intTypePromotion=1
ADSENSE

Tuyển tập các báo cáo Hội nghị khoa học lần thứ 20 - ĐH Mỏ địa chất Hà Nội

Chia sẻ: Lê Trung Hiếu | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:161

150
lượt xem
18
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Tuyển tập các báo cáo Hội nghị khoa học lần thứ 20 gồm 235 báo cáo khoa học có nội dung đa dạng, phong phú, phản ánh những kết quả nghiên cứu khoa học thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau để công bố trong Tuyển tập các Báo cáo khoa học tại Hội nghị theo các lĩnh vực: Cơ điện, công nghệ thông tin, địa chất, dầu khí,...

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Tuyển tập các báo cáo Hội nghị khoa học lần thứ 20 - ĐH Mỏ địa chất Hà Nội

  1. HỘI NGHỊ KHOA HỌC LẦN THỨ 20 TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT BAN TỔ CHỨC Trưởng ban: PGS.TS. Trần Đình Kiên Phó trưởng ban: PGS.TS. Lê Hải An Ủy viên thư ký: PGS.TS. Nguyễn Quang Luật Ủy viên: TS. Nguyễn Phụ Vụ PGS.TS. Nguyễn Trường Xuân TS. Trần Thùy Dương TS. Phạm Quang Hiệu GS.TS. Võ Trọng Hùng TS. Nguyễn Duy Lạc PGS.TS. Nguyễn Văn Lâm PGS.TS. Bùi Xuân Nam PGS.TS. Nguyễn Phương TS. Trần Đình Sơn TS. Nguyễn Chí Tình PGS.TS. Nguyễn Bình Yên TS. Trần Xuân Trường TS. Phạm Đức Thiên ThS. Đinh Thị Xuân BAN BIÊN TẬP Trưởng ban: TS. Đinh Văn Thắng Ủy viên: ThS. Nguyễn Thị Ngọc Dung ThS. Hoàng Thu Hằng TS. Nguyễn Anh Dũng TS. Trần Vân Anh TS. Đỗ Văn Bình PGS.TS. Đặng Vũ Chí PGS.TS. Trần Thanh Hải TS. Lê Thanh Huệ TS. Nguyễn Đức Khoát PGS.TS. Nguyễn Văn Sơn TS. Vũ Bá Dũng TS. Phan Thị Thái ThS. Nguyễn Tài Tiến
  2. LỜI NÓI ĐẦU Hội nghị Khoa học lần thứ 20 Trường Đại học Mỏ - Địa chất được tổ chức vào ngày 15 tháng 11 năm 2012 nhân dkỷ niệm 46 năm ngày thành lập ịp Trường (15/11/1966- 15/11/2012). Hội nghị là diễn đàn để các nhà khoa học, các chuyên gia trong nước và quốc tế gặp gỡ trao đổi, công bố các kết quả nghiên cứu, thảo luận và cùng hợp tác giải quyết những vấn đề về khoa học và công nghệ đang đặt ra đối với sự phát triển kinh tế - xã hội của nước ta trong thời kỳ Hiện đại hóa, Công nghiệp hóa và Hội nhập quốc tế. Hội nghị khoa học lần thứ 20 cũng là mốc đánh dấu sự trưởng thành vượt bậc của Nhà trường trong các hoạt động nghiên cứu khoa học và chuyển giao công nghệ phục vụ phát triển kinh tế - xã hội, góp phần thực hiện thắng lợi Nghị quyết Đại hội Đảng lần thứ XI về Giáo dục - Đào tạo và Khoa học - Công nghệ. Ban Tổ chức Hội nghị đã nhận được sự hưởng ứng tích cực của các thầy, cô giáo, các nghiên cứu sinh và học viên cao học của Trường và đặc biệt có sự tham gia nhiệt tình của nhiều nhà khoa học đang công tác tại các cơ quan nghiên cứu, các cơ sở sản xuất trong cả nước. Ban Biên tập cùng các tiểu ban chuyên môn đã tuyển chọn 235 báo cáo khoa học có nội dung đa dạng, phong phú, phản ánh những kết quả nghiên cứu khoa học thuộc nhiều lĩnh vực khác nhau để công bố trong Tuyển tập các Báo cáo khoa học tại Hội nghị theo các lĩnh vực: 1 - Cơ điện 7 - Khai thác mỏ - Tuyển khoáng 2 - Công nghệ thông tin 8 - Lý luận chính trị 3 - Dầu khí 9 - Môi trường 4 - Địa chất 10 - Trắc địa 5 - Khoa học cơ bản 11 - Xây dựng 6 - Kinh tế và QTKD Để đảm bảo tính thời sự của thông tin khoa học và kịp thời phục vụ Hội nghị, các thành viên Ban Biên ập và các Tiểu ban chuyên môn đã hết sức cố gắng trong việc tuyển t chọn và biên tập các báo cáo khoa học. Trong quá trình biên tập do nhiều yếu tố khách quan, nhất là thời gian rất gấp nên không thể tránh khỏi những lỗi kỹ thuật, rất mong nhận được sự thông cảm của tác giả báo cáo và bạn đọc. Trường Đại học Mỏ - Địa chất xin chân thành cám ơn các nhà khoaọc trong vàh ngoài trường đã gửi báo cáo khoa học tới Hội nghị, sự hợp tác nhiệt tình, có hiệu quả của các cơ quan đã góp phần vào sự thành công của Hội nghị. Mong rằng trong các kỳ hội nghị tiếp theo, Trường Đại học Mỏ - Địa chất tiếp tục nhận được sự hợp tác nhiều hơn nữa để nội dung Hội nghị khoa học được phong phú hơn. BAN BIÊN TẬP
  3. Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 15/11/2012 MỤC LỤC KHOA TRẮC ĐỊA Trang TIẾU BAN : BẢN ĐỒ - VIỄN THÁM – HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ 1. Trần Thị Hương Giang. Nghiên cứu xây dựng mô hình cơ sở dữ liệu GIS-3D phục vụ công tác giảng dạy môn học trình bày bản đồ của Bộ môn Bản đồ trường đại học 3 Mỏ- Địa chất 2. Dương Anh Quân, Tạ Thị Minh Thu, Trần Đình Hải, Nguyễn Thị Hồng Huê. Ứng dụng hệ thống thông tin địa lý nhằm xác định tác động của hiện tượng khí 9 hậu bất thường (El-Nino) tới hiện tượng xói mòn đất tại ĐăkNông 3. Bùi Ngọc Quý, Nguyễn Văn Lợi, Nguyễn Danh Đức, Boua Vanh Chawnmounmy, Phạm Văn Tuấn. Nghiên cứu ứng dụng Arcscene trong xây dựng 18 cơ sở dữ liệu GIS 3D thành phố Lạng Sơn 4. Nguyễn Thị Lan Phương. Sử dụng cơ sở dữ liệu địa không gian trong thành lập 24 bản đồ quân sự đa hiển thị 5. Sisomphone Inssiengmay, Vũ Việt Anh, Phạm Văn Hiệp. Hiện trạng cơ sở dữ liệu không gian trong hệ thống thông tin địa lý và khả năng, nhu cầu phục vụ công tác 30 phát triển kinh tế- xã hội tại Cộng hòa dân chủ nhân dân Lào 6. Nguyễn Thế Việt. Nghiên cứu sự phát triển hệ thống ký hiệu trong bản đồ học 36 7. Nguyễn Văn Trung, Phạm Vọng Thành. Mô hình thay đổi hệ số tán xạ phản hồi phụ thuộc