ĐÁNG GIÁ THIỆT HẠI LŨ ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG<br />
<br />
ThS. Phạm Ngọc<br />
Trường Đại Học Thủy Lợi – Cơ Sở 2<br />
2 Trường Sa, Phường 17, Quận Bình<br />
Thạnh, Tp Hồ Chí Minh<br />
Email: phamngoc_76@yahoo.com<br />
<br />
Tóm tắt<br />
Lũ ở đồng bằng sông Cửu Long đã gây ra những ảnh hưởng lớn tới những hoạt động kinh<br />
tế xã hội, và gây thiệt hại những tài sản của người dân sống trong vùng ngập lũ. Việc dự<br />
báo với những thông tin chi tiết về lũ như: phạm vi không gian, độ ngập và khoảng thời<br />
gian ngập, cùng với những thiệt hại mà nó gây ra thì rất cần thiết cho những công việc<br />
giảm thiểu thiên tai lũ lụt. Trong nghiên cứu này với sự trợ giúp của mô hình VRSAP, và<br />
kết quả điều tra thực địa về thiệt hại do trận lũ 2000, những thông số cơ bản của lũ và<br />
thiệt hại kinh tế do những trận lũ có tần suất khác nhau gây ra ở ĐBSCL đã được tính<br />
toán và thảo luận. Những thiệt hại đã được tính toán bao gồm những thiệt hại trực tiếp,<br />
gián tiếp, và hữu hình cho 4 loại sử dụng đất khác nhau (dân cư, thương nghiệp, công<br />
nghiệp, và cơ sở hạ tầng). Đồng thời, đường cong tần suất - thiệt hại, quan hệ giữa tần<br />
suất lũ tại Kratie và những thiệt hại kinh tế tiềm tàng, đã được xây dựng, rất có ích cho<br />
việc ước tính thiệt hại nhanh hỗ trợ cho việc lập kế hoạch những công việc cứu trợ, hỗ<br />
trợ cho những người dân bị ảnh hưởng, các biện pháp phòng chống…<br />
<br />
I. ĐẶT VẤN ĐỀ<br />
<br />
Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) bao gồm 11 tỉnh: Minh Hải, Kiên Giang, Sóc<br />
Trăng, Cần Thơ, Trà Vinh, Vĩnh Long, Bến Tre, Tiền Giang, An Giang, Đồng Tháp, và<br />
một phần tỉnh Long An. Nó đóng một vai trò quan trọng trong phát triển kinh tế của Việt<br />
nam. Nó đóng góp 40% sản phẩm nông nghiệp của toàn quốc, các sản phẩm lúa gạo và<br />
thủy sản góp phần quan trọng cho xuất khẩu và chiếm khoảng 27% GDP của toàn quốc.<br />
Tuy nhiên, bên cạnh những nguồn lợi, lũ cũng ảnh hưởng đến các hoạt động kinh tế - xã<br />
hội của người dân sống trong vùng ngập lũ, gây ra những tổn thất về người, thiệt hại cơ sở<br />
hạ tầng và các hệ thống sản suất. Số liệu thống kê thiệt hại về lũ ở ĐBSCL trong những<br />
năm gần đây được thể hiện trong bảng 1 dưới đây:<br />
<br />
Bảng1: Thiệt hại do lũ ở ĐBSCL<br />
Năm 1978 1984 1991 1994 1995 1996 1997 2000<br />
Số người chết 196 107 143 407 127 219 7 481<br />
Thiệt hại - - 590.000 2.283.888 383.572 2.465.823 67.496 3.911.198<br />
(106 đồng)<br />
Nguồn: Tổng hợp từ các Ban phòng chống lụt bão địa phương<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
1<br />
Số liệu trên cho thấy rằng ước tính thiệt hại kinh tế do lũ gây ra ở ĐBSCL là khá<br />
lớn. Tuy nhiên phương pháp ước tính những thiệt hại trên hiện nay chủ yếu dựa trên số<br />
liệu thống kê từ các hộ gia đình, cơ sở sản xuất… của địa phương bị thiệt hại do lũ báo<br />
cáo lên, phương pháp này nhiều khi mang lại kết quả không chính xác, bị động, và tốn<br />
thời gian. Hơn nữa những thiệt hại này mới chỉ đề cập tới những thiệt hại kinh tế do lũ<br />
trực tiếp gây ra cho cơ sở hạ tầng, nông nghiệp, nhà cửa của người dân sống trong vùng<br />
ngập lũ, mà chưa đề cập tới các thiệt hại gián tiếp, các thiệt hại vô hình: như thiệt hại đến<br />
các hoạt động kinh tế xã hội, ảnh hưởng môi trường, đến sức khoẻ của nhân dân sống<br />
trong vùng ngập lũ…<br />
Đáng giá thiệt hại sau mỗi một trận lũ là một trong những công việc rất quan trọng<br />
