Xây dựng bản đồ phân vùng nhạy cảm ngập lụt sử dụng mô hình Light Gradient Boosting Machine

Abstract

Mục tiêu chính của nghiên cứu này là xây dựng bản đồ phân vùng nhạy cảm ngập lụt khu vực huyện Quảng Trạch, tỉnh Quảng Bình (Việt Nam) sử dụng mô hình Light Gradient Boosting Machine LGBM -một trong những mô hình trí tuệ nhân tạo hiệu quả trong đánh giá và dự báo thiên tai. Cơ sở dữ liệu bao gồm 173 vị trí ngập lụt trong quá khứ và 07 tham số thành phần (mưa, địa mạo, độ bao phủ mặt đất, độ cao, hình dáng bề mặt địa hình, góc mái dốc, và hướng mái dốc) đã được thu thập để xây dựng dữ liệu đào tạo (70%) và dữ liệu kiểm tra (30%) dùng cho xây dựng và kiểm chứng mô hình. Độ chính xác của mô hình được đánh giá thông qua nhiều thông số thống kê định lượng bao gồm diện tích dưới đường cong ROC (AUC). Kết quả nghiên cứu thể hiện rằng LGBM có độ chính xác cao trong dự báo và phân vùng nhạy cảm ngập lụt tại khu vực nghiên cứu (AUC = 0,96 cho dữ liệu đào tạo và AUC = 0,88 cho dữ liệu kiểm tra). Bản đồ phân vùng nhạy cảm ngập lụt xây dựng từ mô hình có độ chính xác cao có thể được dùng trong việc nâng cao hiệu quả quy hoạch sử dụng đất và đưa ra các giải pháp phù hợp để giảm thiểu tác hại gây ra bởi ngập lụt tại khu vực nghiên cứu.