Ứng dụng GIS và Viễn thám PHÂN TÍCH SỰ PHÂN BỐ HỆ THỐNG THỦY VĂN TỰ NHIÊN VÀ NHÂN TẠO TÁC ĐỘNG ĐẾN NỀN NHIỆT BỀ MẶT CÁC QUẬN TP.HCM

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC XÃ HỘI VÀ NHÂN VĂN

KHOA ĐỊA LÝ
---------

KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP

PHÂN TÍCH SỰ PHÂN BỐ HỆ THỐNG THỦY VĂN
TỰ NHIÊN VÀ NHÂN TẠO TÁC ĐỘNG ĐẾN NỀN
NHIỆT BỀ MẶT CÁC QUẬN TP.HCM

Hướng dẫn khoa học
TS. Lê Thanh Hòa
ThS. Nguyễn Thị Thu Hiền
Sinh viên thực hiện
Trần Hoàng Yến
MSSV: 1666080001
CHUYÊN NGÀNH: ĐỊA LÝ MƠI TRƯỜNG
KHĨA 2016 - 2019

TP.Hồ Chí Minh, tháng 07 năm 2019


MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN .......................................................................................................... i
TÓM TẮT ............................................................................................................ viii
DANH MỤC HÌNH ẢNH ...................................................................................... ix
DANH SÁCH BẢNG BIỂU ................................................................................... xi
DANH SÁCH CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT ..................................................... xii
MỞ ĐẦU ................................................................................................................ 1

1.

Đặt vấn đề ....................................................................................................... 1

2.

Mục tiêu nghiên cứu ........................................................................................ 3
2.1. Mục tiêu chung ............................................................................................. 3
2.2. Mục tiêu cụ thể ............................................................................................. 3

3.

Nội dung nghiên cứu........................................................................................ 3

4.

Phương pháp nghiên cứu ................................................................................. 4
4.1. Phương pháp thu thập dữ liệu ..................................................................... 4
4.2. Phương pháp xử lý dữ liệu.......................................................................... 4

5.

Giới hạn đề tài ................................................................................................. 4

6.

Câu hỏi nghiên cứu .......................................................................................... 5

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN ................................................................................... 6
1.1. Tình hình nghiên cứu trong và ngồi nước ................................................. 6

1.1.1.

Các nghiên cứu nước ngoài .............................................................. 6

1.1.2.

Các nghiên cứu trong nước ............................................................. 12

1.2. Cơ sở lý thuyết ......................................................................................... 14
1.2.1.

Suất phản chiếu Albedo của nước ................................................... 14

1.2.2.

Thủy văn ........................................................................................ 17

1.2.3.

Đảo nhiệt đô thị (Urban Heat Island) .............................................. 17
iv


1.2.4.

Viễn thám quang học ...................................................................... 18

1.2.5.

Viễn thám hồng ngoại nhiệt ............................................................ 19

1.2.6.

Khả năng phổ xạ của nước.............................................................. 20

1.2.7.

Giới thiệu ảnh vệ tinh Landsat 8 ..................................................... 21

1.2.8.

Google Earth Engine ...................................................................... 24

1.3. Khu vực nghiên cứu ................................................................................. 25
1.4. Biến động nhiệt độ và diện tích sơng rạch tại TP.HCM ............................ 28
1.4.1. Thực trạng gia tăng nhiệt độ ................................................................. 28
1.4.2.

Thực trạng suy giảm diện tích sơng rạch ......................................... 30

CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN ....................................................... 32
2.1. Thông tin dữ liệu sử dụng ......................................................................... 32
2.2. Phương pháp thu thập số liệu.................................................................... 33
2.3. Phương pháp xác định nhiệt độ bề mặt từ dữ liệu ảnh đa phổ Landsat ...... 33
2.3.1.

Chuyển đổi giá trị số DN sang giá trị bức xạ phổ (Landsat 8) ......... 34

2.3.2.

Chuyển đổi giá trị bức xạ phổ thành giá trị nhiệt độ bề mặt trên kênh

hồng ngoại nhiệt (kênh 10 Landsat 8) ............................................................ 34
2.4. Phương pháp xử lý và giải đoán ảnh bằng nền tảng trực tiếp Google Earth
Engine nhằm phân loại thực phủ mặt nước ........................................................ 35
2.4.1.

Phương pháp tổ hợp màu giả SWIR – NIR – Red (kênh 6-5-4 Landsat

8)………. ...................................................................................................... 36
2.4.2.

Chỉ số khác biệt nước chuẩn hóa cải thiện MNDWI ....................... 36

2.4.3.

Phân loại thực phủ .......................................................................... 37

2.4.4.

Đánh giá độ chính xác sau phân loại ............................................... 39

2.4.5.

Lý do sử dụng GEE giải đoán ảnh và phân loại thực phủ ................ 40

2.5. Phương pháp phân tích và lựa chọn cơng nghệ ......................................... 40

v

2.5.1.

Phương pháp phân tích khơng gian bằng ArcGIS ........................... 40

2.5.2.

Phân tích hồi quy tuyến tính ........................................................... 40

2.6. Phương pháp thành lập bản đồ .................................................................. 42
CHƯƠNG 3: QUY TRÌNH THỰC HIỆN ............................................................. 43
3.1. Sơ đồ quy trình thực hiện ......................................................................... 43
3.2. Xác định nhiệt độ bề mặt TP.HCM bằng ENVI ........................................ 43
3.3. Lập bản đồ nhiệt độ TP. HCM và các quận bằng ArcGIS ......................... 44
3.4. Phân loại hiện trạng mặt nước khu vực nghiên cứu các Quận thuộc TP.HCM
bằng Google Earth Engine ................................................................................. 45
3.5. Lập bản đồ phân bố tài nguyên nước mặt tại các quận TP.HCM ............... 46
3.6. Phân tích mối tương quan giữa nhiệt độ và thủy văn các quận TP.HCM ... 46
CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN ......................................................... 47
4.1. Nhiệt độ bề mặt tại TP. HCM ................................................................... 47
4.2. Sự khác biệt về nhiệt độ tại các quận và huyện ở TP.HCM ....................... 49
4.3. Nhiệt bề mặt các quận TP.HCM ............................................................... 50
4.4. Phân bố tài nguyên nước mặt các quận TP.HCM ...................................... 53
4.5. Phân tích mối tương quan giữa nhiệt độ và thủy văn các quận TP.HCM ... 56
4.5.1.

Phân bố nhiệt độ - thủy văn khu vực nghiên cứu............................. 56

4.5.2.

Tỉ lệ diện tích nhiệt độ và thủy văn giữa các quận........................... 59

4.5.3.

Biến động nhiệt độ và thủy văn giữa các quận. ............................... 62

4.5.4.

Đo nhiệt độ tại các trạm lấy mẫu trong khu vực nghiên cứu ............ 72

4.5.5.

Xác định vị trí tối ưu để phân bố nước mặt làm giảm nhiệt độ đô

thị………....................................................................................................... 76
KẾT LUẬN – KIẾN NGHỊ ................................................................................... 80
1.

Kết luận .................................................................................................... 80

vi


2.

Hạn chế của đề tài và đề xuất hướng khắc phục ........................................ 81

3.

