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











LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

Tp.HCM - 2011


ii


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

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: …………………………………………………………………………



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



iii



LỜI CAM ĐOAN

Đề tài nghiên cứu này do chính tác giả thực hiện. Tất cả những tham khảo từ các
nghiên cứu liên quan đều được ghi rõ nguồn gốc. Những đóng góp của luận án
chưa từng được công bố ở bất kỳ công trình khoa học nào của các tác giả khác
trong và ngoài nước.

Tác giả luận án

Lê Cảnh Đònh


iv


LỜI CẢM ƠN

Trong thời gian nghiên cứu thực hiện luận án tiến só, Tôi đã nhận được sự giúp
đỡ vô cùng to lớn của quý thầy cô giáo trường Đại học Bách khoa Tp.HCM, cơ
quan, gia đình, bạn bè và đồng nghiệp. Tôi xin tỏ lòng biết ơn chân thành đến:
− Phòng Đào tạo sau Đại học, Khoa Kỹ thuật Xây dựng và Bộ môn Đòa tin học
thuộc Trường đại học Bách khoa Tp.HCM đã tạo điều kiện rất tốt cho Tôi
trong suốt thời gian thực hiện luận án.
− TS. Trần Trọng Đức (Trường đại học Bách khoa-Tp.HCM) và TS. Tào Quốc
Tuấn (Phân viện Quy hoạch và Thiết kế Nông nghiệp) đã tận tình hướng dẫn
và giúp đỡ Tôi trong quá trình thực hiện luận án.
− Hội đồng đánh giá luận án tiến só cấp cơ sở (PGS.TS. Lê Văn Trung, PGS.TS.
Dương Tuấn Anh, TS. Nguyễn Hiếu Trung, TS. Lê Đình Hồng, TS. Lê Văn
Dực, TS. Nguyễn An Tiêm, TS. Trần Trọng Đức) đã có những ý kiến đóng góp
vô cùng quý báu để hoàn chỉnh luận án.
− Phân viện Quy hoạch và Thiết kế Nông nghiệp, Trung tâm Phát triển Nông
thôn và các đồng nghiệp đã động viên và tạo mọi điều kiện tốt nhất cho Tôi
trong suốt thời gian thực hiện luận án.
− Đặc biệt, Gia đình chỗ dựa vững chắc cho Tôi trong quá trình học tập và
nghiên cứu.

Xin chân thành cảm ơn!

Lê Cảnh Đònh


v


CÁC TỪ VIẾT TẮT TRONG BÁO CÁO

1. AEI (Agri-Environment Indicator): Yếu tố môi trường nông nghiệp
2. AHP (Analytic Hierarchy Process): Phân tích thứ bậc
3. AHP-GDM (AHP Group Decision Making): Phân tích thứ bậc trong ra quyết
đònh nhóm.
4. AHP-IDM (AHP Idividual Decision Making): Phân tích thứ bậc trong ra
quyết đònh riêng rẽ.
5. ALES (Automated Land Evaluation System): Phần mềm đánh giá đất đai.
6. ARIS (Argricultural and Rural Information System): Hệ thống thông tin nông
nghiệp và nông thôn.
7. B/C: Tổng giá trò sản xuất/Chi phí sản xuất
8. CA (Cellular Automata): Hệ tự hành dạng tế bào.
9. CA-xD (Cellular Automata – x Dimentional space): Hệ tự hành dạng tế bào x
chiều (x =1, 2, 3,…).
10. DM (Decision Maker): Người ra quyết đònh
11. DPSIR (Driving force-Pressure-State-Impact-Response): Động lực –Sức ép –
Trạng thái –Ảnh hưởng –Sự phản ứng.
12. DSR (Driving forces –State –Response): Động lực -Trạng thái - Sự phản ứng
13. DSS (Decision Support System): Hệ hỗ trợ quyết đònh.

14. EEA (European Environment Agency): Cơ quan môi trường Châu Âu
15. FAHP (Fuzzy Analytic Hierarchy Process): Phân tích thứ bậc mờ
16. FAHP-GDM (Fuzzy AHP Group Decision Making): Phân tích thứ bậc mờ
trong ra quyết đònh nhóm.
17. FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations): Tổ chức Liên
hiệp quốc về lương thực và nông nghiệp.
18. FESLM (An International Framework for Evaluating Sustainable Land
Management): Khung đánh giá đất đai cho quản lý sử dụng đất bền vững.
19. FMOLP (Fuzzy Multi-Objective Linear Programming): Quy hoạch tuyến tính
đa mục tiêu mờ.
20. GDM (Group Decision Making): Ra quyết đònh nhóm.
21. GIS (Geographical Information System): Hệ thống thông tin đòa lý
22. GO (Gross Output): Giá trò sản xuất
23. GP (Goal Programming): Quy hoạch mục tiêu
24. ICRAF (International Center for Research in AgroForestry): Trung tâm nghiên
cứu nông lâm nghiệp quốc tế.
25. IPSMLR (Integrated Planning for Sustainable Management Land Resources):
Quy hoạch tổng hợp cho quản lý bền vững tài nguyên đất đai.
26. LC (Land Characteristic): Tính chất đất đai
27. LEAM (Land-use Evolution and impact Assessment Model): Mô hình dự báo và
đánh giá tác động sự biến động đất đai.


vi


28. LP (Linear Programming): Quy hoạch tuyến tính
29. LGP (Linear Goal Programming): Quy hoạch mục tiêu tuyến tính
30. LQ (Land Quality): Chất lượng đất đai
31. LQI (Land Quality Indicator): Yếu tố chất lượng đất đai

