Bài viết Ứng dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 OLI - TIR và GIS đánh giá nguy cơ hạn hán tại huyện Thuận Bắc, tỉnh Ninh Thuận giai đoạn 2015-2020 trình bày kết quả đánh giá nguy cơ hạn hán tại khu vực huyện Thuận Bắc (Ninh Thuận), sử dung tư liệu ảnh hồng ngoại nhiệt LANDSAT 8. Ảnh hồng ngoại nhiệt LANDSAT 8 với độ phân giải không gian trung bình (60 - 120 m), cung cấp thông tin rõ ràng hơn về sự thay đổi độ ẩm bề mặt so với ảnh MODIS, NOAA/AVHRR, do vậy, có thể được sử dụng hiệu quả trong nghiên cứu và giám sát hiện tượng hạn hán.
ỨNG DỤNG ẢNH VỆ TINH LANDSAT OLI - TIR VÀ GIS ĐÁNH GIÁ NGUY CƠ HẠN HÁN TẠI HUYỆN THUẬN BẮC, TỈNH NINH THUẬN GIAI ĐOẠN 2015 - 2020 Nguyễn Văn Nam1, Đỗ Văn Dương1, Lê Anh Cường1 Lương Thanh Thạch1, Nguyễn Hoàng Dương2 Trường Đại học Tài nguyên Môi trường Hà Nội Học viên cao học, Trường Đại học Tài nguyên Môi trường Hà Nội Tóm tắt Bài báo sử dụng số khô hạn nhiệt độ - thực vật (TVDI), số thực vật (NDVI) liệu nhiệt độ bề mặt (LST) chiết xuất từ liệu ảnh vệ tinh đa phổ Landsat OLI - TIR (có độ phân giải trung bình) để theo dõi, đánh giá nguy hạn hán huyện Thuận Bắc, tỉnh Ninh Thuận, giai đoạn 2015 - 2020 Bản đồ kết đưa trạng khô hạn thể năm mức độ: khơng khơ hạn, khơ hạn thấp, trung bình, nặng nặng Sau so sánh với hệ thống cảnh báo hạn hán khu vực Nam Trung Bộ Kết cho thấy, khu vực xã Bắc Sơn, Bắc Phong, Phước Kháng Lợi Hải nơi có tượng khô hạn cao thời điểm mùa khô (chiếm khoảng 75 % tổng diện tích huyện) Từ khóa: Hạn hán; Viễn thám; Nhiệt độ bề mặt; Chỉ số khô hạn nhiệt độ - thực vật; Landsat OLI-TIRS Abstract Application Landsat OLI-TIRS satellite image and gis protection assesses the risk of drought in Thuan Bac district, Ninh Thuan province in the period 2015 - 2020 This article used temperature vegetation dryness index (TVDI), normalized difference vegetation index (NDVI) and land surface temperature data (LST) extracted from Landsat OLI multi-spectral satellite image data - TIR (medium resolution) to monitor and evaluate drought risk in Thuan Bac district, Ninh Thuan province in the period of 2015 - 2020 The results map shows the current state of drought expressed by severity of drought: no drought, low drought, medium, heavy and very severe drought, then compared with the drought warning system in the South Central region The results show that the drought phenomenon of the area of Bac Son, Bac Phong, Phuoc Khang and Loi Hai communes is higher than that of other communes in the dry season (accounting for about 75 % of the total district area) Keywords: Drought; Remote sensing; Land surface temperature; TVDI; Landsat OLI - TIRS Đặt vấn đề Hạn hán tượng tự nhiên gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến môi trường sống hoạt động sản xuất người dân Hạn hán đánh giá thiên tai gây thiệt hại nặng nề, đứng thứ ba sau lũ, bão có xu hướng xảy ngày gay gắt, khó kiểm sốt tác động biến