GIỚI THIỆU
Tính cấp thiết của đề tài
Quy hoạch sử dụng đất được xây dựng theo chu kỳ 10 năm và công tác quy hoạch hiện nay dựa trên các tiêu chí của Bộ Tài nguyên và Môi trường (Bộ Tài nguyên và Môi trường, 2014) và quy trình hướng dẫn của FAO (FAO,
1981) gồm 7 bước Trong đó có hai bước cần thiết phải chú trọng để đảm bảo sự phát triển và phát triển bền vững đó là đánh giá thích nghi đất đai tự nhiên và đánh giá bổ sung về kinh tế, xã hội và môi trường (KT-XH-MT) để xây dựng các phương án sử dụng đất Tuy nhiên giai đoạn đánh giá bổ sung các yếu tố KH-XH-MT thường gặp nhiều khó khăn do những điều kiện này thường xuyên thay đổi và thường khác nhau ở các vùng miền khác nhau do đó gây khó khăn khi ứng dụng. Để đánh giá bổ sung các yếu tố KT-XH-MT, các tác giả đã sử dụng nhiều phương pháp như đánh giá đất đai đa mục tiêu (Phạm Thanh Vũ và ctv.,
2009), phân tích thứ bậc (AHP) trong phân cấp thích nghi (Akıncı et al., 2013; Elaalem et al., 2010) Bên cạnh đó, nhiều nghiên cứu sử dụng công cụ tối ưu hóa dựa trên mô hình quy hoạch tuyến tính (linear programming) với đặc điểm tối ưu hóa diện tích các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp trên một đơn vị diện tích theo các mục tiêu về lợi nhuận cao, sử dụng lao động, bảo vệ môi trường với các ràng buộc về kinh tế xã hội (vốn, lao động, lợi nhuận, chi phí) của địa phương (Lê Quang Trí và ctv., 2013; Nguyễn Hiếu Trung và ctv., 2015; Phạm Thanh Vũ và ctv., 2014) để xác định diện tích tối ưu của mỗi kiểu sử dụng đất cho từng đơn vị đất đai Ưu điểm của các phương pháp này là đề xuất được điểm giới hạn hoặc đề xuất diện tích các kiểu sử dụng một cách tối ưu nhất dựa vào các ràng buộc Tuy nhiên, điểm hạn chế của các phương pháp này là kết quả đề xuất dựa vào đơn vị đất đai, kết xuất bản đồ bố trí nhiều kiểu sử dụng trên một ĐVĐĐ mà không xác định chính xác vùng bố trí Điều này gây khó khăn cho các nhà quy hoạch khi đọc kết quả cũng như phân tích dữ liệu đầu ra Mặt khác, điểm bất tiện của các nghiên cứu hiện nay đòi hỏi người dùng phải có kiến thức sâu về toán học và khả năng lập trình để xây dựng các phương trình mục tiêu tối ưu cũng như các phương trình ràng buộc khi thực hiện tối ưu hóa sử dụng đất Do đó, cần thiết phải nghiên cứu xây dựng chương trình phần mềm hỗ trợ giải bài toán tối ưu hóa diện tích đất sản xuất nông nghiệp với giao diện thân thiện từ dữ liệu đầu vào, dữ liệu đầu ra cũng như lập hàm mục tiêu và các phương trình ràng buộc nhằm giải quyết bài toán tối ưu hóa và các vấn đề khác khi các dữ liệu đầu vào về KT- XH – MT cũng như khi
25 các chỉ tiêu của địa phương thường xuyên thay đổi theo nhu cầu phát triển tổng thể như hiện nay.
Vấn đề bố trí không gian diện tích quy hoạch sử dụng đất sản xuất nông nghiệp như thế nào là tối ưu nhất không chỉ là câu hỏi lớn của những người làm công tác quy hoạch dựa trên bất cứ cách tiếp cận nào mà còn là một vấn đề của người dân với mong muốn khai thác hiệu quả nguồn tài nguyên họ đang có một cách ổn định lâu dài Do đó, giải quyết bài toán xây dựng các phương án bố trí không gian đối với phần diện tích quy hoạch, các tác giả đã ứng dụng mô hình bố trí dạng tương tác với người dùng để tìm quy luật phân phối theo các mục tiêu khác nhau Nghiên cứu của Castella et al., (2005, 2014) đã ứng dụng phương pháp tương tác với người dùng (Participatory Modelling) trong nghiên cứu bố trí diện tích đất quy hoạch ở vùng núi phía Bắc Việt Nam và Lào Bên cạnh đó, nghiên cứu của Lê Cảnh Định (2011) cũng đã ứng dụng mô hình tế bào tự động (Cellular Automata, CA) qua phần mềm SALUP để bố trí diện tích sử dụng đất theo dạng các ô lưới, mỗi kiểu sử dụng đất được bố trí vào vị trí thích nghi trong một đơn vị đất đai kế thừa hiện trạng sử dụng đất, sau đó lan tỏa ra các hướng cho đến khi đạt được tổng diện tích cần bố trí Nghiên cứu này đã có xét đến sự cạnh tranh giữa các kiểu sử dụng khi bố trí Các phương pháp này đã giúp cải thiện một bước đáng kể trong hỗ trợ xây dựng quyết định của nhà quy hoạch, giúp nhà quy hoạch có thể chỉ ra vị trí cần bố trí kiểu sử dụng nào để đạt được mục tiêu đề ra Tuy nhiên các phương pháp bố trí đất đau chưa cho thấy việc xét đến yếu tố cơ sở hạ tầng phục vụ cho canh tác cũng như chưa quan tâm đến các yếu tố rủi ro của các kiểu sử dụng và sự tác động của các điều kiện kinh tế xã hội và môi trường đối với các kiểu sử dụng khi đề xuất bố trí đất đai Đồng thời, việc tiếp cận các phần mềm bố trí không gian cũng khó tiếp cận Do đó, nghiên cứu cần được thực hiện để xây dựng mô hình bố trí không gian đất đai phục vụ cho sản xuất nông nghiệp có tính đến các yếu tố KT - XH - MT và sự ảnh hưởng của các hệ thống giao thông, hệ thống dẫn thoát nước, hệ thống cung cấp điện, kiểu sử dụng của các hộ sản xuất lân cận, năng lực kinh tế của nông hộ cũng như tỷ lệ hộ nghèo ở địa phương tác động đến sự bố trí không gian các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp.
Từ những ưu điểm và những tồn tại của các nghiên cứu liên quan, việc đề xuất nghiên cứu bổ sung vào khoảng trống mà các nghiên cứu trước đây chưa giải quyết được là cần thiết Cụ thể, luận án chú trọng đến phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế xã hội và môi trường ảnh hưởng đến sự lựa chọn kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp nhằm giúp chọn ra các yếu tố cụ thể trong thiết lập mô hình toán tối ưu hóa; xây dựng phần mềm tối ưu hóa tích hợp với mô hình bố trí không gian đất đai theo phương pháp kết hợp tính thích nghi tự nhiên, điều kiện kinh tế xã hội, cơ sở hạ tầng, khả năng của người dân để đạt được bố trí không gian tối ưu theo đặc điểm của từng kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp.
Mục tiêu của đề tài
Mục tiêu nghiên cứu của luận án là phân tích các yếu tố kinh tế - xã hội
- môi trường ảnh hưởng đến các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp làm cơ sở xây dựng mô hình tích hợp nhằm tối ưu hóa diện tích và bố trí các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp, nâng cao hiệu quả công tác quy hoạch sử dụng đất.
Mục tiêu 1: Xác định các yếu tố kinh tế - xã hội - môi trường ảnh hưởng đến sử dụng đất sản xuất nông nghiệp.
Mục tiêu 2: Xây dựng chương trình phần mềm tối ưu hóa diện tích các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp sử dụng công cụ mã nguồn mở.
Mục tiêu 3: Xây dựng mô hình tích hợp tối ưu hóa và bố trí không gian diện tích đất sản xuất nông nghiệp.
Mục tiêu 4: Đề xuất ứng dụng mô hình tích hợp vào quy trình quy hoạch sử dụng đất sản xuất nông nghiệp.
Nội dung nghiên cứu
Nội dung 1: Phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố ảnh hưởng đến sự lựa chọn kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp và thiết lập điều kiện ràng buộc về kinh tế xã hội và môi trường cho tối ưu hóa và bố trí sử dụng đất sản xuất nông nghiệp
- Tổng quan tài liệu trong và ngoài nước về các yếu tố kinh tế - xã hội - môi trường (KT-XH-MT) ảnh hưởng đến sự thay đổi và lựa chọn các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp.
- Thu thập số liệu thực tế thông qua phỏng vấn nông hộ sản xuất nông nghiệp nhằm xác định những yếu tố chính, ảnh hưởng trực tiếp đến sự lựa chọn các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp ở 3 huyện Mỹ Xuyên, Trần Đề và Long Phú thuộc tỉnh Sóc Trăng.
- Phân tích thống kê mô tả xác định các chỉ số KT – XH – MT của các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp có triển vọng trong vùng nghiên cứu; Xác định các yếu tố kinh tế xã hội và môi trường chính ảnh hưởng quan trọng đến sự lựa chọn các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp để làm nguồn dữ liệu đầu vào cho tối ưu hóa và bố trí không gian diện tích các kiểu sử dụng đất.
