Bài viết nghiên cứu góp phần tìm kiếm phương pháp lập bản đồ khô hạn tổng hợp có hiệu quả, đơn giản và nhanh chóng, bài báo trình bày phương pháp chiết xuất, tổng hợp có trọng số các thông tin địa không gian từ dữ liệu ảnh vệ tinh để thành lập bản đồ khô hạn tỉnh Ninh Thuận, nhằm xác định các khu vực có khả năng khô hạn cao giúp cán bộ sở nông lâm nghiệp, các cơ quan chức năng có thể ngăn ngừa, giảm thiểu hoặc có những biện pháp phòng tránh, hạn chế hiện tượng khô hạn thường xuyên trên địa bàn tỉnh.
Journal of Mining and Earth Sciences Vol 61, Issue (2020) 11 - 24 11 Extracting and overlaping geospatial informations from remote sensing to mapping genegal drought of Ninh Thuan province Thao Phuong Thi Do 1, Chinh Mai Thi Duong 2, Tai Anh Le 2, Vinh Tuyet Thi Tran 1, Ha Thu Thi Nguyen Faculty of Geomatics and Land Administration, Hanoi University of Minning and Geology, Vietnam resources and Environment in Thanh Hoa, Vietnam Center for National and Administrative Boundaries, Deparment of Survey Mapping and Geographic Information Vietnam, Vietnam Branch of Hanoi University of Natural ARTICLE INFO ABSTRACT Article history: Received 19th June 2020 Accepted 03rd Aug 2020 Available online 31st Aug 2020 Drought is one of the natural phenomena that seriously affects to society in general as well as the lives of people in particular Therefore, determining early drought is necessary Remote sensing and GIS technology with extracting and overlaping tools which can assess the extent of drought from geospatial informations in a wide area Experimental area is Ninh Thuan province, where drought often occur Five indexes (TCI, VCI, SAVI, WWSVI, TVDI) are extracted from Landsat The weights according to the level of influence is determine by Analytic Hierarchy Process (AHP) Results shows current drought in five levels: no drought; low; medium; high and very high, then compared with the drought warning system in the South-central region The areas of Ninh Phuoc, Ninh Son and Phan Rang are higher drought phenomena at the time of dry season (accounting for about 60% of the total provincial area) Keywords: Genegal drought, NinhThuan, SAVI, TCI, TVDI Copyright © 2020 Hanoi University of Mining and Geology All rights reserved _ *Corresponding author E - mail: dothiphuongthao@humg.edu.vn DOI: 10.46326/JMES.2020.61(4).02 12 Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất Tập 61, Kỳ (2020) 11 - 24 Thành lập đồ khô hạn tổng hợp tỉnh Ninh Thuận phương pháp chiết xuất tổng hợp thông tin địa không gian từ liệu Landsat OLI-TIR Đỗ Thị Phương Thảo 1,*, Dương Thị Mai Chinh 2, Lê Anh Tài 2, Trần Thị Tuyết Vinh1, Nguyễn Thị Thu Hà Khoa Trắc địa - Bản đồ Quản lý đất đai , Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Việt Nam Môi trường Hà Nội Thanh Hóa, Việt Nam Trung tâm Biên giới Địa giới, Cục Đo đạc Bản đồ Thông tin Địa lý, Việt Nam Khoa Trắc địa Bản đồ, Phân hiệu Đại học Tài Ngun THƠNG TIN BÀI BÁO TĨM TẮT Quá trình: Nhận 19/6/2020 Chấp nhận 03/8/2020 Đăng online 31/8/2020 Hạn hán tượng tự nhiên có ảnh hưởng nghiêm trọng đến xã hội nói chung sống người dân nói riêng Xác định trạng để