Tổng quan về các mô hình dự báo xói mòn đất và ứng dụng

Xói mòn đất là vấn đề nghiêm trọng ảnh hưởng đến khả năng sản xuất của đất, bồi tụ phù sa trong các lưu vực và suy giảm chất lượng nước. Bài viết Tổng quan về các mô hình dự báo xói mòn đất và ứng dụng trình bày phân loại các mô hình xói mòn đất và ứng dụng; Xu hướng ứng dụng mô hình trong nghiên cứu xói mòn đất.

Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường TỔNG QUAN VỀ CÁC MƠ HÌNH DỰ BÁO XĨI MỊN ĐẤT VÀ ỨNG DỤNG Ngô Thanh Sơn1, Trần Trọng Phương1, Nguyễn Thị Phương Mai2, Nguyễn Thu Hà1* Học viện Nông nghiệp Việt Nam Sở Khoa học Công nghệ tỉnh Gia Lai https://doi.org/10.55250/jo.vnuf.2022.1.103-113 TĨM TẮT Xói mịn đất vấn đề nghiêm trọng ảnh hưởng đến khả sản xuất đất, bồi tụ phù sa lưu vực suy giảm chất lượng nước Phương pháp mô hı̀nh hóa đươ ̣c công nhâ ̣n là rấ t ưu việt để ước tı́nh lươṇ g đấ t bi ̣ xói mòn xảy theo thời gian và không gian Những mơ hình ước tı́nh và mơ phỏng lươṇ g đấ t bi ̣xói mịn có khác biệt lớn mức độ phức tạp liệu đầu vào, nguyên lý mô phỏng, hiển thị quy mô liệu đầu Được sử dụng rộng rãi mơ hình USLE có sửa đổi (M)USLE Những năm gầ n đây, nghiên cứu xói mịn đất thế giới ngày càng hướng về các mô hı̀nh quá trı̀nh vâ ̣t lý (MMF, AGNPS, SWAT) mô hı̀nh đô ̣ng thái sở vâ ̣t lý (CREAMS, EUROSEM, KINEROS, EPIC, WEEP) những mô hı̀nh này mô chi tiết diễn biến hiê ̣n tươṇ g xói mòn đấ t, nhờ có thể ước tı́nh đươ ̣c lươṇ g đấ t xói mòn giai đoạn quy mô lớn hơn, đồng thời phần giải khó khăn trình hiê ̣u chı̉nh và kiể m chứng thực địa Sự phát triển của công nghệ thông tin tạo xu hướng nghiên cứu xói mòn đấ t với kế t hơ ̣p với RS, GIS, liệu lớn về thổ nhưỡng, điạ hı̀nh, sử du ̣ng đấ t và thời tiế t Xu hướng giúp xác định xác khu vực có nguy xói mịn, hỡ trơ ̣ các quá trı̀nh quyế t đinh ̣ về chı́nh sách sử du ̣ng đấ t nhằm đạt nhiều mục tiêu phát triển bền vững Từ khóa: mơ hình, phương trình phổ dụng, trầm tích, xói mịn nước, xói mịn đất ĐẶT VẤN ĐỀ Xói mịn đất liên quan đến nhiều q trình có chung kết hạt đất bị di chuyển từ nơi lắng đọng lại nơi khác Mặc dù xảy tự nhiên, xói mịn đất thường bị trầm trọng số hoạt động người (Adornado & cs., 2009) Xói mịn đất bị gây gió, nước mưa liên quan chặt chẽ đến trình di chuyển nước (dịng chảy), đặc tính đất đai (quyết định khả dễ bị xói mịn đất), lớp che phủ bề mặt biện pháp quản lý (Aksoy & Kavvas, 2005) Người ta nhận thấy có khác biệt tài liệu nghiên cứu xói mịn gió nước châu Âu liên quan đến mức độ chuyên sâu, số lượng ấn phẩm xuất số lượng thí nghiệm trường diễn (Xiong & cs., 2019) Hiện nay, tìm kiếm Scopus cách sử dụng cụm từ 'xói mịn nước' cho 52.730 kết quả, cụm từ 'xói mịn gió' cho 9488 kết Những số dấu hiệu cho thấy thập kỷ qua, người ta dành nhiều quan tâm đến xói mịn nước, có lẽ có nhiều nghiên cứu, mơ tả quy trình hiểu biết Xói mòn nước đươ ̣c Bergsma & cs (1996) đinh ̣ nghıã “là mức đô ̣ mấ t đấ t xảy nước *Corresponding author: thuhann1@gmail.com mưa với tác đô ̣ng tổ ng hơ ̣p của những yế u tố khác khı́ hâ ̣u, điạ hı̀nh, phẫu diê ̣n thổ nhưỡng, hı̀nh thái sử du ̣ng đấ t và thảm thực vâ ̣t, và chế đô ̣ canh tác” Theo Nearing & cs (1990) thı̀ tổ ng lươ ̣ng đấ t bi ̣ mấ t vào mô ̣t thời điể m nào đó phu ̣ thuô ̣c vào phân bố của hai nhóm yế u tố chı́nh: khả chố ng xói mòn của thảm thực vâ ̣t và đấ t và phân bố theo thời gian mưa Quản lý hiểu rõ xói mịn đất mối liên quan đến thối hóa đất vấn đề quan trọng tác động gây nhiều hậu nghiêm trọng đớ i với đời sớ ng lồi người, bao gồm chất dinh dưỡng, phù sa sơng hồ chứa, suy thối chất lượng nước giảm khả sản xuất đất (Radmanesh & Bagherzadeh, 2014) Pimentel & cs (1995) cho biết, trung bình vịng năm, xói mịn làm 30 – 40 đất cho khu vực châu Á, Nam Mỹ châu Phi số tương ứng 17 đất khu vực Mỹ châu Âu Viê ̣c ước tıń h phân bố lươ ̣ng đấ t bi xo ̣ ́ i mòn ở những vi trı ̣ ́ và theo thời gian khác đươ ̣c coi là rấ t quan tro ̣ng để xác đinh ̣ đươ ̣c những vùng cầ n áp du ̣ng các biê ̣n pháp bảo vê ̣ đấ t Các thı́ nghiê ̣m đo đa ̣c hay quan trắ c lươ ̣ng đấ t bi ̣ xói mòn các vùng khác đòi hỏi tố n rấ t nhiề u công sức và kinh phı́ Do vâ ̣y, từ những năm 1930, thế giới các nhà nghiên cứu đã phát triể n rấ t nhiề u TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 103 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường phương pháp nhằ m ước tıń h lươ ̣ng đấ t bi ̣ bào mòn và bi vâ ̣ ̣n chuyể n những thửa ruô ̣ng có đô ̣ dố c và cả lưu vực sông Viê ̣c nghiên cứu lý thuyế t thực nghiê ̣m đánh giá các biê ̣n pháp cải ta ̣o đấ t chố ng xói mòn cũng phát triể n và ứng du ̣ng mô hı̀nh xói mòn đấ t là mô ̣t vấ n đề rấ t đươ ̣c quan tâm suố t nhiề u thâ ̣p kỷ qua Rấ t nhiề u nghiên cứu tổ ng quan thế giới (Jetten & cs., 1999; Nearing & cs, 2005; De Vente & Poesen, 2005) đã cho thấ y từ những năm 80 người ta đã sử du ̣ng rô ̣ng raĩ những mô hıǹ h đô ̣ng thái nhằ m khắ c phu ̣c những nhươ ̣c điể m của phương trıǹ h phổ du ̣ng xói mòn đấ t (USLE) Ở khu vực Đông Nam Á cũng đã có mô ̣t số nghiên cứu ứng du ̣ng mô hıǹ h, chẳng hạn Viê ̣n nghiên cứu rừng quố c tế ở Indonexia, ICRAF, kế t hơ ̣p với Trường Twente, Hà lan đã áp du ̣ng mô hı̀nh USLE, WEPP và GUEST tı́nh toán xói mòn lưu vực rô ̣ng 730 km2 ở Sumberjaya, West-Lampung, Sumatra nhằ m so sánh tác đô ̣ng của chuyể n đổ i sử du ̣ng đấ t từ đấ t rừng sang đấ t trồ ng tro ̣t Tại Viê ̣t Nam, các nhà khoa học cũng đã tiế n hành nhiề u nghiên cứu thực nghiê ̣m và dự báo xói mòn đấ t từ những năm 60 (Tran Duc Toan & cs., 2004, Dung & cs., 2008, Ha & cs., 2013, Thái Phiên & cs., 2001, Vuong Van Quynh, 1999) có xu hướng tăng lên thời gian gầ n đây, nhấ t là bố i cảnh hô ̣i nhâ ̣p, có nhiề u dự án hơ ̣p tác nghiên cứu và đào ta ̣o với nước ngoài (Do Duy Phai, 2005; Tran Duc Toan & cs 2004; Mai Van Trinh, 