Kiến nghị.................................................................................................. 81

TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................................... 82
PHỤ LỤC.............................................................................................................. 87

vii


TĨM TẮT
Cùng với hiện tượng Biến đổi khí hậu ngày một gia tăng, TP.HCM ngày càng
chịu khơng ít tác động về mơi trường nhiệt độ khơng khí. Do đó, quy hoạch đơ thị
đóng vai trị rất quan trọng để giảm thiểu hiệu ứng Đảo nhiệt đô thị trong thành phố,
đặc biệt ở khu vực các quận. Bài viết phân tích về mối tương quan giữa nhiệt độ bề
mặt các quận TP.HCM tháng 1/2019 và sự phân bố tài nguyên nước mặt trong thành
phố bằng các công cụ trong phần mềm ENVI và Google Earth Engine kết hợp
ArcGIS. Các kết quả đã cho thấy, tài nguyên nước mặt có tương quan rất chặt chẽ với
nền nhiệt độ bề mặt, đồng thời có tác động rất lớn tới nhiệt độ bề mặt. Các quận có
tỷ lệ diện tích nước mặt lớn thì sẽ có nền nhiệt mát (từ 25°C đến 28°C) phân bố càng
rộng. Các quận có tỷ lệ diện tích nước mặt nhỏ hơn thì sẽ có nền nhiệt trung bình (từ
29°C đến 33°C) phân bố rộng hơn. Các vị trí gần sông hồ lớn sẽ nhận tác động làm
mát trong vịng 300m hơn những vị trí nằm xa sơng. Nghiên cứu cũng đưa ra giải
pháp tối ưu cho việc xây dựng một nguồn nước mặt mới cụ thể là hồ/ao tại những vị
trí tối ưu giúp giảm thiểu nhiệt độ ở một khu vực mong muốn. Khóa luận sẽ cung cấp
những thơng tin hữu ích cho các nhà quản lý môi trường và quy hoạch đô thị.

viii


DANH MỤC HÌNH ẢNH
Hình 1.1: Suất phản chiếu của ánh sáng Mặt Trời với nhiều điều kiện bề mặt khác
nhau. ..................................................................................................................... 15

Hình 1.2: Đảo nhiệt đơ thị .................................................................................... 18
Hình 1.3: Nguyên lý viễn thám vệ tinh quang học ............................................... 19
Hình 1.4: Dải sóng ánh sáng được sử dụng trong viễn thám quang học................ 19
Hình 1.5: Khả năng phản xạ và hấp thụ của nước .................................................. 20
Hình 1.6: Ảnh khu vực nghiên cứu năm 1989 ........................................................ 30
Hình 1.7: Ảnh khu vực nghiên cứu năm 2019 ........................................................ 31
Hình 2.1: Mẫu ảnh tổ hợp màu 6-5-4

36

Hình 2.2: Đánh giá độ chính xác sau phân loại trong GEE ..................................... 39
Hình 2.3: Mức độ tương quan dựa theo hệ số tương quan ...................................... 41
Hình 3.1: Sơ đồ quy trình thực hiện đề tài nghiên cứu 43
Hình 3.2: Kết quả tính Nhiệt độ (°C) sau khi đã làm trịn số ngun ...................... 44
Hình 3.3: Ảnh nhiệt độ bề mặt TP.HCM chụp ngày 19/01/2019 ............................ 44
Hình 3.4: Sơ đồ Phân loại thực phủ mặt nước các Quận TP.HCM bằng GEE ........ 45
Hình 4.1: Bản đồ nhiệt độ bề mặt TP.HCM tháng 1/2019…………………………47
Hình 4.2: Bản đồ nhiệt bề mặt TP.HCM phân theo nhiệt độ, tháng 1/2019 ............ 48
Hình 4.3: Bản đồ hiệu ứng đảo nhiệt đô thị TP.HCM ............................................ 49
Hình 4.4: Ảnh thực các quận TP.HCM tháng 1/2019 ............................................. 50
Hình 4.5: Ảnh tổ hợp màu 6-5-4 Landsat 8 các quận TP.HCM tháng 1/2019 ......... 51
Hình 4.6: Bản đồ nhiệt bề mặt các quận TP.HCM, tháng 1/2019 ........................... 51
Hình 4.7: Ảnh chỉ số Nước chuẩn hóa cải thiện MNDWI các quận TP.HCM ........ 53
Hình 4.8: Ảnh phân loại hiện trạng mặt nước và đất khác, các quận TP.HCM ....... 53
Hình 4.9: Ma trận độ chính xác sau phân loại trong GEE....................................... 54
Hình 4.10: Bản đồ phân bố hệ thống thủy văn các quận TP.HCM ......................... 54
Hình 4.11: Bản đồ phân bố nhiệt độ - thủy văn các quận TP.HCM ........................ 56
Hình 4.12: Xác định phạm vi ảnh hưởng từ dịng sơng trên nhiệt độ bề mặt ......... 57

ix

Hình 4.13: Chênh lệch nhiệt độ khi có hiệu ứng đảo nhiệt đơ thị bề mặt ............... 58
Hình 4.14: chênh lệch nhiệt độ so với mặt sông và bờ sông ................................... 58
Hình 4.15: Biểu đồ sự phân bố nhiệt độ bề mặt các quận TP.HCM tháng 1/2019 .. 59
Hình 4.16: Biểu đồ thống kê diện tích mặt nước các quận ..................................... 60
Hình 4.17: Biểu đồ tỉ lệ diện tích nước mặt/ diện tích quận (%) ............................ 62
Hình 4.18: Mức nhiệt độ các quận TP.HCM .......................................................... 63
Hình 4.19: Biểu đồ thống kê tỉ lệ diện tích mặt nước và mức nhiệt độ của các quận
TP.HCM tháng 1/2019 .......................................................................................... 65
Hình 4.20: Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính giữa tỷ lệ diện tích mặt nước
và tỷ lệ diện tích nền nhiệt độ mát (25 - 28°C) của các quận TP.HCM................... 67
Hình 4.21: Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính giữa tỷ lệ diện tích mặt nước
và tỷ lệ diện tích nền nhiệt độ trung bình (29 - 33°C)của các quận TP.HCM ......... 69
Hình 4.22: Phân tích tương quan và hồi quy tuyến tính giữa tỷ lệ diện tích mặt nước
và tỷ lệ diện tích nền nhiệt độ nóng (34 - 39°C) của các quận TP.HCM................. 70
Hình 4.23: Bản đồ vị trí các trạm lấy mẫu trong Khu vực nghiên cứu .................... 72
Hình 4.24: Mối tương quan giữa nhiệt độ và độ ẩm thực tế khu vực các quận TP.HCM
(tháng 6/2019) ....................................................................................................... 74
Hình 4.25: Bản đồ vị trí các điểm lấy mẫu nhiệt độ khu vực nghiên cứu ................ 75
Hình 4.26: Khoảng cách từ các vị trí đến bờ hồ Lâm Viên, quận 9 ........................ 76
Hình 4.27: Khoảng cách từ các vị trí đến bờ hồ XLNT Bình Hưng Hịa ................ 77
Hình 4.28: Khoảng cách từ các vị trí đến bờ hồ gần KCN Tân Tạo........................ 78

x


DANH SÁCH BẢNG BIỂU
Bảng 1.1 Suất phản chiếu Albedo của các bề mặt khác nhau ................................ 16
Bảng 1.2: Đặc trưng Bộ cảm của ảnh vệ tinh Landsat 8 (LDCM) .......................... 23

Bảng 1.3: Bảng chỉ dẫn Tổ hợp màu cho ảnh vệ tinh Landsat 8 ............................. 24
Bảng 1.4: Biến động dân số các quận ven và quận nội thành mới TPHCM ............ 27
Bảng 1.5: Quy mô và tốc độ tăng dân số ở các huyện TPHCM .............................. 27
Bảng 1.6: Dữ liệu khí hậu của TP.HCM ................................................................ 28
Bảng 1.7: Nhiệt độ khơng khí trung bình TP.HCM (Trạm Tân Sơn Hịa) .............. 29
Bảng 1.8: Độ thấu quang phụ thuộc vào bước sóng Error! Bookmark not defined.

