Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Quản lý đất đai: Phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế - xã hội - môi trường làm cơ sở xây dựng mô hình tích hợp hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp. Trường hợp nghiên cứu tại Sóc Trăng

Chia sẻ: Elysale Elysale | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:31

Thêm vào BST

Báo xấu

15
lượt xem 2
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Mục tiêu nghiên cứu của luận án là phân tích các yếu tố kinh tế - xã hội - môi trường ảnh hưởng đến các KSD đất sản xuất nông nghiệp làm cơ sở xây dựng mô hình tích hợp nhằm tối ưu hóa diện tích và bố trí các KSD đất sản xuất nông nghiệp, nâng cao hiệu quả công tác quy hoạch sử dụng đất.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Tóm tắt Luận án Tiến sĩ Quản lý đất đai: Phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế - xã hội - môi trường làm cơ sở xây dựng mô hình tích hợp hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp. Trường hợp nghiên cứu tại Sóc Trăng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ Chuyên ngành: Quản lý đất đai Mã ngành: 62 85 01 03 NGUYỄN HỒNG THẢO PHÂN TÍCH MỐI QUAN HỆ GIỮA CÁC YẾU TỐ KINH TẾ - XÃ HỘI - MÔI TRƯỜNG LÀM CƠ SỞ XÂY DỰNG MÔ HÌNH TÍCH HỢP HỖ TRỢ QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP. TRƯỜNG HỢP NGHIÊN CỨU TẠI TỈNH SÓC TRĂNG Cần Thơ, 2021
CÔNG TRÌNH ĐƯỢC HOÀN THÀNH TẠI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ Người hướng dẫn chính: PGS.TS. Nguyễn Hiếu Trung Luận án được bảo vệ trước hội đồng chấm luận án tiến sĩ cấp cơ sở Họp tại: Nhà Điều hành, Trường Đại học Cần Thơ. Vào lúc 14 giờ 00 ngày 25 tháng 12 năm 2019 Phản biện 1: PGS. TS. Lê Văn Trung Phản biện 2: PGS. TS. Châu Minh Khôi Có thể tìm hiểu luận án tại thư viện: Trung tâm Học liệu, Trường Đại học Cần Thơ. Thư viện Quốc gia Việt Nam.
DANH MỤC CÁC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ 1. Nguyễn Hồng Thảo và Nguyễn Hiếu Trung, 2017. Xây dựng ứng dụng mã nguồn mở để tối ưu diện tích sử dụng đất nông nghiệp. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 52a: 62-71. https://doi.org/10.22144/ctu.jvn.2017.111 2. Nguyễn Hồng Thảo, Nguyễn Hiếu Trung và Lê Quang Trí, 2017. Xây dựng mô hình hỗ trợ bố trí đất nông nghiệp - Trường hợp nghiên cứu ở huyện Mỹ Xuyên, tỉnh Sóc Trăng. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. Số chuyên đề: Môi trường và Biến đổi khí hậu (2): 166-177. https://doi.org/10.22144/ctu.jsi.2017.065 3. Thao, N.H. and 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 4. Nguyễn Hồng Thảo, Nguyễn Hiếu Trung, Trương Chí Quang, Phạm Thanh Vũ, Phan Hoàng Vũ, Vương Tuấn Huy, 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 Số đặc biệt 57, 97–102. 5. Nguyễn Hồng Thảo và Nguyễn Hiếu Trung, 2019. Ứng dụng mô hình Monte Carlo dự báo diện tích đất sản xuất nông nghiệp trong tối ưu hóa đất nông nghiệp. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 55(Số chuyên đề: Môi trường và Biến đổi khí hậu)(2): 164-174. https://doi.org/10.22144/ctu.jsi.2019.143
CHƯƠNG 1 GIỚI THIỆU 1.1 Tính cấp thiết của đề tài Quy hoạch sử dụng đất được xây dựng theo chu kỳ 10 năm và công tác quy hoạch hiện nay dựa trên các tiêu chí của Bộ Tài nguyên và Môi trường (Bộ Tài nguyên và Môi trường, 2014) và quy trình hướng dẫn của FAO (FAO, 1981) gồm 7 bước. Trong đó có hai bước cần thiết phải chú trọng để đảm bảo sự phát triển và phát triển bền vững đó là đánh giá thích nghi đất đai tự nhiên và đánh giá bổ sung về kinh tế, xã hội và môi trường (KT-XH-MT) để xây dựng các phương án sử dụng đất. Tuy nhiên giai đoạn đánh giá bổ sung các yếu tố KH- XH-MT thường gặp nhiều khó khăn do những điều kiện này thường xuyên thay đổi và thường khác nhau ở các vùng miền khác nhau do đó gây khó khăn khi ứng dụng. Để đánh giá bổ sung các yếu tố KT-XH-MT, các tác giả đã sử dụng nhiều phương pháp như đánh giá đất đai đa mục tiêu (Phạm Thanh Vũ và ctv., 2009), phân tích thứ bậc (AHP) trong phân cấp thích nghi (Akıncı et al., 2013; Elaalem et al., 2010). Ưu điểm của các phương pháp này là đề xuất được diện tích các KSD đất sản xuất nông nghiệp một cách tối ưu nhất dựa vào các ràng buộc. Tuy nhiên, điểm hạn chế là kết quả bản đồ bố trí nhiều KSD trên một ĐVĐĐ mà không xác định chính xác vùng bố trí. Do đó, cần thiết phải nghiên cứu xây dựng chương