vào mực nước ở vùng ngập lũ hồ Tonle Sap, Campuchia sử dụng ảnh 42 AlLOS PALSAR 8. Trần Vân Anh, Nguyễn Minh Hải. Nghiên cứu giải pháp chia sẻ dữ liệu địa lý 51 bằng phần mềm mã nguồn mở Geoserver 9. Nguyễn Bá Duy, Tống Sỹ Sơn. Nghiên cứu lựa chọn chỉ số thực vật và ngưỡng biến động trong đánh giá biến động lớp phủ bằng phương pháp phân tích vector biến 60 động (CVA) 10. Lê Thanh Nghị. Nghiên cứu phương pháp lọc điểm trong công nghệ LIDAR 69 11. Trần Đình Trí, Vũ Long, Trần Thanh Hà. Mô hình toán học và tham số kiểm 73 định trong công nghệ LIDAR 12. Trần Xuân Trường, Nguyễn Minh Hải, Phạm Xuân Trường, Nguyễn Như Hùng. Nghiên cứu xây dựng chương trình giám sát ô nhiễm không khí từ dữ liệu ảnh 77 vệ tinh 13. Nguyễn Quang Minh. Phân loại lớp phủ bằng thuật toán Support Vector 84 Machine (SVM) TIẾU BAN : TRẮC ĐỊA - ĐỊA CHÍNH- TRẮC ĐỊA MỎ 14. Nguyễn Thị Dung. Một số giải pháp hoàn thiện cơ chế tài chính đất đai, nhà ở 91 góp phần quản lý hiệu quả thị trường bất động sản 15. Trần Xuân Miễn, Nguyễn Thị Kim Yến. Quy hoạch khu tái định cư Nậm Hàng- 97 huyện Mường Tè, tỉnh Lai Châu 1
  4. Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 15/11/2012 16. Đặng Hoàng Nga. Đăng ký bất động sản ở Việt Nam- một vài nhận định 104 17. Đặng Nam Chinh, Nguyễn Duy Đô, Lương Thanh Thạch. Ứng dụng địa thống kê và phương pháp Kriging để nội suy khoảng chênh dị thường độ cao xác định theo 110 số liệu GPS- thủy chuẩn và mô hình GEOID 18. Vy Quốc Hải, ThS. Bùi Thị Hồng Thắm, Dương Chí Công. Tính chuyển vận 117 tốc chuyển dịch tuyệt đối giữa các khung quy chiếu trái đất quốc tế (IRTF) 19. Nguyễn Gia Trọng, Vũ Văn Trí, Phạm Ngọc Quang. Thuật toán tính cạnh sử 120 dụng các trị đo khoảng cách giả theo mã 20. Trần Khánh, Nguyễn Việt Hà. Phân tích độ ổn định điểm lưới cơ sỏ mặt bằng 128 quan trắc biến dạng công trình theo luật toán bình sai tự do 21. Trần Khánh, Lê Đức Tình. Xác định thời gian trễ chuyển dịch so với thời điểm 134 tác động của các tác nhân gây chuyển dịch 22. Phạm Văn Chung, Vương Trọng Kha. Xác định thông số dịch chuyển và biến 140 dạng đất đá do ảnh hưởng của khai thác than hầm lò mỏ than Mông Dương 23. Vương Trọng Kha, Phạm Văn Chung. Xây dựng hệ thống phân loại các đứt gãy kiến tạo theo mức độ ảnh hưởng đến tính chất dịch chuyển biến dạng đất đá khi 147 khai thác hầm lò 24. Vũ Trung Rụy. Ảnh hưởng của số lượng trị đo trong mạng lưới GPS đến độ 152 chính xác của nó 2
  5. Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 15/11/2012 NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG MÔ HÌNH CƠ SỞ DỮ LIỆU GIS – 3D PHỤC VỤ CÔNG TÁC GIẢNG DẠY MÔN HỌC TRÌNH BÀY BẢN ĐỒ CỦA BỘ MÔN BẢN ĐỒ TRƯỜNG ĐẠI HỌC MỎ - ĐỊA CHẤT Trần Thị Hương Giang Trường Đại học Mỏ - Địa Chất Tóm tắt: Bề mặt đất nhấp nhô và liên tục của trái là một đối tượng quen thuộc đối với người sử dụng bản đồ và được phân tích, thể hiện lên bản đồ trong hàng trăm năm nay. Các nhà bản đồ đã đưa ra rất nhiều phương pháp thể hiện địa hình của mặt đất lên bản đồ như đường đồng mức, vờn bóng, thang tầng màu và phối cảnh ba chiều. Ngày nay, với sự ra đời của GIS – 3D, việc thể hiện bề mặt trái đất trở nên dễ dàng và thuận tiện hơn so với những phương pháp truyền thống. Nó hỗ trợ những nhà phân tích, người sử dụng bản đồ trong việc thể hiện trực quan sinh động bề mặt trái đất và đưa ra những phân tích hiệu quả phục vụ cho đời sống dân sinh. Chính vì lý do đó, việc đưa vào giảng dạy mô hình cơ sở dữ liệu GIS – 3D cho sinh viên ngành Bản đồ là hết sức cần thiết. 1. Mở đầu Như chúng ta đều biết, mục đích cuối cùng của bản đồ là mô hình hoá thế giới thực. Trong quyển Nature of Maps của Robinson & Petchenik (năm 1976) bản đồ được định nghĩa có sử dụng một thuật ngữ là "milieu". Thuật ngữ "milieu" thú vị bởi hàm ý bản đồ không riêng là tờ giấy phẳng và tĩnh yên như một tờ bản đồ giấy [4]. Thật vậy, chúng ta đã có nhiều cố gắng thể hiện bằng bản đồ những đối tượng có số chiều nhiều hơn hai chiều (2D). Một trong những cố gắng đem lại một mô hình gần với thực tế là việc thiết lập bản đồ ba chiều (3D). Hữu ích và thực tiễn, bản đồ 3D luôn có sức hấp dẫn trong mọi ngành liên quan đến, nhất là trong lĩnh vực Công nghệ Thông tin Địa lý (GIS). Năm 1989, Van Driel nhận ra rằng lợi thế của 3D được thể hiện trong hiển thị thông tin [6]. Theo ước tính, 50% neuron của bộ não liên quanđ ến thị giác. Hơn nữa, người ta tin rằng hiển thị 3D cần nhiều neurons và quá trình nhận biết, xử lý sẽ nhanh chóng và trực quan hơn. Ví dụ với bản đồ các đường đồng mức độ cao 2D, bộ não phải trước tiên xây dựng mô hình khái niệm trước khi phân tích dữ liệu địa điểm nào cao hơn. Đối với mô hình 3D, việc xây dựng hiển thị mô hình độ cao giúp người xem dễ dàng nhận và hiểu sự thay đổi. 2. Các phương pháp tạo ảnh nổi 3D truyền thống Đối với môn học Trình bày bản đồ, các thủ thuật vẽ tạo ra hình khối ba chiều và chiều sâu không gian gọi là các phương pháp tạo hình nổi hình ảnh trên mặt phẳng. 2.1. Phương pháp phối cảnh: Phối cảnh là một cách vẽ trong hội họa, hay tạo hình, dùng để thể hiện các hình ảnh 3 chiều một cách gần đúng trên một bề mặt 2 chiều nhờ vào các quy luật phối cảnh. Các quy luật phối cảnh được xây dựng trên các quy tắc hình học chặt chẽ. Chúng ta đang s ống trong một không gian 3 chiều nhưng mặt phẳng giấy chỉ có 2 chiều, vì thế sử dụng các quy tắc phối cảnh giúp hình ảnh 2 chiều trở thành 3 chiều, khiến chúng được quan sát được trực quan hơn trên tranh vẽ. 3
