Ứng dụng viễn thám và GIS đánh giá biến đổi nhiệt độ bề mặt của các loại hình lớp phủ mặt đất khu vực tỉnh Nam Định

Bài viết Ứng dụng viễn thám và GIS đánh giá biến đổi nhiệt độ bề mặt của các loại hình lớp phủ mặt đất khu vực tỉnh Nam Định nghiên cứu về việc ứng dụng viễn thám và hệ thống thông tin địa lý cung cấp thông tin định lượng đánh giá sự biến đổi nhiệt độ liên quan đến sự thay đổi các loại hình lớp phủ mặt đất.

ỨNG DỤNG VIỄN THÁM VÀ GIS ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỔI NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT CỦA CÁC LOẠI HÌNH LỚP PHỦ MẶT ĐẤT KHU VỰC TỈNH NAM ĐỊNH Quách Thị Chúc, Nguyễn Thị Thúy Hạnh, Bùi Thị Thúy Đào, Ninh Thị Kim Anh Trường Đại học Tài nguyên Môi trường Hà Nội Tóm tắt Nam Định tỉnh có mật độ dân số tương đối cao, có thay đổi loại hình sử dụng đất nhanh chóng từ năm 2009 đến năm 2020 q trình cơng nghiệp hóa gia tăng dân số Sự thay đổi loại hình sử dụng đất điển hình việc mở rộng đô thị giảm thành phần đất nông nghiệp, hoa màu Bài báo nghiên cứu việc ứng dụng viễn thám hệ thống thông tin địa lý cung cấp thông tin định lượng đánh giá biến đổi nhiệt độ liên quan đến thay đổi loại hình lớp phủ mặt đất Trong nghiên cứu này, kỹ thuật viễn thám sử dụng để ước tính nhiệt độ bề mặt đất (LST) cách sử dụng liệu ảnh vệ tinh Landsat 7_ETM + Landsat 8_OLI_TIRS Khi thay đổi lớp phủ bề mặt đất làm thay đổi trường nhiệt, nhiệt độ bề mặt đất (LST) số thích hợp thể thay đổi liên quan đến thay đổi loại hình lớp phủ mặt đất Tiếp theo đó, hệ thống thơng tin địa lý áp dụng để trích xuất nhiệt độ bề mặt trung bình hàng năm cho loại hình lớp phủ mặt đất năm 2009, 2014 2020 Kết cho thấy diện tích lớp bề mặt khơng thấm tăng lên 15,96 % từ năm 2009 đến năm 2020 ln có nhiệt độ trung bình cao so với loại hình lớp phủ khác Kết nghiên cứu tài liệu hữu ích cho nhà quy hoạch đô thị quan quản lý tài nguyên môi trường tỉnh, đặc biệt bối cảnh biến đổi khí hậu Từ khóa: Viễn thám; GIS; Nhiệt độ bề mặt (LST); Lớp phủ mặt đất Abstract Remote sensing and GIS to monitor land surface temperature change of land cover in Nam Dinh province Nam Dinh has rapid changes in land use from 2009 to 2020 due to industrialization and population growth The typical change of land use types is the urban expansion and the reduction in agricultural land and crops This paper used remotely sensed imagery and GIS to assess quantitatively land surface temperature (LST) changes related to land cover conversion Accordingly, Landsat 7_ETM + and Landsat 8_OLI_TIRS satellite images employed to estimate land surface temperature LST may consider as an appropriate indicator of changes in land cover catergories Eventually, a geographic information system (GIS) is applied to extract the average annual surface temperature for each land cover type in 2009, 2014 and 2020 The results showed that the impervious surface area has increased by 15,96 % from 2009 to 2020 and consistently had higher average surface temperatures than the others The outcome is a