2.1.4.1. Cách thức tiếp cận
Tiếp cận hệ thống: Hệ thống là một tập hợp nhất định, có mối quan hệ biện chứng
với nhau tạo thành một chỉnh thể trọn vẹn, ổn định và có quy luật vận động tổng hợp.
Quan điểm hệ thống yêu cầu khi nghiên cứu phải xem xét các đối tượng một cách toàn diện về nhiều mặt, nhiều mối quan hệ, trong trạng thái vận động và phát triển, trong những hoàn cảnh cụ thể để tìm ra bản chất các quy luật vận động của đối tượng. Trong nghiên cứu này, tổng hợp, phân tích và xem xét các yếu tố ảnh hưởng đến rủi ro lũ lụt.
Từ đó rút ra những kết luận, thông tin hữu ích, phục vụ cho đánh giá rủi ro lũ lụt và mâu thuẫn với biến đổi sử dụng đất.
Tiếp cận liên ngành: Nghiên cứu mâu thuẫn giữa biến đổi sử dụng đất và rủi ro lũ
bằng cách áp dụng Viễn thám và Học sâu dựa trên nhiều lĩnh vực khác nhau như địa lý
kinh tế - xã hội, mô hình toán, công nghệ thông tin, quy hoạch không gian, môi trường,… Trong đó, ngay từ định nghĩa về rủi ro lũ cũng đã là một khoa học liên ngành, là sự giao thoa giữa các yếu tố về tự nhiên và con người. Vì vậy khi nghiên cứu cần xem xét trên cơ sở tiếp cận tích hợp, liên ngành để phát hiện và phân tích vấn đề một cách toàn diện.
Tiếp cận lịch sử: Mỗi đơn vị lãnh thổ bất kì đều phải trải qua các quá trình hình
thành, phát triển và tiến hoá theo thời gian. Đây là cách tiếp cận cho phép thu thập và
khai thác thông tin, dữ liệu ở các giai đoạn khác nhau, đặc biệt là dữ liệu viễn thám.
Trong đề tài này, cách tiếp cận lịch sử giúp mô phỏng lại quá trình sử dụng đất từ quá khứ cho đến hiện tại và xác định được nguyên nhân gây ra quá trình biến đổi này. Từ đó dự báo được biến đổi sử dụng đất trong tương lai. Về khía cạnh rủi ro lũ lụt, cách tiếp cận này giúp chúng ta đánh giá rủi ro lũ lụt cả về xu hướng lịch sử và tương lai.
Tiếp cận phát triển bền vững: Tiếp cận phát triển bền vững hướng tới sự hài hòa
mối quan hệ giữa con người và tự nhiên trong sự tương tác giữa hệ thống tự nhiên và hệ thống kinh tế - xã hội. Tiếp cận phát triển bền vững được vận dụng trong nghiên cứu khi sử dụng tổng hợp lãnh thổ theo không gian, xem xét tính bền vững môi
18 trường, tính bền vững xã hội khi xây dựng định hướng sử dụng đất và bảo vệ môi trường tại khu vực nghiên cứu.
Cách tiếp cận tham gia cộng đồng: để xác các chỉ số tổn thương người ta thường sử dụng số liệu thống kê và các phương pháp toán học để tính toán. Ở đây, tham vấn cộng đồng được sử dụng kết hợp với các phương pháp thống kê để thực hiện mục tiêu này.
2.1.4.2. Phương pháp nghiên cứu
* Phương pháp tổng hợp thông tin, tài liệu
Sử dụng phương pháp thu thập tài liệu, số liệu cần thiết phục vụ cho các nội dung nghiên cứu của đề tài bao gồm:
- Các công trình nghiên cứu khoa học trong và ngoài nước liên quan đến các vấn đề như: cảnh quan, mâu thuẫn sử dụng đất, hệ thông tin địa lý,...
- Các tài liệu, số liệu thống kê thu thập thông qua các cơ quan nghiên cứu, các cơ quan chuyên ngành, Sở tài nguyên và môi trường tỉnh Quảng Ngãi, Kon Tum.
