Mô hình hóa sự thay đổi sử dụng đất dựa trên lựa chọn đa tiêu chí: trường hợp nghiên cứu ở huyện Trần Đề, tỉnh Sóc Trăng

Chỉ số đề mục

Lĩnh vực nghiên cứu

Nghiên cứu quy hoạch, phát triển đô thị

Dạng tài liệu

Tác giả

Trương Chí Quang, Nguyễn Thị Kim Loan, Lê Vũ Bằng, Phạm Thanh Vũ⁽¹⁾, Nguyễn Hồng Thảo

Nhan đề

Mô hình hóa sự thay đổi sử dụng đất dựa trên lựa chọn đa tiêu chí: trường hợp nghiên cứu ở huyện Trần Đề, tỉnh Sóc Trăng

Nhan đề tiếng anh

Modeling land-use changes based on the multi-criteria analysis approach: A case study in Tran De district, Soc Trang province

Nguồn trích

Khoa học (Đại học Cần Thơ)

Năm xuất bản

2021

Số

CĐMT

Trang

115-125

ISSN

1859-2333

Từ khóa

Đánh giá đa tiêu chí, GAMA, Mô hình đa tác tử, Thay đổi sử dụng đất

Từ khóa tiếng anh

Agent-based model, Multicriteria analysis, Land-use change, GAMA, Soc Trang

Tóm tắt

Sự thay đổi hiện trạng sử dụng đất nông nghiệp đặt ra cho công tác quản lý đất đai nhiều thách thức trong việc đảm bảo thực hiện các kế hoạch sử dụng đất của địa phương. Bài viết nhằm xây dựng mô hình mô phỏng sự thay đổi sử dụng đất dưới tác động của các yếu tố kinh tế, xã hội và môi trường. Phương pháp xây dựng mô hình dựa trên tiếp cận mô hình hóa đa tác tử (agent-based modeling) trên phần mềm GAMA. Trong đó quá trình ra quyết định sử dụng đất dựa trên phân tích đa tiêu chí với các tiêu chí chính bao gồm gồm tỷ lệ kiểu sử dụng đất ở các ô lân cận, thích nghi đất đai, lợi nhuận và mức độ thuận lợi khi chuyển từ kiểu hiện tại sang loại khác. Dữ liệu đầu vào để mô phỏng là bản đồ sử dụng đất các năm 2010, 2015 và 2020 của huyện Trần Đề, tỉnh Sóc Trăng. Kết quả nghiên cứu đã xây dựng được mô hình mô phỏng sự thay đổi sử dụng đất nông nghiệp và đã được hiệu chỉnh bản đồ sử dụng đất năm 2015 (với Kappa = 0,71). Mô hình đã được kiểm chứng với bản đồ sử dụng đất năm 2020 với tỷ lệ sai số mô phỏng (nRMSE) là 5,2%. Kết quả mô phỏng cho thấy đất lúa có xu hướng chuyển đổi sang đất trồng lúa - rau màu, chuyên màu, cây ăn quả lâu năm để thích ứng với điều kiện khí hậu năm 2030. Từ kết quả nghiên cứu đã cho thấy mô hình là một công cụ hiệu quả giúp người quản lý đất đai và nông dân xây dựng kế hoạch sử dụng đất.

Tóm tắt tiếng anh

Changes in using agricultural land pose challenges for land managers in terms of ensuring the implementation of local land-use plans. The paper aims to build a land-use change model for simulating land-use changes under the impacts of socio-economic and environmental factors. The model was built based on Agent-based modeling approach using GAMA software. In which the land-use decision-making process is based on the multi-criteria selection that the main factors were land suitability, land convertibility, land-use situation of neighbors, and profitability of land-use patterns. The input data for simulation were the land-use maps in 2010, 2015 and 2020 of Tran De district, Soc Trang province. A new model was built and has been calibrated using land-use map in 2015 (with Kappa = 0.71). The model has been verified with the land use map in 2020 with the simulation error percentage, nRMSE, which was 5.2%. The simulated results showed that rice land tends to change to rice-vegetable, specialized crops and perennial fruit trees to respond to climate in 2030. The case study showed that the model is an essential tool for helping land managers and farmers to build adaptive land-use plans.

