CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ KHÔNG GIAN TRONG NGHIÊN CỨU HẠN HÁN VÀ VÙNG NGHIÊN CỨU 1. Tổng quan ứng dụng công nghệ không gian trong nghiên cứu hạn hán 1. Tổng quan trên thế giới * Hạn hán, thiếu hụt nguồn nước và chỉ số đánh giá Trong những thập kỷ gần đây hạn hán xảy ra nhiều nơi trên thế giới, gây nhiều thiệt hại về kinh tế, ảnh hưởng đến đời sống con người và môi trường sinh thái. Hàng năm có khoảng 21 triệu ha đất biến thành đất không có năng suất kinh tế do hạn hán.
Trong gần 1/4 thế kỷ vừa qua, số dân gặp rủi ro vì hạn hán trên những vùng đất khô cằn đã tăng hơn 80%. Hơn 1/3 đất đai thế giới đã bị khô cằn mà trên đó có 17,7% dân số thế giới sinh sống. Đồng hành với hạn hán, hoang mạc hoá, sa mạc hoá trên thế giới cũng ngày càng lan rộng từ các vùng đất khô hạn, bán khô hạn đến cả một số vùng bán ẩm ướt. Diện tích hoang mạc hoá đã lên đến 39,4 triệu km2, chiếm 26,3% đất tự nhiên thế giới và trên 100 quốc gia chịu ảnh hưởng.
Nguy cơ đói và khát do hạn hán uy hiếp 250 triệu con người trên trái đất, kèm theo đó cò ảnh hưởng tới môi trường khí hậu chung toàn cầu (WMO [1]). Hạn thường gây ảnh hưởng trên diện rộng. Tuy ít khi là nguyên nhân trực tiếp gây tổn thất về nhân mạng nhưng thiệt hại do hạn gây ra rất lớn. Theo số liệu của Trung tâm giảm nhẹ hạn hán quốc gia Mỹ, hàng năm hạn hán gây thiệt hại cho nền kinh tế Mỹ khoảng 6-8 tỷ USD (so với 2,41 tỷ USD do lũ và 1,2-4,8 tỷ USD do bão).
Đợt hạn hán lịch sử ở Mỹ xảy ra vào năm 1988 - 1989 gây thiệt hại 39-40 tỷ USD, lớn hơn nhiều so với thiệt hại kỷ lục của lũ (15-27,6 tỷ USD, 1993) và bão (25-33,1 tỷ USD, 1992). Hạn cũng gây những tổn thất lớn về kinh tế và môi sinh ở nhiều quốc gia khác như Ấn độ, Pakistan, Australia. Hạn hán dưới tác động của El Nino vào năm 1997-1998 đã gây cháy rừng trên diện rộng ở Indonesia, không chỉ làm thiệt hại rất lớn về kinh tế của nước này mà còn là một thảm họa môi sinh cho nhiều nước thuộc khu vực Đông Nam Á. Theo tính 5 toán của Liên Hiệp Quốc, đến năm 2025 sẽ có 2/3 diện tích đất canh tác ở châu Phi, 1/3 diện tích đất canh tác ở châu Á và 1/5 diện tích đất canh tác ở Nam Mỹ không còn sử dụng được.
Khoảng 135 triệu người có nguy cơ phải rời bỏ nhà cửa đi kiếm sống ở nơi khác [2]. Vì vậy trên thế giới đã có rất nhiều tác giả nghiên cứu về hạn hán. Nhưng do tính phức tạp của hiện tượng này, đến nay vẫn chưa có một phương pháp chung cho các nghiên cứu về hạn hán. Trong việc xác định, nhận dạng, giám sát và cảnh báo hạn hán, các tác giả thường sử dụng công cụ chính là các chỉ số hạn hán.
Việc theo dõi sự biến động của giá trị các chỉ số hạn hán sẽ giúp ta xác định được sự khởi đầu, thời gian kéo dài cũng như cường độ hạn. Chỉ số hạn hán là hàm của các biến đơn như lượng mưa, nhiệt độ, bốc thoát hơi, dòng chảy. hoặc là tổng hợp của các biến. Mỗi chỉ số đều có ưu điểm nhược điểm khác nhau, và mỗi nước đều sử dụng các chỉ số phù hợp với điều kiện của nước mình.
