MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU
Mục tiêu chung
Xây dựng khung hỗ trợ ra quyết định cho quản lý bền vững đất đai ở cấp lưu vực sông ĐắkB’la nhằm giúp các nhà ra quyết định thông qua việc tích hợp các mô hình như Markov, SWAT, LP/GP, CA Khung này cũng áp dụng các tiêu chí đánh giá thích nghi đất đai bền vững theo FAO (1993b) và kết hợp với GIS trong quản lý tài nguyên đất và nước.
Mục tiêu cụ thể
Mục tiêu cụ thể của luận án như sau:
(1) Đánh giá thay đổi sử dụng đất đai tại LVS ĐắkB’la từ năm 2000 đến năm
Đánh giá tác động của việc thay đổi sử dụng đất đai đến lưu lượng dòng chảy và lượng bùn cát tại lưu vực sông ĐăkB’la được thực hiện thông qua ứng dụng công nghệ GIS và mô hình SWAT Nghiên cứu này nhằm phân tích mối quan hệ giữa biến đổi sử dụng đất và các yếu tố thủy văn, từ đó cung cấp thông tin quan trọng cho việc quản lý tài nguyên nước và bảo vệ môi trường Việc áp dụng mô hình SWAT giúp dự đoán chính xác các thay đổi trong dòng chảy và sự phát sinh bùn cát, góp phần vào việc xây dựng các chiến lược phát triển bền vững cho khu vực.
Xây dựng khung hệ hỗ trợ ra quyết định trong quản lý bền vững sử dụng đất đai tại LVS Đắk B’la bằng cách áp dụng Quy hoạch tuyến tính (LP) và Quy hoạch mục tiêu (GP) kết hợp với Hệ thống thông tin địa lý (GIS) là một giải pháp hiệu quả Việc tích hợp các phương pháp này sẽ giúp tối ưu hóa quy trình ra quyết định, đảm bảo phát triển bền vững và quản lý tài nguyên đất đai một cách hợp lý.
NỘI DUNG NGHIÊN CỨU
Để hoàn thành các mục tiêu đặt ra, Luận án đã tiến hành các nội dung nghiên cứu chính sau đây:
Đánh giá thay đổi sử dụng đất đai trên lưu vực qua các giai đoạn từ 2000 đến
2015 Phân tích và dự báo xu hướng biến động sử dụng đất đai trên khu vực nghiên cứu
Phân tích lưu lượng dòng chảy và lượng bùn cát trong lưu vực dưới tác động của thay đổi sử dụng đất là cần thiết để hiểu rõ ảnh hưởng đến tài nguyên nước Đề xuất các biện pháp quản lý và bảo vệ tài nguyên nước sẽ giúp giảm thiểu tác động tiêu cực từ việc thay đổi sử dụng đất Việc này không chỉ đảm bảo sự bền vững của hệ sinh thái mà còn hỗ trợ phát triển kinh tế địa phương.
Đánh giá thích nghi đất đai bền vững theo các tiêu chí kinh tế-xã hội-môi trường
Ứng dụng bài toán tối ưu đa mục tiêu giúp xác định cơ cấu sử dụng đất đai trong sản xuất nông nghiệp hợp lý, bao gồm việc phân vùng thích hợp cho đất đai, xây dựng hàm mục tiêu nhằm tối đa hóa thu nhập, hiệu quả xã hội và hiệu quả môi trường Quá trình này bao gồm xác định biến của hàm mục tiêu, thiết lập hệ ràng buộc và giải bài toán tối ưu đa mục tiêu bằng phương pháp Goal Programming.
Tái phân bổ sử dụng đất đai theo các kịch bản đề xuất
Liên kết các bài toán trong việc xây dựng Khung hệ hỗ trợ quyết định không gian là cần thiết để quản lý bền vững sử dụng đất đai trên lưu vực Việc này giúp giải quyết toàn diện các vấn đề liên quan, từ quy hoạch đất đai đến bảo vệ môi trường, đảm bảo phát triển bền vững và hiệu quả trong quản lý tài nguyên.
Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN
Ý nghĩa khoa học
Luận án đã phát triển Khung hệ hỗ trợ ra quyết định không gian trong quản lý bền vững sử dụng đất đai theo ranh giới lưu vực sông (LVS) Khung này đóng vai trò quan trọng trong việc nghiên cứu, bảo vệ và sử dụng hợp lý tài nguyên đất và nước, từ đó góp phần vào quản lý bền vững các LVS Sự cần thiết của nghiên cứu này càng trở nên rõ ràng khi quá trình chuyển đổi mục đích sử dụng đất gia tăng do tốc độ đô thị hóa và công nghiệp hóa ngày càng nhanh chóng.
Luận án trình bày một phương pháp nghiên cứu quản lý bền vững tài nguyên dựa trên ranh giới lưu vực, đồng thời xây dựng hệ thống tích hợp cơ sở dữ liệu về kinh tế, xã hội và môi trường Hệ thống này kết hợp với các mô hình toán học trong không gian nhằm nâng cao hiệu quả quản lý bền vững tài nguyên tại các lưu vực.
Ý nghĩa thực tiễn
Luận án cung cấp dữ liệu thực tế về khai thác và sử dụng tài nguyên trên LVS, hỗ trợ các nhà ra quyết định trong việc quản lý bền vững Nghiên cứu cũng đưa ra những dự báo khoa học về tác động có thể xảy ra, giúp nâng cao ứng dụng công nghệ thông tin trong quản lý Hệ thống công cụ quản lý được trang bị sẽ tăng cường nguồn thông tin, từ đó giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định chính xác hơn.
