Tác động của tăng trưởng kinh tế đô thị đến hiệu ứng đảo nhiệt tại TP. Hồ Chí Minh

Nguyễn Thanh Truyền

Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường thành phố Hồ Chí Minh - khoa Công nghệ Thông tin

Email: [email protected]

Lê Tuấn Thu

Trường Đại học Tài nguyên và Môi trường thành phố Hồ Chí Minh - khoa Công nghệ Thông tin

Email: [email protected]

Tóm tắt

Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám nhằm đánh giá mối quan hệ giữa phát triển kinh tế đô thị và hiệu ứng đảo nhiệt tại TP. Hồ Chí Minh giai đoạn 2015-2024. Trên cơ sở dữ liệu ảnh vệ tinh đa thời gian Landsat 8/9, nghiên cứu tính toán chỉ số thực vật và phân tích nhiệt độ bề mặt thông qua thuật toán Split-Window. Kết quả cho thấy, nhiệt độ bề mặt có xu hướng gia tăng rõ rệt tại các vùng phát triển kinh tế trọng điểm, khu công nghiệp và trung tâm đô thị hóa cao; trong khi các khu vực có độ che phủ thực vật lớn duy trì nền nhiệt tương đối ổn định. Nghiên cứu đề xuất tăng cường không gian xanh, kiểm soát phát triển hạ tầng và tích hợp yếu tố môi trường nhiệt vào quy hoạch đô thị nhằm hướng tới phát triển bền vững.

Từ khóa: Đảo nhiệt đô thị, tăng trưởng kinh tế đô thị, chỉ số thực vật, nhiệt độ bề mặt

Abstract

This study applies remote sensing technology to assess the relationship between urban economic development and the urban heat island effect in Ho Chi Minh City over the period 2015-2024. Based on multi-temporal Landsat 8/9 satellite imagery, the study calculates vegetation indices and analyzes land surface temperature using the Split-Window algorithm. The results show a clear increasing trend in land surface temperatures in key economic development zones, industrial parks, and highly urbanized city centers, whereas areas with greater vegetation cover maintain relatively stable temperatures. The study proposes expanding green spaces, controlling infrastructure development, and integrating thermal environmental considerations into urban planning to promote sustainable development.

Keywords: Urban heat island, urban economic growth, vegetation index, land surface temperature

ĐẶT VẤN ĐỀ

TP. Hồ Chí Minh là trung tâm kinh tế, tài chính và công nghiệp lớn của cả nước, giữ vai trò quan trọng trong thúc đẩy tăng trưởng kinh tế vùng Đông Nam Bộ và cả nước. Cùng với quá trình công nghiệp hóa và đô thị hóa, không gian phát triển kinh tế của Thành phố không ngừng mở rộng, thể hiện qua sự gia tăng diện tích đất xây dựng, hệ thống giao thông, khu dân cư và các khu, cụm công nghiệp. Tuy nhiên, quá trình này cũng làm thay đổi đáng kể cấu trúc sử dụng đất, đặc biệt là sự suy giảm diện tích thảm thực vật tự nhiên và gia tăng các bề mặt không thấm nước như bê tông, nhựa đường và công trình xây dựng.

Sự thay đổi lớp phủ bề mặt, kết hợp với nhiệt thải từ hoạt động công nghiệp, giao thông và sinh hoạt dân cư, góp phần hình thành và làm gia tăng hiệu ứng đảo nhiệt đô thị. Hiện tượng này thể hiện qua sự chênh lệch nhiệt độ giữa các khu vực đô thị có mật độ xây dựng cao và những khu vực xung quanh có độ che phủ thực vật lớn hơn. Hiệu ứng đảo nhiệt đô thị không chỉ làm biến đổi điều kiện vi khí hậu mà còn tạo ra những tác động bất lợi đối với hoạt động kinh tế và đời sống xã hội.

