Tính cấp thiết của luận án
Sự xung đột giữa các mục tiêu trong khai thác tài nguyên đất đai ngày càng gia tăng, dẫn đến cạnh tranh gay gắt giữa các mục đích sử dụng đất Do đó, việc ra quyết định bố trí sử dụng đất nhằm đạt hiệu quả kinh tế cao, đáp ứng yêu cầu xã hội và hạn chế tác động xấu đến môi trường là một thách thức phức tạp cho các nhà quản lý và quy hoạch Để giải quyết bài toán này hiệu quả, người ra quyết định cần áp dụng các kỹ thuật, công nghệ và tri thức mới, thay vì chỉ dựa vào sự sáng tạo và kinh nghiệm cá nhân.
Quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp đóng vai trò quan trọng trong phát triển nông nghiệp và nông thôn, bao gồm hai bước chính: đánh giá khả năng thích nghi của đất đai và tổ chức bố trí sử dụng đất hiệu quả.
Đánh giá khả năng thích nghi đất đai cung cấp thông tin quan trọng về khả năng sử dụng, chi phí đầu tư và hiệu quả sản xuất của từng hệ thống sử dụng đất (LUS) Những thông tin này đóng vai trò thiết yếu trong việc bố trí và quản lý sử dụng đất hiệu quả.
Các nghiên cứu hiện nay chủ yếu tập trung vào việc đánh giá sự thích nghi với điều kiện tự nhiên, trong khi một số nghiên cứu chỉ xem xét yếu tố kinh tế mà chưa thực hiện đánh giá tổng hợp các yếu tố tự nhiên, kinh tế, xã hội và môi trường, tức là đánh giá đất đai bền vững Hơn nữa, phần lớn các nghiên cứu này được thực hiện trong môi trường rõ ràng, trong khi thực tế, đối tượng không gian của thế giới thực thường chứa đựng thông tin không chắc chắn, rất khó để biểu diễn chính xác dựa trên tập dữ liệu rõ ràng.
Việc đánh giá đất đai trong môi trường rõ (crisp) thường gặp sai số lớn hơn so với môi trường mờ (fuzzy), dẫn đến việc không thể biểu diễn kết quả một cách liên tục và khiến một số thông tin quan trọng bị bỏ qua Do đó, nghiên cứu xây dựng mô hình đánh giá đất đai bền vững trong môi trường mờ là cần thiết để giảm thiểu sai số thông tin đầu vào, tinh lọc dữ liệu và mô tả kết quả đầu ra một cách liên tục, gần gũi với tư duy của con người Điều này sẽ hỗ trợ quyết định tốt hơn trong việc bố trí sử dụng đất.
Các yếu tố thuộc tính đất đai thể hiện trạng thái sử dụng đất bền vững đóng vai trò quan trọng trong quản lý sử dụng đất bền vững Tuy nhiên, việc lựa chọn các yếu tố này thường mang tính chủ quan Hiện nay, có hai nhóm mô hình lựa chọn yếu tố bền vững: Mô hình FESLM thể hiện các tính chất đất đai bền vững nhưng không chỉ ra mối quan hệ nhân quả, trong khi các mô hình PSR, DSR, và DPSIR thể hiện mối quan hệ này nhưng không phản ánh tính chất bền vững của đất đai Do đó, cần thiết phải nghiên cứu tích hợp các mô hình để phát huy điểm mạnh và khắc phục điểm yếu trong việc lựa chọn các yếu tố bền vững.
Bố trí sử dụng đất được thực hiện dựa trên ma trận kết quả thích nghi đất đai và các điều kiện ràng buộc liên quan đến tài nguyên, phát triển kinh tế, xã hội Một trong những khó khăn trong quá trình này là xác định diện tích và vị trí phù hợp cho từng loại đất, nhằm đảm bảo rằng phương án sử dụng đất đáp ứng đồng thời nhiều mục tiêu về phát triển kinh tế, xã hội và bảo vệ môi trường.
Bài toán tối ưu bố trí diện tích các loại đất nông nghiệp, bao gồm việc xác định diện tích và vị trí cho từng loại đất, là một thách thức quan trọng Trước đây, các nhà quy hoạch thường sử dụng bản đồ thích nghi đất đai để phân vùng sản xuất các loại hình sử dụng đất (LUT), từ vùng thích nghi cao (S1) đến ít thích nghi (S3) Tuy nhiên, phương pháp này dẫn đến việc tính toán diện tích từng LUT trên bản đồ có độ chính xác thấp và tốn nhiều thời gian, đồng thời quá trình khoanh vẽ mang tính chủ quan và thiếu tính nhất quán trong việc giải quyết cạnh tranh giữa các LUT trên cùng một khu vực.
Do đó, sản phẩm (bản đồ quy hoạch sử dụng đất) chất lượng chưa cao
Trên thế giới, nhiều nghiên cứu đã phát triển hệ thống phân bố không gian sử dụng đất dựa trên GIS và CA, đặc biệt trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp Các hệ thống như AEZWIN, LADSS và RULES tuy có ứng dụng nhưng không hoàn toàn phù hợp với đặc thù tại Việt Nam do không kế thừa hiện trạng Công nghệ GIS mang lại khả năng phân tích dữ liệu không gian và thuộc tính, dễ dàng cập nhật và kết nối với hệ thống cơ sở dữ liệu khác, đồng thời hỗ trợ giải quyết bài toán không gian thông qua bản đồ số Do đó, việc tích hợp GIS với kỹ thuật tối ưu hoá đa mục tiêu mờ là cần thiết để xây dựng mô hình bố trí không gian sử dụng đất nông nghiệp phù hợp với Việt Nam, giúp trả lời các câu hỏi về diện tích và vị trí của từng loại đất Mô hình này sẽ là công cụ hữu ích cho quy hoạch, quản lý và hoạch định chính sách sử dụng đất nông nghiệp cũng như quản lý tài nguyên đất đai.
Luận án tập trung vào bốn bài toán chính trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp, bao gồm: (i) lựa chọn yếu tố bền vững, (ii) đánh giá thích nghi đất đai bền vững, (iii) xác định diện tích tối ưu cho các phương án, và (iv) bố trí không gian cho các phương án sử dụng đất Việc liên kết các bài toán này giúp giải quyết toàn diện vấn đề quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu tổng quát của nghiên cứu là hệ thống hoá cơ sở khoa học trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp, nhằm xây dựng mô hình xử lý và cung cấp thông tin hỗ trợ quyết định Điều này sẽ giúp tối ưu hoá bố trí sử dụng đất, nâng cao chất lượng và năng suất lao động trong công tác quy hoạch đất nông nghiệp.
