Ứng dụng viễn thám cho tính toán và giám sát hàm lượng các chất lơ lửng trong nước tại một số hồ nội thành hà nội

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - LƯƠNG THỊ PHƯƠNG ỨNG DỤNG VIỄN THÁM CHO TÍNH TỐN VÀ GIÁM SÁT HÀM LƯỢNG CÁC CHẤT LƠ LỬNG TRONG NƯỚC TẠI MỘT SỐ HỒ NỘI THÀNH HÀ NỘI LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC Hà Nội - 2021 ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - LƯƠNG THỊ PHƯƠNG ỨNG DỤNG VIỄN THÁM CHO TÍNH TỐN VÀ GIÁM SÁT HÀM LƯỢNG CÁC CHẤT LƠ LỬNG TRONG NƯỚC TẠI MỘT SỐ HỒ NỘI THÀNH HÀ NỘI Chuyên ngành: Quản lý tài nguyên môi trường Mã số: 8850101.01 LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC CHỦ TỊCH HỘI ĐỒNG CHẤM NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC PGS.TS Đặng Văn Bào PGS.TS Nguyễn Thị Thu Hà Hà Nội - 2021 LỜI CẢM ƠN Trước hết, học viên xin gửi lời cảm ơn đến Khoa Địa lý, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội tạo điều kiện để học viên thực luận văn tốt nghiệp Học viên xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến PGS TS Nguyễn Thị Thu Hà - giảng viên Khoa Địa chất, trường Đại học Khoa học Tự nhiên người hướng dẫn khoa học học viên tận tâm dạy hướng dẫn tận tình suốt khoảng thời gian học viên thực luận văn, đồng thời học viên xin gửi lời cảm ơn đến PSG.TS Phạm Quang Vinh - người có góp ý quý báu giúp học viên hoàn thành luận văn hoàn thiện Học viên xin gửi lời cảm ơn tới đề tài NAFOSTED mã số 105.08-2013.1 đề tài KHCN thuộc hướng KHCN ưu tiên cấp Viện Hàn lâm KHCNVN, mã số: VAST01.04/19-20 hỗ trợ, tạo điều kiện để học viên tham gia nghiên cứu thực địa, khảo sát cho phép sử dụng thông tin, liệu, kết từ đề tài để học viên hoàn thành luận văn Học viên xin đồng thời gửi lời cảm ơn Trung tâm CARGIS, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - ĐHQGHN cung cấp thiết bị đo phổ trường để học viên có tư liệu để hồn thành nghiên cứu Cuối cùng, học viên xin cảm ơn thầy, cô khoa Địa lý, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên - ĐHQGHN ln nhiệt tình giảng dạy cho học viên suốt chương trình đạo tạo thạc sĩ Xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, ngày tháng năm 2021 Học viên thực Lương Thị Phương i MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i MỤC LỤC ii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT iii DANH MỤC BẢNG iv DANH MỤC HÌNH v MỞ ĐẦU .1 CHƯƠNG TỔNG QUAN VẤN ĐỀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM TRONG GIÁM SÁT CHẤT LƯỢNG NƯỚC 1.1 Cơ sở lý luận thực tiễn ứng dụng công nghệ viễn thám để giám sát chất lượng nước 1.2 Quan điểm tiếp cận phương pháp nghiên cứu 17 CHƯƠNG ĐẶC ĐIỂM CÁC HỒ NGHIÊN CỨU .30 2.1 Vị trí địa lý .30 2.2 Đặc điểm khu vực nghiên cứu 31 CHƯƠNG PHÂN BỐ TỔNG CHẤT RẮN LƠ LỬNG TRONG NƯỚC HỒ ĐÔ THỊ TẠI HÀ NỘI 39 3.1 Tính toán TSS từ ảnh Sentinel 39 3.2 Phân bố TSS nước hồ theo không gian thời gian 51 3.3 Hiện trạng diễn biến mức độ phú dưỡng hồ nghiên cứu 68 3.4 Thảo luận 76 KẾT LUẬN .84 TÀI LIỆU THAM KHẢO 86 ii DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT Tiếng Anh Tiếng Việt BĐKH Biến đổi khí hậu CSDL Cơ sở liệu GIS Geographic Information System Hệ thống thông tin địa lý KSTĐ Khảo sát thực địa QCVN Quy chẩn Việt Nam S2 Sentinel Ảnh vệ tinh Sentinel 2A Sentinel 2B SD Secchi Disk Depth Độ sâu đĩa Secchi TCVN Tiêu chuẩn Việt Nam TSS Total Suspended Solid Tổng chất rắn lơ lửng TSI Trophic State Index Chỉ số trạng thái phú dưỡng iii DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1 Danh sách điểm khảo sát thời gian tiến hành thu thập mẫu 21 Bảng 1.2 Thông tin cảnh ảnh S2 sử dụng nghiên cứu 25 Bảng 1.3 Các thông số liệu vệ tinh Sentinel-2 27 Bảng 3.1 Kết đo thông số TSS SD thực tế hồ nghiên cứu 44 Bảng 3.2 So sánh kết tính tốn thơng số TSI từ TSS từ thông số khác 70 iv DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Quy trình thực nghiên cứu 18 Hình 1.2 Sơ đồ vị trí lấy mẫu hồ nghiên cứu: a) Hồ Tây, b) Hồ Trúc Bạch c) Hồ Linh Đàm 21 Hình 1.3 Cơng tác đo phổ phản xạ mặt nước: a) chuẩn bị máy, b) đo phổ phản xạ 22 Hình 1.4 Đo độ thấu quang nước sử dụng đĩa Secchi .22 Hình 1.5 Phân tích mẫu nước phịng thí nghiệm 24 Hình 1.6 Ảnh vệ tinh sentinel 2, level 2A thu thập từ ESA thông qua tảng Google earth Engine 28 Hình 1.7 Ảnh vệ tinh Sentinel 2, level 1C hiệu chỉnh khí cơng cụ sen2cor ngơn ngữ lập trình python 28 Hình 1.8 Ảnh trước (a) ảnh sau (b) hiệu chỉnh khí 29 Hình 2.1 Vị trí khu vực nghiên cứu 30 Hình 2.2 Cơ cấu Tổng sản phẩm địa bàn năm 2019 TP Hà Nội .34 Hình 2.3 Một góc hồ Trúc Bạch chụp