Nghiên cứu biến đổi nhiệt độ đô thị dưới tác động của quá trình đô thị hóa bằng phương pháp viễn thám và gis, trường hợp khu vực thành phố hồ chí minh

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH VIỆN MƠI TRƯỜNG VÀ TÀI NGUN o0o TRẦN THỊ VÂN NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỔI NHIỆT ĐỘ ĐƠ THỊ DƯỚI TÁC ĐỘNG CỦA Q TRÌNH ĐƠ THỊ HĨA BẰNG PHƯƠNG PHÁP VIỄN THÁM VÀ GIS, TRƯỜNG HỢP KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2011 ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH VIỆN MƠI TRƯỜNG VÀ TÀI NGUN o0o TRẦN THỊ VÂN NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỔI NHIỆT ĐỘ ĐƠ THỊ DƯỚI TÁC ĐỘNG CỦA Q TRÌNH ĐƠ THỊ HĨA BẰNG PHƯƠNG PHÁP VIỄN THÁM VÀ GIS, TRƯỜNG HỢP KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CHUN NGÀNH: SỬ DỤNG VÀ BẢO VỆ TÀI NGUN MƠI TRƯỜNG MÃ SỐ: 62.85.15.01 LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS Hồng Thái Lan PGS.TS Lê Văn Trung Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2011 ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH VIỆN MƠI TRƯỜNG VÀ TÀI NGUN o0o TRẦN THỊ VÂN NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỔI NHIỆT ĐỘ ĐƠ THỊ DƯỚI TÁC ĐỘNG CỦA Q TRÌNH ĐƠ THỊ HĨA BẰNG PHƯƠNG PHÁP VIỄN THÁM VÀ GIS, TRƯỜNG HỢP KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH CHUN NGÀNH: SỬ DỤNG VÀ BẢO VỆ TÀI NGUN MƠI TRƯỜNG MÃ SỐ: 62.85.15.01 LUẬN ÁN TIẾN SỸ KỸ THUẬT PHẢN BIỆN ĐỘC LẬP: TSKH Lương Chính Kế TS Phạm Quang Vinh Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2011 i LỜI CAM ĐOAN Tơi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu riêng tơi Các số liệu, kết luận án trung thực chưa cơng bố cơng trình khác Tác giả luận án Trần Thị Vân ii LỜI CẢM ƠN Tác giả chân thành bày tỏ lòng biết ơn: - PGS.TS Hoàng Thái Lan, PGS.TS Lê Văn Trung, người trực tiếp hướng dẫn, giúp đỡ tạo điều kiện cho hoàn thành luận án - Ban lãnh đạo Viện Môi trường Tài nguyên thuộc ĐHQG-HCM, quan tâm, động viên, đóng góp ý kiến tạo điều kiện thuận lợi cho nghiên cứu sinh suốt thời gian làm luận án - Các Thầy, Cô thuộc lớp đàn anh trước, có ý kiến trao đổi bổ ích giúp đỡ nghiên cứu sinh - Các tổ chức tạp chí, nhà xuất bản, thầy phản biện kòp thời giúp đỡ nghiên cứu sinh việc đăng tải công trình nghiên cứu - Các bạn bè, đồng nghiệp động viên hỗ trợ nhiệt tình để hoàn thành luận án Cuối xin cám ơn gia đình chia sẻ suốt trình làm việc thực luận án Một lần nữa, xin chân thành cảm ơn tập thể, cá nhân hết lòng tin tưởng giúp đỡ nghiên cứu sinh Xin cảm ơn tất Trần Thò Vân iii TĨM TẮT N hiệt độ mặt đất định lượng quan trọng nghiên cứu biến đổi khí hậu biến cần thiết u cầu cho nhiều ứng dụng khí hậu, thủy văn, nơng nghiệp, sinh địa hóa nghiên cứu biến động Đơ thị hóa làm thay đổi cảnh quan thị qua việc thay bề mặt đất tự nhiên Mặt khơng thấm Năng lượng mặt trời đến bề mặt đất dùng để bốc nước thay chuyển đổi thành hiển nhiệt Mặt khơng thấm Điều làm tăng đáng kể nhiệt độ bề mặt lớp khơng khí bên khu thị hình thành nên “Ốc đảo nhiệt thị” Luận án hệ thống hóa sở khoa học phương pháp luận khả ứng dụng viễn thám GIS nghiên cứu phân bố nhiệt độ bề mặt tác động diễn biến phát triển thị đến thay đổi nhiệt độ, góp phần minh chứng ưu cơng tác nghiên cứu ứng dụng cơng nghệ vũ trụ; Tạo sở khoa học phát triển cơng nghệ viễn thám kết hợp hệ thơng tin địa lý hỗ trợ quan trắc khí tượng mơi trường; Làm rõ mối quan hệ q trình phát triển thị thay đổi nhiệt độ, tạo tảng nghiên cứu biến đổi khí hậu Luận án triển khai ứng dụng cho thành phố Hồ Chí Minh thành phố Việt Nam có tốc độ thị hóa mạnh Về thực tiễn, phương pháp ứng dụng rộng rãi cho khu vực thị tương tự Kết luận án gợi ý giúp cho quy hoạch phát triển thị bền vững xem xét đến đặc trưng mơi trường khí hậu, đặc biệt bối cảnh biến đổi khí hậu làm cho mơi trường ngày nóng Các luận điểm khoa học thực tiễn giải luận án gồm: (1) Đề xuất đối tượng vật lý “Mặt khơng thấm” để phân tích, đánh giá làm rõ đặc điểm địa mạo mơi trường thị thành phố Hồ Chí Minh, làm sở nhận dạng xử lý ảnh số đối tượng thị; (2) Xây dựng quy trình xác định độ phát xạ nhiệt độ bề mặt đất cho loại liệu viễn thám thụ động, khơng phụ thuộc vào số lượng kênh phổ hồng ngoại nhiệt có tính đến hiệu chỉnh giá trị từ độ phát xạ bề mặt đối tượng; (3) Nghiên cứu chi tiết xác định hình thái “Ốc đảo nhiệt thị bề mặt” thành phố Hồ Chí Minh kết tác động q trình thị hóa lên nhiệt độ bề mặt thị; (4) Xây dựng mối tương quan yếu tố bề mặt thị q trình thị hóa biến đổi nhiệt độ nhằm để hiểu rõ ngun nhân gây nên gia tăng nhiệt độ thị, góp phần hỗ trợ cho cơng tác quản lý hiệu mơi trường thị, phục vụ phát triển thị bền vững iv ABSTRACT L and surface temperature is an important measurement in research on climate change and is a necessary variable required for a wide variety of applications such as climate, hydrology, agriculture, biogeochemistry and change detection studies Urbanization alter the urban landscape through the replacement of natural land surface with impervious surface Solar Energy to the earth surface can be used to evaporate water instead converted into sensible heat on the impervious surfaces This greatly increases the surface temperature and air layer above in urban areas, consequently forming the urban heat island Thesis organized systematically scientific basis and methodology on applied ability of remote sending and GIS in the study of surface temperature distribution and the impact of changes in urban development to temperature changes, contributing to demonstrate the advantages of research space technology applications; created a scientific basis and development of remote sensing technology combines geographic information systems in support of meteorological and environmental observation; brought out the relationship between urban development and changes in temperature, making creating a foundation in research on climate change Thesis realized for Ho Chi Minh City, one of the biggest cities in Vietnam, where the urbanization is taking place in high speed About practice, this method can be widely applied to the cities with the similar conditions The results of the thesis is suggested to help the planning of sustainable urban development while considering the characteristics of climate, particularly in the context of climate change make the environment more like the current hot The findings are addressed in the thesis include: (1) Proposed physical object "impervious surface" to analyze, evaluate and clarify the geomorphological characteristics of the urban environment in Ho Chi Minh City, as a basis for identifying urban objects in the digital image processing, (2) Developed a process to determine emissivity of the land surface object and land surface temperature for different types of passive remote sensing data, regardless of the number of infrared spectral channels and taking into account correction value from the object surface emission, (3) Researched and identified detailed patterns "surface urban heat island" in the Ho Chi Minh City as a result of the impact of urbanization on urban surface temperature, (4) Developed a relationship between the surface elements indicating urbanization process and temperature variations in order to better understand the cause of the urban temperature increase, contribute to the effective management of urban environment for sustainable urban development v MỤC LỤC DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT ix DANH MỤC BẢNG x DANH MỤC HÌNH xii MỞ ĐẦU 1 Tính cần thiết luận án Mục tiêu nghiên cứu Giới hạn phạm vi nghiên cứu Nhiệm vụ nghiên cứu Luận điểm bảo vệ Tính luận án Ý nghĩa khoa học thực tiễn Cơ sở liệu thực luận án Khối lượng cấu trúc luận án Chương TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT VÀ ĐƠ THỊ HĨA 1.1 Tình hình nghiên cứu nhiệt độ bề mặt ảnh vệ tinh 1.1.1 Vấn đề nhiệt độ bề mặt 1.1.2 Tổng quan phương pháp xác định nhiệt độ bề mặt 12 1.1.3 Tổng quan phương pháp xác định độ phát xạ 15 1.2 Tình hình nghiên