đổi khí hậu Ở Việt Nam, hạn hán xảy hầu khắp nước, với mức độ thời gian khác Trong đó, tình trạng diễn đặc biệt nghiêm trọng khu vực miền Trung Tây Nguyên, gây thiệt hại to lớn kinh tế - xã hội, đặc biệt nguồn nước sản xuất nông nghiệp Để đánh giá trạng diễn biến khô hạn tỉnh thường xuyên khô hạn này, đa phần hay dùng phương pháp quan trắc truyền thống, tức dựa hoàn toàn vào kết đo lượng mưa nên khó thu số liệu thời gian thực, dẫn đến việc thực khó khăn Bên cạnh Nghiên cứu chuyển giao, ứng dụng khoa học công nghệ sử dụng hợp lý tài nguyên, bảo vệ môi trường phát triển bền vững 559 đó, việc đầu tư hệ thống Trạm quan trắc mưa cịn hạn chế, có khu vực khơng có Trạm quan trắc [1] Hạn hán thường xảy diện rộng, vậy, việc quan trắc nghiên cứu phương pháp truyền thống gặp nhiều khó khăn Trên thực tế, khơng thể đặt Trạm quan trắc với mật độ dày đặc chi phí tương đối lớn Dữ liệu viễn thám cung cấp thông tin bề mặt Trái đất kênh phổ khác độ phủ trùm rộng sử dụng hiệu quan trắc giám sát hạn hán Đã có nhiều nghiên cứu giới sử dụng tư liệu viễn thám hồng ngoại nhiệt xác định nhiệt độ độ ẩm đất nhằm đánh giá mức độ khô hạn bề mặt [2, 3] Ở Việt Nam, số nghiên cứu sử dụng ảnh nhiệt MODIS, NOAA/AVHRR xác định độ ẩm đất, dựa mối quan hệ nhiệt độ bề mặt loại hình lớp phủ [4] Tuy nhiên, độ phân giải không gian ảnh MODIS, NOAA/AVHRR thấp khơng thích hợp cho nghiên cứu chi tiết Bài báo trình bày kết đánh giá nguy hạn hán khu vực huyện Thuận Bắc (Ninh Thuận), sử dung tư liệu ảnh hồng ngoại nhiệt LANDSAT Ảnh hồng ngoại nhiệt LANDSAT với độ phân giải khơng gian trung bình (60 - 120 m), cung cấp thông tin rõ ràng thay đổi độ ẩm bề mặt so với ảnh MODIS, NOAA/AVHRR, vậy, sử dụng hiệu nghiên cứu giám sát tượng hạn hán Khu vực nghiên cứu liệu 2.1 Khu vực nghiên cứu Khu vực thực nghiệm lựa chọn nghiên cứu huyện Thuận Bắc (Ninh Thuận) Thuận Bắc hai huyện tỉnh Ninh Thuận, có nguy suy thối đất hoang mạc hóa hàng đầu khu vực Duyên hải Nam Trung Bộ, ngun nhân hạn hán gây Với đặc điểm khí hậu địa hình tự nhiên đặc trưng làm cho Thuận Bắc khơ nóng quanh năm, hình thành nên chế độ khí hậu bán khô hạn trở thành vùng khô hạn nước Nhiệt độ trung bình hàng năm 27 0C, lượng mưa hàng năm từ 700 - 800 mm, mùa mưa thường bắt đầu vào tháng 09 kết thúc vào tháng 11 hàng năm Theo số liệu công bố UBND tỉnh Ninh Thuận, giai đoạn 2015 - 2020, Ninh Thuận xảy thiên tai (hạn hán) cấp độ 03 riêng huyện Thuận Bắc cấp độ 04 Cụ thể, tháng 03 năm 2016, hạn hán làm cho tình trạng thiếu nước sinh hoạt nước sản xuất xảy nhiều địa phương tỉnh Nhiều diện tích trồng bị thiệt hại, số diện tích phải dừng sản xuất Nhiều vùng sản xuất nông nghiệp địa phương tỉnh Ninh Thuận có tới 05 vụ khơng sản xuất Tồn tỉnh Ninh Thuận sản xuất 15.000 heta, tổng thiệt hại ước tính khoảng 240 tỉ đồng Đặc biệt, vụ Đơng Xuân 2015 - 2016 này, hạn hán làm thiếu nước tưới gây thiệt hại cho 67 hecta lúa Bên cạnh đó, đàn gia súc Ninh