KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LẦN THỨ 12 HCMUT – 26-28/10/2011

TÍCH HỢP GIS VÀ AHP MỜ TRONG ĐÁNH GIÁ THÍCH NGHI ĐẤT ĐAI

LÊ CẢNH ĐỊNH(*), TRẦN TRỌNG ĐỨC(**)

(*) Phân viện Quy hoạch và Thiết kế Nông nghiệp, (**) Trường Đại học Bách khoa - Đại học Quốc gia Tp. Hồ Chí Minh

1. MỞ ĐẦU

Đánh giá thích nghi đất đai (LE) có vai trò vô cùng quan trọng, nó cung cấp thông tin hỗ trợ cho bố trí sử dụng đất. LE thường đánh giá tổng hợp cả điều kiện tự nhiên, kinh tế, xã hội và môi trường (gọi là đánh giá đất đai bền vững). Do vậy, đánh giá đất đai bền vững là bài toán đánh giá, phân tích quyết định đa tiêu chuẩn (MCDA). MCDA (đôi khi gọi là ra quyết định đa tiêu chuẩn -MCDM) là kỹ thuật phân tích tổ hợp các tiêu chuẩn, cung cấp cho người ra quyết định mức độ quan trọng (trọng số) các tiêu chuẩn (Zopounidis và Pardalos, 2010). Trong đó, hầu hết các nghiên cứu đều sử dụng phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) của Saaty (1980) để xác định trọng số các tiêu chuẩn (Lu et al., 2007). Trong lĩnh vực đánh giá thích nghi đất đai, đã có nhiều nghiên cứu ứng dụng AHP để tính trọng số các yếu tố đất đai (Lê Cảnh Định, 2005; Thapa và Murayama, 2008; Chen, Yu và Khan, 2010). Trong đó, người đánh giá sử dụng các số chính xác aij = 1/aji [1/9,1] ∈ ∪ [1,9] để so sánh mức độ quan trọng của từng cặp yếu tố (i, j). Tuy nhiên, do sự mơ hồ và không chắc chắn của người đánh giá, nên kết quả đánh giá chưa đủ và chưa chính xác để ra quyết định (Chen et al., 2011). Để khắc phục hạn chế của AHP gốc trong môi trường rõ (original crisp AHP), nghiên cứu này đề xuất một giải pháp kết hợp hai kỹ thuật AHP và logic mờ (gọi là AHP mờ, viết tắt: FAHP) trong so sánh cặp, cho phép mô tả chính xác hơn trong quá trình ra quyết định. Công nghệ GIS đã thể hiện khả năng mạnh mẽ trong phân tích không gian, FAHP được sử dụng rộng rãi trong phân tích đa thuộc tính (Chen et al., 2011), khả năng hiệp lực giữa hai lĩnh vực GIS và FAHP tạo ra công cụ cực kỳ hữu ích trong phân tích ra quyết định đa tiêu chuẩn không gian (spatial MCDA/MCDM) như đánh giá khả năng thích nghi đất đai.

2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH ĐÁNH GIÁ ĐẤT ĐAI

2.1. AHP mờ (fuzzy AHP- FAHP)

(1). Lựa chọn phương pháp FAHP: Theo Kahraman (2008), hiện nay có các phương pháp FAHP cơ bản thu hút nhiều nhà nghiên cứu: Phương pháp của V. Laarhoven, Pedrycz (1983) và Buckley (1985) có yêu cầu tính toán rất lớn ngay cả đối với vấn đề rất nhỏ; Phương pháp Cheng (1996) dựa trên cả hai phương pháp tính xác suất (probability) và khả năng (possibility) nên rất khó xác định; Phương pháp Chang (1992): yêu cầu tính toán tương đối thấp và trình tự thực hiện

1

(2). Biến ngôn ngữ và giá trị mờ của biến ngôn ngữ trong so sánh cặp: Theo Srdjevic và Medeiros (2008); Onut, Efendigil và Kara (2010), mối quan hệ giữa các biến ngôn ngữ mô tả mức độ quan trọng giữa 2 tiêu chuẩn (giá trị so sánh rõ, Saaty(1980)) với giá trị mờ của biến ngôn ngữ (các số mờ tam giác) trong so sánh cặp thể hiện như bảng 1.

