TÍCH HỢP GIS VÀ AHP MỜ TRONG ĐÁNH GIÁ THÍCH NGHI ĐẤT ĐAI

KỶ YẾU HỘI NGHỊ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LẦN THỨ 12

HCMUT – 26-28/10/2011

TÍCH HỢP GIS VÀ AHP MỜ TRONG ĐÁNH GIÁ THÍCH NGHI ĐẤT
ĐAI
LÊ CẢNH ĐỊNH(*), TRẦN TRỌNG ĐỨC(**)
(*)

(**)

Phân viện Quy hoạch và Thiết kế Nông nghiệp,
Trường Đại học Bách khoa - Đại học Quốc gia Tp. Hồ Chí Minh

1. MỞ ĐẦU
Đánh giá thích nghi đất đai (LE) có vai trò vô cùng quan trọng, nó cung cấp thông tin hỗ trợ cho
bố trí sử dụng đất. LE thường đánh giá tổng hợp cả điều kiện tự nhiên, kinh tế, xã hội và môi
trường (gọi là đánh giá đất đai bền vững). Do vậy, đánh giá đất đai bền vững là bài toán đánh
giá, phân tích quyết định đa tiêu chuẩn (MCDA).
MCDA (đôi khi gọi là ra quyết định đa tiêu chuẩn -MCDM) là kỹ thuật phân tích tổ hợp các tiêu
chuẩn, cung cấp cho người ra quyết định mức độ quan trọng (trọng số) các tiêu chuẩn
(Zopounidis và Pardalos, 2010). Trong đó, hầu hết các nghiên cứu đều sử dụng phương pháp
phân tích thứ bậc (AHP) của Saaty (1980) để xác định trọng số các tiêu chuẩn (Lu et al., 2007).
Trong lĩnh vực đánh giá thích nghi đất đai, đã có nhiều nghiên cứu ứng dụng AHP để tính trọng
số các yếu tố đất đai (Lê Cảnh Định, 2005; Thapa và Murayama, 2008; Chen, Yu và Khan,
2010). Trong đó, người đánh giá sử dụng các số chính xác aij = 1/aji ∈ [1/9,1] ∪ [1,9] để so
sánh mức độ quan trọng của từng cặp yếu tố (i, j). Tuy nhiên, do sự mơ hồ và không chắc chắn
của người đánh giá, nên kết quả đánh giá chưa đủ và chưa chính xác để ra quyết định (Chen et
al., 2011).
Để khắc phục hạn chế của AHP gốc trong môi trường rõ (original crisp AHP), nghiên cứu này
đề xuất một giải pháp kết hợp hai kỹ thuật AHP và logic mờ (gọi là AHP mờ, viết tắt: FAHP)

trong so sánh cặp, cho phép mô tả chính xác hơn trong quá trình ra quyết định.
Công nghệ GIS đã thể hiện khả năng mạnh mẽ trong phân tích không gian, FAHP được sử dụng
rộng rãi trong phân tích đa thuộc tính (Chen et al., 2011), khả năng hiệp lực giữa hai lĩnh vực
GIS và FAHP tạo ra công cụ cực kỳ hữu ích trong phân tích ra quyết định đa tiêu chuẩn không
gian (spatial MCDA/MCDM) như đánh giá khả năng thích nghi đất đai.
2. CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH ĐÁNH GIÁ ĐẤT ĐAI
2.1. AHP mờ (fuzzy AHP- FAHP)
(1). Lựa chọn phương pháp FAHP: Theo Kahraman (2008), hiện nay có các phương pháp
FAHP cơ bản thu hút nhiều nhà nghiên cứu: Phương pháp của V. Laarhoven, Pedrycz (1983) và
Buckley (1985) có yêu cầu tính toán rất lớn ngay cả đối với vấn đề rất nhỏ; Phương pháp Cheng
(1996) dựa trên cả hai phương pháp tính xác suất (probability) và khả năng (possibility) nên rất
khó xác định; Phương pháp Chang (1992): yêu cầu tính toán tương đối thấp và trình tự thực hiện

1


(2). Biến ngôn ngữ và giá trị mờ của biến ngôn ngữ trong so sánh cặp: Theo Srdjevic và
Medeiros (2008); Onut, Efendigil và Kara (2010), mối quan hệ giữa các biến ngôn ngữ mô tả
mức độ quan trọng giữa 2 tiêu chuẩn (giá trị so sánh rõ, Saaty(1980)) với giá trị mờ của biến
ngôn ngữ (các số mờ tam giác) trong so sánh cặp thể hiện như bảng 1.
Bảng 1: Biến ngôn ngữ và giá trị mờ của biến ngôn ngữ trong so sánh cặp
Giá trị so
Biến ngôn ngữ mô tả mức độ quan
Số mờ
Nghịch đảo
sánh rõ
trọng (giữa 2 tiêu chuẩn)
tam giác
số mờ tam giác
(Saaty,1980)

