STT Chỉ tiêu sử dụng đất Hiện trạng năm 2016
Diện tích (ha) Cơ cấu (%)
Tổng DTTN 208.783,23 100.00
1 Đất nông nghiệp 186.077,59 89,12
1.1 Đất trồng lúa 1.637,81 0,88
1.2 Đất trồng cây hàng năm khác 2.606,45 1,4
1.3 Đât trồng cây lâu năm 1.149,22 0,62
1.4 Đất rừng phòng hộ 108.493,62 58,31 1.5 Đất rừng đặc dụng - - 1.6 Đất rừng sản xuất 72.156,23 38,78 1.7 Đất nuôi trồng thủy sản 14,23 0,01 1.8 Đất làm muối - - 1.9 Đất nông nghiệp khác 19,92 0,01
2 Đất phi nông nghiệp 2.356,16 1,13
3 Đất chưa sử dụng 20.349,48 9,75
Dựa vào hình 1.11, khu vực Tây Nghệ An nói chung và khu vực Nậm Cắn nói riêng chủ yếu là đất rừng đặc dụng và đất rừng phòng hộ. Như vậy, áp dụng phương trình tính tốn độ ẩm đất tại khu vực Nậm Cắn gặp phải khó khăn, chịu ảnh hưởng của lớp thực vật. Do đó, học viên đã tiến hành áp dụng tính tốn độ ẩm đất cho tồn khu vực Nghệ An để thử nghiệm.
Tây Nguyên và Nậm Cắn (Kỳ Sơn, Nghệ An) có mùa khơ kéo tài từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau. Ngoài ra, Nậm Cắn chịu ảnh hưởng nặng nề của gió Lào từ tháng 4 đến tháng 8. Do đó, cả hai khu vực này có những vùng đất trơ ra bề mặt đất và cây cối thưa thớt. Dựa trên bản đồ đất phân loại đất của FAO/UNESCO (Hình 1.12) [62], khu vực Nậm Cắn và khu vực Bắc Tây nguyên đều có đất feralit đỏ vàng trên các loại đá khác nhau và đất mùn đỏ vàng với diện tích lớn so với DTTN của cả hai vùng. Như vậy, dựa trên điều kiện khí hậu và đặc điểm đất đá học viên tiến hành nghiên cứu tính tốn độ ẩm của đất tại khu vực Bắc Tây Nguyên và kiểm chứng kết quả tại khu vực Tây Nghệ An.
Hình 1.12. Các loại đất chính trong khu vực hệ thống sông Mê Kông theo bảng phân loại của FAO/UNESCO [62] cho thấy khu vực Bắc Tây Nguyên và khu vực Nậm Cắn (khu vực trong ô
1.2. LỊCH SỬ NGHIÊN CỨU
1.2.1. Ứng dụng cơng nghệ viễn thám tính tốn độ ẩm đất
Những tiến bộ trong công nghệ viễn thám về sự phát triển chức năng bộ cảm và độ phân giải hình ảnh theo khơng gian và thời gian đã mang lại nhiều kỹ thuật để tính tốn các tính chất của đất như độ ẩm (Soil Moisture – SM), hàm lượng hữu cơ, thành phần cơ giới,... Sự phát triển về kỹ thuật quan sát trái đất có thể ghi nhận được các thông tin về bề mặt đất (độ sâu từ 0 – 5 cm) bằng phổ phản xạ điện từ. Ở tần số thấp trong tần số từ 1 - 5 GHz, sóng siêu cao tần có thể phát hiện ra những thay đổi của đất. Độ ẩm của đất thể hiện đặc điểm chu trình nước và trao đổi năng lượng giữa mặt đất và khơng khí, ảnh hưởng trực tiếp đến sinh thái mơi trường. Thông tin về độ ẩm của đất đóng vai trị quan trọng trong dự đoán thiên tai (lũ lụt và hạn hán), giám sát sự thay đổi môi trường (bão cát và xói mịn) và ứng dụng trong thủy văn [36, 80, 83]. Việc đo chính xác độ ẩm của đất tại vị trí xác định cần chi phí cao do lặp lại q trình lấy mẫu để phân tích những thay đổi định kỳ về độ ẩm của đất. Hơn nữa, tính tốn độ ẩm của đất theo phương pháp truyền thống cần thời gian thu thập mẫu, xử lý và có thể sai sót trong q trình tính tốn [66]. Trong khi, các nghiên cứu độ ẩm của đất bằng công nghệ viễn thám dựa trên sự phản xạ của đất trong dải phổ từ 0,4 – 2,5 µm có khả năng thu thập thông tin từ nhiều mẫu đất khác nhau trên một khu vực quy mô lớn với độ phân giải cao trong thời gian ngắn hoặc kéo dài vài năm.
