ỨNG DỤNG CÔNG CỤ GAMA ĐỂ MÔ PHỎNG TÌNH TRẠNG NƯỚC BIỂN DÂNG TẠI TỈNH BẠC LIÊU TRONG GIAI ĐOẠN TỪ NAY ĐẾN NĂM 2050

ỨNG DỤNG CÔNG CỤ GAMA ĐỂ MÔ PHỎNG TÌNH TRẠNG NƢỚC
BIỂN DÂNG TẠI TỈNH BẠC LIÊU TRONG GIAI ĐOẠN TỪ NAY ĐẾN
NĂM 2050
ThS. Hoàng Ngọc Hiển
Khoa Công nghệ Thông tin
Trong bài báo này, từ tình hình nước biển dâng diễn biến phức tạp hiện nay. Chúng tôi xây dựng một mô
hình mô phỏng hiện trạng ngập địa hình do nước biển dâng ở vùng Đồng bằng sông Cửu Long, thí điểm
tại tỉnh Bạc Liêu. Quá trình ngập địa hình do nước biển dâng được mô phỏng trên bề mặt và diện tích
địa hình của tỉnh Bạc Liêu chạy trên nền công cụ mô phỏng GAMA. Kết quả mô phỏng cho ra các bản
đồ ngập và bản đồ nguy cơ ngập, thống kê diện tích ngập. Mô phỏng quá trình ngập địa hình do nước
biển dâng qua các giai đoạn trong quá khứ (từ năm 1992 đến năm 2012). Đưa ra kịch bản mô phỏng
ngập địa hình do nước biển dâng trong tương lai (từ năm 2013 đến năm 2050).
Từ khóa: Mô hình, nước biển dâng, bản đồ nguy cơ ngập, diện tích ngập

1. GIỚI THIỆU

Biến đổi khí hậu là hiện tượng trái đất nóng dần lên do hiệu ứng nhà kính làm cho nhiệt
độ ở các đại dương tăng dần lên, làm tan băng ở các vùng cực đới, dẫn tới khí hậu của trái đất
biến đổi, hạn hán bão lũ xảy ra ngày càng nhiều hơn, nước biển ngày một dâng cao. Hiện nay,
tình trạng nước biển dâng đang là mối hiểm họa toàn cầu, nước biển dâng đang tác động và
ảnh hưởng mạnh mẽ tới tài nguyên thiên nhiên, con người, kinh tế - xã hội, vv…ở nhiều quốc
gia trên thế giới, nhất các quốc gia có biển và các vùng ven biển. Các quốc gia trên thế giới
đang cùng nhau chung sức nghiên cứu đưa ra các biện pháp, xây dựng các mô hình nhằm giảm
thiệt hại của nước biển dâng.
Tỉnh Bạc Liêu nằm trong vùng bán đảo Cà Mau thuộc Đồng bằng sông Cửu Long
(ĐBSCL) là một tỉnh ven biển chịu ảnh hưởng thuỷ triều sâu sắc của biển Đông. Nền kinh tế ở
tỉnh Bạc Liêu chủ yếu là nuôi trồng thủy sản, đánh bắt cá, trồng lúa, làm muối, ... Nước biển
dâng dẫn đến tình trạng nước mặn xâm nhập[20], diện tích đất bị thu hẹp ngày càng ảnh hưởng
đến đời sống, định cư, sinh hoạt, kinh tế, sản xuất,…của con người. Biến đổi khí hậu làm cho
những diễn biến thời tiết ngày càng xấu đi đã và đang tác động ngày càng nặng nề lên khu vực
ĐBSCL.

