Khóa Luận Tốt Nghiệp: Đánh Giá Nguy Cơ Cháy Rừng Tại Huyện Ea Súp Và Huyện Buôn Đôn, Tỉnh Đắk Lắk

Khóa luận phân tích nguy cơ cháy rừng tại huyện Ea Súp và Buôn Đôn, tỉnh Đắk Lắk bằng GIS và viễn thám, cung cấp giải pháp hiệu quả.

• Tác giả: Trần Thị Thu Khánh
• Người hướng dẫn: TS. Phan Văn Phú
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm TP. Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Địa lí tự nhiên
• Đề tài: Ứng dụng GIS và viễn thám đánh giá nguy cơ cháy rừng tại huyện Ea Súp và huyện Buôn Đôn, tỉnh Đắk Lắk
• Loại tài liệu: khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2024
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CÁM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ CƠ SỞ THỰC TIỄN VỀ ĐÁNH GIÁ NGUY CƠ CHÁY RỪNG
• 1.1. Cơ sở lý luận về đánh giá nguy cơ cháy rừng
• 1.2. Cơ sở thực tiễn đánh giá nguy cơ cháy rừng
• 2. CHƯƠNG 2: ĐÁNH GIÁ NGUY CƠ CHÁY RỪNG TẠI HUYỆN EA SÚP VÀ HUYỆN BUÔN ĐÔN, TỈNH ĐẮK LẮK
• 2.1. Khái quát về địa bàn nghiên cứu
• 2.2. Khái quát về điều kiện tự nhiên
• 2.3. Khái quát về điều kiện kinh tế - xã hội
• 2.4. Dữ liệu sử dụng để đánh giá nguy cơ cháy rừng tại huyện Ea Súp và huyện Buôn Đôn
• 2.5. Phân tích và giải thích nguy cơ cháy rừng theo không gian và thời gian
• 3. CHƯƠNG 3: ĐỀ XUẤT MỘT SỐ GIẢI PHÁP NGĂN CHẶN, GIẢM THIỂU NGUY CƠ CHÁY RỪNG TẠI HUYỆN EA SÚP VÀ HUYỆN BUÔN ĐÔN, TỈNH ĐẮK LẮK
• 3.1. Cơ sở đề xuất giải pháp
• 3.2. Đề xuất một số giải pháp giảm thiểu nguy cơ cháy rừng
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về khóa luận tốt nghiệp GIS và viễn thám

Khóa luận tốt nghiệp này tập trung vào việc ứng dụng công nghệ GIS và viễn thám để đánh giá nguy cơ cháy rừng tại huyện Ea Súp và huyện Buôn Đôn, tỉnh Đắk Lắk. Nghiên cứu này không chỉ giúp hiểu rõ hơn về tình hình cháy rừng mà còn cung cấp các giải pháp hiệu quả để quản lý và bảo vệ tài nguyên rừng. Việc sử dụng công nghệ hiện đại trong nghiên cứu sẽ mang lại những kết quả chính xác và đáng tin cậy.

1.1. Lý do chọn đề tài nghiên cứu nguy cơ cháy rừng

Cháy rừng là một trong những vấn đề nghiêm trọng tại Việt Nam, đặc biệt là ở tỉnh Đắk Lắk. Việc nghiên cứu và đánh giá nguy cơ cháy rừng là cần thiết để bảo vệ môi trường và tài nguyên thiên nhiên. Theo số liệu thống kê, số vụ cháy rừng tại Việt Nam đang gia tăng, gây thiệt hại lớn cho hệ sinh thái.

1.2. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

Mục tiêu chính của nghiên cứu là đánh giá diễn biến nguy cơ cháy rừng theo không gian và thời gian tại huyện Ea Súp và huyện Buôn Đôn. Nhiệm vụ bao gồm tính toán chỉ số nhiệt độ bề mặt (LST) và xác định diện tích rừng có nguy cơ cháy cao.

