I. Mở đầu

 Khi đại dịch Covid-19 bùng phát, các nước Châu Âu đã và đang lây lan nhanh chóng của dịch bệnh, trở thành các ổ dịch lớn trên thế giới. Trong đó lần lượt Ý, Đức, Tây Ban Nha(TBN) là các nước chịu sự ảnh hưởng nặng nề nhất. Với số lượng nhiễm và tử vong đang trong top 10 thế giới [D1].

 Mục đích của việc ghi nhận số ca nhiễm và tử vong theo độ tuổi và giới tính, sẽ cho thấy mức độ nhiễm và tử vong ở các nhóm tuổi và giới tính. Từ đó đưa ra các nhận định về, độ tuổi nào và giới tính nào sẽ có tỷ lệ nhiễm và tử vong cao hơn các nhóm tuổi cũng như giới tính khác.

Bước vào năm thứ nhất của bậc Đại học, sinh viên sẽ được tiếp xúc với các môn học đại cương trước khi chính thức bước vào các môn chuyên ngành ở những năm học kế tiếp. Vậy những môn học đại cương là gì? Lý do tại sao sinh viên được học những môn ở khối kiến thức giáo dục đại cương trước tiên khi học Đại học? Và những môn học nào chiếm vai trò quan trọng trong khối kiến thức giáo dục đại cương mà sinh viên nên quan tâm?...

Xem chi tiết tại đây.

Phan Nguyễn Hải Yến - 21521698

Khi đại dịch Covid-19 bùng phát, việc thực hiện giãn cách xã hội được xem là biện pháp hiệu quả nhằm ngăn chặn sự lây lan của bệnh. Biện pháp này được thực hiện hầu hết mọi quốc gia trên thế giới. Tuy nhiên các quốc gia khác nhau sử dụng các biện pháp khác nhau để thực hiện việc giãn cách xã hội. Tại Việt Nam biện pháp được thực thi trong [1.4.2020-15.4.2020].

Nhằm đo đạc và tính toán việc thực hiện giãn cách xã hội này, Google đã thực hiện một cuộc nghiên cứu có tính thống kê tính đến ngày 5.4.2020. Nghiên cứu liên quan sự thay đổi trong dịch chuyển của các cộng đồng so với giai đoạn chưa thực hiện giãn cách xã hội.  Nghiên cứu dựa trên dữ liệu của người dùng đã chọn tham gia và đồng ý để Google thấy được vị trí của thiết bị thông minh. Vì số lượng người tham gia, và vị trí địa lý người tham gia chưa đầy đủ, nên nó chưa đủ để làm đại điện cho một cộng đồng lớn. Tuy nhiên nó cho phép chúng ta có một góc nhìn hữu ích khác liên quan đến các quan chức y tế cộng đồng trong việc sử dụng kết quả nhằm hạn chế sự lây lan của Covid-19.

Dự đoán các điểm sạt lở và bồi lắng trên Đồng bằng Sông Cửu Long bằng các mô hình học máy

Võ Chơn Chánh (20521122) - Lê Thị Lan Anh (20521067) - Dương Thị Ngọc Anh (20521062)

Đặt vấn đề

Theo định nghĩa của Brunsden và Cruden, sạt lở đất là sự chuyển động dốc xuống của các mảnh vụn, đá hoặc vật liệu đất dưới tác dụng của lực hấp dẫn. Nó xảy ra khi động lực vượt quá lực cản do sự mất ổn định của các sườn đất hoặc đá tự nhiên. Độ dốc tự nhiên sẽ bị mất ổn định bởi các yếu tố tự nhiên và nhân tạo bao gồm sử dụng đất không hợp lý, sự mất trầm tích, lượng mưa lớn và kéo dài, đá bị phong hóa và nứt nẻ mạnh, xói mòn rãnh và bờ sông, động đất, do sự can thiệp của đất đá bề mặt và giải thích về đô thị không có quy hoạch (Woldearegay, 2013; Wubalem và Meten, 2020).

Sạt lở bờ sông là hệ quả của nhiều tác động khác nhau, từ yếu tố địa chất, địa mạo, thủy văn, khí hậu cho đến các yếu tố tác động từ con người. Với tác động của dòng triều, vùng nghiên cứu chịu chi phối bởi chế độ bán nhật triều không đều của biển Đông, biên độ triều lớn khoảng 2÷4 m. Với chế độ triều và biên độ triều như trên nên tốc độ truyền triều rất nhanh, tạo ra vận tốc dòng chảy lớn, đặc biệt tại cửa sông, gây ra xói lở đáy biển.

