Bình Định: Ứng dụng công nghệ GIS, viễn thám và địa kỹ thuật để cảnh báo tình trạng trượt lở đất, đá

Công trình nghiên cứu này sử dụng các phương pháp như: Khảo sát thực địa, sử dụng ảnh qua thiết bị bay không người lái, phân tích ảnh viễn thám, xử lý ảnh radar, xử lý ảnh quang học… để xây dựng một bản đồ trên phần mềm máy tính về các địa điểm có nguy cơ trượt lở cao tại Bình Định. Bản đồ gồm 390 điểm có nguy cơ trượt lở cao tại những khu vực trọng điểm (huyện miền núi An Lão có 187 điểm; khu vực ven biển huyện Phù Cát 168 điểm; núi Bà Hỏa, thành phố Quy Nhơn, 35 điểm). 

Quá trình nghiên cứu cũng cho thấy, những khu vực có mái dốc cao hơn 6m, độ dốc hơn 45 độ sẽ mất ổn định trong mưa lớn. Diện tích các vùng có nguy cơ trượt lở rất cao chiếm tỷ lệ nhỏ nhưng đều là vùng phân bố ven đường, gần khu dân cư, khi xảy ra trượt lở có thể gây thiệt hại về người và tài sản. Nguyên nhân trượt lở chủ yếu xảy ra ở các mái dốc nhân tạo do phát triển hạ tầng giao thông, thủy lợi, thủy điện, khu dân cư, khai thác khoáng sản, khai thác rừng trồng.

Lực lượng cứu hộ, cứu nạn tỉnh Bình Định đang xử lý sự cố sạt lở núi Bà Hỏa. (Ảnh:phongchongthientai.mard.gov.vn).

Đề tài này do Viện Địa công nghệ và Môi trường (Tổng hội Địa chất Việt Nam) thực hiện. Nhóm nghiên cứu cũng đã đề xuất tại các khu vực có nguy cơ trượt lở cao, trước mắt cần cắm biển cảnh báo và có phương án di chuyển người, tài sản đến nơi an toàn khi có cảnh báo thiên tai.

Khi sử dụng giải pháp công trình cần lưu ý công tác khảo sát địa chất trong vùng có điều kiện địa chất phức tạp. Tại những điểm có khả năng trượt lở quy mô lớn, cần kết hợp phương pháp khảo sát truyền thống với các giải pháp hiện đại như đinh đất, neo đất cho khu vực có mái dốc đất, hỗn hợp đất đá hoặc dùng lưới chắn, rào chắn để chống đá lăn, đá đổ.

Theo Sở Khoa học và Công nghệ tỉnh Bình Định, trong thời gian tới, Sở sẽ chuyển giao đề tài nghiên cứu này lại cho Sở Nông nghiệp, Sở Giao thông vận tải, Ban Chỉ huy Phòng, chống tiên tai và Tìm kiếm cứu nạn tỉnh để tích hợp kết quả nghiên cứu trên với các dữ liệu cảnh báo thiên tai, mưa lũ, kịp thời cảnh báo, ứng phó khi có mưa lớn, thiên tai xảy ra tại địa phương./.