ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP DÙNG CÁC CHỈ SỐ LƯỢNG MƯA ẢNH HƯỞNG NGẮN HẠN VÀ DÀI HẠN ĐỂ CẢNH BÁO THIÊN TAI BÙN ĐÁ Ở MỘT SỐ KHU VỰC CỦA VIỆT NAM Nguyễn Thanh Thủy(1), Nguyễn Sơn Hùng(2) Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn Biến đổi khí hậu (2) CTI Engineering, Co Ltd., Tokyo, Nhật Bản (1) Ngày nhận 26/2/2018; ngày chuyển phản biện 29/2/2018; ngày chấp nhận đăng 20/3/2018 Tóm tắt: Bài báo giới thiệu phương pháp cảnh báo khả xuất thiên tai bùn đá sử dụng Nhật Bản nghiên cứu tính khả thi phương pháp dùng số lượng mưa ảnh hưởng ngắn hạn dài hạn cho số khu vực Việt Nam (khu vực Mai Châu - Hịa Bình, khu vực Mù Căng Chải - Yên Bái khu vực Mường La - Sơn La) Kết tính tốn cho thấy, áp dụng phương pháp để cảnh báo cho khu vực Mai Châu phát 75% số vụ trượt lở đất xảy khứ, cho khu vực Mù Căng Chải cảnh báo trận lũ quét xảy ngày 3/8/2017 Khả cảnh báo phương pháp cho vụ sạt lở đất khu vực Mường La xảy ngày minh chứng Phương pháp áp dụng dễ dàng khu vực khác, nơi mà có đầy đủ số liệu mưa số liệu thống kê liên quan đến thiên tai bùn đá Từ khóa: Thiên tai bùn đá, trượt lở đất, số lượng mưa ảnh hưởng, cảnh báo Mở đầu Thiên tai bùn đá bao gồm trượt lở đất (TLĐ) lũ bùn đá (LBĐ) thiên tai trực tiếp hay gián tiếp gây thiệt hại nặng nề người tài sản, làm tổn hại môi trường thông qua di chuyển phạm vi rộng đất đá [10] Hàng năm vào mùa mưa lũ, thiên tai bùn đá thường xuyên xảy vùng miền núi Việt Nam Theo số liệu thống kê Ban Chỉ đạo Trung ương Phòng chống thiên tai, từ năm 2000 - 2014 xảy 250 đợt lũ quét, sạt lở ảnh hưởng tới vùng dân cư, làm chết tích 646 người, bị thương gần 351 người; ảnh hưởng nặng nề đến kinh tế, tổng thiệt hại ước tính 3.300 tỉ đồng Theo tài liệu phục vụ Hội nghị trực tuyến về công tác phòng chống lũ, lũ quét và sạt lở đất ngày 20/8/2014 Bộ Tài nguyên Môi trường, thống kê trạng trượt lở đất đá địa bàn tỉnh Bắc Bộ tỉnh Trung Bộ, tổng số điểm trượt có 10.200 điểm Từ số liệu cho thấy số điểm có tiềm phát sinh thiên tai TLĐ LBĐ lớn phân bố *Liên hệ tác giả: Nguyễn Thanh Thủy Email: nt-thuy@hotmail.com địa bàn rộng, khơng thể giải nhanh chóng biện pháp cơng trình mà biện pháp phi cơng trình để phịng tránh hay giảm thiểu thiệt hại tối đa quan trọng cấp bách Nhật Bản quốc gia có nhiều thiên tai bùn đá xảy hàng năm có tiềm lực tài cao phải đặt trọng tâm vào biện pháp phi cơng trình số địa điểm có nguy xảy thiên tai bùn đá lớn Trong báo này, phương pháp sử dụng để cảnh báo phát sinh thiên tai bùn đá giới, đặc biệt Nhật Bản phân tích Trên sở xem xét tính khả thi để đề xuất áp dụng mơ hình thích hợp cho Việt Nam Tổng quan vấn đề phương pháp nghiên cứu ngưỡng mưa cảnh báo trượt lở đất Tác nhân gây thiên tai bùn đá gồm tác nhân học (địa hình, địa chất, thảm phủ thực vật, ) tác nhân phát động (mưa, tuyết tan, động đất, hoạt động núi lửa, ) [10] Phần lớn thiên tai bùn đá giới kích hoạt mưa cường độ lớn hay kéo dài Mưa làm tăng áp lực nước lỗ hổng đất, làm giảm sức kháng cắt vật liệu, sườn dốc ổn định, gây trượt đất [2] Trên giới có nhiều cơng Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 - trình nghiên cứu quan hệ thiên tai bùn đất cách xác định ngưỡng mưa (ví dụ như: cường độ thời gian mưa) phát sinh trượt lở đất Có hai cách tiếp cận để xác định ngưỡng mưa phát sinh, theo phương pháp vật lý kinh nghiệm Hướng tiếp cận vật lý xem xét trình vật lý bản, sử dụng mơ hình thủy văn tính tốn ổn định [3,5] Tuy nhiên, phương pháp yêu cầu lượng lớn số liệu mực nước ngầm, thông số địa chất thủy văn, địa hình địa mạo, mà khu vực có đầy đủ thông tin [4] Hướng tiếp cận thứ hai dựa vào nguyên lý thống kê số liệu lượng mưa vụ sạt lở đất xảy khứ Các ngưỡng mưa thông dụng sử dụng bao gồm ngưỡng cường độ mưa thời gian mưa [7], ngưỡng mưa lũy tích [6], ngưỡng mưa ảnh hưởng [11] Ngưỡng cường độ mưa thời gian mưa áp dụng hiệu với trượt lở đất nơng, kích hoạt khoảng thời gian mưa ngắn Cịn ngưỡng mưa lũy tích sử dụng để xem xét trượt lở đất tầng sâu [6] Ngưỡng mưa ảnh hưởng đánh giá ảnh hưởng lượng mưa trước đến mực nước ngầm, độ ẩm đất đóng vai trò nhân tố chuẩn bị trượt lở đất [9] Ở Việt Nam, Mai Thành Tân (2015) [2] xác định ngưỡng mưa gây trượt lở đất khu vực Mai Châu, Hịa Bình dựa sở quan hệ lượng mưa ngày xảy trượt lở đất lượng mưa ngày, ngày, ngày, 10 ngày 15 ngày trước Lê Đức An (2010) [1] nghiên cứu tìm ngưỡng mưa gây trượt lở đất tỉnh Hà Giang cách xác định quan hệ hai pha mưa khác nhau: pha pha chuẩn bị, với trận mưa nối tiếp làm tăng độ ẩm đất, giảm độ gắn kết vật liệu độ ổn định sườn dốc; pha pha tác động, với trận mưa lớn bất thường, trực tiếp gây trượt lở đất Các mơ hình cảnh báo sử dụng Nhật Bản Trong báo này, mô hình Bộ Quản lý đất đai, Hạ tầng giao thông Du lịch Nhật Bản (MLIT) sử dụng giới thiệu [12] 3.1 Hai yếu tố gây thiên tai bùn đá: Lượng mưa ảnh hưởng ngắn hạn dài hạn Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 Tính ổn định mái dốc đất đá bị chi phối trực tiếp mực nước ngầm độ ẩm đất đá mái dốc Nếu mực nước ngầm độ ẩm cao, độ liên kết, kết dính đất đá giảm nhanh phát sinh trượt lở Mực nước ngầm độ ẩm sườn dốc lại chịu ảnh hưởng lớn (i) lượng mưa gần thời điểm phát sinh thiên tai (gọi tắt lượng mưa ảnh hưởng ngắn hạn); và, (ii) lượng mưa cách xa thời điểm phát sinh thiên tai (gọi tắt lượng mưa ảnh hưởng dài hạn) Tùy theo loại thiên tai mà mức độ ảnh hưởng yếu tố thay đổi Ví dụ, trượt lở đất sâu, nhân tố chi phối mực nước ngầm tầng đất sâu nên trường hợp yếu tố lượng mưa ảnh hưởng dài hạn quan trọng Đối với trượt lở đất nơng mức độ ảnh hưởng lượng mưa ngắn hạn lớn 3.2 Phương pháp dùng lượng mưa lũy tích Năm 1984, Bộ Quản lý đất đai, Hạ tầng giao thông Du lịch Nhật Bản (MLIT) lập Sổ tay hướng dẫn “Lập ngưỡng mưa dùng để phát tin cảnh báo thị tránh nạn thiên tai bùn đá” (trong thực tế cảnh báo lũ bùn đá) Mơ hình xác định trận mưa diễn biến có nguy phát sinh tai họa hay khơng (Hình 1) Chỉ tiêu lượng mưa dùng lượng mưa lượng mưa lũy tích đến thời điểm trước thiên tai phát sinh Ranh giới phát sinh thiên tai (CL-Critical Line) lập từ liệu lượng mưa thực tế xảy hay không xảy thiên tai Sau xác định ranh giới CL, tính khoảng thời gian cần thiết để người dân di chuyển đến nơi tránh nạn tính lượng mưa trung bình khoảng thời gian Ranh giới cảnh báo (EL-Evacuation Line) thiết lập cách hạ thấp đường CL xuống khoảng lượng mưa khoảng thời gian cần thiết để di chuyển tránh nạn Tương tự, đường ranh giới cảnh báo (WL-Warning Line) thiết lập cách hạ thấp đường EL xuống khoảng lượng mưa khoảng thời gian cần thiết để người dân chuẩn bị lánh nạn (Hình 2) Phương pháp cảnh báo sau: Đối với trận mưa diễn biến, hai tiêu mưa ngắn hạn dài hạn tính tốn thời điểm (ví dụ 10 phút cho thời hạn ngắn ngày cho thời hạn dài) vẽ đường truy tích (track-line) theo dõi diễn biến mưa (Hình 1) Khi đường truy tích mưa vượt ranh giới cảnh báo (WL) phát lệnh cảnh báo, vượt ranh giới (EL) thị tránh nạn Hình Sơ đồ mơ hình cảnh báo thiên tai bùn đá Hình Tương quan ranh giới WL, EL CL Phương pháp dùng lượng mưa lũy tích có nhược điểm không xét đến ảnh hưởng bốc hơi, hấp thụ thực vật, thấm xuống tầng nước ngầm khoảng thời gian từ lúc có mưa đến lúc thiên tai phát sinh Trong thực tế, lượng mưa