Càng nhiều yếu tố tác động thì lũ lụt càng cực đoan hơn

Có rất nhiều yếu tố đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển của lũ: nhiệt độ không khí, độ ẩm đất, chiều dày của tuyết, và sự bốc hơi hằng ngày trước lũ. Để hiểu rõ hơn về vai trò của từng yếu tố vào sự hình thành lũ, các nhà nghiên cứu UFZ đã kiểm tra dữ liệu về hơn 3.500 đồng bằng châu thổ trên toàn thế giới và phân tích các sự kiện lũ xảy ra giữa năm 1981 đến năm 2020 trên mỗi đồng bằng này.

Lũ lụt ở Australia. Nguồn: CNN

Kết quả là lượng mưa là nhân tố quyết định duy nhất của khoảng 25% trong tổng số 125.000 sự kiện/trận lũ. Độ ẩm đất là nhân tố quyết định của hơn 10% trường hợp và tuyết tan với nhiệt độ không khí là nhân tố quyết định duy nhất của khoảng 3% sự kiện lũ.

Tương phản với điều này, 51,6% sự kiện lũ có nguyên nhân bắt nguồn từ ít nhất hai nhân tố. Và khoảng 23% là sự kết hợp của lượng mưa và độ ẩm đất.

Tuy nhiên, khi phân tích dữ liệu, các nhà nghiên cứu UFZ khám phá ra là ba – hoặc thậm chí là cả bốn – các nhân tố có thể tham gia vào việc hình thành một sự kiện lũ.

Ví dụ, nhiệt độ, độ ẩm đất và bề dày tuyết là những nhân tố quyết định trong khoảng 5.000 trận lũ trong khi tất cả bốn nhân tố quyết định khoảng 1.000 trận lũ. Và không chỉ có vậy “Chúng tôi đã chứng tỏ các sự kiện lũ ngày một trở nên cực đoan hơn khi càng nhiều nhân tố tham gia vào sự hình thành lũ”, theo nhận xét của tiến sĩ Jakob Zscheischler, người phụ trách Phòng Các nguy cơ rủi ro môi trường đa hợp của UFZ và là tác giả chính của bài báo xuất bản trên tạp chí Science Advances 1.

Trong trường hợp của các trận lũ trong một năm, 51,6% có thể liên quan đến vô số nhân tố; trong trường hợp các trận lũ xảy ra trong vòng 5 đến 10 năm, con số này lên tới 70,1% và 71,3%. Lũ lụt càng trở nên cực đoan hơn khi càng có nhiều yếu tố tác động đến nó hơn và chúng tương tác với nhau nhiều hơn trong quá trình tạo thành. Sự tương quan đó thường được áp dụng cho từng lưu vực sông một và thường được coi là độ phức tạp của lũ.

Theo các nhà nghiên cứu, các lưu vực sông ở vùng bắc châu Âu và bắc Mỹ cũng như vùng Alpine đều có độ phức tạp lũ thấp. Nguyên nhân là vì tuyết tan là nhân tố lấn át cho phần lớn cường độ lũ. Ở vùng lưu vực sông Amazon, độ ẩm đất cao vào mùa mưa thường là nguyên nhân chính của lũ lụt ở các mức độ khốc liệt khác nhau.

Tại Đức, Havel và Zusam, một phụ lưu của dòng Danube ở Bavaria, có các lưu vực sông cũng có độ phức tạp lũ thấp. Các vùng với lưu vực sông có độ phức tạp lũ cao chủ yếu nằm ở Đông Brazil, Andes, Đông Australia, Rocky Mountains đến duyên hải miền Tây, Tây và Trung đồng bằng châu Âu.

Lũ lụt xảy ra ở Hy Lạp. Nguồn: Reuters

Ở Đức, nó gồm Moselle và phần trên dòng Elbe. “Các lưu vực sông trong những ùng này nhìn chung có nhiều cơ chế gây lũ”, Jakob Zscheischler nhận xét. Ví dụ, các lưu vực sông ở đồng bằng châu Âu có thể bị lũ do sự kết hợp của lượng mưa lớn, tuyết tan và độ ẩm đất cao.

Tuy nhiên, sự phức tạp của các quá trình hình thành lũ ở một lưu vực sông cũng phụ thuộc vào khí hậu và các điều kiện bề mặt đất trong lưu vực sông. Sở dĩ như vậy là vì mỗi lưu vực sông lại có những đặc điểm cụ thể của nó. Giữa những yếu tố dó, các nhà nghiên cứu nhìn vào chỉ số độ ẩm khí hậu, kết cấu đất, sự bao phủ thực vật, kích thước lưu vực sông, gradient (độ dốc) sông.

“Trong những vùng khô hạn hơn, các cơ chế dẫn đến lụt này thường có xu hướng không đồng nhất hơn. Với những trận lụt trung bình, chỉ vài ngày mưa nặng hạt là đủ, với những trận lụt cực đoan, chỉ cần mưa kéo dài hơn trung bình trên một nền độ ẩm đất sẵn có”, tiến sĩ Shijie Jiang, người hiện làm việc tại Viện Sinh hóa Max Planck ở Jena, nói.

Các nhà khoa học đã sử dụng học máy có thể giải thích cho phân tích này. “Đầu tiên, chúng tôi sử dụng những yếu tố tác động lũ tiềm năng như nhiệt độ không khí, độ ẩm đất, chiều sâu tuyết cũng như lượng mưa hàng tuần – mỗi ngày được coi như một phân tố tác động – để dự đoán cường độ dòng chảy và quy mô của lũ lụt”, Zscheischler giải thích.

Các nhà nghiên cứu sau đó đã định lượng các biến và các kết hợp của các biến đó đóng góp vào dòng chảy của một trận lũ cụ thể và xem nó có thể mở rộng ở mức độ nào. Cách tiếp cận này liên quan đến việc học máy có thể giải thích bởi vì nó khám phá ra mối liên hệ có thể dự đoán giữa các yếu tố tác động đến sự hình thành lũ và dòng chảy trong một trận lũ ở một mô hình được huấn luyện.

“Với phương pháp mới, chúng tôi có thể định lượng cách nhiều yếu tố tác động và sự kết hợp các yếu tố liên quan đến sự xuất hiện và cường độ lũ”, Jiang nói.

Phát hiện của các nhà nghiên cứu UFZ đang được chờ đợi sẽ có thể giúp dự đoán được các sự kiện lũ lụt trong tương lai. “Nghiên cứu của chúng tôi sẽ giúp ước tính được tốt hơn các trận lũ cực đoan”, Zscheischler nói.

Cho đến hiện nay, các trận lũ lụt vô cùng cực đoan đều được ngoại suy từ những trận lũ lụt ít cực đoan hơn. Tuy nhiên, nó thiếu chính xác bởi vì từng yếu tố đóng góp vào sự hình thành lũ lụt có thể thay đổi sự ảnh hưởng của mình vào những quy mô lũ khác nhau.

Anh Vũ tổng hợp

Nguồn: https://phys.org/news/2024-03-factors-extreme.html

https://www.sciencedaily.com/releases/2024/03/240327154857.htm

———————————

1. https://www.science.org/doi/10.1126/sciadv.adl4005

Tác giả