thương do BĐKH
Phương pháp đánh giá và định lượng tính dễ bị tổn thương dùng trong luận văn được tiến hành bằng cách xây dựng “chỉ số dễ bị tổn thương”. Chỉ số này dựa trên nhiều bộ chỉ thị làm nên khả năng dễ bị tổn thương của một vùng. Phương pháp này cho kết quả là một số duy nhất, có thể được dùng để so sánh các vùng khác nhau. Thuật ngữ chỉ số được hiểu là số được tính toán từ một nhóm biến được chọn cho toàn bộ khu vực/địa phương và được dùng để so sánh với nhau hoặc với một điểm tham chiếu nào đó. Nói cách khác, chỉ số này được hiểu là số thứ tự mà thông qua đó các khu vực sẽ được xếp hạng, phân nhóm theo các mức dễ bị tổn thương. Chỉ số được xây dựng sao cho nằm trong khoảng từ 0 đến 1 để dễ tiến hành so sánh giữa các vùng.
Chỉ số tổn thương được tiếp cận theo khái niệm đã được đề cập ở trên bao gồm ba chỉ số chính: độ phơi nhiễm, độ nhạy cảm và khả năng thích ứng. Đối với mỗi chỉ số trên, nghiên cứu đưa ra các chỉ số phụ cấu thành dựa trên việc tham khảo tài liệu và tình hình thực tế tại địa điểm nghiên cứu. Mỗi chỉ số phụ lại được cấu thành từ nhiều yếu tố con khác. Chỉ số tổn thương sử dụng cách tiếp cận trong đó mỗi yếu tố phụ đều có giá trị như nhau đối với chỉ số chính dù chỉ số chính là giá trị tổng hợp của nhiều chỉ số phụ. Để đơn giản hóa, công thức chỉ số tổn thương giả định ba chỉ số chính đều có trọng số như nhau.
Chỉ số dễ bị tổn thương được xây dựng dựa trên khái niệm của IPCC bao gồm ba chỉ số chính: độ phơi nhiễm (E), độ nhạy cảm (S) và khả năng thích ứng (AC). Đối với từng biến chỉ số chính E, S và AC thì có các biến chỉ số phụ E1 ÷ En, S1÷ Sn, AC1 ÷ ACn. Đối với từng biến chỉ số phụ lại có thể có các biến thành phần con tương ứng E1.1÷ E1.n, En.1÷ En.n, S1.1 ÷ S1.n, Sn.1 ÷ Sn.n, và AC1.1 ÷ AC1.n, ACn.1 ÷ ACn.n. Vấn đề cần lưu ý là xác định được tối đa số lượng các biến thành phần cũng như các biến phụ để cuối cùng xác định biến chính. Việc tính toán xác định các chỉ số chính, chỉ số phụ và các chỉ số thành phần con tương ứng được sơ đồ hóa như sau:
Hình 3.1. Sơ đồ xác định chỉ số dễ bị tổn thương
Ở mỗi chỉ số phụ của chỉ số dễ bị tổn thương, dữ liệu thu thập được sẽ được sắp xếp theo ma trận hình chữ nhật với các hàng thể hiện các vùng và các cột thể hiện các chỉ số phụ. Giả sử M là các vùng/địa phương, và K là các chỉ số phụ mà ta đã thu thập được. Gọi Xij là giá trị của chỉ số phụ j tương ứng với vùng i. Khi đó bảng dữ liệu sẽ có M hàng K cột như sau:
Bảng 3.1. Sắp xếp dữ liệu chỉ số phụ theo vùng Vùng/địa phương Chỉ số phụ 1 2 J K 1 X11 X12 X1J X1K 2 X21 X22 X2J X2K i Xi1 Xi2 XiJ XiK M XM1 XM1 XMJ XMK
Như vậy ta sẽ có 3 bảng tương ứng với các chỉ số phụ của các chỉ số chính E, S và AC. Cần chú ý rằng cách sắp xếp dữ liệu này thường được dùng trong phân tích thống kê dữ liệu điều tra khảo sát. Ta có thể thấy được rằng các chỉ số sẽ có thứ nguyên khác nhau, vì vậy cần phải chuẩn hóa thứ nguyên để đưa vào tính toán.