32. LUPAS (Land Use Planning and Analysis System): Hệ thống phân tích ra quyết
đònh trong quy hoạch sử dụng đất.
33. LUR (Land Use Requirement): Yêu cầu sử dụng đất.
34. LUS (Land Use System): Hệ thống sử dụng đất.
35. LUT (Land Use Type): Loại hình sử dụng đất.
36. LMU (Land Mapping Unit): Bản đồ đơn vò đất đai.
37. MCA/MCE (MultiCriteria Analysis): Phân tích đa tiêu chuẩn.
38. MCE (MultiCriteria Evaluation): Đánh giá đa tiêu chuẩn.
39. MCDA (MultiCriteria Decision Analysis): Phân tích quyết đònh đa tiêu chuẩn.
40. MCDM (MultiCriteria Decision Making): Ra quyết đònh đa tiêu chuẩn.
41. MOP (Multi-Object Programming): Quy hoạch đa mục tiêu
42. MOLP (MultiObjective Linear Programming): Quy hoạch tuyến tính đa mục tiêu
43. N (Not suitable): Không thích nghi.
44. NN&PTNT: Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn
45. OECD (Organization for Economic Co-operation and Development): Tổ chức
hợp tác và phát triển kinh tế.
46. PLUP (Participatory Land Use Planning): Quy hoạch sử dụng đất có sự tham gia
của người dân.
47. PSR (Pressure-State-Response): Sức ép - Trạng thái - Sự phản ứng
48. RIKS (Research Institute for Knowledge System): Viện nghiên cứu hệ thống tri
thức, Hà Lan.
49. SALUP (Spatial Allocation of Land-Use Planning): Phần mềm bố trí không gian
sử dụng đất các phương án quy hoạch (kết quả của luận án).
50. SDSS (Spatial Decision Support System): Hệ hỗ trợ quyết đònh không gian.
51. SLM (Sustainable Land Management): Quản lý sử dụng đất bền vững.
52. SSSA (Soil Science Society of America): Hội khoa học đất - Mỹ
53. S1 (Highly suitable): Thích nghi cao.
54. S2 (Moderately suitable): Thích nghi trung bình.
55. S3 (Marginally suitable): Ít thích nghi.
56. UNCSD (United Nation Commission for Sustainable Development): Uỷ ban

phát triển bền vững Liên hiệp quốc.
57. UNEP (United Nations Environment Programme): Chương trình môi trường
Liên hiệp quốc.
58. WCED (World Commission on Environment and Development): Uỷ ban phát
triển môi trường thế giới.
59. WB (World Bank): Ngân hàng thế giới.



vii



Tên luận án:

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


TÓM TẮT

Mục tiêu của luận án là xây dựng mô hình xử lý và cung cấp thông tin hỗ trợ lập quy
hoạch sử dụng đất nông nghiệp. Luận án đã nghiên cứu xây dựng mô hình mô phỏng
phương pháp quy hoạch tổng hợp phục vụ cho quản lý bền vững tài nguyên đất đai
(FAO/UNEP, 1999a) với nội dung đánh giá thích nghi đất đai theo FAO(2007). Mô hình
gồm 4 mô hình con: (1) Mô hình xác đònh các yếu tố bền vững trong quản lý sử dụng
đất, (2) Mô hình GIS mờ (fuzzy GIS) trong đánh giá thích nghi đất đai bền vững, (3) Mô
hình tối ưu đa mục tiêu tuyến tính mờ (FMOLP) trong xác đònh diện tích các phương án
sử dụng đất tối ưu, (4) Mô hình CA trong bố trí không gian các phương án sử dụng đất.

(1). Mô hình xác đònh các yếu tố bền vững trong quản lý sử dụng đất là kết quả nghiên
cứu tích hợp hai mô hình FESLM (FAO, 1993b) và DPSIR (EEA, 1999), trong đó đã
phát huy điểm mạnh của từng mô hình, do vậy mô hình tích hợp vừa thể hiện các tính
chất quản lý sử dụng đất bền vững, vừa thể hiện mối quan hệ nhân quả giữa các yếu tố.
Mô hình giúp người ra quyết đònh nhận biết được các yếu tố nguyên nhân - kết quả, qua
đó ra quyết đònh kiểm soát các yếu tố nguyên nhân để đem đến kết quả như mong
muốn. Đây là đóng góp của luận án. Mô hình này được sử dụng đầu tiên để lựa chọn
các yếu tố trong quản lý sử dụng đất bền vững.

Sau khi lựa chọn được các yếu tố bền vững, tiến hành phân tích độ nhạy các yếu tố, kết
quả giúp người ra quyết đònh hiểu biết sâu sắc về các yếu tố, nhận biết nhanh được yếu
tố nào quan trọng hơn làm thay đổi kết quả đầu ra và cần chú ý trong quá trình nghiên
cứu cũng như ra quyết đònh. Điều này giúp giảm chi phí khảo sát thu thập dữ liệu và
nâng cao hiệu quả trong quá trình ra quyết đònh.

(2). Mô hình GIS mờ (fuzzy GIS) trong đánh giá thích nghi đất đai bền vững được mô
phỏng dựa trên nền tri thức FAO (1976, 1993b, 2007). Trong đó, sử dụng phương pháp
AHP mờ trong ra quyết đònh nhóm (FAHP-GDM) để tính trọng số các yếu tố, nên hạn
chế được tính chủ quan và tranh thủ được tri thức của nhiều chuyên gia; Chồng xếp các
lớp thông tin trong GIS bằng thuật toán hợp mờ Lukasiwicz, do vậy chắt lọc được thông
tin, giảm sai số và mở rộng được diện tích cho phát triển sản xuất nông nghiệp (điều
này rất phù hợp trong điều kiện khan hiếm tài nguyên đất đai như hiện nay). Kết quả
đầu ra của mô hình là bản đồ đề xuất sử dụng đất bền vững với dữ liệu thuộc tính là ma
trận kết quả thích nghi (là dữ liệu đầu vào mô hình FMOLP).



viii

(3). Mô hình FMOLP trong xác đònh diện tích các phương án sử dụng đất tối ưu: Trên
cơ sở bản đồ đề xuất sử dụng đất bền vững (đầu ra của Mô hình GIS mờ trong đánh giá
thích nghi đất đai bền vững), cài đặt bài toán FMOLP với mỗi biến quyết đònh là một
LUS, đây là điểm nổi trội cơ bản so với các nghiên cứu trước đây. FMOLP được giải
bằng phương pháp tương tác thoả hiệp mờ (Sakawa, 2002) với chương trình máy tính
(program) được phát triển mới trong môi trường LINGO 11.0. 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. Đầu ra của mô hình này là diện tích tối ưu của phương án sử dụng đất
(là dữ liệu đầu vào mô hình CA).

(4). Mô hình CA trong bố trí không gian các phương án sử dụng đất: Trong mô hình
CA, mạng tế bào được thiết kế với kích thước cell là 1ha, bằng với độ chính xác của mô
hình FMOLP. Do vậy, mô hình CA có thể bố trí không gian các loại đất thoả điều kiện
tổng diện tích từng LUT bằng với diện tích của chính LUT đó được xác đònh trong mô
hình FMOLP. 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 (điều này các phần mềm hiện có
trên thế giới không đáp ứng được), trên cơ sở đó phát triển mới phần mềm SALUP
(Spatial Allocation of Land Use Planning) để tự động hoá bài toán bố trí không gian các
phương án sử dụng đất tối ưu (tự động vẽ bản đồ quy hoạch). Đây là đóng góp nổi bật
của luận án.

