Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021. ISBN: 978-604-82-5957-0

NGHIÊN CỨU SỬ DỤNG CÔNG NGHỆ VIỄN THÁM XÂY DỰNG
CHỈ SỐ HẠN TỔNG HỢP PHỤC VỤ CÔNG TÁC GIÁM SÁT HẠN
TẠI TỈNH NINH THUẬN VÀ BÌNH THUẬN
1

Nguyễn Hồ Phương Thảo1, Hoàng Thanh Tùng1
Trường Đại học Thủy lợi, email:

1. GIỚI THIỆU CHUNG

Hạn hán là một trong những loại hình thiên
tai gây ảnh hưởng tiêu cực đến nhiều lĩnh vực
kinh tế xã hội, gây nên nhiều thiệt hại đáng
kể về vật chất và con người. Theo Hội nghị
Liên Hợp Quốc về chống hạn hán và sa mạc
hóa (UN Secretariat General, 1994) hạn hán
là một hiện tượng tự nhiên xảy ra khi lượng
mưa bị thiếu hụt trầm trọng dưới mức bình
thường dẫn tới mất cân bằng thủy văn
nghiêm trọng gây nên những ảnh hưởng xấu
đến hệ thống tài nguyên đất. Hay theo Tổ
chức Nông nghiệp và Lương thực Liên Hợp
Quốc (FAO 1983) một năm được coi là hạn
khi năm đó mất mùa do thiếu hụt ẩm.
Hạn hán thường được giám sát thông qua
các chỉ số hạn. Đây là một thước đo quan
trọng để đánh giá ảnh hưởng của hạn hán
cũng như xác định được tính chất của các đợt
hạn bao gồm cường độ, độ dài, mức độ khốc

liệt và sự ảnh hưởng theo khơng gian. Cơng
tác giám sát hạn có thể được chia làm hai
phương pháp chính sau:
Phương pháp truyền thống là phương
pháp trong đó các tác giả sử dụng các số liệu
khí tượng và thủy văn thu thập được tại các
trạm đo hay điểm đo để tính các chỉ số hạn.
Đây là phương pháp đầu tiên, rất hiệu quả đã
được các nhà khoa học sử dụng từ lâu và vẫn
còn nguyên giá trị trong thời điểm hiện nay.
Đã có rất nhiều chỉ số hạn được phát triển
theo phương pháp này. Có thể kể đến các chỉ
số sau: chỉ số khắc nghiệt hạn Palmer (PDSI,
Palmer 1965), chỉ số lượng mưa bất thường
(RAI, van Rooy 1965), chỉ số độ ẩm cây

trồng (CMI, Palmer 1968), chỉ số cung cấp
nước mặt (SWSI, Shafer và Dezman, 1982),
chỉ số chuẩn hóa lượng mưa (SPI, McKee và
nnk 1993, 1995).
Phương pháp giải đoán ảnh viễn thám là
phương pháp tính tốn chỉ số hạn dựa trên dấu
hiệu phản xạ của độ ẩm đất và tính chất của bề
mặt phản xạ, cụ thể là màu đỏ (RED), cận
hồng ngoại (NIR), sóng ngắn hồng ngoại
(SWIR) và ban nhiệt. Nói chung, việc sử dụng
viễn thám trong giám sát hạn nông nghiệp thể
hiện ngun lý hạn hán có thể ảnh hưởng đến
tính chất sinh lý, hóa của đất và thực vật như
độ ẩm đất, vật chất hữu cơ, khả năng quang

