Luận án tiến sĩ kỹ thuật nghiên cứu công nghệ viễn thám và gis trong dự báo sự biến động bề mặt không thấm khu vực thành phố hồ chí minh

Luận án tiến sĩ kỹ thuật phân tích kỹ thuật nghiên cứu công nghệ viễn thám và gis trong dự báo sự biến động bề mặt không thấm khu vực, xây dựng cơ sở lý luận, kiểm chứng thực

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận Án Tiến Sĩ Kỹ Thuật

2023

197
10
0

Phí lưu trữ

45 Point

Mục lục chi tiết

LỜI CAM ĐOAN

1. TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1. Tổng quan về bề mặt không thấm

1.2. Ảnh hưởng của bề mặt không thấm đến môi trường

1.3. Đô thị hóa và sự thay đổi diện tích bề mặt không thấm

1.4. Hiện trạng đô thị hóa trên thế giới và ở Việt Nam

1.5. Biến động diện tích bề mặt không thấm

1.6. Khả năng ứng dụng viễn thám và GIS trong giám sát biến động bề mặt không thấm

1.7. Các phương pháp chiết xuất thông tin bề mặt không thấm từ dữ liệu viễn thám

1.7.1. Phương pháp phân loại truyền thống

1.7.2. Phương pháp sử dụng các chỉ số phổ

1.7.3. Phương pháp phân loại sử dụng trí tuệ nhân tạo

1.8. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

1.8.1. Trên thế giới

1.9. Luận giải những vấn đề cần nghiên cứu

1.10. Tiểu kết chương 1

2. CƠ SỞ KHOA HỌC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO BIẾN ĐỘNG BỀ MẶT KHÔNG THẤM KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GIS

