zunia.vn

Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z

zunia.vn

» Luận Văn - Báo Cáo

» Báo cáo khoa học

Báo cáo " THEO DÕI DIỄN TIẾN LŨ LƯU VỰC SÔNG MEKONG LÀM CƠ SỞ DỰ BÁO LŨ Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG SỬ DỤNG ẢNH VIỄN THÁM MODIS "

Chia sẻ: Bánh Bèo | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:8

Báo xấu

184
lượt xem 32
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Những năm gần đây do ảnh hưởng của biến đổi khí hậu, đã có nhiều trận lũ lớn xảy ra tại vùng Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) mà phần lớn nguyên nhân là do lũ thượng nguồn sông MeKong đổ về. Do đó, các cơ quan dự báo khí tượng thủy văn cần có những giải pháp thiết thực, đưa ra những dự báo về khả năng ngập lũ, giúp người dân có thể tránh hoặc hạn chế những thiệt hại về người và tài sản. Công nghệ ảnh viễn thám là một trong những công cụ...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Báo cáo " THEO DÕI DIỄN TIẾN LŨ LƯU VỰC SÔNG MEKONG LÀM CƠ SỞ DỰ BÁO LŨ Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG SỬ DỤNG ẢNH VIỄN THÁM MODIS "

HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011 THEO DÕI DIỄN TIẾN LŨ LƯU VỰC SÔNG MEKONG LÀM CƠ SỞ DỰ BÁO LŨ Ở ĐỒNG BẰNG SÔNG CỬU LONG SỬ DỤNG ẢNH VIỄN THÁM MODIS (MONITORING THE PROGRESS OF FLOOD IN THE MEKONG RIVER BASIN AS A BASIS FOR FLOOD FORECASTING IN MEKONG DELTA) Phan Thanh Nhàn, Võ Quang Minh Bộ môn Tài nguyên đất đai, Đại học Cần Thơ Email: ptnhan18students@gmail.com; vqminh@ctu.edu.vn Abstract: This study used MODIS satellite image (MOD09) for monitoring the progress of flood in Mekong River Basin and testing the flood forecasting method for the Mekong Delta in flooding stage of 2011. The results showed that (80% reliability): MODIS image can be used to monitor the progress of flood in large areas of the Mekong River Basin. There was a close relationship between enhanced vegetation index EVI, land surface water index LSWI with growth status of plants and surface water of the flood. Risk flood maps during the flood season of the study area were established as the basis for developing the flood forecasting method applied to the Mekong Delta. With accuracy about 91%, this flood forecast method weekly opened a new direction for researching about environmental disasters using the resource of satellite image at low cost. Therefore, it should use these images for monitoring the process, forecasting flood capability and other related fields in combination with other types of vegetation indices. Keywords: MODIS, EVI, LSWI, flood, Mekong River Basin, Mekong delta. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Những năm gần đây do ảnh hưởng của biến đổi khí hậu, đã có nhiều trận lũ lớn xảy ra tại vùng Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL) mà phần lớn nguyên nhân là do lũ thượng nguồn sông MeKong đổ về. Do đó, các cơ quan dự báo khí tượng thủy văn cần có những giải pháp thiết thực, đưa ra những dự báo về khả năng ngập lũ, giúp người dân có thể tránh hoặc hạn chế những thiệt hại về người và tài sản. Công nghệ ảnh viễn thám là một trong những công cụ có thể giúp theo dõi, giám sát hỗ trợ cho dự báo ngập lũ. Hiện nay, có nhiều nghiên cứu ứng dụng các mô hình dự báo ngập lũ ở vùng ĐBSCL. Tuy nhiên, các phương