a. Chuẩn hóa các chỉ số
Có thể dễ dàng thấy rằng các chỉ số được thể hiện theo các đơn vị khác nhau. Bởi vậy, các chỉ số sẽ được chuẩn hóa theo phương pháp sử dụng trong Báo cáo Chỉ số Phát triển Con người của UNDP (HDI) (UNDP, 2007). Theo cách này, để thu được các số không còn phụ thuộc vào đơn vị và được chuẩn hóa, đầu
tiên, chúng cần được chuẩn hóa để nằm trong khoảng từ 0 đến 1 và quá trình chuẩn hóa được thực hiện theo công thức:
- Nếu giá trị tốt ứng với Max thì:
- Nếu giá trị tốt nhất ứng với Min thì:
Trong đó Max Xij và Min Xij lần lượt là giá trị lớn nhất, nhỏ nhất của chỉ số phụ thứ j của vùng i.
b. Xác định trọng số cho các chỉ số
Có nhiều phương pháp để xác định trọng số của các chỉ số trong tính toán TBDTT. Nhưng trong khuôn khổ luận văn, học viên sử dụng phương pháp trọng số cân bằng với các chỉ số được xác định từ mối quan hệ tương quan của sản xuất lúa với hệ thống tự nhiên xã hội.
Theo khái niệm của IPCC ta có Tính dễ bị tổn thương là hàm của độ phơi nhiễm (E), độ nhạy (S) và khả năng thích ứng (AC). Đối với từng biến chính E, S, AC ta đều có các biến phụ tương ứng, với từng biến phụ này ta lại có các biến thành phần để hợp thành các biến phụ. Tất cả các biến này được xác định trên mối quan hệ của sản xuất lúa với hệ thống tự nhiên xã hội cấu thành nên nó.
- Các phụ của E, S, AC được xác định như sau:
Trong đó: xi: Biến phụ thứ i của độ phơi nhiễm, độ nhạy hay khả năng thích ứng; n: số biến thành phần trong biến phụ;
xij: Biến thành phần thứ j đã được chuẩn hóa của biến phụ tương ứng. - Biến chính E, S, AC được xác định như sau:
Trong đó: X: Biến chính tương ứng E, S, AC
- Xây dựng chỉ số dễ bị tổn thương
Theo IPCC (2007), chỉ số dễ bị tổn thương được xác định theo công thức sau:
Trong đó: V: Chỉ số dễ bị tổn thương; E: Độ phơi nhiễm;
S: Độ nhạy;
AC: Khả năng thích ứng.
Như vậy, chỉ số dễ tổn thương sẽ nằm trong khoảng từ 0 - 1. Với giá trị V = 1 tương ứng với vùng bị tổn thương nhất, V = 0 là vùng ít bị tổn thương nhất. Với phương pháp chỉ số này, ta sẽ so sánh được mức độ tổn thương giữa các vùng trong cùng một khu vực.
Hình 3.2. Sơ đồ quy trình xác định và tính toán chỉ số dễ bị tổn thương
3.5.3.1. Xác định các chỉ số phụ và chỉ số thành phần của độ phơi nhiễm (E)
Qua quá trình tham khảo các nghiên cứu trước đây và theo đánh giá cá nhân của học viên trong quá trình nghiên cứu cũng như điều kiện cụ thể của khu
vực nghiên cứu (huyện Nghĩa Hưng, tỉnh Nam Định), chỉ số độ phơi nhiễm (E) được sử dụng trong luận văn này sẽ bao gồm các biến phụ như sau: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
i) Hiện tượng thời tiết cực đoan (E1) ii) Thay đổi các điều kiện khí hậu (E2) iii) Nước biển dâng (E3)
iv) Thiên tai (E4).
Với mỗi một chỉ số phụ E1 ÷ E4 còn được thể hiện bằng cả chỉ số thành phần tương ứng với nó. Chi tiết cả chỉ số chính và chỉ số thành phần cũng như nguồn số liệu ứng với mỗi chỉ số này được thể hiện ở bảng dưới đây:
Bảng 3.2. Các biến thành phần của độ phơi nhiễm (E)
Biến phụ Hợp phần phụ (Biến thành phần) Đơn
vị Nguồn
Hiện tượng khí hậu cực đoan (E1)
Số trận bão (E1.1) trận Số liệu TK khí tượng
Số trận lụt (E1.2) trận Số liệu TK khí tượng
Số đợt hạn hán (E1.3) đợt Số liệu TK khí tượng
Số ngày rét đậm, rét hại (E1.4) ngày Số liệu TK khí tượng
Thay đổi các biến khí
hậu (E2)
Nhiệt độ trung bình năm (E2.1) to Số liệu TK khí tượng
Nhiệt độ cao nhất mùa hè (E2.2) to Số liệu TK khí tượng
Nhiệt độ thấp nhất (E2.3) to Số liệu TK khí tượng
Lượng mưa trung bình nhiều năm
(E2.4) mm
Số liệu TK khí tượng
Lượng mưa năm thấp nhất (E2.5) mm Số liệu TK khí tượng
Lượng mưa năm cao nhất (E2.6) mm Số liệu TK khí tượng
Lượng mưa ngày lớn nhất (E2.7) mm Số liệu TK khí tượng
Nước biển dâng và tác
động (E3)
Mực NBD so với năm 2005 (E3.1) cm Số liệu tại phòng
TN&MT huyện Diện tích lúa bị ảnh hưởng do xâm
nhập mặn (E3.2) % Số liệu tại UBND xã
Tỷ lệ cống lấy nước bị nhiễm mặn
(E3.3) % Số liệu tại UBND xã
Thiên tai (E4) (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Diện tích lúa bị ảnh hưởng do hạn hán
(E4.2) % Số liệu tại UBND xã
Diện tích lúa bị ảnh hưởng do ngập
úng (E4.3) % Số liệu tại UBND xã
Diện tích lúa bị ảnh hưởng do dịch sâu
bệnh hại (E4.4) % Số liệu tại UBND xã
Diện tích lúa bị ảnh hưởng do hạn hán
Ta sử dụng công thức (1a, 1b) để chuẩn hóa các chỉ số biến thành phần E1.1÷ E1.4, E2.1÷ E2.5, E3.1÷ E3.3 và E4.1 ÷ E4.4 của các biến phụ E1, E2 , E3 và E4;
Ta sử dụng công thức (2) để tính giá trị các biến phụ E1, E2, E3 và E4
Sử dụng công thức (3) để tính giá trị biến chính E
3.5.3.2. Xác định các chỉ số phụ và chỉ số thành phần của độ nhạy (S)
Để áp dụng vào điều kiện thực tế cụ thể là huyện Nghĩa Hưng, Nam Định, các biến phụ của độ nhạy cảm được lựa chọn sử dụng bao gồm:
1) Sử dụng đất (S1); 2) Năng suất (S2); 3) Cơ cấu sản xuất (S3); 4) Lao động (S4);
5) Nước tưới và vật tư đầu vào (S5);
6) Mức độ ảnh hưởng của các hiện tượng thời tiết cực đoan đến sản xuất lúa
(S6).
