Ứng dụng công nghệ viễn thám trong nghiên cứu, đánh giá biến động chất lượng nước các hồ ở Hà Nội do ảnh hưởng của đô thị hóa và biến đổi khí hậu

-    Xây dựng cơ sở khoa học và lựa chọn hệ phương pháp phù hợp để tính toán các thông số chất lượng nước các hồ Hà Nội (hàm lượng chlorophyll a - Chla, độ trong - SD và chỉ số phú dưỡng - TSI) từ ảnh Landsat 7, 8 và Sentinel 2 thu được trong giai đoạn 2005-2019;
-    Mô hình hóa quá trình đô thị hóa và BĐKH thông qua sự mở rộng bề mặt không thấm và sự thay đổi phân bố không gian của nhiệt độ bề mặt đất (Land surface temperature - LST) thu được từ ảnh vệ tinh trong giai đoạn 2005-2019;
-    Làm rõ mối quan hệ giữa xu hướng biến động TSI của 10 hồ nghiên cứu và sự mở rộng diện tích bề mặt không thấm và sự thay đổi phân bố không gian LST trong giai đoạn 2005-2019.

Về khoa học: Đề tài đã xây dựng bộ dữ liệu thực tế về hiện trạng phú dưỡng của 10 hồ nghiên cứu và 4 phương trình tính toán hàm lượng Chl-a, SD và TSI từ ảnh vệ tinh Landsat 8 và Sentinel 2A. Các phương trình này đã được áp dụng thành công vào tính toán và đánh giá mức độ phú dưỡng 10 hồ nghiên cứu (hồ Tây, Trúc Bạch, Giảng Võ, Hoàn Kiếm, Bảy Mẫu, Hai Bà Trưng, Nghĩa Tân, Văn Quán, Linh Đàm, Yên Sở) cho thấy mức độ phú dưỡng của các hồ này đã tăng từ mức phú dưỡng cao vào 2005 – 2010 lên siêu phú dưỡng từ 2015 – nay. Quá trình đô thị hóa thành phố Hà Nội được thể hiện qua sự mở rộng diện tích đất bị bê tông hóa ở khu vực 12 quận nội thành, từ 24% tổng diện tích các quận này vào 2005, lên đến 39% vào 2010, 52% vào 2015 và 53% vào 2019. Sự mở rộng diện tích này tương quan chặt chẽ với diện tích có LST cao (R2 = 0,96) và giá trị LST trung bình của các quận có bề mặt bê tông hóa > 70% diện tích (R2 = 0,78), khẳng định đô thị hóa sẽ là yếu tố gia tăng thêm nền nhiệt của thành phố dưới tác động của BĐKH. Dưới sự gia tăng nhiệt độ do BĐKH và đô thị hóa, dự báo mức độ phú dưỡng của các hồ sẽ tiếp tục tăng nếu không có biện pháp xử lý.
Về ứng dụng: Kết quả nghiên cứu này, cụ thể là phương trình tính toán TSI trực tiếp từ ảnh vệ tinh Landsat 8 level 2 có thể được áp dụng rộng rãi trong giám sát mức độ phú dưỡng ở các hồ Hà Nội, phục vụ công tác giám sát chất lượng nước hồ một cách thường xuyên, liên tục, hiệu quả, ít tốn kém.

Sản phẩm cụ thể giao nộp:

- Các bài báo đã công bố (liệt kê):
1)    Pham Quang Vinh et al., 2021. Monitoring the trophic state of shallow urban lakes using Landsat 8/OLI data: a case study of lakes in Hanoi (Vietnam). Frontiers of Earth Science (Accepted). ISI list journal (https://www.springer.com/journal/11707). IF (2020) = 2.031; IF (5 years) = 1.836. Q2 in Earth and Planetary Sciences (https://www.scimagojr.com/ journalsearch.php?q=6200180160&tip=sid)
2)    Nguyễn Thiên Phương Thảo, Phạm Quang Vinh, Nguyễn Thị Thu Hà, Nguyễn Thùy Linh, 2021. Giám sát biến thiên mức độ phú dưỡng của hồ Hoàn Kiếm dựa vào hàm lượng chlorophyll-a tính toán từ ảnh Sentinel-2A. Tạp chí Khí tượng Thủy văn 2021, 721, 11–20; DOI:10.36335/VNJHM.2021(721).11–20. Available online at: http://tapchikttv.vn/article /1099
3)    Nguyễn Thùy Linh, Nguyễn Thị Hoa, Nguyễn Thị Thu Hà, Đặng Trung Tú, Phạm Quang Vinh, 2020. Đánh giá và giám sát hiện trạng phú dưỡng nước hồ Trúc Bạch theo không gian và thời gian sử dụng ảnh vệ tinh Sentinel 2A. Tạp chí Kinh tế môi trường. Số 9/2020, tập 6. Available online at: https://kinhtemoitruong.vn/danh-gia-va-giam-sat-hien-trang-phu-duong-nuoc-ho-truc-bach-50941.html
4)    Nguyen Thuy Linh, Pham Thi Huong Thao, Luong Thi Phuong, Vu Thi Han, Nguyen Thi Thu Ha, Pham Quang Vinh, 2019. Using Sentinel-2B Imagery to Estimate the Eutrophication Level of Linh Dam Lake, Hoang Mai District, Hanoi. VNU Journal of Science: Earth and Environmental Sciences, 35(4), 88-96. DOI: https://doi.org/ 10.25073/2588-1094/vnuees.4471
5)    Phạm Quang Vinh và nnk, 2020. Khảo sát sự biến thiên hàm lượng chlorophyll-a trong nước hồ Hoàn Kiếm theo không gian và thời gian bằng ảnh Sentinel 2. Tuyển tập Các báo cáo khoa học tại Hội nghị Các Khoa học về Trái đất.

Đề tài đã xây dựng được bộ dữ liệu thực tế về hiện trạng phú dưỡng của 10 hồ nội thành Hà Nội và 4 phương trình tính toán hàm lượng Chla, SD và TSI từ ảnh vệ tinh Landsat 8 và Sentinel 2A.

Kết quả nghiên cứu của đề tài có thể chuyển giao cho Sở tài nguyên và môi trường Hà Nội, Công ty TNHH Cấp thoát nước MTV (HSDC) để phục vụ công tác kiểm soát và xử lý ô nhiễm ở các hồ.

Tiếp tục nghiên cứu theo hướng kết hợp ứng dụng công nghệ viễn thám và trí tuệ nhân tạo trong nghiên cứu chất lượng nước nhằm nâng cao độ chính xác, phục vụ tốt hơn cho công tác quản lý và giám sát chất lượng nước hồ.