ảnh hưởng đến phát sinh thiên tai nhỏ cách xa thời điểm thiên tai phát sinh Vì khoảng thời gian bốc hay hấp thụ nước thực vật sườn dốc làm giảm ảnh hưởng mưa Để tránh nhược điểm này, khái niệm “lượng mưa ảnh hưởng” sử dụng 3.3 Phương pháp dùng lượng mưa ảnh hưởng Vào năm 1993, Sổ tay hướng dẫn nâng cấp lần thứ nhất, sử dụng lượng mưa ảnh hưởng để xác định ranh giới phát sinh lũ bùn đá trượt lở đất [14] Lượng mưa ảnh hưởng (Re) với thời gian giảm nửa tác động, gọi tắt bán giảm kỳ (M) lượng mưa (R) định nghĩa sau: “Lượng mưa ảnh hưởng (Re) với bán giảm kỳ (M) lượng mưa (R) lượng mưa (R) giảm xuống nửa sau (M) ” (1) Re=∑aiRi Re (mm): lượng mưa ảnh hưởng (mm); Ri (mm): lượng mưa thứ i trước thiên tai phát sinh; ai: thông số mức độ ảnh hưởng lượng mưa (Ri) đến phát sinh thiên tai: ai= (0,5)i/M (2) M (giờ): bán giảm kỳ (là khoảng thời gian lượng mưa (R) giảm xuống nửa Thuật ngữ tương tự với thuật ngữ “chu kỳ bán rã” dùng vật lý) Hai tiêu lượng mưa dùng lượng mưa ảnh hưởng với bán giảm kỳ dài hạn M1=72 ngắn hạn M2 =1,5 3.4 Phương pháp dùng lượng mưa ảnh hưởng số ẩm đất Vào năm 2003, Sổ tay hướng dẫn nâng cấp lần thứ hai Đối với tiêu lượng mưa dài hạn, lượng mưa ảnh hưởng Re M1=72 giờ, người sử dụng Sổ tay dùng số mức độ ẩm sườn dốc mưa gây ra, gọi ngắn số ẩm đất [17] Chỉ số ẩm đất tính mơ hình TANK có tầng, tổng lượng trữ nước bể chứa (nước mặt, sát bề mặt nước ngầm) 3.5 Phương pháp liên kết MLIT JMA Vào năm 2005, MLIT Cơ quan Khí tượng Nhật Bản (JMA) liên kết đề xuất mơ hình cảnh báo (được gọi phương pháp liên kết MLIT JMA) [13] Như vậy, Sổ tay hướng dẫn nâng cấp lần thứ ba Chỉ tiêu lượng mưa dài hạn ngắn hạn cố định số ẩm đất lượng mưa 60 phút trước thiên tai phát sinh Một đặc điểm quan trọng mơ hình áp dụng phương pháp RBFN (Radial Basis Function Network) vào liệu mưa thực tế xảy hay không xảy thiên tai để xác định ranh giới phán đốn phát sinh thiên tai (CL) (Hình 3) Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 - Hình Phương pháp liên kết MLIT JMA Trong thực tế, số lần phát sinh thiên tai bùn đá ít, sử dụng liệu thống kê khó xác định xác CL Do đó, phương pháp RBFN đề xuất áp dụng với hy vọng xác định CL khách quan Tuy nhiên mơ hình cảnh báo có số nhược điểm sau: (i) Các thơng số mơ hình TANK cố định (ii) Khoảng thời gian tiêu lượng mưa ngắn hạn cố định Trong đó, tùy theo loại thiên tai bùn đá (ví dụ trượt lở sâu hay nông, lũ bùn đá), điều kiện địa chất, địa hình, thực vật,… bán giảm kỳ (M) cần thay đổi cho thích hợp (iii) Ý nghĩa RBFN khơng rõ ràng khó hiểu Ngồi ra, giao điểm đường đẳng trị RBFN với trục hoành giao điểm với đường thẳng Re1= Re1 (Hình 3) có tần suất phát sinh không Mà theo lý thuyết điểm Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 nằm đường đẳng trị RBFN phải có tần suất xuất [13] 3.6 Phương pháp dùng số lượng mưa ảnh hưởng ngắn hạn dài hạn Năm 2015, vào thành nghiên cứu nhiều năm, giáo sư Kosugi Kenichirou trường đại học Kyoto khai thác mơ hình dùng số ảnh ưởng lượng mưa dài hạn (Re1) (bán giảm kỳ M1) ngắn hạn (Re2) (bán giảm kỳ M2) để cảnh báo phát sinh trượt lở đất lũ bùn đá [15, 16] Phương pháp không cố định trị số M1 M2 mà từ liệu lượng mưa q khứ để tìm trị số thích hợp cho vùng có tiềm phát sinh trượt lở đất hay lũ bùn đá Nghiên cứu chứng hiệu mơ hình cho nhiều trường hợp trượt lở đất lũ bùn đá Nhật Bản [16] Phương pháp có ưu điểm sau: (i) Đơn giản, dễ hiểu, dễ áp dụng vào thực tế (ii) Chỉ cần số liệu lượng mưa lập mơ hình cảnh báo Nếu có số liệu lượng mưa cảnh báo thời điểm thiên tai bùn đá phát sinh đến đơn vị Nếu có số liệu mưa ngày cảnh báo thời điểm phát sinh đến đơn vị ngày (iii) Có thể cảnh báo nhiều loại thiên tai bùn đá Tùy theo loại thiên tai bùn đá, chọn trị số thích hợp bán giảm kỳ để tính lượng mưa ảnh hưởng Do ưu điểm nói trên, phương pháp lựa chọn để nghiên cứu tính khả thi cho trường hợp Việt Nam Căn vào đặc tính phương pháp điều kiện số liệu lượng mưa Việt Nam có cách tiếp cận sau: - Cảnh báo trước nhiều ngày: Đặc tính phát sinh thiên tai bùn đá cho thấy lượng mưa xảy gần trước phát sinh, thiên tai chịu chi phối lượng mưa ảnh hưởng dài hạn trước Do đó, dùng lượng mưa dự báo, xác xuất cảnh báo giảm nửa Mặt khác, có nhiều khó khăn dự báo mưa, lượng mưa xảy nhiều ngày trước thiên tai phát sinh tính dễ dàng xác với số liệu thực đo trạm khí tượng hay trạm thủy văn Do đó, tiêu lượng mưa ảnh hưởng dài hạn Re1 vượt ngưỡng mưa cảnh báo (CL), quan thơng báo người dân vùng có tiềm phát sinh thiên tai bùn đá nên cảnh giác có mưa lớn hay to để người dân cảnh giác theo dõi dự báo mưa Loại cảnh báo không cần nhiều đầu tư kinh phí thực ngay, đồng thời có ưu điểm lớn cho người dân đơn vị phòng chống thiên tai tìm kiếm cứu nạn có nhiều thời gian kêu gọi cảnh giác chuẩn bị ứng phó thiên tai xảy - Cảnh báo trước vài giờ: Được sử dụng trường hợp có trạm đo mưa tự động hệ thống tự động tính đường truy tích theo dõi diễn biến mưa Hình Hiện Nhật Bản loại cảnh báo sử dụng với trạm đo mưa đến đơn vị phút Vì khơng có số liệu lượng mưa thống kê chi tiết đến phút phát sinh thiên tai nên chưa thực nghiên cứu tính khả thi loại cảnh báo Nghiên cứu tính khả thi phương pháp cảnh báo trước nhiều ngày 4.1 Khu vực Mai Châu tỉnh Hịa Bình Số liệu lượng mưa ngày trạm Mai Châu, tỉnh Hòa Bình thu thập từ năm 1990 đến 2014 Tài liệu ngày phát sinh trượt lở đất tham khảo từ báo Mai Thành Tân vào năm 2015 [2] a Ngưỡng mưa (ranh giới) phán đoán phát sinh trượt lở đất (TLĐ) Hình Quan hệ lượng mưa ngày lớn trận mưa lượng mưa ảnh hưởng (M=5 ngày) năm có xảy trượt lở đất Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 - Đối với vùng có tiềm trượt lở đất Mai Châu thuộc tỉnh Hịa Bình dùng tiêu lượng mưa ảnh hưởng bán giảm kỳ M1=5 ngày M2=0 (lượng mưa ngày) để phán đoán phát sinh TLĐ Ranh giới phán đoán phát sinh TLĐ (CL) chung cho khu vực Mai Châu lập đường chấm đỏ Hình Từ hình thấy lượng mưa ngày R>100mm lượng mưa ảnh hưởng giảm bán kỳ ngày >250 mm có nguy phát sinh TLĐ b Kết cảnh báo năm có TLĐ xảy Trong Hình điểm nằm đường chấm màu đỏ (ranh giới phát sinh thiên tai, CL) trận mưa mà mơ hình cho biết có phát sinh trượt lở đất (TLĐ) nơng Những ký hiệu có tơ màu trận mưa có phát sinh TLĐ thực tế Trong trận TLĐ, mơ hình cảnh báo trận (75%) Có trận khơng thể cảnh báo 13/9/1996 18/7/2010, nghĩa thực tế có phát sinh TLĐ nằm phạm vi khơng phát sinh Lý giải thích sau: (i) Vì ngưỡng mưa xác định Hình dùng để cảnh báo cho TLĐ nơng (vì M1 ngắn, ngày), trận mưa xảy ngày 13/9/1996 trận mưa thứ chuỗi mưa dài thiên tai xảy thời điểm thuộc loại TLĐ sâu Do đó, lượng mưa ảnh hưởng với bán giảm kỳ M1= 30 ngày chọn, phát vụ TLĐ sau (ii) Cịn trận 18/7/2010 có lượng mưa ảnh hưởng thấp khả chặt phá rừng làm thay đổi lớn độ ổn định sườn dốc Trận mưa gây TLĐ Phúc Sạn, Tân Mai Mai Châu mà kết phân tích cho thấy ngưỡng mưa trận gây TLĐ vùng có xu thấp dần: Phúc Sạn: 1996 (Re1=469mm, Re2=243mm); 2007 (Re1=391mm, Re2=310mm); 2008 (Re1=259mm, Re2=163mm); 2010 (Re1=148mm, Re2=123mm); Tân Mai: 1996 (Re1=426mm, Re2=350mm); 2008 (Re1=259mm, Re2=163mm); 2010 (Re1=148mm, Re2=123mm); Mai Châu: 2005 (Re1=313mm, Re2=210mm); 2010 (Re1=148mm, Re2=123mm) Do đó, ngun nhân TLĐ dự đốn mật độ thảm phủ thực vật bị giảm Ngoài