,

Phân vùng nguy cơ trượt lở đất đá qua các ứng dụng khoa học công nghệ

Hiện nay, tình trạng sạt lở đất tại nhiều khu vực, tỉnh thành tại Việt Nam đang ở mức báo động, đặc biệt là khu vực vùng núi phía Bắc. Do đó, cần có những ứng dụng công nghệ khoa học tiên tiến để phục vụ cho việc nhận dạng và phân vùng nguy cơ trượt lở. Báo Tài nguyên và Môi trường đã có cuộc trao đổi với TS. Trương Xuân Quang – Khoa Công nghệ Thông tin - trường Đại học Tài nguyên và Môi trường về vấn đề này.

 

PV: Đối với tác động của biến đổi khí hậu hiện nay đã gây ra những hiện tượng thời tiết cực đoan, đặc biệt gây sạt lở đất đá nghiêm trọng ảnh hưởng đến đời sống người dân. Ông có thể đánh giá nguyên nhân và phân vùng những nơi có nguy cơ sạt lở cao tại Việt Nam?

TS. Trương Xuân Quang: Hiện nay, có 4 tỉnh tại Việt Nam có nguy cơ trượt, sạt lở đất cao nhất tại khu vực phía Bắc là: tỉnh Điện Biên với 673 điểm, tỉnh Lào Cai với 534 điểm, riêng Sơn La và Yên Bái là 2 tỉnh có đến trên 1000 điểm trượt (theo theo số liệu trong Báo cáo kết quả điều tra và thành lập bản đồ hiện trạng trượt lở đất đá tỷ lệ 1:50.000 khu vực miền núi tỉnh Yên Bái, năm 2014 của Viện Khoa học Địa chất và Khoáng sản).

Trong đó, số lượng các điểm trượt lở lớn nhất tại huyện Mù Cang Chải với 287 điểm trượt và huyện Văn Yên với 299 điểm trượt đều thuộc tỉnh Yên Bái. Bởi địa hình tại 2 khu vực này đều có đồi núi cao, huyện Mù Cang Chải có thung lũng hẹp, huyện Văn Yên tương đối đa dạng và phức tạp đồi núi liên tiếp và cao dần về phía Tây Bắc, nhìn chung do nhu cầu phát triển quỹ đất trong xây dựng cơ sở hạ tầng vẫn chưa được đầu tư, nâng cấp, chính vì vậy, để xây dựng hạ tầng, người dân thường phải khoét và đánh chân núi hoặc taluy. Điều này đã tạo nên những độ dốc nhân tạo, gây khả năng trượt lở đất đá rất cao.

TS. Trương Xuân Quang – Khoa Công nghệ Thông tin – trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội.

Ngoài ra, theo thống kê nghiên cứu cho thấy, các điểm trượt lở đã được thu thập chủ yếu dọc các đường giao thông, ở gần các công trình lớn như nhà máy thuỷ điện, khu vực mỏ và đông dân sinh và các hiện tượng trượt lở đất đá, tai biến địa chất liên quan thường sẽ xảy ra vào mùa mưa từ tháng 6 đến tháng 10 hàng năm.

Theo đó, việc các khối trượt thường xảy ra ở các vách taluy, sườn núi, hầu hết do sự tác động của con người với các hoạt động như: xúc bóc, đào đắp, phá rừng, phá nương làm rẫy, làm đường, xây dựng nhà cửa,… bao gồm các yếu tố khác ảnh hưởng đến trượt lở đất như địa hình, môi trường,…

Đối với các yếu tố về địa chất, thạch học như thành phần và mức độ phong hoá đá gốc hay thành phần và độ dày của vỏ phong hoá, thế nằm của đá, tính chất cơ lý của lớp đất phủ,… sẽ quyết định tính nhạy cảm của trượt lở đất trong khu vực nghiên cứu.

Do đó, chính quyền và người dân địa phương tại những địa điểm có tần suất trượt lở cao như tỉnh Yên Bái, rất cần phải xây dựng một công cụ để cảnh báo và dự báo tai biến trượt lở theo hướng cấp bách.

PV: Từ những nguyên nhân kể trên, ông đã nghiên cứu, xây dựng được những biện pháp nào để giám sát và dự báo tình trạng sạt lở đất đá tại các địa phương?

TS. Trương Xuân Quang: Nhằm tăng cường khả năng dự báo phục vụ cho mục đích phòng chống thiên tai trượt lở đất, đá tại các khu vực có nguy cơ sạt lở cao, tôi cùng đồng sự đã thực hiện đề tài nghiên cứu “ Tích hợp trí tuệ nhân tạo và các công nghệ giám sát trái đất trong nghiên cứu tai biến trượt lở đất ở vùng núi phía Bắc Việt Nam”.

Trong đó, nghiên cứu tập trung vào xây dựng khả năng dự báo phục vụ cho mục đích phòng chống thiên tai trượt lở đất thông qua xây dựng hệ thống Geoportal giúp thu thập, xử lý và chia sẻ thông tin về trượt lở đất.

Cụ thể, nghiên cứu đã áp dụng ứng dụng về khoa học công nghệ trong nhận diện trượt lở đất như phương pháp PSInSAR (sử dụng chuỗi dữ liệu SAR đa thời gian), UAV, CNN (Mạng nơ ron tích chập),... Phương pháp CNN chuyển tiếp các thông tin, dữ liệu đầu vào qua nhiều lớp của CNN, giúp các mạng này có thể nhận ra các quy luật trong hình ảnh như thị giác con người, tránh việc phải sử dụng đến các quy luật phức tạp do con người thiết kế.

