2.2.1. Đối tượng nghiên cứu
- Dữ liệu về khí tƣợng của tỉnh Thừa Thiên Huế; - Quỹ đất lúa, năng suất lúa vùng nghiên cứu.
2.2.2. Phạm vi nghiên cứu
2.2.1.1. Phạm vi về không gian
Đề tài đƣợc triển khai nghiên cứu trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế.
2.2.1.2. Phạm vi về thời gian
a) Thời gian nghiên cứu: Từ tháng 7 năm 2014 đến tháng 7 năm 2015
b) Thời gian thu thập số liệu: Dữ liệu quan trắc mƣa, nhiệt độ đƣợc thu thập từ năm 1980 đến năm 2014. Số liệu về sản xuất nông nghiệp trên địa bàn tỉnh đƣợc thu thập từ năm 1996 đến năm 2013.
2.3. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
- Điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội Thừa Thiên Huế;
- Diễn biến về lƣợng mƣa, nhiệt độ trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế; - Đánh giá mức độ của hạn hán trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế; - Sự phân bố không gian của hạn hán trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế; - Ảnh hƣởng của hạn hán đến sản xuất lúa trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế; - Mô phỏng rủi ro hạn hán trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế;
2.4. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.4.1. Phương pháp thu thập số liệu
- Kế thừa các số liệu, dữ liệu, bản đồ… từ các cơ quan có liên quan. Cụ thể: + Phƣơng án quy hoạch sử dụng đất, kịch bản biến đổi khí hậu tỉnh Thừa Thiên Huế đƣợc thu thập từ Sở Tài nguyên và Môi trƣờng tỉnh Thừa Thiên Huế;
+ Niên giám thống kê các năm 2000, 2005, 2009, 2013, 2014 của tỉnh Thừa Thiên Huế đƣợc kế thừa, thu thập tại các cơ quan nhƣ Chi cục thống kê Thừa Thiên Huế, thƣ viện Trƣờng Đại học Nông Lâm Huế;
+ Số liệu quan trắc mƣa, nhiệt độ (trung bình, lớn nhất, nhỏ nhất) ở 3 trạm Nam Đông, A Lƣới, và trạm trong khoảng thời gian từ năm 1980-2014 đƣợc kế thừa, thu thập tại cơ quan khí tƣợng thủy văn tỉnh Thừa Thiên Huế, số liệu mƣa ngày của 3 trạm Tà Lƣơng, Phú Ốc và Bình Điền đƣợc thu thập từ đài khí tƣợng thủy văn khu vực Trung Trung Bộ (Hà Nội);
Hình 2.1. Sơ đồ vị trí các trạm quan trắc lượng mưa, nhiệt độ trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế được sử dụng trong nghiên cứu
+ Bản đồ hiện trạng sử dụng đất, bản đồ quy hoạch sử dụng đất đến 2020 của tỉnh Thừa Thiên Huế đƣợc thu thập từ Sở Tài nguyên và Môi trƣờng tỉnh Thừa Thiên Huế;
+ Dữ liệu mƣa từ nguồn ảnh viễn thám TRMM (Tropical Rainfall Measurement Mission) đƣợc sử dụng để tăng cƣờng thêm nguồn dữ liệu cho nghiên cứu. TRMM là vệ tinh đo mƣa vùng nhiệt đới do NASA hợp tác với JAXA (Nhật Bản) thực hiện từ năm 1997 sử dụng vệ tinh LEO để đo mƣa cho khu vực nhiệt đới với độ chính xác cao [34, 35]. Nguồn dữ liệu mƣa từ nguồn ảnh viễn thám TRMM sử dụng trong nghiên cứu này đƣợc tải từ trang web http://gdata1.sci.gsfc.nasa.gov.
Hình 2.2. Lượng mưa tháng đo bằng công nghệ viễn thám tại trạm Nam Đông, tỉnh Thừa Thiên Huế.