II. Vấn đề và thách thức trong đánh giá nguy cơ cháy rừng

Đánh giá nguy cơ cháy rừng tại huyện Ea Súp và huyện Buôn Đôn gặp nhiều thách thức. Biến đổi khí hậu, sự phát triển đô thị và hoạt động của con người là những yếu tố chính làm gia tăng nguy cơ cháy. Việc áp dụng công nghệ GIS và viễn thám giúp xác định chính xác các khu vực có nguy cơ cao, từ đó đưa ra các biện pháp phòng ngừa hiệu quả.

2.1. Tác động của biến đổi khí hậu đến cháy rừng

Biến đổi khí hậu đã làm tăng nhiệt độ và thay đổi lượng mưa, dẫn đến tình trạng khô hạn kéo dài. Điều này làm tăng nguy cơ cháy rừng, đặc biệt là trong mùa khô. Các nghiên cứu cho thấy rằng nhiệt độ bề mặt đất là yếu tố quan trọng trong việc đánh giá nguy cơ cháy.

2.2. Vai trò của con người trong nguy cơ cháy rừng

Hoạt động của con người như khai thác rừng, đốt rác và canh tác không bền vững đã làm gia tăng nguy cơ cháy rừng. Việc nâng cao nhận thức cộng đồng về bảo vệ rừng là rất cần thiết để giảm thiểu nguy cơ này.

III. Phương pháp nghiên cứu ứng dụng GIS và viễn thám

Nghiên cứu sử dụng phương pháp GIS và viễn thám để thu thập và phân tích dữ liệu về nhiệt độ bề mặt đất (LST). Phương pháp này cho phép theo dõi và đánh giá nguy cơ cháy rừng một cách hiệu quả và chính xác. Dữ liệu từ vệ tinh cung cấp cái nhìn tổng quan về tình hình rừng và các yếu tố ảnh hưởng đến cháy rừng.

3.1. Quy trình thu thập dữ liệu viễn thám

Dữ liệu viễn thám được thu thập từ các vệ tinh như Landsat, MODIS. Quy trình này bao gồm việc xử lý và phân tích ảnh vệ tinh để tính toán chỉ số nhiệt độ bề mặt đất (LST), từ đó xác định các khu vực có nguy cơ cháy cao.

3.2. Phân tích dữ liệu GIS trong đánh giá nguy cơ

Sử dụng GIS để phân tích không gian giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ cháy rừng. Các bản đồ được tạo ra từ dữ liệu GIS sẽ hỗ trợ trong việc lập kế hoạch quản lý rừng và phòng cháy chữa cháy.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng việc ứng dụng công nghệ GIS và viễn thám đã mang lại những thông tin quý giá về nguy cơ cháy rừng tại huyện Ea Súp và huyện Buôn Đôn. Các bản đồ phân cấp nguy cơ cháy rừng giúp các cơ quan chức năng có kế hoạch ứng phó kịp thời và hiệu quả.

4.1. Diễn biến nguy cơ cháy rừng qua các năm

Nghiên cứu đã chỉ ra sự gia tăng nguy cơ cháy rừng trong những năm gần đây, đặc biệt là trong mùa khô. Các khu vực có nguy cơ cao chủ yếu tập trung ở phía Tây tỉnh Đắk Lắk.

4.2. Ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn

Kết quả nghiên cứu có thể được áp dụng trong việc xây dựng các chính sách bảo vệ rừng và phòng cháy chữa cháy. Các cơ quan chức năng có thể sử dụng thông tin này để triển khai các biện pháp bảo vệ hiệu quả hơn.

V. Kết luận và hướng phát triển tương lai

Nghiên cứu đã khẳng định vai trò quan trọng của công nghệ GIS và viễn thám trong việc đánh giá nguy cơ cháy rừng. Tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và phát triển các phương pháp mới để nâng cao hiệu quả trong công tác quản lý rừng và phòng cháy chữa cháy. Việc kết hợp giữa công nghệ và quản lý bền vững sẽ giúp bảo vệ tài nguyên rừng một cách hiệu quả.

