Skip to content
  • Tiếng Việt
  • English

Tích Hợp Phương Trình Mất Đất Phổ Dụng Cải Tiến Rusle Và Hệ Thống Thông Tin Địa Lí GIS Để Ước Tính Xói Mòn Đất Tại Tỉnh Daklak

Tích Hợp Phương Trình Mất Đất Phổ Dụng Cải Tiến Rusle Và Hệ Thống Thông Tin Địa Lí GIS Để Ước Tính Xói Mòn Đất Tại Tỉnh Daklak

Sinh viên thực hiện: Lê Hoàng Phúc (20521762) - Đỗ Hữu Khánh Hưng (20521361) - Nguyễn Trần Lĩnh Đạt (20521173)

Xói mòn đất là một vấn đề nghiêm trọng ở tỉnh Đắk Lắk, Việt Nam. Để đánh giá mức độ xói mòn đất, chúng tôi đã tích hợp mô hình Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) và hệ thống thông tin địa lý (GIS). Đắk Lắk là vùng tương đối phức tạp về mặt địa hình từ núi cao đến các cao nguyên, thung lũng. Rõ ràng, với đặc tính như vậy, việc áp dụng RUSLE cho vùng cần đặc biệt quan tâm tới hệ số LS và hệ số R vì sự phân bố độ cao địa hình phức tạp và lượng mưa theo mùa lớn dẫn đến tác động vô cùng lớn đến việc xảy ra xói mòn đất. Các hệ số khác như: K, R cũng có những đặc điểm mang tính địa phương rõ nét nếu so sánh với điều kiện nghiên cứu của phương trình RUSLE gốc. Vì thế, để có thể sử dụng công thức RUSLE, nghiên cứu áp dụng công thức của các tác giả Việt Nam đã công bố với các khu vực có điều kiện tương tự để tính toán hệ số R. Thiết lập cơ sở dữ liệu trong GIS:Với cách tiệm cận hệ thống theo từng thông số ảnh hưởng xói mòn. Để có thể tính toán xói mòn trên GIS, việc đầu tiên là xây dựng cơ sở dữ liệu. Các thông số của mô hình (các hệ số R, LS, K) được tính toán từ các dữ liệu đầu vào (các bản đồ). Trong nghiên cứu này mục tiêu đặt ra là tính toán, xây dựng bản đồ xói mòn đất tiềm năng, vậy chúng tôi cần phải tính toán các hệ số: R, LS, K. Từ đó dựa trên bản đồ hệ số R, bản đồ hệ số LS, bản đồ hệ số K để thành lập bản đồ xói mòn tiềm năng Đắk Lắk.

rusle

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng có sự biến động về mức độ xói mòn trên khắp địa bàn tỉnh, và những vùng có mức độ mất mát đất cao nhất chủ yếu tập trung ở phía Bắc và Đông Nam của tỉnh. Cụ thể, những khu vực có mức độ xói mòn đất cao nhất được xác định là ở phía Nam, đặc biệt là khu vực núi Chu Yang Sin và núi Chu Mu. Ngoài ra, ở phía Bắc, huyện Ea H'Leo cũng là một trong những khu vực nổi bật với mức độ mất mát đất do xói mòn đáng kể với lượng xói mòn có những nơi lên đến hơn 39.5 tấn/ha/năm.

rusle_result

Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các khu vực có địa hình tương đối bằng phẳng hoặc thấp trũng, kết hợp với lượng mưa phân tán trong mùa mưa, chiếm phần lớn diện tích tự nhiên của Tây Nguyên và không bị xói mòn nhiều, chiếm 77,34% tổng diện tích. Trong khi đó, địa hình đồi 11 núi, đặc biệt là khu vực có khả năng kháng xói mòn thấp, chiếm khoảng 18,47% diện tích tự nhiên, phần lớn nằm trên đồi, núi thấp hay rìa các cao nguyên. Các khu vực này có tiềm năng xói mòn trung bình chiếm khoảng 2,78% diện tích tự nhiên. Có thể thấy rằng ảnh hưởng của địa hình và mức độ mưa đối với xói mòn là lớn, đồng thời cần chú ý đến việc quản lý và bảo vệ đất ở những khu vực có tiềm năng xói mòn mạnh như đã phân tích. Những thông tin này sẽ là cơ sở để các quyết định trong quá trình quy hoạch sử dụng đất vùng miền núi, giúp giảm thiểu nguy cơ xói mòn và bảo vệ nguồn đất hiệu quả.

Nghiên cứu cũng nhấn mạnh về tầm quan trọng của việc đo lường và quản lý xói mòn để bảo vệ tài nguyên đất và nước. Trong bối cảnh thay đổi sử dụng đất trở thành vấn đề quan trọng ở Việt Nam, đặc biệt là ở các khu vực đồi núi, nghiên cứu này cung cấp thông tin lịch sử và dự báo xu hướng sử dụng đất tại Đắk Lắk trong 20 năm qua. Điều này giúp những người quản lý chính sách địa phương đưa ra quyết định đúng đắn, kết hợp phát triển kinh tế, xã hội và bảo vệ môi trường. Sử dụng mô hình RUSLE cải tiến và GIS, nghiên cứu này cung cấp công cụ hiệu quả để đánh giá xói mòn tiềm năng tại Đắk Lắk, đồng thời hỗ trợ quyết định chính sách và quản lý môi trường tại cấp địa phương.

Trân trọng.

Thông tin chi tiết xem thêm tại: https://fit.uit.edu.vn/index.php/tin-tuc/goc-hoc-tap/6601-tich-hop-phuong-trinh-mat-dat-pho-dung-cai-tien-rusle-va-he-thong-thong-tin-dia-li-gis-de-uoc-tinh-xoi-mon-dat-tai-tinh-daklak

Đông Xanh - Cộng tác viên truyền thông Trường Đại học Công nghệ Thông tin