Ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS đánh giá biến động nhiệt độ thành phố Đà Nẵng theo kịch bản biến đổi khí hậu

Bài viết Ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS đánh giá biến động nhiệt độ thành phố Đà Nẵng theo kịch bản biến đổi khí hậu được nghiên cứu nhằm mục tiêu đánh giá biến động nhiệt độ tại thành phố Đà Nẵng và phân tích xu hướng biến đổi nhiệt độ theo kịch bản biến đổi khí hậu tại địa phương.

ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM VÀ GIS ĐÁNH GIÁ BIẾN ĐỘNG NHIỆT ĐỘ THÀNH PHỐ ĐÀ NẴNG THEO KỊCH BẢN

BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU

Lê Ngọc Hành 10F

* , Trần Thị Ân 2 , Nguyễn Văn An 1 , Trương Phước Minh 1

1 Trường Đại học Sư phạm, Đại học Đà Nẵng, 459 Tôn Đức Thắng, Liên Chiểu, Đà Nẵng

2 Trường Đại học Thủ Dầu Một, 06 Trần Văn Ơn, Thủ Dầu Một, Bình Dương

TÓM TẮT

Nghiên cứu này nhằm mục tiêu đánh giá biến động nhiệt độ tại thành phố Đà Nẵng và phân tích xu hướng biến đổi nhiệt độ theo kịch bản biến đổi khí hậu tại địa phương Phương pháp viễn thám và GIS được

sử dụng trong bài báo này để chiết tách thông tin về nhiệt độ bề mặt và đánh giá biến động theo từng giai đoạn Chúng tôi sử dụng nguồn ảnh viễn thám Landsat 5 và OLI trên nền tảng Google Earth Engine trong giai đoạn từ 1991-2020 Theo đó, chúng tôi tiến hành phân tích 412 ảnh Landsat trong thời gian nghiên cứu

để tính toán nhiệt độ trung bình mùa hè từ tháng 5-8 là thời gian nóng nhất trong năm ở Đà Nẵng Sau đó, nhiệt độ trung bình của các năm và từng giai đoạn được tính toán trên nền tảng điện toán đám mây Google Earth Engine Kết quả cho thấy, nhiệt độ trung bình của thành phố Đà Nẵng có sự biến động qua các giai đoạn và có xu hướng tăng cao hơn trong giai đoạn từ 2011-2015 và 2016-2020 Bên cạnh đó, nghiên cứu này dựa vào kịch bản biến đổi khí hậu RCP4.5 để tính toán nhiệt độ của các quận, huyện trong các giai đoạn của thế kỷ XXI Kết quả cho thấy, nhiệt độ giai đoạn từ 2046-2065 và từ 2080-2099 có sự tăng mạnh

Từ khóa: Biến động nhiệt độ; Đà Nẵng; Google Earth Engine; Viễn thám

1 MỞ ĐẦU

Biến đổi khí hậu (BĐKH) mà các biểu hiện cụ thể là hiện tượng nóng lên toàn cầu, mực nước biển dâng và sự gia tăng các hiện tượng thời tiết cực đoan, đã tác động đến rất nhiều khu vực trên thế giới và Việt Nam Nhiệt độ là mối quan tâm hàng đầu trong nghiên cứu về BĐKH, vì nó ảnh hưởng sâu rộng đến nhiều thành phần khác trong tự nhiên Ủy ban liên chính phủ về biến đổi khí hậu (IPCC) đã công bố trong Báo cáo đánh giá lần thứ sáu rằng nhiệt độ trung bình toàn cầu đã tăng 1,1 °C trong thập kỷ gần đây (2011-2020) trong khi dự kiến sẽ tăng khoảng 1,3-5,7 °C vào cuối thế kỷ này tương ứng với lượng khí thải thấp và lượng khí thải rất cao ở các kịch bản [1] Một

số biểu hiện của thay đổi nhiệt độ ở Việt Nam đã xuất hiện là nhiệt độ mùa đông tăng nhanh hơn so với mùa hè; nhiệt độ sâu trong đất liền tăng nhanh hơn so với nhiệt độ vùng biển, đảo [2]

