Một nghiên cứu mới của các nhà khoa học Việt Nam đã lần đầu tiên làm rõ cơ chế hình thành, điều kiện phát sinh và phân loại các loại hình trượt lở đất theo chuẩn quốc tế, tạo nền tảng khoa học quan trọng cho công tác cảnh báo sớm và giảm thiểu rủi ro thiên tai.
Đề tài "Nghiên cứu các loại hình trượt lở trong điều kiện mưa cực đoan ở vùng núi phía Bắc và miền Trung Việt Nam" (mã số: KHCBTĐ.02/24-25) do TS. Phạm Văn Tiền cùng nhóm nghiên cứu thuộc Viện Các Khoa học Trái đất, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam thực hiện, tập trung giải đáp những câu hỏi cốt lõi về nguyên nhân, cơ chế và đặc điểm của các vụ trượt lở quy mô lớn xảy ra trong những năm gần đây. Đề tài nghiên cứu thực hiện 01/01/2024 - 30/06/2026.
Theo TS. Phạm Văn Tiền, nghiên cứu được hình thành từ nhiều năm khảo sát thực địa và kế thừa kết quả của các đề tài trước đó về trượt lở đất. Trong quá trình thực hiện nghiên cứu sau tiến sĩ về cơ chế hình thành trượt lở tại các hồ chứa, nhóm nhận thấy các hiện tượng trượt lở hàng loạt xuất hiện ngày càng phổ biến với cơ chế rất đa dạng, đặt ra nhu cầu phải nghiên cứu chuyên sâu hơn.
Để thu thập dữ liệu, nhóm đã thực hiện hơn 20 chuyến khảo sát tại các khu vực vừa xảy ra thiên tai, nhiều chuyến được triển khai ngay sau khi mưa kết thúc, khi hiện trường vẫn tiềm ẩn nguy cơ tiếp tục sạt lở.
Một trong những cuộc khảo sát đáng chú ý nhất là tại Làng Nủ (Lào Cai) sau thảm họa năm 2024. Theo nhóm nghiên cứu, việc tiếp cận hiện trường ngay sau thiên tai giúp ghi nhận được nhiều dấu vết quan trọng về hướng dịch chuyển, cấu trúc khối trượt và cơ chế phá hủy - những thông tin sẽ nhanh chóng biến mất theo thời gian.
Lần đầu phân loại các dạng trượt lở theo chuẩn quốc tế
Từ dữ liệu của hơn 20 trận trượt lở lớn xảy ra tại Việt Nam từ năm 2009 đến nay, nhóm nghiên cứu đã xây dựng bức tranh tương đối toàn diện về các loại hình trượt lở do mưa cực đoan.
Kết quả cho thấy hiện tượng này chịu tác động đồng thời của cường độ mưa, lượng mưa tích lũy và phạm vi ảnh hưởng của mưa. Nhiều vụ trượt lở xảy ra khi cường độ mưa đạt 50-70 mm mỗi giờ hoặc sau các đợt mưa kéo dài với lượng mưa tích lũy lên tới hàng trăm, thậm chí hàng nghìn milimét.
Đặc biệt, các trận mưa diện rộng do bão hoặc áp thấp nhiệt đới có thể khiến đất đá bão hòa trên quy mô lớn, tạo điều kiện để hàng trăm đến hàng nghìn điểm trượt xuất hiện đồng thời. Theo nhóm nghiên cứu, đây là cơ sở quan trọng để xây dựng các ngưỡng mưa phục vụ dự báo và cảnh báo sớm.
Một trong những kết quả nổi bật của đề tài là lần đầu tiên nhận diện đầy đủ và làm rõ đặc điểm của nhiều loại hình trượt lở chưa được nghiên cứu sâu ở Việt Nam như: sạt đất đá (debris avalanche), trượt đá cứng (hard-rock slide), trượt đá nửa cứng (weak-rock slide) và trượt chảy dẻo (earth flow).
Trong đó, sạt đất đá được xác định là loại hình xuất hiện phổ biến nhất trong các trận trượt lở gần đây và thường gây hậu quả đặc biệt nghiêm trọng do tốc độ dịch chuyển lớn cùng khả năng cuốn theo lượng đất đá khổng lồ.
Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, nhóm đã đề xuất hệ thống phân loại trượt lở tại Việt Nam theo tiêu chuẩn quốc tế, dựa trên khảo sát thực địa, ảnh viễn thám và mô hình số địa hình. Đây được xem là bước tiến quan trọng, tạo sự thống nhất trong nghiên cứu, đánh giá nguy cơ và phân vùng rủi ro trượt lở trên phạm vi cả nước.
Mô phỏng thảm họa để nâng cao năng lực cảnh báo
Không chỉ dừng lại ở khảo sát hiện trường, nhóm nghiên cứu còn ứng dụng mô hình mô phỏng LS-RAPID để tái hiện quá trình hình thành và lan truyền của các dòng đất đá tại dốc Tả Mò (Tuyên Quang) và Trà Leng (Quảng Nam, nay thuộc Đà Nẵng).
Kết quả mô phỏng phù hợp với các dấu vết và số liệu thực tế, giúp làm rõ cơ chế vận động của dòng trượt cũng như xác định chính xác hơn phạm vi ảnh hưởng của thảm họa. Theo các nhà khoa học, phương pháp này mở ra khả năng xây dựng các kịch bản trượt lở trong tương lai, hỗ trợ hiệu quả cho công tác quy hoạch và ứng phó thiên tai.
Từ các kết quả nghiên cứu, nhóm đề xuất cách tiếp cận tổng hợp trong quản lý rủi ro, ưu tiên các giải pháp phi công trình như xây dựng bản đồ nguy cơ chi tiết, tích hợp đánh giá đa thiên tai, ứng dụng GIS và trí tuệ nhân tạo trong dự báo, đồng thời phát triển hệ thống cảnh báo sớm dựa trên dữ liệu quan trắc.
Một điểm đáng chú ý là mô hình cảnh báo cấp cơ sở được thiết kế theo hướng kết hợp giữa dữ liệu khoa học và quan sát của cộng đồng. Người dân được hướng dẫn nhận biết các dấu hiệu bất thường như xuất hiện vết nứt trên sườn dốc, nước suối đổi màu hoặc đất đá có dấu hiệu dịch chuyển để chủ động sơ tán trước khi xảy ra thảm họa.
Theo Hội đồng nghiệm thu cấp Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, đề tài đã cung cấp cơ sở khoa học quan trọng trong việc nhận diện đặc trưng mưa cực đoan, làm rõ cơ chế trượt lở và hỗ trợ trực tiếp cho phân vùng nguy cơ, quy hoạch dân cư cũng như xây dựng các hệ thống cảnh báo sớm tại khu vực miền núi.
Theo thông tin đề tài nghiên cứu Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam.
Minh Khang