Với mỗi một chỉ số phụ S1 ÷ S6 được thể hiện bằng cả chỉ số thành phần tương ứng với nó. Chi tiết các chỉ số chính và chỉ số thành phần cũng như nguồn số liệu ứng với mỗi chỉ số này được thể hiện ở bảng dưới đây:
Bảng 3.3. Các biến thành phần của độ nhạy (S)
Biến phụ Hợp phần phụ (biến thành
phần) Đơn vị Nguồn
Sử dụng đất (S1)
Diện tích trồng lúa (so với đất
nông nghiệp) (S1.1) % Số liệu tại UBND xã
Diện tích lúa ven biển (S1.2) % Số liệu tại UBND xã
Đất nông nghiệp được quản lý
(của HTX, công ty…) (S1.3) % Số liệu tại UBND xã
Năng suất (S2)
Năng suất TB vụ xuân (S2.1) Tấn/ha Số liệu điều tra
Năng suất TB vụ mùa (S2.2) Tấn/ha Số liệu điều tra
Biến phụ Hợp phần phụ (biến thành (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
phần) Đơn vị Nguồn
do BĐKH (S2.3)
Năng suất lúa mùa bị ảnh hưởng
do BĐKH (S2.4) % Số liệu tại UBND xã
Cơ cấu sản xuất (S3)
Diện tích lúa cao sản (S3.1) % Số liệu tại UBND xã
Diện tích lúa đặc sản (S3.2) % Số liệu tại UBND xã
Diện tích lúa - màu (S3.3) % Số liệu tại UBND xã
Diện tích lúa - thủy sản (S3.4) % Số liệu tại UBND xã
Lao động (S4)
Tỷ lệ người dân sản xuất lúa
(S4.1) % Số liệu tại UBND xã
Tỷ lệ hộ phụ thuộc chủ yếu vào trồng lúa (>50% thu nhập từ sản xuất lúa) (S4.2)
% Số liệu điều tra
Tỷ lệ nữ giới làm nông nghiệp
(AC4.3) % Số liệu điều tra
Tỷ lệ hộ nghèo toàn xã (S4.4) % Số liệu tại UBND xã
Nước tưới và vật tư đầu
vào (S5)
Chi phí cho trồng lúa (S5.1) Triệu
VNĐ/năm Số liệu điều tra
Mức đầu tư phân bón (S5.2) kg/ha Số liệu điều tra
Tần suất phun thuốc BVTV
trung bình (S5.3) lần/vụ Số liệu điều tra
Diện tích lúa vụ xuân cấp nước
không đảm bảo chất lượng (S5.4) % Số liệu tại UBND xã
Diện tích lúa vụ mùa cấp nước
không đảm bảo chất lượng (S5.5) % Số liệu tại UBND xã
Mức độ ảnh hưởng của các hiện tượng thời tiết cực đoan đến SX lúa (S6)
Bão (S6.1) điểm TB Số liệu điều tra (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Nắng nóng kéo dài (S6.2) điểm TB Số liệu điều tra
Rét đậm rét hại (S6.3) điểm TB Số liệu điều tra
Xâm nhập mặn (S6.4) điểm TB Số liệu điều tra
Mưa lớn, ngập lụt (S6.5) điểm TB Số liệu điều tra
Hạn hán (S6.6) điểm TB Số liệu điều tra
Dịch sâu bệnh hại (S6.7) điểm TB Số liệu điều tra
Tính toán các chỉ số:
Tương tự như tính toán chỉ số độ phơi nhiễm, sử dụng các công thức (1a, 1b), (2), (3) để tính toán chỉ số độ nhạy cảm.
Sử dụng công thức (1a, 1b) để chuẩn hóa các biến thành phần S1.1 ÷ S1.3, S2.1
÷ S2.4, S3.1 ÷ S3.3, S4.1 ÷ S4.4, S5.1 ÷ S5.5 và S6.1 ÷ S6.7 của các biến phụ S1, S2, S3, S4,
S5, S6. Sử dụng công thức (2) để xác định chỉ số các biến phụ như sau:
Sử dụng công thức (3) để xác định chỉ số S như sau:
3.5.3.3. Xác định các chỉ số phụ và chỉ số thành phần khả năng thích ứng (AC)
Để áp dụng được vào thực tế cho lĩnh vực sản xuất nông nghiệp nói chung và sản xuất lúa nói riêng tại Nghĩa Hưng và theo đánh giá của học viên trong quá trình điều tra tại địa điểm nghiên cứu đã tựu chung lại các chỉ số xác định khả năng thích ứng với BĐKH trong sản xuất lúa bao gồm các yếu tố sau:
1) Cơ sở hạ tầng (AC1); 2) Kinh tế (AC2);
3) Kỹ thuật canh tác (AC3); 3) Xã hội (AC4).