Nguồn: http://gdata1.sci.gsfc.nasa.gov
Hình 2.3. Lượng mưa quan trắc và lượng mưa đo bằng vệ tinh TRMM tại trạm Huế, Phú Ốc tỉnh Thừa Thiên Huế
Với 20 điểm mƣa đƣợc tăng cƣờng từ dữ liệu viễn thám để nâng cao độ chính xác trong nội suy phân tích không gian. Các điểm mƣa tăng cƣờng đƣợc lựa chọn sao cho có sự phân bố đều trên phạm vi không gian của khu vực nghiên cứu nhƣ ở hình 2.4. Sự sai khác giữa lƣợng mƣa quan trắc và lƣợng mƣa đo bằng công nghệ viễn thám sẽ đƣợc kiểm tra và đánh giá chi tiết ở mục 3.4.1. trong nghiên cứu này.
2.4.2. Phương pháp xử lý số liệu
- Các dữ liệu về thời tiết, khí hậu đƣợc xử lý thống kê trên phần mềm Excel; phầm mềm R;
- Chỉ số hạn hán SPI (Standardized Precipitation Index) do McKee và cộng sự đề xuất năm 1993 và chỉ số hạn hán RDIstd (Reconnaissance Drought Index Standardized) đƣợc áp dụng để đánh giá hạn hán vùng nghiên cứu. Cụ thể:
+ Chỉ số SPI đƣợc tính bằng công thức: SPI = ̅ (2.1)
Với R là lƣợng mƣa thực tế; ̅ là lƣợng mƣa trung bình nhiều năm (thời đoạn
tính); σ là độ lệch tiêu chuẩn. Chỉ số SPI đƣợc tính toán dựa trên xác suất của lƣợng mƣa quan trắc cho các khoảng thời gian khác nhau nhƣ 1 tháng, 3 tháng, 6 tháng, 12 tháng... Chỉ số SPI đang đƣợc sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu trên thế giới. Tác động chính của hạn hán đối với nông nghiệp thƣờng là làm giảm độ ẩm trong đất và làm bốc hơi nƣớc gia tăng, nƣớc trong đất nhanh chóng cạn kiệt trong thời kỳ hạn hán kéo dài. Độ ẩm đất, nƣớc trong đất bị ảnh hƣởng nhiều và rõ rệt khi khô hạn kéo dài trong khoảng thời gian 3 tháng [48]. Do đó, chỉ số SPI thời đoạn 3 tháng đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này.
+ RDIstd là chỉ số đƣợc phát triển để tiếp cận đến sự thiếu hụt nguồn nƣớc một cách hiệu quả hơn, RDIstd biểu thị sự cân bằng giữa đầu vào và đầu ra của hệ thống nƣớc [54], [55]. RDIstd đƣợc xác định dựa vào cả lƣợng mƣa tích lũy (P) và lƣợng bốc hơi tiềm năng (PET). PET có thể đƣợc tính theo phƣơng pháp của Hargreaves (Hargreaves and Samani 1985), hoặc Thornthwaite (1948) và phƣơng pháp Blaney – Criddle (Doorenbos & Pruitt 1977) dựa vào nhiệt độ lớn nhất, nhỏ nhất, nhiệt độ trung bình hàng tháng [53]. Phƣơng pháp tính toán PET dƣờng nhƣ không ảnh hƣởng đến kết quả của RDIstd trong bất kỳ cách nào [57].
̅̅̅̅
̂ (2.2)
Trong đó: , ̅̅̅̅ là giá trị trung bình số học của y, và ̂ là độ lệch tiêu chuẩn của y. Với ∑
∑ ; lần lƣợt là lƣợng mƣa và lƣợng bốc hơi tháng thứ j của năm thứ i.
Bảng 2.1. Phân ngưỡng mức độ hạn hán dựa vào chỉ số SPI và RDI
Phân ngƣỡng hạn theo chỉ số SPI, RDI Giá trị của SPI, RDI Cực kỳ ẩm ƣớt 2 - 3
Tƣơng đối ẩm ƣớt 1,0 – 1,49 Gần chuẩn -0,99 – 0,99 Tƣơng đối khô -1,0 đến – 1,49
Khô nặng -1,5 đến – 1,99 Cực kỳ khô -2 đến -3
- Phần mềm DrinC 1.5.73, SPI 6 đƣợc sử dụng để tính toán các chỉ số trên. DrinC cung cấp các công cụ để tính toán các chỉ số hạn hán khác nhau nhƣ SPI, RDI, DI và SDI. Bên cạnh đó, DrinC còn cung cấp công cụ tính toán giá trị PET dựa vào các yếu tố nhiệt độ theo phƣơng pháp Hargreaves (Hargreaves and Samani 1985), Thornthwaite (1948) và Blaney-Criddle (Doorenbos & Pruitt 1977). Phần mềm DrinC với mã nguồn mở, giao diện đơn giản với ngƣời sử dụng có thể download tại http://www.ewra.net/drinc/.
