Nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng tỉnh sơn la trên cơ sở Ứng dụng công nghệ Địa thông tin

Nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng tỉnh Sơn La trên cơ sở ứng dụng công nghệ địa thông tin Nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng tỉnh Sơn La trên cơ sở ứng dụng công nghệ địa thông tin

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

Đặng Ngô Bảo Toàn

NGHIÊN CỨU NGUY CƠ VÀ CẢNH BÁO CHÁY RỪNG

TỈNH SƠN LA TRÊN CƠ SỞ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ĐỊA THÔNG TIN

LUẬN ÁN TIẾN SĨ ĐỊA LÝ

HÀ NỘI - 2021

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC KHOA HỌC TỰ NHIÊN

Đặng Ngô Bảo Toàn

NGHIÊN CỨU NGUY CƠ VÀ CẢNH BÁO CHÁY RỪNG

TỈNH SƠN LA TRÊN CƠ SỞ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ĐỊA THÔNG TIN

Chuyên ngành: Bản đồ, viễn thám và hệ thông tin địa lý Mã số: 9440211.01

LUẬN ÁN TIẾN SĨ ĐỊA LÝ

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

1 GS.TS Nguyễn Ngọc Thạch 2 PGS.TS Đinh Thị Bảo Hoa

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Các số liệu, nội dung, kết quả được trình bày trong luận án là trung thực và chưa từng được công bố trong các công trình nghiên cứu khác

Hà Nội, ngày…… tháng …… năm 2021

Tác giả

Đặng Ngô Bảo Toàn

LỜI CẢM ƠN

Tác giả xin trân trọng cảm ơn Đại học Quốc gia Hà Nội, Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, Phòng Sau đại học đã quan tâm, giúp đỡ cho tác giả trong suốt quá trình đào tạo

Tác giả xin chân thành cảm ơn Ban chủ nhiệm, các thầy cô, giảng viên Khoa Địa lý, Bộ môn Bản đồ và Địa thông tin đã trực tiếp giảng dạy, trao đổi, giúp đỡ và đóng góp nhiều ý kiến quý báu cũng như động viên tinh thần để tác giả hoàn thành luận án

Tác giả xin cảm ơn Ban giám hiệu, Hội đồng Trường, ban chủ nhiệm Khoa Khoa học tự nhiên cùng toàn thể quý thầy cô, giảng viên Trường Đại Quy Nhơn đã tạo điều kiện giúp đỡ, chia sẻ công việc để tác giả có thể hoàn thành luận án

Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến GS.TS.Nguyễn Ngọc Thạch, GS.TS.Nguyễn Cao Huần, PGS.TS.Đinh Thị Bảo Hoa và PGS.TS.Bùi Quang Thành đã tận tình hướng dẫn tác giả trong suốt quá trình nghiên cứu

Tác giả xin chân thành cảm ơn các đồng tác giả của các bài báo khoa học đã cho phép tác giả sử dụng các kết quả nghiên cứu để thực hiện luận án

Tác giả xin trân trọng cảm ơn các cơ quan: Cục Kiểm lâm, Viện điều tra quy hoạch rừng Việt Nam, Ủy ban nhân dân, Sở Tài nguyên và môi trường, Chi cục Kiểm lâm tỉnh Sơn La, Ủy ban nhân dân, Phòng Tài nguyên và môi trường huyện Thuận Châu… đã hỗ trợ và cung cấp nhiều tư liệu quan trọng để tác giả hoàn thành luận án

Đặc biệt, tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến GS.TS.Nguyễn Ngọc

Thạch, chủ nhiệm đề tài khoa học: “Nghiên cứu xây dựng mô hình và hệ thống dự báo thời tiết tiểu vùng và cảnh báo nguy cơ lũ quét, cháy rừng và sâu bệnh nông nghiệp cấp huyện vùng Tây Bắc”, mã số: KHCN-TB.13C/13-18; chương trình Khoa

học và công nghệ trọng điểm cấp Nhà nước giai đoạn 2013 - 2018 đã cho phép tác giả tham gia và sử dụng dữ liệu của đề tài trong quá trình thực hiện luận án

Cuối cùng, tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn chân thành đến gia đình, các thầy cô, bác sĩ, dược sĩ, anh, chị, em và bạn bè thân yêu đã luôn ở bên cạnh để chia sẻ và động viên tinh thần cho tác giả trong suốt quá trình thực hiện và hoàn thành luận án

Tác giả xin chân thành cảm ơn!

1.1 Tổng quan về ứng dụng công nghệ Địa thông tin trong nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng 9

1.1.1 Công nghệ Địa thông tin 9

1.1.2 Tình hình ứng dụng công nghệ Địa thông tin trong nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng 10

1.2 Cơ sở lý luận nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng tỉnh Sơn La trên cơ sở ứng dụng công nghệ Địa thông tin 22

1.2.1 Nguyên lý phát sinh cháy và cháy rừng 22

1.2.2 Các nhân tố ảnh hưởng và nguyên nhân gây cháy rừng 23

1.2.3 Phân loại cháy rừng 27

1.2.4 Nguy cơ cháy rừng và dự báo nguy cơ cháy rừng 27

1.2.5 Các tiêu chí phân vùng trọng điểm nguy cơ cháy rừng và thành lập bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng 34

1.2.6 Khả năng ứng dụng công nghệ Địa thông tin trong nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng trên cơ sở kết hợp kiến thức chuyên gia, phương pháp MCA, ML và WebGIS 35

1.3 Quan điểm, phương pháp và quy trình nghiên cứu 38

1.3.1 Quan điểm nghiên cứu 38

1.3.2 Phương pháp nghiên cứu 39

1.3.3 Quy trình nghiên cứu 51

2.1.2 Nguyên nhân và hậu quả cháy rừng 62

2.1.3 Công tác phòng cháy và chữa cháy rừng 63

2.2 Đặc trưng của các nhân tố chính gây cháy rừng ở Sơn La 64

2.2.1 Nhóm các nhân tố vật liệu cháy và thời tiết - khí hậu 65

2.2.2 Nhóm các nhân tố địa hình 81

2.2.3 Nhóm các nhân tố điều kiện kinh tế - xã hội 82

2.3 Xác lập bộ tiêu chí cho nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng 87

TIỂU KẾT CHƯƠNG 2 89

CHƯƠNG 3 ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ĐỊA THÔNG TIN TRONG NGHIÊN CỨU NGUY CƠ VÀ CẢNH BÁO CHÁY RỪNG TỈNH SƠN LA 90

3.1 Nghiên cứu thành lập bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng tỉnh Sơn La 90

3.1.1 Thành lập bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng tỉnh Sơn La theo phương pháp phân tích đa chỉ tiêu MCA 90

3.1.2 Thành lập bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng tỉnh Sơn La theo phương pháp học máy (áp dụng cho huyện Thuận Châu) 111

3.2 Mô hình cảnh báo sớm tai biến cháy rừng áp dụng thí điểm cho huyện Thuận Châu, tỉnh Sơn La 128

3.2.1 Nguyên lý thực hiện mô hình 128

3.2.2 Tích hợp kết quả nghiên cứu vào WebGIS trong dự báo cháy rừng 129

3.2.3 Đánh giá chung về độ tin cậy của mô hình 135

TIỂU KẾT CHƯƠNG 3 137

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 138

1 Kết luận 138

2 Kiến nghị 139

DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ 141

TÀI LIỆU THAM KHẢO 142 PHỤ LỤC

DANH MỤC CHỮ VIẾT TẮT Chữ viết tắt Chữ viết đầy đủ

(Phương pháp phân tích thứ bậc)

(Trí tuệ nhân tạo)

ASTER Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer

(Diện tích dưới đường cong)

FAO Food and Agriculture Organization of the United Nations

(Tổ chức Nông lương Thế giới)

(Hệ thống quản lý tài nguyên thông tin cháy rừng)

(Tỷ số tần số)

(Trung tâm giám sát lửa toàn cầu)

(Hệ thống thông tin địa lý)

Chữ viết tắt Chữ viết đầy đủ

(Hệ thống định vị toàn cầu)

Hot spot Điểm nóng, điểm cháy

HTSDĐ Hiện trạng sử dụng đất

iMetos Intelligent Meteorolical Stations

(Trạm thời tiết thông minh)

(Phương pháp phân tích đa tiêu chí)

(Phương pháp học máy)

(Thuật toán mạng nơron nhân tạo nhiều lớp)

NASA National Aeronautics and Space Administration

(Cơ quan hàng không vũ trụ Mỹ)

(Xác định vùng bị cháy)

NCCBCR Nguy cơ và cảnh báo cháy rừng

NDVI Normalized Difference Vegetation Index

(Chỉ số phân loại thực vật)

NOAA National Oceanic and Atmospheric Administration, Coastal Services Center

(Cục quản lý khí quyển và đại dương quốc gia)

PCCCR Phòng cháy và chữa cháy rừng

(Điểm ảnh)

Chữ viết tắt Chữ viết đầy đủ

(Thuật toán rừng ngẫu nhiên)

(Chỉ số nhất quán ngẫu nhiên)

ROC Receiver Operating Characteristic

(Đường cong ghi nhận tín hiệu)

(Viễn thám)

(Học máy có giám sát)

(Trung tâm nghiên cứu không gian Pháp)

(Thuật toán máy vector hỗ trợ)

(Học máy không giám sát)