Kí hiệu kho

TTKHCNQG, CVv 403

File toàn văn

Xem toàn văn

Tài liệu tham khảo

[1] Vũ Minh Tuấn & Lê Văn Trung (2011), Ứng dụng viễn thám và GIS đánh giá biến động và dự báo đất đô thị tại phường Hiệp Bình Phước, quận Thủ Đức,Tạp chí Đại học Quốc gia TPHCM
[2] van Ruijven, B., van der Sluijs, J. P., van Vuuren, D. P., Janssen, P., Heuberger, P. S. C., & de Vries, B. (2010), Uncertainty f-rom Model Calibration: Applying a New Method to Transport Energy Demand Modelling,Environmental Modeling & Assessment, 15(3), 175188. https://doi.org/10.1007/s10666-009-9200-z
[3] Truong, Q. C., Taillandier, P., Gaudou, B., Vo, M. Q., Nguyen, T. H., & Drogoul, A. (2016), Exploring Agent Architectures for Farmer Behavior in Land-Use Change. A Case Study in Coastal Area of the Vietnamese Mekong Delta,In B. Gaudou & J. S. Sichman (Eds.), MultiAgent Based Simulation XVI, (9568), 146–158). Springer International Publishing. http://link.springer.com/10.1007/978-3-319- 31447-1_10
[4] Trương Chí Quang, Võ Quang Minh, Nguyễn Hiếu Trung & Alexis Drogoul (2016), “Mô hình đa tác tử trong mô phỏng sự thay đổi sử dụng đất”,trong Võ Quang Minh (chủ biên), Ứng dụng Công nghệ thông tin địa lý và Viễn thám trong Nông nghiệp, Tài nguyên và Môi trường. NXB Đại học Cần Thơ
[5] Trương Chí Quang, Nguyễn Thiên Hoa, Võ Quốc Tuấn & Võ Quang Minh (2015), Mô hình Markov-Cellular Automata trong mô phỏng sự thay đổi sử dụng đất các tỉnh ven biển Đồng bằng sông Cửu Long,Tạp chí khoa học Đại học Cần Thơ, số chuyên đề Công nghệ thông tin, 196-202
[6] Thao, N.H. & Trung, N.H. (2018), Establishing an integrated model for supporting agricultural land use planning: A case study in Tran De district, Soc Trang province,Can Tho University Journal of Science. 54 (Special issue: Agriculture), 62- 71. https://doi.org/10.22144/ctu.jsi.2018.096
[7] Taillandier, P., Therond, O., & Gaudou, B. (2012), A new BDI agent architecture based on the belief theory. Application to the modelling of cropping plan decision-making,IEMSs 2012 - Managing Resources of a Limited Planet: Proceedings of the 6th Biennial Meeting of the International Environmental Modelling and Software Society, 2463–2470
[8] Taillandier, P., Gaudou, B., Grignard, A., Huynh, Q.- N., Marilleau, N., Caillou, P., Philippon, D., & Drogoul, A. (2019), Building, composing and experimenting complex spatial models with the GAMA platform,GeoInformatica, 23(2), 299– 322. https://doi.org/10.1007/s10707-018-00339-6
[9] Phan Hoàng Vũ, Phạm Thanh Vũ, Trần Cẩm Tú & Võ Quang Minh (2017), Ứng dụng hệ thống thông tin địa lý và chuỗi Markov trong đánh giá biến động và dự báo nhu cầu sử dụng đất đai,Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. Số chuyên đề: Công nghệ thông tin, 119-124
[10] Phạm Thanh Vũ, Phan Hoàng Vũ & Vương Tuấn Huy (2013), Sự thay đổi mô hình canh tác theo khả năng thích ứng của người dân tại các huyện ven biển tỉnh Sóc Trăng và Bạc Liêu,Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 26, 46-54