ra, có trận mưa nằm phạm vi phát sinh TLĐ thống kê khơng có xảy ra: 23/8/1996 Nguyên nhân trận mưa to cách ngày trước (15/8/1996) phát sinh TLĐ nên sau khơng phát sinh thêm c Kết cảnh báo năm khơng có TLĐ xảy Hình Quan hệ lượng mưa ngày lớn trận mưa lượng mưa ảnh hưởng (M=5 ngày) năm khơng có xảy trượt lở đất Trong số năm khơng có báo cáo xảy TLĐ thời gian thống kê 1990-2014, tất 16 năm, kết cảnh báo Hình Kết cho thấy năm 2006 có xảy trận Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 TLĐ vào ngày 19/8/2006, lượng mưa ngày 193 mm lượng mưa ảnh hưởng bán giảm kỳ M=5 ngày 339 mm Cả tiêu lớn nên khả phát sinh cao, thống kê TLĐ thiếu thông tin trận mưa Tuy nhiên, trường hợp giả sử không cho thấy kết cảnh báo tốt sai lần 16 năm Như vậy, dùng số liệu lượng mưa ngày trạm Mai Châu phát gần hết trận trượt lở đất (TLĐ) khu vực Mai Châu tỉnh Hịa Bình bao gồm Phúc Sạn, Tân Mai, Mai Châu, Pù Pin 4.2 Khu vực Mù Căng Chải tỉnh Yên Bái Với số liệu lượng mưa ngày trạm thủy văn Mù Căng Chải từ năm 1975 đến 2006, ranh giới phát sinh TLĐ xác định đường chấm đỏ Hình Khả cảnh báo mơ hình kiểm định với vụ TLĐ xảy vào ngày 3/7/2017, tháng trước trận lũ quét 3/8/2017 xảy Vị trí đường truy tích theo dõi diễn biến mưa lượng mưa ảnh hưởng tính từ ngày 14/6/2017 cho thấy Re1 (M= 30 ngày) = 354mm, lượng mưa ngày Re2 (M=0 ngày) = 144mm, vượt ranh giới phát sinh TLĐ Hình Ngưỡng mưa phát sinh trượt lở đất đường truy tích diễn biến tính lượng mưa ngày lớn (M=0 ngày) lượng mưa ảnh hưởng (M=30 ngày) trận mưa từ 14/6/2017 đến 29/8/2017 Theo Đài phát truyền hình Yên Bái vào ngày 3/7/2017 mưa có ngập lụt Tổ 9, 10 trượt lở đất Tổ 7, thị trấn, sạt lở đất QL 32 305km+980 Mưa lớn làm mực nước hồ thủy điện Khao Mang dâng cao làm QL 32 ngập 100m có nơi ngập sâu 1m Vào khoảng 13 ngày 3/7/2017 Sáng Nhù, xã Mồ Dề, Mù Cang Chải có sạt lở đất làm sập nhà dân làm chết trẻ em Dùng kết giải thích ngun nhân trận lũ quét 3/8/2017 sau Diễn biến lượng mưa ngày trạm Mù Căng Chải Hình Từ thấy lượng mưa 2/8 3/8 không lớn, 48 mm 64 mm Do đó, kết luận mưa gây trượt lở đất vào ngày 3/7/2017 làm bùn đất khô chảy xuống hạ lưu, làm nghẹt cửa thoát nước suối nhỏ thượng nguồn, tạo thành đập tự nhiên nhỏ, đến lượng dòng chảy vượt sức chứa chúng, đập vỡ gây lũ quét ngày 3/8 sau Điều phù hợp với kết luận nguyên nhân gây lũ quét Mù Căng Chải vào ngày 3/8/2017 Hoàng Minh Tuyển (2017) [8] 4.3 Khu vực Mường La tỉnh Sơn La Để định ranh giới phát sinh thiên tai bùn đá phương pháp thống kê thiên tai bùn đá 1994, 1999 2011 - 2016 tỉnh Sơn La số liệu lượng mưa ngày trạm Mường Trai gần khu vực Mường La sử dụng Ranh giới phát sinh TLĐ xác định đường chấm mập màu đỏ Hình Mơ hình dùng để xem xét khả cảnh báo thiên tai bùn đá xảy ngày 3/8/2017 khu vực Đường truy tích mưa trận mưa ngày 3/8/2017 trạm Mường Trai, đường chấm đỏ Hình 8, cho thấy khơng vượt qua ranh giới phát sinh TLĐ Tuy nhiên, dùng số liệu mưa trạm Mường La (đường màu xanh) cho thấy Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 - đường truy tích mưa vượt qua ranh giới phát sinh TLĐ Trong thực tế, trạm đo mưa Mường La gần địa điểm xảy thiên tai trạm Mường Trai Do đó, nói ví dụ cho thấy tầm quan trọng việc quan trắc đo lượng mưa khu vực có nguy thiên tai bùn đá Hình Diễn biến lượng mưa ngày từ 14/6/2017 đến 29/8/2017 Hình Kết dự đoán trận thiên tai ngày 3/8/2017 khu vực Mường La tỉnh Sơn La Kết luận nên khai triển Đối với công tác cảnh báo trước vài chưa xem xét cụ thể cho Kết áp dụng thử sơ phương pháp trường hợp Việt Nam vào kết dùng số lượng mưa ảnh hưởng dài hạn cảnh báo trước nhiều ngày báo ngắn hạn cho khu vực Mai Châu, Mù Căng Chải thành công cảnh báo trước vài Nhật Bản, Mường La cho thấy khả ứng dụng tương thấy tính khả thi cảnh báo trước đối tốt phương pháp việc xây dựng vài Việt Nam cao mơ hình cảnh báo trước nhiều ngày thiên Để nâng cao mức độ xác cảnh báo tai bùn đá Việt Nam Mơ hình đơn giản dễ mơ hình, ngồi liệu mưa, tài liệu thống kê thiên tai bùn đá ngày phát sinh, vị áp dụng không cần nhiều chi phí để thực Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 trí, quy mô điều kiện liên quan địa chất thủy văn, thảm thực vật, hoạt động dân sinh nơi 10 11 12 13 14 15 phát sinh thiên tai cần thiết quan trọng để xác định trị số bán giảm kỳ M thích hợp Tài liệu tham khảo Lê Đức An (2010), “Một phương pháp nghiên cứu ngưỡng mưa nhằm cảnh báo trượt lở đất”, Tạp chí khoa học trái đất, 32(2), 97-105 Mai Thành Tân, Ngơ Văn Liêm, Đồn Anh Tuấn, Nguyễn Việt Tiến (2015), “Phân tích tương quan trượt lở đất lượng mưa khu vực Mai Châu – Hồ Bình”, Tạp chí khoa học đại học quốc gia Hà nội: Các Khoa học Trái đất Môi trường, 31(4), 51-63 Frattini P., Crosta G and Sosio R (2009), “Approaches for defining thresholds and return periods for rainfall – triggered shallow landslides”, Hydrological Processes, 23(10), 1444-1460 Guzzetti F., Peruccacci S., Rossi M and Stark C.P., “Rainfall thresholds for the initiation of landslides in central and southern Europe”, Meteorology and Atmosphere Physics, 98(3), 239-367 Iveron R.M (2000), “Landslide triggering by rain infiltration”, Water Resources Research, 36 (7), 1897-1910 Martelloni G., Segoni S., Fanti R and Catani F (2012), “Rainfall thresholds for the forecasting of landslide occurrence at regional scale”, Landslides, 9(4), 485-495 Saito H., Nakayama D and Matsuyama H (2010), “Relationship between the initiation of a shallow landslide and rainfall intensity – duration thresholds in Japan”, Geomorphology, 118(1), 167-175 Hoang Minh Tuyen, Luong Huu Dung, Le Tuan Nghia (2017), “Flash flood events in Mu Cang Chai and Muong La on August 3, 2017- causes and prevention measures”, Journal of Climate Change Science, 3, 61-67 Vaz T., Zêzere J.L., Pereira S., Oliveira S.C., Garcia R.A.C and Quaresma I (2017), “Regional rainfall thresholds for landslide occurrence using a centenary database”, Natural Hazards and Earth System Sciences, https://doi.org/10.5194/nhess-2017-362 World meteorological Organization (2011), Management of sediment-related risks, Intergrated flood management tools series, No.12, 52 pages Zêzere J.L., Trigo R.M and Trigo I.F (2005), “Shallow and deep landslides induced by rainfall in the Lisbon region (Portugal): assessment of relationships with the North Atlantic Oscillation”, Natural Hazards and Earth System Sciences, 5, 331-344 国土交通省・気象庁 (2012),“土砂災害に関わる情報のこれまでの経緯”,土砂災害へ の警戒の呼びかけに関する検討会の第1回の資料5　 Bộ Quản lý đất đai, Hạ tầng giao thơng Du lịch Cơ quan Khí tượng Nhật Bản (2012), “Quá trình từ trước đến công tác thông báo thông tin cảnh giác tránh nạn thiên tai bùn đá” 国土交通省河川局砂防部,気象庁情報部,国土技術政策総合研究所 (2005),“国土交通省 河川局砂防部と気象庁情報部の連携による土砂災害警戒避難基準雨量の設定手法” Bộ Quản lý đất đai, Hạ tầng giao thông Du lịch Cơ quan Khí tượng Nhật Bản (2005), “Lập ngưỡng mưa dùng để cảnh báo tránh nạn thiên tai bùn đá theo phương pháp liên kết MLIT JMA” 建設省河川局砂防部 (1993), “総合土砂災害対策検討会における提言及び検討結果” Bộ Xây dựng Nhật Bản (1993), “Đề xuất kết xem xét Nhóm xem xét đối sách tổng hợp cho thiên tai bùn đá” 小杉賢一朗 (2015), “斜面崩壊の誘因となった降雨の評価手法”、砂防学会誌、67（5 ）、12-23 Kenichirou Kosugi (2015), “Phương pháp đánh giá trận mưa phát sinh trượt lở đất”, Tạp chí Kỹ thuật kiểm sốt xói mịn Nhật Bản, 