Nghiên cứu giám sát mức độ phú dưỡng của một số hồ tại quận hoàng mai, hà nội sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh landsat

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
-----------------------------

Vũ Thị Hân

NGHIÊN CỨU GIÁM SÁT MỨC ĐỘ PHÚ DƯỠNG
CỦA MỘT SỐ HỒ TẠI QUẬN HOÀNG MAI, HÀ NỘI
SỬ DỤNG DỮ LIỆU ẢNH VỆ TINH LANDSAT

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

Hà Nội - 2017


ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN
-----------------------------

Vũ Thị Hân

NGHIÊN CỨU GIÁM SÁT MỨC ĐỘ PHÚ DƯỠNG
CỦA MỘT SỐ HỒ TẠI QUẬN HOÀNG MAI, HÀ NỘI
SỬ DỤNG DỮ LIỆU ẢNH VỆ TINH LANDSAT
Chuyên ngành:

Địa chất Môi trường

Mã số:

Chương trình đào tại thí điểm

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

Hà Nội - 2017

NGU

N H

HU HÀ


LỜI CẢM ƠN
Trước tiên, học viên xin gửi lời biết ơn sâu sắc tới TS. Nguyễn Thị Thu Hà,
người đã trực tiếp giảng dạy, hướng dẫn học viên trong suốt thời gian hoàn thành
Luận văn thạc sĩ khoa học.
Đồng thời, học viên cũng chân thành cảm ơn Trung tâm CARGIS, Phòng Thí
nghiệm Trọng điểm Địa chất Môi trường và Biến đổi Khí hậu đã cung cấp cho học
viên mượn máy đo Phổ, máy đo chất lượng nước hiện trường. Học viên cũng xin
cảm ơn Đề tài NAFOSTED mã số 105.08-2013.12 đã tạo điều kiện giúp học viên
phân tích mẫu Chlorophyll-a. Học viên cũng xin cảm ơn Phòng Tài nguyên - Môi
trường, Phòng Kế hoạch - Tài chính, Phòng Thống kê, Phòng Quản lý Đô thị,
UBND quận Hoàng Mai, Hà Nội đã cho phép học viên tham khảo các số liệu, tài
liệu liên quan đến vấn đề nghiên cứu. Học viên xin cảm ơn các thầy, cô trong khoa
Địa chất nói chung và Bộ môn Địa chất Môi trường nói riêng, Trường Đại học
Khoa học Tự nhiên - ĐHQGHN đã luôn nhiệt tình giảng dạy cho học viên trong
suốt chương trình đạo tạo thạc sĩ. Học viên cũng xin gửi lời cảm ơn đến các anh,
chị, em và bạn bè đồng nghiệp trong nhóm nghiên cứu Địa chất môi trường đã tạo

điều kiện giúp đỡ cho học viên hoàn thành luận văn.
Cuối cùng, học viên xin gửi lời cảm ơn đến gia đình đã luôn quan tâm, chia
sẻ mọi khó khăn và ủng hộ học viên trong suốt quá trình học tập và nghiên cứu.
Hà Nội, ngày

tháng

Học viên
Vũ Thị Hân

i

năm


MỤC LỤC
MỞ ĐẦU .................................................................................................................... 1
CHƢƠNG 1. TỔNG QUAN VỀ VÙNG NGHIÊN CỨU VÀ LỊCH SỬ
NGHIÊN CỨU .......................................................................................................... 4
1.1. TỔNG QUAN VỀ VÙNG NGHIÊN CỨU ........................................................ 4
1.1.1. Vị trí địa lý vùng nghiên cứu ........................................................................ 4
1.1.2. Các yếu tố ảnh hƣởng đến sự phân bố TSI tại vùng nghiên cứu .................. 5
1.1.2.1. Các yếu tố tự nhiên ............................................................................... 5
1.1.2.2. Các yếu tố kinh tế - xã hội ..................................................................... 7
1.2. LỊCH SỬ NGHIÊN CỨU ................................................................................. 10
1.2.1. Trên thế giới ............................................................................................... 10
1.2.2. Tại Việt Nam .............................................................................................. 18
CHƢƠNG 2. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .................................................. 23
2.1. THU THẬP VÀ TỔNG HỢP TÀI LIỆU .......................................................... 23
2.2. PHƢƠNG PHÁP KHẢO SÁT THỰC ĐỊA ...................................................... 24

2.3. PHƢƠNG PHÁP XÁC ĐỊNH HÀM LƢỢNG CHLOROPHYLL-A
VÀ CHỈ SỐ TSI ........................................................................................................ 27
2.4. DỮ LIỆU ẢNH VỆ TINH SỬ DỤNG .............................................................. 28
2.5. PHƢƠNG PHÁP XỬ LÝ ẢNH ........................................................................ 29
2.6. PHƢƠNG PHÁP ĐÁNH GIÁ TÌNH TRẠNG PHÚ DƢỠNG......................... 31
2.7. PHƢƠNG PHÁP PHÂN TÍCH THỐNG KÊ VÀ BẢN ĐỒ ............................. 31
CHƢƠNG 3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN ......................................................... 32
3.1. KẾT QUẢ .......................................................................................................... 32
3.1.1. Hiện trạng phú dƣỡng tại các hồ nghiên cứu tại quận Hoàng Mai............. 32
3.1.2. Mối quan hệ giữa chỉ số TSI với phổ mặt nƣớc tại các hồ nghiên cứu ...... 34
3.1.3. Diến biến TSI trong các hồ nghiên cứu từ năm 2013 đến nay ................... 36
3.1.3.1. Phương trình tính toán chỉ số TSI ....................................................... 36
3.1.3.2. Diễn biến TSI trong các hồ nghiên cứu từ năm 2013 đến nay............ 39
ii


3.2. THẢO LUẬN .................................................................................................... 50
3.2.1. Mối quan hệ giữa trình đô thị hóa và TSI của hồ ....................................... 50
3.2.2. Đề xuất giải pháp giám sát tình trạng phú dƣỡng các hồ
thuộc quận Hoàng Mai sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh ................................................. 55
3.2.2.1. Tích hợp viễn thám và các phương pháp quan trắc truyền thống ...... 55
3.2.2.2. Hoàn thiện hệ thống văn bản pháp quy, đưa công nghệ viễn thám
thành một cấu phần của hệ thống giám sát tài nguyên môi trường ......................... 56
KẾT LUẬN .............................................................................................................. 58
TÀI LIỆU THAM KHẢO ...................................................................................... 59

iii


DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1. Vị trí của Quận Hoàng Mai và 3 hồ nghiên cứu ......................................... 4
Hình 1.2. Cơ cấu kinh tế quận Hoàng Mai tính đến hết năm 2016 (%) [16].............. 8
Hình 2.1. Khung Logic giải quyết vấn đề ................................................................. 23
Hình 2.2. Sơ đồ vị trí lấy mẫu tại các hồ nghiên cứu: a) Định Công; b) Yên Sở;
c) Linh Đàm .............................................................................................................. 25
Hình 2.3. Hoạt động kiểm tra máy quang phổ trƣớc khi thực hiện đo phổ
tại mỗi điểm khảo sát ....................................................................................................
Hình 2.4. Thực hiện đo phổ và lấy mẫu tại các điểm khảo sát .....................................
Hình 2.5. Ảnh gốc (a) và ảnh sau hi đƣợc hiệu chỉnh hí quyển (b) ...................... 30
Hình 2.6. Mặt nƣớc đƣợc thể hiện rõ nét hơn thông qua hiển thị tỷ số kênh phổ 6:3 (b)
so với ảnh toàn sắc (a) ........................................................................................................ 30
Hình 3.1. Phổ phản xạ của mặt nƣớc tại các hồ trên địa bàn quận Hoàng Mai, vị trí
các kênh phổ ảnh Landsat 8 (B1-B5 ứng với kênh 1 - ênh 5) và TSI tƣơng ứng ... 35
Hình 3.2. Mối quan hệ giữa TSI tính toán từ thực địa và tỷ số phổ phản xạ mặt nƣớc
tƣơng đƣơng tỷ số ảnh vệ tinh Landsat 8: a) kênh 3 với 2; b) kênh 5 với 4;
c) kênh 3 với 1 .......................................................................................................... 36
Hình 3.3. Mối quan hệ giữa tỷ lệ kênh phổ R(561)/R(482) đo đƣợc tại mặt nƣớc
và tỷ lệ kênh phổ chiết tách từ ảnh (b3/b2)............................................................... 37
Hình 3.4. Mối quan hệ giữa TSI và tỷ số phổ phản xạ kênh 3 với kênh 2 của ảnh
Landsat 8 ................................................................................................................... 37
Hình 3.5. Mối quan hệ giữa TSI tính toán từ thực địa và TSI tính toán từ ảnh
Landsat 8 ................................................................................................................... 38
Hình 3.6. Mối quan hệ giữa TSI tính toán từ thực địa và TSI tính toán từ ảnh
Landsat 8 (đợt kiểm chứng) ...................................................................................... 39
Hình 3.7. Giá trị TSI trung bình các tháng trong năm 2013 tại các hồ nghiên cứu .... 40
Hình 3.8. Giá trị TSI trung bình các tháng trong năm 2016 tại các hồ nghiên cứu .... 40
Hình 3.9. Giá trị TSI trung bình tại cùng một thời điểm qua các năm, từ năm 2013
đến năm 2017 tại các hồ nghiên cứu ......................................................................... 41
Hình 3.10. Biến động TSI từ năm 2013 đến năm 2017 tại hồ Linh Đàm................. 43
iv