có biện pháp sớm với tình trạng khô hạn cần thiết Công nghệ viễn thám GIS công cụ chiết xuất, phân tích thơng tin địa khơng gian ưu việt đánh giá mức độ hạn hán phạm vi lãnh thổ rộng Khu vực thực nghiệm tỉnh Ninh Thuận, nơi thường xuyên xảy tượng hạn hán thiên tai (hoặc người gây ra) Năm số yếu tố thành phần chia theo cấp bậc quan trọng khác chiết xuất từ liệu Landsat gán trọng số tùy mức độ ảnh hưởng theo phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) Bản đồ kết đưa trạng khô hạn thể năm mức độ: không khô hạn, khơ hạn thấp, trung bình, cao cao, sau so sánh với hệ thống cảnh báo hạn hán khu vực Nam Trung Bộ Kết cho thấy khu vực Ninh Phước, Ninh Sơn, Phan Rang nơi có tượng khơ hạn cao thời điểm mùa khơ (chiếm khoảng 60% tổng diện tích tỉnh) Từ khóa: Khơ hạn tổng hợp, Ninh Thuận, SAVI, TCI, TVDI © 2020 Trường Đại học Mỏ - Địa chất Tất quyền bảo đảm Mở đầu Khô hạn loại thiên tai phổ biến giới, biểu lượng mưa thiếu hụt nghiêm trọng, kéo dài, làm giảm hàm lượng độ ẩm khơng khí hàm lượng nước đất, làm _ *Tác giả liên hệ E - mail: dothiphuongthao@humg.edu.vn DOI: 10.46326/JMES.2020.61(4).02 suy kiệt dịng chảy sơng suối, hạ thấp mực nước ao hồ, mực nước tầng chứa nước đất, kéo dài giai đoạn định diện rộng gây ảnh hưởng khơng nhỏ đến mơi trường, kinh tế, trị, xã hội sức khỏe người Khu vực Ninh Thuận có nhiệt độ khơng ổn định, bất thường Sự gia tăng chênh lệch nhiệt độ ngày đêm theo hướng tăng cao ban ngày, hạ thấp ban đêm; số tháng Đỗ Thị Phương Thảo nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61(4), 11 - 24 mùa khô, số nơi có tượng nhiệt độ tăng cao đột biến, gây tượng nắng nóng bình thường, khiến hạn hán gay gắt, kéo dài Lượng mưa thiếu hụt khoảng 15÷30% so với trung bình nhiều năm, chí nhiều nơi khơng có mưa, nguồn nước phục vụ sinh hoạt thiếu hụt trầm trọng nhiều nhà máy cấp nước ngừng hoạt động hạn hán (Hồng Thanh Sơn nnk., 2014) 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 đo lượng mưa nên khó thu số liệu thời gian thực dẫn đến việc thực khó khăn Bên cạnh đó, việc đầu tư hệ thống trạm quan trắc mưa cịn hạn chế, có khu vực khơng có trạm quan trắc (Lê Sâm Nguyễn Đình Vượng, 2008) Hiện nay, cơng nghệ viễn thám phát triển mạnh, số liệu từ vệ tinh với độ phân giải không gian thời gian linh hoạt sử dụng để nhận biết xuất hiện, thời gian tồn cường độ hạn hán Do đó, số liệu vệ tinh quan trắc trái đất nước giới sử dụng hiệu quả, cần quan tâm việc đánh giá trạng diễn biến khô hạn (AghaKouchak nnk., 2015) Trên giới có số tác giả sử dụng ảnh Landsat ước tính số điều kiện nhiệt độ thực vật (VTCI Vegetation Temperature Condition Index) từ nhiệt độ bề mặt (LST - Land Surface Temperature) số thực vật (NDVI - Normalized Difference Vegetation Index) để theo dõi hạn hán cho vùng đất ngập nước hồ Chad (Châu Phi) giai đoạn 1999÷2018 (Willibroad Lee, 2019; Rosalena nnk., 2014) lập đồ mức độ hạn hán xảy Bogor Regency (Indonesia) từ năm 2005 đến 2015 cách xác định số thực vật cấp nước (WSVI) chiết xuất từ ảnh Landsat OLI TIRS Landsat TM Và Ethiopia (Châu Phi), Eskinder nnk.,(2018) sử dụng liệu MOD11A2 Terra xác định số sức khỏe thực vật VHI (Vegetation Health