Phần mềm SALUP liên kết với mô hình FMOLP (xác đònh diện tích tối ưu các phương
án sử dụng đất) và mô hình fuzzy GIS (đánh giá thích nghi đất đai bền vững) và tương
tác với người ra quyết đònh trong quá trình bố trí không gian các phương án sử dụng đất.
Đầu vào là các dữ liệu về đất đai và các yêu cầu phát triển kinh tế - xã hội, đầu ra là
bản đồ và dữ liệu quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp.

Mô hình đã được kiểm chứng với tập dữ liệu mẫu của tỉnh Lâm Đồng, kết quả được

phương án sử dụng đất nông nghiệp phù hợp với các đònh hướng phát triển của đòa
phương và có tính bền vững cao hơn phương án sử dụng đất nông nghiệp của Tỉnh. Ứng
dụng mô hình trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp sẽ tiết kiệm được thời gian, đáp
ứng nhanh các yêu cầu cung cấp thông tin khẩn cấp, giảm kinh phí và nâng cao năng
suất lao động. Trong tương lai, có thể nhân rộng mô hình này cho các tỉnh khác trong cả
nước.


ix


Title of dissertation:

INTEGRATED GIS AND FUZZY MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION
TO SUPPORT THE AGRICULTURAL LAN-USE PLANNING


ABSTRACT

The objective of the thesis is to build the model for processing and providing
information to support agricultural land-use planning. The dissertation studied the
construction of simulation models integrated planning for sustainable management of
land resources (FAO/UNEP, 1999a) with the land resources evaluation by FAO (2007).
The integrated model consists of four sub-models: (1). Model of determination of
indicators in sustainable land management, (2). Fuzzy GIS model for evaluating
sustainable land management, (3). Model of fuzzy multi-objective linear programming
(FMOLP) in the identified areas of optimal land-use planning, (4). Cellular Automata
(CA) model in the spatial allocation of land use plans.

(1). The model of determination of indicators in sustainable land management is the

integration of FESLM (FAO, 1993b) and DPSIR (EEA, 1999), which has been
promoting the strengths of each model. Therefore, the integrated model just shows the
attribute of sustainable land management, just to show causal relation between these
indicators. This model supports to identify the causal factors, which control indicators
that cause to bring the aspiration results. This is the contribution of the thesis. This
model was first used to select the indicators in sustainable land management.

After selecting the indicators of sustainable, carrying out sensitivity analysis of the
indicators, the results help decision-makers (DM) insightful understanding of the
indicators, and to recognize quickly what factors are more important, that make the
result output change, so they need attention in the research process as well as decision-
making. This helps reduce the cost of survey data collection and improve efficiency in
the decision making process.

(2).The fuzzy GIS model for evaluating sustainable land management is modeled based
on knowledge of FAO (1976, 1993b, 2007). In which, using fuzzy AHP in group decision
making (FAHP-GDM) to calculate the weights of the indicators, so that should be
limited to subjective and enlisted the knowledge of many experts; The layers
information in GIS are united by fuzzy algorithm of Lukasiwicz which do not omit the
information, reducing errors and extend the development area for agricultural
production (this is very relevant in the context of scarce land resources such as
nowadays). Outputs of the model is proposed map for sustainable land use, in which
attribute data is matrix of land suitability analysis result (as input data model FMOLP).



x


(3). The model of fuzzy multi-objective linear programming (FMOLP) in the identified

areas of optimal land-use planning: Based on the proposed map for sustainable land
use, the FMOLP model is formulated with each decision variable is a LUS, which is
basically better than previous researches. FMOLP is solved by fuzzy interactive
satisficing method (Sakawa, 2002) with a new computer program is developed in
environment of LINGO 11.0. In particular, the views of local development as well as the
desire of the authorities and beneficiaries of land use are input into the model through
changes in level of priority objectives. Therefore, the results of land use allocation is
appropriate for practical conditions and development orientation of the locality. The
output of this model is the optimal area of land use plan (input data model CA).

(4). Cellular Automata (CA) model in the spatial allocation of land use plans: In this
model, the cellular lattice is designed for square grid, size of cell of 1 ha, that is similar
to the precision of the model FMOLP. Thus, CA can simulates spatial allocation of land
use, in which the total area of each LUT to meet fully the total area of this LUT of
which is defined in the model FMOLP. Specially, this research has developed the
algorithms of transition rules of cellular automata that are appropriate for spatial
allocation of land use plans with specific conditions in Vietnam (softwares in the world
have been not met). On that basis, a new sofware (SALUP) is developed to automate
the spatial allocation of the optimal alternative of land-use plan (automatic zoning map).
This is the outstanding contribution of this thesis.

SALUP is linked to the FMOLP model (to define optimal area of land use plans) and
fuzzy GIS model (to assess sustainable land management) and interact with decision-
makers in the process of spatial allocation of land use plans. The input data is land
resources characteristic and the requirements of social economic development, the
output data is a map and data of planning of agricultural land use.

The integrated model of this research has been validated with the sample data set of
Lam Dong province. Result of this model is the agricultural land use planning in
accordance with the directions of local development and more sustainable than that of

province. Using this model in the planning of agricultural land use will save time, quick
response to requests to provide the prompt information, reduce cost and improve labor
productivity. In the future, this model can be also expanded to the rest of provinces in
the country.


xi


MỤC LỤC

Lời cam đoan i
Lời cảm ơn ii
Các từ viết tắt iii
Tóm tắt luận án v
Mục lục ix
Danh sách các bảng xii
Danh sách các hình xiii
PHẦN MỞ ĐẦU 1
1. Tính cấp thiết của luận án 1
2. Mục tiêu nghiên cứu 4
3. Ý nghóa khoa học và thực tiễn của luận án 5
4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 6
5. Những đóng góp chính của luận án 6
6. Cấu trúc của luận án 9
PHẦN I: TỔNG QUAN 10
Chương 1: TỔNG QUAN CÁC NGHIÊN CỨU 10
1.1. Tổng quan về quy hoạch sử dụng đất 10
1.1.1. Các phương pháp quy hoạch sử dụng đất 11
1.1.2. Các phương pháp đánh giá đất đai (Land Evaluation) 14

