Nhận viết luận văn Đại học , thạc sĩ - Zalo: 0917.193.864 Tham khảo bảng giá dịch vụ viết bài tại: vietbaocaothuctap.net Download luận án tiến sĩ ngành kĩ thuật trắc địa với đề tài: Nghiên cứu ứng dụng mô hình hoá không gian trong phân vùng nguy cơ phục vụ cảnh báo lũ lưu vực sông Lam, cho các bạn làm luận văn tham khảo

1. i
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT
ĐẶNG TUYẾT MINH
NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HOÁ KHÔNG GIAN
TRONG PHÂN VÙNG NGUY CƠ PHỤC VỤ
CẢNH BÁO LŨ LƯU VỰC SÔNG LAM
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
HÀ NỘI - 2019

2. ii
BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO
TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT
ĐẶNG TUYẾT MINH
NGHIÊN CỨU ỨNG DỤNG MÔ HÌNH HOÁ KHÔNG GIAN
TRONG PHÂN VÙNG NGUY CƠ PHỤC VỤ
CẢNH BÁO LŨ LƯU VỰC SÔNG LAM
Ngành : Kỹ thuật Trắc địa - Bản đồ
Mã số : 9520503
LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
1. TS Vũ Anh Tuân
2. PGS.TS Phạm Công Khải
HÀ NỘI - 2019

3. iii
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu tính
toán, kết quả trong luận án là trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất cứ
công trình nào khác.
Tác giả luận án
Đặng Tuyết Minh

4. iv
LỜI CẢM ƠN
Luận án này được hoàn thành dưới sự hướng dẫn của TS Vũ Anh Tuân –
Trung tâm Vũ trụ Việt Nam, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam và
PGS.TS Phạm Công Khải – Bộ môn Trắc địa Mỏ, trường Đại học Mỏ - Địa chất.
Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến tới các thầy đã tận tình hướng dẫn, giúp
đỡ và động viên trong suốt quá trình làm luận án.
Tác giả cũng xin gửi lời cảm ơn đến tập thể các thầy, cô giáo bộ môn Trắc
địa Mỏ đã tận tình giúp đỡ, tạo điều kiện trong quá trình tác giả luận án ở Bộ môn.
Trong quá trình học tập và nghiên cứu tác giả cũng nhận được nhiều sự giúp
đỡ, quan tâm của cơ sở đào tạo, phòng Sau đại học - trường Đại học Mỏ - Địa chất,
Bộ môn Trắc địa trường Đại học Thuỷ lợi, tác giả xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ
quý báu đó.
Luận án còn nhận được ý kiến đóng góp của các chuyên gia, nhà khoa học
thuộc trường Đại học Thuỷ lợi, trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội,
trường Đại học Mỏ - Địa chất, trường Đại học Quốc gia Hà Nội, Trường Đại học
Delft - Hà Lan, Đài KTTV khu vực Tây Nguyên, Đài KTTV khu vực Nam Trung
bộ, Đài KTTV khu vực Bắc Trung bộ, Trung tâm Quy hoạch và Điều tra TNN
Quốc gia, cục Viễn thám Quốc gia, Trung tâm Vũ trụ Việt Nam (đề tài VT-UD.12)
tác giả xin cảm ơn những ý kiến đóng góp có giá trị đó.
Trong quá trình làm đồ án, tác giả đã sử dụng kết quả của đề tài mã số
TNMT. 05.33 do PGS.TS Trần Duy Kiều, trường Đại học Tài nguyên và Môi trường
là chủ nhiệm. Xin chân thành cảm ơn tập thể tác giả của đề tài đó.
Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn tới gia đình, bạn bè là chỗ dựa tinh thần giúp
tác giả hoàn thành luận án này.
Hà Nội, ngày tháng năm 2019
Tác giả luận án

5. v
MỤC LỤC
Trang
LỜI CAM ĐOAN ....................................................................................................... i
LỜI CẢM ƠN ........................................................................................................... iv
MỤC LỤC...................................................................................................................v
DANH MỤC HÌNH............................................................................................... vii
DANH MỤC BẢNG................................................................................................. ix
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT...............................................................................xiii
MỞ ĐẦU ....................................................................................................................1
1. Tính cấp thiết của đề tài ..........................................................................................1
2. Mục tiêu và nhiệm vụ của đề tài .............................................................................4
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu...........................................................................4
4. Phương pháp nghiên cứu.........................................................................................4
5. Các luận điểm của luận án ......................................................................................5
6. Những điểm mới của luận án..................................................................................5
7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn.................................................................................6
8. Cơ sở tài liệu ...........................................................................................................6
9. Cấu trúc luận án ......................................................................................................7
Chương 1: TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU.......................................9
1.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ trên thế giới...................9
1.2 Tổng quan các nghiên cứu trong phân vùng nguy cơ lũ ở Việt Nam ................ 15
1.3 Tình hình nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ trên lưu vực sông Lam................ 18
1.4 Phương pháp mô hình hoá trong phân vùng nguy cơ lũ, đánh giá ưu, nhược
điểm và hiệu quả ứng dụng của chúng..................................................................... 20
1.4.1 Phương pháp mô hình hóa xây dựng mô hình phân vùng nguy cơ lũ ............ 21
1.4.2 Mô hình tất định trong phân vùng nguy cơ lũ (deterministic model) ............. 23
1.4.3 Mô hình suy nghiệm trong phân vùng nguy cơ lũ (heuristic model) .............. 26
1.4.4 Mô hình thống kê trong phân vùng nguy cơ lũ ............................................... 30
1.5 Định hướng và phương pháp nghiên cứu của luận án ....................................... 34

6. vi
1.6 Tổng kết chương 1 ............................................................................................. 37
Chương 2: CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN SỬ DỤNG PHƯƠNG
PHÁP AHP TRONG PHÂN VÙNG NGUY CƠ LŨ TRÊN LƯU VỰC .......... 39
2.1 Cơ sở khoa học của phương pháp AHP............................................................. 39
2.1.1 Giới thiệu phương pháp AHP ......................................................................... 39
2.1.2 Nguyên tắc AHP.............................................................................................. 39
2.2 Quá trình thực hiện phương pháp AHP ............................................................. 41
2.3 Thực tiễn sử dụng AHP trong phân vùng nguy cơ lũ ........................................ 49
2.3.1 Xác định mục tiêu............................................................................................ 50
2.3.2 Xây dựng mô hình thứ bậc đa tầng.............................................................. .. 50
2.3.3 Thành lập ma trận so sánh theo cặp............................................................... 51
2.3.4 Tính trọng số từng tiêu chí và chỉ số nhất quán.............................................. 53
2.3.5. Kiểm tra tỷ số nhất quán................................................................................ 53
2.3.6 Phân tích đánh giá kết quả.............................................................................. 53
2.4 Phân tích và lựa chọn các yếu tố trong mô hình phân vùng nguy cơ lũ ............ 54
2.4.1 Lượng mưa và cường độ mưa ......................................................................... 60
2.4.2 Độ dốc, độ cao và độ nhám địa hình .............................................................. 61
2.4.3 Mật độ lưới sông (mật độ phân cắt ngang), dòng chảy và sự tích tụ dòng chảy... 62
2.4.4 Khoảng cách đến mặt nước tự nhiên, khoảng cách đến hệ thống thoát nước,
khoảng cách đến ngã ba sông.................................................................................. 63
2.4.5 Thổ nhưỡng, cấu trúc đất, tỷ lệ thấm.............................................................. 63
2.4.6. Sử dụng đất, lớp phủ và lớp phủ thực vật...................................................... 64
2.4.7 Các yếu tố khác............................................................................................... 66
2.5 Phân tích ảnh hưởng của chiều dài sườn dốc đến nguy cơ lũ............................ 67
2.5.1 Khái niệm ........................................................................................................ 67
2.5.2 Cơ sở lý thuyết lựa chọn yếu tố chiều dài sườn dốc trong nghiên cứu phân
vùng nguy cơ lũ ........................................................................................................ 68
2.6 Một số nhận xét về phương pháp AHP trong phân vùng nguy cơ lũ................. 71
2.7 Tổng kết chương 2 .... ....................................................................................... 73

7. vii
Chương 3: ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP AHP XÂY DỰNG MÔ HÌNH
PHÂN VÙNG NGUY CƠ LŨ TRÊN LƯU VỰC SÔNG LAM......................... 74
3.1 Đặc điểm điều kiện tự nhiên và kinh tế - xã hội lưu vực sông Lam.................. 74
3.1.1 Vị trí địa lý ...................................................................................................... 74
3.1.2 Đặc điểm địa hình........................................................................................... 74
3.1.3 Đặc điểm mạng lưới sông ngòi ....................................................................... 76
3.1.4 Đặc điểm địa chất, địa mạo ............................................................................ 77
3.1.5 Đặc điểm thổ nhưỡng...................................................................................... 78
3.1.6 Đặc điểm thảm phủ thực vật ........................................................................... 78
3.1.7 Tình hình dân cư ............................................................................................. 79
3.2 Mạng lưới quan trắc và điều kiện khí tượng thủy văn....................................... 79
3.2.1 Mạng lưới quan trắc khí tượng thủy văn..... ................................................ 79
3.2.2 Đặc điểm khí tượng thuỷ văn .......................................................................... 81
3.3 Nhận xét ............................................................................................................. 81
3.4 Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến lũ lụt ở lưu vực sông Lam........................ 82
3.4.1 Lượng mưa ...................................................................................................... 83
3.4.2 Độ dốc địa hình............................................................................................... 83
3.4.3 Mật độ lưới sông (mật độ phân cắt ngang)..................................................... 84
3.4.4 Thổ nhưỡng ..................................................................................................... 84
3.4.5 Lớp phủ ........................................................................................................... 85
3.4.6 Chiều dài sườn dốc tương đối......................................................................... 86
3.4.7 Các yếu tố khác............................................................................................... 86
3.5 Xây dựng bảng phân cấp các yếu tố ảnh hưởng đến lũ lụt lưu vực sông Lam.. 88
3.5.1. Xây dựng bảng phân cấp lượng mưa............................................................. 89
3.5.2 Xây dựng bảng phân cấp độ dốc..................................................................... 90
3.5.3. Xây dựng bảng phân cấp thổ nhưỡng............................................................ 92
3.5.4. Xây dựng bảng phân cấp lớp phủ .................................................................. 93
3.5.5 Xây dựng bảng phân cấp mật độ lưới sông.... .............................................. 94
3.5.6 Xây dựng bảng phân cấp chiều dài sườn dốc tương đối ................................ 95

8. viii
3.6 Tính trọng số cho các yếu tố ảnh hưởng đến lũ ................................................. 96
3.6.1 Tính trọng số cho trường hợp năm yếu tố ảnh hưởng .................................... 97
3.6.2 Tính trọng số cho trường hợp sáu yếu tố ảnh hưởng.................................... 100
3.7 Xây dựng bản đồ các yếu tố ảnh hưởng đến lũ................................................ 103
3.7.1 Bản đồ lượng mưa......................................................................................... 103
3.7.2 Bản đồ độ dốc................................................................................................ 106
3.7.3 Bản đồ thổ nhưỡng........................................................................................ 107
3.7.4 Bản đồ lớp phủ.............................................................................................. 108
3.7.5 Bản đồ mật độ lưới sông ............................................................................... 109
3.7.6 Bản đồ chiều dài sườn dốc tương đối...... .................................................... 112
3.8 Thành lập bản đồ phân vùng lũ lưu vực sông Lam.......................................... 114
3.9 Đánh giá độ tin cậy của kết quả phân vùng nguy cơ lũ trên lưu vực sông Lam
bằng phương pháp mô hình hoá............................................................................. 119
3.10 Tổng kết chương 3 ......................................................................................... 124
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ............................................................................. 126
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ LIÊN QUAN
ĐẾN LUẬN ÁN .................................................................................................... 128
TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................... 129
PHỤ LỤC

