Tích hợp gis và ahp trong đánh giá thích nghi cây trồng

Thảo luận trong 'GIS và Viễn thám ứng dụng' bắt đầu bởi vuminhtuan, 23/10/11.

  1. vuminhtuan

    vuminhtuan Administrator Thành viên BQT

    Tham gia ngày:
    20/10/11
    Bài viết:
    1,308
    Đã được thích:
    41
    Điểm thành tích:
    48
    Giới tính:
    Nam
    Nơi ở:
    Tp. HCM
    TÍCH HỢP GIS VÀ AHP TRONG ĐÁNH GIÁ THÍCH NGHI CÂY TRỒNG TẠI HUYỆN DI LINH – TỈNH LÂM ĐỒNG
    (USING GIS AND AHP TECHNIQUES FOR LAND USE SUITABILITY ANALYSIS
    IN DI LINH DISTRICT – LAM DONG PROVINCE)


    Vũ Minh Tuấn, Nguyễn Kim Lợi
    Bộ môn Thông tin Địa lý Ứng dụng
    Đại học Nông Lâm TP.HCM
    Tel: (08)7242521; Fax: (08)8960713


    TÓM TẮT



    Việc kết hợp ứng dụng GIS (Geographical Information System) và thuật toán xác định trọng số AHP (Analytical Hierarchy Process) sẽ giúp chúng ta đánh giá khách quan hơn đến vấn đề nghiên cứu, đặc biệt là trong quy hoạch sử dụng đất, lĩnh vực lâm nghiệp. Trong khuôn khổ của nghiên cứu, chúng tôi đã tiến hành nghiên cứu Ứng dụng Geographic Information System và Analytic Hierarchy Process xác định thích nghi của cây Thông ba lá (Pinus kesya), Thông hai lá (Pinus merkusii), Keo lá tràm (Acacia auriculiformis) tại huyện Di Linh, tỉnh Lâm Đồng. Với mục tiêu là ứng dụng AHP xác định mức độ ưu tiên của các chỉ tiêu ảnh hưởng đến cây trồng, trên cở sở đó ứng dụng GIS xác định/ xây dựng bản đồ thích nghi cho từng lọai cây trồng. Chúng tôi đã xác định các trọng số của các nhân tố ảnh hưởng đến khả năng sinh trưởng của cây trồng (Loại đất, Độ dốc, Độ cao, Độ dày tầng đất, Lương mưa) và kế thừa các tài liệu về tính thích nghi cho từ loài cây của các tác giả đi trước để cho điểm trước khi đưa vào GIS nhằm kết xuất bản đồ thích nghi. Sau khi tính toán, chúng tôi đã tìm ra được các trọng số cho từng nhân tố như sau: Loại đất (0,300); Độ dốc (0,250); Độ cao (0,164), Độ dày tầng đất (0,14:relievedface: và Lượng mưa (0,14:relievedface:. Dưới sự phân tích của GIS và AHP, chúng tôi nhận thấy rằng thông hai lá là loài thích hợp nhất để quy hoạch trồng rừng, tiếp theo đó là thông ba lá và keo lá tràm. Như vậy khu vực này chỉ thích nhất cho các loài cây lá kim.

    ĐẶT VẤN ĐỀ

    Hiện nay nhà nước ta đang thực hiện chính sách phủ xanh đất trống đồi núi trọc nhằm tăng diện tích che phủ đạt 43%. Các tỉnh, thành phố trong cả nước đều thực hiện chủ trương này của nhà nước. Nhưng do điều kiện tự nhiên của mỗi tỉnh là khác nhau nên mỗi vùng có các loài cây đặc trưng khác nhau. Do đó vấn đề đặt ra hiện nay là làm sao có thể phân bố cây trồng phù hợp với điều kiện đất đai, khí hậu của mỗi vùng, khu vực nhất định đang là vấn đề gây khó khăn cho nhà quản lý và người trồng rừng. Nhiều khu vực quy hoạch nhưng vẫn không thực hiện đúng theo qui định của nhà quản lý. Khi bố trí cây trồng không thích hợp dễ làm cho cây dễ mắt bệnh, kém năng suất có thể làm cho cây chết. Như vậy người dân sẽ kém tin tưởng vào kết quả trồng rừng của họ và nhà nước.