Index) tính số hạn hán LST, NDVI, VCI (Vegetation Condition Index) TCI (Temperature Condition Index) để giám sát hạn hán nơng nghiệp ứng phó với thay đổi lượng mưa Trong nước có số nghiên cứu sử dụng ảnh viễn thám để phân tích chất lượng nước mặt giải đốn yếu tố nhiệt độ, khơ hạn, cung cấp 13 thông tin địa không gian diện rộng, qua phép phân tích đánh giá phân vùng khu vực khô hạn Tuy nhiên, nghiên cứu cịn chưa có hệ thống, số chiết xuất từ ảnh vệ tinh để tổng hợp đồ khơ hạn cịn đơn giản chưa tính đến trọng số ảnh hưởng riêng biệt chúng (Trịnh Lê Hùng Đào Khánh Hoài, 2015; Bùi Quang Huy nnk., 2016), lại đa phần sử dụng số tính tốn nội suy từ lượng mưa địi hỏi liệu quan trắc phải đồng bộ, khó có điều kiện thực tiễn Việt Nam (Vũ Thị Thu Hằng Trần Thị Thanh Hà, 2013; Trần Văn Tý nnk., 2015) Với mong muốn góp phần tìm kiếm phương pháp lập đồ khơ hạn tổng hợp có hiệu quả, đơn giản nhanh chóng, báo trình bày phương pháp chiết xuất, tổng hợp có trọng số thơng tin địa khơng gian từ liệu ảnh vệ tinh để thành lập đồ khô hạn tỉnh Ninh Thuận, nhằm xác định khu vực có khả khơ hạn cao giúp cán sở nơng lâm nghiệp, quan chức ngăn ngừa, giảm thiểu có biện pháp phịng tránh, hạn chế tượng khơ hạn thường xun địa bàn tỉnh Khu vực nghiên cứu liệu 2.1 Khu vực nghiên cứu Ninh Thuận tỉnh ven biển thuộc vùng Duyên hải Nam Trung Bộ Việt Nam, có hình thể giống hình bình hành, hai góc nhọn phía tây bắc đơng nam, có toạ độ địa lý: 11018'14" đến 12009'15" vĩ độ bắc, 108009'08" đến 109014'25" kinh độ đông (Hình 1) Địa hình thấp dần từ tây bắc xuống đông nam, bao bọc mặt núi đồng ven biển Đồi núi chiếm 63,2% diện tích tỉnh, chủ yếu núi thấp, cao trung bình từ 200÷1.000 m, đồi gị bán sơn địa chiếm 14,4% đồng ven biển chiếm 22,4% diện tích đất tự nhiên Ninh Thuận có khí hậu với đặc trưng khơ nóng, gió nhiều, bốc mạnh hệ thống núi Tây Nguyên Bình Thuận cản gió mùa tây nam - đơng bắc khơng mang mưa đến vào Ninh Thuận biến thành khơ hanh Nhiệt độ trung bình hàng năm từ 26÷270C, lượng mưa trung bình 700÷800 mm Nguồn nước phân bổ không đều, tập trung chủ yếu khu vực phía Bắc trung tâm tỉnh Nguồn nước ngầm địa bàn tỉnh 1/3 mức bình quân nước 14 Đỗ Thị Phương Thảo nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61(4), 11 - 24 Hình Khu vực nghiên cứu tỉnh Ninh Thuận Tổng số diện tích đất hoang mạc Ninh Thuận 41.021 ha, chiếm 12,21% diện tích đất tự nhiên toàn tỉnh Cho đến thực trạng hoang mạc hóa tiếp tục có chiều hướng gia tăng Hàng năm, vào mùa khô (từ tháng 12 đến tháng 9) tình trạng hạn hán, thiếu nước thường xuyên xảy ra, làm ảnh hưởng nghiêm trọng đến sản xuất hoạt động kinh tế địa phương (Hoàng Thanh Sơn nnk., 2014) 2.2 Dữ liệu Dữ liệu dùng nghiên cứu ảnh viễn thám Landsat OLI_TIR chọn với lợi có bổ sung thêm kênh phổ kênh cho phép phát mây nhỏ chỉnh sửa hiệu ứng khí quyển, kênh cịn lại cho phép thu thập thơng tin tầng nước sâu Mặt khác, kênh hồng ngoại Landsat chia làm cho phép xác định nhiệt độ xác Số hiệu cảnh ảnh tỉnh Ninh Thuận là: LC08 - L1TP - 123052 - 2018 1102 - 20181115 - 01 - T1 chụp ngày 15/11/ 2018 vào đầu mùa khô mùa hay xảy hạn hán, tải từ trang điện tử quan địa chất Hoa Kỳ (USGS) Ngoài ra, liệu đồ chuyên đề khô hạn vùng Tây Nguyên tỉnh Nam Trung Bộ Viện công nghệ Vũ trụ thành lập năm Đỗ Thị Phương Thảo nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61(4), 11 - 24 2016 thời điểm mùa khô sử dụng tài liệu hỗ trợ trình kiểm tra so sánh kết sau thành lập đồ 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: = số Plank (6,626.10-34 J.s), c vận tốc ánh sáng (2,998.108 m/s); ε - độ phát xạ bề mặt (Surface Emissivity), tính theo cơng thức: ε = εvPv + εs(1-Pv) Phương pháp nghiên cứu + (1) Trong đó: Lλ - giá trị xạ phổ (Spectral Radiance); ML, AL - hệ số chuyển đổi, cung cấp file metadata ảnh Landsat 8; Qcal - giá trị số kênh ảnh 3.1 Chiết xuất thông tin địa không gian từ liệu viễn thám 15 (2.2) Trong đó: εv, εs - độ phát xạ đặc trưng cho đất thực vật nhất; Pv - tỉ lệ thực vật pixel Pv=[(NDVI-NDVImin)/(NDVImax-NDVImin)]2 (2.3) - Xác định số tình trạng nhiệt độ TCI (Temperature Condition Index) TCI số sử dụng để xác định tình hạn hán liên quan đến nhiệt độ Chỉ số giả định thời gian hạn hán, độ ẩm đất giảm đáng kể gây ảnh hưởng đến thực vật Khi nhiệt độ cao hạn hán tăng, thực vật có xu hướng suy giảm thời kỳ sinh trưởng Khi nhiệt độ thấp khả hạn hán thấp, đa phần thuận lợi cho thảm thực vật trình phát triển (Eskinder nnk., 2018) TCI xác định theo công thức: − − = 100 ∗ (3) 3.1.1 Chiết xuất thông tin địa khơng gian nhiệt độ bề mặt Trong đó: LSTmax, LSTmin - giá trị nhiệt độ bề mặt lớn nhỏ - Phương pháp xác định nhiệt độ bề mặt LST (Land Surface Temperature) 3.1.2 Chiết xuất thông tin địa không gian thực vật Nhiệt độ bề mặt biến quan trọng nhiều tính tốn ứng dụng, thị tình trạng nhiệt động lực gây nên cân nhiệt thơng lượng khí quyển, bề mặt lớp đất mặt phụ Xác định nhiệt độ bề mặt (LST) theo công thức: - Chỉ số thực vật NDVI (Normalized Difference Vegetation Index) = 1+ (2) Trong đó: TB - giá trị nhiệt độ xạ ảnh (Đơn vị Kelvin) TB tính theo cơng thức: = (2.1) +1 Trong đó: K1, K2 - số cung cấp file metadata ảnh Landsat; λ - giá trị bước sóng trung tâm kênh hồng ngoại nhiệt; = , với số Stefan - Boltzmann (1,38.10-23 ), h = − + (4) Trong đó: NIR - kênh cận hồng ngoại; RED kênh đỏ NDVI có giá trị khoảng [-1, 1], thực tế giá trị NDVI tiến dần khơng có xanh tiến dần khu vực có mật độ thực vật cao Chỉ số NDVI cho biết, xạ gần hồng ngoại phản xạ nhiều xạ nhìn thấy, thực vật điểm ảnh (pixel) rậm rạp, dày đặc hơn, khơng có khác biệt nhiều phản xạ kênh gần hồng ngoại với kênh nhìn thấy thực vật khu vực nghèo nàn, có đồng cỏ, bụi hoang mạc (AghaKouchak nnk., 2015) 16 Đỗ Thị Phương Thảo nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61(4), 11 - 24 - Chỉ số thực vật có hiệu chỉnh ảnh hưởng đất SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index) SAVI thiết kế để giảm thiểu ảnh hưởng độ sáng đất, sử dụng để ước tính hoạt động quang hợp thảm thực vật theo dõi hạn hán SAVI biến đổi từ cơng thức tính NDVI với tham số L thêm vào để tăng độ xác cho vùng có độ che phủ thấp SAVI NDVI chủ yếu theo dõi kết thiếu hụt lượng mưa, khác biệt thoát nước thực tế tiềm năng, nhiệt độ cao thiếu hụt nước đất Hạn hán lượng mưa không giảm nhiệt độ tăng làm