Tạp chí
 
Năm 2025
 
Số 3, Kỳ 66, [06 - 2025] - Xem trước

Định lượng tác động của phân vùng khí hậu địa phương đối với thay đổi nhiệt độ bề mặt ngày và đêm: nghiên cứu điển hình tại thành phố Hồ Chí Minh

DOI:10.46326/JMES.2025.66(3).01

  • Cơ quan:

    1 Phòng Địa lý – Viễn thám, Viện Khoa học sự sống, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam, Thành phố Hồ Chí Minh, Việt Nam
    2 Trường Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, Việt Nam

  • *Tác giả liên hệ:
    This email address is being protected from spambots. You need JavaScript enabled to view it.
  • Nhận bài: 09-01-2025
  • Sửa xong: 14-04-2025
  • Chấp nhận: 29-04-2025
  • Ngày đăng: 01-06-2025
Trang: 1 - 13
Lượt xem: 25
Xem onlineXem online
Lượt tải: 0
Tải về PDF
★★★★★Yêu thích: , Số lượt: 0
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
  • ★
Bạn yêu thích

Tóm tắt:

Các vệ tinh quan sát trái đất đã cung cấp một nguồn dữ liệu nhiệt độ bề mặt lớn chưa từng có được lưu trữ hàng chục năm qua với đa độ phân giải không gian và thời gian, tạo điều kiện cho việc mô hình hóa và diễn giải các tương tác với môi trường trên quy mô không gian thời gian một cách chính xác. Nghiên cứu này lần đầu tiên định lượng tương tác giữa nhiệt độ bề mặt ngày và đêm với các loại hình phân vùng khí hậu địa phương tại Việt Nam, lựa chọn thành phố Hồ Chí Minh làm khu vực nghiên cứu điển hình. Giải pháp điện toán đám mây Google Earth Engine đã được sử dụng để truy xuất và xử lý dữ liệu nhiệt độ bề mặt ngày và đêm từ ảnh Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS). Phân tích giai đoạn 2022 - 2024 được coi là nóng nhất trong lịch sử cho phép xác định mức nhiệt điển hình theo từng tháng, các tháng nóng nhất và mát nhất, nhiệt độ cực đại và cực tiểu theo từng phân vùng không gian một cách nhất quán. Mô hình hồi quy điều hòa Harmonic áp dụng trên chuỗi dữ liệu hàng ngày theo từng loại hình khí hậu địa phương thể hiện rõ ràng chu kỳ mùa, đi cùng với xu thế tăng nhiệt ban đêm từ 1.5÷20C trong 3 năm qua. Thêm vào đó, nhiệt độ bề mặt ngày và đêm ghi nhận cao nhất đối với các khu vực cảnh quan chật hẹp, trong khi giảm dần với khu vực kiến trúc mở hoặc mật độ xây dựng thưa, đi cùng với vai trò điều hòa nhiệt độ của rừng ngập mặn Cần Giờ phía Đông Nam thành phố. Những kết quả này góp phần tăng cường hiểu biết sâu sắc về động lực khí hậu đô thị và sự tương tác phức tạp giữa nhiệt độ bề mặt với với các loại hình kiến trúc đô thị khác nhau.

Trích dẫn
Nguyễn Cao Hanh, Nguyễn An Bình, Lê Thị Thu Hà, Hồ Nhựt Minh, Giang Thị Phương Thảo và Nguyễn Ngọc Ẩn, 2025. Định lượng tác động của phân vùng khí hậu địa phương đối với thay đổi nhiệt độ bề mặt ngày và đêm: nghiên cứu điển hình tại thành phố Hồ Chí Minh, Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 3, kỳ 66, tr. 1-13.
Tài liệu tham khảo

Aslam, A., and Rana, I. A. (2022). The use of local climate zones in the urban environment: A systematic review of data sources, methods, and themes. In Urban Climate (Vol. 42). https://doi.org/10.1016/j.uclim. 2022.101120.

Bechtel, B., Demuzere, M., Mills, G., Zhan, W., Sismanidis, P., Small, C., and Voogt, J. (2019). SUHI analysis using Local Climate Zones-A comparison of 50 cities. Urban Climate, 28. https://doi.org/10.1016/j.uclim.2019.01.005.

Chen, X., Su, Z., Ma, Y., Cleverly, J., and Liddell, M. (2017). An accurate estimate of monthly mean land surface temperatures from MODIS clear-sky retrievals. Journal of Hydrometeorology, 18(10). https://doi. org/10.1175/JHM-D-17-0009.1.