9. ix
DANH MỤC HÌNH

10. x

11. xi
DANH MỤC BẢNG BIỂU
Bảng 1.1 Số lượng các công trình khoa học liên quan đến phân vùng nguy cơ lũ trên
Sciencedirect từ năm 2009 đến nay ............................................................................9
Bảng 1.2 Phương pháp xác định các thông số trong mô hình suy nghiệm áp dụng
trong phân vùng nguy cơ lũ...................................................................................... 27
Bảng 1.3 Ưu nhược điểm của các phương pháp mô hình hoá không gian trong phân
vùng nguy cơ lũ........................................................................................................ 35
Bảng 1.4 Các tiêu chí đánh giá mô hình và điểm số tương ứng .............................. 36
Bảng 2.1 Bảng xếp hạng mức độ so sánh giữa các phần tử..................................... 41
Bảng 2.2 Các nhân tố ma trận ý kiến chuyên gia..................................................... 45
Bảng 2.3 Ma trận so sánh của các nhân tố............................................................... 46
Bảng 2.4 Các thành phần của ma trận chuẩn hoá .................................................... 46
Bảng 2.5 Thành phần của ma trận trọng số.............................................................. 47
Bảng 2.6 Chỉ số ngẫu nhiên RI ................................................................................ 49
Bảng 2.7: Thống kê các tiêu chí ảnh hưởng đến nguy cơ lũ đã được công bố........ 56
Bảng 2.8 Yếu tố ảnh hưởng và trọng số trong nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ .. 60
Bảng 2.9 Giá trị hệ số dòng chảy của các loại hình sử dụng đất khác nhau............ 65
Bảng 2.10 Thông số đặc trưng nhám trên sườn dốc ................................................ 69
Bảng 2.11 Thời gian tập trung nước trên sườn dốc tra theo hệ số địa mạo thuỷ văn
sườn dốc và vùng mưa ............................................................................................. 69
Bảng 3.1 Phân cấp lượng mưa ................................................................................. 90
Bảng 3.2 Phân cấp độ dốc........................................................................................ 91
Bảng 3.3 Phân cấp thổ nhưỡng ................................................................................ 92
Bảng 3.4 Phân cấp lớp phủ....................................................................................... 94
Bảng 3.5 Phân cấp mật độ lưới sông........................................................................ 95
Bảng 3.6 Phân cấp chiều dài sườn dốc tương đối.................................................... 96
Bảng 3.7 Kết quả tổng hợp mức độ ưu tiên của các yếu tố ảnh hưởng đến lũ (trường
hợp có 5 nhân tố ảnh hưởng).................................................................................... 98
Bảng 3.8 Ma trận so sánh cặp năm yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ lũ..................... 98

12. xii
Bảng 3.9 Ma trận chuẩn hoá (trường hợp 5 nhân tố ảnh hưởng)............................. 99
Bảng 3.10 Trọng số năm yếu tố ảnh hưởng............................................................. 99
Bảng 3.11 Các thông số của AHP (trường hợp 5 nhân tố ảnh hưởng) .................. 100
Bảng 3.12 Kết quả tổng hợp mức độ ưu tiên của sáu yếu tố ảnh hưởng đến lũ .... 100
Bảng 3.13 Ma trận so sánh cặp các yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ lũ.................. 101
Bảng 3.14 Ma trận chuẩn hoá ................................................................................ 101
Bảng 3.15 Trọng số sáu yếu tố ảnh hưởng............................................................. 102
Bảng 3.16 Các thông số của AHP.......................................................................... 102
Bảng 3.17. Lượng mưa trung bình tháng, năm tại một số vị trí trên lưu vực sông
Lam giai đoạn 1961 – 2017.................................................................................... 104
Bảng 3.18 Cấp nguy cơ và diện tích khu vực có nguy cơ lũ (5 yếu tố ảnh hưởng) ....117
Bảng 3.19 Cấp nguy cơ và diện tích khu vực có nguy cơ lũ (6 yếu tố ảnh hưởng) ....118
Bảng 3.20 Mực nước và cấp báo động tại một số trạm thuỷ văn ngày 17/10/2010121
Bảng 3.21 Mực nước và cấp báo động tại một số trạm thuỷ văn ngày 16/10/2013....122
Bảng 3.22 Mực nước và cấp báo động tại một số trạm thuỷ văn đợt lũ 16/10/2016 ...... 123

13. xiii
DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT
Chữ viết tắt Cụm từ đầy đủ bằng tiếng Anh Cụm từ đầy đủ bằng tiếng Việt
AHP Analytic Hierarchy Process Quá trình phân tích thứ bậc
BSA Bivariate statistical analysis Phân tích thống kê hai biến
DEM Digital Elevation Model Mô hình số độ cao
DT Decision tree Cây quyết định
FHI Flood Hazard Index Chỉ số nguy cơ ngập lụt
FR Frequency ratio Tỷ lệ tần suất
GIS Geographic information system Hệ thống thông tin địa lý
HEC-RAS
Hydrologic Engineering Center – River
Analysis System
Mô hình thuỷ văn – thuỷ lực
IDW Inverse Distance Weight PP trọng số khoảng cách nghịch đảo
InSAR Interferometric Synthetic Aperure Radar Kỹ thuật Rada giao thoa
GRASS
Geographical Resources Analysis
Support System
Hệ thống hỗ trợ phân tích tư liệu địa lý
KTTV Khí tượng thuỷ văn
LR Logistic regression Thống kê hồi qui logistic
MCE Multi Criteria Evaluation Phương pháp đánh giá đa chỉ tiêu
MCDM Multi-criteria decision-making Quyết định đa tiêu chí
SMCE Spatial Multi-Criteria Evaluation Đánh giá đa tiêu chí không gian
SMS Short Message Services Dịch vụ tin nhắn ngắn
SPI Stream power index Chỉ số năng lượng dòng chảy
SVM Support vector machine Mô hình máy vecto hỗ trợ
SWAT Soil and Water Assessment Tool Công cụ đánh giá đất và nước
TWI Topographic Wetness Index Chỉ số ẩm ướt địa hình
ATNĐ Áp thấp nhiệt đới

14. 1
MỞ ĐẦU
1. Tính cấp thiết của đề tài
Theo Ngân hàng Thế giới, Việt Nam được dự báo là một trong năm quốc gia
chịu ảnh hưởng nghiêm trọng nhất của biến đổi khí hậu [9]. Nhiều hiện tượng khí
hậu cực đoan tác động mạnh mẽ đến sinh kế của người dân Việt Nam, trong đó, lũ
lụt là thảm hoạ thiên nhiên gây tổn thất lớn về của cải và sinh mạng của nhiều người
trong hàng nghìn năm qua. Thêm vào đó, hệ thống phòng, chống lũ như đê điều, hệ
thống công trình thuỷ lợi… xây dựng đã lâu chưa được nâng cấp đầy đủ làm cho
hậu quả của lũ ngày càng xảy ra nghiêm trọng, thiệt hại càng tăng [9].
Việt Nam mấy thập kỷ gần đây đã hứng chịu nhiều thiên tai lũ, đặc biệt suốt
dải ven biển miền Trung như: trận lũ năm 1986 trên sông Trà Khúc; lũ năm 1987
trên sông Vệ, sông An Lão; lũ năm 1992 trên sông Kiến Giang, sông Bến Hải; lũ
năm 1993 trên sông Ba, sông Srepok, sông Gianh; lũ năm 1996 trên sông Luỹ, lũ
năm 1999 trên sông Hương; lũ năm 1998 trên sông Thu Bồn, sông Vu Gia, sông
Eakrong; lũ năm 2002 trên sông La, lũ năm 2009 trên sông Sêsan [9], lũ năm 2016
trên sông Gianh, sông Kiến Giang, sông Ngàn Sâu [38]. Từ năm 2005 đến năm
2010, tại miền Trung, thiên tai đã làm gần 1859 người thiệt mạng, trong đó 1640
người chết và 219 người mất tích [41]. Các trận lũ điển hình trong những năm gần
đây tại các tỉnh miền Trung như: trận lũ 9/2011, 9/2012, 9/2013, 9/2014, 9/2016 và
gần đây là trận lũ tháng 10/2017 đã làm thiệt hại nặng nề cả về vật chất cũng như
con người cho các tỉnh Trung bộ [9].
Đặc biệt trên sông Lam, một trong những hệ thống sông lớn nhất Bắc Trung
bộ, thường xuyên chịu ảnh hưởng của nhiều loại hình thiên tai đặc trưng cho khu
vục duyên hải Miền Trung như Bão, áp thấp nhiệt đới (ATNĐ), lũ, hạn hán, lốc tố,
dông sét, sạt lở đất, xói lở bờ sông và bờ biển, cháy rừng, xâm nhập mặn, triều
cường…Trong đó ảnh hưởng và gây thiệt hại nhiều nhất là bão, áp thấp nhiệt đới và
lũ. Lũ lụt trên sông Lam là một trong những tai biến tự nhiên thường xuyên đe doạ
người dân và sự phát triển kinh tế - xã hội của dân cư trong lưu vực. Quá trình công
nghiệp hoá, đô thị hoá mạnh mẽ trong phạm vi lưu vực sông Lam cùng với sự tác

15. 2
động của biến đổi khí hậu và tình hình mưa lớn đã làm cho thời gian, cường suất,
lưu lượng và tần suất xuất hiện các cơn lũ ngày càng nhiều hơn với diễn biến ngày
càng phức tạp hơn.Trong những năm gần đây đã có nhiều đợt lũ lớn gây thiệt hại
nhiều về người và tài sản, số liệu quan trắc mực nước lũ trong vòng 40 năm trở lại
đây cho thấy trên lưu vực các trận lũ lớn xảy ra ở dòng chính sông Lam là trận lũ
1954, 1963, 1973, 1978, 1988, 2007, 2010 và trung bình cứ 9 – 10 năm lại xuất hiện
các trận lũ lớn [39]. Một số năm đã gây ra hiện tượng vỡ đê như trận lũ năm 1954,
1978, 1988 và 1996. Đặc biệt trận lũ năm 1954, nhiều đoạn đê bị vỡ với lượng nước
lũ từ sông chảy vào đồng kéo dài 16 ngày liền. Tổng thiệt hại do bão lũ trong 21
năm 1990 đến 2010 khoảng hơn 3,300 tỷ đồng [39]. Tại Nghệ An, tháng 9/ 2013
trận lũ lớn trên sông Lam đã làm thiệt hại gần 400 tỷ đồng và 13 người chết [40].
Đợt mưa lũ 10/2016 đã làm thiệt hại gần 1500 tỉ đồng tại hai tỉnh Nghệ An và Hà
Tĩnh [45]. Trong đợt mưa lũ lịch sử tháng 10/ 2017, Nghệ An có 10 người thiệt
mạng và thiệt hại về vật chất là 758 tỷ đồng và Hà Tĩnh thiệt hại 375 tỷ đồng [44].
Trận lũ gần đây ở Nghệ An từ ngày 17 đến 21/8/2018 lũ lụt đã làm 5 người chết,
một người mất tích và thiệt hại về kinh tế hơn 786 triệu đồng [46].
Đứng trước tính chất nguy hại của lũ đã, đang và sẽ tiếp tục xảy ra như hiện
nay, việc nghiên cứu xác định nguyên nhân, phân tích các thành phần ảnh hưởng tới
lũ, nhằm góp phần ngăn ngừa, giảm thiểu tác động tiêu cực của lũ lụt lưu vực sông
Lam, trong đó có cảnh báo sớm, ngày càng trở nên quan trọng. Theo đó, việc đề
xuất những nghiên cứu cảnh báo lũ nhằm hạn chế, phòng tránh tối đa thiệt hại về cơ
sở vật chất, con người do lũ gây ra là hết sức cấp thiết. Các dự báo, cảnh báo lũ hiện
nay đã được nhiều nhà khoa học, chuyên gia thủy văn, tài nguyên nước nghiên cứu,
xây dựng phần mềm dự báo cảnh báo dưới góc nhìn của các nhà chuyên môn về khí
tượng, thủy văn và đã đạt được những kết quả đáng khích lệ. Để ngăn ngừa và giảm
nhẹ thiệt hại do lũ gây ra, nhiều nghiên cứu đã chỉ ra cần phải làm tốt công tác
phòng chống, ứng phó với lũ mà công việc quan trọng cần tiến hành đầu tiên là
đánh giá và phân vùng nguy cơ lũ [26]. Đặc biệt, đối với sông Lam, lưu vực sông
lớn, nơi thường xuyên xẩy ra các trận lũ lịch sử. Mọi nghiên cứu để hệ thống hoá,

