Khoa học công nghệ quản lý hạn hán vùng Nam Trung Bộ và Tây Nguyên

KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 50 - 2018 1
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ QUẢN LÝ HẠN HÁN 
VÙNG NAM TRUNG BỘ VÀ TÂY NGUYÊN 
Nguyễn Tùng Phong 
Hà Hải Dương, Nguyễn Minh Tiến 
Viện Nước, Tưới tiêu và Môi trường - Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam 
Tóm tắt: Hạn hán là một loại thiên tai, có thể xảy ra mọi nơi, cả vùng mưa ít và vùng mưa nhiều, cả 
trong mùa khô và mùa mưa, trên diện rộng hay cục bộ. Ở Việt Nam và đặc biệt là vùng Nam Trung 
Bộ và Tây Nguyên thì hạn hán xảy ra tương đối thường xuyên, chỉ sau bão và lũ, với xu thế ngày càng 
khắc nghiệt do tác động của biến đổi khí hậu.Những năm qua, Việt Nam đã có rất nhiều cố gắng trong 
việc thực hiện các giải pháp ứng phó và quản lý hạn, đặc biệt là việc áp dụng các công cụ tiên tiến 
vào việc giám sát và dự báo hạn hán cũng như các công nghệ hiện đại giám sát thời gian thực tại các 
hồ chứa, các điểm phân phối nước quan trọng để sẵn sàng ứng phó với hán hạn, thiếu nước. Tuy 
nhiên, những cố gắng này là chưa đủ để đảm bảo ứng phó có hiệu quả với những tác động trước mắt 
và tiềm tàng của hạn hán. Vì thế nhu cầu cấp thiết đặt ra là làm sao phải ứng dụng được khoa học 
công nghệ trong việc ứng phó với hạn hán chủ động và bao gồm từ cảnh báo, dự báo sớm, xây dựng 
kịch bản, đánh giá thiệt hại, xây dựng danh sách lựa chọn và ưu tiên các giải pháp tổng hợp giảm 
thiểu những tác động của hạn hán, và đặc biệt tác động của hạn hán đối với cấp nước phục vụ sản 
xuất nông nghiệp. Trong khuôn khổ bài báo này sẽ trình bày một số công cụ, kết quả ứng dụng khoa 
học công nghệ đã và đang được thí điểm tại một số tỉnh vùng Nam Trung Bộ và Tây Nguyên trong 
việc ứng phó với hạn hán phục vụ sản xuất nông nghiệp. 
Từ khóa: Hạn hán, kiểm kê nước, quản lý rủi ro, sản xuất nông nghiệp. 
Summary: Drought is one of natural disasters occurring in everywhere event in high or low 
rainfall areas, also in dry and rainy season and it tends to increase in the future. In Vietnam in 
general and in South Centre and Highland region in particular, drought happens very often and 
just after after the storm and floods with trend to be more serious due to the impacts of climate 
change extreme events. Over the years, Vietnam has made a lot of efforts in the implementation of 
drought adaptation and management measures, especially in the application of advanced tools for 
dorought monitoring and forecasting as well as application of modern technology for real time 
monitoring in the reservoirs and important water distribution points to prepare for drought, water 
shortage. These efforts, however, are not sufficient to ensure effective response to the immediate 
and potential impacts of drought. Therefore, it is neccessary to apply science and technology in 
response actively to drought including drought forcasting and early warning, developing drought 
scenarios, drought damage assessment, a list of priorityand integrated measures to minimize the 
effects of drought, and in particular the impact of drought on water supply for agricultural 
production. This paper will present some tools and results of scientific and technological 
application which have been piloted in some provinces in the South Central and Central Highlands 
provinces in responding to drought for agriculture production. 
Keywords: Drought, water accounting, natural disaster risk management, agriculture production. 
1. MỞ ĐẦU* 
Hạn hán là một trong những thiên tai phổ biến, 
diễn ra từ từ nhưng có tác động lớn đến môi 
trường, kinh tế - xã hội, chính trị và sức khỏe 
Ngày nhận bài: 28/8/2018 
Ngày thông qua phản biện: 24/9/2018 
con người. Sau lũ lụt và bão, hạn hán được xếp 
vào loại thiên tai thường xuyên xảy ra ở Việt 
Nam. Những nghiên cứu gần đây chỉ ra khả 
năng xuất hiện nhiều hơn những đợt hạn hán 
Ngày duyệt đăng: 09/11/2018 
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 50 - 2018 2
nặng trên nhiều vùng của Việt Nam[1]. Hạn hán 
là một trong những nguyên nhân chính làm 
giảm diện tích gieo trồng, giảm năng suất và sản 
lượng cây trồng, giảm thu nhập của người sản 
xuất, cũng như tăng giá thành sản xuất và giá cả 
lương thực; thiếu nước do hạn hán, khiến các 
nhà máy thủy điện gặp nhiều khó khăn trong 
quá trình vận hành. 