    Huyện Di Linh, tỉnh Lâm Đồng có diện tích đất lâm nghiệp khoảng 96.364,16ha (59,63%), đất trống còn khoảng 3,639ha (0,002%). Đất đai rất thích hợp cho trồng cây lâm nghiệp cũng như cây công - nông nghiệp. Nhưng cây trồng vẫn kém phát triển và trữ lượng không cao. Nếu với trữ lượng thấp thì họ không còn mặn mà với nghề trồng rừng nữa sẽ dẫn đến nguy cơ diện tích đất lâm nghiệp bị lấn chiếm để canh tác nông nghiệp.

    Một nguyên nhân nữa là do phân bố cây trồng không hợp lý làm cho diện tích độ che phủ mặt đất giảm thiểu sẽ càng làm cho hiện tượng xói mòn diễn ra nhanh chóng. Do đó vấn đề đặt ra hiện nay là làm sao có thể phân bố cây trồng sao cho phù hợp với điều kiện đất đai, khí hậu của mỗi vùng, khu vực nhất định đang là vấn đề gây khó khăn cho nhà quản lý và nhà trồng rừng. Trong quá trình trồng rừng cũng như các loại cây trồng khác, hầu như người dân chỉ là người trồng theo chủ trương của huyện chứ chưa tìm hiểu rõ loài cây đó có thích hợp với điều kiện tự nhiên của khu vực, với thị trường hay không.

    Cùng với sự phát triển của công nghệ GIS chúng có thể tính được lượng đất mất đi và trên cơ sở đó xác định các loài cây thích hợp để có thể giảm thiểu xói mòn và tăng độ che phủ mặt đất. Xuất phát từ những thực tế trên, chúng tôi đã thực hiện đề tài: “Ứng dụng Geographic Information System và Analytic Hierarchy Process xác định thích nghi của cây Thông ba lá (Pinus kesya), Thông hai lá (Pinus merkusii), Keo lá tràm (Acacia auriculiformis) tại huyện Di Linh, tỉnh Lâm Đồng”.

    Mục tiêu nghiên cứu

    Việc xác định tính thích nghi của cây trồng cần phải dựa vào nhiều chỉ tiêu nghiên cứu khác nhau như là: Lượng mưa, tầng dày của đất, độ cao, độ dốc, sâu bệnh, nhiệt độ, độ ẩm, … Dựa vào đó chúng ta có thể xác định được vùng thích nghi của các loài cây trồng cho từng khu vực cụ thể. Chính vì vậy mà mục tiêu cụ thể như sau:

    ü Ứng dụng AHP xác định mức độ ưu tiên của các chỉ tiêu ảnh hưởng đến cây trồng.

    ü Xác định các khu vực phù hợp với từng loài cây trồng.

    ü Ứng dụng GIS xây dựng bản đồ thích nghi của từng loại cây trồng.

    PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

    Ứng dụng AHP để xác định trọng số

    Các chỉ tiêu được lựa chọn để nghiên cứu:

    X1 Loại đất

    X2 Độ dốc

    X3 Độ cao so với mực nước biển.

    X4 Độ dày tầng đất.

    X5 Lượng mưa

    Để tính toán mức độ ưu tiên giữa các chỉ tiêu, giả sử ta có Xn chỉ tiêu cần giả định thì một ma trận được giả thuyết như sau:
    [​IMG]


    Trong đó aij là mức độ đánh giá giữa chỉ tiêu thứ i so với thứ j
    aij >0, aij = 1/aji , aii = 1.​


    Khi xây dựng chỉ tiêu aij ta cần phải dựa vào các chuyên gia giàu kinh nghiệm, những người nghiên cứu về vấn đề trên. Nhằm mục đích mang tính khách quan giữa các nhân tố tham gia từ đó tránh được sai lầm khi chọn lựa các nhân tố.

    Gọi wii là trọng số của nhân tố thứ i. wii được tính theo công thức sau:
    [​IMG]



    Khi đó ta được ma trận trọng số sau
    7.jpg


    Trong đó w11, w22, …, w55 là trọng số thứ tự của nhân tố X1, X2, …, X5.

    Ma trận về ý kiến của các chuyên gia có thể được xác định bằng tỉ số nhất quán (consistency ratio – CR):

    [​IMG]

    CI: chỉ số nhất quán (Consistency Index), RI: chỉ số ngẫu nhiên (Random Index).

