2.2.2. Phương pháp thu thập, phân tích, x lí tài liệu a. Phương pháp trung bình thống kê
T H1 H2 Mixed Thermoclin Z G G
Phư ng pháp trung nh thống kê được sử dụng để tính toán giá trị nhiệt độ bề mặt biển trung nh (theo tháng, mùa, năm và nhiều năm). Giá trị nhiệt độ bề mặt biển trung bình tại một điểm lưới tọa độ được xác định theo công thức sau:
̅̅̅̅̅ ∑
Trong đó:
̅̅̅̅̅: là giá trị nhiệt độ bề mặt biển trung nh (theo tháng, mùa, năm và nhiều năm)
SSTi: là các giá trị nhiệt độ bề mặt biển trung bình của từng ngày trong tháng, từng tháng trong một mùa, từng tháng trong một năm.
n: là số lượng các ngày trong tháng, các tháng trong một mùa, các tháng trong một năm.
b. Phương pháp phân tích xu thế biến động nhiệt độ bề mặt nước biển (SST)
Phư ng pháp phân tích xu thế biến động nhiệt độ bề mặt nước biển thường được sử dụng để tính tốc độ biến thiên theo thời gian của yếu tố khí hậu nói chung và yếu tố nhiệt độ, trong đó có nhiệt độ bề mặt biển. Theo phư ng pháp này, mối quan hệ giữa yếu tố nhiệt độ bề mặt biển và thời gian được xác định dưới dạng phư ng tr nh tuyến tính:
(2)
Để tính xu thế biến động nhiệt độ bề mặt biển của một mùa theo một khoảng thời gian, th theo phư ng tr nh trên, y đại diện cho giá trị SST trung bình một mùa tại một điểm lưới trong một năm, x là năm tư ng ứng, a và b là các hệ số hồi quy. Hệ số a của phư ng tr nh trên chính là hệ số góc của đường xu thế, có giá trị ằng giá trị của góc tạo ởi đường xu thế với trục iểu diễn thời gian, chính là giá trị iểu diễn tốc độ của xu thế iến động SST trong một đ n vị thời gian x. Nếu ta có n năm số liệu SST trung nh mùa, theo phư ng pháp nh phư ng nh nhất, các hệ số hồi quy a và b trong phư ng tr nh trên được tìm sao cho tổng nh phư ng sai số bằng cực tiểu. Tức là:
Trong đó, yi và xi là các số đ iết, S phụ thuộc vào a và , như vậy để S nh nhất, lần lượt lấy đạo hàm biểu thức S theo a, b và cho bằng không, ta được hệ phư ng tr nh sau đ y để xác định a và b: { ∑ ∑ ∑ ∑ ∑
Vậy các hệ số hồi quy a, được tính theo các công thức sau:
∑ ∑ ∑
∑ ∑
∑ ∑
c. Phương pháp phân tích đa chỉ tiêu
Phư ng pháp ph n tích đa chỉ tiêu (MCA – Multi-criteria Analysis) được áp dụng để đánh giá và xác định các vùng có tiềm năng về khai thác hải sản. Mô hình tổng quát có dạng sau: 1 1 ( * )* m n i i j i j S W X C (4) Trong đó:
S: Chỉ số đánh giá tổng hợp Xi: Chỉ số đánh giá của chỉ tiêu i Wi: Trọng số gắn cho chỉ tiêu i Cj: Giá trị của các chỉ tiêu hạn chế.
- Trong công thức (4), điểm số đánh giá của chỉ tiêu i (Xi) là giá trị đ được chuẩn hóa. Do các chỉ tiêu đánh giá có đ n vị đo khác nhau, v vậy cần chuẩn hóa để các chỉ tiêu đó có thể so sánh được với nhau. Nghiên cứu sử dụng công thức chuẩn hóa tuyến tính: Max-min [1] với hai dạng thức c ản sau:
i min max min i A A X A A
(5a) i maxmax mini A A X A A (5b) Trong đó:
Xi là giá trị của chỉ tiêu i được chuẩn hóa. Ai là giá trị của chỉ tiêu i trước khi chuẩn hóa.
Amax là giá trị lớn nhất của chỉ tiêu i trước khi chuẩn hóa Amin là giá trị nh nhất của chỉ tiêu i trước khi chuẩn hóa
Trong hai công thức chuẩn hóa:
Công thức (5a) được sử dụng để chuẩn hóa trong trường hợp giá trị cao của chỉ tiêu i trước khi chuẩn hóa tư ng ứng với giá trị cao của chỉ tiêu i sau khi chuẩn hóa, chỉ tiêu này được gọi là chỉ tiêu lợi ích (benefit criteria).