67(5), 12-23 Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 - 16 小杉賢一朗,　三道義己、藤本将光、山川陽祐、正岡直也、水山高久、平松晋也、福山 泰治郎、地頭薗 隆　(2014), “関数モデルを用いた深層崩壊の要因となる基岩地下水位 変動の解析”、砂防学会誌、66（6）、3-14 Kosugi, K., Sando, Y., Fujimoto, M., Yamakawa, Y., Masaoka, N., Mizuyama, T., Hiramatsu, S., Fukuyama, T., Jitousono, T (2014), “Dùng mơ hình hàm số để phân tích biến động mực nước ngầm yếu tố phát sinh trượt lở đất sâu”, Tạp chí Kỹ thuật kiểm sốt xói mịn Nhật Bản, 66(6), 3-4 17 国土技術政策総合研究所 (2001),“土砂災害警戒避難基準雨量の設定手法”,国総研資料 5号 Viện nghiên cứu quốc gia quản lý lãnh thổ hạ tầng sở (NILIM, 2001), “Các phương pháp lập ngưỡng mưa tiêu chuẩn dùng cảnh giác tránh nạn thiên tai bùn đá” APPLY THE METHOD USING TWO SHORT AND LONG TERM ANTECEDENT PRECIPITATION INDICES FOR WARNING SEDIMENT DISASTER IN SOME AREAS OF VIET NAM (1) Nguyen Thanh Thuy(1), Nguyen Son Hung(2) Viet Nam Institute of Meteorology, Hydrology and Climate change (2) CTI Engineering, Co Ltd., Tokyo, Nhật Bản Received: 26 February 2018; Accepted: 20 March 2018 Abstract: This paper introduces some methods used in Japan for warning sediment disasters and a feasibility study of the method using two short and long term antecedent precipitation indeces for some areas in Viet Nam (Mai Chau area – Hoa Binh province, Mu Cang Chai area – Yen Bai province and Muong La area – Son La province) The results indicated that the model using this method could detect 75% land slides that occured in Mai Chau area In addition, the model built for Mu Cang Chai area was verified to be able to predict the debris flow occured on August 3th 2017 The occurrence of the landslides in Muong La area on the same day also could be predicted if using the warning model This demonstrated the effectiveness of the method for warning sediment disasters The proposed method could be easily applied to other regions where the rainfall data and historical sediment disaster events are sufficiently recorded Keywords: Sediment disasters, antecedent precipitation index, warning system 10 Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 Hình Khu vực nghiên cứu: Thạch Hải, Thạch Trị Thạch Văn (3 xã ven biển huyện Thạch Hà, tỉnh Hà Tĩnh) Thạch Hà có diện tích tự nhiên 355,03km2, dân số 137.870 người (năm 2017), với 31 đơn vị hành (gồm thị trấn 30 xã, có 08 xã ven biển) Thạch Hải, Thạch Trị Thạch Văn xã lựa chọn để tiến hành khảo sát, điều tra phục vụ công tác nghiên cứu Về mặt nguyên tắc, việc đánh giá mức độ DBTT sinh kế BĐKH thực chất việc nghiên cứu mối tương quan người, môi trường vật lý xã hội xung quanh, nhằm định lượng thích ứng cộng đồng với thay đổi điều kiện môi trường Xu hướng chung sử dụng số hợp thành nhiều thị khác mặt thứ nguyên (hay đơn vị) để đánh giá Có nhiều nghiên cứu tiến hành sở định nghĩa Ủy ban liên phủ BĐKH (IPCC, 2001) (Hahn cs, 2009; Nguyễn Quốc Nghi, 2016; Ngô Trọng Thuận, 2017) Tính DBTT hàm số nhân tố tác động (E), độ nhạy cảm (S) khả thích ứng (AC), biểu thị cơng thức (1): DBTT = F (E,S,AC) (1) Có hai cách tiếp cận khác để xác định LVI: (1) Xem LVI số hợp thành bao gồm thành phần chính; (2) Sắp xếp thành phần vào nhóm cấu thành số DBTT sinh kế hướng dẫn IPCC (LVIIPCC) (Hahn cs, 2009) Bảng biểu thị thành phần chính, 31 thành phần phụ chia thành nhóm (E), (S) (AC) nguồn liệu tính tốn LVI LVIIPCC cho khu vực nghiên cứu Các thành phần phụ có thứ nguyên (đơn vị) khác nhau, phải tiến hành chuẩn hóa thành phần phụ Việc chuẩn hóa thực theo cơng thức (2) (UNDP, 2007) Chỉ số S d = S d − S S max − S (2) Trong đó, Sd giá trị thực thành phần phụ địa phương (huyện/xã) d; Smin giá trị tối thiểu Smax giá trị tối đa Sau chuẩn hóa, thành phần phụ lấy trung bình, để tính giá trị thành phần cách áp dụng công thức Md = ∑ n i =1 n S di (3) Trong đó, Md bảy thành phần địa phương (huyện/xã) d; Sdi thể Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 - 21 Bảng Thành phần thành phần phụ tương ứng áp dụng để tính tốn LVI LVIIPCC cho khu vực nghiên cứu LVIIPCC Thành phần Độ phơi nhiễm (E) Khí hậu/ E Độ nhạy cảm (S) Hiện trạng cung cấp thực phẩm/ S1 Tiếp cận tiện nghi/ S2 Thành phần phụ Đơn vị Nguồn [1] Độ lệch to TB năm 0C [2] Độ lệch lượng mưa năm mm Trung tâm Khí tượng Thủy văn quốc gia, 2014 [3] Sản lượng lương thực có hạt Niên giám thống kê huyện Thạch Hà, năm 2016 [4] Số lượng thịt bò hơi, 2014 [5] Số lượng thịt lợn hơi, 2014 Niên giám thống kê huyện Thạch Hà, 2011-2015 [6] Sản lượng thủy sản Niên giám thống kê huyện Thạch Hà, năm 2016 [7] Tỉ lệ dùng nước % [8] Hộ sử dụng nhà tắm xây % Phiếu điều tra tiến hành năm 2017 [9] Tỷ lệ sử dụng gas để đun nấu % [10] Hộ sử dụng điện thoại di động % [11] Số hộ có xe máy Hiện trạng chăm sóc sức khỏe cộng đồng/ S3 Khả thích ứng (AC) % [13] Số trẻ em tiêm chủng % [14] Số giường bệnh [15] Số bác sỹ [17] Diện tích ni trồng thủy sản Niên giám thống kê huyện Thạch Hà, 2011-2015 [19] Đất sản xuất nông nghiệp [20] Đất phi nông nghiệp Niên giám thống kê huyện Thạch Hà, năm 2016 [21] Đất chưa sử dụng [22] Số lao động tham gia ngành nông, lâm nghiệp người [23] Số lao động tham gia ngành thủy sản người [26] Số hộ đạt chuẩn văn hóa người trang trại Tr.đồng/ người/năm [25] Số hộ nghèo giường Niên giám thống kê huyện Thạch Hà, năm 2016 [18] Thu nhập bình quân, 2014 Dân số - xã hội/ AC2 [24] Mật độ dân số Hỗ trợ cộng đồng/ AC3 [12] Tỉ lệ dùng hố xí tự hoại [16] Số trang trại Hiện trạng sinh kế/ AC1 o [27] Số giáo viên tiểu học [28] Số lớp tiểu học [29] Số học sinh tiểu học, 2016-2017 ng/km2 hộ Phiếu điều tra tiến hành năm 2017 Niên giám thống kê huyện Thạch Hà, năm 2016 hộ giáo viên lớp em [30] Số giáo viên mầm non giáo viên [31] Số học sinh mầm non em 31 Trong đó, độ phơi bày (E) hiểu độ lớn thời gian trì tượng liên quan đến BĐKH, mức độ hạn hán thay đổi nhiệt độ lượng mưa thời kỳ khác nhau; độ nhạy cảm (S) mức độ mà hệ thống chịu ảnh hưởng tác động (E); khả thích ứng (AC) khả hệ thống chịu đựng (tồn tại, đứng vững) phục hồi sau tác động (E) LVIIPCC tính dễ bị tổn thương sinh kế sử dụng theo khái niệm định nghĩa IPCC, 2001 22 Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 thành phần phụ ghi số theo i, chúng tạo nên thành phần chính; n số lượng thành phần phụ thành phần Khi giá trị thành phần xác định, mức độ DBTT sinh kế LVI cấp địa phương (huyện/ xã) tính tốn theo cơng thức (4) (Sullivan cs, 2002) ∑ W M = ∑ w n LVI d Mi i =1 (4) di n i =1 Mi Trong đó, LVId số DBTT sinh kế địa phương (huyện/xã) d, tương ứng với trung bình có trọng số tất thành phần Trọng số thành phần WMi xác định số lượng thành phần phụ tạo nên thành phần Thay hợp thành phần LVI (4), tính tốn LVIIPCC kết hợp thành phần vào nhóm cấu thành (Bảng 1) công thức (5) ∑ W M = ∑ w n CFd Mi i =1 n i =1 di (5) Mi Trong đó, CFd tác nhân cấu thành theo IPCC; Mdi số biến thành phần thứ i xác định cơng thức (3); WMi trọng số thành phần chính; n số thành phần tác nhân cấu thành Cuối cùng, giá trị LVIIPCC xác định theo công thức (6) (6) LVIIPCC = (E – AC).S Kết thảo luận Thông qua kết điều tra kết hợp với nguồn số liệu thứ cấp đơn vị hữu quan, giá trị thành phần mức độ DBTT sinh kế LVI LVIIPCC cho khu vực nghiên cứu tính tốn Bảng biểu diễn Hình Qua kết tính tốn định lượng mức độ DBTT sinh kế BĐKH