2007, Son & Binh, 2020, Le Huong & Son, 2020, Ngo Thanh Son & Tran Trong Phuong, 2021) Có nhiều nghiên cứu xói mịn sử dụng phương trình phổ dụng (USLE) thực Việt Nam, đặc biệt Tây nguyên việc khai thác gỗ mức du canh du cư, phá rừng làm nương rẫy (Walsh & cs, 2006; Sidle & cs., 2006; Vezina & cs., 2006) Tuy vâ ̣y những năm gầ n chưa có mô ̣t công bố nào tổ ng quan các phương pháp ước tıń h và mô hıǹ h xói mòn đấ t Việt Nam Bài báo này có mu ̣c đı́ch tổ ng quan các quan niê ̣m mô hı̀nh hóa xói mòn đấ t nước và giới thiê ̣u những phầ n mề m mô phỏng dự báo xói mòn phổ biế n thế giới nhằ m cung cấ p thông tin, hỗ trơ ̣ những nhà nghiên cứu có thể lựa cho ̣n mô hı̀nh thı́ch hơ ̣p những nghiên cứu về xói mòn đấ t Hình Thống kê số lượng ấn phẩm nghiên cứu tác nhân xói mịn giới (Nguồn: Borrelli P & cs, 2021) NHỮNG NGHIÊN CỨU VỀ MƠ HÌNH XĨI MỊN ĐẤT TẠI VIỆT NAM 2.1 Phân loại mơ hình xói mịn đất ứng dụng Mơ hı̀nh có thể đươc̣ phân loa ̣i theo nhiề u cách khác nhau, nhiên, này nhóm tác giả sử du ̣ng cách phân loa ̣i của Agarwal & Procopiuc (2002) Những mô hı̀nh hay công thức tı́nh toán có thể đươ ̣c phân loa ̣i thành các mô hı̀nh thực nghiê ̣m (empirical/regression, 104 đươ ̣c thành lâ ̣p dựa những phân tıć h thố ng kê tương quan) và các mô hı̀nh động thái (physical-based, đó những công thức toán ho ̣c mô hı̀nh đươ ̣c thành lâ ̣p sở sử du ̣ng đinh ̣ luâ ̣t bảo toàn vâ ̣t chấ t và lươ ̣ng) Bên ca ̣nh đó, nhiề u phầ n mề m mô hıǹ h xói mòn đấ t thuô ̣c loa ̣i kế t hơ ̣p giữa công thức thực nghiê ̣m và mô hı̀nh đô ̣ng thái (conceptual) mà ở ta ̣m go ̣i là mô hı̀nh quá trı̀nh 2.1.1 Mô hı̀nh thực nghiê ̣m TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường Mô hı̀nh thực nghiê ̣m đươ ̣c thành lâ ̣p sở những quan trắ c, đo đa ̣c, thı́ nghiê ̣m và phân tıć h thố ng kê về hiê ̣n tươ ̣ng xói mòn đấ t Hiê ̣n người ta cho rằ ng những phân tı́ch thố ng kê tương quan vâ ̣y không còn thỏa mañ đươ ̣c nhu cầ u cầ n hiể u rõ và giải thı́ch các hiê ̣n tươ ̣ng tự nhiên của loài người Chẳng hạn, nế u chia quá trıǹ h xói mòn đấ t mô ̣t sườn dố c thành loa ̣i xói mòn, loa ̣i mô ̣t dòng chảy tràn mă ̣t đấ t và loa ̣i hai rãnh xói hay dòng chảy tâ ̣p trung, thı̀ ta có thể hiể u rõ, phân tıć h và giải thıć h quá trıǹ h tố t là viê ̣c chı̉ công nhâ ̣n mô ̣t công thức thực nghiê ̣m chung cho cả quá trıǹ h xói mòn đó (Morgan & cs, 1998b) 2.1.1.1 Công thức USLE Phương trın ̀ h phổ câ ̣p hay tổ ng hơ ̣p xói mòn đấ t (Universal Soil Loss Equation, USLE) là mô ̣t mô hıǹ h thực nghiê ̣m đơn giản Bô ̣ nông nghiê ̣p Mỹ (USDA) phát triể n và liên tu ̣c cải tiế n từ những năm 1940 với mu ̣c đı́ch ước tı́nh lươ ̣ng đấ t xói mòn cho từng ô ruô ̣ng mà sau này đươ ̣c cải tiế n thành công thức xói mòn tổ ng hơ ̣p cải tiế n (RUSLE) và sửa đổ i (MUSLE) Nhằ m tăng đô ̣ chı́nh xác của các ước lươ ̣ng xói mòn đấ t, công thức MUSLE và RUSLE sử du ̣ng lươ ̣ng dòng chảy mă ̣t thay cho cường đô ̣ mưa và yế u tố xói mòn của đấ t công thức USLE cổ điể n Công thức USLE (Wischmeier & Smith, 1978) tı́nh toán lươ ̣ng đấ t E bi ̣ xói mòn hàng năm (tấ n/ha/năm) sau: E=R×K×L×S×C×P Trong đó: R ́ u tớ xói mòn mưa; K yế u tố sức chố ng xói mòn của đấ t; L chiề u dài sườn dố c; S độ dố c; C yế u tố canh tác trồ ng; P yế u tố biê ̣n pháp chố ng xói mòn Mơ hình dựa theo ngun lý lươ ̣ng đấ t bi xo ̣ ́i tỷ lê ̣ thuâ ̣n với R, K, LS, C và P Bên cạnh ưu điểm đơn giản dễ xác định thông số đầu vào (chủ yếu gồm lượng mưa thơng tin địa hình) khiến cho USLE dễ sử dụng, nhiều nhà khoa học nhược điểm lớn phương trình này, kể đến sau: (1) Tương tự hầu hết mơ hình thực nghiệm, USLE khơng áp dụng với kiện cụ thể mà cung cấp ước tính hàng năm lượng đất bị thời gian dài bỏ qua diễn biến q trình thơng số lượng mưa, dịng chảy cách q trình ảnh hưởng đến xói mịn, không đồng yếu tố đầu vào lớp phủ thực vật loại đất (Merritt & cs, 2003; Morgan & cs., 2008 Boardman, 2006); (2) Khơng nên sử dụng để ước tính lượng trầm tích từ lưu vực nước dự đốn độ xói mịn rãnh bờ suối phương trình khơng ước tính q trình trầm tích hay phân bố vật liệu trầm tích (Morgan & cs, 2008); (3) Phương trıǹ h chı̉ đươ ̣c áp du ̣ng cho ô thửa có đô ̣ dố c nhỏ 7o và cho vùng thổ nhưỡng có thành phầ n montmorillonite thấ p (Boardman, 2006) khơng ước tính xói mịn rãnh nước kênh suối (Renard & Ferreira, 1993 Renard & cs, 1994) Do hạn chế USLE nhiều nhà nghiên cứu đấ t và mô hıǹ h đã bắ t đầ u chú tro ̣ng phát triể n mô hı̀nh đô ̣ng thái để dự báo xói mòn từ năm 1985 Bô ̣ Nông nghiê ̣p Mỹ (USDA) tiế n hành mô ̣t chương trıǹ h 10 năm nhằ m phát triể n mô hıǹ h WEPP (Water Erosion Prediction Project; Foster, 1990) – mô hıǹ h dự báo lươ ̣ng đấ t xói mòn dựa đô ̣ng thái quá trı̀nh thủy văn, biế n đô ̣ng cân bằ ng nước hàng ngày, quá trıǹ h phát triể n của thảm thực vâ ̣t, thay đổ i thời tiế t và quá trıǹ h liên kế t hay tách rời của các ̣t đấ t Trên sở mô phỏng đô ̣ng thái các quá trı̀nh, nhiề u mô hı̀nh đã đươc̣ phát triể n và áp du ̣ng có kế t quả tố t thế giới, KINEROS2 (Kinematic Runoff and Erosion Model, 1990), EPIC (Erosion Productivity Impact Calculator, Williams, 1982), AGNPS (Agricultural Non-Point Source, 1989), ANSWERS (Areal Non-point Source Watershed Environment Simulation, 1977), mô hıǹ h CREAMS (Chemical, Runoff and Erosion from Agricultural Management Systems, 1980) Ngoài Hoa Kỳ, cũng có nhiề u mô hı̀nh đô ̣ng thái mô phỏng xói mòn đấ t mà đó đáng chú ý nhấ t là chương trıǹ h EUROSEM (The European TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 105 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường Soil Erosion Model; 1998) của Hô ̣i đồ ng Chung Châu Âu (EU) và mô hıǹ h GUEST (Griffith University Erosion System Template; 1996) ở Australia 2.1.1.2 Công thức RUSLE Mô hı̀nh USLE sau đó đã đươ ̣c USDA cải tiế n bằ ng cách xác đinh ̣ giá tri ̣ ̣số K biế n đô ̣ng theo mùa và đưa vào ̣ số C chi tiế t, phu ̣ thuô ̣c vào loa ̣i hı̀nh sử du ̣ng đấ t trước đó, đô ̣ lớn tán lá cây, mức đô ̣ che phủ thực vâ ̣t và đô ̣ nhám bề mă ̣t đấ t Phương trıǹ h này có tên go ̣i là phương trıǹ h tổ ng hơ ̣p xói mòn cải tiế n (RUSLE) USDAARS (2010) đinh ̣ nghıã RUSLE là mô ̣t phương pháp tı́nh dựa theo các chı̉ số đó biể u thi ̣ mức đô ̣ ảnh hưởng của các yế u tố đế n lươ ̣ng đấ t bi xo ̣ ́ i mòn xảy ở phầ n diê ̣n tıć h sườn dố c nằ m giữa các khe xói, tác đô ̣ng va đâ ̣p rơi của các gio ̣t mưa và của dòng chảy tràn mă ̣t đấ t, qua cho thấy xói mòn đấ t phu ̣ thuô ̣c vào (1) tổ ng lươ ̣ng và cường đô ̣ mưa rơi và dòng chảy tràn, (2) khả của loa ̣i hıǹ h sử du ̣ng đấ t chố ng la ̣i tác đô ̣ng mưa dịng chảy, (3) khả chớ ng xói của đấ t (thể hiê ̣n qua những tı́nh chất của đấ t), và (4) điạ hı̀nh bề mă ̣t đấ t đô ̣ dố c, chiề u dài và da ̣ng sườn dố c Trong RUSLE, tıć h số của ̣ số mưa (R) và ̣ số kháng xói mịn của đấ t (K) thể hiê ̣n lươ ̣ng đấ t bi ̣ xói mòn của mô ̣t ô rưô ̣ng dưới điề u kiê ̣n tiêu chuẩ n Mô ̣t ô ruô ̣ng tiêu chuẩn có da ̣ng hı̀nh vuông với chiề u dài ca ̣nh 22,1 m, đô ̣ dố c 9%, không có thực vâ ̣t che phủ, và đươ ̣c làm đất theo mô ̣t trıǹ h tự chuẩ n Như vâ ̣y, giá tri ̣ ̣ số sức đề kháng xói mòn (K) của đấ t hoàn toàn mang tıń h chấ t thực nghiê ̣m (USDA-ARS, 2010) Hê ̣ số che phủ (C) biể u thi ̣ tác đô ̣ng của loa ̣i hı̀nh sử du ̣ng đấ t lên lươ ̣ng đấ t bi ̣ xói mòn có giá tri ̣ biế n đô ̣ng theo tıń h chấ t của lớp phủ thực vâ ̣t, ̣thố ng làm đấ t và các biê ̣n pháp canh tác khác Như vậy, phương trı̀nh RUSLE tı́nh đế n tác đô ̣ng của các biê ̣n pháp canh tác chố ng xói mòn trồ ng hàng theo đường đồ ng mức, trồ ng theo dải xen ke,̃ đă ̣c tıń h lồ i lõm của da ̣ng sườn dố c, ruô ̣ng bâ ̣c thang, trồ ng xen kẽ băng cỏ hay hàng rào thực vâ ̣t, phủ rơm ̣ … nhằ m làm giảm cường đô ̣ dòng chảy tràn mă ̣t đấ t Là mơ hình thực nghiệm, RUSLE khơng 106 tính đến dịng chảy q trình tách rời, lắng đọng vận chuyển trầm tích Quinton & Catt (2007) cho RUSLE tập trung vào việc xác định tổn thất xói mịn xảy vùng đất trống không thiết kế cho khu vực rừng tự nhiên loại xói mịn khác xói lở bờ suối rãnh xói Ưu điểm RUSLE so với USLE có khả ước tính hệ số C từ thơng tin thảm thực vật, hoạt động phân rã làm đất thay từ liệu thí nghiệm sử dụng USLE Việc sử dụng hệ số chiều dài sườn dốc RUSLE cho phép dự đốn đất dịng chảy qua đất liền 2.1.2 Mơ hình q trình vật lý 2.1.2.1 Mơ hình AGNPS Mô hıǹ h AGNPS xác định ô nhiễm nguồ n phân tán nông nghiê ̣p là mô hıǹ h dựa nguyên lý đô ̣ng thái quá trı̀nh vâ ̣t lý xẩ y mô ̣t trâ ̣n mưa, đươ ̣c thiế t kế để mô phỏng quá trıǹ h tách rời và vâ ̣n chuyể n đấ t bi ̣ xói mòn và rửa trôi chấ t dinh dưỡng cho trồ ng mô ̣t lưu vực có sản xuấ t nông nghiê ̣p, từ đó đánh giá chấ t lươ ̣ng nước sông ngòi Mô hı̀nh Cơ quan nghiên cứu Nông nghiê ̣p (Agricultural Research Service, ARS) của USDA phát triể n năm 1980 Mơ hình sử dụng nhiều thơng tin đầu vào (hình thái lưu vực, biến số sử dụng đất liệu lượng mưa), đươ ̣c thiế t kế nhằ m ứng du ̣ng cho toàn lưu vực có diê ̣n tı́ch từ hàng chu ̣c acres đế n 50.000 acres AGNPS cho phép xác đinh ̣ những diê ̣n tıć h có xói mịn xảy nghiêm tro ̣ng Lươ ̣ng nước ta ̣o dòng chảy tràn đươ ̣c tıń h toán theo phương pháp chı̉ số đường cong dòng chảy (Curve Number, CN) của Cơ quan Bảo vê ̣ Đấ t (the Soil Conservation Service, SCS) Sau đó lươ ̣ng đấ t bi ̣xói mòn đươ ̣c tıń h từ phương trıǹ h USLE (Hessel & cs., 2003), bên canh kết khối lượng dòng chảy, tốc độ dòng chảy cực đại, bùn cát, hàm lượng N, P COD Mơ hình AGNPS áp dụng giai đoạn lập kế hoạch quản lý lưu vực nước, nhờ nhận diện phân tích suy thối mơi trường vùng đất xung yếu (Nugroho, 2003) phù hợp với đất nông nghiệp so với vùng đồi AGNPS thường TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường yêu cầu liệu lớn độ phức tạp tính tốn cao nhiều so với mơ hình thực nghiệm, thường phải sử dụng mơ hình hố bổ sung, hạn chế khả ứng dụng (Young & cs, 1989; Merrit & cs, 2003) 2.1.2.2 Mô hı̀nh MMF Mô hıǹ h Morgan/Morgan/Finney model (Morgan & Kuss, 1986) đươ ̣c phát triể n nhằ m dự báo lươ ̣ng đấ t bi xo ̣ ́ i mòn hàng năm cho diê ̣n tı́ch cỡ thửa ruô ̣ng đấ t dố c Mô hı̀nh này bao gồ m phầ n mô phỏng quá trıǹ h dòng chảy và phầ n mô phỏng quá trıǹ h bồ i lắ ng Nó đươ ̣c coi là có tıń h chấ t đô ̣ng thái nhiề u so với mô hı̀nh USLE Mô hı̀nh MMF tı́nh toán lươ ̣ng gây xói mòn va đâ ̣p của các gio ̣t mưa dựa tổ ng lươ ̣ng mưa năm Dòng chảy tràn mă ̣t đấ t xảy lươ ̣ng mưa ngày vươ ̣t quá mô ̣t giá tri ̣ tới ̣n nhấ t đinh ̣ và tổ ng lươ ̣ng nước dòng chảy tràn cũng đươ ̣c tı́nh toán dựa sở tổ ng lươ ̣ng mưa năm Năng lực chuyể n vâ ̣n chấ t lơ lửng của dòng nước đươc̣ xác đinh ̣ dựa tổ ng lươ ̣ng nước dòng chảy tràn, đô ̣ dố c sườn đồ i và đô ̣ che phủ thực vâ ̣t Trong mô hı̀nh MMF, đô ̣ng (đơn vi ̣ J/M) của dòng chảy tính tốn với cơng thức E = R (11.9 + 8.7 log10 I) đó lươ ̣ng mưa và cường đô ̣ gây xói của trâ ̣n mưa là dữ liê ̣u đầ u vào Lươ ̣ng ̣t đấ t bi ̣ xói mòn (F, kg/m2) đươ ̣c ước lươ ̣ng theo cơng thức, F = K × E (0.05P) × 10-3, đó P = phầ n trăm lươ ̣ng mưa rơi xuố ng tán lá và thân cành cố i để sau đó bi ̣ bố c hay ta ̣o dòng chảy theo thân cây, phu ̣ thuô ̣c vào loa ̣i che phủ thực vâ ̣t; và ̣ số K (chı̉ số đấ t bi ̣ tách rời) là khố i lươ ̣ng ̣t đấ t bi ̣ tách rời đơn vi ̣ lươ ̣ng mưa rơi (gram/Joule) Lưu lươ ̣ng dòng chảy tràn mă ̣t đấ t (Q) là hàm số của lươ ̣ng mưa và sức giữ ẩ m đồ ng ruô ̣ng của đất (soil moisture capacity) tương ứng với hiê ̣n tra ̣ng lớp phủ thực vâ ̣t Dữ liê ̣u đầ u vào của mô hıǹ h bao gồ m lươ ̣ng mưa trung bıǹ h ngày (Ro) và sức giữ ẩ m đồ ng ruô ̣ng của đất ứng với hiê ̣n tra ̣ng lớp phủ thực vâ ̣t thực tế (Rc) Rc đươ ̣c tı́nh theo cơng thức Rc =1000* MS × BD × RD × ( Et/Eo) 0.5 đó MS = đô ̣ ẩ m đồ ng ruô ̣ng (%); BD = dung tro ̣ng (bulk density) của tầ ng đấ t mă ̣t (Mg/m3); RD = đô ̣ sâu tầ ng rễ hoa ̣t đô ̣ng (m) Et/Eo = tỷ lê ̣ giữa lươ ̣ng bố c thoát nước thực tế và tiề m Lưu lươ ̣ng dòng chảy tràn (Q) ước lượng Q = R(-Rc/Ro) Khả vâ ̣n chuyể n đấ t của dòng chảy (T) phu ̣ thuô ̣c vào lưu lươ ̣ng dòng chảy tràn (Q), đô ̣ dố c điạ hıǹ h, (S) và đô ̣ che phủ của trồ ng (C), theo phương trıǹ h T = C Q2 × sin S × 10-3 (kg/m2) Ć i cùng giá tri ̣ bé nhấ t giữa khả của dòng chảy tràn về vâ ̣n chuyể n đấ t và tách rời đấ t đươ ̣c coi lươ ̣ng đấ t bi ̣xói mòn (Morgan, 1995) 2.1.2.3 Mơ hình SWAT Công cu ̣ đánh giá đấ t và nước (SWAT) đươ ̣c phát triể n từ mô hı̀nh SWRRB nhằ m áp du ̣ng cho lưu vực lớn, lưu vực xuyên quốc gia và điạ hıǹ h phức ta ̣p SWAT chia diê ̣n tıć h thành các lưới ô để có thể biể u thi ̣ đươ ̣c những biế n đô ̣ng theo không gian của các thơng sớ mơ hı̀nh Giớ ng mơ hình SWRRB và SPUR, SWAT cũng sử du ̣ng công thức phổ câ ̣p cải tiế n MUSLE để tıń h toán dòng bùn cát (Foy & cs, 1999) MUSLE sử dụng tổng lượng nước tham gia dòng chảy tràn mặt đất để mơ xói mịn lưu lượng dịng bùn cát Mơ hình thủy văn cung cấp ước tính thể tích dịng chảy định lưu lượng dịng chảy, mà với diện tích tiể u lưu vực, sử dụng để tính tốn biến số lượng xói mịn dịng chảy Yếu tố chế độ canh tác tính tốn lại cho ngày mà dòng chảy tràn Đây hàm số sinh khối mặt đất, dư thừa bề mặt, yêu tố C tối thiểu cho loại trồng Các yếu tố khác phương trình xói mịn tính tốn ước lượng mơ tả Wischmeier & Smith (1978) Lươ ̣ng đấ t bi ̣ xói mòn mưa và dòng chảy tràn đươ ̣c ước tı́nh với phương trı̀nh phổ du ̣ng sửa đổ i MUSLE (Williams, 1975) Phương trı̀nh phổ du ̣ng xói mòn đấ t sửa đổ i, MUSLE (Williams & cs, 1996) được viế t sau: Sed = 11.8 (Qsurf qpeak areahru)0.56 KUSLE CUSLE PUSLE LSUSLE CFRG Trong đó: Sed là lượng đấ t bi ̣ xói mòn hàng ngày (tấ n/ngày); TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 107 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường Qsurf là lượng nước dòng chảy tràn mặt đấ t (mm lớp nước/ha); qpeak là lưu lượng dòng chảy tràn cực đại (m3/s); areahru là diê ̣n tı́ch của HRU (ha); KUSLE là ̣ số khả ứng chi ̣u xói mòn của đấ t từ công thức USLE (0.013 tấ n m2 giờ/(m3-tấ n cm)); CUSLE là ̣ số thảm thực vật công thức USLE; PUSLE là ̣ số tác động của biê ̣n pháp canh tác và bảo vê ̣ đấ t công thức USLE; LSUSLE là ̣ số tác động của ̣a hı̀nh USLE; CFRG là ̣ số tác động của thành phầ n thô đấ t SWAT ứng dụng điều kiện khác biến đổi khí hậu, thay đổi sử dụng đất, khảo sát tác động q trình bốc nước, tuyết tan nhiên kiện bất thường hay dòng chảy lớn đỉnh dịng chảy mơ hình mơ chưa tốt (Arnold & cs, 1990, 1998) 2.1.3 Mô hı̀nh động thái sở vật lý Những mô hı̀nh này dựa viê ̣c áp du ̣ng đinh ̣ luâ ̣t bảo toàn vâ ̣t chấ t và lươ ̣ng Phầ n lớn chúng sử du ̣ng các phương trıǹ h vi phân về tıń h liên tu ̣c bảo toàn vâ ̣t chấ t vâ ̣t chấ t biế n đô ̣ng theo không gian và thời gian (khố i lươ ̣ng vào – khố i lươ ̣ng = khố i lươ ̣ng đấ t bi mấ ̣ t hay bổ sung thêm - loss or gain of soil) (Morgan & Kuss, 1986) Các mô hıǹ h đô ̣ng thái Chemicals, Runoff, and Erosion from Agriculture Management System (CREAMS), European Soil Erosion Model (EUROSEM), Griffith University Erosion System Template (GUEST), và Water Erosion Prediction Project (WEPP) có thể dự báo phân bố diê ̣n tıć h lưu vực lươ ̣ng dòng chảy mă ̣t và lươ ̣ng đấ t xói mòn trường hợp tổ ng số cả năm và từng trâ ̣n mưa riêng biê ̣t 2.1.3.1 Mô hı̀nh CREAMS (Chemical Runoff and Erosion from Agricultural Management Systems) Mơ hình chấ t lươ ̣ng nước dòng chảy mă ̣t từ các ̣ thố ng quản lý nông nghiê ̣p (CREAMS) là mô hıǹ h dùng cho quy mô ruô ̣ng, đươ ̣c 108 phát triể n chủ yế u nhằ m đánh giá tác đô ̣ng của các ̣ thố ng canh tác và quản lý nông nghiê ̣p lên chấ t lươ ̣ng nước, dòng chảy và xói mòn đấ t Mô hình mơ phỏng dòng chảy tràn mă ̣t đấ t theo phương pháp đường cong SCS hay mô hı̀nh Green-Ampt; lươ ̣ng ̣t đấ t bi ̣tách rời tı́nh theo giá tri ̣các ̣ số R, K, C của USLE, xác định vâ ̣n chuyể n bùn cát dựa vâ ̣n tố c và lực cắ t của dòng chảy, đô ̣ nhám của sườn dố c, tỷ tro ̣ng và kı́ch thước của ̣t đấ t Sử dụng số liệu lượng mưa, nhiệt độ khơng khí hàng tháng giá trị xạ mặt trời, kết hợp với thông số đất đai, trồng/ xói mịn, bồi tụ vận chuyển trầm tích theo mặt cắt sườn dốc (Silburn & Loch, 1991), mơ hình chủ ́ u bao gờ m ba thành phầ n: đầ u tiên là phầ n thủy văn đươ ̣c sử du ̣ng nhằ m tıń h toán tổ ng và giá tri lơ ̣ ́n nhấ t (đın̉ h) của lươ ̣ng dòng chảy tràn mă ̣t đấ t, lươ ̣ng dòng thấ m xuố ng đấ t, đô ̣ ẩ m của các tầ ng đấ t, và dòng thấ m sâu xuố ng nước ngầ m, cho từng ngày (và cho giá tri tư ̣ ̀ ng giờ nế u có dữ liê ̣u theo giờ, với mô hıǹ h thấ m Green & Ampt infiltration); Thứ hai, chı̉ có dãy dữ liê ̣u ngày thı̀ mô hı̀nh tı́nh toán thủy văn với kỹ thuâ ̣t chı̉ số đường cong (curve number technique) của Cu ̣c bảo vê ̣ đấ t, Bô ̣ nông nghiê ̣p Hoa kỳ (USDA Soil Conservation Service Erosion), và ước tıń h dòng chảy bùn cát (sediment yield) theo phương trı̀nh phổ câ ̣p xói mòn đấ t USLE và mô hı̀nh vâ ̣n chuyể n bùn cát Yalins (Morgan & Kuss, 1986); Thành phầ n thứ ba của mô hıǹ h thuô ̣c về hóa ho ̣c bao gồ m mô hıǹ h biế n đô ̣ng chấ t dinh dưỡng và thuố c trừ sâu và cho kế t quả tổ ng lươ ̣ng chấ t cho từng trâ ̣n mưa và giá tri ̣ trung bı̀nh về nồ ng đô ̣ chấ t bi hấ ̣ p thu ̣ và hòa tan nước (Morgan & Kuss, 1986) Ưu điểm mô hıǹ h CREAMS có tính đến xói mịn rãnh bồi tụ với nguồn xói mịn đất liền Tuy nhiên sử dụng, lưu vực mơ hình hóa giả định có địa hình sử dụng đất đồng nhất, khơng thực tế số trường hợp 2.1.3.2 EUROSEM (EURopean Soil Erosion