2.1. Đặc điểm khu vực nghiên cứu

2.2. Điều kiện tự nhiên

2.3. Điều kiện kinh tế - xã hội

2.4. Đặc điểm đô thị hóa ở Thành phố Hồ Chí Minh

2.5. Nghiên cứu lựa chọn các nhân tố ảnh hưởng đến sự biến động bề mặt không thấm

2.5.1. Lựa chọn bộ dữ liệu bổ sung

2.5.2. Đánh giá tương quan giữa bộ dữ liệu bổ sung và dữ liệu cơ sở

2.6. Cơ sở khoa học phương pháp chiết xuất các lớp dữ liệu bổ sung cho mô hình dự báo sự biến động bề mặt không thấm

2.6.1. Mật độ che phủ thực vật

2.6.2. Nhiệt độ bề mặt

2.6.3. Khoảng cách tới đường giao thông

2.6.4. Khoảng cách tới thủy hệ

2.6.5. Dữ liệu mật độ dân cư

2.6.6. Khoảng cách tới công trình đặc biệt

2.7. Cơ sở khoa học phương pháp phân loại bề mặt không thấm từ dữ liệu viễn thám

2.7.1. Thuật toán xác suất cực đại

2.7.2. Thuật toán Random Forest

2.7.3. Thuật toán Support Vector Machine

2.7.4. Thuật toán Classification and Regression Tree

2.8. Mô hình Cellular Automata và các kỹ thuật học máy mô phỏng sự thay đổi bề mặt không thấm

2.8.1. Mô hình Cellular Automata

2.8.2. Mạng nơ ron nhân tạo (ANN)

2.8.3. Hồi quy Logistic (LR)

2.9. Sơ đồ mô hình dự báo sự biến động mặt không thấm

2.10. Tiểu kết chương 2

3. THỰC NGHIỆM DỰ BÁO BIẾN ĐỘNG BỀ MẶT KHÔNG THẤM KHU VỰC THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

3.1. Đặc điểm dữ liệu sử dụng

3.2. Dữ liệu viễn thám

3.3. Dữ liệu khác

3.4. Kết quả phân loại bề mặt không thấm từ ảnh vệ tinh Landsat đa thời gian

3.4.1. Kết quả phân loại sử dụng thuật toán RF

3.4.2. Kết quả phân loại sử dụng thuật toán SVM

3.4.3. Kết quả phân loại sử dụng thuật toán CART

3.4.4. Kết quả phân loại sử dụng thuật toán Maximum Likelihood

3.5. Đánh giá và lựa chọn phương pháp phân loại phù hợp

3.6. Kết quả dự báo phân bố bề mặt không thấm khu vực Thành phố Hồ Chí Minh

3.6.1. Kết quả dự báo biến động bề mặt không thấm năm 2020

3.6.2. Đánh giá và hoàn thiện mô hình dự báo sự biến động bề mặt không thấm

3.6.3. Kết quả dự báo biến động bề mặt không thấm khu vực Thành phố Hồ Chí Minh trong tương lai

3.7. Tiểu kết chương 3

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC ĐÃ CÔNG BỐ

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Nghiên Cứu Dự Báo Biến Động Bề Mặt Không Thấm HCM

Bài toán dự báo biến động bề mặt không thấm tại các đô thị lớn như TP. Hồ Chí Minh ngày càng trở nên cấp thiết. Sự gia tăng nhanh chóng của các bề mặt không thấm như đường xá, nhà cửa, vỉa hè gây ra nhiều hệ lụy tiêu cực cho môi trường và đời sống. Các vấn đề như ngập úng đô thị, ô nhiễm nguồn nước, và hiệu ứng đảo nhiệt ngày càng trở nên nghiêm trọng. Nghiên cứu này sử dụng công nghệ viễn thámGIS (Hệ thống thông tin địa lý) để phân tích hiện trạng, mô hình hóa và dự báo sự biến động của lớp phủ bề mặt không thấm tại TP. Hồ Chí Minh. Việc dự báo chính xác sự biến động này là cơ sở quan trọng cho công tác quy hoạch đô thị, quản lý tài nguyên, và ứng phó với biến đổi khí hậu.

1.1. Tầm Quan Trọng Của Nghiên Cứu Biến Động Bề Mặt

Nghiên cứu về biến động bề mặt không thấm đóng vai trò quan trọng trong việc quản lý và quy hoạch đô thị bền vững. Theo Phạm Văn Tùng, sự gia tăng của các bề mặt không thấm dẫn đến tăng dòng chảy đô thị, gây ô nhiễm nguồn nước và làm giảm diện tích thảm thực vật. Nghiên cứu này cung cấp thông tin chi tiết về sự thay đổi lớp phủ bề mặt, cho phép các nhà quản lý đô thị đưa ra các quyết định sáng suốt hơn về sử dụng đất và phát triển cơ sở hạ tầng. Thông tin này cũng rất quan trọng để giảm thiểu các tác động tiêu cực của đô thị hóa đến môi trường.

1.2. Ứng Dụng Viễn Thám và GIS Trong Quản Lý Đô Thị

Công nghệ viễn thámGIS cung cấp các công cụ mạnh mẽ để theo dõi và phân tích sự thay đổi sử dụng đấtbiến động bề mặt. Dữ liệu từ ảnh vệ tinh cho phép các nhà nghiên cứu xác định và đo lường các bề mặt không thấm với độ chính xác cao. Phần mềm GIS có thể được sử dụng để tích hợp dữ liệu viễn thám với các nguồn dữ liệu khác, chẳng hạn như bản đồ địa hình, dữ liệu dân số và thông tin kinh tế xã hội. Sự kết hợp này cho phép các nhà quy hoạch đô thị hiểu rõ hơn về các quá trình đô thị hóa và tác động của chúng.

II. Thách Thức Dự Báo Biến Động Bề Mặt Không Thấm HCM

Dự báo biến động bề mặt không thấm tại TP. Hồ Chí Minh đối mặt với nhiều thách thức. Quá trình đô thị hóa diễn ra nhanh chóng và phức tạp, chịu ảnh hưởng bởi nhiều yếu tố kinh tế, xã hội, và chính sách. Dữ liệu viễn thámGIS cần được xử lý và phân tích một cách chính xác để đảm bảo độ tin cậy của kết quả dự báo. Ngoài ra, việc lựa chọn mô hình dự báo phù hợp và hiệu chỉnh các tham số cũng là một thách thức quan trọng. Các yếu tố như mật độ dân cư, cơ sở hạ tầng hiện có, quy hoạch sử dụng đất và sự thay đổi biến đổi khí hậu cũng cần phải được xem xét.

