Nghiên cứu lựa chọn mô hình dự báo xói mòn đất áp dụng cho vùng đồi núi phía bắc Việt Nam

Nghiên cứu này sử dụng kết quả đo đạc tại 5 điểm thí nghiệm xói mòn đất với 39 lần quan trắc, kết quả cho thấy, lượng đất bị xói mòn đo được tại các ô quan trắc dao động từ 0,63 đến 64,45 tấn/ha/năm. Sử dụng mô hình mất đất phổ dụng (USLE) và Morgan-Morgan-Finney (MMF) để dự báo lượng đất mất tại các ô quan trắc kết quả dự báo lần lượt là 1,28– 67,64 tấn/ha/năm và 2,85-10,84 tấn/ha/năm. Mời các bạn tham khảo!

KHOA HỌC CƠNG NGHỆ NGHIÊN CỨU LỰA CHỌN MƠ HÌNH DỰ BÁO XĨI MỊN ĐẤT ÁP DỤNG CHO VÙNG ĐỒI NÚI PHÍA BẮC VIỆT NAM Trần Minh Chính1, Nguyễn Trọng Hà2, Nguyễn Văn Kiên1 TÓM TẮT Nghiên cứu sử dụng kết đo đạc điểm thí nghiệm xói mịn đất với 39 lần quan trắc, kết cho thấy, lượng đất bị xói mịn đo ô quan trắc dao động từ 0,63 đến 64,45 tấn/ha/năm Sử dụng mơ hình đất phổ dụng (USLE) Morgan-Morgan-Finney (MMF) để dự báo lượng đất ô quan trắc kết dự báo 1,28– 67,64 tấn/ha/năm 2,85-10,84 tấn/ha/năm Sai số bình phương trung bình qn phương (RMSE) mơ hình USLE MMF so với giá trị thực đo 11,01 21,62, điều cho thấy mơ hình USLE dự báo tốt mơ hình MMF Yếu tố độ dốc yếu tố tác động mạnh đến xói mịn đất, đặc biệt vùng đồi núi Tuy nhiên, mơ hình MMF khơng thể rõ tác động xói mịn đất độ dốc, ô quan trắc độ dốc giao động từ 4-340 kết dự báo mơ hình MMF lượng đất 2,85-10,84 tấn/ha/năm, so với quan trắc thực tế 0,63 đến 64,45 tấn/ha/năm Từ khóa: Xói mịn đất, mơ hình MMF, mơ hình USLE, thối hóa đất ĐẶT VẤN ĐỀ5 Xói mịn đất từ lâu coi ngun nhân gây thối hóa tài ngun đất nghiêm trọng vùng đồi núi phía Bắc Việt Nam [23] Vấn đề xói mịn đất vùng nghiên cứu đề cập đến cơng trình nghiên cứu nhiều tác giả thập niên vừa qua [9, 19, 23, 29] Các nghiên cứu cho thấy, với diện tích đất đồi núi chiếm đến 95% diện tích tự nhiên, lượng mưa lớn, phân bố khơng đều, q trình thối hóa xói mịn đất chiếm 80% diện tích tự nhiên [23] Bên cạnh đó, thiếu đất canh tác nên vùng đồi núi Việt Nam, người dân canh tác nông nghiệp đất có độ dốc lớn, chí 250 Với độ dốc lớn hoạt động sản xuất nơng nghiệp việc xói mịn đất xảy mạnh, đất nhanh bị thoái hoá thời gian canh tác sử dụng đất bị rút ngắn, thường sau 2-3 vụ trồng lương thực ngắn ngày vài vụ trồng sắn đất bị bỏ hoang hố, khơng cịn khả hồi phục [6] Để đánh giá xói mịn đất, phương trình đất sử dụng phổ biến từ năm 1965, ngồi phương trình đất phổ dụng (USLE điều chỉnh RUSLE) cịn có mơ hình đánh giá xói mịn đất khác mơ hình Morgan-Morgan-Finney (MMF) (MMF) [16], mơ hình bồi lắng bùn cát Standford [8], mơ hình sử dụng châu Âu mơ hình EPIC, Viện Khoa học Thủy lợi Trường Đại học Thủy lợi; Email: chinh152@yahoo.com 102 mơ hình EUROSEM, PESERA [1] Các mơ hình có ưu điểm hạn chế riêng sử dụng đặc thù cho vùng, ví dụ mơ hình phương trình đất phổ dụng (USLE) [30] phiên hiệu chỉnh (RUSLE) [22] mơ hình sử dụng rộng rãi để ước tính, dự báo xói mịn đất tính chất phổ dụng mơ hình ban đầu phát triển quy mô ô đất nông nghiệp Hoa Kỳ Do đó, việc áp dụng họ mơ hình USLE hiệu chỉnh cho vùng khác nhau, cần liệu phù hợp cho vùng thực nghiệm để hiệu chỉnh thống số mô hình [3] Nghiên cứu đánh giá khả áp dụng mơ hình đất phổ dụng USLE mơ hình Morgan MMF cho khu vực miền núi phía Bắc Việt Nam Dựa vào kết nghiên cứu quan trắc 01 ô quan trắc thiết lập quan trắc xói mịn khu vực khác với 39 lần thí nghiệm sử dụng mơ hình để dự báo so sánh với kết đo ô quan trắc để đánh giá sai số mơ hình Trên sở kết đánh giá đưa kiến nghị áp dụng mơ hình phù hợp cho khu vực đồi núi phía Bắc Việt Nam DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 2.1 Dữ liệu Nghiên cứu lựa chọn điểm thiết lập quan trắc xói mịn đất Cị Nịi, Mai Sơn, Sơn La để thí nghiệm khả xói mịn, trồng sử dụng ngơ đậu nho nhe Ngồi ra, kế thừa d Nông nghiệp phát triển nông thôn - K - TH¸NG 11/2020 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ liệu từ quan trắc nghiên cứu có (Bảng 1) STT Ngoài cịn sử dụng số liệu mưa trạm khí tượng lân cận điểm nghiên cứu bao gồm, trạm Cị Nịi (Năm 2015, 