Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến ngập lụt lưu vực sông Nhật Lệ, Việt Nam

Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 125-138

Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến ngập lụt
lưu vực sông Nhật Lệ, Việt Nam
Nguyễn Xuân Hậu1,*, Phan Văn Tân2
1

Bảo tàng Thiên nhiên Việt Nam, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam,
18 Hoàng Quốc Việt, Cầu Giấy, Hà Nội
2
Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, 334 Nguyễn Trãi, Thanh Xuân, Hà Nội
Nhận ngày 26 tháng 6 năm 2015
Chỉnh sửa ngày 28 tháng 7 năm 2015; Chấp nhận đăng ngày 6 tháng 8 năm 2015

Tóm tắt: Bài báo trình bày một số kết quả đánh giá tác động của biến đổi khí hậu (BĐKH) đến
ngập lụt lưu vực sông Nhật Lệ. Mô hình khí hậu khu vực RegCM4 được sử dụng để hạ quy mô
động lực sản phẩm của mô hình toàn cầu CCAM theo các kịch bản phát thải khí nhà kính (KNK)
mới (đường nồng độ đại diện - RCP) của IPCC là RCP4.5 và RCP8.5. Lượng mưa 3 ngày cực đại
(Rx3day) của RegCN4 theo các chu kỳ xuất hiện 10, 50 và 100 năm, sau đó được sử dụng như đầu
vào cho mô hình thủy văn HEC-HMS để mô phỏng dòng chảy lũ cho điều kiện khí hậu hiện tại
(1980-1999) và tương lai (giữa thế kỷ 21, 2046-2065 và cuối thế kỷ 21, 2080-2099). Mô hình thủy
lực HEC-RAS kết hợp với modul HEC-GeoRAS được sử dụng để xây dựng bản đồ diện và độ sâu
ngập lụt với biên là lưu lượng tính được từ HEC-HMS và mực nước biển dâng (NBD) theo các
kịch bản tương ứng. So sánh giá trị của các đặc trưng ngập lụt gồm Rx3day, lưu lượng dòng chảy
đỉnh lũ (Qp), diện và độ sâu ngập giữa điều kiện khí hậu tương lai và hiện tại (giai đoạn nền) cho
thấy biến đổi khí hậu có tác động mạnh mẽ và là nguyên nhân dẫn đến sự gia tăng cả về tần suất và
mức độ ngập lụt trên lưu vực sông này.
Từ khóa: Biến đổi khí hậu, đánh giá tác động, bản đồ ngập lụt, Nhật Lệ, HEC-HMS, HEC-RAS,
RegCM4.

sông là hiện tượng phức tạp, chịu ảnh hưởng

bởi tính chất bề mặt đệm, đặc điểm khí hậu
cũng như điều kiện kinh tế - xã hội [2]. Sự thay
đổi của các điều kiện này có thể tác động đến cả
tần suất và độ lớn của lũ lụt. Trong các điều
kiện đó, khí hậu được xem là nhân tố có vai trò
ảnh hưởng lớn nhất đến lũ lụt trên hầu hết các
hệ thống sông.

1. Mở đầu∗
Lũ lụt là một trong những dạng thiên tai gây
thiệt hại to lớn về tài sản và con người trên
phạm vi toàn cầu và đang có xu hướng gia tăng
[1, 2]. Trong những thập nhiên cuối của thế kỷ
20, lũ lụt đã làm chết khoảng 100.000 người và
ảnh hưởng đến 1,4 tỷ người [1]. Lũ lụt trong

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng do ảnh
hưởng của biến đổi khí hậu (BĐKH), một số
nơi có lượng giáng thuỷ giảm trong khi một số

_______
∗

Tác giả liên hệ, ĐT: (+84) 912069975
Email:

125


126 N.X. Hậu, P.V. Tân / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 125-138

nơi khác lượng giáng thủy đã gia tăng [3]. Sự
biến đổi trong chế độ giáng thuỷ ngoài việc làm
thay đổi vòng tuần hoàn nước còn kéo theo
những thay đổi về độ lớn và tần suất lũ lụt [4].
Menzel và cs (2002) [5] đã minh chứng rằng
bất cứ sự thay đổi nhỏ nào trong chế độ nhiệt và
mưa cũng có thể dẫn đến những tác động mạnh
mẽ đến quá trình lũ lụt. Ngoài ra, ngập lụt còn
trở nên nghiêm trọng hơn khi có sự kết hợp với
mực NBD ở các lưu vực sông ven biển.
Đánh giá tác động của BĐKH đối với lũ lụt
cũng đã được nhiều nhà khoa học quan tâm và
thường dựa trên hai cách tiếp cận chính là: (1)
sử dụng các công cụ thống kê phân tích sự biến
đổi trong các chuỗi thời gian số liệu quan trắc
khí tượng thủy văn [6-10]; và (2) dự tính những
biến đổi trong tương lai của đặc trưng lũ lụt dựa
trên việc kết hợp mô hình khí hậu với các mô
hình thủy văn - thủy lực [3, 11]. Theo M.J.
Booij (2005) [12] bài toán đánh giá BĐKH đối
với lũ lụt không thể thuần tuý dựa trên phương
pháp thống kê, bởi vì lũ lụt là hiện tượng cực
đoan mà phân bố của chúng có thể thay đổi
trong tương lai và cần phải được dự tính. Cách
tiếp cận mô hình hóa (2) được nhiều tác giả sử
dụng, hầu hết các kết quả nghiên cứu đều được
tổng quan và có thể tìm thấy trong các báo cáo
của IPCC [3, 11, 13]. Hướng tiếp cận này dựa
trên việc sử dụng kết quả dự tính khí hậu từ các