Nhiệt độ đô thị gia tăng làm tăng nhu cầu sử dụng điện cho các hệ thống làm mát tại khu dân cư, tòa nhà thương mại và cơ sở sản xuất, qua đó gia tăng chi phí năng lượng và áp lực đối với hạ tầng cung ứng điện. Tình trạng căng thẳng nhiệt có thể ảnh hưởng đến sức khỏe người lao động, đặc biệt là những người làm việc ngoài trời, làm suy giảm năng suất lao động và gia tăng chi phí chăm sóc sức khỏe. Nhiệt độ cao cũng có thể đẩy nhanh quá trình xuống cấp của một số loại vật liệu xây dựng, làm gia tăng chi phí bảo trì kết cấu hạ tầng đô thị.

Trong bối cảnh TP. Hồ Chí Minh đẩy mạnh chuyển đổi mô hình tăng trưởng theo hướng xanh và bền vững, việc đánh giá mối quan hệ giữa phát triển kinh tế đô thị và biến động nhiệt độ bề mặt có ý nghĩa quan trọng đối với công tác quy hoạch, quản lý tài nguyên đất và bảo vệ môi trường. Đặc biệt, ứng dụng công nghệ viễn thám cho phép theo dõi sự thay đổi nhiệt độ bề mặt trên phạm vi không gian rộng và trong các giai đoạn khác nhau, góp phần cung cấp cơ sở khoa học cho việc nhận diện các khu vực có nguy cơ gia tăng hiệu ứng đảo nhiệt.

Xuất phát từ thực tiễn đó, nghiên cứu tập trung phân tích biến động nhiệt độ bề mặt tại TP. Hồ Chí Minh giai đoạn 2015-2024, đánh giá mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt, độ che phủ thực vật và một số chỉ tiêu phản ánh phát triển kinh tế đô thị. Trên cơ sở kết quả phân tích, nghiên cứu đề xuất các giải pháp nhằm hài hòa mục tiêu tăng trưởng kinh tế với yêu cầu kiểm soát hiệu ứng đảo nhiệt và phát triển đô thị bền vững.

ĐỐI TƯỢNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu là hiệu ứng đảo nhiệt đô thị, sự phân bố và biến động nhiệt độ bề mặt, cùng mối quan hệ giữa nhiệt độ bề mặt với chỉ số thực vật và các chỉ tiêu phản ánh phát triển kinh tế đô thị.

Phạm vi nghiên cứu: Địa bàn TP. Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2015-2024, tập trung vào các khu vực có đặc điểm phát triển kinh tế, mức độ đô thị hóa và cấu trúc lớp phủ bề mặt khác nhau.

Dữ liệu viễn thám: Ảnh vệ tinh đa thời gian Landsat 8/9, thu thập từ hệ thống Earth Explorer của Cục Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ (USGS), kết hợp với bản đồ ranh giới hành chính và dữ liệu quy hoạch kinh tế - xã hội.

Dữ liệu kinh tế - không gian: Các chỉ tiêu về tổng sản phẩm trên địa bàn (GRDP), mật độ doanh nghiệp sản xuất và diện tích đất công nghiệp giai đoạn 2015-2024, được thu thập từ cơ quan thống kê TP. Hồ Chí Minh để phục vụ phân tích mối quan hệ giữa hoạt động kinh tế và biến động nhiệt độ bề mặt.

Để đánh giá mối liên hệ giữa các yếu tố, nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích tương quan Pearson và mô hình hồi quy tuyến tính, trong đó mức biến thiên nhiệt độ bề mặt trung bình là biến phụ thuộc, còn các chỉ tiêu về tăng trưởng GRDP và mật độ hoạt động công nghiệp là các biến giải thích.

Hệ số tương quan Pearson được xác định theo công thức:

Trong đó: r là hệ số tương quan Pearson; X_i và Y_i lần lượt là giá trị của chỉ tiêu phát triển kinh tế và mức biến thiên nhiệt độ bề mặt tại đơn vị quan sát thứ i; X̄ và Ȳ là giá trị trung bình của các biến tương ứng; n là số đơn vị quan sát.