2016, 2018), trạm Hịa Bình (Năm 2000), trạm Vĩnh Yên (2000, 2001, 2002) [27] Bảng Thông tin ô quan trắc dùng để kiểm định mơ hình Kích thước thí Tên điểm Ký hiệu Cây trồng nghiệm Cị Nịi, Mai Sơn, CN-MSƠ kích thước 20 Ngô, đậu nho nhe Sơn La SL x5m Bản Tát, Tân Minh, BT-TMƠ kích thước 20 Lúa nương, sắn Đà Bắc, Hồ Bình ĐB-HB x5m Thị xã Vĩnh n, TX V kích thước 20 Sắn; sử dụng bìm bịp Vĩnh Phúc VP x5m thời gian bỏ hóa Đậu đen, ngơ, lạc, sắn; Hịa Sơn, Lương HS-LSƠ kích thước 20 sử dụng đậu hồng đáo Sơn, Hịa Bình HB x5m làm băng Lạc, đậu tương, khoai Thụy An, Ba Vì, Hà Ơ kích thước 20 TA-BV lang, sắn; sử dụng đậu Hà Nội x5m hồng đáo làm băng 2.2 Phương pháp nghiên cứu 2.2.1 Phương pháp sử dụng mơ hình dự báo xói mịn đất 2.2.1.1 Mơ hình đất phổ dụng USLE Nghiên cứu sử dụng phương trình đất sử dụng điều chỉnh (RUSLE) [10] để tính tốn lượng đất xói mịn theo cơng thức sau: A = R*K*LS*C*P (1) Trong đó: A lượng đất xói mịn (tấn/ha/năm); hệ số xác định sau: - Hệ số xói mịn mưa (R): Hệ số R tính tốn từ số liệu mưa trung bình Nguồn tham khảo Nguyễn Văn Dung nnk, 2008 [7] Kiyoshi Kurosawa nnk, 2009 [12] Nguyễn Trọng Hà, 1996 [9] Nguyễn Trọng Hà, 1996 [9] theo công thức Nguyễn Trọng Hà, 1996 [9] sau: R = 0,548257*P – 59,5 (2) Trong đó: R: Hệ số xói mịn mưa (J/m2); P: lượng mưa trung bình năm (mm/năm) - Hệ số mẫn cảm đất xói mịn (K): Các giá trị hệ số K xác định thành phần giới lượng chất hữu đất (Bảng 2) Trong đó, vùng núi phía Bắc Việt Nam, nghiên cứu lựa chọn hàm lượng chất hữu mức trung bình 2% Thành phần giới xác định theo cấp hạt cát, sét limon sau dựa vào tam giác phân loại thành phần giới để xác định thành phần giới Bảng Giá trị hệ số K dựa vào thành phần giới hàm lượng hữu đất (Stewart et al., 1975 [13]) (*) Thành phần giới Hệ số K theo chất hữu (OM%) Phân loại thành phần giới 5% nghiên cứu lựa chọn giá trị m= 0,5 [22] Hệ số LS xác định theo công thức sau: (4) Trong đó: S: Độ dốc (%) - Hệ số ảnh hưởng trồng đến xói mịn đất (C): Hệ số C xác định hiệu cách tương đối hệ thống trồng mặt hạn chế đất theo kết hợp che phủ, bố trí trồng giải pháp quản lý, giai đoạn tăng trưởng phát triển tán che thời điểm mưa xói mịn Do đó, bảng giá trị C phát triển Hoa Kỳ để ước tính hệ số C khơng thể áp dụng cho điều kiện nơng nghiệp khí hậu vùng nhiệt đới (Mulengara Payton 1999 [18]) Nghiên cứu hiệu chỉnh hệ số C phù hợp với điều kiện canh tác miền núi phía Bắc nước ta cách kết hợp phương pháp Wischmeier Smith (1981) [31], Morgan (2005) [15] Stone Hilborn (2000) [24] Theo đó, việc hiệu chỉnh hệ số C kết hợp lịch thời vụ canh tác, độ che phủ tán lượng mưa 104 - Yếu tố độ che phủ lượng mưa: Từ độ che phủ tán cây, hệ số C xác định cho thời kỳ năm theo mối quan hệ tuyến tính tỷ lệ nghịch yếu tố C độ che phủ mặt đất (1% độ che phủ mặt đất) Tổng tích hệ số C hệ số điều chỉnh (% R) cho thời kỳ cho phép tính tốn hệ số C điều chỉnh theo phân bố lớp phủ mặt đất lượng mưa năm (Morgan, 1995) [17] Công thức hiệu chỉnh hệ số C phân bố độ che phủ lượng mưa viết tổng quát sau: (5); (6) Trong đó: Ccr: hệ số C hiệu chỉnh phân bố độ che phủ lượng mưa; n: giai đoạn canh tác (làm đất, gieo hạt, tăng trưởng phát triển tán, thu hoạch bỏ hoang); Ci: hệ số C tra theo bảng Hệ số C Hội Khoa học Đất quốc tế, tương ứng với độ che phủ giai đoạn canh tác i; Wri: trọng số lượng mưa giai đoạn canh tác i; pi: lượng mưa theo tháng giai đoạn canh tác i; p tổng lượng mưa năm Hệ số C hiệu chỉnh giải pháp làm đất tính tốn theo cơng thức sau: (7) Trong đó: Ch: hệ số C hiệu chỉnh; D: hệ số kỹ thuật làm đất, giá trị D dựa hoạt động công cụ sử dụng trình canh tác Trên sở tính tốn hệ số D từ giá trị quan trắc quan trắc thí nghiệm kế thừa nghiên cứu có, nghiên cứu đề xuất hệ số D cho loại trồng, kỹ thuật canh tác áp dụng cho khu vực đồi núi phía Bc nh sau: Nông nghiệp phát triển nông thôn - KỲ - TH¸NG 11/2020 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ STT 1 10 Bảng Hệ số D cho trồng khác áp dụng cho vùng núi phía Bắc Việt Nam Hệ thống canh tác Biện pháp (các hoạt động