1.1.3. Các phương pháp xác đònh các yếu tố bền vững trong SLM 18
1.2. Tối ưu hoá trong quy hoạch sử dụng đất 26
1.2.1. Tối ưu một mục tiêu (Single-Objective Optimization) 27
1.2.2. Tối ưu đa mục tiêu (Multi-Objective Optimization) 29
1.2.3. Đánh giá chung về các mô hình toán tối ưu 34
1.3. GIS trong quy hoạch sử dụng đất 34
1.3.1. GIS và đánh giá đa tiêu chuẩn (MCE) 35
1.3.2. GIS và mô hình toán tối ưu 41
1.3.3. GIS và viễn thám (RS) 43
1.3.4. GIS và Cellular Automata (CA) 46
1.4. Đánh giá chung và đònh hướng nghiên cứu cho luận án 48
PHẦN II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH 52
Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 52
2.1. Quản lý sử dụng đất nông nghiệp bền vững 52
2.1.1. Khái niệm về phát triển bền vững 52
2.1.2. Quy hoạch sử dụng đất và phát triển nông nghiệp bền vững 54


xii


2.1.3. Các yếu tố bền vững trong quản lý sử dụng đất 55
2.2. Quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững 58
2.2.1. Phương pháp và các bước tiến hành (FAO/UNEP, 1999a) 58
2.2.2. Khung hỗ trợ quyết đònh quy hoạch sử dụng đất 60
2.3. Toán học và Công nghệ được ứng dụng trong nghiên cứu 64
2.3.1. Lý thuyết tập mờ (fuzzy sets) 64
2.3.2. Phương pháp xác đònh trọng số các yếu tố 66
2.3.3. Phương pháp phân tích độ nhạy các yếu tố 70
2.3.4. Mô hình tối ưu đa mục tiêu mờ (Fuzzy MOP) 74

2.3.5. Công nghệ thông tin đòa lý (GIS) 74
2.3.6. Hệ tự hành dạng tế bào (CA) 75
2.4. Tóm lược chương 2 78
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 79
3.1. Mô hình xác đònh các yếu tố bền vững trong quản lý sử dụng đất 79
3.1.1. Xác đònh các yếu tố bền vững 79
3.1.2. Tính trọng số và phân tích độ nhạy các yếu tố 81
3.2. Mô hình quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững 82
3.2.1. Mô hình GIS mờ trong đánh giá đất đai bền vững 82
3.2.2. Mô hình xác đònh diện tích tối ưu các phương án sử dụng đất 85
3.2.3. Mô hình bố trí không gian các phương án sử dụng đất 88
3.3. Mô hình tích hợp 96
3.3.1. Liên kết các mô hình con (sub-model) 96
3.3.2. Cơ sở dữ liệu 99
3.3.3. Phát triển phần mềm bố trí không gian sử dụng đất (SALUP) 100
3.3.4. Đánh giá mô hình 101
3.4. Tóm lược chương 3 102
PHẦN III: ỨNG DỤNG THỰC TIỄN 104
Chương 4: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH VÀO QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT
NÔNG NGHIỆP TỈNH LÂM ĐỒNG 104
4.1. Đặc điểm tỉnh Lâm Đồng liên quan đến sử dụng đất nông nghiệp 104
4.1.1. Khái quát về tỉnh Lâm Đồng 104
4.1.2. Đặc điểm phát triển và đònh hướng sử dụng đất 105
4.2. Cơ sở dữ liệu phục vụ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp 108
4.2.1. Các yếu tố trong quản lý sử dụng đất nông nghiệp bền vững 108
4.2.2. Hiện trạng sử dụng đất (Land use) 119
4.2.3. Tài nguyên đất đai (Land resources) 122
4.3. Đánh giá thích nghi đất đai 123
4.3.1. Thích nghi tự nhiên 123

xiii


4.3.2. Thích nghi kinh tế 129
4.3.3. Đánh giá đất phục vụ quản lý sử dụng đất bền vững 132
4.3.4. Đánh giá hiện trạng thích nghi đất đai 134
4.4. Quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững 136
4.4.1. Xác đònh ranh giới, diện tích đất sản xuất nông nghiệp 136
4.4.2. Đònh hướng phát triển các loại hình sử dụng đất 138
4.4.3. Bố trí sử dụng đất nông nghiệp 140
4.4.4. Đánh giá kết quả mô hình 150
4.5. Tóm lược chương 4 152
PHẦN IV: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 154
1. Kết luận 154
2. Hướng phát triển 157
CÁC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 159
TÀI LIỆU THAM KHẢO 161
PHẦN PHỤ LỤC I
Phụ lục 1: Các yếu tố trong quản lý sử dụng đất bền vững I
Phụ lục 2: Cấu trúc dữ liệu của chương trình SALUP XII
Phụ lục 3: Trọng số và phân tích độ nhạy các yếu tố XIV
Phụ lục 4: Cơ sở dữ liệu - tỉnh Lâm Đồng XV



xiv

DANH SÁCH CÁC BẢNG TRONG BÁO CÁO

Bảng 1.1: So sánh các phương pháp AHP mờ 38
Bảng 2.1: Ma trận quyết đònh 70
Bảng 3.1: Biến ngôn ngữ và giá trò mờ của biến ngôn ngữ trong so sánh cặp 81
Bảng 3.2: Mô tả khả năng thích nghi đất đai của các loại hình sử dụng đất 86
Bảng 3.3: So sánh SALUP với các hệ hỗ trợ quyết đònh không gian (SDSS) 101
Bảng 4.1: Đặc điểm các vùng phát triển tỉnh Lâm Đồng 105
Bảng 4.2: Giá trò so sánh cặp trong môi trường rõ của các yếu tố cấp 1 111
Bảng 4.3: Ma trận so sánh rõ Bảng 4.4: Ma trận so sánh mờ 111
Bảng 4.5: Ma trận tổng hợp mờ - yếu tố cấp 1 111
Bảng 4.6: Giá trò so sánh cặp của các yếu tố cấp 2 thuộc nhóm kinh tế 112
Bảng 4.7: Ma trận tổng hợp mờ - yếu tố cấp 2 thuộc nhóm kinh tế 112
Bảng 4.8: Giá trò so sánh cặp của các yếu tố cấp 2 thuộc nhóm xã hội 113
Bảng 4.9: Ma trận tổng hợp mờ - yếu tố cấp 2 thuộc nhóm xã hội 113
Bảng 4.10: Giá trò so sánh cặp của các yếu tố cấp 3 thuộc nhóm môi trường 114
Bảng 4.11: Ma trận tổng hợp mờ - yếu tố cấp 3 thuộc nhóm môi trường 114
Bảng 4.12: Ma trận quyết đònh của các yếu tố cấp 1 116
Bảng 4.13: Độ nhạy của giá trò các phương án (a
ij
) 116
Bảng 4.14: Ma trận quyết đònh của các yếu tố cấp 2 –kinh tế 117
Bảng 4.15: Độ nhạy của giá trò các phương án (a
ij
) –yếu tố kinh tế 117
Bảng 4.16: Ma trận quyết đònh của các yếu tố xã hội 117
Bảng 4.17: Độ nhạy sens(a
ij
) giá trò các phương án - yếu tố xã hội 118
Bảng 4.18: Ma trận quyết đònh –yếu tố môi trường 118