Hệ số tương quan Pearson phản ánh chiều hướng và mức độ tương quan tuyến tính giữa các biến, qua đó hỗ trợ đánh giá mối liên hệ giữa phát triển kinh tế đô thị và biến động nhiệt độ bề mặt.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng phương pháp viễn thám nhằm phân tích, đánh giá hiện tượng đảo nhiệt đô thị tại TP. Hồ Chí Minh. Dữ liệu được khai thác từ chuỗi ảnh vệ tinh Landsat 8 (năm 2015, 2020) và Landsat 9 (năm 2022, 2023, 2024). Trên cơ sở đó, nghiên cứu tiến hành xử lý ảnh, phân tích đặc điểm lớp phủ bề mặt, xác định chỉ số thực vật và tính toán nhiệt độ bề mặt.

Dữ liệu ảnh vệ tinh được nắn chỉnh hình học, hiệu chỉnh khí quyển, ghép ảnh và cắt theo ranh giới khu vực nghiên cứu nhằm bảo đảm tính thống nhất về không gian giữa các thời điểm.

Chỉ số thực vật được xác định dựa trên sự khác biệt về khả năng phản xạ phổ giữa kênh cận hồng ngoại và kênh đỏ, qua đó đánh giá mức độ che phủ thực vật và hỗ trợ nhận diện các khu vực có mật độ xây dựng cao.

Nhiệt độ bề mặt được tính toán thông qua quá trình chuyển đổi giá trị số của ảnh vệ tinh sang bức xạ phổ, xác định nhiệt độ sáng và hiệu chỉnh độ phát xạ bề mặt bằng thuật toán Split-Window.

Quy trình xử lý và phân tích dữ liệu như sau:

Tiền xử lý ảnh: Nắn chỉnh hình học, hiệu chỉnh khí quyển, tăng cường chất lượng ảnh, ghép ảnh và cắt theo ranh giới hành chính TP. Hồ Chí Minh.

Xác định chỉ số thực vật: Tính toán chỉ số thực vật để đánh giá độ che phủ thực vật, phục vụ phân tích đặc điểm lớp phủ bề mặt và nhận diện các khu vực đô thị hóa có tỷ lệ bề mặt không thấm nước cao.

Tính toán bức xạ phổ và nhiệt độ sáng: Chuyển đổi giá trị số từ các kênh hồng ngoại nhiệt thành giá trị bức xạ phổ, sau đó xác định nhiệt độ sáng tại đỉnh khí quyển.

Ước tính độ phát xạ bề mặt: Xác định độ phát xạ dựa trên tỷ lệ che phủ thực vật, làm cơ sở hiệu chỉnh nhiệt độ sáng.

Tính toán nhiệt độ bề mặt: Áp dụng thuật toán Split-Window, kết hợp nhiệt độ sáng của các kênh hồng ngoại nhiệt với các thông số độ phát xạ để ước tính nhiệt độ bề mặt.

Phương pháp viễn thám cho phép đánh giá sự phân bố và biến động nhiệt độ bề mặt theo không gian và thời gian trên phạm vi rộng. Mặc dù dữ liệu ảnh vệ tinh có độ phân giải không gian nhất định và chịu ảnh hưởng của điều kiện thu nhận ảnh, phương pháp này vẫn có ưu thế trong việc theo dõi biến động nhiệt độ bề mặt đô thị qua nhiều thời kỳ, bổ sung cho các phương pháp quan trắc trực tiếp.

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Nghiên cứu sử dụng phương pháp viễn thám nhiệt để xác định nhiệt độ bề mặt từ dữ liệu hồng ngoại nhiệt của ảnh vệ tinh. Quá trình tính toán bao gồm chuyển đổi giá trị số thành bức xạ phổ, xác định nhiệt độ sáng và hiệu chỉnh độ phát xạ bề mặt. Đồng thời, chỉ số thực vật được sử dụng để ước tính tỷ lệ che phủ thực vật trong từng điểm ảnh, làm cơ sở xác định độ phát xạ và nâng cao độ chính xác của kết quả tính toán nhiệt độ bề mặt.

Chỉ số thực vật

Chỉ số thực vật phản ánh mức độ che phủ thực vật thông qua sự khác biệt về khả năng phản xạ phổ giữa kênh cận hồng ngoại và kênh đỏ, được xác định theo công thức:

NDVI = (NIR-RED) / (NIR+RED)

Trong đó: NDVI là chỉ số thực vật; NIR là giá trị phản xạ phổ tại kênh cận hồng ngoại; RED là giá trị phản xạ phổ tại kênh đỏ.

