Ứng dụng công nghệ viễn thám hỗ trợ nghiên cứu ở các khu vực hạn chế dữ liệu tài nguyên nước

 

Quản lý tài nguyên nước để phát triển bền vững đặt ra nhiều thách thức ở những khu vực có mạng lưới giám sát tại chỗ thưa thớt. Sự phát triển theo cấp số nhân của thông tin dựa trên vệ tinh trong thập kỷ qua mang đến những cơ hội chưa từng có để hỗ trợ và cải thiện WRM. Hơn nữa, các rào cản truyền thống đối với việc truy cập và sử dụng dữ liệu vệ tinh đang giảm xuống khi các đổi mới công nghệ mang lại cơ hội quản lý và cung cấp lượng thông tin phong phú này cho nhiều đối tượng hơn. Chúng tôi xem xét nhu cầu dữ liệu cho WRM và vai trò mà vệ tinh viễn thám có thể thực hiện để lấp đầy khoảng trống và nâng cao WRM, tập trung vào khu vực Mỹ Latinh và Caribe như một ví dụ về vùng có tiềm năng phát triển hơn nữa các nguồn lực và giảm thiểu tác động của các tai biến thủy văn. Chúng tôi xem xét tình trạng hiện đại để biết các biến có liên quan, các sứ mệnh vệ tinh hiện tại, và các sản phẩm, cách chúng đang được sử dụng bởi các cơ quan quốc gia trên khắp khu vực Mỹ Latinh và Caribe, và những thách thức đối với việc cải thiện tiện ích của chúng. Chúng tôi thảo luận về tiềm năng của các sứ mệnh được khởi động gần đây, sắp tới và được đề xuất có khả năng tăng cường và chuyển đổi hơn nữa việc đánh giá và giám sát tài nguyên nước. Để cải thiện WRM, những thách thức về độ chính xác, lấy mẫu, tính liên tục và cả những vấn đề liên quan đến lượng lớn dữ liệu mới cần được khai thác khả năng cung cấp của thông tin dựa trên vệ tinh tốt nhất.  Đi kèm với những đề xuất có khả năng tăng cường và chuyển đổi hơn nữa việc đánh giá và giám sát tài nguyên nước. 

WRM đòi hỏi việc sử dụng hiệu quả và bền vững tài nguyên nước để mang lại lợi ích và bảo vệ môi trường (Loucks, 2009 ). Trên thực tế, điều này bao gồm một loạt các hoạt động từ quản lý vận hành các nguồn tài nguyên hiện có, phát triển các nguồn tài nguyên mới, quy hoạch và thiết kế cơ sở hạ tầng liên quan, cũng như cảnh báo sớm các hiểm họa thủy văn; quản lý và giảm thiểu rủi ro. Để đạt được điều này, thông tin về các nguồn lực và rủi ro nguy hiểm là cần thiết. WRM cũng bao gồm các vấn đề liên quan đến quản trị và điều hành, mặc dù những vấn đề này không được thảo luận ở đây.

Có một loạt các quyết định về WRM được hưởng lợi từ thông tin khí tượng thủy văn, cũng như lớp phủ và sử dụng đất. Chúng bao gồm quản lý đất đai và phân bổ nước ở quy mô lưu vực cho một loạt các lĩnh vực có liên quan với nhau (nông nghiệp, hệ sinh thái, quản lý rừng, sản xuất năng lượng, cung cấp nước, v.v.); quản lý và bảo vệ môi trường; thiết kế và vận hành cơ sở hạ tầng thủy điện, kiểm soát lũ lụt, ứng phó và giảm nhẹ hạn hán, thủy lợi, cấp nước và xử lý nước thải; quản lý nước cho nông nghiệp, sản xuất năng lượng, công nghiệp, rừng và quản lý phạm vi và các ứng dụng y tế; quản lý và giảm thiểu rủi ro thiên tai thủy văn; các vấn đề rộng hơn liên quan đến phát triển tài nguyên nước, chính sách quy hoạch và quản trị (García et al., 2016 ). Ngoài ra, có nhiều quyết định khác yêu cầu thông tin về các biến số liên quan đến nước, chẳng hạn như quy hoạch sử dụng đất, quy hoạch và quản lý môi trường.

