- Trang Chủ
- Nông nghiệp
- Mô phỏng sự tác động của lượng mưa lên quá trình thủy triều tại vùng đồng bằng sông Cửu Long
Xem mẫu
- Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)
Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)
Mô Phỏng Sự Tác Động Của Lượng Mưa
Lên Quá Trình Thủy Triều
Tại Vùng Đồng Bằng Sông Cửu Long
Hoàng Ngọc Hiển 1, Huỳnh Xuân Hiệp 2
1
Khoa Công nghệ Thông tin, Trường Đại học Bạc Liêu
2
Khoa Công nghệ Thông tin & Truyền thông, Trường Đại học Cần Thơ
Nhóm nghiên cứu liên ngành DREAM-CTU/IRD, Trường Đại học Cần Thơ
Email: hnhien@blu.edu.vn, hxhiep@ctu.edu.vn
Abstract— Trong bài viết này chúng tôi đề xuất một tiếp cận mới Trong bài viết này, chúng tôi đề xuất một tiếp cận mới
nghiên cứu sự ảnh hưởng của lượng mưa trong tình trạng nước nghiên cứu sự ảnh hưởng của lượng mưa trong tình trạng nước
biển dâng thủy triều gây ngập địa hình tại vùng Đồng bằng sông biển dâng gây ngập địa hình tại vùng Đồng bằng sông Cửu
Cửu Long. Các mô hình về ảnh hưởng của lượng nước mưa được Long. Chúng tôi tiến hành mô phỏng với hai mô hình có yếu tố
xây dựng trên kỹ thuật đa tác tử và đưa vào mô phỏng dựa trên lượng mưa và không có yếu tố lượng mưa lên quá trình nước
nền tảng mô phỏng GAMA. Chúng tôi tiến hành mô phỏng với biển dâng trên cơ sở dữ liệu trong quá khứ và đưa ra kịch bản
hai mô hình có yếu tố lượng mưa và không có yếu tố lượng mưa dự kiến cho tương lai. Để nhằm làm tiền đề cho các nghiên cứu
lên quá trình nước biển dâng (được thí điểm tại tỉnh Bạc Liêu) sâu hơn nữa các vấn đề nước biển dâng ảnh hưởng đến kinh tế
trên cơ sở dữ liệu trong quá khứ và đưa ra kịch bản dự kiến cho
và xã hội dựa trên cơ sở mô phỏng đa tác tử.
tương lai. Kết quả mô phỏng là bản đồ ngập theo thời gian và các
thống kê mức ngập theo thời gian cho các đơn vị hành chính
(huyện, tỉnh). Các mức độ ảnh hưởng của lượng mưa trong tình II. NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
trạng nước biển dâng cũng được đánh giá nhằm hỗ trợ cho các Vấn đề biến đổi khí hậu trong đó có tình hình nước biển
giải pháp làm giảm thiệt hại của biến đổi khí hậu.
dâng vùng ven biển Đồng bằng sông Cửu Long đã và đang
được nghiên cứu và ứng phó [2][3][5][6][7].
Keywords- mô phỏng, bản đồ ngập, thống kê mức ngập, đa tác
tử, GAMA. Kịch bản biến đổ khí hậu, nước biển dâng cho Việt
Nam[2]: đưa ra những thông tin cơ bản về xu thế biến đổi khí
I. GIỚI THIỆU hậu, nước biển dâng của Việt Nam, trong tương lai tương ứng
với các kịch bản khác nhau về phát triển kinh tế - xã hội toàn
Hiện nay, tình trạng nước biển dâng đang là mối hiểm họa
cầu dẫn đến các tốc độ phát thải khí nhà kính khác nhau. Các
toàn cầu, nước biển dâng đang tác động và ảnh hưởng mạnh kịch bản phát thải của nhiệt độ, lượng mưa, mực nước biển
mẽ tới tài nguyên thiên nhiên, con người, kinh tế - xã hội,
theo kịch bản phát thải thấp / trung bình /cao. Cho thấy được
vv…ở nhiều quốc gia trên thế giới nhất các quốc gia có biển và
mức nước biển dâng trong tương lai thông qua hình ảnh bản đồ
các vùng ven biển[2]. Các nhà khoa học đã đưa ra các kịch bản
và bảng số liệu.