Ngoài ra, do ảnh hưởng của cấu tạo đường bờ và trầm tích hạt, với cấu tạo đường bờ biển chủ yếu là bùn sét và cát hạt mịn nên dưới tác động của sóng gió sẽ phá vỡ kết cấu bề mặt bờ nếu như thảm thực vật phủ bề mặt không. Do thành phần hạt rất mịn nên phần lớn vật liệu bờ sau khi bị phá vỡ sẽ chuyển thành bùn cát lơ lửng, dễ dàng bị sóng và dòng chảy ven bờ chuyển đi nơi khác. Do vậy, đường bờ biển rất dễ bị tổn thương nếu không có thảm phủ thực vật hoặc rừng ngập mặn bảo vệ.

Sạt lở xảy ra nghiêm trọng ở nhiều nơi trên thế giới. Ở khu vực Đông Nam Á, Đồng bằng Sông Cửu Long của Việt Nam đã và đang xảy ra hiện tượng sạt lở do chịu tác động kép từ biến đổi khí hậu, nước biển dâng; việc khai thác nguồn nước từ thượng nguồn; tác động từ chính sự phát triển nội tại của vùng. Những năm gần đây, tình trạng sạt lở hệ thống sông rạch, xói lở bờ biển đang diễn ra trên hầu hết các tỉnh, thành trong vùng với mức độ ngày càng trầm trọng và phức tạp hơn, gia tăng cả về phạm vi và cường độ.

Mục đích nghiên cứu này sẽ nghiên cứu mức độ sạt lở và bổi lắng quanh khu vực quanh các con sông và ven biển gây ảnh hưởng đến Đồng bằng Sông Cửu Long. Đồng thời tìm ra các yếu tố ảnh hưởng nhờ vào phương pháp định lượng là chủ yếu. Sử dụng các phương pháp định lượng chủ yếu là xoay quanh việc thống kê, tương quan và hồi quy để tìm hiểu các nguyên nhân ảnh hưởng đến sạt lở đất. Các phương pháp này có độ chính xác cao nhờ vào cơ sở toán học giúp xác định yếu tố ảnh hưởng dễ dàng hơn so với việc định tính.

Thông qua việc nghiên cứu này tạo ra mô hình máy học qua việc học tập bằng nhiều phương pháp khác nhau dự đoán các điểm sạc lở để thành lập bản đồ dự đoán sạc lở trong khu vực Đồng bằng Sông Cửu Long. Khu vực chúng tôi nghiên cứu được thể hiện qua Hình 1.

Phương pháp thực hiện

Các đối tượng bản đồ ở dạng vector (vùng, đường điểm) sẽ được trích xuất nhờ vào công cụ trong QGIS, sau đó sẽ được tính toán các khoảng cách và mức độ sạt lở. Sau đó chuẩn hóa các thuộc tính xuất ra định dạng excel để đưa vào phân tích khai phá dữ liệu.

Trong nghiên cứu này chúng tôi sử dụng 2 phương pháp định lượng là thống kê và tương quan kiểm chứng để tìm các yếu tố ảnh hưởng đến các khu vực bị sạt lở. Chia dữ liệu thành 2 phần (8:2), dữ liệu huấn luyện và kiểm tra sẽ lấy theo yếu tố ngẫu nhiên của thống kê.

Bên cạnh đó, các bản đồ ở dạng vector sẽ được raster hóa để dễ dàng cho việc chồng các bản đồ và tính toán trên vector để thành lập bản đồ dự đoán.

Đưa dữ liệu vào huấn luyện và tạo ra mô hình máy học dự đoán được các điểm sạc lỡ và lập được bản đồ dự đoán mức độ sạc lỡ. Phương pháp thực nghiệm như Hình 2.

Kết luận

Trong nghiên cứu này chúng tôi tập trung giải quyết được vấn đề chính là dự đoán lập bản đồ sạt lở và bồi lắng của Đồng Bằng Sông Cửu Long nhờ vào phân tích định lượng. Đồng thời tạo ra được mô hình dự đoán sạc lở với độ chính xác cao 0.89 của mô hình máy học Logistic Regression với 9 thuộc tính và phân loại thành 6 mức độ của sạt lở và bồi lắng.

Giải quyết được các vấn đề tính toán khoảng cách trong tọa độ và thực tế, phân loại thổ nhưỡng và truy xuất thông tin các map. Tuy nhiên vẫn còn hạn chế về dữ liệu sạc lỡ tại khu vực Đồng Bằng Sông Cửu Long vì lượng dữ liệu còn nên việc dự đoán vị trí sạc lỡ còn nhiều sai sót. Trong tương lai chúng tôi sẽ tiếp tục thu thập thêm các điểm sạc lỡ và tăng cường thêm dữ liệu để bản đồ dự đoán chính xác hơn.

Trân trọng.