  6. Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 15/11/2012 Hình 1: Nguyên lý của phối cảnh Hình 2: Phối cảnh địa hình 2.2. Phương pháp thang ầng màu: Đối với phương pháp tạo hình nổi mầu là sử dụng kết t hợp các mầu nhất định để đạt được hiệu ứng thể tích hình ảnh. Có nhiều đề xuất về các thang tầng màu, nhưng việc dùng thang tầng màu nào thì cần phải nêu ra các luận cứ xác đáng để bản đồ trở thành một công cụ cung cấp thông tin nhanh và nhiều nhất cho người đọc. Ta có thể khái quát qua về các loại thang màu đã có: thang đồng nhất và thang hỗn hợp [1]. Hình 4: Vờn bóng địa hình kết hợp với thang tầng màu. 2.3. Phương pháp tạo hình bóng nổi là dựa trên quy luật phân bố ánh sáng và hình bóng trong điều kiện chiếu sáng cụ thể. 4
  7. Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 15/11/2012 Hình 3: Tạo hình bóng nổi bằng tay (Nguồn: http://www.rsc-niapp.com/2010/11/co-so-du-lieu-anh-von-bong-ia- hinh.html) Phương pháp này được sử dụng trên bản đồ giấy nhằm trình bày yếu tố nội dung địa hình. Dáng đất lồi lõm đư ợc thể hiện bằng hình bóng nổi làm cho người đọc dễ thấy không gian ba chiều bề mặt trái đất một cách sinh động. Tuy nhiên phương pháp này vẫn ở dạng mặt phẳng 2 chiều, phụ thuộc vào kinh nghiệm của nhà bản đồ và tính trực quan sinh động không cao bằng mô hình 3D. Hình 4: Phương pháp tạo mô hình nổi kết hợp giữa phối cảnh và vờn bóng địa hình Nhìn chung, những phương pháp truyền thống trong việc tạo mô hình nổi chủ yếu dựa vào kinh nghiệm của nhà bản đồ, ngoài những kiến thức về nhận dạng mô hình đ ịa hình dựa vào đường đồng mức, quy luật kết hợp màu sắc và hướng sáng tối cũng được vận dụng triệt để để tạo ra một tác phẩm bản đồ hoàn chỉnh. Một nhược điểm nữa của phương pháp truyền thống đó là thời gian và tiến độ thực hiện chậm, thực hiện các phân tích không gian khó và hạn chế. Vì vậy, đòi hỏi xây dựng mô hình GIS – 3D bằng công nghệ số đóng vai trò quan trọng trong giáo dục và đời sống. 3. Phương pháp sử dụng mô hình GIS – 3D Có hai loại dữ liệu đầu vào phổ biến cho thành lập bề mặt và phân tích là mô hình số độ cao dựa trên raster DEM và dựa trên vector TIN. Hai mô hình này không thể sử dụng đồng thời cùng một lúc nhưng nó có thể chuyển đổi cho nhau. 3.1. Cấu trúc DEM dạng tam giác không đều (TIN): TIN là từ viết tắt của mạng tam giác không đều (Triangulated Irregular Networks). Đây là mô ình d ạng Vector, có cấu trúc topo h mạng đa giác khá phức tạp, lấy điểm làm đơn vị và xét xem mỗi điểm sẽ được kết nối với các điểm liền kề để tạo ra tam giác [5]. TIN là một tập hợp của các tam giác liền kề, không chồng 5
  8. Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 15/11/2012 đè, không có tam giác đảo (tam giác nằm bên trong một tam giác khác), được tạo nên từ các điểm phân bố không đồng đều với tọa độ X, Y và Z. Mô hình TIN với cấu trúc dữ liệu dạng Vector dựa trên điểm, đường, vùng có phân bố không đồng đều; thường được chia ra thành các tập hợp điểm (Masspoints) và các đường breakelines. Mô hình TIN ư ờng được xây th dựng áp dụng thuật toán Delaunay để tối ưu hoá việc thể hiện bề mặt địa hình. Ý t ởng chủ ư đạo của thuật toán này là tạo ra các tam giác mà xét một cách tổng thể càng có dạng gần với tam giác đều càng tốt. Nói một cách chính xác hơn thtam giác Delaunay là tam giác tho ả ì mãn đi ều kiện đường tròn ngoại tiếp bất kỳ một tam giác nào đều không chứa bên trong nó đỉnh của các tam giác khác. Mô hình TIN khá phức tạp khi xử lý nhưng nó cũng tránh đư ợc việc lưu trữ thừa thông tin và có khả năng mô tả các biến đổi địa hình phức tạp. 3.2. Cấu trúc DEM dạng lưới đều (GRID): Ở dạng này DEM còn đư ợc gọi là DEM dạng lưới ô vuông quy chuẩn hay ma trận độ cao (Altitude matrix). Các điểm độ cao trong DEM dạng này được bố trí theo khoảng cách đều đặn trên hướng tọa độ X,Y để biểu diễn địa hình. Trong mô hình số độ cao dạng này tọa độ mặt phẳng của một điểm mặt đất bất kỳ có độ cao Z (Zij) được xác định theo số thứ tự (i, j) của ô lưới trên hai hướng [5]. DEM dạng lưới đều là một mô hình bề mặt có cấu trúc đơn giản, dễ xử lý. Độ chính xác của DEM đ ược xác định bởi khoảng cách mắt lưới và để tăng độ chính xác phải giảm khoảng cách giữa các mắt lưới. Các đối tượng đặc trưng, chẳng hạn các đỉnh hay các đường phân thuỷ không thể được miêu tả chính xác hơn độ rộng của mắt lưới. Đối với các vùng bằng phẳng, không hiệu quả khi lưu trữ DEM ở dạng lưới đều, còn ở vùng độ cao biến đổi phức tạp mô hình GRID khó có thể diễn tả được các chi tiết này nếu không có giảm đáng kể về kích cỡ ô lưới. Mỗi một dạng DEM (dạng lưới đều - GRID DEM) hay dạng tam giác không đều (TIN DEM) đều có những ưu điểm và nhược điểm nhất định. Có một số ứng dụng thì cần DEM ở dạng GRID, một số ứng dụng khác lại cho kết quả tốt hơn nếu có DEM ở dạng TIN. Nhiều thuật toán phân tích dòng chảy tính toán lưu vực sông hay phân tích thuỷ văn các vùng ngập lụt được phát triển trên mô hình GRID DEM. Còn nếu trong các ứng dụng cụ thể nào đó mà các thông tin vi địa hình (Micro relief