công cụ) Hệ số D - Chặt, đốt (đối với lần đầu), bừa Lúa nương cạn - Chọc lỗ/rách hàng theo đường đồng mức gieo tay 0,50 - Làm cỏ dại (cào) lần cày bừa (cày, bừa trâu) vụ lúa nước ruộng bậc lần gieo (bằng tay) 0,80 thang(*) làm cỏ (cào) cày bừa (cày, bừa trâu) vụ lúa nước, vụ màu lần gieo (bằng tay) 0,80 ruộng bậc thang(*) lần làm cỏ (cuốc) cày bừa (cày, bừa trâu) vụ lúa nước ruộng bậc lần gieo (bằng tay) 0,60 thang(*) làm cỏ dại (cào) lần (giâm cành, gieo hạt) (xẻng cuốc) vụ khoai sắn lần làm cỏ (cuốc) 0,40 lạc lần nhổ rễ (lấy cũ) (xẻng, cuốc) vụ ngô đậu đỗ lần làm đất (cuốc, cào) vừng loại lần gieo (tay, chọc lỗ) 0,20 trồng hàng năm lại lần làm cỏ dại (cuốc) Luân canh loại lần làm đất, gieo hạt (sắn, khoai, lạc) với lần làm cỏ 0,50 trồng hàng năm lại lần thu hoạch nhổ rễ (củ) cuốc Xen canh loại lần làm đất chính, lần xới nhẹ kèm làm cỏ (sắn, khoai, lạc) với lần giâm cành, lần gieo hạt 0,60 trồng hàng năm lại lần thu hoạch nhỏ rễ (sắn lạc) sử dụng cuốc, xẻng lần làm đất, giâm cành, gieo hạt Xen canh sắn - lạc (khoai) lần làm cỏ 0,6 1-2 lần gần thu hoạch nhổ rễ (củ) cuốc, xẻng Xen canh loại lần làm đất, gieo hạt (sắn, khoai, lạc) với lần làm cỏ 0,25 trồng hàng năm lại lần thu hoạch nhổ rễ (củ) cuốc Xen canh loại hàng lần làm đất, gieo hạt 0,21 năm/vụ (cây không lấy củ) lần làm cỏ (*): Kế thừa từ số liệu Karine Vezina nnk, 2006 [28] - Hệ số ảnh hưởng biện pháp canh tác đến xói mịn đất (P): Bảng Xác định hệ số P theo biện pháp quản lý đất (David, 1988) [5] Quản lý đất Hệ số P Kỹ thuật thông thường 1,00 Làm đất theo vùng 0,25 Che tủ 0,26 Làm đất tối thiểu 0,52 Độ dốc (%) 1-2 Bậc thang Băng Bờ rộng Đường đồng mức 0,10 0,12 0,60 Băng đồng mức 0,30 Nông nghiệp phát triển nông thôn - K - TH¸NG 11/2020 105 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ 3-8 9-12 13-16 17-20 0,10 0,10 0,10 0,12 0,10 0,12 0,14 0,16 0,50 0,60 0,70 0,80 0,15 0,30 0,35 0,40 21-25 0,12 0,18 0,90 0,45 >25 0,14 0,20 0,95 0,50 Hệ số P số phản ánh ảnh hưởng biện pháp canh tác áp dụng làm giảm khối lượng đất bị xói mịn Sử dụng hệ số P David (1988) xác định hệ số P theo biện pháp kỹ thuật quản lý đất Các thông số đầu vào cho mơ hình MMF [16] kế thừa từ kết đo trực tiếp ô quan trắc nguồn liệu khác Trong nghiên cứu sử dụng số liệu đầu vào nguồn tham khảo thể bảng 2.2.1.2 Phương trình Morgan MMF Bảng Các thơng số đầu vào mơ hình MMF Nhân tố xói Thơng số tính mịn tốn Mưa Thổ nhưỡng Giải thích thơng số Nguồn liệu xác định giá trị cho thông số R Lượng mưa TB năm (mm) Số liệu khí tượng đo ô số liệu trạm lân cận [27] Rn Số ngày mưa năm Số liệu khí tượng đo số liệu trạm lân cận [27] I Cường độ mưa (mm/h) Số liệu khí tượng đo số liệu trạm lân cận [27] MS Khả trữ ẩm đất (%w/w) Xác định theo thành phần giới đất ô quan trắc BD Dung trọng lớp đất bề mặt (mg/m3) Xác định theo thành phần giới EHD Độ sâu thủy học đất (m) Kế thừa, theo loại thảm phủ [16, 20, 26, 25] K Chỉ số xói mịn đất (g/J) Số liệu phân tích Tính dính kết bề mặt (kPa) Kế thừa [25] COH Địa hình Thảm phủ S Độ dốc ( ) A Tỷ lệ (0 - 1) lượng mưa bị cản Đo ô quan trắc, kế thừa [16, 20, 26, 25] thảm phủ Et/Eo Tỷ lệ bốc thoát nước thực tế (Et) tiềm (Eo) Kế thừa [16, 20, 26, 25] C Nhân tố quản lý thảm phủ (kết hợp C P USLE) Đo ô quan trắc, kế thừa [16, 20, 26, 25] CC Độ che phủ tán (0 - 1) Đo ô quan trắc, kế thừa [16, 20,26,25] GC Độ che phủ bề mặt đất (0 - 1) Đo ô quan trắc, kế thừa [16, 20, 26, 25] PH Chiều cao thảm phủ Đo ô quan trắc, kế thừa [16, 20, 26, 25] - Tính tốn lượng mưa: Lượng mưa hữu hiệu tính theo công thức sau: ER = R*(1 - A) (8) 106 Đo ô quan trắc ER chia thành phần: Lượng mưa trực tiếp (DT) phần qua tán đến bề mặt (LD) sau: LD = ER*CC (9) DT = ER – LD (10) Nông nghiệp phát triển nông thôn - K - TH¸NG 11/2020 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ Năng lượng động học DT (KE(DT); J/m2) (Kinetic Energy of Direct Throughfall) xác định hàm cường độ mưa (I; mm/h) Bảng Các giá trị hướng dẫn thổ nhưỡng cho MMF (Morgan, 2000; Morgan Duzant, 2007) [25] MS BD COH Cát Cát pha