mô hình khí hậu toàn cầu (GCM) sau đó kết
hợp với các mô hình thủy văn-thủy lực để xem
xét sự biến đổi liên các đặc trưng ngập lụt. Ở
quy mô toàn cầu BĐKH gây nên sự gia tăng cả
về mức độ và tần suất [14], [15]. Ở quy mô khu
vực mức độ tác động là khác nhau và cần thiết
phải có các đánh giá chi tiết. Đây là hướng đang
ngày được hoàn thiện với việc nâng cao độ
phân giải cho các GCM hay hạ quy mô bằng
các mô hình khí hậu khu vực (RCM) để phù
hợp với các mô hình thủy văn quy mô nhỏ.
Lũ lụt trên các lưu vực sông ở Việt Nam nói
chung, miền Trung Việt Nam nói riêng, thường

gây ra bởi mưa lớn cực đoan. Những năm ngần
đây đã có một số công trình nghiên cứu đánh
giá tác động của BĐKH đến lũ lụt cho các lưu
vực sông Việt Nam theo hướng tiếp cận (2) và
cũng đã thu được một số thành tựu quan trọng
[16-24]. Tuy nhiên, đa số các công trình này
chủ yếu đánh giá sự biến đổi của lưu lượng
dòng chảy với quy mô thời gian lớn (dòng chảy
năm hay mùa). Chỉ có một số công trình đánh
giá tác động đến diện và độ sâu ngập lụt [16,
22, 23]. Các công trình này cũng chỉ thực hiện
cho một số lưu vực sông lớn và chưa có công
trình nào thực hiện cho lưu vực sông Nhật Lệ,
nơi phải hứng chịu những thiệt hại nặng nề mỗi
mùa lũ hàng năm.
Bài báo này trình bày một số kết quả đánh

giá tác động của BĐKH đến các đặc trưng ngập
lụt cho lưu vực sông Nhật Lệ, Quảng Bình.
Mục 2 của bài báo sẽ mô tả về vùng nghiên cứu
và nguồn số liệu sử dụng cho đánh giá. Phương
pháp nghiên cứu được trình bày trong mục 3.
Kết quả và thảo luận về tác động của BĐKH
đến từng đặc trưng ngập lụt trên lưu vực được
trình bày trong mục 4 . Cuối cùng, một số kết
luận được đưa ra ở mục 5.

2. Vùng nghiên cứu và nguồn số liệu
2.1. Vùng nghiên cứu
Lưu vực sông Nhật Lệ nằm ở phía nam của
tỉnh Quảng Bình, Việt Nam, có diện tích
khoảng 2.647 km2 [25], là hệ thống sông lớn
thứ hai của tỉnh, sau hệ thống sông Gianh ở
phía bắc. Vùng hạ lưu là nơi tập trung đông dân
cư, trong đó, đông nhất là khu vực ven biển,
điển hình là thành phố Đồng Hới nơi có mật độ
dân số cao gấp 6 lần so với toàn tỉnh. Các
huyện đồng bằng và ven biển chiếm đến 85%
dân cư của cả tỉnh, dân số cũng tập trung đông
hơn ở ven sông. Hai bên bờ sông chịu ảnh


N.X. Hậu, P.V. Tân / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 125-138

hưởng mạnh mẽ của ngập lụt cũng chính là nơi
có mật độ dân số cao nhất trên lưu vực.
Mùa lũ trên sông Nhật Lệ gồm 4 tháng liên

tục từ tháng IX đến tháng XII trùng với thời kỳ
mùa mưa trên lưu vực. Mưa gây lũ thường bị
chi phối bởi các hình thế thời tiết gây mưa lớn

127

như bão, áp thấp nhiệt đới, không khí lạnh, dải
hội tụ nhiệt đới và các nhiễu động khác như
sóng đông.... Mức độ mưa lũ lớn trở nên
nghiêm trọng hơn khi có sự tác động kết hợp
giữa các hình thế gây mưa này.

Hình 1. Vùng nghiên cứu, lưu vực sông Nhật Lệ, tỉnh Quảng Bình, Việt Nam

Do đặc điểm lưu vực có địa hình phần lớn là
đồi núi dốc, sông suối lại ngắn, thượng nguồn
dốc nên khi xuất hiện mưa lớn thì nước tập
trung nhanh, lũ lên nhanh và đổ dồn về hạ lưu
thoát ra biển. Tuy nhiên, không như các hệ thống
sông khác lượng nước thường đổ thẳng ra biển
qua nhiều cửa thoát. Hệ thống sông Nhật Lệ chỉ
có một cửa thoát duy nhất (cửa Nhật Lệ) và
dòng chảy lũ cũng không thể đổ thẳng ra biển
do gặp phải một dãy cồn cát khá cao (30-40 m)
như một con đê chạy song song với đường bờ
(Hình 1). Ngoài ra, do phần địa hình vùng hạ
lưu thấp lại có dạng lòng chảo, phần lớn có độ
cao địa hình thấp hơn mực nước biển (0,8-1 m)
nên khi có mưa lớn, nhất là mưa trong bão, kết
hợp thủy triều dâng cao, nước bị ứ lại, thoát ra

biển rất chậm [26]. Do đó, ngoài tính chất lũ
lớn và nhanh ở thượng lưu thì ở vùng hạ lưu
Nhật Lệ còn chịu ngập úng dài ngày trên diện
rộng.
2.2. Nguồn số liệu
Số liệu quan trắc lượng mưa ngày các năm
1976 và 1999 tại các trạm Đồng Hới, Kiến
Giang, Lệ Thủy, Cẩm Lý kết hợp với số liệu
lưu lượng dòng chảy ngày quan trắc tại trạm
Kiến Giang được sử dụng làm bộ dữ liệu phục
vụ hiệu chỉnh và kiểm định mô hình. Số liệu
mưa giờ gồm: lượng mưa từng giờ một tại trạm
Đồng Hới, mưa từng 6 giờ một tại các trạm
Kiếng Giang, Lệ Thủy, mưa từng 12 giờ một tại