trình phần mềm hỗ trợ để đơn giản hóa quy trình ứng dụng dựa trên các yếu tố KT- XH – MT xác định. Bên cạnh đó vấn đề bố trí không gian diện tích quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp như thế nào là tối ưu nhất không chỉ là câu hỏi lớn của những người làm công tác quy hoạch. Về giải quyết bài toán này, nhiều nghiên cứu đã được thực hiện, nổi bậc có bố trí dự trên phân tích đa tiêu chí MCA trên GIS và bố trí bằng Cellular Automata (CA) (Lê Cảnh Định, 2011). Các phương pháp này đã giúp cải thiện một bước đáng kể trong hỗ trợ xây dựng quyết định của nhà quy hoạch. Tuy nhiên các phương pháp bố trí không gian hiện nay chưa cho thấy việc xét đến yếu tố cơ sở hạ tầng phục vụ cho canh tác cũng như chưa quan tâm đến các yếu tố rủi ro của các KSD và sự tác động của các điều kiện kinh tế xã hội và môi trường đối với các KSD khi đề xuất bố trí đất đai. Do đó, cần thực hiện để xây dựng mô hình bố trí không gian đất đai phục vụ cho sản xuất nông nghiệp có tính đến các yếu tố KT - XH - MT và sự ảnh hưởng của các hệ thống giao thông, kênh rạch, hệ thống cung cấp điện, KSD của các hộ sản xuất lân cận, năng lực kinh tế của nông hộ cũng như tỷ lệ hộ nghèo ở địa phương tác động đến sự bố trí không gian các KSD đất sản xuất nông nghiệp. Từ những ưu điểm và những tồn tại của các nghiên cứu liên quan, việc đề xuất nghiên cứu bổ sung vào khoảng trống mà các nghiên cứu trước đây chưa 1
giải quyết được là cần thiết. Cụ thể, luận án chú trọng đến phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế xã hội và môi trường ảnh hưởng đến sự lựa chọn KSD đất sản xuất nông nghiệp nhằm giúp chọn ra các yếu tố cụ thể trong thiết lập mô hình toán tối ưu hóa; xây dựng phần mềm tối ưu hóa tích hợp với mô hình bố trí không gian đất đai theo phương pháp kết hợp tính thích nghi tự nhiên, điều kiện kinh tế xã hội, cơ sở hạ tầng, khả năng của nông hộ trong bố trí không gian tối ưu theo đặc điểm của từng KSD đất sản xuất nông nghiệp. 1.2 Mục tiêu của đề tài Mục tiêu nghiên cứu của luận án là phân tích các yếu tố kinh tế - xã hội - môi trường ảnh hưởng đến các KSD đất sản xuất nông nghiệp làm cơ sở xây dựng mô hình tích hợp nhằm tối ưu hóa diện tích và bố trí các KSD đất sản xuất nông nghiệp, nâng cao hiệu quả công tác quy hoạch sử dụng đất. Mục tiêu cụ thể Mục tiêu 1: Xác định các yếu tố kinh tế - xã hội - môi trường ảnh hưởng đến sử dụng đất sản xuất nông nghiệp. Mục tiêu 2: Xây dựng ứng dụng tối ưu hóa diện tích các KSD đất sản xuất nông nghiệp sử dụng công cụ mã nguồn mở. Mục tiêu 3: Xây dựng mô hình tích hợp tối ưu hóa và bố trí không gian diện tích đất nông nghiệp. Mục tiêu 4: Ứng dụng mô hình tích hợp vào quy hoạch sử dụng đất sản xuất nông nghiệp. 1.3 Nội dung nghiên cứu Nội dung 1: Phân tích mối quan hệ giữa các yếu tố kinh tế xã hội và môi trường cho tối ưu hóa và bố trí sử dụng đất sản xuất nông nghiệp Nội dung 2: Xây dựng phần mềm máy tính mã nguồn mở cho tối ưu hóa diện tích đất nông nghiệp Nội dung 3: Xây dựng mô hình tích hợp trong bố trí sử dụng đất sản xuất nông nghiệp. Nội dung 4: Ứng dụng mô hình tích hợp trong xây dựng phương án sử dụng đất sản xuất nông nghiệp. 1.4 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu của luận án như sau: - Các yếu tố KT-XH-MT ảnh hưởng chủ yếu đến việc bố trí các KSD đất sản xuất nông nghiệp trong quy hoạch sử dụng đất. - Mô hình toán trong tối ưu hóa diện tích đất nông nghiệp và mô hình bố trí không gian các KSD đất sản xuất nông nghiệp. 2
1.4.1 Phạm vi nghiên cứu Phạm vi về không gian, luận án tập trung nghiên cứu và ứng dụng thực nghiệm của mô hình tích hợp trên 3 huyện đại diện cho 3 vùng sinh thái của tỉnh Sóc Trăng đó là: huyện Long Phú ứng với vùng sinh thái nước ngọt, huyện Mỹ Xuyên ứng với vùng sinh thái nước lợ ngoài đê và huyện Trần Đề ứng với vùng sinh thái nước lợ trong đê. 1.5 Ý nghĩa của luận án 1.5.1 Về mặt khoa học và thực tiễn Luận án đóng góp các điểm mới về mặt khoa học như sau: - Xác định được các yếu tố KT-XH-MT chủ yếu tác động đến sự lựa chọn các KSD đất sản xuất nông nghiệp và mối quan hệ của các yếu tố này trong giải quyết bài toán tối ưu hóa và bố trí đất sản xuất nông nghiệp. - Xây dựng được chương trình phần mềm máy tính hỗ trợ giải bài toán tối ưu hóa diện tích đất nông nghiệp theo hướng thân thiện và tiện lợi cho người sử dụng. Đây là công cụ chuyên dùng cho công tác quản