2.1. Đô Thị Hóa Nhanh Chóng và Biến Động Sử Dụng Đất

Tốc độ đô thị hóa nhanh chóng tại TP. Hồ Chí Minh gây ra những thay đổi đáng kể trong sử dụng đất. Sự chuyển đổi từ đất nông nghiệp sang đất xây dựng dẫn đến sự gia tăng nhanh chóng của các bề mặt không thấm. Việc theo dõi và dự đoán sự chuyển đổi này đòi hỏi các phương pháp tiên tiến sử dụng dữ liệu viễn thám đa thời gian và mô hình hóa không gian. Việc quản lý sử dụng đất và lập kế hoạch phát triển cần được thực hiện một cách cẩn thận để giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường.

2.2. Yếu Tố Kinh Tế Xã Hội Ảnh Hưởng Biến Động Bề Mặt

Các yếu tố kinh tế và xã hội đóng vai trò quan trọng trong việc thúc đẩy biến động bề mặt không thấm. Sự tăng trưởng kinh tế tạo ra nhu cầu về nhà ở, cơ sở hạ tầng và các dịch vụ đô thị, dẫn đến sự mở rộng của các khu vực xây dựng. Dân số tăng nhanh cũng làm tăng áp lực lên sử dụng đất và tài nguyên. Các chính sách quy hoạch đô thị và đầu tư công cũng có thể ảnh hưởng đáng kể đến thay đổi sử dụng đất.

III. Phương Pháp Viễn Thám GIS Dự Báo Biến Động Bề Mặt HCM

Nghiên cứu này sử dụng kết hợp công nghệ viễn thámGIS cùng các thuật toán học máy tiên tiến để dự báo biến động bề mặt không thấm. Dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat được sử dụng để phân loại lớp phủ bề mặt. Các thuật toán như Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM), Classification and Regression Tree (CART) được sử dụng để cải thiện độ chính xác của phân loại. Mô hình Cellular Automata (CA) kết hợp với mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) hoặc hồi quy Logistic (LR) được sử dụng để mô phỏng sự thay đổi bề mặt không thấm theo thời gian. Các yếu tố như mật độ dân cư, khoảng cách đến đường giao thông, và nhiệt độ bề mặt được đưa vào mô hình để tăng cường khả năng dự báo.

3.1. Thuật Toán Học Máy Phân Loại Ảnh Viễn Thám Bề Mặt

Các thuật toán học máy như RF, SVM và CART được sử dụng để phân loại ảnh viễn thám và xác định các lớp phủ bề mặt khác nhau. Các thuật toán này có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp và cho kết quả phân loại chính xác cao hơn so với các phương pháp truyền thống. Các thuật toán này tận dụng các đặc trưng phổ của ảnh vệ tinh để phân biệt các loại bề mặt, như đất xây dựng, thảm thực vật, mặt nước và đất trống. Việc lựa chọn thuật toán phù hợp và tối ưu hóa các tham số là rất quan trọng để đạt được độ chính xác cao nhất.

3.2. Mô Hình CA Kết Hợp ANN LR Dự Báo Thay Đổi Đô Thị

Mô hình Cellular Automata (CA) được sử dụng để mô phỏng sự thay đổi biến động bề mặt không thấm theo thời gian. Mô hình CA dựa trên các quy tắc chuyển đổi trạng thái của các ô lưới dựa trên trạng thái của các ô lân cận. Để tăng cường khả năng dự báo, mô hình CA được kết hợp với mạng nơ-ron nhân tạo (ANN) hoặc hồi quy Logistic (LR). Các thuật toán này giúp xác định các quy tắc chuyển đổi trạng thái phù hợp dựa trên các yếu tố ảnh hưởng đến thay đổi sử dụng đất, như mật độ dân cư, khoảng cách đến đường giao thông và nhiệt độ bề mặt.