cứu thị hóa 16 1.2.1 Đơ thị hóa tăng trưởng thị 16 1.2.2 Các mơ hình thị hóa 17 1.2.3 Tình hình nghiên cứu thị hóa TPHCM 18 1.2.4 Điều kiện địa lý tình hình phát triển thị TPHCM 20 1.3 Vai trò yếu tố thị hóa biến đổi khí hậu thị 25 1.3.1 Vai trò bề mặt đất 25 1.3.2 Vai trò mặt nước 26 1.3.3 Vai trò thực vật 27 1.3.4 Vai trò dân số 27 1.4 Các nghiên cứu quan hệ nhiệt độ bề mặt đối tượng bề mặt thị từ kỹ thuật viễn thám 28 vi 1.4.1 Quan hệ nhiệt độ bề mặt với Mặt khơng thấm 28 1.4.2 Quan hệ nhiệt độ bề mặt với số phân biệt thực vật chuẩn hóa 29 1.4.3 Quan hệ nhiệt độ bề mặt với mật độ dân số 31 Chương CƠ SỞ KHOA HỌC VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 32 2.1 Cơ sở khoa học liên quan đến nghiên cứu thị 32 2.1.1 MKT yếu tố thị thị mơi trường 32 2.1.2 Các đặc trưng vật lý Mặt khơng thấm 33 2.2 Cơ sở khoa học liên quan nhiệt độ bề mặt thị 36 2.2.1 Nhiệt độ độ phát xạ lượng xạ trái đất 36 2.2.2 Đảo nhiệt thị biến đổi khí hậu 40 2.3 Cơ sở viễn thám thơng tin đối tượng 43 2.3.1 Thơng tin đối tượng từ liệu viễn thám dải phổ phản xạ 44 2.3.2 Bức xạ bề mặt đối tượng viễn thám hồng ngoại nhiệt 46 2.3.3 Các hiệu ứng thơng tin viễn thám 50 2.3.4 Đánh giá biến động từ ảnh vệ tinh 53 2.4 Phương pháp nghiên cứu 55 2.4.1 Phương pháp viễn thám 56 2.4.1.1 Viễn thám đa phổ nhận dạng đối tượng thị 56 2.4.1.2 Viễn thám đa phổ xác định độ phát xạ 57 2.4.1.3 Viễn thám nhiệt khơi phục giá trị nhiệt độ bề mặt 60 2.4.1.4 Các phép hiệu chỉnh cần thiết tiền xử lý liệu viễn thám 61 2.4.1.5 Tỷ số kênh số thực vật 65 2.4.1.6 Tiêu chí chọn lựa liệu viễn thám 65 2.4.2 Phương pháp GIS 68 2.4.3 Phương pháp thống kê 69 Chương BIẾN ĐỘNG ĐẤT ĐƠ THỊ VÀ NHIỆT ĐỘ TPHCM GIAI ĐOẠN 1989-2006 72 3.1 Bản đồ phân bố khơng gian thị TPHCM 72 3.1.1 Tiền xử lý ảnh 73 3.1.2 Phân loại có kiểm định 75 3.1.3 Kết hợp chiết xuất thơng tin 78 3.1.4 Đánh giá độ xác 80 3.2 Biến động đất thị TPHCM q trình thị hóa giai đoạn 1989-2006 81 vii 3.3 3.4 3.5 3.6 3.2.1 Theo dõi biến động khơng gian thị 81 3.2.2 Biến động thị diện tích 83 3.2.3 Biến động thị dân số 85 Bản đồ phân bố nhiệt độ bề mặt thị TPHCM 89 3.3.1 Quy trình xác định nhiệt độ độ phát xạ bề mặt 89 3.3.2 Hiệu chỉnh khí cho kênh nhiệt 92 3.3.3 Tính độ phát xạ bề mặt 92 3.3.4 Tính nhiệt độ bề mặt 93 3.3.5 Đánh giá độ xác 94 3.3.6 Bản đồ phân bố nhiệt độ bề mặt thị TPHCM 98 Biến đổi nhiệt độ bề mặt trích xuất phương pháp viễn thám 103 3.4.1 Xu hướng nhiệt độ bề mặt trung bình TPHCM 104 3.4.2 Biến động nhiệt độ bề mặt kiểu lớp phủ đất khác 107 3.4.3 Biến động nhiệt độ bề mặt trung bình quận thị hóa từ nơng thơn lên thị 108 3.4.4 Biến động đảo nhiệt thị bề mặt 111 3.4.5 Hình thái dạng đảo nhiệt thị bề mặt 115 Biến đổi nhiệt độ khơng khí từ số đo trạm khí tượng mặt đất 116 3.5.1 Biến thiên nhiệt độ khơng khí trung bình năm 116 3.5.2 Biến thiên nhiệt độ khơng khí chu kỳ ngày đêm 117 3.5.3 Đảo nhiệt thị trung bình năm 121 3.5.4 Đảo nhiệt thị trung bình tháng 122 Sự khác biệt phân bố khơng gian nhiệt độ khơng khí từ trạm khí tượng nhiệt độ bề mặt từ liệu viễn thám 124 Chương XU HƯỚNG PHÁT TRIỂN ĐƠ THỊ VÀ QUAN HỆ GIỮA ĐƠ THỊ HĨA VÀ NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT Ở TPHCM 128 4.1 Xu hướng phát triển thị TPHCM 128 4.2 Tương quan biến đổi nhiệt độ bề mặt yếu tố thị hóa TPHCM 130 4.2.1 Cơ sở chọn biến tham gia 130 4.2.2 Hồi quy tuyến tính đơn 132 4.2.3 Hồi quy tuyến tính bội 135 4.3 Phát triển thị bền vững cân mơi trường sinh thái qua việc kiểm sốt hợp lý Mặt khơng thấm hiệu ứng đảo nhiệt 147 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 150 DANH MỤC CƠNG TRÌNH CƠNG BỐ CỦA TÁC GIẢ 154 176 PL 9.4 Regression: cặp biến Ts-PD Variables Entered/Removedb Model Variables Entered PDa Variables Removed Method Enter a All requested variables entered b Dependent Variable: TS Model Summary Model R 708a R Square 502 Adjusted R Square 479 Std Error of the Estimate 1.3222 a Predictors: (Constant), PD ANOVAb Model Regression Residual Total Sum of Squares 38.696 38.458 