Thuận nhiều nơi thiếu thức ăn nước uống hạn hán gây Tháng 03 năm 2020, lưu lượng nước chứa 21 hồ lớn, nhỏ địa bàn tỉnh dừng mức 24,99 triệu m3 (chiếm 12,84 % /194,49 triệu m3) Được biết, với số liệu đo này, mức nước thấp vòng 05 năm qua tỉnh Ninh Thuận Trong năm gần đây, biến động khó lường khí hậu tác động tiêu cực từ hoạt động người làm cho tình trạng hạn hán tỉnh Nam Trung Bộ, Tây Nguyên nói chung Ninh Thuận nói riêng diễn ngày nghiêm trọng Hạn hán diễn thường xuyên hơn, vào mùa khơ mà cịn diễn mùa mưa, ảnh hưởng lớn đến hoạt động sản xuất đời sống sinh hoạt người dân Do vậy, ứng dụng tư liệu viễn thám phục vụ cơng tác giám sát ứng phó với hạn hán vấn đề có ý nghĩa thực tiễn 560 Nghiên cứu chuyển giao, ứng dụng khoa học công nghệ sử dụng hợp lý tài nguyên, bảo vệ môi trường phát triển bền vững 2.2 Dữ liệu Dữ liệu dùng nghiên cứu ảnh viễn thám Landsat OLI_TIR, chọn với lợi có bổ sung thêm 02 kênh phổ Trong đó, 01 kênh cho phép phát mây li ti chỉnh sửa hiệu ứng khí quyển, kênh cịn lại cho phép thu thập thông tin tầng nước sâu Mặt khác, kênh hồng ngoại Landsat chia làm 02, cho phép xác định nhiệt độ xác Số hiệu cảnh ảnh tỉnh Ninh Thuận là: LC08_L1TP_123052_20150126_20170413_01_T1, chụp ngày 26 tháng 01 năm 2015 LC08_L1TP_123052_20191223_20200110_01_T1, chụp ngày 10 tháng 01 năm 2020 Ảnh chụp vào mùa khô, thời gian cao điểm hạn hán khu vực, tải từ Trang điện tử Cơ quan Địa chất Hoa Kỳ (USGS) (Hình 1) Với độ phân giải khơng gian trung bình (30 m kênh đa phổ, 60 - 120 m kênh hồng ngoại nhiệt, 15 m kênh toàn sắc), đặc biệt, cung cấp hồn tồn miễn phí với chu kì cập nhật 16 ngày, ảnh Landsat nguồn tư liệu quý giá phục vụ nghiên cứu tài ngun thiên nhiên giám sát mơi trường [5] Ngồi ra, liệu đồ chuyên đề khô hạn vùng Tây Nguyên tỉnh Nam Trung Bộ Viện Công nghệ vũ trụ thành lập năm 2016 (được thành lập phương pháp tổng hợp xử lý số liệu, tài liệu khí tượng thủy văn), thời điểm mùa khô sử dụng tài liệu hỗ trợ trình kiểm tra so sánh kết sau thành lập đồ Ngày 26 - 01 - 2015 Ngày 10 - 01 - 2020 Hình 1: Ảnh Landsat khu vực Thuận Bắc (Ninh Thuận) tổ hợp màu 6:5:4 Phương pháp nghiên cứu Tín hiệu nhiệt vật chất thu nhận cảm biến nhiệt Các cảm biến ghi nhận cường độ xạ điện từ bề mặt đất thể theo giá trị số nguyên (Digital Number DN) với kênh Do vậy, để xác định số từ ảnh viễn thám, bước phải tiến hành hiệu chỉnh xạ để chuyển đổi giá trị số nguyên ảnh Landsat giá trị thực xạ điện từ (Wm-2μm-1) Với ảnh Landsat OLI, giá trị xạ xác định sau [6]: Lλ=ML+Qcal+AL (1) Trong ML; AL - hệ số chuyển đổi, cung cấp file Metadata ảnh LANDSAT 8; Nghiên cứu chuyển giao, ứng dụng khoa học công nghệ sử dụng hợp lý tài nguyên, bảo vệ môi trường phát triển bền vững 561 Qcal - giá trị số kênh ảnh Giá trị xạ phổ tính bước dùng để tính nhiệt độ độ sáng (Brightness Temperature) theo công thức: (2) Trong đó, hệ số K1, K2 cung cấp file Metadata ảnh LANDSAT (Bảng 1) Bảng Giá trị