thịt 0,08 0,15 1,5 1,4 2 Thịt pha cát 0,28 1,2 Năng lượng động học LD (KE(LD); J/m2) (Kinetic Energy of Leaf Drainage) phụ thuộc vào chiều cao tán (PH; m): KE(LD) = LD* ((15,8*PH0,5) – 5,87) (12) Thịt 0,20 1,3 Limon Thịt pha limon 0,15 0,25 1,3 1,3 3 Thịt pha sét cát 0,38 1,4 Tổng lượng động học lượng mưa hữu hiệu (KE; J/m2): Thịt pha sét 0,40 1,3 10 Thịt pha sét limon Sét pha cát 0,42 0,28 1,3 1,4 9 Sét pha limon 0,30 1,3 10 Sét 0,45 1,1 12 Công thức sau phát triển Hudson (1965) Zimbabwe có khí hậu nhiệt đới [25]: KE(DT) = DT* (29,8 - (127,5/I)) KE = KE(DT) + KE(LD) (11) (13) - Tính tốn dịng chảy mặt: Cơng thức tính tốn dịng chảy đề xuất Kirkby (1976) [11], dòng chảy mặt phát sinh lượng mưa ngày vượt khả trữ ẩm đất (Rc; mm) Q = R*exp(-Rc/Ro) (14) Trong đó: Ro = R/Rn; Ro lượng mưa trung bình ngày (mm) Khả trữ ẩm đất tính tốn: Rc = 1000*MS*BD*EHD*(Et/Eo) (15) Thành phần giới - Thảm phủ thực vật: Các giá trị CC, GC, PH, A ngô, sắn, lạc, khoai, đậu đo đạc thí nghiệm thực địa; giá trị cịn lại tham khảo giá trị từ tài liệu trích dẫn (Morgan nnk, 2008) [16], Trương Đình Trọng, 2012 [26]; Khatereh Polous, 2010 [20] Ugyen Thinley, 2008 [25] (Bảng 7) Giá trị C nhân tố quản lý thảm phủ (kết hợp C P USLE) tính theo phương pháp mơ hình USLE trình bày Bảng Các giá trị liên quan đến thảm phủ thực vật Loại thảm phủ PH (m) CC (%) GC (%) Et/Eo A (%) EHD (m) Cây hàng năm (ngô, sắn) 1,10 25 25 0,68 20 0,12 Nương rẫy 1,00 20 20 0,68 17 0,12 Cây hàng năm (khoai, lạc, đậu, vừng,…) 0,40 20 20 0,68 17 0,12 Lúa 0,60 50 50 1,35 20 0,12 - Tính tốn lượng đất tách ra: Cơng thức mơ hình MMF để ước tính khả tách phần tử đất ảnh hưởng hạt mưa: F = K*KE*10-3 (16) Hệ số ứng chịu xói mịn đất xác định dựa vào mẫu đất phân tích thành phần cấp hạt, độ mùn, tính thấm cấu trúc đất Từ đó, xác định K dựa vào thành phần giới đất theo phương pháp mơ hình USLE trình bày Cơng thức ước tính lượng đất tách dịng chảy mặt dựa vào công thức thực nghiệm Quansah (1982) [21]: H = Z*Q1,5* sinS*(1 GC)*10-3 (17) Trong đó, kháng cự đất: 1/0.5*COH (18) Z = Tổng lượng đất tách tính: J = F + H (19) Tính tốn khả vận chuyển dịng chảy: G = C*Q2*sinS*10-3 (S tính độ) (20) - Tính tốn lượng đất xói mịn: Tính tốn tổng lượng đất tách tác động mưa dòng chảy, sau so sánh với khả vận chuyển dịng chảy mặt Giá trị lượng đất xói mịn năm (Meyer Wischmeier, 1969): Lượng đất xúi mũn = Min (J; G) (21) Nông nghiệp phát triển nông thôn - K - THáNG 11/2020 107 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 2.2.2 Phương pháp đánh giá mức độ xác mơ hình (USLE) mơ hình MMF trình bày bảng đồ thị hình Kết sử dụng hai mơ hình cho ô quan trắc so sánh với lượng đất đo thực tế Các số đánh giá sai số mơ hình dự báo kết đo thực tế sai số bình phương trung bình quân phương (RMSE - Root Mean Square Error) RMSE tính theo cơng thức sau: Đây kết tính tốn cho điểm quan trắc xói mịn với mùa vụ, năm canh tác khác với tổng cộng 39 lần thí nghiệm (N=39) Đối với mơ hình USLE kết tính tốn lượng đất thơng qua hệ số R, K, LS, Ch, P mơ hình MMF thơng qua hệ số Q, KE, F, H Mơ hình MME sử dụng hệ số K, Ch P mơ hình USLE để tính hệ số thành phần Kết dự báo mơ hình USLE trình bày cột (13) bảng Kết dự báo mơ hình MMF bao gồm lượng đất tách (J) cột (14) lượng đất vận chuyển dòng chảy (G) cột (15), giá trị nhỏ J G kết dự báo cuối mơ hình MMF cột (16), lượng đất thực đo ô cột (17) Lượng đất bị xói mịn đo thực tế quan trắc giao động 0,63 đến 64,45 tấn/ha/năm; mô hình dự báo USLE 1,28 – 67,64 tấn/ha/năm; mơ hình MMF 2,85-10,84 tấn/ha/năm (22) Trong đó: Fi Oi tương ứng giá trị mơ hình giá trị quan trắc biến (lượng đất mất); i=1, 2,…, N; N số mẫu RMSE giá trị sử dụng phổ biến cho việc đánh giá kết mơ hình dự báo số trị Đặc biệt RMSE nhạy với giá trị sai số lớn [4] KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 3.1 Kết sử dụng mơ hình đất sử dụng (USLE) mơ hình Morgan Kết xác định hệ số xói mịn, dự báo lượng đất theo phương trình đất phổ dụng Bảng Kết tính tốn hệ số lượng đất theo mơ hình USLE mơ hình MMF Mơ hình USLE Mơ hình MMF Lượng đất (tấn/ha/năm) TT (1) 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 Ký hiệu điểm (2) CN-MS-SL (CT T3) CN-MS-SL (CT T3) CN-MS-SL (CT T3) CN-MS-SL (CT T2) CN-MS-SL (CT T2) CN-MS-SL (CT T2) CN-MS-SL (CT T1) CN-MS-SL (CT T1) CN-MS-SL (CT T1) BT, TM, ĐB, HB (Ô 1) BT, TM, ĐB, HB (Ô 2) BT, TM, ĐB, HB (Ô 3) BT, TM, ĐB, HB (Ô 4) BT, TM, ĐB, HB (Ô 5) TX VY-VP (Ô 6) TX VY-VP (Ô 6) TX VY-VP (Ô 8) TX VY-VP (Ô 8) TX VY-VP (Ô 10) HS-XM (CT T1) 108 Năm (3) 2017 2016 2015 2017 2016 2015 2017 2016 2015 2000 2000 2000 2000 2000 2000 2002 2000 2001 2002 1993 Hệ số R (4) 603,44 725,88 676,86 603,44 725,88 676,86 603,44 725,88 676,86 602,16 602,16 602,16 602,16 602,16 445,44 611,57 445,44 544,68 611,57 622,09 Hệ Hệ Hệ Hệ số LS số K số Ch số P Dòng chảy mặt (Q) Hệ số KE (5) 5,72 5,72 5,72 10,10 10,10 10,10 8,20 8,20 8,20 12,22 12,96 8,84 12,22 9,80 0,80 0,80 1,87 1,87 1,87 8,46 (9) 115,18 191,13 247,78 115,18 191,13 247,78 34,91 68,74 105,05 53,16 53,16 53,16 53,16 53,16 96,35 92,50 96,35 99,32 92,50 35,69 (10) 23780,74 28245,49 26548,12 23780,74 28245,49 26548,12 23780,74 28245,49 26548,12 16815,44 16815,44 16815,44 16815,44 16815,44 18126,26 24029,83 18126,26 21663,86 24029,83 24449,28 (6) 0,44 0,44 0,44 0,44 0,44 0,44 0,17 0,17 0,17 0,17 0,17 0,17 0,17 0,17 0,44 0,44 0,44 0,44 0,44 0,15 (7) 0,21 0,21 0,21 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,20 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,40 0,40 0,40 0,40 0,40 0,30 (8) 0,14 0,14 0,14 0,14 0,14 0,14 1,00 1,00 1,00 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,95 Hệ số Hệ số Mơ hình F H USLE (11) 10,45 12,41 11,66 10,45 12,41 11,66 3,99 4,74 4,46 2,82 2,82 2,82 2,82 2,82 7,96 10,56 7,96 9,52 10,56 3,67 (12) 0,16 0,34 0,50 0,21 0,45 0,67 0,01 0,03 0,06 0,02 0,02 0,02 0,02 0,02 0,04 0,03 0,07 0,07 0,06 0,01 (13) 15,33 18,39 13,87 22,42 27,57 19,60 56,92 67,64 44,94 37,18 38,45 25,43 36,82 28,97 25,38 29,76 31,87 23,95 36,30 35,79 Mơ hình MMF J (14) 10,61 12,75 12,17 10,66 12,86 12,33 4,00 4,77 4,51 2,85 2,85 2,85 2,85 2,85 8,00 10,59 8,03 9,59 10,62 3,68 Thực Dự đo G báo (15) (16) (17) 7,27 7,27 14,56 7,27 7,27 18,34 7,26 7,26 15,45 9,16 9,16 21,56 9,15 9,15 27,54 9,14 9,14 20,45 59,09 4,00 57,45 59,03 4,77 64,45 58,97 4,51 50,75 134,21 2,85 8,00 69,81 2,85 8,00 69,81 2,85 13,00 78,43 2,85 16,00 120,00 2,85 25,60 80,03 8,00 25,60 80,19 10,59 43,90 47,32 8,03 59,50 47,37 9,59 17,60 47,41 10,62 46,00 79,43 3,68 35,91 Nông nghiệp phát triển nông thôn - K - THáNG 11/2020 KHOA HC CƠNG NGHỆ Mơ hình USLE Mơ hình MMF Lượng đất (tấn/ha/năm) TT (1) 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 Ký hiệu điểm (2) HS-XM (CT T1) HS-XM (CT T1) HS-XM (CT T2) HS-XM (CT T2) HS-XM (CT T2) HS-XM (CT T4) HS-XM (CT T4) HS-XM (CT T4) HS-XM (CT T5) HS-XM (CT T5) HS-XM (CT T5) TA-BV - (CT T2) TA-BV - (CT T2) TA-BV - (CT T2) TA-BV - (CT T3) TA-BV - (CT T3) TA-BV - (CT T3) TA-BV - (CT T4) TA-BV - (CT T4) RMSE Năm (3) 1994 1995 1993 1994 1995 1993 1994 1995 1993 1994 1995 1992 1993 1994 1992 1993 1994 1993 1994 Hệ số R (4) 803,29 472,69 622,09 803,29 472,69 622,09 803,29 472,69 422,09 803,29 472,69 396,22 854,44 902,14 596,22 854,44 902,14 854,44 1450,40 Hệ Hệ Hệ Hệ số LS số K số Ch số P (5) 8,46 8,46 8,46 8,46 8,46 8,46 8,46 8,46 8,46 8,46 8,46 0,63 0,63 0,63 0,63 0,63 0,63 0,63 0,63 (6) 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,15 0,31 0,31 0,31 0,31 0,31 0,31 0,31 0,31 (7) 0,25 0,60 0,30 0,25 0,60 0,30 0,25 0,60 0,30 0,25 0,60 0,50 0,60 0,60 0,60 0,60 0,60 0,60 0,60 (8) 0,95 0,95 0,14 0,14 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 0,95 0,95 0,95 0,50 0,50 0,50 0,50 0,50 Ghi chú: CT: Cơng thức Hình So sánh kết dự báo mơ hình MMF USLE với lượng đất đo Kết tính sai số bình phương trung bình qn phương (RMSE) mơ hình USLE MMF so với giá trị thực đo 11,01 21,62, điều cho thấy mô hình USLE sử dụng cho kết dự báo có sai số nhỏ so mơ hình MMF Điều phù hợp với nghiên cứu tác giả Arun Mondal nnk (2016) [14] sử