giảm NDVI SAVI khu vực thảm thực vật, số SAVI cung cấp thơng tin hữu ích cho việc theo dõi hạn hán (AghaKouchak nnk., 2015) = − + + ( + 1) (5) Trong đó: NIR - kênh cận hồng ngoại; RED kênh đỏ; L - hệ số diều chỉnh độ sáng đất, thông thường 0.5 - Chỉ số trạng thái thực vật VCI (Vegetation Condition Index) Giá trị VCI phản ánh thực vật phát triển xuống cấp đến mức ứng phó với thời tiết Giá trị VCI đo phần trăm khoảng từ đến 100 Giá trị cao VCI biểu thị điều kiện thực vật khỏe mạnh khu vực không hạn hán Giá trị VCI dao động khoảng 50%: thực vật phát triển bình thường, VCI > 50% : thực vật phát triển tốt VCI đạt gần mức 100% thực vật phát triển tốt (Eskinder nnk., 2018) Chỉ số trạng thái thực vật VCI xác định theo công thức: = 100 ∗ − − (6) Trong đó: NDVImax - giá trị số thực vật lớn nhất; NDVImin - giá trị số thực vật nhỏ - Chỉ số cấp nước thực vật WSVI (Water SupplyingVegetation Index) Chỉ số cấp nước thực vật WSVI số kết hợp số thực vật NDVI nhiệt độ bề mặt LST để xác định điều kiện ẩm đất Khi hạn hán xảy ra, phạm vi giá trị WSVI nằm khoảng -4,2÷+4,2, giá trị nhỏ số có nghĩa nguồn cung cấp nước thực vật hạn hán nghiêm trọng Tương tự, giá trị lớn có nghĩa hạn hán nghiêm trọng (Rosalena nnk., 2014) Chỉ số cấp nước thực vật WSVI xác định theo cơng thức tính: = (7) Trong đó: NDVI - số thực vật; LST - nhiệt độ bề mặt - Chỉ số khô hạn nhiệt độ - thực vật TVDI (Temperature Vegetation Dryness Index) Chỉ số khô hạn nhiệt độ vật sử dụng mối quan hệ nhiệt độ bề mặt độ ẩm đất (độ ẩm tương đối) để phản ánh mức độ hạn hán 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 với tình trạng thiếu nước Kết hợp nhiệt độ NDVI cung cấp thơng tin thực vật độ ẩm điều kiện bề mặt (Eskinder nnk., 2018; Rosalena nnk., 2014; AghaKouchak nnk., 2015; Trịnh Lê Hùng, 2015) Giá trị TVDI [0, 1] Giá trị lớn, độ ẩm đất thấp, mức độ hạn hán cao ngược lại TVDI xác định theo công thức: = − + − (8) Trong đó: NDVI - số thực vật; LSTmin - nhiệt độ bề mặt cực tiểu tương ứng với khoảng giá trị NDVI; LST - nhiệt độ pixel cần tính; LSTmax - nhiệt độ bề mặt cực đại tương ứng với khoảng giá trị NDVI; a, b - hệ số phương trình tuyến tính LSTmax với số thực vật NDVI 3.2 Xác định trọng số chồng gộp đồ thành phần 3.2.1 Xác định trọng số Tầm quan trọng đồ số thành phần định cách xác định trọng số yếu tố ảnh hưởng Nhóm nghiên cứu sử dụng kỹ thuật phân tích thứ bậc AHP (Analytic Hierarchy Process) để xác định trọng số AHP phương pháp phát triển Saaty (1977), công nghệ mạnh sử dụng việc định phức tạp sử dụng rộng rãi Đỗ Thị Phương Thảo nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61(4), 11 - 24 phân tích dựa GIS Một ma trận so sánh cặp sử dụng để ước lượng trọng số biến Tầm quan trọng biến chuyên gia cho điểm so sánh theo cặp Các số liệu quy mô để so sánh tầm quan trọng biến thể Hình AHP cung cấp cách xác định mức độ quán chuyên gia thông qua tỉ số quán (Consistency Ratio, CR) phải nhỏ 10% ma trận so sánh cặp sử dụng giá trị CR lớn 10% cần phải thẩm định lại trình so sánh cặp loại bỏ ý kiến 3.2.2 Chồng gộp đồ Bản đồ khơ hạn tổng hợp chồng gộp có trọng số dựa đồ số thành phần: TDVI, WSVI, VCI, SAVI, TCI