ƯỚC TÍNH ĐỊNH LƯỢNG RỦI RO Ô NHIỄM NƯỚC MẶT DỰA TRÊN DỮ LIỆU VIỄN THÁM QUANG HỌC VÀ PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐA TIÊU CHÍ

Đỗ Thị Nhung, Nguyễn Thị Diễm My, Nguyễn Thị Hồng, Bùi Quang Thành, Lưu Thị Phương Mai, Phạm Văn Mạnh

Tóm tắt


 

 

Ô nhiễm nước mặt là một trong những vấn đề môi trường mà các quốc gia trên thế giới đang phải đối mặt. Khu vực Uông Bí – Đông Triều, tỉnh Quảng Ninh hiện đang phải đối mặt với những thách thức như vậy. Dữ liệu viễn thám có khả năng cung cấp nhanh những thông tin về chất lượng nước và giám sát nước mặt hiệu quả hơn. Nghiên cứu phân tích liên quan đến: (1) Phân tích sự thay đổi chất lượng nước mặt ở khu vực Uông Bí – Đông Triều giai đoạn 2000-2020; (2) Lựa chọn mô hình ước tính chỉ số đánh giá chất lượng nước từ dữ liệu viễn thám; và (3) Đánh giá định lượng rủi ro ô nhiễm nước mặt tại khu vực nghiên cứu. Kết quả cho thấy, các chỉ số (BOD5, COD, TSS) dự đoán có hệ số R2 tương đối tốt đều có giá trị trên 0,75. Trong đó, mức độ Rủi ro cao đối với ô nhiễm nước mặt tăng từ 8% năm 2000 lên 16% năm 2020 và tỉ lệ gia tăng của khu vực Rủi ro rất cao lần lượt từ 3% lên 10%. Nghiên cứu này nhấn mạnh việc sử dụng dữ liệu viễn thám đa thời gian kết hợp với số liệu đo đạc hiện trường có thể  theo dõi các chỉ số đánh giá chất lượng mặt ở sông suối và ao hồ. Hơn nữa, nghiên cứu hiện tại có thể áp dụng cho các khu vực nước mặt ở quy mô rộng hơn.

 


Từ khóa


Đông Triều – Uông Bí; viễn thám; ô nhiễm nước mặt; chỉ số chất lượng nước

Toàn văn:

PDF

Trích dẫn


Acharya, T., Subedi, A., & Lee, D. (2018). Evaluation of Water Indices for Surface Water Extraction in a Landsat 8 Scene of Nepal. Sensors 18, 2580. https://doi.org/10.3390/s18082580

Chen, D., Elhadj, A., Xu, H., Xu, X., & Qiao, Z. (2020). A Study on the Relationship between Land Use Change and Water Quality of the Mitidja Watershed in Algeria Based on GIS and RS. Sustainability 12, 3510. https://doi.org/10.3390/su12093510

Hina, H., Nafees, M., & Ahmad, T. (2021). Treatment of industrial wastewater with gamma irradiation for removal of organic load in terms of biological and chemical oxygen demand. Heliyon 7, e05972. https://doi.org/10.1016/j.heliyon.2021.e05972

Huang, C., Chen, Y., Zhang, S., & Wu, J. (2018). Detecting, Extracting, and Monitoring Surface Water From Space Using Optical Sensors: A Review. Rev. Geophys, 56, 333-360. https://doi.org/10.1029/2018RG000598

Khan, A., Khan, H. H., & Umar, R. (2017). Impact of land-use on groundwater quality: GIS-based study from an alluvial aquifer in the western Ganges basin. Appl Water Sci 7, 4593-4603. https://doi.org/10.1007/s13201-017-0612-7

Liang, S., & Wang, J. (2020). Atmospheric correction of optical imagery, in: Advanced Remote Sensing. Elsevier, 131-156. https://doi.org/10.1016/B978-0-12-815826-5.00004-0

Lim, J., & Choi, M. (2015). Assessment of water quality based on Landsat 8 operational land imager associated with human activities in Korea. Environ Monit Assess 187, 384. https://doi.org/10.1007/s10661-015-4616-1

Mamun, M., Kim, J. Y., & An, K. G. (2021). Multivariate Statistical Analysis of Water Quality and Trophic State in an Artificial Dam Reservoir. Water 13, 186. https://doi.org/10.3390/w13020186

Mohammad, G., Melesse, A., & Reddi, L. (2016). A Comprehensive Review on Water Quality Parameters Estimation Using Remote Sensing Techniques. Sensors 16, 1298. https://doi.org/10.3390/s16081298

Nguyen, T. B. P., Dang, P. V. T., Nguyen, B. D., Nguyen, C. N. (2017). Remote Sensing for Monitoring Surface Water Quality in the Vietnamese Mekong Delta: The Application for Estimating Chemical Oxygen Demand in River Reaches in Binh Dai, Ben Tre. TCCKHVTD 39, 256-268. https://doi.org/10.15625/0866-7187/39/3/10270

Oladipo, J. O., Akinwumiju, A. S., Aboyeji, O. S., & Adelodun, A. A. (2021). Comparison between fuzzy logic and water quality index methods: A case of water quality assessment in Ikare community, Southwestern Nigeria. Environmental Challenges 3, 100038. https://doi.org/10.1016/j.envc.2021.100038

Pahlevan, N., Chittimalli, S. K., Balasubramanian, S. V., Vellucci, V. (2019). Sentinel-2/Landsat-8 product consistency and implications for monitoring aquatic systems. Remote Sensing of Environment 220, 19-29. https://doi.org/10.1016/j.rse.2018.10.027

Pham, V. M., Pham, M. T., Du, V. V. Q., Bui, Q. T., Tran, V. A., Pham, M. H., & Nguyen, N. T. (2019). Integrating Sentinel-1A SAR data and GIS to estimate aboveground biomass and carbon accumulation for tropical forest types in Thuan Chau district, Vietnam. Remote Sensing Applications: Society and Environment 14, 148-157. https://doi.org/10.1016/j.rsase.2019.03.003

Tahiru, A. A., Doke, D. A., & Baatuuwie, B. N. (2020). Effect of land use and land cover changes on water quality in the Nawuni Catchment of the White Volta Basin, Northern Region, Ghana. Appl Water Sci 10, 198. https://doi.org/10.1007/s13201-020-01272-6

Wang, G., Li, J., Sun, W., Xue, B., A, Y., & Liu, T. (2019). Non-point source pollution risks in a drinking water protection zone based on remote sensing data embedded within a nutrient budget model. Water Research 157, 238-246. https://doi.org/10.1016/j.watres.2019.03.070

Wang, X., Xie, S., Zhang, X., Chen, C., Guo, H., Du, J., & Duan, Z. (2018). A robust Multi-Band Water Index (MBWI) for automated extraction of surface water from Landsat 8 OLI imagery. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation 68, 73-91. https://doi.org/10.1016/j.jag.2018.01.018

Zhu, H., Zhou, J., Song, T., Feng, H., Liu, Z., Liu, H., & Ren, X. (2020). Influences of natural and anthropogenic processes on the groundwater quality in the Dagujia River Basin in Yantai, China. Journal of Water Supply: Research and Technology-Aqua 69, 184-196. https://doi.org/10.2166/aqua.2019.113




DOI: https://doi.org/10.54607/hcmue.js.18.12.3302(2021)

Tình trạng

  • Danh sách trống