lý và quy hoạch sử dụng đất sản xuất nông nghiệp. - Xây dựng mô hình bố trí không gian diện tích tối ưu kết hợp nhiều tiêu chí như: mức độ ưu tiên về kinh tế khi bố trí các KSD thích nghi tự nhiên, đặc điểm ưu thế của KSD đất sản xuất nông nghiệp trong tương quan không gian với các điều kiện xã hội và môi trường cũng như các KSD đất sản xuất nông nghiệp lân cận, hiện trạng sử dụng đất và cơ sở hạ tầng. 1.5.2 Về mặt giáo dục đào tạo và nghiên cứu khoa học Phương pháp, công cụ và quy trình đề xuất từ kết quả của luận án sẽ là nguồn tài liệu tham khảo hữu ích cho các nghiên cứu ở trình độ đại học, cao học và tiến sĩ ngành Quản lý đất đai. Bên cạnh đó, kết quả của luận án sẽ hỗ trợ đắc lực trong công tác quản lý và quy hoạch sử dụng đất sản xuất nông nghiệp của ngành quản lý đất đai nói riêng cũng như ngành quản lý tài nguyên và môi trường nói chung. CHƯƠNG 2 TỔNG QUAN TÀI LIỆU 2.1 Tổng quan về các yếu tố tác động đến sử dụng đất sản xuất nông nghiệp Theo nhiều nghiên cứu về sử dụng đất nói chung bao gồm sử dụng đất nông nghiệp chịu tác động của các yếu tố về KT-XH-MT và chính sách (Lambin and Geist, 2007). Xem xét các nghiên cứu ngoài nước liên quan đến sự tác động này, nghiên cứu của Baker and Capel (2011) ở Hoa Kỳ cho thấy có 3 yếu tố chính gồm KT, XH và MT quyết định đến phân bố canh tác nông nghiệp. Ở 3
Châu Âu, Cintina và Pukite (2018) cho thấy các yếu tố KT, XH và MT, chính sách và quản trị, kỹ thuật và công nghệ, yếu tố chủ quan của chủ sử dụng. Các nghiên cứu ở Việt Nam cho thấy các yếu tố tự nhiên, KT, XH và MT tác động mạnh đến sử dụng đất và việc thực hiện quy hoạch sử dụng đất. Huỳnh Văn Dũng (2017) đã đánh giá 14 yếu tố KT-XH-MT tác động đến việc thực hiện kế hoạch sử dụng đất ở huyện Giồng Riềng, tỉnh Kiên Giang bằng phương pháp AHP. Kết quả đánh giá trọng số cấp 1 cho thấy yếu tố KT được đánh giá quan trọng (trọng số 0,61) so với yếu tố về XH là 0,21 và MT là 0,18. Kết quả cho thấy về yếu tố KT thì chi phí sản xuất là yếu tố người dân quan tâm nhất có trọng số chiếm hơn 50% so với 2 yếu tố còn lại là lợi nhuận và thị trường. Đối với nhóm yếu tố XH như các tiêu chí về khả năng vốn, hỗ trợ vốn, tập quán canh tác, hỗ trợ kỹ thuật, giải quyết việc làm, quy hoạch/kế hoạch. Trong đó yếu tố khả năng vốn, sự hỗ trợ vốn và tập quán canh tác là các yếu tố được người dân đánh giá là quan trọng. Tuy nhiên các nghiên cứu chỉ dừng lại ở mức đánh giá yếu tố nào quan trọng, chưa cho thấy khả năng ứng dụng trong lựa chọn KSD và bố trí đất sản xuất nông nghiệp trong quy hoạch sử dụng đất. 2.2 Các phương pháp luận tối ưu hóa trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp Tối ưu hóa là một lĩnh vực toán học được ứng dụng để tìm hỗ trợ ra quyết định trong cho một vấn đề theo một hay nhiều mục tiêu. Trong quy hoạch sử dụng đất, tối ưu hóa giải quyết mối quan hệ giữa tự nhiên, kinh tế - xã hội và môi trường với trong thiết lập diện tích sử dụng đất ( Nguyễn Hải Thanh, 2005; Nguyễn Hiếu Trung và ctv., 2015). Tối ưu hóa một mục tiêu hay đa mục tiêu nhằm giải tìm ra một phương án khả thi tốt nhất theo một yêu cầu nào đó, thực chất đó là một bài toán ra quyết định. Ra quyết định là một trong những hoạt động sống của con người và được nghiên cứu từ cuối thế kỷ 18. Phương pháp ra quyết định bao gồm cả việc lựa chọn các phương án phát triển nên nó quan trọng trong nhiều lĩnh vực về khoa học xã hội cũng như khoa học tự nhiên và kỹ thuật (Nguyễn Như Phong, 2010a). Có thể nói rằng tối ưu hóa chính là công cụ định lượng chủ yếu nhất cho quá trình ra quyết định (Nguyễn Hải Thanh, 2005; Phạm Thanh Vũ và ctv., 2016). Tuy nhiên, các phần mềm tối ưu hóa hiện nay thường khó tiếp cận hoặc không thân thiện với người dùng, kết quả xuất ra dạng văn bản khó liên kết với bản đồ. Mặt khác, để xác định được diện tích tối ưu của các KSD một trong những câu hỏi đặt ra là giới hạn biên trong khi các công cụ phân tích dự tính dự báo các giới hạn biên để đưa vào mô hình tối ưu hóa còn hạn chế. 4