(l, m, u)
(1/u, 1/m, 1/l)
Chỉ bằng nhau (just equal)
(1, 1, 1)
(1, 1, 1)
Quan trọng bằng nhau
1
(1, 1, 2)
(1/2, 1, 1)
(equal importance)
Quan trọng yếu
3
(2, 3, 4)
(1/4, 1/3, 1/2)
(weak importance)
Quan trọng mạnh
5
(4, 5, 6)
(1/6, 1/5, 1/4)
(essential or strong importance)
Quan trọng rất mạnh
7
(6, 7, 8)
(1/8, 1/7, 1/6)
(very strong importance)
Vô cùng quan trọng
9
(8, 9, 9)
(1/9, 1/9, 1/8)
(extremely preferred)

Mức trung gian giữa các mức nêu (x-1, x, x+1);
(1/(x+1), 1/x, 1/(x-1));
2,4,6,8
trên
x=2,4,6,8.
x=2,4,6,8.
Nguồn: Srdjevic và Medeiros (2008); Onut, Efendigil và Kara (2010).

(3). Phương pháp FAHP của Chang (1992, 1996): Các bước phân tích mức độ ảnh hưởng
được đề xuất bởi Chang (1992, 1996) và chi tiết bởi Kahraman (2008) gồm 4 bước như sau:
~

Giả sử [aij ] = (lij , mij , uij ) là ma trận so sánh mờ của các yếu tố; Với lijk ≤ mijk ≤ uijk và lij, mij,
uij ∈ [1/9,1] ∪ [1,9].
Bước 1: Tổng hợp mức độ ảnh hưởng mờ của đối tượng i:

⎡ n m
⎤
Si = ∑ M ⊗ ⎢∑∑ M gij ⎥
j =1
⎣ i =1 j =1
⎦
m

−1

j
gi

(1)

Trong đó:
m

∑M
j =1
m

j
gi

m

∑∑ M
j =1 j =1

m

m

m

j =1

j =1

j =1

= (∑ l j , ∑ m j , ∑ u j ) ;
j

gi

n

n

n

i =1

i =1

i =1

= (∑ li , ∑ mi , ∑ ui ) ;

(2)
(3)

Nghịch đảo số mờ (3):

2


⎛
−1
⎜
⎡m m
⎤
j

⎜ 1
⎢∑∑ M gi ⎥ = ⎜ n ,
⎣ j =1 j =1
⎦
⎜ ∑ ui
⎝ i =1

⎞
⎟
1
1 ⎟
, n
n
⎟
m
∑
i ∑ li ⎟
i =1
i =1
⎠

(4)

Bước 2: So sánh cặp số mờ M2 (l2,m2,u2) ≥ M1 (l1,m1,u1) được xác định như sau:

V ( M 2 ≥ M 1 ) = sup[min( μ M 1 ( x), μ M 2 ( y ))]

(5)

y≥ x

⎧1, if m2 ≥ m1
⎪0, if l ≥ u
1
2
⎪⎪
⇔ V ( M 2 ≥ M 1 ) = hgt ( M 1 ∩ M 2 ) = μ M 2 (d ) = ⎨else :
⎪
l1 − u2
⎪
,
⎪⎩ (m2 − u2 ) − (m1 − l1 )

(6)

Trong đó d là độ cao của các hàm thuộc μ M 1 , μ M 2 của hai số mờ M1 và M2. Khi so sánh hai số
mờ M1 và M2 thì so sánh cả V(M2 ≥ M1) và V(M2 ≤ M1).
Bước 3: So sánh số mờ M với k số mờ khác
V(M ≥ M1, M2, …, Mk) = V[(M≥ M1) and (M≥ M2) and…and (M≥ Mk)]
= minV(M≥ Mi), với i=1,2,…, k;
Đặt d’(Ai)= minV(Si ≥ Sk), với i=1,..., n; k=1,2,…, n; k ≠ i;
[W’] = [d’(A1), d’(A2),…, d’(An)]T,
Bước 4: Chuẩn hoá vector [W’] được vector trọng số [W] cần tìm,
[W]= [d(A1), d(A2),…, d(An)]T, [W] là số rõ (nonfuzzy number).
2.2. Mô hình GIS và FAHP trong đánh giá đất đai
Đánh giá thích nghi đất đai phục vụ cho quản lý sử dụng đất bền vững (gọi tắt là đánh giá đất đai
bền vững - ESLM) gồm các bước sau (hình 1):
Đánh giá thích nghi đất đai
tự nhiên
Kết quả thích nghi

đất đai tự nhiên

Xác định trọng số các yếu tố
theo mô hình FAHP

Đánh giá
bền vững.