128 N.X. Hậu, P.V. Tân / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 125-138

trạm Cẩm Lý, Việt Trung từ ngày 23/10/1999
đến ngày 07/11/1999 được sử dụng làm đầu vào
cho các mô hình thủy văn – thủy lực để xây
dựng bản đồ ngập lụt cho trận lũ lớn lịch sử
năm 1999. Số liệu điều tra diện tích bị ngập lụt
các xã trong trận lũ năm 1999 từ dự án hỗ trợ
hệ thống quản lý thiên tai tại Việt Nam (Bộ
NN&PTNN phối hợp với UNDP thực hiện năm
2004) được sử dụng để kiểm nghiệm diện tích
ngập lụt.
Sản phẩm dự tính mưa từ mô hình khí hậu

khu vực RegCM phiên bản 4 (RegCM4) [27]
theo các kịch bản trung bình RCP4.5 và cao
RCP4.8 cho các giai đoạn nền (1980-1999),
giữa thế kỷ 21 (M21) và cuối thế kỷ 21 (E21)
được sử dụng cho mô hình thủy văn. Mực NBD
dự tính tương ứng với các kịch bản và giai đoạn
theo báo cáo thứ 5 của IPCC [28] được sử dụng
như biên mực nước tại cửa ra của lưu vực cho
mô hình thủy lực.
Hạ quy mô

RCP4.5
RCP8.5

CCAM

Ngoài ra, nghiên cứu còn sử dụng bộ cơ sở
dữ liệu (CSDL) GIS gồm các lớp thông tin về:
hành chính, giao thông, hiện trạng sử dụng đất,
thảm phủ, thổ nhưỡng, thủy hệ, mô hình số địa
hình (DEM) phục vụ các phân tích, tính toán,
ước lượng thông số địa cho lưu vực được kế
thừa từ các công trình [29, 30]. Tư liệu ảnh vệ
tinh Landsat ETM chụp ngày 11/11/1999 từ
được sử dụng để đánh
giá khả năng mô phỏng về diện ngập của mô hình.

3. Phương pháp
Trên Hình 2 đưa ra 4 bước chính trong
cách tiếp cận mô hình hóa được sử dụng trong

nghiên cứu này, gồm: (1) Hạ quy mô; (2) Mô
phỏng dòng chảy; (3) Mô phỏng ngập lụt và;
(4) Phân tích thống kê.

Mô phỏng dòng chảy

Hạ quy mô
động lực
(RegCM4)

Số liệu quan
trắc khí hậu

Mô phỏng ngập lụt

Phân tích thống kê
Chuỗi dữ liệu mưa

HEC-HMS
HEC-RAS
& HECGeoRAS

Số liệu quan
trắc thủy văn

Chuỗi dữ liệu dòng
chảy
Diện, độ sâu ngập lụt

Dấu vết lũ

lịch sử

Hình 2. Phương pháp luận áp dụng cho nghiên cứu (nguồn: [4])

Trong bước đầu tiên (1), mô hình RegCM4
được sử dụng như là công cụ hạ quy mô động
lực sản phẩm dự tính của mô hình toàn cầu
CCAM [31] theo hai kịch bản RCP4.5 và
RCP8.5 của IPPC để nhận được số liệu mưa dự
tính ở độ phân giải ngang cao hơn (20x20km).
Bước (2), lượng mưa ngày của RegCM4 được
dùng để phân tích, tính toán các tần suất xuất

hiện 1%, 2% và 10% cho Rx3day mà nó được
sử dụng làm đầu vào cho mô hình thủy văn tập
trung một chiều HEC-HMS [32] để tính toán,
mô phỏng quá trình mưa-dòng chảy trên lưu
vực. Bước (3), kết quả lưu lượng dòng chảy
trên mỗi nhánh sông từ HEC-HMS và mực
NBD được sử dụng làm biên lưu lượng và mực
nước cho mô hình thủy lực HEC-RAS [33] để


N.X. Hậu, P.V. Tân / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 125-138

diễn toán dòng chảy ổn định một chiều trong
sông. Bề mặt nước dưới dạng lưới liên tục được
tính toán trong HEC-RAS dựa trên việc giải
phương trình năng lượng cho dòng chảy ổn
định một chiều qua mỗi mặt cắt trên sông [33].

Sau đó, phần mở rộng HEC-GeoRAS của HECRAS trong GIS được sử dụng như giao diện kết
nối cho phép phân tích không gian 3D để mô phỏng
và hiển thị kết quả diện và độ sâu vùng ngập.
Việc mô phỏng vùng ngập luôn tồn tại tính
không chắn chắc, ngoài nguyên nhân từ các mô
hình dự tính khí hậu còn do các mô hình thủy
văn thủy lực liên quan đến cấu trúc, thông số
mô hình, độ chính xác của dữ liệu địa hình, và
nguồn số liệu đầu vào [34]. Do đó, cần thiết
phải thực hiện hiệu chỉnh và kiểm nghiệm để
giảm tính không chắc chắn cũng như đánh giá
được khả năng mô phỏng của các mô hình trong
các bước thực hiện. Khả năng mô phỏng của
mô hình được đánh giá qua chỉ số hiệu quả mô
hình NSE (Nash–Sutcliffe) [35], hệ số tương
quan (R), sai số tuyệt đối trung bình (MAE), sai
số quân phương (RMSE); Ở bước cuối cùng (4),
mức độ tác động của BĐKH sẽ được làm rõ dựa
trên việc so sánh chuỗi số liệu lượng mưa, dòng
chảy, diện và độ sâu ngập trong giai đoạn tương
lai M21 và E21 với giai đoạn nền.