77.154 df Mean Square 38.696 1.748 22 23 F 22.136 Sig .000a a Predictors: (Constant), PD b Dependent Variable: TS Coefficientsa Model (Constant) PD Unstandardized Coefficients B Std Error 33.781 414 7.764E-03 002 a Dependent Variable: TS Standardi zed Coefficien ts Beta 708 t 81.563 4.705 Sig .000 000 177 Phụ lục 10: Kết tính Hồi quy đa biến OLS tăng dần số biến độc lập PL.10.1 Regression OLS: biến IS Variables Entered/Removedb Model Variables Entered ISa Variables Removed Method Enter a All requested variables entered b Dependent Variable: TS Model Summary Model R 873a R Square 762 Adjusted R Square 752 Std Error of the Estimate 9130 a Predictors: (Constant), IS ANOVAb Model Regression Residual Total Sum of Squares 58.817 18.337 77.154 df Mean Square 58.817 834 22 23 F 70.566 Sig .000a a Predictors: (Constant), IS b Dependent Variable: TS Coefficientsa Model (Constant) IS Unstandardized Coefficients B Std Error 31.976 433 5.112E-02 006 a Dependent Variable: TS Standardi zed Coefficien ts Beta 873 t 73.860 8.400 Sig .000 000 178 PL 10.2 Regression OLS : biến IS, ND Variables Entered/Removedb Model Variables Entered ND, ISa Variables Removed Method Enter a All requested variables entered b Dependent Variable: TS Model Summary Model R 875a R Square 766 Adjusted R Square 743 Std Error of the Estimate 9280 a Predictors: (Constant), ND, IS ANOVAb Model Regression Residual Total Sum of Squares 59.070 18.085 77.154 df Mean Square 29.535 861 21 23 F 34.296 Sig .000a a Predictors: (Constant), ND, IS b Dependent Variable: TS Coefficientsa Model (Constant) IS ND Unstandardized Coefficients B Std Error 32.617 1.262 4.470E-02 013 -1.12E-02 021 a Dependent Variable: TS Standardi zed Coefficien ts Beta 764 -.124 t 25.850 3.344 -.542 Sig .000 003 594 179 PL 10.3 Regression OLS: biến IS, ND, WA Variables Entered/Removedb Model Variables Entered WA, ND, ISa Variables Removed Method Enter a All requested variables entered b Dependent Variable: TS Model Summary Model R 917a R Square 842 Adjusted R Square 815 Std Error of the Estimate 7755 a Predictors: (Constant), WA, ND, IS ANOVAb Model Regression Residual Total Sum of Squares 57.602 10.825 68.426 df Mean Square 19.201 601 18 21 F 31.928 Sig .000a a Predictors: (Constant), WA, ND, IS b Dependent Variable: TS Coefficientsa Model (Constant) IS ND WA Unstandardized Coefficients B Std Error 35.187 1.396 1.994E-02 014 -3.39E-02 019 -6.34E-02 023 a Dependent Variable: TS Standardi zed Coefficien ts Beta 344 -.386 -.339 t 25.206 1.396 -1.795 -2.700 Sig .000 180 089 015 180 PL 10.4 Regression OLS: biến IS, ND, WA PD Variables Entered/Removedb Model Variables Entered PD, WA, a ND, IS Variables Removed Method Enter a All requested variables entered b Dependent Variable: TS Model Summary Model R 920a Adjusted R Square 811 R Square 847 Std Error of the Estimate 7854 a Predictors: (Constant), PD, WA, ND, IS ANOVAb Model Regression Residual Total Sum of Squares 57.940 10.486 68.426 df 17 21 Mean Square 14.485 617 F 23.483 Sig .000a a Predictors: (Constant), PD, WA, ND, IS b Dependent Variable: TS Coefficientsa Model (Constant) IS ND WA PD Unstandardized Coefficients B Std Error 35.171 1.414 2.596E-02 017 -3.74E-02 020 -6.17E-02 024 -1.65E-03 002 Standardi zed Coefficien ts Beta 448 -.425 -.330 -.152 t 24.873 1.565 -1.897 -2.579 -.741 Sig .000 136 075 020 469 Collinearity Statistics Tolerance VIF 110 180 552 214 9.094 5.564 1.812 4.676 a Dependent Variable: TS a Collinearity Diagnostics Model Dimension Eigenvalue 3.436 1.166 337 5.181E-02 8.341E-03 a Dependent Variable: TS Condition Index 1.000 1.716 3.193 8.145 20.298 (Constant) 00 00 00 03 97 IS Variance Proportions ND WA 00 00 01 00 02 05 00 08 53 11 20 00 88 70 41 PD 01 03 00 93 03 181 Phụ lục 11: Kết tính Hồi quy đa biến WLS với biến trọng số khác PL 11.1 Hồi quy biến với biến trọng số biến IS MODEL: MOD_1 Source variable IS Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Dependent variable