Bên cạnh những ưu điểm vừa nêu, ứng dụng cơng nghệ viễn thám vào tính tốn độ ẩm còn tồn tại một số hạn chế như bị nhiễu loạn do mây gây ra và bị nhiễu bởi các đối tượng khác trên mặt đất như nhà cửa và cây cối [36]. Do đó, ứng dụng viễn thám tính tốn độ ẩm của đất áp dụng hiệu quả và chính xác cao với những khu vực đất trống hoặc ít cây cối với độ sâu từ 5 cm lên đến bề mặt đất [36, 69, 80].
Ở Châu Âu, vệ tinh SMOS đã được phóng thành cơng và cung cấp ảnh từ năm 2009 với nhiệm vụ đo độ ẩm của đất và độ mặn của nước biển trên toàn cầu. Tại Mỹ, vệ tinh SMAP (Soil Moisture Active/Passive) [81] đã được đưa vào hoạt động năm 2015, trên vệ tinh có gắn các bộ cảm tích cực và thụ động với nhiệm vụ đo độ ẩm đất trên tồn cầu, giúp cảnh báo và phịng tránh thiên tai.
1.2.2. Sử dụng ảnh vệ tinh quang học trong tính tốn độ ẩm đất
a) Trên thế giới
Phương pháp sử dụng bộ cảm biến từ xa để tính độ ẩm của đất dựa trên cơ sở ảnh vệ tinh chụp và ghi nhận được tính chất bề mặt đất và thực vật – các yếu tố ảnh
hưởng lớn tới độ ẩm của đất [65]. Cùng với phạm vi phủ sóng và thời gian thu thập ảnh rộng hơn [44], việc sử dụng cảm biến từ xa với công nghệ khác nhau đã đạt được mức độ thành cơng khác nhau trong phản ánh tính chất của đất [37, 42, 53]. Hiện tại, viễn thám tính tốn độ ẩm của đất chủ yếu dựa vào hai phương pháp là viễn thám siêu cao tần và viễn thám quang học. Một số nghiên cứu sử dụng viễn thám siêu cao tần chủ động hoặc viễn thám siêu cao tần thụ động để trực tiếp tính tốn hàm lượng nước trong lớp đất bề mặt [77] hoặc sử dụng viễn thám quang học, nhiệt học để gián tiếp tính tốn độ ẩm của đất từ các chỉ số [38, 80, 83]. Kết quả từ các nghiên cứu khác nhau cho thấy có thể áp dụng viễn thám quang học vào tính tốn độ ẩm của đất [46, 77]. Tính tốn độ ẩm của đất dựa trên độ phát xạ hoặc phản xạ che phủ của đất.
