Hiện nay có nhiều nghiên cứu về hạn hán với các phương pháp khác nhau, mỗi phương pháp có ưu, nhược điểm riêng. Cụ thể với các chỉ số hạn hán được tính toán từ dữ liệu khí tượng có nhược điểm là không cung cấp được các thông tin về phân bố không gian của hạn hán. Trong khí đó, dữ liệu ảnh viễn thám MODIS được cung cấp miễn phí và đầy đủ với độ phân giải thời gian cao,¬¬¬ tầm phủ rộng, độ phân giải phổ khá cao với 36 kênh phổ, thích hợp để nghiên cứu sự sinh trưởng, phát triển của từng loại cây trồng, từ đó làm cơ sở số liệu dự báo vùng nguy cơ hạn hán và diện tích ảnh hưởng. Do đó việc sử dụng tư liệu ảnh viễn thám kết hợp dữ liệu khí tượng để xây dựng bản đồ hạn hán sẽ cung cấp các thông số liên quan đến hạn hán cho những vùng sâu, vùng xa, nơi chưa có trạm khí tượng, đồng thời cung cấp cái nhìn tổng thể về không gian của nguy cơ hạn hán thông qua bản đồ. Kết quả nghiên cứu cho thấy, đã thành lập được bản đồ đánh giá phân vùng hạn hán trên cơ sở kết hợp ảnh viễn thám và dữ liệu khí tượng trên địa bản tỉnh Thừa Thiên Huế. Các huyện có diện tích bị hạn ở các mức khác nhau với tổng diện tích bị hạn là 1176.42 ha. Trong đó, có 3 huyện có diện tích bị hạn khá lớn là huyện Phong Điền, huyện Quảng Điền và huyện Phú Vang có diện tích hạn lần lượt là 29,3%, 25,5% và 21,6%; các huyện còn lại có diện tích bị hạn dao động trong khoảng 10% tổng diện tích đất bị hạn trên toàn tỉnh.
ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ẢNH VIỄN THÁM KẾT HỢP DỮ LIỆU KHÍ TƯỢNG XÂY DỰNG BẢN ĐỒ NGUY CƠ HẠN HÁN PHỤC VỤ SẢN XUẤT XUẤT NÔNG NGHIỆP: TRƯỜNG HỢP NGHIÊN CỨU TRÊN ĐỊA BÀN TỈNH THỪA THIÊN HUẾ Tóm tắt Hiện có nhiều nghiên cứu hạn hán với phương pháp khác nhau, phương pháp có ưu, nhược điểm riêng Cụ thể với số hạn hán tính toán từ liệu khí tượng có nhược điểm không cung cấp thông tin phân bố không gian hạn hán Trong khí đó, liệu ảnh viễn thám MODIS cung cấp miễn phí đầy đủ với độ phân giải thời gian cao, tầm phủ rộng, độ phân giải phổ cao với 36 kênh phổ, thích hợp để nghiên cứu sinh trưởng, phát triển loại trồng, từ làm sở số liệu dự báo vùng nguy hạn hán diện tích ảnh hưởng Do việc sử dụng tư liệu ảnh viễn thám kết hợp liệu khí tượng để xây dựng đồ hạn hán cung cấp thông số liên quan đến hạn hán cho vùng sâu, vùng xa, nơi chưa có trạm khí tượng, đồng thời cung cấp nhìn tổng thể không gian nguy hạn hán thông qua đồ Kết nghiên cứu cho thấy, thành lập đồ đánh giá phân vùng hạn hán sở kết hợp ảnh viễn thám liệu khí tượng địa tỉnh Thừa Thiên Huế Các huyện có diện tích bị hạn mức khác với tổng diện tích bị hạn 1176.42 Trong đó, có huyện có diện tích bị hạn lớn huyện Phong Điền, huyện Quảng Điền huyện Phú Vang có diện tích hạn 29,3%, 25,5% 21,6%; huyện lại có diện