useful document to uban planning and natural resources and environment managing in Nam Dinh province in the context of climate change Keywords: Remote sensing; GIS; Land surface temperature (LST); Land cover Đặt vấn đề Trong năm qua, với xu đổi hội nhập, Việt Nam tạo xung lực cho trình phát triển, vượt qua tác động suy thối tồn cầu trì tỷ lệ tăng 98 Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường trưởng kinh tế hàng năm với mức bình quân 5,7 %/năm Tuy nhiên, bên cạnh phải đương đầu với nhiều thách thức, có vấn đề gia tăng nhiệt độ bề mặt làm ảnh hưởng nghiêm trọng đến chất lượng môi trường sống người sinh vật (Nguyễn et al., 2019) Nhiệt độ bề mặt đất (LST) thông số quan trọng đặc trưng cho trao đổi lượng bề mặt đất khí (Feizizadeh, 2013); (Kumar, 2012) Nhiệt độ bề mặt thay đổi - nguyên nhân phổ biến thay đổi mục đích sử dụng đất, tàn phá thiên tai suy giảm lớp phủ thực vật tự nhiên (Dewan, 2009) yếu tố ảnh hưởng gián tiếp đáng kể đến LST, đặc biệt lớp phủ gần bề mặt đất (Li, 2009) Việc biến đổi thảm thực vật bề mặt tự nhiên khác hoạt động người phát triển sở hạ tầng giao thơng đại, bê tơng hóa khu vực thị có ý nghĩa mơi trường bao gồm giảm bốc thoát nước, thoát nước nhanh làm tăng nhiệt độ bề mặt đất (Phạm et al., 2020) Công nghệ viễn thám cho phép thực phân tích chi tiết thay đổi nhiệt độ bề mặt phạm vi diện lớn mà không bị hạn chế số điểm đo trạm khí tượng Các trạm khí tượng phản ánh xác nhiệt độ cục xung quanh trạm đo chưa đảm bảo cho toàn khu vực Ảnh vệ tinh Landsat thu nhận từ cảm biến Landsat TM có độ phân giải kênh nhiệt 120 m, Landsat ETM + 60 m Landsat với cảm biến TIRS (Thermal Infrared Sensor) sử dụng phổ biến nghiên cứu thay đổi nhiệt bề mặt đô thị (Lê Vân Anh, 2014) Với hỗ trợ Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS), ảnh vệ tinh ước tính phân tích hiệu thay đổi loại hình sử dụng đất (Hathout, 2002) Theo nghiên cứu Khin Mar Yee cộng (Khin Mar Yee, 2016) chứng minh việc sử dụng tích hợp viễn thám GIS việc đánh giá mơ hình tăng trưởng thị khu vực trung tâm ngoại phân tích tác động tăng trưởng đô thị lên nhiệt độ bề mặt Nam Định tỉnh nằm phía Nam vùng đồng Sông Hồng, với 72 km đê biển, Nam Định có nhiều thuận lợi để phát triển kinh tế Trong xu hội nhập kinh tế khu vực giới, Nam Định có lợi kinh tế biển; nhiên, Nam Định vùng chịu ảnh hưởng lớn biến đổi khí hậu, làm thay đổi cấu sử dụng đất (Trần Thị Giang Hương, 2013) Sự thay đổi đồng nghĩa với gia tăng việc sử dụng vật liệu giữ nhiệt hiệu Thêm vào nhiễm khơng khí q trình đốt nhiên liệu phục vụ cho mục đích cơng nghiệp, giao thơng, sinh hoạt người dân, phần tham gia tăng nhiệt độ mơi trường tồn tỉnh Từ đó, tạo chênh lệch nhiệt độ khu vực đô thị, thị xã với khu vực nông thôn xung quanh Do đó, mục đích nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám GIS đánh giá nhiệt độ bề mặt loại hình lớp phủ mặt đất, từ cho thấy thay đổi loại hình sử dụng đất tác động đến thay đổi nhiệt độ bề mặt Kết nghiên cứu giúp nhà quản lý có giải pháp thích hợp góp phần cải thiện