Hình 3.11. Biến động TSI từ năm 2013 đến năm 2017 tại hồ Yên Sở ..................... 46
Hình 3.12. Biến động TSI từ năm 2013 đến năm 2017 tại hồ Định Công ............... 50
Hình 3.13. Sơ đồ diện tích mặt nƣớc và đất đô thị tại quận Hoàng Mai năm 2013;
2015 và 2017 ............................................................................................................. 51
Hình 3.14. Dân số trung bình tại quận Hoàng Mai từ năm 2013 - 2016 (ngƣời) [2] ..... 52
Hình 3.15. Diện tích đất đô thị tại quận Hoàng Mai từ năm 2013 - 2016 (ha) [2]......... 52
Hình 3.16. Mối tƣơng quan giữa hàm lƣợng TSI và diện tích đất xây dựng
của quận Hoàng Mai ................................................................................................. 53
Hình 3.17. Mối tƣơng quan giữa hàm lƣợng TSI và dân số của quận Hoàng Mai... 53
Hình 3.18. Mặt nƣớc hồ Linh Đàm đang bị rác thải bủa v y 01/06/2016 ................ 53
Hình 3.19. Một góc hồ tại khu vực hồ Định Công chụp ngày 01/04/2017 .............. 53

v


DANH MỤC BẢNG
Bảng 1.1. Số giờ nắng, lƣợng mƣa, độ ẩm và nhiệt độ trung bình của
quận Hoàng Mai, 2016 ................................................................................................ 6
Bảng 1.2. Tình hình dân số quận Hoàng Mai đến ngày 31/12 hằng năm ................... 7
Bảng 2.1. Số lƣợng mẫu đã lấy tại các hồ nghiên cứu.............................................. 24
Bảng 2.2. Các ảnh vệ tinh Landsat 8 sử dụng trong nghiên cứu .............................. 28
Bảng 2.3. ảng ph n loại mức độ phú dƣỡng hồ của Carlson và Simpson.............. 31
Bảng 3.1. Kết quả thống ê hàm lƣợng Chl-a và TSI trong các đợt khảo sát
tại 3 hồ nghiên cứu .................................................................................................... 32
Bảng 3.2. Kết quả thống ê hàm lƣợng Chl-a và TSI trong các đợt khảo sát
tại hồ Linh Đàm ........................................................................................................ 33
Bảng 3.3. Kết quả thống ê hàm lƣợng Chl-a và TSI trong các đợt khảo sát
tại hồ Định Công ....................................................................................................... 34

Bảng 3.4. Kết quả thống ê hàm lƣợng Chl-a và TSI trong các đợt khảo sát
tại hồ Yên Sở............................................................................................................. 34
Bảng 3.5. Hệ số tƣơng quan Pearson (R) giữa TSI và các dải kênh/tỷ lệ các kênh
của Landsat OLI tại các hồ nghiên cứu .................................................................... 35

vi


KÍ HIỆU VIẾT TẮT
TSI

Chỉ số phú dƣỡng

BOD

Nhu c u oxy sinh h a

DO

Nồng độ oxy h a tan

DOM

Các chất hữu cơ h a tan

CDOM

Các chất hữu cơ h a tan c màu

TSS

Tổng chất rắn lơ lửng

SDD

Độ s u đĩa Secchi

P

Phot pho

N

Nitro

TP

Tổng Photpho

vii


MỞ ĐẦU
Phú dƣỡng là hiện tƣợng thƣờng gặp trong các hồ đô thị, các sông và kênh
dẫn nƣớc thải. Biểu hiện phú dƣỡng của các hồ đô thị là nồng độ chất dinh dƣỡng
Nitro (N), Photpho (P) cao, tỷ lệ P/N cao do sự tích luỹ tƣơng đối P so với N, sự
yếm hí và môi trƣờng khử của lớp nƣớc đáy thuỷ vực, sự phát triển mạnh mẽ của
tảo và nở hoa tảo, sự ém đa dạng của các sinh vật nƣớc, đặc biệt là cá, nƣớc có
màu xanh đen hoặc đen, c mùi hai thối do thoát khí hidro sunfua (H2S)... Nguyên
nh n g y phú dƣỡng là sự thâm nhập một lƣợng lớn N, P từ nƣớc thải sinh hoạt của

các hu d n cƣ, sự đ ng ín và thiếu đ u ra của môi trƣờng hồ. Sự phú dƣỡng nƣớc
hồ đô thị và các sông kênh dẫn nƣớc thải g n các thành phố lớn đã trở thành hiện
tƣợng phổ biến ở h u hết các nƣớc trên thế giới. Hiện tƣợng phú dƣỡng hồ đô thị và
ênh thoát nƣớc thải tác động tiêu cực tới hoạt động văn hoá của d n cƣ đô thị, làm
biến đổi hệ sinh thái nƣớc hồ, tăng thêm mức độ ô nhiễm không khí của đô
thị..[164].
Các hồ đô thị h u hết đ ng vai tr quan trọng trong việc tiếp nhận, điều hòa
nƣớc và khí hậu, tạo cảnh quan, và là nơi vui chơi giải trí của cộng đồng. Quận
Hoàng Mai - thành Phố Hà Nội nằm ở vùng địa hình thấp của đồng bằng sông Hồng
nên ph n lớn các hồ thuộc địa bàn quận có nguồn gốc từ các vùng trũng hoặc từ các
nhánh sông. Sự hình thành và biến đổi của các hồ đều gắn liền với sự phát triển đô
thị. Các hồ đô thị tạo thành một hệ thống kết nối với các sông tiêu thoát nƣớc của
thủ đô Hà Nội. Quận Hoàng Mai có khoảng 14 hồ, ao vừa và lớn [1]. Trong đ c 3
hồ lớn nhất là hồ Linh Đàm (75 ha), hồ Yên Sở (130 ha); hồ Định Công (25 ha) và
một số hồ nhỏ hác nhƣ hồ Đền Lừ (4 ha), một số hồ điều h a nƣớc cho các khu
vực nhỏ, hỗ trũng thuộc địa bàn các phƣờng Định Công, Giáp át, đặc biệt là khu
vực ao hồ thuộc phƣờng Hoàng Văn Thụ, Thịnh Liệt, Yên Sở, Tr n Phú, Lĩnh Nam,
Hoàng Liệt. Tổng diện tích các ao hồ, ruộng trũng nêu trên hoảng trên 400 ha [17].
Hệ thống hồ lớn trên địa bàn quận có một bề dày lịch sử và đã trở thành biểu tƣợng,
niềm tự hào của quận, đồng thời đ ng vai tr quan trọng trong đời sống cộng đồng,
ngoài việc tiếp nhận trực tiếp nƣớc thải, nƣớc mƣa của lƣu vực thoát nƣớc xung
quanh sau đ tiêu thoát qua các mƣơng thoát nƣớc của thành phố Hà Nội, chúng
c n đƣợc sử dụng cho mục đích cảnh quan du lịch phục vụ vui chơi giải trí, nuôi cá
của quận.
1