- Dữ liệu không gian bao gồm bản đồ chuyên đề các hợp phần cảnh quan, ảnh vệ tinh đa thời gian.
* Phương pháp bản đồ, viễn thám và GIS
Sự kết hợp của hoạt động điều tra khảo sát có sự tham gia của các bên liên quan và hệ thống thông tin địa lý (GIS) cho phép khai thác các số liệu định tính một cách nhanh chóng ngoài thực địa; từ đây, các kỹ thuật thu thập số liệu khác nhau trở thành nền tảng để chuyển đổi tri thức dưới dạng số và hiển thị trên bản đồ (Picuno et al., 2019). Quá trình này cho phép tiếp cận xã hội học bổ sung những nghiên cứu thăm dò,
lập kế hoạch và đánh giá các nghiên cứu cho nhiều khía cạnh khác nhau của lũ lụt. Lợi thế của hệ thống bản đồ và GIS cho phép thể hiện mối quan hệ giữa các đối tượng địa
lý trong không gian lãnh thổ. Trên cơ sở sử dụng các phần mềm chuyên ngành (Mapinfo, ArcGIS, IDRISI, …), các sản phẩm bản đồ được thành lập như bản đồ độ ngập sâu, bản đồ vận tốc lũ lụt, bản đồ tính nhạy cảm lũ lụt, bản đồ nguy cơ lũ lụt, bản đồ mức độ phươi nhiễm, bản đồ tính dễ bị tổn thương và bản đồ rủi ro lũ lụt.
* Phương pháp mô hình hóa không gian
- Phương pháp mô hình hóa biến đổi sử dụng đất trên cơ sở chuỗi Markov-CA:
Phân tích chuỗi Markov là một quá trình ngẫu nhiên thời gian rời rạc với tính chất Markov, giúp hỗ trợ mô hình hóa không gian thông qua khả năng đưa ra ma trận xác suất chuyển đổi (transition probability matrix) của các yếu tố đầu vào. Trong hoạt động
19 sử dụng đất, phân tích chuỗi Markov sẽ có kết quả là ma trận thể hiện xác suất biến đổi của một loại hình sử dụng đất này sang các loại hình sử dụng đất còn lại (Zhou et al.,
2020). Sự kết hợp của chuỗi Markov với mô hình CA (Cellular Automata) giúp hiển thị
sự phân bố các đối tượng địa lý trong không gian, cho phép dự báo sự biến động sử dụng đất với một, hai hoặc nhiều lớp sử dụng đất cùng một lúc trên cơ sở của quá trình chuyển đổi tiềm năng (khả năng chuyển đổi), mỗi quá trình chuyển đổi được mô hình hóa bằng một hàm hồi quy logistic hoặc mạng thần kinh đa lớp (Mondal et al., 2016).
Kết quả mô hình hóa biến đổi sử dụng đất sẽ là căn cứ để tiến hành dự báo các tác động tiêu cực của hoạt động sử dụng đất gây ra trong ngắn hạn, trung hạn và dài hạn.
*Phương pháp xử lý, phân tích dữ liệu và học máy sâu
Các mô hình với nguồn dữ liệu mở đã cung cấp một cách thức linh hoạt trong xây dựng bản đồ nguy cơ ngập lụt đáng tin cậy. Những tiến bộ về sức mạnh tính toán
và những cải tiến về chất lượng của dữ liệu không gian sẵn có đã dẫn đến việc tăng cường nhấn mạnh vào ứng dụng các phương pháp tiếp cận học máy như Artificial Neural Networks (ANN) (Khoirunisa et al., 2021), Random Forest (RF) (Chen et al.,
2020), Support Vector Machine (SVM) (Tehrany et al., 2014), Neural-Fuzzy (NF) (Hong et al., 2018), Logistic Regression (LR) (Al-Juaidi et al., 2018), Adaptive neuro
Fuzzy Inference Systems (ANFIS) (Termeh et al., 2018), Nạve Bayes (NB) (Chen et al., 2020), Decision Trees (DT) (Wang et al., 2021) trong việc lập mô hình các thành
phần khác nhau của rủi ro lũ lụt. Đánh giá rủi ro và tác động lũ lụt được ứng dụng theo xu hướng tích hợp mô hình học máy/trí tuệ nhân tạo sử dụng trong một số lĩnh vực như xây dựng các biện pháp giảm thiểu, chuẩn bị ứng phó khẩn cấp và lập kế hoạch khắc phục hậu quả lũ lụt (Lamovec và cộng sự, 2013; Bonafilia và cộng sự, 2020; Wagenaar
và cộng sự, 2020).
