3.3. Thành lập bản đồ dự báo biến động sử dụng đất đến năm 2030
3.3.2. Mô hình hóa các chuyển đổi tiềm năng
Việc mô hình hóa các chuyển đổi tiềm năng là một bước quan trọng nhằm thiết lập Mô hình chuyển đổi phụ và xây dựng các biến giải thích để đưa vào Mô hình chuyển đổi phụ.
a. Thiết lập Mô hình chuyển đổi phụ
Mô hình chuyển đổi phụ được thiết lập nhằm xác định các chuyển đổi tiềm năng của các lướp đối tượng sử dụng đất. Để thiết lập mô hình này, bước đầu tiên là xác định các chuyển đổi (transition) đã xảy ra thông qua phân tích biến động sử dụng đất trong quá khứ. Trong mục 3.3.1, chúng tôi đã phân tích biến động sử dụng đất trong giai đoạn 2000-2009 và đã xác định được 9 chuyển đổi, đó là hiện trạng các chuyển đổi qua lại giữa các đối tượng sử dụng đất trong giai đoạn này. Danh mục các chuyển đổi sử dụng đất được thống kê trong bảng 3.11.
Bảng 3. 11 : Danh mục các chuyển đổi sử dụng đất được xác định trong giai đoạn 2000-2009
Chuyển đổi Chuyển đổi
STT Chuyến từ Đến STT Chuyến từ Đến
1 Cây ăn quả Cây công nghiệp 8 Đất nông nghiệp Mặt nước
2 Cây ăn quả Dân cư 9 Đất rừng Cây ăn quả
3 Cây ăn quả Đất nông nghiệp 10 Đất rừng Cây công nghiệp
4 Cây ăn quả Đất rừng 11 Đất rừng Dân cư
5 Đất nông nghiệp Cây ăn quả 12 Đất rừng Đất nông nghiệp 6 Đất nông nghiệp Dân cư 13 Mặt nước Dân cư
7 Đất nông nghiệp Cây công nghiệp 14 Mặt nước Đất nông nghiệp
Sau khi xác định danh mục các chuyển đổi sử dụng đất thực tế đã diễn ra trong giai đoạn 2000-2009, Mô hình chuyển đổi phụ sẽ được thiết lập. Mỗi một chuyển đổi trên đây sẽ là một tham số được nhập vào Mô hình chuyển đổi phụ để tính toán và xác định khả năng chuyển đổi các đối tượng sử dụng đất trong tương lai.
b. Xây dựng các biến giải thích và đánh giá chất lượng các biến giải thích Như đã trình bày, sự biến động sử dụng đất bị tác động bởi nhiều yếu tố, trong đó có các yếu tố tự nhiên như Địa hình (độ dốc, hình thái, hướng sườn), hệ thủy văn, thổ nhưỡng, nhiệt độ, lượng mưa,… và có cả những yếu tố do con người gây ra như giao thông, dân cư, đô thị hóa,…Mỗi một yếu tố yếu tố trên được coi là một biến giải thích khi đưa vào Mô hình chuyển đổi phụ. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đã xác định và lựa chọn 9 biến giải thích đặc trưng được áp dụng trong xây dựng bản đồ dự báo sử dụng đất, được thống kê trong bảng 3.12 dưới đây :
Bảng 3. 12 : Các biến giải thích áp dụng trong Mô hình chuyển đổi phụ
STT Tên yếu tố Mô tả Tên biến giải thích trong Mô
hình chuyển đổi phụ 1 Thủy văn Hệ thống thủy văn, bao gồm sông, suối,
hồ
Khoảng cách đến hệ thủy văn
2 Đường giao
thông Hệ thống giao thông chính Distance du réseau routier 3 Điểm dân cư Các điểm dân cư chính như thị trấn, thị
xã, thành phố
Khoảng cách đến điểm dân cư
4 Địa hình Yếu tố địa hình bề mặt được thể hiện dưới dạng Mô hình số địa hình (DEM) DEM 5 Độ dốc Yếu tố địa hình bề mặt được thể hiện
dưới dạng độ dốc Độ dốc (%)
6 Hình thái bề
mặt Yếu tố địa hình bề mặt được thể hiện
dưới dạng hình thái bề mặt, hướng sườn Aspect 7 Lượng mưa Yếu tố khí hậu thể hiện theo phân bố
lượng mưa trung bình năm Lượng mưa 8 Nhiệt độ Yếu tố khí hậu thể hiện theo nhiệt độ
trung bình năm Nhiệt độ
9 Thổ nhưỡng Phân bố loại đất Thổ nhưỡng
Trong bảng 3.12, yếu tố khí hậu được xây dựng dưới 02 hình thức: lượng mưa và nhiệt độ trung bình năm. Bản đồ phân bố nhiệt độ và lượng mưa trung bình năm được tính toán trên cơ sở số liệu mưa và nhiệt độ của 10 năm từ 2000- 2009. Các tham số trong bảng 3.12 có mức độ và vai trò ảnh hưởng đến sự biến động sử dụng đất là khác nhau, do đó các biến giải thích trong mô hình chuyển đổi phụ có trọng số khác nhau.
Việc xác định vai trò cũng như chất lượng của của biến giải thích được đánh giá thông qua chỉ số Cramer’s V (tiêu chuẩn đổi với các biến giải thích đã được trình bày trong Mục 2.2.3). Các biến giải thích với giá trị Cramer’s V cao được coi như có mối liên kết chặt chẽ đến biến động sử dụng đất. Trong nghiên cứu này, các giá trị Cramẻ’s V đối với các biến giải thích được thể hiện trong bảng 3.13.