H u hết các hồ đô thị đều chịu sự tác động của các yếu tố tự nhiên và nh n
sinh nên quá trình lão hoá diễn ra nhanh. Trong những năm g n đ y, hi tốc độ đô thị
hoá tăng lên rõ rệt, hệ thống thoát nƣớc hông đƣợc x y dựng theo kịp tốc độ đô thị

hoá dẫn đến độ sâu của hồ giảm rõ rệt do các vật liệu bị nƣớc mƣa cuốn trôi, do xả
nƣớc thải và san lấp, lấn chiếm không gian của ngƣời dân sống xung quanh. Điều này
cũng dẫn đến việc diện tích hồ bị thu hẹp rất nhiều so với ban đ u. Bên cạnh đ , việc
xả nƣớc chƣa qua xử lý, chứa một lƣợng rất lớn chất hữu cơ, các chất dinh dƣỡng nhƣ
N, P và các chất độc hại khác vào hồ làm cho hồ nhiễm bẩn. Hiện tƣợng phú dƣỡng
g y “tảo nở hoa” và cá chết hàng loạt làm cho hệ sinh thái trong hồ bị nhiễm độc và
khi lắng xuống cùng với cặn trong nƣớc thải tạo nên lớp tr m tích đọng ở đáy hồ, làm
cho hồ nông d n theo thời gian, nhất là tại nơi trực tiếp đ n nhận nƣớc thải; kéo theo
đ là sự đổi màu của nƣớc, nƣớc có mùi hôi thối khiến cho hệ thống hồ không thể
thực hiện đƣợc các chức năng của mình. Do vậy, để có thể kịp thời bảo vệ hệ sinh
thái các hồ, việc đánh giá và dự báo sự phú dƣỡng là vô cùng c n thiết.
Đã c nhiều công trình nghiên cứu với nhiều phƣơng pháp để xác định tình
trạng phú dƣỡng của hồ trên địa bàn thành phố Hà Nội, trong đ c một số hồ tại
quận Hoàng Mai bằng cách dựa vào các nhóm sinh vật chỉ thị cho sự phú dƣỡng
hoặc giám sát các thông số đánh giá độ phú dƣỡng thứ cấp nhƣ N và P [4-6,11].
Tuy nhiên, các phƣơng pháp quan trắc, giám sát truyền thống chất lƣợng nƣớc các
hồ đô thị thƣờng gây tốn kém về mặt thời gian và kinh phí, đặc biệt không giúp
đánh giá nhanh đƣợc hiện trạng môi trƣờng của hồ để có giải pháp kịp thời. Điều
này dẫn đến thực trạng thiếu dữ liệu trong việc quản l các hồ ở đô thị hiện nay.
Trong hi đ trên thế giới, việc sử dụng viễn thám vào giám sát, đánh giá mức độ
phú dƣỡng của các hồ thông qua tính toán hàm lƣợng chlorophyll-a (Chl-a) - chỉ số
trực tiếp phản ánh sức khỏe hệ sinh thái trong hồ, đã trở nên phổ biến, hiệu quả và
mang độ chính xác cao.
Xuất phát từ thực tiễn trên, đề tài “Nghiên cứu giám sát mức độ phú dưỡng
của một số hồ tại quận Hoàng Mai, Hà Nội sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh Landsat”
đƣợc tiến hành nghiên cứu với mục tiêu nghiên cứu nhƣ sau:
-

Xác định mối quan hệ giữa chỉ số phú dƣỡng (TSI) của nƣớc tại một số hồ thuộc
quận Hoàng Mai, Hà Nội và các thông số thu đƣợc của ảnh Landsat 8;

-

Sử dụng dữ liệu ảnh Landsat 8 để tính toán, mô hình hóa sự phân bố không gian
và thời gian của TSI trong nƣớc tại một 3 hồ lớn của quận Hoàng Mai là Linh
Đàm, Yên Sở, Định Công;
2


-

Xác định mối quan hệ giữa quá trình đô thị hóa và sự gia tăng d n số khu vực
xung quanh 3 hồ (Linh Đàm, Yên Sở, Định Công) với diễn biến của TSI trong
các hồ;

-

Đề xuất một số giải pháp giám sát hiện tƣợng phú dƣỡng tại 3 hồ (Linh Đàm,
Yên Sở, Định Công).
Trong luận văn, đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu là TSI và sự biến động của

TSI theo không gian và thời gian ở 3 hồ lớn tại quận Hoàng Mai là Yên Sở, Linh
Đàm và Định Công.
Nội dung của luận văn đƣợc trình bày trong 3 chƣơng, không kể ph n mở
đ u và kết luận nhƣ sau:
Chƣơng 1: Tổng quan về vùng nghiên cứu và lịch sử nghiên cứu
Chƣơng 2: Phƣơng pháp nghiên cứu
Chƣơng 3: Kết quả và thảo luận
Luận văn đƣợc thực hiện tại bộ môn Địa chất Môi trƣờng, Khoa Địa chất,
Trƣờng Đại học Khoa học Tự nhiên - ĐHQGHN dƣới sự hƣớng dẫn của TS.

Nguyễn Thị Thu Hà. Luận văn là ết quả nghiên cứu của học viên cao học thuộc
ngành đào tạo thí điểm Địa chất môi trƣờng.

3


CHƢƠNG 1 TỔNG QUAN VỀ VÙNG NGHIÊN CỨU
VÀ LỊCH SỬ NGHIÊN CỨU
1.1.

TỔNG QUAN VỀ VÙNG NGHIÊN CỨU

1.1.1. Vị trí địa lý vùng nghiên cứu
Quận Hoàng Mai nằm ở phía nam thủ đô Hà Nội. Tọa độ địa lý của quận vào
khoảng 20o53’ - 21o35’ độ vĩ Bắc và 105o44’ - 106o02’ độ kinh Đông. Phía bắc của
quận giáp với quận Hai à Trƣng, phía nam giáp với huyện Thanh Trì, phía đông
giáp với sông Hồng và huyện Gia Lâm, phía tây giáp với huyện Thanh Trì và quận
Thanh Xuân. Địa bàn quận Hoàng Mai tƣơng đối rộng, trải từ bắc xuống nam
khoảng 5 km, từ đông sang tây khoảng 12 km với tổng diện tích tự nhiên khoảng
4.032 ha với 14 đơn vị hành chính cấp phƣờng. Là cửa ngõ phía nam thành phố Hà
Nội, trên địa bàn quận theo hƣớng Bắc - Nam c đƣờng quốc lộ 1A, đƣờng Tam
Trinh, đƣờng Lĩnh Nam, nối giữa Đông - T y và đƣờng vành đai 3 c c u Thanh
Trì chạy qua. Ở đ y c nhiều tuyến giao thông đƣờng bộ, đƣờng sắt nối thủ đô với
các địa phƣơng hác trong cả nƣớc. Thêm vào đ , sông Hồng ở phía đông cũng là
một điều kiện thuận lợi cho việc phát triển giao thông đƣờng thủy với các tỉnh vùng
đồng bằng sông Hồng và vùng trung du miền núi phía Bắc. Chính vị trí địa lý thuận
lợi này là điều kiện để mở rộng giao lƣu, lƣu thông hàng h a và dịch vụ, tạo tiền đề
để phát triển kinh tế, văn h a và xã hội của quận Hoàng Mai trong tƣơng lai.

Hình 1.1. Vị trí của Quận Hoàng Mai và 3 hồ nghiên cứu

4


1.1.2. Các yếu tố ảnh hƣởng đến sự phân bố TSI tại vùng nghiên cứu
1.1.2.1.

Các yếu tố tự nhiên

a. Đặc điểm địa hình, địa chất
Quận Hoàng Mai nằm ở phía nam thành phố Hà Nội với địa hình tƣơng đối
trũng, độ cao trung bình khoảng 4 đến 5 m. Địa hình biến đổi dốc nghiêng từ Bắc
xuống Nam và từ T y sang Đông: hu vực phía bắc bao gồm các phƣờng Mai
Động, T n Mai, Tƣơng Mai, Giáp