theo phương pháp trung bình trọng số với sơ đồ phương pháp trình bày Hình Công thức tổng quát sau: P = Wi *Xi 17 Trong đó: P - số hạn hán; Wi - trọng số đồ số thành phần i ; Xi - điểm mức độ hạn hán đồ số thành phần i Kết thảo luận 4.1 Các đồ số thành phần Nhiệt độ số thực vật NDVI sử dụng rộng rãi để theo dõi hạn hán Tuy nhiên, riêng liệu nhiệt độ hay NDVI cho thấy đầy đủ mức độ nghiêm trọng hạn hán liệu (Eskinder Gidey nnk., 2018) sử dụng làm đầu vào để tính tốn TCI, VCI, SAVI, TVDI WSVI mơ hình tích hợp giám sát hạn hán tiên tiến theo Hình Các đồ chuẩn hóa (gán điểm) cho theo đặc điểm tiêu chí, thang bậc phân cấp theo mức độ hạn hán Bảng 4.1.1 Bản đồ số tình trạng nhiệt độ TCI (9) Hình Cách cho điểm so sánh cặp phương pháp AHP Hình Sơ đồ phương pháp thành lập đồ khô hạn tổng hợp tỉnh Ninh Thuận 18 Đỗ Thị Phương Thảo nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61(4), 11 - 24 Bảng Bảng phân cấp mức độ khô hạn với số Mức độ khô hạn Không khô hạn Khô hạn nhẹ Khô hạn Khô hạn nặng Khơ hạn nặng TCI (%) 50÷100 30÷50 20÷30 10÷20 < 10 VCI (%) 60÷100 50÷60 35÷50 20÷35 < 20 TCI thước đo phân bổ nhiệt độ khu vực tính theo phần trăm (%) Giá trị TCI dao động khoảng 50% mức nhiệt trung bình, TCI > 50% nhiệt độ bắt đầu giảm TCI đạt gần mức 100% nhiệt độ vùng thấp Do đó, giá trị TCI thấp tương ứng với sức sống thực vật giảm khô hạn thời tiết khắc nghiệt điều kiện nhiệt độ cao Tại khu vực Ninh Thuận TCI chuẩn hóa phân cấp Bảng 1, khơ hạn tập trung chủ yếu huyện Ninh Sơn Ninh Phước (Hình 4a), đặc biệt xã Mỹ Sơn (Ninh Sơn), Phước Nam, Phước Hữu, Phước Dinh (Ninh Phước) 4.1.2 Bản đồ số VCI Giá trị VCI Ninh Thuận cao phía bắc huyện Bắc Ái Ninh Hải; phía tây nam Ninh Sơn tây bắc Ninh Phước điều chứng tỏ nơi điều kiện bình thường ẩm ướt, khơng có hạn hán Các giá trị 35÷50% (màu vàng) thể diện tích hạn hán vừa phải, giá trị VCI khoảng 20÷35% (màu cam) thể tỷ lệ hạn hán nghiêm trọng giá trị VCI nhỏ 20% cho thấy hạn hán nghiêm trọng khu vực (Hình 4b) 4.1.3 Bản đồ số SAVI SAVI thích hợp với khu vực khơ cằn, thảm thực vật thưa thớt bề mặt đất lộ Trên khu vực Ninh Thuận, theo tính tốn từ SAVI, khơ hạn nặng chủ yếú tập trung khu vực huyện Ninh Phước (Hình 4c) 4.1.4 Bản đồ số WSVI Trong kết chiết tách xử lý liệu, sử dụng màu sắc chuẩn hóa phân bậc biết mức độ ẩm tạo từ WSVI Độ ẩm tỷ lệ nghịch với mức độ hạn hán Màu đỏ hiển thị nhiều hạn hán cao, đa số tập trung huyện Ninh Phước Tồn tỉnh Ninh Thuận có giá trị WSVI thấp -0,02 giá trị cao SAVI > 0,28 0,15÷0,28 0,13÷0,15 0,1÷0,13 < 0,1 TVDI 0÷0,2 0,2÷0,4 0,4÷0,6 0,6÷0,8 0,8÷1,0 WSVI > 0,015 0÷0,015 -0,01÷0 -0,02÷-0,01 < -0,02 0,015 Các mức độ hạn hán chuẩn hóa Hình 4d 4.1.5 Bản đồ số TVDI Phân cấp mức độ khô hạn bề mặt số khơ hạn nhiệt độ - thực vật TVDI trình bày Bảng Trong đó, giá trị TVDI nhỏ 0,2 tương ứng với vùng khơng có nguy hạn hán, đồ tỉnh Ninh Thuận khu vực nằm rải rác nơi bề mặt có nước, thực vật tươi tốt đất nơng nghiệp ngập nước Chỉ số TVDI khoảng 0,2÷0,4 tương ứng với khu vực có nguy khơ hạn khu vực phía bắc huyện Bác Ái, phía đơng huyện Ninh Hải phía Tây huyện Ninh Sơn; số TVDI khoảng 0,4÷0,6 tương ứng với khu vực khơ hạn