Model) Mô hı̀nh xói mòn đấ t của châu Âu (EUROSEM) là mô hı̀nh dự báo xói mòn đấ t dựa mô phỏng từng quá trıǹ h vâ ̣t lý TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường chế xói mòn đấ t Nó đươ ̣c thiế t kế với mu ̣c đıć h mô phỏng cho từng trâ ̣n mưa riêng biê ̣t và có thể sử du ̣ng để đánh giá tác đô ̣ng của các biê ̣n pháp bảo vê ̣ đất (Morgan & cs, 1998a) Ngun lý mơ hình tính tốn thơng qua mơ phỏng dòng chảy tràn mă ̣t đấ t dựa nguyên lý cân bằ ng nước và tố c đô ̣ thấ m nước vào đấ t Lươ ̣ng ̣t đấ t bi ̣ tách rời là hàm số của đô ̣ng và sức chuyên chở của dòng chảy, của sức kháng lực cắ t của đấ t và của vâ ̣n tố c lắ ng đo ̣ng Mơ hình dự đốn tốc độ dịng chảy hàng năm lượng đất Phương trình tính tốn dựa vào nghiệm số phương trình cân khối lượng động (Bennett, 1974; Woolhiser cộng sự, 1990): ( ) ( ) ( , )= ( , ) + Trong đó: C = tổng lượng bùn cát/bồi lắng (m3 m-3); A: diện tích mặt cắt ngang (m2); Q: lưu lượng (m3 s-1); qs = lượng đất đơn vị chiều dài dòng chảy (m3 s-1m-1); e: tốc độ tác rời hạt đất/ tốc độ xói mịn đơn vị chiều dài dòng chảy (m3 s1 m-1); x: khoảng cách ngang (m); t: thời gian (s) 2.1.3.3 Mô hı̀nh KINEROS (KInematic EROsion Simulation Model) Mô hıǹ h mô phỏng đô ̣ng ho ̣c xói mòn (KINEROS) diễn tả toán ho ̣c các quá trı̀nh ta ̣o nên dòng chảy tràn mă ̣t đấ t với giả thiết lươ ̣ng mưa hữu hiê ̣u đươ ̣c tıć h tu ̣ la ̣i mă ̣t đấ t cho đế n đô ̣ sâu nước đủ lớn để ta ̣o nên dòng chảy tràn Mô hıǹ h sử du ̣ng bước thời gian tıń h toán bằ ng phút, áp du ̣ng cho từng khu ruô ̣ng hay cho từng lưu vực nhỏ Kế t quả mô hı̀nh bao gồ m dự báo biể u đồ dòng chảy và đồ thi ̣ dòng bùn cát từng trâ ̣n mưa, cũng vùng diê ̣n tı́ch đấ t bi ̣ xói mòn hay bồ i lắ ng và biế n đô ̣ng bề mă ̣t đấ t chi tiế t dưới tác đô ̣ng của quá trı̀nh xói mòn và bồ i lắ ng xảy mă ̣t đấ t Người sử du ̣ng có thể lựa cho ̣n nguồ n chıń h ta ̣o bùn cát từ tác đô ̣ng của ̣t mưa rơi hay từ dòng chảy (bào mòn bề mă ̣t đấ t hay xói mòn rãnh dòng chảy tâ ̣p trung) (Smith & cs., 1995) Phương trình sử dụng mơ hình KINEROS để mơ động thái xói mịn/trầm tích điểm dọc theo dịng chảy bề mặt phương trình cân khối lượng (Bennett, 1974) Đối với bề mặt dốc, tốc độ xói mịn lớp đất chia thành hai phần: tốc độ xói mòn nhanh cường độ mưa lớn phá vỡ kết cấu đất vùng đất trống xói mịn theo đường dòng chảy kéo theo hạt đất để tác dụng trọng lực Tốc độ xói mịn nhanh tính gần hàm tỷ lệ mưa độ sâu dòng chảy KINEROS sử dụng để mơ tương lai q trình phát triển thị, hồ chứa nước nhỏ kênh lũ lụt xói mịn/trầm tích 2.1.3.4 Mơ hı̀nh WEPP (Water erosion prediction project) Mô hı̀nh WEPP đươ ̣c coi là mô ̣t công nghê ̣ mới về dự báo xói mòn đấ t phạm vi sườn dốc lưu vực Nó đươ ̣c phát triể n dựa nguyên lý bản về mô phỏng xác suấ t quá trıǹ h khı́ tươ ̣ng, lý thuyế t dòng thấ m, thủy văn, vâ ̣t lý đấ t, và khoa ho ̣c trồ ng, thủy lực và đô ̣ng ho ̣c xói mòn đấ t Những điể m nổ i bâ ̣t của WEPP bao gồ m khả dự báo phân bổ lươ ̣ng đấ t xói theo thời gian và không gian (tổ ng lươ ̣ng đấ t bi ̣ xói toàn bô ̣ sườn dố c hay ta ̣i từng vi ̣ trı́, ở mo ̣i thời điể m theo thời gian từng ngày, tháng, hay trung bıǹ h năm) Đồ ng thời mô hıǹ h cho phép ngoa ̣i suy kế t quả mô hı̀nh cho rấ t nhiề u điề u kiê ̣n khác Khi ứng du ̣ng cho mô ̣t lưu vực sông thı̀ mô hıǹ h còn ước tıń h lưu lươ ̣ng dòng chảy bùn cát sinh từ toán bô ̣ diê ̣n tıć h mô phỏng (Flanagan & cs., 2007) Mơ hình WEPP thực mơ phỏng dòng chảy tràn mă ̣t đấ t theo phương pháp đường cong SCS hay mô hıǹ h Green-Ampt; lươ ̣ng ̣t đấ t bi ̣ tách rời và vâ ̣n chuyể n phu ̣ thuô ̣c vào đô ̣ dố c, % diê ̣n tı́ch che phủ thực vâ ̣t, lực cắ t của dòng nước, đô ̣ nhám mă ̣t đấ t, phầ n trăm lươ ̣ng mùn và khố i lươ ̣ng rễ có đấ t Nhưng việc sử dụng nhiều liệu đầu vào u cầu liệu tính tốn lớn dẫn đến hạn chế khả ứng dụng mơ hình Một điểm khác biệt mơ hình WEPP mơ hình khác phương trình liên tục trầm tích áp dụng TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 109 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường rãnh chất lỏng cách sử dụng thủy lực dòng chảy đồng (Han & cs, 2016) Tuy nhiên để áp dụng thành công mơ hình cho khu vực rộng lớn cần đầu tư nghiên cứu sâu biến đổi không gian đất lớp phủ thực vật 2.2 Xu hướng ứng dụng mơ hình nghiên cứu xói mịn đất Xu hướng ứng dụng rộng rãi cơng nghệ khơng gian mơ hình rõ ràng tồn cầu Các mơ hình thuộc họ (R)USLE mơ hình xói mịn đất áp dụng rộng rãi toàn cầu với khoảng ~ 41% tổng số nghiên cứu ghi nhận sở liệu Giá trị chí tăng lên ~ 55% tính mơ hình dựa USLE WaTEM/SEDEM, EPIC (Borrelli & cs., 2021) Theo Alewell & cs (2019), mơ hình khác gia tăng xu hướng ứng dụng toàn giới SWAT, WEPP, WaTEM/ SEDEM Riêng RHEM áp dụng Hoa Kỳ Các mơ hình khác khơng có xu hướng rõ rệt (kiểu MMF, LISEM) có xu hướng tiêu cực nhẹ (EUROSEM) Hình Thơng kê số lượng cơng bố theo mơ hình (Nguồn: P Borrelli & cs, 2021) Trong cơng bớ gần đây, Borrelli (2020) sau tóm lươ ̣c lich ̣ sử phát triể n và ứng du ̣ng mô hıǹ h xói mòn đấ t, đã phân tıć h những xu hướng phát triể n công nghê ̣ mô hıǹ h xói mòn tương lai Những nghiên cứu tı́nh toán và dự báo xói mòn đấ t những năm 1960 và 1970 chı̉ đơn thuầ n dựa các công thức thực nghiê ̣m thố ng kê tương quan (empirical formula) mà USLE là đa ̣i diê ̣n tiêu biể u Những năm 1970 đế n 1990, phầ n lớn các nghiên cứu chú tro ̣ng phát triể n mô hı̀nh xói mòn sở diễn tả bằ ng toán ho ̣c các quá trıǹ h vâ ̣t lý liên quan đế n xói mòn đấ t Giai đoa ̣n 1990-2000 chứng kiế n những nghiên cứu về đă ̣c tı́nh ngẫu nhiên và biế n đô ̣ng của tố c đô ̣ xói mòn đấ t theo không gian và thời gian Và từ những năm 2001 đến nay, với viê ̣c xuấ t hiê ̣n những thành tựu mới của công nghệ thông tin và truyề n thông, nghiên cứu xói mòn đấ t đã kế t hơ ̣p với mô phỏng không