5.1. Đề xuất các giải pháp phòng cháy rừng

Cần xây dựng các giải pháp phòng cháy rừng hiệu quả, bao gồm việc nâng cao nhận thức cộng đồng và áp dụng công nghệ trong quản lý rừng. Các biện pháp này sẽ giúp giảm thiểu nguy cơ cháy rừng trong tương lai.

5.2. Hướng nghiên cứu tiếp theo

Nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc phát triển các mô hình dự đoán nguy cơ cháy rừng dựa trên dữ liệu viễn thám và các yếu tố khí hậu. Điều này sẽ giúp cải thiện khả năng dự báo và ứng phó với cháy rừng.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Cháy rừng và suy giảm tài nguyên rừng là vấn đề môi trường cấp bách, đe dọa trực tiếp đến cân bằng sinh thái, gây suy giảm độ che phủ, bạc màu đất và làm gia tăng phát thải khí nhà kính. Dưới tác động của biến đổi khí hậu toàn cầu, các đợt nắng nóng kéo dài và hiện tượng thời tiết cực đoan (như El Niño) làm gia tăng nguy cơ bén lửa. Theo Hệ thống Thông tin Cháy rừng châu Âu (EFFIS), tính đến tháng 9/2023 đã có hơn 600 vụ cháy tại 27 quốc gia EU, thiêu rụi trên 770.000 ha rừng. Tại Việt Nam, thống kê giai đoạn 2017–2022 ghi nhận hơn 1.571 vụ cháy rừng, gây thiệt hại trên 7.500 ha.

Tỉnh Đắk Lắk nằm ở trung tâm Tây Nguyên với tổng diện tích rừng đạt khoảng 528.346 ha (chiếm 40,42% diện tích tự nhiên năm 2022). Do đặc thù khí hậu cận xích đạo gió mùa, tổng lượng bức xạ lớn, số giờ nắng trung bình đạt 2.426,10 giờ/năm, độ ẩm không khí trung bình khoảng 79,30% và mùa khô kéo dài sâu sắc, Đắk Lắk thường xuyên đối mặt với nguy cơ cháy rừng ở cấp cực kỳ nguy hiểm. Theo Chi cục Kiểm lâm tỉnh Đắk Lắk, khoảng một nửa diện tích rừng của tỉnh nằm trong nhóm nguy cơ cháy rất cao, trong đó 189.000 ha có nguy cơ cao và 48.000 ha ở mức báo động cực kỳ nguy hiểm, tập trung chủ yếu tại khu vực phía Tây gồm huyện Ea Súp và huyện Buôn Đôn.

Phương pháp đo đạc nhiệt độ bề mặt qua các trạm quan trắc khí tượng truyền thống gặp hạn chế lớn về mặt không gian, chi phí lắp đặt vận hành cao và không thể bao quát toàn bộ diện tích rừng rộng lớn. Do đó, việc ứng dụng Hệ thống Thông tin Địa lý (GIS) và dữ liệu ảnh vệ tinh viễn thám đa thời gian mang lại giải pháp thay thế hiệu quả, cho phép theo dõi biến động nhiệt độ bề mặt đất (Land Surface Temperature - LST) trên quy mô lớn, liên tục và khách quan.

• Mục tiêu nghiên cứu: Đánh giá diễn biến nguy cơ cháy rừng theo không gian và thời gian tại huyện Ea Súp và huyện Buôn Đôn (tỉnh Đắk Lắk) bằng dữ liệu viễn thám thông qua chỉ số nhiệt độ bề mặt đất (LST).
• Nhiệm vụ nghiên cứu (4 nhiệm vụ):
  1. Tổng quan cơ sở lý luận và cơ sở thực tiễn về cháy rừng tại địa bàn nghiên cứu.
  2. Tính toán chỉ số nhiệt độ bề mặt đất (LST).
  3. Xác định diện tích và so sánh sự biến động diện tích nguy cơ cháy rừng tại huyện Ea Súp và huyện Buôn Đôn theo không gian và thời gian.
  4. Đề xuất một số giải pháp giảm thiểu nguy cơ cháy rừng tại huyện Ea Súp và huyện Buôn Đôn.
• Đối tượng nghiên cứu: Diễn biến nguy cơ cháy rừng theo không gian và thời gian tại địa bàn nghiên cứu.
• Phạm vi nghiên cứu:
  • Về nội dung: Tập trung phân tích nguy cơ cháy rừng thông qua chỉ số nhiệt độ bề mặt đất (LST).
  • Về không gian: Phạm vi rừng thuộc huyện Ea Súp và huyện Buôn Đôn, tỉnh Đắk Lắk (tổng diện tích khoảng 317.546 ha, gồm 17 đơn vị hành chính cấp xã).
  • Về thời gian: Thu thập và xử lý chuỗi dữ liệu trong giai đoạn 1993 – 2023 (31 năm).

