ẢNH HƯỞNG CỦA ENSO ĐẾN VCI KHU VỰC NAM TRUNG BỘ, TÂY NGUYÊN VÀ ĐÔNG NAM BỘ

Lương Văn Việt

Tóm tắt


Nghiên cứu này nhằm đánh giá các ảnh hưởng của ENSO (the El Niño Southern Oscillation) đến sự phát triển của thực vật qua chỉ số điều kiện thực vật (VCI). Kết quả cho thấy, ENSO đã tác động đáng kể đến khu vực này trong các tháng mùa xuân và mùa đông. Không phải tất các kì EL Niño đều mang tính tiêu cực và các kì La Niña mang tính tích cực đối với sự phát triển của thực vật vùng nhiệt đới này. Mức độ tác động tiêu cực hay tích cực của El Niño và La Niña đến thảm thực vật phụ thuộc vào điều kiện tự nhiên của từng tiểu vùng và mùa trong năm. Các ảnh hưởng tiêu cực của El Niño đến VCI được thể hiện rõ ở khu vực Tây Nguyên vào các tháng mùa xuân, khu vực phía Nam của Nam Trung Bộ vào các tháng mùa hè. Ảnh hưởng tiêu cực của La Niña xảy ra vào các tháng mùa đông trên phần phía Bắc của Nam Trung Bộ. Trong số các chỉ số giám sát ENSO thì chỉ số Niño đại dương (ONI) có quan hệ tốt nhất với VCI tại đây. Do có thời gian trễ giữa VCI và ONI là 2 tháng nên có thể sử dụng chỉ số này trong cảnh báo sự phát triển của thực vật. Ngoài ra, kết quả nghiên cứu còn cho thấy, do ENSO ít hoạt động từ tháng 5 đến tháng 7 và thời gian trễ của hoạt động này với VCI khoảng 2 tháng nên các tháng trong mùa thu thực vật tại đây ít chịu ảnh hưởng của ENSO.

 


Từ khóa


biến động khí hậu; ENSO; ONI; VCI

Toàn văn:

PDF

Trích dẫn


Baniya, B., Tang, Q., Xu, X., Haile, G. G., & Chhipi-Shrestha, G. (2019). Spatial and Temporal Variation of Drought Based on Satellite Derived Vegetation Condition Index in Nepal from 1982–2015. Sensors, 19(430). doi: 10.3390/s19020430

Bannari, A., Morin, D., Bonn, F., & Huete, A. R. (1995). A review of vegetation indices. Remote Sensing Reviews, 13, 95-120.

Chavez, R. O., Clevers, J. G. P. W., Decuyper, M., De B. S., & Herold, M. (2016). 50 years of water extraction in the Pampa del Tamarugal basin: Can Prosopis tamarugo trees survive in the hyper-arid Atacama Desert (Northern Chile). J Arid Environ, 124, 292-303.

Chen, B., Xu, G., Coops, N. C., Ciais, P., Innes, J. L., Wang, G., … Liu, Y. (2014). Changes in vegetation photosynthetic activity trends across the Asia–Pacific region over the last three decades. Remote Sens. Environ., 144, 28-41.

Chu, H., Venevsky, S., Wu, C., & Wang, M. (2019). NDVI-based vegetation dynamics and its response to climate changes at Amur-Heilongjiang River Basin from 1982 to 2015. Science of the Total Environment, 650, 2051-2062, doi:10.1016/j.scitotenv.2018.09.115

Do, T. N. A., Nguyen, Q. P., & Nguyen, H. S. (2017). Nghien cuu phuong phap canh bao han nong nghiep vung ha luu song Ca [Research method argricultural drought warming in downstream of Ca river]. Journal of Water Resources and Environmental Engineering, 56, 24-33.

Holben, B. N. (1986). Characteristics of maximum-value composite images from temporal AVHRR data. Int. J. Remote Sens., 7, 1417-1434.

Huang, S., Tang, L., & Hupy, J.P. (2021). A commentary review on the use of normalized difference vegetation index (NDVI) in the era of popular remote sensing. J. For. Res. 32, 1-6,

doi: 10.1007/s11676-020-01155-1

Jean, M. K., Emmanuel, E., Emnet, N., Darius, P., Royd, V., Atkilt, G., & Amanuel, Z. (2021). Assessing the spatio-temporal variability of NDVI and VCI as indices of crops productivity in Ethiopia: a remote sensing approach. Geomatics. Natural Hazards and Risk, 12, 2880-2903, doi: 10.1080/19475705.2021.1976849

Kriegler, F. J., Malila W. A., Nalepka, R. F., & Richardson W. (1969). Preprocessing transformations and their effect on multispectral recognition. Remote Sens Environ, 6, 97-132.