[11] Phạm Lê Mỹ Duyên, Văn Phạm Đăng Trí & Nguyễn Hiếu Trung (2012), Đánh giá sự thay đổi các hệ thống sử dụng đất đai dưới tác động của biến đổi khí hậu và nước biển dâng ở huyện Vĩnh Châu tỉnh Sóc Trăng,Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 24a, 253-263
[12] Nguyễn Thị Hồng Điệp, Võ Quang Minh, Phan Kiều Diễm, & Nguyễn Văn Tao (2015), Đánh giá tác động của biến đổi khí hậu lên hiện trạng canh tác lúa vùng ven biển đồng bằng sông cửu Long theo kịch bản biến đổi khí hậu,Tạp Chí Khoa Học Trường Đại Học Cần Thơ, Số Chuyên Đề: Môi Trường và Biến Đổi Khí Hậu, 167-173
[13] Nguyễn Hồng Thảo, Nguyễn Hiếu Trung, Trương Chí Quang, Phạm Thanh Vũ, Phan Hoàng Vũ, Vương Tuấn Huy và Đặng Kim Sơn (2019), Ứng dụng bài toán tối ưu hóa và bố trí sử dụng đất nông nghiệp cho vùng Đồng bằng sông Cửu Long,Tạp chí Khoa học Đất, 57, 97–102
[14] Lê Quang Trí, Võ Thị Gương, Phạm Thanh Vũ, Nguyễn Thị Song Bình, Nguyễn Hữu Kiệt và Võ Văn Chiến (2008), Đánh giá sự thay đổi đặc tính đất và sử dụng đất của 3 huyện ven biển tỉnh Sóc Trăng,Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 9, 59-68
[15] Le, Q. B., Park, S. J., & Vlek, P. L. G. (2010), Land Use Dynamic Simulator (LUDAS): A multiagent system model for simulating spatiotemporal dynamics of coupled human–landscape system: 2. Scenario-based application for impact assessment of land-use policies,Ecological Informatics, 5(3), 203–221. https://doi.org/10.1016/j.ecoinf.2010.02.001
[16] Lambin, E. F., & Geist, H. J. (2007), Causes of land use and land cover change,Washington DC: Encyclopedia of Earth, Environmental Information Coalition, National Council for Science and the Environment. http://www.eoearth.org/article/Landuse_and_land-cover_change
[17] Kenney, J. F., & Keeping, E. S. (1962), Root Mean Square. §4.15,In Mathematics of Statistics (3rd ed., pp. 59–60). Princeton
[18] Jacovides, C. P., & Kontoyiannis, H. (1995), Statistical procedures for the evaluation of evapotranspiration computing models,Agricultural Water Management, 27(3), 365– 371. https://doi.org/10.1016/0378- 3774(95)01152-9
[19] Hyndman, R. J., & Koehler, A. B. (2006), Another look at measures of forecast accuracy,International Journal of Forecasting, 22(4), 679–688. https://doi.org/10.1016/j.ijforecast.2006.03.001
[20] Hien, N. X., Tho, T. Q., Khoi, N., Ngoc, N. V., Dong, T., Phong, N. D., MInh, V. Q., Mi, N. T. H., Diem, P. K., Wassmann, R., Hoanh, C. T., & Tuong, T. P. (2016), Climate Change Affecting Land Use in the Mekong Delta: Adaptation of Rice-based Cropping Systems (CLUES), SMCN/2009/021 Theme 1: Location-specific impact and vulnerability assessment,Unpublished. http://rgdoi.net/10.13140/RG.2.1.2636.3764
[21] (1976), A framework for land evaluation,FAO Soil Bulletin 32, FAO, Rome
[22] Castella, J. C., Trung, T. N., & Boissau, S. (2005), Participatory simulation of land-use changes in the northern mountains of Vietnam: The combined use of an agent-based model, a roleplaying game, and a Geographic Information System,Ecology and Society, 10(1). DOI: http://dx.doi.org/10.5751/ES-01328-100127