Ứng dụng hệ thống thông tin địa lý (GIS) phục vụ công tác phòng chống ngập lụt trên địa bàn tỉnh Bình Dương
Ngập lụt ở Bình Dương đã diễn ra từ nhiều năm. Ngập lụt xảy ra do nhiều nguyên nhân, trong đó quan trọng nhất là mưa lớn, triều cường, lũ trên sông chính, do sự phối hợp chưa chặt chẽ trong điều hành hoạt động của các hồ chứa trên thượng nguồn và hệ thống thoát nước ở các khu vực đô thị. Hàng năm mùa mưa lũ kéo dài từ tháng 5 đến tháng 10 và thời kỳ triều cường từ tháng 10 đến tháng 01 năm sau. Tần suất các trận mưa lớn tăng dần trong các thập kỷ qua, trong khi hệ thống thoát nước đang cải tạo và chưa đủ công suất thoát nước, thậm chí nhiều khu vực trong tỉnh chưa có hệ thống thoát nước. Ngập lụt đô thị do mưa vì thế đã trở nên thường xuyên hơn.
Điều đáng quan tâm là tình hình mưa bão ngày càng phức tạp, tần suất và cường độ hoạt động của bão, áp thấp nhiệt đới ở khu vực Bình Dương, lưu vực sông Sài Gòn, sông Đồng Nai ngày một gia tăng. Chính vì vậy, PGS.TS Lê Song Giang, Trung tâm công nghệ thông tin địa lý, Trường đại học Bách khoa Thành phố Hồ Chí Minh đã đề xuất đề tài “Ứng dụng hệ thống thông tin địa lý phục vụ công tác phòng chống ngập lụt trên địa bàn tỉnh Bình Dương” nhằm đưa ra một công cụ tính toán tình trạng ngập lụt và đánh giá các giải pháp ứng phó để giúp các cơ quan quản lý có hướng xử lý tối ưu hơn.
Đề tài thực hiện với mục tiêu xây dựng bộ công cụ hỗ trợ ra quyết định (DSS) phục vụ công tác phòng chống ngập lụt trên địa bàn tỉnh Bình Dương trong bối cảnh biến đổi khí hậu. Trong đó, sử dụng các nguồn dữ liệu mưa thực đo, dữ liệu mưa dự báo từ vệ tinh và dữ liệu từ các hồ chứa nước. Cụ thể, thu thập tài liệu, số liệu và khảo sát, bổ sung; xây dựng các module phần mềm của hệ thống DSS (thu thập thông tin và kết nối tới các địa chỉ cung cấp thông tin, tính toán mô phỏng dự báo ngập lụt và hiển thị nhanh kết quả, xử lý và diễn kịch kết quả tính mô phỏng dự báo ngập lụt); xây dựng mô hình của hệ thống DSS và vận hành thử; tính toán mô phỏng và lập bản đồ ngập lụt các kịch bản chuẩn.
Theo báo cáo, trên địa bàn tỉnh Bình Dương có 15 trạm đo mưa trong đó có 10 trạm đo thủ công (Thủ Dầu Một, Dầu Tiếng, Phước Hòa, Tân Uyên, Thuận An, Sở Sao, Dĩ An, Bến Cát, Bàu Bàng và Bắc Tân Uyên) và 5 trạm đo tự động (Thanh An, Minh Tân, An Phú, Bình Thắng, Phước Vĩnh) và một số trạm của các tỉnh lân cận. Trên vùng hạ lưu vực hệ thống sông Đồng Nai cũng có 7 trạm quan trắc mực nước giờ (Thủ dầu Một, Phú An, Biên Hòa, Nhà Bè, Bến Lức, Tân An và Vũng Tàu). Thượng nguồn lưu lực có 3 trạm đo lưu lượng ngày (Trị An, Phước Hòa và Dầu Tiếng). Công tác quan trắc ở đa phần các trạm còn thủ công. Việc truyền dữ liệu của các trạm này chưa đảm bảo. Nhìn chung, số liệu quan trắc chỉ mới đáp ứng một phần nhu cầu công tác dự báo ngập lụt.
Tại thời điểm nghiên cứu, tình hình ngập lụt lưu vực sông xảy ra khá phổ biến. Nguyên nhân làm hai bên bờ sông chính ngập lụt chủ yếu là do xả lũ của các hồ ở thượng lưu và do triều cường. Ngập lụt trên các lưu vực suối nhánh là do mưa, tuy nhiên, do lòng suối nhiều chỗ bị thu hẹp, bị cạn nên ngập lụt cũng xảy ra thường xuyên hơn. Trong các vùng nội thị, nguyên nhân chủ yếu gây ngập là do hệ thống cống chưa được xây dựng hoàn chỉnh và/hoặc khẩu độ cống chưa được đảm bảo. Qua phân tích cho thấy, có 3 yếu tố tự nhiên chủ yếu ảnh hưởng tới ngập lụt trên địa bàn tỉnh đó là mưa tại chỗ, triều cường ngoài cửa sông và xả lũ từ các hồ Trị An, Dầu Tiếng và Phước Hòa trên thượng lưu.
