1. Đặt vấn đề
Xói mòn đất và mất đất đang là mối đe dọa lớn đối với môi trường, với sự phát triển bền vững và năng lực sản xuất của các ngành. Đây được coi là một trong những hiểm họa của đất dốc Việt Nam, gây thoái hóa đất, mất đất, đây cũng là nguyên nhân gây suy thoái môi trường. Mỗi năm, các vùng núi ở Việt Nam mất đi một lượng đất rất lớn do xói mòn. Thảm thực vật bị suy giảm do các hoạt động canh tác của con người cũng là nguyên nhân chính dẫn đến thoái hóa đất do canh tác sai phương pháp ở vùng đất dốc và tàn phá rừng đầu nguồn.
Khu vực nghiên cứu có tổng diện tích 660.843 ha, nằm ở phía Tây thành phố Thái Nguyên. Khu vực nghiên cứu mang đầy đủ các đặc điểm của vùng núi phía Bắc bao gồm cả núi cao, đồi thấp và đồng bằng. Điều kiện địa hình, địa chất, địa mạo, thủy văn, khí hậu... rất đa dạng và phức tạp gây khó khăn cho việc nghiên cứu xói mòn đất ở khu vực này. Chưa có nghiên cứu nào về xói mòn đất cho khu vực nghiên cứu mà chỉ tập trung vào các yếu tố xói mòn đất khác nhau như loại hình sử dụng đất.
Các nhà nghiên cứu đã phát triển nhiều công cụ để ước tính tổn thất đất, chẳng hạn như Công cụ đánh giá đất và nước (SWAT), Dự án dự báo xói mòn do nước (WEPP), Phương trình tổn thất đất toàn cầu (USLE), Phương trình mất đất toàn cầu sửa đổi (RUSLE), v.v... Trong số đó, mô hình USLE được sử dụng rộng rãi để nghiên cứu xói mòn đất, mặc dù có một số bất tiện do yêu cầu rộng rãi về dữ liệu đầu vào. Phương pháp sử dụng mô hình USLE dự đoán tốc độ xói mòn trung bình hàng năm dài hạn dựa trên lượng mưa, loại đất, địa hình, hệ thống cây trồng và các biện pháp quản lý. Trong những năm gần đây, Hệ thống thông tin địa lý (GIS) và Viễn thám (RS) đã trở thành những công cụ hữu ích để quản lý tài nguyên thiên nhiên và nghiên cứu thảm họa. Nghiên cứu này đòi hỏi nhiều dữ liệu không gian mà GIS có khả năng xử lý dễ dàng và hiệu quả.
Vì vậy, nghiên cứu này tập trung vào đánh giá xói mòn đất bằng mô hình Phương trình mất đất toàn cầu (USLE), với công cụ phân tích không gian trong GIS. Kết quả bản đồ xói mòn đất là một trong những cơ sở đề xuất sử dụng đất bền vững trên địa bàn khu vực nghiên cứu.
2. Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
2.1. Nguồn dữ liệu
Để thực hiện nghiên cứu này, nhóm tác giả đã thu thập dữ liệu về lượng mưa từ Trung tâm Khí tượng Thủy văn & Viễn thám, dữ liệu độ cao SRTM DEM với độ phân giải 30m. Đối với nghiên cứu này, dữ liệu bản đồ hiện trang sử dụng đất và dữ liệu bản đồ đất được lấy từ Sở Tài nguyên và Môi trường Thái Nguyên, Dữ liệu thảm phủ được thu thập từ ảnh vệ tinh Landsat với độ phân giải 30m.
2.2. Phương pháp nghiên cứu
Phân tích dữ liệu trong nghiên cứu này được thực hiện bằng phần mềm Arc GIS. Mô hình USLE yêu cầu năm thông số như hệ số R, hệ số K, hệ số LS, hệ số C và hệ số P, các thông số này thu được từ dữ liệu khí tượng, dữ liệu đo đạc thực địa cũng như từ dữ liệu viễn thám. Hệ số xói mòn do mưa tính toán từ số liệu lượng mưa năm khu vực nghiên cứu bằng kỹ thuật nội suy thông qua phương pháp GIS. Số liệu khảo sát đất được sử dụng để tính toán hệ số xói mòn của đất bằng cách trích xuất kết cấu và hàm lượng chất hữu cơ trong báo cáo đất và bản đồ đất, hệ số LS được tạo bởi DEM của khu vực nghiên cứu. Thông tin về lớp phủ đất được lấy từ ảnh vệ tinh Landsat có độ phân giải 30 m của khu vực nghiên cứu và các giá trị của yếu tố quản lý cây trồng và yếu tố thực hành hỗ trợ được lấy từ bản đồ hiện trạng sử dụng đất. Phương pháp được áp dụng trong nghiên cứu được thể hiện trong hình 1.