và cần thiết trong quản lý và giảm thiểu thiệt hại lũ. Mục tiêu của nghiên cứu này sẽ đánh<br />
giá những thiệt hại kinh tế do lũ gây ra sẽ được đánh giá một cách đầy đủ hơn bao gồm<br />
các thiệt hại hữu hình (trực tiếp, gián tiếp), và vô hình. Đồng thời tìm kiếm một đường<br />
quan hệ giữa thiệt hại kinh tế với các trận lũ có tần suất khác nhau (hay đường tần xuất<br />
thiệt hại) để trợ giúp cho những người quản lý trong lĩnh vực quản lý và giảm thiểu thiệt<br />
hại lũ ở ĐBSC có thể ước lượng nhanh thiệt hại ngay sau mỗi trận lũ.<br />
<br />
II. PHƯƠNG PHÁP TIẾP CẬN<br />
Đánh giá định lượng những thiệt hại kinh tế gây ra do lũ cũng như bất kỳ một loại<br />
thiên tai nào đều là một quá trình rất phức tạp. Nó bị điều khiển bởi nhiều yếu tố bao gồm<br />
cả những đặc trưng của lũ như độ sâu và thời gian ngập, vận tốc dòng chảy, phân bố<br />
không gian của lũ…, và những hoạt động kinh tế xã hội của người dân sống trong vùng<br />
ngập lũ. Trong những thập kỷ gần đây, với sự phát triển của công nghệ, trên thế giới đã có<br />
rất nhiều mô hình đánh giá thiệt hại lũ đã được phát triển với sự hỗ trợ của các mô hình<br />
toán mô phỏng lũ và sử dụng những công nghệ mới như GIS và viễn thám. Ví dụ như mô<br />
hình FLOODIS được thiết kế bởi Xiuwan (1998), mô hình UFDSM của Heping và cộng<br />
sự (1998), mô hình IISDHM của Dutta và cộng sự (1998)…Trong nghiên cứu này,<br />
phương pháp đáng giá thiệt hại lũ ĐBSCL cũng được cấu thành từ hai bộ phận cơ bản đó<br />
là: mô hình lũ và mô hình đánh giá thiệt hại. Sơ bộ phương pháp tiếp cận được mô tả như<br />
trong hình 1.<br />
Mô hình VRSAP đã được sử dụng để mô phỏng và dự báo các tình trạng ngập lụt<br />
tiềm ẩn do các trận lũ với nhiều tần suất khác nhau gây ra cho ĐBSCL như: độ sâu ngập,<br />
thời gian ngập, diện tích ngập phân bố theo không gian. Mô hình được GS. Nguyễn Như<br />
Khuê xây dựng và phát triển từ năm 1978 để mô phỏng chuyển động một chiều của nước<br />
và vật chất (mặn, các chất hoá sinh…). Tính đến thời điểm hiện nay mô hình VRSAP đã<br />
được kiểm nghiệm qua thực tế, cho kết quả tương đối chính xác, và được sử dụng rộng rãi<br />
trong công tác quy hoạch và dự báo lũ ở ĐBSCL.<br />
Yêu cầu chính cho việc đánh giá thiệt hại lũ là xây dựng và sử dụng những “hàm<br />
thiệt hại” (loss functions), hoặc những đừơng cong thiệt hại. Những hàm số, đường cong,<br />
này liên quan đến một lọai công trình kiến trúc cụ thể hoặc cây trồng… và thể hiện thông<br />
tin về quan hệ giữa thiệt hại và những đặc trưng của lũ như: độ sâu ngập lụt, diện tích<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
2<br />
ngập,…, Để xây dựng những hàm số thiệt hại, nghiên cứu này đã sử dụng hai cách tiếp<br />
cận cơ bản sau đây đã được sử dụng:<br />
(1) Tổ chức những cuộc điều tra khảo sát sau lũ cho những công trình kiến trúc<br />
bị ngập lũ, việc xác định những thiệt hại cho nhiều loại kết cấu bị ngập khác<br />
nhau, và một quan hệ thống kê được xây dựng từ những số liệu này.<br />
(2) Thiệt hại mang tính lý thuyết, nó có thể bị gây ra cho một đối tượng đặc<br />
biệt, được ước lượng bằng cách giả thiết mực nước bao phủ trên sàn với<br />
nhiều độ sâu khác nhau.<br />
<br />
Hình 1: Sơ đồ mô tả sơ bộ phương pháp tiếp cận<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
3<br />
Số liệu địa hình Số liệu khí tượng, thủy văn Các lọai thiệt hại<br />
<br />
<br />
Điều tra thực địa, thu thập số liệu<br />
Mô hình VRSAP<br />
Hàm thiệt hại Số liệu kinh tế xã hội<br />
Mô phỏng tình trạng ngập gây<br />
ra bởi những trận lũ với tần suất<br />
khác nhau Ước lượng thiệt hại<br />
