Luận văn Ứng dụng công nghệ viễn thám trong thành lập bản đồ hiện trạng chất lượng nước hạ lưu sông đáy giai đoạn 2017 – 2018

- Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội với các thông số và phương pháp được thể hiện ở bảng 2.2 và 2.3. Bảng 2.2: Các phương pháp đo nhanh tại hiện trường STT Thông số Phương pháp Trang thiết bị 1 pH TCVN 6492:2011 Máy Hach HQ440d 2 Nhiệt độ SMEWW 2550B:2012 Máy Hach HQ440d 3 Oxy hòa tan (DO) TCVN 7325:2004 Máy Hach HQ440d Bảng 2.3: Các phương pháp pháp phân tích trong phòng thí nghiệm STT Chỉ tiêu phân tích Tiêu chuẩn quy định Phương pháp phân tích 1 BOD5 TCVN 6001-1: 2008 (ISO 5815-1: 2003) Phương pháp pha loãng và cấy có bổ sung Allythiourea 2 COD SMEWW 5220 - D Phương pháp chuẩn độ Đicromat 3 NH4 + 4500 NH3 - F, SMEWW,2012 Phương pháp trắc quang 4 PO4 3- TCVN 6202: 2008 (ISO 6878: 2004) Phương pháp trắc quang dùng thuốc thử Molipdat 5 TSS TCVN 6625: 2000 (ISO 11923 : 1997) Phương pháp phân tích khối lượng 51 Quy trình phân tích được thực hiện tại Phòng thí nghiệm Khoa Môi trường, Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội (VILAS 955) c. Thực nghiệm Nghiên cứu thực hiện lấy 37 mẫu nước dọc theo chiều dài của sông Đáy từ Kim Bảng, Hà Nam đến Nghĩa Hưng, Nam Định. Thời gian và địa điểm lấy mẫu được thực hiện theo kế hoạch lấy mẫu của đề tài cấp Bộ Tài nguyên và Môi trường, mã số TNMT 2017.04.09 vào tháng 4/2018. Các vị trí lấy mẫu được tiến hành ở giữa sông nhằm tranh sai số do ảnh hưởng của độ phân giải không gian ảnh vệ tinh. Sơ đồ vị trí lấy mẫu được thể hiện như Hình 2.3: Hình 2.3: Sơ đồ vị trí lấy mẫu trên sông Đáy Vị trí lấy mẫu và ký hiệu mẫu được thể hiện trong bảng sau: 52 Bảng 2.4: Vị trí lấy mẫu và ký hiệu mẫu STT Ký hiệu mẫu Tọa độ Địa chỉ Vĩ độ Kinh độ 1 Đ01.1 20°34'04.9"N 105°51'11.4"E Liên Sơn - Kim Bảng - Hà Nam 2 Đ01.2 20°34'05.7"N 105°51'12.1"E Liên Sơn - Kim Bảng - Hà Nam 3 Đ02 20°34'26''N 105°52'11''E Liên Sơn - Kim Bảng - Hà Nam 4 Đ03 20°34'19''N 105°53'23''E Kim Bình - Kim Báng - Hà Nam 5 Đ04 20°33'14''N 105°53'41''E Phù Vân - Phủ Lý - Hà Nam 6 Đ05 20°32'36.6''N 105°54'29.1''E TP Phủ Lý - Hà Nam 7 Đ06.1 20°32'33.9''N 105°54'31.8''E TP Phủ Lý - Hà Nam 8 Đ06.2 20°32'34.3"N 105°54'35.9"E TP Phủ Lý - Hà Nam 9 Đ06.3 20°32'36.8"N 105°54'37.5"E TP Phủ Lý - Hà Nam 10 Đ07 20°31'46.3"N 105°54'44.9"E Cầu Phú Lý, Phủ Lý - Hà Nam 11 Đ08 20°30'44.0"N 105°54'24.0"E Châu Sơn, Phủ Lý - Hà Nam 12 Đ09 20°29'41.3"N 105°53'37.1"E TT Kiện Khê - Thanh Liêm - Hà Nam 13 Đ10 20°28'37.5"N 105°53'23.2"E Thanh Thúy - Thanh Liêm - Hà Nam 14 Đ11 20°24'27.0"N 105°54'26.0"E Thanh Nghị - Thanh 53 Liêm - Hà Nam 15 Đ12 20°22'27.5"N 105°54'57.3"E Điểm giao Hà Nam – Ninh Bình 16 Đ13 20°21'17.4"N 105°57'10.9"E Gia Trấn - Gia Viễn - Ninh Bình 17 Đ14.1 20°19'41.7"N 105°56'08.4"E Gián Khẩu - Gia Viễn - Ninh Bình 18 Đ14.2 20°19'37.7"N 105°56'10.0"E Gián Khẩu - Gia Viễn - Ninh Bình 19 Đ15 20°18'38.2"N 105°58'05.7"E Ninh Khanh - Hoa Lư - Ninh Bình 20 Đ16.1 20°15'47.0"N 105°58'52.0"E Đông Thành - TP Ninh Bình 21 Đ16.2 20°15'43.8"N 105°58'59"E Thanh Bình - TP Ninh Bình 22 Đ17 20°15'06.4"N 106°01'59.1"E Khánh Phú - Yên Khánh - Ninh Bình 23 Đ18 20°15'07.2"N 106°02'48.6"E Yên Khang - TP Ninh Bình - Ninh Bình 24 Đ19 20°13'27.4"N 106°02'12.0"E Xã Khánh An - Yên Khánh - Ninh Bình 25 Đ20 20°15'18.0"N 106°05'27.0"E Yên Nhân, Nghĩa Hưng - Nam Định 26 Đ21.1 20°15'02.0"N 106°05'55.0"E Hoàng Nam - Nghĩa Hưng - Nam Định 27 Đ21.2 20°15'02.6"N 106°05'51.4"E Hoàng Nam - Nghĩa Hưng - Nam Định 28 Đ22 20°12'60.0"N 106°06'31.0"E Hoàng Nam - Nghĩa Hưng - Nam Định 29 Đ23 20°12'08.7"N 106°09'34.8"E Nghĩa Sơn - Nghĩa 54 Hưng - Nam Định 30 Đ24.1 20°7'23"N 106°09'44.0"E Nghĩa Lạc - Nghĩa Hưng - Nam Định 31 Đ24.2 20°7'21"N 106°09'38.0"E Nghĩa Lạc - Nghĩa Hưng - Nam Định 32 Đ25 20°5'45"N 106°08'43.0"E Nghĩa Hồng - Nghĩa Hưng - Nam Định 33 Đ26 20°3'22"N 106°07'53.0"E Nghĩa Hòa - Nghĩa Hưng, Nam Định 34 Đ27.1 20°02'59.5"N 106°07'00.5"E Nghĩa Hùng - Nghĩa Hưng, Nam Định 35 Đ27.2 20°03'01.3"N 106°06'58.7"E Nghĩa Hòa - Nghĩa Hưng, Nam Định 36 Đ28 20°00'21.1"N 106°06'27.4"E Nghĩa Hòa - Nghĩa Hưng, Nam Định 37 Đ29 19°58'56.8"N 106°05'54.4"E Nam Điền - Nghĩa Hưng, Nam Định 2.2.4. Phương pháp xác định hàm lượng thông số chất lượng nước từ dữ liệu viễn thám a. Cơ sở khoa học Theo Mobley, giá trị phản xạ viễn thám Rrs đối với nước được xác định bằng công thức sau: (2.1) Trong đó: là bức xạ rời khỏi mặt nước, là bức xạ từ mặt trời hay bức xạ nguồn sáng đi tới mặt nước. 55 Bức xạ nguồn sáng đi tới mặt nước, vẫn theo nghiên cứu của Mobley, 1999, có giá trị: (2.2) Trong đó: là bức xạ phổ đo được, là tham số phản xạ, λ- kênh ảnh ứng với bước sóng tương thích. Giá trị bức xạ phổ ở trên mặt nước (above-water radiance) là tổng bức xạ rời khỏi mặt nước và bức xạ phản xạ bề mặt nước , nghĩa là: Với k là tham số tỷ lệ giữa bức xạ bầu trời và bức xạ phản xạ trực tiếp từ bề mặt nước . Bức xạ rời khỏi mặt nước có dạng: (2.3) Giá trị k phụ thuộc vào nhiều yếu tố môi trường khí quyển. Cho trường hợp sử dụng ảnh vệ tinh quang học như SPOT, Landsat, vv giá trị này phụ thuộc vào bước sóng của từng kênh ảnh. Do đặc điểm thu nhận, ảnh viễn thám quang học nói chung để đưa vào sử dụng cần phải tiến hành hiệu chỉnh ảnh hưởng của môi trường khí quyển. Để hiệu chỉnh các ảnh hưởng của khí quyển đến chất lượng ảnh, ảnh gốc cần biến đổi từ giá trị số nguyên (digital number – DN) về ảnh phản xạ ở đỉnh khí quyển R* (top of atmospheric – TOA), sau đó đưa về phản xạ bề mặt thông qua phép hiệu chỉnh khí quyển. 