trung bình thể màu vàng đồ; số khoảng 0,6÷0,8 khơ hạn, tập trung khu vực trung tâm tỉnh giá trị số TVDI lớn 0,8 khu vực có mức độ khơ hạn, tập trung phía đơng huyện Ninh Phước (Hình 4e) 4.2 Bản đồ khơ hạn tổng hợp Ninh Thuận Bản đồ khô hạn tổng hợp (Hình 4f) đồ kết hợp liệu khách quan chủ quan (ý kiến đánh giá từ chuyên gia) Bản đồ yếu tố thành phần cho điểm, phân tích AHP nhân trọng số Trọng số mức quan trọng ảnh hưởng đến khu vực khác nhau, mức độ thứ hệ thống phân cấp TVDI, WSVI, sau VCI, SAVI, cuối ảnh hưởng TCI (Bảng 2) Các trọng số tính tốn dựa ma trận kết hợp phán đoán thu từ chuyên gia lĩnh vực địa lý, có tỷ lệ quán thấp 0,1 cho khu vực nghiên cứu nên hoàn toàn tin cậy Chồng gộp đồ cơng nghệ GIS theo mơ hình sau: BĐkhth = 0.22*WSVI + 0.16*SAVI + 0.19*VCI+ 0.33*TVDI + 0.1*TCI (10) Đỗ Thị Phương Thảo nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61(4), 11 - 24 Bảng Ma trận ý kiến chuyên gia trọng số tính WSVI SAVI VCI TVDI TCI WSVI 0,67 0,75 0,4 SAVI 1,5 1,33 0,6 (a) VCI 1,33 0,5 0,4 TVDI 0,5 0,75 0,25 0,4 TCI 2,5 1,66 2,5 1,25 Trọng số 0,22 0,16 0,19 0,33 0,10 19 20 Đỗ Thị Phương Thảo nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61(4), 11 - 24 (b) (c) Đỗ Thị Phương Thảo nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61(4), 11 - 24 (d) (e) 21 22 Đỗ Thị Phương Thảo nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61(4), 11 - 24 (f) Hình Các đồ thành phần số TCI (a), VCI (b), SAVI (c), WSVI (d), TVDI (e) đồ khô hạn tổng hợp tỉnh Ninh Thuận (f) Độ xác đồ khô hạn tổng hợp 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 tổng hợp để đánh giá độ xác tổng thể Mặc dù việc so sánh trực tiếp hai đồ không hồn tồn hợp lệ tính thời gian, khơng gian tính động kiện mưa nắng, lượng bốc hơi, nhiên, kết so sánh phản ánh độ tin cậy phương pháp Bảng cho thấy khu vực huyện Ninh Sơn diện tích hạn hán chênh lệch 0,5%, khu vực thành phố Phan Rang - Tháp Chàm diện tích hạn hán chênh lệch nhiều 12,9%, điều giải thích khu vực huyện Ninh Sơn phần lớn diện tích đồi núi thấp chênh cao địa hình 1000 m), cịn khu vực thành phố Phan Rang - Tháp Chàm nơi đông dân cư, mức độ bê tơng hóa cao ảnh hưởng đến tính tốn nhiệt độ số liên quan trực tiếp đến xác định mức độ khô hạn Kết luận Cách tiếp cận kết hợp chiết xuất thông tin địa không gian từ liệu viễn thám, GIS tích hợp Đỗ Thị Phương Thảo nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61(4), 11 - 24 23 Bảng So sánh kết độ xác đồ khơ hạn khu vực Diện tích tự Diện tích hạn hán Diện tích hạn hán nhiên Bản đồ thành lập Bản đồ so sánh Khu vực km2 km2 % km2 % Huyện Bác Ái 1031,97 318 30,8 386 37,4 Huyện Ninh Sơn 773,96 427 55,2 431 55,7 Huyện Ninh Hải 571,26 111 19,5 130 22,7 Tp Phan Rang - Tháp Chàm 80,06 47 59,1 37 46,2 Huyện Ninh Phước 904,55 545 60,3 493 54,5 đa tiêu chí sử dụng phân tích thứ bậc AHP sử dụng hiệu để xác định khu vực hạn hán từ số số Trong nghiên cứu này, mức độ khô hạn phụ thuộc phần lớn vào thị nhiệt độ, thực vật Khô hạn nặng nặng xảy phần lớn huyện Ninh Phước chiếm 60% diện tích (phù hợp với thực tiễn) Kết hữu ích nhanh chóng việc xác định vùng "nguy hạn hán" cấp địa phương, sử dụng