information) được coi là quan trọng thì mô hình TIN có thể tỏ ra có ưu thế hơn. Hai dạng này của DEM có thể được chuyển đổi qua lại lẫn nhau, các phần mềm hiện có đều cung cấp công cụ để thực hiện quá trình chuyển đổi này. 3.3. Thành lập mô hình số độ cao DEM Dữ liệu sẵn có và chủ yếu cho sinh viên có thể tự tạo một mô hình số độ cao là từ bản đồ địa hình. Việc nắn ảnh đưa về đúng hệ quy chiếu xác định được thực hiện sau khi quét bản đồ và công tác số hóa. Sau đó, công tác biên tập đường đồng mức làm dữ liệu cho việc tạo mô hình số độ cao. Với sự hỗ trợ của phần mềm, thao tác chạy ra mô hình 3D ợc thực hiện đư nhanh chóng: - Lựa chọn lớp đường đồng mức đã được gán độ cao - Chạy topo to raster nhằm thực hiện thao tác chuyển đường đồng mức thành mô hình số độ cao DEM. - Lựa chọn thang màu cho mô hình DEM, tạo vờn bóng (hillshade), chồng ghép đường đồng mức với DEM được vờn bóng hoặc kết hợp vờn bóng với thang tầng màu. - Xoay chuyển, thu phóng mô hình hiển thị chi tiết. 6
  9. Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 15/11/2012 Hình 5: Đường đồng mức Hình 6: Bản đồ vờn bóng địa Hình 7: Kết hợp đường đồng hình mức và vờn bóng Hình 8: Thang tầng màu độ cao Hình 9: kết hợp vờn bóng địa hình với thang tầng màu Bốn yếu tố kiểm soát hiệu ứng hiển thị của vờn bóng đó là: góc phương vị mặt trời, thời điểm chiếu sáng, độ dốc bề mặt (slope) và mặt chiếu sáng (aspect). Máy tính tạo ra vờn bóng sử dụng các giá trị bức xạ tương đối (relative radiance) ở trong mô hình TIN. Giá trị này nằm từ 0 đến 1; khi nhân nó với hằng số 255 nó trở thành giá trị chiếu sáng (illumination value) được hiển thị trên màn hình máy tính. Một giá trị chiếu sáng là 255 sẽ được hiển thị bằng màu trắng, và giá trị 0 sẽ được thể hiện là màu đen trên bản đồ vờn bóng địa hình. Một phép tính nữa có chức năng gần giống với giá trị bức xạ tương đối là giá trị góc tới (incidence value) có thể thu được giá trị này bằng cách nhân bức xạ tương đối với sin của độ cao mặt trời (altitude’s sun). Bên cạnh việc vờn bóng địa hình, cả giá trị bức xạ tương đối và góc tới có thể được sử dụng trong quá trình xử lý ảnh như những biến thể hiện sự tương tác giữ bức xạ chiếu tới và địa hình cục bộ (local topography) [2]. 4. Kết luận và kiến nghị Kết luận Qua nghiên cứu đã chỉ ra rằng phương pháp xây dựng mô hình GIS – 3D thể hiện bề mặt địa hình giúp cho việc hiển thị ba chiều trở nên nhanh chóng, chính xác và thuận tiện hơn. Những công việc đòi hỏi sự khéo léo, trình đ ộ cao và sự tỉ mỉ của nhà bản đồ đã được giảm bớt gánh nặng nhờ công nghệ GIS – 3D và những hạn chế trong việc trình bày bản đồ bằng phương pháp truyền thống được khắc phục. Ngoài ra, sử dụng sản phẩm thể hiện địa hình của GIS – 3D, giúp cho sinh viên có một cái nhìn trực quan hơn, bài giảng sẽ sinh động hơn, dễ hiểu và nắm được bản chất vấn đề thể hiện không gian ba chiều. Kiến nghị Phương pháp xây dựng mô hình GIS – 3D ngày nay đang đóng vai òtrquan tr ọng trong đời sống phục vụ dân sinh như xây dựng, quy hoạch đô thị, dùng trong quân sự, xây dựng cầu đường, dự báo thiên tai…, vì vậy việc nghiên cứu và học tập GIS – 3D đang thực sự cần thiết đối với sinh viên ngành Bản đồ nói riêng và sinh viên trường Đại học Mỏ - Địa chất nói chung. Do đó, cần nhanh chóng đưa ĩnh v ực này vào giảng dạy nâng cao hiệu quả giáo l dục và đào tạo. 7
  10. Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 15/11/2012 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Trần Trung Hồng, 2001. Trình bày bản đồ. Nhà xuất bản Giao thông Vận tải. Hà Nội. [2] Kang-tsung Chang, 2007. 4th edition, Introduction to Geographic Information Systems, ISBN 978-0-7-305115-4. [3] Th.s. Nguyễn Thế Việt, Biên tập và thành lập bản đồ, trường đại học Mỏ - Địa Chất, Hà Nội. [4] Robinson AH, Petchenik BB, 1976. The Nature of Maps: Essays Toward Understanding Maps and Meaning. Chicago: Univ. Chicago Press. [5] Cục bản đồ quân đội, 2006. Giáo trình “Mô hình địa hình 3D”, Bộ tổng tham mưu. [6] Van Driel J.N, 1989. Three Dimensional Display of Geologic Data, Three Dimensional Applications in Geographic Information Systems, Taylor & Francis Publishing, London. SUMMARY Research on establishing GIS – 3D database model for map representation subject of Cartography Department, Hanoi University of Mining and Geology Tran Thi Huong Giang Hanoi University of Mining and Geology Continuous undulating earth’s surface which analyzed and represented on the map is a familiar object of map users for hundreds of years. Cartographers have provided a lot of methods to present the terrain into the map by using contours, hill shade, color scale and 3D perspective approaches. Nowadays, with the advent of GIS – 3D, earth’s surface representation become easier and more effective compared with traditional methods. It supports for analysts and map users a lively visual representation of earth surface and offers many effective analyses serving to people’s daily lives. For that reasons, teaching GIS – 3D in map representation subject is an essential demand. Người biên tập: Bùi Ngọc Quý 8
