2.3.1.1. Hồ sơ lịch sử các sự kiện lũ lụt
Hồ sơ lịch sử các sự kiện lũ lụt đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá tính nhạy cảm lũ lụt (Tehrany, Pradhan et al. 2014, Prasad, Loveson et al. 2021). Chúng thể hiện mối quan hệ giữa các vị trí lũ lụt trong quá khứ với các điền kiện môi trường, thủy văn, khí hậu và các yếu tố nhân sinh (Costache 2019, Islam, Talukdar et al.
2021). Trong nghiên cứu này, các vị trí lũ lụt được thu thập từ Sở Tài nguyên và Môi trường, Sở Nông nghiệp Phát triển nông thôn, tỉnh Quảng Bình và được đo đạc trong chuyến khảo sát thực địa vào tháng 4 năm 2022.
Ngoài ra, dữ liệu Sentinel-1 được thu thập vào ngày 10 tháng 10 năm 2020 trong đợt lũ lụt từ ngày 06 đến ngày 13 tháng 10 năm 2020 được sử dụng để phát hiện và giám sát lũ lụt. Hình 3.1 cho thấy hình ảnh Sentinel-1A được tải từ trang web của Tổ chức Vũ trụ Châu Âu (ESA). ESA đã phóng Sentinel-1A vào ngày 3 tháng 4 năm 2014 và Sentinel1-1B vào ngày 25 tháng 4 năm 2016. Ảnh Sentinel-1 có khả năng phân cực kép băng tần C (VV: phân cực đơn; và VH: phân cực đôi) và tạo ra hình ảnh có độ phân giải hình học (10 m). Các nghiên cứu trước đây đã nhấn mạnh rằng Sentinel-1A thích hợp trong việc thành lập bản đồ lũ lụt do độ nhạy đối với mặt nước.
Những dữ liệu này được xử lý và phân tích bằng SNAP, trong khi phân tích không gian địa lý trên dữ liệu được thực hiện bằng ArcGIS (phiên bản 10.6).
Table 1: Dữ liệu ảnh được sử dụng trong nghiên cứu
Ảnh Kênh ảnh Phân cực Thời gian thu ảnh Thời gian mưa lũ
Sentinel 1A C HH, VV 29/09/2020 Trước mưa lũ
Sentinel 1A C HH, VV 10/10/2020 06/10-13/10/2020
Để phát hiện và giám sát lũ lụt, chúng tôi sử dụng hình ảnh trước và trong khi lũ lụt để so sánh diện tích nước và đất. Các quy trình tiền xử lý bao gồm bốn bước chính:
hiệu chuẩn bức xạ, lọc nhiễu, nắn ảnh, chuyển đổi hệ tọa độ (Hình 4). Sau quá trình tiền xử lý ảnh, phương pháp ngưỡng (binarization) được sử dụng để xác minh các khu
34 vực bị ngập lụt và khu vực không bị ngập lụt. Sau đó, bản đồ ngập lụt sẽ được đánh giá độ chính xác bằng cách sử dụng ma trận nhầm lẫn. Phương pháp này được sử dụng
rộng rãi để xác nhận phân loại ảnh, đặc biệt đối với dữ liệu viễn thám. Hình 5 thể hiện sơ đồ phương pháp lập bản đồ lũ sử dụng dữ liệu Sentinel-1A.
Figure 4: Tăng cường chất lượng ảnh Sentinel 1A trước khi nắn chỉnh (a: trước khi
lọc nhiễu; b: sau khi lọc nhiễu)
Figure 5: Quy trình thành lập bản đồ ngập lụt từ ảnh vệ tinh Sentinel 1A
A
B
35 Tổng cộng, chúng tôi thu thập 502 điểm lũ để xây dựng mô hình nhạy cảm lũ
lụt. Nghiên cứu này tập trung vào việc khám phá các mô hình phân loại nhị phân, trong đó việc chọn các điểm không bị lũ là quan trọng và chúng được lựa chọn ngẫu nhiên, đồng thời xem xét các yếu tố như độ cao, độ dốc, thông tin lịch sử về lũ lụt, và nhiệm vụ thực địa. Các điểm không bị ngập chủ yếu tập trung ở khu vực miền núi phía
Tây và một số điểm gần biển, nằm ở độ cao trên các cồn cát không thể bị ngập. Cuối cùng, 1964 điểm lũ và không lũ làm dữ liệu đầu vào cho mô hình nhạy cảm lũ lụt.
Điểm lũ và điểm không lũ được mã hóa lần lượt là 1 và 0. Dữ liệu được chia thành hai phần với 70% được sử dụng để huấn luyện mô hình và 30% để xác thực mô hình.