129

4. Kết quả và thảo luận
4.1. Khả năng mô phỏng của mô hình
Trên Hình 3 đưa ra kết quả so sánh đường
quá trình lưu lượng dòng chảy tính toán từ
HEC-HMS với số liệu quan trắc tại trạm Kiến
Giang năm 1999. Theo đó, mô hình đã mô

phỏng khá tốt đường quá trình dòng chảy. Mô
hình đã bắt khá rõ nét các đỉnh lũ, với chỉ số
NSE đạt 0,83; R đạt 0,92; MAE đạt 20,1 (m3/s);
RMSE đạt 31,6 (m3/s). Kết quả đánh giá khả
năng mô phỏng dòng chảy của mô hình là phù
hợp với các nghiên cứu trước đây [36-39].
Trên Hình 4 thể hiện kết quả so sánh giữa
diện tích tính toán từ HEC-RAS và HECGeoRAS với diện ngập thống kê của các xã bị
ngập trong trận lũ tháng 11/1999. Theo đó, mô
hình đã mô phỏng được diện tích ngập của các
xã trong trận lũ này với mức độ tương quan tốt,
R đạt 0,83. Tuy nhiên, diện tích các xã bị ngập
theo tính toán có xu hướng lớn hơn diện ngập
thống kê với MAE là 226 ha. Điều này có thể một
phần do nguồn số liệu diện ngập thống kê được
điều tra vào năm 2004 từ nhiều nguồn khác nhau
của địa phương khi trận lũ đã qua đây được 5 năm
nên khó có thể đảm bảo phản ánh chính xác diện
tích ngập thực tế trên lưu vực.

Hình 3. Đường quá trình lưu lượng ngày theo số liệu quan trắc và kết quả tính toán từ mô hình năm 1999 tại
trạm thủy văn Kiến Giang.


130 N.X. Hậu, P.V. Tân / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 125-138

Hình 4. Kết quả so sánh diện ngập các xã trong vùng lũ năm 1999.

(a)

(b)

Hình 5. Diện ngập ngày 11/11/1999: (a) kết quả tính toán và (b) theo ảnh vệ tinh Landsat.

Để kiểm định thêm khả năng mô phỏng của
mô hình, diện ngập tính toán từ mô hình được
so sánh với diện ngập từ ảnh vệ tinh cho trận lũ
lịch sử tháng 11 năm 1999. Kết quả cho thấy,
diện ngập từ tính toán trên Hình 5(a) là khá

tương đồng với diện ngập thu được từ ảnh vệ
tinh ETM Landsat chụp ngày 11/11/1999 trên
Hình 5 (b)
4.2. Biến đổi về lượng mưa

Bảng 1. Tổng hợp kết quả tính toán các đặc trưng ngập lụt dưới các kịch bản BĐKH

Tổng diện Qp Rx3day
ngập (ha) (m3/s) (mm)

Đặc
trưng

Tần
suất
P
(%)
1
2
10

1
2
10
1

Giai
đoạn nền
329,3
297,2
221,2
8.821,1
7.861,5
5.553,4
35.512,0

RCP4.5
Giữa TK 21
Cuối TK 21
Biến đổi
Biến đổi
Giá trị
Giá trị
(%)
(%)
362,2
10,0
435,2
32,2
330,9
11,3

393,9
32,5
256,9
16,1
296,1
33,8
9.772,2
10,8 12.830,0
45,4
8.801,2
12,0 11.549,6
46,9
6.621,7
19,2
8.336,9
50,1
35.842,6
0,9 36.862,0
3,8

RCP8.5
Giữa TK 21
Cuối TK 21
Biến đổi
Biến đổi
Giá trị
Giá trị
(%)
(%)
494,8

50,3
580,6
76,3
444,8
49,7
520,7
75,2
326,5
47,6
379,0
71,3
14.426,5
63,5
17.631,0
99,9
12.786,6
62,6
15.644,1
99,0
9.058,3
63,1
10.975,8
97,6
37.387,5
5,3
38.405,1
8,1

2

34.875,0

35.383,8

1,5

36.442,6

4,5

36.925,2

5,9

37.910,8

8,7

10

33.086,4

33.858,3

2,3

35.013,3

5,8

35.516,3

7,3

36.441,8

10,1

Giá trị


N.X. Hậu, P.V. Tân / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 125-138

Lượng mưa cực đoạn Rx3day có xu hướng
tăng khá lớn so với giai đoạn nền, mức tăng lớn
nhất là 76,3% thấy ở E21, và nhỏ nhất là 10% ở
M21 với cùng một tần suất xuất hiện 1% (xem
Bảng 1). Mức gia tăng này là đối lập theo tần
suất xuất hiện giữa hai kịch bản. Trong khi tăng
mạnh hơn khi tần suất xuất hiện lớn (thường
xuyên hơn) ở RCP4.5 thì ngược lại tăng lớn
hơn khi tần suất xuất hiện nhỏ hơn (sự kiện
hiếm hơn) ở RCP8.5 (xem Hình 8b).
Trên Hình 6 đưa ra kết quả tính toán và vẽ
đường tần suất cho Rx3day sử dụng hàm phân

10
0nă
m

131

bố các giá trị cực trị loại I (phân bố Gumbel).
Theo đó, độ lớn và tần suất Rx3day biến đổi
mạnh qua các qua mỗi kịch bản và mỗi giai
đoạn. Tuy nhiên, mức độ biến đổi không đồng
nhất trên lưu vực, tăng mạnh ở phía đông-bắc
và giảm ở phía tây-nam của lưu vực. Hình 6
đưa ra sự biến đổi theo không gian lưu vực của
Rx3day ứng với tần suất 1%, được nội suy từ
các nút lưới dự tính của RegCM4.
Sự biến đổi (% chênh lệch) theo không gian
của Rx3day tần suất 1% so với giai đoạn nền
(tính trung bình trên mỗi giai đoạn).