Giá trị chỉ số thực vật thấp hoặc âm thường xuất hiện tại các khu vực có ít hoặc không có thảm thực vật, như mặt nước, đất trống và bề mặt xây dựng. Ngược lại, giá trị chỉ số thực vật cao phản ánh mức độ che phủ thực vật lớn.

Chuyển đổi giá trị số thành bức xạ phổ

Giá trị số của ảnh vệ tinh được chuyển đổi thành bức xạ phổ theo công thức:

Trong đó: QCAL là giá trị số của điểm ảnh; QCALMIN và QCALMAX lần lượt là giá trị số nhỏ nhất và lớn nhất trong khoảng hiệu chuẩn; LMIN và LMAX tương ứng là giá trị bức xạ phổ nhỏ nhất và lớn nhất. Bức xạ phổ Lλ có đơn vị W/(m²·sr·µm).

Chuyển đổi bức xạ phổ sang nhiệt độ sáng

Nhiệt độ sáng được xác định từ bức xạ phổ thông qua công thức Planck nghịch đảo:

Trong đó: T_B là nhiệt độ sáng tại đỉnh khí quyển, tính bằng Kelvin (K); K1 và K2 là các hằng số hiệu chuẩn nhiệt của cảm biến.

Ước tính độ phát xạ bề mặt

Độ phát xạ bề mặt được xác định dựa trên tỷ lệ che phủ thực vật trong từng điểm ảnh, theo công thức:

Trong đó: ε_V là độ phát xạ của thực vật; ε_S là độ phát xạ của đất trống; P_V là tỷ lệ che phủ thực vật trong điểm ảnh, được tính theo công thức:

Trong đó, NDVI_min và NDVI_max lần lượt là giá trị chỉ số thực vật nhỏ nhất và lớn nhất được sử dụng để xác định tỷ lệ che phủ thực vật.

Tính toán nhiệt độ bề mặt bằng thuật toán Split-Window

Nhiệt độ bề mặt được xác định bằng thuật toán Split-Window (Sobrino và cộng sự, 2004), kết hợp nhiệt độ sáng của 2 kênh hồng ngoại nhiệt với các thông số độ phát xạ và hàm lượng hơi nước khí quyển, theo công thức:

Trong đó: LST là nhiệt độ bề mặt; T_B,10 và T_B,11 lần lượt là nhiệt độ sáng của kênh 10 và kênh 11; ε là độ phát xạ trung bình; Δε là chênh lệch độ phát xạ giữa hai kênh; W là hàm lượng hơi nước trong khí quyển; c₀, c₁, c₂, c₃, c₄, c₅ và c₆ là các hệ số của thuật toán Split-Window.

Mặc dù thuật toán Split-Window chuẩn sử dụng đồng thời 2 kênh hồng ngoại nhiệt của cảm biến TIRS trên Landsat 8/9, các nghiên cứu gần đây thường lưu ý về sai số hiệu chuẩn ở kênh 11 do hiệu ứng quang sai khí quyển và bức xạ tản sáng (Montanaro và cộng sự, 2014). Tuy nhiên, việc kết hợp đồng thời cả hai kênh với bộ hệ số c₀ đến c₆ được hiệu chỉnh theo tỷ lệ phát xạ bề mặt vẫn mang lại độ tin cậy cao trong việc loại bỏ ảnh hưởng của khí quyển tại khu vực nhiệt đới như TP. Hồ Chí Minh (Du và cộng sự, 2015).

Nhiệt độ bề mặt sau tính toán được chuyển đổi từ Kelvin (K) sang độ Celsius (°C) theo công thức:

T(⁰C) = Ts - 273.16

Việc kết hợp chỉ số thực vật, độ phát xạ bề mặt và dữ liệu hồng ngoại nhiệt cho phép đánh giá sự phân bố nhiệt độ bề mặt theo không gian và thời gian, qua đó hỗ trợ phân tích mối quan hệ giữa biến động lớp phủ đất, quá trình đô thị hóa và hiệu ứng đảo nhiệt đô thị.

KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Các thông số đầu vào phục vụ tính toán nhiệt độ bề mặt

Bảng 1 và Bảng 2 tổng hợp các thông số kỹ thuật được sử dụng trong quá trình tính toán nhiệt độ bề mặt, bao gồm giá trị bức xạ cực đại, cực tiểu của cảm biến TIRS (hồng ngoại nhiệt) trên vệ tinh Landsat 9 và độ phát xạ tham chiếu của đất trống, thảm thực vật tại hai kênh hồng ngoại nhiệt.

Các thông số được sử dụng làm cơ sở chuyển đổi dữ liệu ảnh vệ tinh sang bức xạ phổ và ước tính độ phát xạ bề mặt. Tuy nhiên, việc lựa chọn thông số cần phù hợp với đặc điểm cảm biến, cấp sản phẩm dữ liệu và phương pháp tính toán nhiệt độ bề mặt.

Bảng 1: Giá trị L_MAX, L_MIN của cảm biến TIRS trên Landsat 9

Vệ tinh	Kênh	LMAX	LMIN
Landsat 9	10	22.00180	0.10033
	11	22.00180	0.10033

Nguồn: Tổng hợp từ tài liệu hướng dẫn kỹ thuật USGS Landsat 9 Data Users Handbook, 2022

Bảng 2: Giá trị độ phát xạ tham chiếu của đất trống và thực vật

Độ phát xạ	Kênh 10	Kênh 11
Độ phát xạ đất trống (εs )	0.971	0.977
Độ phát xạ thực vật (εV )	0.987	0.989

Nguồn: Tổng hợp từ tài liệu hướng dẫn kỹ thuật USGS Landsat 9 Data Users Handbook, 2022

Biến động chỉ số thực vật và nhiệt độ bề mặt đất

Quy trình tính toán nhiệt độ bề mặt từ dữ liệu Landsat 8/9 được thể hiện tại Hình 1. Trên cơ sở kết hợp dữ liệu từ cảm biến thu OLI (nhận ảnh quang học) và TIRS, nghiên cứu xác định chỉ số thực vật, ước tính độ phát xạ bề mặt và tính toán nhiệt độ bề mặt.

Kết quả phân tích tại Hình 2 cho thấy chỉ số thực vật có sự biến động theo mùa, với xu hướng gia tăng vào mùa mưa và giảm trong mùa khô. Sự thay đổi này phản ánh đặc điểm phát triển của thảm thực vật dưới tác động của điều kiện khí hậu và môi trường.

Trong khi đó, nhiệt độ bề mặt có sự khác biệt giữa các loại hình sử dụng đất. Những khu vực có mật độ xây dựng cao thường ghi nhận nền nhiệt lớn hơn so với các khu vực có độ che phủ thực vật cao hoặc diện tích mặt nước lớn.

Hình 3 thể hiện sự thay đổi nhiệt độ bề mặt trung bình tại các nhóm bề mặt trong các năm 2015, 2020 và 2024. Theo kết quả trình bày, nhiệt độ tại các khu vực đô thị hóa cao có xu hướng gia tăng rõ rệt, trong khi các khu vực đất nông nghiệp và mặt nước duy trì nền nhiệt thấp hơn.

Nhìn chung, kết quả phân tích cho thấy sự khác biệt về nhiệt độ bề mặt giữa các nhóm sử dụng đất, qua đó phản ánh vai trò của cấu trúc lớp phủ bề mặt đối với môi trường nhiệt đô thị. Các khu vực có mật độ xây dựng cao và tỷ lệ bề mặt không thấm nước lớn có xu hướng tích tụ nhiệt mạnh hơn so với những khu vực có độ che phủ thực vật cao.