Hình 2.5. Giao diện chính của phần mềm DRINC
Phần mềm SPI 6 là một phần mềm nhỏ, không cần cài đặt, có thể lấy đƣợc ở http://drought.unl.edu/MonitoringTools/DownloadableSPIProgram.aspx. Với giao diện đơn giản có thể giúp cho ngƣời sử dụng dễ dàng tính toán chỉ số SPI theo từng thời đoạn khác nhau.
Hình 2.7. Định dạng dữ liệu đầu vào (Input) của phần mềm SPI
Hình 2.8. Quy trình tính chỉ số SPI Hình 2.9. Quy trình tính chỉ số RDI với phần mềm DrinC
- Hệ số tƣơng quan Pearson đƣợc sử dụng để xác định mức độ tƣơng quan giữa chỉ số hạn hán với năng suất lúa các vụ ở vùng nghiên cứu.
Hệ số tƣơng quan Pearson đƣợc tính: r = ∑ ̅ ̅
√∑ ̅ ∑ ̅
(2.3)
Trong đó, x là giá trị của chỉ số hạn hán, y là giá trị của năng suất lúa. Nếu giá trị của r là dƣơng (r >0), thì hai biến x và y cùng biến thiên theo một hƣớng; nếu giá trị của r là âm (r <0), thì x và y liên hệ đảo ngƣợc, tức là khi x tăng thì y giảm, và ngƣợc lại. Nếu r =1 hay r = -1, mối liên hệ của x và y đƣợc xác định; có nghĩa là cho bất cứ giá trị nào của x, chúng ta co thể xác định đƣợc giá trị của y. Nếu r = 0, hai biến x và y hoàn toàn độc lập, không có liên hệ với nhau. Giá trị r đƣợc phân loại nhƣ sau: 0,01 ≤ r < 0,1 mối tƣơng quan rất thấp (không đáng kể), 0,2 ≤ r ≤ 0,3 mối tƣơng quan thấp, 0,4 ≤ r ≤ 0,5 mối tƣơng quan trung bình, 0,6 ≤ r ≤ 0,7 mối tƣơng quan chặt và mối tƣơng quan rất chặt nếu r +0,8 hoặc r ≤ -0,8 [19].
- Phần mềm R, kết hợp với Excel, SPSS để xác định hệ số tƣơng quan Pearson, phân tích xử lý dữ liệu mƣa, nhiệt độ, số liệu về sản xuất nông nghiệp và vẽ các dạng biểu đồ khác nhau thể hiện kết quả nghiên cứu.
Bên cạnh những dạng biểu đồ dạng cột (thanh), đƣờng... thì biểu đồ Boxplot do nhà hóa học, thống kê học John Tukey đề xuất cũng đƣợc sử dụng trong nghiên cứu này để thể hiện các chuỗi số liệu. Boxplot là dạng biểu đồ rất chuẩn trong việc thể hiện
sự phân bố của dữ liệu dựa vào 5 giá trị chính, đó là giá trị nhỏ nhất (minimum), tứ phân vị thứ nhất (hay còn gọi là bách phân vị 25%) giá trị trung vị (median), tứ phân vị thứ ba (hay còn gọi là bách phân vị 75%), và giá trị lớn nhất (maximum) [19, 41]. Bên cạnh đó, những giá trị ngoại vi (outliers) – những giá trị hiếm (thất thƣờng) cũng đƣợc thể hiện ở trên boxplot (Hình 2.10).
Hình 2.10. Minh họa biểu đồ Boxplot
- Thuật toán Percentiles (còn gọi là Centile) đƣợc áp dụng để mô phỏng sơ bộ lƣợng mƣa dựa vào kịch bản biến đổi khí hậu của tỉnh Thừa Thiên Huế để mô phỏng rủi ro hạn hán trong tƣơng lai. Percentile là một phƣơng pháp thƣờng đƣợc sử dụng trong thống kê để chỉ một giá trị dƣới một tỷ lệ phần trăm nhất định của các giá trị quan sát đƣợc [52].