2.3 Các nghiên cứu liên quan đến dự báo nông sản Dự báo là tiên đoán, ước lượng, đánh giá các sự kiện xảy ra trong tương lai, các sự kiện này thường bất định. Mục tiêu của dự báo là sử dụng thông tin hiện có một cách tốt nhất để định hướng các hoạt động trong tương lai. Dự báo được chia làm hai loại là định tính và định lượng. Trong đó phương pháp định tính được dựa trên các dữ liệu định tính như ý kiến, phán đoán, kinh nghiệm chuyên môn của chuyên gia. Ngược lại phương pháp định lượng dựa vào phân tích các dữ liệu định lượng được thu thập theo chuỗi thời gian (Nguyễn Như Phong, 2010a). Dự báo dựa vào mô hình toán cần phân tích dựa trên dữ liệu định lượng. Nguồn dữ liệu thu thập để xây dựng mô hình càng lớn, càng chính xác thì phương trình toán có độ tin cậy càng cao. Về phương pháp mô phỏng trong dự báo, theo Fishman (1997), phương pháp mô phỏng Monte Carlo cung cấp giải pháp ước tính cho các vấn đề toán học dựa vào phương pháp lấy mẫu thống kê trên máy tính. Đây là phương pháp giải quyết các bài toán phi ngẫu nhiên bằng cách lấy mẫu ngẫu nhiên. Các mẫu được chọn ngẫu nhiên và lặp đi lặp lại nhiều lần để tính toán các kết quả theo phương thức của bài toán đặt ra. Chính vì thế phương pháp Monte Carlo thường đưa ra giải pháp ước tính với sai số chấp nhận được trong trường hợp khó có thể tìm được giải pháp chính xác cho bài toán. Nhiều nghiên cứu đã được thực hiện để dự báo các yếu tố về giá, nhu cầu nông sản, sản lượng nông sản. Tuy nhiên lựa chọn phương pháp khả thi là điều quan trọng để xác định các diện tích giới hạn đối với sản xuất nông nghiệp của địa phương. Liên hệ với nhu cầu dự báo sản lương thực sản xuất ở địa phương cho thấy việc dự báo nhu cầu sản xuất dựa vào tiềm lực sản xuất của địa phương là phương án khả thi hơn dự báo về nhu cầu nông sản. Sản lượng nông sản được sản xuất dựa trên diện tích sản xuất các loại nông sản qua nhiều năm đáp ứng theo cơ chế cung – cầu của thị trường. 2.4 Tổng quan về các phương pháp bố trí đất nông nghiệp trong quy hoạch sử dụng đất Riveira and Maseda (2006) đã tổng hợp các mô hình và phương pháp ứng dụng trong quy sử dụng đất và chia thành 2 giai đoạn chính đó là giai đoạn đánh giá thích nghi và giai đoạn bố trí đất đai. Bố trí sử dụng đất là một bước quan trọng để xây dựng các phương án quy hoạch, nó trả lời câu hỏi về việc sắp xếp các KSD như thế nào. Các giải pháp và phần mềm về bố trí đất đai theo các điều kiện kinh tế xã hội môi trường. Các kết quả nghiên cứu cho thấy giải pháp bố trí đất đai đã được nghiên cứu theo nhiều hướng nghiên cứu được chia thành các nhóm phương pháp chính: (i) Bố trí đất đai dựa vào đánh giá thích nghi đất đai; (ii) Bố trí đất 5
đai dựa vào đánh giá đa tiêu chí mà chủ yếu dựa trên phương pháp AHP; (iii) Bố trí đất đai dựa trên Cellular Automata. Phần lớn các tác giả sử dụng phương pháp đánh giá thích nghi dựa vào yếu tố tự nhiên (thổ nhưỡng, địa hình, thủy văn) để xác định mức độ thích nghi tự nhiên, kết quả thích nghi ở dạng bản đồ thích nghi. Các bản đồ thích nghi thường chỉ cung cấp thông tin về nhiều khả năng lựa chọn cho một vùng hoặc trên một ĐVĐĐ mà không đưa ra bố trí không gian diện tích mỗi KSD đất sản xuất nông nghiệp. Hướng tiếp cận sử dụng phương pháp phân tích tế bào tự động Cellular Automata (CA) để bố trí đất đai (Ligtenberg, 2010). Theo Lê Cảnh Định (2011), phần mềm SALUP được tác giả xây dựng dựa trên mô hình CA. Phương pháp xây dựng mô hình dựa trên việc xác định các vị trí ban đầu (dựa vào hiện trạng sử dụng đất) sau đó dùng nguyên tắc lan tỏa của Cellular Automata để bố trí diện tích đất đai đến khi thỏa điều kiện ràng buộc về diện tích. Hạn chế của phương pháp thuần CA là giải thuật lựa chọn của mô hình bị hạn chế, chỉ xét ở những ô lân cận theo kiểu lan tỏa dần nên rất khó để tạo được kết quả bố trí tối ưu theo nhiều tiêu chí, cũng như chưa xét đến đặc điểm cơ sở hạ tầng, tập quán xã hội, khả năng đầu tư của KSD cần bố trí. CHƯƠNG 3 CƠ SỞ KHOA HỌC 3.1 Phương pháp phân tích mối quan hệ các yếu tố KT-XH-MT đến sử dụng đất nông nghiệp Các số liệu thống kê kiểm kê đất đai và bản đồ hiện trạng sử dụng đất của 3 huyện Long Phú, Trần Đề, Mỹ Xuyên các năm 2005, 2010 và 2015; Số liệu thống kê kinh tế xã hội từ năm 2010 đến năm 2018; Các báo cáo tổng kết tình hình sản xuất nông nghiệp của các huyện Long Phú, Trần Đề, Mỹ Xuyên từ 2015 đến 2018. Khảo sát nông hộ để thu thập các thông tin về hiện trạng sản xuất nông nghiệp, kinh tế xã hội, môi trường. Số lượng mẫu phỏng vấn được xác định dựa vào công thức tính số mẫu của Yamane (1967). 𝑁 𝑛= (1) 1 + 𝑁𝑒 2 Với N: tổng số hộ canh tác nông nghiệp; e: sai số của mẫu. Số mẫu n được tính với số hộ dân của 3 huyện trên địa bàn nghiên cứu trong sản xuất nông nghiệp khoảng 55.000 hộ. Với e=6% số mẫu cần là 276 mẫu. Xem xét số lượng mẫu của các nghiên cứu tương tự của một số tác giả khác theo cho cấp huyện và tỉnh của Lê Quang Trí và ctv., (2013); Phù Vĩnh 6