    [​IMG]

    Lamda: giá trị riêng của ma trận so sánh

    n : số nhân tố

    [​IMG]

    Bảng 1: Chỉ số ngẫu nhiên ứng với số nhân tố (RI)
    [​IMG]
    (Nguồn: M. Berrittella và cộng sự, 2007)​


    Phương pháp AHP do sự nhất quán thông qua tỷ số nhất quán (CR), giá trị của tỷ số nhất quán tốt nhất là nhỏ hơn 10%, nếu lớn hơn, sự nhận định là ngẫu nhiên, cần được thực hiện lại.

    Khi xác định xong AHP tiến hành cho điểm các thành phần trong các đối tượng nghiên cứu. Các loài cây chúng tôi lựa chọn nghiên cứu: Thông 3 lá, Thông 2 lá, Keo lá tram. Các nhân tố nghiên cứu gồm: Loại đất, độ dày tầng đất, độ cao, độ dốc, lượng mưa. Khi đó để đánh giá tính thích nghi của một loài cây nào đó chúng ta dựa vào phương trình sau
    [​IMG]

    Trong đó

    Y: chỉ số thích nghi

    Mi: hệ số thích nghi của nhân tố Xi

    wi: trọng số của nhân tố Xi

    Mức phân loại để đánh giá thích nghi gồm các mức sau: Thích nghi cao (S21), thích nghi trung bình (S2), thích nghi kém (S:relievedface:, không thích nghi (N)

    KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

    1. Trọng số cho các nhân tố nghiên cứu

    Tiến hành thăm dò ý kiến của các chuyên gia chuyên nghiên cứu về cây trồng lâm nghiệp. Sau khi thăm dò ý kiến của các chuyên gia, chúng tôi thu được kết quả sau:
    Bảng 5: Trọng số của các chỉ tiêu
    [​IMG]
    Bảng 6: Các thông số của AHP
    [​IMG]

    Vì CR=0,001 nên các trọng số này chấp nhận. Phương trình tổng quát

    [​IMG]


    2. Sự thích nghi của các loài cây nghiên cứu

    a. Thông ba lá (Pinus Kesya)

    Dựa vào kết quả nghiên cứu chúng tôi nhận thấy diện tích khu vực thích nghi cao (S1) cho thông ba lá khoảng 21.817,53ha (13,50%) tập trung chủ yếu tại các xã: Tâm Nghĩa, Đinh Lạc, Tân Châu, Gia Hiệp, Thị trấn Di Linh. Các khu vực thích nghi trung bình (S2) có diện tích khoảng 69.275,43ha (42,86%), thích nghi kém (S:relievedface: có diện tích khoảng 65.165,63ha (40,32%), còn các khu vực không thích nghi (N) có diện tích 5.360,41ha (3,32%).
    [​IMG]
    Hình 1: Bản đồ thích nghi thông ba lá (Pinus kesya)​




    Theo bảng thống kê thì loại thông ba lá rất thích hợp trồng trên các loại đất như: đất đỏ bazan (FR), đất phù sa (FL). Còn ở các loại đất Glây (GL), đất đen (LV), đất mới biến đổi (CM) thì không thích nghi. Về độ cao thích hợp nhất ở độ cao trên 900m, còn tầng dày đất thích hợp nhất nằm ở tầng dày trên 70cm, lượng mưa dưới 2000mm, độ dốc dưới 150. Nhìn chung chỉ một phần nhỏ diện tích là thích hợp nhất cho thông ba lá (13,50%), nhưng diện tích khu vực thích nghi trung bình chiếm khá lớn (42,87%) nên điều kiện để quy hoạch trồng thông ba lá chỉ ở mức độ trung bình.


    b. Khu vực thích nghi của thông hai lá (Pinus merkusii)

    Dựa vào kết quả nghiên cứu chúng tôi nhận thấy diện tích khu vực thích nghi cao (S1) cho thông hai lá khoảng 66.380,40ha (41,08%) tập trung chủ yếu ở khu vực phía bắc và phía tây của huyện ở các xã: Tâm Nghĩa, Đinh Lạc, Tân Châu, Gia Hiệp, Thị Trấn Di Linh, Tân Thượng, Liên Đầm, Đinh Trang Hòa, Hòa Ninh, Tam Bố. Các khu vực thích nghi trung bình (S2) có diện tích khoảng 55.417,50ha (34,29%), thích nghi kém (S:relievedface: có diện tích khoảng 34.711,56ha (21,48%), còn các khu vực không thích nghi (N) có diện tích 5.095,54ha (3,15%).
    [​IMG]
    Hình 2: Bản đồ thích nghi thông hai lá (Pinus merkusii)​



    Theo bảng thống kê thì thông hai lá rất thích hợp trồng trên các loại đất như: đất đỏ bazan (FR), đất phù sa (FL), đất xám (AC). Còn ở các loại đất Glây (GL), đất đen (LV), đất mới biến đổi (CM) thì không thích nghi. Về độ cao thích hợp nhất ở độ cao từ 300 – 900m, tầng dày đất thích hợp nhất ở tầng dày trên 100cm, lượng mưa trên 2000mm, độ dốc dưới 150.