giai đoạn 2011-2017 (mặc định cho năm 2016) bước đầu cho thấy: Xã Thạch Trị có LVI lớn (0,467), LVIIPCC thấp (-0,019); xã Thạch Hải có LVI thấp (0,357), LVIIPCC cao (0,036) Sở dĩ xã Thạch Trị, đánh giá theo LVI cao xã có giá trị thành phần trạng chăm sóc sức khỏe cộng đồng (S3), trạng sinh kế (AC1) hỗ trợ cộng đồng (AC3) cao nhất; ngược lại xã Thạch Hải có LVI thấp có giá trị thành phần trạng cung cấp thực phẩm (S1), tiếp cận tiện nghi (S2), (AC1), dân số - xã hội (AC2) (AC3) thấp Song đánh giá theo nhóm cấu thành, LVIIPCC xã Thạch Hải lại cao Nguyên nhân xã có giá trị S = 0,344 đặc biệt lực thích ứng AC = 0,355 thấp Trái lại, với giá trị S = 0,435 AC = 0,494 cao nhất, xã Thạch Trị có LVIIPCC thấp Hình Giá trị thành phần chính, E, S AC khu vực nghiên cứu Nhìn chung, với giá trị E = 0,451, S nằm khoảng (0,344 - 0,435) mức trung bình, vùng ven biển huyện Thạch Hà phải hứng chịu tác động rõ nét BĐKH Khả thích ứng AC nằm khoảng (0,355 - 0,494) mức thấp đến trung bình, chưa thật đáp ứng diễn biến ngày cực đoan, khó đốn định tượng thời tiết, khí hậu Mức độ DBTT sinh kế BĐKH LVI nằm khoảng (0,357-0,467) LVIIPCC nằm khoảng (-0,019-0,036) từ trung bình đến cao Do vậy, cần có nỗ lực đơn vị hữu quan cộng đồng cư dân ven biển chủ động ứng phó với diễn biến xấu BĐKH, nâng cao khả thích ứng thơng qua việc điều Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 - 23 24 Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 53,23 100,00 9,83 1,58 0,00 5,17 17,46 1387,28 663,52 411,48 799,00 228,00 231,72 151,00 867,00 17 10 234,00 18,00 227,00 [13] [14] [15] [16] [17] [18] [19] [20] [21] [22] [23] [24] [25] [26] [27] [28] [29] [30] [31] 353,00 28,00 365,00 12 23 1051 171,00 380,12 481,00 1579 213,38 794,32 1192,11 18,30 94,60 0,00 2,23 13,86 100,00 70,68 1,28 49,71 0,16 655,20 TV 288,00 23,00 330,00 11 22 1268 142,00 454,52 23,00 1950 233,51 695,23 1083,63 25,17 3,00 0,00 2,43 15,08 97,00 56,11 1,37 57,75 73,90 74,30 0,16 115,30 621,15 14,52 2605,10 53,23 0,62 LVI/ LVIcc 885,00 52,00 1002 30 50 2398 235,00 1140,14 481,00 2396 312,28 563,48 1903,32 27,18 163,55 5,00 4,85 30,07 100,00 83,91 1,50 60,57 92,21 94,66 85,17 1506,00 1265,58 58,42 5483,46 79,27 1,21 Max Min 108,00 16,00 145,00 14 444,00 38,00 90,88 0,00 183,00 11,30 153,18 338,26 15,64 3,00 0,00 0,94 5,85 93,40 21,82 1,05 46,64 29,35 68,40 0,00 10,00 63,26 4,01 0,00 32,35 0,12 TH 0,15 0,06 0,10 0,20 0,08 0,22 0,57 0,13 0,47 0,28 1,33 1,24 0,67 0,16 0,01 0,00 0,16 0,16 1,00 0,99 0,01 0,18 0,46 0,96 0,01 0,19 0,11 0,25 0,00 0,44 0,46 TT 0,32 0,33 0,26 0,28 0,25 0,31 0,68 0,28 1,00 0,63 0,67 1,56 0,55 0,23 0,57 0,00 0,33 0,33 1,00 0,79 0,51 0,22 0,64 0,63 0,00 0,43 0,21 0,37 0,19 0,44 0,46 TV 0,23 0,19 0,22 0,24 0,22 0,42 0,53 0,35 0,05 0,80 0,74 1,32 0,48 0,83 0,00 0,00 0,38 0,38 0,55 0,55 0,70 0,80 0,71 0,22 0,00 0,07 0,46 0,19 0,48 0,44 0,46 TH 0,357 0,119 0,308 0,521 0,443 0,433 0,138 0,451 TT 0,467 0,287 0,420 0,651 0,554 0,465 0,300 0,451 TV 0,420 0,221 0,432 0,526 0,436 0,498 0,301 0,451 THCC 0,033 0,355 0,344 0,451 TTCC -0,019 0,494 0,435 0,451 TVCC 0,016 0,413 0,423 0,451 Trong đó: Thạch Hải- TH; Thạch Trị- TT; Thạch Văn- TV; Cao nhất- Max; Thấp nhất- Min; LVI dao động khoảng (mức DBTT thấp nhất) đến 0,5 (mức BDTT cao nhất); LVIIPCC dao động từ -1 (mức DBTT thấp nhất) đến (mức BDTT cao nhất) 1,05 49,10 [9] [10] 83,09 58,01 [8] [12] 69,30 0,44 93,70 [7] [11] 85,02 293,80 [6] 24,12 310,05 17,54 1063,30 198,48 0,00 [2] [3] TT 0,62 [5] 53,23 [1] [4] TH 0,62 TP phụ Bảng Giá trị thành phần phụ, thành phần chính, LVI LVIIPCC cho khu vực nghiên cứu chỉnh khía cạnh đời sống (các thành phần phụ), trì phát huy biện pháp ứng phó với BĐKH thời gian tới Kết luận Nghiên cứu đưa sở lý luận đánh giá định lượng mức độ DBTT sinh kế cho xã ven biển huyện Thạch Hà, tỉnh Hà Tĩnh bối cảnh BĐKH giai đoạn 2011-2017, tính cho năm 2016 Mức độ DBTT sinh kế đánh giá từ trung bình đến cao Kết đánh giá mức độ DBTT sinh kế theo phương pháp LVI cho khu vực nghiên cứu phụ thuộc vào yếu tố phụ tính sẵn có, mối liên quan yếu tố phụ yếu tố lựa chọn Chỉ số LVI LVIIPCC sử dụng để giám sát, đánh giá tác động việc thực sách xã hội đến mức độ DBTT sinh kế cấp hành khác (cấp xã/huyện) diễn năm theo diễn biến thời gian tùy theo yêu cầu Kết tính tốn bước đầu giúp quan 10 11 quản lý, nhà hoạch định sách có nhìn khái quát nguồn lực, hoạt động khả thích ứng Một số giải pháp trước mắt tập trung thúc đẩy phát triển kinh tế - xã hội, nâng cao sinh kế chủ lực cho xã nuôi trồng, đánh bắt thủy hải sản, du lịch sinh thái biển, Về lâu dài, cần tập trung vào giải pháp tổng hợp để hạn chế nhân tố tác động, giảm mức độ nhạy cảm, nâng cao khả thích ứng Tăng cường lực lồng ghép thích ứng với BĐKH gồm thích ứng dựa hệ sinh thái kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội tồn huyện Thạch Hà nói chung xã ven biển nói riêng Đồng thời, nâng cao nhận thức hệ sinh thái cho cán bộ, lãnh đạo trực tiếp làm công tác xây dựng kế hoạch sách quan, ban, ngành Lời cảm ơn: Bài báo phần kết thuộc đề tài cấp Bộ “Nghiên cứu, đánh giá tác động biến đổi khí hậu đến sinh kế khu vực ven biển Bắc Trung Bộ đề xuất giải pháp giảm nhẹ: Nghiên cứu điển hình Hà Tĩnh” Tài liệu tham khảo Bộ Tài nguyên Môi trường (2016), Kịch BĐKH nước biển dâng cho Việt Nam, Nhà xuất TNMT Bản đồ Việt Nam, Hà Nội Chi cục thống kê huyện Thạch Hà (2011), Niên giám thống kê Thạch Hà năm 2011, Chi cục thống kê huyện Thạch Hà, Hà Tĩnh Chi cục thống kê huyện Thạch Hà (2012), Niên giám thống kê Thạch Hà năm 2012, Chi cục thống kê huyện Thạch Hà, Hà Tĩnh Chi cục thống kê huyện Thạch Hà (2013), Niên giám thống kê Thạch Hà năm 2013, Chi cục thống kê huyện Thạch Hà, Hà Tĩnh Chi cục thống kê huyện Thạch Hà (2014), Niên giám thống kê Thạch Hà năm 2014, Chi cục thống kê huyện Thạch Hà, Hà Tĩnh Chi cục thống kê huyện Thạch Hà (2015), Niên giám thống kê Thạch Hà năm 2015, Chi cục thống kê huyện Thạch Hà, Hà Tĩnh Chi cục thống kê huyện Thạch Hà (2016), Niên giám thống kê Thạch Hà năm 2016, Chi cục thống kê huyện Thạch Hà, Hà Tĩnh Ngô Trọng Thuận (2017), Phương pháp đánh giá tác động Biến đổi khí hậu đến tổn thương sinh kế người dân, Trung tâm tư vấn dịch vụ KTTV Biến đổi khí hậu, Hà Nội Nguyễn Quốc Nghi (2016), “Đánh giá tổn thương BĐKH tác động đến sinh kế cộng đồng dân cư ven biển tỉnh Cà Mau”, Tạp chí Khoa học Công nghệ Lâm nghiệp, 4, 133-141 DFID (2000), Sustainable Livelihoods Guidance Sheets Department for International Development, http://www.livelihoods.org/info/info_guidancesheets.html (truy cập: 23.08.2017) DFID (2007), Development on the Record, DFID Annual Report, Department for International Development Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 - 25 12 Hahn, M.B, Riederer, A.M, Foster, S.O (2009), “The Livelihood Vulnerability Index: A pragmatic approach to assessing risks from climate variability and change-A case study in Mozambique”, Global Environmental Change, 19(1), 74–88 13 IPCC (2001), Climate Change: Impacts, Adaptation and Vulnerability, Contribution of working group to the Fourth Assess-ment report (Ch.9), Cambridge University Press, Cambridge, UK 14 Sullivan, C., Meigh, J.R., Fediw, T.S (2002), Derivation and