510 mm

440 mm
390 mm
277 mm
100-năm
10-năm

3,5-năm

Hình 6. Đường phân bố tần suất Rx3day (tính trung bình trên lưu vực), các điểm có cùng ký hiệu và màu là phân
bố thực nghiệm, các đường liền có cùng màu với điểm là phân bố lý thuyết tương ứng.

4.3. Biến đổi về dòng chảy lũ
Kết quả tính toán dòng chảy bằng HECHMS từ số liệu đầu vào là Rx3day với các tần

suất khác nhau cho thấy Qp biến đổi tương đồng
theo thời gian, kịch bản, tần suất với Rx3day.
Đối với RCP4.5 mức độ gia tăng nhỏ hơn ở sự
kiện hiếm trong khi ở RCP8.5 mức tăng lại lớn
hơn. Về độ lớn mức tăng Qp là lớn hơn Rx3day,
lớn nhất lên đến ≈100% ở E21, và nhỏ nhất là
10,8% ở M21 với cùng tần suất xuất hiện 1%
(xem Hình 8b và Bảng 1). Về tần suất, mức
biến đổi ở tần suất 1% là lớn nhất, biến đổi nhỏ

nhất ở tần suất 10%. Giá trị Qp ứng với tần suất
xuất hiện thay đổi mạnh mẽ qua các kịch bản,
ví dụ như trên Hình 9, với Qp = 8.821 m3/s tại
cửa ra của lưu vực ứng với tần suất 1% (tức 100
năm mới xuất hiện) trong giai đoạn nền thì
trong lương lai chỉ tính đến M21 đã tăng lên là
2% (50 năm) và 10% (10 năm) ứng với RCP4.5
và RCP8.5. Trên Hình 9 cũng cho thấy nếu ứng
với cùng tần suất là 1% thì ở giai đoạn chuẩn giá
trị Qp = 8.821m3/s thì trong tương lai, ở cuối thế
kỷ 21 giá trị này sẽ là 12.830 m3/s và sẽ lên tới
17.631m3/s ứng với kịch bản RCP4.5 và RCP8.5.


132 N.X. Hậu, P.V. Tân / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 125-138

RCP 4.5

M21

E21

RCP 8.5

Hình 7. Sự biến đổi (% chênh lệch) theo không gian của Rx3day tần suất 1% so với giai đoạn nền
(tính trung bình trên mỗi giai đoạn)

(a)

(b)

Hình 8. Mức độ gia tăng theo tần suất 10%, 2% và 1%: (a) lượng mưa 3 ngày cực đại;
(b) lưu lượng dòng chảy đỉnh lũ tại cửa ra của lưu vực


N.X. Hậu, P.V. Tân / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 125-138

133

Hình 9. Lưu lượng dòng chảy đỉnh lũ (Qp) tại
cửa ra của lưu vực theo tần suất

Khác với sự biến đổi có quy luật theo không
gian của Rx3day, Qp biến đổi phức tạp, quy luật
phân bố không rõ ràng do lưu lượng dòng chảy
không chỉ phụ thuộc vào lượng mưa mà còn
phụ thuộc rất nhiều vào các đặc trưng của lưu vực.
4.4. Biến đổi về diện tích và độ sâu ngập lụt
Tương đồng với những biến đổi về lượng
mưa và dòng chảy, tổng diện tích ngập lụt cũng

tăng theo kịch bản và giai đoạn. Mức biến đổi ở
kịch bản RCP8.4 là lớn hơn RCP4.5, mức biến

đổi ở E21 là lớn hơn ở M21. Tuy nhiên, trong
khi mức biến đổi của Rx3day và Qp là rất lớn thì
mức biến đổi của tổng diện tích ngập là nhỏ
hơn nhiều.
Điều này có thể lý giải do địa hình lưu vực
có độ dốc lớn, lưu vực có dạng lòng chảo trũng,
cửa thoát nhỏ và hẹp. Do đó, khi lượng nước
lớn đổ về sẽ bị dồn ứ, diện tích nước ngập thì
tăng không nhiều nhưng mực nước (hay độ sâu
ngập) lại tăng nhanh.

Hình 10. Sự biến đổi diện tích ngập < 5m
(đồ thị phía dưới) và >6m (đồ thị phía trên) so với giai đoạn nền.


134 N.X. Hậu, P.V. Tân / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 125-138

Kết quả trên Hình 10 cho thấy rõ hơn lý giải
trên, khi xem xét sự biến đổi của độ sâu ngập
lụt trong mối tương quan với diện tích ngập.
Phần diện tích ngập với độ sâu ngập thấp dưới
5m đều có giảm ở tất cả các kịch bản, các giai
đoạn và các tần suất, trong khi phần diện tích
ứng với độ sâu trên 6m tăng mạnh ở hầu hết các

trường hợp (trừ trường hợp ứng với tần suất 1%
kịch bản RCP8.5 ở E21).

Trên Hình 11 đưa ra các bản đồ ngập lụt,
cho thấy rõ hơn sự biến đổi về diện và độ sâu
ngập lụt tại vùng hạ lưu lưu vực sông Nhật Lệ
theo các thời kỳ, các kịch bản BĐKH ứng với
lũ với chu kỳ xuất hiện 10 năm.