DANH MỤC BẢNG

Bảng 1.1 Khả năng ứng dụng ảnh vệ tinh trong phân loại lớp phủ rừng 11

Bảng 1.2 Chỉ số khô hạn các vùng sinh thái ở Việt Nam 31

Bảng 2.1 Hiện trạng rừng tỉnh Sơn La năm 2019 54

Bảng 2.2 Diện tích rừng bị cháy ở tỉnh Sơn La từ năm 2005 - 2014 55

Bảng 2.3 Số vụ cháy rừng ở Sơn La từ năm 2001 - 2010 theo diện tích có rừng 57

Bảng 2.4 Số vụ cháy rừng từ năm 2011 - 2015 ở tỉnh Sơn La 57

Bảng 2.5 Khả năng cháy đối với các lớp phủ 67

Bảng 2.6 Diễn biến rừng ở tỉnh Sơn La năm 2011 - 2015 68

Bảng 2.7 Thống kê diện tích các loại rừng từ ảnh SPOT 6 năm 2016 69

Bảng 2.8 Diện tích hai loại rừng tỉnh Sơn La năm 2019 72

Bảng 2.9 Nhiệt độ tối thấp và tối cao tuyệt đối có khả năng xuất hiện (0C) 73

Bảng 2.10 Nhiệt độ không khí tối cao tuyệt đối tháng và năm (0C) 75

Bảng 2.11 Tổng lượng mưa trung bình tháng và năm (mm) 77

Bảng 2.12 Độ ẩm không khí tối thấp tuyệt đối tháng và năm (%) 78

Bảng 2.13 Tốc độ gió mạnh nhất (m/s) và hướng theo tháng và năm 80

Bảng 2.14 Biến động sử dụng đất ở tỉnh Sơn La giai đoạn 2015 - 2019 85

Bảng 2.15 Bộ tiêu chí đầu vào cho mô hình nghiên cứu NCCR tỉnh Sơn La 88

Bảng 3.1 Bảng đánh giá mức nguy cơ cháy theo Bộ tiêu chí 92

Bảng 3.2 So sánh chỉ tiêu theo phân tích thứ bậc AHP 104

Bảng 3.3 Ma trận so sánh các chỉ tiêu cháy rừng 105

Bảng 3.4 Trọng số các chỉ tiêu cháy rừng 105

Bảng 3.5 Diện tích các cấp cháy rừng theo các Huyện 106

Bảng 3.6 Số vụ cháy rừng và diện tích vùng có nguy cơ cháy ở mức nguy hiểm và cực kỳ nguy hiểm ở tỉnh Sơn La 107

Bảng 3.7 Bảng số liệu các điểm Hot spot 112

Bảng 3.8 Các điểm Hot spot có độ tin cậy lớn hơn 60% 112

Bảng 3.9 Chỉ số ΔNBR 116

Bảng 3.10 Minh họa cấu trúc bảng dữ liệu xử lý trong ML bằng Weka 119

Bảng 3.11 Bảng so sánh tương quan giữa các chỉ tiêu đầu vào mô hình 120

Bảng 3.12 Kết quả thống kê độ chính xác của 3 thuật toán 121

Bảng 3.13 Phân cấp nguy cơ cháy rừng huyện Thuận Châu, tỉnh Sơn La 122

Bảng 3.14 Phân cấp nguy cơ cháy 128

Bảng 3.15 Cấu trúc dữ liệu Trạm cảm biến 131

Bảng 3.16 Cấu trúc dữ liệu cảm biến 132

Bảng 3.17 Cấu trúc dữ liệu giá trị cảm biến 132

Bảng 3.18 Cấu trúc dữ liệu khu vực được dự báo 132

Bảng 3.19 Cấu trúc dữ liệu ranh giới Xã 133

Bảng 3.20 Cấu trúc dữ liệu ranh giới Huyện 133

Bảng 3.21 Cấu trúc dữ liệu ranh giới Tỉnh 133

Bảng 3.22 Mô tả chi tiết cho các yêu cầu sử dụng 134

Bảng 3.23 Đối chiếu kết quả cảnh báo cháy rừng của Cục Kiểm lâm Việt Nam 136

DANH MỤC HÌNH

Hình 1.1 Các hợp phần của công nghệ Địa thông tin 9

Hình 1.2 Sơ đồ dự báo cháy theo Cục kiểm lâm Việt Nam 19

Hình 1.3 Sơ đồ thu nhận và xử lý dữ liệu MODIS tại trạm thu Cục Kiểm lâm 21

Hình 1.4 Tam giác cháy rừng 23

Hình 1.5 Tam giác môi trường cháy rừng 24

Hình 1.6 Ba giai đoạn của quá trình cháy 24

Hình 1.7 Quy ước cảnh báo nguy cơ cháy rừng theo chỉ số Nesterop 28

Hình 1.8 Mô hình thuật toán Random Forest 45

Hình 1.9 Sơ đồ Cây quyết định 47

Hình 1.10 Mặt phẳng thể hiện bộ dữ liệu 48

Hình 1.11 Margin trong SVM 49

Hình 1.12 Mạng MLP 3 lớp với 11 biến chỉ tiêu 50

Hình 1.13 Sơ đồ quy trình nghiên cứu 51

Hình 2.1 Bản đồ thể hiện tình hình cháy rừng theo Huyện từ năm 2010 - 2015 ở tỉnh Sơn La thu nhỏ từ tỷ lệ 1:100.00 56

Hình 2.2 Tình hình cháy rừng tỉnh Sơn La từ năm 2008 - 2015 58

Hình 2.3 Thời tiết nắng nóng, rất dễ xảy ra cháy rừng 59

Hình 2.4 Cháy tại bản Hốc xã Nặm Păm thuộc huyện Mường La, do địa hình hiểm trở nên công tác chữa cháy gặp nhiều khó khăn 60

Hình 2.5 Bản đồ hiện trạng rừng tỉnh Sơn La năm 2016 thành lập từ ảnh SPOT 6 thu nhỏ từ tỷ lệ 1:100.000 70

Hình 2.6 Biểu đồ nhiệt độ trung bình tháng tỉnh Sơn La 74

Hình 2.7 Biểu đồ lượng mưa trung bình tháng tỉnh Sơn La 76

Hình 3.1 Bản đồ đánh giá nguy cơ cháy rừng theo hiện trạng rừng tỉnh Sơn La thu nhỏ từ tỷ lệ 1:100.000 93

Hình 3.2 Bản đồ đánh giá nguy cơ cháy rừng theo nhiệt độ tỉnh Sơn La thu nhỏ từ tỷ lệ 1:100.000 94

Hình 3.3 Bản đồ đánh giá nguy cơ cháy rừng theo lượng mưa tỉnh Sơn La thu nhỏ từ tỷ lệ 1:100.000 95

Hình 3.4 Bản đồ đánh giá nguy cơ cháy rừng theo độ ẩm tỉnh Sơn La thu nhỏ từ tỷ

Hình 3.12 Biểu đồ thống kê diện tích có nguy cơ cháy cao theo các Huyện 107

Hình 3.13 Bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng tỉnh Sơn La thu nhỏ theo tỷ lệ 1:100.000 108

Hình 3.14 Bản đồ phân bố số vụ cháy rừng tỉnh Sơn La từ năm 2001 - 2015 trên nền bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng thu nhỏ từ tỷ lệ 1:100.000 109

Hình 3.15 Tương quan giữa số vụ cháy và diện tích khu vực có nguy cơ cao (nguy hiểm và cực kỳ nguy hiểm) trên bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng 110

Hình 3.16 Giao diện tải dữ liệu Hot spot từ NASA 111

Hình 3.17 Một cảnh ảnh MODIS bao phủ lãnh thổ Việt Nam 114

Hình 3.18 Giao diện tính NBR trên Google Earth Engine 115

Hình 3.19 Kiểm tra điểm nóng có Cfd ≥ 60% trên ảnh Landsat 8 116

Hình 3.20 Bản đồ phân bố điểm cháy kiểm chứng theo chỉ số ΔNBR thu nhỏ từ tỷ lệ 1:50.000 117

Hình 3.21 Mô hình dữ liệu học máy sử dụng thành lập bản đồ nguy cơ cháy rừng

huyện Thuận Châu 118

Hình 3.22 Đường cong ROC và AUC của thuật toán SVM, RF và MLP sử dụng bộ dữ liệu xác nhận (SE: Lỗi tiêu chuẩn và CI: Khoảng tin cậy) 122

Hình 3.23 Tương quan giữa số vụ cháy thực tế và diện tích khu vực có nguy cơ cao (nguy hiểm và cực kỳ nguy hiểm) trên bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng huyện Thuận Châu 123

Hình 3.24 Bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng huyện Thuận Châu theo RF thu nhỏ từ tỷ lệ 1:50.000 124

Hình 3.25 Bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng huyện Thuận Châu theo SVM thu nhỏ từ tỷ lệ 1:50.000 125

Hình 3.26 Bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng huyện Thuận Châu theo MLP thu nhỏ từ tỷ lệ 1:50.000 126

Hình 3.27 Bản đồ phân bố số vụ cháy rừng huyện Thuận Châu từ năm 2001 - 2015 trên nền bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng thu nhỏ từ tỷ lệ 1:50.000 127

Hình 3.28 Sơ đồ tích hợp dữ liệu cảnh báo sớm nguy cơ cháy rừng 129

Hình 3.29 Nguyên lý hoạt động của các Module 130

Hình 3.30 Giao diện WebGIS xuất dữ liệu dạng bản đồ và bản tin SMS 135

Hình 3.31 Giao diện WebGIS cảnh báo sớm nguy cơ cháy rừng tại Thuận Châu ngày 22 - 04 - 2109 (Theo bản tin ngày 20 - 04 - 2019) 136

MỞ ĐẦU 1 Tính cấp thiết của luận án

Rừng là nguồn tài nguyên có vai trò quan trọng trong điều tiết thủy vực và

được xem như “lá phổi xanh” của lãnh thổ Việt Nam Hiện nay, sự suy giảm tài

nguyên rừng không chỉ là vấn đề của riêng ở Việt Nam mà là vấn đề chung của toàn cầu Một trong những vấn đề nghiêm trọng làm cho tài nguyên rừng suy giảm ngày càng nhanh đó chính là nạn cháy rừng [5, 12]

Theo thống kê của hàng năm của FAO, có khoảng 906 tỉ USD thiệt hại do cháy rừng trên Thế giới Đồng thời, các nghiên cứu về biến đổi khí hậu cho thấy cháy rừng sẽ nhanh chóng trở thành vấn nạn của nhiều quốc gia vì khí hậu thay đổi dẫn đến En Ni - nô sẽ hoạt động thường xuyên hơn, cường độ mạnh hơn, do đó những đám cháy rừng sẽ xảy ra nhiều hơn [52] Việt Nam là quốc gia có nguy cơ cháy rừng cao vào mùa khô Thời điểm cháy rừng ở Việt Nam thông thường là từ tháng II đến tháng IV và đạt cực đại ở tháng III [5]