Bảng 2.1: Các thông số của dữ liệu được sử dụng…………………………………32
Bảng 2.2: Giá trị 𝐌𝐋, 𝐀𝐋 đối với ảnh hồng ngoại nhiệt LANDSAT 8.................... 34
Bảng 2.3: Giá trị 𝐊𝟏, 𝐊𝟐 lấy từ Metadata ............................................................. 35
Bảng 2.4: Khóa giải đoán ảnh phân loại thực phủ Mặt nước và Đất khác............... 38

Bảng 4.1: Thống kê phân bố bề mặt nhiệt độ các quận TP.HCM tháng 1/2019 ...... 59
Bảng 4.2: Thống kê phân bố nước mặt giữa các quận TP.HCM ............................. 61
Bảng 4.3: Phân chia mức nhiệt độ trong Khu vực nghiên cứu các quận ................. 63
Bảng 4.4: Thống kê tỉ lệ diện tích mặt nước và mức nhiệt độ của các quận............ 64
Bảng 4.5: Tương quan giữa Quy mô mặt nước và Quy mô nền nhiệt ..................... 71
Bảng 4.6: Số liệu lấy mẫu thực tế đo nhiệt độ và độ ẩm khơng khí ........................ 73
Bảng 4.7: Tương quan giữa khoảng cách và nhiệt độ đến hồ ................................. 79

xi


DANH SÁCH CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT
Tiếng Việt
CSDL: Cơ sở dữ liệu
ĐNĐT: Đảo nhiệt đô thị
KVNC: Khu vực nghiên cứu
NĐBM: Nhiệt độ bề mặt
TP.HCM: Thành phố Hồ Chí Minh

Tiếng Anh
GEE: Google Earth Engine
LST: Land Surface Temperature – Nhiệt độ bề mặt đất

xii


MỞ ĐẦU
1.

Đặt vấn đề
Hiện nay, ảnh hưởng của Biến đổi khí hậu đang tác động khơng ít đến đời sống

con người ở các thành phố lớn, đặc biệt là những thành phố đơng dân. Theo cơng bố
của Tổ chức Khí tượng Thế giới (WMO), 2018 là năm nóng thứ tư trong lịch sử loài
người [46]. Với sự phát triển của đơ thị hóa, ngày càng có nhiều vấn đề đơ thị xuất
hiện, đặc biệt là sự phát thải nhiệt do con người gây ra liên tục. Môi trường nhiệt của
khu vực đô thị, được liên kết chặt chẽ với đảo nhiệt đơ thị và tiện nghi nhiệt ngồi
trời, bị ảnh hưởng bởi một loạt các yếu tố, như mật độ của các tịa nhà, lượng phương
tiện, cảnh quan đơ thị và nước (Xiangyu Du, 2017).
Biến đổi khí hậu nguyên nhân chính là do những hoạt động của con người gây
ra, mà việc xây cất những tòa nhà cao tầng, làm giảm diện tích cây cối, san lấp các
hệ thống thủy văn tự nhiên là một trong những nguyên nhân chính tại các thành phố
lớn, đặc biệt là TP.HCM, điều đó làm gia tăng nhiệt độ bề mặt của đô thị này.
Với mong muốn tìm hiểu chuyên sâu về mối quan hệ giữa những yếu tố hình
thành nên việc biến đổi nhiệt độ bề mặt của TP.HCM nhằm phân tích, phát hiện xu
hướng để có thể đưa ra các giải pháp phù hợp cho việc làm giảm sự gia tăng nhiệt độ
bề mặt tại TP.HCM, tôi thực hiện triển khai đề tài Khóa luận này. Các nghiên cứu
trước đây hầu hết tập trung phân tích về mối tương quan giữa các yếu tố thực phủ
như mảng xanh, nền bê tông, đất trống, dân cư, các nghiên cứu này cịn mang tính

chất chung hoặc chưa đi sâu vào phân tích mối tương quan giữa yếu tố thủy văn tự
nhiên và nhân tạo với nhiệt độ bề mặt [5][13][14][30]. Trong khi đó yếu tố này đối
với một thành phố lớn và đông dân là rất quan trọng, sinh vật trên Trái đất nói chung
và con người nói riêng khơng thể sống thiếu nước, và tại TP.HCM tự nhiên đã được
thiên nhiên ưu đãi cho một hệ thống sơng ngịi kênh rạch chằng chịt (sơng Sài Gịn),
cùng với việc khai kênh dẫn nước lâu đời từ thời Pháp, như kênh Nhiêu Lộc - Thị
Nghè, Tàu Hủ - Bến Nghé, kênh Ba Bò (quận Thủ Đức), kênh Gia Định (quận 12),
rạch Xuyên Tâm (quận Bình Thạnh, Gò Vấp), rạch Bàu Trâu (giáp ranh giữa quận
Tân Phú và quận 6), rạch Phan Văn Hân (quận Bình Thạnh), kênh 19/5 chảy qua các
1


quận Tân Bình, Bình Thạnh…các kênh này góp phần khơng nhỏ đến việc tạo không
gian mát mẻ, ngăn cản sự gia tăng nhiệt độ bề mặt khi khơng có kênh, tạo nguồn nước
cho người dân. Ngoài ra, hệ thống thủy văn nhân tạo cũng chiếm phần không nhỏ khi
từ trước đến nay thành phố đã xây dựng nên nhiều hồ bơi lớn, nhiều cơng viên có hồ
lớn như cơng viên Văn hóa Đầm Sen (quận 11), cơng viên Hồng Văn Thụ (quận Tân
Bình), Lê Thị Riêng (Quận 10), quần thể hồ đá Làng Đại Học (quận Thủ Đức)… Như
đã nêu trong báo cáo của Hội Đồng Nghiên Cứu Quốc Gia Hoa Kỳ (NRC) về các lộ
trình nghiên cứu cho thập kỷ tiếp theo: "Nước là trung tâm của cả nguyên nhân và tác
động của Biến đổi khí hậu." (NRC, 1999)
Cùng với sự phát triển công nghệ vũ trụ trên thế giới, các Trung tâm không
gian Vũ trụ như NASA (Cơ quan hàng không vũ trụ Mỹ), ESA (Cơ quan Không gian
Châu Âu),… những năm gần đây, công nghệ viễn thám đã được nghiên cứu và ứng
dụng rộng rãi ở Việt Nam trong nhiều lĩnh vực đặc biệt là trong lĩnh vực phân tích
biến động sử dụng đất (đất nơng nghiệp, lúa gạo đồng bằng Sông Cửu Long, đồng
bằng sông Hồng, đất rừng, đất đô thị,…). Công nghệ Viễn thám và Hệ Thống Thông
tin địa lý (GIS) được sử dụng để khắc phục những nhược điểm của các phương pháp
khảo sát và đo đạc trên mặt đất truyền thống như tốn thời gian, tốn kém, khơng chính
xác và khơng đáng tin cậy, không đại diện được cho cả một vùng rộng lớn. Đặc biệt

