biến trượt lở đất. Trong nghiên cứu này, học viên cũng sử dụng phương pháp phân vùng nguy cơ tai biến trượt lở đất trên cơ sở độ ổn định sườn dốc. Mơ hình được mơ tả như sau: “ tanθ tanφ γ γ m - 1 + cos sin Dγ C + C = Fs e w e r s (1) Trong đó:
Fs là hệ số an toàn hay chỉ số thể hiện mức độ ổn định của sườn dốc
Cs và Cr là hệ số kết dính của đất và hệ số kết dính của rễ cây (kNm-2). Các giá trị này thay đổi tùy thuộc và loại đất và loại thảm thực vật tương ứng.
γw khối lượng riêng của nước γw =9.81 kNm-3.
D là độ dày của lớp đất đá (m).
φ góc ma sát trong của đất đá (độ)
θ là độ dốc của sườn (độ),
γe khối lượng hữu hiệu của đất đá và tải trọng (kNm-3), và được tính như sau: d sat e +m γ +(1-m) γ D cosθ q = γ (2) Trong đó:
γd khối lượng khô của đất (kNm-3);
γs khối lượng của đất khi bão hòa nước (kNm-3); q là tải trọng (kNm-2) phía trên bề mặt đất.
+ Thơng số m trong phương trình là chỉ số bão hịa của đất, nó thể hiện độ ẩm tương đối của đất hoặc diễn tả một cách khác là vị trí liên quan của gương nước ngầm h/D trong tầng đất. Trong đó h là chiều dày của phần đất bị bão hòa. Chỉ số ẩm phụ thuộc vào các điều kiện thủy văn, đất đá và các đặc tính của địa hình”12
. Hình dưới đây sẽ mơ phỏng giả định về sườn dốc và các thông số được mô tả trong các phương trình trên.
Hình 2. 1: Mơ phỏng sườn dốc và các biến có liên quan
Trong phương trình 1, hầu hết các thơng số tham gia vào tính tốn hệ số an tồn như là Cs, Cr, D, φ, θ, γw,γe đều là các biến số mang tính chất khơng gian. Trong khi đó chỉ bão hịa “m” thì phức tạp hơn. “Chỉ số bão hòa được suy diễn từ các thơng tin về địa hình trong mơ hình TOPMODEL như sau:
tanθ
a ln =
m (3)
Trong đó: a là diện tích lưu vực đơn vị hoặc diện tích tích tụ của nước trên chiều dài đơn vị của đường đẳng trị độ cao”13. Hình 2.2 mơ tả định nghĩa về diện tích lưu vực đơn vị.
12 Nguyễn Thành Long, Báo cáo luận án tiến sĩ “Thành lập bản đồ nguy cơ trượt lở đất khu vực
miền núi huyện A Lưới, Thừa Thiên Huế, Việt Nam”, Lưu trữ Đại học Tự do Brussel, Vương Quốc Bỉ, 2008.
13Nguyễn Thành Long, Báo cáo luận án tiến sĩ “Thành lập bản đồ nguy cơ trượt lở đất khu vực miền
núi huyện A Lưới, Thừa Thiên Huế, Việt Nam”, Lưu trữ Đại học Tự do Brussel, Vương Quốc Bỉ, 2008.
Bề mặt đất Gương nước ngầm Bề mặt trượt q Đá mẹ h D γd γs θ
Hình 2. 2: Định nghĩa về diện tích lưu vực đơn vị
(Nguồn: Nguyễn Thành Long, Báo cáo luận án tiến sĩ “Thành lập bản đồ nguy cơ trượt lở đất khu vực miền núi huyện A Lưới, Thừa Thiên Huế, Việt Nam”, Lưu trữ Đại học Tự do Brussel, Vương Quốc Bỉ, 2008).