Bảng 4.19: Độ nhạy sens(a
ij
) các phương án - yếu tố môi trường 118
Bảng 4.20: Hiện trạng sử dụng nhóm đất nông nghiệp năm 2010- Lâm Đồng 120
Bảng 4.21: Phân cấp thích nghi trên từng tính chất đất đai 124
Bảng 4.22: Ví dụ đánh giá thích nghi cây chè trên LMU7 126
Bảng 4.23: Phân cấp các chỉ tiêu kinh tế (tính cho 1ha/năm) 129
Bảng 4.24: Giá trò thích hợp (Xi) của các tiêu chuẩn 133
Bảng 4.25: Hiện trạng thích nghi các loại hình sử dụng đất 135
Bảng 4.26: Đề xuất sử dụng đất bền vững 137
Bảng 4.27: Giá trò hàm mục tiêu của các phương án 144
Bảng 4.28: Giá trò hàm mục tiêu tổng hợp của các phương án sử dụng đất 146
Bảng 4.29: So sánh kết quả bố trí sử dụng đất của phần mềm SALUP với phương
án sử dụng đất sản xuất nông nghiệp của Tỉnh 151


xv


DANH SÁCH CÁC HÌNH TRONG BÁO CÁO

Hình 1.1: Các bước thực hiện quy hoạch sử dụng đất (FAO, 1993a) 13
Hình 1.2: Mô hình PSR (OECD, 1994) 20
Hình 1.3: Mô hình DSR (UNCSD, 1997) 22
Hình 1.4: Mô hình DSR trong phát triển N.Nghiệp bền vững (OCED, 1999) 23
Hình 1.5: Mô hình DPSIR trong đánh giá môi trường (NERI, Denmark) 25
Hình 1.6: Cấu trúc thứ bậc 36
Hình 1.7: Cấu trúc của LUPAS (Laborte et al., 1999; 2002) 41
Hình 2.1: Các mô hình phát triển bền vững (PTBV) 52
Hình 2.2: Mô hình thông tin Pyramid (SCOPE, 1995; WRI, 1995) 55

Hình 2.3: Mô hình DPSIR (Giupponi, 2002) 58
Hình 2.4: Phương pháp quy hoạch tổng hợp cho SLM (FAO/UNEP, 1999a) 59
Hình 2.5: Khung hỗ trợ quyết đònh quy hoạch sử dụng đất bền vững
(FAO,1995; FAO/UNEP, 1997, 1999a) 60
Hình 2.6: Mô hình đánh giá thích nghi đất đai bền vững (FAO, 2007) 61
Hình 2.7: Bố trí không gian sử dụng đất (FAO/UNEP,1997, 1999a) 63
Hình 2.8: Tập mờ và biến ngôn ngữ 65
Hình 2.9: Thuật toán tính trọng số (Saaty, 1996) 67
Hình 2.10: Thuật giải tương tác thoả thoả hiệp mờ (Sakawa, 2002) 74
Hình 2.11: Cấu trúc các tế bào lân cận theo V. Neumann (a) và Moore (b) 77
Hình 3.1: Mô hình xác đònh các yếu tố bền vững trong quản lý sử dụng đất 80
Hình 3.2: FAHP-GDM trong xác đònh trọng số các yếu tố 81
Hình 3.3: Mô hình GIS mờ trong đánh giá đất đai bền vững 83
Hình 3.4: Quan hệ mờ giữa biến ngôn ngữ và giá trò biến ngôn ngữ 83
Hình 3.5: Mô hình FMOLP trong xác đònh diện tích sử dụng đất tối ưu 85
Hình 3.6: Thuật toán bố trí không gian sử dụng đất (chương trình chính) 90
Hình 3.7: Thủ tục [VungChuyenCanh] bố trí vùng chuyên canh LUT(j) 92
Hình 3.8: Thủ tục [BoTriPA.SDĐ] bố trí sử dụng đất các phương án 93
Hình 3.9: Thủ tục [ChonVung] chọn các vùng chưa được bố trí LUT(j) 96
Hình 3.10: Tiến trình hoạt động và liên kết các mô hình 97
Hình 3.11: Kiến trúc mô hình tích hợp GIS và FMOLP hỗ trợ quy hoạch
sử dụng đất nông nghiệp 98


xvi


Hình 3.12: Mô hình quan hệ cơ sở dữ liệu trong phần mềm SALUP 99
Hình 3.13: Giao diện phần mềm SALUP 100
Hình 4.1: Mô hình DPSIR trong môi trường ra quyết đònh 109

Hình 4.2: Cấu trúc thứ bậc và trọng số các yếu tố 115
Hình 4.3: Quan hệ giữa cấp thích nghi và năng suất cao nhất . 123
Hình 4.4: Quan hệ mờ giữa cấp thích nghi và Xi 125
Hình 4.5: So sánh diện tích các cấp thích nghi tự nhiên của các phương pháp.127
Hình 4.6: Quan hệ mờ giữa cấp thích nghi và GO 130
Hình 4.7: Quan hệ mờ giữa cấp thích nghi và Lãi thuần 130
Hình 4.8: Quan hệ mờ giữa cấp thích nghi và B/C 130
Hình 4.9: So sánh kết quả đánh giá thích nghi tự nhiên và thích nghi kinh tế 131
Hình 4.10: So sánh thích nghi tự nhiên (TN), kinh tế (KT), bền vững (BV) 134
Hình 4.11: SALUP tương tác với DM 145
Hình 4.12: Khai báo không gian phát triển sản xuất các LUT trong SALUP 149
Hình 4.13: Kết quả bố trí không gian sử dụng đất nông nghiệp của SALUP 150


DANH SÁCH CÁC BẢN ĐỒ TRONG BÁO CÁO

Bản đồ 4.1: Bản đồ vò trí tỉnh Lâm Đồng >104
(*)