dụng mô hình USLE MMF để dự báo xói mịn sông Narmada miền Trung Ấn Độ, kết cho thấy sử dụng mơ hình hiệu chỉnh USLE cho thấy phù hợp vùng nghiên cứu Nghiên cứu Emil Dòng chảy mặt (Q) Hệ số KE (9) 87,78 58,97 35,69 87,78 58,97 35,69 87,78 58,97 35,69 87,78 58,97 69,69 146,14 157,97 69,69 146,14 157,97 216,87 631,05 (10) 31053,22 19162,71 24449,28 31053,22 19162,71 24449,28 31053,22 19162,71 24449,28 31053,22 19162,71 23177,45 32901,98 34624,62 24432,04 32901,98 34624,62 32978,48 54663,98 Hệ số Hệ số Mơ hình F H USLE (11) 4,66 2,87 3,67 4,66 2,87 3,67 4,66 2,87 3,67 4,66 2,87 7,19 10,20 10,73 7,57 10,20 10,73 10,22 16,95 (12) 0,04 0,02 0,01 0,04 0,02 0,01 0,04 0,02 0,01 0,04 0,02 0,03 0,09 0,10 0,03 0,09 0,10 0,17 0,83 (13) 20,99 30,91 5,01 14,26 12,26 17,15 35,87 17,98 8,52 14,10 16,48 6,73 9,11 11,20 8,45 1,28 5,38 1,29 10,19 11,01 Mơ hình MMF J G (14) 4,70 2,90 3,68 4,70 2,90 3,68 4,70 2,90 3,68 4,70 2,90 7,22 10,29 10,84 7,60 10,29 10,84 10,39 17,78 (15) 66,26 59,70 11,71 9,76 31,42 15,68 17,44 31,42 15,68 17,44 31,42 11,83 18,95 18,97 7,47 9,97 9,98 9,97 9,98 Thực Dự đo báo (16) (17) 4,70 20,77 2,90 16,13 3,68 5,03 4,70 14,84 2,90 12,43 3,68 4,68 4,70 14,21 2,90 10,26 3,68 2,81 4,70 14,21 2,90 16,69 7,22 0,83 10,29 2,08 10,84 3,35 7,47 0,99 9,97 0,63 9,98 2,54 9,97 0,65 9,98 2,52 21,62 Bayramov nnk (2013) [2] so sánh mơ hình USLE MMF cho thấy, mơ hình MMF thể hệ số biến thiên (COV) lớn tỷ lệ đất dự đoán Kết theo dõi năm xói mịn thực địa, mơ hình USLE dự báo tốt mơ hình MMF tỷ lệ tần suất xuất xói mịn lớp xói mịn quan trọng (mất đất > 10 tấn/ha) Tỷ lệ đất USLE dự đoán đáng tin cậy tỷ lệ MMF không phân bố không gian lớp xói mịn quan trọng, mà cịn định lượng tỷ lệ đất có mối tương quan cao với phép đo đất xói mịn thực địa 3.2 Thảo luận Kết tính tốn hệ số mơ hình cho thấy, yếu tố lượng mưa tác động lớn đến lượng đất bị xói mịn điểm quan trắc, mơ hình USLE thể qua giá trị hệ số R mơ hình MMF thể qua giá trị hệ số Q, J Yếu tố độ dốc tác động lớn thứ hai đến xói mịn đất theo mơ hình USLE, thể giá trị hệ số đất độ dốc chiều dài sườn dốc LS, cịn mơ hình MMF yếu tố địa hình thể qua độ dốc tính tốn thơng qua lượng đất tách dịng chảy mặt khả vận chuyển dịng chảy N«ng nghiệp phát triển nông thôn - K - TH¸NG 11/2020 109 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ Bên cạnh sử dụng hệ số chung hệ số K, C, P mơ hình MMF quan tâm đến yếu tố độ che phủ mặt đất, tán cây, chiều cao thảm phủ Tuy nhiên điều kiện canh tác vùng núi phía Bắc với cấu mùa vụ thay đổi trồng năm, chiều cao, độ che phủ giai đoạn phát triển trồng khác nhau, lượng mưa phân bố tập trung vào mùa mưa (tháng đến 9), trung với thời điểm gieo trồng vụ, thu hoạch vụ xuân hè, hè thu động hạt mưa tác động vào bề mặt mạnh chưa xem xét mô hình MMF Điều thể đồ thị 1, kết dự báo lượng đất bị xói mịn mơ hình MMF hầu hết thấp giá trị đo thực tế, có quan trắc Thụy An, Ba Vì có giá trị dự báo mơ hình MMF cao so với đo thực tế mơ hình USLE, ngun nhân độ dốc nhỏ (độ dốc 40) dự báo mơ hình MMF yếu tố độ dốc tác động thơng qua giá trị Sin(S) lượng đất tách hay vận chuyển dòng chảy nên mức độ thay đổi khơng lớn tác động lên thay đổi lượng đất xói mịn khơng lớn Điều thể hình 2, độ dốc quan trắc giao động từ 4-340 kết dự báo mơ hình MMF lượng đất 2,85-10,84 tấn/ha/năm, so với quan trắc thực tế 0,63 đến 64,45 tấn/ha/năm lượt 11,01 21,62, điều cho thấy mô hình USLE dự báo tốt mơ hình MMF Yếu tố lượng mưa tác động lớn đến lượng đất xói mịn đất điểm quan trắc, mơ hình USLE thể qua giá trị hệ số R mơ hình MMF thể qua giá trị hệ số Q, J Yếu tố độ dốc yếu tố tác động lớn thứ hai đến xói mịn đất theo mơ hình USLE, thể giá trị hệ số đất độ dốc chiều dài sườn dốc LS Cịn mơ hình MMF yếu tố địa hình thể qua độ dốc tính tốn thơng qua lượng đất tách dịng chảy mặt khả vận chuyển dòng chảy Tuy nhiên mơ hình MMF khơng thể rõ tác động xói mịn đất, độ dốc quan trắc dao động từ 4-340 kết dự báo mơ hình MMF lượng đất 2,85-10,84 tấn/ha/năm, so với quan trắc thực tế 0,63 đến 64,45 tấn/ha/năm