Mục tiêu cụ thể của nghiên cứu bao gồm: (i) thực hiện nghiên cứu tổng quan và lựa chọn phương pháp thích hợp cho quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp; (ii) mô hình hóa các yếu tố ảnh hưởng đến việc sử dụng đất nông nghiệp bền vững và quá trình bố trí sử dụng đất; (iii) xây dựng mô hình tích hợp GIS cùng kỹ thuật tối ưu hóa đa mục tiêu mờ nhằm hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp; (iv) ứng dụng mô hình đề xuất trong điều kiện thực tiễn tại tỉnh Lâm Đồng và tiến hành đánh giá hiệu quả của mô hình.
Những đóng góp chính của luận án
Luận án này giới thiệu mô hình tích hợp giữa FESLM (FAO, 1993b) và DPSIR (EEA, 1999) nhằm xác định các yếu tố trong quản lý sử dụng đất bền vững (SLM) Mô hình này không chỉ phát huy thế mạnh mà còn hạn chế điểm yếu của từng mô hình riêng biệt Qua đó, nó hỗ trợ các nhà quản lý (DM) nhận biết mối quan hệ nhân - quả giữa các yếu tố, từ đó giúp họ dễ dàng hơn trong việc ra quyết định kiểm soát các yếu tố nguyên nhân dẫn đến kết quả trong SLM.
Luận án đã phân tích độ nhạy của các yếu tố bền vững, giúp DM hiểu rõ tầm ảnh hưởng và vai trò của chúng Việc tập trung vào các yếu tố có độ nhạy cao cho phép tiết kiệm thời gian và chi phí trong quá trình thu thập thông tin và ra quyết định, trong khi giảm mức độ chú ý cho các yếu tố ít nhạy hơn.
Nghiên cứu phát triển mô hình GIS mờ (fuzzy GIS) nhằm đánh giá sự thích nghi của đất đai cho quản lý sử dụng đất bền vững (SLM) mang lại nhiều ưu điểm Mô hình này áp dụng phương pháp AHP mờ trong ra quyết định nhóm (FAHP-GDM) để xác định trọng số cho các yếu tố bền vững, giúp giảm thiểu tính chủ quan và tận dụng tri thức từ nhiều chuyên gia trong từng lĩnh vực Bên cạnh đó, việc sử dụng phương pháp đánh giá mờ giúp lọc thông tin hiệu quả, giảm sai số và mô phỏng các hàm thích nghi một cách liên tục, gần gũi với tư duy con người, từ đó hỗ trợ tốt hơn cho việc ra quyết định trong lựa chọn đất đai phục vụ phát triển các loại hình sử dụng đất (LUT).
Bài viết so sánh và đánh giá các mô hình tích hợp GIS với các phương pháp khác nhau trong đánh giá đất đai, bao gồm: (i) GIS kết hợp với phương pháp yếu tố hạn chế lớn nhất (FAO, 1976); (ii) GIS và phương pháp đánh giá đa tiêu chuẩn (sử dụng FAHP-GDM); (iii) fuzzy GIS theo luật Max; và (iv) fuzzy GIS theo Lukasiewicz Các mô hình này được áp dụng cho đánh giá đất đai tại tỉnh Lâm Đồng, phân tích điểm mạnh và điểm yếu của từng phương pháp về cơ sở lý thuyết và chất lượng kết quả đầu ra Từ đó, bài viết đề xuất phương pháp fuzzy GIS với thuật toán hợp mờ Lukasiewicz là lựa chọn phù hợp cho đánh giá thích nghi đất đai hiện nay, giúp hạn chế sai số, chắt lọc thông tin, mở rộng diện tích cấp thích nghi nhưng vẫn đảm bảo tính bền vững.
Mô hình FMOLP mới được xây dựng nhằm xác định diện tích tối ưu cho các phương án sử dụng đất nông nghiệp, được cài đặt theo LUS Mỗi biến quyết định tương ứng với một LUS, với yêu cầu đầu tư và kết quả sản xuất khác nhau, mang lại tính thực tiễn cao hơn so với các mô hình trước đây, vốn chỉ tiếp cận theo LUT mà không phân biệt chất lượng đất Để giải bài toán FMOLP, một chương trình máy tính mới đã được phát triển trong môi trường LINGO 11.0, sử dụng phương pháp tương tác thoả hiệp mờ (Sakawa, 2002).
Luận án đã xây dựng một mô hình CA mới cho việc bố trí không gian sử dụng đất, đặc biệt phù hợp với điều kiện đặc thù tại Việt Nam Thuật toán này kế thừa hợp lý hiện trạng sử dụng đất và giải quyết vấn đề cạnh tranh giữa các loại đất tại cùng một vị trí, điều mà các phần mềm hiện có trên thế giới chưa đáp ứng được Đây là một đóng góp nổi bật của nghiên cứu.
Phần mềm SALUP (Saptial Allocation of Land Use Planning) được phát triển nhằm giải quyết bài toán bố trí không gian sử dụng đất tại Việt Nam, điều mà các phần mềm hiện có trên thế giới chưa đáp ứng được SALUP tương tác trực tiếp với người ra quyết định, cho phép tích hợp quan điểm phát triển địa phương và mong muốn của chính quyền cùng các đối tượng sử dụng đất vào mô hình thông qua việc điều chỉnh ưu tiên các mục tiêu Kết quả là bố trí sử dụng đất phù hợp với điều kiện thực tiễn và định hướng phát triển địa phương Với SALUP, người quản lý có thể xem xét nhiều phương án khác nhau một cách trực quan, không chỉ dựa trên số liệu diện tích mà còn thông qua bản đồ, giúp cho quyết định lựa chọn phương án sử dụng đất trở nên khách quan hơn SALUP thực sự là công cụ hữu ích trong công tác lập quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp.
Cấu trúc của luận án
Luận án bao gồm 4 phần chính, với phần I là tổng quan các nghiên cứu (chương 1, trang 10-51) Phần II tập trung vào cơ sở lý thuyết và xây dựng mô hình, bao gồm chương 2 (cơ sở lý thuyết, trang 52-78) và chương 3 (mô hình tích hợp GIS và kỹ thuật tối ưu đa mục tiêu mờ hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp, trang 79-103) Phần III trình bày ứng dụng thực tiễn thông qua chương 4 (ứng dụng mô hình vào quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp tỉnh Lâm Đồng, trang 104-153) Cuối cùng, phần IV đưa ra kết luận và hướng phát triển (trang 154-157) Luận án được hỗ trợ bởi 34 bảng, 44 hình, 10 bản đồ A4 và 156 tài liệu tham khảo.