Bản đồ 4.2: Bản đồ ranh giới hành chính tỉnh Lâm Đồng >104
Bản đồ 4.3: Bản đồ hiện trạng sử dụng đất tỉnh Lâm Đồng >119
Bản đồ 4.4: Bản đồ các tính chất đất đai để xây dựng bản đồ LMU >122
Bản đồ 4.5: Bản đồ tài nguyên đất đai >123
Bản đồ 4.6: Bản đồ đánh giá đất đai theo 4 phương pháp >127
Bản đồ 4.7: Bản đồ đánh giá thích nghi kinh tế >131
Bản đồ 4.8: Bản đồ thích nghi đất đai bền vững >133
Bản đồ 4.9: Bản đồ đònh hướng sử dụng đất >137
Bản đồ 4.10: Bản đồ đề xuất sử dụng đất bền vững >137

(*)
Ký hiệu “>”: sau trang



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, đang gây ra những thách thức vô cùng to lớn đối với những người ra
quyết đònh (nhà quản lý, nhà quy hoạch, ). Người ra quyết đònh 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):

Tiến trình đánh giá đất đai gồm các bước sau: (i). Chồng xếp các lớp thông tin

tính chất đất đai (thường ứng dụng GIS) để xây dựng bản đồ đơn vò đất đai
(LMU), mô tả chất lượng các khoanh đất; (ii). Lựa chọn các loại hình sử dụng đất
(LUT) có triển vọng đưa vào mô hình đánh giá đất đai. Kết quả đánh giá đất đai
là ma trận thích nghi, biểu diễn mức thích nghi (S1, S2, S3, N) của từng hệ thống
sử dụng đất (LUS). Mỗi LUT sản xuất trên mỗi LMU gọi là một LUS. Mỗi LUS
có chi phí đầu tư (chi phí vật chất, công lao động, …) và hiệu quả sản xuất (giá trò
sản xuất, lãi thuần,…) khác nhau. 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 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,


2


việc nghiên cứu xây dựng mô hình đánh giá đất đai bền vững trong môi trường mờ
là 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 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; N.H.Trung, 2006).
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 xây dựng mô hình hoàn chỉnh, 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). 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, đến nay có
nhiều cách tiếp cận để giải quyết:

- (i).Tiếp cận một mục tiêu: Ứng dụng mô hình quy hoạch tuyến tính (LP) để giải
quyết bài toán bố trí sử dụng đất (W. Daniel G., 1981; Dyktra, 1984 [1]; Sethi
L.N. et al., 2002), trong đó: tối ưu hoá 1 mục tiêu quan trọng nhất và biến đổi
(k-1) mục tiêu còn lại thành hệ ràng buộc. Cách tiếp cận này đôi khi không
nhận được lời giải khả thi (Burke và Kendall, 2005) [2].

- (ii).Tiếp cận đa mục tiêu: Bài toán tối ưu đa mục tiêu (MOP) được ứng dụng và
khá thích hợp cho việc tìm phương án tối ưu đa mục tiêu (Abdelaziz, 2007) [3].
Hầu hết các kỹ thuật tối ưu đa mục tiêu đều tập trung nghiên cứu về phương
pháp thoả hiệp (trade-off) giữa các mục tiêu mâu thuẫn, có nghóa là sự khác


3


nhau giữa các phương pháp giải bài toán tối ưu đa mục tiêu chính là sự khác
nhau về kỹ thuật thoả hiệp giữa các mục tiêu (Abdelaziz, 2007; Burke và
Kendall, 2005). Trong đó, kỹ thuật tương tác giúp giải bài toán MOP một cách
hiệu quả, nó hỗ trợ DM từng bước tìm hiểu và thích nghi với các thông tin nội
tại của mô hình, để cuối cùng chọn được phương án tối ưu thoả mãn nhất, phù
hợp với mong muốn (aspiration) của DM. Tuy nhiên, trong thực tế, các hàm
mục tiêu có đơn vò tính khác nhau và đôi khi có giá trò rất lớn, mức độ ưu tiên
của các mục tiêu cũng không rõ ràng (mờ), nên quá trình thoã hiệp rất khó
khăn, đây thật sự là sức ép đến DM. Logic mờ và tập mờ có khả năng biểu diễn
(mô hình hoá) các diễn biến của quá tình tương tác trong giải bài toán đa mục
tiêu một cách thực tiễn hơn, gần gũi với suy nghó của DM hơn so với tập cổ
điển (Sakawa, 2002). Trong môi trường mờ, các mục tiêu của mô hình đa mục
tiêu được chuyển sang mục tiêu mờ phản ánh mức độ thoả dụng (satisficing)
của DM, đây là cách làm hợp lý, vì các đơn vò tính khác nhau của các mục tiêu
được chuyển thành đơn vò thống nhất đo độ thoả dụng của DM. Do vậy, kỹ thuật
tương tác thoả hiệp mờ (interactive fuzzy satisficing) rất phù hợp cho giải bài
toán tối ưu đa mục tiêu (Sakawa, 2002)[4].

Mô hình toán tối ưu đa mục tiêu nêu trên giúp xác đònh diện tích các phương án
sử dụng đất tối ưu chứ chưa đề cập đến phân bố không gian các loại đất (nghóa là

bố trí loại đất nào, ở đâu?).

Về phân bố không gian, trước đây nhà quy hoạch thường dựa vào bản đồ thích
nghi đất đai để khoanh vùng sản xuất các LUT, theo nguyên tắc lựa chọn từ vùng
thích nghi cao (S1) đến ít thích nghi (S3), sao cho tổng diện tích các vùng được
lựa chọn cho sản xuất mỗi LUT bằng với diện tích của chính LUT đó đã được xác
đònh trong phương án sử dụng đất. Theo cách này, vấn đề thường gặp là bố trí
một LUT không trọn vùng thích nghi có nghóa là một vùng thích nghi được bố trí
nhiều LUT, trong trường hợp này việc phân chia một vùng thích nghi thành nhiều
khu vực nhỏ với diện tích đã được xác đònh trước (để thỏa mãn điều kiện tối ưu
trong các phương án sử dụng đất) là bài toán cực kỳ khó khăn hầu như không thể
giải quyết được. Thêm vào đó, 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 vậy, sản phẩm (bản đồ quy
hoạch sử dụng đất) chất lượng chưa cao.