gian, giao diê ̣n phầ n mề m có GIS, sử du ̣ng ngày càng tăng dữ liê ̣u từ viễn thám và mô hı̀nh mô phỏng nề n web cho phép kế t nố i tức thời với liệu lớn về thổ nhưỡng, điạ hıǹ h, sử du ̣ng đấ t và thời tiế t, giúp nhân rộng việc đánh giá xói 110 mịn đất từ quy mơ thực địa đến quy mô lưu vực cao Sự tiến giúp nhà quản lý tập trung vào định quản lý đất đai, xác định xác khu vực có nguy xói mịn Xu hướng nghiên cứu ứng dụng mơ hình xói mịn đất có lẽ phụ thuộc vào mu ̣c đıć h mô hıǹ h hóa Do thế ̣ những mô hıǹ h hiê ̣n vẫn chưa đa ̣t đươ ̣c kế t quả mong muố n dự báo tố c đô ̣ hiê ̣n tươ ̣ng xói mòn đấ t nên viê ̣c phát triể n và ứng du ̣ng mô hıǹ h vẫn ta ̣o đô ̣ng lực cho nhà nghiên cứu, đặc biệt hướng đến hỗ trơ ̣ đươ ̣c các quá trıǹ h quyế t đinh ̣ về chı́nh sách sử du ̣ng đấ t nhằm đạt nhiều mục tiêu phát triển bền vững, xác đinh ̣ những vùng nguy xói mòn hay công tác xóa đói giảm nghèo Để đạt tất mục tiêu này, công nghê ̣ mô hıǹ h còn cần đầu tư nghiên cứu nhiều năm tới KẾT LUẬN Phương pháp mô hı̀nh hóa đươ ̣c nhiề u nhà nghiên cứu và quản lý công nhâ ̣n là rấ t cầ n thiế t và hữu hiê ̣u để ước tıń h lươ ̣ng đấ t bi ̣ xói mòn xẩ y theo thời gian và không gian Công cu ̣ mô TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường hı̀nh có nhiề u ưu điể m vươ ̣t trô ̣i vı̀ nó cho phép khảo sát, đánh giá tác đô ̣ng của nhiề u giá tri ̣ thông số và kich ̣ bản khác mà các thı́ nghiê ̣m và quan trắ c thực điạ không thể thực hiê ̣n đươ ̣c Những phương trı̀nh ước tı́nh và mô hı̀nh mô phỏng lươ ̣ng đấ t bi ̣ xói mòn đã đươ ̣c phát triể n từ những năm 30 với mức đô ̣ từ rấ t đơn giản đế n rấ t phức ta ̣p, cả về nguyên lý, cấ u trúc, thành phầ n dữ liê ̣u đầ u vào và kế t quả đầ u Trong những năm gầ n đây, xu hướng sử du ̣ng mô hıǹ h thế giới ngày càng hướng về các mô hıǹ h đô ̣ng thái quá trıǹ h vâ ̣t lý những mô hıǹ h này dựa viê ̣c giải quyế t các phương trı̀nh toán ho ̣c biể u diễn bản chấ t từng quá trı̀nh thành phầ n của hiê ̣n tươ ̣ng xói mòn đấ t, tuân thủ đinh luâ ̣t bảo toàn vâ ̣t chấ t và lươ ̣ng, có thể ước tıń h đươ ̣c lươ ̣ng đấ t xói mòn chıń h xác quy mô lớn cầ n ıt́ công sức hiê ̣u chı̉nh và kiể m chứng mô hı̀nh Với viê ̣c xuấ t hiê ̣n những thành tựu mới của công nghệ thông tin, nghiên cứu xói mòn đấ t đã kế t hơ ̣p với GIS, tăng cường khai thác dữ liê ̣u từ viễn thám liệu lớn (big data) về thổ nhưỡng, điạ hı̀nh, sử du ̣ng đấ t và thời tiế t giúp xác định xác khu vực có nguy xói mịn, hướng đến hỡ trơ ̣ các quá trıǹ h quyế t đinh ̣ về chıń h sách sử du ̣ng đấ t nhằm đạt nhiều mục tiêu phát triển bền vững Lời cảm ơn Kết báo phần đề tài nghiên cứu khoa học: Ứng dụng mô hình SWAT để đánh giá, dự báo cảnh báo tình trạng xói mịn đất đất dốc canh tác vùng đồi núi tỉnh Gia Lai MS KH GL-03-19 Nhóm tác giả xin cám ơn TS Nguyễn Duy Bình định hướng tư vấn cho nhóm tác giả hoàn thiện nghiên cứu TÀI LIỆU THAM KHẢO Adornado H A., Yoshida M., & Apolinares H A., 2009 Erosion vulnerability assessment in REINA, Quezon Province, Philippines with raster-based tool built within GIS environment Agricultural Information Research, 18(1), 24-31 Aksoy H & Kavvas M L., 2005 A review of hillslope and watershed scale erosion and sediment transport models Catena, 64(2-3), 247-271 Alewell C., Borrelli P., Meusburger K & Panagos P., 2019 Using the USLE: chances, chal- lenges and limitations of soil erosion modelling Int Soil Water Conserv Res 7, 203–225 https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2019.05.004 Arnold J.G., Williams J.R., Griggs R.H & Sammons N.B., 1990 SWRRB—a basin scale simulation model for soil and water resources management A&M Press, Texas Arnold J G., Srinivasan R., Muttiah R S & Williams J R., 1998 Large area hydrologic modeling and assessment part I: model development JAWRA Journal of the American Water Resources Association, 34(1), 73-89 Bergsma E., Charman P., Gibbons F., Hurni H., Moldenhauer W C & Panichapong S., 1996 Terminology for soil erosion and conservation ISSS: ITC: ISRIC Bennett, J.P., 1974 Concepts of mathematical modeling of sediment yield Water Resources Research 10 (3), 485– 492 Boardman J., 2006 Soil erosion science: Reflections on the limitations of current approaches Catena, 68(2-3), 73-86 Borrelli P., Robinson D., Panagos P., Lugato E., Yang J., Alewell C., Wuepper D., Montanarella L and Ballabio C., 2020 Land use and climate change impacts on global soil erosion by water (2015-2070) Proceedings of the National Academy of Sciences, 117(36), 2199422001 10 Borrelli P., Alewell C., Alvarez P., Anache J A A., Baartman J., Ballabio C., Bezak N., Biddoccu M., Cerdà A., Chalise D., Chen S., Chen W, Girolamo A.M.D., Gessesse G D., Deumlich D., Diodato N., Efthimiou N, Erpul G, Fiener P., Freppaz M., Gentile F., Gericke A., Haregeweyn N., Hu B., Jeanneau A., Kaffas K., Harchegani M K, Villuendas I L., Li C., Lombardo L., Vicente M L., Borja M E L., Marker M., Matthews F., Miao C., Mikos M., Modugno S., Moller M., Naipal V., Nearing M., Owusu S., Panday D., Patault E., Patriche C V, Poggio L., Portes R., Quijano L., Rahdari M R., Renima M., Ricci G F., Comino J R., Saia S., Samani A N., Schillaci C., Syrris V., Kim H S., Spinola D N., Oliveira P T., Teng H., Thapa R., Vantas K., Vieira D., Yang J E., Yin S., Zema D A., Zhao G & Panagos P., 2021 Soil erosion modelling: A global review and statistical analysis Science of the total environment, 146494 11 De Vente J., & Poesen J., 2005 Predicting soil erosion and sediment yield at the basin scale: scale issues and semi-quantitative models Earth-science reviews, 71(1-2), 95-125 12 Đỗ Duy Phái, 2005 Nghiên cứu ảnh hưởng các phương pháp canh tác bảo vê ̣ đấ t và mô hı̀nh dự báo xói mòn đấ t tại Đồ ng Cao, huyê ̣n Lương Sơn, tı̉nh Hòa Bı̀nh Luâ ̣n