Phân vùng nhạy cảm trượt lở đất sử dụng công nghệ địa không gian và tiến trình phân tích thứ bậc: Trường hợp nghiên cứu tại thị xã Mường Lay và vùng phụ cận
- Tác giả: Nguyễn Duy Liêm 1*, Nguyễn Mạnh Lực 2, Dương Văn Thành 2, Trần Thị Ngọc Ánh2, Phùng Thị Ngọc Anh 2
Cơ quan:
1 Trường Đại học Nông Lâm TP. Hồ Chí Minh, TP. Hồ Chí Minh, Việt Nam
2 Viện Vật lý Địa cầu, Hà Nội, Việt Nam
- *Tác giả liên hệ:This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
- Nhận bài: 25-12-2022
- Sửa xong: 04-04-2023
- Chấp nhận: 25-04-2023
- Ngày đăng: 30-04-2023
- Lĩnh vực: Địa chất - Khoáng sản
Tóm tắt:
Nghiên cứu này trình bày một cách tiếp cận tích hợp viễn thám, hệ thống thông tin địa lý (GIS) và tiến trình phân tích thứ bậc (AHP) để phân vùng nhạy cảm trượt lở đất cho thị xã Mường Lay và vùng phụ cận thuộc Trung du và miền núi phía Bắc. Chín tiêu chí liên quan đến trượt lở đất, bao gồm: thạch học, mật độ đứt gãy hoạt động, độ dốc, phân cắt sâu, phân cắt ngang, lớp phủ mặt đất, thành phần cơ giới đất, lượng mưa ngày lớn nhất và mật độ động đất được tạo ra bằng cách sử dụng dữ liệu quan trắc mặt đất hoặc cảm biến từ xa trong môi trường GIS. Trọng số của mỗi tiêu chí được xác định bằng cách sử dụng AHP tùy thuộc vào tầm quan trọng tương đối đến việc xuất hiện trượt lở đất tại khu vực nghiên cứu thông qua tổng quan tài liệu. Bản đồ nhạy cảm trượt lở đất được tạo ra bằng phương pháp kết hợp tuyến tính có trọng số trong GIS và được phân loại thành năm cấp nhạy cảm là rất thấp, thấp, trung bình, cao và rất cao theo phương pháp phân loại phân vị. Kết quả cho thấy diện tích có cấp nhạy cảm rất thấp, thấp, trung bình, cao và rất cao lần lượt là 29%, 24%, 21%, 15% và 11%. Độ chính xác của các kết quả này ở mức chấp nhận với diện tích dưới đường cong thu nhận (AUC) là 63,3%. Hầu hết các sự kiện trượt lở đất được ghi nhận đều nằm ở các khu vực có độ nhạy cảm cao và rất cao. Những phát hiện này có thể hữu ích cho các nhà quy hoạch và ra quyết định trong việc lập kế hoạch sử dụng đất và quản lý độ dốc để ngăn ngừa hoặc giảm thiểu trượt lở đất trong tương lai.
Drobne, S., and Lisec, A., (2009). Multi-attribute Decision Analysis in GIS: Weighted Linear Combination and Ordered Weighted Averaging. Informatica, 33, 459–474.
Đoàn Viết Long, Nguyễn Chí Công, Nguyễn Quang Bình, and Nguyễn Tiến Cường, (2020). Đánh giá thực trạng và giải pháp nghiên cứu về sạt lở đất ở Việt Nam giai đoạn 2010 - 2020. Tạp Chí Khoa Học và Công Nghệ Thủy Lợi, 61, 119–128.
Highland, L. M., and Bobrowsky, P., (2008). The landslide Handbook - A guide to understanding landslides. U.S. Department of the Interior, U.S. Geological Survey.
Mersha, T., and Meten, M., (2020). GIS-based landslide susceptibility mapping and assessment using bivariate statistical methods in Simada area, northwestern Ethiopia. Geoenvironmental Disasters, 7(1). https://doi.org/10.1186/s40677-020-00155-x
Reichenbach, P., Rossi, M., Malamud, B. D., Mihir, M., and Guzzetti, F. (2018). A review of statistically-based landslide susceptibility models. Earth-Science Reviews, 180(March), 60–91. https://doi.org/10.1016/j.earscirev.2018.03.001
Saaty, T. L., (1980). The Analytic Hierarchy Process Mcgraw Hill, New York. Agricultural Economics Review, 70.
Trịnh Xuân Hòa, (2017). Thuyết minh bản đồ phân vùng cảnh báo nguy cơ trượt lở đất đá khu vực tỉnh Điện Biên tỷ lệ 1:50.000.
Yong, C., Jinlong, D., Fei, G., Bin, T., Tao, Z., Hao, F., Li, W., and Qinghua, Z. (2022). Review of landslide susceptibility assessment based on knowledge mapping. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment, January. https://doi.org/10.1007/s00477-021-02165-z.
Các bài báo khác