Đang tải... (xem toàn văn)
Cây xanh (CX) và nước mặt (NM) là hai yếu tố sinh thái quan trọng được gọi chung là không gian sinh thái (KGST) trong sự phát triển ở các khu đô thị mới, nhằm đáp ứng nhu cầu cuộc sống của con người trước áp lực của biến đổi khí hậu.
nNgày nhận bài: 23/3/2021 nNgày sửa bài: 08/4/2021 nNgày chấp nhận đăng: 06/5/2021 Cơ sở khoa học xác định tỷ lệ khơng gian xanh mặt nước thích hợp cho quy hoạch đô thị sinh thái ứng dụng công nghệ viễn thám GIS Scientific basis of determining suitable percentage of the green plant and surface water space for ecological urban planning with using remote sensing technology and gis > TS LƯƠNG MINH CHÍNH Khoa Cơng trình, Trường Đại học Thủy Lợi, 175 Tây Sơn, Đống Đa, Hà Nội Email: chinhlm@tlu.edu.vn TÓM TẮT: Cây xanh (CX) nước mặt (NM) hai yếu tố sinh thái quan trọng gọi chung không gian sinh thái (KGST) phát triển khu đô thị mới, nhằm đáp ứng nhu cầu sống người trước áp lực biến đổi khí hậu Bằng ứng dụng công nghệ viễn thám vệ tinh GIS, sử dụng ảnh Landsat-8, hai khu đô thị hữu Hồ Chí Minh Sóc Trăng khảo sát nhằm đánh giá tác động giảm nhiệt đô thị KGST với số kết sau: nhiệt độ đô thị hàm số phi tuyến yếu tố KGST, thông qua hàm logarit tự nhiên, tỷ lệ 10% CX (KGST) coi ngưỡng cận (tối thiểu) , tỷ lệ 65% diện tích xanh CX, (KGST) coi ngưỡng cận (tối đa) quy hoạch thị sinh thái góc nhìn hiệu sử dụng đất có lưu ý tới tác động biến đổi khí hậu Từ khóa: Landsat-8, nhiệt độ đô thị, xanh, nước mặt, không gian sinh thái ABSTRACT: Green trees (CX) and surface water (NM) are two important ecological factors (collectively, ecological space (KGST) in the development in new urban areas, to meet responding to human life needs, first of all about health, under the pressure of climate change By applying satellite remote sensing technology and GIS, using Landsat-8 images, two zones existing urban areas of Ho Chi Minh and Soc Trang Cities were surveyed to evaluate the urban heat reduction efficiency of KGST Survey results have drawn comments: Urban temperature is a function nonlinearity of the logistic factor, through the natural logarithmic function The rate of 10% of CX (KGST) is brushed as the lower (minimum) threshold The rate of 65% of green area CX, (KGST) is considered as the upper limit (maximum) when planning an ecological urban area from a land use efficiency perspective, taking into account the impacts of climate change Keywords: Landsat-8, urban temperature, green area, surface water, ecological space ĐẶT VẤN ĐỀ Hiện nay, thị hóa phát triển toàn giới với tốc độ tăng tốc Số liệu điều tra cho thấy 50% dân số giới sống khu vực thành thị vào năm 2008, số 15% trăm năm trước Theo “Triển vọng Đơ thị hóa Thế giới” Liên Hợp Quốc công bố năm 2014, nửa (54%) dân số giới sống khu vực thành thị số dự kiến tăng lên, đạt 66% vào năm 2050 Q trình thị hóa mang lại tiến cho giới, kéo theo nguy suy thối mơi trường, gia tăng áp