Tên bài: Dữ liệu ảnh vệ tinh: Vẽ bản đồ thiệt hại ngập lụt
Nội dung:
Khác với cách tiếp cận truyền thống bằng các mô hình thủy văn, ảnh vệ tinh có thể đem lại những dữ liệu quan trọng để lập bản đồ thiệt hại ngập lụt cho các thành phố. Một dự án tiên phong như vậy đang được các nhà nghiên cứu trẻ ở Hà Nội và Vĩnh Phúc thực hiện cho thành phố Cần Thơ.
Một con đường ngập nước tại trung tâm quận Bình Thủy, TP Cần Thơ trong trận triều cường dân cao ngày 9/10/2018. Ảnh: Chí Quốc/TTO
Một con đường ngập nước tại trung tâm quận Bình Thủy, TP Cần Thơ trong trận triều cường dân cao ngày 9/10/2018. Ảnh: Chí Quốc/TTO
Nhìn từ trên cao
 
Trong những năm gần đây, với sự tiếp tay của biến đổi khí hậu, lũ lụt đã gây nhiều thiệt hại cho các tỉnh Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) khi cuốn trôi nhà cửa, hoa màu, động vật và nhấn chìm đường phố, nhà cửa. Các nhà khoa học tin rằng những mối nguy này sẽ được giảm nhẹ nếu người dân và chính quyền địa phương có được thông tin đáng tin cậy về nguy cơ lũ lụt thông qua bản đồ thiệt hại ngập lụt.
 
Hiện tại, với sự tiến bộ của khoa học, đặc biệt trong ngành khí tượng thủy văn, người ta có thể sử dụng nhiều phương pháp để đánh giá thiệt hại lũ lụt, dựa vào kết quả khảo sát mặt đất và các mô hình tính toán vật lý về đường đi của nước. Tuy nhiên, khi lũ lụt lan rộng và thường xuyên hơn, cách làm này tốn không ít thời gian, công sức.
 
Do vậy, ThS. Nguyễn Thị Minh Tâm (trường ĐH Xây dựng) và các thành viên trong nhóm nghiên cứu (ngành Thủy văn, trường ĐH Thủy lợi) đã thử một cách tiếp cận khác mà họ cho là nhanh hơn và giảm chi phí hơn, đó là dữ liệu ảnh vệ tinh. Để hiện thực hóa ý tưởng này, họ đem áp dụng nó cho Cần Thơ – một đô thị hạt nhân của vùng ĐBSCL thường xuyên phải đối mặt với các trận lụt phức tạp từ cả phía thượng lưu sông Mekong và triều cường từ biển.
 
Ban đầu, nhóm nghiên cứu thu thập các bức ảnh rõ nét có độ phân giải 10m x 10m từ vệ tinh Sentinel 1 và Landsat 8 rồi dùng các kỹ thuật giải đoán ảnh để thu được dữ liệu thể hiện diện tích ngập và độ sâu ngập lũ của từng điểm ảnh. Kết hợp với việc đi thực địa, họ đã xác định lại một số mốc ngập, từ đó hiệu chỉnh thông số sao cho kết quả giải đoán ảnh gần nhất với tình hình thực tế.
 
Tiếp theo, bằng công cụ ArcGIS, họ đưa tất cả các lớp bản đồ ngập lụt về cùng một độ phân giải rồi chồng chập các đối tượng lên nhau. Mỗi đối tượng này đều được gán một giá trị kinh tế và một hàm số ước tính thiệt hại (được kế thừa từ những nghiên cứu trước đó của chương trình HAZUS và Ủy hội sông Mekong). Kết quả là hệ thống sẽ tự động tính toán ra các tổn thất quy thành tiền cho từng đối tượng ở từng ô lưới theo địa giới hành chính và mức độ chịu ảnh hưởng khác nhau.
 
