http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/9758 Mon, 06 Apr 2026 18:25:31 GMT 2026-04-06T18:25:31Z http://thuvienso.dut.udn.vn:80/retrieve/25399/13 http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/9758 http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/24588 Title: Long-term impact assessment of sand mining and hydropowerdams on flow, sediment and morphological changes in Vu Gia Thu Bon River basin, Vietnam Authors: Nguyễn, Quang Bình Abstract: Introduction and research methodology ; Comprehensive state-of-the-art of the Vu Gia Thu Bon River basin ; Field investigations of sediment-morphodynamics and long-term morphological changes in the Vu Gia Thu Bon River basin ; Flow and sediment modeling for the Vu Gia Thu Bon River basin using semi-distributed hydrological SWAT model ; Quantifying the impacts of hydraulic infrastructure and clomate variability on streamflow using hydrological alteration indicators Description: Department: Urban Management||Dissertation ID:1060-33-1769||627.125 NG527B||266 p. Sun, 01 Jan 2023 00:00:00 GMT http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/24588 2023-01-01T00:00:00Z http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/11495 Title: Nghiên cứu chống bồi lấp kênh xả nhà máy thủy điện A Lưới do sông Bồ gây ra Authors: Đinh, Anh Nam Abstract: Luận văn thạc sĩ Kỹ thuật. Chuyên ngành: Xây dựng công trình thủy. Mã số: 60.58.40.Tổng quan về tình hình nghiên cứu hiện trạng xói lở bồi lấp kênh xả nhà máy thủy điện A Lưới; Khái niệm chung về dòng chảy và sự vận chuyển bùn cát trong sông; Đặc điểm địa hình địa chất thủy văn lưu vực nghiên cứu... Description: Chuyên ngành: Xây dựng công trình thủy; Mã số: 60.58.40; 627.13ĐI-N Sun, 01 Jan 2012 00:00:00 GMT http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/11495 2012-01-01T00:00:00Z http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/10004 Title: Mô hình toán trong khai thác nước ngầm vùng ven biển Authors: Trần, Văn Minh Abstract: Nội dung luận án gồm có 5 chương: Chương 1. Tổng quan. Chương 2. Hệ phương trình vi phân của sự xâm nhập mặn dưới đất ở vùng ven biển. Chương 3. Giải hệ phương trình vi phân xâm nhập mặn nước ngầm ven biển. Chương 4. Ứng dụng chương trình để tính xâm nhập mặn do khai thác nước ngầm ven biển. Chương 5. Kết luận & hướng phát triển của đề tài. Description: 182 tr. 628.114 TR-M Thu, 01 Jan 2004 00:00:00 GMT http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/10004 2004-01-01T00:00:00Z http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/5737 Title: Nghiên cứu nâng cao độ chính xác trong xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất cho khu vực miền núi tỉnh Quảng Ngãi Authors: TS. Đoàn, Viết Long Abstract: Sạt lở đất là một trong những loại hình thiên tai nguy hiểm xuất hiện nhiều nơi trên thế giới. Hiện tượng này tuy xảy ra trên phạm vi hẹp và thời gian ngắn nhưng đã gây ra tổn thất lớn về người và tài sản. Trong công tác phòng chống loại hình thiên tai đặc biệt nguy hiểm này, bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất là một tài liệu hết sức quan trọng. Bản đồ này cung cấp thông tin cần thiết về “vị trí” các khu vực có khả năng xuất hiện sạt lở đất. Đến nay, rất nhiều nghiên cứu được thực hiện liên quan đến mô hình dự đoán nguy cơ sạt lở đất. Tuy nhiên, các nghiên cứu cũng chỉ ra rằng không có một mô hình hay một cách tiếp cận nào là phù hợp với tất cả các khu vực do đặc điểm về sạt lở đất và dữ liệu ở mỗi vùng miền là khác nhau. Đối với các vùng thiếu dữ liệu, việc xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất gặp nhiều khó khăn khi sử dụng cách tiếp cận dựa trên dữ liệu thống kê. Với mục đích nâng cao độ chính xác trong xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất cho vùng thiếu dữ liệu thực đo, luận án đã thực hiện các nghiên cứu cần thiết nhằm bổ sung và làm giàu dữ liệu, lựa chọn mô hình dự đoán phù hợp. Vùng núi tỉnh Quảng Ngãi thường xuyên xảy ra sạt lở đất nhưng hạn chế về dữ liệu đo đạc là khu vực được lựa chọn áp dụng trong nghiên cứu này. Đối với dữ liệu đầu vào cho mô hình dự đoán, luận án đã sử dụng kỹ thuật xử lý ảnh viễn thám để khôi phục dữ liệu hiện trạng sạt lở