16. 3
phân vùng đặc điểm, tính chất, quy luật lũ lụt trên Sông Lam là cần thiết nhằm góp
phần giảm thiểu các tác động tiêu cực của lũ lụt đối với cuộc sống và lao động của
cư dân trong lưu vực.
Việc ứng dụng các công nghệ mới phối hợp với các nhà chuyên môn để có thể
đưa ra những kết quả dự báo ngày càng chính xác, phòng tránh thiên tai là mong
muốn của mọi nhà quản lý. Các phương pháp mới như: công nghệ vệ tinh dẫn
đường toàn cầu (GNSS), hệ thống thông tin địa lý (GIS), viễn thám, kỹ thuật Lidar
… đang ngày càng được ứng dụng rộng rãi trên nhiều lĩnh vực khoa học khác nhau.
Kết quả nghiên cứu lý thuyết và kinh nghiệm thực tiễn trên thế giới cho thấy sự tích
hợp hợp lý các công cụ của các mô hình không gian bao gồm: tư liệu bản đồ, ảnh vệ
tinh, GIS, GNSS, kỹ thuật Laser, các phương pháp đo đạc thực địa … cho phép
nghiên cứu một cách hiệu quả các nội dung biến động của các thành phần tài
nguyên và môi trường trong đó lũ là một đối tượng. Việc ứng dụng mô hình hóa
không gian trong nghiên cứu phân vùng nguy cơ phục vụ cảnh báo lũ là một định
hướng đúng đắn, phù hợp với xu thế phát triển khoa học và đáp ứng nhu cầu xã hội
trên thế giới hiện nay. So với các phương pháp truyền thống, mô hình hoá không
gian dựa trên nguyên tắc tiếp cận hệ thống, là công cụ hiệu quả và tin cậy trong
phân vùng nguy cơ phục vụ cảnh báo lũ nói chung và lưu vực Sông Lam nói riêng.
Phương pháp này cho phép đưa nhiều thông số xử lý đầu ra do đó có thể góp phần
cảnh báo và phòng tránh nguy cơ lũ.
Với các luận giải trên, đề tài “Nghiên cứu ứng dụng mô hình hoá không
gian trong phân vùng nguy cơ phục vụ cảnh báo lũ lưu vực sông Lam” được lựa
chọn xuất phát từ nhu cầu thực tế và có ý nghĩa khoa học. Đây là một nghiên cứu
thiết thực góp phần đẩy mạnh ứng dụng công nghệ trong phân tích không gian trên
lưu vực sông Lam, một lưu vực sông xuyên biên giới, góp phần quản lý tài nguyên
và môi trường mang tính liên quốc gia. Bên cạnh đó, việc ứng dụng mô hình hóa
không gian trên lưu vực sông Lam sẽ góp thêm các cơ sở khoa học, kết quả nghiên
cứu để mở rộng và tạo điều kiện áp dụng tri thức trong công tác ngăn ngừa, phòng
chống và giảm thiểu tối đa các tác động của suy thoái và tai biến thiên nhiên, góp

17. 4
phần bảo vệ và khai thác bền vững tài nguyên thiên nhiên, giảm thiểu và phòng
tránh thiên tai.
2. Mục tiêu và nhiệm vụ của đề tài
2.1 Mục tiêu
Xác lập cơ sở khoa học trong xây dựng mô hình phân vùng nguy cơ lũ trên
lưu vực sông Lam phục vụ cảnh báo lũ trên quy mô lưu vực góp phần giảm thiểu
tác động tiêu cực của lũ lụt.
2.2 Nhiệm vụ của nghiên cứu
Để đạt được mục tiêu trên, đề tài phải thực hiện các nhiệm vụ chủ yếu sau:
- Nghiên cứu tổng quan về ứng dụng phương pháp mô hình hoá không gian
trong phân vùng nguy cơ lũ.
- Nghiên cứu cơ sở khoa học và phương pháp luận về mô hình hoá, trên cơ
sở đó xây dựng mô hình phù hợp với đề tài và khu vực nghiên cứu.
- Nghiên cứu ứng dụng phân tích không gian để xây dựng/tính toán chỉ số
của các nhân tố liên quan đến lũ như chỉ số liên quan đến lớp phủ bề mặt, thổ
nhưỡng, lượng mưa, mật độ lưới sông, độ dốc, chiều dài sườn dốc tương đối...
- Ứng dụng mô hình hoá không gian xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ,
mô hình cảnh báo lũ lưu vực sông Lam.
- Đánh giá tính hiệu quả và độ tin cậy của phương pháp.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
3.1 Đối tượng nghiên cứu
Xuất phát từ yêu cầu của đề tài, đối tượng nghiên cứu của luận án là mô hình hoá
không gian phục vụ phân vùng nguy cơ lũ nói chung và lưu vực sông Lam nói riêng.
3.2 Phạm vi nghiên cứu
Nghiên cứu này giới hạn trong phạm vi không gian là lưu vực sông Lam.
4. Phương pháp nghiên cứu
Luận án được thực hiện dựa trên các phương pháp nghiên cứu sau:
- Phương pháp phân tích và tổng hợp: Sử dụng phương pháp phân tích
nguyên nhân hình thành để đánh giá, xác định các nhân tố ảnh hưởng đến lũ trên

18. 5
lưu vực. Phân tích các nguồn tài liệu bao gồm: các tạp chí, báo cáo khoa học, sách,
báo, giáo trình của các tác giả trong và ngoài nước theo cấu trúc logic về lũ và phân
vùng nguy cơ lũ. Liên kết các thông tin đã thu thập được, từ đó bổ sung thêm tài
liệu nếu thiếu hoặc sai lệch đồng thời lựa chọn, sắp xếp và tổng hợp tài liệu.
- Phương pháp kế thừa: áp dụng có chọn lọc các sản phẩm, kết quả khoa học
và công nghệ hiện đại trong nước và trên thế giới.
- Phương pháp thống kê: phân tích các mối tương quan giữa các đặc trưng
khí tượng – thuỷ văn và tương quan giữa các yếu tố khí hậu, yếu tố địa hình với lũ.
Tiến hành khảo sát nguy cơ lũ trên khu vực nghiên cứu trong một số năm gần đây
để phát hiện các quy luật và đặc điểm của đối tượng nghiên cứu, từ đó so sánh với
kết quả nghiên cứu.
- Phương pháp GIS: ứng dụng công nghệ GIS để thành lập bản đồ các nhân
tố ảnh hưởng đến lũ. So sánh kết quả nghiên cứu với thực tế tại thời điểm xảy ra lũ
trong một số năm gầy đây.
- Phương pháp mô hình hoá: phân tích các ưu, nhược điểm của các mô hình
và sử dụng mô hình suy nghiệm để phân vùng nguy cơ lũ.
- Phương pháp chuyên gia: sử dụng trí tuệ, ý kiến đánh giá của các chuyên
gia về thuỷ văn, thuỷ lực tài nguyên nước trong quá trình đề xuất giả thuyết nghiên
cứu, củng cố các luận cứ, đánh giá kết quả của phân vùng nguy cơ lũ. Thực hiện
qua các buổi hội thảo, bảo vệ chuyên đề, xin ý kiến đóng góp của các chuyên gia.
5. Các luận điểm của luận án
Luận điểm 1: ứng dụng phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) cho phép
nâng cao độ chính xác, độ tin cậy khi xây dựng mô hình phân vùng nguy cơ lũ trên
lưu vực sông Lam.
Luận điểm 2: chiều dài sườn dốc tương đối là tham số quan trọng cần được
tính đến trong xây dựng mô hình phân vùng nguy cơ lũ.
6. Những điểm mới của luận án
Kết quả nghiên cứu luận án đã chỉ ra các điểm mới sau đây:

19. 6
- Bổ sung phương pháp luận trong lựa chọn mô hình hoá không gian trong
phân vùng nguy cơ lũ và khẳng định ứng dụng phương pháp phân tích thứ bậc
(AHP) cho phép nâng cao độ chính xác, độ tin cậy khi xây dựng mô hình phân vùng
nguy cơ lũ trên lưu vực sông Lam
- Khẳng định chiều dài sườn dốc tương đối là yếu tố ảnh hưởng đến lũ, góp
phần nâng cao mức độ chi tiết và độ tin cậy của mô hình không gian phân vùng
nguy cơ lũ.
7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn
7.1 Ý nghĩa khoa học
Kết quả nghiên cứu của luận án đã giúp hoàn thiện cơ sở khoa học và chứng
minh tính hiệu quả, tính tin cậy của phương pháp mô hình hoá không gian trong
phân vùng nguy cơ lũ nói chung và phân vùng nguy cơ lũ lưu vực sông Lam nói
riêng. Trong luận án có sử dụng một nhân tố mới là chiều dài sườn dốc tương đối
(phân cấp chiều dài sườn dốc). Kết quả ứng dụng nhân tố này khẳng định việc sử
dụng chiều dài sườn dốc tương đối cùng với các nguyên nhân sinh lũ khác như các
yếu tố về địa hình, thuỷ văn trong xây dựng mô hình là hoàn toàn thích hợp và
mang lại hiệu quả cao.
7.2 Ý nghĩa thực tiễn
Kết quả nghiên cứu là tư liệu hỗ trợ công tác cảnh báo nhằm ngăn ngừa và
giảm thiểu tác động tiêu cực của tai biến lũ trên lưu vực sông Lam và cho các lưu
vực có đặc điểm điều kiện tự nhiên và thuỷ văn tương tự như lưu vực sông Lam.
Ngoài ra, kết quả là cơ sở lý thuyết và thực tiễn cho các cơ quan nghiên cứu về môi
trường, các trung tâm phòng chống và cảnh báo thiên tai, biến đổi khí hậu. Đồng
thời, kết quả của luận án là bản đồ phân vùng lưu vực sông Lam cũng có thể được
sử dụng cho các nghiên cứu sâu hơn về khu vực hoặc có thể ứng dụng trực tiếp
trong thực tế.
8. Cơ sở tài liệu
Luận án dược thực hiện trên cơ sở các nguồn tài liệu sau đây:

20. 7
8.1 Bản đồ
STT Dữ liệu dạng số Năm Tỷ lệ gốc Nguồn cung cấp
1
Bản đồ địa hình lưu vực
sông Lam
2015 1:50 000
Trung tâm Vũ trụ Việt Nam
2
Bản đồ hiện trạng sử
dụng đất lưu vực sông
Lam
2015 1:50 000
Sở TN và MT tỉnh Thanh
Hoá, Nghệ An, Hà Tĩnh
3
Bản đồ địa giới hành
chính lưu vực sông Lam
2015 1:50 000 Sở TN và MT tỉnh Thanh
Hoá, Nghệ An, Hà Tĩnh
4
Bản đồ hình thái lưu vực
sông Lam
2015 1:50 000 Sở TN và MT tỉnh Thanh
Hoá, Nghệ An, Hà Tĩnh
5
Bản đồ vị trí các trạm
thuỷ văn
2015 1:50 000 Sở TN và MT tỉnh Thanh
Hoá, Nghệ An, Hà Tĩnh
8.2 Dữ liệu về lượng mưa tại các trạm khí tượng thủy văn trên lưu vực
sông Lam
Luận án có sử dụng số liệu lượng mưa trung bình tháng, năm tại một số vị trí
trên lưu vực sông Lam giai đoạn 1961 - 2017. Ngoài ra, luận án còn sử dụng số liệu
mực nước tại các trạm thuỷ văn trên lưu vực sông Lam trong các đợt lũ. Số liệu này
thu được từ các trạm thuỷ văn (nguồn Trung tâm Dự báo Khí tượng Thuỷ văn
Trung ương): Mường Xén, Con Cuông, Vinh, Đô Lương, Quỳ Châu, Dừa, Hương
Khê, Sơn Diệm, Hoà Duyệt, Chợ Tràng, Cửa Rào, Linh Cảm, Nam Đàn, Nghĩa
Khánh, Quỳnh Lưu, Kỳ Anh, Quỳ Hợp, Hà Tĩnh, Kim Cương, Chu Lễ.
8.3 Các công trình đã nghiên cứu về phân vùng nguy cơ lũ trên thế giới và
Việt Nam
Luận án đã sử dụng các nghiên cứu, kết quả của một số công trình nghiên
cứu về phân vùng nguy cơ lũ trên thế giới và Việt Nam, kết quả của đề tài nghiên
cứu phân vùng nguy cơ lũ trên lưu vực sông Lam như đề tài mã số TNMT. 05.33
9. Cấu trúc luận án
Mở đầu
Chương 1: Tổng quan về vấn đề nghiên cứu
Chương 2: Cơ sở khoa học và thực tiễn sử dụng phương pháp AHP trong phân
vùng nguy cơ lũ trên lưu vực.