Bảng 1: Biến ngôn ngữ và giá trị mờ của biến ngôn ngữ trong so sánh cặp Giá trị so sánh rõ

Biến ngôn ngữ mô tả mức độ quan trọng (giữa 2 tiêu chuẩn)

Số mờ Nghịch đảo tam giác số mờ tam giác (l, m, u) (1/u, 1/m, 1/l) (Saaty,1980)

Chỉ bằng nhau (just equal) (1, 1, 1) (1, 1, 1) Quan trọng bằng nhau 1 (1, 1, 2) (1/2, 1, 1) (equal importance) Quan trọng yếu 3 (2, 3, 4) (1/4, 1/3, 1/2) (weak importance) Quan trọng mạnh 5 (4, 5, 6) (1/6, 1/5, 1/4) (essential or strong importance) Quan trọng rất mạnh 7 (6, 7, 8) (1/8, 1/7, 1/6) (very strong importance) Vô cùng quan trọng 9 (8, 9, 9) (1/9, 1/9, 1/8) (extremely preferred) Mức trung gian giữa các mức nêu trên

(x-1, x, x+1); x=2,4,6,8.

(1/(x+1), 1/x, 1/(x-1)); 2,4,6,8 x=2,4,6,8. Nguồn: Srdjevic và Medeiros (2008); Onut, Efendigil và Kara (2010). (3). Phương pháp FAHP của Chang (1992, 1996): Các bước phân tích mức độ ảnh hưởng được đề xuất bởi Chang (1992, 1996) và chi tiết bởi Kahraman (2008) gồm 4 bước như sau:

),,(][~

ijijijij umla =Giả sử là ma trận so sánh mờ của các yếu tố; Với lijk ≤ mijk ≤ uijk và lij, mij,

uij [1/9,1] [1,9]. ∈ ∪Bước 1: Tổng hợp mức độ ảnh hưởng mờ của đối tượng i:

∑ ∑∑=

−

= =⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡⊗=

m

j

n

i

m

j

jgi

jgii MMS

1

1

1 1

(1)

Trong đó:

∑ ∑ ∑ ∑= = = =

=m

j

m

j

m

j

m

jjjj

jgi umlM

1 1 1 1

),,( ; (2)

∑ ∑ ∑∑∑= = == =

=n

i

n

i

n

iiii

m

j

m

j

jgi umlM

1 1 11 1),,( ; (3)

Nghịch đảo số mờ (3):

2

⎟⎟⎟⎟

⎠

⎞

⎜⎜⎜⎜

⎝

⎛

=⎥⎦

⎤⎢⎣

⎡

∑∑∑∑∑

===

−

= =n

ii

n

ii

n

ii

m

j

m

j

jgi

lmuM

111

1

1 1

1,1,1 (4)

Bước 2: So sánh cặp số mờ M2 (l2,m2,u2) ≥ M1 (l1,m1,u1) được xác định như sau:

))](),([min(sup)( 212 1yxMMV MM

xyμμ

≥=≥ (5)

⎪⎪⎪

⎩

⎪⎪⎪

⎨

⎧

−−−−

≥≥

==∩=≥

,)()(

:,0,1

)()()(

1122

21

21

12

2112 2

lmumul

elseulifmmif

dMMhgtMMV Mμ (6) ⇔

2,1 MM μμTrong đó d là độ cao của các hàm thuộc của hai số mờ M và M1 2. Khi so sánh hai số

mờ M và M thì so sánh cả V(M ≥ M ) và V(M1 2 2 1 2 ≤ M1). Bước 3: So sánh số mờ M với k số mờ khác

, MV(M ≥ M1 2, …, Mk) = V[(M≥ M ) and (M≥ M1 2) and…and (M≥ Mk)] = minV(M≥ Mi), với i=1,2,…, k; Đặt d’(Ai)= minV(S ≥ S ), với i=1,..., n; k=1,2,…, n; k ≠ i; i k

[W’] = [d’(A1), d’(A2),…, d’(An)]T, Bước 4: Chuẩn hoá vector [W’] được vector trọng số [W] cần tìm, [W]= [d(A1), d(A2),…, d(An)]T, [W] là số rõ (nonfuzzy number).

2.2. Mô hình GIS và FAHP trong đánh giá đất đai

Đánh giá thích nghi đất đai phục vụ cho quản lý sử dụng đất bền vững (gọi tắt là đánh giá đất đai bền vững - ESLM) gồm các bước sau (hình 1):

3

Xác định trọng số các yếu tố theo mô hình FAHP

Đánh giá bền vững.

Bản đồ thích nghi tự nhiên.

Đánh gia ảnh hưởng các LUS về mặt xã hội (Xi)

Đánh gia hiệu quả kinh tế của các LUS (Xi)

Đánh giá ảnh hưởng các LUS về mặt môi trường (Xi)

trọng số (Wi) của các thành phần: Kinh tế, xã hội, môi

trường đối với tính bền vững.

