Mô hình giám sát bốc - thoát hơi nước lớp phủ khu vực Tây Bắc Việt Nam từ dữ liệu ảnh vệ tinh: Luận án Tiến sĩ Kỹ thuật

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT

LÊ HÙNG CHIẾN

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ HÌNH GIÁM SÁT SỰ BỐC - THOÁT HƠI NƯỚC CỦA LỚP PHỦ KHU VỰC TÂY BẮC VIỆT NAM TỪ DỮ LIỆU ẢNH VỆ TINH

LUẬN ÁN TIẾN SĨ

NGÀNH: KỸ THUẬT TRẮC ĐỊA - BẢN ĐỒ

HÀ NỘI, 2022

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT

LÊ HÙNG CHIẾN

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ HÌNH GIÁM SÁT SỰ BỐC - THOÁT HƠI NƯỚC CỦA LỚP PHỦ KHU VỰC TÂY BẮC VIỆT NAM TỪ DỮ LIỆU ẢNH VỆ TINH

Ngành: Kỹ thuật Trắc địa - Bản đồ

Mã số: 9.520503

Người hướng dẫn khoa học:

1. PGS.TS TRẦN XUÂN TRƯỜNG

2. PGS.TS DOÃN HÀ PHONG

HÀ NỘI, 2022

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Quá trình nghiên

cứu được thực hiện nghiêm túc, khoa học. Số liệu và kết quả trình bày trong luận án

là chính xác, trung thực và chưa từng được công bố trong bất kỳ công trình nào khác.

Tác giả

Lê Hùng Chiến

MỤC LỤC LỜI CAM ĐOAN ........................................................................................................ i

MỤC LỤC ................................................................................................................... ii

DANH MỤC BẢNG BIỂU ....................................................................................... ix

DANH MỤC HÌNH ................................................................................................... xi MỞ ĐẦU ..................................................................................................................... 1

1. Tính cấp thiết của đề tài .......................................................................................... 1

2. Mục tiêu nghiên cứu ................................................................................................ 3

3. Đối tượng nghiên cứu .............................................................................................. 4

4. Phạm vi nghiên cứu ................................................................................................. 4 5. Nội dung nghiên cứu của luận án ............................................................................ 4 6. Phương pháp nghiên cứu ......................................................................................... 5

7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án ............................................................. 6

8. Luận điểm bảo vệ .................................................................................................... 7

9. Những điểm mới của luận án .................................................................................. 7

10. Cấu trúc của luận án .............................................................................................. 8

11. Lời cảm ơn ............................................................................................................ 8

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ............................................. 9

1.1. Các khái niệm bốc thoát hơi nước........................................................................ 9

1.1.1 Bốc hơi nước (E) ................................................................................................ 9

1.1.2 Thoát hơi nước (T) ........................................................................................... 10

1.1.3. Bốc thoát hơi nước ET (Evaporation Transpiration) ...................................... 11 1.1.4 Các yếu tố ảnh hưởng đến sự bốc thoát hơi nước ............................................ 11 1.1.5. Bốc thoát hơi nước tham chiếu ET0 (Potential evaptransporation) ................ 13 1.1.6. Thoát hơi nước trong điều kiện tiêu chuẩn (ETc) ........................................... 14 1.1.7. Thoát hơi nước trong điều kiện không tiêu chuẩn (ETc adj) .......................... 14 1.1.8. Lượng bốc thoát hơi thực tế ET (Actual evapotransporation) ........................ 15 1.1.9. Mô hình ước tính giám sát lượng bốc thoát hơi nước ..................................... 15 1.2. Phương pháp xác lượng bốc thoát hơi nước sử dụng dữ liệu khí tượng ............ 15 1.2.1. Các phương pháp đo trực tiếp ......................................................................... 15 1.2.2. Các mô hình sử dụng năng lượng bức xạ mặt trời (radiaton-based models) .. 18 1.2.3. Các mô hình kết hợp (combined models) ....................................................... 20

1.3. Các mô hình xác ước tính lượng bốc thoát hơi nước từ dữ liệu ảnh vệ tinh ...... 22

iii

1.3.1. Mô hình cân bằng năng lượng bề mặt đất SEBAL (Surface Energy Balance Algorithms for Land) ................................................................................................ 23

1.3.2. Mô hình chỉ số cân bằng năng lượng bề mặt SEBI (Surface Energy Balance Index) . 25

1.3.3. Mô hình Hệ thống cân bằng năng lượng bề mặt SEBS (Surface Energy Balance

System) ...................................................................................................................... 27 1.3.4. Mô hình chỉ số cân bằng năng lượng bức xạ bề mặt đơn giản S-SEBI

(Simplified Surface Energy Balance Index) ............................................................. 28

1.3.5. Mô hình về bản đồ bốc thoát hơi nước độ phân giải cao với hiệu chỉnh bên

trong METRIC (Mapping ET with Internalized Calibration) ................................... 30

1.4. Các kết quả nghiên cứu trên thế giới liên quan đến đề tài ................................. 33 1.5. Các kết quả nghiên cứu trong nước liên quan đến lĩnh vực của đề tài .............. 36 1.6. Đánh giá chung về các phương pháp và mô hình ước tính lượng bốc thoát hơi

nước từ bề mặt lớp phủ ............................................................................................. 39

1.7. Một số vấn đề thảo luận phát triển trong luận án ............................................... 42

Tiểu kết chương 1...................................................................................................... 44

CHƯƠNG 2. CƠ SỞ KHOA HỌC SỬ DỤNG DỮ LIỆU ẢNH VỆ TINH PHỤC VỤ ƯỚC TÍNH, GIÁM SÁT LƯỢNG BỐC THOÁT HƠI NƯỚC BỀ MẶT LỚP PHỦ 46

2.1. Khái quát về viễn thám ...................................................................................... 46

2.1.1. Nguyên lý viễn thám ....................................................................................... 46

2.1.2. Đặc tính phản xạ của thực vật ......................................................................... 49

2.1.3. Đặc tính phản xạ phổ của nước ....................................................................... 50

2.1.4. Đặc tính phản xạ của các đối tượng trong đô thị ............................................ 51

2.2. Đặc điểm của ảnh vệ tinh Landsat 8 .................................................................. 51

2.3. Vai trò của dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 trong việc chiết xuất, tính toán các tham

số phục vụ ước tính lượng bốc thoát hơi nước .......................................................... 53

2.4. Khả năng ứng dụng dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 trong việc ước tính lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ .................................................................................. 55 2.4.1. Tính giá trị năng lượng bức xạ ròng mặt trời (Rn) từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 ................................................................................................................................. 56 2.4.2. Xác định giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước λ từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 ............................................................................................................ 58 2.4.3. Xác định hằng số Psychrometric (γ) từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô

hình số độ cao DEM .................................................................................................. 58

2.4.4. Sử dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 xác định giá trị độ dốc của đường cong áp suất hơi bão hòa (Δ) .......................................................................................................... 59

2.5. Tính giá trị của các tham số từ ảnh vệ tinh Landsat 8 và thông tin độ cao phục vụ

ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ ................................... 59 2.5.1. Tính giá trị năng lượng bức xạ ròng Rni từ ảnh vệ tinh Landsat 8 theo mô hình SEBAL ...................................................................................................................... 59 2.5.2. Tính giá trị bức xạ ròng trung bình ngày Rnd từ Rni được tính từ ảnh vệ tinh

Landsat 8 ................................................................................................................... 66 2.5.3. Tính bức xạ ròng trung bình ngày Rnd từ số liệu khí tượng đo trực tiếp tại các trạm quan trắc theo mô hình FAO 56 – Penman - Monteith .................................... 67 2.5.4. Tính giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước (λ) từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 ................................................................................................................... 68

2.5.5. Tính giá trị hằng số Psychrometric (γ) từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và thông

tin độ cao từ DEM ..................................................................................................... 69

2.5.6. Tính giá trị độ dốc của đường cong áp suất hơi bão hòa (Δ) từ dữ liệu ảnh vệ

tinh Landsat 8 ............................................................................................................ 69

2.6. Xác định hệ số a, b của mô hình Priestley - Taylor phù hợp với địa hình khí hậu

khu vực Tây Bắc Việt Nam ....................................................................................... 70

2.7. Đề xuất mô hình, quy trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước sử dụng

kết hợp mô hình SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley -

Taylor ........................................................................................................................ 71

2.7.1. Đề xuất mô hình ước tính giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ

khu vực Tây Bắc Việt Nam ....................................................................................... 71

2.7.2. Quy trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước sử dụng kết hợp mô hình

SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley - Taylor ................ 72

2.8. Xây dựng chương trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước sử dụng kết hợp mô hình SEBAL và mô hình Priestley-Taylor trên nền Google Earth Engine .. 75 2.8.1. Khái quát về Google Earth Engine ................................................................. 75 2.8.2. Những lợi ích của Google Earth Engine trong việc xây dựng chương trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước .................................................................... 75 Tiểu kết chương 2...................................................................................................... 77

CHƯƠNG 3. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ THẢO LUẬN ............................... 78

3.1. Điều kiện tự nhiên của tỉnh Hòa Bình ................................................................ 78

3.1.1. Vị trí địa lý ...................................................................................................... 78 3.1.2. Địa hình, địa mạo ............................................................................................ 79

3.1.3. Điều kiện khí hậu ............................................................................................ 79

3.1.4. Thủy văn .......................................................................................................... 82

3.1.5. Thực trạng về cơ cấu tài nguyên đất tỉnh Hòa Bình ....................................... 83 3.1.6. Tài nguyên nước .............................................................................................. 84

3.1.7. Tài nguyên rừng .............................................................................................. 84

3.2. Dữ liệu phục vụ nghiên cứu ............................................................................... 85

3.2.1. Dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình số độ cao DEM (SRTM) ............. 85

3.2.2. Dữ liệu khí tượng ............................................................................................ 87 3.3. Thực nghiệm xác định hệ số a, b của mô hình Priestley – Taylor với điều kiện địa hình, khí hậu khu vực Tây Bắc Việt Nam từ dữ liệu quan trắc khí tượng, thủy văn

tại tỉnh Hòa Bình ....................................................................................................... 90

3.3.1 Kết quả tính giá trị năng lượng bức xạ ròng Rnd từ dữ liệu khí tượng, thủy văn

đo trực tiếp tại các trạm khí tượng thủy văn Hòa Bình theo mô hình FAO 56......... 91

3.3.2 Kết quả tính giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước (λ), hằng số Psychrometric

(γ), độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa (Δ) từ dữ liệu khí tượng thủy văn đo trực tiếp

tại các trạm khí tượng thủy văn Hòa Bình theo mô hình FAO 56 ..................................... 93

3.3.3 Kết quả tính hệ số a, b của mô hình Priestley – Taylor với điều kiện địa hình,

khí hậu tỉnh Hòa Bình, Sơn La thuộc vùng Tây Bắc Việt Nam từ dữ liệu quan trắc

khí tượng thủy văn .................................................................................................... 95

3.4. Thực nghiệm tính lượng bốc thoát hơi nước thực tế từ bề mặt lớp phủ tại tỉnh

Hòa Bình khu vực Tây Bắc Việt Nam sử dụng kết hợp mô hình SEBAL với dữ liệu

ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley – Taylor với hệ số a, b xác định bằng thực

nghiệm ....................................................................................................................... 97 3.4.1. Kết quả tính giá trị năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày Rnd từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 (Rnd _VT) .................................................................................... 97 3.4.2 So sánh kết quả tính giá trị năng bức xạ ròng trung bình ngày theo mô hình FAO 56 (Rnd_FAO) và năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 (Rnd_VT) ............................................................................................................... 109 3.4.3. Kết quả tính giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước (λ) với tham số

nhiệt độ bề mặt được tính từ ảnh Landsat 8 ............................................................ 114

3.4.4. Kết quả tính giá trị hằng số Psychrometric (γ) với giá trị độ cao được chiết xuất

từ DEM và dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 ............................................................... 116

3.4.5. Kết quả tính giá trị độ dốc của đường cong áp suất hơi bão hòa (Δ) với tham số nhiệt độ bề mặt được tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ................................................ 117

3.4.6. Tính lượng bốc thoát hơi nước thực tế ETa theo mô hình Priestley – Taylor với

các tham số chiết xuất, tính toán từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và giá trị độ cao từ

DEM tại tỉnh Hòa Bình khu vực Tây Bắc Việt Nam .............................................. 119 3.4.7. So sánh lượng bốc thoát hơi nước thực tế đo tại các trạm khí tượng thủy văn

ETa_Đo và lượng bốc thoát hơi nước tính sử dụng kết hợp mô hình viễn thám SEBAL

với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley – Taylor ETa_VT ............ 123

3.5. Xây dựng chương trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp

phủ từ dữ liệu ảnh vệ tinh trên nền Google Earth Engine ....................................... 126 3.5.1. Sơ đồ khối chương trình ước tính giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ ........................................................................................................................... 126

3.5.2. Các giao diện chính của chương trình ........................................................... 127

Tiểu kết Chương 3 ................................................................................................... 129

KẾT LUẬN KIẾN NGHỊ ....................................................................................... 131

1. Kết luận ............................................................................................................... 131

2. Kiến nghị ............................................................................................................. 132

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC, BÀI BÁO ĐÃ CÔNG BỐ ............ 133

TÀI LIỆU THAM KHẢO ....................................................................................... 134

vii

DANH MỤC KÍ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT

Tiếng Anh Kí hiệu Tiếng Việt

Evaporation Bốc hơi E

Transpiration Thoát hơi T

Actual Evapotransporation Bốc thoát hơi nước thực tế ETa

Reference Evapotranspiration Bốc thoát hơi nước tham chiếu ET0

Solar radiation Năng lượng bức xạ mặt trời Rs

Net radiation Năng lượng bức xạ ròng Rn

Short radiation Rns

Long radiation Rnl

Daylight hours Năng lượng bức xạ mặt trời sóng ngắn Năng lượng bức xạ mặt trời sóng dài Tổng giờ nắng trong ngày N

Surface temperature Nhiệt độ bề mặt Ts

Near surface temperature Ta

Nhiệt độ không khí gần bề mặt đất Chỉ số thực vật NDVI

SAVI Normalised Difference Vegetation Index Soil Adjusted Vegetation Index

Chỉ số thực vật có hiệu chỉnh phản xạ mặt đất Chỉ số diện tích lá Leaf Area Index LAI

Suất phân sai bề mặt Surface albedo α

Broad band surface emissivity Phát xạ bề mặt dải rộng ε0

Narrow band surface emissivity Phát xạ bề mặt dải hẹp εNB

Latent heat of vaporization λ

Psychrometric constant Năng lượng nhiệt hóa hơi tiềm ẩn Hằng số Psychrometric γ

Slope curve saturation vapour pressure Atmospheric pressure Độ dốc đường cong áp suất hơi bão hòa Áp suất không khí P

Vận tốc gió ở độ cao tiêu chuẩn u2

Adjustment of wind speed to standard height Altitude above sea level Độ cao tuyệt đối của điểm z

FAO

Tổ chức Nông nghiệp và Lương thực Liên hợp quốc Food and Agriculture Organization of the United Nations

viii

Landsat Landsatellite Ảnh vệ tinh NASA, Mỹ

SEBAL Surface Energy Balance Algorithms for Land Mô hình cân bằng năng lượng bề mặt đất

SEBI Surface Energy Balance Index Mô hình chỉ số cân bằng năng

SEBS Surface Energy Balance System

METRIC Mapping ET with Internalized

S- SEBI

GGE Calibration Simplified - Surface Energy Balance Index Google earth engine lượng bề mặt Mô hình hệ thống cân bằng năng lượng bề mặt Mô hình bản đồ bốc thoát hơi nước với hiệu chỉnh nội bộ Mô hình chỉ số cân bằng năng lượng bề mặt đơn giản

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1. Bảng thống kê sai số của một số mô hình sử dụng bức xạ mặt trời tính toán lượng bốc thoát hơi nươc ET0 so với thiết bị đo trực tiếp chậu Pan ......................... 20 Bảng 1.2. Ưu và nhược điểm chính của các phương pháp/ mô hình tính lượng bốc thoát hơi nước bề mặt ................................................................................................ 32 Bảng 2.1. Đặc trưng Bộ cảm của ảnh vệ tinh Landsat 8 ........................................... 52 Bảng 3.1. Độ ẩm trung bình của các tháng trong năm .............................................. 80 Bảng 3.2. Lượng mưa trung bình của các tháng trong năm ...................................... 80 Bảng 3.3. Nhiệt độ trung bình của các tháng trong năm ........................................... 81 Bảng 3.4. Tổng số giờ nắng thực trung bình của các tháng trong năm .................... 81 Bảng 3.5. Thông số của ảnh vệ tinh chụp các ngày 01/7/2015, 04/6/2017, 18/8/2021 và DEM (SRTM) ....................................................................................................... 86 Bảng 3.6. Tọa độ các trạm quan trắc khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình, Sơn La (hệ WGS-84, múi chiếu 60) ............................................................................................. 87 Bảng 3.7. Dữ liệu khí tượng tại các trạm quan trắc khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình, Sơn La ngày 01/7/2015 ............................................................................................. 89 Bảng 3.8. Dữ liệu khí tượng tại các trạm quan trắc khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình, Sơn La ngày 04/6/2017 ............................................................................................. 89 Bảng 3.9. Dữ liệu khí tượng tại các trạm quan trắc khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình, Sơn La ngày 18/8/2021 ............................................................................................. 90 Bảng 3.10. Kết quả tính năng lượng bức xạ ròng trung bình từ dữ liệu khí tượng theo mô hình FAO 56 ........................................................................................................ 92 Bảng 3.11. Kết quả tính giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước (λ) theo mô hình FAO 56 .............................................................................................................. 93 Bảng 3.12. Kết quả tính giá trị hằng số Psychrometric (γ) theo mô hình FAO 56 ... 94 Bảng 3.13. Kết quả tính giá trị độ dốc của đường cong áp suất hơi bão hòa (Δ) theo mô hình FAO 56 ........................................................................................................ 95 Bảng 3.14. Kết quả tính hệ số a, b của mô hình Priestley - Taylor phù hợp với điều kiện địa hình, khí hậu tỉnh Hòa Bình thuộc vùng Tây Bắc Việt Nam ...................... 96 Bảng 3.15. Kết quả kiểm chứng xác định hệ số a, b của mô hình Priestley – Taylor ................................................................................................................................... 97 Bảng 3.16. Kết quả tính năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày tại các trạm quan trắc khí tượng thủy văn từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015 ......................... 107 Bảng 3.17. Kết quả tính năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày tại các trạm quan trắc khí tượng thủy văn từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 04/6/2017 ......................... 107 Bảng 3.18. Kết quả tính năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày tại các trạm quan trắc khí tượng thủy văn từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 18/8/2021 ......................... 108 Bảng 3.19. So sánh kết quả tính giá trị bức xạ ròng trung bình ngày Rnd__FAO và Rnd_VT thời điểm ngày 01/7/2015 .......................................................................... 110

Bảng 3.20. So sánh kết quả tính giá trị bức xạ ròng trung bình ngày Rnd__FAO và Rnd_VT thời điểm ngày 04/6/2017 .......................................................................... 111 Bảng 3.21. So sánh kết quả tính giá trị bức xạ ròng trung bình ngày Rnd__FAO và Rnd_VT thời điểm ngày 18/8/2021 .......................................................................... 112 Bảng 3.22. Bảng kết quả tính giá trị nhiệt ẩn tại các trạm quan trắc khí tượng, thủy văn ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021 ....................................... 115 Bảng 3.23. Bảng kết quả tính giá trị hằng số Psychrometric (γ) tại các trạm quan trắc khí tượng, thủy văn ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021 ............. 117 Bảng 3.24. Bảng kết quả tính giá trị độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa (∆) tại các trạm quan trắc khí tượng, thủy văn ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021 ................................................................................................................. 118 Bảng 3.25. Bảng kết quả tính lượng bốc thoát hơi nước tại các trạm quan trắc khí tượng, thủy văn ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021 ................... 122 Bảng 3.26. Bảng so sánh lượng bốc thoát hơi nước thực tế sử dụng kết hợp mô hình viễn thám SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley – Taylor ETa_VT và lượng bốc thoát hơi nước đo trực tiếp tại các trạm quan trắc khí tượng, thủy văn ETa_Đo ngày 01/7/2015 .......................................................................... 123 Bảng 3.27. Bảng so sánh lượng bốc thoát hơi nước thực tế sử dụng kết hợp mô hình viễn thám SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley – Taylor ETa_VT và lượng bốc thoát hơi nước đo trực tiếp tại các trạm quan trắc khí tượng, thủy văn ETa_Đo ngày 04/6/2017 .......................................................................... 124 Bảng 3.28. Bảng so sánh lượng bốc thoát hơi nước thực tế sử dụng kết hợp mô hình viễn thám SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley – Taylor ETa_VT và lượng bốc thoát hơi nước đo trực tiếp tại các trạm quan trắc khí tượng, thủy văn ETa_Đo ngày 18/8/2021 .......................................................................... 125

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1. Vòng tuần hoàn của nước ............................................................................ 9 Hình 1.2. Quá trình cân bằng nước khu vực có rừng ................................................ 10 Hình 1.3. Ống đo bốc hơi Piche ................................................................................ 16 Hình 1.4. Bố trí thiết bị đo (ET0) theo phương pháp thủy tiêu kế ............................ 17 Hình 1.5. Nguyên lý cân bằng năng lượng bề mặt SEBAL ...................................... 24 Hình 1.6. Mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt và sự phản xạ bề mặt trong mô hình S-SEBI ................................................................................................................................... 29 Hình 2.1. Nguyên lý phản xạ phổ ............................................................................. 47

Hình 2.2. Phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên chính ......................................... 48

Hình 2.3. Đặc trưng phản xạ phổ của thực vật .......................................................... 49

Hình 2.4. Đặc tính phản xạ phổ của các đối tượng trong đô thị ............................... 51

Hình 2.5. Nguyên lý cân bằng bức xạ trên bề mặt đất .............................................. 55

Hình 2.6. Sơ đồ tính toán bức xạ ròng hấp thụ bởi mặt đất Rn theo mô hình SEBAL ................................................................................................................................... 57

Hình 2.7. Quan hệ giữa áp suất hơi bão hòa và nhiệt độ .......................................... 59

Hình 2.8. Quy trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước thực tế ETa sử dụng kết hợp mô hình viễn thám SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley - Taylor ....... 73

Hình 3.1. Vị trí địa lý của tỉnh Hòa Bình .................................................................... 79

Hình 3.2. Vị trí các trạm khí tượng, thủy văn thuộc Đài khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình, Sơn

La ............................................................................................................................... 88

Hình 3.3. Kết quả hiệu chỉnh khí quyển cho ảnh vệ tinh bằng mô hình FLAASH .. 98

Hình 3.4. Kết quả tính chuyển giá trị pixel từ dạng số DN sang giá trị năng lượng bức

xạ phổ Lλ ................................................................................................................... 99

Hình 3.5. Kết quả tính chuyển đổi giá trị điểm ảnh từ dạng số (DN) sang giá trị phản

xạ bề mặt (Reflectance) cho một số kênh ảnh ........................................................ 100

Hình 3.6. Kết quả tính các chỉ số NDVI, SAVI và LAI ......................................... 101

Hình 3.7. Kết quả tính hệ số phát xạ nhiệt bề mặt dải rộng (ε0) và dải hẹp (εNB) ... 102

Hình 3.8. Kết quả tính nhiệt độ bề mặt Ts ............................................................... 103

Hình 3.9. Kết quả tính năng lượng phát xạ sóng dài đi (RL↑) từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ................................................................................................................................. 104

xii

Hình 3.10. Kết quả tính suất phân sai bề mặt (α) .................................................... 105

Hình 3.11. Kết quả tính năng lượng bức xạ ròng hấp thụ bởi bề mặt đất (Rni) ...... 106

Hình 3.12. Kết quả tính năng lượng bức xạ ròng hấp thụ bởi bề mặt đất trung bình ngày trên toàn tỉnh Hòa Bình (Rnd) ......................................................................... 109

Hình 3.13. Biểu đồ so sánh giá trị năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày theo các mô hình FAO 56 và mô hình Viễn thám các ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày

18/8/2021 ................................................................................................................. 113

Hình 3.14. Kết quả tính giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước (λ) các ngày

01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021 ....................................................... 115

Hình 3.15. Kết quả tính giá trị hằng số Psychrometric (γ) các ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017, và ngày 18/8/2021 ................................................................................. 116

Hình 3.16. Kết quả tính giá trị độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa (∆) các

ngày 04/6/2017 ngày 01/7/2015 và ngày 18/8/2021 ............................................... 118

Hình 3.17. Bản đồ bốc thoát hơi nước thời điểm ngày 01/7/2015 .......................... 119

Hình 3.18. Bản đồ bốc thoát hơi nước thời điểm ngày 04/6/2017 .......................... 120

Hình 3.19. Bản đồ bốc thoát hơi nước thời điểm ngày 18/8/2021 .......................... 121

Hình 3.20. Sơ đồ khối chương trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề

mặt lớp phủ từ dữ liệu ảnh vệ tinh .......................................................................... 126

Hình 3.21. Giao diện chương trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước .. 127

Hình 3.22. Kết quả lựa chọn khoảng thời gian ảnh và ngưỡng mây ...................... 128

Hình 3.23. Kết quả tính lượng bốc thoát hơi nước ................................................. 128

Hình 3.24. Xác định vị trí và giá trị bốc thoát hơi nước tại các điểm ..................... 129

MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của đề tài

Nước là một trong các nguồn tài nguyên thiên nhiên vô cùng quý giá mà Trái đất

ban tặng cho con người, nước cũng là thành phần quyết định đến sự sinh tồn và phát

triển của vạn vật trên Trái đất. Trước những thay đổi của khí hậu, nguồn tài nguyên

nước cũng như các nguồn tài nguyên thiên nhiên khác đang đứng trước nguy cơ ngày

càng cạn kiệt. Do vậy, chúng ta cần xây dựng chiến lược khai thác, sử dụng hiệu quả

và bảo vệ nguồn tài nguyên này.

Theo Allen và cộng sự 1990, Bốc hơi nước E (Evaporation) là sự trở lại của hơi

nước vào trong khí quyển thông qua sự khuếch tán của các phân tử nước từ đất, thảm

thực vật, khối nước và các bề mặt ẩm ướt khác. Thoát hơi T (Transpiration) là hiện

tượng hơi nước thoát ra không khí từ bề mặt lá, thân cây như một phản ứng sinh lý

của cây trồng để chống lại sự khô hạn xung quanh nó, sự mất nước từ thảm thực vật

gọi là sự thoát hơi nước của thực vật. Tổng lượng nước mất đi qua sự khuếch tán của

các phân tử nước vào trong khí quyển thường được gọi là sự thoát hơi nước.

Nông nghiệp là một trong những ngành sử dụng nguồn nước ngọt lớn nhất. Tuy

nhiên, do nguồn nước hạn chế nên các ngành nông nghiệp phải có chiến lược sử dụng

tiết kiệm và tăng hiệu quả sử dụng nước trong tưới tiêu. Một trong các giải pháp để

cải thiện quản lý và tăng hiệu quả sử dụng nước chính là ước tính nhu cầu tiêu thụ

nước của cây trồng và lượng nước liên quan đến sự bốc thoát hơi nước ET

(Evaporation Transpiration). Thông tin về ET rất quan trọng trong công tác quản lý

tài nguyên nước, thông tin không gian và thời gian không chỉ xác định lượng nước

mất đi do bốc hơi mà còn chỉ ra được mối quan hệ giữa sử dụng đất, phân bổ và sử

dụng nước.

Ở hầu hết các nơi trên thế giới, lượng bốc thoát hơi nước được xem là yếu tố

quan trọng thứ hai của chu trình nước sau mưa. Vì vậy, việc ước tính chính xác lượng

bốc thoát hơi nước trên quy mô lớn, cho cả khu vực là nhiệm vụ cần thiết để định

hướng, đề xuất chiến lược quản lý nước phù hợp. Thực tế, số lượng trạm quan trắc

khí tượng, thủy văn xác định lượng bốc thoát hơi nước tại các tỉnh ở Việt Nam còn

rất hạn chế, mặt khác việc thu thập dữ liệu tại các trạm còn khá thủ công, chi phí thu

thập dữ liệu cao, hiệu quả lao động thấp. Chính vì vậy, cần có các công cụ thu thập

dữ liệu về khí tượng, thủy văn trên quy mô lớn với chi phí thấp hơn và hiệu suất cao

hơn. Để khắc phục các hạn chế, khó khăn của việc thu thập số liệu thủ công có thể sử

dụng dữ liệu ảnh vệ tinh trong việc chiết xuất dữ liệu khí tượng phục vụ tính toán

lượng bốc thoát hơi nước từ bề mặt lớp phủ trên quy mô lớn, chi phí giá thành rẻ,

hiệu quả cao.

Thực tiễn đã có nhiều mô hình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước khác

nhau đã được áp dụng trên thế giới và ở Việt Nam. Mỗi mô hình đều có những ưu,

nhược điểm và phù hợp với các điều kiện địa hình, khí hậu và thực trạng bề mặt lớp

phủ. Việc lựa chọn mô hình để ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước từ bề mặt

lớp phủ cho khu vực cụ thể cần căn cứ vào yêu cầu dữ liệu đầu vào của các mô hình,

tính ưu việt của các mô hình đó và phù hợp với trình độ khoa học công nghệ hiện tại.

Tại Việt Nam, để xác định lượng bốc thoát hơi nước hiện nay thường sử dụng kết

quả đo trực tiếp tại các trạm quan trắc khí tượng, thủy văn. Số liệu đo trực tiếp có ưu

điểm là số liệu đo hàng ngày, đo nhiều đợt trong ngày và dữ liệu được lưu trữ trong

thời gian dài, tuy nhiên số liệu còn khá thô chưa thể cung cấp một cách chi tiết trong

một khu vực rộng lớn, đặc biệt là khu vực có địa hình chia cắt, nhiều tiểu vùng khí hậu.

Mặt khác, trong thực tế hiện nay có nhiều loại dữ liệu ảnh vệ tinh, viễn thám, từ ảnh vệ

tinh có độ phân giải thấp và trung bình như ảnh Modis, Landsat đến các loại ảnh vệ

tinh Aster, Sentinel có độ phân giải cao phủ trùm lãnh thổ Việt Nam ở các thời điểm

khác nhau. Với các dữ liệu ảnh này, kết hợp với thông tin bổ trợ khác cho phép nghiên

cứu mối quan hệ giữa năng lượng bức xạ mặt trời với lượng bốc thoát hơi nước từ dữ

liệu ảnh vệ tinh. Ngoài ra, ảnh vệ tinh viễn thám ngày càng có độ phân giải không gian

và thời gian tốt hơn với nhiều ứng dụng mới và dễ tiếp cận. Chính vì vậy, rất thuận tiện

cho việc ứng dụng dữ liệu ảnh vệ tinh đặc biệt là sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh trong công

tác ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước.

Khu vực Tây Bắc Việt Nam có địa hình núi cao và chia cắt sâu, có nhiều khối

núi và dãy núi cao chạy theo hướng Tây Bắc - Đông Nam. Dãy Hoàng Liên Sơn dài

tới 180 km, rộng 30 km, với một số đỉnh núi cao trên từ 2.800 đến 3.000 m. Dãy núi

Sông Mã dài 500 km, có những đỉnh cao trên 1.800 m. Giữa hai dãy núi này là vùng

đồi núi thấp, lưu vực sông Đà, với hệ thống sông suối, thủy văn phong phú. Trong

lưu vực sông Đà còn có một dãy cao nguyên đá vôi chạy từ Phong Thổ tỉnh Lai Châu

đến Thanh Hóa chia cắt hình thành các cao nguyên Tà Phình, Mộc Châu, Nà Sản và

các lòng chảo như Điện Biên, Nghĩa Lộ, Mường Thanh. Do ảnh hưởng của độ cao,

nền khí hậu Tây Bắc nói chung nóng hơn, số giờ nắng trung bình theo tháng thường

cao hơn khu vực khác, chênh lệch nhiệt độ cao hơn 2 - 3 0C so với khu vực Đông

Bắc. Ngoài ra, vực Tây Bắc chủ yếu là diện tích đất nông, lâm nghiệp với độ che phủ

rừng đạt 44,7% và sự đa dạng về lớp phủ thực vật và các trạng thái rừng hỗn giao như

rừng phòng hộ, đặc dụng và sản xuất. Với những đặc điểm về địa hình, khí hậu, hệ

thống thủy văn và lớp phủ đặc trưng của khu vực Tây Bắc đây chính là các yếu tố

ảnh hưởng trực tiếp đến lượng bốc thoát hơi nước của khu vực. Vì vậy, việc nghiên

cứu giám sát lượng bốc thoát hơi nước cho khu vực Tây Bắc là rất cần thiết đảm bảo

nhu cầu nước cho cây trồng, cảnh báo hạn hán, phòng tránh thiên tai, cháy rừng.

Xuất phát từ những lý do trên, nghiên cứu sinh lựa chọn đề tài luận án:“Nghiên

cứu xây dựng mô hình giám sát sự bốc - thoát hơi nước của lớp phủ khu vực Tây

Bắc Việt Nam từ dữ liệu ảnh vệ tinh”.

2. Mục tiêu nghiên cứu

Luận án đặt ra 2 mục tiêu nghiên cứu cụ thể sau:

1. Lựa chọn, đề xuất được mô hình ước tính lượng bốc thoát hơi nước thực tế

(ETa) phù hợp với điều kiện địa hình, khí hậu và bề mặt lớp phủ khu vực Tây Bắc

Việt Nam.

2. Xây dựng được quy trình, chương trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát

hơi nước bề mặt lớp phủ với các tham số được tính toán từ ảnh vệ tinh Landsat 8 kết

hợp thông tin độ cao địa hình khu vực Tây Bắc Việt Nam.

3. Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của đề tài luận án: bốc thoát hơi nước của bề mặt lớp

phủ; ảnh vệ tinh Landsat 8; mô hình SEBAL; mô hình Priestley - Taylor; năng lượng

bức xạ ròng mặt trời và các tham số được tính toán từ ảnh vệ tinh Landsat 8.

4. Phạm vi nghiên cứu

+ Về không gian: Nghiên cứu được tiến hành thực nghiệm tại tỉnh Hòa Bình

khu vực Tây Bắc Việt Nam;

+ Về thời gian: Nghiên cứu thực nghiệm xác định hệ số a, b của mô hình

Priestley-Taylor từ chuỗi dữ liệu khí tượng giai đoạn 2015-2021. Thực nghiệm ước

tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ tại thời điểm ngày 01/7/2015,

ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021;

+ Về dữ liệu ảnh vệ tinh: Nghiên cứu được thực nghiệm với dữ liệu ảnh vệ

tinh Landsat 8.

5. Nội dung nghiên cứu của luận án

Để hoàn thành mục tiêu nghiên cứu, đề tài luận án đã thực hiện các nội dung

nghiên cứu sau:

- Tổng quan về vấn đề nghiên cứu, tổng hợp công trình nghiên cứu trong và

ngoài nước, các mô hình ước tính lượng bốc thoát hơi nước từ dữ liệu khí tượng và

dữ liệu ảnh vệ tinh;

- Cơ sở khoa học của việc ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước từ dữ liệu ảnh

vệ tinh;

- Mô hình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước với các tham số phù hợp

với điều kiện điều kiện địa hình, khí hậu và bề mặt lớp phủ tại tỉnh Hoà Bình khu vực

Tây Bắc Việt Nam;

- Xây dựng quy trình giám sát lượng bốc, thoát hơi nước bề mặt lớp phủ sử

dụng kết hợp mô hình viễn thám SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô

hình Priestley-Taylor;

- Xây dựng chương trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước thực tế

sử dụng kết hợp mô hình SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình

Priestley-Taylor trên nền Google Earth Engine;

- Xác định lượng bốc, thoát hơi nước thực tế sử dụng kết hợp mô hình SEBAL

với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley-Taylor với hệ số tuyến tính a,

b tính từ chuỗi dữ liệu khí tượng đo trực tiếp cho các thời điểm ngày 01/7/2015, ngày

04/6/2017 và ngày 18/8/2021, so sánh đánh giá kết quả với lượng bốc thoát hơi nước

từ các trạm khí tượng thuỷ văn.

6. Phương pháp nghiên cứu

Để thực hiện các nội dung nghiên cứu, luận án đã sử dụng các phương pháp

nghiên cứu sau:

- Phương pháp thu thập số liệu thứ cấp: Thu thập các dữ liệu về sách, báo

các công trình nghiên cứu, niên giám thống kê, các tiêu chuẩn đã công bố liên quan

đến phương pháp xác định lượng bốc thoát hơi nước từ bề mặt lớp phủ. Các dữ liệu

ảnh viễn thám, số liệu quan trắc khí tượng tại các trạm khí tượng, thủy văn tỉnh Hòa

Bình và các số liệu liên quan đến điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội tỉnh Hòa Bình phục

vụ nghiên cứu.

- Phương pháp phân tích, tổng hợp số liệu: Để đánh giá phân tích tổng quan

các nghiên cứu liên quan đến lĩnh vực nghiên cứu của luận án. Luận án đã sử dụng

phương pháp phân tích, tổng hợp các kết quả nghiên cứu có sử dụng các phương

pháp, mô hình tính lượng bốc thoát hơi nước bằng phương pháp đo trực tiếp, phương

pháp sử dụng số liệu quan trắc khí tượng và mô hình chiết xuất năng lượng bức xạ

ròng mặt trời từ dữ liệu ảnh vệ tinh trên thế giới và ở Việt Nam. Từ đó, xác định

khoảng trống và đề xuất phương pháp, mô hình ước tính lượng bốc, thoát hơi nước

bề mặt lớp phủ phù hợp với thực tế tại khu vực Tây Bắc Việt Nam.

- Phương pháp viễn thám: Dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 được sử dụng làm

dữ liệu chính để tính toán năng lượng bức xạ ròng mặt trời, và các tham số khác để

ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước từ bề mặt lớp phủ tại tỉnh Hòa Bình.

- Phương pháp thực nghiệm: Luận án đã tiến hành thực nghiệm tính lượng bốc

thoát hơi nước từ số liệu quan trắc khí tượng tại tỉnh Hòa Bình bằng các phương pháp

khác nhau (Priestley-Taylor, Makkink, Hargreaves & Samani, Turn). Thực nghiệm tính

năng lượng bức xạ ròng theo phương pháp FAO-56 và tính giá trị năng lượng bức xạ

ròng từ dữ liệu ảnh vệ tinh, từ đó lựa chọn được các phương pháp, mô hình tính lượng

bốc thoát hơi nước phù hợp với thực tế điều kiện khí hậu, địa hình và lớp phủ tại tỉnh

Hòa Bình khu vực Tây Bắc Việt Nam.

- Phương pháp so sánh: Kết quả tính năng lượng bức xạ ròng từ ảnh vệ tinh

Landsat 8 được so sánh với kết quả tính năng lương bức xạ ròng theo tiêu chuẩn FAO-

56 từ đó phân tích đánh giá để khẳng định tính hiệu quả và khả năng áp dụng dữ liệu

ảnh vệ tinh Landsat 8 trong việc xác định năng lượng bức xạ ròng phục vụ tính lượng

bốc thoát hơi nước từ bề mặt lớp phủ. Kết quả ước tính lượng bốc thoát hơi nước với

các tham số được chiết xuất từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 được so sánh với lượng

bốc thoát hơi nước đo trực tiếp tại các trạm quan trắc để đánh giá độ chính xác của kết

quả tính. Từ đó, đề xuất được mô hình ước tính lượng bốc thoát hơi nước phù hợp với

điều kiện tại tỉnh Hòa Bình thuộc vùng Tây Bắc Việt Nam.

- Phương pháp mô hình hóa: Kết quả nghiên cứu được xác định trên cơ sở

lựa chọn các mô hình, thuật toán phù hợp và được minh họa bằng hình ảnh, bảng

biểu, biểu đồ, sơ đồ và bản đồ nhằm thể hiện rõ ràng, tương quan đa chiều các kết

quả nghiên cứu đã thực hiện.

7. Ý nghĩa khoa học và thực tiễn của luận án

Ý nghĩa khoa học:

Có thể sử dụng kết hợp mô hình viễn thám SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh

Landsat 8 và mô hình Priestley-Taylor để xác định lượng bốc thoát hơi nước bề mặt

lớp phủ tại tỉnh Hòa Bình khu vực Tây Bắc Việt Nam với điều kiện địa hình chia cắt

mạnh, nhiều tiểu vùng khí hậu, chênh cao lớn và bề mặt lớp phủ với nhiều các trạng

thái cây trồng khác nhau.

Các tham số phục vụ ước tính lượng bốc thoát hơi nước từ bề mặt lớp phủ

(năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày Rnd, nhiệt độ bề mặt Ts, nhiệt hóa hơi tiềm

ẩn λ, hằng số Psychrometric γ, độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa của

không khí Δ) được tính trực tiếp từ ảnh vệ tinh Landsat 8 và thông tin độ cao từ DEM

mà không cần sử dụng số liệu khí tượng đo trực tiếp. Tạo cơ sở khoa học cho việc

ứng dụng công nghệ tin học, tự động hóa trong việc ước tính, giám sát lượng bốc

thoát hơi nước của bề mặt lớp phủ.

Ý nghĩa thực tiễn:

Kết quả nghiên cứu của luận án là tư liệu về lý thuyết và thực nghiệm việc sử

dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 kết hợp thông tin độ cao từ DEM để chiết xuất, tính toán

các tham số phục vụ tính lượng bốc thoát hơi nước từ bề mặt lớp phủ. Giúp cho các

cơ quan quản lý về nông, lâm nghiệp, tài nguyên môi trường sử dụng nguồn nước

một cách hiệu quả, phòng tránh giảm nhẹ các thiệt hại do hạn hán, cháy rừng trong

sản xuất nông, lâm nghiệp.

Kết quả nghiên cứu của luận án đã khẳng định tính hiệu quả, khả thi của việc sử

dụng dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 nhằm nâng cao hiệu quả kinh tế, rút ngắn thời gian

ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước tại tỉnh Hòa Bình khu vực Tây Bắc Việt

Nam và có thể ứng dụng rộng rãi cho các khu vực khác tại Việt Nam, mở rộng các ứng

dụng trong lĩnh vực nông nghiệp, thủy lợi, quản lý nguồn nước.

8. Luận điểm bảo vệ

Luận điểm 1: Giá trị của các tham số năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày

(Rnd), nhiệt ẩn quá trình bốc thoát hơi nước (λ), hằng số Psychrometric (γ), độ dốc

đường cong áp suất hơi nước bão hòa (Δ) được tính toán từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat

8 và mô hình số độ cao (DEM) có thể thay thế các tham số được tính từ dữ liệu khí

tượng đo trực tiếp tại các trạm khí tượng, thủy văn phục vụ ước tính, giám sát lượng

bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ tại tỉnh Hòa Bình, khu vực Tây Bắc Việt Nam.

Luận điểm 2: Hệ số tuyến tính a, b của mô hình Priestley - Taylor được xác

định bằng phương pháp thực nghiệm từ chuỗi dữ liệu khí tượng đo trực tiếp tại các

trạm khí tượng thuỷ văn. Các tham số được tính toán từ ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô

hình số độ cao (DEM) sử dụng trong mô hình, quy trình, chương trình ước tính, giám

sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ đã đề xuất hoàn toàn phù hợp và đảm

bảo độ chính xác với điều kiện địa hình, khí hậu, bề mặt lớp phủ tại tỉnh Hòa Bình,

khu vực Tây Bắc Việt Nam.

9. Những điểm mới của luận án

- Đề xuất được hệ số a, b của mô hình Priestley - Taylor phục vụ ước tính,

giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ phù hợp với điều kiện địa hình, khí

hậu và bề mặt lớp phủ với nhiều các trạng thái cây trồng khác nhau của khu vực Tây

Bắc Việt Nam.

- Đề xuất được mô hình, qui trình và xây dựng được chương trình ước tính,

giám sát lượng bốc thoát hơi nước lớp phủ bề mặt từ các tham số được tính toán từ

ảnh vệ tinh Landsat 8 và thông tin độ cao từ DEM phù hợp với điều kiện địa hình,

khí hậu và bề mặt lớp phủ tại tỉnh Hòa Bình, khu vực Tây Bắc Việt Nam không cần

sử dụng số liệu từ các trạm quan trắc khí tượng thủy văn.

10. Cấu trúc của luận án

Kết cấu luận án gồm các phần chính sau:

Mở đầu

Chương 1. Tổng quan vấn đề nghiên cứu

Chương 2. Cơ sở khoa học sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh phục vụ ước tính, giám

sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ

Chương 3. Kết quả thực nghiệm và thảo luận

Kết luận và kiến nghị

Tài liệu tham khảo

Phụ lục

11. Lời cảm ơn

Quá trình học tập, nghiên cứu hoàn thiện Luận án tại Trường Đại học Mỏ -

Địa chất em đã nhận được rất nhiều sự chỉ bảo, giúp đỡ, tạo điều kiện của nhiều tập

thể, cá nhân và các nhà khoa học. Nhân dịp này, em xin được gửi lời cảm ơn chân

thành và lòng biết ơn tới Ban giám hiệu Trường Đại học Mỏ - Địa chất, quý thầy cô

Khoa Trắc địa bản đồ và Quản lý đất đai, Bộ môn Đo ảnh viễn thám, Ban giám hiệu

Trường Đại học Lâm nghiệp, Viện Quản lý đất đai và PTNT, Bộ môn Trắc địa bản

đồ và GIS, các Nhà khoa học trong và ngoài Trường Đại học Mỏ - Địa chất, gia đình

và bạn bè đồng nghiệp. Đặc biệt, em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến tập thể giáo viên

hướng dẫn PGS.TS Trần Xuân Trường, PGS.TS Doãn Hà Phong đã trực tiếp hướng

dẫn, định hướng nghiên cứu, truyền đạt những kiến thức, kinh nghiệm nghiên cứu

quý báu và luôn động viên về tinh thần để em hoàn thành tốt Luận án.

Trân trọng cảm ơn!

Chương 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

Nội dung chương 1 trình bày các vấn đề khái niệm cơ bản bốc thoát hơi nước,

các phương pháp và mô hình ước tính lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ từ dữ

liệu khí tượng và dữ liệu ảnh vệ tinh, tổng quan về các công trình nghiên cứu trong

và ngoài nước liên quan đến ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp

phủ, đánh giá chung về các kết quả nghiên cứu và xác định các vấn đề cần thảo luận

phát triển trong luận án.

1.1. Các khái niệm bốc thoát hơi nước

1.1.1 Bốc hơi nước (E)

Bốc hơi nước E (Evaporation) là quá trình mà nước lỏng được chuyển thành

hơi nước (hóa hơi) và được loại bỏ khỏi bề mặt, là công đoạn đầu tiên trong vòng

tuần hoàn mà nước chuyển từ thể lỏng thành hơi nước trong khí quyển. Nguyên nhân

chính của sự bốc hơi nước là sự chênh lệch về áp suất hơi nước ở bề mặt và áp suất

của khí quyển xung quanh. Nước bốc hơi từ nhiều loại bề mặt, chẳng hạn như hồ,

sông, vỉa hè, đất trống và thảm thực vật. Tuy nhiên, sự bốc hơi phổ biến nhất được

dùng để nói tới sự mất nước từ các bề mặt của khối nước, đất trống hay từ các đối

5. Vận chuyển

4. Ngưng tụ

6. Mưa

7. Lắng đọng

3. Hóa hơi

4. Ngưng tụ

6. Mưa

2. Thoát hơi

1. Bốc hơi

9. Dòng chảy bề mặt

10. Cây hấp thụ

9. Dòng chảy ngầm

8. Thấm nước

tượng không có sự sống khác (Allen và cộng sự 1990).

(Nguồn: Cơ quan quản lý khí quyển và đại dương quốc gia NOAA, Hoa Kỳ)

Hình 1.1. Vòng tuần hoàn của nước

1.1.2 Thoát hơi nước (T)

Thoát hơi T (Transpiration) là hiện tượng hơi nước thoát ra không khí từ bề

mặt lá, thân cây như một phản ứng sinh lý của cây trồng để chống lại sự khô hạn xung

quanh nó. Quá trình thoát hơi xảy ra bên trong thân, lá do sự trao đổi hơi với khí

quyển được điều khiển bởi lỗ khí khổng của lá. Gần như toàn bộ lượng nước do cây

trồng hấp thụ sẽ bị mất đi do thoát hơi nước và chỉ một phần nhỏ được sử dụng trong

cây sinh trưởng phát triển. Do đó, sự mất nước từ thảm thực vật gọi là sự thoát hơi

nước của thực vật, tổng lượng nước mất đi qua sự khuếch tán của các phân tử nước

Mưa (Oc)

Thoát hơi nước của rừng (P)

Bốc hơi nước từ bề mặt đất (q)

Thảm thực vật rừng (O)

Dòng chảy bề mặt (r)

Mặt đất

Nước thấm qua

Nước trọng lực (S) (Dòng chảy ngầm)

Dòng nước ngầm (U)

vào trong khí quyển thường được gọi là sự thoát hơi nước (Allen và cộng sự 1990).

(Nguồn: Lê Anh Tuấn 2009)

Hình 1.2. Quá trình cân bằng nước khu vực có rừng

Thoát hơi thực vật là quá trình nước được vận chuyển từ các rễ cây đến các lỗ

nhỏ bên dưới bề mặt lá, ở đây nước chuyển sang trạng thái hơi và thoát vào khí quyển.

Do đó, thoát hơi thực chất là bốc hơi của nước từ lá cây. Lượng nước bốc thoát hơi

từ cây trồng ước tính chiếm khoảng 10% của hàm lượng nước trong khí quyển.

Thoát hơi thực vật là một quá trình không nhìn thấy được, khi nước đang bốc

hơi trên bề mặt các lá cây, bạn không thể đi ra ngoài và nhìn thấy các lá cây đang bốc

thoát hơi. Trong mùa phát triển của cây trồng, một lá cây sẽ bốc thoát hơi nước nhiều

lần hơn trọng lượng của chính nó. Một mẫu Anh (tương đương 4046 m2) trồng ngô

có thể thoát hơi được khoảng 11.400 - 15.100 lít nước/ngày, và một cây sồi lớn có

thể thoát hơi được 151.000 lít nước/năm (Allen và cộng sự 1990).