Không

Xác định các yếu
tố bền vững

Bản đồ
thích nghi
tự nhiên.

Kết thúc

Có
Đánh gia ảnh hưởng các
LUS về mặt xã hội (Xi)

trọng số (Wi) của các thành
phần: Kinh tế, xã hội, môi
trường đối với tính bền vững.

Đánh gia hiệu quả kinh
tế của các LUS (Xi)

Xi*Wi

Đánh giá ảnh hưởng các
LUS về mặt môi trường (Xi)

Bản đồ đề xuất
sử dụng đất
bền vững

Hình 1: Mô hình GIS và FAHP trong đánh giá đất đai bền vững

3
Kết thúc


Bước 1: Xác định các yếu tố (indicators) ảnh hưởng đến tính bền vững của các hệ thống sử dụng
đất (LUS), tính trọng số các yếu tố theo FAHP (hình 2).
Thiết lập thứ bậc, ma trận so sánh cặp rõ giữa các yếu tố ([aij]), ma trận so sánh có tỷ số nhất
quán (CR) <10% thì tiến hành mờ hoá [aij].
Thiết lập thứ bậc các yếu
tố

Mờ hoá [aij], mối quan hệ giữa giá trị so sánh rõ (Saaty,
1980) với giá trị mờ (l, m, u) và số mờ nghịch đảo (1/u,
1/m, 1/l) của biến ngôn ngữ theo Srdjevic et al. (2008) và
Onut et al.(2010), xem bảng 1.

Ma trận so sánh cặp rõ
giữa các yếu tố: [aij]

Tính trọng số của các yếu tố theo phương pháp FAHP
(Chang, 1992; 1996), trình bày ở mục 2.1. Kết quả được
vector trọng số các yếu tố [w].

CRk ≤ 10%

No

Yes

Mờ hoá ma trận so sánh
~

cặp: [a ij ]
Tính trọng số các yếu tố
theo FAHP(Chang, 1992,
1996): [w]
Hình 2: FAHP trong xác định
trọng số các yếu tố

Bước 2: Đánh giá thích nghi đất đai tự nhiên, những
LUS thích nghi tự nhiên (S1, S2, S3) được chọn để đánh
giá thích nghi kinh tế và tính bền vững, tính bền vững
được xem xét với các yếu tố kinh tế, xã hội, môi trường.
Bước 3: Xây dựng các lớp thông tin chuyên đề, chồng
xếp các lớp thông tin, tính được chỉ số thích hợp (Si) ứng
với từng vùng, phân loại Si để xác định vùng thích nghi
bền vững. Công thức tính Si như sau:
n

m

i =1

j =1

S i = ∑ ( wi × xi ) × ∏ c j
của yếu tố hạn chế.

Trong đó, Si: chỉ số thích
nghi; wi: trọng số của tiêu
chuẩn i; xi: điểm của tiêu
chuẩn; cj: giá trị boolean

3. ỨNG DỤNG MÔ HÌNH VÀO ĐÁNH GIÁ ĐẤT ĐAI TỈNH LÂM ĐỒNG
Ứng dụng mô hình tích hợp GIS và FAHP (hình 1) vào đánh giá thích nghi đất đai bền vững tỉnh
Lâm Đồng. Các LUT được lựa chọn để đánh giá thích nghi đất đai: LUT1 (2 vụ lúa), LUT2 (1
vụ lúa), LUT3 (chuyên màu), LUT4 (rau - hoa), LUT5 (Cà phê), LUT6 (Chè), LUT7 (Điều).
Bước 1 (Xác định các yếu tố bền vững và tính trọng số các yếu tố): Theo hướng dẫn đánh giá
đất đai bền vững (FAO, 1993b, 2007) kết hợp với phân tích điều kiện tự nhiên, kinh tế -xã hội
của tỉnh Lâm Đồng và tham khảo ý kiến của các chuyên gia trong các lĩnh vực: kinh tế, môi
trường, nông học, đất đai…. Các yếu tố (indicators) chủ yếu ảnh hưởng đến tính bền vững các
LUS trên địa bàn tỉnh Lâm Đồng thể hiện trong bảng 7. Ứng dụng mô hình FAHP (hình 2) trong
xác định trọng số các yếu tố, tiến trình thực hiện như sau:
(a). Đối với các yếu tố cấp 1: Gồm yếu tố kinh tế (KT), xã hội (XH), tài nguyên thiên nhiên và
môi trường (TNTN&MT). Ma trận so sánh rõ (bảng 2) có chỉ số nhất quán CR=4,6%; Mờ hoá
ma trận so sánh rõ, kết quả được ma trận so sánh mờ (bảng 3).

