tích hợp gis và kỹ thuật tối ưu hóa đa mục tiêu mờ để hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp.

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA



LÊ CẢNH ĐỊNH



TÍCH HP GIS VÀ KỸ THUẬT TỐI ƯU HOÁ ĐA MỤC TIÊU MỜ
ĐỂ HỖ TR QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP



CHUYÊN NGÀNH: BẢN ĐỒ
MÃ NGÀNH: 62 52 85 20






TÓM TẮT LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT
(Tài liệu phục vụ báo cáo LATS cấp Nhà nước)

Tp.HCM – 2011

ii


iii


CÔNG TRÌNH ĐƯC HOÀN THÀNH TẠI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HỒ CHÍ MINH






Hướng dẫn KH 1: TS. Trần Trọng Đức (Trường ĐH Bách khoa Tp.PHCM)
Hướng dẫn KH 2: TS. Tào Quốc Tuấn (Phân viện Quy hoạch và TKNN)


Phản biện độc lập 1: PGS.TS. Nguyễn Thò Vòng
Phản biện độc lập 2: TS. Đồng Thò Thanh Phương


Phản biện 1:……………………………………………………………
Phản biện 2:……………………………………………………………

Phản biện 3:……………………………………………………………





Luận án tiến só sẽ được bảo vệ trước Hội đồng chấm luận án họp tại:
Trường Đại học Bách khoa Tp.HCM
Vào lúc giờ, ngày tháng năm 2011.







Có thể tìm hiểu luận án tại các thư viện:
− Thư viện Khoa học tổng hợp Tp.HCM
− Thư viện trường Đại học Bách khoa - ĐHQG Tp.HCM.

iv

MỤC LỤC

PHẦN MỞ ĐẦU 1
1. Tính cấp thiết của luận án 1
2. Mục tiêu nghiên cứu 3
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 3
4. Những đóng góp chính của luận án 3
5. Cấu trúc của luận án 4

PHẦN I: TỔNG QUAN 5
Chương 1: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU 5
1.1. Tổng quan về quy hoạch sử dụng đất 5
1.2. Tối ưu hoá trong quy hoạch sử dụng đất 6
1.3. GIS trong quy hoạch sử dụng đất 7
1.4. Đònh hướng nghiên cứu cho luận án 8
PHẦN II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH 8
Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 8
2.1. Quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững 8
2.2. Toán học và công nghệ được ứng dụng trong nghiên cứu 10
Chương 3: MÔ HÌNH TÍCH HP GIS VÀ KỸ THUẬT TỐI ƯU ĐA MỤC TIÊU
MỜ HỖ TR QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP 11
3.1. Mô hình xác đònh yếu tố bền vững trong quản lý sử dụng đất 11
3.2. Mô hình quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững 12
3.2.1. Mô hình GIS mờ trong đánh giá đất đai bền vững 12
3.2.2. Mô hình FMOLP trong xác đònh diện tích tối ưu các phương án 13
3.2.3. Mô hình CA trong bố trí không gian sử dụng đất 14
3.3. Mô hình tích hợp 14
PHẦN III: ỨNG DỤNG THỰC TIỄN 16
Chương 4: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH VÀO QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG
NGHIỆP TỈNH LÂM ĐỒNG 16
4.1. Cơ sở dữ liệu phục vụ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp 16
4.2. Đánh giá thích nghi đất đai cho quản lý sử dụng đất bền vững 18
4.3. Quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững 19
4.3.1. Xây dựng, lựa chọn phương án sử dụng đất tối ưu 20
4.3.2. Bố trí không gian sử dụng đất 22
4.3.3. Đánh giá kết quả mô hình 22
PHẦN KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 23
CÁC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 25

1

PHẦN MỞ ĐẦU

1. Tính cấp thiết của luận án
+ Sự xung đột giữa các mục tiêu trong khai thác sử dụng tài nguyên đất đai vào phát
triển kinh tế - xã hội ngày càng gia tăng, tạo ra những cạnh tranh gay gắt giữa các mục
đích sử dụng đất. Do vậy, việc ra quyết đònh bố trí sử dụng đất thoả mãn đồng thời các
mục tiêu đem lại hiệu quả kinh tế cao, đáp ứng yêu cầu của toàn xã hội, hạn chế đến
mức thấp nhất tác động xấu đến môi trường là bài toán phức tạp mà người ra quyết
đònh (nhà quản lý, nhà quy hoạch, ) đang đối mặt. Người ra quyết đònh (DM) nếu chỉ
dựa vào sự sáng tạo và kinh nghiệm thì khó có thể giải quyết bài toán một cách hiệu
quả, mà thay vào đó là sử dụng các kỹ thuật, công nghệ và tri thức mới.
+ Quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp là một trong những nội dung quan trọng trong
quy hoạch phát triển nông nghiệp - nông thôn, tiến trình thực hiện gồm hai bước cơ
bản: đánh giá khả năng thích nghi đất đai và bố trí sử dụng đất.
(1) Đánh giá khảù năng thích nghi đất đai (gọi tắt là đánh giá đất đai) cung cấp thông
tin về khả năng thích nghi đất đai, chi phí đầu tư và hiệu quả sản xuất của từng hệ
thống sử dụng đất (LUS), đây là những thông tin cực kỳ quan trọng hỗ trợ cho việc bố
trí sử dụng đất.
+ Đến nay, các nghiên cứu đều tập trung vào đánh giá thích nghi điều kiện tự nhiên,
một số nghiên cứu có xem xét thêm về yếu tố kinh tế chứ chưa đi sâu nghiên cứu đánh
giá tổng hợp cả điều kiện tự nhiên, kinh tế, xã hội và môi trường (gọi là đánh giá đất
đai bền vững). Bên cạnh đó, hầu hết các nghiên cứu đều thực hiện trong môi trường rõ.
Tuy nhiên, trong thực tiễn đối tượng không gian của thế giới thực thường là những
thông tin không chắc chắn, rất khó biểu diễn chính xác dựa trên tập rõ (Sicat et al.,
2005). Do vậy đánh giá đất đai trong môi trường rõ (crisp) sai số lớn hơn trong môi
trường mờ (fuzzy), không thể biểu diễn kết quả thích nghi liên tục nên một số thông tin
thường bò bỏ qua. Như vậy, việc nghiên cứu xây dựng mô hình đánh giá đất đai bền vững

trong môi trường mờ là hết sức cần thiết, nhằm hạn chế sai số thông tin đầu vào, chắt
lọc thông tin và mô tả kết quả đầu ra một cách liên tục, gần gũi với suy nghó của con
người nên giúp DM ra quyết đònh tốt hơn trong bố trí sử dụng đất.
+ Mặt khác, các yếu tố (indicators) thuộc tính đất đai thể hiện trạng thái sử dụng đất
bền vững (gọi là yếu tố bền vững) có vai trò vô cùng quan trọng trong quản lý sử dụng
đất bền vững (OECD, 1999), nhưng việc lựa chọn các yếu tố bền vững trong đánh giá
đất đai còn mang tính chủ quan (FAO, 2007). Hiện nay, có hai nhóm mô hình lựa chọn
yếu tố bền vững: (i). Mô hình FESLM (FAO,1993b) thể hiện các tính chất đất đai bền
vững nhưng không thể hiện mối quan hệ nhân quả giữa các yếu tố; (ii). Các mô hình
PSR(OECD, 1994), DSR(UNCSD, 1997), DPSIR(EEA, 1999): thể hiện mối quan hệ
nhân quả giữa các yếu tố nhưng không thể hiện tính chất đất đai bền vững. Do vậy, cần
thiết phải nghiên cứu tích hợp các mô hình với nhau nhằm phát huy điểm mạnh và khắc
phục điểm yếu của các mô hình trong lựa chọn các yếu tố bền vững.

2

(2). Bố trí sử dụng đất: Bố trí sử dụng đất thường được thực hiện dựa trên ma trận kết
quả thích nghi đất đai (kết quả đánh giá đất đai) và các điều kiện ràng buộc về tài
nguyên, phát triển kinh tế, xã hội có liên quan đến sử dụng đất. Khó khăn gặp phải
trong quá trình bố trí sử dụng đất là bố trí mỗi loại đất với diện tích bao nhiêu và bố trí
ở đâu để cho phương án sử dụng đất đáp ứng đồng thời nhiều mục tiêu về phát triển
kinh tế, xã hội và bảo vệ môi trường.
+ Do vậy, bài toán bố trí diện tích các loại đất nông nghiệp (trả lời câu hỏi bố trí mỗi
loại đất với diện tích bao nhiêu?) là bài toán tối ưu đa mục tiêu. Về phân bố không
gian (trả lời câu hỏi bố trí ở đâu?), trước đây nhà quy hoạch thường dựa vào bản đồ
thích nghi đất đai để khoanh vùng sản xuất các loại hình sử dụng đất (LUT), theo
nguyên tắc lựa chọn từ vùng thích nghi cao (S1) đến ít thích nghi (S3). Theo cách này,
việc tính toán diện tích từng LUT trên bản đồ trong quá trình bố trí có độ chính xác
kém và mất rất nhiều thời gian, quá trình khoanh vẽ mang tính chủ quan, việc giải
quyết mức độ cạnh tranh giữa các LUT trên cùng một khoanh đất thiếu tính nhất quán.

Do đó, sản phẩm (bản đồ quy hoạch sử dụng đất) chất lượng chưa cao.
+ Đến nay, trên thế giới đã có nhiều nghiên cứu phát triển các hệ thống phân bố không
gian sử dụng đất dựa trên GIS và CA (cellular automata). Trong lónh vực quy hoạch sử
dụng đất nông nghiệp, có các hệ thống: AEZWIN (Fischer et al., 1998) được thiết kế
cho quy mô vùng sinh thái nông nghiệp; LADSS (Matthews et al., 1999) cho quy mô
trang trại; RULES (Riveira, 2008) thích hợp cho quy mô cấp huyện/tỉnh nhưng thuật
toán bố trí sử dụng đất theo tế bào lý tưởng (ideal cell) nên không kế thừa hiện trạng,
gây xáo trộn trong sử dụng đất, do đó không đáp ứng được yêu cầu đặc thù ở Việt Nam.
+ Công nghệ GIS với khả năng phân tích đồng thời dữ liệu không gian và thuộc tính,
truy vấn và hỏi đáp, dễ dàng cập nhật dữ liệu và kết nối với hệ thống cơ sở dữ liệu
khác,…. Bên cạnh đó, các tri thức về xử lý bài toán không gian cũng không ngừng lớn
mạnh, có thể hỗ trợ giải quyết bài toán liên quan đến yếu tố không gian một cách trực
quan thông qua bản đồ số trong hệ GIS. Do đó, nghiên cứu tích hợp GIS và kỹ thuật tối
ưu hoá đa mục tiêu mờ để hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp là yêu cầu cần
thiết và cấp bách. Trong đó, sự kết hợp giữa mô hình tối ưu đa mục tiêu, GIS và các
mô hình xử lý không gian cũng như tri thức không gian tạo nên mô hình bố trí không
gian sử dụng đất phù hợp với đặc thù ở Việt Nam. Mô hình có thể trả lời đầy đủ câu
hỏi bố trí mỗi loại đất với diện tích bao nhiêu và bố trí ở đâu?. Đây là công cụ thực sự
hữu ích cho những người làm công tác quy hoạch, nhà quản lý và hoạch đònh chính
sách sử dụng đất nông nghiệp cũng như quản lý tài nguyên đất đai.
Từ những phân tích nêu trên, luận án tập trung nghiên cứu giải quyết 4 bài toán chính
trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp: (i) lựa chọn yếu tố bền vững, (ii) đánh giá
thích nghi đất đai bền vững, (iii) xác đònh diện tích tối ưu các phương án và (iv) bố trí
không gian các phương án sử dụng đất. Liên kết các bài toán với nhau để giải quyết
toàn diện bài toán quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp.



3

2. Mục tiêu nghiên cứu
+ Mục tiêu tổng quát: Nghiên cứu, hệ thống hoá cơ sở khoa học trong quy hoạch sử
dụng đất nông nghiệp làm cơ sở xây dựng mô hình xử lý và cung cấp thông tin hỗ trợ
quyết đònh nhằm tối ưu hoá việc bố trí sử dụng đất, nâng cao chất lượng và năng suất
lao động trong công tác quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp.
+ Mục tiêu cụ thể: (i) Nghiên cứu tổng quan, lựa chọn phương pháp thích hợp trong
quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp; (ii) Mô hình hoá các yếu tố ảnh hưởng đến sử
dụng đất nông nghiệp bền vững và quá trình bố trí sử dụng đất nông nghiệp; (iii) Xây
dựng mô hình tích hợp GIS và kỹ thuật tối ưu hoá đa mục tiêu mờ để hỗ trợ quy hoạch
sử dụng đất nông nghiệp; (iv) Ứng dụng mô hình đề xuất trong điều kiện thực tiễn tỉnh
Lâm Đồng và đánh giá mô hình.
3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
+ Đối tượng nghiên cứu: Quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp trong phạm vi cấp tỉnh
(tỷ lệ bản đồ 1/100.000-1/50.000).
+ Phạm vi nghiên cứu:
− Trong đất sản nông nghiệp, luận án chỉ nghiên cứu bố trí sử dụng đất các loại cây
trồng (không nghiên cứu bố trí các loại đất nông nghiệp khác như đất chăn nuôi, đất
dòch vụ nông nghiệp,…). Giá các loại nông sản được tính theo giá bán tại ruộng
(return on farm) ở thời điểm giữa năm 2010.
− Phạm vi không gian ứng dụng mô hình là toàn bộ diện tích tự nhiên tỉnh Lâm Đồng,
tỷ lệ bản đồ 1/100.000.
4. Những đóng góp chính của luận án
(1). Tích hợp 2 mô hình FESLM (FAO, 1993b) và DPSIR (EEA, 1999) để xác đònh các
yếu tố trong quản lý sử dụng đất bền vững (SLM) nhằm khai thác thế mạnh và hạn
chế điểm yếu của từng mô hình là nội dung mới của luận án, mô hình tích hợp này
hỗ trợ DM nhận biết được mối quan hệ nhân - quả giữa các yếu tố nên dễ dàng hơn
trong việc ra quyết đònh kiểm soát yếu tố nguyên nhân gây ra kết quả trong SLM.
(2). Luận án đã phân tích độ nhạy các yếu tố bền vững giúp DM hiểu biết sâu sắc về
các yếu tố, nhận thức được tầm ảnh hưởng, tác động, vai trò của các yếu tố và thật
sự tập trung vào các yếu tố có độ nhạy cao (mức độ tập trung thấp hơn cho các yếu

tố có độ nhạy thấp hơn), điều này tiết kiệm thời gian và chi phí trong quá trình thu
thập thông tin cũng như ra quyết đònh.
(3). Nghiên cứu xây dựng mới mô hình GIS mờ (fuzzy GIS) trong đánh giá thích nghi
đất đai phục vụ SLM. Ưu điểm của mô hình: (i) sử dụng phương pháp AHP mờ
trong ra quyết đònh nhóm (FAHP-GDM) để xác đònh trọng số các yếu tố bền vững
nên hạn chế tính chủ quan và tranh thủ được tri thức của nhiều chuyên gia trong
từng lónh vực; (ii) dùng phương pháp đánh giá mờ nên chắt lọc được thông tin, hạn
chế được sai số và mô phỏng các hàm thích nghi một cách liên tục (gần gũi với suy
nghó của con người) nên hỗ trợ DM tốt hơn trong việc lựa chọn đất đai cho phát
triển các LUT.

4

(4). So sánh, đánh giá các mô hình tích hợp GIS với các phương pháp khác nhau trong
đánh giá đất đai: (i) GIS và phương pháp yếu tố hạn chế lớn nhất (FAO, 1976); (ii)
GIS và phương pháp đánh giá đa tiêu chuẩn (sử dụng FAHP-GDM); (iii) fuzzy GIS
theo luật Max và (iv) fuzzy GIS theo Lukasiewicz. Các mô hình trên được ứng dụng
cho đánh giá đất đai trên cùng tập dữ liệu mẫu (tỉnh Lâm Đồng), đánh giá điểm
mạnh và điểm yếu của từng phương pháp (cả về cơ sở lý thuyết và chất lượng kết
quả đầu ra), từ đó lựa chọn phương pháp phù hợp ứng với từng trường hợp nghiên
cứu cụ thể. Trên cơ sở đó đề xuất chọn phương pháp fuzzy GIS (với thuật toán hợp
mờ Lukasiewicz) cho đánh giá thích nghi đất đai trong điều kiện hiện nay (hạn chế
được sai số, chắt lọc được thông tin, mở được diện tích cấp thích nghi nhưng vẫn
đảm bảo bền vững do không điều chỉnh vùng không thích nghi sang thích nghi).
(5). Xây dựng mới mô hình FMOLP trong xác đònh diện tích tối ưu các phương án sử
dụng đất nông nghiệp. Mô hình FMOLP được cài đặt theo LUS, mỗi biến quyết
đònh là một LUS, yêu cầu đầu tư và kết quả sản xuất của từng LUS cũng khác
nhau, kết quả đầu ra của mô hình là diện tích tối ưu của từng LUS, do vậy tính thực
tiễn cao hơn các mô hình đã có trước đây (các nghiên cứu trước đây không tiếp cận
theo LUS mà tiếp cận theo LUT, xem đầu vào/đầu ra của cùng LUT là như nhau

dù cho sản xuất trên các vùng đất có chất lượng khác nhau). Theo đó, một chương
trình máy tính (programme) được phát triển mới trong môi trường LINGO 11.0 để
giải bài toán FMOLP theo phương pháp tương tác thoả hiệp mờ (Sakawa, 2002).
(6). Xây dựng mới mô hình CA trong bố trí không gian các phương án sử dụng đất. Đặc
biệt, trong nghiên cứu này đã xây dựng thuật toán bố trí không gian sử dụng đất
phù hợp với điều kiện đặc thù ở Việt Nam (kế thừa hợp lý hiện trạng sử dụng đất
và giải quyết bài toán cạnh tranh giữa các loại đất trên cùng vò trí), với yêu cầu
này các phần mềm hiện có trên thế giới không giải quyết được. Đây là đóng góp
nổi bật của luận án.
(7). Phát triển mới phần mềm SALUP (Saptial Allocation of Land Use Planning) để
giải quyết bài toán bố trí không gian sử dụng đất đáp ứng yêu cầu đặc thù ở Việt
Nam mà các phần mềm hiện có trên thế giới không giải quyết được. SALUP tương
tác trực tiếp với người ra quyết đònh (nhà quản lý, nhà quy hoạch), trong đó các
quan điểm phát triển của đòa phương cũng như mong muốn của chính quyền và các
đối tượng sử dụng đất được đưa vào mô hình thông qua thay đổi mức độ ưu tiên các
mục tiêu. Do vậy, kết quả bố trí sử dụng đất phù hợp với điều kiện thực tiễn và
đònh hướng phát triển của đòa phương. Với SALUP, DM có điều kiện xem xét đồng
thời nhiều phương án khác nhau một cách trực quan (ngoài số liệu diện tích còn có
cả bản đồ) nên quyết đònhđlựa chọn phương án sử dụng đất rất khách quan. SALUP
là công cụ thật sự hữu ích trong công tác lập quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp.
5. Cấu trúc của luận án
Ngoài phần mở đầu, luận án gồm có 4 phần, 4 chương. Phần I (Tổng quan) có một
chương (chương 1: Tổng quan các nghiên cứu, trang 10-51); Phần II (Cơ sở lý thuyết và
xây dựng mô hình) gồm hai chương (chương 2: Cơ sở lý thuyết, trang 52-78; chương 3:
Mô hình tích hợp GIS và kỹ thuật tối ưu đa mục tiêu mờ hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất

5

nông nghiệp, trang 79-103); Phần III (Ứng dụng thực tiễn) có một chương (chương 4:
Ứng dụng mô hình vào quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp tỉnh Lâm Đồng, trang 104-

153); Phần IV: Kết luận và hướng phát triển (trang 154-157). Luận án có 34 bảng, 44
hình, 10 bản đồ A4, sử dụng 156 tài liệu tham khảo.

PHẦN I: TỔNG QUAN
Chương 1: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU

1.1. Tổng quan về quy hoạch sử dụng đất
(1). Các phương pháp quy hoạch sử dụng đất: Trong các phương pháp quy hoạch sử
dụng đất: (i). Trước FAO (1993): bố trí sử dụng đất dựa vào 2 yếu tố chính là đất và
nước. (ii).Phương pháp quy hoạch sử dụng đất có sự tham gia (PLUP): dễ được các đối
tượng sử dụng đất chấp nhận nhưng cũng thường mâu thuẫn với chính sách của Nhà
nước, (iii).Các phương pháp quy hoạch sử dụng đất của FAO: trên cơ sở phương pháp
(FAO, 1993a), bổ sung nội dung đánh giá đất đai bền vững (FAO, 1993b, 2007), lập
phương án sử dụng đất bền vững (FAO, 1995). FAO/UNEP(1997) đưa ra phương pháp
quy hoạch tổng hợp tích hợp cả 2 cách tiếp cận từ dưới lên và từ trên xuống. Cuối
cùng, FAO/UNEP (1999a) đã phát triển quan điểm về quy hoạch tổng hợp được thành
phương pháp quy hoạch tổng hợp cho quản lý bền vững tài nguyên đất đai (IPSMLR).
Tóm lại: Phương pháp quy hoạch tổng hợp cho quản lý bền vững tài nguyên đất đai
(FAO/UNEP, 1999a) tiếp cận từ trên xuống, từ dưới lên và tiếp cận đa mục tiêu (xem
xét đồng thời các yếu tố về kinh tế, xã hội và môi trường), đây là phương pháp được
hầu hết các quốc gia áp dụng trong lập quy hoạch sử dụng đất.
(2). Các phương pháp đánh giá đất đai (Land Evaluation): (i) Các phương pháp
FAO(1976, 1983, 1984, 1985, 1989, 1990, 1992) chưa đặt vấn đề về đánh giá đất đai
bền vững. FAO (1993b) cho ra đời “Khung đánh giá đất đai phục vụ cho quản lý sử
dụng đất bền vững (FESLM)”. FAO (2007) đã nhấn mạnh vai trò của “đánh giá đất đai
bền vững”, có nghóa là mục tiêu chính của đánh giá đất đai là phục vụ cho quản lý sử
dụng đất bền vững (SLM). (ii) Các phương pháp khác FAO như: phương pháp tham số
(Sys et al, 1991; Dengiz, 2005), phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn (Malczewski,
1999; Jiang and Eastman, 2000; Lê Cảnh Đònh, 2005 ). Các phương pháp này lượng
hoá mức độ ảnh hưởng của các yếu tố, tính toán giá trò thích nghi và tích hợp với GIS

để biểu diễn kết quả thích nghi.
+ Đến nay, có nhiều nghiên cứu ứng dụng logic mờ trong đánh giá đất đai nhằm hạn
chế sai số, chắt lọc thông tin và biểu diễn kết quả đầu ra một cách liên tục (Ranst et
al., 1996; Nisar et al., 2000; Sicat et al., 2005), các nghiên cứu này chỉ sử dụng phép
toán hợp mờ (fuzzy union) theo luật max. Trong khi đó, phép hợp mờ có 2 thuật toán
thường sử dụng là phép hợp theo luật max và theo Lukasiewicz (Klir và Yuan, 1995;
Minh và Phước, 2006). Do đó, cần thiết phải tiến hành nghiên cứu phép hợp mờ theo
Lukasiewicz trong đánh giá đất đai, so sánh với luật max, từ đó đề xuất lựa chọn phép
hợp mờ (fuzzy union) phù hợp trong đánh giá đất đai.

6

+ Bên cạnh đó, đánh giá đất đai cho SLM, các yếu tố (indicators) tham gia vào đánh
giá phải là yếu tố bền vững (FAO, 1993b; 2007; N.T. Siêm, 2000). Tuy nhiên, phương
pháp lựa chọn các yếu tố đưa vào đánh giá đất chưa được quan tâm nghiên cứu đúng
mức. Do đó, cần thiết phải tiến hành nghiên cứu phương pháp luận lựa chọn các yếu
tố trong đánh giá đất đai phục vụ SLM.
(3). Các phương pháp xác đònh các yếu tố bền vững trong SLM: Hiện có các mô
hình xác đònh các yếu tố bền vững: FESLM (FAO, 1993b), PSR(OECD, 1994), DSR
(UNCSD, 1997) và DPSIR (EEA, 1999).
- FESLM, điểm mạnh của mô hình là đã chỉ ra rằng một LUS bền vững thoả mãn
đồng thời 5 tính chất: hiệu quả, an toàn, bảo vệ, lâu bền và được xã hội chấp nhận;
điều này đònh hướng cho DM xác đònh các yếu tố trong SLM. Điểm yếu của mô hình
là không thể hiện mối quan hệ nhân quả giữa các yếu tố.
- Các mô hình PSR, DSR và DPSIR đều thể hiện mối quan hệ nhân quả giữa các yếu
tố, giúp DM nhận biết được vai trò của các yếu tố và ra quyết đònh tốt hơn, trong đó
mô hình DPSIR có ưu điểm nổi bật.
- Mô hình DPSIR thể hiện logic chặt chẽ giữa các yếu tố, nhưng tự nó không hướng
cho DM tìm kiếm các yếu tố thể hiện tính bền vững trong SLM. Trong khi đó
FESLM đã chỉ ra rằng một LUS bền vững thoả mãn đồng thời 5 tính chất nên hỗ trợ

cho DM lựa chọn các yếu tố phù hợp với lónh vực SLM. Do vậy, cần thiết phải
nghiên cứu tích hợp mô hình FESLM và DPSIR để xác đònh các yếu tố trong SLM.
1.2. Tối ưu hoá trong quy hoạch sử dụng đất
+ Hiện có hai cách tiếp cận để giải bài toán tối ưu trong quy hoạch sử dụng đất nông
nghiệp: (i). Tiếp cận một mục tiêu (bài toán LP: Linear Programming): ít thích hợp do
bài toán quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp liên quan đến nhiều mục tiêu mâu thuẫn
nhau; (ii). Tiếp cận đa mục tiêu (GP, MOP) và đa mục tiêu tuyến tính (LGP, MOLP):
rất phù hợp vì nó giải quyết được bài toán tối ưu đa mục tiêu.
+ Trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp, khi mô hình hoá bài toán tìm diện tích tối
ưu các phương án sử dụng đất, biến quyết đònh thường được cài đặt là diện tích các loại
cây trồng, khi đó các hàm mục tiêu và hệ ràng buộc đều có thể biểu diễn được ở dạng
tuyến tính, do vậy mô hình tối ưu trong tìm diện tích các phương án sử dụng đất nông
nghiệp thuộc lớp bài toán tối ưu tuyến tính (Chang et al., 1995; Weintraub et al, 2007).
+ Như vậy, mô hình LGP và MOLP phù hợp trong việc giải bài toán tìm diện tích tối
ưu trong QHSDĐNN. Vấn đề là chọn mô hình LGP hay MOLP? Việc lựa chọn sử dụng
mô hình LGP hoặc MOLP phụ thuộc vào yêu cầu của bài toán cần giải, khi tất cả các
mục tiêu (goal) được xác đònh rõ ràng thì áp dụng mô hình LGP (Ehrgott et al., 2003),
khi thể hiện mục tiêu đònh hướng (objective) thì dùng mô hình MOLP (McCarl et al.,
1997). Trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp, các mục tiêu như tổng giá trò sản
xuất lớn nhất, lãi thuần lớn nhất, … là các mục tiêu đònh hướng, không thể xác đònh giá
trò rõ ràng (lớn nhất hay nhỏ nhất là bao nhiêu), do vậy nên chọn mô hình MOLP
trong xác đònh diện tích phương án sử dụng đất tối ưu. Hiện nay, có nhiều phương

7

pháp giải bài toán MOLP, trong đó phương pháp tương tác thoả hiệp mờ (Sakawa,
2002) khá phù hợp cho giải bài toán MOLP.
Tóm lại: Luận án sẽ nghiên cứu xây dựng mô hình tối ưu đa mục tiêu tuyến tính
(MOLP) trong xác đònh diện tích tối ưu các phương án sử dụng đất nông nghiệp và
dùng phương pháp tương tác thoả hiệp mờ (Sakawa, 2002) để giải bài toán MOLP.

1.3. GIS trong quy hoạch sử dụng đất
(1). GIS và đánh giá đa tiêu chuẩn (MCE): Khả năng hiệp lực giữa GIS và MCE đem
lại lợi ích to lớn trong giải quyết bài toán quyết đònh đa tiêu chuẩn không gian (spatial
MCDM). Trong lónh vực MCE, phương pháp AHP (Saaty, 1980) được sử dụng để xác
đònh trọng số các tiêu chuẩn với 3 phương thức khác nhau: (i) AHP trong ra quyết đònh
riêng rẽ (AHP-IDM): đáp ứng yêu cầu ra quyết đònh nhanh chóng, nhưng kết quả
thường mang tính chủ quan; (ii) AHP trong ra quyết đònh nhóm (AHP-GDM): mất
nhiều thời gian hơn nhưng tranh thủ được tri thức của nhiều chuyên gia và giảm được
tính chủ quan (Lu et al, 2007; Kilgour và Eden, 2010; Sun và Li, 2009); (iii) AHP mờ
trong ra quyết đònh nhóm (FAHP-GDM): giảm được tính chủ quan và sai số, chắt lọc
được thông tin của các chuyên gia trong quá trình ra quyết đònh, đây là phương pháp sử
dụng phổ biến hiện nay (Chang et al., 2009). Như vậy, trong trường hợp không yêu cầu
khẩn cấp, thì FAHP-GDM là giải pháp khá tốt để giải bài toán MCDM/MCDA.
+ Theo Kahrahman (2008), hiện nay có 4 phương pháp AHP mờ (FAHP) thu hút nhiều
nhà nghiên cứu: (i) Cả 2 phương pháp của Laarhoven, Pedrycz (1983) và Buckley
(1985) có yêu cầu tính toán rất lớn ngay cả đối với vấn đề rất nhỏ; (ii) Phương pháp
Cheng (1996) dựa trên cả hai phương pháp tính xác suất (probability) và khả năng
(possibility) nên rất khó xác đònh; (iii) Phương pháp Chang (1992) yêu cầu tính toán
tương đối thấp và trình tự thực hiện giống như phương pháp AHP trong môi trường rõ
nên được nhiều nhà khoa học ứng dụng. Do vậy, đề xuất chọn phương pháp FAHP
(Chang, 1992) để xác đònh trọng số trong trường hợp ra quyết đònh nhóm (GDM).
Tóm lại: Trong đánh giá thích nghi đất đai phục vụ cho quy hoạch sử dụng đất, sử
dụng phương pháp FAHP-GDM là phù hợp, vì khi đó vừa tranh thủ được ý kiến của
nhiều chuyên gia, giảm được tính chủ quan, vừa giảm được sai số do xử lý thông tin
trong môi trường mờ.
(2). GIS và Mô hình toán tối ưu: Đến nay đã có nhiều nghiên cứu kết hợp GIS và mô
hình toán tối ưu đa mục tiêu trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp (Sadeghi et al.
2009), ứng dụng LUPAS (Laborte et al., 1999; 2002; N.H. Trung, 2006; N.T. Lan Anh,
2008). Trong các nghiên cứu này, sử dụng mô hình toán tối ưu để xác đònh diện tích sử
dụng đất tối ưu, còn bài toán phân bố không gian (tự động vẽ bản đồ quy hoạch) chưa

được giải quyết một cách hoàn chỉnh (Riveira et al., 2008), đây là vấn đề cực kỳ quan
trọng, hỗ trợ giải quyết bài toán bán cấu trúc không gian trong quy hoạch sử dụng đất.
(3). GIS và Viễn thám (RS): Viễn thám tích hợp với GIS là công cụ hữu ích trong quy
hoạch sử dụng đất (Weng, 2010). Đặc biệt viễn thám cung cấp thông tin đa thời gian
phục vụ cho việc xác đònh xu thế biến động đất đai, ứng dụng chuỗi Markov để dự báo

8

cơ cấu sử dụng đất trong tương lai (Baoying et al., 2008) hoặc hỗ trợ bố trí sử dụng đất
(Turetta et al., 2008). Tuy nhiên, trong điều kiện Việt Nam là nước đang phát triển, đất
đai thường thay đổi đột biến theo chính sách, có nghóa là ma trận chuyển đổi của chuỗi
Markov trong các giai đoạn luôn khác nhau. Do vậy, rất khó có thể ứng dụng chuỗi
Markov để dự báo biến động đất đai trong điều kiện Việt Nam hiện nay.
(4). GIS và CA (Cellular Automata): Hiện nay, trên thế giới có nhiều nghiên cứu phát
triển hệ thống phân bố không gian sử dụng đất dựa trên GIS và CA. Trong lónh vực quy
hoạch sử dụng đất nông nghiệp, có các hệ: AEZWIN (Fischer et al., 1998) được thiết
kế cho quy mô vùng sinh thái nông nghiệp; LADSS (Matthews et al., 1999) cho quy
mô trang trại; RULES (Riveira, 2008) thích hợp cho quy mô cấp huyện/tỉnh nhưng
thuật toán bố trí sử dụng đất theo tế bào lý tưởng (ideal cell) nên không kế thừa hiện
trạng, gây xáo trộn trong sử dụng đất, do đó không đáp ứng được yêu cầu đặc thù ở Việt
Nam. Do vậy, cần thiết phải nghiên cứu, xây dựng mới mô hình CA, đặc biệt chú trọng
đến xây dựng thuật toán vận hành, nhằm giải quyết bài toán bố trí không gian sử
dụng đất nông nghiệp đáp ứng yêu cầu thực tiễn ở Việt Nam.
1.4. Đònh hướng nghiên cứu cho luận án
Qua nghiên cứu tổng quan, luận án tập trung nghiên cứu các vấn đề sau:
+ Về lý thuyết: Nghiên cứu cơ sở khoa học của phương pháp quy hoạch sử dụng đất
tổng hợp cho quản lý bền vững tài nguyên đất đai (FAO/UNEP, 1999a), trong đó nội
dung đánh giá thích nghi đất đai theo FAO(2007).
+ Về xây dựng mô hình: Trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết và thực tiễn, xây dựng mô
hình và lựa chọn công nghệ phù hợp trong giải quyết từng nội dung của bài toán quy

hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững: (i). Nghiên cứu tích hợp các mô hình
FESLM và DPSIR để xác đònh các yếu tố trong SLM; (ii). Mô hình GIS mờ trong đánh
giá thích nghi đất đai bền vững; (iii) Mô hình FMOLP trong xác đònh diện tích tối ưu
các phương án sử dụng đất, theo đó phát triển chương trình máy tính để giải FMOLP
theo phương pháp tương tác thoả hiệp mờ; (iv) Mô hình CA trong bố trí không gian các
phương án sử dụng đất (đáp ứng yêu cầu đặc thù ở Việt Nam). Tích hợp các mô hình
với nhau để giải quyết toàn diện bài toán quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp.

PHẦN II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH
Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT

2.1. Quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững
FAO (1995) và FAO/UNEP (1997, 1999a) đã đề xuất khung lý thuyết về hệ hỗ trợ
quyết đònh quy hoạch sử dụng đất (hình 2.5), trong đó gồm 3 nội dung: (i) Đánh giá đất
đai (FAO, 1993b, 2007); (ii) Đánh giá kinh tế-xã hội; (iii) Bố trí sử dụng đất (xác đònh
cơ cấu sử dụng đất tối ưu, bố trí không gian sử dụng đất). Trong quy hoạch sử dụng đất
nông nghiệp, chủ yếu tập trung nghiên cứu hai nội dung chính: đánh giá đất đai và bố
trí sử dụng đất, nội dung đánh giá kinh tế –xã hội được kế thừa từ các nghiên cứu
chuyên ngành.

9



+ Đánh giá đất đai: FAO (2007) hướng dẫn phương pháp đánh giá đất đai bền vững
cho quy hoạch quản lý bền vững tài nguyên đất đai FAO/UNEP (1999a).
- Đầu tiên, xác đònh mục đích sử dụng đất và ràng buộc hiện tại, xác đònh những yếu
tố cho đánh giá đất đai, lựa chọn sơ bộ những LUT được xã hội chấp nhận
(FAO/UNEP, 1999a) đưa vào đánh giá thích nghi đất đai.
- Sau đó, FAO (2007) đề xuất cách tiếp cận song song, nhưng trong trường hợp không

khả thi thì vẫn có thể đánh giá thích nghi tự nhiên trước rồi đến kinh tế, xã hội.

+ Bố trí sử dụng đất gồm 2 công đoạn
(FAO/UNEP, 1999a): (i) xác đònh cơ
cấu sử dụng đất và (ii) bố trí không
gian sử dụng đất.
(i) Xác đònh cơ cấu sử dụng đất tối ưu
thoả mãn nhiều mục tiêu mâu thuẫn
nhau. Đây chính là bài toán tối ưu đa
mục tiêu, cách giải phổ biến là thoả
hiệp giữa các mục tiêu (FAO/UNEP,
1999a).
(ii). Bố trí không gian sử dụng đất
(hình 2.7) dựa vào hiện trạng sử dụng đất, bản đồ thích nghi đất đai, đối chiếu với các
Đánh giá đất đai

Sử dụng đất
(land use):
+ LUS
+ Sản lượng
+ Đầu tư
+ Che phủ
+ …
Tài nguyên đất
đai (land
resources):
+ Đất
+ Đòa hình
+ Khí hậu
+ …

Xác đònh các điều kiện quản trò:
+ Thích nghi tự nhiên
+ Điều kiện kinh tế
+ Xã hội chấp nhận
+ Bền vững về môi trường
+ …

Đánh giá Kinh tế
-
xã hội

Phát triển Kinh tế:

+ Tốc độ phát triển

+ Cơ cấu kinh tế
+ Chuyển dòch cơ
cấu kinh tế
+ Thò trường
+…
Phát t
riển xã hội,
Cơ sở hạ tầng:
+ Nguồn N.Lực
+ Y tế, giáo dục
+ Giao thông
+ Du lòch
+ Xây dựng…
Đònh hướng phát triển kinh tế -xã hội:

+ Mục tiêu phát triển kinh tế-xã hội
+ Đònh hướng phát triển các ngành
+ Xây dựng cơ sở hạ tầng kỹ thuật
+ Đònh hướng phát triển không gian
+ …

Xác đònh
cơ cấu sử dụng đất tối ưu,
bố trí không gian sử dụng đất

L
ựa chọn sử dụng đất

Lựa chọn phương án sử dụng đất
thỏa mãn nhất

Hình 2.5: Khung hệ hỗ trợ quyết đònh quy hoạch sử dụng đất bền vững
(Phỏng theo: FAO, 1995; FAO/UNEP, 1997, 1999a)
* LUS: Hệ thống sử dụng đất

Các nhu cầu
sử dụng đất
(demand)
Hiện trạng sử dụng đất
(available land)
Bản đồ thích nghi đất
đai (suitability map)
Phân tích, thỏa hiệp,
thảo luận
Bản đồ quy hoạch

(spatial plan)
Hình 2.7: Bố trí không gian sử dụng đất
(FAO/UNEP,1997, 1999a)

10

nhu cầu sử dụng đất các ngành, để phân tích, thoả hiệp (trade-off) các mục tiêu, thảo
luận lựa chọn phương án, trên cơ sở đó bố trí không gian sử dụng đất phương án
(FAO/UNEP, 1997, 1999a).
2.2. Toán học và công nghệ được ứng dụng trong nghiên cứu
(1). Mô hình tối ưu đa mục tiêu mờ (Fuzzy
MOP): Mô hình tối ưu đa mục tiêu (MOP)
được phát biểu như sau:
Hàm mục tiêu: Max (Min) Z(x) = (Z
1
(x),
Z
2
(x),… Z
k
(x))
T
Hệ ràng buộc:
{
}
,0,| ≥≤∈=∈ xBAxRxDx
n

Trong đó: Z

i
(x) là hàm mục tiêu, Z
i
(x) = C
i
x;
C
i
= (C
i1
, C
i2
,…, C
in
)
T
, i=1,2,…,k; A là ma
trận (m x n); B là ma trận cột (1x m); D là
tập các ràng buộc; X là biến quyết đònh.
Phương pháp tương tác thoả hiệp mờ
(Sakawa, 2002), thuật giải như hình 2.10:
(i) Giải bài toán cho từng mục tiêu trên
miền ràng buộc D; tính giá trò hàm mục tiêu
tại các phương án (Z
1
, …, Z
k
); xác đònh hàm
thoả hiệp mờ cho từng mục tiêu (µ
1

(Z
1
),
µ
2
(Z
2
),…, µ
k
(Z
k
)).
(ii) Xác đònh mức độ ưu tiên cho các mục
tiêu (tập trọng số [w
1
, w
2
,…w
k
]).
(iii) Lập hàm mục tiêu tổng hợp:
max
)( )()(
222111
→+++=
kkk
zwzwzwU
µµµ
.
(iv) Giải bài toán với hàm mục tiêu tổng hợp trên miền ràng buộc D, tìm phương án tối

ưu X
*
. Nếu DM chưa thoả mãn với X
*
thì quay về bước (ii); Nếu X
*
thoả mãn mong
muốn của DM thì X
*
là phương án chọn.
(2). Công nghệ thông tin đòa lý (GIS): GIS là hệ thống các công cụ nền máy tính dùng
để thu thập, lưu trữ, truy cập và biến đổi, phân tích và thể hiện dữ liệu liên quan đến vò
trí trên bề mặt trái đất và tích hợp các thông tin này vào quá trình ra quyết đònh. Mô
hình dữ liệu thể hiện các đối tượng số với các đặc tính không gian và thuộc tính.
(3). Hệ tự hành dạng tế bào (cellular automata - CA): Về khía cạnh toán học, CA
được đònh nghóa như sau (Wolfram, 1985, 2002):
− CA gồm các tế bào (cell), mỗi tế bào nhận một trong các giá trò xác đònh, gọi là
mạng tế bào (cellular lattice).
− Quy tắc tiến hoá của tế bào: Các giá trò của tế bào (cell) sẽ tiến hoá theo thời điểm
(time step), theo các quy tắc cho trước mà sẽ xác đònh giá trò của nó ở bước kế tiếp
như hàm của các giá trò của các tế bào lân cận.
-
Giải bài toán cho từng mục tiêu với tập
ràng buộc D,
- Tính Z
1
, Z
2
,… , Z
k

-

Tính độ thuộc µ
1
(Z
1
),…, µ
k
(Z
k
)

- DM xác đònh trọng số [w
1
,…w
k
],
- U = w
1
µ
1
(Z
1
)+…+ w
k
µ
k
(Z
k

),
- Gia
ûi bài toán max (u) với tập ràng buộc
D, tìm tập nghiệm X.

DM thoả mãn
tập nghiệm X
*
?

Kết thúc

Bắt đầu

No

Yes

Hình 2.10: Thuật giải tương tác thoả
hiệp mờ (M.Sakawa, 2002)
Chọn phương án X
*


11

+ Cấu trúc của CA: Cấu trúc cơ bản của CA gồm 5 thành phần như sau (Bennenson et
al., 2004; Adamatzky et al., 2008; Liu, 2009): (i). Mạng tế bào (cell space): Không gian
chia ra nhiều tế bào (cell) riêng biệt; (ii). Trạng thái tế bào (cell states): Xác đònh
thuộc tính của hệ thống, mỗi tế bào chỉ có một trạng thái thuộc tập các trạng thái đã

xác đònh tại một thời điểm; (iii). Thời điểm (time step): Chỉ trạng thái của tế bào tại
một thời điểm nào đó, sau mỗi thời điểm trạng thái của tế bào sẽ được cập nhật; (iv).
Luật vận hành (transition rules): Đây là thành phần quan trọng nhất của CA, nó quyết
đònh sự tiến hoá của tế bào, trạng thái tế bào sau một thời điểm được cập nhật đều dựa
vào giá trò các tế bào lân cận; (v). Tế bào lân cận (neighborhood cell): Theo Wolfram
(1985), đối với CA-2D có 2 loại cấu trúc cơ bản: 4 tế bào lân cận (Neumann, hình
2.11a), 8 tế bào lân cận (Moore, hình 2.11b).

Hình 2.11: Cấu trúc các tế bào lân cận theo V. Neumann (a) và Moore (b)

+ Mô hình toán của CA: Mô hình toán của trạng thái tế bào ở thời điểm t+1 thường
phụ thuộc vào trạng thái của chính nó và các tế bào lân cận ở thời điểm t, mô hình
toán như sau (Y. Liu , 2009): ),(
)()()1( t
x
t
x
t
x
ijijij
SSfS
Ω
+
= ; Trong đó:
)(t
x
ij
S là trạng thái của tế bào
x
ij

tại vò trí (i,j) ở thời điểm t,
)1( +t
x
ij
S là trạng thái của tế bào x
ij
tại vò trí (i,j) ở thời điểm
t+1,
)(t
x
ij
S
Ω
là trạng thái các tế bào lân cận tại thời điểm t.

Chương 3: MÔ HÌNH TÍCH HP GIS VÀ KỸ THUẬT TỐI ƯU ĐA MỤC TIÊU
MỜ HỖ TR QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP
3.1. Mô hình xác đònh yếu tố bền vững trong quản lý sử dụng đất
Tích hợp 2 mô hình FESLM và DPSIR cho xác đònh các yếu tố bền vững (hình 3.1):

- Trong kho dữ liệu tri thức về yếu tố
bền vững thông qua kết quả các
nghiên cứu liên quan và tri thức đòa
phương (Priscila et al., 2005).
- Sau đó, phân loại các yếu tố theo
các tính chất của FESLM và mô hình
DPSIR.
- Đối chiếu với tiêu chuẩn lựa chọn và
tính chất của yếu tố.
- Lựa chọn các yếu tố bền vững trong

quản lý sử dụng đất.
Cơ sở tri thức về yếu tố
bền vững
Phân loại
ca
ùc yếu tố với
5 tính chất của FESLM

Đối chiếu
các
với
các tiêu chuẩn lựa
chọn và tính chất
của yếu tố
Phân loại yếu tố theo

mô hình DPSIR
Lựa chọn các yếu
tố bền vững trong
quản lý sử dụng
đất
Hình 3.1: Mô hình xác đònh các yế
u tố bền vững
trong quản lý sử dụng đất

12

Thiết lập thứ bậc các
yếu tố
Ma trận so sánh cặp của

chuyên gia k: [a
ijk
]
CR
k

≤

10%

No

Yes

Mờ hoá các ma trận so
sánh cặp ][
~
ijk
a
Ma trận so sánh tổng
hợp của nhóm mờ ][
~
ij
A


Tính trọng số của các
yếu tố (fuzzy AHP): [w]

Hình 3.2:

FAHP
-
GDM trong xác
đònh trọng số các yếu tố

+ Tiêu chuẩn lựa chọn các yếu tố
(FAO/UNDP/UNEP/WB, 1997): Có tính thực tiễn, có
thể tính toán được, liên quan đến chính sách, tính đặc
trưng, dễ thu thập thông tin.
+ Tính chất của các yếu tố: Các yếu tố có chức năng
độc lập, không phụ thuộc lẫn nhau và không phải là
hệ quả của các yếu tố khác (Dumanski và Pieri,
2000).
+ Tính trọng số các yếu tố (hình 3.2): dùng phương
pháp AHP mờ trong ra quyết đònh nhóm (FAHP-
GDM). Sau khi xác đònh được các yếu tố bền vững,
thiết lập thứ bậc, xây dựng ma trận so sánh cặp của
từng chuyên gia với CR ≤ 10%. Mờ hoá các ma trận
so sánh cặp của các chuyên gia, giá trò mờ (l, m, u)
của biến ngôn ngữ theo Srdjevic et al.(2008) và Onut
et al.(2010), số mờ nghòch đảo (1/u, 1/m, 1/l). Tổng
hợp các ma trận so sánh cặp theo Chang (2009) và
Jaskowski et al.(2010). Tính trọng số của các yếu tố
theo phương pháp AHP mờ (Chang, 1992; 1996).

3.2. Mô hình quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững
Trong nghiên cứu này tập trung mô hình hoá các nội dung chính: (i) Đánh giá thích
nghi đất đai bền vững, kết quả là bản đồ đề xuất sử dụng đất bền vững; (ii) Dựa trên
bản đồ đề xuất sử dụng đất bền vững, kết hợp với đònh hướng phát triển kinh tế-xã hội,
cài đặt mô hình FMOLP để xác đònh diện tích tối ưu các phương án sử dụng đất; (iii)

Trên cơ sở diện tích các phương án đã được xác đònh, cài đặt mô hình CA (Cellular
Automata) trong môi trường GIS để bố trí không gian sử dụng đất các phương án.
3.2.1. Mô hình GIS mờ trong đánh giá đất đai bền vững
Mô hình GIS mờ trong đánh giá đất đai bền vững gồm các công đoạn: (i). Xác đònh các
yếu tố bền vững theo mô hình lựa chọn các yếu tố bền vững (hình 3.1), tính trọng số
các yếu tố theo phương pháp FAHP-GDM (hình 3.2), cơ sở dữ liệu GIS về đất đai được
xây dựng trên cơ sở các yếu tố bền vững đã chọn. (ii). Đánh giá thích nghi đất đai tự
nhiên: Xác đònh khả năng thích nghi tự nhiên cho các hệ thống sử dụng đất (LUS).
(iii). Đánh giá tính bền vững: Chỉ có các LUS thích nghi tự nhiên (S1, S2, S3) mới
được chọn để đánh giá tính bền vững. Đánh giá thích nghi tự nhiên, thích nghi kinh tế,
thích nghi bền vững đều tiến hành trong môi trường mờ, thứ tự 3 bước như sau:
- Bước 1(Xác đònh độ thuộc): Chuẩn hoá mức độ thích nghi của từng yếu tố đối với
từng LUT thông qua giá trò điểm Xi, từ đó tính được độ thuộc của Xi (ký hiệu: µ(x)).
- Bước 2: Chồng xếp mờ (fuzzy Union) các bản đồ đơn tính để xây dựng bản đồ đánh
giá mờ (Sui, 1992 và Kali, 2003).