<br />
<br />
Đường tần suất thiệt hại<br />
III. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU<br />
III.1. Mô phỏng các trận lũ sử dụng mô hình VRSAP<br />
Trước tiên, mô hình VRSAP sẽ được sử dụng để hoàn nguyên trận lũ đã xảy ra ở<br />
ĐBSCL. Phân tích số liệu mực nước thực đo tại Tân Châu, các trận lũ xảy ra vào năm<br />
1961, 1978, 1996, 2000 được coi là những trân lũ lớn. So với những trận lũ khác, trận lũ<br />
năm 2000 có những đặc điểm đặc biệt hơn như: nó có 2 đỉnh, đỉnh thứ nhất các đỉnh thứ 2<br />
chỉ khoảng hơn một tháng, thời gian đỉnh lũ xảy ra sớm hơn, chính vì vậy mà nó sẽ gây ra<br />
cho ĐBSCL mức độ ngập lụt cao hơn, và thời gian ngập lụt lâu hơn, và hậu quả của nó là<br />
thiệt hại lớn nhất từ trước đến nay. Do đó lũ năm 2000 đã được chọn để hoàn nguyên<br />
bằng mô hình VRSAP. Sau đó, mô hình VRSAP, với bộ thông số đã hiệu chỉnh trên, sẽ<br />
được dùng để dự đoán tình trạng ngập lụt tại ĐBSCL do các trận lũ tương ứng với khoảng<br />
thời gian lặp lại 2 năm, 5 năm, 10 năm, 20 năm, 50 năm, 100 năm, 500 năm, và 1000<br />
năm, bằng cách thay đổi biên đầu vào tương ứng.<br />
<br />
Kết quả mô phỏng lũ 2000<br />
<br />
Những điều kiện vật lý của lưu vực sông Mêkông từ Kratie ra đến biển được đưa<br />
vào xem xét trong mô hình bao gồm: toàn bộ hệ thống sông Mêkông từ Kratie ra đến biển,<br />
hệ thống sông Vàm cỏ, hệ thống công trình trên sông, hệ thống đường giao thông. Dựa vào<br />
số liệu cập nhật đến năm 1998, những hiện trạng về địa hình này sẽ được rời rạc hóa và đưa<br />
vào mô hình với 999 đoạn sông, 745 nút sông, và 248 ô trữ. Điều kiện biên khác trong mô<br />
hình bao gồm có biên thượng lưu, biên hạ lưu, và biên khí tượng (mưa).<br />
Sau khi nhập số liệu đầu vào, các công việc như hiệu chỉnh mô hình, kiểm tra mức<br />
độ chính xác của việc hiệu chỉnh mô hình bằng những tham số thống đã được thực hiện.<br />
Kết quả tính toán cho thấy rằng, tại các trạm thượng lưu dọc sông chính như: Tân Châu,<br />
Châu Đốc, Long Xuyên, Vàm Nao, Cao Lãnh, sự phù hợp giữa đường quá trình lũ tính<br />
toán và thực đo rất tốt cả về độ lớn, hình dạng và thời gian. Còn đối với các trạm đo khác,<br />
mô hình VRSAP đã mô phỏng đỉnh lũ tương đối chính xác so với thực đo cả về độ lớn và<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
4<br />
thời gian, nhưng về dạng đường quá trình lũ thì mô hình mô phỏng chưa được tốt, đặc<br />
biệt là phía hạ lưu. Tuy nhiên để đánh giá thiệt hại lũ tiềm tàng lũ độ sâu ngập lớn nhất là<br />
yếu tố quan trọng nhất. Do đó mô hình VRSAP với bộ thông số đã hiệu chỉnh để hoàn<br />
nguyên lũ 2000 đã được sử dụng để dự báo tình trạng ngập lụt tại ĐBSCL do những trận<br />
lũ tương ứng với những tần xuất khác nhau gây ra.<br />
<br />
Tính toán tình trạng ngập lụt gây ra bởi những trận lũ với tần suất khác nhau<br />
<br />
Đối với đặc điểm lũ của ĐBSCL là lũ hiền tức là có tốc độ dòng chẩy lũ nhỏ (1.5<br />
to 2.0km/h ở thượng lưu), tốc độ lên xuống thấp (khoảng 5-7 cm/ngày, tối đa 20-<br />
30cm/ngày), nhưng khoảng thời gian ngập và diện tích ngập lớn. Do đó trong nghiên cứu<br />
này, chỉ có 3 thông số là độ sâu ngập, khoảng thời gian ngập, và diện tích ngập, được tính<br />
toán và dự báo để trợ giúp việc đánh giá thiệt hại lũ.<br />
Để sử dụng mô hình VRSAP để tính tóan những tình trạng ngập lụt tiềm tàng<br />
(hoặc lớn nhất có thể), do những trận lũ có tần suất khác nhau gây ra, vấn đề đặt ra là phải<br />
dự báo được biên lưu lượng thượng lưu, biên mực nước triều hạ lưu, và mưa. Đối với<br />