4

Bảng 2: Ma trận so sánh rõ

Bảng 3: Ma trận so sánh mờ

KT XH TNTN&MT

KT
Mờ hoá

XH

TNTN&MT

KT

1

2

2

XH

1/2

1

1/2

1/3 1/2 1/1

TNTN&MT

1/2

2

1

1/3 1/2 1/1 1/1 2/1 3/1

1

1

1

1/1 2/1 3/1 1/1 2/1 3/1
1

1

1/3 1/2 1/1

1

1

1

1

Từ ma trận so sánh mờ (bảng 3), tính trọng số của các yếu tố theo Chang(1992, 1996), các bước
thực hiện như sau (xem mục 2.1):
−

Bước 1: Tổng hợp mức độ ảnh hưởng mờ của các yếu tố:
SKT = (3/1; 5/1; 7/1) ⊗ (1/27; 6/91; 2/13) = (0,2000; 0,4762; 1,0000)
SXH = (5/3; 2/3; 3/1) ⊗ (1/27; 6/91; 2/13) = (0,1111; 0,1905; 0,4286)
STNTN&MT = (7/3; 7/2; 5/1) ⊗ (1/27; 6/91; 2/13) = (0,1556; 0,3333; 0,7143)

−

Bước 2: So sánh các cặp số mờ:
V(SKT ≥ SXH) = 1,00; V(SKT ≥ STNTN&MT) = 1,00
V(SXH ≥ SKT) = 0,44; V(SXH ≥ STNTN&MT) = 0,66
V(STNTN&MT ≥ SKT) = 0,78; V(STNTN&MT ≥ SXH) = 1,00

−

Bước 3: Giá trị nhỏ nhất của mỗi cặp số mờ:
d’(KT) = MinV(SKT ≥ Si) = 1,00; Si = SXH , STNTN&MT
d’(XH)= MinV(SXH ≥ Si) = 0,44; Si = SKT, STNTN&MT
d’(TNTN&MT)= MinV(STNTN&MT ≥ Si) = 0,78; Si = SKT, SXH
[W’] = [d’(KT); d’(XH); d’(TNTN&MT)]T = [1,00; 0,44; 0,78]T

−

Bước 4: Chuẩn hoá [W’] được vector trọng số rõ (crisp) cần tìm:

[W] = [wKT; wXH; wTNTN&MT]T = [0,449; 0,200; 0,351]T

Với phương pháp tính tương tự, trọng số của các yếu tố cấp 2 và cấp 3 được xác định như sau:
(b). Đối với các yếu tố cấp 2:
+ Yếu tố cấp 2 thuộc nhóm kinh tế gồm 3 yếu tố: Tổng giá trị sản xuất (GO), lãi thuần (GM), giá
trị sản xuất/chi phí sản xuất (B/C).
Bảng 4: Ma trận so sánh mờ - các yếu tố cấp 2 thuộc nhóm kinh tế
GO

Yếu tố

GM

B/C

GO

1/1

1/1

1/1

1/1

1/1

2/1

1/1

2/1

3/1

GM

1/2

1/1

1/1

1/1

1/1

1/1

1/1

1/1

2/1

B/C

1/3

1/2

1/1

1/2

1/1

1/1

1/1

1/1

1/1

Từ bảng 4, tính được vector trọng số [wGO; wGM; wB/C]T = [0,439; 0,329; 0,233]T.
+ Yếu tố cấp 2 thuộc nhóm xã hội gồm 5 yếu tố: Giải quyết việc làm (LDong), văn hoá địa
phương và tập quán sản xuất (VHTQSX), phù hợp với chính sách (CSach), hỗ trợ kỹ thuật
(HTKT), phù hợp với khả năng vốn của đối tượng sản xuất (KNVon).