Khảo sát thực địa ở xã Châu Văn Liêm, huyện Ô Môn, TP. Cần Thơ. Trong ảnh là mốc đánh dấu mực nước (VL06 VTĐ) của trận ngập lụt ngày 9/10/2018.| Ảnh: NVCC
Khảo sát thực địa ở xã Châu Văn Liêm, huyện Ô Môn, TP. Cần Thơ. Trong ảnh là mốc đánh dấu mực nước (VL06 VTĐ) của trận ngập lụt ngày 9/10/2018.| Ảnh: NVCC
 
Theo cách này, nhóm nghiên cứu đã lập được bản đồ ngập lụt năm 2018 cho Cần Thơ và phát hiện ra, các huyện nằm ngoài đê sông không được bảo vệ nên thường xuyên bị ngập với diện tích lớn, nhiều nơi có độ sâu ngập hơn 1,5m. Khu vực trong đê tuy diện tích ngập lớn tới 88,7% nhưng phổ biến ở mức ngập dưới 0,5m. Có những xã nằm trong vùng rốn lũ ở huyện Cờ Đỏ và huyện Vĩnh Thạnh thường xuyên bị chìm trong nước.
 
Sau khi tổng hợp số liệu và phân tích, các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng chỉ một trận lũ lớn và đỉnh lũ vào ngày 9/10 đã khiến Cần Thơ thiệt hại gần 26,5 tỷ đồng. Niên giám thống kê ghi lại tổng thiệt hại do thiên tai của thành phố năm đó là 33,3 tỷ đồng.
 
Khi trích lọc dữ liệu các ô lưới theo địa giới hành chính thì huyện Phong Điền và huyện Cờ Đỏ là hai nơi có giá trị thiệt hại ngập lụt lớn nhất, trên 5 tỷ đồng. Còn nếu xét theo từng loại đất sử dụng thì bản đồ vệ tinh cho thấy thiệt hại do lũ gây ra với đất phi nông nghiệp (bao gồm đất ở đô thị, đất sản xuất kinh doanh, …) là nặng nề nhất, chiếm tới 50% tổng giá trị thiệt hại, kế đó là đất trồng cây ăn quả (33%) và đất trồng lúa 3 vụ (14%). Các loại đất khác như đất trồng lúa 2 vụ, đất trồng hoa màu và khu nuôi trồng thủy sản bị thiệt hại ít hơn (dưới 1,5%), nhưng cũng lên tới hàng chục, hàng trăm triệu đồng.
 
“Khi xây dựng bản đồ, chúng tôi đã cố gắng dán nhãn và phân loại chi tiết các loại đất, do vậy kết quả ước tính thiệt hại này có thể trích xuất theo tận 6 loại đất sử dụng khác nhau. Điều dễ dàng nhận thấy là khi giá trị kinh tế của loại đất được sử dụng càng lớn thì giá trị thiệt hại càng cao. Chẳng hạn như Ninh Kiều, đô thị trung tâm của TP Cần Thơ, là nơi chiếm hơn 90% thiệt hại trên đất phi nông nghiệp”, anh Nguyễn Thanh Tú, sinh viên trường ĐH Thủy Lợi, đồng tác giả của nghiên cứu cho biết thêm.
 
Một công cụ theo dõi hữu hiệu
 
Chia sẻ với KH&PT, ThS. Nguyễn Thị Minh Tâm nói rằng việc vẽ bản đồ thiệt hại do ngập lụt dựa trên dữ liệu vệ tinh và tận dụng công cụ kỹ thuật số sẽ cho phép họ đẩy nhanh tốc độ tính toán cho mỗi cơn lũ. Điều này đặc biệt hữu ích khi phải làm việc dưới áp lực thời gian và ngân sách hạn chế.
 
“Chúng tôi chọn cách làm ‘từ trên xuống’ thay vì ‘từ dưới lên’ để kịp hoàn thành trong thời hạn 4 tháng như đòi hỏi của Quỹ sáng kiến”, chị Tâm nói, “Ngày nay, có rất nhiều công cụ số hiệu quả để thu thập dữ liệu, phân tích không gian và hiện thị đồ họa trực quan. Bên cạnh đó, các bức ảnh vệ tinh có chi phí không quá cao, thậm chí là miễn phí, và dễ dàng tiếp cận qua Internet. Ảnh vệ tinh cũng được cập nhật đều đặn từng giờ, do vậy chúng tôi sẽ có nhiều đầu vào và xử lý nhanh hơn trên một quy mô rộng hơn.”
 