Thái và ctv., (2015) ở 4 huyện ở tỉnh Kiên Giang; Santiphop et al. (2012) đã chọn được 210 mẫu từ cách tính theo công thức Yamane (1967) với sai số mẫu là 7% cho 8 loại cây trồng ở tỉnh Kanchanaburi, Thái lan. Trên cơ sở đó, tổng số mẫu phỏng vấn nông hộ sản xuất nông nghiệp của 3 huyện được làm tròn lên 45 hộ/KSD với tổng cộng là 315 hộ. Sử dụng phương pháp thống kê mô tả (Mann, 1995) để xác định giá trị trung bình, độ lệch chuẩn đối với các chỉ tiêu về kinh tế định lượng gồm: lợi nhuận của các KSD; các chỉ tiêu định tính về xã hội gồm: trình độ học vấn, trình độ thâm canh, nguồn vốn sản xuất, nguồn tiếp nhận tiến bộ khoa học kỹ thuật, đánh giá rủi ro của nông hộ, yêu cầu về cơ sở hạ tầng môi trường phục vụ sản xuất, tác động môi trường của các KSD đất sản xuất nông nghiệp. 3.2 Phương pháp xây dựng mô hình tích hợp Mô hình tích hợp được xây dựng là sự kết nối về dữ liệu đầu vào đầu ra các công cụ khác nhau gồm: dự tính diện tích nông sản, phần mềm tối ưu hóa diện tích đất nông nghiệp LandOptimizer và mô hình bố trí đất đai ST-LUAM. Nguyên tắc kết nối các mô hình và phần mềm tối ưu được thể hiện ở Hình 3.1. Hình 3.1 Mô hình tích hợp ST-IALUP Hình 3.1 trình bày sơ đồ kết nối các thành phần của mô hình tích hợp được đặt tên ST-IALUP (Soc Trang- Integrated model for supporting Agricultural Land Use Planning). Các công cụ tích hợp gồm: Dự tính diện tích biên cho đất sản xuất nông nghiệp bằng phương pháp Monte Carlo, tối ưu hóa đất nông nghiệp LandOptimizer và mô hình bố trí đất sản xuất nông nghiệp ST- LUAM. Dữ liệu diện tích biên các KSD được xuất ra file CSVgồm diện tích của các KSD ở các năm dự tính. Dữ liệu này kết hợp với đầu vào về KT-XH-MT của LandOptimizer để xác định diện tích tối ưu của các KSD. Kết quả tối ưu hóa được xuất ra để đưa vào mô hình ST-LUAM thực hiện bố trí trên bản đồ. 7
3.2.1 Dự tính diện tích canh tác nông nghiệp làm điều kiện biên cho tối ưu hóa Về mặt dự báo diện tích sản xuất, luận án này tập trung phân tích ba kiểu sản xuất nông nghiệp là rau màu, cây ăn quả và nuôi trồng thủy sản (NTTS). Phương pháp chi tiết dự tính diện tích canh tác trong các năm tiếp theo được thực hiện dựa trên phương pháp mô phỏng Monte Carlo được áp dụng như sơ đồ trên Hình 3.2. Trong đó dữ liệu diện tích của rau màu, cây ăn quả và NTTS qua các năm (từ 2010-2018) được nạp vào mô hình. Hình 3.2 Dự tính diện tích canh tác bằng phương pháp Monte Carlo Tiếp theo, dữ liệu đầu vào được phân tích tần suất xuất hiện theo các khoảng diện tích và giá trị tần suất xuất hiện được chuẩn hóa về [0, 1]. Mô hình sẽ gọi hàm tạọ ra số ngẫu nhiên trong khoảng [0, 1], giá trị ngẫu nhiên này được so với giá trị tần suất xuất hiện để tìm khoảng diện tích và chọn ra diện tích biên của khoảng ứng với diện tích của năm tiếp theo. Sau đó mô hình kiểm tra điều kiện số năm mô phỏng, nếu chưa kết thúc mô phỏng, giá trị diện tích tính được sẽ được đưa về danh sách diện tích để phân tích cho năm tiếp theo. Cứ như thế tiếp tục đến khi mô phỏng đủ số năm yêu cầu. 3.2.2 Phương pháp xây dựng phần mềm tối ưu hóa sử dụng đất nông nghiệp Phần mềm LandOptimizer được xây dựng bằng ngôn ngữ lập trình Visual Basic.Net, hoạt động trên hệ điều hành Windows. Các bước chính xây dựng phần mềm được trình bày trong Hình 3.3. 8
Hình 3.3 Các bước xây dựng phần mềm LandOptimizer Kết quả thực hiện trên phần mềm tối ưu hóa diện tích đất nông nghiệp LandOptimizer được so sánh với kết quả từ mô hình được thiết kế trên GAMS với cùng bộ dữ liệu đầu vào, hàm mục tiêu và các phương trình ràng buộc để đối chứng kết quả trong trường hợp kiểm chứng ở huyện Cờ Đỏ, Thành phố Cần Thơ. Dữ liệu kiểm chứng được kế thừa từ kết quả nghiên cứu về mô hình toán trên GAMS của Nguyễn Hồng Thảo (2007). 3.2.3 Phương pháp xây dựng mô hình bố trí không gian Khi xác định được diện tích tối ưu của các KSD trong mỗi ĐVĐĐ, luận án đề xuất phương án bố trí đất sản xuất nông nghiệp bên trong mỗi ĐVĐĐ. Trong đó các KSD đất được bố trí vào các cell đất bên trong một ĐVĐĐ theo phương pháp kết hợp giữa tế bào tự động (Cellular Automata) với đánh giá đa tiêu chí dựa trên các yếu tố tự nhiên KT-XH-MT đã chọn lọc như Hình 3.4 Hình 3.4 Sơ đồ phương pháp bố trí đất sản xuất nông nghiệp 9
