Chỉ Tiêu 2013 2014 2015 2016 2017 TB
Lúa xuân
Diện tích (1000 ha) 80,5 80,5 80,1 79,6 79,1 79,96 Năng suất (tạ/ha) 71,54 71,72 71,63 71,53 71,65 71,62 Sản lượng (1000 tấn) 575,6 577,5 573,5 570,0 566,8 572,68
Lúa mùa
Diện tích (1000 ha) 81,3 81,3 80,9 80,4 79,6 80,7 Năng suất (tạ/ha) 58,70 59,60 60,38 60,18 47,19 57,21 Sản lượng (1000 tấn) 477,5 484,4 491,8 483,6 375,8 462,62
Cả năm
Diện tích (1000 ha) 161,8 161,8 161,0 160,1 158,7 160,68 Năng suất (tạ/ha) 65,09 65,63 65,97 65,83 59,38 64,38 Sản lượng (1000 tấn) 1053,1 1061,9 1065,2 1056,1 945,2 1036,3
(Nguồn: Niên giám thống kê tỉnh Thái Bình năm 2017)
Trong những năm gần đây cây lúa không mang lại hiệu quả kinh tế cao so với các cây trồng khác hoặc rau màu chính vì thế khiến diện tích lúa giảm dần. Năm 2013 diện tích lúa toàn tỉnh là 161,8 nghìn ha đến năm 2017 diện tích lúa toàn tỉnh chỉ còn 158,7 nghìn ha giảm so với năm 2013 là 1,92% (3,1 nghìn ha). Diện tích ở hai vụ lúa sản xuất đều giảm dần, diện tích lúa vụ xuân năm 2013 là 80,5 nghìn ha đến năm 2017 diện tích lúa vụ xuân chỉ còn 79,1 nghìn ha giảm so với năm 2013 là 1,4 nghìn ha. Diện tích lúa vụ mùa năm 2013 là 81,3 nghìn ha đến năm 2017 diện tích lúa vụ mùa chỉ còn 79,6 nghìn ha giảm so với năm 2013 là 1,7 nghìn ha.
Hiện nay trên địa phận tỉnh Thái Bình cây lúa được gieo trồng ở hai vụ: vụ xuân và vụ mùa và cả hai vụ đều có diện tích tương đương nhau. Tuy nhiên sản xuất lúa gạo đều chịu ảnh hưởng rất lớn của điều kiện tự nhiên cho nên lúa xuân thường cho năng suất và sản lượng cao hơn lúa mùa. Năng suất lúa vụ xuân bình quân trong 5 năm gần nhất là 71,62 tạ/ha, năng suất lúa vụ mùa bình quân trong 5 năm gần nhất là 57,21 tạ/ha thấp hơn rất nhiều so với năng suất lúa vụ xuân.
Nhận xét chung chương 1:
Qua việc tổng quan về các công trình nghiên cứu trong và ngoài nước có thể nhận thấy:
- Đã có nhiều nghiên cứu về tác động của BĐKH đến xâm nhập mặn. Các nghiên cứu cho thấy phương pháp mô hình hóa được áp dụng phổ biến để mô phỏng, dự báo và dự tính tác động của BĐKH đến xâm nhập mặn trên cơ sở sử dụng mô hình thủy lực, lan truyền chất. Tuy nhiên, còn thiếu nghiên cứu mang tính cập nhật về thực trạng xâm nhập mặn đối với khu vực ven biển tỉnh Thái Bình. Đồng thời vấn đề đánh giá tác động của XNM đối với cây lúa còn chưa được đầu tư nghiên cứu tại tỉnh Thái Bình;
- Vấn đề tổn thương đã được đề cập trong nhiều nghiên cứu, trong đó cách tiếp cận chung về đánh giá tính dễ bị tổn thương do IPCC đề xuất được sử dụng tương đối phổ biến. Nghiên cứu về tổn thương đối với cây lúa do xâm nhập mặn đã được thực hiện ở một vài khu vực khác nhau. Việc đánh giá tính dễ bị tổn thương do phụ thuộc vào sự đa dạng của dữ liệu đầu vào nên ở mỗi khu vực khác nhau đều có bộ chỉ thị đặc trưng riêng mà không có bộ chỉ thị chung thống nhất. Đối với tỉnh Thái Bình, hiện chưa có nghiên cứu đầy đủ về đánh giá, bộ chỉ thị tính dễ bị tổn thương đối với cây lúa do xâm nhập mặn.