Xi*Wi Bản đồ đề xuất sử dụng đất bền vững

Không

Có

Xác định các yếu tố bền vững

Đánh giá thích nghi đất đai tự nhiên

Kết quả thích nghi đất đai tự nhiên Kết thúc

Kết thúc

Hình 1: Mô hình GIS và FAHP trong đánh giá đất đai bền vững

Bước 1: Xác định các yếu tố (indicators) ảnh hưởng đến tính bền vững của các hệ thống sử dụng đất (LUS), tính trọng số các yếu tố theo FAHP (hình 2). Thiết lập thứ bậc, ma trận so sánh cặp rõ giữa các yếu tố ([aij]), ma trận so sánh có tỷ số nhất quán (CR) <10% thì tiến hành mờ hoá [aij].

Mờ hoá [aij], mối quan hệ giữa giá trị so sánh rõ (Saaty, 1980) với giá trị mờ (l, m, u) và số mờ nghịch đảo (1/u, 1/m, 1/l) của biến ngôn ngữ theo Srdjevic et al. (2008) và Onut et al.(2010), xem bảng 1.

Thiết lập thứ bậc các yếu tố

Ma trận so sánh cặp rõ giữa các yếu tố: [aij]

CRk ≤ 10% No

Yes

Mờ hoá ma trận so sánh

cặp: ][~

ija

Tính trọng số các yếu tố theo FAHP(Chang, 1992,

1996): [w]

Hình 2: FAHP trong xác định trọng số các yếu tố

Tính trọng số của các yếu tố theo phương pháp FAHP (Chang, 1992; 1996), trình bày ở mục 2.1. Kết quả được vector trọng số các yếu tố [w]. Bước 2: Đánh giá thích nghi đất đai tự nhiên, những LUS thích nghi tự nhiên (S1, S2, S3) được chọn để đánh giá thích nghi kinh tế và tính bền vững, tính bền vững được xem xét với các yếu tố kinh tế, xã hội, môi trường. Bước 3: Xây dựng các lớp thông tin chuyên đề, chồng xếp các lớp thông tin, tính được chỉ số thích hợp (Si) ứng với từng vùng, phân loại Si để xác định vùng thích nghi bền vững. Công thức tính Si như sau:

Trong đó, Si: chỉ số thích nghi; wi: trọng số của tiêu chuẩn i; xi: điểm của tiêu chuẩn; cj: giá trị boolean

của yếu tố hạn chế.

∑ ∏= =

××=n

i

m

jjiii cxwS

1 1

)(

3. ỨNG DỤNG MÔ HÌNH VÀO ĐÁNH GIÁ ĐẤT ĐAI TỈNH LÂM ĐỒNG

Ứng dụng mô hình tích hợp GIS và FAHP (hình 1) vào đánh giá thích nghi đất đai bền vững tỉnh Lâm Đồng. Các LUT được lựa chọn để đánh giá thích nghi đất đai: LUT1 (2 vụ lúa), LUT2 (1 vụ lúa), LUT3 (chuyên màu), LUT4 (rau - hoa), LUT5 (Cà phê), LUT6 (Chè), LUT7 (Điều). Bước 1 (Xác định các yếu tố bền vững và tính trọng số các yếu tố): Theo hướng dẫn đánh giá đất đai bền vững (FAO, 1993b, 2007) kết hợp với phân tích điều kiện tự nhiên, kinh tế -xã hội của tỉnh Lâm Đồng và tham khảo ý kiến của các chuyên gia trong các lĩnh vực: kinh tế, môi trường, nông học, đất đai…. Các yếu tố (indicators) chủ yếu ảnh hưởng đến tính bền vững các LUS trên địa bàn tỉnh Lâm Đồng thể hiện trong bảng 7. Ứng dụng mô hình FAHP (hình 2) trong xác định trọng số các yếu tố, tiến trình thực hiện như sau: (a). Đối với các yếu tố cấp 1: Gồm yếu tố kinh tế (KT), xã hội (XH), tài nguyên thiên nhiên và môi trường (TNTN&MT). Ma trận so sánh rõ (bảng 2) có chỉ số nhất quán CR=4,6%; Mờ hoá ma trận so sánh rõ, kết quả được ma trận so sánh mờ (bảng 3).