Bảng 3. 13 : Hệ số Cramer’s V của các biến giải thích
Biến giải thích VTB V1 V2 V3 V4 V5 V6
Thủy văn 0.17 0.00 0.59 0.69 0.04 0.03 0.09
Đường giao thông 0.14 0.00 0.16 0.20 0.04 0.33 0.01 Điểm dân cư 0.15 0.00 0.17 0.19 0.04 0.82 0.03 Địa hình 0.32 0.43 0.64 0.56 0.09 0.18 0.16 Độ dốc 0.28 0.00 0.46 0.48 0.25 0.63 0.45
Hình thái bề mặt 0.37 0.21 0.63 0.24 0.13 0.59 0.11
Lượng mưa 0.33 0.43 0.64 0.26 0.13 0.48 0.16
Nhiệt độ 0.45 0.35 0.72 0.27 0.15 0.09 0.21
Thổ nhưỡng 0.47 0.83 0.64 0.57 0.40 0.39 0.00
(1) Đất rừng; (2) Hoa màu ; (3) Đất nông nghiệp ; (4) Cây công nghiệp ; (5) Dân cư ; (6) Mặt nước
Bảng 3.13 cho thấy, với giá trị trung bình Cramer’s V của từng biến giải thích đều lớn hơn 0.14, điều đó cho thấy tất cả các yếu tố đều trên đều có mối quan hệ khăng khít đến biến động sử dụng đất trong khu vực. Đối với yếu tố thủy văn và giao thông, khả năng tác động đến biến động sử dụng đất trong khu vực không phải là mạnh mẽ, tuy nhiên nó có thể có tác động mạnh đến nhóm đối tượng đất nông nghiệp, trong đó có hoa màu và lúa nước. Ví dụ đối với biến thủy văn, giá trị Cramer’s V đối với đất hoa màu (V4 =0.59) và lúa nước (V5 =0.69).
Với các giá trị Cramer’s V như trên, có thể thấy rằng tất cả các biến giải thích đều có khả năng ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất, do vậy chúng tôi sẽ sử dụng cả 9 biến giải thích trên để đưa vào Mô hình chuyển đổi phụ, phục vụ việc xây dựng bản đồ dự báo sử dụng đất đến năm 2030.
c. Chạy Mô hình chuyển đổi phụ
Sau khi thiết lập Mô hình chuyển đổi phụ trên cơ sở các chuyển đổi đã xảy ra trong giai đoạn 2000-2009, các biến giải thích đã được xác định và đưa vào Mô hình. Bước tiếp theo là tiến hành chạy Mô hình chuyển đổi phụ sử dụng Mạng thần kinh đa lớp.
Trong quá trình chạy Mô hình phụ, các tham số của mô hình (bảng 2.2) đã được hiệu chỉnh sao cho độ chính xác tính toán bản thân của mô hình đạt ít nhất 75%. Những giá trị tối ưu của các tham số hiệu chỉnh Mô hình phụ được thể hiện trong bảng 3.14. Số liệu thống kê đánh giá độ chính xác hiệu chỉnh Mô hình phụ được thể hiện trong hình 3.15. Số liệu thống kê trong bảng 3.15 cho thấy giá trị sai số trung phương (RMS) chọn mẫu tính toán của mô hình khá nhỏ.
Giá trị này trước khi hiệu chỉnh là 0.48 đã giảm xuống còn 0.1445 sau khi hiệu chỉnh. Độ chính xác chung của Mô hình chuyển đổi phụ đạt 76.63%, cao hơn giá trị tiêu chuẩn yêu cầu (75%). Sự ổn định độ của mô hình cũng như độ chính xác đạt 76.63% khi Mô hình chuyển đổi phụ tính đến lần lặp thứ 7000 trở đi (Phụ lục 2).
Kết quả hiệu chỉnh Mô hình chuyển đổi phụ như trên cho phép tiến hành thiết lập các chuyển đổi tiềm năng, bao gồm 25 biến có khả năng chuyển đổi. Danh mục các Chuyển đổi tiềm năng đồng nhất với các chuyển đổi trong giai đoạn 2001- 2009 như thể hiện trong bảng 3.11và được thể hiện chi tiết trong Phụ lục.
Bảng 3. 14 : Giá trị tối ưu của các tham số hiệu chỉnh mô hình
Tham số Giá trị
mặc định
Giá trị tối ưu
Tham số Giá trị mặc định
Giá trị tối ưu Số lượng mẫu được
chọn
8415 7000 Giá trị tính toán khi kết thúc
0.0001 0.00012
Số lượng biến giải thích
- 9 Yếu tố động lực 0.5 0.4
Các nút của MLP 20 18 Hằng số xích ma 1.0 1.0
Giá trị tính toán ban đầu
0.001 0.0011 4
Số lượng tính toán lặp 10000 7500
Bảng 3. 15 : Kế quả đánh giá độ chính xác chạy Mô hình phụ
Tham số Giá trị yêu cầu Giá trị đạt được
Sai số trung phương <0.01 0.0005
Sai số trung phương chọn mẫu <0.48 0.1445
Sai số trung phương tính toán <0.48 0.1444
Độ chính xác >75% 76.63%