át và Hoàng Văn Thụ c độ cao từ 6 - 6,2m;

khu vực phía nam bao gồm các phƣờng Đại Kim, Định Công, Hoàng Liệt, Thanh
Trì, Vĩnh Hƣng, Yên Sở, Lĩnh Nam và Tr n Phú c độ cao từ 5,20 - 5,8m; khu vực
ao, hồ, vùng trũng c độ cao dƣới 3,5m. Địa hình có sự khác biệt giữa trong đê và
ngoài đê. Toàn quận với 14 phƣờng chủ yếu là vùng trong đê, ngoài ra c n một số
vùng bãi ven đê sông Hồng với diện tích khoảng 920 ha là diện tích thuộc các
phƣờng Thanh Trì, Tr n Phú, Yên Sở, Lĩnh Nam. Đ y là ph n đất phù sa bồi tụ
thƣờng xuyên nên c độ cao trung bình thƣờng cao hơn vùng đất trong đê. Giữa
vùng bãi và đê c nhiều đ m hồ trũng chạy ven đê là nơi giữ nƣớc vào mùa khô.
Đất đai vùng bãi thuộc loại đất bồi tụ hàng năm, thƣờng ngập nƣớc vào mùa lũ nên
vùng này thích hợp cho việc phát triển các loại rau màu thực phẩm, nhất là các loại
rau an toàn [16].
Vùng trong đê chiếm đa số diện tích của quận, địa hình bị chia cắt bởi trục
giao thông Pháp Vân - Yên Sở, đƣờng 70A và các sông tiêu nƣớc thải của thành

phố nhƣ sông Kim Ngƣu, sông Sét, Sông Lừ nên đã hình thành các tiểu vùng nhỏ có
nhiều đ m, ruộng trũng. Địa hình này một mặt gây những h

hăn do tình trạng

ngập úng quanh năm của các vùng trũng, một số điểm ngập úng hi mƣa to éo dài,
mặt hác cũng tạo điều kiện cho việc phát triển chăn nuôi thủy sản và các hoạt động
sản xuất trên ruộng nƣớc. Ngoài ra, các vùng đất ngập nƣớc thƣờng xuyên có lớp
đất đá với tính cơ l yếu, không thuận lợi cho việc xây dựng các công trình lớn.
Địa chất: căn cứ theo tài liệu địa chất khu vực Hà Nội, quận Hoàng Mai
nằm trên khu vực đất bồi châu thổ sông Hồng, chủ yếu trong vùng đất thuận lợi có
mức độ cho xây dựng và một ph n trong vùng đất thuận lợi cho xây dựng. Ph n
ngoài đê sông Hồng nằm trong vùng không thuận lợi cho xây dựng và bị lũ ngập
hàng năm [17].
b. Đặc điểm thời tiết, khí hậu
Quận Hoàng Mai có cùng chung chế độ khí hậu của thành phố Hà Nội, đ là
khí hậu nhiệt đới ẩm gió mùa. Rõ nét nhất là sự thay đổi và khác biệt của hai mùa
5


nóng, lạnh: từ tháng 5 đến tháng 9 là mùa hạ, khí hậy ẩm ƣớt, nóng và mƣa nhiều;
Từ tháng 11 đến tháng 3 năm sau là mùa đông, thời kỳ đ y khô lạnh, nhƣng cuối
mùa lại mƣa phùn ẩm ƣớt. Giữa hai mùa là thời kỳ chuyển tiếp (tháng 4 và tháng
10) tạo cho Hoàng Mai cũng nhƣ Hà Nội có 4 mùa: Xuân, hạ, thu, đông.
-

Mùa nóng : khí hậu ẩm ƣớt, mƣa nhiều, hƣớng gió chủ đạo là hƣớng đông
nam, nhiệt độ trung bình là 27 - 290C, mùa mƣa tháng 7 đến tháng 9, lƣợng
mƣa trung bình là 1.676mm.

-

Mùa lạnh: thời ì đ u khô lạnh, cuối mùa mƣa ẩm ƣớt, hƣớng gió chủ đạo là
đông bắc, nhiệt độ trung bình là 230C, tháng thấp nhất là 6 - 80C, độ ẩm thấp
nhất là 84%, cao nhất là 95%.
Bảng 1.1. Số giờ nắng, lƣợng mƣa, độ ẩm và nhiệt độ trung bình
của quận Hoàng Mai, 2016
Tháng

Chỉ tiêu
Số giờ nắng (h)
Lƣợng mƣa
(mm)
Độ ẩm (%)
Nhiệt độ trung
bình (oC)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

113

94

76

121

176

177

225

127

149

148

131

104

41,3

37

13

61

282

274

243

375

251

13

4

6

76

82

77

81

78

75

80

82

81

72

71

70

16,9

20,8

21,9

26,2

29

30,1

29,8

29,1

27,8

26,6

23,9

18,5

Nguồn: [2]
Nhiệt độ trung bình trong năm là 250C, nóng nhất là tháng 6 đến tháng với
nhiệt độ cao nhất thƣờng vào tháng 7 là 37 - 380C. Tháng lạnh nhất là từ tháng 12
vến tháng 2 năm sau với nhiệt độ thấp nhất thƣờng xảy ra vào tháng Giêng, khoảng
9 - 130C. Giữa các tháng trong năm nhiệt độ trung bình hông dao động lớn
(<140C).
Độ ẩm trung bình trong năm hoảng 80% và độ ẩm này cũng rất ít thay đổi
theo các tháng trong năm, thƣờng dao động ở mứa 70 - 80%.
Số ngày mƣa trong năm hoảng 144 ngày với tổng lƣợng mƣa trung bình
hàng năm hoảng 1.600 - 1.800 mm. Mùa mƣa (từ tháng 5 đến tháng 10) tập trung
tới 85% lƣợng mƣa toàn năm. Mƣa lớn nhất vào tháng 8 với lƣợng mƣa trung bình
từ 300 - 350 mm. Những tháng đ u đông c rất ít mƣa (< 10 mm) nhƣng nửa cuối
mùa đông lại c mƣa phùn ẩm ƣớt. Vào mùa đông, Hoàng Mai c n phải chịu các

đợt gi mùa đông bắc g y ra rét đậm và rét hại. Tổng số giờ nắng trong năm hoảng
1.600 giờ và có 220 ngày có nắng [2].
6


Nhìn chung, thời tiết và khí hậu quận Hoàng Mai, rất thuận lợi cho hoạt động
sản xuất vùng. Song các đợt giông báo vào mùa hè và gi mùa đông bắc vào mùa
đông cũng g y trở ngại ít nhiều cho đời sống cƣ d n và hoạt động sản xuất.
c. Đặc điểm thủy văn
Quận Hoàng Mai chịu ảnh hƣởng chế độ thủy văn của sông Hồng, lƣu lƣợng
nƣớc trung bình năm 2710 m3/s. Mực nƣớc sông lên xuống c biên độ giao động
lớn giữa mùa hô và mùa mƣa trong hoảng 9 - 12 m.
Các sông chảy qua địa bàn quận Hoàng Mai gồm: Sông Tô Lịch, sông Lừ,
sông Sét và sông Kim Ngƣu. Các tuyến sông này đồng thời cũng là các tuyến thoát
nƣớc chủ yếu cho thành phố nói chung và quận Hoàng Mai nói riêng.
-

Sông Tô Lịch chảy qua địa bàn các phƣờng: Đại Kim, Định Công và Hoàng
Liệt;

-

Sông Lừ chảy qua địa bàn phƣờng Định Công, bán đảo Linh Đàm nối với
sông Tô Lịch;

-

Sông Sét chảy qua địa bàn các phƣờng Giáp Bát, Tƣơng Mai, Tân Mai và
Thịnh Liệt rồi chảy vào hồ Yên Sở;

-

Sông Kim Ngƣu là một nhánh tách ra từ sông Tô Lịch chảy qua qua địa bàn
các phƣờng Mai Động, Hoàng Văn Thụ và Hoàng Liệt.
Quận Hoàng Mai là khu vực đ u mối thoát nƣớc của thành phố, tập trung các

hồ điều hòa lớn nhƣ Yên sở, Linh Đàm, Định Công và hệ thống ênh mƣơng, trạm
bơm tiêu Yên Sở. Vào mùa mƣa lớn, nƣớc không tiêu thoát kịp sẽ gây ngập úng tại
một số khu vực.
1.1.2.2.