4

Bảng 2: Ma trận so sánh rõ Bảng 3: Ma trận so sánh mờ KT XH TNTN&MT KT XH TNTN&MT

KT 1 2 2 Mờ hoá 1 1 1 1/1 2/1 3/1 1/1 2/1 3/1 XH 1/2 1 1/2 1/3 1/2 1/1 1 1 1 1/3 1/2 1/1

1 TNTN&MT 1/2 2 1/3 1/2 1/1 1/1 2/1 3/1 1 1 1 Từ ma trận so sánh mờ (bảng 3), tính trọng số của các yếu tố theo Chang(1992, 1996), các bước thực hiện như sau (xem mục 2.1): − Bước 1: Tổng hợp mức độ ảnh hưởng mờ của các yếu tố:

S = (3/1; 5/1; 7/1) ⊗ (1/27; 6/91; 2/13) = (0,2000; 0,4762; 1,0000) KT

= (5/3; 2/3; 3/1) ⊗ (1/27; 6/91; 2/13) = (0,1111; 0,1905; 0,4286) SXH

= (7/3; 7/2; 5/1) ⊗ (1/27; 6/91; 2/13) = (0,1556; 0,3333; 0,7143) STNTN&MT

− Bước 2: So sánh các cặp số mờ: V(SKT ≥ SXH) = 1,00; V(SKT ≥ STNTN&MT) = 1,00

≥ S ) = 0,44; V(S ≥ SV(SXH KT XH TNTN&MT) = 0,66 ) = 1,00 V(S ≥ S ) = 0,78; V(S ≥ STNTN&MT KT TNTN&MT XH

− Bước 3: Giá trị nhỏ nhất của mỗi cặp số mờ: d’(KT) = MinV(S ≥ S ) = 1,00; S = S , SKT i i XH TNTN&MT

d’(XH)= MinV(S ≥ S ) = 0,44; S = S , SXH i i KT TNTN&MT

d’(TNTN&MT)= MinV(S ≥ S ) = 0,78; STNTN&MT i i = S , SKT XH

[W’] = [d’(KT); d’(XH); d’(TNTN&MT)]T = [1,00; 0,44; 0,78]T

− Bước 4: Chuẩn hoá [W’] được vector trọng số rõ (crisp) cần tìm: [W] = [wKT; wXH; wTNTN&MT]T = [0,449; 0,200; 0,351]T

Với phương pháp tính tương tự, trọng số của các yếu tố cấp 2 và cấp 3 được xác định như sau: (b). Đối với các yếu tố cấp 2: + Yếu tố cấp 2 thuộc nhóm kinh tế gồm 3 yếu tố: Tổng giá trị sản xuất (GO), lãi thuần (GM), giá trị sản xuất/chi phí sản xuất (B/C).

Bảng 4: Ma trận so sánh mờ - các yếu tố cấp 2 thuộc nhóm kinh tế Yếu tố GO GM B/C GO 1/1 1/1 1/1 1/1 1/1 2/1 1/1 2/1 3/1 GM 1/2 1/1 1/1 1/1 1/1 1/1 1/1 1/1 2/1 B/C 1/3 1/2 1/1 1/2 1/1 1/1 1/1 1/1 1/1 Từ bảng 4, tính được vector trọng số [wGO; wGM; wB/C]T = [0,439; 0,329; 0,233]T. + Yếu tố cấp 2 thuộc nhóm xã hội gồm 5 yếu tố: Giải quyết việc làm (LDong), văn hoá địa phương và tập quán sản xuất (VHTQSX), phù hợp với chính sách (CSach), hỗ trợ kỹ thuật (HTKT), phù hợp với khả năng vốn của đối tượng sản xuất (KNVon).

5

Bảng 5: Ma trận so sánh mờ - các yếu tố cấp 2 thuộc nhóm xã hội Yếu tố Ldong VHTQSX CSach HTKT KNVon LDong 1 1 1 1/1 2/1 3/1 1/4 1/3 1/2 1/1 1/1 2/1 1/1 2/1 3/1VHTQSX 1/3 1/2 1/1 1 1 1 1/3 1/2 1/1 1/2 1/1 1/1 1/2 1/1 1/1CSach 2/1 3/1 4/1 1/1 2/1 3/1 1 1 1 2/1 3/1 4/1 1/1 2/1 3/1HTKT 1/2 1/1 1/1 1/1 1/1 2/1 1/4 1/3 1/2 1 1 1 1/1 1/1 2/1KNVon 1/3 1/2 1/1 1/1 1/1 2/1 1/3 1/2 1/1 1/2 1/1 1/1 1 1 1 Từ bảng 5, tính được vector trọng số: [wLDong; wVHTQSX; wCSach; wHTKT; wKNVon]T = [0,248; 0,091; 0,382; 0,150; 0,130]T