Chỉ số khả năng đầu tư kinh tế của cell (IInvest): Chỉ số này được gán giá trị theo nhóm xã. Các xã được chia thành 3 nhóm tùy thuộc vào mức độ đạt các tiêu chuẩn nông thôn mới (NTM); Sau đó chuẩn hóa nhóm xã thành 3 giá trị [1; 0,5; 0] và được gán vào lớp bản đồ ranh giới xã khi xây dựng dữ liệu cho mô hình. Chỉ số khoảng cách của cell đến đường giao thông (IR ) và sông rạch (IC) được tính bằng khoảng cách ngắn nhất từ vị trí của từng cell đến đoạn đường giao thông ( kênh rạch) gần nhất. Trong đó phương pháp tạo vùng đệm theo lớp từ đường (kênh rạch) để xác định khoảng cách các cell chứa bởi vùng đệm. Dữ liệu khoảng cách tính được được chuẩn hóa về khoảng [0, 1] theo khoảng cách lớn nhất của 1 cell đến đường (kênh rạch). Chỉ số tỷ lệ của các KSD đất ở các cell lân cận (IDEN_LUT): Chỉ số này được sử dụng để xác định tỷ lệ các KSD ở các ô lân cận của 1 ô. Đối với 1 cell có 8 cell lân cận. Với mỗi KSD, giá trị của chỉ số được xác định bằng số cell lân cận có KSD đó chia cho 8 (công thức (2)), với LUTi là KSD thứ i. IDEN_LUT(i) = số_cell_lân_cận_có LUT(i)/8 (2) Chỉ số khả năng bố trí của mỗi KSD cho một của cell (Icap_LUT)) được xác định bằng công thức (3). Chỉ số Icap_LUT của KSD nào có giá trị cao nhất thì KSD đó được chọn để bố trí cho cell. Trường hợp có nhiều KSD cùng giá trị Icap_LUT thì KSD được chọn bố trí là KSD ngẫu nhiên. Icap_LUT(i) =(WR.IR + WC.IC + WDEN. IDEN_LUT(i) + WI.IInvest )/( (3) WR+WC+ WDEN+WI ) Trong đó: WR, WC, WDEN, WI là các trọng số ứng với các chỉ số IR, IC, IDEN_LUT(i), IInvest. Các trọng số này được tính toán khi cân chỉnh mô hình. CHƯƠNG 4 KẾT QUẢ THẢO LUẬN 4.1 Giới thiệu vùng nghiên cứu Sóc Trăng nằm ở cửa Nam sông Hậu thuộc vùng Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL), cách Thành phố Cần Thơ khoảng 60 km, có tọa độ địa lý từ 9014’28’’ đến 9055’30’’ vĩ độ Bắc; 105034’16’’ đến 106017’50’’ kinh độ Đông. Giáp các tỉnh: Hậu Giang, Trà Vinh, Bạc Liêu và biển Đông. Năm 2018, tỉnh Sóc Trăng gồm 11 đơn vị hành chính (1 thành phố, 2 thị xã và 8 huyện): thành phố Sóc Trăng, thị xã Vĩnh Châu, thị xã Ngã Năm, các huyện: Kế Sách, Mỹ Tú, Cù Lao Dung, Long Phú, Mỹ Xuyên, Thạnh Trị, Châu Thành và Trần Đề. Để đảm bảo mục tiêu và không làm mất tính tổng quan của luận án, vùng nghiên cứu được lựa chọn theo tiêu chí gồm các huyện tiếp giáp nhau và có các đặc điểm sinh thái ngọt, lợ, mặn. Điều này giúp khảo sát các KSD đất sản xuất nông nghiệp đặc trưng cho các vùng sinh thái này. Trên cơ sở các tiêu chí lựa chọn được đặt ra, vùng nghiên cứu gồm 3 huyện Mỹ Xuyên, Long Phú, và Trần 10
Đề tỉnh Sóc Trăng. Trong đó, Long Phú thuộc vùng ngọt nhưng có nguy cơ ảnh hưởng bởi xâm nhập mặn khi xảy ra các hiện tượng thời tiết cực đoan (như hạn mặn vào năm 2016); Mỹ Xuyên thuộc vùng nước lợ; Trần Đề được chia thành 2 vùng: vùng mặn ở cửa sông ngoài đê và vùng mặn được ngọt hóa bằng đê bao. 4.1.1 Đặc điểm sử dụng đất sản xuất nông nghiệp của 3 huyện Để phân tích rõ hơn sự thay đổi diện tích canh canh tác lúa qua các năm để làm cơ sở cho phân tích dự báo diện tích phát triển cho chuyên mau, cây ăn quả và NTTS, kết quả tổng hợp số liệu thống kê từ năm 2010 đến năm 2018 của cả 3 huyện được thể hiện ở Hình 4.1. Cụ thể, diện tích canh tác của các huyện chỉ tập trung 2 vụ trong đó vụ Hè Thu kéo dài với diện tích canh tác lớn. Diện tích vụ Hè Thu được thống kê bao gồm vụ Hè Thu và Xuân Hè. (Nguồn: Tổng hợp từ Niên giám thống kê Sóc Trăng (2015) Hình 4.1 Diện tích canh tác các KSD đất nông nghiệp của 3 huyện từ 2010 – 2018 Biểu đồ Hình 4.1 thể hiện diện tích canh tác rau màu, cây ăn quả và NTTS của huyện Long Phú, Trần Đề và Mỹ Xuyên từ năm 2010 đến 2018. Nhìn chung, diện tích rau màu có nhiều biến động tăng giảm nhưng trong giai đoạn gần đây có xu hướng tăng liên tục. Trái lại diện tích cây ăn quả có ít biến động nhất và có xu hướng dao động trong khoảng từ 8.546 ha đến 8.938 ha. Riêng diện tích NTTS có xu hướng tăng liên tục từ năm 2010 đến 2018. 4.2 Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến sử dụng đất sản xuất nông nghiệp 4.2.1 Lựa chọn các KSD đất nông nghiệp Trong nghiên cứu này, các KSD nông nghiệp được lựa chọn để nghiên 11