2.3.1.2. Lựa chọn các yếu tố điều hòa
Lựa chọn các yếu tố điều hòa đóng vai trò quan trọng trong đánh giá tính nhạy cảm với lũ lụt (Pham, Jaafari et al. 2019, Zhao, Pang et al. 2019). Tuy nhiên, dù có nhiều nghiên cứu tổng quan về tính nhạy cảm với lũ lụt, không có hướng dẫn cụ thể nào cho việc lựa chọn các yếu tố điều hòa. Trong nghiên cứu này, chúng tôi lựa chọn 10 yếu tố điều hòa để đánh giá tính nhạy cảm của lũ lụt, bao gồm Độ cao, hướng phơi sườn, độ cong, độ dốc, Chỉ số Độ ẩm Địa hình (TWI), Chỉ số Thực vật khác biệt chuẩn hóa (NDVI), Chỉ số Xây dựng chênh lệch chuẩn hóa (NDBI), Chỉ số Nước chênh lệch chuẩn hóa (NDWI), lượng mưa 2005, 2020, 2035 và 2050, sử dụng đất 2005, 2020, 2035 và 2050, thổ nhương, khoảng cách đến đường, khoảng cách đến sông và hướng
dòng chảy, chỉ số vận chuyển trầm tích.
Độ cao, độ dốc, độ cong, khía cạnh, dòng chảy và chỉ số địa hình phức hợp được tính toán từ mô hình số độ cao DEM, xây dựng từ bản đồ địa hình tỷ lệ 1/10 000m. Lượng mưa năm 2005 và 2020 được thu thập từ 10 trạm khí tượng, thủy văn của tỉnh Quảng Bình. Sử dụng đất năm 2005 và 2020 được thu thập từ Sở tài nguyên và Môi trường tỉnh Quảng Bình. Khoảng cách đến hệ thống giao thông và khoảng cách đến hệ thống sông được trích xuất từ bản đồ địa hình 1/10 000m. Tất cả các yếu tố điều hòa được chuyển sang dạng raster với độ phân giải không gian 10m.
Độ cao đóng vai trò quan trọng trong việc xác định khu vực có khả năng xảy ra lũ lụt. Độ cao càng lớn, khả năng xảy ra lũ lụt càng thấp và ngược lại (Tehrany,
36 Pradhan et al. 2013, Prasad, Loveson et al. 2021). Giá trị độ cao trong khu vực nghiên
cứu dao động từ 0 đến 1530m.
Độ dốc là một trong những yếu tố ảnh hưởng đến sự xuất hiện của lũ lụt, tác động trực tiếp đến lưu lượng và vận tốc dòng chảy. Độ dốc càng lớn, lưu lượng và vận tốc dòng chảy càng lớn và ngược lại (Prăvălie and Costache 2014, Rahmati,
Pourghasemi et al. 2016). Trong khu vực nghiên cứu, giá trị độ dốc từ 0 đến 720.
Hướng phơi sườn đóng vai trò quan trọng trong đánh giá tính nhạy cảm của lũ lụt, ảnh hưởng đến hướng dòng chảy và khả năng tích tụ nước bề mặt (Tang, Li et al. 2020).
Tại khu vực nghiên cứu, giá trị khía cạnh dao động từ 0 đến 3600.
Độ cong mô tả hình dạng bề mặt của khu vực nghiên cứu và ảnh hưởng đến khả năng tích tụ nước bề mặt. Một khu vực có độ cong càng nhỏ, xác suất xảy ra lũ lụt càng lớn (Mirzaei, Vafakhah et al. 2021). Tại lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang, giá
trị độ cong dao động trong khoảng từ -52 đến 23.
Lượng mưa được xem là một trong những yếu tố điều hòa quan trọng trong việc xác định các khu vực có khả năng xảy ra ngập lụt. Lượng mưa lớn trong thời gian ngắn có thể gây lũ lụt trên diện rộng (Tehrany, Pradhan et al. 2014, Shahabi, Shirzadi
et al. 2021). Lượng mưa trong khu vực nghiên cứu dao động từ 2000 đến 2700 mm/năm.
Sử dụng đất/lớp phủ cũng là một trong những yếu tố quan trọng trong đánh giá tính nhạy cảm của lũ lụt, vì mỗi loại hình sử dụng đất/lớp phủ đều có ảnh hưởng đến chế độ thủy văn của lưu vực, như quá trình thấm thấu, bốc hơi và dòng chảy (Tehrany
and Kumar 2018). Tại lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang, bản đồ hiện trạng sử dụng đất/lớp phủ được chia thành năm loại hình chính: đất trống, đất nông nghiệp, đất rừng, đất quần cư và mặt nước.
Việc xây dựng hệ thống giao thông ảnh hưởng đáng kể đến chế độ thủy văn và khả năng thấm nước của bề mặt. Tại lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang, quốc lộ 1A đóng vai trò như một hệ thống đê ngăn nước lũ thoát ra biển, làm tăng tình trạng lũ lụt ngày càng nghiêm trọng (Zhao, Pang et al. 2018, Arora, Arabameri et al. 2020).