21. 8
Chương 3: Ứng dụng phương pháp AHP xây dựng mô hình phân vùng nguy cơ lũ
trên lưu vực sông Lam.
Kết luận, kiến nghị
Các công trình khoa học công bố liên quan đến luận án
Tài liệu tham khảo
Phụ lục

22. 9
Chương 1
TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
Nội dung chương này trình bày tổng quan các nghiên cứu ứng dụng mô hình
hoá không gian trong phân vùng nguy cơ lũ trên thế giới, Việt Nam và cụ thể trên
lưu vực sông Lam. Ngoài ra, các phương pháp mô hình hoá trong phân vùng nguy
cơ lũ được phân tích nhằm đánh giá ưu nhược điểm của từng mô hình, từ đó rút ra
được định hướng và phương pháp nghiên cứu của luận án, góp phần quan trọng vào
việc xây dựng cơ sở khoa học cho phương pháp mô hình hóa phân vùng nguy cơ lũ
của luận án.
1.1 Tổng quan tình hình nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ trên thế giới
Kết quả cho tìm kiếm theo từ khóa “flood hazard zoning” trên thư viện số
Sciendirect từ năm 2009 đến nay là 1963 công trình. Số công trình nghiên cứu cụ
thể theo từng năm được thể hiện trên bảng 1.1 và hình 1.1. Biểu đồ trên hình 1.1
cho thấy số lượng nghiên cứu về phân vùng nguy cơ lũ ngày càng tăng, từ 59
nghiên cứu năm 2009 đến 173 nghiên cứu năm 2017. Điều này chứng tỏ nguy cơ lũ
đã và đang là vấn đề cấp bách và được các nhà khoa học trên thế giới quan tâm.
Bảng 1.1 Số lượng các công trình khoa học liên quan đến phân vùng nguy cơ lũ
trên Sciencedirect từ năm 2009 đến nay
Năm 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 9/2018
Số bài 59 59 76 81 89 141 143 151 173 171
Để phân vùng nguy cơ lũ, trên thế giới có nhiều phương pháp đã và đang
được nghiên cứu, giới thiệu và ứng dụng. Mỗi phương pháp đều có ưu nhược điểm
và điều kiện ứng dụng riêng. Việc chọn các phương pháp phù hợp phụ thuộc dữ liệu
đầu vào, yêu cầu chi tiết của dự án và khả năng chuyên môn của kỹ thuật viên.
Bên cạnh các phương pháp phổ biến như: sử dụng dữ liệu viễn thám và
GIS [74], [75], [76], [90], [126], sử dụng chỉ số độ ẩm ướt địa hình (TWI)
[104]…, phương pháp mô hình hoá đã được nghiên cứu ứng dụng trên nhiều khu
vực địa lý khác nhau trên thế giới [53], [64], [68], [79],… Các mô hình phân vùng

23. 10
nguy cơ lũ có thể chia làm làm ba nhóm: mô hình thuỷ văn, thuỷ lực; mô hình
thống kê và mô hình suy nghiệm.
Nhóm các mô hình thủy văn, thủy lực 1 và 2 chiều được sử dụng rộng rãi khi
nghiên cứu về lũ cũng như lập bản đồ ngập lụt do lũ, bản đồ phân vùng nguy cơ lũ
như: mô hình lũ đơn vị HEC-HMS; mô hình nhận thức NAM, SSARR; mô hình
thuỷ lực một chiều VRSAP, HEC-RAS, MIKE11, mô hình thuỷ lực hai chiều
MIKE21 với sự trợ giúp của hệ thống thông tin địa lý. Các số liệu cần thiết cho việc
sử dụng các mô hình thủy văn, thủy lực để lập bản đồ này bao gồm điều kiện địa
hình chi tiết mạng lưới sông, bản đồ sử dụng đất, các thông tin khí tượng thuỷ văn
tại biên vào và ra của mạng sông [9].
Hình 1.1 Số lượng các công trình khoa học liên quan đến phân vùng nguy cơ lũ trên
Sciencedirect từ năm 2009 đến 2017
Nhóm các mô hình thống kê được sử dụng bao gồm phân tích thống kê nhị
biến và phân tích thống kê hồi quy tuyến tính đa biến. Thông tin cần thiết để thực
hiện mô hình là dữ liệu về các trận lũ lụt đã xảy ra trong quá khứ bao gồm cả số liệu
thuỷ lực, thuỷ văn, địa hình, kinh tế xã hội, cơ sở hạ tầng…
Nhóm mô hình suy nghiệm sử dụng phương pháp AHP, FAHP và IR’AHP
kết hợp với GIS để xây dựng các bản đồ phân vùng nguy cơ lũ. Dữ liệu để tính toán
0
20
40
60
80
100
120
140
160
180
200
2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017
SỐ LƯỢNG CÔNG BỐ
Số lượng nghiên cứu

24. 11
mô hình có thể chia làm 3 nhóm: nhóm các yếu tố địa hình, nhóm các yếu tố về
kinh tế - xã hội và nhóm các yếu tố về cơ sở hạ tầng.
Phần dưới đây tổng quan các công trình nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ
theo ba nhóm mô hình nêu trên. Việc kết hợp mô hình thuỷ lực hoặc mô hình thuỷ
văn và công nghệ GIS trong phân vùng nguy cơ lũ là phương pháp phổ biến được
các nhà thuỷ văn học trên thế giới thực hiện từ những năm cuối thế kỷ 20 và ngày
càng phát triển. Theo Kardavani và Qalehe, phân vùng nguy cơ lũ là một trong các
biện pháp phi công trình để quản lý và ngăn ngừa lũ mà không thể thực hiện được
nếu thiếu phân tích thuỷ lực [79]. Nhiều mô hình thuỷ lực đã được sử dụng để mô
phỏng phân vùng lũ như: MIKE, HECRAS, INFOWORK, ISISS…[116]. Nghiên
cứu điển hình từ đầu thế kỷ 21 của Nyarko [95] đã sử dụng mô hình thuỷ văn và
GIS, xác định khu vực có nguy cơ lũ và mức độ của chúng. Dữ liệu dùng trong
nghiên cứu này bao gồm các yếu tố ảnh hưởng đến lũ như: lượng mưa, lưu lượng
nước trên các sông và các hoạt động của con người trong khu vực. Ngoài ra, tác giả
còn thu thập các dữ liệu từ thực địa, ảnh vệ tinh và bản đồ địa hình để có được
thông tin về sử dụng đất, thực phủ và thổ nhưỡng. Từ đó, thành lập được các bản đồ
chuyên đề về sử dụng đất, thổ nhưỡng, độ cao và mạng lưới sông suối. Đây chính là
tài liệu để tác giả phân vùng nguy cơ lũ trong khu vực nghiên cứu với 5 cấp độ nguy
cơ. Bản đồ phân vùng nguy cơ này mặc dù tương đối chi tiết, cụ thể nhưng lại
không đề cập đến một số các yếu tố khác cũng là nguyên nhân gây ra lũ như độ dốc,
độ cao, thực phủ, cơ sở hạ tầng… [95].
Các tiêu chí mà Nyarko [95] không quan tâm có thể không thực sự cần thiết
với quy mô không phải lưu vực và địa điểm nghiên cứu là đô thị. Công bố mới đây,
tháng 4/2016 của Gholami và đồng nghiệp [68] thuộc trường Đại học Guilan và Đại
học Shahryar, Iran đã chứng tỏ điều đó. Tác giả cũng ứng dụng hệ thông tin địa lý
và phần mềm HEC-RAS để mô phỏng đặc điểm thuỷ lực của các dòng sông và
thành lập bản đồ phân vùng nguy cơ lũ. Mặc dù vậy, nghiên cứu này thực hiện ở
thành phố lớn có mật độ dân số cao và giống như [95], dữ liệu sử dụng chủ yếu chỉ
là số liệu thuỷ văn, thuỷ lực như độ sâu, lưu lượng dòng chảy, vận tốc dòng

25. 12
chảy…mà không xem xét đến các dữ liệu địa hình, thực phủ, thổ nhưỡng và một số
các nhân tố khác cũng là nguyên nhân gây ra lũ [68].
Trong khi Nyarko [95] và Gholami [68] không quan tâm đến lớp phủ thực
vật thì Shahiri [115] và Golshan [72] lại sử dụng tiêu chí này kết hợp với điều kiện
hình học của sông và kích thước của lòng sông để xác định hệ số nhám bằng
phương pháp Manning. Hệ số này cùng với các số liệu đặc trưng thuỷ lực của dòng
chảy như: hệ số tổn thất năng lượng, lưu lượng dòng chảy sông, tốc độ dòng chảy,
điều kiện biên…để chạy mô hình HEC-RAS, từ đó phân vùng nguy cơ lũ trong khu
vực nghiên cứu.
Mặc dù lớp phủ thực vật không được coi là tiêu chí ảnh hưởng đến lũ trong
nghiên cứu [53], nhưng Asare-Kyei và cộng sự lại sử dụng các tham số là nguyên
nhân gây ra lũ: sử dụng đất, loại và cấu trúc của đất, độ dốc, lượng mưa và khu vực
thoát nước kết hợp mô hinh thuỷ lực với mô hình thống kê và dữ liệu viễn thám để
xác định các vùng có nguy cơ lũ lụt ở Ghana, Burkina Faso và Benin dựa vào chỉ số
nguy cơ lũ lụt (FHI).
Một phương pháp nữa cũng thường được tiếp cận khi phân vùng nguy cơ lũ là
sử dụng mô hình thống kê và phổ biến hơn cả là phân tích thống kê đa biến. Với mô
hình này, dữ liệu đầu vào sẽ lấy tại các khu vực đã xảy ra lũ hoặc chiết tách từ các
loại bản đồ chuyên đề hoặc ảnh viễn thám. Tuy nhiên, việc chuẩn bị dữ liệu đầy đủ để
thực hiện mô hình thống kê không phải dễ dàng do lũ đã xảy ra trong quá khứ. Vì
vậy, nghiên cứu theo phương pháp này có thể sẽ không có nhiều dữ liệu. Điển hình là
nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ cho toàn bộ nước Ý bằng phương pháp mô hình
phân loại thống kê hồi qui logicstic chỉ với dữ liệu của 4 yếu tố bao gồm: mạng lưới
sông suối, khoảng cách đến chỗ thoát nước gần nhất và chênh cao [91]. Mặc dù khó
khăn trong việc thu thập số liệu, nhưng nguồn để chiết tách dữ liệu lại được các nhà
khoa học tận dụng một cách hiệu quả. Do đó, khác với [91], dữ liệu được Pradhan sử
dụng trong mô hình hồi qui logic và GIS để thành lập bản đồ nguy cơ lũ cho một
phần lưu vực sông Kelartan, Malaysia không phải là ít. Tác giả xác định vị trí lũ xảy
ra trong qua khứ bằng ảnh RADARSAT và dữ liệu không gian được lấy từ bản đồ địa

26. 13
hình, bản đồ địa lý, bản đồ thuỷ văn, bản đồ đất, bản đồ lớp phủ, mô hình số độ cao
và lượng mưa được lấy từ các trạm đo mưa thực tế [101].
Tuy nhiên, nguồn dữ liệu không thể sẵn có với mọi khu vực nghiên cứu, nên
khi dự đoán khu vực có khả năng xuất hiện lũ, mô hình thống kê đa biến thường
được kết hợp với các mô hình mô hình cây quyết định (decision tree) và mô hình
tập hợp (ensemble model) như trong nghiên cứu [121]. Với cách kết hợp này, các
nhà khoa học đã khai thác dữ liệu theo 2 phương pháp mô hình cây quyết định và
mô hình tập hợp, kết hợp của phương pháp thống kê tỷ lệ tần suất (frequency ratio –
FR) và phương pháp thống kê hồi qui logistic (logistic regression – LR). Từ các dữ
liệu không gian: mô hình số độ cao, địa hình, địa chất, hệ thống sông, chỉ số năng
lượng dòng chảy (stream power index – SPI), lượng mưa, sử dụng đất, loại đất, chỉ
số ẩm ướt địa hình, độ dốc các tác giả đã thành lập bản đồ nhạy cảm lũ.
Ngoài việc sử dụng mô hình thuỷ văn, thủy lực và dữ liệu viễn thám, mô
hình thống kê, phương pháp phân tích đa tiêu chí cũng được ứng dụng trong phân
vùng nguy cơ lũ. Năm 1987, giáo sư Satty đã công bố phương pháp quá trình phân
tích thứ bậc AHP (Analysis Hierachy Process) [110]. Cùng với thời gian, thuật toán
này được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực trong đó có tài nguyên môi trường. Việc
kết hợp giữa công nghệ GIS, dữ liệu viễn thám và AHP trong nghiên cứu, quản lý,
đánh giá, phân vùng lũ lụt đã không ngừng phát triển. Phương pháp này linh hoạt
trong việc chọn số lượng tham số đầu vào. Các tham số này có thể là dữ liệu thuỷ
văn như: lượng mưa, xác suất xảy ra lũ, tần suất lũ..., số liệu địa hình như: độ dốc,
độ cao, lớp phủ thực vật, mật độ lưới sông... hoặc số liệu về kinh tế - xã hội như:
mật độ dân số, sử dụng đất...tuỳ thuộc vào khu vực nghiên cứu.
Hầu hết các nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ theo phương pháp phân tích
thứ bậc AHP đều đề cập đến dữ liệu độ dốc, độ cao và sử dụng đất [50], [52], [63],
[70], [80], [86], [92], [103], [111], [120]. Tuy nhiên, Rahman và đồng nghiệp lại
cho rằng: thời gian lũ lụt, xác suất xảy ra lũ, độ sâu lũ, tần suất lũ, mật độ dân số,
dòng chảy và lượng mưa là các yếu tố có ảnh hưởng nhiều đến lũ trong nghiên cứu
của mình [102]. Như vậy, các dữ liệu về độ dốc, độ cao, thảm thực vật, thổ