Độ ẩm của đất trong viễn thám quang học được nhiều nhà khoa học tiến hành nghiên cứu bằng cách sử dụng các tỷ số các kênh phổ phản xạ từ các dữ liệu vệ tinh đa phổ khác nhau. Do các chỉ số khúc xạ của đất và nước giống nhau dẫn đến sự tán xạ ánh sáng của đất và nước khó xác định cho nên phương pháp viễn thám quang học chủ yếu dựa trên sự hấp thụ của đất [65]. Dựa trên sự hấp thụ bởi các phân tử nước, phổ phản xạ của đất bị giảm khi hàm lượng nước trong đất tăng, đặc biệt thể hiện rõ ở dải sóng cận hồng ngoại và hồng ngoại sóng ngắn. Đây là cơ sở lý thuyết để tính tốn hàm lượng của nước trong đất từ viễn thám quang học [44]. Năm 1986, Musick và Pelltier đã chỉ ra độ ẩm của đất có thể tính từ tỷ số băng phổ kênh 5 trên kênh 7 đối với ảnh Landsat TM [67]. Năm 1989, Hunt và nnk đã đề xuất sử dụng những thay đổi hàm lượng nước trong lá để tính tốn độ ẩm của đất [61]. Hatanaka và nnk (1995) đã nhận thấy mối quan hệ vật lý giữa phản xạ phổ của kênh 5 và khả năng giữ nước theo phương trình logarit để quan trắc các độ ẩm khác nhau của đất khu vực Obihiro-shi, Nhật Bản [57]. Sau đó, Chang và nnk (2001) và Liu và nkk (2003) đã tìm ra độ ẩm đất nhỏ hơn 0,25 cm3/cm3 với hệ số xác định r2 = 0,84 với sự phản xạ phổ trong dải sóng cận hồng ngoại [50, 64]. Theo đó, độ ẩm của đất ở các mức độ sâu khác nhau được tính bằng cách sử dụng tỷ số kênh hồng ngoại trung (1,3 – 2,5 µm) trên cận hồng ngoại (0,7 – 1,3 µm) của ảnh Landsat 5 TM và Landsat 8 trong nghiên cứu của Welikhe và nnk năm 2017 [78]. Tiếp đó, ZhiMing và nnk [83] đã phát triển mơ hình quan trắc độ ẩm của đất sử dụng phổ phản xạ kênh cận hồng ngoại và kênh đỏ vào năm 2007 để áp dụng cho ảnh Landsat ETM+. Năm 2008, Haubrock và nnk đã đưa ra chỉ số tính tốn độ ẩm đất chiết suất từ tỷ số bước sóng 1800 và 2119 nm với hệ số tương quan r2 = 0,61 [59]. Ben-Dor và nnk (2009) đã tìm ra chỉ số tính tốn độ ẩm đất chiết suất từ tỷ số kênh phổ hồng ngoại sóng ngắn với bước sóng có giá trị là 1800 nm và 2100 nm có sự tương quan cao với độ ẩm đất tại khu vực nền cát và thực vật che phủ thấp [43]. Theo hướng dẫn chỉ số phổ Landsat (2017), chỉ số độ ẩm
được tính theo tỷ lệ giữa cận hồng ngoại và hồng ngoại sóng ngắn 2 cho ảnh Landsat 8 [63]. Độ ẩm của đất liên quan chặt chẽ với chỉ số nước nên Wang và nkk đã đưa ra chỉ số hạn hán đa băng (Normalized Multi-band Drought Index - NMDI) sử dụng kênh phổ với bước sóng là 1,64 µm (nhạy cảm với đất) và 2,13 µm (nhạy cảm với thực vật) để tính tốn sự thay đổi độ ẩm của đất cho dữ liệu vệ tinh Modis [77, 82].
b) Tại Việt Nam
Tại Việt Nam, số liệu điều tra cơ bản về độ ẩm đất chủ yếu được thực hiện bằng phương pháp truyền thống, tuy có tính chính xác cao nhưng chỉ mang tính cục bộ, khơng có tính bao qt trên phạm vi rộng lớn. Hơn nữa, độ ẩm đất có đặc tính biến đổi nhanh về khơng gian và thời gian cho nên việc xác định chính xác độ ẩm của đất trên diện rộng là rất khó.