TÀI LIỆU THAM KHẢO Bahrawi Jarbou A., Mohamed Elhag, Amal Y Aldhebiani, et al (2016) Soil Erosion Estimation Using Remote Sensing Techniques in Wadi Yalamlam Basin, Saudi Arabia Advances in Materials Science and Engineering 2016, p Bayramov Emil, Manfred F Buchroithner, Eileen Mcgurty (2013) Differences of MMF and USLE Models for Soil Loss Prediction along BTC and SCP Pipelines Journal of Pipeline Systems Engineering and Practice 4(1), p 81-96 Benavidez R., B Jackson, D Maxwell, K Norton (2018) A review of the (Revised) Universal Soil Loss Equation ((R)USLE): with a view to increasing its global applicability and improving soil loss estimates Hydrol Earth Syst Sci 22(11), p 6059-6086 Hình Độ dốc lượng đất thực đo dự báo mơ hình USLE MMF KẾT LUẬN Kết sử dụng mơ hình dự báo xói mịn đất cho thấy mơ hình USLE dự báo lượng đất giao động từ 1,28 – 67,64 tấn/ha/năm; mơ hình MMF 2,85-10,84 tấn/ha/năm so với lượng đất bị xói mịn đo giao động từ 0,63 đến 64,45 tấn/ha/năm Sai số bình phương trung bình qn phương (RMSE) mơ hình USLE MMF so với giá trị thực đo lần 110 Chai T., R R Draxler (2014) Root mean square error (RMSE) or mean absolute error (MAE)?–Arguments against avoiding RMSE in the literature Geosci Model Dev 7, p 1247–1250 David Wilfredo P (1988) Soil and Water Conservation Planning: Policy Issues and Recommendations Philippine Institute for Development Studies Doanh L Q., H D Tuan, A Chabanne (2005) Upland Agro - Ecology Research and Development in Vietnam Building an AgroEcological Network through DMC in Southeast Asia, Vientiane, Lao, p Nông nghiệp phát triển nông thôn - K - THáNG 11/2020 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ Nguyễn Văn Dũng, Trần Đức Viên, Nguyễn Thanh Lâm, Trần Mạnh Tường, Aran Patanothai, George Cadisch, A.Terry Rambo (2008) Phân tích mức độ bền vững hệ canh tác nương rẫy tổng hợp Bản Tát phương pháp cân dinh dưỡng, Trần Đức Viên, A.Terry Rambo, Nguyễn Thanh Lâm (chủ biên), Canh tác nương rẫy tổng hợp: Một góc nhìn, NXB Nơng nghiệp, Hà Nội, tr 258-312 Gregory K J., D E Walling (1973) Drainage 18 Mulengera M K., R W Payton (1999) Estimating the USLE-soil erodibility factor in developing tropical countries Trop Agric (Trinidad) 76(1), p 17–22 19 Nguyễn Quang Mỹ (2005) Xói mịn đất đại biện pháp phòng chống Nhà xuất Ðại học Quốc gia Hà Nội, Hà Nội 20 Polous Khatereh (2010) Effect of spatial resolution on erosion assessment in Namchun watershed Thailand, Facuty of Geo-Information Basin Form and Process: A Geomorphological Approach Edward Arnold, London science and Earth observation University of Twente, Enschede, The Netherlands Nguyễn Trọng Hà (1996) Xác định yếu tố gây xói mịn khả dự báo xói mịn đất dốc Trường Đại học Thủy lợi, Hà Nội 21 Quansah C (1982) Laboratory experimentation for the statistical derivation of equations for soil erosion modelling and soil conservation design Cranfield Institute of 10 Kim H S., P Y Julien (2006) Soil Erosion Modeling Using RUSLE and GIS on the IMHA Watershed Water Engineering Research 7(1), p 2941 11 Kirkby M J (1976) Tests of the random network model and its application to basin hydrology Earth Surface Processes 1(3), p 197-212 12 Kurosawa Kiyoshi, Nguyen Hai Do, Tat Canh Nguyen, Kazuhiko Egashira (2009) Magnitude of Annual Soil Loss from a Hilly Cultivated Slope in Northern Vietnam and Evaluation of Factors Controlling Water Erosion Applied and Environmental Soil Science 2009, p 13 Mepas.Pnnl.Gov 5.3.2 Soil Erodibility Factor, truy cập ngày 12/6/2018, trang web https://mepas.pnnl.gov/mepas/formulations/source _term/5_0/5_32/5_32.html 14 Mondal Arun, Deepak Khare, Sananda Kundu (2016) A comparative study of soil erosion modelling by MMF, USLE and RUSLE Geocarto International 9/2016, p 1-25 15 Morgan R P C (2005) Soil erosion and conservation Third, Blackwell Publishing Ltd 16 Morgan R P C., J H Duzant (2008) Modified MMF (Morgan–Morgan–Finney) model for evaluating effects of crops and vegetation cover on soil erosion Earth Surface