27. 14
nhưỡng,…không được tác giả đưa vào mô hình tính toán để phân vùng. Mặc dù
vậy, các yếu tố này lại là một trong những tham số đầu vào cho nghiên cứu [50],
[52], [65], [92], [111], [128]. Trong khi Fernández và Lutz đã sử dụng thêm khoảng
cách đến kênh tiêu và độ sâu của mặt nước ngầm để đánh giá và phân vùng nguy cơ
lũ ở khu vực thu được it dữ liệu và việc thu thập gặp nhiều khó khăn [65] thì
Mayaja và Srinivasa cũng thành công trong việc sử dụng phương pháp AHP trong
phân vùng nguy cơ lũ ở lưu vực sông Pampa Kerala dựa vào 8 yếu tố quyết định
chính: mật độ dân số, lượng mưa, sử dụng đất và lớp phủ, loại đất, độ dốc lưu vực,
các yếu tố về địa mạo, chất lượng đường và độ cao [92].
Các nhân tố ảnh hưởng là nguyên nhân gây ra lũ được chọn phụ thuộc nhiều
vào điều kiện địa lý của khu vực nghiên cứu và việc thu thập dữ liệu, do đó mặc dù
có 1 số tiêu chí giống nhau (độ dốc, lớp phủ thực vật, sử dụng đất, địa chất, mật độ
lưới sông) nhưng khi tính toán mô hình, nghiên cứu [52] lại sử dụng tỷ lệ xói mòn,
kết cấu đất và mật độ thoát nước, đặc biệt nghiên cứu [105] còn cho rằng cường độ
mưa và tỷ lệ thấm cũng quan trọng không kém các nhân tố khác khi tác động đến
nguy cơ sinh lũ.
Theo đánh giá của một số nhà khoa học, ngoài các nhân tố điển hình tác
động trực tiếp đến lũ ở hầu hết các khu vực với các dạng địa hình khác nhau thì tiêu
chí: sự tích tụ dòng chảy, cường độ mưa, khoảng cách đến kênh tiêu [80], diện tích
lưu vực sông, công suất của hệ thống thoát nước hiện có [86], độ gồ ghề của bề mặt
[63], độ sâu dòng chảy [81], hệ thống giao thông [120], chất lượng đường [92],
dòng chảy [59] cũng là một trong những nguyên nhân ảnh hưởng đến nguy cơ lũ
cần xem xét khi thực hiện mô hình phân vùng theo phương pháp AHP.
Việc sử dụng phương pháp phân tích thứ bậc để phân vùng nguy cơ lũ đôi
khi không có nhiều dữ liệu để đánh giá do tính chất phức tạp của lũ, nhưng kết quả
nghiên cứu có thể được kiểm chứng bằng thực tế hoặc bằng sản phẩm của các
phương pháp đã thực hiện trước đó. Rahmati, Zeinivand & Besharat, năm 2015 đã
sử dụng phương pháp phân tích thứ bậc AHP và GIS để xác định khu vực có nguy
cơ lũ lụt và so sánh kết quả đó với các kết quả của mô hình thuỷ lực. Kết quả của

28. 15
nghiên cứu này là bản đồ dự báo nguy cơ lũ lụt dựa trên việc phân tích 4 yếu tố ảnh
hưởng đến lũ bao gồm: khoảng cách từ khu vực nghiên cứu đến sông, đất sử dụng,
độ cao, độ dốc trên một khu vực của sông Yasooj, Iran [103]. Cũng sử dụng 4 yếu
tố này, một nghiên cứu mới được công bố tháng 5 năm 2017 của Gigovi´c và cộng
sự kết hợp với 2 tiêu chí khác bao gồm: khoảng cách từ mặt nước và mực nước
ngầm, ứng dụng phương pháp AHP, FAHP, IR’AHP và GIS để thể hiện trên bản đồ
khu vực có nguy cơ lũ với các mức độ khác nhau [70]. Tuy nhiên, khác với cách
đánh giá của nghiên cứu [70] và [103], trong khi Rahmati và Gigovi´c không đề
cập đến các yếu tố như: lượng mưa, thổ nhưỡng, mật độ lưới sông thì đây lại là ba
trong bốn tiêu chí (kể cả độ dốc) đã được các chuyên gia lựa chọn cho nghiên cứu
của Elsheikh và đồng nghiệp khi thành lập bản đồ nguy cơ lũ khu vực Terengganu,
Malaysia. Kết quả thu được nhằm giúp các nhà hoạch định chính sách có những
thông tin để phòng tránh những nguy hiểm do thiên tai, lũ lụt gây ra [64].
Với kết quả nghiên cứu tổng quan việc ứng dụng mô hình hoá trong phân
vùng nguy cơ lũ trên thế giới, tác giả đưa ra một số nhận xét như sau:
- Các nghiên cứu chủ yếu sử dụng ba mô hình trong phân vùng nguy cơ lũ
bao gồm: mô hình tất định (mô hình thuỷ văn, thuỷ lực), mô hình thống kê, mô hình
suy nghiệm (phương pháp phân tích đa tiêu chí và phân tích thứ bậc).
- Các dữ liệu đầu vào được sử dụng trong phân vùng nguy cơ lũ chủ yếu là
các dữ liệu thuỷ văn và dữ liệu địa hình. Việc lựa chọn dữ liệu này phụ thuộc vào
khu vực nghiên cứu và loại mô hình hoặc phương pháp sử dụng.
- Với phương pháp AHP, dữ liệu đầu vào tương đối phong phú, tuy nhiên tất
cả các nghiên cứu đều chưa đề cập đến yếu tố có nhiều ảnh hưởng đến nguy cơ lũ
đó là chiều dài sườn dốc tương đối.
1.2 Tổng quan các nghiên cứu trong phân vùng nguy cơ lũ ở Việt Nam
Trong nhiều năm qua, các nghiên cứu liên quan đến lũ cũng như phân vùng
nguy cơ và cảnh báo lũ đã và đang được nhiều nhà khoa học trong nước nghiên cứu
ở các lưu vực sông khác nhau với các phương pháp và dữ liệu khác nhau. Đặc biệt
sau những trận lũ lớn, các trận lũ lịch sử xảy ra trong các năm 1978, 1988, 1993,

29. 16
1999, 2002, 2010, 2011, 2013, 2014, 2016, 2017 đã có nhiều các nghiên cứu về
phân vùng lũ trên các lưu vực sông ở miền Trung nói riêng và cả nước nói chung.
Giống như trên thế giới, ở Việt Nam các nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ, ngoài
việc sử dụng phương pháp phân tích nhân tố chính, phương pháp viễn thám và GIS
để xác định những vùng có tiềm năng lũ và mức độ của từng vùng thì phương pháp
mô hình hoá cũng đang được các nhà khoa học quan tâm và đi sâu vào nghiên cứu.
Sự phát triển mạnh của công nghệ viễn thám đã đem lại nhiều hiệu quả trong
nghiên cứu tai biến tự nhiên nói chung cũng như lũ lụt nói riêng. Tận dụng ưu thế
của công nghệ này, một số nhà khoa học đã kết hợp phương pháp phân tích ảnh
viễn thám được bay chụp sau các trận lũ lớn và công nghệ GIS để xây dựng bản đồ
phân vùng nguy cơ lũ trên khu vực nghiên cứu [30], [50]. Bên cạnh đó, dựa trên cơ
sở xác định các nhân tố chính gây lũ quét và sử dụng phương pháp phân tích nhân
tố, tổng hợp địa lý kết hợp với công nghệ GIS, các tác giả đã xây dựng bản đồ cảnh
báo nguy cơ xảy ra lũ quét với các mức độ khác nhau từ không có nguy cơ xảy ra
đến mức độ nguy cơ xảy ra cao nhất cho các khu vực [1], [18], [35], [32], [42]. Hầu
hết các công bố này đều tập trung nghiên cứu về lũ quét hoặc lũ ống để có tài liệu
làm cơ sở cho việc xây dựng chiến lược lâu dài, phục vụ công tác quy hoạch, điều
hành, phòng tránh thiên tai thích ứng với biến đổi khí hậu.
Ngoài hai phương pháp trên, phương pháp mô hình hoá cũng được các nhà
khoa học trong nước khai thác và áp dụng từ những năm cuối thế kỷ 20 khi nghiên
cứu phân vùng nguy cơ lũ. Các loại mô hình sử dụng ở Việt Nam cũng được chia
làm ba nhóm: mô hình thuỷ văn, thuỷ lực; mô hình thống kê và mô hình suy
nghiệm. Tuy nhiên, do khó khăn trong việc lấy dữ liệu từ các trận lũ đã xảy ra trong
quá khứ nên mô hình thống kê trong phân vùng nguy cơ lũ ở Việt Nam không phổ
biến. Trong phần tổng quan, tác giả chỉ tập trung vào 2 nhóm mô hình đó là mô
hình tất định (mô hình thuỷ văn, thuỷ lực) và mô hình suy nghiệm.
Đối với nhóm mô hình thuỷ văn, thuỷ lực, công nghệ GIS sẽ được áp dụng
để biên tập cơ sở dữ liệu cho mô hình HEC-RAS tính toán, mô phỏng hoạt động của
lũ theo độ sâu mặt nước, diện tích ngập...Dữ liệu đầu vào của mô hình HEC-RAS

30. 17
bao gồm: dữ liệu mạng lưới sông, sử dụng đất, lưu lượng dòng chảy, độ cao mực
nước...Tuy nhiên, các nghiên cứu theo phương pháp này chủ yếu cũng tập trung
phần nhiều vào lũ quét. Đây là vấn đề đã được các nhà khoa học quan tâm từ những
thập niên 90 của thế kỷ trước. Điển hình là nghiên cứu về nguyên nhân hình thành
và các biện pháp phòng chống lũ quét của Cao Đăng Dư và nghiên cứu dự báo nguy
cơ các tai biến thiên nhiên như lũ lụt, trượt lở, lũ quét, lũ bùn đá, xói lở bờ sông ở
lưu vực sông Hương của Nguyễn Lập Dân. Trong khi Cao Đăng Dư thu thập các tài
liệu, số liệu khí tượng thuỷ văn, mặt đệm, thiệt hại do lũ quét để thành lập bản đồ
phân khu nguy cơ lũ quét trên lãnh thổ nước ta [6] thì Nguyễn Lập Dân lại sử dụng
kết quả điều tra khảo sát vết lũ, vết trượt lở, vết sạt lở bờ sông, lấy mẫu đất, nước và
đo đạc các đặc trưng thủy văn - thủy lực tại các mặt cắt lựa chọn, điều tra khảo sát
chế độ hải văn vùng bờ biển cửa sông để xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ lũ
quét, lũ bùn đá trên lưu vực sông Hương [3].
Bên cạnh việc sử dụng số liệu thuỷ văn, thuỷ lực, phương pháp viễn thám để
phân vùng nguy cơ lũ, phương pháp phân tích thứ bậc AHP cũng được các nhà khoa
học trong nước quan tâm những năm gần đây. Hai nghiên cứu điển hình là của Trần
Thị Phượng và cộng sự năm 2015 và Lê Hoàng Tú và cộng sự năm 2013. Cùng với
mục tiêu phát triển cấu trúc thứ bậc các yếu tố ảnh hưởng đến lũ lụt thông qua
phương pháp Analytic Hierarchy Process (AHP) tiến hành phân tích và xác định
trọng số các nhân tố ảnh hưởng theo từng cấp độ tới lũ lụt, các tác giả đã xây dựng
được bản đồ phân vùng nguy cơ lũ lụt cho khu vực nghiên cứu theo mức độ xảy ra
lũ lụt ứng với khu vực cụ thể các cấp độ từ thấp đến cao. Cả hai đề tài đều chọn
tham số tính toán mô hình là các nguyên nhân gây lũ điển hình như: lượng mưa, độ
dốc, mật độ mạng lưới sông ngòi, loại đất. Tuy nhiên, việc chọn các tiêu chí để thực
hiện mô hình phụ thuộc vào tình hình địa lý và khả năng thu thập tài liệu. Khác với
nghiên cứu [20] quan tâm đến lớp phủ thực vật trên lưu vực sông Hương, nghiên
cứu [26] lại cho rằng nhân tố mật độ dân số và thổ nhưỡng sẽ tác động nhiều đến
nguy cơ lũ ở lưu vực sông Vu Gia, tỉnh Quảng Nam.
Với kết quả nghiên cứu tổng quan việc ứng dụng mô hình hoá trong phân