ĐBSCL hai yếu tố quan trọng gây ra tình trạng ngập lụt đó là nước lũ về từ phía thượng<br />
lưu và triều từ biển Đông và biển Tây, mưa gây ảnh hưởng rất ít đến tình trạng ngập lũ.<br />
Hay nói cách khác các biên lưu lượng, và biên triều ứng với khoảng thời gian lặp lại là 2<br />
năm, 5 năm, 10 năm, 20 năm, 50 năm, 100 năm, 500 năm, và 1000 năm, cần được tính<br />
toán và xem xét kỹ hơn để đưa vào mô hình.<br />
Như đã phân tích ở trên, với những đặc điểm đặc biệt, lũ 2000 đã gây ra thiệt hại<br />
lớn nhất cho ĐBSCL từ trước đến nay. Do đó đường quá trình lưu lượng của lũ 2000 sẽ<br />
được sử dụng như là đường cơ sở để thu phóng ra những đường quá trình lưu lượng ứng<br />
với những thời gian lặp lại (tần suất) khác nhau. Trong nghiên cứu này phương pháp đơn<br />
giản của Kreyszig (1968), hay mô hình tuyến tính, đã được sử dụng bằng cách nhân các<br />
giá trị tương ứng trong đường quá trình lưu lượng lũ năm 2000 với một tỷ số lưu lượng<br />
RQ. Đối với biên triều hạ lưu, và biên mưa, để đơn giản hoá vấn đề nghiên cứu này đã sử<br />
dụng tổ hợp bất lợi nhất đó là mực nước triều năm 1994, mưa năm 2000 như số liệu đầu<br />
vào cho mô hình để dự báo cho tất cả các trận lũ kịch bản. Kết quả tính tóan được trình<br />
bày trong bảng 2, bảng 3.<br />
<br />
Bảng 2: Diện tích ngập lớn nhất tính toán từ mô hình theo Ha<br />
Độ sâu Diện tích ngập tính toán do các trận lũ tướng ứng với khoảng thời gian lặp lại T năm<br />
ngập (m) T=2 T=5 T = 10 T = 20 T = 50 T = 100 T = 500 T = 1000<br />
0 - 0.5 479,451 397,200 356,161 339,790 452,740 273,046 351,821 354,948<br />
0.5-1 205,488 208,610 242,556 269,450 144,737 295,565 249,209 217,453<br />
1-1.5 158,194 198,499 195,751 167,368 198,149 207,380 239,909 263,617<br />
1.5-2 356,944 214,446 180,868 166,420 172,272 146,850 155,390 168,633<br />
2-2.5 228,301 301,597 282,443 294,162 271,180 219,411 143,508 135,320<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
5<br />
2.5-3 85,053 152,967 227,762 233,575 240,633 494,930 265,730 236,385<br />
3-3.5 17,380 58,141 73,469 75,646 83,498 146,439 359,997 389,357<br />
3.5-4 0 19,137 35,021 66,756 69,485 47,884 67,232 89,265<br />
4-4.5 0 0 0 9,711 26,586 42,334 57,767 39,842<br />
4.5-5 0 0 0 0 0 0 14,284 58,349<br />
5-5.25 0 0 0 0 0 0 0 9,517<br />
Tổng 1,530,812 1,550,597 1,594,031 1,622,876 1,659,279 1,873,838 1,904,847 1,962,685<br />
<br />
Bảng 3: Khoảng thời gian ngập, và thời gian đạt cực trị tính toán từ mô hình<br />
Các trận lũ kịch Cao độ mực nước tại Thời gian Khoảng thời gian Đỉnh mực nước<br />
bản ứng với T năm Tân Châu<br />
lặp lại (m) Từ Đến (ngày) Ngày Z (m)<br />
T=2 >3.5 19/7 10/11 115 26/9 4.55<br />
>4.5 20/9 2/10 13 26/9 4.55<br />
T=5 >3.5 16/7 23/11 131 25/9 4.97<br />
>4.5 4/9 25/10 52 25/9 4.97<br />
T = 10 >3.5 15/7 29/11 138 25/9 5.18<br />
>4.5 31/8 7/10 68 25/9 5.18<br />
T = 20 >3.5 14/7 4/12 144 25/9 5.36<br />
>4.5 27/8 4/11 70 25/9 5.36<br />
T = 50 >3.5 13/7 9/12 150 25/9 5.55<br />
>4.5 13/7 9/12 150 25/9 5.55<br />
T = 100 >3.5 12/7 12/12 154 25/9 5.68<br />
>4.5 21/7 14/11 117 25/9 5.68<br />
T = 500 >3.5 11/7 18/12 161 22/9 6.19<br />
>4.5 20/7 20/11 124 22/9 6.19<br />
T = 1000 >3.5 10/7 20/12 164 22/9 6.29<br />
>4.5 20/7 23/11 127 22/9 6.29<br />
<br />
III.2. Ước tính những thiệt hại lũ<br />
II.3.1. Phân loại thiệt hại<br />
<br />
Theo kết quả nghiên cứu đã được công bố của một số nhà khoa học trên thế giới (Foster,<br />
1941; Sewell và cộng sự, 1962; Kate, 1965; Parker và Pennning-Rowell, 1972;…),các<br />
thiệt hại do lũ có thể được chia ra hai loại chính đó là những thiệt hại hữu hình và vô hình.<br />