20
Figure 1: Phương pháp xây dựng bản đồ tính nhạy cảm lũ lụt năm 2005, 2020, 2035
và 2050
* Phương pháp mô hình thủy văn – thủy lực
Trong nghiên cứu này, mô hình thủy lực được sử dụng để mô phỏng độ ngập sâu và vận tốc dòng chảy của các trận lũ lụt lịch sử và dự báo theo kịch bản biến đổi khí hậu. Trong đó, mô hình 1D được sử dụng để mô phỏng và dự báo các đặc trưng dòng chảy trong sông. Mô hình Mike Nam (mô hình mưa-dòng chảy) là một tiểu modun của mô hình Mike 11 do Viện Thủy lực Đan Mạch (DHI) phát triển. Mô hình này cung cấp lưu lượng cho các tiểu lưu vực không có dữ liệu dòng chảy. Mô hình 2D mô phỏng hiểm họa lũ lụt cho vùng đồng bằng.
Mike Flood được sử dụng để liên kết mô hình thủy lực 1 chiều (Mike 11) và mô
hình thủy lực 2 chiều (Mike 21). Các mô hình được hiệu chỉnh, kiểm định với số liệu đo tại các trạm quan trắc khí tượng thủy văn, kết hợp với số liệu khảo sát thực địa tại vùng nghiên cứu và dữ liệu ảnh vệ tinh thu thập được sau các trận lũ. Các chỉ số Nash–
Sutcliffe efficiency (NSE), flood peak error, and coefficient of determination (R2) được sử dụng để đánh giá độ tin cậy của mô hình.
* Phương pháp phỏng vấn điều tra xã hội học
Thông tin đa chiều về tác động của biến đổi khí hậu và rủi ro lũ lụt, về kế hoạch hành động làm giảm thiểu rủi ro lũ lụt, đặc biệt là các cộng đồng nghèo khó tại
21 lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang, nơi mà cư dân địa phương sinh sống chủ yếu dựa vào canh tác nông nghiệp, chăn nuôi, đánh bắt, nuôi trồng thủy hải sản,... sẽ được thu
thập thông qua các chuyến khảo sát, điều tra bằng phiếu câu hỏi và phỏng vấn sâu đối tượng một cách trực tiếp. Việc xử lý thống kê bộ phiếu điều tra trong vùng dự án đã đem lại những kết quả rất lý thú về nhận thức của người dân đối với rủi ro lũ lụt, về kiến thức bản địa, v.v… Điều tra xã hội học được tiến hành chủ yếu tại các xã nghiên cứu thí điểm.
Bảng hỏi được chia ra làm 3 phần:
Phần 1: Thông tin chung Phần 2: Thông tin về khả năng thích ứng của hộ gia đình đối với lũ lụt thường xuyên - Nguốn vốn tự nhiên
- Nguồn vốn vật chất - Nguồn vốn con người-nhận thức và kinh nghiệm chỗng lũ - Nguồn vốn xã hội
- Nguồn lực tài chính Phần 3: Lũ lụt tháng 10/2020 Phỏng vấn sâu một cách trực tiếp cán bộ xã được chia ra làm 3 phần:
- Phân tích biến động và tình hình sử dụng đất - Tình hình phát triển đô thị hóa tại khu vực
- Tác động của lũ lụt với người dân, cũng như kế hoạch và chiến lược để giảm thiểu thiệt hại của chinh quyền địa phương.
* Phương pháp phân tích thứ bậc AHP
Các thành phần của rủi ro lũ là nguy cơ lũ lụt, mức độ phơi nhiễm và tính dễ bị
tổn thương. Mỗi thành phần được chia thành các thành phần con và phương pháp AHP được sử dụng để đánh giá trọng số của từng thành phần con.