Vệ tinh viễn thám thường đại diện cho một nguồn thông tin quan trọng ở các vùng có mạng lưới hạn chế và nơi không thể truy cập thông tin về điều kiện thủy văn (ví dụ, xem các nghiên cứu điển hình trong phần 3.8). Các yếu tố thu được có sẵn cho hầu hết các thành phần của chu trình nước, các yếu tố hạn chế của chất lượng nước (ví dụ: độ đục, chất diệp lục và các sắc tố thực vật phù du khác, hàm lượng hữu cơ hòa tan, nhiệt độ và độ mặn), sự phân bố và sức khỏe của thảm thực vật. Tuy nhiên, vẫn tồn tại nhiều thách thức và cảnh báo đối với tiện ích của nó đối với WRM. Chúng bao gồm các vấn đề liên quan đến chất lượng của dữ liệu (dữ liệu mô phỏng tốt như thế nào đối với dữ liệu được quan sát), độ phân giải (cả về thời gian và không gian, rất cao đối với một số biến và cảm biến, nhưng dưới mức tối ưu hoặc không hữu ích cho những vấn đề khác), lấy mẫu (tần suất và nơi cảm biến lấy mẫu bề mặt đất), di sản (độ dài và tính liên tục của các bản ghi dài hạn) và độ trễ (mức độ sẵn có của dữ liệu trong thời gian thực). Nhiều thách thức trong số này liên quan đến việc thiết kế các cảm biến và đặc điểm quỹ đạo của chúng, mà trong nhiều trường hợp không được thiết kế với các biến số nước và quản lý nước, hoặc là các phép đo gián tiếp thường đòi hỏi các mô hình xử lý và truy xuất đáng kể để tìm ra biến số cần thiết. Sự phụ thuộc vào mô hình truy xuất có ý nghĩa đối với cách các loại dữ liệu này được sử dụng như quan sát , hơn thế nữa khi dữ liệu được mô hình hóa khác (ví dụ, dữ liệu khí hậu phân tích lại) được yêu cầu để hỗ trợ truy xuất. Đánh giá về độ không đảm bảo do liên quan đến các ước lượng RS của các biến thủy văn và các ứng dụng của chúng có thể được tìm thấy trong Demaria và Serrat-Capdevila (2016).

Vệ tinh viễn thám về các biến số liên quan để quản lý nước và giám sát các hiện tượng thủy văn đã phát triển từ một số nhiệm vụ chuyên dụng. Ban đầu tập trung vào mức độ tuyết và độ phủ đất đến việc giám sát thường xuyên gần như tất cả các thành phần của cân bằng nước và sức khỏe thảm thực vật. Các nhiệm vụ chuyên dụng cho nhiều biến có liên quan và sự phối hợp giữa các nhiệm vụ để tận dụng thông tin bổ sung chưa được nêu nhưng tại đây, chúng tôi xem xét một cách có hệ thống hiện đại cho các biến có liên quan, các sứ mệnh vệ tinh hiện tại và các kết quả. Chúng tôi không tập trung vào các biến chất lượng nước trong đánh giá này nhưng lưu ý rằng có tiềm năng đáng kể cho các ứng dụng chất lượng nước cần được xem xét ở những nơi khác.  Ngoài ra, có nhiều sản phẩm khu vực cung cấp một số biến số này nhưng không được mô tả ở đây. Ví dụ: Cơ sở ứng dụng vệ tinh EUMETSAT về Phân tích bề mặt đất cung cấp nhiều sản phẩm khác nhau (lượng mưa kết hợp MW, IR và MW-IR; độ ẩm đất dựa trên MW; mức độ phủ tuyết dựa trên VIS / IR; và SWE dựa trên MW) dành cho Châu Âu đặc biệt nhằm vào hoạt động thủy văn và WRM (EUMETSAT, 2018 ).

  • Lượng mưa:

Các nghiên cứu đo lượng mưa toàn cầu (GPM; Smith và cộng sự, 2004 ) và sản phẩm IMERG hiện là nguồn dữ liệu tốt nhất về lượng mưa vệ tinh nhờ các quan sát mưa và tuyết thế hệ tiếp theo trên toàn thế giới được xuất 3 giờ một lần ở độ phân giải 10 km. Vệ tinh được phóng vào tháng 2 năm 2014 do máy chụp ảnh vi sóng GPM ghi lại cường độ mưa và các dạng ngang và Radar lượng mưa tần số kép cung cấp thông tin chi tiết về cấu trúc ba chiều của các hạt kết tủa. GPM mở rộng khả năng của cảm biến TRMM để đo mưa nhẹ và định lượng các đặc tính vi vật lý của lượng mưa. Do đó, nó có các ứng dụng rõ ràng để giám sát hạn hán trên toàn cầu, cộng với rủi ro lũ lụt và nguồn nước sẵn có.