Ứng dụng Google Earth Engine (GEE) – một cơng cụ phân tích và xử lý ảnh vệ tinh
tồn cầu cực mạnh giúp phân tích hiệu quả, nhanh chóng và có độ chính xác cao với
một kho dữ liệu rộng lớn ngày nay rất đáng để áp dụng trên nền điện toán đám mây.
Ở Việt Nam hiện nay việc ứng dụng GEE vẫn còn khá mới mẻ, hiện vẫn còn rất nhiều
lãnh vực ở Việt Nam để cho việc ứng dụng GEE khai thác.
Vì thế, nhận thức được tầm quan trọng của mối tương quan giữa các yếu tố
thủy văn tự nhiên và nhân tạo tác động tới nhiệt độ bề mặt TP.HCM, đồng thời cũng
muốn đưa ra những phân tích chuyên sâu về vấn đề này bằng các công cụ ENVI kết
hợp Google Earth Engine là xu hướng mới so với các nghiên cứu trước đây, để có thể
đưa ra những giải pháp hữu hiệu góp phần vào việc làm giảm sự ảnh hưởng của biến
đổi khí hậu, giảm sự gia tăng nhiệt độ bề mặt của TP.HCM mà đề tài “Phân tích sự

2


phân bố hệ thống thủy văn tự nhiên và nhân tạo tác động đến nền nhiệt bề mặt
ở các quận TP.HCM” sẽ được tiến hành thực hiện.
2.

Mục tiêu nghiên cứu
2.1. Mục tiêu chung
Xác định vai trò của hệ thống thủy văn hiện hữu giúp giảm thiểu nhiệt độ đô thị,

thông qua việc phân tích mối quan hệ giữa hệ thống thủy văn (tự nhiên và nhân tạo)
và nhiệt độ bề mặt đô thị khu vực các quận TP.HCM.
2.2. Mục tiêu cụ thể
-Xác định hiện trạng nhiệt độ bề mặt đô thị và hệ thống thủy văn (tự nhiên, nhân tạo)
tại các quận TP.HCM, từ đó phân tích sự khác biệt về nhiệt độ giữa khu vực có nhiều
tài nguyên nước mặt và khu vực có ít tài ngun nước mặt, giữa hệ thống thủy văn
của các quận.

- Phân tích mối liên hệ tương quan giữa hệ thống thủy văn và việc giảm thiểu nhiệt
độ bề mặt đô thị của khu vực các quận TP.HCM.
- Từ những phân tích tương quan, đề xuất giải pháp về việc quản lý, giám sát, xây
dựng, phân bố … hệ thống thủy văn nhằm giảm thiểu nhiệt độ bề mặt cho TP.HCM.
3.

Nội dung nghiên cứu

Tương ứng với các mục tiêu cụ thể, đề tài nghiên cứu các nội dung sau:
-Hiện trạng nhiệt độ bề mặt đô thị và phân bố thủy văn/ tài nguyên nước mặt trong
khu vực các quận TP.HCM.
-Những căn cứ xác định tương quan giữa hệ thống thủy văn và nhiệt độ bề mặt đơ thị,
vai trị của hệ thống thủy văn (tự nhiên, nhân tạo) trong việc giảm thiểu nhiệt độ đơ
thị của khu vực các quận TP.HCM.
-Tìm hiểu, so sánh, phân tích sự khác biệt của hệ thống thủy văn tác động đến nền
nhiệt bề mặt giữa các quận TP.HCM với nhau.

3


- Tìm hiểu mối liên hệ giữa giới hạn nhiệt độ và khoảng cách đến vùng có mặt nước,
từ đó đề xuất đảm bảo khoảng cách tối ưu từ vùng có mặt nước trong bán kính bao
nhiêu km sẽ góp phần giảm thiểu nhiệt độ đô thị.
- Những giải pháp về quản lý, giám sát, phân bố hệ thống thủy văn/ tài nguyên nước
mặt giúp giảm thiểu nhiệt độ đô thị của các quận TP.HCM.
Phương pháp nghiên cứu

4.

4.1.

Phương pháp thu thập dữ liệu

Dữ liệu thứ cấp: Thu thập dữ liệu từ ảnh Landsat 8, dữ liệu nhiệt độ của TP.HCM đo
tại các trạm thực tế, dữ liệu về phân bố, diện tích, số lượng các thành phần của hệ
thống thủy văn.
Dữ liệu sơ cấp: Đo nhiệt độ tại các khu vực lấy mẫu bằng Máy đo nhiệt độ và độ ẩm
khơng khí HT-350, thực hiện đi đến vị trí đã xác định trên bản đồ và bấm máy đo.
4.2.

Phương pháp xử lý dữ liệu

Phương pháp thu thập và tổng hợp tài liệu, dữ liệu, đối chiếu và so sánh
Phương pháp xử lý ảnh vệ tinh, phân tích và giải đốn ảnh bằng ENVI, Google Earth
Engine.
Phương pháp phân tích khơng gian bằng phần mềm ArcGIS.
Phương pháp thống kê – phân tích tương quan và hồi quy bằng phần mềm SPSS,
Excel.
5.

Giới hạn đề tài

Phạm vi không gian: Khu vực các Quận TP. Hồ Chí Minh, bao gồm: Quận 1, 2, 3,
4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, Tân Bình, Tân Phú, Phú Nhuận, Bình Tân, Gị Vấp, Bình
Thạnh, Thủ Đức.
Thời gian: tháng 1 năm 2019 (thời điểm mùa khô)

4

Phần mềm và công cụ áp dụng: ENVI 4.7, ArcGIS 10.2.2, ứng dụng nền tảng
Google Earth Engine, SPSS 20, Microsoft Office Excel, Google Earth Pro, Máy đo
nhiệt độ và độ ẩm khơng khí HT-350.
Dữ liệu: ảnh vệ tinh Landsat 8 OLI, chụp ngày 19/01/2019, thời điểm mùa khơ khơng
có mây.
Phương pháp: chuyển đổi giá trị số sang nhiệt độ bề mặt bằng ENVI, giải đoán ảnh
phân loại thực phủ mặt nước bằng nền tảng Google Earth Engine.
6. Câu hỏi nghiên cứu
Trong đề tài này các câu hỏi nghiên cứu được đặt ra như sau:
- Giữa hệ thống thủy văn (tự nhiên, nhân tạo) và nhiệt độ bề mặt đô thị khu vực các
quận TP.HCM có mối liên hệ hay khơng?
- Sự ảnh hưởng, hay tác động qua lại giữa hệ thống thủy văn (tự nhiên, nhân tạo) và
nhiệt độ bề mặt đô thị khu vực các quận TP.HCM như thế nào ?
- Tầm quan trọng của hệ thống thủy văn (tự nhiên, nhân tạo) trong việc làm giảm
nhiệt độ bề mặt đô thị khu vực các quận TP.HCM ra sao?
- Những giải pháp nào là tối ưu cho việc làm giảm nhiệt độ bề mặt đô thị khu vực các
quận TP.HCM ?

5


CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
1.1.

