Ứng dụng GIS và Viễn thám PHÂN TÍCH SỰ PHÂN BỐ HỆ THỐNG THỦY VĂN TỰ NHIÊN VÀ NHÂN TẠO TÁC ĐỘNG ĐẾN NỀN NHIỆT BỀ MẶT CÁC QUẬN TP.HCM

Cùng với hiện tượng Biến đổi khí hậu ngày một gia tăng, TP.HCM ngày càng chịu không ít tác động về môi trường nhiệt độ không khí. Do đó, quy hoạch đô thị đóng vai trò rất quan trọng để giảm thiểu hiệu ứng Đảo nhiệt đô thị trong thành phố, đặc biệt ở khu vực các quận. Bài viết phân tích về mối tương quan giữa nhiệt độ bề mặt các quận TP.HCM tháng 1/2019 và sự phân bố tài nguyên nước mặt trong thành phố bằng các công cụ trong phần mềm ENVI và Google Earth Engine kết hợp ArcGIS. Các kết quả đã cho thấy, tài nguyên nước mặt có tương quan rất chặt chẽ với nền nhiệt độ bề mặt, đồng thời có tác động rất lớn tới nhiệt độ bề mặt. Các quận có tỷ lệ diện tích nước mặt lớn thì sẽ có nền nhiệt mát (từ 25°C đến 28°C) phân bố càng rộng. Các quận có tỷ lệ diện tích nước mặt nhỏ hơn thì sẽ có nền nhiệt trung bình (từ 29°C đến 33°C) phân bố rộng hơn. Các vị trí gần sông hồ lớn sẽ nhận tác động làm mát trong vòng 300m hơn những vị trí nằm xa sông. Nghiên cứu cũng đưa ra giải pháp tối ưu cho việc xây dựng một nguồn nước mặt mới cụ thể là hồ/ao tại những vị trí tối ưu giúp giảm thiểu nhiệt độ ở một khu vực mong muốn. Khóa luận sẽ cung cấp những thông tin hữu ích cho các nhà quản lý môi trường và quy hoạch đô thị.

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC XÃ HỘI VÀ NHÂN VĂN

KHOA ĐỊA LÝ -

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

PHÂN TÍCH SỰ PHÂN BỐ HỆ THỐNG THỦY VĂN

TỰ NHIÊN VÀ NHÂN TẠO TÁC ĐỘNG ĐẾN NỀN

NHIỆT BỀ MẶT CÁC QUẬN TP.HCM

Hướng dẫn khoa học

TS Lê Thanh Hòa

ThS Nguyễn Thị Thu Hiền

Sinh viên thực hiện

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN i

TÓM TẮT viii

DANH MỤC HÌNH ẢNH ix

DANH SÁCH BẢNG BIỂU xi

DANH SÁCH CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT xii

MỞ ĐẦU 1

1 Đặt vấn đề 1

2 Mục tiêu nghiên cứu 3

2.1 Mục tiêu chung 3

2.2 Mục tiêu cụ thể 3

3 Nội dung nghiên cứu 3

4 Phương pháp nghiên cứu 4

4.1 Phương pháp thu thập dữ liệu 4

4.2 Phương pháp xử lý dữ liệu 4

5 Giới hạn đề tài 4

6 Câu hỏi nghiên cứu 5

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 6

1.1 Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước 6

1.1.1 Các nghiên cứu nước ngoài 6

1.1.2 Các nghiên cứu trong nước 12

1.2 Cơ sở lý thuyết 14

1.2.1 Suất phản chiếu Albedo của nước 14

1.2.2 Thủy văn 17

1.2.3 Đảo nhiệt đô thị (Urban Heat Island) 17

1.2.4 Viễn thám quang học 18

1.2.5 Viễn thám hồng ngoại nhiệt 19

1.2.6 Khả năng phổ xạ của nước 20

1.2.7 Giới thiệu ảnh vệ tinh Landsat 8 21

1.2.8 Google Earth Engine 24

1.3 Khu vực nghiên cứu 25

1.4 Biến động nhiệt độ và diện tích sông rạch tại TP.HCM 28

1.4.1 Thực trạng gia tăng nhiệt độ 28

1.4.2 Thực trạng suy giảm diện tích sông rạch 30

CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN 32

2.1 Thông tin dữ liệu sử dụng 32

2.2 Phương pháp thu thập số liệu 33

2.3 Phương pháp xác định nhiệt độ bề mặt từ dữ liệu ảnh đa phổ Landsat 33

2.3.1 Chuyển đổi giá trị số DN sang giá trị bức xạ phổ (Landsat 8) 34

2.3.2 Chuyển đổi giá trị bức xạ phổ thành giá trị nhiệt độ bề mặt trên kênh hồng ngoại nhiệt (kênh 10 Landsat 8) 34

2.4 Phương pháp xử lý và giải đoán ảnh bằng nền tảng trực tiếp Google Earth Engine nhằm phân loại thực phủ mặt nước 35

2.4.1 Phương pháp tổ hợp màu giả SWIR – NIR – Red (kênh 6-5-4 Landsat 8)……… 36

2.4.2 Chỉ số khác biệt nước chuẩn hóa cải thiện MNDWI 36

2.4.3 Phân loại thực phủ 37

2.4.4 Đánh giá độ chính xác sau phân loại 39

2.4.5 Lý do sử dụng GEE giải đoán ảnh và phân loại thực phủ 40

2.5 Phương pháp phân tích và lựa chọn công nghệ 40

2.5.1 Phương pháp phân tích không gian bằng ArcGIS 40

2.5.2 Phân tích hồi quy tuyến tính 40

2.6 Phương pháp thành lập bản đồ 42

CHƯƠNG 3: QUY TRÌNH THỰC HIỆN 43

3.1 Sơ đồ quy trình thực hiện 43

3.2 Xác định nhiệt độ bề mặt TP.HCM bằng ENVI 43

3.3 Lập bản đồ nhiệt độ TP HCM và các quận bằng ArcGIS 44

3.4 Phân loại hiện trạng mặt nước khu vực nghiên cứu các Quận thuộc TP.HCM bằng Google Earth Engine 45

3.5 Lập bản đồ phân bố tài nguyên nước mặt tại các quận TP.HCM 46

3.6 Phân tích mối tương quan giữa nhiệt độ và thủy văn các quận TP.HCM 46

CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 47

4.1 Nhiệt độ bề mặt tại TP HCM 47

4.2 Sự khác biệt về nhiệt độ tại các quận và huyện ở TP.HCM 49

4.3 Nhiệt bề mặt các quận TP.HCM 50

4.4 Phân bố tài nguyên nước mặt các quận TP.HCM 53

4.5 Phân tích mối tương quan giữa nhiệt độ và thủy văn các quận TP.HCM 56

4.5.1 Phân bố nhiệt độ - thủy văn khu vực nghiên cứu 56

4.5.2 Tỉ lệ diện tích nhiệt độ và thủy văn giữa các quận 59

4.5.3 Biến động nhiệt độ và thủy văn giữa các quận 62

4.5.4 Đo nhiệt độ tại các trạm lấy mẫu trong khu vực nghiên cứu 72

4.5.5 Xác định vị trí tối ưu để phân bố nước mặt làm giảm nhiệt độ đô thị……… 76

KẾT LUẬN – KIẾN NGHỊ 80

1 Kết luận 80

2 Hạn chế của đề tài và đề xuất hướng khắc phục 81

3 Kiến nghị 81

TÀI LIỆU THAM KHẢO 82

PHỤ LỤC 87

TÓM TẮT

Cùng với hiện tượng Biến đổi khí hậu ngày một gia tăng, TP.HCM ngày càng chịu không ít tác động về môi trường nhiệt độ không khí Do đó, quy hoạch đô thị đóng vai trò rất quan trọng để giảm thiểu hiệu ứng Đảo nhiệt đô thị trong thành phố, đặc biệt ở khu vực các quận Bài viết phân tích về mối tương quan giữa nhiệt độ bề mặt các quận TP.HCM tháng 1/2019 và sự phân bố tài nguyên nước mặt trong thành phố bằng các công cụ trong phần mềm ENVI và Google Earth Engine kết hợp ArcGIS Các kết quả đã cho thấy, tài nguyên nước mặt có tương quan rất chặt chẽ với nền nhiệt độ bề mặt, đồng thời có tác động rất lớn tới nhiệt độ bề mặt Các quận có

tỷ lệ diện tích nước mặt lớn thì sẽ có nền nhiệt mát (từ 25°C đến 28°C) phân bố càng rộng Các quận có tỷ lệ diện tích nước mặt nhỏ hơn thì sẽ có nền nhiệt trung bình (từ 29°C đến 33°C) phân bố rộng hơn Các vị trí gần sông hồ lớn sẽ nhận tác động làm mát trong vòng 300m hơn những vị trí nằm xa sông Nghiên cứu cũng đưa ra giải pháp tối ưu cho việc xây dựng một nguồn nước mặt mới cụ thể là hồ/ao tại những vị trí tối ưu giúp giảm thiểu nhiệt độ ở một khu vực mong muốn Khóa luận sẽ cung cấp những thông tin hữu ích cho các nhà quản lý môi trường và quy hoạch đô thị

DANH MỤC HÌNH ẢNH

Hình 1.1: Suất phản chiếu của ánh sáng Mặt Trời với nhiều điều kiện bề mặt khác

nhau 15

Hình 1.2: Đảo nhiệt đô thị 18

Hình 1.3: Nguyên lý viễn thám vệ tinh quang học 19

Hình 1.4: Dải sóng ánh sáng được sử dụng trong viễn thám quang học 19

Hình 1.5: Khả năng phản xạ và hấp thụ của nước 20

Hình 1.6: Ảnh khu vực nghiên cứu năm 1989 30

Hình 1.7: Ảnh khu vực nghiên cứu năm 2019 31

Hình 2.1: Mẫu ảnh tổ hợp màu 6-5-4 36 Hình 2.2: Đánh giá độ chính xác sau phân loại trong GEE 39