Nội dung 2: Xây dựng phần mềm máy tính mã nguồn mở cho tối ưu hóa diện tích đất sản xuất nông nghiệp
- Tổng quan về đánh giá thích nghi đất đai và phương pháp tối ưu hóa trong quy hoạch sử dụng đất.
- Đánh giá và lựa chọn công cụ tối ưu hóa diện tích đất sản xuất nông nghiệp.
- Xây dựng khung cơ sở dữ liệu, hàm mục tiêu tối ưu và các phương trình ràng buộc.
- Ứng dụng phương pháp phân tích Monte Carlo để dự tính diện tích của một số kiểu sử dụng cần giới hạn diện tích hỗ trợ giải bải toán tối ưu hóa.
- Xây dựng chương trình phần mềm tối ưu hóa diện tích sử dụng đất sản xuất nông nghiệp dựa trên các thư viện tối ưu hóa mã nguồn mở và được đặt tên LandOptimizer (kết quả của luận án) và kiểm chứng độ tin cậy về kết quả của phần mềm.
Nội dung 3: Xây dựng mô hình tích hợp trong bố trí sử dụng đất sản xuất nông nghiệp.
- Xây dựng mô hình tích hợp ST-IALUP là mô hình tích hợp giữa phần mềm LandOptimizer và mô hình bố trí không gian ST-LUAM (Soc Trang Land Use Allocation Model).
- Xây dựng mô hình bố trí đất đai dựa trên các yếu tố KT-XH-MT ảnh hưởng đến bố trí đất đai được xác định ở Nội dung 1.
- Kiểm chứng mô hình bố trí đất đai.
Nội dung 4: Ứng dụng mô hình tích hợp trong xây dựng phương án sử dụng đất sản xuất nông nghiệp.
- Đề xuất ứng dụng mô hình tích hợp ST-IALUP vào quy trình quy hoạch sử dụng đất sản xuất nông nghiệp.
- Triển khai ứng dụng mô hình tích hợp ở huyện Trần Đề, Mỹ Xuyên và Long Phú thuộc tỉnh Sóc Trăng.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
1.4.1 Đối tượng nghiên cứu của luận án
Luận án tập trung nghiên cứu các yếu tố KT-XH-MT ảnh hưởng đến việc lựa chọn kiểu sử dụng đất hỗ trợ xây dựng mô hình tích hợp phục vụ cho công tác quy hoạch sử dụng đất sản xuất nông nghiệp Cụ thể gồm các đối tượng sau:
- Các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp có triển vọng trên địa bàn tỉnh SócTrăng.
- Các yếu tố KT-XH-MT ảnh hưởng chủ yếu đến việc bố trí các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp trong quy hoạch sử dụng đất.
- Mô hình toán trong tối ưu hóa diện tích đất sản xuất nông nghiệp và mô hình bố trí không gian các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp.
1.4.2.1 Phạm vi về nội dung nghiên cứu
Nội dung của luận án tập trung nghiên cứu về phân tích các yếu tố KT- XH-MT làm cơ sở cho xây dựng mô hình tích hợp hỗ trợ công tác quy hoạch sử dụng đất sản xuất nông nghiệp.
Phạm vi về không gian, luận án tập trung nghiên cứu và ứng dụng thực nghiệm mô hình tích hợp trên 3 huyện đại diện cho 3 vùng sinh thái của tỉnh Sóc Trăng đó là: huyện Long Phú ứng với vùng sinh thái nước ngọt, huyện Mỹ Xuyên ứng với vùng sinh thái nước lợ ngoài đê và huyện Trần Đề ứng với vùng sinh thái nước lợ trong đê.
1.4.2.2 Phạm vi thời gian nghiên cứu
Luận án được thực hiện từ tháng 6 năm 2016 đến tháng 12 năm 2019.
Dữ liệu thống kê về sản xuất nông nghiệp được thu thập từ năm 2010 đến năm 2018.
Ý nghĩa của luận án
1.5.1 Về mặt khoa học và thực tiễn
Luận án đóng góp các điểm mới về mặt khoa học như sau:
- Xác định được các yếu tố KT-XH-MT chủ yếu tác động đến sự lựa chọn các kiểu sử dụng đất và mối quan hệ của các yếu tố này trong giải quyết bài toán tối ưu hóa và bố trí đất sản xuất nông nghiệp.
- Xây dựng được chương trình phần mềm máy tính hỗ trợ giải bài toán tối ưu hóa diện tích đất sản xuất nông nghiệp theo hướng thân thiện và tiện lợi cho người sử dụng Đây là công cụ chuyên dùng cho công tác quản lý và quy hoạch sử dụng đất sản xuất nông nghiệp.
- Xây dựng mô hình bố trí không gian diện tích tối ưu kết hợp nhiều tiêu chí như: mức độ ưu tiên về kinh tế khi bố trí các kiểu sử dụng thích nghi tự nhiên,đặc điểm ưu thế của kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp trong tương quan không gian với các điều kiện xã hội và môi trường cũng như các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp lân cận, hiện trạng sử dụng đất và cơ sở hạ tầng.
- Kết quả là nguồn thông tin hữu hiệu hỗ trợ nhà quản lý lập kế hoạch sản xuất nông nghiệp cũng như xây dựng các kịch bản phát triển kịp thời nắm được xu hướng thay đổi Kết quả của luận án giúp các nhà quản lý quy hoạch các cấp có cơ sở để lựa chọn và đề xuất diện tích và phân bố các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp bền vững về kinh tế, giảm thiểu rủi ro và tốt hơn cho môi trường.
- Đề xuất ứng dụng mô hình tích hợp ST-IALUP vào quy trình lập quy hoạch sử dụng đất của FAO.
1.5.2 Về mặt giáo dục đào tạo và nghiên cứu khoa học
Phương pháp, công cụ và quy trình đề xuất từ kết quả của luận án sẽ là nguồn tài liệu tham khảo hữu ích cho các nghiên cứu ở trình độ đại học, cao học và tiến sĩ ngành Quản lý đất đai Bên cạnh đó, kết quả của luận án sẽ hỗ trợ đắc lực trong công tác quản lý và quy hoạch sử dụng đất sản xuất nông nghiệp của ngành quản lý đất đai nói riêng cũng như ngành quản lý tài nguyên và môi trường nói chung.
CƠ SỞ KHOA HỌC
Tiến trình thực hiện các nội dung của luận án
Tổng thể nội dung và phương pháp của luận án được thể hiện theo sơ đồ Hình 3.1 Các nội dung thực hiện được chia thành 4 khối với phương pháp thực hiện tương ứng.
Hình 3.1 Tiến trình thực hiện các nội dung của luận án
Trong nội dung 1, Mục tiêu cần đạt được là xác định và phân tích được các yếu tố KT-XH-MT ảnh hưởng đến sử dụng đất và bố trí đất nông nghiệp.Các nội dung cần thực hiện được thể hiện tóm tắt trong Khối số 1 với phương pháp chủ yếu gồm thu thập dữ liệu thứ cấp về tình hình và bản đồ sản xuất nông nghiệp của vùng nghiên cứu; dữ liệu điều tra nông hộ và phương pháp thống kê mô tả.
Kết quả quả thu được của nội dung 1 được sử dụng cho Nội dung 2 được biểu diễn trong khối số 2 của Hình 3.1 Nội dung 2 được thực hiện nhằm xác định được diện tích canh tác tối ưu cho từng kiểu sử dụng thông qua mô hình tối ưu hóa Để xây dựng được mô hình tối ưu hóa, cần các nguồn dữ liệu đầu vào khác nhau gồm: (i) dữ liệu thống kê KT-XH từ nội dung 1; (ii) dữ liệu tự nhiên để xây dựng bản đồ đơn vị đất đai mà mô hình tối ưu thực hiện tối ưu hóa cho các KSD trên đó; (iii) dữ liệu diện tích canh tác các KSD cần cần phát triển dùng làm ràng buộc biên trong mô hình toán Dữ liệu điều kiện biên này được phân tích bằng phương pháp Monte Carlo Các nguồn đầu vào được sử dụng để xây dựng phần mềm tối ưu hóa đất nông nghiệp được đặt tên là LandOptimizer Mô hình tối ưu hóa đất nông nghiệp của chương trình này được xây dựng dựa vào phương pháp tối ưu hóa tuyến tính (Khối 2).
Kết quả tối ưu hóa diện tích của các KSD trên các đơn vị đất đai ở Nội dung 2 được sử dụng thành nguồn dữ liệu đầu vào cho nội dung 3 được thể hiện ở khối số 3 trên sơ đồ Nội dung 3 nhằm xây dựng mô hình bố trí đất nông nghiệp một cách chi tiết trên bản đồ thay vì trên từng đơn vị đất đai như ở Nội dung 2 Mô hình được đặt tên là ST-LUAM giải quyết tình huống bố trí diện tích cho nhiều KSD trên 1 đơn vị đất đai Nguyên tắc bố trí và mức độ ưu tiên được xây dựng dựa trên phương pháp lựa chọn đa tiêu chí về KT-XH-MT của từng kiểu sử dụng đã phân tích ở nội dung 2.