TÍNH MỚI CỦA LUẬN ÁN
Luận án đã phát triển một Khung hỗ trợ ra quyết định nhằm quản lý bền vững lưu vực sông, tập trung vào việc tích hợp cơ sở dữ liệu với các mô hình toán hiện đại trong môi trường không gian Mục tiêu là giải quyết các xung đột giữa các mục tiêu phát triển trong lưu vực nghiên cứu, từ đó hỗ trợ hiệu quả cho công tác ra quyết định liên quan đến quy hoạch sử dụng đất bền vững.
Luận án đã phát triển một mô hình dự báo định lượng về tác động của việc thay đổi sử dụng đất đến tài nguyên đất và nước Đồng thời, nghiên cứu cũng đánh giá khả năng thích nghi bền vững của đất đai trong lưu vực, nhằm tái phân bổ sử dụng đất hợp lý Mô hình này hỗ trợ các nhà ra quyết định trong việc xây dựng chính sách phát triển nông nghiệp bền vững.
TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1.1 LƯU VỰC SÔNG VÀ QUẢN LÝ BỀN VỮNG LƯU VỰC SÔNG
Định nghĩa Lưu vực sông
Lưu vực sông (LVS) là hệ thống tương tác mở với tầng khí quyển, chịu ảnh hưởng từ hoàn lưu khí quyển và chu trình thuỷ văn Hàng năm, LVS nhận lượng nước từ mưa, phục vụ nhu cầu con người và duy trì hệ sinh thái Có nhiều khái niệm khác nhau về LVS.
Theo Luật tài nguyên nước, lưu vực sông (LVS) là khu vực đất nơi nước mặt và nước dưới đất tự nhiên chảy vào sông và thoát ra một cửa chung hoặc ra biển Brooks và các cộng sự (1992) mô tả LVS là diện tích đất được giới hạn bởi đường phân thủy, nơi nước chảy vào một con sông hoặc hệ thống sông nhất định LVS là một phần của hệ thống lớn hơn trải dài trên bề mặt trái đất, với các lưu vực tiếp giáp nhau và được phân chia bởi các đường ranh giới.
Hình 1.1 Hệ thống lưu vực sông (Nguồn: hawp.org)
Quản lý bền vững lưu vực sông
Cách tiếp cận cổ điển trong quản lý tài nguyên thường chỉ tập trung vào việc quản lý từng tài nguyên riêng lẻ như rừng, đời sống hoang dã và thủy sản, hoặc từng thành phần môi trường như nước, không khí và đất đai Tuy nhiên, việc quản lý các hệ sinh thái thường bị phân nhỏ hơn nữa tùy vào nhu cầu của người sử dụng Do đó, quản lý lưu vực được coi là một phương pháp hợp lý hơn để vừa khai thác vừa bảo vệ tài nguyên hiệu quả.
Quản lý tài nguyên theo lưu vực là cần thiết để duy trì đất đai và phát triển bền vững, do sự tác động lẫn nhau giữa các hoạt động ở thượng nguồn và hạ nguồn Chu trình thủy văn kết nối hai khu vực này, khiến cho các hoạt động ở thượng nguồn ảnh hưởng đến hạ nguồn qua dòng chảy và vật chất lan truyền trong nước Việc sử dụng đất kém ở thượng nguồn có thể gây tác động tiêu cực đến hạ du, dẫn đến xói mòn, giảm năng suất, mất dung tích hồ chứa, giảm sản lượng thủy điện, gia tăng lũ lụt, suy giảm dòng chảy môi trường và ô nhiễm.
Trong mỗi lưu vực sông (LVS), các thành phần tài nguyên như đất, nước và hệ sinh thái có mối quan hệ chặt chẽ và tương tác liên tục theo không gian và thời gian Sự liên kết này đặc biệt quan trọng trong việc khai thác và sử dụng tài nguyên từ các vùng thượng lưu, trung lưu đến hạ lưu Những mối quan hệ này không chỉ tạo ra sự kết nối giữa các yếu tố địa lý mà còn là cơ sở cho việc quản lý bền vững LVS, đảm bảo sự phát triển hài hòa và bảo vệ môi trường.
Tính bền vững trong quản lý nguồn nước đảm bảo cung cấp lâu dài cho mọi mục đích sử dụng, đồng thời giảm thiểu tác động kinh tế, xã hội và sinh thái Điều này cũng giúp duy trì cấu trúc và chức năng của các hệ thống tự nhiên.
Quản lý bền vững lưu vực sông (LVS) là quá trình triển khai các kế hoạch và dự án nhằm duy trì và nâng cao các chức năng sinh thái của lưu vực, ảnh hưởng đến thực vật, động vật và cộng đồng cư dân Mục tiêu chính của quản lý bền vững LVS là đảm bảo sử dụng tài nguyên một cách bền vững, góp phần bảo vệ môi trường và nâng cao chất lượng cuộc sống cho người dân trong khu vực.
Quản lý bền vững lưu vực sông (LVS) không chỉ tập trung vào nguồn nước mà còn bao gồm quy hoạch sử dụng đất, chính sách nông nghiệp, kiểm soát xói mòn và quản lý môi trường, nhằm phát triển bền vững Trong bối cảnh tài nguyên thiên nhiên hạn chế và dân số tăng nhanh, khái niệm “đa sử dụng” và quản lý bền vững trở nên cần thiết để đáp ứng nhu cầu xã hội lâu dài Quản lý lưu vực yêu cầu một cách tiếp cận tổng hợp, tích hợp các yếu tố thủy văn, sinh thái, đất, khí hậu và các khoa học khác để tạo cơ sở khoa học cho việc quản lý Từ đó, phát triển các quy tắc và áp dụng thông tin hợp lý nhằm đạt được kết quả mong muốn, đồng thời lựa chọn các phương án quản lý phù hợp với nhu cầu của xã hội.
