Tác giả

Tô Viết Nam 1,2 , Phùng Đại Khánh 1,2 , Đinh Thị Linh 3*

Đơn vị công tác

1 Khoa Kỹ thuật Địa chất & Dầu khí, Trường Đại học Bách khoa Tp.HCM; tovietnam@hcmut.edu.vn; phungdaikhanh@hcmut.edu.vn

2 Đại học Quốc gia Tp.HCM; tovietnam@hcmut.edu.vn; phungdaikhanh@hcmut.edu.vn

3 Đại học Sejong, Seoul, Hàn quốc; dinhthilinh682@gmail.com

*Tác giả liên hệ: dinhthilinh682@gmail.com; +84–987497698

Tóm tắt

Việc đánh giá sự thay đổi đường bờ sông trước khi xây kè lấn sông và dự báo sự thay đổi lòng dẫn sông khi có kè là hết sức quan trọng trong công tác quy hoạch và xây dựng cũng như vận hành đô thị.  Trong thời gian gần đây, công nghệ viễn thám đã nổi lên như một giải pháp vô cùng hữu ích cung cấp cho chúng ta dữ liệu ảnh theo thời gian và không gian với độ phân giải cao. Bài báo giới thiệu một kết quả nghiên cứu, đánh giá, mô tả diễn biến đường bờ của khu vực cầu Ghềnh sông Đồng Nai từ dữ liệu ảnh viễn thám, sử dụng hệ thống phân tích Digital Shoreline Analysis System (DSAS) trong giai đoạn quá khứ từ năm 1988 đến năm 2016 và mô hình toán MIKE 21C để dự báo diễn biến lòng dẫn trong tương lai. Kết quả nghiên cứu cho thấy tốc độ sạt lở trung bình đạt khoảng 0,6 mét/ năm, tuy nhiên khu vực mũi Cù lao Phố đạt 1.83 mét/ năm. Kết quả diễn biến lòng dẫn ứng với lưu lượng tạo lòng cho thấy khả năng bị xói mạnh gần vị trí trước cầu Ghềnh khi thực hiện dự án cải tạo cảnh qua và phát triển đô thị ven sông Đồng Nai.  Kết quả đạt được từ nghiên cứu có thể dùng để dự báo diễn biến lòng dẫn trong tương lai dưới ảnh hưởng của kè sông

Từ khóa

Phương pháp viễn thám; GIS; Mô hình toán; MIKE 21C; Diễn biến đường bờ.

Trích dẫn bài báo

Nam, T.V.; Khánh, P.Đ.; Linh, Đ.T. Kết hợp phương pháp viễn thám GIS và mô hình toán mô phỏng diễn biến đường bờ khu vực cầu Ghềnh, sông Đồng Nai. Tạp chí Khí tượng Thuỷ văn 2023, 759, 1-15.

Tài liệu tham khảo

1. Tran, T.V.; Xuan, A.T.T.; Nguyen, P.H.; Dahdouh-Guebas, F.; Koedam, N. Application of remote sensing and GIS for detection of long-term mangrove shoreline changes in Mui Ca Mau, Vietnam. Biogeosciences 2014, 11(14), 3781–3795. Doi:10.5194/bg-11-3781-2014.

2. 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(1), 87–96. Doi:10.15625/0866-7187/39/1/9231.

3. Muskananfola, M.R.; Febrianto, S.S. Spatio-temporal analysis of shoreline change along the coast of Sayung Demak, Indonesia using digital shoreline analysis system. Reg. Stud. Mar. Sci. 2020, 34, 101060. Doi: 10.1016/j.rsma.2020.101060.

4. Ford, M. Shoreline changes interpreted from multi-temporal aerial photographs and high resolution satellite images: Wotje Atoll, Marshall Islands. Remote Sens. Environ. 2013, 135, 130–140. Doi: 10.1016/j.rse.2013.03.027.

5. Esmail, M.; Mahmod, W.E.; Fath, H. Assessment and prediction of shoreline change using multi-temporal satellite images and statistics: Case study of Damietta coast, Egypt. Appl. Ocean Res. 2018, 82, 274–282. Doi: 10.1016/j.apor.2018.11.009.