TS Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = -31.529799 -30.682163 -29.858535 -29.049483 -28.245777 -27.439945 -26.627674 -25.809021 -24.989596 -24.181463 -23.401891 -22.667990 -21.991307 -21.379208 -20.839950 -20.384487 -20.024920 -19.772359 -19.635402 -19.619306 -19.725726 POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER value value value value value value value value value value value value value value value value value value value value value = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = -2.000 -1.800 -1.600 -1.400 -1.200 -1.000 -.800 -.600 -.400 -.200 000 200 400 600 800 1.000 1.200 1.400 1.600 1.800 2.000 The Value of POWER Maximizing Log-likelihood Function = 1.800 Source variable IS POWER value = 1.800 Dependent variable TS Listwise Deletion of Missing Data Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error Regression Residuals F = 98520 97061 96370 02064 Analysis of Variance: DF Sum of Squares 23914650 17 00724095 140.36459 Signif F = Mean Square 05978663 00042594 0000 Variables in the Equation -Variable B SE B Beta T Sig T IS 027326 009579 360252 2.853 0110 ND -.018493 008722 -.165757 -2.120 0490 WA -.059107 007869 -.522735 -7.512 0000 PD 000933 002200 037356 424 6768 (Constant) 34.180215 528986 64.615 0000 Log-likelihood Function = -19.619306 182 PL 11.2 Hồi quy biến với biến trọng số biến ND MODEL: MOD_2 Source variable ND Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Dependent variable TS Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = -33.884155 -31.775532 -29.816802 -28.024636 -26.416259 -25.012995 -23.848615 -22.983766 -22.522609 -22.614061 -23.401891 -24.905973 -26.925759 -29.133739 -31.319932 -33.497938 -35.752217 -38.027008 -40.089027 -41.688180 -42.725991 POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER value value value value value value value value value value value value value value value value value value value value value = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = -2.000 -1.800 -1.600 -1.400 -1.200 -1.000 -.800 -.600 -.400 -.200 000 200 400 600 800 1.000 1.200 1.400 1.600 1.800 2.000 The Value of POWER Maximizing Log-likelihood Function = -.400 Source variable ND POWER value = -.400 Dependent variable TS Listwise Deletion of Missing Data Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error 93923 88215 85442 1.20839 Analysis of Variance: DF 17 Sum of Squares 185.80928 24.82371 31.81190 Signif F = Regression Residuals F = Mean Square 46.452319 1.460218 0000 Variables in the Equation -Variable IS ND WA PD (Constant) B 030095 -.030303 -.064539 -.001365 34.754290 Log-likelihood Function = SE B 013059 015140 018454 002332 1.086101 -22.522609 Beta 493223 -.340809 -.368242 -.097704 T 2.305 -2.002 -3.497 -.585 31.999 Sig T 0341 0616 0028 5661 0000 183 PL 11.3 Hồi quy biến với biến trọng số biến WA MODEL: MOD_3 Source variable WA Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Dependent variable TS Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = -30.613058 -27.940456 -25.514316 -23.415599 -21.726156 -20.512839 -19.819988 -19.686237 -20.180766 -21.407713 -23.401891 -25.953943 -28.623913 -31.040724 -33.113879 -34.941482 -36.643541 -38.293071 -39.919088 -41.526547 -43.112325 POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER value value value value value value value value value value value value value value value value value value value value value = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = -2.000 -1.800 -1.600 -1.400 -1.200 -1.000 -.800 -.600 -.400 -.200 000 200 400 600 800 1.000 1.200 1.400 1.600 1.800 2.000 The Value of POWER Maximizing Log-likelihood Function = -.600 Source variable WA POWER value = -.600 Dependent variable TS Listwise Deletion of Missing Data Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error 96139 92427 90646 1.03423 Analysis of Variance: DF 17 Sum of Squares 221.94168 18.18383 51.87313 Signif F = Regression Residuals F = Mean Square 55.485421 1.069637 