Sự khơng thuận lợi trong phương trình (3) là nó chỉ tập trung vào các đặc trưng địa hình của khu vực nghiên cứu, nhưng nó lại khơng xem xét đến ảnh hưởng của các điều kiện thủy văn, đặc tính của đất đá mà là những yếu tố ảnh hưởng chủ yếu tới chỉ số bão hòa của đất đá. Nhiều nhà nghiên cứu khác đã sử dụng hàm sin để thay thế cho hàm tang của độ dốc, nhưng thực tế nó cũng khơng xem xét đến các điều kiện thủy văn, đặc tính của đất đá. Do vậy phương trình này khơng được sử dụng rộng rãi. Tuy nhiên một tiến trình thực tiễn hơn đã được sử dụng để dự báo gương nước ngầm dưới dạng một hàm của dòng chảy nước ngầm và cường độ lượng mưa. Mơ hình này dựa trên giả thiết là “dòng chảy trong đất được đưa ra bởi định luật Darcy là song song với bề mặt đất và bằng tốc độ thấm của lượng mưa trên khu vực thượng nguồn, do vậy:
Khbsinθ = RA (4)
Trong đó: K là hệ số dẫn nước của đất đá (m2/d), b là mặt cắt của đoạn dòng chảy nước ngầm quan tâm (m), sinθ là gradient thuy lực, R là tốc độ thấm hoặc cường độ lượng mưa hữu hiệu (m/d) và A là diện tích lưu vực thượng nguồn (m2
). Trên cơ sở đó, hệ số bão hịa của đất có thể tính như sau:
sinθ D K a R = D h = m (5) Diện tích lưu vực A Diện tích lưu vực đơn vị
a=A/b
Chiều dài đơn vị của đường đẳng trị độ cao
Do vậy, chỉ sổ bão hịa có thể tính tốn dựa trên cơ sở đặc tính của địa hình, đặc điểm của đất đá và cường độ lượng mưa”14
.
Trong phương trình 4, giá trị R khơng phải là lượng mưa trung bình dài hạn mà là lượng mưa hữu hiệu đối với một khoảng thời gian cụ thể nào đó mà có các điều kiện ẩm ướt có thể gây ra trượt lở đất. Trong hầu hết các nghiên cứu trước đây, R trong phương trình 5 được lấy từ lượng mưa ngày cực đại được dự báo theo một chu kỳ lặp lại đủ dài (thường là 20 năm). Trong nghiên cứu này, học viên cũng áp dụng tương tự cho khu vực nghiên cứu. Thực tế mà nói, giá trị của m biến đổi từ 0 đến 1, phụ thuộc vào mức độ bão hòa của đất. Nếu giá trị m lớn hơn thì thường được gán bằng 1.
2.2.2. Quy trình cơng nghệ thành lập bản đồ phân vùng nguy cơ tai biến trượt lở đất
Sơ đồ qui trình chuẩn bị số liệu để thành lập bản đồ phân vùng nguy cơ tai biến trượt lở đất trên cơ sở phân tích độ ổn định của sườn dốc áp dụng cho khu vực nghiên cứu được thể hiện trong hình 2.3:
14Nguyễn Thành Long, Báo cáo luận án tiến sĩ “Thành lập bản đồ nguy cơ trượt lở đất khu vực miền
Hình 2. 3: Qui trình chuẩn bị số liệu để thành lập bản đồ phân vùng nguy cơ tai biến trượt lở đất Bản đồ địa hình Bản đồ độ dốc Bản đồ về các thơng số địa hình khác
Số liệu khí tượng thủy văn
Lượng mưa
hữu hiệu Bản đồ thảm phủ thực vật
Ảnh vệ tinh Khảo sát thực địa
Bản đồ độ dày tầng đất và VPH