  11. Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 15/11/2012 ỨNG DỤNG HỆ THỐNG THỐNG TIN ĐỊA LÝ NHẰM XÁC ĐỊNH TÁC ĐỘNG CỦA HIỆN TƯỢNG KHÍ HẬU BẤT THƯỜNG (EL-NINO) TỚI HIỆN TƯỢNG XÓI MÒN ĐẤT TẠI ĐĂK NÔNG Dương Anh Quân, Tạ Thị Minh Thu, Trần Đình Hải Nguyễn Thị Hồng Huê Trường Đại học Mỏ-Địa Chất Hà Nội Tóm tắt: Hiện tượng khí hậu bất thường và những ảnh hưởng của nó tới môi trường và kinh tế-xã hội hiện đang là mối quan tâm lớn của nhiều quốc gia trên thế giới. Việt Nam là một trong những quốc gia chịu ảnh hưởng lớn nhất của biến đối khí hậu và các hiện tượng khí hậu bất thường, trong đó, sự thay đổi bất thường của các chỉ số thời tiết gây ra các tác động lớn như xói mòn đất, lũ lụt, bão… Khu vực Tây Nguyên là một khu vực bị ảnh hưởng điển hình của các tác động này. Các hiện tượng này cũ ng gây ra sự thay đổi bất thường về khả năng xói mòn đất, gây ảnh hưởng nghiêm trọng tới phát triển nông nghiệp và bảo vệ môi trường. Bài báo này trình bày nghiên cứu về sự tác động của hiện tượng khí hậu bất thường tới khả năng xói mòn đ ất với khu vực nghiên cứu được lựa chọn là tỉnh Đăk Nông, Tây Nguyên. 1. Mở đầu Hiện nay, đất đai là một nguồn tài nguyên thiên nhiên vô cùng quý giá, là thành phần quan trọng hàng đầu của môi trường sống, là nguyên liệu lao động chính của nền kinh tế Nông – Lâm nghiệp. Tuy nhiên, trong vài thập kỷ gần đây cùng với sự gia tăng dân số, các nguồn tài nguyên khoáng sản,thảm thực vật, đất đai đã và đang đư ợc sử dụng ở mức độ cao, thậm chí không hợp lý. Vì vậy, hiện tượng thoái hoá đất đang diễn ra mạnh ở hầu hết các quốc gia trên thế giới với các mức độ khác nhau. Môi trường đất thường xuyên chịu tác động của các quá trình nh xói mòn, r ửa trôi, sạt lở, trượt lở, mặn hóa, phèn hóa, ô nhiễm do chất ư thải, mất chất dinh dưỡng và chất hữu cơ,… Đắk Nông là một tỉnh nằm ở phía Tây Nam vùng Tây Nguyên, có diện tích tự nhiên là 6514,38 km2 với mật độ dân số 64,66 người/km2 (năm 2008). Địa hình tỉnh Đăk Nông gồm đồi núi xen kẽ giữa các địa hình thung ũng manh mún, cao nguyên và núi cao, đ ịa hình bị l chia cắt mạnh, chênh lệch về độ cao và độ dốc lớn. Hiện tượng xói mòn rửa trôi đang xảy ra mạnh ở đây. 2. Tổng quan về xói mòn đất Xói mòn đ ất là một quá trình đ ộng lực phá hủy và làm biến đổi không ngừng bề mặt đất, là một dạng tai biến thiên nhiên xảy ra thường xuyên trên đất dốc làm giảm độ phì nhiêu của đất một cách nhanh chóng và nghiêm trọng, ảnh hưởng lớn đến cảnh quan và môi trường sinh thái. Xói mòn đ ất chịu ảnh hưởng của nhiều nhân tố tự nhiên và kinh tế - xã hội, mỗi một nhân tố có thể làm tăng hoặc giảm lượng đất xói mòn. Theo [1] lượng đất tổn thất do xói mòn phụ thuộc vào các chỉ số như: - Chỉ số xói mòn của mưa: hàm số biểu diễn tổng lượng mưa và cường độ mưa. - Thảm thực vật: bao gồm thảm thực vật rừng, cây trồng nông nghiệp có tác dụng làm giảm tác động của mưa lên lớp đất bề mặt thông qua việc tiêu hao năng lượng của hạt mưa hay dòng ch ảy mặt và tạo điều kiện cho nước mưa thấm sâu vào đất, thảm rừng nhiệt đới được coi là chiếc áo phủ tốt nhất để bảo vệ đất khỏi bị hoặc giảm bớt xói mòn. - Khả năng chống xói mòn của đất: hàm số thể hiện khả năng trữ ẩm và giữ nước của đất, làm giảm dòng chảy mặt và chống lại sự phá vỡ cấu trúc đất của nước mưa và 9
  12. Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 15/11/2012 dòng chảy mặt; thành phần cơ giới của đất, cấu trúc đất là những thông số cơ bản để đánh giá khả năng chống xói mòn của đất. - Địa hình: ngoài các chỉ số về mưa, thảm phủ bề mặt, tính chất của đất, địa hình là một chỉ số chính ảnh hưởng đến xói mòn đ ất do mưa; những khu vực địa hình dốc rất nhạy cảm với xói mòn vì tốc độ và năng lượng dòng chảy mặt trên địa hình dốc thường rất lớn; những nơi có mật độ dòng chảy mặt tập trung cũng làm gia tăng xói mòn đất. 3. Các mô hình xói mòn đất 3.1. Các mô hình thực nghiệm - Phương trình mất đất phổ dụng (Universal Soil Loss Equation - USLE): đây là mô hình đ ầu tiên được xây dựng dựa trên các kết quả thực nghiệm do các tác giả người Mỹ là Wischmeier và Smith (1958-1978) [9] nghiên cứu và phát triển. Wischmeier và Smith đ ti ếnã hành quan trắc và thực nghiệm ở 47 địa phương của 21 bang vùng Trung và Tây Hoa Kỳ. USLE là mô hình phổ biến được sử dụng để tính toán dòng chảy mặt và dự báo xói mòn khe rãnh trên đ ất dốc do canh tác nông nghiệp. Phương trình này đư ợc Cơ quan Bảo vệ đất của Mỹ dùng làm cơ sở cho việc quyết định các biện pháp chống xói mòn: A = R*K*L*S*C*P (1) Trong đó: A: Lượng đất mất trung bình do xói mòn (tấn/ha/năm); R: Chỉ số xói mòn của mưa; L: Chỉ số chiều dài sườn dốc; S: Chỉ số độ dốc của địa hình; K: Chỉ số về khả năng chống xói mòn của đất; C: Chỉ số lớp phủ thực vật bề mặt; P: Chỉ số bảo vệ đất của các biện pháp chống xói mòn. Hiện nay, USLE được áp dụng phổ biến trên thế giới và ở Việt Nam để tính toán và dự báo lượng đất bị xói mòn trung bình hàng ăm. Th ời gian sau đó, nhiều mô hìnhđ ịnh n lượng xói mòn đất ra đời trên cơ sở của USLE. - Phương trình mất đất phổ dụng h iệu chỉnh (Revised Universal Soil Loss Equation - RUSLE): RUSLE là mô hình tính toán định lượng xói mòn đất do mưa trên cơ sở nền tảng của mô hình USLE được [3] hoàn thiện và phát triển năm 1997. Mô hình RUSLE cập nhật thông tin của dữ liệu đầu vào và kết hợp với một số quá trình của xói mòn đất. Phương trình tương quan để tính toán lượng đất xói