Luận văn thạc sĩ 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 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, Phịng Thí
nghiệm Trọng điểm Địa chất Mơi 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 - Mơi
trường, Phịng Kế hoạch - Tài chính, Phịng Thống kê, Phịng Quản lý Đơ thị,
UBND quận Hồng 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, cơ trong khoa
Địa chất nói chung và Bộ mơn Địa chất Mơi 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 mơi 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 ln 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 tốn chỉ số TSI...................................................... 36
3.1.3.2. Diễn biến TSI trong các hồ nghiên cứu từ năm 2013 đến nay............39


3.2. THẢO LUẬN...................................................................................................50
3.2.1. Mối quan hệ giữa trình đơ thị hóa và TSI của hồ.......................................50
3.2.2. Đề xuất giải pháp giám sát tình trạng phú dƣỡng các hồ
thuộc quận Hồng 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


DANH MỤC HÌNH
Hình 1.1. Vị trí của Quận Hồng Mai và 3 hồ nghiên cứu.........................................4
Hình 1.2. Cơ cấu kinh tế quận Hồng 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 Cơng; b) n 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 tồn sắc (a)..................................................................................................................... 30

Hình 3.1. Phổ phản xạ của mặt nƣớc tại các hồ trên địa bàn quận Hồng 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 tốn 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 tốn từ thực địa và TSI tính tốn từ ảnh Landsat 8.....38
Hình 3.6. Mối quan hệ giữa TSI tính tốn từ thực địa và TSI tính tốn 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


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 Cơng...............50
Hình 3.13. Sơ đồ diện tích mặt nƣớc và đất đơ thị tại quận Hồng Mai năm 2013; 2015 và
2017...................................................................................................................................... 51
Hình 3.14. Dân số trung bình tại quận Hồng Mai từ năm 2013 - 2016 (ngƣời) [2]..52
Hình 3.15. Diện tích đất đơ 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 Hồng Mai................................................................................................53
Hình 3.17. Mối tƣơng quan giữa hàm lƣợng TSI và dân số của quận Hồng 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 Cơng chụp ngày 01/04/2017...............53

DANH MỤC BẢNG
Bảng 1.1. Số giờ nắng, lƣợng mƣa, độ ẩm và nhiệt độ trung bình của
quận Hồng Mai, 2016..............................................................................................6
Bảng 1.2. Tình hình dân số quận Hồng 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


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


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 mơi 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 mơi 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 đơ thị và
ênh thốt 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 ơ nhiễm khơng khí của đơ thị..[164].
Các hồ đô thị h u hết đ ng vai tr quan trọng trong việc tiếp nhận, điều hịa nƣớc và
khí hậu, tạo cảnh quan, và là nơi vui chơi giải trí của cộng đồng. Quận Hồng 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 sơng. 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 sơng tiêu thốt nƣớc của thủ đơ Hà Nội. Quận Hồng 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, ni 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
q trình lão hố diễn ra nhanh. Trong những năm g n đ y, hi tốc độ đô thị hố tăng lên rõ
rệt, hệ thống thốt nƣớc hơng 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 hơi thối khiến cho hệ thống hồ khơng
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 vơ cùng c n thiết.
Đã c nhiều cơng 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 tốn 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 Hồng Mai, Hà Nội và các thơng số thu đƣợc của ảnh Landsat 8;

-

Sử dụng dữ liệu ảnh Landsat 8 để tính tốn, mơ 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;


-

Xác định mối quan hệ giữa q trình đơ 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
Cơng.
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
mơi trƣờng.


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 Hồng 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 Đơng. Phía bắc của quận giáp với
quận Hai à Trƣng, phía nam giáp với huyện Thanh Trì, phía đơng giáp với sơng 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 đơng 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 Hồng Mai trong
tƣơng lai.

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


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 Hồng 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 Đơng: 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 Cơng, Hồng Liệt, Thanh Trì, Vĩnh Hƣng, n 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 sơng 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, khơng thuận lợi cho việc xây dựng
các cơng 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 Hồng 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


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: Xn, hạ, thu, đơng.
-

Mùa nóng : khí hậu ẩm ƣớt, mƣa nhiều, hƣớng gió chủ đạo là hƣớng đơng
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 khơ lạnh, cuối mùa mƣa ẩm ƣớt, hƣớng gió chủ đạo là
đơng 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 Hồng 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 - 38 0C. 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 hơng 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 đơng 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].