Hình 1: Sơ đồ tính nhiệt độ bề mặt

Nguồn: Xử lý từ ảnh Landsat 8/9

Hình 2: Biến động chỉ số thực vật và nhiệt độ bề mặt

Nguồn: Xử lý từ ảnh Landsat 8/9

Hình 3: Nhiệt độ trung bình qua các năm

Nguồn: Xử lý từ ảnh Landsat 8/9

Mối quan hệ giữa chỉ số thực vật và nhiệt độ bề mặt đất

Kết quả nghiên cứu chỉ ra mối tương quan nghịch rõ rệt giữa chỉ số thực vật và nhiệt độ bề mặt. Vào mùa mưa (tháng 6-8), khi chỉ số thực vật đạt đỉnh (0.75-0.80), nhiệt độ bề mặt đô thị được điều hòa đáng kể. Ngược lại, vào mùa khô, chỉ số thực vật giảm xuống mức thấp (0.20-0.30).

kết hợp với bức xạ mặt trời mạnh làm hiện tượng đảo nhiệt gia tăng gay gắt.

Mối quan hệ giữa phát triển kinh tế đô thị và biến động nhiệt độ bề mặt

Khu vực đô thị hóa và công nghiệp: các vùng có mật độ xây dựng cao, khu công nghiệp (Bình Tân, Tân Bình, Thủ Đức) ghi nhận nền nhiệt độ bề mặt cao nhất, trung bình từ 37.8^oC năm 2015 tăng lên 41.8^oC năm 2024. Bề mặt bê tông, mái tôn nhà xưởng và nhựa đường có khả năng hấp thụ bức xạ cao và phát thải nhiệt lớn.

Khu vực sinh thái và nông nghiệp: rừng ngập mặn Cần Giờ và các vùng mặt nước tự nhiên (sông Sài Gòn, sông Đồng Nai) duy trì mức nhiệt ổn định từ 24.8^oC-26.8^oC, đóng vai trò là “máy điều hòa sinh thái” quan trọng của toàn Thành phố.

Xu hướng biến động nhiệt độ: trong giai đoạn 2015-2024, nhiệt độ bề mặt tại các khu vực đô thị hóa có mức tăng mạnh nhất (+ 4.0^oC), phản ánh tốc độ chuyển đổi mục đích sử dụng đất để phục vụ mở rộng kinh tế và cơ sở hạ tầng.

Bảng 3: Tương quan giữa chỉ tiêu phát triển kinh tế và biến thiên nhiệt độ bề mặt giai đoạn 2015-2024 tại một số khu vực trọng điểm

Khu vực	Tăng trưởng GRDP TB/năm (%)	Tỷ lệ đất CN và Xây dựng (%)	ΔLST (2015-2024) (°C)	Mức độ đảo nhiệt đô thị
Khu vực I (Tân Bình, Bình Tân, Thủ Đức)	8.2 - 9.5	> 75	+4.0	Rất cao
Khu vực II (quận 1, 3, 5 cũ - Lõi dịch vụ)	6.8 - 7.5	> 85	+2.8	Cao
Khu vực III (Củ Chi, Hóc Môn, Bình Chánh)	7.0 - 8.0	35 - 50	+2.1	Trung bình
Khu vực IV (Cần Giờ - Vùng sinh thái)	4.5 - 5.2	< 15	+0.4	Thấp/ Ổn định

Nguồn: Nghiên cứu của tác giả

Kết quả phân tích hồi quy tuyến tính đa biến giữa mật độ tập trung hoạt động kinh tế công nghiệp và sự gia tăng nhiệt độ bề mặt cho thấy mức độ phù hợp cao của mô hình với hệ số xác định R² = 0.67 và mức ý nghĩa thống kê p < 0.01. Điều này chứng minh rằng sự gia tăng các bề mặt không thấm và nhiệt lượng nhân tạo từ hoạt động công nghiệp - đô thị có tác động trực tiếp và mạnh mẽ đến sự gia tăng hiệu ứng đảo nhiệt đô thị tại TP. Hồ Chí Minh trong giai đoạn 2015-2024.

Các khu vực có tốc độ chuyển dịch cơ cấu kinh tế sang công nghiệp - xây dựng nhanh (như Bình Tân, Thủ Đức) ghi nhận mức tăng nhiệt độ bề mặt mạnh nhất (+4,0°C) do chịu áp lực kép: vừa suy giảm diện tích mặt nước/cây xanh, vừa phát thải lượng nhiệt nhân tạo lớn từ hoạt động vận tải, nhà xưởng và thiết bị làm mát công nghiệp. Ngược lại, khu vực có tỷ trọng kinh tế sinh thái như Cần Giờ duy trì biến động nhiệt không đáng kể (+0,4°C), chứng minh vai trò then chốt của việc cân đối cơ cấu kinh tế trong kiểm soát vi khí hậu đô thị.

