Ứng dụng GIS và AHP trong đánh giá nguy cơ sạt lở đất tại xã Châu Quế, tỉnh Lào Cai, Việt Nam

1. ĐẶT VẤN ĐỀ

Khu vực miền núi phía Bắc Việt Nam có địa hình phức tạp với nhiều dãy núi cao, sườn dốc lớn và mức độ chia cắt địa hình mạnh. Những đặc điểm này khiến khu vực trở nên nhạy cảm với các quá trình trượt lở đất. Ngoài ra, đặc điểm địa chất – thổ nhưỡng chủ yếu là các loại đá phong hóa mạnh và đất feralit có độ bền cơ học thấp, dễ bị bão hòa nước khi xuất hiện mưa lớn kéo dài, làm giảm độ ổn định của mái dốc (Bộ Tài nguyên và Môi trường, 2021; Nguyễn Văn Trung và nnk., 2018).

Bên cạnh đó, tác động của biến đổi khí hậu cùng với các hoạt động của con người như phá rừng, mở đường giao thông và canh tác trên sườn dốc đã làm gia tăng nguy cơ sạt lở đất tại khu vực miền núi phía Bắc (Petley, 2012). Sạt lở đất không chỉ gây thiệt hại về người và tài sản mà còn ảnh hưởng đến cơ sở hạ tầng và phát triển kinh tế – xã hội của địa phương.

Xã Châu Quế, tỉnh Lào Cai là khu vực có địa hình dốc và thường xuyên chịu ảnh hưởng của mưa lớn trong mùa mưa bão. Trong những năm gần đây, nhiều điểm sạt lở đất đã xảy ra tại khu vực này, gây ảnh hưởng đáng kể đến đời sống của người dân và hệ thống giao thông. Tuy nhiên, việc đánh giá và dự báo nguy cơ sạt lở đất tại địa phương vẫn còn hạn chế, đặc biệt là thiếu các bản đồ chuyên đề phục vụ công tác quản lý và phòng tránh thiên tai.

Trong những năm gần đây, hệ thống thông tin địa lý (GIS) kết hợp với các phương pháp phân tích đa tiêu chí như AHP, hồi quy logistic (logistic regression) hoặc các thuật toán học máy đã được ứng dụng rộng rãi trong nghiên cứu đánh giá nguy cơ sạt lở đất (Phạm Văn Cự, 2015; Saaty, 1980; Lee & Pradhan, 2007). Việc tích hợp các dữ liệu không gian với phương pháp phân tích trọng số cho phép xác định các khu vực có nguy cơ sạt lở cao một cách hiệu quả.

Do đó, nghiên cứu này được thực hiện nhằm xây dựng bản đồ nhạy cảm sạt lở đất tại xã Châu Quế bằng cách tích hợp phương pháp AHP và GIS, góp phần cung cấp cơ sở khoa học phục vụ công tác quy hoạch sử dụng đất và giảm thiểu rủi ro thiên tai tại địa phương.

2. PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Phương pháp thu thập các biến dữ liệu đầu vào

Dữ liệu phục vụ nghiên cứu được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm dữ liệu viễn thám, số liệu khí tượng và khảo sát thực địa (Nguyễn Ngọc Thạch, 2012). Ảnh vệ tinh và các nguồn dữ liệu cảm biến từ xa được sử dụng để phân tích đặc điểm địa hình, độ dốc, lớp phủ đất và sự biến động của bề mặt địa hình theo thời gian. Bên cạnh đó, thiết bị GPS được sử dụng để xác định chính xác vị trí các điểm sạt lở đã xảy ra trong khu vực nghiên cứu. Ngoài ra, các số liệu về lượng mưa, nhiệt độ, độ ẩm đất và sự thay đổi lớp phủ đất cũng được thu thập nhằm đánh giá các yếu tố môi trường có ảnh hưởng đến nguy cơ sạt lở đất (Lillesand et al., 2015).

Bảng 1. Danh mục dữ liệu sử dụng trong nghiên cứu

2.2. Phương pháp xây dựng bản đồ dự báo sạt lở đất bằng GIS

Nghiên cứu sử dụng hệ thống thông tin địa lý (GIS) để xây dựng bản đồ dự báo sạt lở đất tại xã Châu Quế, tỉnh Lào Cai. Phương pháp này cho phép tích hợp, phân tích và trực quan hóa các dữ liệu không gian và phi không gian liên quan đến nguy cơ sạt lở đất (Trần Thanh Hà, 2016). Các lớp dữ liệu được xử lý và chồng xếp trong môi trường GIS để xác định các khu vực có mức độ nhạy cảm sạt lở khác nhau.