chất lượng môi trường giải toán cân bằng phát triển kinh tế biến động nhiệt bề mặt đặc biệt khu đô thị khu công nghiệp Dữ liệu phương pháp nghiên cứu 2.1 Khu vực nghiên cứu liệu nghiên cứu a Khu vực nghiên cứu Nam Định tỉnh nằm Nam châu thổ sông Hồng, có tổng diện tích tự nhiên 165.145,72 với 10 đơn vị hành cấp huyện Nam Định mang đầy đủ đặc điểm tiểu khí hậu vùng đồng Sơng Hồng, khu vực nhiệt đới, gió mùa, nóng ẩm, mưa nhiều, có mùa rõ Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường 99 rệt (Xuân, Hạ, Thu, Đơng) Nhiệt độ trung bình hàng năm từ 23 - 24 oC, lượng mưa trung bình năm từ 1.700 - 1.800 mm, hàng năm trung bình có tới 250 ngày nắng, tổng số nắng từ 1.650 - 1.700 giờ, hàng năm thường chịu ảnh hưởng bão áp thấp nhiệt đới, bình quân từ - cơn/năm Địa hình phẳng, thoải dần biển theo hướng Tây Bắc - Đông Nam (Trần Thị Giang Hương, 2013) Theo số liệu kiểm kê đất đai năm 2010, Nam Định có tổng diện tích tự nhiên 165.145,72 ha, diện tích đất sử dụng vào mục đích nơng nghiệp 113.433,28 ha, đất phi nơng nghiệp 47.494,39 ha, đất chưa sử dụng lại 4.218,05 Kinh tế Nam Định có tốc độ tăng trưởng bình quân năm 10,2 %/năm, cấu kinh tế tiếp tục chuyển dịch phù hợp với định hướng phát triển kinh tế nhiều thành phần (Trần Thị Giang Hương, 2013) b Dữ liệu nghiên cứu Nghiên cứu sử dụng tư liệu ảnh vệ tinh Landsat gồm Landsat (ETM +), Landsat (OLI, TIRS) thu thập vào tháng năm 2009, 2014 tháng năm 2020 từ nguồn cung cấp miễn phí website: https://earthexplorer.usgs.gov/ Với liệu này, kênh ánh sáng nhìn thấy hồng ngoại phản xạ xử lý cho lớp phủ bề mặt nhiệt sử dụng để chiết tách nhiệt độ bề mặt (LST) Hình minh họa phương pháp luận nghiên cứu 2.2 Phương pháp nghiên cứu Đánh giá thay đổi nhiệt độ loại hình lớp phủ thực bằng phương pháp phân tích thống kê khơng gian Trước tiên từ đồ nhiệt độ bề mặt, đồ trạng lớp phủ mặt đất năm 2009, 2014, 2020 tiến hành thành lập đồ nhiệt độ bề mặt loại hình lớp phủ mặt đất vào năm 2009, 2014, 2020 Sau thống kê khoảng chênh lệch nhiệt độ loại hình lớp phủ mặt đất năm 2009, 2014, 2020 Toàn trình xử lý ảnh viễn thám phân tích thống kê khơng gian tóm tắt sơ đồ Hình Hình 1: Sơ đồ tóm tắt bước thực nghiệm nghiên cứu a Phân loại lớp phủ mặt đất Đầu tiên, liệu Landsat ETM+ Landsat hiệu chỉnh xạ khí ENVI 5.3 Sau đó, tiến hành cắt ba ảnh theo khu vực nghiên cứu, đồng thời sử dụng kỹ thuật 100 Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường tăng cường, hiệu chỉnh khí quyển bằng mô hình FLAASH nhằm làm cho hình ảnh rõ nét Căn vào đặc điểm lớp phủ khu vực nghiên cứu, tiến hành xây dựng khóa giải đốn lấy mẫu với loại lớp phủ: Bề mặt không thấm, mặt nước, đất lúa - hoa màu, đất trống đất rừng Bằng cách sử dụng thuật toán phân loại Maximum Likelihood, đồ lớp phủ tạo cho năm 2009, 2014 2020 Marino et al (Marino C M, 2001) tuyên bố phương pháp phân loại hoàn tồn thực dựa việc trích xuất thơng tin ảnh, việc lấy mẫu thực thơng qua khảo sát thực địa, giải đốn phịng từ nguồn thơng tin có b Tính tốn nhiệt độ bề mặt từ ảnh vệ tinh