Tác giả
Đơn vị công tác
1 Khoa Vật lý–Vật lý Kỹ thuật, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG–HCM; ntthanh@hcmus.edu.vn
*Tác giả liên hệ: ntthanh@hcmus.edu.vn; Tel.: +84–345095349
Tóm tắt
Rút trích dữ liệu đường bờ bằng việc sử dụng công nghệ viễn thám và GIS là việc cần thiết để đánh giá sự thay đổi đường bờ một cách nhanh chóng và kịp thời. Cà Mau là khu vực có 3 mặt giáp biển nên ở đây luôn xảy ra quá trình xói lở và bồi tụ diễn ra một cách mạnh mẽ. Nghiên cứu đã sử dụng ảnh viễn thám và GIS để thành lập bản đồ biến động đường bờ ở khu vực Cà Mau. Kết quả cho thấy, đường bờ ở khu vực Cà Mau diễn biến khá phức tạp. Cụ thể, khu vực phía Đông Cà Mau từ Đầm Dơi tới Ngọc Hiển hầu hết chỉ xảy ra quá trình xói lở từ 1989–2017, tuy nhiên ở khu vực gần mũi Cà Mau thì lại xảy ra quá trình bồi tụ, còn ở khu vực phía Tây Cà Mau từ mũi Cà Mau đến Huyện U Minh thì quá trình bồi tụ lại chiếm ưu thế trong giai đoạn 1989–2015 nhưng ở giai đoạn từ 2015–2017 thì quá trình xói lở. Đây là một trong những thông tin hữu ích cho các cơ quan chức năng của địa phương để có những giải pháp quy hoạch và quản lý vùng ven bờ.
Từ khóa
Trích dẫn bài báo
Thành, N.T. Phân tích và đánh giá quá trình xói lở và bồi tụ ở khu vực Cà Mau bằng ảnh viễn thám và GIS. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 721, 66-79.
Tài liệu tham khảo
1. Lập, N.V.; Oanh, T.T.K. Đặc điểm trầm tích bãi triều và thay đổi đường bờ biển khu vực ven biển tỉnh Cà Mau, châu thổ sông Cửu Long. Tạp chí các Khoa học về Trái Đất 2011, 1–9.
2. Thư, H.T.; Khôi, Đ.N.; Lợi, P.T.; Hồng, N.V. Phân tích biến động đường bờ sông khu vực Thành phố Hồ Chí Minh giai đoạn 1989–2015. Tạp chí phát triển Khoa học & Công nghệ: Chuyên san Khoa học Trái đất & Môi trường 2018, 80–88.
3. Giri, C.; Long, J.; Abbas, S.; Mani Murali, R.; Qamer, F.M.; Pengra, B.; Thau, D. Distribution and dynamics of mangrove forests of South Asia. J. Environ. Manage. 2014, 1–11.
4. Barik, K.K.; Mitra, D.; Annadurai, R.; Tripathy, J.K.; Nanda, S., Geospatial analysis of coastal environment: A case study on Bhitarkanika Mangroves, East coast of India. Indian J. Geo-Marine Sci. 2016, 45, 492–498.
5. Islam, M.M. Tracing mangrove forest dynamics of Bangladesh using historical Landsat data. Master Thesis, Physical Geography and Ecosystem Analysis, 2017.
6. Thinh, N.A.; Hens, L. A digital shoreline analysis system (DSAS) applied on mangrove shoreline changes along the Giao Thuy Coastal area (Nam Dinh, Vietnam) during 2005 – 2014. VN J. Earth Sci. 2017, 39, 87–96.
7. Hạo, L.V., Nghiên cứu biến động và xu thế diễn biến đường bờ tỉnh Kiên Giang sử dụng tư liệu viễn thám và mô hình. Luận văn thạc sĩ khoa học Trường Đại học Khoa học Tự nhiên Tp. Hồ Chí Minh, 2016.
8. Vân, T.T.; Ánh, T.T.X.; Hồng, P.N.; Farid, D.G.; Nico, K. Application of remote sensing and GIS for detection of long-term mangrove shoreline changes in Mui Ca Mau, Vietnam. Biogeosci. 2014, 11, 3781–3795.
9. Đạt, K.T.; Quang, L.T.; Vương, N.B.; Toại, P.M. Thực trạng và giải pháp phát triển bền vững rừng phòng hộ ven biển tỉnh Bạc Liêu. Tạp chí Khoa Học Lâm Nghiệp 2017, 140–151.
10. Thieler, E.R.; Martine, D.; Ergul, A. The digital shoreline analysis system (DSAS) Version 4.0. – An arcGIS extension for calculating shoreline change, USGS, Open – File Report 2008–1278, 2009.
11. Diễm, P.K.; Minh, V.Q.; Điệp, N.T.H.; Đen, Đ.V. Đánh giá tình hình sạt lở, bồi tụ khu vực ven biển tỉnh Cà Mau và Bạc Liêu từ 1995 – 2010 sử dụng viễn thám và công nghệ GIS. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ 2013, 35–43.
12. Phong, D.H.; Thục, T.; Hà, L.P.; Anh, N.N. Phân tích biến động đường bờ khu vực Cà Mau bằng ảnh Landsat. Hội thảo khoa học Quốc gia về Khí tượng Thủy văn, Môi trường và Biến đổi khí hậu lần thứ XVI, 2013, 270–275.