Tiếp cận hồi quy không gian đánh giá biến động bề mặt không thấm tại thành phố Cần Thơ giai đoạn 2000-2020

TẠP CHÍ KHOA HỌC TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM TP HỒ CHÍ MINH HO CHI MINH CITY UNIVERSITY OF EDUCATION JOURNAL OF SCIENCE Tập 18, Số (2021): 477-487 ISSN: 1859-3100 Vol 18, No (2021): 477-487 Website: http://journal.hcmue.edu.vn Bài báo nghiên cứu * TIẾP CẬN HỒI QUY KHÔNG GIAN ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG BỀ MẶT KHÔNG THẤM TẠI THÀNH PHỐ CẦN THƠ GIAI ĐOẠN 2000-2020 Lê Trần Oanh Kiều1, Nguyễn Phi Hùng1, Trương Hoàng Trương1, Trần Văn Thương2*, Huỳnh Phẩm Dũng Phát3 Trường Đại học Khoa học Xã hội Nhân văn, Đại học Quốc gia Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam Trường Đại học Thủ Dầu Một, Việt Nam Trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam * Tác giả liên hệ: Trần Văn Thương – Email: thuong.tran@tdmu.edu.vn Ngày nhận bài: 17-02-2021; ngày nhận sửa: 15-3-2021; ngày duyệt đăng: 20-03-2021 TÓM TẮT Nghiên cứu nhằm đánh giá biến động không gian thời gian bề mặt không thấm thành phố Cần Thơ sử dụng ảnh Landsat đa thời gian, tải từ cơng nghệ điện tốn Google Earth Engine tiếp cận hồi quy không gian Chỉ số chuẩn hóa khác biệt xây dựng phương pháp bình phương tối thiểu sử dụng để đánh giá đánh giá biến động trình mở rộng bề mặt không thấm giai đoạn 2000-2020 Kết nghiên cứu rằng, mật độ xây dựng tập trung chủ yếu khu vực ven sông Hậu mở rộng sang địa phương khác theo hướng Tây Bắc Xét xu mở rộng diện tích xây dựng suốt giai đoạn nghiên cứu, diện tích bề mặt khơng thấm có xu gia tăng 485ha, 399ha, 376ha quận Ninh Kiều, Bình Thủy Thốt Nốt tương ứng Kết nhận từ nghiên cứu làm tài liệu tham khảo để quyền địa phương đề xuất chiến lược phát triển thành phố thông minh bối cảnh công nghệ số Từ khóa: bề mặt khơng thấm; Landsat; NDBI; thị hóa; viễn thám Đặt vấn đề Sự gia tăng dân số thị q trình di cư người dân từ nông thôn lên thành thị dẫn đến gia tăng nhu cầu mở rộng diện tích bề mặt khơng thấm (đất khu dân cư, hệ thống giao thông, mái nhà, bãi đậu xe ) khu vực thị (Shanableh et al., 2018) Q trình thị hóa dẫn đến số hệ lụy cho môi trường đô thị hiệu ứng đảo nhiệt đô thị, hệ sinh thái đô thị, thay đổi chu trình thủy văn tài nguyên nước; đồng thời, q trình cịn góp phần gia tăng tác động biến đổi khí hậu chí gây tuyệt chủng số loài đặc hữu (Du et al., 2015; Hao Xu, & Bai, 2015) Ảnh hưởng q trình thị hóa lên q trình thủy văn thể thơng qua biến đổi đặc tính xâm nhập bề mặt (q trình thẩm thấu) gia tăng nhanh chóng diện tích bề mặt Cite this article as: Le Tran Oanh Kieu, Nguyen Phi Hung, Truong Hoang Truong, Tran Van Thuong, & Huynh Pham Dung Phat (2021) Analyzing the pattern of impervious surface variations in Can Tho City during the 2000-2020 period using spatial regression approaches Ho Chi Minh City University of Education Journal of Science, 18(3), 477-487 477 Tập 18, Số (2021): 477-487 Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM khơng thấm từ q trình xây dựng Điều giải thích khu vực có mật độ xây dựng cao lớp phủ bê tơng nhiều, q trình thẩm thấu nước xuống tầng đất giảm, thời gian ứ đọng nước kéo dài, lưu lượng nước chảy tràn tăng tần suất ngập lụt tăng (Ogden et al., 2011; Suriya, & Mudgal, 2012) Chính vậy, việc nghiên cứu biến động bề mặt không thấm khu vực đô thị vấn đề quan tâm nhà khoa học giới (Jha et al., 