pháp giám sát và mô hình này đòi hỏi các số liệu và phương pháp tính toán phức tạp và bị giới hạn bởi nhiều yếu tố như chu kỳ dòng chảy, hướng dòng chảy và lũ thượng nguồn. Với phương pháp sử dụng ảnh viễn thám MODIS đa phổ và đa thời gian của NASA kết hợp mô hình số độ cao DEM (Digital Elevation Model) có thể giúp theo dõi được diễn tiến của lũ vùng hạ lưu sông MeKong làm cơ sở cho dự báo lũ vùng ĐBSCL. Nghiên cứu thực hiện với mục tiêu: (1) Đánh giá khả năng sử dụng ảnh MODIS đa thời gian theo dõi diễn tiến lũ vùng lưu vực sông Mekong; (2) Nghiên cứu đề xuất giải pháp dự báo lũ cho vùng ĐBSCL giai đoạn mùa lũ năm 2011. 2. DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Dữ liệu 2.1.1. Dữ liệu ảnh MODIS/TERRA đa thời gian Sử dụng ảnh vệ tinh MODIS/TERRA SURFACE REFLECTANCE 8-DAY L3 302
HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011 GLOBAL 500 M SIN GRID V005 (MOD09) với độ phân giải thời gian là 8 ngày và độ phân giải không gian là 500m. Ảnh được thu thập từ hệ thống dữ liệu quan sát Trái đất của NASA (EOS, 2006) từ năm 2009 đến nửa đầu năm 2011. Sử dụng các Band 1, 2, 3 và 6 (đỏ, hồng ngoại gần và sóng ngắn hồng ngoại…) để tính toán các chỉ số EVI, LSWI và DVEL làm cơ sở cho việc phân tích, đánh giá kết quả. 2.1.2. Dữ liệu ảnh SPOT Ảnh SPOT 5 có độ phân giải 80 x 80m, 3 band Red – Green – Blue thu thập từ trung tâm viễn thám Singapore (CRIPS), được sử dụng để đối chiếu kiểm tra kết quả giải đoán từ ảnh MODIS. 2.1.3. Bản đồ số độ cao DEM của khu vực nghiên cứu Mô hình số độ cao DEM khu vực hạ lưu sông MeKong thu thập từ Trung Tâm Phân tích dữ liệu trái đất ERSDAC của Nhật (http://www.gdem.aster.ersdac.or.jp/) dùng để đánh giá hướng dòng chảy của các hệ thống sông trên những dạng địa hình của khu vực nghiên cứu. Mô hình được tính toán trên cơ sở các chỉ số về cao độ, độ dốc và hướng dòng chảy của nước để định hướng dòng chảy của các sông. 2.2. Phương pháp nghiên cứu 2.2.1. Phương pháp thành lập bản đồ ngập lũ Sử dụng phương pháp của Sakamoto et al., (2007) đề nghị cho đánh giá lũ. Nếu giá trị EVI ≥ 0,2 được coi như điểm ảnh đục che phủ bởi mây và sẽ được gỡ bỏ khỏi ảnh. (Thenkabail et al., 2005; Xiao et al, ,2006). Theo Xiao et al. (2005, 2006), nếu EVI > 0,3 đối tượng được phân loại là pixel không lũ. Nếu EVI ≤ 0,05 và LSWI nhỏ hơn hoặc bằng 0, điểm ảnh sẽ được xác định là pixel nước liên quan. Ảnh MOD09 phản xạ 8 ngày Ảnh chỉ số EVI, LSWI, DVEL của MOD09A1 ρBLUE > 0,2 Chỉ số không Mây: EVI, LSWI, DVEL DVEL≤ 0,05 EVI ≤ 0,05 EVI > 0,3 SAI EVI ≤ 0,3 LSWI ≤ 0,0 Không lũ Các pixel liên quan đến nước 0,1< EVI ≤ 0,3 EVI ≤ 0,1 Ngập suốt >120 ngày Pixel lẫn lộn Pixel lũ Sông, hồ, biển Xây dựng bản đồ ngập lũ, theo dõi về diễn tiến và dự báo lũ cho khu vực ĐBSCL năm 2011 Hình 1: Phương pháp theo dõi diễn tiến và dự báo lũ cho ĐBSCL bằng ảnh MODIS (Nguồn: Sakamoto et al, 2007) 303
HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011 Sau đó cần phân loại nơi nào là pixel lũ hoặc hỗn hợp hoặc các đối tượng ngập nước dài hạn. Nếu pixel liên quan đến nước có EVI < 0,1, được coi là pixel lũ. Nếu EVI > 0,1 nhưng < 0,3, pixel liên quan đến nước được xác định là điểm ảnh hỗn hợp. Những khu vực ngập nước liên tục được tách ra từ các pixel lũ và hỗn hợp. Các pixel liên quan đến nước có thời gian ngập lũ > 120 ngày sẽ được phân loại là đối tượng ngập nước dài hạn. 2.2.2. Phương pháp dự báo diễn biến ngập lũ Kết quả giải đoán lũ vùng hạ lưu sông MeKong tuần 1 + DT ngập lũ k1 x DT có nguy cơ ngập Dữ liệu KTTV Diện tích ngập lũ dự báo cho tuần 2 Kiểm chứng Kết quả giải đoán lũ vùng hạ lưu sông MeKong tuần 2 DT ngập lũ + k x DT có nguy cơ ngập Dữ liệu KTTV Diện tích ngập lũ dự báo cho tuần 3 Kiểm chứng Kết quả giải đoán lũ vùng hạ lưu sông MeKong tuần 3 Hình 2: Phương pháp dự báo khả năng ngập lũ khu vực ĐBSCL 1 Hệ số tăng (giảm) trung bình k = DT nguy cơ ngập tuần 1/ DT tăng (giảm) tuần 2 so với tuần 1 = 0.02 được chọn là giá trị có tần suất xuất hiện cao nhất trong các kết quả tính toán k1, k2,k3…kn từ kết quả giải đoán các bộ ảnh trong mùa lũ các năm 2009 đến 2010. Dấu (+) tương ứng giai đoạn lũ bắt đầu và dấu (-) tương ứng giai đoạn kết thúc mùa lũ. Để dự báo diễn biến ngập lũ cho một tuần sau đó sử dụng một bộ ảnh chụp ở thời điểm hiện tại, kết quả giải đoán được phân tích và đánh giá kết hợp với các dữ liệu độ đốc, hướng dòng chảy khai thác từ DEM, dữ liệu khí tượng thủy văn để dự báo xác định về diện tích và sự phân bố không gian ngập lũ của tuần sau đó. Kết quả dự báo đưa ra ở tuần trước sẽ được kiểm chứng bởi kết quả giải đoán bộ ảnh của tuần sau đó. Với kết quả giải đoán bộ ảnh hiện tại về diện tích ngập lũ, diện tích vùng có nguy cơ ngập kết hợp nguồn dữ liệu khí tượng thủy văn thu thập đưa ra những dự báo cho diễn biến ngập lũ của tuần tiếp theo. 3. KẾT QUẢ THẢO LUẬN 3.1. Diễn tiến ngập lũ vùng nghiên cứu 3.1.1. Sự phân bố không gian ngập vùng nghiên cứu Trên cơ sở phân loại các đối tượng bằng sự kết hợp các chỉ số EVI, LSWI và DVEL cho được loạt ảnh thể hiện sự phân bố không gian ngập lũ xuyên suốt mùa lũ các năm 2009, 2010 và 2011. Kết quả so sánh diện tích ngập nước ở các năm cho thấy được xu thế diễn biến ngập lũ làm cơ sở cho việc xác định các thời điểm bắt đầu có sự gia tăng một cách đột ngột (lũ xuất hiện) về diện tích ngập, tăng đến mức tối đa (lũ đạt đỉnh) và thời điểm bắt đầu giảm (lũ rút). 304
HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011 12/ 21/8 14/9 8/10 16 9/11 11 19/12 2009 1 2 3 20/7 13/ 14/ 16/10 1/1 9 11/ 27/12 2010 1 2 3 04/ 21/ 14/9 16/10 201 1 2 Hình 3: Diễn biến ngập vùng lưu vực sông MeKong qua các năm Kết quả giải đoán cho thấy vào thời gian từ 20/7/2009 lũ đã tiến về các tỉnh đầu nguồn ĐBSCL. Diễn biến cùng thời điểm đối với năm 2010 là ngày 21/8 và năm 2011 là ngày 05/8. Sau ngày 05/8/2011 lũ bắt đầu tăng nhanh do ảnh hưởng của mưa, bão ở Trung và Hạ lưu kết hợp với triều cường sông MeKong. Lũ 2009 đạt đỉnh lũ trong giai đoạn nửa đầu tháng 10, đối với năm 2010 thời điểm này vào khoảng cuối tháng 10 đến đầu tháng 11. Lũ năm 2011 tăng nhanh và đạt đỉnh vào khoảng cuối tháng 10. Lũ 2009 và 2010 bắt đầu rút vào khoảng tuần cuối tháng 11 hoặc đầu tháng 12 đến nữa cuối tháng 12 lũ rút hết hoàn toàn. 3.1.2. Sự thay đổi diện tích ngập nước vùng hạ lưu sông MeKong Nhìn chung lũ các năm có diễn biến khá giống nhau, diện tích mặt nước khoảng 10.000 2 km , tương đối ổn định trong mùa khô và bắt đầu có nhiều biến đổi từ đầu tháng 7, tuy nhiên về mức độ ngập có sự khác biệt nhất định giữa các năm. Nếu như mùa lũ năm 2010 có dấu hiệu giảm so với năm 2009 thì lũ năm 2011 có phần tăng lên bằng hoặc hơn năm 2009. Tại ĐBSCL, lũ năm 2009 bắt đầu vào khoảng 20/7/2009 và đến đầu tháng 12/2009 thì rút dần, tổng diện tích ngập vào mùa lũ từ đầu tháng 7 đến hết tháng 12 ước đạt 460.254km2, đối với năm 2010 vào khoảng trên 317.053 km2 trong khi năm 2011 đạt 248.643 km2 tính từ đầu mùa lũ đến cuối tháng 9 của năm và tăng dần đến cuối tháng 10. 305
HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011 Hình 4: Biến đổi diện tích ngập nước vùng hạ lưu và một số tỉnh ĐBSCL qua các năm 3.1.3. So sánh kết quả giải đoán với số liệu quan trắc Hình 5. Tương quan giữa diện tích ngập tỉnh An Giang và mực nước thực đo tại trạm Tân Châu và Châu Đốc năm 2011 Có sự tương quan khá tốt giữa mực nước thực đo tại trạm Tân Châu và Châu Đốc so với diện tích ngập cùng thời điểm tại khu vực tỉnh An Giang. Kết quả kiểm chứng cho hệ số R2 các năm lần lượt là 0,84 và 0,84 (năm 2009), R2=0,87 và R2=0,84 (năm 2010) và R2=0,95 và R2=0,94 (năm 2011). Với hệ số R2 khá cao chứng tỏ rằng hai giá trị này tỉ lệ thuận với nhau, khi mực nước sông càng tăng cao thì diện tích ngập nước cũng sẽ tăng và ngược lại. Điều này càng có ý nghĩa trong việc đánh giá độ sâu ngập thông qua diện tích ngập nước của khu vực nghiên cứu tại một thời điểm nhất định. 3.1.4. Ngày bắt đầu, ngày kết thúc và thời gian ngập xuyên suốt của lũ Sự phân bố không gian của những ngày bắt đầu thay đổi từng năm. Ngày bắt đầu của trận lũ năm 2009 sớm hơn so với trận lũ năm 2010 (Hình 6). Đối với năm 2011, ngày bắt đầu dọc theo sông Hậu và sông Mê Kông tương tự như năm 2009 tuy nhiên ở khu vực cận biên của vùng đồng bằng ngập lũ, đặc biệt là khu vực ven biển gần vịnh Thái Lan, ngày bắt đầu của năm 2011 sớm hơn so với năm 2010. 306
HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011 NĂM 2009 NĂM 2010 NĂM 2011 Ngày bắt đầu ngập lũ Ngày kết thúc ngập lũ Ngập lũ xuyên suốt Hình 6: Ngày bắt đầu, ngày kết thúc, thời gian ngập suốt của lũ Chu kỳ ngập các năm thể hiện thời gian kéo dài của lũ được xác định dựa vào ngày bắt đầu và ngày kết thúc của lũ. Đối với trận lũ tương đối lớn như 2009 thì thời gian bắt đầu diễn ra sớm hơn lũ năm 2010 và thời gian kết thúc cũng muộn hơn và do đó tình trạng ngập úng kéo dài gây khó khăn trong tiêu nước và ảnh hưởng lịch thời vụ trong gieo sạ. Lũ năm 2011 có thời gian bắt đầu cũng khá sớm và theo ước đoán thì thời gian kết thúc cũng sẽ muộn hơn năm 2010 đồng nghĩa với một diện tích khá lớn đất sản xuất nông nghiệp sẽ bị ngập úng. 307
HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011 3.1.5. So sánh kết quả giải đoán ảnh MODIS với ảnh SPOT Kết quả giải đoán ảnh MODIS cần phải được kiểm chứng với kết quả giải đoán từ ảnh SPOT độ phân giải cao. Nghiên cứu chọn hai ảnh đại diện thuộc khu vực hai tỉnh An Giang (ngày 04/12/2010) và Đồng Tháp (ngày 04/12/2009) để làm cơ sở đối chiếu với ảnh MODIS. Kết quả kiểm chứng ảnh chụp khu vực tỉnh An Giang được thể hiện ở các hình 7. CHÚ THÍCH Vùng không ngập ở hai ảnh SPOT và MODIS Vùng ngập lũ chỉ có ở SPOT Vùng ngập lũ chung ở hai ảnh Vùng ngập lũ chỉ có ở MODIS Hình 7: So sánh kết quả giải đoán từ hai ảnh MODIS và SPOT khu vực An Giang (ngày 04/12/2010) Kết quả so sánh hai loại ảnh bản khu vực tỉnh An Giang cho thấy mức độ tương thích khá cao (khoảng 80%). Khu vực màu xanh đậm được xác định là ngập lũ có mức độ tương thích lớn