Landsat ETM + Công tác hiệu chỉnh khí cho kênh 6.1 thực phần mềm ENVI 5.3 Mục đích việc hiệu chỉnh ảnh hưởng khí làm giảm ảnh hưởng hấp thụ, tán xạ gây thành phần có khí đến giá trị phản xạ bề mặt - Chuyển đổi giá trị số (DN) sang giá trị xạ phổ (Lλ) Dữ liệu Landsat ETM+ thu nhận dạng ảnh số nên cần thiết chuyển đổi giá trị liệu ảnh số sang giá trị xạ phổ giá trị phản ánh lượng phát từ vật thể thu nhận kênh nhiệt Theo Amiri cộng (Amiri R, 2009) Coll cộng (Coll C, 2010) công thức chuyển viết sau: (1) Trong Lλ giá trị xạ phổ tính W/(m2 * sr * μm), LMAXλ giá trị xạ phổ ứng với QCALMAX tính W/(m2 * sr * μm) LMINλ giá trị xạ phổ ứng với QCALMIN tính W/(m2 * sr * μm) QCAL giá trị xạ hiệu chỉnh tính định lượng dạng số nguyên; QCALMAX giá trị xạ hiệu chỉnh tính định lượng dạng số ngun, có giá trị lớn (tương ứng với LMAX) với DN = 255 QCALMIN giá trị xạ hiệu chỉnh tính định lượng dạng số ngun, có giá trị nhỏ (tương ứng với LMIN) với DN = - Chuyển đổi giá trị xạ phổ sang nhiệt độ độ sáng TB: Theo U S Geological Survey, 2013 [1]: (2) đó: TB giá trị nhiệt độ độ sáng (Kelvin - K); K1, K2 số hiệu chỉnh ảnh hồng ngoại nhiệt vệ tinh Landsat ETM + cụ thể giá trị lấy từ file metadata ảnh (K1 = 666.09; K2 = 1282.71) Chuyển đổi nhiệt độ Kelvin sang độ C: TC = TB - 273.15 TC nhiệt độ độ sáng theo độ C (3) c Tính tốn nhiệt độ bề mặt từ ảnh vệ tinh Landsat Hiệu chỉnh khí kênh 10 thực phần mềm ENVI 5.3 - Giá trị xạ đỉnh khí quyển: (4) đó: ML giá trị lượng xạ mở rộng kênh 10; AL số hiệu chỉnh kênh 10 giá trị lấy từ file metadata ảnh tương ứng Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường 101 - Tính số thực vật (NDVI) tỷ lệ thực vật Fv: Chỉ số thực vật: (5) Tỷ lệ thực vật: (6) - Tính độ phát xạ bề mặt (ε): Theo Sobrino cộng [2] tuyên bố độ phát xạ bề mặt thu từ hỗn hợp bề mặt đất trống thảm thực vật theo phương trình sau: (7) đó: ; độ phát xạ thực vật đất trống - Tính nhiệt độ độ sáng TB: Tương tự tính với ảnh Landsat 7, TB giá trị nhiệt độ độ sáng; K1, K2 số hiệu chỉnh kênh 10 giá trị lấy từ file metadata ảnh - Tính nhiệt độ bề mặt (LST): Cuối nhiệt độ bề mặt xác định theo cơng thức: (8) đó: LST nhiệt độ bề mặt; TB nhiệt độ độ sáng; nhiệt ( 61= 11.45; 10 = 10.89); độ phát xạ bề mặt: bước sóng trung tâm kênh Kết thảo luận 3.1 Xác định trạng lớp phủ bề mặt năm 2009, 2014 2020 3.1.1 Xây dựng khóa giải đốn tạo vùng mẫu giải đoán Dựa vào đặc điểm lớp phủ khu vực nghiên cứu, trạng sử dụng đất độ phân giải liệu ảnh vệ tinh, nhóm nghiên cứu xây dựng loại hình lớp phủ (Bảng 1) từ xây dựng khóa giải đốn ảnh vệ tinh Bảng Các loại hình lớp phủ STT 102 Loại hình lớp phủ Bề mặt khơng thấm Ảnh mẫu - Ảnh thực địa Mô tả Gồm khu nhà, dân cư, khu đô thị, khu công nghiệp, giao thông,… Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường STT Loại hình lớp phủ Ảnh mẫu - Ảnh thực địa Mơ tả Mặt nước Gồm ao, hồ, sông, suối, … Đất trống Các khu vực đất khơng có thực vật, thực vật, … Đất lúa - hoa màu Khu vực trồng hoa màu, lúa, … Đất rừng Khu vực rừng tự nhiên, rừng trồng, Trên