Nhiệt độ bề mặt đất là mức độ nóng của bề mặt Trái đất ở một vị trí cụ thể Mặt đệm có thể là đất hay nước, lớp phủ thực vật hay bằng băng tuyết bao phủ Do đó, nhiệt độ bề mặt đất không giống với nhiệt độ không khí được đưa vào bản tin thời tiết hàng ngày Bề mặt đệm thay đổi, không đồng nhất giữa các khu vực, vùng miền Nguyên nhân chủ yếu là do quá trình biến động sử dụng đất, tốc độ phát triển kinh tế - xã hội, quá trình đô thị hóa

* Tác giả liên hệ, địa chỉ email: lnhanh@ued.udn.vn

Việc sử dụng viễn thám và GIS để nghiên cứu về nhiệt độ bề mặt đã được nhiều cơ quan, tổ chức, các nhà nghiên cứu trên thế giới thực hiện Các tác giả Enric Valor và Vicente Caselles (1996) nghiên cứu phát xạ bề mặt từ chỉ số NDVI: Ứng dụng cho châu Âu, châu Phi và khu vực Nam Mỹ Kết quả cho thấy giữa giá trị phát xạ và chỉ số NDVI cĩ quan hệ rất mật thiết với nhau Việc tính tốn này dựa trên những bề mặt đệm cĩ tính chất đồng nhất [3] Javed Mallick, Yogesh Kant và B.D Bharath (2008) đã sử dụng ảnh Landsat ETM+ để ước tính nhiệt độ bề mặt đất của thành phố Delhi Kết quả cho thấy sự thay đổi nhiệt độ bề mặt (LST) liên quan chặt chẽ đến các loại thảm thực vật khác nhau Kết quả nghiên cứu cũng chỉ ra rằng nhiệt độ bề mặt cĩ thể ước tính được nếu tính được giá trị NDVI [4] Heldens, Hannes Taubenbưck, Thomas Esch, Uta Heiden, Michael Wurm (2013) nghiên cứu vi khí hậu ở thành phố Munich, Đức Kết quả cho thấy những đặc điểm khơng gian đơ thị ảnh hưởng mạnh mẽ đến vi khí hậu đơ thị [5] Mohammad Subzar Malik, Jai Prakash Shukla và Satanand Mishra (2019) đã nghiên cứu mối quan hệ của LST, NDBI

và NDVI bằng cách sử dụng dữ liệu Landsat-8 ở lưu vực sơng Kandaihimmat, Hoshangabad, Ấn

Độ [6] Manal El Garouani, Mhamed Amyay, Abderrahim Lahrach, Hassane Jarar Oulidi (2021) đã theo dõi LST trong mối tương quan với thay đổi sử dụng đất ở đồng bằng Sạss (Morocco) [7]

Ở Việt Nam, Lê Văn Trung và Nguyễn Thanh Minh (2004) đã sử dụng hai thuật tốn: thuật tốn kênh tham chiếu (Reference Channel Method, REF) và thuật tốn chuẩn hĩa giá trị phát xạ (Emissivity Normalization Method, NOR) để tính tốn nhiệt độ bề mặt của khu vực Thành phố Hồ Chí Minh Kết quả đề tài đã thành lập được bản đồ giá trị nhiệt bề mặt (LST) khu vực nghiên cứu theo phương pháp REF và NOR [8] Nhĩm tác giả Trần Thị Vân, Hồng Thái Lan và Lê Văn Trung (2009) đã nghiên cứu xác định nhiệt độ bề mặt cho đơ thị Thành phố Hồ Chí Minh, cĩ tính đến việc hiệu chỉnh kết quả tính tốn thơng qua việc xác định độ phát xạ bề mặt từ phương pháp NDVI Nghiên cứu đã thử nghiệm thực hiện trên 2 dịng ảnh vệ tinh Landsat và ASTER cĩ các kênh hồng ngoại nhiệt với độ phân giải khơng gian trung bình, thích hợp cho các nghiên cứu về các quá trình nhiệt ở các khu đơ thị [9]