TOÅNG QUAN
TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU
1.1 Tổng quan về quy hoạch sử dụng đất
Các phương pháp quy hoạch sử dụng đất bao gồm: (i) Trước FAO (1993), việc bố trí sử dụng đất chủ yếu dựa vào hai yếu tố chính là đất và nước (ii) Phương pháp quy hoạch có sự tham gia (PLUP) thường được chấp nhận bởi các đối tượng sử dụng đất, nhưng dễ dẫn đến mâu thuẫn với chính sách của Nhà nước (iii) Các phương pháp của FAO bao gồm đánh giá đất đai bền vững và lập kế hoạch sử dụng đất bền vững, với FAO/UNEP (1997) đề xuất phương pháp quy hoạch tổng hợp kết hợp giữa tiếp cận từ dưới lên và từ trên xuống Cuối cùng, FAO/UNEP (1999a) đã phát triển phương pháp quy hoạch tổng hợp cho quản lý bền vững tài nguyên đất đai (IPSMLR).
Phương pháp quy hoạch tổng hợp cho quản lý bền vững tài nguyên đất đai, theo FAO/UNEP (1999a), kết hợp các tiếp cận từ trên xuống, từ dưới lên và đa mục tiêu, giúp xem xét đồng thời các yếu tố kinh tế, xã hội và môi trường Đây là phương pháp phổ biến được hầu hết các quốc gia áp dụng trong quy hoạch sử dụng đất.
(2) Các phương pháp đánh giá đất đai (Land Evaluation): (i) Các phương pháp
FAO đã không đề cập đến đánh giá đất đai bền vững trong các năm 1976, 1983, 1984, 1985, 1989, 1990 và 1992 Tuy nhiên, vào năm 1993, FAO đã giới thiệu "Khung đánh giá đất đai phục vụ cho quản lý sử dụng đất bền vững (FESLM)" Đến năm 2007, FAO nhấn mạnh tầm quan trọng của "đánh giá đất đai bền vững", với mục tiêu chính là hỗ trợ quản lý sử dụng đất bền vững (SLM) Ngoài ra, FAO cũng áp dụng các phương pháp như phương pháp tham số (Sys et al, 1991; Dengiz, 2005) và phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn (Malczewski, 1999; Jiang and Eastman, 2000; Lê Cảnh Định, 2005), nhằm lượng hóa mức độ ảnh hưởng của các yếu tố, tính toán giá trị thích nghi và tích hợp với GIS để biểu diễn kết quả thích nghi.
Nhiều nghiên cứu đã ứng dụng logic mờ trong đánh giá đất đai để giảm sai số và tối ưu hóa thông tin đầu ra (Ranst et al., 1996; Nisar et al., 2000; Sicat et al., 2005), chủ yếu sử dụng phép toán hợp mờ theo luật max Tuy nhiên, phép hợp mờ còn có thêm thuật toán Lukasiewicz (Klir và Yuan, 1995; Minh và Phước, 2006), do đó, việc nghiên cứu và áp dụng phép hợp mờ theo cả hai thuật toán là cần thiết để nâng cao độ chính xác trong đánh giá đất đai.
Lukasiewicz trong đánh giá đất đai, so sánh với luật max, từ đó đề xuất lựa chọn phép hợp mờ (fuzzy union) phù hợp trong đánh giá đất đai
Đánh giá đất đai cho quản lý đất bền vững (SLM) cần dựa trên các yếu tố bền vững, tuy nhiên, phương pháp lựa chọn các yếu tố này vẫn chưa được nghiên cứu đầy đủ Do đó, việc nghiên cứu phương pháp luận để lựa chọn các yếu tố trong đánh giá đất đai phục vụ SLM là rất cần thiết.
Các phương pháp xác định các yếu tố bền vững trong quản lý đất đai bền vững (SLM) bao gồm các mô hình như FESLM (FAO, 1993b), PSR (OECD, 1994), DSR (UNCSD, 1997) và DPSIR (EEA, 1999) Những mô hình này đóng vai trò quan trọng trong việc đánh giá và phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sự bền vững trong quản lý tài nguyên đất.
Mô hình FESLM nổi bật với việc xác định một LUS bền vững cần đáp ứng đồng thời năm tính chất: hiệu quả, an toàn, bảo vệ, lâu bền và được xã hội chấp nhận, từ đó cung cấp định hướng cho quản lý phát triển bền vững (SLM) Tuy nhiên, điểm yếu của mô hình là không thể hiện rõ mối quan hệ nhân quả giữa các yếu tố này.
Các mô hình PSR, DSR và DPSIR thể hiện mối quan hệ nhân quả giữa các yếu tố, giúp người ra quyết định nhận biết vai trò của từng yếu tố Trong đó, mô hình DPSIR nổi bật với ưu điểm giúp cải thiện quá trình ra quyết định.
Mô hình DPSIR thể hiện mối liên hệ chặt chẽ giữa các yếu tố, nhưng không hướng dẫn người ra quyết định (DM) tìm kiếm các yếu tố bền vững trong quản lý đất đai bền vững (SLM) Trong khi đó, FESLM đã chỉ ra rằng một hệ thống sử dụng đất bền vững (LUS) cần đáp ứng đồng thời năm tính chất, từ đó hỗ trợ DM trong việc lựa chọn các yếu tố phù hợp với SLM Vì vậy, việc tích hợp mô hình FESLM và DPSIR là cần thiết để xác định các yếu tố quan trọng trong SLM.
1.2 Tối ưu hoá trong quy hoạch sử dụng đất
Hiện nay, có hai phương pháp chính để giải quyết bài toán tối ưu trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp Phương pháp đầu tiên là tiếp cận một mục tiêu thông qua lập trình tuyến tính (LP), tuy nhiên, phương pháp này ít hiệu quả do quy hoạch đất nông nghiệp thường liên quan đến nhiều mục tiêu mâu thuẫn Phương pháp thứ hai là tiếp cận đa mục tiêu, bao gồm lập trình đa mục tiêu (GP, MOP) và lập trình tuyến tính đa mục tiêu (LGP, MOLP), được coi là rất phù hợp vì nó cho phép giải quyết hiệu quả bài toán tối ưu với nhiều mục tiêu khác nhau.
Trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp, việc xác định diện tích tối ưu cho các phương án sử dụng đất thường tập trung vào diện tích các loại cây trồng Các hàm mục tiêu và hệ ràng buộc có thể được biểu diễn dưới dạng tuyến tính, dẫn đến việc mô hình tối ưu trong tìm kiếm diện tích sử dụng đất nông nghiệp thuộc loại bài toán tối ưu tuyến tính (Chang et al., 1995; Weintraub et al, 2007).
Mô hình LGP và MOLP là hai phương pháp phù hợp để giải bài toán tối ưu hóa diện tích trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp Việc lựa chọn giữa mô hình LGP và MOLP phụ thuộc vào yêu cầu cụ thể của bài toán Khi tất cả các mục tiêu đã được xác định rõ ràng, mô hình LGP là sự lựa chọn thích hợp (Ehrgott et al., 2003) Ngược lại, nếu cần thể hiện các mục tiêu định hướng, mô hình MOLP sẽ được ưu tiên sử dụng (McCarl et al.).
Trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp, các mục tiêu như tổng giá trị sản xuất và lãi thuần lớn nhất thường mang tính định hướng và không thể xác định giá trị cụ thể Do đó, việc áp dụng mô hình MOLP (Multi-Objective Linear Programming) là cần thiết để xác định diện tích sử dụng đất tối ưu Hiện nay, có nhiều phương pháp giải quyết bài toán MOLP, trong đó phương pháp tương tác thoả hiệp mờ được nhiều nhà nghiên cứu áp dụng.
2002) khá phù hợp cho giải bài toán MOLP
Luận án tập trung vào việc phát triển mô hình tối ưu đa mục tiêu tuyến tính (MOLP) nhằm xác định diện tích tối ưu cho các phương án sử dụng đất nông nghiệp Để giải quyết bài toán MOLP, nghiên cứu sẽ áp dụng phương pháp tương tác thoả hiệp mờ theo Sakawa (2002).
1.3 GIS trong quy hoạch sử dụng đất
GIS và đánh giá đa tiêu chuẩn (MCE) tạo ra sự hiệp lực mạnh mẽ trong việc giải quyết các bài toán quyết định đa tiêu chuẩn không gian (spatial MCDM) Trong MCE, phương pháp AHP (Saaty, 1980) được áp dụng để xác định trọng số các tiêu chuẩn thông qua ba phương thức: (i) AHP trong ra quyết định riêng rẽ (AHP-IDM) cho phép ra quyết định nhanh nhưng thường mang tính chủ quan; (ii) AHP trong ra quyết định nhóm (AHP-GDM) tuy mất thời gian hơn nhưng tận dụng tri thức từ nhiều chuyên gia và giảm tính chủ quan; (iii) AHP mờ trong ra quyết định nhóm (FAHP-GDM) giúp giảm thiểu tính chủ quan và sai số, đồng thời chắt lọc thông tin từ các chuyên gia, là phương pháp phổ biến hiện nay Do đó, trong trường hợp không cần khẩn cấp, FAHP-GDM là giải pháp hiệu quả cho bài toán MCDM/MCDA.
+ Theo Kahrahman (2008), hiện nay có 4 phương pháp AHP mờ (FAHP) thu hút nhiều nhà nghiên cứu: (i) Cả 2 phương pháp của Laarhoven, Pedrycz (1983) và Buckley
CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH
CƠ SỞ LÝ THUYẾT
2.1 Quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững
FAO (1995) và FAO/UNEP (1997, 1999a) đã đề xuất một khung lý thuyết cho hệ thống hỗ trợ quyết định quy hoạch sử dụng đất, bao gồm ba nội dung chính: đánh giá đất đai, đánh giá kinh tế-xã hội và bố trí sử dụng đất Trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp, nghiên cứu chủ yếu tập trung vào đánh giá đất đai và bố trí sử dụng đất, trong khi nội dung đánh giá kinh tế-xã hội được kế thừa từ các nghiên cứu chuyên ngành trước đó.
+ Đánh giá đất đai: FAO (2007) hướng dẫn phương pháp đánh giá đất đai bền vững cho quy hoạch quản lý bền vững tài nguyên đất đai FAO/UNEP (1999a)
Để bắt đầu quá trình đánh giá đất đai, cần xác định rõ mục đích sử dụng đất và các ràng buộc hiện tại Tiếp theo, cần xem xét các yếu tố quan trọng cho việc đánh giá đất đai và lựa chọn sơ bộ các loại hình sử dụng đất (LUT) được xã hội chấp nhận, theo hướng dẫn của FAO/UNEP (1999a) để đưa vào đánh giá thích nghi đất đai.
FAO (2007) đã đề xuất một cách tiếp cận song song trong việc đánh giá thích nghi tự nhiên và kinh tế, xã hội Tuy nhiên, nếu không thể thực hiện song song, việc đánh giá thích nghi tự nhiên có thể được tiến hành trước.
+ Bố trí sử dụng đất gồm 2 công đoạn
(FAO/UNEP, 1999a): (i) xác định cơ cấu sử dụng đất và (ii) bố trí không gian sử dụng đất
Xác định cơ cấu sử dụng đất tối ưu là một bài toán tối ưu đa mục tiêu, nhằm đáp ứng nhiều mục tiêu mâu thuẫn nhau Phương pháp phổ biến để giải quyết vấn đề này là tìm kiếm sự thoả hiệp giữa các mục tiêu khác nhau (FAO/UNEP, 1999a).
(ii) Bố trí không gian sử dụng đất
(hình 2.7) dựa vào hiện trạng sử dụng đất, bản đồ thích nghi đất đai, đối chiếu với các Đánh giá đất đai
+ LUS + Sản lượng + Đầu tư + Che phuû + …
Tài nguyên đất ủai (land resources):
Xác định các điều kiện quản trị:
+ Bền vững về môi trường
+ … Đánh giá Kinh tế-xã hội
+ Tốc độ phát triển + Cô caáu kinh teá + Chuyeồn dũch cụ caáu kinh teá + Thị trường +…
+ Nguồn N.Lực + Y tế, giáo dục + Giao thoâng + Du lòch + Xây dựng… Định hướng phát triển kinh tế -xã hội:
+ Mục tiêu phát triển kinh tế-xã hội + Định hướng phát triển các ngành + Xây dựng cơ sở hạ tầng kỹ thuật + Định hướng phát triển không gian + …
Xác định cơ cấu sử dụng đất tối ưu, bố trí không gian sử dụng đất Lựa chọn sử dụng đất
Lựa chọn phương án sử dụng đất thỏa mãn nhất
Hình 2.5: Khung hệ hỗ trợ quyết định quy hoạch sử dụng đất bền vững
(Phỏng theo: FAO, 1995; FAO/UNEP, 1997, 1999a)
* LUS: Hệ thống sử dụng đất
Các nhu cầu sử dụng đất
Hiện trạng sử dụng đất
Bản đồ thích nghi đất đai (suitability map) Phân tích, thỏa hiệp, thảo luận
Bản đồ quy hoạch (spatial plan) Hình 2.7: Bố trí không gian sử dụng đất
Theo FAO/UNEP (1997, 1999a), việc phân tích nhu cầu sử dụng đất của các ngành là cần thiết để đạt được sự thoả hiệp giữa các mục tiêu khác nhau Điều này giúp thảo luận và lựa chọn phương án tối ưu cho việc bố trí không gian sử dụng đất.
