Bài viết trình bày nghiên cứu phương pháp đánh giá tình trạng hạn hán dựa trên tích hợp nhiệt độ bề mặt đất và đặc trưng thực vật trong chỉ số khô hạn theo quan hệ nhiệt độ - thực vật TVDI từ dữ liệu viễn thám. Ảnh vệ tinh Landsat được sử dụng với các phương pháp xử lý ảnh để kiểm nghiệm phương pháp đánh giá hạn hán cho vùng thử nghiệm là huyện Di Linh thuộc tỉnh Lâm Đồng.
Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 2(4):306-315 Bài Nghiên cứu Open Access Full Text Article Phương pháp đánh giá hạn hán cho vùng lãnh thổ theo quan hệ nhiệt độ bề mặt thực vật từ liệu viễn thám Trần Thị Vân* , Nguyễn Ngân Hà, Hà Quốc Việt, Nguyễn Đình Hồng Long, Hà Dương Xn Bảo TĨM TẮT Use your smartphone to scan this QR code and download this article Trước xu biến đổi khí hậu khó kiểm soát nay, sống nguồn lương thực cho người ngày bị đe dọa nghiêm trọng tình trạng hạn hán xảy thường xuyên Hiểu biết tình trạng hạn hán vùng lãnh thổ giúp người tránh rủi ro Bài báo trình bày nghiên cứu phương pháp đánh giá tình trạng hạn hán dựa tích hợp nhiệt độ bề mặt đất đặc trưng thực vật số khô hạn theo quan hệ nhiệt độ - thực vật TVDI từ liệu viễn thám Ảnh vệ tinh Landsat sử dụng với phương pháp xử lý ảnh để kiểm nghiệm phương pháp đánh giá hạn hán cho vùng thử nghiệm huyện Di Linh thuộc tỉnh Lâm Đồng Thời gian nghiên cứu mùa khô năm 2018 Các kênh phản xạ dùng để xác định tình trạng lớp phủ thực vật đại diện cho độ ẩm đất cung cấp nước cho trồng Đặc trưng thực vật đại diện số thực vật khác biệt chuẩn hóa NDVI Ngược lại, kênh hồng ngoại nhiệt dùng để tính nhiệt độ bề mặt Kết cho thấy vùng đất trống vùng đất với trồng thưa thớt thể mức độ khô hạn cao vùng phủ đầy thực vật Kết nghiên cứu minh chứng cho khả công nghệ viễn thám hỗ trợ tốt cho việc giám sát hạn hán không gian cho vùng lãnh thổ, nhằm giúp cho người có định quản lý đắn quy hoạch Từ khoá: hạn hán, lớp phủ bề mặt đất, thực vật, TVDI, viễn thám GIỚI THIỆU Khoa Môi trường Tài nguyên, trường Đại học Bách khoa, ĐHQG-HCM, Việt Nam Liên hệ Trần Thị Vân, Khoa Môi trường Tài nguyên, trường Đại học Bách khoa, ĐHQG-HCM, Việt Nam Email: tranthivankt@hcmut.edu.vn Lịch sử • Ngày nhận: 03-10-2019 • Ngày chấp nhận: 25-11-2019 • Ngày đăng: 31-12-2019 DOI : 10.32508/stdjet.v2i4.610 Bản quyền © ĐHQG Tp.HCM Đây báo công bố mở phát hành theo điều khoản the Creative Commons Attribution 4.0 International license Trong năm gần đây, biến động khó lường khí hậu tác động tiêu cực từ hoạt động người làm cho tình trạng hạn hán khắp nơi trở nên nghiêm trọng Hạn hán diễn thường xuyên hơn, vào mùa khô mùa mưa, ảnh hưởng lớn đến hoạt động sản xuất đời sống sinh hoạt người dân Theo báo cáo Viện Phân tích rủi ro Mapleocroft (England, 10/2010), Việt Nam đứng thứ 13/16 nước chịu tác động mạnh hạn hán Còn theo thống kê Trung tâm Khí tượng Thủy văn Quốc gia, vịng 50 năm qua, Việt Nam có đến 38 năm xảy hạn hán (chiếm 76%) Hạn hán nói thiên tai gây trở ngại lớn việc phát triển kinh tế - xã