6. Almonacid-Caballer, J.; Sánchez-García, E.; Pardo-Pascual, J.E.; Balaguer-Beser, A.A.; Palomar-Vázquez, J. Evaluation of annual mean shoreline position deduced from Landsat imagery as a mid-term coastal evolution indicator. Mar. Geol. 2016, 372, 79–88. Doi: 10.1016/j.margeo.2015.12.015.

7. Mutaqin, B.W. Shoreline changes analysis in kuwaru coastal area, yogyakarta, Indonesia: An application of the digital shoreline analysis system (DSAS). Int. J. Sustain. Dev. Plan. 2017, 12(7), 1203–1214. Doi:10.2495/SDP-V12-N7-1203-1214.

8. Baig, M.R.I.; Ahmad, I.A.; Tayyab, S.M.; Rahman, A. Analysis of shoreline changes in Vishakhapatnam coastal tract of Andhra Pradesh, India: an application of digital shoreline analysis system (DSAS). Ann. GIS 2020, 26(4), 361–376. Doi: 10.1080/19475683.2020.1815839.

9. T. T. Vũ, “Ứng dụng công nghệ viễn thám và GIS nghiên cứu tai biến xói lở , bồi tụ đới ven biển Hải Phòng,” 2012.

10. N. T. Luan, N. H. Son, and T. T. Tung, “Study on evolution of the cai river estuaries, nha trang using remote sensing data (period 1999-2013),” J. Water Resour. Environ. Eng., vol. 45, no. January 2015, pp. 18–23, 2014.

11. Đ. Đ. Đặng, “Đánh giá biến động bờ biển khu vực cửa sông Thu Bồn bằng công nghệ viễn thám và GIS,” Tạp chí viện khoa học Thủy Lợi miền Trung và Tây Nguyên.

12. Morianou, G.G.; Kourgialas, N.N.; Karatzas, G.P.; Nikolaidis, N.P. Hydraulic and sediment transport simulation of Koiliaris river using the MIKE 21C model. Procedia Eng. 2016, 162, 463–470. Doi: 10.1016/j.proeng.2016.11.089.

13. Đặng, H.T. Nghiên cứu tính toán dự báo sạt lở bờ sông dựa trên mô hình MIKE C và phần mềm GEOSLOPE (Áp dụng cho đoạn sông Đuống đoạn từ Đổng Viên đến Đông Đoài). Tạp chí Khoa học và Công nghệ Thuỷ lợi 2011, 3, 52–55.

14. Đặng, H.T. Nghiên cứu ứng dụng công nghệ mới - Mike 21C vào đánh giá, dự báo biến động lòng dẫn ở một số trọng điểm thuộc hệ thống sông Hồng. 2008, tr. 21.

15. Hoàng, V.; Đặng, H.T. Nghiên cứu ứng dụng công nghệ mới - mô hình MIKE 21C vào đánh giá, dự báo biến động lòng dẫn ở một số trọng điểm thuộc hệ thống sông Hồng, miền Bắc. 2014, tr. 21.

16. UBND tỉnh Đồng Nai. Dự án cải tạo cảnh quán và phát triển đô thị ven sông Đồng Nai thuộc phường Quyết Thắng, Tp. Biên Hòa, tỉnh Đồng Nai, 2014.

17. Ngọc, L.Đ. Tổ hợp màu để giải đoán ảnh vệ tinh Landsat 7 phục vụ hiệu chỉnh bản đồ địa hình 1:250.000, 2009.

18. Daniels, R.C. Using ArcMap to Extract Shorelines from Landsat TM & ETM+. Data Thirty-second ESRI Int. Users Conf. Proc. 2012, pp. 1–23.

19. 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, 2014, tr. 270-271.

20. Viện Thủy lợi và Môi trường. Đánh giá tác động dòng chảy sông Đồng Nai đoạn từ cầu Hóa An tới cầu Ghềnh, 2009