Tài nguyên nước đã được xác định là một trong những thách thức quan trọng nhất của thế kỷ 21 trên toàn thế giới [1–2]. Trong đó nước ngầm, đặc biệt là nước ngầm mạch lộ ở các khu vực khan hiếm nước được coi là một trong những ngồn tài nguyên thiên nhiên quý giá nhất [3–4] do một số đặc điểm như nhiệt độ ổn định, phổ biến, khả năng chịu ô nhiễm hạn chế, chi phí phát triển thấp và đáng tin cậy trong thời kỳ hạn hán. Sự gia tăng dân số nhanh kết hợp với biến đổi khí hậu đã làm tăng nhu cầu sử dụng tài nguyên nước cho các mục đích uống, nông nghiệp và công nghiệp [5].

Khu vực Gia Lai là địa bàn trung tâm của Tây Nguyên - vùng có vị trí chiến lược trong phát triển kinh tế - xã hội và bảo vệ an ninh - quốc phòng, và thuộc một trong 7 vùng kinh tế của Việt Nam. Trong 10 năm trở lại đây, khu vực này là “chảo lửa” của hạn hán, đặc biệt trong mùa khô, kéo dài từ tháng 11 đến tháng 4 hàng năm [6–7], gây thiếu hụt nguồn nước nghiêm trọng trên diện rộng, ảnh hưởng nặng nề đến hoa màu và cây công nghiệp. Do ảnh hưởng của hạn hán khó dự báo và có xu hướng xấu, kết hợp với nạn chặt phá rừng đầu nguồn, vấn đề tăng dân số cơ học (khoảng 1,13% năm) và phát triển các cây công nghiệp tốc độ cao tự phát, đã dẫn đến nguồn nước ngầm bị khai thác và sử dụng cạn kiệt, kém hiệu quả, đã và đang tác động rất tiêu cực tới công cuộc phát triển kinh tế - xã hội, làm mất dần cân bằng hệ sinh thái và phát triển bền vững [8]. Bên cạnh đó, sự tái tạo và bổ cập trữ lượng nước ngầm không kịp đáp ứng yêu cầu. Hậu quả là, nước trở thành vấn đề nghiêm trọng, đe dọa nghiêm trọng đến kinh tế xã hội và đời sống của nhân dân. Khi nhu cầu nước sinh hoạt trở thành phổ biến, đặc biệt là nguồn nước sạch đã trở lên hết sức khan hiếm khi hạn hán, nước ngầm mạch lộ ngày càng trở thành quý giá. Yêu cầu về dự báo trữ lượng và đánh giá nguy cơ suy thoái phục vụ quản lý, khai thác bền vững nước ngầm mạch lộ khu vực Gia Lai có ý nghĩa rất quan trọng và cấp bách.

Mạch lộ là nơi nước ngầm xuất lộ tự nhiên, tạo thành dòng chảy, có thể thoát ra từ đá gốc hay từ lớp đất phủ trên mặt đất. Mạch nước có thể là mạch nước lên (xuất lộ của nước có áp) hoặc mạch nước xuống (xuất lộ nước ngầm). Động thái của các mạch nước rất khác nhau, có loại mạch nước chỉ chảy vào mùa mưa và biến mất vào mùa khô, có loại chảy quanh năm với lưu lượng ổn định, lại có loại xuất lộ theo chu kỳ. Có thể gặp mạch nước xuất lộ theo dạng mạch rỉ rất nhỏ (chỉ đủ quan sát thấy dòng chảy), tới các mạch nước xuất lộ tràn trề lưu lượng cực lớn. Mạch nước cũng có khi gặp trên sườn núi, bên bờ sông, hay mạch đùn lên thành đầm lầy hay thậm chí gặp mạch nước ngọt ở ngoài biển [9].