vào ngày 18/05/2020 37 Hình 2.4 Nước mặt hồ Linh Đàm vị trí cống thải a) đầu đường Lê Đức Thọ, b) góc hồ gần tịa nhà HH Linh Đàm (Ảnh chụp vào ngày 19/03/2019) 38 Hình 3.1 Phổ phản xạ mặt nước Hồ Tây 40 Hình 3.2 Phổ phản xạ mặt nước hồ Linh Đàm 40 Hình 3.3 Phổ phản xạ mặt nước hồ Trúc Bạch 40 Hình 3.4 Diễn biến kết đo hàm lượng TSS (a) SD (b) nước hồ Tây (HT), hồ Linh Đàm (LD) hồ Trúc Bạch (TB) đợt thực địa năm 2019 2020 44 Hình 3.5 Tương quan R2 giá trị TSS đo từ 77 điểm đo phổ phản xạ mặt nước ứng với kênh ảnh Sentinel-2 47 Hình 3.6 Tương quan R2 giá trị TSS đo từ 77 điểm đo phổ phản xạ mặt nước ứng với tỉ số kênh ảnh Sentinel-2 sử dụng dải sóng đỏ .48 v Hình 3.7 Tương quan R2 giá trị TSS đo từ 77 điểm đo phổ phản xạ mặt nước ứng với tỉ số kênh ảnh Sentinel-2 sử dụng dải sóng xanh lục 49 Hình 3.8 Thử nghiệm dạng phương trình tuyến tính để xác định dạng phương trình phù hợp tính tốn TSS từ ảnh Sentinel 2A 50 Hình 3.9 Sai số TSS đo thực tế TSS tính tốn từ phương trình hàm mũ sử dụng liệu 10 điểm đo hồ Trúc Bạch 51 Hình 3.10 Sơ đồ phân bố hàm lượng TSS nước Hồ Tây tính tốn từ ảnh Sentinel-2 thu vào ngày a) 09/03/2020 b) 09/11/2020 52 Hình 3.11 Hình ảnh thực tế nước mặt Hồ Tây chụp vào tháng 6/2020 53 Hình 3.12 Sơ đồ phân bố hàm lượng TSS nước Hồ Trúc Bạch tính tốn từ ảnh Sentinel-2 thu vào ngày a) 09/03/2020 b) 09/11/2020 53 Hình 3.13 Hình ảnh thực tế nước mặt hồ Trúc Bạch chụp vào tháng 6/2020 54 Hình 3.14 Sơ đồ phân bố hàm lượng TSS nước Hồ Linh Đàm tính tốn từ ảnh Sentinel-2 thu vào ngày a) 09/03/2020 b) 09/11/2020 55 Hình 3.15 Sơ đồ biểu diễn phân bố hàm lượng TSS nước mặt hồ nghiên cứu năm 2020: a) cảnh ảnh tháng b) cảnh ảnh tháng 11 tính tốn từ ảnh S2 56 Hình 3.16 So sánh hàm lượng TSS trung bình hồ tháng tháng 11 năm 2020 56 Hình 3.17 Diễn biến thay đổi hàm lượng TSS nước Hồ Tây theo tháng năm 2019 58 Hình 3.18 Biểu đồ biểu diễn hàm lượng TSS trung bình nước hồ Tây qua tháng năm 2019 58 Hình 3.19 Diễn biến thay đổi hàm lượng TSS nước Hồ Tây theo tháng năm 2020 59 Hình 3.20 Biểu đồ Diễn biến thay đổi hàm lượng TSS nước Hồ Tây theo tháng năm 2020 60 vi Hình 3.21 Diễn biến thay đổi hàm lượng TSS nước Hồ Trúc Bạch theo tháng năm 2019 60 Hình 3.22 Biểu đồ diễn biến thay đổi hàm lượng TSS trung bình nước Hồ Trúc Bạch theo tháng năm 2019 61 Hình 3.23 Diễn biến thay đổi hàm lượng TSS nước Hồ Trúc Bạch theo tháng năm 2020 61 Hình 3.24 Biểu đồ diễn biến thay đổi hàm lượng TSS trung bình nước Hồ Trúc Bạch theo tháng năm 2020 62 Hình 3.25 Diễn biến thay đổi hàm lượng TSS nước Hồ Linh Đàm theo tháng năm 2019 63 Hình 3.26 Biểu đồ diễn biến thay đổi hàm lượng TSS trung bình nước Hồ Linh Đàm theo tháng năm 2019 64 Hình 3.27 Diễn biến thay đổi hàm lượng TSS nước Hồ Linh Đàm theo tháng năm 2020 64 Hình 3.28 Biểu đồ diễn biến thay đổi hàm lượng TSS trung bình nước Hồ Linh Đàm theo tháng năm 2020 65 Hình 3.29 Diễn biến hàm lượng TSS trung bình tháng nước hồ nghiên cứu giai đoạn 2016-2020 65 Hình 3.30 Sơ đồ diễn biến hàm lượng TSS tháng nước hồ nghiên cứu giai đoạn 2016-2020 66 Hình 3.31 Diễn biến hàm lượng TSS trung bình tháng 10 nước hồ nghiên cứu giai đoạn 2015-2019 .67 Hình 3.32 Sơ đồ diễn biến hàm lượng TSS tháng 10 nước hồ nghiên cứu giai đoạn 2015-2019 67 Hình 3.33 Thử nghiệm dạng phương trình tuyến tính để xác định dạng phương trình phù hợp tính tốn TSS từ ảnh Sentinel 2A 69 Hình 3.34 Xác định mối quan hệ TSS TSI (RMSE=1,7) 69 vii Hình 3.35 Sơ đồ phân bố TSI nước Hồ Tây ngày 18/06/2016 .71 Hình 3.36 Sơ đồ phân bố TSI nước hồ Linh Đàm ngày 18/06/2016 71 Hình 3.37 Sơ đồ phân bố TSI nước hồ Trúc Bạch ngày 18/05/2020 .72 Hình 3.38 Sơ đồ phân bố TSI nước hồ nghiên cứu vào tháng năm 2020 74 Hình 3.39 Mức độ phú dưỡng qua tháng so sánh với bảng số dinh dưỡng Carslon Simspon 75 Hình 3.40 Biểu đồ nhiệt độ, lượng mưa trung bình tháng thành phố Hà Nội năm 2018 2019 .76 Hình 3.41 Diễn biến thay đổi hàm lượng TSS trung bình số TSI trung bình qua tháng năm 2019 .77 Hình 3.42 Diễn biến thay đổi hàm lượng TSS trung bình số TSI trung bình qua tháng năm 2020 .77 Hình 3.43 Dân số trung bình (triệu người) địa bàn thành phố Hà Nội từ năm 2015 đến năm 2019 78 viii 100 80 65.11 68.23 70.12 60 40 37.64 38.28 39.03 86.83 76.73 72.13 71.43 45.58 41.02 40.32 75.04 55.59 43.9 20 Tháng 2Tháng 4Tháng 5Tháng 6Tháng Tháng Tháng Tháng 10 11 12 TSS (mg/L) TSI Hình 3.41 Diễn biến thay đổi hàm lượng TSS trung bình số TSI trung bình qua tháng năm 2019 100 80 65.60 67.00 72.00 37.8 37.43 38.72 70.00 74.31 75.53 75.78 37.44 38.82 40.03 40.28 60 40 