MỤC LỤC TẠP CHÍ KHÍ TƯỢNG THỦY VĂN SỐ THÁNG 7 NĂM 2022

TT

Tên bài và tác giả

Số Trang

1

Sử dụng nồng độ Chlorophyll–a và nhiệt độ bề mặt biển từ ảnh vệ tinh để đánh giá phân bố CO₂ trong nước ở biển Việt Nam

Bùi Thị Ngọc Oanh^1*, Trần Kiêm Khánh Linh¹

¹ Khoa Vật lý–Vật lý Kỹ thuật, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG–HCM;

btnoanh@hcmus.edu.vn; trankiemkhanhlinh@gmail.com

*Tác giả liên hệ: btnoanh@hcmus.edu.vn; Tel.: +84–907353080

Tóm tắt: Phát thải khí nhà kính vào khí quyển, đặc biệt là CO₂, đã góp phần gia tăng nhiệt độ khí quyển chúng ta trên toàn cầu. Khu vực vùng biển nước ta cũng được xem như một bể chứa CO₂ góp phần giải phóng CO₂ vào khí quyển. Do giới hạn về nghiên cứu đo đạc khảo sát CO₂ trên biển cũng như CO₂ trong khí quyển tại gần bề mặt biển, nghiên cứu đã sử dụng dữ liệu nồng độ chl–a và SST của ảnh vệ tinh Aqua/MODIS (năm 2021) để ước tính pCO₂ bề mặt biển cũng như lượng khí phát thải/hấp thụ ở Biển Đông. pCO₂ tính toán trung bình và thông lượng CO₂ trung bình lần lượt là 425,9 (µatm) và 38,4 (mol/m²/yr). Kết quả nghiên cứu cho thấy các vùng biển nước ta thải khí CO₂ vào khí quyển, qua đó thấy vai trò đại dương qua quá trình trao đổi biển–khí.

Từ khóa: Phân bố CO₂ trong nước; Trao đổi CO₂; Nồng độ chl–a; Nhiệt độ bề mặt biển.

1

2

Nghiên cứu cơ sở khoa học xác định nguồn nước và giải pháp cấp nước sinh hoạt và nông nghiệp cho khu vực thiếu nước trên địa bàn tỉnh Sơn La

Nguyễn Đắc Lực¹, Lê Thị Thu Hằng¹, Cao Viết Thịnh², Nguyễn Quang Thái¹, Lê Thị Thủy¹, Quàng Thị Duyên³, Phạm Thị Hương Lan^4*

¹ Sở Tài nguyên và Môi trường Sơn La; nguyenluc1098@gmail.com; hangtnnsl@gmail.com; quangthaislmt@gmail.com; lethuytk67@gmail.com

² Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn tỉnh Sơn La; thinhppmusl@gmail.com

³ UBND xã Mường Trai; qthiduyen.nnml@gmail.com

⁴ Trường Đại học Thủy lợi; lanpth@wru.vn

*Tác giả liên hệ: lanpth@wru.vn; Tel.: +84–912537042

Tóm tắt: Xác định nguồn nước và giải pháp cấp nước sinh hoạt và nông nghiệp cho khu vực thiếu nước sinh hoạt và nông nghiệp ở vùng cao, vùng khan hiếm nước, đặc biệt tỉnh Sơn La là cần thiết, phù hợp với chủ trương của Chính phủ theo Quyết định số 264/QĐ–TTg ngày 2/3/2015. Nghiên cứu sử dụng tổ hợp nhiều phương pháp bao gồm phương pháp tổng hợp phân tích thống kê, điều tra khảo sát thực địa, phương pháp mô hình toán và phương pháp chuyên gia để xác định nguồn nước cho các xã đặc biệt khó khăn trên địa bàn tỉnh Sơn La, từ đó đề xuất các mô hình khai thác, sử dụng bền vững nguồn nước dựa trên bộ tiêu chí về nguồn nước, về điều kiện khai thác, về văn hóa xã hội, về môi trường, về kinh tế, về kỹ thuật công nghệ, về quản lý và khai thác đảm bảo nguồn nước sinh hoạt cho sinh hoạt và nông nghiệp cho các khu vực thiếu nước trên địa bàn tỉnh Sơn La.