Với mỗi một chỉ số phụ AC1 ÷ AC4 còn được thể hiện bằng cả chỉ số thành phần tương ứng với nó. Chi tiết các chỉ số chính và chỉ số thành phần được thể hiện ở bảng dưới đây:
Bảng 3.4. Các biến thành phần của khả năng thích ứng AC
Biến
phụ Hợp phần phụ (biến thành phần) Đơn vị Nguồn
Cơ sở hạ tầng
(AC1)
Tỷ lệ đường giao thông nội đồng
được bê tông hóa (AC1.1) % Số liệu tại UBND xã
Tỷ lệ hệ thống tưới tiêu được bê tông
hóa (AC1.2) % Số liệu tại UBND xã
Tỷ lệ áp dụng KHCN trong sản xuất
lúa (AC1.3) % Số liệu tại UBND xã
Biến
phụ Hợp phần phụ (biến thành phần) Đơn vị Nguồn (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
(AC1.4) Kinh tế
(AC2)
Số tiền đầu tư nâng cấp, cải tạo kênh
mương dẫn nước (AC2.1)
Triệu
VNĐ/ha Số liệu điều tra
Thu nhập thực từ sản xuất lúa (AC2.2) Triệu
VNĐ/ha Số liệu điều tra
Khả năng tiêu thụ sản phẩm (AC2.3) % Số liệu điều tra
Kỹ thuật canh tác (AC3)
Tỷ lệ số hộ thay đổi lịch thời vụ tốt
hơn (AC3.1) % Số liệu điều tra
Tỷ lệ số hộ thay đổi Mức đầu tư phân
bón (AC3.2) % Số liệu điều tra
Tỷ lệ số hộ thay đổi giống và cơ cấu
giống lúa (AC3.3) % Số liệu điều tra
Tỷ lệ số hộ chuyển đổi mục đích sử
dụng đất (AC3.4) % Số liệu điều tra
Xã hội (AC4)
Tỷ lệ giáo dục trên cấp II của người
nông dân (AC4.1) % Số liệu điều tra
Tỷ lệ người dân có kiến thức về
BĐKH (AC4.2) % Số liệu điều tra
Tỷ lệ người lao động qua đào tạo
(chương trình khuyến nông) (AC4.3) % Số liệu điều tra
Tỷ lệ người dân có biện pháp thích
ứng với BĐKH (AC4.4) % Số liệu điều tra
Tính toán các chỉ số: Tương tự như tính toán chỉ số độ phơi nhiễm, độ nhạy cảm, sử dụng các công thức (1a, 1b), (2), (3) để tính toán chỉ số khả năng thích ứng.
Sử dụng công thức (1a,1b) để chuẩn hóa các biến thành phần AC1.1 ÷ AC1.4, AC2.1÷ AC2.3, AC3.1÷ AC3.4 và AC4.1÷ AC4.4 của các biến phụ AC1, AC2, AC3; AC4.
Sử dụng công thức (2) để xác định chỉ số các biến phụ như sau: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Theo công thức của IPCC, 2007, chỉ số dễ bị tổn thương được xác định theo công thức sau: Trong đó: V: Chỉ số dễ bị tổn thương; E: Độ phơi nhiễm; S: Độ nhạy; AC: Khả năng thích ứng.
Kết quả sau khi tính toán chỉ số dễ bị tổn thương được định mức theo bảng sau:
Bảng 3.5. Định mức phân loại mức độ tổn thương
Chỉ số dễ bị tổn thương Mức độ dễ bị tổn thương Ghi chú
<0,2 1 Tổn thương rất thấp 0,2< đến <0,4 2 Tổn thương thấp 0,4< đến < 0,6 3 Tổn thương trung bình 0,6< đến < 0,8 4 Tổn thương cao 0,8< đến <=1 5 Tổn thương rất cao 3.5.4. Phương pháp xử lý số liệu
Sử dụng phương pháp thống kê để xử lý số liệu: Sử dụng phần mềm Excel để tính toán các giá trị của biến số, xử lý thống kê và xây dựng các bảng biểu phân tích số liệu.
Sử dụng phần mềm Excel để tính toán và chuẩn hóa các chỉ số và xác định trọng số cho các chỉ số thành phần của 3 chỉ số chính trong tính toán chỉ số dễ bị tổn thương.
3.5.5. Phương pháp chuyên gia
Sử dụng phương pháp hỏi ý kiến và trao đổi với chuyên gia để tăng thêm