Sự thoát hơi nước từ thực vật bị tác động bởi các yếu tố tương tự ảnh hưởng đến

sự bốc hơi từ các bề mặt ẩm ướt khác. Tuy nhiên, thực vật có rễ và có thể hấp thụ

được nước từ trong khối đất khi bề mặt đất quá khô để hỗ trợ quá trình bốc hơi (Claude

E. Boyd 2012).

Các khối nước luôn luôn phơi ra một bề mặt ẩm ướt cho quá trình bốc hơi, nhưng

thực vật cũng có thể tăng quá trình bốc hơi từ các khối nước. Diện tích lá của một số

loài thực vật thủy sinh nổi hoặc trôi trên mặt nước có thể lớn hơn nhiều lần so với bề

mặt nước chúng bao phủ (Claude E. Boyd 2012)

Như vậy, mặc dù lá của các loài thực vật có cơ chế để làm giảm sự bốc hơi

nước nhưng sự thoát hơi nước bởi các thảm thực vật, trạng thái rừng có thể vượt qúa

mức độ bốc hơi từ bề mặt đất thoáng.

1.1.3. Bốc thoát hơi nước ET (Evaporation Transpiration)

Sự bốc hơi và thoát hơi nước xảy ra đồng thời và không có cách nào dễ dàng

để phân biệt giữa hai quá trình. Ngoài lượng nước sẵn có trong lớp đất mặt, sự bốc

hơi từ đất trồng trọt chủ yếu được xác định bởi phần bức xạ mặt trời đến bề mặt đất.

Tỷ lệ này giảm dần trong thời kỳ sinh trưởng khi cây trồng phát triển và tán cây che

phủ ngày càng nhiều diện tích mặt đất. Khi cây trồng còn nhỏ, nước bị mất chủ yếu

do bốc hơi từ đất, giai đoạn cây trồng sinh trưởng và phát triển tốt che phủ hoàn toàn

bề mặt đất, khi đó quá trình thoát hơi nước là nguồn chính trong quá trình bốc thoát

hơi nước (Allen và cộng sự 1990).

1.1.4 Các yếu tố ảnh hưởng đến sự bốc thoát hơi nước

Các yếu tố chính ảnh hưởng đến sự bốc thoát hơi là năng lượng bức xạ mặt

trời, độ ẩm không khí, nhiệt độ, vận tốc gió và thực vật bề mặt lớp phủ.

Bức xạ mặt trời và nhiệt độ có liên quan chặt chẽ với nhau và khi nhiệt độ

tăng, hàm lượng năng lượng của các phân tử nước gia tăng làm cho chúng có nhiều

khả năng để khuếch tán vào không khí. Ngoài ra, không khí ấm hơn có khả năng tốt

hơn để giữ hơi nước. Không khí ngay trên bề mặt ẩm ướt có thể nhanh chóng trở nên

bão hòa với hơi nước, nhưng gió sẽ chuyển không khí bão hòa đi và thay vào đó bằng

không khí khô hơn vì thế quá trình bốc hơi tiếp tục (Claude E. Boyd 2012).

Bức xạ mặt trời cung cấp năng lượng dẫn đến nhiệt độ bề mặt (đất, nước) tăng

lên tạo điều kiện chuyển hóa các phân tử nước từ thể lỏng sang thể hơi. Theo cơ chế

hoạt động của hệ mặt trời, dưới tác động của bức xạ mặt trời lượng nước bốc hơi

nhiều hơn về ban ngày và ít hơn vào ban đêm, mùa hè lượng bốc hơi nhiều hơn mùa

đông (Lê Anh Tuấn 2009).

Lượng bốc thoát hơi nước tỷ lệ thuận với nhiệt độ, nhiệt độ càng cao thì lượng

bốc thoát hơi nước càng lớn, đặc biệt lượng bốc thoát hơi nước tăng lên đáng kể trong

mùa sinh trưởng phát triển của cây trồng trong điều kiện không khí ấm hơn (Cục khảo

sát địa chất Hoa Kỳ 2020).

Độ ẩm không khí tỷ lệ nghịch với lượng bốc hơi nước, độ ẩm không khí càng

thấp thì khả năng bốc hơi nước càng lớn và ngược lại. Vì sự chênh lệch áp suất của

của các lớp không khí, vào mùa khô độ ẩm không khí thường thấp hơn dẫn đến áp

suất không khí cũng thấp dẫn đến lượng bốc hơi tăng. Vào mùa mưa độ ẩm không

khí đạt giá trị cực đại (bão hòa hơi nước) thì hiện tượng bốc hơi gần như không có

(Lê Anh Tuấn 2009).

Gió là sự thay đổi áp suất của các vùng khí quyển gây ra chuyển động của khối

không khí. Tốc độ gió càng mạnh càng làm tăng sự cuốn hút của các phần tử ở bề

mặt đất, nước chuyển từ thể lỏng thành thể khí và bay vào không trung. Gió làm dịch

chuyển khối không khí ẩm gần mặt đất lên cao, đẩy khối không khí khô hơn từ trên

cao đến gần mặt đất dẫn đến khả năng bốc hơi tăng lên (Lê Anh Tuấn 2009).

Lượng thoát hơi nước cũng bị ảnh hưởng bởi đặc điểm cây trồng, mỗi loại cây

khác nhau sẽ có giá trị thoát hơi nước với tốc độ khác nhau. Các loại cây sống trong

vùng khô cằn thì thoát hơi ít hơn các loại cây khác. Ví dụ cây xương rồng để giữ lại

lượng nước quý báu bằng cách giảm bớt sự thoát hơi hơn các cây trồng khác. Lượng

thoát hơi nước được thể hiện tương ứng với diện tích lá trên một đơn vị bề mặt của

đất dưới nó. Khi cây trồng còn nhỏ gần như 100% ET đến từ bốc hơi nước, trong khi

ở thời điểm sinh trưởng phát triển mạnh độ che phủ kín diện tích đất thì hơn 90% ET

đến từ thoát hơi nước (Allen và cộng sự 1990).

1.1.5. Bốc thoát hơi nước tham chiếu ET0 (Potential evaptransporation)

Lượng bốc thoát hơi nước từ bề mặt tham chiếu (là một loại cỏ giả định để đối

chiếu, bề mặt các đặc điểm cụ thể theo tiêu chuẩn) được gọi là bốc thoát hơi nước

của cây trồng tham chiếu ký hiệu là ET0. Khái niệm thoát hơi nước tham chiếu được

đưa ra để nghiên cứu nhu cầu bốc thoát hơi của khí quyển, độc lập với từng loại cây

trồng (Allen và cộng sự 1990).

ET0 tham chiếu là lượng bốc thoát nước qua một thảm thực vật được duy

trì độ ẩm đầy đủ trong suốt thời gian sinh trưởng. Năm 1990, Tổ chức Lương

thực và Nông nghiệp Liên Hiệp Quốc (FAO), Hội tưới tiêu Quốc tế và Tổ chức

khí tượng thế giới tổ chức một hội nghị để thống nhất phương pháp xác định lượng

bốc thoát hơi của cây trồng. Các nhà khoa học (Doorenhos và Fruit 1975) đã đưa

ra khái niệm lượng bốc thoát hơi tham chiếu (Reference evapotranspiration), viết

tắt là ET0, để chỉ khả năng bốc thoát hơi thực vật theo tiêu chuẩn hoặc điều kiện tham

khảo (tham chiếu). ET0 là lượng nước dùng để tưới cho một cây trồng là cỏ chuẩn,

trồng và chăm sóc đúng kỹ thuật, phủ đều trên toàn bộ mặt đất và được cung cấp

nước đầy đủ trong điều kiện tối ưu. Các điều kiện tham chiếu gồm: Chiều cao của

cây trồng h = 0,12m, điện trở bề mặt đất là 70 s/m, và suất phân sai bề mặt đất là

0,23.

Khi các tham số về cây trồng, điện trở bề mặt, suất phân sai bề mặt đã đảm bảo

theo tiêu chuẩn khi đó yếu tố ảnh hưởng đến ET0 là các thông số về khí hậu. Do đó,

ET0 là một thông số khí hậu và có thể được tính toán từ dữ liệu thời tiết. ET0 thể hiện

sức mạnh bay hơi của bầu không khí tại một địa điểm và thời điểm cụ thể trong năm

và không xem xét đến các đặc tính của cây trồng và các yếu tố đất đai.

Phương pháp FAO 56 Penman - Monteith được khuyến nghị là phương pháp

duy nhất để xác định ET0 áp dụng trên toàn thế giới và được hướng dẫn cụ thể

trong tài liệu “sự thoát hơi nước của cây trồng - hướng dẫn tính toán các yêu cầu về

nước cho cây trồng” (Allen và cộng sự 1998).

1.1.6. Thoát hơi nước trong điều kiện tiêu chuẩn (ETc)

Sự thoát hơi nước của cây trồng trong điều kiện tiêu chuẩn, được ký hiệu là

ETc, là sự thoát hơi nước từ những cây trồng sạch bệnh, được bón phân đầy đủ, trồng

trên những cánh đồng lớn, trong điều kiện nước tối ưu và đảm bảo về sản lượng trong

những điều kiện khí hậu nhất định.

Lượng nước cần thiết để bù lại lượng thoát hơi nước mất đi từ ruộng trồng trọt

được xác định là nhu cầu nước cho cây trồng. Mặc dù các giá trị về thoát hơi nước

của cây trồng và nhu cầu nước của cây trồng là giống nhau, nhưng nhu cầu nước của

cây trồng là lượng nước cần cung cấp, trong khi lượng thoát hơi nước của cây đề cập

đến lượng nước bị mất đi do thoát hơi nước.

Sự thoát hơi nước của cây trồng có thể được tính toán từ dữ liệu khí tượng và

bằng cách tích hợp trực tiếp các yếu tố kháng cây trồng, kháng albedo và không khí

trong phương pháp Penman - Monteith. Vì vẫn còn thiếu thông tin đáng kể về các

loại cây trồng khác nhau, nên phương pháp Penman - Monteith được sử dụng để ước

tính loại cây trồng tham chiếu (tiêu chuẩn) để xác định tốc độ thoát hơi nước của nó,

tức là ETc (Allen và cộng sự 1990).

1.1.7. Thoát hơi nước trong điều kiện không tiêu chuẩn (ETc adj)

Sự thoát hơi nước của cây trồng trong điều kiện không tiêu chuẩn (ETc adj) là

sự thoát hơi nước từ cây trồng được quản lý và điều kiện môi trường khác với điều

kiện tiêu chuẩn. Khi canh tác cây trồng trên ruộng, lượng thoát hơi nước của cây

trồng thực có thể bị lệch khỏi ETc do các điều kiện không tối ưu như sâu bệnh, đất

nhiễm mặn, độ phì nhiêu của đất, thiếu nước hoặc úng. Điều này có thể làm cho cây

phát triển kém, mật độ cây thấp và có thể làm giảm tốc độ thoát hơi nước theo điều

kiện chuẩn ETc.

Sự thoát hơi nước của cây trồng trong các điều kiện không tiêu chuẩn được

tính bằng cách sử dụng hệ số điều chỉnh Kc cho tất cả các loại ứng suất khác và các

hạn chế về môi trường đối với sự thoát hơi nước của cây trồng (Allen và cộng sự

1990).

1.1.8. Lượng bốc thoát hơi thực tế ET (Actual evapotransporation)

Lượng thoát hơi nước qua lá trong quá trình phát triển của cây trồng cộng với

lượng bốc hơi nước qua mặt thoáng trong thời kỳ đó (Allen và cộng sự 1990).

1.1.9. Mô hình ước tính giám sát lượng bốc thoát hơi nước

Khái niệm về mô hình: là sự đơn giản hóa hiện thực một cách có chủ định, cho

phép các nghiên cứu bỏ qua mặt thứ yếu để tập trung chủ yếu vào các nội dung có ý

nghĩa quan trọng đối với vấn đề nghiên cứu.

Mô hình ước tính giám sát lượng bốc thoát hơi nước: là sự ước tính, theo dõi,

quan sát lượng bốc thoát hơi nước có tính chủ động, thường xuyên, liên tục theo một

quy trình, mô hình đã được xây dựng sẵn. Quy trình, mô hình được xây dựng dựa trên

việc đề xuất có chủ định của các yếu tố chính ảnh hưởng đến lượng bốc thoát hơi nước.

1.2. Phương pháp xác lượng bốc thoát hơi nước sử dụng dữ liệu khí tượng

1.2.1. Các phương pháp đo trực tiếp

1.2.1.1 Quan trắc bốc hơi bằng ống Piche

Phương pháp quan trắc bốc hơi bằng ống Piche là phương pháp đơn giản, dễ

thực hiện, nội dung phương pháp được mô tả như sau:

Ống bốc hơi Piche là một ống thủy tinh dài từ 17 đến 30cm, đường kính 1 cm,

có khắc vạch, một đầu kín, một đầu hở được đậy bằng một mặt giấy xốp tròn mầu

trắng có nẹp kim loại để giữ.

Khi sử dụng, rót nước vào ống, bịt đầu hở bằng giấy xốp rồi treo ngược ống

trong lều khí tượng, nước ngấm qua giấy thấm rồi bốc hơi.

Diện tích bốc hơi là 13cm2, kể cả hai mặt giấy xốp. Mỗi vạch khắc lớn trên ống

ứng với 1mm nước bốc hơi, mỗi vạch khắc nhỏ là 0,1mm.

Phương pháp quan trắc: Hàng ngày quan trắc bốc hơi vào lúc 7h và 19h, ghi

lại số đọc trên ống Piche và tính lượng bốc hơi.

Lượng bốc hơi trong 12h là hiệu số giữa số đọc kỳ quan trắc này với số đọc

của kỳ quan trắc trước.

(Nguồn: Bộ Tài nguyên Môi trường 2012)

Hình 1.3. Ống đo bốc hơi Piche

Ví dụ: 7h số đọc thang bốc hơi là 1,2 mm; 19h số đọc thang bốc hơi là 5,7

mm. Khi đó, lượng bốc hơi từ 7h đến 19h là: 5,7 – 1,2 = 4,5 mm. Chú ý, khi đọc trị

số bốc hơi thì đọc số tại vị trí ngang mặt lõm của mực nước trong ống Piche.

Cách thay giấy thấm: Hàng ngày sau quan trắc 7h phải đổ thêm nước và thay

giấy thấm ống Piche. Sau khi đổ thêm nước, chờ cho nước thấm hết giấy rồi đọc trị

số, ghi bên cạnh số đọc lúc 7h để tính lượng bốc hơi lúc 19h. Phải giữ ống bốc hơi

Piche sạch sẽ, không cáu bẩn, dùng nước mưa, nước sạch để đổ vào ống (Bộ Tài

nguyên Môi trường 2012)

1.2.1.2. Phương pháp thủy tiêu kế (Lysimeter)

Bản chất của phương pháp thủy tiêu kế được mô tả như sau:

Thủy tiêu kế (Lysimeter) là một thiết bị dùng để xác định giá trị bốc thoát hơi

tham chiếu (ET0) của một cây trồng theo một điều kiện tưới chủ động. Bằng cách đo

thể tích nước hay trọng lượng ta có thể xác định lượng bốc thoát hơi dựa vào phương

trình cân bằng nước.

Đo mưa (R)

Bốc thoát hơi (ET )

Tưới (I)

Hầm đo thấm sâu DP

(Nguồn: Lê Anh Tuấn 2009)

Hình 1.4. Bố trí thiết bị đo (ET0) theo phương pháp thủy tiêu kế

Thủy tiêu kế có dạng là một thùng hình trụ tròn có đường kính khoảng 30 cm

và độ cao 25cm được đổ đầy đất như loại đất canh tác. Đáy thùng có chỗ để nước

thoát ra nhằm đo lượng nước thấm sâu. Hầm chứa lượng nước thấm sâu có đường

kính 30cm và chiều cao 42cm được bố trí ngay gần đó. Bên cạnh đó, thiết bị đo mưa

bằng thùng đo mưa cũng được lắp đặt (Thiết bị đo mưa có thể chứa được 5,5 lít nước).

Mặt trên của thùng, cây trồng được gieo cấy đều đặn giống như môi trường bên ngoài

(Hình 1.4).

Một cách tổng quát, bằng cách đo lượng mưa rơi trong khu vực (R), lượng tưới

(I) và lượng thấm sâu xuống đất (P), lượng bốc thoát hơi (ET0) sẽ được xác định

theo:

(1.1) ET0 = R + I – P

Một số nơi, người ta dùng cân (đặt ở dưới thủy tiêu kế) để xác định sự thay

đổi lượng nước ở thủy tiêu kế để xác định lượng bốc thoát hơi nước (Lê Anh Tuấn,

2009).

Ưu nhược điểm của phương pháp:

+ Ưu điểm: Thiết bị đo cho độ chính xác xác định ET0 là tương đối khá cao,

dễ sử dụng.

+ Nhược điểm: Bố trí các điểm đo phức tạp, kinh phí xây dựng và duy trì bảo

quản thiết bị đo lớn.

1.2.2. Các mô hình sử dụng năng lượng bức xạ mặt trời (radiaton-based models)

Có nhiều mô hình khác nhau được sử dụng để ước tính lượng bốc thoát hơi

nước từ bề mặt lớp phủ. Trong đó, các mô hình ước tính lượng bốc thoát hơi nước ET

sử dụng năng lượng bức xạ mặt trời được các nhà khoa học đặc biệt quan tâm. Các

mô hình tiêu biểu sử dụng năng lượng bức xạ mặt trời để tính lượng bốc thoát hơi

nước bề mặt như sau:

1.2.2.1. Mô hình Makkink

Năm 1957 mô hình Makkink đã được đề xuất và sử dụng rộng rãi cho đến

ngày nay do đã giảm bớt một số các thông số đo ngoại nghiệp mà phương pháp FAO

Penman đang sử dụng. Độ chính xác của mô hình phụ thuộc vào hệ số tuyến tính u,

v của phương trình, đòi hỏi phải có kết quả kiểm chứng thực địa. Mô hình Makkink

đề xuất công thức tính toán lượng bốc thoát hơi nước từ năng lượng bức xạ mặt trời

như sau:

(1.2) 𝐸𝑇𝑎 = 𝑢 + 𝑣 ∆ ∆ + 𝛾 𝑅𝑆 𝜆

Trong đó: ETa- là lượng bốc thoát hơi nước thực tế từ bề mặt lớp phủ

(mm/ngày); Rs - bức xạ mặt trời đi tới bề mặt đất (MJ/m2/ngày); Δ - Độ dốc đường

cong áp suất hơi nước bão hòa của không khí (kPa/°C), γ - Hằng số Psychrometric

(kPa/°C), λ - Giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước (MJ/kg); u, v - hệ số

tuyến tính của mô hình Makkink.

Hệ số tuyến tính của mô hình Makkink sử dụng trong việc tính lượng bốc thoát

hơi nước từ bề mặt địa hình được xác định vào thời điểm đề xuất mô hình (1957) có

trị số là: u = 0,61 và v = 0,12. Tuy nhiên, hệ số tuyến tính u, v phụ thuộc vào điều

kiện khí hậu và yếu tố địa hình của từng khu vực nghiên cứu. Theo nghiên cứu của

Hasen xác định tại Hà Lan năm 1984, hệ số u, v có giá trị là u = 0,70 và v = 0. Kết

quả nghiên cứu giữa Trường Đại học Uppsala (Thụy Điển) và Trường Đại học

Louisiana (Mỹ) do Xue và Singh thực hiện khảo sát vào năm 1999, hệ số u = 0,77 và

v = 0,22 (Makkink 1957)

1.2.2.2. Mô hình Priestley-Taylor

Năm 1972, Priestley - Taylor đề xuất mô hình tính lượng bốc thoát hơi nước

từ năng lượng bức xạ mặt trời có dạng sau:

(1.3) 𝐸𝑇𝑎 = 𝑎 + 𝑏 ∆ ∆ − 𝛾 𝑅𝑛 𝜆

Trong đó: ETa- là lượng bốc thoát hơi nước từ bề mặt lớp phủ (mm/ngày); Rn

– Giá trị năng lượng bức xạ ròng mặt trời đi tới bề mặt đất (MJ/m2/ngày); Δ - Độ dốc

đường cong áp suất hơi nước bão hòa của không khí (kPa/°C), γ - Hằng số

Psychrometric (kPa/°C), λ - Giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước (MJ/kg);

a, b là hệ số tuyến tính của mô hình Priestley – Taylor.

Hệ số tuyến tính a, b của mô hình Priestley - Taylor (1972) sử dụng trong việc

tính lượng bốc thoát hơi nước từ bề mặt lớp phủ có trị số là: a = 0,61 và b = 0,12;

kiểm định tại Thụy Sĩ năm 1984, cho kết quả a = 0,90 và b = 0; kiểm định tại châu Á

(Đài Loan), 2005, a = 1,00 và b = 0.

Mô hình Priestley-Taylor là mô hình tính lượng bốc thoát hơi nước được dùng

khá phổ biến trên thế giới. Ưu điểm của mô hình là cho độ chính xác tính toán lượng

bốc thoát hơi nước cao, yêu cầu số liệu đầu vào ít, dễ tính toán. Độ chính xác tính

lượng bốc thoát hơi nước phụ thuộc vào kết quả lựa chọn tham số a, b của mô hình.

Hệ số tuyến tính a, b phụ thuộc vào điều kiện địa hình, khí hậu của từng khu vực

nghiên cứu cụ thể, cần có các nghiên cứu thực nghiệm để xác định (Priestley và

Taylor 1972)

1.2.2.3. Mô hình Irmak

Irmak đã sử dụng dữ liệu trong nhiều năm tại Mỹ để nghiên cứu thực nghiệm,

năm 2003 đã đề xuất mô hình tính lượng bốc thoát hơi nước có dạng như sau:

(1.4) ETa = 0,289Rnd + 0,023T + 0,489

Trong đó ETa – Lượng bốc thoát hơi nước thực tế trung bình ngày (mm/ngày),

Rnd - Giá trị năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày (MJ/m2/ngày) T - Giá trị nhiệt

độ trung bình ngày (0C)

Irmak là mô hình đơn giản để tính lượng bốc thoát hơi nước thực tế trung bình

ngày. Kết quả tính lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ theo mô hình Irmak có

độ chính xác khá cao, sử dụng rất ít tham số đầu vào và thường được sử dụng trong

thực tế (Irmak và cộng sự 2003)

1.2.2.4. Kết quả nghiên cứu tính lượng bốc thoát hơi nước từ một số mô hình sử dụng năng lượng bức xạ mặt trời

Theo nghiên cứu của (Xu1 và Singh 2001) thực nghiệm sử dụng 4 mô hình

tính lượng bốc thoát hơi nước thực tế từ năng lượng mặt trời, so sánh với lượng bốc

thoát hơi nước đo trực tiếp từ thiết bị đo là chậu Pan. Kết quả và sai số tính toán được

thể hiện ở bảng sau:

Bảng 1.1. Bảng thống kê sai số của một số mô hình sử dụng bức xạ mặt trời tính toán lượng bốc thoát hơi nươc ET0 so với thiết bị đo trực tiếp chậu Pan

Mùa

Epan (mm)

EHag (mm)

EMak (mm)

EPrt (mm)

ETur (mm)

Sai số ETa (%)

1,04

0,53

-49,04

0,83

-20,19

0,93

-10,6

0,35

-66,34

Đông

2,80

2,58

-7,85

2,93

4,64

2,77

-1,07

2,51

-10,35

Xuân

4,37

4,43

1,37

4,51

3,20

4,60

5,26

4,42

1,14

Hè

1,71

1,39

-18,71

1,64

-4,09

1,60

-6,43

1,50

-12,28

Thu

2,48

2,23

-10,00

2,48

0,00

2,48

0,00

2,19

-11,69

Trung bình năm

Chú thích: Kí hiệu các phương pháp: Hag = Hargreaves, Mak = Makkink,

Prt = Priestley -Taylor và Tur = Turn.

Qua kết quả nghiên cứu tác giả đã kết luận sử dụng các mô hình Makkink và

Priestley - Taylor ước tính lượng bốc thoát hơi nước sử dụng năng lượng mặt trời cho

kết quả với độ tin cậy cao nhất.

1.2.3. Các mô hình kết hợp (combined models)

Các mô hình tính toán lượng bốc thoát hơi nước sử dụng phương pháp kết hợp

dữ liệu được phát triển bởi công thức Penman (1948).

1.2.3.1. Mô hình Penman

Năm 1948, Penman đã đề xuất mô hình tính toán lượng bốc hơi nước bằng

phương pháp kết hợp giữa phương pháp cân bằng năng lượng bức xạ mặt trời và

phương pháp chuyển đổi khối lượng có dạng như sau:

(𝑅𝑛 − 𝐺) + 𝐾𝑤 ∆ ∆ + 𝛾 (1.5) (𝑎𝑤 + 𝑏𝑤𝑢2)(𝑒𝑠 − 𝑒𝑎) 𝐸𝑇0 = 𝛾 ∆ + 𝛾 𝜆

Trong đó: ET0 - Lượng bốc thoát hơi nước (mm/ngày); λ - Giá trị nhiệt ẩn của

quá trình bốc thoát hơi nước (MJ/kg); Δ - Độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão

hòa của không khí (kPa/°C); γ - Hằng số Psychrometric (kPa/°C); G - Mật độ dòng nhiệt trong đất (MJ/ m2/ngày); Rn - Giá trị năng lượng bức xạ ròng (MJ/m2/ngày); u

– Tốc độ gió ở độ cao 2m (m/s); 𝑒𝑠 - Áp suất hơi nước bão hòa ở nhiệt độ trên bề mặt nước (kPa); 𝑒𝑎 - Áp suất hơi nước bão hòa ở độ cao đo trên mặt nước (kPa); 𝑎𝑤, 𝑏𝑤- hàm số của gió; 𝐾𝑤- hằng số.

Ưu điểm của mô hình là ước tính lượng bốc thoát hơi nước tham chiếu với độ

chính xác cao. Tuy nhiên, mô hình sử dụng nhiều tham số đầu vào, đòi hỏi nhiều số

liệu về khí tượng, các tham số phải tính toán qua nhiều bước trung gian, phức tạp

(Penman 1948).

1.2.3.2. Mô hình Penman-Monteith

Năm 1965, Monteith đã phát triển mô hình của Penman 1948 thành mô hình tính

lượng bốc thoát hơi nước áp dụng cho các khu vực có diện tích lớn như sau:

] [∆(𝑅𝑛 − 𝐺)] + [ (1.6) 𝜆𝐸𝑇0 = 𝜌𝑎𝐶𝑝(𝑒𝑠 − 𝑒𝑎) 𝑟𝑎 ) ∆ + 𝛾(1 + 𝑟𝑠 𝑟𝑎

Trong đó: ET0 - Lượng bốc thoát hơi nước (mm/ngày); λ - Giá trị nhiệt ẩn của

quá trình bốc thoát hơi nước (MJ/kg); Δ - Độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão

hòa của không khí (kPa/°C); γ - Hằng số Psychrometric (kPa/°C); G - Mật độ dòng

nhiệt trong đất (MJ/ m2/ngày); Rn - Giá trị năng lượng bức xạ ròng (MJ/m2/ngày); Cp

- là nhiệt lượng riêng của không khí (MJ/kg/0C); ρa - là mật độ không khí trung bình

ở áp suất không đổi (kg/m3); rs và ra - là sức cản bề mặt và khí động học (s/m); 𝑒𝑠 -

Áp suất hơi nước bão hòa ở nhiệt độ trên bề mặt nước (kPa); 𝑒𝑎 - Áp suất hơi nước

bão hòa ở độ cao đo trên mặt nước (kPa).

1.2.3.3. Mô hình FAO 56 Penman – Monteith

Hầu hết các tài liệu nghiên cứu về hiện tượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp

phủ đều tiếp cận tới mô hình FAO 56 Penman – Monteith để tính lượng bốc thoát hơi

nước tham chiếu (ET0). Mô hình FAO 56 Penman – Monteith nằm trong nhóm mô

hình kết hợp và là một trong những mô hình chính xác nhất để xác định lượng bốc

thoát hơi nước trong các thời gian khác nhau. Mô hình đã được Tổ chức Lương thực

và Nông nghiệp thế giới (FAO) đề xuất năm (1990), và cụ thể thành tiêu chuẩn áp

dụng trên toàn thế giới. Phương trình FAO 56 Penman – Monteith dùng để xác định

giá trị bốc thoát hơi nước tham chiếu, là một hàm số phụ thuộc nhiều dữ liệu thời tiết

tại chỗ và xung quanh khu vực xem xét. Các thông số này được mô tả chi tiết trong

tài liệu hướng dẫn tính toán của FAO (Allen và cộng sự 1998).

Công thức tính lượng bốc thoát hơi tham chiếu ET0 theo FAO 56 Penman –

Monteith như sau:

0,48∆(𝑅𝑛 − 𝐺) + 𝛾 (1.7) 𝑢2(𝑒𝑠 − 𝑒𝑎) 𝐸𝑇0 = 900 𝑇 + 273 ∆ + 𝛾(1 + 0,3𝑢2)

Trong đó:

ET0 - lượng bốc thoát hơi tham chiếu chung đối với cây trồng (mm/ngày); Rn - Giá trị năng lượng bức xạ ròng trên bề mặt cây trồng (MJ/m2/ngày); G - Mật độ dòng nhiệt trong đất (MJ/m2/ngày); T - Nhiệt độ trung bình ngày tại vị trí 2m từ mặt đất

(°C); u2 - Tốc độ gió tại chiều cao 2 m từ mặt đất (m/s); es - Áp suất hơi nước bão hòa (kPa); ea - Áp suất hơi nước thực tế (kPa); Δ - Độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa của không khí (kPa/°C); γ - Hằng số Psychrometric (kPa/°C).

Các thông số trong công thức trên có thể tính từ số liệu do ngành khí tượng

cung cấp kết hợp với công thức và bảng tra theo tài liệu của FAO, Granier (1985).

Mô hình FAO 56 Penman - Monteith cho kết tính toán với độ chính xác rất cao nhưng

khối lượng tính toán lớn, phức tạp và phải có đủ tài liệu ban đầu.

1.3. Các mô hình xác ước tính lượng bốc thoát hơi nước từ dữ liệu ảnh vệ tinh

Các mô hình ước tính lượng bốc thoát hơi nước ứng dụng dữ liệu ảnh vệ tinh hiện

nay trên thế giới đang được nghiên cứu và phát triển theo 2 hướng chính:

1. Cân bằng năng lượng bề mặt đất EB (Energy Balance), đây là mô hình sử dụng

phản xạ, bức xạ bề mặt lớp phủ trên ảnh vệ tinh trong dải phổ nhìn thấy và cận hồng

ngoại của phổ điện từ, nhiệt độ bề mặt từ kênh ảnh nhiệt hồng ngoại.

2. Phản xạ dựa trên hệ số cây trồng (Kc) và phương pháp xác định lượng bốc thoát

hơi nước tham chiếu ET0, trong đó hệ số cây trồng Kc liên quan đến chỉ số thực vật

bắt nguồn từ giá trị phản xạ tán lá.

Trong hai phương pháp này thì phương pháp tính toán sử dụng mô hình cân

bằng năng lượng bề mặt được các nhà khoa học trên thế giới đặc biệt quan tâm và

ứng dụng chủ yếu trong các nghiên cứu. Các ứng dụng dựa trên nguyên lý cân bằng

năng lượng bề mặt gồm các mô hình tiêu biểu như sau:

1.3.1. Mô hình cân bằng năng lượng bề mặt đất SEBAL (Surface Energy Balance

Algorithms for Land)

Nguyên lý của mô hình SEBAL (Bastiaanssen và cộng sự 1998) là sử dụng

phương trình cân bằng năng lượng bề mặt đất. Lượng bốc thoát hơi nước ET được

tính toán từ ảnh vệ tinh và dữ liệu khí tượng. Ảnh vệ tinh cung cấp thông tin trong

một khoảng thời gian tức thời, mô hình SEBAL tính lượng bốc thoát hơi nước tức

thời tại thời điểm chụp ảnh. Bốc thoát hơi nước ET được tính toán cho từng điểm ảnh

theo phương trình cân bằng năng lượng lượng bề mặt như sau:

𝜆𝐿𝐸 = 𝑅𝑛 − 𝐺 − 𝐻

(1.8)

Trong đó: Rn - Giá trị năng lượng bức xạ ròng mặt trời (W/m2/giờ); 𝜆𝐿𝐸- Năng lượng dòng nhiệt ẩn (W/m2/giờ), dòng nhiệt gây ra hiện tượng bốc thoát hơi nước; G - Thông lượng nhiệt mà mặt đất hấp thụ (W/m2/giờ); H - Năng lượng nhiệt cảm ứng (W/m2/giờ).

CÂN BẰNG NĂNG LƯỢNG BỐC THOÁT HƠI NƯỚC ET

ET (Bốc thoát hơi nước)

H (Thông lượng nhiệt cảm ứng)

Rn (Bức xạ ròng mặt trời)

ET = Rn – G – H

G (Thông lượng nhiệt mặt đất hấp thụ)

(Nguồn: Allen và cộng sự 2002)

Hình 1.5. Nguyên lý cân bằng năng lượng bề mặt SEBAL

Giá trị năng lượng bức xạ ròng mặt trời (Rn) đại diện cho năng lượng bức xạ

thực tế tại bề mặt đất. Nó là hiệu số giữa bức xạ mặt trời đi tới bề mặt đất và lượng

bức xạ phản xạ, phát xạ từ bề mặt đất trở về khí quyển. Bức xạ ròng hấp thụ bởi mặt

đất được mô tả bằng biểu thức sau:

Rn = RS↓ - α RS↓ + RL↓ - RL↑ - (1-εo) RL↓ (1.9)

Trong đó: RS↓ - Năng lượng tới sóng ngắn (W/m2/giờ); α RS↓ - Năng lượng phản xạ sóng ngắn (W/m2/giờ); RL↓ - Năng lượng tới sóng dài (W/m2/giờ); RL↑ - Năng lượng phát xạ sóng dài (W/m2/giờ); (1-εo)RL↓ - Năng lượng phản xạ sóng dài(W/m2/giờ).

Trong công thức (1.9) tính bức xạ ròng bề mặt đất hấp thụ, tia tới sóng ngắn

RS↓ còn lưu lại trên mặt đất là một hàm số của suất phân sai bề mặt đất α. Suất phân

sai bề mặt là một hệ số phản xạ được định nghĩa là tỷ số giữa năng lượng bức xạ,

phản xạ đến các năng lượng bức xạ liên quan trong quang phổ mặt trời. Nó được tính

toán bằng cách sử dụng thông tin hình ảnh vệ tinh về quang phổ cho mỗi kênh ảnh

của vệ tinh. Tia tới sóng ngắn R S↓ được tính toán sử dụng hằng số mặt trời, góc tới

năng lượng mặt trời, khoảng cách tương đối giữa Mặt trời và Trái đất, tính toán truyền

dẫn qua khí quyển. Tia tới sóng dài RL↓ được tính toán bằng sử dụng phương trình

Stefan-Boltzmann với sự truyền dẫn qua khí quyển và nhiệt độ tham chiếu bề mặt

được chọn. Tia phát xạ sóng dài RL↑ được tính toán sử dụng phương trình Stefan-

Boltzmann với tính toán sự phát xạ bề mặt và nhiệt độ bề mặt. Nhiệt độ bề mặt được

tính toán từ thông tin ảnh vệ tinh trên kênh bức xạ nhiệt. Độ phát xạ bề mặt là tỷ số

giữa bức xạ phát xạ thực tế từ bề mặt phát xạ bởi một vật đen ở nhiệt độ bề mặt tương

ứng. Trong mô hình SEBAL, phát xạ được tính toán từ hàm chỉ số thực vật. Cuối

cùng tia phản xạ sóng dài (1-εo) RL↓ là đại diện cho phần của bức xạ sóng dài đi đến

nó là sự mất đi từ bề mặt do phản xạ.

Năng lượng cần thiết cho sự bốc thoát hơi nước từ bề mặt được tính theo các

tham số của phương trình (1.9). Trong đó, thông nhiệt bề mặt hấp thụ G được tính

theo kinh nghiệm sử dụng chỉ số thực vật, nhiệt độ bề mặt, suất phân sai bề mặt. Năng

lượng nhiệt cảm ứng được tính bằng cách sử dụng các số liệu quan trắc như tốc độ

gió, ước tính độ nhám bề mặt và sự khác biệt nhiệt độ không khí trên bề mặt. Mô hình

SEBAL đã sử dụng quá trình tính lặp đi lặp lại một cách chính xác cho sự thay đổi

trong khí quyển do ảnh hưởng của xu thế đi lên của nhiệt bề mặt.

Dòng nhiệt ẩn 𝜆𝐿𝐸 được tính toán cho từng điểm ảnh, với lượng bốc thoát hơi

nước tức thời ET tương ứng được tính toán dễ dàng bằng cách chia cho nhiệt ẩn làm

bay hơi nước (𝜆). Tất cả các giá trị đó được sử dụng ngoại suy từ tỷ số giữa lượng

bốc hơi nước tức thời ET và lượng bốc thoát hơi nước tham chiếu cây trồng ET theo

ngày hoặc theo mùa. Lượng bốc thoát hơi nước tham chiếu, bốc thoát hơi nước theo

giai đoạn ETr, được xác định từ bề mặt chuẩn với điều kiện lớp phủ kín cỏ linh lăng

và được tính toán trong mô hình SEBAL sử dụng dữ liệu khí tượng.

Mô hình SEBAL có thể tính toán lượng bốc thoát hơi nước cho vùng bằng

phẳng, khu vực nông nghiệp với độ chính xác tin cậy.

1.3.2. Mô hình chỉ số cân bằng năng lượng bề mặt SEBI (Surface Energy Balance Index)

Bản chất của mô hình chỉ số cân bằng năng lượng bề mặt là dựa trên sự tương

phản giữa vùng ẩm ướt và vùng khô (Choudhury và Menenti 1993) đã đề xuất mô

hình SEBI để tính toán lượng bốc thoát hơi nước từ những vùng nhỏ dễ bay hơi. Mô

hình này dựa trên chỉ số thực tế sử dụng nước của cây trồng (CWSI, giá trị bốc hơi

tương đối được xác định bằng tổng hợp nhiệt độ quan sát trong một phạm vi tối đa

của nhiệt độ bề mặt, cân bằng năng lượng bề mặt cho thấy một giới hạn lý thuyết trên

và dưới về sự khác biệt bề mặt và nhiệt độ không khí. Ở đây theo điều kiện khô, bay

hơi được giả định là 0 cho các điểm lớp ranh giới để mật độ thông lượng nhiệt hợp lý

có giá trị lớn nhất Ts, max (nhiệt độ bề mặt lớn nhất). Ts, max là nghịch đảo của phương

trình chuyển đổi khối lượng, nó được tính như sau:

(1.10) ) 𝑇𝑠,𝑚𝑎𝑥 = 𝑇𝑝𝑏𝑙 + 𝑟𝑎,𝑚𝑎𝑥 ( 𝐻 𝜌𝐶𝑝

Trong đó: 𝑇𝑝𝑏𝑙 – đại diện cho lớp nhiệt độ đường biên trung bình của địa cầu

(0K), 𝑟𝑎,𝑚𝑎𝑥 - Khí động học làm chuyển đổi nhiệt hợp lý (s/m).

Nhiệt độ thấp nhất của bề mặt thu được cho các khu vực ẩm ướt từ phương

trình (1.11) bằng cách tính toán lượng bốc thoát hơi nước tiềm năng từ phương trình

Penman-Monteith không xem xét sự đề kháng ở bên trong:

−

(𝑒𝑠𝑎𝑡 − 𝑒) 𝛾

𝑟𝑎,min (𝑅𝑛 − 𝐺) 𝜌𝐶𝑝

(1.11)

𝑇𝑠,𝑚𝑖𝑛 = 𝑇𝑝𝑏𝑙 +

1 +

∆ 𝛾

Trong đó: Ts, min - Đại diện cho khí động học tối thiểu (s/m), e và 𝑒𝑠𝑎𝑡 - Đại

diện cho áp suất hơi nước thực tế và áp suất hơi nước bão hòa, Δ - Độ dốc đường

cong áp suất hơi nước bão hòa của không khí (kPa/°C), γ - Hằng số Psychrometric

(kPa/°C).

Nội suy giá trị nhiệt độ bề mặt quan sát với giá trị nhiệt độ lớn nhất và nhỏ

−1

nhất của bề mặt, phần bay hơi tương đối sau đó sẽ được tính theo công thức sau:

(1.12)

= 1 −

𝐿𝐸 𝐿𝐸𝑝

∆𝑇 × 𝑟𝑎 ∆𝑇𝑚𝑎𝑥 × 𝑟𝑎,𝑚𝑎𝑥

−1 − ∆𝑇𝑚𝑖𝑛 × 𝑟𝑎,𝑚𝑖𝑛 −1 −1 − ∆𝑇𝑚𝑖𝑛 × 𝑟𝑎,𝑚𝑖𝑛 Trong đó: ΔT = Ts − Tpbl, ΔTmin = Ts, min − Tpbl, và ΔTmax = Ts, max − Tpbl. Nhiệt

độ bề mặt Ts được xác định bằng sử dụng kênh ảnh cận hồng ngoại nhiệt cho từng

điểm ảnh, trong đó Tpbl là nhiệt độ tiềm năng của không khí ở phía trên của đỉnh khí

quyển. Biến đổi mô hình CWSI, Menenti and Choudhury xác định về mặt lý thuyết

các dãy điểm tối ưu cho LE và Ts tính toán nguyên nhân sự biến đổi bốc hơi thực tế

bề mặt do có độ phản xạ và độ nhám khí động học.

Đối với bề mặt cụ thể với suất phân sai bề mặt thay đổi và gồ ghề, điểm ảnh

tối ưu và nhiệt độ bề mặt nhỏ nhất được xác định lại theo mô hình CWSI. Điểm ảnh

tối ưu trong mô hình SEBI được tính toán để có được giá trị bốc hơi nước cho vùng

từ phần bay hơi tương đối.

1.3.3. Mô hình Hệ thống cân bằng năng lượng bề mặt SEBS (Surface Energy

Balance System)

Một mô hình nổi tiếng là hệ thống cân bằng năng lượng bề mặt là SEBS (Su

2002, 2001, 2005, Su và cộng sự 2003) đã thiết kế sửa đổi từ mô hình SEBI cho việc

ước tính cân bằng năng lượng bề mặt sử dụng dữ liệu viễn thám, được đặt tên là

SEBS. Mô hình SEBS ước tính dòng nhiệt hợp lý và dòng nhiệt ẩn từ dữ liệu vệ tinh

và từ những dữ liệu khí tượng thông thường có sẵn. Tính toán các tham số vật lý của

bề mặt đất, tính toán độ dài của độ nhám cho sự truyển nhiệt, và ước tính phần nước

bay hơi dựa vào cân bằng năng lượng ở các trường hợp giới hạn là cơ sở chính của

phương pháp SEBS. Trong mô hình SEBS, dòng nhiệt ẩn làm bốc thoát hơi nước

được coi bằng 0 ở điều kiện giới hạn khô, nghĩa là dòng nhiệt hợp lý đạt giá trị lớn

nhất của nó khi đó Hdry = Rn − G. Mặt khác, ở giới hạn ẩm, giá trị ET diễn ra tại thời

điểm đó theo tỷ lệ mức tiềm năng (LEwet), khi đó sự bay hơi chỉ bị hạn chế bởi năng

lượng sẵn có cho một bề mặt riêng biệt và điều kiện khí quyển và thông lượng nhiệt

hợp lý đạt giá trị nhỏ nhất của nó, Hwet. Dòng nhiệt hợp lý tại giới hạn khô và ẩm

được thể hiện như sau:

(1.13) 𝐻𝑑𝑟𝑦 = (𝑅𝑛 − 𝐺)

(1.14) − 𝐻𝑤𝑒𝑡 = (𝑅𝑛 − 𝐺)𝛾 (𝛾 + ∆) 𝜌𝐶𝑝(𝑒𝑠𝑎𝑡 − 𝑒) 𝑟𝑎 (𝛾 + ∆)

Trong đó: ra - phụ thuộc vào độ dài của Obukhov, nó là hàm của tốc độ ma sát

và thông nhiệt lượng hợp lý. Phần bốc hơi nước tương đối (EFr) và phần bốc hơi (EF)

khi đó được thể hiện như sau:

𝐸𝐹𝑟 =

𝐻𝑑𝑟𝑦 − 𝐻 𝐻𝑑𝑟𝑦 − 𝐻𝑤𝑒𝑡

𝐸𝐹 =

(1.15)

𝐸𝐹𝑟 − 𝐿𝐸𝑤𝑒𝑡 𝑅𝑛 − 𝐺

(1.16

Bằng cách sử dụng lý thuyết tương tự, một sự phân biệt trong mô hình SEBS

giữa lớp biên của khí quyển và lớp bề mặt khí quyển. Phân biệt như vậy để có chiều

cao của lớp đường biên khí quyển là một tham chiếu của nhiệt độ không khí tiềm

năng để tính toán dòng nhiệt.

Ưu điểm chính của mô hình SEBS bao gồm: (1) Xem xét sự cân bằng năng

lượng trong các trường hợp giới hạn, giảm thiểu sự không chắc chắn liên quan đến

nhiệt độ bề mặt và sự thay đổi thời tiết; (2) đưa ra công thức mới về chiều cao độ

nhám địa hình cho sự truyền nhiệt thay vì sử dụng các giá trị không đổi; (3) đặc trưng

cho dòng nhiệt thực tế thay đổi bất thường mà không cần kiến thức kinh nghiệm nào;

và (4) đại diện cho các thông số liên quan đến phản xạ của bề mặt.

1.3.4. Mô hình chỉ số cân bằng năng lượng bức xạ bề mặt đơn giản S-SEBI

(Simplified Surface Energy Balance Index)

Một phương pháp mới nhận được từ đơn giản hóa mô hình chỉ số cân bằng

năng lượng bề mặt (SEBI), được gọi là mô hình chỉ số cân bằng năng lượng bề mặt

đơn giản (S-SEBI), đã được phát triển để tính thông lượng nhiệt bề mặt từ dữ liệu

viễn thám (Roerink và cộng sự 2000). Tương phản giữa bề mặt (albedo) độ phụ thuộc

lớn nhất về phản xạ và nhiệt độ bề mặt nhỏ nhất với vùng khô và ẩm, là cơ sở chính

của phương pháp này để phân vùng năng lượng sẵn có thành năng lượng nhiệt hợp lý

và năng lượng nhiệt ẩn. Các dữ liệu khí tượng bổ sung có thể được chiết suất trên các

cảnh ảnh nghiên cứu. Bằng cách giả định rằng bức xạ toàn cầu và nhiệt độ không khí

là ổn định, sự giải thích về điều kiện vật lý về sự phản xạ bề mặt quan sát và nhiệt độ

trong cách tiếp cận của mô hình S-SEBI có thể đưa ra khi đặc tính của bề mặt với sự

thay đổi cảnh ảnh giữa vùng tối/ẩm ướt và vùng khô/sáng của các điểm ảnh. Sự phản

xạ thấp, nhiệt độ bề mặt còn lại hầu như không đổi với phản xạ tăng lên bởi vì có

lượng nước bên dưới đủ trong các điều kiện. Sự phản xạ cao, do tăng lên của nhiệt

độ bề mặt đến một giá trị với sự tăng lên của phản xạ và được định nghĩa là "bốc hơi

được kiểm soát" vì thực tế rằng sự thay đổi về nhiệt độ ở giai đoạn này là hoàn toàn

được kiểm soát bởi giảm bốc hơi do độ ẩm sẵn có trong đất là ít. Ngoài sự chuyển

đổi đường cong của phản xạ, nhiệt độ bề mặt giảm với sự tăng lên của phản xạ bề

mặt. Tại thời điểm này, giá trị độ ẩm của đất giảm xuống tới một mức độ mà sự bay

hơi không thể xảy ra. Vì vậy, năng lượng sẵn có được sử dụng làm nóng bề mặt. Như

vậy, sự tăng lên của trường phản xạ bề mặt là suy giảm bức xạ ròng, do đó nhiệt bề

mặt tạo ra là nhỏ tương ứng với nhiệt độ, nó được gọi là “bức xạ kiểm soát” (Roerink

và cộng sự 2000, Liou và cộng sự 2002). Ở đây, phần bay hơi (EF) được hạn chế bởi

các vùng khô và ẩm ướt và công thức đưa ra bởi nội suy phản xạ phụ thuộc nhiệt độ

bề mặt giữa phản xạ phụ thuộc lớn nhất và nhỏ nhất của nhiệt độ bề mặt như trong

phương trình (1.17):

𝐸𝐹 =

(𝑇𝐻 − 𝑇𝑠) (𝑇𝐻 − 𝑇𝐿𝐸)

(1.17)

Trong đó: 𝑇𝐻- nhiệt độ bề mặt tương ứng với điều kiện khô nó đại diện cho

dòng nhiệt ẩn nhỏ nhất (LEdry = 0) và dòng nhiệt ẩn lớn nhất (Hdry = Rn − G); 𝑇𝐿𝐸-

nhiệt độ bề mặt tương ứng với điều kiện ẩm nó đại diện cho dòng nhiệt ẩn lớn nhất

(LEwet =(Rn − G )) và thông nhiệt lượng hợp lý nhỏ nhất (Hwet = 0) cho sự phản xạ bề

mặt được thể hiện dưới sơ đồ hình 1.6 sau:

Hình 1.6. Mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt và sự phản xạ bề mặt trong mô hình S-SEBI

Giá trị 𝑇𝐻 𝑣à 𝑇𝐿𝐸 được tính toán bằng sử dụng mô hình hồi quy sau:

𝑇𝐻 = 𝐶𝑚𝑎𝑥 − 𝑑𝑚𝑎𝑥𝛼 (1.18)

𝑇𝐿𝐸 = 𝐶𝑚𝑖𝑛 − 𝑑𝑚𝑖𝑛𝛼 (1.19)

Trong đó: các hệ số kinh nghiệm 𝐶𝑚𝑎𝑥, 𝑑𝑚𝑎𝑥, 𝐶𝑚𝑖𝑛 𝑣à 𝑑𝑚𝑖𝑛 được ước tính từ

biểu đồ phân bố của 𝑇𝑠 𝑣à 𝛼 trong khu vực nghiên cứu. Giá trị EF được tính toán từ

công thức (1.17) sử dụng các tham số ở công thức (1.18) và (1.19).

Các ưu điểm chính của mô hình S-SEBI đưa ra là: dữ liệu đo đạc ngoài thực

địa là không cần thiết để xác định bốc hơi nước EF loại trừ các dữ liệu về nhiệt độ và

phản xạ bề mặt (albedo) bắt nguồn từ dữ liệu viễn thám nếu các tham số bề mặt hiện

tại có trong dữ liệu viễn thám; (2) Nhiệt độ khắc nghiệt với các điều kiện ẩm ướt và

khô thay đổi theo sự thay đổi giá trị của hệ số phản xạ (albedo), nhưng trong phương

pháp khác như SEBAL, thì nhiệt độ cố định được xác định cho điều kiện ẩm ướt và khô.