Phương pháp tiếp cận quản lý LVS xem xét sự tương tác phức tạp giữa các yếu tố sinh học-kỹ thuật, xã hội, kinh tế, thể chế và chính trị để đảm bảo các hoạt động phát triển tài nguyên diễn ra đồng bộ, nhằm đạt được thành công trong các mục tiêu Nó bao gồm ba nguyên tắc chính: quy hoạch sử dụng đất dựa trên khả năng đất đai và sự phù hợp, sử dụng và bảo tồn tài nguyên dựa vào đặc điểm của tài nguyên thiên nhiên, và kiểm soát ô nhiễm liên quan đến xói mòn, lũ lụt, bảo vệ giá trị thẩm mỹ, cũng như kế hoạch giảm thiểu các tác động khác.
Tại Hội nghị Thượng đỉnh Trái đất năm 1992 ở Rio de Janeiro, Chương trình nghị sự 21 nhấn mạnh rằng việc quản lý lưu vực cần được thực hiện một cách tích hợp và toàn diện để ngăn ngừa thiếu nước và ô nhiễm nguồn nước, đồng thời ưu tiên nhu cầu cơ bản của con người và bảo tồn hệ sinh thái Người sử dụng nước phải trả phí hợp lý, bao gồm việc tích hợp tài nguyên nước vào quy hoạch sử dụng đất và các hoạt động bảo tồn Gardiner (1994) cũng chỉ ra rằng phát triển bền vững phải đáp ứng tiêu chí ở ba khía cạnh chính: sinh thái, xã hội và kinh tế (ESE).
Quản lý bền vững sử dụng đất đai
Tính bền vững được hiểu là khả năng duy trì sự thích hợp theo thời gian, đặc biệt trong hệ thống quản lý sử dụng đất đai Để đạt được sự bền vững này, cần chú trọng vào ba tiêu chuẩn chính: bền vững kinh tế, bền vững xã hội và bền vững môi trường.
Trong lịch sử canh tác, chỉ có ba hệ thống sản xuất ổn định nhờ phục hồi độ phì nhiêu đất: hệ du canh luân hồi, hệ chăn thả gia súc luân phiên và hệ chăn thả lúa nước Tuy nhiên, với biến đổi lớn toàn cầu và áp lực dân số, các hệ thống này không còn bền vững như trước Tại Việt Nam, điều kiện tự nhiên giảm sút và nhu cầu đất đai tăng cao, khiến các loại cây trồng không sinh lời bị thay thế Giá vật tư nông nghiệp tăng và nhu cầu sống cao khiến người sử dụng đất không hài lòng với lợi ích thấp Các hệ thống bền vững như du canh chỉ tồn tại ở vùng xa xôi, tách biệt với phát triển chung Áp lực từ hoạt động con người làm cho các hệ thống này khó tồn tại Mặc dù cây thuốc phiện có hiệu quả kinh tế cao, nhưng không thể duy trì trước áp lực xã hội Do đó, tính bền vững trong sử dụng đất cần xem xét đồng bộ các yếu tố kinh tế, xã hội và môi trường Quản lý bền vững đất đai phải kết hợp công nghệ, chính sách và hoạt động để duy trì sản lượng, giảm rủi ro sản xuất, bảo vệ nguồn lực tự nhiên, ngăn ngừa thoái hóa đất và nước, và được xã hội chấp nhận.
HỆ HỖ TRỢ RA QUYẾT ĐỊNH KHÔNG GIAN
1.2.1 Quá trình ra quyết định
1.2.1.1 Nhận thức chung về ra quyết định
Trong mọi tổ chức, nhu cầu giải quyết các vấn đề trong quản trị là điều không thể tránh khỏi Để xử lý những vấn đề này, các nhà quản trị cần xây dựng và lựa chọn phương án tối ưu, điều này yêu cầu họ phải cân nhắc kỹ lưỡng trước khi đưa ra quyết định Vậy ra quyết định là quá trình quan trọng trong quản lý, giúp tổ chức đi đúng hướng.
Ra quyết định là một hoạt động quan trọng của người quản lý ở mọi cấp độ, thể hiện khả năng sáng tạo của lãnh đạo trong việc xác định mục tiêu và chương trình hoạt động Quá trình này bao gồm việc nhận diện vấn đề và lựa chọn phương án hành động tối ưu từ nhiều lựa chọn khác nhau, góp phần vào sự phát triển của hệ thống.
1.2.1.2 Quá trình ra quyết định
Ra quyết định đa mục tiêu (MCA) là một công cụ phân tích quyết định hữu ích, đặc biệt trong các tình huống mà phương pháp đơn tiêu chuẩn như phân tích chi phí-lợi ích không hiệu quả MCA cho phép đánh giá các yếu tố môi trường và xã hội mà không thể định giá bằng tiền, từ đó xác định phương án tối ưu nhất.
1.2.1.3 Các bước của quá trình ra quyết định:
Ra quyết định là quá trình lựa chọn hợp lý giữa nhiều phương án, trong đó cần nhận thức rõ nhu cầu và xác định mục tiêu Các bước trong quá trình ra quyết định bao gồm việc xác định vấn đề, thu thập thông tin, phân tích các lựa chọn, đưa ra quyết định và thực hiện quyết định.