31. 18
vùng nguy cơ lũ ở Việt Nam, chúng tôi có một số nhận xét như sau:
- Dữ liệu đầu vào khi phân vùng nguy cơ lũ sử dụng chủ yếu là dữ liệu thuỷ
văn, thuỷ lực và số liệu địa hình như độ dốc, thực phủ, thổ nhưỡng, mật độ lưới
sông, khoảng cách đến nơi thoát lũ… Việc sử dụng dữ liệu phụ thuộc vào phương
pháp, khu vực nghiên cứu và khả năng thu thập số liệu.
- Giống như các nước trên thế giới, Việt Nam sử dụng phương pháp mô hình
tất định, mô hình suy nghiệm, phương phân tích nhân tố, sử dụng dữ liệu viễn thám
kết hợp với công nghệ GIS để phân vùng nguy cơ lũ trên một số lưu vực.
- Những năm gần đây, để bắt kịp với xu hướng chung của thế giới, phương pháp
kết hợp AHP và GIS trong phân vùng nguy cơ lũ cũng đã được ứng dụng trên một số
khu vực điển hình ở Việt Nam như lưu vực sông Hương, sông Vu Gia, sông Kôn...
- Tuy nhiên, cũng như trên thế giới, các nghiên cứu về phân vùng nguy cơ lũ
ở Việt Nam cũng chưa đề cập đến nhân tố chiều dài sườn dốc tương đối. Khi nhìn
nhận lũ trong lưu vực như là một kết quả của quá trình sườn (với tư cách đối tượng
tập trung nước và vận chuyển nước), thì chiều dài sườn dốc có vai trò nhất định.
Các khu vực đỉnh sườn thường đóng vai trò tích tụ và vận chuyển nước, cả khu vực
chân sườn thường là nơi tập trung lũ. Nói cách khác, vai trò tích tụ nước lớn dần từ
đỉnh sườn xuống chân sườn.
1.3 Tình hình nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ trên lưu vực sông Lam
Lưu vực sông Lam thường xuyên chịu ảnh hưởng nặng nề của lũ lụt, do đó
nhiều nghiên cứu về lũ lụt đã thực hiện trên khu vực này nhằm giảm thiểu các thiệt
hại do lũ gây ra, phục vụ mục đích sử dụng hợp lý tài nguyên, bảo vệ môi trường và
phòng tránh thiên tai lưu vực Sông Lam [27] và đưa ra phương pháp phòng tránh lũ
cho lưu vực sông Lam [29]. Đã có một số công bố về phân vùng nguy cơ lũ ở lưu
vực sông Lam, tuy nhiên đối tượng chính của các nghiên cứu này lại tập trung vào
lũ quét và lũ ống. Trong khi nghiên cứu của Lê Huy Anh và đồng nghiệp tiến hành
lập bản đồ phân vùng nguy cơ lũ quét và lũ ống của vùng tả ngạn sông Lam và vùng
hữu ngạn sông Lam thuộc tỉnh Nghệ An [1] thì Nguyễn Thị Mỹ Duyên và Hà
Quang Hả lại tiến hành phân vùng nguy cơ lũ quét ở huyện Hương Khê, tỉnh Hà

32. 19
Tĩnh, thuộc khu vực hạ lưu sông Lam [5]. Cả hai nghiên cứu này đều sử dụng
phương pháp phân tích nhân tố kết hợp với bản đồ viễn thám, GIS và xử lý mô hình
trọng số. Trong nghiên cứu [5], các tác giả cho rằng: độ dốc, loại đất, loại hình sử
dụng đất và mật độ che phủ rừng là các nhân tố ảnh hưởng đến lũ quẻt của khu vực.
Đây có thể là gợi ý khi chọn tiêu chí để đánh giá mức độ ảnh hưởng của chúng đến
lũ lụt trên lưu vực sông Lam. Tuy nhiên, các tiêu chí này chưa đủ để tiến hành các
nghiên cứu về lũ lụt của cả lưu vực, đồng thời do có sự khác nhau về nguyên nhân
hình thành, quá trình phát triển giữa lũ quét và lũ lụt nên kết quả của nghiên cứu
này cũng không sử dụng được cho luận án này.
Bên cạnh lũ quét, kết quả nghiên cứu dấu hiệu nhận dạng lũ lớn, tiêu chí và
kết quả phân vùng khả năng gây lũ lớn trên lưu vực sông lam cũng được Trần Duy
Kiều và Lê Đình Thành công bố trong tạp chí Khoa học Kỹ thuật Thuỷ lợi và Môi
trường năm 2011. Trong bài báo này, tác giả đã đề xuất chọn 4 yếu tố làm cơ sở để
phân vùng nguy cơ lũ lớn bao gồm: mưa gây lũ lớn, địa hình và độ dốc lưu vực,
đỉnh lũ và tổng lượng lũ trên một đơn vị diện tích [12]. Khả năng lũ lớn của từng
lưu vực bộ phận đánh giá dựa vào chỉ số HFR (High Flood Risk) hoặc BFD (Big
Flood Danger) và được chia làm 5 cấp nguy cơ [10].
Cũng với mục đích xây dựng được tiêu chí phân vùng nguy cơ lũ lớn trên
lưu vực sông Lam, năm 2015, Trần Duy Kiều và các cộng sự đã thực hiện đề tài cấp
bộ Tài nguyên và Môi trường: “Nghiên cứu nhận dạng lũ lớn, phân vùng nguy cơ lũ
lớn và xây dựng bản đồ ngập lụt phục vụ cảnh báo lũ lớn trên lưu vực sông Lam”.
Trong đề tài này, từ bản đồ nền, kết hợp với module đỉnh lũ lớn nhất tại các trạm
quan trắc, dựa vào phân bố cực trị Gumbel, kết quả phân vùng nguy cơ lũ lớn cho
lưu vực sông Lam được chia theo 3 mức độ nguy cơ lũ là thấp, trung bình và cao
[9]. Tuy nhiên, đối tượng của các nghiên cứu này là lũ lớn và phân vùng theo phương
pháp nhân tố chính đồng thời sử dụng chủ yếu là dữ liệu thuỷ văn và thuỷ lực mà
không đề cập nhiều đến các yếu tố mặt đệm khác khi phân vùng.
Với kết quả nghiên cứu tổng quan phân vùng nguy cơ lũ trên lưu vực sông
Lam, tác giả có một số nhận xét như sau:

33. 20
- Các nghiên cứu chủ yếu trên lưu vực sông chủ yếu đưa ra giải pháp để phòng
chống và giảm nhẹ lũ lụt theo các phương pháp thuỷ văn, thuỷ lực.
- Có 3 nhóm tác giả nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ, hai nhóm công bố kết
quả phân vùng nguy cơ lũ quét và lũ ống, nhóm còn lại nghiên cứu phân vùng nguy cơ
lũ lớn. Tuy nhiên, với đối tượng và khu vực nghiên cứu khác nhau, dữ liệu sử dụng
trong cả ba đề tài đều không tận dụng được hết để thực hiện các nghiên cứu phân vùng
nguy cơ lũ lụt trên toàn bộ lưu vực sông Lam.
- Với đối tượng là lũ quét, mặc dù đã sử dụng các yếu tố địa hình nhưng tác giả
chỉ tập trung vào một khu vực nhỏ mà không xét trên toàn lưu vực. Trong khi đó, phân
vùng lũ lớn được thực hiện trên toàn lưu vực nhưng nhân tố ảnh hưởng chủ yếu là dữ
liệu thuỷ văn, thuỷ lực mà không quan tâm đến nguyên nhân sinh lũ do địa hình gây ra.
Với các nhận xét nêu trên, kết quả nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ lụt trên lưu
vực sông Lam là cần thiết do chưa có công bố nào đề cập đến các nguyên nhân ảnh
hưởng đến nguy cơ lũ là yếu tố địa hình đồng thời cũng chưa có nghiên cứu nào cho
toàn bộ lưu vực với đối tượng là lũ lụt nói chung.
Từ các nghiên cứu đã thực hiện bởi các nhà khoa học trong nước và thế giới
trên các lưu vực sông khác nhau nói chung và lưu vực sông Lam nói riêng, có thể
thấy phân vùng nguy cơ lũ cho lưu vực sông là một trong các bài toán giải quyết
thông tin đầu vào quan trọng cho quy hoạch sử dụng đất ứng phó với biến đổi khí
hậu cũng như để xây dựng các kịch bản ứng phó với lũ. Để phân vùng nguy cơ lũ,
các nhà khoa học sử dụng kiến thức chuyên gia, phương pháp viễn thám và GIS,
phương pháp phân tích nhân tố, phương pháp bản đồ và mới đây là phương pháp
mô hình hóa. Phần 1.4 sẽ tóm tắt phương pháp mô hình hoá, ưu, nhược điểm, điều
kiện ứng dụng của từng loại mô hình từ đó đưa ra tiêu chí lựa chọn mô hình thích
hợp cho phân vùng nguy cơ lũ.
1.4 Phương pháp mô hình hoá trong phân vùng nguy cơ lũ, đánh giá ưu,
nhược điểm và hiệu quả ứng dụng của chúng
Bản chất của phương pháp mô hình hóa là xây dựng một mô hình mô phỏng
miêu tả kết quả (nguy cơ lũ) dựa trên quan hệ của nó với các tham số ảnh hưởng,

34. 21
bao gồm cả các tham số nguyên nhân (lượng mưa và cường độ mưa), các tham số
gia tăng nguy cơ (độ dốc địa hình, mức độ phân cắt địa hình, chiều dài sườn dốc
tương đối) và các tham số cản trở (lớp phủ thực vật, sử dụng đất). Mô hình thường
được xác định bằng phương pháp thực nghiệm, lý thuyết hoặc từ số liệu thống kê.
1.4.1 Phương pháp mô hình hóa xây dựng mô hình phân vùng nguy cơ lũ
Khi nghiên cứu về lũ, đặc biệt là giải bài toán phân vùng nguy cơ, cần phải
có một mô hình diễn tả nguy cơ lũ. Công việc này dựa trên các giả thiết, quá trình lũ
diễn ra trong tương lai với cùng điều kiện của các trận lũ đã xảy ra trước đó. Việc
xác định ranh giới của các vùng nguy cơ lũ xuất phát từ xác suất xảy ra hiện tượng
và sự tương đồng của các tiêu chí tác động đến quá trình lũ như: địa hình, lượng
mưa, lớp phủ thực vật, thổ nhưỡng, mật độ dân cư, sử dụng đất, cơ sở hạ tầng, các
công trình thuỷ lợi,… Nguy cơ lũ được biểu diễn dưới dạng:
y = f(x) (1.1)
trong đó:
y: nguy cơ lũ
x: các nhân tố ảnh hưởng đến quá trình lũ
f: hàm biểu thị mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đến nguy cơ lũ
Như vậy, khi nghiên cứu lũ, mô hình là một hàm số biểu thị vai trò, mức độ
ảnh hưởng của các nhân tố tới quá trình lũ. Xây dựng mô hình hay mô hình hoá là
quá trình xác định các tiêu chí ảnh hưởng đến lũ và mức độ ảnh hưởng của các tiêu
chí đó đến nguy cơ lũ.
Những năm gần đây, nhiều phương pháp đánh giá nguy cơ lũ đã được nghiên
cứu, phát triển và có thể được chia thành các phương pháp trực tiếp và gián tiếp
(hình 1.2). Hầu hết các phương pháp này đã được thực hiện trong các nghiên cứu
trình bày ở phần 1.1 và 1.2. Tùy thuộc vào đối tượng và yêu cầu nghiên cứu để đưa
ra các lựa chọn khác nhau trong việc xây dựng mô hình. Có nhiều phương pháp
khác nhau trong xây dựng mô hình phân vùng nguy cơ lũ, tùy thuộc vào qui mô
chọn mẫu, hàm giả định, phương pháp đánh giá vai trò của các yếu tố ảnh
hưởng. Chính vì vậy, điều quan trọng trong ứng dụng mô hình hóa xây dựng mô