Trong những năm gần đây, công nghệ viễn thám đã được ứng dụng trong theo dõi giám sát độ ẩm đất. Bằng phương pháp giải đoán ảnh vệ tinh, ứng dụng hệ thống thông tin địa lý trong nghiên cứu độ ẩm đất đã mang lại hiệu quả về kinh tế - xã hội, quan trắc được độ ẩm đất trên diện rộng và đặc biệt là những vùng khó tiếp cận [2]. Tại Việt Nam, năm 2007 Trần Hùng đã sử dụng tư liệu MODIS thử nghiệm chỉ số mức độ khô hạn nhiệt độ - Thực vật (TVDI) để theo dõi độ ẩm đất/thực vật bề mặt và qua đó theo dõi, dữ báo hạn hán nông/lâm nghiệp cho khu vực rừng Đắc Lắc và khu vực khơ hạn Bình Thuận [22]. Năm 2010, Doãn Minh Chung và nnk đã sử dụng ảnh viễn thám siêu cao tần thụ động xác định độ ẩm lớp phủ thực vật che phủ [12]. Năm 2013, độ ẩm đất tại khu vực đồng bằng sông Hồng đã được xây dựng từ vệ tinh MODIS và thuật toán đo độ ẩm sử dụng phổ kế siêu cao tần cho việc chuẩn hóa/kiểm định dữ liệu độ ẩm đất của vệ tinh SMAP (NASA) trong đề tài “Nghiên cứu ứng dụng viễn thám tích cực/thụ động giám sát độ ẩm vùng đồng bằng sơng Hồng theo chương trình chuẩn hóa/kiểm định dữ liệu độ ẩm đất tồn cầu của NASA” [13]. Nhóm tác giả Dỗn Minh Chung, Võ Thị Lan Anh và nnk, 2013 đã xác định độ ẩm của đất tại vùng đồng bằng sông Hồng dựa trên nguyên tắc thu nhận các năng lượng phản xạ, phát xạ từ mặt đất – vốn mang thông tin về sự tương tác giữa năng lượng phát xạ với mặt đất sử dụng phổ kế siêu cao tần các bằng L (1.4 GHz), băng C (3.5 GHz) và băng X (10.5 GHz). Năm 2014, tác giả Trịnh Lê Hùng đã cho thấy chỉ số khô hạn nhiệt độ thưc vật là một công cụ hiệu quả trong việc đánh giá độ ẩm đất phục vụ công tác giám sát hạn hán trong nông – lâm nghiệp cấp khu vực [23].
1.2.3. Các cơng trình nghiên cứu có liên quan tại khu vực Tây Nguyên
Hạn hán là một thảm họa môi trường gây hại và ảnh hưởng tới con người nhiều hơn so với những tai biến thiên nhiên khác. Theo tổ chức Khí tượng Thế giới (World
Meteorological Organization - WMO) và Wilhite & Glantz [80], hạn hán được phân ra 4 loại: hạn khí tượng, hạn nơng nghiệp, hạn thuỷ văn và hạn kinh tế xã hội. Hạn hán khí tượng (Meteorological Drought) thường được định nghĩa là sự hiếu hụt nước trong
cán cân lượng mưa, lượng bốc hơi, nhất là trong trường hợp không mưa kéo dài. Hạn
hán nông nghiệp (Agricultal Drought) là sự mất cân bằng giữa hàm lượng nước thực tế
trong đất và nhu cầu nước của cây trồng. Hạn nông nghiệp thực chất là hạn sinh lý được xác định bởi điều kiện nước thích nghi hoặc khơng thích nghi của cây trồng, của hệ thống canh tác nông nghiệp, hay của thảm thực vật tự nhiên. Hạn hán thủy văn
(Hydrological Drought) là hiện tượng các dịng chảy sơng, suối thấp hơn trung bình nhiều năm rõ rệt và mực nước trong các tầng chứa nước dưới đất hạ thấp. Hạn hán kinh tế - xã hội (Soio-economic Drought) là hiện tượng nước không đủ cung cấp cho
nhu cầu của các hoạt động kinh tế xã hội.
