Frederique Coumans

Nhóm Kỹ thuật Công nghệ Công ty TNHH ANTHI Việt Nam dịch và biên soạn.

Thông thường khi chúng ta suy nghĩ về trượt lở đất, mọi người thường hình dung ra những dòng bùn lớn dịch chuyển nhanh có khả năng gây thiệt hại nặng nề cho con người và tài sản. Tuy nhiên những thảm hoạ trượt lở quy mô lớn thường ít khi xảy ra mà những vụ trượt lở quy mô nhỏ hơn lại có tần xuất diễn ra thường xuyên hơn đồng thời gây nguy hiểm cho nhà cửa, cư dân, giao thông … cho hàng nghìn làng mạc, thành phố khắp nơi trên thế giới. Tại Italia, Google News được sử dụng để tổng hợp các mô hình dự báo trước 24 giờ, xây dựng bản đồ hiểm hoạ tiềm tàng do sự bất ổn định của sườn dốc địa hình để tổng hợp báo cáo theo chu kỳ sáu ngày một lần dựa trên các bức ảnh radar chụp từ vệ tinh Sentinel-1. Trong thực tiễn, Giáo sư Nicola Casagli đến từ Đại học Tổng hợp Florence còn đặt nhiều hy vọng vào vệ tinh địa tĩnh InSAR của Châu Âu để tổng hợp báo cáo hàng ngày và lập bản đồ đánh giá sự biến dạng bề mặt trái đất tới mức một vài mm.

Liệu chúng ta có thể dự báo được khi nào và ở đâu trượt lở sẽ diễn ra? Giáo sư Nicola Casagli mạnh dạn trả lời câu hỏi này một cách rõ ràng “Những vụ trượt lở đất gây ra do động đất không thể dự báo được, nhưng tất cả các dạng trượt lở khác đều có thể dự báo được. Chúng ta có thể dự báo trước thời điểm trượt lở xảy ra bằng cách sử dụng các mô hình đơn giản mà không cần phải có một tập hợp số liệu quan trắc liên tục với độ chính xác cao”. Giáo sư Nicola cười và bổ sung “Tuy nhiên nhìn chung có một thực tiễn là chúng ta sẽ dự báo được sau khi tai hoạ đã diễn ra”. Khoa học và nghệ thuật của việc dự báo không bao giờ là dễ dàng, bên cạnh đó các hiện tượng thời tiết cực đoan và biến đổi khí hậu làm cho việc dự báo thảm hoạ trượt lở ngày càng phức tạp và khó hơn. Tới thời điểm hiện tại, Giáo sư Nicola đã tiến hành rất nhiều nghiên cứu đánh giá thực tiễn liên quan tới trượt lở thông qua trung tâm nghiên cứu đánh giá hiểm hoạ địa thuỷ lực với sự tham gia của hơn 60 chuyên gia và các nhà khoa học.

NHỮNG TRẬN LỤT NHANH

Ở phía nam Châu Âu, biến đổi khí hậu làm cho nhiệt độ tăng đồng thời giảm lượng mưa trung bình năm xuống. Bên cạnh đó, lượng mưa lớn ngày càng tập trung vào một vài thời điểm trong năm, chính điều này đã tạo ra những dòng chảy bề mặt cuốn theo các loại vật chất khác nhau và gây ra hiện tượng trượt lở nông, quy mô nhỏ (thường được biết đến với tên gọi lũ quét kèm theo trượt lở). Hiện tượng trượt lở gia tăng là hậu quả của các trận lũ quét nhanh do một khối lượng nước lớn tích tụ tại một điểm trong thời gian ngắn sau đó bị phá bung và chảy tràn trên bề mặt mà khó có thể xác định được hướng dịch chuyển. Việc phải kết hợp cả hai yếu tố địa động lực và thuỷ động lực càng làm cho việc dự báo khó khăn hơn. Giáo sư Nicola nói “Chúng ta có khả năng giám sát được những dịch chuyển với tốc độ chậm, những khu vực trượt lở trên diện rộng bằng cách kết hợp giữa ảnh vệ tinh và các thiết bị quan trắc trên mặt đất để đo đạc và xác định chính xác vị trí, độ rộng và độ dài của các vết nứt, chính vì vậy việc dự báo không phải là việc quá khó khăn. Đối với những trận trượt lở diễn ra nhanh, dòng nước kéo theo vật chất khác được tạo ra do lượng nước mưa tích tụ trong thời gian ngắn lại khó dự báo hơn nhiều. Chuyển dịch trên bề mặt cho tới trước thời điểm trượt lở gần như bằng không, nhưng khi mưa lớn không cần trong một khoảng thời gian dài, bề mặt bắt đầu biến động chỉ trong vài giây. Với trường hợp này thì cách thức dự báo duy nhất chính là dự báo được lượng nước mưa đổ xuống khu vực”.

Hình 2.  Giáo sư Nicola Casagli, Đại học Tổng hợp Florence

Bên cạnh các bản tin dự báo thời tiết 24 giờ, số liệu cần được thu thập thông qua các thiết bị đo mưa thực tế. Các điểm thu số liệu mưa được bố trí trên toàn lãnh thổ, đặc biệt ở các khu vực có nguy cơ cao, số liệu thu sẽ giúp chúng ta xác định chỉ số mưa theo từng vùng, xác định những đặc điểm cơ bản mưa trong khu vực, mức độ bền vững của nền đá gốc và khả năng xuất hiện trượt lở. Khi các chỉ số mưa vượt ngưỡng, hệ thống cảnh báo trượt lở khu vực sẽ đưa ra cảnh báo ở các mức khác nhau cụ thể cho từng khu vực có số liệu đo mưa. Đương nhiên chúng ta cần có các chỉ số đo, hàm và ngưỡng chính xác để đảm bảo cảnh báo đưa ra là chính xác, tuy nhiên chúng ta cũng phải chấp nhận một thực tế rằng đôi khi các cảnh báo hoặc những vấn đề quan ngại được hệ thống đưa ra không chuẩn xác. Để hạn chế việc hệ thống đưa ra những cảnh báo sai, Giáo sư Nicola sử dụng các kỹ thuật phân tích sâu số liệu không gian. Kết hợp với cơ chế phân tích của Google News để tổng hợp các báo cáo trượt lở đã diễn ra ở tuần trước đó. Bằng cách so sánh các báo cáo trượt lở này với số liệu đo lượng mưa chính xác – tất cả các chỉ số mưa (tần xuất, lượng mưa, vùng phủ, thời gian …) cùng được lưu trữ trong cơ sở dữ liệu DBMS – chính những tham số được cập nhật thường xuyên này và các ngưỡng cảnh báo xác thực giúp chúng ta tạo ra mô hình tính toán tổng hợp dự báo trượt lở chính xác và tin cậy hơn.

(Còn tiếp)

Mọi thông tin xin liên hệ với chúng tôi qua hòm thư: info@anthi.com.vn