Trong quá trình nghiên cứu, đánh giá và so sánh các mô hình mô phỏng dòng chảy và biến động sườn dốc đã xem xét nhiều mô hình phổ biến như SHALSTAB, KRIS, SINMAP, TRIGRS, GEOtop-FS và HEC-HMS. Đối với mỗi mô hình, đã được phân tích cụ thể các đặc điểm, ưu điểm, hạn chế và các nghiên cứu đã ứng dụng mô hình. Mỗi mô hình mang lại những kiến thức quan trọng về dự báo và đánh giá dòng chảy cũng như khả năng biến đổi sườn dốc, có nguy cơ gây trượt lở, đặc biệt là trong môi trường địa hình đa dạng.
SHALSTAB được biết đến với khả năng mô phỏng chính xác biến động sườn dốc dựa trên các yếu tố như độ dốc, độ cứng của đất, và hệ số suôn. Tuy nhiên, hạn chế của nó nằm ở việc không tính toán một số yếu tố quan trọng như sự thay đổi của độ ẩm đất.
KRIS, với sự tập trung vào mô phỏng sự chảy lở và ngập lụt, cung cấp một góc nhìn toàn diện về nguy cơ từ các biến động sườn dốc. Điểm mạnh của KRIS là khả năng tích hợp dữ liệu địa lý và thời tiết, giúp tạo ra các kịch bản chảy lở chính xác.
HEC-HMS chủ yếu tập trung vào mô phỏng chuỗi sự kiện mưa - dòng chảy. Bằng cách tích hợp dữ liệu mưa, thông số lưu vực và thông tin hydrologic, HEC-HMS có thể tạo ra các dự báo về lưu lượng nước và dòng chảy trong lưu vực.
SINMAP, tập trung vào chỉ số ổn định, giúp định rõ các khu vực có nguy cơ chảy lở cao. Điều này làm cho SINMAP trở thành một công cụ hữu ích trong việc đánh giá và dự báo các khu vực có nguy cơ cao.
TRIGRS và GEOtop-FS là những mô hình tiên tiến, với khả năng tính toán các yếu tố đa dạng như độ ẩm đất, hình thái đất và thậm chí là tác động của mưa lớn. Điều này giúp cung cấp thông tin chi tiết và đáng tin cậy cho các quyết định đề xuất về quản lý rủi ro chảy lở.
Kết hợp mô hình HEC-HMS và mô hình TRIGRS (Transient Rainfall Infiltration and Grid-Based Regional Slope-Stability Analysis) là một chiến lược mạnh mẽ để đánh giá và quản lý nguy cơ chảy lở trong các lưu vực sông. Kết hợp giữa TRIGRS và HEC-HMS có thể cung cấp dự báo và phản hồi thời gian thực về nguy cơ chảy lở và lưu lượng nước trong lưu vực sông. Điều này giúp cảnh báo sớm và hỗ trợ quyết định trong thời gian thực.
Như vậy, với sự đa dạng trong các mô hình nghiên cứu đã mang lại những hiểu biết sâu sắc về cách mà các mô hình này có thể được sử dụng hiệu quả trong việc dự báo và đánh giá rủi ro chảy lở và biến động sườn dốc. Sự kết hợp của chúng có thể đưa ra những dự báo mạnh mẽ và hữu ích trong việc bảo vệ môi trường và người dân khỏi nguy cơ tiềm ẩn.
| TT | Đặc điểm, cấu trúc và kết quả mô hình | Đặc điểm, cấu trúc và kết quả mô hình | Ưu điểm | Hạn chế | Ứng dụng mô hình |
| 1 | Mô hình SHALSTAB (SHAllow Landslide STABility) là một mô hình mô phỏng được sử dụng để đánh giá tính ổn định của sạt lở đất nông trên sườn dốc. Mô hình này tập trung vào các vấn đề liên quan đến sự sạt lở đất trên các sườn dốc có độ dốc nhỏ đến trung bình và độ sâu của lớp đất ảnh hưởng không lớn. SHALSTAB sử dụng một số giả định và định lý cơ bản về tính ổn định của sườn dốc để đưa ra dự đoán về khả năng xảy ra sạt lở. Mô hình tính toán sức cản của đất đối với các lớp đất phía trên sườn dốc và sức cản của nước trong đất. Nó cũng đánh giá tác động của các yếu tố như trọng lực, áp suất nước và hướng dòng chảy trên tính ổn định của sườn dốc. |
Các thông số địa chất và địa hình, thông số về đất và nước, và thông số về các yếu tố như hệ số ma sát, góc ma sát nội và góc ma sát ngoại. Mô hình tính toán một chỉ số gọi là chỉ số ổn định (FS - Factor of Safety) để đánh giá tính ổn định của sườn dốc. Nếu chỉ số ổn định nhỏ hơn 1, sườn dốc có khả năng sạt lở. | Đơn giản và khả năng sử dụng trong các tình huống mà độ dốc và độ sâu không quá lớn. Nó cung cấp một công cụ tham khảo để đánh giá và định rõ tính ổn định của sườn dốc đơn giản, giúp nhận ra các vấn đề tiềm ẩn và đưa ra các biện pháp kiểm soát sạt lở cơ bản. |
- Giả định đồng nhất về lớp đất: Mô hình giả định rằng các lớp đất trên sườn dốc đều có tính chất tương tự và không xem xét sự biến đổi địa chất phức tạp. Trong thực tế, đặc tính địa chất có thể thay đổi theo khoảng cách và độ sâu trên sườn dốc, điều này có thể ảnh hưởng đáng kể đến tính ổn định của sườn dốc. - Thiếu các yếu tố địa chính trị và con người: Mô hình SHALSTAB chủ yếu tập trung vào các yếu tố vật lý và địa chất trong đánh giá tính ổn định. Nó không xem xét các yếu tố địa chính trị như các hoạt động con người, phát triển đô thị, hoạt động khai thác mỏ, hay các tác động từ hệ thống thoát nước và xử lý chất thải. Điều này có thể làm giảm tính toàn diện và chính xác của đánh giá. |