dự đoán, đến năm 2100 có khoảng 2/3 các thành phố lớn trên
thế giới có nguy cơ ngập lụt do mực nước biển dâng cao[18]. Mô phỏng hiện trạng ngập địa hình do nước biển dâng tại
Mực nước biển được dự đoán tăng cao tại Thái Bình Dương và vùng Đồng bằng sông Cửu Long[5]: Nghiên cứu cũng đã tiến
Ấn Độ Dương trong tương lai sẽ gây ra những tổn thất nặng hành xây dựng bản đồ số thể hiện quá trình ngập địa hình do
nề[2]. Các quốc gia trên thế giới đang cùng nhau chung sức nước biển dâng thông qua bản đồ ngập/nguy cơ ngập theo thời
nghiên cứu đưa ra các biện pháp, xây dựng các mô hình nhằm gian. Các thống kê về diện tích ngập theo thời gian theo từng
giảm thiệt hại của nước biển dâng[18]. đơn vị hành chính, cũng đã được mô tả chi tiết trên cơ sở các
kịch bản ngập địa hình do nước biển dâng trong quá khứ và
Ở Việt Nam các khu vực chịu tác động mạnh của tình hình
cho các giai đoạn trong tương lai.
nước biển dâng đó là Đồng bằng sông Hồng[4], dải ven biển
Miền Trung[9] và Đồng bằng sông Cửu Long[5]. Tỉnh Bạc Mô phỏng quá trình xâm nhập mặn tại vùng Đồng bằng
Liêu nằm trong vùng bán đảo Cà Mau thuộc Đồng bằng sông sông Cửu Long[3][6]: Nghiên cứu cũng đã tiến hành xây dựng
Cửu Long là một tỉnh ven biển chịu ảnh hưởng thuỷ triều sâu bản đồ số thể hiện quá trình nhiễm/xâm nhập mặn đã được
sắc của biển Đông. Nền kinh tế ở tỉnh Bạc Liêu chủ yếu là nuôi hình thành và sự thay đổi đường đẳng mặn theo thời gian. Các
trồng thủy sản, đánh bắt cá, trồng lúa, làm muối, ...Nước biển thống kê về diện tích nhiễm mặn theo thời gian và thống kê độ
dâng dẫn đến tình trạng nước mặn xâm nhập[3], diện tích đất bị mặn trung bình theo từng đơn vị hành chính. Kết quả mô
thu hẹp ngày càng ảnh hưởng đến đời sống, định cư, sinh hoạt, phỏng sẽ cho ra các đường đẳng mặn, diện tích mặn, thống kê
kinh tế, sản xuất,…của con người. độ mặn trung bình giữa các vùng, thống kê độ xâm nhập mặn
qua các giai đoạn 2000 – 2010 và 2011 – 2020.
60
ISBN: 978-604-67-0635-9 60
- Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)
Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)
III. XÂY DỰNG MÔ HÌNH VÀ MÔ PHỎNG Xây dựng và thiết kế các tác tử gán cho các cell (bản đồ
được chia thành các ô). Trong cơ sở dữ liệu GIS[18] có độ cao
A. Số liệu địa hình, chia vùng theo đơn vị hành chính cấp huyện được gán
Số liệu mực nước biển được đo lấy ở trạm đo ở trạm thủy cho tác tử cell và được lưu trữ các dữ liệu đó. Các cell tương
văn[10]. Số liệu là số liệu đo mực nước giờ và trung bình ngày ứng với điểm tọa độ bản đồ trên thực tế.
ở các trạm thủy văn với đơn vị tính cm. Với số liệu đo chi tiết
theo từng giờ trong ngày và tất cả các ngày trong tháng.
