Thứ Sáu, 27 tháng 11, 2020

Các nhà khoa học "hiến kế" tìm giải pháp cảnh báo sát lở đất

Tổng cục Khí tượng thủy văn đề xuất nghiên cứu, ứng dụng công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo) để cảnh báo sớm sạt lở đất đá, lũ quét.

Theo Tổng cục Khí tượng Thủy văn, trung bình mỗi năm, Việt Nam xảy ra khoảng 10 – 15 trận lũ quét, sạt lở đất. Khu vực thường xuyên xảy ra lũ quét, sạt lở đất tập trung tại vùng núi Bắc Bộ, Trung Bộ, Tây Nguyên và Đông Nam Bộ.

Các trận sạt lở đất gây thiệt hại lớn về tài sản và người.

Riêng năm 2020, tần suất sạt lở đất gia tăng, mức độ nguy hiểm cực kỳ nghiêm trọng xảy ra tại các tỉnh Quảng Nam, Quảng Trị, Thừa Thiên Huế khiến hàng chục người thiệt mạng tại Rào Trăng, Hướng Hóa, Nam Trà My…

{keywords}
Chưa cảnh báo sạt lở đất đá, trượt lở đất tới cấp xã

Qua thực tế tại các trận lũ quét đã xảy ra, lượng mưa trong các trận lũ quét, sạt lở đất tại các khu vực rất khác nhau do ảnh hưởng bởi nhiều nhân tố khác trong đó có nhân tố địa chất, địa hình.

GS.TS Trần Hồng Thái, Tổng cục trưởng Tổng cục Khí tượng Thủy văn cho hay, thông tin cảnh báo sạt lở, trượt lở đất đã được đưa trong các bản tin dự báo thời tiết để các địa phương, người dân chủ động có phương án đối phó, đề phòng.

Tuy nhiên, các thông tin cảnh báo, dự báo vẫn chưa được tích hợp đầy đủ, có hệ thống; việc cảnh báo còn nhiều hạn chế, mới cảnh báo đến cấp huyện, chưa có cảnh báo cấp xã, cảnh báo điểm, diện…

“Bộ TN-MT đang thúc đẩy các nghiên cứu, điều tra về trượt lở đất đá, lũ ống, lũ quét trên diện rộng ở tỷ lệ lớn và đi cùng với phân vùng cảnh báo nguy cơ để giúp Chính phủ cũng như các địa phương có thể nắm bắt  hiện trạng và nguy cơ trượt lở đất đá, lũ ống, lũ quét và có định hướng quy hoạch phát triển kinh tế xã hội, đồng thời có giải pháp phòng tránh và giảm thiểu thiệt hại về tính mạng và tài sản cho nhân dân”.

{keywords}
Hội thảo bàn về các giải pháp, công nghệ cảnh báo sớm sạt lở đất đá, lũ bùn đá vùng núi Việt Nam do Tổng cục Khí tượng Thủy văn tổ chức

Theo Tổng cục KTTV, phương pháp cảnh báo lũ quét, sạt lở đất ở Việt Nam hiện vẫn dùng phương pháp chồng chập bản đồ phân bố mưa thực đo, dự báo lên các bản đồ nguy cơ lũ quét, nguy cơ trượt lở đất, bản đồ hành chính, bản đồ sông suối, thảm phủ, bản đồ địa hình…

Thách thức, khó khăn trong cảnh báo lũ quét, sạt lở đất ở thời điểm hiện tại, đó là cần phải xác định ngưỡng mưa gây sạt lở đất, lũ quét cho từng địa phương, vị trí cụ thể; chưa có hệ thống dữ liệu tổng hợp đa ngành hỗ trợ đánh giá tác động thiên tai; chưa có hệ thống cảnh báo sạt lở, lũ quét thời gian thực.

Tổng cục KTTV cho biết đang phối hợp với các tổ chức khoa học để hoàn thiện, tích hợp dữ liệu cảnh báo, dự báo báo sạt lở được đầy đủ, toàn diện hơn vào bản tin dự báo thời tiết từ tháng 6/2021.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để cảnh báo lũ quét, sạt lở đất

Ông Trịnh Xuân Hòa, Phó Viện trưởng Viện Khoa học Địa chất và Khoáng sản cho biết, từ năm 2012- 2018 Viện đã chủ trì, phối hợp với các đơn vị trực thuộc Bộ Tài nguyên và Môi trường thực hiện Đề án Điều tra, đánh giá và phân vùng cảnh báo nguy cơ trượt lở đất đá các vùng miền núi Việt Nam".