Ảnh vệ tinh về đợt ngập lụt tháng 10/2018 ở Cần Thơ | Ảnh: NVCC
Ảnh vệ tinh về đợt ngập lụt tháng 10/2018 ở Cần Thơ | Ảnh: NVCC
 
Nhìn vào bản đồ thiệt hại ngập lụt, người ta có thể dễ dàng nhận thấy những nơi nào thường xuyên bị ngập trong quá khứ và những mất mát mà người dân nơi đó phải đối mặt. Điều này sẽ giúp mọi người có sự chuẩn bị tốt hơn, chẳng hạn như gia cố nhà cửa, thu hoạch sớm hoặc theo dõi các tài sản đê điều, kênh mương, dầm cống của thành phố. Thậm chí, nhóm của chị còn có tham vọng là từ bản đồ này có thể xây dựng được các phương án di dời ngập lụt để mọi người biết nên sơ tán khi nào, tới đâu và bằng con đường nào tốt nhất.
 
Dĩ nhiên, cách tiếp cận mới này không phải không có nhược điểm, nhất là họ sẽ không thể ước lượng được các kịch bản thiệt hại theo cường độ lũ như khi dùng mô hình thủy văn truyền thống. Nó chỉ cho biết thực trạng khi cơn lũ "đã xảy ra". Nhưng bù lại, nó có thể giúp họ có được kết quả trong khoảng thời gian ngắn hơn để phản ứng nhanh hơn.
 
Khi được hỏi tại sao lại là Cần Thơ, nhóm nghiên cứu cho biết đây là nơi mà họ có sẵn dữ liệu nhất và theo tìm hiểu cũng chưa có một bản đồ đánh giá thiệt hại ngập lụt nào bằng cách tiếp cận này.
 
Chị Tâm nói rằng ứng dụng ảnh viễn thám trong khai thác và quản lý tài nguyên nước đã và đang trở thành một trong những xu thế trên thế giới cũng như ở Việt Nam, tuy nhiên nó chưa được áp dụng rộng rãi trong việc đánh giá rủi ro thiệt hại từ thiên tai trong nước. Do vậy trong tương lai, nhóm của chị muốn phổ biến cách tiếp cận này hơn, chẳng hạn như xây dựng bản đồ thiệt hại ngập lụt cho cả vùng ĐBSCL.
 
Xử lý số liệu vệ tinh để xây dựng bản đồ thiệt hại ngập lụt cho TP. Cần Thơ. Ảnh: NVCC
Các thành viên nhóm nghiên cứu xử lý số liệu vệ tinh để xây dựng bản đồ thiệt hại ngập lụt cho TP. Cần Thơ. Ảnh: NVCC
 
Còn ở thời điểm hiện tại, họ đang tìm cách đưa bản đồ đến với TP. Cần Thơ. “Những kết quả nghiên cứu này có thể là nguồn tham khảo hữu ích cho thành phố. Trong nhóm chúng tôi có anh Phan Mạnh Hưng đang là nghiên cứu sinh của trường ĐH Thủy lợi về một đề tài liên quan đến rủi ro thiên tai khu vực ĐBSCL, đồng thời cũng làm việc tại Sở NN&PTNT tỉnh Vĩnh Phúc. Khi xây dựng bản đồ thiệt hại ngập lụt, anh đã kết nối trước với thành phố và tận dụng các mối liên hệ ngành dọc từ các phòng nông nghiệp và hội nông dân để chuẩn bị gửi file kết quả cho các bên liên quan. Hi vọng những kết quả đáng tin cậy này sẽ là nguồn dữ liệu hữu ích cho không chỉ chính quyền địa phương mà cả người dân TP. Cần Thơ trong việc ứng phó với ngập lụt và giảm nhẹ thiệt hại”, chị bộc lộ.
 