85.64 50.06 20 Tháng 2Tháng 3Tháng 4Tháng 5Tháng 6Tháng 8Tháng Tháng 11 TSS (mg/L) TSI Hình 3.42 Diễn biến thay đổi hàm lượng TSS trung bình số TSI trung bình qua tháng năm 2020 3.4.1.2 Yếu tố nhân sinh Nước thải bắt nguồn từ khu dân cư, đô thị, từ quan, trường học, bệnh viện có thành phần thường chứa hàm lượng chất dinh dưỡng cao (N, P) Việc nước thải sinh hoạt thành phố Hà Nội lớn thành phần có chứa nhiều loại bột giặt chất tẩy rửa (chứa N, P) theo dịng thải chảy xuống hồ ngun nhân gây phú dưỡng cho hồ Mặc dù nhu cầu xả nước thải thành phố Hà Nội lớn, nhiên, theo thống kê Sở Xây dựng Hà Nội, Thủ có nhà máy xử lý nước thải, đáp ứng 22% số lượng nước thải ngày, tới 78% xả thẳng mơi trường [3] Đó ngun nhân khiến hàng loạt kênh, mương, sông Hà Nội bị ô nhiễm nghiêm trọng 77 Triệu người 8.2 7.8 7.6 7.4 7.2 6.8 6.6 8.0939 7.216 7.3284 7.4201 7.5207 Năm 2015 Năm 2016 Năm 2017 Năm 2018 Năm 2019 Hình 3.43 Dân số trung bình (triệu người) địa bàn thành phố Hà Nội từ năm 2015 đến năm 2019 Nguồn: [5] Theo thống kê, dân số trung bình địa bàn thành phố Hà Nội năm 2015 xấp xỉ 7,2 triệu người, đến năm 2019 số tăng lên thành xấp xỉ 8,1 triệu người (Hình 3.43) Dân số tăng nhanh kéo theo nhu cầu sử dụng nước sinh hoạt địa bàn thủ ngày gia tăng, với lượng nước thải sinh hoạt, y tế, nước thải từ khu công nghiệp tăng theo Phần lớn nguồn nước thải chưa qua xử lý xử lý phần, chưa triệt để xả thải trực tiếp môi trường thông qua sông, hồ, kênh rạch địa bàn thành phố, làm gia tăng ô nhiễm môi trường vượt khả dung hòa tự làm hồ Không làm thay đổi màu sắc, gây mùi hôi khó chịu hồ, sơng, nguồn nước thải sinh hoạt từ hộ gia đình, nhà hàng, quán ăn chưa qua xử lý xả trực tiếp môi trường làm cho lượng phốt-pho ni-tơ ao, hồ, sông địa bàn thành phố tăng mạnh, tạo mơi trường thuận lợi cho lồi thực vật tảo phát triển, sinh trưởng nhanh, làm gia tăng tượng phú dưỡng hồ Các ô nhiễm làm tăng nồng độ chất hữu cơ, vượt khả tự làm hồ, dẫn đến suy thoái chất lượng nước, thiếu hụt oxy, tăng lượng trầm tích hồ, khiến cho nước ao hồ đục bẩn, có nhiều hồ, ao nước biến thành màu đen, hệ thống sinh thái bị đe dọa rối loạn nghiêm trọng Khơng thế, với đặc tính sinh học sinh trưởng, phát triển nhanh, nhiên vòng đời lại ngắn, tảo loài thực vật khác chết tích tụ lượng lớn đáy ao, hồ làm giảm thể tích hồ 78 Cùng với đó, q trình phân hủy tảo đáy hồ cần lượng lớn oxy nước, làm giảm lượng oxy hịa tan nước hồ, gây ảnh hưởng đến môi trường sống loài động vật thủy sinh khác Ngoài ra, gia tăng chất thải rắn, chất thải xây dựng (gạch, đá, xi măng, đất, cát),… xuống lòng hồ cách thiếu kiểm soát chặt chẽ, thiếu ý thức người dân làm cho độ sâu lòng hồ suy giảm rõ rệt Cùng với lượng trầm tích tích tụ ngày nhiều từ chất thải sinh hoạt khác vừa làm cho nước hồ bị ô nhiễm, vừa dần biến hồ thành ao tù, nước đọng nguồn phát sinh nhiều dịch bệnh, đồng thời khiến diện tích lịng hồ giảm đáng kể, chí có nguy biến 3.4.2 Đánh giá mức độ phú dưỡng nước hồ từ TSS So sánh với chuẩn đánh giá hàm lượng TSS nước thủy vực nội địa B1 QCVN 08:2015/BTNMT, năm 2019 2020 có tháng 11 tháng có hàm lượng TSS trung bình vượt quy chuẩn (hàm lượng TSS trung bình vượt 50mg/L) Tuy nhiên số trạng thái phú dưỡng sau đánh giá hồ cho thấy nước hồ nghiên cứu đạt từ mức phú dưỡng đến siêu phú dưỡng Điều cho thấy đánh giá hàm lượng TSS hồ chưa thể khẳng định chất lượng nước hồ có đảm bảo hay khơng Trên thực tế, hàm lượng TSS nước vùng nước hồ thường thấp so với vùng nước sông hay cửa sông Lý nước sơng chịu tác động lớn chế độ thuỷ động lực Sự chuyển động nước không ngừng, trôi nhiều loại vật chất vơ cơ, chủ yếu trầm tích Trong đó, vùng hồ có diện tích nhỏ chuyển động nước lại hạn chế, điều tạo hội cho loài tảo phát triển mạnh mẽ Hơn nữa, với chức chứa đựng hồ lỗng chất thải (nhất chất thải sinh hoạt chứa nhiều hàm lượng dinh dưỡng) khiến cho tảo phát triển mạnh Chất rắn hữu tảo thường có khối lượng thấp chất rắn lơ lửng bùn cát hay trầm tích Do so sánh TSS nước hồ với quy chuẩn cần cân nhắn kĩ mơi trường nước mang tính chất phức tạp hơn, đánh giá hàm lượng chất lơ lửng chưa thể phán ánh mức độ ô nhiễm hay cụ thể mức độ phú hưỡng nước hồ Chính vậy, đánh giá mức độ phú dưỡng nước hồ từ tính tốn hàm lượng chất lơ lửng điều cần thiết 79 3.4.3 Các giải pháp giám sát đánh giá chất lượng nước hồ từ ảnh Sentinel 3.4.3.1 Tích hợp viễn thám với phương pháp quan trắc giám sát truyền thống Các nghiên cứu sử dụng công nghệ viễn thám nhằm giám sát tính tốn thơng số chất lượng mơi trường nước chứng minh tính thích hợp hiệu