Trong bài viết này, chúng tôi thu thập và phân tích số liệu thực tế từ đó xây dựng mô
hình toán cho mô hình ngập địa hình do nước biển dâng gần giống với thực tế. Lập trình ứng
dụng từ hệ thống thông tin địa lý (GIS), mô hình hóa và mô phỏng dựa trên nền công cụ mô
phỏng GAMA để xây dựng thiết lập được hệ thống thông tin mô phỏng về hiện trạng ngập địa
hình do nước biển dâng ở vùng ĐBSCL giai đoạn trong quá khứ (từ năm 1992 đến năm 2012)
và trong tương lai (từ năm 2013 đến năm 2050). Kết quả mô phỏng của mô hình ngập địa hình
1


do nước biển dâng cho ra các bản đồ ngập và bản đồ nguy cơ ngập, thống kê diện tích ngập.
Từ đó phân tích đánh giá thực nghiệm đưa ra những quyết định hỗ trợ phù hợp nhằm giảm
thiệt hại của nước biển dâng.
2. MÔ HÌNH NƢỚC BIỂN DÂNG
2.1. Số liệu mực nƣớc biển

Số liệu mực nước biển được đo lấy ở các trạm đo. Số liệu là số liệu đo mực nước giờ và
trung bình ngày ở các trạm thủy văn với đơn vị tính cm. Với số liệu đo chi tiết theo từng giờ
trong ngày và tất cả các ngày trong tháng.

Hình 1.

Số liệu mực nước đo ở trạm thủy văn

2.2. Độ cao địa hình

Địa hình ở đây tương đối bằng phẳng, chủ yếu nằm ở độ cao trên dưới 1,2 m so với mặt
biển, còn lại là những giồng cát và một số khu vực trũng ngập nước quanh năm. Địa hình có xu
hướng dốc từ bờ biển vào nội đồng, từ Đông Bắc xuống Tây Nam.

Hình 2.

Hướng độ dốc địa hình tỉnh Bạc Liêu

2.3. Độ thấm địa hình

Khi nước biển dâng cao (hay thủy triều dâng lên) theo các sông và kênh tiến vào sâu
trong nội đồng nước sẽ thấm vào đất sẽ làm lượng nước giảm dần dần ta xem đây là độ thấm
địa hình. Địa hình và sông/kênh được chia ra cứ khoảng 5km thực tế sẽ mang một độ thấm địa
hình. Khu vực gần sát biển có độ thấm thấp và cao dần khi đi vào sâu trong nội đồng. Khu vực
2


gần sông hoặc kênh có độ thấm thấp, còn khu vực xa sông hoặc kênh có độ thấm cao.

Xây dựng độ thấm địa hình

Hình 3.

2.4. Phƣơng trình tính toán cho mô hình nƣớc biển dâng

Từ thực tế nước biển dâng chịu ảnh hưởng của các yếu tố chính như: mực nước biển, độ
cao địa hình, độ thấm địa hình. Chúng tôi đã đề xuất phương trình cho nước biển dâng, sau đó
áp dụng phương trình đó vào mô phỏng cho nước biển dâng trong quá khứ bằng cách thực
nghiệm và kiểm thử, nếu đúng chúng tôi sẽ mô phỏng cho các năm tiếp theo và tương lai.

Hình 4.

Sơ đồ xây dựng phương trình

Đây là mô hình chỉ giải quyết từ những yếu tố cơ bản để xây dựng cho ra mô hình cơ bản

mô phỏng nước biển dâng. Trong mô hình chúng tôi tính toán mức độ nước biển dâng cho
từng tháng trong năm nên chỉ quan tâm tới các yếu tố tác động đến độ ngập nước. Xây dựng
phương trình tính toán cho mô hình nước biển dâng có các thông số đầu vào là: Mực nước biển
w (cm). Độ cao địa hình h (cm). Độ thấm địa hình f (cm).
Ngoài ra còn các yếu tố khác do không có số liệu coi như không tác động đến quá trình
nước biển dâng (giá trị bằng 0) như: vận tốc, độ sâu, nước bốc hơi, sức gió, …
Xây dựng một hàm y và phương trình đề xuất cho mô hình nước biển dâng:

y  wh f
Như vậy, phương trình được tính cho độ ngập địa hình với mức độ ngập tính bằng đơn vị
cm. Điểm nổi bật của phương trình đề xuất cho mô hình nước biển dâng ở đây là phương trình
vẫn áp dụng được cho dù không đủ số liệu của tất cả các yếu tố mã vẫn cho ra kết quả chấp
nhận được từ các yếu tố có số liệu.
3. MÔ PHỎNG NƢỚC BIỂN DÂNG
3.1. Khu vực nghiên cứu