mòn của mô hình RUSLE cũng tương tự như phương trình mất đất phổ dụng USLE. Tuy nhiên, nguyên ắc để hiệu chỉnh chỉ số xói mòn do mưa R là dựa vào lượng t mưa, khả năng gây xói mòn của dòng chảy mặt hình thành do nước mưa hoặc tuyết tan. Chỉ số C cũng được hiệu chỉnh và thay đổi so với mô hình USLE, cụ thể C được tính toán dựa trên chỉ số phụ về tỷ số tổn thất đất SLR (Soil loss ratios). Chỉ số SLR phụ thuộc vào độ ẩm đất, độ nhám của bề mặt, lớp phủ bề mặt, độ dày tán lá, kiểu sử dụng đất chính,… [4][5]. Cả hai mô hình USLE và RUSLEđ ều không thích hợp để tính toán và dự báo các quá trình lắng đọng phù sa c ng như quá trình v ận chuyển vật chất tạo ra do xói mòn của ũ dòng chảy mặt. 3.2. Các mô hình bán thực nghiệm - Phương trình mất đất phổ dụng cải tiến (Modified Universal Soil Loss Equation - MUSLE): năm 1975, Williams [8] đ đề nghị cải tiến phương trình tương quan của mô hình ã USLE thành: Sye = Xe*K*L*S*Ce*Pe (2) Trong đó, Sye là lượng vật chất (đất, bùn, cát) hình thành do xói mòn đất (tấn/ha/ngày) với Xe là chỉ số được xác định theo công thức sau : 10
  13. Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 15/11/2012 Xe = *(Qe. q p) 0.56 (3) Trong đó: α là hệ số thực nghiệm; Qe là tổng dòng chảy mặt hình thành do nước mưa (mm/ha); q p là lưu lượng dòng chảy mặt cực đại (m3/s); và K, L, S, Ce, Pe được xác định và định nghĩa tương t ự như trong mô hình USLE. - Mô hình Morgan, Morgan và Finney (MMF): năm 1984, Morgan và Finney [3] đ ã phát triển một mô hình để dự báo lượng đất mất trung bình hàng năm. Với mục đích cố gắng giữ nguyên tính đơn giản của mô hình USLE kết hợp với một số kỹ thuật mới trong nghiê n cứu các pha của quá trình xói mòn gồm: pha nước (năng lượng của hạt mưa phá vỡ cấu trúc của đất) và pha vận chuyển, bồi lắng vật chất. Sự vận chuyển và bồi lắng vật chất trong quá trình xói mòn đất là kết quả của sự tách các hạt đất ra khỏi các tập hợp (phá vỡ cấu trúc của đất) bởi dòng chảy mặt hình thành do nước mưa. 3.3 Các mô hình dựa trên các quá trình tự nhiên Các mô hình thực nghiệm có hạn chế khi ứng dụng cho các khu vực mới, mặc dù các khu vực này có điều kiện sinh thái tương tự như các điều kiện thực nghiệm. Hơn nữa, mô hình thực nghiệm như USLE không thể giải quyết bài toán bồi lắng của các hạt vật chất hình thành do xói mòn, đồng thời mô hình này cũng bị hạn chế khi ứng dụng cho các vùng rộng lớn và lưu vực sông. Nhằm khắc phục một số hạn chế của các mô hình thực nghiệm, một số mô hình mới đã ra đời như: mô hình dự báo xói mòn đất do nước (WEPP), mô hình xói mòn đất do Châu Âu xây d ng (EUROSEM), hay mô hình xói mòn đất Limburg (LISEM) do [2] xây ự dựng năm 2001. - Mô hình d báo xói mòn do mưa (WEPP): WEPP là m mô hình tính toán định ự ột lượng xói mòn đất được sử dụng rộng rãi. Mô hình này do Renard [4] và đồng nghiệp phát triển năm 1996 dựa trên các quá trình vật lý để dự báo và tính toán lượng đất bị xói mòn phục vụ cho công tác quản lý và bảo vệ lưu vực sông. - Mô hình xói mòn áp dụng cho vùng lãnh thổ của Thornes: năm 1985 và 1989, Thornes [6,7] đã xây dựng mô hình nghiên cứu định lượng xói mòn đ ất do mưa dựa trên các quá trình tự nhiên trong cơ chế xói mòn đ ất, mô hình kết hợp tính toán khả năng vận chuyển vật chất và khả năng bảo vệ đất khỏi xói mòn của thảm phủ thực vật thông qua chỉ số thực vật chuẩn NDVI (Normalized Difference Vegetation Index). 4. Ứng dụng GIS trong đánh giá xói mòn đất theo mô hình USLE Theo mô hình đánh giá xói m đ ất USLE thì chúng ta sử dụng phương trình (1) l ần òn lượt đánh giá các thành phần: 4.1. Chỉ số xói mòn của đất (K): được tính toán dựa trên các số liệu về các thành phần cơ giới (Soil texture) của các loại đất. 4.2. Chỉ số thảm thực vật (C): chỉ số độ che phủ của thảm thực vật (C) được chuyển đổi từ giá trị NDVI của tư liệu ảnh vệ tinh. C = Exp(-α*NDVI/(β – NDVI)) (4) Với α=2,β=1 4.3. Chỉ số độ dốc của địa hình (LS) LS = (FlowAccumulation*20/22,13)0,6*((Sin(Slope)*0,01745/0,09)1,3)*1,6 (5) Trong đó: dòng chảy tích luỹ (FlowAccumulation) được tính dựa vào hướng của dòng chảy (Flow Direction). Kích thước của pixel (Cellsize) trong nghiên cứu sử dụng cellsize = 20*20 m 11
  14. Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 15/11/2012 - Bản đồ độ dốc (Slope Map) khu vực tỉnh Đăk Nông được tính toán từ mô hình số độ cao (DEM) được nội suy từ bản đồ nền địa hình tỷ lệ 1/50.000. Sau đó, được chuyển từ đơn vị độ (degree) sang đơn vị radian. 4.4. Tổng lượng mưa R i = 0,082*P – 21 (6) 4.5 Chỉ số mô hình canh tác P đư ợc xác định bằng giá trị P của các cây trồng lâu năm như cà phê, cao su... Trong nghiên cứu này, P=0,5 tương ứng với C canh tác của cây cà phê, cao su và mô hình vư ờn rừng thông dụng. 5. Kết quả nghiên cứu 5.1. Mô hình số độ cao Mô hình số độ cao (DEM) tỉnh Đăk Nông được nội suy từ bản đồ địa hình tỷ lệ 1/50.000. Bản đồ độ dốc được chiết tách từ mô hình số độ cao DEM và phân cấp thành 8 cấp khác nhau. Số liệu thống kê từ bản đồ cho thấy: - Diện tích đất có độ dốc cấp 1 (0 - 30) chiếm 49,19% tổng diện tích tự nhiên toàn tỉnh; - Diện tích khu vực có độ dốc cấp 2 (3 - 80) chiếm 13,70%; - Diện tích đất có độ dốc cấp 3 (8 - 130) chiếm 12,90%; - Diện tích khu vực có độ dốc cấp 4 (13 - 180) chiếm 10,61%; - Diện tích có độ dốc trên 180 chiếm 13,6%. Hình 1. Bản đồ độ dốc tỉnh Đăk Nông tính theo đơn vị radian và bản đồ chỉ số xói mòn đất (K) tỉnh Đăk Nông Từ bản đồ độ dốc khu vực tỉnh Đăk Nông: Địa hình tỉnh Đăk Nông có độ dốc lớn nhất ở phía Đông Bắc (760) và thấp dần về phía Tây Bắc. 5.2. Chỉ số xói mòn của đất (K). Các số liệu phân tích đất tầng mặt của 30 phẫu diện được tham khảo để xác định chỉ số xói mòn của đất (K). Giá trị chỉ số xói mòn của các loại đất khu vực tỉnh Đăk Nông dao động từ 0,01 đến 0,56. 12