 
Công cụ trực tuyến của Liên Hợp Quốc để lập các bản đồ lũ lụt toàn cầu
Năm ngoái, các chuyên gia do Viện Nước, Môi trường và Sức khỏe của Đại học Liên Hợp Quốc (UNU-INWEH) dẫn đầu đã ra mắt một công cụ mới nhằm tạo ra các bản đồ lũ lụt ngay lập tức trên toàn thế giới.
Sử dụng dữ liệu vệ tinh Landsat từ năm 1985 và hệ thống Google Earth Engine, công cụ trực tuyến miễn phí này (https://floodmapping.inweh.unu.edu) sẽ giúp tất cả các quốc gia lập bản đồ lũ lụt của mình, đặc biệt là những nước ở miền Nam bán cầu, nơi thường ít có các bản đồ nguy cơ lũ lụt hoặc lỗi thời.
Ông Hamid Mehmood, một chuyên gia GIS và viễn thám tại nói rằng phần lớn các trung tâm dự báo lũ lụt ở các quốc gia dễ bị lũ lụt đều thiếu khả năng chạy các mô hình dự báo lũ lụt phức tạp. Rất ít khu vực, ngay cả ở các nước giàu, có bản đồ lũ lụt hữu ích và cập nhật bởi việc xây dựng chúng thường tốn kém và không dễ dàng.
Công cụ mới miễn phí của họ có thể cho phép người dùng tùy chỉnh các biến, nhằm xác định những vị trí trống trong hệ thống phòng thủ lũ lụt hoặc tình trạng lũ lụt ngay sau khi chúng xảy ra độ phân giải là 30m x 30m. Điều này sẽ giúp cho hoạt đồng lập kế hoạch đầu tư, phân vùng xây dựng hay ứng phó với lũ lụt ở cộng đồng.
 
Một góc bản đồ thể hiện các khu vực bị ngập (màu đỏ) và các vùng nước lâu năm (màu xanh) ở miền Bắc | Ảnh chụp màn hình
Một góc bản đồ thể hiện các khu vực bị ngập (màu đỏ) và các vùng nước lâu năm (màu xanh) ở miền Bắc Việt Nam trên hệ thống củaUNU-INWEH | Ảnh chụp màn hình

Để kiểm chứng, các nhà khoa học đã dùng công cụ mới này để nhanh chóng tạo ra bản đồ lũ lụt trong vòng một phút và so sánh với các sự kiện lũ lụt được ghi lại ở Australia, Bangladesh, Canada, Campuchia, Ấn Độ, Mozambique, Sri Lanka và Thái Lan. Kết quả, bản đồ được tạo ra bằng công cụ mới của Liên Hợp Quốc khớp với thực tế và có độ chính xác 82%.
Họ cũng tính đến việc phát triển một một phiên bản thương mại có độ phân giải chi tiết hơn để phục vụ những mục đích cụ thể, chẳng hạn đánh giá mức bảo hiểm cho từng công trình, hoặc phát hiện các lỗ hổng của chuỗi cung ứng.
Một công cụ dự báo rủi ro lũ lụt miễn phí có sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cũng sẽ được đưa ra trong năm 2022 để tạo các bản đồ rủi ro lũ lụt hiện tại và tương lai cho các kịch bản biến đổi khí hậu ở cấp thành phố, quốc gia và lưu vực sông.
“Ước tính có khoảng 1,5 tỷ người có nguy cơ tiếp xúc với lũ lụt dữ dội. Chúng ta cần chuẩn bị ngay bây giờ cho lũ lụt dữ dội và thường xuyên hơn do biến đổi khí hậu và hy vọng công cụ này sẽ giúp các quốc gia đang phát triển nói riêng nhìn thấy và giảm thiểu rủi ro rõ ràng hơn.” TS. Vladimir Smakhtin, Giám đốc Viện UNU-INWEH nhấn mạnh.
 