Bảng 1.1 Các bước của quá trình ra quyết định
Các bước của quá trình ra quyết định Vấn đề cần chú ý
Bước 1: Xác định vấn đề cần quyết định Nội dung vấn đề quyết định?
Mục tiêu của quyết định?
Bước 2: Liệt kê tất cả các yếu tố ảnh hưởng đến việc ra quyết định
Phải xác định xem vấn đề cần quyết định phụ thuộc vào những yếu tố nào?
Bước 3: Thu thập thông tin về các yếu tố Xác định xem cần phải có những thông tin gì? Nguồn thông tin ở đâu?
Bước 4: Phát hiện các khả năng lựa chọn bằng cách đề xuất nhiều phương án cho vấn đề cần quyết định Bước 5: Đánh giá các phương án bằng hai cách: định tính, xác định ưu nhược điểm của mỗi phương án, và định lượng, so sánh lợi ích với chi phí của từng phương án.
Bước 6: Chọn phương án tốt nhất và ra quyết định
Phương án có số điểm tổng hợp cao nhất
Quyết định hiệu quả yêu cầu lựa chọn phương hướng hành động hợp lý nhằm đạt được mục tiêu cụ thể, và để thực hiện điều này, cần có hành động tích cực.
1.2.2 Hệ hỗ trợ ra quyết định
1.2.2.1 Giới thiệu về Hệ hỗ trợ ra quyết định
Hệ hỗ trợ ra quyết định (DSS) đã được nghiên cứu từ thập niên 1960 và phát triển vào thập niên 1970, chủ yếu ứng dụng trong lập kế hoạch tài chính Cụm từ DSS trở nên phổ biến vào đầu thập niên 1980, khi hệ thống này lần đầu tiên được xây dựng để chạy trên máy tính cá nhân (PC) và sau đó được phát triển thành hệ thống Web-base DSS vào giữa thập niên.
Hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS) được định nghĩa qua nhiều tài liệu nghiên cứu, nhưng tất cả đều nhấn mạnh vai trò của máy tính trong việc tạo ra thông tin phục vụ cho quá trình ra quyết định Theo Simonovic (1998), DSS cho phép người ra quyết định kết hợp giữa nhận định cá nhân và dữ liệu đầu ra từ máy tính, sử dụng mô hình định lượng cùng các yếu tố từ cơ sở dữ liệu để giải quyết vấn đề hiệu quả.
Hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS) được Van Stijn và cộng sự (1994) định nghĩa là một hệ thống thông tin giúp cải thiện thời gian ra quyết định và đảm bảo tính nhất quán cũng như chất lượng của các quyết định, có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực, bao gồm quản lý tổng hợp Little (1970) cũng nhấn mạnh rằng DSS là mô hình phân tích dữ liệu nhằm hỗ trợ các nhà quản lý trong quá trình ra quyết định, và một hệ thống DSS được coi là thành công khi nó đơn giản, dễ điều khiển và dễ sử dụng.
Moore và Chang (1980) lập luận rằng DSS có thể xử lý những vấn đề bán cấu trúc và phi cấu trúc [21]
Theo Bonczek và cộng sự (1980), Hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS) được định nghĩa là một hệ thống máy tính bao gồm ba thành phần chính: Hệ thống ngôn ngữ (LS) để kết nối người dùng với các phần khác trong DSS; Hệ thống nhận biết (KS) chứa các vấn đề và cơ sở dữ liệu của DSS; và Hệ thống tiến trình giải quyết vấn đề (PPS) liên kết hai thành phần trên nhằm đưa ra các đề xuất cho người ra quyết định.
Trong những năm đầu của thập niên 1990, có nhiều định nghĩa về Hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS) Theo nghĩa hẹp, DSS là chương trình máy tính sử dụng phương pháp phân tích và mô hình để hỗ trợ nhà hoạch định trong việc phân tích ảnh hưởng và lựa chọn giải pháp phù hợp cho từng vấn đề Theo nghĩa rộng, DSS không chỉ bao gồm các yếu tố trên mà còn tích hợp thêm các kỹ thuật khác nhằm hỗ trợ nhà quy hoạch đưa ra quyết định chính xác.
Hệ thống quản lý thông tin, cơ sở dữ liệu, hệ thống thông tin địa lý (GIS) [24]
Trong hệ thống ra quyết định (DSS), có nhiều mô hình khác nhau được áp dụng, bao gồm mô hình tối ưu hóa, mô hình mô phỏng và mô hình phân tích thống kê Vào đầu thập niên 1980, các nhà nghiên cứu về trí tuệ nhân tạo đã bắt đầu phát triển hệ chuyên gia (expert system) phục vụ cho quản lý và thương mại.
Hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS) là một phần quan trọng trong các hệ thống thông tin quản lý, giúp các nhà phân tích, lập kế hoạch và quản lý trong quá trình ra quyết định hiệu quả.
Hệ thống hỗ trợ quyết định (DSS) phản ánh các khái niệm và tình huống ra quyết định khác nhau, đặc biệt hữu ích cho các vấn đề bán cấu trúc hoặc phi cấu trúc DSS tăng cường khả năng giải quyết vấn đề thông qua cuộc đối thoại tương tác giữa hệ thống và người sử dụng Tính năng nổi bật của DSS là khả năng khai thác máy tính để hỗ trợ ra quyết định, giúp khám phá các vấn đề và nâng cao hiểu biết về môi trường quyết định thông qua truy cập dữ liệu và các mô hình phù hợp Mục tiêu của DSS là tạo ra và đánh giá các giải pháp thay thế, từ đó cung cấp cái nhìn sâu sắc vào các vấn đề và hỗ trợ quá trình ra quyết định bằng cách cân nhắc các mục tiêu khác nhau.