Các yếu tố được lựa chọn đưa vào mô hình đánh giá bao gồm: độ dốc địa hình, loại đất, lượng mưa, thảm phủ và sử dụng đất, độ cong địa hình và hướng phơi địa hình. Các yếu tố này phản ánh đặc điểm địa hình, điều kiện tự nhiên và tác động của con người đến sự ổn định của sườn dốc. Một số yếu tố khác như lượng mưa cực đoan, đặc điểm địa chất – thổ nhưỡng và tác động nhân sinh được sử dụng để phân tích và thảo luận kết quả nghiên cứu.

Để đánh giá và xây dựng bản đồ nhạy cảm sạt lở đất tại xã Châu Quế, nghiên cứu được thực hiện thông qua quy trình tích hợp giữa phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) và hệ thống thông tin địa lý (GIS) (Dai et al., 2002; Saaty, 1980). Quy trình nghiên cứu bao gồm các bước chính như thu thập dữ liệu, xây dựng các lớp yếu tố ảnh hưởng, xác định trọng số các yếu tố bằng phương pháp AHP và chồng lớp các dữ liệu không gian trong môi trường GIS để xây dựng bản đồ nhạy cảm sạt lở đất.

Hình 1: Quy trình nghiên cứu tổng quát

2.3. Phương pháp AHP (Analytic Hierarchy Process)

Phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) được sử dụng để xác định mức độ quan trọng của các yếu tố ảnh hưởng đến sạt lở đất. Ma trận so sánh cặp được xây dựng giữa các yếu tố, từ đó tính toán trọng số cho từng yếu tố và kiểm tra độ nhất quán của ma trận (CR < 0,1) nhằm đảm bảo độ tin cậy của kết quả.

2.4. Phương pháp phân tích đa tiêu chí (MCE – Multi-Criteria Evaluation)

Phương pháp phân tích đa tiêu chí được sử dụng để tổng hợp các yếu tố ảnh hưởng và xây dựng bản đồ nhạy cảm sạt lở đất. Giá trị nguy cơ sạt lở được tính toán theo công thức:

Risk = Σ (Wi × Xi)

Trong đó Wi là trọng số của yếu tố thứ i 

               Xi là giá trị của lớp dữ liệu tương ứng.

2.5. Phương pháp kiểm định thực địa

Kết quả bản đồ dự báo sạt lở đất được kiểm tra thông qua việc đối chiếu với các điểm sạt lở đã xảy ra trong khu vực nghiên cứu. Đồng thời, phương pháp đánh giá tính hợp lý không gian được sử dụng nhằm kiểm tra mức độ phù hợp của kết quả phân tích với điều kiện thực tế của khu vực.

3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

3.1. Đặc điểm khu vực nghiên cứu

Khu vực nghiên cứu là xã Châu Quế, tỉnh Lào Cai (Trước ngày 01/7/2025, địa danh là xã Châu Quế Hạ, huyện Văn Yên, tỉnh Yên Bái) là khu vực miền núi có địa hình chia cắt mạnh và thường xuyên chịu tác động của mưa lớn. Các đặc điểm tự nhiên và kinh tế – xã hội của khu vực nghiên cứu có ảnh hưởng đáng kể đến nguy cơ sạt lở đất. Những yếu tố chính bao gồm địa hình, khí hậu, thổ nhưỡng, thảm phủ và phân bố dân cư. Các đặc điểm chính của khu vực nghiên cứu được tổng hợp trong bảng dưới đây:

Bảng 2: Tổng hợp các yếu tố ảnh hưởng đến sạt lở đất tại khu vực nghiên cứu

3.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến phân tích bản đồ sạt lở đất

Trong nghiên cứu này, các lớp dữ liệu không gian chính được sử dụng để phân tích và đánh giá bao gồm: mô hình số độ cao địa hình (DEM), bản đồ độ dốc (Slope), bản đồ độ cong địa hình (Curvature), bản đồ hướng sườn (Aspect) và bản đồ lớp phủ sử dụng đất (Land Cover). Các lớp dữ liệu này được xây dựng và xử lý trong môi trường hệ thống thông tin địa lý (GIS) nhằm phản ánh đặc điểm địa hình và điều kiện bề mặt của khu vực nghiên cứu. Thông qua phương pháp chồng xếp và phân tích các lớp dữ liệu, nghiên cứu tiến hành đánh giá mức độ ảnh hưởng của từng yếu tố và tích hợp chúng để xây dựng bản đồ kết quả phục vụ cho việc phân tích và hỗ trợ quản lý sử dụng đất tại địa phương.

