Ứng dụng mô hình clumondo trong đánh giá biến động đất đai huyện Văn Yên, tỉnh Yên Bái

Vietnam J. Agri. Sci. 2023, Vol. 21, No. 4: 446-457

Tạp chí Khoa học Nơng nghiệp Việt Nam 2023, 21(4): 446-457
www.vnua.edu.vn

ỨNG DỤNG MƠ HÌNH CLUMONDO DỰ BÁO THAY ĐỔI SỬ DỤNG ĐẤT
PHỤC VỤ CÔNG TÁC QUY HOẠCH ĐẤT ĐAI HUYỆN VĂN YÊN, TỈNH YÊN BÁI
Phạm Duy Khánh, Vũ Thanh Biển*, Đào Xuân Thu, Nguyễn Lưu Ly, Ngô Thanh Sơn, Bùi Lê Vinh
Khoa Tài nguyên và Môi trường, Học viện Nông nghiệp Việt Nam
*

Tác giả liên hệ:

Ngày nhận bài: 25.10.2022

Ngày chấp nhận đăng: 18.04.2023
TĨM TẮT

Nghiên cứu này ứng dụng mơ hình mơ hình CLUMondo nhằm mơ phỏng biến động đất đai phục vụ công tác
xây dựng quy hoạch sử dụng đất của huyện Văn Yên, tỉnh Yên Bái theo 2 kịch bản: Kịch bản 1 - nhu cầu sử dụng
đất trong quá khứ, Kịch bản 2 - theo định hướng sử dụng đất của địa phương. Nguyên lý mô phỏng của mơ hình dựa
trên sự tương tác giữa các yếu tố tác động và các loại hình sử dụng đất thơng qua hồi quy logistic. Độ chính xác mơ
phỏng của mơ hình cho bản đồ lớp phủ năm 2020 được đánh giá thông qua hệ số Kappa, với kết quả 0,88. Kết quả
mô phỏng cho thấy đến năm 2030, tại kịch bản 1 đất xây dựng biến động mạnh nhất (tăng 9,82%), đất rừng và đất
nơng nghiệp giảm lần lượt cịn 83,25% và 1,77%. Theo kịch bản 2, đất rừng và nơng nghiệp cũng có xu hướng giảm
nhưng diện tích giảm ít hơn so với kịch bản 1. Sự khác biệt rõ nhất giữa hai kịch bản đó là diện tích đất xây dựng
tăng mạnh ở kịch bản 1 so với kịch bản 2 và đất trống có cây bụi tăng ở kịch bản 1 còn giảm ở kịch bản 2.
Từ khóa: Clumodo, thay đổi sử dụng đất, quy hoạch sử dụng đất, kịch bản sử dụng đất, Yên Bái.

Application of CLUMondo Model in Forecasting Land use Changes
in Van Yen district, Yen Bai Province

ABSTRACT
This study applied the CLUMondo model to simulate land changes for land use planning in Van Yen district, Yen
Bai province under two scenarios: Scenario 1- land use demand in the past and Scenario 2- based on local land use
orientation. The simulation principle of the model was based on the interaction between the influencing factors and
land use types through logistic regression. The simulation accuracy of the model for the 2020 overlay map was
evaluated by the Kappa coefficient of 0.88. The simulation results show that by 2030, in scenario 1, construction land
fluctuates the most (increase by 9.82%), while forest land and agricultural land decrease to 83.25% and 1.77%,
respectively. In scenario 2, the forest and agricultural land also tend to decrease, but less than in scenario 1. The
most obvious difference between the two scenarios is that the area of construction land increases sharply in scenario
1 compared to scenario 2, and the bare land with shrubs increases in scenario 1 but decreases in scenario 2.
Keywords: CLUMondo model, land use change, land use planning, land use scenario, Yen Bai province.

1. ĐẶT VẤN ĐỀ
Huyện Vën n, tỵnh n Bái nìm ć khu
văc miền núi phớa Bớc Vit Nam ỵc bit n
l khu vc cú hệ sinh thái đa däng vĆi các loäi
tài nguyên rÿng, khoỏng sõn, ỗt, nỵc a dọng
v phong phỳ. Trờn a bàn huyện Vën Yên cò
khu bâo tồn thiên nhiên Nà Hèu là nĄi sinh
sống cûa nhiều loài động, thăc vêt quý hiếm và
hệ sinh thái đa däng. Tuy nhiên, trâi qua hng

446

trởm nởm phỏt trin vi s xuỗt hin v bin
mỗt cỷa mt s dch vý h sinh thỏi do s tỏc
ng cỷa con ngỵi v thiờn nhiờn ó õnh
hỵng lĆn đến să phát triển bền vĂng cûa
huyện. Các tác ng vo ỗt vớ dý nhỵ phỏ
rng, t nỵng lm réy, độc canh cây trồng, các

chính sách phát triển cûa a phỵng hay tỏc
ng cỷa bin i khớ hờu (BKH) ó lm thay
i h thng s dýng ỗt (Mai Họnh Nguyên,
2012; Lê Hoài Nam & cs., 2021) ć khu văc này.


Phạm Duy Khánh, Vũ Thanh Biển, Đào Xuân Thu, Nguyễn Lưu Ly, Ngô Thanh Sơn, Bùi Lê Vinh

NhĂng thay đổi s dýng ỗt ny nu khụng
ỵc d bỏo chớnh xỏc trong tỵng lai s õnh
hỵng n cụng tỏc quõn lý s dýng ỗt cỷa a
phỵng, c bit l cụng tỏc quy hoọch s dýng
ỗt. Theo quy nh tọi Khoõn 1, iu 37 Luờt
ỗt ai 2013, thi k quy hoọch s dýng ỗt l
10 nởm v tổm nhỡn cỷa quy hoọch s dýng ỗt
cỗp huyn t 20-30 nởm (Quc hi, 2013). Tuy
nhiên, kết q thăc hiện cơng tác quy hộch sā
dýng ỗt cui k thỵng rỗt khỏc so vi quy
hoọch s dýng ỗt ó ỵc xõy dng ổu k
(Drogoul & cs., 2016). Mt trong nhng lý do
chớnh cỷa vỗn này có thể là thiếu cơng cý, mơ
hình giúp nhà quy hoọch d oỏn thay i trong
s dýng ỗt dỵi tác động cûa các yếu tố khác
nhau (Vü Thð Minh Hu & cs., 2018).

hỡnh s dýng ỗt (bao gm cõ các yếu tố tă
nhiên và nhân täo).

Nghiên cĀu biến động lp phỷ v d bỏo
kch bõn s dýng ỗt l vỗn ỵc hổu ht cỏc

quc gia quan tõm. S dýng ỗt v thay i lp
phỷ (Land use land cover change - LULCC) là
việc chuyển đổi các lội hình sā dýng ỗt khỏc
nhau v l kt quõ cỷa tỵng tỏc phc tọp gia
con ngỵi v mụi trỵng sinh thỏi. LULCC là
động lăc chính cûa să thay đổi tồn cỉu và có
tác động đáng kể đến dðch vý hệ sinh thái và đa
däng sinh học. HĄn nĂa, LULCC còn liên quan
mêt thiết đến să phát triển bền vĂng cûa nền
kinh tế xó hi. Thay i lp phỷ (mýc ớch s
dýng ỗt) vÿa là nguyên nhân vÿa là hêu quâ
cûa nhiều thay đổi về mặt lý sinh và kinh tế xã
hội (Van Asselen & Verburg, 2013). Mơ hình
hóa thay đổi sā dýng ỗt cũ nghùa l ni suy
hoc ngoọi suy theo thi gian và có vai trị quan
trọng trong nghiên cĀu xu th phỏt trin cỷa
cỏc h thng s dýng ỗt trong tỵng lai. Vic
d bỏo kch bõn s dýng ỗt ỵc thăc hiện
thơng qua các mơ hình khác nhau, nhìm tối ỵu
húa vic phõn b ti nguyờn ỗt trong tỵng lai.
Mt s mụ hỡnh thỵng ỵc s dýng ỵc
tớnh thay i lp phỷ ỗt nhỵ mụ hỡnh Cellular,
mụ hỡnh Markov, mơ hình đa tác nhån (multiagent models) và mơ hình CLUE (Conversion of
Land - Use and its Effects). Mơ hình CLUE, cý
thể là phiên bân CLUMondo (Van Asselen &
Verburg, 2013), ỵc s dýng mụ phúng s
thay i s dýng ỗt da trờn nh lỵng thc
t cỏc mi quan h gia hin trọng s dýng ỗt
v cỏc yu t tỏc động đến să thay đổi các loäi

2.1. Phương pháp chọn im nghiờn cu

nh hỵng vic s dýng hp lý ti
nguyờn ỗt ai, mýc tiờu cỷa nghiờn cu ny
ng dýng mụ hỡnh CLUMondo d bỏo xu
hỵng bin ng s dýng ỗt n nởm 2030
trờn a bn huyn Vởn Yờn, tỵnh n Bái theo
hai kðch bân: Kðch bân phát triển thụng thỵng
v kch bõn theo nh hỵng s dýng ỗt cỷa
a phỵng. Kt quõ nghiờn cu ỵc s dýng
cung cỗp thờm c s khoa hc phýc vý cụng
tỏc xõy dng quy hoọch v tổm nhỡn s dýng
ỗt trờn a bn huyn Vởn Yờn trong tỵng lai.

2. PHNG PHP NGHIấN CỨU
Vën n là một huyện vùng núi phía Bíc
cûa tỵnh n Bái, nìm giĂa vùng chuyển giao
giĂa Đơng Bíc và Tây Bíc, tọa độ đða lý tÿ
10423' đến 10423' độ kinh đơng và tÿ 2150'30''
đến 2212' vï độ bíc (Hình 1). Vën n thuộc khí
hêu nhiệt đĆi èm giị mùa, lỵng mỵa hng nởm
ln (trung bỡnh 2.200-2.400mm), cao trung
bỡnh t 300 n 700m, dc a hỡnh tỵng i
ln (15-25), nhiệt độ trung bình nëm tÿ 22 đến
24C (Đặng Th Thu H & cs., 2019).
Tng din tớch ỗt t nhiên huyện Vën Yên
nëm 2020 là 139.566,78ha. Huyện bao gồm 24
xó v 1 th trỗn. Dõn s huyn Vởn Yờn l
129.059 ngỵi vi mờt dõn s trung bỡnh 88,5
ngỵi/km2 (UBND huyện Vën Yên, 2021). Trong

giai đoän 2015-2020, să thay i c cỗu s dýng
ỗt trờn a bn huyn din ra theo chiu hỵng
tởng din tớch ỗt xõy dng v ỗt trng cú cõy
býi; giõm din tớch ỗt rng, ỗt nụng nghip v
nỵc mt.
2.2. Mụ hỡnh CLUMondo
Mụ hỡnh CLUMondo mụ phúng s thay i
ỗt ai bỡng cỏch kt hp tớnh a chc nởng cỷa
h thng ỗt ai v cho phộp thiết lêp các mối
quan hệ cung - cæu tÿ nhiều phía (Gao & cs.,
2022), cho phép dă đốn hiệu q s bin ng
ỗt ai (Zuo & cs., 2022). Mụ hỡnh CLUMondo
tin hnh mụ phúng s dýng ỗt bỡng cỏch xem
xột să phù hĉp cûa điều kiện tă nhiên, kinh tế,

447


Ứng dụng mơ hình CLUMondo dự báo thay đổi sử dụng đất phục vụ công tác quy hoạch đất đai huyn Vn Yờn,
tnh Yờn Bỏi

xó hi v mụi trỵng cỏc khu vc khỏc nhau,
cỹng nhỵ nhu cổu phỏt trin trong tỵng lai v
s cọnh tranh gia cỏc h thng ỗt ai
(Rahman & cs., 2017). Mụ hỡnh bao gm hai
module: Module phi không gian và module
không gian. Module phi không gian xác đðnh
nhĂng thay đổi theo nhu cæu đối vĆi tng cỗp
trong ton b vựng mụ hỡnh. Cỏc nhu cổu trong
trỵng hp ny cú th bao gm din tớch cho

tng mýc ớch s dýng cý th, hoc ỵc xỏc
nh theo tổng hàng hóa, dðch vý. Trong module
khơng gian, nhu cổu ny ỵc chuyn thnh
nhng thay i s dýng ỗt täi các đða điểm cý
thể trong khu văc nghiên cĀu, bìng cách sā
dýng hệ thống raster (Viliet & cs., 2015) và
phân tích khơng gian (Verburg & cs., 2007).
Trong mơ hình CLUMondo, nhu cổu s dýng
ỗt ỵc tớnh toỏn thụng qua các tht tốn
khác nhau làm kết q đỉu vào cûa h thng.
ng thi, vic phõn b ỵc thc hin bi
chớnh mụ hỡnh da trờn cỏch tip cờn bỵc thi
gian ri räc có xem xét các ràng buộc về chính
sách khơng gian, cý thể các thơng số chuyển đổi
mýc đích sā dýng ỗt, nhu cổu v hng húa v

dch vý bờn ngoài và gia tëng các dðch vý hệ
sinh thái (Jin & cs., 2019), cuối cùng sā dýng
một quy trình lặp läi để chỵ đðnh các thơng số
khác nhau nhìm tối ỵu hũa vic phõn b s
dýng ỗt, ỏp ng nhu cæu phát triển cûa khu
văc (Debonne & cs., 2019; Nie & cs., 2020).
Các module làm việc chính cûa mơ hình bao
gm: Tớnh c trỵng cỷa khu vc - cỏc yu t
tỏc ng n chuyn i loọi ỗt, tớnh phự hp
cỷa h thng ỗt ai (hi quy logistic), tựy chợnh
mýc ớch chuyn i s dýng ỗt (khỏng chuyn
i v ma trờn chuyển đổi), giĆi hän khơng gian
hành chính - các hän chế và xây dăng kðch bân
(Zuo & cs., 2022).

2.3. Dữ liệu đầu vào cho mơ hình
(1) Bân đồ sā dýng ỗt bao gm: Bõn lp
phỷ nởm 2015 v 2020 ỵc k tha t nghiờn
cu cỷa Buchhorn & cs. (2020) v Karra & cs.
(2021). Bõn lp phỷ ỵc xỏc nh v ỵc
phõn loọi thnh 5 loọi hỡnh s dýng: Rng,
nụng nghip, nỵc mt, xõy dng, ỗt trng cú
cõy býi.

Hỡnh 1. Vị trí khu vực nghiên cứu

448


Phạm Duy Khánh, Vũ Thanh Biển, Đào Xuân Thu, Nguyễn Lưu Ly, Ngơ Thanh Sơn, Bùi Lê Vinh

Hình 2. Khung nghiên cứu (điều chỉnh từ Zuo & cs., 2022)
(2) Bộ bân đồ yếu tố tác động tĆi chuyển đổi
sā dýng ỗt: Da trờn tỡnh hỡnh thc t tọi khu
vc nghiờn cu, tng s 10 bõn (Phý lýc 1)
tỵng ng vĆi 5 yếu tố tác động (Hình 2) thể
hiện să phù hĉp về vð trí và să thích hĉp cýc b
cho cỏc loọi hỡnh s dýng ỗt.
(3) Khỏng chuyn i v ma trờn chuyn
i: Lỗy t kt quõ phõn tớch bin ng s dýng
ỗt giai oọn 2015-2020 v tham khõo ý kiến
chuyên gia. Kháng chuyển đổi liên quan đến
việc hoàn nguyờn mýc ớch s dýng ỗt sau khi
ó thay i sā dýng, nìm trong không tÿ 0
(chuyển đổi dễ dàng) đến 1 (nhĂng thay đổi

khơng thể hồn ngun) (Verburg & cs., 2015).
Ma trên chuyển đổi cho biết liệu hai loäi hỡnh
s dýng ỗt cú th ỵc chuyn i cho nhau
hay khơng. Có hai giá trð trong ma trên chuyển
đổi là 0 v 1; ỵc t l 1 nu loọi hỡnh s dýng
ỗt cú th chuyn i thnh loọi hỡnh s dýng
ỗt khỏc, t l 0 nu loọi hỡnh s dýng ỗt ũ
khụng th chuyn i thnh cỏc loọi hỡnh s
dýng ỗt khỏc. Vic ci t cỏc thụng s da
trờn t l bin ng cỷa cỏc loọi hỡnh s dýng
ỗt trong các kðch bân.

(4) Hän chế về chính sách khơng gian: Các
chính sách khơng gian có thể hän chế să thay
đổi trong mt vựng nhỗt nh hoc s dýng ỗt
nhỗt nh (Nie & cs., 2020). Nhỵ ó cờp
trờn, tọi đða bàn huyện Vën Yên cò khu bâo tồn
thiên Nà Hèu (Hình 1), đåy là khu văc cỉn chú
trọng bâo v mụi trỵng sinh thỏi, ỵc t lm
khu vc họn ch.
(5) Tớnh phự hp cỷa h thng ỗt ai: B
h s tỵng quan hi quy gia cỏc yu t tỏc
ng v cỏc loọi hỡnh s dýng ỗt:
- Tớnh bỡng cụng cý đða thống kê tích hĉp
trong mơ hình CLUMondo
- Tính c trỵng cỷa tng khu vc ỵc xỏc
nh da trờn phõn tớch hi qui logistic xỏc
nh v lỵng hoỏ ỵc cỏc nhõn t õnh hỵng
n s xuỗt hin cỷa cỏc loọi s dýng ỗt, cý
th tọi cụng thc (1) (Kurniawan & cs., 2021):

 Pi 
Log 
  0  1 X1.i  2 X2.i  ...  n X n.i
1 Pi

Trong ũ, Pi l xỏc suỗt xuỗt hin cỷa loọi
hỡnh s dýng ỗt i vi yu tố tác động X. 0 là
một hìng số và n là hệ số hồi quy.

449


Ứng dụng mơ hình CLUMondo dự báo thay đổi sử dụng đất phục vụ công tác quy hoạch đất đai huyện Văn Yên,
tỉnh Yên Bái

Trong nghiên cĀu này các yếu t ỵc la
chn tớnh toỏn õnh hỵng n thay i s
dýng ỗt trong nghiờn cu bao gm: yu t vð
trí, yếu tố kinh tế - xã hội (mêt độ dõn s,
khoõng cỏch n ỵng giao thụng, khoõng cỏch
n nỵc mặt và khoâng cách đến trung tâm) và
yếu tố đða hỡnh, khớ hờu, c im th nhỵng
(mỵa, nhit , cao, dc, th nhỵng). Cỏc
bin c lờp trong mụ hỡnh ỵc kim tra a
cng tuyn, chợ cỏc yu t tỏc ng cũ tỵng
quan thỗp mi ỵc chn ỵa vo phõn tớch.
Sau khi cú kt quõ hi quy, mơ hình sẽ tă động
thăc hiện kiểm nghiệm phân lội nh bin cho
mi hm tỵng quan, biu din bỡng ỵng
cong ROC (Receiver Operating Characteristics)

và đánh giá thơng qua chỵ số AUC (Area Under
the Curve). Giá trð AUC nìm trong không
0,5-1,0 ỵc xem l chớnh xỏc v giỏ tr AUC
cng tim cên 1 thì cị độ tin cêy càng cao
(Willemen & cs., 2002).
Phổm mm ArcGIS 10.3 ỵc s dýng
tọo v xā lý bân đồ cho phù hĉp vĆi yêu cæu đỉu
vào cûa mơ hình.
2.4. Xây dựng kịch bân
Kðch bân 1 (KB1) - kch bõn theo xu hỵng
s dýng ỗt trong quỏ kh: Kch bõn ny ỵc
xõy dng da trờn xu hỵng bin ng s dýng
ỗt trong giai oọn 2015-2020. Cý th, nhu cổu
cỷa cỏc loọi hỡnh s dýng ỗt n nởm 2030
ỵc xỏc nh bỡng cỏch tớnh t l bin động
trung bình hìng nëm tÿ nëm 2015-2020 (Yin &
cs., 2021). Kch bõn 2 (KB2) - Kch bõn ny ỵc
xõy dng da theo nh hỵng s dýng ỗt cỷa
huyn Vởn Yờn. nh hỵng ny ỵc cý th
húa t Ngh quyt XVI cûa Đâng bộ huyện Vën
Yên trong lïnh văc quân lý s dýng ỗt. Theo
ũ, trong tỵng lai huyn Vởn Yờn tờp chung
phỏt trin theo hỵng bn vng, giõm ti a s
mỗt ỗt rng v ỗt nụng nghip, giõm din
tớch ỗt chỵa s dýng. Trong nụng - lõm nghip,
huyn tờp chung phỏt trin cỏc loọi cõy hng
húa chỷ ọo nhỵ qu, tre Bát Độ và cåy ën quâ
(UBND huyện Vën Yên, 2020). Dăa vào đị, các
thơng số về nhu cỉu sā dýng ỗt cỷa hai kch
bõn ỵc tớnh toỏn tọi bõng 1.

450

2.5. Kiểm chứng mơ hình
Độ chính xác cûa mơ hình CLUMondo ỵc
xỏc nh bỡng cỏch so sỏnh bõn lp phû mơ
phóng vĆi bân đồ lĆp phû hiện träng cûa a
phỵng (Yin & cs., 2021). Cý th, sau khi thit
lờp các tham số đỉu vào, mơ hình CLUMondo
tiến hành mơ phúng s thay i s dýng ỗt n
nởm 2020. Bõn mụ phúng ny ỵc dựng so
sỏnh vi bõn hin trọng s dýng ỗt nởm 2020
cỷa huyn Vởn n. Độ chính xác cûa kết q mơ
phóng cûa mơ hỡnh ỵc ỏnh giỏ bỡng h s
Kappa, giỏ tr Kappa càng gỉn 1 thì độ chính xác
cûa mơ phóng càng cao (Pontius & cs., 2001).

3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN
3.1. Bin ng s dng t giai on
2015-2020
ỗt rng chim t l ln nhỗt trong c cỗu
s dýng ỗt cỷa huyn Vởn Yờn (Bõng 2). Tuy
nhiờn, din tớch loọi ỗt ny cũ xu hỵng giõm
trong giai oọn 2015-2020. Tỵng t, ỗt nụng
nghip v ỗt mt nỵc cỹng cũ xu hỵng giõm
vi t l lổn lỵt l -5,7% v 0,02%/nởm. Ngỵc
lọi, din tớch ỗt xõy dng v ỗt trng cú cõy
býi cũ xu hỵng tởng vi t l tởng l 16,3% v
7,1%/nởm. Phổn din tớch ỗt rng giõm chỷ
yu l rng sõn xuỗt do b khai thỏc m khụng

tin hnh vic trng lọi rng tọo nờn nhng
vựng ỗt hoang hũa lm gia tởng ỗt din tớch
ỗt trng cú cõy býi. Phổn ỗt nụng nghip
giõm do chuyn i sang cỏc loọi ỗt phi nụng
nghip nhỵ xồy dng cỏc cụng trỡnh s nghip,
ỵng giao thơng phýc vý mýc đích nơng thơn
mĆi trên đða bàn cỏc xó v th trỗn. S bin
ng xõy ra rõi rỏc trờn a bn huyn, xu
hỵng bin ng din ra mọnh m nhỗt tọi a
bn cỏc xó, th trỗn bỏm sỏt sụng Hng v
ỵng cao tc H Ni - Lo Cai (Hình 3) đåy
cüng là yếu tố thúc đèy să phỏt trin v thay
i nhu cổu s dýng ỗt trờn đða bàn huyện.
3.2. Đánh giá độ chính xác của mơ hỡnh
Kt quõ mụ phúng bõn lp phỷ nởm 2020
ỵc th hin hỡnh 4. Kt quõ kim chng cho
thỗy giĂa bân đồ thăc tế và mơ phóng có să


Phạm Duy Khánh, Vũ Thanh Biển, Đào Xuân Thu, Nguyễn Lu Ly, Ngụ Thanh Sn, Bựi Lờ Vinh

tỵng ng cao thể hiện qua bâng ma trên chéo
giĂa lội hình sā dýng ỗt thc t v mụ phúng
(Bõng 3). chớnh xỏc mụ phúng cỷa loọi hỡnh
s dýng ỗt rng cao nhỗt (99%) do ồy l loọi
ỗt cú din tớch ln nhỗt v bao phỷ lờn ti 87%
din tớch ton huyn, cỏc loọi hỡnh s dýng ỗt

cũn lọi u cũ chính xác mơ phóng trên 80%.
Hệ số Kappa cho mơ phóng là 0,88 thuộc mĀc

chính xác cao (Pontius & cs., 2001). Nhỵ vờy,
vi cỏc thụng s ó ỵc thit lờp, mơ hình
CLUMondo có khâ nëng mơ phóng tốt să thay
đổi s dýng ỗt tọi huyn Vởn Yờn.

Bõng 1. T l biến động nhu cầu sử dụng đất theo 2 kịch bân (%/nëm)
Kịch bản

Rừng

Xây dựng

Nơng nghiệp

Nước mặt

KB1

-0,5

16,3

-5,7

-0,02

7,1

-0,04

-11

KB2

-0,14

5,2

-0,7

Đất trống có cây bụi

Bâng 2. Diện tích (ha) và biến động các loại hình sử dụng đất giai đoạn 2015-2020
Loại hình SDĐ

Năm 2015

Năm 2020

Biến động

Diện tích

Tỷ lệ (%)

Diện tích

Tỷ lệ (%)

Diện tích

Tỷ lệ(*)(%)

124.735,59

89,37

121.430,07

87

-3.305,52

-0,5

Xây dựng

3.073,59

2,2

6.548,22

4,69

3.474,63

16,3

Nơng nghiệp

5.989,23

4,3

4.460,13

3,2

-1.529,10

-5,7

Nước mặt

2.419,2

1,73

2.416,41

1,73

-2,79

-0,02

Đất trống có cây bụi

3.349,17

2,4

4.711,95

3,38

1.362,78

7,1

Rừng



1/ t

 LUyearN 

 LUyearP 

Ghi chú: (*): Tỷ lệ biến động hằng năm được tính theo cơng thức: ARC(%)   1  





  100



Trong đó, ARC: Tỷ lệ biến động hàng năm; LUyearN: Diện tích SDĐ năm kết thúc; LUyearP: Diện tích SDĐ
năm bắt đầu; t: Khoảng thời gian (N - P).
Nguồn: Trisurat (2009).

Hình 3. Bân đồ hiện trạng sử dụng đất huyện Văn Yên năm 2015 (a),
năm 2020 (b) và biến động giữa 2 giai đoạn (c)

451


Ứng dụng mơ hình CLUMondo dự báo thay đổi sử dụng đất phục vụ công tác quy hoạch đất đai huyện Văn Yên,
tỉnh Yên Bái

Hình 4 Bân đồ sử dụng đất năm 2020 hiện trạng (a) và mô phỏng (b)
Bâng 3. Ma trận chéo giữa loại hình SDĐ thực tế và mơ phỏng năm 2020 (ha)
Mơ phỏng
Nước
mặt

Rừng

Nơng nghiệp

Xây dựng

Đất trống
có cây bụi

Tổng

Độ chính xác
người
sử dụng (%)

2.290,41

44,82

42,84

30,33

8,01

2.416,41

95

Rừng

49,23

120.140,3
7

51,39

634,32

554,76

12.1430,07

99

Nơng nghiệp

32,76

341,28

3.712,95

95,58

277,56

4.460,13

83

Xây dựng

32,76

486,36

266,58

5.720,4

42,12

6.548,22

87
81

Loại SDĐ
Hiện
trạng

Nước mặt

Đất trống có cây bụi
Tổng
Độ chính xác
người sản xuất (%)

14,04

482,4

382,59

10,8

3.822,12

4.711,95

2.419,2

121.495,2
3

4.456,35

6.491,43

4.704,57

139.566,78

95

99

83

88

81

Kappa

0,88

Bâng 4. Hồi quy logistic và chỉ số AUC giữa các yếu tố tác động và loại hình sử dụng đất

Nhiệt
độ

Lượng
mưa

Mật độ
dân số

NS

NS

NS

NS

+

+

-

NS

NS

+

NS

Xây dựng

-

-

Đất trống
có cây bụi

NS

-

LUT
Nước mặt
Rừng
Nơng nghiệp

KC đến KC đến
dân cư trung tâm

KC đến
đường giao thông

KC đến
nước mặt

Độ
cao

+

+

NS

-

-

+

-

+

-

-

-

NS

-

+

NS

NS

NS

+

-

-

NS

-

-

Độ
dốc

Thổ
nhưỡng

AUC

-

-

0,96

NS

NS

0,98

-

+

0,94

-

NS

+

0,94

+

NS

+

0,66

Ghi chú: NS: Khơng có ý nghĩa thống kê; KC: Khoảng cách; (+): Tương quan thuận; (-): Tương quan nghịch.

452


Phạm Duy Khánh, Vũ Thanh Biển, Đào Xuân Thu, Nguyễn Lưu Ly, Ngô Thanh Sơn, Bùi Lê Vinh

3.3. Kết quâ phân tích hồi quy của loại
hình sử dụng đất và các yếu tố tác động
Kết quâ kiểm nghiệm AUC (Bâng 4) cho
thỗy tỗt cõ cỏc h s tỵng quan cỷa cỏc loọi
hỡnh s dýng ỗt cũ tin cờy nỡm trong
không 0,5-1. Điều này chỵ ra rìng các yếu tố
tác ng ỵc la chn u cũ nghùa i vi să
phân bố theo khơng gian cûa các lội hình sā
dýng ỗt (Guo & cs., 2020). ỗt rng, nỵc mt,

nụng nghip v xõy dng cũ tỵng quan vi
tin cờy cao lổn lỵt l 0,98, 0,96; 0,94 v 0,94.
ỗt trng cú cõy býi cú giỏ tr AUC thỗp nhỗt
(0,66) vỡ nhng phổn ỗt bú hoang thỵng cũ
chớnh xỏc thỗp do să trâi rộng về vð trí cûa lội
hình sā dýng ỗt ny trong khu vc nghiờn cu
(Arunyawat & Shrestha, 2018). Ngoi ra, tọi
bõng 4 cỹng th hin mi tỵng quan thn,
nghðch giĂa các yếu tố xác đðnh và lội hình s
dýng ỗt.

Hỡnh 5. Bõn mụ phng s dng t đến năm 2030 kịch bân 1 (a), kịch bân 2 (b)
Bâng 5. Diện tích (ha) và biến động các loại hình SDĐ giai đoạn 2020-2030
2030

2020
Loại hình
SDĐ

Kịch bản 1

Kịch bản 2

Diện tích

Tỷ lệ
(%)

Diện tích

Tỷ lệ
(%)

Tăng (+)/
Giảm (-)
so 2020

Diện tích

Tỷ lệ
(%)

Tăng (+)/
Giảm (-)

so 2020

2.416,41

1,73

2.362,32

1,69

-

2.365,74

1,70

-

121.430.07

87,00

116.182,71

83,25

-

119.102,13

85,34

-

Nơng nghiệp

4.460,13

3,20

2.473,83

1,77

-

3.968,46

2,84

-

Xây dựng

6.548,22

4,69

13.703,4

9,82

+

10.782,63

7,73

+

Đất trống có cây bụi

4.711,95

3,38

4.844,52

3,47

+

3.347,82

2,40

-

Nước mặt
Rừng

453


Ứng dụng mơ hình CLUMondo dự báo thay đổi sử dụng đất phục vụ công tác quy hoạch đất đai huyện Văn Yên,
tỉnh Yên Bái

Bâng 6. Ma trận chuyển đổi các loại hình SDĐ năm 2020-2030 theo kịch bân 1 (ha)
2020

2030
Nước mặt

Nước mặt

Rừng

Nơng nghiệp

Xây dựng

Đất trống có cây bụi

Tổng 2020

2.362,32

0

2,25

51,84

0

2.416,41

Rừng

0

115.824,51

5,04

5.315,4

285,12

121.430,07

Nơng nghiệp

0

358,2

2.369,16

1.732,77

0

4.460,13

Xây dựng

0

0

0

6.548,22

0

6.548,22

Đất trống có cây bụi

0

0

97,38

55,17

4.559,4

4.711,95

2.362,32

116.182,71

2.473,83

13.703,4

4.844,52

139.566,78

Tổng 2030

Bâng 7. Ma trận chuyển đổi các loại hình SDĐ năm 2020-2030 theo kịch bân 2 (ha)
2020

2030
Nước mặt

Rừng

Nơng nghiệp

Xây dựng

Đất trống có cây bụi

Tổng 2020

2.365,74

0

0,63

50,04

0

2.416,41

Rừng

0

118.170,81

320,13

2.937,87

1,26

121.430,07

Nơng nghiệp

0

0

3.585,24

874,89

0

4.460,13

Xây dựng

0

0

0

6.548,22

0

6.548,22

Đất trống có cây bụi

0

931,32

62,46

371,61

3.346,56

4.711,95

2.365,74

119.102,13

3.968,46

10.782,63

3.347,82

139.566,78

Nước mặt

Tổng 2030

Hình 6. Bân đồ thể hiện sự khác biệt giữa hai kịch bân

454

Phạm Duy Khánh, Vũ Thanh Biển, Đào Xuân Thu, Nguyễn Lưu Ly, Ngô Thanh Sơn, Bùi Lê Vinh

3.4. Kết quâ mô phỏng kịch bân sử dụng
đất đến năm 2030
3.4.1. Kịch bản 1 - Phát triển thông thường
trong quá khứ
Theo KB1, ỗt nụng nghip cũ xu hỵng
giõm vi t l 1,23%, loọi ỗt ny ỵc phõn b
cýc b trong vựng v tờp trung cỏc lỵu vc,
nhỏnh sụng ln cỷa huyn. ỗt rng vộn bao
phỷ phổn ln khu vc tuy nhiờn giõm 3,75% v
din tớch. ỗt trng cú cõy býi tởng 132,57ha
ỵc phõn b rõi rỏc phớa Nam v phớa Tõy
Nam cỷa huyn. Din tớch nỵc mt ớt thay i
hn, giâm nhẹ tÿ 1,73% nëm 2020 xuống 1,69%
nëm 2030 và ỵc phõn b thnh dõi chọy dc
t Tồy sang ụng. ỗt xõy dng cũ xu hỵng
tởng mọnh nhỗt t 4,69% lên 9,82%, phỉn diện
tích tëng chû yếu xung quanh các khu vc ụ
th trung tồm, khu dồn cỵ ban ổu, dc theo
thỷy vc v ỵng giao thụng, c bit khu
vc xó ụng An. Khoõng 94,34% din tớch ỗt
huyn Vởn Yờn khụng thay i tọi kch bõn ny,
nhỵng vic m rng ỗt xõy dng l ỏng k
nhỗt. ỗt chuyn t cỏc loọi hỡnh s dýng ỗt
khỏc sang ỗt xõy dng chỷ yu l ỗt rng v
ỗt nụng nghip (Bõng 5 và 6).
3.4.2. Kịch bản 2 - Định hướng sử dng t

ca a phng
Theo kch bõn ny nỵc mt giõm t 1,73%
nởm 2020 xung 1,70% nởm 2030, tỵng ng
giõm 50,67ha (Bõng 5 v 7). ỗt nụng nghip
giõm 0,36% tỵng ng chuyn i 874,98ha sang
ỗt xõy dng, bin ng ỗt nụng nghiệp diễn ra
chû yếu täi xã An Thðnh và Đäi Phỏc. Mc giõm
rừ rt nhỗt ỵc quan sỏt thỗy loọi ỗt trng cú
cõy býi, din tớch ỗt ny giõm chỷ yu chuyn
sang ỗt rng (931,32ha). Vi mt huyn vựng
nỳi din tớch ỗt xõy dng tuy chim t l khụng
quỏ ln xong nú cho thỗy xu hỵng tởng ỏng k
theo câ hai kðch bân (Yin & cs., 2021).
3.4.3. So sánh giữa hai kịch bản
Să khác biệt giĂa hai kðch bân thể hiện ć
hình 6 vĆi tČ lệ khác biệt là 3,75%, đåy là kết
quâ cûa việc chồng xếp bân đồ giĂa KB1 và
KB2. Khu văc có să khác biệt nhiều nhỗt ỵc

xỏc nh v trớ dc theo ỵng cao tốc Hà Nội Lào Cai, đặc biệt là trên đða bàn các xã: Đông
An, Đông Cuông, An Thðnh, Yên Phú, Xn Ái.
Phỉn diện tích khác biệt chû yếu nìm trên cỏc
loọi ỗt xõy dng, ỗt nụng nghip v ỗt rng.
S tỵng tỏc gia cỏc loọi hỡnh s dýng ỗt,
cỏc chớnh sỏch ỵu tiờn phỏt trin v s cọnh
tranh ó dộn n xu hỵng thay i s dýng ỗt
khỏc nhau (Zuo & cs., 2022). Kt quõ mụ phúng
cho thỗy ỗt xõy dng cú t l thay i ỏng k
nhỗt t nởm 2020 n nởm 2030. Trong KB1,
ỗt xõy dng cũ xu hỵng tởng vi mc tởng

16,3%. Mc giõm ỏng k nhỗt ỵc quan sỏt
thỗy i vi ỗt rng v nụng nghip. Trong
KB2, ỗt rng cũ xu hỵng tởng nhiu hn so vi
KB1, ỗt trng cú cõy býi cũ xu hỵng giõm v
chuyn i sang cỏc loọi hỡnh s dýng ỗt khỏc
do cỏc chớnh sỏch quõn l ỗt ai v phỏt trin
trng rng cỷa a phỵng. Trong khi ũ KB1
loọi ỗt ny cũ xu hỵng tởng do vic khai thỏc
rng sõn xuỗt tỵng ng vi xu hỵng xõy ra
trong quỏ kh. Din tớch nỵc mt cũ xu hỵng
giõm cõ hai kðch bân (Hình 7). Kết q nghiên
cĀu chỵ ra rìng, kch bõn 2 cũ ỵu th trong vic
ọt ỵc s phát triển bền vĂng giĂa phát triển
kinh tế khu văc v bõo v mụi trỵng sinh thỏi
(Xu & cs., 2022). Cởn c vo kt quõ ũ, chớnh
quyn a phỵng cũ th tớnh toỏn, xỏc nh nhu
cổu s dýng ỗt xõy dng quy hoọch v tổm
nhỡn s dýng ỗt hp lý và hiệu quâ.

4. KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
Trong nghiên cĀu này mơ hình CLUMondo
đã mơ phóng một cách hiệu quõ nhu cổu s
dýng ỗt n nởm 2030 trờn a bàn huyện Vën
n, tỵnh n Bái theo hai kðch bân: (i) kch bõn
s dýng ỗt trong quỏ kh v (ii) nh hỵng s
dýng ỗt cỷa huyn. Theo cõ hai kch bõn, cỏc
loọi ỗt nỵc mt, rng, nụng nghip u giõm
trong khi din tớch ỗt xõy dng tởng vi t l
hp lċ hĄn ć KB2. Điểm khác nhau giĂa hai
kðch bân l din tớch ỗt trng cú cõy býi giõm

KB2, ng nghùa vi vic giõm din tớch ỗt
chỵa s dýng hay ngun ti nguyờn ỗt ỵc s
dýng hp l hn.
T kết q mơ phóng cûa hai kðch bân, rõ
ràng các chớnh sỏch quõn l ỗt ai cỷa a

455


Ứng dụng mơ hình CLUMondo dự báo thay đổi sử dụng đất phục vụ công tác quy hoạch đất đai huyn Vn Yờn,
tnh Yờn Bỏi

phỵng vi cỏc trng tõm phỏt trin khỏc nhau
s dộn n nhu cổu s dýng ỗt khỏc nhau
trong tỵng lai. Theo nh hỵng phỏt trin
kinh t cûa huyện, ngành nơng nghiệp vén tiếp
týc địng vai trđ quan trọng. Do vêy, việc xây
dăng quy hoäch sā dýng ỗt cổn xem xột cốn
thờn giõm thiu mõu thuộn gia mýc tiờu
phỏt trin nụng nghip vi vỗn ụ th húa.
Nhỵ ó cờp phổn m ổu, s thay i hin
trọng s dýng ỗt t ra cho cụng tỏc quõn lý
ỗt ai nhiu thỏch thc trong vic õm bõo
thc hin cỏc k hoọch, quy hoọch s dýng ỗt
cỷa a phỵng. Do vờy, vic ng dýng mụ hỡnh
CluMondo cho phộp d bỏo ỵc thay i s
dýng ỗt s cung cỗp thờm c s khoa hc cho
cụng tỏc xõy dng k hoọch, quy hoọch v tổm
nhỡn s dýng ỗt cỷa huyện Vën Yên.

LỜI CẢM ƠN
Nghiên cĀu này là sân phèm cûa đề tài
Sinh viên nghiên cĀu khoa học “Ứng dýng mụ
hỡnh CluMondo d bỏo thay i s dýng ỗt
huyn Vởn n, tỵnh n Bái” và đề tài Khoa
học cơng nghệ cỗp Hc vin Nghiờn cu s
dýng ỗt nụng nghip cỷa ngỵi dõn tc thiu
s trờn a bn huyn Vởn Yờn, tỵnh n Bái”
do Học viện Nơng nghiệp Việt Nam tài trĉ - Mã
số T2022-03-10.

TÀI LIỆU THAM KHẢO
Arunyawat S. & Shrestha R.P. (2018). Simulating
future land use and ecosystem services in Northern
Thailand. Journal of Land Use Science.
13(1-2): 146-165.
Buchhorn M., Smets B., Bertels L., De Roo B., Lesiv
M., Tsendbazar N., Herold Martin & Fritz S.
(2020). Copernicus global land service: Land cover
100m: collection 3: epoch 2019: Globe. Version
V3. 0.1)[Data set].
Debonne N., van Vliet J. & Verburg P. (2019). Future
governance options for large-scale land acquisition
in Cambodia: impacts on tree cover and tiger
landscapes. Environmental Science & Policy.
94: 9-19.
Drogoul A., Huynh N.Q. & Truong Q.C. (2016).
Coupling environmental, social and economic
models to understand land-use change dynamics in
the Mekong Delta. Frontiers in environmental

science. 4: 19.

456

Đặng Thị Thu Hà, Bùi Thị Thu Trang & Nguyễn Khắc
Thành (2019). Nghiên cứu xây dựng bản đồ nguy
cơ sạt lở đất cho huyện Văn n, tỉnh n
Bái. Tạp Chí Khoa học và Cơng nghệ Việt
Nam. 61(3).
Gao P., Gao Y., Zhang X., Ye S. & Song C. (2022).
CLUMondo v2. 0: Improved model by adaptive
determination of conversion orders for simulating
land system changes with many-to-many demandsupply
relationships.
Geoscientific
Model
Development Discussions. pp. 1-28.
Guo Q., Lu B. & Chen L. (2020). Dynamic simulation
of multi-scenario land use change based on
CLUMondo model: A case study of coastal cities
in Guangxi. Remote Sensing for Land &
Resources. (1): 176-183.
Jin G., Chen K., Wang P., Guo B., Dong Y. & Yang J.
(2019). Trade-offs in land-use competition and
sustainable land development in the North China
Plain. Technological Forecasting and Social
Change. 141: 36-46.
Karra K., Kontgis C., Statman-Weil Z., Mazzariello
J.C., Mathis M. & Brumby S.P. (2021). Global
land use/land cover with Sentinel 2 and deep

learning. In 2021 IEEE international geoscience
and remote sensing symposium IGARSS.
pp. 4704-4707.
Kurniawan I., Bisri M., Suhartanto E., Septiangga B. &
Munajad R. (2021, December). Projecting land use
changes and its consequences for hydrological
response in the New Capital City of Indonesia.
In IOP
Conference
Series:
Earth
and
Environmental
Science.
IOP
Publishing.
930(1): 012044.
Lê Hoài Nam, Hồ Cơng Tồn, Nguyễn Văn Tín, Trần
Tuấn Hồng & Phạm Thanh Long (2021). Đánh
giá tác động của biến đổi khí hậu đến lĩnh vực sử
dụng đất và một số giải pháp thích ứng với biến
đổi khí hậu tại tỉnh Bình Phước. Tạp chí Khí tượng
Thủy văn. 725: 60-71.
Mai Hạnh Nguyên (2012). Đánh giá tổng quát tác động
của biến đổi khí hậu đối với tài nguyên đất đai và các
biện pháp ứng phó. Truy cập từ unre.
edu.vn/data/file/Tai%20lieu/Tu%20nhien%20-%20
Moi%20truong/30_MHNguyen.pdf ngày truy cập:
18/09/2022.
Nie X., Lu B., Chen Z., Yang Y., Chen S., Chen Z. &

Wang H. (2020). Increase or decrease? Integrating
the CLUMondo and InVEST models to assess the
impact of the implementation of the Major
Function Oriented Zone planning on carbon
storage. Ecological Indicators. 118: 106708.
Pontius J., Cornell R.G., Hall J.D. & C.A. (2001).
Modeling the spatial pattern of land-use change
with GEOMOD2: application and validation for


Phạm Duy Khánh, Vũ Thanh Biển, Đào Xuân Thu, Nguyễn Lưu Ly, Ngô Thanh Sơn, Bùi Lê Vinh

Costa Rica. Agriculture, Ecosystems &
Environment. 85(1-3): 191-203.
Quốc Hội (2013). Luật số: 45/2013/QH13. Luật đất đai.
Truy cập từ />ngày 04/03/2023.
Rahman M., Tabassum F., Rasheduzzaman M., Saba
H., Sarkar L., Ferdous J., Uddin S., & Zahedul
Islam A.Z.M. (2017). Temporal dynamics of land
use/land cover change and its prediction using CAANN
model
for
southwestern
coastal
Bangladesh. Environmental
monitoring
and
assessment. 189(11): 1-18.
Trisurat Y. (2009). Application of geo-informatics for
trans-boundary biodiversity conservation of the

Pha Taem Protected forest. J Terres Observ.
1: 17-29.
UBND huyện Văn Yên (2020). Báo cáo thuyết minh
tổng hợp Quy hoạch sử dụng đất thời kỳ 20212030, tầm nhìn đến năm 2050 và kế hoạch sử dụng
đất năm 2021 huyện Văn Yên - tỉnh Yên Bái.
UBND huyện Văn Yên (2021). Báo cáo phát triển kinh
tế xã hội huyện Văn Yên năm 2021.
Vũ Thị Minh Huệ, Đào Thị Hà Thanh, Vũ Thị Hồng &
Nguyễn Văn Hậu (2018). Thực trạng dự báo nhu
cầu sử dụng đất và ứng dụng công nghệ trong dự
báo nhu cầu sử dụng đất. Tạp chí Khoa học Đo đạc
và Bản đồ. (38): 42-48.
Van Asselen S. & Verburg P.H. (2013). Land cover
change or land‐use intensification: simulating land
system change with a global‐scale land change
model. Global change biology. 19(12): 3648-3667.
Verburg P.H. & Overmars K.P. (2007). Dynamic
simulation of land-use change trajectories with the
CLUE-s model. Modelling land-use change.
pp. 21-337.

Verburg P.H., Crossman N., Ellis E.C., Heinimann A.,
Hostert P., Mertz O., Nagendra H., Sikor T., Erb
K., Golubiewski N., Grau R., Grove M., Konaté
M., Meyfroidt P.C., Parker D., Chowdhury R.,
Shibata H., Thomson A. & Zhen L. (2015). Land
system science and sustainable development of the
earth
system:
A

global
land
project
perspective. Anthropocene. 12: 29-41.
Viliet J. & Malek Z. (2015). CluMondo mơ hình
chuyển đổi sự sử dụng đất - Hướng dẫn và bài tập.
Vrije Universiteit Amsterdam. Truy cập từ
/>download/CLUMondo-Self-Teaching-ManualVietnamese_32.pdf ngày truy cập: 04/03/2022.
Willemen L., Verburg P.H., Castella J.C. & Vu N.
(2002). Modelling of land cover changes with
CLUE-S in Bac Kan province, Vietnam.
Unpublished MSc Dissertation, Wageningen
University, Wageningen, The Netherlands.
Xu J., Renaud F.G. & Barrett B. (2022). Modelling
land system evolution and dynamics of terrestrial
carbon stocks in the Luanhe River Basin, China: a
scenario analysis of trade-offs and synergies
between
sustainable
development
goals.
Sustainability science. 17(4): 1323-1345.
Yin L., Dai E., Xie G. & Zhang B. (2021). Effects of
land-use intensity and land management policies
on evolution of regional land system: A case study
in the hengduan mountain region. Land.
10(5): 528.
Zuo Q., Zhou Y., Wang L., Li Q. & Liu J. (2022).
Impacts of future land use changes on land use
conflicts based on multiple scenarios in the central

mountain
region,
China.
Ecological
Indicators. 137: 108743.

457