Tình hình nghiên cứu trong và ngồi nước
1.1.1. Các nghiên cứu nước ngoài
Trên thế giới từ lâu đã nghiên cứu sự ảnh hưởng của thủy văn trong đô thị lên

môi trường nhiệt đô thị, một số nghiên cứu có thể kể đến tại các quốc gia Anh, Trung
Quốc, Đài Loan, Hàn Quốc, Nhật Bản, Canada, Mỹ như sau:

Nghiên cứu về Suất phản chiếu (Chỉ số Albedo) của nước cho thấy nước có
khả năng phản xạ nhiệt của sức nóng mặt trời thấp ở những vùng vĩ độ thấp. Trong
nghiên cứu của J. Graham Cogley (1979) “The Albedo of Water as a Function of
Latitude” (Suất phản chiếu của nước là một hàm của Vĩ độ) cho thấy Các Albedo
trung bình cho các góc thiên đỉnh thấp hơn là khoảng 6%. Giá trị này tương thích với
giá trị albedo được tìm thấy bởi Payne (1972), đối với điều kiện gió nhẹ và biển tương
đối mịn, tuy nhiên nó khơng đồng ý với các giá trị dự đoán từ biểu thức Fresnel sử
dụng hệ số cho vĩ độ nhiệt đới (Cogley, 1979). Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các
Albedo trung bình hàng năm được quan sát là phù hợp với các giá trị được sử dụng
trong các mơ hình khí hậu đối với các vùng nước khác nhau là 6% - 8% (Cogley,
1979; Henderson-Sellers, 1986; Henderson-Sellers và Wilson, 1983; Parker et al.,
1970 ). Các hồ cạn thường đục hơn các hồ sâu do sự đình chỉ của các hạt trầm tích do
gió gây ra (Jackson, 2003).
Nghiên cứu của Hathway, E. A. và Sharples, S. (2012) về “Sự tương tác của
các con sơng và hình thái đơ thị trong việc giảm nhẹ hiệu ứng Đảo nhiệt đô thị: Một
nghiên cứu trường hợp ở Vương Quốc Anh” (The interaction of rivers and urban
form in mitigating the Urban Heat Island effect: A UK case study) tại thành phố và
là đô thị trung tâm Sheffield, đã chứng minh rằng ngay cả một con sông đơ thị nhỏ
cũng có thể tạo ra hiệu ứng làm mát 1°C khi nhiệt độ cao hơn 20°C, và các hiệu ứng
làm mát này có thể được cải thiện bằng cách thiết kế đô thị cẩn thận các khu vực xung
quanh. Nghiên cứu cho thấy hiệu ứng Đảo nhiệt đô thị (ĐNĐT) đã tạo ra nhiệt độ cao
ở trung tâm thành phố, do đó thiết kế đơ thị có vai trị chính trong việc giảm ĐNĐT

6


để tạo ra những nơi an toàn và dễ chịu để sống và làm việc. Tăng độ xốp bề mặt và
hình thể của nước mặt có vai trị làm tăng khả năng làm mát thơng qua sự bay hơi.
Do đó, các con sơng đơ thị có thể có một vị trí trong việc giảm ĐNĐT. Bài viết nghiên
cứu tính hiệu quả mà các con sơng đơ thị nhỏ có thể có trong việc làm giảm hiệu ứng

ĐNĐT và cũng xem xét vai trị của hình thái đơ thị bên bờ sông trong việc lan tỏa
hoặc giảm khả năng làm mát này. Các kết quả từ một cuộc khảo sát thực địa trong
mùa xuân và mùa hè được trình bày cho một con sông ở Sheffield, Vương quốc Anh.
Mức độ làm mát có liên quan đến nhiệt độ khơng khí xung quanh, gia tăng tại những
nhiệt độ cao hơn. Tuy nhiên, cũng có những phụ thuộc theo mùa và mối quan hệ liên
quan đến nhiệt độ nước sông, bức xạ mặt trời, tốc độ gió và độ ẩm tương đối. Một
cấp độ trung bình của việc làm mát ban ngày trên 1,5oC đã được tìm thấy trên sơng
vào mùa xn, nhưng điều này đã giảm vào mùa hè khi nhiệt độ nước sơng ấm hơn.
Các hình thái đơ thị trên bờ sông ảnh hưởng đến mức độ làm mát ra xa bờ sơng.
Nhiều nghiên cứu có liên quan đã được thực hiện ở Trung Quốc. Trong nghiên
cứu của Xiangyu Du và Qiong Li (2017) về “The Effect of Pearl River on Summer
Urban Thermal Environment of Guangzhou” (Ảnh hưởng của sông Pearl lên môi
trường nhiệt đô thị mùa hè của thành phố Quảng Châu, Trung Quốc) đã chỉ ra rằng
những con sông đơ thị có thể cải thiện mơi trường nhiệt đơ thị như một nguồn làm
mát tự nhiên, cũng như là một đường dẫn khơng khí đơ thị thuận lợi. Các kết quả đã
chỉ ra rằng sông trong đô thị làm thay đổi luồng khơng khí xung quanh, vận tốc gió ở
khu vực gần sông lớn hơn ở khu vực trung tâm đơ thị với mật độ cao của các tịa nhà,
và sự thay đổi hướng gió ở những khu vực này ít xảy ra hơn, cường độ đảo nhiệt đơ
thị gần sông thấp hơn. Kết quả cũng cho thấy mối tương quan giữa độ phức tạp của
bề mặt nền đô thị và phạm vi ảnh hưởng của dịng sơng. Hiện nay, những tác động
tích cực của các con sơng đơ thị lên khí hậu nhiệt đã dần được đề cao trong và ngoài
nước. Khi thể hiện nhiệt độ bằng phần mềm ENVI, nghiên cứu cho thấy nhiệt độ bề
mặt đất ở trung tâm thành phố lên tới hơn 40oC, cao hơn 10oC so với mặt sông và cao
hơn 6 ~ 8oC so với bờ sông. Về cơ bản, các quận cũ có nhiệt độ bề mặt đất cao hơn
các quận mới, với mức chênh lệch từ 4 ~ 6oC. Khi đo nhiệt độ tại các trạm thời tiết
phân phối ở 4 quận của thành phố Quảng Châu người ta thấy rằng nhiệt độ khơng khí
7


của các trạm gần sông thấp hơn một chút so với các trạm khác. Quận A, A7 có nhiệt