IV. Kết Quả Nghiên Cứu Dự Báo Biến Động Bề Mặt TP

Kết quả nghiên cứu cho thấy sự gia tăng đáng kể diện tích bề mặt không thấm tại TP. Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2010-2020. Mô hình dự báo cho thấy xu hướng tiếp tục gia tăng trong tương lai, đặc biệt ở các khu vực ngoại thành. Các khu vực có tốc độ đô thị hóa nhanh nhất là những khu vực có mật độ dân cư cao, gần các trục giao thông chính, và có nhiều dự án phát triển mới. Kết quả dự báo này có thể được sử dụng để hỗ trợ các nhà quy hoạch đô thị đưa ra các quyết định sáng suốt hơn về quy hoạch đô thị và quản lý tài nguyên.

4.1. Phân Tích Biến Động Bề Mặt Giai Đoạn 2010 2020

Phân tích dữ liệu viễn thám cho thấy sự gia tăng đáng kể diện tích bề mặt không thấm tại TP. Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2010-2020. Các khu vực có tốc độ đô thị hóa nhanh nhất là các khu vực ngoại thành, nơi có nhiều dự án phát triển mới và dân số tăng nhanh. Sự gia tăng này có thể được quan sát thấy rõ ràng trên ảnh vệ tinh và được xác nhận bằng các phân tích thống kê.

4.2. Dự Báo Biến Động Bề Mặt Đến Năm 2025 và 2030

Mô hình dự báo cho thấy xu hướng tiếp tục gia tăng diện tích bề mặt không thấm tại TP. Hồ Chí Minh trong tương lai, đặc biệt ở các khu vực ngoại thành. Các khu vực có mật độ dân cư cao, gần các trục giao thông chính, và có nhiều dự án phát triển mới được dự báo sẽ có tốc độ đô thị hóa nhanh nhất. Kết quả dự báo này cung cấp thông tin quan trọng cho các nhà quy hoạch đô thị và giúp họ đưa ra các quyết định sáng suốt hơn về phát triển bền vững.

V. Ứng Dụng Thực Tiễn Dự Báo Biến Động Bề Mặt HCM

Kết quả nghiên cứu có thể được sử dụng để hỗ trợ quy hoạch đô thị, quản lý đô thị, và ứng phó biến đổi khí hậu tại TP. Hồ Chí Minh. Thông tin về sự biến động bề mặt không thấm có thể giúp các nhà quy hoạch xác định các khu vực dễ bị ngập úng và thiết kế hệ thống thoát nước hiệu quả hơn. Kết quả dự báo cũng có thể được sử dụng để đánh giá tác động của các dự án phát triển mới đến môi trường và đảm bảo rằng chúng được thực hiện một cách bền vững. Ngoài ra, thông tin này cũng có thể giúp các nhà quản lý đô thị đưa ra các quyết định sáng suốt hơn về quản lý rủi ro ngập lụt và giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu.

5.1. Quy Hoạch Đô Thị Dựa Trên Dữ Liệu Biến Động Bề Mặt

Thông tin về biến động bề mặt không thấm có thể được sử dụng để hỗ trợ quy hoạch đô thị và đảm bảo rằng các dự án phát triển mới được thực hiện một cách bền vững. Các nhà quy hoạch có thể sử dụng thông tin này để xác định các khu vực dễ bị ngập úng và thiết kế hệ thống thoát nước hiệu quả hơn. Họ cũng có thể sử dụng thông tin này để đánh giá tác động của các dự án phát triển mới đến môi trường và đảm bảo rằng chúng được thực hiện một cách bền vững.

5.2. Quản Lý Rủi Ro Ngập Lụt và Ứng Phó Biến Đổi Khí Hậu

Thông tin về biến động bề mặt không thấm có thể giúp các nhà quản lý đô thị đưa ra các quyết định sáng suốt hơn về quản lý rủi ro ngập lụt và giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu. Các nhà quản lý có thể sử dụng thông tin này để xác định các khu vực dễ bị ngập úng và thực hiện các biện pháp để giảm thiểu rủi ro. Họ cũng có thể sử dụng thông tin này để đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đến ngập lụt đô thị và xây dựng các kế hoạch ứng phó.