NHUẬN BÚT


Tác giả:
Tiêu đề: Dữ liệu ảnh vệ tinh: Vẽ bản đồ thiệt hại ngập lụt
Ngày xuất bản: Thứ năm - 29/06/2023 23:11
Nội dung:
Khác với cách tiếp cận truyền thống bằng các mô hình thủy văn, ảnh vệ tinh có thể đem lại những dữ liệu quan trọng để lập bản đồ thiệt hại ngập lụt cho các thành phố. Một dự án tiên phong như vậy đang được các nhà nghiên cứu trẻ ở Hà Nội và Vĩnh Phúc thực hiện cho thành phố Cần Thơ.
Một con đường ngập nước tại trung tâm quận Bình Thủy, TP Cần Thơ trong trận triều cường dân cao ngày 9/10/2018. Ảnh: Chí Quốc/TTO
Một con đường ngập nước tại trung tâm quận Bình Thủy, TP Cần Thơ trong trận triều cường dân cao ngày 9/10/2018. Ảnh: Chí Quốc/TTO
Nhìn từ trên cao
 
Trong những năm gần đây, với sự tiếp tay của biến đổi khí hậu, lũ lụt đã gây nhiều thiệt hại cho các tỉnh Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) khi cuốn trôi nhà cửa, hoa màu, động vật và nhấn chìm đường phố, nhà cửa. Các nhà khoa học tin rằng những mối nguy này sẽ được giảm nhẹ nếu người dân và chính quyền địa phương có được thông tin đáng tin cậy về nguy cơ lũ lụt thông qua bản đồ thiệt hại ngập lụt.
 
Hiện tại, với sự tiến bộ của khoa học, đặc biệt trong ngành khí tượng thủy văn, người ta có thể sử dụng nhiều phương pháp để đánh giá thiệt hại lũ lụt, dựa vào kết quả khảo sát mặt đất và các mô hình tính toán vật lý về đường đi của nước. Tuy nhiên, khi lũ lụt lan rộng và thường xuyên hơn, cách làm này tốn không ít thời gian, công sức.
 
Do vậy, ThS. Nguyễn Thị Minh Tâm (trường ĐH Xây dựng) và các thành viên trong nhóm nghiên cứu (ngành Thủy văn, trường ĐH Thủy lợi) đã thử một cách tiếp cận khác mà họ cho là nhanh hơn và giảm chi phí hơn, đó là dữ liệu ảnh vệ tinh. Để hiện thực hóa ý tưởng này, họ đem áp dụng nó cho Cần Thơ – một đô thị hạt nhân của vùng ĐBSCL thường xuyên phải đối mặt với các trận lụt phức tạp từ cả phía thượng lưu sông Mekong và triều cường từ biển.
 
Ban đầu, nhóm nghiên cứu thu thập các bức ảnh rõ nét có độ phân giải 10m x 10m từ vệ tinh Sentinel 1 và Landsat 8 rồi dùng các kỹ thuật giải đoán ảnh để thu được dữ liệu thể hiện diện tích ngập và độ sâu ngập lũ của từng điểm ảnh. Kết hợp với việc đi thực địa, họ đã xác định lại một số mốc ngập, từ đó hiệu chỉnh thông số sao cho kết quả giải đoán ảnh gần nhất với tình hình thực tế.
 
Tiếp theo, bằng công cụ ArcGIS, họ đưa tất cả các lớp bản đồ ngập lụt về cùng một độ phân giải rồi chồng chập các đối tượng lên nhau. Mỗi đối tượng này đều được gán một giá trị kinh tế và một hàm số ước tính thiệt hại (được kế thừa từ những nghiên cứu trước đó của chương trình HAZUS và Ủy hội sông Mekong). Kết quả là hệ thống sẽ tự động tính toán ra các tổn thất quy thành tiền cho từng đối tượng ở từng ô lưới theo địa giới hành chính và mức độ chịu ảnh hưởng khác nhau.
 
