Đánh giá ảnh hưởng của phát triển đô thị đến ô nhiễm không khí tại tỉnh Đồng Nai sử dụng công nghệ Google Earth Engine

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:11

Thêm vào BST

Báo xấu

6
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Trong nghiên cứu này, nền tảng Google Earth Engine đã được sử dụng để thu thập dữ liệu về nồng độ NO2 vào các tháng trong năm 2019 và 2023 cho tỉnh Đồng Nai. Dựa vào phân tích nồng độ NO2 phân bố theo thời gian và không gian cho thấy NO2 phân tán phụ thuộc vào sự thay đổi theo thời gian và tình hình phát triển đô thị.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Đánh giá ảnh hưởng của phát triển đô thị đến ô nhiễm không khí tại tỉnh Đồng Nai sử dụng công nghệ Google Earth Engine

ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA PHÁT TRIỂN ĐÔ THỊ ĐẾN Ô NHIỄM KHÔNG KHÍ TẠI TỈNH ĐỒNG NAI SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ GOOGLE EARTH ENGINE Nguyễn Thị Mỹ Linh1, Trần Thị Ân2* 1. Lớp D20QLMT01, Trường Đại học Thủ Dầu Một 2. Khoa Khoa học Quản lý, Trường Đại học Thủ Dầu Một * Liên hệ email: antt@tdmu.edu.vn TÓM TẮT Đồng Nai là một trong những địa phương phát triển mạnh mẽ về kinh tế và đô thị hóa ở Đông Nam Bộ, điều này dẫn đến tình hình ô nhiễm không khí, đặc biệt là nồng độ NO2 trong không khí cũng tăng lên. Trong nghiên cứu này, nền tảng Google Earth Engine đã được sử dụng để thu thập dữ liệu về nồng độ NO2 vào các tháng trong năm 2019 và 2023 cho tỉnh Đồng Nai. Dựa vào phân tích nồng độ NO2 phân bố theo thời gian và không gian cho thấy NO2 phân tán phụ thuộc vào sự thay đổi theo thời gian và tình hình phát triển đô thị. Qua phân tích diễn biến nồng độ NO2 của các tháng trong hai năm 2019 và 2023 cho thấy, nồng độ này tăng giảm không đồng đều, biến thiên thay đổi không theo một chu kỳ nào. Nhìn chung, NO2 có tỷ lệ chênh lệch nồng độ cao nhất và thấp nhất giữa các tháng xấp xỉ 1.75 lần. Dựa vào phân tích diễn biến nồng độ NO2 theo không gian, chỉ số NO2 cao nhất ở thành phố Biên Hòa và thấp nhất là huyện Tân Phú. Nồng độ trung bình biến thiên rõ rệt theo khu vực cao và thấp với mức độ chênh lệch là 2,87 lần. Từ kết quả thống kê giá trị NO 2 trung bình theo từng đơn vị sử dụng đất, có thể nhận thấy rằng nồng độ NO2 trong không khí tại các vị trí đất đô thị có giá trị cao nhất, cụ thể năm 2019 là 12,4 và năm 2023 là 13,3. Qua đó, có thể kết luận rằng phát triển đô thị có ảnh hưởng đến việc phát sinh và phân tán NO2 trong không khí. Từ khóa: Đồng Nai, Google Earth Engine, NO2, phát triển đô thị. 1. ĐẶT VẤN ĐỀ Đồng Nai nằm ở vị trí trung tâm của vùng kinh tế trọng điểm phía Nam. Tỉnh cũng là địa phương có nền công nghiệp phát triển. Tính đến hết năm 2023, tỷ lệ đô thị hóa trên địa bàn Đồng Nai đạt hơn 45%. Hiện tại, Đồng Nai có tổng số 11 đô thị, trong đó 1 đô thị loại I, 1 đô thị loại III, 2 đô thị loại IV và 7 đô thị loại V. Trong các đô thị, có 2 thành phố, còn lại là các thị trấn (Tỉnh ủy Đồng Nai, 2023). Hiện nay, với hàng loạt dự án hạ tầng lớn đã và đang được triển khai xây dựng trên địa bàn tỉnh, tốc độ đô thị hóa trên địa bàn tỉnh được dự báo sẽ còn diễn ra nhanh hơn. Đến năm 2030, trên địa bàn tỉnh sẽ phát triển thêm 6 đô thị mới để nâng tổng số các đô thị trên địa bàn tỉnh đạt 17 đô thị (Tỉnh ủy Đồng Nai, 2023). Điều này tạo ra áp lực ngày càng lớn liên quan đến ảnh