Song song đó, từ phân tích kinh nghiệm xây dựng các hệ thống cảnh báo ngập lụt và xây dựng các hệ thống hỗ trợ ra quyết định phục vụ công tác ứng phó ngập lụt trong và ngoài nước, nhóm nghiên cứu cho rằng, hệ thống hỗ trợ ra quyết định phục vụ công tác ứng phó ngập lụt trên địa bàn tỉnh Bình Dương cần phải tiệm cận với trình độ của các hệ thống này mới có thể đảm bảo được yêu cầu phục vụ công tác phòng chống ngập lụt trên địa bàn. Bên cạnh đó, để khắc phục khó khăn về công tác dự báo, hệ thống hỗ trợ ra quyết định cần chú trọng khai thác dữ liệu từ các cơ quan dự báo thế giới cung cấp trên các trang mạng của các cơ quan này. Ngoài ra, cần tận dụng khai thác các phần mềm tính toán ngập tự phát triển để có thể tạo ra các lõi tính toán phù hợp với điều kiện địa phương một cách chủ động.
Qua kết quả khảo sát và phân tích, nhóm nghiên cứu đã tiến hành xây dựng hệ thống DSS phục vụ công tác phòng chống ngập lụt ở Bình Dương. Hệ thống này gồm có 3 phần chính: Phần cứng, phần mềm và mô hình thủy lực Bình Dương. Ở mức độ phát triển ban đầu, phần cứng của hệ thống chỉ là một máy chủ được nối mạng internet. Trong tương lai, hệ thống DSS cần được bổ sung thêm các trạm đo mưa và mực nước để có số liệu nhằm gia tăng độ tin cậy của dự báo.
H1. Sơ đồ cấu trúc của hệ thống DSS phục vụ ứng phó ngập lụt Bình Dương
Hoạt động của hệ thống DSS được tiến hành theo sơ đồ mô tả ở H1. Khi đồng hồ của máy tính đếm tới giờ thứ x + .jpg)
là độ trễ để chờ server của các đơn vị cung cấp cập nhật dữ liệu), modul khai thác dữ liệu sẽ được kích hoạt và tải xuống các số liệu quan trắc mưa và lưu lượng xả từ các hồ trong khoảng thời gian từ giờ x-1 tới giờ x. Số liệu dự báo mưa tới giờ x + 24 cũng được tải xuống. Các số liệu này được nạp vào mô hình tính toán.
Sau khi việc nạp số liệu vào mô hình toán hoàn tất, module dự báo mực nước triều tại Vũng Tàu và module phần mềm tính toán thủy lực được đồng thời kích hoạt và việc tính toán mô hình bắt đầu được tiến hành. Điều kiện ban đầu của tính toán là kết quả tính ở giờ thứ x-1 được lưu lại từ lần khởi động trước. Trong quá trình tính toán, kết quả tính dự báo ngập từng giờ xuất ra tới đâu được xử lý tới đó để kịp thời hiển thị độ ngập trên màn hình của máy tính.
Kết quả tính ở thời điểm x sẽ được lưu lại để làm điều kiện ban đầu cho lần khởi động sau. Tính toán sẽ kết thúc ở giờ x+24. Sau khi tính toán kết thúc, module WebGis được khởi động để tải toàn bộ kết quả tính toán dự báo ngập trong 24 giờ lên Internet. Sau đó máy tính sẽ nghỉ và chờ tới lần khởi động kế tiếp.
Sau khi các module của phần mềm được hoàn thành và kết nối, mô hình được thiết lập và hiệu chỉnh, hệ thống DSS đã được vận hành thử nghiệm. Kết quả cho thấy, phần mềm DSS chạy ổn định trong nhiều ngày. Các thông số thu nhận được cho thấy phần mềm có thể đáp ứng được yêu cầu về mặt thời gian. Thời gian chờ chu kỳ tính kế tiếp sẽ được sử dụng để thực hiện các hiệu chỉnh mô hình nếu có nhu cầu. Bên cạnh đó, sử dụng mô hình thủy lực nguy cơ ngập theo 18 kịch bản khác nhau cũng đã được đề tài tính toán và một bộ bản đồ nguy cơ ngập đã được thiết lập trên nền GIS…
Từ kết quả đạt được, nhóm nghiên cứu đã thực hiện được các nội dung theo mục tiêu đề ra. Tuy nhiên, để kết quả được vận dụng vào thực tiễn có hiệu quả hơn, nhóm nghiên cứu cũng đưa ra các đề nghị như: Mô hình toán của hệ thống DSS cần được bổ sung và hiệu chỉnh dòng chảy các suối nhỏ và hệ thống thoát nước trong các đô thị; Dữ liệu mưa lấy từ các nhà cung cấp trên Internet hiện nay chưa đủ độ chính xác để có thể thay thế các trạm đo trên thực địa. Vì vậy, nên có kế hoạch nâng cấp các trạm đo hiện có và tăng cường thêm các trạm đo mưa tự động mới để lấy dữ liệu. Bên cạnh đó cũng cần đầu tư các trạm đo mực nước tự động để lấy số liệu hiệu chỉnh và kiểm tra mô hình. Ngoài ra, một vấn đề quan trọng là việc đào tạo nhân lực có chuyên môn, nghiệp vụ về lĩnh vực này cũng cần được quan tâm và thực hiện đồng bộ hơn nữa.
Ngà Nguyễn