Từ khóa: Nguồn nước; Khu vực thiếu nước; Sơn La.

10

3

Nghiên cứu sự biến đổi cường độ xoáy thuận nhiệt đới hoạt động trên Biển Đông trong các giai đoạn phát triển

Chu Thị Thu Hường^1*, Thào Thị Dợ¹

¹ Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội; ctthuong@hunre.edu.vn; dohunre.160300@gmail.com

*Tác giả liên hệ: ctthuong@hunre.edu.vn; Tel.: +84–981244579

Tóm tắt: Sự biến đổi cường độ xoáy thuận nhiệt đới (XTNĐ) hoạt động trên khu vực biển đông (BĐ) được phân tích trong thời kỳ 1991–2020. Kết quả cho thấy rằng, XTNĐ hình thành trên khu vực TBTBD thường tồn tại lâu hơn, có cường độ mạnh và biến đổi nhiều hơn đối với những XTNĐ hình thành trên khu vực BĐ. Các XTNĐ hình thành và phát triển trên hai vùng biển này đều trải qua 4 giai đoạn: Hình thành, phát triển, chín muồi và tan rã. Giai đoạn hình thành thường kéo dài khoảng 30 đến 36 giờ, bắt đầu từ khi XTNĐ hình thành là một nhiễu động đến ATNĐ với cường độ tăng dần. Cường độ của chúng tăng nhanh (V_max lớn hơn 20 m/s) trong giai đoạn phát triển (khoảng 36 đến 54 giờ). Trong giai đoạn chín muồi (kéo dài khoảng 48 đến 72 giờ), cường độ XTNĐ biến đổi không nhiều song thường mạnh hơn (V_max thường lớn hơn 40 m/s) giai đoạn phát triển. Giai đoạn tan rã thường kéo dài từ 1,5 đến 2 ngày (XTNĐ hoạt động từ 3 đến 9 ngày) và từ khoảng 3 đến 4 ngày (XTNĐ hoạt động từ 9 ngày trở lên). Trong giai đoạn này, cường độ của chúng giảm dần và trở thành ATNĐ, thậm chí là vùng áp thấp.

Từ khóa: Cường độ XTNĐ; Bốn giai đoạn phát triển; BĐ; Biển TBTBD.

25

4

Nghiên cứu ứng dụng công nghệ khai thác nước thấm từ sông phục vụ cấp nước khu vực ven sông Cẩm Giàng

Nguyễn Trung Hiếu¹, Đoàn Thu Hà^1*, Hoàng Thị Ngọc Anh²

¹ Trường Đại học Thủy lợi; trunghieu.ma@hotmail.com; thuha_ctn@tlu.edu.vn,

² Trường Đại học khoa học ứng dụng Dresden; thingocanh.hoang@htw–dresden.de

*Tác giả liên hệ: thuha_ctn@tlu.edu.vn; Tel.: +84–948172299

Tóm tắt: Nhu cầu dùng nước ngày càng tăng, nguồn nước ngày càng cạn kiệt và ô nhiễm, công nghệ khai thác nước thấm từ sông với các ưu điểm nổi trội: i) Thu được lưu lượng nước tương đối lớn nhờ dòng thấm trực tiếp từ sông vào giếng; ii) Có khả năng xử lý nước sông nhờ tầng lọc thềm sông. Tác giả đã thực hiện nghiên cứu tại khu vực xã Tân Trường, bên bờ sông Cẩm Giàng, Hải Dương. Thực hiện nghiên cứu thí nghiệm hiện trường và mô phỏng dòng chảy ngầm cho thấy có thể khai thác nước thấm ổn định tới 1330 m³/ng.đêm cho một giếng đơn. Bãi giếng 5 giếng với khoảng cách giữa các giếng 80 m cho lưu lượng khai thác đạt gần 4500 m³/ng.đêm. Kết quả nghiên cứu cho thấy công nghệ RBF có khả năng khai thác được lưu lượng nước thấm tương đối lớn, có chất lượng nước tốt, bền vững, có thể áp dụng trong cấp nước phục vụ sinh hoạt và sản xuất.