Theo tổng hợp kết quả thông kê đất đai đến ngày 1/1/2013, đất đang sử dụng vào mục đích nơng nghiệp chiếm 88,29 % DTTN (4.824 nghìn ha) [1]. Như vậy, hạn hán nông nghiệp có ảnh hưởng và tác động lớn tới kinh tế - xã hội ở khu vực Tây Nguyên. Thông thường khô hạn xảy ra trên diện rộng trong khi đó việc quan trắc bằng các phương pháp truyền thống đang gặp khó khăn, đặc biệt ở những nước đang phát triển với những hạn chế đáng kể trong việc đầu tư cho hệ thống quan trắc, thu thập các tham số môi trường, nên khả năng dự báo với độ chính xác chưa cao, gây nhiều rủi ro trong sản xuất nông nghiệp như sự xâm nhập mặn, thiếu nước tưới và làm tăng đáng kể khả năng cháy rừng [18]. Hạn hán là một hiện tượng khắc nghiệt của thiên nhiên và thường xuyên xảy ra ở Tây Nguyên với mức độ nghiệm trọng khác nhau và ảnh hưởng tới các hoạt động kinh tế - xã hội của vùng với quy mô, mức độ và phạm vi khác nhau [18]. Năm 2010, Vũ Thanh Hằng và Nguyễn Thị Trang đã phân tích hạn hán khu vực Tây Nguyên từ năm 1961 đến năm 2007 dựa trên chỉ số lượng mưa và chỉ số hạn Palmer (Palmer Drought index - PDI) [60]. Nghiên cứu đã chỉ ra hạn hán khu vực Bắc Tây Nguyên có xu hướng tăng nhanh so với khu vực Trung và Nam Tây Nguyên. Năm 2012, Phan Thị Thanh Hằng đã đánh giá hạn hán và biến động dòng chảy, đồng thời đưa ra các yếu tố ảnh hưởng đến hạn hán như lượng nước mưa, thảm thực vật, biến đổi khí hậu và khai thác sử dụng nước [17]. Tình trạng hạn hán ở Tây Nguyên cũng đã được nhóm tác giả Nguyễn Lập Dân và nkk tiến hành nghiên cứu gắn liền với kịch bản biến đổi khí hậu năm 2013, từ kịch bản khí hậu cho thấy khu vực Bắc Tây Nguyên đến năm 2020 có 3 - 5 tháng chịu ảnh hưởng của hạn hán [14]. Sử dụng ảnh MODIS để đánh giá tác động của nhiệt độ, độ ẩm đến lớp phủ thực vật thông qua chỉ số thực vật (Normalized Difference Vegetation Index – NDVI) đã được Phạm Văn Mạnh nghiên
cứu và áp dụng cho khu vực Tây Nguyên [25]. Hạn hán ở khu vực Tây Nguyên đã được tác giả Nguyễn Hữu Quyền và nkk, 2015 đánh giá dựa trên chỉ số nước bề mặt (Land Surface Water Index - LSWI) và chỉ số khô hạn nhiệt độ thực vật (Temperature Vegetation Dryness Index - TVDI) từ dữ liệu ảnh MODIS cho thấy khu vực Gia Lai, Đắk Lắk, Đắk Nông nằm trong phạm vi hạn nặng và hạn vừa, các tỉnh Kon Tum, Lâm Đồng mức độ hạn nhẹ hơn, nhưng đại bộ phận diện tích nằm trong mức hạn vừa trong các năm 2012, 2013 [26]. Tư liệu ảnh vệ tinh đa thời được tác giả Bùi Quang Huy và nnk, 2016 sử dụng để đánh giá nhanh mức độ khô hạn khu vực Tây Nguyên và các tỉnh Nam Trung Bộ dựa trên đồ thị tương quan giữa chỉ số thực vật NDVI với nhiệt độ bề mặt (Land Surface Temperature - LST) và chỉ số mức khơ hạn TVDI [24]. Theo báo cáo trên thì tình trạng khơ hạn diễn biến trên diện rộng và lớn nhất là thời điểm cuối tháng 3, năm 2016 tại Tây Nguyên và tập trung ở hai tỉnh Gia Lai và Đắc Lắk. Năm 2016, nhóm tác giả Nguyễn Thị Thu Hà và nnk [56] đã đánh giá hạn hán khu vực Tây Nguyên dựa trên chỉ số hạn hán NDDI (Normalized Difference Drought Index) trong những năm xảy ra hiện tượng El Niđo. Nghiên cứu cho thấy diện tích chịu ảnh hưởng của hạn hán nghiêm trọng lớn nhất vào tháng 3 năm 2015 chiếm 21 % diện tích khu vực Tây Nguyên và trong những năm gần đây thì diện tích chịu ảnh hưởng của hạn hán tăng nhanh lên đến 46% DTTN năm 2015.
Như vậy, để đánh giá hạn hán tại khu vực Tây Nguyên ngoài các phương pháp