hội Hạn hán làm tăng khả xâm nhập mặn, giảm suất trồng, đất canh tác, dẫn tới nguy sa mạc hóa, hoang mạc hóa Ở Việt Nam, hạn hán xảy khắp nước với mức độ thời gian khác Hạn hán nhìn nhận tượng mơi trường có tính phá hoại nghiêm trọng, gây sụt giảm sản lượng nông nghiệp tăng đáng kể khả cháy rừng Theo dõi hạn hán truyền thống thường tính tốn từ số đo trạm khí tượng thủy văn Trạm quan trắc mặt đất có ưu điểm số đo ghi chép với chu kỳ đặn ngày từ đến lần quan trắc ngày, cho phép theo dõi diễn biến liên tục theo thời gian Tuy nhiên, số đo trạm quan trắc mặt đất có hạn chế phản ảnh tình hình hạn vị trí quan trắc vùng lân cận với khoảng cách lan truyền tương đối Trong hạn hán thường xảy diện rộng mặt khơng gian, khơng hồn tồn xác đánh giá tình hình hạn hán vùng lãnh thổ dựa vào số đo từ trạm quan trắc Trong phương pháp nay, việc sử dụng viễn thám để nghiên cứu vấn đề có nhiều tiềm năng, ảnh vệ tinh có khả cung cấp nhiều thơng tin hữu ích phạm vi khơng gian rộng lớn Kết hợp số đo quan trắc trạm mặt đất công nghệ hỗ trợ tốt cho việc cảnh báo, xây dựng sách quản lý mơi trường bền vững tương lai Chen cộng (1994), phát triển số thực vật dị thường (AVI – anomaly vegetation index) để nghiên cứu tác động thảm thực vật hàng năm Xiao cộng (1995) đề xuất số thực vật nước cung cấp (WSVI – Water Supplying Vegetation Index) để phát hạn hán cách kết hợp thông tin thảm thực vật từ ảnh vệ tinh NOAA cung cấp Sandholt cộng (2002) đưa số thiếu hụt nước gọi số khô hạn theo quan Trích dẫn báo này: Vân T T, Hà N N, Việt H Q, Hoàng Long N D, Xuân Bảo H D Phương pháp đánh giá hạn hán cho vùng lãnh thổ theo quan hệ nhiệt độ bề mặt thực vật từ liệu viễn thám Sci Tech Dev J - Eng Tech.; 2(4):306-315 306 Tạp chí Phát triển Khoa học Công nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 2(4):306-315 hệ nhiệt độ - thực vật (TVDI – Temperature – vegetation dryness index) dựa không gian (Ts, NDVI), xác định “giới hạn ướt” “giới hạn khô” mối quan hệ nghịch đảo với số NDVI [ ] Qin cộng (2008) phát triển số để phát hạn hán số hạn vng góc (PDI – Perpendicular Drought Index), định nghĩa đoạn thẳng song song với đường đất vng góc với đường giao gốc tọa độ đồ thị phân tán hai chiều kênh phản xạ hồng ngoại (NIR) [ ] Ở Việt Nam, tiếp cận phương pháp có nghiên cứu ứng dụng cụ thể Năm 2007, tác giả Trần Hùng nghiên cứu sử dụng tư liệu MODIS theo dõi độ ẩm đất/thực vật bề mặt, thử nghiệm với số TVDI, phân bố theo không gian thời gian (trong năm) số TVDI Kết ban đầu cho thấy hiệu việc sử dụng tư liệu MODIS với độ phân giải thời gian cao việc theo dõi biến động hệ sinh thái vùng nhiệt đới Năm 2015, nhóm tác giả Trịnh Lê Hùng Đào Khánh Hoài sử dụng ảnh LANDSAT số khô hạn TVDI để đánh giá nguy hạn hán khu vực huyện Bắc Bình, tỉnh Bình Thuận Kết nghiên cứu lập đồ nguy khô hạn giảm thiểu thiệt hại cho hạn hán gây Năm 2017, nhóm tác giả Trần Thị Vân cộng đánh giá khô hạn cho khu vực Đông Nam Bộ từ năm 2011 đến năm 2015 tập trung vào mùa khô