công cụ Tuy nhiên, nhìn vào số khía cạnh, ta nhận thấy vài hạn chế, điều khiến người sử dụng cần phải cân nhắc kĩ lưỡng thực ứng dụng viễn thám Thứ nhất, mô hình phát triển từ liệu viễn thám địi hỏi phải hiệu chuẩn kiểm chứng cách sử dụng phép đo chỗ sử dụng vùng nghiên cứu không bị bao phủ mây Thứ hai, số trở ngại mặt không gian, thời gian độ phân giải quang phổ nhiều cảm biến quang học hạn chế việc áp dụng liệu viễn thám để đánh giá chất lượng nước Ngoài ra, phức tạp đặc tính quang học vùng nước nói chung vùng nước nội địa nói riêng làm giảm khả ứng dụng viễn thám Ở Việt Nam, viễn thám phương pháp áp dụng nhiều thập kỉ gần đây, nhiên việc áp dụng viễn thám để nghiên cứu đánh giá chất lượng nước lại chưa nhiều nghiên cứu thực nên cịn nhiều hạn chế tranh cãi độ xác kết Xét phương pháp tuyền thống thường dùng cần thực quan trắc thông số mơi trường nước, vấn đề bật phương pháp thường gây tốn mặt thời gian, tài hạn chế quan trắc thể cách rời rạc theo điểm Do đó, hạn chế lớn phương pháp truyền thống liệu thu thập đại diện cho khu vực hạn chế quanh điểm quan trắc Để đạt độ xác cao so với thực tế việc thu thập dày số liệu mẫu nước điều cần thiết, nhiên điều lại gây nên trở ngại khơng nhỏ kinh phí thực Chính vậy, kết hợp phương pháp công nghệ đại với phương pháp quan trắc giám sát truyền thống giải pháp mang lại hiệu đáng mong đợi, chất lượng ảnh vệ tinh cung cấp miễn phí ngày cải thiện với độ phân giải cao 80 Việc phối hợp ưu phương pháp tạo điều kiện nâng cao hiệu giám sát trạng phú dưỡng hồ nghiên cứu (Hồ Tây, hồ Trúc Bạch hồ Linh Đàm) nói riêng nội nói chung cách thống đồng bộ, nhờ việc định nhà quản lý môi trường có thêm sở khoa học, giúp cho việc áp dụng giải pháp quản lý sử dụng nguồn tài nguyên nước hiệu phù hợp với thực tế Bên cạnh giải pháp nhằm nâng cao hiệu sử dụng liệu ảnh vệ tinh giám tình trạng phú dưỡng hồ, số giải pháp cần thiết đưa để tăng cường ứng dụng viễn thám giám sát chất lượng mặt nước hồ bao gồm: - Sử dụng liệu ảnh vệ tinh có độ phân giải cao hơn, chất lượng tốt với chu kì lặp lại ngắn tốt nhằm bao quát, giám sát chất lượng nước hồ - Bố trí nhiệm vụ quan trắc giám sát nước hồ phương pháp viễn thám thành nhiệm vụ thường xuyên cố định thay mang tính thời vụ phụ thuộc - Tăng cường phát triển hệ thống trạm quan trắc tự động, trạm có nhiệm vụ cung cấp thơng tin khai thác, sử dụng nguồn nước, thông tin số lượng, chất lượng nước cách tự động, đầy đủ kịp thời để xảy cố môi trường nước tảo nở hoa, cá chết, nước bốc mùi kịp thời xử lý nhiều hồ có liên quan với Bên cạnh đó, thông tin nên linh hoạt thu thập lưu trữ để đóng góp vào sở liệu quốc gia, góp phần phục vụ cho nghiên cứu mang tính vi mơ vĩ mơ - Cần phải đào tạo nâng cao kĩ cho cán giám sát quản lí hệ thống quan trắc để việc đầu tư công cụ, thiết bị giám sát hoạt động cách hiệu Như vậy, với sở liệu đầy đủ kết hợp với công cụ viễn thám, hoạt động giám sát tài nguyên nước hồ trở nên nhanh chóng, đưa biện pháp xử lí kịp thời gặp cố ngồi ý muốn 81 3.4.3.2 Hoàn thiện hệ thống văn quy phạm pháp luật, đưa công nghệ viễn thám thành cấu phần hệ thống giám sát tài nguyên mơi trường Đi theo xu chung q trình phát triển xã hội ngày tăng cường việc ứng dụng cơng nghệ vào quy trình Quản lý Nhà nước, nước ta bước dần tới mục tiêu luật hóa để quản lý hoạt động viễn thám Một số văn pháp luật liên quan đến lĩnh vực viễn thám mà Việt Nam ban hành bao gồm: - Nghị định số 102/2008/NĐ-CP ngày 15 tháng năm 2008 Chính phủ thu thập, quản lý, khai thác sử dụng liệu tài nguyên môi trường; - Nghị định số 45/2015/NĐ-CP ngày 06 tháng năm 2015 Chính phủ hoạt động đo đạc đồ; - Quyết định số 81/2010/QĐ-TTg ngày 13 tháng 12 năm 2010 Thủ tướng Chính phủ thu nhận, lưu trữ, xử lý, khai thác sử dụng liệu viễn thám quốc gia - Nghị định số 03/2019/NĐ-CP ngày 04 tháng 01 năm 2019 Chính phủ Hoạt động Viễn thám Quy định hệ thống thu nhận liệu ảnh viễn thám; thu nhận, lưu trữ, cấp, xử lý, khai thác sử dụng liệu ảnh viễn thám; xây dựng sở liệu ảnh viễn thám Có thể nói tính pháp lý hệ thống văn quy phạm pháp luật, tiêu chuẩn, quy chuẩn kỹ thuật viễn thám Việt Nam hạn chế tầm Quyết định Thủ tướng Chính phủ, chưa xây dựng Luật viễn thám, mà chưa có cơng cụ, thể chế đủ mạnh, có đủ nguồn lực, lực để thống điều chỉnh việc quản lý thực thi hoạt động Nhà nước viễn thám nói chung ứng dụng viễn thám giám sát chất lượng nước nói riêng Ngồi ra, chế tài để xử lý việc khai thác sử dụng liệu viễn thám chồng chéo gây lãng phí đầu tư ngân sách thiếu Để tăng cường ứng dụng công nghệ viễn thám quan