VI. Kết Luận Hướng Nghiên Cứu Tương Lai Biến Động Bề Mặt

Nghiên cứu này đã thành công trong việc sử dụng công nghệ viễn thámGIS để dự báo biến động bề mặt không thấm tại TP. Hồ Chí Minh. Kết quả nghiên cứu cung cấp thông tin quan trọng cho công tác quy hoạch đô thị, quản lý đô thị, và ứng phó biến đổi khí hậu. Các hướng nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào việc tích hợp thêm các yếu tố ảnh hưởng khác, cải thiện độ chính xác của mô hình dự báo, và mở rộng phạm vi nghiên cứu sang các đô thị khác. Việc sử dụng các nguồn dữ liệu khác, chẳng hạn như dữ liệu LiDAR, cũng có thể giúp cải thiện độ chính xác của kết quả nghiên cứu.

6.1. Tổng Kết Nghiên Cứu và Đóng Góp Khoa Học

Nghiên cứu đã thành công trong việc phát triển một mô hình dự báo biến động bề mặt không thấm sử dụng công nghệ viễn thámGIS. Mô hình này có thể được sử dụng để dự báo sự thay đổi sử dụng đất và giúp các nhà quy hoạch đô thị đưa ra các quyết định sáng suốt hơn. Nghiên cứu cũng cung cấp một phương pháp tiếp cận có hệ thống để theo dõi và phân tích sự thay đổi lớp phủ bề mặt.

6.2. Hướng Nghiên Cứu Phát Triển Mô Hình Biến Động Bề Mặt

Các hướng nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào việc tích hợp thêm các yếu tố ảnh hưởng khác, cải thiện độ chính xác của mô hình dự báo, và mở rộng phạm vi nghiên cứu sang các đô thị khác. Việc sử dụng các nguồn dữ liệu khác, chẳng hạn như dữ liệu LiDAR, cũng có thể giúp cải thiện độ chính xác của kết quả nghiên cứu. Ngoài ra, việc phát triển các công cụ trực quan hóa dữ liệu có thể giúp các nhà quản lý đô thị dễ dàng truy cập và sử dụng thông tin về biến động bề mặt.

23/05/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1. Tổng quan về bề mặt không thấm 1. Khái niệm Bề mặt thấm (pervious surface) là các bề mặt cho phép nước thấm qua khu vực bên dưới thay vì trở thành dòng chảy bề mặt. Các dạng bề mặt thấm thông dụng như lớp phủ thực vật, lớp phủ đất, bãi cỏ, bãi cát.

Mô tả về bề mặt không thấm [151] Bề mặt không thấm (impervious surface) là các bề mặt do con người tạo ra, có đặc điểm ngăn không cho nước mưa ngấm xuống đất một cách tự nhiên, thay vào đó lượng nước mưa được tích tụ và chảy vào các hệ thống thoát nước cũng như sông, suối [94]. Các dạng bề mặt không thấm quen thuộc bao gồm đường giao thông, vỉa hè, bãi đậu xe, mái nhà,. Hiện nay, bề mặt không thấm được xem như là 9 một chỉ số chính về mức độ đô thị hóa cũng như thông số quan trọng trong đánh giá chất lượng môi trường đô thị. Do đặc tính ngăn sự thấm nước xuống lớp đất phía dưới, bề mặt không thấm có ảnh hưởng lớn đến môi trường khu vực đô thị và được xem như một chỉ số chính để đánh giá mức độ đô thị hóa [75], [123].

Sự gia tăng bề mặt không thấm sẽ có tác động đáng kể đến cảnh quan, môi trường. Do vậy, việc thu thập, chiết xuất thông tin bề mặt không thấm và dự báo xu hướng biến động trong tương lai là một vấn đề có ý nghĩa thực tiễn to lớn đối với công tác quản lý đô thị. Nhiều nghiên cứu trên thế giới đã quan trắc, đánh giá quá trình đô thị hóa dựa trên phân tích diện tích và phân bố không gian của bề mặt không thấm trong các giai đoạn khác nhau. Các kết quả này cho phép mô hình hóa và định lượng quá trình đô thị hóa, nghiên cứu cảnh quan đô thị, từ đó đưa ra các giải pháp phù hợp đối với công tác quản lý đô thị.