Nhìn chung, những nghiên cứu về nhiệt độ bằng ảnh vệ tinh đã được rất nhiều tác giả thực hiện Tuy nhiên, do ảnh vệ tinh chỉ thể hiện nhiệt độ ở một thời điểm cụ thể, vì vậy nĩ khơng thể đại diện cho nhiệt độ trong một khoảng thời gian nếu chúng ta chỉ sử dụng một hay một số ảnh Để

cĩ thể tính tốn nhiệt độ trung bình của một khu vực, chúng ta cần phải xử lý một số lượng ảnh lớn Điều này sẽ khĩ thực hiện trong giai đoạn trước đây, vì ảnh vệ tinh thường cĩ dung lượng lớn và việc xử lý số lượng ảnh lớn sẽ mất thời gian rất lâu Để khắc phục nhược điểm đĩ, nghiên cứu này được thực hiện với mục tiêu là sử dụng Google Earth Engine để xử lý một số lượng ảnh rất lớn từ tháng 5-8 giai đoạn 1991-2020 Việc tính tốn nhiệt độ được thực hiện trên server của Google Earth Engine, nên việc xử lý và xuất kết quả được diễn ra nhanh chĩng Trên cơ sở đĩ, chúng tơi sử dụng các cơng cụ trong GIS để đánh giá sự thay đổi nhiệt độ của thành phố Đà Nẵng theo các kịch bản BĐKH Kết quả của nghiên cứu này cĩ thể là tài liệu tham khảo về xu hướng thay đổi nhiệt độ của thành phố trong tương lai theo các kịch bản BĐKH

2 ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của bài báo là đặc điểm về nhiệt độ và kịch bản biến đổi nhiệt độ (RCP4.5) của thành phố Đà Nẵng Đối với việc đánh giá chi tiết về biến động nhiệt độ của thành phố Đà Nẵng từ tháng 5-8, chúng tơi tiến hành so sánh nhiệt độ của giai đoạn 2016-2020 so với giai đoạn 1991-1995 Trên cơ sở đĩ, chúng tơi đánh giá sự thay đổi nhiệt độ trong giai đoạn từ 1991-2020 và theo các kịch bản thay đổi nhiệt độ trong tương lai

2.2 Dữ liệu và khu vực nghiên cứu

Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng Google Earth Engine để xử lý một số lượng ảnh Landsat rất lớn từ tháng 5-8 giai đoạn 1991-2020 Theo đó, chúng tôi tiến hành phân tích 412 ảnh Landsat 5 TM và Landsat 8 OLI trong thời gian nghiên cứu để tính toán nhiệt độ trung bình mùa hè

từ tháng 5-8 Theo số liệu thống kê, nhiệt độ của thành phố Đà Nẵng cao nhất là trong khoảng thời gian từ tháng 5-8 Đây là thời gian nóng nhất trong năm ở Đà Nẵng

Hình 1 Bản đồ hành chính thành phố Đà Nẵng

[Nguồn: Kết quả biên tập của nhóm tác giả] Khu vực nghiên cứu của bài báo là thành phố Đà Nẵng Đây là đô thị loại 1 và là thành phố lớn thứ 3 cả nước, là trung tâm kinh tế - chính trị, văn hóa - xã hội của khu vực miền Trung và Tây Nguyên

Thành phố Đà Nẵng có diện tích tự nhiên là 1284,73 km2 trong đó các quận nội thành chiếm diện tích 246,56 km2, các huyện ngoại thành chiếm diện tích 1038,18 km2[10] Đà Nẵng là thành phố phát triển năng động, có quá trình đô thị hóa đã và đang diễn ra mạnh mẽ Hiện nay, thành phố

Đà Nẵng có tỷ lệ dân số đô thị cao nhất trong số các tỉnh, thành phố ở Việt Nam với gần 90 % vào năm 2020 trong khi tỷ lệ dân số đô thị bình quân của cả nước chỉ là 37,3 % [11] Bên cạnh những mặt tích cực, quá trình đô thị hóa đã hình thành nên nhiều diện tích bề mặt không thấm Điều này

có ảnh hưởng tiêu cực đến nền nhiệt độ của thành phố Theo đó, nhiệt độ tại những khu vực có mật

độ dân số cao, nhiều công trình, cơ sở hạ tầng, khu dân cư tăng cao hơn so với những khu vực ngoại thành

2.3 Phương pháp đánh giá biến động nhiệt độ trung bình bằng ảnh Landsat trên nền tảng Google Earth Engine

- Bước 1: Tính toán bức xạ quang phổ TOA [12]

TOA (L) = ML × Qcal + AL (1)

trong đó:

ML: Hệ số thay đổi tỷ lệ nhân theo băng tần cụ thể từ siêu dữ liệu Đối với ảnh Landsat 8, giá

trị ML = 0,0003342;