Theo số liệu của Cục Kiểm lâm Việt Nam, tính đến ngày 31/12/2019, diện tích rừng toàn quốc hiện có 14.609.220 ha, trong đó rừng tự nhiên là 10.292.434 ha và rừng trồng là 4.316.786 ha, độ che phủ tương ứng là 41,89% [8] Trong đó, có trên 50% là diện tích rừng có nguy cơ cháy cao, chủ yếu là rừng: thông, tràm, tre nứa, keo, bạch đàn, rừng khộp, rừng non khoanh nuôi tái sinh tự nhiên Các số liệu của Tổng cục Thống kê cho thấy, trong 10 năm của giai đoạn 2009 - 2018, nạn cháy rừng đã thiêu hủy gần 22.000 ha rừng trên cả nước [41]

Trong vài năm gần đây, diện tích rừng bị cháy ở Việt Nam tuy có giảm mạnh, nhưng vẫn tồn tại những diễn biến bất ngờ và phức tạp khó lường Năm 2017, diện tích rừng bị cháy đến mức thấp nhất trong vòng 1 thập kỷ qua, mức độ thiệt hại chỉ còn 471,7 ha, giảm khoảng trên 80% so với năm 2016 (3.320 ha) Đến năm 2018, thiệt hại do cháy rừng tuy có tăng so với năm 2017 (739,1 ha) nhưng ở mức thấp Tuy nhiên, chỉ trong 6 tháng đầu năm 2019 cháy rừng lại diễn ra hết sức phức tạp, nhất là đối với các tỉnh phía Bắc và miền Trung Cụ thể, cả nước đã xảy ra 156 vụ cháy rừng, số vụ cháy rừng tăng 61 vụ (tăng 64%) so với cùng kỳ năm 2018, diện tích rừng bị cháy 930 ha, tăng 190.9 ha (so với cùng kỳ năm 2018) Đặc biệt, vào những tháng

cao điểm của mùa khô hạn, nắng nóng, nhiều khu rừng của nước ta nằm trong tình trạng cảnh báo có nguy cơ cháy rừng cấp V (cấp cực kỳ nguy hiểm) [90]

Tỉnh Sơn La có vị trí địa lý từ 20039’ đến 22002’ vĩ độ Bắc và 103011’ đến 105002’ kinh độ Đông, là Tỉnh trung tâm của vùng Tây Bắc, cách Hà Nội 320 km về phía Tây Bắc; diện tích tự nhiên là 14.174 km2, chiếm 4,28% diện tích cả nước; đứng thứ 3 trong số 63 tỉnh, thành phố trong cả nước Sơn La, hàng năm vào mùa khô (từ tháng XI đến tháng IV) là thời điểm thường xảy ra các vụ cháy rừng gây thiệt hại nghiêm trọng đến môi trường sinh thái và đời sống kinh tế Theo thống kê, từ năm 1996 - 2015 cháy rừng ở Sơn La đã thiêu hủy gần 7.586,6 ha rừng (chiếm 48,51% tổng diện tích bị cháy của vùng Tây Bắc) Thiệt hại do cháy rừng của tỉnh Sơn La trong năm 2016 lên đến 919 ha, chiếm 27,68% tổng diện tích rừng thiệt hại trong năm của cả nước và gấp gần 2 lần tổng diện tích rừng thiệt hại của cả năm 2017 [14]

Nghiên cứu “nguy cơ và cảnh báo cháy rừng” bao gồm hai hướng chính là: xây

dựng bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng và cảnh báo sớm nguy cơ (tai biến) cháy rừng Đây là hai là lĩnh vực thu hút được sự quan tâm đặc biệt của các nhà khoa học trong những năm gần đây với sự hỗ trợ đắc lực của các công nghệ hiện đại

Công nghệ Địa thông tin (CNĐTT) (Geoinformation technology) bao gồm

công nghệ 3 hệ thống cơ bản đó là: Hệ thống định vị toàn cầu (GPS) (Global Positioning Systems), hệ thống viễn thám (RS) (Remote Sensing) và hệ thống thông tin địa lý (GIS) (Geographic Information Systems) [34] CNĐTT thu thập, tổng hợp, phân tích, trình diễn, diễn giải, chia sẻ và quản lý các dữ liệu Địa thông tin không gian và các các dữ liệu thuộc tính có liên quan Ứng dụng CNĐTT trên cơ sở kết hợp

kiến thức chuyên gia, phương pháp phân tích đa tiêu chí (MCA) (Multi Criteria Analysis), trí tuệ nhân tạo (AI) (Artificial Intelligence) với việc sử dụng phương pháp học máy (ML) (Machine Learning) cho phép đánh giá, xác định các vùng nguy cơ và

dự báo cháy rừng trong tương lai một cách khoa học, kịp thời, chính xác và tiết kiệm chi phí mang lại hiệu quả thực tiễn cao [33, 72, 87, 86]

Từ các luận giải như đã nêu trên, tác giả đã lựa chọn tên đề tài luận án là:

“Nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng tỉnh Sơn La trên cơ sở ứng dụng công nghệ Địa thông tin”

2 Mục tiêu nghiên cứu

Luận án được thực hiện nhằm đạt được các mục tiêu như sau:

- Xây dựng cơ sở lý luận và khoa học cho mô hình nghiên cứu NCCBCR ở tỉnh Sơn La theo hướng ứng dụng CNĐTT trên cơ sở kết hợp kiến thức chuyên gia, phương pháp MCA, AHP, ML để CBSTBCR

- Xây dựng bộ tiêu chí và thành lập bản đồ trọng điểm NCCR tỉnh Sơn La tỷ lệ 1:100.000, huyện Thuận Châu tỷ lệ 1:50.000 trong nghiên cứu NCCBCR

- CBSTBCR ở huyện Thuận Châu, tỉnh Sơn La trên cơ sở tích hợp thông tin bản đồ trọng điểm NCCR và dữ liệu 3 Trạm iMetos bằng WebGIS

3 Nội dung nghiên cứu

Để thực hiện được các mục tiêu nêu trên, đề tài cần giải quyết các nội dung nghiên cứu cụ thể như sau:

- Tổng quan tài liệu về lý thuyết và thực tiễn liên quan đến nghiên cứu NCCBCR trên Thế giới, Việt Nam và ở địa phương theo hướng nghiên cứu ứng dụng CNĐTT

- Xác định các nhân tố chính gây cháy rừng và xây dựng bộ tiêu chí cho mô hình nghiên cứu NCCR và CBSTBCR

- Xây dựng cơ sở dữ liệu các điểm nóng, điểm cháy, vụ cháy và thành lập các bản đồ dẫn xuất theo bộ tiêu chí phục vụ cho mô hình nghiên cứu NCCBCR

- Ứng dụng CNĐTT trong mô hình nghiên cứu NCCBCR tỉnh Sơn La trên cơ sở kết hợp kiến thức chuyên gia, phương pháp MCA, AHP, ML và WebGIS để thành lập bản đồ trọng điểm NCCR và CBSTBCR bằng WebGIS

- Đánh giá độ chính xác của các kết quả từ mô hình nghiên cứu và hiệu quả CBSTBCR cho tỉnh Sơn La nói chung và huyện Thuận Châu nói riêng

4 Nhiệm vụ nghiên cứu

- Lập kế hoạch và xây dựng phương án triển khai thực hiện luận án - Thu thập dữ liệu, xử lý xây dựng mẫu khóa ảnh vệ tinh SPOT 6, các kết quả từ các Trạm thời tiết thông minh iMetos, các điểm nóng, điểm cháy rừng của NASA và số vụ cháy của Cục kiểm lâm Việt Nam, chi Cục kiểm lâm tỉnh Sơn La

- Xử lý dữ liệu được thu thập từ nhiều nguồn để phù hợp với nội dung và tỷ lệ nghiên cứu bằng các phần mềm như: PCI Geomatica 2016, ArcGis 10.5, ENVI 5.3, Weka 3.9.3 và Google Earth Engine

- Khảo sát thực địa để tìm hiểu, xác định các nhân tố ảnh hưởng đến cháy rừng và kiểm tra dữ liệu các điểm nóng, điểm cháy và vụ cháy từ năm 2001 - 2020

- Tham khảo ý kiến của người dân địa phương, các chuyên gia Địa lý, Lâm nghiệp và Địa thông tin để xây dựng mô hình nghiên cứu

- Kiểm chứng và đánh giá các kết quả nghiên cứu của luận án - Đề xuất mở rộng mô hình nghiên cứu (cả lý thuyết và thực tiễn)

5 Giới hạn phạm vi và đối tượng nghiên cứu

- Dữ liệu các vụ cháy rừng trong quá khứ được thu thập từ năm 2001 đến năm 2015 tại Chi cục Kiểm lâm tỉnh Sơn La và Cục Kiểm lâm Việt Nam

5.3 Về nội dung

- Luận án tập trung nghiên cứu về “nguy cơ và cảnh báo cháy rừng” bao gồm

hai hướng chính là: xây dựng bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng và cảnh báo sớm tai biến cháy rừng ở tỉnh Sơn La bằng CNĐTT

- Xây dựng mô hình cảnh báo sớm cháy rừng từ 1 - 3 ngày dựa trên phân tích trực tuyến số liệu khí tượng từ 03 Trạm thời tiết thông minh iMetos ở huyện Thuận Châu và tích hợp kết quả trong WebGIS cảnh báo cháy rừng thử nghiệm ở huyện Thuận Châu, tỉnh Sơn La http://taibienhuyentaybac.ddns.net:8088/ Từ đó cung cấp chi tiết thông tin cảnh báo sớm từ 1-3 ngày về nguy cơ cháy rừng bằng công nghệ

truyền thông đa phương tiện bao gồm: bảng tin, trang web và tin nhắn SMS cho người sử dụng

5.4 Về tài liệu

Do hạn chế về dữ liệu nên luận án chưa có điều kiện bổ sung đầy đủ và cập nhật các tư liệu ảnh viễn thám độ phân giải siêu cao, số vụ cháy theo thời gian… nhằm tăng cường mức độ chi tiết hơn cho các lớp thông tin nghiên cứu

5.5 Đối tượng nghiên cứu

- Các nhân tố điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội (KTXH) và thời tiết - khí hậu liên quan đến tam giác cháy rừng trong thực tiễn nghiên cứu NCCBCR ở tỉnh Sơn La

