Bảng 8 cho thấy kết quả kiểm chứng của biện pháp sơn phủ mái trong việc giảm nhiệt độ khơng khí đơ thị.
Trong đó các ảnh được mơ tả trong Bảng 8 được chụp ở một phía mái có cầu nhập hàng với độ dốc của mái là 10o tại thời điểm giữa trưa
Từ kết quả đo đạc thực nghiệm trên cho thấy, sơn trắng mái của các tịa nhà thực sự có hiệu quả giảm thiểu nhiệt hấp thụ vào các tòa nhà.
Như vậy, đối với các biện pháp giảm thiểu hiệu ứng đảo nhiệt tại các đơ thị đều có thể nhận thấy hiệu quả thực tế và sẵn có để có thể áp dụng đối với hiện tượng đảo nhiệt đô thị như ở Hà Nội hiện nay. Do đó, các quy hoạch đơ thị mới và định hướng phát triển cần phải chú trọng đến thiết kế đô thị nhằm từng bước ngăn cản tác động của hiệu ứng này có thể xảy ra tương tự đối với các đơ thị phát triển trên thế giới.
KẾT LUẬN VÀ KHUYẾN NGHỊ Kết luận
Nghiên cứu đã dựa trên các dữ liệu về thời tiết tại các trạm quan trắc và phân tích sự thay đổi nhiệt độ trong các khoảng thời gian khác nhau cho thấy đã xuất hiện hiện tượng nhiệt độ tại khu vực trung tâm thành phố Hà Nội cao hơn các khu vực lân cận từ 0,5 - 3oC đặc biệt là vào mùa hè.
Đảo nhiệt đơ thị khơng khí xuất hiện rõ ràng nhất vào thời điểm mùa hè khi nhiệt độ đạt cực đại từ khoảng 13h đến 17h.
Bản đồ nội suy nhiệt độ khơng khí với 8 điểm quan trắc nhưng cho thấy phân bố đảo nhiệt tại các quận nội thành Hai Bà Trưng, Hồn Kiếm, Đống Đa, Ba Đình, Thanh Xn và một phần quận Gia Lâm vào những ngày nhiệt độ cao ở cả mùa đông và mùa hè. Chênh lệch nhiệt độ giữa các trạm có thể lên đến 2oC.
Dựa theo kết quả trích lọc nhiệt độ từ ảnh Landsat cho thấy đảo nhiệt đơ thị đã được hình thành ở năm quận Hai Bà Trưng, Hoàn Kiếm, Đống Đa, Ba Đình, Thanh Xuân tạo thành chảo nhiệt tại Hà Nội tương tự như kết quả nội suy nhiệt độ. Nhiệt độ bề mặt ở năm quận này có thể cao hơn các khu vực lân cận từ 2-6 oC.
Thành phố Hà Nội đã xuất hiện đảo nhiệt đô thị, tuy nhiên mức đảo nhiệt đang chỉ dao động từ 0,5 - 3o
C là mức thấp nhất có thể nhận biết so với các đô thị trên thế giới tùy thuộc vào nhiệt độ trung bình từng ngày mà nhiệt độ này xuất hiện cường độ lớn hay nhỏ.
Đảo nhiệt đô thị tại Hà Nội đã được hình thành do sự biến đổi bề mặt cơ sở hạ tầng giảm diện tích cây xanh và cấu trúc cơ sở hạ tầng. Do đó bước đầu có thể thay đổi cấu trúc bề mặt bằng cách gia tăng diện tích cây xanh có thể giảm được nhiệt độ bề mặt từ 8-20 oC hoặc sơn trắng các bề mặt để giảm nhiệt độ xuống 10-14 oC có thể áp dụng tại Việt Nam để giải quyết các vấn đề do hiện tượng này gây nên.
Khuyến nghị
Nghiên cứu bước cho thấy hiện tượng đảo nhiệt đô thị đã và đang diễn ra tại khu vực trung tâm thành phố Hà Nội với mức độ thấp nhất. Tuy nhiên, đối với cả hai phương pháp nghiên cứu đảo nhiệt khơng khí và đảo nhiệt bề mặt đều gặp khó khăn trong nghiên cứu: 1-Đối với đảo nhiệt khơng khí: Số lượng trạm quan trắc thấp nên nội suy nhiệt chưa chính xác cần phải có nghiên cứu khảo sát thực địa; 2- Đảo nhiệt bề mặt: Khi sử dụng thuật toán NOR để xác định và chuyển đổi giá trị bề mặt chưa chính nên cần nghiên cứu thực nghiệm để kiểm chứng, lựa chọn các giá trị kênh nhiệt phù hợp hơn và phải được hiệu chỉnh.
