Trong đề tài này, mô hình LCM được lựa chọn để dự báo biến động sử dụng đất tại lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang năm 2035, 2050. Để thực hiện mô hình này, cần hai bản đồ lớp phủ đất có các niên đại khác nhau (2010 và 2020) để phân tích và dự báo thay đổi. Quá trình dự báo biến đổi sử dụng đất được thực hiện theo năm bước chính:
29
Figure 2: Quy trình dự báo biến đổi sử dụng đất khu vực nghiên cứu
Bước đầu tiên là quá trình phân tích biến động sử dụng đất từ năm 2010 đến 2020. Bản đồ hiện trạng sử dụng đất ban đầu gồm 8 loại hình sử dụng đất chính, tuy nhiên đất chưa sử dụng phân bố rải rác, chủ yếu là các cồn các ven sông, dọc bờ biển hoặc là trên khu vực núi cao do đó đất chưa sử dụng được tích hợp vào đất mặt nước
hoặc đất rừng tự nhiên. Trong khi đó, đất ở nông thôn và đất ở đô thị được tích hợp vào thành đất quần cư. Bởi vì đất ở nông thôn và đất ở đô thị có chung mục đích sử dụng, tuy nhiên đất ở đô thị được phát triển chủ yến liên quan đến chính sách. Do đó, việc dự báo đất ở đô thị trong mô hình LCM gặp nhiều khó khăn. Ngoải ra, đất nuôi trồng thủy sản chiếm diện tích rất nhỏ trong khu vực nghiên cứu và nằm rải rác ven
sông Nhật Lệ - Kiến Giang, nên đất nuôi trồng thủy sản được tích hợp vào đất mặt nước.
Bước thứ hai bao gồm việc thiết lập quá trình chuyển đổi và các mô hình con chuyển tiếp. Trong nghiên cứu này, 6 mô hình phụ được sử dụng để lập mô hình chuyển đổi bằng cách sử dụng mạng multi-layer perceptron. Các mô hình này bao gồm: đất nông nghiệp sang đất quần cư, đất rừng sang đất nông nghiệp, đất nông nghiệp sang đất nuôi trồng thủy sản, đất rừng sang đất quần cư, đất trống sang đất nông nghiệp, đất trông sang đất quân cư. Sự lựa chọn các mô hình phụ phụ thuộc vào
vị trí và xu hướng phát triển của các loại hình sử dụng đất. Các khu vực quần cư thường nằm xen kẽ khu vực đất nông nghiệp và những ngọn đồi, dọc theo các con đường. Do đó, việc phát triển các khu vực quần cư thường chuyển đổi đất nông nghiệp sang đất quần cư. Trong khi đó, việc chuyển đổi đất trồng cây hàng năm, đất rừng sản xuất và rừng tự nhiên sang đất trồng cây lâu năm liên quan đến giá trị kinh tế của các
30 loại hình sản xuất này. Đất trồng cây lâu năm thường có giá trị kinh tế cao hơn rừng sản xuất. Ngoài ra, tại một số khu vực, đất trồng cây lâu năm kém hiệu quả được chuyển đổi sang đất trồng cây hàng năm.
Bước thứ ba bao gồm việc lựa chọn các biến. Thật vậy, việc mô hình hóa những thay đổi trong tương lai của lớp phủ đất phụ thuộc vào một số biến số điều khiển.
LCM phân biệt giữa hai loại biến: (i) biến tĩnh thể hiện khả năng cơ bản cho quá trình
chuyển đổi được coi là vẫn ổn định theo thời gian, và (ii) biến động phụ thuộc vào thời gian và được tính toán lại tại mỗi bước thời gian trong quá trình dự đoán. Các biến số
này thường được chia thành hai nhóm chính: khả năng tiếp cận, mức độ phù hợp. Khả năng tiếp cận thường được mô phỏng bằng cách sử dụng các yếu tố như khoảng cách tới đường giao thông, hoặc khoảng cách đến các khu đô thị. Trong khi đó, mức độ phù hợp mỗi loại hình sử dụng đất phụ thuộc vào địa hình, độ dốc, thổ nhưỡng, địa mạo hoặc khoảng cách tới hệ thống thủy hệ. Trong nghiên cứu này, chúng tôi xem xét các
biến, khoảng cách hệ thống giao thông, độ dốc và địa hình, khoảng cách đến thủy hệ, địa mạo và thổ nhưỡng. Chúng được lựa chọn không chỉ trên cơ sở sử dụng mạnh mẽ trong các nghiên cứu về biến đổi lớp phủ đất mà còn dựa trên các dữ liệu có sẵn.
