Đánh giá và dự đoán biến động đường bờ dọc Tombolo Tam Hải, tỉnh Quảng Nam

  • Vũ Minh Tuấn

    Trường Đại học Xây dựng, Số 55 Giải Phóng, Hà Nội, Việt Nam
  • Lương Phương Hậu

    Trường Đại học Xây dựng, Số 55 Giải Phóng, Hà Nội, Việt Nam
  • Nguyễn Viết Thanh

    Trường Đại học Giao thông vận tải, Số 3 Cầu Giấy, Hà Nội, Việt Nam
  • Hồ Sỹ Tâm

    Trường Đại học Thủy lợi, Số 175, Tây Sơn, Hà Nội, Việt Nam
Email: vietthanh@utc.edu.vn
Từ khóa: Đường bờ, Viễn thám & GIS, xói lở, bồi tụ, Tombolo Tam Hải.

Tóm tắt

Tombolo Tam Hải có ba mặt giáp biển và một mặt giáp sông Trường Giang, cũng là nơi hiện tượng xói lở và bồi tụ bờ biển diễn biến rất phức tạp. Trong nghiên cứu này, sự kết hợp của kỹ thuật viễn thám, hệ thống thông tin địa lý (GIS) cùng với Hệ thống phân tích đường bờ kỹ thuật số (DSAS) và phương pháp hồi quy tuyến tính đã được áp dụng để trích xuất và đánh giá những thay đổi đường bờ trong quá khứ từ năm 1975 đến năm 2019 cũng như dự đoán vị trí của đường bờ trong tương lai (2030 và 2050) của Tombolo Tam Hải. Kết quả nghiên cứu đã đưa ra một bức tranh tổng thể rõ hơn về các vị trí cũng như tốc độ xói lở/bồi tụ tại khu vực trong quá khứ cũng như tương lai. Trong giai đoạn 1975-2019, quá trình xói lở và bồi tụ đan xen nhau. Hiện tượng xói lở vẫn chiếm ưu thế tuyệt đối ở bờ biển Bắc với tốc độ xói lở lên đến -18,51 m/năm, trong khi đó, bờ biển Nam được bồi tụ phần lớn với tốc độ bồi tụ khoảng +1,1 m/năm. Tuy nhiên, trong giai đoạn tương lai 2019-2050, cả hai khu vực bờ biển Bắc và Nam của Tombolo Tam Hải được dự đoán trải qua hiện tượng xói lở. Đánh giá biến động đường bờ bằng ảnh viễn thám đa thời gian cung cấp một công cụ nhanh chóng và chính xác trong công tác quản lý và bảo vệ bờ biển.

Tài liệu tham khảo

[1]. M. T. Vu et al., Prediction of shoreline changes in Almanarre beach using geospatial techniques, Indian Journal of Geo-Marine Science, 49 (2020) 207-217. https://www.researchgate.net/publication/341641254_Prediction_of_shoreline_changes_in_Almanarre_beach_using_geospatial_techniques
[2]. T. M. Lillesand, R. W. Kiefer, J. W. Chipman, Remote sensing and image interpretation, John Wiley & Sons, 2008.
[3]. A. Alesheikh, A. Ghorbanali, N. Nouri, Coastline change detection using remote sensing, International Journal of Environmental Science & Technology, 4 (2007) 61-66. https://doi.org/10.1007/BF03325962
[4]. E. A. Loos, K. O. Niemann, Shoreline feature extraction from remotely-sensed imagery, IEEE International Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2002, https://doi.org/10.1109/IGARSS.2002.1027201
[5]. J. Canny, A Computational Approach to Edge Detection, IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 8 (1986) 679-698. https://doi.org/10.1109/TPAMI.1986.4767851
[6]. H. Liu, K. C. Jezek, Automated extraction of coastline from satellite imagery by integrating Canny edge detection and locally adaptive thresholding methods, International Journal of Remote Sensing, 25 (2004) 937-958. https://doi.org/10.1080/0143116031000139890
[7]. C. Brière et al., Assessment of TELEMAC system performances, a hydrodynamic case study of Anglet, France, Coastal Engineering, 54 (2007) 345-356. https://doi.org/10.1016/j.coastaleng.2006.10.006
[8]. M. Hsu etal., Procedure to Calibrate and Verify Numerical Models of Estuarine Hydrodynamics, Journal of Hydraulic Engineering, 125 (1999) 166-182. https://doi.org/10.1061/(ASCE)0733-9429(1999)125:2(166)
[9]. W. Liu, M. Hsu, A. Kuo, Modelling of hydrodynamics and cohesive sediment transport in Tanshui River estuarine system, Taiwan, Marine Pollution Bulletin, 44 (2002) 1076-1088. https://doi.org/10.1016/S0025-326X(02)00160-1
[10]. Z. Liu, Hydrodynamic and Sediment Transport Numerical Modelling and Applications at Tairua Estuary, University of Waikato, New Zealand, 2014. https://hdl.handle.net/10289/8672
[11]. H. S. Mashriqui, Hydrodynamic and Sediment Transport Modeling of Deltaic sediment processes, Department of Civil and Environmental Engineering, Louisiana State University, 2003.
[12]. D. Roelvink et al., Modelling storm impacts on beaches, dunes and barrier islands, Coastal Engineering, 56 (2009) 1133-1152. https://doi.org/10.1016/j.coastaleng.2009.08.006
[13]. J. Sutherland, A. H. Peet, R. L. Soulsby, Evaluating the performance of morphological models, Coastal Engineering, 51 (2004) 917-939. https://doi.org/10.1016/j.coastaleng.2004.07.015
[14]. J. Sutherland et al., Evaluation of coastal area modelling systems at an estuary mouth, Coastal Engineering, 51 (2004) 119-142. https://doi.org/10.1016/j.coastaleng.2003.12.003
[15]. B. C. Douglas, C. Mark, Long-Term Shoreline Position Prediction and Error Propagation, Journal of Coastal Research, 16 (2000) 145-152. https://www.jstor.org/stable/4300019
[16]. S. Fenster Michael, R. Dolan, J. F. Elder, A New Method for Predicting Shoreline Positions from Historical Data, Journal of Coastal Research, 9 (1993) 147-171. https://www.jstor.org/stable/4298075
[17]. R. Li et al., Spatial Modeling and Analysis for Shoreline Change Detection and Coastal Erosion Monitoring, Marine Geodesy, 24 (2001) 1-12. https://doi.org/10.1080/01490410121502
[18]. L. D. Nguyen et al., Analysis of changes in the riverbanks of Mekong river-Vietnam by using multi-temporal remote sensing data, International Archives of the Photogrammetry, Remote Sensing and Spatial Information Science, Kyoto, Japan, 2010.
[19]. E. R. Thieler et al, Digital shoreline analysis system (DSAS) version 4.0 - An ArcGIS extension for calculating shoreline change, in File Report 2008-1278, U.S. Geological Survey Open, 2009.

Tải xuống

Chưa có dữ liệu thống kê
Nhận bài
14/01/2021
Nhận bài sửa
20/04/2021
Chấp nhận đăng
14/05/2021
Xuất bản
15/06/2021
Chuyên mục
Công trình khoa học