Đánh giá mức độ tổn thương của khu vực thành phố Hà Nội dựa trên các bộ số dữ liệu về nhiệt độ, mức độ tử vong, mức độ thích nghi, … của thành phố Hà Nội sẽ là cơ sở để xây dựng các giải pháp phù hợp nhất đối với khu vực này.
Giải pháp tối ưu nhất để giảm thiểu đảo nhiệt đối với Hà Nội là phải dự đoán được xu hướng đảo nhiệt dựa trên quy hoạch phát triển thành phố dài hạn và có đề xuất định hướng áp dụng các biện pháp giảm thiểu tăng bức xạ bề mặt cũng như thay đổi cấu trúc không gian đô thị. Đây là hướng nghiên cứu tiếp theo cần phát triển cho đảo nhiệt đô thị.
TÀI LIỆU THAM KHẢO Tài liệu tiếng Việt
1. Cục Thống Kê Thành phố Hồ Chí Minh, Niên gián thống kê năm 2011, <http://www.pso.hochiminhcity.gov.vn/web/guest/niengiamthongke- nam2011 ,12 /4/2013>.
2. Hội quy hoạch phát triển đô thị Việt Nam (2015), Cây xanh và hiệu ứng đảo nhiệt đô thị, <http://ashui.com/mag/tuongtac/phanbien/11352-cay-xanh-va- hieu-ung-dao-nhiet-do-thi.html, 09/06/2015>.
3. Lê Văn Trung, Nguyễn Thanh Minh (2004), “Trích lọc giá trị nhiệt bề măt từ ảnh vệ tinh Landsat 7 EMT+”
<http://www.academia.edu/4106019/Trich_Loc_Gia_Tri_Nhiet,
15/11/2015>
4. Tổng cục Thống kê Việt Nam (điều tra dân số 1/4/2009), Dân số và mật độ
dân số 2009 phân theo địa phương.
5. Trần Thị Vân (2006), “Ứng dụng viễn thám nhiệt khảo sát đặc trưng nhiệt độ bề mặt đô thị với sự phân bố các kiểu thảm phủ ở thành phố Hồ Chí Minh”,
Tạp chí Phát triển Khoa học và Cơng nghệ, Tài nguyên và Môi trường, tập 9,
tr. 71-74.
6. Trần Thị Vân, Hoàng Thái Lan và Lê Văn Trung (2010), “Nghiên cứu thay đổi nhiệt độ bề mặt đơ thị dưới tác động của q trình đơ thị hóa ở T hành phố Hồ Chí Minh bằng phương pháp viễn thám”, Tạp chí Các Khoa học về
Trái đất 33(3), 347-35
7. Lương Văn Việt, Vũ Thanh Ca (2010), “Mô phỏng sự thay đổi nhiệt độ thành phố Hồ Chí Minh theo quy hoạch đơ thị đến năm 2020”, Tạp chí phát
triển KH&CN, Tập 13, Số M1-2010, tr.5-13
8. Báo điện tử Thông tin vật liệu xây dựng (2010), “Bê tông GGBS và hiệu ứng Albedo giảm nóng lên tồn cầu”,< http://www.vatlieuxaydung.org.vn/san- xuat-xanh/bao-ve-moi-truong/be-tong-ggbs-va-hieu-ung-albedo-giam-nong- len-toan-cau-311.htm, 19/10/2015>
Tài liệu tiếng anh
9. Andhang Rakhmat Trihamdani, Han Soo Lee, Tetsu Kubota (2015), Tran Thi Thu Phuong, “Configuration of Green Spaces for Urban Heat Island
Mitigation and Future Building Energy Consevarion in Master Plan 2030”,
Buildings, 2015.5.933 947<hppt://mdpi.com/journal/buildings>
10. Akbari, H. (2005), “Energy Saving Potentials and Air Quality Benefits of Urban Heat Island Mitigation”, Heat Island Group - Lawrence Berkeley National Laboratory, p.19 <http://www.coolrooftoolkit.org/wp- content/uploads/2012/04/Energy-saving-potentials.pdf , 05/05/2014>.