Việt Nam nằm ở vành đai phía tây của Thái Bình 
Dương chịu nhiều tác động của các hiện tượng 
El-Nino và La Nina với gần 3000km bờ biển. Từ 
nhiều năm nay, ở nước ta đã xảy ra nhiều đợt hạn 
hán gây ra thiệt hại nặng nề, đe doạ nghiêm trọng 
tới phát triển kinh tế, sản xuất nông nghiệp và 
cuộc sống của nhân dân. Những năm hạn hán 
nghiêm trọng như 1998-1999, 2003-2004, 2004-
2005, 2005-2006, 2006-2007, 2008-2009, 2009-
2010, 2012-2013[2]và gần đây nhất là đợt hán 
hán năm 2015-2016 tại vùng Nam Trung Bộ và 
Tây Nguyên. 
Khu vực Nam Trung Bộ là khu vực có hạn hán 
xảy ra thường xuyên nhất trong cả nước, cả ở 
vụ Đông Xuân, Hè Thu và Mùa. Do đặc điểm 
nguồn nước cung cấp cho sản xuất và dân sinh 
chủ yếu từ các hồ chứa thủy lợi, thủy điện nên 
hạn hán thường xuất hiện ở những năm lượng 
mưa bị thiếu hụt, các hồ chứa không tích đủ 
dung tích thiết kế và có nắng nóng xảy ra. Các 
đợt hạn hán nặng đã xảy ra gồm các năm 1997-
1998, vụ Đông Xuân năm 2005. Đợt hạn hán 
năm 2015-2016 có cường độ mạnh; tuy nhiên, 
diện ảnh hưởng chủ yếu tập trung tại các tỉnh 
Khánh Hòa, Ninh Thuận, Bình Thuận, các tỉnh 
Phú Yên, Bình Định, Quảng Ngãi bị ảnh hưởng 
ở mức độ nhẹ hơn, tỉnh Quảng Nam và Thành 
phố Đà Nẵng hầu như không bị ảnh hưởng. Cụ 
thể về mức độ ảnh hưởng, năm 2015, có khoảng 
31.000 ha lúa phải dừng sản xuất do thiếu nước 
(Ninh Thuận 16.400 ha, Khánh Hòa 10.200 ha 
và Bình Thuận 4.700 ha), 10.000 ha cây trồng 
bị ảnh hưởng đến năng suất; vụ Đông Xuân năm 
2015-2016, có gần 23.000ha đất lúa phải dừng 
sản xuất do không đủ nước tưới (Bình Thuận 
15.400ha, Ninh Thuận 5.770ha, Khánh Hòa 
1.800ha) và đặc biệt tỉnh Ninh Thuận đã phải 
công bố thiên tai (hạn hán) cho một số địa 
phương. Ngoài ra, có hàng chục ngàn hộ dân bị 
thiếu nước sinh hoạt, đàn gia súc bị thiếu thức 
ăn, nước uống[3]. 
Đối vùng Tây Nguyên thì hạn hán thường xảy 
ra ở tất cả các vụ canh tác, nhưng thường xuất 
hiện nhiều hơn ở vụ đông xuân. Một số đợt hạn 
hán điển hình đã xảy ra: cuối tháng 2 đến tháng 
4/2002 làm ảnh hưởng đến 14.380 ha cây trồng, 
trong đó hạn nặng 6.767 ha; từ tháng 5 đến 
tháng 8/2002, hạn hán tiếp tục xảy ra ở vùng 
Tây Nguyên, làm mất trắng 6.200 ha lúa hè thu, 
4.460 ha lúa mùa; 28.210 ha rau màu, 1.360 ha 
cây ăn quả và cây công nghiệp; năm 2005, hạn 
hán làm ảnh hưởng đến khoảng 11.000 ha cây 
trồng. Đặc biệt, hạn hán năm 2015, 2016 đã ảnh 
hưởng nặng đến khu vực. Vụ Đông Xuân năm 
2014-2015, hạn hán làm 95.053 ha cây trồng bị 
ảnh hưởng đến năng suất (Đắc Lắk: 61.466 ha 
(mất trắng 4.364 ha), Đắk Nông: 16.760 ha, Gia 
Lai 8.956 ha, Bình Phước 7.800 ha...); vụ Đông 
Xuân năm 2015-2016, có 2.900 ha đất canh tác 
lúa phải dừng sản xuất, 157.000 ha cây trồng bị 
hạn hán, thiếu nước (Đắk Lắk 70.100 ha, Gia 
Lai 30.200 ha, Lâm Đồng 29.500 ha, Đắk Nông 
23.000 ha, Kon Tum 4.200 ha)[3]. 
