Nghiệm thu đề tài: Nghiên cứu xây dựng mô hình cảnh báo và phân vùng lũ quét cho tỉnh Phú Thọ thích ứng với biến đổi khí hậu

     Ngày 27/3, Sở Khoa học và Công nghệ Phú Thọ đã thành lập Hội đồng nghiệm thu đề tài KH&CN cấp tỉnh: Nghiên cứu xây dựng mô hình cảnh báo và phân vùng lũ quét cho tỉnh Phú Thọ thích ứng với biến đổi khí hậu. Đề tài do Trường Đại học Mỏ - Địa chất chủ trì thực hiện.

    Phú Thọ là tỉnh miền núi thuộc vùng Đông Bắc Việt Nam với tổng diện tích tự nhiên toàn tỉnh là 3.532,95 km², chiếm 1,5% diện tích cả nước, là nơi hợp lưu của ba dòng sông lớn phía Bắc (sông Hồng, sông Lô, sông Đà), cùng mạng lưới sông suối lớn nhỏ khác nhau chạy qua. Trong bối cảnh biến đổi khí hậu chung, bão, áp thấp nhiệt đới, mưa lớn, lũ, lũ quét và ngập lụt thường xuyên xảy ra. Mức độ thiệt hại về người do ngập lụt, lũ và lũ quét đều vượt xa so với các thiên tai khác, các tai biến này tập trung chủ yếu ở khu vực dân cư vùng núi, tác động rất lớn đến tình hình phát triển kinh tế - xã hội của tỉnh. Từ những phân tích trên cho thấy, nghiên cứu cảnh báo và phân vùng lũ lụt cho tỉnh Phú Thọ là cần thiết và cấp bách. Do vậy, Trường Đại học Mỏ - Địa chất đã nghiên cứu đề tài: "Nghiên cứu xây dựng mô hình cảnh báo và phân vùng lũ quét cho tỉnh Phú Thọ thích ứng với biến đổi khí hậu".

   Mục tiêu nghiên cứu của đề tài là ứng dụng mô hình trí tuệ nhân tạo cụ thể là mô hình phương pháp học máy kết hợp với công nghệ thông tin địa lý và công nghệ viễn thám để xây dựng thành công mô hình học máy cảnh báo nguy cơ và phân vùng lũ quét cho tỉnh Phú Thọ thích ứng với biến đổi khí hậu.

    Sau hơn 2 năm thực hiện, đề tài đã đạt được mục tiêu đề ra như thuyết minh được phê duyệt. Việc sử dụng mô hình trí tuệ nhân tạo phân vùng nguy cơ xảy ra lũ quét cho độ chính xác cao hơn so với các mô hình truyền thống trong việc xác định các vị trí địa lý có nguy cơ xảy ra lũ quét. Mô hình được sử dụng các phương pháp để đánh giá hiệu suất của mô hình cũng như độ chính xác của kết quả, đây là cơ sở khoa học cho việc tiến tới nghiên cứu sâu hơn ứng dụng trí tuệ nhân tạo để dự báo chính xác thời gian thực các tai biến thiên nhiên xảy ra.

Ngọc Lan