AHP là một kỹ thuật ra quyết định đa mục tiêu được đề xuất bởi Saaty (1980).
được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như khoa học tự nhiên, kinh tế, xã hội, y tế...
Phương pháp này được dùng như một công cụ linh hoạt để hỗ trợ phân tích ra quyết định với nhiều tiêu chí, cho phép xác định rõ ràng các tiêu chí thẩm định và nhiều
22 thuộc tính sử dụng kỹ thuật định lượng. AHP được dùng để định lượng các ưu tiên về chất lượng giữa các thành phần chính, phụ cũng như các chỉ số và thể loại.
Dựa trên so sánh cặp, AHP có thể được mô tả với 3 nguyên tắc chính: Phân tích vấn đề ra quyết định (thiết lập thứ bậc); Đánh giá so sánh các thành phần (so sánh cặp giữa các yếu tố); Tổng hợp các mức độ ưu tiên (xác định các ma trận trọng số). Trước tiên, AHP phân tích một vấn đề phức tạp, đa tiêu chí theo cấu trúc thứ bậc:
Sơ đồ cấu trúc thứ bậc bắt đầu với mục tiêu, được phân tích qua các tiêu chí lớn và các
tiêu chí thành phần, cấp bậc cuối cùng thường bao gồm các phương án có thể lựa chọn.
Quá trình đánh giá sử dụng ma trận so sánh cặp với thang điểm 9, xác định trọng số dựa trên vector riêng ứng với giá trị riêng lớn nhất, sau đó kiểm tra hệ số nhất quán.
Cuối cùng, tất cả các trọng số được tổng hợp lại để đưa ra quyết định tốt nhất.
- Các bước tiến hành AHP:
+ Bước 1: Phân tích vấn đề và xác định lời giải yêu cầu.
+ Bước 2: Xác định các yếu tố sử dụng và xây dựng cây phân cấp yếu tố.
+ Bước 3: Điều tra thu thập ý kiến chuyên gia về mức độ ưu tiên.
+ Bước 4: Thiết lập các ma trận so sánh cặp.
+ Bước 5: Tính toán trọng số cho từng mức, từng nhóm yếu tố.
+ Bước 6: Tính tỷ số nhất quán (CR). Tỷ số nhất quán phải nhỏ hơn hay bằng 10%, nếu lớn hơn, cần thực hiện lại các bước 3, 4, 5.
+ Bước 7: Thực hiện bước 3, 4, 5, 6 cho tất cả các mức và các nhóm yếu tố trong cây phân cấp.
Mục tiêu
Tiêu chí 1 Tiêu chí 2 Tiêu chí 3
Phươn án 1 Phương án 2
23 + Bước 8: Tính toán trọng số tổng hợp và nhận xét.
Sau khi sử dụng phương pháp AHP, các chỉ số về hiểm họa lũ lụt, mức độ phơi nhiễm và tính dễ bị tổn thưởng được đánh giá như sau:
Hiểm họa lũ lụt = 0.62 * độ sâu ngập lụt + 0.23 * vận tốc dòng chảy + 0.11 * tính nhạy cảm lũ lụt
Mức độ phơi nhiễm = 0.66 * mật độ dân số + 0.34 * LULC (Land Use/Land Cover – Lớp phủ/sử dụng đất)
Tính dễ bị tổn thương = 0.52 * tỷ lệ nghèo + 0.26 * số lượng trường học + 0.12 * số lượng phụ nữ + 0.07 * diện tích đất nông nghiệp
Rủi ro lũ lụt = hiểm họa lũ lụt * mức độ phơi nhiễm * tính dễ bị tổn thương
24
HOẠT ĐỘNG 2.2: PHÂN TÍCH BIẾN ĐỔI SỬ DỤNG ĐẤT NĂM 2005, 2020 VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH DỰ BÁO SỬ DỤNG ĐẤT NĂM 2030 CHO LƯU
VỰC SÔNG NHẬT LỆ - KIẾN GIANG.