MỤC LỤC TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN SỐ THÁNG 8 NĂM 2024

TT

Tên bài và tác giả

Số Trang

1

Ứng dụng mô hình học máy trên dữ liệu vệ tinh địa tĩnh cho bài toán nhận dạng và cảnh báo sớm bão nhiệt đới trên khu vực Tây Bắc Thái Bình Dương và Biển Đông

Chu Thị Huyền Trang¹, Lê Quang Đạo², Trần Huy Hoàng^2,3, Lưu Việt Hưng², Bùi Quang Hưng², Mai Khánh Hưng¹, Nguyễn Thu Hằng¹, Đỗ Thùy Trang¹, Dư Đức Tiến^1*, Đặng Đình Quân¹, Hoàng Gia Nam¹

¹ Trung tâm Dự báo khí tượng thủy văn quốc gia, Tổng cục Khí tượng Thuỷ văn; chutrang.2406@gmail.com; maikhanhhung18988@gmail.com;nthang0676@gmail.com; dotrang111@gmail.com; duductien@gmail.com; quandangdinh.92@gmail.com; namhoangkt95@gmail.com

² Trung tâm Công nghệ tích hợp liên ngành Giám sát hiện trường (FIMO), Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội; daolq@fimo.edu.vn; huyhoang.tran6669@gmail.com; hunglv@piv.asia; hungbq@fimo.edu.vn

³ Trung tâm Không gian mạng Viettel (VTCC), Tập Đoàn Công Nghiệp - Viễn Thông

Quân Đội (Viettel); huyhoang.tran6669@gmail.com

*Tác giả liên hệ: duductien@gmail.com; Tel.: +84–936067015

Tóm tắt: Bài báo trình bày ứng dụng phương pháp học sâu để xác định vị trí và phân loại xoáy thuận nhiệt đới (XTNĐ) một cách tự động. Phương pháp học sâu trong bài báo là ứng dụng mạng nơ-ron tích chập hai luồng (CNN) cùng các đặc điểm theo không gian và thời gian của dữ liệu vệ tinh địa tĩnh. Bộ dữ liệu vệ tinh địa tĩnh Himawari-8/9 cho các XTNĐ trên Tây Bắc Thái Bình Dương và Biển Đông từ năm 2015 đến năm 2019 đã được thu thập và sử dụng trong nghiên cứu. Đầu vào bổ sung cho phương pháp học sâu là vectơ chuyển động khí quyển (AMV) được tính toán từ dữ liệu vệ tinh liên tiếp theo thời gian. Kết quả cho thấy khả năng ứng dụng cao của phương pháp học máy trong bài toán nhận dạng XTNĐ. Ngoài ra, một thử nghiệm cụ thể cho cơn bão Doksuri vào năm 2017 cho thấy khả năng cảnh báo sớm trước so với phát báo của Cơ quan khí tượng Nhật Bản (JMA).

Từ khóa: Nhận dạng bão; Mạng nơ-ron tích chập hai luồng

1

2

Phân tích đặc điểm và xu thế đặc trưng mưa cho tỉnh Hòa Bình

Nguyễn Tiến Thành^1*, Trần Khắc Thạc²

¹ Khoa Kỹ thuật tài nguyên nước, Trường Đại học thủy lợi; thanhnt@tlu.edu.vn

² Trường Đại học Thủy Lợi; thacdt@tlu.edu.vn

*Tác giả liên hệ: thanhnt@tlu.edu.vn, Tel: +84–383928535

Tóm tắt: Mưa là một trong những đại lượng khí tượng đầu vào quan trọng trong các bài toán phân tích và tính toán khí tượng thủy văn nhưng có độ bất định rất lớn theo cả không gian và thời gian. Vì vậy, nghiên cứu này tập trung làm rõ đặc điểm, sự phân bố theo không gian và thời gian cũng như xu thế các đặc trưng mưa cho tỉnh Hòa Bình sử dụng phương pháp phân tích xu thế Sen và kiểm nghiệm phi tham số Mann-Kendall. Các đặc trưng mưa được xem xét bao gồm lượng mưa 1 giờ lớn nhất, lượng mưa 1 ngày lớn nhất, lượng mưa 5 ngày lớn nhất, lượng mưa tháng, lượng mưa mùa, lượng mưa năm, cường độ mưa, số ngày có lượng mưa lớn hơn 100 mm và số ngày có lượng mưa từ 50 tới 100 mm giai đoạn 1990–2019. Ngoài ra, đường tần suất lý luận cũng được xây dựng và tính toán cho lượng mưa 1 giờ lớn nhất, 1 ngày lớn nhất, 5 ngày lớn nhất và cường độ mưa. Kết quả cho thấy trong thời kỳ 1990-2019, lượng mưa trong các tháng mùa mưa (từ tháng 5 tới tháng 10) chiếm tới hơn 85% tổng lượng mưa cả năm trên tất cả các trạm. Số ngày có lượng mưa lớn hơn 100 mm và lượng mưa từ 50-100 mm có sự gia tăng khá rõ theo hướng Tây Bắc Đông Nam. Các chỉ số mưa này có xu thế giảm tại trạm phía Đông nam của tỉnh. Đặc biệt, xu thế giảm lớn nhất đối với lượng mưa 1 ngày lớn nhất và 5 ngày lớn nhất được ghi nhận tại trạm Chi Nê phía Đông Nam của tỉnh.

Từ khóa: Đặc điểm mưa; Xu thế mưa; Hòa Bình.

15

3

Sử dụng ảnh Sentinel-1A đa thời gian để phát hiện lũ quét, thử nghiệm tại tỉnh Lào Cai

Ngô Thị Phương Thảo^1*, Ngô Hùng Long¹, Trần Anh Tuấn², Lê Minh Hằng³

¹ Khoa Công nghệ thông tin, Trường Đại học Mỏ - Địa chất; ngothiphuongthao@humg.edu.vn; ngohunglong@humg.edu.vn

² Viện Sinh thái và Tài nguyên sinh vật - Viện Hàn lâm khoa học và Công nghệ Việt Nam;

tuantran@iebr.vast.vn

³ Viện Kỹ thuật công trình đặc biệt, Học viện Kỹ thuật quân sự; leminhhang81@lqdtu.edu.vn

*Tác giả liên hệ: ngothiphuongthao@humg.edu.vn; Tel: +84–982198688

Tóm tắt: Trong những năm gần đây, Việt Nam thường xuyên xảy ra các đợt lũ quét gây thiệt hại nghiêm trọng về người và tài sản. Lũ quét thường xuất hiện đột ngột, kèm theo bùn đất, nước lũ lên nhanh gây khó khăn cho việc khảo sát, tiếp cận hiện trường và công tác khắc phục hậu quả. Hiện nay, tư liệu ảnh viễn thám siêu cao tần đã và đang được ứng dụng trong thực tiễn để giám sát, đánh giá các ảnh hưởng của các khu vực bị lũ lụt, lũ quét và đã đạt được hiệu quả cao so với các phương pháp truyền thống. Nghiên cứu này trình bày phương pháp phát hiện lũ quét từ ảnh Sentinel-1A. Theo đó, bốn ảnh được thu thập ở chế độ IW, xử lý mức 1 ở các thời điểm trước và sau khi xảy ra lũ quét. Khu vực nghiên cứu thử nghiệm là tỉnh Lào Cai, nơi thường xuyên xảy ra các hiện tượng lũ quét gây thiệt hại lớn. Phương pháp được đề xuất để chiết tách vùng lũ quét từ ảnh gồm các bước: (1) Thu thập tư liệu ảnh Sentinel-1A và các dữ liệu liên quan; (2) Thực hiện các bước tiền xử lý ảnh và cắt ảnh theo ranh giới vùng nghiên cứu; (3) Xử lý và phân tích ảnh để chiết tách các vùng lũ quét và đánh giá độ chính xác bằng dữ liệu điều tra thực địa. Kết quả nghiên cứu là dữ liệu đầu vào cho việc xây dựng các mô hình cảnh báo lũ quét cũng như cung cấp thông tin cho các cơ quan quản lý nhằm đưa ra các giải pháp ứng phó và giảm nhẹ thiên tai.

Từ khóa: Sentinel-1A đa thời gian; Ảnh SAR; Lũ quét.

29

4

Đánh giá xói lở bờ sông Hàm Luông bằng công nghệ viễn thám tích hợp công nghệ học máy và hệ thống phân tích đường bờ

Lê Văn Quyền¹, Đoàn Văn Bình^1*

¹ Chương trình thạc sĩ Công nghệ, Tái sử dụng và Quản lý nước, Khoa Kỹ thuật, Trường Đại học Việt Đức; quyenlv0223@gmail.com; binh.dv@vgu.edu.vn

*Tác giả liên hệ: binh.dv@vgu.edu.vn; Tel.: +84–989697736

Tóm tắt: Trước đây, viễn thám được ứng dụng để nghiên cứu xói lở bờ sông chủ yếu bằng việc kết hợp các băng ảnh và hầu hết chưa được kiểm định bằng tọa độ đường bờ thực tế. Trong nghiên cứu này, xói lở bờ sông Hàm Luông được đánh giá bằng việc tích hợp công nghệ học máy vào viễn thám và hệ thống phân tích đường bờ (DSAS). Ảnh vệ tinh Landsat được sử dụng để đánh giá diễn biến xói lở từ 1999 đến 2022, có kiểm định bằng 100 tọa độ GPS bờ sông được đo đạc năm 2022. Kết quả trích xuất đường bờ là đáng tin cậy, với sai số căn quân phương (RMSE) là 15,92 m, nhỏ hơn đáng kể so với độ phân giải 30m của Landsat. Giai đoạn 1999-2022, xói lở chiếm ưu thế (68% chiều dài), chủ yếu xảy ra ở bờ phải, với tổng diện tích mất đất là 176,7 ha (7,54 ha/năm). Xói lở bờ gia tăng theo thời gian, cả về tốc độ lẫn phạm vi. Bờ sông chuyển từ bồi tụ trong giai đoạn 1999-2005 (+1,65 m/năm) sang bị xói trong giai đoạn 2005-2022 (-3,71 m/năm). Giai đoạn chuyển tiếp từ bồi tụ sang xói lở là 2005-2009, khi các siêu đập thủy điện trên lưu vực sông Mê Công được đưa vào vận hành. Do đó, việc phục hồi lớp thực vật ven sông cần được ưu tiên để bảo vệ bờ sông đang bị xói lở.

Từ khóa: Xói lở bờ sông; Viễn thám; Học máy; GIS; DSAS; ĐBSCL.

38

5

Diễn biến đô thị hóa và nhiệt độ bề mặt ở thành phố Long Xuyên Phan Trường Khanh¹, Hồ Văn Tuấn Anh¹, Nguyễn Đức Thắng¹, Trần Thị Hồng Ngọc^1*

¹ Khoa Kỹ thuật Công nghệ Môi trường, Trường Đại học An Giang-ĐHQG-TP.HCM; ptkhanhagu@gmail.com; tuanho1406@gmail.com; akthang98@gmail.com

*Tác giả liên hệ: tthngocagu@gmail.com; Tel: +84–917886178

Tóm tắt: Thành phố Long Xuyên hiện đang đẩy mạnh việc quy hoạch nhằm tạo ra một môi trường thân thiện với tự nhiên. Để hỗ trợ công tác này, nghiên cứu được tiến hành nhằm phân tích sự phát triển và biến động không gian đô thị của thành phố từ năm 2014 đến năm 2022. Bằng phương pháp phân loại đối tượng, nghiên cứu đã làm rõ sự thay đổi cấu trúc không gian đô thị cũng như sự biến động của các lớp phủ bề mặt của thành phố qua thời gian. Kết quả giải đoán ảnh viễn thám giai đoạn năm 2014-2022 cho thấy đô thị hóa đã dịch chuyển về phía Tây Nam của thành phố trong những năm gần đây, diện tích nhà ở và các công trình bê tông hóa tăng 62,67%, diện tích ruộng lúa giảm 50,71%. Diện tích cây xanh trên đầu người tăng từ 15,59m²/người vào năm 2014 lên đến 25,56m2/người vào năm 2022 và đạt tiêu chuẩn đô thị loại I, II. Có hiện tượng đảo nhiệt đô thị ở các khu vực có mật độ bê tông hóa cao đặc biệt ở vị trí trung tâm thành phố.

Từ khóa: Đô thị hóa; Landsat; Viễn thám; Nhiệt độ bề mặt; Thành phố Long Xuyên.

53

6

Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu tới năng suất lúa hữu cơ tại tỉnh Tuyên Quang

Nguyễn Thị Liễu^1*, Nguyễn Thế Chinh¹, Trần Trung Cường², Nguyễn Văn Đại¹, Tạ Thị Ngọc Hà³

¹ Viện Khoa học Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu; lieuminh2011@gmail.com; thechinhnguyen@gmail.com; nguyendai.tv@gmail.com

² Trường Khoa học liên ngành và Nghệ thuật, Đại học quốc gia Hà Nội; cuongtranws@gmail.com

³ Trường Cán bộ Quản lý Nông nghiệp và Phát triển nông thôn; tangocha179@gmail.com

*Tác giả liên hệ: lieuminh2011@gmail.com; Tel: +84–989316846

Tóm tắt: Sản xuất lúa hữu cơ ở tỉnh Tuyên Quang được bắt đầu sản xuất từ năm 2019 với một số mô hình thí điểm nhưng đến nay đã có sự phát triển nhất định, góp phần đảm bảo an ninh lương thực và xóa đói giảm nghèo cho người dân. Sản xuất lúa hữu cơ hiện còn gặp nhiều khó khăn, thách thức do các yếu tố khách quan, chủ quan khác nhau, trong đó yếu tố biến đổi khí hậu (BĐKH) được xem là một trong những yếu tố tiềm năng có thể ảnh hưởng đến việc sản xuất lúa hữu cơ trên địa bàn tỉnh Tuyên Quang trong tương lai. Kết quả mô phỏng năng suất lúa hữu cơ theo các kịch bản BĐKH cho thấy, năng suất lúa của tất cả các huyện/ thành phố của tỉnh Tuyên Quang trong 02 vụ đều có xu thế gia tăng ở tất cả các thời kỳ của 02 kịch bản RCP 4.5 và RCP 8.5 so với thời kỳ cơ sở. Theo kịch bản RCP 4.5, năng suất lúa toàn tỉnh vụ Đông Xuân sẽ tăng 23,3 % và tăng 29,77 % ở vụ Mùa vào cuối thế kỉ. Theo kịch bản RCP 8.5, năng suất lúa toàn tỉnh vụ đông xuân sẽ tăng 38,24 % và tăng 30.01% ở vụ mùa vào cuối thế kỉ.

Từ khóa: Năng suất lúa; Biến đổi khí hậu; Tuyên Quang; RCP 4.5, RCP 8.5.

66

7

Ứng dụng AHP kết hợp TOPSIS lựa chọn phương án khai thác sử dụng không gian biển phù hợp trên địa bàn huyện Côn Đảo, tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu

Nguyễn Hải Âu^1*, Nguyễn Thanh Điền²

¹ Viện Môi trường và Tài nguyên - Đại học Quốc gia Tp. Hồ Chí Minh; haiauvtn@gmail.com

