Nghiên cứu sử dụng công nghệ viễn thám xây dựng chỉ số hạn tổng hợp phục vụ công tác giám sát hạn tại tỉnh Ninh Thuận và Bình Thuận

Mục đích của nghiên cứu này là xây dựng một chỉ số hạn tổng hợp (Composite Drought Index - CDI) có khả năng phản ánh chính xác tình hình hạn hán. Chỉ số hạn này cần tận dụng được ưu điểm của công nghệ viễn thám để vừa có thể dễ dàng thể hiện được ảnh hưởng của hạn theo không gian và thời gian đồng thời cũng có xét đến ảnh hưởng của các yếu tố khí tượng thủy văn.

Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021 ISBN: 978-604-82-5957-0 NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM XÂY DỰNG CHỈ SỐ HẠN TỔNG HỢP PHỤC VỤ CÔNG TÁC GIÁM SÁT HẠN TẠI TỈNH NINH THUẬN VÀ BÌNH THUẬN Nguyễn Hồ Phương Thảo1, Hoàng Thanh Tùng1 Trường Đại học Thủy lợi, email: nhpthao_cts@tlu.edu.vn GIỚI THIỆU CHUNG Hạn hán loại hình thiên tai gây ảnh hưởng tiêu cực đến nhiều lĩnh vực kinh tế xã hội, gây nên nhiều thiệt hại đáng kể vật chất người Theo Hội nghị Liên Hợp Quốc chống hạn hán sa mạc hóa (UN Secretariat General, 1994) hạn hán tượng tự nhiên xảy lượng mưa bị thiếu hụt trầm trọng mức bình thường dẫn tới cân thủy văn nghiêm trọng gây nên ảnh hưởng xấu đến hệ thống tài nguyên đất Hay theo Tổ chức Nông nghiệp Lương thực Liên Hợp Quốc (FAO 1983) năm coi hạn năm mùa thiếu hụt ẩm Hạn hán thường giám sát thông qua số hạn Đây thước đo quan trọng để đánh giá ảnh hưởng hạn hán xác định tính chất đợt hạn bao gồm cường độ, độ dài, mức độ khốc liệt ảnh hưởng theo không gian Cơng tác giám sát hạn chia làm hai phương pháp sau: Phương pháp truyền thống phương pháp tác giả sử dụng số liệu khí tượng thủy văn thu thập trạm đo hay điểm đo để tính số hạn Đây phương pháp đầu tiên, hiệu nhà khoa học sử dụng từ lâu nguyên giá trị thời điểm Đã có nhiều số hạn phát triển theo phương pháp Có thể kể đến số sau: số khắc nghiệt hạn Palmer (PDSI, Palmer 1965), số lượng mưa bất thường (RAI, van Rooy 1965), số độ ẩm trồng (CMI, Palmer 1968), số cung cấp nước mặt (SWSI, Shafer Dezman, 1982), số chuẩn hóa lượng mưa (SPI, McKee nnk 1993, 1995) Phương pháp giải đốn ảnh viễn thám phương pháp tính tốn số hạn dựa dấu hiệu phản xạ độ ẩm đất tính chất bề mặt phản xạ, cụ thể màu đỏ (RED), cận hồng ngoại (NIR), sóng ngắn hồng ngoại (SWIR) ban nhiệt Nói chung, việc sử dụng viễn thám giám sát hạn nông nghiệp thể nguyên lý hạn hán ảnh hưởng đến tính chất sinh lý, hóa đất thực vật độ ẩm đất, vật chất hữu cơ, khả quang hợp, lớp phủ nhiệt độ Do thay đổi quang phổ nhiệt phản xạ Bởi nhiều mơ hình viễn thám số đề xuất để nghiên cứu hạn nông nghiệp NDVI, LST, VHI, v.v… Theo phương pháp truyền thống, việc giám sát hạn chủ yếu dựa số hạn tính tốn thơng qua yếu tố khí tượng thủy văn Việc chứng minh tính hiệu số trường hợp, đặc biệt khu vực có mật độ mạng lưới trạm khí tượng thủy văn dày Tuy nhiên, phương pháp tồn hạn chế định tính khơng gian Phương pháp giám sát hạn viễn thám mở xu hướng nghiên cứu hạn phần khắc phục hạn chế không gian phương pháp truyền thống Tuy nhiên, phương pháp truyền thống, số hạn theo phương pháp viễn thám có nhược điểm số khơng có góp mặt 564 Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021 ISBN: 978-604-82-5957-0 yếu tố khí tượng thủy văn mưa hay dịng chảy - tác nhân có tính chất định gây nên tình trạng hạn hán Mục đích nghiên cứu xây dựng số hạn tổng hợp (Composite Drought Index - CDI) có khả phản ánh xác tình hình hạn hán Chỉ số hạn cần tận dụng ưu điểm công nghệ viễn thám để vừa dễ dàng thể ảnh hưởng hạn theo không gian thời gian đồng thời có xét đến ảnh hưởng yếu tố khí tượng thủy văn Nghiên cứu lựa chọn tỉnh Ninh Thuận Bình Thuận khu vực nghiên cứu thử áp dụng số hạn PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Nghiên cứu đề xuất sơ đồ tiếp cận Hình để tính tốn số hạn tổng hợp (CDI) làm sở xây dựng hệ thống giám sát cảnh báo hạn cho khu vực nghiên cứu SPI NVDI LST Trọng số CDI Hình Cấu trúc số hạn tổng hợp Chỉ số CDI tạo thành từ số hạn thành phần bao gồm NDVI, LST SPI, mô tả cụ thể sau: Chỉ số chuẩn hóa lượng mưa SPI số phổ biến để xác