{keywords}
Phó Viện trưởng Viện Khoa học Địa chất và Khoáng sản Trịnh Xuân Hòa

Đề án đã xây dựng bộ cơ sở dữ liệu, bản đồ cung cấp thông tin chi tiết về từng vị trí, từng khu vực đã xảy ra trượt lở đất đá, và các khoanh vùng sơ bộ các khu vực có nguy cơ xảy ra trượt lở đất đá cao tại các vùng miền núi, trung du làm cơ sở phục vụ quy hoạch phát triển kinh tế - xã hội, quy hoạch sắp xếp lại dân cư đảm bảo ổn định, bền vững. Đồng thời, nâng cao khả năng cảnh báo nguy cơ trượt lở đất đá, phục vụ chỉ đạo sơ tán dân cư kịp thời, phòng, tránh, giảm thiểu thiệt hại do thiên tai.

GS Đỗ Minh Đức (ĐH Khoa học Tự nhiên, ĐHQG Hà Nội) cho rằng, việc lựa chọn vị trí lắp đặt hệ thống quan trắc và thiết kế cấu hình hệ thống quan trắc của các khối trượt là căn cứ quan trọng để đề xuất sử dụng chủng loại cảm biến phù hợp với yếu tố động cần quan trắc của khối trượt lớn.

{keywords}
Sẽ ứng dụng trí tuệ nhân tạo để cảnh báo sạt lở, lũ quét

"Để hệ thống quan trắc hoạt động lâu dài phục vụ cảnh báo sớm hiệu quả, cần có sự phối hợp tạo điều kiện và tham gia của chính quyền địa phương các cấp, kết hợp có hiệu quả các chuyên gia từ nhiều lĩnh vực chuyên môn khác nhau ở trong nước và quốc tế", GS Đỗ Minh Đức nói.

TS Nguyễn Quốc Thành (Viện Hàn lâm khoa học Việt Nam) nhận định, cảnh báo sạt lở đã tương đối trùng khớp với các khu vực xảy ra sạt lở, trượt lở… Tuy nhiên, bản đồ cảnh báo mới chỉ ra được địa danh, điểm xảy ra sạt lở chứ còn bản đồ cảnh báo thì dựa trên nhiều yếu tố và cần có thời gian.

“Bản đồ cảnh báo thiên tai trượt lở ở các loại tỷ lệ khác nhau chỉ ra những vị trí có nguy cơ trượt lở ở các cấp độ khác nhau. Các loại bản đồ này không thể dự báo được thiên tai, trượt lở.

Bản đồ cảnh báo nguy cơ trượt lở kết hợp với thông tin chính xác về lượng mưa và thời gian mưa có thể cho kết quả dự báo khả quan hơn. Những mái dốc đe dọa trực tiếp tới cộng đồng dân cư hoặc công trình có giá trị lớn về văn hóa, lịch sử nên xây dựng “Trạm quan trắc dự báo sớm thiên tai trượt lở theo thời gian thực” kèm theo xây dựng công trình phòng chống trượt” – ông Thành cho hay.

Liên quan các giải pháp cảnh báo lũ quét, sạt lở đất trong công tác khí tượng thủy văn, ông Vũ Đức Long, PGĐ Trung tâm dự báo KTTV QG (Bộ TN-MT) đề xuất, cần tăng cường phát triển hệ thống quan trắc mưa lưu lượng tự động, đẩy mạnh công nghệ cảnh báo sớm sạt lở đất, lũ bùn đá, lũ quét thông qua việc xây dựng công nghệ đồng hóa dữ liệu cảnh báo

"Cảnh báo mưa, dông, hạn cực ngắn cho khu vực miền núi; xác định ngưỡng mưa gây sạt lở, lũ quét cho khu vực miền núi, khu vực trọng điểm xảy ra sạt lở, lũ quét; cùng với đó là nghiên cứu ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI), xây dựng hệ thống cảnh báo tác động và cảnh báo rủi ro do sạt lở đất"- ông Long nói. 

Đang nghiên cứu cách dẫn đường cho dân di dời khỏi điểm sạt lở

Đang nghiên cứu cách dẫn đường cho dân di dời khỏi điểm sạt lở

Trước hiện tượng sạt lở tại một số khu vực gây nhiều thiệt hại về người thời gian qua, cơ quan chức năng đang nghiên cứu cách dẫn đường cho dân di dời khỏi điểm sạt lở.   

Kiên Trung



Theo Báo VietNamNet

Không có nhận xét nào:

Đăng nhận xét