sở khóa giải đốn tiến hành lấy mẫu trực tiếp ảnh vệ tinh Sau dựa vào đặc điểm khả phản xạ phổ đối tượng chọn tệp mẫu để tính tốn khác biệt mẫu giải đoán 3.1.2 Phân loại ảnh đánh giá độ xác kết phân loại Từ tệp mẫu, tiến hành phân loại có kiểm định theo thuật toán xác xuất cực đại (Maximum Likelihood), đồng thời lọc nhiễu kết phân loại để gộp pixel lẻ tẻ phân loại lẫn vào lớp chứa Độ xác kết phân loại đánh giá với trợ giúp phần mềm ENVI 5.3, cụ thể độ xác tồn cục năm 2009 90,54 %, số Kappa = 0,85; Cịn với ảnh năm 2014 độ xác toàn cục 92,57 %, Kappa = 0,93; Đối với ảnh năm 2020 độ xác tồn cục 95,51 %, số Kappa = 0,95 Như vậy, ảnh vệ tinh phân loại với độ xác cao cho kết đồ lớp phủ Hình Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài ngun mơi trường 103 Hình 2: Bản đồ trạng lớp phủ mặt đất tỉnh Nam Định 3.1.3 Thống kê diện tích loại hình lớp phủ mặt đất Dựa kết phân loại ảnh ba thời điểm năm 2009, 2014, 2020, thống kê diện tích loại hình lớp phủ mặt đất số liệu Bảng Bảng Diện tích loại lớp phủ mặt đất Đối tượng Mặt nước Bề mặt không thấm Đất lúa - hoa màu Đất trống Đất rừng Tổng Năm 2009 Diện tích Tỉ lệ (Km2) (%) 90,518 5,56 372,185 22,86 1.040,569 63,91 70,228 4,31 54,719 3,36 1.628,219 100 Năm 2014 Diện tích Tỉ lệ (Km ) (%) 84,279 5,18 419,303 25,75 975,719 59,92 116,337 7,14 32,622 2,00 1.628,260 100 Năm 2020 Diện tích Tỉ lệ (Km ) (%) 54,945 3,37 632,010 38,82 689,793 42,36 239,443 14,71 12,041 0,74 1.628,232 100 Từ Bảng số liệu cho thấy loại hình lớp phủ mặt đất địa bàn tỉnh có xu hướng tăng dần diện tích bề mặt khơng thấm (2009 chiếm 22,86 % đến năm 2020 chiếm 38,82 %) đất trống (4,31 % năm 2009 đến năm 2020 tăng lên 14,71 %); giảm diện tích mặt nước (2009 chiếm 5,56 % đến năm 2020 chiếm 3,37 %), đất rừng (3,36 % năm 2009 giảm xuống 0,47 % năm 2020) đất lúa - hoa màu (từ 63,91 % năm 2009 xuống 42,36 % năm 2020) phát triển kinh tế - xã hội tỉnh kéo theo phát triển sở hạ tầng hình thành ngày nhiều khu công nghiệp, khu đô thị Kết quả này phù hợp với đồ quy hoach cụm công nghiệp địa bàn tỉnh Nam Định đến năm 2020, tầm nhìn đến năm 2025: Thành phố Nam Định có cụm công nghiệp, huyện Ý Yên 10 cụm, huyện Hải Hậu cụm, huyện Nghĩa Hưng cụm, huyện Xuân Trường cụm, huyện Vụ Bản cụm, huyện Giao Thủy cụm, huyện Trực Ninh cụm,… Theo số liệu thống kê tính đến năm 2018, toàn tỉnh có KCN (Hòa Xá, Bảo Minh, Mỹ Trung, Rạng Đơng,…) với tổng diện tích 2.082 và tổng vốn đầu tư hạ tầng đăng ký 6.290 tỷ đồng Các dự án này được xây dựng chủ yếu quỹ đất nông nghiệp, giai đoạn đầu mới thu hồi thường bỏ trống 3.2 Xác định nhiệt độ bề mặt năm 2009, 2014 2020 Sau thực xong bước chuyển đổi giá trị số sang giá trị xạ, tính số thực vật NDVI độ phát xạ, nhiệt độ độ sáng ảnh 2009, 2014 2020 Nhiệt độ bề mặt xác định cho kết Hình Sau tiến hành phân tích thống kê khơng gian ta số liệu Bảng Bảng 104 Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường Bảng Giá trị nhiệt độ lớn nhất, nhỏ trung bình Giá trị Min Mean Max Tháng 9/2009 19,04 26,71 34,37 Tháng 9/2014 20,23 