Bảng 3: Bảng thống kê các tiêu chí được sử dụng trong mô hình

1. Kết quả xác định trọng số của các yếu tố (AHP)

Để xác định mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến nguy cơ sạt lở đất tại xã Châu Quế, nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích thứ bậc (AHP). Các tiêu chí được lựa chọn bao gồm: độ cao địa hình (DEM), độ dốc, thảm phủ/sử dụng đất và lượng mưa. Dựa trên thang đo 1–9 của Saaty, ma trận so sánh cặp giữa các tiêu chí được xây dựng nhằm xác định mức độ quan trọng tương đối của từng yếu tố trong mô hình đánh giá nhạy cảm sạt lở đất.

Hình 2: Thang điểm so sánh mức độ quan trọng của các yếu tố

Thứ tự tiêu chí: DEM, Landcover, Curvature, Aspect

Bảng 4: Ma trận so sánh cặp các yếu tố ảnh hưởng đến sạt lở đất

Kết quả đánh giá cho thấy mức độ quan trọng tương đối giữa các yếu tố. Landcover được đánh giá cao nhất, gần gấp đôi DEM. DEM quan trọng hơn Curvature và Aspect, với Curvature đứng trên Aspect. Nhìn chung, các yếu tố này được sắp xếp để phản ánh tầm ảnh hưởng đến sạt lở, trong đó Landcover và DEM nổi trội hơn.

Kết quả tính trọng số:

Bảng 5: Kết quả tính toán trọng số của các tiêu chí

Bảng 5 cho thấy trọng số của các tiêu chí trong mô hình, sau khi đã chuẩn hóa về tổng bằng 1. Sử dụng đất (Land) có trọng số cao nhất (0,456), cho thấy nó là yếu tố quan trọng nhất trong đánh giá. Địa hình/Độ dốc (DEM) đứng thứ hai với 0,324, tiếp theo là Độ cong địa hình (Curvature) và cuối cùng là Hướng dốc (Aspect) với trọng số thấp nhất (0,068). Như vậy, mô hình nhấn mạnh tác động mạnh mẽ của lớp phủ và địa hình, trong khi hướng dốc có tầm ảnh hưởng nhỏ nhất.

Kiểm tra tính nhất quán

Sau khi xây dựng ma trận so sánh cặp giữa bốn tiêu chí ảnh hưởng đến sạt lở đất gồm: độ cao địa hình (DEM), thảm phủ/sử dụng đất (Landcover), độ cong địa hình (Curvature) và hướng phơi (Aspect), trọng số của từng tiêu chí được xác định thông qua phương pháp AHP. Để đảm bảo tính hợp lý và độ tin cậy của các trọng số này, cần tiến hành kiểm tra mức độ nhất quán của ma trận.

Để đánh giá mức độ nhất quán của ma trận so sánh cặp, nghiên cứu tiến hành tính chỉ số nhất quán (Consistency Ratio – CR). Theo tiêu chuẩn của phương pháp AHP, ma trận được xem là đạt yêu cầu khi:

CR < 0,1.

Tính vector Aw: nhân ma trận A với vector trọng số w:

Trong đó:

              (Aw)i: là phần tử thứ i của vector kết quả sau khi nhân ma trận A với vector w.

                      i: là chỉ số hàng, là chỉ số cột.

                      aij: phần tử nằm ở hàng i, cột j của ma trận A.    

Bảng 7: Bảng Kết quả của tích ma trận A vector trọng số w của các yếu tố trong nghiên cứu

Xác định giá trị riêng lớn nhất (λ_max)

Giá trị riêng lớn nhất λ_max được xác định thông qua tỷ số giữa vector tích Aw, và vector trọng số w của từng tiêu chí:

Trong đó: λ_max là giá trị riêng lớn nhất

               Aw: là Kết quả của tích ma trận A với vector trọng số w

               Wi: Phần tử thứ i của vector trọng số w

Tính chỉ số nhất quán (CI - Consistency Index)

Trong đó: Ci: là chỉ số nhất quán của ma trận so sánh cặp

                 λmax:​ là giá trị riêng lớn nhất của ma trận A

                 n: là số tiêu chí (hoặc số yếu tố) trong ma trận so sánh cặp

Tính tỷ số nhất quán (CR)