- Đánh giá tiềm năng sạt lở: Mô hình SHALSTAB có thể được sử dụng để đánh giá tiềm năng sạt lở trên các sườn dốc có độ dốc và độ sâu nhỏ đến trung bình. Điều này giúp xác định các vị trí có nguy cơ sạt lở cao và đưa ra các biện pháp kiểm soát sạt lở. - Lập kế hoạch quản lý sạt lở: Mô hình SHALSTAB cung cấp thông tin về tính ổn định của sườn dốc và chỉ số ổn định (FS), từ đó giúp lập kế hoạch quản lý và giám sát sạt lở hiệu quả. Các biện pháp kiểm soát sạt lở, như cắt lỗ dẫn nước hoặc bố trí hệ thống dẫn nước, có thể được thiết kế dựa trên kết quả mô hình - Đánh giá tác động của các yếu tố môi trường: Mô hình SHALSTAB cho phép đánh giá tác động của các yếu tố môi trường như nước, đất và hướng dòng chảy đối với tính ổn định của sườn dốc. Điều này có thể giúp hiểu rõ hơn về tương tác giữa môi trường và sự sạt lở đất. - Đào tạo và giảng dạy: Vì mô hình SHALSTAB có tính đơn giản và dễ sử dụng, nó có thể được sử dụng trong việc đào tạo và giảng dạy về địa chất và ổn định sườn dốc. Nó giúp sinh viên và nhà nghiên cứu hiểu cơ bản về các yếu tố ảnh hưởng đến tính ổn định và cách đánh giá sạt lở đất. |
| 2 | KRIS (KINEMATIC RUNOUT AND INUNDATION SIMULATOR) là một mô hình mô phỏng được phát triển bởi Montgomery và Dietrich vào năm 1994. Mô hình này được sử dụng để mô phỏng và đánh giá sự di chuyển của đất đá trong các sạt lở đất và hiện tượng đổ sập. - Mô hình KRIS dựa trên các nguyên lý cơ bản của động lực học và thủy lực. Nó tính toán các lực và chuyển động của vật liệu trên sườn dốc và trong dòng chảy. |
Mô hình sử dụng một số thông số địa chất và địa hình, cũng như thông tin về tính chất vật liệu, để đưa ra dự đoán về hình dạng và quỹ đạo của sạt lở và dòng chảy. | Có khả năng mô phỏng các hiện tượng chảy dạng lỏng và chảy dạng rắn, cung cấp thông tin về khoảng cách và tốc độ di chuyển của vật liệu sạt lở. Nó cũng cho phép đánh giá tiềm năng tác động và phạm vi lan truyền của dòng chảy đến các khu vực dưới thượng lưu của sườn dốc. | Mô hình giả định rằng đất đá và vật liệu sạt lở được coi là đồng nhất và không xem xét các yếu tố địa chất phức tạp. Ngoài ra, mô hình không xem xét các yếu tố nhân tạo và con người, như tác động từ cấu trúc nhà cửa, hệ thống thoát nước, hay các yếu tố địa chính trị. | - Đánh giá sự lan truyền của đất đá sạt lở: Mô hình KRIS đã được sử dụng để đánh giá tầm ảnh hưởng và phạm vi lan truyền của đất đá sạt lở. Nghiên cứu này giúp hiểu rõ hơn về khả năng lan truyền và đáng tin cậy của mô hình trong việc dự đoán sự lan truyền của sạt lở và xác định các khu vực có nguy cơ cao. - Mô phỏng dòng chảy đất đá và tác động đến hạ lưu: Một ứng dụng quan trọng của mô hình KRIS là mô phỏng dòng chảy đất đá và tác động của nó đến khu vực dưới thượng lưu. Nghiên cứu này giúp định rõ tốc độ và khoảng cách di chuyển của vật liệu sạt lở và nhận thức được tác động của dòng chảy đến môi trường xung quanh. - Đánh giá hiệu quả biện pháp kiểm soát sạt lở: Mô hình KRIS đã được sử dụng để đánh giá hiệu quả của các biện pháp kiểm soát sạt lở như bức cản, hố chứa, hoặc bố trí mạng lưới thoát nước. Nghiên cứu này giúp xác định tác động của các biện pháp này đến tính ổn định của sườn dốc và đưa ra các khuyến nghị về thiết kế và triển khai. - Đánh giá nguy cơ sạt lở và lập kế hoạch quản lý đất đai: Mô hình KRIS được sử dụng để đánh giá nguy cơ sạt lở và lập kế hoạch quản lý đất đai trong các khu vực có tiềm năng sạt lở cao. Nghiên cứu này giúp hiểu rõ hơn về khả năng dự đoán và đánh giá nguy cơ sạt lở và hỗ trợ quyết định trong việc quản lý đất đai. - Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu: Mô hình KRIS đã được sử dụng để đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đối với sạt lở và đổ sập: + Tác động của tăng nhiệt đới và mưa lớn: Mô hình KRIS đã được sử dụng để đánh giá tác động của tăng nhiệt đới và mưa lớn đến sự di chuyển của đất đá và sạt lở. Nghiên cứu này giúp đánh giá khả năng gia tăng nguy cơ sạt lở trong điều kiện biến đổi khí hậu và hỗ trợ việc lập kế hoạch ứng phó. + Tác động của thay đổi môi trường địa phương: Mô hình KRIS đã được sử dụng để đánh giá tác động của thay đổi môi trường địa phương, chẳng hạn như giảm rừng, khai thác mỏ, hoặc đô thị hóa, đến tính ổn định của sườn dốc và sự sạt lở. Nghiên cứu này giúp hiểu rõ hơn về tương tác giữa biến đổi môi trường và sạt lở đất. + Tác động của biến đổi môi trường dòng chảy: Mô hình KRIS đã được sử dụng để đánh giá tác động của biến đổi môi trường dòng chảy, chẳng hạn như thay đổi đáy sông hoặc sự cản trở của cấu trúc nhân tạo, đến quỹ đạo và quy mô của dòng chảy đất đá. Nghiên cứu này giúp cung cấp thông tin quan trọng cho quy hoạch và quản lý dòng chảy đất đá. + Dự báo nguy cơ sạt lở trong tương lai: Mô hình KRIS đã được sử dụng để dự báo nguy cơ sạt lở trong tương lai dưới tác động của biến đổi khí hậu. Nghiên cứu này giúp định rõ nguy cơ sạt lở trong các kịch bản biến đổi khí hậu khác nhau và hỗ trợ lập kế hoạch phòng chống và ứng phó. |