Percentile =
x 100. Trong đó, B là số giá trị dƣới ngƣỡng của giá trị cần tính; E là số giá trị bằng ngƣỡng của một giá trị cần tính, n là tổng số giá trị quan sát. Đã có nhiều nghiên cứu trên thế giới sử dụng thuật toán này để tính toán các yếu tố khí hậu nhƣ lƣợng mƣa, nhiệt độ. Ví dụ nhƣ trong nghiên cứu “The Use of Social Surveys to Measure Drought and the Impact of Drought” của Boyd Hunter et al, 2013 [45]. Hay trong nghiên cứu “Monthly and daily precipitation trends in the Mediterranean (1950–2000)” của C. Norrant và A. Douguédroit, 2006 [36].
- Phƣơng pháp bản đồ: Nghiên cứu sử dụng các phần mềm ArcGis 10.1, MapInfo 11.0, MircoStation để xử lý, phân tích và trình bày kết quả bản đồ. Hệ tọa độ sử dụng trong nghiên cứu là UTM, elipsoid WGS 84, múi 48 Bắc.
- Phƣơng pháp nội suy phân tích không gian: Đề tài ứng dụng các thuật toán nội suy trong công nghệ GIS để nghiên cứu sự phân bố của hạn hán.
Có nhiều phƣơng pháp nội suy phân tích không gian đƣợc tích hợp trong các phần mềm GIS nhƣ IDW (Inverse Distance Weighted), Kriging... để phục vụ cho những mục đích phân tích khác nhau. Theo Hossein và cộng sự, 2013 và Mozafari, 2011, IDW là phƣơng pháp tối ƣu nhất trong nội suy phân tích không gian đối với các
chỉ số khô hạn nhƣ SPI, DI, MCZI. Trong khi đó, Kriging là phƣơng pháp phù hợp hơn khi phân tích nội suy không gian đối với các chỉ số khô hạn khác nhƣ EDI [44, 49]. Do đó, trong nghiên cứu này, tác giả sử dụng phƣơng pháp nội suy IDW để phân tích sự phân bố về mặt không gian của chỉ số hạn SPI trên địa bàn tỉnh Thừa Thiên Huế.
Hình 2.11. Mối quan hệ giữ sự ảnh hưởng và khoảng cách trong phương pháp nội suy IDW.
Nguồn: [25]
Phƣơng pháp IDW xác định các giá trị nội suy bằng cách tính trung bình các giá trị của các điểm mẫu trong vùng lân cận. Điểm càng gần điểm trung tâm thì càng có ảnh hƣởng nhiều hơn [25]. Công thức nội suy:
̂ ∑
∑ (2.4) Trong đó dij là khoảng cách không gian giữa 2 điểm thứ i và thứ j, số mũ p càng cao thì mức độ ảnh hƣởng của các điểm ở xa càng thấp và một số xem nhƣ không đáng kể, thông thƣờng p = 2.
Chƣơng 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 3.1. Khái quát điều kiện tự nhiên, kinh tế xã hội tỉnh Thừa Thiên Huế
3.1.1. Điều kiện tự nhiên
3.1.1.1. Vị trí địa lý
Hình 3.1. Sơ đồ vị trí tỉnh Thừa Thiên Huế Nguồn: www.thuathienhue.gov.vn
Thừa Thiên Huế có tọa độ địa lý 15059'30'' - 16044'30'' vĩ độ Bắc và 107000'56'' - 108012'57'' kinh độ Đông. Phía Bắc giáp tỉnh Quảng Trị, phía Nam giáp thành phố Đà Nẵng, phía Tây giáp nƣớc Cộng hoà dân chủ nhân dân Lào, phía Đông giáp Biển Đông. Diện tích tự nhiên tỉnh Thừa Thiên Huế là 5.033,2 km2
. Thừa Thiên Huế nằm trên trục giao thông quan trọng xuyên Bắc - Nam, trục hành lang Đông - Tây nối Myanma, Thái Lan, Lào, Việt Nam. Thừa Thiên Huế có đƣờng bờ biển của tỉnh dài 127 km, có cảng hàng không Phú Bài nằm trên đƣờng quốc lộ 1A và đƣờng sắt xuyên Việt chạy dọc theo tỉnh, có 81 km biên giới với Lào. Vị trí địa lý nhƣ trên, Thừa Thiên Huế đƣợc xác định là cực phát triển kinh tế quan trọng của vùng kinh tế trọng điểm miền Trung, có điều kiện thuận lợi để phát triển sản xuất hàng hoá và mở rộng giao lƣu kinh tế - xã hội với các địa phƣơng trong cả nƣớc và quốc tế.