hưởng của sự phát triển đô thị đến môi trường, đặc biệt là ô nhiễm không khí. Đặc biệt Nitrogen Dioxide (NO2) là một trong những chất chính gây ra ô nhiễm không khí từ nguồn gốc chủ yếu là do con người trong quá trình đô thị hóa, phương tiện giao thông, các nhà máy xí nghiệp, khu công nghiệp (Đỗ Thị Phương Thảo và cs, 2022). NO2 cũng là một trong những khí nhà kính chủ yếu đóng góp vào quá trình gia tăng nhiệt độ không khí và tạo thành mưa axit gây hại đến các hệ sinh thái nhạy cảm. Trong những năm gần đây, việc ứng dụng viễn thám và hệ thông tin địa lý trong quản lý tài nguyên, giám sát môi trường là một hướng mới. Ở Việt Nam, mới chỉ có một số ít nghiên cứu ứng dụng dữ liệu viễn thám Sentinel-5P TROPOMI trên nền tảng GEE trong theo dõi, giám sát chất lượng không khí (Nguyễn Thị Bích Ngọc, 2023). Nhìn chung, hầu hết các nghiên cứu này đều khẳng định tính hiệu quả của dữ liệu viễn thám Sentinel-5P Tropomi trên nền tảng GEE trong việc theo dõi, đánh giá tình trạng ô nhiễm không khí thông qua kết quả đánh giá sự tương quan với dữ liệu quan trắc 373
không khí mặt đất hoặc với các trạm quan trắc không khí toàn cầu (Lưu Thị Diệu Chinh và cs, 2023). Tuy nhiên, việc đánh giá và xác định nguyên nhân phát thải, việc so sánh với các tiêu chuẩn kỹ thuật quốc gia còn chưa được quan tâm nhiều trong các nghiên cứu này. Bên cạnh đó, có những nghiên cứu đánh giá mức độ ô nhiễm không khí trong phạm vi khá nhỏ, khó có thể khẳng định hết hiệu quả của công nghệ này. Trong khi đó, số lượng các trạm quan trắc không khí trên địa bàn tỉnh Đồng Nai không nhiều, phạm vi đánh giá khó bao quát hết toàn tỉnh. Đồng thời tại tỉnh chưa có nhiều nghiên cứu về không khí từ các nền tảng GIS, viễn thám hay GEE. Chính vì vậy, nghiên cứu “Đánh giá ảnh hưởng của phát triển đô thị đến ô nhiễm không khí tại tỉnh Đồng Nai sử dụng công nghệ Google Earth Engine” được thực hiện để giải quyết những yêu cầu thiết thực trên. Nghiên cứu này nhằm mục tiêu ứng dụng dữ liệu viễn thám Sentinel-5P Tropomi trên nền tảng GEE trong giám sát tình hình phát triển đô thị và đánh giá mức độ ô nhiễm khí thải NO2 trong không khí tại tỉnh Đồng Nai giai đoạn 2019 – 2023, góp phần đánh giá chính xác hiện trạng môi trường không khí để có các biện pháp ngăn chặn ô nhiễm không khí kịp thời cho toàn tỉnh. 2. DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Dữ liệu Trong nghiên cứu đã thu thập tất cả những dữ liệu, số liệu, thông tin có liên quan đến dữ liệu ô nhiễm không khí, đặc biệt là dữ liệu nồng độ NO2 trong không khí, sau đó sẽ tiến hành tiến hành xử lý, đánh giá các số liệu, thông tin thu thập được. Sử dụng công cụ lập trình ngôn ngữ JavaScript trên giao diện Code Editor của nền tảng GEE, bài báo đã chiết tách dữ liệu NO2 từ ảnh của vệ tinh Sentinel-5P TROPOMI (Sentinel-5P OFFL NO2: Offline Nitrogen Dioxide), nồng độ NO2 được lọc, cắt theo thời gian và khu vực nghiên cứu. Đồng thời, nghiên cứu thực hiện phân loại đất đô thị trên địa bàn tỉnh Đồng Nai giai đoạn 2019 – 2023 thông qua ảnh vệ tinh Landsat 8 (USGS Landsat 8 Level 2, Collection 2, Tier 1) và tiến hành xây dựng bản đồ để đánh giá mức độ ô nhiễm NO2 theo thời gian và không gian, từ đó phân tích mối tương quan giữa phát triển đô thị ảnh hưởng đến mức độ ô nhiễm không khí từ NO2. Dữ liệu ranh giới hành chính tỉnh Đồng Nai được thu thập miễn phí từ trang