| 3 | SINMAP (Stability Index Mapping) là một mô hình mô phỏng và đánh giá ổn định sườn dốc được sử dụng để đánh giá và dự đoán nguy cơ sạt lở. Mô hình SINMAP tính toán chỉ số ổn định (stability index) dựa trên thông tin về địa hình, thông số đất đai, mô hình dòng chảy và thông tin mưa. Dựa trên các thông số này, mô hình SINMAP xác định vị trí và độ dốc của các khu vực có nguy cơ sạt lở cao. | Mô hình SINMAP sử dụng một số dữ liệu đầu vào quan trọng để tính toán chỉ số ổn định và đánh giá nguy cơ sạt lở. Dữ liệu đầu vào chính bao gồm: - Dữ liệu địa hình: Bao gồm bản đồ độ cao của khu vực quan tâm, có thể được thu thập bằng phương pháp LIDAR hoặc từ các bản đồ độ cao chính thức như SRTM (Shuttle Radar Topography Mission). Dữ liệu địa hình cung cấp thông tin về độ dốc, hướng dốc và độ cao của mặt đất. - Thông số đất đai: Bao gồm các thông số về tính chất đất đai như độ cứng, độ bền, độ nhớt, độ hút nước, và độ thoát nước. Các thông số này thường được xác định thông qua phân tích đất đai và thử nghiệm trong phòng thí nghiệm. - Mô hình dòng chảy: SINMAP sử dụng mô hình dòng chảy để mô phỏng quá trình chảy dòng nước và chất chất rắn trên mặt đất. Dữ liệu về lưu lượng nước, độ mở rãnh, và tốc độ dòng chảy được sử dụng để tính toán sự tác động của dòng chảy đến tính ổn định của sườn dốc. - Dữ liệu mưa: SINMAP cần dữ liệu về mưa để đánh giá tác động của mưa đến nguy cơ sạt lở. Dữ liệu mưa có thể thu thập từ các trạm quan trắc thời tiết hoặc từ các mô hình dự báo thời tiết. |
Đơn giản và dễ sử dụng: Mô hình SINMAP có cấu trúc đơn giản và giao diện người dùng thân thiện, giúp người sử dụng dễ dàng thực hiện các phân tích và đánh giá nguy cơ sạt lở. - Khả năng tính toán nhanh chóng: Mô hình SINMAP sử dụng các phương pháp tính toán hiệu quả, cho phép xử lý lượng lớn dữ liệu và tính toán chỉ số ổn định một cách nhanh chóng. - Tính linh hoạt và khả năng tùy chỉnh: SINMAP có thể được tùy chỉnh và điều chỉnh để phù hợp với các đặc điểm địa phương và điều kiện nghiên cứu cụ thể. Người sử dụng có thể thay đổi các thông số đầu vào và thiết lập mô hình theo yêu cầu của nghiên cứu. - Tích hợp dữ liệu đa nguồn: SINMAP có khả năng tích hợp các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như dữ liệu địa hình, thông số đất đai, mô hình dòng chảy và dữ liệu mưa. Điều này cho phép người sử dụng sử dụng dữ liệu có sẵn hoặc dữ liệu thu thập từ các nguồn khác nhau để đánh giá nguy cơ sạt lở. - Tính ứng dụng rộng rãi: Mô hình SINMAP đã được áp dụng trong nhiều lĩnh vực và quy mô khác nhau, từ việc đánh giá nguy cơ sạt lở trong các khu vực địa lý nhỏ cho đến việc đánh giá tác động của thay đổi môi trường và biến đổi khí hậu trên mô hình ổn định sườn dốc. - Cung cấp thông tin quan trọng cho quy hoạch và quản lý: SINMAP cung cấp thông tin quan trọng về vị trí và mức độ nguy cơ sạt lở, từ đó hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất, quản lý tài nguyên và lập kế hoạch ứng phó sạt lở. |
Độ chính xác của dữ liệu đầu vào: Mô hình SINMAP đòi hỏi dữ liệu đầu vào về địa hình, đất đai và mô hình dòng chảy. Nếu dữ liệu đầu vào không chính xác hoặc không đủ, điều này có thể ảnh hưởng đến độ chính xác và tin cậy của kết quả đầu ra. - Giả định mô hình: Mô hình SINMAP dựa trên một số giả định về quá trình sạt lở và tương tác giữa các yếu tố địa chất, địa hình và thời tiết. Những giả định này có thể không phù hợp hoặc không chính xác cho mọi vùng địa lý, do đó có thể dẫn đến sai số trong kết quả mô phỏng. - Khả năng dự báo hạn chế: Mô hình SINMAP thường được sử dụng để đánh giá nguy cơ sạt lở hiện tại dựa trên các điều kiện hiện tại. Nó có giới hạn trong khả năng dự báo nguy cơ sạt lở trong tương lai, đặc biệt là khi có sự thay đổi về môi trường và khí hậu. - Phụ thuộc vào dữ liệu mưa: Mô hình SINMAP sử dụng dữ liệu mưa để đánh giá tác động của mưa đến nguy cơ sạt lở. Tuy nhiên, dữ liệu mưa có thể khó khăn trong việc thu thập và có độ chính xác hạn chế, đặc biệt trong các khu vực thiếu hệ thống quan trắc thời tiết. - Giới hạn địa lý và quy mô: Mô hình SINMAP thường được áp dụng cho các khu vực địa lý nhỏ và quy mô cục bộ. Khi áp dụng mô hình cho các khu vực lớn hơn hoặc đa vùng, có thể gặp khó khăn trong việc xác định và tính toán các thông số đầu vào phù hợp. - Yêu cầu về kỹ năng và kiến thức: Mô hình SINMAP yêu cầu người sử dụng có kiến thức và kỹ năng về địa lý, địa chất, thống kê và mô hình hóa để hiểu và áp dụng mô hình một cách chính xác. |