Nước ngầm mạch lộ có đặc điểm địa chất thủy văn khác biệt so với nước ngầm tồn tại trong các đất đá trầm tích. Bên cạnh các yếu tố nhân tạo, nước ngầm mạch lộ có quan hệ phụ thuộc vào nhiều yếu tố tự nhiên. Động thái, trữ lượng và nguy cơ suy thoái của nước ngầm mạch lộ liên quan chặt chẽ với các yếu tố địa hình, địa mạo, địa chất, thực phủ, thổ nhưỡng, lượng mưa, và khí tượng [4, 9–16]. Đánh giá định lượng quan hệ giữa các yếu tố môi trường tự nhiên và nước ngầm mạch lộ có thể cung cấp bức tranh thông tin toàn diện về sự ảnh hưởng và tác động giữa chúng.

Trong công tác mô hình hóa dự báo trữ lượng và đánh giá nguy cơ suy thoái phục vụ quản lý, khai thác bền vững; nước ngầm mạch lộ và các yếu tố môi trường tự nhiên là dữ liệu đầu vào quan trọng bậc nhất. Có ba nhóm phương pháp [17] đã được đề xuất và ứng dụng tốt, gồm: (i) nhóm các mô hình và phương pháp truyền thống; (ii) nhóm các mô hình thống kê; và (iii) nhóm các mô hình máy học - trí tuệ nhân tạo. Nhóm (i) sử dụng trực tiếp các số liệu điều tra, khảo sát và phân tích địa chất thủy văn [18, 19] nên thường cho độ chính xác cao, nhưng tốn chi phí và thời gian. Nhóm (ii) sử dụng các mô hình thống kê (DRASTIC [20], tần suất thống kê (Frequency Ratio) [21], mô hình thống kê Bayesian (Weight of Evidence) [22], và mô hình hồi quy logic (logistic regression) [23]) và các dữ liệu khảo sát (độ chính xác phụ thuộc vào lượng dữ liệu), phù hợp hơn cho vùng lớn. Nhóm (iii) sử dụng các thuật toán trí tuệ nhân tạo mới hiện đang được quan tâm do khả năng dự báo chính xác cao (mạng nơ ron nhân tạo [22], mô hình tập hợp rừng ngẫu nhiên và hàm thông tin cực đại [24], mô hình cây hồi quy và phân loại [25], mô hình cây hồi quy [26], và mô hình kết hợp logic mờ và nơ-ron nhân tích hợp với các thuật toán tối ưu hóa toàn cục [27], mô hình tập hợp và đa biến [19, 28–29]), phù hợp cho phạm vi rộng. Theo đó, các đánh giá định lượng quan hệ giữa các yếu tố môi trường tự nhiên và nước ngầm mạch lộ sẽ thiết lập các cơ sở khoa học cho các nhóm phương pháp mô hình hóa này. Đặc biệt với nhóm các mô hình thống kê và máy học - trí tuệ nhân tạo.

Các kỹ thuật xử lý không gian trong môi trường hệ thông tin địa lý (GIS) có thể được sử dụng để dễ dàng xử lý và chuẩn hóa cho các tập dữ liệu lớn. Môi trường GIS cũng là tối ưu cho công tác xây dựng, quản lý, và phân tích cơ sở dữ liệu địa không gian. Các công cụ phân tích không gian GIS cung cấp tính năng mạnh mẽ để phân tích mối quan hệ thống kê không gian. Trong mô hình hóa nước ngầm mạch lộ, cơ sở khoa học là mối quan hệ giữa mạch lộ nước ngầm lộ đã biết và các nhóm yếu tố môi trường tự nhiên về địa hình, địa mạo, địa chất, thực phủ, thổ nhưỡng, lượng mưa, và khí tượng [4, 13–16]. Kết quả cho phép đánh giá định lượng quan hệ giữa các yếu tố môi trường và nước ngầm mạch lộ khu vực Gia Lai, Việt Nam.