Những năm qua, Việt Nam đã có rất nhiều cố 
gắng trong việc thực hiện các giải pháp ứng phó 
và quản lý hạn, đặc biệt là việc áp dụng các 
công cụ tiên tiến vào việc giám sát và dự báo 
hạn hán cũng như các công nghệ hiện đại giám 
sát thời gian thực tại các hồ chứa, các điểm phân 
phối nước quan trọng để sẵn sàng ứng phó với 
hán hạn, thiếu nước. Tuy nhiên, những cố gắng 
này là chưa đủ để đảm bảo ứng phó có hiệu quả 
với những tác động trước mắt và tiềm tàng của 
hạn hán. Bên cạnh đó, thế giới đã và đang ứng 
dụng mô hình “quản lý rủi ro” tức là chủ động 
quản lý hạn hán, thay vì mô hình “quản lý sự 
cố” thụ động như trước đây, và hiện tại Việt 
Nam cũng đang dần dần tiếp cận theo phương 
pháp quản lý này. Vì thế nhu cầu cấp thiết đặt 
ra là làm sao phải ứng dụng được khoa học công 
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 50 - 2018 3
nghệ trong việc ứng phó với hạn hán chủ động 
và bao gồm từ cảnh báo, dự báo sớm, xây dựng 
kịch bản, đánh giá thiệt hại, xây dựng danh sách 
lựa chọn và ưu tiên các giải pháp tổng hợp giảm 
thiểu những tác động của hạn hán, và đặc biệt 
tác động của hạn hán đối với cấp nước phục vụ 
sản xuất nông nghiệp. Trong khuôn khổ bài báo 
này sẽ trình bày một số công cụ, kết quả ứng 
dụng khoa học công nghệ đã và đang được thí 
điểm tại một số tỉnh vùng Nam Trung Bộ và 
Tây Nguyên trong việc ứng phó với hạn hán, 
đặc biệt tập trung vào vấn đề dự báo hạn hán, 
giám sát, kiểm kê và hỗ trợ vận hành hồ chứa 
nhằm chủ động ứng phó với hạn hán phục vụ 
sản xuất nông nghiệp. 
2. CÁCH TIẾP CẬN TRONG VIỆC ÁP 
DỤNG KHOA HỌC CÔNG NGHỆ NHẰM 
ỨNG PHÓ VỚI HẠN HÁN VÙNG NAM 
TRUNG BỘ VÀ TÂY NGUYÊN 
Tiếp cận theo Khung quản lý rủi ro thiên tai 
Sendai, tức là “việc dự báo, lập kế hoạch và 
thực hiện các biện pháp GNRRTT là khẩn cấp 
và cần thiết”[4]; 
Chuyển từ cách tiếp cận “quản lý sự cố” sang 
“quản lý rủi ro” trong việc quản lý và ứng phó 
với hạn hán. Nói cách khác tức là chủ động 
quản lý đối với từng giai đoạn của hạn hạn hán 
dựa trên các tính toán nhận định khả năng có 
thể xảy ra hạn hán thay vì chỉ quản lý và khắc 
phục các sự cố, tác động của hạn hán một cách 
thụ động như trước đây; 
Giai đoạn trước khi hạn xảy ra: Nhằm mục đích 
dự báo mức độ ảnh hưởng của đợt hạn hán sắp 
xảy ra để có kế hoạch chuẩn bị ứng phó (kế 
hoạch phân phối nguồn nước, thay đổi diện tích 
sản xuất & cơ cấu cây trồng, chuẩn bị các trang 
thiết bị thiết yếu như bơm dã chiến, hệ thống 
tưới tiết kiệm... 
Giai đoạn trong đợt hạn hán: Nhằm xác định 
mức độ ảnh hưởng của đợt hạn hán đang xảy ra 
để có các hành động ứng phó khẩn cấp nhằm 
giảm thiểu thiệt hại tối đa đến tình hình sản xuất 
nông nghiệp; 
Giai đoạn sau đợt hạn hán: Nhằm xác định mức 
độ ảnh hưởng hạn hán đã xảy ra để từ đó có báo 
cáo mức độ thiệt hại và có các biện pháp hỗ trợ 
khắc phục thiệt hại tương ứng. 
Hình 1. Chu trình quản lý rủi ro thiên tai 
(Nguồn: Trung tâm giảm thiểu hạn hán Quốc 
gia, Trường Đại học Nebraska-Lincoln) 
Quản lý hạn hán phục vụ sản xuất nông nghiệp 
có thể xem là việc đánh giá và tính toán khả 
năng nguồn nước phục vụ sản xuất, vì vậy việc 
quản lý hạn hán cũng cần đảm bảo tiếp cận theo 
hướng quản lý tổng hợp tài nguyên nước theo 
lưu vực sông. Theo một nghĩa rộng hơn nữa thì 
quản lý hạn hán theo lưu vực sông nghĩa là quản 
lý từ thượng lưu đến hạ lưu, quan tâm đến các 
đối tượng sử dụng nước trên lưu vực sông và 
các yếu tố tác động đến nguồn nước trên lưu 
vực sông. 
Trong những năm gần đây biến đổi khí hậu và 
các hiện tượng thời tiết cực đoan đặc biệt là hiện 
tượng El Nino và đã ảnh hưởng đến Việt Nam, 
làm cho nền nhiệt độ tăng cao, thiếu hụt lượng 
mưa, là nguyên nhân gây ra hạn hán, xâm nhập 
mặn, đã gây thiệt hại nặng nề và tiếp tục đe dọa 
nghiêm trọng đến sản xuất và dân sinh. Các khu 
vực bị ảnh hưởng nặng là Nam Trung Bộ, Tây 
Nguyên và Đồng bằng sông Cửu Long. Do đó 
việc quản lý hạn hán cần phải xem xét, tính toán 
và lồng ghép các yếu tố biến đổi khí hậu trong 
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 50 - 2018 4
việc đề xuất các giải pháp quản lý và ứng phó 
với hạn hán. Dưới tác động của biến đổi khí hậu 
và thời tiết cực đoan nói chung và tác động của 
hạn hán nói riêng, 3 trụ cột chính cần phải xem 
xét và tích hợp trong các giải pháp đó là an ninh 
nước, an ninh lương thực và an ninh hệ sinh 
thái. 
3. CÁC CÔNG CỤ NHẰM DỰ BÁO, GIÁM 
SÁT, KIỂM KÊ VÀ PHÂN PHỐI NGUỒN 
NƯỚC NHẰM ỨNG PHÓ VỚI HẠN HÁN 
PHỤC VỤ SẢN XUẤT NÔNG NGHIỆP 
VÙNG NAM TRUNG BỘ VÀ TÂY 
NGUYÊN 
3.1. Khung quản lý hạn hán tổng hợp 
Khung quản lý hạn là một báo cáo dự định cho 
các hoạt động thực tế cần được triển khai (ở 
mức độ tối thiểu) cho các bên liên quan nhằm 
ứng phó với hạn hán; Kết quả của một khung 
quản lý hạn chính là “tập hợp đơn giản” của các 
hành động cần ưu tiên, khuyến khích để triển 
khai, thực hiện tương ứng với từng cấp độ hạn 
hán cho từng khu vực khác nhau[5]. Một khung 
quản lý hạn hán tổng hợp bao gồm 4 hợp phần 
chính bao gồm: 
Thể chế, chính sách; 
Kiểm kê nguồn nước và dự báo hạn hán; 
Kế hoạch ứng phó với hạn hán; 
Hệ thống hỗ trợ ra quyết định. 
Bên cạnh đó trong nội dung của Khung quản lý 
hạn hán tổng hợp này có thiết lập các cấp độ 
hán hán với 4 cấp độ dựa trên quy định trong 
Luật phòng tránh thiên tai của Việt Nam. Đối 
với các cấp độ hạn hán này thì sẽ có các hoạt 
động kèm theo nhằm ứng phó với các giai đoạn 
trước – trong và sau hạn hán. 
Hình 2. Các hợp phần chính của khung quản 
lý hạn hán 
3.2. Công cụ dự báo hạn hán thông qua các 
chỉ số hạn khí tượng 
Việc dự báo và giám sát hạn hán sẽ được tiến 
hành thông qua việc sử dụng số liệu đầu ra từ 
mô hình toàn cầu của CFS (Climate Forecast 
System), hoặc tự chạy các mô hình toàn cầu (ở 
đây là mô hình CCAM và CAM – CFS). 
Sau khi có được các kết quả từ mô hình khu 
vực, các số liệu nhận được ở dạng lưới sẽ được 
nội suy bằng các phương pháp khác nhau để 
đưa về số liệu trên các trạm phục vụ cho nhu 
cầu của các bài toán khác nhau. Trong trường 
hợp dự báo hạn, số liệu dự báo mưa và các cực 
trị nhiệt độ sẽ được sử dụng để tính toán các chỉ 
số hạn như: PDSI, SPI,  
Ứng dụng mô hình RegCM với số liệu CFS dự 
báo hạn mùa để dự báo cho khu vực Nam Trung 
Bộ và Tây Nguyên vớicấu hình cho mô hình 
RegCM như sau: 
Phiên bản sử dụng: RegCM4.3 
Miền tính: gồm 64x64 điểm lưới, tâm miền đặt 
tại (12N; 107E), bao phủ toàn bộ khu vực Nam 
Trung Bộ và Tây Nguyên (10-170N), (103.5-
110.50E) 
Độ phân giải ngang 12 x 12 km với 18 mực theo 
chiểu thẳng đứng 
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 50 - 2018 5
Tham số hóa vật lý: Sơ đồ đất BATS, sơ đồ đối 
lưu Grell – AS. Ngoài ra, các sơ đồ bức xạ, lớp 
biên hành tinh, mưa qui mô lưới, được lấy 
ngầm định. 