- Đánh giá nguy cơ sạt lở: Mô hình SINMAP đã được sử dụng để đánh giá nguy cơ sạt lở trong các khu vực địa lý khác nhau. Bằng cách tính toán chỉ số ổn định, mô hình SINMAP có khả năng xác định và hiển thị các vùng có nguy cơ sạt lở cao. - Quy hoạch sử dụng đất và quản lý tài nguyên: SINMAP được áp dụng trong việc quy hoạch sử dụng đất và quản lý tài nguyên để đưa ra quyết định phù hợp về việc đặt các cơ sở hạ tầng, định vị các khu dân cư, và quản lý tài nguyên tự nhiên trong các vùng có nguy cơ sạt lở. - Đánh giá tác động của thay đổi môi trường: Mô hình SINMAP cung cấp một công cụ hữu ích để đánh giá tác động của thay đổi môi trường, chẳng hạn như sự mất rừng, phát triển đô thị, hoặc thay đổi trong hệ thống thoát nước, đến tính ổn định của sườn dốc và nguy cơ sạt lở. - Dự báo và cảnh báo sạt lở: Mô hình SINMAP có khả năng dự báo nguy cơ sạt lở và cung cấp thông tin cảnh báo cho các cơ quan chính phủ và tổ chức quản lý. Dựa trên dữ liệu địa hình và thời tiết, mô hình SINMAP có thể cung cấp thông tin quan trọng để phát hiện sớm và phòng ngừa sạt lở. |
| 4 | Mô hình TRIGRS (Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slope stability) là một mô hình thấm và ổn định sườn dốc dựa trên ô lưới. Mô hình này được phát triển để đánh giá nguy cơ sạt lở đối với các sườn dốc trong điều kiện mưa và thấm nước. 1. Đánh giá nguy cơ sạt lở địa phương: TRIGRS cho phép đánh giá nguy cơ sạt lở địa phương trên các sườn dốc cụ thể bằng cách sử dụng thông tin về địa hình, đặc điểm đất đai và dữ liệu mưa. - Mô phỏng quá trình thấm nước: Mô hình tính toán quá trình thấm nước vào lòng đất dựa trên thông số đất đai và dữ liệu mưa. Quá trình thấm nước được xem là một yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến sự ổn định của sườn dốc và khả năng xảy ra sạt lở. - Tính toán ổn định sườn dốc: TRIGRS sử dụng mô hình cơ học đất để tính toán chỉ số ổn định sườn dốc dựa trên thông số đất đai và dữ liệu thấm nước tính toán từ quá trình thấm nước. Mô hình này cung cấp một cách tiếp cận định lượng để đánh giá ổn định sườn dốc và dự đoán nguy cơ sạt lở. - Tính toán dự báo và theo dõi nguy cơ sạt lở: TRIGRS cho phép tính toán và dự báo nguy cơ sạt lở trong tương lai dựa trên dữ liệu mưa dự báo và thông số đất đai. Mô hình cũng có thể được sử dụng để theo dõi và đánh giá sự thay đổi của nguy cơ sạt lở theo thời gian. - Tích hợp dữ liệu đa nguồn: TRIGRS có khả năng tích hợp các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau như dữ liệu địa hình, thông số đất đai, và dữ liệu mưa. Điều này giúp cung cấp thông tin đa chiều và đáng tin cậy để đánh giá nguy cơ sạt lở. |
Dữ liệu địa hình: Bao gồm Dữ liệu độ cao của sườn dốc hoặc bề mặt đất. Đây có thể là các bản đồ độ cao hoặc mô hình số hóa độ cao. - Thông số đất đai: Bao gồm các Thông số đất đai quan trọng như độ cứng, độ nhớt, góc ma sát nội, độ thấm và độ bão hòa nước. các Thông số này thường được thu thập từ nghiên cứu địa chất và đo lường trên thực địa hoặc từ cơ sở Dữ liệu địa chất sẵn có. - Dữ liệu mưa: mô hình TRIGRS sử dụng Dữ liệu mưa để xác định lượng nước đổ vào sườn dốc và quá trình thấm nước. Dữ liệu mưa có thể được thu thập từ các trạm quan trắc thời tiết hoặc các mô hình dự báo thời tiết. - Thông tin về hình dạng và kích thước của sườn dốc: mô hình cần Thông tin về hình dạng và kích thước của sườn dốc để xác định các vùng có nguy cơ sạt lở và tính toán chỉ số ổn định sườn dốc. Thông tin này Bao gồm chiều dài, chiều rộng, góc nghiêng và hình dạng tổng thể của sườn dốc. - Thiết lập mô hình: Điều này Bao gồm việc xác định các tham số và Thông số cụ thể cho mô hình TRIGRS như hệ số thấm nước, kích thước ô lưới, khoảng thời gian mô phỏng, và các giả định về các quá trình thấm nước và ổn định sườn dốc. |
Tính toán đa chiều: TRIGRS tính toán ổn định sườn dốc theo cách đa chiều bằng cách sử dụng một mạng lưới ô để mô phỏng quá trình thấm nước và tính toán nguy cơ sạt lở. Điều này cho phép mô hình mô phỏng và dự đoán nguy cơ sạt lở trên diện tích rộng và cung cấp thông tin chi tiết về các vùng có nguy cơ cao. - Tính linh hoạt: Mô hình TRIGRS có khả năng linh hoạt và có thể được tùy chỉnh để phù hợp với các yêu cầu cụ thể của từng khu vực. Nó cho phép người sử dụng điều chỉnh các tham số và thông số đầu vào để tăng độ chính xác và đáng tin cậy của kết quả. - Đánh giá nguy cơ sạt lở trong tương lai: Mô hình TRIGRS không chỉ đánh giá nguy cơ sạt lở hiện tại mà còn có khả năng dự báo nguy cơ sạt lở trong tương lai dựa trên dữ liệu mưa dự báo. Điều này giúp người sử dụng đưa ra các biện pháp phòng ngừa và ứng phó hợp lý. - Sử dụng dữ liệu đa nguồn: TRIGRS có thể tích hợp dữ liệu đa nguồn như dữ liệu địa hình, thông số đất đai và dữ liệu mưa từ các nguồn khác nhau. Điều này giúp cung cấp thông tin đa chiều và chính xác để đánh giá nguy cơ sạt lở. - Hỗ trợ quyết định: Kết quả của TRIGRS có thể hỗ trợ quyết định về quản lý đất đai và phòng ngừa sạt lở. Bằng cách cung cấp thông tin về nguy cơ sạt lở và vùng có nguy cơ cao, mô hình này giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định thông minh về việc định vị và triển khai các biện pháp bảo vệ sườn dốc. |