Khung DSS bao gồm hai thành phần chính có thể hoạt động độc lập hoặc kết hợp với nhau Thành phần đầu tiên là mô hình đa mục tiêu (MOP), sử dụng toán học để đề xuất các phương án lựa chọn tối ưu Thành phần thứ hai là mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn (MCDM), giúp đánh giá các phương án do MOP hoặc các phương pháp khác tạo ra MCDM là công cụ linh hoạt, có thể áp dụng cho nhiều vấn đề khác nhau Hơn nữa, GIS có thể được tích hợp với DSS để quản lý dữ liệu và lập bản đồ các phương án lựa chọn được phát triển từ DSS.
MÔ HÌNH TOÁN TỐI ƯU TRONG QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN
đồ rừng và các số liệu thuộc tính của chúng [81].
Trần Thị Phượng và cộng sự (2013) đã áp dụng phương pháp tích hợp viễn thám, GIS và SWAT để nghiên cứu xói mòn đất, cho phép tính toán và mô phỏng hiệu quả tác động của thay đổi sử dụng đất Kết quả cho thấy diện tích đất mặt nước và đất nông nghiệp có xu hướng tăng, trong khi diện tích đất rừng và đất lúa giảm đáng kể Tổng lượng xói mòn đất đã tăng lên 64.565,08 tấn từ năm 2000 đến năm 2010 do ảnh hưởng của sự thay đổi trong việc sử dụng đất.
Nghiên cứu của Nguyễn Quang Tuấn và cộng sự (2011) cho thấy rằng việc xây dựng bản đồ phân vùng xói mòn đất bằng mô hình SWAT mang lại độ chính xác cao, giúp các nhà quản lý xác định các khu vực có nguy cơ xói mòn Từ đó, họ có thể áp dụng các biện pháp phù hợp nhằm hạn chế tác động của xói mòn đất đến đời sống sinh hoạt và hoạt động sản xuất kinh doanh của người dân địa phương.
1.4 MÔ HÌNH TOÁN TỐI ƯU QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT ĐAI
Tối ưu hóa là phương pháp chuẩn mực để tìm ra giải pháp tốt nhất cho các vấn đề ra quyết định Đây là một lĩnh vực kinh điển của toán học, có ảnh hưởng sâu rộng đến nhiều ngành, bao gồm quy hoạch tài nguyên, thiết kế chế tạo máy, điều khiển tự động, quản trị kinh doanh, kiến trúc đô thị và công nghệ thông tin Tối ưu hóa cũng đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong quản lý và phát triển hệ thống lớn.
Quy hoạch tuyến tính (LP - Linear Programming) là một hình thức tối ưu hóa đặc biệt, được phát triển như một công cụ trong nghiên cứu và là một định hướng khoa học quan trọng Nó hỗ trợ việc xây dựng các mô hình ra quyết định toán học nhằm cải thiện quản lý.
Hàm mục tiêu là biểu thức toán học thể hiện các yêu cầu hoặc mục tiêu cần đạt được Mục tiêu này thường là tối ưu hóa, tức là tìm kiếm phương án để hàm mục tiêu đạt giá trị lớn nhất hoặc nhỏ nhất.
Các bài toán tối ưu, đặc biệt là các bài toán có ràng buộc, thường gặp trong thực tế, liên quan đến việc áp đặt các điều kiện lên các biến của hàm mục tiêu Các biến quyết định này đại diện cho các phần trong tổng số tài nguyên cơ bản được phân bổ cho các hoạt động cụ thể Ví dụ, trong quản lý tài nguyên, các biến quyết định có thể là lượng đất đai được phân bổ cho nhà ở, giao thông, giải trí, hoặc diện tích phục hồi các khu vực ven sông Quy hoạch tuyến tính đóng vai trò quan trọng trong việc phân phối các tài nguyên khan hiếm nhằm đáp ứng nhu cầu hoạt động.
1.4.2 Tối ưu hóa đa mục tiêu (Multi-Objective Optimization)
Tối ưu đa mục tiêu (GP-Goal Programme, MOP-Multi Objective Programming) là một phần quan trọng của phân tích quyết định đa mục tiêu, được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, bao gồm quản lý tài nguyên và quy hoạch sử dụng đất.
Bell (1976) đã áp dụng mô hình lập kế hoạch trọng số mục tiêu (WGP) để quy hoạch sử dụng đất tại khu vực Tây Bắc nước Mỹ Các biến quyết định trong nghiên cứu bao gồm diện tích các loại đất cần quy hoạch Kết quả nghiên cứu đã chỉ ra phương án sử dụng đất hợp lý cho khu vực này.
Chang và cộng sự (1995) đã áp dụng phương pháp lập trình tuyến tính đa mục tiêu (MOLP) để tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên đất đai tại lưu vực hồ Tweng-Wen, Đài Loan Nghiên cứu này bao gồm 6 biến quyết định và 6 hàm mục tiêu, trong đó có 2 mục tiêu tối đa hóa lợi ích kinh tế xã hội như thu nhập và việc làm, và 4 mục tiêu tối thiểu hóa ô nhiễm nguồn nước, bao gồm Phốt pho, Nitơ, BOD và chất rắn lơ lửng Các ràng buộc của mô hình bao gồm khả năng sử dụng đất, diện tích tối thiểu cho đất rừng, độ phì của đất, và các diện tích tối thiểu cho đất nông nghiệp, đất ở, và đất cảnh quan.
