Đánh giá khả năng tích hợp Chlorophyll-a từ Sentinel-2 vào mô hình chất lượng nước phục vụ cảnh báo tại lưu vực sông Thạch Hãn, tỉnh Quảng Trị

Tóm tắt

Mô hình chất lượng nước là công cụ quan trọng trong giám sát, đánh giá và hỗ trợ quản lý chất lượng nước mặt. Tuy nhiên, độ tin cậy của kết quả mô phỏng phụ thuộc đáng kể vào mức độ đầy đủ của thông tin đầu vào, đặc biệt là các biến liên quan đến quá trình sinh học trong thủy vực. Nghiên cứu này thử nghiệm khả năng tích hợp thông tin Chlorophyll-a (Chl-a) ước tính từ ảnh Sentinel-2 vào mô hình chất lượng nước cho hệ thống sông Thạch Hãn, tỉnh Quảng Trị. Chl-a được ước tính từ giá trị phản xạ phổ tại các kênh B2 và B3, kiểm chứng với số liệu thực đo và bổ sung vào mô phỏng. Hai kịch bản được xây dựng trên cơ sở mô hình chất lượng nước kế thừa, gồm cấu hình mô hình nền (Kịch bản 1) và cấu hình bổ sung Chl-a từ Sentinel-2 (Kịch bản 2). Kết quả được đánh giá bằng các chỉ tiêu RMSE, MAE, ME và R² dựa trên số liệu TN và TP thực đo. Việc bổ sung Chl-a cải thiện rõ rệt mô phỏng TN, với RMSE giảm từ 0,1263 xuống 0,0537, MAE từ 0,1191 xuống 0,0487 và R² tăng từ 0,665 lên 0,977. Đối với TP, RMSE và MAE tăng nhẹ, trong khi R² tăng từ 0,032 lên 0,207. Kết quả cho thấy Chl-a từ Sentinel-2 có khả năng bổ sung thông tin sinh học và cải thiện mô phỏng TN, trong khi ảnh hưởng đến TP cần tiếp tục được kiểm chứng. Kết quả mô phỏng được ứng dụng thử nghiệm trong hệ thống quan trắc và cảnh báo chất lượng nước trên nền tảng WebGIS.