Nhìn chung, thời tiết và khí hậu quận Hồng 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 đơng 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 sơng 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 Hồng Mai gồm: Sơng Tơ Lịch, sơng 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 Hồng Mai nói riêng.
-

Sơng Tơ Lịch chảy qua địa bàn các phƣờng: Đại Kim, Định Cơng và Hồng
Liệt;

-

Sơng 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 khơng tiêu thốt 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 Hồng 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 Hồng Mai đến ngày 31/12 hằng năm
Đơn vị: Người
Dân số
Nam
Nữ
Tỷ lệ tăng d n số tự nhiên
Tỷ lệ tăng d n số cơ học

Nguồn: [2]

2011
344.087
164.281
179.806
0,95%
2,25%

2012
3 49.839
176.996
172.843
1,69%
3,09%

2013
362.378
183.189
179.189
1,96%
4,36%

2014
363.974
182.687
181.287
1,96%
6,89%

2015
368.518
185.534
182.984
1,89%
9,63%

2016
379.483
190.698
188.785
1,74%
10,3%


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 Hồng Mai c
n có những biện pháp hữu hiệu nhằm kiểm soát đƣợc vấn đề này.
b. Tình hình phát triển kinh tế
Hồng Mai là một quận đƣợc hình thành trên cơ sở 9 xã thuộc huyện Thanh Trì với
chủ yếu là sản xuất nơng 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 Hồng Mai tính đến hết năm 2016 (%) [16]


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 cơng tác kiểm sốt, 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 nơng 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 ni 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 tồn
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].


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 khơng chỉ về hình dạng, vị trí trong
khơng gian nhƣ quan niệm truyền thống mà các biến động về chất lƣợng của mơi trƣờng,
của tài ngun đều có thể quan trắc đƣợc. Sử dụng dữ liệu ảnh vệ tinh trong quan trắc/giám
sát tài ngun mơi trƣờng có thể tiết kiệm rất nhiều chi phí, thời gian và cơng 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 tốn của máy tính, cơng nghiệ viễn thám đã trở thành
cơng 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 [19,2930,48,57,70,75,84-85,100,113,130,136,143,156,159]. C rất nhiều
các loại bộ cảm hác nhau đƣợc đặt trên vệ tinh và các vật mang hác đƣợc sử dụng để tính
tốn 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

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


LANDSAT để tính tốn 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 tốn
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 nồngđộ 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 cơng trình tiêu biểu trong việc ứng dụng công nghệ viễn thám nghiên cứu
mặt nƣớc hồ để trích ra các thơng 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 Chla, 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 tốn
hàm lƣợng Chl-a cũng nhƣ mơ hình h a sự ph n bố

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 khơng 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 tốn 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 hơng 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 tốn 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 tốn 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 tốn 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
tốn 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


độ phản xạ mặt nƣớc của hồ eysehir, Thổ Nhĩ Kỳ. Shafique, Ful , Autrey and Flotemersch
[143], sử dụng bộ cảm CASI để tính tốn hàm lƣợng Chl-a của sơng Miami cùng với 80
dặm sơng Ohio và nhóm tác giả đã chỉ ra rằng tỷ số ênh phổ 705/675 nm c thể tính tốn
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 , mơ hình 3 ênh phổ R750*(1/R670 - 1/R700) đƣợc phát hiện c thể tính tốn 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 tốn 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 mơ 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 tốn 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 tốn 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 tốn 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:


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 hơng thích hợp để tính tốn 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 mơ hình trên đĩa hơng 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 khơng 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 mơ hình để ƣớc
lƣợng SDD, mơ hình này khơng giống với mơ hình cổ điển mà dựa hồn tồn 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
mơ 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. Ngồi 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,


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 tốn thành cơng 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 tốn 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]. Dịng chảy của các sơng 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 dịng sơng chảy qua khu vực canh tác nơng nghiệp thì tải
trọng P có thể có nồng độ cao hơn so với các thơng số hác trong nƣớc mặt. Các dịng chảy
và chất thải nơng 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