Balteiro và cộng sự (2003) đã phát triển mô hình quy hoạch tổng hợp (GP) nhằm tối đa hóa giá trị hiện tại ròng (NPV) trong quản lý đất rừng ở Tây Ban Nha, đồng thời bổ sung mục tiêu về tổng số carbon Ma trận được mất (pay-off) cho 5 tiêu chuẩn đã được xây dựng, cho thấy những kết quả không thể đạt được từ việc tối ưu hóa một mục tiêu duy nhất Do đó, giải pháp thỏa hiệp giữa 5 tiêu chuẩn này được thực hiện thông qua việc sử dụng trọng số và tối ưu tuần tự.
Nguyễn Hải Thanh (2005) đã nghiên cứu cơ cấu cây trồng tại xã Nhân Chính, huyện Lý Nhân, tỉnh Hà Nam, sử dụng mô hình tối ưu đa mục tiêu tuyến tính (MOLP) với ba mục tiêu chính: tối đa hóa lợi nhuận, tối đa hóa mức độ thích hợp (diện tích thích nghi S1) và tối đa hóa hiệu quả môi trường Mô hình này bao gồm 18 biến quyết định và 7 ràng buộc về tài nguyên đất đai Bài toán được giải quyết bằng phương pháp thỏa hiệp mờ thông qua phần mềm MULTIOPT, được coi là phương pháp tối ưu nhất cho bài toán MOP, với các trọng số mục tiêu là w1 = 0,4, w2 = 0,2, w3 = 0,4.
Wang Hongrui (2010) đã áp dụng phương pháp MOLP để giải quyết vấn đề tái phân bổ sử dụng đất đai tại huyện Pi thuộc tỉnh Sichuan, Trung Quốc Nghiên cứu tập trung vào ba mục tiêu chính: kinh tế, sinh thái và nhu cầu tiêu thụ nước, cùng với sáu biến ràng buộc liên quan đến diện tích đất, nhu cầu lương thực, quy hoạch vĩ mô, mật độ dân số, lực lượng lao động và nguồn nước phục vụ sản xuất.
Zeng và cộng sự (2010) đã áp dụng FMOLP để giải quyết bài toán bố trí sử dụng đất tại Anlu County, Trung Quốc, thông qua mô hình quy hoạch sử dụng đất dựa trên thuật toán tối ưu đa mục tiêu miễn dịch vô tính Mục tiêu của nghiên cứu là cân bằng giữa cung và cầu sử dụng đất, cũng như giữa giá trị dịch vụ sinh thái và giá thuê đất ở vùng Tây Bắc Trung Quốc.
Nghiên cứu chỉ ra rằng vấn đề môi trường thường xung đột với các mục tiêu kinh tế và xã hội, do đó, quy hoạch sử dụng đất cần xem xét đồng thời ba yếu tố này Phương pháp tiếp cận đa mục tiêu đang được phát triển gần đây nhằm giải quyết bài toán quy hoạch đất đai bền vững.
1.4.2.1 Cách tiếp cận bài toán MOP
* Tiếp cận một mục tiêu: tối ưu hóa một mục tiêu quan trọng nhất và biến đổi (k-
1) mục tiêu còn lại thành hệ ràng buộc Cách tiếp cận này đôi khi không nhận được lời giải khả thi[98]
Tiếp cận thỏa hiệp các mục tiêu thay thế tính tối ưu bằng khái niệm “vừa thỏa mãn vừa hy sinh” hoặc lời giải thỏa hiệp tốt nhất, dẫn đến kết quả tối ưu Pareto Phương pháp này cho phép chuyển đổi bài toán MOP thành bài toán tối ưu một mục tiêu thông qua việc sử dụng trọng số cho các mục tiêu khác nhau.
MÔ HÌNH BỐ TRÍ KHÔNG GIAN CÁC LOẠI HÌNH SỬ DỤNG ĐẤT ĐAI
Bố trí không gian sử dụng đất nông nghiệp là yếu tố quan trọng quyết định tính khả thi của quy hoạch ngành và phát triển kinh tế xã hội vùng lãnh thổ Mô hình tế bào tự động (Cell Automata - CA) đã được nhiều nghiên cứu ứng dụng, trong đó mỗi tế bào là một ô vuông với những đặc điểm riêng và liên hệ mật thiết với các tế bào xung quanh, như Neumann (1996) đã chỉ ra Mặc dù chỉ mới khám phá một phần nhỏ về thuật toán CA, nhưng việc nhận diện quy luật chuyển đổi trạng thái của các tế bào là rất quan trọng Các trạng thái và quy luật chuyển đổi này có sự khác biệt tùy theo ứng dụng CA đã được áp dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như tính toán song song, sự sống nhân tạo, xử lý hình ảnh, mô hình sinh học, và mô phỏng trong hóa học, vật lý, đồ họa và nghệ thuật.
Trong các nghiên cứu về tối ưu hóa sử dụng đất, Ma và Zhao (2015) đã áp dụng các thuật toán như thử nghiệm vét cạn và giải thuật Di truyền để lựa chọn tham số tối ưu cho bố trí đất đai Liu et al (2017) kết hợp mô hình CA với ma trận Markov nhằm tối ưu hóa sự bố trí không gian các kiểu sử dụng đất (LUT) và tác động của chính sách đầu tư ở nông thôn Nghiên cứu của Castella et al (2014) xem xét hành vi của người dân trong việc lựa chọn LUT để phát triển giải pháp quy hoạch tại vùng núi phía Bắc Việt Nam và Lào Lê Cảnh Định (2011) đã ứng dụng mô hình CA để xây dựng bố trí không gian các cell tế bào, nhằm giảm thiểu xáo trộn hiện trạng sử dụng đất tại tỉnh Lâm Đồng.