Khảo sát thực địa ở xã Châu Văn Liêm, huyện Ô Môn, TP. Cần Thơ. Trong ảnh là mốc đánh dấu mực nước (VL06 VTĐ) của trận ngập lụt ngày 9/10/2018.| Ảnh: NVCC
Khảo sát thực địa ở xã Châu Văn Liêm, huyện Ô Môn, TP. Cần Thơ. Trong ảnh là mốc đánh dấu mực nước (VL06 VTĐ) của trận ngập lụt ngày 9/10/2018.| Ảnh: NVCC
 
Theo cách này, nhóm nghiên cứu đã lập được bản đồ ngập lụt năm 2018 cho Cần Thơ và phát hiện ra, các huyện nằm ngoài đê sông không được bảo vệ nên thường xuyên bị ngập với diện tích lớn, nhiều nơi có độ sâu ngập hơn 1,5m. Khu vực trong đê tuy diện tích ngập lớn tới 88,7% nhưng phổ biến ở mức ngập dưới 0,5m. Có những xã nằm trong vùng rốn lũ ở huyện Cờ Đỏ và huyện Vĩnh Thạnh thường xuyên bị chìm trong nước.
 
Sau khi tổng hợp số liệu và phân tích, các nhà nghiên cứu phát hiện ra rằng chỉ một trận lũ lớn và đỉnh lũ vào ngày 9/10 đã khiến Cần Thơ thiệt hại gần 26,5 tỷ đồng. Niên giám thống kê ghi lại tổng thiệt hại do thiên tai của thành phố năm đó là 33,3 tỷ đồng.
 
Khi trích lọc dữ liệu các ô lưới theo địa giới hành chính thì huyện Phong Điền và huyện Cờ Đỏ là hai nơi có giá trị thiệt hại ngập lụt lớn nhất, trên 5 tỷ đồng. Còn nếu xét theo từng loại đất sử dụng thì bản đồ vệ tinh cho thấy thiệt hại do lũ gây ra với đất phi nông nghiệp (bao gồm đất ở đô thị, đất sản xuất kinh doanh, …) là nặng nề nhất, chiếm tới 50% tổng giá trị thiệt hại, kế đó là đất trồng cây ăn quả (33%) và đất trồng lúa 3 vụ (14%). Các loại đất khác như đất trồng lúa 2 vụ, đất trồng hoa màu và khu nuôi trồng thủy sản bị thiệt hại ít hơn (dưới 1,5%), nhưng cũng lên tới hàng chục, hàng trăm triệu đồng.
 
“Khi xây dựng bản đồ, chúng tôi đã cố gắng dán nhãn và phân loại chi tiết các loại đất, do vậy kết quả ước tính thiệt hại này có thể trích xuất theo tận 6 loại đất sử dụng khác nhau. Điều dễ dàng nhận thấy là khi giá trị kinh tế của loại đất được sử dụng càng lớn thì giá trị thiệt hại càng cao. Chẳng hạn như Ninh Kiều, đô thị trung tâm của TP Cần Thơ, là nơi chiếm hơn 90% thiệt hại trên đất phi nông nghiệp”, anh Nguyễn Thanh Tú, sinh viên trường ĐH Thủy Lợi, đồng tác giả của nghiên cứu cho biết thêm.
 
Một công cụ theo dõi hữu hiệu
 
Chia sẻ với KH&PT, ThS. Nguyễn Thị Minh Tâm nói rằng việc vẽ bản đồ thiệt hại do ngập lụt dựa trên dữ liệu vệ tinh và tận dụng công cụ kỹ thuật số sẽ cho phép họ đẩy nhanh tốc độ tính toán cho mỗi cơn lũ. Điều này đặc biệt hữu ích khi phải làm việc dưới áp lực thời gian và ngân sách hạn chế.
 
“Chúng tôi chọn cách làm ‘từ trên xuống’ thay vì ‘từ dưới lên’ để kịp hoàn thành trong thời hạn 4 tháng như đòi hỏi của Quỹ sáng kiến”, chị Tâm nói, “Ngày nay, có rất nhiều công cụ số hiệu quả để thu thập dữ liệu, phân tích không gian và hiện thị đồ họa trực quan. Bên cạnh đó, các bức ảnh vệ tinh có chi phí không quá cao, thậm chí là miễn phí, và dễ dàng tiếp cận qua Internet. Ảnh vệ tinh cũng được cập nhật đều đặn từng giờ, do vậy chúng tôi sẽ có nhiều đầu vào và xử lý nhanh hơn trên một quy mô rộng hơn.”
 