- Yêu cầu dữ liệu đầu vào chi tiết: Mô hình TRIGRS yêu cầu dữ liệu đầu vào chi tiết về địa hình, thông số đất đai và dữ liệu mưa. Thu thập và xử lý dữ liệu này có thể đòi hỏi công sức và tài nguyên đáng kể. Nếu dữ liệu không chính xác hoặc thiếu sót, có thể dẫn đến kết quả không chính xác. - Giới hạn của mô hình ô lưới: Mô hình TRIGRS dựa trên một mạng lưới ô để mô phỏng quá trình thấm nước và tính toán nguy cơ sạt lở. Tuy nhiên, mô hình này có thể gặp khó khăn trong việc mô phỏng các chi tiết địa hình phức tạp hoặc các yếu tố địa chất không đồng nhất. Điều này có thể ảnh hưởng đến chính xác và độ tin cậy của kết quả. - Độ phức tạp tính toán: Mô hình TRIGRS yêu cầu tính toán phức tạp để mô phỏng quá trình thấm nước và tính toán chỉ số ổn định sườn dốc. Điều này đòi hỏi sự mạnh mẽ của máy tính và thời gian tính toán đáng kể, đặc biệt khi áp dụng cho các khu vực lớn hoặc với độ phân giải cao. - Giả định và độ tin cậy của dữ liệu: Mô hình TRIGRS dựa trên các giả định về quá trình thấm nước và ổn định sườn dốc. Độ tin cậy của kết quả phụ thuộc vào độ chính xác của các giả định này và độ tin cậy của dữ liệu đầu vào. Cần kiểm tra và xác minh các giả định và dữ liệu để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của kết quả. - Hạn chế trong dự báo mưa: Mô hình TRIGRS sử dụng dữ liệu mưa để dự đoán nguy cơ sạt lở trong tương lai. Tuy nhiên, dự báo mưa có thể gặp khó khăn và có sai số, đặc biệt khi dự báo trong các khu vực có biến đổi khí hậu và điều kiện thời tiết phức tạp |
Định vị nguy cơ sạt lở: TRIGRS được sử dụng để đánh giá và định vị các vùng có nguy cơ sạt lở trên sườn dốc. Mô hình tính toán chỉ số ổn định sườn dốc và xác định các vùng có nguy cơ cao dựa trên thông tin địa hình, thông số đất đai và dữ liệu mưa. Điều này giúp nhà quản lý sạt lở xác định các vùng ưu tiên cần quan tâm và triển khai các biện pháp phòng ngừa. - Dự báo nguy cơ sạt lở trong tương lai: TRIGRS có khả năng dự báo nguy cơ sạt lở trong tương lai dựa trên dữ liệu mưa dự báo. Mô hình tính toán lượng nước đổ vào sườn dốc và dự đoán thay đổi trong chỉ số ổn định sườn dốc theo thời gian. Điều này cho phép nhà quản lý sạt lở dự đoán các sự kiện sạt lở tiềm năng và chuẩn bị biện pháp ứng phó. - Đánh giá hiệu quả biện pháp phòng ngừa: TRIGRS có thể được sử dụng để đánh giá hiệu quả của các biện pháp phòng ngừa sạt lở. Bằng cách mô phỏng các biện pháp như xây dựng hệ thống thoát nước, cắt giảm sự đổ nước hay ổn định sườn dốc, mô hình có thể đánh giá tác động của các biện pháp này đối với nguy cơ sạt lở và đưa ra đề xuất cải thiện. - Định vị khu vực quản lý sạt lở: TRIGRS cung cấp thông tin về nguy cơ sạt lở và vùng có nguy cơ cao trên sườn dốc. Thông tin này hữu ích cho quy hoạch đô thị, quản lý đất đai và phát triển hạ tầng, giúp xác định khu vực cần quản lý sạt lở và áp dụng biện pháp phòng ngừa. - Phân tích nguy cơ sạt lở vùng lân cận: Mô hình TRIGRS không chỉ đánh giá nguy cơ sạt lở trên một vùng cụ thể mà còn có khả năng phân tích và đánh giá nguy cơ sạt lở trên các vùng lân cận. Điều này giúp xác định các vùng ảnh hưởng và tương tác của sạt lở, và từ đó phối hợp các biện pháp quản lý toàn diện. - Đánh giá ảnh hưởng của thay đổi môi trường: TRIGRS có thể được sử dụng để đánh giá ảnh hưởng của thay đổi môi trường, chẳng hạn như khai thác mỏ, xây dựng hạ tầng, thay đổi đất đai, và thay đổi sự phân bố mưa. Mô hình có thể dự đoán các tác động của các yếu tố này đối với ổn định sườn dốc và đưa ra khuyến nghị về quản lý và bảo vệ môi trường. - Phân tích sự thay đổi dự báo trong điều kiện thời tiết: TRIGRS có thể sử dụng dữ liệu dự báo thời tiết để phân tích sự thay đổi trong nguy cơ sạt lở dựa trên các kịch bản thời tiết khác nhau. Điều này giúp đánh giá tác động của các biến đổi khí hậu, các sự kiện thời tiết cực đoan, và dự báo lượng mưa vào nguy cơ sạt lở trong tương lai. |