Điều kiện ban đầu và điều kiện biên: Số liệu 
CFS cập nhật 6h/lần. 
Hạn dự báo: tối đa 3-6 tháng, không kể tháng 
đứng làm dự báo (Lead time chạy từ 0 đến 6 
tháng). Thời gian dự báo tối ưu và hiệu quả là 
1-3 tháng. 
Hình 3. Bản đồ nhận định hạn hán theo tháng 
bằng chỉ số hạn PDSI cho vùng Nam Trung Bộ. 
(Nguồn: Viện KHTL VN 9/2016) 
3.3. Công cụ hỗ trợ cho giám sát và cảnh báo 
hạn hán 
Mục tiêu là xây dựng các công cụ hỗ trợ cho 
giám sát và cảnh báo hạn hán khắc phục 
những khó khăn về không gian và thời gian. 
Hai đối tượng cần được tập trung là mưa và 
hồ chứa. 
Địa bàn thí điểm là tỉnh Bình Định ở khu vực 
Nam Trung Bộ, có diện tích 6851 km2, dân số 
1,9 triệu; Diện tích đất trồng lúa hàng năm 
110.000 ha (Đông Xuân + Hè Thu + Mùa); Tỉnh 
có khoảng 168 hồ chứa, với tổng dung tích 
khoảng 500 triệu, phục vụ cho khoảng 74 % 
diện tích; Lượng mưa bình quân hàng năm 
1.751 mm, phân bổ chủ yếu vào tháng 9 -12 
chiếm 70 – 80 %; và hạn hán thường xuất hiện 
vào cuối vụ Hè Thu và đầu vụ Mùa. 
Việc giám sát và dự báo mưa trong mối quan hệ 
với cảnh báo hạn hán cần thiết phải xem xét cả 
3 loại hạn hán cho tỉnh Bình Định: Hạn khí 
tượng, hạn thủy văn và hạn nông nghiệp. 
Hình 4. Sơ đồ tính toán xử lý tạo sản phẩm 
mưa (Nguồn: Viện KHTL VN 9/2016) 
Mưa vệ tinh được hiệu chỉnh và kiểm định theo 
các trạm mặt đất, kết quả cho thấy hệ số R2 đạt 
trên 0,82 (xem Hình 7). 
Hình 5. Kiểm định mưa vệ tinh theo 
 mưa trạm mặt đất 
(Nguồn: Viện KHTL VN 9/2016) 
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 50 - 2018 6
3.4. Công cụ đánh giá cực hạn thủy văn vùng 
(RHEAS) 
RHEAS (Regional Hydro-Extreme Assessment 
System) là một khung phần mềm dạng mô đun 
đã được phát triển tại Phòng thí nghiệm Động 
cơ phản lực của NASA (JPL) và đã được trung 
tâm Phòng tránh rủi ro thiên tai châu Á (Asian 
Disaster Preparedness Center - ADPC) chuyển 
giao cho Viện KHTL Việt Nam nhằm tạo điều 
kiện cho việc triển khai các mô phỏng tài 
nguyên nước và đồng hóa các số liệu viễn thám. 
Cốt lõi của hệ thống là một mô hình thủy văn, 
mô hình Khả năng thấm biến số (Variable 
Infiltration Capacity model - VIC), có thể chạy 
để tạo điều kiện ban đầu (tức là tính toán quá 
khứ-hiện tại) và dự báo (tức là tính toán hiện 
tại-tương lai). Mô phỏng điều kiện ban đầu có 
thể kéo dài một cách tùy ý, trong khi các mô 
phỏng dự báo phụ thuộc vào độ dài của dự báo 
khí tượng. Cụ thể, dự báo theo mùa sẽ dao động 
từ 1 đến 6 tháng trong khi các dự báo dài hạn 
(chẳng hạn như dự báo khí hậu) có thể dao động 
từ 5 đến 100 năm. Một bộ dữ liệu từ nhiều 
nguồn được hệ thống sử dụng để đưa vào hoặc 
đồng hóa những số liệu quan trắc vào mô hình 
thủy văn. Đồng bộ dữ liệu ràng buộc vào các 
mô phỏng thủy văn dẫn đến cải thiện trạng thái 
mô hình/ hoặc tham số hoá mô hình và được kết 
hợp vào trong RHEAS, (Hình 6). 