Figure 1. Số liệu mực nước đo ở trạm thủy văn [10]
Figure 4. Tác tử cell và cơ sở dữ liệu GIS
Số liệu lượng mưa được đo lấy ở trạm đo[11]. Số liệu là số
liệu đo lượng mưa theo từng ngày ở trạm với đơn vị tính mm.
C. Giải thuật cho mô hình
Mô phỏng cho mô hình trên nền mô phỏng GAMA[1] .Các
yếu tố đầu vào tính toán và xử lý cho phù hợp với yêu cầu cụ
thể của bài toán khi mô hình hóa: mực nước biển, lượng mưa;
bản đồ địa hình, bản đồ sông ngòi; độ cao địa hình, đơn vị hành
chính. Được đưa vào GAMA, các dữ liệu và số liệu trên được
tính toán theo các giải thuật và phương trình (viết code trong
GAMA) cho ra kết quả số liệu ngập. Từ số liệu ngập tiến hành
Figure 2. Số liệu lượng mưa đo ở trạm khí tượng [11] tô màu để cho ra bản đồ ngập, sau đó cho ra bản thống kê cho
mức độ ngập. Dựa vào bảng diễn giải phân màu trên bản đồ và
Mục tiêu chúng tôi nghiên cứu là mô phỏng nước biển dâng bản thống kê sẽ thấy được kết quả ngập do nước biển dâng.
chạy theo từng tháng. Nên chúng tôi đã xử lý bằng cách: Từ số
liệu mực nước giờ và trung bình ngày, trích xuất và tính toán
các số liệu đặc trưng theo từng tháng.
Trích xuất các giá trị số liệu theo ngày (chuỗi A).
Từ chuỗi A tiếp tục tính: Chọn giá trị cao nhất / trung
bình / thấp nhất của chuỗi.
Tính toán như trên cho các tháng còn lại của năm và
cho toàn bộ bảng số liệu.
Dùng các số liệu theo bảng đã tính toán để làm số liệu
đầu vào cho mô hình mô phỏng độ ngập ở mức thấp /
trung bình / mức cao. Figure 5. Sơ đồ thực hiện xử lý mô phỏng
Kiểm tra tính toán cho mô hình cho đúng thực tế.
B. Công cụ GIS D. Công cụ lập trình
Sử dụng công cụ GIS[19] để xây dựng và thiết kế các tác tử Quá trình mô phỏng cho mô hình được thực hiện trên nền
sông/kênh cho tất cả con sông/kênh[5]. công cụ GAMA.
Figure 6. Các bước lập trình trong GAMA của mô hình
Đầu tiên là nạp dữ liệu bản đồ (địa lý, hệ thống sông ngòi,
cống ngăn mặn) được xây dựng từ GIS. Bản đồ lưu trữ dữ liệu
độ cao địa hình, độ thấm địa hình được tính toán và phân chia
hợp lí cho các vùng khác nhau, các đơn vị huyện khác nhau.
Figure 3. Hệ thống sông/kênh và hệ thống cống trên sông
61
61
- Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)
Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)
Figure 9. Áp dụng phương trình trong GAMA
Xuất kết quả đầu ra cho mô phỏng là bản đồ ngập và nguy
cơ ngập theo từng tháng diễn biến trong từng năm ở 3 mức
thấp, trung bình, cao. Tương ứng theo đó là bản thống kê diện
tích bị ngập ở 3 mức thấp, trung bình, cao cho mô hình.
Figure 7. Đưa dữ liệu bản đồ GIS vào GAMA
Tiếp theo phải khai báo lấy các trường từ dữ liệu là độ cao
địa hình, độ thấm địa hình chính là các biến, được phân chia
các khu vực nhỏ theo hệ thống đê, hệ thống cống ngăn mặn
(đóng hoặc mở) và các đơn vị huyện.
