Xây dựng hệ thống giám sát hạn nông nghiệp bằng dữ liệu vệ tinh, thí điểm tại tỉnh Ninh Thuận, Việt Nam

Hạn hán được dự báo sẽ sẽ nghiêm trọng hơn và thường xuyên hơn trong tương lai ở nhiều nơi trên thế giới theo các kịch bản khí hậu cũng như mô hình khí hậu toàn cầu. Các nước đang phát triển như Việt Nam cần nhiều công cụ hỗ trợ để nhanh chóng xác định điểm nóng hạn hán và giúp đưa ra quyết định tốt hơn, đặc biệt là trong điều kiện khí hậu biến đổi bất thường như hiện nay. Hệ thống Chỉ số căng thẳng nông nghiệp dựa trên ảnh vệ tinh AVHRR (ASIS) do FAO phát triển đã được hiệu chỉnh riêng cho Ninh Thuận để tính toán sự phân bố hạn hán theo không gian và thời gian trong lịch sử 30 năm liên tục từ 1985 đến 2015. Phiên bản ASIS độc lập cho Ninh Thuận được hiệu chỉnh bằng cách sử dụng (1) giới hạn vùng nông nghiệp các cây lúa, mùa và cây lâu năm để đảm bảo chỉ có các pixel cây trồng được tính toán, (2) giới hạn lịch thời vụ qua đó các tính toán chỉ được thực hiện trong thời gian mùa vụ và (3) hệ số cây trồng (Kc) được tích hợp vào chỉ số hạn VHI qua đó nhấn mạnh sự nhạy cảm của từng giai đoạn phát triển sự thiếu nước. Kết quả cho thấy những năm hạn hán khắc nghiệt nhất xảy ra ở Ninh Thuận là năm 1986, 1992, 1998, 2002, 2005 và 2015 tương quan mạnh với các sự kiện El Nino. Hệ thống ASIS phát triển độc lập cho tỉnh Ninh Thuận đã cho kết quả giám sát hạn hán có độ chính xác cao phù hợp với các sự kiện hạn đã xảy ra trong lịch sử ở Ninh Thuận. Hệ thống này có thể giúp hỗ trợ ra quyết định trong việc vận hành tối ưu hệ thống tưới tiêu ở Ninh Thuận cũng như khắc phục sự cố do hạn hán gây ra. Qua đó có thể làm tiền đề để xây dựng cho một hệ thống giám sát và cảnh báo sớm hạn hán cho toàn Việt Nam.

1. MỞ ĐẦU*

2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Khu Vực Nghiên Cứu

2.2. Các chỉ số hạn hán thực vật VCI, TCI và VHI

2.3. Hệ thống ASIS toàn cầu

2.4. Hệ thống ASIS hiệu chỉnh cho Ninh Thuận

3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

3.1. Lịch sử hạn nông nghiệp ở Ninh Thuân giai đoạn 1985-2015

3.2. Giám sát sự phân bố hạn nông nghiệp ở Ninh Thuân các năm 1985 và 2015

4. KẾT LUẬN

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Cục Thống kê tỉnh Ninh Thuận, “Niên giám thống kê 2017”;

[2] Ủy ban nhân dân tỉnh Ninh Thuận, Báo cáo Dự án “Rà soát, điều chỉnh quy hoạch thủy lợi Ninh Thuận đến 2020, tầm nhìn 2030 thích ứng với Biến đổi khí hậu”.

[3] Sở KH&CN tỉnh Ninh Thuận, Báo cáo “Nghiên cứu đánh giá tài nguyên nước lưu vực sông Cái và khả năng đáp ứng nhu cầu phát triển kinh tế xã hội tỉnh Ninh Thuận đến năm 2020 và tầm nhìn 2030”.

[4] Ủy ban nhân dân tỉnh Ninh Thuận, Báo cáo tổng hợp “Quy hoạch tổng thể phát triển Kinh tế xã hội tỉnh Ninh Thuận đến năm 2020, tầm nhìn đến năm 2030”.

[5] Sở NN & PTNT tỉnh Ninh Thuận, “Báo cáo thực hiện các giải pháp chống hạn năm 2015”.

[6] Ủy ban nhân dân tỉnh Ninh Thuận, Báo cáo tình hình thực hiện nhiệm vụ kinh tế - xã hội của tỉnh từ năm 2012 đến năm 2016.

[7] Sở NN&PTNN tỉnh Ninh Thuận, Báo cáo tổng hợp Quy hoạch tổng thể phát triển ngành Nông-Lâm-Thủy sản tỉnh Ninh Thuận đến năm 2020.

[8] Ủy ban Phòng chống lụt bão tỉnh Ninh Thuận, Báo cáo tổng kết công tác phòng chống lụt bão, tìm kiếm cứu nạn và giảm nhẹ thiên tai từ năm 2011 đến năm 2014.

[9] Sở TN&MT tỉnh Ninh Thuận, Báo cáo dự án xây dựng Kế hoạch hành động ứng phó với biến đổi khí hậu tỉnh Ninh Thuận trong khuôn khổ chương trình mục tiêu Quốc gia.

[10] Sở TN&MT tỉnh Ninh Thuận, Báo cáo hiện trạng môi trường tỉnh Ninh Thuận giai đoạn 2011-2015.

[11] Quyết định số 1222/QĐ-TTg ngày 22/7/2011 của Thủ tướng Chính phủ về phê duyệt Quy hoạch phát triển kinh tế-xã hội của tỉnh Ninh Thuận.

[12] Eerens, H., B. Baruth, L. Bydekerke, B. Deronde, J. Dries, E. Goor, and W. Heyns, et al. 2009. Ten-Daily Global Composites of METOP-AVHRR. In: Proceedings of the 6th International Symposium on Digital Earth, 8–13. Beijing, China: International Society for Digital Earth (ISDE), Sep 9–12 2009

[13] Roel Van Hoolst, Herman Eerens, Dominique Haesen, Antoine Royer, Lieven Bydekerke, Oscar Rojas, Yanyun Li & Paul Racionzer (2016) FAO’s AVHRR-based Agricultural Stress Index System (ASIS) for global drought monitoring, International Journal of Remote Sensing, 37:2, 418-439, DOI: 10.1080/01431161.2015.1126378

[14] Rojas, O., A. Vrieling, and F. Rembold. 2011. “Assessing Drought Probability for Agricultural Areas in Africa with Coarse Resolution Remote Sensing Imagery.” Remote Sensing of Environment 115 (2): 343–352. doi:10.1016/j.rse.2010.09.006.

[15] Sannier, C. A. D., J. C. Taylor, W. Du Plessis, and K. Campbell. 1998. “Real-Time Vegetation Monitoring with NOAA-AVHRR in Southern Africa for Wildlife Management and Food Security Assessment.” International Journal of Remote Sensing 19 (4): 621–639. doi:10.1080/ 014311698215892

[16] Swets, D. L., B. C. Reed, J. D. Rowland, and S. E. Marko. 1999. “A Weighted Least-Squares Approach to Temporal NDVI Smoothing.” In: Proceedings of the 1999 ASPRS Annual Conference, 526–536. Portland, OR.

Chi tiết bài báo xem tại đây: Xây dựng hệ thống giám sát hạn nông nghiệp bằng dữ liệu vệ tinh, thí điểm tại tỉnh Ninh Thuận, Việt Nam

Nguyễn Đức Minh, Hà Hải Dương, Nguyễn Minh Tiến
Viện Nước, Tưới tiêu và Môi trường

TẠP CHÍ KH&CN THỦY LỢI