Công thức (5b) được sử dụng trong trường hợp ngược lại, tức là giá trị cao của chỉ tiêu i trước khi chuẩn hóa tư ng ứng với giá trị thấp của chỉ tiêu i sau khi chuẩn hóa, chỉ tiêu này được gọi là chỉ tiêu chi phí (cost criteria).
Sau khi chuẩn hóa, tất cả các chỉ tiêu sẽ không còn thứ nguyên và có giá trị trong khoảng từ 0 đến 1.
- Cũng trong công thức đánh giá tổng hợp, trọng số của chỉ tiêu i (Wi) được tính toán theo phư ng pháp ph n tích cấp bậc Analytical Hiearchy Process (AHP) được đề xuất năm 1980 ởi Thomas Saaty [46]. Phư ng pháp này dựa trên việc xây dựng một ma trận các cặp so sánh giữa các chỉ tiêu (bảng 2.1)
Bảng 2.1. Thang tỷ lệ so sánh giữa các chỉ tiêu theo phƣơng pháp AHP
Ít quan trọng Quan trọng h n 1/9 1/7 1/5 1/3 1 3 5 7 9 Cực kỳ ít quan trọng Ít quan trong h n rất nhiều Ít quan trong h n nhiều Ít quan trọng h n Quan trọng bằng nhau Quan trọng h n Quan trọng h n nhiều Quan trọng h n rất nhiều Cực kỳ quan trọng Theo bảng trên, mức độ quan trọng tư ng đối giữa các cặp chỉ tiêu được so sánh và biểu thị bằng các giá trị khác nhau tùy theo mức độ quan trọng giữa các chỉ tiêu. Nếu 2 chỉ tiêu có mức độ quan trọng như nhau thì nhậngiá trị 1. Nếu chỉ tiêu này quan trọng h n rất nhiều chỉ tiêu kia thì nhận giá trị 9. Ngược lại, nếu chỉ tiêu này có mức độ kém quan trọng h n chỉ tiêu so sánh thì nhận giá trị 1/9. Khi quá trình so sánh kết thúc một ma trận vuông cấp n (n là số các chỉ tiêu so sánh) được xác lập. Từ ma
trận này, có thể tính trọng số bằng cách chia từng giá trị trong mỗi cột của ma trận cho tổng số giá trị trong cột đó, điều này sẽ cho một ma trận mới với các giá trị nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Giá trị trung bình trên mỗi dòng của ma trận mới tư ng ứng với trọng số của chỉ tiêu nằm trên dòng đó [40].
Để xác định các chỉ số trong ma trận so sánh được thiết lập có hợp lý hay không, trong lý thuyết của Saaty đ đưa ra đại lượng tỷ số nhất quán CR (Consistency Ratio) để kiểm định, CR được xác định theo công thức:
CR = CI/RI (6) Trong đó:
CI (Consistency Index): Chỉ số nhất quán được xác định theo công thức:
(7)
Trong đó ymax là giá trị riêng lớn nhất được tính bằng cách lấy giá trị trung bình của véc t nhất quán, n là số chỉ tiêu.
Véc t nhất quán được xác định bằng cách chia véc t tổng trọng số cho trọng số của các chỉ tiêu đ xác định trước đó, véc t tổng trọng số được tính bằng cách nhân ma trận so sánh được thiết lập an đầu với ma trận trọng số của các chỉ tiêu.
RI (Random Index): là hằng số ngẫu nhiên được xác định bằng cách tra bảng hằng số do Saaty đề xuất (bảng 2.2)
Bảng 2.2: Bảng giá trị hằng số ngẫu nhiên (RI)
n 2 3 4 5 6 7 8 9 10
RI 0 0,58 0,90 1,12 1,24 1,32 1,41 1,45 1,51 Nếu giá trị CR ≤ 0,1 th ma trận so sánh đ thiết lập được chấp nhận, ngược lại phải xem xét lại cách so sánh và thiết lập lại ma trận.
- Giá trị của các chỉ tiêu hạn chế (Cj) được xác định từ một hay nhiều chỉ tiêu
đánh giá và được thể hiện theo thuộc tính Boolean (1: true, 0: false).