tích bị hạn dao động khoảng 10% tổng diện tích đất bị hạn toàn tỉnh Từ khóa: Hạn hán, khí tượng, nông nghiệp, viễn thám Đặt vấn đề Hạn hán coi thiên tai sản xuất nông nghiệp ảnh hưởng nghiêm trọng đến sinh trưởng phát triển trồng Việt Nam nước nông, kinh tế chủ yếu dựa vào sản xuất nông nghiệp Tỷ lệ dân nông thôn chiếm tới 80% dân số nước Một đặc trưng sản xuất nông nghiệp Việt Nam phần lớn dựa vào nguồn nước mưa tự nhiên, mà lượng mưa lại phân bố không đều, khí hậu thường xuyên biến đổi Trong tình hình hạn hán năm gần lại diễn biến ngày khó lường khó khắc phục với tần suất ngày nhiều đặc biệt khu vực Tây Nguyên, Bắc Trung Bộ, Nam Trung Bộ Hạn hán năm 1997 - 1998 khiến 3,1 triệu người thiếu nước sinh hoạt, 236.000 ăn công nghiệp bị khô hạn, gây tổng thiệt hại lên tới 5.000 tỷ đồng Năm 2014 - 2015, chuyên gia khí tượng cho hay, Bắc Bộ, vụ đông xuân năm 2014 - 2015, nguồn nước thượng lưu hệ thống sông Hồng có khả mức nhỏ trung bình nhiều năm từ 10 - 55%, thời gian thiếu hụt nhiều từ tháng 11/2014 - 2/2015 Đối với ven biển Trung Bộ, mùa khô 2014 - 2015, nguồn nước hệ thống sông có khả bị thiếu hụt so với trung bình nhiều năm thời kỳ (Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn TW, 2014) Xuất phát từ thực tế có nhiều nghiên cứu hạn hán với số đánh giá khác nhau, nhiên số có ưu nhược điểm riêng Cụ thể với số hạn hán tính toán từ liệu khí tượng có nhược điểm như: cục xung quanh trạm đo, mật độ trạm quan trắc với mật độ thưa, không liên tục theo nhiều thời gian Trong đó, liệu ảnh MODIS cung cấp miễn phí đầy đủ với độ phân giải thời gian cao (hằng ngày, ngày, tháng, năm), tầm phủ rộng, độ phân giải phổ cao với 36 kênh phổ, thích hợp để nghiên cứu sinh trưởng phát triển loại trồng, kể ngắn ngày lẫn dài ngày Dựa biến động số NDVI, VCI tính toán từ ảnh giúp ta xác định cụ thể mật độ phân bố trồng, đánh giá trạng thái sinh trưởng phát triển trồng, làm sở số liệu dự báo vùng nguy hạn hán diện tích ảnh hưởng Do việc sử dụng liệu ảnh viễn thám MODIS kết hợp liệu khí tượng để xây dựng quy trình thành lập đồ nguy hạn hán công nghệ ảnh viễn thám làm sở để từ tiến hành xây dựng đồ nguy hạn hán cho khu vực nghiên cứu Từ cung cấp nhìn tổng thể không gian vùng nguy hạn hán, cung cấp thông số liên quan đến hạn hán cho vùng xâu, vùng xa nơi chưa có trạm khí tượng thông qua đồ Đồng thời giúp cho việc bố trồng sản xuất nông nghiệp phù hợp Phương pháp nghiên cứu 2.1 Mô tả vùng nghiên cứu Tỉnh Thừa Thiên Huế nằm duyên hải miền trung Việt Nam, có diện tích 503.320,53 (theo niên giám thống kê năm 2013) Với đặc điểm tỉnh nằm duyên hải miền trung nên tỉnh Thừa Thiên Huế phải hứng chịu nhiều loại hình thiên tai gây thiệt hại nặng nề Cùng với nóng dần lên Trái Đất làm