Những thiệt hại hữu hình là những thiệt hại mà có thể đánh giá định lượng được bằng<br />
tiền. Nhưng những thiệt hại vô hình thì khó có thể biểu diễn bằng các giá trị tiền bạc như:<br />
đau ốm, lo lắng về tinh thần, không thuận lợi và gián đoạn trong các hoạt động xã hội.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
6<br />
Trong nghiên cứu này các lọai thiệt hại được phân chia như sau:<br />
Dựa vào loại hình sử dụng đất, những thiệt hại lũ hữu hình có thể được chia ra làm 4<br />
loại phụ như:<br />
Những thiệt hại đến đất dân cư. Những thiệt hại này lại được chia ra làm 2 loại đó<br />
là những thiệt hại sơ cấp và thứ cấp. Những thiệt hại sơ cấp bao gồm những mất<br />
mát kinh tế mà lũ phá hoại đến tài sản của những người dân như là: công trình kiến<br />
trúc, và những tài sản khác bên trong và ngoài nhà. Những thiệt hại thứ cấp là<br />
những chi phí mà người dân sống trong vùng ngập lũ phải trả để chống chọi với lũ<br />
để bảo vệ tài sản của họ, hoặc sửa chữa và vệ sinh nhà của họ sau mùa lũ.<br />
Những thiệt hại đến đất nông nghiệp. Trong thời gian mùa lũ, nước lũ gây thiệt<br />
hại đến những vùng đất sử dụng cho nông nghiệp như đất trồng trọt, và mặt nước<br />
nuôi trồng thủy sản. Do hậu quả của lũ, năng suất sản suất nông nghiệp bị giảm, và<br />
mức độ của nó phụ thuộc vào độ sâu ngập và thời gian ngập.<br />
Những thiệt hại đến đất phi dân cư. Đó là những thiệt hại mà lũ gây ra cho những<br />
sử dụng đất thuộc về công nghiệp và thương nghiệp. Chúng cũng bao gồm các<br />
thiệt hại sơ cấp và thứ cấp tương tự như những thiệt hại đến dân cư.<br />
Những thiệt hại đến cơ sở hạ tầng công cộng. Đó là những thiệt hại về kinh tế do<br />
lũ phá hoại đến những công trình công cộng như là trường học, bệnh viện, giao<br />
thông, …<br />
<br />
Những thiệt hại vô hình bao gồm thiệt hại về người do chết đuối, những mất mát về<br />
những công trình văn hoá quan trọng, bệnh tật, những ảnh hưởng đến tinh thần…Hiện<br />
nay, chưa có một phương pháp nào phù hợp để ước lượng những loại thiệt hại này. Tuy<br />
nhiên trong nghiên cứu này, chúng được ước lượng bằng tiền mà các hộ gia đình đã phải<br />
chi phí để trị bệnh xảy ra trong hời gian mùa lũ.<br />
<br />
II.3.2. Thu thập số liệu<br />
<br />
Để ước lượng được những thiệt hại lũ đòi hỏi phải có hai loại số liệu đó là: số liệu kinh tế<br />
xã hội, và thiệt hại lũ. Loại số liệu thứ nhất đã được thu thập từ niên giám thống kê bao<br />
gồm những thông tin về hiện trạng sử dụng đất, dân số, tài sản, cây trồng, vật nuôi…Loại<br />
số liệu thứ 2 là những liên quan giữa thiệt hại và những thông số cơ bản của lũ, chúng<br />
được sử dụng để xây dựng những hàm số thiệt hại. Trong nghiên cứu này, những thông<br />
tin liên quan đến thiệt hại và lũ 2000 đã được thu thập từ phương pháp khảo sát thực địa<br />
với những phiếu điều tra và kết hợp phỏng vấn. Những mẩu câu hỏi đã được thiết kế cho<br />
4 loại hình sử dụng đất đó là dân cư, thương nghiệp, công nghiệp, và nông nghiệp. Hai<br />
muơi lăm phiếu điều tra cho mỗi loại câu hỏi đã được phát ra và thu lại tại một số làng và<br />
thi trấn dọc sông Mêkông thuộc tỉnh Đồng Tháp.<br />
<br />
II.3.3. Kết quả tính toán<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
7<br />
Do số lượng phiếu điều tra quá ít, và chưa phân bố đều trên toàn đồng bằng nên những<br />
hàm thiệt hại cho từng loại sử dụng đất đã không thể xây dựng được. Hơn nữa bản đồ chi<br />
tiết về sử dụng đất ở ĐBSCL không có sẵn. Vì vậy nghỉên cứu này những thiệt hại lũ<br />