Việc xác định hạn hán bằng các chỉ số hạn không chỉ áp dụng với bộ số liệu quan trắc mà còn áp dụng với bộ số liệu là sản phẩm của mô hình khí hậu khu vực và mô hình khí hậu toàn cầu. Trong quá trình nghiên cứu hạn, việc xác định các đặc trưng của hạn là hết sức cần thiết, như xác định: sự khởi đầu và kết thúc hạn, thời gian kéo dài hạn, phạm vi mở rộng của hạn, mức độ hạn, tần suất và mối liên hệ giữa những biến đổi của hạn với khí hậu [3]. Các phân tích về hạn hán trên quy mô toàn cầu của Aiguo Dai, và cộng sự [4], theo khu vực và địa phương của Benjamin Lloyd-Hughes & Mark A. Hayes, và cộng sự [6] đã thông qua các chỉ số hạn dựa trên số liệu mưa, nhiệt độ và độ ẩm quan trắc trong quá khứ cho thấy số đợt hạn, thời gian kéo dài hạn, cũng như tần suất và mức độ của nó ở một số nơi đã tăng lên đáng kể.
Nổi bật lên trong nghiên cứu hạn trên quy mô toàn cầu là nghiên cứu của Nico Wanders, và cộng sự [7], trong nghiên cứu của mình tác giả đã phân tích ưu điểm, nhược điểm của 18 chỉ số hạn hán bao gồm cả chỉ số hạn khí tượng, chỉ số hạn thủy văn, chỉ số độ ẩm, rồi lựa chọn ra các chỉ số thích hợp để 6 áp dụng phân tích các đặc trưng của hạn hán trong năm vùng khí hậu khác nhau trên toàn cầu: vùng xích đạo, vùng khô hạn cực, vùng nhiệt độ ấm, vùng tuyết, vùng địa cực. Nhiều nghiên cứu cho thấy sự giảm lượng mưa đáng kể đi kèm với sự tăng nhiệt độ sẽ làm tăng quá trình bốc hơi, gây ra hạn hán nghiêm trọng hơn (A. Cùng với xu thế nóng lên trên toàn cầu giai đoạn (1980-2000), tần suất và xu thế hạn tăng lên và xảy ra nghiêm trọng hơn vào bất cứ mùa nào trong năm, như ở Cộng hòa Séc cứ khoảng 5 năm lại xảy ra đợt hạn hán nặng trong suốt mùa đông hoặc mùa hè, với mức độ nặng và tần suất lớn nhất vào tháng IV và tháng VI (xảy ra trên toàn bộ lãnh thổ với tổng diện tích là 95%) [10]; hạn xảy ra vào các tháng mùa hè ở Hy Lạp ảnh hưởng nghiêm trọng đến hoa màu và sự cung cấp nước trong thành phố (A. Bên cạnh sự gia tăng về tần suất và mức độ hạn, thời gian kéo dài các đợt hạn cũng tăng lên đáng kể, thời gian xảy ra hạn có thể kéo vài tháng đến vài năm ở nhiều quốc gia.
Nghiên cứu hạn dựa trên bộ số liệu mưa và nhiệt độ tháng quan trắc với bước lưới 0,5 trên toàn lãnh thổ Châu Âu 35-70N và 35E- 10W (Benjamin Lloyd-Hughes & Mark A. Saunders [5]) đã chỉ ra rằng thời gian hạn hán lớn nhất trung bình trên mỗi ô lưới ở Châu Âu là 48 ± 17 tháng, tần suất hạn hán cao hơn xảy ra ở lục địa Châu Âu, thấp hơn ở bờ biển phía đông bắc Châu Âu, bờ biển Địa Trung Hải, thời gian hạn kéo dài nhất thì xảy ra ở Italya, đông bắc Pháp, đông bắc Nga, với thời gian kéo dài là 40 tháng. Xukai Zou, và cộng sự [11] đã chỉ ra rằng hạn hán ở phía bắc Trung Quốc có xu thế tăng lên kể từ sau những năm 1990, đặc biệt có vài vùng hạn hán kéo dài 4-5 năm từ năm 1997 đến năm 2003. Vì vậy, có thể nói trên thế giới đã có rất nhiều các nghiên cứu về hạn hán và đi đến kết luận: ① Hạn hán là hiện tượng hết sức phức tạp mà sự hình thành là do cả hai nguyên nhân: tự nhiên và con người; ② Các yếu tố tự nhiên gây hạn như sự dao động của các dạng hoàn lưu khí quyển ở phạm vi rộng và các vùng xoáy nghịch, hoặc các hệ thống áp thấp cao, sự biến đổi khí hậu, sự 7 thay đổi nhiệt độ mặt nước biển như El Nino) ; ③ và các nguyên nhân do con người như nhu cầu nước ngày càng gia tăng, phá rừng, ô nhiễm môi trường ảnh hưởng tới nguồn nước, quản lý đất và nước kém bền vững, gây hiệu ứng nhà kính,.