lực lên tài nguyên thiên nhiên, ảnh hưởng tới sức khỏe người chất lượng sống [1] Việt nam nằm xu chung giới Phát triển thị hóa Việt Nam giai đoạn vừa qua có nhiều chuyển biến số lượng Năm 1999 nước có 629 thị đến có 772 thị, có đô thị đặc biệt, 15 đô thị loại I, 14 đô thị loại II, 47 đô thị loại III, 64 đô thị loại IV 630 đô thị loại V Tỷ lệ thị hóa trung bình nước đạt khoảng 34% Các tỉnh, thành phố trực thuộc trung ương có tỷ lệ dân số thành thị cao, cao nước TP HCM 83%; Bình Dương 71,6%, Quảng Ninh 68,86% [2] Thủ tướng Chính phủ định 84/QĐ-TTg ngày 19/01/2018 “Kế hoạch phát triển đô thị tăng trưởng xanh Việt Nam đến năm 2030” nhằm ISSN 2734-9888 05.2021 49 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC định hướng phát triển đô thị xanh, bền vững với mục tiêu “Lấy tăng trưởng xanh làm xương sống” Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám (VT) hệ thơng tin địa lý (GIS) để trích xuất khách quan số tham số bề mặt đô thị nhiệt độ bề mặt, thực vật xanh CX không gian sinh thái KGST (gồm xanh CX mặt nước MN) Trên sở phát mối quan hệ định lượng nhiệt độ đô thị Ts tỷ lệ diện tích CX (%), KGST (%) nhằm đưa sở khoa học cho nhà quy hoạch đô thị sinh thái, trước áp lực biến đổi khí hậu ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI VÀ PHƯƠNG PHÁP 2.1 Đối tượng phạm vi nghiên cứu Sự hình thành khu thị xanh cần quan tâm tới tương tác không gian: đất xây dựng, XD (bề mặt bê tông, hay bề mặt không thấm nước), đất mặt nước (MN), đất xanh (CX) Đất xây dựng thể quy mô diện tích cho lượng cư dân sinh sống Gữa đất xây dựng có mối liên quan chặt chẽ với không gian mặt nước (hồ sinh thái) không gian vườn hoa xanh Nhằm sử dụng tài ngun đất có hiệu quả, tối ưu, khơng lãng phí quy hoạch xây dựng đô thị cần quan tâm đến mối liên hệ không gian Đứng trước áp lực biến đổi khí hậu, BĐKH, mối liên hệ cho đô thị phát triển xanh, bền vững phụ thuộc lớn vào quy hoạch phát triển không gian phần trăm bề mặt xanh mặt nước Phạm vi tiến hành nghiên cứu hai vùng đô thị hữu phần HCM Sóc Trăng Hình Khu vực nghiên cứu HCM Hình Khu vực nghiên cứu Sóc Trăng Đặc điểm khu vực nghiên cứu HCM: Đây khu vực thành phố phát triển ổn định qua nhiều năm Diện tích bề mặt thị đa phần bê-tơng hóa với mật độ xây dựng dầy đặc Trong khu vực có hồ tích từ 500m2 đến 3ha Diện tích xanh, cơng viên nằm rải rác khu vực (Hình 1) Đặc điểm khu vực nghiên cứu Sóc Trăng: Sóc Trăng có địa hình thấp tương đối phẳng; độ dốc thay đổi khoảng 45 cm/km chiều dài Nhiệt độ trung bình hàng năm 26,8oC Trong khu vực nghiên cứu thuộc Sóc Trăng có hồ sơng Cầu Qua Đây thành phố trẻ loại II nên tiềm phát triển đô thị lên loại I lớn (Hình 2) 2.2 Tư liệu Những tư liệu sử dụng nghiên cứu, bao gồm: - Ảnh Landsat-8 ngày 31/10/2018 thời điểm 10h14’09.3’’ có kênh ảnh với độ phân giải không gian 30m dải phổ nhìn thấy: G, B, R, NIR, kênh ảnh nhiệt 10 11 (TIR10 & TIR 11) Ảnh tổ hợp mầu RGB để mắt dễ cảm nhận Hai kênh R NIR