0000 Variables in the Equation -Variable IS ND WA PD (Constant) B 032407 -.023217 -.043214 000494 33.899413 Log-likelihood Function = SE B 012116 013075 017987 001539 1.030071 -19.686237 Beta 534324 -.253267 -.239370 041479 T 2.675 -1.776 -2.403 321 32.910 Sig T 0160 0937 0280 7520 0000 184 PL 11.4 Hồi quy biến với biến trọng số biến PD MODEL: MOD_4 Source variable PD Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Dependent variable TS Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = -42.772316 -40.164546 -37.680215 -35.362899 -33.257114 -31.384160 -29.709258 -28.134934 -26.554126 -24.939511 -23.401891 -22.147381 -21.349119 -21.091866 -21.405316 -22.281289 -23.672778 -25.503369 -27.685737 -30.137534 -32.789146 POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER value value value value value value value value value value value value value value value value value value value value value = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = The Value of POWER Maximizing Log-likelihood Function = Source variable PD POWER value = Dependent variable TS -2.000 -1.800 -1.600 -1.400 -1.200 -1.000 -.800 -.600 -.400 -.200 000 200 400 600 800 1.000 1.200 1.400 1.600 1.800 2.000 600 600 Listwise Deletion of Missing Data Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error 96807 93716 92238 19220 Analysis of Variance: DF 17 Sum of Squares 9.3659443 6279904 63.38514 Signif F = Regression Residuals F = Mean Square 2.3414861 0369406 0000 Variables in the Equation -Variable IS ND WA PD (Constant) B 031304 -.021068 -.057082 -.000265 34.183763 Log-likelihood Function = SE B 010185 010720 011586 002137 713108 -21.091866 Beta 489623 -.210854 -.412548 -.014788 T 3.074 -1.965 -4.927 -.124 47.936 Sig T 0069 0659 0001 9028 0000 185 PL 11.2 Hồi quy biến với biến trọng số biến IS MODEL: MOD_1 Source variable IS Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Log-likelihood Dependent variable TS Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function Function = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = -31.426141 -30.608377 -29.826726 -29.069520 -28.323323 -27.575209 -26.815025 -26.037058 -25.240907 -24.432067 -23.622717 -22.831707 -22.081577 -21.394134 -20.788946 -20.284506 -19.898897 -19.648928 -19.548415 -19.606337 -19.825376 POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER POWER value value value value value value value value value value value value value value value value value value value value value = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = = -2.000 -1.800 -1.600 -1.400 -1.200 -1.000 -.800 -.600 -.400 -.200 000 200 400 600 800 1.000 1.200 1.400 1.600 1.800 2.000 The Value of POWER Maximizing Log-likelihood Function = 1.600 Source variable IS POWER value = 1.600 Dependent variable TS Listwise Deletion of Missing Data Multiple R R Square Adjusted R Square Standard Error 98422 96870 96348 02956 Analysis of Variance: DF 18 Sum of Squares 48672625 01572853 185.67261 Signif F = Regression Residuals F = Mean Square 16224208 00087381 0000 Variables in the Equation -Variable IS ND WA (Constant) B SE B Beta T Sig T 030302 -.019577 -.057047 34.166266 006711 009103 007434 557930 417460 -.177155 -.477803 4.515 -2.151 -7.674 61.238 0003 0453 0000 0000 Log-likelihood Function = -19.548415 186 Phụ lục 12 Một số phương pháp tiêu biểu tính độ phát xạ nhiệt độ (1) Phương pháp Chuấn hóa phát xạ NOR (Emissivity Normalization Method) Phương pháp chuẩn hóa độ phát xạ NOR (Emissivity Normalization Method) giả thiết độ phát xạ số N kênh pixel cho trước tính N giá trị nhiệt độ cho pixel từ giá trị xạ chúng Cực trị N giá trị nhiệt độ xem nhiệt độ bề mặtvà dùng để trích xuất giá trị phát xạ cho kênh khác lại Nếu cực trị nhiệt độ pixel cho trước xảy kênh thứ k (k = 1…N), có nghĩa độ phát xạ kênh k cực đại pixel Cơng thức để tính nhiệt độ bề mặttừ phương pháp NOR xác định sau: ⎛ I − R atr↑ − (1 − ε) R atr ↓ * τ k Ts = Tkmax = B −k1 ⎜⎜ k τk * ε ⎝ Trong đó, (2) ⎞ ⎟⎟ ⎠ (1.5) Bk : xạ vật đen kênh k (ε = 1), tính theo cơng thức Planck Ik : xạ đo cảm biến Ratr↑ : xạ khí thành phần hướng lên Ratr↓ : xạ khí thành phần hướng xuống ε : độ phát xạ vật thể τk : độ truyền xạ khí kênh k Phương pháp Artis Carnahan Artis Carnahan (1982} [39] nhấn mạnh nhiệt độ sáng nhiệt độ cần thiết để vật đen tuyệt đối phát lượng tỷ lệ quan sát từ vật xám Vì xạ LBB(T,λ) LGB(T,λ) cân vật đen có nhiệt độ sáng TB vật xám (với độ phát xạ ε) có nhiệt độ động T Theo định luật Planck, xạ vật đen vật xám viết sau: 2πhc L BB (TB , λ ) = λ (e hc kλTB (1.6) − 1) 187 2πhc L GB (T, λ ) = ε λ (e hc kλ T − 1) (1.7) Tác giả giả thuyết yếu tố -1 phần mẫu số cơng thức khơng đáng kể, sau cân hai, nhiệt độ vật xám T xác định sau: T= Trong đó, TB + (λTB / α) ln ε (1.8) α = hc/k = 1.438*10-2 mK = 1.438*10-8μmK h : số Planck (6,62x10-34 Js) c : vận tốc ánh sáng (ms-1) k : số Boltzman (1,38x10-23 JK-1) Biến đổi α = hc/k = λK2 T= TB + (TB / K ) ln ε (1.9) Hệ số K2 xác định phụ lục (3) Phương pháp tách phát xạ / nhiệt độ (TES-Temperature and Emissivity Separation Algorithm) Phương pháp tách phát xạ / nhiệt độ (TES) Gillespie cộng (1998) [66] kết hợp nhiều phương pháp sử dụng quan hệ thực nghiệm để tiên đốn độ phát xạ cực tiểu từ tương phản phổ giá trị chia tỷ lệ, cho phép khơi phục phổ phát xạ TES ước tính đồng thời nhiệt độ phát xạ bề mặt đất từ liệu nhiệt Nó u cầu 4-5 kênh TIR nhằm ứng dụng cho liệu ASTER mà khơng thể dùng cho nhiều cảm biến có TES dựa phương trình truyền xạ áp dụng cho liệu nhiệt sử dụng phép NEM (Normalized Emissivity Method) giá trị Ts khác tính từ định luật Planck kênh nhiệt khác ảnh ASTER (kênh 10-14) Giá trị Ts cuối cực đại giá trị 188 (1.10) Để đạt giá trị phát xạ xác hơn, phương pháp khác áp dụng RATIO MMD RATIO tính phát xạ tương đối (βi) cách chia giá trị phát xạ tính từ NEM cho giá trị trung bình chúng, ngươc lại phép MMD giá trị phát xạ cuối tính theo biểu thức: ⎛ ε ⎞ ε i = β i ⎜⎜ ⎟⎟ ⎝ (βi ) ⎠ (1.11) Trong đó, εmin phát xạ cực tiểu tính từ quan hệ thực nghiệm: εmin = 0.994 – 0.687 MMD0.737 (1.12) với tương phản phổ MMD tính là: MMD = max(βi) – min(βi) (1.13) TES khơi phục lại nhiệt độ mặt đất với độ xác từ 1,0 – 1,5oK Đối với ứng dụng nơng nghiệp, giải thuật TES thỏa mãn bề mặt đất chiếm ưu độ phát xạ cao (phủ đầy thực vật) Trong trường hợp này, TES cho kết nhiệt độ bề mặtđất vượt q, đặc biệt vật thể xám thực vật [79], sai số khoảng 2-3oC Đây hệ bất lực phương pháp để phân biệt tương phản phổ thực biểu kiến, nơi mà tương phản biểu kiến nhiễu tín hiệu hay bù khí khơng cẩn thận 189 Phụ lục 13 Một số hình ảnh thực địa vào tháng năm 2007 điểm quan trắc nhiệt độ bề mặt Khu dân cư ngã tư Hàng xanh Mặt nước sơng cầu Sài Gòn Đất trống có cỏ dọc xa lộ Hà Nội Mặt nước ruộng lúa Khu dân cư nơng thơn phát triển Vườn tạp Đất trống phủ lớp cỏ khơ cỏ xanh Đất bỏ hoang mọc đầy cỏ Lúa chín Đất xây dựng Đất trống, đường giao thơng Khu dân cư cũ 190 Bề mặt khu dân cư – mái bê tơng Bề mặt khu dân cư – mái tole Bể mặt đường giao thơng Bề mặt đất trống Bề mặt đất cỏ Bề mặt nước Bề mặt ruộng lúa nước (thực vật ít) Bề mặt truộng lúa cao phát triển [...]... khả năng của chúng một cách đúng đắn Với các lý do trên, việc nghiên cứu sự thay đổi nhiệt độ bề mặt đô thị dưới tác động của quá trình đô thị hóa bằng phương pháp viễn thám với sự hỗ trợ của hệ thông tin địa lý (GIS) mang tính cấp thiết cao và đề tài đã đặt ra cách tiếp cận áp dụng vào trường hợp cụ thể cho khu vực đô thị TPHCM 2 Mục tiêu nghiên cứu Nghiên cứu biến đổi nhiệt độ bề mặt đô thị trên... giữa đô thị hóa và nhiệt độ bề mặt ở TPHCM • Kết luận và kiến nghị Chương 1 TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT VÀ ĐÔ THỊ HÓA 1.1 Tình hình nghiên cứu nhiệt độ bề mặt bằng ảnh vệ tinh 1.2 Tình hình nghiên cứu đô thị hóa 1.3 Vai trò của các yếu tố đô thị hóa trong biến đổi khí hậu đô thị 1.4 Các nghiên cứu về quan hệ nhiệt độ bề mặt và các đối tượng bề mặt đô thị từ kỹ thuật viễn thám -9- Chương... 