Hiện 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 hệ tự hành dạng tế bào (cellular
automata - CA). Trong đó, xem bản đồ hiện trạng và bản đồ quy hoạch ở dạng
raster GIS là hai mạng tế bào (cell space); quá trình bố trí sử dụng đất được mô


4


phỏng như là sự tiến hoá của tế bào từ mạng tế bào nguồn (bản đồ hiện trạng)
sang mạng tế bào đích (bản đồ quy hoạch); sự tiến hoá của các tế bào được
quyết đònh bỡi quy tắc tiến hoá (là các mô hình toán thể hiện luật vận hành của
tế bào). Cách tiếp cận như vậy đơn giản (tìm cơ chế toán học cơ bản thuộc bản

chất của hệ, mà từ đó hành vi phức tạp được sinh ra, lấy đó làm công cụ để xây
dựng quy luật của hệ phức tạp) nhưng giải quyết được những vấn đề phức tạp,
đây được xem là loại hình khoa học mới, có hiệu quả và triển vọng nhất để mô
tả và giải thích phần lớn các hiện tượng phức tạp (Wolfram, 2002) [5].

Trong lónh vực quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp, có các hệ ứng dụng GIS và
CA trong phân bố không gian sử dụng đất: AEZWIN (Fischer et al., 1998) [6]
được thiết kế cho quy mô vùng sinh thái nông nghiệp; LADSS (Matthews et al.,
1999) cho quy mô trang trại; RULES (Riveira et al., 2008) [7] 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.

Hiện nay, 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 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: lựa chọn yếu tố bền vững, đánh
giá thích nghi đất đai bền vững, xác đònh diện tích tối ưu các phương án và 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.

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


5


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:
− Nghiên cứu tổng quan, lựa chọn phương pháp thích hợp trong quy hoạch sử
dụng đất nông nghiệp.
− 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.
− 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.
− Ứng dụng mô hình đề xuất trong điều kiện thực tiễn tỉnh Lâm Đồng và đánh
giá mô hình.

3. Ý nghóa khoa học và thực tiễn của luận án

3.1. Ý nghóa khoa học

Nghiên cứu, hệ thống hoá các phương pháp quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp,

đánh giá mức độ phù hợp của từng phương pháp và đề xuất lựa chọn phương
pháp nghiên cứu thích hợp trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững.

Nghiên cứu cơ sở khoa học trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững,
mô hình hoá các vấn đề trọng tâm, xây dựng các mô hình và lựa chọn công nghệ
phù hợp trong giải quyết từng nội dung của bài toán quy hoạch sử dụng đất: (1)
Mô hình xác đònh các yếu tố bền vững trong quản lý sử dụng đất, (2) Mô hình
GIS mờ (fuzzy GIS) trong đánh giá thích nghi đất đai bền vững, (3) Mô hình tối
ưu đa mục tiêu tuyến tính mờ (FMOLP) trong xác đònh diện tích các phương án
sử dụng đất tối ưu, (4) Mô hình CA trong bố trí không gian các phương án sử
dụng đất. Tích hợp các mô hình với nhau để giải quyết toàn diện bài toán quy
hoạch sử dụng đất nông nghiệp (QHSDĐNN), góp phần hoàn thiện phương pháp
QHSDĐNN theo hướng hiện đại. Trong đó, đã nghiên cứu tích hợp được các
công nghệ khác nhau (Fuzzy GIS, CA, FMOLP) trong giải quyết bài toán quy
hoạch sử dụng đất.

Như vậy, luận án đã nghiên cứu giải quyết bài toán quy hoạch sử dụng đất nông
nghiệp một cách toàn diện không chỉ về lý thuyết mà còn về công nghệ.

3.2. Ý nghóa thực tiễn

Mô hình tích hợp (kết quả nghiên cứu của luận án) có thể cung cấp thông tin
nhanh chóng, chính xác, nâng cao chất lượng và năng suất lao động trong công


6


tác quy hoạch sử dụng đất. Mô hình có thể hỗ trợ người ra quyết đònh xây dựng
chính sách sử dụng đất nông lâm nghiệp, chuyển đổi cơ cấu cây trồng, xây dựng

quy hoạch, kế hoạch sử dụng đất cấp tỉnh. Trong tương lai có thể nhân rộng mô
hình này cho các tỉnh khác trong cả nước.
(1). Mô hình có thể mô phỏng nhanh các phương án sử dụng đất nông nghiệp đáp
ứng với tình trạng thay đổi bất ngờ về chính sách, giúp các nhà quản lý lập
kế hoạch sử dụng đất nông nghiệp một cách nhanh chóng. Điều này nếu sử
dụng phương pháp cổ điển thì mất rất nhiều thời gian và kinh phí nhưng
không đáp ứng được yêu cầu cung cấp thông tin khẩn cấp.
(2). Kết quả phân tích độ nhạy các yếu tố giúp DM tập trung vào các yếu tố có
độ nhạy cao (ảnh hưởng lớn đến kết quả quyết đònh), các yếu tố này sẽ được
xác đònh với độ chính xác cao trong quá trình thu thập thông tin; mức độ tập
trung thấp hơn cho những yếu tố có độ nhạy thấp hơn, do đó tiết kiệm được
thời gian và chi phí cho khâu khảo sát, thu thập dữ liệu. Phân tích độ nhạy
cũng giúp DM hiểu biết sâu sắc hơn về các yếu tố, nhận thức được tầm ảnh
hưởng, tác động và vai trò của các yếu tố bền vững khi sử dụng công cụ hỗ
trợ lập quy hoạch sử dụng đất.
(3). Phần mềm SALUP (kết quả nghiên cứu của luận án) chỉ là khung
(framework) không chứa dữ liệu, ứng với tập dữ liệu đầu vào sẽ cho tập kết
quả đầu ra tương ứng, có thể ứng dụng phần mềm này để hỗ trợ quy hoạch sử
dụng đất nông nghiệp ở các tỉnh khác trên cả nước.
(4). Kết quả nghiên cứu trên đòa bàn tỉnh Lâm Đồng (gồm tài liệu, số liệu, bản
đồ) là cơ sở dữ liệu hữu ích cho công tác quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp
cũng như công tác quản lý đất đai trên đòa bàn tỉnh Lâm Đồng.

4. 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 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.