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết và cơ sở pháp lý

Nghiên cứu vận dụng khái niệm cháy rừng theo Điều 2 Chương I Luật khung về Cháy rừng của FAO (2000) và Luật Lâm nghiệp năm 2017 của Quốc hội Việt Nam. Bản chất của sự cháy rừng đòi hỏi sự kết hợp đồng thời của ba yếu tố (tam giác cháy): vật liệu cháy (thực bì, lá khô), oxy và nguồn nhiệt. Nguyên nhân gây cháy gồm tác nhân tự nhiên (sét đánh, nhiệt độ không khí cao, hạn hán kéo dài) và tác nhân con người (chiếm tỷ lệ chính qua đốt nương rẫy, săn ong, khai thác rừng bừa bãi).

Cơ sở phân cấp cấp độ cháy dựa trên các văn bản quy phạm:

• Điều 46, Nghị định số 156/2018/NĐ-CP ngày 12/11/2018 của Chính phủ quy định chi tiết thi hành một số điều của Luật Lâm nghiệp.
• Quyết định số 04/2022/QĐ-UBND ngày 20/01/2022 của UBND tỉnh Đắk Lắk ban hành Quy định phòng cháy, chữa cháy rừng trên địa bàn tỉnh Đắk Lắk.

Quy trình tính toán chỉ số LST từ ảnh nhiệt Landsat được thực hiện qua 5 bước toán học (theo Sofia L. Ermida et al., 2020; Trần Thị Vân, 2006; Nguyễn Phương Văn et al., 2017):

1. Chuyển đổi giá trị số nguyên (DN) sang nhiệt độ chiếu sáng ($T_B$): $$T_B = \frac{K_2}{\ln\left(\frac{K_1}{L} + 1\right)}$$ Trong đó: $T_B$ là nhiệt độ chiếu sáng (độ Kelvin); $K_1, K_2$ là các hằng số hiệu chỉnh trong metadata; $L$ là giá trị bức xạ phổ nhiệt.
2. Tính chỉ số thực vật khác biệt chuẩn hóa (NDVI): $$NDVI = \frac{NIR - RED}{NIR + RED}$$ Trong đó: $NIR$ là kênh cận hồng ngoại, $RED$ là kênh đỏ.
3. Tính tỷ lệ hợp phần thực vật ($f_v$): $$f_v = \left(\frac{NDVI - NDVI_{soil}}{NDVI_{veg} - NDVI_{soil}}\right)^2$$ Với giá trị thực nghiệm: $NDVI_{soil} = 0,2$ (đất trống) và $NDVI_{veg} = 0,86$ (thực vật phủ kín).
4. Tính độ phát xạ bề mặt đất ($\varepsilon$): $$\varepsilon = f_v \cdot \varepsilon_{thực,vật} + (1 - f_v) \cdot \varepsilon_{đất,trống}$$ Với $\varepsilon_{thực,vật} = 0,97$ và $\varepsilon_{đất,trống} = 0,96$.
5. Tính toán nhiệt độ bề mặt đất LST (°C): $$LST = \frac{T_B}{1 + \left(\frac{\lambda \cdot T_B}{\rho}\right) \cdot \ln\varepsilon} - 273,15$$ Trong đó: $\lambda$ là bước sóng trung tâm kênh nhiệt, $\rho = 1,438 \times 10^{-2}\text{ m}\cdot\text{K}$.