K1, K2 liệu ảnh hồng ngoại nhiệt LANDSAT Kênh 10 11 Vệ tinh LANDSAT LANDSAT K1 774.89 480.89 K2 1321.08 1201.14 Nhiệt độ độ sáng hiệu chỉnh sở độ phát xạ bề mặt để xác định nhiệt độ bề mặt (Land Surface Temperature) theo công thức sau [2, 7]: (3) Trong đó: λ: Giá trị bước sóng trung tâm kênh hồng ngoại nhiệt; ρ=hc/σ =1.4388.10-1=14388 (μmK); σ - số Stefan – Boltzmann (1,38.10-23J/K); h - số Plank (6,626.10-34 J.sec ); c - vận tốc ánh sáng (2,998.108 m/s); ε - độ phát xạ bề mặt Độ phát xạ bề mặt xác định từ tư liệu viễn thám, dựa kết phân loại loại hình lớp phủ số thực vật NDVI Trong đó, phương pháp dựa số thực vật NDVI có nhiều ưu điểm xác định độ phát xạ chi tiết đến Pixel Để xác định độ phát xạ bề mặt, nghiên cứu sử dụng phương pháp Valor E., Caselles V đưa ra, dựa số thực vật NDVI áp dụng khu vực không đồng với nhiều kiểu bề mặt thay đổi Trong phương pháp này, độ phát xạ Pixel tính tổng độ phát xạ thành phần chứa [8]: (4) Trong đó: εv, εs độ phát xạ đặc trưng cho đất thực vật nhất; Pv - tỉ lệ thực vật Pixel; Pv có giá trị đất trống khu vực phủ kín thực vật Giá trị Pv xác định theo công thức [8] Pv = [(NDVI - ND3VImin)/(NDVImax - NDVImin)]2 (5) Trong đó, số thực vật NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) ảnh LANDSAT xác định sau [2, 4, 7]: (6) 562 Nghiên cứu chuyển giao, ứng dụng khoa học công nghệ sử dụng hợp lý tài nguyên, bảo vệ môi trường phát triển bền vững Trong đó: NIR: kênh cận hồng ngoại; RED: kênh đỏ a Chỉ số khô hạn nhiệt độ - thực vật TVDI (Temperature Vegetation Dryness Index) Chỉ số khô hạn nhiệt độ - thực vật sử dụng mối quan hệ nhiệt độ bề mặt độ ẩm đất (độ ẩm tương đối) để phản ánh mức độ hạn hán Do vậy, số TVDI xem xét toàn diện mối quan hệ thay đổi NDVI LST Thiếu nước cối xanh lúc ban đầu nhiệt độ bề mặt tăng lên nhanh chóng dẫn đến tình trạng thiếu nước Kết hợp nhiệt độ NDVI, cung cấp thơng tin thực vật độ ẩm điều kiện bề mặt [1, 9, 11] Hình 2: Tam giác khơng gian “nhiệt độ / NDVI” [9] Giá trị TVDI [0, 1], giá trị TVDI lớn, độ ẩm đất thấp, mức độ hạn hán cao ngược lại TVDI xác định theo công thức: (7) Trong đó: LST nhiệt độ bề mặt Pixel ảnh nào; LSTmin đường nằm ngang tam giác, xác định cạnh ướt; LSTmax nhiệt độ bề mặt tối đa, xác định mép khô: (8) (9) Phương trình (8) gọi phương trình cạnh ướt (9) gọi phương trình cạnh khơ Cả hai phương trình xác định phương pháp phân tích hồi quy tuyến tính a1, b1 a2, b2 hệ số phương trình cạnh ướt phương trình cạnh khơ Kết thảo luận Để xác định số NDVI, nhiệt độ bề mặt LST số TVDI báo sử dụng phần mềm Arcgis Desktop 10.8 Nghiên cứu chuyển giao, ứng dụng khoa học công nghệ sử dụng hợp lý tài nguyên, bảo vệ môi trường phát triển bền vững 563 Ngày 26 - 01 - 2015 Ngày 10 - 01 - 2020 Hình 3: Chỉ số thực vật NDVI khu vực huyện Thuận Bắc (Ninh Thuận) Kết thực nghiệm nhận cho thấy, giá trị NDVI ảnh LANDSAT khu vực nghiên cứu nằm khoảng - 0.2 đến + 0.6 Ngày 26 - 01 - 2015 Ngày 