Các yếu tố kinh tế - xã hội

a. Dân số
Tính đến ngày 31/12/2016, dân số trung bình của quận Hoàng Mai là
379.483 ngƣời, trong đ d n số nữ là 189.666 ngƣời chiếm 49,98%. M t độ dân số
trung bình là 9.547 ngƣời/km2 [2].
Bảng 1.2. Tình hình dân số quận Hoàng Mai đến ngày 31/12 hằng năm
Đơn vị: Người
2011

2012

2013

2014

2015

2016

Dân số

344.087

3 49.839

362.378

363.974

368.518

379.483

Nam

164.281

176.996

183.189

182.687

185.534

190.698

Nữ

179.806

172.843

179.189

181.287

182.984

188.785

Tỷ lệ tăng d n số tự nhiên

0,95%

1,69%

1,96%

1,96%

1,89%

1,74%

Tỷ lệ tăng d n số cơ học

2,25%

3,09%

4,36%

6,89%

9,63%

10,3%

Nguồn: [2]
7


Dân số tăng nhanh làm tăng nguồn lao động xã hội, tạo điều kiện cho phát
trienr kinh tế. Ngƣợc lại, dân số tăng sẽ gây sức ép về mọi mặt, đặt biệt vấn đế môi
trƣờng, vấn đề giải quyết việc làm, và một số vấn đề xã hội khác. Chính vì vậy, thời
gian tới quận Hoàng Mai c n có những biện pháp hữu hiệu nhằm kiểm soát đƣợc
vấn đề này.
b. Tình hình phát triển kinh tế
Hoàng Mai là một quận đƣợc hình thành trên cơ sở 9 xã thuộc huyện Thanh
Trì với chủ yếu là sản xuất nông nghiệp và 5 phƣờng thuộc quận Hai à Trƣng sản
xuất công nghiệp là chủ yếu, nên hoạt động sản xuất của quận Hoàng Mai là sự kết
hợp cả sản xuất nông nghiệp, công nghiệp bên cạnh đ là thƣơng mại dịch vụ. Cơ
cấu kinh tế theo giá trị sản xuất của quận là công nghiệp, tiểu thủ công nghiệp, xây
dựng- thƣơng mại dịch vụ - nông nghiệp.
Theo báo cáo của UBND quận Hoàng Mai, năm 2016 kinh tế tiếp tục duy trì
phát triển. Tổng giá trị sản xuất ƣớc đạt 26.813 tỷ đồng, tăng 13,47% so với năm
2015; thu ng n sách Nhà nƣớc trên địa bàn ƣớc đạt 3.480 tỷ đồng; tổng chi ngân

sách Nhà nƣớc ƣớc thực hiện 1.276 tỷ đồng, bằng 95% dự toán [16].
Các ngành, lĩnh vực kinh tế đều duy trì tăng trƣởng, trong đ ngành công
nghiệp - xây dựng ƣớc đạt 15.128 tỷ đồng, tăng 10,36% so với cùng kỳ; ngành
thƣơng mại - dịch vụ ƣớc đạt 11.499 tỷ, tăng 18,07%; ngành nông nghiệp và thủy
sản ƣớc đạt 186 tỷ đồng, tăng 1,64% [16].
Cơ cấu kinh tế chuyển dịch tích cực, đến hết năm 2016, tỷ trọng ngành công
nghiệp - xây dựng là 52,91%, giảm 0,48% so với năm 2015, ngành thƣơng mại dịch vụ là 46,4%, tăng 0,68% so với năm 2015 và ngành nông nghiệp - thủy sản là
0,69%, giảm 0,2% [16].

Hình 1.2. Cơ cấu kinh tế quận Hoàng Mai tính đến hết năm 2016 (%) [16]

8


Năm 2016, trên địa bàn quận có 1.900 doanh nghiệp thành lập mới (tăng
21% so với năm 2015), nâng tổng số doanh nghiệp đang hoạt động sản xuất kinh
doanh lên 10.775 và 7.293 hộ kinh doanh cá thể. Kinh tế của quận đƣợc phát triển
theo từng lĩnh vực cụ thể nhƣ sau:
Lĩnh vực nông nghiệp: Sản xuất công nghiệp phát triển ổn định, sản phẩm
tiêu thụ khá, một số ngành sản xuất chủ lực có mức tăng há nhƣ: sản xuất giấy
tăng 12,9%, thiết bị điện tăng 8,7%, chế biến lƣơng thực - thực phẩm tăng 9,2%,
sản phẩm từ cao su, plastic tăng 12,7%...
Lĩnh vực thương mại - dịch vụ: Tổng mức bán lẻ hàng hóa và doanh thu dịch
vụ tăng 22,8% so với năm 2015. Quận đã tăng cƣờng công tác quản lý hoạt động
các chợ, trung t m thƣơng mại; bàn giao công tác quản lý, khai thác chợ Đại Từ về
ban quản lý chợ Trƣơng Định; đẩy nhanh tiến độ đấu th u lựa chọn nhà đ u tƣ 08
dự án chợ, trung t m thƣơng mại dịch vụ… Chỉ đạo đẩy mạnh công tác kiểm soát,
phát hiện kịp thời các hành vi vi phạm buôn lậu, gian lận thƣơng mại, hàng giả,
hàng kém chất lƣợng và vi phạm vệ sinh an toàn thực phẩm.
Lĩnh vực phát triển nông nghiệp: Tăng cƣờng sử dụng có hiệu quả hạ t ng kỹ

thuật vùng bãi phục vụ sản xuất nông nghiệp. Thực hiện chuyển đổi cơ cấu cây
trồng đạt 38,48 ha cây trồng, n ng cao năng suất diện tích 20,09 ha nuôi trồng thủy
sản. Tính đến năm 2016 đã chuyển đổi đƣợc 160 ha cây trồng đạt 71% so với diện
tích chuyển đổi của dự án quy hoạch sản xuất nông nghiệp đã đƣợc phê duyệt. Củng
cố, hỗ trợ và nâng cao chất lƣợng, hiệu quả sản xuất kinh doanh của các hợp tác xã
dịch vụ tổng hợp nông nghiệp. Hƣớng dẫn các đơn vị tham gia giới thiệu sản phẩm
an toàn cua địa phƣơng tại Hội chợ Hàng Việt Nam thành phố Hà Nội năm 2016.
Đƣa các mặt hàng nông sản vào chuỗi bán hàng thực phẩm an toàn của thành phố.
Tài chính - ngân sách: tổng thu ng n sách nhà nƣớc trên địa bàn quân jnawm
2016 ƣớc đạt 3.480 tỷ đồng bằng 127% dự toán. Trong đ một số khoản thu ƣớc đạt
cao so với dự toán nhƣ thu tiền sử dụng đất ƣớc tăng 115%, thuế cá nh n tăng
18,2%, tiền thuê đất tăng 9,8%...
Năm 2017, quận Hoàng Mai đặt mục tiêu tốc độ tăng tổng giá trị sản xuất
các ngành kinh tế chủ yếu trên địa bàn đạt 13,55%, trong đ dịch vụ - thƣơng mại
tăng 18,1%; công nghiệp - xây dựng tăng 10,24%; nông nghiệp - thủy sản tăng
1,66%. Thu ng n sách đạt 4.518 tỷ đồng, chi ng n sách đạt 1.530 tỷ đồng; giảm 35
hộ nghèo [16].
9


1.2.

LỊCH SỬ NGHIÊN CỨU

1.2.1. Trên thế giới
Công nghệ viễn thám là một trong những thành tựu khoa học vũ trụ đã đạt
đến trình độ cao và đã trở thành kỹ thuật phổ biến đƣợc ứng dụng rộng rãi trong
nhiều lĩnh vực kinh tế - xã hội ở nhiều nƣớc trên thế giới. Nhu c u ứng dụng công
nghệ viễn thám trong lĩnh vực điều tra nghiên cứu, khai thác, sử dụng, quản lý tài
nguyên thiên nhiên và môi trƣờng ngày càng gia tăng nhanh ch ng hông những

trong phạm vi quốc gia, mà cả phạm vi quốc tế. Những kết quả thu đƣợc từ công
nghệ viễn thám giúp các nhà khoa học và các nhà hoạch định chính sách các
phƣơng án lựa chọn có tính chiến lƣợc về sử dụng và quản lý tài nguyên thiên nhiên
và môi trƣờng. Các nghiên cứu đã c đều cho thấy khả năng ứng dụng cao của công
nghệ này trong nghiên cứu những biến động không chỉ về hình dạng, vị trí trong
không gian nhƣ quan niệm truyền thống mà các biến động về chất lƣợng của môi
trƣờng, của tài nguyên đều có thể quan trắc đƣợc. Sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh trong
quan trắc/giám sát tài nguyên môi trƣờng có thể tiết kiệm rất nhiều chi phí, thời gian
và công sức, đặc biệt đối với các khu vực rộng lớn c địa hình phức tạp, khó tiếp
cận trực tiếp.
Trong những năm g n đ y, với sự tiến bộ của hoa học vũ trụ, sự phát triển
của các ứng dụng cũng nhƣ hả năng tính toán của máy tính, công nghiệ viễn thám
đã trở thành công cụ hữu ích trong việc giám sát và xác định các vấn đề môi trƣờng
trên một phạm vi rộng lớn và h tiếp cận một cách hiệu quả. Việc thu thập dữ liệu
viễn thám dƣới dạng số h a cho phép các quá trình xử l trên máy tính trở nên dễ
dàng hơn. Từ những năm 1970, ứng dụng các ỹ thuật viễn thám trong đánh giá
chất lƣợng nƣớc đã đƣợc thực hiện trên toàn thế giới và ngày càng phát triển cho tới
ngày nay [19,29-30,48,57,70,75,84-85,100,113,130,136,143,156,159]. C rất nhiều
các loại bộ cảm hác nhau đƣợc đặt trên vệ tinh và các vật mang hác đƣợc sử dụng
để tính toán bức xạ ở các bƣớc s ng phản xạ hác nhau từ bề mặt nƣớc. Các phản
xạ này c thể đƣợc sử dụng một cách trực tiếp hoặc gián tiếp để xác định các chỉ số
chất lƣợng nƣớc hác nhau nhƣ tổng chất rắn lơ lửng (TSS), hàm lƣợng Chl-a, độ
đục, độ mặn, photpho tổng (TP), độ s u đĩa Secchi (SDD), nhiệt độ, pH, cacbon hữu
cơ h a tan,...
Trong hơn bốn thập kỷ qua, công nghệ viễn thám đã chứng minh đƣợc
những ƣu điểm trong theo dõi và đánh giá chất lƣợng nƣớc nội địa. Các nhà hoa
học thƣờng hay sử dụng dải s ng nhìn thấy và dải s ng cận hồng ngoại của quang
10