Tiến hành mô phỏng hiện trạng ngập địa hình do nước biển dâng trong khu vực ĐBSCL,
chúng tôi đã chọn tỉnh Bạc Liêu làm thí điểm. Bạc Liêu là tỉnh nằm ở phía tây nam của Việt
Nam, trong khu vực ĐBSCL, với tọa độ từ 9000‟00‟‟ đến 9037‟30‟‟ vĩ độ Bắc và từ 105015‟00”
3


đến 105052‟30” kinh độ Đông. Nơi có địa hình thấp, tiếp giáp với biển, hệ thống sông và kênh
rạch chằng chịt, bờ biển dài 56 km. Cho nên vùng này ảnh hưởng nghiêm trọng bởi tình hình
nước biển dâng.
3.2. Dạng thức và tính toán số liệu

Số liệu là số liệu mực nước giờ và trung bình ngày ở trạm thủy văn Gành Hào (Bạc
Liêu). Với số liệu đo chi tiết theo từng giờ trong ngày và tất cả các ngày trong tháng. Tính
tổng, trung bình, cao nhất, thấp nhất theo ngày. Số liệu đo được ghi trên file Excel từ năm 1992

đến năm 2012.

Hình 5.

Số liệu mực nước giờ và trung bình ngày ở trạm thủy văn Gành Hào

Mục tiêu chúng tôi nghiên cứu là mô phỏng nước biển dâng chạy theo từng tháng. Nên
chúng tôi đã xử lý bằng cách:
+ Số liệu trong quá khứ từ năm 1992 đến năm 2012: Từ số liệu mực nước theo giờ trong
từng ngày, trích xuất và tính toán các số liệu đặc trưng theo từng tháng.
a. Trích xuất các giá trị Max tháng 1-1992 (chuỗi A)
b. Từ chuỗi A tiếp tục tính: Chọn giá trị cao nhất Max của chuỗi; Chọn giá trị thấp nhất
Min của chuỗi; Tính giá trị trung bình Avg của chuỗi
c. Tính toán như trên cho các tháng còn lại của năm và cho toàn bộ bảng số liệu.
d. Dùng các số liệu theo bảng đã tính toán để làm số liệu đầu vào cho mô hình mô phỏng
độ ngập mức thấp/ trung bình/cao.
e. Kiểm tra tính toán cho mô hình
+ Số liệu trong tương lai từ năm 2013 đến năm 2050: Tính trung bình cho từng tháng
4


của số liệu mô phỏng cho mức thấp/ trung bình/cao ở phần tính toán 1992 - 2012, rồi lấy số
liệu của 12 tháng đó cộng thêm số liệu mực nước biển dâng thêm trong bảng Bảng 3.4. Nước
biển dâng theo kịch bản phát thải thấp (cm)/Bảng 3.5. Nước biển dâng theo kịch bản phát thải
trung bình (cm)/ Bảng 3.6. Nước biển dâng theo kịch bản phát thải cao (cm)( Climate change,
sea level rise scenarios of Vietnam. Ministry of Natural Resources and Environment, Vietnam,
2009/2012), sẽ tính được cho các năm tiếp theo, đây là số liệu mô phỏng cho mức thấp/trung
bình/cao.
3.3. Công cụ GIS

Xây dựng và thiết kế các tác tử sông/kênh cho tất cả các con sông/kênh trên địa bàn tỉnh
Bạc Liêu. Xây dựng và thiết kế các tác tử cho hệ thống cống ngăn mặn trên địa bàn tỉnh Bạc
Liêu.

Hình 6.

Hệ thống sông/kênh và hệ thống cống trên sông ở Bạc Liêu

Xây dựng và thiết kế các tác tử gán cho các cell (bản đồ được chia thành các cell nhỏ).
Trong cơ sở dữ liệu GIS có độ thấm địa hình, chia vùng khác nhau, đơn vị huyện được gán cho
tác tử cell và được lưu trữ.

