Nghiên cứu ứng dụng công nghệ địa không gian trong quản lý cháy rừng tại huyện Mường Nhé, tỉnh Điện Biên

Các vấn đề liên quan đến công nghệ địa không gian

Một khía cạnh quan trọng của công nghệ này là khả năng tập hợp phạm vi dữ liệu địa không gian thành một tập hợp các bản đồ nhiều lớp cho phép phân tích các chủ đề phức tạp và sau đó truyền đạt cho nhiều đối tượng hơn. Công nghệ định vị toàn cầu (Global Possition System - GPS), Hệ thống thông tin địa lý (Geographycal Information System - GIS) và Công nghệ viễn thám (Remote Sensing) đã và đang được nghiên cứu ứng dụng vào hầu hết các lĩnh vực khoa học kỹ thuật, các ngành kinh tế quốc dân và các hoạt động xã hội. (Huỳnh Văn Chương, 2011) Hệ thống GPS cung cấp nhiều lợi ích đáng kể và đã trở thành một phần quan trọng của các hệ thống định vị trong nhiều lĩnh vực khoa học, công nghệ và ngành công nghiệp.

Hệ thống thông tin địa lý (Geographic Information System - GIS) là một công nghệ và phần mềm được sử dụng để thu thập, quản lý, phân tích và hiển thị thông tin địa lý và không gian. GIS kết hợp dữ liệu địa lý (bao gồm bản đồ, hình ảnh vệ tinh, dữ liệu địa lý từ cảm biến) với thông tin phi địa lý (như dữ liệu dân số, kinh tế, môi trường) để tạo ra các bản đồ và phân tích không gian. Trong Quản lý môi trường và đối phó với thiên tai: Công nghệ RS cú thể giỳp xỏc định cỏc vựng đe dọa mụi trường, theo dừi sự biến đổi của hệ sinh thái và đánh giá các rủi ro từ thiên tai như lũ lụt, hạn hán và cháy rừng.

Ngoài ra còn có công nghệ lập bản đồ Internet là các chương trình phần mềm như Google Earth và các tính năng web như Microsoft Virtual Earth đang thay đổi cách dữ liệu địa không gian được xem và chia sẻ. Trong cuộc sống hàng ngày nó hỗ trợ từ việc lập bản đồ, quy hoạch đô thị đến dự báo thời tiết, phân tích môi trường đặc biệt trong lĩnh vực quản lý tài nguyên rừng công nghệ địa không gian đã trở thành cụng cụ khụng thể thiếu, giỳp theo dừi diễn biến tài nguyờn rừng, đỏnh giỏ nguy cơ cháy rừng và triển khai các phương án phòng cháy chữa cháy hiệu quả, giảm thiểu các thiệt hại do cháy rừng gây ra, bảo tồn tài nguyên rừng bền vững.

Nhận xét chung

Điều này tạo điều kiện cho việc phân bổ tài nguyên một cách hợp lý và nhanh chóng, từ đó nâng cao khả năng PCCCR và giảm thiểu thiệt hại do cháy rừng. - Tính toán cấp cháy và xác định hệ số hiệu chỉnh cấp cháy theo trạng thái của từng lô rừng;. - Đề xuất Quy trình khoanh vẽ, giám sát khu vực cháy bằng ảnh vệ tinh và Quy trình dự báo cháy rừng cho khu vực trong 10 ngày tới.

Phương pháp nghiên cứu 1. Phương pháp luận

Công nghệ không gian địa lý có ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như quản lý tài nguyên, quy hoạch đô thị, ngành công nghiệp dầu khí, nông nghiệp, y tế, quản lý thảm họa, và nhiều lĩnh vực khác, giúp nâng cao khả năng đưa ra quyết định thông tin và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên. Phương pháp xây dựng cơ sở dữ liệu phục vụ dự báo cháy rừng - Bản đồ hiện trạng rừng khu vực nghiên cứu được xây dựng dựa trên cơ sở kế thừa dữ liệu điều tra, kiểm kê rừng, bản đồ cập nhật diễn biến rừng của hạt kiểm lâm Mường Nhé đến hết năm 2022. 𝑅1 = 𝑎R𝐸𝑅𝐴2 + 𝑏𝑅𝐸𝑅𝐴 (2.1) Trong đó, trong đó R1 là kết quả lượng mưa đã hiệu chỉnh theo phương pháp hồi quy và RERA là lượng mưa không gian thu được từ dữ liệu vệ tinh ERA-5 trong giai đoạn hàng tháng; a và b là các hệ số hồi quy áp dụng cho khu.

Với phương pháp Phân tích sai lệch địa lý (kỹ thuật 2), dữ liệu của trạm Mường Tè (i.e. trạm gần nhất với huyện Mường Nhé) được sử dụng để đánh giá hiệu quả mô hình, dữ liệu của các trạm còn lại được sử dụng cho việc xây dựng mô hình hiệu chỉnh. Trong đó, ∆Ri là giá trị khác biệt về lượng mưa tại trạm thứ i so với dữ liệu ERA-5, tính theo từng tháng trong giai đoạn 2007-2016; RSijk và RERAijk lần lượt là giá trị đo mưa của trạm thứ i và từ ảnh ERA-5 tương ứng, tại tháng thứ j của năm thứ k. Phép nội suy nghịch đảo khoảng cách (Inverse Distance Weighted - IDW) [Nalder & Wein 1998] đã được áp dụng phổ biến trong việc nội suy các biến liên tục trong không gian, đặc biệt là các yếu tố khí tượng [Brouder et al.

Phương pháp này có sử dụng một giả định cơ bản rằng dữ liệu từ ERA- 5 cần hiệu chỉnh theo các vị trí cụ thể trong không gian được nội suy và các sai lệch không phải là ngẫu nhiên và bị ảnh hưởng bối cảnh không gian địa lý. Tuy nhiên trái với yếu tố lượng mưa (mưa có thể tăng giảm liên tục với lượng lớn; mưa/không mưa), nhiệt độ là yếu tố biến đổi liên tục nên để tận dụng độ phân giải thời gian của nguồn dữ liệu viễn thám, việc xây dựng mô hình hiệu chỉnh có thể sử dụng nhiệt độ trung bình ngày để tăng số lượng mẫu trong mô hình.