    Nhìn chung độ thích nghi của thông hai lá tại huyện Di Linh là rất cao, từ thích nghi trung bình đến thích nghi cao chiếm phần lớn diện tích của huyện (75,37%). Đây là điều kiện rất tốt để khu vực quy hoạch diện tích đất trồng thông hai lá.

    c. Khu vực thích nghi của keo lá tràm (Acacia auriculiformis)

    [​IMG]
    Hình 3. Bản đồ thích nghi của keo lá tràm (Acacia auriculiformis)​




    Dựa vào kết quả nghiên cứu chúng tôi nhận thấy diện tích khu vực thích nghi cao (S1) cho keo lá tràm khoảng 481,14ha (0,30%) chỉ có một phần nhỏ ở xã Tam Bố và Bảo Thuận. Các khu vực thích nghi trung bình (S2) có diện tích khoảng 31275,72ha (19.35%), thích nghi kém (S:relievedface: có diện tích khoảng 111.115,80ha (68,76%), còn các khu vực không thích nghi (N) có diện tích 18.732,34ha (11,59%).
    Theo bảng thống kê thì keo lá tràm rất thích hợp trồng trên các loại đất như: đất đỏ bazan (FR), đất phù sa (FL), đất xám (AC), đất đen (LV). Còn ở các loại đất Glây (GL), đất mới biến đổi (CM) thì không thích nghi. Về độ cao thích hợp nhất ở độ cao dưới 300m, tầng dày đất thích hợp nhất ở tầng dày trên 100cm, lượng mưa trên 1500mm, độ dốc dưới 150.
    Như vậy khu vực Di Linh không thích nghi tốt cho keo lá tràm, do khu vực này bị khống chế ở độ cao. Diện tích thích nghi cao chiếm tỷ lệ rất thấp, còn thích nghi trung bình chỉ chiếm không cao nên việc quy hoạch trồng keo lá tràm cho huyện ít có khả thi hơn các loài cây khác nên chỉ ở mức độ thấp.

    TÀI LIỆU THAM KHẢO

    1. Đỗ Đình Sâm & Nguyễn Ngọc Bình. 2001. Đánh giá tiềm năng sản xuất đất lâm nghiệp Việt Nam. NXB. Thống Kê, 203 trang.
    2. Lê Ngọc Lãm. 2006. Đánh giá diễn thế rừng và khả năng thích nghi đất rừng. Báo cáo hội nghị GISNet. 40 trang.
    3. Lê Quang Trí. 2005. Giáo trình quy hoach sử dụng đất. ĐH Cần Thơ. 190 trang.
    4. Nguyễn Kim Lợi. 2002. Tiếp cận mô hình hoá trong nghiên cứu thay đổi sử dụng đất tại lưu vực sông Đồng Nai, Tạp san Khoa học Kỹ thuật Nông Lâm nghiệp, Đại học Nông Lâm Tp.Hồ Chí Minh, Số 1/2002. Tr.34 – 40.
    5. Nguyễn Kim Lợi. 2006. Ứng dụng GIS trong quản lý bền vững tài nguyên thiên nhiên. NXB. Nông nghiệp, 198 trang.
    6. Phòng thống kê huyện Di Linh. 2005. Báo cáo sử dụng đất huyện Di Linh, tỉnh Lâm Đồng.
    7. Phùng Mỹ Trung & Võ Sỹ Nam. 2000. Sinh vật rừng Việt Nam 2.0. Sở KHCN Đồng Nai, Chi cục kiểm lâm Đồng Nai.
    8. Analytic Hierarchy Process. Nguồn: Đăng kí hoặc đăng nhập để xem link
    9. M. Berrittella, A. Certa, M. Enea and P. Zito, 01/2007. An Analytic Hierarchy Process for The Evaluation of Transport Policies to Reduce Cl imate Change Impacts. Nguồn: Đăng kí hoặc đăng nhập để xem link
     
    Tags:

Chia sẻ trang này

Share
Đang tải...