- Mô hình ứng dụng CNĐTT trong nghiên cứu NCCBCR ở tỉnh Sơn La trên cơ sở kết hợp kiến thức chuyên gia, phương pháp MCA, AHP và ML

- Cảnh báo sớm tai biến cháy rừng bằng WebGIS và công nghệ truyền thông đa phương tiện trên cơ sở sử dụng bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng kết hợp với dữ liệu dự báo thời tiết của 3 Trạm iMetos, thí điểm ở huyện Thuận Châu

6 Đóng góp mới của luận án

1 Xác định được các nhóm nhân tố đặc trưng và xây dựng được bộ tiêu chí tham gia vào mô hình nghiên cứu NCCR trong điều kiện thực tiễn ở tỉnh Sơn La

2 Ứng dụng CNĐTT, xử lý thông tin về các điểm cháy được xử lý từ dữ liệu Hot spot, Global Atlas Fire của NASA và chi Cục kiểm lâm Sơn La, Cục Kiểm lâm Việt Nam, kết hợp kiến thức chuyên gia, phương pháp MCA, AHP và ML với các

thuật toán: RF (Random forest), SVM (Support vector machine) và MLP (Multi Layer Perceptron) thành lập bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng ở tỉ lệ 1:100.000 với quy

mô toàn Tỉnh và 1:50.000 cho đơn vị hành chính cấp Huyện

3 Xử lý thông tin trực tuyến theo xu hướng công nghệ 4.0 trong môi trường

Internet sử dụng dữ liệu các Trạm thời tiết thông minh (iMetos), mạng lưới Trạm iMetos khí tượng toàn cầu và bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng để chiết xuất thông tin CBSTBCR từ 1-3 ngày ở huyện Thuận Châu với sự hỗ trợ của công nghệ truyền thông đa phương tiện

7 Luận điểm bảo vệ

- Luận điểm 1: Các thông số của tam giác cháy rừng được cụ thể hóa bằng bộ

tiêu chí cháy rừng gồm 11 chỉ tiêu cụ thể thuộc 3 nhóm nhân tố chính là các lớp thông tin đầu vào cho việc xây dựng bản đồ trọng điểm NCCR cấp Tỉnh (toàn tỉnh Sơn La) và cấp Huyện (thí điểm cho huyện Thuận Châu)

- Luận điểm 2: Xử lý, phân tích thông tin về các điểm nóng, điểm cháy, vụ

cháy được xử lý từ dữ liệu của luận án được kết hợp với kiến thức chuyên gia, phương pháp MCA, AHP và ML đã xây dựng được các bản đồ trọng điểm NCCR ở tỉ lệ 1: 100.000 cho toàn Tỉnh Sơn La và 1: 50.000 cho cấp Huyện (thí điểm cho huyện Thuận Châu, tỉnh Sơn La) có độ chính xác cao, sử dụng cho đánh giá NCCR và CBSTBCR

- Luận điểm 3: Triển khai luận án theo xu hướng công nghệ 4.0 là xử lý

thông tin trực tuyến trong môi trường Internet trên nền công nghệ WebGIS, kết hợp số liệu các trạm thời tiết thông minh iMetos, mạng lưới Trạm iMetos khí tượng toàn cầu và bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng để chiết xuất thông tin cảnh báo sớm 1-3 ngày về CBSTBCR bằng công nghệ truyền thông đa phương tiện Các thông tin CBSTBCR sẽ mang lại hiệu quả thiết thực và kịp thời cho công tác PCCCR ở tỉnh

Sơn La nói chung và tại huyện Thuận Châu nói riêng

8 Ý nghĩa của luận án

8.1 Về khoa học

- Góp phần làm sáng tỏ và phát triển cơ sở lý luận tiếp cận nghiên cứu NCCBCR trên cơ sở ứng dụng CNĐTT kết hợp với kiến thức chuyên gia, phương pháp MCA và ML làm phong phú hơn phương pháp luận, phương pháp nghiên cứu - Luận án đã xác định được 3 nhóm nhân tố chính và xây dựng được bộ tiêu chí gồm 11 chỉ tiêu đặc trưng dựa trên việc phân tích các đặc điểm của các hợp phần ĐLTN và KTXH trong tổng hợp thể lãnh thổ tỉnh Sơn La là cơ sở quan trọng cho các phân tích, xây dựng mô hình và kết quả nghiên cứu NCCBCR

- Mô hình nghiên cứu NCCBCR ở tỉnh Sơn La được kế thừa và phát trển từ các nghiên cứu trên Thế giới và ở Việt Nam, có thể áp dụng cho các vùng lãnh thổ có điều kiện địa lý tương tự

8.2 Về thực tiễn

- Kết quả nghiên cứu của luận án sẽ đóng góp những luận cứ khoa học cho công tác tổ chức lãnh thổ và giúp chính quyền địa phương định hướng chiến lược, lập kế hoạch định hướng tổ chức không gian phục vụ phát triển bền vững tỉnh Sơn La

- Cơ sở dữ liệu của luận án có thể sử dụng cho các nội dung nghiên cứu khác trên lãnh thổ

- Các bản đồ dẫn xuất, bản đồ trọng điểm nguy cơ cháy rừng và WebGIS CBSTBCR là nguồn tài liệu tham khảo để xây dựng các dự án quy hoạch lãnh thổ và quy hoạch môi trường tại tỉnh Sơn La nói chung và cho huyện Thuận Châu nói riêng

9 Cơ sở tài liệu

- Bản đồ địa hình tỉnh Sơn La tỷ lệ 1:100.000, 1:50.000 (Sở Tài nguyên và môi trường tỉnh Sơn La)

- DEM Alos có độ phân giải không gian 12,5 x 12,5m - Bản đồ hiện trạng sử dụng đất tỷ lệ 1:100.000 cho cấp Tỉnh và 1:25.000 cho cấp Huyện các năm 2005, 2010, 2015 và 2019 (Sở Tài nguyên và môi trường tỉnh Sơn La)

- Bản đồ hiện trạng rừng tỉnh Sơn La tỷ lệ 1:100.000 cho cấp Tỉnh và 1:50.000 cho cấp Huyện các năm 2005, 2010, 2019 (Viện Điều tra quy hoạch rừng Việt Nam)

- Niên giám thống kê tỉnh Sơn La từ năm 2001 - 2019 (Thư viện tỉnh Sơn La) - Số liệu thống kê, kiểm kê đất đai và báo cáo thuyết minh các năm 2005, 2010, 2015, 2019 (Sở Tài nguyên và môi trường tỉnh Sơn La)

- Các báo cáo và đề án quy hoạch tổng thể các ngành Nông - Lâm - Ngư nghiệp tỉnh Sơn La đến năm 2020 của Văn phòng UBND tỉnh Sơn La

- Ảnh vệ tinh viễn thám MODIS, Landsat 8 năm 2019, SPOT 6 năm 2016 cho toàn tỉnh Sơn La [33]

- Tài liệu khảo sát, kiểm tra thực địa về các vụ cháy rừng định vị GPS trên bản đồ hiện trạng rừng

- Số liệu thống kê về khí tượng, khí hậu Sơn La từ năm 1960 - 2019 [33] - Số liệu các điểm nóng, điểm cháy, vụ cháy của NASA, Chi cục Kiểm lâm Sơn La và Cục Kiểm lâm Việt Nam từ năm 2001 - 2020

- Các tài liệu đã có của các công trình nghiên cứu trước đây (địa chất, địa mạo, địa chất công trình, thuỷ văn, địa chất thuỷ văn, đo đạc trắc địa ) của các cơ quan khác trong Tỉnh Ngoài ra, đề tài còn sử dụng nhiều báo cáo, tư liệu của các ban ngành trong Tỉnh và tài liệu tham khảo khác

- Các bài báo của tác giả và các đồng tác giả đăng trên các tạp chí, hội nghị khoa học trong nước và quốc tế liên quan đến luận án

- Đặc biệt, GS.TS.Nguyễn Ngọc Thạch - Chủ nhiệm đề tài: “Nghiên cứu xây dựng mô hình và hệ thống dự báo thời tiết tiểu vùng và cảnh báo nguy cơ lũ quét, cháy rừng và sâu bệnh nông nghiệp cấp huyện vùng Tây Bắc” mã số: KHCN -

TB.13C/13 - 18, thuộc chương trình Khoa học và Công nghệ trọng điểm cấp Nhà

nước giai đoạn 2013 - 2018 đã cho phép tác giả tham gia và sử dụng dữ liệu của đề tài để thực hiện luận án

- Các phần mềm hỗ trợ như: PCI Geomatica 2016, ArcGis 10.5, ENVI 5.3, Weka 3.9.3, Google Earth Engine

10 Cấu trúc luận án

Nội dung chính của luận án bao gồm 149 trang và được kết cấu như sau:

Nội dung nghiên cứu

Chương 1 - Tổng quan cơ sở lý luận và phương pháp nghiên cứu

nguy cơ và cảnh báo cháy rừng tỉnh Sơn La trên cơ sở

Chương 2 - Phân tích đặc điểm các nhân tố đặc trưng

Chương 3 - Ứng dụng công nghệ Địa thông tin trong nghiên cứu

nguy cơ và cảnh báo cháy rừng tỉnh Sơn La 48 trang

TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU NGUY CƠ VÀ CẢNH BÁO CHÁY RỪNG TỈNH SƠN LA

TRÊN CƠ SỞ ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ ĐỊA THÔNG TIN 1.1 Tổng quan về ứng dụng công nghệ Địa thông tin trong nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng

Nghiên cứu về PCCCR trên Thế giới được quan tâm từ những năm đầu của thế kỷ XX Thời kỳ đầu, chủ yếu tập trung ở các nước có nền kinh tế phát triển như Mỹ, Nga, Đức, Thụy Điển, Canada, Pháp, Úc , sau đó mở rộng ở hầu hết các nước có hoạt động lâm nghiệp Trong phạm vi nghiên cứu luận án tập trung tổng quan vào

2 nội dung chính là: (1) bản chất của cháy rừng và (2) phương pháp dự báo nguy cơ cháy rừng theo hướng ứng dụng CNĐTT

1.1.1 Công nghệ Địa thông tin

Hình 1.1 Các hợp phần của công nghệ Địa thông tin [21]