Bản đồ đất và VPH Mơ hình số độ cao
Lấy mãu và phân tích mẫu
Bản đồ chỉ
số bão hòa Bản đồ hệ số kết dính của rễ cây Bản đồ hệ số kết dính của đất đá Bản đồ góc ma sát trong của đất đá hữu hiệu của đất đá Bản đồ khối lượng
Bản đồ độ ổn định của sƣờn dốc
Bản đồ phân vùng nguy cơ tai biến trƣợt lở đất
Phân chia độ ổn định của sườn dốc
Chƣơng 3: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU
Từ quy trình cơng nghệ thành lập bản đồ phân vùng nguy cơ tai biến trượt lở
đất trên hình 2.3, học viên tiến hành thực hiện thành lập các bản đồ thành phần được mô tả cụ thể như sau:
3.1. Xây dựng mơ hình số độ cao
Khu vực nghiên cứu, bao gồm xã Minh Bảo, xã Nam Cường và phường Yên Ninh thuộc một phần thành phố Yên Bái, nằm trọn trong 5 tờ bản đồ địa hình 1:10.000 với các số hiệu: F-48-54-AT36, F-48-54-AT37, F-48-54-AT38, F-48-54- AU36, F-48-54-AU37. Bản đồ địa hình đã được số hóa trong phần mềm Mapinfo. Các đường đẳng trị độ cao sau đó được gán giá trị độ cao dưới dạng một trường thuộc tính. Trên cơ sở đó việc nội suy giá trị đẳng trị độ cao để thành lập mơ hình số độ cao đã được thực hiện trong ILWIS, hình 3.1 dưới đây sẽ mơ tả mơ hình số độ cao của khu vực nghiên cứu.
Hình 3. 1: Mơ hình số độ cao của khu vực nghiên cứu
3.2. Xây dựng bản đồ độ dốc
Khi ta đã có mơ hình số độ cao (DEM), thì rất nhiều yếu tố có thể được tạo thành từ DEM, trong đó bao gồm cả bản đồ độ dốc.
Bản đồ độ dốc tỷ lệ 1/10.000 của khu vực nghiên cứu (hình 3.2) đã được thành lập từ mơ hình số độ cao trên cơ sở sử dụng module slope sẵn có trong phần mềm ILWIS.
Kết quả phân tích thống kê bản đồ độ dốc trong phần mềm ILWIS đã chỉ ra rằng độ dốc trung bình của khu vực là 30.6o với độ lệch chuẩn là 17.7o. Nhìn chung là phần lớn diện tích nghiên cứu nằm ở sườn dốc.
Hình 3. 2: Bản đồ độ dốc của khu vực nghiên cứu
Hiện nay phương pháp viễn thám thường xuyên được sử dụng để thành lập sơ đồ thảm phủ thực vật. Đối với khu vực nghiên cứu, tác giả đã sử dụng qui trình phân tích thảm phủ như mơ tả trong hình 3.3.
Hình 3. 3: Qui trình thành lập sơ đồ thảm phủ thực vật của khu vực nghiên cứu
Đối với diện tích nghiên cứu, số liệu ảnh viễn thám đươc sử dụng là ảnh SPOT 5 (chụp ngày 14/12/2004). Sau khi tiến hành hiệu chỉnh phổ và nắn chỉnh bằng modul LPS tích hợp trong phần mềm ERDAS 9.1 cho ảnh, tiến hành phân loại mẫu và đặt tên theo các nhóm mẫu dựa trên cơ sở quan sát các đối tượng ngoài thực địa. Số mẫu được lấy trong khu vực nghiên cứu được phân chia thành 8 loại. Khảo sát thực địa chỉ ra rằng trong khu vực nghiên cứu thảm phủ chủ yếu là: rừng trồng cây keo, tre nứa; và các loại cây thân gỗ khác mọc rải rác xen kẽ không thành rừng.