cứu gồm các KSD phổ biến cho các vùng sinh thái ngọt, mặn lợ gồm lúa, màu, thủy sản, cây ăn quả. Các KSD được lựa chọn mang tính đại diện cho các vùng sinh thái thuộc 3 huyện để có cơ sở điều tra số liệu và không làm mất tính đại diện cho khu vực. Cơ sở lựa chọn KSD được dựa vào các nghiên cứu liên quan trong vùng ĐBSCL và đang được sự quan tâm của Sở NN & PTNT Sóc Trăng (2018). Các KSD có triển vọng ở 3 huyện gồm: Lúa 3 vụ; Lúa 2 vụ (Đông Xuân - Hè Thu) , Lúa 2 vụ+ 1 màu, Lúa – Tôm, Chuyên màu (2-3 vụ), Cây ăn quả và Chuyên tôm (2-3 vụ). 4.2.2 Phân tích các yếu tố kinh tế ảnh hưởng đến sử dụng đất nông nghiệp 4.2.2.1 Yếu tố lợi nhuận Lợi nhuận là tiêu chí ảnh hưởng hàng đầu đến việc lựa chọn các KSD đất sản xuất nông nghiệp. Kết quả thống kê kết quả khảo sát đa số nông dân đều mong muốn chọn kiểu sản xuất có lợi nhuận cao. Kết quả thống kê mô tả về tổng lợi nhuận của 7 KSD được thể hiện trong Hình 4.2 cho thấy kiểu canh tác tôm cho lợi nhuận cao nhất, canh tác Hai vụ lúa có lợi nhuận thấp nhất. Hình 4.2 Lợi nhuận của các KSD Hình 4.2 cho thấy các KSD có lợi nhuận chênh lệch rất lớn đặc biệt giữa LUT7 là 277,23 triệu đồng và LUT2 chỉ đạt khoảng 42,42 triệu đồng. Tuy nhiên, để có thể thực hiện được LUT7 cần nhiều yếu tố ngoài khả năng vốn còn có kỹ thuật trình độ thâm canh cũng như điều kiện tự nhiên đất đai. 4.2.2.2 Yếu tố khả năng đầu tư Kết quả tình hình thực hiện, được công nhận là xã nông thôn mới thể hiện nhiều chỉ tiêu quan trọng gồm các chỉ tiêu về thu nhập bình quân đầu người, tỷ lệ hộ nghèo. Do đó, luận án này sử dụng các tiêu chí xã NTM như một yếu tố định tính ảnh hưởng đến bố trí các KSD đất nông nghiệp. Dựa vào 2 tiêu chí 12
này khả năng kinh tế của các xã được chia thành 3 nhóm: Nhóm 1 là các xã đạt chuẩn NTM; Nhóm 2 là các xã chưa đạt chuẩn NTM nhưng có thu nhập bình quân đầu người đạt từ 20-28 triệu đồng và tỷ lệ hộ nghèo
Hình 4.3 Số ngày công của các KSD trong năm 4.2.3.2 Quan hệ giữa yếu tố hạ tầng với các KSD Qua kết quả khảo sát nông hộ cho thấy sản xuất nông nghiệp ở địa phương đang đối mặt với một số vấn đề như: (i) việc dẫn-thoát nước do xa kênh, (ii) khó khăn trong việc vận chuyển vật tư và đi lại do đường hẹp hoặc chưa được bê tông hóa, (iii) ảnh hưởng kiểu canh tác do rò rỉ mặn từ vuông tôm lân cận sang ruộng lúa. Riêng đối với nuôi trồng thủy sản, ngoài điều kiện tự nhiên như đất, nước người dân còn gặp khó khăn trong sản xuất do không có điện hoặc điện yếu khó vận hành được thiết bị gây ảnh hưởng đến hiệu quả sản xuất. Hình 4.4 Yêu cầu hạ tầng với các KSD Ba KSD như hai vụ lúa, ba vụ lúa và lúa tôm là các KSD bị ảnh hưởng bởi các KSD lân cận đặc biệt là lúa – tôm, nếu xung quanh chuyển sang tôm 14
hoặc giữ nước mặn trong ao trong giai đoạn vụ làm lúa sẽ ảnh hưởng lớn đến canh tác lúa. Đối với canh tác tôm và cây ăn quả, yêu cầu có nguồn điện mạnh để vận hành máy móc là điều ưu tiên nhất khi canh tác, tiếp theo là cần được bố trí gần đường cũng như sự ảnh hưởng của các KSD lân cận Hình 4.4. Thực tế cho thấy muốn canh tác thủy sản thì hộ lân cận cũng phải canh tác cùng kiểu thì sẽ mang lại hiệu quả cao. Khoảng 20% người dân đánh giá kiểu canh tác chuyên màu, chuyên tôm đều cần bố trí gần sông, kênh rạch. Đối với yêu cầu bố trí gần đường giao thông thì kiểu chuyên màu và cây ăn quả có yêu cầu cao. Do tập quán canh tác rau màu, cây ăn quả thường được canh tác gần nhà dọc theo đường giao thông. 4.2.4 Các yếu tố môi trường ảnh hưởng đến SDĐ NN 4.2.4.1 Rủi ro của các KSD Ngoài yếu tố đặc tính tự nhiên của đất đai, luận án nghiên cứu những yếu tố rủi ro trong sản xuất của các KSD đất được người dân đánh giá thông qua 4 cấp độ như rủi ro cao, rủi ro trung bình, rủi ro thấp và không có rủi ro như Hình 4.5. (a) (b) Hình 4.5 Rủi ro của các KSD (a) và tác động tốt với môi trường các KSD. Yếu tố rủi ro bao gồm sự không chắc chắn của năng suất, giá cả và rủi ro thời tiết nhiều hay ít. Hình 4.5 thể hiện trên 60% người dân đánh giá kiểu canh tác tôm có nhiều rủi ro cao trong sản xuất. Trái lại, khoảng 50% người dân cho là KSD hai vụ lúa hoặc hai vụ lúa – màu có rủi ro thấp hoặc không có rủi ro. Còn kiểu canh tác cây ăn quả và rau màu được đánh giá là có rủi ro trung bình do rủi ro canh tác chỉ phụ thuộc vào yếu tố thị trường còn yếu tố năng suất và thời tiết thường không ảnh hưởng đến hiệu quả canh tác KSD này. 4.2.4.2 Tác động tốt cho môi trường của các KSD Kết quả phân tích cho thấy các KSD như hai vụ lúa, hai vụ lúa màu, lúa – tôm được đánh giá tốt cho môi trường. Ngược lại, các KSD gồm Ba vụ lúa, chuyên tôm và chuyên màu được đánh giá là không tốt cho môi trường. Ở mức không tốt cho môi trường, kiểu chuyên màu có tỷ lệ đánh giá không tốt cho môi 15