Hình 2.3: Mức độ tương quan dựa theo hệ số tương quan 41

Hình 3.1: Sơ đồ quy trình thực hiện đề tài nghiên cứu 43 Hình 3.2: Kết quả tính Nhiệt độ (°C) sau khi đã làm tròn số nguyên 44

Hình 3.3: Ảnh nhiệt độ bề mặt TP.HCM chụp ngày 19/01/2019 44

Hình 3.4: Sơ đồ Phân loại thực phủ mặt nước các Quận TP.HCM bằng GEE 45

Hình 4.1: Bản đồ nhiệt độ bề mặt TP.HCM tháng 1/2019………47

Hình 4.2: Bản đồ nhiệt bề mặt TP.HCM phân theo nhiệt độ, tháng 1/2019 48

Hình 4.3: Bản đồ hiệu ứng đảo nhiệt đô thị TP.HCM 49

Hình 4.4: Ảnh thực các quận TP.HCM tháng 1/2019 50

Hình 4.5: Ảnh tổ hợp màu 6-5-4 Landsat 8 các quận TP.HCM tháng 1/2019 51

Hình 4.6: Bản đồ nhiệt bề mặt các quận TP.HCM, tháng 1/2019 51

Hình 4.7: Ảnh chỉ số Nước chuẩn hóa cải thiện MNDWI các quận TP.HCM 53

Hình 4.8: Ảnh phân loại hiện trạng mặt nước và đất khác, các quận TP.HCM 53

Hình 4.9: Ma trận độ chính xác sau phân loại trong GEE 54

Hình 4.10: Bản đồ phân bố hệ thống thủy văn các quận TP.HCM 54

Hình 4.11: Bản đồ phân bố nhiệt độ - thủy văn các quận TP.HCM 56

Hình 4.12: Xác định phạm vi ảnh hưởng từ dòng sông trên nhiệt độ bề mặt 57

Hình 4.13: Chênh lệch nhiệt độ khi có hiệu ứng đảo nhiệt đô thị bề mặt 58

Hình 4.14: chênh lệch nhiệt độ so với mặt sông và bờ sông 58

Hình 4.15: Biểu đồ sự phân bố nhiệt độ bề mặt các quận TP.HCM tháng 1/2019 59

Hình 4.16: Biểu đồ thống kê diện tích mặt nước các quận 60

Hình 4.17: Biểu đồ tỉ lệ diện tích nước mặt/ diện tích quận (%) 62

Hình 4.18: Mức nhiệt độ các quận TP.HCM 63

Hình 4.19: Biểu đồ thống kê tỉ lệ diện tích mặt nước và mức nhiệt độ của các quận TP.HCM tháng 1/2019 65

Hình 4.20: Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính giữa tỷ lệ diện tích mặt nước và tỷ lệ diện tích nền nhiệt độ mát (25 - 28°C) của các quận TP.HCM 67

Hình 4.21: Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính giữa tỷ lệ diện tích mặt nước và tỷ lệ diện tích nền nhiệt độ trung bình (29 - 33°C)của các quận TP.HCM 69

Hình 4.22: Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính giữa tỷ lệ diện tích mặt nước và tỷ lệ diện tích nền nhiệt độ nóng (34 - 39°C) của các quận TP.HCM 70

Hình 4.23: Bản đồ vị trí các trạm lấy mẫu trong Khu vực nghiên cứu 72

Hình 4.24: Mối tương quan giữa nhiệt độ và độ ẩm thực tế khu vực các quận TP.HCM (tháng 6/2019) 74

Hình 4.25: Bản đồ vị trí các điểm lấy mẫu nhiệt độ khu vực nghiên cứu 75

Hình 4.26: Khoảng cách từ các vị trí đến bờ hồ Lâm Viên, quận 9 76

Hình 4.27: Khoảng cách từ các vị trí đến bờ hồ XLNT Bình Hưng Hòa 77

Hình 4.28: Khoảng cách từ các vị trí đến bờ hồ gần KCN Tân Tạo 78

DANH SÁCH BẢNG BIỂU

Bảng 1.1 Suất phản chiếu Albedo của các bề mặt khác nhau 16

Bảng 1.2: Đặc trưng Bộ cảm của ảnh vệ tinh Landsat 8 (LDCM) 23

Bảng 1.3: Bảng chỉ dẫn Tổ hợp màu cho ảnh vệ tinh Landsat 8 24

Bảng 1.4: Biến động dân số các quận ven và quận nội thành mới TPHCM 27

Bảng 1.5: Quy mô và tốc độ tăng dân số ở các huyện TPHCM 27

Bảng 1.6: Dữ liệu khí hậu của TP.HCM 28

Bảng 1.7: Nhiệt độ không khí trung bình TP.HCM (Trạm Tân Sơn Hòa) 29

Bảng 1.8: Độ thấu quang phụ thuộc vào bước sóng Error! Bookmark not defined. Bảng 2.1: Các thông số của dữ liệu được sử dụng………32

Bảng 2.2: Giá trị 𝐌𝐋, 𝐀𝐋 đối với ảnh hồng ngoại nhiệt LANDSAT 8 34

Bảng 2.3: Giá trị 𝐊𝟏, 𝐊𝟐 lấy từ Metadata 35

Bảng 2.4: Khóa giải đoán ảnh phân loại thực phủ Mặt nước và Đất khác 38

Bảng 4.1: Thống kê phân bố bề mặt nhiệt độ các quận TP.HCM tháng 1/2019 59

Bảng 4.2: Thống kê phân bố nước mặt giữa các quận TP.HCM 61

Bảng 4.3: Phân chia mức nhiệt độ trong Khu vực nghiên cứu các quận 63

Bảng 4.4: Thống kê tỉ lệ diện tích mặt nước và mức nhiệt độ của các quận 64

Bảng 4.5: Tương quan giữa Quy mô mặt nước và Quy mô nền nhiệt 71

Bảng 4.6: Số liệu lấy mẫu thực tế đo nhiệt độ và độ ẩm không khí 73

Bảng 4.7: Tương quan giữa khoảng cách và nhiệt độ đến hồ 79

DANH SÁCH CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT

Tiếng Việt

CSDL: Cơ sở dữ liệu

ĐNĐT: Đảo nhiệt đô thị

KVNC: Khu vực nghiên cứu

NĐBM: Nhiệt độ bề mặt

TP.HCM: Thành phố Hồ Chí Minh

Tiếng Anh

GEE: Google Earth Engine

LST: Land Surface Temperature – Nhiệt độ bề mặt đất

MỞ ĐẦU

Hiện nay, ảnh hưởng của Biến đổi khí hậu đang tác động không ít đến đời sống con người ở các thành phố lớn, đặc biệt là những thành phố đông dân Theo công bố của Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO), 2018 là năm nóng thứ tư trong lịch sử loài người [46] Với sự phát triển của đô thị hóa, ngày càng có nhiều vấn đề đô thị xuất hiện, đặc biệt là sự phát thải nhiệt do con người gây ra liên tục Môi trường nhiệt của khu vực đô thị, được liên kết chặt chẽ với đảo nhiệt đô thị và tiện nghi nhiệt ngoài trời, bị ảnh hưởng bởi một loạt các yếu tố, như mật độ của các tòa nhà, lượng phương tiện, cảnh quan đô thị và nước (Xiangyu Du, 2017)

Biến đổi khí hậu nguyên nhân chính là do những hoạt động của con người gây

ra, mà việc xây cất những tòa nhà cao tầng, làm giảm diện tích cây cối, san lấp các

hệ thống thủy văn tự nhiên là một trong những nguyên nhân chính tại các thành phố lớn, đặc biệt là TP.HCM, điều đó làm gia tăng nhiệt độ bề mặt của đô thị này

Với mong muốn tìm hiểu chuyên sâu về mối quan hệ giữa những yếu tố hình thành nên việc biến đổi nhiệt độ bề mặt của TP.HCM nhằm phân tích, phát hiện xu hướng để có thể đưa ra các giải pháp phù hợp cho việc làm giảm sự gia tăng nhiệt độ

bề mặt tại TP.HCM, tôi thực hiện triển khai đề tài Khóa luận này Các nghiên cứu trước đây hầu hết tập trung phân tích về mối tương quan giữa các yếu tố thực phủ như mảng xanh, nền bê tông, đất trống, dân cư, các nghiên cứu này còn mang tính chất chung hoặc chưa đi sâu vào phân tích mối tương quan giữa yếu tố thủy văn tự nhiên và nhân tạo với nhiệt độ bề mặt [5][13][14][30] Trong khi đó yếu tố này đối với một thành phố lớn và đông dân là rất quan trọng, sinh vật trên Trái đất nói chung

và con người nói riêng không thể sống thiếu nước, và tại TP.HCM tự nhiên đã được thiên nhiên ưu đãi cho một hệ thống sông ngòi kênh rạch chằng chịt (sông Sài Gòn), cùng với việc khai kênh dẫn nước lâu đời từ thời Pháp, như kênh Nhiêu Lộc - Thị Nghè, Tàu Hủ - Bến Nghé, kênh Ba Bò (quận Thủ Đức), kênh Gia Định (quận 12), rạch Xuyên Tâm (quận Bình Thạnh, Gò Vấp), rạch Bàu Trâu (giáp ranh giữa quận Tân Phú và quận 6), rạch Phan Văn Hân (quận Bình Thạnh), kênh 19/5 chảy qua các

quận Tân Bình, Bình Thạnh…các kênh này góp phần không nhỏ đến việc tạo không gian mát mẻ, ngăn cản sự gia tăng nhiệt độ bề mặt khi không có kênh, tạo nguồn nước cho người dân Ngoài ra, hệ thống thủy văn nhân tạo cũng chiếm phần không nhỏ khi

từ trước đến nay thành phố đã xây dựng nên nhiều hồ bơi lớn, nhiều công viên có hồ lớn như công viên Văn hóa Đầm Sen (quận 11), công viên Hoàng Văn Thụ (quận Tân Bình), Lê Thị Riêng (Quận 10), quần thể hồ đá Làng Đại Học (quận Thủ Đức)… Như

đã nêu trong báo cáo của Hội Đồng Nghiên Cứu Quốc Gia Hoa Kỳ (NRC) về các lộ trình nghiên cứu cho thập kỷ tiếp theo: "Nước là trung tâm của cả nguyên nhân và tác động của Biến đổi khí hậu." (NRC, 1999)

Cùng với sự phát triển công nghệ vũ trụ trên thế giới, các Trung tâm không gian Vũ trụ như NASA (Cơ quan hàng không vũ trụ Mỹ), ESA (Cơ quan Không gian Châu Âu),… những năm gần đây, công nghệ viễn thám đã được nghiên cứu và ứng dụng rộng rãi ở Việt Nam trong nhiều lĩnh vực đặc biệt là trong lĩnh vực phân tích biến động sử dụng đất (đất nông nghiệp, lúa gạo đồng bằng Sông Cửu Long, đồng bằng sông Hồng, đất rừng, đất đô thị,…) Công nghệ Viễn thám và Hệ Thống Thông tin địa lý (GIS) được sử dụng để khắc phục những nhược điểm của các phương pháp khảo sát và đo đạc trên mặt đất truyền thống như tốn thời gian, tốn kém, không chính xác và không đáng tin cậy, không đại diện được cho cả một vùng rộng lớn Đặc biệt Ứng dụng Google Earth Engine (GEE) – một công cụ phân tích và xử lý ảnh vệ tinh toàn cầu cực mạnh giúp phân tích hiệu quả, nhanh chóng và có độ chính xác cao với một kho dữ liệu rộng lớn ngày nay rất đáng để áp dụng trên nền điện toán đám mây

Ở Việt Nam hiện nay việc ứng dụng GEE vẫn còn khá mới mẻ, hiện vẫn còn rất nhiều lãnh vực ở Việt Nam để cho việc ứng dụng GEE khai thác

Vì thế, nhận thức được tầm quan trọng của mối tương quan giữa các yếu tố thủy văn tự nhiên và nhân tạo tác động tới nhiệt độ bề mặt TP.HCM, đồng thời cũng muốn đưa ra những phân tích chuyên sâu về vấn đề này bằng các công cụ ENVI kết hợp Google Earth Engine là xu hướng mới so với các nghiên cứu trước đây, để có thể đưa ra những giải pháp hữu hiệu góp phần vào việc làm giảm sự ảnh hưởng của biến

đổi khí hậu, giảm sự gia tăng nhiệt độ bề mặt của TP.HCM mà đề tài “Phân tích sự

phân bố hệ thống thủy văn tự nhiên và nhân tạo tác động đến nền nhiệt bề mặt

ở các quận TP.HCM” sẽ được tiến hành thực hiện

- Phân tích mối liên hệ tương quan giữa hệ thống thủy văn và việc giảm thiểu nhiệt

độ bề mặt đô thị của khu vực các quận TP.HCM

- Từ những phân tích tương quan, đề xuất giải pháp về việc quản lý, giám sát, xây dựng, phân bố … hệ thống thủy văn nhằm giảm thiểu nhiệt độ bề mặt cho TP.HCM

Tương ứng với các mục tiêu cụ thể, đề tài nghiên cứu các nội dung sau:

-Hiện trạng nhiệt độ bề mặt đô thị và phân bố thủy văn/ tài nguyên nước mặt trong khu vực các quận TP.HCM

-Những căn cứ xác định tương quan giữa hệ thống thủy văn và nhiệt độ bề mặt đô thị, vai trò của hệ thống thủy văn (tự nhiên, nhân tạo) trong việc giảm thiểu nhiệt độ đô thị của khu vực các quận TP.HCM

-Tìm hiểu, so sánh, phân tích sự khác biệt của hệ thống thủy văn tác động đến nền nhiệt bề mặt giữa các quận TP.HCM với nhau

- Tìm hiểu mối liên hệ giữa giới hạn nhiệt độ và khoảng cách đến vùng có mặt nước,

từ đó đề xuất đảm bảo khoảng cách tối ưu từ vùng có mặt nước trong bán kính bao nhiêu km sẽ góp phần giảm thiểu nhiệt độ đô thị

- Những giải pháp về quản lý, giám sát, phân bố hệ thống thủy văn/ tài nguyên nước mặt giúp giảm thiểu nhiệt độ đô thị của các quận TP.HCM

Dữ liệu thứ cấp: Thu thập dữ liệu từ ảnh Landsat 8, dữ liệu nhiệt độ của TP.HCM đo tại các trạm thực tế, dữ liệu về phân bố, diện tích, số lượng các thành phần của hệ thống thủy văn

Dữ liệu sơ cấp: Đo nhiệt độ tại các khu vực lấy mẫu bằng Máy đo nhiệt độ và độ ẩm không khí HT-350, thực hiện đi đến vị trí đã xác định trên bản đồ và bấm máy đo

Phương pháp thu thập và tổng hợp tài liệu, dữ liệu, đối chiếu và so sánh

Phương pháp xử lý ảnh vệ tinh, phân tích và giải đoán ảnh bằng ENVI, Google Earth Engine

Phương pháp phân tích không gian bằng phần mềm ArcGIS

Phương pháp thống kê – phân tích tương quan và hồi quy bằng phần mềm SPSS, Excel

Phạm vi không gian: Khu vực các Quận TP Hồ Chí Minh, bao gồm: Quận 1, 2, 3,

4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, Tân Bình, Tân Phú, Phú Nhuận, Bình Tân, Gò Vấp, Bình Thạnh, Thủ Đức

Thời gian: tháng 1 năm 2019 (thời điểm mùa khô)

Phần mềm và công cụ áp dụng: ENVI 4.7, ArcGIS 10.2.2, ứng dụng nền tảng

Google Earth Engine, SPSS 20, Microsoft Office Excel, Google Earth Pro, Máy đo nhiệt độ và độ ẩm không khí HT-350

Dữ liệu: ảnh vệ tinh Landsat 8 OLI, chụp ngày 19/01/2019, thời điểm mùa khô không

có mây

Phương pháp: chuyển đổi giá trị số sang nhiệt độ bề mặt bằng ENVI, giải đoán ảnh

phân loại thực phủ mặt nước bằng nền tảng Google Earth Engine

6 Câu hỏi nghiên cứu

Trong đề tài này các câu hỏi nghiên cứu được đặt ra như sau:

- Giữa hệ thống thủy văn (tự nhiên, nhân tạo) và nhiệt độ bề mặt đô thị khu vực các quận TP.HCM có mối liên hệ hay không?

- Sự ảnh hưởng, hay tác động qua lại giữa hệ thống thủy văn (tự nhiên, nhân tạo) và nhiệt độ bề mặt đô thị khu vực các quận TP.HCM như thế nào ?

- Tầm quan trọng của hệ thống thủy văn (tự nhiên, nhân tạo) trong việc làm giảm nhiệt độ bề mặt đô thị khu vực các quận TP.HCM ra sao?

- Những giải pháp nào là tối ưu cho việc làm giảm nhiệt độ bề mặt đô thị khu vực các quận TP.HCM ?

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1.1 Các nghiên cứu nước ngoài

Trên thế giới từ lâu đã nghiên cứu sự ảnh hưởng của thủy văn trong đô thị lên môi trường nhiệt đô thị, một số nghiên cứu có thể kể đến tại các quốc gia Anh, Trung Quốc, Đài Loan, Hàn Quốc, Nhật Bản, Canada, Mỹ như sau:

Nghiên cứu về Suất phản chiếu (Chỉ số Albedo) của nước cho thấy nước có

khả năng phản xạ nhiệt của sức nóng mặt trời thấp ở những vùng vĩ độ thấp Trong

nghiên cứu của J Graham Cogley (1979) “The Albedo of Water as a Function of Latitude” (Suất phản chiếu của nước là một hàm của Vĩ độ) cho thấy Các Albedo

trung bình cho các góc thiên đỉnh thấp hơn là khoảng 6% Giá trị này tương thích với giá trị albedo được tìm thấy bởi Payne (1972), đối với điều kiện gió nhẹ và biển tương đối mịn, tuy nhiên nó không đồng ý với các giá trị dự đoán từ biểu thức Fresnel sử dụng hệ số cho vĩ độ nhiệt đới (Cogley, 1979) Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các Albedo trung bình hàng năm được quan sát là phù hợp với các giá trị được sử dụng trong các mô hình khí hậu đối với các vùng nước khác nhau là 6% - 8% (Cogley, 1979; Henderson-Sellers, 1986; Henderson-Sellers và Wilson, 1983; Parker et al.,

1970 ) Các hồ cạn thường đục hơn các hồ sâu do sự đình chỉ của các hạt trầm tích do gió gây ra (Jackson, 2003)

Nghiên cứu của Hathway, E A và Sharples, S (2012) về “Sự tương tác của các con sông và hình thái đô thị trong việc giảm nhẹ hiệu ứng Đảo nhiệt đô thị: Một

nghiên cứu trường hợp ở Vương Quốc Anh” (The interaction of rivers and urban form in mitigating the Urban Heat Island effect: A UK case study) tại thành phố và

là đô thị trung tâm Sheffield, đã chứng minh rằng ngay cả một con sông đô thị nhỏ cũng có thể tạo ra hiệu ứng làm mát 1°C khi nhiệt độ cao hơn 20°C, và các hiệu ứng làm mát này có thể được cải thiện bằng cách thiết kế đô thị cẩn thận các khu vực xung quanh Nghiên cứu cho thấy hiệu ứng Đảo nhiệt đô thị (ĐNĐT) đã tạo ra nhiệt độ cao

ở trung tâm thành phố, do đó thiết kế đô thị có vai trò chính trong việc giảm ĐNĐT

để tạo ra những nơi an toàn và dễ chịu để sống và làm việc Tăng độ xốp bề mặt và hình thể của nước mặt có vai trò làm tăng khả năng làm mát thông qua sự bay hơi

Do đó, các con sông đô thị có thể có một vị trí trong việc giảm ĐNĐT Bài viết nghiên cứu tính hiệu quả mà các con sông đô thị nhỏ có thể có trong việc làm giảm hiệu ứng ĐNĐT và cũng xem xét vai trò của hình thái đô thị bên bờ sông trong việc lan tỏa hoặc giảm khả năng làm mát này Các kết quả từ một cuộc khảo sát thực địa trong mùa xuân và mùa hè được trình bày cho một con sông ở Sheffield, Vương quốc Anh Mức độ làm mát có liên quan đến nhiệt độ không khí xung quanh, gia tăng tại những nhiệt độ cao hơn Tuy nhiên, cũng có những phụ thuộc theo mùa và mối quan hệ liên quan đến nhiệt độ nước sông, bức xạ mặt trời, tốc độ gió và độ ẩm tương đối Một cấp độ trung bình của việc làm mát ban ngày trên 1,5oC đã được tìm thấy trên sông vào mùa xuân, nhưng điều này đã giảm vào mùa hè khi nhiệt độ nước sông ấm hơn Các hình thái đô thị trên bờ sông ảnh hưởng đến mức độ làm mát ra xa bờ sông

Nhiều nghiên cứu có liên quan đã được thực hiện ở Trung Quốc Trong nghiên

cứu của Xiangyu Du và Qiong Li (2017) về “The Effect of Pearl River on Summer Urban Thermal Environment of Guangzhou” (Ảnh hưởng của sông Pearl lên môi

trường nhiệt đô thị mùa hè của thành phố Quảng Châu, Trung Quốc) đã chỉ ra rằng những con sông đô thị có thể cải thiện môi trường nhiệt đô thị như một nguồn làm mát tự nhiên, cũng như là một đường dẫn không khí đô thị thuận lợi Các kết quả đã chỉ ra rằng sông trong đô thị làm thay đổi luồng không khí xung quanh, vận tốc gió ở khu vực gần sông lớn hơn ở khu vực trung tâm đô thị với mật độ cao của các tòa nhà,

và sự thay đổi hướng gió ở những khu vực này ít xảy ra hơn, cường độ đảo nhiệt đô thị gần sông thấp hơn Kết quả cũng cho thấy mối tương quan giữa độ phức tạp của

bề mặt nền đô thị và phạm vi ảnh hưởng của dòng sông Hiện nay, những tác động tích cực của các con sông đô thị lên khí hậu nhiệt đã dần được đề cao trong và ngoài nước Khi thể hiện nhiệt độ bằng phần mềm ENVI, nghiên cứu cho thấy nhiệt độ bề mặt đất ở trung tâm thành phố lên tới hơn 40oC, cao hơn 10oC so với mặt sông và cao hơn 6 ~ 8oC so với bờ sông Về cơ bản, các quận cũ có nhiệt độ bề mặt đất cao hơn các quận mới, với mức chênh lệch từ 4 ~ 6oC Khi đo nhiệt độ tại các trạm thời tiết phân phối ở 4 quận của thành phố Quảng Châu người ta thấy rằng nhiệt độ không khí

của các trạm gần sông thấp hơn một chút so với các trạm khác Quận A, A7 có nhiệt

độ trung bình cao nhất trong 5 năm, cao hơn 0,5 ~ 0,6oC so với A6 và 0,7 ~ 1,7oC so với A2, hai trạm gần sông Ở quận C, trạm C4, nằm trong khu vực có mật độ xây dựng cao và nằm cách xa sông, có nhiệt độ tối đa cao nhất hàng ngày, từ đó một số trạm, chẳng hạn như A3, không nằm ở trung tâm thành phố, nhiệt độ không khí của chúng thấp hơn so với các khu vực trung tâm nhưng không nằm gần sông Pearl

Nghiên cứu của S LI và các cộng sự (2008) về “Phân tích tác động vi khí hậu của nước trong thành phố” (Analysis of Microclimate Effects of Water Body in a City) tại Trung Quốc cho rằng nước đô thị có tiềm năng lớn trong việc tối ưu hóa sự thoải mái về nhiệt, điều này phụ thuộc vào khoảng cách đến nước Bên cạnh đó, nghiên cứu của J QI và các cộng sự (2011) về “Đo lường ảnh hưởng của sông lớn trong đô thị đến khí hậu nhiệt đô thị” (Field measurement of the influence of large urban river on urban thermal climate) cũng cho thấy rằng nhiệt độ mặt đất cao hơn khoảng 14oC so với nhiệt độ không khí trên sông trong những ngày nắng

Nghiên cứu của Yen-Chang Chen và các cộng sự (2014) về “Hiệu quả làm mát

của các con sông trên Đô thị Đài Bắc bằng sử dụng viễn thám” (Cooling Effect of Rivers on Metropolitan Taipei Using Remote Sensing) tại Đài Bắc, Đài Loan đã chỉ

ra rằng các dòng sông góp phần vào sự thay đổi nhiệt độ bề mặt đô thị và có thể giảm thiểu những hậu quả tiêu cực của hiệu ứng đảo nhiệt đô thị Nghiên cứu này sử dụng hình ảnh vệ tinh để đánh giá nhiệt độ bề mặt và sử dụng đất của khu vực đô thị Đài Bắc, đồng thời phân tích phạm vi ảnh hưởng của các con sông đến nhiệt độ bề mặt

và các yếu tố liên quan Sử dụng dữ liệu từ Landsat-7 và Formosat-2, nhiệt độ bề mặt

và thông tin sử dụng đất có thể được thu thập một cách nhanh chóng và chính xác cho một khu vực rộng lớn Sau đó phạm vi ảnh hưởng từ dòng sông trên nhiệt độ bề mặt

có thể được xác định Nghiên cứu cho thấy dòng sông có thể có phạm vi ảnh hưởng khoảng 300 mét cho một khu vực tự nhiên chưa phát triển Hơn nữa, hiệu ứng đảo nhiệt đô thị làm cho chênh lệch giữa nhiệt độ bề mặt đô thị và nhiệt độ mặt sông lớn hơn nhiệt độ quan sát được trong khu vực chưa phát triển, trong khi sự biến đổi như vậy xảy ra chủ yếu trong vùng đệm giữa sông và thành phố Những tòa nhà cao tầng

trong các thành phố tách riêng sự phân tán nhiệt theo chiều ngang được tạo ra bên trong và do đó tạo ra sự lan truyền đi lên, dẫn đến phạm vi ảnh hưởng giảm so với khu vực tự nhiên và làm suy yếu ảnh hưởng của các con sông đối với việc giảm nhiệt

độ đô thị Hơn nữa, việc sử dụng đất trong vùng đệm cũng ảnh hưởng đến phạm vi ảnh hưởng; phạm vi nhỏ hơn khi vùng đệm chủ yếu là vùng đồng bằng ngập lụt, trong khi giá trị như vậy lớn hơn nếu vùng đệm bị chiếm bởi vùng đất ngập nước Tuy nhiên, phạm vi ảnh hưởng đến nhiệt độ bề mặt đô thị có liên quan đến khu vực vùng đệm giữa thành phố và sông; vùng đệm càng lớn, phạm vi ảnh hưởng có thể đưa đến càng xa Mặc dù có một số ứng dụng của LST được lấy từ hình ảnh vệ tinh cho Đảo nhiệt đô thị, các tác giả nghiên cứu tin rằng những đổi mới sau đây vẫn đóng góp những phát hiện trong lĩnh vực này: (1) Họ tích hợp các độ phân giải không gian khác nhau của hai hình ảnh vệ tinh để có thêm chi tiết về loại sử dụng đất để có được thông tin bề mặt chính xác mang lại độ phản xạ bức xạ sóng dài; (2) từ các mối quan hệ xuất phát của LST vệ tinh và các trạm khí tượng mặt đất, họ đã đề xuất một phương pháp quyết định khoảng cách ảnh hưởng của hiệu ứng làm mát sông và mối quan hệ của nó với khu vực đồng bằng và đầm lầy Những phát hiện của các tác giả vẫn nâng cao kiến thức về hiệu ứng Đảo nhiệt đô thị cho cảnh quan và quy hoạch đô thị trong tương lai

Trong nghiên cứu của Daewuk Kim, Jae-Gyu Cha và Eung-Ho Jung (2014) với đề tài “Một nghiên cứu trên tác động của việc cải tạo sông đô thị đến môi trường

nhiệt của khu dân cư xung quanh” (A Study on the Impact of Urban River Refurbishment to the Thermal Environment of Surrounding Residential Area) tại

thành phố Daegu lớn thứ tư của Hàn Quốc, các tác giả đả đưa ra kết luận rằng các dòng sông có ảnh hưởng khá lớn đến môi trường nhiệt ở khu vực thành thị Theo đó,

để cải thiện điều kiện sống thoải mái trong thành phố và phát huy tác dụng giảm nhiệt

độ vào ban ngày, nên sử dụng lớp phủ tự nhiên nhiều hơn lớp phủ nhân tạo càng nhiều càng tốt Những phân tích định lượng ảnh hưởng của việc phục hồi sông đến môi trường nhiệt của các khu dân cư quanh sông, và nếu những kết quả này được phản ánh trong các kế hoạch phục hồi sông trong tương lai, nó sẽ hữu ích trong việc tạo ra những cảnh quan đô thị xanh thoải mái và khỏe mạnh hơn

Bài đăng của SaburoMurakawa và các cộng sự (1991) về chủ đề “Nghiên cứu những ảnh hưởng của một con sông lên môi trường nhiệt trong một khu vực đô thị”

(Study of the effects of a river on the thermal environment in an urban area) mô tả

kết quả quan sát thực địa về khí hậu vi mô tại một khu vực xung quanh sông Ota chảy qua thành phố Hiroshima, Nhật Bản Lúc đầu, các phép đo chi tiết về phân bố nhiệt

độ trong đoạn sông được thực hiện dọc theo cây cầu Sau đó, cả phạm vi ngang và dọc của hiệu ứng nhiệt trên sông đã được xác nhận bằng cách di chuyển những quan sát dọc theo các con đường băng qua sông và bằng các quan sát bóng bay đồng thời trên sông và trong khu vực trung tâm thành phố Ngoài những quan sát ngắn hạn này vào những ngày đẹp trời, các phép đo nhiệt độ dài hạn còn được thực hiện tại một số điểm cố định trong và xung quanh dòng sông trong suốt 14 tháng Nhiệt độ không khí giảm trên sông vượt quá 5°C vào những ngày đẹp trời trong những mùa ấm áp hơn và tỷ lệ thuận với chênh lệch nhiệt độ bề mặt giữa nước sông và mặt đường nhựa Những hiệu ứng nhiệt này có thể thấy rõ ít nhất vài trăm mét theo chiều ngang và hơn 80m theo chiều dọc Tuy nhiên, nhiệt độ cũng bị ảnh hưởng bởi mật độ xây dựng và hướng gió và vận tốc

Nghiên cứu của Smriti Das (2011) về “Tác động của không gian xanh đến sự

biến đổi nhiệt độ” (The Impacts of Green Space on Temperature Variability) tại thành

phố Toronto, Canada” cho thấy hai công viên vừa và nhỏ nằm gần hồ Ontario do chịu

sự tác động làm mát từ hơi ẩm của hồ nên nhiệt độ tại hai công viên này thấp hơn nhiệt độ tại công viên có diện tích lớn nhưng nằm trên một ngọn đồi cao và trong khu vực trung tâm đô thị xung quanh không có hồ, sông

Nghiên cứu của Bryant Reyes, Terri Hogue và Reed Maxwell (2018) với đề tài “Thủy lợi đô thị làm dịu nhiệt độ bề mặt đất và thay đổi chế độ thủy văn ở các

vùng bán khô cằn” (Urban Irrigation Suppresses Land Surface Temperature and Changes the Hydrologic Regime in Semi-Arid Regions) ở thành phố Los Angeles,

California, Mỹ, đã nói về việc phân tích tác động của thủy lợi đến nhiệt độ bề mặt đất

và chế độ thủy văn của một đô thị lớn, khô cằn Bài phân tích sử dụng dữ liệu ảnh Landsat 5 TM và Landsat 7 ETM+ từ ngày 1/1/2000 đến 31/12/2010 và bằng phép

chuyển đổi NDVI để tính nhiệt độ bề mặt đất Sử dụng những sản phẩm cảm biến từ

xa, dữ liệu sử dụng nước đô thị và mô phỏng với mô hình thủy văn bề mặt đất kết hợp, cho thấy tác động đáng kể lên cả nhiệt độ bề mặt đất và động lực thủy văn của miền nghiên cứu Những phân tích nhiệt độ bề mặt đất cảm biến cho thấy mức giảm lên tới 3,2 ± 0,02oK giữa các khu vực tưới tiêu thấp và cao có thực phủ tương tự nhau Những khác biệt nhiệt độ, gây ra bởi thông lượng do con người gây ra, ngang bằng với ước tính về hiệu ứng đảo nhiệt đô thị và xu hướng nóng lên của khu vực, khối lượng thủy lợi tương đối thấp đẩy môi trường đô thị bán khô cằn vào chế độ ẩm ướt

Bên cạnh đó, đã có nhiều nghiên cứu nhiệt độ bề mặt bằng kỹ thuật viễn thám trên thế giới dựa vào phân tích dữ liệu ảnh viễn thám từ rất lâu, các nghiên cứu này

đã cho thấy sự phân tích sâu hơn các nghiên cứu trong nước về việc tính toán, phân tích mối tương quan giữa các yếu tố thảm phủ đến biến động nhiệt độ bề mặt, đồng thời đưa ra các chỉ số tính toán đặc trưng và chi tiết Điểm chung khi tính toán nhiệt

độ bề mặt của các nghiên cứu này đều là quy đổi từ các giá trị số DN của ảnh Landsat thu được sang giá trị Nhiệt độ bề mặt thông qua các công thức tính toán, một số nghiên cứu có thể kể đến như:

 “Nghiên cứu về nhiệt độ bề mặt đất dựa trên hình ảnh Landsat qua đảo Penang,

Malaysia” (Study on Land Surface Temperature Based on Landsat Image over Penang Island, Malaysia) (K.C Tan và các cộng sự, 2017)

 “Phân tích mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt đất và thay đổi sử dụng đất ở đồng

bằng sông Hoàng Hà” (Analysis of relationships between land surface temperature and land use changes in the Yellow River Delta), Trung Quốc (Jicai

NING và các cộng sự, 2017)

 “Nhiệt độ bề mặt đất từ hình ảnh Landsat 5 TM: so sánh các phương pháp khác

nhau sử dụng dữ liệu nhiệt trong không khí” (Land Surface Temperature from Landsat 5 TM images: comparison of different methods using airborne thermal data) (M B Giannini và các cộng sự, 2015)

 “Ước tính nhiệt độ bề mặt đất để nghiên cứu hiệu ứng đảo nhiệt đô thị sử dụng

ảnh Landsat ETM” (Estimation Of Land Surface Temperature To Study Urban

Heat Island Effect Using Landsat ETM Image) tại Ấn Độ (K Sundara Kumar và

1.1.2 Các nghiên cứu trong nước

Suất phản chiếu Albedo của nước: Nghiên cứu của Trần Đình Linh (2016)

về “Ảnh hưởng của bề mặt đệm đến kết quả mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa của

mô hình WRF” đã chỉ ra đặc tính hấp thu nhiệt của nước, rằng suất phản chiếu của

bề mặt nước vào khoảng 3 – 10% ở những nơi có góc thiên đỉnh Mặt trời nhỏ trên Trái đất (vùng vĩ độ thấp), khi đó phần lớn bức xạ mặt trời được giữ lại Còn những vùng có vĩ độ cao thì góc thiên đỉnh Mặt trời lớn, phần lớn bức xạ mặt trời bị phản

xạ, suất phản chiếu (Albedo) của nước vào khoảng 10 – 100%, số liệu nghiên cứu dẫn nguồn từ Oke (1992); Ahrens (2006) Qua đó cho thấy Albedo của nước có sự thay đổi rất lớn, khác với suất phản chiếu của cây xanh vào khoảng 16 – 20% hay tường trắng trong xây dựng 70% Việt Nam chúng ta nằm trong khoảng vĩ độ thấp

vào khoảng 8° 30′ – 23° 22′ Bắc, và TP.HCM ở phía Nam Việt Nam nằm trong

khoảng vĩ độ từ 10°10' – 10°38' Bắc, đây là vùng vĩ độ thấp, nên sẽ có suất phản chiếu của bề mặt nước vào khoảng 3 – 10%, cho thấy sẽ có sự tác động làm mát của nước ra các vùng không khí xung quanh tại TP.HCM Nghiên cứu cũng chỉ

ra vai trò điều hòa khí hậu của biển, sông, hồ, nước có quán tính nhiệt lớn hơn đất,

do đó mà nhiệt độ nước biến động ít hơn so với nhiệt độ đất Vì thế chế độ nhiệt ở các khu vực ven biển, vùng lân cận các sông, suối, ao, hồ điều hòa hơn so với các vùng nằm sâu trong lục địa, nhiệt độ không khí ở những khu vực này có sự biến đổi ngày và năm nhỏ hơn so với các khu vực lân cận có cùng điều kiện bức xạ và hoàn lưu khí quyển

Trong nghiên cứu về “Hiệu ứng đảo nhiệt đô thị”, Các giảng viên Bộ môn Kiến trúc môi trường, Khoa Kiến trúc và Quy hoạch - Đại học Xây dựng Hà Nội đã đưa ra nhận định “Cây xanh, thảm cỏ, bề mặt thấm nước và mặt nước có vai trò rất lớn để giảm “hiệu ứng đảo nhiệt đô thị” Trong nghiên cứu này, các tác giả đã nêu ra nguyên nhân làm tăng nhiệt độ ở đô thị là do các bề mặt hấp thụ có khả năng hấp thụ bức xạ mặt trời rất lớn như mặt tường gạch trát vữa, mặt bê tông nhẵn, mặt đường (bê tông, asphan…), từ đó sinh viên rút ra được rằng cần phải có biện pháp làm giảm nhiệt độ ngoài việc tăng diện tích cây xanh thì cần tăng diện tích mặt nước cũng đóng vai trò rất quan trọng

“Nghiên cứu thay đổi nhiệt độ bề mặt đô thị dưới tác động của quá trình đô thị hóa ở TP.HCM bằng phương pháp viễn thám” (Trần Thị Vân và cộng sự, 2010)

đã cho thấy nền nhiệt độ thấp nhất tại TP HCM là khi đi qua các vùng có mặt nước, sau đó là vùng cây xanh có diện tích rộng Phần trăm diện tích lớp phủ mặt nước ảnh hưởng nghịch chiều với sự biến động của nhiệt độ bề mặt Tác động nghịch lớn nhất trong các biến là phần trăm diện tích mặt nước với hệ số Beta = -0,48, tiếp theo là tác động nghịch của diện tích lớp phủ thực vật (Beta = -0,18) Điều này cho thấy sự cần thiết của nhu cầu tăng diện tích mặt nước và lớp phủ thực vật nhằm giảm bớt tình trạng tăng nhiệt độ hiện nay trong các khu đô thị Trong nghiên cứu đã tính toán nhiệt

độ bề mặt TP.HCM từ chuyển đổi độ phát xạ trên ảnh Landsat và Aster, kết quả cho thấy xu hướng môi trường nhiệt độ bề mặt TP HCM tăng lên rõ rệt từ năm 1989 đến

2006, và TP HCM là nơi có hiệu ứng Đảo nhiệt đô thị rõ rệt Chênh lệch của các khu vực nội thành nhiệt độ cao và ngoại thành nhiệt độ thấp có giá trị trung bình khoảng 10-15°C vào năm 2006, độ lớn diện tích ở khu vực nội thành diễn ra ĐNĐT là khoảng 28.000 ha và tăng gấp 24 lần so với năm 1989

Nghiên cứu của Trần Thị Vân và các cộng sự (2017) về “Đặc điểm môi trường nhiệt và diễn biến đảo nhiệt đô thị bề mặt khu vực bắc TP.HCM” vào các giai đoạn

1995 đến 2015 đã cho thấy những khu vực có nhiệt độ bề mặt đất (LST) thấp hơn 30°C là rừng và mặt nước ven sông Sài Gòn LST mặt nước thường có giá trị không đổi dao động từ 20°C đến 30°C Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy những nơi có

nhiệt độ cao thường thiếu mặt nước, thiếu mật độ cây xanh và bóng mát, mà lại bị bao phủ bởi bê tông hóa và vật liệu xây dựng, đường giao thông Nghiên cứu đã đề

ra một số nguyên tắc nhằm giảm nhẹ gia tăng nhiệt độ bề mặt đô thị như: Hiệu quả làm mát càng cao khi diện tích mặt nước mở càng lớn, thông gió càng tốt thì hiệu quả làm mát sẽ cao và nhiệt độ sẽ giảm, diện tích bề mặt cây xanh càng lớn thì khu vực xung quanh càng mát và nhiệt độ ban đêm càng giảm, tích hợp 3 nguyên tắc này sẽ làm cho khả năng làm mát đô thị trở nên hiệu quả Nghiên cứu đã xác định hiệu ứng ĐNĐT dựa trên những phân tích đặc tính của chỉ số thực vật NDVI từ các kênh hồng ngoại nhiệt theo khả năng phát xạ của bề mặt thực Những vùng có nhiệt độ cao hướng

ra các vùng ngoại ô có xu hướng ngày càng gia tăng từ 1995, 2005, 2015

Ngoài ra, hiện trong nước có những nghiên cứu về nhiệt độ bề mặt đô thị tại TP.HCM dùng phương pháp viễn thám như: “Nghiên cứu sự phân bố nhiệt độ bề mặt bằng dữ liệu ảnh đa phổ landsat” (Trịnh Lê Hùng, 2013), “Nghiên cứu nhiệt độ bề mặt sử dụng phương pháp tính toán độ phát xạ từ chỉ số thực vật” (Lê Vân Anh, Trần Anh Tuấn, 2013), “Ứng dụng viễn thám nhiệt khảo sát đặc trưng nhiệt độ bề mặt đô thị với sự phân bố các kiểu thảm phủ ở TP.HCM” (Trần Thị Vân, 2006) đã cho thấy mối tương quan giữa các yếu tố thực phủ đô thị tới biến động nhiệt độ bề mặt, bằng các phương pháp tính toán độ phát xạ từ các giá trị số mà dữ liệu được phân tích từ ảnh đa phổ Landsat

1.2.1 Suất phản chiếu Albedo của nước

Suất phản chiếu (Albedo): Thuật ngữ này do nhà vật lý Johann Heinrich

Lambert giới thiệu lần đầu trong cuốn Photometria năm 1760

“Suất phản chiếu hay suất phản xạ (tiếng Anh: Albedo) là khái niệm liên quan đến hiện tượng "phản xạ khuếch tán" (diffuse reflection) hoặc công suất phản xạ của

bề mặt Nó được định nghĩa bằng tỷ số bức xạ tản phát ra từ bề mặt so với bức xạ chiếu đến bề mặt đó Là tỷ số không có đơn vị, hệ số này cũng được biểu diễn theo tỉ

lệ phần trăm, và giá trị của nó trong đoạn [0, 1] với giá trị 0 thể hiện bề mặt đen tuyệt đối và giá trị 1 thể hiện bề mặt phản xạ hoàn toàn bức xạ chiếu đến”

(Nguồn: Theo NSIDC –Trung tâm dữ liệu băng tuyết quốc gia Mỹ)

“Khi ánh sáng mặt trời chiếu đến bề mặt Trái đất, một phần của nó bị hấp thụ và một số bị phản xạ Lượng tương đối (tỷ lệ) của ánh sáng mà một bề mặt phản xạ so với tổng ánh sáng mặt trời chiếu vào nó được gọi là Albedo Các bề mặt phản chiếu rất nhiều ánh sáng chiếu vào chúng rất sáng và chúng có suất phản chiếu cao Các

bề mặt không có ánh sáng phản chiếu nhiều ánh sáng là bóng tối và chúng có suất phản chiếu thấp Tuyết có suất phản chiếu cao và rừng có suất phản chiếu thấp.”

(Nguồn: NEO – NASA Earth Observations – Trạm quan sát Trái đất của NASA)

Hình 1.1: Suất phản chiếu của ánh sáng Mặt Trời với nhiều điều kiện bề mặt

khác nhau

(Nguồn: Hannes Grobe, 2006)

Bảng 1.1 Suất phản chiếu Albedo của các bề mặt khác nhau

(Nguồn: Oke, 1992; Ahrens, 2006)

Suất phản chiếu (Albedo) của nước:

Qua bảng 1.1 ta thấy suất phản chiếu của bề mặt nước vào khoảng 3 – 10% ở những nơi có góc thiên đỉnh Mặt trời nhỏ trên Trái đất (vùng vĩ độ thấp), khi đó phần lớn bức xạ mặt trời được giữ lại Còn những vùng có vĩ độ cao thì góc thiên đỉnh Mặt trời lớn, phần lớn bức xạ mặt trời bị phản xạ, suất phản chiếu (Albedo) của nước vào khoảng 10 – 100%

Hệ số Anbêđô của tường trắng đạt tới 0,7, tức là 70% bức xạ chiếu đến sẽ bị phản xạ ra xung quanh, lượng bức xạ này sẽ chiếu đến người đứng cạnh tường, đến các vật lân cận và đốt nóng chúng Trong khi đó hệ số Anbêđô của nước chỉ vào khoảng 3 – 10% nên môi trường xung quanh nó ít bị bức xạ phản chiếu đốt nóng hơn nhiều Bảng 1.1 còn cho thấy Albedo của đất tối và ẩm ướt chỉ từ 5%, của cỏ chỉ từ 16 – 26%, rừng từ 5 – 20%, cây xanh vào khoảng 20 – 30%[55]

Tối và ẨmSáng và Khô

DàiNgắn

Vậy ta thấy độ phản xạ của bề mặt nước ở những vùng vĩ độ thấp là thấp nhất trong các loại bề mặt phủ, nước có tác dụng giảm bớt bức xạ phản xạ ra môi trường xung quanh nhiều nhất Như vậy có thể thấy rằng nước trong đô thị có vai trò rất tích cực tới môi trường nhiệt độ và sinh thái đô thị

1.2.2 Thủy văn

Thủy văn là trạng thái, quá trình diễn biến và sự vận động của nước sông,

suối, kênh, rạch, hồ (Điều 3 Luật khí tượng thủy văn 2015) Hệ thống thủy văn tự

nhiên tại TP.HCM gồm các sông, suối, kênh, rạch, ao, hồ tự nhiên Hệ thống thủy văn nhân tạo tại TP.HCM trong khuôn khổ đề tài gồm các hồ bơi lớn, hồ lớn tại các công viên do con người tạo ra, tác động hoặc kiểm soát, quản lý trong suốt quá trình vận hành của nó nhằm phục vụ cho mục đích du lịch, nghỉ ngơi, thể thao,…

Tài nguyên nước mặt: nguồn nước mặt, thường được gọi là tài nguyên nước

mặt, tồn tại thường xuyên hay không thường xuyên trong các thuỷ vực ở trên mặt đất như: sông ngòi, hồ tự nhiên, hồ chứa (hồ nhân tạo), đầm lầy, đồng ruộng và băng tuyết

1.2.3 Đảo nhiệt đô thị (Urban Heat Island)

Nhiệt độ bề mặt được đặc trưng bởi hiện tượng Đảo nhiệt (heat island)

“ Đảo nhiệt là hiện tượng hoặc trạng thái vật lý của khí quyển khi nhiệt độ không khí hoặc nhiệt độ bề mặt tại đô thị cao hơn vùng nông thôn lân cận, gây ảnh hưởng đến sức khỏe cộng đồng, môi trường và tăng lượng năng lượng tiêu thụ để làm mát trong mùa hè.”

(Theo Cơ quan Bảo vệ Môi sinh Hoa Kỳ - EPA, 2003)

Đảo nhiệt đô thị (Urban heat island) là hiện tượng nhiệt độ không khí ở khu vực nội thành cao hơn so với khu vực ngoại ô của một thành phố Luke Howard là người đầu tiên nghiên cứu và mô tả hiện tượng này vào những năm 1810, mặc dù ông không phải là người đã đặt tên cho hiện tượng

Khi nghiên cứu đảo nhiệt đô thị, các nhà nghiên cứu sẽ sử dụng dữ liệu nhiệt

độ không khí được đo từ các trạm khí tượng tại lãnh thổ nghiên cứu Mặt khác, định nghĩa đảo nhiệt đô thị bề mặt cũng gần tương tự với đảo nhiệt đô thị nhưng cơ sở dữ liệu đầu vào là nhiệt độ bề mặt đất

Hình 1.2: Đảo nhiệt đô thị

(Nguồn: EPA)

1.2.4 Viễn thám quang học

Các bộ cảm quang học hay còn được gọi là bộ cảm bị động thu nhận các bức

xạ điện từ của mặt trời trong dải sóng nhìn thấy và cận hồng ngoại phản xạ, hay phát

xạ từ bề mặt trái đất Các bộ cảm biến hồng ngoại đo các bức xạ hồng ngoại nhiệt phát ra từ bề mặt trái đất

Ảnh quang học: là loại ảnh được tạo ra bởi việc thu nhận các bước sóng ánh sáng nhìn thấy (bước sóng 0.4-0.76 micromet)

Hình 1.3: Nguyên lý viễn thám vệ tinh quang học

(Nguồn: Nguyễn Viết Quân, 2013)

Hình 1.4: Dải sóng ánh sáng được sử dụng trong viễn thám quang học

(Nguồn: Nguyễn Viết Quân, 2013)

1.2.5 Viễn thám hồng ngoại nhiệt

Phương pháp Viễn thám hồng ngoại nhiệt là phương pháp ghi nhận các bức xạ nhiệt

ở dải sóng hồng ngoại nhiệt (từ 3 đến 14 µm) Đối với mục đích nghiên cứu trong đô thị, có thể sử dụng ảnh có độ phân giải trung bình từ các bộ cảm có chứa kênh hồng ngoại nhiệt như: Landsat TIRs (100m), Landsat TM(120m), Landsat EMT+(60m), ASTER (90m),…

Nguyên lý bức xạ nhiệt của vật chất: Nhiệt độ của vật chất đo được khi tiếp

xúc hoặc đặt chìm vào bên trong vật chất được quan niệm là nhiệt độ bên trong của vật chất gọi là nhiệt độ Kinetic Nhiệt độ Kinetic thể hiện sự trao đổi năng lượng của quá trình phát xạ nhiệt của các vật chất điển hình các phân tử cấu tạo nên vật chất

Khi bức xạ, vật chất có một nhiệt độ khác gọi là nhiệt đô bên ngoài của vật chất, viễn thám ghi nhận thông tin về nhiệt độ bên ngoài của vật chất, cũng có nghĩa là ghi nhận thông tin về sự bức xạ của vật chất Dải sóng từ 8 - 14µm có đặc điểm là ngoài việc thể hiện sự phát xạ của khí quyển còn thể hiện sự phát xạ của các đối tượng ở trên bề mặt trái đất với nhiệt độ trung bình khoảng 300°C ở đó nhiệt độ cực đại ở 9,7 µm Vì

lí do đó, hầu hết các thiết bị viễn thám hoạt động ở dải sóng 8- 14 µm và ở dải sóng

đó các đối tượng tự nhiên trên bề mặt trái đất có sự phát xạ nhiệt rất khác nhau Sự khác biệt đó liên quan đến thành phần vật chất và trạng thái cấu trúc của đối tượng

(Nguyễn Ngọc Thạch, 2005)

1.2.6 Khả năng phổ xạ của nước

Khả năng phổ xạ 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 ở đây còn phụ thuộc vào

bề mặt nước và trạng thái của nước Trên kênh hồng ngoại và cận hồng ngoại đường

bờ nước được phát hiện rất dễ dàng, còn một số đặc tính của nước cần phải sử dụng dải sóng nhìn thấy để nhận biết

Hình 1.5: Khả năng phản xạ và hấp thụ của nước

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 cao hơn nước trong, nhất là những dải sóng dài Người ta xác định rằng với độ sâu tối thiểu là 30m, nồng độ tạp chất gây

đục là 10mg/lít, thì khả năng phản xạ phổ lúc đó là hàm số của thành phần nước chứ không còn là ảnh hưởng của chất đáy

(Nguồn: Nguyễn Viết Quân, 2013)

1.2.7 Giới thiệu ảnh vệ tinh Landsat 8

Vệ tinh thế hệ thứ 8 - Landsat 8 đã được Mỹ phóng thành công lên quỹ đạo vào ngày 11/02/2013 với tên gọi gốc Landsat Data Continuity Mission (LDCM) 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 là kênh 10 và 11, tuy nhiên nhà cung cấp ảnh khuyến cáo không sử dụng kênh 11 để chiết tách thông tin nhiệt độ bề mặt do sai số lớn Dữ liệu Landsat 8 được thu nhận dưới dạng ảnh xám độ 8 bit nghĩa

là giá trị pixel được lưu trữ ở định dạng số (DN, Digital Number)

Đọc ảnh trong viễn thám (Landsat 8)

a) Nước: -Nước phản ánh mạnh ở kênh 1 trong Landsat 8, Nó cũng được gọi là

kênh coastal aerosol, dùng để quan sát vùng nước nông và theo dõi các hạt mịn như bụi và khói, đại dương và thực vật Bước sóng khoảng: 0.43-0.45 μm Phổ

phân tử là Xanh (blue) - tím (violet), phân giải không gian là 30 m

Giải thích: Nước gần giống như vật đen tuyệt đối và hấp thụ thực sự toàn bộ năng lượng tới Chỉ có những vật thể tự nhiên với tính chất này mới có thể phân biệt được chúng dễ dàng bằng các đặc điểm bề mặt trong khoảng này của phổ điện từ, ngay cả nếu chúng không sâu hay có chứa nhiều thể phù du Do gần giống như vật đen, nước gần như là vật phát xạ trong khoảng hồng ngoại, cũng như vật thể hấp thụ, sử dụng vùng ánh sáng hồng ngoại để xác định, khi đó nước sẽ sáng nổi lên giúp dễ nhận biết

b) Thực vật: -Thực vật phản xạ mạnh ở kênh 3 trong landsat 8 Phản ánh trạng thái

thực vật, sử dụng lập bản đồ quản lí thực vật Bước sóng : 0.53-0.59 μm Phổ phân

tử là Xanh lục (green), phân giải không gian là 30 m

Giải thích: Sắc tố Chlorophyll trong thực vật - một tổng thể các thành phần hữu cơ

có chứa sắt, là một chất xúc tác đối với quá trình quang hợp ánh sáng Chức năng của chlorophyll là hấp thụ bức xạ Mặt trời và cung cấp nó cho quá trình quang hợp Năng lượng bị hấp thụ trong khoảng từ 0.45 mm đến 0.68mm, tức là phần xanh lơ và đỏ của phổ nhìn thấy, chính vì vậy mà lá cây có màu xanh lục Nước trong tế bào làm hấp thụ một ít năng lượng ở khoảng sóng 1.4mm và 1.9mm Độ hấp thụ phụ thuộc vào lượng tế bào chứa nước Trong khoảng thấp hơn bước sóng 2.0mm, lá cây hấp thụ bức xạ hồng ngoại gần

c) Đất: -Đất được thể hiện rõ ở kênh 2 Dùng để lập bản đồ địa hình, bản đồ đất và

phân biệt địa hình theo mùa Bước sóng khoảng: 0.45-0.51 μm Phổ phân tử là

Xanh nước biển (blue), phân giải không gian là 30 m

Giải thích: Nhiệt độ của đất phụ thuộc vào hai nguồn năng lượng: dòng nhiệt bên trong vỏ Trái Đất và năng lượng Mặt trời hấp thụ được trong thời gian ban ngày Trong chu kỳ 24h, nhiệt độ của bề mặt đất biến thiên, đạt tới cực đại ở thời gian nóng nhất của ban ngày và cực tiểu trước lúc Mặt trời mọc Các giá trị cực trị và mức độ của sự biến thiên này phụ thuộc vào tính hấp thụ, tính truyền dẫn và nhiệt năng của vật thể , bề mặt Trái đất phát xạ ở bước sóng trong vùng siêu cao tần cũng như trong vùng hồng ngoại, mặc dù ở cường độ giảm tới mức rất thấp Khi bước sóng tăng, năng lượng trong khoảng sóng từ 14mm đến 1mm chủ yếu bị hấp thụ bởi khí quyển

Bảng 1.2: Đặc trưng Bộ cảm của ảnh vệ tinh Landsat 8 (LDCM)

Kênh 2 0.45-0.51 Xanh nước biển

Dùng để lập bản đồ địa hình, bản đồ đất và phân biệt địa hình theo mùa

Kênh 3 0.53-0.59 Xanh lục

Phản ánh trạng thái thực vật,sử dụng lập bản đồ quản lí thực vật

Kênh 4 0.64-0.67 Đỏ(red) 30 Phân biệt giữa thực vật và đất,

Kênh 6 1.57-1.65 Sóng ngắn hồng

ngoại(SWIR 1) 30

Phân biệt độ ẩm của đất và thực vật, xuyên qua được các đám mây mỏng

Kênh 7 2.11-2.29 Sóng ngắn hồng

ngoại(SWIR 2) 30

Phản ảnh rõ nét về độ ẩm của đất và thực vật hơn kênh 6 Kênh 8 0.5-0.68 Toàn sắc( PAN) 15

Quan sát tổng quan đối tượng,

vì có độ phân giải 15m nên các đối tượng hiện lên rõ nét hơn Kênh 9 1.36-1.36 Cirrus 30

Chủ yếu dùng trong quan sát mây, đặc biệt tăng cường phát hiện các đám mây ti

Bảng 1.3: Bảng chỉ dẫn Tổ hợp màu cho ảnh vệ tinh Landsat 8

hợp màu

Gán kênh phổ R-G-

10 Phân tích thực vật 6 5 4

Phương pháp này cho kết quả màu sắc đẹp,

rõ nét làm nổi bật được 2 nhóm lớp thuỷ

hệ và thực vật; có thể nhận biết chính xác yếu tố mặt nước bằng màu xanh nước biển hoặc đen; phân biệt rõ được ranh giới

các vùng rừng già, rừng non mới trồng, vùng đất trồng lúa, trồng màu bằng màu xanh lá cây đậm và nhạt; các vùng đất trống hay khu

đô thị có màu hồng và màu tím So với tổ hợp màu hồng ngoại, phương pháp này có hiệu quả hơn trong việc giải đoán các đối tượng thuộc nhóm lớp thuỷ hệ và thực vật bởi vì màu sắc khá tương đồng với cảm nhận của mắt người

1.2.8 Google Earth Engine

a) Tổng quát:

Earth Engine là kho lưu trữ dữ liệu viễn thám với dung lượng lên tới hàng

triệu Gigabite Ứng dụng nền tảng điện toán đám mây để xử lý, phân tích thông tin không gian địa lý trên diện rộng

Google Earth Engine (GEE): Google Earth Engine làm việc thông qua Giao

Diện Trực tuyến của Ứng Dụng JavaScript (API) được gọi là Code Editor Trên giao

diện này, người dùng có thể viết và chạy các tập lệnh/script để chia sẻ và lặp lại các quy trình phân tích cũng như xử lý dữ liệu không gian địa lý Code Editor giúp người

dùng thực hiện toàn bộ các chức năng có trong Earth Engine

Website làm việc của GEE được ứng dụng trong đề tài:

https://code.earthengine.google.com/

b) Các danh mục Cơ sở dữ liệu dùng chung trong Earth Engine

Ảnh Địa vật lý, Khí hậu và khí tượng, thời tiết, Dữ liệu Vector (Fusion Tables), Dân

số Và rất nhiều dữ liệu khác được cập nhật hàng ngày

Danh mục dữ liệu (Data Catalog): gồm trên 200 CSDL dùng chung, trên 4000 cảnh

ảnh mới mỗi ngày, trên 5 triệu dữ liệu ảnh, trên 5 petabytes dữ liệu (triệu Gigabite)

c) Google Fusion Tables: Các dữ liệu dạng vùng (Polygons) trong GEE sẽ được lưu

trữ trong Fusion Tables Các dữ liệu này sẽ được quản lý ở dạng bảng nhưng bao gồm

cả các thông tin không gian địa lý và có thể được hiển thị trên GEE

Khu vực nghiên cứu chính của đề tài bao gồm các quận tại TP.HCM: Quận 1, 2, 3, 4,

5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, Tân Bình, Tân Phú, Phú Nhuận, Bình Tân, Gò Vấp, Bình Thạnh, Thủ Đức

Những quận được đề cập là nơi tập trung đông dân cư và có tốc độ đô thị hóa cao trong những năm gần đây, tại những nơi này trong thời gian gần đây mọc lên rất nhiều chung cư, khu vui chơi, nên sẽ xây rất nhiều hồ, khu du lịch có hồ nước phục

vụ công việc giải trí Và đây là khu vực có hệ thống sông, kênh rạch, ao, hồ tự nhiên

và nhân tạo chằng chịt, phức tạp, đan xen nhau, phân bố không đều, có tác dụng làm mát khu vực xung quanh là lý do cho việc nghiên cứu

Hình 1.6: Bản đồ khu vực nghiên cứu

a) Vị trí địa lý: TP.HCM có toạ độ 10°10' – 10°38' Bắc và 106°22' – 106°54' Đông,

phía Bắc giáp tỉnh Bình Dương, Tây Bắc giáp tỉnh Tây Ninh, Đông và Đông Bắc giáp tỉnh Đồng Nai, Đông Nam giáp tỉnh Bà Rịa – Vũng Tàu, Tây và Tây Nam giáp tỉnh

Long An và Tiền Giang (Chính phủ nước CHXHCNVN, 2012)

b) Kinh tế, xã hội: TP.HCM là nơi xảy ra quá trình đô thị hóa trong những năm gần

đây Nằm trong vùng chuyển tiếp giữa Đông và Tây Nam Bộ, TP.HCM ngày nay bao

gồm 19 quận và 5 huyện, tổng diện tích 2.095,06 km² Dân số TP.HCM năm 2014 là 7.981.900 người Tuy nhiên, nếu tính những người cư trú không đăng ký thì dân số thực tế của thành phố này năm 2018 là gần 14 triệu người Giữ vai trò quan trọng trong nền kinh tế Việt Nam, TP.HCM chiếm 21,3% tổng sản phẩm (GDP) và 29,38%

tổng thu ngân sách của cả nước (Báo điện tử Chính phủ, 2013)

Bảng 1.4: Biến động dân số các quận ven và quận nội thành mới TPHCM

Bảng 1.5: Quy mô và tốc độ tăng dân số ở các huyện TPHCM

c) Khí hậu, thời tiết: TP.HCM không có bốn mùa: xuân, hạ, thu, đông Nhiệt độ cao

đều và mưa quanh năm (mùa khô ít mưa) Trong năm, TP.HCM có 2 mùa là biến thể của mùa hè: mùa mưa – khô rõ rệt Mùa mưa được bắt đầu từ tháng 5 tới tháng 11 (khí hậu nóng ẩm, nhiệt độ cao mưa nhiều), còn mùa khô từ tháng 12 tới tháng 4 năm sau (khí hậu khô, nhiệt độ cao và mưa ít) Trung bình, TP.HCM có 160 tới 270 giờ nắng/tháng, nhiệt độ trung bình 27 °C, cao nhất lên tới 40 °C, thấp nhất xuống 13,8

°C Hàng năm, thành phố có 330 ngày nhiệt độ trung bình 25 tới 28 °C

1.4 Biến động nhiệt độ và diện tích sông rạch tại TP.HCM

1.4.1 Thực trạng gia tăng nhiệt độ

Dựa trên số liệu thống kê nhiệt độ trung bình tại TP.HCM từ năm 1984 đến năm 2004, thạc sĩ Lê Thị Xuân Lan, Phó trưởng phòng Dự báo, Đài Khí tượng Thủy văn Nam bộ, nhận định: “Trong 20 năm qua, nhiệt độ tại TP.HCM đang tăng lên Từ nhiệt độ trung bình 27,1°C trong năm 1984, đến năm 2003 là 28,1°C; năm 2004 là 28°C Tất nhiên trong khoảng thời gian 20 năm này có những năm nhiệt độ trung bình cao, có những năm thấp chứ không phải luôn luôn là nhiệt độ năm sau tăng cao hơn năm trước Nhưng xu thế nhiệt độ đang tăng dần lên” Một thống kê trong thời gian dài hơn (giai đoạn 1961-2000) của thạc sĩ Nguyễn Thị Hiền Thuận, Phó Phân viện trưởng Phân viện Khí tượng thủy văn phía Nam cũng cho thấy, nhiệt độ trung bình tại TP.HCM liên tục tăng lên Nhiệt độ trung bình của thập kỷ 61-70 là 27,2°C, rồi các thập kỷ tiếp theo lần lượt tăng lên là 27,3°C; 27,4°C; 1991-2000 là 27,6°C Đặc biệt, trong 5 năm 2001-2005, nhiệt độ trung bình tại TP.HCM đã lên đến 28°C, nghĩa

là chỉ trong 5 năm qua, nhiệt độ năm tại TP.HCM đã tăng 0,4°C, bằng mức tăng của

40 năm trước đó (Chi tiết xem phần E PHỤ LỤC)

Sự nóng lên đáng kể đã diễn ra ở TP.HCM Trong vòng 50 năm qua, nhiệt độ trung bình năm trong mùa mưa đã tăng 2°C Với biến đổi khí hậu, nhiệt độ trung bình năm dự kiến sẽ tăng 1.4°C trên giai đoạn nền Dự báo này chưa tính tới những ảnh hưởng địa phương như là Hiệu ứng đảo nhiệt đô thị, có thể đã đóng góp quan trọng cho sự nóng lên thực tế và có thể tăng thêm cường độ khi quá trình đô thị hóa tiếp tục diễn ra [55]

Bảng 1.6: Dữ liệu khí hậu của TP.HCM

Dữ liệu khí hậu của Thành phố Hồ Chí Minh

Cao kỉ lục °C (°F) 36.4 38.7 39.4 40.0 39.0 37.5 35.2 35.0 35.3 34.9 35.0 36.3 40,0

Trung bình cao °C

(°F) 31.6 32.9 33.9 34.6 34.0 32.4 32.0 31.8 31.3 31.2 31.0 30.8 32,3 Trung bình ngày,

°C (°F) 26.0 26.8 28.0 29.2 28.8 27.8 27.5 27.4 27.2 27.0 26.7 26.0 27,4 Trung bình thấp,

°C (°F) 21.1 22.5 24.4 25.8 25.2 24.6 24.3 24.3 24.4 23.9 22.8 21.4 23,7

Thấp kỉ lục, °C (°F) 13.8 16.0 17.4 20.0 20.0 19.0 16.2 20.0 16.3 16.5 15.9 13.9 13,8

Lượng mưa, mm

(inch)

13.8 (0.5 43)

4.1 (0.16 1)

10.5 (0.41 3)

50.4 (1.98 4)

218.

4 (8.59 8)

311.

7 (12.2 72)

293.

7 (11.5 63)

269.

8 (10.6 22)

327.

1 (12.8 78)

266.

7 (10.5 )

116.

5 (4.58 7)

48.3 (1.90 2)

1.931 (76,02)

% độ ẩm 72 70 70 72 79 82 83 83 85 84 80 77 78

Số ngày mưa TB 2.4 1.0 1.9 5.4 17.8 19.0 22.9 22.4 23.1 20.9 12.1 6.7 155,6

Số giờ nắng trung

bình hàng tháng 245 246 272 239 195 171 180 172 162 182 200 226 2.489

Nguồn #1: Vietnam Institute for Building Science and Technology,[68] Ngân hàng Phát triển châu Á[69]

Nguồn #2: Tổ chức Khí tượng Thế giới (mưa)[70]

Bảng 1.7: Nhiệt độ không khí trung bình TP.HCM (Trạm Tân Sơn Hòa)

Nguồn: Đài Khí tượng Thủy văn Khu vực Nam Bộ [56]

Bảng 1.7 cho thấy từ năm 2005 đến 2010 nhiệt độ không khí tăng dần trong các tháng mùa khô (tháng 12 -> tháng 4), tháng 5 và tháng 6

1.4.2 Thực trạng suy giảm diện tích sông rạch

Trước đây, các vùng trũng đầm lầy tự nhiên của địa hình bề mặt Tp HCM

có vai trò quan trọng trong điều tiết nước của toàn thành phố, đặc biệt là cho khu vực nội thành Trong thời gian qua, phát triển đô thị ở Tp HCM có những giai đoạn

tự phát ngoài tầm kiểm soát, dẫn đến việc gia tăng diện tích mặt không thấm tràn lan (T.T.Vân, 2011), làm giảm diện tích mặt phủ thấm nước và dung tích chứa nước mưa

từ các vùng trũng, làm gia tăng hệ số chảy tràn bề mặt khiến cho ngập lụt ngày càng trầm trọng Trong những năm gần đây, quá trình đô thị hóa mạnh mẽ tại khu vực phía nam thành phố đã làm tăng diện tích bề mặt không thấm, các ao hồ đầm lầy bị lấp đi phần lớn, cùng với việc lấn chiếm kênh rạch đã tạo ra ngập lụt nhiều nơi trong khu vực này, đồng thời ảnh hưởng đến việc tiêu thoát nước ở vùng trung tâm thành phố (Chi tiết xem phần F PHỤ LỤC)

Hình 1.6: Ảnh khu vực nghiên cứu năm 1989

(Nguồn: Google Earth Pro)