Nghiên cứu giải pháp BI (Business Intelligence) trong phân tích, xử lý dữ liệu, hỗ trợ ra quyết định cảnh báo thiên tai. Thử nghiệm đối với phân vùng cảnh báo nguy cơ trượt lở đất đá huyện Bát Xát, tỉnh Lào Cai
Việt Nam là một trong những quốc gia chịu nhiều ảnh hưởng của thiên tai. Tác động của biến đổi khí hậu và thiên tai ngày càng trở nên nghiêm trọng hơn và khó có thể lường hết được.
Các hiện tượng thời tiết bất thường, cùng với các hoạt động nhân sinh như phá rừng, khai khoáng, xây dựng các công trình giao thông, nhà cửa… thúc đẩy các quá trình tai biến địa chất, đặc biệt là hiện tượng trượt lở đất đá, lũ ống, lũ quét phát triển mạnh mẽ với quy mô ngày càng lớn, mức độ thiệt hại ngày càng tăng, đe dọa đến an sinh cộng đồng. Trượt lở đất đá, lũ quét đã xảy ra đặc biệt nghiêm trọng tại nhiểu địa phương, gây thiệt hại lớn về tính mạng và tài sản của nhân dân.
Bộ Tài nguyên và Môi trường đang thúc đẩy các nghiên cứu, điều tra về trượt lở đất đá, lũ ống, lũ quét trên diện rộng, phân vùng cảnh báo nguy cơ, để giúp Chính phủ, các địa phương có thể nắm bắt, hiểu biết về hiện trạng, nguy cơ trượt lở đất đá, lũ ống, lũ quét, từ đó có định hướng quy hoạch phát triển kinh tế - xã hội, có giải pháp phòng tránh và giảm thiểu thiệt hại về tính mạng, tài sản cho nhân dân.
Theo Viện Khoa học Địa chất và Khoáng sản, Bộ Tài nguyên và Môi trường, từ năm 2012 - 2018, Đề án đã triển khai và xây dựng bản đồ hiện trạng trượt lở đất đá tỷ lệ 1:50.000 trên 18 tỉnh miền núi phía Bắc: Thanh Hóa, Nghệ An, Lào Cai, Yên Bái, Sơn La, Lai Châu, Điện Biên, Cao Bằng, Bắc Kạn, Tuyên Quang, Hà Giang, Bắc Giang, Quảng Ninh, Hòa Bình, Lạng Sơn, Hà Tĩnh, Quảng Bình và Quảng Trị.
Đề tài “Nghiên cứu giải pháp BI (Business Intelligence) trong phân tích, xử lý dữ liệu, hỗ trợ ra quyết định trong dự báo thiên tai. Thử nghiệm đối với phân vùng cảnh báo nguy cơ trượt lở đất đá huyện Bát Xát, tỉnh Lào Cai” do KS. Phạm Minh Trường cùng nhóm tác giả Trung tâm Công nghệ phần mềm và GIS thực hiện với mục tiêu đề xuất phương pháp phân vùng cảnh báo nguy cơ trượt lở và xây dựng được hệ thống hỗ trợ ra quyết định cảnh báo nguy cơ trượt lở.
Bộ Tài nguyên và Môi trường là cơ quan của Chính phủ thực hiện chức năng quản lý nhà nước về các lĩnh vực đất đai, tài nguyên nước, tài nguyên khoáng sản, địa chất, môi trường, khí tượng thủy văn, biến đổi khí hậu, đo đạc bản đồ, quản lý tổng hợp tài nguyên và bảo vệ môi trường biển và hải đảo, viễn thám, quản lý nhà nước các dịch vụ công trong các lĩnh vực thuộc phạm vi quản lý của Bộ (theo Nghị định số 36/2017/NĐ-CP quy định chức năng, nhiệm vụ, quyền hạn và cơ cấu tổ chức của Bộ Tài nguyên và Môi trường, thay thế Nghị định số 21/2013/NĐ-CP ngày 04 tháng 3 năm 2013). Khối lượng dữ liệu phát sinh tại mỗi lĩnh vực do Bộ TNMT quản lý là rất lớn, đa dạng về nội dung, chủng loại và phương pháp lưu trữ dữ liệu.
Về nội dung, chủng loại dữ liệu: có thể phân loại theo các lĩnh vực quản lý của Bộ. Ở mỗi lĩnh vực quản lý, có thể phân chia dữ liệu thành các chuyên đề, lĩnh vực con khác nhau. Ví dụ trong lĩnh vực quản lý đất đai, có thể có các chủ đề dữ liệu liên quan tới hiện trạng sử dụng đất; quy hoạch sử dụng đất; giá đất… Mặt khác, nếu chiếu theo nội dung dữ liệu có thể phân chia nhóm các dữ liệu chuyên ngành và nhóm các dữ liệu điều hành tác nghiệp. Nhóm đã rà soát nội dung dữ liệu của một số lĩnh vực và nhận thấy đặc điểm là dữ liệu điều hành tác nghiệp (ví dụ các hồ sơ công việc, văn bản chỉ đạo, tờ trình, công văn…) cũng đóng vai trò cung cấp thông tin quan trọng không kém gì các cơ sở dữ liệu chuyên ngành.