56 Phản xạ R* liên quan với đối tượng nước, cụ thể là phản xạ rời khỏi mặt nước Rw thông qua biểu thức (2.4) Trong đó: Ra và Rr là phản xạ sol khí (aerosol) và phản xạ Rayleigh, Tg và Td là tham số truyền dẫn và khuyếch tán bức xạ trong khí quyển. Như vậy, phản xạ viễn thám Rrs được tính theo mối quan hệ sau: (1 . ) w rs w R R S R   (2.5) Ở đây S là giá trị suất phân chiếu bầu trời (albedo). Từ những phân tích trên có thể kết luận rằng, phản xa viễn thám xác định từ tư liệu ảnh vệ tinh quang học tuân theo quy luật khách quan khi có tương tác của ánh sáng vào đối tượng nước. b. Xác định hàm lượng các thông số chất lượng nước Các nghiên cứu trong và ngoài nước cho thấy, hàm lượng các thông số chất lượng nước như chất lơ lửng, chất diệp lục, BOD, COD,...có mối quan hệ chặt chẽ với phản xạ phổ mặt nước, trong đó giá trị bình phương hệ số tương quan R2 có thể đạt trên 0,8. Như vậy, để thành lập bản đồ phân bố hàm lượng các thành phần ô nhiễm nước mặt từ dữ liệu ảnh viễn thám, điểm mấu chốt cần thiết lập mô hình ước lượng các thông số chất lượng nước dựa trên phản xạ rời khỏi bề mặt nước. Bản chất của việc thiết lập mô hình này là xây dựng hàm hồi quy giữa giá trị đo hàm lượng các thành phần ô nhiễm nước mặt từ các trạm đo thực địa và phản xạ rời khỏi bề mặt nước xác định từ dữ liệu ảnh viễn thám quang học. Tùy đặc điểm cụ thể của khu vực nghiên cứu, có thể sử dụng các mô hình hàm hồi quy khác nhau như hàm mũ, hàm tuyến tính, hàm đa thức...Các mô hình hồi quy phổ biến có thể tóm tắt ở bốn dạng cơ bản như sau: 57 (2.6) (2.7) (2.8) (2.9) Trong đó: Y là biến số chất lượng nước (hàm lượng BOD, COD, TSS...), Xi là phản xạ rời khỏi mặt nước trong một dải sóng cụ thể, ai, ci là các hệ số, k là số lượng kênh ảnh. Khi xây dựng mô hình, mấu chốt là cần phản ánh đúng, mang tính khách quan mà không phụ thuộc vào sự áp đặt ý thức của con người về mối quan hệ hữu cơ giữa các biến chất lượng nước với phản xạ rời khỏi bề mặt nước. Giải quyết điều này chính là bản chất đúng đắn của công nghệ. Nhằm thực hiện được mục tiêu đó cần thực hiện 2 nội dung: - Tìm mối quan hệ tồn tại khách quan giữa biến chất lượng nước với phản xạ rời khỏi bề mặt nước. - Lựa chọn mô hình thích hợp để lập bản đồ chất lượng nước. Công cụ hữu hiệu để giải quyết công nghệ nêu trên là dựa vào lý thuyết hàm hồi quy với việc xử lý và tổ hợp ảnh ở mức cao. Độ chính xác kết quả ước lượng hàm lượng các thông số chất lượng nước từ dữ liệu viễn thám có thể đánh giá bằng cách sử dụng hệ số tương quan giữa dữ liệu đo và phản xạ phổ mặt nước (giá trị R2). Ngoài ra, bên cạnh một phần số liệu phân tích chất lượng nước tại các điểm đo được sử dụng để xây dựng mô hình hàm quan hệ với phản xạ bề mặt nước xác định từ ảnh vệ tinh, một phần số liệu có thể được sử dụng để đánh giá độ chính xác kết quả xây dựng mô hình. 58 2.3. Phương pháp xử lý ảnh vệ tinh Sentinel-2 phục vụ xác định hàm lượng TSS 2.3.1. Tiền xử lý ảnh Ảnh viễn thám sau khi được thu nhận từ vệ tinh thông thường vẫn tồn tại nhiều sai số. Sai số của ảnh viễn thám là những yếu tố làm sai lệch giá trị phổ hoặc đặc điểm hình học của ảnh. Do vậy, để có thể sử dụng trong các bài toán cụ thể, một yêu cầu bắt buộc là phải tiền xử lý ảnh viễn thám. Có 2 loại sai số của ảnh viễn thám, bao gồm sai số về phổ (radiometric error) – liên quan đến độ xám của các pixel ảnh và sai số về hình học (geometric error) – liên quan đến hình dạng ảnh. Hiệu chỉnh sai số về phổ. Sai số về phổ thường xuất phát từ các nguyên nhân như ảnh hưởng của bầu khí quyển, tán xạ năng lượng (hiệu ứng Rayleigh, hiệu ứng Mie), do lỗi của sensor. Việc hiệu chỉnh các sai số về phổ thường được thực hiện bởi nhà cung cấp ảnh ở giai đoạn tiền xử lý (pre – processing). Hiệu chỉnh sai số hình học. Các sai số hình học làm méo mó ảnh viễn thám được chia làm 2 nhóm: sai số hình học của chính hệ thống sensor và sai số do ảnh hưởng của các yếu tố ngoài hệ thống. Sai số méo hình học của hệ thống sensor phát sinh chủ yếu do có sự thay đổi trong hoạt động của sensor như méo hình quang học của sensor, thay đổi tốc độ quét tuyến tính, sự lặp lại của các đường quét,....Các sai số này nhìn chung là nhỏ so với các sai số do ảnh hưởng của các yếu tố ngoài hệ thống, trong một chừng mực nào đó có thể bỏ qua sai số này. Sai số do các yếu tố ngoài hệ thống gây ra do sự thay đổi các nguyên tố định hướng ngoài (vị trí quỹ đạo sensor), khúc xạ khí quyển, độ cong Trái đất, chênh độ cao địa hình,... 59 Hình 2.4: Ví dụ về nắn ảnh bằng điểm khống chế Ảnh viễn thám thường được nhà cung cấp ảnh nắn chỉnh sai số hệ thống và đăng ký theo một hệ tọa độ địa lý nào đó (UTM, Lat/Long, ...), tuy nhiên, độ chính xác của những ảnh như thế thường không đáp ứng nhu cầu của người sử dụng. Thông thường, những ảnh vệ tinh được nhà cung cấp nắn chỉnh ban đầu có sự sai lệch so với vị trí ngoài thực địa lên đến hàng km. Từ thực trạng đó yêu cầu phải nắn chỉnh ảnh bằng các phép biến đổi hình học và các điểm khống chế (GCP – Ground Control Points) (Hình 2.4). 2.3.2. Xác định phổ phản xạ bề mặt Giá trị số nguyên tại các kênh nhìn thấy (kênh 2, 3, 4) và cận hồng ngoại (kênh 8) ảnh vệ tinh Sentinel-2 được chuyển đổi sang giá trị phản xạ đỉnh khí quyển (TOA – Top of Atmospheric). Do ảnh vệ tinh Sentinel 2 khi tải về đã được nhà cung cấp hiệu chỉnh bức xạ, trong luận văn chỉ tiến hành hiệu chỉnh khí quyển dựa vào phương pháp DOS (Dark Object Subtraction). Trong phương pháp này, các đối tượng tối được xem là các pixel có giá trị độ xám thấp nhất trên ảnh (hình 2.5). Các đối tượng tối được xác định trực tiếp trên ảnh dựa trên phân tích histogram. Năm 1996, Chavez đã phát triển phương pháp này sau khi bổ sung thêm các thông số khí quyển khác trong quá 60 trình hiệu chỉnh. Hiện nay có nhiều phiên bản DOS khác nhau, từ phiên bản đơn giản (DOS simple) chỉ sử dụng các thông tin trích xuất từ ảnh vệ tinh đến những phiên bản cao hơn có tính đến ảnh hưởng của các yếu tố khí quyển cho từng khu vực. Hình 2.5: Ví dụ về các ”đối tượng tối” trên ảnh vệ tinh Landsat (nguồn gisapmaps.com) So sánh đồ thị phản xạ phổ của một số đối tượng như thực vật, nước và đất trước và sau khi hiệu chỉnh ảnh hưởng của khí quyển bằng phương pháp “trừ đối tượng tối” – DOS được mô tả trên các hình 2.6 – 2.8. Có thể nhận thấy, phổ phản xạ bề mặt trước và sau khi hiệu chỉnh khí quyển đối với một số đối tượng cơ bản như nước, thực vật và đất có sự khác nhau khá đáng kể. Như vậy, quá trình hiệu chính khí quyển giúp nâng cao độ chính xác khi xác định mối quan hệ giữa phản xạ phổ mặt nước và hàm lượng các thông số chất