RCP 4.5

Cuối TK 21

Giữa TK 21

RCP 8.5

Hình 11. Diện và độ sâu ngập lụt giữa và cuối thế kỷ 21 dưới các kịch bản RCP4.5 và RCP8.5 với lũ 10%

Kết luận
Với bộ số liệu dự tính mưa từ mô hình toàn
cầu CCAM, thực hiện hạ quy mô bằng
RegCM4, kết hợp với mực NBD làm đầu vào
cho mô hình thủy văn HEC-HMS và mô hình

thủy lực HEC-RAS kết hợp với GIS, bài báo đã
thực hiện đánh giá tác động của BĐKH đến
ngập lụt cho lưu vực sông, lấy ví dụ là sông
Nhật Lệ. Các kết quả nghiên cứu bước đầu cho
thấy BĐKH với sự gia tăng lượng mưa cực


N.X. Hậu, P.V. Tân / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 125-138

đoan và mực NBD đã có các tác động mạnh mẽ
đến ngập lụt lưu vực sông Nhật Lệ. BĐKH đã
dẫn đến sự gia tăng cả về tần suất và độ lớn của
các đặc trưng ngập lụt.
Bức tranh chung có thể thấy ở cả hai kịch
bản BĐKH trung bình với RCP4.5 và cao với
RCP8.5 mức tăng của các đặc trưng ở E21 đều
cao hơn ở M21. Tuy nhiên, sự gia tăng của mỗi
đặc trưng là khác nhau, cụ thể: Mức độ gia tăng
lớn nhất thấy ở Qp, tiếp đến là Rx3day và nhỏ
nhất là tổng diện tích ngập; Trong khi cả
Rx3day và Qp có mức độ gia tăng nhỏ hơn với
sự kiện hiếm ở RCP4.5 và lớn hơn ở RCP8.5 thì
diện ngập mức tăng đều nhỏ hơn ở cả hai kịch
bản. Trong khi diện tích ứng với độ sâu > 6 m
tăng mạnh ở các kịch bản, các giai đoạn thì diện
ngập ứng với độ sâu < 5 m lại giảm ở tất cả các
kịch bản các giai đoạn.
Tính trung bình trên các tần suất, các giai
đoạn, và các kịch bản thì mức độ biến đổi giữa
các đặc trưng ngập lụt này có thể được thể hiện
qua mối quan hệ: sự gia tăng 7,9% ở Rx3day
dẫn tới gia tăng 10,4% Qp và chỉ tăng 1% tổng
diện ngập.
Như vậy lũ lụt trên lưu vực sông Nhật Lệ
chịu ảnh hưởng lớn và rõ rệt bởi BĐKH thể
hiện qua sự biến đổi mạnh mẽ của các đặc
trưng. Kết quả nghiên cứu cần phải được lưu ý
đến trong công tác quản lý cũng như hoạch định

chính sách phát triển. Rx3day và Qp gia gia tăng
lớn kéo theo lượng và tốc độ dòng chảy lũ lớn
trong sông, hệ lụy sẽ làm gia tăng nguy cơ xói
mòn, sạt lở gây nguy hại đến tính mạng, nhà
cửa, công trình cơ sở hạ tầng ven sông. Tuy
tổng diện tích ngập gia tăng nhỏ nhưng độ sâu
ngập lại tăng nhanh sẽ đe dọa nghiêm trọng đến
an toàn chiều cao các công trình, các vùng đất
cư trú và sản xuất.
Tuy nhiên, như đã đề cập, còn tồn tại một
số nguồn gây nên tính không chắc chắn trong

135

kết quả đầu ra từ cách tiếp cận mô hình hóa.
Việc giải quyết các tồn tại nhằm tăng độ tin cậy
và sức thuyết phục các đánh giá chính là thách
thức mới cần được tiếp tục xem xét nghiên cứu.

Lời cảm ơn
Bài báo được hoàn thành với sự hỗ trợ từ
Chương trình "Innovative Application of ICTs
in Addressing Water-related Impacts of Climate
Change" của Trung tâm nghiên cứu phát triển
quốc tế Canada (IDRC) và Đại học Nairobi,
Kenya; Dự án DANIDA, mã số 11-P04-VIE
“Climate Change-Induced Water Disaster and
Participatory
Information
System

for
Vulnerability Reduction in North Central
Vietnam”. Tác giả xin được cảm ơn sự hỗ trợ
quý giá này!

Tài liệu tham khảo
[1] S. N. Jonkman, Global Perspectives on Loss of
Human Life Caused by Floods, Natural Hazards,
34(2), (2005), 151.
[2] ZbigniewW Kundzewicz, Yukiko Hirabayashi,
and Shinjiro Kanae, River Floods in the Changing
Climate—Observations and Projections, Water
Resources Management, 24(11), (2010), 2633.
[3] IPCC, Climate Change 2007: Impacts, Adaptation
and Vulnerability. Contribution of Working
Group II to the Fourth Assessment Report of the
Intergovernmental Panel on Climate Change,
[M.L. Parry, O.F. Canziani, J.P. Palutikof, P.J.
van der Linden and C.E. Hanson, (Eds).],
Cambridge University Press, Cambridge, UK,
2007.
[4] Christian Dobler, Gerd Bürger, and Johann
Stötter, Assessment of climate change impacts on
flood hazard potential in the Alpine Lech
watershed, Journal of Hydrology,
460–461,
(2012), 29.
[5] Lucas Menzel, Daniel Niehoff, Gerd Bürger, and
Axel Bronstert, Climate change impacts on river
flooding: A modelling study of three meso-scale

catchments, 10, Springer Netherlands, 2002.


136 N.X. Hậu, P.V. Tân / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 125-138
[6] David Labat, Yves Goddéris, Jean Luc Probst, and
Jean Loup Guyot, Evidence for global runoff
increase related to climate warming, Advances in
Water Resources, 27(6), (2004), 631.
[7] David R. Legates, Harry F. Lins, and Gregory J.
McCabe, Comments on “Evidence for global
runoff increase related to climate warming” by
Labat et al, Advances in Water Resources,
28(12), (2005), 1310.
[8] Michael D. Dettinger and Henry F. Diaz, Global
Characteristics of Stream Flow Seasonality and
Variability, Jounal of Hydrometeology, 1, (2000),
289.
[9] Jean-Luc Probst and Yves Tardy, Global runoff
fluctuations during the last 80 years in relation to
world temperature change, American Journal of
Science, 289, (1989), 267.
[10] Jean-Luc Probst and Yves Tardy, Long range
streamflow and world continental runoff
fluctuations since the beginning of this century,
Juornal of Hydrology, 94, (1987), 289.
[11] IPCC, Climate Change 2014: Impacts,
Adaptation, and Vulnerability. Part B: Regional
Aspects. Contribution of Working Group II to the
Fifth Assessment Report of the Intergovernmental
Panel on Climate Change [Barros, V.R., C.B.