Các kết quả nghiên cứu và ứng dụng trong thực tế trong nhiều năm đã khẳng định việc ứng dụng CNĐTT trong nghiên cứu NCCBCR là hướng đi đúng đắn đảm bảo độ chính xác cao, tính cập nhật của thông tin dự báo về mặt không gian, thời gian thực và cần một lượng kinh phí hợp lý đáp ứng tốt cho các mục tiêu dự báo cháy trên quy mô quốc gia, khu vực và toàn cầu [21, 26, 34]

Địa thông tin (Geoinformation) là thông tin về các đối tượng, hiện tượng có liên quan trực tiếp hoặc gián tiếp đến vị trí địa lý trên Trái Đất (DIN ISO 19101) Địa

Công nghệ Địa thông tin

HỆ THỐNG ĐỊNH VỊ TOÀN CẦU (GPS)

HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ (GIS)

HỆ THỐNG VIỄN THÁM (RS)

thông tin là đại diện của dữ liệu địa lý được mã hóa, đại diện cho một dạng dữ liệu

liên quan đến địa lý được xử lý bằng công nghệ thông tin

Thuật ngữ " Địa thông tin " được đề xuất vào những năm 1980 tại Hội nghị Địa

chất AGIT và GeoLIS Đầu những năm 1990 trở nên phổ biến và đồng nghĩa với

"Không gian địa lý" hay còn được gọi là "Thông tin không gian"

CNĐTT (Geoinformation technology) có thể được hiểu là công nghệ thu thập, tổng hợp, phân tích, trình diễn, diễn giải, chia sẻ và quản lý các dữ liệu Địa thông tin không gian và các các dữ liệu thuộc tính có liên quan CNĐTT bao gồm công nghệ 3 hệ thống cơ bản (hình 1.1) đó là: Hệ thống định vị toàn cầu GPS (Global Positioning Systems), hệ thống viễn thám RS (Remote Sesing) và hệ thống thông tin địa lý GIS (Geographic Information Systems) [21, 26, 34]

Về bản chất ứng dụng trong thực tiễn, ba hệ thống nêu trên có tính độc lập và đặc thù riêng Tuy nhiên, khi kết hợp lại với nhau đã tạo ra mối liên hệ chặt chẽ và bổ sung cho nhau theo từng ứng dụng trong các trường hợp cụ thể

Ngày nay, CNĐTT đã và đang là một trong những công nghệ thu hút sự quan tâm lớn nhất trên thế giới bên cạnh công nghệ Sinh học (Biotechnology) và công nghệ

Nano (Nanotechnology) Bằng những ưu thế của mình, CNĐTT đã nhanh chóng phổ

cập trên toàn Thế giới Hiện nay đã trở thành công cụ đắc lực, hết sức hiệu quả cho quá trình phát triển KTXH, đặc biệt là lĩnh vực quản lý tài nguyên, tai biến thiên nhiên, quản lý lưu vực và an ninh quốc phòng của mỗi quốc gia

1.1.2 Tình hình ứng dụng công nghệ Địa thông tin trong nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng

1.1.2.1 Trên Thế giới

Cháy rừng gây ra những tác hại đến xã hội và ảnh hưởng tiêu cực đến kinh tế, sinh thái, là nguyên nhân làm suy giảm chất lượng cuộc sống Trong nghiên cứu về NCCBCR việc theo dõi và quản lý tài nguyên rừng có vai trò hết sức quan trọng

Từ đầu thế kỷ 20, ảnh hàng không bắt đầu được áp dụng để khoanh vẽ các trạng thái rừng Ảnh hàng không thường được lưu trên giấy ảnh hoặc ảnh số Đã có nhiều nghiên cứu sử dụng ảnh hàng không để xây dựng bản đồ tài nguyên rừng ở các nước như: Canada, Mỹ và Anh Tuy nhiên, ảnh vệ tinh ngày nay với các đặc trưng về độ

phân giải không gian, phổ và thời gian kết hợp với các phương pháp phân tích hiệu quả đã đưa ra các ý tưởng tốt hơn về các mô hình theo dõi diễn biến cháy rừng Ảnh vệ tinh với phương pháp xử lý số đã được sử dụng rộng rãi và thay thế ảnh hàng không trong xây dựng các bản đồ tài nguyên rừng phục vụ công tác điều tra và kiểm kê [55, 56]

Trong xây dựng các bản đồ phân loại rừng phục vụ cho công tác nghiên cứu NCCBCR, những loại ảnh viễn thám được sử dụng phổ biến gồm Landsat TM và ETM+, SPOT, MODIS, NOAA - AVHRR, IKONOS và QuickBird Đặc điểm và khả năng ứng dụng của mỗi loại ảnh vệ tinh trên được tổng hợp ở bảng 1.1

Bảng 1.1 Khả năng ứng dụng ảnh vệ tinh trong phân loại lớp phủ rừng

2 Ảnh đa phổ có độ phân giải không gian trung bình (Multispectral Moderate Resolution Sensors)

Landsat MSS, TM

Độ phân giải không gian: 30 - 120 m; độ rộng cảnh: 183 km x 183 km; chu kỳ chụp ảnh: 16 ngày; ảnh có từ năm 1972

Phân loại lớp phủ rừng ở cấp độ quần xã

Landsat ETM, OLI (Landsat 7, 8)

Độ phân giải không gian: 15 - 20 m; độ rộng cảnh 183 km x 183 km; chu kỳ chụp ảnh: 16 ngày; ảnh có từ năm 1999 đến nay

Phân loại lớp phủ rừng ở cấp độ quần xã hoặc một số loài ưu thế có thể phân biệt rõ ràng

Phân loại lớp phủ rừng ở cấp độ quần xã hoặc một số loài ưu thế

3 Ảnh đa phổ có độ phângiải không gian cao (Multispectral High spatial Resolution Sensors)

SPOT

Độ phân giải không gian: từ 1,5 - 20m (với SPOT VGT là 1km); độ rộng cảnh: 60km x 60km (với SPOT VGT là 1000km x 1000 km); SPOT 1, 2, 3, 4 ,5, 6 và 7 đã có ảnh tương ứng từ năm 1986, 1990, 1993, 1998, 2002, 2012 và 2014 Hiện nay SPOT 1 và 3 đã ngừng cung cấp ảnh

Phân loại lớp phủ rừng ở cấp độ quần xã hoặc các loại cụ thể ở mức chi tiết

IKONOS 1, 2

Độ phân không gian: 1 - 4m; độ rộng cảnh: 11km x 11km; chu kỳ chụp ảnh: 3 - 5 ngày; ảnh có từ năm 2.000

- Phân loại lớp phủ rừng chi tiết ở cấp độ quần xã hoặc các loài cụ thể

- Thường được sử dụng để kiểm tra kết quả phân loại từ các nguồn ảnh khác

QuickBird

Độ phân giải không gian: 0,6 - 2,4m; độ rộng cảnh 16.5km x 16.5km; chu kỳ chụp ảnh 1 - 3.5 ngày; ảnh có từ năm 2002

4 Ảnh siêu phổ (Hyperspectral Sensors)

AVIRIS

Ảnh có 224 kênh từ bước sóng nhìn thấy tới sóng ngắn hồng ngoại; tùy thuộc vào độ cao của máy bay mà ảnh có độ phân giải không gian > 1m; độ rộng cảnh > 1km; ảnh có từ năm 1987

Phân loại lớp phủ rừng chi tiết ở cấp độ quần xã hoặc các loài cụ thể; ảnh chỉ chụp theo yêu cầu 1 lần, vì vậy không thích hợp với theo dõi diễn biến rừng

Ảnh

thực tế

Earth Observing-

1 ( EO-1 )

Ảnh có 200 kênh từ bước sóng nhìn thấy tới sóng ngắn hồng ngoại; độ phân giải không gian 30m; ảnh có từ năm 2000

Phân loại lớp phủ rừng chi tiết ở cấp độ quần xã hoặc các loài có thể phân biệt rõ ràng

Ngoài các loại ảnh vệ tinh nêu trên được sử dụng trong theo dõi diễn biến tài nguyên rừng, còn có các loại ảnh khác được sử dụng như: ảnh ASTER, Landsat, AVNIR2 hoặc ảnh AVIRIS với giải phổ gần liên tục trong 224 kênh Các ảnh siêu phổ này, lưu trữ nhiều thông tin về thực vật và phân loại thực vật chính xác hơn các loại ảnh khác có cùng độ phân giải không gian [42, 51, 53, 54]

Các ứng dụng viễn thám trong nghiên cứu tài nguyên rừng bao gồm điều tra khảo sát, nghiên cứu các hệ sinh thái rừng, phát hiện điểm cháy dị thường nhiệt và thành lập bản đồ rừng Nghiên cứu NCCBCR dựa vào đặc điểm của ảnh viễn thám và sự phát xạ của đám cháy để dự báo cháy rừng là một phương án khả thi và hoàn toàn có thể thay thế được cho các phương pháp thu thập số liệu tại chỗ Bộ cảm trên các vệ tinh có thể thu nhận được các bức xạ bề mặt phát ra khác nhau từ các vật thể Các vệ tinh quan sát Trái Đất với khả năng bao quát trên phạm vi rộng lớn và đa thời gian đã trở thành một công cụ quan trọng trong việc dự báo và cảnh báo cháy Vấn đề ứng dụng viễn thám trong quản lý, giám sát cháy rừng đã được quan tâm của nhiều quốc gia với các hệ thống trên Thế giới như: Canada với hệ thống CFFDRS (Canadian Forest Fire Danger Ration System) được phát triển để dự báo cháy từ năm 1987; tiếp theo là hệ thống GIMS (Geographical Information and Modeling System) năm 1990 ở phạm vi quốc gia đến toàn cầu [55, 58]

Các sản phẩm điểm nóng/điểm cháy (hot spot) cho chúng ta biết địa điểm xảy ra đám cháy rừng khi vệ tinh quét ảnh Tuy nhiên, để xác định được vị trí, diện tích, phạm vi tác động của đám cháy phụ thuộc rất nhiều vào công nghệ của mỗi vệ tinh Trong khi đó, thông tin xác thực về sự tác động của vụ cháy đến là rất hữu ích cho rất nhiều ứng dụng môi trường bao gồm việc ước lượng khí phác thải, xác định khả

năng hồi phục rừng…Điều này dẫn tới sự phát triển của nhiều phương pháp xác định vùng bị cháy NBR (Burned area detection) dựa vào ảnh vệ tinh [55, 56]