được đáng giá bằng ước lượng bình quân. Phân bố sử dụng đất, các số liệu kinh tế xã hội<br />
được lấy với một giá trị bình quân trên toàn đồng bằng.<br />
<br />
Những thông tin về những thiệt hại của trận lũ 2000 đạt được từ khảo sát thực địa sẽ<br />
được sử dụng như là số liệu cơ sở để ước lượng những thiệt hại do những trận lũ kịch bản<br />
gây ra, hay nói mô hình tuyến tính sẽ được áp dụng.<br />
<br />
Dựa vào cơ sở của việc phân cấp báo động của Đài Khí tượng Thủy văn Nam bộ, có 2 giả<br />
thiết kéo theo đã được sử dụng. Thứ nhất, những loại hình sử dụng đất ở vùng nông thôn<br />
như những hộ dân cư, cây trồng và vật nuôi, và những cơ sở hạ tầng khác sẽ bắt đầu bị<br />
phá hoại khi mực nước ở Tân Châu lên đến 3.5m. Thứ 2, những loại hình sử dụng đất ở<br />
vùng đô thị như những hộ dân cư, những cơ sở thương nghiệp, những cơ sở công nghiệp,<br />
sẽ bắt đầu bị phá hoại khi mực nước ở Tân Châu lên đến 4.5m. Kết quả tính tóan được<br />
trình bày từ bảng 4 đến bảng 8.<br />
Bảng 4: Những thiệt hại đến đất dân cư gây ra bởi những trận lũ kịch bản<br />
Những trận Những thiệt hại trực tiếp Những Những<br />
lũ kịch bản Sơ cấp Thứ cấp thiệt hại thiệt hại<br />
ứng với Công Các loại Chống Vệ sinh gián tiếp vô hình<br />
khoảng T trình tài sản chọi với và những<br />
năm lặp lại kiến trúc khác lũ công vệc<br />
khác<br />
9 9 9<br />
(10 đ) (10 đ) (10 đ) (109đ) (109đ) (109đ)<br />
T=2 28 0 45 191 110 0<br />
T=5 585 1,139 322 640 370 95<br />
T = 10 605 1,171 333 667 468 128<br />
T = 20 618 1,192 342 688 499 134<br />
T = 50 632 1,219 350 703 719 219<br />
T = 100 722 1,376 403 758 871 258<br />
T = 500 731 1,399 406 827 923 278<br />
T = 1000 754 1,442 420 861 980 293<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
Bảng 5: Những thiệt hại đến đất thương nghiệp gây ra bởi những trận lũ kịch bản<br />
Những trận Những thiệt hại trực tiếp Những Tổng<br />
lũ kịch bản Sơ cấp Thứ cấp thiệt hại những<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
8<br />
ứng với Công Hàng hoá Chống Vệ sinh gián tiếp thiệt hại<br />
khoảng T trình bên trong chọi với và những<br />
năm lặp lại kiến trúc lũ công vệc<br />
khác<br />
(109đ) (109đ) (109đ) (109đ) (109đ) (109đ)<br />
T=2 0 0 0 0 0 0<br />
T=5 0 450 243 158 834 1,685<br />
T = 10 0 462 250 163 1,121 1,996<br />
T = 20 0 471 254 166 1,175 2,065<br />
T = 50 0 481 260 169 1,922 2,833<br />
T = 100 0 544 294 191 2,267 3,296<br />
T = 500 0 553 299 194 2,443 3,488<br />
T = 1000 0 569 308 200 2,578 3,655<br />
<br />
<br />
<br />
Bảng 6: Những thiệt hại đến đất công nghiệp gây ra bởi những trận lũ kịch bản<br />
Những trận Những thiệt hại trực tiếp Những Tổng những<br />
lũ kịch bản Sơ cấp Thứ cấp thiệt hại thiệt hại<br />
ứng với Những Hàng hoá Chống Vệ sinh gián tiếp<br />
khoảng T tài sản bên trong chọi với và những<br />
năm lặp lại cố định lũ công vệc<br />
khác<br />
9 9 9<br />
(10 đ) (10 đ) (10 đ) (109đ) (109đ) (109đ)<br />
T = 2- yrs 0 0 0 0 0 0<br />
T = 5-yrs 119,266 399,507 166,762 415 68,923 750,646<br />
T = 10-yrs 127,780 428,027 178,667 445 96,565 827,183<br />
T = 20-yrs 130,093 435,772 181,900 453 101,203 845,042<br />
T = 50-yrs 138,023 462,336 192,988 480 171,795 966,174<br />
T = 100-yrs 175,450 587,707 245,321 610 228,130 1,223,620<br />
T = 500- yrs 170,026 569,538 237,737 592 234,304 1,207,289<br />
T = 1000-<br />
yrs 180,056 603,134 251,760 626 254,129 1,282,628<br />
<br />
<br />
<br />
Bảng 7: Những thiệt hại đến đất nông nghiệp gây ra bởi những trận lũ kịch bản<br />
Những trận Những thiệt hại tới các loại đất nông nghiệp Tổng thiệt<br />
lũ kịch bản Lúa Đông Cây ăn trái Vườn tạp Nuôi trồng hại<br />
ứng với Xuân Thủy sản<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
9<br />
khoảng T (109đ) (109đ) (109đ) (109đ) (109đ)<br />
năm lặp lại<br />
T=2 1,349 223 44 3,036 4,653<br />
T=5 1,443 226 45 3,295 5,009<br />
T = 10 1,559 232 46 3,530 5,368<br />
T = 20 1,587 236 47 3,736 5,607<br />
T = 50 1,660 242 48 3,813 5,763<br />
T = 100 1,915 273 55 4,847 7,090<br />
T = 500 2,069 278 56 4,697 7,100<br />
T = 1000 2,173 286 57 4,974 7,491<br />
<br />
<br />
Bảng 8: Những thiệt hại đến đất cơ sở hạ tầng công cộng gây ra bởi những trận lũ kịch<br />
bản<br />
Những trận lũ Những thiệt hại trực tiếp Những thiệt Tổng thiệt hại<br />
kịch bản ứng Quốc lộ và Các công trình hại gián tiếp<br />
với khoảng T tỉnh lộ công cộng<br />
năm lặp lại khác<br />
9<br />
(10 đ) (109đ) (109đ) (109đ)<br />
T=2 915 4,688 280 5,882<br />
T=5 1,296 6,606 395 8,296<br />
T = 10 1,486 7,565 455 9,503<br />
T = 20 1,649 8,387 502 10,538<br />
T = 50 1,822 9,254 554 11,630<br />
T = 100 1,940 9,848 589 12,377<br />
T = 500 2,402 12,177 729 15,308<br />
T = 1000 2,493 12,634 756 15,883<br />
<br />
Thảo luận<br />
Dựa và những thiệt hại bình quân đã được tính toán cho mỗi loại sử dụng đất cụ thể,<br />
đường cong quan hệ tần suất lũ tại Kratie và những thiệt hại kinh tế của chúng gây ra cho<br />
ĐBSCL đã được xây dựng, nhưng do thiếu số liệu thiệt hại thực tế nên việc hiệu chỉnh<br />
đường cong này đã không thể thực hiện được trong nghiên cứu này.<br />
<br />
Tuy nhiên, kết quả tính toán từ đường cong trên có thể dẫn đến việc kết quả dự báo lớn<br />
hơn so với thực tế, vì một số lý do sau:<br />
Mô hình VRSAP là mô hình một chiều nên sự mô phỏng chi tiết các thông số thiệt<br />
hại vật lý như độ sâu ngập, thời gian ngập, và diện tích ngập cho từng vùng nhỏ,<br />
(từng ô chứa) chưa được thể hiện. Do đó kết quả tính tóan các thông số này từ mô<br />
hình VRSAP có thể sẽ lớn hơn thực tế.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
10<br />
Phân bố những loại sử dụng đất trong diện tích bị ngập lụt đã được lấy với giá trị<br />
bình quân trên toàn đồng bằng.<br />
Số lượng số phiếu điều tra thì quá nhỏ so với số lượng hộ dân cư. Hơn nữa, những<br />
phiếu này chưa phân bố đều trên đồng bằng.<br />
Những thiệt hại được ước lượng dựa vào những thông tin thu thập được về thiệt hại<br />
của lũ 2000, hay mô hình tuyến tính đã được sử dụng. Mà trận lũ này đã gây ra thiệt<br />
hại lớn nhất từ trước đến nay do những đặc điểm đặc biệt của nó.<br />
<br />
IV. Kết luận và kiến nghị<br />
Kết quả của nghiên cứu này có ích trong công tác quản lý và giảm thiểu tác hại do lũ gây<br />
ra cho ĐBSCL. Thứ nhất, những bản đồ ngập (bao gồm thông tin về diện tích ngập, độ<br />
sâu) và khoảng thời gian ngập gây ra bởi những trận lũ có tần suất khác nhau mà chứng<br />
được mô phỏng từ mô hình VRSAP có thế được sử dụng như là những chỉ dẫn cho công<br />
công tác quy hoặc sử dụng đất, phát triển cơ sở hạ tầng, quản lý lũ…Thứ 2, đường cong<br />
tần suất - thiệt hại, quan hệ giữa tần suất lũ tại Kratie và những thiệt hại kinh tế tiềm<br />
tàng của chúng gây ra cho ĐBSCL, đã được xây dựng mà trong đó đã quan tâm một<br />
cách đầy đủ hơn đến các loại thiệt hại cho các loại sử dụng đất. Đường cong này có thể<br />
được sử dụng để ước tính thiệt hại nhanh sau mỗi trận lũ, hoặc dự báo những thiệt hại lũ<br />
ở ĐBSCL, nó rất có ích trong việc lập kế hoạch những công việc cứu trợ, hỗ trợ cho<br />
