07. KIỂM CHỨNG, ĐÁNH GIÁ SỐ LIỆU CHLOROPHYLL-A VÀ NHIỆT ĐỘ NƯỚC BIỂN BỀ MẶT TỪ DỮ LIỆU VIỄN THÁM MODIS TẠI VÙNG BIỂN VIỆT NAM
Giới thiệu
Chlorophyll-a và nhiệt độ nước biển bề mặt có vai trò quan trọng trong hệ sinh thái biển. Số liệu chlorophyll-a và nhiệt độ nước biển bề mặt còn là dữ liệu đầu vào cho các mô hình dự báo, hoàn lưu khí quyển hay giám sát sinh thái môi trường biển. Để kiểm chứng, đánh giá sai số số liệu chlorophyll-a và nhiệt độ nước biển bề mặt từ dữ liệu viễn thám MODIS, bài báo đã sử dụng 1407 trạm thực đo (nhiệt độ và chlorophyll-a) trong giai đoạn 2015 - 2020 để đánh giá số liệu từ viễn thám. Kết quả cho thấy tại 207 trạm đồng bộ nhiệt độ nước biển, hệ số tương quan R đều lớn hơn 0,9, nhiệt độ nước biển từ viễn thám có xu hướng thấp hơn nhiệt độ thực đo nhưng không nhiều, sai số ME = -0,8oC, RMSE = 2,3%. Tại 57 trạm đồng bộ chlorophyll-a cho thấy hệ số tương quan rất cao (lớn hơn 0,9), xu hướng chlorophyll-a từ dữ liệu viễn thám cao hơn chlorophyll-a thực đo, sai số ME = MAE = 0,13mg/m3, RMSE = 1,5%. Qua kết quả kiểm chứng và đánh giá sai số, số liệu chlorophyll-a và nhiệt độ nước biển bề mặt từ dữ liệu MODIS cho độ tin cậy cao có thể sử dụng số liệu để nghiên cứu các lĩnh vực trong môi trường biển.
Toàn văn bài báo
Trích dẫn
[2]. Nguyễn Thị Hải và cộng sự (2013). Phân tích nhiệt độ nước biển tầng mặt từ ảnh MODIS. Tạp chí Khí tượng thủy văn, 1, tr 32 - 37.
[3]. Nguyễn Trịnh Đức Hiệu (2020). Phân bố không gian - thời gian hàm lượng Chlorophyll-a, nhiệt độ nước biển tầng mặt vùng biển Nam Trung bộ từ dữ liệu MODIS Aqua năm 2017. Tạp chí Khoa học - Công nghệ Thủy sản, Số 3, tr 41 - 51.
[4]. Nguyễn Hữu Khải (2008). Phân tích thống kê trong thủy văn. Nxb Đại học Quốc gia, Hà Nội.
[5]. Nguyễn Văn Tuấn (2007). Phân tích số liệu và tạo biểu đồ bằng R. Nxb Khoa học kỹ thuật, Hà Nội.
[6]. AgriMetSoft (2019). Online Calculators. Available on: https://agrimetsoft.com.
[7]. Hakanson, L. and Blenckner, T (2008). A review on operational bioindicators for sustainable coastal management-Criteria, motives and relationships. Ocean and Coastal Management, Số 51 (1), tr 43 - 72.
[8]. Jin Li and Andrew D.Heap (2008). A Review of Spatial Interpolation Methods for Environmental Scientists. Australian Geological Survey Organisation, tr 154.
[9]. Saleh T. Daqamseh, A’kif Al-Fugara et al (2019). MODIS Derived Sea Surface Salinity, Temperature, and Chlorophyll-a Data for Potential Fish ZoneMapping: West Red Sea Coastal Areas, Saudi Arabia. Sensors. MDPI AG. doi: 10.3390/s19092069.
[10]. Samee Azmi et al (2015). Indicator Based Ecological Health Analysis Using Chlorophyll and Sea Surface Temperature Along with Fish Catch Data off Mumbai Coast. Turkish Journal of Fisheries and Aquatic Sciences, tr 609 - 618.
[11]. Yupeng Liu, Danling Tang et al (2019). Chlorophyll Concentration Response to the Typhoon Wind-Pump Induced Upper Ocean Processes Considering Air-Sea Heat Exchange. Remote Sensing, Số 11(1825), tr 1 - 22.
[12]. Timothy P. Boyer, John I. Antonov et al (2009). World Ocean Database 2009, NOAA Atlas NESDIS 66. Sydney Levitus, Ed., tr 1 - 217.
[13]. Timothy P. Boyer, John I. Antonov et al (2013). World Ocean Database 2013, NOAA Atlas NESDIS 72. Sydney Levitus, Ed.; Alexey Mishonoc, Technical Ed., NOAA Atlas, tr1 - 209.