26,30 32,37 Tháng 8/2020 20,67 26,96 33,24 Dựa vào kết trên, ta nhận thấy nhiệt độ khu vực tỉnh Nam Định khoảng từ 19,04 - 34,37 oC, nhiệt phân bố không Cụ thể, số liệu nhiệt độ phân ngưỡng thống kê theo Bảng 4: Bảng Bảng thống kê diện tích theo ngưỡng nhiệt độ Mức nhiệt (oC) Dưới 20 20 - 25 25 - 28 28 - 29 29 - 30 Trên 30 Năm 2009 Tỷ lệ Diện tích (%) (Km2) 0,341 0,02 17,214 1,06 896,296 55,09 665,099 40,88 45,337 2,79 2,776 0,17 Năm 2014 Diện tích Tỷ lệ (%) (Km2) 14,564 0,90 996,228 61,23 552,079 33,93 59,572 3,66 4,469 0,27 0,143 0,01 Năm 2020 Diện tích Tỷ lệ (Km2) (%) 35,200 2,16 925,981 56,91 601,540 36,97 61,104 3,76 2,990 0,18 0,248 0,02 Bảng cho thấy phần lớn diện tích có gia tăng nhiệt độ bề mặt năm Điều cho thấy giá trị nhiệt độ bề mặt tăng qua năm nhiệt độ có xu hướng phân tán diện tích tồn tỉnh Cụ thể: + Năm 2009, nhiệt độ giao động khoảng 19,04 - 34,37 oC nhiệt độ từ 25 - 28 oC có diện tích cao 896,296 km2 chiếm 55,09 %, có diện tích thấp nằm khoảng nhiệt từ 30 oC chiếm tỷ lệ 0,17 %, phần lớn diện tích tập trung chủ yếu khoảng nhiệt 25 - 29 oC + Năm 2014, nhiệt độ nằm khoảng 20,23 - 32,37 oC nhiệt từ 20 - 25 oC có diện tích cao 996,228 km2 chiếm 61,23 %, có diện tích thấp nằm khoảng nhiệt từ 30 oC chiếm tỷ lệ 0,01 %, phần lớn diện tích tập trung chủ yếu khoảng nhiệt 20 - 28 oC + Năm 2020, nhiệt độ nằm khoảng 20,67 - 33,24 oC, nhiệt độ từ 20 - 25 oC có diện tích cao 925,981 km2 chiếm 56,91 %, có diện tích thấp nằm khoảng nhiệt từ 30 oC chiếm tỷ lệ 0,02 %, phần lớn diện tích tập trung chủ yếu khoảng nhiệt 20 - 28 oC Hình 3: Bản đồ nhiệt độ bề mặt đất tỉnh Nam Định Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường 105 3.3 Đánh giá biến đổi nhiệt độ bề mặt loại hình lớp phủ mặt đất tỉnh Nam Định giai đoạn 2009 - 2020 Tiến hành chồng xếp đồ nhiệt độ bề mặt với đồ loại hình lớp phủ mặt đất trích xuất thơng tin nhiệt độ theo đối tượng lớp phủ mặt đất ta kết Bảng Bảng Giá trị nhiệt độ bề mặt loại hình lớp phủ mặt đất tỉnh Nam Định qua năm Tháng/ năm 9/2009 9/2014 8/2020 Giá trị Tmin (oC) Tmean (oC) Tmax (oC) SD (oC) Tmin (oC) Tmean (oC) Tmax (oC) SD (oC) Tmin (oC) Tmean (oC) Tmax (oC) SD (oC) Mặt nước 22,44 24,56 30,15 0,88 21,55 22,83 26,92 0,74 20,91 22,67 25,98 0,61 Bề mặt không thấm 20,94 26,28 34,37 1,32 20,97 25,02 32,96 1,16 21,44 25,54 33,24 1,04 Đất lúa hoa màu 20,94 25,17 30,05 0,58 22,23 23,86 31,03 0,70 21,79 24,27 28,00 0,47 Đất trống Đất rừng 22,20 26,19 33,59 0,82 21,68 24,27 29,27 0,83 21,15 24,65 31,78 0,94 20,95 25,14 32,65 1,15 24,28 24,89 26,05 0,27 22,51 24,61 28,40 0,65 3.3.1 Đánh giá đặc trưng nhiệt độ bề mặt loại hình lớp phủ mặt đất năm Hình 4: Biểu đờ nhiệt độ từng lớp phủ mặt đất qua thời điểm Nhìn chung bề mặt khơng thấm có giá trị nhiệt độ bề mặt cao nhất, thấp mặt nước Nhiệt độ bề mặt loại hình lớp phủ mặt đất có khác năm Điều chứng tỏ, việc sử dụng đất có ảnh hưởng định đến nhiệt độ bề mặt nhiệt độ môi 106 Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường trường khơng khí xung quanh 3.3.2 Đánh giá diễn biến nhiệt độ bề mặt loại hình lớp phủ mặt đất qua năm Hình 5: Biểu đờ diễn biến nhiệt độ bề mặt từng loại hình lớp phủ mặt đất qua năm 3.3.3 Đánh giá so sánh nhiệt độ bề măt loại hình lớp phủ mặt đất qua năm Hình 6: Biểu đờ nhiệt độ trung bình loại hình lớp phủ mặt đất tỉnh Nam Định qua năm Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài ngun mơi trường 107 Nhìn vào biểu đồ ta thấy loại đất có lớp phủ bề mặt không thấm khu dân cư, công nghiệp, giao thông, đất trồng ln có nhiệt độ cao so với loại đất khác Trong loại đất lúa - hoa màu, đất rừng mặt nước có thay đổi nhiệt độ qua năm giữ nguyên theo quy luật Biểu đồ diễn biến cho thấy nhiệt độ qua năm ln có biến động: biến động mạnh giai đoạn 2009 - 2014, giai đoạn 2014 - 2020 biến động nhẹ Kết luận Lớp phủ bề mặt khu vực tỉnh Nam Định phân thành loại hình xác định phương pháp phân loại có kiểm định Do chuyển đổi mục đích sử dụng đất q trình thị hóa tỉnh có biến đổi đáng kể diện tích loại hình lớp phủ khu vực nghiên cứu Đã có suy giảm đáng kể loại đất rừng, đất lúa hoa - màu, có gia tăng mạnh mẽ bề mặt không thấm Kết cho thấy nhiệt độ bề mặt bề mặt không thấm đất trống cao so với loại đất khác có diện tích năm 2020 lớn so với năm 2009 2014 Ngược lại, khu vực bao phủ rừng, mặt nước lớp đất lúa hoa màu ln có nhiệt độ thấp hơn, điều nói loại hình lớp phủ có tác động tích cực đến việc điều chỉnh nhiệt độ phân bố đồng tồn tỉnh Qua nghiên cứu thấy tác động loại hình lớp phủ đến nhiệt độ bề mặt đất khu dân cư, khu công nghiệp, giao thông, rừng, đất lúa hoa màu đất trống, đất mặt nước, từ cải thiện môi trường, hạn chế việc tăng nhiệt độ bề mặt cục số khu vực đô thị Giúp nhà quản lý, nhà quy hoạch đưa kế hoạch phát triển cho tồn tỉnh khơng làm ảnh hưởng lớn đến chất lượng môi trường đảm bảo phát triển bền vững bối cảnh biến đổi khí hậu ngày TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] R Amiri, Q Weng, A Alimohammadi and S K Alavipanah (2009) Spatial - temporal dynamics of land surface temperature in relation to fractional vegetation cover and land use/cover in the Tabriz urban area, Iran Remote Sens Envir, pp 2606 - 2617, 113(12) [2] C Coll, J M Galve, J M Sanchez and V Caselles (2010) Validation of Landsat-7/ETM+ thermalband calibration and atmospheric correction with ground-based measurements Geosci Remote Sen, IEEE Transactions on, pp 547 - 555, 48(1) [3] A M Dewan and Y Yamaguchi (2009) Land use and land cover change in Greater Dhaka, Bangladesh: Using remote sensing to promote sustainable urbanization Applied Geography, pp 390 - 401, 29(3) [4] B Feizizadeh, T Blaschke, H Nazmfar, E Akbari, H R Kohbanani (2013) Monitoring land surface temperature relationship to land use/land cover from satellite imagery in Maraqeh County, Iran J Environ Plan Manag, pp 1290 - 1315, 56 [5] U S Geological Survey (2013) Using the USGS Landsat product http://landsat.usgs.gov /Landsat8_ Using_Product.php [6] S Hathout (2002) The use of GIS for monitoring and predicting urban growth in East and West St Paul, Winnipeg, Manitoba, Canada Journal of Environmental management, pp 229 - 238, 66(3) [7] K S Kumar, P U Bhaskar and K Padmakumari (2012) Estimation of land surface temperature to study urban heat island effect using Landsat ETM + IMAGE International Journal of Engineering Science and Technology (IJEST), p 771 - 778, 4(02) [8] Khin Mar Yee, Hoyong Ahn, Dongyoon Shin and Chuluong Choi (2016) Relationship assessment among land use and land cover and land surface temperature over downtown and suburban areas in Yangon City, Myanmar Korean Journal of Remote Sensing, p 353 - 364, 32(4) 108 Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường [9] Lê Vân Anh, Trần Tuấn Anh (2014) Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt đất sử dụng phương pháp tính tốn độ phát xạ từ số thực vật Tạp chí Các Khoa học Trái đất, tr 184 - 192, 36(2) [10] J Li, X Wang, X Wang, W Ma, H Zhang (2009) Remote sensing evaluation of urban heat island and its spatial pattern of the Shanghai metropolitan area, China Ecol Complex, pp 413 - 420 [11] C M Marino, C Panigada and L Busetto (2001) Airborne hyperspectral remote sensing applications in urban areas: Asbestos concrete sheeting identification and mapping in Remote Sensing and Data Fusion over Urban Areas IEEE/ISPRS Joint Workshop 2001 [12] Nguyễn Thị Vòng, Trần Thị Hương Giang (2013) Thực trạng định hướng sử dụng đất tỉnh Nam Định điều kiện biến đổi khí hậu Tạp chí Khoa học Phát triển, tr 672 - 680, 11(5) [13] Nguyễn Văn Hùng, Nguyễn Hải Hòa Nguyễn Hữu Nghĩa (2019) Sử dụng ảnh Landsat xây dựng đồ nhiệt độ bề mặt đất khu vực thành phố Sơn La giai đoạn 2015 - 2019 Tạp chí Khoa học Cơng nghệ Lâm nghiệp, pp 77 - 87 [14] G P Petropoulos, H M Griffiths, D P Kalivas (2014) Quantifying spatial and temporal vegetation recovery dynamics following a wildfire event in a Mediterranean landscape using EO data and GIS Appl Geogr, pp 120 - 131, 50 [15] Phạm Văn Mạnh cộng (2020) Ảnh hưởng biến đổi lớp phủ/sử dụng đất đến phân bố nhiệt độ bề mặt đất khu vực Tây Nguyên, Việt Nam Đại học Quốc gia Hà Nội [16] N Raissouni, J A Sobrino  ,  N Raissouni,  Z-L Li (2001) A comparative study of land surface emissivity retrieval from NOAA data Remote Sens Envir, pp 256 - 266, 75(2) Chấp nhận đăng: 10/12/2021; Người phản biện: TS Phạm Thị Bích Thủy Giải pháp kết nối chia sẻ hệ thống sở liệu phục vụ công tác đào tạo, quản lý lĩnh vực tài nguyên môi trường 109 ... vực tài nguyên môi trường 105 3.3 Đánh giá biến đổi nhiệt độ bề mặt loại hình lớp phủ mặt đất tỉnh Nam Định giai đoạn 2009 - 2020 Tiến hành chồng xếp đồ nhiệt độ bề mặt với đồ loại hình lớp phủ. .. loại hình lớp phủ mặt đất qua năm 3.3.3 Đánh giá so sánh nhiệt độ bề măt loại hình lớp phủ mặt đất qua năm Hình 6: Biểu đờ nhiệt độ trung bình loại hình lớp phủ mặt đất tỉnh Nam Định qua năm... 3.3.1 Đánh giá đặc trưng nhiệt độ bề mặt loại hình lớp phủ mặt đất năm Hình 4: Biểu đồ nhiệt độ từng lớp phủ mặt đất qua thời điểm Nhìn chung bề mặt khơng thấm có giá trị nhiệt độ bề mặt cao