lượng nước. 61 Hình 2.6: So sánh phổ phản xạ của thực vật trước và sau khi hiệu chỉnh KQ Hình 2.7: So sánh phổ phản xạ của nước trước và sau khi hiệu chỉnh KQ Hình 2.8: So sánh phổ phản xạ của đất trước và sau khi hiệu chỉnh KQ 62 2.3.3. Xác định hàm hồi quy thể hiện mối quan hệ giữa phổ phản xạ mặt nước và hàm lượng TSS Giá trị phản xạ phổ mặt nước xác định từ các kênh nhìn thấy và cận hồng ngoại ảnh vệ tinh Sentinel 2 và hàm lượng TSS tại các điểm lấy mẫu chất lượng nước được sử dụng để xây dựng hàm hồi quy. Trong nghiên cứu này, phương pháp hồi quy bội tuyến tính được sử dụng để xác định hàm số thể hiện mối quan hệ giữa phổ phản xạ mặt nước và giá trị hàm lượng TSS. 2.4. Tổng kết chương 2 Hàm lượng các thông số chất lượng nước, trong đó có TSS có mối quan hệ chặt chẽ với phổ phản xạ xác định từ ảnh vệ tinh. Do vậy, để nghiên cứu xác định hàm lượng TSS, cần phải tính toán phổ phản xạ mặt nước từ dữ liệu viễn thám kết hợp với sử dụng số liệu quan trắc tại các điểm lấy mẫu chất lượng nước. Ảnh vệ tinh Sentinal 2 với độ phân giải không gian cao có thể sử dụng hiệu quả trong đánh giá chất lượng nước. Để xác định phổ phản xạ bề mặt từ ảnh vệ tinh Sentinal 2, dữ liệu ảnh cần được hiệu chỉnh bức xạ và hiệu chỉnh hình học nhằm loại bỏ các sai số đến giá trị độ xám và hình dạng ảnh. Ở bước tiếp theo, phổ phản xạ mặt nước được xác định dựa trên phép hiệu chỉnh khí quyển DOS. Quy trình đánh giá chất lượng nước mặt từ tư liệu ảnh vệ tinh Sentinal 2 cho phép ước lượng hàm lượng các chất gây ô nhiễm nước mặt, từ đó xây dựng bản đồ phân bố hàm lượng các thông số này phục vụ công tác giám sát và quản lý chất lượng môi trường nước mặt. 63 CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1. Đặc điểm tư liệu sử dụng trong nghiên cứu 3.1.1. Tư liệu viễn thám Tư liệu viễn thám sử dụng trong luận văn là 02 ảnh vệ tinh quang học độ phân giải cao Sentinel – 2 bao phủ lưu vực sông Đáy, chụp ngày 20/12/2017 và 09/04/2018. Các ảnh này được chụp vào thời điểm thời tiết tốt, không bị ảnh hưởng bởi mây và sương mù. Cảnh ảnh có định danh S2A_MSIL1C_20180409T032541_N0206_R018_T48QXH_20180409T070457, S2A_MSIL1C_20171220T034151_N0206_R018_T48QWH_20171220T08454, bao gồm 13 kênh ảnh, trong đó tác giả sử dụng các kênh ở dải sóng nhìn thấy(kênh 2 – xanh lam, 3 – xanh lục, 4 - đỏ) và cận hồng ngoại (kênh 8) với độ phân giải không gian 10m để xác định phản xạ phổ phục vụ tính toán hàm lượng TSS. Do lưu vực sông Đáy tương đối rộng, đối với mỗi cảnh ảnh, trong luận văn tiến hành khớp từ 02 cảnh ảnh nhỏ hơn (hình 3.1 – 3.6). Ảnh được nhà cung cấp hiệu chỉnh hình học và hiệu chỉnh bức xạ, tuy nhiên vẫn còn tồn tại sai số đáng kể về mặt hình học. Trong nghiên cứu này, ảnh vệ tinh Sentinel-2 tiếp tục được hiệu chỉnh hình học và đưa về hệ tọa độ địa phương (VN-2000). Ở bước tiếp theo, phương pháp hiệu chỉnh khí quyển DOS được sử dụng để tính phản xạ phổ tại các kênh nhìn thấy và cận hồng ngoại. Ảnh vệ tinh Sentinel – 2 khu vực sông Đáy ngày 20/12/2017 và 09/4/2018 ở tổ hợp màu tự nhiên được trình bày trên các hình (Hình 3.1 a, b, c, d, e, f). 64 Hình 3.1a: Ảnh vệ tinh Sentinel 2 khu vực sông Đáy ngày 20/12/2017 (cảnh ảnh 1) Hình 3.1b: Ảnh vệ tinh Sentinel 2 khu vực sông Đáy ngày 20/12/2017 (cảnh ảnh 2) 65 Hình 3.1c: Ảnh vệ tinh Sentinel 2 khu vực sông Đáy ngày 20/12/2017 (sau khi khớp ảnh) Hình 3.1d: Ảnh vệ tinh Sentinel 2 khu vực sông Đáy ngày 09/4/2018 (cảnh ảnh 1) 66 Hình 3.1e: Ảnh vệ tinh Sentinel 2 khu vực sông Đáy ngày 09/4/2018 (cảnh ảnh 2) Hình 3.1f: Ảnh vệ tinh Sentinel 2 khu vực sông Đáy ngày 09/4/2018 (sau khi khớp ảnh) 67 Quá trình xử lý ảnh vệ tinh Sentinel 2 trong luận văn này được tiến hành bằng cách sử dụng phần mềm ERDAS IMAGINE 2014 (quy trình cụ thể được trình bày ở Phụ lục 01). Giao diện phần mềm ERDAS Imagine 2014 được trình bày trên hình 3.1. Hình 3.1: Giao diện phần mềm Erdas Imagine 2014 3.1.2. Số liệu quan trắc Tọa độ các điểm quan trắc, kết quả phân tích hàm lượng các thông số chất lượng nước được thể hiện qua bảng 3.1: 68 Bảng 3.1: Bảng kết quả phân tích chất lượng nước tại các điểm lấy mẫu tại sông Đáy (ngày 09/04/2018) Mã điểm Kí hiệu mẫu BOD5 COD N-NH4 P-PO4 TSS DO pH Nhiệt độ (mg/l) (mg/l) (mg/l) (mg/l) (mg/l) (mg/l) (oC) NM01 1.1 6 48 0 0 22 5.63 7.5 24.4 NM02 1.2 5 48 0 0.009 23 4.13 6.77 24.4 NM03 2 7 48 0 0.105 24 5.36 6 24.4 NM04 3 6 24 0 0.018 26 5.35 6 24.4 NM05 4 6 24 0.340 0 22 7.71 6 24.4 NM06 5 10 24 0.329 0.025 27 7.71 6 24.4 NM07 6.1 6 24 0.207 0.022 28 8.14 6 24.4 NM08 6.2 10 24 0.249 0.011 28 7.39 6 24.4 NM09 6.3 5 48 0.256 0 28 7.07 6 24.4 NM10 7 10 24 0.622 0 26 7.79 7 24.4 NM11 8 11 48 0.119 0 25 6.82 7 24.4 NM12 9 15 48 0.253 0 25 5.1 7 24.4 NM13 10 11 48 0.131 0 28 6.02 6 24.4 NM14 11 11 48 0.180 0 28 6.3 7 24.4 NM15 12 10 24 0.519 0 26 6.47 6 24.4 NM16 13 4 48 0.161 0 24 7.1 6 24.1 NM17 14.1 7 48 0.066 0.0317 24 6.72 6 24 69 NM18 14.2 10 48 0.203 0.0113 29 7.14 6 24 NM19 15 14 48 0.104 0.048 30 6.83 6 24 NM20 16.1 7 48 0.561 0 31 6.29 6 21 NM21 16.2 6 48 0.527 0 29 6.42 6 21 NM22 17 16 48 0.557 0.009 30 6.18 6 21 NM23 18 9 24 0.740 0.018 30 5.6 6 21 NM24 19 11 48 0.062 0 33 6.74 6 21 NM25 20 10 24 0.275 0.010 35 7.73 7 21 NM26 21.1 9 24 0.036 0.021 36 8.13 7 21 NM27 21.2 9 120 0.062 0.021 36 7.82 6 21 NM28 22 8 48 0.161 0.019 33 8.15 6 20 NM29 23 10 72 0.032 0.051 32 8.06 7 20 NM30 24.1 5 48 0 0.013 33 8.1 6 20 NM31 24.2 5 48 0 0.018 35 8.26 6 20 NM32 25 9 48 0 0.030 35 7.94 6 20 NM33 26 5 48 0 0.017 40 7.72 6 20 NM34 27.1 7 48 0 0.039 36 7.64 6 20 NM35 27.2 6 48 0.842 0.029 36 6.73 6 20 NM36 28 7 96 0 0.021 37 8.32 6 20 NM37 29 4 72 0.013 0.0535 36 7.84 7 20 QCVN 08/2015 A2 6 15 0.3 0.2 30 ≥ 5 6 - 8,5 - B1 15 30 0.9 0.3 50 ≥ 4 5,5 - 9 - 70 3.2. Xây dựng hàm quan hệ giữa chất lượng nước và phổ phản xạ ảnh vệ tinh Sentinel-2 Phổ phản xạ mặt nước thu được sau khi hiệu chỉnh khí quyển ảnh vệ tinh Sentinel-2 được sử dụng để xác định hàm hồi quy thể hiện mối quan hệ với hàm lượng các thông số chất lượng nước tại các điểm quan trắc. Do ảnh Sentinel 2 đã được hiệu chỉnh