Qcal: tương ứng với băng tần 10;

AL: Hệ số thay đổi tỷ lệ phụ gia theo băng tần cụ thể từ siêu dữ liệu Giá trị này là 0,1 đối với

ảnh Landsat 8 Vậy công thưc tính bức xạ quang phổ TOA có thể viết lại thành:

TOA = 0,0003342 × “Band 10” + 0,1 (2)

- Bước 2: Chuyển giá trị bức xạ sang giá trị nhiệt độ [12]

BT = (K2 / (ln (K1 / L) + 1)) - 273,15 (3) trong đó:

K1: Hằng số chuyển đổi nhiệt theo dải tần cụ thể từ siêu dữ liệu (K1_CONSTANT_BAND_x,

trong đó x là số dải nhiệt);

K2: Hằng số chuyển đổi nhiệt theo dải tần cụ thể từ siêu dữ liệu (K2_CONSTANT_BAND_x,

trong đó x là số dải nhiệt);

L: TOA

Do đó, để có được kết quả tính oC, nhiệt độ bức xạ được điều chỉnh bằng cách thêm vào độ

không tuyệt đối (khoảng -273,15 °C)

BT = (1321,0789 / Ln ((774,8853 / “% TOA%”) + 1)) - 273,15 (4)

- Bước 3: Tính giá trị NDVI [12]

NDVI = (NIR - RED) / (NIR + RED) (5) Việc tính toán NDVI là một trong những công việc quan trọng vì tỷ lệ thực vật (Pv) có liên

quan nhiều đến NDVI và độ phát xạ (ε)

- Bước 4: Tính tỉ lệ thực vât (Pv) [12]

Pv = ((NDVI - NDVImin) / (NDVImax - NDVImin))2 (6)

trong đó:

NDVImin: Giá trị NDVI nhỏ nhất;

NDVImax: Giá trị NDVI lớn nhất

- Bước 5: Tính độ phát xạ [12]

Giữa các loại thảm thực vật khác nhau sẽ có giá trị phát xạ khác nhau Trong nghiên cứu này,

chúng tôi tính toán độ phát xạ dựa vào công thức:

ε = 0,004 × Pv + 0,986 (7)

- Bước 6: Tính nhiệt độ bề mặt [12]

Sau khi tính được giá trị BT và ε, chúng tôi tiến hành tính nhiệt độ bề mặt theo công thức:

LST = (BT / (1 + (0,00115 × BT / 1,4388) × Ln(ε))) (8)

Việc thiết lập các công thức để tính toán nhiệt độ được chúng tôi tiến hành trên Google Earth Engine Trên cơ sở đó, chúng tôi đã tính toán được nhiệt độ của 412 ảnh Landsat TM và OLI trong giai đoạn từ 1991-2020 Tiếp tục, chúng tôi tiến hành tính nhiệt độ trung bình của các giai đoạn 1991-1995, 1996-2020, 2001-2005, 2006-2010, 2011-2015 và 2016-2020 trên phần mềm GIS (ArcGIS)

3 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1 Kết quả thành lập bản đồ nhiệt độ bề mặt

Giá trị nhiệt độ bề mặt tại các thời điểm từ 01/5-31/8 hằng năm từ 1991-2020 được tính toán trên Google Earth Engine Sau đó, chúng tôi tiến hành tính toán nhiệt độ trung bình trên phần mềm ArcGIS Kết quả được thể hiện ở Hình 2

Hình 2 Nhiệt độ ( o C) trung bình thành phố Đà Nẵng từ tháng 5-8 giai đoạn 1991-2020

Dựa vào Hình 2, chúng ta có thể thấy nhiệt độ của thành phố Đà Nẵng có sự thay đổi qua các giai đoạn từ 1991-2020 Nhìn chung, nhiệt độ ở những giai đoạn sau cao hơn so với các giai đoạn trước, phù hợp với xu thế biến đổi nhiệt độ toàn cầu Nhiệt độ cao tập trung ở khu vực nội thành, nơi có mật độ xây dựng cao, quá trình đô thị hóa diễn ra mạnh Đây là những mặt không thấm nên

chúng tập trung thu nhận bức xạ mặt trời và việc chuyển năng lượng đó đi các hướng khác nhau thấp, vì thế nhiệt độ sẽ tăng cao Những quận ngoại thành và huyện Hòa Vang thì có nhiệt độ thấp hơn do còn có nhiều cây xanh bao phủ

Tiếp tục, chúng tôi tiến hành tính toán nhiệt độ của các quận, huyện của thành phố Đà Nẵng Kết quả được thể hiện ở Bảng 1 và Hình 3

Bảng 1 Nhiệt độ trung bình từ tháng 5-8 ở thành phố Đà Nẵng giai đoạn 1991-2020

1995

1996-2000

2001-2005

2006-2010

2011-2015

2016-2020

Trung bình

Huyện Hòa Vang 23,42 22,78 23,01 23,25 25,50 25,97 23,99

Quận Hải Châu 24,84 26,62 26,51 26,54 28,77 28,67 26,99 Quận Thanh Khê 25,33 26,78 26,25 26,87 29,66 29,20 27,35 Quận Liên Chiểu 25,34 24,33 24,47 24,93 27,83 27,69 25,76 Quận Ngũ Hành Sơn 24,96 26,32 25,34 26,22 28,55 28,26 26,61

Hình 3 Biểu đồ tương quan giữa biến động nhiệt độ ( o C) ở thành phố Đà Nẵng từ tháng 5-8

giai đoạn 1991-2020

Dựa vào Bảng 1 và Hình 3 chúng có thể thấy nhìn chung nhiệt độ của các quận, huyện ở thành phố Đà Nẵng có xu hướng thay đổi theo chiều hướng nhiệt độ ở giai đoạn sau cao hơn so với giai đoạn trước Trong đó, giai đoạn từ 2016-2020 có nhiệt độ trung bình cao nhất (25,15 oC), tiếp theo

là giai đoạn từ 2011-2015 (24,94 %) Những giai đoạn trước từ 1991-2005 không có sự biến đổi mạnh về nhiệt độ Về phân bố không gian của nhiệt độ, các quận trung tâm như Thanh Khê (27,35 o

C)

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

Huyện Hòa Vang Quận Cẩm Lệ Quận Hải Châu Quận Thanh Khê Quận Liên Chiểu Quận Ngũ Hành

Sơn Quận Sơn Trà

1991-1995 1996-2000 2001-2005 2006-2010 2011-2015 2016-2020

o

C

và Hải Châu (26,99 oC) có nhiệt độ cao nhất, tiếp đến là các Quận giáp ranh như Ngũ Hành Sơn (26,61 oC), Sơn Trà (26,37 oC), Liên Chiểu (25,76 oC) và Cẩm Lệ (25,73 oC) Huyện Hòa Vang có nhiệt độ thấp nhất (23,99 oC) Tuy nhiên, giữa các giai đoạn với nhau và trong cùng một quận, huyện, xu hướng này không có sự thay đổi rõ Nhìn chung, nguyên nhân quan trọng góp phần làm nhiệt độ tăng ở thành phố Đà Nẵng là sự thay đổi bề mặt đệm từ thảm thực vật sang những bề mặt không thấm

3.2 Đánh giá biến động nhiệt độ thành phố Đà Nẵng giai đoạn 1991-2020

Trong phạm vi nghiên cứu của bài báo này, chúng tôi dựa vào các công cụ trên GIS để đánh giá biến động nhiệt độ từ tháng 5-8 của giai đoạn 2016-2020 so với giai đoạn 1991-1995 ở thành phố Đà Nẵng Kết quả được thể hiện ở Hình 4, Bảng 2

Hình 4 Bản đồ biến động nhiệt độ từ tháng 5-8 giai đoạn 2016-2020 so với giai đoạn 1991-1995

ở thành phố Đà Nẵng

Theo kết quả tính toán trên GIS, khoảng biến động nhiệt độ < -2 oC chỉ chiếm khoảng 0,2 % diện tích Vì vậy, chúng tôi lấy khoảng đầu tiên là ≤ -2 oC Để có thể dễ dàng nhận biết được sự thay đổi nhiệt độ một cách chi tiết, chúng tôi đã tiến hành chia các khoảng biến động nhiệt độ là 1 oC từ giá trị -1,99 oC đến 5 oC Vì vậy, bài báo có các khoảng nhiệt độ tương ứng Đối với khoảng nhiệt

độ > 5 oC, đây là mức thay đổi nhiệt độ rất lớn, nó sẽ ảnh hưởng nhiều đến các hiện tượng tự nhiên

và các hoạt động kinh tế - xã hội khác Vì vậy, chúng tôi chia khoảng biến động nhiệt độ lớn nhất

là > 5 oC Dựa vào Hình 4, Bảng 2, chúng ta có thể thấy nhiệt độ từ tháng 5-8 giai đoạn 2016-2020

so với giai đoạn 1991-1995 ở thành phố Đà Nẵng có xu hướng tăng nhanh Trên toàn thành phố, nhiệt độ tăng (< 0 o

C) chiếm 88,01 % diện tích Trong đó khoảng tăng nhiệt độ cao nhất là từ 1 đến

3 oC, chiếm 55,23 % diện tích Tất cả các quận của thành phố đều có nhiệt độ tăng chiếm trên 96 %

diện tích Chỉ có huyện Hòa Vang có mức tăng nhiệt độ thấp hơn, nhưng cũng đạt gần 85 % Điều này

có thể thấy quá trình đô thị hóa của thành phố từ 1991-2020 diễn ra rất mạnh mẽ Đây là một trong những nguyên nhân quan trọng làm gia tăng nhiệt độ của thành phố Việc tăng nhiệt độ ở mức cao (> 3 oC) chiếm 18,99 % diện tích Đây là một trong những vấn đề đáng lo ngại đối với xu thế thay đổi nhiệt độ của thành phố Đặc biệt có những quận như Cẩm Lệ, mức tăng nhiệt độ > 5 oC chiếm đến 40,83 %, quận Hải Châu là 20,52 % và quận Thanh Khê là 21,66 % Đây là những khu vực có mức độ tập trung các cơ sở hạ tầng rất cao cộng với diện tích thảm thực vật không còn nhiều là nguyên nhân làm nhiệt độ tăng cao

Bảng 2 Thống kê biến động nhiệt độ từ tháng 5-8 giai đoạn 2016-2020 so với giai đoạn

1991- 1995 ở thành phố Đà Nẵng theo % diện tích

Đơn vị tính: %

Địa phương ≤ -2 -1,99 > -1 -0,99 > 0 0,01 > 1 1,01 > 2 2,01 > 3 3,01 > 4 4,01 > 5 > 5 Biến động nhiệt độ

Huyện Hòa Vang 0,26 2,60 12,57 15,24 28,83 30,33 6,71 2,36 1,10 Quận Cẩm Lệ 0,01 0,05 0,11 0,26 3,91 14,21 20,90 19,72 40,83 Quận Hải Châu 0,00 0,00 0,01 0,91 5,47 19,83 32,39 20,87 20,52 Quận Liên Chiểu 0,02 0,45 4,16 25,71 34,33 16,73 9,01 6,39 3,18 Quận Ngũ Hành Sơn 0,00 0,17 0,61 3,03 11,19 21,27 25,16 20,52 18,05 Quận Sơn Trà 0,00 0,01 0,13 1,22 9,09 56,73 21,91 5,63 5,26 Quận Thanh Khê 0,00 0,00 0,00 0,52 4,44 16,74 33,51 23,12 21,66

3.3 Dự báo biến đổi nhiệt độ thành phố Đà Nẵng trong thế kỷ XXI

Trong nghiên cứu này, chúng tôi sử dụng kịch bản RCP4.5 về biến đổi nhiệt độ mùa hè trong báo cáo cập nhật kế hoạch hành động ứng phó với biến đổi khí hậu thành phố Đà Nẵng giai đoạn 2021-2030, tầm nhìn đến 2050 để tính toán nhiệt độ của thành phố trong những giai đoạn của thế

kỷ XXI Theo kịch bản RCP4.5, vào đầu thế kỷ XXI, nhiệt độ trung bình mùa hè tăng khoảng 0,7 o

C, với mức tin cậy trong khoảng 0,3-1,2 oC Đến giữa thế kỷ XXI, nhiệt độ trung bình mùa hè tăng khoảng 1,8 oC, với mức tin cậy trong khoảng 1,1-2,8 oC Đến cuối thế kỷ XXI, nhiệt độ trung bình mùa hè tăng khoảng 2,4 oC, với mức tin cậy trong khoảng 1,7-3,4 oC

Bảng 3 Kết quả chi tiết hóa kịch bản biến đổi nhiệt độ mùa hè (o C) theo kịch bản RCP4.5

so với thời kỳ nền 1986-2005

STT Huyện/Quận 2016-2035 Thời kỳ trong thế kỷ XXI 2046-2065 2080-2099

1 Quận Hải Châu 0,7 (0,3-1,2) 1,8 (1,1-2,8) 2,4 (1,7-3,4)

2 Quận Cẩm Lệ 0,7 (0,3-1,2) 1,8 (1,1-2,8) 2,4 (1,7-3,4)

3 Quận Thanh Khê 0,7 (0,3-1,2) 1,8 (1,1-2,8) 2,4 (1,7-3,4)

4 Quận Liên Chiểu 0,7 (0,3-1,2) 1,8 (1,1-2,8) 2,4 (1,7-3,4)

5 Quận Ngũ Hành Sơn 0,7 (0,3-1,2) 1,8 (1,1-2,8) 2,4 (1,7-3,4)

6 Quận Sơn Trà 0,7 (0,3-1,2) 1,8 (1,1-2,8) 2,4 (1,7-3,4)

7 Huyện Hòa Vang 0,7 (0,3-1,2) 1,8 (1,1-2,8) 2,4 (1,7-3,4)

8 Huyện Hoàng Sa 0,7 (0,3-1,2) 1,8 (1,1-2,8) 2,4 (1,7-3,4)

Ghi chú: Giá trị trong dấu “()” là khoảng tin cậy; giá trị ngoài dấu “()” là trung bình các phương án kịch bản

(Nguồn: [13])

Trong nghiên cứu này, chúng tôi tính toán nhiệt độ trung bình mùa hè giai đoạn 1991-2005 để làm thời kỳ nền Trên cơ sở đó, chúng tôi tiến hành tính toán nhiệt độ cho các thời kỳ 2016-2035, 2046-2065 và 2080-2099 Sau đó, bài báo tiến hành thống kê nhiệt độ theo các quận theo từng giai đoạn của thế kỷ XXI Kết quả được thể hiện ở bảng 4

Bảng 4 Nhiệt độ trung bình mùa hè ở thành phố Đà Nẵng trong thế kỷ XXI theo kịch bản RCP4.5

STT

Quận/huyện

Giai đoạn 1991-2005

Dựa vào Bảng 4, chúng ta có thể thấy xu thế biến đổi nhiệt độ mùa hè ở các quận, huyện của thành phố là khá tương đồng Điều này được giải thích là do Đà Nẵng có diện tích tương đối hẹp và tiếp giáp với biển nên khí hậu có sự điều hòa hơn Nhìn chung, nhiệt độ các quận, huyện của thành phố Đà Nẵng tăng nhanh, đặc biệt là hai giai đoạn 2046-2065 và 2080-2099 Điều này sẽ tác động mạnh đến các quá trình tự nhiên và những hoạt động kinh tế xã hội của thành phố trong tương lai

4 KẾT LUẬN

Từ kết quả đánh giá biến động nhiệt độ thành phố Đà Nẵng bằng viễn thám và Google Earth Engine, chúng tôi có một số kết luận sau:

- Việc sử dụng Google Earth Engine trong việc tính toán nhiệt độ đem lại hiệu quả cao, tiết kiệm thời gian và chi phí Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã sử dụng 421 ảnh Landsat TM và Landsat OLI để tính toán nhiệt độ trong khoảng thời gian từ tháng 5-8 giai đoạn 1991-2020 của thành phố Đà Nẵng

- Nhìn chung nhiệt độ của các quận, huyện ở thành phố Đà Nẵng có xu hướng thay đổi theo chiều hướng nhiệt độ ở giai đoạn sau cao hơn so với giai đoạn trước Trong đó, giai đoạn từ

2016-2020 có nhiệt độ trung bình cao nhất (25,15 oC), tiếp theo là giai đoạn từ 2011-2015 (24,94 %) Kết quả nghiên cứu cho thấy nhiệt độ trung bình của thành phố Đà Nẵng là 23,63 oC Ở những giai đoạn đầu từ 1991-2005, nhiệt độ không có sự biến động mạnh, dao động trong khoảng nhiệt độ là 22,93 oC Tuy nhiên, ở giai đoạn từ 2011-2020, nhiệt độ tăng mạnh, đạt giá trị là 25,05 o

C Các quận trung tâm như Hải Châu (26,99 o

C), Thanh Khê (27,35 oC) có giá trị nhiệt độ cao nhất, huyện Hòa Vang là địa phương có nhiệt độ thấp nhất (23,99 o

C)

- Nghiên cứu cũng đã tiến hành đánh giá biến động nhiệt độ thành phố Đà Nẵng từ tháng 5-8 của giai đoạn 2016-2020 so với giai đoạn 1991-1995 Kết quả cho thấy trên toàn thành phố, nhiệt

độ tăng (< 0 oC) chiếm 88,01 % diện tích Trong đó khoảng tăng nhiệt độ cao nhất là từ 1-3 o

C,

chiếm 55,23 % diện tích Điều này phù hợp với tinh hình phát triển kinh tế - xã hội, đặc biệt là quá trình đơ thị hĩa của thành phố Đà Nẵng

- Cuối cùng, nghiên cứu dựa vào kịch bản biến đổi khí hậu cho thành phố Đà Nẵng để tính tốn nhiệt độ của các quận, huyện trong các giai đoạn của thế kỷ XXI Nhìn chung, nhiệt độ giai đoạn từ 2046-2065 và từ 2080-2099 cĩ sự tăng mạnh Điều này sẽ ảnh hưởng mạnh đến các quá trình tự nhiên và phát triển kinh tế xã hội của thành phố trong tương lai

Lời cảm ơn

Nghiên cứu này được thực hiện dưới sự tài trợ của đề tài nghiên cứu khoa học cấp Bộ, mã số B2021-DNA-14

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1 IPCC (2021) Climate Change 2021: The Physical Science Basis - Summary for the Policymakers (Working Group I), Switzerland

2 Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Mơi trường (2012) Tích hợp vấn đề biến đổi khí hậu vào kế hoạch phát triển kinh tế - xã hội Nhà xuất bản Tài nguyên - Mơi trường và Bản đồ Việt Nam, Hà Nội

3 E Valor and V Caselles, (1996) Mapping land surface emissivity from NDVI: Application to

European, African, and South American areas Remote Sensing of Environment, vol 57, no 3,

doi: 10.1016/0034-4257(96)00039-9

4 Javed Mallick, Yogesh Kant and B.D.Bharath (2008) Estimation of land surface temperature

over Delhi using Landsat-7 ETM+ Journal Ind Geophys Union, vol 12, no 3, pp 131-140,

[Online] Available: http://www.igu.in/12-3/5javed.pdf

5 W Heldens, H Taubenbưck, T Esch, U Heiden, and M Wurm, (2013) Analysis of surface thermal patterns in relation to urban structure types: A case study for the city of Munich

Remote Sensing and Digital Image Processing, vol 17, pp 475-493, doi:

10.1007/978-94-007-6639-6_23

6 M S Malik, J P Shukla, and S Mishra (2019) Relationship of LST, NDBI and NDVI using

landsat-8 data in Kandaihimmat watershed, Hoshangabad, India Indian Journal of Geo-Marine

Sciences, vol 48, no 1, pp 25-31.

7 M El Garouani, M Amyay, A Lahrach, and H J Oulidi (2021) Land Surface Temperature in Response to Land Use/Cover Change Based on Remote Sensing Data and GIS Techniques:

Application to Sạss Plain, Morocco Journal of Ecological Engineering, vol 22, no 7, pp.

100-112, doi: 10.12911/22998993/139065

8 Lê Văn Trung, Nguyễn Thanh Minh (2006) Trích lọc giá trị nhiệt bề mặt (LST) từ ảnh vệ tinh

Landsat ETM+ Proceding of GIS - IDEAS 2006, Việt Nam.

9 Trần Thị Vân, Hồng Thái Lan, Lê Văn Trung (2009) Nghiên cứu xác định nhiệt đọ bề mặt đơ

thị bằng phương pháp viễn thám nhiệt, Tạp chí Phát triển KH&CN, vol 12, no 4, pp 107-120.

10.Cục Thống kê Thành phố Đà Nẵng (2020) Niên giám thống kê Thành phố Đà Nẵng năm 2020 Nhà xuất bản Thống kê, Hà Nội