+ Yếu tố cấp 2 thuộc nhóm Tài nguyên thiên nhiên và Môi trường gồm 2 yếu tố: Tài nguyên thiên nhiên (TNTN), Môi trường (MT). Điều tra các chuyên gia trong lĩnh vực quản lý tài nguyên thiên nhiên và môi trường, hầu hết các chuyên gia đều đánh giá trọng số của wTNTN = wMT = 1/2 = 0,5. (c). Đối với các yếu tố cấp 3: +Yếu tố cấp 3 thuộc nhóm Tài nguyên thiên nhiên (TNTN) gồm 9 yếu tố cấp 3: Lượng mưa (Ra), thời gian mưa (Ti), chất lượng đất (So), độ dốc (Sl), tầng dày (De), độ sâu kết von (La), độ cao (To), điều kiện tưới (Ir), ngập lũ (Fl). Theo các chuyên gia thuộc Viện Quy hoạch và Thiết kế Nông nghiệp (Bộ NN & PTNT), các yếu tố tự nhiên có vai trò như nhau (theo quan điểm của FAO, 1976), do vậy trọng số các yếu tố bằng nhau: w = w = w = w = w = w = w = wRa Ti So Sl De La To Ir = w = 1/9 ≈ 0,111. Fl

+ Yếu tố cấp 3 thuộc nhóm Môi trường (MT) gồm 3 yếu tố: Lượng thuốc trừ sâu và phân bón đưa vào đất (VoCo), nâng cao đa dạng sinh học (DDSH), độ che phủ (ChePhu).

Bảng 6: Ma trận so sánh mờ - các yếu tố cấp 2 thuộc nhóm môi trường Yếu tố VoCo DDSH ChePhu VoCo 1/1 1/1 1/1 1/1 2/1 3/1 1/4 1/3 4/3 DDSH 1/3 1/2 1/1 1/1 1/1 1/1 1/4 1/3 1/2 ChePhu 3/4 3/1 4/1 2/1 3/1 4/1 1/1 1/1 1/1

Từ ma trận so sánh mờ (bảng 6), xác định được vector trọng số như sau: [wVoCo; wDDSH; wChePhu]T = [0,338; 0,111; 0,551]T. Như vậy, đã xác định được tất cả trọng số từng phần của các yếu tố cấp 1, cấp 2, cấp 3. Trọng số toàn cục là tích các trọng số thành phần “từ gốc đến ngọn” theo cây thứ bậc (bảng 7).

Bảng 7: Cấu trúc thứ bậc và trọng số các yếu tố bền vững Cấp 1 Cấp 2 Cấp 3 Mã Trọng số Trọng

số toàn cục

Kinh tế 1. Tổng giá trị sản xuất GO W11 0,439 0,197W1 2. Lãi thuần GM W12 0,329 0,148

0,449 3. Giá trị sản xuất/Chi phí sản xuất B/C W13 0,233 0,104Xã hội 1. Giải quyết việc làm LDong W21 0,248 0,049

6

W2 2. Văn hóa địa phương (tập quán, văn hóa,..) VHTQSX W22 0,091 0,0180,200 3. Phù hợp với chính sách CSach W23 0,382 0,076

4. Hỗ trợ kỹ thuật (phát huy kỹ năng) HTKT W24 0,150 0,0305. Phù hợp với khả năng vốn của đối tượng sản xuất KNVon W25 0,130 0,026

1. Lượng mưa Ra W311 0,111 0,020 Tài 2. Thời gian mưa Ti W312 0,111 0,020

MT&TNTN nguyên 3. Chất lượng Đất So W313 0,111 0,020 thiên 4. Độ dốc Sl W314 0,111 0,020

W3 nhiên 5. Tầng dày De W315 0,111 0,0200,351 W31 6. Độ sâu xuất hiện kết von La W316 0,111 0,020

0,5 7. Độ cao To W317 0,111 0,020 8. Điều kiện tưới Ir W318 0,111 0,020 9. Ngập lũ Fl W319 0,111 0,020

Môi trường

1. Lượng thuốc trừ sâu và phân bón đưa vào đất VoCo W321 0,338 0,059

W32 2. Nâng cao đa dạng sinh học DDSH W322 0,111 0,019 0,5 3. Độ che phủ ChePhu W323 0,551 0,097

Trọng số toàn cục thể hiện ở bảng 7, cách tính như sau: - Nhóm kinh tế: w1×w1j (j=1, 2, 3), ví dụ w(B/C) = 0,449×0,248 = 0,104. - Nhóm xã hội: w ×w2 2j (j=1,.., 5), ví dụ w(giải quyết việc làm) = 0,200×0,248 = 0,049. - Nhóm tài nguyên thiên nhiên: w ×w3 31×w31j (j=1,.., 9), ví dụ: w(lượng mưa) = 0,351×0,5×0,111 =