Nâng cao chất lƣợng ảnh Xử lý ản h ( Image Pr oc esin g Nắn chỉnh phổ T iền xử l ý ản h (P re -p ro ce ssi n g) Nắn chỉnh hình học Sơ đồ thảm phủ thực vật Ảnh vệ tinh Phân tích, phân loại thảm phủ Đánh giá kết quả Hậu xƣ lý (P ost – p roc essi n g)
Histogram, tăng cường xám độ, lọc theo
hướng…
Phân loại có kiểm định
Đánh giá độ chính xác theo hệ số Kapa Bản đồ địa hình
Ngồi ra cịn các loại thảm phủ bao gồm các loại cây như trè, cây ăn quả, cây keo, tre nứa, cọ và các cây thân gỗ khác, nhóm cây hoa màu thường trồng lẫn với khu dân cư. Ảnh sau khi được lấy mẫu theo 8 nhóm đối tượng tiến hành cơng việc luyện mẫu theo phương pháp phân loại có kiểm định sử dụng thuật toán Maximum Likehood bằng phần mềm ENVI4.3 với số lần luyện mẫu là 50 lần. Kết quả đã phân chia được 8 loại thảm phủ thực vật khác nhau cho khu vực nghiên cứu (Hình 3.4).
Hình 3. 4: Bản đồ thảm phủ thực vật của khu vực nghiên cứu
Để kiểm tra độ chính xác của kết quả phân loại, hệ số Kappa được sử dụng để đánh giá độ chính xác kết quả phân loại. Cơng việc tính tốn giá trị Kapa được
thực hiện trong phần mềm ENVI. Hai hệ số Kappa (Kappa Coefficient) và độ chính xác tồn cục (Overall Accuracy) được tính tốn cho thấy:
Overall Accuracy = 90.02% Kappa Coefficient = 0.87
Với giá trị của hệ số Kapa > 0.85, chỉ ra rằng kết quả phân tích có mức độ tin cậy cao.
3.4. Xây dựng bản đồ hệ số dẫn nƣớc của đất đá
3.4.1. Xây dựng bản đồ diện tích lưu vực đơn vị (a)
Như đã mơ tả ở phần 2.2, diện tích lưu vực đơn vị hoặc diện tích tích tụ của nước trên chiều dài đơn vị của đường đẳng trị độ cao. Hình 2.2 mơ tả định nghĩa về diện tích lưu vực đơn vị. Bản đồ diện tích lưu vực đơn vị được xây dựng từ số liệu DEM và hệ thống sơng suối đã được chuẩn hóa của khu vực nghiên cứu trên cơ sở hiệu chỉnh sông suối của bản đồ địa hình bằng ảnh Quickbird với độ phân giải 0.6m. Bản đồ diện tích lưu vực đơn vị được thực hiện thông qua công cụ Flow determination trong phần mềm ILWIS 3.4. Hình 3.5 mơ tả bản đồ diện tích lưu vực đơn vị của khu vực nghiên cứu.
Hình 3. 5: Bản đồ diện tích lưu vực đơn vị của khu vực nghiên cứu
3.4.2. Tính tốn lượng mưa hữu hiệu (R)
Số liệu lượng mưa hữu hiệu sử dụng trong phân tích trượt lở đất theo mơ hình độ ổn định sườn dốc được tính tốn trên cơ sở số liệu lượng mưa ngày ngày cực đại dự báo với chu kỳ lặp lại 20 năm. Tại TP. Yên Bái chỉ có duy nhất một trạm KTTV với khoảng thời gian quan trắc số liệu từ năm 1962 đến 2006 (Phụ lục 1), do vậy cả khu vực nghiên cứu sẽ cùng sử dụng một giá trị lượng mưa hữu hiệu trong tính tốn trượt lở đất. Phần mềm SMADA 6.0 được sử dụng để tính tốn lượng mưa dự báo ngày cực đại theo các chu kỳ lặp lại khác nhau. Kết quả tính tốn theo các phân bố
được thể hiện trong bảng 2.
Biểu đồ quy luật thay đổi lượng mưa ngày cực đại được mô phỏng dự báo theo