công cụ để giải mối quan tâm nguy khô hạn quy mô toàn quốc lớn Các đồ yếu tố thành phần liên quan cịn linh hoạt thay đổi tùy theo liệu cung cấp tùy theo đặc điểm địa lý khu vực nghiên cứu để tăng độ xác xác định khơ hạn tương lai Lời cảm ơn Bài báo hoàn thành với cho phép chủ nhiệm sử dụng phần kết nghiên cứu từ đề tài: “Nghiên cứu phương pháp chiết xuất tổng hợp thông tin địa không gian từ liệu viễn thám để thành lập đồ phục vụ đánh giá trạng khô hạn tỉnh Ninh Thuận” Mã số T1917 Tài liệu tham khảo AghaKouchak, A.; Farahmand, A.; Melton, F S.; Teixeira, J.; Anderson, M C; Wardlow, Brian D.; and Hain, C R., (2015) Remote sensing of drought: Progress, challenges and opportunities NASA Publications, 151 Bùi Quang Huy, Trần Trung Kiên, An Quang Hưng, Vũ Hữu Long, Nguyễn Vũ Giang, (2016) Ứng dụng tư liệu ảnh vệ tinh đa thời gian đánh giá nhanh mức độ khô hạn khu vực Tây Nguyên tỉnh Nam Trung Bộ Viện Công nghệ Vũ trụ, Báo cáo kỹ thuật 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 7, Article number: 13 Hoàng Thanh Sơn, Vũ Thị Thu Lan, Nguyễn Quang Chiến, (2014) Đánh giá tác động biến đổi khí hậu đến TNN mặt vùng khô hạn Ninh Thuận Kỷ yếu hội nghị khoa học địa lý toàn quốc lần thứ 8, 648 - 653 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 Rosalena I R., Rokhmatuloh, Revi Hernina, (2014) Water Supplying Vegetation Index (WSVI) Analysis for Drought Rate Mapping in Bogor Regency IOP Conf Series: Earth and Environmental Science 284 (2019) doi:10.1088/1755-1315/284/1/012014 Saaty T.L., (1977) A scaling method for priorities in hierarchical structures Journal of Mathematical Psychology 15, 234-281 Trần Văn Tý, Đặng Thị Thu Hoài, Huỳnh Vương Thu Minh, (2015) Xây dựng đồ hạn hán đồng sông Cửu Long bối cảnh biến đối khí hậu Tạp chí Khoa học trường Đại học Cần Thơ, số chun đề Mơi trường Biến đổi khí hậu, 226 - 233 24 Đỗ Thị Phương Thảo nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61(4), 11 - 24 Trịnh Lê Hùng, Đào Khánh Hoài, (2015) Ứng dụng viễn thám đánh giá nguy hạn hán khu vực huyện Bắc Bình, tỉnh Bình Thuận Tạp chí Khoa học Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh (70) Vũ Thị Thu Hằng, Trần Thanh Hà, (2013) So sánh vài số hạn hán vùng khí hậu Việt Nam Tạp chí khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội, Khoa học Tự nhiên Công nghệ 29(25), 51-57 Willibroad Gabila Buma and Sang-Il Lee, (2019) Multispectral Image-Based Estimation of Drought Patterns and Intensity around Lake Chad, Africa Remote Sens 11, 2534 doi:10 3390/rs11212534 ... thuật Mỏ - Địa chất Tập 61, Kỳ (2020) 11 - 24 Thành lập đồ khô hạn tổng hợp tỉnh Ninh Thuận phương pháp chiết xuất tổng hợp thông tin địa không gian từ liệu Landsat OLI-TIR Đỗ Thị Phương Thảo... phương pháp lập đồ khơ hạn tổng hợp có hiệu quả, đơn giản nhanh chóng, báo trình bày phương pháp chiết xuất, tổng hợp có trọng số thơng tin địa khơng gian từ liệu ảnh vệ tinh để thành lập đồ khô hạn. .. Hình Sơ đồ phương pháp thành lập đồ khô hạn tổng hợp tỉnh Ninh Thuận 18 Đỗ Thị Phương Thảo nnk./Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 61(4), 11 - 24 Bảng Bảng phân cấp mức độ khô hạn với số