Các sản phẩm khác như CHIRPS (Funk và cộng sự, 2015 ) và MSWEP (Beck và cộng sự, 2016 ) kết hợp các sản phẩm vệ tinh có sẵn với dữ liệu đo. MSWEP kết hợp tối ưu các quan sát bằng máy đo (GHCN-D, GSOD và các loại khác), dữ liệu viễn thám (CMORPH, GridSat, GSMaP và TMPA 3B42RT) và kết quả đầu ra mô hình (ERA-Interim, JRA-55 và NCEP-CFSR), CHIRPS (0,05 °, hàng ngày) kết hợp khí hậu dài hạn của TRMM và CMORPH với dữ liệu đám mây TIR và kết hợp với dữ liệu đo nếu có. Mặc dù GPM và các sản phẩm kết hợp tương tự đã đạt được những tiến bộ, nhưng chúng vẫn còn thiếu sót trong việc thể hiện sự thay đổi theo thời gian và không gian cao và khả năng liên tục của lượng mưa. Phương pháp giảm tỷ lệ thống kê (ví dụ: He và cộng sự, 2016) liên quan đến các sản phẩm lượng mưa gần như toàn cầu hiện tại và các công cụ dự báo có độ phân giải cao hiện có thể là cách khả thi duy nhất để tạo ra độ phân giải cao hơn (dưới 1 km) trên quy mô lớn.

  • Độ ẩm của đất:

Độ ẩm của đất cực kỳ hữu ích trong các ứng dụng hạn hán, đặc biệt là đối với nông nghiệp và cũng cho phép xác định tình trạng ngập lụt hoặc các điều kiện thời kỳ trước ẩm ướt tạo thuận lợi cho lũ lụt sau này. Tuy nhiên, độ ẩm của đất thay đổi theo thời gian và không gian, bị chi phối bởi một loạt các yếu tố tác động ở các quy mô khác nhau, chẳng hạn như địa hình, đặc tính của đất, thảm thực vật và các tác nhân khí hậu (Crow et al., 2012), chỉ có thể được lấy mẫu từ không gian, với sự khan hiếm của các phép đo tại chỗ dày đặc. Các phép đo độ ẩm của đất từ ​​không gian cho đến gần đây vẫn là cơ hội, dựa trên bộ cảm biến vi sóng đã tiến hành từ cuối những năm 1970. Việc truy xuất dựa trên thực tế là những thay đổi về độ ẩm của đất bề mặt có liên quan đến những thay đổi về độ phát xạ bề mặt và đặc tính tán xạ ngược ở tần số vi sóng và do đó có thể được đo bằng cách sử dụng máy đo bức xạ vi sóng và radar. Tuy nhiên, việc truy xuất bị giới hạn bởi độ sâu thâm nhập của tín hiệu radar vi sóng và độ sâu phát xạ tới centimet trên cùng của đất và bị làm suy giảm nhiều bởi cây cối rậm rạp và lượng mưa lớn, hạn chế việc truy xuất đối với mặt đất trống và các vùng cây cối thưa thớt.

Nhiệm vụ độ ẩm đất chuyên dụng đầu tiên là nhiệm vụ độ ẩm đất và độ mặn đại dương (SMOS) của Châu Âu được khởi động vào năm 2009 (Kerr và cộng sự, 2012 ) và được tiếp nối bởi nhiệm vụ Độ ẩm đất chủ động (SMAP) của NASA được khởi động vào tháng 1 năm 2015 (Entekhabi và cộng sự, 2010). SMAP được thiết kế để lập bản đồ toàn cầu về độ ẩm của đất ở độ phân giải không gian 10 km với thời gian từ 2 đến 3 ngày trong cả điều kiện trời trong và nhiều mây (hình 1). Điều này cải thiện độ phân giải so với AMSR-E (25 km) và SMOS (50 km) bằng cách kết hợp radar băng tần L (độ phân giải cao 1-3 km, độ chính xác thấp hơn) và máy đo bức xạ băng tần L (độ phân giải thấp 40 km, độ chính xác cao hơn), cũng như truy xuất đối với nhiều điều kiện thực vật hơn và đối với 5 cm trên cùng của đất. Các sản phẩm SMAP cũng bao gồm ước tính vùng rễ cấp 4 (L4) bằng cách kết hợp các quan sát SMAP với ước tính mô hình bề mặt đất thông qua đồng hóa mở rộng tiện ích của dữ liệu (Lievens và cộng sự, 2017).

