Gửi bình luận
Các khu vực có nguy cơ trượt lở đất, đá sẽ hiển thị màu sắc, hình dạng, kích thước có nguy cơ. Phương pháp này có độ chính xác cao hơn các phương pháp truyền thống như mô hình hóa bề mặt (DEM), mô hình kỹ thuật số bề mặt (DSM)…
Bên cạnh đó, nhóm nghiên cứu đã lựa chọn phương pháp thống kê để tìm ngưỡng mưa kích hoạt trượt lở cho khu vực nghiên cứu (đây là phương pháp phù hợp nhất với dữ liệu hiện có của nhóm nghiên cứu).
Dữ liệu mưa cung cấp cho hệ thống và tính ngưỡng mưa gồm có: Dữ liệu mưa từ trạm đo tại 3 trạm ở Mù Cang Chải và 3 trạm ở Văn Yên, dữ liệu được cập nhật gần thời gian thực, liên tục vào hệ thống; Dữ liệu mưa vệ tinh (GPM - Global Precipitation Measurement Mission) miễn phí có độ phân giải tốt và tần suất 30 phút/lần; Dữ liệu mưa từ mô hình GFS (Hệ thống Dự báo toàn cầu) cung cấp dữ liệu dự báo mưa, đang được sử dụng trong các hệ thống cảnh báo của Tổng cục Phòng chống Thiên tai và Tổng cục Khí tượng Thủy văn.
Từ các phương pháp về công nghệ trên, nhóm nghiên cứu đã xây dựng thành công hệ thống cảnh báo trượt lở đất tại khu vực huyện Văn Yên và Mù Cang Chải ở tỷ lệ bản đồ 1:50.000. Đặc biệt, hệ thống cảnh báo này đã tích hợp mô hình trí tuệ nhân tạo với dữ liệu viễn thám, dữ liệu mưa từ các trạm. Hệ thống cảnh báo được chia làm 4 cấp độ: Ít nguy cơ; nguy cơ trung bình; nguy cơ cao; nguy cơ rất cao.
Hệ thống cảnh báo trượt lở đất của nhóm nghiên cứu vừa đưa ra các cấp độ cảnh báo, vừa đề xuất các giải pháp kỹ thuật như chống nguy cơ trượt lở, tránh tác động gây áp lực lên sườn dốc và những phương án di dời khi có điều kiện bất thường về mưa lũ.
Kết quả của đề tài góp phần bổ sung kiến thức thực tiễn vào việc đào tạo và giảng dạy các môn học liên quan đến dữ liệu lớn, khai phá dữ liệu, trí tuệ nhân tạo, tai biến địa chất; cảnh báo trượt lở; lập quy hoạch và kế hoạch cho các ngành môi trường, địa chất, quản lý đất đai…
Nhóm nghiên cứu mong muốn các cấp chính quyền địa phương và các nhà quy hoạch sử dụng hệ thống bản đồ cảnh báo nguy cơ trượt lở đất để thực hiện công tác di dời, sắp xếp dân cư, xây dựng các công trình...
Nhóm nghiên cứu sẵn sàng phối hợp với tỉnh Yên Bái để các thông tin cảnh báo này có thể gửi trực tiếp qua zalo và email tới các cơ quan chức năng và người dân địa phương, nhằm phòng tránh và có phương án di dời khi xảy ra hiện tượng bất thường về mưa lũ.