Từ khóa: Nước thấm từ sông; Lưu lượng nước thấm; Chất lượng nước thấm.

34

5

Dự báo quỹ đạo bão Molave năm 2020 bằng phương pháp trung bình có trọng số của các thành phần tổ hợp tối ưu

Phạm Thị Minh^1*, Phạm Xuân Đáp², Nguyễn Thị Hằng³, Trần Thị Hồng Tường⁴, Phạm Kim Thủy³

¹ Khoa Khí tượng Thủy văn và Biến đổi khí hậu, Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường TP. HCM; minhpt201@gmail.com

² Sinh viên Khoa Khí tượng Thủy văn và Biến đổi Khí hậu; Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường TP. HCM; Phamdap18@gmail.com

³ Khoa Đại cương, Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường TP. HCM; hang.nguyen687@gmail.com; pkthuy.math@gmail.com

⁴ Khoa hệ thống thông tin và Viễn thám; tthtuong@hcmunre.edu.vn

*Tác giả liên hệ: minhpt201@gmail.com; Tel.: +84–936069249

Tóm tắt: Trong bài báo này nhóm tác giả dự báo quỹ đạo bão Molave năm 2020 bằng hệ thống dự báo tổ hợp được tạo ra từ mô hình WRF. Sau đó kết quả dự báo quỹ đạo được tính bằng phương pháp trung bình có trọng số của các thành phần tổ hợp tối ưu (thành phần có sai số quỹ đạo hạn ngắn nhỏ hơn sai số quỹ đạo trung bình tổ hợp). Kết quả thử nghiệm cho thấy, về hướng di chuyển, ở những hạn dự báo dài hơn 2 ngày khi độ tán tổ hợp của dự báo tổ hợp lớn thì TBTS (trung bình có trọng số của các thành phần tổ hợp tối ưu) mô phỏng hướng cơn bão hiệu quả hơn so với TBTH (trung bình tổ hợp). Về sai số dự báo quỹ đạo TBTS cải thiện đáng kể so với sai số dự báo quỹ đão của TBTH ở một số hạn dự báo. Cụ thể, sai số quỹ đạo bão của TBTS cải thiện từ 2% đến 15% ở các hạn dự báo trước 2 ngày, còn ở hạn dự báo sau 2 ngày chỉ cải thiện được 1% đến 6% so với phương pháp trung bình tổ hợp thông thường. Kết quả này bước đầu cho thấy ưu điểm của phương pháp trung bình có trọng số của các thành phần tổ hợp tối ưu.

Từ khóa: Trung bình trọng số; Dự báo tổ hợp; Dự báo có lựa chọn; Bão.

46

6

Xác định chuyển dịch trên phạm vi lãnh thổ Việt Nam dựa vào dữ liệu của các trạm CORS thuộc mạng lưới VNGEONET

Nguyễn Gia Trọng¹, Nguyễn Viết Nghĩa^1*, Phạm Công Khải¹, Nguyễn Hà Thành², Lý Lâm Hà³, Vũ Trung Dũng⁴, Nguyễn Viết Quân⁵, Phạm Ngọc Quang¹

¹ Khoa Trắc địa - Bản đồ và Quản lý đất đai, Trường Đại học Mỏ - Địa chất; nguyengiatrong@humg.edu.vn; nguyenvietnghia@humg.edu.vn; phamcongkhai@humg.edu.vn; phamngocquang@humg.edu.vn

² Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam; hathanh5984@gmail.com

³ Phòng kinh tế và hạ tầng huyện Cam Lâm, Khánh Hòa; funnylams@gmail.com

⁴ Trường Đại học Nông lâm Bắc Giang; dungcnl@gmail.com

⁵ Cục Đo đạc, Bản đồ và Thông tin địa lý Việt Nam; vngeonet@monre.gov.vn

*Tác giả liên hệ: nguyenvietnghia@humg.edu.vn; Tel.: +84–947868139

Tóm tắt: Nghiên cứu chuyển dịch kiến tạo mảng là một nhiệm vụ đã và đang được tiến hành thường xuyên và liên tục tại Việt Nam. Kết quả của nghiên cứu chuyển dịch kiến tạo mảng góp phần đánh giá mức độ tai biến địa chất cũng như góp phần vận hành các công trình trên khu vực một cách an toàn. Tại Việt Nam, từ năm 2016 đến cuối năm 2019, mạng lưới VNGEONET bao gồm 65 trạm CORS được xây dựng, phân bố trên toàn lãnh thổ Việt Nam phục vụ cho nhiều mục đích, trong đó có mục địch nghiên cứu chuyển dịch kiến tạo mảng. Dựa trên dữ liệu đo GNSS từ năm 2019 đến năm 2022, đã xác định chuyển dịch cho 17 điểm trên lãnh thổ Việt Nam. Kết quả tính toán trong nghiên cứu này cho thấy sự tương đồng về độ lớn cũng như hướng chuyển dịch khi so sánh với các kết quả đã công bố trước đó, tuy nhiên độ chính xác được nâng lên. Với chuỗi dữ liệu đo dài sẽ góp phần nâng cao độ chính xác xác định chuyển dịch lên 30%. Bên cạnh đó, sự khác biệt về tốc độ chuyển dịch lên tới xấp xỉ 1 cm giữa các điểm là điều cần chú ý khi tiến hành hiện đại hóa hệ quy chiếu trắc địa tại Việt Nam.

Từ khóa: Gamit/Globk; CORS; Chuyển dịch kiến tạo mảng; Xử lý số liệu GNSS; Định vị tuyệt đối chính xác.

59

7

Nghiên cứu kết hợp mô hình thủy lực và mô hình trí tuệ nhân tạo mô phỏng chất lượng nước sông Nhuệ – Đáy

Hoàng Thị An^1*, Trần Thùy Nhung¹, Nguyễn Thanh Thủy², Trần Anh Phương¹

¹ Phòng Công nghệ và Kỹ thuật tài nguyên nước, Viện Khoa học tài nguyên nước; anht510@wru.vn; tranthuynhung1990@gmail.com; phuongtran.monre@gmail.com

² Trường Đại học Thủy Lợi; thanhthuy_rt@tlu.edu.vn

*Tác giả liên hệ: anht510@wru.vn; Tel.: +84–963952484

Tóm tắt: Lưu vực sông Nhuệ – sông Đáy được biết đến như một điểm nóng về chất lượng nước, gây ảnh hưởng lớn đến sức khoẻ người dân cũng như cảnh quan, môi trường lưu vực sông trong những năm gần đây. Nghiên cứu xây dựng mô hình trí tuệ nhân tạo (AI) mô phỏng chất lượng nước sông Nhuệ–Đáy dựa trên kết quả mô phỏng thủy động lực và chất lượng nước của mô hình thủy lực MIKE 11. Dữ liệu đầu vào bao gồm: địa hình, số liệu thủy văn, dữ liệu nguồn thải tại các vị trí quan trắc để mô phỏng chất lượng nước trong mô hình MIKE 11. Mô hình AI sử dụng thuật toán MLP – ANN xây dựng quan hệ hồi qui giữa lưu lượng nước sông và nồng độ các nguồn thải với các chỉ số chất lượng nước để dự báo chất lượng nước tại các vị trí kiểm soát theo các kịch bản kiểm soát và quản lý nguồn thải khác nhau một cách nhanh chóng. Kết quả từ mô hình AI gần sát với kết quả từ mô hình MIKE 11 với chỉ số R2 đạt từ 0,98 trở lên với thời gian mô phỏng nhanh hơn hàng nghìn lần so với mô hình thủy lực, là một công cụ hữu hiệu, cho phép đưa ra dự báo chất lượng nước nhanh. Nghiên cứu cung cấp công cụ quản lý cho các nhà quản lý trong đánh giá nhanh tác động của các giải pháp qui hoạch, quản lý và kiểm soát ô nhiễm nguồn nước trên lưu vực sông Nhuệ – Đáy.