Tóm lại, các nghiên cứu đã cung cấp nhiều thông tin hữu ích cho các nhà quy hoạch trong việc bố trí không gian các LUT nhằm đạt được các mục tiêu đề ra Tuy nhiên, khi áp dụng cho vùng đặc thù ở lưu vực sông ĐăkB’la, cần xem xét các yếu tố kinh tế xã hội, môi trường và điều kiện cơ sở hạ tầng của khu vực nghiên cứu.
GIS VÀ PHÂN TÍCH ĐA TIÊU CHÍ (MCA) TRONG ĐÁNH GIÁ THÍCH
Trong đánh giá đất đai, nhiều nguồn thông tin như ảnh vệ tinh, bản đồ sử dụng đất, và thông tin địa giới hành chính được sử dụng Mục tiêu của quá trình đánh giá thích nghi đất đai có thể đạt được thông qua phỏng vấn các bên liên quan và phân tích chính sách, với phương pháp MCA (Phân tích quyết định đa tiêu chí) được áp dụng để phân loại và tính trọng số các tiêu chí Các bước của MCA bao gồm xác định mục tiêu, phân tích tiêu chí, và kết hợp các phán đoán Nhiều nghiên cứu trên thế giới đã ứng dụng MCA và GIS trong đánh giá thích nghi đất đai, trong đó phương pháp kết hợp trọng số tuyến tính và chồng lớp luận lý thường được ưa chuộng Phương pháp AHP cũng được sử dụng để chia nhỏ vấn đề và tạo điều kiện cho sự tham gia của các chuyên gia Ví dụ, Alejandro (2003) đã ứng dụng MCA để xác định khu vực thích nghi cho sản xuất ngô và khoai tây ở Mexico, trong khi Henok Mulugeta (2010) đã đánh giá thích nghi đất đai cho lúa mì và ngô tại Ethiopia Tại Việt Nam, nhiều nghiên cứu như của Lê Cảnh Định (2004) đã tích hợp GIS và MCA trong đánh giá đất đai, giúp xây dựng bản đồ các yếu tố thích nghi cho các loại hình sử dụng đất.
Năm 2009, công nghệ GIS đã được áp dụng để xây dựng bản đồ các yếu tố thích nghi như đất, độ dày tầng, khả năng tưới, độ dốc và phân vùng thích nghi cho các loại hình sử dụng đất Phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn (MCA) trong kỹ thuật AHP-IDM được sử dụng để tính toán trọng số cho các tiêu chuẩn liên quan đến các loại hình sử dụng đất.
Kết quả tích hợp GIS – MCA với kỹ thuật AHP trong việc xác định trọng số các yếu tố đánh giá thích nghi đất đai đã được nghiên cứu ứng dụng nhiều, nhưng vẫn tồn tại hạn chế về quyết định cá nhân mang tính chủ quan Để khắc phục nhược điểm này, nghiên cứu hướng đến việc áp dụng phương pháp đa tiêu chuẩn kết hợp với kỹ thuật AHP-GDM, nhằm tận dụng tri thức của nhiều chuyên gia trong việc xác định trọng số các yếu tố cho đánh giá thích nghi bền vững.
LƯU VỰC NGHIÊN CỨU
Theo Báo cáo của Sở TN&MT tỉnh Kon Tum (2011), lưu vực ĐắkB’la nằm ở phía Đông và Đông Nam tỉnh Kon Tum, bao gồm thành phố Kon Tum cùng các huyện Kon Rẫy, Kon Plông, và huyện Đắc Đoa thuộc tỉnh Gia Lai, với tổng diện tích tự nhiên khoảng 3.507 km².
LVS ĐắkB’la và tỉnh Kon Tum có địa hình đa dạng, nằm ở phía tây Trường Sơn Đặc điểm địa hình chủ yếu là thấp dần từ Đông Bắc xuống Tây Nam, với ba dạng địa hình chính: núi cao, đồi-núi thấp và thung lũng.
Địa hình núi cao chiếm khoảng 2/5 diện tích lưu vực, bao gồm các dãy núi có độ dốc từ 15 độ trở lên, với đỉnh Kon Roma cao 1.784m, được hình thành từ đá biến chất cổ Mặt địa hình bị phân cắt hiểm trở, tạo thành các thung lũng hẹp và khe suối, chủ yếu tập trung ở huyện Kon Plong và Kon Rẫy, với độ cao trung bình từ 800 đến 1.300m Giữa núi cao và thung lũng là địa hình đồi - núi thấp, có độ dốc không lớn và độ cao trung bình từ 600-800m, được hình thành từ các đồi trầm tích neogen và đá bazan, biến chất, với mức độ chia cắt vừa đến mạnh Địa hình thung lũng phân bố dọc theo các sông ĐắkB’la, sông Đak Ne và các suối nhánh, có dạng lòng máng thấp dần về phía Tây Nam, hình thành từ các địa hình bóc mòn ven sông và các thềm trầm tích bậc 1, bậc 2, với độ cao trung bình từ 480m đến 600m.
LVS ĐắkB’la và tỉnh Kon Tum nằm trong vùng nhiệt đới gió mùa Tây Nguyên, với hai mùa rõ rệt: mùa khô và mùa mưa trong suốt cả năm.
Mùa mưa tại khu vực này thường bắt đầu từ tháng 4 và kéo dài đến tháng 11, trong khi mùa khô diễn ra từ tháng 12 đến tháng 3 năm sau Mỗi năm, lượng mưa trung bình đạt khoảng 2.121 mm, với năm có lượng mưa cao nhất là 2.260 mm và năm thấp nhất là 1.234 mm Tháng có lượng mưa lớn nhất rơi vào tháng 8 và tháng 9.