Hình 1: Dữ liệu độ ẩm đất thu nhận từ viễn thám

  • Cao độ mực nước và diện tích mặt nước:

Việc xác định nước bề mặt có thể đạt được từ các cảm biến quang học hoặc vi sóng (thụ động và radar), mặc dù như đã nói ở trên, các cảm biến quang học bị ô nhiễm đám mây khiến chúng khó sử dụng để phát hiện và lập bản đồ lũ lụt, do đó quy mô thời gian nhỏ. Các phương pháp tiếp cận quang học sử dụng, ví dụ, sự khác biệt về dải phổ như Chỉ số nước về sự khác biệt chuẩn hóa (NDWI; McFeeters, 1996). NDWI sử dụng dải màu xanh lục và NIR dựa trên sự hấp thụ mạnh và bức xạ thấp của các vùng nước trong các dải quang phổ này, mặc dù nó có thể bị xác định sai các khu vực đã xây dựng (đô thị). Các chỉ số khác như NDWI được sửa đổi thay thế NIR bằng dải hồng ngoại sóng ngắn (SWIR) (Xu, 2006) với độ chính xác được cải thiện, một cách tiếp cận đã được sử dụng để lập bản đồ những thay đổi của nước bề mặt trong 32 năm qua từ kho lưu trữ Landsat (Pekel và cộng sự, 2016).

Ngược lại, các phương pháp tiếp cận dựa trên vi sóng về cơ bản miễn nhiễm với mây và mưa. Công nghệ radar dựa trên sự tán xạ ngược thấp của bề mặt nước so với bề mặt đất xung quanh nhưng tín hiệu trả về có thể bị suy giảm do tác động của sóng trên bề mặt nước. Máy đo bức xạ phát hiện nhiệt độ độ sáng thấp hơn của nước, nhưng cũng như độ ẩm của đất, độ phân giải không gian thấp khiến chúng ít được sử dụng hơn trong việc quan sát các vùng nước nhỏ hơn hoặc phức tạp và ngập úng. Cảm biến tích cực cũng có thể được sử dụng để đo mực nước (Berry và cộng sự, 2005 ; Birkett, 1994), rất hữu ích để theo dõi sự dao động của các hồ và hồ chứa, mặc dù chúng thường được giới hạn ở các vùng nước lớn hơn để đạt được độ chính xác chấp nhận được (Gao và cộng sự, 2012).

 

Sheffield, J., Wood, E. F., Pan, M., Beck, H., Coccia, G., Serrat‐Capdevila, A., & Verbist, K. (2018). Satellite remote sensing for water resources management: Potential for supporting sustainable development in data‐poor regions. Water Resources Research

 VienKHTNN.Core - VienKHTNN_SuKien

BÀI VIẾT LIÊN QUAN

Nghiên cứu xây dựng giao diện tính toán nhu cầu sử dụng nước bằng ngôn ngữ lập trình Python - Ứng dụng cho khu vực Đồng bằng Sông Cửu Long

Nghiên cứu xây dựng phần mềm lập bản đồ nhu cầu sử dụng nước dựa trên một chương trình tính ...

Tổng quan mô hình chất lượng nước

Mô hình toán là sự mô tả gần đúng một hệ thống hay một quá trình thực nào đó bằng ...

Nghiên cứu thử nghiệm xây dựng hệ thống giám sát và cảnh báo theo thời gian thực

Trong những năm gần đây, với sự phát triển của khoa học công nghệ, các công nghệ giám sát và ...

Các nguồn dữ liệu dem toàn cầu

DEM, viết tắt của Digital Elevation Model hay còn được gọi là mô hình số độ cao, là một trong ...

 VienKHTNN.Core - VienKHTNN_LienKet

 VienKHTNN.Core - VienKHTNN_AnPham_Phai

ẤN PHẨM NỔI BẬT

 Content Editor

 VienKHTNN.Core - VienKHTNN_BinhLuan

BÌNH LUẬN