bức xạ ở mức L1C, trong nghiên cứu chỉ tiến hành chia giá trị ở dạng số nguyên cho 10000 đến nhận được giá trị phản xạ phổ (đơn vị %). Trong luận văn, để xây dựng hàm hồi quy, tác giả sử dụng phản xạ phổ tại 4 kênh ảnh vệ tinh Sentinel 2 bao gồm kênh 2 (xanh lam), kênh 3 (xanh lục), kênh 4 (đỏ) và kênh 8 (cận hồng ngoại). Hình 3.2: Giá trị phản xạ phổ (dạng số nguyên, chưa chia cho 10000) tại 4 kênh ảnh vệ tinh Sentinel-2A (kênh 2, 3, 4 và 8) tại từng vị trí lấy mẫu Giá trị phản xạ phổ tại 4 kênh ảnh vệ tinh Sentinel 2 được trình bày trên bảng 3.2: Bảng 3.2: Giá trị phản xạ phổ tại kênh ảnh tại các vị trí tương ứng STT Ký hiệu mẫu Giá trị phản xạ phổ Kênh 8 Kênh 2 Kênh 3 Kênh 4 1 1.1 0,1121 0,0959 0,0752 0,0589 71 2 1.2 0,1114 0,947 0,750 0,1285 3 2 0,1159 0,1043 0,861 0,521 4 3 0,1188 0,1052 0,885 0,584 5 4 0,1163 0,1027 0,811 0,573 6 5 0,1138 0,995 0,774 0,556 7 6.1 0,1160 0,1025 0,803 0,541 8 6.2 0,1170 0,1028 0,804 0,532 9 6.3 0,1168 0,1029 0,801 0,524 10 7 0,1175 0,1034 0,823 0,547 11 8 0,1169 0,1039 0,812 0,597 12 9 0,1219 0,1091 0,907 0,714 13 10 0,1421 0,1340 0,1288 0,988 14 11 0,1387 0,1353 0,1320 0,934 15 12 0,1337 0,1241 0,1213 0,1137 16 13 0,1300 0,1233 0,1250 0,711 17 14.1 0,1417 0,1297 0,1374 0,1205 18 14.2 0,1318 0,1264 0,1276 0,742 19 15 0,1301 0,1243 0,1237 0,758 20 16.1 0,1323 0,1239 0,1226 0,730 21 16.2 0,1302 0,1216 0,1193 0,694 22 17 0,1307 0,1254 0,1206 0,678 23 18 0,1291 0,1261 0,1213 0,646 24 19 0,1324 0,1282 0,1202 0,650 25 20 0,1317 0,1312 0,1177 0,585 26 21.1 0,1321 0,1318 0,1208 0,590 27 21.2 0,1323 0,1333 0,1224 0,590 28 22 0,1335 0,1321 0,1231 0,624 29 23 0,1359 0,1348 0,1234 0,629 30 24.1 0,1306 0,1281 0,1276 0,628 31 24.2 0,1293 0,1314 0,1280 0,646 32 25 0,1302 0,1278 0,1159 0,526 33 26 0,1273 0,1212 0,1123 0,563 34 27.1 0,1298 0,1248 0,1159 0,558 35 27.2 0,1282 0,1222 0,1116 0,543 36 28 0,1272 0,1235 0,1110 0,505 37 29 0,1328 0,1266 0,1056 0,487 72 Trong mô hình này, biến phụ thuộc là hàm lượng thông số chất lượng nước (bảng 3.1), trong khi các biến giải thích là giá trị phản xạ phổ tại 4 kênh ảnh vệ tinh Sentinel-2A (bảng 3.2), bao gồm 3 kênh nhìn thấy (kênh 2, 3, 4) và kênh cận hồng ngoại (kênh 8). Số liệu hàm lượng thông số chất lượng nước tại 30 điểm được sử dụng để xây dựng hàm hồi quy, giá trị hàm lượng thông số chất lượng nước tại 7 vị trí lấy mẫu (Đ24.2, Đ25, Đ26, Đ27.1, Đ27.2, Đ28, Đ29) được dùng để đánh giá độ chính xác của mô hình hồi quy. Quá trình hồi quy bội tuyến tính được thực hiện trong phần mềm Microsoft Excel 2013 với sự trợ giúp của công cụ Regression trong tool Data Analysis. Hình 3.3: Công cụ hồi quy (regression) trong tool Data Analysis của phần mềm Microsoft Excel 2013 Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phản xạ phổ tại 4 kênh đa phổ ảnh vệ tinh Sentinel-2A và hàm lượng các thông số chất lượng nước tại các điểm đo được thể hiện trong hình 3.4. 73 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.879392 R Square 0.77333 Adjusted R Square 0.737063 Standard Error 2.048811 Observations 30 ANOVA df SS MS F Significance F Regression 4 358.026 89.50651 21.32313 9.34E-08 Residual 25 104.9406 4.197625 Total 29 462.9667 Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0% Intercept 24.32305 14.30714 1.700064 0.101529 -5.14306 53.78915 -5.14306 53.78915 X Variable 1 -550.1 222.5822 -2.47145 0.020621 -1008.52 -91.6832 -1008.52 -91.6832 X Variable 2 749.823 155.5346 4.820941 5.93E-05 429.4936 1070.152 429.4936 1070.152 X Variable 3 -121.834 80.90471 -1.50589 0.144626 -288.46 44.79239 -288.46 44.79239 X Variable 4 -26.222 26.51085 -0.9891 0.332089 -80.8221 28.37814 -80.8221 28.37814 Hình 3.4: Kết quả hồi quy bội tuyến tính nhằm xác định hàm lượng TSS Nguồn: Tool Data Analysis của phần mềm Microsoft Excel 2013 Tương tự xác định hàm hồi quy với các thông số được thể hiện trên bảng 3.3: Bảng 3.3: Kết quả xác định hàm hồi quy giữa phản xạ phổ kênh 2, 3, 4, 8 ảnh vệ tinh Sentinel-2A và hàm lượng các thông số chất lượng nước STT Thông số chất lượng nước Hàm hồi quy R2 Giá trị sai số chuẩn (mg/l) 1 BOD5 (mg/l) 228,396B2 + 176,775B3 – 171,461B4 – 0,615B8 – 22,534 0,155 2,98 74 2 COD (mg/l) 6555,513B2 – 3863,78B3 – 304,01B4 – 866,07B8 – 198,687 0,105 45,96 3 TSS (mg/l) -550,1B2 + 749,823B3 – 121,834B4 – 26,222B8 + 24,323 0,773 2.04 4 DO (mg/l) 46,438B2 + 47,114B3 – 29,627B4 – 28,146B8 + 05,519 0,392 0,89 Trong đó: B2, B3, B4, B8 là giá trị phản xạ phổ tại các kênh 2, 3, 4 và 8 ảnh vệ tinh Sentinel-2A ngày 09/04/2018 Việc sử dụng cả 4 kênh đa phổ ảnh vệ tinh Sentinel-2A trong đánh giá chất lượng nước mặt nhìn chung cho kết quả với độ chính xác tương đối cao. Kết quả nhận được cho thấy, độ chính xác (R2) trong các hàm hồi quy bội tuyến tính cao nhất đạt 0,773 của TSS, trong đó độ chính xác R2 đối với các thông số như BOD, COD và DO là thấp do không có hệ số tương quan thấp với giá trị phản xạ khổ tại kênh ảnh với hàm lượng chất lượng nước. Do vậy nghiên cứu lựa chọn thông số TSS với giá trị sai số chuẩn 2,04 mg/L, hàm lượng TSS trong nước mặt lưu vực sông Đáy có thể được xác định với độ chính xác đảm bảo theo phương trình tuyến tính sau: 2 3 4 8( ) 550,1 749,823 121,834 26,222 24,323 mg TSS B B B B L       (3.1) Ở đây B2, B3, B4, B8 là giá trị phản xạ phổ tại các kênh 2, 3, 4 và 8 ảnh vệ tinh Sentinel-2A ngày 09/4/2018. Kết quả so sánh giá trị hàm lượng chất lơ lửng tại 07 điểm kiểm tra và giá trị xác định từ ảnh vệ tinh Sentinel-2A (theo công thức 3.1) được trình bày trong bảng 3.3. Có thể nhận thấy, tại tất cả 7 điểm kiểm tra, hàm lượng TSS xác định từ ảnh vệ tinh Sentinel-2A đều nhỏ hơn kết quả lấy mẫu chất lượng nước. Chênh lệch giữa hàm lượng TSS xác định từ ảnh vệ tinh và kết quả lấy mẫu chất lượng nước dao động trong khoảng từ 1,62% đến 15,53%. Như vậy, 75 có thể khẳng định, sử dụng ảnh vệ tinh quang học Sentinel-2 có thể xác định hàm lượng TSS với độ chính xác đảm bảo. Bảng 3.4: So sánh kết quả xác định hàm lượng TSS từ ảnh vệ tinh Sentinel-2 ngày 09/4/2018 STT Tọa độ điểm quan trắc Hàm lượng TSS (mg/l) Chênh lệch (mg/l) Xác định từ ảnh vệ tinh Kết quả đo thực địa Vĩ độ Kinh độ 1 20°7'21"N 106°09'38.0"E 34,433 35 -0,567 2 20°5'45"N 106°08'43.0"E 33,028 35 -1,972 3 20°3'22"N 106°07'53.0"E 36,016 40 -3,984 4 20°02'59.5"N 106°07'00.5"E 30,914 36 -5,086 5 20°03'01.3"N 106°06'58.7"E 30,408 36 -5,592 6 20°00'21.1"N 106°06'27.4"E 32,106 37 -4,894 7 19°58'56.8"N 106°05'54.4"E 32,055 36 -3,945 Do trong khuôn khổ luận văn chỉ tiến hành 01 đợt thực địa lấy mẫu chất lượng nước vào ngày 09/4/2018 (trùng với thời gian chụp ảnh Sentinel 2), công thức 3.1 cũng được áp dụng cho cảnh ảnh vệ tinh Sentinel 2 ngày 20/12/2017. 