văn Cao ho ̣c, Viê ̣n Khoa ho ̣c Nông nghiê ̣p Viê ̣t Nam, Hà Nô ̣i 13 Dung N V., Vien T D., Lam N T., Tuong T M., & Cadisch G., 2008 Analysis of the sustainability within the composite swidden agroecosystem in northern Vietnam: Partial nutrient balances and recovery times of upland fields Agriculture, ecosystems & environment, 128(1-2), 37-51 14 Flanagan D C., Gilley J E & Franti T G., 2007 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 111 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường Water Erosion Prediction Project (WEPP): Development history, model capabilities, and future enhancements Transactions of the ASABE, 50(5), 1603-1612 15 Foy J K., Teague W R & Hanson, J D., 1999 Evaluation of the upgraded SPUR model (SPUR2 4) Ecological Modelling, 118(2-3), 149-165 16 Ha N M., Van Dung N & Ngoc H H., 2013 Application of USLE and GIS tool to predict soil erosion potential and proposal land cover solutions to reduce soil loss in Tay Nguyen Vietnam Journal of Earth Sciences, 35(4), 403-410 17 Han C H., Hwang H S., Lee Y J., Lee S N., Abanes J J & Lee B H., 2016 Chronic depression treated successfully with novel taping therapy: a new approach to the treatment of depression Neuropsychiatric disease and treatment, 12, 1281 18 Hessel R., Messing I., Liding C., Ritsema C & Stolte J., 2003 Soil erosion simulations of land use scenarios for a small Loess Plateau catchment Catena, 54(1-2), 289-302 19 Jetten V., De Roo A D & Favis-Mortlock D., 1999 Evaluation of field-scale and catchment-scale soil erosion models Catena, 37(3-4), 521-541 20 Le Huong H & Son N T., 2020 Response of streamflow and soil erosion to climate change and human activities in Nam Rom River Basin, Northwest of Vietnam Environment and Natural Resources Journal, 18(4), 411-423 21 Mai Van Trinh, 2007 Soil erosion and nitrogen leaching in northern Vietnam: Experimentation and modelling, Disertation no 4167, Wageningen Universiteit, Wageningen, The Netherlands 192 p 22 Merritt W S., Letcher R A., & Jakeman A J., 2003 A review of erosion and sediment transport models Environmental modelling & software, 18(8-9), 761-799 23 Morgan J M & Kuss F R., 1986 Soil loss as a measure of carrying capacity in recreation environments Environmental Management, 10(2), 263-270 24 Morgan R.P.C., 1995 Soil erosion and conservation Longman, Harlow, UK, 198 pp 25 Morgan R P C & Duzant J H., 2008 Modified MMF (Morgan–Morgan–Finney) model for evaluating effects of crops and vegetation cover on soil erosion Earth Surface Processes and Landforms: The Journal of the British Geomorphological Research Group, 33(1), 90-106 26 Morgan R P C., Quinton J N., Smith R E., Govers G., Poesen J W A., Auerswald K., Chisci G., Torri D & Styczen, M E., 1998a The European Soil Erosion Model (EUROSEM): a dynamic approach for predicting sediment transport from fields and small catchments Earth Surface Processes and Landforms: The Journal of the British Geomorphological Group, 23(6), 527-544 27 Morgan R P C., Quinton J N., Smith R E., Govers G., Poesen J W A., Chisci G & Torri D., 1998b The EUROSEM model In Modelling Soil Erosion by Water (pp 389-398) Springer, Berlin, Heidelberg 28 Nearing M A., Jetten V., Baffaut C., Cerdan O., Couturier A., Hernandez M., Bissonnaise Y L., Nicholsa M H., Nunesf J.P., Renschlerg C.S., Souche`reh V & 112 Van Oost, K., 2005 Modeling response of soil erosion and runoff to changes in precipitation and cover Catena, 61(2-3), 131-154 29 Nearing M A., Lane L J., Alberts E E & Laflen J M., 1990 Prediction technology for soil erosion by water: status and research needs Soil science society of America Journal, 54(6), 1702-1711 30 Ngô Thanh Sơn & Trần Trọng Phương., 2021 Tổng quan ứng dụng công cụ đánh giá tài nguyên đất nước (SWAT) Việt Nam: thách thức triển vọng tương lai Tạp chí Khoa học Nơng nghiệp Việt Nam, 19(12): 1693-1705 31 Nugroho S P., 2003 Application of the Agricultural Non-Point Source Pollution(AGNPS) model for sediment yield and nutrient loss prediction in the Dumpul sub-watershed, Central Java, Indonesia Erosion Prediction in Ungauged Basins: Integrating Methods and Techniques, (279), 125-130 32 Pimentel D., Harvey C., Resosudarmo P., Sinclair K., Kurz D., McNair M., Crist S., Shpritz L., Fitton L., Saffouri R & Blair, R., 1995 Environmental and economic costs of soil erosion and conservation benefits Science, 267(5201), 1117-1123 33 Quinton J N & Catt J A., 2007 Enrichment of heavy metals in sediment resulting from soil erosion on agricultural fields Environmental science & technology, 41(10), 3495-3500 34 Radmanesh G & Bagherzadeh A., 2014 Assessment of soil erosion by neural network-based impel eromodel using GIS In neyshabour plain, northeast of Iran Indian J Fundam Appl Life Sci (S1), 8-15 35 Renard K.G and Ferreira V.A., 1993 RUSLE model description and database sensitivity Journal of Environmental Quality, 22, 458–466 36 Renard K.G., Laflen, J.M., Foster, G.R and McCool, D.K., 1994 The revised universal soil loss equation In: Lad, R (Ed.), Soil Erosion: Research Methods, pp 105–126 37 Sidle R C., Ziegler A D., Negishi J N., Nik A R., Siew R & Turkelboom F., 2006 Erosion processes in steep terrain—Truths, myths, and uncertainties related to forest management in Southeast Asia Forest ecology and management, 224(1-2), 199-225 38 Silburn D & Loch R., 1991 Evaluation of the CREAMS erosion model for predicting sediment yields and size distributions In: Workshop on Modelling the Fate of Chemicals in the Environment, Centre for Resource and Environmental Studies, Australian National University, Canberra, pp 141–142 39 Smith R E., Goodrich, D C., Woolhiser, D A & Unkrich, C L., 1995 KINEROS-a kinematic runoff and erosion model Computer models of