Tỷ số nhất quán (Consistency Ratio – CR) được xác định bằng:

Trong đó: CR: là tỷ số nhất quán

                  CI: là tỷ số nhất quán

                  RI (random index): là chỉ số ngẫu nhiên

Đánh giá kết quả kiểm tra:

Theo tiêu chuẩn của phương pháp AHP, ma trận so sánh cặp được xem là “chấp nhận được” khi CR<0.10 . Trong nghiên cứu này:

Kết quả tính toán trong nghiên cứu cho thấy giá trị CR nhỏ hơn 0,1, chứng tỏ ma trận so sánh cặp có tính nhất quán tốt và các trọng số xác định là hợp lý để sử dụng trong mô hình đánh giá nhạy cảm sạt lở đất.

3. Kết quả xây dựng bản đồ nhạy cảm sạt lở đất

Sau khi xác định trọng số của các tiêu chí bằng phương pháp AHP, các lớp dữ liệu không gian tương ứng được chuẩn hóa và tích hợp trong môi trường GIS để xây dựng mô hình đánh giá nhạy cảm sạt lở đất. Chỉ số nhạy cảm sạt lở (Landslide Susceptibility Index – LSI) được tính toán theo công thức tổng hợp trọng số của các yếu tố.

Chỉ số nhạy cảm sạt lở đất tại mỗi pixel được xác định theo công thức:

Trong đó:

LSI(x,y) là chỉ số nhạy cảm sạt lở tại pixel có tọa độ (x,y)

Wi là trọng số của tiêu chí thứ i(xác định bằng AHP);

Xi(x,y) là giá trị chuẩn hóa (1–5) của tiêu chí iii tại pixel (x,y)

n là số tiêu chí phân tích.

Công thức cụ thể áp dụng trong nghiên cứu:

 Hình 3: Mô hình tích hợp các lớp yếu tố địa hình trong GIS để xây dựng bản đồ nhạy cảm sạt lở đất.

Bản đồ nhạy cảm sạt lở đất:

Trên cơ sở các lớp dữ liệu đầu vào đã được chuẩn hóa và gán trọng số, phương pháp chồng lớp có trọng số (Weighted Overlay) được sử dụng để xây dựng bản đồ nhạy cảm sạt lở đất cho khu vực nghiên cứu.

Hình 4: Bản đồ phân vùng nhạy cảm sạt lở đất tại xã Châu Quế, tỉnh Lào Cai

Bảng 8: Kết quả phân cấp mức độ nhạy cảm sạt lở đối với phương pháp AHP

Kết quả thống kê cho thấy trong tổng diện tích 922,36 ha của xã Châu Quế, khu vực có mức nhạy cảm sạt lở rất thấp chiếm tỷ lệ lớn nhất (35,97%), tiếp theo là trung bình (34,36%) và thấp (20,92%). Các khu vực có mức nhạy cảm cao và rất cao chiếm tỷ lệ nhỏ, lần lượt 8,08% và 0,67%, chủ yếu phân bố tại các sườn dốc lớn và khu vực chịu tác động của hoạt động nhân sinh. Kết quả phân vùng cho thấy mô hình AHP–GIS phản ánh khá phù hợp điều kiện tự nhiên của khu vực và có thể hỗ trợ hiệu quả cho công tác quản lý và phòng chống sạt lở đất.

Thống kê và xác định các điểm sạt lở đất bằng phương pháp trích xuất điểm đại diện

Trong nghiên cứu này, các điểm sạt lở được xác định bằng phương pháp trích xuất điểm đại diện (centroid-based) trong môi trường GIS. Bản đồ dự báo sạt lở dạng raster được chuyển sang polygon để xác định các vùng sạt lở, sau đó sử dụng công cụ Feature to Point (INSIDE) để tạo điểm đại diện cho từng vùng. Các điểm này kế thừa thông tin mức độ nhạy cảm sạt lở và tọa độ không gian (X, Y) phục vụ phân tích. Kết quả cho thấy các điểm nguy cơ cao và rất cao tập trung chủ yếu tại khu vực địa hình dốc lớn và điều kiện địa chất kém ổn định.