  15. Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 15/11/2012 Trong đó, chỉ số xói mòn đất K của loại đất xói mòn trơ sỏi đá với diện tích nhỏ không đáng kể (313,24 ha); và chỉ số xói mòn đ ất lớn nhất (0,56) là loại đất nâu vàng trên đá bazan với diện tích (29496,88 ha). Xói mòn đất diễn ra mạnh rải rác ở một số khu vực nhỏ và tốc độ xói mòn giảm dần về phía Tây Bắc tỉnh Đăk Nông. 5.3. Chỉ số lớp phủ thực vật (C). Chỉ số thảm thực vật (%) được tính toán và chuyển đổi từ giá trị NDVI của ảnh SPOT4 khu vực tỉnh Đăk Nông theo công thức (4). Chỉ số C càng cao thì biểu thị cho vực đó có thảm thực vật tốt. Giá trị chỉ số thảm thực vật khu vực tỉnh Đăk Nông dao động từ - 64,99 - 58,68%. Sở dĩ có giá trị âm của chỉ số thảm thực vật vì giá trị chỉ số khác biệt thực vật chuẩn (NDVI) của các đối tượng mặt nước và đất trống mang giá trị âm. Hình 2. Bản đồ chỉ số thực vật chuẩn NDVI và Bản đồ chỉ số thực vật (C) 5.4. Chỉ số xói mòn do mưa Hình 3. Bản đồ lượng mưa và Bản đồ chỉ số xói mòn do mưa khu vực tỉnh Đăk Nông 13
  16. Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 15/11/2012 5.5. Đánh giá xói mòn đất 5.5.1 Lượng đất xói mòn trung bình theo số liệu khí tượng trung bình 30 n và theo s ố ăm liệu khí tượng năm 1998 tại khu vực tỉnh Đăk Nông Đơn vị đo lượng đất xói mòn khi tính toán bằng mô hình mất đất phổ dụng USLE được tính bằng đơn vị tấn/ha/năm [9]. Kết quả tính toán bằng mô hình USLE ối với khu vực Đăk Nông cho thấy, khối đ lượng đất bị tổn thất do xói mòn bề mặt dao động từ 0,000 - 6400 tấn/ha/năm tùy thuộc địa hình của từng khu vực, mục đích sử dụng đất (loại hình sử dụng đất) và đặc điểm thảm phủ thực vật khác nhau. Các khu vực có lượng đất xói mòn là 0,00 tấn/ha/năm là những nơi có địa hình thấp trũng, địa hình bằng phẳng, diện tích đất chuyên lúa nước. Các khu vực thấp trũng và bằng phẳng thường có lượng đất xói mòn rất nhỏ, không đáng kể. Các khu vực có địa hình dốc và thảm phủ thực vật nghèo nàn thì lư ợng đất xói mòn tính toán được là rất lớn, cụ thể giá trị xói mòn đất lớn nhất từ kết quả tính toán đạt 6400 tấn/ha/năm, tuy nhiên diện tích này nhỏ, không đáng kể. Kết quả tổng hợp diện tích theo các cấp độ xói mòn tỉnh Đăk Nông được trình bày trong Bảng 1. Bảng 1: Tổng hợp diện tích theo các cấp xói mòn tỉnh Đăk Nông Cường độ xói mòn Cấp xói mòn Diện tích (ha) Tỷ lệ % diện tích (tấn/ha/năm) 1 Dưới 50 650304,84 98,293 2 50 -100 11109,00 1,6791 3 100 - 200 138,68 0,021 4 200 - 400 32,04 0,0048 5 400 - 800 7,8 0,001 6 800 - 1600 2,96 0,0004 7 1600 - 3200 1,88 0,0003 8 3200 - 6400 1,00 0,0002 9 > 6400 0,36 0,0001 Tổng số 661598,56 100 14
  17. Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 15/11/2012 Hình 4. Bản đồ lượng đất xói mòn bề mặt trung bình theo số liệu khí tượng trung bình 30 năm và bản đồ lượng đất xói mòn theo số liệu khí tượng năm 1998 khu vực tỉnh Đăk Nông theo các cấp khu vực tỉnh Đăk Nông theo các cấp khác nhau (tấn/ha/năm) Từ số liệu trình bày trong Bảng 1 cho thấy, khu vực có mức độ xói mòn trung bình năm: + dưới 50 tấn/ha/năm chiếm diện tích lớn nhất (650304,84 ha; chiếm 98,293% tổng diện tích tự nhiên toàn tỉnh) + 50 - 100 tấn/ha/năm chiếm 1,6791% tổng diện tích tự nhiên (11109,00 ha) +100 - 200 tấn/ha/năm chiếm 0,021 % ( 138,68 ha) + 200 - 400 tấn/ha/năm chiếm 0,0048% diện tích toàn tỉnh ( 32,04 ha) + 400 - 800 tấn/ha/năm chiếm 0,001% (7,8 ha) + 800 - 1600 tấn/ha/năm chiếm 0,0004% (2,96 ha) +1600 - 3200 tấn/ha/năm chiếm 0,0003% (1,88ha) + 3200 – 6400 tấn/ha/năm chiếm 0,0002% (1ha) + trên 6400 tấn/ha/năm chiếm diện tích nhỏ không đáng kể. Nghiên cứu tiến hành lặp lại với số liệu khí tượng năm 1998 là năm sảy ra hiện tượng El- Nino mạnh gây tác động tới lượng mưa. Kết quả được thể hiện trong hình 4. 5.5.2 So sánh giữa lượng đất xói mòn trung bình đánh giá từ số liệu khí tượng trung bình 30 năm và lượng đất xói mòn theo số liệu khí tượng năm 1998 tại tỉnh Đăk Nông. Từ kết quả so sánh giữa các năm có thể thấy, đa phần lãnh thổ ở phía Đông Bắc có chỉ số xói mòn giảm từ 0 – 2 tấn/ha/năm, trong khi ở phía Tây Bắc chỉ số xói mòn tăng lên từ 0 – 2 tấn/ha/năm. Các khu vực tăng giảm với biên độ lớn hơn, có diện tích rất bé có thể bỏ qua. Từ đó, cho ta thấy ảnh hưởng của biến đổi khí hậu có thể tác động tốt hoặc tác động xấu tới từng vị trí cụ thể. Trong một số khu vực, hiện tượng biến đổi khí hậu làm giảm lượng mưa, giảm lượng xói mòn nhưng cũng là nguyên nhân chính gây nên hạn hán tại khu vực đó Hình 5. Mức độ biến đổi xói mòn đất khu vực tỉnh Đăk Nông 15
