Giới thiệu phương pháp mô phỏng dự báo vùng ảnh hưởng do lũ bùn đá

4

Introduction to a modelling method for prediction of the area inundated by a debris flow

Giới thiệu

Dự báo và xác định phạm vi ảnh hưởng do lũ bùn đá rất cần thiết cho công tác quy hoạch sử dụng đất và di dân tái định cư tại các khu vực nguy cơ cao lũ quét, lũ bùn đá. Phần lớn đối tượng thiệt hại do lũ bùn đá xảy ra trong vùng tích tụ/ trầm tích của dòng lũ bùn đá dọc theo ven suối và cửa ra suối; trong đó, nhà cửa, đường, cầu, cống bị thiệt hại đặc biệt nghiệm trọng là tại vùng nón phóng vật ở cửa ra suối lũ bùn đá (Hình 1). Tại Việt Nam vấn đề này vẫn còn là thách thức lớn. Trên thế giới, có nhiều nghiên cứu đã phát triển các phương pháp xác định phạm vi vùng nón phóng vật. Các phương pháp dự báo diện tích ngập lũ bùn đá có thể chia thành 2 nhóm: nhóm các phương pháp kinh nghiệm và nhóm các phương pháp tính toán động lực.
Các phương pháp kinh nghiệm dựa trên các trận lũ bùn đá đã xảy ra để thống kê và xác định phạm vi vùng tích tụ và một số thông số khác như: phạm vi di chuyển dòng lũ bùn đá, thể tích lũ bùn đá và lưu lượng đỉnh của lũ bùn đá. Phương pháp kinh nghiệm xác định vùng ảnh hưởng do lũ bùn đá dựa vào bản đồ địa hình của Nhật Bản đã áp dụng thử nghiệm tại trận lũ bùn đá suối Háng Chú – Mù Căng Chải. Kết quả cho thấy vùng ảnh hưởng cơ bản trùng khớp với thực tế [1].
[1]Các phương pháp tính toán động lực học xem xét sự bảo toàn khối lượng, động lượng và năng lượng của dòng lũ bùn đá để mô phỏng sự lan truyền của dòng chảy bằng cách sử dụng các mô hình trung bình theo độ sâu 1D hoặc 2D. Nhóm phương pháp tính toán động lực thường khó áp dụng. Vấn đề chủ yếu nằm ở sự lựa chọn các thông số của dòng lũ bùn đá và phải chấp nhận nhiều giả định trong các lý thuyết của mô hình.[1]
Trong bài này, nhóm tác giả giới thiệu sơ lược về một phương pháp kinh nghiệm xác định vùng ảnh hưởng bởi lũ bùn đá. Phương pháp này cũng được Cục khảo sát địa chất Hoa kỳ đề xuất để lập bản đồ về vùng ảnh hưởng của lũ bùn đá và đá lở [2]. [1]

Hình 1. Trường học xây dựng tại cửa ra suối bị phá hủy do nằm trong phạm vi nón phóng vật/ khu vực trầm tích của trận lũ bùn đá suối Háng Chú, thị trấn Mù Căng Chải, Yên Bái rạng sáng ngày 3/8/2017.

Phương pháp kinh nghiệm dự báo vùng ảnh hưởng của lũ bùn đá

Iverson (1988) [3] đề xuất phương pháp cho phép dự báo tiết diện dòng lũ bùn đá và diện bề mặt địa hình bị ngập bởi dòng lũ bùn đá dựa trên các công thức bán kinh nghiệm về quan hệ với thể tích lũ bùn đá. Mô hình dựa trên quan sát đơn giản với nguyên tắc thể tích của dòng lũ bùn đá (V) càng lớn thì diện tích tiết diện ngang (A) và diện tích bao phủ (B) của dòng bùn đá càng lớn. Sự phụ thuộc A-V và B-V đã được ghi nhận đối với các dạng dòng vật liệu khác nhau (dòng đá lở, dòng vật liệu phun trào núi lửa và dòng lũ bùn đá) và được trình bày dưới dạng quan hệ bán thực nghiệm (Griswold và Iverson, 2008 [4]; Scheidl và Rickenmann, 2010[5]):

trong đó, A: diệt tích tiết diện ngang của dòng lũ
B: diện tích dòng lũ bao phủ
kA và kB là các hệ số linh động phụ thuộc vào dạng dòng chảy, với bùn đá, theo Simoni và đồng sự (2011): kA≈0.07 và kB≈18 [6]. Thực tế, tính linh động của dòng lũ bùn đá phụ thuộc vào lượng nước và cấp phối của vật liệu dòng bùn đá.

Để xét đến tính phân tán dữ liệu thu thập từ thực tế xung quanh đường hồi quy thực nghiệm, Simoni và đồng sự (2011) [6] đề xuất 2 hệ số bất định a và b, với giá trị lấy theo hàm số phụ thuộc vào mức độ tin cậy (Hình 2).