đất (cả về không gian và thời gian), tạo ra bộ dữ liệu hiện trạng sạt lở đất theo chuỗi thời gian. Ngoài ra, kỹ thuật xử lý ảnh viễn thám còn được ứng dụng để tạo ra dữ liệu chỉ số thực vật (NDVI), là yếu tố có ảnh hưởng đến sạt lở đất. Đối với dữ liệu mưa, luận án đã thực hiện phân tích dữ liệu các vụ sạt lở có ghi nhận thời gian xảy ra trong giai đoạn từ 2007 đến 2020 để xác định loại mưa gây sạt lở đất. Kết quả phân tích chỉ ra rằng dữ liệu mưa tích lũy lớn nhất trong các thời đoạn 1 ngày, 3 ngày, 5 ngày và 7 ngày có liên quan đến các vụ sạt lở đất đã xảy ra và được đề xuất sử dụng trong nghiên cứu này. Với các yếu tố ảnh hưởng có đặc tính thay đổi theo thời gian (như lượng mưa tích lũy lớn nhất và NDVI), nghiên cứu này đưa ra cách tiếp cận xây dựng theo chuỗi dữ liệu theo thời gian nhằm đánh giá đúng ảnh hưởng của chúng đến sự xuất hiện các điểm sạt lở đất theo thời gian tương ứng. Ngoài các yếu tố trên, các yếu tố liên quan đến địa hình, địa chất, mạng lưới sông suối, mạng lưới đường giao thông cũng được thu thập để tạo thành một bộ dữ liệu hoàn chỉnh cho mô hình dự đoán. Đối với mô hình dự đoán, nghiên cứu này sử dụng nhiều mô hình học máy khác nhau, từ đơn giản đến phức tạp để xây dựng mô hình dự đoán nguy cơ sạt lở đất theo các kịch bản dữ liệu về lượng mưa. Các mô hình được sử dụng gồm có: Hồi quy Logistic (LR), Máy vector hỗ trợ (SVM), Cây quyết định (DT), Rừng ngẫu nhiên (RF), Tăng cường độ dốc cấp cao (XGBoost). Đối với mỗi mô hình, kỹ thuật tinh chỉnh (fine-tuning) được sử dụng để tìm ra bộ thông số tốt nhất. Kết quả dự đoán của các mô hình được đánh giá thông qua các chỉ số thống kê và phương pháp ROC. Theo đó, mô hình XGBoost cho thấy hiệu quả dự đoán cao nhất và được đề xuất sử dụng cho khu vực nghiên cứu vùng núi tỉnh Quảng Ngãi. Bên cạnh đó, tất cả các trường hợp sử dụng dữ liệu mưa theo cách tiếp cận của nghiên cứu này đều cho kết quả dự đoán rất tốt với mô hình XGBoost. Trong khi đó, mô hình XGBoost khi sử dụng dữ liệu mưa trung bình nhiều năm như cách tiếp cận của phần lớn các nghiên cứu trước đây lại cho kết quả dự đoán thấp hơn. Điều này cho thấy rằng, các nghiên cứu về bổ sung, chọn lọc dữ liệu và áp dụng phương pháp học máy hiện đại đã nâng cao độ chính xác trong dự đoán nguy cơ sạt lở đất cho khu vực vùng núi tỉnh Quảng Ngãi. Mô hình dự đoán được lựa chọn là cơ sở để xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất. Ở giai đoạn xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất, nghiên cứu này xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất theo tần suất mưa dựa vào mô hình đã xây dựng và dữ liệu lượng mưa bình quân lớn nhất, áp dụng cho khu vực vùng núi tỉnh Quảng Ngãi. Phương pháp phân tích tần suất mưa vùng (RFA), một phương pháp phân tích mưa hiện đại được áp dụng để tạo ra dữ liệu mưa bình quân lớn nhất theo các thời đoạn 1 ngày, 3 ngày, 5 ngày, 7 ngày tương ứng với các tần suất mưa từ 50% đến 2%. Kết quả phân tích biểu đồ chỉ số nguy cơ theo các kịch bản dữ liệu mưa cho thấy sự ảnh hưởng rõ rệt của tần suất mưa đến phân bố chỉ số nguy cơ sạt lở đất. Theo đó, tần suất mưa càng giảm (từ 50% đến 10%) thì số lượng điểm ảnh (pixel) bản đồ có chỉ số nguy cơ cao càng tăng. Tổng cộng có 12 bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất (tương ứng với các thời đoạn mưa 1 ngày, 3 ngày, 5 này, 7 ngày lớn nhất và tần suất mưa 50%, 20%, 10%) được xây dựng dựa trên kết quả tính toán chỉ số nguy cơ và được phân loại thành 5 cấp từ “rất cao” đến “rất thấp”. Kết quả phân tích biến động về diện tích vùng nguy cơ, mật độ sạt lở đất và kiểm chứng một số vụ sạt lở đất xảy ra trong năm 2021 và 2022 đã cho thấy các bản đồ này có khả năng áp dụng vào thực tiễn. Các bản đồ phân vùng nguy cơ sạt lở đất theo tần suất mưa được thực hiện ở nghiên cứu này là tài liệu hữu ích phục vụ cho công tác phòng chống thiên tai, quy hoạch và thiết kế công trình thủy. Ngoài ra, những hướng tiếp cận mới được sử dụng từ nghiên cứu này có đủ cơ sở phương pháp luận để áp dụng được cho nhiều khu vực thiếu dữ liệu đo khác. Description: LA. Mã số:9580202; 233 tr Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT http://thuvienso.dut.udn.vn/handle/DUT/5737 2025-01-01T00:00:00Z