1.3.5. Mô hình về bản đồ bốc thoát hơi nước độ phân giải cao với hiệu chỉnh bên

trong METRIC (Mapping ET with Internalized Calibration)

Bản đồ bốc thoát hơi nước độ phân giải cao với hiệu chỉnh bên trong

(METRIC) là một sự thay đổi của mô hình SEBAL, là một mô hình cân bằng năng

lượng được phát triển tại Hà Lan. Nó cũng là một công cụ xử lý hình ảnh để lập bản

đồ ET khu vực trên các bề mặt phức tạp như là phần dư của cân bằng năng lượng tại

bề mặt trái đất. (METRIC) đã được mở rộng từ mô hình SEBAL thông qua phân tích

các số liệu về lượng bốc thoát hơi nước tham chiếu ET, nó được tính toán từ dữ liệu

thời tiết đo đạc tại các trạm ngoài thực địa. Các nguyên tắc cơ bản của mô hình

METRIC là sự bốc hơi của các giọt nước bị hấp thụ nhiệt theo như nghiên cứu của

(Allen và cộng sự 2005, 2007) để nhận được giá trị bốc hơi nước ET từ dữ liệu viễn

thám trong các kênh phổ trong vùng ánh sáng nhìn thấy, cận hồng ngoại, hồng ngoại

nhiệt và các giá trị đo đạc về tốc độ gió và nhiệt độ điểm sương gần mặt đất. Hai điều

kiện cố định được lựa chọn trong một cảnh ảnh quan sát trong khu vực để hiệu chỉnh

các tính toán thông lượng nhiệt hợp lý và dòng nhiệt ẩn để khắc phục điều kiện biên

cho cân bằng năng lượng. Sự hiệu chỉnh bên trong là cần thiết cho một sự hiệu chỉnh

độ dày khí quyển của nhiệt độ bề mặt hoặc phản xạ bề mặt (albedo) đo đạc bằng sử

dụng mô hình chuyển đổi bức xạ (Long và cộng sự 2010). Việc hiệu chỉnh nội bộ,

đơn giản như phương pháp SEBAL, cũng làm giảm ảnh hưởng tới xu hướng đánh giá

hiệu chỉnh sự ổn định của khí động học và độ nhám của bề mặt. Việc hiệu chỉnh được

chọn bằng tay với các điểm ảnh nóng và lạnh để xác định phạm vi của gadiant nhiệt

theo chiều thẳng đứng (dT) phía trên bề mặt đất. Điều kiện lạnh thường là trong môi

trường tưới tiêu chuẩn trồng cỏ linh năng ở đó ET = ETr (bốc hơi nước tham khảo

cho khu vực trồng cây cỏ linh năng có chiều cao 0,5m với đơn vị đo bốc thoát hơi

nước là mm/h). Điều kiện nóng thường là môi trường nông nghiệp khô không có cây

trồng ở đó ET =0. Khi nhiệt độ bề mặt Ts và dT được tính toán tương ứng với điều

kiện nóng và lạnh, mối quan hệ tuyến tính theo công thức dT = cTs + d được xác định.

Tuy nhiên, bối cảnh phụ thuộc của mô hình SEBAL, METRIC, và mô hình tam giác

đã được chỉ ra trong một nghiên cứu gần đây (Bastiaanssen và cộng sự 1998). Các

nghiên cứu đã chỉ ra điểm ảnh khô/ẩm là cần thiết để chạy các mô hình này, nó có thể

không nhất thiết phải có đầy đủ các dữ liệu trong một cảnh ảnh. Như giới hạn của ảnh

vệ tinh hoặc độ phân giải không gian của các vệ tinh là khác nhau, giới hạn ẩm/khô

của ET sẽ khác nhau đáng kể, do đó kết quả đầu ra của mô hình là khác nhau, ví dụ

ước tính ET từ mô hình này là không xác định. Nó là những thứ không xác định, đặc

biệt trong phương pháp SEBAL, quan tâm tới độ chính xác độ rộng giới hạn của khu

vực nghiên cứu sẽ thích hợp cho các nhà quản lý để xác định đúng các điểm ảnh

nóng/ẩm có thể thỏa mãn các điều kiện giả định trong mô hình này để mối quan hệ

tuyến tính giữa sự khác biệt nhiệt độ bề mặt gần mặt đất và nhiệt độ nhận từ ảnh viễn

thám là đúng.

Thực nghiệm sử dụng mô hình METRIC đã được kiểm chứng bởi Gowda và

cộng sự tại khu vực vùng đồng bằng bang Texas nước Mỹ vào hai ngày khác nhau

trong năm 2005 sử dụng dữ liệu ảnh Landsat 5 TM bằng so sánh các kết quả ước tính

bốc hơi nước ET theo ngày với giá trị đo đạc bốc hơi nước từ ngân sách độ ẩm đất.

Tích hợp các mô hình cân bằng nước với mô hình METRIC ước tính ET có thể cung

cấp những cải tiến đáng kể trong công tác thủy lợi như đã thực hiện ở Tây Ban Nha

bởi (Santos và cộng sự 2005). Tasumi và cộng sự 2005 đã chỉ ra tiềm năng lớn của

việc ước tính thành công bốc hơi nước trong mô hình bởi so sánh giá trị bốc hơi nước

nhận đươc với giá trị bốc hơi nước ET đo đạc trực tiếp từ thủy tiêu kế trong vùng bán

khô hạn ở Mỹ.

Bảng 1.2. Ưu và nhược điểm chính của các phương pháp/ mô hình tính lượng bốc

thoát hơi nước bề mặt

Các giả định chính

Số liệu vào chính

Phương pháp/ Mô hình

Ưu điểm của phương pháp/mô hình

Nhược điểm của phương pháp/mô hình

Rnd, Ts, Ta

Sử dụng dữ liệu khí tượng

Độ chính xác cao, đơn giản, dễ thực hiện

Xác định chính xác tại các vị trí cụ thể, yêu cầu dữ liệu khí tượng tại các điểm quan trắc

Cần các trị đo trên mặt đất.

SEBI

Tpbl, u, Ts, Rn, G

Liên hệ trực tiếp ảnh hưởng của Ts và ra đối với LE.

SEBAL

Rn, G, u, za, Ts, VI.

1) Thông lượng nhiệt của đất hàng ngày là không đáng kể; 2) H tức thời vào giữa trưa có thể biểu thị ảnh hưởng của việc phân chia năng lượng sẵn có hàng ngày thành các dòng 1) Giới hạn khô có bề mặt ET bằng 0; 2) Giới hạn ướt có khả năng bốc hơi 1) Mối quan hệ tuyến tính giữa Ts và dT ; 2) ET của pixel khô nhất là 0; 3) ET ướt được đặt thành năng lượng có sẵn trên bề mặt.

1) Các phép đo mặt đất tối thiểu 2) Tự động hiệu chuẩn nội bộ; 3) Không cần hiệu chỉnh khí quyển chính xác.

Không cần các phép đo trên mặt đất.

1) Được áp dụng trên các bề mặt phẳng; 2) Xác định các điểm ảnh “lạnh” đòi hỏi người phải có kinh nghiệm, sai số phụ thuộc vào chủ quan của người thực hiện. Nhiệt độ khắc nghiệt phải được xác định theo từng vị trí cụ thể.

S-SEBI

Ts, s, Rn, G

1) EF thay đổi theo sự thay đổi tuyến tính giữa Ts và albedo bề mặt nhất định. 2) Ts,max tương ứng với LE nhỏ nhất. 3) Ts, min tương ứng với LE lớn nhất.

1) Ở giới hạn khô, ET được đặt thành 0; 2) Ở giới hạn ẩm ướt, ET diễn ra với tốc độ tiềm năng.

1) Tham số đầu vào yêu cầu nhiều; 2) Giải pháp tính giá trị dòng nhiệt ẩn là tương đối phức tạp.

SEBS

Ta, za, u, T s, Rn, G

u, za, Ts, VI, Rn, G

METRIC

1) Sự không chắc chắn trong SEBS từ Ts và các biến khí tượng có thể được hạn chế và giảm bớt; 2) Tính toán sự thay đổi độ cao để truyền nhiệt thay vì sử dụng các giá trị cố định. Tương tự như mô hình SEBAL nhưng độ dốc và bề mặt có thể được xem xét

1) Đối với điểm ảnh nóng, ET bằng 0 2) Đối với pixel ướt, LE được đặt thành 1,05ETr.

Xác định các điểm ảnh “nóng” và “lạnh” đòi hỏi người phải có kinh nghiệm, sai số phụ thuộc vào chủ quan của người thực hiện.

1.4. Các kết quả nghiên cứu trên thế giới liên quan đến đề tài

Các công trình tiêu biểu gần đây trên thế giới sử dụng nguyên lý cân bằng

năng lượng bề mặt tính lượng bốc thoát hơi nước gồm:

Kết quả nghiên cứu của (Singh và cộng sự 2020) khám phá khả năng tích hợp

tiềm năng của Landsat 8 và dữ liệu Sentinel-2 để ước tính ET bằng mô hình cân bằng

năng lượng bề mặt. Kết quả cho thấy việc đề xuất phương pháp tổng hợp dữ liệu

Landsat-Sentinel đã giảm đáng kể sai số tương đối từ 48% xuống 10% trên diện tích

rộng và từ 49% đến 17% trên các pixel so với phép nội suy tuyến tính giữa hai ảnh

Landsat. Bản đồ ET có độ phân giải thời gian tốt hơn và độ chính xác cao hơn dựa

trên sự tích hợp Landsat-Sentinel.

Theo (Cha và cộng sự 2020) ước tính lượng thoát hơi nước theo mùa cho cây

trồng trong các khu vực khô cằn bằng cách sử dụng điều khiển từ xa đa nguồn cảm

biến hình ảnh. Nghiên cứu tìm hiểu ước tính lượng thoát hơi nước theo mùa đối với

các loại cây trồng sử dụng ảnh viễn thám ước tính các giá trị thoát hơi nước hàng

ngày (ETd), sau đó được sử dụng để tính toán các ước tính ET trong mùa vụ, mùa

sinh trưởng (ETs). Kết quả thử nghiệm cho thấy rằng các ước tính ETd thu được bằng

cách sử dụng SEBAL có thể so sánh với mô hình Penman – Monteith, kết quả ước

tính của ET sử dụng phương pháp hình sin tích hợp ảnh viễn thám đa nguồn, cung

cấp một công cụ hữu ích trong việc ước tính lượng bốc hơi theo mùa cho cây trồng

ở các vùng khô hạn.

Theo (Ghaderi và các cộng sự 2020) ước tính lượng thoát hơi nước thực tế

bằng cách sử dụng phương pháp viễn thám và mô hình SEBAL nghiên cứu thực

nghiệm ở đồng bằng Ein Khosh, Iran kết quả tính theo mô hình SEBAL so với

phương pháp FAO 56 - Penman - Monteith làm tham chiếu cho thấy các giá trị

RMSE, MAPE và MBE lần lượt là 0,5, 2,9% và 0,3 mm/ngày với hệ số tương quan

là 0,97. Kết quả nghiên cứu đã được chứng minh rằng SEBAL có đủ độ chính xác

để ước tính ET thực tế tại đồng bằng Ein Khosh, Iran.

Theo (Bruno và cộng sự 2018) đã chỉ ra rằng việc ước tính ET sử dụng ảnh

vệ tinh mang lại lợi thế so với các phương pháp trực tiếp đặc biệt là khi mục tiêu là

tính toán sự thoát hơi nước ở quy mô khu vực lớn. Kết quả ước tính lượng thoát hơi

nước sử dụng hình ảnh Landsat 8 và dữ liệu được thu thập từ trạm thời tiết cho thấy

giá trị ET ước tính ở các khu vực nông nghiệp, thảm thực vật bản địa và khu vực đô

thị sử dụng thuật toán SEBAL là phù hợp và sai số giữa ước tính ET từ mô hình

SEBAL và phương trình FAO 56 Penman - Monteith khoảng 1,00 mm/ngày.

Nghiên cứu của (Madugundu và cộng sự 2017) đã sử dụng mô hình METRIC

và ảnh Landsat 8, được thu thập từ tháng 6 đến tháng 10 năm 2013, để lập bản đồ

ET của 50 ha trên đồng cỏ linh lăng ở trung tâm, khu vực phía Đông của Ả Rập Xê

Út. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình METRIC cung cấp các ước tính ET chính

xác trong khu vực nghiên cứu, với các giá trị RMSE là 0,13 - 4,15 mm/ngày.

Mô hình SEBAL/METRIC đã có tiềm năng lớn trong việc ước tính bốc thoát

hơi nước với độ chính xác cao trong khu vực bán khô hạn ở Mỹ nó khắc phục được

hạn chế của mô hình SEBAL. Theo (Bastiaanssen và cộng sự 2010) các kết quả tính

toán này đã được so sánh với kết quả đo đạc lượng bốc thoát hơi nước bằng thiết bị

thuỷ tiêu kế. Tuy nhiên, trong một nghiên cứu gần đây của (Liou và cộng sự 2002)

trong hoàn cảnh sự phụ thuộc của SEBAL, METRIC, và các mô hình tam giác đã

được chỉ ra phương pháp này còn có một số nhược điểm.

Kết quả nghiên cứu (Su và các cộng sự 2005) đã chỉ ra độ chính xác của giá

trị bốc thoát hơi nước ET được ước tính từ mô hình cân bằng năng lượng bề mặt

SEBS là 10%–15% so với lương bốc thoát hơi nước ET đo được từ các trạm thuỷ văn

khi lượng bốc hơi dao động trong khoảng 0,5 tới 0,9 mm.

Theo báo cáo của (Sobrino và cộng sự 2005, 2007) sai số trung phương xác

định lượng bốc thoát hơi nước theo ngày sử dụng phương pháp chỉ số cân bằng năng

lượng bức xạ bề mặt đơn giản S-SEBI so với các kết quả đo đạc ở ngoại nghiệp có

giá trị thấp hơn 1mm/ngày và 1,4 mm/ngày.

Bastiaanssen và cộng sự 1998, 2000 đã nghiên thử nghiệm mô hình SEBAL

trong một số điều kiện khí hậu, với độ chính xác đặc trưng trong phạm vị khu vực là

85% và 95% theo quy mô hàng ngày và theo mùa. Mô hình SEBAL đã được sử dụng

rộng rãi để ước tính bốc thoát hơi nước ET trên một loạt các vùng khí hậu, hệ sinh

thái, và lớp phủ mặt đất (chủ yếu nhu cầu sử dụng nước bởi các loại cây trồng nông

nghiệp). Tuy nhiên, ứng dụng của SEBAL bởi Trezza cho nhiều loại cây trồng ở

Kimberly có sai số xác định ET là khác nhau từ 2,7% đến 35% với sai số trung bình

18,2%, trong khi kết quả được trình bày từ nghiên cứu cho thấy sai lệch về bốc thoát

hơi nước là 6,3% so sánh với kết quả tính toán của mô hình SEBAL. Hơn nữa, đối

với khu vực vùng núi, phương pháp SEBAL còn tồn tại một số hạn chế (Bastiaanssen

1995).

Tóm lại, các kết quả nghiên cứu được công bố trên các tạp chí khoa học trên

thế giới đã khẳng định khả năng ứng dụng công nghệ viễn thám trong việc ước tính

lượng bốc thoát hơi nước từ bề mặt lớp phủ là hoàn toàn khả thi. Phương pháp viễn

thám có thể thay thế phương pháp truyền thống trong điều kiện về địa hình, khí hậu

tương đồng trong toàn khu vực đặc biệt thích hợp với bề mặt lớp phủ là cây trồng

trong sản xuất nông nghiệp, phương pháp viễn thám cũng phù hợp với các vùng không

thể bố trí các trạm đo đạc trực tiếp dữ liệu khí tượng ở ngoại nghiệp. Ngoài ra, các

kết quả nghiên cứu của Ghaderi và các cộng sự 2020, Bruno và cộng sự 2018, Cha và

cộng sự 2020 cũng đã chỉ ra việc ứng dụng tư liệu ảnh vệ tinh kết hợp với mô hình

sử dụng dữ liệu khí tượng sẽ cho kết quả ước tính lượng bốc thoát hơi nước với kết

quả chính xác hơn, phù hợp với khu vực có địa hình phức tạp, chênh cao lớn, chia cắt

mạnh có nhiều tiểu vùng khí hậu và bề mặt lớp phủ không đồng nhất.

1.5. Các kết quả nghiên cứu trong nước liên quan đến lĩnh vực của đề tài

Tại Việt Nam, thông thường để xác định năng lượng bức xạ mặt trời và lượng

bốc thoát hơi nước bề mặt người ta sử dụng các thiết bị đo đạc trực tiếp ở thực địa,

hoặc được tính toán gián tiếp thông qua các dữ liệu khí tượng đo được tại các trạm

quan trắc khí tượng. Tuy nhiên, trung bình mỗi tỉnh, thành phố chỉ có trên dưới 10

trạm quan trắc, kết quả đo trực tiếp tại các trạm được sử dụng để nội suy cho các vùng

lân cận. Số liệu đo từ nguồn này có ưu điểm là độ phân giải thời gian rất cao, chính

xác tại các thời điểm đo trong ngày và dữ liệu được ghi chép trong thời gian dài,

nhưng nhược điểm số trạm quan trắc còn thưa, độ phân giải không gian thấp và độ

chính xác không đều khu vực gần các trạm quan trắc khí tượng thì có độ chính xác

cao hơn các khu vực nằm xa các trạm quan trắc. Như vậy, chỉ dựa trên các trạm quan

trắc trực tiếp thì không thể cung cấp dữ liệu chi tiết và chính xác cho một khu vực

rộng lớn và không bảo đảm tính tổng quát cho toàn vùng. Công nghệ viễn thám đã

được nghiên cứu ứng dụng ở Việt Nam từ những năm 80 của thế kỷ trước. Năm 2006

chính phủ đã ban hành “Chiến lược nghiên cứu và ứng dụng công nghệ vũ trụ”, trong

đó công nghệ viễn thám được xác định là một trong các công nghệ cần được ưu tiên

phát triển. Hiện nay “Hệ thống giám sát tài nguyên thiên nhiên và môi trường ở Việt

Nam” đã đi vào hoạt động, đã chứng tỏ được rất nhiều hiệu quả trong nghiên cứu ứng

dụng công nghệ viễn thám trong lĩnh vực tài nguyên và môi trường ở nước ta. Tuy

nhiên, việc nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám để xác định lượng bốc thoát

hơi nước vẫn còn ít được quan tâm nghiên cứu. Theo các tài liệu đã được công bố

trên các tạp chí trong và ngoài nước có một số nghiên cứu về xác định lượng bốc thoát

hơi nước từ năng lượng bức xạ mặt trời tại Việt Nam như sau:

Theo kết quả nghiên cứu của (Phạm Thị Thanh Ngà và cộng sự 2020) “Ước

tính và lập bản đồ phân vùng bức xạ mặt trời bằng dữ liệu vệ tinh Himawari-8 để khai

thác nguồn năng lượng mặt trời cho Việt Nam” giai đoạn (2017-2019). Kết quả nghiên

cứu đã chỉ ra rằng, sai số tính năng lượng bức xạ mặt trời tại Việt Nam so với kết quả

đo trực tiếp tại các trạm Hà Nội và Đà Nẵng có sai số 0,392 – 0,592 kWh/m2/ngày

tương ứng 1,41 – 2,14 MJ/m2/ngày. Năng lượng này làm bốc thoát hơi nước khoảng

0,6 – 0,9 mm/ngày.

Kết quả nghiên cứu của (Trần Thị Hồng Ngọc, Mark Honti 2017), “So sánh

các mô hình khác nhau cho ước tính bốc thoát hơi nước tham chiếu vùng phía Nam

Việt Nam” nghiên cứu đã sử dụng ba mô hình Penman – Monteith, Hargreaves &

Samani, Priestley – Taylor để ước tính lượng bốc thoát hơi nước từ số liệu quan trắc

khí tượng vùng Tứ giác Long Xuyên, An Giang giai đoạn 2010 - 2015. Kết quả nghiên

cứu đã chỉ ra lượng bốc thoát hơi nước trong khu vực nghiên cứu dao động trong

khoảng từ 1.364 - 1.761mm/năm tương ứng 3,73 - 4,83 mm/ngày. Phương pháp

Penman – Monteith được đề xuất sử dụng kết hợp với số liệu quan trắc khí tượng để

xác định lượng bốc thoát hơi nước trung bình tại vùng Tứ giác Long Xuyên, An Giang

miền Nam Việt Nam.

Kết quả nghiên cứu của tác giả (Nguyễn Văn Hùng 2017) “Nghiên cứu ứng

dụng tư liệu viễn thám xác định lượng bốc thoát hơi nước do bức xạ mặt trời tại lưu

vực Sông Cầu”. Nghiên cứu đã sử dụng mô hình cân bằng năng lượng đơn giản S-

SEBI và ảnh vệ tinh Landsat 7 để xác định lượng bốc thoát hơi nước cho lưu vực sông

Cầu. Kết quả đã chỉ ra việc sử dụng mô hình viễn thám S-SEBI cho kết quả tính nhanh

chóng và hiệu quả về kinh tế, đồng thời độ chính xác đạt trên 80% so với số liệu đo

tại các trạm ngoài thực địa. Cụ thể, sai số tuyệt đối trung bình bằng 11% cho thời

điểm ngày 23/11/2001 và 18% cho thời điểm ngày 04/11/2000 tại lưu vực sông Cầu.

Ngoài ra, kết quả nghiên cứu cũng đề xuất được hệ số c là hệ số liên hệ giữa 3 đại

lượng gồm (1) bốc thoát hơi nước thực tế ước tính từ viễn thám, (2) bốc thoát hơi

nước thực tế tính theo mô hình Priestley - Taylor và (3) bốc thoát hơi nước tham chiếu

theo mô hình FAO - 56 giúp nâng cao độ chính xác ước tính bốc thoát hơi nước thực

tế từ bề mặt địa hình. Tuy nhiên, trong nghiên cứu xác định hệ số a, b tác giả mới chỉ

tiến hành thử nghiệm các hệ số a, b cho từng trường hợp mà chưa có kết quả thực

nghiệm xác định hệ số a, b phù hợp với lưu vực Sông Cầu.

Nghiên cứu của tác giả (Trần Thị Tâm, Nguyễn Hồng Sơn, Đỗ Thanh Tùng

2016) “Xác định bốc thoát hơi nước tiềm năng khu vực Bắc Trung Bộ và Duyên hải

Miền Trung trên cơ sở dữ liệu ảnh Modis” nghiên cứu sử dụng thuật toán của Mu và

cộng sự 2007 để xác định lượng bốc thoát hơi nước tiềm năng khu vực nghiên cứu và

so sánh với lượng bốc thoát hơi nước tiềm năng tính theo công thức Penman -

Monteith được tính từ dữ liệu khí tượng. Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra chênh lệch

lượng bốc thoát hơi nước tại các điểm nghiên cứu giữa 2 phương pháp dao động từ -

53,49 – 230,10mm/năm. Trong đó chênh lệch nhỏ hơn 5% là 9/18 điểm, chênh lệch

5 - 10% là 5/18 điểm và chênh lệch 10 - 15% là 4/18 điểm.

Kết quả nghiên cứu của nhóm tác giả (Lê Minh, Lương Chính Kế, Trần Ngọc

Tưởng, Nguyễn Văn Hùng, Lê Minh Sơn năm 2013) “Đánh giá độ chính xác lượng

bốc thoát hơi nước bề mặt địa hình theo mô hình Makkink dựa vào số liệu bức xạ mặt

trời chiết xuất từ ảnh vệ tinh Modis”. Kết quả nghiên cứu đã tính toán lượng bốc thoát

hơi nước từ năng lượng bức xạ mặt trời chiết suất từ ảnh viễn thám Modis có sai số

tuyệt đối trung bình không vượt quá 10% cho khu vực phía bắc của Việt Nam.

Nghiên cứu của nhóm tác giả (Trần Ngọc Tưởng, Phạm Văn Mạnh, Lương

Chính Kế năm 2014) “Khảo sát bốc thoát hơi nước tiềm năng bề mặt địa hình theo

giờ trên mô hình Priestley-Taylor bằng bức xạ ròng được tính từ ảnh vệ tinh Modis”.

Kết quả cho thấy việc tính toán lượng bốc thoát hơi nước theo giờ sử dụng phương

pháp Priestley-Taylor từ năng lượng bức xạ ròng tính toán từ ảnh vệ tinh Modis áp

dụng cho địa hình miền Bắc Việt Nam, hệ số a của phương pháp trong khoảng 0,90 -

1,00 sẽ cho phép ước tính lượng bốc thoát hơi nước tiềm năng với sai số tuyệt đối

trung bình không lớn hơn 10%.

Nghiên cứu của nhóm tác giả (Lương Chính Kế, Trần Ngọc Tưởng, Phạm Văn

Mạnh 2014) “So sánh đánh giá bức xạ ròng trung bình ngày tính từ ảnh vệ tinh Modis

với kết quả từ số liệu quan trắc khí tượng”, báo cáo tại kỷ yếu Hội thảo Khoa học

Công nghệ, Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường TP.HCM, lần thứ 2. Kết quả

cho thấy việc tính toán năng lượng bức ròng từ ảnh Modis với sai số tuyệt đối trung

bình bằng 6%.

Nghiên cứu của nhóm tác giả (Nguyễn Văn Hùng, Trần Ngọc Tưởng, Lương

Chính Kế 2014) “Xác định hệ số tuyến tính của mô hình Makkink cho tính toán lượng

bốc thoát hơi nước ở khu vực phía bắc Việt Nam bằng sử dụng dữ liệu viễn thám”,

Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Công nghệ, Viện khoa học Đo đạc và Bản đồ, Hà Nội.

Theo đó kết quả bước đầu tính toán đã xác định được hệ số a cho mô hình Makkink

tại khu vực phía bắc của Việt Nam có giá trị là 0,80.

Trên đây là các kết quả nghiên cứu tiêu biểu cho việc ứng dụng các mô hình

ước tính lượng bốc thoát hơi nước từ bề mặt lớp phủ. Sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh

trong việc chiết xuất các tham số phục vụ xác định lượng bốc thoát hơi nước. Tổng

hợp các kết quả nghiên cứu cho thấy các phương pháp ước tính lượng bốc thoát hơi

nước mà các nghiên cứu đề xuất, tiếp cận là Fao 56 - Penman – Monteith, Markkink,

Preistley - Taylor, và mô hình viễn thám S-SEBI. Dữ liệu viễn thám chủ yếu là ảnh

Modis và ảnh Landsat 7, chưa có nhiều nghiên cứu sử dụng các phương pháp kết hợp

giữa ảnh vệ tinh và mô hình sử dụng dữ liệu khí tượng. Các nghiên cứu sử dụng tham

số a, b của mô hình đã đề xuất hoặc thử nghiệm các hệ số a, b theo các trường hợp

khác nhau, mà chưa có cơ sở khoa học để đề xuất hệ số a, b phù hợp của mô hình đặc

biệt là các nghiên cứu thử nghiệm cho các khu vực có điều kiện địa hình chia cắt,

nhiều tiểu vùng khí hậu, chênh cao lớn, bề mặt lớp phủ với nhiều trạng thái cây trồng

khác nhau. Đây cũng là khoảng trống để đề tài luận án tiếp cận nghiên cứu xác định

lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ cho khu vực Tây Bắc Việt Nam.

1.6. Đánh giá chung về các phương pháp và mô hình ước tính lượng bốc thoát

hơi nước từ bề mặt lớp phủ

Kết quả tổng hợp phân tích về các phương pháp và mô hình xác định lượng

bốc thoát hơi của các nhà khoa học trên thế giới và tại Việt Nam. Phân tích về ưu

nhược điểm, độ chính xác yêu cầu về dữ liệu đầu vào, điều kiện áp dụng của các

phương pháp và mô hình cho thấy:

Đối với các mô hình sử dụng dữ liệu khí tượng để xác định lượng bốc thoát hơi

nước tham chiếu (ET0) phần lớn các nghiên cứu đều tiếp cận phương trình FAO 56 -

Penman - Monteith, kết quả ước tính lượng bốc thoát hơi nước theo mô hình FAO 56

có độ chính xác, độ tin cậy cao. Tuy nhiên, mô hình ước tính này cũng yêu cầu nhiều

dữ liệu khí tượng thủy văn ngoài thực địa, việc thu thập số liệu trực tiếp từ thực địa khá

vất vả và tốn kém, hơn nữa các tham số của mô hình được tính toán thông qua các bước

trung gian khá phức tạp, khó có thể tự động hóa trong công tác ước tính lượng bốc

thoát hơi nước. Mặt khác, việc tính lượng bốc thoát hơi nước tại các vị trí có đặt trạm

đo khí tượng thì độ chính xác cao, các khu vực nằm xa các trạm khí tượng, đặc biệt đối

với khu vực có địa hình chia cắt mạnh, nhiều tiểu vùng khí hậu thì kết quả tính lượng

bốc thoát hơi nước không đồng đều cho cả khu vực lớn.

Để xác định lượng bốc thoát hơi nước thực tế ETa, các nghiên cứu tập trung

vào các mô hình Priestley - Taylor và mô hình Markkink. Đây là các mô hình tương

đối đơn giản, dễ thực hiện, độ chính xác khá cao đòi hỏi tham số đầu vào ít và dễ thực

hiện hơn so với mô hình FAO 56 - Penman - Monteith, có thể ứng dụng công nghệ

thông tin trong tự động ước tính giám sát lượng bốc thoát hơi nước. Tuy nhiên, độ

chính xác của phương pháp phụ thuộc vào việc lựa chọn hệ số tuyến tính a, b của mô

hình. Hệ số này phụ thuộc vào điều kiện địa hình, khí hậu và bề mặt lớp phủ của khu

vực nghiên cứu cần phải tiến hành thực nghiệm để xác định hệ số tuyến tính phù hợp

đối với khu vực nghiên cứu cụ thể.

Các kết quả nghiên cứu trên thế giới và trong nước đã khẳng định tính ưu việt

của việc ứng dụng công nghệ ảnh vệ tinh trong việc xác định lượng bốc thoát hơi

nước cho khu vực rộng lớn trong các điều kiện thiếu số liệu khí tượng đo trực tiếp

với chi phí thấp và hiệu quả kinh tế cao. Các mô hình sử dụng chủ yếu trong các

nghiên cứu có sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh chủ yếu áp dụng nguyên lý cân bằng năng

lượng bề mặt. Mỗi mô hình được đề xuất sử dụng đều có những ưu, nhược điểm khác

nhau phụ thuộc vào các thuật toán, những giả thuyết của mỗi mô hình và điều kiện

áp dụng cho các khu vực khác nhau. Tuy nhiên, các nghiên cứu sử dụng mô hình viễn

thám tập trung xác định lượng bốc thoát hơi nước cho loại cây trồng trong nông

nghiệp, các khu vực cánh đồng lớn trồng thuần loài và địa hình khu vực nghiên cứu

khả bằng phẳng, có sự tương quan tốt giữa nhiệt độ, suất phân sai bề mặt và chỉ số

NDVI nên độ chính xác ước tính lượng bốc thoát hơi nước khá cao, phù hợp. Thực

tế tại Việt Nam có rất ít khu vực có diện tích lớn mà địa hình khá bằng phẳng và lớp

phủ trồng thuần loài, đặc biệt là các tỉnh phía Bắc. Chính vì vậy, việc chỉ sử dụng mô

hình viễn thám trong việc ước tính lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ của các

khu vực không bằng phẳng, nhiều tiểu vùng khí hậu và lớp phủ bề mặt không thuần

loài là không khả thi và không đảm bảo về độ chính xác. Cần có các nghiên cứu sử

dụng kết hợp các mô hình trong ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước của các

khu vực đặc trưng về địa hình, khí hậu, bề mặt lớp phủ đảm bảo độ chính xác, tin cậy

hơn.

Ngoài ra, dữ liệu ảnh vệ tinh đóng vai trò quan trọng trong việc chiết xuất, tính

toán các giá trị cần thiết phục vụ ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước như (Rn,

Ts, α) đến từng pixel ảnh. Các dữ liệu ảnh vệ tinh sử dụng trong các nghiên cứu chủ

yếu là ảnh vệ tinh quang học kết hợp với số liệu đo đạc khí tượng trực tiếp để tính

lượng bốc thoát hơi nước từ bề mặt lớp phủ. Các công trình nghiên cứu chưa đề cập

đến việc kết hợp giữa mô hình sử dụng dữ liệu khí tượng và mô hình sử dụng dữ liệu

ảnh vệ tinh để ước tính lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ, và xây dựng chương

trình ước tính giám sát tự động lượng bốc thoát hơi nước cho khu vực có địa hình phức

tạp, nhiều tiểu vùng khí hậu và chênh cao địa hình lớn, bề mặt lớp phủ với nhiều các

trạng thái cây trồng khác nhau. Do vậy, cần có các nghiên cứu ứng dụng dữ liệu ảnh

vệ tinh để chiết xuất, tính toán các tham số đầu vào thay cho việc thu thập dữ liệu khí

tượng và đề xuất mô hình ước tính lượng bốc thoát hơi nước phù hợp với khu vực có

địa hình phức tạp, nhiều tiểu vùng khí hậu và chênh cao địa hình lớn, bề mặt lớp phủ

với nhiều các trạng thái cây trồng khác nhau.

Các kết quả nghiên cứu cũng chủ yếu sử dụng ảnh vệ tinh quang học như ảnh

vệ tinh Modis, ảnh Landsat, ảnh Sentinel là các loại ảnh rất phù hợp với việc xác định

các tham số phục vụ xác định lượng bốc thoát hơi nước. Ảnh vệ tinh Landsat với ưu

điểm sử dụng miễn phí, ảnh vệ tinh Landsat có tính ổn định cao, được thu nhận từ

năm 1972, độ phân giải không gian 30m rất phù hợp với với các nghiên cứu về lĩnh

vực nông, lâm nghiệp, khí tượng thủy văn và môi trường. Ảnh vệ tinh Landsat 8 và

ảnh Landsat 9 mới được phóng lên quỹ đạo còn có kênh hồng ngoại nhiệt phục vụ

tính nhiệt độ bề mặt rất chính xác, đây cũng là tham số quan trọng có ảnh hưởng trực

tiếp đến tốc độ bốc thoát hơi nước. Ngoài ra, độ phân giải thời gian của ảnh Landsat

8 hiện tại là 16 ngày, nếu kết hợp ảnh với ảnh Landsat 9 thì độ phân giải thời gian là

8 ngày khá phù hợp với việc đánh giá theo chu kỳ sinh trưởng và phát triển của cây

trồng nông, lâm nghiệp và bề mặt lớp phủ.

Thực tế, trên thế giới và ở Việt Nam đã có những các phương pháp và mô hình

sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh để ước tính lượng bốc thoát hơi nước của bề mặt lớp phủ.

Tuy nhiên, chưa có nghiên cứu nào thực hiện tại khu vực Tây Bắc Việt Nam và kết

hợp giữa mô hình viễn thám và mô hình sử dụng năng lượng mặt trời trong việc xác

định lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ. Chính vì vậy, cần có các nghiên cứu

thực nghiệm kết hợp giữa các mô hình trong việc ước tính, giám sát lượng bốc thoát

hơi nước cho các khu vực có điều kiện địa hình, khí hậu, hiện trạng lớp phủ cụ thể.

1.7. Một số vấn đề thảo luận phát triển trong luận án

Thông qua việc phân tích, tổng hợp các kết quả nghiên cứu, phát triển các

phương pháp, mô hình ước tính, giám sát lượng bốc, thoát hơi nước từ bề mặt lớp

phủ trên thế giới và ở Việt Nam, đề tài luận án nghiên cứu đề xuất một số vấn đề cần

thảo luận phát triển trong luận án như sau:

Các nội dung nghiên cứu, thử nghiệm chính của luận án là xây dựng cơ sở khoa

học ứng dụng dữ liệu ảnh vệ tinh để chiết xuất, tính toán các tham số phục vụ ước

tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước từ bề mặt lớp phủ, đề xuất mô hình ước tính,

giám sát lượng bốc thoát hơi nước phù hợp và xây dựng được quy trình, chương trình

ước tính lượng bốc thoát hơi nước tại tỉnh Hòa Bình khu vực Tây Bắc Việt Nam.

Sự cần thiết phải nghiên cứu kết hợp sử dụng mô hình sử dụng dữ liệu ảnh vệ

tinh với các mô hình sử dụng năng lượng mặt trời trong việc ước tính, giám sát lượng

bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ cho các khu vực có địa hình phức tạp, nhiều tiểu

vùng khí hậu và chênh cao địa hình lớn, bề mặt lớp phủ với nhiều các trạng thái cây trồng

khác nhau.

Thực nghiệm xác định hệ số tuyến tính a, b của mô hình Priestley – Taylor từ

chuỗi dữ liệu khí tượng, phù hợp với điều kiện địa hình, khí hậu, bề mặt lớp phủ tại

tỉnh Hòa Bình khu vực Tây Bắc Việt Nam.

Đề xuất mô hình, xây dựng quy trình ước tính lượng bốc thoát hơi nước bề

mặt lớp phủ sử dụng kết hợp mô hình SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và

mô hình Priestley-Taylor.

Thực nghiệm xác định lượng bốc thoát hơi nước thực tế ETa bề mặt lớp phủ

sử dụng kết hợp mô hình SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình

Priestley-Taylor với hệ số a, b xác định bằng phương pháp thực nghiệm cho các thời

điểm khác nhau tại tỉnh Hòa Bình khu vực Tây Bắc Việt Nam.

Nghiên cứu ứng dụng công nghệ tin học xây dựng chương trình ước tính, giám

sát lượng bốc thoát hơi nước sử dụng kết hợp mô hình SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh

Landsat 8 và mô hình Priestley-Taylor với hệ số a, b xác định bằng phương pháp thực

nghiệm trên nền Google Earth Engine đảm bảo nhanh chóng, hiệu quả, chính xác.

Kết quả tính lượng bốc thoát hơi nước thực tế ETa sử dụng kết hợp mô hình

SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley-Taylor với hệ số a, b

xác định bằng phương pháp thực nghiệm được so sánh, đánh giá với lượng bốc, thoát

hơi đo trực tiếp tại các trạm quan trắc khí tượng.

Để thực hiện được ý tưởng trên nghiên cứu phải kế thừa kết quả các nghiên

cứu đã thực hiện trong nước và các kết quả, tiêu chuẩn đã được công bố trên các tạp

chí khoa học của thế giới về lĩnh vực ứng dụng dữ liệu ảnh vệ tinh trong tính toán

lượng bốc thoát hơi nước từ năng lượng bức xạ mặt trời tính từ dữ liệu ảnh vệ tinh.

Tiếp thu các kết quả nghiên cứu hiện có và các thành tựu khoa học công nghệ tiến

tiến cụ thể vào các nội dung nghiên cứu.

Nghiên cứu cơ sở khoa học và phương pháp viễn thám trong việc tính toán giá

trị năng lượng bức xạ ròng mặt trời đi tới bề mặt lớp phủ từ dữ liệu ảnh vệ tinh.

Cải thiện độ chính xác của các tham số bề mặt đất được chiết xuất, tính toán

từ dữ liệu ảnh vệ tinh như: Nhiệt độ bề mặt, Suất phân sai bề mặt, Độ phát xạ bề mặt,

Các chỉ số thực vật NDVI, Chỉ số diện tích lá LAI, Chỉ số thực vật có hiệu chỉnh phản

xạ mặt đất SAVI, Độ ẩm của đất, sử dụng trong các mô hình cân bằng năng lượng có

tác động, ảnh hưởng trực tiếp đến ET.

Kết quả nghiên cứu của luận án sẽ góp phần xây dựng cơ sở khoa học trong

ứng dụng công nghệ viễn thám trong việc tính toán, giám sát lượng bốc thoát hơi

nước từ bề mặt lớp phủ phù hợp với địa hình, khí hậu, bề mặt lớp phủ khu vực tỉnh

Hòa Bình thuộc vùng Tây Bắc Việt Nam.

Tiểu kết chương 1

Kết quả nghiên cứu của chương 1 đã tổng hợp, phân tích, đánh giá được các

phương pháp, mô hình ước tính lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ đã và đang

được sử dụng ở Việt Nam và trên thế giới.

Tổng hợp được các kết quả nghiên cứu của các công trình khoa học đã công bố

trong và ngoài nước có liên quan đến công tác ước tính giám sát lượng bốc thoát hơi

nước bề mặt lớp phủ, phân tích tích, đánh giá về ưu, nhược điểm của các công trình,

từ đó tìm ra khoảng trống nghiên cứu và đề xuất mô hình và thuật toán được sử dụng

trong đề tài luận án như sau:

Trên thế giới và ở Việt Nam đã có những các phương pháp và mô hình sử dụng

dữ liệu ảnh vệ tinh để xây dựng mô hình giám sát lượng bốc thoát hơi nước của bề mặt

lớp phủ. Tuy nhiên, chưa có mô hình cụ thể nào cho khu vực Tây Bắc của Việt Nam

và chưa có nghiên cứu nào kết hợp giữa mô hình viễn thám và mô hình sử dụng năng

lượng mặt trời trong việc xác định lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ của khu

vực có điều kiện địa hình, khí hậu, hiện trạng lớp phủ đặc trưng.

Thực trạng về trình độ khoa học công nghệ, trang thiết bị tại Việt Nam hiện nay

hoàn toàn có thể ứng dụng mô hình viễn thám kết hợp mô hình sử dụng năng lượng

mặt trời trong việc ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ.

Đề xuất sử dụng kết hợp giữa mô hình SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat

8 và mô hình Priestley-Taylor với a, b xác định bằng thực nghiệm trong việc ước tính,

giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ khu vực Tây Bắc Việt Nam, các

nội dung thực nghiệm cụ thể như sau:

Thực nghiệm xác định hệ số a,b của mô hình Priestley – Taylor phù hợp với

điều kiện địa hình, khí hậu, bề mặt lớp phủ khu vực Tây Bắc Việt Nam từ chuỗi dữ

liệu khí tượng đo trực tiếp tại các trạm khí tượng thủy văn.

Thực nghiệm ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ theo

mô hình Priestley - Taylor với hệ số a, b rút ra từ kết quả thực nghiệm và các tham số

tính toán từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 theo mô hình SEBAL và thông tin độ cao

từ DEM.

Chương 2. CƠ SỞ KHOA HỌC SỬ DỤNG DỮ LIỆU ẢNH VỆ TINH

PHỤC VỤ ƯỚC TÍNH, GIÁM SÁT LƯỢNG BỐC THOÁT HƠI NƯỚC

BỀ MẶT LỚP PHỦ

Nội dung chương 2 trình bày khái quát về về công nghệ viễn thám, đặc điểm

vai trò và khả năng ứng dụng của ảnh vệ tinh Landsat 8, cơ sở khoa học của việc sử

dụng dữ liệu ảnh vệ tinh trong tính toán các tham số phục vụ ước tính giám sát lượng

bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ. Cơ sở khoa học của việc xác định hệ số tuyến tính

a, b của mô hình Priestley-Taylor phù hợp với điều kiện địa hình khí hậu khu vực Tây

Bắc. Xây dựng quy trình, chương trình ước tính giám sát lượng bốc thoát hơi nước

bề mặt lớp phủ sử dụng kết hợp mô hình SEBAL và mô hình Priestley-Taylor.

2.1. Khái quát về viễn thám

2.1.1. Nguyên lý viễn thám

2.1.1.1. Khái niệm về viễn thám

Viễn thám (Remote sensing) được định nghĩa theo nhiều cách khác nhau

nhưng nhìn chung đều thống nhất theo quan điểm khoa học là công nghệ thu nhận

thông tin của các vật thể khác nhau mà không cần tiếp xúc trực tiếp với các vật thể

đó. Định nghĩa sau có thể được coi là tiêu biểu: “Viễn thám là khoa học và công nghệ

mà theo đó các đặc tính của đối tượng quan tâm được nhận diện, đo đạc, phân tích

các tính chất mà không cần phải tiếp xúc trực tiếp với đối tượng”. Đối tượng trong

định nghĩa này có thể hiểu là một đối tượng cụ thể, một vùng hay một hiện tượng tự

nhiên nào đó (Nguyễn Khắc Thời và cộng sự 2011).

Viễn thám điện từ là kỹ thuật sử dụng sóng điện từ để chuyển tải thông tin từ

vật cần nghiên cứu tới các thiết bị thu nhận thông tin cũng như công nghệ xử lý để

các thông tin thu nhận được có ý nghĩa.

Với độ bao quát rộng, lượng thông tin phong phú, và khả năng cung cấp thông

tin nhanh, có độ tin cậy cao viễn thám đã và đang được sử dụng rộng rãi trong công

tác điều tra tài nguyên thiên nhiên, quản lý giám sát và bảo vệ môi trường, trong quy

hoạch lãnh thổ và an ninh quốc phòng.

Kỹ thuật viễn thám được dựa trên nguyên tắc thu nhận và xử lý năng lượng phản

xạ quang phổ điện từ hoặc bức xạ nhiệt khác nhau của các đối tượng khác nhau

Mặt trời

Vệ tinh VT

Năng lượng bức xạ Mặt trời tới

Bức xạ Mặt trời phản xạ

Khí quyển

Khu xây dựng

Rừng

Bãi cỏ

Đất trống

Đường nhựa

Nước

trong tự nhiên.

(Nguồn: Muhammad Aqeel Ashraf và cộng sự 2011)

Hình 2.1. Nguyên lý phản xạ phổ

2.1.1.2. Thông tin trên ảnh viễn thám

Thông tin trên ảnh viễn thám có được về các đối tượng nhờ vào quá trình “chụp

ảnh” vệ tinh mà thực chất là quá trình thu nhận năng lượng sóng điện từ phản xạ hoặc

phát xạ từ vật thể. Thông tin nhận biết các đối tượng trong quá trình này chính là nhờ

sự khác biệt của phản ứng với sóng điện từ của các đối tượng khác nhau (phản xạ,

hấp thụ hay phân tách sóng điện từ).

Năng lượng sóng phản xạ từ đối tượng bao gồm hai phần:

- Năng lượng phản xạ trực tiếp từ bề mặt đối tượng

- Năng lượng tán xạ bởi cấu trúc bề mặt đối tượng.

Năng lượng phản xạ trực tiếp không phụ thuộc vào bản chất của đối tượng mà

chỉ phụ thuộc vào đặc tính bề mặt lớp phủ: độ gồ ghề, hướng ... của đối tượng.

Năng lượng tán xạ là kết quả của một quá trình tương tác giữa bức xạ với bề dày

của đối tượng mà bức xạ đó có khả năng xuyên tới. Năng lượng này phụ thuộc vào

cấu trúc, bản chất và trạng thái của đối tượng. Đây là nguồn năng lượng mang thông

tin giúp ta có thể nhận biết được các đối tượng và trạng thái của chúng.

Tất cả các vật thể đều phản xạ, hấp thụ, phân tách và bức xạ sóng điện từ bằng

các cách thức khác nhau và các đặc trưng này thường được gọi là đặc trưng phổ. Phổ

phản xạ là thông tin quan trọng nhất mà viễn thám thu được về các đối tượng. Mỗi

vật thể trong tự nhiên có đặc tính phản xạ phổ điện từ khác nhau trên các bước sóng

khác nhau. Dựa vào đặc điểm phổ phản xạ có thể phân tích, so sánh và nhận diện các

đối tượng trên bề mặt. Các đối tượng chủ yếu trên mặt đất được khái quát thành 3 loại

bao gồm: lớp phủ thực vật, nước, đất trống. Mỗi loại này có phản xạ khác nhau với

sóng điện từ tại các bước sóng khác nhau.

(Nguồn: Muhammad Aqeel Ashraf và cộng sự 2011)

Hình 2.2. Phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên chính

Hình 2.2 biểu diễn đường cong phản xạ phổ của các lớp phủ mặt đất chính (thực

vật, đất và nước), chúng có tính chất khái quát việc phản xạ phổ của ba loại lớp phủ

chủ yếu. Trên thực tế, các loại thực vật, đất và nước khác nhau sẽ có các đường cong

phản xạ phổ khác nhau. Sự khác nhau này chủ yếu được thể hiện ở độ lớn của phần

trăm phản xạ, song hình dạng tương đối của đường cong ít khi có sự thay đổi.

2.1.2. Đặc tính phản xạ của thực vật

Khả năng phản xạ phổ của thực vật xanh thay đổi theo độ dài bước sóng. Trên

đồ thị (hình 2.3) thể hiện đường đặc trưng phản xạ phổ thực vật xanh và các vùng

phản xạ phổ chính.

(Nguồn: Nguyễn Khắc Thời và cộng sự 2011)

Hình 2.3. Đặc trưng phản xạ phổ của thực vật

Trong vùng sóng ánh sáng nhìn thấy các sắc tố của lá cây ảnh hưởng đến đặc

tính phản xạ phổ của nó, đặc biệt là chất Chlorophyll trong lá cây, ngoài ra còn một

số chất sắc tố khác cũng đóng vai trò quan trọng trong việc phản xạ phổ của thực vật.

Trong lá cây có nước nên hấp thụ bức xạ vùng hồng ngoại, khả năng phản xạ phổ của

lá xanh ở vùng sóng ngắn và vùng ánh sáng đỏ là thấp. Vùng sóng bị phản xạ mạnh

nhất tương ứng với sóng 0,54m tức là vùng sóng ánh sáng lục. Do đó, lá cây tươi

được mắt người cảm nhận có màu lục. Khi lá úa hoặc có bệnh, hàm lượng Chlorophyll

trong lá giảm đi lúc đó khả năng phản xạ phổ cũng sẽ bị thay đổi và lá cây sẽ có màu

vàng đỏ.

Tóm lại: Khả năng phản xạ phổ của mỗi loại thực vật là khác nhau và đặc tính

chung nhất về khả năng phản xạ phổ của thực vật là:

- Ở vùng ánh sáng nhìn thấy, cận hồng ngoại và hồng ngoại khả năng phản xạ

phổ khác biệt rõ rệt.

- Ở vùng ánh sáng nhìn thấy phần lớn năng lượng bị hấp thụ bởi Chlorophyll có

trong lá cây, một phần nhỏ thấu qua lá còn lại bị phản xạ.

- Ở vùng cận hồng ngoại cấu trúc lá ảnh hưởng lớn đến khả năng phản xạ phổ,

ở đây khả năng phản xạ phổ tăng lên rõ rệt.

- Ở vùng hồng ngoại nhân tố ảnh hưởng lớn đến khả năng phản xạ phổ của lá là

hàm lượng nước, ở vùng này khi độ ẩm trong lá cao, năng lượng hấp thụ là cực đại.

Ảnh hưởng của các cấu trúc tế bào lá ở vùng hồng ngoại đối với khả năng phản xạ

phổ là không lớn bằng hàm lượng nước trong lá.

2.1.3. Đặc tính phản xạ phổ của nước

Khả năng phản xạ phổ của nước thay đổi theo bước sóng của bức xạ chiếu tới

và thành phần vật chất có trong nước. Khả năng phản xạ phổ còn phụ thuộc vào bề

mặt nước và trạng thái của nước.

Trong điều kiện tự nhiên, mặt nước hoặc một lớp mỏng nước sẽ hấp thụ rất mạnh

năng lượng ở dải cận hồng ngoại và hồng ngoại. Năng lượng sóng điện từ bị vật thể

hấp thụ nhiều hay ít tuỳ thuộc vào bước sóng và loại vật thể. Nước hấp thụ năng lượng

ánh sáng nhìn thấy có bước sóng dài và hồng ngoại nhiều hơn so với ánh sáng nhìn

thấy có bước sóng ngắn. Vì khả năng phản xạ phổ của nước ở dải sóng dài khá nhỏ

nên việc sử dụng các kênh sóng dài để chụp cho ta khả năng đoán đọc điều vẽ thủy

văn, ao hồ... ở dải sóng nhìn thấy khả năng phản xạ phổ của nước tương đối phức

tạp. Nước biển, nước ngọt và nước cất có chung đặc tính thấu quang, tuy nhiên độ

thấu quang của nước đục giảm rõ rệt và bước sóng càng dài có độ thấu quang càng

lớn. Thông thường trong nước chứa nhiều tạp chất hữu cơ và vô cơ vì vậy khả năng

phản xạ phổ của nước phụ thuộc vào thành phần và trạng thái của nước. Các nghiên

cứu cho thấy nước đục có khả năng phản xạ phổ cao hơn nước trong, nhất là những

dải sóng dài. Hàm lượng Chlorophyll trong nước cũng là một yếu tố ảnh hưởng tới

khả năng phản xạ phổ của nước. Nó làm giảm khả năng phản xạ phổ của nước ở bước

sóng ngắn và tăng khả năng phản xạ phổ của nước ở bước sóng có màu xanh lá cây.

Ngoài ra còn một số yếu tố khác có ảnh hưởng lớn tới khả năng phản xạ phổ của

nước, nhưng cũng có nhiều đặc tính quan trọng khác của nước không thể hiện được

rõ qua sự khác biệt của phổ như độ mặn của nước biển, hàm lượng khí metan, ôxi,

nitơ, cacbonic... trong nước.

2.1.4. Đặc tính phản xạ của các đối tượng trong đô thị

Cùng với các đặc trưng phản xạ phổ của các đối tượng tự nhiên cơ bản, Root

và Mille, 1971 đã nghiên cứu và đưa ra các đặc trưng phản xạ phổ của một số đối

tượng chính trong đô thị như bê tông, ván lợp, nhựa đường và đất trống. Các đặc

trưng này là thông tin quan trọng giúp quá trình giải đoán các đối tượng đô thị.

(Nguồn: Nguyễn Khắc Thời và cộng sự 2011)

Hình 2.4. Đặc tính phản xạ phổ của các đối tượng trong đô thị

Phổ phản xạ là thông tin quan trọng nhất mà viễn thám thu được về các đối tượng.

Dựa vào đặc điểm phổ phản xạ (cường độ, dạng đường cong ở các dải sóng khác nhau) có

thể phân tích, so sánh và nhận diện các đối tượng trên bề mặt. Thông tin về phổ là thông

tin đầu tiên, là tiền đề cho các phương pháp phân tích ảnh trong viễn thám.

2.2. Đặc điểm của ảnh vệ tinh Landsat 8

Vệ tinh Landsat 8 đã được Mỹ phóng thành công lên quỹ đạo vào ngày

11/02/2013 với tên gọi đầy đủ Landsat Data Continuity Mission (LDCM). Đây là dự

án hợp tác giữa NASA và cơ quan Đo đạc Địa chất Mỹ. Landsat sẽ tiếp tục cung cấp

các ảnh có độ phân giải trung bình (từ 15 - 100 mét), phủ kín ở các vùng cực cũng

như những vùng địa hình khác nhau trên trái đất. Nhiệm vụ của Landsat 8 là cung cấp

những thông tin quan trọng trong nhiều lĩnh vực như quản lý năng lượng và nước,

theo dõi rừng, giám sát tài nguyên môi trường, quy hoạch đô thị, khắc phục thảm họa

và lĩnh vực nông nghiệp (Cục khảo sát địa chất Hoa Kỳ 2013).

Landsat 8 (LDCM) mang theo 2 bộ cảm: bộ thu nhận ảnh mặt đất (OLI -

Operational Land Imager) và bộ cảm biến hồng ngoại nhiệt (TIRS - Thermal Infrared

Sensor). Những bộ cảm này được thiết kế để cải thiện hiệu suất và độ tin cậy cao hơn

so với các bộ cảm Landsat thế hệ trước. Landsat 8 thu nhận ảnh với tổng số 11 kênh

phổ, bao gồm 9 kênh sóng ngắn và 2 kênh nhiệt sóng dài. Hai bộ cảm này sẽ cung

cấp chi tiết bề mặt trái đất theo mùa ở độ phân giải không gian 30 mét (ở các kênh

nhìn thấy, cận hồng ngoại, và hồng ngoại sóng ngắn); 100 mét ở kênh nhiệt và 15 mét

đối với kênh toàn sắc. Dải quét của LDCM giới hạn trong khoảng 185 km x 180 km.

Độ cao vệ tinh đạt 705 km so với bề mặt trái đất. Bộ cảm OLI cung cấp hai kênh phổ

mới, Kênh 1 dùng để quan trắc biến động chất lượng nước vùng ven bờ và Kênh 9

dùng để phát hiện các mật độ dày, mỏng của đám mây (có ý nghĩa đối với khí tượng

học), trong khi đó bộ cảm TIRS sẽ thu thập dữ liệu ở hai kênh hồng ngoại nhiệt sóng

dài (kênh 10 và 11) dùng để đo tốc độ bốc hơi nước, nhiệt độ bề mặt. Bộ cảm OLI và

TIRS đã được thiết kế cải tiến để giảm thiểu tối đa nhiễu khí quyển (SNR), cho phép

lượng tử hóa dữ liệu là 12 bit nên chất lượng hình ảnh tăng lên so với phiên bản trước.

Bảng 2.1. Đặc trưng Bộ cảm của ảnh vệ tinh Landsat 8

Vệ tinh Kênh

Band 1 – Coastal aerosol Bước sóng (μm) 0,433 – 0,453 Độ phân giải (m) 30

Band 2 – Blue 0,450 – 0,515 30

Band 3 – Green 0,525 – 0,600 30 LDCM – 30 Band 4 – Red 0,630 – 0,680 Landsat 8 30 Band 5 – Near Infrared (NIR) 0,845 – 0,885 (Bộ cảm 1,560 – 1,660 30 Band 6 – SWIR 1 OLI và 2,100 – 2,300 30 Band 7 – SWIR 2 TIRs) 0,500 – 0,680 15 Band 8 – Panchromatic

1,360 – 1,390 30 Band 9 – Cirrus

100 Band 10 – Thermal Infrared (TIR) 1 10,3 – 11,3

100 Band 11 – Thermal Infrared (TIR) 2 11,5 – 12,5

(Nguồn: Cục địa chất Hoa Kỳ USGS 2013)

Các thông số kỹ thuật của sản phẩm ảnh vệ tinh Landsat 8 như sau:

+ Loại sản phẩm: Đã được xử lý ở mức 1T nghĩa là đã cải chính biến dạng do

chênh cao địa hình (mức trực ảnh Orthophoto);

+ Định dạng: GeoTIFF;

+ Kích thước Pixel: 15m/ 30m/ 100m tương ứng ảnh Đen trắng/ Đa phổ/ Nhiệt

+ Phép chiếu bản đồ: UTM;

+ Hệ tọa độ: WGS 84;

+ Độ chính xác: Với bộ cảm OLI đạt sai số 12m theo tiêu chuẩn CE, có độ tin

cậy 90%; với bộ cảm TIRS đạt sai số 41m theo tiêu chuẩn CE, có độ tin cậy 90%;

+ Dữ liệu ảnh: Có giá trị 16 bit pixel, khi tải về ở dạng file nén có định dạng

là .tar.gz.

Landsat 8 thu nhận gần 400 cảnh/ngày, thời gian hoạt động của vệ tinh theo

thiết kế là 5,25 năm nhưng nó được cung cấp đủ năng lượng để có thể kéo dài hoạt

động đến 10 năm. So với Landsat 7, Landsat 8 có cùng độ rộng dải chụp, cùng độ

phân giải ảnh và chu kỳ lặp lại 16 ngày.

2.3. Vai trò của dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 trong việc chiết xuất, tính toán các

tham số phục vụ ước tính lượng bốc thoát hơi nước

Công tác ước tính, xác định lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ theo các

mô hình tính toán dựa vào số liệu khí tượng đo trực tiếp cho độ chính xác cao. Tuy

nhiên, việc thu thập dữ liệu khí tượng như (Nhiệt độ, Độ ẩm không khí, số giờ nắng

thực, Vận tốc gió) thông thường dựa vào các thiết bị đo trực tiếp đặt tại các trạm quan

trắc khí tượng, thủy văn. Việc thu thập dữ liệu này khá thủ công, đòi hỏi nhiều công

lao động trực tiếp, chi phí cao mà hiệu quả công việc thấp, mặt khác để tính toán các

tham số phục vụ ước tính lượng bốc thoát hơi nước phải tính qua nhiều bước trung

gian, đòi hỏi nhiều tham số dữ liệu đầu vào và công thức tính khá phức tạp. Để khắc

phục việc thu thập dữ liệu khí tượng theo phương pháp đo trực tiếp tại các trạm khí

tượng, thủy văn, cần có phương pháp khác để xác định các tham số phục vụ ước tính

lượng bốc thoát hơi nước nhanh hơn, chi phí thấp hơn, hiệu quả cao hơn và đặc biệt

cần ứng dụng công nghệ trong công tác thu thập số liệu và ước tính lượng bốc thoát

hơi nước. Để giải quyết vấn đề này, việc sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh trong việc chiết

xuất, tính toán các tham số phục vụ ước tính lượng bốc thoát hơi nước là giải pháp

hữu hiệu và có thể tự động hóa trong công tác ước tính giám sát lượng bốc thoát hơi

nước bề mặt lớp phủ.

Các giá trị (Rnd – Năng lượng bức xạ ròng mặt trời đến bề mặt đất

(MJ/m2/ngày); Δ – Độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa của không khí

(kPa/0C), γ – Hằng số Psychrometric (kPa/0C), λ - Giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc

thoát hơi nước (MJ/kg)) phục vụ tính toán lượng bốc thoát hơi nước theo mô hình

Priestley – Taylor là hàm của các tham số được chiết xuất, tính toán từ dữ liệu ảnh vệ

tinh và thông tin độ cao từ mô hình số độ cao.

Mỗi tham số được sử dụng để tính toán lượng bốc thoát hơi nước theo mô hình

Priestley – Taylor đều sử dụng các tham số trung gian để tính toán như: Suất phân sai

bề mặt (α); Nhiệt độ bề mặt (Ts); Các chỉ số thực vật (NDVI), Chỉ số diện tích lá (LAI),

Chỉ số thực vật có điều chỉnh ảnh hưởng của đất (SAVI); Hệ số phát xạ bề mặt dải hẹp, dải rộng (ε0, εNB); Bức xạ sóng ngắn tới RS↓; Bức xạ sóng dài tới RL↓; Bức xạ sóng dài

đi RL↑; Áp suất khí quyển (P); Độ cao (Z). Các tham số này hoàn toàn có khả năng chiết xuất, tính toán được từ dữ liệu ảnh vệ tinh và thông tin độ cao từ mô hình số độ

cao. Điều này một lần nữa khẳng định có thể ước tính lượng bốc thoát hơi nước bề mặt

lớp phủ từ dữ liệu ảnh vệ tinh mà không cần sử dụng số liệu khí tượng đo trực tiếp tại

các trạm khí tượng, thủy văn. Dữ liệu khí tượng đo trực tiếp tại các trạm quan trắc khí

tượng, thủy văn chỉ sử dụng để xác định hệ số tuyến tính a, b của mô hình Priestley-

Taylor và phục vụ đánh giá độ chính xác, mức độ tin cậy của các tham số được chiết

xuất, tính toán từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8. Việc sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh

Landsat 8 và mô hình số độ cao trong việc chiết xuất, tính toán các tham số phục vụ

ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước có thể tin học hóa thành các chương trình

tự động ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ phù hợp với điều

kiện thực tế và trình độ công nghệ, khoa học kỹ thuật tại Việt Nam, góp phần nâng cao

hiệu quả về kinh tế trong công tác ước tính giám sát lượng bốc thoát hơi nước từ bề

mặt lớp phủ.

2.4. Khả năng ứng dụng dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 trong việc ước tính lượng

bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ

Theo kết quả nghiên cứu của (Allen và cộng sự 2002), bức xạ ròng tại thời

điểm i được tính toán từ dữ liệu ảnh vệ tinh dựa trên nguyên lý cân bằng năng lượng

bề mặt. Năng lượng bức xạ ròng bề mặt đất hấp thụ (Rn) đại diện cho năng lượng bức

xạ thực tế tại bề mặt đất. Giá trị năng lượng bức xạ ròng là hiệu số giữa bức xạ mặt

trời đi tới bề mặt đất và năng lượng bức xạ, phản xạ, phát xạ từ bề mặt đất trở về khí

(Nguồn: Allen và cộng sự 2002)

quyển. Bức xạ ròng bề mặt đất hấp thụ được mô tả như sau (hình 2.5)

Hình 2.5. Nguyên lý cân bằng bức xạ trên bề mặt đất

Rn = RS↓ - α RS↓ + RL↓ - RL↑ - (1-εo)RL↓ (2.1)

Trong đó: Rn – Năng lượng bức xạ ròng mặt trời đến bề mặt đất (W/m2); RS↓ - Năng lượng bức xạ sóng ngắn tới (W/m2); RL↓ - Năng lượng bức xạ sóng dài tới (W/m2); RL↑ - Năng lượng bức xạ sóng dài đi (W/m2); εo – Sự phát xạ nhiệt bề mặt trong phổ rộng; α – Suất phân sai bề mặt đất.

Trong công thức (2.1) tính bức xạ ròng bề mặt đất hấp thụ, bức xạ sóng ngắn

tới RS↓ còn lưu lại trên mặt đất là một hàm số của suất phân sai bề mặt đất α. Suất

phân sai bề mặt là giá trị phần trăm bức xạ mặt trời đến bị phản xạ bởi bề mặt đất,

được tính toán bằng cách sử dụng thông tin hình ảnh vệ tinh về quang phổ cho mỗi

kênh ảnh của vệ tinh. Bức xạ sóng ngắn tới RS↓ được xác định dựa vào hằng số mặt

trời, góc tới năng lượng mặt trời, khoảng cách tương đối giữa mặt trời và trái đất, tính

toán truyền dẫn qua khí quyển. Bức xạ sóng dài tới RL↓ được tính toán sử dụng

phương trình Stefan-Boltzmann với sự truyền dẫn qua khí quyển và nhiệt độ tham

chiếu bề mặt được chọn. Bức xạ sóng dài đi RL↑ được tính toán sử dụng phương trình

Stefan-Boltzmann với tính toán sự phát xạ bề mặt và nhiệt độ bề mặt. Nhiệt độ bề

mặt được tính toán từ thông tin ảnh vệ tinh trên kênh bức xạ nhiệt. Độ phát xạ bề mặt

là tỷ số giữa bức xạ, phát xạ thực tế từ bề mặt phát xạ bởi một vật đen ở nhiệt độ bề

mặt tương ứng. Trong mô hình SEBAL, phát xạ được tính toán từ hàm chỉ số thực

vật NDVI và chỉ số LAI. Cuối cùng Bức xạ sóng dài tới RL↓ là đại diện cho phần của

bức xạ sóng dài đi đến nó là sự mất đi từ bề mặt do phản xạ.

2.4.1. Tính giá trị năng lượng bức xạ ròng mặt trời (Rn) từ dữ liệu ảnh vệ tinh

Landsat 8

Kết quả nghiên cứu của Allen và cộng sự 2002, mô hình SEBAL đã đưa ra

được mối quan hệ giá trị năng lượng bức xạ ròng mặt trời đi tới bề mặt đất Rn được

xác định thông qua hàm Fi của các tham số như sau:

(2.2) Rn = Fi (α, Ts, ε0, εNB, NDVI, LAI, SAVI, c)

Trong đó: α - Suất phân sai bề mặt đất; Ts – Nhiệt độ bề mặt đất (0C); ε0 – Hệ

số phát xạ nhiệt bề mặt dải rộng; εNB – Hệ số phát xạ nhiệt bề mặt dải hẹp; NDVI –

Chỉ số thực vật; LAI – Chỉ số diện tích lá; SAVI - Chỉ số thực vật có điều chỉnh ảnh

hưởng của đất; c – Hằng số Sefan-Boltfmann.

Ảnh viễn thám Landsat 8 (DN)

Bức xạ phổ của các kênh ảnh Lλ (Spectran radiance) F01

Chỉ số thực vật (NDVI) Chỉ số (SAVI) Chỉ số diện tích lá (LAI) F05

Hệ số phản xạ của các kênh ảnh 𝜌λ (Reflectivity) F02

Hệ số phát xạ bề mặt εNB và ε0 (Surface emissivities) F06

Suất phân sai tại đỉnh khí quyển αtoa (Albedo-top of atmosphere) F03

Nhiệt độ bề mặt TS (Surface temperature) F07

Tia tới sóng dài 𝑅𝐿↓ (Incoming longwave)

Suất phân sai bề mặt α (surface albedo) F04

Tia tới sóng ngắn 𝑅𝑆↓ (Incoming shortwave)

Tia phát xạ sóng dài 𝑅𝐿↑ (Out going longwave) F08

𝑅𝑛𝑖 = (1 − 𝛼)𝑅𝑆↓ + 𝑅𝐿↓ − 𝑅𝐿↑ − (1 − 𝜀0)𝑅𝐿↓

F09

Tính giá trị năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày Rnd F10

Hình 2.6. Sơ đồ tính toán bức xạ ròng hấp thụ bởi mặt đất Rn theo mô hình SEBAL

Từ ảnh vệ tinh Landsat 8 hoàn toàn có thể chiết xuất, tính toán được giá trị của

các tham số (α, Ts, ε0, εNB, NDVI, LAI, SAVI) phục vụ tính năng lượng bức xạ ròng

mặt trời theo sơ đồ hình 2.6.

2.4.2. Xác định giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước λ từ dữ liệu ảnh

vệ tinh Landsat 8

Theo Allen và cộng sự 1998, tiêu chuẩn FAO 56 giá trị nhiệt ẩn của quá trình

bốc thoát hơi nước (λ) là năng lượng cần thiết để thay đổi một đơn vị khối lượng nước

từ thể lỏng thành hơi trong một quá trình có áp suất không đổi và nhiệt độ không đổi.

Giá trị năng lượng nhiệt ẩn phụ thuộc vào nhiệt độ bề mặt, tại các vị trí bề mặt có

nhiệt độ cao, sẽ cần ít năng lượng hơn các vị trí có nhiệt độ thấp, tuy nhiên, giá trị λ

chỉ có thay đổi nhỏ so với nhiệt độ trung bình của khu vực và tiêu chuẩn FAO 56

Penman - Monteith đã đề xuất sử dụng giá trị λ = 2,45 MJ/kg đối với nhiệt độ bề mặt

trong khoảng 20 0C. Giá trị nhiệt ẩn λ cũng có thể được tính trực tiếp từ nhiệt độ bề

mặt theo từng pixel ảnh (giá nhiệt độ bề mặt có thể được tính trực tiếp từ ảnh vệ tinh

Landsat 8).

2.4.3. Xác định hằng số Psychrometric (γ) từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô

hình số độ cao DEM

Theo Allen và cộng sự 1998, hằng số Psychrometric được tính toán thông qua

hàm Fi của các tham số sau:

(2.3) γ = Fi (P, Cp, ε, λ)

Trong đó: P – Áp suất khí quyển (kPa); Cp – Giá trị nhiệt dung riêng ở áp suất

không đổi (Cp = 1,013 10-3 (MJ/kg/0C)); ε – Tỷ lệ khối lượng phân tử của hơi

nước/không khí khô (ε = 0,622); λ - Giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước

(MJ/kg)

Giá trị áp suất khí quyển P phụ thuộc vào độ cao và được tính trực tiếp dựa

theo thông tin độ cao của các pixel được xác định từ mô hình số độ cao (DEM), giá

trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước (λ) được tính theo FAO Penman -

Monteith với giá trị trung bình là 2,45 MJ/kg hoặc tính theo công thức λ = 2,501 -

0.002361 Ts với Ts là giá trị nhiệt độ bề mặt theo các pixel được tính từ ảnh vệ tinh

Landsat 8

2.4.4. Sử dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 xác định giá trị độ dốc của đường cong áp

suất hơi bão hòa (Δ)

Để tính lượng bốc thoát hơi nước, trước hết cần phải xác định độ dốc đường

cong (góc dốc) của đồ thị thể hiện quan hệ giữa áp suất hơi bão hòa và nhiệt độ (∆)

Đồ thị thể hiện quan hệ giữa áp suất hơi bão hòa và nhiệt độ

) a P k ( a ò h

o ã b

i ơ h

t ấ u s

p Á

Nhiệt độ (0C)

(Nguồn: Allen và cộng sự 1998)

Hình 2.7. Quan hệ giữa áp suất hơi bão hòa và nhiệt độ

Giá trị độ dốc ∆ phụ thuộc vào nhiệt độ không khí, phương trình FAO 56

Penman -Monteith đã xác định độ dốc của đường cong áp suất hơi nước bão hòa bằng

công thức sử dụng nhiệt độ bề mặt theo từng pixel ảnh. Giá trị nhiệt độ bề mặt Ts

được tính trực tiếp từ ảnh vệ tinh viễn thám Landsat 8.

2.5. Tính giá trị của các tham số từ ảnh vệ tinh Landsat 8 và thông tin độ cao

phục vụ ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ

Để ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước từ bề mặt lớp phủ theo mô

hình Priestley – Taylor trước hết cần xác định các tham số đầu vào của mô hình (Rnd,

λ, γ, Δ) từ dữ liệu ảnh vệ tinh. Cụ thể, việc chiết xuất, tính toán các tham số đầu vào

từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 như sau:

2.5.1. Tính giá trị năng lượng bức xạ ròng Rni từ ảnh vệ tinh Landsat 8 theo mô

hình SEBAL

Các bước chiết xuát năng lượng bức xạ ròng từ ảnh vệ tinh Landsat 8 được

thực hiện theo sơ đồ hình 2.6. Cụ thể các bước tính như sau:

2.5.1.1. Tính chuyển giá trị của các pixel từ dạng số DN sang giá trị năng lượng bức

xạ phổ 𝐿𝜆

Ảnh vệ tinh thu nhận được đặc trưng bằng các giá trị pixel là các giá trị của

từng điểm ảnh lưu ở dạng số hay gọi là các giá trị DN (Digital Number). Ảnh vệ tinh

Landsat 8 khi tải về đã được xử lý ở mức 1T (Level 1T – Terrain Corrected) đã được

hiệu chỉnh về bức xạ, khí quyển, hình học và khắc phục sai số do địa hình gây ra. Ở

mức độ xử lý này dữ liệu ảnh Landsat 8 có cấu trúc dữ liệu 16 bit các giá trị của từng

pixel trên ảnh được lưu giữ định dạng số với 216 cấp độ xám. Quá trình tính chuyển

giá trị pixel từ dạng số sang giá trị năng lượng bức xạ phổ (𝐿λ) được tính toán dựa trên các giá trị điểm ảnh ở dạng số và các giá trị bức xạ phổ chuẩn được lưu trong tệp

Metadata khi download ảnh.

Theo (Cục địa chất Hoa Kỳ (USGS) 2013), giá trị năng lượng bức xạ phổ cho

từng kênh ảnh L𝜆 được tính theo công thức sau (F01):

(2.4) 𝐿λ = ML * QCAL + AL

Trong đó:

𝐿λ Giá trị năng lượng bức xạ phổ (W/m2) ML Giá trị năng lượng bức xạ mở rộng (Radiance Multiplier)

QCAL Giá trị độ sáng chuyển đổi về giá trị số nguyên (DN)

AL Hằng số hiệu chỉnh (Radiance Add)

2.5.1.2. Chuyển đổi giá trị điểm ảnh từ dạng số (DN) sang giá trị phản xạ bề mặt

(Reflectance)

Khi chụp ảnh vệ tinh, bộ phận của cảm biến mới chuyển từ bước sóng ánh

sáng thành giá trị độ sáng (DN value) và đổi về đơn vị số nguyên. Mỗi pixel ảnh

tương ứng với một giá trị DN. Vì thế, để tiếp cận gần hơn với thông tin thực tế phải

hiệu chỉnh nhiều yếu tố để đưa về độ phản xạ bề mặt (Surface reflectance), khi đó

việc ứng dụng ảnh vệ tinh mới có ý nghĩa thực tiễn. Thực tế, thường sử dụng mô hình

chuyển đổi DN thành TOA Reflectance, bởi vì chưa tìm được mô hình phổ biến có

thể ứng dụng cho tất cả các khu vực. Do tính chất phức tạp trong việc tính toán nên

thực tế thường coi TOA Reflectance tương tự như SR reflectance để sử dụng. Công

thức tính chuyển theo (Cục địa chất Hoa Kỳ (USGS) 2013) như sau (F02):

(2.5) 𝜌𝜆 = 𝑀𝑃𝑄𝑐𝑎𝑙 + 𝐴𝑃 𝑆𝑖𝑛(𝜃𝑆𝐸)

Trong đó:

Mρ: Hệ số thay đổi tỷ lệ nhân theo các Band

Aρ: Hệ số thay đổi tỷ lệ phụ gia theo Band

Qcal: Giá trị độ sáng chuyển đổi về giá trị số nguyên (DN)

θSE: Góc cao mặt trời thời điểm chụp ảnh (SUN_ELEVATION).

Qcal là các giá trị trên ảnh, Mp, Ap, θSE là những thông số chuyển đổi có sẵn

trong tệp Metadata khi download ảnh.

2.5.1.3. Tính toán suất phân sai bề mặt đất α:

Theo (Allen và cộng sự 2002), suất phân sai bề mặt là một hệ số phản xạ được

định nghĩa là tỷ số giữa năng lượng bức xạ phản xạ với năng lượng bức xạ sóng ngắn.

Suất phân sai bề mặt đất được tính toán bởi sự hiệu chỉnh suất phân sai ở đỉnh khí

quyển 𝛼toa cho truyền dẫn qua khí quyển (F04).

𝛼 = (2.6) 𝛼𝑡𝑜𝑎 − 𝛼𝑝𝑎𝑡ℎ_𝑟𝑎𝑑𝑖𝑎𝑛𝑐𝑒 2 𝜏𝑠𝑤

Trong đó: 𝛼toa - suất phân sai ở đỉnh khí quyển; 𝛼𝑝𝑎𝑡ℎ_𝑟𝑎𝑑𝑖𝑎𝑛𝑐𝑒 - là năng lượng

bức xạ trung bình đi tới của các kênh ảnh tán xạ trở lại vệ tinh trước khi đi tới bề mặt

đất; 𝜏𝑠𝑤 - hệ số truyền dẫn qua khí quyển. Giá trị 𝛼𝑝𝑎𝑡ℎ_𝑟𝑎𝑑𝑖𝑎𝑛𝑐𝑒 nằm trong khoảng

0,025 tới 0,04 cho mô hình SEBAL và đề xuất giá trị 0,03 theo Bastiaanssen 2000

Suất phân sai ở đỉnh khí quyển 𝛼toa, đây là hệ số suất phân sai chưa hiệu chỉnh

sự truyền dẫn qua khí quyển nó được tính như sau (Allen và cộng sự 2002) (F03):

(2.7) 𝛼toa = ∑(𝜔λ − 𝜌λ)

Trong đó: hệ số phản xạ cho từng kênh ảnh đã tính trong công thức (F02); 𝜔λ-

là hệ số của trọng số cho từng kênh ảnh được tính theo công thức sau (Allen và cộng

sự 2002):

(2.8) 𝜔λ = 𝐸𝑆𝑈𝑁λ ∑ 𝐸𝑆𝑈𝑁λ

Truyền dẫn qua khí quyển được xác định là phần nhỏ của bức xạ đi tới được

truyền qua khí quyển và nó đại diện cho những ảnh hưởng của sự hấp thụ và phát xạ

xảy ra trong bầu khí quyển. Hiệu ứng xảy ra với bức xạ đi tới và phản xạ đi lên theo

công thức (2.6). Sự truyền dẫn 𝜏𝑠𝑤 bao gồm cả bức xạ mặt trời trực tiếp và cả năng

lượng phát xạ bề mặt đất. Chúng ta có thể tính toán 𝜏𝑠𝑤 trong điều kiện bầu trời trong

xanh và thời tiết khô sử dụng mối quan hệ độ cao theo FAO 56:

(2.9) 𝜏𝑠𝑤 = 0.75 + 2 × 10−5 × 𝑧

Trong đó: z độ cao so với bề mặt trung bình của nước biển (m), độ cao này tốt

nhất đại diện cho khu vực nghiên cứu, chẳng hạn như độ cao của các trạm quan trắc

khí tượng trong khu vực.

2.5.1.4. Tia tới sóng ngắn (RS↓)

Bức xạ sóng ngắn đi tới là dòng năng lượng bức xạ mặt trời khuếch tán trực

tiếp đi tới bề mặt đất (W/m2). Nó được tính toán trong điều kiện bầu trời trong, là

hằng số trong thời gian sử dụng ảnh:

(2.10) 𝑅𝑆↓ = 𝐺𝑠𝑐 × 𝑐𝑜𝑠𝜃 × 𝑑𝑟 × 𝜏𝑠𝑤

Thông thường 𝑅𝑆↓ nằm trong khoảng 200-1000 W/m2 phụ thuộc vào vị trí và thời gian chụp ảnh.

Trong đó: Gsc - Hằng số mặt trời (1367 W/m2); τsw - Hệ số truyền dẫn qua khí

quyển tính theo công thức (2.9); dr - Là nghịch đảo của khoảng cách tương đối giữa

mặt trời và trái đất; θ - Góc cao mặt trời thời điểm chụp ảnh (SUN_ELEVATION).

Giá trị dr được tính toán theo công thức đề xuất bởi Duffie and Beckman

(1980), đồng thời cũng đưa ra trong tài liệu FAO 56 (Crop Evapotranspiration Allen

và cộng sự 1998):

2𝜋

(2.11) ) 𝑑𝑟 = 1 + 0.033 cos (𝐷𝑂𝑌 2𝜋 365

365

Trong đó: DOY là các ngày liên tục trong năm; và góc 𝐷𝑂𝑌 có đơn vị là

radian; giá trị dr nằm trong khoảng 0,97 tới 1,03 và là đơn vị thứ nguyên.

2.5.1.5. Tia phát xạ sóng dài (RL↑)

Tia phát xạ sóng dài là năng lượng bức xạ nhiệt phát xạ từ bề mặt của trái đất

tới khí quyển (W/m2) được tính theo các bước sau:

a. Các chỉ số được sử dụng tính toán gồm: Chỉ số thực vật NDVI (Normalized

Difference Vegetation Index), Chỉ số thực vật có hiệu chỉnh ảnh hưởng của đất SAVI

(Soil Adjusted Vegetation Index), và LAI (Leaf Area Index) chỉ số diện tích lá, được

sử dụng tính toán hệ số phát xạ trong (F05).

Chỉ số thực vật NDVI là tỷ số giữa sự khác biệt giữa phản xạ của kênh cận

hồng ngoại (ρ5) và kênh đỏ (ρ4) đối với ảnh Landsat 8.

(2.12) NDVI = (ρ5 – ρ4) / (ρ5 + ρ4)

Trong đó: ρ5 là band phổ cận hồng ngoại (Near InfraRed), ρ4 là band phổ thuộc

bước sóng màu đỏ. Thông thường chỉ số NDVI nằm trong khoảng từ -1 đến +1, đối

với lớp phủ thực vật bề mặt NDVI nằm trong khoảng 0 đến +1, đối với nước và mây

chỉ số NDVI ≤ 0.

Chỉ số thực vật có điều chỉnh ảnh hưởng của đất SAVI. Đây là một trong các

chỉ số được xây dựng theo hướng biến đổi công thức tính NDVI. Huete 1988, đã đưa

chỉ số SAVI với việc thêm thông số L vào công thức ban đầu của NDVI như dưới

đây:

SAVI = (1 + L) (ρ5 – ρ4) / (L + ρ5 + ρ4) (2.13)

Trong đó: L là hằng số SAVI; nếu L = 0 thì SAVI trở thành công thức tính

NDVI. Thông thường giá trị L = 0,1 – 0,5, giá trị L có thể được tính toán và phân tích

từ nhiều ảnh với thảm thực vật không thay đổi, còn độ ẩm đất thì thay đổi. Theo Huete

1988, L = 1 khi mật độ thực vật không đáng kể; L = 0,5 khi thực vật có mật độ trung

bình; L=0,25 khi thực vật có mật độ cao.

Chỉ số diện tích lá (LAI) là tỷ số giữa tổng diện tích lá trên cây trồng với diện

tích mặt bằng để trồng cây đó. Đây là một chỉ số về sinh khối và diện tích lá. Chỉ số

tán lá LAI tính toán cho vùng phía nam Idaho theo công thức kinh nghiệm như sau:

) 𝑙𝑛 ( (2.14) 𝑆𝐴𝑉𝐼𝑚𝑎𝑥 − 𝑆𝐴𝑉𝐼 0.59 𝐿𝐴𝐼 = 0.91

Trong đó: Chỉ số SAVI được tính toán từ ảnh vệ tinh cho khu vực thực nghiệm

được theo công thức (2.13) lấy giá trị L=0,25. Giá trị lớn nhất cho LAI tương ứng với

giá trị lớn nhất của SAVI, giá trị cho SAVI "bão hòa" với sự gia tăng LAI không thay

đổi nhiều. Mối quan hệ giữa SAVI và LAI phụ thuộc vào vị trí và loại cây trồng.

b. Hệ số phát xạ bề mặt (ε) là tỷ số của năng lượng nhiệt bức xạ bởi bề mặt với năng

lượng nhiệt phát ra bởi một vật đen ở nhiệt độ tương tự. Có 2 loại phát xạ bề mặt

được sử dụng trong mô hình SEBAL. Đầu tiên là đại diện cho phát xạ nhiệt bề mặt

với sự phát xạ nhiệt kênh 10 dải phổ hẹp tương đối của ảnh Landsat 8 (10,3 – 11,3

μm), biểu diễn bởi εNB, Thứ hai là một đại diện cho phát xạ nhiệt bề mặt với sự phát

xạ nhiệt trong quang phổ nhiệt dải rộng (6 - 14 μm), biểu diễn bởi εo, giá trị εNB được

sử dụng để tính toán nhiệt độ bề mặt (Ts), và giá trị εo sử dụng để tính toán tổng phát

xạ năng lượng sóng dài từ bề mặt (F06).

Theo (Allen và cộng sự 2002), hệ số phát xạ bề mặt tính toán trong (F06) sử

dụng công thức kinh nghiệm, khi NDVI > 0:

εNB = 0,97 + 0,0033LAI; với LAI < 3 (2.15)

ε0 = 0,95 + 0,01LAI; với LAI < 3 (2.16)

và εNB = 0,98, ε0= 0,98 với LAI ≥ 3.

Đối với vùng nước, tuyết ta sử dụng bộ lọc trong mô hình cài đặt εNB và ε0.

Với vùng nước; NDVI < 0 và α < 0,47, εΝΒ = 0,99 và εo = 0,985

Với vùng tuyết; NDVI < 0 và α ≥ 0,47, εΝΒ = 0,99 và εo = 0,985

c. Nhiệt độ bề mặt đất Ts được tính toán trong F07 dựa vào công thức biến đổi của

Plank như sau:

𝑇𝑠 = (2.17) 𝑙𝑛 ( + 1) 𝐾2 𝜀ΝΒ𝐾1 𝑅𝑐

Trong đó: Rc - Bức xạ nhiệt bề mặt đất đã hiệu chỉnh, theo Allen và cộng sự

2002, giá trị Rc được lấy bằng Lλ; εNB - Sự phát xạ nhiệt trong giải hẹp; K1 và K2 hằng

số hiệu chỉnh đối với kênh hồng ngoại nhiệt của ảnh Landsat, sử dụng kênh 10 với

giá trị K1 = 774,8853 và K2 = 1321,0789 (Cục địa chất Hoa Kỳ (USGS) 2013)

d. Phát xạ sóng dài RL↑ được tính trong F08, được tính toán theo công Stefan-

4 (2.18)

Boltzmann như sau:

RL↑ = ε0 × σ × Ts

Trong đó: σ hằng số Stefan - Boltzmann (5,67 × 10-8 W/m2/K4); Ts - Nhiệt độ

bề mặt (0K); ε0 hệ số phát xạ bề mặt sử dụng để tính toán tổng phát xạ năng lượng sóng dài từ bề mặt. Giá trị RL↑nằm trong khoảng 200 – 700 W/m2 phụ thuộc vào vị

trí và thời gian chụp ảnh.

2.5.1.6. Chọn điểm nóng và lạnh của ảnh

Trong mô hình SEBAL đã sử dụng hai điểm ảnh hiệu chỉnh điều kiện biên cho

cân bằng năng lượng. Đây là những điểm ảnh "nóng" và "lạnh" và được đặc trưng

bởi các khu vực quan tâm. Điểm ảnh lạnh được chọn là những vùng ẩm có thực phủ

và được tưới nước đầy đủ. Nhiệt độ bề mặt và nhiệt độ gần mặt đất được cho là tương

tự tại điểm ảnh này. Điểm ảnh nóng được chọn là những vùng khô, không có cây

nông nghiệp, ở đó được coi là không có sự bốc thoát hơi nước (Allen và cộng sự

2002). Cả hai điểm ảnh nên đặt trong một khu vực rộng lớn đồng nhất có chứa ít nhất

6 điểm ảnh trong một kênh. Việc lựa chọn các điểm ảnh đòi hỏi kinh nghiệm. Độ

chính xác tính toán ET trong SEBAL phụ thuộc vào sự lựa chọn cẩn thận của hai

điểm ảnh này.

2.5.1.7. Bức xạ tới sóng dài RL↓

Bức xạ đi tới sóng dài RL↓là dòng bức xạ nhiệt đi tới từ khí quyển (W/m2),

được tính toán theo công thức Stefan - Boltzmann như sau:

(2.19) RL↓ = εa × σ × Ta

Trong đó: σ hằng số Stefan - Boltzmann (5,67 × 10-8 W/m2/K4); εa – hệ số phát

xạ của khí quyển; Ta nhiệt độ gần mặt đất. Theo công thức kinh nghiệm của

Bastiaanssen (1995) hệ số phát xạ của khí quyển εa được áp dụng bằng cách sử dụng

dữ liệu từ các cánh đồng cỏ linh năng ở Idaho:

(2.20) εa = 0,85 × (-ln τsw)0,09

Trong đó; τsw được tính toán từ công thức (2.9). Thay công thức (2.20) vào

công thức (2.19) và sử dụng Tcold cho điểm lạnh theo giá trị nhiệt độ gần mặt đất Ta

4 (2.21)

ta được công thức sau:

RL↓ = 0,85 × (-ln τsw)0,09× σ × Tcold

Tính toán này được thực hiện bằng cách sử dụng một bảng tính hoặc máy tính.

Giá trị RL↓ nằm trong khoảng 200 - 500 W/m2 phụ thuộc vào vị trí và thời gian chụp

ảnh.

2.5.1.8. Tính giá trị năng lượng bức xạ ròng đi tới bề mặt đất Rni

Bức xạ ròng đi tới bề mặt đất Rni được tính toán dựa theo các giá trị về suất

phân sai bề mặt (α) được tính toán theo F01, F02, F03 và F04; Tia phát xạ sóng dài

(RL↑) tính toán theo F05, F06, F07 và F08; Hệ số phát xạ bề mặt (ε0) tính theo F05,

F06; Bức xạ sóng ngắn đi tới (RS↓) theo công thức (2.10) và bức xạ sóng dài đi tới

(RL↓) theo công thức (2.19). Thay các giá trị vào công thức (2.1) tính được giá trị Rni

theo F09. Giá trị Rni nằm trong khoảng 100 – 800 W/m2 phụ thuộc vào bề mặt lớp

phủ.

2.5.2. Tính giá trị bức xạ ròng trung bình ngày Rnd từ Rni được tính từ ảnh vệ tinh

Landsat 8

Sau khi tính được năng lượng bức xạ ròng tại thời điểm i (Rni) từ ảnh vệ tinh

Landsat 8 từ mô hình SEBAL. Yêu cầu đặt ra là phải tính được năng lượng bức xạ

ròng trung bình theo ngày từ năng lượng bức xạ ròng tại thời điểm i.

Mặt khác, theo kết quả nghiên cứu của (Jackson và cộng sự 1983), dữ liệu

năng lượng bức xạ ròng mặt trời tại các thời điểm trong ngày được thể hiện phù hợp

nhất với đồ thị hàm sin. Do đó, đã đề xuất công thức tính năng lượng bức xạ mặt trời

tại thời điểm i (Rni) như sau:

(2.22) 𝑅𝑛𝑖 = 𝑅𝑛,𝑚𝑎𝑥 𝑠𝑖𝑛(𝜋𝑡/𝑁)

Trong đó: Rn,max – Bức xạ năng lượng mặt trời lớn nhất (vào khoảng thời gian

giữa trưa, thời điểm 12 giờ trưa); t - Khoảng thời gian bắt đầu từ lúc mặt trời mọc tới

thời điểm i; N – Khoảng thời gian từ lúc mặt trời mọc đến lúc mặt trời lặn tính theo

đơn vị của t.

Vào thời điểm giữa trưa, thời điểm 12 giờ trưa thì t = N/2. Khi đó Rni = Rn,max.

Để tính năng lượng bức xạ ròng trung bình theo ngày ta sử dụng công thức:

𝑁 0

(2.23) 𝑅𝑛𝑑 = ∫ 𝑅𝑛,𝑚𝑎𝑥 𝑠𝑖𝑛(𝜋𝑡/𝑁)𝑑𝑡 = (2𝑁/𝜋). 𝑅𝑛,𝑚𝑎𝑥

Khi đó tỷ số giữa tổng bức xạ hàng ngày và bức xạ tức thời tại thời điểm t là:

(2.24) Rnd/Rni = 2N/[𝜋𝑠𝑖𝑛(𝜋𝑡/𝑁)]

Hay (2.25) Rnd = J. Rni

Trong đó J là hệ số, J = 2N/[𝜋𝑠𝑖𝑛(𝜋𝑡/𝑁)]; Thời gian ban ngày N được tính theo

công thức sau:

N = a + b.sin2[π.(D + 10)/365] (2.26)

Trong đó: D – ngày trong năm (theo ngày tháng chụp ảnh vệ tinh)

Theo Neiburger và cộng sự 1973 sử dụng công thức để tính các hệ số a và b

dưới dạng một hàm của vĩ độ như sau:

(2.27)

a = 12 – 5,69 10-2L – 2,02 10-4L2 + 8,25 10-6L3 – 3,15 10-7L4

b = 0,123.L– 3,10 10-4L2 + 8,0 10-7L3 + 4,99 10-7L4 (2.28)

L – Vĩ độ của vị trí tính (đơn vị tính độ)

Thay các giá trị N, a, b tính theo các công thức (2.26), (2.27), (2.28) vào công

thức (2.25) sẽ tính được giá trị năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày Rnd

2.5.3. Tính bức xạ ròng trung bình ngày Rnd từ số liệu khí tượng đo trực tiếp tại

các trạm quan trắc theo mô hình FAO 56 – Penman - Monteith

(Allen và cộng sự 1998), đã đề xuất công thức tính năng lượng bức xạ ròng

theo ngày dựa trên số liệu đo đạc trực tiếp tại các trạm quan trắc khí tượng thủy văn

như sau:

(2.29)

Rnd = Rns – Rnl

Trong đó: Rns – Bức xạ ròng sóng ngắn mặt trời (MJ/m2/ ngày); Rns – Bức xạ ròng

sóng dài mặt trời (MJ/m2/ ngày).

(2.30) Rns = (1 – α).Rs

Trong đó: α – Suất phân sai bề mặt (albedo); Rs – Bức xạ mặt trời tại các điểm quan sát trên mặt đất (MJ/m2/ngày).

(2.31) 𝑅𝑠 = (𝑎 + 𝑏. ) . 𝑅𝑎 𝑛 𝑁

Trong đó: Ra – Năng lượng bức xạ ròng ở đỉnh khí quyển (MJ/m2/ngày); n - Số giờ nắng thực của ngày (giờ); N – Độ dài của ngày (từ lúc mặt trời mọc đến khi mặt trời lặn); a, b - là các hệ số thể hiện phần bức xạ ngoài từ trái đất (a = 0,25, b =

0,5)

(2.32) 𝑅𝑎 = 𝐺𝑠𝑐. 𝑑𝑟. [𝜔𝑠. sin(𝜑) . sin(𝛿) + cos(𝜑) . cos(𝛿) . sin(𝜔𝑠)] 24, 60 𝜋

Trong đó: Gsc – Hằng số mặt trời 0,082 (MJ/m2/phút); dr – Tham số hiệu chỉnh

khoảng cách giữa mặt trời và mặt đất; ωs – góc giờ mặt trời (rad); δ - góc nghiêng

mặt trời (rad); φ – Vĩ độ của điểm quan sát (rad);

(2.33) 𝑅𝑠𝑜 = [(𝑎 + 𝑏) + (2. 10−5 . 𝑍)]

Trong đó: a,b - là các hệ số thể hiện phần bức xạ ngoài từ trái đất (a = 0,25, b

4 𝑇𝑚𝑎𝑥,𝐾

= 0,5); Z – Là độ cao tại các điểm quan trắc.

4 + 𝑇𝑚𝑖𝑛,𝐾 2

(2.34) − 0,35) 𝑅𝑛𝑙 = 𝜎 [ ] . (0,34 − 0,14. √𝑒𝑎). (1,35. 𝑅𝑠 𝑅𝑠𝑜

Trong đó: σ – Hằng số Stefan – Boltzmann = 4,903.10-9; Tmax, K - Nhiệt độ cao

nhất (0K); Tmin, K - Nhiệt độ thấp nhất (0K); ea - áp suất hơi thực tế [kPa].

Các tham số dữ liệu đầu vào để xác định Rnd theo tiêu chuẩn FAO 56 – Penman

– Monteith được xác định từ dữ liệu khí tượng đo trực tiếp tại các trạm quan trắc khí

tượng thủy văn.

2.5.4. Tính giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước (λ) từ dữ liệu ảnh vệ

tinh Landsat 8

Giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước (λ) là năng lượng cần thiết để

thay đổi một đơn vị khối lượng nước từ thể lỏng thành hơi trong một quá trình có áp

suất không đổi và nhiệt độ không đổi. Giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi

nước (λ) được tính cho từng pixel ảnh theo công thức sau:

λ = 2.501 – 0.002361ˣTs

(2.36)

Trong đó: λ - Giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước (MJ/kg); Ts –

Nhiệt độ bề mặt (0C). Giá trị nhiệt độ bề mặt được tính trực tiếp từ ảnh vệ tinh Landsat

8 theo các pixel tương ứng.

2.5.5. Tính giá trị hằng số Psychrometric (γ) từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và

thông tin độ cao từ DEM

Hằng số Psychrometric được tính toán thông qua tiêu chuẩn FAO 56 Penman

- Monteith như sau:

(2.37) 𝛾 = 𝐶𝑝 𝑃 𝜀 𝜆

Trong đó: Cp – Giá trị nhiệt dung riêng ở áp suất không đổi (Cp = 1,013 10-3

(MJ/kg/0C)); ε – Tỷ lệ khối lượng phân tử của hơi nước/không khí khô (ε = 0,622); λ

- Giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước (MJ/kg) được tính theo công thức

(2.38); P – Áp suất khí quyển (kPa);

Giá trị áp suất khí quyển P phụ thuộc vào độ cao và được tính trực tiếp dựa

vào mô hình số độ cao (DEM) như sau:

𝑃 = 101,3 (

5.26 )

293 − 0.0065 𝑍 293

(2.38)

Trong đó: Z – Độ cao các điểm tính từ mực nước biển (m), giá trị độ cao Z

được tính theo từng pixel ảnh từ DEM

2.5.6. Tính giá trị độ dốc của đường cong áp suất hơi bão hòa (Δ) từ dữ liệu ảnh

vệ tinh Landsat 8

Giá trị độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa ∆ phụ thuộc vào tham số

nhiệt độ không khí, tiêu chuẩn FAO 56 Penman - Monteith đã xác định độ dốc của

đường cong áp suất hơi nước bão hòa bằng công thức sử dụng nhiệt độ không khí

như sau:

4098 [0,6108. 𝐸𝑋𝑃 (

(2.39)

17,27 𝑇𝑆 𝑇𝑎 + 237,3)]

Δ =

(𝑇𝑆 + 237,3)2

Trong đó: TS – nhiệt độ không khí gần bề mặt (0C). Giá trị Ts được tính trực

tiếp từ ảnh vệ tinh Landsat 8 theo các pixel ảnh.

2.6. Xác định hệ số a, b của mô hình Priestley - Taylor phù hợp với địa hình khí

hậu khu vực Tây Bắc Việt Nam

Theo công thức tính lượng bốc thoát hơi nước (1.3) mô hình Priestley - Taylor

các hệ số a, b của mô hình được đề xuất theo kết quả tính thực nghiệm cho từng khu

vực khác nhau. Để xác định hệ số a, b của mô hình Priestley - Taylor phù hợp với

điều kiện địa hình chia cắt mạnh, chênh cao lớn và bề mặt lớp phủ với nhiều trạng

thái cây trồng khác của khu vực Tây Bắc Việt Nam. Nghiên cứu sinh đã sử dụng

chuỗi dữ liệu khí tượng, thủy văn đo trực tiếp tại 11 trạm khí tượng thủy văn (08 trạm

khí tượng thủy văn tại tỉnh Hòa Bình và 03 trạm khí tượng tại tỉnh Sơn La), tại mỗi

trạm các dữ liệu khí tượng được thu thập phục vụ tính toán gồm Nhiệt độ, Độ ẩm, Số

giờ nắng thực, Vận tốc gió, lượng bốc thoát hơi nước thực tế tại thời điểm các ngày

01/7/2015, ngày 15/6/2016, ngày 04/6/2017, ngày 25/7/2018, ngày 09/7/2019, ngày

07/7/2020 và ngày 18/8/2021 do Đài khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình cung cấp. Tại

mỗi thời điểm sử dụng dữ liệu khí tượng tại 8/11 trạm quan trắc khí tượng thủy văn

gồm (Khí tượng Hòa Bình, Khí tượng Mai Châu, Khí tượng Kim Bôi, Khí tượng Chi

Nê, Khí tượng Lạc Sơn, Thủy văn Hòa bình, Khí tượng Phù Yên, Khí tượng Mộc

Châu) để tính toán xác định hệ số a, b của mô hình Priestley – Taylor và 3/11 trạm

quan trắc khí tượng thủy văn gồm (Thủy văn Hưng Thi, Thủy văn Lâm Sơn, Khí

tượng Bắc Yên) để kiểm tra kết quả tính. Cụ thể tại 8 trạm khí tượng thủy văn sử

dụng để xác định hệ số a, b của mô hình Priestley-Taylor sẽ áp dụng tiêu chuẩn FAO

56 để xác định giá trị năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày Rnd theo công thức

(2.29), giá trị nhiệt ẩn quá trình bốc thoát hơi nước λ theo công thức (2.36), giá trị

hằng số psychrometric γ theo công thức (2.37) và giá trị độ dốc đường cong áp suất

hơi nước bão hòa Δ theo công thức (2.39).

Sau khí tính được các giá trị (Rnd, λ, γ, Δ) từ dữ liệu khí tượng tại 8 trạm khí

tượng thủy văn sử dụng để xác định hệ số a, b của mô hình Priestley-Taylor, kết hợp

với lượng bốc thoát hơi nước thực tế đo trực tiếp tại 8 trạm khí tượng thủy văn tương

ứng tại thời điểm các ngày 01/7/2015, ngày 15/6/2016, ngày 04/6/2017, ngày

25/7/2018, ngày 09/7/2019, ngày 07/7/2020 và ngày 18/8/2021. Thay các giá trị (Rnd,

λ, γ, Δ) được tính từ dữ liệu khí tượng và giá trị bốc thoát hơi nước thực tế đo trực

tiếp tại các trạm khí tượng thủy văn vào phương trình (1.3). Khi đó tương ứng với

các thời điểm ngày 01/7/2015, ngày 15/6/2016, ngày 04/6/2017, ngày 25/7/2018,

ngày 09/7/2019, ngày 07/7/2020 và ngày 18/8/2021 tại mỗi vị trí đặt trạm quan trắc

khí tượng thủy văn sẽ lập được 01 phương trình dạng (1.3) mỗi phương trình khi đó

chỉ có 2 ẩn số là a và b. Như vậy, tương ứng mỗi thời điểm ngày 01/7/2015, ngày

15/6/2016, ngày 04/6/2017, ngày 25/7/2018, ngày 09/7/2019, ngày 07/7/2020 và

ngày 18/8/2021 với 8 trạm quan trắc khí tượng thủy văn được sử dụng để xác định hệ

số a, b lập được 8 phương trình có dạng:

(2.40) Aiaj + Bibj + Li = 0

Chỉ số j tương ứng với mỗi thời điểm, chỉ số i tương ứng với vị trí các trạm

∆𝑖 ∆𝑖−𝛾𝑖

𝑅𝑛𝑑𝑖 λ𝑖

, hệ số Bi = 1 và Li hệ số tự do. × khí tượng thuỷ văn, hệ số 𝐴𝑖 =

Giải hệ phương trình theo nguyên lý số bình phương nhỏ nhất sẽ xác định được

hệ số aj, bj tương ứng với từng thời điểm ngày 01/7/2015, ngày 15/6/2016, ngày

04/6/2017, ngày 25/7/2018, ngày 09/7/2019, ngày 07/7/2020 và ngày 18/8/20211.

Giá trị a, b của mô hình Priestley – Taylor đề xuất được cho là phù hợp với điều kiện

địa hình, khí hậu khu vực Tây Bắc Việt Nam là giá trị trung bình của 7 thời điểm tính

tương ứng với ngày 01/7/2015, ngày 15/6/2016, ngày 04/6/2017, ngày 25/7/2018,

ngày 09/7/2019, ngày 07/7/2020 và ngày 18/8/2021.

2.7. Đề xuất mô hình, quy trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước sử

dụng kết hợp mô hình SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình

Priestley - Taylor

2.7.1. Đề xuất mô hình ước tính giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ

khu vực Tây Bắc Việt Nam

Mỗi mô hình ước tính giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ khác

nhau có những ưu nhược điểm khác nhau tùy thuộc vào điều kiện địa hình, khí hậu,

chênh cao địa hình và thực tế bề mặt lớp phủ của các khu vực đó, phụ thuộc vào trang

thiết bị, trình độ khoa học công nghệ và yêu cầu các tham số đầu vào của các mô hình

đó.

Khu vực Tây Bắc Việt Nam với điều kiện địa hình khí hậu đặc trưng như địa

hình chia cắt mạnh, chênh cao lớn, nhiều tiểu vùng khí hậu, hệ thống sông suối, diện

tích mặt nước lớn và đặc biệt bề mặt lớp phủ với nhiều trạng thái cây trồng khác nhau,

không thuần loài. Ngoài ra dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 với độ phân giải không gian,

thời gian phù hợp, có thể tính toán các tham số phục vụ ước tính, giám sát lượng bốc

thoát hơi nước thay cho việc sử dụng dữ liệu khí tượng đo trực tiếp tại các trạm quan

trắc khí tượng đảm bảo độ chính xác, tin cậy, hiệu quả và phù hợp với điều kiện về

trang thiết bị máy móc, trình độ khoa học công nghệ tại Việt Nam. Có thể tự động

hóa trong công tác ước tính giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ nhằm

xác định nhu cầu nước của cây trồng và cảnh báo hạn hán, thiên tai, cháy rừng.

Do vậy, đề tài luận án đã đề xuất sử dụng kết hợp mô hình SEBAL với dữ liệu

ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley-Taylor với các hệ số a, b được tính toán

từ thực nghiệm để ước tính giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ khu

vực Tây Bắc Việt Nam.

2.7.2. Quy trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước sử dụng kết hợp mô

hình SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley - Taylor

Quy trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước sử dụng kết hợp mô

hình SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley - Taylor với các

hệ số a, b xác định từ thực nghiệm được tiến hành qua các bước chính như sau:

Ảnh vệ tinh Landsat 8 (DN)

Bức xạ phổ của các kênh ảnh Lλ (Spectran radiance) B1

Chỉ số thực vật (NDVI) Chỉ số (SAVI) Chỉ số diện tích lá (LAI) B3

Suất phân sai tại đỉnh khí quyển αtoa (Albedo-top of atmosphere)

Hệ số phản xạ của các kênh ảnh 𝜌λ (Reflectivity) B2

Nhiệt độ bề mặt TS (Surface temperature) B6

B4

Hệ số phát xạ bề mặt εNB và ε0 (Surface emissivities) B5

Tia tới sóng dài 𝑅𝐿↓ (Incoming longwave) B10

Suất phân sai bề mặt α (Surface albedo) B8

Tia tới sóng ngắn 𝑅𝑆↓ (Incoming shortwave) B7

Tia phát xạ sóng dài 𝑅𝐿↑ (Out going longwave) B9

Tính năng lượng bức xạ ròng thời điểm i (Rni) SEBAL B11

Thông tin độ cao từ DEM

Tính năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày (Rnd) B12

Tính lượng bốc thoát hơi nước thực tế ETa theo mô hình Priestley – Taylor (a,b xác định bằng thực nghiệm) B14

Nhiệt ẩn bốc thoát hơi nước (λ); Hằng số Psychrometric (γ); Độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa (Δ) B13

Biên tập bản đồ bốc thoát hơi nước thực tế ETa B15

Hình 2.8. Quy trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước thực tế ETa sử dụng kết hợp

mô hình viễn thám SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley - Taylor

Theo (Cục địa chất Hoa Kỳ (USGS) 2013) ảnh vệ tinh Landsat 8 được

download miễn phí từ websize https://earthexplorer.usgs.gov/, hệ tọa độ WGS-84 múi chiếu 60, sau khi tăng cường chất lượng hình ảnh được cắt theo ranh giới hành

chính tỉnh Hòa Bình. Quy trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước lớp phủ

từ ảnh vệ tinh được tiến hành qua các bước như sau:

B1: Tính chuyển giá trị pixel từ dạng số DN sang bức xạ phổ của các kênh ảnh

10 và 11 phục vụ tính nhiệt độ bề mặt;

B2: Chuyển đổi giá trị điểm ảnh từ dạng số (DN) sang giá trị phản xạ bề mặt

(Reflectance) phục vụ tính các chỉ số NDVI, SAVI, LAI và suất phân sai tại đỉnh khí

quyển αtoa

B3: Tính các chỉ số NDVI, SAVI, LAI phục vụ tính hệ số phát xạ bề mặt dải

rộng (ε0) và dải hẹp (εNB).

B4: Tính suất phân sai tại đỉnh khí quyển αtoa phục vụ tính suất phân sai bề mặt

đất (α) và tính hệ số phát xạ bề mặt dải rộng (ε0) và dải hẹp (εNB).

B5: Tính hệ số phát xạ bề mặt dải rộng (ε0) và dải hẹp (εNB). Giá trị εNB được

sử dụng để tính toán nhiệt độ bề mặt (Ts), và ε0 sử dụng sau để tính toán tổng phát xạ

năng lượng sóng dài từ bề mặt.

B6: Tính nhiệt độ bề mặt (Ts) phục vụ tính các năng lượng phát xạ sóng dài

𝑅𝐿↑; năng lượng tới sóng dài 𝑅𝐿↓; Nhiệt ẩn bốc thoát hơi nước (λ) và Độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa (Δ)

B7, B8, B9, B10: Tính các giá trị năng lượng tới sóng ngắn 𝑅𝑆↓; Suất phân sai bề mặt α; Tia phát xạ sóng dài 𝑅𝐿↑; Tia tới sóng dài 𝑅𝐿↓ phục vụ tính tính năng lượng bức xạ ròng thời điểm i (Rni) theo mô hình SEBAL.

B11: Tính năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày Rnd từ năng lượng bức xạ

ròng thu được tại thời điểm i từ ảnh Landsat 8 để phục vụ tính lượng bốc thoát hơi

nước theo mô hình Priestley – Taylor.

B12: Tính năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày từ dữ liệu ảnh vệ tinh

Landsat 8

B13: Tính giá trị Nhiệt ẩn bốc thoát hơi nước (λ); Hằng số Psychrometric (γ);

Độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa (Δ) từ nhiệt độ bề mặt và thông tin độ

cao từ DEM phục vụ tính lượng bốc thoát hơi nước theo mô hình Priestley – Taylor.

B14: Tính lượng bốc thoát hơi nước theo mô hình Priestley – Taylor từ dữ liệu

tính được trong B12 và B13 (a, b xác định bằng thực nghiệm).

B15: Biên tập bản đồ bốc thoát hơi nước thực tế ETa theo hệ tọa độ WGS-84

múi chiếu 60 tại các thời điểm thu nhận ảnh vệ tinh.

Để có thể tính toán lượng bốc thoát hơi nước theo qui trình trên được nhanh

chóng, hiệu quả tại bất kỳ thời điểm nào có ảnh vệ tinh Landsat 8 cần thiết phải xây

dựng phần mềm tính lượng bốc thoát hơi nước.

2.8. Xây dựng chương trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước sử dụng

kết hợp mô hình SEBAL và mô hình Priestley-Taylor trên nền Google Earth

Engine

2.8.1. Khái quát về Google Earth Engine

Google Earth Engine (GEE) là một nền tảng dựa trên kỹ thuật điện toán đám

mây để phân tích không gian địa lý trên quy mô toàn cầu. GEE mang đến khả năng

tính toán khổng lồ của Google để giải quyết nhiều vấn đề xã hội bao gồm phá rừng,

hạn hán, thảm họa, bệnh tật, an ninh lương thực, quản lý nước, giám sát khí hậu và

bảo vệ môi trường. GEE là nền tảng duy nhất trong lĩnh vực này, nó là nền tảng tích

hợp (sử dụng siêu máy tính và tài nguyên điện toán đám mây quy mô lớn) được thiết

kế cung cấp năng lực tính toán không chỉ dành riêng cho các nhà khoa học viễn thám,

mà còn rộng lớn hơn trong các lĩnh vực khác nhau.

Earth Engine bao gồm một danh mục dữ liệu sẵn sàng phân tích (petabyte)

cùng với một dịch vụ tính toán song song hiệu năng cao, được truy cập và kiểm soát

thông qua giao diện lập trình ứng dụng (API) có thể truy cập Internet và môi trường

phát triển tương tác dựa trên web cho phép tạo mẫu nhanh và trực quan hóa kết quả.

2.8.2. Những lợi ích của Google Earth Engine trong việc xây dựng chương trình

ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước

Google Earth Engine cho phép người dùng tính toán trên hàng Petabytes (một

triệu tỉ byte) dữ liệu một cách nhanh chóng mà không cần phải điều hướng sự phức

tạp của tính năng chạy song song cloud. Tăng cường khả năng tiếp cận toàn diện đã

thúc đẩy sự phát triển của quan sát trái đất ở quy mô mà trước đây không thể tưởng

tượng được.

Tiếp cận khoa học ở quy mô hành tinh: Kể từ khi GEE được sử dụng trực

tuyến, một số nghiên cứu đột phá đã xuất hiện chứng minh sức mạnh của việc đưa

máy tính quy mô lớn vào giải quyết các vấ đề môi trường và xã hội. Global Forest

Watch 2013, đã thay đổi cơ bản cách hiểu của con người về tình trạng mất rừng quy

mô hành tinh. Công cụ giám sát và bảo tồn rừng này cho thấy một cách tương tác

được và mất rừng ở quy mô toàn cầu. Bộ dữ liệu cơ bản về nạn phá rừng Hansen có

sẵn trong Google Earth Engine và sử dụng hơn 3 triệu hình ảnh Landsat để lập bản

đồ động thái rừng toàn cầu.

Xử lý miễn phí dữ liệu trên Cloud của Google và các chức năng tích hợp: GEE

được thiết kế để phân tích dữ liệu địa lý không gian song song dựa trên cloud. GEE

hiện thực hóa, tự động hóa theo các ý tưởng để giải quyết các nhiệm vụ cụ thể trong

thực tiễn một cách nhanh chóng, hiệu quả trên quy mô toàn cầu.

Kho lưu trữ dữ liệu mở trực tuyến khổng lồ: Danh mục GEE lưu trữ nhiều

petabyte hình ảnh vệ tinh trên đám mây, ngoài các hình ảnh quan sát trái đất, GEE

cũng lưu trữ các bộ dữ liệu được sản xuất về lượng mưa, mật độ dân số, địa hình, lớp

phủ đất và khí hậu.

Truy cập linh hoạt thông qua API: Google Earth Engine có thể được truy cập

thông qua một số kênh khác nhau, bao gồm GUI không lập trình, API JavaScript và

API Python.

+ Google Earth Engine Explorer là ứng dụng tuyệt vời để giúp những người

không phải là chuyên gia trong việc xử lý các tập lệnh và dữ liệu.

+ JavaScript GUI là một nền tảng web được xây dựng hoàn chỉnh mà bạn thực

hiện các yêu cầu thông qua API GEE chính. Các nhà nghiên cứu phát triển GEE đã

dành nhiều năm để tinh chỉnh nền tảng này để giúp người dùng dễ dàng lưu trữ, chia

sẻ các phiên bản, mã thực thi các nhiệm vụ và quan trọng nhất là trực quan hóa kết

quả trong các biểu đồ và bản đồ được hiển thị trực tiếp trong cửa sổ trình duyệt. Trong

khi đó yêu cầu xác thực người dùng chỉ bằng cách đăng nhập qua gmail của chính

người sử dụng.

+ API Python yêu cầu người dùng xử lý xác thực và hiển thị kết quả từ đầu, với

lợi ích là cho phép người dùng tùy chỉnh đầy đủ hơn các yêu cầu ngoài thư viện hàm

có sẵn trong GEE.

Miễn phí: Truy cập Google Earth Engine thật dễ dàng, người dùng chỉ cần đăng

ký vào nền tảng với tài khoản Google của họ. Đó là cùng một tài khoản, mọi người

sử dụng để truy cập YouTube, Google drive, Gmail và bất kỳ dịch vụ nào của Google.

Tiểu kết chương 2

Kết quả nghiên cứu về cơ sở khoa học của việc ứng dụng dữ liệu ảnh vệ tinh

trong việc tính toán các tham số phục vụ ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước

bề mặt lớp phủ cho thấy:

Có đầy đủ cơ sở khoa học trong việc tính toán các tham số từ dữ liệu ảnh

Landsat 8 phục vụ công tác ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp

phủ. Các tham số tính toán từ ảnh vệ tinh có ưu điểm là được cập nhật thường xuyên

theo các chu kỳ thu nhận ảnh vệ tinh và xác định trên quy mô lớn tới từng pixel ảnh

rất nhanh chóng, các phương pháp khác khó có thể xác định được do không đủ kinh

phí và điều kiện để xác định được.

Đầy đủ cơ sở khoa học xác định hệ số a, b của mô hình Priestley-Taylor từ dữ

liệu khí tượng đo trực tiếp tại các trạm khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình và Sơn La.

Đề xuất được quy trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước kết hợp

mô SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley – Taylor với hệ

số tuyến tính a, b xác định bằng thực nghiệm phù hợp với trang thiết bị, công nghệ

và trình độ khoa học tại Việt Nam.

Đầy đủ cơ sở khoa học trong việc xây dựng chương trình ước tính, giám sát

lượng bốc thoát hơi nước kết hợp giữa mô hình SEBAL và mô hình Priestley – Taylor

với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 trên nền Google Earth Engine.

Chương 3. KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM VÀ THẢO LUẬN

Nội dung chương 3 trình bày khái quát về điều kiện tự nhiên, hiện trạng đất

đai, bề mặt lớp phủ, dữ liệu về khí tượng, ảnh vệ tinh tại tỉnh Hòa Bình phục vụ nghiên

cứu. Thực nghiệm xác định hệ số tuyến tính của mô hình Priestley-Taylor từ chuỗi

dữ liệu khí tượng đo trực tiếp tại các trạm khí tượng Hòa Bình, Sơn La. Thực nghiệm

ước tính và xây dựng chương trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước thực

tế bề mặt lớp phủ tại tỉnh Hòa Bình sử dụng kết hợp mô hình SEBAL với dữ liệu ảnh

vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley-Taylor với hệ số a, b xác định từ thực nghiệm

tại các thời điểm ngày 01/7/2015 ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021.

3.1. Điều kiện tự nhiên của tỉnh Hòa Bình

3.1.1. Vị trí địa lý

Hòa Bình là tỉnh miền núi thuộc vùng Tây Bắc Việt Nam vị trí địa lý của tỉnh

nằm trong khoảng 20°19' - 21°08' vĩ độ Bắc, 104°40' - 105°48' kinh độ Đông tiếp

giáp với vùng đồng bằng sông Hồng. Thành phố Hòa Bình là trung tâm kinh tế, chính

trị - xã hội của tỉnh cách Hà Nội 73 km về phía Tây Bắc, trên trục Quốc lộ 6 Hà Nội

– Hòa Bình - Sơn La. Diện tích tự nhiên toàn tỉnh là 4.590,62 km², chiếm 1,41% tổng

diện tích tự nhiên của Việt Nam (Cục Thống kê tỉnh Hòa Bình 2019). Phía Bắc giáp

với tỉnh Phú Thọ, phía Nam giáp tỉnh Thanh Hóa, phía Đông giáp tỉnh Hà Nam, tỉnh

Ninh Bình và thành phố Hà Nội, phía Tây giáp với các tỉnh Sơn La. Toàn tỉnh có 10

đơn vị hành chính (1 thành phố, 9 huyện).

Hình 3.1. Vị trí địa lý của tỉnh Hòa Bình

3.1.2. Địa hình, địa mạo

Địa hình Hoà Bình là núi cao trung bình, núi thấp bị chia cắt phức tạp, độ dốc

lớn và kéo dài theo hướng Tây Bắc - Đông Nam, chia thành 2 vùng rõ rệt: Vùng núi

cao trung bình phía Tây Bắc có độ cao trung bình 600 – 700 m, nơi cao nhất là đỉnh

Phu Canh (Đà Bắc) 1.373 m tiếp đến là đỉnh núi Dục Nhan (huyện Đà Bắc) cao

1.320m, đỉnh núi Psi Lung (huyện Mai Châu) cao 1.287m. Độ dốc trung bình từ 20 - 350, có nơi trên 400, địa hình khá hiểm trở, chia cắt mạnh, đi lại khó khăn, diện tích

vùng núi cao khoảng 212.740 ha, chiếm 46% diện tích toàn tỉnh. Vùng núi thấp, đồi

(phía Đông Nam) có diện tích 246.895 ha, chiếm 54% diện tích toàn tỉnh, với các dải núi thấp, ít bị chia cắt, độ dốc trung bình 10 - 250, độ cao trung bình 100 - 200m, địa

hình ít hiểm trở hơn so với vùng núi cao trung bình. Xen kẽ địa hình vùng núi còn có

các trũng thấp giữa núi, các thung lũng nhỏ hẹp kéo dài dọc theo các sông suối lớn.

3.1.3. Điều kiện khí hậu

Khu vực tỉnh Hòa Bình nằm ở chí tuyến Bắc trong vành đai nhiệt đới Bắc bán

cầu, nên khí hậu của tỉnh chủ yếu là nhiệt đới gió mùa. Trong năm có hai mùa rõ rệt,

mùa nóng ẩm (mưa nhiều) từ cuối tháng 4 đến cuối tháng 10 và mùa lạnh khô (mưa

ít) từ tháng 11 đến cuối tháng 3 năm sau.

Bảng 3.1. Độ ẩm trung bình của các tháng trong năm

Độ ẩm trung bình theo tháng (%)

Năm

T1

T2

T3

T4

T5

T6

T7

T8

T9

T10 T11 T12

2016

2017

2018

2019

2020

Trung bình 94,2 90,0 92,4 91,2 92,6 89,0 91,6 95,0 94,8 95,0 93,0 92,4

(Nguồn: Đài Khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình 2021)

Độ ẩm trung bình theo các tháng dao động từ 89,0 % đến 95,0 %. Các tháng

có độ ẩm trung bình thấp là tháng 2, tháng 12. Các tháng có độ ẩm trung bình cao là

tháng 8, tháng 10.

Hòa Bình là tỉnh có khí hậu thuộc vùng Tây Bắc Việt Nam nên lượng mưa

trung bình năm tương đối lớn và tập trung chủ yếu trong các tháng mùa mưa, lượng

mưa bình quân đạt gần 2000 mm/năm.

Bảng 3.2. Lượng mưa trung bình của các tháng trong năm

Lượng mưa trung bình tháng trong các năm (mm)

Năm

T1

T2

T3

T4

T5

T6

T7

T8

T9

T10

T11

T12

94,6

1,8

23,1

181,7

264,5

71,2

280,6

375,8

83,8

41,0

18,4

1,7

2016

65,9

4,9

23,7

94,4

148,1

92,3

485,6

393,7

186,3

489,6

3,6

42,9

2017

8,9

2,7

27,3

86,7

372,1

227,1

1147,7

527,7

96,6

192,8

37,1

75,7

2018

14,8

8,7

10,0

62,7

325,3

152,6

162,6

447,6

84,3

193,8

39,2

2,7

2019

81,5

5,0

125,9

118,0

192,2

98,2

220,0

544,0

357,1

355,5

44,6

1,8

53,1

4,6

42,0

108,7

260,4

128,3

459,3

457,8

161,6

254,5

28,6

25,0

2020 Trung bình

(Nguồn: Đài Khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình 2021)

Qua bảng số liệu lượng mưa trung bình theo các tháng của tỉnh Hòa Bình trong

giai đoạn 2016 – 2020 ta thấy lượng mưa không đồng đều giữa các tháng trong năm,

lượng mưa tập trung vào các tháng tháng 4 đến tháng 10 lượng mưa lớn nhất là tháng

7, tháng 8 gần 460 mm/tháng. Các tháng mùa khô từ tháng 11 năm trước đến tháng 3

năm sau lượng mưa rất ít, cá biệt tháng 2 lượng mưa chỉ gần 5,0 mm/tháng.

Tuy có sự khác nhau về khí hậu ở các khu vực trong tỉnh, song nhìn chung khí

hậu ở Hòa Bình có nền nhiệt cao nhiệt độ trung bình năm 25,10C.

Bảng 3.3. Nhiệt độ trung bình của các tháng trong năm

Nhiệt độ trung bình theo tháng (0C)

Năm

T1

T2

T3

T4

T5

T6

T7

T8

T9

T10

T11

T12

17,4 16,3 20,6 26,0 28,3 30,7 29,8 28,9 28,1 26,6

22,3

20,0

2016

19,2 19,6 22,3 25,5 27,6 29,9 28,5 28,6 28,4 24,8

21,8

17,0

2017

18,4 17,4 22,9 24,4 28,6 29,7 29,1 28,4 28,2 25,3

23,0

19,3

2018

18,0 22,5 22,7 27,6 27,3 30,5 30,4 28,9 27,6 25,2

22,1

18,2

2019

19,5 19,7 23,3 22,3 29,3 30,9 30,5 28,5 28,3 23,7

22,7

17,9

2020

Trung bình 18,5 19,1 22,4 25,2 28,2 30,4 29,7 28,7 28,1 25,1

22,4

18,5

(Nguồn: Đài Khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình 2021)

Qua bảng nhiệt độ trung bình theo các tháng giai đoạn 2016 - 2020 cho thấy

nhiệt độ trung bình các tháng giao động từ 18,5 đến 30,4 0C. Các tháng có nhiệt độ

cao nhất trong năm là tháng 6 và tháng 7 nhiệt độ trung bình trên 300C. Các tháng có

nhiệt độ thấp là tháng 1 và tháng 12 nhiệt độ trung bình khoảng 18,50C.

Tổng số giờ nắng theo các tháng trong năm tại tỉnh Hòa Bình giai đoạn 2016

– 2020 trung bình khoảng 48 giờ/tháng. Cụ thể số giờ nắng theo các tháng trong năm

được thể hiện qua bảng sau:

Bảng 3.4. Tổng số giờ nắng thực trung bình của các tháng trong năm

Giờ nắng thực trung bình theo tháng (giờ)

Năm

T1

T2

T3

T4

T5

T6

T7

T8

T9

T10

T11

T12

50,1 48,4 29,2 31,0 67,6 86,8 51,2 73,5 29,3 62,1

29,0

68,2

2016

16,2 25,0 17,4 55,6 66,2 85,4 33,1 52,7 47,3 36,9

37,1

25,6

2017

1,5

20,2 64,3 46,3 66,6 77,8 86,4 48,4 58,6 87,4

57,6

45,3

2018

2,2

60,2 29,6 39,5

8,8

68,1 62,7 49,9 53,5 56,4

52,9

28,4

2019

35,8

2,4

26,4 37,1 74,3 87,8 66,2 35,3 72,5 41,9

16,6

28,7

2020

Trung bình 21,2 31,2 33,4 41,9 56,7 81,2 59,9 52,0 52,2 56,9

38,6

39,2

(Nguồn: Đài Khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình 2021)

Qua bảng số giờ nắng thống kê theo các tháng của năm ta thấy số giờ nắng thực

các tháng giao động từ 21,2 đến 81,2 giờ. Số giờ nắng cao nhất trong năm tập trung vào

các tháng 5, tháng 6, tháng 7 cá biệt tháng 6 có số giờ nắng cao nhất trong năm. Các

tháng có số giờ nắng thấp là tháng 1, tháng 2, tháng 3 bình quân chỉ dưới 30 giờ/tháng.

Nhìn chung, đặc điểm khí hậu của Hòa Bình do địa hình chia cắt mạnh, chênh

cao địa hình lớn, nhiều tiểu vùng khí hậu, trạng thái nóng ẩm, mưa nhiều theo mùa,

phù hợp phát triển đa dạng về nông nghiệp, đặc biệt là phát triển lâm nghiệp, cho

phép gieo trồng nhiều vụ trong năm và đảm bảo năng suất cao với các cây trồng,

nhiệt đới, á nhiệt đới; ở khu vực núi cao có thể phát triển cây trồng có nguồn gốc

ôn đới. Tuy nhiên, do địa hình và khí hậu vùng cao nên cần phải lựa chọn cây

trồng, vật nuôi phù hợp với điều kiện thời tiết của từng vùng để khai thác có hiệu

quả trong sản xuất nông nghiệp.

3.1.4. Thủy văn

Chế độ thủy văn của tỉnh ảnh hưởng bởi hệ thống sông, suối, hồ đập trên địa

bàn. Hệ thống sông ngòi trên địa bàn tỉnh phân bố tương đối dày và đồng đều ở các

huyện. Sông Ðà là sông lớn nhất chảy qua tỉnh có lưu vực 15.000 km2 trải dài qua các

huyện Mai Châu, Ðà Bắc, Tân Lạc, Cao Phong, thành phố Hòa Bình với tổng chiều

dài là 151 km. Hồ sông Ðà có dung tích 9,5 tỷ m3 nước nối liền với tỉnh Sơn La, phần

hạ lưu chảy qua Phú Thọ, Hà Nội tiếp nối với hệ thống sông Hồng, được điều tiết

nước bởi hồ sông Đà. Ngoài ra, còn có các sông khác chảy trên địa bàn tỉnh như sông

Bưởi bắt nguồn từ xã Phú Cường, huyện Tân Lạc, dài 55 km; sông Bôi bắt nguồn từ

xã Thượng Tiến, huyện Kim Bôi, chảy trên địa bàn tỉnh dài 60 km; sông Bùi bắt

nguồn từ xã Lâm Sơn huyện Lương Sơn, dài 32 km; sông Lạng bắt nguồn từ xã Bảo

Hiệu huyện Yên Thuỷ, dài 30 km. Ngoài hồ Hòa Bình, trên địa bàn tỉnh còn có hồ

Đồng Chanh, hồ Re,... đảm bảo tích trữ nước phục vụ cho sản xuất và sinh hoạt của

nhân dân (UBND tỉnh Hòa Bình 2019; Cục Thống kê tỉnh Hòa Bình 2019). Tuy nhiên

diện tích tự nhiên tỉnh Hòa Bình với diện tích mặt nước lớn, là đối tượng bốc thoát

hơi nước mạnh, cần có những nghiên cứu cụ thể ước tính, giám sát bốc thoát hơi nước

từ bề mặt nước.

3.1.5. Thực trạng về cơ cấu tài nguyên đất tỉnh Hòa Bình

Theo số liệu thống kê của UBND tỉnh Hòa Bình năm 2019 diện tích tự nhiên

toàn tỉnh là 459.062 ha; trong đó: Nhóm đất nông nghiệp 387.116 ha, chiếm 84,33%

diện tích tự nhiên; Nhóm đất phi nông nghiệp 52.904 ha, chiếm 11,52% diện tích tự

nhiên và Nhóm đất chưa sử dụng 19.042 ha, chiếm 4,15% diện tích tự nhiên.

BIỂU ĐỒ CƠ CẤU LOẠI ĐẤT TỈNH HÒA BÌNH NĂM 2019

Đất chưa sử dụng 4,15%

Đất phi nông nghiệp 11,52%

Đất nông nghiệp 84,33%

Biểu đồ 3.1: Cơ cấu các loại đất tỉnh Hòa Bình năm 2019

Trên địa bàn tỉnh Hòa Bình, tỷ lệ diện tích đất nông nghiệp vẫn chiếm tỷ trọng

lớn 84,33% tổng diện tích tự nhiên, trong khi diện tích đất phi nông nghiệp chiếm

một tỷ lệ nhỏ 11,52% tổng diện tích tự nhiên. Diện tích đất chưa sử dụng còn nhiều,

trong đó có đến 10.123 ha chiếm 53,16% tổng diện tích đất chưa sử dụng là đất núi

đá không có rừng cây, rất khó hoặc không có khả năng cải tạo để đưa vào sử dụng

cho các mục đích lâm nghiệp cũng như các mục đích khác. Chỉ có 1.948 ha đất bằng

chưa sử dụng (chiếm 10.23% tổng diện tích đất chưa sử dụng) và 6971 ha đất đồi núi

chưa sử dụng (chiếm 36.61% tổng diện tích đất chưa sử dụng) là có khả năng cải tạo,

đưa một phần diện tích vào sản xuất lâm nghiệp và các mục đích khác (UBND tỉnh

Hòa Bình, 2019). Tuy nhiên, để khai thác được tiềm năng đất đai thì tỉnh Hòa Bình

cần có các chính sách thích hợp, thu hút người dân và các đối tượng khác, thu hút các

nguồn lực từ bên trong và bên ngoài vào công tác khai hoang, trồng rừng cải tạo đất.

3.1.6. Tài nguyên nước

Theo thống kê của Cục Thống kê tỉnh Hòa Bình 2019, nguồn nước mặt trên

địa bàn tỉnh tương đối ổn định và dồi dào đảm bảo cung cấp đủ cho sản xuất và sinh

hoạt. Hòa Bình có mạng lưới sông, suối tương đối nhiều và phân bố khá đều trên địa

bàn tỉnh. Trong đó có khoảng 50% sông suối có lưu lượng thường xuyên trên 3 m3/s;

tổng lượng dòng chảy của hệ thống sông suối đạt khoảng 5 tỷ m3 nước. Các sông lớn

có lưu lượng dòng chảy khá gồm: sông Đà, sông Bôi, sông Bùi, sông Bưởi và sông

Lạng. Bên cạnh đó, trên địa bàn tỉnh còn có trên 500 hồ chứa thủy lợi và hệ thống ao,

đầm. Hồ sông Đà có diện tích khoảng 8.000 ha với dung tích khoảng 9,5 tỷ m3, ngoài

nhiệm vụ cung cấp nước cho nhà máy thuỷ điện Hoà Bình, hồ sông Đà còn có nhiệm

vụ điều tiết cung cấp nước cho vùng đồng bằng sông Hồng. Ngoài ra còn có các đầm,

hồ Đồng Chanh (huyện Lương Sơn), diện tích 45 ha và hồ Re (huyện Lạc Sơn) diện

tích 15 ha. Bên cạnh đó, nguồn nước ngầm trên địa bàn tỉnh khá dồi dào, nhưng phân

bố không đồng đều, tập trung nhiều ở các lưu vực sông và vùng ven hồ. Nhìn chung

chất lượng nước ngầm ở Hòa Bình phần lớn là nước ngọt, mềm, chưa bị ô nhiễm, có

khả năng khai thác phục vụ sản xuất và đời sống, đặc biệt là việc khai thác nguồn

nước ngầm để cấp nước sinh hoạt cho cư dân của tỉnh. Tuy nhiên, trong quá trình sử

dụng cần tiết kiệm nước, có các giải pháp khai thác hợp lý và phù hợp với điều kiện

của nguồn nước ở từng khu vực.

3.1.7. Tài nguyên rừng

Theo UBND tỉnh Hòa Bình 2019 tính đến hết ngày 31/12/2018 tổng diện tích

đất rừng tỉnh Hoà Bình là 296.288 ha (chiếm 64,54% tổng diện tích tự nhiên), trong

đó: Diện tích đất rừng sản xuất là 153.392 ha (chiếm 33,41% tổng diện tích tự nhiên);

Diện tích đất rừng phòng hộ là 114.360 ha (chiếm 24,91% tổng diện tích tự nhiên);

Diện tích đất rừng đặc dụng là 28.536 ha (chiếm 6,22% tổng diện tích tự nhiên). Toàn

bộ diện tích đất rừng trên địa bàn tỉnh đã được giao cho các đối tượng quản lý, sử

dụng gồm: các hộ gia đình, cá nhân, UBND các xã, cộng đồng dân cư, các ban quản

lý rừng phòng hộ, các công ty trách nhiệm hữu hạn một thành viên lâm nghiệp, các

doanh nghiệp, tổ chức kinh tế ngoài quốc doanh, các đơn vị lực lượng vũ trang và các

tổ chức khác.

Hệ thực vật rừng khá phong phú với thảm thực vật rừng thường xanh nhiệt đới

và á nhiệt đới. Trên địa bàn tỉnh Hoà Bình có các khu bảo tồn thiên nhiên, vườn quốc

gia, bao gồm: Khu Bảo tồn thiên nhiên Hang Kia - Pà Cò, Khu Bảo tồn thiên nhiên

Thượng Tiến, Khu Bảo tồn thiên nhiên Pù Luông (chung với tỉnh Thanh Hoá), Khu

Bảo tồn thiên nhiên Phu Canh, Khu Bảo tồn thiên nhiên Ngọc Sơn, Vườn Quốc gia

Cúc Phương (chung với tỉnh Ninh Bình và tỉnh Thanh Hoá), Vườn Quốc gia Ba Vì

(chung với thành phố Hà Nội) và khu bảo tồn đất ngập nước lòng hồ Hoà Bình. Đây

là các khu vực có sự đa dạng sinh học cao, có giá trị đối với phát triển du lịch. Tuy

nhiên, trữ lượng rừng nhìn chung còn thấp. Độ che phủ rừng của tỉnh Hòa Bình ở

mức trung bình so với các địa phương khác. Theo thống kê của UBND tỉnh Hòa Bình

2019, độ che phủ rừng của tỉnh Hòa Bình là 51,2%, trong đó có một số huyện có độ

che phủ cao như huyện Mai Châu 68,8%, huyện Đà Bắc 63,9%, huyện Lạc Sơn

53,6%, nhưng cũng có những huyện có độ che phủ đạt thấp như thành phố Hòa Bình

39,2%, huyện Yên Thủy 38,2% cá biệt huyện Lương Sơn chỉ đạt 32,1%.

3.2. Dữ liệu phục vụ nghiên cứu

Để phục vụ cho công việc nghiên cứu ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi

nước tữ dữ liệu ảnh vệ tinh tại tỉnh Hòa Bình thuộc vùng Tây Bắc Việt Nam. Nghiên

cứu sinh đã thu thập các dữ liệu phục vụ nghiên cứu như sau:

3.2.1. Dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình số độ cao DEM (SRTM)

Dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 chụp các ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và

ngày 18/8/2021, mô hình số độ cao SRTM độ phân giải 30m được tài từ

https://earthexplorer.usgs.gov/ (Cục địa chất Hoa Kỳ (USGS) 2013) với các thông số

kỹ thuật trong bảng 3.5. Ảnh Landsat 8 và DEM sử dụng hệ tọa độ WGS-84, múi

chiếu 6o và được cắt theo ranh giới hành chính tỉnh Hòa Bình.

Bảng 3.5. Thông số của ảnh vệ tinh chụp các ngày 01/7/2015, 04/6/2017, 18/8/2021

Thông số ảnh vệ tinh Landsat 8

LC81270462015182LGN01 03:23:12, 2015/07/01 OLI_TIRS L1GT

Số hiệu ảnh Thời gian chụp Sensor Mức xử lý Tổ hợp màu giả RGB

tương ứng

Độ phân giải

Định dạng Phép chiếu bản đồ

15m/30m/100m ảnh Đen trắng/Đa phổ/Nhiệt GEOTIFF UTM

Ảnh vệ tinh Landsat 8 chụp ngày 01/7/2015 được cắt theo ranh giới hành chính tỉnh Hòa Bình

Hệ tọa độ

WGS-84

Số hiệu ảnh

LC81270462017155LGN00

Thời gian chụp

03:23:26, 2017/06/04

OLI_TIRS L1GT

Sensor Mức xử lý Tổ hợp màu giả RGB

tương ứng

Độ phân giải

15m/30m/100m ảnh Đen trắng/Đa phổ/Nhiệt

Định dạng

GEOTIFF

Phép chiếu bản đồ

UTM

Ảnh vệ tinh Landsat 8 chụp ngày 04/6/2017 được cắt theo ranh giới hành chính tỉnh Hòa Bình

Hệ tọa độ

WGS-84

Số hiệu ảnh

LC81270462021230LGN00

Thời gian chụp

03:23:58, 2021/08/18

OLI_TIRS L1GT

Sensor Mức xử lý Tổ hợp màu giả RGB

15m/30m/100m

tương ứng

Độ phân giải

ảnh Đen trắng/Đa phổ/Nhiệt

Định dạng

GEOTIFF

Phép chiếu bản đồ

UTM

Ảnh vệ tinh Landsat 8 chụp ngày 18/8/2021 được cắt theo ranh giới hành chính tỉnh Hòa Bình

Hệ tọa độ

WGS-84

và DEM (SRTM)

Thông số mô hình số độ cao DEM (SRTM)

Độ phân giải

30m

Định dạng

TIFF

Phép chiếu bản đồ

UTM

Hệ tọa độ

WGS-84

Mô hình số độ cao DEM được cắt theo ranh giới hành chính tỉnh Hòa

Bình

3.2.2. Dữ liệu khí tượng

Dữ liệu khí tượng phục vụ công tác tính toán, kiểm tra như (Tọa độ, Độ cao,

Nhiệt độ, Độ ẩm, Số giờ nắng thực, Tốc độ gió, Lượng mưa, Lượng bốc thoát hơi

nước thực tế) tại 08 trạm quan trắc khí tượng thủy văn Hòa Bình và 03 trạm khí tượng

Sơn La do Đài Khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình cung cấp như sau:

Tọa độ các trạm quan trắc khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình, Sơn La phục vụ

nghiên cứu được thể hiện trong bảng sau:

Bảng 3.6. Tọa độ các trạm quan trắc khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình, Sơn La (hệ

WGS-84, múi chiếu 60)

TT

Tên trạm

Độ cao (m)

Kinh độ (độ)

Vĩ độ (độ)

1 Khí tượng Hòa Bình

105,3333

20,8167

22,7

2 Khí tượng Mai Châu

105,0500

20,6500

165,5

3 Khí tượng Kim Bôi

105,5333

20,0667

61,1

4 Khí tượng Chi Nê

105,7833

20,4833

11,3

5 Khí tượng Lạc Sơn

105,4500

20,4500

41,2

Thủy văn Hòa bình

105,3333

20,8167

22,6

Thủy văn Hưng Thi

105,6667

20,5167

20,1

Thủy văn Lâm Sơn

105,4833

20,8833

25,4

9 Khí tượng Bắc Yên

104,6833

21,3833

642,9

10 Khí tượng Phù Yên

104,6308

21,4333

169,0

11 Khí tượng Mộc Châu

104,6812

20,8301

971,9

Sơ đồ vị trí 08 trạm quan trắc khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình và 03 trạm khí

tượng tỉnh Sơn La được thể hiện như trong hình sau:

Hình 3.2. Vị trí các trạm khí tượng, thủy văn thuộc Đài khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình,

Sơn La

Tổng số trạm quan trắc khí tượng, thủy văn thu thập dữ liệu phục vụ nghiên cứu

gồm 11 trạm. Trong đó 08 trạm thuộc Đài khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình quản lý

và 03 trạm do Đài khí tượng thủy văn tỉnh Sơn La quản lý. Các trạm được phân bố

khá đều theo các đơn vị hành chính trong khu vực nghiên cứa, cụ thể thành phố Hòa

Bình 02 trạm, huyện Lạc Thủy 01 trạm, huyện Yên Thủy 01 trạm, huyện Lạc Sơn 01

trạm, huyện Kim Bôi 01 trạm, huyện Mai Châu 01 trạm, huyện Lương Sơn 01 trạm,

huyện Bắc Yên 01 trạm, huyện Phù Yên 01 trạm và huyện Mộc Châu 01 trạm.

Dữ liệu khí tượng đo trực tiếp tại các trạm ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và

ngày 18/8/2021 tại 08 trạm khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình và 03 trạm khí tượng

tỉnh Sơn La phục vụ xác định hệ số a, b của mô hình Priestley-Taylor và kiểm chứng

kết quả ước tính lượng bốc thoát hơi nước từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 được thể

hiện trong các bảng sau:

Bảng 3.7. Dữ liệu khí tượng tại các trạm quan trắc khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình, Sơn La ngày 01/7/2015

Gió mạnh nhất (m/s)

Nhiệt độ (0C)

Tên trạm quan trắc

T

T T

T (max)

Độ ẩm trung bình (%)

Hướng gió

Tốc độ gió

(min)

Bốc hơi nước thực tế (mm)

Tổng giờ nắng (giờ)

11,9

40,1

30,2

7,1

1 Khí tượng Hòa Bình

10,4

38,5

25,1

5,7

2 Khí tượng Mai Châu

Tây Nam Đông Nam

10,5

38,5

27,4

5,5

3 Khí tượng Kim Bôi

Tây Nam

11,2

40,1

30,1

7,2

4 Khí tượng Chi Nê

Tây

10,2

38,3

26,5

5,0

5 Khí tượng Lạc Sơn

Tây

11,5

39,8

30,0

7,2

6 Thủy văn Hòa Bình

Tây Nam

10,9

39,7

30,2

7,0

7 Thủy văn Hưng Thi

Tây

11,6

39,9

30,1

6,8

8 Thủy văn Lâm Sơn

Tây Nam

11,4

30,0

26,4

7,2

Khí tượng Bắc Yên

Tây Nam

10,8

38,4

29,3

6,8

10 Khí tượng Phù Yên

Tây

12,6

31,4

22,7

7,9

11 Khí tượng Mộc Châu

Tây Nam

(Nguồn: Đài khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình)

Bảng 3.8. Dữ liệu khí tượng tại các trạm quan trắc khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình, Sơn La ngày 04/6/2017

Gió mạnh nhất (m/s)

Nhiệt độ (0C)

Tên trạm quan trắc

T T

Hướng gió

Tốc độ gió

T (max) T (min)

Bốc hơi nước thực tế (mm)

Độ ẩm trung bình (%)

Tổng giờ nắng (giờ)

12,1

41,0

31,0

9,6

Khí tượng Hòa Bình

Tây Nam

10,0

40,0

25,3

5,7

Khí tượng Mai Châu

Tây Bắc

10,6

40,9

27,5

7,0

Khí tượng Kim Bôi

Tây Bắc

29,6

11,6

40,3

7,8

Khí tượng Chi Nê

Tây Bắc

9,3

40,1

27,2

4,6

Khí tượng Lạc Sơn

Tây Bắc

12,0

40,8

30,7

9,5

Thủy văn Hòa Bình

Tây Nam

11,4

40,5

30,0

8,0

Thủy văn Hưng Thi

Tây Bắc

12,3

40,9

30,5

9,2

Thủy văn Lâm Sơn

Tây Nam

Tây

11,2

34,4

26,6

7,1

Khí tượng Bắc Yên

Tây Nam

11,5

37,7

31,6

7,4

10 Khí tượng Phù Yên

Tây

12,1

33,0

24,7

7,3

11 Khí tượng Mộc Châu

(Nguồn: Đài khí tượng thủy văn Hòa Bình)

Bảng 3.9. Dữ liệu khí tượng tại các trạm quan trắc khí tượng thủy văn tỉnh Hòa

Bình, Sơn La ngày 18/8/2021

Nhiệt độ (oC)

Gió mạnh nhất (m/s)

TT

Tên trạm quan trắc

Tổng giờ nắng (giờ)

Bốc hơi nước thực tế (mm)

Độ ẩm trung bình (%)

Hướng

T (min)

Tốc độ gió

T (max)

Khí tượng Hòa Bình

Bắc

1

10,2

37,2

24,6

7,0

Khí tượng Mai Châu

Tây Bắc

2

7,5

36,9

24,9

5,9

Khí tượng Kim Bôi

Tây Bắc

3

9,9

35,8

24,9

6,2

Khí tượng Chi Nê

Tây Bắc

4

9,8

36,0

23,0

6,7

Khí tượng Lạc Sơn

Đông

5

9,3

36,2

22,5

5,8

Thủy văn Hòa bình

Đông Bắc

6

10,0

37,0

24,5

6,8

Thủy văn Hưng Thi

Bắc

7

9,6

35,9

23,7

7,1

Thủy văn Lâm Sơn

Bắc

8

9,9

36,4

24,2

6,2

Tây

10,3

32,1

26,3

6,5

Khí tượng Bắc Yên

9

Nam

7,0

11,4

35,5

27,9

10 Khí tượng Phù Yên

6,4

9,6

28,7

23,5

11 Khí tượng Mộc Châu Tây Nam

(Nguồn: Đài khí tượng thủy văn Hòa Bình)

Dữ liệu khí tượng đo trực tiếp tại các trạm ngày 15/6/2016, ngày 25/7/2018,

ngày 09/7/2019 và ngày 07/7/2020 tại 08 trạm khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình và

03 trạm khí tượng tại tỉnh Sơn La chỉ phục vụ xác định hệ số a, b của mô hình

Priestley-Taylor được thể hiện trong phụ lục 01.

3.3. Thực nghiệm xác định hệ số a, b của mô hình Priestley – Taylor với điều

kiện địa hình, khí hậu khu vực Tây Bắc Việt Nam từ dữ liệu quan trắc khí tượng,

thủy văn tại tỉnh Hòa Bình

Để xác định hệ số a, b của mô Priestley - Taylor phù hợp với điều kiện địa

hình, khí hậu khu vực Tây Bắc Việt Nam, nghiên cứu sinh đã sử dụng dữ liệu khí

tượng đo trực tiếp tại 08/11 trạm khí tượng, thủy văn gồm 06 trạm khí tượng, thủy

văn tại tỉnh Hòa Bình (Khí tượng Hòa Bình, Khí tượng Mai Châu, Khí tượng Kim

Bôi, Khí tượng Chi Nê, Khí tượng Lạc Sơn, Thủy văn Hòa Bình) và 02 trạm khí

tượng Sơn La (Khí tượng Phù Yên, Khí tượng Mộc Châu) để tính toán xác định hệ

số a,b của mô hình Priestley - Taylor và 03/11 trạm gồm (Thủy văn Hưng Thi, Thủy

văn Lâm Sơn, Khí tượng Bắc Yên) để kiểm tra kết quả tính, tại các thời điểm ngày

01/7/2015, ngày 15/6/2016, ngày 04/6/2017, ngày 25/7/2018, ngày 09/7/2019, ngày

07/7/2020 và ngày 18/8/2021. Các giá trị: Năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày

(Rnd), nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước (λ), Hằng số Psychrometric (γ), độ

dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa (Δ) được tính trực tiếp theo mô hình FAO

56. Sau đó, thay các giá trị Rnd, λ, γ, Δ, lượng bốc thoát hơi nước thực tế đo tại 8 trạm

quan trắc khí tượng thủy văn tại Hòa Bình và Sơn La vào công thức (2.40). Giải bài

toán theo nguyên lý số bình phương nhỏ nhất để xác định giá trị a, b cho từng thời

điểm các ngày 01/7/2015, 15/6/2016, 04/6/2017, 25/7/2018, 09/7/2019, 07/7/2020 và

ngày 18/8/2021. Giá trị a, b được coi là phù hợp với điều kiện địa hình, khí hậu khu

vực Tây Bắc Việt Nam là giá trị a, b trung bình tại các ngày 01/7/2015, 15/6/2016,

04/6/2017, 25/7/2018, 09/7/2019, 07/7/2020 và ngày 18/8/2021. Giá trị a, b được

kiểm chứng kết quả tại 3 trạm khí tượng thủy văn (Thủy văn Hưng Thi, Thủy văn

Lâm Sơn, Khí tượng Bắc Yên)

3.3.1 Kết quả tính giá trị năng lượng bức xạ ròng Rnd từ dữ liệu khí tượng, thủy

văn đo trực tiếp tại các trạm khí tượng thủy văn Hòa Bình theo mô hình FAO 56

Sử dụng các công thức tính của mô hình FAO 56 và dữ liệu tại các trạm khí

tượng thủy văn (Nhiệt độ, Độ ẩm, Giờ nắng thực, Vận tốc gió) của từng thời điểm

các ngày 01/7/2015, 15/6/2016, 04/6/2017, 25/7/2018, 09/7/2019, 07/7/2020 và ngày

18/8/2021 để tính năng lượng bức xạ ròng trung bình cho các ngày tương ứng. Giá trị

Rnd được tính qua các bước trung gian (được thể hiện trong phụ lục 02) kết quả tính

được thể hiện trong các bảng sau:

Bảng 3.10. Kết quả tính năng lượng bức xạ ròng trung bình từ dữ liệu khí tượng

theo mô hình FAO 56

Kết quả tính giá trị năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày (MJ/m2/ngày)

Tên trạm

1/7/2015

15/6/2016

4/6/2017

25/7/2018

9/7/2019

7/7/2020

18/8/2021

17,780

17,507

17,552

9,870

11,049

16,761

16,626

16,791

15,693

16,220

7,842

10,483

14,766

14,189

16,699

15,411

16,982

10,962

10,328

16,216

16,407

17,213

15,720

18,659

11,101

10,033

15,573

15,958

16,775

16,192

16,012

10,199

9,363

16,001

15,621

17,622

17,260

17,606

10,053

11,020

16,658

16,459

16,890

16,663

17,677

12,153

10,127

16,248

17,497

17,724

16,527

17,259

10,070

8,167

15,607

15,227

Khí tượng Hòa Bình Khí tượng Mai Châu Khí tượng Kim Bôi Khí tượng Chi Nê Khí tượng Lạc Sơn Thủy văn HòaBình Khí tượng Phù Yên Khí tượng Mộc Châu

Kết quả tính bảng 3.10 cho thấy năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày tại

các thời điểm dao động từ 7,842 MJ/m2/ngày tại trạm Khí tượng Mai Châu ngày

25/7/2018 đến 18,659 MJ/m2/ngày tại trạm Khí tượng Chi Nê. Kết quả tính cho thấy

tại thời điểm ngày 25/7/2018 và ngày 09/7/2019 giá trị năng lượng bức xạ ròng có xu

hướng thấp hơn do thực tế tại thời điểm các ngày này có mưa, số giờ nắng thấp. Ngày

01/7/2015 và ngày 04/6/2017 có giá trị năng lượng bức xạ ròng cao hơn, do số giờ

nắng trung bình ngày cao. Kết quả tính cho thấy giá trị năng lượng bức xạ ròng tại

các vị trí khác nhau trong cùng một thời điểm hay các thời điểm khác nhau tại cùng

một vị trí đều có sự biến thiên khác nhau phụ thuộc vào dữ liệu khí tượng đo trực tiếp

tại các thời điểm đó.

3.3.2 Kết quả tính giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước (λ), hằng số

Psychrometric (γ), độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa (Δ) từ dữ liệu khí tượng

thủy văn đo trực tiếp tại các trạm khí tượng thủy văn Hòa Bình theo mô hình FAO 56

3.3.2.1. Giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước (λ)

Sử dụng các công thức tính theo mô hình FAO 56 và dữ liệu tại các trạm khí

tượng thủy văn (Nhiệt độ, Độ cao) của từng thời điểm ngày 01/7/2015, ngày

15/6/2016, ngày 04/6/2017, ngày 25/7/2018, ngày 09/7/2019, ngày 07/7/2020 và

ngày 18/8/2021. Kết quả tính được thể hiện trong bảng sau:

Bảng 3.11. Kết quả tính giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước (λ) theo

mô hình FAO 56

Kết quả tính giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước λ (MJ/kg)

Tên trạm

1/7/2015

15/6/2016

4/6/2017

25/7/2018

9/7/2019

7/7/2020

18/8/2021

2,46647

2,45921

2,45850

2,45951

2,46092

2,46275

2,46452

2,46759

2,46387

2,46246

2,46346

2,46458

2,46287

2,46452

2,46777

2,46281

2,46063

2,46210

2,46311

2,46381

2,46517

2,46210

2,45956

2,45974

2,46600

2,46246

2,46316

2,46618

2,46275

2,46128

2,46181

2,46677

2,46305

2,46316

2,46635

2,45980

2,45880

2,45951

2,46682

2,46057

2,46287

2,46470

2,46104 2,46311

2,46010

2,46653

2,46151

2,46576

2,46358

2,46907

2,46694

2,46806

2,46989

2,47037

2,46682

2,47019

Khí tượng Hòa Bình Khí tượng Mai Châu Khí tượng Kim Bôi Khí tượng Chi Nê Khí tượng Lạc Sơn Thủy văn HòaBình Khí tượng Phù Yên Khí tượng Mộc Châu 3.3.2.2. Kết quả tính giá trị hằng số Psychrometric (γ)

Sử dụng các công thức tính theo mô hình FAO 56 giá trị độ cao từ DEM và giá

trị λ tính được tại thời điểm ngày 01/7/2015, ngày 15/6/2016, ngày 04/6/2017, ngày

25/7/2018, ngày 09/7/2019, ngày 07/7/2020 và ngày 18/8/2021. Kết quả tính giá trị

hằng số Psychrometric được thể hiện trong bảng sau:

Bảng 3.12. Kết quả tính giá trị hằng số Psychrometric (γ) theo mô hình FAO 56

Kết quả tính giá trị hằng số Psychrometric γ (Kpa/0C)

Tên trạm

1/7/2015 15/6/2016 4/6/2017 25/7/2018 9/7/2019

7/7/2020 18/8/2021

0,06690 0,06691 0,06693 0,06671 0,06686 0,06681 0,06676

0,06569 0,06568 0,06571 0,06558 0,06566 0,06570 0,06566

0,06653 0,06651 0,06657 0,06638 0,06650 0,06648 0,06645

0,06699 0,06692 0,06698 0,06681 0,06691 0,06689 0,06681

0,06667 0,06669 0,06671 0,06656 0,06666 0,06666 0,06657

0,06689 0,06690 0,06692 0,06670 0,06687 0,06681 0,06676

0,06572 0,06567 0,06575 0,06558 0,06571 0,06560 0,06566

0,05958 0,05960 0,05963 0,05956 0,05955 0,05963 0,05955

Khí tượng Hòa Bình Khí tượng Mai Châu Khí tượng Kim Bôi Khí tượng Chi Nê Khí tượng Lạc Sơn Thủy văn HòaBình Khí tượng Phù Yên Khí tượng Mộc Châu

3.3.2.3. Tính giá trị độ dốc của đường cong áp suất hơi bão hòa (Δ)

Sử dụng các công thức tính theo mô hình FAO 56 và dữ liệu khí tượng về nhiệt

độ đo trực tiếp tại các trạm khí tượng thủy văn ngày 01/7/2015, ngày 15/6/2016, ngày

04/6/2017, ngày 25/7/2018, ngày 09/7/2019, ngày 07/7/2020 và ngày 18/8/2021. Kết

quả tính giá trị độ dốc của đường cong áp suất hơi bão hòa được thể hiện trong bảng

Bảng 3.13. Kết quả tính giá trị độ dốc của đường cong áp suất hơi bão hòa (Δ)

theo mô hình FAO 56

Tên trạm

Kết quả tính giá trị độ dốc của đường cong áp suất hơi nước bão hòa Δ (Kpa/0C) 1/7/2015 15/6/2016 4/6/2017 25/7/2018

7/7/2020 18/8/2021

9/7/2019

0,31300

0,31676

0,32595

0,23440

0,29544

0,27399

0,25449

0,26605

0,26150

0,27736

0,22345

0,25386

0,27266

0,25449

0,28145

0,27333

0,29903

0,22176

0,27000

0,26215

0,24764

0,31225

0,28145

0,31001

0,23915

0,27736

0,26934

0,23736

0,27399

0,28490

0,29119

0,23148

0,27066

0,26934

0,23558

0,30927

0,31300

0,32210

0,23089

0,29975

0,27266

0,25261

0,29402

0,27000

0,30558

0,23381

0,28838

0,24155

0,26474

0,20969

0,21897

0,22974

0,20231

0,19819

0,23089

0,19972

Khí tượng Hòa Bình Khí tượng Mai Châu Khí tượng Kim Bôi Khí tượng Chi Nê Khí tượng Lạc Sơn Thủy văn HòaBình Khí tượng Phù Yên Khí tượng Mộc Châu

Kết quả tính cho thấy các giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước (λ),

hằng số Psychrometric (γ), độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa (Δ) ngày

01/7/2015, ngày 15/6/2016, ngày 04/6/2017, ngày 25/7/2018, ngày 09/7/2019, ngày

07/7/2020 và ngày 18/8/2021 cho thấy tại các vị trí khác nhau trong cùng một thời

điểm hay các thời điểm khác nhau tại cùng một vị trí đều có sự khác nhau phụ thuộc

vào nhiệt độ trung bình và độ cao của bề mặt lớp phủ.

3.3.3 Kết quả tính hệ số a, b của mô hình Priestley – Taylor với điều kiện địa hình,

khí hậu tỉnh Hòa Bình, Sơn La thuộc vùng Tây Bắc Việt Nam từ dữ liệu quan trắc

khí tượng thủy văn

3.3.3.1. Kết quả xác định hệ số tuyến tính a, b của mô hình Priestley-Taylor

Sau khi tính được các tham số Rnd, λ, γ, Δ từ dữ liệu khí tượng quan trắc tại 6

trạm khí tượng thủy văn Hòa Bình và 2 trạm khí tượng Sơn La, kết hợp với lượng

bốc thoát hơi nước đo được tại thời điểm ngày 01/7/2015, ngày 15/6/2016, ngày

04/6/2017, ngày 25/7/2018, ngày 09/7/2019, ngày 07/7/2020 và ngày 18/8/2021.

Thay các giá trị Rnd, λ, γ, Δ và ETa_Đo vào mô hình Priestley – Taylor, tại mỗi thời

điểm lập được hệ 8 phương trình dạng (2.40) với 2 ẩn số a, b giải bài toán theo nguyên

lý số bình phương nhỏ nhất xác định được hệ số a, b cho các thời điểm ngày

01/7/2015, ngày 15/6/2016, ngày 04/6/2017, ngày 25/7/2018, ngày 09/7/2019, ngày

07/7/2020 và ngày 18/8/2021. Đề xuất hệ số a, b phù hợp với điều kiện địa hình khí

hậu tỉnh Hòa Bình thuộc vùng Tây Bắc Việt Nam là giá trị trung bình của 7 thời điểm

ngày 01/7/2015, ngày 15/6/2016, ngày 04/6/2017, ngày 25/7/2018, ngày 09/7/2019,

ngày 07/7/2020 và ngày 18/8/2021. Kết quả tính toán được thể hiện trong bảng sau:

Bảng 3.14. Kết quả tính hệ số a, b của mô hình Priestley - Taylor phù hợp với điều

kiện địa hình, khí hậu tỉnh Hòa Bình thuộc vùng Tây Bắc Việt Nam

Kết quả tính hệ số a, b của mô hình Priestley - Taylor theo chuỗi thời điểm

01/7/2015

15/6/2016

4/6/2017

25/7/2018

9/7/2019

07/7/2020

18/8/2021

Trung bình

a

b

- 0,087

- 0,118

- 0,081

- 0,171

0,771

0,862

0,123

0,767

0,835

0,782

0,123

0,730

0,029

0,792

- 0,026

0,795

Qua kết quả tính hệ số a, b của mô hình Priestley - Taylor với điều kiện địa

hình, khí hậu tại tỉnh Hòa Bình thuộc vùng Tây Bắc Việt Nam từ dữ liệu khí tượng

đo trực tiếp tại 6 trạm khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình và 2 trạm khí tượng Sơn La

tại thời điểm ngày 01/7/2015, ngày 15/6/2016, ngày 04/6/2017, ngày 25/7/2018, ngày

09/7/2019, ngày 07/7/2020 và ngày 18/8/2021 cho thấy giá trị a của mô hình Priestley

- Taylor tính từ dữ liệu khí tượng thủy văn dao động từ 0,730 tại thời điểm ngày

18/8/2021 đến 0,862 tại thời điểm ngày 04/6/2017. Giá trị b của mô hình dao động từ

-0,171 tại thời điểm ngày 09/7/2019 đến 0,123 tại thời điểm ngày 04/6/2017 và ngày

07/7/2020. Giá trị a, b trung bình tại các thời điểm là a = 0,792 và b = -0,026. Giá trị

a, b trung bình sẽ được sử dụng để ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước trên

địa bàn tỉnh Hòa Bình với các tham số Rnd, λ, γ, Δ được chiết xuất, tính toán từ ảnh

vệ tinh và giá trị độ cao tính từ DEM.

3.3.3.2. Kết quả kiểm chứng xác định hệ số a, b của mô hình Priestley-Taylor

Sử dụng hệ số a, b xác định được từ các thời điểm ngày 01/7/2015, ngày

15/6/2016, ngày 04/6/2017, ngày 25/7/2018, ngày 09/7/2019, ngày 07/7/2020 và

ngày 18/8/2021 để kiểm chứng kết quả tính tại 3 trạm (Thủy văn Hưng Thi, Thủy văn

Lâm Sơn, Khí tượng Bắc Yên). Kết quả kiểm chứng được thể hiện trong bảng sau:

Bảng 3.15. Kết quả kiểm chứng xác định hệ số a, b của mô hình Priestley – Taylor

Tên trạm

01/7/2015 ETa_ ETa_ Ktra Đo

Kết quả kiểm chứng tại các trạm (mm/ngày) 25/7/2018 ETa_ ETa_ Ktra Đo

9/7/2019 ETa_ ETa_ Ktra Đo

4/6/2017 ETa_ ETa_ Ktra Đo

07/7/2020 ETa_ ETa_ Ktra Đo

15/6/2016 ETa_ ETa_ Ktra Đo

18/8/2021 ETa_ ETa_ Ktra Đo

7,0

6,3

8,0

8,3

4,9

4,5

3,5

4,2

7,1

6,5

7,1

6,6

6,8

7,2

6,5

6,3

9,2

8,6

4,8

4,4

5,1

4,4

6,8

6,4

6,2

6,6

Thủy văn Hưng Thi Thủy văn Lâm Sơn Khí tượng Bắc Yên

7,2

7,3

7,1

6,8

7,1

8,1

4,7

4,8

3,1

3,9

7,8

6,7

6,5

Kết quả kiểm chứng xác định hệ số a,b của mô hình Priestley-Taylor tại 3 trạm

(Thủy Văn Hưng Thi, Thủy Văn Lâm Sơn và Khí tượng Bắc Yên) cho thấy chênh

lệch lượng bốc thoát hơi nước đo trực tiếp (ETa_Đo) và lượng bốc thoát hơi nước

tính từ hệ số a,b theo mô hình Priestley-Taylor có giá trị chênh lệch lớn nhất là

1,1mm/ngày tại thời điểm ngày 07/7/2020 và chênh lệch trung bình tại 7 thời điểm

ngày 01/7/2015, ngày 15/6/2016, ngày 04/6/2017, ngày 25/7/2018, ngày 09/7/2019,

ngày 07/7/2020 và ngày 18/8/2021 là 0,4 mm/ngày.

3.4. Thực nghiệm tính lượng bốc thoát hơi nước thực tế từ bề mặt lớp phủ tại

tỉnh Hòa Bình khu vực Tây Bắc Việt Nam sử dụng kết hợp mô hình SEBAL với

dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley – Taylor với hệ số a, b xác

định bằng thực nghiệm

3.4.1. Kết quả tính giá trị năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày Rnd từ dữ liệu

ảnh vệ tinh Landsat 8 (Rnd _VT)

Ảnh vệ tinh thu nhận tại các thời điểm ngày 01/7/2015 ngày 04/6/2017 và ngày

18/8/2021 được xử lý và tính toán giá trị năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày

theo mô hình SEBAL. Quá trình và kết quả tính năng lượng bức xạ ròng trung bình

ngày được thể hiện qua các bước trung gian như sau:

3.4.1.1. Xử lý ảnh viễn thám

Để xác định chính xác nhiệt độ bề mặt ảnh vệ tinh cần được giảm bớt, hoặc

loại bỏ các nhiễu khí quyển trong quá trình thu và nhận năng lượng đối với bước sóng

hồng ngoại nhiệt. Có nhiều mô hình khác nhau được sử dụng để hiệu chỉnh khí quyển,

nâng cao độ chính xác, giảm bớt ảnh hưởng của khí quyển. Trong nghiên cứu này

nghiên cứu sinh đã sử dụng mô hình FLAASH trong phần mềm ENVI để loại bỏ

những ảnh hưởng của hiệu ứng khí quyển.

Hình 3.3. Kết quả hiệu chỉnh khí quyển cho ảnh vệ tinh bằng mô hình FLAASH 3.4.1.2. Tính giá trị pixel từ dạng số DN sang giá trị năng lượng bức xạ phổ và độ

phản xạ bề mặt

Ảnh vệ tinh Landsat 8 được đặc trưng bằng các pixel là các giá trị của từng điểm

ảnh lưu ở dạng số hay còn gọi là các giá trị DN (Digital Number). Ảnh vệ tinh Landsat

8 khi tải về đã được xử lý ở mức L1GT (Level 1T – Terrain Corrected) đã được hiệu

chỉnh về bức xạ, khí quyển, hình học và khắc phục sai số do địa hình gây ra. Sử dụng

công thức (2.4) để tính chuyển giá trị pixel từ dạng số DN sang giá trị năng lượng

bức xạ phổ Lλ cho Kênh 10 của Landsat 8 phục vụ tính nhiệt độ bề mặt.

7,56 11,59

8,17 11,32

7,05 11,35

Năng lượng bức xạ phổ Lλ Kênh 10 ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015

Năng lượng bức xạ phổ Lλ Kênh 10 ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 04/6/2017

Năng lượng bức xạ phổ Lλ Kênh 10 ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 18/8/2021

Hình 3.4. Kết quả tính chuyển giá trị pixel từ dạng số DN sang giá trị năng lượng bức xạ phổ 𝐿𝜆

Trên ảnh vệ tinh, bộ phận của cảm biến mới chuyển từ bước sóng ánh sáng

thành giá trị độ sáng (DN value) và đổi về đơn vị số nguyên. Mỗi một Pixel ảnh tương

ứng với một giá trị DN. Vì thế, để tiếp cận gần hơn với thông tin thực tế phải hiệu

chỉnh nhiều yếu tố để đưa về độ phản xạ bề mặt (SR reflectance), khi đó công tác ứng

dụng ảnh vệ tinh mới có ý nghĩa thực tiễn. Sử dụng công thức (2.5) để chuyển đổi giá

trị điểm ảnh từ dạng số (DN) sang giá trị phản xạ bề mặt (Reflectance) cho các kênh

từ 2 – 9 để tính các chỉ số NDVI và suất phân sai tại đỉnh khí quyển.

0,067 0,595 Năng lượng phản xạ phổ ρλ kênh 2 ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015

0,085 0,545 Năng lượng phản xạ phổ ρλ kênh 2 ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 04/6/2017

0,079 0,544 Năng lượng phản xạ phổ ρλ kênh 2 ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 18/8/2017

100

0,023 0,586 Năng lượng phản xạ phổ ρλ kênh 4 ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015

0,039 0,567 Năng lượng phản xạ phổ ρλ kênh 4 ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 04/6/2017 0,034 0,521 Năng lượng phản xạ phổ ρλ kênh 4 ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 18/8/2017

0,014 0,951 Năng lượng phản xạ phổ ρλ kênh 7 ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 04/6/2017

0,003 0,965 Năng lượng phản xạ phổ ρλ kênh 7 ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 18/8/2017

0,003 0,994 Năng lượng phản xạ phổ ρλ kênh 7 ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015 Hình 3.5. Kết quả tính chuyển đổi giá trị điểm ảnh từ dạng số (DN) sang giá trị phản xạ bề mặt (Reflectance) cho một số kênh ảnh

3.4.1.3. Tính các chỉ số NDVI, SAVI, LAI

Ảnh vệ tinh tại các thời điểm 01/7/2015 ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021 sau khi

được tính chuyển từ dạng số sang giá trị phản xạ bề mặt được sử dụng để tính toán các chỉ

số gồm: Chỉ số thực vật NDVI (Normalized Difference Vegetation Index), Chỉ số thực vật

có hiệu chỉnh ảnh hưởng của đất SAVI (Soil Adjusted Vegetation Index), và LAI (Leaf

Area Index) chỉ số diện tích lá. Áp dụng công thức (2.12), (2.13), (2.14) để tính các chỉ số

NDVI, SAVI và LAI. Kết quả tính được thể hiện trong hình sau:

101

-0,327 0,819 Chỉ số NDVI tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 04/6/2017

-0,433 0,843 Chỉ số NDVI tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 18/8/2021

-0,482 0,876 Chỉ số NDVI tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015

-0,356 0,812

Chỉ số SAVI tính từ ảnh vệ tinh Landsat ngày 01/7/2015

-0,129 0,767 Chỉ số SAVI tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 04/6/2017 -0,335 0,802 Chỉ số SAVI tính từ ảnh vệ tinh Landsat ngày 18/8/2021

-0,835 5,791 Chỉ số LAI tính từ ảnh vệ tinh 8ngày Landsat 01/7/2015

-0,519 5,684 Chỉ số LAI tính từ ảnh vệ tinh Landsat ngày 04/6/2017

-0,718 5,225 Chỉ số LAI tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 18/8/2021

Hình 3.6. Kết quả tính các chỉ số NDVI, SAVI và LAI

3.4.1.4. Tính hệ số phát xạ bề mặt (ε)

Hệ số phát xạ bề mặt (ε) là tỷ số của năng lượng nhiệt bức xạ bởi bề mặt với

năng lượng nhiệt phát ra bởi một vật đen ở nhiệt độ tương tự. Có 2 loại phát xạ bề

102

mặt được sử dụng trong mô hình SEBAL. Một là đại diện cho phát xạ nhiệt bề mặt

với sự phát xạ nhiệt kênh 10 dải phổ hẹp tương đối của ảnh Landsat 8 (10,3 – 11,3

μm), thể hiện bởi εNB, thứ hai là một đại diện cho phát xạ nhiệt bề mặt với sự phát xạ

nhiệt trong quang phổ nhiệt dải rộng (6 - 14 μm), thể hiện bởi ε0. Giá trị εNB được sử

dụng để tính toán nhiệt độ bề mặt (Ts), và ε0 sử dụng sau để tính toán tổng phát xạ

năng lượng sóng dài từ bề mặt. Sử dụng công thức (2.15) và (2.16) để tính các giá trị

ε0, εNB kết quả tính được thể hiện trong hình sau:

0,943 0,985 Sự phát xạ nhiệt trong dải rộng (ε0) tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015

0,946 0,985 Sự phát xạ nhiệt trong dải rộng (ε0) tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 04/6/2017

0,946 0,985 Sự phát xạ nhiệt trong dải rộng (ε0) tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 18/8/2021

0,968 0,990 Sự phát xạ nhiệt trong dải hẹp (εNB) tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015

0,967 0,990 Sự phát xạ nhiệt trong dải hẹp (εNB) tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 04/6/2017

0,968 0,999 Sự phát xạ nhiệt trong dải hẹp (εNB) tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 18/8/2021

Hình 3.7. Kết quả tính hệ số phát xạ nhiệt bề mặt dải rộng (ε0) và dải hẹp (εNB)

103

3.4.1.5. Tính nhiệt độ bề mặt Ts

Sử dụng công thức (2.17) để tính nhiệt độ bề mặt từ ảnh vệ tinh Landsat 8 tại

hai thời điểm chụp ảnh ngày 01/7/2015 ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021. Kết quả

tính nhiệt độ bề mặt được thể hiện trong hình sau:

287,0 308,0

286,7 313,5

291,8 313,0

Nhiệt độ bề mặt (TS) tính từ

ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày

01/7/2015 (0K)

04/6/2017 (0K)

18/8/2021 (0K)

Hình 3.8. Kết quả tính nhiệt độ bề mặt Ts

3.4.1.6. Tính giá trị năng lượng phát xạ sóng dài RL↑

Sử dụng công thức (2.18) để tính năng lượng phát xạ sóng dài đi. Kết quả tính

năng lượng phát xạ sóng dài đi từ ảnh vệ tinh Landsat 8 chụp các ngày 01/7/2015,

ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021 được thể hiện trong hình sau:

104

365,05 531,93

344,25 525,57

389,54 522,67

Giá trị năng lượng phát xạ sóng dài đi (RL↑) tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015

Giá trị năng lượng phát xạ sóng dài đi (RL↑) tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 04/6/2017

Giá trị năng lượng phát xạ sóng dài đi (RL↑) tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 18/8/2021

Hình 3.9. Kết quả tính năng lượng phát xạ sóng dài đi (RL↑) từ ảnh vệ tinh Landsat 8

3.4.1.7. Tính toán suất phân sai bề mặt đất α

Suất phân sai bề mặt (α) là tỷ số giữa năng lượng bức xạ phản xạ với năng

lượng bức xạ sóng ngắn. Suất phân sai bề mặt đất được tính toán bởi sự hiệu chỉnh

suất phân sai ở đỉnh khí quyển αtoa truyền dẫn qua khí quyển. Suất phân sai bề mặt

(α) được dùng để tính năng lượng bức xạ ròng. Sử dụng các công thức (2.6), (2.7),

(2.8), (2.9) tính suất phân sai bề mặt từ ảnh vệ tinh Landsat 8 chụp các ngày

01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021. Kết quả tính được thể hiện ở hình sau:

0,050 0,951

0,026 0,996

0,056 0,895

Suất phân sai bề mặt (α) tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015

Suất phân sai bề mặt (α) tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 04/6/2017

Suất phân sai bề mặt (α) tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 18/8/2021

105

Hình 3.10. Kết quả tính suất phân sai bề mặt (α)

3.4.1.8. Tính giá trị năng lượng bức xạ sóng ngắn đi tới (RS↓)

Bức xạ sóng ngắn đi tới là dòng năng lượng bức xạ mặt trời khuếch tán trực tiếp đi tới bề mặt đất (W/m2). Sử dụng công thức (2.10) tính năng lượng bức xạ sóng

ngắn đi tới cho ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày

18/8/2021. Kết quả tính năng lượng bức xạ sóng ngắn đi tới cho ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015 là: 913,94 (W/m2), ngày 04/6/2017 là: 926,28 (W/m2) và ngày 18/8/2021 là: 914,61 (W/m2). 3.4.1.9. Tính giá trị năng lượng bức xạ sóng dài đi tới (RL↓)

Bức xạ đi tới sóng dài tới RL↓là dòng bức xạ nhiệt đi xuống từ khí quyển (W/m2). Sử dụng công thức (2.21) tính năng lượng bức xạ sóng dài đi tới cho ảnh vệ

tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021. Kết quả tính năng

lượng bức xạ sóng dài tới cho ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015 là: 339,33 (W/m2), ngày 04/6/2017 là: 325,87 (W/m2) và ngày 18/8/2021 là: 346,07 (W/m2).

3.4.1.10. Tính giá trị năng lượng bức xạ ròng đi tới bề mặt đất Rni

Giá trị năng lượng bức xạ ròng đi tới bề mặt đất Rni được tính toán theo kết quả tính của các giá trị: Suất phân sai bề mặt (α); Năng lượng phát xạ sóng dài (RL↑);

Hệ số phát xạ bề mặt (ε0); Năng lượng bức xạ sóng ngắn đi tới (RS↓) và Năng lượng

bức xạ sóng dài đi tới (RL↓). Sử dụng công thức (2.1) tính giá trị năng lượng bức xạ

106

ròng thời điểm i Rni. Kết quả tính Rni cho các ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015,

ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021 được thể hiện trong hình sau:

106,58 768,33

106,88 766,25

103,40 756,89

(W/m2/h)

Giá trị năng lượng bức xạ ròng hấp thụ bởi bề mặt đất Rni (W/m2/h) tính từ ảnh vệ ngày tinh Landsat 01/7/2015

Giá trị năng lượng bức xạ ròng hấp thụ bởi bề mặt đất Rni (W/m2/h) tính từ ảnh vệ ngày tinh Landsat 04/6/2017

Giá trị năng lượng bức xạ ròng hấp thụ bởi bề mặt đất Rni (W/m2/h) tính từ ảnh vệ ngày tinh Landsat 18/8/2021

Hình 3.11. Kết quả tính năng lượng bức xạ ròng hấp thụ bởi bề mặt đất (Rni)

3.4.1.11. Tính giá trị năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày Rnd từ Rni được tính từ

ảnh vệ tinh Landsat 8

Sau khi tính được năng lượng bức xạ ròng tại thời điểm i (Rni) từ ảnh vệ tinh

Landsat 8 ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021. Yêu cầu đặt ra là phải

tính được năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày từ năng lượng bức xạ ròng tại thời

điểm i. Theo kết quả nghiên cứu của Jackson và cộng sự 1983, năng lượng bức xạ

ròng mặt trời tại các thời điểm trong ngày được thể hiện phù hợp nhất với đồ thị hàm

sin. Sử dụng các công thức (2.22), (2.23), (2.24), (2.25), (2.26), (2.27), (2.28) tính

được hệ số chuyển đổi (J) từ năng lượng bức xạ ròng thời điểm i sang năng lượng

bức xạ ròng trung bình ngày Rnd từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015, ngày

04/6/2017 và ngày 18/8/2021. Kết quả tính năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày

tại các trạm quan trắc khí tượng thủy văn từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày

01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021 được thể hiện trong các bảng sau:

107

Bảng 3.16. Kết quả tính năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày tại các trạm quan trắc khí tượng thủy văn từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015

TT Tên trạm

Vĩ độ

a

b

N

2NRni

t

Hệ số J

Rni (W/m2/giờ)

ω_s (rad)

Rnd_VT (MJ/m2/ ngày)

612,71

20,817

1,7335

10,743

2,527

12,498

15301,411

6,326

7,9510

17,538

Khí tượng Hòa Bình

659,26

20,650

1,7321

10,754

2,506

12,489

16451,416

6,320

7,9449

18,856

Khí tượng Mai Châu

649,94

20,667

1,7271

10,753

2,508

12,490

16220,075

6,315

7,9453

18,590

Khí tượng Kim Bôi

727,25

20,483

1,7307

10,765

2,484

12,479

18134,309

6,313

7,9388

20,785

Khí tượng Chi Nê

642,42

20,450

1,7304

10,767

2,480

12,477

16016,611

6,312

7,9376

18,357

Khí tượng Lạc Sơn

612,71

20,817

1,7335

10,743

2,527

12,498

15301,411

6,326

7,9510

17,538

Thủy văn Hòa bình

650,79

20,517

1,7310

10,763

2,488

12,481

16230,208

6,315

7,9400

18,602

Thủy văn Hưng Thi

628,97

20,883

1,7341

10,739

2,536

12,502

15712,253

6,328

7,9534

18,009

Thủy văn Lâm Sơn

Trung bình

18,534

Bảng 3.17. Kết quả tính năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày tại các trạm quan trắc khí tượng thủy văn từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 04/6/2017

Tên trạm

Vĩ độ

a

b

N

2NRni

t

Hệ số J

T T

Rni (W/m2/giờ)

ω_s (rad)

Rnd_VT (MJ/m2 / ngày)

601,64

20,817

1,7283

10,743

2,527

12,487

15024,956

6,321

7,9508

17,221

Khí tượng Hòa Bình

647,54

20,650

1,7269

10,754

2,506

12,477

16158,951

6,314

7,9447

18,520

Khí tượng Mai Châu

615,58

20,667

1,7221

10,753

2,508

12,478

15362,578

6,310

7,9451

17,607

Khí tượng Kim Bôi

705,59

20,483

1,7255

10,765

2,484

12,468

17594,207

6,308

7,9386

20,165

Khí tượng Chi Nê

658,40

20,450

1,7252

10,767

2,480

12,466

16415,020

6,307

7,9374

18,814

Khí tượng Lạc Sơn

601,65

20,817

1,7283

10,743

2,527

12,487

15025,206

6,321

7,9508

17,221

Thủy văn Hòa bình

672,82

20,517

1,7258

10,763

2,488

12,470

16779,619

6,310

7,9398

19,231

Thủy văn Hưng Thi

679,89

20,883

1,7288

10,739

2,536

12,490

16984,281

6,323

7,9532

19,466

Thủy văn Lâm Sơn

Trung bình

18,531

108

Bảng 3.18. Kết quả tính năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày tại các trạm quan trắc khí tượng thủy văn từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 18/8/2021

TT Tên trạm

Vĩ độ

a

b

N

2NRni

t

Rni (W/m2/giờ)

ω_s (rad)

Hệ số J

Rnd_VT (MJ/m2 / ngày)

644,49

20,817

1,6568

10,743

2,527

12,002

15470,008

6,023

7,6407

Khí tượng Hòa Bình

17,728

572,54

20,650

1,6560

10,754

2,506

11,996

13736,823

6,020

7,6373

Khí tượng Mai Châu

15,741

632,71

20,667

1,6534

10,753

2,508

11,997

15181,146

6,019

7,6376

Khí tượng Kim Bôi

17,397

679,37

20,483

1,6552

10,765

2,484

11,991

16292,712

6,017

7,6339

Khí tượng Chi Nê

18,670

603,99

20,450

1,6551

10,767

2,480

11,990

14483,656

6,016

7,6332

Khí tượng Lạc Sơn

16,597

644,5

20,817

1,6568

10,743

2,527

12,002

15470,248

6,023

7,6407

Thủy văn Hòa bình

17,728

636,39

20,517

1,6554

10,763

2,488

11,992

15263,323

6,018

7,6345

Thủy văn Hưng Thi

17,491

587,43

20,883

1,6571

10,739

2,536

12,004

14102,889

6,024

7,6420

Thủy văn Lâm Sơn

16,161

Trung bình

17,189

Năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày tính trên toàn tỉnh Hòa Bình từ dữ

liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021 được

thể hiện trong hình sau:

1,83 20,74

1,71 22,19

1,95 21,94

(MJ/m2/ngày)

Giá trị năng lượng bức xạ ròng hấp thụ bởi bề mặt đất Rnd (MJ/m2/ngày) tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015

Giá trị năng lượng bức xạ ròng hấp thụ bởi bề mặt đất Rnd (MJ/m2/ngày) tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 04/6/2017

Giá trị năng lượng bức xạ ròng hấp thụ bởi bề mặt đất Rnd (MJ/m2/ngày) tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 18/8/2021

109

Hình 3.12. Kết quả tính năng lượng bức xạ ròng hấp thụ bởi bề mặt đất trung bình ngày trên toàn tỉnh Hòa Bình (Rnd)

Đánh giá chung: Kết quả tính năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày từ ảnh

Landsat 8 cho thấy, giá trị năng lượng bức xạ ròng trung bình của các ngày 01/7/2015,

ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021 có sự chênh lệch nhau không quá lớn, ngày

01/7/2015 năng lượng bức xạ ròng trung bình biến thiên từ 1,71 đến 22,17

MJ/m2/ngày, ngày 04/6/2017 năng lượng bức xạ ròng trung bình biến thiên từ 1,99

đến 21,92 MJ/m2/ngày, ngày 18/8/2021 năng lượng bức xạ ròng trung bình biến thiên

từ 1,83 đến 20,72 MJ/m2/ngày.

3.4.2 So sánh kết quả tính giá trị năng bức xạ ròng trung bình ngày theo mô hình

FAO 56 (Rnd_FAO) và năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày tính từ ảnh vệ tinh

Landsat 8 (Rnd_VT)

Giá trị bức xạ ròng trung bình ngày tính theo mô hình FAO 56 (Rnd_FAO) là

mô hình vật lý, sử dụng số liệu khí tượng quan trắc trực tiếp tại các trạm khí tượng,

thủy văn như: Nhiệt độ (T), Số giờ nắng thực (n), Độ ẩm không khí (RH), Tốc độ gió

(u), kết hợp vĩ độ địa lý, độ cao của các điểm quan trắc khí tượng. Do đó, giá trị

Rnd_FAO được coi là giá trị chuẩn để so sánh, đánh giá độ chính xác kết quả tính giá

110

trị Rnd theo mô hình sử dụng ảnh vệ tinh Landsat 8 (Rnd_VT). Kết quả tính toán giá

trị bức xạ ròng trung bình ngày tại 8 trạm quan trắc khí tượng, thủy văn theo 2 mô

hình Rnd_FAO và Rnd_VT tại các thời điểm ngày 01/7/2015, ngày 04/6/17 và ngày

18/8/2021 được thể hiện trong các bảng sau:

Bảng 3.19. So sánh kết quả tính giá trị bức xạ ròng trung bình ngày Rnd__FAO và Rnd_VT thời điểm ngày 01/7/2015

TT

Tên trạm

Rnd_FAO (MJ/m2/ ngày)

Rnd_VT (MJ/m2/ ngày)

Chênh lệch theo Tỷ lệ %

Chênh lệch Rnd_FAO và Rnd_VT (MJ/m2/ ngày)

Khí tượng Hòa Bình

17,780

17,538

-0,242

1,36

Khí tượng Mai Châu

16,791

18,856

2,065

12,30

Khí tượng Kim Bôi

16,699

18,590

1,891

11,32

Khí tượng Chi Nê

17,213

20,785

3,572

19,75

Khí tượng Lạc Sơn

16,775

18,357

1,582

9,43

Thủy văn Hòa Bình

17,622

17,538

-0,084

0,48

Thủy văn Hưng Thi

17,235

18,602

1,367

7,94

Thủy văn Lâm Sơn

17,655

18,009

0,354

2,00

Trung bình

17,221

18,534

1,313

8,07

Sai số trung phương

± 1,773

Qua bảng 3.19 cho thấy tại thời điểm ngày 01/7/2015 chênh lệch trung bình

giá trị Rnd gữa mô hình FAO 56 và mô hình viễn thám là 1,313 (MJ/m2/ngày) tương

ứng 8,07%. Chênh lệch lớn nhất giữa giá trị Rnd_FAO và Rnd-VT tại trạm khí tượng

Chi Nê là 3,572 (MJ/m2/ngày) tương ứng 19,75% và nhỏ nhất tại trạm thủy văn Hòa

Bình là -0,084 (MJ/m2/ngày) tương ứng 0,48%. Chênh lệch giá trị năng lượng bức xạ

ròng trung bình ngày theo tỷ lệ % tại các trạm quan trắc khí tượng, thủy văn giữa

Rnd_FAO và Rnd_VT: chênh lệch trong khoảng 0 – 5% có 3/8 trạm chiếm 37,5%; 10

– 15 % là 2/8 trạm chiếm 25,0 % và chênh lệch trong khoảng 15 – 20% là 1/8 trạm

111

chiếm 12,5 %. Sai số trung phương giữa Rnd_FAO và Rnd_VT thời điểm ngày

01/7/2015 là ± 1,773 MJ/m2/ngày.

Bảng 3.20. So sánh kết quả tính giá trị bức xạ ròng trung bình ngày Rnd__FAO và Rnd_VT thời điểm ngày 04/6/2017

TT

Tên trạm

Rnd_FAO (MJ/m2/ ngày)

Rnd_VT (MJ/m2/ ngày)

Chênh lệch theo Tỷ lệ %

Chênh lệch Rnd_FAO và Rnd_VT (MJ/m2/ ngày)

17,552

17,221

-0,331

1,89

Khí tượng Hòa Bình

16,220

18,520

2,300

14,18

Khí tượng Mai Châu

16,982

17,607

0,625

3,68

Khí tượng Kim Bôi

18,659

20,165

1,506

8,07

Khí tượng Chi Nê

16,012

18,814

2,802

17,49

Khí tượng Lạc Sơn

17,606

17,221

-0,385

2,19

Thủy văn Hòa Bình

18,470

19,231

0,761

4,12

Thủy văn Hưng Thi

19,239

19,466

0,217

1,18

Thủy văn Lâm Sơn

Trung bình

17,593

18,531

0,938

6,60

Sai số trung phương

± 1,444

Qua bảng 3.20 cho thấy tại thời điểm ngày 04/6/2017 chênh lệch trung bình

giá trị Rnd gữa mô hình FAO 56 và mô hình viễn thám là 0,938 (MJ/m2/ngày) tương

ứng 6,60%. Chênh lệch lớn nhất giữa giá trị Rnd_FAO và Rnd_VT tại trạm khí tượng

Lạc Sơn là 2,802 (MJ/m2/ngày) tương ứng 17,49% và nhỏ nhất tại trạm thủy văn Lâm

Sơn là 0,217 (MJ/m2/ngày) tương ứng 1,18%. Chênh lệch giá trị bức xạ ròng trung

bình ngày theo tỷ lệ % tại các trạm quan trắc khí tượng, thủy văn giữa Rnd_FAO và

Rnd_VT: chênh lệch trong khoảng 0 – 5% có 5/8 trạm chiếm 62,5%; chênh lệch trong

khoảng 5 – 10 % là 1/8 trạm chiếm 12,5 %; chênh lệch trong khoảng 10 – 15 % là 1/8

trạm chiếm 12,5 % và chênh lệch trong khoảng 15 – 20% là 1/8 trạm chiếm 12,5 %. Sai

số trung phương giữa Rnd_FAO và Rnd_VT thời điểm ngày 04/6/2017 là ± 1,444

MJ/m2/ngày.

112

Bảng 3.21. So sánh kết quả tính giá trị bức xạ ròng trung bình ngày Rnd__FAO và Rnd_VT thời điểm ngày 18/8/2021

TT

Tên trạm

Tỷ lệ %

Rnd_FAO (MJ/m2/d)

Rnd_VT (MJ/m2/d)

Sai số giữa Rnd_FAO và Rnd_VT (MJ/m2/d)

1 Khí tượng Hòa Bình

16,626

17,728

1,102

6,63

2 Khí tượng Mai Châu

14,189

15,741

1,552

10,94

3 Khí tượng Kim Bôi

16,407

17,397

0,990

6,03

4 Khí tượng Chi Nê

15,958

18,670

2,712

17,00

5 Khí tượng Lạc Sơn

15,621

16,597

0,976

6,25

6 Thủy văn Hòa bình

16,459

17,728

1,269

7,71

7 Thủy văn Hưng Thi

15,990

17,491

1,501

9,38

8 Thủy văn Lâm Sơn

16,318

16,161

-0,157

0,96

Trung bình

15,946

17,189

1,243

8,11

Sai số trung phương

± 1,449

Qua bảng 3.21 cho thấy tại thời điểm ngày 18/8/2021 chênh lệch trung bình

giá trị Rnd gữa mô hình FAO 56 và mô hình viễn thám là 1,243 (MJ/m2/ngày) tương

ứng 8,81%. Chênh lệch lớn nhất giữa giá trị Rnd_FAO và Rnd_VT tại trạm khí tượng

Lạc Sơn là 2,712 (MJ/m2/ngày) tương ứng 17,00% và chênh lệch nhỏ nhất tại trạm

thủy văn Lâm Sơn là -0,157 (MJ/m2/ngày) tương ứng 0,96%. Chênh lệch giá trị bức

xạ ròng trung bình ngày theo tỷ lệ % tại các trạm quan trắc khí tượng, thủy văn giữa

Rnd_FAO và Rnd_VT: chênh lệch trong khoảng 0 - 5% là 1/8 trạm chiếm 12,5 %;

chênh lệch trong khoảng 5 - 10 % là 5/8 trạm chiếm 62,5%; chênh lệch trong khoảng

10 – 15 % là 1/8 trạm chiếm 12,5 % và chênh lệch trong khoảng 15 - 20% là 1/8 trạm

chiếm 12,5 %. Sai số trung phương giữa Rnd_FAO và Rnd_VT thời điểm ngày

18/8/2021 là ± 1,449 MJ/m2/ngày.

113

B I Ể U Đ Ồ G I Á T R Ị R N D T H E O C Á C M Ô H Ì N H F A O 5 6 V À M Ô H Ì N H V I Ễ N T H Á M N G À Y 0 1 / 7 / 2 0 1 5

)

RND_FAO-PM (MJ/M2/D)

RND_VT (MJ/M2/D)

D / 2 M

25.000

/ J

M

( I

20.000

15.000

10.000

5.000

N R G N Ò R Ạ X C Ứ B

Ị

0.000

I

R T Á G

TRẠM QUAN TRẮC

B I Ể U Đ Ồ G I Á T R Ị R N D T H E O C Á C M Ô H Ì N H F A O 5 6 V À M Ô H Ì N H V I Ễ N T H Á M N G À Y 0 4 / 6 / 2 0 1 7

)

Rnd_FAO-PM (MJ/m2/d)

Rnd_VT (MJ/m2/d)

D / 2 M

25.000

/ J

M

( I

20.000

15.000

10.000

5.000

N R G N Ò R Ạ X C Ứ B

Ị

0.000

I

R T Á G

TRẠM QUAN TRẮC

B I Ể U Đ Ồ G I Á T R Ị R N D T H E O C Á C M Ô H Ì N H F A O 5 6 V À M Ô H Ì N H V I Ễ N T H Á M N G À Y 1 8 / 8 / 2 0 2 1

)

Rnd_FAO (MJ/m2/d)

Rnd_VT (MJ/m2/d)

D / 2 M

/ J

M

20.000

( I

15.000

10.000

5.000

N R G N Ò R Ạ X C Ứ B

Ị

0.000

I

R T Á G

TRẠM QUAN TRẮC

Hình 3.13. Biểu đồ so sánh giá trị năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày theo các mô hình FAO 56 và mô hình Viễn thám các ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021

114

Như vậy, với ưu điểm của dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và chênh lệch kết quả

tính Rnd theo mô hình viễn thám và mô hình FAO 56 có thể khẳng định việc ứng dụng

dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 để xác định giá trị Rnd với sự chênh lệch trung bình tại

thời điểm ngày 01/7/2015 là 8,07%, ngày 04/6/2017 là 6,60% và ngày 18/8/2021 là

8,11% là rất đáng tin cậy. Có thể sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 để tính năng

lượng bức xạ ròng trung bình ngày thay cho việc sử dụng các mô hình FAO 56 để

tính giá trị năng lượng bức xạ ròng Rnd từ dữ liệu khí tượng đo trực tiếp tại các trạm

khí tượng, thủy văn.

3.4.3. Kết quả tính giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước (λ) với tham

số nhiệt độ bề mặt được tính từ ảnh Landsat 8

Giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước (λ) là năng lượng cần thiết để

thay đổi một đơn vị khối lượng nước từ thể lỏng thành hơi trong một quá trình có áp

suất và nhiệt độ không đổi. Sử dụng công thức (2.36) tính giá trị nhiệt ẩn của quá

trình bốc thoát hơi nước tại tỉnh Hòa Bình với tham số nhiệt độ được tính từ ảnh vệ

tinh Landsat 8 các ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021 được kết quả

như sau:

2,423 2,485 (MJ/kg)

2,453 2,490 (MJ/kg) 2,441 2,479 (MJ/kg)

Giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước λ (MJ/kg) tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015

Giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước λ (MJ/kg) tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 04/6/2017

Giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước λ (MJ/kg) tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 18/8/2021

115

Hình 3.14. Kết quả tính giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước (λ) các ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021

Giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước tại các trạm quan trắc khí

tượng, thủy văn ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021 tính từ ảnh vệ

tinh Landsat 8 được thể hiện trong bảng sau:

Bảng 3.22. Bảng kết quả tính giá trị nhiệt ẩn tại các trạm quan trắc khí tượng, thủy

văn ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021

TT

Tên trạm

Giá trị nhiệt ẩn λ ngày 01/7/2015 (MJ/kg)

Giá trị nhiệt ẩn λ ngày 04/6/2017 (MJ/kg)

Giá trị nhiệt ẩn λ ngày 18/8/2021 (MJ/kg)

Khí tượng Hòa Bình

2,46369

2,46843

2,46328

Khí tượng Mai Châu

2,46398

2,47023

2,46082

Khí tượng Kim Bôi

2,46234

2,46741

2,46354

Khí tượng Chi Nê

2,46432

2,46989

2,46481

Khí tượng Lạc Sơn

2,46284

2,47281

2,46273

Thủy văn Hòa bình

2,46369

2,46843

2,46328

Thủy văn Hưng Thi

2,46330

2,47077

2,46324

Thủy văn Lâm Sơn

2,46323

2,47250

2,46169

116

3.4.4. Kết quả tính giá trị hằng số Psychrometric (γ) với giá trị độ cao được chiết

xuất từ DEM và dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8

Sử dụng công thức (2.37), (2.38) để tính giá trị hằng số Psychrometric với giá

trị độ cao được chiết xuất từ DEM và giá trị nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước

tính trong mục 3.5.3 cho các ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021. Kết

quả tính hằng số Psychrometric thể hiện trong hình sau:

0,05567 0,06724

0,05572 0,06709

Giá trị hằng số Psychrometric γ tính theo giá trị độ cao chiết xuất từ DEM và ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015

Giá trị hằng số Psychrometric γ tính theo giá trị độ cao chiết xuất từ DEM và ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 04/6/2017

Giá trị hằng số Psychrometric γ tính theo giá trị độ cao chiết xuất từ DEM và ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 18/8/2021

0,05552 0,06700

Hình 3.15. Kết quả tính giá trị hằng số Psychrometric (γ) các ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017, và ngày 18/8/2021

117

Giá trị hằng số Psychrometric tại các trạm quan trắc khí tượng, thủy văn ngày

01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021 tính từ giá trị độ cao chiết xuất từ DEM

và ảnh vệ tinh Landsat 8 được thể hiện trong bảng sau:

Bảng 3.23. Bảng kết quả tính giá trị hằng số Psychrometric (γ) tại các trạm quan

trắc khí tượng, thủy văn ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021

TT

Tên trạm

Hằng số Psychrometric γ ngày 01/7/2015 (kPa/0C)

Hằng số Psychrometric γ ngày 04/6/2017 (kPa/0C)

Hằng số Psychrometric γ ngày 18/8/2021 (kPa/0C)

Khí tượng Hòa Bình

0,06650

0,06638

0,06652

Khí tượng Mai Châu

0,06415

0,06399

0,06424

Khí tượng Kim Bôi

0,06655

0,06641

0,06652

Khí tượng Chi Nê

0,06693

0,06678

0,06692

Khí tượng Lạc Sơn

0,06673

0,06646

0,06673

Thủy văn Hòa bình

0,06650

0,06638

0,06652

Thủy văn Hưng Thi

0,06685

0,06665

0,06685

Thủy văn Lâm Sơn

0,06530

0,06505

0,06534

3.4.5. Kết quả tính giá trị độ dốc của đường cong áp suất hơi bão hòa (Δ) với tham

số nhiệt độ bề mặt được tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8

Giá trị độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa ∆ phụ thuộc vào tham số

nhiệt độ bề mặt. Sử dụng công thức (2.39) để tính độ dốc của đường cong áp suất hơi

nước bão hòa với giá trị nhiệt độ bề mặt được tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 các ngày

01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021. Kết quả tính được thể hiện như trong

hình sau:

0,1009 0,4881

0,1344 0,4886 0,0779 0,3908

Giá trị độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa ∆ tính từ nhiệt bề mặt được tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 01/7/2015

Giá trị độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa ∆ tính từ nhiệt bề mặt được tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 04/6/2017

Giá trị độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa ∆ tính từ nhiệt bề mặt được tính từ ảnh vệ tinh Landsat 8 ngày 18/8/2021

118

Hình 3.16. Kết quả tính giá trị độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa (∆) các ngày 04/6/2017 ngày 01/7/2015 và ngày 18/8/2021

Giá trị độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa tại các trạm quan trắc khí

tượng, thủy văn ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021 được tính theo

giá trị nhiệt độ bề mặt xác định từ ảnh vệ tinh Landsat 8. Kết quả tính được thể hiện

trong bảng sau:

Tên trạm

TT

Bảng 3.24. Bảng kết quả tính giá trị độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa (∆) tại các trạm quan trắc khí tượng, thủy văn ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021 Giá trị độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa ∆ ngày 01/7/2015 (kPa/0C)

Giá trị độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa ∆ ngày 04/6/2017 (kPa/0C)

Giá trị độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa ∆ ngày 18/8/2021 (kPa/0C)

1 2 3 4 5 6 7 8

Khí tượng Hòa Bình Khí tượng Mai Châu Khí tượng Kim Bôi Khí tượng Chi Nê Khí tượng Lạc Sơn Thủy văn Hòa bình Thủy văn Hưng Thi Thủy văn Lâm Sơn

0,26346 0,26028 0,27868 0,25672 0,27303 0,26346 0,26784 0,26857

0,21557 0,19936 0,22524 0,20232 0,17794 0,21557 0,19475 0,18046

0,26806 0,29664 0,26513 0,25149 0,27422 0,26806 0,26846 0,28630

119

3.4.6. Tính lượng bốc thoát hơi nước thực tế ETa theo mô hình Priestley – Taylor

với các tham số chiết xuất, tính toán từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và giá trị độ

cao từ DEM tại tỉnh Hòa Bình khu vực Tây Bắc Việt Nam

Sau khi tính được giá trị năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày Rnd, giá trị

nhiệt ẩn của quá trình bốc thoát hơi nước λ, giá trị hằng số Psychrometric (γ), giá trị độ

dốc của đường cong áp suất hơi bão hòa Δ tại thời điểm ngày 01/7/2015, ngày

04/6/2017 và ngày 18/8/2021 từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và giá trị độ cao từ DEM.

Sử dụng mô hình Priestley - Taylor với các hệ số mô hình a = 0,792, b = -0,026 để tính

lượng bốc thoát hơi nước được kết quả như hình sau:

Hình 3.17. Bản đồ bốc thoát hơi nước thời điểm ngày 01/7/2015

Kết quả tính lượng bốc thoát hơi nước cho thấy giá trị bốc thoát hơi nước thực

tế ngày 01/7/2015 dao động chủ yếu trong khoảng từ 6 – 10 mm/ngày. Trong đó,

lượng bốc thoát hơi nước trong khoảng từ 6 – 7 và 7 – 8 mm/ngày tập trung ở khu

vưc phía Nam và Đông Nam của tỉnh, khu vực có diện tích đất sản xuất nông nghiệp,

120

độ cao địa hình thấp và bề mặt có độ che phủ thấp hơn khu vực khác. Lượng bốc thoát

hơi nước trong khoảng 8 – 9 mm/ngày tập trung tại khu vực phía Tây và Tây Bắc của

tỉnh, khu vực địa hình cao so với mực nước biển và chủ yếu là diện tích đất lâm

nghiệp với độ che phủ cao. Lượng bốc thoát hơi nước trong khoảng 9 – 10 mm/ngày

tập trung chủ yếu khu vực diện tích đất mặt nước là Sông Đà và hồ thủy điện Hòa

Bình.

Hình 3.18. Bản đồ bốc thoát hơi nước thời điểm ngày 04/6/2017

Kết quả tính lượng bốc thoát hơi nước cho thấy giá trị bốc thoát hơi nước thực

tế ngày 04/6/2017 dao động chủ yếu trong khoảng từ 7 – 11 mm/ngày. Trong đó, lượng

bốc thoát hơi nước trong khoảng từ 7 – 8 và 8 – 9 mm/ngày tập trung ở khu vưc phía

Nam và Đông Nam của tỉnh và huyện Cao Phong, khu vực có diện tích tập trung đất

sản xuất nông nghiệp, độ cao địa hình thấp và bề mặt có độ che phủ thấp hơn khu vực

121

khác. Lượng bốc thoát hơi nước trong khoảng 9 – 10 mm/ngày tập trung tại khu vực

phía Bắc, Tây Nam của tỉnh và vùng giáp ranh của 3 huyện Lạc Sơn, Kim Bôi, Cao

Phong, khu vực địa hình cao so với mực nước biển và chủ yếu là diện tích đất lâm

nghiệp với độ che phủ cao. Lượng bốc thoát hơi nước trong khoảng 10 – 11 mm/ngày

tập trung chủ yếu khu vực diện tích đất mặt nước là Sông Đà và hồ thủy điện Hòa Bình

và khu vực có địa hình cao so với mực nước biển, diện tích đất lâm nghiệp với bề mặt

có độ che phủ cao của các huyện Mai Châu, Đà Bắc, Tân Lạc và Lương Sơn.

Hình 3.19. Bản đồ bốc thoát hơi nước thời điểm ngày 18/8/2021

Kết quả tính lượng bốc thoát hơi nước cho thấy giá trị bốc thoát hơi nước thực

tế ngày 18/8/2021 dao động chủ yếu trong khoảng từ 5 – 10 mm/ngày. Trong đó,

lượng bốc thoát hơi nước trong khoảng từ 5 – 6 và 7 – 8 mm/ngày là chủ yếu trên

toàn tỉnh. Lượng bốc thoát hơi nước trong khoảng 8 –9 mm/ngày tập trung tại khu

vực địa hình cao so với mực nước biển và chủ yếu là diện tích đất lâm nghiệp với độ

122

che phủ cao của huyện Đà Bắc, Tân Lạc, Mai Châu, Kim Bôi và Lạc Thủy. Lượng

bốc thoát hơi nước trong khoảng 9 – 10 mm/ngày tập trung chủ yếu khu vực diện tích

đất mặt nước là Sông Đà và hồ thủy điện Hòa Bình.

Kết quả giám sát lượng bốc thoát hơi nước tại các thời điểm ngày 01/7/2015,

ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021 cho thấy lượng bốc thoát hơi nước cao nhất là

ngày 04/6/2017 trong khoảng từ 8 – 10 mm/ngày. Lượng bốc thoát hơi nước có xu

hướng giảm tại thời điểm ngày 01/7/2015 khoảng 7 – 9 mm/ngày và lượng bốc thoát

hơi nước giảm rõ hơn tại thời điểm ngày 18/8/2021 khoảng từ 6 – 8 mm/ngày. Kết

quả thực nghiệm cũng cho thấy lượng bốc thoát hơi nước hoàn toàn phù hợp với điều

kiện về địa hình, khí hậu, nhiệt độ tại tỉnh Hòa Bình tại các thời điểm ngày 01/7/2015,

ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021.

Giá trị bốc thoát hơi nước tại các trạm quan trắc khí tượng, thủy văn ngày

01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021 tính theo mô hình Priestley – Taylor

với các tham số đầu vào được chiết xuất, tính toán từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8

và giá trị độ cao từ DEM được thể hiện trong bảng sau:

Bảng 3.25. Bảng kết quả tính lượng bốc thoát hơi nước tại các trạm quan trắc khí

tượng, thủy văn ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021

TT

Tên trạm

Bốc thoát hơi nước thực tế ETa_VT ngày 01/7/2015 (mm/ngày)

Bốc thoát hơi nước thực tế ETa_VT ngày 04/6/2017 (mm/ngày)

Bốc thoát hơi nước thực tế ETa_VT ngày 18/8/2021 (mm/ngày)

Khí tượng Hòa Bình

7,9

8,6

7,5

Khí tượng Mai Châu

7,2

6,1

6,4

Khí tượng Kim Bôi

7,5

7,9

7,4

Khí tượng Chi Nê

8,6

9,5

8,1

Khí tượng Lạc Sơn

6,7

6,3

7,0

Thủy văn HòaBình

7,9

8,6

7,5

Thủy văn Hưng Thi

7,6

9,3

7,4

Thủy văn Lâm Sơn

7,3

9,7

6,7

123

3.4.7. So sánh lượng bốc thoát hơi nước thực tế đo tại các trạm khí tượng thủy văn

ETa_Đo và lượng bốc thoát hơi nước tính sử dụng kết hợp mô hình viễn thám

SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley – Taylor ETa_VT

Sau khi tính được lượng bốc thoát hơi nước sử dụng kết hợp giữa mô hình viễn

thám SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley – Taylor. Giá trị

bốc thoát hơi nước này được so sánh với lượng bốc thoát hơi nước đo trực tiếp tại các

trạm khí tượng thủy văn ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày 18/8/2021 làm cơ

sở để đánh giá độ chính xác kết quả tính lượng bốc thoát hơi nước sử dụng kết hợp

mô hình viễn thám SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley –

Taylor. Kết quả so sánh đánh giá độ chính xác xác định ETa_VT được thể hiện trong

các bảng sau:

Bảng 3.26. Bảng so sánh lượng bốc thoát hơi nước thực tế sử dụng kết hợp mô hình

viễn thám SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley – Taylor

ETa_VT và lượng bốc thoát hơi nước đo trực tiếp tại các trạm quan trắc khí tượng,

thủy văn ETa_Đo ngày 01/7/2015

Bốc thoát hơi nước thực tế ngày 01/7/2015

TT

Tên trạm

Chênh lệch giữa ETa_Đo và ETa_VT (mm/ngày)

ETa_Đo (mm/ngày)

ETa_VT (mm/ngày)

Khí tượng Hòa Bình

7,1

7,9

0,8

Khí tượng Mai Châu

5,7

7,2

1,5

Khí tượng Kim Bôi

5,5

7,5

2,0

Khí tượng Chi Nê

7,2

8,6

1,4

Khí tượng Lạc Sơn

5,0

6,7

1,7

Thủy văn HòaBình

7,2

7,9

0,7

Thủy văn Hưng Thi

7,0

7,6

0,6

Thủy văn Lâm Sơn

6,8

7,3

0,5

Trung bình

6,4

7,6

1,2

Sai số trung phương

± 1,27

124

Kết quả tính lượng bốc thoát hơi nước thực tế sử dụng kết hợp mô hình viễn

thám SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley - Taylor

(ETa_VT) và lượng bốc thoát hơi nước đo trực tiếp tại các trạm quan trắc khí tượng,

thủy văn (ETa_Đo) ngày 01/7/2015 cho thấy: Giá trị chênh lệch trung bình tại 8 trạm

quan trắc khí tượng là 1,2 mm/ngày giá trị chênh lệch lớn nhất là 2,0 mm/ngày tại

trạm khí tượng Kim Bôi, giá trị chênh lệch nhỏ nhất là 0,5 mm/ngày tại trạm thủy văn

Lâm Sơn. Sai số trung phương tại các trạm khí tượng thuỷ văn tỉnh Hoà Bình ngày

01/7/2015 giữa ETa_VT và ETa_Đo là ±1,27 mm/ngày.

Bảng 3.27. Bảng so sánh lượng bốc thoát hơi nước thực tế sử dụng kết hợp mô hình

viễn thám SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley – Taylor

ETa_VT và lượng bốc thoát hơi nước đo trực tiếp tại các trạm quan trắc khí tượng,

thủy văn ETa_Đo ngày 04/6/2017

Bốc thoát hơi nước thực tế ngày 04/6/2017

TT

Tên trạm

Chênh lệch giữa ETa_Đo và ETa_VT (mm/ngày)

ETa_Đo (mm/ngày)

ETa_VT (mm/ngày)

Khí tượng Hòa Bình

9,6

8,6

-1,0

Khí tượng Mai Châu

5,7

6,1

0,4

Khí tượng Kim Bôi

7,0

7,9

0,9

Khí tượng Chi Nê

7,8

9,5

1,7

Khí tượng Lạc Sơn

4,6

6,3

1,7

Thủy văn HòaBình

9,5

8,6

-0,9

Thủy văn Hưng Thi

8,0

9,3

1,3

Thủy văn Lâm Sơn

9,2

9,7

0,5

Trung bình

7,7

8,3

0,6

Sai số trung phương ± 1,15 Kết quả tính lượng bốc thoát hơi nước thực tế sử dụng kết hợp mô hình viễn

thám SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley – Taylor

(ETa_VT) và lượng bốc thoát hơi nước đo trực tiếp tại các trạm quan trắc khí tượng,

thủy văn (ETa_Đo) ngày 04/6/2017 cho thấy: Giá trị chênh lệch trung bình tại 8 trạm

125

quan trắc khí tượng là 0,6 mm/ngày, giá trị chênh lệch lớn nhất là 1,7 mm/ngày tại

trạm khí tượng Lạc Sơn, khí tượng Chi Nê, giá trị chênh lệch nhỏ nhất là 0,4 mm/ngày

tại trạm khí tượng Mai Châu. Sai số trung phương tại các trạm khí tượng thuỷ văn

tỉnh Hoà Bình ngày 04/6/2017 giữa ETa_VT và ETa_Đo là ± 1,15 mm/ngày.

Bảng 3.28. Bảng so sánh lượng bốc thoát hơi nước thực tế sử dụng kết hợp mô hình viễn thám SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley – Taylor

ETa_VT và lượng bốc thoát hơi nước đo trực tiếp tại các trạm quan trắc khí tượng,

thủy văn ETa_Đo ngày 18/8/2021

Bốc thoát hơi nước thực tế ngày 18/8/2021

TT

Tên trạm

Chênh lệch giữa ETa_Đo và ETa_VT (mm/ngày)

ETa_Đo (mm/ngày)

ETa_VT (mm/ngày)

7,0

7,5

0,5

Khí tượng Hòa Bình

5,9

6,4

0,5

Khí tượng Mai Châu

6,2

7,4

1,2

Khí tượng Kim Bôi

6,7

8,1

1,4

Khí tượng Chi Nê

5,8

7,0

1,2

Khí tượng Lạc Sơn

6,8

7,5

0,7

Thủy văn HòaBình

7,1

7,4

0,3

Thủy văn Hưng Thi

6,2

6,7

0,5

Thủy văn Lâm Sơn

6,5

7,3

0,8

Trung bình

± 0,88

Sai số trung phương

Kết quả tính lượng bốc thoát hơi nước thực tế sử dụng kết hợp mô hình viễn

thám SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley – Taylor (ETa_VT) và lượng bốc thoát hơi nước đo trực tiếp tại các trạm quan trắc khí tượng, thủy văn (ETa_Đo) ngày 18/8/2021 cho thấy: Giá trị chênh lệch trung bình tại 8 trạm quan trắc khí tượng là 0,8 mm/ngày, giá trị chênh lệch lớn nhất là 1,4 mm/ngày tại trạm khí tượng Chi Nê, giá trị chênh lệch nhỏ nhất là 0,3 mm/ngày tại trạm thủy văn Hưng Thi. Sai số trung phương tại các trạm khí tượng thuỷ văn tỉnh Hoà Bình giữa

ETa_VT và ETa_Đo là ± 0,88 mm/ngày.

126

3.5. Xây dựng chương trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt

lớp phủ từ dữ liệu ảnh vệ tinh trên nền Google Earth Engine

Chương trình ước tính giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ từ dữ liệu

ảnh vệ tinh trên nền Google Earth Engine. Sơ đồ khối và giao diện chính của chương trình

như sau:

3.5.1. Sơ đồ khối chương trình ước tính giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt

lớp phủ Sơ đồ khối chương trình ước tính giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ

từ dữ liệu ảnh vệ tinh được thể hiện trong hình sau:

Bộ sưu tập ảnh, DEM

XỬ LÝ ẢNH

Lọc mây

Xử lý hiệu ứng khí quyển

Cắt ảnh theo ranh giới

Tính chuyển pixel ảnh từ dạng số (DN) sang giá trị phản xạ bề mặt và bức xạ phổ các kênh ảnh

TÍNH CÁC THAM SỐ PHỤC VỤ ƯỚCTÍNH, GIÁM SÁT LƯỢNG BỐC THOÁT HƠI NƯỚC

Hằng số Psychrometric (γ)

Tính giá trị nhiệt ẩn (λ)

Độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa (Δ)

Tính giá trị năng lượng bức xạ ròng trung bình ngày (Rnd)

BẢN ĐỒ BỐC THOÁT HƠI NƯỚC

Hình 3.20. Sơ đồ khối chương trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ từ dữ liệu ảnh vệ tinh

127

Sơ đồ khối gồm 3 phần chính là xử lý ảnh, chiết xuất, tính toán giá trị của các

tham số phục vụ ước tính giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ và phần

thể hiện kết quả bản đồ bốc thoát hơi nước theo các thời điểm ảnh đầu vào.

3.5.2. Các giao diện chính của chương trình

Giao diện chính của chương trình được thể hiện trong hình sau:

Hình 3.21. Giao diện chương trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước

Chương trình tính toán lượng bốc thoát hơi nước gồm 2 chức năng chính:

[1] Lựa chọn ảnh và tính giá trị lượng bốc thoát hơi nước:

- Lựa chọn khoảng thời gian ảnh: chương trình có chức năng tìm kiếm, thể

hiện các ảnh vệ tinh trong khoảng thời gian được lựa chọn;

- Lựa chọn ảnh với ngưỡng mây phù hợp (5%, 10%, 20%, 30%);

128

CHƯƠNG TRÌNH TÍNH TOÁN

Hình 3.22. Kết quả lựa chọn khoảng thời gian ảnh và ngưỡng mây

- Tính toán lượng bốc thoát hơi nước

Hình 3.23. Kết quả tính lượng bốc thoát hơi nước

[2] Xem vị trí và lượng bốc thoát hơi nước

- Xem được giá trị bốc thoát hơi nước và tọa độ của điểm bất kỳ trên bản đồ

bốc thoát hơi nước.

129

Hình 3.24. Xác định vị trí và giá trị bốc thoát hơi nước tại các điểm

Tiểu kết Chương 3

Kết quả thực nghiệm đã xác định được hệ số của mô hình Priestley – Taylor

phù hợp theo điều kiện địa hình khí hậu vùng Tây Bắc Việt Nam thực nghiệm tại tỉnh

Hòa Bình cho kết quả hệ số a = 0,792 và b = -0,026;

Sử dụng mô hình SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 tính toán giá trị

năng lượng bức xạ ròng mặt trời phục vụ ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước

thực tế từ bề mặt lớp phủ là hoàn toàn phụ hợp và đảm bảo độ tin cậy. Cụ thể, thời

điểm ngày 01/7/2015 chênh lệch trung bình giá trị Rnd gữa mô hình FAO 56 và mô

hình viễn thám là 1,313 (MJ/m2/ngày) tương ứng 8,07%. Chênh lệch giá trị năng

lượng bức xạ ròng trung bình ngày theo tỷ lệ % tại các trạm quan trắc khí tượng, thủy

văn giữa Rnd_FAO và Rnd_VT trong khoảng 0 – 5% có 3/8 trạm chiếm 37,5%; trong

khoảng 5 – 10 % là 2/8 trạm chiếm 25,0 %; trong khoảng 10 – 15 % là 2/8 trạm chiếm

25,0 % và trong khoảng 15 – 20% là 1/8 trạm chiếm 12,5 %. Sai số trung phương

giữa Rnd_FAO và Rnd_VT ± 1,773 MJ/m2/ngày. Thời điểm ngày 04/6/2017 chênh

lệch trung bình giá trị Rnd gữa mô hình FAO 56 và mô hình viễn thám là 0,938

(MJ/m2/ngày) tương ứng 6,60%. Chênh lệch giá trị bức xạ ròng trung bình ngày theo

130

tỷ lệ % tại các trạm quan trắc khí tượng, thủy văn giữa Rnd_FAO và Rnd_VT trong

khoảng 0 – 5% có 5/8 trạm chiếm 62,5%; trong khoảng 5 – 10 % là 1/8 trạm chiếm

12,5 %; trong khoảng 10 – 15 % là 1/8 trạm chiếm 12,5 % và trong khoảng 15 – 20%

là 1/8 trạm chiếm 12,5 %. Sai số trung phương giữa Rnd_FAO và Rnd_VT ± 1,444

MJ/m2/ngày. Thời điểm ngày 18/8/2021 chênh lệch trung bình giá trị Rnd gữa mô hình

FAO 56 và mô hình viễn thám là 1,243 (MJ/m2/ngày) tương ứng 8,81%. Chênh lệch

giá trị bức xạ ròng trung bình ngày theo tỷ lệ % tại các trạm quan trắc khí tượng, thủy

văn giữa Rnd_FAO và Rnd_VT trong khoảng 0 – 5% là 1/8 trạm chiếm 12,5 %; trong

khoảng 5 – 10 % là 5/8 trạm chiếm 62,5%; trong khoảng 10 – 15 % là 1/8 trạm chiếm

12,5 % và chênh lệch trong khoảng 15 – 20% là 1/8 trạm chiếm 12,5 %. Sai số trung

phương giữa Rnd_FAO và Rnd_VT ± 1,449 MJ/m2/ngày

Thực nghiệm xác định lượng bốc thoát hơi nước thực tế từ bề mặt lớp phủ sử

dụng kết hợp mô hình SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình Priestley

- Taylor với hệ số a, b xác định bằng thực nghiệm so với lượng bốc thoát hơi nước

thực tế đo trực tiếp tại các trạm khí tượng, thủy văn thời điểm ngày 01/7/2015 cho

thấy: Giá trị chênh lệch trung bình tại 8 trạm quan trắc khí tượng, thuỷ văn là 1,2

mm/ngày, sai số trung phương giữa ETa_VT và ETa_Đo là ±1,27 mm/ngày. Thời

điểm ngày 04/6/2017 giá trị chênh lệch trung bình tại 8 trạm quan trắc khí tượng, thuỷ

văn là 0,6 mm/ngày, sai số trung phương giữa ETa_VT và ETa_Đo là ± 1,15

mm/ngày. Thời điểm ngày 18/8/2021 giá trị chênh lệch trung bình tại 8 trạm quan

trắc khí tượng là 0,8 mm/ngày, sai số trung phương giữa ETa_VT và ETa_Đo là ±

0,88 mm/ngày.

Xây dựng được chương trình ước tính, giám định lượng bốc thoát hơi nước

thực tế từ bề mặt lớp phủ sử dụng kết hợp mô hình SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh

Landsat 8 và mô hình Priestley - Taylor với hệ số a, b xác định bằng thực nghiệm phù

hợp với điều kiện địa hình, khí hậu khu vực Tây Bắc Việt Nam.

131

KẾT LUẬN KIẾN NGHỊ

1. Kết luận

Kết quả luận án “Nghiên cứu xây dựng mô hình giám sát sự bốc thoát hơi

nước của lớp phủ khu vực Tây Bắc Việt Nam từ dữ liệu ảnh vệ tinh” đã góp phần

khẳng định việc ứng dụng dữ liệu ảnh vệ tinh trong việc chiết xuất, tính toán giá trị

của các tham số phục vụ ước tính lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ và đề xuất

sử dụng kết hợp mô hình SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình

Priestley - Taylor với hệ số a, b xác định bằng thực nghiệm trong việc ước tính, giám

sát lượng bốc thoát hơi nước các thời điểm ngày 01/7/2015, ngày 04/6/2017 và ngày

18/8/2021 tại tỉnh Hòa Bình khu vực Tây Bắc Việt Nam đảm bảo về độ chính xác,

hiệu quả kinh tế, phù hợp với trang thiết bị, trình độ khoa học công nghệ tại Việt

Nam. Qua kết quả nghiên cứu thực nghiệm của đề tài luận án, nghiên cứu sinh rút ra

một số kết luận sau:

 Lựa chọn được mô hình ước tính lượng bốc thoát hơi nước thực tế phù hợp với

điều kiện địa hình, khí hậu và bề mặt lớp phủ khu vực tỉnh Hòa Bình thuộc vùng Tây

Bắc Việt Nam là sử dụng kết hợp mô hình viễn thám SEBAL với dữ liệu ảnh vệ tinh

Landsat 8 và mô hình Priestley - Taylor với hệ số a, b xác định bằng thực nghiệm.

 Xây dựng được quy trình, chương trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi

nước bề mặt lớp phủ với các tham số chiết xuất, tính toán từ ảnh vệ tinh Landsat 8 và

thông tin độ cao địa hình tại tỉnh Hòa Bình khu vực Tây Bắc Việt Nam sử dụng kết

hợp giữa mô hình SEBAL và mô hình Priestley-Taylor.

 Kết quả thực nghiệm đã xác định được hệ số tuyến tính của mô hình Priestley –

Taylor phù hợp với điều kiện địa hình, khí hậu tại tỉnh Hòa Bình khu vực Tây Bắc

Việt Nam với giá trị hệ số của mô hình là a = 0,792 và b = -0,026.

 Giá trị các tham số năng lượng bức xạ ròng trung bình theo ngày Rnd, nhiệt ẩn

quá trình bốc thoát hơi nước (λ), hằng số Psychrometric (γ), độ dốc đường cong áp

suất hơi nước bão hòa (Δ) được tính từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và thông tin độ

cao từ DEM có thể thay thế các tham số tính từ dữ liệu khí tượng tại các trạm khí

132

tượng, thủy văn phục vụ ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ

đảm bảo độ chính xác, độ tin cậy cao.

 Giá trị năng lượng bức xạ ròng được tính từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 so với

năng lượng bức xạ ròng tính từ dữ liệu khí tượng đo tại các trạm khí tượng có giá trị

chênh lệch không vượt quá 8,81%; Lượng bốc thoát hơi nước thực tế sử dụng kết hợp

mô hình SEBAL và mô hình Priestley - Taylor (với a = 0,792 và b = -0,026) với dữ

liêu ảnh vệ tinh Landsat 8 so với lượng bốc thoát hơi nước thực tế đo tại các trạm khí

tượng thủy văn với sai số trung phương ±1,27 mm/ngày.

 Mô hình, quy trình, phần mềm giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp

phủ với các tham số được tính toán theo mô hình SEBAL và mô hình Priestley-Taylor

(a = 0,792 và b = -0,026) với dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và thông tin độ cao từ mô

hình số DEM đã đề xuất hoàn toàn phù hợp và đảm bảo độ chính xác trong giám sát

lượng bốc thoát hơi nước bề mặt lớp phủ.

2. Kiến nghị

 Do hạn chế về số số liệu, dữ liệu và thời gian nên đề tài luận án mới chỉ thực nghiệm tại tỉnh Hòa Bình và một số huyện thuộc tỉnh Sơn La, và mới chỉ sử dụng dữ

liệu ảnh vệ tinh Landsat 8. Để đề xuất được mô hình ước tính, giám sát lượng bốc

thoát hơi nước cho cả khu vực Tây Bắc Việt Nam cần có thêm các nghiên cứu thực

nghiệm đối với các tỉnh khác thuộc vùng Tây Bắc Việt Nam.

 Các trạm khí tượng thủy văn của khu vực Tây Bắc chưa có các thiết bị đo trực tiếp giá trị năng lượng bức xạ mặt trời. Vì vậy, kết quả tính năng lượng bức xạ mặt

trời từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 mới chỉ được so sánh, đánh giá độ chính xác so

với tiêu chuẩn FAO 56 mà chưa có số liệu đo trực tiếp để kiểm chứng và không nên

sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 trong việc tính năng lượng bức xạ ròng mặt Trời trong những ngày có sự thay đổi bất thường của thời tiết (mưa nắng bất thường).  Hệ số a, b của mô hình Priestley - Taylor được tính từ kết quả thực nghiệm tại 7 thời điểm từ 2015-2021. Tuy nhiên, kết quả mới chỉ tiến hành thực nghiệm từ dữ liệu khí tượng tại các trạm khí tượng thủy văn của tỉnh Hòa Bình và 3 trạm khí tượng tỉnh Sơn La. Cần có các nghiên cứu thực nghiệm tiếp theo sử dụng dữ liệu khí tượng của các tỉnh khác thuộc vùng Tây Bắc, nhiều thời điểm hơn (cập nhật hệ số a, b hàng năm) để kiểm chứng và đề xuất hệ số cho mô hình Priestley -Taylor phù hợp với điều

kiện địa hình khí hậu cho cả khu vực Tây Bắc Việt Nam.

133

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH KHOA HỌC, BÀI BÁO ĐÃ CÔNG BỐ

Tiếng Việt

1. Lê Hùng Chiến, Trần Xuân Trường, Doãn Hà Phong, Nguyễn Thị Dinh (2021),

“Ước tính lượng bốc thoát hơi nước thực tế theo mô hình Priestley – Taylor với

dữ liệu được chiết xuất từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 và mô hình số độ cao

khu vực tỉnh Hòa Bình”, Tạp chí Nông nghiệp và phát triển nông thôn, 21-2021,

pp118-125.

2. Lê Hùng Chiến, Trần Xuân Trường, Doãn Hà Phong (2021), “Giám sát lượng bốc

thoát hơi nước bằng mô hình Makkink từ dữ liệu khí tượng đo trực tiếp tại các

trạm khí tượng thủy văn tỉnh Hòa Bình”, Tạp chí Rừng và Môi trường, (108 –

2021), pp 73-80.

3. Lê Hùng Chiến (2021), “Xác định hệ số tuyến tính của mô hình Priestley-Taylor

phục vụ ước tính lượng bốc thoát hơi nước tại tỉnh Hòa Bình khu vực Tây Bắc

Việt Nam”, Tạp chí Khoa học Đo đạc và Bản đồ, Số 50 (2021).

Tiếng Anh

1. Le Hung Chien, Doan Ha Phong, Tran Xuan Truong, Ngo Thi Dinh (2021),

“Determination of evapotranspiration using solar radiation and meteorological

data applying different methods: a case study Hoa Binh province”, Journal of

Climate changer Science, No.19-Sep.2021, pp 37-48.

2. Le Hung Chien, Doan Ha Phong, Tran Xuan Truong (2021), “Comparative results

of the average daily net radiation (Rnd) from meteorological observation data

and Landsat–8 remote sensing imagery areas of Hoa Binh province”, Journal

of Hydro - Meteorology, No 09/12-2021, pp 9 - 22.

134

TÀI LIỆU THAM KHẢO

A. Tài liệu tiếng Việt 1. Bộ Tài nguyên và Môi trường (2012), Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia QCVN 46:

2012/BTNMT về quan trắc khí tượng.

2. Cục thống kê Hòa Bình (2019), Niên giám thống kê Hòa Bình 2018, Nhà xuất bản

thống kê, Hà Nội.

3. Phan Thị Thùy Dương và cộng sự (2020), Nghiên cứu ảnh hưởng của sol khí và

lớp phủ bề mặtđến tiềm năng bức xạ mặt trời tại Việt Nam, Tạp chí Khí tượng

thủy văn, số 12/2020.

4. Nguyễn Văn Hùng, Trần Ngọc Tưởng, Lương Chính Kế (2014), Xác định hệ số tuyến tính của mô hình Makkink cho tính toán lượng bốc thoát hơi nước ở khu vực phía bắc Việt Nam bằng sử dụng dữ liệu viễn thám, Kỷ yếu Hội thảo Khoa

học Công nghệ, Viện khoa học Đo đạc và Bản đồ, Hà Nội.

5. Nguyễn Văn Hùng (2017), Nghiên cứu ứng dụng tư liệu viễn thám xác định lượng

bốc thoát hơi nước do bức xạ mặt trời tại lưu vực Sông Cầu, Luận án Tiến sĩ kỹ

thuật, Viện Khoa học đo đạc bản đồ, Hà Nội.

6. Lương Chính Kế (2012), Chiết xuất năng lượng bức xạ hấp thụ bề mặt khu vực Hà

Nội phục vụ nghiên cứu biến đổi khí hậu bằng sử dụng ảnh vệ tinh SPOT, Tuyển

tập Trắc địa và bản đồ vì sự nghiệp Tài nguyên và Môi trường, Hà Nội.

7. Lương Chính Kế (2013), Đánh giá độ chính xác lượng bốc thoát hơi nước bề mặt

địa hình theo mô hình Makkink dựa vào số liệu bức xạ mặt trời chiết xuất từ ảnh

vệ tinh Modis, Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Công nghệ lần thứ nhất, Trường Đại

học Tài nguyên và Môi trường, Hà Nội.

8. Lương Chính Kế, Trần Ngọc Tưởng (2013), Đánh giá độ chính xác bức xạ hấp thụ

bề mặt đất khu vực miền Bắc Việt Nam được chiết xuất từ ảnh vệ tinh Modis,

Tuyển tập báo cáo hội thảo khoa học Quốc gia về Khí tượng Thủy văn, Môi trường và Biến đổi khí hậu lần thứ XVI.

9. Lương Chính Kế, Trần Ngọc Tưởng, Phạm Văn Mạnh (2013), Ứng dụng công nghệ viễn thám chiết xuất năng lượng bức xạ mặt trời đi tới mặt đất từ ảnh vệ tinh Modis, Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Công nghệ lần thứ nhất, Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội.

10. Lương Chính Kế,Trần Ngọc Tưởng, Phạm Văn Mạnh (2014), So sánh đánh giá

bức xạ dòng trung bình ngày chiết xuất từ ảnh vệ tinh Modis với kết quả từ số

135

liệu quan trắc khí tượng”, Kỷ yếu Hội thảo Khoa học Công nghệ lần thứ 2, Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường, TP.HCM.

11. Vũ Duy Long, và cộng sự (2012), Quan trắc và đo đạc các yếu tố khí tượng trên

biển cần giờ, Đề tài cấp cơ sở, Viện Khoa học khí tượng thủy văn và biến đổi khí

hậu

12. Phạm Thị Thanh Ngà và cộng sự (2020), Ước tính và lập bản đồ phân vùng bức

xạ mặt trời bằng dữ liệu vệ tinh himawari-8 để khai thác nguồn năng lượng mặt

trời cho Việt Nam, Tạp chí Khoa học khí tượng thủy văn.

13. Trần Thị Hồng Ngọc, Mark Honti (2017), So sánh các mô hình khác nhau cho

ước tính bốc thoát hơi nước tham chiếu vùng phía Nam Việt Nam, Tạp chí Khí tượng thủy văn, số tháng 11 - 2017

14. Trần Thị Tâm, Nguyễn Hồng Sơn, Đỗ Thanh Tùng (2016), Xác định bốc thoát

hơi nước tiềm năng khu vực Bắc Trung Bộ và Duyên hải Miền Trung trên cơ sở

dữ liệu ảnh Modis, Tạp chí khí tượng thủy văn, số tháng 8 -2016.

15. Nguyễn Khắc Thời (2011), Viễn thám, Giáo trình, Học viện Nông nghiệp Việt

Nam.

16. Lê Anh Tuấn (2009), Hệ thống tưới tiêu, Giáo trình, Trường Đại học Cần Thơ.

17. Trần Ngọc Tưởng, Phạm Văn Mạnh, Lương Chính Kế (2014), Khảo sát bốc thoát

hơi nước tiềm năng bề mặt địa hình theo giờ trên mô hình Priestley-Taylor bằng

bức xạ ròng được chiết xuất từ ảnh vệ tinh Modis, Kỷ yếu Hội thảo Khoa học

Công nghệ, Viện khoa học Đo đạc và Bản đồ, Hà Nội.

18. UBND tỉnh Hòa Bình (2019), Báo cáo tổng kết tình hình phát triển kinh tế, xã

hội của tỉnh Hòa Bình năm 2018.

19. UBND tỉnh Hòa Bình (2019), Báo cáo kết quả thực hiện công tác thống kê, kiểm

kê đất đai của tỉnh Hòa Bình tính đến 31/12/2018

B. Tài liệu tiếng Anh

20. Ali-Akbar Sabziparvar, H. Tabari, A. Aeini, M. Ghafouri (2010), Evaluation of Class A Pan Coefficient Models for Estimation of Reference Crop Evapotranspirationin Cold Semi-Arid and Warm Arid Climates, Water Resour Manage 24:909–920 DOI 10.1007/s11269-009-9478-2.

21. Allen R.G., Tasumi M., Morse A. (2005), Satellite-based evapotranspiration by

METRIC and Landsat for western states water management, Presented at the US

Bureau of Reclamation Evapotranspiration Workshop, Ft. Collins, CO, USA, 8–

10 February 2005.

136

22. Allen R.G., Tasumi M. Trezza, R. (2007), Satellite-based energy balance for mapping evapotranspiration with internalized calibration (METRIC)-model, J.

Irrig. Drain. E ASCE 2007, 133, 380–394.

23. R. G. Allen, M. Tasumi, R. Trezza (2002), Advanced Training and Users Manual

SEBAL Surface Energy Balance Algorithms for Land, University of Idaho,

Version 1.0.

24. Allen G. R., Pereira L. S., Raes D. and Smith M. (1998), Crop

Evapotranspiration-Guidelines for computing crop water requirements, FAO Irrigation and Drainage Paper 56, FAO, Rome, Italy, 78-86.

25. Allen R. G. (2001), Prediction of regional ET for the Tampa Bay, Florida

watershed using SEBAL, personal communication.

26. Allen G. R., Pereira L. S., Raes D., Smith M. (1990), FAO Irrigation and

Drainage Paper No. 56, Crop Evapotranspiration (guidelines for computing crop

water requirements).

27. Anderson M. C., Norman J. M., Mecikalski J. R., Otkin J. A., Kustas W. P. (2007),

A climatological study of evapotranspiration and moisture stress across the

continental United States based on thermal remote sensing, Surface moisture

climatology. J. Geophys. Res. 2007, 112, D11112.

28. M. A. Ashraf, M. J. Maah and I. Yusoff (2011), Introduction to Remote Sensing

of Biomass, Biomass and Remote Sensing of Biomass, 129-170.

29. Bastiaanssen W. G. M. (1995), Regionalization of surface flux densities and

moisture indicators in composite terrain: A remote sensing approach under clear

skies in Mediterranean climates, Ph.D. dissertation, CIP Data Koninklijke

Bibliotheek, Den Haag, The Netherlands. 273 p.

30. Bastiaanssen W. G. M. (2000), SEBAL-based sensible and latent heat fluxes in

the irrigated Gediz Basin, Turkey. J. Hydrology 229:87-100.

31. Bastiaanssen W. G. M., Menenti M., Feddes R. A., Holtslag A. A. M., (1998), A remote sensing surface energy balance algorithm for land (SEBAL), 1. Formulation. J. Hydrol. 1998, 212–213, 198–212.

32. Bastiaanssen W. G. M., Menenti M., Feddes R. A., Holtslag A. A. M. (1998), A remote sensing surface ennergy balance algorithm for land (SEBAL), Journal of Hydrology, pp. 198-213.

137

33. Bastiaanssen W. G. M., Pelgrum H., Wang J., Ma Y., Moreno J.F., Roerink G. J., van der Wal T. (1998), A remote sensing surface energy balance algorithm for

land (SEBAL), 2. Validation. J. Hydrol.1998, 212–229.

34. Bastiaanssen W. G. M. (2000), SEBAL-based sensible and latent heat fluxes in

the irrigated Gediz Basin, Turkey, J. Hydrol. 2000, 229, 87–100.

35. Bastiaanssen W. G. M., Noordman E. J. M., Pelgrum H., Davids G., Thoreson

B.P., Allen R. G. (2005), SEBAL model with remotely sensed data to improve

water-resources management under actual field conditions, J. Irrig. Drain. E

ASCE 2005, 131, 85–93.

36. Bastiaanssen W. G. M. (1995), Regionalization of surface flux densities and moisture indicators in composite terrain, Ph.D. Thesis, Wageningen Agricultural University, Wageningen, The Netherlands.

37. Bastiaanssen W., Thoreson B., Clark B., Davids G. (2010), Discussion of

Application of SEBAL Model for Mapping Evapotranspiration and Estimating

Surface Energy Fluxes in South-Central Nebraska, by Ramesh K. Singh, Ayse

Irmak, Suat Irmak, and Derrel L. Martin. J. Irrig. Drain. E ASCE 2010, 136, 282–

283.

38. Blyth E. M., Harding R. J., (1995), Application of aggregation models to surface

heat flux from the Sahelian tiger bush, Agric. For. Meteorol. 1995, 72, 213–235.

39. Claude E. Boyd (2012), Evaporation affected by sunlight, temperature, wind,

Advocate Magazine 1 May 2012.

40. Bruno. B. S., Erivelto. M., Marcio. A. B., Suzana .W., Lucas .V. O. (2018)

Satellite-based ET estimation using Landsat 8 images and SEBAL model Revista

Ciência Agronômica, v. 49, n. 2, p. 221-227

41. Carlson, T. N., Gillies R. R., Perry E. M. (1994), A method to make use of thermal

infrared temperature and NDVI measurements to infer surface soil water content and fractional vegetation cover, Remote Sens. Rev. 1994, 9, 161–173.

42. Cha M., Li M., Wang X. (2020), Estimation of Seasonal Evapotranspiration for Crops in Arid Regions Using Multisource Remote Sensing Images, Remote Sens. 2020, 12, 2398.

43. Choudhury B. J., Menenti M. (1993), Parameterization of Land Surface

Evaporation by means of Location Dependent Potential Evaporation and Surface

Temperature Range, Department for Environment, Food and Rural Affairs

(Defra): London, UK, Volume 212, pp. 561–568.

138

44. Doug Dockter (2008), Computation of the 1982 Kimberly-Penman and the Jensen-Haise Evapotranspiration Equations as Applied in the U.S. Bureau of

Reclamation's Pacific Northwest AgriMet Program, Revised January, 2008 Peter

L. Palmer AgriMet Program Manager

45. Gao Y. C., Long D. (2008), Intercomparison of remote sensing-based models for estimation of evapotranspiration and accuracy assessment based on SWAT,

Hydrol. Process. 2008, 22, 4850–4869.

46. Ghaderi A., Dasineh M., Shokri M., Abraham J. (2020), Estimation of Actual

Evapotranspiration Using the Remote Sensing Method and SEBAL Algorithm: A

Case Study in Ein Khosh Plain, Iran. Hydrology 2020, 7, 36

47. Gao Y. C., Long D., Li Z. L. (2008), Estimation of daily actual evapotranspiration from remotely sensed data under complex terrain over the

upper Chao river basin in North China, Int. J. Remote Sens.2008, 29, 3295–3315.

48. Hadi Modaberi and Mostafa Assari (2006), Estimation of reference

Evapotranspiration, the best pan coefficient and rice plant coefficient using the

pan evaporation data in rice growth period, Case study: Mordab plain region in

Guilan province, Iran.

49. Hossein Tabari, Mark E. Grismer & Slavisa TrajkovicPaulson (2001),

Comparative analysis of 31 reference evapotranspiration methods under humid

conditions, Irrigation Science, ISSN 0342-7188.

50. Van den Hurk. B (2001), Energy balance based surface flux estimation from

satellite data, and its application for surface moisture assimilation. Meteorol.

Atmos. Phys. 76, 43–52.

51. Huntingfor C., Allen S., Harding R. (1995), An intercomparison of single and

dual-source vegetation-atmosphere transfer models applied to transpiration

from Sahelian savannah, Bound Lay. Meteorol. 1995, 74, 397–418.

52. Irmak S., Irmak A., Allen R. G., Jones J. W. (2003), Solar and net radiation- based equations to estimate reference evapotranspiration in humid climates, J

Irrig Drain Eng ASCE 129(5) p336–347.

53. Jackson R. D., J. L. Hatfield, R. J. Reginato, S. B. Idso, and P. J. Pinter, Jr. (1983), Estimation of daily evapotranspiration from one-time-of-day measurements, Agric. Water. Manage. 7(3) 351-362.

54. Jackson R. D., Idso S. B., Reginato R. J., Pinter P. J. (1981), Canopy temperature

as a crop water stress indicator. Water Resour. Res. 17, 1133–1138.

139

55. Jia L., Su Z., van den Hurk B., Menenti M., Moene A., De Bruin H. A. R., Yrisarry J. J. B., Ibanez M., Cuesta A. (2003), Estimation of sensible heat flux using the

Surface Energy Balance System (SEBS) and ATSR measurements, Phys. Chem.

Earth, 28, 75–88.

56. Jiang L., Islam S. (2001), Estimation of surface evaporation map over southern Great Plains using remote sensing data, Water Resour. Res, 37, 329–340.

57. Michael J. Johnson (1995) Summer Evapotranspiration Rates, by Bowen-Ratio

and Eddy-Correlation Methods, in Boulder Flat and in Maggie Creek Area,

Eureka County, Nevada, 1991-92, Water-Resources Investigations Report 95-

4079. Carson City, Nevada

58. Kabat P., Dolman A. J., Elbers J. A. (1997), Evaporation, sensible heat and canopy conductance of fallow savannah and patterned woodland in the Sahel, J.

Hydrol, 188–189, 494–515.

59. Kustas W. P., Norman J. M., Schmugge T. J., Anderson M. C. (2003), Mapping

surface energy fluxes with radiometric temperature. In Thermal Remote Sensing

in Land Surface Processes, Quattrochi, D. A., Luvall, J. C., Eds., Taylor and

Francis: London, UK.

60. Li F., Kustas W. P., Prueger J. H., Neale C. M. U., Jackson T. J. (2005), Utility

of remote sensing based two-source energy balance model under low and high

vegetation cover conditions, J.Hydrometeorol, 6, 878–891.

61. Li Z. L., Tang R., Wan Z., Bi Y., Zhou C., Tang B., Yan G., Zhang X. (2009), A

review of current methodologies for regional evapotranspiration estimation from

remotely sensed data. Sensors, 9, 3801–3853.

62. Liou Y. A., Chuang Y. C., Lee, T. (2002), Estimate of evapotranspiration over

rice fields using high resolution DMSV imagery data. In Proceedings of the

Cross-Strait Symposium on the Remote Sensing and Agricultural Biotechnology, Chung-li, Taiwan.

63. Long D., Singh V. P. (2013), Assessing the impact of end-member selection on for actual

the accuracy of satellite-based spatial variability models evapotranspiration estimation, Water Resour.Res, 49, 2601–2618.

64. Long D., Singh V. P. (2012), A modified surface energy balance algorithm for

land (M-SEBAL) based on a trapezoidal framework, Water Resour. Res, 48,

W02528.

140

65. Long D., Singh V. P., Li Z. L. (2011), How sensitive is SEBAL to changes in input variables, domain size and satellite sensor, J. Geophys. Res. Atmos, 116,

D21107.

66. Long D., Singh V.P. (2010), Integration of the GG model with SEBAL to produce

time series of evapotranspiration of high spatial resolution at watershed scales, J. Geophys. Res. Atmos, 115. D21128.

67. Madugundu R., Al-Gaadi K. A., Tola E., Hassaballa A. A., and Patil V. C. (2017),

Performance of the METRIC model in estimating evapotranspiration fluxes over

an irrigated field in Saudi Arabia using Landsat-8 images, Hydrol. Earth Syst.

Sci., 21, 6135–6151

68. Makkink G. F. (1957), Testing the Penman formula by means of lysimeters,

Journal of the Institution of Water Engineers 11: 277–288.

69. Malika Fekih, Abdenour Bourabaa and Saighi Mohamed (2012), Evaluation of

two methods for estimation of evaporation from Dams water in arid and semi

arid areas in Algeria. World Academy of Science, Engineering and Technology,

International Journal of Mathematical, Computational, Physical and Quantum

Engineering Vol:6 No:8.

70. Minh Le, Ke Luong Chinh, Tuong Tran Ngoc, Hung Nguyen Van, Son Le Minh

(2013), Essessing the accuracy of land surface evapotranspiration estimated by

Makkink’s model based on solar radiation extracted from Modis data,

Proceedings of the 9th International Conference on Geo-information for Disaster

Management, Hanoi, Vietnam, 9-11 Dec.

71. Mukaddes Darwish (1998), “Process-base aerodynamic roughtness model for

evaporation predictions from free water surfaces”. December 1998

Iterdisciplinary engineering Submitted to the Graduate Faculty of Texas Tech

University in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of.

72. Norman J. M., Becker F. (1995), Terminology in thermal infrared remote sensing

of natural surfaces, Agric. For. Meteorol, 77, 153–166.

73. Norman J. M., Kustas W. P., Prueger J. H., Diak G. R. (2000), Surface flux estimation using radiometric temperature: A dual-temperature-difference method to minimize measurement errors. Water Resour. Res, 36, 2263–2274.

74. Norman J. M., Kustas W. P., Humes K. S. (1995), Source approach for estimating

soil and vegetation energy fluxes in observations of directional radiometric

surface temperature, Agric. For.Meteorol, 77, 263–293.

141

75. Paulson C. A. (1970), The mathematical representation of wind speed and temperature profiles in the unstable atmospheric surface layer, Appl. Meteorol.

9:857-861.

76. Penman H. L. (1948), Natural evaporation from open water, bare and grass.

Proceedings of the Royal Society of London, Series A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences 193: 120–145.

77. Priestley C. H. B., Taylor R. J. (1972), On the assessment of surface heat fluxes

and evaporation using large-scale parameters, Monthly WeatherReview 100:

81–92.

78. Ramesh K., Singh K. K., Stefanie K., Matthew S., Gabriel B. S., Zhuoting W. (2020) A novel approach for next generation water-use mapping using Landsat and Sentinel-2 satellite data, Hydrological Sciences Journal, 65:14, 2508-2519

79. Renzullo L. J., Barrett D. J., Marks A. S., Hill M. J., Guerschman J. P., Mu Q.

(2008), Multi-sensor model-data fusion for estimation of hydrologic and energy

flux parameters. Remote Sens. Environ, 112, 1306–1319.

80. Roerink G. J., Su Z., Menenti M. (2000), S-SEBI: A simple remote sensing

algorithm to estimate the surface energy balance. Phys. Chem. Earth B, 25, 147–

157.

81. Roderick M. L., Farquhar G. D., Berry S. L., Noble I. R. (2001), On the direct

effect of clouds and atmospheric particles on the productivity and structure of

vegetation. Oecologia, 129, 21–30.

82. Sanchez J. M., Scavone G., Caselles V., Valor E., Copertino V.A., Telesca V.

(2008), Monitoring daily evapotranspiration at a regional scale from Landsat-

TM and ETM+ data: application to the Basilicata region. J. Hydrol, 351, 58–70.

83. Sanchez J. M., Kustas W. P., Caselles V., Anderson M. (2007), Modelling surface

energy fluxes over maize using a two-source patch model and radiometric soil and canopy temperature observations, Remote Sens. Environ, 112, 1130–1143. 84. Santos C., Lorite I. J., Tasumi M., Allen R. G., Fereres E. (2008), Integrating irrigation for

satellite-based evapotranspiration with simulation models management at the scheme level, Irrig. Sci, 26, 277–288.

85. Sobrino J. A., Gómez M., Jiménez-Muñoz J. C., Oliosob A., Chehbouni G.

(2005), A simple algorithm to estimate evapotranspiration from DAIS data:

Application to the DAISEX campaigns, J. Hydrol, 315, 117–125.

142

86. Sobrino J. A., Gómez M., Jiménez-Muñoz J. C., Olioso A. (2007), Application of a simple algorithm to estimate the daily evapotranspiration from NOAA-

AVHRR images for the Iberian Peninsula. Remote Sens. Environ, 110, 139–148.

87. Su Z. (2002), The surface energy balance system (SEBS) for estimation of

turbulent heat fluxes. Hydrol.Earth Syst. Sci. 6, 85–99.

88. Su Z. A (2001), Surface Energy Balance System (SEBS) for estimation of

turbulent heat fluxes from point to continental scale. In Advanced Earth

Observation—Land Surface Climate, Su, Z. Jacobs, J. Eds. Publications of the

National Remote Sensing Board (BCRS): Delft, The Netherlands, Volume 01–

02, pp. 91–108.

89. Su Z., Li X., Zhou Y., Wan L., Wen J., Sintonen K. (2003), Estimating areal

evaporation from remote sensing. Proc. IEEE Int, 2, 1166–1168.

90. Su Z. (2005), Hydrological applications of remote sensing. Surface fluxes and

other derived variables surface energy balance. In Encyclopedia of Hydrological

Sciences; Anderson, M., Ed.; John Wiley and Sons: Hoboken, NJ, USA.

91. Su H., Mccabe M. F., Wood E. F., Su Z., Prueger J. H. (2005), Modeling

evapotranspiration during SMACEX: Comparing two approaches for local- and

regional-scale prediction, J. Hydrometeorol, 6, 910–922.

92. Tasumi M., Trezza R., Allen R. G., Wright J. L. (2005), Operational aspects of

satellite-based energy balance models for irrigated crops in the semi-arid U.S.

Irrig. Drain. Sys, 19, 355–376.

93. M. Theocharis (2009), A computer system of estimating reference crop

evapotranspiration using the modified Penman’s (FAO-24), pp. 215 - 222.

94. Tran Ngoc Tuong, Nguyen Van Hung, Pham Van Manh, Luong Chinh Ke (2014),

Effect of daily net Radiation model ectracted from Modis on daily reference

evapotranspiration, Proceedings of the 7th International Conference on GeoInformatics for Spatial-Infrastructure Development in Earth & Allied Sciences (GIS-IDEAS), DaNang, Vietnam, 6-9 Dec.

95. United States Geological Survey (USGS) (2013), http://landsat.usgs.gov/landsat8.php/

detailed information about the Landsat 8 satellite.

96. Wallace J. S. (1997), Evaporation and radiation interception by neighbouring

plants, Q. J. R. Meteorol. Soc, 123, 1885–1905.

143

97. Wang K., Dickinson R. E. (2012), A review of global

terrestrial evapotranspiration: Observation, modeling, climatology, and climatic

variability, Rev. Geophys, 50, RG2005.

98. Webb E. K. (1970), Profile relationships: the log-linear range, and extension to

strong stability, Quart. J. Roy. Meteorol. Soc. 96:67-90.

99. Wood E. F., Su H., McCabe M., Su Z. (2003), Estimating Evaporation from

Satellite Remote Sensing. Paper presented at the IGARSS, 7, 21-25.

100. Wukelic G. E., Gibbons D. E. (1989), Radiometric calibration of Landsat

thematic mapper thermal band, Remote Sensing of Environment 28:339-347.

101. C. Y. Xu1* and V. P. Singh (2000), Evaluation and generalization of radiation- based methods for calculating evaporation, Hydrol. Process, Vol. 14, 339-349.

102. C.-Y. Xu1* and V. P. Singh (2001), Evaluation and generalization of

temperature-based methods for calculating evaporation, Hydrol. Process. 15,

305–319.

103. C.-Y. Xu1* and V. P. Singh (1996), Eveluation and generalization of 13 mass-

transfer equations for determining free water evaporation, CCC 0885-

6087/97/030311-13 Received 18 September 1995 &1997 by John Wiley & Sons,

Ltd. Accepted 4 January.

104. R. E. Yoder, L. O. Odhiambo, W. C. Wright (2005), Evaluation of methods for

estimating daily reference crop evapotranspiration at a site the humid southeast

united stated, Applied engineering in Agricuture. Vol. 21(2): 197−202.

PHỤ LỤC

Phụ lục 01: Dữ liệu khí tượng đo trực tiếp tại các trạm khí tượng thủy văn Hòa Bình và Sơn La phục vụ xác định hệ số a, b của mô hình Priestley-Taylor

Ngày 15/6/2016

Tọa độ điểm quan trắc

Gió (m/s)

Nhiệt độ (0C)

Tên điểm quan trắc

S T T

Hướng

Độ ẩm trung bình (%)

Tổng giờ nắng (giờ)

Bốc hơi nước (mm)

Kinh độ (độ)

Vĩ độ (độ)

Độ cao (m)

Tốc độ gió

T max

T min

105.3333

20.8167

22.7

11.3

40.7

30.1

6.7

105.0500

20.6500

165.5

8.9

37.9

25.0

6.4

105.5333

20.0667

61.1

9.1

39.0

25.7

6.3

105.7833

20.4833

11.3

NNW

9.5

38.0

27.9

6.2

105.4500

20.4500

41.2

9.9

39.0

27.4

6.6

105.3333

20.8167

22.6

11.0

40.5

29.8

7.0

105.6667

20.5167

20.1

9.8

39.2

26.0

6.3

105.4833

20.8833

25.4

9.7

38.6

26.5

6.5

104.6833

21.3833

642.9

11.0

33.2

24.3

7.1

104.6308

21.4333

169.0

9.8

37.1

27.1

6.8

Khí tượng Hòa Bình Khí tượng Mai Châu Khí tượng Kim Bôi Khí tượng Chi Nê Khí tượng Lạc Sơn Thủy văn Hòa bình Thủy văn Hưng Thi Thủy văn Lâm Sơn Khí tượng Bắc Yên Khí tượng Phù Yên Khí tượng Mộc Châu

104.6812

20.8301

971.9

10.9

32.6

23.2

6.9

Ngày 25/7/2018

Tọa độ điểm quan trắc

Gió (m/s)

Nhiệt độ (0C)

Tên điểm quan trắc

S T T

Bốc hơi nước (mm)

Hướng

Độ ẩm trung bình (%)

Tổng giờ nắng (giờ)

Kinh độ (độ)

Vĩ độ (độ)

Độ cao (m)

Tốc độ gió

T max

T min

105.3333

20.8167

22.7

2.8

32.6

25.9

4.4

105.0500

20.6500

165.5

0.7

31.8

24.8

3.5

105.5333

20.0667

61.1

4.0

32.0

24.3

4.9

105.7833

20.4833

11.3

4.1

33.9

25.4

4.8

105.4500

20.4500

41.2

3.1

33.0

25.0

4.6

105.3333

20.8167

22.6

3.0

31.9

26.0

3.2

105.6667

20.5167

20.1

3.8

33.6

25.2

4.9

105.4833

20.8833

25.4

3.6

32.8

25.6

4.8

104.6833

21.3833

642.9

4.3

30.2

21.6

4.7

104.6308

21.4333

169.0

5.3

33.0

25.4

5.2

104.6812

20.8301

971.9

3.1

27.8

24.9

4.6

Ngày 09/7/2019

Tọa độ điểm quan trắc

Gió (m/s)

Nhiệt độ (0C)

Tên điểm quan trắc

S T T

Hướng

Độ ẩm trung bình (%)

Tổng giờ nắng (giờ)

Bốc hơi nước (mm)

Kinh độ (độ)

Vĩ độ (độ)

Độ cao (m)

Tốc độ gió

T max

T min

105.3333

20.8167

22.7

4.1

37.7

30.2

4.4

105.0500

20.6500

165.5

3.5

35.5

26.2

4.5

105.5333

20.0667

61.1

3.1

36.4

27.8

4.9

105.7833

20.4833

11.3

3.1

35.9

29.4

4.2

105.4500

20.4500

41.2

2.2

36.4

27.9

4.0

105.3333

20.8167

22.6

4.0

38.5

30.0

4.7

105.6667

20.5167

20.1

3.7

36.2

27.4

3.5

105.4833

20.8833

25.4

4.2

37.4

30.0

5.1

104.6833

21.3833

642.9

2.6

30.2

26.4

3.1

104.6308

21.4333

169.0

3.7

36.9

30.0

4.4

104.6812

20.8301

971.9

1.2

28.4

23.5

3.7

Ngày 07/72020

Tọa độ điểm quan trắc

Gió (m/s)

Nhiệt độ (0C)

T T

Tên điểm quan trắc

Hướng

Độ ẩm trung bình (%)

Tổng giờ nắng (giờ)

Bốc hơi nước (mm)

Kinh độ (độ)

Vĩ độ (độ)

Độ cao (m)

Tốc độ gió

T max

T min

105.3333

20.8167

22.7

9.8

37.7

27.1

7.2

105.0500

20.6500

165.5

7.6

38.0

26.6

6.2

105.5333

20.0667

61.1

9.3

36.7

26.3

7.0

105.7833

20.4833

11.3

8.6

36.4

27.7

6.7

105.4500

20.4500

41.2

9.1

36.9

27.2

7.2

105.3333

20.8167

22.6

9.6

37.6

27.0

7.0

105.6667

20.5167

20.1

9.4

36.9

26.8

7.1

105.4833

20.8833

25.4

9.2

36.8

27.3

6.8

104.6833

21.3833

642.9

10.1

33.3

25.0

7.8

104.6308

21.4333

169.0

9.9

37.7

22.0

7.1

104.6812

20.8301

971.9

9.0

31.5

26.4

6.8

Phụ lục 02: Kết quả tính năng lượng bức xạ ròng từ dữ liệu khí tượng đo trực tiếp tại các trạm khí tượng thủy văn theo tiêu chuẩn FAO 56

Tính giá trị năng lượng bức xạ ròng theo tiêu chuẩn FAO 56 tại mỗi trạm quan

trắc khí tượng thủy văn cần thu thập dữ liệu đầu vào gồm: Giá trị vĩ độ, độ cao của các

trạm khí tượng; Độ ẩm không khí RH, số giờ nắng thực n, nhiệt độ cao nhất, nhiệt độ

thấp nhất. Sử dụng các công thức theo tiêu chuẩn FAO 56 tính được năng lượng bức xạ

ròng trung bình (Rnd_FAO). Kết quả tính tại các thời điểm thể hiện trong bảng sau:

1. Thời điểm ngày 01/7/2015

TT Độ vĩ φ

tg (φ)

ω_s do

(δ)

sin(δ)

cos(δ)

sin(ω_s)

cos(ω_s)

sin(φ)

(độ)

20.8167 0.379987

99.375094

0.403063

0.392237

0.919864

0.986786

-0.162030

0.355207

20.6500 0.376663

99.292760

0.403063

0.392237

0.919864

0.987018

-0.160612

0.352487

20.0667 0.365088

99.006217

0.403063

0.392237

0.919864

0.987808

-0.155676

0.342947

20.4833 0.373346

99.210624

0.403063

0.392237

0.919864

0.987247

-0.159198

0.349765

20.4500 0.372684

99.194241

0.403063

0.392237

0.919864

0.987292

-0.158915

0.349220

20.8167 0.379987

99.375094

0.403063

0.392237

0.919864

0.986786

-0.162030

0.355207

20.5167 0.374010

99.227065

0.403063

0.392237

0.919864

0.987201

-0.159481

0.350310

20.8833 0.381317

99.408045

0.403063

0.392237

0.919864

0.986693

-0.162597

0.356293

21.3833 0.391341

99.656465

0.403063

0.392237

0.919864

0.985979

-0.166871

0.364429

21.4333 0.392347

99.681409

0.403063

0.392237

0.919864

0.985906

-0.167300

0.365241

20.8301 0.380255

99.381721

0.403063

0.392237

0.919864

0.986767

-0.162144

0.355426

cos(φ)

dr

Rs/Rso

Z (m)

n (Giờ nắng thực)

N (Giờ nắng vĩ độ)

Ra (MJ/m 2/ngày)

Rso (MJ/m2 /ngày)

Rs (MJ/m2 /ngày)

0.934788

0.967002

39.638

22.7

29.747

11.9

13.25

27.710

0.931511

0.935817

0.967002

39.605

165.5

29.835

10.4

13.24

25.457

0.853272

0.939355

0.967002

39.487

61.1

29.663

10.5

13.20

25.576

0.862198

0.936838

0.967002

39.572

11.3

29.688

11.2

13.23

26.645

0.897518

0.937041

0.967002

39.565

41.2

29.706

10.2

13.23

25.148

0.846547

0.934788

0.967002

39.638

22.6

29.747

11.5

13.25

27.111

0.911399

0.936634

0.967002

39.578

20.1

29.700

10.9

13.23

26.198

0.882106

0.934374

0.967002

39.652

25.4

29.759

11.6

13.25

27.264

0.916167

0.931231

0.967002

39.749

642.9

30.323

11.4

13.29

26.989

0.890039

0.930913

0.967002

39.759

169.0

29.954

10.8

13.29

26.094

0.871133

0.934705

0.967002

39.641

971.9

30.501

12.6

13.25

28.757

0.942817

RH độ

e0 (T)

ea (Kpa)

Tmax (0C)

Tmin (0C)

Rnl (MJ/m2/d)

Rns (MJ/m2/d)

Rn FAO (MJ/m2/d)

5.669465

3.231595

40.1

30.2

3.557

21.336

17.780

4.701301

3.384937

38.5

25.1

2.811

19.602

16.791

5.016058

3.310598

38.5

27.4

2.994

19.693

16.699

5.653833

3.279223

40.1

30.1

3.304

20.517

17.213

4.863311

3.550217

38.3

26.5

2.588

19.364

16.775

5.591679

3.355007

39.8

3.254

20.876

17.622

5.607161

3.476440

39.7

30.2

2.938

20.173

17.235

5.622681

3.317382

39.9

30.1

3.338

20.993

17.655

3.824172

2.447470

26.4

4.167

20.781

16.614

5.274995

3.217747

38.4

29.3

3.202

20.092

16.890

3.575812

2.467310

31.4

22.7

4.419

22.143

17.724

2. Thời điểm ngày 15/6/2016

TT Độ vĩ φ

tg (φ)

ω_s do

(δ)

sin(δ)

cos(δ)

sin(ω_s)

cos(ω_s)

sin(φ)

(độ)

20.8167

0.379987 99.471743

0.406761

0.395637

0.918407

0.986511

-0.163693

0.355207

20.6500

0.376663 99.388540

0.406761

0.395637

0.918407

0.986748

-0.162261

0.352487

20.0667

0.365088 99.098979

0.406761

0.395637

0.918407

0.987555

-0.157275

0.342947

20.4833

0.373346 99.305539

0.406761

0.395637

0.918407

0.986982

-0.160832

0.349765

20.4500

0.372684 99.288983

0.406761

0.395637

0.918407

0.987028

-0.160547

0.349220

20.8167

0.379987 99.471743

0.406761

0.395637

0.918407

0.986511

-0.163693

0.355207

20.5167

0.374010 99.322154

0.406761

0.395637

0.918407

0.986935

-0.161118

0.350310

20.8833

0.381317 99.505042

0.406761

0.395637

0.918407

0.986416

-0.164266

0.356293

21.3833

0.391341 99.756084

0.406761

0.395637

0.918407

0.985687

-0.168584

0.364429

21.4333

0.392347 99.781292

0.406761

0.395637

0.918407

0.985613

-0.169018

0.365241

20.8301

0.380255 99.478440

0.406761

0.395637

0.918407

0.986492

-0.163808

0.355426

cos(φ)

dr

Z (m)

Rs/Rso

Ra (MJ/m2/ ngày)

Rso (MJ/m2 /ngày)

n (Giờ nắng thực)

N (Giờ nắng vĩ độ)

Rs (MJ/m2 /ngày)

0.934788

0.968336

39.720

22.7

29.808

11.3

13.26

26.851

0.900789

0.935817

0.968336

39.686

165.5

29.896

8.9

13.25

23.248

0.777640

0.939355

0.968336

39.565

61.1

29.722

9.1

13.21

23.516

0.791181

0.936838

0.968336

39.652

11.3

29.748

9.5

13.24

24.138

0.811410

0.937041

0.968336

39.645

41.2

29.767

9.9

13.24

24.735

0.830966

0.934788

0.968336

39.720

22.6

29.808

11.0

13.26

26.402

0.885719

0.936634

0.968336

39.659

20.1

29.760

9.8

13.24

24.589

0.826235

0.934374

0.968336

39.734

25.4

29.821

9.7

13.27

24.459

0.820191

0.931231

0.968336

39.834

642.9

30.388

11.0

13.30

26.430

0.869767

0.930913

0.968336

39.844

169.0

30.018

9.8

13.30

24.636

0.820709

0.934705

0.968336

39.723

971.9

30.565

10.9

13.26

26.253

0.858930

e0 (T)

ea (Kpa)

Tmax (0C)

Tmin (0C)

Rnl (MJ/m2/d)

Rns (MJ/m2/d)

Rn FAO (MJ/m2/d)

RH độ

3.169

20.675

5.748187

3.391430

40.7

30.1

17.507

2.208

17.901

4.608977

3.595002

37.9

25.0

15.693

2.696

18.107

4.849628

3.249251

39.0

25.7

15.411

2.866

18.586

5.016058

3.210277

38.0

27.9

15.720

2.854

19.046

5.086853

3.306455

39.0

27.4

16.192

3.070

20.329

5.669465

3.401679

40.5

29.8

17.260

2.950

18.933

4.918381

3.196948

39.2

26.0

15.984

2.741

18.833

4.904563

3.335103

38.6

26.5

16.092

3.550

20.351

3.948169

2.803200

33.2

24.3

16.801

2.307

18.970

4.781710

3.681917

37.1

27.1

16.663

3.688

20.215

3.757977

2.630584

32.6

23.2

16.527

3. Thời điểm ngày 04/6/2017

TT Độ vĩ φ

tg (φ)

ω_s do

(δ)

sin(δ)

cos(δ)

sin(ω_s)

cos(ω_s)

sin(φ)

(độ)

20.8167

0.379987

99.073937

0.391457

0.381536

0.924354

0.987624

-0.156843

0.355207

20.6500

0.376663

98.994305

0.391457

0.381536

0.924354

0.987840

-0.155471

0.352487

20.0667

0.365088

98.717158

0.391457

0.381536

0.924354

0.988581

-0.150693

0.342947

20.4833

0.373346

98.914864

0.391457

0.381536

0.924354

0.988055

-0.154102

0.349765

20.4500

0.372684

98.899018

0.391457

0.381536

0.924354

0.988098

-0.153829

0.349220

20.8167

0.379987

99.073937

0.391457

0.381536

0.924354

0.987624

-0.156843

0.355207

20.5167

0.374010

98.930766

0.391457

0.381536

0.924354

0.988012

-0.154376

0.350310

20.8833

0.381317

99.105806

0.391457

0.381536

0.924354

0.987536

-0.157392

0.356293

21.3833

0.391341

99.346063

0.391457

0.381536

0.924354

0.986868

-0.161530

0.364429

21.4333

0.392347

99.370187

0.391457

0.381536

0.924354

0.986800

-0.161945

0.365241

20.8301

0.380255

99.080347

0.391457

0.381536

0.924354

0.987606

-0.156954

0.355426

cos(φ)

dr

Z (m)

Rs/Rso

Ra (MJ/m2/ ngày)

Rso (MJ/m2 /ngày)

n (Giờ nắng thực)

N (Giờ nắng vĩ độ)

Rs (MJ/m2 /ngày)

0.934788

0.970649

39.699

22.7

29.792

12.1

13.21

28.107

0.943418

0.935817

0.970649

39.668

165.5

29.882

10.0

13.20

24.944

0.834729

0.939355

0.970649

39.557

61.1

29.716

10.6

13.16

25.817

0.868805

0.936838

0.970649

39.637

11.3

29.736

11.6

13.19

27.340

0.919419

0.937041

0.970649

39.630

41.2

29.755

9.3

13.19

23.882

0.802629

0.934788

0.970649

39.699

22.6

29.792

12.0

13.21

27.956

0.938375

0.936634

0.970649

39.643

20.1

29.748

11.4

13.19

27.041

0.909007

0.934374

0.970649

39.711

25.4

29.804

12.3

13.21

28.410

0.953237

0.931231

0.970649

39.803

642.9

30.364

11.2

13.25

26.778

0.881900

0.930913

0.970649

39.812

169.0

29.993

11.5

13.25

27.231

0.907886

0.934705

0.970649

39.702

971.9

30.548

12.1

13.21

28.107

0.920102

RH độ

e0 (T)

ea (Kpa)

Tmax (0C) Tmin (0C)

Rnl (MJ/m2/d)

Rns (MJ/m2/d)

Rn FAO (MJ/m2/d)

5.940998

2.970499

41.0

31.0

4.090

21.642

17.552

4.932233

3.205952

40.0

25.3

2.986

19.207

16.220

5.378781

3.442420

40.9

27.5

2.898

19.879

16.982

5.607161

3.981085

40.3

29.6

2.393

21.052

18.659

5.216473

3.599366

40.1

27.2

2.377

18.389

16.012

5.859989

3.047194

40.8

30.7

3.920

21.526

17.606

5.700841

3.990588

40.5

30.0

2.351

20.822

18.470

5.843903

3.915415

40.9

30.5

2.637

21.876

19.239

4.366279

2.925407

34.4

26.6

3.527

20.619

17.092

5.514820

3.308892

37.7

31.6

3.291

20.968

17.677

3.971085

2.462073

33.0

24.7

4.384

21.643

17.259

4. Thời điểm ngày 25/7/2018

TT Độ vĩ φ

tg (φ)

ω_s do

(δ)

sin(δ)

cos(δ)

sin(ω_s)

cos(ω_s)

sin(φ)

(độ)

20.8167

0.379987 97.807035

0.341319

0.334731

0.942314

0.990848

-0.134980

0.355207

20.6500

0.376663 97.738724

0.341319

0.334731

0.942314

0.991008

-0.133799

0.352487

20.0667

0.365088 97.500949

0.341319

0.334731

0.942314

0.991555

-0.129687

0.342947

20.4833

0.373346 97.670574

0.341319

0.334731

0.942314

0.991167

-0.132621

0.349765

20.4500

0.372684 97.656979

0.341319

0.334731

0.942314

0.991198

-0.132386

0.349220

20.8167

0.379987 97.807035

0.341319

0.334731

0.942314

0.990848

-0.134980

0.355207

20.5167

0.374010 97.684216

0.341319

0.334731

0.942314

0.991135

-0.132857

0.350310

20.8833

0.381317 97.834372

0.341319

0.334731

0.942314

0.990784

-0.135452

0.356293

21.3833

0.391341 98.040442

0.341319

0.334731

0.942314

0.990291

-0.139013

0.364429

21.4333

0.392347 98.061131

0.341319

0.334731

0.942314

0.990240

-0.139370

0.365241

20.8301

0.380255 97.812533

0.341319

0.334731

0.942314

0.990835

-0.135075

0.355426

cos(φ)

dr

Z (m)

Rs/Rso

Ra (MJ/m2/ ngày)

Rso (MJ/m2 /ngày)

n (Giờ nắng thực)

N (Giờ nắng vĩ độ)

Rs (MJ/m2 /ngày)

0.934788

0.969640

39.222

22.7

29.435

2.8

13.04

14.016

0.476184

0.935817

0.969640

39.201

165.5

29.530

0.7

13.03

10.853

0.367521

0.939355

0.969640

39.123

61.1

29.390

4.0

13.00

15.800

0.537584

0.936838

0.969640

39.179

11.3

29.393

4.1

13.02

15.962

0.543059

0.937041

0.969640

39.175

41.2

29.413

3.1

13.02

14.457

0.491512

0.934788

0.969640

39.222

22.6

29.435

3.0

13.04

14.317

0.486403

0.936634

0.969640

39.183

20.1

29.403

3.8

13.02

15.512

0.527555

0.934374

0.969640

39.231

25.4

29.443

3.6

13.04

15.221

0.516968

0.931231

0.969640

39.294

642.9

29.975

4.3

13.07

16.286

0.543316

0.930913

0.969640

39.300

169.0

29.608

5.3

13.07

17.790

0.600865

0.934705

0.969640

39.224

971.9

30.181

3.1

13.04

14.468

0.479376

RH độ

e0 (T)

ea (Kpa)

Tmax (0C) Tmin (0C)

Rnl (MJ/m2/d)

Rns (MJ/m2/d)

Rn FAO (MJ/m2/d)

4.063914

3.535605

32.6

25.9

0.922

10.793

9.870

3.846461

3.269492

31.8

24.8

0.514

8.357

7.842

3.813070

3.469893

32.0

24.3

1.204

12.166

10.962

4.158624

3.576417

33.9

25.4

1.190

12.291

11.101

4.005678

3.645167

33.0

25.0

0.933

11.132

10.199

3.994118

3.514824

31.9

26.0

0.972

11.024

10.053

4.099208

3.607303

33.6

25.2

1.104

11.944

10.840

4.052208

3.484899

32.8

25.6

1.122

11.720

10.598

3.341620

3.040874

30.2

21.6

1.444

12.540

11.097

4.052208

3.403855

33.0

25.4

1.546

13.698

12.153

3.431618

3.157088

27.8

24.9

1.070

11.140

10.070

5. Thời điểm ngày 09/7/2019

TT Độ vĩ φ

tg (φ)

ω_s do

(δ)

sin(δ)

cos(δ)

sin(ω_s)

cos(ω_s)

sin(φ)

(độ)

20.8167

0.379987

99.029205

0.389723

0.379932

0.925014

0.987746

-0.156072

0.355207

20.6500

0.376663

98.949974

0.389723

0.379932

0.925014

0.987960

-0.154707

0.352487

20.0667

0.365088

98.674221

0.389723

0.379932

0.925014

0.988693

-0.149953

0.342947

20.4833

0.373346

98.870933

0.389723

0.379932

0.925014

0.988173

-0.153345

0.349765

20.4500

0.372684

98.855167

0.389723

0.379932

0.925014

0.988215

-0.153073

0.349220

20.8167

0.379987

99.029205

0.389723

0.379932

0.925014

0.987746

-0.156072

0.355207

20.5167

0.374010

98.886755

0.389723

0.379932

0.925014

0.988130

-0.153617

0.350310

20.8833

0.381317

99.060913

0.389723

0.379932

0.925014

0.987659

-0.156619

0.356293

21.3833

0.391341

99.299959

0.389723

0.379932

0.925014

0.986997

-0.160736

0.364429

21.4333

0.392347

99.323962

0.389723

0.379932

0.925014

0.986930

-0.161149

0.365241

20.8301

0.380255

99.035582

0.389723

0.379932

0.925014

0.987728

-0.156182

0.355426

cos(φ)

dr

Z (m)

Rs/Rso

Ra (MJ/m2/ ngày)

Rso (MJ/m2 /ngày)

n (Giờ nắng thực)

N (Giờ nắng vĩ độ)

Rs (MJ/m2 /ngày)

0.934788

0.967268

39.547

22.7

29.678

4.1

13.20

16.027

0.540016

0.935817

0.967268

39.516

165.5

29.768

3.5

13.19

15.121

0.507949

0.939355

0.967268

39.407

61.1

29.603

3.1

13.16

14.494

0.489618

0.936838

0.967268

39.485

11.3

29.623

3.1

13.18

14.514

0.489956

0.937041

0.967268

39.479

41.2

29.642

2.2

13.18

13.165

0.444120

0.934788

0.967268

39.547

22.6

29.678

4.0

13.20

15.877

0.534971

0.936634

0.967268

39.492

20.1

29.635

3.7

13.18

15.414

0.520138

0.934374

0.967268

39.559

25.4

29.690

4.2

13.21

16.179

0.544955

0.931231

0.967268

39.649

642.9

30.247

2.6

13.24

13.805

0.456425

0.930913

0.967268

39.658

169.0

29.878

3.7

13.24

15.455

0.517261

0.934705

0.967268

39.550

971.9

30.431

1.2

13.20

11.684

0.383966

RH độ

e0 (T)

ea (Kpa)

Tmax (0C) Tmin (0C)

Rnl (MJ/m2/d)

Rns (MJ/m2/d)

Rn FAO (MJ/m2/d)

5.304470

3.500950

37.7

30.2

1.291

12.341

11.049

4.454369

3.385321

35.5

26.2

1.160

11.643

10.483

4.781710

3.921002

36.4

27.8

0.832

11.161

10.328

4.932233

3.304596

35.9

29.4

1.143

11.176

10.033

4.795227

3.644373

36.4

27.9

0.774

10.137

9.363

5.393751

3.613813

38.5

30.0

1.205

12.225

11.020

4.701301

3.196885

36.2

27.4

1.341

11.869

10.528

5.231050

3.766356

37.4

30.0

1.146

12.458

11.312

3.846461

2.769452

30.2

26.4

1.154

10.630

9.476

5.158514

2.527672

36.9

30.0

1.774

11.900

10.127

3.351517

2.346062

28.4

23.5

0.830

8.997

8.167

6. Thời điểm ngày 07/7/2020

TT Độ vĩ φ

tg (φ)

ω_s do

(δ)

sin(δ)

cos(δ)

sin(ω_s)

cos(ω_s)

sin(φ)

(độ)

20.8167

0.379987 99.133475

0.393761

0.383664

0.923473

0.987460

-0.157869

0.355207

20.6500

0.376663 99.053309

0.393761

0.383664

0.923473

0.987680

-0.156488

0.352487

20.0667

0.365088 98.774305

0.393761

0.383664

0.923473

0.988430

-0.151679

0.342947

20.4833

0.373346 98.973336

0.393761

0.383664

0.923473

0.987897

-0.155110

0.349765

20.4500

0.372684 98.957383

0.393761

0.383664

0.923473

0.987940

-0.154835

0.349220

20.8167

0.379987 99.133475

0.393761

0.383664

0.923473

0.987460

-0.157869

0.355207

20.5167

0.374010 98.989344

0.393761

0.383664

0.923473

0.987854

-0.155386

0.350310

20.8833

0.381317 99.165557

0.393761

0.383664

0.923473

0.987372

-0.158421

0.356293

21.3833

0.391341 99.407427

0.393761

0.383664

0.923473

0.986694

-0.162586

0.364429

21.4333

0.392347 99.431713

0.393761

0.383664

0.923473

0.986625

-0.163004

0.365241

20.8301

0.380255 99.139927

0.393761

0.383664

0.923473

0.987442

-0.157980

0.355426

cos(φ)

dr

Z (m)

Rs/Rso

Ra (MJ/m2/ ngày)

Rso (MJ/m2 /ngày)

n (Giờ nắng thực)

N (Giờ nắng vĩ độ)

Rs (MJ/m2 /ngày)

0.934788

0.967143

39.574

22.7

29.698

9.8

13.22

24.564

0.827116

0.935817

0.967143

39.542

165.5

29.787

7.6

13.21

21.263

0.713815

0.939355

0.967143

39.430

61.1

29.621

9.3

13.17

23.779

0.802795

0.936838

0.967143

39.510

11.3

29.642

8.6

13.20

22.752

0.767562

0.937041

0.967143

39.504

41.2

29.661

9.1

13.19

23.499

0.792257

0.934788

0.967143

39.574

22.6

29.698

9.6

13.22

24.264

0.817036

0.936634

0.967143

39.517

20.1

29.653

9.4

13.20

23.951

0.807700

0.934374

0.967143

39.586

25.4

29.710

9.2

13.22

23.669

0.796665

0.931231

0.967143

39.679

642.9

30.269

10.1

13.25

25.037

0.827163

0.930913

0.967143

39.688

169.0

29.900

9.9

13.26

24.740

0.827433

0.934705

0.967143

39.576

971.9

30.451

9.0

13.22

23.367

0.767350

RH độ

e0 (T)

ea (Kpa)

Tmax (0C) Tmin (0C)

Rnl (MJ/m2/d)

Rns (MJ/m2/d)

Rn FAO (MJ/m2/d)

4.863311

3.842016

37.7

27.1

2.153

18.914

16.761

4.835978

3.965502

38.0

26.6

1.607

16.372

14.766

4.622069

3.790097

36.7

26.3

2.094

18.310

16.216

4.768226

3.814581

36.4

27.7

1.946

17.519

15.573

4.768226

3.766899

36.9

27.2

2.094

18.094

16.001

4.835978

3.917142

37.6

27.0

2.026

18.684

16.658

4.714620

3.724550

36.9

26.8

2.197

18.442

16.245

4.768226

3.814581

36.8

27.3

2.058

18.225

16.167

4.040532

3.353641

33.3

25.0

2.628

19.279

16.651

4.206695

3.239155

37.7

22.0

2.802

19.050

16.248

3.994118

3.315118

31.5

26.4

2.385

17.992

15.607

7. Thời điểm ngày 18/8/2021

TT Độ vĩ φ

tg (φ)

ω_s do

(δ)

sin(δ)

cos(δ)

sin(ω_s)

cos(ω_s)

sin(φ)

(độ)

20.8167

0.379987 94.973076

0.222199

0.220375

0.975415

0.996308

-0.085850

0.355207

20.6500

0.376663 94.929864

0.222199

0.220375

0.975415

0.996372

-0.085099

0.352487

20.0667

0.365088 94.779423

0.222199

0.220375

0.975415

0.996592

-0.082484

0.342947

20.4833

0.373346 94.886750

0.222199

0.220375

0.975415

0.996436

-0.084350

0.349765

20.4500

0.372684 94.878149

0.222199

0.220375

0.975415

0.996449

-0.084200

0.349220

20.8167

0.379987 94.973076

0.222199

0.220375

0.975415

0.996308

-0.085850

0.355207

20.5167

0.374010 94.895381

0.222199

0.220375

0.975415

0.996423

-0.084500

0.350310

20.8833

0.381317 94.990367

0.222199

0.220375

0.975415

0.996282

-0.086151

0.356293

21.3833

0.391341 95.120690

0.222199

0.220375

0.975415

0.996084

-0.088416

0.364429

21.4333

0.392347 95.133772

0.222199

0.220375

0.975415

0.996063

-0.088643

0.365241

20.8301

0.380255 94.976553

0.222199

0.220375

0.975415

0.996303

-0.085911

0.355426

cos(φ)

dr

Z (m)

Rs/Rso

Ra (MJ/m2/ ngày)

Rso (MJ/m2 /ngày)

n (Giờ nắng thực)

N (Giờ nắng vĩ độ)

Rs (MJ/m2 /ngày)

0.934788

0.977382

38.156

22.7

28.634

10.2

12.66

24.906

0.869801

0.935817

0.977382

38.156

165.5

28.743

7.5

12.66

20.844

0.725162

0.939355

0.977382

38.155

61.1

28.663

9.9

12.64

24.484

0.854207

0.936838

0.977382

38.156

11.3

28.626

9.8

12.65

24.317

0.849482

0.937041

0.977382

38.156

41.2

28.649

9.3

12.65

23.564

0.822533

0.934788

0.977382

38.156

22.6

28.634

10.0

12.66

24.605

0.859279

0.936634

0.977382

38.156

20.1

28.632

9.6

12.65

24.014

0.838705

0.934374

0.977382

38.156

25.4

28.636

9.9

12.67

24.451

0.853861

0.931231

0.977382

38.153

642.9

29.105

10.3

12.68

25.031

0.860007

0.930913

0.977382

38.152

169.0

28.743

11.4

12.68

26.682

0.928306

0.934705

0.977382

38.156

971.9

29.359

9.6

12.66

24.002

0.817533

RH độ

e0 (T)

ea (Kpa)

Tmax (0C) Tmin (0C)

Rnl (MJ/m2/d)

Rns (MJ/m2/d)

Rn FAO (MJ/m2/d)

4.467079

3.618334

37.2

24.6

2.552

19.178

16.626

4.467079

3.707675

36.9

24.9

1.861

16.050

14.189

4.328993

3.636354

35.8

24.9

2.445

18.853

16.407

4.122885

3.339537

36.0

23.0

2.766

18.724

15.958

4.087414

3.433428

36.2

22.5

2.524

18.145

15.621

4.429044

3.631816

37.0

24.5

2.486

18.946

16.459

4.194633

3.523491

35.9

23.7

2.501

18.491

15.990

4.316625

3.582799

36.4

24.2

2.509

18.828

16.318

4.052208

2.998634

32.1

26.3

3.244

19.274

16.029

4.674760

3.459323

35.5

27.9

3.048

20.546

17.497

3.381362

2.705089

28.7

23.5

3.254

18.481

15.227

Phụ lục 03: Tính hệ số a, b của mô hình Priestley - Taylor từ dữ liệu khí tượng đo trực tiếp tại các trạm khí tượng thủy văn

Sử dụng các giá trị năng lượng bức xạ ròng, Nhiệt ẩn quá trình bốc thoát hơi

nước, Hằng số Psychrometric, Độ dốc đường cong áp suất hơi nước bão hòa tính từ dữ

liệu khí tượng thủy văn và lượng bốc thoát hơi nước thực tế đo trực tiếp tại các trạm khí tượng thủy văn để xác định hệ số a, b của mô hình Priestley -Taylor

1. Thời điểm ngày 01/7/2015

Ma trận phương trình số hiệu chỉnh

Ai

Bi

Li

9.194

1.0

-7.1

7.073

1.0

-5.7

7.028

1.0

-5.5

8.910

1.0

-7.2

6.559

1.0

-5.0

9.141

1.0

-7.2

8.839

1.0

-6.8

10.028

1.0

-7.9

0.795

-0.087

Hệ số a, b tính theo số liệu ngày 01/7/2015

2. Thời điểm ngày 15/6/2016

Ma trận phương trình số hiệu chỉnh

Ai

Bi

Li

9.025

1.0

-6.7

8.505

1.0

-6.4

8.270

1.0

-6.3

8.377

1.0

-6.2

8.588

1.0

-6.6

8.925

1.0

-7.0

8.939

1.0

-6.8

9.201

1.0

-6.9

0.771

-0.118

Hệ số a, b tính theo số liệu ngày 15/6/2016

3. Thời điểm ngày 04/6/2017

Ma trận phương trình số hiệu chỉnh

Ai

Bi

Li

8.984

1.0

-9.6

5.995

1.0

-5.7

8.878

1.0

-7

9.676

1.0

-7.8

5.995

1.0

-4.6

9.038

1.0

-9.5

9.155

1.0

-7.4

9.449

1.0

-7.3

0.862

0.123

Hệ số a, b tính theo số liệu ngày 04/6/2017

4. Thời điểm ngày 25/7/2018

Ma trận phương trình số hiệu chỉnh

Ai

Bi

Li

5.594

1.000

-4.400

4.498

1.000

-3.500

6.340

1.000

-4.900

6.247

1.000

-4.800

5.803

1.000

-4.637

5.731

1.000

-3.200

6.848

1.000

-5.200

1.000

-4.617

5.778 Hệ số a, b tính theo số liệu ngày 25/7/2018

0.767

-0.081

5. Thời điểm ngày 09/7/2019

Ma trận phương trình số hiệu chỉnh

Ai

Bi

Li

5.803

1.0

-4.4

5.737

1.0

-4.5

5.564

1.0

-4.9

5.370

1.0

-4.2

5.043

1.0

-4.0

5.765

1.0

-4.7

5.328

1.0

-4.4

4.726

1.0

-3.7

0.835

-0.171

Hệ số a, b tính theo số liệu ngày 09/7/2019

6. Thời điểm ngày 07/7/2020

Ma trận phương trình số hiệu chỉnh

Ai

Bi

Li

9.001

1.0

-7.2

7.899

1.0

-6.2

8.818

1.0

-7.0

8.411

1.0

-6.7

8.632

1.0

-7.2

8.959

1.0

-7.0

9.046

1.0

-7.1

8.530

1.0

-6.8

a6 b6

0.782 0.123

Hệ số a, b tính theo số liệu ngày 07/7/2020

7. Thời điểm ngày 18/8/2021

Ma trận phương trình số hiệu chỉnh

Bi

Li

Ai

1.0

-7.0

9.145

1.0

-5.9

7.759

1.0

-6.2

8.615

1.0

-6.7

9.005

1.0

-5.8

8.828

1.0

-6.8

9.077

1.0

-7.0

9.445

1.0

-6.4

8.784

0.730

0.029

Hệ số a, b tính theo số liệu ngày 18/8/2021

Phụ lục 04: Code chương trình ước tính, giám sát lượng bốc thoát hơi nước bề mặt

lớp phủ từ dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat 8 var poi_hoabinh = ee.Geometry.Point([105.33362975494495, 20.6666483915459]), aoi_hoabinh = ee.Geometry.Polygon( [[[104.83650913612476, 21.316023838232816], [104.83650913612476, 20.438374359233357], [105.80330601112476, 20.438374359233357], [105.80330601112476, 21.316023838232816]]], null, false), reg_vietnam = ee.FeatureCollection("users/hoatx/rg_vn_province"); var dem = ee.Image("USGS/SRTMGL1_003"); var raw1 = ee.Image('VNUF_GEE/LC08_C01_T1/LC08_127046_20150701'); var raw2 = ee.Image('VNUF_GEE/LC08_C01_T1/LC08_127046_20170604'); var raw3 = ee.Image('VNUF_GEE/LC08_C01_T1/LC08_127046_20210818'); var reg_hoabinh = reg_vietnam.filterMetadata('MATINH','equals', 17); // ------------CÁC HÀM XỬ LÝ TRUNG GIAN---------------- var cloudMask = function(image) { var qa = image.select('BQA'); /// Check that the cloud bit is off. // See https://www.usgs.gov/land-resources/nli/landsat/landsat-collection-1-level-1- quality-assessment-band var mask = qa.bitwiseAnd(1 << 4).eq(0); return image.updateMask(mask); } var addATOA = function(image){ var atoa = image.expression( '0.285*TOA_B2 + 0.261*TOA_B3 + 0.221*TOA_B4 + 0.134*TOA_B5 + 0.034*TOA_B6 + 0.011*TOA_B7 + 0.055*TOA_B9', { 'TOA_B2': image.select('B2'), 'TOA_B3': image.select('B3'), 'TOA_B4': image.select('B4'), 'TOA_B5': image.select('B5'), 'TOA_B6': image.select('B6'), 'TOA_B7': image.select('B7'), 'TOA_B9': image.select('B9'), }).rename('ATOA'); return image.addBands(atoa); } var addASUR = function(image){

ee.Number(ee.Number(90 tmp_do = -

tmp_dr =

'NDVI <= 0 ? 0.99 : (LAI < 3 ? (0.97 + 0.0033*LAI) : 0.98)', { 'NDVI': image.select('NDVI'), 'LAI': image.select('LAI'), }).rename('ENB'); var edr = image.expression( 'NDVI <= 0 ? 0.985 : (LAI < 3 ? (0.95 + 0.01*LAI) : 0.98)', { 'NDVI': image.select('NDVI'), 'LAI': image.select('LAI'), }).rename('E0'); return image.addBands(enb).addBands(edr); }; var addTS = function(image){ var tsk = image.expression( '(1321.0789/log(ENB / L10*774.8853+1))', { 'ENB': image.select('ENB'), 'L10': image.select('L10'), }).rename('TS_K'); var tsc = image.expression( '(1321.0789/log(ENB / L10*774.8853+1)) - 273.15', { 'ENB': image.select('ENB'), 'L10': image.select('L10'), }).rename('TS_C'); return image.addBands(tsk).addBands(tsc); }; var addRS = function(image, id, z){ var SUN_ELEVATION = image.get('SUN_ELEVATION').getInfo(); print('sun_elevation: '+ SUN_ELEVATION); var ID = id; var PI = 3.14159265359; var Z = z; var SUN_ELEVATION).multiply(ee.Number(PI)).divide(ee.Number(180))).cos(); var ee.Number(1).add(ee.Number(0.033).multiply(ee.Number(ID*2*PI/365).cos())); var tmp_dz = ee.Number(0.75).add(ee.Number(0.00002).multiply(Z));

= rs

var ee.Number(1367).multiply(ee.Number(tmp_do)).multiply(ee.Number(tmp_dr)).multip ly(ee.Number(tmp_dz)); return rs }; var addRL = function(image, shc, z){ var rl_tpx = image.expression( 'E0*0.0000000567*Ts**4', { 'E0': image.select('E0'), 'Ts': image.select('TS_K'), }).rename('RL_TPX'); print('tcold hieu chinh: ' + shc); var rl_toi = image.expression( '0.85 * (-log(0.75+0.00002*Z))**0.09 * 0.0000000567 * Tcold**4', { 'Tcold': 290 + shc, 'Z': z }).rename('RL_TOI'); return image.addBands(rl_tpx).addBands(rl_toi); }; var addRNI = function(image, rs){ var rni = image.expression( '(1 - ASUR) * RS + RL_TOI - RL_TPX - (1 - E0) * RL_TOI', { 'ASUR': image.select('ASUR'), 'RS': rs, 'E0': image.select('E0'), 'RL_TOI': image.select('RL_TOI'), 'RL_TPX': image.select('RL_TPX') }).rename('RNI'); return image.addBands(rni); }; var addRND = function(image, j){ var rnd = image.expression( 'RNI *3.6/1000*J', { 'RNI': image.select('RNI'), 'J': j }).rename('RND');

return image.addBands(rnd); }; var addP_LAMBDA = function(image){ var p_lambda = image.expression( '2.501 - 0.002361 * TS_C / 2', { 'TS_C': image.select('TS_C') }).rename('P_LAMBDA'); return image.addBands(p_lambda); }; var addP_PTMP = function(image){ var p_ptmp = image.expression( '101.3*((293-0.0065*Z)/293)**5.26', { 'Z': image.select('elevation') }).rename('P_PTMP'); return image.addBands(p_ptmp); }; var addP_GAMMA = function(image){ var p_gamma = image.expression( '1.013 * P / (0.622 * P_LAMBDA * 10**3)', { 'P_LAMBDA': image.select('P_LAMBDA'), 'P': image.select('P_PTMP') }).rename('P_GAMMA'); return image.addBands(p_gamma); }; var addP_DELTA = function(image){ var p_delta = image.expression( '(4098*(0.6108*exp((17.27*TS_C)/(TS_C+237.3))))/(TS_C+237.3)**2', { 'TS_C': image.select('TS_C'), }).rename('P_DELTA'); return image.addBands(p_delta); }; var addET_FINAL = function(image, a, b){ var et_final = image.expression( 'a * (DELTA/(DELTA-GAMMA)) * (RND/LAMBDA) + b', { 'a': a,

'b': b, 'RND': image.select('RND'), 'DELTA': image.select('P_DELTA'), 'GAMMA': image.select('P_GAMMA'), 'LAMBDA': image.select('P_LAMBDA'), }).rename('ET_FINAL'); return image.addBands(et_final); }; // -----------THAM SỐ MẶC ĐINH------------- var thamso_2015 = { id: 182, z: 151, j: 7.9452, a: 0.792, b: -0.026, shc: 8, } var thamso_2017 = { id: 155, z: 151, j: 7.9450, a: 0.792, b: -0.026, shc: 5, } var thamso_2021 = { id: 230, z: 151, j: 7.6375, a: 0.792, b: -0.026, shc: 9, } // --------------HÀM XỬ LÝ--------------- var fn_tinhtoan = function(raw, thamso){ var img_hoabinh = raw.clip(reg_hoabinh); var dem_hoabinh = dem.clip(reg_hoabinh); img_hoabinh = cloudMask(img_hoabinh); var img_rad = ee.Algorithms.Landsat.calibratedRadiance(img_hoabinh); // (1)

var img_toa = ee.Algorithms.Landsat.TOA(img_hoabinh); // (2) var img_toa_rad = img_toa.addBands(img_rad.select('B10').rename('L10')) var img_atoa = addATOA(img_toa_rad); // (3) var img_asur = addASUR(img_atoa); // (4) var img_ndvi = addNDVI(img_toa_rad); // (5) var img_savi = addSAVI(img_toa_rad); // (5) var img_lai = addLAI(img_savi); // (5) var img_ndvi_savi_lai = img_toa_rad .addBands(img_ndvi.select('NDVI')) .addBands(img_savi.select('SAVI')) .addBands(img_lai.select('LAI')); img_ndvi_savi_lai = img_ndvi_savi_lai .addBands(img_asur.select('ATOA')) .addBands(img_asur.select('ASUR')) var img_nb = addNB(img_ndvi_savi_lai); // (6) var img_ts = addTS(img_nb); // (7) var val_rs = addRS(img_ts, thamso.id, thamso.z); // (8) var img_rl = addRL(img_ts, thamso.shc, thamso.z); // (9+10) var img_rni = addRNI(img_rl, val_rs); // (11) var img_rnd = addRND(img_rni, thamso.j); // (12) var img_lambda = addP_LAMBDA(img_rnd); var img_ptmp = addP_PTMP(dem_hoabinh); img_lambda = img_lambda.addBands(img_ptmp.select('P_PTMP')); var img_gamma = addP_GAMMA(img_lambda); var img_delta = addP_DELTA(img_gamma); var img_et_final = addET_FINAL(img_delta, thamso.a, thamso.b); var img_kq = img_et_final.select( 'B2', 'B3', 'B4', 'L10', 'ATOA', 'ASUR', 'NDVI', 'SAVI', 'LAI', 'E0', 'ENB', 'TS_C', 'TS_K', 'RL_TPX', 'RL_TOI', 'RNI', 'RND', 'P_LAMBDA', 'P_PTMP', 'P_GAMMA', 'P_DELTA', 'ET_FINAL' ); return img_kq; } // --------------TÍNH TOÁN--------------

ketqua1 = fn_tinhtoan(raw1, thamso_2015); ketqua2 = fn_tinhtoan(raw2, thamso_2017); ketqua3 = fn_tinhtoan(raw3, thamso_2021); // --------------HIỂN THỊ LỚP BẢN ĐỒ-------------- Map.centerObject(poi_hoabinh, 8) Map.style().set('cursor', 'crosshair'); Map.addLayer(reg_hoabinh, {color:'red'}, "Ranh giới Tỉnh Hòa Bình", true) Map.addLayer(ketqua1.select('ET_FINAL'), {min: 0, max: 12, color: 'gray'}, 'Bốc thoát hơi nước thực tế TB ngày ...2015'); Map.addLayer(ketqua2.select('ET_FINAL'), {min: 0, max: 12, color: 'gray'}, 'Bốc thoát hơi nước thực tế TB ngày ...2017'); Map.addLayer(ketqua3.select('ET_FINAL'), {min: 0, max: 12, color: 'gray'}, 'Bốc thoát hơi nước thực tế TB ngày ...2021');