Đề tài Nghiên cứu giải pháp BI (Business Intelligence) trong phân tích, xử lý dữ liệu, hỗ trợ ra quyết định trong dự báo thiên tai. Thử nghiệm đối với phân vùng cảnh báo nguy cơ trượt lở đất đá huyện Bát Xát, tỉnh Lào Cai đã hoàn thành các khối lượng đặt hàng theo thuyết minh. Ngày 27/11/2020 Bộ TNMT ra quyết định số 2680/QĐ-BTNMT về việc điều chỉnh thời gian thực hiện và hoàn thiện hồ sơ kết thúc việc thực hiện đề tài khoa học và công nghệ cấp bộ bắt đầu thực hiện từ năm 2018, trong đó đề tài BI thuộc nhóm phải tạm dừng thực hiện tính đến hết năm 2020. Tới thời điểm đó, đề tài đã hoàn thành các hạng mục điều tra, khảo sát, chuẩn hóa dữ liệu; nghiên cứu về công nghệ BI; phân tích đánh giá các yếu tố đầu ảnh hưởng tới trượt lở; xác định phương pháp đánh giá trượt lở phù hợp đối với khu vực thử nghiệm. Các công việc chưa thực hiện được bao gồm: xây dựng ứng dụng hỗ trợ cảnh báo thiên tai, thử nghiệm ứng dụng; xây dựng CSDL các yếu tố ảnh hưởng đến quá trình trượt lở đất đá cho các khu vực nghiên cứu thử nghiệm.
Một số kết luận cụ thể như sau: Thứ nhất, các yếu tố đầu vào sẽ ảnh hưởng trực tiếp, lớn nhất tới nguy cơ xảy ra trược lở tại địa phương. Qua đó rút ra một số đặc điểm:
- Đối với tham số độ cao: tham số độ cao từ 513.04 - 1002.71 và 1002.71 - 1504.04 là nơi phân bố nhiều điểm trượt nhất
- Đối với tham số độ dốc: các mức độ dốc từ 22 độ đến 40 độ và lớn hơn 40 độ là những yếu tố quan trọng, ảnh hưởng đến quá trình trượt lở đất đá.
- Đối với tham số phân cắt ngang - phân cắt sâu: yếu tố mật độ phân cắt ngang từ 3.87 - 6.09 m/km2, và mật độ phân cắt ngang từ 251.64 - 396.41 và 396.41 - 531.2 đóng vai trò khá lớn ảnh hưởng đến kết quả mô hình nguy cơ trượt lở đất đá, với số lượng điểm trượt nằm trong mức này khá cao theo thống kê từ dữ liệu hiện trạng và các dữ liệu không gian.
- Đối với tham số độ bền đất đá - mức độ chứa nước của đất đá: các số 15 liệu chưa phản ánh hết được quy luật khách quan của trượt lở đất đá. Cần thận trọng khi sử dụng yếu tố quan trọng này làm tham số đầu vào.
- Đối với loại vỏ phong hóa - bề dày vỏ phong hóa: các kiểu vỏ Sialferit - Sialit, Sialferit, Silixit - Sialferit, Ferosialit - Sialferit sẽ đóng vai trò làm tham số đầu vào quan trọng, bên cạnh đó, bề dày lớp vỏ phong hóa từ 10-30 m cũng có những tác động quan trọng đến hiện tượng trượt lở đất đá trên khu vực nghiên cứu.
- Đối với yếu tố thảm phủ và biến động: cần chú ý đến các tham số Cây bụi, trảng cỏ và Biến động vì đây là hai đối tượng thảm phủ có số lượng tập trung điểm trượt chủ yếu.
Thứ hai, nhóm nghiên cứu đề xuất áp dụng một trong bốn hoặc phối hợp cả bốn phương pháp bao gồm: Phương pháp phân tích cây hệ thống AHP; Phương pháp đánh giá đa tiêu chí không gian (SMCE); Phương pháp chỉ số thống kê (SI); Phương pháp xác xuất để phân vùng cảnh báo nguy cơ trượt lở tại khu vực thử nghiệm Huyện Bát Xát, Tỉnh Lào Cai
Thứ ba, công nghệ BI đã, đang và sẽ tiếp tục phát triển nhằm cung cấp khả năng phân tích dữ liệu, trình bày trực quan hóa dữ liệu. Đây là nền tảng tốt, phù hợp với các hệ thống ứng dụng hỗ trợ ra quyết định. Để xây dựng thành công một hệ thống BI thì kho dữ liệu là yếu tố tiên quyết. Những dữ liệu chuẩn hóa được trong phạm vi đề tài có thể được sử dụng ở các kho dữ liệu tương tự sau này.
Có thể tìm đọc toàn văn báo cáo kết quả nghiên cứu (mã số 19681/2020) tại Cục Thông tin khoa học và công nghệ quốc gia.
https://vista.gov.vn/
