Tải file PDF Tác giả
Đơn vị công tác
1Viện Địa chất và Địa vật lý biển, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam
2Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu
Tóm tắt
Độ đục là một thông số quan trọng đối với môi trường nước vùng biển ven bờ và các vùng cửa sông. Hàm lượng độ đục thường được sử dụng để đánh giá chất lượng môi trường nước biển và những tác động đối với các hệ sinh thái biển, dự báo các quá trình xói lở, bồi tụ ven bờ và ước lượng các dòng trầm tích, các chất gây ô nhiễm đổ ra biển. Các phương pháp truyền thống thực hiện quan trắc độ đục tại các trạm cố định không thể đại diện cho giá trị độ đục trung bình của các tầng nước hoặc giá trị trung bình trong một khoảng thời gian và thường có chi phí lớn, tốn kém thời gian. Trong khi đó, phương pháp sử dụng dữ liệu ảnh viễn thám để ước tính độ đục mang lại hiệu quả cao hơn, có thể thực hiện trên phạm vi rộng và xác định được xu thế biến động theo thời gian. Bài báo giới thiệu kết quả nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh MODIS tổ hợp 8 ngày được thu nhận trong khoảng thời gian từ tháng 11/2016 đến hết tháng 10/2017 để tính toán và thành lập bản đồ độ đục nước vùng biển ven bờ Tây Nam Việt Nam cho hai mùa gió: mùa gió đông bắc tính từ tháng XI đến hết tháng IV năm sau và mùa gió tây nam tính từ tháng V đến tháng X. Phương pháp nghiên cứu sử dụng công thức bán thực nghiệm do Nechad, B. và cộng sự đề xuất năm 2009 để ước tính độ đục nước biển theo giá trị phản xạ tại bước các sóng 645nm (kênh 1), 859nm (kênh 2) của ảnh vệ tinh MODIS và các hằng số thực nghiệm. Kết quả nghiên cứu được đánh giá độ tin cậy bằng hệ số xác định (R2) theo phương pháp tương quan hồi quy tuyến tính giữa giá trị độ đục ước tính từ ảnh và giá trị độ đục thực đo trùng với thời điểm thu nhận ảnh.
Từ khóa
Trích dẫn bài báo
Trần Anh Tuấn, Trần Thị Tâm, Lê Đình Nam, Nguyễn Thùy Linh, Đỗ Ngọc Thực, Phạm Hồng Cường (2018), Nghiên cứu phân bố hàm lượng độ đục ở vùng biển ven bờ tây nam Việt Nam bằng dữ liệu viễn thám và GIS. Tạp chí Khí tượng Thủy văn, 694, 46-54.
Tài liệu tham khảo
1. Bustamante J, Pacios F, Díaz-Delgado R, Aragonés D., (2009), Predictive Models of Turbidity and Water Depth in the Doňana Marshes Using Landsat TM and ETM+ Images, Journal of Environmental Management, 90 (7), 2219-2225.
2. Chen, Z., Hu, C., Muller-Karger, F., (2007), Monitoring turbidity in Tampa Bay using MODID/Aqua 250-m imagery. Remote Sens. Environ. 109, 207-220.
3. Choubey, V.K., (1992), Correlation of turbidity with Indian Remote Sensing Satellite-1A data, Hydrological Sciences, 37 (2), 129-140.
4. Dogliotti, A. I., Ruddick, K., Nechad, B., Lasta, C., Mercado, A., Hozbor, C., et al. (2011), Calibration and validation of an algorithm for remote sensing of turbidity over La Plata River estuary, Argentina. EARSeL eProceedings, 10 (2), 119-130.
5. Dogliotti A.I., Ruddick, K.G., Nechad, B., Doxaran, D., Knaeps. E., (2015), A single algorithm to retrieve turbidity from remotely-sensed data in all coastal and estuarine waters. Remote Sensing of Environment, 156 (2015), 157-168.
6. Doxaran, D., Froidefond, J.M., Castaing, P., (2003), Remote-sensing reflectance of turbid sediment-dominated water. Reduction of sediment type variations and changing illumination conditions effects by use of reflectance ratios. Appl. Opt. 42, 2623-2634.
7. Goodin, D.G., Harrington Jr,J.A., Nellis, M.D., and Rundquist, D.C. (1996), Mapping reservoir turbidity patterns using SPOT-HRV data, Geocarto International, 11 (4), 71-78.
8. Lee, S., Ni-Meister, W., (2006). Monitoring coastal estuary water clarity using Landsat multispectral data. Middle States Geogr. 39, 43-51.
9. Lê Mạnh Hùng, Nguyễn Nghĩa Hùng, Thomas Heege (2013), Nghiên cứu giải đoán ảnh vệ tinh để lấy thông tin phù sa ở vùng đồng bằng Sông Cửu Long. Tạp chí KH&CN Thủy lợi, số 19-2013, tr. 7-12.
10. Max J. Moreno-Madrinan, Mohammad Z. Al-Hamdan, Douglas L. Rickman, and Frank E. Muller-Karger, (2010). Using the Surface Reflectance MODIS Terra Product to Estimate Turbidity in Tampa Bay, Florida. Remote Sens. 2(12), 2713-2728.
11. Nechad, B., Ruddick, K.G., Neukermans, G. (2009). Calibration and validation of a generic multisensor algorithm for mapping of turbidity in coastal waters. SPIE European International Symposium on Remote Sensing, Berlin.
12. Nechad, B., Ruddick, K.G., & Park, Y. (2010). Calibration and validation of a generic multisensor algorithm for mapping of total suspended matter in turbid waters. Remote Sensing of the Environment, 114, 854-866.
13. Nguyễn Văn Thảo, Vũ Duy Vĩnh, Nguyễn Đắc Vệ, Phạm Xuân Cảnh (2016), Xây dựng thuật toán xử lý dữ liệu viễn thám xác định hàm lượng vật chất lơ lửng tại vùng biển ven bờ châu thổ Sông Hồng. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Biển; Tập 16, Số 2; 2016, tr. 129-135
14. Ouillon, S., Douillet, P., Petrenko, A., Neveux, J., Dupouy, C., Froidefond, J. -M., et al. (2008). Optical algorithms at satellite wavelengths for total suspended matter in tropical coastal waters. Sensors, 8, 4165-4185.
15. Petus, C., Chust, G., Gohin, F., Doxaran, D., Froidefond, J.M., & Sagarminaga, Y. (2010). Estimating turbidity and total suspended matter in the Adour River plume (South Bay of Biscay) using MODIS 250-m imagery. Continental Shelf Research, 30,379-392.
16. Sasithorn Aranuvachapun and Paul H LeBlond, (1981), Turbidity of coastal water determined from Landsat. Remote Sensing of Environment, 11, 113-132.
17. Toyoshi Shimomai, Yuzuru Endo, Kyohei Sakai, Yuji Sakuno, and Toshiaki Kozu. (2010), Near-real time monitoring of coastal lagoon turbidity distribution using Modis data. International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science, Volume XXXVIII, Part 8, Kyoto Japan, 1035-1037.
18. Tổng cục Tiêu chuẩn Đo lường Chất lượng (2014), Văn bản kỹ thuật đo lường Việt Nam - ĐLVN 275, Hà Nội.