testing of the water poverty index phase 1, Final Report, Department for International Development, UK, 2002 15 UNDP (2007), Human development reports, http://hdr.undp.org/en/ (truy cập: 23.07.2017) STUDY ON LIVELIHOOD VULNERABILITY ASSESSMENT TO CLIMATE CHANGE IN COASTAL COMMUNES OF THACH HA DISTRICT, HA TINH PROVINCE (1) Bui Sy Bach(1), Hoang Thi Thu Hoa(1), Nguyen Thi Xuan Thang(2) Ha Noi University of Natural Resources and Environment in Thanh Hoa Province (2) Thuy Loi University Received: 28 February 2018; Accepted: 20 March 2018 Abstract: This paper presents the initial results on applying the Livelihood Vulnerability Index (LVI) of seven key components, including livelihoods, socio-demographics, social networks, food, access to facilities, health and climate variability in Thach Hai, Thach Tri and Thach Van coastal communes in Thach Ha district, Ha Tinh province The results show that the impact of climate change on livelihoods is obviously but local resources seem to have not kept pace with the socio-economic development The LVI assessment approach can be used not only to monitor the livelihood vulnerability in communal area, which but also can be applied to other areas such as the district, provincial,… levels It helps the regulators and policymakers to have an intuitive view and propose the development of sustainable livelihood policies Keywords: Livelihoods, Climate Change, Livelihood Vulnerability Index- LVI 26 Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 ĐẶC ĐIỂM HOẠT ĐỘNG CỦA XOÁY THUẬN NHIỆT ĐỚI Ở TÂY BẮC THÁI BÌNH DƯƠNG, BIỂN ĐÔNG VÀ ĐỔ BỘ VÀO VIỆT NAM NĂM 2017 Vũ Văn Thăng, Trương Bá Kiên, Lã Thị Tuyết, Trần Thị Thảo, Trần Duy Thức, Lê Văn Tuân Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn Biến đổi khí hậu Ngày nhận 27/2/2018; ngày chuyển phản biện 28/2/2018; ngày chấp nhận đăng 20/3/2018 Tóm tắt: Bão áp thấp nhiệt đới gọi chung xoáy thuận nhiệt đới (XTNĐ) thường hoạt động vào tháng từ tháng đến tháng 12 khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương từ tháng đến tháng 11 khu vực Biển Đông Để cung cấp thông tin mùa bão năm 2017 cho người sử dụng, báo tổng kết lại tình hình hoạt động xốy thuận nhiệt đới khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương, Biển Đơng đổ vào Việt Nam Đồng thời số đặc trưng thống kê giới thiệu để đánh giá tần suất cường độ hoạt động xoáy thuận nhiệt đới năm 2017 Từ khóa: Xốy thuận nhiệt đới, bão đổ Mở đầu Bão, áp thấp nhiệt đới (XTNĐ) loại hình thiên tai gây thiệt hại nghiêm trọng cho nước ta Do đặc thù địa lý, đặc điểm kinh tế xã hội nước ta, thiệt hại bão áp thấp nhiệt đới đổ ảnh hưởng tới nước ta nặng nề Áp thấp nhiệt đới (ATNĐ) XTNĐ có sức gió mạnh từ cấp đến cấp có gió giật Bão XTNĐ có sức gió mạnh từ cấp trở lên có gió giật Bão từ cấp 10 đến cấp 11 gọi bão mạnh; từ cấp 12 đến cấp 15 gọi bão mạnh, từ cấp 16 trở lên gọi siêu bão [4] Theo Nguyễn Đức Ngữ (1998), quy định mùa bão bao gồm tháng có số bão trung bình đạt từ 8% số bão trung bình năm trở lên, mùa bão Việt Nam từ tháng đến tháng 11 [2] Cũng theo Nguyễn Đức Ngữ, Nguyễn Trọng Hiệu (2004), từ tháng đến tháng 12 coi mùa bão Biển Đông [3] Theo Nhật Bản, mùa bão Tây Bắc Thái Dương quy định từ tháng đến tháng 12 [6] Trong báo này, kết đúc kết từ “Niên san bão” xuất thường niên Viện Khoa học *Liên hệ tác giả: Vũ Văn Thăng Email: vvthang26@gmail.com Khí tượng Thủy văn Biến đổi khí hậu, có sử dụng số liệu Nhật Bản thống kê số lượng bão vùng Tây Bắc Thái Bình Dương, “mùa bão” coi “năm bão” Số lượng bão hoạt động năm tính số lượng bão hình thành năm Đã có nhiều nghiên cứu thống kê đặc điểm hoạt động XTNĐ Tây Bắc Thái Bình Dương (TBTBD) Biển Đơng Có thể kể đến nghiên cứu năm gần đây, tác giả Đinh Bá Duy (2016) qua nghiên cứu số liệu RSMC Tokyo (Regional Specialized Meteorological Center) XTNĐ giai đoạn 19782015 rút kết luận: Số lượng XNTĐ trung bình hàng năm khu vực Biển Đơng TBTBD tương ứng khoảng 8-13 21-31 Trên 68% số lượng XTNĐ thường tập trung xuất tháng từ tháng tới tháng 11, khu vực TBTBD tập trung cao vào tháng (chiếm tới 41%), khu vực Biển Đông tập trung vào tháng tới tháng 10 Số lượng bão mạnh (phân loại WMO) khu vực TBTBD chiếm 55% tổng số XTNĐ, Biển Đông chiếm 34% Số lượng XTNĐ ảnh hưởng trực tiếp hàng năm tập trung nhiều khu vực từ Quảng Ninh đến Hà Tĩnh (từ 6-8 bão/năm); từ 3-5 bão/năm dải miền Trung từ Quảng Bình đến Bình Thuận thấp khoảng Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 - 27 0-3 bão/năm đổ vào khu vực Nam Bộ [1] Bài báo trình bày đặc điểm hoạt động XTNĐ TBTBD, Biển Đông đổ vào Việt Nam năm 2017 nhằm cung cấp thông tin nhận định mùa bão năm 2017 Số liệu phương pháp Số liệu sử dụng số liệu bão năm 2017 Nhật Bản, số liệu quan trắc bão (mưa, tốc độ gió, khí áp thấp tâm,…) năm 2017 Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung ương Phương pháp sử dụng chủ yếu phương pháp thống kê kết hợp đồ họa, phân tích, đánh giá Đơn vị đo vận tốc gió m/s Kết đánh giá 3.1 Bão hoạt động Tây Bắc Thái Bình Dương Theo số liệu Trung tâm Bão Tokyo, Nhật Bản [6,7], năm 2017 có 27 bão (XTNĐ đạt cấp bão) hoạt động khu vực TBTBD (Hình 1a), tương đương với trung bình thời kỳ 19712000 (TBNN) (26,7 cơn) Mùa bão kết thúc muộn so với TBNN (Hình 1b) Bão bắt đầu hoạt động từ tháng 4, hoạt động chủ yếu từ tháng đến tháng 10 với trung bình 5,25 cơn/tháng Mùa bão kết thúc với bão TEMBIN có cường độ mạnh Trong tổng số 27 cơn, có bão mạnh (chiếm 22%) 11 bão mạnh (chiếm 40%), tương đương so với TBNN (5,8 bão mạnh 14,9 bão mạnh) Hình 1a Đường XTNĐ đạt cấp bão khu vực TBTBD năm 2017 (Nguồn: Trung tâm Bão Tokyo Trung tâm Dự báo KTTV TW) Hình 1b Phân bố bão theo tháng TBTBD thời kỳ 1971- 2000 năm 2017 (Nguồn: Trung tâm Bão Tokyo Trung tâm Dự báo KTTV TW) 28 Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 Bão hình thành chủ yếu khu vực từ 1020oN hoạt động chủ yếu vùng 10ON30oN; 110oE-140oE với hai dạng quỹ đạo di chuyển là: Di chuyển theo hướng Tây Bắc đến Bắc sau chuyển hướng Đơng Bắc (đổ vào Nhật Bản); di chuyển theo hướng Tây đến Tây Bắc (đổ vào Việt Nam, Trung Quốc) Bão tập trung hầu hết vào tháng 7, 8, với 78% số lượng riêng tháng chiếm 33% số lượng bão mùa gấp lần TBNN (Hình 1b) Cường độ bão cực đại năm 2017 nhìn chung thấp so với cường độ TBNN 3.2 Bão ATNĐ hoạt động khu vực Biển Đơng So với TBNN, năm 2017 năm có số lượng bão, ATNĐ hoạt động Biển Đông đạt kỷ lục với 20 cơn, nhiều TBNN 1,6 lần, mùa bão bắt đầu sớm kết thúc muộn, tháng kết thúc vào tháng 12 Trong số đó, có 16 bão ATNĐ với 30% số lượng hình thành Biển Đơng, 70% cịn lại có nguồn gốc từ TBTBD (Hình 2a) Hình 2a Đường XTNĐ khu vực Biển Đông năm 2017 (Nguồn: Trung tâm Bão Tokyo Trung tâm Dự báo KTTV TW) Hình 2b Phân bố XTNĐ theo tháng Biển Đông thời kỳ 1971- 2000 năm 2017 (Nguồn: Trung tâm Bão Tokyo Trung tâm Dự báo KTTV TW) Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 - 29 mạnh, 25% bão mạnh với tốc độ gió cực Hướng di chuyển bão năm 2017 khu vực Biển Đông chủ yếu hướng Tây đến đại đạt từ 36-41m/s, lớn so với TBNN Hầu Tây Bắc, Bắc đến Đông Bắc, hoạt động hết bão mạnh có nguồn gốc từ phía bắc vĩ tuyến 15oN chủ yếu bão vào thời TBTBD Hình thành Biển Đơng chủ yếu kỳ mùa