Giám sát hạn hán khu vực huyện Thuận Nam, tỉnh Ninh Thuận bằng chỉ số tiêu, chuẩn thực vật VCI trích xuất từ ảnh vệ tinh Modis

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

Thêm vào BST

Báo xấu

3
lượt xem 1
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Khu vực huyện Thuận Nam, tỉnh Ninh Thuận bị hạn hán thường do biến đổi về khí hậu nắng nóng gắt kéo dài, thiếu nước là một trong những nguyên nhân gây hạn hán, và do các hoạt động của con người như khai thác nước ngầm. Vì thế đề tài sử dụng chỉ số VCI dựa trên ảnh vệ tinh MODIS để thành lập bản đồ phân vùng hạn hán theo tháng và theo năm để cảnh báo hạn hán dựa trên kết quả thu được bằng các than màu để nhận biết khu vực hạn hán và qua đó đưa ra các cảnh báo về hạn hán.

Chủ đề:

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

Lưu

Nội dung Text: Giám sát hạn hán khu vực huyện Thuận Nam, tỉnh Ninh Thuận bằng chỉ số tiêu, chuẩn thực vật VCI trích xuất từ ảnh vệ tinh Modis

GIÁM SÁT HẠN HÁN KHU VỰC HUYỆN THUẬN NAM, TỈNH NINH THUẬN BẰNG CHỈ SỐ TIÊU, CHUẨN THỰC VẬT VCI TRÍCH XUẤT TỪ ẢNH VỆ TINH MODIS Nguyễn Dương Kiệt 1, Lê Trọng Diệu Hiền 1* 1. Khoa Khoa học Quản lý, Trường Đại học Thủ Dầu Một * Liên hệ email: hienltd@tdmu.edu.vn TÓM TẮT Khu vực huyện Thuận Nam, tỉnh Ninh Thuận bị hạn hán thường do biến đổi về khí hậu nắng nóng gắt kéo dài, thiếu nước là một trong những nguyên nhân gây hạn hán, và do các hoạt động của con người như khai thác nước ngầm. Vì thế đề tài sử dụng chỉ số VCI dựa trên ảnh vệ tinh MODIS để thành lập bản đồ phân vùng hạn hán theo tháng và theo năm để cảnh báo hạn hán dựa trên kết quả thu được bằng các than màu để nhận biết khu vực hạn hán và qua đó đưa ra các cảnh báo về hạn hán. Kết quả của bài nghiên cứu cho thấy cái nhìn rõ ràng hơn về hạn hán thay đổi theo tháng và theo năm. Kết luận ảnh viễn thám với ưu thế thu nhận ở rất nhiều các bước sóng khác nhau và được phân loại thành các tư liệu quan học, ảnh Radar và ảnh vệ tinh MODIS. Công nghệ này đã mang đến cách tiếp cận hiệu quả hơn trong việc nghiên cứu với đánh giá hạn hán trên diện rộng, khắc phục các khó khăn của các phương pháp truyền thống tại huyện Thuận Nam, tỉnh Ninh Thuận. Từ khóa: hạn hán, chỉ số VCI, Modis. 1. MỞ ĐẦU Ninh Thuận là một tỉnh ven biển thuộc vùng Duyên Hải Nam Trung bộ, song song đó thiên nhiên đã không thật sự ưu ái cho người dân nơi đây, khô hạn và nắng gió được nhắc nhiều đến như một biểu trưng khí hậu khắc nghiệt, và đây chính là sự bất lợi lớn nhất của thiên nhiên đối với phát triển nông nghiệp nói riêng và kinh tế - xã hội nói chung của tỉnh. Ở huyện Thuận Nam hạn hán làm hàng ngàn hecta đất trồng lúa phải ngưng canh tác và động vật bị chết do thiếu nước. Từ thực tế này, vấn đề được đặt ra là cần phải xác định nguy cơ vùng bị hạn hán để có những biện pháp giám sát, quản lý thích hợp nhằm chống, giảm thiểu thiệt hại do hạn hán gây ra cho cuộc sống của người dân tại địa phương. Các phương pháp giám sát hạn hán truyền thống có những hạn chế nhất định khi phải lượng hóa vùng hạn hán dựa vào số liệu mưa, nhiệt độ và độ ẩm từ nhiều điểm quan trắc phân bố rời rạc trên một vùng diện tích rộng lớn với nhiều loại hình sử dụng đất khác nhau. Trong khi đó ảnh viễn thám với ưu thế thu nhận ở rất nhiều các bước sóng khác nhau và được phân loại thành các tư liệu quan học, ảnh Radar và ảnh vệ tinh MODIS. Công nghệ này đã mang đến cách tiếp cận hiệu quả hơn trong việc nghiên cứu với đánh giá hạn hán trên diện rộng, khắc phục các khó khăn của các phương pháp truyền thống (Tú và nnk., 2022) Bằng cách sử dụng phương pháp tính toán độ phát xạ từ chỉ số thực vật của tác giả (Vân Anh và Anh Tuấn, 2013).Bài báo này trình bày kết quả nghiên cứu tính toán nhiệt độ bề mặt đất sử dụng phương pháp xác định độ phát xạ bằng chỉ số thực vật NDVI, phương pháp này thay thế việc sử dụng một hệ số phát xạ chung cho toàn khu vực của các phương pháp truyền thống và cho kết quả đánh giá nhiệt độ bề mặt sát với thực tế hơn. Đồng thời, tư liệu ảnh đầu vào được hiệu chỉnh khí quyển để loại bỏ các hiệu ứng và nhiễu khí quyển ảnh hưởng tới giá trị phản xạ của các kênh ảnh. Bên cạnh đó, kết quả nghiên cứu được so sánh, kiểm chứng với kết quả nhiệt độ bề mặt tính theo phương pháp sử dụng hệ số phát xạ chung cho các đối tượng điển hình để đánh giá độ chính xác. 333
Trong một nghiên cứu được thực hiện ở tại huyện Phong Điền, tỉnh Thừa Thiên Huế của tác giả (Linh và nnk., 2017) đã sử dụng phương pháp đánh giá hạn hán đến sản xuất nông nghiệp dựa trên chỉ số khô hạn trích xuất từ ảnh viễn thám. Bài báo này nhằm mục đích trình bày kết quả nghiên cứu kết hợp công nghệ GIS và viễn thám để xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ hạn hán dựa trên chỉ số khô hạn nhiệt độ - thực vật (TDVI), qua đó làm cơ sở để đánh giá tác động của hạn hán đến đất sản xuất nông nghiệp tại huyện Phong Điền, tỉnh Thừa Thiên Huế. Kết quả nghiên cứu cho thấy phần diện tích mà hạn hán tác động lên đất sản xuất nông nghiệp gồm đất trồng lúa, đất trồng cây hằng năm và đất trồng cây lâu năm tại huyện Phong Điền với 4 mức độ khá lớn. Bằng cách sử dụng viễn thám để đánh giá nguy cơ hạn hán tại khu vực huyện Bắc Bình, tỉnh Bình Thuận của các tác giả (Hùng và Hoài, 2015). Bài báo trình bày kết quả đánh giá nguy cơ hạn hán khu vực huyện Bắc Bình từ tư liệu ảnh vệ tinh đa phô LANDSAT sử dụng chỉ số khô hạn nhiệt độ thực vật (TVDI). Kết quả nhận được có thể sử dụng trong thành lập bản đồ nguy cơ khô hạn và giảm thiểu thiệt hại do hạn hán gây ra. Trong một nghiên cứu được thực hiện ở vùng núi Greater Chanbai tại Trung Quốc của nhóm tác giả (Han và nnk, 2010) đã sử dụng phương pháp tính độ ẩm bằng nhiệt độ bề mặt và NDVI. Kết quả cho thấy bằng bài nghiên cứu về độ ẩm của đất là một chỉ tiêu quan trọng của môi trường bề mặt đất. Sự kết hợp giữa nhiệt độ bề mặt đất (LST) và chỉ số thực vật chênh lệch chuẩn hóa (NDVI) có thể nâng cao khả năng trích xuất thông tin về điều kiện độ ẩm của đất. Trong nghiên cứu này, tác giả đã sử dụng các sản phẩm dữ liệu máy đo quang phổ hình ảnh có độ phân giải vừa phải (MODIS) đa thời gian của LST, NDVI và các loại lớp phủ đất để thu được thông tin về độ ẩm của đất cho dãy núi Greater Chanbai. Bài nghiên cứu của nhóm tác giả (Wan và nnk, 2004) được thực hiện ở phía nam Great Planis, Hoa Kỳ đã sử dụng MODIS để đo nhiệt độ bề mặt đất và các chỉ số bột mì. Kết quả của nghiên cứu này là phương pháp giám sát hạn hán gần theo thời gian thực được phát triển bằng cách sử dụng sản phẩm chỉ số thực vật khác biệt bình thường hóa (NDVI) và nhiệt độ bề mặt đất (LST) của Terra- Moderate. Phương pháp này được gọi là chỉ số điều kiện nhiệt độ thực vật (VTCI), tích hợp các đặc tính nhiệt và phản xạ bề mặt đất. Dữ liệu lượng mưa đo trên mặt đất từ khu vực nghiên cứu bao gồm các phần của bang Texas và Oklahoma ở phía nam Great Plains, Hoa Kỳ được sử dụng để xác nhận phương pháp theo dõi hạn hán. Phân tích tương quan tuyến tính giữa VTCI và tổng lượng mưa hàng tháng cũng như độ lệch so với lượng mưa thông thường hàng tháng cho thấy VTCI không chỉ liên quan chặt chẽ đến lượng mưa gần đây mà còn liên quan đến lượng mưa trong quá khứ và chỉ ra rằng VTCI có thể là thời gian tốt hơn gần như thực tế. Nhiều nghiên cứu đã cho rằng chỉ số thực vật kết hợp với thông tin kênh phổ màu đỏ và kênh hồng ngoại được sử dụng một cách hiệu quả trong quan trắc tình trạng lớp phủ thực vật, ở những khu vực có thực vật phát triển tốt sẽ có hạn hán ít hơn những vùng thực vật kém phát triển (Linh và nnk, 2017). Đây là lí do chỉ số VCI cũng hay được dùng trong các nghiên cứu về hạn hán. Vì thế đề tài này được thực hiện để “Giám sát hạn hán khu vực huyện Thuận Nam tỉnh Ninh Thuận, bằng chỉ số điều kiện thực vật VCI trích xuất từ ảnh vệ tinh MODIS” nhằm xây dựng bản đồ phân vùng nguy cơ hạn hán dựa, tại huyện Thuận Nam tỉnh Ninh Thuận. 2. KHU VỰC VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1. Khu vực nghiên cứu Huyện Thuận nam cách thành phố Hồ Chí Minh 290km theo quốc lộ 1A, cách thành phố Phan Rang khoảng 40km, cách thành phố nha trang khoảng 120km. Huyện Thuận Nam nằm ở phía nam tỉnh Ninh Thuận, có địa giới hành chính: Phía Bắc giáp huyện Ninh Phước, phía Tây giáp huyện Ninh Sơn, phía Nam giáp tỉnh Bình Thuận, pphía Đông giáp biển đông Huyện có diện tích 563,33 km2, dân số năm 2019 là 54.768 người, mật độ dân số đạt 101 người/km2 334
Huyện gồm có 7 đơn vị hành chính cấp xã bao gồm: Nhị Hà, Phước Diêm, Phước Dinh, Phước Hà, Phước Minh, Phước Nam, Phước Ninh. Hình 1: bản đồ ranh giới huyện Thuận Nam, tỉnh Ninh Thuận 2.2. Phương pháp nghiên cứu Sơ đồ quy trình thực hiện nghiên cứu: 335
2.2.1. Phương pháp thu thập dữ liệu Thu thập dữ liệu hạn hán được lấy từ ảnh vệ tinh MODIS. Nguồn dữ liệu hạn hán được lấy từ trang: https://appeears.earthdatacloud.nasa.gov/ Lấy dữ liệu ảnh MODIS MOD13Q1 250m, 16 day, với chuỗi thời gian từ 01/01/2022 đến 31/12/2022 và 01/01/2023 đến 31/12/2023. tải xuống tất cả ảnh của Chỉ số (EVI) và Pixel Reliability bao gồm cả 2 năm. 2.2.2. Phương pháp xử lý ảnh Để chạy dữ liệu bằng ứng dụng RStudio chúng ta sử dụng ứng dụng Total commander (link download https://www.ghisler.com/)phiên bản 64 bit để đổi tên và sắp xếp dữ liệu theo DOY (Day of Year) cùng về dạng số và ngày trong một năm. Việc đổi tên rất quan trọng vì mẫu này được sử dụng để tự động hóa tên tệp và tiêu đề của bản đồ thu được trong RSstudio. Đổi tên dữ liệu theo mẫu DOY_YYYY_[Tên gốc]. Ví dụ: 001_2022_MOD13Q1.061__250m 2.2.3. Phương pháp trích xuất dữ liệu ảnh vệ tinh MODIS bằng chỉ số thực vật VCI Chỉ số Enhanced Vegetation Index (EVI) là một biến thể của chỉ số Vegetation Index (VI), được phát triển để cải thiện độ nhạy của VI đối với sự biến đổi của thảm thực vật, đặc biệt là ở những vùng có nền đất không đồng nhất. Công thức tính chỉ số EVI thường liên quan đến hạn hán bằng cách sử dụng thông tin về ánh sáng phản xạ từ mặt đất thu thập được từ hình ảnh viễn thám. EVI được tính như dưới đây: (𝑁𝐼𝑅 − 𝑅𝐸𝐷) EVI = (𝑁𝐼𝑅 + 𝐶1 × 𝑅𝐸𝐷 − 𝐶2 × 𝐵𝐿𝑈𝐸 + 𝐿) Trong đó: NIR là ánh sáng phản xạ từ dải hồng ngoại, RED là ánh sáng phản xạ từ dải đỏ, BLUE là ánh sáng phản xạ từ dải xanh lam, G là hệ số tỷ lệ (Gain Factor), thường được sử dụng để điều chỉnh giá trị của chỉ số EVI. Thông thường G có giá trị là 2.5., C1 là hệ số tăng trưởng màu đỏ thường có giá trị là 6, C2 là hệ số tăng trưởng màu xanh lam thường có giá trị là 7.5, L là hằng số đặc biệt thường có giá trị là 1. Đề xuất chỉ số điều kiện thực vật (VCI) dựa trên sự thay đổi chỉ số thực vật khác biệt chuẩn hóa tương đối (NDVI) đối với giá trị NDVI tối thiểu. Do đó VCI so sánh chỉ số thực vật (VI) hiện tại, chẳng hạn như NDVI hoặc chỉ số thực vật tăng cường (EVI) với các giá trị được quan sát cùng kỳ của những năm trước trong một pixel cụ thể. VCI được tính như dưới đây. 𝐸𝑉𝐼 𝑖𝑗𝑘 − 𝐸𝑉𝐼 𝑖,𝑚𝑖𝑛 𝑉𝐶𝐼 𝑖𝑗𝑘 = ∗ 100 𝐸𝑉𝐼 𝑖,𝑚𝑎𝑥 − 𝐸𝑉𝐼 𝑖,𝑚𝑖𝑛 Trong đó: VCIijk là giá trị VCI cho pixel i ngày trong năm (DOY) j trong năm k EVI là giá trị ngày trong năm EVIijk là giá trị chỉ số thực vật pixel i ngày trong năm (DOY) j cho năm k theo đó cả NDVI hoặc EVI đều có thể được sử dụng làm VI EVIi,max và EVIi,min lần lượt là EVI tối đa và tối thiểu nhiều năm cho pixel I Bảng 2.1: Mức độ hạn hán sẽ được xác định dựa vào bảng sau Giá Trị Phân Loại Giá Trị Phân Loại 90 - 100 % Không hạn hán 50 - 60 % Không hạn hán 80 - 90 % Không hạn hán 40 - 50 % Không hạn hán 70 - 80 % Không hạn hán 30 - 40 % Hạn hán nhẹ 336
60 - 70 % Không hạn hán 2.2.4. Phương pháp chồng lớp Tiến hành điền giá trị trung bình vào ô lưới bị thiếu của từng tháng Mỗi tháng sẽ bị khuyết dữ liệu do bị mây che phủ vì thế nên phải điền khuyết dữ liệu cho những ô lưới bị thiếu bằng giá trị trung bình bằng cách mở QGIS vào toolbox chọn Raster layer statistics để tìm giá trị trung bình (Mean). Sau đó vào fill no data cells điền giá trị trung bình (Mean) vào chổ auto fill. Khi ra được ảnh đầy đủ giá trị không bị thiếu giá trị nào sẽ tiến hành chồng lớp dữ liệu bằng cách cộng tất cả các tháng trong năm năm 2022 và 2023 sau đó chia trung bình. Kết quả ảnh cuối cùng dùng để thành lập bản đồ hạn hán tại khu vực huyện Thuận Nam 2022 và 2023. 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1. Phân vùng hạn hán theo mùa Mức độ hạn hán được tính bằng chỉ số VCI cho ra kết quả hạn hán ở mức nhẹ và trung bình ở cả đầu mùa khô và giữa mùa mưa của 2 năm 2022 và 2023 như đã miêu tả ở bảng 2.1. ➢ Đầu mùa khô Hình 2: Bản đồ phân vùng hạn hán huyện Thuận Nam, tỉnh Ninh Thuận tháng 1 2022 337
Mức độ hạn hán tháng 1 năm 2022 600,000 494,043 500,000 400,000 300,000 200,000 100,000 10,013 9,174 14,626 27,942 0,000 Hạn hán cực Hạn hán Hạn hán Không hạn Hạn hán nhẹ độ nặng trung bình hán Km2 10,013 9,174 14,626 27,942 494,043 Biểu đồ 1: Diện tích hạn hán theo mức độ tháng huyện Thuận Nam, tỉnh Ninh Thuận tháng 1 năm 2022 Hình 3: Bản đồ phân vùng hạn hán huyện Thuận Nam, tỉnh Ninh Thuận tháng 1 2023 338
Mức độ hạn hán tháng 1 năm 2023 500,000 476,062 450,000 400,000 350,000 300,000 250,000 200,000 150,000 100,000 19,659 39,370 50,000 10,118 10,590 0,000 Hạn hán Hạn hán Hạn hán Hạn hán không hạn cực độ nặng trung bình nhẹ hán Km2 10,118 10,590 19,659 39,370 476,062 Biểu đồ 2: Diện tích hạn hán theo mức độ tháng huyện Thuận Nam, tỉnh Ninh Thuận tháng 1 năm 2023 Dựa vào tính toán bằng chỉ số VCI cho thấy ở tháng 1 năm 2022 (Ngày 1 năm 2022) các vùng hạn hán nằm ở khoản 10% - 40% (Hình 2) chỉ số VCI nằm trung bình là 27.73 và khoản giao động của VCI là nằm trong khoản từ 0 đến 100. Trong khi đó, ở tháng 1 năm 2023 (Ngày 1 năm 2023) chỉ số VCI cho thấy các vùng hạn hán nằm ở khoản 20% - 30% (Hình 3) chỉ số VCI trung bình là 25.77 và khoản giao động của VCI từ 0 đến 100. Sau khi tính toán cho thấy vào tháng 1 năm 2023 (Biểu đồ 2) khu vực hạn hán ở mức nhẹ và trung bình chiếm đa số so với năm 2022. Nhưng có một số khu vực ở xã Phước Định ở năm 2022 (Hình 2) vẫn ở mức không hạn hán hoặc chỉ hạn hán nhẹ, đến năm 2023 thì khu vực xã Phước Định hạn hán ở mức trung bình và nặng. Xã Phước Nam và Phước Diêm thì cho thấy hạn hán giảm đáng kể chỉ vào đầu mùa khô. Kết quả nghiên cứu cho thấy mức độ hạn hán vào tháng 1 năm 2022 (Hình 2) và tháng 1 năm 2023 (Hình 3) đã có những dấu hiệu tích cực của các khu vực hạn hán giảm, nhưng song song khu vực xã Phước Định lại có dấu hiệu tăng. Điều đó cho thấy sự biến động này có sự ảnh hưởng của biến đổi khí hậu như nhiệt độ tăng, biến đổi thời tiết và tác động của con người. ➢ Cuối mùa khô Hình 4: Bản đồ phân vùng hạn hán huyện Thuận Nam, tỉnh Ninh Thuận tháng 7/ 2022 339
Mức độ hạn hán tháng 7 năm 2022 600,000 501,225 500,000 400,000 300,000 200,000 100,000 23,748 8,807 6,553 15,465 0,000 Hạn hán Hạn hán Hạn hán Hạn hán Không hạn cực độ nặng trung bình nhẹ hán Km2 8,807 6,553 15,465 23,748 501,225 Biểu đồ 3: Diện tích hạn hán theo mức độ tháng huyện Thuận Nam, tỉnh Ninh Thuận tháng 7 năm 2022 Hình 5: Bản đồ phân vùng hạn hán huyện Thuận Nam, tỉnh Ninh Thuận tháng 7 2023 Mức độ hạn hán tháng 7 năm 2023 450,000 404,398 400,000 350,000 300,000 250,000 200,000 150,000 100,000 58,295 28,152 44,613 50,000 20,340 0,000 Hạn hán Hạn hán Hạn hán Hạn hán không hạn cực độ nặng trung bình nhẹ hán Km2 20,340 28,152 44,613 58,295 404,398 Biểu đồ 4: Diện tích hạn hán theo mức độ tháng huyện Thuận Nam, tỉnh Ninh Thuận tháng 7 năm 2023 340
Dựa vào tính toán bằng chỉ số VCI cho thấy ở tháng 7 năm 2022 (Ngày 209 năm 2022) các vùng hạn hán nằm ở khoản 10% - 30% (Hình 4) chỉ số VCI nằm trung bình là 56.76 và khoản giao động của VCI là nằm trong khoản từ 0 đến 100.Trong khi đó, ở tháng 7 năm 2023 (Ngày 209 năm 2023) chỉ số VCI cho thấy các vùng hạn hán nằm ở khoản 10% - 30% (Hình 5) chỉ số VCI trung bình là 24.29 và khoản giao động của VCI từ 0 đến 100. Sau khi tính toán cho thấy vào tháng 7 năm 2022 (Hình 4) hạn hán ở mức độ nhẹ nhưng vẫn có một số khu vực như xã Phước Hà, Phươc Minh và Phước Diêm hạn hán cực độ và hạn hán trung bình chiếm phần lớn, ở tháng 7 năm 2023 (Hình 5) cho thấy mức độ hạn hán cho thấy mức độ hạn hán cực độ và hạn hán nặn chiếm đa số ở tất cả các xã. Trong khi đó (Biểu đồ 4) cho thấy được sự gia tăng hạn hán gấp đôi so với năm 2022 (Biểu đồ 3). Điều đó cho thấy được sự biến đổi về khu vực hạn hán tăng mạnh hơn ở các xã Phước Nam, Phước Định, Phước Diêm, Phước Minh và Nhị Hà mức độ hạn hán gia tăng đáng kể chỉ sau một năm nguyên nhân do biến đổi khí hậu khu vực không có mưa trong nhiều tháng liền, nhiệt độ tăng cao, nguồn nước bị suy giảm và do các tác động của con người. 3.2. Phân vùng hạn hán theo năm Hình 6: Bản đồ phân vùng hạn hán huyện Thuận Nam, tỉnh Ninh Thuận năm 2022 Mức độ hạn hán năm 2022 600,000 501,049 500,000 400,000 300,000 200,000 100,000 52,632 2,359 0,000 Hạn hán trung Hạn hán nhẹ Không hạn hán bình Km2 2,359 52,632 501,049 Biểu đồ 5: Diện tích hạn hán theo mức độ năm huyện Thuận Nam, tỉnh Ninh Thuận năm 2022 341
Hình 7: Bản đồ phân vùng hạn hán huyện Thuận Nam, tỉnh Ninh Thuận năm 2023 Mức độ hạn hán năm 2023 600,000 488,539 500,000 400,000 300,000 200,000 100,000 62,699 4,561 0,000 Hạn hán trung Hạn hán nhẹ Không hạn hán bình Km2 4,561 62,699 488,539 Biểu đồ 6: Diện tích hạn hán theo mức độ năm huyện Thuận Nam, tỉnh Ninh Thuận năm 2023 Dựa vào tính toán bằng chỉ số VCI cho thấy ở năm 2022 các vùng hạn hán nằm ở khoản 20% - 80% (Hình 6) chỉ số VCI nằm trung bình là 49.34 và khoản giao động của VCI là nằm trong khoản từ 21.58 đến 79.51. Ở năm 2023 (Hình 7) chỉ số VCI cho thấy các vùng hạn hán nằm ở khoản 20% - 80% chỉ số VCI trung bình là 48.32 và khoản giao động của VCI từ 20.86 đến 78.89. Bài nghiên cứu của tác giả đã áp dụng chỉ số VCI cho việc tính toán hạn hán thông qua các thang màu. Qua quá trình tính toán các mức độ hạn hán được phân chia thành các cấp độ từ cao tới thấp: Hạn hán cực độ, hạn hán nặng, hạn hán trung bình, hạn hán nhẹ, và không hạn hán. Khi dùng các thang màu để phân loại để phân biệt được các vùng hạn hán và không hạn hán qua đó dễ dàng đánh giá được tình hình hạn hán của huyện Thuận Nam tỉnh Ninh Thuận. Kết quả tính toán của năm 2023 (Hình 7) cho thấy mức độ hạn hán của xã Phước Định và Nhị Hà tăng ở mức độ nhẹ và trung bình so với năm 2022 (Hình 6), xã Phước Nam, Phước Diêm, Phước Minh và Phước Hà tăng ở mức độ nhẹ so với năm 2023 (Hình 7). Xét về tổng thể thì hạn hán năm 2023 (Biểu đồ 6) không tăng quá nhiều so với năm 2022 (Biểu đồ 5) nhưng tình trạng hạn hán ở khu vực này vẫn chưa được cải thiện, do cuối mùa khô tháng 7 năm 2023 (Hình 5) mức độ hạn hán tăng một cách đột biến so với tháng 7 năm 2022 (Hình 4). Tuy nhiên kết quả cuối cùng cho thấy được sự khu vực hạn hán ngày càng tăng theo năm tháng chứng tỏ việc nóng lên của khu vực huyện Thuận Nam ngày càng tăng, việc nóng lên toàn cầu đang diễn ra mạnh mẽ do tác động của hiện El Nino gây 342
ra hạn hán ở các khu vực Đông Nam Á. Ngoài các yếu tố tự nhiên cũng có các tác động của con người như phá rừng, khai tác nước ngầm quá mức, do các hoạt động thải của con người thải ra khí nhà kính khiến nhiệt độ Trái Đất tăng dẫn đến tình trạng bốc hơi nhiều hơn và gây hạn hán. 4. KẾT LUẬN Dựa vào việc thành lập bản đồ và biểu đồ cho thấy mức độ hạn hán của năm 2023 đã tăng nhẹ so với năm 2022. Trong đó xã Phước Định, Phước Minh và Phước Hà mức độ hạn hán đã tăng so với năm 2022, còn các xã Nhị hà, Phước Diễm và Phước Nam đã giảm đáng kể so với năm 2022. Kết quả cũng cho thấy được sự nóng lên ở các khu vực xã Phước Định, Phước Minh và Phước Hà đó là một vấn đề đáng lo ngại hiện nay. Những năm gần đây Trái Đất nóng lên và băng tan ở hai cực cho thấy sự nóng lên toàn cầu do đó ở Huyện Thuận Nam tỉnh Ninh Thuận nằm ở khu vực nóng và hạn hán nhất cả nước bị ảnh hưởng là một vấn đề quan trọng và cần các biện pháp phòng chóng hiệu quả để giảm thiểu tình trạng hạn hán như hiện nay. TÀI LIỆU THAM KHẢO 1. Han, Y., Wang, Y., & Zhao, Y. (2010). Estimating Soil Moisture Conditions of the Greater Changbai Mountains by Land Surface Temperature and NDVI. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 48(6), 2509–2515. https://doi.org/10.1109/TGRS.2010.2040830 2. Hùng T. L., & Hoài Đ. K. (2015). Ứng dụng viễn thám đánh giá nguy cơ hạn hán khu vực huyện Bắc Bình, tỉnh Bình Thuận. Tạp chí Khoa học - Trường Đại học Sư phạm TP Hồ Chí Minh, 5(70), Article 5(70). 3. Hương H. T. T., Thanh D. T., & Quang T. C. (2012). Ứng dụng ảnh modis theo dõi sự thay đổi nhiệt độ bề mặt đất và tình hình khô hạn vùng đồng bằng sông Cửu Long. Tạp chí Khoa học Đại học cần Thơ, 24a, Article 24a. 4. Kogan, F. N. (1997). Global Drought Watch from Space. Bulletin of the American Meteorological Society,78(4),621–636. https://doi.org/10.1175/1520-0477(1997)0782.0.CO;2 5. Linh N. H. K., Phượng T. Đ. M., & An T. (2017). Đánh giá tác động của hạn hán đến đất sản xuất nông nghiệp tại huyện Phong Điền, tỉnh Thừa Thiên Huế dựa trên chỉ số khô hạn trích xuất từ ảnh viễn thám. Hue University Journal of Science: Agriculture and Rural Development, 126(3D), Article 3D. https://doi.org/10.26459/hueuni-jard.v126i3D.4494 6. Minh N. Đ., Dương H. H., & Tiến N. M. (2018). Xây dựng hệ thống giám sát hạn nông nghiệp bằng dữ liệu vệ tinh, thí điểm tại tỉnh Ninh Thuận, Việt Nam. 7. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Thủy lợi, 50, Article 50. 8. Sandholt, I., Rasmussen, K., & Andersen, J. (2002). A simple interpretation of the surface temperature/vegetation index space for assessment of surface moisture status. Remote Sensing of Environment, 79(2), 213–224. https://doi.org/10.1016/S0034-4257(01)00274-7 9. Thiruvengadachari, s., & gopalkrishna, H. R. (1993). An integrated PC 10. environment for assessment of drought. International Journal of Remote Sensing, 14(17), 3201–3208. https://doi.org/10.1080/01431169308904434 11. Tú N. A., Thơ P. V., & Vi N. T. T. (2022). Đánh giá tác động của hạn hán đến đất nông nghiệp trên địa bàn huyện Phù Cát và Phù Mỹ tỉnh Bình Định. Tạp chí Khoa học Đo đạc và Bản đồ, 54, Article 54. https://doi.org/10.54491/jgac.2022.54.666 12. Vân Anh, L., & Anh Tuấn, T. (2013, November 12). Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt sử dụng phương pháp tính toán độ phát xạ từ chỉ số thực vật—TaiLieu.VN. https://tailieu.vn/doc/nghien-cuu-nhiet-do-be-mat- su-dung-phuong-phap-tinh-toan-do-phat-xa-tu-chi-so-thuc-vat-2100720.html Wan, Z., Wang, P., & Li, X. (2004). Using MODIS Land Surface Temperature and Normalized Difference Vegetation Index Products for Monitoring Drought in the Southern Great Plains, USA. International Journal of Remote Sensing, 25, 61–72. https://doi.org/10.1080/014311603100011532 343