hợp, lớp phủ và nhiệt độ. Do vậy nó có thể
thay đổi quang phổ và nhiệt phản xạ. Bởi vậy
cho đến nay đã rất nhiều mơ hình viễn thám
và chỉ số đã được đề xuất để nghiên cứu hạn
nông nghiệp như NDVI, LST, VHI, v.v…
Theo phương pháp truyền thống, việc giám
sát hạn chủ yếu dựa trên các chỉ số hạn được
tính tốn thơng qua các yếu tố khí tượng thủy
văn. Việc này đã được chứng minh tính hiệu
quả trong một số trường hợp, đặc biệt là tại
những khu vực có mật độ mạng lưới trạm khí
tượng thủy văn dày. Tuy nhiên, phương pháp
này cũng tồn tại những hạn chế nhất định đó
là tính không gian. Phương pháp giám sát
hạn bằng viễn thám đã mở ra một xu hướng
nghiên cứu hạn mới phần nào khắc phục
được những hạn chế về không gian của
phương pháp truyền thống. Tuy nhiên, cũng
như phương pháp truyền thống, chỉ số hạn
theo phương pháp viễn thám cũng có nhược
điểm là các chỉ số này khơng có sự góp mặt

564


Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021. ISBN: 978-604-82-5957-0

của các yếu tố khí tượng thủy văn như mưa
hay dịng chảy - là những tác nhân có tính
chất quyết định gây nên tình trạng hạn hán.

Mục đích của nghiên cứu này là xây dựng
một chỉ số hạn tổng hợp (Composite Drought
Index - CDI) có khả năng phản ánh chính xác
tình hình hạn hán. Chỉ số hạn này cần tận
dụng được ưu điểm của công nghệ viễn thám
để vừa có thể dễ dàng thể hiện được ảnh
hưởng của hạn theo khơng gian và thời gian
đồng thời cũng có xét đến ảnh hưởng của các
yếu tố khí tượng thủy văn. Nghiên cứu lựa
chọn 2 tỉnh Ninh Thuận và Bình Thuận là khu
vực nghiên cứu thử áp dụng chỉ số hạn này.
2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu đề xuất sơ đồ tiếp cận như
Hình 1 để tính tốn chỉ số hạn tổng hợp
(CDI) làm cơ sở xây dựng hệ thống giám sát
và cảnh báo hạn cho khu vực nghiên cứu.
SPI

NVDI

LST

Trọng số
CDI

Hình 1. Cấu trúc chỉ số hạn tổng hợp
Chỉ số CDI được tạo thành từ 3 chỉ số hạn
thành phần bao gồm NDVI, LST và SPI,
được mô tả cụ thể như sau:

Chỉ số chuẩn hóa lượng mưa SPI là chỉ
số phổ biến nhất để xác định tình trạng hạn
hán trên phạm vi toàn cầu dựa trên tuyên bố
Lincoln về các chỉ số hạn (WMO, 2012). Chỉ
số SPI có tính linh hoạt cao khi có thể tính
với nhiều thời đoạn khác nhau từ 1-6 tháng
(hạn mùa) đến hai năm (hạn dài). Để tính giá
trị SPI cho CDI, dữ liệu mưa từ CHIRPSv2
(Climate Hazards Group InfraRed Precipitation
with Stations) sẽ được sử dụng. Công thức
tính tốn chỉ tiêu SPI (chỉ số chuẩn hóa lượng
mưa) được thể hiện như sau:
X X

[1]

Trong đó, X: lượng mưa khoảng thời gian
i (i: tháng, mùa, vụ); X : lượng mưa trung
SPI 

bình trong khoảng thời gian i qua nhiều năm;
và σ: khoảng lệch tiêu chuẩn của lượng mưa
khoảng thời gian i (1, 3, 6 và 12 tháng).
Chỉ số NDVI được phát triển để đánh giá
điều kiện sức khỏe thực vật. Chỉ số này thể
hiện chỉ số màu xanh lá cây đại diện cho
lượng thực vật và hàm lượng chất diệp lục của
thảm thực vật. Đây là một trong những chỉ số
gián tiếp đánh giá tính trạng hạn nơng nghiệp.
NDVI 


NIR  RED
NIR  RED

[2]