Figure 10. Hiện thị các kết quả đầu ra trong GAMA
IV. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM
A. Khu vực thí điểm nghiên cứu
Trong nghiên cứu, chúng tôi đã chọn tỉnh Bạc Liêu làm thí
Figure 8. Trường từ dữ liệu GIS điểm. Bạc Liêu là tỉnh nằm ở phía tây nam của Việt Nam, trong
khu vực Đồng bằng sông Cửu Long, với tọa độ từ 9000’00’’
Chuyển phương trình thành giải thuật phương trình cụ thể đến 9037’30’’ vĩ độ Bắc và từ 105015’00” đến 105052’30”
của lập trình với các thông số là các biến được nạp vào từ dữ kinh độ Đông. Địa hình thấp, tiếp giáp với biển, hệ thống sông
liệu GIS và cơ sở dữ liệu. Phương trình sẽ tính kết quả khi chạy và kênh chằng chịt, bờ biển dài 56 km. Cho nên vùng này ảnh
mô phỏng theo thời gian, gán và phân chia các mức màu sắc để hưởng nghiêm trọng bởi tình hình nước biển dâng.
cho ra kết quả là các mức độ ngập nước.
B. Ảnh hưởng lượng mưa lên tình trạng nước biển dâng từ
năm 1992-2012
Từ số liệu thực tế đưa vào mô phỏng cho ra kết quả là bản
đồ ngập và kết quả thống kê theo thời gian. Ở 2 bản đồ ngập
chạy mô phỏng của yếu tố lượng mưa và không có lượng mưa
cho thấy được sự khác biệt, chúng tôi cũng chọn mốc thời gian
chẵn năm 2000 và 2010 làm đại diện. Theo kết quả mô phỏng
có được, tháng có mức độ ngập cao nhất là tháng 11-2000 và
tháng 11 – 2010.
Không có yếu tố lượng mưa Có yếu tố lượng mưa
Figure 11. Bản đồ ngập tháng cao nhất năm 2010.
Chạy mô phỏng qua các năm từ số liệu (1992 - 2012), qua tích ngập mức cao – thấp – trung bình cho giai đoạn 1992 –
kết quả chạy mô phỏng cho mô hình ra kết quả thống kê diện 2012 .
62
62
- Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)
Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)
Không có yếu tố lượng mưa Có yếu tố lượng mưa
Figure 12. Thống kê diện tích ngập mức cao – thấp – trung bình từ năm 1992 – 2012.
Qua kết quả thống kê khi có yếu tố lượng mưa diện tích bị Nhìn chung, đa phần các mức ngập chỉ do nước biển dâng
ngập mức cao, biên độ thống kê càng đi lên cao cho thấy vào khoảng dưới 40%. Nhưng mức ngập đo kết hợp cả nước
những năm gần đây do biến đổi khí hậu, nước biển ngày càng biển và lượng mưa càng làm tăng cao, mô phỏng ở mức cao có
dâng, lượng mưa cũng tăng thêm làm cho diện tích ngập ngày lúc lên đến 80% (tháng 11-2010) và ở mức trung bình khoảng
càng tăng. Có những năm biên độ đi xuống, lượng mưa cũng ít, 33% (tháng 11-2010), xảy ra hiện tượng nước dâng cao và các
xảy ra hạn hán, nhưng nhìn chung theo thống kê biên độ đi lên trận mưa lớn liên tục. Qua kết quả thống kê cho thấy các tháng
qua các năm. Khi chạy mô phỏng cho mô hình chưa có sự ảnh có lượng mưa lớn làm mức ngập tăng lên làm ảnh hưởng
hưởng của yếu tố lượng mưa từ năm 2000 trở đi biên độ thống không nhỏ đến hoạt động sản xuất kinh tế - xã hội của người
kê diện tích bị ngập mức trung bình mới tăng lên. Ngược lại, dân trên tỉnh Bạc Liêu.
mô phỏng có sự ảnh hưởng yếu tố lượng mưa thì khoảng năm
Từ thống kê diện tích ngập cho toàn tỉnh sau đó thống kê
1993 diện tích bị ngập mức trung bình đã có dấu hiệu tăng lên
từ từ. diện tích ngập cho các đơn vị hành chính huyện của tỉnh từ
năm 1992 – 2012.
