373
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 NO2 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
374
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:
375
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)
376
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.
377
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