5


Bảng 5: Ma trận so sánh mờ - các yếu tố cấp 2 thuộc nhóm xã hội
Yếu tố
LDong

Ldong
1

1

VHTQSX
1

CSach

HTKT

1/1 2/1 3/1 1/4 1/3 1/2
1

1

1

1/3 1/2 1/1

1/1

1/1 2/1 1/1 2/1 3/1

1/2

1/1 1/1 1/2 1/1 1/1

2/1

3/1 4/1 1/1 2/1 3/1

VHTQSX

1/3

1/2 1/1

CSach

2/1

3/1 4/1 1/1 2/1 3/1

HTKT

1/2

1/1 1/1 1/1 1/1 2/1 1/4 1/3 1/2

1

KNVon

1/3

1/2 1/1 1/1 1/1 2/1 1/3 1/2 1/1

1/2

1

1

1

KNVon

1

1

1/1 1/1 2/1

1/1 1/1

1

1

1

Từ bảng 5, tính được vector trọng số:
[wLDong; wVHTQSX; wCSach; wHTKT; wKNVon]T = [0,248; 0,091; 0,382; 0,150; 0,130]T
+ Yếu tố cấp 2 thuộc nhóm Tài nguyên thiên nhiên và Môi trường gồm 2 yếu tố: Tài nguyên
thiên nhiên (TNTN), Môi trường (MT). Điều tra các chuyên gia trong lĩnh vực quản lý tài
nguyên thiên nhiên và môi trường, hầu hết các chuyên gia đều đánh giá trọng số của wTNTN =
wMT = 1/2 = 0,5.
(c). Đối với các yếu tố cấp 3:
+Yếu tố cấp 3 thuộc nhóm Tài nguyên thiên nhiên (TNTN) gồm 9 yếu tố cấp 3: Lượng mưa (Ra),
thời gian mưa (Ti), chất lượng đất (So), độ dốc (Sl), tầng dày (De), độ sâu kết von (La), độ cao
(To), điều kiện tưới (Ir), ngập lũ (Fl). Theo các chuyên gia thuộc Viện Quy hoạch và Thiết kế

Nông nghiệp (Bộ NN & PTNT), các yếu tố tự nhiên có vai trò như nhau (theo quan điểm của
FAO, 1976), do vậy trọng số các yếu tố bằng nhau: wRa= wTi = wSo = wSl = wDe = wLa = wTo = wIr
= wFl = 1/9 ≈ 0,111.
+ Yếu tố cấp 3 thuộc nhóm Môi trường (MT) gồm 3 yếu tố: Lượng thuốc trừ sâu và phân bón
đưa vào đất (VoCo), nâng cao đa dạng sinh học (DDSH), độ che phủ (ChePhu).
Bảng 6: Ma trận so sánh mờ - các yếu tố cấp 2 thuộc nhóm môi trường
Yếu tố

VoCo

DDSH

ChePhu

VoCo

1/1

1/1

1/1

1/1

2/1

3/1

1/4

1/3

4/3

DDSH

1/3

1/2

1/1

1/1

1/1

1/1

1/4

1/3

1/2

ChePhu

3/4

3/1

4/1

2/1

3/1

4/1

1/1

1/1

1/1

Từ ma trận so sánh mờ (bảng 6), xác định được vector trọng số như sau:
[wVoCo; wDDSH; wChePhu]T = [0,338; 0,111; 0,551]T.
Như vậy, đã xác định được tất cả trọng số từng phần của các yếu tố cấp 1, cấp 2, cấp 3. Trọng số
toàn cục là tích các trọng số thành phần “từ gốc đến ngọn” theo cây thứ bậc (bảng 7).
Cấp 1
Kinh tế
W1
0,449
Xã hội

Bảng 7: Cấu trúc thứ bậc và trọng số các yếu tố bền vững
Cấp 2
Cấp 3
Mã
Trọng số
1. Tổng giá trị sản xuất

2. Lãi thuần
3. Giá trị sản xuất/Chi phí sản xuất
1. Giải quyết việc làm

GO
GM
B/C
LDong

W11
W12
W13
W21

Trọng
số toàn
cục
0,439
0,197
0,329
0,148
0,233
0,104
0,248
0,049
6


W2
0,200

2. Văn hóa địa phương (tập quán, văn hóa,..)
3. Phù hợp với chính sách
4. Hỗ trợ kỹ thuật (phát huy kỹ năng)
5. Phù hợp với khả năng vốn của đối tượng sản
xuất
1. Lượng mưa
Tài
2. Thời gian mưa
MT&TNTN nguyên 3. Chất lượng Đất
thiên
4. Độ dốc
W3
nhiên 5. Tầng dày
0,351
W31
6. Độ sâu xuất hiện kết von
0,5
7. Độ cao
8. Điều kiện tưới
9. Ngập lũ
Môi
1. Lượng thuốc trừ sâu và phân bón
trường đưa vào đất
W32
2. Nâng cao đa dạng sinh học
0,5
3. Độ che phủ

VHTQSX W22 0,091

CSach W23 0,382
HTKT W24 0,150

0,018
0,076
0,030

KNVon W25 0,130

0,026

Ra
Ti
So
Sl
De
La
To
Ir
Fl

W311 0,111
W312 0,111
W313 0,111
W314 0,111
W315 0,111
W316 0,111
W317 0,111
W318 0,111
W319 0,111

0,020
0,020
0,020
0,020
0,020
0,020
0,020
0,020
0,020

VoCo

W321 0,338

0,059

DDSH W322 0,111
ChePhu W323 0,551

0,019
0,097

Trọng số toàn cục thể hiện ở bảng 7, cách tính như sau:
- Nhóm kinh tế: w1×w1j (j=1, 2, 3), ví dụ w(B/C) = 0,449×0,248 = 0,104.
- Nhóm xã hội: w2×w2j (j=1,.., 5), ví dụ w(giải quyết việc làm) = 0,200×0,248 = 0,049.
- Nhóm tài nguyên thiên nhiên: w3×w31×w31j (j=1,.., 9), ví dụ: w(lượng mưa) = 0,351×0,5×0,111 =
0,020.
- Nhóm môi trường: w3×w32×32j (j=1,2,3), ví dụ: w(độ che phủ) = 0,351×0,5×0,551=0,097.
Bước 2 (Đánh giá đất đai tự nhiên): Ứng dụng GIS chồng xếp 9 lớp thông tin chuyên đề về tài