Hình 7.

Tác tử cell và cơ sở dữ liệu GIS

3.4. Giải thuật cho mô hình
5


Mô phỏng cho mô hình nước biển dâng trên nền mô phỏng GAMA. Các yếu tố đầu vào:
Database: mực nước biển (mức thấp, mức trung bình, mức cao); GIS: bản đồ địa hình(đã chia
cell), bản đồ sông ngòi, hệ thống cống và đập; DataGIS: độ thấm địa hình, độ cao địa hình,
vùng cấp huyện.

Sơ đồ thực hiện xử lý mô phỏng

Hình 8.
3.5. Công cụ lập trình

Quá trình mô phỏng được thực hiện trên nền công cụ GAMA với bước đầu tiên là nạp dữ
liệu bản đồ tỉnh Bạc Liêu (địa lý, hệ thống sông ngòi, cống ngăn mặn) được xây dựng từ GIS.
Bản đồ lưu trữ dữ liệu độ cao địa hình, độ thấm địa hình được tính toán và phân chia hợp lí cho
các vùng khác nhau, các đơn vị huyện khác nhau.

Hình 9.

Đưa dữ liệu bản đồ GIS vào GAMA

Tiếp theo phải khai báo lấy các trường từ dữ liệu là độ cao địa hình, độ thấm địa hình
chính là các biến, được phân chia các khu vực nhỏ theo hệ thống đê, hệ thống cống ngăn mặn
(đóng hoặc mở) và các đơn vị huyện.

Hình 10.

Trường từ dữ liệu GIS

Chuyển phương trình thành giải thuật phương trình cụ thể của lập trình với các thông số
là các biến được nạp vào từ dữ liệu GIS và cơ sở dữ liệu. Phương trình sẽ tính kết quả khi chạy
mô phỏng theo thời gian để cho ra kết quả là các mức độ ngập nước.

6


Hình 11.

Áp dụng phương trình trong GAMA

Xuất các kết quả đầu ra cho mô phỏng ngập địa hình do nước biển dâng. Đầu ra kết quả
bản đồ ngập và nguy cơ ngập theo từng tháng diễn biến trong từng năm ở 3 mức thấp, trung

bình, cao. Tương ứng theo đó là bản thống kê diện tích bị ngập ở 3 mức thấp, trung bình, cao
cho các đơn vị huyện và tỉnh Bạc Liêu.

Hình 12.

Hiện thị các kết quả đầu ra trong GAMA

4. THỰC NGHIỆM MÔ PHỎNG
4.1. Hiện trạng nƣớc biển dâng từ năm 1992 đến năm 2012

Qua tính toán số liệu từ năm 1992 đến năm 2012 chúng tôi chọn các mốc thời gian đại
diện là năm 2000 và 2010. Qua mô phỏng bản đồ ngập cho thống kê diện tích ngập theo tháng
cho năm 2000 và năm 2010, thống kê được bảng:
Bảng 1. Diện tích ngập cho mốc thời gian 2000 và 2010 (%)

7


Hình 13.

Thống kê diện tích bị ngập từ năm 1992 đến năm 2012

Qua kết quả thống kê diện tích bị ngập mức cao biên độ thống kê càng đi lên cao cho
thấy những năm gần đây do biến đổi khí hậu, nước biển ngày càng dâng cao thêm làm cho diện
tích ngập ngày càng tăng. Từ năm 2000 đến nay biên độ thống kê diện tích bị ngập mức trung
bình đã thể hiện và nâng lên. Thống kê diện tích ngập (mức cao) của các đơn vị huyện từ năm
1992 đến năm 2012.

Hình 14.

Thống kê diện tích ngập (mức cao) của các huyện từ năm 1992 đến năm 2012

Qua kết quả thống kê diện tích ngập (mức cao) của các đơn vị huyện cho thấy các huyện
ven biển luôn bị ngập ở mức cao hơn so với các huyện phía trong. Do tỉnh cũng đã xây dựng
hệ thống cống, hệ thống đê nên các vùng bên trong đê cũng bớt được sự ảnh hưởng. Các vùng
ven biển như thành phố Bạc Liêu, huyện Đông Hải, huyện Hòa Bình do kimh tế chủ yếu là
nuôi thủy sản nên việc lấy nguồn nước biển thường xuyên phải mở thêm nhiều kênh rạch làm
cho nước biển đi vào sâu phía trong được thuận lợi. Các vùng phía trong quốc lộ 1A như
huyện Giá Rai, huyện Phước Long mấy năm gần đây do người dân tự ý chuyển đổi từ trồng
lúa qua nuôi tôm phá vỡ việc vận hành của hệ thống cống ngăn mặn. Từ đó càng làm cho nước
biển vào sâu trong nội đồng nguy cơ ngập ngày càng thể hiện rõ diện tích ngập tăng lên.
4.2. Kịch bản nƣớc biển dâng từ năm 2013 đến năm 2050

Qua tính toán số liệu từ nay đến năm 2050 chúng tôi chọn các mốc thời gian chẵn đại
diện là năm 2020, 2030, 2040 và 2050. Qua mô phỏng bản đồ nguy cơ ngập theo kịch bản mức
8


(thấp – trung bình – cao) và thống kê diện tích ngập theo tháng cho các mốc thời gian năm
2020, 2030, 2040, 2050 thống kê được bảng:
Bảng 2. Diện tích ngập (%) theo các kịch bản

Hình 15.

Thống kê diện tích bị ngập từ năm 2013 đến năm 2050

Qua kết quả thống kê diện tích bị ngập mức cao biên độ thống kê càng đi lên cao cho
thấy những năm càng về sau do biến đổi khí hậu, nước biển càng dâng cao thêm đây là tình
hình cả thế giới đang quan tâm. Các mốc thời gian thể hiện biên độ thống kê diện tích ngập đi
lên theo chiều gần như thẳng đứng cho thấy nguy cơ ngập tăng lên rất nghiêm trọng đáng báo

động cho tỉnh Bạc Liêu và cả vùng ĐBSCL.

9


Hình 16.

Thống kê diện tích ngập các huyện từ 2013 đến 2050 theo kịch bản mức cao

Với tình trạng nguy cơ ngập chung cho tỉnh Bạc Liêu thì các khu vực huyện trong tỉnh
cũng sẽ bị ảnh hưởng. Trong tương lai nếu quy hoạch hệ thống đê và đập hợp lí sẽ làm giảm sự
ảnh hưởng không tốt của tình trạng nước biển dâng. Các vùng ven biển như thành phố Bạc
Liêu, huyện Đông Hải, huyện Hòa Bình hầu như bị ngập hết diện tích. Nước sẽ dâng cao lấn
vào nội đồng phía trong quốc lộ 1A và ngập theo chiều từ hướng Tây Nam lên Đông Bắc các
huyện sẽ lần lượt ảnh hưởng là huyện Giá Rai, huyện Phước Long, huyện Hồng Dân và huyện
Vĩnh Lợi. Do vậy, mỗi địa phương thuộc cấp huyện cần đề ra và xây dựng hướng giải quyết
ứng phó với tình trạng nước biển dâng.
5. KẾT LUẬN

Chúng tôi đã nghiên cứu mô phỏng mô hình ngập địa hình do nước biển dâng trên địa
bàn khu vực ĐBSCL trong bối cảnh vùng ĐBSCL chịu tác động mạnh của biến đổi khí hậu.
Hướng ngập địa hình do nước biển dâng được xác định theo hướng từ biển vào nội đồng có
gắn với hệ thống sông, hệ thống đê và hệ thống cống. Trên cơ sở kết quả mô phỏng, nghiên
cứu cũng đã tiến hành xây dựng bản đồ số thể hiện quá trình ngập địa hình do nước biển dâng
thông qua bản đồ ngập/nguy cơ ngập theo thời gian. Các thống kê về diện tích ngập theo thời
gian theo từng đơn vị hành chính (cấp tỉnh, cấp huyện) trên địa bàn một tỉnh được chọn thí
điểm (tỉnh Bạc Liêu) trên địa bàn khu vực ĐBSCL cũng đã được mô tả chi tiết trên cơ sở các
kịch bản ngập địa hình do nước biển dâng trong quá khứ và cho các giai đoạn trong tương lai.
Trong thời gian tới, chúng tôi sẽ mở rộng nghiên cứu mô phỏng các mô hình toán biến đổi khí
hậu cho khu vực ĐBSCL và các khu vực khác của Việt Nam.