2.2 Toán học và công nghệ được ứng dụng trong nghiên cứu
(1) Mô hình tối ưu đa mục tiêu mờ (Fuzzy MOP): Moõ hỡnh toỏi ửu ủa muùc tieõu (MOP) được phát biểu như sau:
Hàm mục tiêu: Max (Min) Z(x) = (Z1(x),
Z2(x),… Zk(x)) T Hệ ràng buộc: x ∈ D = { x ∈ R n | Ax ≤ B , x ≥ 0 } ,
Trong đó: Zi(x) là hàm mục tiêu, Zi(x) = Cix;
Ci = (Ci1, Ci2,…, Cin) T , i=1,2,…,k; A là ma trận (m x n); B là ma trận cột (1x m); D là tập các ràng buộc; X là biến quyết định
Phương pháp tương tác thoả hiệp mờ
(Sakawa, 2002), thuật giải như hình 2.10:
Để giải quyết bài toán cho từng mục tiêu trên miền ràng buộc D, cần tính giá trị hàm mục tiêu tại các phương án (Z1, …, Zk) và xác định hàm thoả hiệp mờ cho từng mục tiêu (à1(Z1), à2(Z2),…, àk(Zk)).
(ii) Xác định mức độ ưu tiên cho các mục tiêu (tập trọng số [w1, w2,…wk])
(iii) Lập hàm mục tiêu tổng hợp: max ) (
Để giải bài toán với hàm mục tiêu tổng hợp trên miền ràng buộc D, cần tìm phương án tối ưu X* Nếu DM chưa hài lòng với X*, quay lại bước (ii) để điều chỉnh Ngược lại, nếu X* đáp ứng mong muốn của DM, thì X* sẽ được chọn làm phương án cuối cùng.
Công nghệ thông tin địa lý (GIS) là hệ thống công cụ máy tính giúp thu thập, lưu trữ, truy cập, phân tích và thể hiện dữ liệu liên quan đến vị trí trên bề mặt trái đất GIS tích hợp thông tin này vào quá trình ra quyết định, sử dụng mô hình dữ liệu để thể hiện các đối tượng số với các đặc tính không gian và thuộc tính.
(3) Hệ tự hành dạng tế bào (cellular automata - CA): Về khía cạnh toán học, CA được định nghĩa như sau (Wolfram, 1985, 2002):
− CA gồm các tế bào (cell), mỗi tế bào nhận một trong các giá trị xác định, gọi là mạng tế bào (cellular lattice)
Quy tắc tiến hoá của tế bào xác định rằng giá trị của mỗi tế bào sẽ thay đổi theo thời gian, dựa trên các quy tắc đã được xác định trước Giá trị tại bước tiếp theo của tế bào được tính toán như một hàm của các giá trị của các tế bào lân cận.
- Giải bài toán cho từng mục tiêu với tập ràng buộc D,
- DM xác định trọng số [w 1 ,…w k ],
- Giải bài toán max (u) với tập ràng buộc
DM thoả mãn tập nghiệm X * ?
Hình 2.10: Thuật giải tương tác thoả hiệp mờ (M.Sakawa, 2002)
Cấu trúc cơ bản của Cellular Automata (CA) bao gồm năm thành phần chính: (i) Mạng tế bào (cell space) là không gian được chia thành nhiều tế bào riêng biệt; (ii) Trạng thái tế bào (cell states) xác định thuộc tính của hệ thống, với mỗi tế bào có một trạng thái từ tập hợp các trạng thái đã xác định tại một thời điểm cụ thể; (iii) Thời điểm (time step) phản ánh trạng thái của tế bào tại một thời điểm nhất định, và sau mỗi thời điểm, trạng thái của tế bào sẽ được cập nhật.
Luật vận hành là thành phần quan trọng nhất của Cellular Automata (CA), quyết định sự tiến hóa của tế bào Trạng thái của tế bào sau mỗi thời điểm được cập nhật dựa vào giá trị của các tế bào lân cận, theo định nghĩa của Wolfram.
(1985), đối với CA-2D có 2 loại cấu trúc cơ bản: 4 tế bào lân cận (Neumann, hình 2.11a), 8 tế bào lân cận (Moore, hình 2.11b)
Hình 2.11: Cấu trúc các tế bào lân cận theo V Neumann (a) và Moore (b)
Mô hình toán của trạng thái tế bào tại thời điểm t+1 phụ thuộc vào trạng thái hiện tại của nó và các tế bào lân cận tại thời điểm t Cụ thể, mô hình này được mô tả bởi công thức (Y Liu, 2009): x(t+1) = f(x(t), Sij(t)).
S + = Ω ; Trong đó: S x (t ij ) là trạng thái của tế bào xij tại vị trí (i,j) ở thời điểm t, S x ( t ij + 1 ) là trạng thái của tế bào xij tại vị trí (i,j) ở thời điểm t+1, (t x )
S Ω ij là trạng thái các tế bào lân cận tại thời điểm t.
MÔ HÌNH TÍCH HỢP GIS VÀ KỸ THUẬT TỐI ƯU ĐA MỤC TIÊU MỜ HỖ TRỢ QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP
MỜ HỖ TRỢ QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP
3.1 Mô hình xác định yếu tố bền vững trong quản lý sử dụng đất
Tích hợp 2 mô hình FESLM và DPSIR cho xác định các yếu tố bền vững (hình 3.1):
- Trong kho dữ liệu tri thức về yếu tố bền vững thông qua kết quả các nghiên cứu liên quan và tri thức địa phửụng (Priscila et al., 2005)
- Sau đó, phân loại các yếu tố theo các tính chất của FESLM và mô hình DPSIR
- Đối chiếu với tiêu chuẩn lựa chọn và tính chaát cuûa yeáu toá
- Lựa chọn các yếu tố bền vững trong quản lý sử dụng đất
Cơ sở tri thức về yếu tố bền vững
Phân loại các yếu tố với
5 tính chaát cuûa FESLM Đối chiếu các với các tiêu chuẩn lựa chọn và tính chất cuûa yeáu toá
Phân loại yếu tố theo moâ hình DPSIR
Lựa chọn các yếu tố bền vững trong quản lý sử dụng đất
Hình 3.1: Mô hình xác định các yếu tố bền vững trong quản lý sử dụng đất
Thiết lập thứ bậc các yeáu toá
Ma trận so sánh cặp của chuyeân gia k: [a ijk ]
Yes Mờ hoá các ma trận so sánh cặp [ ]
Ma trận so sánh tổng hợp của nhóm mờ [ ]
Tính trọng số của các yeáu toá (fuzzy AHP): [w]
Hình 3.2: FAHP-GDM trong xác định trọng số các yếu tố
+ Tiêu chuẩn lựa chọn các yếu tố
(FAO/UNDP/UNEP/WB, 1997): Có tính thực tiễn, có thể tính toán được, liên quan đến chính sách, tính đặc trưng, dễ thu thập thông tin
Các yếu tố được xác định có tính chất độc lập, không phụ thuộc vào nhau và không phải là hệ quả của các yếu tố khác, theo nghiên cứu của Dumanski và Pieri.