11. Colin Child ,ERIS Education Services (2004), Interpolating Surfaces in
ArcGIS Spatial Analyst
< http://www.esri.com/news/arcuser/0704/files/interpolating.pdf , 12/07/2015>
12. Doan Van Quang, Hiroyuki Kusaka (2015), “Nurmerical Study on Regional Climate Change Due to the Rapid Urbanization of Greater Ho Chi Minh City’s Metropolitan Area over the Past 20 years”, The 9th
International Conference on Urban Climate and the 12th Sysposium on the Urban Environment: Presentation – Poter 3: CCMA – Climate modelling tools,
impact studies and adaptation strategies, 20th – 24th July, 2015, Toulouse, France.
<https://www.conftool.com/icuc9/index.php?page=browseSessions&print=h ead&form_session=97 , 21/07/2015>
13. EPA - The United States Environmental Protection Agency (2008), Reducing
urban heat islands: Compendium of stragergies urband heat islands basic,
pp.2-15<http://www2.epa.gov/heat-islands/heat-island-compendium, 22/09/2015>
14. EPA (2015), Heat Island Effect, <http://www2.epa.gov/heat-islands,
15. Jack Guido (2008), Impact: Urban heat Island: Raising city temperatures,
Climate change network – The University of Aizona , http://www.southwestclimatechange.org/impacts/people/urban-heat-island , 04/12/2013
16. Jarvis.C.H, N. Stuart (2001), “A comparsion among strategies for
interpolating maxinmun and minimum daily air temperarues”. Part II: The interaction between number of guiding variables and the type of the
interpolation method, J.Appl.Meteorol, 40, pp.1075-1084
17. John Maclean (updated 02/04/2010), Meabourne as an urban heat island <http://mclean.ch/climate/Melbourne_UHI.htm, 13/12/2013>
18. Huxia Chai, Weiming Cheng, Chenghu Zhou, Xi Chen, Xiaoyi Ma (2011), “Shangming Zhao, Analysis and Comparision of spatial interpolation methods for temperature data”, Natural Science, Vol.3, No.12,999-1010 (2011)
19. Luke Howard (1820), The climate of London, deduced from Meteorological
observations, made at different places in the neighbourhood of the metropolis, vol 2. W. Phillip, London, 1820.
20. Nawal K.Ghazal, Ebtesam Fadhel, Khalid Abdu-Alkareem, Aqeel Zuher (2013), “Comparison of three interpolation methods for average monthly temperature in the sounth of Iraqi zone”, Iraqi Journal of Physics, Vol.11, No.21, pp.59-66
21. Nynke Hofstta, Malcolm Haylock, Mark New, Phil Jones, and Christoph Frei (2008), “Comparison of six methods for interpolation of daily, European climate data”, Journal of geophysical research, Vol.113, D21110
22. Pham Minh Hai and Yasushi Yamaguchi (2006), “Monitoring land cover change of Hanoi city center under impacts of urbanization by using remote sensing”, International Symposium on Geo informatics for Spatial Infrastructure Development in Earth and Allied Sciences 2006, p.6. <
http://wgrass.media.osaka-cu.ac.jp/gisideas06/viewpaper.php?id=113 , 07/05/2014>
23. Tran Hoang Hoai Nam, Tetsu Kubota, Andhang Rakhmat Trihamdani(2014), “Impact of Urban Heat Island under the Hanoi Master Plan 2030 in Cooling Loads in Residential Buildings”, International Journal of Built Environment
and Sustainability, Faculity of Built Environment, Universiti Tecknologi
Malaysia, IJBES2(1)/2015,48-61
<http://ijbes.utm.my/index.php/ijbes/article/download/56/22 , 09/08/2015> 24. U.S Department of the Interior. U.S Geological Survey - USSG, (last
modified 29/09/2015), <http://earthexplorer.usgs.gov/ ,12/11/2015> 25. Wikipedia, Urban heat island, (2015),
<https://en.wikipedia.org/wiki/Urban_heat_island, 15/09/2015> 26. World Meteorological Organization, Hanoi, Vietnam,
<http://worldweather.wmo.int/en/city.html?cityId=308, 19/10/2015> 27. Z.Li, F.Becker, M.P.Stoll and Z.Wan (1999), “Envaluation of Six Methods
for Extracting Relative Emissivity Spectral from Thermal Infracred Images”,