để tạo ảnh số thực vật NDVI Hai kênh TIR10, TIR 11 để tính nhiệt bề mặt Ts - Ngồi ra, nghiên cứu có tham khảo ảnh vệ tinh Sentinel2 ảnh Google Earth để xác định diện tích bề mặt hồ - Hệ thống phần mềm xử lý ảnh ENVI ArcGIS - Tư liệu ngoại nghiệp: Sử dụng mơ hình số độ cao DEM nhiệt độ khơng khí quan trắc điểm khí tượng nhằm đánh giá độ xác kết trích xuất nhiệt bề mặt từ ảnh Landsat-8 2.3 Phương pháp 50 05.2021 ISSN 2734-9888 2.3.1 Chỉ số gia tăng giảm nhiệt không gian xanh nước mặt Dựa số liệu nhiệt độ bề mặt trung bình Ts trích xuất từ ảnh Landsat-8 tỷ lệ % diện tích xanh CX, nuớc mặt NM+CX (KGST) sau phân lớp ảnh, tập hợp lưới vng đồng tâm có kích thước thay đổi cách 50m thiết lập lập bảng cặp giá trị tương ứng, ví dụ CX(%), Ts(oC) hay KGST (= CX+NM)(%), Ts(oC) Từ thiết lập mối quan hệ cặp giá trị tương ứng dạng tổng quát: (1) 𝑇𝑇�,� � ���, 𝑏𝑏, 𝑋𝑋� � Trong đó: n =1, 2, 3, …, N – số liệu đo tính ảnh tương ứng với số thứ tự lưới ô vuông, Ts – nhiệt độ bề mặt trích xuất từ ảnh X – biến tỷ lệ phần trăm diện tích CX, KGST (CX+NM) a, b – tham số hàm F Sau đánh giá hàm (1) có ý nghĩa thực tế dựa vào hệ số tương quan R theo luật phân bố Student, tiến hành mô hàm chi tiết giá trị Xi biến thiên từ 0% (hay từ 1%) đến 100% với khoảng biến thiên 1% (hoặc 5%) phụ thuộc vào mức độ chi tiết mà mong muốn Tiếp theo, Chỉ số hiệu giảm nhiệt, HRE (Heat Reduction Efficiency) hay làm mát đô thị không gian CX, KGST định nghĩa [3]: ∆��,� (2a) ��� � �1 � � 100 ∆����� Trong đó: ∆𝑇𝑇�,� � 𝑇𝑇�,� � 𝑇𝑇�,� (2c) Với i – số thứ thự ứng với giá trị mơ (%) diện tích CX, KGST; 𝑇𝑇�,� – Trị không “0” 𝑇𝑇�,� ứng vơi Xi = (khi sử dụng hàm logarit tự nhiên từ mơ hình (1), ∆𝑇𝑇���� giá trị chênh nhiệt độ cực đại tỷ lệ CX (hay KGST) nhận 100% đất đô thị 2.3.2 Xử lý ảnh Có hai phần quan trọng xử lý ảnh là: a/ Trích xuất nhiệt bề mặt từ ảnh Landsat-8 dựa vào phần mềm ENVI b/ Phân lớp ảnh với đối tượng: xanh CX, nước mặt (hồ) NM đất xây dựng XD (kể đất trống), liệt kê số liệu bảng biểu dựa ArcMap a/ Trích xuất nhiệt bề mặt từ ảnh Landsat-8: Thuật tốn tính nhiệt bề mặt (Ts) phương pháp SW (split-window) sử dụng kênh nhiệt T10 T11 Landsat-8 [6] Nhằm nâng cao độ xác trích xuất nhiệt bề mặt Ts ba nội dung thực hiện: - Tính chuyển số liệu quan trắc nhiệt độ khơng khí ngoại nghiệp Ta điểm khí tượng có ảnh thời điểm thu quét ảnh Landsat-8 vào hồi 10h14’09.3’’ngày 31/10/2018 - Loại bỏ ảnh hưởng hấp thụ nước khí sóng nhiệt kênh T10, T11 qua, trước hết cần xác định lượng nước có khí (g/cm2) sử dụng thuật toán tỷ số phương sai-hiệp phương sai cửa sổ tượt, SWCVR (split-window covariance-variance ratio) [7] Sau tính tham số tuyền qua nước khí kênh T10, T11 - Xác định tham số phát xạ bề mặt ε từ số thực vật NDVI từ ảnh vệ tinh Landsat-8 thực theo phương pháp [8] Giữa nhiệt độ khơng khí Ta quan trắc điểm khí tượng tương ứng nhiệt độ bề măt Ts,a (trích xuất từ ảnh) có mối liên hệ thơng qua yếu tố: ảnh hưởng chênh cao địa hình (DEM), ảnh hưởng thảm thực vật (NDVI) ảnh hưởng góc tới Mặt Trời (θ) điểm khí tượng [5] Kết nhiệt độ bề mặt sau hiệu hiệu chỉnh, Ts từ nhiệt độ bề mặt trích xuất từ ảnh Landsat-8, Ts,a dựa vào số liệu đo nhiệt độ khơng khí Ta trạm khí tượng, thông qua hệ số ẩn số ki (i = 0, 1, 2, 3) liên quan tới mối liên hệ Ts,a DEM, NDVI, θ ảnh, có mối quan hệ [4]: ΔT = (Ts,a - Ta) = ko + k1 DEM + k2 NDVI + k3.