Trong nghiên cứu này, chúng tôi áp dụng phương pháp AHP mờ (FAHP-GDM) để tính trọng số các yếu tố bền vững Sau khi xác định các yếu tố, chúng tôi thiết lập thứ bậc và xây dựng ma trận so sánh cặp của từng chuyên gia, đảm bảo chỉ số CR ≤ 10% Các ma trận so sánh cặp được mờ hóa theo giá trị ngôn ngữ (l, m, u) dựa trên nghiên cứu của Srdjevic et al (2008) và Onut et al (2010), cùng với số mờ nghịch đảo (1/u, 1/m, 1/l) Tiếp theo, chúng tôi tổng hợp các ma trận so sánh cặp theo phương pháp của Chang (2009) và Jaskowski et al (2010), từ đó tính trọng số của các yếu tố bằng phương pháp AHP mờ (Chang, 1992; 1996).
3.2 Mô hình quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững
Nghiên cứu này tập trung vào mô hình hóa các nội dung chính, bao gồm: (i) Đánh giá thích nghi đất đai bền vững và tạo ra bản đồ đề xuất sử dụng đất bền vững; (ii) Sử dụng bản đồ này kết hợp với định hướng phát triển kinh tế-xã hội để cài đặt mô hình FMOLP nhằm xác định diện tích tối ưu cho các phương án sử dụng đất; (iii) Dựa trên diện tích đã xác định, cài đặt mô hình CA (Cellular Automata) trong môi trường GIS để bố trí không gian sử dụng đất cho các phương án.
3.2.1 Mô hình GIS mờ trong đánh giá đất đai bền vững
Mô hình GIS mờ trong đánh giá đất đai bền vững bao gồm các bước sau: (i) xác định các yếu tố bền vững và tính trọng số các yếu tố theo phương pháp FAHP-GDM, từ đó xây dựng cơ sở dữ liệu GIS về đất đai (ii) Đánh giá khả năng thích nghi tự nhiên cho các hệ thống sử dụng đất (LUS) (iii) Chỉ những LUS có khả năng thích nghi tự nhiên (S1, S2, S3) mới được lựa chọn để đánh giá tính bền vững Quá trình đánh giá thích nghi tự nhiên, kinh tế và bền vững được thực hiện trong môi trường mờ theo thứ tự ba bước.
Bước 1: Xác định độ thuộc bằng cách chuẩn hoá mức độ thích nghi của từng yếu tố đối với từng LUT thông qua giá trị điểm Xi, từ đó tính toán độ thuộc của Xi (ký hiệu: à(x)).
- Bước 2: Chồng xếp mờ (fuzzy Union) các bản đồ đơn tính để xây dựng bản đồ đánh giá mờ (Sui, 1992 và Kali, 2003)
- W: trọng số của các tính chất đất đai;
- S ~ là ma trận thích nghi, B ~ : ma trận đánh giá mờ;
Ma trận quan hệ mờ (R ~) được định nghĩa với độ thuộc (àij(x)) của tính chất i đối với cấp thích nghi j, trong đó i có thể là từ 1 đến n và j từ 1 đến 4 Điểm x thể hiện mức độ thích nghi của từng loại cây (LC) với từng loại đất (LUT).
- Trong ma trận R ~ , số hàng bằng số LC, số cột bằng số lớp thích nghi (cột 1 đến cột
3 tương ứng với S1 đến S3; cột 4 tương ứng với không thích nghi)
- Ký hiệu ° : toán tử mờ (fuzzy operator), phép hợp mờ có 2 thuật toán thường sử dụng là phép hợp theo luật max và theo Lukasiewicz (Minh và Phước, 2006)
Ma trận C i thể hiện giá trị luận lý của yếu tố hạn chế trong sản xuất nông nghiệp, với C 1 cho biết vùng đất có độ dốc < 25° có thể sản xuất nông nghiệp, trong khi C 0 chỉ ra rằng vùng có độ dốc > 25° không được phép sản xuất, mặc dù các yếu tố khác như đất và tầng dày có thể rất phù hợp C 1 và C 0 được xác định dựa trên các tiêu chí cụ thể.
Bước 3: Giải mờ (defuzzification) để xác định khả năng thích nghi đất đai Giải mờ dựa vào nguyên tắc độ thuộc lớn nhất (Sui, 1992; Ergin,
2004) để xác định cấp thích nghi
3.2.2 Mô hình FMOLP trong xác định diện tích tối ưu các phương án
Kết quả đánh giá khả năng thích nghi đất đai được minh hoạ trong bảng 3.2 Trong đó:
Sij thể hiện mức thích nghi, Sij thường sẽ có giá trị thuộc 1 trong 4 mức: rất thích nghi (S1), thích nghi trung bình (S2), ít thích nghi (S3) và không thích nghi (N)
Bảng 3.2: Mô tả khả năng thích nghi đất đai của các loại hình sử dụng đất
LMU-ID LUT 1 LUT 2 … LUT n Dieọn tớch
Ghi chú: S ij là khả năng thích nghi; [Val ij ]: giá trị đầu vào/đầu ra của LUS ij ; [X ij ] là diện tích của LUS ij
Mỗi LUS (Hệ thống sử dụng đất) có chi phí đầu tư khác nhau, bao gồm phân bón, thuốc trừ sâu, công lao động và nước tưới Đồng thời, hiệu quả sản xuất cũng biến đổi, thể hiện qua tổng giá trị sản xuất, lãi, thu nhập và tỷ lệ lợi nhuận trên chi phí (B/C) Những yếu tố này tạo ra những khó khăn trong việc đánh giá và tối ưu hóa quy trình sản xuất.
Trong quá trình bố trí sử dụng đất, một thách thức quan trọng là xác định diện tích tối ưu cho mỗi LUS nhằm đáp ứng các mục tiêu đề ra Việc cài đặt bài toán theo LUS là điểm khác biệt nổi bật trong mô hình toán học của nghiên cứu này so với các nghiên cứu trước đó.
* Mô hình bài toán FMOLP được cài đặt theo các bước sau:
Xác định hàm mục tiêu là bước quan trọng trong việc nâng cao hiệu quả kinh tế – xã hội, đồng thời hạn chế tác động tiêu cực đến môi trường Mục tiêu tổng quát là tối ưu hóa lợi ích kinh tế trong khi bảo vệ và duy trì sự bền vững của hệ sinh thái.
1 1 max(min) 1 trong đó Valij là giá trị đầu vào/đầu ra trên
LUTj trên LMUi là một công cụ quan trọng để xác định diện tích Xij cần tìm Mục tiêu nghiên cứu sẽ phụ thuộc vào từng vùng, với các tiêu chí cụ thể liên quan đến kinh tế, xã hội và môi trường.
(ii) Hệ ràng buộc (subject to): Ràng buộc về tài nguyên (supply), ràng buộc về yêu cầu sản xuất (demand), ràng buộc về khả năng đáp ứng lao động,…
Giải bài toán đa mục tiêu sử dụng phương pháp tương tác thỏa hiệp mờ (Sakawa, 2002) cho phép xác định diện tích tối ưu cho các phương án sử dụng đất, như minh họa trong hình 2.10.