Cuối cùng là trường hợp ứng dụng Khối số 4 Nội dung là áp dụng mô hình tích hợp các thành phần từ thu thập dữ liệu, tối ưu hóa, bố trí đất nông nghiệp đã thực hiện tối ưu cho vùng nghiên cứu gồm 3 huyện Long Phú, MỹXuyên và Trần Đề thuộc tỉnh Sóc Trăng.
Phương pháp phân tích mối quan hệ các yếu tố KT-XH-MT ảnh hưởng sử dụng đất nông nghiệp
3.2.1 Xác định các yếu tố KT-XH-MT
Như đã phân tích ở Mục 2.2, dựa trên các tiêu chí của các nghiên cứu có liên quan, đề tài xác định các yếu tố kinh tế xã hội môi trường cần thiết phải khảo sát phục vụ cho mô hình tích hợp các yếu tố này được chọn lọc như Bảng3.1.
Bảng 3.1 Các yếu tố KT-XH-MT cần khảo sát
Yếu tố chính Yếu tố phụ Phù hợp với nghiên cứu khác
Kinh tế Lợi nhuận Santiphop et al (2012); Lê
Quang Trí và ctv., 2013; Lê Tấn Lợi và ctv (2016); Phạm Thanh Vũ và ctv., 2014
Nguồn vốn Lê Tấn Lợi và ctv (2016)
Khả năng vốn của nông hộ
Bùi Anh Tuấn và ctv (2013); Huỳnh Văn Dũng (2017)
Yêu cầu của thị trường Santiphop et al (2012); Huỳnh
Xã hội Lao động Lê Quang Trí và ctv., 2013;
Phạm Thanh Vũ và ctv., 2014
Học vấn Huỳnh Văn Dũng (2017)
Lân cận Lê Quang Trí và ctv., 2008;
Cơ sở hạ tầng Lê Tấn Lợi và ctv (2016);
Môi trường Rủi ro của kiểu sử dụng Nguyễn Quốc Nghi và Lê Thị
Vũ và ctv., 2014 Điều kiện tự nhiên: đất, nước
Hầu hết các nghiên cứu
Lựa chọn các chỉ tiêu trên cơ sở chọn lọc các chỉ tiêu phù hợp với các nghiên cứu liên quan Cụ thể đối với yếu tố kinh tế, các chỉ tiêu về lợi nhuận,nhu cầu thị trường là những yếu tố ảnh hưởng đến diện tích của các KSD liên quan Yếu tố khả năng vốn của nông hộ thể hiện khả năng có thể bố trí cácKSD hay không Đối với yếu tố xã hội, lao động, ọc vấn và cơ sở hạ tầng được nhiều nghiên cứu đánh giá ảnh hưởng đến sử dụng dụng đất Về môi trường,điều kiện tự nhiên về đất, nước, rủi ro của kiểu sử dụng được khảo sát nhiều để đánh giá khả năng lựa chọn KSD.
3.2.2 Phương pháp thu thập dữ liệu
Các số liệu thống kê kiểm kê đất đai và bản đồ hiện trạng sử dụng đất được thu thập ở phòng Tài nguyên Môi trường, các chi nhánh Văn phòng đăng ký đất đai của 3 huyện Long Phú, Trần Đề, Mỹ Xuyên và Sở Tài nguyên Môi trường tỉnh Sóc Trăng năm 2005, 2010 và 2015.
Số liệu thống kê kinh tế xã hội từ năm 2010 đến năm 2018 ở Cục thống kê tỉnh Sóc Trăng.
Các báo cáo tổng kết tình hình sản xuất nông nghiệp của tỉnh Sóc Trăng và các huyện Long Phú, Trần Đề, Mỹ Xuyên qua các năm: 2015-2018.
Khảo sát nông hộ để thu thập các thông tin về hiện trạng sản xuất nông nghiệp, kinh tế xã hội, môi trường Số lượng mẫu phỏng vấn được xác định dựa vào công thức tính số mẫu của Yamane (1967).
Với N: tổng số hộ canh tác nông nghiệp; e: sai số của mẫu.
Số mẫu n được tính với số hộ dân của 3 huyện trên địa bàn nghiên cứu trong sản xuất nông nghiệp khoảng 55.000 hộ Tuy nhiên, dễ thấy rằng theo công thức trên, số mẫu điều tra phụ thuộc vào giá trị sai số của mẫu (e) Với sai số e được chọn là 10% số mẫu cần khảo sát là 100 mẫu, với e=6% số mẫu cần là 276 mẫu và e=5% số mẫu là 397 mẫu.
Xem xét số lượng mẫu của các nghiên cứu tương tự của một số tác giả khác trong trường hợp điều tra về sản xuất nông nghiệp của nông hộ theo cho cấp huyện và tỉnh, Lê Quang Trí và ctv., (2013) đã áp dụng số mẫu được chọn bằng 30 phiếu trên mỗi kiểu sử dụng cho 1 huyện; Phù Vĩnh Thái và ctv.,
(2015) đã chọn 62 và 65 mẫu tương ứng với kiểu luân canh tôm sú – lúa và tôm thẻ chân trắng – lúa cho 4 huyện ở tỉnh Kiên Giang Trong nghiên cứu ngoài nước, Santiphop et al (2012) đã chọn được 210 mẫu từ cách tính theo công thức Yamane (1967) với sai số mẫu là 7% cho 8 loại cây trồng ở tỉnh Kanchanaburi, Thái Lan.
Trên cơ sở đó, tổng số mẫu phỏng vấn nông hộ sản xuất nông nghiệp của 3 huyện trong trường hợp nghiên cứu được chọn dựa vào công thức với sai số mẫu là 6% cho 7 KSD và được làm tròn lên 45 hộ/KSD với tổng cộng là
315 hộ phân bố ở các huyện như Bảng 3.2.
Phương pháp chọn mẫu ngẫu nhiên và phỏng vấn trực tiếp theo bảng câu hỏi được thiết kế sẵn Ở mỗi phiếu điều tra thu thập các số liệu kinh tế - xã hội hiện trạng sản xuất nông nghiệp Thông tin chi tiết cần thu thập được trình bày trong Phụ lục gồm: khả năng của người dân, kỹ thuật canh tác, thời vụ, ngày công lao động, mức độ đầu tư, năng suất, tổng thu nhập, trình độ thâm canh, khả năng tiếp cận tiến bộ khoa học kỹ thuật, mức độ rủi ro của KSD, mong muốn của người dân trong sản xuất, khả năng bố trí của kiểu sản xuất và mức độ thân thiện đối với môi trường tự nhiên (tốt cho môi trường đất/nước, hạn chế dịch bệnh, khả năng đa dạng cây trồng vật nuôi) của từng KSD trên khu vực họ canh tác.
Bảng 3.2 Phân bố số lượng mẫu khảo sát
TT Nhóm xã Huyện LUT Số nông hộ
1 Long Phú Long Phú Ba vụ lúa 45
2 Long Phú Long Phú Hai vụ lúa-
3 Long Phú, Liêu Tú Long Phú, Trần Đề Hai vụ lúa 45
4 Long Phú Long Phú Cây ăn quả 45
5 Long Phú, Liêu Tú Long Phú, Trần Đề Chuyên màu 45
6 Thạnh Phú, Tham Đôn Mỹ Xuyên Lúa _Tôm 45
7 Hòa Tú 1, Trung Bình Mỹ Xuyên, Trần Đề Chuyên Tôm 45
Bản đồ vị trí các điểm khảo sát được thể hiện ở Hình 3.2 trong đó các vị trí khảo sát thuộc 3 huyện Long Phú, Mỹ Xuyên và Trần đề như phân bố ởBảng 3.2.
Hình 3.2 Bản đồ vị trí các điểm khảo sát
Thu thập số liệu và tài liệu báo cáo từ năm 2010 đến 2018 về kiểm kê dân số, đất đai, các chi tiêu kế hoạch phát triển; các báo cáo về tình hình phát triển kinh tế - xã hội tại địa phương, đặc biệt là những vấn đề liên quan đến sản xuất nông nghiệp; Các tài liệu định hướng phát triển kinh tế và các văn kiện Đại hội đại biểu Đảng bộ của tỉnh Sóc Trăng.
3.2.3 Phân tích sự tác động của các yếu tố KT-XH-MT đến quy hoạch
Sau khi khảo sát tiến hành phân tích thống kê mô tả các yếu tố KT –
XH – MT theo thực trạng của các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp ở địa phương.
Sử dụng phương pháp thống kê mô tả (Mann, 1995) để xác định giá trị trung bình, độ lệch chuẩn đối với các chỉ tiêu về kinh tế định lượng gồm: lợi nhuận của các kiểu sử dụng; các chỉ tiêu định tính về xã hội gồm: trình độ học vấn, trình độ thâm canh, nguồn vốn sản xuất, nguồn tiếp nhận tiến bộ khoa học kỹ thuật, đánh giá rủi ro của nông hộ, yêu cầu về cơ sở hạ tầng môi trường phục vụ sản xuất, tác động môi trường của các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp.