nguyên thiên nhiên (bảng 7) để xây dựng bản đồ tài nguyên đất đai (LMU), làm cơ sở cho đánh
giá thích nghi về tự nhiên. Những LUS thích nghi tự nhiên (S1, S2, S3) được lựa chọn để đánh
giá thích nghi kinh tế và tính bền vững.
Bước 3 (Đánh giá thích nghi kinh tế và tính bền vững): Tham khảo ý kiến chuyên gia và kết
hợp với thực tiễn để thiết lập bảng giá trị (Xi) của các tiêu chuẩn ảnh hưởng đến tính bền vững
(bảng 8).
Bảng 8: Giá trị các tiêu chuẩn phân cấp
Chỉ tiêu
Giá trị
Nhóm yếu tố Yếu tố
(Xi)
1. Kinh tế
1.1. Tổng giá trị
+ Rất cao (VH)
9
sản phẩm
+ Cao (H)
7
+ Trung bình (M)
5
+ Thấp (L)
1
1.2. Lãi thuần
+ Rất cao (VH)
9
+ Cao (H)
7
+ Trung bình (M)
5
+ Thấp (L)

1
1.3. B/C
+ Rất cao (VH)
9
7


Nhóm yếu tố

2. Xã hội

3. Tài nguyên
Thiên nhiên
4. Môi trường

Yếu tố

Chỉ tiêu

Giá trị
(Xi)
+ Cao (H)
7
+ Trung bình (M)
5
+ Thấp (L)
1
2.1. Lao động
+ Giải quyết việc làm rất tốt (VH)
9

+ Giải quyết việc làm tốt (H)
7
+ Giải quyết việc làm trung bình (M)
5
2.2. Văn hóa địa phương + Phù hợp với tập quán địa phương
9
(tập quán, văn hóa,…) + Ít phù hợp với tập quán địa phương
7
+ Không phù hợp với tập quán địa phương
3
2.3. Phù hợp chính sách + Khuyến khích mở rộng sản xuất
9
+ Ổn định diện tích sản xuất
7
2.4. Hỗ trợ kỹ thuật
+ Yêu cầu kỹ thuật cao
7
(phát huy kỹ năng)
+ Ít yêu cầu hỗ trợ kỹ thuật
9
2.5. Khả năng vốn
+ Chi phí trung bình (M)
9
của đối tượng sản xuất + Chi phí cao (VH, H)
7
Khả năng thích nghi
+ S1: Thích nghi cao
9
đất đai tự nhiên
+ S2: Thích nghi trung bình

7
+ S3: Thích nghi kém
5
4.1. Lượng thuốc trừ sâu + Rất cao
5
và phân bón vào đất
+ Cao
7
+ Trung bình, thấp
9
4.2. Nâng cao đa dạng + Đa canh
9
sinh học
+ Độc canh
7
4.3. Độ che phủ
+ Che phủ liên tục
9
+ Che phủ không liên tục
7

Mỗi yếu tố là một một lớp thông tin, chồng xếp các lớp thông tin về kinh tế để đánh giá
thích nghi kinh tế, chỉ số thích hợp (Si) tính theo công thức. Phân loại chỉ số thích hợp,
được kết quả thích nghi kinh tế. Tương tự, chồng xếp bản đồ thích nghi tự nhiên, kinh tế
và các tính chất về xã hội và môi trường để đánh giá thích nghi đất đai bền vững, kết quả
được bản đồ và số liệu về thích nghi đất đai bền vững.