những người dân bị ảnh hưởng, các biện pháp phòng chống…<br />
<br />
Tuy nhiên nhằm tìm kiếm những hàm số thiệt hại chính xác hơn cho từng loại sử dụng<br />
đất cụ thể mà có thể sử dụng cho việc ước lượng thiệt hại lũ nhanh ở ĐBSCL, nhà nước<br />
cần phải đầu tư kinh phí cho những đề tài nghiên cứu xa hơn về đánh giá thiệt hại lũ để<br />
từng bước tiến tới xây dựng một phần mềm về đánh giá thiệt hại lũ cho Việt nam nói<br />
chung cũng như cho ĐBSCL nói riêng.<br />
<br />
TÀI LIỆU THAM KHẢO<br />
[1]. Beard, L.R., (1997), Estimating flood frequency and average annual damage,<br />
Water SA, Vol.24, No3, pp 84-88.<br />
[2]. Berning, C., và cộng sự (2001), Loss functions for structural flood mitigation<br />
measures, Water SA, Vol.27, No1, pp 35-38.<br />
[3]. Booysen, H.J., và cộng sự (1999), Methodology for the calculation of industrial<br />
flood damage and its application to and industry in Vereeniging, Water SA,<br />
Vol.25, No1, pp 41-46.<br />
[4]. Dutta, D., và cộng sự (1998), Methodology for flood damage assessment using GIS<br />
and distributed hydrologic model, International Center for Disaster-Mitigation<br />
Engineering, University of Tokyo, Tokyo, Japan.<br />
[5] Dutta, D., và cộng sự (2000), An integrated model for flood inundation and<br />
damage simulation and its application, Proceedings of APFRIEND Workshop on<br />
Mekong Basin Studies: Bangkok, Thailand, pp 61-74.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
11<br />
[6]. Penning-Rowsell, E.C., và cộng sự (1977), The Benefit of Flood Alleviation: A<br />
manual of assessment techniques, Saxon House, England.<br />
[7]. Parker, D.J., và cộng sự (1987), Urban Flood Protection Benefits: A project<br />
appraisal guide, Gower Technical Press Ltd, England.<br />
[8]. Plessis, LA.D., và cộng sự (1999), Calculation of the secondary effects of floods in<br />
lower Orage River area – a GIS approach, Water SA, Vol.25, No2.<br />
[9]. Plessis, L.D, và cộng sự (2001), Estimation of total direct flood damage in the<br />
lower Orange River area with the aid of a flood simulation model - a GIS<br />
approach, Water SA, Vol.24, No3, pp 201-204.<br />
[10]. Smith, D. (1994), Flood damage estimation-A reviewed of urban stage-damage<br />
curves and loss function, Journal of Water Resources and Management, March,<br />
April,pp 231-238.<br />
[11]. Yang, C.R., và cộng sự (2001), Development of a GIS-Based flood information<br />
system for floodplain modeling and damage calculation, Journal of the American<br />
Water Resources Association, pp 567-577, pp 35-38.<br />
<br />
Abstract<br />
Floods in the Mekong River Delta of Vietnam affect socio-economic activities of people,<br />
and damages assets in flood prone area. Flood prediction with detailed information of<br />
spatial extent, depth and duration of inundation, and estimation of damages caused by<br />
floods are very important for flood disaster mitigation measures such as relief works,<br />
preparedness, etc. In this study with aid of VRSAP model and the field surveyed data on<br />
damages caused by 2000 flood, the damages are estimated and discussed, in terms of<br />
direct, indirect, and intangibles damages, for different type of land use, namely<br />
residences, commercial, industrial, agricultural, and infrastructure. At the same time,<br />
damage-frequency curve for the case studied also was developed. This curve is useful for<br />
rapid damage estimation in planning for relief works, preparedness activities, etc.<br />
<br />
<br />
<br />
<br />
12<br />