- Trong chương 1 cũng đã giới thiệu tóm tắt được các điều kiện về tự nhiên, kinh tế xã hội, hiện trạng tài nguyên nước, hiện trạng đất trồng lúa và hiện trạng xâm nhập mặn của tỉnh Thái Bình.
CHƯƠNG 2. PHƯƠNG PHÁP VÀ SỐ LIỆU NGHIÊN CỨU
2.1. Phương pháp tiếp cận
2.1.1. Tiếp cận đa ngành
Việc nghiên cứu, xây dựng các chính sách, quy hoạch trong khu vực nghiên cứu cần được xem xét trong mối quan hệ tổng thể về điều kiện tự nhiên (khí hậu, hải văn, địa chất, địa hình, địa mạo, địa chất môi trường, tai biến, ô nhiễm môi trường, sinh học, sinh thái học,...), điều kiện xã hội (văn hóa lịch sử, phong tục tập quán, quan điểm sử dụng tài nguyên,...). Do vậy, việc đánh giá mức độ tổn thương do xâm nhập mặn cho cây lúa vùng ven biển tỉnh Thái Bình trong bối cảnh BĐKH cần được tích hợp các chuyên ngành để đảm bảo xác định chính xác mức độ tổn thương do XNM gây ra cho cây lúa, cũng như lập kế hoạch phòng chống, giảm thiểu tác động do XNM gây ra.
2.1.2. Tiếp cận định tính và định lượng
Việc phân tích định lượng được thực hiện sau quá trình phân tích định tính nhằm xác định xu thế của XNM trong quan hệ với các nhân tố ảnh hưởng chính.
2.1.3. Tiếp cận theo thời gian và không gian
Xâm nhập mặn thường xảy ra ở các huyện ven biển. Mức độ và phạm vi ảnh hưởng của nó thường thay đổi theo không gian và thời gian. Do đó, việc xác định quy mô ảnh hưởng của XNM đến các chính sách, quy hoạch, kế hoạch phát triển tổng thể và các quy hoạch, kế hoạch phát triển ngành, phải được phân tích đánh giá theo không gian và thời gian diễn biến của XNM.
2.1.4. Tiếp cận phân tích, tổng hợp
Việc nghiên cứu, đánh giá mức độ tổn thương do XNM cho cây lúa thông qua bộ chỉ số đối với khu vực nghiên cứu từ nhiều chỉ thị liên quan, vì vậy việc tiếp cận phân tích tổng hợp nhằm đưa ra được các lựa chọn chính xác và phù hợp với điều kiện sẵn có của địa phương, trong đó lựa chọn ra những yếu tố quan trọng.
2.2. Phương pháp nghiên cứu
Phương pháp này được thực hiện trên cơ sở kế thừa, phân tích và tổng hợp các nguồn tài liệu, tư liệu, số liệu thông tin có liên quan một cách có chọn lọc, từ đó, đánh giá chúng theo yêu cầu và nội dung nghiên cứu.
Các tài liệu, số liệu phục vụ cho quá trình đánh giá mức độ tổn thương do XNM cho cây lúa vùng ven biển tỉnh Thái Bình trong bối cảnh BĐKH bao gồm số liệu khí tượng thủy văn; Bản đồ sử dụng đất; Các số liệu từ niên giám thống kê của Tổng cục Thống kê, năm 2017; Báo cáo hàng năm của các Phòng, Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, Sở Tài nguyên và Môi trường, Ban Chỉ huy phòng chống thiên tai và Tìm kiếm cứu nạn tỉnh Thái Bình, Chi cục thủy lợi tỉnh Thái Bình; Số liệu điểu tra khảo sát và phỏng vấn tại các huyện ven biển tỉnh Thái Bình.