Từ khóa: Chất lượng nước; Lưu vực sông Nhuệ–Đáy; Mô hình MIKE 11; Mô hình trí tuệ nhân tạo AI; MLP–ANN.

67

8

Nghiên cứu ứng dụng mô hình học máy trong phân loại hệ sinh thái đất ngập nước nội địa tại Vườn Quốc gia Ba Bể, tỉnh Bắc Kạn

Đặng Kinh Bắc^1*, Phạm Hạnh Nguyên², Nguyễn Thành Vĩnh², Trần Ngọc Cường² Nguyễn Văn Quân³, Trịnh Thị Thúy Chinh⁴, Vũ Thị Phương⁵

¹ Khoa Địa lý, trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Đại học Quốc gia Hà Nội; dangkinhbac@hus.edu.vn;

² Cục Bảo tồn Thiên nhiên và Đa dạng Sinh học, Tổng cục Môi trường, Bộ Tài nguyên và Môi trường; nguyenph.nbca@gmail.com;

³ Công ty TNHH MTV Trắc địa Bản đồ, Cục Bản Đồ, Bộ Tổng tham mưu; quannguyen26795@gmail.com;

⁴ Công ty cổ phần dược phẩm Hoa Anh, 14/1 Pháo Đài Láng, Đống Đa, Hà Nội; trinha2698@gmail.com;

⁵ Đại học Hồng Đức, 565 Quang Trung, Thanh Hóa; vuthiphuong@hdu.edu.vn;

*Tác giả liên hệ: dangkinhbac@hus.edu.vn; Tel.: +84–389542557

Tóm tắt: Sự suy thoái và chuyển đổi đất ngập nước đã được cảnh báo trong 10 năm qua, nhưng việc kiểm kê và giám sát những thay đổi này vẫn còn gặp nhiều khó khăn do thiếu khả năng tiếp cận và công nghệ. Do đó, việc trang bị cho các nhà quản lý những công cụ để phân loại và giám sát các hệ sinh thái đất ngập nước theo thời gian thực là điều cần thiết. Mục đích của nghiên cứu này là phát triển mô hình hữu ích phân loại 7 loại đất ngập nước nội địa tại Vườn quốc gia Ba Bể, tỉnh Bắc Kạn cùng các hệ sinh thái lân cận được phân loại trong hệ thống RAMSAR và MONRE (Ministry of Natural Resources and Environment – Bộ Tài Nguyên và Môi trường). Từ đó, mô hình ResU–Net (Deep Residual U–Net) sử dụng chức năng tối ưu hóa Adadelta đã được sử dụng để phân loại 7 loại đất ngập nước và 3 loại hình hệ sinh thái lân cận ở Vườn quốc gia Ba Bể, dựa trên ảnh vệ tinh Sentinel–2, với độ chính xác cao hơn 85%. Hiệu suất tốt hơn của mô hình này so với các phương pháp Random forest (RF) và Support Vector Machine (SVM) đã được chứng minh. Mô hình ResU–Net sau khi tối ưu hóa, cũng được sử dụng để lập bản đồ các khu vực đất ngập nước nội địa tại vùng núi Bắc Kạn. Mô hình này có khả năng cập nhật các kiểu đất ngập nước mới tại Việt Nam nhằm giám sát biến động đất ngập nước trong thời gian thực.

Từ khóa: Đất ngập nước; RAMSAR; Vườn quốc gia Ba Bể; U–Net; Viễn thám.

81