8

Chồng xếp bản đồ thích nghi đất đai bền
vững và bản đồ định hướng sử dụng đất
đến năm 2020, kết quả được bản đồ đề
xuất sử dụng đất nông nghiệp bền vững
(hình 4). Diện tích phân định cho sản xuất
nông nghiệp khoảng 277.000 ha.
+ Đánh giá hiện trạng thích nghi đất đai:
Ứng dụng GIS chồng xếp bản đồ đề xuất
(hình 4) với bản đồ hiện trạng sử dụng đất
năm 2010, kết quả tính toán cho thấy, hiện
nay có khoảng 36.177 ha (604ha màu,
2.240ha rau-hoa, 29.733ha cà phê, khoảng
3.600ha lúa 2 vụ) đang sản xuất trên vùng
đất có độ dốc cao hoặc nằm trong lâm
Hình 4: Bản đồ đề xuất sử dụng đất bền vững,
phần nên không phù hợp cho sản xuất
tỉnh Lâm Đồng
nông nghiệp, tương lai đề nghị chuyển
sang đất lâm nghiệp. Loại hình lúa 1 vụ
cần chuyển sang các loại đất khác (do hiệu quả kinh tế thấp nên không bền vững). Ngoài ra, hiện
trạng sản xuất các loại hình rau hoa, cà phê, chè, điều có tính bền vững cao.
Bản đồ định hướng không gian phát triển sản xuất từng loại cây trồng được xây dựng trên cơ sở
định hướng phát triển sản xuất nông nghiệp đến năm 2020 của tỉnh Lâm Đồng:
- Rau-hoa hàng hoá chỉ bố trí tập trung ở các huyện Đức Trọng, Đơn Dương, Lạc Dương và
thành phố Đà Lạt.
- Loại hình sử dụng đất lúa 2 vụ giữ nguyên như hiện trạng.
- Loại hình lúa 1 vụ chuyển sang rau-hoa, những vùng có nước từ các công trình thuỷ lợi thì
tăng vụ (2 vụ lúa), còn lại chuyển sang trồng màu.
- Cây điều bố trí ở các huyện Đạ Huoai, Đạ Tẻh, Cát Tiên, Đam Rông.
- Cây chè bố trí tập trung ở các huyện Bảo Lâm, Di Linh và Bảo Lộc. Riêng địa bàn thành phố

Đà Lạt và huyện Lâm Hà, giữ như hiện trạng, không mở rộng diện tích.
- Cây cà phê ổn định địa bàn hiện trạng, mở rộng ở những vùng thích thích nghi theo cơ cấu
diện tích của từng phương án sử dụng đất.
Ứng dụng GIS chồng xếp bản đồ định hướng không gian phát triển các loại cây trồng với bản đồ
đề xuất và bản đồ hiện trạng sử dụng đất, từ đó đề xuất sử dụng đất bền vững trên địa bàn tỉnh
Lâm Đồng như sau: Trong tương lai, chuyển toàn bộ đất lúa 1 vụ sang trồng màu, rau-hoa, hoặc
tăng lên 2 vụ lúa; Diện tích đất lúa 2 vụ: 8.000-12.000ha; Rau-hoa: 10.000-20.000ha; Chuyên
màu: 30.000-40.000ha; Chè: 25.000-32.000ha; Cà phê: 110.000-150.000; Điều: 10.00015.000ha; Diện tích còn lại (khoảng 45.000ha) trồng cao su, dâu tằm, cây ăn quả và vườn tạp.
+ Đánh giá kết quả mô hình: So sánh kết quả nghiên cứu này (trong hình 3, viết tắt là
FAHP) với (1). Kết quả của Phân viện Quy hoạch và TKNN (2010): đánh giá thích nghi tự
nhiên theo phương pháp hạn chế lớn nhất của FAO (1976) (trong hình 3 là FAO76); (2).
Kết quả đánh giá đất đai bền vững theo phương pháp AHP (Định, 2010), (trong hình 3 là
AHP). Từ đó có một số nhận xét như sau:
- Phương pháp hạn chế lớn nhất (FAO, 1976): Tích chất đất đai (LC) có chất lượng kém nhất
quyết định đến cấp thích nghi đất đai. Do vậy, kết quả đề xuất những LUS rất an toàn do
không chứa yếu tố hạn chế cao hơn.
9


- Phương pháp đánh giá đất đai theo AHP cho diện tích không thích nghi (N) thấp hơn các
phương pháp (FAO76, FAHP), có nghĩa là một số vùng không thích nghi (khi đánh giá theo
phương pháp FAO, FAHP) có thể trở thành thích nghi (khi đánh giá theo phương pháp AHP),
điều này dẫn đến rủi ro cao trong đề xuất sử dụng đất.
- Diện tích cấp thích nghi cao (S1) khi đánh giá theo phương pháp FAHP > AHP, có nghĩa là
phương pháp FAHP chắt lọc thông tin, điều chỉnh về cấp thích nghi theo xu thế từ trung bình
(S3) đến cao (S1), chứ ít điều chỉnh từ lớp không thích nghi (N) thành thích nghi (S1, S2, S3)
như phương pháp AHP.

LUT1

LUT2

S1

LUT3

LUT4

S2

LUT5

S3

LUT6

FAHP

AHP

FAO76

FAHP

AHP

FAO76

FAHP

AHP

FAO76

FAHP

AHP

FAO76

FAHP

AHP

FAO76

FAHP

AHP

FAO76

FAHP

AHP

1.000
900
800
700

600
500
400
300
200
100
0
FAO76

1.000ha

- Đánh giá thích nghi đất đai bền vững là nội dung không thể thiếu trong quy hoạch sử dụng đất
bền vững, nó hỗ trợ nhà quy hoạch loại bỏ những LUS không bền vững (mặc dù rất thích nghi
về tự nhiên như lúa 1 vụ -LUT2) hoặc lựa chọn những LUS bền vững (mặc dù thích nghi kinh
tế trung bình nhưng đáp ứng được yêu cầu xã hội và bảo vệ môi trường như cây điều - LUT7).