Chỉ số địa hình phức hợp là chỉ số độ ẩm của một khu vực ở trạng thái ổn định.
Chúng thường được sử dụng để định lượng khả năng kiểm soát địa hình trên các quá trình thủy văn. Chỉ số địa hình phức hợp ảnh hưởng lớn đến khả năng tích tụ dòng
37 chảy, đây được coi là một trong những yếu tố quan trọng tạo nên lũ lụt (Mirzaei,
Vafakhah et al. 2021). Trong khu vực nghiên cứu, giá trị của chỉ số địa hình phức hợp dao động từ 1,1 đến 23.
Khoảng cách đến hệ thống sông là yếu tố điều hòa ảnh hưởng trực tiếp đến lũ lụt. Khoảng cách đến hệ thống sông càng nhỏ, nguy cơ xảy ra lũ lụt càng lớn
(Choubin, Moradi et al. 2018), và lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang có khoảng cách đến hệ thống sông dao động trong khoảng từ 0 đến 6031m.
Hướng dòng chảy đóng vai trò quan trọng trong việc xác định khu vực có khả năng xảy ra lũ lụt. Hướng dòng chảy ảnh hưởng trực tiếp đến hướng của dòng chảy bề mặt (Liuzzo, Sammartano et al. 2019). Tại lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang, giá trị hướng dòng chảy dao động từ 0 đến 1920.
Chỉ số độ ẩm địa hình (TWI) được tính toán dựa trên tỷ lệ giữa diện tích lưu
vực và độ dốc, mô tả độ ẩm của đất và có mối tương quan dương với sự xuất hiện của lũ lụt (Phạm và đồng nghiệp, 2021d). Nó cũng ảnh hưởng đáng kể đến quá trình tích tụ dòng chảy (Costache và đồng nghiệp, 2020b; Saha và đồng nghiệp, 2021a). Giá trị của TWI thay đổi trong khoảng từ 1,18 đến 23,4 trong phạm vi nghiên cứu này.
Cường độ lũ lụt phụ thuộc vào độ che phủ của thảm thực vật, và nó thường xuất hiện ở các vùng có mật độ thảm thực vật thấp. Do đó, Chỉ số Thực vật Khác biệt
Chuẩn hóa (NDVI) được sử dụng phổ biến để ước tính đặc điểm của thực vật (Saha và đồng nghiệp, 2021a; Shahabi và đồng nghiệp, 2012). Trong nghiên cứu này, giá trị của NDVI thay đổi từ -0,3 đến 0,7.
Chỉ số Xây dựng Chênh lệch Chuẩn hóa (NDBI) thể hiện mật độ phân bổ khu dân cư. Mật độ bề mặt dân cư càng cao, khả năng chống thấm của bề mặt càng tăng, và vận tốc càng nhanh, từ đó tăng khả năng xảy ra lũ lụt (Nguyen và đồng nghiệp, 2021a). NDWI cũng là một yếu tố quan trọng liên quan đến xác suất xảy ra lũ lụt. Nó được sử dụng để đo độ ẩm của đất và thực vật (Zhao và đồng nghiệp, 2018). Trong nghiên cứu này, giá trị của NDBI thay đổi từ -0.9 đến 0.4, trong khi giá trị của NDWI thay đổi từ -0,4 đến 0,9.
Thổ nhưỡng đóng vai trò quan trọng trong quá trình thấm nước và kiểm soát dòng chảy (Choubin và đồng nghiệp, 2018; Rahman và đồng nghiệp, 2019). Trong phạm vi khu vực nghiên cứu, bản đồ thổ nhưỡng được phân loại dựa trên các loại đất
38 như calcisols nung, cambisols đen, đất phù sa đen, gleysols, cambisol eutric, đất phù sa eutric, xám ferralic, xám haplic, sét haplic, mùn heplic, xám mùn, sét luvic arenosol, sét moli salic, phù sa orthi thionic, xám plinthic, plinthosol, ferralsols rhodic, và ferralsols xanthic.
STI (Sediment Transport Index) thể hiện khả năng chuyển động của trầm tích trong nước. Các nghiên cứu đã đặc biệt chú ý đến việc tải lượng trầm tích cao, có thể tăng nguy cơ lắng đọng trầm tích trong lũ lụt. Hiện tượng này có thể làm tăng mực nước sông, góp phần vào nguy cơ gia tăng của lũ lụt. Do đặc tính ngắn và dốc của sông, khu vực nghiên cứu thường xuyên đối mặt với lượng mưa lớn, điều này gây ra trầm tích dày đặc tại thượng nguồn, từ đó làm tăng nguy cơ lũ lụt ở các vùng hạ lưu.
39
40
41
Figure 6: Bản đồ các yếu tố điều hoà trong thành lập bản đồ tính nhạy cảm lũ lụt tại
lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang