Tác giả

Đơn vị công tác

1Khoa Khí tượng Thủy văn và Hải dương học, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội; htthao@hus.edu.vn

2Trung tâm Động lực học Thủy khí Môi trường, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội; phambinh@hus.edu.vn; binh.gis.cefd@hus.edu.vn

* Tác giả liên hệ: phambinh@hus.edu.vn; Tel.: +84–366228113

Tóm tắt

Cửa Tiên Châu, sông Kỳ Lộ nằm ở phía nam vịnh Xuân Đài thuộc xã An Ninh Đông, huyện Tuy An, tỉnh Phú Yên. Trong những năm gần đây cửa sông và khu vực trong cảng cá Tiên Châu bị bồi lấp rất nặng nề, tàu thuyền ra vào cảng khó khăn, đã có một số tàu khi vào cảng neo đậu bị nghiêng và chìm ảnh hưởng trực tiếp đến phát triển kinh tế của tỉnh. Để thực hiện việc nạo vét cát tại cửa sông hiệu quả cũng như phục vụ cho công tác thiết kế các công trình tại cửa sông sau này, việc nghiên cứu lịch sử biến động của cửa sông là rất cần thiết. Bài báo ứng dụng công nghệ viễn thám nghiên cứu hình thái khu vực cửa sông qua một giai đoạn dài từ năm 1988–2019, từ đó tìm ra được những xu thế biến động hình thái khu vực cửa sông Tiên Châu tỉnh Phú Yên. Kết quả nghiên cứu cho thấy, khu vực cửa sông bị bồi lấp chủ yếu gây bởi sự thay đổi của dải bờ biển phía Bắc cửa. Trong đó, chiều dài cửa sông dao động khá ổn định trong khoảng 50–150 m. Dải đường bờ phía Bắc cửa sông có xu thế cong lõm vào trong đất liền.

Từ khóa

Trích dẫn bài báo

Bình, P.D.H.; Thảo, H.T.; Bình, N.T. Đánh giá biến động cửa sông Tiên Châu, tỉnh Phú Yên bằng công nghệ viễn thám. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 722, 77-88.

Tài liệu tham khảo

1.    Feyisa, G.L.; Meilby, H.; Fensholt, R.; Proud, S.R. Automated Water Extraction Index: A new technique for surface water mapping using Landsat imagery. Remote Sens. Environ. 2014, 140, 23–35. https://doi.org/10.1016/j.rse.2013.08.029.

2.    Hans, H. Genesis: A Generalized Shoreline Change Numerical Model. J. Coastal Res. 1989, 5, 1–27.

3.    Thieler, E.R.; et al. The Digital Shoreline Analysis System (DSAS) Version 4.0 – An ArcGIS extension for calculating shoreline change, 2009.

4.    Mark, C.; Leatherman, S.P.; Michael, K.B. Historical Shoreline Change: Error Analysis and Mapping Accuracy. J. Coastal Res. 1991, 7, 839–852.

5.    Schumann, G.; Hostache, R.; Puech, C.; Hoffmann, L.; Matgen, P.; Pappenberger, F.; Pfister, L. High–Resolution 3–D Flood Information From Radar Imagery for Flood Hazard Management. IEEE Trans. Geosci. Remote Sens. 2007, 45, 1715–1725.

6.    Proud, S.R.; Fensholt, R.; Rasmussen, L.V.; Sandholt, I. Rapid response flood detection using the MSG geostationary satellite. Int. J. Appl. Earth Obs. Geoinf. 2011, 13, 536–544.

7.    Uddin, K.; Gurung, D.R.; Giriraj, A.; Shrestha, B. Application of Remote Sensing and GIS for Flood Hazard Management: A Case Study from Sindh Province, Pakistan. Am. J. Geog. Inf. Syst. 2013, 2, 1–5.

8.    Fromard, F.; Vega, C.; Proisy, C. Half a century of dynamic coastal change affecting mangrove shorelines of French Guiana. A case study based on remote sensing data analyses and field surveys. Mar. Geol. 2004, 208, 265–280.

9.    Maiti, S.; Bhattacharya, A.K. Shoreline change analysis and its application to prediction: A remote sensing and statistics based approach. Mar. Geol. 2009, 257, 11–23.

10.  Pham, D.H.B.; Hoang, T.T.; Bui, Q.T.; Tran, N.A.; Nguyen, T.G. Application of Machine Learning Methods for the Prediction of River Mouth Morphological Variation: A Comparative Analysis of the Da Dien Estuary, Vietnam. J. Coastal Res. 2019, 35, 1024–1035.

11.  Güttler, F.N.; Niculescu, S.; Gohin, F. Turbidity retrieval and monitoring of Danube Delta waters using multi–sensor optical remote sensing data: An integrated view from the delta plain lakes to the western–northwestern Black Sea coastal zone. Remote Sens. Environ. 2013, 132, 86–101.

12.  Thảo, P.T.P.; Duẩn, H.Đ.; Tỏ, Đ.V. Ứng dụng Viễn thám và GIS trong theo dõi và tính toán biến động đường bờ khu vực Phan Thiết. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Biển 2012, 11, 1–13.

13.  Quỳnh, H.N.N.; Khôi, Đ.N.; Hoài, H.C.; Bảy, N.T. Ứng dụng viễn thám và GIS đánh giá biến động đường bờ sông Tiền và sông Hậu. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2018, 691, 12–22.

14.  Pham, D.H.B, et al. Application of remote sensing and GIS in assessment of driving forces of Da Dien estuary change: A case study in Phu Yen, Vietnam. in Proceedings of the 8th Asia–Pacific Workshop on Marine Hydrodynamics–APHydro 2016, 2016.

15.  Liu, Y.; Huang, H., Yan, J. Using landsat data to detect long–term morphodynamic behavior of estuaries: A case study in the Xiaoqing River estuary, China. Proceeding in 2010 IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2010, 417–420.

16.  Available from: http://earthexplorer.usgs.gov/.

17.  Zhai, K.; Wu, X.; Qin, Y.; Du, P. Comparison of surface water extraction performances of different classic water indices using OLI and TM imageries in different situations. Geo-spatial Inf. Sci. 2015, 18, 32–42.

18.  Trung tâm Dự báo Khí tượng Thủy văn Trung Ương. Tổng quan về tình hình thời tiết –thủy văn năm 2009. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2009, 588, 1–16.

19. U.S. ARMY CORP OF ENGINEERS. Hydrodynamics of tidal inlets. EM 1110–2–1100 part II, 1992.