Nghiên cứu đánh giá khả năng tích hợp mô hình vật lý với các nguồn dữ liệu mở phục vụ cảnh báo sạt lở đất theo thời gian thực: thí điểm trên địa bàn Huyện Bát Xát (cũ), Tỉnh Lào Cai

Tóm tắt

Trong những năm vừa qua, sạt lở đất có xu hướng diễn biến theo hướng ngày càng nhiều và nghiêm trọng hơn, gây thiệt hại lớn về người và của, đặc biệt là ở các khu vực vùng núi có địa hình dốc, bị chia cắt mạnh như huyện Bát Xát (cũ), tỉnh Lào Cai. Tuy nhiên, công tác cảnh báo sạt lở đất ở các khu vực này gặp nhiều khó khăn do thiếu các nguồn dữ liệu đầu vào cho các mô hình cảnh báo. Nghiên cứu này áp dụng cách tiếp cận tích hợp mô hình vật lý TRIGRS với các nguồn dữ liệu mở để phục vụ công tác cảnh báo sạt lở đất trên địa bàn huyện Bát Xát (cũ). Các nguồn dữ liệu mở được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm dữ liệu mưa vệ tinh CHIRPS, độ ẩm SMAP, địa hình, thành phần đất (cát, sét, hữu cơ). Từ dữ liệu thành phần đất, các đặc trưng thủy lực và cơ học của đất, yếu tố đầu vào rất quan trọng trong mô phỏng sạt lở đã được xác định. Đặc biệt, nghiên cứu đã tính toán được độ dày lớp đất nhờ kết hợp dữ liệu khảo sát thực địa bằng radar xuyên đất với độ dốc địa hình. Kết quả tính toán, mô phỏng cho trận lũ từ ngày 05/09/2024 đến 09/9/2024 cho thấy cách tiếp cận sử dụng trong nghiên cứu này cho độ chính xác tương đối cao. Chỉ số diện tích dưới đường cong (AUC), đạt giá trị 0,841, cho thấy khả năng phân biệt nguy cơ sạt lở ở mức độ cao. Đối chiếu với 157 điểm sạt lở thực tế được ghi nhận, mô hình đã dự báo chính xác 82 điểm (Tỷ lệ dương tính thực - TPR = 52,23%). Kết quả này cho thấy tiềm năng ứng dụng của mô hình TRIGRS trong việc xây dựng hệ thống cảnh báo sớm sạt lở đất tại các khu vực miền núi còn hạn chế về dữ liệu quan trắc truyền thống.