từ tháng 11 đến tháng năm sau Nghiên cứu sử dụng liệu ảnh MODIS tổ hợp ngày MOD9A1 với độ phân giải 500m MOD11A2 với độ phân giải km xác định nhiệt độ bề mặt số khô hạn thực vật TVDI để đánh giá trình trạng khơ hạn cho khu vực Từ nghiên cứu mối quan hệ NDVI LST, nhìn chung, nghiên cứu hạn hán xuất phát từ nghiên cứu lượng xạ mặt trời mối quan hệ tương quan nhiệt độ bề mặt đất số thực vật để thể tình trạng ẩm bề mặt đất điều kiện cấp nước cho Bài báo trình bày nghiên cứu phương pháp kỹ thuật viễn thám để đánh giá hạn hán cho vùng lãnh thổ sở tích hợp nhiệt độ bề mặt số thực vật nhằm để hiểu biết tình trạng hạn hán khu vực đánh giá phân vùng hạn Khu vực nghiên cứu huyện Di Linh thuộc tỉnh Lâm Đồng, huyện có diện tích lớn tỉnh, với khí hậu nhiệt đới gió mùa vùng địa hình cao Mùa khơ tháng 11 năm trước đến tháng năm sau Đặc điểm khí hậu nói chung thuận lợi cho phát triển bố trí đất loại nhiệt đới, đặc biệt cà phê Tuy nhiên, khai thác tự nhiên mở rộng sản xuất nông nghiệp có tác động đến đổi cấu trúc lớp phủ bề mặt, đặc biệt điều kiện đất đồi Nếu không 307 liên quan đến biện pháp bảo vệ đất, khí hậu ảnh hưởng nghiêm trọng đến huyện, tăng nhiệt độ khơng khí mặt đất, bốc hơi, xói mịn bề mặt sụt lún đất PHƯƠNG PHÁP VÀ DỮ LIỆU Dữ liệu Dữ liệu dùng nghiên cứu gồm hai loại sau: Dữ liệu viễn thám ảnh vệ tinh Landsat OLI/TIRS cấp 1, chọn lựa thu nhận ngày 25/01/2018, vào mùa khô, quang mây nhằm để giảm thiểu ảnh hưởng khí điều kiện thời tiết khu vực nghiên cứu Độ phân giải khơng gian ảnh gồm nhóm: 15m kênh toàn sắc, 30m kênh phản xạ 100m kênh hồng ngoại nhiệt (gọi tắt “kênh nhiệt”) Ảnh thực tiền xử lý cho nhóm kênh ảnh phản xạ kênh ảnh nhiệt gồm bước: hiệu chỉnh xạ, hiệu chỉnh khí cắt khu vực nghiên cứu Dữ liệu khí tượng gồm nhiệt độ khơng khí, lượng mưa độ ẩm trung bình tháng năm 2018, thu thập từ trạm Khí tượng Thủy văn tỉnh Lâm Đồng với điểm quan sát Bảo Lộc Liên Khương Phương pháp tính số khơ hạn từ số đo trạm khí tượng thủy văn Phương pháp thực nhằm để đánh giá tình hình khơ hạn năm nhiều năm, từ xác định tháng khơ hạn năm để chọn ảnh viễn thám phù hợp, xử lý biểu diễn phân bố vùng hạn hán theo không gian Theo Thông tư 14/2012/TT-BTNMT ngày 26/11/2012 Kỹ thuật phát hành điều tra suy thoái đất , để tính tốn số khơ hạn từ liệu trạm khí tượng thủy văn áp dụng theo phương trình sau: Kth = K1 = E0th /Rth (1) Với, Kth - số khô hạn tháng; Rth - lượng mưa bình quân tháng (mm); E0th - bốc bình qn tháng tính theo cơng thức: E0th = 0, 0018x(T + 25)2 × (100 − U) (2) Với, T - nhiệt độ khơng khí trung bình (o C); U - độ ẩm khơng khí tương đối trung bình (%) Các mức phân cấp khô hạn theo K1 thể Bảng Phương pháp viễn thám Chỉ số khô hạn theo quan hệ nhiệt độ - thực vật TVDI Cơ sở tính tốn phân vùng hạn dựa số khô hạn theo quan hệ nhiệt độ - thực vật (Temperature Tạp chí Phát triển Khoa học Cơng nghệ – Kĩ thuật Công nghệ, 2(4):306-315 Bảng 1: Phân cấp mức khô hạn theo K1 [ ] Mức hạn Số tháng hạn K1 Bình thường