Hình 6. Chu trình dự báo hạn thủy văn bằng 
phần mềm RHEAS (ADPC) 
Hình 7. Kết quả dự báo bằng phần mềm 
RHEAS so với dữ liệu quan trắc 
Từ hình trên cho thấy, kết quả dự báo bằng phần 
mềm RHEAS so với kết quả quan trắc có độ 
tương quan cao, xu thế phù hợp. Tuy nhiên tại 
một số điểm cụ thể vẫn cần phải hiệu chỉnh để 
có độ chính xác cao hơn nữa. 
3.5. Hệ thống giám sát hạn nông nghiệp bằng 
công cụ ASIS (FAO) 
Hệ thống chỉ số căng thẳng nông nghiệp (ASIS) 
[7]: Dựa trên các nguyên tắc phương pháp 
chung của ASIS toàn cầu, cấp độ 
FAO đã phát triển công cụ này để giúp các nước 
theo dõi hạn hán nông nghiệp chính xác hơn, 
bằng cách cung cấp các thông số phân tích phù 
hợp với điều kiện nông nghiệp cụ thể của mỗi 
quốc gia (ASIS cấp quốc gia). ASIS cấp quốc 
gia mô phỏng phân tích mà trước đây chuyên 
gia viễn thám đã thực hiện theo cách thủ công 
và đưa ra các kết quả dưới dạng đơn giản, ví dụ 
như bản đồ cho người dùng cuối. Mỗi mười 
ngày, ASIS cấp quốc gia tạo ra một bản đồ hiển 
thị các điểm nóng trên khắp đất nước, nơi mà 
cây trồng chịu ảnh hưởng bởi hạn hán trong giai 
đoạn phát triển. Công cụ ASIS cho phép: 
Dự báo diện tích bị ảnh hưởng bởi hạn với các 
cấp độ có thể xảy ra và năng suất ước tính trong 
khoảng thời gian 1 đến 2 tháng trước khi thu 
hoạch; 
Phát hiện hạn sớm dựa trên mối quan hệ giữa El 
Niño và mực nước hồ chứa và các chỉ số thảm 
thực vật. 
Đồng thời các kết quả dự báo này sẽ được lồng 
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 50 - 2018 7
ghép vào Kế hoạch quản lý hạn địa phương với 
các hoạt động giảm thiểu hạn hán tương ứng. 
Bước đầu công cụ này được thí điểm áp dụng 
tại Ninh Thuận với kết quả ban đầu khả thi và 
liên tục được hiệu chỉnh, cập nhật để có độ 
chính xác cao hơn nữa. 
Kết quả giám sát hạn nông nghiệp tỉnh Ninh Thuận tháng 5,6/2018 
Hình 8. Kết quả giám sát hạn nông nghiệp bằng công cụ ASIS – FAO 
(Nguồn: Viện Nước, Tưới tiêu và Môi trường 6/2018) 
3.6. Công cụ hỗ trợ quản lý hồ chứa phục vụ 
sản xuất nông nghiệp, thí điểm cho tỉnh Ninh 
Thuận 
Hệ thống hỗ trợ quản lý và vận hành hồ chứa 
được Viện Nước, Tưới tiêu và Môi trường phát 
triển và xây dựng là kết quả của dự án “Ứng 
dụng dữ liệu vệ tinh để tăng cường năng lực 
quản lý và vận hành hồ chứa phục vụ chống hạn 
– đảm bảo an ninh nguồn nước và lương thực, 
thí điểm cho tỉnh Ninh Thuận” với sự hỗ trợ của 
Cơ quan phát triển Quốc tế Hoa Kỳ (USAID) 
và trung tâm Phòng tránh rủi ro thiên tai châu Á 
(ADPC)[6]. Mục tiêu của hệ thống là ứng dụng 
các số liệu vệ tinh, số liệu dự báo toàn cầu nhằm 
bổ sung thông tin, tăng cường năng lực quản lý 
và vận hành hồ chứa cho toàn bộ 21 hồ trên địa 
bàn tỉnh Ninh Thuận để tăng khả năng chống 
hạn cho địa phương (www.hochua.com). 