LỜI CẢM ƠN
Chúng tôi xin chân thành cảm ơn Trường Đại học Bạc Liêu đã cấp và hỗ trợ kính phí,
Trung tâm Khí tượng Thủy văn Bạc Liêu đã hỗ trợ và cung cấp số liệu cần thiết cho chúng tôi
để hoàn thành nghiên cứu này.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Climate change, sea level rise scenarios of Vietnam. Ministry of Natural Resources and Environment,
Vietnam, 2009/2012.
10


Drogoul, A., Ferber, J. Multi-Agent Simulation as a Tool for Modeling Societies: Application to Social
Differentiation in Ant Colonies, 2002.
Drogoul, A., Vanbergue, D., Meurisse, T. Multi-Agent Based Simulation: Where are the Agents ?
Proceedings of MABS'02, 2002.
Drogoul, A., Vo, D.A., Amouroux, E., Chu, T.Q., Nguyen, N.D. “Agent‐based simulation: definition,
applications and perspectives”, 2008.
GAMA-platform. />Hoang N.H, Huynh X.H, Nguyen H.T. Simulation of Salinity Intrusion in the Context of the Mekong
Delta Region (Vietnam). RIVF – IEEE, 2011.
Le, A.T. , Tran, T.T. and Kakonen, M. “Challenges of water resources management for downstream
livelihood of the Lower Mekong Delta, Vietnam”. The fourth International Symposium on Southeast
Asian Water Environment. AIT, Bangkok, Thailand, 6-8 December, 2006.
Nguyen, V.N. Wetland mapping in the Mekong Delta and Tram Chim area using Geographical
Information Systems (GIS). Proceedings of a workshop on balancing economic development with
environmental conservation, Safford, R.J., D. V. Ni, E. Maltby and V. T. Xuan (eds.), RHIER, London
University, UK. 1997:87-93pp, 1997.
Pang, C., Zhao, E. and Yang, Y. Numerical simulation on the process of saltwater intrusion and its impact
on the suspended sediment concentration in the Changjiang (Yangtze) estuary. Chinese Journal of
Oceanology and Limnology (2010) 28, 609-619, 2010.
Pham, T.T. H. and Furukawa, M. Impact of sea level rise on coastal zone of Vietnam. Bull. Fac. Sci., Uni.
Ryukyus, 84:45-59, 2007.

Phan, H.C., Huynh, X.H., Drogoul, A.: An agent-based approach to the simulation of Brown Plant Hopper
(BPH) invasions in the Mekong Delta (L). RIVF , 2010.
Railsback, S.F., Lytinen, S.L., Jackson S.K. Agent-based Simulation Platforms: Review and Development
Recommendations. Simulation 2007.
Shannon, R.E. “Introduction to simulation”. WSC '92 Proceedings of the 24th conference on Winter
simulation, 1992.
Taillandier, P., Drogoul, A. From GIS Data to GIS Agents, Modeling with the GAMA simulation
platform, 2010.
Taillandier, P., Drogoul, A., Vo, D.A., Amouroux, E.: GAMA: a simulation platform that integrates
geographical information data, agent-based modeling and multi-scale control. Paper to appear in „The
13th International Conference on Principles and Practices in Multi-Agent Systems (PRIMA)‟, India
,2010.
Treuil, J-P., Drogoul, A., Zucker, J-D. Modeling and simulation-based agents: Examples commented,
computer tools and theoretical questions, 2008.
Tuladhar, A.M. Lechture note on Spatial Data Models and Structure in GIS, ITC, the Netherlands, 1996.
Vo, M.Q. Geographical Information System (GIS), Can Tho University, 2005.

11