² Sở Tài nguyên và Môi trường tỉnh Bà Rịa - Vũng Tàu; dienbhd@gmail.com

*Tác giả liên hệ: haiauvtn@gmail.com; Tel.: +84–989115280

Tóm tắt: Khai thác sử dụng không gian biển hướng đến mục tiêu phát triển Côn Đảo bền vững. Nghiên cứu này ứng dụng trọng số AHP kết hợp với kỹ thuật tích hợp ra quyết định TOPSIS xếp hạng thứ tự các phương án đánh giá hỗ trợ lựa chọn phương án phù hợp nhất. Dữ liệu được thu thập từ ý kiến các chuyên gia (ý kiến chuyên gia về mức độ quan trọng của các tiêu chí và mức độ phù hợp của các phương án trong định hướng khai thác sử dụng không gian biển) và các tài liệu theo 03 nhóm (Bảo vệ môi trường; Phát triển kinh tế và Cộng đồng xã hội). Kết quả tính toán AHP đã xác định được bộ trọng số cho các tiêu chí cấp 1 và cấp 2 có độ tin cậy được đánh giá cao dựa vào hệ số nhất quán CR nhỏ hơn 0,1. Từ giá trị trọng số tính toán được, kết quả mô hình tích hợp AHP-TOPSIS đã lựa chọn được phương án 2, kết hợp chặt chẽ giữa phát triển cảng biển với quản lý bảo vệ môi trường, bảo đảm sự phát triển bền vững, gắn liền với yêu cầu bảo đảm an ninh, quốc phòng. Gắn kết phát triển các hình thức du lịch với sự phát triển của cộng đồng dân cư, tạo công ăn việc làm cho người dân địa phương, nâng cao nhận thức về bảo tồn tài nguyên thiên nhiên. Theo phương án được chọn, huyện Côn Đảo được phân chia thành 5 vùng phát triển đáp ứng được với các tiêu chí hướng đến phát triển bền vừng: (1) Vùng phát triển du lịch và bảo tồn thiên nhiên; (2) Vùng phát triển du lịch; (3) Vùng không gian biển sử dụng cho bảo tồn và nghiên cứu khoa học (4) Vùng vận tải biển và dịch vụ cảng; (5) Vùng phát triển cảng cá và khu neo đậu tránh trú bão.

Từ khóa: AHP; TOPSIS; Không gian biển; Côn Đảo; Bà Rịa - Vũng Tàu.

78

8

Sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel-2 trong giám sát sự phát triển của cây lúa tại tỉnh Đồng Tháp, Việt Nam

Lê Thị Thu Hà^1,2*, Giang Thị Phương Thảo³

¹ Trường Đại học Mỏ - Địa chất; lethithuha@humg.edu.vn

² Nhóm nghiên cứu Công nghệ Địa tin học trong Khoa học Trái đất (GES), Trường Đại học Mỏ - Địa chất; lethithuha@humg.edu.vn

³ Viện Địa lý tài nguyên thành phố Hồ Chí Minh, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam; gtpthao@hcmig.vast.vn

*Tác giả liên hệ: lethithuha@humg.edu.vn; Tel.: +84–983115967

Tóm tắt: Sản xuất nông nghiệp toàn cầu đang phải đối mặt với áp lực ngày càng tăng bao gồm: gia tăng dân số, nhu cầu dinh dưỡng, và điều kiện khí hậu khắc nghiệt. Để đối phó với những thác thức này, yêu cầu cấp thiết là phải giám sát lúa một cách chính xác, trên quy mô rộng lớn, với tần suất đều đặn. Nghiên cứu này đề xuất một phương pháp mới để ước tính các chỉ số hóa sinh đặc trưng cho sự phát triển của cây lúa, từ dữ liệu ảnh vệ tinh đa phổ và bộ xử lý hóa sinh thực vật PROSAIL. Kết quả của nghiên cứu đã thành lập bản đồ chỉ số hóa sinh theo các giai đoạn phát triển của cây lúa ở tỉnh Đồng Tháp dựa trên chuỗi ảnh vệ tinh Sentinel-2 từ tháng 10/2022 đến tháng 12/2023. Nghiên cứu đã sử dụng thuật toán phân loại học máy Random Forest và 994 điểm thực địa đã phản ánh chính xác về điều kiện canh tác lúa thực tế ở tỉnh Đồng Tháp. Từ đó cho phép giám sát theo thời gian các mô hình trồng lúa trên quy mô không gian đối với các khu vực có lịch canh tác riêng biệt. Định lượng các biến số hóa sinh và áp dụng để quan sát trên chuỗi dữ liệu vệ tinh đa thời gian cho phép hiểu biết sâu sắc trong canh tác lúa tại đồng bằng sông Cửu Long của lãnh thổ Việt Nam.

Từ khóa: Sự phát triển của cây lúa; Sentinel-2; Mô hình PROSAIL; Đồng Tháp.

93