Dựa trên mô hình của K. Babu và đối chiếu điều kiện nền nhiệt thực tế tại Đắk Lắk (nhiệt độ trung bình năm trên 23°C), tác giả phân cấp nguy cơ cháy rừng thành 5 mức độ:

Giá trị LST (°C)	Phân cấp mức độ nguy cơ cháy rừng
$\text{LST} \le 23^\circ\text{C}$	Cấp I: Nguy cơ cháy rừng thấp
$23^\circ\text{C} < \text{LST} \le 31^\circ\text{C}$	Cấp II: Nguy cơ cháy rừng trung bình
$31^\circ\text{C} < \text{LST} \le 39^\circ\text{C}$	Cấp III: Nguy cơ cháy rừng cao
$39^\circ\text{C} < \text{LST} \le 47^\circ\text{C}$	Cấp IV: Nguy cơ cháy rừng nguy hiểm
$\text{LST} > 47^\circ\text{C}$	Cấp V: Nguy cơ cháy rừng cực kỳ nguy hiểm

Nguồn dữ liệu và phương pháp xử lý

• Dữ liệu ảnh vệ tinh: Sử dụng 4 thế hệ cảm biến Landsat (Landsat 5 TM, Landsat 7 ETM+, Landsat 8 OLI/TIRS, Landsat 9 OLI-2/TIRS-2), Path/Row 124051, thu thập từ cơ sở dữ liệu USGS EarthExplorer trong giai đoạn mùa khô (tháng 12 đến tháng 3 năm sau) từ năm 1993 đến năm 2023.
• Tiền xử lý ảnh:
  • Chuyển đổi giá trị DN sang bức xạ phổ $L$.
  • Xử lý lỗi sọc đen (SLC-off) trên ảnh Landsat 7 (từ sau ngày 31/05/2003) bằng công cụ Fill NoData trong ArcGIS.
  • Hiệu chỉnh hình học và đồng nhất hệ quy chiếu về tọa độ EPSG: 32648 (WGS84 / UTM Zone 48N).
  • Cắt ảnh theo ranh giới hành chính 2 huyện bằng QGIS.
• Dữ liệu kiểm chứng: Thu thập tọa độ, diện tích và thời gian các điểm cháy thực tế từ Hệ thống giám sát cháy rừng trực tuyến của Cục Kiểm lâm (FireWatch).
• Phương pháp không gian và thống kê: Sử dụng QGIS để biên tập các bản đồ chuyên đề tỷ lệ 1:450.000, thực hiện kỹ thuật chồng lớp không gian giữa bản đồ phân cấp LST và tọa độ điểm cháy thực tế để đánh giá độ chính xác.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Cơ sở lý luận và cơ sở thực tiễn về đánh giá nguy cơ cháy rừng

Chương này hệ thống hóa toàn diện các khái niệm, cơ chế phát sinh cháy rừng, vai trò của công nghệ GIS và viễn thám trong giám sát tài nguyên môi trường, đồng thời thiết lập khung toán học để tính chỉ số LST.

Về cơ sở thực tiễn, tác giả tổng hợp số liệu cháy rừng ở quy mô quốc gia và địa phương:

• Tại Việt Nam: Giai đoạn 2009–2022, cháy rừng gây thiệt hại hơn 30.000 ha; trong đó giai đoạn 2009–2018 mất hơn 20.000 ha (riêng hai năm đỉnh điểm 2007 và 2010 xảy ra 749 vụ, thiêu rụi 10.911 ha). Giai đoạn 2017–2022 xảy ra 1.571 vụ, thiệt hại trên 7.500 ha (năm 2019 thiệt hại cao nhất với hơn 2.700 ha).
• Tại Đắk Lắk: Giai đoạn 2000–2010 có hơn 266.000 ha rừng dễ cháy, diện tích rừng bị cháy đạt khoảng 1.118 ha, hằng năm có hơn 60% diện tích rừng khộp (khoảng 180.000 ha) bị cháy lướt. Giai đoạn 2017–2019 xảy ra hơn 10 vụ cháy, thiêu rụi 218,5 ha. Thống kê đến tháng 3/2023, toàn tỉnh có 248.688 ha rừng có nguy cơ cháy, trong đó 189.572 ha rừng tự nhiên nguy cơ cao tập trung chủ yếu tại các huyện Ea Súp, Buôn Đôn và Ea H'Leo.