Processes and Landforms 33(1), p 90-106 17 Morgan R P C (2009) Soil erosion and conservation John Wiley & Sons Technology, Cranfield University 22 Renard K G , G R Foster, G A Weesies, D K Mccool, D C Yoder (1997) Predicting Soil Erosion by Water: A Guide to Conservation Planning With the Revised Universal Soil Loss Equation U.S Government Printing Office, Washington DC 23 Nguyễn Tử Siêm, Thái Phiên (1999) Ðồi núi Việt Nam - Thoái hố phục hồi Nhà xuất Nơng nghiệp, Hà Nội, 412 tr 24 Stone R P., D Hilborn (2000) Universal Soil Equation (USLE) Ontario Ministry of Agriculture and Food, Agriculture and Rural Division; Factsheet Loss 25 Thinley Ugyen (2008) Spatial Modeling for Soil erosion assessment in upper Lam Phra Phloeng watershed Nakhon Ratchasima, Thailand 26 Trương Đình Trọng, Nguyễn Quang Việt, Đỗ Thị Việt Hương (2012) Đánh giá khả xói mịn đất huyện Đakrơng, tỉnh Quảng Trị mơ hình RMMF (Revised Morgan-Morgan-Finney) Tạp chí Khoa học - Đại học Huế 74A(5), tr 173-184 27 Trung tâm Ứng phó biến đổi khí hậu (2016) Dữ liệu khí tượng trạm Cò Nòi (2015-2018), Vĩnh Yên (2000-2002), Hòa Bình (2000), Hà Nội 28 Vezina Karine, Ferdinand Bonn, Pham Van Cu (2006) Agriculturalland-use patterns and soil erosion vulnerability of watershed units in Vietnam’s northern highlands Landscape Ecol 21, p 1311 1325 Nông nghiệp phát triển nông thôn - KỲ - TH¸NG 11/2020 111 KHOA HỌC CƠNG NGHỆ 29 Trần Quốc Vinh, Đặng Hùng Võ, Đào Châu Thu (2011) Ứng dụng viễn thám hệ thống thông tin địa lý đánh giá xói mịn đất đồi gị huyện Tam Nơng, tỉnh Phú Thọ Tạp chí Khoa học Phát triển, 9(5), tr 823-833 30 Wischmeier W H , D D Smith (1978) Predicting Rainfall Erosion Losses: A Guide to Conservation Planning Vol Agriculture Handbook No 537, USDA/Science Administration, US Govt Washington, DC., 58 and Education Printing Office, 31 Wischmeier W H., D D Smith (1981) Predicting rainfall erosion losses -a guide to conservation planning Supplement to Agriculture Handbook No 537 USDA, Washington DC, USA RESEARCH ON USING SOIL EROSION MODEL APPLIED TO MOUNTAINOUS NORTH OF VIETNAM Tran Minh Chinh, Nguyen Trong Ha, Nguyen Van Kien Summary This study uses the results of measurement at experimental points of soil erosion with 39 observations, the results show that, the amount of soil eroded in the monitoring plots ranges from 0.63 to 64.45 tons/ha/year Using Universal Soil Loss Models (USLE) and Morgan-Morgan-Finney (MMF) to forecast land loss in the monitoring plots, the forecast results are 1.28 to 67.64 tons/ha/year and 2.85-10.84 tons/ha/year respectively The mean squared error (RMSE) of the USLE and MMF models compared to the measured real values is 11.01 and 21.62 respectively, this shows that the USLE model predicts better than the MMF model The slope factor is one of the factors that strongly affects soil erosion, especially in mountainous areas However, the MMF model does not clearly show the impact of soil erosion due to slope, in the slope monitoring plots range from 4-340, but the forecast results with the MMF model of soil loss 2.85-10.84 tons/ha/year, compared with the actual monitoring is 0.63 to 64.45 tons/ha/year Keywords: Soil erosion, MMF model, USLE model, soil degradation Người phản biện: PGS.TS Trần Minh Tiến Ngày nhận bài: 4/9/2020 Ngày thông qua phản biện: 6/10/2020 Ngày duyệt đăng: 13/10/2020 112 Nông nghiệp phát triển nông thôn - KỲ - TH¸NG 11/2020 ... sử dụng đậu Hà Nội x5m hồng đáo làm băng 2.2 Phương pháp nghiên cứu 2.2.1 Phương pháp sử dụng mơ hình dự báo xói mịn đất 2.2.1.1 Mơ hình đất phổ dụng USLE Nghiên cứu sử dụng phương trình đất. .. 6059-6086 Hình Độ dốc lượng đất thực đo dự báo mơ hình USLE MMF KẾT LUẬN Kết sử dụng mơ hình dự báo xói mịn đất cho thấy mơ hình USLE dự báo lượng đất giao động từ 1,28 – 67,64 tấn/ha/năm; mơ hình. .. dụng mơ hình đất sử dụng (USLE) mơ hình Morgan Kết xác định hệ số xói mịn, dự báo lượng đất theo phương trình đất phổ dụng Bảng Kết tính tốn hệ số lượng đất theo mơ hình USLE mơ hình MMF Mơ hình