| 5 | Mô hình GEOtop-FS là một công cụ phần mềm được sử dụng để mô phỏng các quá trình thủy văn trong hệ thống đất-thảm thực vật-khí quyển. Đây là một phần mở rộng của mô hình GEOtop, là một mô hình thủy văn phân tán mô phỏng cân bằng nước và năng lượng trong đất và thảm thực vật. - GEOtop-FS (Full Spectrum) mở rộng khả năng của GEOtop bằng cách tích hợp toàn bộ phổ bức xạ vào các phép tính cân bằng năng lượng. Điều này cho phép đại diện chi tiết và chính xác hơn về tương tác giữa bức xạ mặt trời, thảm thực vật và bề mặt đất |
GEOtop-FS bao gồm các thông số và biến số liên quan đến địa hình, hệ thống thủy văn, địa chất, thực vật và khí hậu. Dưới đây là một số thông tin thường được yêu cầu: - Địa hình: Điều này bao gồm độ cao của khu vực nghiên cứu, hình dạng mặt đất, độ dốc, hướng và các thông số khác liên quan đến địa hình như bản đồ độ cao và hệ thống tọa độ. - Thủy văn: Các thông số liên quan đến nước bao gồm mức nước đất, thông tin về các sông, hồ, giếng, sự thấm nước và dòng chảy nước trong khu vực nghiên cứu. - Địa chất: Dữ liệu địa chất cần cung cấp bao gồm các thông số về lớp đất, cấu trúc đất, độ phân tán, độ ẩm, độ thoát nước, độ hòa tan, hàm lượng chất hữu cơ và hàm lượng khoáng chất. - Thực vật: Thông tin về loại cây trồng hoặc cỏ, mật độ thực vật, chiều cao cây, chỉ số lá và các thông số khác liên quan đến sinh thái học trong khu vực nghiên cứu. - Khí hậu: Dữ liệu khí hậu bao gồm thông số như nhiệt độ không khí, lượng mưa, độ ẩm không khí, áp suất không khí, tốc độ gió và hướng gió. Thông tin này có thể được thu thập từ các trạm quan trắc khí tượng hoặc các nguồn dữ liệu khí tượng khác. |
- Phân tán đầy đủ: GEOtop-FS là một mô hình phân tán đầy đủ, có khả năng mô phỏng và quản lý thông tin về nước và chất lượng nước tại mỗi điểm trong một vùng địa lý. Điều này cho phép nắm bắt được sự biến đổi không gian và thời gian của các quá trình thủy văn trong hệ thống đất-sự thụ động. - Tính linh hoạt: Mô hình GEOtop-FS được thiết kế để có tính linh hoạt cao, cho phép tùy chỉnh và mở rộng các thành phần và quá trình mô phỏng. Điều này giúp nghiên cứu viên và người sử dụng tùy chỉnh mô hình để phù hợp với các yêu cầu cụ thể của nghiên cứu. - Đa mục đích: GEOtop-FS có khả năng ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như nghiên cứu thủy văn, quản lý tài nguyên nước, dự báo lũ lụt, dự báo nguồn nước và phân tích tác động của biến đổi khí hậu. Điều này cho phép mô hình được áp dụng trong nhiều ngữ cảnh và giúp hiểu rõ hơn về các quá trình thủy văn phức tạp. - Tính toán chính xác: GEOtop-FS sử dụng phương pháp tính toán số để mô phỏng các quá trình thủy văn và nước trong đất. Điều này đảm bảo tính chính xác và độ tin cậy của kết quả mô phỏng, giúp người sử dụng có được hiểu biết sâu hơn về hệ thống đất và quá trình thủy văn. - Hỗ trợ dữ liệu đa nguồn: Mô hình GEOtop-FS có khả năng chấp nhận dữ liệu đầu vào từ nhiều nguồn khác nhau như đo đạc trực tiếp, dữ liệu khí tượng, hình ảnh vệ tinh và dữ liệu GIS. Điều này giúp tăng tính linh hoạt và đáng tin cậy trong việc sử dụng dữ liệu từ các nguồn khác nhau để mô phỏng và phân tích quá trình thủy văn. |
- Độ phức tạp: GEOtop-FS là một mô hình phức tạp, yêu cầu kiến thức chuyên môn về thủy văn, địa lý, địa chất và toán học để hiểu và áp dụng mô hình một cách hiệu quả. Điều này đòi hỏi người sử dụng có kiến thức và kỹ năng đáng kể để xây dựng và chạy mô hình. - Yêu cầu dữ liệu đầu vào chi tiết: Mô hình GEOtop-FS đòi hỏi dữ liệu đầu vào chi tiết và đa dạng để mô phỏng các quá trình thủy văn. Việc thu thập và xử lý dữ liệu đầu vào có thể đòi hỏi thời gian và công sức, đặc biệt là khi không có sẵn các nguồn dữ liệu đáng tin cậy. - Thời gian tính toán và tài nguyên: Mô hình GEOtop-FS có thể đòi hỏi thời gian tính toán lớn và tài nguyên máy tính mạnh để chạy các mô phỏng phức tạp. Việc xử lý và phân tích kết quả cũng có thể đòi hỏi sự phân tích chi tiết và thời gian dài - Độ chính xác của dữ liệu đầu vào: Kết quả của mô hình GEOtop-FS phụ thuộc mạnh vào chất lượng và chính xác của dữ liệu đầu vào. Nếu dữ liệu không chính xác hoặc không đầy đủ, có thể dẫn đến sai sót và không chính xác trong kết quả mô phỏng. - Đánh giá và xác thực: Để đảm bảo tính chính xác và đáng tin cậy của mô hình, cần thực hiện quá trình đánh giá và xác thực bằng cách so sánh kết quả mô phỏng với dữ liệu thực tế hoặc dữ liệu từ các mô hình khác. Điều này có thể đòi hỏi nỗ lực và sự kiên nhẫn để xác định và hiểu rõ các giới hạn và hạn chế của mô hình. |