Field, D.J. Dokken, M.D. Mastrandrea, K.J.
Mach, T.E. Bilir, M. hatterjee, K.L. Ebi, Y.O.
Estrada, R.C. Genova, B. Girma, E.S. Kissel, A.N.
Levy, S. MacCracken, P.R. Mastrandrea, and L.L.
White (eds.)], Cambridge University Press,
Cambridge, United Kingdom and New York, NY,
USA, 2014.
[12] M. J. Booij, Impact of climate change on river
flooding assessed with different spatial model
resolutions, Journal of Hydrology, 303(1–4),
(2005), 176.
[13] IPCC, Climate Change 2014: Impacts,
Adaptation, and Vulnerability. Part A: Global and
Sectoral Aspects. Contribution of Working Group
II to the Fifth Assessment Report of the
Intergovernmental Panel on Climate Change
[Field, C.B., V.R. Barros, D.J. Dokken, K.J.
Mach, M.D. Mastrandrea, T.E. Bilir, M.
Chatterjee, K.L. Ebi, Y.O. Estrada, R.C. Genova,
B. Girma, E.S. Kissel, A.N. Levy, S.
MacCracken, P.R. Mastrandrea, and L.L. White
(eds.)], Cambridge University Press, Cambridge,
United Kingdom and New York, NY, USA, 2014.
[14] NigelW Arnell and SimonN Gosling, The impacts
of climate change on river flood risk at the global
scale, Climatic Change, (2014), 1.

[15] NigelW Arnell and Ben Lloyd-Hughes, The
global-scale impacts of climate change on water
resources and flooding under new climate and

socio-economic scenarios, Climatic Change,
122(1-2), (2010), 127.
[16] Nguyễn Văn Đại, Phùng Thị Thu Trang, Huỳnh
Thị Lan Hương, và Phùng Đức Chính, Đánh giá
tác động của BĐKH đến tình hình ngập lụt ở hạ
lưu sông Ba, Tuyển tập báo cáo Hội thảo khoa học
lần thứ 13, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và
Môi trường, (2013)
[17] Nguyễn Thanh Sơn, Ngô Chí Tuấn, Văn Thị
Hằng, và Nguyễn Ý Như, Ảnh hưởng của biến đổi
khí hậu đến biến đổi tài nguyên nước lưu vực
sông Nhuệ - Đáy, Tạp chí khoa học ĐHQGHN,
Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, 27(1S),
(2011), 218.
[18] Nguyễn Ý Như, Lê Văn Linh, Nguyễn Thanh
Sơn, và Trần Ngọc Anh, Nghiên cứu tác động của
biến đổi khí hậu đến dòng chảy lưu vực sông Đáy
trên địa bàn thành phố Hà Nội Tạp chí khoa học
Đại học Quốc gia Hà Nội. Khoa học Tự nhiên và
Công nghệ, 27(1S), (2011), 192.
[19] Nguyễn Ý Như và Nguyễn Thanh Sơn, Biến đổi
dòng chảy kiệt trong bối cảnh Biến đổi khí hậu
trên lưu vực sông Nhuệ Đáy, Tạp chí khoa học
ĐHGQHN, Khoa học Tự nhiên và Công nghệ,
27(3S), (2011), 39.
[20] Nguyễn Ý Như, Trần Ngọc Anh, Nguyễn Thanh
Sơn, và Bùi Minh Sơn, Đánh giá dòng chảy năm
tỉnh Khánh Hòa trong bối cảnh biến đổi khí hậu,
Tạp chí khoa học ĐHGQHN, Khoa học Tự nhiên
và Công nghệ, 27(3S), (2012), 100.

[21] Nguyễn Ý Như, Nghiên cứu tác động của Biến
đổi khí hậu đến cực trị dòng chảy trên lưu vực
sông Nhuệ Đáy thuộc địa bàn Thành phố Hà Nội.
2011, Đại học KHTN.
[22] Trần Thanh Xuân, Trần Thục, và Hoàng Minh
Tuyển, Tác động của biến đổi khí hậu đến tài
nguyên nước Việt Nam, NXB KH&KT, Hà Nội,
2011.
[23] Nguyễn Thanh Sơn, Trần Ngọc Anh, Đặng Đình
Khá, Nguyễn Xuân Tiến, và Lê Viết Thìn, Thử
nghiệm đánh giá tác động của Biến đổi khí hậu
đến ngập lụt khu vực hạ lưu sông Lam, Tạp chí
Khí tượng Thủy văn, 645, (2014), 13.
[24] Mukta Sapkota, Toshio Hamaguchi, and
Toshiharu Kojiri, Effects of Climate Change in
Red River Discharges and Flooding Risk in
Hanoi, Vietnam, Proceeding of Annual
Conference, 24, (2011), 148.
[25] Nguyễn Lập Dân, Nghiên cứu hiện trạng, xác định
nguyên nhân và đề xuât các giải pháp phòng


N.X. Hậu, P.V. Tân / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 125-138

[26]

[27]

[28]

[29]

