Sạt lở đất là gì? Các công bố khoa học về Sạt lở đất

Sạt lở đất do mưa liên quan đến các quá trình vật lý hoạt động trên các thang thời gian khác nhau. Mối quan hệ giữa các thang thời gian này hướng dẫn việc phát triển một mô hình toán học sử dụng dạng rút gọn của phương trình Richards để đánh giá ảnh hưởng của sự thấm nước mưa đến sự xảy ra, thời gian, độ sâu và gia tốc của sạt lở đất trong các tình huống đa dạng. Thang thời gian liên quan dài nhất là A/D₀, trong đó D₀ là độ khuếch tán thủy lực tối đa của đất và A là vùng lưu vực có khả năng ảnh hưởng đến áp suất nước ngầm tại một vị trí mặt trượt sạt lở có tọa độ mặt phẳng x, y và độ sâu H. Các khoảng thời gian lớn hơn A/D₀ là cần thiết để thiết lập áp suất nước ngầm nền ổn định phát triển tại (x, y, H) theo phản ứng với lượng mưa được trung bình qua các khoảng thời gian thường từ vài ngày đến nhiều thập kỷ. Những áp suất nước ngầm ổn định này ảnh hưởng đến khả năng xảy ra sạt lở tại (x, y, H), nhưng không kích hoạt sự thất bại của sườn. Sự thất bại xuất phát từ mưa trong một thang thời gian thường ngắn hơn là H²/D₀ liên quan đến sự truyền áp suất lỗ rỗng tạm thời trong và sau các cơn bão. Thường thì thang thời gian này dao động từ vài phút đến vài tháng. Thang thời gian ngắn nhất ảnh hưởng đến phản ứng của sạt lở đất với mưa là , nơi g là độ lớn của gia tốc trọng trường. Chuyển động sạt lở đất sau khi xảy ra trên thang thời gian này, điều này cho thấy rằng những sạt lở mỏng nhất gia tốc nhanh nhất nếu tất cả các yếu tố khác không đổi. Ảnh hưởng của các quá trình thủy văn đến các quá trình sạt lở đất trên các thang thời gian đa dạng này được tóm gọn bởi một hàm phản ứng, , phụ thuộc chỉ vào thời gian chuẩn hóa, t*. Việc sử dụng R(t*) cùng với dữ liệu địa hình, thông tin về cường độ và thời gian mưa, tiêu chí thất bại trên độ dốc vô hạn, và định luật thứ hai của Newton dự đoán thời gian, độ sâu và gia tốc của sạt lở đất do mưa kích hoạt. Dữ liệu từ các sạt lở đối lập cho thấy chuyển động nhanh, nông và chuyển động chậm, sâu xác nhận các dự đoán này.

Các hệ thống thông tin địa lý (GIS) và bản đồ học số có thể hỗ trợ đáng kể trong việc phát triển và sử dụng các mô hình thống kê để đánh giá nguy cơ sạt lở đất ở khu vực.

Từ một lưu vực thoát nước nhỏ nằm ở miền Trung Italia, các yếu tố địa chất và địa hình quan trọng đã được thu thập và xử lý bằng cách áp dụng công nghệ GIS. Cụ thể, các mô-đun đã được sử dụng để tạo ra các mô hình địa hình số có độ chính xác cao và tự động phân chia địa hình thành các đơn vị dốc chính. Thông tin kết quả sau đó đã được phân tích bằng phương pháp phân biệt, cho phép đánh giá nguy cơ và rủi ro sạt lở đất trong mỗi đơn vị dốc. Mặc dù phương pháp này không thiếu những thiếu sót, nhưng cho thấy là một cách tiếp cận khả thi và hiệu quả về chi phí trong việc đánh giá và lập bản đồ độ nhạy sạt lở đất.