Li, H., Li, Y., Gao, Y., Zou, C., Yan, S., & Gao, J. (2016). Human impact on vegetation dynamics around Lhasa, Southern Tibetan Plateau. China. Sustainability, 8, 1146. doi: 10.3390/su8111146

Li, J., Fan, K., & Zhou, L. (2017). Satellite Observations of El Niño Impacts on Eurasian Spring Vegetation Greenness during the Period 1982–2015. Remote Sensing, 9, 628, doi: 10.3390/rs9070628

Luong, V. V. (2021). Development of a new ENSO index to assess the effects of ENSO on temperature over southern Vietnam. Theor. Appl. Climatol., 144, 1119-1129.

Nemani, R. R., Keeling, C. D., Hirofumi, H., Jolly, W. M., Piper, S. C., Tucker, C. J., … RunNiñg, S. W. (2003). Climate–driven increases in global terrestrial net primary production from 1982 to 1999. Science, 300, 1560-1563.

Nguyen, D., Q., Renwick, J., & McGregor, J. (2014). Variations of surface temperature and rainfall in Vietnam from 1971 to 2010. Int. J. Climatol., 34, 249-264.

Pastor-Guzman, J., Atkinson, P., Dash, J., & Rioja-Nieto, R. (2015). Spatiotemporal variation in mangrove chlorophyll concentration using Landsat 8. Remote Sens, 7(11),14530-14558.

Phan, V. T., Ngo, D. T., & Hageman, H. T. M. (2009). Seasonal and interannual variations of surface climate elements over Vietnam. Clim. Res., 40, 49-60.

Phung, V. K., Nguyen, Q. H., Nguyen, T. T. A., Phi, D. S., & Pham, V. D. (2019). Su dung NDVI de xac dinh nhanh mot so trang thai rung o khu vuc Tay Nguyen, Vietnam [Using NDVI to rapidly identify forest status types in the Central Highlands of Vietnam]. Journal of Forestry Science and Technology, 5, 81-89.

Ray, D. K., Gerber, J. S., MacDonald, G. K., & West, P. C. (2015). Climate variation explains a third of global crop yield variability. Nat. Commun. 6(5989). doi: 10.1038/ncomms6989

Shuai, J., Zhang, Z., Tao, F., & Shi, P. (2016). How ENSO affects maize yields in China: understanding the impact mechanisms using a process-based crop model. Int. J. Climatol. 36, 424-438, doi: 10.1002/joc.4360

Stefan, E., Pavel, P., Martin K., & Oleg, P. (2009). Spatial Patterns of NDVI Variation over Indonesia & Their Relationship to ENSO Warm Events during the Period 1982–2006. Journal of Climate, 22, 6612-6623, doi: 10.1175/2009JCLI2460.1

Tian, J., Wang, L., Li, X., Gong, H., Shi, C., Zhong, R., & Liu, X. (2017). Comparison of UAV and WorldView-2 imagery for mapping leaf area index of mangrove forest. Int J Appl Earth Obs Geoinf, 61, 22-31.

Usman, U., Yelwa, S. A., Gulumbe, S. U., & Danbaba, A. (2013). Modelling Relationship between NDVI and Climatic Variables Using Geographically Weighted Regression. Journal of Mathematical Sciences and Applications, 1, 24-28. doi:10.12691/jmsa-1-2-2

Vicente-Serrano, S. M., Camarero, J. J., Olano, J. M., Martín-Hernández, N., Peña-Gallardo, M., Tomás-Burguera, M., Gazol, A., Azorin-Molina, C., Bhuyan, U., & El Kenawy A. (2016). Diverse relationships between forest growth and the normalized difference vegetation index at a global scale. Remote Sens Environ, 187,14-29.

Vu, M. Q., Nguyen, D. T., Tran, T. M. T., John, B., & Venkat, L. (2018). So sanh suy giam nang suat sinh khoi gay ra do con nguoi tai cac nuoc vung ha luu song Mekong [A comparison of human-induced biomass productivity decline in the Lower Mekong Basin

countries using annual NDVI time series derived from NOAA AVHRR and Terra MODIS]. HCMUE J. Sci., 15(11b), 94-100.

Zhu, X., & Liu, D. (2015). Improving forest aboveground biomass estimation using seasonal Landsat NDVI time-series. ISPRS J Photogramm Remote Sens, 102, 222-231.




DOI: https://doi.org/10.54607/hcmue.js.19.9.3430(2022)

Tình trạng

  • Danh sách trống