Ảnh vệ tinh về đợt ngập lụt tháng 10/2018 ở Cần Thơ | Ảnh: NVCC
Ảnh vệ tinh về đợt ngập lụt tháng 10/2018 ở Cần Thơ | Ảnh: NVCC
 
Nhìn vào bản đồ thiệt hại ngập lụt, người ta có thể dễ dàng nhận thấy những nơi nào thường xuyên bị ngập trong quá khứ và những mất mát mà người dân nơi đó phải đối mặt. Điều này sẽ giúp mọi người có sự chuẩn bị tốt hơn, chẳng hạn như gia cố nhà cửa, thu hoạch sớm hoặc theo dõi các tài sản đê điều, kênh mương, dầm cống của thành phố. Thậm chí, nhóm của chị còn có tham vọng là từ bản đồ này có thể xây dựng được các phương án di dời ngập lụt để mọi người biết nên sơ tán khi nào, tới đâu và bằng con đường nào tốt nhất.
 
Dĩ nhiên, cách tiếp cận mới này không phải không có nhược điểm, nhất là họ sẽ không thể ước lượng được các kịch bản thiệt hại theo cường độ lũ như khi dùng mô hình thủy văn truyền thống. Nó chỉ cho biết thực trạng khi cơn lũ "đã xảy ra". Nhưng bù lại, nó có thể giúp họ có được kết quả trong khoảng thời gian ngắn hơn để phản ứng nhanh hơn.
 
Khi được hỏi tại sao lại là Cần Thơ, nhóm nghiên cứu cho biết đây là nơi mà họ có sẵn dữ liệu nhất và theo tìm hiểu cũng chưa có một bản đồ đánh giá thiệt hại ngập lụt nào bằng cách tiếp cận này.
 
Chị Tâm nói rằng ứng dụng ảnh viễn thám trong khai thác và quản lý tài nguyên nước đã và đang trở thành một trong những xu thế trên thế giới cũng như ở Việt Nam, tuy nhiên nó chưa được áp dụng rộng rãi trong việc đánh giá rủi ro thiệt hại từ thiên tai trong nước. Do vậy trong tương lai, nhóm của chị muốn phổ biến cách tiếp cận này hơn, chẳng hạn như xây dựng bản đồ thiệt hại ngập lụt cho cả vùng ĐBSCL.
 
Xử lý số liệu vệ tinh để xây dựng bản đồ thiệt hại ngập lụt cho TP. Cần Thơ. Ảnh: NVCC
Các thành viên nhóm nghiên cứu xử lý số liệu vệ tinh để xây dựng bản đồ thiệt hại ngập lụt cho TP. Cần Thơ. Ảnh: NVCC
 
Còn ở thời điểm hiện tại, họ đang tìm cách đưa bản đồ đến với TP. Cần Thơ. “Những kết quả nghiên cứu này có thể là nguồn tham khảo hữu ích cho thành phố. Trong nhóm chúng tôi có anh Phan Mạnh Hưng đang là nghiên cứu sinh của trường ĐH Thủy lợi về một đề tài liên quan đến rủi ro thiên tai khu vực ĐBSCL, đồng thời cũng làm việc tại Sở NN&PTNT tỉnh Vĩnh Phúc. Khi xây dựng bản đồ thiệt hại ngập lụt, anh đã kết nối trước với thành phố và tận dụng các mối liên hệ ngành dọc từ các phòng nông nghiệp và hội nông dân để chuẩn bị gửi file kết quả cho các bên liên quan. Hi vọng những kết quả đáng tin cậy này sẽ là nguồn dữ liệu hữu ích cho không chỉ chính quyền địa phương mà cả người dân TP. Cần Thơ trong việc ứng phó với ngập lụt và giảm nhẹ thiệt hại”, chị bộc lộ.
 