phổ mặt trời (chủ yếu là từ dải s ng xanh lơ-lam đến dải s ng cận hồng ngoại) để
tìm mối tƣơng quan chặt chẽ giữa sự phản xạ của các cột nƣớc với các thành ph n
vật l và sinh học của nƣớc, ví dụ nhƣ: SDD, hàm lƣợng chlorophyll (Chl) (thực vật
nổi), các chất hữu cơ và vật chất lơ lửng trong các vùng nƣớc

hác nhau

[38,48,57,61,82-83,101,120,136,137,143,157]
Việc ứng dụng công nghệ viễn thám để nghiên cứu chất lƣợng môi trƣờng
nƣớc đã đạt đƣợc nhiều thành tựu quan trọng. Thành công rõ rệt nhất của ứng dụng
này là những nghiên cứu cho vùng biển mở và đại dƣơng [35,122]. Từ những
nghiên cứu này, cơ quan vũ trụ hàng hông Hoa Kỳ (NASA) đã thành lập đƣợc loạt
bản đồ giám sát các thông số nhƣ Chl và nhiệt độ nƣớc t ng mặt cho nƣớc biển và
đại dƣơng toàn c u hàng ngày, hàng tu n và hàng tháng (Ocean Color website).
Các nghiên cứu về ứng dụng viễn thám trong biến động và quan trắc chất
lƣợng nƣớc hồ nội địa cũng đƣợc bắt đ u từ rất sớm. Nghiên cứu đánh giá chất
lƣợng nƣớc là quá trình xác định các đặc tính hóa học, vật lý, sinh học của nƣớc và
xác định các nguồn ô nhiễm làm suy giảm chất lƣợng nƣớc [156]. Các yếu tố chính
ảnh hƣởng đến chất lƣợng nƣớc bao gồm: độ đục, thực vật phù du và vi huẩn lam,
các chất hữu cơ h a tan (DOM), các chất dinh dƣỡng vô cơ và hữu cơ, h a chất bảo
vệ thực vật, im loại, rong tảo, các loại vi sinh vật g y bệnh và d u mỡ. Ngoại trừ
các loại h a chất và vi sinh vật g y bệnh, các yếu tố nêu trên đều ảnh hƣởng đến đặc
tính quang học cũng nhƣ nhiệt độ của nƣớc do đ làm thay đổi trực tiếp các tín hiệu
của s ng điện từ thu đƣợc bằng bộ cảm. Các chỉ số c thể đƣợc định lƣợng trực tiếp
bằng công nghệ viễn thám gồm: TSS [49]; Sắc tố của thực vật phù du và vi huẩn
lam chủ yếu là do Chl-a hoặc phycocyanin g y ra, thƣờng đƣợc dùng để xác định
mức độ dinh dƣỡng của nƣớc hồ, đánh giá hả năng xảy ra hiện tƣợng tảo độc nở
hoa và đƣợc dùng nhƣ một chỉ số đánh giá mức độ phong phú của thực vật phù du
[136] trong thủy vực; Các chất hữu cơ h a tan c màu (xỉ vàng - CDOM) thƣờng
đƣợc dùng để xác định hàm lƣợng axit fulvic hay axit humic trong nƣớc; Hệ số thấu

quang (Kd) [86,126];
Trong nghiên cứu của Matthews và Kutser [87,103], đã đƣa ra những đánh
giá chi tiết về các công cụ trong viễn thám c thể sử dụng đƣợc để đánh giá chất
lƣợng nƣớc các hồ nội địa.

ên cạnh việc hai thác thành công dữ liệu ảnh ALI,

ALOS [88], SPOT [42]; các dữ liệu ảnh LANDSAT xứng đáng đƣợc mô tả chi tiết
hơn với một hệ thống c thể n i là hệ thống vệ tinh mang tính chất quốc tế với 8 vệ
tinh trong chƣơng trình này. Đã c rất nhiều các nghiên cứu sử dụng ảnh vệ tinh
11


LANDSAT để tính toán và giám sát nƣớc hồ [120,148], mật độ thực vật phù du
[154], vật chất lơ lửng [163] CDOM [36], sự bùng nổ của tảo xanh [156] và
macrophyte [18]. Ngày 30/5/2013, dữ liệu từ vệ tinh Landsat-8 (đƣợc ph ng vào
ngày 11/2/2013) đã tiếp tục thúc đẩy các nghiên cứu về chất lƣợng nƣớc hồ (cho
đến nay chủ yếu thực hiện với Landsat 5 và Landsat 7). Hơn thế nữa, các ênh phổ
Landsat c n cung cấp thêm dải s ng vùng hồng ngoại nhiệt (TIR) cho phép tính
toán nhiệt độ bề mặt nƣớc [118,160]. Việc tính toán nồng độ Chl-a là một trong
những ứng dụng mang tính hoa học đƣợc sử dụng phổ biến nhất trong giám sát
chất lƣợng nƣớc [138]. Các vùng nƣớc nội địa thƣờng đƣợc đặc trƣng bởi nồng độ
sinh khối phytoplan ton cao với hoảng dao động tƣơng đối rộng (thông thƣờng là
từ 1-100 g/L và cũng c thể lên đến 350 g/L thậm chí cao hơn nữa, đặc biệt là
trong trƣờng hợp “tảo nở hoa”) [132]. Các thành ph n hác của nƣớc nội địa nhƣ
các hạt hoáng, mùn hữu cơ và CDOM thƣờng hông biến đổi theo hông gian và
thời gian, ngay cả trong các thể nƣớc. Những vấn đề này đã làm cho việc phát triển
các thuật toán của các vùng nƣớc nội địa trở nên phức tạp hơn và hả năng ứng
dụng của chúng bị hạn chế giữa các thủy vực nƣớc hác nhau [124].
Một số công trình tiêu biểu trong việc ứng dụng công nghệ viễn thám nghiên

cứu mặt nƣớc hồ để trích ra các thông số về chất lƣợng nƣớc nhằm cung cấp thông tin
về trạng thái cũng nhƣ sinh thái hồ c

thể

ể tới nhƣ: nhiệt độ bề mặt hồ

[54,64,79,127], SDD [23,27,73,117,152], CDOM [90-91,162], tr m tích lơ lửng
[26,41,93,140,147] và các chất nhuộm phytoplan ton nhƣ Chl-a [21,46,56,58,60,6263,85,89,104,106,110,154] và phycocyanin [79,95,107-109,119,139,144-145].
Tảo nở hoa - một hiện tƣợng của tình trạng phú dƣỡng đối với các vùng nƣớc
nội địa c liên quan trực tiếp tới hàm lƣợng Chl-a [97], Chl-a vô cùng c n thiết cho
quá trình quang hợp và thƣờng đƣợc tìm thấy trong thực vật, tảo và vi huẩn lam
(cyanobacteria). Thông thƣờng, Chl-a phản xạ mạnh ở dải s ng xanh lá c y và hấp
thụ mạnh ở dải s ng từ tím-xanh lam đến dải s ng cam-đỏ, do đ mà chlorophyll
thƣờng c màu xanh lục. Rõ ràng, ngoài Chl-a, sự xuất hiện của Chl-b đã éo dài
dải quang phổ hấp thụ ra. Điều kiện ánh sáng yếu c xu hƣớng làm cho tỷ số giữa
Chl-b và Chl-a lớn hơn, do đ năng suất quang hợp cũng tăng lên [141]. Các nhà
hoa học đã chứng minh rằng sự gia tăng hàm lƣợng Chl-a sẽ làm giảm hả năng
hấp thụ ở các dải s ng ngắn đặc biệt là dải s ng xanh lam [32-33,43,55,134]. Đối
với ảnh vệ tinh, các ênh phổ thƣờng bị thu hẹp dải s ng song chúng lại vô cùng
quan trọng trong việc tính toán hàm lƣợng Chl-a cũng nhƣ mô hình h a sự ph n bố
12