θ (3a) Hay: Ts = Ts,a + ΔT (3b) b/ Ứng dụng GIS Trích xuất số liệu tỷ lệ (%) CX, NM (hồ) đất xây dựng đô thị, thiết kế mạng lưới tính tốn, thống kê pixel ảnh nhiệt độ bề mặt, diện tích thực ArcMap ▪ Nhằm đánh giá ý nghĩa thực tiễn phương trình xây dựng hàm hồi quy từ số liệu thực nghiệm, ta sử dụng luật phân phối Student để kiểm định hệ số tương quan R [9] Tham số thực nghiệm Ttnr từ hệ số tuơng quan R xác lập n cặp giá trị tương ứng X, Y tính: � 𝑇𝑇��� � � �� ���� � 2� (4) � ������ Sau so sánh giá trị tuyệt đối |T��� | với trị lý thuyết T�� từ bảng tra luật phân phối Student Giả thuyết “0” (không tương quan, Ho: Rxy = 0) bị bác bỏ |T��� | ˃ T�� Nghĩa ta chấp nhận giả thuyết nghịch (có tương quan) ý nghĩa thống kê thực tiễn hệ số tương quan thực nghiệm KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM Min 30.45 Max 32.78 Khu vực ng/c HCM 3.1 Trích xuất số liệu ▪ Sau phát loại bỏ sai số thơ trạm khí tượng (còn lại trạm đưa vào sử dụng), nhiệt độ bề mặt Ts,a trích xuất từ kênh ảnh nhiệt T10 T11 Landsat-8 (mục 2.3.2); đồng thời thực phân tích ảnh hưởng ba đại lượng DEM, NDVI góc tới θ Ts,a cho thấy: Ts,a phụ thuộc mạnh vào NDVI góc tới θ theo hàm: ΔT= 48.658 - 15,071*NDVI – 64,336*θ (R² = 0,618) (5) Kiểm tra hệ số tương quan hàm ΔT theo (4) cho thấy hàm ΔT có ý nghĩa thực tiễn với độ tin cậy thể xác suất đạt 99% Nhiệt độ bề mặt sau hiệu chỉnh Ts (theo (3b)) trạm khí tượng có hàm tương quan với Ts,a mối quan hệ tuyến tính: R² = 0,639 (6) Ts = 0.7082* Ts,a + 9.3411; Hình thể ảnh nhiệt độ Ts (sau hiệu chỉnh) cho khu vực nghiên cứu HCM Sóc Trăng Min Max 30.66 32.77 Khu vực ng/c Sóc Trăng Hình Ảnh nhiệt bề mặt hai khu vực nghiên cứu. lớp sau phân loại, HCM lớp sau phân loại, Sóc Trăng Hình 4: Lưới vng thiết kế ảnh lớp sau phân loại, HCM Sóc Trăng đồng thời tính nhiệt độ trung bình hình ▪ Ảnh NDVI phân loại thành đối tượng thực vật (CX), vng Hình (trái) thể lưới vng thiết kế ảnh (hình trên) đất xây dựng (XD) hay bề mặt không thấm (KT) không gian xanh lớp sau phân loại cho khu vực nghiên cứu HCM (ảnh dưới) (KGX) bao gồm thực vật (CX) mặt nước (MN) phần mềm Tương tự, Hình (phải) cho khu vực nghiên cứu Sóc Trăng ArcGIS Sau đó, lưới hình vng thiết lập Ứng với hình Kết thống kê số liệu trích xuất % diện tích loại đối vng, ba loại đối tượng CX, XD KGX (= CX+MN) tính diện tượng nhiệt độ hình vng ghi Bảng cho HCM tích (theo pixel) tính tỷ lệ (%) so với diện tích hình vng cho Sóc Trăng (theo pixel) Chồng khớp hai ảnh nhiệt độ ảnh phân loại đối tượng ISSN 2734-9888 05.2021 51 NGHIÊN CỨU KHOA HỌC 3.2 Phân tích kết khảo sát khu vực nghiên cứu HCM 3.2.1 Quan hệ nhiệt độ đô thị Ts tỷ lệ xanh (CX), không gian xanh (KGX) tp.HCM Dựa vào số liệu Bảng thiết lập mối quan hệ Ts CX, Ts KGST Hình Đồng thời trích xuất hàm quan hệ, hàm quan hệ logarit tự nhiên lựa chọn có hệ số tương quan sau kiểm STT (i) … 13 14 15 16 17 CX (%) stt(i) 10 11 12 % 1.5 10 15 20 25 30 35 40 45 định có độ tin cậy 99% có hệ số tương quan R chênh so với hệ số tương quan phương trình bậc hai khơng vượt 3% Hàm quan hệ Ts với CX KGST có dạng: Ts = -1.551*ln (CX) + 40.637 với R² = 0.7079 (3.1a) Ts = -1.451*ln (KGST) + 40.925 với R² = 0.8907 (3.1b) Dấu (-) hàm (3.1) phản ánh giảm nhiệt CX KGST Hai phương trình (3.1) cịn cho thấy tỷ lệ tác động giảm nhiệt (làm mát) đô thị CX tốt chút so với KGST (= CX+NM) Bảng 1: Tỷ lệ (%) đối tượng CX, KGST, nhiệt độ Ts trung bình HCM tp.ST a Khu vực HCM b Khu vực Sóc Trăng CX(*) KGST(*) Nhiệt độ Ts (oC) CX(*) KGST(*) Nhiệt độ Ts (oC) (%) (%) (%) (%) 0.92308 0.92308 40.9565 39.5604 31.738 2.61905 2.61905 40.2446 58.9816 31.5332 1.64251 1.64251 39.6406 61.9792 31.4749 5.42088 5.42088 39.0737 32.8276 53.6552 31.7546 … … … … … … 6.54796 12.1578 37.06 19.0928 25.563 32.8301 5.99096 11.4125 37.1478 20.3505 26.9455 32.8138 5.61628 9.9163 37.3112 5.41183 8.90936 37.445 4.92558 7.77186 37.5693 (*): CX- xanh; KGST = (cây xanh (CX)+ mặt nước (MN)) Bảng Mô mối quan hệ hàm Ts(oC) CX(%), HCM HRE = CX (%) HRE = ∆𝑻𝑻𝑻𝑻 ∆𝑻𝑻𝑻𝑻 [1- (∆𝑻𝑻𝑻𝑻 )]% [1- (∆𝑻𝑻𝑻𝑻 )]% Ts ΔTs Ts,cx ΔTs,cx stt(i) % 40.925 40.337 39.332 38.591 37.586 36.998 36.581 36.258 35.993 35.770 35.576 35.405 -0.588 -1.593 -2.334 -3.339 -3.927 -4.344 -4.667 -4.932 -5.155 -5.349 -5.52 𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎 91.2 76.2 65 50 41.2 35 30.1 26.3 22.8 19.9 17.3 Hình 5: Xác lập mối quan hệ thực nghiệm Ts với CX KGST, HCM Mô chi tiết mối quan hệ (3.1a) làm mẫu Ts (oC) CX (%), có Bảng với nhận xét sau đây: 1/ Cường độ làm mát (giảm) nhiệt đô thị nhanh mạnh ảnh hưởng thảm thực vật CX nằm khoảng tỷ lệ xanh chiếm tỷ lệ nhỏ 10% so với diện tích thị (DT_đt) số hiệu giảm nhiệt HRE mạnh (lớn) Thực tế nhận mối quan hệ: (DT_cx) = (3% ÷ 10%)*(DT_đt) (3.1c) Đây đoạn đường cong có độ võng lớn Chúng ta thấy sau: - Khi tỷ lệ CX đạt tới 10% HRE 50% Tỷ lệ CX=10% coi ngưỡng cận (tối thiểu) quy hoạch đô thị sinh thái nhằm tiết kịêm đất đô thị (do lý bắt buộc không mong muốn) 52 05.2021 ISSN 2734-9888 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 35.253 35.114 34.988 34.872 34.765 34.665 34.571 34.483 34.400 34.322 34.248 -6.068 -6.215 -6.350 -6.474 -6.589 -6.696 -6.797 -6.891 -6.979 -7.063 -7.143 𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎 15.1 13 11.1 9.4 7.8 6.2 4.8 3.5 2.3 1.1 - Khi tỷ lệ CX tăng dần lên số HRE giảm dần xu hàm đường thẳng; cụ thể: Khi tỷ lệ CX = 40%, số hiệu giảm nhiệt 20% Và từ tỷ lệ CX= 40 tăng dần lên xu hiệu giảm nhiệt HRE nhỏ đi, biến thiên theo hàm đường thẳng - Nếu số giảm nhiệt HRE cần đạt tới 0,3oC đòi hỏi tỷ lệ xanh CX cần đạt tới 30% Nếu số gia tăng giảm nhiệt δTs cần đạt tới 0,2oC đòi hỏi tỷ lệ xanh CX cần đạt tới 50% - Khi tỷ lệ CX tiếp tục tăng đến 65%, số hiệu giảm nhiệt HRE 9,4% (˂ 10%) Điều cho thấy tỷ lệ CX vượt 65% không cần thiết hiệu giảm nhiệt khơng có ý nghĩa thực tiễn, chí làm lãng phí tài nguyên đất CX = 65% coi ngưỡng cận (tối đa) sử dụng tài nguyên đất quy hoạch đô thị Bằng cách tương tự, mô cho mối quan hệ Ts không gian xanh KGX=(CX+NM) có kết luận tương tự Từ Bảng 2, đồ thị mô ΔTs với CX KGST thể hình Hình nNgày nhận bài: 22/02/2021 nNgày sửa bài: 26/03/2021 nNgày chấp nhận đăng: 12/04/2021 có cặp đồ thị tương ứng cho CX KGST Sóc Trăng thể Hình (hàng trên) ΔTs = f(CX) ΔTs = F(KGST) Hình Đồ thị mơ quan hệ ∆Ts phụ thuộc vào CX (%) KGST (%), tp.HCM Hiệu ứng giảm nhiệt ΔTs phụ thuộc vào CX KGST cho HCM có dạng: ΔTs,cx = -1.551*ln(CX) ΔTs,kgst = -1.451*ln(KGST) (3.2) 3.3 Phân tích kết khảo sát khu vực nghiên cứu Sóc Trăng Tương tự khảo sát cho khu vực nghiên cứu thuộc HCM, tiếp tục khảo sát cho khu vực Sóc Trăng Từ bảng 3.1 KGST (%) stt(i) 10 11 12 % 1.5 10 15 20 25 30 35 40 45 Hình 7: Xác lập mối quan hệ thực nghiệm Ts với CX KGST (hàng trên) đồ thị mô hàm quan hệ tương ứng (hàng dưới); Sóc trăng Bảng Mơ mối quan hệ hàm Ts(oC) KGST(%), Sóc Trăng HRE = HRE = KGST (%) ∆𝑻𝑻𝑻𝑻 ∆𝑻𝑻𝑻𝑻 Ts,kgst ΔTs,kgst Ts,kgst ΔTs,kgst [1- ( )]% [1( )]% Stt(i) % ∆𝑻𝑻𝑻𝑻 ∆𝑻𝑻𝑻𝑻 37.359 36.7812 35.7935 35.0656 34.0778 33.5 33.0901 32.7721 32.5123 32.2926 32.1023 31.9345 -0.5778 -1.5655 -2.2934 -3.2812 -3.859 -4.2689 -4.5869 -4.8467 -5.0664 -5.2567 -5.4245 𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎 91.2 76.2 65.1 50 41.2 35 30.1 26.2 22.8 19.9 17.3 Cặp hàm quan hệ Ts với CX KGST cho Sóc Trăng có dạng (Hình 3.3, hàng trên): Ts,cx = -1.61*ln(CX) + 37.496; R² = 0.9413 (3.3a) Ts,kgst = -1.425*ln(KGST) + 37.359; R² = 0.9403 (3.3b) Mô chi tiết mối quan hệ (3.3b) làm ví dụ cho Sóc Trăng thể Bảng Đồ thị mô hiệu số giảm nhiệt ΔTs với KGST CX thể hình (hàng dưới) Cặp hàm hiệu ứng giảm nhiệt ΔTs phụ thuộc vào CX KGST cho Sóc Trăng (ST) có dạng: ΔTs, cx = -1.61*ln(CX) ΔTs, kgst = -1.425*ln(KGST) (3.3c) Từ Bảng ta có nhận xét tương tự tác động giảm nhiệt CX, KGST Sóc Trăng tương tự HCM Khi so sánh hàm giảm nhiệt (làm mát) đô thị hai vùng thành phố có nhận thấy: - Hàm mô tả quy luật tác động giảm nhiệt CX KGST hàm phi tuyến Trong nghiên cứu khu vực HCM Sóc Trăng hàm logarit tự nhiên - Tham số a đứng bên cạnh hàm ln(x) có chênh lệch nhỏ (0,059 cho CX 0,026 cho KGST); tham số b hai thành phố có chênh lớn (3,14oC cho CX 3,57oC cho KGST) Giá trị b phản ánh trị trung bình nhiệt độ Ts khu vực khác cảnh quan sinh thái, mật độ xây dựng, quy mô xây dựng, vv KẾT LUẬN Bằng việc sử dụng liệu ảnh vệ tinh kết hợp với liệu quan trắc thực địa, kết thực nghiệm chứng minh sở khoa học tác động KGST tới giảm nhiệt độ khu vực