trắc, giám sát chất lượng nước loại tài nguyên môi trường khác cần đẩy nhanh việc xây dựng, trình Chính phủ ban hành Nghị định hoạt động viễn thám; văn hướng 82 dẫn áp dụng Nghị định, sách ứng dụng phát triển cơng nghệ viễn thám, tiêu chuẩn hóa định dạng định chuẩn ứng dụng phát triển công nghệ viễn thám; quy chế quản lý, trao đổi cung cấp thông tin viễn thám, sử dụng chung sở viễn thám liên ngành; lưu trữ, khai thác sử dụng thông tin, số liệu điều tra nhằm nâng cao hiệu tiết kiệm đầu tư cho Nhà nước Bên cạnh đó, để khắc phục hạn chế tiếp tục đẩy mạnh thành tựu có viễn thám quan trắc, giám sát chất lượng mơi trường nói chung mức độ phú dưỡng hồ nội địa nói riêng cần phải bổ sung nghiên cứu mang tính hệ thống, xây dựng khung pháp lý hoạt động quản lý viễn thám công tác giám sát quản lý môi trường nước 83 KẾT LUẬN Trong nghiên cứu, luận văn sử dụng liệu ảnh vệ tinh Sentinel 2A 2B từ tháng 10 năm 2015 đến tháng 11 năm 2020 kết hợp với kết đợt khảo sát thực địa Hồ Tây, hồ Trúc Bạch hồ Linh Đàm vào ngày 13/08/2019, ngày 19/03/2019, ngày 02/06/2020 ngày 22/07/2020 để tính tốn hàm lượng TSS nước hồ Từ kết tính tốn hàm lượng TSS áp dụng để đánh giá giám sát mức độ phú dưỡng hồ nghiên cứu khoảng thời gian Kết nghiên cứu đạt sau: Phương trình tính tốn hàm lượng TSS hồ nghiên cứu có dạng hàm mũ e dựa tỷ số kênh phổ cận hồng ngoại (B5) kênh phổ đỏ (B4) ảnh Sentinel-2A 2B (R2 = 0,83 RMSE=7,68-nhỏ 15% giá trị TSS trung bình đo được); Hàm lượng TSS hồ có xu hướng phân bố khơng gian sau: hàm lượng có giá trị cao tập trung phần rìa bờ đặc biệt cao số vị trí gần với cống thải (hồ Trúc Bạch), vị trí gần khu dân cư (hồ Linh Đàm) gần với số địa điểm cung cấp dịch vụ giải trí du lịch (cơng viên nước Hồ Tây, phủ Tây Hồ), hàm lượng có giá trị thấp thường phân bố vị trí hồ; Theo thời gian, giá trị TSS hồ nghiên cứu cho thấy xu hướng tăng dần qua tháng năm (2019 2020) đồng thời tăng dần qua năm (từ năm 2015 đến năm 2020) so sánh thời điểm tháng năm TSI tính từ kết TSS nước cho thấy kết tính tốn phù hợp với kết công bố trạng phú dưỡng hồ Hà Nội Kết tính toán mức độ phú dưỡng hồ nội thành Hà Nội tháng năm 2020 thể hồ trạng thái phú dưỡng cao đến siêu phú dưỡng với TSI khoảng từ 65-84 Qua nghiên cứu này, ảnh Sentinel 2A 2B với độ phân giải không gian kênh đa phổ 10m x 10m, thiết kế kênh phổ chứng minh phù hợp cho việc áp dụng giám sát chất lượng nước hồ nội địa có diện tích tương 84 đối nhỏ Trong thời gian tới, nghiên cứu tương tự nên áp dụng cho khu vực hồ nước chịu ảnh hưởng hoạt động nhân sinh để so sánh đánh giá độ xác phương pháp tính để hiểu rõ trình phú dưỡng xảy hồ nội địa nói chung hồ Hà Nội nói riêng, từ có giải pháp giảm thiểu nhiễm môi trường cân sinh thái hồ cách hiệu So với nước phát triển giới, ứng dụng viễn thám quản lý giám sát mơi trường tài ngun thiên nhiên nói chung tài nguyên nước mặt nói riêng nước ta phương pháp nên gặp nhiều khó khăn ứng dụng Để nâng cao hiệu sử dụng liệu ảnh vệ tinh giám sát chất lượng nước mặt hồ nội địa, cần đẩy mạnh công tác nghiên cứu khoa học, tiếp tục bổ xung hoàn thiện thể chế pháp lý, xây dựng quy trình giám sát cụ thể có kế hoạch chuyển giao cho quan chức địa phương 85 TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng Việt Bộ Tài nguyên Môi trường (2018) Sở Xây dựng Hà Nội phản hồi Bài viết ô nhiễm hồ Trúc Bạch Báo điện tử Tài nguyên môi trường, truy cập ngày 24/02/2021 Bộ Tài nguyên Môi trường (2018) Hà Nội: Đến Hồ Trúc Bạch hết ô nhiễm? Báo điện tử Tài nguyên môi trường, truy cập ngày 24/02/2021 Bộ Tài nguyên Môi trường (2019) 78% nước thải Hà Nội xả thẳng môi trường Báo điện tử Tài nguyên môi trường, truy cập ngày 24/02/2021 Bộ Tài nguyên Môi trường (2020) Hà Nội: Ngang nhiên đổ phế thải “bức tử” ven hồ Linh Đàm Báo điện tử Tài nguyên môi trường, truy cập ngày 24/02/2021 Cục thống kê thành phố Hà Nội (2020) Niên giám thống kê Hà Nội 2019 Hà, N T T., Cảnh, B Đ., Thảo, N T P & Nhị, B T (2016) Thử nghiệm mơ hình hóa phân bố không gian hàm lượng chlorophyll-a số trạng thái phú dưỡng nước Hồ Tây sử dụng ảnh Sentinel-2A VNU Journal of Science: Earth Environmental Sciences, 32(2S) Lê Thu Hà & Bùi Thị Hoa (2005) Hiện trạng hồ Hà Nội Hồ Thanh Hải (2010) Về tình trạng mơi trường hồ Hà Nội thử nghiệm xử lý chất lượng nước Paper presented at the Hội thảo: Cải tạo Môi trường hồ Hà Nội, ngày 29/4/2010 Trương Quang Hải & Nguyễn Cao Huần (1999) Nghiên cứu tình hình sử dụng đất đai mối liên quan với hoạt động kinh tế bảo vệ môi trường nước khu vực Hồ Tây 10 Đinh Thị Thu Hiền, Trần Xuân Trường & Nguyễn Văn Trung (2018) Nghiên cứu phương pháp xác định thông số chất lượng nước mặt từ tư liệu ảnh vệ tinh quang học VnREDSat-1A Tạp chí Tài nguyên Môi trường, 24(1), 2326 11 Nguyễn Thị Hưởng (2011) Đánh giá diễn biến chất lượng nước hồ Hà Nội giai đoạn 2006-2010: Luận văn ThS Khoa học môi trường bảo vệ môi trường: 60 85 02 Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, 12 Nguyễn Thùy Linh, Nguyễn Thị Hoa, Nguyễn Thị Thu Hà, Đặng Trung Tú & Phạm Quang Vinh (2020) Đánh giá giám sát trạng phú dưỡng nước hồ Trúc Bạch theo không gian thời gian sử dụng ảnh vệ tinh SENTINEL 2A Tạp chí Kinh tế mơi trường, 166, 75-79 13 Nguyễn Thùy Linh, Phạm Thị Hương Thảo, Lương Thị Phương, Vũ Thị Hân, Nguyễn Thị Thu Hà & Phạm Quang Vinh (2019) Nghiên cứu sử dụng ảnh Sentinel-2B đánh giá mức độ phú dưỡng hồ Linh Đàm, Quận Hoàng Mai, 86 Hà Nội VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, 35(4), 88-96 14 Nguyễn Thị Bích Ngọc, Vũ Duy An, Lê Thị Phương Quỳnh, Nguyễn Bích Thủy, Lê Đức Nghĩa, Dương Thị Thủy & Hồ Tú Cường (2017) Đánh giá mức độ phú dưỡng số hồ nội thành Hà Nội Tạp chí Khoa học Cơng nghệ, 55(1), 84-92 15 Nguyễn Quốc Phi, Nguyễn Thị Hạnh Như, Nguyễn Đức Mạnh, Lê Phú Cường, Lê Văn Huy, Lê Hải Hoàn & Nguyễn Thị Ánh Nguyệt (2014) Nghiên cứu đánh giá chất lượng nước mặt khu vực ven biển Cửa Đáy ứng dụng công nghệ viễn thám Paper presented at the Kỷ yếu Hội thảo Ứng dụng GIS toàn quốc 2014 16 Trần Thị Phương (2012) Phân tích đánh giá hàm lượng kim loại nặng số nhóm sinh vật hai hồ Trúc Bạch Thanh Nhàn Thành phố Hà Nội (Luận văn ThS Sinh học: 60 42 60) Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQGHN, 17 Trịnh Thị Thanh (2010) Nghiên cứu đánh giá chất lượng nước mặt khu vực ven biển Cửa Đáy ứng dụng công nghệ viễn thám Paper presented at the Hội thảo khoa học quốc tế kỷ niệm 1000 năm Thăng Long – Hà Nội phát triển bền vững thủ Hà Nội văn hiến, anh hùng, hịa bình 18 Tiên, N T H., Vân, N S., Nguyên, V T H., Thoa, K T., Tuân, N Đ & Vạn, K V (2018) Hiện trạng môi trường nước, trầm tích Hồ Tây (Hà Nội) đề xuất số giải pháp bảo vệ nguồn lợi thủy sản Tạp chí Khoa học Nông nghiệp Việt Nam, 16(5), 464-472 19 Tổng cục thống kê (2020) Website tổng cục thống kê http://gso.gov.vn 20 Trung tâm nghiên cứu môi trường cộng đồng (2015) Báo cáo Hồ Hà Nội 2015 21 UBND Quận Hoàng Mai (2017) Báo cáo Kinh tế xã hội năm 2016 quận Hoàng Mai 22 Hoàng Thị Lê Vân, Lê Ngọc Cầu, Bạch Quang Dũng, Nguyễn Thị Kim Anh, Nguyễn Văn Tiến, Nguyễn Trường Giang & Anh, N K (2018) Đánh giá trạng nước hồ Tây Tạp chí Khoa học biến đổi khí hậu, 8, 58-62 Tiếng Anh 23 Bui, Q L., Harada, M & Hiramatsu, K (2013) Dynamics of water quality in the Truc Bach Lake, Hanoi Capital, Vietnam Journal of the Faculty of Agriculture, Kyushu University, 58(1), 145-151 24 Caballero, I., Steinmetz, F & Navarro, G (2018) Evaluation of the first year of operational Sentinel-2A data for retrieval of suspended solids in medium-to high-turbidity waters Remote Sensing of Environment, 10(7), 982 25 Carder, K., Chen, F., Cannizzaro, J., Campbell, J & Mitchell, B (2004) Performance of the MODIS semi-analytical ocean color algorithm for chlorophyll-a Advances in Space research, 33(7), 1152-1159 26 Carlson, R (1977) A trophic state index for lakes: Limnology and Oceanography 87 27 Carlson, R E & Simpson, J (1996) A coordinator’s guide to volunteer lake monitoring methods North American Lake Management Society, 96, 305 28 Chen, Z., Curran, P J & Hansom, J D (1992) Derivative reflectance spectroscopy to estimate suspended sediment concentration Remote Sensing of Environment, 40(1), 67-77 29 Dekker, A G., Vos, R & Peters, S (2002) Analytical algorithms for lake water TSM estimation for retrospective analyses of TM and SPOT sensor data International Journal of Remote Sensing, 23(1), 15-35 30 Drusch, M., Del Bello, U., Carlier, S., Colin, O., Fernandez, V., Gascon, F., Martimort, P (2012) Sentinel-2: ESA's optical high-resolution mission for GMES operational services Remote Sensing of Environment, 120, 25-36 31 Du, Y., Zhang, Y., Ling, F., Wang, Q., Li, W & Li, X (2016) Water bodies’ mapping from Sentinel-2 imagery with modified normalized difference water index at 10-m spatial resolution produced by sharpening the SWIR band Remote Sensing of Environment, 8(4), 354 32 Eleveld, M A (2012) Wind‐induced resuspension in a shallow lake from Medium Resolution Imaging Spectrometer (MERIS) full‐resolution reflectances Water resources research, 48(4) 33 Feng, L., Hu, C., Han, X., Chen, X & Qi, L (2015) Long-term distribution patterns of chlorophyll-a concentration in China’s largest freshwater lake: MERIS full-resolution observations with a practical approach Remote Sensing, 7(1), 275-299 34 Giardino, C., Kõks, K.-L., Bolpagni, R., Luciani, G., Candiani, G., Lehmann, M K., Bresciani, M (2019) The color of water from space: A case study for Italian lakes from Sentinel-2 In Geospatial Analyses of Earth Observation (EO) data: IntechOpen 35 Gitelson, A (1992) The peak near 700 nm on radiance spectra of algae and water: relationships of its magnitude and position with chlorophyll concentration International Journal of Remote Sensing, 13(17), 3367-3373 36 Gitelson, A., Stark, R., Oron, G & Dor, I (1997) Monitoring of polluted water bodies by remote sensing IAHS Publications-Series of Proceedings ReportsIntern Assoc Hydrological Sciences, 242, 181-188 37 Gower, J., King, S., Yan, W., Borstad, G & Brown, L (2003) Use of the 709 nm band of MERIS to detect intense plankton blooms and other conditions in coastal waters Paper presented at the Proc MERIS User Workshop, Frascati, Italy, 10-13 November 2003 38 Grendaitė, D., Stonevičius, E., Karosienė, J., Savadova, K & Kasperovičienė, J (2018) Chlorophyll-a concentration retrieval in eutrophic lakes in Lithuania from Sentinel-2 data Geologija Geografija, 4(1) 88 39 Ha, N., Han, V., Thao, N & Khanh, D (2017) Monitoring the trophic state index of Lake Linh Dam using Landsat Imagery Journal of Mining Earth Sciences, 58, 42-50 40 Ha, N T T & Koike, K (2011) Integrating satellite imagery and geostatistics of point samples for monitoring spatio-temporal changes of total suspended solids in bay waters: application to Tien Yen Bay (Northern Vietnam) Frontiers of Earth Science, 5(3), 305-316 41 Ha, N T T., Thao, N T P., Koike, K & Nhuan, M T (2017) Selecting the best band ratio to estimate chlorophyll-a concentration in a tropical freshwater lake using sentinel 2A images from a case study of Lake Ba Be (Northern Vietnam) ISPRS International Journal of Geo-Information, 6(9), 290 42 Hadjimitsis, D G., Clayton, C & Hope, V (2004) An assessment of the effectiveness of atmospheric correction algorithms through the remote sensing of some reservoirs International Journal of Remote Sensing, 25(18), 36513674 43 Kutser, T (2009) Passive optical remote sensing of cyanobacteria and other intense phytoplankton blooms in coastal and inland waters International Journal of Remote Sensing, 30(17), 4401-4425 44 Lindell, L., Steinvall, O., Jonsson, M & Claesson, T (1985) Mapping of coastalwater turbidity using Landsat imagery International Journal of Remote Sensing, 6(5), 629-642 45 Matthews, M W (2011) A current review of empirical procedures of remote sensing in inland and near-coastal transitional waters International Journal of Remote Sensing, 32(21), 6855-6899 46 Moses, W J., Gitelson, A A., Berdnikov, S & Povazhnyy, V (2009) Satellite estimation of chlorophyll-$ a $ concentration using the red and NIR bands of MERIS—The Azov sea case study IEEE Geoscience Remote Sensing Letters, 6(4), 845-849 47 Natural Environment Research Council (2009) Post-processing field spectra in MATLAB (for GER 1500 only) Online at: http://fsf.nerc.ac.uk/user_group/post_processing_in_MATLAB/Post_processing_fiel d_spectra_in_MATLAB.pdf 48 Nguyen, B T., Nguyen, T B N., Duong, T T., Le, T M H., Pham, Q L., Le, D N & Le, T P Q (2016) Preliminary investigations of organic pollution in water environment of some urban lakes in Hanoi city, Vietnam Journal of Vietnamese Environment, 8(2), 107-113 49 Novo, E M L M., Steffen, C A & Braga, C Z F (1991) Results of a laboratory experiment relating spectral reflectance to total suspended solids Remote Sensing of Environment, 36(1), 67-72 89 50 Olmanson, L G., Bauer, M E & Brezonik, P L (2008) A 20-year Landsat water clarity census of Minnesota's 10,000 lakes Remote Sensing of Environment, 112(11), 4086-4097 51 Oxford, M (1976) Remote sensing of suspended sediments in surface waters Photogramm Eng Remote Sens, 42, 1539-1545 52 Pahlevan, N., Sarkar, S., Franz, B., Balasubramanian, S & He, J (2017) Sentinel2 MultiSpectral Instrument (MSI) data processing for aquatic science applications: Demonstrations and validations Remote Sensing of Environment, 201, 47-56 53 Pham, Q V., Ha, N T T., Pahlevan, N., Oanh, L T., Nguyen, T B & Nguyen, N T (2018) Using Landsat-8 images for quantifying suspended sediment concentration in Red River (Northern Vietnam) Remote Sensing, 