0,020. - Nhóm môi trường: w3×w32×32j (j=1,2,3), ví dụ: w(độ che phủ) = 0,351×0,5×0,551=0,097. Bước 2 (Đánh giá đất đai tự nhiên): Ứng dụng GIS chồng xếp 9 lớp thông tin chuyên đề về tài nguyên thiên nhiên (bảng 7) để xây dựng bản đồ tài nguyên đất đai (LMU), làm cơ sở cho đánh giá thích nghi về tự nhiên. Những LUS thích nghi tự nhiên (S1, S2, S3) được lựa chọn để đánh giá thích nghi kinh tế và tính bền vững. Bước 3 (Đánh giá thích nghi kinh tế và tính bền vững): Tham khảo ý kiến chuyên gia và kết hợp với thực tiễn để thiết lập bảng giá trị (Xi) của các tiêu chuẩn ảnh hưởng đến tính bền vững (bảng 8).

Bảng 8: Giá trị các tiêu chuẩn phân cấp Nhóm yếu tố Yếu tố Chỉ tiêu Giá trị

(Xi) 1. Kinh tế 1.1. Tổng giá trị + Rất cao (VH) 9 sản phẩm + Cao (H) 7 + Trung bình (M) 5 + Thấp (L) 1 1.2. Lãi thuần + Rất cao (VH) 9 + Cao (H) 7 + Trung bình (M) 5 + Thấp (L) 1 1.3. B/C + Rất cao (VH) 9

7

Nhóm yếu tố Yếu tố Chỉ tiêu Giá trị (Xi)

+ Cao (H) 7 + Trung bình (M) 5 + Thấp (L) 1 2. Xã hội 2.1. Lao động + Giải quyết việc làm rất tốt (VH) 9 + Giải quyết việc làm tốt (H) 7 + Giải quyết việc làm trung bình (M) 5 2.2. Văn hóa địa phương + Phù hợp với tập quán địa phương 9 (tập quán, văn hóa,…) + Ít phù hợp với tập quán địa phương 7 + Không phù hợp với tập quán địa phương 3 2.3. Phù hợp chính sách + Khuyến khích mở rộng sản xuất 9 + Ổn định diện tích sản xuất 7 2.4. Hỗ trợ kỹ thuật + Yêu cầu kỹ thuật cao 7 (phát huy kỹ năng) + Ít yêu cầu hỗ trợ kỹ thuật 9 2.5. Khả năng vốn + Chi phí trung bình (M) 9 của đối tượng sản xuất + Chi phí cao (VH, H) 7 3. Tài nguyên Khả năng thích nghi + S1: Thích nghi cao 9

Thiên nhiên đất đai tự nhiên + S2: Thích nghi trung bình 7 + S3: Thích nghi kém 5

4. Môi trường 4.1. Lượng thuốc trừ sâu + Rất cao 5 và phân bón vào đất + Cao 7

+ Trung bình, thấp 9 4.2. Nâng cao đa dạng + Đa canh 9 sinh học + Độc canh 7 4.3. Độ che phủ + Che phủ liên tục 9 + Che phủ không liên tục 7

Mỗi yếu tố là một một lớp thông tin, chồng xếp các lớp thông tin về kinh tế để đánh giá thích nghi kinh tế, chỉ số thích hợp (Si) tính theo công thức. Phân loại chỉ số thích hợp, được kết quả thích nghi kinh tế. Tương tự, chồng xếp bản đồ thích nghi tự nhiên, kinh tế và các tính chất về xã hội và môi trường để đánh giá thích nghi đất đai bền vững, kết quả được bản đồ và số liệu về thích nghi đất đai bền vững.

8

Chồng xếp bản đồ thích nghi đất đai bền vững và bản đồ định hướng sử dụng đất đến năm 2020, kết quả được bản đồ đề xuất sử dụng đất nông nghiệp bền vững (hình 4). Diện tích phân định cho sản xuất nông nghiệp khoảng 277.000 ha. + Đánh giá hiện trạng thích nghi đất đai: Ứng dụng GIS chồng xếp bản đồ đề xuất (hình 4) với bản đồ hiện trạng sử dụng đất năm 2010, kết quả tính toán cho thấy, hiện nay có khoảng 36.177 ha (604ha màu, 2.240ha rau-hoa, 29.733ha cà phê, khoảng 3.600ha lúa 2 vụ) đang sản xuất trên vùng đất có độ dốc cao hoặc nằm trong lâm phần nên không phù hợp cho sản xuất nông nghiệp, tương lai đề nghị chuyển sang đất lâm nghiệp. Loại hình lúa 1 vụ

cần chuyển sang các loại đất khác (do hiệu quả kinh tế thấp nên không bền vững). Ngoài ra, hiện trạng sản xuất các loại hình rau hoa, cà phê, chè, điều có tính bền vững cao.