đô thị Khu đô thị sinh thái, theo nghĩa nó, trước hết hai yếu tố xanh (CX) nuớc mặt 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 31.7844 31.6486 31.5246 31.4105 31.3049 31.2066 31.1146 31.0282 30.9468 30.8697 30.7966 -5.672 -5.811 -5.937 -6.053 -6.16 -6.26 -6.354 -6.442 -6.525 -6.603 -6.677 𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎𝒎 15.1 13 11.1 9.4 7.8 6.2 4.8 3.5 2.3 1.1 (NM) hai yếu tố tiên cần thiết kế có tỷ lệ phù hợp, nhằm hai mục tiêu: i/ giảm nhiệt đô thị trước xu nhiệt độ tồn cầu tăng lên biến đổi khí hậu, BĐKH ii/ Nâng cao hiệu suất sử dụng, tránh lãng phí tài ngun đất xây dựng khu thị sinh thái Kết nghiên cứu đưa định lượng cận (65%) cận 10% tỷ lệ không gian sinh thái KGST (= CX+NM) để đạt hai mục tiêu đề TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division (2019) World Population Prospects 2019: Highlights (ST/ESA/SER.A/423) eISBN: 978-92-1-004235-2 [2] Tổng cục Thống kê, Báo cáo sơ Tổng điều tra Dân số nhà 2019 [3] Carpenter, K and Kissock, K., "Energy Efficient Process Heating: Insulation and Thermal Mass," SAE Technical Paper 2006-01-0835, 2006, https://doi.org/10.4271/2006-01-0835 [4] Luong C K, (2007), “Mathematical model for bundle block adjustment of HRS images described by Keplerian parameters with orbital constraints” Polish Academy of Sciences Committee for Geodesy, Volum 56, No 1, 2007 [5] Luong C K, (2007), “Dynamic sensor model of HRS Geo-images using parallel projection theory” Polish Academy of Sciences Committee for Geodesy, Volum 56, No 2, 2007 [6] Jiménez-Muñoz JC, Sobrino JA (2008): Split-window coefficients for land surface temperature retrieval from low-resolution thermal infrared sensors IEEE Geosci Remote Sens Lett 5:806–809 [7] Kleespies, T J., and L M McMillin (1990) “Retrieval of Precipitable Water from Observations in the Split Window Over Varying Surface Temperatures.” Journal of Applied Meteorology 29: 851–862 doi:10.1175/1520-0450(1990)0292.0.CO;2 [8] Krysicki W., Bartos J., Dyczka W., Krolikowska K., Wasilewski M (1999) Rachunek Prawdopodobienstwa i sta tystyka matematyczna w zadaniach, czesc II, Wydawnictwa naukowe PWN [9] Wan Z, Dozier J (1996) A generalized split-window algorithm for retrieving landsurface temperature from space IEEE Trans Geosci Remote Sens 34:892–905 ISSN 2734-9888 05.2021 53 ... quan số tham số bề mặt đô thị nhiệt độ bề mặt, thực vật xanh CX không gian sinh thái KGST (gồm xanh CX mặt nước MN) Trên sở phát mối quan hệ định lượng nhiệt độ đô thị Ts tỷ lệ diện tích CX (%),... khơng gian mặt nước (hồ sinh thái) không gian vườn hoa xanh Nhằm sử dụng tài nguyên đất có hiệu quả, tối ưu, khơng lãng phí quy hoạch xây dựng đô thị cần quan tâm đến mối liên hệ không gian ? ?ứng. .. BĐKH, mối liên hệ cho đô thị phát triển xanh, bền vững phụ thuộc lớn vào quy hoạch phát triển không gian phần trăm bề mặt xanh mặt nước Phạm vi tiến hành nghiên cứu hai vùng đô thị hữu phần HCM