trường cao nhất trong các KSD. Kiểu Chuyên tôm chỉ được đánh giá ở mức trung bình đối với môi trường. Các kết quả đánh giá này sẽ được sử dụng để xây dựng các mục tiêu trong ứng dụng về tối ưu hóa đất nông nghiệp. 4.2.5 Tổng hợp mối quan hệ của các yếu tố chính ảnh hưởng đến sử dụng đất nông nghiệp Các yếu tố KT-XH-MT cụ thể được khảo sát có tác động khác nhau đến từng KSD. Để có thể ứng dụng trong xây dựng mô hình tích hợp hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất, các yếu tố này được tổng hợp và xếp thứ tự dựa vào kết quả thống kê của từng yếu tố. Thứ tự ảnh hưởng và khả năng ứng dụng của các yếu tố này được trình bày trong Bảng 4.2. Mỗi yếu tố được xem xét phục vụ cho một giai đoạn: tối ưu hóa diện tích đất và bố trí đất nông nghiệp. Bảng 4.2 Tổng hợp sự ảnh hưởng của các yếu tố đến SDĐ nông nghiệp Nhóm Yếu tố cụ thể KSD chịu ảnh hưởng, xếp theo Sử dụng thứ tự LUT 7, LUT 6, LUT 5, LUT 4, Tối ưu hóa Lợi nhuận Kinh LUT 3, LUT 1, LUT 2. tế Khả năng đầu LUT 7, LUT 6, LUT 5, LUT 4, Bố trí đất sản tư LUT 3, LUT 1, LUT 2 xuất nông nghiệp LUT 5, LUT 7, LUT 3, LUT 6, Tối ưu hóa Lao động LUT 1, LUT 4, LUT 2 Hạ tầng giao LUT 5, LUT6, LUT 7, LUT 1, Bố trí đất sản Xã thông LUT 4, LUT3, LUT 2 xuất nông nghiệp hội LUT 5, LUT 6, LUT 7, LUT 4, Bố trí đất sản Kênh rạch LUT3, LUT 1, LUT 2 xuất nông nghiệp Yêu cầu bố trí LUT 7, LUT 4, LUT 1, LUT 3, Bố trí đất sản lân cận LUT 2 xuất nông nghiệp Thích nghi tự Theo thích nghi đất đai Tối ưu hóa nhiên Rủi ro cao LUT6, LUT 7, LUT 1, LUT 5, Tối ưu hóa Môi của KSD LUT 4, LUT 3, LUT 2 trường Tác động tốt LUT 2, LUT 4, LUT 3, LUT 1, Tối ưu hóa cho môi LUT 6, LUT 5, LUT 7 trường Như vậy, trong mô hình tối ưu hóa diện tích sử dụng đất nông nghiệp, các yếu tố như thích nghi tự nhiên, lợi nhuận, lao động, mức rủi ro, tác động tốt cho môi trường được sử dụng. Các yếu tố này được xem xét trong các mục tiêu của mô hình tối ưu hóa dưới dạng tối ưu theo mục tiêu riêng hoặc đa mục tiêu. Mối quan hệ của các yếu tố này tác động đến diện tích các KSD được lựa chọn khi xem xét tối ưu tổng hợp theo đa mục tiêu. Thứ tự ưu tiên của các KSD đối với mỗi yếu tố là khác nhau, có trường hợp đối ngược nhau. Chính vì thế việc ứng dụng mô hình tối ưu hóa sẽ giúp cân đối sự tác động của các yếu tố này lên kết quả tổng hợp. 16
Đối với việc bố trí đất nông nghiệp, các yếu tố gồm khả năng đầu tư, hạ tầng giao thông, kênh rạch, yêu cầu được bố trí lân cận nhau. Thứ tự của các KSD được xếp thứ tự dựa vào kết quả điều tra đã phân tích và được xem xét trong việc bố trí đất sản xuất nông nghiệp. Kết quả tổng hợp các yếu tố cho thấy LUT 7 (Chuyên tôm) và LUT 6 (Cây ăn quả) được ưu tiên bố trí gần đường, sông rạch, vùng có khả năng đầu tư so với các KSD khác. Xem xét đặc điểm này cho 2 nhóm KSD: Đối với vùng lợ, Chuyên tôm được ưu tiên bố trí vào các vùng có ưu tiên, gần đường giao thông, sông rạch, vùng có khả năng đầu tư trước, sau đó lan dần ra, tiếp theo đến các KSD như lúa – tôm được bố trí. Đối với vùng ngọt, Chuyên màu và Cây ăn quả được ưu tiên bố trí gần đường giao thông, sông rạch và vùng có khả năng đầu tư, sau đó đến lúa – màu và chuyên lúa (LUT 1, LUT 2). 4.3 Xây dựng mô hình tích hợp ST-IALUP Dựa trên các kết quả phân tích về mối quan hệ của các yếu tố tự nhiên, KT-XH-MT với sử dụng đất nông nghiệp đã rút ra trong Mục 4.2.5 trong tối ưu hóa diện tích các KSD và bố trí đất nông nghiệp, mô hình tích hợp được tên gọi ST-IALUP (Soc Trang- Integrated model for supporting Agricultural Land Use Planning). Mô hình tích hợp này được xây dựng gồm các công cụ được xây dựng như sau: (i) mô hình dự báo diện tích sản xuất nông nghiệp dùng để xác định điều kiện biên về diện tích sản xuất cần phải giới hạn; (ii) phần mềm tối ưu hóa diện tích các KSD đất nông nghiệp theo các ràng buộc liên quan đến các yếu tố tự nhiên, KT-XH-MT; (iii) mô hình bố trí đất nông nghiệp lên bản đồ cho các KSD đã được tối ưu hóa. 4.3.1 Mô hình dự báo diện tích sản xuất nông nghiệp Với nguồn dữ liệu đầu vào về diện tích sản xuất của rau màu, cây ăn quả và NTTS của 3 huyện trong giai đoạn 2010 -2018. Hình 4.6. Dự tính diện tích rau màu, cây ăn quả và thủy sản đến năm 2030 17