Crosson, W. L., Al-Hamdan, M. Z., Hemmings, S. N. J., and Wade, G. M. (2012). A daily merged MODIS Aqua-Terra land surface temperature data set for the conterminous United States. Remote Sensing of Environment, 119. https://doi.org/10. 1016/j.rse.2011.12.019.

Demuzere, M., Kittner, J., Martilli, A., Mills, G., Moede, C., Stewart, I. D., Van Vliet, J., and Bechtel, B. (2022). A global map of local climate zones to support earth system modelling and urban-scale environmental science. Earth System Science Data, 14(8). https://doi.org/10.5194/essd-14-3835-2022.

Desai, A. R., Khan, A. M., Zheng, T., Paleri, S., Butterworth, B., Lee, T. R., Fisher, J. B., Hulley, G., Kleynhans, T., Gerace, A., Townsend, P. A., Stoy, P., and Metzger, S. (2021). Multi-Sensor Approach for High Space and Time Resolution Land Surface Temperature. Earth and Space Science, 8(10). https://doi.org/10.1029/2021EA 001842.

He, B. J., Wang, J., Liu, H., and Ulpiani, G. (2021). Localized synergies between heat waves and urban heat islands: Implications on human thermal comfort and urban heat management. Environmental Research, 193. https://doi.org/10.1016/j.envres. 2020.110584.

Heusinkveld, B. G., Steeneveld, G. J., Van Hove, L. W. A., Jacobs, C. M. J., and Holtslag, A. A. M. (2014). Spatial variability of the rotterdam urban heat island as influenced by urban land use. Journal of Geophysical Research, 119(2). https://doi.org/10.1002/2012JD019399

Ho, T. M. D., Le, V. T. and Tran, T. V. (2007). Surface Emissivity in Determining Land Surface Temperature. International Journal of Geoinformatics.

Hoa, P. V., Binh, N. A., Thao, G. T. P., An, N. N., Trinh, P. T., Tuan, N. Q., and Hanh, N. C. (2025). Long-Term Trend and Seasonal Cycles of Gap-Free Downscaled Diurnal/Nocturnal LST and the Interaction to Functional Plant Trait Under Tropical Monsoon Climate. Earth and Space Science, 12(2), e2024EA003888. https://doi.org/ 10.1029/2024EA003888.

Huang, F., Jiang, S., Zhan, W., Bechtel, B., Liu, Z., Demuzere, M., Huang, Y., Xu, Y., Ma, L., Xia, W., Quan, J., Jiang, L., Lai, J., Wang, C., Kong, F., Du, H., Miao, S., Chen, Y., and Chen, J. (2023). Mapping local climate zones for cities: A large review. In Remote Sensing of Environment (Vol. 292). https://doi.org/ 10.1016/j.rse.2023.113573.

Jakubauskas, M. E., and Legates, D. R. (2000). Harmonic analysis of time-series AVHRR NDVI data for characterizing US Great Plains land use/land cover. International Archives of Photogrammetry and Remote Sensing, 33(B4).

Karen Fox, Aries Keck, and Jacob Richmond. (2023). NASA Announces Summer 2023 Hottest on Record. https://www.nasa. gov/news-release/nasa-announces-summer-2023-hottest-on-record/.

Lê, T. T. H., Đoàn, D. N.,  Huỳnh, T. L., Nguyễn, T. T. T., Nguyễn, T. N. H., Lưu, T. T. T., Võ, T. C. C., và Lê, T. N. (2020). Đánh giá vai trò của cơ cấu lớp phủ bề mặt đô thị trong việc giảm hiệu ứng đảo nhiệt đô thị bằng công nghệ viễn thám và GIS. Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất, số 61(2), 76-85. https://doi.org/10.46326/JMES.2020.61(2).09.

Lê, H. T. T., Nguyễn, T. V., Nguyễn, K. N., Nguyễn, P. D., Võ, T. T., Nguyễn, T. G., Phạm, T. V., and Lê, D. V. (2021). Nghiên cứu mối quan hệ giữa đảo nhiệt đô thị và mật độ dân số các quận, huyện ở Thành phố Hồ Chí Minh bằng dữ liệu ảnh Sentinel - 3 SLSTR. Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất. 62(5), 67-75.https://doi.org/10.46326/JMES. 2021.62(5).06.

Lê, V. T. and Nguyễn, T. M. (2006). Mapping Land Surface Temperature (LST) from Satellite Imageries. Case Study in HoChiMinh City. GIS-IDEAS.

Lê, V. T. and Nguyễn, T. M. (2007). Trích lọc giá trị nhiệt bề mặt (LST) từ ảnh vệ tinh Landsat 7 ETM+. Đặc San “Viễn Thám và Đại Tin Học” Số 3 Trung tâm Viễn thám - Bộ Tài nguyên Môi trường.