2.2.2. Phương pháp đánh giá tính dễ bị tổn thương
Định nghĩa trước đây của IPCC có đề cập đến TDBTT là hàm số của mức độ phơi bày trước hiểm họa, độ mẫn cảm và năng lực thích ứng (IPCC, 2007 trang 883; IPCC, 2001 trang 995). Định nghĩa này được sử dụng trong các tài liệu ở Việt Nam, trong đó có nhiều các tác giả xác định TDBTT là hàm số của các mức độ phơi nhiễm trước hiểm họa, độ nhạy cảm và khả năng thích ứng làm cơ sở để phân tích [24].
Tuy nhiên, trong báo cáo này, bối cảnh xã hội được nhấn mạnh một cách rõ ràng và tính dễ bị tổn thương được xác định độc lập với các hiện tượng tự nhiên. Đánh giá TDBTT tập trung vào năng lực của con người trong việc chống chịu, đối phó với XNM và kịp thời khôi phục lại các thiệt hại và tổn thất, vì vậy các yếu tố về kinh tế - xã hội được xem xét và phân tích.
Đề tài sử dụng công thức để xác định chỉ số tính dễ bị tổn thương: V = f (E, S, AC)
Trong đó: V là chỉ số tính dễ bị tổn thương; E là các chỉ thị độ phơi nhiễm; S là các chỉ thị độ nhạy cảm;
AC là các chỉ thị khả năng thích ứng.
Dựa trên mức độ sẵn có của nguồn số liệu, độ phù hợp với điều kiện và hoàn cảnh địa phương cũng như bám sát các chiến lược phát triển kinh tế - xã hội của khu
vực nghiên cứu để lựa chọn bộ chỉ thị. Các chỉ thị được xây dựng dựa trên kế thừa trong và ngoài nước, kết hợp với phương pháp điều tra phỏng vấn trực tiếp và tham vấn chuyên gia.
Nghiên cứu được thực hiện dựa trên phương pháp chỉ số và khái niệm về tính dễ bị tổn thương do IPCC, năm 2007 [24] đưa ra các chỉ số bao gồm 3 yếu tố: Độ phơi nhiễm (E), độ nhạy cảm (S) và khả năng thích ứng (AC).
Theo đó, độ phơi nhiễm (Exposure) được hiểu là bản chất và mức độ đến một hệ thống chịu tác động của các biến đổi thời tiết đặc biệt. Nói cách khác độ phơi nhiễm được hiểu như là mối đe dọa trực tiếp, bao hàm tính chất, mức độ thay đổi các yếu tố cực đoan của khu vực như: các loại thiên tai cực đoan bao gồm bão, lũ, hạn hán, xâm nhập mặn; các biến đổi về thời tiết như: thay đổi về nhiệt độ, lượng mưa,..
Độ nhạy cảm (Sensitivity) là mức độ của một hệ thống chịu tác động (trực tiếp hoặc gián tiếp) có lợi hoặc bất lợi bởi các tác nhân kích thích liên quan đến khí hậu;
Khả năng thích ứng (Adaptive Capacity) là khả năng của một hệ thống nhằm thích nghi với biến đổi khí hậu (bao gồm sự thay đổi cực đoan của khí hậu), nhằm giảm thiểu các thiệt hại, khai thác yếu tố có lợi hoặc để phù hợp với tác động của biến đổi khí hậu.
Để xác định mức độ tổn thương do xâm nhập mặn cho cây lúa vùng ven biển tỉnh Thái Bình, tác giả đề xuất sử dụng phương pháp tính trọng số của Iyengar Shudarshan bởi cách tính đơn giản thuận tiện cho cách tính nhiều biến số, và các biến số mang tính định tính.