theo không gian - thời gian của chúng [74]. Tổng quan tài liệu về việc áp dụng các
phƣơng pháp thực nghiệm sử dụng bộ cảm đa phổ thu đƣợc các ết quả không rõ
ràng. Trong khi đ , việc tính toán hàm lƣợng Chl-a từ dữ liệu viễn thám là hoàn
toàn hả thi và đã đƣợc chứng minh bởi kết quả nghiên cứu của nhiều nhà khoa học.
Tuy nhiên, một số nghiên cứu khác lại cho rằng dựa trên các dữ liệu dải sóng rộng
của các vệ tinh hiện c nhƣ Landsat, SPOT,… hông thể phân biệt đƣợc Chl trong

các vùng nƣớc c hàm lƣợng TSS cao [43]. Nguyên nh n chủ yếu là do các tín hiệu
phổ rất mạnh của chất rắn lở lửng, đặc biệt là ở các vùng nƣớc c độ đục cao và
trong tình trạng phú dƣỡng [72,123]. Các ênh phổ nằm trong dải s ng nhìn thấy và
các tỷ số ênh phổ của chúng đƣợc sử dụng rộng rãi trong tính toán hàm lƣợng Chla. Sử dụng tỷ số của các ênh phổ có thể làm giảm nhiễu xạ cũng nhƣ ảnh hƣởng
của hí quyển và bề mặt hông hí trên mặt nƣớc đối với các tín hiệu phản xạ của
bề mặt nƣớc [43,96]. Chl-a hấp thụ mạnh ở bƣớc s ng từ 450 - 475 nm (xanh lam)
và ở bƣớc s ng 670 nm (đỏ) và phản xạ cực mạnh tại bƣớc s ng 550 nm (xanh lục)
và ở g n bƣớc s ng 700 nm (cận hồng ngoại - NIR). Điểm phản xạ cực đại g n
bƣớc s ng 700 nm và tỷ số ênh phổ của n với độ phản xạ tại bƣớc s ng 670 nm
đƣợc sử dụng để phát triển một loạt các thuật toán xác định hàm lƣợng Chl-a trong
các vùng nƣớc đục [61]. Gitelson [59] cho rằng điểm phản xạ cực đại tại bƣớc s ng
700 nm là vô cùng quan trọng đối với các nghiên cứu ứng dụng viễn thám trong
vùng nƣớc nội địa và ven biển, đặc biệt là các ứng dụng tính toán hàm lƣợng Chl.
Han [71] lại chỉ ra rằng dải s ng từ 630 - 645 nm, 660 - 670 nm, 680 - 687 nm và
700 - 735 nm đều c thể đƣợc sử dụng để ƣớc tính hàm lƣợng Chl. De

er và cộng

sự [43] cũng đã h ng định rằng các đặc tính về hấp thụ và phản xạ của Chl-a c thể
đƣợc phát hiện hi c ít nhất một ênh phổ đƣợc sử dụng. Hoogenboom và cộng sự
[76] đã chứng minh rằng việc sử dụng tỷ số ênh phổ của bƣớc s ng g n 713 nm và
667 nm là há nhạy cảm đối với việc tính toán hàm lƣợng Chl-a trong các vùng
nƣớc nội địa. Tuy nhiên tỷ số ênh phổ của 2 bƣớc s ng (R674 / R705) đã đƣợc
chứng minh là tối ƣu cho các hồ nội địa và sông [151]. Alparslan, Coskun và
Alganci [20] tính toán hàm lƣợng Chl-a bằng tất cả các ênh phổ của Landsat-5
TM. Ekercin [47] sử dụng ênh 1 (445 - 530 nm), kênh 2 (520 - 610 nm), kênh 3
(640 - 720 nm), kênh 4 (770 - 880 nm) của dữ liệu ảnh IKONOS để tính toán hàm
lƣợng Chl-a ở Istanbul, Thổ Nhĩ Kỳ. Nas, Karabork, Ekercin và Berktay [115] sử
dụng dải s ng VNIR và SWIR (4 ênh phổ đ u tiên từ 0,52 - 1,70 µm) của
Terra/ASTER để x y dựng phƣơng trình hồi quy đa biến giữa hàm lƣợng Chl-a với

13


độ phản xạ mặt nƣớc của hồ

eysehir, Thổ Nhĩ Kỳ. Shafique, Ful , Autrey and

Flotemersch [143], sử dụng bộ cảm CASI để tính toán hàm lƣợng Chl-a của sông
Miami cùng với 80 dặm sông Ohio và nhóm tác giả đã chỉ ra rằng tỷ số ênh phổ
705/675 nm c thể tính toán đƣợc hàm lƣợng Chl-a. Bhatti, Rundquist, Schalles và
Ramirez [25] sử dụng bộ cảm AISA cho hu vực vịnh Apalachicola ở bang Florida,
USA đã phát hiện thấy mối tƣơng quan chặt chẽ giữa tỷ số ênh phổ phản xạ của 2
bƣớc s ng R700/R670 với hàm lƣợng Chl-a.

ên cạnh đ , mô hình 3 ênh phổ

R750*(1/R670 - 1/R700) đƣợc phát hiện c thể tính toán đƣợc hàm lƣợc Chl-a cho
vùng nƣớc nội địa, ven biển. Mặt khác, tỷ số của 2 ênh phổ ALOS/AVNIR-2
(Kênh 3/Kênh 1) cũng c tƣơng quan chặt chẽ với hàm lƣợng Chl-a theo hàm
logarit trong hu vực nghiên cứu này. Lim và Choi [97] sử dụng bộ cảm Landsat 8
đã chỉ ra rằng hàm lƣợng Chl-a c mối tƣơng quan há tốt với tất cả các ênh phổ
của OLI cũng nhƣ các tỷ số ênh phổ của chúng, trong đ hệ số tƣơng quan với
kênh 2, 3, 4 và tỷ số ênh phổ ( ênh 5/ ênh 3) l n lƣợt là 0,66, 0,70, 0,64, 0,64;
mức độ tin cậy p < 0,01. Zhang và Han [161] đã tìm đƣợc mối tƣơng quan giữa hàm
lƣợng Chl-a với ênh phổ 1 - 4 của bộ cảm OLI và các tỷ số ênh phổ của chúng.
Kim và cộng sự [79] đã sử dụng ênh 2, ênh 5 và tỷ lệ ênh phổ 2/4 của bộ cảm
Landsat/OLI để tính toán hàm lƣợng Chl-a. Mannheim và cộng sự [102] nhận thấy
rằng đƣờng cong phản xạ và đƣờng cơ sở từ bƣớc s ng 672 đến 742 nm (tƣơng ứng
ênh phổ 8-12 của CHRIS) c tƣơng quan tốt nhất và há nhạy cảm với các biến
động của hàm lƣợng Chl-a. Choe và cộng sự [39] sử dụng mô hình tỷ số 2 ênh phổ

và tỷ số 3 ênh phổ trên cơ sở tỷ số ênh phổ đỏ/cận hồng ngoại của bộ cảm
MODIS, SeaWiFS, MERIS và RapidEye để tính toán hàm lƣợng Chl-a cho các
vùng nƣớc đục. Ngoài ra, Qi và cộng sự [131] đã phát triển một phƣơng pháp tiếp
cận dựa trên hàm trực giao thực nghiệm EOF (Empirical Orthogonal Function) để
tính toán hàm lƣợng Chl-a trong nƣớc hồ Taihu - hồ nƣớc ngọt lớn thứ ba ở Trung
Quốc. Phƣơng pháp tiếp cận của hàm trực giao thực nghiệm ph n tích phƣơng sai
của giá trị phản xạ trung bình tại bƣớc s ng 469, 555, 645 và 859 nm và hàm lƣợng
Chl-a thông qua việc sử dụng đồng thời 28 ảnh MODIS và các ết quả đo đƣợc
ngoài thực địa. Feng và cộng sự [51] đã phát triển một thuật toán thực nghiệm để
tính toán hàm lƣợng Chl-a cho hồ nƣớc ngọt lớn nhất Trung Quốc (hồ Poyang) bằng
cách sử dụng chỉ số khác biệt của dải s ng màu xanh lục-đỏ và các dữ liệu ảnh
MERIS sau hi đƣợc hiệu chỉnh hí quyển. Từ các nguyên cứu nêu trên có thể thấy
rằng h u hết các thuật toán dùng để xác định hàm lƣợng Chl-a đều c n 2 bƣớc s ng:
14