[30]

chông bồi lấp cửa sông nhằm khai thông luồng
Nhật Lệ - Quảng Bình, Viện Địa lý, Viện Khoa
học và Công nghệ Việt Nam2007.
Phan Thanh Tịnh, Bàn về lũ lụt Quảng Bình và
các biện pháp phòng chống, Thông tin Khoa họcCông nghệ - QB, (5), (2011), 34.
Giorgi F, Coppola E, Solmon F, Mariotti L, Sylla
MB, Bi X, Elguindi N, Diro GT, Nair V, Giuliani
G, Turuncoglu UU, Cozzini S, Güttler I, O’Brien
TA, Tawfik AB, Shalaby A, Zakey AS, Steiner
AL, Stordal F, Sloan LC, and Brankovic C,
RegCM4: model description and preliminary tests
over multiple CORDEX domains, Climate
Research, 52, (2012), 7.
J.A. Church, P.U. Clark, A. Cazenave, J.M.
Gregory, S. Jevrejeva, A. Levermann, M.A.
Merrifield, G.A. Milne, R.S. and P.D. Nunn
Nerem, A.J. Payne, W.T. Pfeffer, D. Stammer and
A.S. Unnikrishnan, Sea Level Change. In: Climate
Change 2013: The Physical Science Basis.
Contribution of Working Group I to the Fifth
Assessment Report of the Intergovernmental
Panel on Climate Change [Stocker, T.F., D. Qin,
G.-K. Plattner, M. Tignor, S.K. Allen, J.
Boschung, A. Nauels, Y. Xia, V. Bex and P.M.
Midgley (eds.)], Cambridge University Press,
Cambridge, United Kingdom and New York, NY,

USA, 2013.
Lại Vĩnh Cẩm, Nguyễn Xuân Hậu, và cs, Nghiên
cứu, triển khai công nghệ dự báo trực tuyến về
diện và mức độ ngập lụt một số lưu vực sông
miền Trung, Viện KH&CN VN, Hà Nội, 2007.
Nguyễn Xuân Hậu và cs, Ứng dụng GIS và bộ mô
hình HEC xây dựng bản đồ cảnh báo nguy cơ
ngập lụt vùng hạ lưu các lưu vực sông miền
Trung, Tuyển tập các báo cáo khoa học, hội nghị
khoa học địa lý toàn quốc lần thứ 5, Viện Địa lý
(2010), 1257.

137

[31] JohnL McGregor and MartinR Dix, An Updated
Description of the Conformal-Cubic Atmospheric
Model, in High Resolution Numerical Modelling
of the Atmosphere and Ocean, K. Hamilton and
W. Ohfuchi, Editors, Springer New York
[32] US Army Corps of Engineers Hydrologic
Engineering Center, HEC-HMS Technical
Reference Manual, 2013.
[33] US Army Corps of Engineers Hydrologic
Engineering Center, HEC-RAS 4.1 Hydraulic
Reference Manual, 2010.
[34] Shokoufeh Salimi M. Reza Ghanbarpour, Mohsen
Mohseni Saravi and Mehdi Zarei, Calibration of
River Hydraulic Model Combined with GIS
Analysis using Ground-Based Observation Data,
Research Journal of Applied Sciences,

Engineering and Technology, 3(5), (2011), 456.
[35] J. E. Nash and J. V. Sutcliffe, River flow
forecasting through conceptual models part I — A
discussion of principles, Journal of Hydrology,
10(3), (1970), 282.
[36] U. Haberlandt M. Wallner, and J. Dietrich,
Evaluation of different calibration strategies for
large scale continuous hydrological modelling,
Advances in Geosciences, 31, (2012), 76.
[37] Terence Kibula Lukong, Predictive Model of
Rainfall-Runoff: A Case Study of the Sanaga
Basin at Bamendjin Watershed in Cameroon,
Energy and Environment Research, 1(1), (2011),
193.
[38] O. Munyaneza, Assessment of surface water
resources availability using catchment modelling
and the results of tracer studies in the mesoscale
Migina Catchment, Rwanda, hydrology and Earth
System Sciences, 18, (2014), 5289.
[39] S. Begam D. Roy, S. Ghosh and S. Jana,
Calibration and validation of HEC-HMS model
for a river basin in Eastern India, ARPN Journal
of Engineering and Applied Sciences,


138 N.X. Hậu, P.V. Tân / Tạp chí Khoa học ĐHQGHN: Khoa học Tự nhiên và Công nghệ, Tập 31, Số 3S (2015) 125-138

Assessment of Climate Change Impact on Floods
in the Nhật Lệ River Basin, Vietnam
Nguyễn Xuân Hậu1, Phan Văn Tân2

1

Vietnam National Museum of Nature, Vietnam Academy of Science and Technology,
18 Hoàng Quốc Việt, Hanoi, Vietnam
2
VNU University of Science, 334 Nguyen Trãi, Hanoi, Vietnam

Abstract: This study presents the assessment climate change impact on the flooding in the Nhật
Lệ river basin, in the North Central Vietnam. The regional climate model RegCM4 is used to
downscale the global climate model CCAM outputs under the RCP4.5 and RCP8.5 of the
Representative Concentration Pathway (RCP) scenarios. The maximum 3-day rainfall for the 10, 50 và
100-year return periods based on the RegCM outputs was used as inputs for the hydrological model
HEC-HMS to simulate the flood events for present (1980-1999) and future (2046-2065 and 20802099) climate conditions. The hydraulic model HEC-RAS combined with GIS analysis, the HECGeoRAS module, to simulate flood inundations and to generate the flood maps using flows from
HEC-RAS and mean sea level rise scenarios (SLR) as boundary conditions. The comparison of the
changes in the maximum 3-day rainfall, peak flows, depth and areas of flooding in the present and
future climate conditions indicates that climate change has significantly impacted on the flood and
might lead to increase its frequency and magnitude in the study area.
Keywords: Assessment, climate change, flood map, HEC-HMS, HEC-RAS, impact, RCP,
RegCM4, Vietnam.