Chương 2: Đánh giá nguy cơ cháy rừng tại huyện Ea Súp và huyện Buôn Đôn, tỉnh Đắk Lắk

Chương 2 trình bày chi tiết đặc điểm địa bàn nghiên cứu (diện tích 317.546 ha, đường biên giới Campuchia dài 193 km), phân tích cấu trúc địa hình bán bình nguyên thoải dần từ đông sang tây, khí hậu tiểu vùng Tây Bắc khô nóng với nhiệt độ trung bình 24°C, độ ẩm 75,7%, cùng đặc trưng thảm thực vật rừng khộp rụng lá theo mùa tạo lớp thực bì dày và dễ bắt lửa.

Thông số ảnh viễn thám	Landsat 5 TM	Landsat 7 ETM+	Landsat 8 OLI/TIRS	Landsat 9 OLI-2/TIRS-2
Khu vực (Path/Row)	124051	124051	124051	124051
Năm sử dụng	1993–1999, 2004, 2005, 2007, 2010, 2011	2000–2003, 2006, 2008, 2009, 2012, 2013, 2023	2014–2021	2022
Độ phân giải quang phổ	Đa phổ 7 kênh	Đa phổ 8 kênh	Đa phổ 11 kênh	Đa phổ 11 kênh
Độ phân giải không gian	30m (nhiệt 120m)	30m (nhiệt 60m)	30m (nhiệt 100m)	30m (nhiệt 100m)

Kết quả tính toán LST và biến động diện tích nguy cơ cháy rừng giai đoạn 1993 – 2023:

• Nền nhiệt LST phân bố chủ yếu trong khoảng >23°C – 39°C (chiếm trên 70% tổng diện tích khu vực).
• Cấp II (Nguy cơ trung bình, 23–31°C): Tăng mạnh nhất, từ 49.304 ha (năm 1993) lên 181.570 ha (năm 2023), tăng thêm 132.266 ha.
• Cấp III (Nguy cơ cao, 31–39°C): Giảm từ 267.796 ha (năm 1993) xuống còn 129.256 ha (năm 2023), phản ánh sự dịch chuyển nền nhiệt sang các ngưỡng lân cận.
• Cấp IV (Nguy cơ nguy hiểm, 39–47°C): Tăng mạnh từ 65,35 ha (năm 1993) lên 6.691,12 ha (năm 2023), tức tăng thêm 6.625 ha, tập trung tăng nhanh trong 15 năm trở lại đây.
• Cấp I (Nguy cơ thấp, $\le 23^\circ\text{C}$): Giảm mạnh từ 379,76 ha (năm 1993) xuống còn 22,45 ha (năm 2023).
• Cấp V (Cực kỳ nguy hiểm, $>47^\circ\text{C}$): Chiếm diện tích nhỏ (dưới 1%), xuất hiện cục bộ vào các năm có hiện tượng El Niño cực đoan như 2002–2003, 2010–2011, 2014–2015, 2019 và 2023.

Cấp độ nguy cơ cháy rừng theo LST	Diện tích năm 1993 (ha)	Diện tích năm 1999 (ha)	Diện tích năm 2016 (ha)	Diện tích năm 2023 (ha)
Cấp I ($\le 23^\circ\text{C}$)	379,76	58,06	597,74	22,45
Cấp II ($>23^\circ\text{C} - 31^\circ\text{C}$)	49.304,00	12.226,03	20.223,38	181.570,00
Cấp III ($>31^\circ\text{C} - 39^\circ\text{C}$)	267.796,00	229.925,81	129.230,92	129.256,00
Cấp IV ($>39^\circ\text{C} - 47^\circ\text{C}$)	65,35	75.369,45	167.491,63	6.691,12
Cấp V ($>47^\circ\text{C}$)	0,00	21,65	2,33	Xuất hiện cục bộ