độ trung bình cao nhất trong 5 năm, cao hơn 0,5 ~ 0,6oC so với A6 và 0,7 ~ 1,7oC so
với A2, hai trạm gần sông. Ở quận C, trạm C4, nằm trong khu vực có mật độ xây
dựng cao và nằm cách xa sơng, có nhiệt độ tối đa cao nhất hàng ngày, từ đó một số
trạm, chẳng hạn như A3, không nằm ở trung tâm thành phố, nhiệt độ không khí của
chúng thấp hơn so với các khu vực trung tâm nhưng không nằm gần sông Pearl.
Nghiên cứu của S. LI và các cộng sự (2008) về “Phân tích tác động vi khí hậu
của nước trong thành phố” (Analysis of Microclimate Effects of Water Body in a
City) tại Trung Quốc cho rằng nước đơ thị có tiềm năng lớn trong việc tối ưu hóa sự
thoải mái về nhiệt, điều này phụ thuộc vào khoảng cách đến nước. Bên cạnh đó,
nghiên cứu của J. QI và các cộng sự (2011) về “Đo lường ảnh hưởng của sông lớn
trong đô thị đến khí hậu nhiệt đơ thị” (Field measurement of the influence of large
urban river on urban thermal climate) cũng cho thấy rằng nhiệt độ mặt đất cao hơn
khoảng 14oC so với nhiệt độ khơng khí trên sơng trong những ngày nắng.
Nghiên cứu của Yen-Chang Chen và các cộng sự (2014) về “Hiệu quả làm mát
của các con sông trên Đô thị Đài Bắc bằng sử dụng viễn thám” (Cooling Effect of
Rivers on Metropolitan Taipei Using Remote Sensing) tại Đài Bắc, Đài Loan đã chỉ
ra rằng các dịng sơng góp phần vào sự thay đổi nhiệt độ bề mặt đô thị và có thể giảm
thiểu những hậu quả tiêu cực của hiệu ứng đảo nhiệt đơ thị. Nghiên cứu này sử dụng
hình ảnh vệ tinh để đánh giá nhiệt độ bề mặt và sử dụng đất của khu vực đô thị Đài
Bắc, đồng thời phân tích phạm vi ảnh hưởng của các con sông đến nhiệt độ bề mặt
và các yếu tố liên quan. Sử dụng dữ liệu từ Landsat-7 và Formosat-2, nhiệt độ bề mặt
và thơng tin sử dụng đất có thể được thu thập một cách nhanh chóng và chính xác cho
một khu vực rộng lớn. Sau đó phạm vi ảnh hưởng từ dịng sơng trên nhiệt độ bề mặt
có thể được xác định. Nghiên cứu cho thấy dịng sơng có thể có phạm vi ảnh hưởng
khoảng 300 mét cho một khu vực tự nhiên chưa phát triển. Hơn nữa, hiệu ứng đảo
nhiệt đô thị làm cho chênh lệch giữa nhiệt độ bề mặt đô thị và nhiệt độ mặt sông lớn
hơn nhiệt độ quan sát được trong khu vực chưa phát triển, trong khi sự biến đổi như
vậy xảy ra chủ yếu trong vùng đệm giữa sông và thành phố. Những tòa nhà cao tầng

8

trong các thành phố tách riêng sự phân tán nhiệt theo chiều ngang được tạo ra bên
trong và do đó tạo ra sự lan truyền đi lên, dẫn đến phạm vi ảnh hưởng giảm so với
khu vực tự nhiên và làm suy yếu ảnh hưởng của các con sông đối với việc giảm nhiệt
độ đô thị. Hơn nữa, việc sử dụng đất trong vùng đệm cũng ảnh hưởng đến phạm vi
ảnh hưởng; phạm vi nhỏ hơn khi vùng đệm chủ yếu là vùng đồng bằng ngập lụt, trong
khi giá trị như vậy lớn hơn nếu vùng đệm bị chiếm bởi vùng đất ngập nước. Tuy
nhiên, phạm vi ảnh hưởng đến nhiệt độ bề mặt đơ thị có liên quan đến khu vực vùng
đệm giữa thành phố và sông; vùng đệm càng lớn, phạm vi ảnh hưởng có thể đưa đến
càng xa. Mặc dù có một số ứng dụng của LST được lấy từ hình ảnh vệ tinh cho Đảo
nhiệt đơ thị, các tác giả nghiên cứu tin rằng những đổi mới sau đây vẫn đóng góp
những phát hiện trong lĩnh vực này: (1) Họ tích hợp các độ phân giải khơng gian khác
nhau của hai hình ảnh vệ tinh để có thêm chi tiết về loại sử dụng đất để có được thơng
tin bề mặt chính xác mang lại độ phản xạ bức xạ sóng dài; (2) từ các mối quan hệ
xuất phát của LST vệ tinh và các trạm khí tượng mặt đất, họ đã đề xuất một phương
pháp quyết định khoảng cách ảnh hưởng của hiệu ứng làm mát sơng và mối quan hệ
của nó với khu vực đồng bằng và đầm lầy. Những phát hiện của các tác giả vẫn nâng
cao kiến thức về hiệu ứng Đảo nhiệt đô thị cho cảnh quan và quy hoạch đô thị trong
tương lai.
Trong nghiên cứu của Daewuk Kim, Jae-Gyu Cha và Eung-Ho Jung (2014)
với đề tài “Một nghiên cứu trên tác động của việc cải tạo sông đô thị đến môi trường
nhiệt của khu dân cư xung quanh” (A Study on the Impact of Urban River
Refurbishment to the Thermal Environment of Surrounding Residential Area) tại
thành phố Daegu lớn thứ tư của Hàn Quốc, các tác giả đả đưa ra kết luận rằng các
dịng sơng có ảnh hưởng khá lớn đến mơi trường nhiệt ở khu vực thành thị. Theo đó,
để cải thiện điều kiện sống thoải mái trong thành phố và phát huy tác dụng giảm nhiệt
độ vào ban ngày, nên sử dụng lớp phủ tự nhiên nhiều hơn lớp phủ nhân tạo càng nhiều
càng tốt. Những phân tích định lượng ảnh hưởng của việc phục hồi sông đến môi
trường nhiệt của các khu dân cư quanh sông, và nếu những kết quả này được phản

ánh trong các kế hoạch phục hồi sơng trong tương lai, nó sẽ hữu ích trong việc tạo ra
những cảnh quan đô thị xanh thoải mái và khỏe mạnh hơn.
9


Bài đăng của SaburoMurakawa và các cộng sự (1991) về chủ đề “Nghiên cứu
những ảnh hưởng của một con sông lên môi trường nhiệt trong một khu vực đô thị”
(Study of the effects of a river on the thermal environment in an urban area) mô tả
kết quả quan sát thực địa về khí hậu vi mơ tại một khu vực xung quanh sông Ota chảy
qua thành phố Hiroshima, Nhật Bản. Lúc đầu, các phép đo chi tiết về phân bố nhiệt
độ trong đoạn sông được thực hiện dọc theo cây cầu. Sau đó, cả phạm vi ngang và
dọc của hiệu ứng nhiệt trên sông đã được xác nhận bằng cách di chuyển những quan
sát dọc theo các con đường băng qua sơng và bằng các quan sát bóng bay đồng thời
trên sông và trong khu vực trung tâm thành phố. Ngoài những quan sát ngắn hạn này
vào những ngày đẹp trời, các phép đo nhiệt độ dài hạn còn được thực hiện tại một số
điểm cố định trong và xung quanh dịng sơng trong suốt 14 tháng. Nhiệt độ khơng
khí giảm trên sông vượt quá 5°C vào những ngày đẹp trời trong những mùa ấm áp
hơn và tỷ lệ thuận với chênh lệch nhiệt độ bề mặt giữa nước sông và mặt đường nhựa.
Những hiệu ứng nhiệt này có thể thấy rõ ít nhất vài trăm mét theo chiều ngang và hơn
80m theo chiều dọc. Tuy nhiên, nhiệt độ cũng bị ảnh hưởng bởi mật độ xây dựng và
hướng gió và vận tốc.
Nghiên cứu của Smriti Das (2011) về “Tác động của không gian xanh đến sự
biến đổi nhiệt độ” (The Impacts of Green Space on Temperature Variability) tại thành
phố Toronto, Canada” cho thấy hai công viên vừa và nhỏ nằm gần hồ Ontario do chịu
sự tác động làm mát từ hơi ẩm của hồ nên nhiệt độ tại hai cơng viên này thấp hơn
nhiệt độ tại cơng viên có diện tích lớn nhưng nằm trên một ngọn đồi cao và trong khu
vực trung tâm đô thị xung quanh không có hồ, sơng.
Nghiên cứu của Bryant Reyes, Terri Hogue và Reed Maxwell (2018) với đề
tài “Thủy lợi đô thị làm dịu nhiệt độ bề mặt đất và thay đổi chế độ thủy văn ở các
vùng bán khô cằn” (Urban Irrigation Suppresses Land Surface Temperature and