bão, hoạt động phía Nam vĩ tuyến ATNĐ bão có cường độ yếu 15oN chủ yếu ATNĐ bão đầu cuối 3.3 Bão vào ATNĐ đổ vào Việt Nam mùa bão (Hình 2a) Năm 2017 có bão ATNĐ đổ vào Việt Về phân bố theo thời gian, mùa bão năm Nam tháng đến 11, nhiều TBNN 2017 khu vực Biển Đông kéo dài từ tháng (TBNN 5,5 cơn) Trong có đổ vào đến tháng 12 với số lượng tập trung nhiều Bắc Bộ, đổ vào Trung Bộ (4 vào Bắc tháng từ đến 10 (chiếm 70% số Trung Bộ, vào Nam Trung Bộ), 50% số lượng lượng năm, tháng có từ 3-4 cơn) Trong có nguồn gốc từ Tây Bắc Thái Bình Dương riêng tháng có số lượng bão Trong số XTNĐ đổ có ATNĐ, đạt TBNN, lại nhiều TBNN, riêng tháng cấp bão bão mạnh, đổ tháng từ tháng 12 gấp lần TBNN (Hình 2b) đến 11, riêng tháng tháng 9, Cường độ bão năm 2017 khu vực Biển tháng có đổ (Bảng 1) Đơng nhìn chung khơng mạnh, có 20% bão Bảng Bão áp thấp nhiệt đới đổ vào Việt Nam năm 2017 TT Tên bão ATNĐ Thời gian tồn Biển Đông Cường độ Biển Đông Cường độ đổ Số QT Tên QT Số VN Từ ngày Đến ngày Pmin (hPa) Vmax Pmin Vmax (m/s) (hPa) (m/s 1704 TALAS 14/7 17/7 990 26 992 1708 SONCA 21/7 25/7 990 23 1719 DOKSURI 10 11/9 16/9 955 Phạm vi hoạt động Nơi phát sinh Khu vực đổ 21 16,1-112,5 Nghệ An Hà Tĩnh 994 21 17,1-114,5 Quảng Trị 41 975 31 14,3-126,2 Quảng Bình ATNĐ2 23/9 25/9 1002 15 1004 10 14,6-119,0 Quảng Ninh ATNĐ3 7/10 10/10 998 15 1000 13 15,7-126,5 Quảng Bình 31/10 4/11 970 36 980 28 11,0-125,9 1723 DAMREY 12 Trong phần mô tả đặc điểm quỹ đạo, cường độ gió mạnh mưa bão XTNĐ đạt cấp bão đổ vào Việt Nam năm 2017 3.3.1 Đặc điểm quỹ đạo Bốn bão đổ vào Việt Nam năm 2017 có hướng di chuyển chủ đạo hướng Tây đến Tây Bắc có bão mạnh có nguồn gốc từ TBTBD, có cường độ yếu hình thành Biển Đơng (Hình 3) Bão số (TALAS): Được bắt nguồn từ vùng áp thấp hình thành khu vực Biển Đơng vào sáng ngày 13/7, sau mạnh lên thành ATNĐ vào chiều ngày 14/7, vùng biển quần đảo Hoàng Sa ATNĐ di chuyển nhanh theo 30 Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 Khánh Hòa hướng Tây Bắc mạnh lên thành bão vào chiều ngày 15/7, có tên quốc tế TALAS, bão số hoạt động khu vực Biển Đông năm 2017 Bão di chuyển chủ yếu theo hướng Tây đến Tây Bắc với tốc độ khoảng 20km đổ vào tỉnh Nghệ An, Hà Tĩnh gần sáng ngày 17/7, sau suy yếu nhanh thành ATNĐ ATNĐ tiếp tục sâu vào đất liền tan khu vực biên giới Việt - Lào Bão số (SONCA): Chiều 21/7 ATNĐ hình thành khu vực Bắc Biển Đông Chiều 23/7, ATNĐ mạnh lên thành bão, bão số năm 2017 có tên quốc tế SONCA Trong ngày 23 24, 25/7 bão di chuyển chậm xuống phía Nam sau chuyển a) b) c) d) Hình Quỹ đạo bão, ATNĐ đổ vào Việt Nam năm 2017 a) Toàn cơn; b) Bão số 2; c) Bão số 10; d) Bão số 12 hướng Tây Tây Nam tiếp tục chuyển hướng Tây, hướng phía đất liền tỉnh Bắc Trung Bộ Đến 15h chiều ngày 25/7, bão số đổ vào khu vực phía Bắc tỉnh Quảng Trị suy yếu thành ATNĐ vùng thấp tan sau Bão số 10 (DOKSURI): Ngày 11/9, ATNĐ hình thành vùng biển phía Đơng Philippines Sáng 12/9, sau vượt qua khu vực miền Trung Philippines vào Biển Đông ATNĐ mạnh lên thành bão, bão số 10, có tên quốc tế DOKSURI Bão di chuyển ổn định theo hướng Tây Tây Tây Bắc với cường độ ngày mạnh thêm Bão đổ vào khu vực Hà Tĩnh - Quảng Bình trưa ngày 15/9 Bão số 12 (Damrey): Hình thành từ ATNĐ di chuyển từ phía Tây Philippin vào, mạnh lên thành bão ngày 2/11, bão thứ 12 năm 2017, có tên quốc tế DAMREY Bão di chuyển nhanh theo hướng Tây với cường độ ngày mạnh thêm Vào lúc 30 sáng ngày 4/11, bão đổ vào khu vực Phú n - Khánh Hịa với sức gió cấp 12, giật cấp 15 Bão sau tiếp tục di chuyển theo hướng tây, sâu vào khu vực Tây Nguyên, suy yếu tan Campuchia 3.3.2 Đặc điểm cường độ Trong số bão đổ vào Việt Nam năm 2017 có đạt cấp bão đạt cấp bão mạnh hầu hết có xu hướng mạnh lên trước đổ vào đất liền (Hình 4) Bão số (TALAS): Là bão hình thành khu vực Biển Đơng, thời gian tồn ngắn, trì cấp khoảng thời gian từ sáng ngày 16/7 đến gần sáng ngày 17/7 với khí áp thấp vùng tâm bão 990hPa, tốc độ gió mạnh vùng gần tâm bão 26m/s Sau đổ vào khu vực Nghệ An - Hà Tĩnh bão suy yếu nhanh thành ATNĐ vùng thấp khu vực Trung Lào Bão số gây gió mạnh cấp 7-8, giật cấp 10-11 đất liền tỉnh Nghệ An, Hà Tĩnh Tại trạm Quỳnh Lưu Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 - 31 ghi nhận tốc độ gió mạnh 19m/s (cấp 8) vào 02h ngày 17/7, tốc độ gió giật 28m/s (cấp 10) Bão gây gió mạnh cấp 8, giật cấp 12 vùng biển ven bờ Tại đảo Hòn Ngư (Nghệ An) đo tốc độ gió giật 33m/s (cấp 12) Ở ven biển Quảng Ninh, Hải Phòng, Quảng Bình có gió giật cấp - Bão số (SONCA): Cũng tương tự bão số 2, bão hình thành khu vực Biển Đông (Bắc Biển Đông), thời gian tồn ngắn, bão yếu Từ mạnh lên thành bão cường độ khơng thay đổi nhiều trì cấp khoảng thời gian từ sáng ngày 24/7 đến gần sáng ngày 26/7 với khí áp thấp vùng tâm bão 996hPa, tốc độ gió mạnh vùng gần tâm bão 45m/s Bão đổ vào phía Bắc tỉnh Quảng Trị vào chiều 25/7 Do ảnh hưởng bão, đảo Cồn Cỏ (Quảng Trị) có gió bão cấp 8, tốc độ gió giật 28m/s (cấp 10); trạm Cửa Việt (Quảng Trị) ghi nhận tốc độ gió 20m/s (cấp 8) vào thời điểm 15h ngày 25/7, tốc độ gió giật 25m/s (cấp 10) Vùng ven biển tỉnh Thanh Hóa, Nghệ An gió giật cấp 6; ven biển Hà Tĩnh, Quảng Bình gió giật cấp Bão số 10 (DOKSURI): Là bão mạnh có nguồn gốc từ ATNĐ vùng Tây Bắc Thái Bình Dương, di chuyển vào Biển Đông mạnh lên thành bão ngày 12/11 Bão tăng cường cường độ suốt trình di chuyển Cường độ bão thay đổi đáng kể từ sáng ngày 14/11 đến gần sáng ngày 15/11 với khí áp thấp vùng tâm bão 955hPa, tốc độ gió mạnh vùng gần tâm bão 41m/s Bão đổ vào khu vực Hà Tĩnh-Quảng Bình (nam Đèo Ngang) trưa ngày 15/11 với sức gió mạnh cấp 11-12, giật cấp 14-15 Tại trạm Hoành Sơn Kỳ Anh Hà Tĩnh ghi nhận tốc độ gió 32m/s (cấp 12) tương ứng vào thời điểm 11 18 phút ngày 15/11 11 50 ngày 15/11, thời điểm bão đổ Tốc độ gió giật trạm Hoành Sơn đảo Cồn Cỏ (Quảng Trị) khoảng 42-43m/s (cấp 14) Bão số 12 (DAMREY): Tương tự bão số 10, bão hình thành từ 32 Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 ATNĐ di chuyển vào Biển Đông ngày 02/11 từ vùng biển phía Tây Philippin Từ mạnh lên thành bão, bão di chuyển nhanh theo hướng tây với cường độ ngày mạnh thêm Thời điểm ngày 03-04/11 lúc bão mạnh với khí áp thấp vùng tâm bão 970hPa, tốc độ gió mạnh vùng gần tâm bão 36m/s (cấp 12) Vào lúc 30 sáng ngày 4/11, bão đổ vào khu vực Phú Yên - Khánh Hòa Đến 10 ngày, tâm bão đất liền Đắk Lắk-Lâm Đồng Sau đó, bão suy yếu thành ATNĐ Đến trưa 5/11, tâm ATNĐ khu vực phía nam Campuchia Tại trạm An Nhơn (Bình Định) ghi nhận tốc độ gió 23m/s (cấp 9) vào thời điểm 06h ngày 4/11 Tại trạm M’Drak ghi nhận tốc độ gió 24m/s (cấp 9) Tốc độ gió giật ghi nhận Nha Trang Ninh Hòa (Khánh Hòa) 33-34m/s (cấp 12) So sánh cường độ gió mạnh bão đổ vào Việt Nam năm 2017 với kết phân vùng bão, xác định nguy bão, phân vùng gió cho vùng sâu đất liền bão mạnh, siêu bão đổ Quyết định số 2901/QĐ-BTNMT ngày 16/12/2016 Bộ trưởng Bộ Tài nguyên Môi trường [5] (sau gọi Kết phân vùng bão 2016) cho thấy, cấp gió bão bão đổ ghi nhận 2017 thấp so với Kết phân vùng 2016, cụ thể: Vùng III (Quảng Ninh-Thanh Hóa): Theo Kết phân vùng bão 2016, cấp gió mạnh quan trắc cấp 14, giật cấp 15-16 Năm 2017, có ATNĐ đổ vào Quảng Ninh, cấp gió 6-7 Vùng IV (Nghệ An-Thừa Thiên Huế): Theo Kết