KẾT LUẬN

Nghiên cứu ứng dụng công nghệ viễn thám đa thời gian để phân tích biến động nhiệt độ bề mặt và hiệu ứng đảo nhiệt đô thị tại TP. Hồ Chí Minh giai đoạn 2015-2024. Kết quả cho thấy, nhiệt độ bề mặt có xu hướng tăng, đặc biệt tại các khu vực đô thị hóa cao và tập trung nhiều hoạt động công nghiệp. Trong khi đó, các khu vực có độ che phủ thực vật lớn, nhất là vùng sinh thái Cần Giờ, ghi nhận mức biến động nhiệt độ thấp hơn. Sự khác biệt này cho thấy mối liên hệ giữa quá trình phát triển không gian đô thị, thay đổi lớp phủ bề mặt và hiệu ứng đảo nhiệt đô thị.

Nguyên nhân chủ yếu liên quan đến quá trình chuyển đổi đất có thảm thực vật tự nhiên sang các bề mặt không thấm nước như bê tông, nhựa đường và công trình xây dựng, làm suy giảm khả năng bốc thoát hơi nước và gia tăng tích tụ nhiệt. Bên cạnh đó, nhiệt thải từ hoạt động công nghiệp, giao thông và sinh hoạt đô thị cũng có thể góp phần làm gia tăng nhiệt độ bề mặt.

Trên cơ sở kết quả nghiên cứu, để hài hòa giữa mục tiêu phát triển kinh tế và kiểm soát hiệu ứng đảo nhiệt đô thị, TP. Hồ Chí Minh cần chú trọng tích hợp các chỉ tiêu về không gian xanh vào quy hoạch khu đô thị mới và khu công nghiệp; khuyến khích sử dụng vật liệu xây dựng có khả năng phản xạ nhiệt cao, giải pháp mái nhà giảm hấp thụ nhiệt và bề mặt thấm nước; tăng cường bảo tồn các hành lang xanh tự nhiên, đặc biệt là hệ sinh thái rừng ngập mặn Cần Giờ. Đồng thời, nghiên cứu cơ chế ưu đãi phù hợp đối với doanh nghiệp ứng dụng công nghệ phát thải thấp, sử dụng vật liệu xanh; kiểm soát việc bố trí các cơ sở công nghiệp phát sinh nhiệt lớn tại vùng lõi đô thị và xác định tỷ lệ cây xanh phù hợp đối với các dự án hạ tầng mới.

Nhìn chung, kiểm soát hiệu ứng đảo nhiệt đô thị cần được xem là một nội dung quan trọng trong quy hoạch và quản lý phát triển đô thị, góp phần nâng cao chất lượng môi trường sống và hướng tới tăng trưởng kinh tế bền vững.

Tài liệu tham khảo:

1. Du, Y., Ren, H., Liu, R., Qin, J., & Wang, J. (2015). A review of land surface temperature inversion and validation based on Landsat-8 thermal infrared data. International Journal of Remote Sensing, 36(22), 5800-5823.

2. Montanaro, M., Ironmonger, J., Cavarretta, J., & Cook, M. (2014). Stray light artifact correction for the Thermal Infrared Sensor onboard Landsat 8. Remote Sensing, 6(11), 10435-10456.

3. Sobrino, J. A., Jiménez-Muñoz, J. C., & Paolini, L. (2004). Land surface temperature retrieval from Landsat TM 5 data. Remote Sensing of Environment, 90(4), 434-440.

4. U.S. Geological Survey (USGS) (2022). Landsat 9 Data Users Handbook. U.S. Geological Survey. https://www.usgs.gov/landsat-missions/landsat-data-users-handbook

Ngày nhận bài: 18/8/2026; Ngày hoàn thiện biên tập: 12/10/2026; Ngày duyệt đăng: 26/10/2026