Changes the Hydrologic Regime in Semi-Arid Regions) ở thành phố Los Angeles,
California, Mỹ, đã nói về việc phân tích tác động của thủy lợi đến nhiệt độ bề mặt đất
và chế độ thủy văn của một đơ thị lớn, khơ cằn. Bài phân tích sử dụng dữ liệu ảnh
Landsat 5 TM và Landsat 7 ETM+ từ ngày 1/1/2000 đến 31/12/2010 và bằng phép

10


chuyển đổi NDVI để tính nhiệt độ bề mặt đất. Sử dụng những sản phẩm cảm biến từ
xa, dữ liệu sử dụng nước đô thị và mô phỏng với mô hình thủy văn bề mặt đất kết
hợp, cho thấy tác động đáng kể lên cả nhiệt độ bề mặt đất và động lực thủy văn của
miền nghiên cứu. Những phân tích nhiệt độ bề mặt đất cảm biến cho thấy mức giảm
lên tới 3,2 ± 0,02oK giữa các khu vực tưới tiêu thấp và cao có thực phủ tương tự nhau.
Những khác biệt nhiệt độ, gây ra bởi thông lượng do con người gây ra, ngang bằng
với ước tính về hiệu ứng đảo nhiệt đơ thị và xu hướng nóng lên của khu vực, khối
lượng thủy lợi tương đối thấp đẩy môi trường đô thị bán khô cằn vào chế độ ẩm ướt.
Bên cạnh đó, đã có nhiều nghiên cứu nhiệt độ bề mặt bằng kỹ thuật viễn thám
trên thế giới dựa vào phân tích dữ liệu ảnh viễn thám từ rất lâu, các nghiên cứu này
đã cho thấy sự phân tích sâu hơn các nghiên cứu trong nước về việc tính tốn, phân
tích mối tương quan giữa các yếu tố thảm phủ đến biến động nhiệt độ bề mặt, đồng
thời đưa ra các chỉ số tính tốn đặc trưng và chi tiết. Điểm chung khi tính tốn nhiệt
độ bề mặt của các nghiên cứu này đều là quy đổi từ các giá trị số DN của ảnh Landsat
thu được sang giá trị Nhiệt độ bề mặt thông qua các cơng thức tính tốn, một số
nghiên cứu có thể kể đến như:


“Nghiên cứu về nhiệt độ bề mặt đất dựa trên hình ảnh Landsat qua đảo Penang,
Malaysia” (Study on Land Surface Temperature Based on Landsat Image over
Penang Island, Malaysia) (K.C. Tan và các cộng sự, 2017).



“Phân tích mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt đất và thay đổi sử dụng đất ở đồng
bằng sơng Hồng Hà” (Analysis of relationships between land surface
temperature and land use changes in the Yellow River Delta), Trung Quốc (Jicai
NING và các cộng sự, 2017).



“Nhiệt độ bề mặt đất từ hình ảnh Landsat 5 TM: so sánh các phương pháp khác
nhau sử dụng dữ liệu nhiệt trong khơng khí” (Land Surface Temperature from
Landsat 5 TM images: comparison of different methods using airborne thermal
data) (M. B. Giannini và các cộng sự, 2015).



“Ước tính nhiệt độ bề mặt đất để nghiên cứu hiệu ứng đảo nhiệt đô thị sử dụng
ảnh Landsat ETM” (Estimation Of Land Surface Temperature To Study Urban

11


Heat Island Effect Using Landsat ETM Image) tại Ấn Độ (K. Sundara Kumar và
các cộng sự, 2012).


“Phân tích sử dụng đất trên nhiệt độ bề mặt đất ở khu vực đơ thị bằng phương
pháp hồi quy có trọng số địa lý và hình ảnh Landsat 8, một nghiên cứu trường
hợp: Tehran, Iran” (Land use analysis on land surface temperature in urban
areas using a geographically weighted regression and landsat 8 imagery, a case

study: Tehran, Iran) (Amer Karimi và các cộng sự, 2017).

1.1.2. Các nghiên cứu trong nước
Suất phản chiếu Albedo của nước: Nghiên cứu của Trần Đình Linh (2016)
về “Ảnh hưởng của bề mặt đệm đến kết quả mô phỏng nhiệt độ và lượng mưa của
mơ hình WRF” đã chỉ ra đặc tính hấp thu nhiệt của nước, rằng suất phản chiếu của
bề mặt nước vào khoảng 3 – 10% ở những nơi có góc thiên đỉnh Mặt trời nhỏ trên
Trái đất (vùng vĩ độ thấp), khi đó phần lớn bức xạ mặt trời được giữ lại. Cịn những
vùng có vĩ độ cao thì góc thiên đỉnh Mặt trời lớn, phần lớn bức xạ mặt trời bị phản
xạ, suất phản chiếu (Albedo) của nước vào khoảng 10 – 100%, số liệu nghiên cứu
dẫn nguồn từ Oke (1992); Ahrens (2006). Qua đó cho thấy Albedo của nước có sự
thay đổi rất lớn, khác với suất phản chiếu của cây xanh vào khoảng 16 – 20% hay
tường trắng trong xây dựng 70%. Việt Nam chúng ta nằm trong khoảng vĩ độ thấp
vào khoảng 8° 30′ – 23° 22′ Bắc, và TP.HCM ở phía Nam Việt Nam nằm trong
khoảng vĩ độ từ 10°10' – 10°38' Bắc, đây là vùng vĩ độ thấp, nên sẽ có suất phản
chiếu của bề mặt nước vào khoảng 3 – 10%, cho thấy sẽ có sự tác động làm mát
của nước ra các vùng khơng khí xung quanh tại TP.HCM. Nghiên cứu cũng chỉ
ra vai trị điều hịa khí hậu của biển, sơng, hồ, nước có qn tính nhiệt lớn hơn đất,
do đó mà nhiệt độ nước biến động ít hơn so với nhiệt độ đất. Vì thế chế độ nhiệt ở
các khu vực ven biển, vùng lân cận các sơng, suối, ao, hồ điều hịa hơn so với các
vùng nằm sâu trong lục địa, nhiệt độ khơng khí ở những khu vực này có sự biến đổi
ngày và năm nhỏ hơn so với các khu vực lân cận có cùng điều kiện bức xạ và hồn
lưu khí quyển.