Hình 1. Sơ đồ phương pháp nghiên cứu
3. Kết quả và thảo luận
3.1. Hệ số xói mòn do mưa (R)
Lượng mưa trung bình năm từ 2009 đến 2018 do Trung tâm Khí tượng Thủy văn & Viễn thám cung cấp được sử dụng để tính hệ số R cho toàn lưu vực theo phương trình của Nguyễn Trọng Hà (1999): R = 0,548257 * P - 59,9 trong đó P là lượng mưa hàng năm (mm). Lượng mưa trung bình hàng năm dao động từ 1231 đến 1316 mm, chủ yếu từ tháng 6 đến tháng 8, do đó hệ số xói mòn do mưa tính toán được dao động từ 615 đến 661, tăng dần từ Đông sang Tây trên khu vực nghiên cứu. Bản đồ hệ số R được thể hiện trong hình 2.
3.2. Hệ số kháng xói mòn đất (K)
Hệ số xói mòn đất (K) thể hiện ảnh hưởng của tính chất đất và đặc điểm phẫu diện đất đối với sự mất đất. Các giá trị K có liên quan chặt chẽ đến các tính chất vật lý của đất, đóng vai trò quan trọng trong các chiến lược bảo tồn đất và phản ánh tốc độ mất đất trên mỗi chỉ số xói mòn lượng mưa và các giá trị hệ số k được trích dẫn từ các nghiên cứu trước đây. Có 5 loại đất trong khu vực nghiên cứu, với hệ số K dao động từ 0,20 đến 0,50. Loại đất trong khu vực nghiên cứu được trích xuất từ bản đồ đất tỉnh Thái Nguyên do Sở Tài nguyên và Môi trường Thái Nguyên cung cấp năm 2005, tỷ lệ 1/50.000. Hệ số K được thể hiện trong hình 3.
Hình 2. Bản đồ hệ số xói mòn do mưa (R) và hệ số xói mòn đất
3.3. Hệ số địa hình (LS)
Hệ số địa hình (LS) là tỷ lệ lượng đất bị mất trên một đơn vị diện tích từ các sườn dốc ngoài đồng so với độ dài 22,13m của độ dốc đồng nhất 9% trong các điều kiện giống hệt nhau. Hệ số LS là sự kết hợp của hệ số Độ dài và hệ số Độ dốc. Ảnh hưởng của địa hình đến xói mòn được thể hiện bằng hệ số độ dốc chiều dài phản ánh thực tế xói mòn tăng theo góc dốc và chiều dài dốc. Trong nghiên cứu này dữ liệu DEM với độ phân giải 30m được sử dụng để tính toán hệ số LS theo Smith & Wischmeier (1978), độ dốc càng lớn tổn thất càng lớn. Đối với độ dốc tối đa của khu vực nghiên cứu được quan sát ở phía bắc và phía tây của khu vực nghiên cứu, bản đồ hệ số LS được tạo ra và thể hiện trong hình 4. Phân tích yếu tố địa hình là rất quan trọng trong ứng dụng USLE, vì thông số này đặc trưng cho tốc độ dòng chảy bề mặt và do đó nó là một chỉ thị nguy cơ xói mòn đất ở lưu vực sông.
3.4. Hệ số quản lý cây trồng (C)
Yếu tố cây trồng (C) là yếu tố quan trọng thứ hai trong kiểm soát nguy cơ xói mòn đất và nó phản ánh tác động của các biện pháp canh tác và quản lý đối với tốc độ xói mòn đất. Nói chung, hệ số C nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Hệ số C bằng 1 cho biết không có lớp che phủ và bề mặt được coi là đất cằn cỗi, trong khi C gần bằng 0 cho thấy hiệu ứng che phủ rất mạnh và đất được bảo vệ tốt. Các giá trị hệ số C được tính bằng cách sử dụng chỉ số NDVI thu được từ ảnh Landsat dựa trên công thức của De Jong (1994). Kết quả cho thấy giá trị hệ số C tại khu vực nghiên cứu dao động từ 0 đến 0,35. Bản đồ hệ số C được thể hiện trong hình 5.
Hình 4. Bản đồ hệ số địa hình (LS) và Hình 5. Bản đồ hệ số Quản lý Cây trồng (C)
3.4. Hệ số canh tác (P)
Hệ số canh tác (P) được định nghĩa là tác động của việc sử dụng đất hoặc hệ thống canh tác đối với xói mòn đất. Yếu tố này là một biểu hiện của tác động của thực hành bảo tồn cụ thể trong đất như đường viền, cắt xén, ruộng bậc thang và thoát nước dưới bề mặt. Những thực hành này ảnh hưởng đến xói mòn bằng cách thay đổi mô hình dòng chảy, cấp hoặc hướng của dòng chảy bề mặt và bằng cách giảm số lượng và tốc độ dòng chảy. Giá trị P cho khu vực nghiên cứu nằm trong khoảng từ 0,1 đến 1 và bản đồ hệ số P thu được từ bản đồ hiện trạng sử dụng đất được thể hiện trong hình 6. Các giá trị hệ số thực hành hỗ trợ được lấy từ các công trình nghiên cứu khác nhau và gán cho các mục đích sử dụng đất. Giá trị của hệ số P càng cao thì lượng mất đất càng lớn.