watershed hydrology, 697-732 40 Son N T & Binh N D.,2020 Predicting Land Use and Climate Changes Scenarios Impacts on Runoff and Soil Erosion: A Case Study in Hoa Binh Province, Lower Da River Basin, Northwest Vietnam Environment Asia, 12(2) 41 Thái Phiên, Mai Văn Trịnh, Đỗ Cảnh Dương, 2001 Xói mịn đất vùng gị đồi huyện Ninh Sơn - Ninh Thuận Tạp chí Khoa học đất, 15, 161-169 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CƠNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 Quản lý Tài nguyên rừng & Môi trường 42 Tran Duc Toan, Podwojewski P., Orange D., Nguyen Duy Phuong, Do Duy Phai, Bayer A., Nguyen Van Thiet, Pham Van Rinh, Renaud J and Koikas J., 2004 Effect of land use and land management on water budget and soil erosion in a small catchment in northern part of Vietnam In International conference on innovative practices for sustainable sloping lands and watershed management, 5-9 September 2004, Chiang Mai, Thailand 43 USDA-ARS, 2010 Revised Universal Soil Loss Equation, RUSLE [online] Available by USDA-ARS, National Sedimentation Laboratory http://www.ars.usda.gov/Research/docs.htm?docid=602 (verified 27/5/2010) 44 Vezina K., Bonn F & Van C P., 2006 Agricultural land-use patterns and soil erosion vulnerability of watershed units in Vietnam’s northern highlands Landscape Ecology, 21(8), 1311-1325 45 Vương Văn Quỳnh, 1999 - Chương trình phần mềm ứng dụng tiêu chuẩn xói mịn đất Kết nghiên cứu khoa học 1995-1999 Trường Đại học Lâm nghiệp 46 Walsh R P D., Clarke M A., Bidin K., Blake W H., Chappell N A., Douglas I., Ramli N., Sayer A.M., Sinun W., Larenus J & Hanapi, J (2006) 23 Changes in the Spatial Distribution of Erosion within a Selectively Logged Rainforest Catchment in Borneo 1988-2003 Soil erosion and sediment redistribution in river catchments: measurement, modelling and management, 239 47 Williams J R., 1989 EPIC: The erosionproductivity impact calculator Clema J.K (ed.) The Society, ISBN 09-118-0158, p 676-681 48 Williams J., Nearing M., Nicks A., Skidmore E., Valentin C., King K & Savabi R., 1996 Using soil erosion models for global change studies Journal of Soil and Water Conservation, 51(5), 381-385 49 Wischmeier W H & Smith D D., 1978 Predicting rainfall erosion losses: a guide to conservation planning (No 537) Department of Agriculture, Science and Education Administration 50 Woolhiser, D.A., Smith, R.E., Goodrich, D.C., 1990 KINEROS: a kinematic runoff and erosion model U S Department of Agriculture, Agricultural Research Service ARS-77, 130 pp In: Arnold, J.G., Srinivasan, R., Muttiah, R.S., Williams J.R., 1998 Large area hydrologic modeling and assessment Part I: Model development Journal of American Water Resources Association 34 (1), 73–89 51 Xiong M., Sun, R & Chen L., 2019 Global analysis of support practices in USLE-based soil erosion modeling Progress in Physical Geography: Earth and Environment, 43(3), 391-409 52 Young R.A., Onstad C.A., Bosch D.D., Anderson W.P., 1989 AGNPS: A nonpoint-source pollution model for evaluating agricultural watersheds Journal of Soil and Water Conservation, 44 (2), 4522–4561 A SYSTEMATIC REVIEW OF SOIL EROSION PREDICTION MODELS AND APPLICATIONS Ngo Thanh Son1, Tran Trong Phuong1, Nguyen Thi Phuong Mai2, Nguyen Thu Ha1* Vietnam National University of Agriculture Gia Lai Department of Science and Technology SUMMARY Soil erosion is a major problem around the world because of its effects on soil productivity, nutrient loss, siltation in water bodies, and degradation of water quality The use of the model has been recognized by many researchers in the world and has a widely effective tool to estimate the amount of soil loss occurring at different spatial and temporal scales Empirical/regression equations and soil erosion models differ greatly in terms of the complexity of the input data, simulation principles, displays, and output data sizes One of the most commonly used soil erosion models is the Universal Soil Loss Equation (USLE) and its family of models: the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE), and the Modified Universal Soil Loss Equation (MUSLE) In recent years, the trends of using models are increasing towards physical models (MMF, AGNPS, SWAT), and conceptual models (CREAMS, EUROSEM, KINEROS, EPIC, WEEP) because the application of these models is dependent on the nature of each component process of soil erosion while complying the law of conservation matter and energy, therefore we can accurately estimate soil loss in the larger scale with less effort on calibration and validation The development of information technology will create a new trend in soil erosion research with the combination with RS, GIS and effective connection with big data on soil, topography, land use and climate It will help to identify accurately soil erosion areas and support decision makers on land use policy to achieve sustainable development goals Keywords: model, sediment, soil erosion, universal soil loss equation, water erosion Ngày nhận Ngày phản biện Ngày định đăng : 29/9/2021 : 05/01/2022 : 21/01/2022 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ - 2022 113 ... 2.2 Xu hướng ứng dụng mơ hình nghiên cứu xói mịn đất Xu hướng ứng dụng rộng rãi cơng nghệ khơng gian mơ hình rõ ràng tồn cầu Các mơ hình thuộc họ (R)USLE mơ hình xói mịn đất áp dụng rộng rãi... t Hình Thống kê số lượng ấn phẩm nghiên cứu tác nhân xói mịn giới (Nguồn: Borrelli P & cs, 2021) NHỮNG NGHIÊN CỨU VỀ MƠ HÌNH XĨI MỊN ĐẤT TẠI VIỆT NAM 2.1 Phân loại mơ hình xói mịn đất ứng dụng. .. bền vững Lời cảm ơn Kết báo phần đề tài nghiên cứu khoa học: Ứng dụng mô hình SWAT để đánh giá, dự báo cảnh báo tình trạng xói mịn đất đất dốc canh tác vùng đồi núi tỉnh Gia Lai MS KH GL-03-19 Nhóm