120m Vấn đề về đô thị được đề cập đến nhằm làm rõ ảnh hưởng của quá trình đô thị hóa đến biến đổi nhiệt độ thể hiện qua sự hình thành các “đảo nhiệt đô thị - Không gian nghiên cứu: khu vực nghiên cứu là thành phố Hồ Chí Minh và khu vực nội thành, nơi đây có đặc điểm địa hình và cảnh quan phong phú, bên cạnh sự phát triển đô thị tăng tốc trong vài thập kỷ gần đây khiến cho trường nhiệt độ tại đây rất... “đảo nhiệt đô thị dưới tác động của đô thị hóa ở TPHCM - Xác lập các mối quan hệ giữa quá trình đô thị hóa và biến động nhiệt độ cho khu vực TPHCM, qua đó đề xuất một số định hướng xây dựng và quản lý đô thị theo mục tiêu phát triển bền vững 5 Luận điểm bảo vệ - Giá trị bức xạ từ ảnh vệ tinh được cảm nhận bởi bộ cảm biến nhiệt, bằng phương pháp xử lý ảnh số viễn thám, cho phép xác định nhiệt độ bề... nhiệt độ nhằm để hiểu rõ hơn các nguyên nhân gây nên sự gia tăng nhiệt độ đô thị, góp phần hỗ trợ cho công tác quản lý hiệu quả môi trường đô thị 7 Ý nghĩa khoa học và thực tiễn Ý nghĩa khoa học: - Hệ thống hóa cơ sở khoa học và phương pháp luận trong nghiên cứu phân bố trường nhiệt độ và tác động của diễn biến phát triển đô thị đến sự thay đổi nhiệt độ, góp phần minh chứng ưu thế của công tác nghiên cứu. .. được trình bày trong 153 trang đánh máy với 33 bảng, 42 hình ảnh và 149 tài liệu tham khảo và được trình bày như sau: • Mở đầu • Chương 1: Tổng quan tình hình nghiên cứu nhiệt độ bề mặt và đô thị hóa • Chương 2: Cơ sở phương pháp luận và hệ phương pháp nghiên cứu • Chương 3: Kết quả biến động đô thị và nhiệt độ bề mặt TPHCM giai đoạn 1989-2006 • Chương 4: Xu hướng phát triển đô thị và quan hệ giữa đô thị. .. có sự khác biệt rõ rệt giữa khu vực nội thành và vùng ven Do đó, đây sẽ là khu vực thích hợp cho nghiên cứu vấn đề nhiệt độ - Thời gian nghiên cứu: chỉ giới hạn trong giai đoạn 1989-2006 do yêu cầu tính đầy đủ của dữ liệu để minh chứng cho các giải pháp đề xuất Ngoài ra, mối quan hệ giữa biến động nhiệt độ và quá trình đô thị hóa chỉ được xem xét ở góc độ của các yếu tố tác động về mặt tự nhiên có khả... từ tư liệu viễn thám, không xét đến các yếu tố tác động về mặt kinh tế - xã hội 4 Nhiệm vụ nghiên cứu - Tổng quan về tình hình phát triển, khả năng ứng dụng viễn thám và GIS trong nghiên cứu đô thị, khí hậu / khí tượng; các phương pháp chiết xuất thông tin nhiệt độ; theo dõi diễn biến nhiệt độ, lớp phủ mặt đất - Đánh giá quá trình phát triển đô thị TPHCM từ phương pháp viễn thám kết hợp GIS và phân tích... TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT VÀ ĐÔ THỊ HÓA 1.1 TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU NHIỆT ĐỘ BỀ MẶT BẰNG ẢNH VỆ TINH 1.1.1 Vấn đề nhiệt độ bề mặt Nhiệt độ bề mặt lớp phủ gọi tắt là nhiệt độ bề mặt là một biến quan trọng được yêu cầu cho nhiều ứng dụng như khí hậu, thủy văn, nông nghiệp, sinh địa hóa và các nghiên cứu biến động Nó được duy trì bởi thành phần đến của bức xạ Mặt Trời và bức xạ sóng dài, thành phần... dựng phương pháp xác định nhiệt độ bề mặt có hiệu chỉnh độ phát xạ bằng phương pháp viễn thám để nhận dạng đặc trưng phân bố không gian của trường nhiệt độ bề mặt - Phân tích biến động nhiệt độ bề mặt từ dữ liệu ảnh viễn thám và nhiệt độ không khí của các trạm đo khí tượng trong và ngoài vùng lân cận TPHCM, qua đó đánh giá ưu thế của viễn thám so với quan trắc khí tượng -5- - Phân tích sự hình thành ... GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH VIỆN MƠI TRƯỜNG VÀ TÀI NGUN o0o TRẦN THỊ VÂN NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỔI NHIỆT ĐỘ ĐƠ THỊ DƯỚI TÁC ĐỘNG CỦA Q TRÌNH ĐƠ THỊ HĨA BẰNG PHƯƠNG PHÁP VIỄN THÁM VÀ GIS, TRƯỜNG HỢP... Trung Thành phố Hồ Chí Minh – Năm 2011 ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH VIỆN MƠI TRƯỜNG VÀ TÀI NGUN o0o TRẦN THỊ VÂN NGHIÊN CỨU BIẾN ĐỔI NHIỆT ĐỘ ĐƠ THỊ DƯỚI TÁC ĐỘNG CỦA Q TRÌNH ĐƠ THỊ... vào trường hợp cụ thể cho khu vực thị TPHCM Mục tiêu nghiên cứu Nghiên cứu biến đổi nhiệt độ bề mặt thị sở ứng dụng viễn thám GIS, qua phân tích thiết lập mối tương quan thay đổi nhiệt độ q trình