Phương pháp xây dựng mô hình tích hợp
Mô hình tích hợp là sự liên kết và thống nhất về dữ liệu đầu vào đầu ra giữa mô hình dự tính diện tích nông sản, phần mềm tối ưu hóa diện tích đất sản xuất nông nghiệp LandOptimizer và mô hình bố trí đất sản xuất nông nghiệp ST-LUAM Nguyên tắc kết nối các mô hình và phần mềm tối ưu được thể hiện ở Hình 3.3.
Hình 3.3 Mô hình tích hợp ST-IALUP
Hình 3.3 thể hiện mô hình tích hợp được đặt tên ST-IALUP (Soc Trang- Integrated model for supporting Agricultural Land Use Planning) Đây là mô hình tích hợp các công cụ gồm dự tính diện tích biên cho đất sản xuất nông nghiệp, tối ưu hóa đất sản xuất nông nghiệp LandOptimizer và mô hình bố trí đất sản xuất nông nghiệp ST-LUAM Nguyên tắc thiết kế được thống nhất từ dữ liệu đầu vào và dữ liệu đầu ra của các mô hình thành phần Dữ liệu tối ưu hóa diện tích trên mô hình dự tính bằng Monte Carlo được xuất ra file CSV (tập tin dữ liệu với các giá trị cột cách nhau bằng dấu phẩy) gồm diện tích của các KSD ở các năm dự tính Dữ liệu này kết hợp với đầu vào về KT-XH-
MT của LandOptimizer để thực hiện tối ưu hóa diện tích Kết quả tối ưu hóa diện tích bằng LandOptimizer cũng được xuất theo định dạng CSV để đưa vào mô hình ST-LUAM thực hiện bố trí đất sản xuất nông nghiệp.
3.3.1 Dự tính diện tích canh tác nông nghiệp Để đề xuất các kịch bản sử dụng đất tối ưu, người làm quy hoạch cần dự tính được nhu cầu sản lượng hoặc diện tích cần sản xuất của mỗi loại nông sản trong tương lai để thiết lập các phương trình ràng buộc cho mà mục tiêu tối ưu hóa Tuy nhiên, công tác dự báo thường chứa nhiều rủi ro do bị tác động bởi nhiều yếu tố không chắc chắn, nhưng cần thiết thực hiện để đưa ra các phương án lựa chọn cho người ra quyết định Do đó, luận án lựa chọn phương pháp dự tính bằng Monte Carlo được sử dụng để tính diện tích canh tác các kiểu sử dụng.
Về mặt dự báo diện tích sản xuất, luận án này tập trung phân tích ba kiểu sản xuất nông nghiệp là rau màu, cây ăn quả và NTTS Đây là 3 kiểu sử dụng cung cấp các loại nông sản khác nhau và đây là các loại cây trồng có nhu cầu sản lượng giới hạn do liên quan mật thiết đến thị trường tiêu thụ và chứa nhiều yếu tố rủi ro trong sản xuất và tiêu thụ Do đó nhất thiết cần xác định ngưỡng diện tích để giới hạn sản lượng nhằm phát huy giá trí kinh tế trên một đơn vị đất sản xuất nông nghiệp Các bước thực hiện dự tính diện tích như sau:
- Thu thập diện tích đất canh tác rau màu, cây ăn quả, và NTTS từ năm 2010 đến
2018 Dữ liệu này được xử lý theo biểu đồ tần suất xuất hiện Dựa vào tần suất xuất hiện của diện tích canh tác để tính xác suất xuất hiện diện tích canh tác.
- Tạo số ngẫu nhiên từ phân phối xác xuất để chọn diện tích trong năm tiếp theo với số lần lặp lại 10.000 lần (Wei and Guo, 2017) cho kiểu sử dụng được chọn.
- Thống kê diện tích đất rau màu và cây ăn quả tạo được, phân tích thống kê, tìm giá trị diện tích trung bình, độ lệch chuẩn phục vụ xây dựng kịch bản thay đổi diện tích canh tác cho mô hình tối ưu hóa.
Hình 3.4 Dự tính diện tích canh tác bằng phương pháp Monte Carlo Phương pháp chi tiết dự tính diện tích canh tác trong các năm tiếp theo được theo phương pháp mô phỏng Monte Carlo được áp dụng như sơ đồ trênHình 3.4 Trong đó dữ liệu diện tích của rau màu, cây ăn quả và NTTS qua các năm (từ 2010-2018) được nạp vào mô hình Tiếp theo, dữ liệu được phân tích tần suất xuất hiện theo các khoảng diện tích và giá trị tần suất xuất hiện được chuẩn hóa về [0, 1] Mô hình sẽ gọi hàm tạọ ra số ngẫu nhiên trong khoảng [0,
1], giá trị ngẫu nhiên này được so với giá trị tần suất xuất hiện để tìm khoảng diện tích và chọn ra diện tích biên của khoảng ứng với diện tích của năm tiếp theo Sau đó mô hình kiểm tra điều kiện số năm mô phỏng, nếu chưa kết thúc mô phỏng, giá trị diện tích tính được sẽ được đưa về danh sách diện tích để phân tích cho năm tiếp theo Cứ như thế tiếp tục đến khi mô phỏng đủ số năm yêu cầu.
Kết quả mô phỏng được lặp lại 10.000 lần để tạo ra bộ dữ liệu mô phỏng diện tích qua các năm với 10.000 lần lặp lại để thu được giá trị trung bình và độ lệch chuẩn.
3.3.2 Phương pháp xây dựng phần mềm tối ưu hóa SDĐ NN
Phần mềm LandOptimizer được xây dựng bằng ngôn ngữ lập trình Visual Basic.Net, hoạt động trên hệ điều hành Windows Các bước chính xây dựng phần mềm được trình bày trong Hình 3.5 Đầu tiên là phân tích xác định dữ liệu đầu vào, bao gồm xác định dữ liệu không gian gồm có bản đồ đơn vị đất đai và đánh giá đất đai cho các kiểu sử dụng Tiếp theo xây dựng chuẩn dữ liệu đầu vào dựa trên nguồn dữ liệu và các yếu tố KT-XH-MT đã được chọn lọc.
Với nguồn dữ liệu đầu vào, phân tích và xây dựng các hàm mục tiêu, các phương trình ràng buộc theo yêu cầu tối ưu hóa Bước tiếp theo liên quan đến kỹ thuật tối ưu hóa, giải thuật tối ưu hóa được sử dụng từ thư viện Solver của phần mềm LP_Solve 5.5 1 được phân tích ở trên để cài đặt vào phần mềm. Thiết lập giao diện và các chức năng của phần mềm Cuối cùng là kiểm chứng hoạt động của phần mềm so với các mô hình toán thiết lập thủ công ở các nghiên cứu liên quan.
Hình 3.5 Các bước xây dựng phần mềm LandOptimizer
3.3.2.1 Xây dựng bản đồ đơn vị đất đai và đánh giá đất đai
Phần mềm tối ưu hóa sẽ thực hiện tối diện tích các kiểu sử dụng trên từng ĐVĐĐ Đây là bước đầu tiên cần thiết để bố trí diện tích các KSD vào các ĐVĐĐ trước khi tiến hành bố trí đất sản xuất nông nghiệp cụ thể vào từng cell trên bản đồ.
Hình 3.6 trình bày phương pháp xây dựng bản đồ đơn vị đất đai và đánh giá đất đai Đối với bước xây dựng bản đồ ĐVĐĐ, bản đồ thu được thông qua việc chồng lắp các bản đồ đơn tính gồm loại đất, độ sâu xuất hiện tầng sinh phèn, độ ngập mặn, thời gian ngập mặn bằng phần mềm QGIS Trong bản đồ đơn vị đất đai được xây dựng, mỗi đơn vị đất đai (ĐVĐĐ) có các thuộc tính thu được từ các lớp bản đồ đơn tính.
Hình 3.6 Phương pháp xây dựng bản đồ ĐVĐĐ và đánh giá thích nghi
Kết chương 3
Tóm lại, chương này trình bày các phương pháp để thực hiện các nội dung của luận án Các phương pháp được lựa chọn và đề xuất cho nghiên cứu mới Trong đó tiến trình thực hiện được chia thành 2 giai đoạn: (i) Phân tích các yếu tố KT-XH-MT ảnh hưởng đến sử dụng và bố trí đất sản xuất nông nghiệp; (ii) Xây dựng mô hình tích hợp để giải quyết bài toán tối ưu hóa và bố trí sử dụng đất Mô hình tích hợp ST-IALUP (kết quả của luận án) được xây dựng gồm các mô hình thành phần có thể hoạt động độc lập hoặc gắn kết trong hệ thống một cách linh động.
Trong mô hình tích hợp có 3 yếu tố thành phần gồm: (i) Mô hình dự báo diện tích canh tác dựa vào diện tích canh tác trong quá khứ bằng phương pháp Monte Carlo; (ii) Phần mềm tối ưu hóa LandOptimizer được xây dựng bằng ngôn ngữ lập trình VB.NET và thư viện tối ưu hóa tuyến tính LP_Solve5.5; (iii) Mô hình bố trí đất sản xuất nông nghiệp ST-LUAM được xây dựng bằng phần mềm GAMA theo phương pháp Cellular Automata kết hợp với đánh giá đa tiêu chí Kết quả thực hiện được lần lượt trình bày trong chương tiếp theo.