Quản lý tài nguyên nước (WRM) nhằm phát triển bền vững gặp nhiều thách thức ở các khu vực có mạng lưới giám sát thực địa thưa thớt. Sự tăng trưởng theo cấp số nhân của thông tin dựa trên vệ tinh trong thập kỷ qua đã cung cấp cơ hội chưa từng thấy để hỗ trợ và cải thiện WRM. Hơn nữa, những rào cản truyền thống đối với việc tiếp cận và sử dụng dữ liệu vệ tinh đang dần giảm bớt khi những đổi mới công nghệ cung cấp cơ hội quản lý và phân phối nguồn thông tin phong phú này đến với nhiều đối tượng hơn. Chúng tôi xem xét nhu cầu dữ liệu cho WRM và vai trò mà cảm biến từ xa vệ tinh có thể đóng góp để lấp đầy khoảng trống và nâng cao WRM, tập trung vào khu vực Mỹ Latinh và Caribe làm ví dụ cho một khu vực có tiềm năng phát triển tài nguyên của mình hơn nữa và giảm thiểu tác động của các mối nguy thủy văn. Chúng tôi đánh giá công nghệ hiện tại cho các biến số liên quan, các nhiệm vụ vệ tinh hiện tại và sản phẩm, cách chúng đang được các cơ quan quốc gia trong khu vực Mỹ Latinh và Caribe sử dụng hiện nay, cũng như các thách thức trong việc cải thiện tính hữu dụng của chúng. Chúng tôi thảo luận về tiềm năng của các nhiệm vụ mới được ra mắt, sắp được triển khai và dự kiến có thể cải thiện và biến đổi việc đánh giá và giám sát tài nguyên nước. Những thách thức liên tục về độ chính xác, mẫu và tính liên tục vẫn cần được giải quyết, và những thách thức thêm về khối lượng dữ liệu khổng lồ mới cần vượt qua để tận dụng tốt nhất tiện ích của thông tin dựa trên vệ tinh trong việc cải thiện WRM.

Đất ngập nước là một trong những hệ sinh thái quan trọng nhất, cung cấp môi trường sống lý tưởng cho một loạt lớn các loài thực vật và động vật. Lập bản đồ và mô hình hóa đất ngập nước sử dụng dữ liệu Quan Sát Trái Đất (EO) là điều thiết yếu cho quản lý tài nguyên thiên nhiên ở cả cấp độ khu vực và quốc gia. Tuy nhiên, việc lập bản đồ đất ngập nước chính xác là một thách thức, đặc biệt là trên quy mô lớn, do cảnh quan đa dạng và bị phân mảnh, cũng như sự tương đồng phổ giữa các lớp đất ngập nước khác nhau. Hiện tại, thiếu các kiểm kê đất ngập nước chính xác, nhất quán và toàn diện ở quy mô quốc gia hoặc tỉnh trên toàn cầu, với hầu hết các nghiên cứu tập trung vào việc tạo bản đồ quy mô địa phương từ dữ liệu viễn thám có giới hạn. Tận dụng sức mạnh tính toán của Google Earth Engine (GEE) và sự sẵn có của dữ liệu viễn thám có độ phân giải không gian cao được thu thập bởi Copernicus Sentinels, nghiên cứu này giới thiệu bản đồ kiểm kê đất ngập nước chi tiết đầu tiên ở cấp độ tỉnh của một trong các tỉnh giàu đất ngập nước nhất ở Canada về mặt mở rộng đất ngập nước. Cụ thể, dữ liệu tổng hợp từ nhiều năm radar khẩu độ tổng hợp (SAR) Sentinel-1 mùa hè và quang học Sentinel-2 được sử dụng để xác định sự phân bố không gian của năm lớp đất ngập nước và ba lớp không phải đất ngập nước trên Đảo Newfoundland, bao phủ diện tích xấp xỉ 106,000 km2. Các kết quả phân loại được đánh giá bằng cách sử dụng cả phân loại kiểu dựa trên điểm ảnh và thể đối tượng, sử dụng phương pháp rừng ngẫu nhiên (RF) được triển khai trên nền tảng GEE. Kết quả cho thấy sự vượt trội của phương pháp dựa trên đối tượng so với phương pháp phân loại dựa trên điểm ảnh cho lập bản đồ đất ngập nước. Mặc dù việc phân loại sử dụng dữ liệu quang học nhiều năm chính xác hơn so với SAR, nhưng việc kết hợp cả hai loại dữ liệu đã cải thiện đáng kể độ chính xác phân loại của các lớp đất ngập nước. Đặc biệt, độ chính xác tổng thể đạt 88,37% và hệ số Kappa đạt 0,85 với tổ hợp SAR/quang học nhiều năm sử dụng phân loại RF dựa trên đối tượng, trong đó tất cả các lớp đất ngập nước và không phải đất ngập nước đều được xác định chính xác với độ chính xác lần lượt trên 70% và 90%. Kết quả cho thấy sự chuyển đổi từ các sản phẩm và phương pháp tĩnh tiêu chuẩn sang việc tạo ra các bản đồ phủ sóng đất ngập nước động, theo yêu cầu, quy mô lớn thông qua các tài nguyên điện toán đám mây tiên tiến, đơn giản hóa truy cập và xử lý 'Dữ liệu Toàn Địa'. Ngoài ra, bản đồ kiểm kê ngày càng đòi hỏi của Newfoundland rất có giá trị và có thể được sử dụng bởi nhiều bên liên quan, bao gồm các chính phủ liên bang và tỉnh, các thành phố, các tổ chức phi chính phủ và các chuyên gia môi trường, chỉ đề cập đến một số ít.