3.5. Bản đồ nguy cơ xói mòn đất
Xói mòn đất trung bình hàng năm (A) được tính toán bằng cách chồng xếp dữ liệu raster đã tính toán từ mỗi nhân tố trong mô hình USLE (A= R*K*L*S*C*P). Mức độ xói mòn đất ở khu vực nghiên cứu nằm trong khoảng từ mức độ “xói mòn rất thấp” đến “xói mòn rất mạnh” (Bộ Khoa học và Công nghệ Việt Nam). Số liệu cho thấy trên toàn bộ khu vực nghiên cứu, những vùng có tỷ lệ mất đất do xói mòn rất thấp chiếm tỷ lệ 19,43% tổng diện tích là đất xây dựng. Diện tích “xói mòn rất mạnh” và “xói mòn mạnh” là khu vực rừng trồng có độ dốc lớn lần lượt chiếm tỷ lệ 11,32% và 37,79% diện tích tự nhiên. Bản đồ xói mòn đất được thể hiện trong hình 7.
Hình 6. Bản đồ hệ số canh tác (P) và Hình 7. Bản đồ xói mòn đất
4. Kết luận
Việc tích hợp mô hình Phương trình mất đất toàn cầu (USLE) với dữ liệu được phân tích, xử lý GIS có thể dễ dàng và nhanh chóng để tính toán lượng đất mất đi trong khu vực nghiên cứu. Tỷ lệ mất đất ở khu vực nghiên cứu cao do địa hình và lượng mưa cao. Kết quả cho thấy xói mòn đất rất thấp chiếm 19,43% tổng diện tích; xói mòn thấp chiếm 17,52% tổng diện tích; xói mòn đất trung bình chiếm 13,94% tổng diện tích; xói mòn mạnh chiếm nhiều nhất với 37,79% tổng diện tích và xói mòn rất mạnh chiếm 11,32% tổng diện tích. Để kiểm soát tình trạng mất đất, các lưu vực này cần có chiến lược sử dụng đất phù hợp, đặc biệt là áp dụng biện pháp canh tác phù hợp ở vùng đất dốc, áp dụng các biện pháp kỹ thuật cải tạo đất và bảo vệ rừng.
Tài liệu tham khảo
1. C.P. Devatha, VaibhavDeshpande, M.S. Renukaprasad (2015), Estimation of Soil loss using USLE model for Kulhan Watershed, Chattisgarh- A case study, Aquatic Procedia 4 ( 2015 ) 1429 – 1436.
2. Nguyen M. H. (2009). Spatial Modeling for Soil erosion in Chay basin, in Vietnam.Proceedings of the 7th Regional conference: Spatial Data Serving People: Land Governance and the Environment – Building the Capacity. Hanoi, Vietnam, 19–22 October 2009.
3. Pham T. G., et al (2018). Integrated universal soil loss equation (USLE) and Geographical Information System (GIS) for soil erosion estimation in A Sap basin: Central Vietnam. International Soil and Water Conservation Research
4. Nguyễn Trọng Hà (1996). Xác định các yếu tố gây xói mòn và khả năng dự báo xói mòn trên đất dốc, Đại học Thủy Lợi, Hà Nội.
5. Tran, Q. V., Dang, H. V., & Dao, C. T. (2011). Application of Remote Sensing and Geographic Information System in evaluating soil erosion. A Case study in Tam Nong district, Phu Tho province. Journal of Sciences and Development, Hanoi Agriculture University, 9(5), 823–833 (In Vietnamese).
6. Tudor Castravet (2012). Estimating Annual Soil Loss By Water Erosion In The Middle Prut Plain, Republic Of Moldova. Geographia Napocensis, Volume 6, Number 2, 2012, pp. 110-115(6)
7. V. Prasannakumar, H. Vijith, S. Abinod, N. Geetha (2012), Estimation of soil erosion risk within a small mountainous sub-watershed in Kerala, India, using Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE) and geo-information technology, Geoscience Frontiers 3(2) (2012) 209 – 215
8. Wichmeier, W.H., Smith, D.D., 1978. Predicting Rainfall Erosion Losses – A guide to conservation planning – U.S. Department of Agriculture, Agriculture Handbook No. 537, 12-17.
ThS. Nguyễn Lê Duy