5. Những đóng góp chính của luận án

(1). Trong quản lý sử dụng đất, các yếu tố bền vững là thuộc tính đất đai thể hiện
trạng thái các hiện tượng liên quan trực tiếp đến SLM (OECD, 1993, 1999),


7


do vậy nó có vai trò rất quan trọng trong việc hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất
bền vững. Đến nay, hai mô hình DPSIR(EEA, 1999) và FESLM(FAO, 1993b)
có ưu điểm vượt trội so với các mô hình khác trong việc xác đònh các yếu tố
bền vững (xem mục 1.1.3). Mô hình DPSIR(EEA, 1999) hỗ trợ xác đònh các
yếu tố bền vững trong nhiều lónh vực, trong đó thể hiện chặt chẽ mối quan hệ
nhân quả giữa các yếu tố, nhưng tự nó không hướng cho nhà nghiên cứu, DM
tìm kiếm các yếu tố liên quan đến SLM. Trong khi đó, FESLM (FAO, 1993b)
đã chỉ ra rằng một LUS bền vững thoả mãn đồng thời 5 tính chất SLM nên
giúp cho DM lựa chọn các yếu tố liên quan đến SLM, nhưng tự nó không thể
hiện mối quan hệ nhân quả giữa các yếu tố. Như vậy, tích hợp 2 mô hình
FESLM và DPSIR để xác đònh các yếu tố bền vững trong 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 các yếu tố nguyên nhân và
các yếu tố kết quả nên dễ dàng hơn trong việc ra quyết đònh kiểm soát yếu tố
nguyên nhân gây ra kết quả trong SLM.
(2). Trong nghiên cứu, 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
tính trọng số FAHP-GDM do đó hạn chế tính chủ quan trong quá trình xác
đònh trọng số các yếu tố bền vững và tranh thủ được tri thức của nhiều
chuyên gia; (ii) dùng phương pháp chồng xếp mờ trong GIS (fuzzy union/GIS)
với thuật toán hợp mờ Lukasiewicz để xây dựng bản đồ đánh giá thích nghi,
nên chắt lọc được thông tin và tìm kiếm mở rộng diện tích cho phát triển sản
xuất nông nghiệp bền vững (rất phù hợp trong điều kiện khan hiếm tài
nguyên đất đai như hiện nay); (iii) cả tiến trình đánh giá thích nghi đều được
thực hiện trong môi trường mờ (fuzzy) nên hạn chế được sai số; (iv) mô
phỏng kết quả đầu ra (các cấp 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 loại cây trồng.
(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); fuzzy GIS (đã nêu trên) bao gồm: (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 (trên các khía cạnh: cơ sở lý thuyết và chất
lượng kết quả đầu ra), từ đó đưa ra các đề xuất lựa chọn phương pháp phù


8

hợp ứng với từng trường hợp nghiên cứu cụ thể, nhằm phát huy điểm mạnh
và hạn chế điểm yếu của từng phương pháp. 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 sót, 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 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, trong đó mạng tế bào được thiết kế với kích thước cell là 1ha, bằng với
độ chính xác của mô hình tối ưu FMOLP. Do vậy, mô hình CA có thể bố trí
không gian các loại đất thoả điều kiện tổng diện tích từng LUT bằng với diện
tích tối ưu của chính LUT đó được xác đònh trong mô hình FMOLP. 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),
trong đó liên kết mô hình CA trong bố trí không gian sử dụng đất các phương
án với các mô hình (i) fuzzy-GIS trong đánh giá đất đai bền vững và (ii)
FMOLP trong xác đònh diện tích tối ưu các phương án. SALUP giải quyết

được 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 (đây là
đóng góp nổi bật của luận án). 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 (cả số liệu diện tích và bản đồ quy hoạch) 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.


9


6. 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); Phần II (Cơ sở lý thuyết và
xây dựng mô hình) gồm hai chương (chương 2: Cơ sở lý thuyết; chương 3: Mô
hình tích hợp GIS và kỹ thuật tối ưu đa mục tiêu mờ hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất
nông nghiệp); 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); Phần IV: Kết
luận và hướng phát triển.
• Phần mở đầu: Giới thiệu tính cấp thiết của luận án, mục tiêu, đối tượng và
phạm vi nghiên cứu, ý nghóa khoa học và thực tiễn, những đóng góp chính của
luận án.
• Phần I (tổng quan): Tìm hiểu về các nghiên cứu có liên quan đến lónh vực
nghiên cứu của luận án (GIS và kỹ thuật tối ưu hoá trong quy hoạch sử dụng

đất), từ đó phát hiện những tồn tại (những khoảng trống trong khoa học) nhằm
xác đònh những vấn đề mà luận án tập trung nghiên cứu.
• Phần II (cơ sở lý thuyết và xây dựng mô hình): Trình bày cơ sở lý thuyết có
liên quan để phát triển mô hình hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp.
− Về lý thuyết (chương 2), nghiên cứu về (i) quản lý sử dụng đất nông nghiệp
bền vững; (ii) quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững (FAO/UNEP,
1999a), trong đó đánh giá thích nghi đất đai theo phương pháp FAO (2007);
(iii) các lý thuyết toán học và công nghệ có liên quan có thể ứng dụng để giải
bài toán quy hoạch sử dụng đất: logic mờ, phân tích quyết đònh đa mục tiêu
mờ (Fuzzy MCDA/MCDM), tối ưu đa mục tiêu mờ (fuzzy MOP), GIS và CA.
− Về xây dựng mô hình (chương 3), trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết và thực tiễn
quy hoạch ở Việt Nam, mô hình hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp
được xây dựng gồm các mô hình con: (i) Mô hình xác đònh các yếu tố bền
vững trong quản lý sử dụng đất, (ii) Mô hình GIS mờ (fuzzy GIS) trong đánh
giá đất đai bền vững, (iii) Mô hình tối ưu đa mục tiêu tuyến tính mờ (FMOLP)
trong xác đònh diện tích sử dụng đất tối ưu, (iv) Mô hình CA trong bố trí không
gian các phương án sử dụng đất phù hợp với đặc thù ở Việt Nam. Nghiên cứu
này đã phát triển mới phần mềm SALUP (Spatial Allocation of Land-Use
Planning) hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp. Với SALUP, đầu vào là
dữ liệu về tài nguyên đất đai, đònh hướng sử dụng đất; đầu ra là bản đồ quy
hoạch sử dụng đất và diện tích tối ưu của phương án sử dụng đất.
• Phần III (ứng dụng thực tiễn): Ứng dụng mô hình với tập dữ liệu mẫu của tỉnh
Lâm Đồng và đánh giá kết quả của mô hình cũng được trình bày ở phần này.
• Phần IV (kết luận và hướng phát triển): Tóm tắt những kết quả và các đóng
góp chính của luận án, đề nghò hướng nghiên cứu tiếp theo dựa trên kết quả đạt
được.