cho loại hình thiên tai xuất với tần suất ngày nhiều Và hạn hán loại hình thiên tai điển hình xuất với tần suất ngày tăng gây tổn thất nặng nề nhiều mặt cho tỉnh Thừa Thiên Huế Hình Sơ đồ vị trí khu vực nghiên cứu 2.2 Phương pháp nghiên cứu Phương pháp thu nhập số liệu Bao gồm số liệu, tài liệu điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội, tình hình quản lý đất lúa, số liệu đo đạc, thông tin, báo cáo liên quan đến việc sử dụng đất lúa, đồ trạng sử dụng đất tỉnh, ranh giới huyện tỉnh tài liệu liên quan đến hạn hán để phục vụ cho trình nghiên cứu Thu thập liệu mưa từ năm 1984 đến năm 2014 tinh Thừa Thiên Huế Thu thập ảnh viễn thám: Ảnh vệ tinh MODIS Các ảnh MOD13Q1 lựa chọn, chụp tháng 5, ,7 từ năm 2005 đến năm 2014 khu vực tỉnh Thừa Thiên Huế Phương pháp phân tích, xử lý số liệu Phương pháp xử lý số liệu phần mềm Excel: Phương pháp dùng để xử lý liệu mưa ban đầu, tính lượng mưa trung bình theo tháng năm tỉnh Thừa Thiên Huế Phương pháp phân tích: Sử dụng phần mềm SPSS để phân tích mức độ tác động yếu tố khô hạn đến tăng trưởng lúa Trong đó: SPI biến độc lập NDVI biến phụ thuộc, tức ta khảo sát ảnh hưởng SPI đến số NDVI lúa Ta có phương trình tuyến tính ban đầu: y = ax +b Phương pháp tính số khô hạn từ liệu mưa Chỉ số chuẩn hoá giáng thuỷ (SPI) số tính toán dựa sở xác suất lượng giáng thủy thời gian Mckee cộng đề xuất năm 1993 SPI tính toán đơn giản chênh lệch lượng giáng thủy thực tế R so với trung bình nhiều năm chia cho độ lệch chuẩn σ: SPI= (R-Rtb) / σ Trong đó: R lượng mưa thời đoạn tính Rtb lượng mưa thời đoạn tính σ độ lệch chuẩn SPI tính cho khoảng thời gian khác (1 tháng, tháng, tháng, 12 tháng, 24 tháng…) Việc tính toán cho khoảng thời gian khác cho phép đánh giá tác động thiếu hụt lượng mưa đặc trưng tài nguyên nước dòng chảy, nước ngầm, trữ lượng hồ chứa… Trong nghiên cứu này, sử dụng phần mềm SPI_SL_6 để tính giá trị số SPI cho tháng 5, 6, 7, từ năm 1984 - 2014 địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế Từ tìm nguy hạn hán thông qua số SPI Giá trị SPI mang dấu âm hạn hán, mang giá trị dương tức tình trạng thừa ẩm Phương pháp ứng dụng viễn thám để đánh giá thay đổi số thực vật số trạng thái thực vật Phương pháp sử dụng để xác định số NDVI số VCI từ ảnh viễn thám, từ giúp đánh giá thay đổi hai số giai đoạn nghiên cứu Chỉ số thực vật NDVI tính toán theo công thức: NDVI = (NIR-Vi) / (NIR+Vi) Trong đó: NIR: kênh cận hồng ngoại (kênh 4) Vi: kênh thấy thường kênh đỏ (kênh 3) Chỉ số trạng thái thực vật VCI đước tính toán theo công thức: VCIi = [(NDVIJ - NDVImin) / (NDVImax – NDVImin)] *100 Trong đó: NDVImax, NDVImin tính toán từ chuỗi số liệu i cho tháng (hoặc tuần) j số tháng (tuần) thời Phương pháp ứng dụng công nghệ GIS Sử dụng phần mềm ArcGIS để nội suy lượng mưa công cụ Kriging phần mềm MapInfo để biên tập xử lý loại đồ có liên quan Kết nghiên cứu 3.1 Xu hướng thay đổi lượng mưa giai đoạn 1984 - 2014 địa bàn nghiên cứu Qua phân tích cho thấy lượng mưa trung bình năm địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế thấp xảy vào năm 1989, cao năm 1999 Lượng mưa năm có chênh lệch rõ ràng có xu hướng tăng lên, chứng số năm có lượng mưa trung bình lớn (trên 3000 mm) sau xuất nhiều so với năm 1984 đến 1995 Trong năm, lượng mưa chủ yếu tập trung nhiều vào tháng 10 tháng 11 Các tháng mùa khô hạn vụ hè thu từ tháng đến tháng lượng mưa thay đổi rõ rệt thể thông qua biểu đồ sau: Biểu đồ Lượng mưa trung bình năm giai đoạn 1984 - 2014 tỉnh Thừa Thiên Huế Biểu đồ Lượng mưa trung bình tháng giai đoạn 1984 - 2014 tỉnh Thừa Thiên Huế Biểu đồ Sự thay đổi lượng mưa trung bình tháng vụ hè thu giai đoạn 1984 - 2014 tỉnh Thừa Thiên Huế 3.2 Đánh giá hạn hán dựa số chuẩn hóa giáng thủy SPI Kết chạy phần mềm SPI_SL_6 thu giá trị số khô hạn (SPI) tất tháng từ năm 1984 đến năm 2014 tháng vụ hè thu 5, 6, 7, địa bàn nghiên cứu Tuy nhiên qua phân tích giá trị SPI thấy hạn hán địa bàn thường xuyên chủ yếu vào tháng 5, 6, Nên số SPI tháng sử dụng để đánh giá mức độ khô hạn Biểu đồ Chỉ số hạn hán SPI trung bình tháng 5,6,7 vụ hè thu từ năm 1984 đến năm 2014 địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế Qua phân tích giá trị SPI tháng vụ hè thu địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế thấy địa bàn xuất vài đợt hạn từ tương đối khô đến khô nặng Các năm hạn trung bình năm 1988, 1992, 2002, 2013 Bảng Giá trị số hạn SPI tháng 5, 6, địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế Tháng Tháng Tháng Lớn (Max) 1,98 2,03 2,23 Nhỏ (Min) -2,05 -2,24 -2,34 Trung bình (Mean) -0,07 -0,21 -0,11 Trung vị (Median) -0,15 -0,13 -0,08 Độ lệch chuẩn 0,980 0,989 1,00 Giá trị SPI (St Dev) Qua phân tích giá trị SPI bảng thấy giá trị trung bình số SPI tháng ngưỡng gần chuẩn (-0,07) giá trị SPI tháng ngưỡng không khô không ẩm ướt (-0.11) tức không khô không ẩm ướt, với độ lệch chuẩn 1.00 Trong giá trị SPI tháng lại mức ngưỡng thấp so với tháng tháng với giá trị trung bình SPI mức (-0.21) Và rút kết luận tháng hạn vụ hè thu địa bàn nghiên cứu tháng Tiếp đến tiến hành xây dựng đồ lượng mưa cho tháng công cụ nội suy Kriging Arcgis nhằm cho thấy thay đổi lượng mưa hay giá trị cao thấp số SPI mặt không gian 3.3 Đánh giá thay đổi số khác biệt thực vật địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế Các ảnh MODIS tháng 5, 6, (giai đoạn 2005 - 2014) sau xử lý tính toán số NDVI sử dụng để tổ hợp thành chuỗi ảnh NDVI đa thời gian cho tháng 5, 6, Sau tiến hành cắt ảnh đa