Không có yếu tố lượng mưa Có yếu tố lượng mưa
Figure 13. Thống kê diện tích ngập các huyện so với toàn tỉnh từ năm 1992 – 2012.
Qua kết quả thống kê cho mô hình trên khi có thêm yếu tố
lượng mưa, thấy mức độ ngập của đơn vị huyện cao nhất là C. Ảnh hưởng lượng mưa lên tình trạng nước biển dâng từ
Đông Hải (trên 25% diện tích), tiếp đến là Hòa Bình và Tp. năm 2013-2020
Bạc Liêu. Các huyện còn lại Phước Long, Vĩnh Lợi có mức độ Đề xuất mới cho xây dựng mô hình và mô phỏng kịch bản
ngập thấp hơn, hầu như không đáng kể. So sánh với mô phỏng cho tương lai từ năm 2013 – 2020, chúng tôi chọn mốc thời
mô hình không có yếu tố lượng mưa chủ yếu do mực nước biển gian chẵn năm 2020 làm đại diện cho ví dụ của kịch bản. Bản
dâng thì mức độ % diện tích bị ngập thấp hơn nhiều. đồ ngập địa hình của tháng có mức độ ngập cao nhất là tháng
10-2020 (mức cao).
63
63
- Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)
Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)
Không có yếu tố lượng mưa Có yếu tố lượng mưa
Figure 14. Bản đồ ngập tháng cao nhất tháng 10-2020 mức cao.
Hiện trạng ngập ở năm 2020 khi có và không có ảnh hưởng phòng tránh ngập lụt và quy hoạch định cư trên các đơn vị
của yếu tố lượng mưa có sự chênh lệch và khác biệt. Riêng huyện ven biển nhằm tránh thiệt hại cho người dân, ổn định
tháng 6 đến tháng 10 ở mức cao thì chênh lệch khoảng 20%. phát triển kinh tế.
Từ đó cho thấy lượng mưa ở các tháng này rất cao cùng với sự
Kết quả mô phỏng cho thống kê % diện tích ngập từ kịch
đang lên của nước biển sẽ làm ảnh hưởng xấu đến kinh tế, xã
hội. Vì thế, các cơ quan chức năng cần phải có các biện pháp bản cho mức cao – thấp – trung bình từ năm 2013 – 2020.
Không có yếu tố lượng mưa Có yếu tố lượng mưa
Figure 15. Thống kê diện tích ngập mức cao – thấp – trung bình từ năm 2013 - 2020.
Nhìn vào kết quả thống kê cho kịch bản, chúng ta thấy từ hầu như diện tích đất trên toàn tỉnh đều bị ngập ít nhất 20%
năm 2013-2020 biên độ thống kê thay đổi khác biệt ở cả hai đồ diện tích. Cho thấy nguy cơ ngập tăng lên rất nghiêm trọng
thị có và không có tác động của yếu tố lượng mưa. Tuy nhiên ở đáng báo động cho tỉnh Bạc Liêu nói riêng và Đồng bằng sông
đồ thị không có yếu tố lượng mưa thì biên độ cao nhất của mức Cửu Long nói chung.
cao vào khoảng 41% diện tích và thấp nhất có lúc 0% diện tích.
Ngược lại đồ thị có yếu tố lượng mưa biên độ cao nhất của Từ thống kê diện tích ngập cho toàn tỉnh sau đó thống kê %
mức cao vào khoảng 57% diện tích và thấp nhất là khoảng 20% diện tích ngập từ kịch bản cho các đơn vị huyện từ năm 2013-
2020.
diện tích. Qua đó, ta thấy có sự tác động của lượng mưa cao thì
64
64
- Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)
Hội Thảo Quốc Gia 2015 về Điện Tử, Truyền Thông và Công Nghệ Thông Tin (ECIT 2015)
Không có yếu tố lượng mưa Có yếu tố lượng mưa
Figure 16. Thống kê diện tích ngập các huyện so với toàn tỉnh từ năm 2013-2020.