10 - 01 - 2020 Hình 4: Kết xác định nhiệt độ bề mặt (LST) khu vực huyện Thuận Bắc (Ninh Thuận) Hình 5: Các đồ số nhiệt độ - thực vật TVDI khu vực huyện Thuận Bắc (Ninh Thuận) 564 Nghiên cứu chuyển giao, ứng dụng khoa học công nghệ sử dụng hợp lý tài nguyên, bảo vệ môi trường phát triển bền vững Kết xác định nhiệt độ bề mặt khu vực huyện Thuận Bắc (Ninh Thuận) trình bày Hình Phân tích kết nhận cho thấy, vùng có nhiệt độ bề mặt cao phân bố chủ yếu khu vực khơng có thực vật che phủ Bảng Phân cấp mức độ khô hạn số TVDI STT Giá trị TVDI 0.0 - 0.2 0.2 - 0.4 0.4 - 0.6 0.6 - 0.8 0.8 - 1.0 Mức độ khô hạn Khơng khơ hạn Khơ hạn nhẹ Khơ hạn trung bình Khô hạn nặng Khô hạn nặng Chỉ số TVDI nhận giá trị khoảng từ đến Phân cấp mức độ khô hạn bề mặt số TVDI trình bày bảng [3, 10] Trong đó, giá trị TVDI nhỏ 0,2, tương ứng với vùng khơng có nguy hạn hán (bề mặt nước, thực vật tươi tốt, đất nông nghiệp ngập nước) Nếu số TVDI khoảng từ 0,2 đến 0,4, tương ứng với khu vực có nguy khô hạn (khu vực đất rừng); số TVDI khoảng 0,4 - 0,6, tương ứng với khu vực khơ hạn trung bình; khoảng 0,6 - 0,8 - khô hạn nặng Nếu giá trị số TVDI lớn 0,8, khu vực có mức độ khơ hạn nặng [3, 10] Sau tính tốn thống kê ta có kết quả, khu vực có mức độ khơ hạn trung bình gần 126 km2 (2015) 128 km2 (2020) Tiếp đến khu vực có mức độ hạn hán nhẹ 90 km2 (2015) 91 km2 (2020) Khu vực có mức độ hạn hán nặng 71 km2 (2015) 70 km2 (2020) Còn lại khu vực khơng có mức độ hán hán hạn hán nặng chiếm diện tích nhỏ hơn, gần 18 km2, 9,9 km2 (2015) 20 km2, km2 (2020) Bản đồ phân vùng mức độ khô hạn tương đối khu vực huyện Thuận Bắc (Ninh Thuận) sở số TVDI thể Hình Phân tích kết nhận cho thấy, phần lớn diện tích huyện Thuận Bắc có mức độ khơ hạn trung bình nặng, chiếm 60 % tổng diện tích khu vực Diện tích khu vực dự báo khơng có nguy khơ hạn chiếm 30 % diện tích khu vực Diện tích khu vực có mức độ khơ hạn nặng khơng lớn, chiếm từ - % Cụ thể, dựa vào đồ khơ hạn thấy xã Bắc Sơn, Bắc Phong, Phước Kháng Lợi Hải có mức độ khơ hạn cao Trong đó, xã Bắc Sơn cao Còn lại, xã Phước Chiến Cơng Hải có mức độ khơ hạn thấp Trong giai đoạn 2015 - 2020, diện tích khu vực khơng khơ hạn có xu hướng tăng nhẹ; khu vực khơ hạn nhẹ - trung bình tăng khơng nhiều; cịn khu vực khơ hạn nặng - nặng có chiều hướng giảm xuống Cụ thể năm 2015, khu vực không khơ hạn chiếm 5,98 % diện tích tồn huyện năm 2020 tăng lên 6,54 % Khu vực khô hạn nhẹ tăng từ 28,38 % lên 28,73 % Khu vực khơ hạn trung bình tăng từ 39,88 % lên 40,33 % Khu vực khô hạn nặng giảm từ 22,62 % xuống 22,18 % Khu vực khô hạn nặng giảm từ 3,14 % xuống 2,22 % (Bảng 3) Như vậy, nhìn chung, tượng hạn hán Thuận Bắc (Ninh Thuận) có xu hướng diễn thường xuyên mạnh số xã khu vực, khơng tăng mạnh khơng có dấu hiệu giảm qua năm mà giữ mức cao, gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến môi trường sống hoạt động sản xuất người dân Kết nhận nghiên cứu cho thấy vai trò