3.1.1.2. Địa hình, địa mạo
Địa hình lãnh thổ Thừa Thiên Huế là tận cùng phía Nam của dãy núi trung bình Trƣờng Sơn Bắc, phát triển theo hƣớng Tây Bắc - Đông Nam với đặc trƣng chung về địa hình là sƣờn phía Tây thoải, thấp dần về phía sông Mêkông, còn sƣờn phía Đông khá dốc, bị chia cắt thành các dãy núi trung bình, núi thấp, gò đồi và tiếp nối là đồng bằng duyên hải, đầm phá, cồn đụn cát chắn bờ và biển Đông. Trong đó, khoảng 75%
tổng diện tích là núi đồi, 24,9% diện tích là đồng bằng duyên hải, đầm phá và cồn đụn cát nội đồng và chắn bờ.
Hình 3.2. Địa hình tỉnh Thừa Thiên Huế từ dữ liệu DEM Nguồn: gdex.cr.usgs.gov
Địa giới Thừa Thiên Huế nằm trên một dải đất hẹp với chiều rộng trung bình 60km và chiều dài 127 km với đầy đủ các dạng địa hình: rừng núi, gò đồi, đồng bằng, đầm phá, biển và có thể chia ra 5 vùng nhƣ sau:
- Vùng núi: là hệ thống núi thuộc dãy Trƣờng Sơn phía Tây của tỉnh từ A Lƣới đến đèo Hải Vân gồm những dãy núi cao liên tiếp, độ cao trung bình khoảng 1000m, có đỉnh núi cao 1540m (đỉnh Bạch Mã) và nhiều nơi có địa hình chia cắt lớn, phân bố chủ yếu ở huyện A Lƣới và Nam Đông.
- Vùng gò đồi: là vùng tiếp giáp giữa vùng núi và đồng bằng, gồm những dãy đồi lƣợn sóng có độ cao từ 10m - 250m, độ dốc trung bình là 150 - 250 phân bố chủ yếu ở hai huyện Phú Lộc, Phong Điền và hai thị xã Hƣơng Trà, Hƣơng Thuỷ.
- Vùng đồng bằng: là dải đất hẹp chạy dọc theo tuyến Quốc lộ 1A, càng về phía Nam của tỉnh diện tích càng hẹp, diện tích vùng đồng bằng chủ yếu ở các huyện: Phong Điền, Quảng Điền, Phú Vang, Phú Lộc và hai thị xã: Hƣơng Trà, Hƣơng Thuỷ.
- Vùng đầm phá: phân bố gần vùng cát ven biển ở phía Đông, chạy dài từ huyện Phong Điền đến huyện Phú Lộc gồm những đầm phá lớn nhƣ phá Tam Giang, đầm
Cầu Hai, đầm An Cƣ (có thể gọi chung hệ đầm phá Tam Giang – Cầu Hai – Lăng Cô) có cửa thông ra biển (cửa Thuận An và cửa Tƣ Hiền).
- Vùng cát ven biển: là hệ thống đê cát và bãi cát ven biển tập trung ở các huyện: Phong Điền, Quảng Điền, Phú Vang, Phú Lộc.
Cấu trúc địa chất lãnh thổ Thừa Thiên Huế rất đa dạng, bao gồm 16 phân vị địa tầng và 7 phức hệ macma xâm nhập.
Các đá cứng macma, đá biến chất và đá trầm tích gồm nhiều loại khác nhau, chiếm trên 3/4 diện tích tự nhiên, phân bố chủ yếu ở vùng đồi núi phía Tây, Tây Nam và phía Nam của tỉnh. Trầm tích bở rời phần lớn tập trung ở đồng bằng duyên hải, chiếm gần 1/4 diện tích lãnh thổ chính là nguồn gốc của sự phong phú các loại tài nguyên khoáng sản, tài nguyên đất, tài nguyên nƣớc dƣới đất.
Các đá xâm nhập trên lãnh thổ Thừa Thiên Huế đƣợc xếp vào các phức hệ sau: