ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG XÓI MÒN ĐẤT Ở HUYỆN ĐAKRÔNG, TỈNH QUẢNG TRỊ BẰNG MÔ HÌNH RMMF (REVISED MORGAN-MORGAN-FINNEY) pot

TẠP CHÍ KHOA HỌC, Đại học Huế, Tập 74A, Số 5, (2012), 173-184

173



ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG XÓI MÒN ĐẤT Ở HUYỆN ĐAKRÔNG, TỈNH QUẢNG
TRỊ BẰNG MÔ HÌNH RMMF (REVISED MORGAN-MORGAN-FINNEY)
Trương Đình Trọng, Nguyễn Quang Việt, Đỗ Thị Việt Hương
Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế

Tóm tắt. Đakrông là một huyện miền núi tỉnh Quảng Trị có địa hình phân hóa phức tạp;
lượng mưa lớn và tập trung; thảm phủ thực vật đang nghèo dần đi do khai thác rừng và tập
quán đốt nương làm rẫy của người dân trong khu vực. Do đó, khả năng đất bị xói mòn xảy
ra là rất lớn. Với sự trợ giúp của công nghệ GIS, tác giả đã sử dụng mô hình RMMF để tính
toán khả năng xói mòn đất. Dữ liệu đầu vào của mô hình gồm 15 thông số liên quan đến địa
hình, thổ nhưỡng, khí hậu và thảm phủ. Kết quả tính toán cho thấy lượng đất xói mòn biến
thiên từ 0-957(tấn/ha.năm) chia thành 5 cấp xói mòn. Xói mòn yếu chiếm phần lớn diện
tích (47,28%), trung bình chiếm 5,43%, các cấp xói mòn mạnh chiếm diện tích nhỏ.
Qua việc so sánh mối tương quan giữa lượng đất xói mòn với các nhân tố ảnh hưởng,
chúng tôi nhận thấy bên cạnh các nhân tố địa hình, đặc điểm thổ nhưỡng và khí hậu thì
thảm phủ thực vật đóng vai trò rất lớn, quyết định đến lượng đất xói mòn ở lãnh thổ nghiên
cứu. Vì vậy, việc bảo vệ lớp phủ thực vật ở các khu vực địa hình dốc là một trong những
biện pháp hữu hiệu nhất để hạn chế xói mòn đất.
Từ khóa: xói mòn đất, xói mòn, RMMF, mô hình RMMF, Đakrông.

1. Đặt vấn đề
Hiện nay, do tác động của các quá trình tự nhiên và con người ngày càng mạnh
nên các quá trình thoái hóa đất đang diễn ra ngày một trầm trọng, đe dọa đến nền nông
nghiệp nhiều nước trên thế giới cũng như ở Việt Nam. Trong đó, sa mạc hóa và xói mòn
đất được xem là hai quá trình chính ảnh hưởng đến suy thoái tài nguyên đất. Theo kết

quả công bố của H.Eswaran và cộng sự (2001), khả năng sản xuất của một số khu vực
trên thế giới sẽ bị giảm đến 50% do xói mòn và sa mạc hóa; Ở khu vực Nam Á sản xuất
ngũ cốc giảm khoảng 36 triệu tấn/năm do xói mòn nước tương đương với 5,4 tỉ USD; Ở
mức độ toàn cầu, hàng năm bề mặt trái đất mất đi 75 tỉ tấn đất tương đương với giá trị
kinh tế là 400 tỉ USD, nếu tính theo đầu người thì mỗi công dân trên trái đất trong một
năm thiệt hại xấp xỉ 70 USD.
Huyện Đakrông có địa hình phần lớn là đồi núi; khí hậu mang tính chuyển tiếp
giữa Đông và Tây Trường Sơn với lượng mưa trung bình năm trên 2000 mm; thảm thực
vật tự nhiên đang bị giảm sút bởi khai thác rừng và tập quán đốt nương làm rẫy. Vì vậy
đất có khả năng bị xói mòn rất lớn. Do đó, việc đánh giá, dự báo định lượng xói mòn
174 Đánh giá khả năng xói mòn đất ở huyện Đakrông…
làm cơ sở khoa học cho việc lập kế hoạch quản lý, sử dụng tài nguyên đất một cách hữu
hiệu là cần thiết.
Hiện nay, một số công trình đã tiến hành nghiên cứu để xác định nguy cơ xói
mòn đất bao gồm cả nghiên cứu định tính lẫn định lượng. Trong đó, mô hình RMMF [1]
được phát triển gần đây dùng cho tính toán và dự báo xói mòn đã được áp dụng cho
nhiều vùng có điều kiện tự nhiên khác nhau trên thế giới và cho kết quả đánh giá rất tin
cậy.
2. Nội dung nghiên cứu
2.1. Sử dụng công cụ GIS cho mô hình RMMF
Cơ sở dữ liệu cần thiết cho mô hình RMMF bao gồm:
- Bản đồ Thổ nhưỡng tỷ lệ 1/50.000 và số liệu phân tích đất tỉnh Quảng Trị.
- Bản đồ Hiện trạng thảm thực vật tỉnh Quảng Trị tỷ lệ 1/50.000.
- Bản đồ Địa hình tỉnh Quảng Trị tỷ lệ 1/50.000.
- Bản đồ Phân vùng khí hậu tỉnh Quảng Trị tỷ lệ 1/50.000.
- Tài liệu khí hậu và số liệu quan trắc của các trạm khí tượng tỉnh Quảng Trị.
Tất cả các dữ liệu bản đồ, số liệu phân tích được mã hóa nhờ sự trợ giúp của
công cụ GIS theo 03 bước: (1) số hóa và tạo cơ sở dữ liệu, (2) chuyển dữ liệu sang
ArcGIS và raster hóa và (3) chạy các công thức tính toán trong mô hình.
Dữ liệu mưa bao gồm: Lượng mưa trung bình năm được số hóa từ bản đồ phân

bố mưa năm tỉnh Quảng Trị bằng Mapinfo và chuyển sang định dạng ArcGIS; số ngày
mưa dựa vào 2 trạm quan trắc: Trạm Đông Hà (thuộc Đông Trường Sơn), trạm Khe
Sanh (thuộc Tây Trường Sơn). Trên cơ sở số liệu quan trắc của các trạm và bản đồ khí
hậu tỉnh để thành lập bản đồ phân hóa số ngày mưa.
Độ dốc được nội suy từ mô hình số độ cao (DEM) bằng công cụ Interpolation
trong ArcGIS 9.3. Trong đó, DEM được xây dựng từ các điểm độ cao của bản đồ địa
hình.
Tất cả dữ liệu bản đồ được chuyển sang định dạng ArcGIS từ dữ liệu Mapinfo,
sau đó raster hóa thành các bản đồ thành phần (với kích thước pixel là 15m).
2.2. Ứng dụng mô hình RMMF trong đánh giá xói mòn đất
Mô hình RMMF dùng để tính lượng đất xói mòn cho khu vực đồi núi. Mô hình
RMMF đòi hỏi 15 thông số đầu vào được thể hiện ở bảng 1.
TRƯƠNG ĐÌNH TRỌNG, NGUYỄN QUANG VIỆT, ĐỖ THỊ VIỆT HƯƠNG 175
Bảng 1. Các thông số đầu vào của mô hình RMMF (Morgan 2000) [7]
Nhân tố
xói mòn
Thông số
tính toán
Giải thích thông số
Nguồn dữ liệu xác định
giá trị cho thông số
Mưa
R Lượng mưa TB năm (mm)
Số liệu khí tượng/Bản đồ
phân bố mưa năm
Rn Số ngày mưa trong năm Khí hậu Quảng Trị
I Cường độ mưa (mm/h) Tài liệu tham khảo
Thổ
nhưỡng
MS Khả năng trữ ẩm của đất (%w/w)

Tài liệu theo thành phần
cơ giới
BD
Dung trọng lớp đất bề mặt
(mg/m
3
)
Tài liệu theo thành phần
cơ giới
EHD Độ sâu thủy học đất (m)
Tài liệu tham khảo theo
thảm phủ
K Chỉ số xói mòn đất (g/J)
Số liệu phân tích và Bản
đồ đất
COH Tính dính kết bề mặt (kPa) Tài liệu, theo loại đất
Địa hình S Độ dốc (0) Nội suy từ DEM (15m)
Thảm phủ
A
Tỷ lệ (0 - 1) lượng mưa bị cản
bởi thảm phủ
Tài liệu tham khảo theo
thảm phủ
Et/Eo
Tỷ lệ bốc thoát hơi nước thực tế
(Et) và tiềm năng (Eo)
Tài liệu tham khảo theo
thảm phủ
C
Nhân tố quản lý thảm phủ (kết

hợp C và P của USLE)
Tài liệu tham khảo theo
thảm phủ
CC Độ che phủ tán lá cây (0 - 1)
Quan trắc và Bản đồ hiện
trạng thảm phủ
GC Độ che phủ bề mặt đất (0 - 1)
Quan trắc và Bản đồ hiện
trạng thảm phủ
PH Chiều cao của thảm phủ
Quan trắc và Bản đồ hiện
trạng thảm phủ

176 Đánh giá khả năng xói mòn đất ở huyện Đakrông…

Lượng đất tách ra
bởi mưa (F)
Tổng lượng đất tách
ra (J)
DEM
Min (J;G)
Lượng đất
mất đi
Thổ nhưỡng Địa hình
Các thông số thổ
nhưỡng
Tổng năng lượng do
mưa (KE)
Lượng đất tách ra
bởi dòng chảy (H)

Khả năng vận
chuyển (G)
Tổng dòng chảy (Q)
Bản đồ độ dốc
Năng lượng
KE (LD)
Mưa trực tiếp (DT)
Năng lượng
KE (DT)
Các thông số
thảm phủ
Mưa qua tán lá
(LD)
Thảm phủ Mưa
Mưa hữu hiệu
(ER)

Hình 1. Sơ đồ minh hoạ ứng dụng mô hình RMMF trong đánh giá xói mòn đất [2]
Bảng 2. Giá trị các thông số đầu vào thuộc nhóm thảm phủ của mô hình RMMF
Loại thảm phủ
PH
(m)
CC
(%)
GC
(%)
E
t
/E
o

A (%)

EHD
(m)
C
Rừng rậm thường xanh ít bị
tác động
16.00 85 98 0.95 30 0.20 0.007
Rừng rậm thường xanh bị
tác động mạnh
12.00 70 80 0.90 27 0.20 0.090
Trảng cây bụi thứ sinh có 4.50 65 72 0.90 25 0.20 0.600
TRƯƠNG ĐÌNH TRỌNG, NGUYỄN QUANG VIỆT, ĐỖ THỊ VIỆT HƯƠNG 177
cây gỗ rải rác
Trảng cây bụi thứ sinh
không có cây gỗ
3.50 60 68 0.90 23 0.20 0.700
Trảng cỏ thứ sinh 0.70 35 70 0.86 20 0.14 0.830
Rừng trồng 4.50 50 45 0.75 25 0.20 0.150
Cây lâu năm 4.20 35 30 0.70 21 0.20 0.170
Cây hàng năm (ngô, sắn) 1.10 25 25 0.68 20 0.12 0.280
Nương rẫy 1.00 20 20 0.68 17 0.12 0.600
Lúa 0.60 50 50 1.35 20 0.12 0.060
Ghi chú: A, CC, GC, PH được đo đạc thực địa; các giá trị còn lại tham khảo giá trị từ
các tài liệu trích dẫn [1], [7], [8].
* Tính toán năng lượng mưa:
- Lượng mưa hữu hiệu: ER = R*(1 - A) (1)
ER được chia thành 2 phần: Lượng mưa trực tiếp (DT), và một phần qua tán lá
đến bề mặt (LD): LD = ER*CC (2)
DT = ER – LD (3)

Năng lượng động học của DT (KE(DT); J/m
2
) (Kinetic Energy of Direct
Throughfall) được xác định như là một hàm của cường độ mưa (I; mm/h). Công thức
sau được phát triển bởi Hudson (1965) ở Zimbabwe có khí hậu nhiệt đới [8]:
KE(DT) = DT* (29.8 - (127.5/I)) (4)
Năng lượng động học của LD (KE(LD); J/m
2
) (Kinetic Energy of Leaf
Drainage) phụ thuộc vào chiều cao của tán lá (PH; m):
KE(LD) = LD* ((15.8*PH
0.5
) - 5.87) (5)
Tổng năng lượng động học của lượng mưa hữu hiệu (KE;J/m
2
):
KE = KE(DT) + KE(LD) (6)
* Tính toán dòng chảy mặt:
Công thức tính toán dòng chảy được đề xuất bởi Kirkby (1976), dòng chảy mặt
phát sinh khi lượng mưa trong ngày vượt quá khả năng trữ ẩm của đất (Rc; mm).
Q = R*exp(-Rc/Ro) (7)
Trong đó: Ro = R/Rn; Ro là lượng mưa trung bình ngày (mm).
Khả năng trữ ẩm của đất được tính toán: Rc = 1000*MS*BD*EHD*(Et/Eo) (8)
178 Đánh giá khả năng xói mòn đất ở huyện Đakrông…
Bảng 3. Hệ số K
Ghi chú: Hệ số K được xác định bằng phân tích các loại đất và tham khảo số liệu [5]
*Tính toán lượng đất tách ra:
Công thức trong mô hình RMMF để ước tính khả năng tách các phần tử đất bởi
ảnh hưởng của hạt mưa: F = K*KE*10
-3

(9)
Hệ số ứng chịu xói mòn đất được xác định dựa vào mẫu đất phân tích thành
phần các cấp hạt, độ mùn, tính thấm và cấu trúc đất. Từ đó, xác định K dựa vào toán đồ
của USDA.
Công thức ước tính lượng đất tách ra bởi dòng chảy mặt dựa vào công thức thực
nghiệm của Quansah (1982): H = Z*Q
1.5
* sinS*(1 - GC)*10
-3
(10)
Trong đó, sự kháng cự của đất Z = 1/0.5*COH (11)
Tổng lượng đất tách ra được tính: J = F + H (12)
* Tính toán khả năng vận chuyển của dòng chảy:
G = C*Q
2
*sinS*10
-3
(S tính bằng độ) (13)
* Tính toán lượng đất xói mòn:
Tính toán tổng lượng đất tách ra bởi tác động của mưa và dòng chảy, sau đó so
sánh với khả năng vận chuyển của dòng chảy mặt. Giá trị ít hơn là lượng đất xói mòn
năm (Meyer và Wischmeier, 1969). Lượng đất xói mòn = Min (J;G)

(14)
B
ả
ng 4.

Các giá tr
ị

hư
ớ
ng d
ẫ
n c
ủ
a th
ổ

như
ỡ
ng cho
RMMF (Morgan 2000; Morgan và Duzant 2007) [7]

TRƯƠNG ĐÌNH TRỌNG, NGUYỄN QUANG VIỆT, ĐỖ THỊ VIỆT HƯƠNG 179
2.3. Kết quả đánh giá khả năng xói mòn đất bằng mô hình RMMF
2.3.1. Xác định các thông số cho mô hình
a. Năng lượng công kích của mưa (KE)
Năng lượng của mưa là lực của hạt mưa tác động lên bề mặt của đất. Trong mô
hình RMMF, KE được xác định bởi R, A, CC và PH. Kết quả tính toán KE theo công
thức (6) được thể hiện ở hình 2.
b. Lưu lượng dòng chảy mặt (Q)
Dòng chảy mặt phát sinh do mưa khi độ trữ ẩm hoặc khả năng thấm bị bão hòa.
Q phụ thuộc vào MS, BD, EHDvà Et/Eo. MS và BD được quyết định bởi loại đất, EHD
và Et/Eo quan hệ chặt chẽ với thảm phủ thực vật. Kết quả tính toán theo (7) được thể
hiện ở hình 3.

c. Tính toán các thông số tách phần tử đất
* Tác động của hạt mưa (F): Các phần tử đất tách ra bởi mưa phụ thuộc vào K
và KE. Chỉ số K thể hiện sự kháng cự đối với quá trình tách và vận chuyển các phần tử
đất. Giá trị K càng cao thì càng dễ dàng bị tách. Kết quả tính toán theo (9) được trình
bày ở hình 4.
* Tác động của dòng chảy mặt (H): Dòng chảy mặt có thể tách các phần tử đất
khi vận tốc di chuyển của nó đủ lớn để tách. Mô hình sử dụng (10) để xác định lượng
đất tách ra bao gồm: COH, Q, GC và độ dốc. Kết quả tính toán được thể hiện ở hình 5.

Hình 2. Sơ đồ năng lượng mưa

Hình 3. Lưu lượng dòng chảy mặt
180 Đánh giá khả năng xói mòn đất ở huyện Đakrông…

* Tổng lượng đất tách ra (J): Tổng lượng đất tách ra là kết quả của lượng đất
tách ra bởi mưa (F) và dòng chảy mặt (H) (Hình 6).
Theo hình 6, J có giá trị dao động từ 4,5 đến 95,7 kg/m
2
. Trong đó, diện tích các

Hình 4. Khả năng tách bởi mưa

Hình 5. Khả năng tách bởi dòng chảy mặt

Hình 7. Khả năng vận chuyển dòng chảy

Hình 6. Tổng lượng đất bị tách ra
TRƯƠNG ĐÌNH TRỌNG, NGUYỄN QUANG VIỆT, ĐỖ THỊ VIỆT HƯƠNG 181
loại cây hàng năm, nương rẫy và thảm cây bụi có giá trị cao; mặt khác một số khu vực
diện tích rừng do năng lượng mưa qua tán lá có giá trị cao nên khả năng tách các phần tử
đất cũng khá lớn.
c. Khả năng vận chuyển của dòng chảy mặt (G)
Sức tải của dòng chảy mặt là khả năng dòng chảy vận chuyển vật liệu từ nơi này
đến nơi khác. G phụ thuộc vào C, Q và độ dốc. Kết quả tính toán theo (13) được thể
hiện ở hình 7. Đại lượng G biến thiên trong khoảng giá trị từ 0 đến 4.471,21 kg/m
2
và
có sự phân hóa rất rõ giữa các loại thảm phủ. Khả năng vận chuyển cao tập trung chủ
yếu ở các diện tích cây hàng năm, cây lâu năm và các cây bụi thứ sinh vì có hệ số thảm
phủ C cao. Rừng tự nhiên có hệ số thảm phủ C thấp do sinh khối cao nên đã hạn chế rất
nhiều khả năng vận chuyển vật liệu đất trên bề mặt.
d. Tính toán lượng đất xói mòn:
Theo tính toán, lượng đất xói mòn dao động từ 0 đến 957 tấn/ha/năm, chủ yếu
phổ biến trong dãy giá trị từ 0 đến 100 tấn/ha/năm, còn những pixel có giá trị trên 100
tấn/ha/năm là không đáng kể. Do đó, lượng đất mất trung bình trên toàn lãnh thổ là
13,42 tấn/ha/năm, tổng lượng đất xói mòn hàng năm vào khoảng 1,67 triệu tấn. Phần
lớn diện tích lãnh thổ có lượng đất xói mòn thấp, những khu vực xói mòn cao chủ yếu
tập trung dọc thung lũng sông Quảng Trị và Đường 9 (từ xã Ba Lòng đến xã Hướng
Hiệp); dọc đường Hồ Chí Minh nơi có độ che phủ khá thấp, chủ yếu là các cây hàng năm,
nương rẫy và cây bụi thứ sinh có độ che phủ thấp. Những diện tích được che phủ bởi
rừng tự nhiên có lượng xói mòn rất thấp.
2.3.2. Phân cấp xói mòn
Hiện nay, có nhiều thang phân cấp xói mòn khác nhau cho từng vùng, nhưng
chưa có số liệu cụ thể và phân cấp xói mòn chung cho tất cả mọi vùng. Do đó, tác giả

dựa vào đặc điểm của lãnh thổ nghiên cứu tạm thời chia thành các cấp xói mòn sau:
Bảng 5. Phân hạng các cấp xói mòn đất ở huyện Đakrông
Cấp xói mòn
Lượng đất mất
(tấn/ha/năm)
Diện tích (ha) Tỷ lệ %
Cấp 1 – Yếu < 20 57.593,05 47,28%
Cấp 2 – Trung bình 20 – 40 6.057,77 5,43%
Cấp 3 – Mạnh 40.1 – 60 5.999,74 5,88%
Cấp 4 – Rất mạnh 60.1 – 80 8.356,22 9,10%
Cấp 5 – Nguy hiểm > 80 43.795,41 35,96%
So sánh kết quả phân cấp với các bản đồ thành phần (các hệ số), nhận thấy phần
lớn lãnh thổ có khả năng xói mòn yếu, điều này phù hợp với thảm phủ rừng tương đối
182 Đánh giá khả năng xói mòn đất ở huyện Đakrông…
nhiều đã hạn chế ảnh hưởng của mưa và độ dốc địa hình. Xói mòn trung bình chiếm tỉ
lệ 5,43%, đây là những nơi nằm trong khu vực có độ dốc và lượng mưa lớn, thảm phủ
chủ yếu rừng trồng, thảm cây bụi thứ sinh. Các cấp xói mạnh và rất mạnh chiếm diện
tích ít gần 15%, chủ yếu xảy ra ở khu vực canh tác nương rẫy và trồng các loại cây (ngô,
sắn) có độ che phủ bề mặt thấp nhưng phân bố ở phần diện tích ít dốc. Cấp nguy hiểm
chiếm diện tích khá lớn 35,96% tập trung ở các cây hàng năm và nương rẫy trên những
khu vực đất dốc, đất có hệ số xói mòn cao.

3. Kết luận
3.1. Mô hình RMMF là công cụ hữu hiệu để tính toán xói mòn ở những khu vực
đồi núi. Mô hình thiết kế dựa vào các động lực gây ra xói mòn, các thông số đòi hỏi
phải nội suy và quan trắc thực địa một cách tỉ mỉ. Các yếu tố đầu vào được tính toán dễ
dàng nhờ sự trợ giúp của GIS. Mối quan hệ giữa lượng đất xói mòn và các nhân tố ảnh
hưởng có thể nhận thấy một cách dễ dàng.
3.2. So sánh mối tương quan giữa lượng đất với các nhân tố gây xói mòn cho
thấy rằng bên cạnh độ dốc và lượng mưa thì thảm phủ thực vật đóng vai trò quyết định
rất lớn đến lượng đất xói mòn ở lãnh thổ nghiên cứu.
3.3. Trong quá trình xói mòn, khả năng tách các phần tử đất do mưa đóng vai trò
chủ đạo so với dòng chảy. Điều này phù hợp với lượng mưa lớn nhưng lớp phủ thực vật
có các tầng tán và bề mặt đất được che phủ tốt.
3.4. Kết quả đánh giá khả năng xói mòn đất bằng mô hình RMMF ở lãnh thổ
huyện Đakrông cho thấy diện tích các cấp xói mòn có sự phân hóa rất lớn. Mức độ xói

Hình 8. Lượng đất xói mòn

Hình 9. Phân cấp xói mòn đất
TRƯƠNG ĐÌNH TRỌNG, NGUYỄN QUANG VIỆT, ĐỖ THỊ VIỆT HƯƠNG 183
mòn yếu và nguy hiểm chiếm phần lớn diện tích tự nhiên, cấp xói mòn trung bình và
các cấp xói mòn mạnh chỉ chiếm một phần nhỏ diện tích bề mặt lãnh thổ.
3.5. Phần lớn diện tích có lượng đất xói mòn lớn đều tập trung ở diện tích cây
hàng năm, nương rẫy và cây bụi thứ sinh. Điều đó cho thấy, hoạt động nhân tác đóng
vai trò rất lớn trong việc thúc đẩy khả năng xói mòn ở lãnh thổ nghiên cứu, vì vậy cần
phải có các biện pháp sử dụng và bảo vệ đất một cách hợp lý.

TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1]. Morgan R.P.C and Duzant J.H, Modified MMF (Morgan-Morgan-Finney) model for
evaluating effects of crops and vegetation cover on soil erosion, Journal of Earth
surface processes and Landfoms 32, (2008), 90-106.
[2]. Khatereh Polous, Effect of spatial resolution on erosion assessment in Namchun
watershed, Thailand, Facuty of Geo-Information science and Earth observation
university of Twente, Enschede, The Netherlands, 2010.
[3]. Sở Khoa học công nghệ và Môi trường tỉnh Quảng Trị, Báo cáo chuyên đề thuyết minh
bản đồ đất tỉnh Quảng Trị tỷ lệ 1:50.000, Đông Hà, 2000.
[4]. Sở Khoa học công nghệ và Môi trường tỉnh Quảng Trị, Số liệu kết quả phân tích, bản
tả chính và bản tả phân tích đất, Đông Hà, 2000.
[5]. Sở Tài nguyên & Môi trường tỉnh Quảng Trị, Đánh giá tình hình xói lở và bồi lắng các
dòng sông trên hệ thống sông Thạch Hãn tỉnh Quảng Trị, Quảng Trị, 2010.
[6]. Andi Sukman, Assessing erosion hazard using Revised Morgan Morgan and Finney
(MMF) erosion model and microtopography features; A case study in river Oyo sub-
catchment, Master of Science in Geo-Information for Spatial Planning and Risk
management, Gadjah Mada university, International Institute for Geo-Information
Science and Earth observation, 2009.
[7]. Ugyen Thinley, Spatial Modeling for Soil erosion assessment in upper Lam Phra
Phloeng watershed, Nakhon Ratchasima, Thailand, 2008.
[8]. Vũ Anh Tuấn, Nghiên cứu biến động hiện trạng thảm thực vật và ảnh hưởng của nó tới
quá trình xói mòn lưu vực sông Trà Khúc bằng phương pháp viễn thám và hệ thông tin
địa lý, Luận án Tiến sỹ (Mã số: 1.07.14), Hà Nội, 2000.

184 Đánh giá khả năng xói mòn đất ở huyện Đakrông…
ASSESSMENT OF POTENTIAL SOIL EROSION BY RMMF MODEL
(REVISED MORGAN – MORGAN – FINNEY) IN DAKRONG DISTRICT,
QUANG TRI PROVINCE
Truong Dinh Trong, Nguyen Quang Viet, Do Thi Viet Huong
College of Sciences, Hue University

Abstract. Dakrong, a mountainous district in Quang Tri Province, is characterized by a
diversified topography with a large variety of height, high rainfall, and deteriorating land
cover due to exploitation of forest and the practice of burning vegetation to make land for
cutivation. Thus, there is a high possibility of soil erosion. With the support of GIS
technology, the authors used RMMF model to calculate potential soil erosion. The input
data of the model include 15 coeffcients relating to topography, soil properties, climate and
land cover. Simulations of RMMF include estimates of rainfall energy, runoff, soil particle
detachment by raindrop impact, soil particle detachment by runoff, transport capacity of
runoff and soil loss. Results showed that the anual amount of soil loss range from a
minimum of 0 tons/ha to a maximum of 957 tons/ha and is divided into 5 classes of erosion.
Weak class erosion covers the largest area of the region researched (47.28% of total area),
moderate class occupies 5.43% of total area, while strong classes only covers a small area.
Through studying the relationships between soil loss mass and erosion factors, we found
that vegetational cover plays a more significant role in determining soil loss than
topography, climate and properties of soil. Therefore, the protection of forest floor in
sloping area is one of the most effective methods to reduce soil erosion.
Keywords: Soil erosion, Erosion, RMMF model, Dakrong.