NIR: giá trị bức xạ của bước sóng cận hồng
ngoại (near infrared); RED: giá trị bức xạ của
bước sóng nhìn thấy (visible) - ánh sáng đỏ.
Chỉ số nhiệt độ bề mặt (LST - Land
Surface Temperature. Công nghệ viễn thám
thường sử dụng vi sóng (microwave
observation) để giám sát và định lượng độ ẩm
trong đất. Tuy nhiên, theo những nghiên cứu
của Hain et al. 2009 và Hain et al. 2011 độ
ẩm mặt đất tương đối cũng có thể được xác
định thông qua chỉ số nhiệt độ bề mặt LST.
Chỉ số hạn tổng hợp CDI chỉ số hạn CDI
sẽ được tính tốn từ 3 yếu tố SPI, NDVI và
LST dựa trên công thức sau:
CDI  a  RSPI  b  RNDVIa  c  RLSTday night a [3]
Trong đó: RSPI, RNDVIa và RLSTday night a là
các giá trị phân cấp hạn tương ứng của các
chỉ số SPI, NDVIa và LST
a
day  night

a, b và c là những trọng số của các chỉ số
RSPI, RNDVIa và RLSTday night a . Giá trị của chúng
lần lượt là 0,5; 0,367; 0,133. Do giới hạn của

bài viết, các tác giả sẽ trình bày việc xác định
các trọng số này trong nghiên cứu tiếp theo.
3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thông qua dữ liệu mưa phân bố CHIRPS,
nghiên cứu tiến hành xây dựng bản đồ chỉ số
SPI theo không gian từ năm 1983 đến năm
2019. Từ bản đồ chỉ số SPI, nghiên cứu tiến
hành phân cấp hạn trên địa bàn tỉnh Ninh
Thuận và Bình Thuận, đây chính là thành
phần đầu tiên thể hiện yếu tố mưa trong
3 thành phần chính tạo nên chỉ số hạn tổng

565


Tuyển tập Hội nghị Khoa học thường niên năm 2021. ISBN: 978-604-82-5957-0

hợp CDI. Hình 2 là một ví dụ bản đồ phân
cấp hạn dựa trên chỉ số SPI, áp dụng cho
tháng 3 năm 2015.

Hình 4. Chỉ số LST

Hình 2. Bản đồ phân cấp hạn dựa trên SPI
Chỉ số khác biệt thực vật được chuẩn hóa
NDVI tồn cầu được thu thập từ trung tâm
LP DAAC dưới dạng raster từ năm 2001 đến
2019 với độ phân giải 500 m. Hình 3 là ví dụ
phân cấp hạn theo NDVIa cho một tháng lựa

chọn (tháng 3 năm 2015).
Hình 5. Chỉ số CDI
Kết quả tính toán chỉ số CDI cho thấy, khu
vực nghiên cứu đã và đang chịu tác động của
hạn hán, đặc biệt là khu vực đất nông nghiệp
và vùng ven biển của tỉnh Bình Thuận, vùng
Bắc Ái, Ninh Sơn và Thuận Nam của tỉnh
Ninh Thuận.
4. KẾT LUẬN

Hình 3. Chỉ số NDVI
Nhiệt độ bề mặt ngày và đêm sẽ được trích
xuất từ sản phẩm Land Surface Temperature/
Emissivity Monthly L3 Global 0.05Deg CMG
(MOD11C3) theo dạng raster theo tháng từ
năm 2001 đến nay với kích thước 0.05o. Hình
4 là ví dụ phân cấp hạn theo LST
a cho
day  night

một tháng lựa chọn (tháng 3 năm 2015).
Chỉ số hạn tổng hợp CDI được tổng hợp từ
công thức [3] với các trọng số của các thành
phần SPI, NDVIa và LSTday-nighta được
mơ tả trong các Hình 5.

Chỉ số CDI đã phản ánh chính xác tình
trạng hạn hán tại khu vực Ninh Thuận và
Bình Thuận vào các năm hạn điển hình như
2004 và 2015. Việc ứng dụng chỉ số hạn tổng

hợp CDI này trên nền tảng WebGis sẽ là một
công cụ vô cùng hiệu quả trong giám sát hạn
với thời gian gần thực, qua đó đưa ra những
cảnh báo giúp cho các nhà quản lý và người
dân giảm thiểu được những thiệt hại do thiên
tai hạn hán gây nên.
5. TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] WMO. (2012). Standardized Precipitation
Index User Guide. Geneva, Switzerland:
World Meteorological Organization.

566