Simon và cộng sự đã đề xuất phương pháp và xây dựng hệ thống GLOBSCAR để cung cấp sản phẩm vùng cháy dựa trên ảnh ATSR - 2 và AATSR bằng việc sử dụng các ngưỡng cố định hoặc ngưỡng phụ thuộc ngữ cảnh [84] Roi D P và cộng sự đã phát triển một cách tiếp cận sử dụng mô hình phản xạ hai chiều để xác định vùng cháy hàng ngày sử dụng ảnh MODIS độ phân giải không gian là 500 m [57] Một phương pháp khác, đã sử dụng chỉ số thực vật thu được từ ảnh MODIS 16 ngày để xác định vùng cháy ở Nga trong vòng 12 năm Loboda T và cộng sự đã đề xuất phương pháp ánh xạ các vùng bị cháy sử dụng ảnh MODIS tổ hợp 8 ngày để có được sản phẩm cháy với độ phân giải không gian là 1km [66]

Những phương pháp trên có nhiều nhược điểm như sau: - Độ phân giải không gian của sản phẩm cháy là quá thấp Điều này dẫn đến các sai số lớn trong việc tính toán các hậu quả của cháy rừng như: diện tích lớp phủ rừng, khối lượng khí phác thải sau cháy… đặc biệt khi sai số này tăng mạnh với các trường hợp xác định sai (false detections) vùng cháy

- Trong các trường hợp đám cháy quá nhỏ so với độ phân giải không gian của ảnh, mặc dù hệ thống xác định điểm cháy có thể cho thấy sự khác biệt về bề nhiệt độ trên bề mặt lớp phủ, nhưng điều đó không đảm bảo vùng bị cháy có thể xác định được trên ảnh

Để khắc phục vấn đề trên, Giglio L và cộng sự đã đề xuất phương pháp tính toán sự thay đổi theo ngày từ ảnh phản xạ bề mặt MODIS 500m Sau đó, việc phân biệt vùng cháy và vùng không cháy được thực hiện thông qua hàm phân bố mật độ địa phương sử dụng bản đồ điểm cháy [67]; như vậy, chất lượng ảnh viễn thám có vai trò rất quan trọng

Hiện nay, cơ chế mở dữ liệu từ các kho lưu trữ ảnh Landsat toàn cầu của Cục Khảo sát Địa chất Hoa Kỳ (USGS) và Cơ quan hàng không vũ trụ châu Âu (ESA) đã cung cấp những cơ hội mới để thúc đẩy sự phát triển của phương pháp tiếp cận mới trong các nghiên cứu khai thác sử dụng ảnh viễn thám Ứng dụng Google Earth Engine dựa trên nền tảng điện toán đám mây đã cung cấp công cụ

hiệu quả cho việc phân tích dữ liệu về môi trường quy mô toàn cầu đến phạm vi quốc gia và địa phương

Để nghiên cứu cháy rừng đạt hiệu quả cần tích hợp RS với GIS để xác định các yếu tố ảnh hưởng đến cháy rừng Mohameb Said Guettouche và nnk (2011) đã đưa ra nghiên cứu dựa trên công cụ GIS để quản lý cháy rừng Nhóm tác giả này đã thiết kế một hệ thống thông tin quản lý và dự báo cháy rừng Hệ thông tin này dựa trên hệ điều hành HP - UNIX và sử dụng phần mềm GIS thương mại GDS Hệ thống này bao gồm 5 thành phần chính: dữ liệu đầu vào, phần mềm GDS, AIOLOS - F (hệ thống tương tác mô phỏng cháy rừng), dữ liệu đầu ra (hệ thống sản phẩm đầu ra) và môi trường người dùng [70]

Sakr, G.E (2011) đã xây dựng bản đồ tai biến cháy rừng dựa trên cơ sở ứng dụng tư liệu ảnh viễn thám, dữ liệu về khí hậu và tiếp cận GIS Ông đã đưa ra 3 nhóm cháy rừng chính đó là: cháy tự nhiên, cháy có điều kiện theo chủ định của con người và cháy không chủ định do con người Các loại thực vật và mật độ của chúng có ảnh hưởng tới điều kiện độ ẩm và nguyên nhân cháy Thực vật chứa thấp hơn 10% độ ẩm có thể gây cháy trong khi độ ẩm theo thời gian cũng gây ra cháy [81] Trên cơ sở phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến cháy Sastry đã đưa ra trọng số của các nhân tố đánh giá trong xây dựng bản đồ phân vùng tai biến cháy rừng [80]

Hiện nay, Internet, WebGis và các công nghệ truyền thông 4.0… được sử dụng rộng rãi và có hiệu quả trong việc thông báo kết quả một cách kịp thời và chính xác nhất các thông tin về NCCBCR

1.1.2.2 Ở Việt Nam a Nghiên cứu cháy rừng theo phương pháp truyền thống

Công tác dự báo nguy cơ cháy rừng ở Việt Nam được bắt đầu từ năm 1981 Tuy nhiên, trong thời gian đầu chủ yếu áp dụng phương pháp dự báo của Nesterop [19] Đây là phương pháp đơn giản, cấp nguy hiểm của cháy rừng được xác định theo giá trị P bằng tổng của tích số giữa nhiệt độ và độ thiếu hụt bão hòa của không khí lúc 13 giờ hàng ngày kể từ ngày cuối cùng có lượng mưa lớn hơn 3 mm Đến năm 1988, nghiên cứu của Phạm Ngọc Hưng đã cho thấy: phương pháp của Nesterop sẽ

5 mm Ngoài ra, trên cơ sở phát hiện mối liên hệ chặt chẽ giữa số ngày khô hạn liên tục H (số ngày liên tục có lượng mưa dưới 5 mm) với chỉ số P, Phạm Ngọc Hưng cũng đã đưa ra phương pháp dự báo nguy cơ cháy rừng theo số ngày khô hạn liên tục [24, 25] Ông đã xây dựng một bảng tra cấp nguy hiểm của cháy rừng căn cứ vào số ngày khô hạn liên tục cho các mùa khí hậu trong năm

Tuy nhiên, khi nghiên cứu về tính thích hợp của một số phương pháp dự báo nguy cơ cháy rừng ở miền Bắc Việt Nam, Bế Minh Châu (2001) đã khẳng định phương pháp dự báo nguy cơ cháy rừng theo chỉ tiêu P và H có độ chính xác thấp ở những vùng có sự luân phiên thường xuyên của các khối không khí biển và lục địa hoặc vào các thời gian chuyển mùa Trong những trường hợp như vậy, mức độ liên hệ của chỉ số P và H với độ ẩm vật liệu dưới rừng và tần suất xuất hiện của cháy rừng rất thấp [9]

Ưu điểm của các phương pháp được nêu ở trên là đơn giản, dễ tính toán Nhưng các phương pháp này cũng có nhiều hạn chế như: (1) chưa tính hết các nhân tố ảnh hưởng đến cháy rừng; (2) để tính được các cấp cháy, hàng ngày dự báo viên phải đo đạc các thông tin ở hiện trường vào lúc 13 giờ; (3) cần phải có các dụng cụ và máy móc quan trắc khí tượng; (4) chỉ số P được phân chia quá rộng và khi P thay đổi 1 vài đơn vị thì cấp cháy cũng thay đổi; (5) dự báo viên phải theo dõi liên tục ngày có mưa hay không mưa

Năm 1995, Võ Đình Tiến đã đưa ra phương pháp dự báo nguy cơ cháy rừng từng tháng ở Bình Thuận theo 6 yếu tố: nhiệt độ không khí trung bình, lượng mưa trung bình, độ ẩm không khí trung bình, vận tốc gió trung bình, số vụ cháy rừng trung bình, lượng người vào rừng trung bình Tác giả đã xác định được cấp nguy hiểm với cháy rừng của từng tháng trong cả mùa cháy Đây là chỉ tiêu có tính đến cả yếu tố thời tiết và yếu tố KTXH liên quan đến nguy cơ cháy rừng Tuy nhiên, do căn cứ vào số liệu khí tượng trung bình nhiều năm nên cấp dự báo của tác giả chỉ thay đổi theo thời gian của lịch mà không thay đổi theo thời tiết hàng ngày Vì vậy, nó mang ý nghĩa của phương pháp xác định mùa cháy nhiều hơn là dự báo nguy cơ cháy rừng [32]

b Nghiên cứu cháy rừng theo hướng sử dụng CNĐTT

- Sử dụng ảnh NOAA - AVHRR:

Từ năm 1992, ảnh NOAA - AVHRR đã được sử dụng như 1 dữ liệu cảnh báo cháy toàn cầu Với các ứng dụng chính là: thành lập bản đồ quản lý cháy, biến động thảm phủ rừng và phân tích các chức năng sinh học của rừng

Nguyễn Đình Dương, Nguyễn Thanh Hoàn (2004) đã kết hợp viễn thám và GIS trong nghiên cứu phát hiện cháy rừng ở một số khu vực của Việt Nam sử dụng ảnh vệ tinh NOAA, MODIS và Landsat [17, 18]

Năm 2004, Phạm Văn Cự và nnk, đã nghiên cứu sử dụng tư liệu viễn thám NOAA - AVHRR trong theo dõi diễn biến cháy lớp phủ thực vật ở Việt Nam Nghiên cứu này sử dụng tư liệu ảnh có độ phân giải trung bình xây dựng thuật toán tính lửa và phát hiện điểm cháy Ảnh vệ tinh NOAA và MODIS rất thích hợp cho việc phân tích chỉ số thực vật và dự báo cháy ở Việt Nam [76]

- Sử dụng ảnh MODIS: Các kết quả nghiên cứu về sử dụng ảnh MODIS cho dự báo cháy rừng đã cho thấy hệ thống MODIS có thể tự động xác định các điểm cháy, nguy cơ cháy và các điểm dị thường nhiệt chính xác tuyệt đối sau 30 phút thu từ ảnh vệ tinh Với tần suất thu 4 ảnh/ngày Ảnh MODIS với 36 kênh phổ có thể phân vùng nhiệt độ bề mặt đất và hỗ trợ cảnh báo nguy cơ cháy rừng [29]