Khoảng cách tới hệ thống giao thông đóng vai trò quan trọng trong quy hoạch
bởi vì đường hoặc hệ thống giao thông đóng một vai trò quan trọng trong các hoạt động ứng phó với thiên tai (ví dụ: sơ tán) và các hoạt động phục hồi, cùng với đó là khả năng tiếp cận của người dân đến các điểm dịch vụ như bệnh viện, trường học....
Khoảng cách tới thủy hệ là một trong những yếu tố quan trọng bởi vì quy hoạch sử dụng đất liên quan đến thủy văn và cấp nước để phục vụ phát triển các khu dân cư, khu công nghiệp và phát triển nông nghiệp.
Địa hinh và độ dốc là các yếu tố thể hiện mức độ phù hợp trong quy hoạch sử dụng đất, có ảnh hưởng đáng kế đến công tác quy hoạch đô thị và góp phần hình thành nên những đặc điểm riêng trong diện mạo của mỗi đô thị. Tại nhiều nước trên thế giới,
việc lựa chọn vị trí quy hoạch thường dựa theo địa thế núi sông điển hình như thành Trường An (Trung Quốc), thành Udaipur (Ấn Độ), thành Kyoto (Nhật Bản)…; cấu trúc kiểu thành – thị, bố cục chặt chẽ dựa trên cơ sở yêu cầu thích ứng và khai thác điều kiện tự nhiên mà quan trọng nhất là sự phù hợp với địa hình và mặt nước.
Địa mạo và thổ nhưỡng giữ vai giữ vai trò thụ động với chức năng là cơ sở không gian và vị trí để hoàn thiện quá trình lao động, là kho tàng dự trữ trong lòng đất (các ngành khai thác khoáng sản). Quá trình sản xuất và sản phẩm được tạo ra không phụ thuộc vào đặc điểm, độ phì nhiêu của đất, chất lượng thảm thực vật và các tính chất tự nhiên có sẵn trong đất.
Bước thứ tư bao gồm việc tạo ra các bản đồ xác suất chuyển đổi. Bản đồ xác suất chuyển đổi được tạo bởi mạng nơ-ron bằng cách kết hợp một bản đồ chuyển tiếp
31 (2010-2020) với các biến giải thích của những thay đổi này. Mạng nơ-ron MLP mà chúng tôi đã chọn trong nghiên cứu này bao gồm ba lớp: lớp đầu vào có nhiều nút như có các biến được chọn, lớp ẩn với cùng số nút và lớp đầu ra có nhiều nút như ở đó. là các bản đồ chuyển tiếp. Ở giai đoạn này, MLP được thực hiện tự động. Các bản đồ kết quả tương ứng với mỗi quá trình chuyển đổi nói trên bằng cách biểu thị, đối với mỗi pixel, xác suất xuất hiện dần dần của chúng trên thang đo liên tục từ 0 đến 1.
Trên cơ sở kết quả dự báo của mô hình Mốc thời gian dự báo 2030 được xác định bằng cách tính khoảng thời gian giữa năm 2010 và 2020 (10 năm), cụ thể theo công thức như sau:
TDB = TCT + (TCT - TCD) Trong đó: TDB: Thời điểm dự báo TCT: Mốc thời gian cận trên của quá trình đánh giá TCD: Mốc thời gian cận dưới của quá trình đánh giá
Cuối cùng, để đánh giá độ tin cậy của kết quả dự báo, nghiên cứu này đã sử dụng hệ số accuracy. Hệ số này đã được lựa chọn dựa trên cơ sở sử dụng mạnh mẽ trong các nghiên cứu trước đây về biến đổi lớp phủ đất. Độ chính xác của mô hình dự báo là 75,3% cho thấy chuỗi Markov hoàn toàn có thể ứng dụng để dự báo biến động sử dụng đất tại lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang.
Dự báo biến đổi sử dụng đất năm 2030 và 2050 được mô phỏng trong hình 2.
32
Figure 3: Hiện trạng và dự báo sử dụng đất tại lưu vực sông Nhật Lệ - Kiến Giang
năm 2005, 2020, 2035 và 2050
Bản đồ sử dụng đất năm 2035 và 2050 được dự báo bằng mô phương pháp Markov được sử dụng để làm yếu tố đầu vào cho mô hình học máy nhằm xây dựng bản đồ nhạy cảm lũ lụt tương ứng với từng năm.
33
HOẠT ĐỘNG 2.3: NGHIÊN CỨU THIẾT LẬP MÔ HÌNH HỌC MÁY SÂU
TRONG XÂY DỰNG BẢN ĐỒ NHẠY CẢM LŨ NĂM 2005, 2020, 2035 và 2050
CHO LƯU VỰC SÔNG NHẬT LỆ - KIẾN GIANG.