https://gadm.org/download_country.html, sau đó được cắt trích xuất thông qua phần mềm QGIS, tải về ở dạng file zip và cập nhật vào GEE để tiến hành các bước xử lý và tính toán theo ranh giới tỉnh và các huyện của Đồng Nai. 2.2. Quy trình và phương pháp nghiên cứu Hình 1 thể hiện quy trình ứng dụng công nghệ viễn thám trong chiết tách thông tin về nồng độ NO2 trong không khí cũng như quá trình phát triển đô thị tỉnh Đồng Nai và phân tích ảnh hưởng của phát triển đô thị đến ô nhiễm không khí tại tỉnh Đồng Nai. Công cụ chính được áp dụng trong bài báo để xử lý dữ liệu là ứng dụng Google Earth Engine, một nền tảng điện toán đám mây, cho phép xử lý chuỗi dữ liệu viễn thám một cách nhanh chóng và hiệu quả (Nguyễn Trọng Nhân, 2017). Quá trình chiết tách dữ liệu nồng độ NO2 trong không khí được thực hiện thông qua hàm .select() trên dữ liệu vệ tinh Sentinel-5P với kênh ảnh chứa thông tin về NO2 là “Sentinel-5P OFFL NO2: Offline Nitrogen Dioxide”. Sau khi tách được dữ liệu về nồng độ NO2 trong không khí, đề tài tiến hành cắt dữ liệu theo ranh giới hành chính tỉnh Đồng Nai, và thực hiện so sánh, phân tích với dữ liệu về biến động không gian đô thị tại tỉnh Đồng Nai. Các phương pháp nghiên cứu cụ thể được áp dụng trong bài báo như sau: 374
Hình 1. Sơ đồ quy trình thực hiện nghiên cứu Phương pháp chiết tách nồng độ NO2 từ dữ liệu vệ tinh Phương pháp này dùng để thu thập dữ liệu nồng độ NO2 trích xuất từ vệ tinh Sentinel-5P TROPOMI thông qua nền tảng GEE. Trong nghiên cứu này, sự thay đổi theo không gian - thời gian của nồng độ NO2 được chiết tách bằng GEE và sử dụng các code lệnh để lọc dữ liệu với thời gian nghiên cứu là giai đoạn 2019 – 2023. Từ kho dữ liệu vệ tinh của GEE, đề tài tiến hành tìm kiếm dữ liệu “Sentinel-5P OFFL NO2: Offline Nitrogen Dioxide”, tiếp theo đó sử dụng hàm .select() để trích xuất dữ liệu nồng độ NO2 với kênh ảnh “NO2_column_number_density”. Sau đó, nồng độ NO2 được lọc, cắt theo thời gian và khu vực nghiên cứu trên nền tảng Google Earth Engine là nền tảng điện toán đám mây, cho phép sử dụng và phân tích chuỗi dữ liệu liên tục theo thời gian và không gian (Nguyễn Thị Bích Ngọc, 2023). Phương pháp chuyển đổi đơn vị nồng độ NO2 Kết quả của quá trình phân tích trên dữ liệu ảnh vệ tinh sẽ được chuẩn hóa đưa vào Để có thể hình dung rõ hơn về nồng độ NO2 và dễ dàng trong quá trình phân tích, đơn vị sẽ được chuyển đổi từ mol/m2 thành µg/m3 theo quy chuẩn Việt Nam được tính toán dựa trên công thức (Đỗ Thị Phương Thảo và cs, 2022): Trong đó: Ps: là đại diện cho dữ liệu điểm với đơn vị μg/m3 Pt: là đại diện dữ liệu điểm với đơn vị mol/m2 A: là hằng số, là giá trị chuyển đổi giữa đơn vị mol sang μg đối với khí NO2 là 460.000 (MNO2 = 46) 375
Trong GEE, sử dụng hàm .multiply() để đổi đơn vị cho phù hợp với quy chuẩn Việt Nam phục vụ quá trình so sánh đánh giá. Phương pháp phân loại sử dụng đất và kiểm định sau phân loại Để thực hiện phân tích hiện trạng đất đô thị từ dữ liệu vệ tinh Landsat 8 OLI, nghiên cứu đã áp dụng phương pháp phân loại có kiểm định, dựa trên việc xây dựng bộ mẫu khóa giải đoán ảnh vệ tinh và phân loại ảnh dựa trên bộ dữ liệu mẫu với 3 loại đất: đô thị (1), nước (2) và đất khác (3) trực tiếp trên trên công cụ GEE. Sau đó sử dụng các hàm JavaScript trong thư viện của GEE để tiến hành chạy phân loại, tính toán diện tích đất của từng năm 2019 