KẾT QUẢ THẢO LUẬN
Giới thiệu vùng nghiên cứu
4.1.1 Lựa chọn vùng nghiên cứu
Sóc Trăng nằm ở cửa Nam sông Hậu thuộc vùng Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL), cách thành phố Cần Thơ khoảng 60 km, có tọa độ địa lý từ
9 0 14 ’ 28 ’’ đến 9 0 55 ’ 30 ’’ vĩ độ Bắc; 105 0 34 ’ 16 ’’ đến 106 0 17 ’ 50 ’’ kinh độ Đông. Giáp các tỉnh: Hậu Giang, Trà Vinh, Bạc Liêu và biển Đông Năm 2018, tỉnh Sóc Trăng gồm 11 đơn vị hành chính (1 thành phố, 2 thị xã và 8 huyện): thành phố Sóc Trăng, thị xã Vĩnh Châu, thị xã Ngã Năm, các huyện: Kế Sách, Mỹ
Tú, Cù Lao Dung, Long Phú, Mỹ Xuyên, Thạnh Trị, Châu Thành và Trần Đề. Để đảm bảo mục tiêu và không làm mất tính tổng quan của luận án, vùng nghiên cứu được lựa chọn theo tiêu chí gồm các huyện tiếp giáp nhau, có các đặc điểm sinh thái ngọt, lợ, mặn Điều này giúp khảo sát các KSD đất đặc trưng cho các vùng sinh thái này.
Trên cơ sở các tiêu chí lựa chọn được đặt ra, vùng nghiên cứu được chọn như Hình 4.1 gồm 3 huyện Mỹ Xuyên, Long Phú, và Trần Đề tỉnh Sóc Trăng.Trong đó, Long Phú thuộc vùng ngọt nhưng có nguy cơ ảnh hưởng bởi xâm nhập mặn khi xảy ra các hiện tượng thời tiết cực đoan (như hạn mặn vào năm2016); Mỹ Xuyên thuộc vùng nước lợ; Trần Đề được chia thành 2 vùng: vùng mặn ở cửa sông ngoài đê và vùng mặn được ngọt hóa bằng đê bao Các đặc điểm về tự nhiên, kinh tế xã hội của Sóc Trăng và vùng nghiên cứu được phân tích trong các mục tiếp theo.
Hình 4.1 Bản đồ vùng nghiên cứu, tỉnh Sóc Trăng
4.1.2 Điều kiện tự nhiên tỉnh Sóc Trăng
Sóc Trăng nằm trong vùng khí hậu nhiệt đới chịu ảnh hưởng gió mùa, khí hậu tròn năm trên phạm vi toàn tỉnh có hai mùa rõ rệt đó là mùa khô và mùa mưa Mùa mưa xuất hiện khoảng từ tháng 5 đến tháng 10 và mùa khô từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau Nhiệt độ trung bình hàng năm là 26,8 0 C, trong nhiều năm qua ít khi xảy ra bão lũ trên địa bàn tỉnh Lượng mưa trung bình trong năm là 1.864 mm, tập trung nhất từ tháng 8 đến tháng 10 với độ ẩm trung bình là 83%, tạo điều kiện thuận lợi cho cây lúa và các loại hoa màu phát triển.
Theo Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn tỉnh Sóc Trăng (2017),đất đai của Sóc Trăng có thể chia thành 6 nhóm chính: (i) Nhóm đất cát có8.491 ha, bao gồm các giồng cát tương đối cao từ 1,2 - 2 m thành phần cơ giới nhẹ, chủ yếu là cát mịn đến cát pha đất thịt, có thể trồng một số loại rau màu;
(ii) Nhóm đất phù sa chiếm 6.372 ha thích hợp cho việc trồng lúa tăng vụ và các cây ăn trái đặc sản; (iii) Nhóm đất gley chiếm 1.076 ha, chủ yếu xuất hiện ở vùng thấp, trũng và thường trồng lúa một vụ; (iv) Nhóm đất mặn có 158.547 ha có thể chia ra làm nhiều loại: đất mặn nhiều, đất mặn trung bình, đất mặn ít, đất mặn sú, vẹt, đước (ngập triều) trong đó đất mặn nhiều chiếm diện tích lớn 75.016 ha thích hợp với việc trồng lúa, rau màu, cây ăn quả, cây công nghiệp ngắn, dài ngày Các loại đất mặn khác chủ yếu trồng lúa kết hợp với nuôi trồng thủy sản; (v) Nhóm đất phèn có 75.823 ha, trong đó chia ra làm 2 loại đất phèn hoạt động và đất phèn tiềm tàng, sử dụng loại đất này theo phương thức đa canh, trồng lúa kết hợp với nuôi trồng thuỷ sản; (vi) Nhóm đất nhân tác có 46.146 ha.
Các nhóm đất chính của tỉnh Sóc Trăng cắt theo ranh giới 3 huyện được thể hiện trong Hình 4.2 Trong đó chủ yếu là nhóm đất Fluvisols phân bố chủ yếu ở Mỹ Xuyên và Trần Đề Nhóm Anthrosols phân bố chủ yếu ở huyện Long Phú và một phần ở Trần Đề Hai nhóm đất còn lại là Arenosols và Gleysols chiếm diện tích nhỏ ở 3 huyện.
(Nguồn: Trích từ bản đồ đất, Sở TNMT Sóc Trăng, 2010)
Hình 4.2 Lớp bản đồ nhóm đất của ba huyện Long Phú, Trần Đề, Mỹ
Nhóm đất phèn ở Sóc Trăng có 75.823 ha, trong đó chia ra làm 2 loại đất phèn hoạt động và đất phèn tiềm tàng, sử dụng loại đất này theo phương thức đa canh, trồng lúa kết hợp với nuôi trồng thuỷ sản.
Về phân bố đặc tính phèn của 3 huyện trong vùng nghiên cứu, Hình 4.3 cho thấy đất phèn hoạt động phân bố chủ yếu ở huyện Trần Đề, một phần thuộc huyện Long Phú Đất phèn tiềm tàng phân bố chủ yếu ở huyện Mỹ Xuyên Ngoài ra, đất không phèn chủ yếu ở huyện Long phú và một phần ở huyện Mỹ Xuyên.
(Nguồn: Trích từ bản đồ đất, Sở TNMT Sóc Trăng, 2010)
Hình 4.3 Lớp bản đồ đặc tính phèn thuộc vùng nghiên cứu
Về công tác quản lý thủy lợi, Sóc Trăng được chia thành 7 vùng dự án thủy lợi: Vùng 1 có tên Vùng dự án Long Phú – Tiếp Nhật bao gồm huyệnLong Phú, Trần Đề, đây là vùng giáp với sông Hậu đoạn cửa biển Trần Đề,vùng được bao đê khép kín, không có kênh tiếp ngọt trong mùa khô nên chỉ phục vụ tốt cho canh tác lúa 2 vụ; Vùng dự án Kế Sách (Vùng 2) gồm các huyện Kế Sách, một phần huyện Châu Thành được cung cấp nước ngọt từ sôngHậu; Vùng dự án Ba Rinh – Tà Liêm (Vùng 3) gồm huyện Mỹ Tú, một phần huyện Châu Thành và phần trong đê ngăn mặn của huyện Mỹ Xuyên,vùng này nằm xa nguồn nước mặn và có đê bao hoàn chỉnh, có kênh cung cấp nước ngọt trong mùa khô phục vụ tốt cho canh tác lúa 2 - 3 vụ; Vùng dự án Quản lộ Phụng Hiệp (Vùng 4) giáp với tỉnh Bạc Liêu, dù có đê bao và cống nhưng ảnh hưởng bởi sự quản lý nước của tỉnh Bạc Liêu; Vùng dự án Cù Lao Sông Hậu gồm huyện Cù Lao Dung có diện tích lúa rất thấp; Vùng dự án Thạnh Mỹ và Vùng dự án Ven Biển Đông nằm ngoài đê bao ngăn mặn chủ yếu phục vụ canh tác lúa một vụ, lúa – thủy sản và thủy sản.
(Nguồn: (Chi cục Thủy Lợi tỉnh Sóc Trăng, 2017)
Hình 4.4 Vùng thủy lợi thuộc tỉnh Sóc Trăng
Bản đồ phân vùng thủy lợi của tỉnh là cơ sở để xác định khả năng tưới của vùng trong mùa khô khi các cống thủy lợi đóng và nước trên sông bị xâm nhập mặn.