2.2.3. Phƣơng pháp hệ thông tin địa lý (GIS) xác định các vùng có tiềm năng tập trung thủy - hải sản
Phư ng pháp GIS được sử dụng để chồng ghép các lớp thông tin về điều kiện tự nhiên và môi trường vùng biển thuộc khu vực nghiên cứu. Từ kết quả chồng ghép, tiến hành đánh giá và xác định các khu vực có tiềm năng khai thác thủy - hải sản khác nhau trên vùng biển thuộc khu vực nghiên cứu.
Trong nghiên cứu xác định các khu vực có tiềm năng khai thác và nuôi trồng thủy - hải sản, người ta thường có hai cách tiếp cận khác nhau:
- Cách tiếp cận trực tiếp bằng các số liệu khảo sát đánh ắt thực tế được thực hiện từ việc tính toán khối lượng đánh bắt ở các vùng mẫu, sau đó từ số liệu này tiến hành nội suy cho toàn vùng.
- Cách tiếp cận gián tiếp thông qua các yếu tố môi trường của vùng biển mà đặc trưng ởi hai khía cạnh là môi trường sống và nguồn thức ăn. Một trong những phư ng pháp nghiên cứu sử dụng dữ liệu phân tích ảnh viễn thám dựa trên sự tư ng quan nghịch giữa hai thuộc tính là chất diệp lục (chlorophyll) và nhiệt độ bề mặt nước biển (Sea Surface Temprature - SST) để xác định các vùng đánh ắt cá tiềm năng (Potential Fishing Zones - PFZ) [48]. Các nghiên cứu đều chỉ ra rằng, các vùng nước lạnh được phát hiện trong hình ảnh SST là chỉ số về sự có mặt của các chất dinh dưỡng cao h n. Tư ng ứng với điều này, chỉ thị được thể hiện ở các vùng nước diệp lục cao có thể được nhìn thấy rõ ràng trong một hình ảnh màu đại dư ng. Dựa trên sự kết hợp các quá trình sinh học và vật lý này, các dự báo thử nghiệm được đưa ra có tính đến các gradient chung trong các ảnh tổng hợp chlorophyll - SST. Các vùng có tiềm năng đánh ắt cao đ được quan sát thấy trong các khu vực lân cận của gradient nhiệt độ cũng như màu đại dư ng.
Trong đề tài nghiên cứu này, hai tham số chính dùng để xác định các vùng tiềm năng khai thác được sử dụng là:
+ Năng suất sinh học s cấp: Là yếu tố đại diện đặc trưng trong chuỗi thức ăn của các loài sinh vật biển. Yếu tố này có đặc trưng ph n ố theo mùa khác nhau, trong luận văn học viên xây dựng tham số năng suất sinh học s cấp trung bình nhiều năm theo hai mùa gió Đông Bắc và Tây Nam.
+ Nhiệt độ nước biển: Là một tham số vô cùng quan trọng đại diện cho môi trường sống của các loài sinh vật biển. Một trong những yêu cầu sinh thái quan trọng
là khoảng nhiệt độ thích hợp cho điều kiện môi trường sống, mỗi loài khác nhau có giới hạn sinh thái về điều kiện nhiệt độ khác nhau. Song, để xác định giới hạn sinh thái về nhệt độ cho từng loài là khó khả thi, vì vậy học viên chỉ đánh giá một cách chung nhất cho tất cả các loài về điều kiện nhiệt độ theo nguyên tắc: Mức độ biến thiên nhiệt độ giữa hai mùa gió càng thấp th càng thích nghi đối với các loài sinh vật, do vậy nguồn lợi thủy – hải sản sẽ dồi dào h n và ngược lại, mức độ biến thiên nhiệt độ giữa hai mùa gió càng cao thì mức độ thích nghi đối với các loài sinh vật càng giảm đi. Trên c sở đó có thể đánh giá được quan hệ giữa yếu tố nhiệt độ và tiềm năng thủy - hải sản khu vực nghiên cứu. Tham số này cũng được xây dựng từ các nguồn số liệu vệ tinh trung bình nhiều năm theo cả hai mùa gió Đông Bắc và Tây Nam.
Sau khi x y dựng được các ản đồ tham số nêu trên, sử dụng chức năng chồng ghép số học trong GIS với trọng số là như nhau cho cả hai yếu tố được lựa chọn. Tiến hành ph n tích và xác định ngưỡng để ph n chia các vùng có tiềm năng khai thác thủy - hải sản ở a mức là tiềm năng cao, tiềm năng trung bình và tiềm năng thấp. Mô hình xác định các khu vực tiềm năng khai thác thủy hải sản từ các dữ liệu viễn thám (Hình 2.8).