2011; Shanableh et al., 2018) Cần Thơ đô thị trung tâm lớn vùng đồng sông Cửu Long (ĐBSCL) Từ sau năm 1986, với phát triển nhanh chóng hệ thống đô thị quốc gia, đặc biệt sau Cần Thơ tách từ tỉnh Cần Thơ trở thành đô thị trung ương quản lí, thành phố có nhiều thay đổi quy mô, chức “bộ mặt” đô thị (Huynh, & Pathirana, 2011; Pham et al., 2010) Cùng với định hướng phát triển mạng lưới đô thị ĐBSCL Nam Bộ, Cần Thơ xác định không bốn “đỉnh” Vùng kinh tế trọng điểm ĐBSCL, hạt nhân đô thị lớn miền Tây mà cịn thị quan trọng khu vực hạ lưu sông sông Mekong (Pham, et al., 2012) Vì thế, việc nghiên cứu q trình thị hóa thơng qua biến động diện tích bề mặt khơng thấm Cần Thơ góp phần quan trọng việc cung cấp sở lí luận thực tiễn cho định hướng phát triển thành phố tương lai, đáp ứng mục tiêu phát triển bền vững 11 (đô thị thông minh) Liên Hiệp Quốc Bề mặt không thấm số quan trọng sử dụng để đánh giá mức độ đô thị hóa tác động đến hệ sinh thái khu vực đô thị (Pham et al., 2018) Nhiều công cụ áp dụng để đánh giá biến động diện tích bề mặt khơng thấm việc sử dụng liệu thực đo liệu viễn thám (Yang et al., 2017, 2018) Các nghiên cứu rằng, liệu từ ảnh vệ tinh có nhiều thuận lợi việc đánh giá phân bố không gian diên tích bề mặt khơng thấm chi phí thấp tiết kiệm thời gian so với việc đo đạc từ thực địa Bên canh đó, độ phân giải không gian ảnh vệ tinh phù hợp để thực nghiên cứu, khảo sát vùng rộng lớn (Bhatti, & Tripathi, 2014; Pekel et al., 2016) Hơn nữa, chu kì thu thập liệu lớn liên tục nên thuận lợi để phân tích, đánh giá đa thời gian Một vài nghiên cứu sử dụng linh hoạt liệu ảnh vệ tinh từ độ phân giải thấp đến độ phân giải cao AVHRR, MODIS (Memon et al., 2015; Son et al., 2019), Landsat (Acharya et al., 2017; Khan, 2005), ASTER (Zhou et al., 2014), Sentinel (Yang et al., 2017) Trong số đó, ảnh đa phổ Landsat đánh liệu đầu vào hữu ích cho việc thành lập đồ diện tích bề mặt khơng thấm thơng qua số quang phổ (Zhang et al., 2014) số thuận lợi độ phân giải không gian tương đối tốt (30m), độ phân giải thời gian đủ dài để phân tích biến động theo quy luật nhịp điệu lớp vỏ cảnh quan (có thể sử dụng ảnh từ năm 1972), miễn phí cho người dùng (Tran et al., 2019) So sánh với vài ảnh vê tinh khác MODIS AVHRR (độ phân giải không gian thấp 1km), Sentinel (thời gian nghiên cứu ngắn, từ năm 2015), viễn thám Radar (các bước tiền xử lí phức tạp), liệu từ ảnh Landsat thể ưu việc đánh giá biến động đối tượng bề mặt theo không gian thời gian Trong nghiên cứu 478 Lê Trần Oanh Kiều tgk Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM này, ảnh vệ tinh Landsat sử dụng để đánh giá biến động không gian thời gian diện tích bề mặt khơng thấm lãnh thổ nghiên cứu Q trình mở rộng diện tích đất đô thị thường gắn liền với việc mở rộng diện tích bề mặt khơng thấm – nhân tố để định lượng thành lập đồ phản ánh q trình thị hóa (Bhatti, & Tripathi, 2014) Tuy nhiên, việc thành lập đồ cịn nhiều thách thức biến động khơng gian, thời gian, phản xạ phổ bề mặt khu vực đất xây dựng (Ghosh et al., 2018; S Ghosh, & Siddique, 2018) Để khắc phục thách thức này, trình thành lập đồ áp dụng nhiều liệu viễn thám giá trị quang phổ loại hình sử dụng đất Một số nhà nghiên cứu sử dụng loạt số, chẳng hạn số chuẩn hóa khác biệt xây dựng (NDBI) (Zha et al., 2003), số xây dựng tảng (IBI) (Hanqiu Xu, 2007), số đô thị (UI) (Kawamura, 1996), số chuẩn hóa khác biệt đất trống (NDBaI (Zhao, & Chen, 2005), số đất trống (BI) (Rikimaru, 1997)) để lập đồ khu vực xây dựng, tức có xuất bề mặt không thấm Tuy nhiên, nghiên cứu thống rằng, không số mang tính tồn diện cho tất khu vực áp dụng ảnh hưởng yếu tố địa phương Do đó, số phù hợp khu vực khơng phù hợp để áp dụng cho khu vực khác Mặt khác, nhiều nghiên cứu khẳng định tính ưu việt số chuẩn hóa khác biệt xây dựng, phát triển Zha cộng (2003), trình phân tích bề mặt khơng thấm sử dụng kênh cận đỏ (phản xa phổ xây dựng thấp) cận hồng ngoại (phản xạ phổ xây dựng cao) (Bhatti, & Tripathi, 2014; Ghosh et al., 2018) Trong nghiên cứu này, số chuẩn hóa khác biệt xây dựng (NDBI), tính tốn từ kênh phổ ảnh vệ tinh Landsat, sử dụng để đánh giá diện tích bề mặt khơng thấm khu vực nghiên cứu Phương pháp hồi quy khơng gian (điển bình phương tối thiểu) áp dụng rộng rãi nghiên cứu liên quan đến xu biến động môi trường từ liệu viễn thám (Ishtiaque et al., 2016; Wang, & Myint, 2016; Wang et al., 2016) Các mơ hình hỗ trợ cho trình dự báo trạng xu đối tượng thơng qua q trình mơ tuyến tính Phân tích xu tuyến tính cung cấp thơng tin hữu ích để nhận biết động thái q trình mở rộng thị thơng qua tăng giảm hệ số góc phương trình hồi quy Vì vậy, giá trị độ dốc phương trình hồi quy áp dụng để đánh giá ý nghĩa thống kê độ dốc có giá trị khác khơng Do đó, phương pháp phân tích chuỗi thời gian tích hợp giá trị độ dốc áp dụng nghiên cứu để kiểm tra xu biến đổi không gian số xây dựng thị Tóm lại, mục tiêu tổng quát nghiên cứu (i) sử dụng số chuẩn hóa khác biệt xây dựng để nhận diện bề mặt không thấm khu vực đô thị; (ii) áp dụng hồi quy không gian để đánh giá biến động khơng gian thời gian diện tích bền mặt không thấm lãnh thổ nghiên cứu Cần Thơ lựa chọn mội trường hợp điển cứu cho việc áp dụng số quang phổ hồi quy không gian để đánh giá phát triển đô thị giai đoạn 2000-2020 479 Tập 18, Số (2021): 477-487 Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM Dữ liệu phương pháp nghiên cứu 2.1 Tổng quan lãnh thổ nghiên cứu Thành phố Cần Thơ (105013’38”-105050’35” kinh độ Đông 9055’08”-10019’38” vĩ độ Bắc) 13 tỉnh, thành phố thuộc đồng sơng Cửu Long (Hình 1) Thành phố Cần Thơ nằm vùng đồng phẳng có độ cao trung bình từ 0,6-0,8m, có diện tích 1402km2 Thành phố nằm vùng điều kiện khí hậu nóng ẩm (độ ẩm 83%) với nhiệt độ trung bình 27oC với mùa: mùa khơ mùa mưa với lượng mưa trung bình năm 1500-1800mm Năm 2009, Cần Thơ công nhận đô thị loại xem trung tâm kinh tế, văn hóa, xã hội giáo dục ĐBSCL (Pham et al., 2012) Hình Vị trí lãnh thổ nghiên cứu 2.2 Chỉ số chuẩn hóa khác biệt xây dựng (NDBI) NDBI số sử dụng rộng rãi để đánh giá trạng thái bề mặt xây dựng (bề mặt không thấm) (Ghosh et al., 2018) Các giá trị NDBI có thể, tùy thuộc vào dấu hiệu quang phổ, nằm khoảng từ dải hồng ngoại trung bình đến dải hồng ngoại gần Ngồi việc hữu ích cho việc lập đồ khu định cư người (Bhatti, & Tripathi, 2014), hữu ích cho số yếu tố cơng trình xung quanh Trong nghiên cứu này, khu vực xây dựng xác định sở tính tốn số học số chuẩn hóa khác biệt xây dựng (NDBI) phát triển bới (Zhang et al., 2003) thông qua kênh phổ cận hồng ngoại (NIR) hồng ngoại (SWIR) phương trình (1): SWIR − NIR (1) NDBI = SWIR + NIR Để tính tốn số chuẩn hóa khác biệt xây dựng, ảnh vệ tinh Landsat phản xạ bề mặt (surface reflectance) theo chuỗi thời gian [gồm Landsat Thematic Mapper (TM), Enhanced Thematic Mapper plus (ETM+), and Operational Land Imager (OLI)] trung bình năm từ tháng đến tháng 12 giai đoạn 2000-2020 sử dụng Các ảnh lập trình để tải cho khu vực thành phố Cần Thơ dùng hàm lọc mây để loại bỏ giá trị lỗi pixel từ cơng nghệ điện tốn Google Earth Engine 480 Lê Trần Oanh Kiều tgk Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM Bên cạnh đó, liệu trang sử dụng đất thành phố Cần Thơ năm 2014 cung cấp Bộ Tài nguyên Môi trường sử dụng để đối chứng liệu giải đoán từ ảnh vệ tinh năm qua chi số xây dựng 2.3 Phân tích xu biến động theo không gian thời gian Phương pháp bình phương tối thiểu (OLS) áp dụng để phân tích xu biến động bề mặt không thấm dựa pixel ảnh theo thời gian không gian Phương pháp sử dụng rộng rãi nhiều nghiên cứu thống kê không gian – thời gian vấn đề môi trường (Castrence et al., 2014; Ishtiaque et al., 2016; Thenkabail, 2015; Wang, & Myint, 2016) Trong nghiên cứu này, chuỗi liệu NDBI từ chuỗi ảnh Landsat giai đoạn 2000-2020 đưa vào sử dụng biến phụ thuộc thời gian cho gian đoạn tính xem biến độc lập (Tran et al., 2019a; C Wang et al., 2016) Cơng thức tính độ dốc phương trình xu thể phương trình n n n n∑ NDBI i × Yi − ∑ NDBI i × ∑ Yi =i =i =i Slope = n n n∑ NDBI i2 − (∑ NDBI i ) (2) =i =i Trong đó, slope thể thay đổi giá trị NDBI, n thời đoạn tính (21 năm) NDBI thể giá trị bề mặt không thấm biến phụ thuộc, Yi số lượng năm tương ứng biến độc lập, i-th giá trị năm tương ứng hai biến Giá trị slope tiến dần có nghĩa khơng có biến động theo thời gian biến; giá trị slope lớn phản ánh xu gia tăng diện tích bề mặt khơng thấm, giá trị slope nhỏ thể xu giảm diện tích bề mặt khơng thấm Giá trị slope phương trình xu kiểm định ý nghĩa thống kê t-test với giá trị p-0.19 để đánh giá biến động diện tích bề mặt khơng thấm Giá trị NDBI thể bề mặt không thấm thống kê Bảng Giá trị tính toán từ ảnh vệ tinh Landsat áp dụng để dự báo xu biến động bề mặt không thấm lãnh thổ nghiên cứu Bảng Ngưỡng xác định bề mặt không thấm qua số NDBI NDBI Nhỏ -0.19 Lớn -0.19 Mô tả Các lớp bề mặt khác Bề mặt không thấm 3.2 Biến động không gian thời gian số xây dựng Hình Sự thay đổi bề mặt không thấm thành phố Cần Thơ giai đoạn 2000-2020 482 Lê Trần Oanh Kiều tgk Tạp chí Khoa học Trường ĐHSP TPHCM Sự thay đổi bề mặt không thấm qua số NDBI thể Hình Q trình mở rộng diện tích bề mặt khơng thấm diễn theo số trục định, từ ngã ba sông Hậu Cần Thơ, dần phát triển xung quanh Đặc biệt, sau cầu Cần Thơ khánh thành năm 2010, q trình mở rộng diện tích xây dựng diễn nhanh chóng khu vực dọc bờ sông Hậu Khu vực khu vực có mật độ tập trung thị cao thành phố (Pham et al., 2012; Pham et al., 2010) Hình Hệ số góc phương trình xu với mức ý nghĩa thống kê p < 0.05 NDBI thể giá trị bề mặt không thấm Bảng Diện tích (ha) xu tăng số xây dựng thể giá trị bề mặt không thấm phân theo quận, huyện giai đoạn 2000-2020 STT Tên quận, huyện Cái Răng Phong Điền Ninh Kiều Bình Thủy Thới Lai Ơ Mơn Cờ Đỏ Vĩnh Thạnh Thốt Nốt Diện tích (ha) 120 38 485 399 114 194 241 223 376 Sự phân bố hệ số góc phương trình hồi quy diện tích phân theo quận, huyện thể Hình Bảng Quá trình mở rộng diện tích bề mặt khơng thấm diễn tất quận, huyện với giá trị slope >0 khơng có giá trị giảm hệ số góc (slope -0.19 để đánh giá biến động diện tích bề mặt khơng thấm Giá trị NDBI thể bề mặt không thấm thống kê Bảng Giá trị tính tốn từ ảnh vệ tinh Landsat áp dụng để dự báo xu biến động bề