Hiện nay, rất nhiều chỉ số/hệ số hạn khác nhau đã được phát triển và ứng dụng ở các nước trên thế giới như: Chỉ số ẩm Ivanov (1948), Chỉ số khô Budyko (1950), Chỉ số khô Penman, Chỉ số gió mùa GMI, Chỉ số mưa chuẩn hóa SPI, Chỉ số chuẩn hóa lượng mưa và bốc hơi SPEI, Chỉ số Sazonov, Chỉ số Koloskov (1925), Hệ số khô, Hệ số cạn, Chỉ số Palmer (PDSI), Chỉ số độ ẩm cây trồng (CMI), Chỉ số cấp nước mặt (SWSI), Chỉ số RDI (Reclamation Drought Index). Kinh nghiệm trên thế giới cho thấy hầu như không có một chỉ số nào có ưu điểm vượt trội so với các chỉ số khác trong mọi điều kiện. Do đó, việc áp dụng các chỉ số/hệ số hạn phụ thuộc vào điều kiện cụ thể của từng vùng cũng như hệ thống cơ sở dữ liệu quan trắc sẵn có ở vùng đó [13]. Nhằm mục đích giảm nhẹ tác hại của hạn hán, ở một số nước phát triển trên thế giới đã thành lập các trung tâm giám sát, dự báo, cảnh báo hạn hán.
Nhiệm vụ chính của các trung tâm này là: 1. Theo dõi, giám sát, dự báo và cảnh báo hạn hán; 2. Phối hợp với các ban ngành có liên quan để đề xuất và tiến hành các hoạt động ngăn ngừa, phòng tránh và giảm nhẹ tác hại của hạn hán; 3. Phối hợp với các cơ quan nghiên cứu khoa học xây dựng các phương pháp dự báo và cảnh báo hạn hán.
* Sử dụng mưa vệ tinh trong đánh giá nguồn nước Lượng mưa (Precipitation) là dữ liệu đầu vào quan trọng phục vụ công tác kiểm kê, đánh giá nguồn nước trên lưu vực sông. Ngoài số liệu mưa đo đạc tại các trạm KTTV truyền thống, trên thế giới hiện nay có nhiều cơ quan đo đạc và cung cấp dữ liệu mưa vệ tinh trong đó CHIRPS, TRMM, CMORPH là các dữ liệu mưa vệ tinh phổ biến hiện nay. CHIRPS kết hợp hình ảnh vệ tinh có độ phân giải 0.05° với dữ liệu trạm tại chỗ để tạo ra chuỗi thời gian mưa theo dạng lưới để phân tích và theo dõi hạn hán theo mùa. Dữ liệu mưa CHIRPS cho châu Phi ngày 04-04-2017 - TRMM 3B42 (Tropical Rainfall Measuring Mission) là sản phẩm hợp tác giữa Cơ quan hàng không và Vũ trụ Hoa Kỳ (NASA) và cơ quan nghiên cứu và phát triển hàng không vũ trụ Nhật Bản (JAXA) để giám sát lượng mưa nhiệt đới và cận nhiệt đới và để ước tính hệ thống nhiệt tiềm ẩn.
Dụng cụ đo mưa trên vệ tinh TRMM bao gồm Radar lượng mưa (PR), radar quét điện tử hoạt động ở tốc độ 13,8 GHz; TRMM Microwave Image (TMI), một máy đo phóng vi sóng thụ 9 động chín kênh; Và VIRA (Visible and Infrared Scanner), một thiết bị chiếu xạ hồng ngoại có thể nhìn thấy / năm kênh. Mục đích của thuật toán 3B42 là tạo ra tỷ lệ lượng mưa kết hợp hồng ngoại được kết hợp bởi TRMM (IRM) và ước tính sai số lượng mưa-RMSE (root-mean-square-error).