LUT7

N

Hình 3: So sánh kết quả 3 phương pháp FAO76, AHP, FAHP.

Do vậy, 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 FAHP
là hợp lý.
4. KẾT LUẬN
Mô hình tích hợp GIS và FAHP là công cụ thật sự hữu ích trong đánh giá thích nghi đất đai bền
vững. Trong đó, GIS đóng vai trò phân tích không gian, FAHP tính trọng số các yếu tố đất đai.
Ưu điểm của mô hình là tính trọng số trong môi trường mờ (dùng FAHP) nên giảm được sai số
và chắt lọc được thông tin trong quá trình đánh giá. Kết quả của mô hình hỗ trợ người ra quyết

định (nhà quản lý, nhà quy hoạch,…) giải quyết bài toán ra quyết định đa mục tiêu không gian
trong bố trí sử dụng đất một cách trực quan thông qua bản đồ số trong hệ GIS (ví dụ như lựa
chọn khu vực sản xuất cà phê, chè,…).

10


Ứng dụng mô hình tích hợp GIS và FAHP trong đánh giá thích nghi đất đai phục vụ cho quản lý
sử dụng đất bền vững trên địa bàn tỉnh Lâm Đồng, kết quả đề xuất sử dụng đất bền vững phù
hợp với thực tiễn của địa phương, nên có thể sử dụng kết quả của nghiên cứu này (gồm: tài liệu
và bản đồ) trong công tác quản lý và sử dụng đất trên địa bàn tỉnh Lâm Đồng. Trong tương lai,
có thể nhân rộng mô hình này trong công tác đánh giá thích nghi đất đai cho các địa phương
khác trên cả nước.
Tuy nhiên, mô hình FAHP trong nghiên cứu này được thực hiện trong môi trường ra quyết định
riêng rẽ (individual decision making) nên còn mang tính chủ quan của chuyên gia đánh giá. Để
khắc phục tính chủ quan và tranh thủ được tri thức của nhiều chuyên gia trong các lĩnh vực,
trong tương lai cần tiếp tục nghiên cứu FAHP trong môi trường ra quyết định nhóm (FAHP group decision making) trong đánh giá đất đai.

5. TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1].
[2].
[3].
[4].
[5].
[6].

V.Y.C. Chen, H.P. Lien, C.H. Liu, J.J.H. Liou, G.H Tzeng, L.S Yang (2011), Fuzzy
MCDM approach for selecting the best environment-watershed plan, Applied Soft
Computing 11 (2011) 265–275, ScienceDirect, Elsevier.
C. Kahraman (2008), Fuzzy Multi-Criteria Decision Making: Theory and Application

with Recent Developments, Springer, USA
J. Lu, G. Zhang, D. Ruan, F. Wu (2007), Multi-Objective Group Decision Making:
Method, software, and application with fuzzy techniques, World scientific Publishing,
Singapore.
S. Onut, T. Efendigil, S.S. Kara (2010), A combined fuzzy MCDM approach for selecting
shopping center site: An example from Istanbul, Turkey, Expert system with application
37 (2010), 1973-1980, Science Direct, Elsevier.
B. Srdjevic, Y.D.P. Medeiros (2008), Fuzzy AHP Assessment of Water Management
Plans, Water Resources Management (2008) 22:877–894, Springer Science.
C. Zopounidis, P. M. Pardalos (2010), Handbook of MultiCriteria Analysis, Applied
optimization, Springer, USA.
SUMMARY

THE INTEGRATION OF GIS AND FUZZY AHP FOR LAND SUITABILITY ANALYSIS
Evaluating sustainable land management (ESLM) related to various fields
(natural, economic, social, environmental). This is a multi-criteria decision
making problem. In this study, building a model of the integration of GIS and
fuzzy AHP (FAHP) in ESLM. The process as follows: The first, determine the
sustainable indicators as approach FAO (1993b, 2007), using techniques FAHP
(Chang, 1992, 1996) to calculate the weights of all indicators; Next, establish the
thematic layers in GIS systems to each factor; Finally, unite thematic layers of
information, calculate the appropriate index (Si) according to the weighted
average method for each region, classify Si to determine the appropriate area.
11


Integrated model is applied in the case of Lam Dong province, results consistent
with reality than previous studies.
Keywords: Fuzzy AHP, GIS, Land suitability analysis, Evaluating sustainable land management.

12