Hình 5: Mô hình thống kê xác định các điểm sạt lở đất tại xã Châu Quế, tỉnh Lào Cai

Từ kết quả phân tích bản đồ phân bố điểm sạt lở đất bằng phương pháp trích xuất điểm đại diện (centroid) trong GIS, khu vực nghiên cứu đã xác định được 330 điểm sạt lở trên toàn bộ phạm vi xã Châu Quế. Các điểm sạt lở này không phân bố đồng đều mà tập trung chủ yếu tại ba khu vực gồm thôn Bản Tát, thôn Mộ và thôn Phát. Điều này cho thấy các khu vực trên có mức độ nhạy cảm và nguy cơ xảy ra sạt lở đất cao hơn so với các khu vực khác trong xã. Nguyên nhân có thể liên quan đến sự kết hợp của các yếu tố tự nhiên như địa hình dốc, điều kiện địa chất kém ổn định, lượng mưa lớn, cùng với tác động của hoạt động sử dụng đất của con người. Kết quả này là cơ sở quan trọng để xác định các vùng trọng điểm cần ưu tiên trong công tác phòng chống và giảm thiểu rủi ro sạt lở đất, đồng thời hỗ trợ cho việc quy hoạch sử dụng đất và bố trí dân cư hợp lý trong khu vực nghiên cứu.

4. KẾT LUẬN

Nghiên cứu đã ứng dụng phương pháp tích hợp giữa phân tích thứ bậc (AHP) và hệ thống thông tin địa lý (GIS) để xây dựng bản đồ nhạy cảm sạt lở đất tại xã Châu Quế, tỉnh Lào Cai.

Kết quả phân tích cho thấy lớp phủ sử dụng đất là yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất đến nguy cơ sạt lở đất với trọng số 0,456, tiếp theo là DEM (0,324), độ cong địa hình (0,152) và hướng phơi sườn dốc (0,068). Bản đồ nhạy cảm sạt lở đất được phân thành năm cấp độ, trong đó khu vực có mức nhạy cảm rất thấp chiếm tỷ lệ lớn nhất (35,97%).

Ngoài ra, nghiên cứu đã xác định được 330 điểm sạt lở đất, chủ yếu phân bố tại các khu vực có địa hình dốc lớn như thôn Bản Tát, thôn Mộ và thôn Phát.

Kết quả nghiên cứu cho thấy phương pháp tích hợp AHP–GIS là công cụ hiệu quả trong đánh giá và phân vùng nhạy cảm sạt lở đất, góp phần hỗ trợ công tác quy hoạch sử dụng đất và quản lý rủi ro thiên tai tại khu vực miền núi.

Cần tăng cường công tác giám sát và quản lý tại các khu vực có mức nhạy cảm sạt lở cao và rất cao nhằm hạn chế thiệt hại do thiên tai gây ra. Trong quy hoạch sử dụng đất, cần hạn chế xây dựng công trình và canh tác trên các sườn dốc lớn, đồng thời tăng cường trồng rừng và bảo vệ thảm thực vật nhằm nâng cao độ ổn định của mái dốc.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Bộ Tài nguyên và Môi trường. (2021). Báo cáo hiện trạng môi trường quốc gia năm 2021. Bộ Tài nguyên và Môi trường.

Nguyễn Ngọc Thạch. (2012). Cơ sở viễn thám. Nhà xuất bản Đại học Quốc gia Hà Nội.

Nguyễn Văn Trung và cộng sự. (2018). Nghiên cứu nguy cơ trượt lở đất khu vực miền núi phía Bắc bằng GIS. Tạp chí Khoa học Đại học Quốc gia Hà Nội.

Phạm Văn Cự. (2015). Ứng dụng GIS trong đánh giá tai biến thiên nhiên. Tạp chí Khoa học Trái đất.

Trần Thanh Hà. (2016). Ứng dụng GIS trong quản lý tài nguyên môi trường. Nhà xuất bản Nông nghiệp.

Dai, F. C., Lee, C. F., & Ngai, Y. Y. (2002). Landslide risk assessment and management: An overview. Engineering Geology, 64(1), 65–87. https://doi.org/10.1016/S0013-7952(01)00093-X

Lee, S., & Pradhan, B. (2007). Landslide hazard mapping at Selangor, Malaysia using frequency ratio and logistic regression models. Landslides, 4(1), 33–41. https://doi.org/10.1007/s10346-006-0047-y

Lillesand, T. M., Kiefer, R. W., & Chipman, J. W. (2015). Remote sensing and image interpretation (7th ed.). Wiley.

Petley, D. N. (2012). Global patterns of loss of life from landslides. Geology, 40(10), 927–930. https://doi.org/10.1130/G33217.1

Saaty, T. L. (1980). The analytic hierarchy process. McGraw-Hill.

Nguyễn Trung Huân, TS. Đàm Xuân Vận