Li, Z. L., Tang, B. H., Wu, H., Ren, H., Yan, G., Wan, Z., Trigo, I. F., and Sobrino, J. A. (2013). Satellite-derived land surface temperature: Current status and perspectives. In Remote Sensing of Environment (Vol. 131). https://doi.org/ 10.1016/j.rse.2012.12.008.

Liu, X., Li, Z. L., Li, J. H., Leng, P., Liu, M., and Gao, M. (2023). Temporal Upscaling of MODIS 1-km Instantaneous Land Surface Temperature to Monthly Mean Value: Method Evaluation and Product Generation. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, 61. https://doi.org/10.1109/TGRS.2023.3247428.

Neinavaz, E., Schlerf, M., Darvishzadeh, R., Gerhards, M., and Skidmore, A. K. (2021). Thermal infrared remote sensing of vegetation: Current status and perspectives. In International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation (Vol. 102). https://doi. org/10.1016/j.jag.2021.102415.

Pu, R., and Bonafoni, S. (2023). Thermal infrared remote sensing data downscaling investigations: An overview on current status and perspectives. In Remote Sensing Applications: Society and Environment (Vol. 29). https://doi.org/10.1016/j.rsase. 2023.100921.

Qi, P., Cui, Y., Zhang, H., Hu, S., Yao, L., and Bailian Li, L. (2020). Evaluating multivariable statistical methods for downscaling nighttime land surface temperature in urban areas. IEEE Access, 8. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2020.3021034.

Stewart, I. D., and Oke, T. R. (2012). Local climate zones for urban temperature studies. Bulletin of the American Meteorological Society, 93(12). https://doi.org/10.1175/ BAMS-D-11-00019.1.

Sun, D., and Kafatos, M. (2007). Note on the NDVI-LST relationship and the use of

temperature-related drought indices over North America. Geophysical Research Letters, 34(24). https://doi.org/10.1029/ 2007GL031485.

Tollefson, J. (2023). Earth’s hottest month: these charts show what happened in July and what comes next. In Nature (Vol. 620, Issue 7975). https://doi.org/10.1038/ d41586-023-02552-2.

Tran, H. and Yasuoka Y. (2002a). Monitoring Urban Surface from Space: Case Study of Hochiminh City and Surrounding Region. GIS-IDEAS.

Tran, H. and Yasuoka Y. (2002b). Remote Sensing to Analyze The Changes of Surface Biophysical Parameters in Vietnam’s Urbanized Area. ACRS.

Trịnh, H. L., Vũ, T. D., and Vương, K. T. (2017). Xây dựng quy trı̀nh bán tự động chiế́t tách thông tin nhiệt độ̣ bề mặt từ ảnh viễn thám hồng ngoại nhiệ̣t Landsat sử dụng phần mềm Erdas Imagine. Tạp chí Khoa học kỹ thuật Mỏ - Địa chất. 58(4), 27-33.

Wang, K., Aktas, Y. D., Stocker, J., Carruthers, D., Hunt, J., and Malki-Epshtein, L. (2019). Urban heat island modelling of a tropical city: Case of kuala lumpur. Geoscience Letters, 6(1). https://doi.org/10.1186/s40562-019-0134-2.

Wicki, A., Parlow, E., and Feigenwinter, C. (2018). Evaluation and modeling of urban heat island intensity in Basel, Switzerland. Climate, 6(3). https://doi.org/10.3390/ cli6030055.

Yoo, C., Im, J., Cho, D., Lee, Y., Bae, D., and Sismanidis, P. (2022). Downscaling MODIS nighttime land surface temperatures in urban areas using ASTER thermal data through local linear forest. International Journal of Applied Earth Observation and Geoinformation, 110. https://doi.org/10. 1016/j.jag.2022.102827.

Yu, L., Liu, Y., Li, X., Yan, F., Lyne, V., and Liu, T. (2023). Vegetation-induced asymmetric diurnal land surface temperatures changes across global climate zones. Science of the Total Environment, 896. https://doi. org/10.1016/j.scitotenv.2023.165255.

Zhou, J., Jia, L., and Menenti, M. (2015). Reconstruction of global MODIS NDVI time series: Performance of Harmonic ANalysis of Time Series (HANTS). Remote Sensing of Environment, 163. https://doi.org/10. 1016/j.rse.2015.03.018.

Zhou, Q., Zhu, Z., Xian, G., and Li, C. (2022). A novel regression method for harmonic analysis of time series. ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing, 185. https://doi.org/10.1016/j.isprsjprs.2022.01.006.

Các bài báo khác