35. 22
hình phân vùng nguy cơ lũ là lựa chọn mô hình cũng như các tham số mô hình sao
cho phù hợp với khu vực nghiên cứu và điều kiện nghiên cứu. Để có cơ sở lựa chọn
mô hình trong phân vùng nguy cơ lũ, các yêu cầu cần đặt ra là:
Hình 1.2 Các phương pháp phân vùng nguy cơ lũ
- Dễ dàng thực hiện trên GIS: điều này đòi hỏi mô hình có hàm f(x) xác định,
trong đó các tham số (x) đều được xác định và có thể thể hiện dưới dạng bản đồ.
- Tính mở: do sự phức tạp của bài toán phân vùng nguy cơ lũ, các tham số có
mức độ ảnh hưởng khác nhau có thể dễ dàng cập nhật được tính đến hoặc không
được tính đến nên bản thân mô hình (hay hàm số f(x)) cần có tính mở để có thể
thêm, bớt các tham số (x) khi cần thiết [14].
- Diện tích khu vực cần nghiên cứu: đây là tiêu chí quan trọng, nhất là khi
đánh giá nguy cơ lũ xảy ra ở những lưu vực lớn. Điều này trực tiếp liên quan đến tỷ
lệ của dữ liệu nghiên cứu.
- Khả năng thu thập dữ liệu: dữ liệu về lũ là dữ liệu động và đa dạng do đó
việc thu thập đầy đủ, chính xác và theo chu kỳ không phải là công việc dễ dàng và
đơn giản. Vì vậy, mô hình sử dụng nên xem xét đến khả năng này, đặc biệt đối với
khu vực nghiên cứu gặp khó khăn trong quá trình thu thập dữ liệu.
Với các yêu cầu đặt ra như trên, các loại mô hình thường được sử dụng trong
phân vùng nguy cơ lũ được phân tích dưới đây:
Phân vùng nguy cơ lũ
Phương pháp trực tiếp Phương pháp gián tiếp
Phân tích
các vùng
nguy cơ lũ
Phân tích
suy
nghiệm
Mô hình
tất định
Phân tích
thống kê

36. 23
1.4.2 Mô hình tất định trong phân vùng nguy cơ lũ (deterministic model)
Nguyên tắc xây dựng mô hình tất định trong phân vùng nguy cơ lũ
Là phương pháp nghiên cứu khi biết các thành phần tham gia vào quá trình
và cách thức ảnh hưởng giữa các thành phần. Đây là loại mô hình toán học trong đó
kết quả được xác định chính xác thông qua các mối quan hệ đã biết (bản chất vật lý)
giữa các sự kiện, trường hợp. Mô hình tất định không bao gồm các yếu tố ngẫu
nhiên. Kết quả của mô hình hoàn toàn được xác định bởi giá trị các tham số và điều
kiện ban đầu. Khi chạy mô hình, với điều kiện ban đầu giống nhau thì kết quả thu
được cũng sẽ giống nhau.
Mô hình tất định tương đối đơn giản và có thể sử dụng khi biến ngẫu nhiên
không ảnh hưởng nhiều đến đối tượng được mô hình hoá (biến ngẫu nhiên tương
đối nhỏ). Nếu biến ngẫu nhiên là thành phần chính thì mô hình xác suất là cần thiết
để phù hợp với mục đích [135]. Trong nghiên cứu về nguy cơ lũ, đây là một dạng
mô hình dựa trên việc phân tích bản chất vật lý của quá trình lũ và điều kiện địa kỹ
thuật của khu vực nghiên cứu. Mô hình loại này thường được các chuyên gia về
thuỷ văn, thuỷ lực thực hiện, mô tả bản chất vật lý của các nhân tố ảnh hưởng tới
nguy cơ lũ. Với mô hình tất định, quá trình lũ là quá trình vật lý có thể được xây
dựng trong phòng thí nghiệm bằng các công thức, các hệ số...Về bản chất, đây là
mô hình vật lý mô phỏng quá trình lũ và mô hình này giúp đánh giá khả năng
lũ. Hiện nay, các mô hình thủy văn, thủy lực 1 và 2 chiều được dùng khá rộng rãi
với sự trợ giúp của hệ thống thông tin địa lý để lập bản đồ lũ như: HEC-RAS (Mỹ),
MIKE 11, MIKE 21 (Đan Mạch), ISIS (Anh), VRSAP (Việt Nam). Trong những
năm qua, mô hình này đã được sử dụng trong nhiều nghiên cứu khác nhau để đánh
giá và phân vùng lũ như các nghiên cứu [3], [9], [19], [32], [68], [95], [102].
Việc áp dụng mô hình tất định trong phân vùng lũ, quan trọng nhất không
phải là xây dựng mô hình mà là xác định các giá trị cho các tham số tham gia vào
mô hình. Quá trình xác định các tham số thường được tiến hành bằng cách tính toán
từ bản đồ kết hợp với số liệu đo đạc cụ thể trên thực địa. Một cách tổng quát, quy
trình áp dụng mô hình tất định trong phân vùng nguy cơ lũ lụt gồm hai bước:

37. 24
- Bước 1: xác định, đo đạc, tính toán số liệu đầu vào mà mô hình yêu cầu.
- Bước 2: áp dụng mô hình.
Bước 1 thường được tiến hành bằng cách đo đạc thực tế tại một số điểm và
nội suy cho các điểm khác dựa trên các bản đồ đã có.
Ưu điểm:
- Đề cập đến bản chất của lũ lụt: các mô hình tất định tập trung vào phân
tích mức độ nguy hiểm của nguy cơ lũ lụt thông qua đánh giá xác suất an toàn. Mức
độ an toàn càng lớn có nghĩa là mức độ nguy hiểm càng nhỏ. Ngoài ra, vì tiếp cận
theo mức độ an toàn nên các nhân tố gây ảnh hưởng đến mức độ an toàn (bản chất
của nguy cơ lũ lụt) được coi là những đầu vào chính của mô hình. Quan hệ giữa các
yếu tố này được phân tích và lượng hóa bằng một hàm số cụ thể. Điều này đặc biệt
hữu ích với những đánh giá cho khu vực nhỏ, nơi thực tế một số tham số không thể
hiện rõ vai trò ảnh hưởng tới nguy cơ lũ lụt như mật độ dân số, hệ thống cơ sở hạ
tầng,… bằng các nhân tố ảnh hưởng chính như lượng mưa, độ dốc địa hình…
- Cho phép tính toán định lượng: mô hình tất định cho phép tính toán hoàn
toàn định lượng, từ đó xác định mức độ an toàn của khu vực nghiên cứu.
- Có thể được tính toán trên GIS: do sử dụng các số liệu dưới dạng bản đồ
(dạng vecto hoặc dạng raster) nên việc tính toán mô hình tất định trên GIS được
thực hiện dễ dàng, với kết quả là bản đồ phân vùng nguy cơ lũ lụt cho từng vị trí
trên toàn bộ khu vực. Hơn nữa, với cách thu thập dữ liệu tại từng điểm trên thực địa
và bằng phương pháp nội suy nên vai trò của GIS càng trở nên lớn hơn. [36]
- Thích hợp với nghiên cứu tỷ lệ lớn: mô hình tất định đi sâu vào bản chất
của lũ lụt tại một khu vực cụ thể. Các số liệu mà mô hình yêu cầu cũng hết sức chi
tiết, thích hợp cho nghiên cứu tỷ lệ lớn.
Nhược điểm:
- Thiếu dữ liệu đầu vào: mô hình này thường yêu cầu dữ liệu khá chuyên
biệt nên không dễ dàng để thu thập đủ dữ liệu đầu vào. Điều này làm cho việc
nghiên cứu trở nên khó khăn hơn, do đó kéo dài thời gian cũng như tăng giá thành
nghiên cứu.

38. 25
- Mức độ chi tiết của dữ liệu: mô hình tất định đòi hỏi dữ liệu đầu vào có
mức độ chi tiết cao cả về không gian và thuộc tính. Vì vậy, nhiều tham số phải đo
đạc tại thực địa với độ chính xác cao, thời gian theo dõi lâu.
- Khả năng áp dụng cho khu vực lớn: do yêu cầu dữ liệu đầu vào chi tiết
nên khó có thể áp dụng một cách chính xác mô hình tất định trên các khu vực rộng
lớn với tỷ lệ nhỏ. Nếu có áp dụng trong tỷ lệ nhỏ, thường phải sử dụng nhiều giá trị
ngầm định của dữ liệu. Do đó, loại bớt sự tham gia của nhiều yếu tố ảnh hưởng,
khiến cho kết quả không còn chính xác.
- Hạn chế số lượng các tham số đầu vào: do số lượng các tham số đã được
cố định trong mô hình và không có chỗ cho việc mở rộng nên tất cả các yếu tố ảnh
hưởng đến nguy cơ lũ lụt không phải lúc nào cũng được sử dụng trong mô hình tất
định, kể cả khi có đủ dữ liệu. Việc hạn chế số lượng yếu tố ảnh hưởng khiến cho mô
hình tất định là một trong những mô hình khó được xây dựng nhất.
- Khó điều chỉnh: một nhược điểm đáng kể của mô hình tất định là khả năng
điều chỉnh của nó. Do số lượng tham số và vai trò của chúng đều đã được “cố định”
trong mô hình nên hầu như không điều chỉnh được việc xây dựng mô hình. Vì vậy,
khi phát hiện ra những kết quả không chính xác của mô hình, việc hiệu chỉnh khó
khăn sẽ cản trở quá trình tính toán, xác định lại mô hình [36].
Với các ưu điểm và nhược điểm đã phân tích trên đây, việc áp dụng mô hình
tất định ở Việt Nam khi nghiên cứu lũ lụt cần có những chú ý sau:
- Đo đạc các dữ liệu đầu vào
Các dữ liệu đầu vào áp dụng trong mô hình tất định chủ yếu là số liệu thuỷ
văn và thuỷ lực bao gồm:
+ Dữ liệu về hướng dòng chảy và dòng chảy
+ Dữ liệu về phân chia lưu vực
+ Dữ liệu về thuỷ văn đất
+ Dữ liệu phân bố không gian của trạm đo mưa
+ Dữ liệu về lượng mưa, cường độ mưa
+ Dữ liệu về vị trí thoát nước