định tình trạng hạn hán phạm vi tồn cầu dựa tuyên bố Lincoln số hạn (WMO, 2012) Chỉ số SPI có tính linh hoạt cao tính với nhiều thời đoạn khác từ 1-6 tháng (hạn mùa) đến hai năm (hạn dài) Để tính giá trị SPI cho CDI, liệu mưa từ CHIRPSv2 (Climate Hazards Group InfraRed Precipitation with Stations) sử dụng Cơng thức tính tốn tiêu SPI (chỉ số chuẩn hóa lượng mưa) thể sau: X X [1]  Trong đó, X: lượng mưa khoảng thời gian i (i: tháng, mùa, vụ); X : lượng mưa trung SPI  bình khoảng thời gian i qua nhiều năm; σ: khoảng lệch tiêu chuẩn lượng mưa khoảng thời gian i (1, 3, 12 tháng) Chỉ số NDVI phát triển để đánh giá điều kiện sức khỏe thực vật Chỉ số thể số màu xanh đại diện cho lượng thực vật hàm lượng chất diệp lục thảm thực vật Đây số gián tiếp đánh giá tính trạng hạn nơng nghiệp NDVI  NIR  RED NIR  RED [2] NIR: giá trị xạ bước sóng cận hồng ngoại (near infrared); RED: giá trị xạ bước sóng nhìn thấy (visible) - ánh sáng đỏ Chỉ số nhiệt độ bề mặt (LST - Land Surface Temperature Công nghệ viễn thám thường sử dụng vi sóng (microwave observation) để giám sát định lượng độ ẩm đất Tuy nhiên, theo nghiên cứu Hain et al 2009 Hain et al 2011 độ ẩm mặt đất tương đối xác định thơng qua số nhiệt độ bề mặt LST Chỉ số hạn tổng hợp CDI số hạn CDI tính toán từ yếu tố SPI, NDVI LST dựa công thức sau: CDI  a  RSPI  b  RNDVIa  c  RLSTday night a [3] Trong đó: RSPI, RNDVIa RLSTday night a giá trị phân cấp hạn tương ứng số SPI, NDVIa LST a day  night a, b c trọng số số RSPI, RNDVIa RLSTday night a Giá trị chúng 0,5; 0,367; 0,133 Do giới hạn viết, tác giả trình bày việc xác định trọng số nghiên cứu KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU Thông qua liệu mưa phân bố CHIRPS, nghiên cứu tiến hành xây dựng đồ số SPI theo không gian từ năm 1983 đến năm 2019 Từ đồ số SPI, nghiên cứu tiến hành phân cấp hạn địa bàn tỉnh Ninh Thuận Bình Thuận, thành phần thể yếu tố mưa thành phần tạo nên số hạn tổng 565 Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021 ISBN: 978-604-82-5957-0 hợp CDI Hình ví dụ đồ phân cấp hạn dựa số SPI, áp dụng cho tháng năm 2015 Hình Chỉ số LST Hình Bản đồ phân cấp hạn dựa SPI Chỉ số khác biệt thực vật chuẩn hóa NDVI tồn cầu thu thập từ trung tâm LP DAAC dạng raster từ năm 2001 đến 2019 với độ phân giải 500 m Hình ví dụ phân cấp hạn theo NDVIa cho tháng lựa chọn (tháng năm 2015) Hình Chỉ số CDI Kết tính tốn số CDI cho thấy, khu vực nghiên cứu chịu tác động hạn hán, đặc biệt khu vực đất nông nghiệp vùng ven biển tỉnh Bình Thuận, vùng Bắc Ái, Ninh Sơn Thuận Nam tỉnh Ninh Thuận KẾT LUẬN Hình Chỉ số NDVI Nhiệt độ bề mặt ngày đêm trích xuất từ sản phẩm Land Surface Temperature/ Emissivity Monthly L3 Global 0.05Deg CMG (MOD11C3) theo dạng raster theo tháng từ năm 2001 đến với kích thước 0.05o Hình ví dụ phân cấp hạn theo LST a cho day  night tháng lựa chọn (tháng năm 2015) Chỉ số hạn tổng hợp CDI tổng hợp từ công thức [3] với trọng số thành phần SPI, NDVIa LSTday-nighta mô tả Hình Chỉ số CDI phản ánh xác tình trạng hạn hán khu vực Ninh Thuận Bình Thuận vào năm hạn điển 2004 2015 Việc ứng dụng số hạn tổng hợp CDI tảng WebGis công cụ vô hiệu giám sát hạn với thời gian gần thực, qua đưa cảnh báo giúp cho nhà quản lý người dân giảm thiểu thiệt hại thiên tai hạn hán gây nên TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] WMO (2012) Standardized Precipitation Index User Guide Geneva, Switzerland: World Meteorological Organization 566 ... nghiên cứu thử áp dụng số hạn PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU Nghiên cứu đề xuất sơ đồ tiếp cận Hình để tính tốn số hạn tổng hợp (CDI) làm sở xây dựng hệ thống giám sát cảnh báo hạn cho khu vực nghiên cứu. .. CDI phản ánh xác tình trạng hạn hán khu vực Ninh Thuận Bình Thuận vào năm hạn điển 2004 2015 Việc ứng dụng số hạn tổng hợp CDI tảng WebGis công cụ vô hiệu giám sát hạn với thời gian gần thực,... - tác nhân có tính chất định gây nên tình trạng hạn hán Mục đích nghiên cứu xây dựng số hạn tổng hợp (Composite Drought Index - CDI) có khả phản ánh xác tình hình hạn hán Chỉ số hạn cần tận dụng