Qua thống kê kịch bản mô phỏng cho các đơn vị huyện, Sông cửu Long, Kỷ yếu Hội nghị FAIR’2014, NXB Khoa học tự nhiên
diện tích bị ngập của các huyện tăng lên cao khoảng 5% diện & Công nghệ, Hà Nội, 2014.
tích ở các huyện ven biển như Đông Hải, Hòa Bình, Tp. Bạc [4] Phạm Tất Thắng, Nguyễn Thu Hiền. Ảnh hưởng của biến đổi khí hậu –
Nước biển dâng đến tình hình xâm nhập mặn dải ven biển Đồng bằng
Liêu khi có tác động của yếu tố lượng mưa so với không có tác Bắc Bộ, Khoa học kỹ thuật thủy lợi và môi trường – số 37, 2012.
động của yếu tố lượng mưa. Các huyện nằm phía trong quốc lộ [5] Hoàng Ngọc Hiển, Triệu Yến Yến, Phan Văn Sa, Huỳnh Xuân Hiệp. Mô
1A còn lại tăng không đáng kể vì đã được quốc lộ 1A và các phỏng hiện trạng ngập địa hình do nước biển dâng tại vùng Đồng bằng
cống ngăn nước biển vào. Riêng huyện Đông Hải từ năm 2015 sông Cửu Long, Kỷ yếu Hội nghị GIS’2014, NXB Đại học Cần Thơ,
– 2020 thì % diện tích bị ngập càng ngày càng tăng và biên độ 2014.
mô phỏng ở mức thấp nhất tăng cao, từ năm 2015 vào khoảng [6] Hoang N.H, Huynh X.H, Nguyen H.T. Simulation of Salinity Intrusion
13% đến năm 2020 vào khoảng 17%. Nếu chiều hướng này in the Context of the Mekong Delta Region (Vietnam). Research,
Innovation, and Vision for the Future (RIVF), IEEE Conference
vẫn tiếp tục có thể huyện Đông Hải vào mùa mưa sẽ có thể bị
Publications, pp. 1-4, 2012.
ngập trên phạm vi toàn huyện. Các huyện Tp. Bạc Liêu, Hòa
[7] Viện Khoa học Khí tượng thủy văn và Môi trường. Biến đổi khí hậu và
Bình mức độ ngập cũng tăng vừa phải ít hơn so với huyện tác động ở Việt Nam, NXB Khoa học và kỹ thuật, Hà Nội, 2010.
Hông Hải. [8] Trần Thanh Xuân, Trần Thục, Hoàng Minh Tuyển, Tác động của biến
Qua kịch bản mô phỏng từ năm 2013-2020, cho thấy ảnh đổi khí hậu đến tài nguyên nước ở Việt Nam, NXB Khoa học công nghệ
, Hà Nội, 2011.
hướng rất xấu đến tỉnh Bạc Liêu, cần có biện pháp khắc phục
[9] Lê Quang Cảnh, Lê Văn Thăng, Nguyễn Huy Anh. Ứng dụng GIS xây
tình trạng ngập lụt như: quy hoạch lại hệ thống kênh, vét kênh dựng bản đồ bị tổn thương do nước biển dâng gây ra đối với diện tích
tạo dòng chảy nhằm chia sẽ lượng nước trên các con sông với đất trồng lúa ở dải ven biển tỉnh Phú Yên, Tạp chí khoa học, Đại học
nhau; xây dựng hệ thống đê điều hợp lý ngăn nước biển và hệ Huế, Tập 74B, Số 5, Trang 17-24, 2012.
thống đập ngăn mặn ngăm nước biển xâm nhập vào đồng [10] Bảng số liệu thống kê mực nước biển từ năm 1992 đến 2012, Trạm thủy
ruộng. văn Gành Hào, Trung tâm Khí tượng Thủy văn Bạc Liêu, 2014.
[11] Bảng số liệu thống kê lượng mưa từ năm 1992 đến 2012, Trung tâm Khí
tượng Thủy văn Bạc Liêu, 2014.