39. 26
+ Dữ liệu độ cao địa hình
- Do yêu cầu về độ chi tiết của dữ liệu nên mô hình khó áp dụng cho khu vực
rộng lớn. Để đảm bảo độ chính xác, mô hình tất định chỉ nên sử dụng cho các
nghiên cứu tỷ lệ lớn với diện tích nhỏ.
1.4.3 Mô hình suy nghiệm trong phân vùng nguy cơ lũ (heuristic model)
Nguyên tắc xây dựng mô hình suy nghiệm trong phân vùng nguy cơ lũ
Mô hình suy nghiệm đề cập đến các phương pháp kỹ thuật dựa trên kinh
nghiệm thực hiện các nhiệm vụ khác nhau như nghiên cứu, giải quyết vấn đề, phát
hiện vấn đề…Phương pháp này nâng cao tốc độ của việc tìm kiếm các giải pháp
mong muốn khi việc nghiên cứu tổng hợp không thể thực hiện được [139]. Đây là
dạng mô hình dựa trên cơ sở phân tích các nhân tố có thể gây ảnh hưởng tới lũ lụt.
Dựa trên các khu vực đã xảy ra lũ lụt (coi như đáp số đúng đã có của bài toán), các
chuyên gia đánh giá vai trò của các nhân tố ảnh hưởng thông qua quá trình cho
trọng số. Mô hình này giúp đánh giá nguy cơ lũ lụt.
Khi sử dụng mô hình suy nghiệm trong phân vùng nguy cơ lũ, các nguyên
nhân ảnh hưởng đến lũ cần được xem xét đầu tiên, từ đó đánh giá được qui luật
xảy ra lũ của khu vực. Sau đó, tiến hành phân tích và gán cho mỗi nhân tố một
trọng số tùy thuộc vào việc đánh giá mức độ quan trọng ảnh hưởng tới khả năng lũ
theo ý kiến chuyên gia. Mức độ nguy cơ lũ được đánh giá bằng điểm số dựa vào
công thức (1.2) [36]:
(1.2)
trong đó: H - điểm số nguy cơ, wj - trọng số của yếu tố thứ j, xij - giá trị của
lớp thứ i trong yếu tố ảnh hưởng j (điểm phân cấp của yếu tố i).
Đối với mỗi yếu tố thành phần đều cần phải xây dựng bảng phân cấp và cho
điểm tương ứng với các yếu tố đó theo từng cấp. Dữ liệu sử dụng cho việc phân tích
phụ thuộc vào các chỉ tiêu ảnh hưởng đến lũ, nhưng thông thường sẽ là các loại bản
đồ điạ hình, bản đồ thổ nhưỡng, bản đồ thực phủ, bản đồ sử dụng đất của vị trí
nghiên cứu, vị trí toạ độ các trạm khí tượng, trạm đo mưa và số liệu quan trắc lượng

40. 27
mưa… Như vậy, việc sử dụng mô hình suy nghiệm trong phân vùng nguy cơ lũ cần
xác định được những thông số như: các yếu tố ảnh hưởng (nguyên nhân gây ra lũ,
nguyên nhân làm trầm trọng thêm hoặc cản trở lũ), trọng số (mức độ ảnh hưởng)
của các yếu tố đó và giá trị của các yếu tố ảnh hưởng. Mỗi thông số sẽ có phương
pháp xác định khác nhau, bảng 1.2 sẽ trình bày các phương pháp xác định các thông
số đó. Một trong các phương pháp được các nhà khoa học Việt Nam và thế giới sử
dụng để tính toán trọng số cho các yếu tố ảnh hưởng là Analytic Hierarchy Process
(AHP) - Phương pháp phân tích thứ bậc, được nhà khoa học Mỹ Thomas L.Saaty
trường Đại học Pitsburg đề xuất vào những năm 1980 và đã được nghiên cứu mở
rộng, bổ sung cho đến nay.
AHP đặc biệt phù hợp với các vấn đề phức tạp liên quan đến việc so sánh
hàng loạt các yếu tố khó định lượng. Đây là một công cụ hiệu quả khi đưa ra các
quyết định phức tạp và có thể giúp người ra quyết định thiết lập các ưu tiên và đưa
ra kết luận tốt nhất. Quá trình cơ bản của AHP dựa trên cơ sở nhận thức, phân tích
và tổng hợp, 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) [98]
Bảng 1.2 Phương pháp xác định các thông số trong mô hình suy nghiệm áp dụng
trong phân vùng nguy cơ lũ
Thông số Phương pháp xác định
Yếu tố ảnh hưởng đến lũ
Chuyên gia, thông qua phân tích hiện trạng lũ
trong khu vực
Trọng số (mức độ ảnh hưởng
của yếu tố ảnh hưởng đến lũ)
Chuyên gia, thông qua kinh nghiệm, các
nghiên cứu khác và phân tích hiện trạng lũ
trong khu vực
Giá trị của yếu tố ảnh hưởng lũ Bản đồ đầu vào
Ưu điểm:
Các ưu điểm dễ nhận thấy của việc ứng dụng mô hình suy nghiệm trong
nghiên cứu phân vùng nguy cơ lũ bao gồm:

41. 28
- Dễ hiểu: mô hình suy nghiệm bắt đầu bằng việc xác định các yếu tố ảnh
hưởng. Thông qua suy luận logic, không khó khăn để nhận thấy sự ảnh hưởng của các
yếu tố này tới nguy cơ lũ lụt. Ngoài ra, mặc dù đây chỉ là phương pháp bán định lượng,
nhưng việc phân tích, đánh giá và tính toán lại cho kết quả hoàn toàn định lượng, từ đó
có thể so sánh một cách tương đối các yếu tố với nhau. Hơn nữa, việc xác định trọng số
của các nhân tố ảnh hưởng đã được sự trợ giúp của phương pháp AHP, do đó kết quả
sẽ mang tính “khách quan” và giảm bớt sự phụ thuộc vào ý kiến chuyên gia.
- Không hạn chế số lượng các tham số đầu vào: không giống như một số
mô hình khác, khi xây dựng mô hình suy nghiệm, yếu tố ảnh hưởng nếu có đủ dữ
liệu đều có thể sử dụng. Việc không hạn chế và cũng không bắt buộc số lượng yếu
tố ảnh hưởng và tầm quan trọng của chúng cho thấy mô hình suy nghiệm là một
trong những mô hình dễ được xây dựng và dễ được áp dụng. Thực tế khi nghiên
cứu lũ, với những khu vực gặp khó khăn khi thu thập số liệu, chỉ với một số lượng
hạn chế các dữ liệu đầu vào vẫn có thể tiến hành xây dựng và áp dụng mô hình suy
nghiệm với sự thành công nhất định. Đây cũng là lý do giải thích tại sao mô hình
suy nghiệm ngày càng trở nên phổ biến, được nhiều nhà nghiên cứu lựa chọn và áp
dụng trong nhiều lĩnh vực.
- Dễ điều chỉnh: một ưu điểm đáng kể của mô hình suy nghiệm là khả năng
điều chỉnh của nó. Với cách tiếp cận của mình, mô hình suy nghiệm có thể điều
chỉnh một cách dễ dàng từ số lượng tham số tham gia trong mô hình, đến vai trò của
chúng. Đặc biệt, khi phát hiện ra kết quả không chính xác của mô hình, việc hiệu
chỉnh dễ dàng và nhanh chóng giúp quá trình tính toán, xác định lại mô hình diễn ra
thuận lợi. Ngoài ra, khả năng dễ điều chỉnh giúp cho việc chi tiết hóa khi xây dựng
mô hình ở tỷ lệ lớn sẽ dễ dàng hơn.
- Có thể được tính toán trên GIS: mô hình suy nghiệm sử dụng số liệu dưới
dạng bản đồ (dạng vector hoặc dạng raster) nên việc tính toán trên GIS được thực hiện
dễ dàng, với kết quả là bản đồ nguy cơ lũ lụt cho từng vùng của khu vực nghiên cứu.
Một chương trình GIS mã nguồn mở có thể được sử dụng hiệu quả trong tính toán,
thành lập bản đồ phân vùng nguy cơ lũ lụt nhờ mô hình suy nghiệm. Đây cũng là một
điều kiện thuận lợi giúp cho mô hình suy nghiệm được áp dụng rộng rãi [83].

42. 29
Nhược điểm:
Bên cạnh ưu điểm, mô hình suy nghiệm tồn tại một số hạn chế sau:
- Quá trình lượng hóa không đầy đủ: mặc dù áp dụng phương pháp AHP
cho quá trình lượng hóa nhưng mô hình suy nghiệm vẫn bị ảnh hưởng ý kiến chủ
quan của chuyên gia. Sử dụng thang điểm đánh giá chung, nhưng mức độ quan
trọng của từng yếu tố khi so sánh cặp xác định hoàn toàn phụ thuộc vào chuyên gia.
Đã có một số phương pháp tính toán để giảm ảnh hưởng này, nhưng thực tế, việc
tập hợp đủ số lượng chuyên gia cần thiết không phải là đơn giản.
- Không rõ ràng về tỷ lệ nghiên cứu: mô hình này chỉ quan tâm đến việc xác
định các yếu tố ảnh hưởng và đánh giá mức độ tác động của nó mà không đề cập
đến tỷ lệ của nghiên cứu, dẫn tới việc áp dụng không chính xác của mô hình suy
nghiệm. Với cách tiếp cận của mình, mô hình chỉ nên nghiên cứu ở những khu vực
rộng lớn với tỷ lệ bản đồ nhỏ và không yêu cầu mức độ chi tiết cao. Nếu mô hình
này áp dụng tại các khu vực nhỏ với bản đồ tỷ lệ lớn sẽ khó kiểm soát và thường
cho kết quả không như ý.
- Phụ thuộc vào kiến thức chủ quan của chuyên gia: bản chất của mô hình
suy nghiệm là ý kiến đánh giá của chuyên gia được lượng hóa. Mặc dù quá trình
lượng hóa là thống nhất nhưng ảnh hưởng của chuyên gia cũng vẫn tồn tại và xuất
hiện trong hầu hết các bước của quá trình áp dụng mô hình trong phân vùng nguy
cơ lũ lụt như: lựa chọn yếu tố ảnh hưởng, xác định mức độ ảnh hưởng, xác định tỷ
lệ nghiên cứu.
- Mất nhiều thời gian và phức tạp: quá trình tính toán mô hình mất nhiều
thời gian vì phải tiến hành theo nguyên tắc so sánh cặp và kiểm tra hệ số nhất quán.
Với các ưu và nhược điểm nêu trên cho thấy mô hình suy nghiệm hoàn toàn
có khả năng áp dụng khi phân vùng lũ trong điều kiện Việt Nam một cách thuận lợi.
Tuy nhiên, không nên chọn quá nhiều, chỉ nên chọn các tiêu chí rõ ràng mang tính
định lượng cao trong quá trình thu thập ý kiến chuyên gia, đồng thời cần xác định
các yếu tố sau một cách rõ ràng:
- Tỷ lệ của nghiên cứu: không nên áp dụng cho tỷ lệ lớn, khu vực nhỏ.

43. 30
- Số lượng yếu tố ảnh hưởng: ít nhất nên sử dụng các yếu tố là nguyên nhân
chính gây ra lũ lụt như địa hình, độ dốc, lớp phủ thực vật, loại đất, lượng
mưa…Ngoài ra, phụ thuộc vào khu vực nghiên cứu và khả năng thu thập dữ liệu có
thể sử dụng thêm các tiêu chí khác.
- Tập hợp đội ngũ chuyên gia: đây là công việc quan trọng vì ý kiến của
chuyên gia quyết định nhiều đến độ chính xác của kết quả phân vùng. Nên chọn
chuyên gia về lĩnh vực thuỷ văn, thuỷ lực, tài nguyên nước và một số lĩnh vực khác
có liên quan như môi trường, đất, trắc địa, địa chất…
- Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào: đây là công việc nhằm đảm bảo tính đầy đủ,
chính xác và nhất quán của dữ liệu đầu vào, đồng thời cũng quyết định đến độ chính
xác của việc phân vùng.
- Nên áp dụng GIS trong tính toán: công nghệ GIS với khả năng kết nối, cập
nhật, truy vấn, phân tích dữ liệu mạnh mẽ, đồng thời đóng vai trò như một công cụ
hỗ trợ ra quyết định đắc lực cho nhà quản lý. Trong khi đó, AHP là phương pháp
toán học phân tích các vấn đề ra quyết định phức tạp liên quan đến nhiều tiêu chí.
Do vậy, nên tích hợp GIS và AHP trong nghiên cứu lũ để cho quá trình ra quyết
định phân vùng nguy cơ có kết quả hợp lý [36] .
1.4.4 Mô hình thống kê trong phân vùng nguy cơ lũ
Mô hình thống kê là một loại mô hình toán học bao gồm một tập hợp các dữ
liệu liên quan đến việc tạo ra các số liệu mẫu và các số liệu tương tự từ một tập hợp
lớn hơn. Các dữ liệu được thể hiện bằng mô hình thống kê mô tả một tập hợp các
phân bố xác suất. Phân bố xác suất trong các mô hình thống kê là điểm khác biệt
giữa mô hình thống kê với các mô hình toán học khác. Một mô hình thống kê
thường được xác định bởi phương trình toán học có liên quan đến một hoặc nhiều
biến ngẫu nhiên và các biến không ngẫu nhiên khác. Trong toán học, mô hình thống
kê luôn được coi là một cặp (S, P), trong đó S là tập hợp các trị đo và P là tập hợp
các phân bố xác suất trong S. Trong một mô hình thống kê xác định bằng phương
trình toán học, một số các biến không có giá trị cụ thể nhưng lại có các phân bố xác
suất [135]. Trọng tâm của việc xây dựng mô hình thống kê là làm sao ước lượng