phân vùng bão 2016, cấp gió mạnh quan trắc cấp 14, giật cấp 15-16 Năm 2017, có bão, ATNĐ đổ vào khu vực bão số 10 (DOKSURI) mạnh nhất, bão gây gió mạnh cấp 12, giật cấp 14 đổ Vùng VI (Phú Yên - Ninh Thuận): Theo Kết phân vùng bão 2016, cấp gió mạnh quan trắc cấp 13, giật cấp 14-15 Năm 2017 có bão đổ vào khu vực, bão số 12 với cấp gió đổ mạnh cấp 9, giật cấp 12 a) b) c) d) Hình Diễn biến khí áp thấp tâm bão bão đổ Việt Nam năm 2017: a) Bão số 2; b) Bão số 4; c) Bão số 10; d) Bão số 12 (Nguồn: agora.ex.nii.ac.jp/digital-typhoon) 3.3.3 Đặc điểm mưa bão lượng mưa đo đợt (từ 16-18/7) trạm trình bày Bảng 2, Hình 3b Bão số (TALAS) gây mưa cho khu vực ven Kết phân tích diện mưa ngày mưa cho biển đồng Bắc Bộ tỉnh từ Thanh Hóa thấy, trước bão số đổ vào đất liền (ngày đến Thừa Thiên Huế; riêng khu vực tỉnh từ 16/7) khu vực phía Nam quỹ đạo di chuyển Thanh Hóa-Thừa Thiên Huế có mưa to đến bão có mưa lớn (Hà Tĩnh, Đồng Hới); vào ngày to Mưa lớn tập trung phổ biến ngày 16, 17 bão đổ (17/7) mưa chủ yếu diễn khu vực 18/7 Lượng mưa đo 24h số quanh vị trí tâm đổ (Thanh Hóa, Vinh, Hà Tĩnh) trạm ven biển đồng Bắc Bộ Bắc Trung Bộ Một ngày sau bão đổ (18/7), diện mưa lớn đạt 100mm, ngày 16/7: Hà Tĩnh 107mm; mở rộng phía Bắc khu vực đổ (Nam Định) ngày 17/7: Hà Tĩnh 188mm, Vinh 109mm, Thanh (Hình 3b) Hóa 126mm; ngày 18/7: Nam Định 106mm Tổng Bảng Lượng mưa (mm) bão số từ ngày 16 - 18/7/2017 Trạm Lượng mưa (mm) Trạm Lượng mưa (mm) Thái Bình 61 Hà Tĩnh 312 Phủ Lý 75 Đồng Hới 156 Nam Định 118 Đơng Hà 64 Thanh Hóa 149 Huế 72 Vinh 196 - - Bão số (SONCA) đổ gây mưa to đến to cho tỉnh từ Nghệ An đến Đà Nẵng với lượng mưa phổ biến 50-150mm, số nơi cao Hương Sơn 155mm, Đông Hà 201mm Bão số 10 (DOKSURI): Do ảnh hưởng bão số 10, từ 14/9 đến 16/9 tỉnh từ Thanh Hóa đến Quảng Ngãi có mưa to đến to Lượng mưa đo 24h phổ biến 100mm, Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 - 33 chí cịn 250mm, cụ thể lượng mưa đo bão số 10 có đặc điểm tương đồng được: Ngày 14/9: Quảng Ngãi 52mm, Đà Nẵng bão số 2: Trước ngày đổ (17/9) ảnh 86mm, Đông Hà 146mm Ngày 15/9: Hà Tĩnh hưởng bão gây mưa chủ yếu khu vực phía 265mm, Vinh 65mm, Đồng Hới 289m, Đơng Hà Nam hướng di chuyển (Quảng Ngãi, Đà Nẵng, 192mm, Huế 124mm Ngày 16/9: Thanh Hóa Đơng Hà); vào ngày đổ Hà Tĩnh-Quảng Bình 129mm Tổng lượng mưa đo đợt (15/9) mưa lớn chủ yếu diễn quanh vị trí đổ (từ 14-16/9) trạm trình bày (Hà Tĩnh, Vinh, Đồng Hới, Đơng Hà, Huế); sau Bảng 3, Hình 3c ngày đổ (16/9) diện mưa lớn mở rộng Kết phân tích diện mưa ngày mưa phía bắc khu vực đổ (Thanh Hóa) (Hình 3c) Bảng Lượng mưa (mm) bão số 10 (từ ngày 14 - 16/9/2017) Trạm Lượng mưa (mm) Trạm Lượng mưa (mm) Thanh Hóa 250 Đơng Hà 338 Vinh 195 Huế 173 Hà Tĩnh 337 Đà Nẵng 151 Đồng Hới 347 Quảng Ngãi 63 Bão số 12 (DAMREY): Đã gây mưa to đến Huế 234mm, Đà Nẵng 216mm, Tam Kỳ 245mm, to cho tỉnh thuộc khu vực Tây Nguyên, Quảng Ngãi 315mm, Quy Nhơn 88mm Tổng Trung Nam Trung Bộ Mưa chủ yếu diễn lượng mưa đo từ đợt (từ 4-5/11) hai ngày mùng 5/11 Lượng mưa đo trạm trình bày Bảng 4, Hình 3d 24h phổ biến 200mm, Phân tích số liệu mưa cho thấy, bão Damchí 300mm Cụ thể, ngày 4/11: Đà Nẵng rey bắt đầu gây mưa lớn kể từ ngày bão đổ bộ, 102mm, Tam Kỳ 267mm, Quảng Ngãi 240mm, phạm vi mưa lớn mở rộng phía Bắc, kéo dài Quy Nhơn 254mm, Tuy Hòa 194mm; ngày 5/11: đến Huế (Hình 3d) Bảng Lượng mưa (mm) bão số 12 từ ngày 4-5/11/2017 Trạm Lượng mưa (mm) Trạm Lượng mưa (mm) Huế 338 Quy Nhơn 342 Đà Nẵng 318 Tuy Hòa 200 Tam Kỳ 512 Nha Trang 131 Quảng Ngãi 554 - - Kết luận Năm 2017, khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương có 27 XTNĐ đạt cấp bão hoạt động, tương đương với TBNN có 17 bão mạnh mạnh, so với TBNN (TBNN 20,7 cơn) Tháng tháng có nhiều bão (TBNN tháng tháng có nhiều bão nhất) Trên Biển Đơng mùa bão năm 2017 kết thúc muộn so với TBNN, số lượng XTNĐ hoạt động đạt kỷ lục với 20 cơn, nhiều gấp 1,6 lần so với TBNN Tháng 7, tháng 10 có số lượng bão nhiều nhất, gấp khoảng lần TBNN Cường độ cực đại bão hoạt động Biển Đông năm 2017 mạnh cường độ TBNN Năm 2017 có bão ATNĐ đổ vào 34 Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 Việt Nam, nhiều TBNN (TBNN 5,5 cơn) có đổ vào Bắc Bộ, đổ vào Trung Bộ Trong số có ATNĐ, bão có cường độ mạnh cấp 8-9 hình thành khu vực Biển Đông bão mạnh từ Tây Bắc Thái Bình Dương di chuyển vào Các bão đổ hầu hết có hướng di chuyển ổn định có xu hướng mạnh lên trước đổ vào đất liền Việt Nam, gây mưa lớn phạm vi rộng cho khu vực bị ảnh hưởng, tổng lượng mưa đợt phổ biến từ 100mm đến 300mm Cấp gió mạnh quan trắc lượng mưa lớn 24h bão đổ năm 2017 thấp so với Kết phân vùng bão 2016 Lượng mưa trung bình đợt bão có giá trị phù hợp Tài liệu tham khảo Đinh Bá Duy, Ngô Đức Thành, Nguyễn Thị Tuyết, Phạm Thanh Hà, Phan Văn Tân (2016), “Đặc điểm hoạt động Xoáy thuận Nhiệt đới khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương, Biển Đông vùng trực tiếp chịu ảnh hưởng lãnh thổ Việt Nam giai đoạn 1978-2015”, Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Các Khoa học Trái đất Môi trường, 32(2), 1-11 Nguyễn Đức Ngữ (1998), “Bão phòng chống bão”, Nhà xuất Khoa học kỹ thuật, tr 42-43 Nguyễn Đức Ngữ (2004), “Khí hậu tài ngun khí hậu Việt Nam”, Nhà xuất Nơng nghiệp, tr 117 Quyết định số 46/2014/QĐ-TTg ngày 15 tháng năm 2014 Thủ tướng Chính phủ Quy định dự báo, cảnh báo truyền tin thiên tai Quyết định số 2901/QĐ-BTNMT ngày 16/12/2016 Bộ trưởng Bộ Tài nguyên Môi trường việc công bố kết cập nhật phân vùng bão, xác định nguy bão, nước dâng bão phân vùng gió cho vùng sâu đất liền bão mạnh, siêu bão đổ http://www.agora.ex.nii.ac.jp/digital-typhoon http://www.jma.go.jp/jma/indexe.htm ACTIVITIES OF TROPICAL CYCLONES IN NORTH-WESTERN PACIFIC AND EAST SEA IN 2017 Vu Van Thang, Truong Ba Kien, La Thi Tuyet, Tran Thi Thao, Tran Duy Thuc, Le Van Tuan Viet Nam Institute of Meteorology, Hydrology and Climate Change Received: 27 February 2018; Accepted: 20 March 2018 Abstract: Typhoon and tropical depression (a.k.a tropical cyclones) are usually active from May to December in the Northwestern Pacific and from June to November in the Vietnam’s East Sea With the purpose of providing information about the 2017 tropical cyclone season for the users, this article summarizes the activities of tropical cyclones in the Northwestern Pacific Ocean, Vietnam’s East Sea and landed in Viet Nam In additional, the statistical analysis of the characteristics of TCs are also introduced to evaluate their frequency and intensity in 2017 Keywords: Tropical cyclone, typhoon landfall   Tạp chí khoa học biến đổi khí hậu Số - Tháng 3/2018 - 35 ... Thạch Hà năm 2012, Chi cục thống kê huyện Thạch Hà, Hà Tĩnh Chi cục thống kê huyện Thạch Hà (2013), Niên giám thống kê Thạch Hà năm 2013, Chi cục thống kê huyện Thạch Hà, Hà Tĩnh Chi cục thống kê... Thạch Hà năm 2014, Chi cục thống kê huyện Thạch Hà, Hà Tĩnh Chi cục thống kê huyện Thạch Hà (2015), Niên giám thống kê Thạch Hà năm 2015, Chi cục thống kê huyện Thạch Hà, Hà Tĩnh Chi cục thống kê... vực biên giới Việt - Lào Bão số (SONCA): Chi? ??u 21/7 ATNĐ hình thành khu vực Bắc Biển Đông Chi? ??u 23/7, ATNĐ mạnh lên thành bão, bão số năm 2017 có tên quốc tế SONCA Trong ngày 23 24, 25/7 bão