12


Trong nghiên cứu về “Hiệu ứng đảo nhiệt đô thị”, Các giảng viên Bộ môn
Kiến trúc môi trường, Khoa Kiến trúc và Quy hoạch - Đại học Xây dựng Hà Nội đã
đưa ra nhận định “Cây xanh, thảm cỏ, bề mặt thấm nước và mặt nước có vai trị rất

lớn để giảm “hiệu ứng đảo nhiệt đô thị”. Trong nghiên cứu này, các tác giả đã nêu ra
nguyên nhân làm tăng nhiệt độ ở đô thị là do các bề mặt hấp thụ có khả năng hấp thụ
bức xạ mặt trời rất lớn như mặt tường gạch trát vữa, mặt bê tơng nhẵn, mặt đường (bê
tơng, asphan…), từ đó sinh viên rút ra được rằng cần phải có biện pháp làm giảm
nhiệt độ ngồi việc tăng diện tích cây xanh thì cần tăng diện tích mặt nước cũng đóng
vai trị rất quan trọng.
“Nghiên cứu thay đổi nhiệt độ bề mặt đơ thị dưới tác động của q trình đơ
thị hóa ở TP.HCM bằng phương pháp viễn thám” (Trần Thị Vân và cộng sự, 2010)
đã cho thấy nền nhiệt độ thấp nhất tại TP. HCM là khi đi qua các vùng có mặt nước,
sau đó là vùng cây xanh có diện tích rộng. Phần trăm diện tích lớp phủ mặt nước ảnh
hưởng nghịch chiều với sự biến động của nhiệt độ bề mặt. Tác động nghịch lớn nhất
trong các biến là phần trăm diện tích mặt nước với hệ số Beta = -0,48, tiếp theo là tác
động nghịch của diện tích lớp phủ thực vật (Beta = -0,18). Điều này cho thấy sự cần
thiết của nhu cầu tăng diện tích mặt nước và lớp phủ thực vật nhằm giảm bớt tình
trạng tăng nhiệt độ hiện nay trong các khu đô thị. Trong nghiên cứu đã tính tốn nhiệt
độ bề mặt TP.HCM từ chuyển đổi độ phát xạ trên ảnh Landsat và Aster, kết quả cho
thấy xu hướng môi trường nhiệt độ bề mặt TP. HCM tăng lên rõ rệt từ năm 1989 đến
2006, và TP. HCM là nơi có hiệu ứng Đảo nhiệt đô thị rõ rệt. Chênh lệch của các khu
vực nội thành nhiệt độ cao và ngoại thành nhiệt độ thấp có giá trị trung bình khoảng
10-15°C vào năm 2006, độ lớn diện tích ở khu vực nội thành diễn ra ĐNĐT là khoảng
28.000 ha và tăng gấp 24 lần so với năm 1989.
Nghiên cứu của Trần Thị Vân và các cộng sự (2017) về “Đặc điểm môi trường
nhiệt và diễn biến đảo nhiệt đô thị bề mặt khu vực bắc TP.HCM” vào các giai đoạn
1995 đến 2015 đã cho thấy những khu vực có nhiệt độ bề mặt đất (LST) thấp hơn
30°C là rừng và mặt nước ven sơng Sài Gịn. LST mặt nước thường có giá trị không
đổi dao động từ 20°C đến 30°C. Kết quả nghiên cứu cũng cho thấy những nơi có

13

nhiệt độ cao thường thiếu mặt nước, thiếu mật độ cây xanh và bóng mát, mà lại bị
bao phủ bởi bê tơng hóa và vật liệu xây dựng, đường giao thông. Nghiên cứu đã đề
ra một số nguyên tắc nhằm giảm nhẹ gia tăng nhiệt độ bề mặt đô thị như: Hiệu quả
làm mát càng cao khi diện tích mặt nước mở càng lớn, thơng gió càng tốt thì hiệu quả
làm mát sẽ cao và nhiệt độ sẽ giảm, diện tích bề mặt cây xanh càng lớn thì khu vực
xung quanh càng mát và nhiệt độ ban đêm càng giảm, tích hợp 3 nguyên tắc này sẽ
làm cho khả năng làm mát đô thị trở nên hiệu quả. Nghiên cứu đã xác định hiệu ứng
ĐNĐT dựa trên những phân tích đặc tính của chỉ số thực vật NDVI từ các kênh hồng
ngoại nhiệt theo khả năng phát xạ của bề mặt thực. Những vùng có nhiệt độ cao hướng
ra các vùng ngoại ơ có xu hướng ngày càng gia tăng từ 1995, 2005, 2015.
Ngồi ra, hiện trong nước có những nghiên cứu về nhiệt độ bề mặt đô thị tại
TP.HCM dùng phương pháp viễn thám như: “Nghiên cứu sự phân bố nhiệt độ bề mặt
bằng dữ liệu ảnh đa phổ landsat” (Trịnh Lê Hùng, 2013), “Nghiên cứu nhiệt độ bề
mặt sử dụng phương pháp tính tốn độ phát xạ từ chỉ số thực vật” (Lê Vân Anh, Trần
Anh Tuấn, 2013), “Ứng dụng viễn thám nhiệt khảo sát đặc trưng nhiệt độ bề mặt đô
thị với sự phân bố các kiểu thảm phủ ở TP.HCM” (Trần Thị Vân, 2006) đã cho thấy
mối tương quan giữa các yếu tố thực phủ đô thị tới biến động nhiệt độ bề mặt, bằng
các phương pháp tính tốn độ phát xạ từ các giá trị số mà dữ liệu được phân tích từ
ảnh đa phổ Landsat.
1.2.

Cơ sở lý thuyết
1.2.1. Suất phản chiếu Albedo của nước
Suất phản chiếu (Albedo): Thuật ngữ này do nhà vật lý Johann Heinrich

Lambert giới thiệu lần đầu trong cuốn Photometria năm 1760.
“Suất phản chiếu hay suất phản xạ (tiếng Anh: Albedo) là khái niệm liên quan
đến hiện tượng "phản xạ khuếch tán" (diffuse reflection) hoặc công suất phản xạ của
bề mặt. Nó được định nghĩa bằng tỷ số bức xạ tản phát ra từ bề mặt so với bức xạ
chiếu đến bề mặt đó. Là tỷ số khơng có đơn vị, hệ số này cũng được biểu diễn theo tỉ

14


lệ phần trăm, và giá trị của nó trong đoạn [0, 1] với giá trị 0 thể hiện bề mặt đen tuyệt
đối và giá trị 1 thể hiện bề mặt phản xạ hoàn toàn bức xạ chiếu đến”.
(Nguồn: Theo NSIDC –Trung tâm dữ liệu băng tuyết quốc gia Mỹ)
“Khi ánh sáng mặt trời chiếu đến bề mặt Trái đất, một phần của nó bị hấp thụ và
một số bị phản xạ. Lượng tương đối (tỷ lệ) của ánh sáng mà một bề mặt phản xạ so
với tổng ánh sáng mặt trời chiếu vào nó được gọi là Albedo. Các bề mặt phản chiếu
rất nhiều ánh sáng chiếu vào chúng rất sáng và chúng có suất phản chiếu cao. Các
bề mặt khơng có ánh sáng phản chiếu nhiều ánh sáng là bóng tối và chúng có suất
phản chiếu thấp. Tuyết có suất phản chiếu cao và rừng có suất phản chiếu thấp.”
(Nguồn: NEO – NASA Earth Observations – Trạm quan sát Trái đất của NASA)

Hình 1.1: Suất phản chiếu của ánh sáng Mặt Trời với nhiều điều kiện bề mặt
khác nhau.
(Nguồn: Hannes Grobe, 2006)

15