và 2023, cuối cùng chạy biến động đô thị giai đoạn 2019 – 2023. Để đánh giá độ chính xác sau phân loại, nghiên cứu đã tiến hành khảo sát thực địa trên khu vực nghiên cứu vào các ngày 25 đến 26/03/2024, thu thập được 30 mẫu kiểm chứng trên 3 nhóm đối tượng: đô thị, nước và đất khác. Các mẫu này được sử dụng để đối chiếu với ảnh kết quả phân loại từ vệ tinh để đánh giá lại độ chính xác của phương pháp phân loại ảnh viễn thám. Xây dựng ma trận sai số và tính hệ số kappa. Kết quả kiểm chứng dữ liệu phân loại ảnh vệ tinh Landsat năm 2023 đạt độ chính xác toàn cục là 0,92, và hệ số Kappa 0,84. Điều này khẳng định độ tin cậy của các kết quả phân loại ảnh vệ tinh từ đề tài này. Phương pháp ứng dụng GIS Kết quả của quá trình phân tích trên dữ liệu ảnh vệ tinh trong đề tài này sẽ được chuẩn hóa đưa vào trong công cụ QGIS để xây dựng các bản đồ liên quan đến chất lượng không khí khu vực tỉnh Đồng Nai và chồng xếp bản đồ để phân tích diễn biến nồng độ NO2 theo thời gian và không gian. Các phương pháp thống kê và phân tích không gian trong GIS được áp dụng để tính toán giá trị trung bình của chỉ số NO2 theo các đơn vị hành chính và theo từng đơn vị sử dụng đất. Phương pháp so sánh, phân tích Phân tích và so sánh kết quả dữ liệu nồng độ NO2 khi sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel - 5P TROPOMI với sự phát triển đô thị tại tỉnh Đồng Nai trên nền tảng GEE. Từ đó, kết luận về mức độ ảnh hưởng của nồng độ NO2 từ việc phát triển đô thị đối với toàn tỉnh để đưa các giải pháp thiết thực, giảm thiểu tác động của ô nhiễm không khí. Đồng thời, bài báo xây dựng các biểu đồ để so sánh diễn biến nồng độ NO2 theo không gian và thời gian. Hệ thống các biểu đồ xây dựng dựa trên phần mềm Excel, bảng biểu giúp việc so sánh và phân tích được trực quan và chính xác hơn. Đề tài cũng sử dụng công cụ zonal statistic trong GIS để tính toán, phân tích tỉ lệ biến động đô thị và mức độ ô nhiễm NO2 theo các đơn vị hành chính trên địa bàn tỉnh Đồng Nai. 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1. Phân tích diễn biến nồng độ NO2 theo thời gian Sự phân bố nồng độ NO2 theo thời gian được thu thập từ vệ tinh Sentinel-5P TROPOMI dùng để phân tích diễn biến NO2 qua các tháng trong năm và các nồng độ này được quy chung về các khoảng mức độ để hiển thị rõ hơn sự chênh lệch theo thời gian. Nồng độ NO2 thường biến đổi theo mùa trong năm, có thể do yếu tố như sự hoạt động của phương tiện giao thông, sản xuất công nghiệp, và điều kiện thời tiết. Đầu tiên, từ kết quả bản đồ có thể thấy khí hậu ảnh hưởng đến sự phát tán của khí NO2. Trong mùa mưa, thường có sự xuất hiện của mưa và gió, giúp làm giảm nồng độ khí thải trong không khí thông qua quá trình hòa tan và khuếch tán. Mưa có thể rửa sạch không khí, loại bỏ các hạt bụi và các chất gây ô nhiễm khác, giúp làm giảm nồng độ khí thải. Trong khi đó, mùa khô thường có ít mưa và gió yếu hơn dẫn đến khả năng khuếch tán khí thải kém hơn. Do đó, không khí lưu trữ các chất gây ô nhiễm ở tầm thấp, không thoát lên cao hoặc ra các vùng khác được khiến nồng độ NO2 ngày càng tăng. Vì vậy, có thể thấy ở từng bản đồ qua các tháng vào năm 2019 từ tháng 10 đến đầu tháng 5 thì nồng độ NO2 ở khu vực tỉnh Đồng Nai có xu hướng tăng so với tháng 6 – 9 bắt đầu mưa nhiều và có xu thế giảm dần. 376
Dựa vào kết quả bản đồ cho thấy chỉ số NO2 thay đổi hàng tháng. Chỉ số NO2 chiếm phần lớn diện tích dao động chủ yếu trong khoảng từ 10 đến 20 µg/m3. Có thể thấy rằng, các tháng có nồng độ cao nhất trong năm rơi vào các tháng 1, 3, 12, phù hợp với các tháng mùa khô, có chỉ số NO2 nằm trong khoảng trên >20 ug/m3. Nồng độ thấp nhất năm tập trung vào các tháng 7, 8, 9 là những tháng mùa mưa với đa số các khu vực có chỉ số NO2 nằm trong khoảng 5 đến 15 µg/m3. Hình 2. Diễn biến nồng độ NO2 theo từng tháng trong năm 2019 Từ biểu đồ nồng độ NO2 trung bình các tháng trong năm 2019 (Hình 3) cho thấy nồng độ NO2 qua các tháng dao động chủ yếu trong khoảng 7 – 9 µg/m3. Nồng độ NO2 cao nhất năm 2019 rơi 377
vào tháng 5 với nồng độ 11,461 µg/m3. Nồng độ NO2 thấp nhất rơi vào tháng 9 với nồng độ 6,579 µg/m3. Mức độ chêch lệch giữa tháng cao nhất so với tháng thấp nhất l,742 lần. Trong năm 2023, nồng độ NO2 tại tỉnh Đồng Nai qua các tháng dao động từ 7,346 đến 12,948 µg/m3 (Hình 3). Tháng có nồng độ NO2 cao nhất là tháng 4 với nồng độ 12,948 µg/m3. Nồng độ thấp nhất năm tập trung vào tháng 11 với nồng độ là 7,346 µg/m3. Mức độ chêch lệch giữa tháng cao nhất so với tháng thấp nhất l,763 lần. Có thể thấy rằng ở khu vực tỉnh Đồng Nai qua các tháng trong năm thì từ tháng 12 đến đầu tháng 5 có nồng độ NO2 có xu hướng tăng so với tháng 6 – 11 bắt đầu mưa nhiều và có xu thế giảm dần. Năm 2023 địa bàn tỉnh ngày càng phát triển mạnh mẽ hơn đẫn đến sự gia tăng nồng độ NO2 do các hoạt động giao thông, công nghiệp diễn ra hàng ngày trên địa bàn tỉnh mà không chỉ riêng ảnh hưởng từ các yếu tố tự nhiên mang đến. Dựa vào kết quả chỉ số NO2 trung bình qua các tháng trong năm (Hình 3) cho thấy nồng độ NO2 trung bình ở hầu hết các tháng năm 2023 đều cao hơn so với năm 2019, chỉ trừ một số tháng như tháng 2, 3, 11, 12 của năm 2019 có chỉ số NO 2 trong không khí cao hơn nhưng không đáng kể. Nồng độ chất ô nhiễm biến thiên rõ rệt theo tháng. Vào các tháng 2, 3, 4, 5 nồng độ NO2 tương đối cao và có xu hướng tăng với nhiều khu vực có diện tích dao động chủ yếu trong khoảng từ 10 – >20 µg/m3. Tuy nhiên, vào các tháng tiếp theo có xu hướng giảm dần cho đến tháng 12 lại có xu hướng tăng trở lại. Sự chênh lệch cao nhất giữa hai năm thể hiện rõ vào tháng 4, nồng độ NO2 năm 2023 cao hơn so với năm 2019 là 1,54 lần. Mật độ trung bình nồng độ NO2 vào năm 2019 nằm trong khoảng từ 6,58 – 11,46 µg/m3, và năm 2023 dao động từ 7,35 – 12,95 µg/m3. Từ kết quả này cho thấy, diễn biến nồng độ NO2 không khí có xu thế tăng dần theo thời gian, năm 2023 cao hơn so với năm 2019. Đồng thời, nồng độ chất ô nhiễm cũng dao động theo chu kì mùa trong năm, các tháng mùa mưa có nồng độ giảm dần và các tháng mùa khô có nồng độ NO2 không khí cao hơn hẳn trong năm. µg/m3 NỒNG ĐỘ NO2 TRUNG BÌNH Ở ĐỒNG NAI NĂM 2019 VÀ 2023 14 12 10 8 6 4 2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 TB_2023 10,567 8,205 11,174 12,948 11,503 10,061 10,471 9,331 9,652 8,756 7,346 7,897 TB_2019 9,903 9,276 11,339 8,411 11,461 8,712 7,725 8,739 6,579 7,314 7,672 8,134 Hình 3. Biểu đồ nồng độ NO2 trung bình các tháng năm 2019 và 2023 3.2. Phân tích diễn biến nồng độ NO2 theo không gian Như đã biết Đồng Nai là một trong những tỉnh có nền kinh tế phát triển mạnh ở Việt Nam. Tỉnh này nằm trong vùng kinh tế trọng điểm Nam bộ và được xem là một cửa ngõ đi vào vùng kinh tế trọng điểm phía Nam – vùng kinh tế phát triển và năng động nhất cả nước. Do đó tình hình diễn biến NO2 trong từng khu vực có thể chênh lệch với nhau từ ảnh hưởng của yếu tố con người và tự nhiên. 378
Hình 4. Bản đồ diễn biến nồng độ NO2 theo không gian năm 2019 Bản đồ hình 4 được chồng xếp thông qua phần mềm QGIS đã thể hiện rõ nồng độ NO2 trong từng khu vực tại tỉnh Đồng Nai. Từ kết quả này cho thấy một số khu vực có nồng độ NO 2 cao tập trung ở Biên Hòa, Nhơn Trạch, Long Thành, Trảng Bơm, Thống Nhất là các khu vực có chỉ số NO2 cao nhất với hầu hết diện tích dao động trong khoảng từ 10 – >20 µg/m3. Nồng độ NO2 thấp nhất rơi vào các khu vực hướng Bắc là Tân Phú và Định Quán, Xuân Lộc và Vĩnh Cửu với kết quả trong khoảng 7 – 8 µg/m3. 25 21,871 20,668 µg/m3 20 16,453 15 13,025 9,321 10,125 9,115 10 8,077 8,711 8,084 7,1398 5 0 Định Biên Cẩm Long Long Nhơn Tân Thống Trảng Vĩnh Xuân Quán Hòa Mỹ Khánh Thành Trạch Phú Nhất Bơm Cửu Lộc Hình 5. Biểu đồ nồng độ NO2 trung bình từng khu vực năm 2019 Nhìn kết quả biểu đồ trung bình NO2 các khu vực trong năm 2019 tại tỉnh Đồng Nai có thể nhận thấy rằng nồng độ trung bình phân bố khác nhau ở từng khu vực. Biên Hòa là khu vực có nồng độ NO2 cao nhất với chỉ số NO2 trung bình là 21,87 µg/m3 và thấp nhất ở Tân Phú với chỉ số NO2 là 8,08 µg/m3. Nồng độ trung bình cũng biến thiên rõ rệt theo khu vực cao và thấp với mức độ chênh lệch là 3,06 lần. 379
Hình 6. Bản đồ diễn biến nồng độ NO2 theo không gian năm 2023 Hình 6 thể hiện kết quả chiết tách của nồng độ NO2 từ GEE năm 2023 và thành lập bản đồ thông qua phần mềm QGIS tại khu vực tỉnh Đồng Nai. Năm 2023 địa bàn tỉnh ngày càng phát triển mạnh mẽ hơn đẫn đến sự gia tăng nồng độ NO2 do các hoạt động giao thông, công nghiệp diễn ra hàng ngày. Cũng như năm 2019, một số khu vực có nồng độ NO2 cao tập trung ở Biên Hòa, Nhơn Trạch, Long Thành, Trảng Bom, Thống Nhất là các khu vực có chỉ số NO2 cao nhất với hầu hết diện tích dao động trong khoảng từ 10 – >20 µg/m3. Nồng độ NO2 thấp nhất rơi vào các khu vực hướng Bắc là Tân Phú và Định Quán, Xuân Lộc và Vĩnh Cửu với kết quả trong khoảng 8 – 9 µg/m3. 25 21,591 20,194 µg/m3 20 18,073 15 13,589 10,676 10,839 11,187 8,893 9,458 9,803 10 8,046 5 0 Định Biên Cẩm Long Long Nhơn Tân Thống Trảng Vĩnh Xuân Quán Hòa Mỹ Khánh Thành Trạch Phú Nhất Bơm Cửu Lộc Hình 7. Biểu đồ nồng độ NO2 trung bình từng khu vực năm 2023 Từ kết quả biểu đồ trung bình NO2 các khu vực trong năm 2023 tại tỉnh Đồng Nai có thể nhận thấy rằng nồng độ trung bình phân bố khác nhau ở từng khu vực. Biên Hòa là khu vực có nồng độ NO2 cao nhất với chỉ số NO2 trung bình là 21,59 µg/m3 và thấp nhất ở Tân Phú với chỉ số NO2 là 8,05 µg/m3. Nồng độ trung bình cũng biến thiên rõ rệt theo khu vực cao và thấp với mức độ chênh lệch là 2,68 lần. Từ biểu đồ Hình 5 và Hình 7 có thể thấy chỉ số NO2 của năm 2019 và 2023 có tình hình diễn biến tăng giảm không đồng đều. Nhìn chung, Biên Hòa là khu vực có nồng độ NO2 cao nhất với chỉ số NO2 trung bình dao động từ 21,59 – 21,87 µg/m3 và thấp nhất ở Tân Phú với chỉ số NO2 dao động là 7,14 – 8,05 µg/m3. Khu vưc có nồng độ NO2 cao thứ hai là Nhơn Trạch với chỉ số NO2 trung bình dao động từ 20,19 – 20,67 µg/m3. 380
3.3. Phân tích hiện trạng đô thị tại tỉnh Đồng Nai ❖ Hiện trạng đất đô thị năm 2019 và 2023 Hình 8. Bản đồ phân loại sử dụng đất năm 2019 và 2023 Tỉnh Đồng Nai được biết đến là một trong những địa phương phát triển mạnh mẽ về kinh tế và đô thị hóa ở miền Nam Việt Nam. Với sự phát triển của các khu công nghiệp và các khu dân cư, đô thị hóa tại Đồng Nai đã diễn ra một cách nhanh chóng trong những năm gần đây, đặc biệt ở các huyện, thành phố lớn như Biên Hòa, Nhơn Trạch, kéo theo sự tăng trưởng rõ rệt về cơ sở hạ tầng, dân số và các dự án xây dựng mới. Nguyên nhân do Biên Hòa là thành phố phát triển nhất của tỉnh với mức độ giao thông dày đặc và tỷ lệ công nghiệp hóa, đô thị hóa cao. Long Khánh, Cẩm Mỹ là các huyện có nền kinh tế đang phát triển với hình thức chủ yếu là nông nghiệp. Do đó, dẫn đến sự chênh lệch nồng độ NO2 khá cao. Kết quả phân loại đất đô thị từ việc xây dựng bộ mẫu giải đoán từ GEE và được trích xuất thành lập bản đồ thông qua phần mềm QGIS tại khu vực tỉnh Đồng Nai. Bản đồ Hình 8 thể hiện sự phân loại đât đối với 3 loại hình sử dụng đất là đô thị, nước và đất khác. Phát triển đất đô thị có sự phân bố theo hướng tập trung tại trung tâm và đổ dồn về phía Đông Nam của tỉnh. Điển hình là huyện Cẩm Mỹ, Định Quán, Long Khánh và Long Thành có sự thay đổi rõ rệt từ năm 2019 đến 2023. Có thể nhìn thấy một sự gia tăng đáng kể trong dân số do những yếu tố như di cư từ các khu vực lân cận hoặc sự phát triển kinh tế, những cụm công nghiệp được xây dựng nhiều hơn, tình trạng giao thông diễn ra ngày càng tấp nập. ❖ Đánh giá biến động đất đô thị giai đoạn 2019 – 2023 Hình 9. Biểu đồ thể hiện diện tích đất đô thị năm 2019 và 2023 Phương pháp so sánh bằng biểu đồ tròn giúp dễ dàng nhìn thấy tỷ lệ phần trăm của diện tích đất đô thị và không đô thị trong từng năm tại tỉnh Đồng Nai. Bằng cách tính toán, trích xuất dữ liệu từ công cụ GEE cho ra kết quả các biểu đồ như trên. Từ đó ta thấy trong giai đoạn năm 2019 đến năm 2023 thì diện tích đất đô thị có xu thế tăng lên với tỷ lệ 3,8%. 381
Bảng 1. Biến động diện tích đất đô thị tỉnh Đồng Nai giai đoạn 2019 - 2023 Loại hình sử dụng Năm 2019 (ha) Năm 2023 (ha) Biến động (ha) đất Đất đô thị 178,370.38 206,974.28 +28,603.9 Đất không đô thị 61,603.13 32,999.23 -28,603.9 Thông qua việc thống kê bảng số liệu diện tích đất đô thị năm 2023 có xu hướng tăng lên với sự chêch lệch so với năm 2019 là khoảng 28,603.9 ha. Diện tích đất không đô thị vì thể cũng giảm đi tương ứng. 3.4. Mối quan hệ giữa phát triển đô thị và ô nhiễm không khí do NO2 tại Đồng Nai Dựa vào dữ liệu ảnh vệ tinh Sentinel 5P TROPOMI ảnh vệ tinh Landsat 8 trên nền tảng Google Earth Engine, trong nghiên cứu đã thành lập bản đồ diễn biến phân bố nồng độ NO2 theo thời gian và hiện trạng đất đô thị tại tỉnh giai đoạn 2019 – 2023. Đồng thời dựa vào hai chỉ số này nghiên cứu đã sử dụng lệnh r.stats.zonal trong công cụ GRASS GIS để thu thập và thống kê giá trị NO2 trung bình theo từng đơn vị sử dụng đất để phân tích được mối tương quan của NO2 trong không khí và đô thị tại tỉnh Đồng Nai. Bảng 2. Thống kê giá trị NO2 trung bình theo từng đơn vị sử dụng đất Đô thị Nước Đất khác Năm 2019 12,4 11,3 9,5 Năm 2023 13,3 11,6 10,4 Từ kết quả bảng thống kê giá trị NO2 trung bình đối theo từng đơn vị sử dụng đất, có thể nhận thấy rằng nồng độ NO2 trong không khí tại các vị trí đất đô thị có giá trị NO2 cao nhất, cụ thể năm 2019 là 12,4 và năm 2023 là 13,3. Gía trị NO2 trung bình thấp nhất là đất khác (chủ yếu thực vật). Qua đó, kết luận rằng phát triển đô thị có ảnh hưởng đến việc phát sinh và phân tán NO2 trong không khí. Nguyên nhân do các yếu tố như mật độ dân số, thiết kế đường phố, và kiến trúc đô thị có thể ảnh hưởng đến cách mà NO2 được phân tán và tập trung trong một khu vực. Các khu vực đô thị có mật độ dân số cao và ít không gian mở thường có thể gặp phải mức độ ô nhiễm NO2 cao hơn. Số lượng phương tiện di chuyển trong đô thị thường cao, đặc biệt là trong các khu vực tắc đường. Đồng thời kinh tế phát triển, hình thành nhiều cụm khu công nghiệp. 4. KẾT LUẬN Trong bài báo này, nồng độ NO2 được thu thập từ vệ tinh Sentinel – 5P TROPOMI với thời gian nghiên cứu là các tháng trong năm 2019 và 2023. Dữ liệu ảnh vệ tinh được tiến hành chiết tách trong khu vực nghiên cứu tỉnh Đông Nai trên nền tảng Google Earth Engine. Tác động của phát triển đô thị tăng lên kéo theo chỉ số NO2 cũng tăng lên do nguồn phát thải chủ yếu của NO2 là từ phương tiện giao thông và các hoạt động công nghiệp, đô thị hóa. Theo từng bản đồ qua các tháng vào năm 2019 từ tháng 10 đến đầu tháng 5 thì nồng độ NO2 ở khu vực tỉnh Đồng Nai có xu hướng tăng so với tháng 6 – 9 bắt đầu mưa nhiều và có xu thế giảm dần. Dựa vào kết quả phân tích bản đồ cho thấy chỉ số NO2 thay đổi theo tháng. Có thể thấy rằng, các tháng có nồng độ cao nhất trong năm rơi vào các tháng 1, 3, 12 có chỉ số NO2 nằm trong khoảng trên >20 ug/m3. Nồng độ thấp nhất năm tập trung vào các tháng 7, 8, 9 với đa số các khu vực có chỉ số NO2 nằm trong khoảng 5 đến 15 µg/m3. Dựa vào phân tích nồng độ NO2 phân bố theo thời gian và không gian cho thấy NO2 phân tán phụ thuộc vào sự thay đổi theo mùa và phát triển đô thị. Nhìn chung có tỷ lệ chênh lệch nồng độ cao nhất và thấp nhất giữa các tháng xấp xỉ 1.75 lần. Dựa vào kết quả nồng độ NO2 trung bình khu vực, chỉ số NO2 cao nhất ở thành phố Biên Hòa và thấp nhất là huyện Tân Phú. Nồng độ trung bình biến 382
thiên rõ rệt theo khu vực cao và thấp với mức độ chênh lệch là 2,87 lần. Kết quả đáng lưu ý từ nghiên cứu này là nồng độ NO2 trung bình trong khu vực đất đô thị thường cao hơn các loại hình sử dụng đất khác. Điều này cho thấy rằng, phát triển đô thị có ảnh hưởng đến sự phát tán ô nhiễm không khí, cụ thể là nồng độ NO2 trong trường hợp nghiên cứu tại tỉnh Đồng Nai. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Đỗ Thị Phương Thảo, Nghiêm Văn Ngọ, Vũ Kim Sơn, (2022). Thành lập bản đồ phân bố nồng độ khí NO2, SO2 khu vực Hà nội từ dữ liệu viễn thám SENTINEL-5P. Tạp chí Khoa học Đo đạc và Bản đồ. 2. Nguyễn Thị Bích Ngọc (2023). Ứng dụng công nghệ viễn thám đánh giá diễn biến chất lượng NO2 trong không khí vào thời kỳ dịch Covid-19 tại Đông Nam Bộ trên nền tảng Google Earth Engine. Hội nghị Khoa học Giảng viên và sinh viên, Trường Đại học Thủ Dầu Một. 3. Lưu Thị Diệu Chinh, Hà Thị Hằng, Bùi Duy Quỳnh (2023). Ứng dụng dữ liệu Sentinel-5PTROPOMI trên nền tảng Googlr Earth Engine trong theo dõi ô nhiễm không khí tại thành phố Thái Nguyên. Tạp chí Khoa học Công nghệ Xây dựng (KHCNXD)- ĐHXDHN. 4. Nguyễn Trọng Nhân (2017). Sử dụng Google Earth Engine trong giám sát biến động diện tích rừng tỉnh Lâm Đồng giai đoạn 2010 -2016. ĐH Tài nguyên môi trường Thành phố Hồ Chí Minh. 5. Tỉnh ủy Đồng Nai (2023). Đồng Nai – Tỷ lệ đô thị hóa đạt hơn 45%. Báo Đồng Nai điện tử. https://baodongnai.com.vn/. Ngày 05/03/2024. 383