Tổng quan nghiên cứu

Tỉnh Bình Thuận là địa bàn có tính chất khí hậu khô hạn khắc nghiệt bậc nhất cả nước, với tổng diện tích tự nhiên đạt 7.934 km² và bờ biển dài 192 km. Mặc dù lượng bức xạ nhiệt dồi dào với tổng số giờ nắng trung bình từ 2.900 đến 3.000 giờ/năm, lượng mưa bình quân toàn tỉnh chỉ dao động trong khoảng 800 - 1.200 mm/năm và phân bổ không đều (85% tập trung vào mùa mưa). Ngược lại, lượng bốc hơi tiềm năng hàng năm lên tới 1.250 - 1.450 mm/năm, tạo ra sự thâm hụt cán cân ẩm nghiêm trọng trong mùa khô. Tình trạng biến đổi khí hậu kết hợp hiện tượng El Nino khiến quá trình hoang mạc hóa diễn ra gay gắt, trong đó đất cát và đồi cát ven biển chiếm 18,3% (146.500 ha), còn diện tích đất không có khả năng sản xuất nông nghiệp lên tới 38,1% tổng diện tích toàn tỉnh.

Vấn đề nghiên cứu trọng tâm đặt ra là các phương pháp quan trắc mặt đất truyền thống bị giới hạn bởi mạng lưới trạm thưa thớt, chi phí duy trì cao và không phản ánh liên tục biến động khô hạn trên không gian rộng lớn. Do đó, mục tiêu cụ thể của luận văn là xây dựng quy trình tích hợp công nghệ viễn thám và GIS để tính toán các chỉ số khô hạn chuyên đề, từ đó thành lập bản đồ phân vùng hạn hán đa thời gian tại tỉnh Bình Thuận. Phạm vi nghiên cứu bao trùm toàn bộ 10 đơn vị hành chính cấp huyện của tỉnh, tập trung đánh giá chuỗi số liệu mùa khô trong giai đoạn lịch sử từ năm 1998 đến năm 2016. Nghiên cứu mang ý nghĩa thực tiễn to lớn trong việc cung cấp công cụ giám sát không gian với độ tin cậy đạt trên 90%, hỗ trợ trực tiếp công tác điều phối 5,4 tỷ m³ nguồn nước mặt hàng năm, giảm thiểu rủi ro cắt giảm hàng chục nghìn hecta đất canh tác và phòng ngừa cháy rừng bền vững.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng lý thuyết cân bằng năng lượng bức xạ bề mặt và mô hình không gian tam giác nhiệt độ - thực vật (LST - NDVI Triangle Space) do Lambin (1996) và Sandholt (2002) phát triển. Mô hình này chứng minh mối quan hệ tuyến tính nghịch chiều giữa lớp phủ sinh khối và nhiệt độ đất trong điều kiện thiếu hụt độ ẩm. Bên cạnh đó, khung lý thuyết cán cân nước mặt của Nguyễn Trọng Hiệu (2003, 2008) được vận dụng để lượng hóa tương quan giữa nguồn cung (lượng mưa) và lượng tiêu hao (bốc thoát hơi nước).

Các khái niệm cốt lõi được định nghĩa và chuẩn hóa trong nghiên cứu bao gồm:

  • Chỉ số khác biệt thực vật chuẩn hóa (NDVI): Phản ánh mật độ quang hợp và sức khỏe thảm phủ thực vật thông qua phổ cận hồng ngoại (NIR) và phổ đỏ (RED).
  • Nhiệt độ bề mặt đất (LST): Đại lượng vật lý thể hiện trạng thái nhiệt bức xạ của các đối tượng bề mặt qua kênh hồng ngoại nhiệt vệ tinh.
  • Chỉ số khô hạn nhiệt độ - thực vật (TVDI): Thông số chuẩn hóa không thứ nguyên từ 0 (cạnh ướt, đủ ẩm) đến 1 (cạnh khô, hạn kiệt), lượng hóa tương quan đồng thời giữa LST và NDVI.
  • Chỉ số cán cân nước (K): Tỉ số giữa lượng bốc hơi thực tế (ET) và lượng mưa (R), xác định trạng thái ẩm của lưu vực.
  • Độ phát xạ bề mặt (ε): Hệ số phản ánh khả năng bức xạ nhiệt thực tế của các loại thảm phủ đất đai.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu đầu vào bao gồm: Dữ liệu ảnh vệ tinh quang học và nhiệt Landsat 5, Landsat 7 (ETM+) và Landsat 8 (OLI/TIRS) độ phân giải không gian 30m thu thập từ Cục Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ (USGS); Dữ liệu bốc thoát hơi nước MOD16A3 độ phân giải 1 km từ vệ tinh MODIS (NASA); Dữ liệu lượng mưa dạng lưới 0,25 độ (~30 km) từ vệ tinh đo mưa nhiệt đới TRMM 3B42 do NASA và JAXA cung cấp qua DHI.

Về cỡ mẫu và quy trình chọn mẫu: Nghiên cứu thiết lập hệ thống 400 điểm mẫu kiểm chứng phân bố đều trên toàn địa bàn tỉnh theo phương pháp lấy mẫu ngẫu nhiên phân tầng không gian. Cỡ mẫu 400 điểm đảm bảo bao quát đầy đủ 4 dạng địa hình (núi trung bình, đồi núi thấp, đồng bằng phù sa, đồi cát ven biển) và các nhóm đất chính, tạo cơ sở dữ liệu tin cậy để trích xuất giá trị LST - NDVI qua công cụ Extract Multi Values to Points.

Lý do lựa chọn phương pháp phân tích: Phần mềm ArcGIS 10.2 được lựa chọn nhờ khả năng xử lý đại số Raster mạnh mẽ. Phương pháp nội suy Kriging được ứng dụng để chuyển đổi dữ liệu mưa TRMM sang lưới 1 km vì phương pháp này tối ưu hóa sai số không gian dựa trên hàm bán phương sai thực nghiệm. Thuật toán chuyển đổi giá trị số (DN) sang bức xạ phổ (La), nhiệt độ sáng cảm biến (Tb) qua phương trình Planck và hiệu chỉnh độ phát xạ bề mặt với hệ số ε = 0,96 giúp xác định LST với độ chính xác cao. Cuối cùng, phương trình hồi quy tuyến tính xác định ranh giới Tsmax và Tsmin trong tam giác nhiệt cho phép tính toán chỉ số TVDI chuẩn xác trên từng pixel ảnh. Timeline nghiên cứu tập trung xử lý dữ liệu vào các tháng mùa khô cao điểm (tháng 1 đến tháng 4) của các năm hạn điển hình: 1998, 2002, 2005, 2011, 2015 và 2016.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình phân tích dữ liệu đa thời gian đã chỉ ra 4 phát hiện quan trọng về đặc trưng và quy mô hạn hán tại Bình Thuận:

Thứ nhất, đợt hạn hán lịch sử năm 1998 dưới tác động cực đoan của hiện tượng El Nino đã khiến hơn 82% diện tích tự nhiên toàn tỉnh rơi vào ngưỡng hạn nặng và rất nặng. Đây là thời kỳ suy thoái độ ẩm diện rộng nghiêm trọng nhất trong toàn bộ chuỗi quan trắc 18 năm.

Thứ hai, tính chu kỳ và xu thế mở rộng của khô hạn thể hiện rõ qua các năm 2002, 2005, 2011 và 2015, khi tỷ lệ diện tích nằm trong mức cảnh báo hạn nặng đến rất nặng luôn vượt ngưỡng 50% diện tích toàn tỉnh. Vùng lõi khô hạn tập trung mật độ cao tại các huyện phía Bắc gồm Tuy Phong và Bắc Bình, sau đó lan rộng xuống phía Nam sang Hàm Tân.

Thứ ba, vào mùa khô năm 2016, diện tích hạn nặng chiếm tới 47% địa bàn tỉnh, dẫn đến khủng hoảng an ninh nguồn nước toàn diện. Tổng dung tích nước hữu ích còn lại trong hệ thống công trình thủy lợi toàn tỉnh tính đến tháng 3/2016 chỉ đạt khoảng 23 triệu m³, tương đương 14,11% dung tích thiết kế. Hàng loạt hồ chứa huyết mạch như hồ Tà Mon, hồ Sông Phan, hồ Trà Tân và hồ Đá Bạc đã rơi xuống dưới mực nước chết từ 1,7m đến 2,2m.

Thứ tư, thiệt hại sản xuất nông nghiệp và dân sinh được lượng hóa cụ thể: Vụ Đông Xuân 2015 - 2016 toàn tỉnh buộc phải cắt giảm 15.423 ha diện tích gieo trồng do thiếu nước tưới (riêng huyện Hàm Thuận Bắc cắt giảm 8.000 ha); 1.400 ha cây trồng hàng năm bị hư hại hoàn toàn. Tại huyện Hàm Tân, 300 ha thanh long, 200 ha điều, 100 ha quýt và 200 ha xoài bị ngừng sinh trưởng, suy giảm 100% năng suất. Toàn tỉnh ghi nhận 90.000 người thiếu nước sinh hoạt cục bộ (trong đó riêng Hàm Tân có 40.000 người tại 10/10 xã, thị trấn phải mua nước sinh hoạt vận chuyển từ Đồng Nai và Bà Rịa - Vũng Tàu).

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân căn bản dẫn đến sự khắc nghiệt của hạn hán tại Bình Thuận xuất phát từ sự tương tác bất lợi giữa hoàn lưu khí quyển quy mô lớn và điều kiện địa hình địa phương. Vùng ven biển Nam Trung Bộ nằm trong vùng khuất gió mùa ẩm, kết hợp địa hình hẹp dốc nghiêng dần ra biển khiến dòng chảy mặt thoát nhanh, không giữ được nước ngầm. Tốc độ bốc hơi trong mùa khô đạt trên 4 mm/ngày đã nhanh chóng rút cạn lượng ẩm bề mặt đất trống và thảm phủ thực vật thưa.

So sánh với các nghiên cứu trước đây của GS. Nguyễn Trọng Hiệu (2003) và TS. Trần Thục (2008), kết quả phân vùng từ chỉ số TVDI kết hợp chỉ số cán cân nước K hoàn toàn tương đồng về không gian phân bố vùng hạn cực đoan. Tuy nhiên, việc ứng dụng ảnh vệ tinh Landsat độ phân giải 30m mang lại bước đột phá so với các nghiên cứu sử dụng ảnh MODIS 1 km của Huỳnh Thị Thu Hương hay Bùi Quang Huy, cho phép bóc tách chi tiết ranh giới khô hạn đến từng tiểu vùng sản xuất và dải cát ven biển.

Các kết quả nghiên cứu có thể được trực quan hóa tối ưu thông qua hệ thống bảng biểu thống kê phân cấp 5 mức độ khô hạn theo từng đơn vị hành chính và đồ thị phân tán hồi quy LST - NDVI. Biểu đồ tương quan tuyến tính dạng tam giác nhiệt thể hiện rõ độ dốc âm của cạnh khô, minh chứng rằng khi sinh khối thực vật (NDVI) suy giảm, nhiệt độ bề mặt đất (LST) lập tức tăng vọt lên mức cực đại (vượt 42°C tại các cồn cát trắng Mũi Né và Tuy Phong), đẩy nhanh tốc độ thoái hóa đất.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả phân vùng khô hạn, nghiên cứu đề xuất 4 nhóm giải pháp chiến lược nhằm giảm thiểu thiệt hại và ứng phó bền vững:

  1. Thiết lập hệ thống giám sát và cảnh báo sớm hạn hán tự động bằng ảnh vệ tinh: Đẩy mạnh ứng dụng công nghệ viễn thám Landsat 8/9 và Sentinel-2 kết hợp dữ liệu mưa vệ tinh GPM để cập nhật bản đồ chỉ số khô hạn TVDI theo chu kỳ 16 ngày. Đạt mục tiêu nâng cao độ chính xác dự báo khô nông nghiệp lên trên 92% trước mùa khô năm 2027. Đơn vị chủ trì thực hiện: Sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh Bình Thuận phối hợp với các viện nghiên cứu chuyên ngành.

  2. Cơ cấu lại mùa vụ và chuyển đổi mô hình canh tác thích ứng khô hạn: Tiến hành rà soát, chuyển đổi tối thiểu 5.000 ha đất trồng lúa kém hiệu quả tại các vùng hạn nặng (Bắc Bình, Tuy Phong, Hàm Tân) sang các loại cây trồng cạn có giá trị kinh tế cao và nhu cầu nước thấp. Áp dụng kỹ thuật tưới tiết kiệm nhỏ giọt cho cây thanh long nhằm cắt giảm 30% lượng nước tưới nông nghiệp trong giai đoạn 2026 - 2028. Đơn vị thực hiện: Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn tỉnh Bình Thuận.

  3. Hiện đại hóa và liên thông hệ thống công trình hạ tầng thủy lợi: Đẩy nhanh tiến độ thi công các công trình chuyển nước liên lưu vực từ sông La Ngà (khu vực dồi dào nước) sang các lưu vực sông Lũy, sông Lòng Sông và hồ Cà Giây. Xây dựng các đập dâng và nạo vét dung tích hồ chứa, đảm bảo tổng lượng nước tích trữ toàn tỉnh luôn đạt trên 45% dung tích thiết kế vào đầu mùa khô trước năm 2030. Chủ thể thực hiện: Ban Quản lý Dự án Đầu tư Xây dựng các Công trình Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn tỉnh.

  4. Xây dựng vành đai xanh phòng hộ chống hoang mạc hóa: Triển khai trồng mới và phục hồi 2.000 ha rừng phòng hộ ven biển bằng các loài cây chịu hạn (phi lao, keo lá tràm, bạch đàn) trên dải cồn cát kéo dài từ Tuy Phong đến Hàm Tân. Hoàn thành mục tiêu ngăn chặn 25% tốc độ cát bay, cát chảy lấn chiếm đất sản xuất nông nghiệp trong giai đoạn 2026 - 2030. Đơn vị chủ trì: Chi cục Kiểm lâm tỉnh Bình Thuận.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Cơ quan quản lý nhà nước và ban ngành quy hoạch địa phương: Sở Tài nguyên và Môi trường, Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, Chi cục Thủy lợi Bình Thuận sử dụng bộ bản đồ phân vùng TVDI đa thời gian để hoạch định chiến lược phân phối 5,4 tỷ m³ nước mặt, xây dựng phương án cấp nước sinh hoạt khẩn cấp cho 90.000 dân cư mùa khô và quy hoạch kế hoạch sử dụng đất cấp tỉnh.

  2. Chuyên viên kỹ thuật GIS, chuyên gia viễn thám và tài nguyên nước: Các kỹ sư môi trường có thể ứng dụng trực tiếp chuỗi quy trình thuật toán tính toán LST, xử lý ảnh nhiệt Landsat, hiệu chỉnh độ phát xạ bề mặt ε và mô hình hồi quy tam giác LST - NDVI vào các dự án giám sát tai biến khí hậu tại các tỉnh Duyên hải miền Trung.

  3. Giảng viên, nhà nghiên cứu và học viên sau đại học: Các nhà khoa học thuộc chuyên ngành Địa chất học, Bản đồ học, Viễn thám - GIS và Quản lý Tài nguyên Môi trường sử dụng luận văn như tài liệu tham khảo chuẩn mực về phương pháp tích hợp dữ liệu TRMM, MODIS và Landsat trong đánh giá biến đổi khí hậu cấp lưu vực.

  4. Doanh nghiệp nông nghiệp và hợp tác xã sản xuất địa phương: Các trang trại quy mô lớn (đặc biệt là vùng trồng thanh long, cây ăn quả tại Hàm Thuận Bắc và Hàm Tân) khai thác thông tin bản đồ nguy cơ khô hạn để chủ động bố trí lịch thời vụ, đầu tư hệ thống tưới tự động và lựa chọn giống cây trồng thích ứng tối ưu với điều kiện thiếu nước.

Câu hỏi thường gặp

  1. Vì sao nghiên cứu lại kết hợp cả chỉ số cán cân nước K và chỉ số TVDI thay vì chỉ sử dụng một chỉ số đơn lẻ? Chỉ số cán cân nước K phản ánh tương quan vĩ mô giữa tổng lượng mưa và lượng bốc thoát hơi ở quy mô vùng, trong khi chỉ số TVDI chiết xuất từ ảnh Landsat 30m lại lượng hóa chi tiết vi khí hậu và phản ứng của thảm phủ thực vật theo từng ô lưới. Sự kết hợp này tạo nên cơ chế kiểm chứng chéo, đảm bảo độ chính xác toàn diện từ góc độ khí tượng đến độ ẩm thổ nhưỡng thực tế.

  2. Ưu thế vượt trội của việc sử dụng ảnh Landsat so với ảnh MODIS trong nghiên cứu khô hạn tại Bình Thuận là gì? Mặc dù ảnh MODIS có chu kỳ chụp dày hơn nhưng độ phân giải không gian 1 km quá thô, không phản ánh được sự biến động manh mún của các ô đất canh tác và dải cát ven biển hẹp. Ảnh Landsat cung cấp độ phân giải 30m ở dải nhiệt và quang học, giúp phân tách sắc nét ranh giới giữa đất cát hoang mạc, khu dân cư và các thảm cây trồng chịu hạn.

  3. Hiện tượng El Nino đóng vai trò như thế nào trong sự hình thành các đợt hạn hán lịch sử tại Bình Thuận? El Nino làm biến dạng hoàn lưu khí quyển, làm suy giảm lượng mưa cục bộ từ 60% đến 90% so với trung bình nhiều năm và kéo dài thời gian nắng nóng gay gắt. Điển hình vào mùa khô 1997 - 1998, tác động mạnh mẽ của El Nino đã đẩy tỷ lệ khô hạn nặng và rất nặng của tỉnh lên mức kỷ lục hơn 82% diện tích tự nhiên, gây cạn kiệt dòng chảy sông suối.

  4. Phương pháp tính nhiệt độ bề mặt đất (LST) từ kênh nhiệt Landsat được kiểm soát sai số như thế nào? Quy trình tính LST thực hiện chuyển đổi giá trị số sang bức xạ phổ thực tế, sau đó tính nhiệt độ sáng vật thể đen bằng công thức Planck và hiệu chỉnh sai số qua độ phát xạ bề mặt ε = 0,96. Việc chuẩn hóa bước sóng trung tâm (10,8 µm đối với kênh 10 Landsat 8) và lọc nhiễu mây giúp triệt tiêu sai số khí quyển, nâng độ tin cậy kết quả lên trên 90%.

  5. Bản đồ phân vùng chỉ số TVDI có thể ứng dụng trong công tác phòng chống cháy rừng không? Hoàn toàn có thể ứng dụng hiệu quả. Các vùng có chỉ số TVDI từ 0,8 đến 1,0 biểu thị trạng thái thực vật bị kiệt quệ sinh khối nước và nhiệt độ bề mặt tăng cao cực điểm. Lực lượng kiểm lâm có thể căn cứ vào các tọa độ nguy cơ này trên bản đồ GIS để thiết lập chốt canh phòng, bố trí phương tiện chữa cháy và phát quang đường băng cản lửa kịp thời trong mùa khô.

Kết luận

  • Luận văn đã thiết lập thành công quy trình công nghệ chuẩn hóa tích hợp ảnh vệ tinh Landsat (5, 7, 8), MODIS và TRMM trên nền tảng phần mềm ArcGIS 10.2 nhằm phục vụ giám sát và lượng hóa hạn hán đa thời gian.
  • Xây dựng thành công phương trình hồi quy không gian tam giác nhiệt độ - thực vật (LST - NDVI) từ 400 điểm mẫu chuẩn, chuẩn hóa chỉ số TVDI phục vụ phân cấp 5 mức độ khô hạn chính xác đến độ phân giải 30m.
  • Khẳng định tính quy luật và mức độ tàn phá khốc liệt của hạn hán tại Bình Thuận, chỉ ra rằng diện tích hạn nặng thường xuyên chiếm trên 50% địa bàn và từng đạt đỉnh 82% trong đợt thiên tai El Nino năm 1998.
  • Cung cấp bức tranh toàn diện về thiệt hại tài nguyên nước và nông nghiệp mùa khô năm 2016, khi dung tích hồ chứa chỉ còn 14,11% (23 triệu m³) và buộc phải cắt giảm 15.423 ha gieo trồng.
  • Đề xuất hệ thống 4 nhóm giải pháp kỹ thuật, thủy lợi và sinh thái đồng bộ nhằm giải quyết căn cơ bài toán khủng hoảng nguồn nước và ngăn chặn quá trình hoang mạc hóa tại vùng đất khô hạn Nam Trung Bộ.

Về kế hoạch phát triển tiếp theo trong giai đoạn 2026 - 2028, nghiên cứu cần được mở rộng tự động hóa thuật toán trích xuất chỉ số khô hạn trên nền tảng điện toán đám mây Google Earth Engine, kết hợp tích hợp dữ liệu vi thám Sentinel-2 và radar SAR để theo dõi độ ẩm đất tầng sâu theo thời gian thực. Các cơ quan quản lý nhà nước, viện nghiên cứu và doanh nghiệp hãy chủ động ứng dụng ngay bộ cơ sở dữ liệu và bản đồ phân vùng khô hạn này vào công tác quản trị rủi ro thiên tai và quy hoạch phát triển kinh tế - xã hội bền vững cho tỉnh Bình Thuận.