13

[ ]
ii
nnnn
n
i
CBC
xxxx
xxxx
xxxx
WWWCRWS oooKoo
~
4321

24232221
14131211
21
~~
)()()()(

)()()()(
)()()()(
)( =





































==
µµµµ
µµµµ
µµµµ

Trong đó:
- W: trọng số của các tính chất đất đai;
-
~
S là ma trận thích nghi,
~
B
: ma trận đánh giá mờ;
-
~

R
: ma trận quan hệ mờ; µ
ij
(x) là độ thuộc của tính chất i đối với cấp thích nghi j
(i=1,2, n; j=1,…,4); x là điểm thể hiện mức độ thích nghi từng LC với từng LUT.
- Trong ma trận
~
R
, số hàng bằng số LC, số cột bằng số lớp thích nghi (cột 1 đến cột
3 tương ứng với S1 đến S3; cột 4 tương ứng với không thích nghi).
- Ký hiệu ° : toán tử mờ (fuzzy operator), phép hợp mờ có 2 thuật toán thường sử
dụng là phép hợp theo luật max và theo Lukasiewicz (Minh và Phước, 2006).
- C
i
là ma trận thể hiện giá trò luận lý (được [C
1
]/không[C
0
]) của yếu tố hạn chế trong
sản xuất nông nghiệp. Ví dụ: Vùng đất có độ dốc < 25
0
thì có thể sản xuất nông
nghiệp (C
1
); vùng có độ dốc >25
0
thì không được sản xuất nông nghiệp (C
0
), dù cho
các yếu tố khác (đất, tầng dày,…) rất phù hợp. C

1
, C
0
được xác đònh như sau:
Bước 3: Giải mờ (defuzzification) để xác đònh
khả năng thích nghi đất đai. Giải mờ dựa vào
nguyên tắc độ thuộc lớn nhất (Sui, 1992; Ergin,
2004) để xác đònh cấp thích nghi.

3.2.2. Mô hình FMOLP trong xác đònh diện tích tối ưu các phương án
Kết quả đánh giá khả năng thích nghi đất đai được minh hoạ trong bảng 3.2. Trong đó:
S
ij
thể hiện mức thích nghi, S
ij
thường sẽ có giá trò thuộc 1 trong 4 mức: rất thích nghi
(S1), thích nghi trung bình (S2), ít thích nghi (S3) và không thích nghi (N).
Bảng 3.2: Mô tả khả năng thích nghi đất đai của các loại hình sử dụng đất
LMU-ID LUT
1
LUT
2
… LUT
n

Diện tích
(supply)
LMU
1
S

11
;
[Val
11
]; [X
11
]
S
12
;
[Val
12
]; [X
12
]
… S
1n
;
[Val
1n
]; [X
1n
]
[S
1
]
…
…

…
LMU
m
S
m1
;
[Val
m1
]; [X
m1
]
S
m2
;
[Val
m2
]; [X
m2
]
… S
mn
;
[Val
mn
]; [X
mn
]
[S
m
]

Diện tích
(demand)
[S
LUT1
]

[S
LUT2
]


[S
LUTn
]


Ghi chú: S
ij
là khả năng thích nghi; [Val
ij
]: giá trò đầu vào/đầu ra của LUS
ij
; [X
ij
] là diện tích của LUS
ij

Mỗi LUS có chi phí đầu tư (phân bón, thuốc trừ sâu, công lao động, nước tưới,…) và
hiệu quả sản xuất (tổng giá trò sản xuất, lãi, thu nhập, B/C, …) khác nhau. Khó khăn













=












=
1000
1000
1000
1000
;

0000
0100
0010
0001
01
CC

14

gặp phải trong quá trình bố trí sử dụng đất là bố trí mỗi LUS với diện tích bao nhiêu để
đáp ứng các mục tiêu đặt ra. Cài đặt bài toán theo LUS là điểm khác biệt cơ bản (trong
cài đặt mô hình toán) giữa nghiên cứu này với các nghiên cứu trước đây.
* Mô hình bài toán FMOLP được cài đặt theo các bước sau:
(i). Xác đònh hàm mục tiêu (objective functions): Mục tiêu tổng quát: Nâng cao hiệu
quả kinh tế – xã hội và hạn chế đến mức thấp nhất tác động đến môi trường.
Hàm mục tiêu:
∑∑
= =
×=
m
j
n
i
ijij
XValZ
1 1
1
max(min) trong đó Val
ij
là giá trò đầu vào/đầu ra trên

1ha LUT
j
trên LMU
i
, X
ij
là diện tích cần tìm của LUT
j
trên LMU
i
. Tùy từ vùng nghiên
cứu mà có mục tiêu cụ thể về: kinh tế, xã hội, mội trường.
(ii). Hệ ràng buộc (subject to): Ràng buộc về tài nguyên (supply), ràng buộc về yêu
cầu sản xuất (demand), ràng buộc về khả năng đáp ứng lao động,…
(iii). Giải bài toán đa mục tiêu: Bài toán được giải bằng phương pháp tương tác thoả
thoả hiệp mờ (Sakawa, 2002), thuật giải như hình 2.10. Kết quả xác đònh được diện
tích tối ưu các phương án sử dụng đất.
3.2.3. Mô hình CA trong bố trí không gian sử dụng đất
Mô hình CA sẽ bố trí không gian sử dụng đất các phương án thỏa mãn các điều kiện về
không gian phát triển và diện tích tối ưu từng LUT được xác đònh bỡi mô hình FMOLP.
(a). Cấu trúc mô hình CA (Cellular Automata) gồm 5 thành phần (i). Mạng tế bào (cell
space): Tất cả các loại bản đồ đều ở dạng raster GIS, mạng tế bào 2 chiều (CA-2D);
(ii). Trạng thái tế bào (cell state): Xác đònh loại hình sử dụng đất và khả năng thích
nghi đất đai; (iii). Thời điểm (time step): Trước và sau khi bố trí sử dụng đất, trạng thái
của cell được cập nhật sau mỗi thời điểm. Ví dụ: Thời điểm trước (hiện trạng) là cây
cà phê, thời điểm sau (quy hoạch) là đất rừng; (iv). Tế bào lân cận (neighborhood cell):
Mỗi tế bào có 8 tế bào lân cận (Moore); (v). Luật vận hành (transition rules): Quyết
đònh sự tiến hóa của tế bào, nên kết quả (bản đồ quy hoạch) phụ thuộc vào luật vận
hành. Luật vận hành được xác đònh thông qua thuật toán bố trí không gian sử dụng đất.
(b). Thuật toán bố trí không gian sử dụng đất:

+ Chương trình chính gồm 2 thủ tục (procedure) chính: (i) Thủ tục bố trí vùng chuyên
canh có chức năng xác đònh vùng nào trồng cây gì thông qua cell hạt giống (seed cell)
và điều chỉnh không gian sử dụng đất các phương án, (ii) Thủ tục bố trí sử dụng đất có
chức năng bố trí các loại hình sử dụng đất (LUT) thỏa mãn các điều kiện về diện tích
tối ưu, về thích nghi, về yêu cầu phát triển.
+ Thủ tục bố trí sử dụng đất gồm 3 pha (phase), Pha 1: Giữ như hiện trạng LUT(j) trên
vùng thích nghi Si (ưu tiên mức thích nghi S1>S2>S3), nếu vẫn chưa đạt diện tích mục
tiêu (Area(j)
Target
) thì tiếp tục mở rộng (tiếp tục thực hiện phase 2, 3); Pha 2: Ưu tiên
mở rộng vùng liền kề LUT(j) trên vùng thích nghi Si; Pha 3: Mở rộng vùng không liền
kề trên vùng thích nghi Si (ưu tiên bố trí vùng có diện tích từ lớn đến nhỏ).
3.3. Mô hình tích hợp
Kiến trúc mô hình tích hợp như hình 3.11 (trang sau)

15



+ Liên kết các mô hình con: Các mô hình liên kết với nhau như hình 3.10:



Đònh hướng SDĐ


Phân vùng S.xuất


Đề xuất SDĐ

Xác đònh LUR
(Đất,
nước
, …)

Xác đònh hàm thuộc
µ
ij
(x)

Lựa chọn loại hình
sử dụng đất (LUT)

Xác đònh trọng
số các LC (
w
)

CSDL GIS

về đất đai

BĐ đánh giá mờ

(f
uzzy e
valuation)

f

uzzy Union

Kết quả thích nghi
đất đai tự nhiên
Giải mờ

Đánh
giá
bền vững

Bản đồ thích
nghi tự nhiên

Kết thúc

Đánh giá ảnh hưởng
của các LUS về xã
hội: xác đònh µ
ij
(x),
ma trận quan hệ R.

Đánh giá ảnh hưởng của
hiệu quả kinh tế của các
LUS: xác đònh µ
ij
(x), ma
trận quan hệ R.

Đánh giá ảnh hưởng của

các LUS về môi trường:
xác đònh µ
ij
(x), ma trận
quan hệ R.

No

Yes

Trọng số (W) của
các yếu tố kinh tế,
xã hội, môi trường.
W
°
R

Kết quả đề xuất
sử dụng đất bền
vững (1)
Giải mờ

Tính chất tự nhiên

Xác đò
nh
PA.SDĐ

Yes

Tính diện tích tối
ưu các PA.SDĐ
(FMOLP) (2)
Hiện trạng sử
dụng đất
Mô hình
CA
(3)
Kết thúc

No

Bản đồ các phương án sử
dụng đất nông nghiệp
Đònh hướng
phát triển kinh
tế-xã hội
Xác đònh các yếu to
á bền
vững trong SLM
Chuyên gia

Mô hình tích hợp

FESLM và DPSIR
Hình 3.11: Kiến trúc mô hình tích hợp GIS và FMOLP hỗ trợ quy hoạch sử dụng
đất nông nghiệp (kết quả nghiên cứu của luận án)
(Kết quả nghiên cứu của luận án)

Bố trí

K.gian

Yes

No


16


(2). Phát triển phần mềm bố trí không gian sử dụng đất (SALUP): Vì các sản phẩm
(phần mềm, công cụ,…) hiện có không thoả mãn yêu cầu bài toán bố trí không gian sử
dụng đất nông nghiệp ở nước ta hiện nay (như đã phân tích ở trên), nên trong nghiên
cứu này đã phát triển mới phần mềm SALUP (Spatial Allocation of Land Use Planning)
để giải quyết bài toán bố trí không gian các phương án sử dụng đất (hình 3.13).


Hình 3.13: Giao diện phần mềm SALUP (Kết quả nghiên cứu của luận án)
SALUP là khung chương trình (không chứa dữ liệu), chỉ tích hợp các tri thức về quy
hoạch sử dụng đất nông nghiệp, tuỳ vào điều kiện cụ thể từng tỉnh mà có thể thêm tài
liệu bản đồ, cơ sở dữ liệu, khai báo yêu cầu các phương án, chạy chương trình sẽ tự
động bố trí không gian sử dụng đất các phương án (tự động vẽ bản đồ quy hoạch).
SALUP cung cấp cả thông tin không gian và thông tin mô tả, hỗ trợ người ra quyết
đònh một cách trực quan trong lựa chọn phương án sử dụng đất.

PHẦN III: ỨNG DỤNG THỰC TIỄN
Chương 4: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH VÀO QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG
NGHIỆP TỈNH LÂM ĐỒNG
Trong chương 3 đã xây dựng mô hình lý thuyết “Tích hợp GIS và kỹ thuật tối ưu hoá đa
mục tiêu mờ để hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp”, chương 4 sẽ ứng dụng thực

nghiệm mô hình với tập dữ liệu mẫu của tỉnh Lâm Đồng và đánh giá kết quả.
4.1. Cơ sở dữ liệu phục vụ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp
Ngoài các tài liệu về kinh tế-xã hội, cơ sở dữ liệu phục vụ quy hoạch sử dụng đất nông
nghiệp bền vững - tỉnh Lâm Đồng bao gồm: (i). Các yếu tố bền vững trong quản lý sử
Input Data:

+ Các yếu tố
bền vững
+ TN đất đai

+ Sử dụng
đất (LUTs)
+ Đầu tư
+ Lao động
+ Đ. Hướng
phát triển,…
Mô hình 1:

fuzzy GIS
trong đánh
giá đất đai
bền vững
Mô hình 2:

FMOLP xác
đònh diện tích
PA.SDĐ tối
ưu
Mô hình 3:
Bố trí

không gian
các
PA.SDĐ

(phần
mềm
SALUP)
Output
Data:
Bản đồ
quy
hoạch
sử dụng
đất
nông
nghiệp
Sản phẩm:
Bản đồ đề
xuất
SD
đất

Sản phẩm:
Diện tích các
PA.SDĐ

Hình 3.10: Tiến trình hoạt động và liên kết các mô hình
(kết quả nghiên cứu của lu
ận án)

Thêm bản đồ: hiện trạng, thích nghi,
đònh hướng sử dụng đất, phân vùng
phát triển,…

17

dụng đất nông nghiệp trên đòa bàn tỉnh Lâm Đồng, (ii). Hiện trạng sử dụng đất nông
nghiệp tỉnh Lâm Đồng, (iii). Tài nguyên đất đai tỉnh Lâm Đồng.
(1). Lựa chọn các yếu tố bền vững trên đòa bàn tỉnh Lâm Đồng: Ứng dụng mô hình
xác đònh các yếu tố bền vững trong SLM (hình 3.1): Đầu tiên, dựa trên cơ sở tri thức về
yếu tố bền vững (tổng hợp từ phần nghiên cứu tổng quan, kết quả có 41 yếu tố); Tiếp
theo, so sánh các yếu tố với các tiêu chuẩn lựa chọn (FAO/UNDP/UNSP/WB, 1997) và
tính chất các yếu tố (Dumanski, Pieri, 2000); Cuối cùng, lựa chọn được 20 yếu tố trong
SLM trên đòa bàn tỉnh Lâm Đồng (hình 4.2).

Mục tiêu:
SLM
TNTN và
Môi trường
W3=0,319
Xã hội
W2=0,191
Kinh tế
W1=0,491
Văn hóa đòa phương, tập quán sản xuất, W22=0,070
Giải quyết việc làm, W21=0,235
Phù hợp với chính sách, W23= 0,359
Hỗ trợ kỹ thuật (phát huy kỹ năng N.dân),W24=0,137
Phù hợp với khả năng vốn của đ.t s.xuất, W25=0,199
Tài nguyên

thiên nhiên
W31=0,5
Môi trường
W32=0,5
Lượng mưa, W311=0,111
Thời gian mưa, W312=0,111
Chất lượng đất, W313=0,111
Độ dốc, W314=0,111
Tầng dày, W315=0,111
Độ sâu kết von, W316=0,111
Độ cao, W317=0,111
Điều kiện tưới, W318=0,111
Ngập lũ, W319=0,111
Lượng thuốc trừ sâu và phân bón
đưa vào đất, W321=0,355
Nâng cao đa dạng sinh học,
W322=0,143
Độ che phủ, W323 = 0,502
0,216
0,180
0,094
0,057
0,023
0,080
0,045
0,013
0,068
0,026
0,038
0,018

0,018
0,018
0,018
0,018
0,018
0,018
0,018
0,018
[W]
Tổng giá trò sản xuất, W11 = 0,441
Lãi thuần, W12 = 0,367
Giá trò sản xuất/Chi phí sản xuất, W13 = 0,192


(2). Tính trọng số các yếu tố: Tính trọng số các yếu tố theo phương pháp FAHP-GDM
(hình 3.2), kết quả trọng số các yếu tố thể hiện như hình 4.2.
Hình 4.2: Cấu trúc thứ bậc và trọng số các yếu tố


18

(3). Phân tích độ nhạy các yếu tố: Phân tích độ nhạy 20 yếu tố đã xác đònh ở trên theo
phương pháp của E. Triantaphyllou (2000). Kết quả như sau:
• Trong 3 yếu tố cấp 1, độ nhạy xếp từ cao đến thấp: kinh tế > tài nguyên thiên nhiên
và môi trường > xã hội.
• Trong nhóm kinh tế, độ nhạy xếp từ cao đến thấp: Tổng giá trò sản xuất > Lãi thuần
> B/C.
• Trong nhóm xã hội, độ nhạy xếp từ cao đến thấp: Giải quyết việc làm > Phù hợp với
khả năng vốn của đối tượng sản xuất > Phù hợp với chính sách > Hỗ trợ kỹ thuật
(phát huy kỹ năng nông dân) > Văn hoá đòa phương (tập quán, văn hoá, ).

• Trong nhóm Tài nguyên thiên nhiên và Môi trường:
- Trong nhóm Tài nguyên thiên nhiên: 9 yếu tố có độ nhạy bằng nhau
- Trong nhóm môi trường: Độ che phủ > Lượng thuốc trừ sâu và phân bón đưa vào
đất > Nâng cao đa dạng sinh học.
(4). Lựa chọn các LUT cho đánh giá đất đai: 7 LUT có triển vọng được chọn để đánh
giá thích nghi và đề xuất sử dụng đất cho tương lai: LUT1 (2 vụ lúa), LUT2 (1 vụ lúa),
LUT3 (Chuyên màu), LUT4 (Rau – hoa), LUT5 (Cà phê), LUT6 (Chè), LUT7 (Điều).
(5) Tài nguyên đất đai: Bản đồ tài nguyên đất đai (Land Mapping Unit –LMU) được
thực hiện bằng phương pháp chồng xếp 9 lớp thông tin chuyên đề trong hệ GIS: loại
đất (ký hiệu So, chia thành 7 nhóm); độ dày tầng đất hữu hiệu (De, 4 cấp), độ sâu xuất
hiện tầng kết von (La, 3 cấp), độ cao (To, 4 cấp), độ dốc (Sl, 5 cấp), ngập lũ (Fl, 2
cấp), điều kiện tưới (Ir, 3 cấp), lượng mưa (Ra, 2 cấp), thời gian mưa (Ti, 2 cấp), kết
quả được bản đồ đơn vò đất đai có 104 đơn vò đất đai.
4.2. Đánh giá thích nghi đất đai cho quản lý sử dụng đất bền vững
(1). Đánh giá thích nghi tự nhiên: So sánh kết quả đánh giá thích nghi đất đai theo 4
phương pháp trên cùng tập dữ liệu mẫu của tỉnh Lâm Đồng: (i) GIS và phương pháp
yếu tố hạn chế lớn nhất (FAO, 1976); (ii) GIS và MCE (sử dụng FAHP-GDM); (iii)
fuzzy GIS theo luật Max và (iv) fuzzy GIS theo Lukasiewicz; từ đó đưa ra kết luận:
trong điều kiện khan hiếm tài nguyên đất đai như hiện nay, việc đánh giá thích nghi
đất đai để tìm kiếm mở rộng diện tích đất cho phát triển cây trồng thì ứng dụng
phương pháp mờ Lukasiewicz là hợp lý.
(2). Đánh giá Thích nghi kinh tế: Đánh giá thích nghi kinh tế chỉ tiến hành cho những
LUS thích nghi tự nhiên (S1, S2, S3), kết quả là thông tin hỗ trợ người ra quyết đònh lựa
chọn hoặc loại bỏ (không đề xuất sử dụng trong tương lai) những LUS kém hiệu quả về
mặt kinh tế (mặc dù rất thích nghi tự nhiên như loại hình lúa 1 vụ).
(3) Đánh giá đất phục vụ quản lý sử dụng đất bền vững: Tương tự như đánh giá thích
nghi tự nhiên và kinh tế, thực hiện phép hợp mờ Lukasiewicz các yếu tố để đánh giá
thích nghi về Xã hội và Môi trường, kết quả đánh giá thích nghi bền vững (hình 4.10).
Qua đó cho thấy: Nếu chỉ đánh giá thích nghi tự nhiên thì lúa 1 vụ được chọn sử dụng
trong tương lai, nếu đánh giá đất đai tự nhiên và kinh tế thì cây điều bò loại (vì thích

nghi kinh tế trung bình). Vậy, Trong đánh giá thích nghi đất đai phục vụ cho quản lý sử

19

dụng đất bền vững cần phải xem xét đồng thời các khía cạnh về tự nhiên, kinh tế, xã hội
và môi trường có nghóa là đánh giá đất đai bền vững.

0
100
200
300
400
500
600
700
800
900
1.000
TN KT BV TN KT BV TN KT BV TN KT BV TN KT BV TN KT BV TN KT BV
LUT1 LUT2 LUT3 LUT4 LUT5 LUT6 LUT7
Diện tích (1000ha)
S1 S2 S3 N

Hình 4.10: So sánh thích nghi tự nhiên (TN), kinh tế (KT), bền vững (BV)
4.3. Quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững
(1) Xác đònh ranh giới, diện tích đất sản xuất nông nghiệp: Chồng xếp bản đồ đònh
hướng sử dụng đất và bản đồ thích nghi bền vững kết quả được bản đồ đề xuất sử dụng
đất bền vững có thuộc tính như sau (bảng 4.26):
Bảng 4.26: Đề xuất sử dụng đất bền vững
Vùng

Đơn vò
LUT1 LUT2 LUT3 LUT4 LUT5 LUT6 LUT7 D.tích Phân đònh
thích đất đai Lúa Lúa Màu Rau Cà Chè Điều T.nhiên N.Nghiệp
nghi
LMU
2 vụ 1 vụ -hoa Phê (ha) (ha)
1
3
S3 N S1 S1 S1 N N 13.467

8.273

2
1
S3 N S1 N S1 N N 3.037

2.000

3
5
S3 N S3 S1 S1 N N 3.469

2.126

4
2, 4
S3 N S3 N N N N 35.714

24.321

5
6, 7
N N S1 N N S1 S1 6.942

2.845

6
14, 15, 16, 17, 18, 20, 21,
22, 23, 24, 25, 26, 27, 30,
31, 33, 34, 42, 43, 44, 47,
48, 56, 57, 58, 64, 65, 73,
74, 87, 88, 92
N N S3 S1 S1 S1 N 260.126

136.427

7
9, 10, 11, 28, 32, 36, 37,
38, 50, 51, 52, 71, 84, 98
N N S3 N S1 S1 S1 45.321

13.268

8
12, 39, 40, 53, 85
N N N N S1 S1 S1 30.068

7.686

9

8, 35, 45, 59, 60, 66, 75,
82, 89, 93, 99, 101
N N N N S1 S1 N 71.842

23.190

10
69
N N N N N S1 N 11.409

290

11
13, 29, 41, 54, 55, 72, 79,
81, 86
N N N N N N S1 103.699

10.809


20

Vùng
Đơn vò
LUT1 LUT2 LUT3 LUT4 LUT5 LUT6 LUT7 D.tích Phân đònh
thích đất đai Lúa Lúa Màu Rau Cà Chè Điều T.nhiên N.Nghiệp
nghi
LMU
2 vụ 1 vụ -hoa Phê (ha) (ha)
12

46, 49, 61, 62, 63, 67, 68,
70, 76, 77, 78, 80, 83, 90,
91, 94, 95, 96, 97, 100,
102, 103, 104
N N N N N N N 362.506

45.581

Sông suối, ao-hồ,… 29.754


Diện tích tự nhiên 977.354

276.816

Nguồn: Kết quả tính toán từ cơ sở dữ liệu của luận án; S1: rất thích nghi, S2: thích nghi trung bình, S3 ít
thích nghi, N: khôngđề xuất sử dụng cho nông nghiệp
4.3.1. Xây dựng, lựa chọn phương án sử dụng đất tối ưu
Quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp phải tập trung nâng cao hiệu quả kinh tế, giải
quyết việc làm cho lao động nông nghiệp và hạn chế đến mức thấp nhất tác động xấu
của sản xuất nông nghiệp đến môi trường. Cụ thể, phương án sử dụng đất nông nghiệp
thoả mãn đồng thời 3 mục tiêu: Tối đa tổng giá trò sản xuất (Z1), tối đa nhu cầu lao
động (Z2), tối đa độ che phủ (Z3) nhằm giảm đến mức thấp nhất hiện tượng rửa trôi và
xói mòn đất. Dựa vào các yêu cầu trên, bài toán FMOLP được cài đặt như sau:
(1) Hàm mục tiêu: Trên cơ sở đề xuất sử dụng đất bền vững (bảng 4.26), tiến hành bố
trí các LUT nông nghiệp.
Gọi X
ij
là diện tích LUT
j

(j=1,…,7) trên LMU
i
(i =1,…,104), X
ij
≥ 0, X
ij
∈Z,
Gọi GM
ij
là lãi thuần/1ha khi sản xuất LUT
j
trên LMUi,
Gọi LB
ij
là nhu cầu công lao động/1ha cho sản xuất LUT
j
trên LMUi,
Gọi CV
ij
là hệ số che phủ khi sản xuất LUT
j
trên LMUi.
(i). Các hàm mục tiêu được cài đặt như sau:
- Mục tiêu tối đa lãi thuần (Z1):
∑∑
= =
→
104
1
7

1
max
i j
ijij
XGM
- Mục tiêu tối đa nhu cầu lao động (Z2):
∑∑
= =
→
104
1
7
1
max
i j
ijij
XLB
- Mục tiêu tối đa độ che phủ (Z3):
∑∑
= =
→
104
1
7
5
max
i j
ijij
XCV
(ii). Các hệ ràng buộc:

+Ràng buộc về tài nguyên: Tổng diện tích vùng thích nghi: 104, ,1,
7
1
=≤
∑
=
iSX
i
j
ij
, trong
đó: Si là diện tích được phân đònh cho sản xuất nông nghiệp trên LMU
i
(i=1,…, 104).
+ Ràng buộc về tài nguyên nước (ràng buộc tổng thể về lượng nước):
∑∑
= =
≤
104
1
7
1i j
ijij
WRXIR ; với: WR =SW+GW;
Trong đó, IR
ij
là nhu cầu sử dụng nước cho sản xuất 1ha LUT
j
trên LMU
i

; WR tổng
lượng nước; SW: lượng nước mặt; GW: lượng nước ngầm. Trên đòa bàn Lâm Đồng,
ràng buộc tổng thể về lượng nước không ảnh hưởng đến lời giải của bài toán. Tuy nhiên,
vì lượng nước phân bố không đều ở các lưu vực, do vậy trong các nghiên cứu tiếp theo ở
mức độ chi tiết hơn, cần phải tính toán và cân đối lượng nước theo từng lưu vực.

21

+ Ràng buộc về yêu cầu phát triển: Trên cơ sở đònh hướng phát triển các loại cây trồng
trên đòa bàn tỉnh Lâm Đồng đến năm 2020, ràng buộc về phát triển các loại cây trồng
như sau: Diện tích đất 2 vụ lúa (LUT1):
1,000.12000.8
104
1
=≤≤
∑
=
jX
i
ij
; Diện tích lúa 1 vụ
(LUT2):
2,0
104
1
==
∑
=
jX
i

ij
(trong quy hoạch bỏ lúa 1 vụ); Diện tích màu (LUT3):
3,000.40000.30
104
1
=≤≤
∑
=
jX
i
ij
; Diện tích rau- hoa (LUT4):
4,000.20000.10
104
1
=≤≤
∑
=
jX
i
ij
; Diện
tích cà phê (LUT5):
5,000.150000.110
104
1
=≤≤
∑
=
jX

i
ij
; Diện tích chè (LUT6):
6,000.32000.25
104
1
=≤≤
∑
=
jX
i
ij
; Diện tích điều (LUT7):
7,000.15000.10
104
1
=≤≤
∑
=
jX
i
ij
.
+ Ràng buộc về lao động nông nghiệp: Theo quy hoạch tổng thể phát triển kinh tế xã
hội tỉnh Lâm Đồng đến năm 2020, lao động ngành trồng trọt khoảng 230.000 lao động,
số ngày làm việc trong năm của lao động nông nghiệp 260 ngày/năm. Tổng lao động
nông nghiệp:
∑∑
= =
≤

104
1
7
1
000.230260/
i j
ijij
XLB
(*)
(iii) Giải bài toán FMOLP trong bố trí sử dụng đất nông nghiệp với thuật giải tương tác
thoả hiệp mờ, hình 2.10 (Sakawa, 2002):
+ Giải bài toán quy hoạch tuyến tính cho từng mục tiêu và xác đònh hàm mục tiêu tổng hợp:
(**)max
257
.
15
255.117
316
.
517
.
14
719.965.44
144
.
986
.
537
.
6

473.924.550.9
3
3
2
2
1
1
→
−
×+
−
×+
−
×=
Z
w
Z
w
Z
wU
Trong đó: w
1
, w
2
, w
3
, là trọng số các mục tiêu Z1, Z2, Z3.
+ Giải bài toán (**): Ứng với 1 bộ trọng số sẽ có 1 phương án sử dụng đất tối ưu, như
vậy, có rất nhiều bộ trọng số thoả điều kiện (w
1

+ w
2
+ w
3
=1 và w
1
,

w
2
, w
3
> 0 ), có
nghóa là có rất nhiều phương án sử dụng đất tối ưu. Việc giải tìm tất cả các nghiệm tối
ưu mất rất nhiều thời gian và đôi khi không thể tìm hết (Sakawa, 2002). Do đó, phương
pháp tương tác với DM thể hiện hiệu quả rất cao, đôi khi chỉ giải bài toán với vài bộ
trọng số thì đã tìm ra phương án thoả mãn yêu cầu của DM.
Luận án phát triển mới chương trình máy tính
trong môi trường LINGO 11.0 và nhúng vào phần
mềm SALUP để hỗ trợ DM trong giải bài toán
FMOLP. Phần mềm cung cấp cơ chế mềm dẻo,
tương tác với DM thông qua cửa sổ nhập liệu
(hình 4.11), từ đó DM có thể thay đổi mức độ ưu
tiên của các mục tiêu (thay đổi bộ trọng số),
phần mềm sẽ giải tìm diện tích tối ưu của phương
án sử dụng đất tương ứng.
* Sau đây là lời giải điển hình cho trường hợp tỉnh Lâm Đồng:
Quan điểm phát triển: Kinh tế được ưu tiên phát triển trên cơ sở đáp ứng được lợi ích
của toàn xã hội và hạn chế đến mức thấp nhất tác hại đến môi trường. Như vậy, bố trí
sử dụng đất nông nghiệp có 2 kòch bản (scenarios) xếp theo thứ tự ưu tiên như sau:

Hình 4.
11
:
SALUP tương
tác với DM