3.3. Thành lập bản đồ hiện trạng chất lượng nước khu vực hạ lưu sông Đáy giai đoạn 2017 – 2018 từ dữ liệu ảnh vệ tinh Sentinel-2A Sau khi xác định được hàm hồi quy, nghiên cứu tiến hành tính toán giá trị thông số chất lượng nước TSS khu vực hạ lưu sông Đáy đối với các ảnh vệ tinh Sentinel 2 ngày 20/12/2017 và 09/4/2018. Quá trình tính toán được thực hiện bằng công cụ Modeler trên phần mềm xử lý ảnh vệ tinh ERDAS IMAGINE 2014 (quy trình chi tiết được thể hiện ở phụ lục 02). Đây là công cụ mô hình hóa, cung cấp các hàm toán học từ đơn giản đến phức tạp giúp xây dựng các mô hình xử lý ảnh một cách dễ dàng. 76 Hình 3.5: Công cụ mô hình hóa (Modeler) trong phần mềm ERDAS Imagine 2014 Sau khi tính toán hàm lượng thông số TSS, tiến hành tách riêng khu vực nước mặt sông Đáy để đánh giá phân bố hàm lượng TSS. Quá trình thực hiện được tiến hành trên phần mềm ArcGIS 10.1. Kết quả xây dựng bản đồ phân bố hàm lượng TSS trong nước mặt khu vực hạ lưu sông Đáy giai đoạn 2017 – 2018 được trình bày trên các hình 3.6 và 3.7 dưới đây. 77 Hình 3.6: Kết quả đánh giá phân bố hàm lượng TSS xác định từ ảnh vệ tinh Sentinel-2 ngày 20/12/2017 78 Hình 3.7: Kết quả đánh giá phân bố hàm lượng TSS xác định từ ảnh vệ tinh Sentinel-2 ngày 09/4/2018 79 3.4. Đánh giá hiện trạng chất lượng nước khu vực hạ lưu sông Đáy giai đoạn 2017 – 2018 3.4.1. Đánh giá chất lượng nước khu vực hạ lưu sông Đáy theo kết quả quan trắc thực tế Từ kết quả quan trắc và phân tích trên 37 mẫu lấy tại khu vực hạ lưu sông Đáy tại bảng 3.1, so sánh với QCVN 08 – MT:2015/BTNMT, cột A2 và B1, có thể rút ra một số nhận xét về chất lượng nước sông Đáy theo kết quả quan trắc như sau: - pH: Giá trị pH trên sông Đáy qua đợt quan trắc đều nằm trong khoảng giới hạn QCVN 08-MT:2015 loại A2 (6 - 8,5) chiếm 100%. Nhìn chung giá trị pH giữa các điểm đều không có sự thay đổi lớn, độ chênh lệch giữa các điểm không nhiều. - Giá trị Oxy hòa tan (DO): Giá trị DO tại các điểm quan trắc trên Sông Đáy nằm trong khoảng 4,1- 8,32 mg/L. Trong đó điểm cao nhất là Điểm 28 lấy tại xã Nghĩa Hải – Nghĩa Hưng, Nam Định, đây là nơi tâp trung nuôi trồng thủy hải sản, đăc biệt còn có 2 cơ sở sản xuất nước mắm; điểm thấp nhất là điểm Đ1.2 lấy tại bờ trái gần cầu Cấm Sơn, bên bờ sông là các đầm lầy, cây sậy. Có 36/37 điểm đạt quy chuẩn QCVN 08-MT:2015/BTNMT loại A2 (≥5 mgO2/L) - Nhu cầu oxy sinh hóa (BOD5): Kết quả quan trắc BOD5 trong năm 2018 dao động từ 4- 16 mg/L, hầu hết các điểm có giá trị BOD5 không đạt QCVN 08-MT:2015/BTNMT loại A2 nhưng đều nằm trong giới hạn của QCVN 08-MT:2015/BTNMT loại B1 Vị trí Đ17 có nồng độ cao nhất và gấp 2,67 lần so với QCVN 08- MT:2015/BTNMT loại A2 nguyên nhân do vị trí gần với KCN Khánh Phú nơi tập trung các nhà máy như: Phân đạm, sàng tuyển than, bốc xếp hàng hóa 80 và đóng , sửa chữa tàu thuyền sông...chứa hàm lượng chất cặn bã hữu cơ với lưu lượng thải 16.974 m3/ngày Theo phân tích cho thấy hàm lượng BOD5 có xu hướng cao ở các vị trí thượng nguồn và giảm dần ở hạ nguồn và thấp nhất ở vị trí cuối huyện Nghĩa Hưng, điểm gần chạy ra cửa Đáy. - Nhu cầu oxy hóa học (COD): Theo kết quả phân tích, hàm lượng COD tại các vị trí lấy mẫu có dao động rất lớn từ 24 - 120mg/L, giá trị COD đo được ở cùng một vị trí có sự chênh lệch lớn, đặc biệt là điểm 21 ở 2 vị trí Đ21.1 và Đ21.2. Ở tất cả các vị trí quan trắc đều có hàm lượng COD không đạt quy chuẩn QCVN 08- MT:2015/BTNMT đối với cột A2 (A2=15mg/L), đối với cột B1 chỉ có một số vị trí quan trắc vẫn nằm trong giới hạn, ngoài ra các vị trí còn lại đều vượt quy chuẩn B1. Giá trị COD đo được cao nhất là tại điểm Đ21.2 với giá trị là 120mg/L, cao gấp 4 lần so với quy chuẩn cột B1 với nguyên nhân đây là mẫu được lấy giữa ngã ba sông Đáy giao với sông Đào, lòng sông nhiều đá, cát, hai bên bờ sông là các bãi bồi trồng ngô và ruộng lúa, là nơi đi lại của nhiều phương tiện giao thông đường thủy. Giá trị COD đo được thấp nhất là ở điểm Đ20 và Đ21.1 với nồng độ là 24mg/L, tuy nhiên nhìn chung, hàm lượng COD tại tất cả các vị trí quan trắc đều rất cao và đều vượt ngưỡng chuẩn cho phép. Thêm vào đó, thời điểm ngày quan trắc nước sông lớn do mưa điều này khiến nước sông từ thương nguồn (sông Hồng, sông Nhuệ) đổ về dẫn đến giá trị COD cao hơn so với mọi năm. Có thể nói, chỉ số COD cao chứng tỏ nguồn nước chứa nhiều hợp chất hữu cơ gây ô nhiễm. Vậy từ trên 2 chỉ tiêu BOD và COD, ta có nhận xét: các vị trí tại điểm lấy mẫu đều có hàm lượng COD và BOD cao, điều này sẽ gây ảnh hưởng đối với chất lượng nước, vì vậy, đối với nước cấp sinh hoạt cần có các biện pháp xử lý nước thích hợp để việc sử dụng nước được an toàn hơn. 81 - Amoni (NH4+): Kết quả quan trắc hàm lượng NH4+ dao động từ 0,032 - 0,74 mgN/L, có thể thấy sự chênh lệch khá lớn giữa các điểm trên sông. Nồng độ có xu hướng tăng từ thượng nguồn xuống hạ lưu. Hàm lượng amoni (NH4+) tại các vị trí quan trắc rất thấp ở hầu hết các điểm quan trắc, một số điểm không phát hiện. Tại điểm Đ27.2 là điểm lấy đoạn ngã ba giao giữa sông Vạc bên bờ phải nên hàm lượng amoni đã vượt quá giới hạn 2,87 lần so với cột A2, đối với đường giới hạn B1 thì vẫn đạt yêu cầu. Nguyên nhân của sự tăng đột ngột nồng độ N-NH4+ là do các điểm quan trắc này đi qua thành phố nơi tập trung dân cư đông đúc, bệnh viện và các nhà máy, điều này dẫn đến nước thải chứa nồng độ các chất cặn bã hữu cơ và vi sinh vật cao. - Photphat (PO43-): Kết quả đánh giá hàm lượng PO43- của nước hạ lưu sông Đáy