Quá trình nghiên cứu đã sử dụng kết quả điều tra thu thập về nước ngầm mạch lộ và các yếu tố môi trường tự nhiên tới nước ngầm mạch lộ khu vực Gia Lai trong khuôn khổ đề tài cấp bộ mã số B2021-MDA-12, sử dụng Hệ phương pháp phân tích không gian GIS bao gồm 03 bước. Kết quả đã xây dựng được cơ sở dữ liệu địa không gian nước ngầm mạch lộ tích hợp các dữ liệu không gian/phi không gian. Cơ sở dữ liệu địa không gian nước ngầm mạch lộ bao gồm dữ liệu không gian về nước ngầm mạch lộ và 12 yếu tố môi trường tự nhiên có quan hệ ảnh hưởng tới nước ngầm mạch lộ khu vực Gia Lai. Mười hai yếu tố môi trường tự nhiên, gồm: độ dốc, hướng sườn, độ cong, cao độ, thực phủ, NDVI, NDMI, NDWI, khoảng cách tới đứt gãy, khoảng cách tới sông, thành tạo địa chất, và lượng mưa. Cơ sở dữ liệu địa không gian là cơ sở để tiến hành phân tích định lượng về các mối quan hệ không gian giữa các yếu tố môi trường tự nhiên đến sự hình thành, trữ lượng và nguy cơ suy thoái nước ngầm mạch lộ khu vực nghiên cứu.

Kết quả phân tích đánh giá định lượng quan hệ giữa các yếu tố môi trường tự nhiên và nước ngầm mạch lộ cho thấy nước ngầm mạch lộ có mối quan hệ không gian chặt chẽ với các khu vực: độ dốc địa hình thấp < 12,8 độ (> 90% tổng mạch lộ trên 75% tổng diện tích), hướng sườn bằng phẳng (25% tổng mạch lộ trên 24,2% tổng diện tích), độ cong địa hình - 0,004 - 0,005 (40,51% tổng mạch lộ trên 24,2% tổng diện tích), cao độ địa hình 666-802,6 m (33,48% tổng mạch lộ trên 15,35 tổng diện tích), thành tạo đất đá và sản phẩm phong hóa hệ tầng Túc Trưng (68,87% tổng mạch lộ trên 25,77% tổng diện tích), thực phủ là cây thân gỗ, và các chỉ số NDVI 0,45-0,54, NDMI -03-0,04, NDWI 0-0,17. Thành phần đất đá của Hệ tầng Túc Trưng là bazan của 3-5 đợt phun trào phủ trồng lên nhau, thành phần là các tập bazan đặc sít bazan lỗ hổng màu xám tro, xám đen, nứt ne không đều xen kẹ các tập tuf bazan, dăm kết núi lửa và các lớp bazan phong hóa thành đất đỏ giữa tầng, bề dày 50-300m. Trong khi đó, mối quan hệ không gian giữa nước ngầm mạch lộ với các yếu tố đứt gãy kiến tạo và hệ thống sông chưa rõ nét ở khu vực Gia Lai. Nguyên nhân có thể do tính khả dụng của dữ liệu trên diện tích nghiên cứu lớn cũng như điều kiện địa chất, địa hình-địa mạo phức tạp nên kết quả phân tích chưa ghi nhận được sự nổi bật về đặc điểm quan hệ giữa nước ngầm mạch lộ với các thành phần cụ thể trong các yếu tố này. Mối quan hệ giữa lượng mưa trung bình nhiều năm với trữ lượng nước ngầm mạch lộ cũng chưa phù hợp quy luật tuyến tính về trữ lượng-lượng mưa. Điều này có thể đến từ khía cạnh mật độ trạm khí tượng quá thưa cho khu vực rộng lớn, địa hình phức tạp và giới hạn thuật toán nội suy chưa xét đến sự phân cắt địa hình và lưu vực dẫn đến độ sai số nhất định.

Từ kết quả đánh giá định lượng quan hệ giữa các yếu tố môi trường và nước ngầm mạch lộ khu vực Gia Lai, nghiên cứu đã cung cấp bức tranh thông tin toàn diện về sự ảnh hưởng và tác động giữa chúng. Kết quả này cũng góp phần thiết lập các cơ sở khoa học cho các mô hình dự báo trữ lượng và đánh giá nguy cơ suy thoái nước ngầm mạch lộ phục vụ quản lý, khai thác bền vững. Đặc biệt với các mô hình hiện đang được quan tâm do khả năng dự báo chính xác cao như máy học - trí tuệ nhân tạo.