V. KẾT LUẬN
[12] J.Q. Xia, R.A. Falconer, B. Lin, G. Tan, Estimation of future coastal
Chúng tôi đã nghiên cứu mô phỏng mô hình ảnh hưởng của flood risk in the Severn Estuary due to a barrage, J. Flood Risk Manage,
lượng mưa lên quá trình nước biển dâng trên địa bàn khu vực Vol.4, pp. 247-259, 2011.
Đồng bằng sông Cửu Long trong bối cảnh vùng Đồng bằng [13] Donna Kain, Michelle Covi. Visualizing complexity and uncertainty
sông Cửu Long chịu tác động mạnh của biến đổi khí hậu. Tiến about climate change and sea level rise, Communication Design
Quarterly Review , Vol. 1, pp. 46-53, 2013.
hành mô phỏng với hai mô hình có yếu tố lượng mưa và không
[14] Reza Ahmadian, Agnieszka I. Olbert, Michael Hartnett, Roger A.
có yếu tố lượng mưa lên quá trình nước biển dâng trên cơ sở dữ Falconer. Sea level rise in the Severn Estuary and Bristol Channel and
liệu trong quá khứ và đưa ra kịch bản dự kiến cho tương lai. impacts of a Severn Barrage, J. Computers & Geosciences, Vol. 66, pp.
Trên cơ sở kết quả mô phỏng, nghiên cứu cũng đã tiến hành 94-105, 2014.
xây dựng bản đồ số thể hiện quá trình ngập địa hình do nước [15] H.E. Pelling, J.A. Mattias Green, S.L. Ward, Modelling tides and sea-
biển dâng và ảnh hưởng thêm của lượng mưa thông qua bản đồ level rise: to flood or not to flood, Ocean Modelling, Vol. 63, pp. 21-29,
ngập/nguy cơ ngập theo thời gian. Các thống kê về diện tích 2013.
ngập theo thời gian theo từng đơn vị hành chính (cấp tỉnh, cấp [16] Jason R. W. Merrick. Aggregation of forecasts from multiple simulation
models, WSC '13: Proceedings of the 2013 Winter Simulation
huyện) trên địa bàn một tỉnh được chọn thí điểm (tỉnh Bạc Conference: Simulation: Making Decisions in a Complex World, IEEE
Liêu) trên địa bàn khu vực Đồng bằng sông Cửu Long cũng đã Press, pp. 533-542, 2013.
được mô tả chi tiết trên cơ sở các kịch bản ngập địa hình do [17] David J. Lieske. Coping with climate change, Environmental Modelling
nước biển dâng trong quá khứ và cho các giai đoạn trong tương & Software, Vol. 68, pp. 98-109, 2015.
lai. Các so sánh sự có và không có ảnh hưởng của lượng mưa [18] IPCC WGII AR5, Climate Change 2014: Impacts, Adaptation, and
qua bản đồ ngập và thống kê về mức độ ngập trong quá khứ và Vulnerability, 2014.
cho các giai đoạn trong tương lai. [19] Taillandier, P., Drogoul, A. From GIS Data to GIS Agents, Modeling
with the GAMA simulation platform, 2010.
Trong thời gian tới, chúng tôi sẽ mở rộng nghiên cứu mô
phỏng các mô hình toán biến đổi khí hậu cho khu vực Đồng
bằng sông Cửu Long và các khu vực khác của Việt Nam.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] IRD/UPMC-UMMISCO. GAMA-platform.
http://code.google.com/p/gama-platform/
[2] Bộ Tài nguyên và Môi trường Việt Nam. Kịch bản biến đổi khí hậu,
nước biển dâng cho Việt Nam. NXB Tài nguyên Môi trường và bản đồ
Việt Nam, 2012.
[3] Hoàng Ngọc Hiển, Dương Việt Hằng, Nguyễn Hiếu Trung, Huỳnh Xuân
Hiệp. Mô phỏng xâm nhập mặn trên hệ thống sông tại vùng Đồng bằng
65
65
nguon tai.lieu . vn