Về xâm nhập mặn của Sóc Trăng trong điều kiện bình thường ở năm 2030 được trình bày ở Hình 4.5 (Dự án CLUES, 2014) Bản đồ cho thấy vùng bị xâm nhập mặn gồm 4 khu vực với độ mặn từ 4‰ đến dưới hơn 20‰ phân bố chủ yếu ở các huyện Vĩnh Châu, Cù Lao Dung Các huyện Long Phú, Trần Đề phần lớn không mặn do có hệ thống đê bao của các vùng thủy lợi Huyện Mỹ Xuyên chịu ảnh hưởng của độ mặn của 2 mức: 4-8‰ và từ 8-12‰
(Nguồn: CLUES, 2016) Hình 4.5 Bản đồ mặn và thời gian mặn tỉnh Sóc Trăng năm 2030
Về đặc điểm xâm nhập mặn chi tiết của 3 huyện thuộc vùng nghiên cứu, theo Nguyễn Hữu Kiệt, (2006) các huyện Long Phú, Mỹ Xuyên và Trần Đề được chia thành 3 vùng bị ảnh hưởng mặn trong mùa khô:
Vùng thuộc huyện Long Phú gồm các xã Song Phụng, Đại Ngãi, Hậu Thành, Trường Khánh, TT Long Phú, Long Phú dọc theo tỉnh lộ 06 Đây là vùng ngọt với điều kiện đất, nước tương đối thuận lợi trong sản xuất nông nghiệp với các cơ cấu chủ yếu hiện nay là ba vụ lúa, hai vụ lúa, cây ăn trái và màu chiếm diện tích nhỏ Vùng có hệ thống đê bao khép kín, cung cấp nước ngọt cho sản xuất tốt vào mùa khô.
Vùng thuộc huyện Trần Đề trong điều kiện lợ với diện tích là 33.376 ha, giáp giới với cửa sông lớn nên bị ảnh hưởng của chế độ mặn vào mùa khô nên một phần nhỏ diện tích ngoài đê và trong đê vùng Lịch Hội Thượng, Liêu Tú chịu mặn Phần lớn diện tích còn lại được đê bao và cấp nước ngọt từ kênh, canh tác chủ yếu là lúa hai vụ và hoa màu.
Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sử dụng đất sản xuất nông nghiệp 80
4.2.1 Lựa chọn các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp
Trong nghiên cứu này, các KSD nông nghiệp được lựa chọn để nghiên cứu gồm các KSD phổ biến cho các vùng sinh thái ngọt, mặn lợ gồm lúa, màu, thủy sản, cây ăn quả Các kiểu sử dụng được lựa chọn mang tính đại diện cho các vùng sinh thái thuộc 3 huyện để có cơ sở điều tra số liệu và không làm mất tính đại diện cho khu vực Cơ sở lựa chọn KSD được dựa vào các nghiên cứu liên quan trong vùng ĐBSCL và đang được sự quan tâm của Sở NN & PTNT Sóc Trăng (2018) Các KSD có triển vọng ở 3 huyện gồm: Lúa 3 vụ; Lúa 2 vụ (Đông Xuân - Hè Thu) , Lúa 2 vụ+ 1 màu, Lúa – Tôm, Chuyên màu (2-3 vụ), Cây ăn quả và Chuyên tôm (2-3 vụ).
Các KSD được mã hóa và được trình bày trong Bảng 4.10 để thuận lợi cho việc phân tích dữ liệu.
Bảng 4.3 Các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp có triển vọng ở vùng nghiên cúu
Mã kiểu sử dụng Tên kiểu sử dụng
LUT3 Hai vụ lúa - 1 màu
Lợi nhuận (triệu đồng/ha)
3 vụ lúa2 vụ lúa 2 lúa + màuLúa - tômChuyên màu CAQTôm
4.2.2 Phân tích các yếu tố kinh tế ảnh hưởng đến SDĐ NN
Kết quả khảo sát ở 315 hộ với 7 KSD trên 3 huyện Long Phú, Trần Đề và Mỹ Xuyên để phân tích chi tiết các yếu tố về KT-XH-MT ảnh hưởng đến các KSD đất cũng như bố trí các KSD đất sản xuất nông nghiệp của người dân.
Lợi nhuận là tiêu chí ảnh hưởng hàng đầu đến việc lựa chọn các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp Kết quả thống kê kết quả khảo sát đa số nông dân đều mong muốn chọn kiểu sản xuất có lợi nhuận cao Tuy nhiên do nhiều yếu tố mà đôi khi người dân không thể canh tác theo kiểu mình mong muốn như điều kiện đất, nước, vốn, các kiểu sử dụng lân cận ảnh hưởng đến kiểu sản suất khác nhau Kết quả thống kê mô tả về tổng lợi nhuận của 7 kiểu sử dụng được thể hiện trong Hình 4.9 cho thấy kiểu canh tác tôm cho lợi nhuận cao nhất, canh tác Hai vụ lúa có lợi nhuận thấp nhất.
Hình 4.9 Lợi nhuận của các kiểu sử dụng
Hình 4.9 cho thấy các KSD có lợi nhuận chênh lệch rất lớn đặc biệt giữa LUT7 là 277,23 triệu đồng và LUT2 chỉ đạt khoảng 42,42 triệu đồng. Tuy nhiên lợi nhuận của 3 kiểu sử dụng hai vụ lúa màu, lúa – tôm và chuyên màu không có sự khác biệt lớn, biến động trong khoảng 80 đến 88 triệu đồng. Tuy nhiên, để có thể thực hiện được LUT7 cần nhiều yếu tố ngoài khả năng vốn còn có kỹ thuật trình độ thâm canh cũng như điều kiện tự nhiên đất đai…
Sự khác biệt này ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả phân tích tối ưu hóa lựa chọn các kiểu sử dụng này và được phân tích trong mục 4.2.2.3.
Nguồn vốn trong nghiên cứu này được khảo sát thông qua kết quả điều tra và kết quả tổng hợp cho thấy đây là một trong những yếu tố kinh tế chính yếu ảnh hưởng trực tiếp đến khả năng thực hiện của các kiểu canh tác nông nghiệp, đặc biệt những kiểu sản xuất có mức độ đầu tư cao như chuyên tôm, cây ăn quả và chuyên màu Tổng hợp khả năng vốn ở địa phương bao gồm có bốn nguồn vốn chính: gia đình, vay ngân hàng, vay tư nhân, hay thiếu nợ ở đại lý vật tư (Hình 4.10).
Hình 4.10 Tỷ lệ nguồn vốn
Kết quả Hình 4.10 minh họa về tỷ lệ sử dụng nguồn vốn dành cho sản xuất nông nghiệp của các hộ được khảo sát ở ba huyện cho thấy đa số nông dân nợ tiền vật tư, thuốc và thức ăn ở các cơ sở kinh doanh vật tư nông nghiệp chiếm ưu thế 32,7%, kế đến là vốn tự có của gia đình và vay ngân hàng. Nguồn vốn vay tư nhân hay được nhà nước hỗ trợ vốn chiếm tỷ lệ thấp dưới 10% số hộ được khảo sát Từ đó cho thấy, nguồn vốn để sản xuất nông nghiệp lệ thuộc vào mối quan hệ giữa người sản xuất và nhà cung cấp vật tư sản xuất, sau khi thu hoạch nông sản người sản xuất sẽ hoàn lại khoản tiền đầu tư của đại lý kinh doanh.
Kết quả phân tích thống kê mô tả chi tiết về tỷ lệ hộ sử dụng các loại nguồn vốn trong sản xuất nông nghiệp, Hình 4.11 cho thấy kiểu canh tác ba vụ lúa và hai vụ lúa có khoảng trên 40% số hộ sử dụng nguồn vốn của đại lý vật tư nông nghiệp và vốn gia đình, đặc biệt số hộ canh tác chuyên màu sử dụng thiếu nợ đại lý vật tư nông nghiệp chiếm tỷ lệ cao nhất trong 7 KSD Tuy nhiên đối với kiểu canh tác chuyên tôm có khoảng 27% số hộ sử dụng vốn vay tư nhân, vay ngân hàng và thiếu nợ đại lý vật tư nông nghiệp Điều đó cho thấy nguồn vốn của chuyên tôm là vượt khả năng vốn của gia đình trong sản xuất. Nguồn vốn hỗ trợ từ ngân sách của nhà nước chủ yếu tập trung cho các hộ chính sách hoặc dân tộc thiểu số để nâng cao thu nhập tuy nhiên diện tích nhỏ và số hộ được hỗ trợ chủ yếu chuyển đổi sang kiểu hai vụ lúa - màu hoặc chuyên màu và cây ăn quả.
Hình 4.11 Tỷ lệ sử dụng các nguồn vốn của các KSD.
Bên cạnh việc sử dụng nguồn vốn từ đại lý thức ăn, khoảng 30% số hộ canh tác cây ăn quả, lúa tôm và chuyên tôm còn sử dụng nguồn vốn vay ngân hàng để đầu tư cải tạo và chuẩn bị đất sản xuất Kết quả điều tra cho thấy đối với các kiểu canh tác cần vồn đầu tư như tôm, lúa – tôm, tỷ lệ sử dụng vốn ngân hàng chỉ ở mức 20 đến 30% số hộ được khảo sát Ngoài ra, kiểu canh tác có chuyên tôm là kiểu đòi hỏi nguồn vốn đầu tư cải tạo đất đai và chi phí thức ăn dịch bệnh khá cao, do đó cần nguồn vốn đầu tư mỗi mùa vụ cao hơn nhiều so với các LUTs còn lại.