giữa hai loại ảnh. Tỉ lệ % diện tích sai lệch (chỉ có ở ảnh MODIS hoặc SPOT) là không đáng kể. Ngoài phần diện tích chung hiện diện ở hai loại ảnh phần diện tích chỉ có riêng ở ảnh MODIS là tương đối cao hơn so với phần diện tích lũ giải đoán chỉ có ở ảnh SPOT. Điều này phần nào được giải thích bởi sự khác biệt về độ phân giải cũng như phương pháp phân loại ảnh là khác nhau dẫn đến những kết quả không giống nhau. 3.2. Kết quả dự báo ngập lũ khu vực Đồng Bằng Sông Cửu Long Quá trình thực hiện được chia làm 11 đợt dự báo tính từ ngày 04/7/2011 đến ngày 30/9/2011, tương ứng với 11 kết quả kiểm chứng từ thực tế. Kết quả tương quan giữa diện tích ngập lũ dự báo và diện tích ngập thực tế giải đoán từ ảnh MODIS cho thấy hệ số tương quan là khá cao (R2= 0,91). Hình 8 cho thấy mức độ sai lệch trong các dự báo đưa ra là không quá lớn và hoàn toàn có thể chấp nhận được. Điều này chứng tỏ rằng bằng việc áp dụng phương pháp dự báo từ ảnh MODIS kết hợp với các dữ liệu khác tương đối chính xác về diễn biến lũ. 308
HỘI THẢO ỨNG DỤNG GIS TOÀN QUỐC 2011 Hình 8: Tương quan và sai lệch giữa diện tích dự báo và diện tích thực tế 4. KẾT LUẬN Từ kết quả trên cho thấy khả năng ứng dụng ảnh viễn thám MODIS (MOD09) trong theo dõi diến tiến lũ vùng lưu vực sông MeKong là khá tốt. Có mối liên hệ giữa đặc điểm ảnh đến sự phân bố không gian và thời gian ngập lũ vùng hạ lưu sông MeKong. Với độ chính xác của kết quả giải đoán khá cao cho thấy khả năng có thể ứng dụng ảnh MOD09 rộng rãi cho việc giám sát, theo dõi diễn tiến, dự báo lũ trong một khoảng thời gian dài và liên tiếp nhau cho một khu vực có phạm vi rộng lớn như quốc gia, vùng lãnh thổ. Với độ chính xác khoảng 91%, phương pháp dự báo có thể được áp dụng cho dự báo khả năng diễn biến ngập của lũ khu vực ĐBSCL với giới hạn khả năng dự báo về thời gian là một tuần. Với nguồn ảnh MODIS không tốn nhiều chi phí như hiện nay cùng với việc hoàn thiện dần phương pháp dự báo thì đây có thể xem là một giải pháp hiệu quả trong theo dõi và dự báo, lũ lụt, thiên tai. Tài liệu tham khảo EOS. (2006), NASA earth observing system data gateway, from http://edcimswww.cr.usgs.gov Sakamoto, T., Nguyen, N. V., Kotera, A., Ohno, H., Ishitsuka, N., and Yokozawa, M. (2007), Detecting temporal changes in the extent of annual flooding within the Cambodia and the Vietnamese Mekong Delta from MODIS time-series imagery, Remote Sensing of Environment, 109(3), 295-313. Thenkabail, P. S., Schull, M., and Turral, H. (2005), Ganges and Indus river basin land use/land cover (LULC) and irrigated area mapping using continuous streams of MODIS data, Remote Sensing of Environment, 95, 317-341. Xiao, X., Bole S., Liu J., Zhuang D. (2005), “Mapping paddy rice agriculture in southern China using multi-temporal MODIS images”, Remote Sensing of Environment , 95, pp. 480–492. Xiao, X., Boles, S., Frolking, S., Li, C., Bau, J. Y., and Salas, W. (2006). Mapping paddy rice agriculture in South and Southeast Asia using multitemporal MODIS images. Remote Sensing of Environment, 100, 95-113. 309

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

LV.26: Bộ 320 Luận Văn Thạc Sĩ Y Học

320 tài liệu

1223 lượt tải

THÔNG TIN

TRỢ GIÚP

HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG

Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.