Trần Hùng (2007), đã sử dụng các kênh nhiệt (kênh 21 và 31) của ảnh vệ tinh MODIS để xác định các điểm dị thường nhiệt ở các khu vực đô thị TP Hồ Chí Minh và Bangkok Đồng thời, tác giả còn xác định mối quan hệ của các điểm dị thường đó với các nguồn phát nhiệt như: nhà máy, khu dân cư… Ngoài ra, tác giả cũng sử dụng MODIS để nghiên cứu vấn đề hạn hán, sa mạc hóa bằng cách tính chỉ số ẩm và khô hạn của lớp thực phủ Tác giả cũng đưa ra phương pháp sử dụng kênh 21, 22 và 31 để dự báo các điểm dị thường nhiệt vào ban ngày và ban đêm cho các khu vực rừng núi, ven biển Việt Nam [22]

Doãn Hà Phong (2006) đã xây dựng thuật toán phát hiện điểm cháy từ ảnh MODIS dựa vào 2 kênh nhiệt K21 và K31 trong đó có tính toán hiệu chỉnh điều kiện khí quyển của Việt Nam [27, 28]

- Xây dựng phần mềm cảnh báo cháy rừng: Năm 2003, Cục kiểm lâm đã cộng tác với nhóm nghiên cứu thuộc đề tài

KC.08.24 của Trường Đại học Lâm nghiệp để xây dựng "Phần mềm cảnh báo lửa rừng" Với công nghệ này, phần mềm cho phép liên kết được phương tiện hiện đại

vào công tác dự báo và truyền tin về nguy cơ cháy rừng [31]

Hội thảo nâng cao chất lượng bản tin cảnh báo cháy rừng được tổ chức vào cuối năm 2003 tại Cục kiểm lâm đã nhận định việc đưa thông tin về nguy cơ cháy rừng trên phương tiện thông tin đại chúng đã góp phần làm giảm rõ rệt số vụ cháy rừng trong năm 2003 ở Việt Nam [90] Kết quả nghiên cứu của đề tài KC.08.24 là một thành công lớn đối với công tác phân loại thảm thực vật rừng theo cấp khả năng cháy và quản lý lửa rừng Tuy nhiên, kết quả này mới chỉ áp dụng ở phạm vi khu vực Tây Nguyên và rừng Tràm ở U Minh Thượng, chưa áp dụng cho quy mô cấp Tỉnh

Vương Văn Quỳnh (2005), đã xây dựng phần mềm tự động phát hiện cháy rừng từ ảnh vệ tinh Landsat ETM+ và MODIS Phần mềm được xây dựng trên cơ sở tổ hợp các kênh đa phổ kết hợp với dữ liệu GIS để phát hiện các điểm cháy rừng trên

toàn lãnh thổ Việt Nam [30]

Bế Minh Châu (2010), đã thực hiện đề tài "Nghiên cứu hoàn thiện phương pháp và phần mềm cảnh báo nguy cơ cháy rừng ở Việt Nam" Đề tài đã căn cứ vào

kết quả của đề tài KC.08.24, nghiên cứu bổ sung và phát triển thành phần mềm cảnh báo nguy cơ cháy rừng cho cả nước Đề tài đã phân loại các trạng thái rừng theo nguy cơ cháy và xây dựng phương pháp dự báo nguy cơ cháy rừng trên cơ sở kết hợp tính toán điều kiện thời tiết và kiểu trạng thái rừng [10]

- Từ năm 2009 - 2011, đề tài: “Nghiên cứu chế độ ngập nước thích hợp đảm bảo phòng chống cháy và duy trì sự phát triển rừng tràm ở hai vườn quốc gia U Minh Thượng và U Minh Hạ” do PGS.TS.Trần Quang Bảo chủ trì đã ứng dụng hiệu quả

công nghệ GIS và GPS trong việc xây dựng hệ thống phòng cháy cho vườn quốc gia U Minh Thượng và U Minh Hạ Kết quả đề tài đã xây dựng được các mô hình quản lý nước hai bậc và nhiều bậc đối với từng khu vực cụ thể tại vườn quốc gia U Minh Thượng và U Minh Hạ Đồng thời thiết kế phần mềm phát hiện sớm và tổ chức chữa cháy cho rừng U Minh [4]

- Từ năm 2007 - 2010, với sự giúp đỡ của Pháp trong việc trang bị trạm thu ảnh vệ tinh SPOT 5 ở Trung tâm Viễn thám Quốc gia đã cung cấp thêm nguồn tư liệu ảnh viễn thám độ phân giải cao phục vụ công tác quản lý tài nguyên rừng

- Trong năm 2013, Hệ thống Thông tin cháy rừng phục vụ quản tài nguyên FIRMS (Fire Information for Resource Management System) đã được cài đặt tại Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội Đây là một hệ thống do Đại học Maryland (Hoa Kỳ) phát triển với sự tài trợ của NASA Các con số thống kê của FIRMS cho thấy sự phân bố các điểm cháy rừng là rất khác nhau trên các vùng sinh thái của Việt Nam Tây Bắc là vùng sinh thái có số điểm cháy trong giai đoạn 2005 - 2010 tập trung cao nhất và cũng là vùng có số điểm cháy biến thiên mạnh nhất trong giai đoạn này [5, 42]

- Từ năm 2013, Thủ tướng chính phủ đã phê duyệt dự án: “Tổng điều tra, kiểm kê rừng toàn quốc giai đoạn 2013 - 2020” Tư liệu ảnh được sử dụng trong giai

đoạn này là SPOT 5, 6,7 và VNREDSat - 1 với kỹ thuật giải đoán ảnh tự động hướng đối tượng Thành quả của dự án là đã xây dựng được bản đồ kiểm kiểm kê rừng, trong đó xác định rõ ranh giới, diện tích, chất lượng và trữ lượng rừng cho từng chủ sở hữu, đến tận hộ gia đình [8]

Như vậy, việc ứng dụng CNĐTT trong nghiên cứu NCCBCR ở Việt Nam trong thời gian qua đã có nhiều bước tiến rõ rệt

c Mô hình nghiên cứu cháy rừng ở Cục Kiểm lâm Việt Nam

Hình 1.2 Sơ đồ dự báo cháy theo Cục kiểm lâm Việt Nam [90]

Từ năm 2002 đến nay, Cục Kiểm lâm Việt Nam thuộc Bộ Nông nghiệp Phát triển nông thôn đã xây dựng cơ sở dữ liệu kiểm kê rừng toàn quốc làm nền tảng cho công tác quản lý, cảnh báo và mô phỏng cháy rừng Hệ thống này được xây dựng từ

Input: - To13 tại 13h - D13: Độ ẩm tại 13h

- n: Số ngày khô

Tính toán

Chồng xếp, nhập số liệu lên bản đồ

Website

Phương tiện thông tin

cấp địa phương để theo dõi diễn biến rừng, diện tích các loại rừng, việc trồng mới, khai thác, cháy rừng, sâu bệnh hại rừng, khoanh nuôi tái sinh và chuyển đổi mục đích sử dụng rừng [90]

Để dự báo nguy cơ cháy rừng, công việc đầu tiên là xử lý các thông tin về khí tượng, khí hậu có liên quan thông qua việc sử dụng phần mềm chuyên dụng (hình 1.2) Theo số liệu cập nhật về thời tiết, khí hậu như: nhiệt độ, tốc độ bốc hơi nước, tốc độ gió, áp suất, độ ẩm các nhà chuyên môn đã tính ra được hệ số P của cấp dự báo, bao gồm các mức: ít khả năng cháy, có khả năng cháy, cấp cao dễ cháy, cấp nguy hiểm có khả năng cháy lớn và cấp cực kỳ nguy hiểm có khả năng cháy lớn, lan nhanh Đây là lớp dữ liệu chính và được xem như dữ liệu nền cho việc dự báo Đồng thời với việc dự báo này, các địa phương trong vùng được cảnh báo trước về nguy cơ cháy rừng để có các biện pháp PCCCR cần thiết và kịp thời

Sử dụng các số liệu từ kiểm lâm địa phương để tính các cấp độ rủi ro cháy rừng (Hiện nay, có 178 trạm khí tượng - thủy văn trên cả nước)

Cục Kiểm lâm Việt Nam hiện nay đang vận hành hệ thống theo dõi cháy rừng trực tuyến (hình 1.3) bao gồm:

- Trạm thu ảnh vệ tinh: Trạm thu ảnh vệ tinh TeraScan của Cục Kiểm lâm do công ty SeaSpace (Mỹ) cung cấp được lắp đặt tại trụ sở Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn (số 2 Ngọc Hà, Hà Nội) Đó là trạm thu và xử lý ảnh với giải tần X - Band (TeraScan 2.4m LEO) bao gồm các thành phần sau:

+ Hệ thống Antenna + Module nhận dữ liệu (TeraScan® Data Acquisition Module) + Server để xử lý số liệu (TeraScan® Data Processing Server) + Phần mềm nhận và xử lý số liệu (TeraScan® Data Acquisition and Processing Software) gồm cả mô - đun Vulcan chuyên tính toán các điểm cháy

+ GPS/NTP Server + Với hệ thống cài đặt hiện tại, trạm thu ảnh vệ tinh Cục Kiểm lâm có khả năng thu nhận trực tiếp dữ liệu MODIS trực tiếp 4 đợt trong một ngày đêm

Hình 1.3 Sơ đồ thu nhận và xử lý dữ liệu MODIS tại trạm thu Cục Kiểm lâm [90]

- Xử lý tính toán các điểm cháy (hot spots): Hệ thống cảnh báo cháy rừng của Cục Kiểm lâm là một hệ thống tự động phát hiện sớm các điểm cháy (hospots) trên toàn lãnh thổ Việt Nam Sau khi máy chủ Server tự động thu dữ liệu MODIS từ vệ tinh qua trạm thu và xử lý đến sản phẩm bức xạ mức 1B (đã được chuẩn hóa và nắn chỉnh hình học), module Vulcan sử dụng thuật toán của Louis Giglio và cộng sự phát triển năm 2003 dựa trên thuật toán gốc của Kaufarm năm 1993 tự động xử lý dữ liệu kênh 20, 22 và 31 cùng với ảnh mặt nạ mây để tạo ra dữ liệu cháy dưới dạng ảnh và danh mục các điểm cháy