4.2.2.3 Yếu tố khả năng đầu tư
Như đã phân tích trong Chương 2, yếu tố khả năng đầu tư được xem xét có ảnh hưởng lớn đến sử dụng đất Tuy nhiên nếu xem xét khả năng trên từng cá nhân sẽ gặp khó khăn khi xem xét một KSD có thể bố trí ở địa phương hay không Chính vì thế trong nghiên cứu này, luận án xem xét khía canh khả năng đầu từ chung của người dân qua chỉ số đánh giá là tiêu chí xã nông thôn mới
Kết quả tình hình thực hiện, được công nhận là xã nông thôn mới thể hiện nhiều chỉ tiêu quan trọng gồm các chỉ tiêu về thu nhập bình quân đầu người, tỷ lệ hộ nghèo Kết quả khảo sát để đánh giá yếu tố này được tổng hợp ở Bảng 4.4.Trong đó các xã được chia thành 3 nhóm xã theo cấp độ đạt chuẩn NTM.
Bảng 4.4 Phân nhóm xã theo khả năng kinh tế Đặc điểm Nhóm xã 1 Nhóm xã 2 Nhóm xã 3 Địa giới hành chánh
Long Phú, Song Phụng, Hậu Thạnh
Long Đức, Châu Khánh, Tân Hưng, Phú Hữu
Trần Trung Bình, Lịch Hội
Thượng, Thạnh Thới Thuận, Viên Bình
Viên An Đại Ân 2, Liêu
Tú, Tài Văn, Thạnh Thới An
Mỹ Hòa Tú 1, Hòa Tú 2,
Ngọc Tố, Đại Tâm, TT
Ngọc Đông, Gia Hòa 1, Gia Hòa 2
Tham Đôn, Thạnh Phú, Thạnh Quới
Tiêu chí xây dựng NTM
19/19 tiêu chí 11-18/19 tiêu chí ≤10/19 tiêu chí
Thu bình đầu năm nhập quân người/ Đạt chuẩn NTM ( trên 30 triệu đồng)
Chưa NTM (từ đồng) đạt 20-28 chuẩn triệu
Chưa NTM (dưới đồng) đạt 20 chuẩn triệu
Tỷ lệ hộ nghèo Đạt chuẩn NTM
(Nguồn: Tổng hợp từ các báo cáo tình hình kinh tế xã hội năm 2018 của 3 huyện Long Phú, Trần Đề và Mỹ Xuyên)
Theo tổng hợp kết quả thực hiện NTM của 3 huyện ở Bảng 4.4 cho thấy đa số các xã đều có điều kiện về kinh tế xã hội tương đồng khi xét theo 19 tiêu chí quy định về xây dựng NTM Tuy nhiên có 2 tiêu chí về điều kiện thu nhập, và tỷ lệ hộ nghèo có sự khác nhau ở một số xã Đây là 2 trong 19 tiêu chí về xây dựng NTM mà người dân và chính quyền địa phương đang phấn đấu Dựa vào 2 tiêu chí này khả năng kinh tế của các xã được chia thành 3 nhóm: Nhóm
1 là các xã đạt chuẩn NTM; Nhóm 2 là các xã chưa đạt chuẩn NTM nhưng có thu nhập bình quân đầu người đạt từ 20-28 triệu đồng và tỷ lệ hộ nghèo 0), các ràng buộc này sẽ được đưa diện tích cho từng KSD vào khung nhập liệu Cần lưu ý rằng nếu không nhập chỉ tiêu ràng buộc diện tích cần có của một KSD, ứng dụng tự xác định diện tích yêu cầu từng KSD lớn hơn hoặc bằng 0 Khi đó trong mỗi đơn vị đất đai có nhiều KSD cùng thỏa điều kiện bố trí sẽ có trường hợp đơn vị đất đai được bố trí hết cho một KSD nào đó và các KSD khác sẽ không có diện tích bố trí
Khả năng đầu tư của địa phương và tổng số lao động trong độ tuổi của địa phương là các ràng buộc quan trọng giúp người hoạch định chính sách có cơ sở để kiểm thử các phương án đầu tư để từ đó có thể điều chỉnh và lựa chọn các phương án tối ưu cho bài toán quy hoạch sử dụng đất sản xuất nông nghiệp của từng địa phương cụ thể Các dữ liệu này được đưa vào các phương trình ràng buộc về chi phí của các kiểu sử dụng, số lượng lao động, và yêu cầu phát triển diện tích các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp có thể đáp ứng của địa phương.
4.3.2.2 Xây dựng khung dữ liệu đầu vào cho tối ưu hóa
Dựa trên phân tích dữ liệu đầu vào của các nghiên cứu trước đây (Lê Quang Trí và ctv., 2013; Nguyễn Hiếu Trung và ctv., 2015; Lê Cảnh Định, 2011; Lê Quang Trí và ctv., 2013; Phạm Thanh Vũ và ctv., 2014), dữ liệu đầu vào cho bài toán tìm giải pháp tối ưu phụ thuộc vào việc xây dựng bản đồ đơn vị đất đai, kết quả phân cấp thích nghi đất đai về tự nhiên, các chỉ tiêu kinh tế xã hội, như lợi nhuận, chi phí, ngày công lao động và khả năng đầu tư vốn cho các kiểu sử dụng Do đó, cơ sở dữ liệu đầu vào cho ứng dụng được thiết kế và lưu trữ dạng quan hệ như Hình 4.22.
Ghi chú: Khối chữ nhật: bảng và các thuộc tính; : Liên kết 1- 1 giữa 2 bảng; : Liên kết 1- nhiều
Hình 4.22 Tổ chức cơ sở dữ liệu đầu vào của LandOptimizer
Cách tổ chức cơ sở dữ liệu đầu vào cho LandOptimizer ở Hình 4.22 cho thấy Bảng đơn vị đất đai (ĐVĐĐ) có khóa là mã đơn vị đất đai (ma_dvdd), mỗi đơn vị đất đai có các đặc tính đất đai khác nhau ảnh hưởng trực tiếp đến tính thích nghi tự nhiên của từng kiểu sử dụng Có nhiều kiểu sử dụng được lưu trong bảng Kieu_su_dung_LUT, mỗi kiểu sử dụng có thể có nhiều cấp thích nghi được lưu trong bảng Thich_nghi với mức tỷ lệ lợi nhuận được lưu trong thuộc tính tyle_loi_nhuan Về mặt ràng buộc, mỗi KSD được liên kết với nhiều bảng dữ liệu ràng buộc khác Cụ thể, mỗi KSD sẽ có một mức lợi nhuận tại thời điểm điều tra, mỗi KSD có yêu cầu số lượng lao động (Bảng
Ứng dụng mô hình tích hợp tại tỉnh Sóc Trăng
4.4.1 Đề xuất quy trình ứng dụng mô hình tích hợp
Quy trình đề xuất cách ứng dụng mô hình tích hợp ST-IALUP hỗ trợ giải bài toán tối ưu trong quy hoạch tuyến tính và bố trí không gian đất đai theo các điều kiện KT-XH-MT được trình bày trong Hnh 4.32.
Hnh 4.32 Đề xuất quy trình ứng dụng mô hình tích hợp
Các nguồn dữ liệu đầu vào được đưa vào mô hình được chia làm hai phần: (i) dữ liệu thu thập thực tế về điều kiện kinh tế xã hội môi trường như: chi phí, lợi nhuận, lao động, yêu cầu lao động, rủi ro cuả các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp; (ii) dữ liệu bản đồ gồm bản đồ hiện trạng sử dụng đất, các bản đồ đơn tính.
Sử dụng phân tích Monte Carlo để dự tính diện tích hay sản lượng các kiểu sản xuất có nhiều rủi ro để xác định diện tích giới hạn của các kiểu này làm giá trị tham khảo khởi tạo (người dùng có thể điều chỉnh giá trị) Đồng thời áp dụng phương pháp đánh giá thích nghi của FAO (1976) để đánh giá mức độ thích nghi đất đai đối với các KSD lựa chọn Thực hiện tối ưu hóa bằng phần mềm LandOptimizer.
Nhận kết quả từ ứng dụng tối ưu hóa LandOptimize Sau đó xuất dữ liệu sang định dạng của mô hình ST-LUAM để bố trí đất sản xuất nông nghiệp. Nếu có nhiều kịch bản, lặp lại bước chạy tối ưu hóa với các kịch bản khác nhau và bố trí đất sản xuất nông nghiệp theo các kịch bản đặt ra.
Phần tiếp theo trình bày kết quả ứng dụng trong trường hợp nghiên cứu ở
3 huyện bắt đầu từ xây dụng dữ liệu đàu vào, tối ưu hóa các phương án và bố trí đất sản xuất nông nghiệp cho các phương án.
4.4.2 Xây dựng dữ liệu đầu vào
4.4.2.1 Thành lập bản đồ đơn vị đất đai và phân cấp thích nghi tự nhiên đến năm 2030
Các lớp bản đồ đơn tính gồm bản đồ nhóm đất, nguy hại do phèn với thông tin về loại đất, độ sâu xuất hiện tầng phèn, kết hợp các lớp bản đồ độ mặn trong nước, thời gian mặn (tính theo tháng), số tháng có khả năng tưới được chồng lớp và phân tích không gian Cơ sở thành lập bản đồ ĐVĐĐ gồm các lớp bản đồ đơn tính: Nhóm đất chính, đặc tính phèn, độ mặn năm 2030, thời gian mặn năm 2030, khả năng tưới.
Với đặc điểm xâm nhập mặn của vùng và bản đồ mặn năm 2030 (Dự án CLUES, 2014), bản đồ ranh mặn của 3 huyện được thể hiện ở Hình 4 33 cho thấy cấp độ mặn của vùng nghiên cứu được chia làm 6 cấp.