Các chức năng chính và nội dung chính của hệ 
thống bao gồm: 
 Sử dụng dữ liệu vệ tinh có sẵn và đường đặc 
tính hồ chứa để giám sát dung tích hồ chứa (Sử 
dụng dữ liệu ảnh Sentinel 1) để tính toán diện 
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 50 - 2018 8
tích bề mặt, suy ra dung tích hồ chứa theo 
đường đặc tính quan hệ giữa dung tích - diện 
tích mặt nước - mực nước hồ chứa hoặc sử dụng 
DEM để phát triển đường đặc tính hồ chứa nếu 
hồ chứa không có đường đặc tính; 
Lựa chọn và thiết lập mô hình mưa - dòng chảy 
(Mike Nam) để mô phỏng dòng chảy đến hồ, và 
mô hình hiệu chỉnh - kiểm định, sử dụng lượng 
mưa, sự bốc hơi từ sản phẩm của ảnh vệ tinh 
Himawari, GPM và dự báo toàn cầu GFS 
(NCEP), NMME (Servir-Mekong) kết hợp hiệu 
chỉnh; 
Nghiên cứu sử dụng hình ảnh vệ tinh Landsat 
để phân loại và giám sát cây trồng; và tính toán 
nhu cầu nước cây trồng; 
Thực hiện tính toán cân bằng nước theo theo 
dòng chảy và nhu cầu nước từ các mô hình dự 
báo thời tiết trung hạn và dài hạn để thông báo 
cho người quản lý vận hành hồ chứa. Ứng dụng 
cho các hồ chứa đơn lẻ. 
Như vậy với hệ thống này, địa phương (tỉnh 
Ninh Thuận) có thể biết trước được dung tích 
của hồ chứa trong tương lai và từ đó xác định 
được diện tích có thể gieo trồng ứng với nguồn 
nước được dự báo. Đây là cơ sở vững chắc cho 
địa phương nhằm lập kế hoạch sản xuất cũng 
như vận hành các hồ chứa một cách hiệu quả 
phục vụ sản xuất cũng như phòng chống hạn 
hán, thiếu nước một cách chủ động. 
Hình 9. Hệ thống thông tin hỗ trợ vận hành hồ 
chứa cho tỉnh Ninh Thuận 
3.7. Cổng thông tin cơ sở dữ liệu hỗ trợ quản 
lý hạn hán 
Để tổng hợp các công cụ nhằm hỗ trợ cho việc lập 
kế hoạch và chỉ đạo sản xuất cũng như đáp ứng yêu 
cầu của các bên liên quan trong việc chủ động ứng 
phó với hạn hán, cần thiết phải xây dựng được hệ 
thống cơ sở dữ liệu quản lý hạn hán tổng hợp. Viện 
Khoa học Thủy lợi Việt Nam đã nâng cấp hệ thống 
hochua.com và xây dựng được hệ thống thông tin, 
cơ sở dữ liệutổng hợp nhằm cung cấp các thông 
tin, hoạt động hỗ trợ chủ động quản lý hạn hán cho 
các vùng ở Việt Nam (bước đầu đã áp dụng thí 
điểm cho tỉnh Bình Định và Ninh Thuận). Hệ 
thống này cung cấp thông tin chính liên quan đến 
hỗ trợ quản lý hạn hán, bao gồm: Giám sát và Cảnh 
báo cho 03 loại hạn chính là: hạn khí tượng, hạn 
thủy văn và hạn nông nghiệp, mức độ hiển thị chi 
tiết là từ cấp Vùng cho đến cấp Tỉnh (Hình 9). 
Với sự phát triển của khoa học công nghệ và để 
tổng hợp các công cụ như đã đề cập ở trên, Viện 
Khoa học thủy lợi Việt Nam đã và đang pháp triển 
một hệ thống quản lý hạn hán tổng hợp trên toàn 
quốc và trước mắt thí điểm cho vùng Nam Trung 
Bộ và Tây Nguyên. Hệ thống này cho phép quản 
lý và và truy cập các thông tin liên quan đến giám 
sát tình trạng hạn hán và nhận định khả năng, mức 
độ xảy ra hạn hán trên một khu vực nghiên cứu và 
chi tiết cho đến cấp độ tỉnh/huyện/xã và cấp độ hồ 
chứa. Đối với từng thông tin, hệ thống sẽ cung cấp 
số liệu chi tiết ở mức độ phù hợp nhất có thể ở dạng 
bảng biểu/excel, báo cáo, hình vẽ và cho phép truy 
cập và tải trực tiếp từ các thiết bị có kết nối 
internet. 
Một số thông tin thực tiễn được cung cấp từ Hệ 
thống hỗ trợ ra quyết định này chính các thông 
tin nhận định về nguồn nước và diện tích có thể 
sản xuất theo từng mùa vụ và tối đa trước 1-3 
tháng trong tương tai, các thông tin bao gồm: (i) 
Giám sát và dự báo hạn khí tượng, hạn thủy văn 
và hạn nông nghiệp; (ii) Thông tin nhận định 
dòng chảy và dung tích các hồ cấp nước phục 
vụ sản xuất nông nghiệp; (iii) Diện tích có thể 
gieo trồng ứng với nguồn nước theo dự báo (iii) 
Giám sát và dự báo mặn trên các lưu vực sông 
và các điểm khống chế. Các thông tin này rất 
cần thiết cho việc ra quyết định lập kế hoạch sản 
xuất trước từng mùa vụ cũng như có được các 
giải pháp chủ động ứng phó với hạn hán, thiếu 
nước có thể xảy ra trong tương lai. 
KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ THỦY LỢI SỐ 50 - 2018 9
Hình 10. Cổng thông tin hỗ trợ quản lý hạn hán 
4. KẾT LUẬN 
Hạn hán là loại hình thiên tai phổ biến đứng thứ 
ba sau bão và lũ lụt. Hạn hán xảy ra bất kể ở 
vùng mưa nhiều hay mưa ít và có xu hướng 
ngày càng tăng. Nguyên nhân gây ra hạn hán 
chính là yếu tố đặc điểm tự nhiên và yếu tố con 
người trong việc sử dụng và bảo vệ nguồn nước. 
Hạn hán khác với các loại thiên tai khác bởi việc 
không xác định được thời gian chính xác xảy ra 
hạn hán, và nó xảy ra rất từ từ đến khi đợt hạn 
hán đi qua mới thấy được những thiệt hại to lớn 
của nó đến phát triển kinh tế xã hội và đặc biệt 
đối với phát triển sản xuất nông nghiệp. Việc 
tiếp cận quản lý hạn hán theo cách tiếp cận 
“quản lý rủi ro” đã được Việt Nam áp dụng, 
hiện đang là nhu cầu cấp thiết đặt ra đó là làm 
sao phải dự phòng, cảnh báo sớm và chuẩn bị 
trước những biện pháp giảm nhẹ nếu dự đoán 
trước được hạn hán xảy ra. 
Một số nghiên cứu bước đầu đã đề xuất một số 
công cụ quản lý nguồn nước góp phần hỗ trợ ra 
quyết định cho việc cấp nước phục vụ sản xuất 
nông nghiệp nhằm chủ động ứng phó với hạn hán 
vùng Nam Trung Bộ và Tây Nguyên. Việc đề xuất 
các công cụ như nhận định nguy cơ hạn hán cho 
từng tỉnh/thành phố vùng Nam Trung Bộ theo chỉ 
các chỉ số hạn hán, các công cụ sử dụng ảnh vệ 
tinh, viễn thám kết hợp với các công cụ mô hình 
thủy văn thủy lực sẽ góp phần tích cực, hỗ trợ cho 
việc ra quyết định cấp nước phục vụ sản xuất nông 
nghiệp và phòng chống hạn hán. Bên cạnh đó, 
trong thời đại công nghiệp 4.0, các công cụ sẽ được 
tích hợp vào một hệ thống phần mềm trên nền tảng 
web-GIS sẽ hỗ trợ thiết thực từ việc quản lý đến 
thực tiễn sản xuất của các cấp và đặc biệt giảm 
thiểu tác động của hạn hán tại các tỉnh thường 
xuyên chịu tác động của hạn hán vùng Nam Trung 
Bộ và Tây Nguyên. 
TÀI LIỆU THAM KHẢO 
[1] IMHEN, “Biến đổi khí hậu và tác động tại Việt Nam,” 2010. 
[2] T. Thuc and Koos Neefjes, “Viet Nam special report on managing the risks of extreme events 
and disasters to advance climate change adaptation,” Vietnam Publishing House of Natural 
Resources, Environment and Cartography., Hanoi, Vietnam, 2015. 
[3] MARD, “Tình hình hạn hán và các giải pháp về thủy lợi vùng Nam Trung Bộ, Tây Nguyên,” 
2016. 
[4] UNISDR, “Khung hành động Sendai về GNRRTT , 2015-2030.,” pp. 2015–2030, 2015. 
[5] Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam, “Nghiên cứu dự báo hạn hán và giải pháp quản lý sử 
dụng nước hợp lý phục vụ sản xuất nông nghiệp khu vực Nam Trung Bộ và Tây Nguyên,” 
Hà Nội, 2017. 
[6] IWE, “Ứng dụng dữ liệu vệ tinh để tăng cường năng lực quản lý và vận hành hồ chứa phục 
vụ chống hạn – đảm bảo an ninh nguồn nước và lương thực, thí điểm cho tỉnh Ninh Thuận,” 
Hà Nội, 2018. 
[7] IWE, “Tăng cường hệ thống thông tin khí hậu nông nghiệp nhằm phát triển hệ thống giám 
sát và cảnh báo sớm hạn nông nghiệp tại Việt Nam,” 2018.