3.2.3 Mô hình CA trong bố trí không gian sử dụng đất
Mô hình CA sẽ tổ chức không gian sử dụng đất với các phương án đáp ứng các tiêu chí về không gian phát triển và diện tích tối ưu cho từng LUT, được xác định bởi mô hình FMOLP.
Mô hình CA (Cellular Automata) bao gồm 5 thành phần chính: (i) Mạng tế bào (cell space) là dạng raster GIS với cấu trúc 2 chiều (CA-2D); (ii) Trạng thái tế bào (cell state) xác định loại hình sử dụng đất và khả năng thích nghi của đất; (iii) Thời điểm (time step) cho phép cập nhật trạng thái của tế bào sau mỗi giai đoạn sử dụng đất, ví dụ như từ cây cà phê (hiện trạng) đến đất rừng (quy hoạch); (iv) Tế bào lân cận (neighborhood cell) mà mỗi tế bào có 8 tế bào lân cận theo mô hình Moore; (v) Luật vận hành (transition rules) quyết định sự tiến hóa của tế bào, do đó kết quả cuối cùng (bản đồ quy hoạch) phụ thuộc vào các luật này, được xác định thông qua thuật toán bố trí không gian sử dụng đất.
(b) Thuật toán bố trí không gian sử dụng đất:
Chương trình chính gồm hai thủ tục quan trọng: (i) Thủ tục bố trí vùng trồng cây thông qua cell hạt giống, nhằm xác định loại cây phù hợp cho từng khu vực và điều chỉnh không gian sử dụng đất; (ii) Thủ tục bố trí sử dụng đất, có chức năng xác định các loại hình sử dụng đất (LUT) đáp ứng các tiêu chí về diện tích tối ưu, khả năng thích nghi và yêu cầu phát triển.
ỨNG DỤNG THỰC TIỄN
ỨNG DỤNG MÔ HÌNH VÀO QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP TỈNH LÂM ĐỒNG
Chương 4 sẽ áp dụng mô hình lý thuyết “Tích hợp GIS và kỹ thuật tối ưu hoá đa mục tiêu mờ” được xây dựng trong chương 3 vào thực tiễn, sử dụng tập dữ liệu mẫu từ tỉnh Lâm Đồng để đánh giá hiệu quả của mô hình trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp.
4.1 Cơ sở dữ liệu phục vụ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp
Cơ sở dữ liệu phục vụ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững tại tỉnh Lâm Đồng không chỉ bao gồm các tài liệu về kinh tế-xã hội mà còn tập trung vào các yếu tố bền vững trong quản lý sử dụng đất.
+ Các yếu tố bền vững
Moâ hình 1: fuzzy GIS trong đánh giá đất đai bền vững
FMOLP xác ủũnh dieọn tớch PA.SDẹ toỏi ửu
Boá trí khoâng gian các PA.SDẹ
Bản đồ quy hoạch sử dụng đất noâng nghieọp
Bản đồ đề xuất SD đất
Diện tích các PA.SDẹ
Hình 3.10: Tiến trình hoạt động và liên kết các mô hình
(kết quả nghiên cứu của lu ận án)
Bản đồ hiện trạng và định hướng sử dụng đất nông nghiệp tại tỉnh Lâm Đồng bao gồm các thông tin về tình hình sử dụng đất, khả năng thích nghi và phân vùng phát triển Tỉnh Lâm Đồng có tiềm năng lớn về tài nguyên đất đai, điều này góp phần quan trọng vào việc phát triển nông nghiệp bền vững trong khu vực.
Lựa chọn các yếu tố bền vững trong tỉnh Lâm Đồng được thực hiện thông qua mô hình xác định các yếu tố bền vững trong quản lý đất đai bền vững (SLM) Đầu tiên, nghiên cứu tổng quan đã tổng hợp được 41 yếu tố bền vững Tiếp theo, các yếu tố này được so sánh với tiêu chuẩn lựa chọn của FAO/UNDP/UNSP/WB (1997) và tính chất các yếu tố theo Dumanski và Pieri (2000) Qua quá trình này, 20 yếu tố bền vững trong SLM đã được lựa chọn cho tỉnh Lâm Đồng.
Văn hóa địa phương, tập quán sản xuất, W22=0,070
Phù hợp với chính sách, W23= 0,359 Hỗ trợ kỹ thuật (phát huy kỹ năng N.dân),W24=0,137 Phù hợp với khả năng vốn của đ.t s.xuất, W25=0,199
Lượng mưa, W311=0,111 Thời gian mưa, W312=0,111 Chất lượng đất, W313=0,111 Độ dốc, W314=0,111 Tầng dày, W315=0,111 Độ sâu kết von, W316=0,111 Độ cao, W317=0,111 Điều kiện tưới, W318=0,111 Ngập lũ, W319=0,111
Lượng thuốc trừ sâu và phân bón đưa vào đất, W321=0,355
Nâng cao đa dạng sinh học, W322=0,143 Độ che phủ, W323 = 0,502
Tổng giá trị sản xuất, W11 = 0,441 Lãi thuần, W12 = 0,367
Giá trị sản xuất/Chi phí sản xuất, W13 = 0,192
(2) Tính trọng số các yếu tố: Tính trọng số các yếu tố theo phương pháp FAHP-GDM
(hình 3.2), kết quả trọng số các yếu tố thể hiện như hình 4.2
Hình 4.2: Cấu trúc thứ bậc và trọng số các yếu tố
(3) Phân tích độ nhạy các yếu tố: Phân tích độ nhạy 20 yếu tố đã xác định ở trên theo phương pháp của E Triantaphyllou (2000) Kết quả như sau:
• Trong 3 yếu tố cấp 1, độ nhạy xếp từ cao đến thấp: kinh tế > tài nguyên thiên nhiên và môi trường > xã hội
• Trong nhóm kinh tế, độ nhạy xếp từ cao đến thấp: Tổng giá trị sản xuất > Lãi thuần
Trong nhóm xã hội, độ nhạy xếp hạng từ cao đến thấp bao gồm: Giải quyết việc làm, phù hợp với khả năng vốn của đối tượng sản xuất, phù hợp với chính sách, hỗ trợ kỹ thuật nhằm phát huy kỹ năng nông dân, và cuối cùng là văn hóa địa phương như tập quán và văn hóa.
• Trong nhóm Tài nguyên thiên nhiên và Môi trường:
- Trong nhóm Tài nguyên thiên nhiên: 9 yếu tố có độ nhạy bằng nhau
- Trong nhóm môi trường: Độ che phủ > Lượng thuốc trừ sâu và phân bón đưa vào đất > Nâng cao đa dạng sinh học
Bài viết này đề cập đến việc lựa chọn các LUT (Land Use Types) cho đánh giá đất đai, trong đó có 7 LUT tiềm năng được chọn để đánh giá khả năng thích nghi và đề xuất sử dụng đất trong tương lai Cụ thể, LUT1 cho phép thực hiện 2 vụ lúa, trong khi LUT2 chỉ có 1 vụ lúa.