Hình 4: Bản đồ đề xuất sử dụng đất bền vững,

tỉnh Lâm Đồng

Bản đồ định hướng không gian phát triển sản xuất từng loại cây trồng được xây dựng trên cơ sở định hướng phát triển sản xuất nông nghiệp đến năm 2020 của tỉnh Lâm Đồng: - Rau-hoa hàng hoá chỉ bố trí tập trung ở các huyện Đức Trọng, Đơn Dương, Lạc Dương và

thành phố Đà Lạt. - Loại hình sử dụng đất lúa 2 vụ giữ nguyên như hiện trạng. - Loại hình lúa 1 vụ chuyển sang rau-hoa, những vùng có nước từ các công trình thuỷ lợi thì

tăng vụ (2 vụ lúa), còn lại chuyển sang trồng màu. - Cây điều bố trí ở các huyện Đạ Huoai, Đạ Tẻh, Cát Tiên, Đam Rông. - Cây chè bố trí tập trung ở các huyện Bảo Lâm, Di Linh và Bảo Lộc. Riêng địa bàn thành phố Đà Lạt và huyện Lâm Hà, giữ như hiện trạng, không mở rộng diện tích.

- Cây cà phê ổn định địa bàn hiện trạng, mở rộng ở những vùng thích thích nghi theo cơ cấu diện tích của từng phương án sử dụng đất.

Ứng dụng GIS chồng xếp bản đồ định hướng không gian phát triển các loại cây trồng với bản đồ đề xuất và bản đồ hiện trạng sử dụng đất, từ đó đề xuất sử dụng đất bền vững trên địa bàn tỉnh Lâm Đồng như sau: Trong tương lai, chuyển toàn bộ đất lúa 1 vụ sang trồng màu, rau-hoa, hoặc tăng lên 2 vụ lúa; Diện tích đất lúa 2 vụ: 8.000-12.000ha; Rau-hoa: 10.000-20.000ha; Chuyên màu: 30.000-40.000ha; Chè: 25.000-32.000ha; Cà phê: 110.000-150.000; Điều: 10.000-15.000ha; Diện tích còn lại (khoảng 45.000ha) trồng cao su, dâu tằm, cây ăn quả và vườn tạp. + Đánh giá kết quả mô hình: So sánh kết quả nghiên cứu này (trong hình 3, viết tắt là FAHP) với (1). Kết quả của Phân viện Quy hoạch và TKNN (2010): đánh giá thích nghi tự nhiên theo phương pháp hạn chế lớn nhất của FAO (1976) (trong hình 3 là FAO76); (2). Kết quả đánh giá đất đai bền vững theo phương pháp AHP (Định, 2010), (trong hình 3 là AHP). Từ đó có một số nhận xét như sau: - Phương pháp hạn chế lớn nhất (FAO, 1976): Tích chất đất đai (LC) có chất lượng kém nhất

quyết định đến cấp thích nghi đất đai. Do vậy, kết quả đề xuất những LUS rất an toàn do không chứa yếu tố hạn chế cao hơn.

9

- Phương pháp đánh giá đất đai theo AHP cho diện tích không thích nghi (N) thấp hơn các phương pháp (FAO76, FAHP), có nghĩa là một số vùng không thích nghi (khi đánh giá theo phương pháp FAO, FAHP) có thể trở thành thích nghi (khi đánh giá theo phương pháp AHP), điều này dẫn đến rủi ro cao trong đề xuất sử dụng đất.

- Diện tích cấp thích nghi cao (S1) khi đánh giá theo phương pháp FAHP > AHP, có nghĩa là phương pháp FAHP chắt lọc thông tin, điều chỉnh về cấp thích nghi theo xu thế từ trung bình (S3) đến cao (S1), chứ ít điều chỉnh từ lớp không thích nghi (N) thành thích nghi (S1, S2, S3) như phương pháp AHP.

- Đánh giá thích nghi đất đai bền vững là nội dung không thể thiếu trong quy hoạch sử dụng đất bền vững, nó hỗ trợ nhà quy hoạch loại bỏ những LUS không bền vững (mặc dù rất thích nghi về tự nhiên như lúa 1 vụ -LUT2) hoặc lựa chọn những LUS bền vững (mặc dù thích nghi kinh tế trung bình nhưng đáp ứng được yêu cầu xã hội và bảo vệ môi trường như cây điều - LUT7).