Ảnh hưởng của bề mặt không thấm đến môi trường 1. Gia tăng nguy cơ ngập lụt Do đặc điểm ngăn sự thấm nước mưa xuống lớp đất phía dưới, sự gia tăng bề mặt không thấm sẽ dẫn đến sự gia tăng về quy mô, thời gian và cường độ của dòng chảy trong đô thị, cản trở khả năng thoát nước và từ đó làm gia tăng nguy cơ ngập lụt. Nghiên cứu của Dennison và cộng sự (2009) cho thấy, khi nước mưa rơi xuống khu vực bề mặt thấm (pervious surface), phần lớn lượng nước được ngấm xuống đất tạo thành dòng chảy ngầm (subsurface flow), dòng chảy bề mặt (surface flow) không đáng kể. Trong khi đó, với bề mặt không thấm, phần lớn lượng nước mưa rơi xuống tích tụ ở bề mặt dẫn tới dòng chảy bề mặt lớn hơn rất nhiều so với dòng chảy ngầm (Hình 1.

So sánh khả năng thấm nước của bề mặt không thấm và bề mặt thấm [46] Theo Fernando (2018), khi nước mưa rơi xuống bề mặt thấm, 40% lượng nước mưa được bốc hơi trở lại, 10% ở bề mặt, 25% thấm nông và 25% thấm sâu xuống mặt đất. Trong khi đó, với bề mặt không thấm, 30% lượng nước mưa được bốc hơi, có tới 55% lượng nước mưa tích tụ ở bề mặt và chỉ có 15% lượng nước được thấm xuống đất, trong đó có 10% thấm nông và 5% thấm sâu [49]. Điều này ảnh hưởng rất lớn đến khả năng thoát nước cũng như dẫn đến hiện tượng ngập lụt ở các đô thị (Hình 1. Định lượng hóa khả năng thấm nước của bề mặt không thấm và bề mặt thấm [49] 11 Các bề mặt không thấm làm tăng tần suất và mức độ nghiêm trọng của lũ lụt khu vực đô thị.

Theo tổ chức Flood Defenders (Hoa Kỳ), với cùng lượng mưa là 3 inch (3’’), dòng chảy bề mặt ở khu vực rừng có mật độ bề mặt không thấm 0% là 0,6’’; khu vực dân cư với mật độ bề mặt không thấm 38% là 1,6’’ và khu vực đô thị với mật độ bề mặt không thấm 85% có dòng chảy bề mặt đạt 2,5’’ (Hình 1.4, nguồn: https://www. So sánh dòng chảy bề mặt đối với các bề mặt khác nhau khi lượng mưa đạt 3 inch [152] 1. Ô nhiễm nước Bên cạnh việc gia tăng nguy cơ lũ lụt, nếu không được kiểm soát, sự gia tăng diện tích mặt không thấm còn có thể tạo ra các vấn đề về chất lượng nguồn nước [94]. Các dòng chảy trong khu vực đô thị mang theo các chất ô nhiễm như dầu mỡ, trầm tích,.trước khi chảy vào các hệ thống cống thoát nước, gây nên tình trạng ô nhiễm nước mặt ở các thủy vực.

Sự phân bố dày đặc của các bề mặt không thấm ở các đô thị lớn gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến chất lượng nước ở các lưu vực sông, trong đó hàm lượng một số thông số chất lượng nước như nhu cầu oxy hóa học (COD), NH3-N.thường vượt nhiều lần mức độ cho phép [68]. Liu và cộng sự (2013) đã đánh giá mối quan hệ giữa các thông số chất lượng nước và diện tích bề mặt không thấm khu vực thành phố Thâm Quyến (Trung Quốc) 12 dựa trên phương pháp hồi quy tuyến tính. Trong nghiên cứu này, các tác giả đã sử dụng ảnh vệ tinh Landsat TM để chiết xuất thông tin bề mặt không thấm. Kết quả nhận được cho thấy, các thông số chất lượng nước có hệ số tương quan cao với diện tích bề mặt không thấm (hệ số R2 đều lớn hơn 0.

Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, các khu vực có mật độ bề mặt không thấm lớn hơn 36,9% thường đối mặt với các ảnh hưởng tiêu cực đến môi trường nước, do vậy cần phải kiểm soát quá trình đô thị hóa với mật độ bề mặt không thấm dưới 36,9% [76]. Kim và cộng sự (2016) đã nghiên cứu mối tương quan giữa bề mặt không thấm và chất lượng nước để xác định giá trị ngưỡng của tỷ lệ phần trăm bề mặt không thấm có tác động tiêu cực đến chất lượng nước ở các lưu vực sông. Kết quả nhận được cho thấy, với mật độ bề mặt không thấm trên 10% ở các lưu vực sông có thể gây ra những tác động nghiêm trọng đến chất lượng môi trường nước mặt [67]. Nghiên cứu của Luo và cộng sự (2018) tại khu vực hồ Dianchi (Côn Minh, Trung Quốc) sử dụng ảnh vệ tinh quang học Landsat giai đoạn 1988 – 2017 cho thấy, mật độ bề mặt không thấm khu vực xung quanh hồ Dianchi gia tăng từ 1,84% lên 34,32%.

Đi cùng với sự gia tăng bề mặt không thấm, hàm lượng các thông số chất lượng nước như chất diệp lục (Chl-a), tổng lượng oxy hòa tan (DO) và độ đục cho sự gia tăng đáng kể [78]. Các mô hình hồi quy sử dụng trong nghiên cứu trên cho thấy mối tương quan chặt chẽ giữa bề mặt không thấm và hàm lượng 3 thông số chất lượng nước (Hình 1.5), do vậy việc kiểm soát tốt sự biến động bề mặt không thấm là một yêu cầu quan trọng trong giảm thiểu tác động của quá trình đô thị hóa đến chất lượng môi trường. Tác động của sự gia tăng bề mặt không thấm đến chất lượng nước khu vực hồ Dianchi (Trung Quốc) [78] 14 1. Gia tăng nhiệt độ bề mặt Khi bức xạ Mặt Trời chiếu tới bề mặt Trái Đất, các bề mặt không thấm (bê tông, đường nhựa, bãi xe, đất xây dựng.) hấp thụ một phần năng lượng và chuyển đổi thành năng lượng nhiệt.

Một phần năng lượng nhiệt truyền qua lớp bề mặt không thấm, một phần phản xạ lại vào không khí dưới dạng hiển nhiệt. Do khả năng hấp thụ nhiệt của bề mặt không thấm cao hơn rất nhiều so với bề mặt thấm, tại cùng một thời điểm, nhiệt độ bề mặt ở khu vực đô thị thường cao hơn rất nhiều so với các khu vực có cây xanh, khu vực nông thôn.6), trong đó sự khác biệt nhiệt độ giữa các khu vực này có thể lên đến trên 100C [12], [24]. Sự chênh lệch nhiệt độ bề mặt này dẫn đến việc hình thành các “đảo nhiệt đô thị” (urban heat islands – UHI), tác động tiêu cực đến khí hậu đô thị, gây ra các kiểu thời tiết cực đoan và thay đổi thành phần các sol khí [64]. Sự gia tăng bề mặt không thấm được xem là nguyên nhân chủ yếu dẫn đến sự xuất hiện các “đảo nhiệt đô thị” tại các đô thị lớn hiện nay.

