Đáng giá thiệt hại lũ đồng bằng sông Cửu Long

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