  18. Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 15/11/2012 6. Kết luận - Kết quả nghiên cứu cho thấy, ứng dụng mô hình xói mòn ất phổ dụng USLE cho đ vùng lãnh thổ đã đưa ra một bức tranh tổng quan về xói mòn đ ất bề mặt tỉnh Đắk Nông qua kết quả tính toán lượng đất xói mòn bề mặt trung bình năm. - Đối với khu vực nghiên cứu, kết quả tính toán dòng chảy tích luỹ (Flow Accumulation) hình thành do ư ớc mưa c n ũng ch ỉ ra rằng, dòng chảy tích luỹ bề mặt trung bình năm lớn nhất của một số khu vực ghi nhận được là tấn/ha/năm. - Kết quả tính toán lượng đất xói mòn bề mặt trung bình n khu v ực tỉnh Đăk Nông ăm cho thấy, lượng đất tổn thất lớn nhất có thể đạt 6400 tấn/ha/năm. Những khu vực có địa hình bằng, thấp trũng, diện tích chuyên lúa nước, diện tích cà p hê trên 1 5 năm tuổi và rừng tự nhiên có lượng đất tổn thất không đáng kể, thậm chí nhiều khu vực lượng đất bị tổn thất ghi nhận là 0 tấn/ha/năm. - Quá trình tính toán c cho th ấy, giá trị độ dốc của địa hình, thảm thực vật là các ũng chỉ số nhạy cảm và ảnh hưởng rất lớn đến kết quả tính toán lượng đất xói mòn đất; dòng chảy tích luỹ hình thành do nư ớc mưa là thông số khó tính toán và phụ thuộc vào nhiều yếu tố như: loại đất, độ ẩm đất, hàm lượng mùn, thành phần cơ giới đất và loại thực vật. - Mô hình USLE hoàn toàn có thể sử dụng rộng rãi ở Việt Nam để tính toán định lượng xói mòn đất bề mặt. Kết quả tính toán xói mòn đất bề mặt tỉnh Đăk Nông sẽ làm căn cứ để xác định các khu vực có khả năng xảy ra xói mòn bề mặt ở các mức độ khác nhau, từ đó có thể đề xuất các giải pháp, biện pháp canh tác thích hợp nhằm hạn chế tối đa lượng đất bị tổn thất, góp phần bảo vệ môi trường đất. - Mô hình USLE đã đư ợc sử dụng để tính toán lượng đất xói mòn bề mặt trong điều kiện của Việt Nam, cụ thể là khu vực tỉnh Đăk Nông, nơi có địa hình chia cắt và phức tạp, lượng mưa lớn. Hơn nữa, do hạn chế của báo cáo nên trong quá trình triển khai đã không thể kiểm nghiệm độ chính xác của kết quả tính toán bằng mô hình với thực tế. Vì vậy, cần tiếp tục nghiên cứu, đặc biệt là triển khai thực nghiệm trên thực địa, đo đạc lượng đất bị tổn thất thực tế tại các điểm quan trắc khác nhau để làm cơ sở cho việc hiểu chỉnh mô hình cho phù hợp. - Từ việc so sánh kết quả tính toán khối lượng xói mòn đất dựa trên số liệu lượng mưa trung bình của 30 năm và lượng mưa của năm 1998, nghiên cứu cho thấy ảnh hưởng của hiện tượng khí hậu bất thường tới các kết quả tính toán. Tuy nhiên, với việc áp dụng công thức tính toán tác nhân xói mòn do m d ựa trên số liệu tổng lượng mưa trung b không phản ánh ưa ình đúng bản chất của ảnh hưởng của biến đôi khí hậu. Điều này cho thấy trong các nghiên cứu tiếp theo cần tập trung vào việc xác định ảnh hưởng của việc tăng lượng mưa bất thường trong mùa mưa do cường độ mưa là một yếu tố ảnh hưởng rất lớn tới xói mòn đât. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Lưu Thế Anh và nnk, Đánh giá mức độ xói mòn đ ất, Viện Địa lý, Viện Khoa học Việt Nam. [2] Lal, R., 2001. Soil degradation by erosion, Land degradation & development, 12, pp. 519 - 539. [3] Morgan, R. P. C., Morgan, D. D. V., and Finney, H. J., 1984. A Predictive Model for the Assessment of Soil Erosion Risk. Journal Agricultural Engineering Research 30, pp. 245 - 253. 16
  19. Tuyển tập báo cáo Hội nghị Khoa học lần thứ 20, Đại học Mỏ - Địa chất, Hà Nội, 15/11/2012 [4] Renard, K.G., foster, G.R., Lane, I.J., Laflen, J.M., 1996. Soil loss estimation, In soil erosion, Conservation and Rehabilitation; Agassi, M. (ed.) Marcel Dekkar, New York, pp. 169 - 202. [5] Renard, K.G., Foster, G.R., Weesies, G.A., Mc Cool, D.K., Yoder, D.C., 1997. Predicting soil erosion by water : A guide to conservation planning with the revised USLE, USDA Hand Book No. 703, USDA, Washington, D.C. [6] Thornes, J.B., 1985. The ecology of erosion, Geography, 70, pp. 222 - 234. [7] Thornes, J.B., 1989. Erosional equilibria under grazing, in J. Bintliff, D. Davidson and E. Grant (eds), Conceptual Issues in Environmental Archaeology (Edinburgh: University Press), pp. 193 – 210 [8] Williams, R., 1975. Sediment Yield Prediction with USLE using run-off energy factor. In present and prospective technology for predicting sediment yields and sources, ARS-S- 40, USDA, Washington D.C., pp. 244 - 252. [9] Wischmeier, W. H. & Smith, D. D., 1978. Predicting Rainfall Erosion Losses. Agricultural Handbook no. 537, USDA, Washington DC, USA. SUMMARY Access the impacts of abnormal climatic phenomenon in soil erosion by using Geographical Information System – A case study in DakNong Province, Vietnam. Duong Anh Quan, Ta Thi Minh Thu, Tran Dinh Hai, Nguyen Thi Hong Hue University of Mining And Geology The abnormal climatic phenomena (El Nino, La Nina) and their impacts to environment and socio-economics are interesting topic of many countries over the world. Vietnam is one of most affected countries by climate change, with various unwanted effects as soil erosion, floods, storms... The Central Highland is one of particular affected area. The abnormal climatic phenomena involved the soil erosion, making serios problems in agricultural development and environment. This paper present a study about impacts of abnormal climatic phenomena in soil erosion in Dak Nong province, Central Highlands, Vietnam. Người biên tập: Trần Xuân Trường 17
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2