- Dự báo nguồn nước: GEOtop-FS có thể được sử dụng để dự đoán lượng nước được cung cấp từ một hệ thống lưu vực, đặc biệt là trong các khu vực có khí hậu lạnh và đóng băng đất. Nó cung cấp thông tin về lượng nước thấm vào đất, lưu lượng chảy trong sông và mức độ đóng băng, giúp quản lý tài nguyên nước hiệu quả hơn. - Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu: Mô hình GEOtop-FS cho phép các nhà nghiên cứu và chính phủ đánh giá tác động của biến đổi khí hậu lên chu trình nước và hệ thống đóng băng trong khu vực nghiên cứu. Nó có thể giúp dự đoán thay đổi môi trường nước và khí hậu trong tương lai và đưa ra các phương pháp quản lý phù hợp để thích ứng với những thay đổi này. - Quản lý tài nguyên nước: Mô hình GEOtop-FS có thể được sử dụng để tối ưu hóa quản lý tài nguyên nước trong các lưu vực sông, hồ và các khu vực đồng cỏ. Nó cung cấp thông tin chi tiết về lượng nước trong đất, lưu lượng chảy và việc đóng băng, giúp quản lý nguồn nước một cách hiệu quả hơn và tối đa hóa sử dụng tài nguyên. - Dự báo lũ lụt và hạn hán: Với khả năng mô phỏng chính xác về quá trình nước trong đất và tác động của đóng băng, GEOtop-FS có thể hỗ trợ trong việc dự báo và giảm thiểu rủi ro lũ lụt và hạn hán. |
| 6 | HEC-HMS (Hydrologic Engineering Centers - Hydrologic Modeling System) là một phần mềm mô phỏng thủy văn được phát triển bởi Viện Kỹ thuật Thủy văn (Hydrologic Engineering Center) thuộc Bộ Quốc phòng Hoa Kỳ. | Đặc điểm địa chất: Thu thập thông tin về đặc điểm địa chất của khu vực quan tâm, bao gồm độ bền của đất, góc nghiêng của bề mặt đất, độ mài mòn và các thông số địa chất khác liên quan đến tính chất sạt lở đất. Dữ liệu mưa: Thu thập dữ liệu mưa từ các trạm quan trắc trong khu vực hoặc sử dụng dữ liệu mưa lịch sử có sẵn. Cần lưu ý rằng mô hình HEC-HMS không cung cấp công cụ để mô phỏng mưa tới nơi chảy, do đó cần có một phương pháp riêng để ước tính mưa rơi lên các vùng sạt lở đất. Dữ liệu thủy văn: Bạn cần thu thập hoặc ước tính dữ liệu thủy văn, bao gồm dòng chảy sông, mực nước, và các thông số khác liên quan đến quá trình chảy nước trong lưu vực. Điều này bao gồm cả dữ liệu về lũ lụt và lượng nước lũ. Đặc điểm hạ lưu: Xác định đặc điểm hạ lưu của lưu vực, bao gồm địa hình, hệ thống thoát nước, và các yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến quá trình sạt lở đất. Thông số mô hình: Đặt các thông số và tham số mô hình cần thiết để mô phỏng sạt lở đất trong mô hình HEC-HMS. Các thông số này có thể bao gồm độ chảy, hệ số lưu trữ, hệ số suy hao và các thông số khác phù hợp với mô hình sạt lở đất mà bạn đang sử dụng. |
Tích hợp thông tin thủy văn: HEC-HMS cung cấp khả năng tích hợp thông tin thủy văn phong phú, bao gồm dữ liệu mưa, dòng chảy sông, và mức nước. Điều này cho phép bạn mô phỏng các quá trình thủy văn quan trọng liên quan đến trượt lở đất. Tính linh hoạt và mở rộng: HEC-HMS là một mô hình phần mềm mở và cung cấp khả năng linh hoạt để tùy chỉnh và mở rộng các phương pháp tính toán. Bạn có thể định nghĩa các quá trình, sự kiện mưa, thông số và tham số mô hình theo nhu cầu cụ thể của bạn. Sử dụng dữ liệu tổ chức: HEC-HMS có khả năng xử lý dữ liệu lớn và tổ chức theo cấu trúc lưu vực thủy văn. Điều này giúp cho việc nhập, xử lý và phân tích dữ liệu trở nên thuận tiện và dễ dàng. Tính khả thi và tiết kiệm thời gian: Với việc sử dụng HEC-HMS, bạn không cần phải sử dụng các phần mềm chuyên biệt riêng biệt cho mô phỏng trượt lở đất, do đó tiết kiệm thời gian và công sức trong việc tìm hiểu và triển khai các công cụ mới. |
Thiếu tính chính xác trong mô hình sạt lở đất: HEC-HMS không được phát triển đặc biệt cho mô hình hóa quá trình trượt lở đất. Do đó, các tính năng phức tạp như tác động của các yếu tố địa chất, độ chảy của nước trong đất và các quá trình xảy ra trong quá trình sạt lở không được mô hình hóa đầy đủ. Giới hạn về độ chính xác của dữ liệu: Kết quả từ mô hình HEC-HMS phụ thuộc vào chất lượng và độ chính xác của dữ liệu đầu vào, bao gồm dữ liệu mưa, dòng chảy và thông số địa chất. Nếu dữ liệu không chính xác hoặc không đủ, kết quả từ mô hình có thể bị sai lệch. |
Nghiên cứu "Flood forecasting in complex terrain using HEC-HMS: a case study in the Eastern Pyrenees, Spain" (Dự báo lũ lụt trong địa hình phức tạp bằng HEC-HMS: một nghiên cứu tại Eastern Pyrenees, Tây Ban Nha): Nghiên cứu này sử dụng mô hình HEC-HMS để mô phỏng các quá trình thủy văn và sự sụt lở đất trong khu vực Pyrenees. - Nghiên cứu "Simulation of rainfall-induced landslides using HEC-HMS: a case study in the Odeleite catchment, Portugal" (Mô phỏng sạt lở đất do mưa sử dụng HEC-HMS: một nghiên cứu tại lưu vực Odeleite, Bồ Đào Nha): Nghiên cứu này sử dụng mô hình HEC-HMS để mô phỏng môi trường thủy văn và sạt lở đất trong một lưu vực tại Bồ Đào Nha… |
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Cardozo, C. P., Lopes, E. S. S., & Monteiro, A. M. V. (2018). Shallow landslide susceptibility assessment using SINMAP in Nova Friburgo. Rev. Bras. de Cartografia, 70(4), 1206-1230.