10(11), 1841 54 Preisendorfer, R W (1986) Secchi disk science: Visual optics of natural waters Limnology oceanography, 31(5), 909-926 55 Randolph, K., Wilson, J., Tedesco, L., Li, L., Pascual, D L & Soyeux, E (2008) Hyperspectral remote sensing of cyanobacteria in turbid productive water using optically active pigments, chlorophyll a and phycocyanin Remote Sensing of Environment, 112(11), 4009-4019 56 Ritchie, J C & Cooper, C M (1991) An algorithm for estimating surface suspended sediment concentrations with Landsat mss digital data Journal of the American Water Resources Association, 27(3), 373-379 57 Ruddick, K., Vanhellemont, Q., Dogliotti, A., Nechad, B., Pringle, N & Van der Zande, D (2016) New opportunities and challenges for high resolution remote sensing of water colour Proceedings of the Ocean Optics XXIII, Victoria, BC, Canada, 58 Ruiz-Verdú, A., Simis, S G., de Hoyos, C., Gons, H J & Pa-Martínez, R (2008) An evaluation of algorithms for the remote sensing of cyanobacterial biomass Remote Sensing of Environment, 112(11), 3996-4008 59 Stadelmann, T H., Brezonik, P L & Kloiber, S (2001) Seasonal patterns of chlorophyll a and Secchi disk transparency in lakes of East-Central Minnesota: Implications for design of ground-and satellite-based monitoring programs Lake Reservoir Management, 17(4), 299-314 60 Tác, V V (2014) Monthly Average distribution of Chlorophyll in eastern sea from August 2011 to July 2012 Vietnam Journal of Marine Science Technology, 14(1), 25-31 61 Toming, K., Kutser, T., Laas, A., Sepp, M., Paavel, B & Nõges, T (2016) First experiences in mapping lake water quality parameters with Sentinel-2 MSI imagery Remote Sensing of Environment, 8(8), 640 62 Tyler, A., Svab, E., Preston, T., Présing, M & Kovács, W (2006) Remote sensing of the water quality of shallow lakes: A mixture modelling approach 90 to quantifying phytoplankton in water characterized by high‐suspended sediment International Journal of Remote Sensing, 27(8), 1521-1537 63 Van Thao, N., Vinh, V D., Ve, N D., Canh, P X J V J o M S & Technology (2016) Algorithm development of satellite image processing to detect the concentration of suspended particulate matter in coastal waters of Red river delta 16(2), 129-135 64 Vincent, R K., Qin, X., McKay, R M L., Miner, J., Czajkowski, K., Savino, J & Bridgeman, T (2004) Phycocyanin detection from LANDSAT TM data for mapping cyanobacterial blooms in Lake Erie Remote Sensing of Environment, 89(3), 381-392 65 Wan, R., Cai, S., Li, H., Yang, G., Li, Z & Nie, X (2014) Inferring land use and land cover impact on stream water quality using a Bayesian hierarchical modeling approach in the Xitiaoxi River Watershed, China Journal of Environmental Management, 133, 1-11 66 Wang, J.-J & Lu, X (2010) Estimation of suspended sediment concentrations using Terra MODIS: An example from the Lower Yangtze River, China Science of the Total Environment, 408(5), 1131-1138 67 Wang, X & Ma, T (2001) Application of remote sensing techniques in monitoring and assessing the water quality of Taihu Lake Bulletin of environmental contamination toxicology, 67(6), 863-870 68 Warren, M A., Simis, S G., Martinez-Vicente, V., Poser, K., Bresciani, M., Alikas, K., Ansper, A (2019) Assessment of atmospheric correction algorithms for the Sentinel-2A MultiSpectral Imager over coastal and inland waters Remote Sensing of Environment, 225, 267-289 69 Yepez, S., Laraque, A., Martinez, J.-M., De Sa, J., Carrera, J M., Castellanos, B., Lopez, J L (2018) Retrieval of suspended sediment concentrations using Landsat-8 OLI satellite images in the Orinoco River (Venezuela) Comptes Rendus Geoscience, 350(1-2), 20-30 70 Zhou, W., Wang, S., Zhou, Y & Troy, A (2006) Mapping the concentrations of total suspended matter in Lake Taihu, China, using Landsat‐5 TM data International Journal of Remote Sensing, 27(6), 1177-1191 91 ... QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN - LƯƠNG THỊ PHƯƠNG ỨNG DỤNG VIỄN THÁM CHO TÍNH TỐN VÀ GIÁM SÁT HÀM LƯỢNG CÁC CHẤT LƠ LỬNG TRONG NƯỚC TẠI MỘT SỐ HỒ NỘI THÀNH HÀ NỘI Chuyên... sát hàm lượng chất lơ lửng nước số hồ nội thành Hà Nội? ?? học viên lựa chọn để thực Mục tiêu nhiệm vụ a) Mục tiêu ➢ Mục tiêu chung: Tính tốn hàm lượng TSS nước hồ giám sát thay đổi hàm lượng theo... nghệ viễn thám giám sát chất lượng nước Chương 2: Đặc điểm hồ nghiên cứu Chương 3: Phân bố tổng chất rắn lơ lửng nước hồ đô thị Hà Nội CHƯƠNG TỔNG QUAN VẤN ĐỀ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM TRONG GIÁM