2.2.3. Phương pháp chỉ số
Phương pháp chỉ số được áp dụng nhiều, phổ biến trong các nghiên cứu về đánh giá TDBTT do XNM. Các yếu tố chỉ thị được lựa chọn đa dạng cả về mặt tự nhiên, kinh tế - xã hội nhằm phản ánh một cách đầy đủ các yếu tố, nên việc áp dụng phương pháp chỉ số trong đó sử dụng phương pháp xác định trọng số AHP, kết hợp phương pháp của Iyengar-Sudarshan sẽ cho kết quả đánh giá chính xác, toàn diện và có độ tin cậy cao. Để đáp ứng được yêu cầu cho việc tính toán, xây dựng bộ chỉ số nhằm đánh giá TDBTT do XNM cho cây lúa vùng ven biển tỉnh Thái Bình, nghiên cứu đề xuất các bước đánh giá. Hình 2.1.
Bước 1: Xác định khu vực nghiên cứu;
Bước 2: Lựa chọn các chỉ thị dựa trên sự sẵn có của dữ liệu, quyết định của cá
nhân, và những nghiên cứu trước đây;
Bước 3: Chuẩn hóa dữ liệu cho các chỉ thị;
Bước 4: Xác định trọng số cho các chỉ thị thành phần;
Bước 5: Xây dựng bản đồ tính dễ bị tổn thương do xâm nhập mặn;
Bước 6: Phân tích, đánh giá mức độ tổn thương do xâm nhập mặn.
Hình 2.1. Sơ đồ các bước đánh giá tính dễ bị tổn thương do xâm nhập mặn bằng phương pháp chỉ số
2.2.3.1. Phương pháp chuẩn hóa chỉ thị của tiêu chí tính dễ bị tổn thương
Dữ liệu về các yếu tố chỉ thị thường khác nhau về thứ nguyên và bậc đại lượng do đó cần phải tiến hành chuẩn hóa, đưa các dữ liệu đó về cùng một đại lượng trước khi tiến hành xác định chỉ số cuối cùng. Trước hết phải xác định quan hệ giữa các yếu tố chỉ thị và chỉ số đánh giá rủi ro. Có 02 loại hàm thường được sử dụng: giá trị chỉ số tăng cùng với sự tăng (giảm) giá trị của yếu tố chỉ thị.
Trong trường hợp các chỉ thị có quan hệ đồng biến với rủi ro thì việc chuẩn hóa các chỉ thị được thực hiện thông qua công thức sau:
Có thể thấy, các giá trị của Xij nằm trong khoảng từ 0 – 1. Trong đó, 1 tương ứng với giá trị lớn nhất trong khi 0 sẽ là giá trị nhỏ nhất của vùng/khu vực nghiên cứu.
Nếu các chỉ thị có quan hệ nghịch biến với chỉ số, thì việc chuẩn hóa các chỉ thị được xác định theo công thức sau:
Trong quá trình thực hiện chuẩn hóa cần chú ý tới việc xác định quan hệ giữa các biến số với chỉ số rủi ro (tăng hay giảm) nhằm loại bỏ những sai lệch trong việc xác định rủi ro. Việc chuẩn hóa cho một chuỗi số liệu của nhiều vùng và nhiều chỉ thị khác nhau có thể được thực hiện bằng phần mềm MS-Excel một các dễ dàng thông qua các hàm tính có sẵn.
Việc chuẩn hóa để đưa các biến số về dạng không thứ nguyên sẽ giúp cho quá trình xây dựng chỉ số TDBTT dễ dàng hơn. Vấn đề đặt ra là cần xác định các trọng số
cho các chỉ thị dùng để tính chỉ số TDBTT, hay nói cách khác là xác định mức độ quan trọng của các yếu tố đó.