cho thấy, hàm lượng PO43- giao động từ 0.0191 - 0.054mg/l , khi so sánh kết quả phân tích với QCVN 08-MT:2015/BTNMT đối với cột A2 và B1, ta thấy nhìn chung trong nước hàm lượng photphat ở nồng độ thấp, tất cả các điểm quan trắc nồng độ PO43- đều đạt chuẩn trong giới hạn. - Tổng chất rắn lơ lửng (TSS): Kết quả đánh giá hàm lượng chất rắn lơ lửng trong nước của hạ lưu sông Đáy có giá trị dao động từ 22 - 40mg/L, có thể thấy giá trị TSS có sự chênh lệch không lớn giữa các vị trí quan trắc. Theo kết quả phân tích được thì tại tất cả các điểm quan trắc, hàm lượng TSS vượt quy chuẩn QCVN 08- MT:2015/BTNMT đối với cột A2 (A2 = 30mg/L), tuy nhiên hàm lượng vẫn đạt ngưỡng chuẩn so với quy chuẩn đối với cột B1 (B1 = 50mg/L). Giá trị TSS đo được ở vị trí điểm 26 - Đ26 (40mg/L) đạt mức cao nhất, gấp 1,3 lần do hoạt động giao thông đường thủy, nơi tập trung khai thác cát và là đoạn 82 giao nhau giữa 2 con sông (là vị trí gần bến đò Quỹ Nhất, ngay trước điểm giao với sông Quỹ Nhất bên bờ trái). Ngoài ra ở vị trí điểm 1 – Đ1.1, hàm lượng TSS đo được có giá trị thấp nhất (22mg/L). - Nhận xét chất lượng nước hạ lưu sông Đáy: Từ kết quả quan trắc có thể thấy chất lượng nước sông Đáy biến động nhiều theo khu vực địa lý, phụ thuộc rất nhiều vào chất lượng nước các kênh, mương, sông nhánh dồn vào trên suốt chiều dài của sông. Có nhiều nguyên nhân khác nhau gây ra ô nhiễm nguồn nước sông Đáy và từ đó dẫn đến làm giảm chất lương môi trường sống trên toàn lưu vực. Nguyên nhân chủ yếu là do dòng chính sông Đáy phải tiếp nhận rất nhiều nguồn nước thải, từ nước thải sản xuất đến nước thải sinh hoạt trên phạm vi rộng. Nước sông Đáy bị ô nhiễm ở mức nhẹ hơn sông Nhuệ và ô nhiễm chỉ mang tính cục bộ. Sông Đáy chủ yếu bị ô nhiễm hữu cơ ở từng đoạn sông với các mức độ khác nhau. Ở khu vực thượng nguồn, chất lượng nước sông Đáy bị ô nhiễm tùy từng đoạn, nhất là ở các điểm tiếp giáp với các sông nhánh khác. Càng về hạ lưu mức ô nhiễm trên sông Đáy (từ Kim Sơn – Ninh Bình ra cửa Đáy) có xu hướng giảm, nguồn thải thượng nguồn dồn về đã được pha loãng cộng với quá trình tự làm sạch của dòng sông nên chất lượng ở hạ lưu sông Đáy được cải thiện so với các đoạn trên, nhưng vẫn chỉ sử dụng được cho mục đích tưới tiêu và giao thông thủy. Tại đây, hàm lượng TSS cao hơn so với khu vực thượng nguồn, nguyên nhân chủ yếu do khu vực này chịu ảnh hưởng của hoạt động vận tải, khai thác cát trên sông và hoạt động đóng tàu ở hai bên bờ sông. Khu vực đoạn chảy qua địa phận tỉnh Hà Nam (từ Cầu Quế đến nhà máy xi măng Việt Trung), chất lượng nước được cải thiện hơn ở khu vực thượng lưu. Nước thải chủ yếu của khu vực này là nước thải sinh hoạt, nước thải nông nghiệp, nước thải làng nghề và nước thải công nghiệp. Ở huyện 83 Kim Bảng, huyện Duy Tiên có các khu công nghiệp, cụm công nghiệp như KCN Đồng Văn I,thải nước thải trực tiếp xuống sông, không qua hệ thống xử lý, gây ô nhiễm nguồn nước. Khu vực đoạn chảy qua tỉnh Ninh Bình (từ Trung Hiếu Hạ đến Cửa Đáy) chất lượng nước được cải thiện hơn. Đoạn sông này ngoài tiếp nhận nước thải sinh hoạt của tỉnh Ninh Bình, còn có các khu công nghiệp, cụm công nghiệp như KCN Gián Khẩu, KCN Khánh Phú, Công ty TNHH MTV đạm, công ty may,do vậy nước thải đoạn này mang đặc tính nước thải công nghiệp. Ngoài ra, còn do các hoạt động của thuyền du lịch, hoạt động khai thác cát trên sông, hoạt động đóng tàu ở hai bên bờ sông gây ô nhiễm nguồn nước sông. 3.4.2. Theo bản đồ hiện trạng chiết xuất từ ảnh viễn thám Kết quả xác định phân bố hàm lượng TSS trong nước mặt khu vực sông Đáy xác định từ ảnh vệ tinh Sentinel-2 ngày 09/4/2018 được trình bày trên hình 3.7, trong đó hàm lượng TSS nằm trong khoảng từ 17,40 (mg/L) đến 42,54 (mg/L). Từ bản đồ có thể thấy rằng hàm lượng TSS của các điểm quan trắc ít giữa 2 đợt ít có sự biến động. Phân tích kết quả đạt được cho thấy, hàm lượng TSS đạt giá trị thấp ở phía thượng nguồn (đoạn chảy qua Hà Nam, Nam Định và thành phố Ninh Bình. Hàm lượng TSS trong nước mặt sông Đáy đạt cao ở đoạn tiếp giáp với sông Nam Định, có xu hướng giảm ở đoạn chảy song song với sông Ninh Cồ và sau đó tăng mạnh tại hạ lưu, nơi đổ ra biển. Hàm lượng TSS trong nước mặt sông Đáy cũng được ghi nhận đạt tương đối cao tại đoạn tiếp giáp với sông Bôi (Ninh Bình). Đối chiếu với Quy chuẩn kỹ thuật Quốc gia về chất lượng nước mặt (QCVN08-MT:2015/BTNMT), giá trị hàm lượng TSS tại sông Đáy phần lớn nằm trong mức độ phân hạng từ A2 (Dùng cho mục đích cấp nước sinh hoạt 84 nhưng phải áp dụng công nghệ xử lý phù hợp) đến B1 (Dùng cho mục đích tưới tiêu, thủy lợi hoặc các mục đích sử dụng khác có yêu cầu chất lượng nước tương tự). Điều này là phù hợp với thực tế do khu vực hạ nguồn sông Đáy là nơi có mật độ giao thông thủy cao, diễn ra các hoạt động khai thác cát các hiện tượng xói mòn các bãi bồi, rửa trôi thảm thực vật, cùng rác thải của các hộ dân dẫn đến lượng chất rắn bị cuốn theo dòng chảy và giữ lại các hạt lơ lửng, làm chúng không lắng xuống được dẫn đến tăng hàm lượng chất lơ lửng. Ở thượng lưu dòng chảy chưa bị tác động nhiều nên độ đục thấp, dần dần dòng chảy đi xuống hạ lưu cuốn theo rác thải, đất đá xói mòn trong quãng đường đi nên làm tăng lượng chất rắn lơ lửng, cặn, trong nước. Chỉ số chất lơ lửng có quan hệ mật thiết với chỉ số độ đục của nước, tại các khu vực có chỉ số chất lơ lửng cao thì độ đục trong nước cũng cao. 3.4.3. So sánh kết quả giữa hai phương pháp Phân tích kết quả đạt được cho thấy, sự phân bố hàm lượng TSS ở 2 phương pháp quan trắc thực tế và theo bản đồ hiện trạng chiết xuất từ ảnh viễn thám là tương đối đồng nhất Hình 3.8: So sánh giá trị TSS hạ lưu sông Đáy từ hai phương pháp 85 Kết quả so sánh giá trị hàm lượng TSS tại 37 điểm quan trắc và giá trị xác định từ ảnh vệ tinh Sentinel-2A (theo công thức 3.1) có thể nhận thấy, hàm lượng TSS xác định từ ảnh vệ tinh Sentinel-2A đều tương đồng kết quả lấy mẫu chất lượng nước. Chênh lệch giữa hàm lượng TSS xác định từ ảnh vệ tinh và kết quả lấy mẫu chất lượng nước dao động trong khoảng từ 1,62% đến 15,53%. Như vậy, có thể khẳng định, sử dụng ảnh vệ tinh quang học Sentinel- 2 có thể xác định hàm lượng TSS với độ chính xác đảm bảo. Phương pháp đánh giá chất lượng nước bằng các mẫu thực địa có ưu điểm nổi bật là cho kết quả nhanh chóng, có thể áp dụng rộng rãi. Phương pháp này cũng có độ chính xác cao về thành phần và hàm lượng các thông số chất lượng nước. Mặc dù vậy, phương pháp phân tích các mẫu nước trong phòng thí nghiệm cũng có nhược điểm cơ bản là phản ánh chất lượng nước cục bộ xung quanh điểm đo và trên thực tế cũng không thể lấy quá nhiều mẫu nước do tốn kém thời gian và chi phí. Hơn nữa, phương pháp này không thể sử dụng để đánh giá chất lượng nước trong quá khứ khi không có các số liệu đo. Những hạn chế này có thể được khắc phục khi sử dụng tư liệu viễn thám. Với những ưu điểm nổi bật như diện tích phủ trùm rộng, thời gian cập nhật ngắn, dải phổ đa dạng, phương pháp viễn thám đã được áp dụng rộng rãi và mang lại hiệu quả quan trọng trong giám sát và đánh giá chất lượng nước mặt. Do phản xạ phổ mặt nước có mối quan hệ chặt chẽ với nhiều thông số chất lượng nước, việc sử dụng ảnh viễn thám cho phép xác định hàm lượng các thông số này chi tiết đến từng pixel. Mô hình hồi quy xác định hàm lượng các thông số chất lượng nước có thể sử dụng lâu dài, kể cả đánh giá hồi cố chất lượng nước bằng cách sử dụng ảnh viễn thám chụp trong quá khứ, giúp giảm chi phí lấy mẫu và phân tích chất lượng nước. Do vậy, phương pháp 86 viễn thám giúp đánh giá một cách toàn diện diễn biến chất lượng nước mặt trong một thời gian dài. Bên cạnh đó, phương pháp viễn thám cũng có những nhược điểm cơ bản như chỉ thích hợp để xác định hàm lượng một số thông số như TSS, độ đục, NH4,.., trong khi với các thông số như pH, COD, BOD5việc sử dụng tư liệu viễn thám còn nhiều hạn chế do các thông số này ít có sự tương quan với phản xạ phổ. Mặt khác, độ chính xác của phương pháp viễn thám cũng thấp hơn so với phương pháp phân tích trong phòng thí nghiệm. 3.6. Tổng kết chương 3 Ảnh vệ tinh quang học Sentinel-2 với ưu điểm dải phổ đa dạng, thời gian cập nhật ngắn, độ phân giải không gian tốt và được cung cấp hoàn toàn miễn phí có thể sử dụng hiệu quả trong nghiên cứu, đánh giá hàm lượng chất lơ lửng trong nước mặt các lưu vực sông, phục vụ công tác quản lý và sử dụng bền vững tài nguyên nước mặt. Độ chính xác khi xác định hàm lượng TSS từ ảnh vệ tinh Sentinel-2A đạt tương đối cao, thể hiện ở giá trị hệ số xác định R2 (0,773) cũng như so sánh độ chênh lệch với kết quả phân tích mẫu nước tại 07 điểm kiểm tra. Phân tích kết quả nhận được cho thấy, nước mặt khu vực sông Đáy đoạn chảy qua các tỉnh Hà Nam, Nam Định và Ninh Bình có hàm lượng TSS tương đối cao trong mức độ phân hạng từ A2 đến B1 theo QCVN08- MT:2015/BTNMT. Hàm lượng TSS trong nước mặt sông Đáy cũng có xu hướng tăng lên ở đoạn hạ lưu nơi chảy ra biển cũng như tại các khu vực tiếp giáp với sông Bôi, sông Nam Định . Với khả năng xác định hàm lượng TSS trên diện rộng và nhanh chóng, kết quả nhận được trong nghiên cứu là một nguồn thông tin hữu ích, giúp các nhà quản lý đưa ra những biện pháp trong theo dõi, quản lý và ứng phó với ô nhiễm nước mặt tại các lưu vực sông. 87 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Sau một thời gian nghiên cứu, đề tài đã thu được các kết quả sau: - Đã thu thập và xử lý số liệu quan trắc nước mặt lưu vực sông Đáy giai đoạn 2017 – 2018, từ đó kết hợp với giá trị phản xạ phổ tại 30 điểm quan trắc xác định hàm quan hệ giữa chất lượng nước và phổ phản xạ của ảnh vệ tinh. - Từ kết quả xác định hàm hồi quy, với giá trị hệ số xác định (R2) trong các hàm hồi quy bội tuyến tính cao nhất đạt 0,773 của thông số TSS, tiến hành lựa chọn thông số TSS thành lập bản đồ phân bố chỉ số TSS khu vực hạ lưu sông Đáy bằng phần mềm ERDAS và ArcGIS 10.1 của 2 đợt quan trắc trong 2 năm 2017 và 2018. Kết quả cho thấy hàm lượng TSS tại các điểm quan trắc có không có sự thay đổi rõ rệt giữa tháng 12 năm 2017 và tháng 4 năm 2018. Các bản đồ hiện trạng chất lượng nước rõ ràng và trực quan sẽ là một cơ sở để phân vùng và quản lý chất lượng nước tại khu vực nghiên cứu. - Đã đánh giá được sự phân bố hàm lượng thông số chất rắn lơ lửng của lưu vực sông Đáy từ ảnh vệ tinh quang học Sentinel – 2A. Kết quả cho thấy, chỉ số TSS đối với nước mặt khu vực sông Đáy dao động trong khoảng 17,40 (mg/L) đến 42,54 (mg/L). Như vậy, trong điều kiện tư liệu ảnh vệ tinh trùng với thời gian lấy mẫu, giá trị các chỉ số này có thể được sử dụng để xây dựng hàm hồi quy nhằm xác định mối quan hệ với giá trị các thông số chất lượng nước. - Kết quả của nghiên cứu cho thấy bức tranh tổng quát về phân vùng hàm lượng chất lơ lửng trên hạ lưu của lưu vực sông Đáy. Kiến nghị Do trong khuôn khổ luận văn chỉ tiến hành 01 đợt thực địa lấy mẫu chất lượng nước vào ngày 09/4/2018 (trùng với thời gian chụp ảnh Sentinel 2) 88 nên công thức hàm hồi quy được áp dụng cho cảnh ảnh vệ tinh Sentinel 2 ngày 20/12/2017 là chưa có độ chính xác cao. Trong thời gian sắp tới, nghiên cứu sẽ mở rộng đánh giá và tiến hành quan trắc thêm các đợt trong năm để thấy được sự thay đổi về sự phân vùng hàm lượng chất lơ lửng trên hạ lưu của lưu vực sông Đáy. Ngoài ra kết hợp với kết quả của các thông số khác để có được bức tranh tổng quát về hiện trạng chất lượng nước hạ lưu sông Đáy. 89 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] UBND các tỉnh, thành phố: Hà Nội, Hà Nam, Nam Định, Ninh Bình, Hòa Bình (2006), Đề án tổng thể bảo vệ môi trường Lưu vực sông Nhuệ, sông Đáy đến năm 2020, tr.7-11. [2] Bộ Tài nguyên và Môi trường (2012), Báo cáo hiện trạng môi trường quôc gia 2012 - Môi trường nước mặt lục địa, Hà Nội, tr.48 [3] Ủy ban BVMT lưu vực Sông Nhuệ - Sông Đáy (2014), Báo cáo kết quả triển khai đề án tổng thể BVMT Lưu vực sông Nhuệ - sông Đáy giai đoạn 2013 – 2014, Hà Nội. [4] Văn phòng Chính Phủ (2013), Quyết định 681/QĐ-TTg- Phê duyệt Quy hoạch hệ thống thoát nước và xử lý nước thải khu vực dân cư, khu công nghiệp thuộc lưu vực sông Nhuệ - sông Đáy đến năm 2030. [5] Nguyễn Thanh Sơn, Nguyễn Ý Như, Trần Ngọc Anh, Lê Thị Hường, Khảo sát hiện trạng tài nguyên nước lưu vực sông Nhuệ Đáy, Tạp chí Khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội, Khoa học tự nhiên và công nghệ 27, Số 1S (2011) 227 – 234. [6] Trung tâm Quan trắc môi trường, Tổng cục môi trường (2014), Báo cáo tổng hợp nhiệm vụ "Quan trắc môi trường nước Lưu vực sông Nhuệ - Đáy, Hà Nội. [7] Briney, Amanda, ThoughtCo (2018), An Overview of Remote Sensing, thoughtco.com/an-overview-of-remote-sensing-1434624. [8] Sylvain Ouillon (2008), Optical Algorithms at Satellite Wavelengths for Total Suspended Matter in Tropical Coastal Waters, Sensor, vol. 8, nr. 7, pp. 4165 - 4185. [9] Harington Jr J.R. (1992), Remote sensing of Lake Chicot, Arkansas: Monitoring suspended sediments, turbidity, and Secchi depth with Landsat MSS data, Remote Sensing of Environment, vol.39, nr.1, pp. 15-27. 