LUT3 (Chuyên màu), LUT4 (Rau – hoa), LUT5 (Cà phê), LUT6 (Chè), LUT7 (Điều)
Bản đồ tài nguyên đất đai (Land Mapping Unit - LMU) được xây dựng bằng cách chồng xếp 9 lớp thông tin chuyên đề trong hệ thống GIS, bao gồm các yếu tố như loại đất (7 nhóm), độ dày tầng đất hữu hiệu (4 cấp), độ sâu xuất hiện tầng kết von (3 cấp), độ cao (4 cấp), độ dốc (5 cấp), ngập lũ (2 cấp), điều kiện tưới (3 cấp), lượng mưa (2 cấp) và thời gian mưa (2 cấp) Kết quả là một bản đồ đơn vị đất đai với 104 đơn vị đất đai được xác định.
4.2 Đánh giá thích nghi đất đai cho quản lý sử dụng đất bền vững
Đánh giá thích nghi tự nhiên tại tỉnh Lâm Đồng được thực hiện thông qua bốn phương pháp: GIS kết hợp với yếu tố hạn chế lớn nhất (FAO, 1976), GIS và MCE (sử dụng FAHP-GDM), fuzzy GIS theo luật Max, và fuzzy GIS theo Lukasiewicz Kết quả cho thấy, trong bối cảnh tài nguyên đất đai ngày càng khan hiếm, việc áp dụng phương pháp mờ Lukasiewicz là hợp lý để mở rộng diện tích đất cho phát triển cây trồng.
(2) Đánh giá Thích nghi kinh tế: Đánh giá thích nghi kinh tế chỉ tiến hành cho những
LUS thích nghi tự nhiên (S1, S2, S3) cung cấp thông tin quan trọng giúp người ra quyết định lựa chọn hoặc loại bỏ những LUS kém hiệu quả về mặt kinh tế Mặc dù một số loại như lúa 1 vụ rất thích nghi tự nhiên, nhưng vẫn không được đề xuất sử dụng trong tương lai.
Đánh giá đất phục vụ quản lý sử dụng đất bền vững cần xem xét đồng thời các khía cạnh tự nhiên, kinh tế, xã hội và môi trường Việc áp dụng phép hợp mờ Lukasiewicz cho thấy rằng nếu chỉ đánh giá thích nghi tự nhiên, lúa 1 vụ sẽ là lựa chọn cho tương lai, trong khi đó, đánh giá kết hợp với yếu tố kinh tế lại loại bỏ cây điều do thích nghi kinh tế trung bình Do đó, để đảm bảo sự bền vững trong quản lý sử dụng đất, cần thực hiện đánh giá đất đai một cách toàn diện.
TN KT BV TN KT BV TN KT BV TN KT BV TN KT BV TN KT BV TN KT BV
LUT1 LUT2 LUT3 LUT4 LUT5 LUT6 LUT7
Hình 4.10: So sánh thích nghi tự nhiên (TN), kinh tế (KT), bền vững (BV)
4.3 Quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững
Xác định ranh giới và diện tích đất sản xuất nông nghiệp là bước quan trọng, trong đó chồng xếp bản đồ định hướng sử dụng đất với bản đồ thích nghi bền vững nhằm tạo ra bản đồ đề xuất sử dụng đất bền vững Bản đồ này sẽ có các thuộc tính cần thiết để đảm bảo sự phát triển nông nghiệp bền vững.
Bảng 4.26: Đề xuất sử dụng đất bền vững
Vùng đất nông nghiệp được phân chia thành các loại đất như LUT1, LUT2, LUT3, LUT4, LUT5, LUT6 và LUT7, mỗi loại thích hợp cho các loại cây trồng khác nhau như lúa, lúa màu, rau, cà chè và điều Diện tích đất nông nghiệp được quản lý và đánh giá nhằm tối ưu hóa sản xuất nông nghiệp và bảo vệ tài nguyên thiên nhiên.
Vùng đất canh tác được phân chia thành các loại như LUT1, LUT2, LUT3, LUT4, LUT5, LUT6 và LUT7, phù hợp với từng loại cây trồng như lúa, rau màu, cà phê và điều Diện tích đất canh tác được phân tích để tối ưu hóa hiệu quả sử dụng và phát triển nông nghiệp bền vững.
Kết quả tính toán từ cơ sở dữ liệu của luận án cho thấy các mức độ thích nghi của nguồn tài nguyên, bao gồm: S1 (rất thích nghi), S2 (thích nghi trung bình), S3 (ít thích nghi) và N (không đề xuất sử dụng cho nông nghiệp).
4.3.1 Xây dựng, lựa chọn phương án sử dụng đất tối ưu
Quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp cần tập trung vào việc nâng cao hiệu quả kinh tế, tạo việc làm cho lao động nông nghiệp, và giảm thiểu tác động tiêu cực đến môi trường Để đạt được điều này, phương án sử dụng đất phải đồng thời tối đa hóa tổng giá trị sản xuất (Z1), nhu cầu lao động (Z2), và độ che phủ (Z3) nhằm hạn chế hiện tượng rửa trôi và xói mòn đất Dựa trên những yêu cầu này, bài toán FMOLP được thiết lập để tìm ra giải pháp tối ưu.
(1) Hàm mục tiêu: Trên cơ sở đề xuất sử dụng đất bền vững (bảng 4.26), tiến hành bố trí các LUT nông nghiệp
Gọi X ij là diện tích LUTj (j=1,…,7) trên LMUi (i =1,…,104), X ij ≥ 0, Xij∈Z,
Gọi GM ij là lãi thuần/1ha khi sản xuất LUTj trên LMUi,
Gọi LB ij là nhu cầu công lao động/1ha cho sản xuất LUTj trên LMUi,
Gọi CV ij là hệ số che phủ khi sản xuất LUTj trên LMUi
(i) Các hàm mục tiêu được cài đặt như sau:
- Mục tiêu tối đa lãi thuần (Z1): ∑∑
- Mục tiêu tối đa nhu cầu lao động (Z2): ∑∑
- Mục tiêu tối đa độ che phủ (Z3): ∑∑
(ii) Các hệ ràng buộc:
+Ràng buộc về tài nguyên: Tổng diện tích vùng thích nghi: , 1, ,104
X i j ij , trong đó: Si là diện tích được phân định cho sản xuất nông nghiệp trên LMU i (i=1,…, 104)
+ Ràng buộc về tài nguyên nước (ràng buộc tổng thể về lượng nước):
IR ; với: WR =SW+GW;