Hình 4.33 Lớp bản đồ độ mặn ở 3 huyện Thời gian mặn ở Long Phú, Trần Đề và Mỹ Xuyên được phân tích và xử lý từ bản đồ thời gian mặn năm 2030 (Dự án CLUES, 2014) như thể hiện trong Hình 4.34.Từ đó cho thấy, thời gian mặn của ba huyện có các thuộc tính như sau 2 tháng, 3 tháng, 5 tháng, 6 tháng và 12 tháng.
Hình 4.34 Bản đồ thời gian mặn ở 3 huyệnKhả năng tưới được thiết lập từ bản đồ mặn và vùng thủy lợi của tỉnh,kết hợp với bản đồ hiện trạng sử dụng đất Kết quả phân vùng khả năng tưới được thể hiện trong Hình 4.35 Huyện Trần Đề thuộc vùng có khả năng tưới 7 tháng từ hệ thống kênh cấp nước ngọt và mưa riêng các xã Trung Bình, LịchHội Thượng, một phần các xã Liêu Tú, Viên Bình, Thạnh Thới Thuận có khả năng tưới kém nhất Vùng các xã có khả năng tưới cao thuộc các xã Tân Hưng,Châu Khánh ngược về phía bắc đến giáp ranh với huyện Kế Sách Phần lớn huyện Mỹ Xuyên có khả năng tưới ở mức 6 tháng từ nước mưa.
Hình 4.35 Lớp phân vùng khả năng tưới
Bản đồ đơn vị đất đai được xây dựng bằng phương pháp chồng lớp như đã trình bày trong phần phương pháp Kết quả thu được bản đồ gồm 28 ĐVĐĐ với các đặc tính đất đai riêng được thể hiện chi tiết trong Bảng 4.9.
Trong đó, ĐVĐĐ 14 chiếm diện tích cao nhất nằm ở huyện Mỹ Xuyên với đặc tính đất thuộc nhóm đất Fluvisols với độ sâu xuất hiện tầng phèn nhỏ hơn 50cm, độ mặn 8 (‰) và thời gian mặn là 6 tháng trong năm chiếm18.586,90 ha Ngoài ra ở huyện Trần Đề có 2 ĐVĐĐ có diện tích lớn gồm ĐVĐĐ 3 và ĐVĐĐ 6 với diện tích tương ứng là 16.996,50ha và 10.047,49ha.Đây là các đơn vị đất đai có độ mặn thấp do nằm trong đê và được cấp nước ngọt qua hệ thống kênh, tuy nhiên khả năng tưới chỉ đáp ứng được khoảng từ 6 tháng trở xuống.
Hình 4.36 Bản đồ đơn vị đất đai huyện Trần Đề, Long Phú, Mỹ Xuyên
Bảng 4.9 Đặc tính đất đai của các đơn vị đất đai của huyện Long Phú, Trần Đề, Mỹ Xuyên tỉnh Sóc Trăng
DVDD Nhóm đất Độ sâu xuât hiện tầng phèn Độ mặn
2 Fluvisols Phèn hoạt động 50cm 2-4 5 7 16.996,50
6 Fluvisols Phèn hoạt động 50cm 12-20 12 0 1.431,37
9 Fluvisols Phèn hoạt động 50cm 2-4 3 9 952,57
17 Fluvisols Phèn hoạt động 50cm 50cm 50cm 2-4 5 7 1.169,16
25 Fluvisols Phèn hoạt động >50cm 2-4 6 6 1.425,74
26 Fluvisols Phèn tiềm tàng 50cm 2-4 3 9 439,72
4.4.2.2 Lựa chọn kiểu sử dụng triển vọng Để quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp mang tính bền vững và phù hợp với tình hình thực tế của từng địa phương, nghiên cứu dựa vào các tài liệu và báo cáo tổng kết hàng năm của ngành nông nghiệp ở mỗi huyện để xác định thế mạnh về các kiểu sử dụng nông nghiệp đang được tập trung phát triển và là thế mạnh của địa phương Theo Sở NN & PTNT Sóc Trăng (2018) các KSD có triển vọng ở 3 huyện gồm: Lúa 3 vụ; Lúa 2 vụ (Đông Xuân - Hè Thu) , Lúa
2 vụ+ 1 màu, Lúa – Tôm, Chuyên màu (2-3 vụ), Cây ăn quả và Chuyên tôm (2-3 vụ) Từ đó tiến hành khảo sát nông hộ, kết quả thống kê mô tả về hiệu quả kinh tế và sử dụng lao động của từng KSD được trình bày trong Bảng 4.10.
Bảng 4.10 Lợi nhuận và số ngày công lao động các kiểu sử dụng đất sản xuất nông nghiệp có triển vọng
Mã kiểu sử dụng Tên kiểu sử dụng
Lợi nhuận (triệu VND/ha)
LUT3 Hai vụ lúa - 1 màu 109,07 121
Kết quả Bảng 4.10 gồm 7 kiểu sử dụng với lợi nhuận của LUT7 là cao nhất và thấp nhất là LUT2 với cơ cấu sử dụng đất là hai vụ lúa Sự chênh lệch về lợi nhuận của hai KSD này là khá cao Tuy nhiên, để có thể thực hiện được LUT7 cần nhiều yếu tố ngoài khả năng vốn còn có kỹ thuật trình độ thâm canh cũng như điều kiện tự nhiên đất đai Trong các KSD thì chuyên màu có yêu cầu lao động cao nhất kế đến là chuyên tôm, đây là những kiểu sử dụng đòi hỏi nhiều công chăm sóc và thu hoạch hơn canh tác lúa.
Dữ liệu điều tra điều tra lợi nhuận của các KSD với năng suất và lợi nhuận tốt nhất Để tính toán lợi nhuận trên các hệ thống sử dụng đất với các cấp thích nghi khác nhau, đề tài đã sử dụng giá trị lợi nhuận ở cấp thích nghi cao nhất và dùng phương pháp lượng hóa cấp thích nghi của George (2005) để tính toán lợi nhuận và năng suất của các cấp thích nghi còn lại.
4.4.2.3 Tiêu chuẩn phân cấp thích nghi
Kết quả phân tích các đặc tính đất đai của và kết quả điều tra về hiện trạng sử dụng đất, thực hiện việc đối chiếu giữa chất lượng đất đai với yêu cầu sử dụng đất đai của 7 kiểu sử dụng đất đai đã được chọn lọc để phân hạng khả năng thích nghi theo yêu cầu đất đai đã được chọn lọc để phân hạng khả năng thích nghi của đất đai theo quy trình đánh giá đất đai của FAO (1976) trình bày trong Bảng 4.11
Bảng 4.11 Yêu cầu chất lượng đất đai cho từng KSD có triển vọng
Yêu cầu chất LUT 1 LUT 2 LUT 3 LUT 4 LUT 5 LUT 6 LUT 7 lượng đất đai Đặc tính đất Y Y Y Y Y Y Y
Kết chương 4
Chương này trình bày các kết quả chính của luận án bao gồm:
-Kết quả điều tra và phân tích các yếu tố KT-XH-MT chính ảnh hưởng đến sử dụng đất sản xuất nông nghiệp Các yếu tố này được chia thành 2 nhóm yếu tố. Nhóm yếu tố ảnh hưởng đến tối ưu hóa sử dụng đất và nhóm yếu tố ảnh hưởng đến bố trí đất sản xuất nông nghiệp Thứ tự các KSD chịu tác động của các yếu tố này cũng được tổng hợp dựa vào kết quả thống kê.
-Kết quả xây dựng mô hình tích hợp trong đó gồm các mô hình, phần mềm: (i) Mô hình dự tính diện tích các KSD dựa vào diện tích canh tác trong quá khứ Giá trị dự tính diện tích ở phần dự tính này được dùng làm điều kiện biên trong phần mềm tối ưu hóa (ii) Xây dựng mới phần mềm LandOptimizer dùng cho tính toán diện tích tối ưu của các KSD theo nhiều tùy chọn gồm một mục tiêu và đa mục tiêu Trong tối ưu hóa đa mục tiêu, phần mềm cho phép duyệt tự động các bộ trọng số mục tiêu làm cơ sở cho nhà quản lý đánh giá tổng thể các phương án phù hợp với địa phương (ii) Xây dựng công cụ bố trí không gian cho việc bố trí các KSD lên bản đồ Các mô hình và phần mềm được cân chỉnh, kiểm chứng hoạt động trong vùng nghiên cứu.
-Mô hình tích hợp được áp dụng trong trường hợp nghiên cứu của 3 huyện Long
Phú, Mỹ Xuyên và Trần Đề với 2 kịch bản: Kịch bản phương án sử dụng đất ở năm 2030 trong điều kiện bình thường và kịch bản phương án sử dụng đất sản xuất nông nghiệp trong điều kiện biến đổi khí hậu tác động đến canh tác lúa ba vụ.
Nhìn chung, các kết quả đạt được không chỉ ứng dụng được cho vùng nghiên cứu mà hoàn toàn có thể áp dụng phương pháp kết hợp với mô hình tích hợp đã xây dựng cho các trường hợp tương tự.