2.2.3.2. Phương pháp xác định trọng số cho các chỉ thị thành phần
Sau khi số liệu đã được chuẩn hóa, các chỉ số cần được xác định trọng số. Có hai trường phái chủ yếu là phương pháp bình quân trọng số và phương pháp trọng số không bằng nhau. Để hướng tới mục đích định lượng hóa chỉ tiêu tổn thương, tác giả lựa chọn phương pháp trọng số không bằng nhau của Iyengar & Sudarshan
Phương pháp này dựa trên cơ sở thống kê và cũng rất phù hợp cho việc phát triển đa chỉ số tổn thương do BĐKH được Iyengar và Sudarshan năm 1982, đề xuất để xếp hạng các huyện theo khả năng phát triển kinh tế. Phương pháp này được sử dụng để tính toán ba chỉ số TDBTT gồm E, S AC, cụ thể phương pháp này như sau:
Giả sử có M vùng (trong luận văn theo cấp huyện) và K là số chỉ tiêu trong nhóm các chỉ thị thành phần và xij(i=1,2,…M; j=1,2,…K) là các giá trị được chuẩn hóa. Khi đó mỗi chỉ thị trong E hoặc S hoặc AC của vùng thứ i, gọi chung là yi được xác định theo một tổng tuyến tính của xij như sau:
1 K i j ij j y w x = = Trong đó 0 <w< 1 và 1 1 K j j w = =
là những trọng số. Theo phương pháp của Iyengar và Sudarshan thì các trọng số được giả định là tỉ lệ nghịch với phương sai của chỉ thị thành phần và được tính theo công thức:
( ) var j ij i c w x =
Trong đó c là hằng số chuẩn hóa được xác định bởi:
( ) 1 1 1 var K j ij i c x − = =
Việc lựa chọn các trọng số theo phương pháp này sẽ đảm bảo sự biến thiên lớn trong bất kỳ chỉ tiêu nào mà không chi phối quá mức sự đóng góp của các chỉ tiêu còn
lại của các chỉ số và gây sai sót khi so sánh giữa các vùng.
2.2.4. Phương pháp phân cấp
Việc phân cấp mức độ bộ chỉ số TDBTT do XNM cho cây lúa để đảm bảo rằng sự biến động lớn của bất kỳ chỉ số nào không chiếm ưu thế vượt trội so với sự đóng góp của các chỉ số còn lại và làm sai lệch so sánh giữa các yếu tố.
Hiện nay nhiều tác giả khác nhau đã áp dụng phương pháp phân cấp đều các chỉ số để đánh giá TDBTT. Tuy nhiên, việc phân cấp đều sẽ không miêu tả đầy đủ và chính xác mức độ rủi ro cho các đối tượng thuộc vùng nghiên cứu. Vì vậy, nghiên cứu đã áp dụng phương pháp hàm mật độ xác suất do Iyengar và Sudarshan đề xuất để phân cấp cho các mức độ tổn thương do XNM.
Để phân cấp sự phát triển của các vùng cần thiết phải xác định phân bố xác suất của Ri (mức độ rủi ro xâm nhập mặn vùng i), Iyengar và sudarshan giả thiết rằng hàm mật độ xác suất của Yi phù hợp với hàm β, nhận giá trị từ 0-1, như sau:
Trong đó, β(a,b) là tích phân:
Hàm phân bố trên có hai tham số a và b, được ước tính bằng cách so sánh hai phương trình sau: (y – m)a – mb = m – y,
(1 – y)a – yb = 0, Trong đó y là chỉ số trung bình cấp huyện
m = sy2 + y2, trong đó, sy2 là sự khác biệt của chỉ số cấp huyện
Vidwan cho rằng hàm mật độ xác suất của Ri, phù hợp với phân bố chuẩn hơn, Ri ~P% biểu thị phân bố xác suất của Ri sẽ xác định được 5 khoảng, mỗi khoảng có cùng xác suất 20%:
- Tổn thương rất thấp nếu 0 < Rd ≤ z1;