thời gian theo ranh giới đất trồng lúa địa bàn nghiên cứu thu số NDVI: Bảng Chỉ số NDVI tháng 5, 6, cho lúa qua năm địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế N ăm NDVI NDVI max NDVI mean T T T T T T T T T háng háng háng háng háng háng háng háng háng 005 ,08 006 ,09 ,06 007 2 010 ,10 011 0 0 ,99 0 0 ,55 ,55 0 ,55 ,55 ,52 0 0 ,50 ,52 ,47 ,95 0 0 ,56 ,54 ,54 ,98 0 0 ,49 ,51 ,47 ,99 ,00 ,95 0 0 0 ,54 ,53 ,50 ,89 ,92 ,87 ,10 0 0 0 0 ,52 ,53 ,52 ,98 ,97 ,98 ,12 ,11 0 0 0 0 ,52 ,46 ,91 ,92 ,88 ,10 ,11 ,09 0 0 0 ,49 ,98 ,96 ,92 ,11 ,11 ,07 012 0 0 ,95 ,96 ,92 ,13 ,11 0 0 ,95 ,85 ,08 ,09 ,07 0 0 ,90 ,10 ,11 ,09 009 0 ,09 ,11 ,12 008 0 ,53 0 013 ,06 014 ,08 G iá trị TB ,09 ,08 ,11 ,10 ,87 ,11 ,92 ,90 ,00 ,95 ,48 ,96 ,51 ,49 ,55 ,53 ,03 ,55 0 ,04 ,51 0 ,03 ,45 0 ,04 ,91 0 ,03 ,92 0 ,01 ,84 0 ,02 ,19 0 Đ ộ lệch chuẩn ,10 ,53 ,02 ,04 Kết từ bảng cho thấy giá trị trung bình NDVImin lúa vào tháng 5, tương đối đồng Vì vậy, không xem xét đánh giá NDVImin mà trọng vào giá trị NDVImax để thấy thay đổi khác biệt tháng Số liệu ghi nhận qua 10 năm (2005-2014) cho thấy giá trị trung bình NDVImax lúa đạt cao (0,955) vào tháng 7, giá trị trung bình NDVImax đạt thấp (0,8976) vào tháng Điều hoàn toàn hợp lý theo lịch thời vụ hè thu Thừa Thiên Huế cho lúa ta biết tháng tháng lúa sinh trưởng phát triển tốt lúa giai đoạn đẻ nhánh, đòng trổ suốt thời kỳ vụ Hè Thu, tháng tháng bắt đầu gieo cấy nên số NDVI có giá trị thấp Ta thấy số khác biệt thực vật (NDVI) tính toán sở phân tích chuỗi số liệu theo thời gian công cụ quan trọng để đánh giá trạng thái sinh trưởng phát triển lớp phủ thực vật, sở thấy tác động thời tiết, khí hậu đến sinh Trong đó, số khô hạn (SPI) xác định dựa xác suất sai lệch từ lượng mưa trung bình cho giai đoạn thời gian, dùng để xác định mức độ nghiêm trọng hạn hạn khu vực Vì vậy, việc phân tích tương quan số NDVI SPI giúp xác định mối quan hệ thay đổi thảm thực vật với lượng mưa phạm vi khu vực nghiên cứu Tuy nhiên để kết nghiên cứu mang lại có độ xác tiến hành thêm bước xác định thay đổi VCI dựa số NDVI Biểu đồ Biến động số VCI tháng 5, 6, từ năm 2005-2014 địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế Qua biểu đồ thấy tháng số VCI hầu hết 50% tức thực vật phát triển bình thường, tháng 6, số VCI đa số năm nhỏ 50% Và tháng có VCI nhỏ 50% nhiều, tháng thực vật phát triển không bình thường điều hoàn toàn phù hợp, tháng 6, coi hai tháng thiếu hụt nước nghiêm trọng vụ hè thu Và qua ta thấy số VCI có mối tương quan thuận với NDVI, NDVI cao VCI cao ngược lại Như ta dùng số NDVI làm đại diện để đánh giá phát triển lúa phân mức hạn hán cho lúa dựa số 3.4 Mối quan hệ số khô hạn SPI số khác biệt thực vật NDVI Để xây dựng đồ nguy hạn hán cho khu vực nghiên cứu liệu ảnh vệ tinh kết hợp với liệu mưa phải mối quan hệ hai liệu với Mà mối quan hệ số thực vật (NDVI) số khô hạn (SPI) Qua phân tích so sánh ta thấy tháng tháng hạn nên dùng số SPI tháng để phân tích mối quan hệ với số thực vật để tìm mối tương quan hai số Mối quan hệ số khô hạn (SPI) số thực vật (NDVI) địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế xác định thông qua hệ số tương quan Pearson (Pearson’s correlation coefficient) Và qua công thức xác định thông qua hệ số tương quan Pearson tính r = 0.553 Sig(p-value) = 0,018 (p[...]... SPI tháng 6 ở ngưỡng tương đối khô đến khô nặng trong cả giai đoạn nghiên cứu Tháng 6 là tháng hạn nhất của vụ hè thu trên địa bàn nghiên cứu - Nghiên cứu đã thành lập được bản đồ nguy cơ hạn hán cho đất trồng lúa vụ hè thu trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế (2005 - 2014) và phân vùng bị hạn Các vùng đất trồng lúa bị hạn trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế được chia thành hai mức hạn: hạn vừa và không hạn. .. Hoàng Khánh Linh, Phạm Gia Tùng, Dương Quốc Nõn, Mô phỏng ảnh hưởng của hạn hán đến sản xuất nông nghiệp trên địa bàn huyện Đại Lộc, tỉnh Quảng Nam trường hợp nghiên cứu cho cây lúa, Trường Đại học Nông Lâm Huế, 2014 [2] Phạm Thị Thu Ngân, Ứng dụng công nghệ gis đánh giá nguy cơ hạn hán tại huyện Bắc Bình tỉnh Bình Thuận, Trường đại học nông lâm thành phố Hồ Chí Minh, 2011 [3] Lâm Đạo Nguy n, Ứng dụng. .. Thành phố Huế (1,43%), Thị xã Hương Thủy (0,66%) và Nam Đông không bị hạn - Qua nghiên cứu chỉ ra được sự tương đồng giữa diện tích đất trồng lúa bị hạn trên bản đồ và số liệu thực tế Như vậy mục tiêu phân vùng nguy cơ hạn hán từ ảnh vệ tinh kết hợp với chỉ số khô hạn SPI để phân vùng hạn hán cho đất trồng lúa là hoàn toàn có thể thực hiện TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Huỳnh Văn Chương, Trần Thị Phượng, Nguy n... lượng mưa trung bình tháng lại khác nhau rõ rệt Lượng mưa các tháng 5, và 8 trong vụ Hè Thu có xu hướng tăng, trong khi tháng 6.7 lại biến động theo chiều hướng giảm đi như vậy gây khó khăn cho quá trình sản xuất nông nghiệp - Hiện tượng hạn hán trên địa bàn nghiên cứu không xảy ra liên tục mà năm hạn và năm không hạn xuất hiện xen kẽ nhau Dựa trên cơ sở chỉ số SPI trong 3 tháng vụ Hè Thu (5, 6 và 7)... dụng tư liệu viễn thám vệ tinh để giám sát sự tăng trưởng của cây lúa, Viện Khoa học và Công nghệ Việt Nam, 2003 [4] Nguy n Văn Thắng, Nguy n Đình Dũng, Đỗ Văn Mẫn, Nguy n Thị Lan, Sử dụng chỉ số chuẩn hóa giáng thủy để dự báo hạn khí tượng, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường, 2006 [5] Ủy Ban Nhân Dân tỉnh Thừa Thiên Huế, Báo cáo Quy Hoạch sử dụng đất đến năm 2020 và kế hoạch sử dụng đất... lúa trên địa bàn nghiên cứu - Đối với phần đồng bằng ven biển như huyện Quảng Điền, Phú Vang, Phú Lộc thì tầng chứa nước mỏng, lượng mưa nhỏ và lượng bốc hơi rất lớn hoặc nguồn nước đang bị khai thác quá mức Vì vậy, để giải quyết vấn đề hạn hán thì nên xây dựng quy hoạch tổng hợp về tài nguy n nước lưu vực sông, lập kế hoạch khai thác, sử dụng hợp lý tài nguy n nước trên phạm vi của mình - Xây dựng công. .. chứa để điều hoà phân phối hợp lý nguồn nước - Chuyển đổi cơ cấu kinh tế cho phù hợp với khả năng nguồn nước ở mỗi vùng, điều kiện tự nhiên Xây dựng các mô hình với các loại cây, con đã được thử nghiệm có khả năng chịu khô hạn, tiêu thụ ít nước như trồng giống cây hàng năm chịu hạn thích nghi với vùng như sắn, loại đậu… - Tìm kiếm nguồn nước dưới đất cho các vùng có nguy cơ hạn hán thiếu nước ở mức cao... 1176.42 Qua bảng cho thấy diện tích đất trồng lúa bị hán nhiều nhất là huyện Phong Điền, tiếp theo là Quảng Điền và Phú Vang Những vùng này có diện tích đất trồng lúa lớn nên diện tích đất trồng lúa bị hạn lớn là điều hoàn toàn hợp lý Thành phố Huế tuy là tâm điểm của hạn hán nhưng do diện tích đất trồng lúa ít nên diện tích đất trồng lúa bị hạn là không nhiều 3.5.5 Đề xuất giải pháp phòng chống hạn hán cho... để khai thác nước dưới đất làm phương án dự phòng cấp nước trong thời kỳ hạn hán thiếu nước - Tăng cường bảo vệ và trồng rừng phòng hộ vì rừng có khả năng giữ nước hạn chế sự bốc hơi từ đất và sử dụng phương pháp tưới chủ động (đào kênh, dẫn ống) bổ sung nước vào mùa khô 4 KẾT LUẬN Qua quá trình nghiên cứu chúng tôi rút ra một số kết luận như sau: - Trong giai đoạn 1984 - 2014, lượng mưa trung bình giữa... tượng, Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Môi trường, 2006 [5] Ủy Ban Nhân Dân tỉnh Thừa Thiên Huế, Báo cáo Quy Hoạch sử dụng đất đến năm 2020 và kế hoạch sử dụng đất 5 năm (2011-2015) tỉnh Thừa Thiên Huế, tỉnh Thừa Thiên Huế, 2012 [6] Dorit Gross, Monitoring Agricultural Biomass Using NDVI Time Series, Food and Agriculture Organization of the United Nations (FAO) Rome, 2005 [7] Gumley L, Workshop on ... viễn thám MODIS kết hợp liệu khí tượng để xây dựng quy trình thành lập đồ nguy hạn hán công nghệ ảnh viễn thám làm sở để từ tiến hành xây dựng đồ nguy hạn hán cho khu vực nghiên cứu Từ cung cấp... có nguy hạn vừa 3.5.3 Xây dựng đồ nguy hạn hán cho vùng nghiên cứu Sau sử dụng phần mềm MapInfo để khoanh vùng đất trồng lúa có nguy hạn hán địa bàn nghiên cứu thu đồ nguy hạn hán: Hình Sơ đồ nguy. .. hạn vụ hè thu địa bàn nghiên cứu - Nghiên cứu thành lập đồ nguy hạn hán cho đất trồng lúa vụ hè thu địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế (2005 - 2014) phân vùng bị hạn Các vùng đất trồng lúa bị hạn địa bàn