Nhiệt độ bề mặt các khu vực với lớp phủ bề mặt khác nhau [26] Sự xuất hiện và tồn tại các “đảo nhiệt đô thị” do tác động của quá trình đô thị hóa ở các thành phố lớn ở Việt Nam như Hà Nội, Thành phố Hồ Chí Minh đã được chứng minh trong nhiều nghiên cứu [12], [24], [115]. Nhiệt độ bề mặt cao cục bộ được phân bố tại các khu vực có mật độ xây dựng lớn, được đặc trưng bởi các mặt 15 không thấm [6], [20]. Chênh lệch giữa nhiệt độ bề mặt cao nhất và thấp nhất ở các đô thị lớn có thể đạt trên 200C. Phân tích mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt và lớp phủ cho thấy, bề mặt không thấm có hệ số tương quan cao nhất với nhiệt độ bề mặt [70].

Sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat đa thời gian giai đoạn 2000 – 2019, Trịnh Lê Hùng và cộng sự đã xác định mối tương quan giữa nhiệt độ bề mặt khu vực Hà Nội và các yếu tố lớp phủ, bao gồm lớp phủ thực vật (đại diện bởi chỉ số thực vật NDVI), bề mặt không thấm (chỉ số NDBI) và lớp phủ nước mặt (chỉ số nước NDWI). Kết quả nhận được cho thấy, bề mặt không thấm có mối tương quan thuận với nhiệt độ bề mặt, trong đó hệ số tương quan có xu hướng tăng dần trong giai đoạn 2000 – 2019, tương ứng với giá trị 0.816 đối với các năm 2000, 2005, 2010, 2013, 2016 và 2019. Điều này chứng minh ảnh hưởng ngày càng tăng của bề mặt không thấm đến sự gia tăng nhiệt độ bề mặt tại Hà Nội [70]. Mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt và các yếu tố lớp phủ cũng được nhiều nhà khoa học trên thế giới quan tâm nghiên cứu [28], [32], [34], [55], [91].

Nghiên cứu của Đặng Như Duẩn và cộng sự (2017) tại khu vực thành phố Thanh Hóa cho thấy, với những khu vực mật độ xây dựng dưới 10% có nhiệt độ bề mặt trung bình đạt khoảng 260C. Trong khi đó, nhiệt độ bề mặt các khu vực có mật độ xây dựng từ 45 – 75% đạt 31,050C; mật độ xây dựng trên 75% có nhiệt độ bề mặt trung bình đạt khoảng 32,50C [4]. Chênh lệch nhiệt độ bề mặt giữa khu vực đô thị và vùng xung quanh trong nghiên cứu này dao động trong khoảng từ 5 - 60C.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ

Tài liệu "Nghiên Cứu Công Nghệ Viễn Thám và GIS Dự Báo Biến Động Bề Mặt Không Thấm Tại TP. Hồ Chí Minh" cung cấp cái nhìn sâu sắc về việc ứng dụng công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) trong việc dự báo và quản lý biến động bề mặt không thấm tại thành phố Hồ Chí Minh. Nghiên cứu này không chỉ giúp nâng cao khả năng dự đoán các biến động môi trường mà còn hỗ trợ các nhà quản lý trong việc đưa ra các quyết định chính xác hơn về quy hoạch đô thị và bảo vệ môi trường.

Để mở rộng kiến thức của bạn về các vấn đề liên quan đến biến đổi khí hậu và quản lý tài nguyên, bạn có thể tham khảo thêm tài liệu Luận văn thạc sĩ về vai trò của rừng ngập mặn trong ứng phó biến đổi khí hậu, nơi nghiên cứu tác động của rừng ngập mặn đối với môi trường. Ngoài ra, tài liệu Luận án tiến sĩ về đánh giá tác động thiên tai đến trồng trọt sẽ cung cấp cái nhìn sâu hơn về cách thiên tai ảnh hưởng đến nông nghiệp trong bối cảnh biến đổi khí hậu. Cuối cùng, bạn cũng có thể tìm hiểu về Luận văn thạc sĩ về tác động của biến đổi khí hậu lên nhu cầu nước cho cây trồng, giúp bạn hiểu rõ hơn về mối liên hệ giữa khí hậu và sản xuất nông nghiệp. Những tài liệu này sẽ giúp bạn mở rộng kiến thức và hiểu biết về các vấn đề môi trường hiện nay.