2. Dias, A. V., & Gunathilake, A. A. J. K. (2014). Evaluation of sensitivity of the Waa and SINMap models (static) for landslide susceptibility risk mapping in Sri Lanka. In Landslide Science for a Safer Geoenvironment: Volume 2: Methods of Landslide Studies (pp. 167-173). Springer International Publishing.
3. do Pinho, T. M., & Augusto Filho, O. (2022). Landslide susceptibility mapping using the infinite slope, SHALSTAB, SINMAP, and TRIGRS models in Serra do Mar, Brazil. Journal of Mountain Science, 19(4), 1018-1036.
4. Glade, T., Anderson, M. G., & Crozier, M. J. (Eds.). (2005). Landslide hazard and risk (Vol. 807). Chichester: Wiley.
5. Hermawan, K., Sugianti, K., Martireni, A., & Satrio, N. A. (2023, May). Spatial and Temporal Analysis Prediction of Landslide Susceptibility Using Rainfall Infiltration and Grid-based Slope Stability Methods in West Bandung area of West Java-Indonesia. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 1173, No. 1, p. 012031). IOP Publishing.
6. Lin, W., Yin, K., Wang, N., Xu, Y., Guo, Z., & Li, Y. (2021). Landslide hazard assessment of rainfall-induced landslide based on the CF-SINMAP model: a case study from Wuling Mountain in Hunan Province, China. Natural Hazards, 106, 679-700.
7. Lombardo, L., Opitz, T., Ardizzone, F., Guzzetti, F., & Huser, R. (2020). Space-time landslide predictive modelling. Earth-Science Reviews, 209, 103318.
8. Luna, B. R. Q. (2012). Dynamic numerical run-out modelling for quantitative landslide risk assessment. University of Twente Faculty of Geo-Information and Earth Observation (ITC).
9. Melo, C. M., Kobiyama, M., Michel, G. P., & de Brito, M. M. (2021). The relevance of geotechnical-unit characterization for landslide-susceptibility mapping with SHALSTAB. GeoHazards, 2(4), 383-397.
10. Michel, G. P., Kobiyama, M., & Goerl, R. F. (2014). Comparative analysis of SHALSTAB and SINMAP for landslide susceptibility mapping in the Cunha River basin, southern Brazil. Journal of soils and sediments, 14, 1266-1277.
11. Pardeshi, S. D., Autade, S. E., & Pardeshi, S. S. (2013). Landslide hazard assessment: recent trends and techniques. SpringerPlus, 2, 1-11.
12. Pradhan, A. M. S., & Kim, Y. T. (2015). Application and comparison of shallow landslide susceptibility models in weathered granite soil under extreme rainfall events. Environmental Earth Sciences, 73, 5761-5771.
13. Simoni, S., Zanotti, F., Bertoldi, G., & Rigon, R. (2008). Modelling the probability of occurrence of shallow landslides and channelized debris flows using GEOtop‐FS. Hydrological Processes: An International Journal, 22(4), 532-545.
14. Shroder, J. F. (2021). Landslide hazards, risks, and disasters. Elsevier.
15. Sugianti, K., Sadisun, I. A., & Kartiko, R. D. (2022). Analysis of Maximum-Rainfall-Infiltration-Induced Slope Stability Using the Transient Rainfall Infiltration and Grid-based Regional Slope-stability Model in Cililin, West Java, Indonesia. Indonesian Journal on Geoscience, 9(2).
16. Terhorst, B., & Kreja, R. (2009). Slope stability modelling with SINMAP in a settlement area of the Swabian Alb. Landslides, 6, 309-319.
17. Tajbakhsh, S. M., Memarian, H., & Asiaye, M. (2015). Slope Stability Analysis using SINMAP (Case Study: Havenan’s Landslide Zone, Birjand, Iran). Journal of Geography and Environmental Hazards, 3(4), 19-34.
18. Vieira, B. C., Fernandes, N. F., Augusto Filho, O., Martins, T. D., & Montgomery, D. R. (2018). Assessing shallow landslide hazards using the TRIGRS and SHALSTAB models, Serra do Mar, Brazil. Environmental earth sciences, 77, 1-15.