01002003004005006007008009001.000

FAO76

AHP

FAHP

FAO76

AHP

FAHP

FAO76

AHP

FAHP

FAO76

AHP

FAHP

FAO76

AHP

FAHP

FAO76

AHP

FAHP

FAO76

AHP

FAHP

LUT1 LUT2 LUT3 LUT4 LUT5 LUT6 LUT7

1.000ha

S1 S2 S3 N

Hình 3: So sánh kết quả 3 phương pháp FAO76, AHP, FAHP.

Do vậy, trong điều kiện khan hiếm tài nguyên đất đai như hiện nay, việc đánh giá thích nghi đất đai để tìm kiếm mở rộng diện tích đất cho phát triển cây trồng thì ứng dụng phương pháp FAHP là hợp lý.

4. KẾT LUẬN

Mô hình tích hợp GIS và FAHP là công cụ thật sự hữu ích trong đánh giá thích nghi đất đai bền vững. Trong đó, GIS đóng vai trò phân tích không gian, FAHP tính trọng số các yếu tố đất đai. Ưu điểm của mô hình là tính trọng số trong môi trường mờ (dùng FAHP) nên giảm được sai số và chắt lọc được thông tin trong quá trình đánh giá. Kết quả của mô hình hỗ trợ người ra quyết định (nhà quản lý, nhà quy hoạch,…) giải quyết bài toán ra quyết định đa mục tiêu không gian trong bố trí sử dụng đất một cách trực quan thông qua bản đồ số trong hệ GIS (ví dụ như lựa chọn khu vực sản xuất cà phê, chè,…).

10

Ứng dụng mô hình tích hợp GIS và FAHP trong đánh giá thích nghi đất đai phục vụ cho quản lý sử dụng đất bền vững trên địa bàn tỉnh Lâm Đồng, kết quả đề xuất sử dụng đất bền vững phù hợp với thực tiễn của địa phương, nên có thể sử dụng kết quả của nghiên cứu này (gồm: tài liệu và bản đồ) trong công tác quản lý và sử dụng đất trên địa bàn tỉnh Lâm Đồng. Trong tương lai, có thể nhân rộng mô hình này trong công tác đánh giá thích nghi đất đai cho các địa phương khác trên cả nước. Tuy nhiên, mô hình FAHP trong nghiên cứu này được thực hiện trong môi trường ra quyết định riêng rẽ (individual decision making) nên còn mang tính chủ quan của chuyên gia đánh giá. Để khắc phục tính chủ quan và tranh thủ được tri thức của nhiều chuyên gia trong các lĩnh vực, trong tương lai cần tiếp tục nghiên cứu FAHP trong môi trường ra quyết định nhóm (FAHP - group decision making) trong đánh giá đất đai.

5. TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1]. V.Y.C. Chen, H.P. Lien, C.H. Liu, J.J.H. Liou, G.H Tzeng, L.S Yang (2011), Fuzzy MCDM approach for selecting the best environment-watershed plan, Applied Soft Computing 11 (2011) 265–275, ScienceDirect, Elsevier.

[2]. C. Kahraman (2008), Fuzzy Multi-Criteria Decision Making: Theory and Application with Recent Developments, Springer, USA

[3]. J. Lu, G. Zhang, D. Ruan, F. Wu (2007), Multi-Objective Group Decision Making: Method, software, and application with fuzzy techniques, World scientific Publishing, Singapore.

[4]. S. Onut, T. Efendigil, S.S. Kara (2010), A combined fuzzy MCDM approach for selecting shopping center site: An example from Istanbul, Turkey, Expert system with application 37 (2010), 1973-1980, Science Direct, Elsevier.

[5]. B. Srdjevic, Y.D.P. Medeiros (2008), Fuzzy AHP Assessment of Water Management Plans, Water Resources Management (2008) 22:877–894, Springer Science.

[6]. C. Zopounidis, P. M. Pardalos (2010), Handbook of MultiCriteria Analysis, Applied optimization, Springer, USA.

SUMMARY

THE INTEGRATION OF GIS AND FUZZY AHP FOR LAND SUITABILITY ANALYSIS

Evaluating sustainable land management (ESLM) related to various fields (natural, economic, social, environmental). This is a multi-criteria decision making problem. In this study, building a model of the integration of GIS and fuzzy AHP (FAHP) in ESLM. The process as follows: The first, determine the sustainable indicators as approach FAO (1993b, 2007), using techniques FAHP (Chang, 1992, 1996) to calculate the weights of all indicators; Next, establish the thematic layers in GIS systems to each factor; Finally, unite thematic layers of information, calculate the appropriate index (Si) according to the weighted average method for each region, classify Si to determine the appropriate area.

11

Integrated model is applied in the case of Lam Dong province, results consistent with reality than previous studies.

Keywords: Fuzzy AHP, GIS, Land suitability analysis, Evaluating sustainable land management.

12