Mặc dù trong những năm gần đây, có vô số nghiên cứu đánh giá về mức độ nhạy cảm với lũ lụt dựa trên sự tối ưu của các mô hình dự đoán nguy cơ lũ quét nhưng vẫn còn khoảng trống về phân tích toàn diện tích hợp các yếu tố động (độ biến động cao) và tĩnh (độ biến động thấp) để kiểm tra những thay đổi theo thời gian trong xác suất lũ lụt.

Do đó, nghiên cứu sinh Hoàng Đức Vinh (Phòng thí nghiệm Trọng điểm Quốc gia về Động lực học sông biển, Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam) và cộng sự ở Trung tâm Nghiên cứu vũ trụ và Viễn thám, ĐH Quốc lập Trung ương) đã thử dùng thuật toán học máy để dự đoán các khu vực có nguy cơ xảy ra lũ quét trong giai đoạn 2013 -2022. Kết quả được công bố trong bài báo “Assessing the influence of human activities on flash flood susceptibility in mountainous regions of Vietnam” (Đánh giá sự ảnh hưởng của các hoạt động con người lên nguy cơ xảy ra lũ quét ở vùng núi cao Việt Nam), tạp chí Ecological Indicators (Chi tiết bài báo xem tại đây)

Hai thập kỷ qua, sự tăng trưởng về kinh tế nhanh của Việt Nam đã kéo theo quá trình đô thị hóa, chuyển đổi mục tiêu sử dụng đất, giảm diện tích rừng tự nhiên, làm trầm trọng thêm sự nguy hiểm của lũ quét. Hiện tượng thiên tai này đã gây ra rất nhiều thiệt hại đến tính mạng con người, cơ sở hạ tầng và tài sản ở các vùng núi Việt Nam. Một trong những công cụ quan trọng để giúp cư dân những vùng dễ xảy ra lũ quét là lập các bản đồ nguy cơ dựa trên mối tương quan giữa những sự kiện lũ đã từng xảy ra và những nhân tố ảnh hưởng. Nghiên cứu sinh Hoàng Đức Vinh và cộng sự tập trung vào Mường La, một huyện miền núi của tỉnh Sơn La, phía Bắc Việt Nam, sử dụng dữ liệu từ Tổng cục Phòng chống thiên tai và các dữ liệu hiện trường từ Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam. Khu vực mà họ nghiên cứu có 226 điểm dễ xảy ra lũ quét trong các năm từ 2013 đến 2022.

Để tìm hiểu thêm những yếu tố liên quan đến khả năng xảy ra lũ quét, nghiên cứu sinh Hoàng Đức Vinh và cộng sự đã đánh giá một cách định lượng ảnh hưởng của các hoạt động con người trong giai đoạn 2001 đến 2022. Với một số thuật toán học máy sẵn có, họ đã phân tích 15 nhân tố độc lập và kiểm tra 452 điểm dữ liệu lịch sử để dự đoán xác suất xảy ra lũ quét và xây dựng bản đồ nguy cơ lũ quét thời kỳ 2013-2022. Với các điều kiện thời tiết tương đồng có khả năng kích hoạt lũ quét, họ đã ước tính xác suất lũ quét và phân bố về mặt không gian của lũ quét giai đoạn 2001–2020. 

Để đánh giá tác động của con người, họ đã thực hiện một phân tích chi tiết về các mẫu hình sử dụng đất và sử dụng các chỉ số như Chỉ số Thực vật khác biệt được chuẩn hóa (NDVI) và chỉ số Xây dựng khác biệt được chuẩn hóa (NDBI), hai yếu tố đóng vai trò quan trọng trong định hình vai trò định hình những khác biệt trong xác suất giữa hai giai đoạn. Kết quả cho thấy những xu hướng nguy cơ và tiết lộ sự gia tăng đáng kể xác xuất lũ quét tới 7,69% và 4,01% trong các khu vực được phân loại cao và khả năng nguy cơ rất cao trong hai thập kỷ qua. 

Kịch bản nguy cơ lũ quét được đánh giá cho giai đoạn vừa qua (2001–2010) bằng cách phân tích sự biến động của các yếu tố LULC (chuyển đổi mục tiêu sử dụng đất), NDVI và NDBI, trong đó những thay đổi về LULC có thể ảnh hưởng đến dòng chảy bề mặt, tốc độ thấm và mô hình thoát nước, do đó ảnh hưởng đến khả năng và mức độ nghiêm trọng của lũ lụt, NDVI tương quan chặt chẽ với tần suất lũ quét, NDBI càng cao thì càng dễ bị lũ quét hơn do dòng chảy tích tụ nhanh chóng khi có lượng mưa lớn. Do đó, nghiên cứu đã định lượng được tác động của con người đối với khả năng xảy ra lũ quét trong khu vực. Cụ thể, các hoạt động của con người trong hai thập kỷ qua đã làm tăng khả năng xảy ra lũ quét, dẫn đến mức tăng lần lượt là 7,69% và 4,01% ở các vùng có nguy cơ lũ quét cao và rất cao. 

Phân tích cho thấy những thay đổi ở rừng tự nhiên, diện tích mặt nước, đất nông nghiệp và khu vực xây dựng đã dẫn đến giá trị NDVI giảm và giá trị NDBI tăng trong giai đoạn 2001–2010 và 2013–2022. Những biến đổi do con người gây ra đã góp phần làm tăng xác suất và mức độ nghiêm trọng của lũ quét, qua đó nhấn mạnh trách nhiệm của con người trong việc thay đổi mức độ nghiêm trọng của thiên tai.

Theo tiasang