bƣớc s ng g n 675 nm và bƣớc s ng g n 700 nm. Các dữ liệu ảnh vệ tinh hác nhƣ
ASTER, IRS-LISS III và SPOT đều c dải s ng đỏ/cận hồng ngoại nằm ở vị trí
tƣơng tự, do vậy cũng c thể ết luận rằng các dữ liệu vệ tinh này hông thích hợp
để tính toán hàm lƣợng Chl-a.
SDD là một đặc tính quang học của nƣớc liên quan mật thiết đến các hợp ph n
khác có trong thể nƣớc. SDD c tƣơng quan nghịch với TSS c trong các vùng nƣớc
và n đƣợc sử dụng để nghiên cứu các chất dinh dƣỡng tƣơng đối và tải lƣợng chất
rắn [98]. Phƣơng pháp phổ biến nhất để đo độ trong của nƣớc đƣợc dựa trên các
nguyên tắc tập trung ánh sáng [111] sử dụng đĩa Secchi. Đĩa Secchi là một đĩa tr n
đƣợc sử dụng cho các phép đo độ trong ở các đại dƣơng và hồ, đĩa đƣợc phát minh
bởi Pietro Angelo Secchi SJ năm 1865. Đĩa đƣợc gắn kết trên một sợ d y và đƣợc hạ
d n xuống nƣớc cho tới hi mô hình trên đĩa hông c n nhìn thấy nữa. Phƣơng pháp
này liên quan đến độ đục của nƣớc. SDD là một chỉ thị hợp lý về điều kiện phú
dƣỡng (sự phong phú của tảo) ngoại trừ các hồ c độ màu cao mà Chl-a thấp và

không có tảo (sét, canxi cacbonat) [31]. Do đ , ứng dụng công nghệ viễn thám là một
công cụ l tƣởng để theo dõi độ trong của nƣớc và ƣớc lƣợng SDD. G n đ y, Lee và
cộng sự [94] đã đƣa ra một mô hình để ƣớc lƣợng SDD, mô hình này không giống
với mô hình cổ điển mà dựa hoàn toàn vào sự suy giảm hệ số bức xạ. Nhiều nhà
nghiên cứu đã áp dụng viễn thám cho theo dõi độ trong của nƣớc và ƣớc lƣợng SDD,
trong nghiên cứu của họ đã chỉ ra rằng dữ liệu viễn thám c tƣơng quan với giá trị
SDD [45,81,69,92], SDD có mối tƣơng quan chặt chẽ với bức xạ của ảnh vệ tinh đã
đƣợc hiệu chỉnh khí quyển [40,78,125]. Trong băng màu xanh lục hiệu chỉnh MSS
Green, SDD liên quan đến phản xạ ngay dƣới bề mặt, không hợp nhất giữa tỷ lệ tán
xạ ngƣợc với tổng hệ số tán xạ cho các hạt lơ lửng [114]. Mối quan hệ này khá chính
xác với SDD <16 m [99]. Nghiên cứu của Braga và cộng sự [29] cho thấy rằng SDD
c tƣơng quan chặt chẽ với dữ liệu TM đặc biệt là khi triều cao. Hơn nữa, các mô
hình thích hợp cao đã đƣợc phát triển cho SDD nằm trong khoảng từ 4 đến 15 m so
với độ rọi vệ tinh TM1 và TM3 [125]. Tuy nhiên, nghiên cứu của Lopez-Garcia và
Caselles cho kết quả ngoại lệ, nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu vệ tinh TM và đƣa ra ết
luận rằng SDD hông c tƣơng quan chặt chẽ với bất kỳ dải sóng TM nào. Ngoài ra,
SDD cũng c thể đƣợc định lƣợng từ bức xạ phản xạ nhận đƣợc bởi vệ tinh IRS [40].
Hiện nay, đã c rất nhiều các nghiên cứu chỉ ra mối quan hệ giữa SDD và TP, Chl-a,
TSS, và CDOM. Các nghiên cứu cho thấy rằng SDD có thể đƣợc định lƣợng bằng
cách sử dụng băng t n quang phổ và tỷ lệ băng t n khác nhau, Bhatti, Rundquist,
15


Schalles và Ramirez [24] đã sử dụng ALOS-AVNIR-2 và nhận thấy rằng SDD có
tƣơng quan cao với tỷ lệ phổ phản xạ của kênh R750/R560. Thiemann và Kaufmann
[151] đã sử dụng dữ liệu HyMap và CASI cho SDD và tính toán Chl-a ở
Mec lenburg, Đức. Nghiên cứu đã sử dụng khu vực giữa một đƣờng cơ sở và phổ từ
400 đến 750 nm và thấy mối tƣơng quan cao với SDD. Ekercin [47] sử dụng kênh 1
(445 - 530 nm), kênh 2 (520 - 610 nm), và kênh 3 (640 - 720 nm) của dữ liệu
IKONOS để xây dựng thuật toán cho phép đo SDD. Nghiên cứu của Mancino, Nolè,

Urbano, Amato và Ferrara đã x y dựng phƣơng trình đo SDD sử dụng TM1 và các tỷ
số TM3/TM2, TM1/TM2, TM2/TM1. Đồng thời, Powell và cộng sự [128] cũng đề
xuất một phƣơng trình hồi quy liên quan đến các phép đo SDD bằng cách sử dụng dải
bƣớc sóng xanh lục, xanh lam và đỏ của TM. Ngoài ra, dựa trên nghiên cứu và phân
tích hình ảnh TM và MSS của Kloiber và cộng sự (2002) [82], một số đề xuất đã
đƣợc đƣa ra cho một quy trình đánh giá độ trong nƣớc dựa trên Landsat. Mặc dù, có
nhiều dữ liệu vệ tinh hác nhau đƣợc sử dụng để đo SDD nhƣng dữ liệu vệ tinh
Landsat vẫn đƣợc sử dụng phổ biến nhất cho việc đánh giá các tham số chất lƣợng
nƣớc do đ y là nguồn dữ liệu sẵn c , giá thành tƣơng đối thấp, độ phân giải không
gian và thời gian cao. Các nghiên cứu kể trên đã chứng minh mối quan hệ chặt chẽ
giữa dữ liệu ảnh Landsat hoặc Thematic Mapper và các quan sát mặt đất của SDD.
SDD và hàm lƣợng Chl-a đã đƣợc tính toán thành công từ dữ liệu ảnh vệ tinh bằng
cách sử dụng mối quan hệ giữa giá trị SDD và hàm lƣợng Chl-a đo ngoài thực địa với
giá trị phổ của các kênh màu xanh lam, xanh lục, đỏ và cận hồng ngoại. Phƣơng pháp
tính toán này đã đƣợc thực hiện thành công tại Minnesota [121], Wisconsin [24], và
Michigan [53] để ƣớc tính độ trong của nƣớc đối với các hồ nội địa, nơi dữ liệu đo
ngoài thực địa bị giới hạn.
Nghiên cứu TP bao gồm các phép đo của tất cả các chất vô cơ, hữu cơ và h a
tan dạng phốt pho. Phốtphát là chất dinh dƣỡng của thực vật giúp cây trồng và tảo
phát triển nhanh, TP có thể liên quan trực tiếp đến nồng độ Chl-a và liên quan gián
tiếp độ trong của nƣớc đƣợc ƣớc tính bằng SDD [149]. Dòng chảy của các sông
chảy qua nhiều khu vực mang theo các chất và hóa chất hác nhau nhƣ tổng tr m
tích lơ lửng, chất dinh dƣỡng, chất thải sinh hoạt…Ví dụ, khi một dòng sông chảy
qua khu vực canh tác nông nghiệp thì tải trọng P có thể có nồng độ cao hơn so với
các thông số hác trong nƣớc mặt. Các dòng chảy và chất thải nông nghiệp giàu
phân bón từ các nhà máy xử l nƣớc thải là nguyên nhân chính dẫn đến sự gia tăng
hàm lƣợng P và N cao trong nƣớc mặt đe doạ đến sự phát triển của nhiều hệ sinh
16