- Truyền tải thông tin cháy rừng toàn quốc thông qua trang Web: http://firewatchvn.kiemlam.org.vn/hotspot

1.1.2.3 Thực tiễn nghiên cứu cháy rừng ở Sơn La

- Các nghiên cứu đã cho thấy hoạt động của con người trong rừng là nguyên

nhân chủ yếu gây cháy rừng và cháy lớp phủ thực vật ở Việt Nam [12]:

+ Đốt rừng hoặc lớp phủ để canh tác, đốt trấu, rơm rạ sau vụ gặt lúa (20%) + Dân địa phương sử dụng lửa rừng để săn bắn và lấy mật ong (55%) + Các hoạt động chặt gỗ và lâm sản khác như sử dụng lửa cho việc sinh hoạt (15%)

+ Sự xung đột quyền lợi thương mại giữa các nhóm khác nhau cũng gây ra cháy rừng (10%)

Hầu hết các vùng rừng của Sơn La đều tiếp giáp với khu dân cư và sản xuất nông nghiệp, nạn đốt nương làm rẫy chưa được kiểm soát chặt chẽ, trong rừng có nhiều đường mòn đi lại của dân và xe cơ giới Đặc biệt, các điểm du lịch sinh thái trong rừng mỗi năm có hàng nghìn lượt người đến thăm làm cho việc quản lý nguồn lửa gặp vô cùng khó khăn

- Năm 2004, Phạm Văn Cự và nnk, đã nghiên cứu sử dụng tư liệu viễn thám NOAA - AVHRR trong theo dõi diễn biến cháy lớp phủ thực vật ở Việt Nam, trong đó có Sơn La Tuy nhiên kết quả nghiên cứu chỉ được áp dụng ở các bản đồ tỷ lệ nhỏ, chưa có có các bản đồ ở mức độ chi tiết [76]

Trước thực tế đó, tỉnh Sơn La đã hết sức coi trọng công tác phòng chống cháy rừng và đã có những chủ trương và kế hoạch cụ thể như sau [3]:

- Chỉ thị số 270/2010/CT - TTg ngày 12 tháng 02 năm 2010 của Thủ tướng Chính phủ về tăng cường các biện pháp cấp bách phòng cháy, chữa cháy rừng; Công điện số 300/CĐ - TTg ngày 06 tháng 03 năm 2012 của Thủ tướng Chính phủ về việc phòng cháy, chữa cháy rừng; Công điện số 01/CĐ - BNN - TCLN ngày 03 tháng 01 năm 2014 của Bộ Nông nghiệp và PTNT về việc phòng cháy, chữa cháy rừng

- Quyết định 28/2013/QĐ - UBND phê duyệt Phương án phòng cháy và chữa cháy rừng tỉnh Sơn La năm 2013

- Nghị quyết 108/NQ - HĐND năm 2014 thông qua điều chỉnh quy hoạch bảo vệ và phát triển rừng tỉnh Sơn La đến năm 2015 và định hướng đến năm 2020

- Dự án Nâng cao năng lực phòng cháy, chữa cháy rừng tỉnh Sơn La giai đoạn 2014 - 2020

1.2 Cơ sở lý luận nghiên cứu nguy cơ và cảnh báo cháy rừng tỉnh Sơn La trên cơ sở ứng dụng công nghệ Địa thông tin

1.2.1 Nguyên lý phát sinh cháy và cháy rừng

Cháy chỉ xuất hiện khi có 3 yếu tố kết hợp với nhau: nguồn nhiệt, Ôxy và nhiên liệu cháy: 3 yếu tố này tạo thành 3 đỉnh của 1 tam giác, được gọi là tam giác cháy (hình 1.4) [46, 63, 68]

(C6H10O5)n + 6nO2 + nguồn nhiệt gây cháy => 6nCO2 + 5nH2O + nhiệt lượng

Hình 1.4 Tam giác cháy rừng Tam giác cháy đặt trong rừng được gọi là Tam giác cháy rừng (Hình 1.4) Đặc

tính cháy rừng (Forest Fire Behaviour) được hiểu là: cách các vật liệu bén lửa, ngọn lửa phát triển, đám cháy lan tràn cùng với các hiện tượng khác diễn ra trong quá trình cháy rừng Điều kiện cần và đủ cho đám cháy rừng xảy ra là phải đảm bảo đủ 3 yếu tố: 1) lượng khí Ôxy >15% trong không khí, 2) vật liệu cháy có độ ẩm ≤ 25% và 3) nguồn nhiệt gây cháy đủ lớn (>2200 - 2500C)

Yếu tố thứ nhất luôn có sẵn trong không khí Đối với yếu tố thứ 2, VLC thông thường chúng ta thường thấy là củi, thảm mục thực vật, lá cây… Khi độ ẩm của vật liệu đủ thấp, nó có khả năng bắt lửa và bùng cháy Như vậy, chỉ cần hội đủ 2 yếu tố đầu tiên là có thể dự báo về nguy cơ xảy ra cháy rừng và chỉ cần có yếu tố thứ 3 nữa thì việc cháy rừng sẽ xảy ra Đây là một trong những cơ sở quan trọng để xây dựng các bản đồ dự báo cháy tiềm năng (NCCR) và ngắn hạn (CBSTBCR)

1.2.2 Các nhân tố ảnh hưởng và nguyên nhân gây cháy rừng

Quá trình cháy rừng xảy ra hết sức phức tạp Cháy rừng là cháy tự do trong hệ sinh thái rừng, chịu sự chi phối của vật liệu cháy và môi trường (có sự phát sinh và phát triển có tính quy luật và mang tính chu kì) Mặt khác, sự cháy là một nhân tố sinh thái, ảnh hưởng của nó tới hệ sinh thái vừa mang tính tích cực lại vừa gây tiêu cực Cháy rừng là một sản phẩm tương tác giữa các yếu tố môi trường như:

nhiên liệu, địa hình, thời tiết và lửa được gọi là Tam giác môi trường cháy rừng (hình 1.5)

Hình 1.5 Tam giác môi trường cháy rừng

Trong những đám cháy rừng, các vật liệu đều trải qua ba giai đoạn cháy Tuy nhiên, việc hoàn thành một cách trọn vẹn các giai đoạn này chỉ xảy ra khi có mặt cả ba nhân tố trong tam giác lửa và có đủ nhiệt lượng cung cấp cho quá trình cháy Ba giai đoạn cơ bản này được thể hiện như hình 1.6:

Hình 1.6 Ba giai đoạn của quá trình cháy [11] - Giai đoạn đầu: giai đoạn tích nhiệt

Khi vật liệu cháy tiếp xúc với nguồn nhiệt, ở nhiệt độ 1000 - 1500C nước tự do trong mạch dẫn của vật liệu bốc hơi và nước liên kết hoá học có trong chúng cũng bị phân li Sau khi cả hai loại nước trên bay hơi hết, vật liệu cháy sẽ hoàn toàn khô kiệt, nhiệt độ của vật liệu khi đó tăng rất nhanh Ở nhiệt độ khoảng 2500C là quá

VẬT LIỆU CHÁY ĐỊA HÌNH

ĐIỀU KIỆN THỜI TIẾT

LỬA

trình tiền phân giải vật liệu Giai đoạn này sẽ không thể tự duy trì khi nguồn nhiệt bên ngoài không còn nữa

- Giai đoạn thứ hai: giai đoạn cháy thể khí

Ở nhiệt độ 275-3500C, vật liệu bị phân giải rất nhanh, sau đó quá trình phân giải được hoàn thành và tạo ra những chất khí như CO2, C2H2, H2, C2H4, CH3OH, CH3COOH kèm theo đó là sự xuất hiện ngọn lửa cháy thể khí trong những phản ứng hoá học Ở giai đoạn này, quá trình cháy có khả năng tự duy trì mà không cần nguồn nhiệt cung cấp thêm từ bên ngoài, đây là giai đoạn cực kì nguy hiểm

- Giai đoạn thứ ba: giai đoạn cháy than gỗ

Đây là giai đoạn cuối cùng của sự cháy Trước khi quá trình này diễn ra, vật liệu cháy đã bị phân huỷ thành hai dạng là các chất khí và than Khi vật liệu cháy đạt trên 3500C, những chất khí sẽ cháy hết, tiếp đó sẽ xuất hiện sự cháy than gỗ (không có ngọn lửa) và cuối cùng để lại tàn tro Vật liệu ở giai đoạn này có thể gây nên những nguồn lửa mới nếu được gió chuyển tải hoặc chúng bị đốt cháy, đổ gãy và rơi xuống phía dưới

Sự thay đổi trạng thái cháy rừng theo không gian và thời gian xảy ra liên quan đến sự thay đổi các thành phần môi trường Nhân tố địa hình không thay đổi theo thời gian nhưng khác nhau rất nhiều trong không gian Các thành phần nhiên liệu khác nhau về cả mặt không gian và thời gian Thời tiết là thành phần thay đổi nhiều nhất, nhanh chóng nhất trong cả không gian và thời gian

Các yếu tố gây cháy rừng bao gồm lớp phủ (land cover) với vai trò là VLC (fuel); độ cao, độ dốc, hướng sườn bị chi phối bởi đặc trưng của dạng địa hình; nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm tương đối, tốc độ gió chịu ảnh hưởng của khí hậu và thời tiết; các yếu tố KTXH, hạ tầng như: dân cư, tập quán canh tác, hệ thống giao thông, hiện

trạng sử dụng đất… là các tác nhân tạo ra nguồn nhiệt [88] 1.2.2.1 Vật liệu cháy là nhiên liệu cháy quan trọng

VLC không phải là nguyên nhân cháy nhưng nó làm thay đổi mức độ cháy, ảnh hưởng đến sự dễ bắt lửa cũng như kích thước và cường độ của lửa Nhiên liệu cháy được mô tả trong các thời kì của cả trạng thái nhiên liệu và loại nhiên liệu Trạng thái VLC đề cập đến độ ẩm của VLC cho dù còn sống hay đã chết Các mô tả về VLC