Hình 2 Quan hệ giữa thể tích lũ bùn đá với diện tích tiết diện ngang (trái) và diện tích bề mặt (phải) của dòng bùn đá theo kinh nghiệm [6]
Tùy thuộc vào trường hợp cụ thể, các hệ số a và b cho phép người dùng dự đoán về các tình huống tốt nhất/xấu nhất về diện tích ảnh hưởng và tiết diện ngang dòng bùn đá theo một hàm số phụ thuộc vào mức độ tin cậy. Ngoài ra, việc xét kết hợp của a và b khác nhau cho phép tái hiện được vận tốc và tính linh động của dòng bùn đá dự kiến khi chúng ta đã có thông tin về của dòng bùn đá.

Tính toán phạm vi ảnh hưởng của lũ bùn đá bằng phần mềm Dflowz

DFLOWZ là phần mềm sử dụng phương pháp bán kinh nghiệm như đã trình bày ở trên để dự tính diện tích ảnh hưởng bởi lũ bùn đá [7]. Các công thức (3,4) như trình bày ở trên được dùng trong phần mềm DFLOWZ để dự báo vùng ảnh hưởng của lũ bùn đá trên nón phóng vật khi có số liệu về bề mặt địa hình. Diện tích tiết diện ngang dòng lũ bùn đá được giả thiết là như nhau tại mọi vị trí dọc theo đường đi của lũ bùn đá. Đây cũng là cơ sở để tính bề rộng vùng ảnh hưởng của lũ bùn đá tại các vị trí mặt cắt.
Các dữ liệu đầu vào gồm có: Mô hình số độ cao (DEM) của bề mặt khu vực nghiên cứu, đường đi của dòng bùn đá (bao gồm vị trí ban đầu của bùn đá), thể tích bùn đá
Từ các thông tin đầu vào trên, DFLOWZ tự động tính toán ra diện tích lũ bùn đá sẽ đi qua với kết quả thể hiện trên bình đồ và theo các mặt cắt ngang chọn trước. Hình 3 là kết quả tính toán một ví dụ.

Hình 3 Kết quả tính toán phạm vi ảnh hưởng của lũ bùn đá trên bình đồ và theo các mặt cắt.

Nhận xét

Phương pháp tính toán xác định phạm vi ảnh hưởng lũ bùn đá của Iverson là một phương pháp kinh nghiệm nên khi sử dụng không xét được bản chất vật lý của hiện tượng lũ bùn đá. Tuy nhiên, đây là một phương pháp đơn giản, đòi hỏi ít dữ liệu đầu vào. Phương pháp này có thể là một lựa chọn thay thế cho việc sử dụng các mô hình tính toán động lực phức tạp khi chưa có đầy đủ các thông số về bản chất vật lý của lũ bùn đá. Việc dùng phương pháp này rất phù hợp khi cần phân tích sơ bộ để thiết lập bản đồ phạm vi thiệt hại do lũ bùn đá.
Sử dụng phần mềm DFLOWZ xác định phạm vi ảnh hưởng của lũ bùn đá trên suối tự nhiên tương đối đơn giản. Ngoài ra, còn có thể sửa đổi mô hình DEM tạo hình dạng công trình phòng tránh lũ bùn đá như đập chắn, tường chắn hoặc đê ngăn… để dự báo vùng ảnh hưởng của lũ bùn đá khi có công trình phòng trị lũ bùn đá.
Khi sử dụng mô hình kết hợp với quan sát thực địa lũ bùn đá đã xảy ra sẽ giúp điều chỉnh lại các thông tin đầu vào cho mô hình nhằm dự báo phạm vi thiệt hại do lũ bùn đá chính xác hơn.

Nguyễn Quang Tuấn, Vũ Thị Hà Trang, Nguyễn Thu Hằng

Trường Đại học Thủy lợi.

E-mail: nqtuan@tlu.edu.vn

Vũ Bá Thao

Viện Thủy Công, Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam.

E-mail: vubathao@gmail.com

 

Tài liệu tham khảo

1. Thao, V.B. and N.T. Kiên, Phương pháp xác định khu vực rủi ro lũ bùn đá dựa vào bản đồ địa hình. Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 2020. 713(5): p. 37-46.
2. Griswold, J.P. and R.M. Iverson, Mobility statistics and automated hazard mapping for debris flows and rock avalanches, in Scientific Investigations Report. 2008: Reston, VA. p. 67.
3. Iverson, R.M., S.P. Schilling, and J.W.J.G.S.o.A.B. Vallance, OBJECTIVE DELINEATION OF LAHAR-INUNDATION HAZARD ZONES. 1998. 110: p. 972-984.
4. Griswold, J.P. and R.M.J.S.I.R. Iverson, Mobility statistics and automated hazard mapping for debris flows and rock avalanches. 2008.
5. Scheidl, C. and D. Rickenmann, Empirical prediction of debris‐flow mobility and deposition on fans. Earth Surface Processes and Landforms, 2009. 35: p. 157-173.
6. Simoni, A., M. Mammoliti, and M. Berti, Uncertainty of debris flow mobility relationships and its influence on the prediction of inundated areas. Geomorphology, 2011. 132(3): p. 249-259.
7. Berti, M. and A. Simoni, DFLOWZ: A free program to evaluate the area potentially inundated by a debris flow. Computers & Geosciences, 2014. 67: p. 14-23.