Đối với phương pháp về ảnh UAV sẽ giúp điều tra và giám sát trượt lở đất, thành lập các bản đồ nhạy cảm và phân vùng với nguy cơ trượt lở. Đề tài đã thực hiện thu thập dữ liệu bay chụp dọc các quốc lộ và tỉnh lộ nằm trên địa bàn khu vực huyện Mù Cang Chải và huyện Văn Yên – tỉnh Yên Bái, các khu vực lần lượt được khoanh vùng khi sử dụng UVA trong nhận diện và giám sát trượt lở. Từ đó, phát hiện ra các dấu hiệu trượt lở bao gồm: Màu sắc, hình dạng và kích thước. Việc đối sánh với các sản phẩm khác như DEM, DSM và đám mây điểm sẽ đảm bảo độ chính xác cao hơn cho việc xác định trượt lở đất.

Ngoài ra, dựa vào bản đồ phân vùng nguy cơ trượt lở đất kết hợp với lượng mưa từ trạm hoặc lượng mưa dự báo có thể xây dựng hệ thống cảnh báo trượt lở tại Việt Nam.Từ hướng tiếp cận đó, nghiên cúu của chúng tôi có tích hợp của bản đồ chuyên đề phân vùng nguy cơ trượt lở đất  kết hợp với dữ liệu mưa từ trạm(dữ liệu gần thời gian thực) và dữ liệu mưa dự báo để xây dựng hệ thống cảnh báo trượt lở cho khu vực huyện Văn Yên và Mù Cang Chải ở tỉ lệ bản đồ 1:50000. Hệ thống có thể đưa ra được cảnh báo trong không gian theo 4 cấp độ: Ít nguy cơ, nguy cơ trung bình, nguy cơ cao và nguy cơ rất cao.

Để có kết quả nói trên, mô hình trí tuệ nhân tạo kết hợp với tư liệu ảnh dữ liệu viễn thám để nghiên cứu xây dựng bản đồ phân vùng trượt lở đất, sẽ làm tăng khả năng chính xác và hiệu quả cho nghiên cứu. Các công nghệ xây dựng hệ thống GIS được tích hợp trên nền Internet, WebGIS và dữ liệu mưa, các tính toán ngưỡng mưa kích hoạt trượt lở đất cũng là những bước rất quan trọng để xây dựng hệ thống

Kết quả nghiên cứu đã tác động và mang lại lợi ích chung cho các đơn vị sử dụng trong khai phá dữ liệu lớn về trí tuệ nhân tạo, tai biến, địa chất, cảnh báo trượt lở; lập quy hoạch và kế hoạch cho các ngành Môi trường, Địa chất, Quản lý đất đai,…

Đồng thời, cung cấp các giải pháp kỹ thuật để sử dụng tư liệu Viễn thám và Quan sát trái đất đa tầng, đa độ phân giải, đa thời gian vào nghiên cứu trượt lở đất; giúp thu thập nhanh dữ liệu trượt lở đất và chia sẻ dữ liệu kịp thời nhằm tiết kiệm thời gian và chi phí, cũng như hỗ trợ người dân có nhận thức đúng về tai biến trượt lở đất, đưa ra hệ thống cảnh báo trượt lở để phòng tránh và giảm thiểu thiệt hại về tính mạng, tài sản cho người dân.

Minh họa một số điểm được nhận dạng từ UAV tại khu vực Thủy Điện Hồ Bốn

PV: Trong thời gian tới, theo ông, cần có những giải pháp nào để thực hiện việc phòng chống tai biến, trượt lở đất ở vùng núi phía Bắc Việt Nam được hiệu quả hơn?

TS. Trương Xuân Quang: Các mô hình trí tuệ nhân tạo được đánh giá có độ chính xác cao mang lại sự lựa chọn tốt nhất cho kết quả nghiên cứu. Tuy nhiên, để áp dụng các công nghệ khoa học này cần có sự phối hợp của chính quyền, nhà quản lý trong việc theo dõi và xây dựng những biện pháp phòng chống nguy cơ trượt lở, tuyệt đối không tác động gây áp lực lên sườn dốc hiện tại và có những phương án di dời khi có điều kiện bất thường về mưa lũ.

Đồng thời, ứng dụng trên điện thoại và hệ thống cảnh báo chính là một thông tin đáng tin cậy trong cảnh báo sớm trượt lở đất. Đặc biệt đối với tỉnh Yên Bái, nhóm nghiên cứu sẵn sàng phối hợp cùng tỉnh để thông tin, cảnh báo qua các nền tảng mạng xã hội zalo, email cho người dân.

Các cấp chính quyền địa phương và các nhà quy hoạch cũng cần vào cuộc trong việc sử dụng bản đồ phân vùng nguy cơ trượt lở đất để thực hiện công tác di dời, sắp xếp dân cư, xây dựng các công trình,…. Xa hơn nữa, đối với công tác sau thiệt hại nếu có (tất nhiên không ai mong muốn điều này xảy ra), dữ liệu từ nguồn mở kết hợp với các bản đồ hiện có thì công tác lập hồ sơ và danh sách khu vực, thậm chí chính xác đến từng hộ dân đều có thể làm được nếu có sự phối hợp giữa các nhà khoa học và chính quyền địa phương.

PV: Xin cảm ơn ông về cuộc trao đổi!

Theo Cổng TTĐT Bộ Tài nguyên và Môi trường

Tin cùng chuyên mục