90 [10] Ritchie J.C. (1990), The relationship of MSS and TM digital data with suspended sediments, chlorophyll, and temperature in Moon Lake, Mississippi, Remote Sensing of Environment, vol.33, nr.1, pp.137-148. [11] Ritchie J.C. (1987), Using landsat multispectral scanner data to estimate suspended sediments in Moon Lake, Mississippi, Remote Sensing of Environment, vol.23, nr.1, pp. 65-81. [12] Weiqi HE, Shan CHEN, Xuehua LIU, Jining CHEN (2008), Water quality monitoring in slightly – polluted body through remote sensing – a case study in Guanting Reservoir Beijing, China, Front. Environ. Sci. Engin. China, Vol.1, 11 pp. [13] Doxaran D, Dynamics of the turbidity maximum zone in a macrotidal estuary (the Gironde, France): Observations from field and MODIS satellite data, Estuarine, Coastal and Shelf Science, vol. 81, nr. 3, pp. 321-332, 2009 [14] D. Doxaran, P. Castaing, S.J. Lavender (2006), Monitoring the maximum turbidity zone and detecting fine – scale turbidity features in the Gironde estuary using high spatial resolution satellite sensor (Spot HVR, LANDSAT ETM+) data, International Journal of Remote sensing, Vol.27(11), pp. 2303 – 2321. [15] David Doxaran, Jean – Marie Froidefond, Samantha Lavender, Patrice Castaing (2007), Spectral signature of highly turbid waters application with SPOT data to quantify suspended particulate matter concentrations, Remote sensing of Enviroment, Vol. 81, pp. 149 – 161. [16] Ledner S et al (2004), High resolution maps of suspended particulate matter concentration in the German Bight, EARSeL eProceedings 3. [17] Emmanuel Olet (2010), Water quality monitoring of Roxo reservior using LANDSAT images and In – situ measurements, International institude for geo – information science and earth observation enschede, the Netherlands, 69 pp. 91 [18] Jian – Jun Wang, Xi Xi Lu, Soo Chin Liew, Yue Zhou (2009), Retrieval of suspended sediment concentrations in large turbid rivers using LANDSAT ETM+: an example from the Yangtze river, China, Earth surface processes and landforms 34, pp. 1082 – 1092. [19] Xing Ping Wen (2010), Monitoring of Water quality using remote sensing data mining, Knowledge-oriented Application in Data Mining, pp. 135-146. [20] S.F, Guzman V.R (2009), Using MODIS 250m Imagery to estimate Total suspended sediment in a Tropical open bay, International Journal of Systems Application, Engineering and Development, vol. 3, nr.1, pp.36-44. [21] Oki Kazuo et al (2012), Analysis of stream water quality and estiamtion of nutrient load with the aid of Quick Bird remote sensing imagery, Hydrological Sciences Journal, vol. 57, nr.5. [22] Somvanshi S. (2011), Water Turbidity Assessment in Part of Gomti River Using, i Geospatia world forum, Hyderabad, India. [23] U. Berk (2011), Mapping water quality by using satellite imagery, i FIG Working Week, Marrakech, Marocco. [24] Nguyễn Văn Thảo (2016), “Nghiên cứu các phương pháp phân tích, đánh giá và giám sát chất lượng nước ven bờ bằng tư liệu viễn thám độ phân giải cao và độ phân giải trung bình, đa thời gian; Áp dụng thử nghiệm cho ảnh của vệ tinh VNREDSat-1”, Dự án nghiên cứu khoa học, Viện Tài nguyên và Môi trường biển. [25] Lương Chính Kế (2014), “Sử dụng công nghệ viễn thám và GIS xây dựng cơ sở dữ liệu thành lập bản đồ diễn biến vùng ô nhiễm nguồn nước thải từ các khu công nghiệp, đô thị nhằm đưa ra cảnh báo các vùng có nguy cơ ô nhiễm thuộc vùng kinh tế trọng điểm miền Bắc”, Dự án nghiên cứu khoa học, Cục Viễn thám quốc gia, Bộ Tài nguyên và Môi trường. 92 [26] Trinh Le Hung (2015), Mapping suspended sediment concentrations in surface water of Tri An lake using remote sensing and GIS, Journal of Science, Natural Sciences Issue, Hue University, Vol.96(8), 59 - 70. [27] Lê Minh Sơn (2008), Nghiên cứu ứng dụng ảnh vệ tinh để xác định nhiệt độ và hàm lượng chlorophyll bề mặt nước biển. [28] H.N.T.T. og Koike K (2011), Integrating satellite imagery and geostatistics of point samples for monitoring spatio-temporal changes of total suspended solids in bay waters: application to Tien Yen Bay (Northern Vietnam), Frotiers of Earth Science, vol.5, nr.3, pp. 305-316. [29] Lê Thị Phương Mai (2012), Sử dụng ảnh vệ tinh đa thời gian để đánh giá ảnh hưởng do biến động của một số đối tượng bao gồm sử dụng đất, rừng ngập mặn, hàm lượng chất lơ lửng trong bề mặt nước biển đến biến động đường bờ khu vực tỉnh Cà Mau. [30] Le Hung Trinh, Danh Tuyen Vu, Thi Trinh Le, Thi Thu Nga Nguyen (2017). Application of GIS technique for mapping suspended sediment concentration in surface water of the Day River, Northern Vietnam, International Journal of Environmental Problems, Vol.1(5), 47 – 54. [31] Nguyễn Thanh Sơn, Nguyễn Ý Như, Trần Ngọc Anh, Lê Thị Hường, “Khảo sát hiện trạng tài nguyên nước lưu vực sông Nhuệ Đáy”, Tạp chí Khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội, Khoa học tự nhiên và công nghệ 27, Số 1S (2011) 227 – 234. [32] Trung tâm Quan trắc môi trường, Tổng cục môi trường (2014), Báo cáo tổng hợp nhiệm vụ "Quan trắc môi trường nước Lưu vực sông Nhuệ - Đáy, Hà Nội [33] QCVN 08-MT:2015/BTNMT, Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia về chất lượng nước mặt