 
Công cụ trực tuyến của Liên Hợp Quốc để lập các bản đồ lũ lụt toàn cầu
Năm ngoái, các chuyên gia do Viện Nước, Môi trường và Sức khỏe của Đại học Liên Hợp Quốc (UNU-INWEH) dẫn đầu đã ra mắt một công cụ mới nhằm tạo ra các bản đồ lũ lụt ngay lập tức trên toàn thế giới.
Sử dụng dữ liệu vệ tinh Landsat từ năm 1985 và hệ thống Google Earth Engine, công cụ trực tuyến miễn phí này (https://floodmapping.inweh.unu.edu) sẽ giúp tất cả các quốc gia lập bản đồ lũ lụt của mình, đặc biệt là những nước ở miền Nam bán cầu, nơi thường ít có các bản đồ nguy cơ lũ lụt hoặc lỗi thời.
Ông Hamid Mehmood, một chuyên gia GIS và viễn thám tại nói rằng phần lớn các trung tâm dự báo lũ lụt ở các quốc gia dễ bị lũ lụt đều thiếu khả năng chạy các mô hình dự báo lũ lụt phức tạp. Rất ít khu vực, ngay cả ở các nước giàu, có bản đồ lũ lụt hữu ích và cập nhật bởi việc xây dựng chúng thường tốn kém và không dễ dàng.
Công cụ mới miễn phí của họ có thể cho phép người dùng tùy chỉnh các biến, nhằm xác định những vị trí trống trong hệ thống phòng thủ lũ lụt hoặc tình trạng lũ lụt ngay sau khi chúng xảy ra độ phân giải là 30m x 30m. Điều này sẽ giúp cho hoạt đồng lập kế hoạch đầu tư, phân vùng xây dựng hay ứng phó với lũ lụt ở cộng đồng.
 
Một góc bản đồ thể hiện các khu vực bị ngập (màu đỏ) và các vùng nước lâu năm (màu xanh) ở miền Bắc | Ảnh chụp màn hình
Một góc bản đồ thể hiện các khu vực bị ngập (màu đỏ) và các vùng nước lâu năm (màu xanh) ở miền Bắc Việt Nam trên hệ thống củaUNU-INWEH | Ảnh chụp màn hình

Để kiểm chứng, các nhà khoa học đã dùng công cụ mới này để nhanh chóng tạo ra bản đồ lũ lụt trong vòng một phút và so sánh với các sự kiện lũ lụt được ghi lại ở Australia, Bangladesh, Canada, Campuchia, Ấn Độ, Mozambique, Sri Lanka và Thái Lan. Kết quả, bản đồ được tạo ra bằng công cụ mới của Liên Hợp Quốc khớp với thực tế và có độ chính xác 82%.
Họ cũng tính đến việc phát triển một một phiên bản thương mại có độ phân giải chi tiết hơn để phục vụ những mục đích cụ thể, chẳng hạn đánh giá mức bảo hiểm cho từng công trình, hoặc phát hiện các lỗ hổng của chuỗi cung ứng.
Một công cụ dự báo rủi ro lũ lụt miễn phí có sử dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cũng sẽ được đưa ra trong năm 2022 để tạo các bản đồ rủi ro lũ lụt hiện tại và tương lai cho các kịch bản biến đổi khí hậu ở cấp thành phố, quốc gia và lưu vực sông.
“Ước tính có khoảng 1,5 tỷ người có nguy cơ tiếp xúc với lũ lụt dữ dội. Chúng ta cần chuẩn bị ngay bây giờ cho lũ lụt dữ dội và thường xuyên hơn do biến đổi khí hậu và hy vọng công cụ này sẽ giúp các quốc gia đang phát triển nói riêng nhìn thấy và giảm thiểu rủi ro rõ ràng hơn.” TS. Vladimir Smakhtin, Giám đốc Viện UNU-INWEH nhấn mạnh.
 