- Độ ẩm trung bình hàng năm dao động trong khoảng 78 - 87%, độ ẩm không khí tháng cao nhất là tháng 8 - 9 (khoảng 90%), tháng thấp nhất là tháng 3 (khoảng 66%)
Vùng nghiên cứu nằm trong vĩ độ thấp của Bắc bán cầu, với bức xạ ngoại chí tuyến và hai lần mặt trời đi qua thiên đỉnh mỗi năm, tạo ra cán cân bức xạ dương Tổng lượng bức xạ thực tế hàng năm đạt từ 220-204 Kcal/cm², trong khi tháng ít nhất cũng đạt 15-15 Kcal/cm² Tổng lượng bức xạ mặt trời ở Kon Tum khá lớn, dẫn đến cân bằng bức xạ cả năm đạt 95-115 Kcal/cm², yếu tố này ảnh hưởng đáng kể đến sản xuất nông nghiệp và sự phát triển của thảm thực vật trong toàn bộ hệ thống lưu vực.
Theo tài liệu khí tượng từ trạm Kon Tum, tổng số giờ nắng trung bình trong vùng nghiên cứu dao động từ 2.100 đến 2.400 giờ Tháng có nhiều giờ nắng nhất là tháng 4.
Tháng 7 thường là tháng có giờ nắng ít nhất, chỉ khoảng 70 giờ Trong khoảng thời gian từ tháng 12 đến tháng 4 năm sau, mỗi tháng có từ 200 đến 250 giờ nắng Trong khi đó, các tháng mùa mưa chỉ ghi nhận trung bình 70 đến 90 giờ nắng mỗi tháng.
Nhiệt độ tại LVS ĐắkB’la đặc trưng cho khí hậu nhiệt đới gió mùa cao nguyên, với nền nhiệt độ cao và ít biến động theo ngày, tháng hay năm Tuy nhiên, có sự phân hoá rõ rệt giữa các vùng trong lưu vực, đặc biệt là giữa vùng núi cao và thung lũng sông Nhiệt độ trung bình hàng năm dao động từ 18 đến 24 độ C, trong khi biên độ nhiệt độ trong ngày khoảng 3 đến 4 độ C.
Hình 1.5 Diễn biến các thông số khí tượng trung bình tại trạm khí tượng Kon Tum từ năm 2005-2010 (Nguồn: Trung tâm Khí tượng thủy văn tỉnh Kon Tum)
Lượng bốc hơi tại trạm khí tượng Kon Tum cho thấy tháng 2 và tháng 3 có lượng bốc hơi cao nhất, trong khi các tháng mùa mưa ghi nhận lượng bốc hơi thấp nhất Trung bình hàng năm, tổng lượng bốc hơi đạt khoảng 940 mm.
Độ ẩm không khí trong khu vực cao nhất vào các tháng mùa mưa, đặc biệt là tháng 8, 9 và 10, với mức độ ẩm đạt từ 85-95% Ngược lại, trong mùa khô, độ ẩm giảm xuống, thấp nhất vào tháng 2 và tháng 3, chỉ còn khoảng 60-65%.
Kon Tum, đặc biệt là LVS ĐắkB’la, nằm ở vùng Bắc Tây Nguyên, được bảo vệ bởi dãy núi Trường Sơn, nên hiếm khi chịu ảnh hưởng trực tiếp từ bão Thông thường, khu vực này chỉ bị ảnh hưởng bởi bão và áp thấp ven biển Cơn bão số 9 vào năm 2009 là trường hợp nghiêm trọng nhất, gây ra mưa lớn dẫn đến ngập úng, sạt lở đất và lũ quét trên hầu hết các hệ thống sông suối trong khu vực.
Lư ợn g m ưa -b ốc h ơi (m m ).
Lượng mưa Bốc hơi Độ ẩm
Chế độ gió trong khu vực thể hiện rõ sự ảnh hưởng của hoàn lưu gió mùa, với gió mùa đông chủ yếu từ hướng Đông Bắc hoặc Đông Đông Bắc, chiếm tần suất 65 – 75% Trong khi đó, mùa hạ chủ yếu có gió từ hướng Tây và Tây Nam, với tần suất từ 85 – 90%, thỉnh thoảng có gió từ hướng Đông hoặc Đông Nam nhưng không đáng kể.
Hệ thống sông ĐắkB’la bao gồm sông chính ĐắkB’la cùng các nhánh sông Đak Ne và Đak Pơ ne, với hướng chảy chủ yếu từ Đông Bắc đến Tây Nam Sông ĐắkB’la cuối cùng đổ vào sông Sê San, chảy qua tỉnh Gia Lai và tiếp tục sang Campuchia.
Mật độ phát triển của suối trong khu vực khá cao, đạt trung bình 1,8 km/km², trong khi mật độ sông là 0,58 km/km² Các sông suối đều có đặc điểm chung là dòng chảy uốn khúc, ngoại trừ sông chính, các sông còn lại có dòng chảy ngắn và dốc, với độ dốc trung bình là 15,2% Sông chính ĐắkB’la chảy theo hướng Đông Bắc – Tây Nam, trong khi các suối nhánh bên phải sông chảy theo hướng Tây Bắc – Đông Nam và các nhánh bên trái chảy theo hướng Đông Bắc – Tây Nam Vào mùa mưa, dòng chảy tập trung nhanh và mạnh, dễ dẫn đến lũ quét ở những khu vực có địa hình dốc và ngập lụt tại các vùng trũng.