quan trọng lớp phủ thực vật việc giảm nguy hạn hán Ở vùng phủ xanh rừng trồng, nhiệt độ bề mặt thấp nên mức độ khô hạn thấp ngược lại, khu vực dân cư, thưa thớt xanh có nhiệt độ bề mặt cao đồng nghĩa với mức độ khô hạn cao Nghiên cứu chuyển giao, ứng dụng khoa học công nghệ sử dụng hợp lý tài nguyên, bảo vệ môi trường phát triển bền vững 565 Bảng Phân vùng mức độ khô hạn tương đối khu vực Thuận Bắc (Ninh Thuận) Năm 2015 Mức độ khô hạn (km²) 18,9819 90,1134 126,6273 71,8218 9,9594 Không khô hạn Khô hạn nhẹ Khô hạn trung bình Khơ hạn nặng Khơ hạn nặng (%) 5,98 28,38 39,88 22,62 3,14 Diện tích (km²) 20,7639 91,2141 128,0511 70,4304 7,0443 2020 (%) 6,54 28,73 40,33 22,18 2,22 Hình 6: Bản đồ phân cấp mức độ khơ hạn khu vực huyện Thuận Bắc (Ninh Thuận) Độ xác đồ khô hạn kiểm tra cách sử dụng số đồ khô hạn thành lập cho khu vực Tây Nguyên tỉnh Nam Trung Bộ, trích cho khu vực nghiên cứu phủ lên đồ khô hạn để đánh giá độ xác tổng thể Mặc dù việc so sánh trực tiếp hai đồ khơng hồn tồn hợp lệ tính thời gian, khơng gian tính động kiện mưa nắng, lượng bốc hơi, Tuy nhiên, kết so sánh phản ánh độ tin cậy phương pháp Bảng cho thấy khu vực xã Phước Chiến, diện tích hạn hán chênh lệch 0,45 % Tại khu vực xã Bắc Sơn, diện tích hạn hán chênh lệch nhiều 4,9 % Điều giải thích khu vực huyện Phước Chiến có phần lớn diện tích đồi núi thấp, chênh cao địa hình < 600 m, cịn khu vực xã Bắc Sơn nơi đông dân cư, mức độ bê tông hóa cao ảnh hưởng đến tính tốn nhiệt độ số liên quan trực tiếp đến xác định mức độ khô hạn Bảng So sánh kết Khu vực Xã Bắc Sơn Xã Phước Kháng Xã Bắc Phong Xã Lợi Hải Xã Phước Chiến Xã Công Hải 566 Diện tích tự nhiên (km2) 61,3665 46,5192 22,1733 68,8959 44,0352 74,5200 Diện tích hạn hán Bản Diện tích hạn hán Bản đồ thành lập năm 2015 đồ so sánh 2 % km % km 29,8 48,56 32,8 53,45 13,4 28,80 13,0 27,95 14,7 66,29 13,7 61,79 17,6 25,55 18,6 27,00 3,0 6,81 2,8 6,36 3,3 4,43 4,2 5,64 Nghiên cứu chuyển giao, ứng dụng khoa học công nghệ sử dụng hợp lý tài nguyên, bảo vệ môi trường phát triển bền vững Kết luận Sử dụng số TVDI chiết xuất từ liệu ảnh vệ tinh đa phổ Landsat OLI - TIR việc theo dõi độ ẩm bề mặt Qua đó, theo dõi dự báo hạn hán khu vực Một ưu điểm bật việc tính tốn số TVDI tương đối đơn giản nhanh chóng, tự động hóa Tuy nhiên, việc kiểm nghiệm số TVDI với số liệu quan trắc khí tượng thủy văn thực tế cần tiến hành bổ sung để tăng thêm độ tin cậy việc xác định khô hạn Kết nghiên cứu (năm 2015 2020) cho thấy, toàn khu vực huyện Thuận Bắc (Ninh Thuận) có mức độ khơ hạn trung bình nặng, chiếm 60 % tổng diện tích khu vực Diện tích khu vực dự báo khơng có nguy khơ hạn, chiếm 30 % diện tích khu vực Diện tích khu vực có mức độ khô hạn nặng không lớn, chiếm từ - % Kết nghiên cứu hỗ trợ đánh giá điều kiện hạn hán góp phần ứng phó giảm thiểu ảnh hưởng hạn hán đến môi trường sống hoạt động sản xuất người dân TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Lê Sâm, Nguyễn Đình Vượng (2008) Nghiên cứu lựa chọn cơng thức tính số khơ hạn áp dụng vào việc tính tốn tần xuất khô hạn năm tỉnh Ninh Thuận Viện Khoa học Thủy lợi miền Nam - Tuyển tập kết khoa học công nghệ 2008 [2] Rulinda, C M., Bijker, W., & Stein, A (2010) Image mining for drought monitoring in eastern Africa using Meteosat SEVIRI data International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 12, S63 - S68 [3] Yuhai Bao, Gang Gama, Bao Gang, Yongmei, Alatengtuya, Yinshan, Husiletu (2013) Monitoring of drought disaster in Xilin Guole grassland using TVDI model Taylor & Francis group, London, ISBN 9781-138-00019-3, pp 299 - 310 [4] Trần Thị Vân, Hoàng Thái Lan, Lê Văn Trung (2009) Phương pháp viễn thám nhiệt nghiên cứu phân bố nhiệt độ bề mặt thị Tạp chí Các khoa học Trái đất, 31(2), tr.168 - 177 [5] Website http://glovis.usgs.gov [6] National Aeronautics and Space Administration (NASA) LANDSAT Science data user’s Handbook, 270 pp [7] Trịnh Lê Hùng (2014) Ứng dụng liệu viễn thám hồng ngoại nhiệt LANDSAT nghiên cứu độ ẩm đất sở số khô hạn nhiệt độ thực vật Tạp chí Các khoa học Trái đất, 36(3), 262 - 270 [8] Valor E., Caselles V (1996) Mapping land surface emissivity from NDVI Application to European African and South American areas Remote sensing of Environment, 57, pp 167 - 184 [9] Sandholt I, Rasmussen K, Andersen J (2002) A simple interpre- tation of the surface temperature/ vegetation index space for assessment of surface moisture status Remote Sens Environ 79(2 - 3):213 - 224 [10] Sandholt I., Rasmussen K., Anderson J (2002) A simple interpretation of the surface temperature/ vegetation index space for assessment of the surface moisture status Remote Sensing of Environment, 79, pp 213 - 224 [11] Eskinder Gidey, Oagile Dikinya, Reuben Sebego, Eagilwe Segosebe & Amanuel Zenebe (2018) Analysis of the long-term agricultural drought onset, cessation, duration, frequency, severity and spatial extent using Vegetation Health Index (VHI) in Raya and its environs, Northern Ethiopia Environmental Systems Research volume 7, Article number: 13 Ngày chấp nhận đăng: 10/11/2021 Người phản biện: TS Phạm Thị Thanh Thủy Nghiên cứu chuyển giao, ứng dụng khoa học công nghệ sử dụng hợp lý tài nguyên, bảo vệ môi trường phát triển bền vững 567 ... thường bắt đầu vào tháng 09 kết thúc vào tháng 11 hàng năm Theo số liệu công bố UBND tỉnh Ninh Thuận, giai đoạn 2015 - 2020, Ninh Thuận xảy thiên tai (hạn hán) cấp độ 03 riêng huyện Thuận Bắc cấp... khô hạn số TVDI STT Giá trị TVDI 0.0 - 0.2 0.2 - 0.4 0.4 - 0.6 0.6 - 0 .8 0 .8 - 1.0 Mức độ khô hạn Không khô hạn Khơ hạn nhẹ Khơ hạn trung bình Khơ hạn nặng Khô hạn nặng Chỉ số TVDI nhận giá trị... (km²) 18, 981 9 90,1134 126,6273 71 ,82 18 9,9594 Khơng khơ hạn Khơ hạn nhẹ Khơ hạn trung bình Khô hạn nặng Khô hạn nặng (%) 5, 98 28, 38 39 ,88 22,62 3,14 Diện tích (km²) 20,7639 91,2141 1 28, 0511 70,4304