Phân hóa theo không gian:

• Huyện Ea Súp có nền nhiệt bề mặt và mức độ nguy cơ cháy cao hơn đáng kể so với huyện Buôn Đôn. Vùng nguy cơ Cấp IV và Cấp V tập trung chủ yếu ở các xã phía Tây và Tây Bắc Ea Súp như Ia Rvé, Ia Lốp, Ea Bung, Ea Rốk, Ya Tờ Mốt, Cư M'Lan và một phần xã Krông Na (Buôn Đôn).
• Vùng nguy cơ Cấp I và Cấp II tập trung ở phía Nam Buôn Đôn, khu vực gần sông Sêrêpôk, sông Drăng Phôk, hồ Ea Súp Thượng, hồ Ea Súp Hạ và các dải rừng kín thường xanh.

Kiểm chứng độ chính xác: Chồng lớp dữ liệu điểm cháy thực tế của Cục Kiểm lâm trong 3 năm gần nhất lên bản đồ LST cho thấy hơn 80% điểm cháy nằm trùng khớp trong các vùng dự báo nguy cơ cao (Cấp III) và nguy hiểm (Cấp IV).

Giải thích nguyên nhân: Sự biến động của LST có tương quan chặt chẽ với chu kỳ El Niño (làm gia tăng nhiệt độ, mở rộng diện tích Cấp IV và V vào các năm 2003, 2010, 2015, 2019) và La Niña (thu hẹp diện tích nguy cơ cao vào các năm 1995, 2002, 2011–2012, 2016). Đồng thời, tập quán canh tác nông nghiệp đốt nương làm rẫy, bẫy ong bằng lửa và nạn phá rừng tại các xã Ya Tờ Mốt, Cư Kbang làm suy giảm sinh khối thực bì, trực tiếp nâng cao nền nhiệt mặt đất.

Chương 3: Đề xuất một số giải pháp ngăn chặn, giảm thiểu nguy cơ cháy rừng tại huyện Ea Súp và huyện Buôn Đôn, tỉnh Đắk Lắk

Dựa trên kết quả phân vùng LST và đặc thù địa bàn, tác giả đề xuất hai nhóm giải pháp:

• Nhóm giải pháp dự báo: Xây dựng quy trình theo dõi định kỳ biến động LST từ ảnh vệ tinh Landsat/Sentinel theo chu kỳ 14–16 ngày trong suốt mùa khô (tháng 12 đến tháng 4); tích hợp dữ liệu viễn thám vào bản đồ số cảnh báo cháy rừng trực tuyến cấp huyện và cấp xã.
• Nhóm giải pháp phòng cháy thực tế: Thiết kế đường băng cản lửa phân cách giữa các cánh rừng tự nhiên dễ bắt lửa với khu đất canh tác nông nghiệp; xử lý dọn thực bì có kiểm soát trước khi bước vào cao điểm khô hạn; tăng cường tuần tra, quản lý nghiêm ngặt nguồn lửa tại các xã trọng điểm phía Tây (Ia Lốp, Ia Rvé, Ea Bung, Ya Tờ Mốt); đẩy mạnh tuyên truyền vận động đồng bào dân tộc thiểu số thay đổi tập quán đốt rẫy và nghiêm cấm đốt lửa lấy sáp ong trong rừng.

---

Kết quả và đóng góp

• Kết quả chính: Thiết lập thành công chuỗi dữ liệu định lượng 31 năm (1993–2023) về chỉ số LST và xây dựng hệ thống bản đồ phân cấp nguy cơ cháy rừng tỷ lệ 1:450.000 cho 317.546 ha diện tích huyện Ea Súp và Buôn Đôn. Kết quả kiểm chứng đạt độ tương đồng trên 80% giữa điểm cháy thực tế của Cục Kiểm lâm với vùng phân cấp nguy cơ Cấp III và Cấp IV.
• Giải pháp đề xuất: Đưa ra khung giải pháp kết hợp giữa công nghệ viễn thám chu kỳ và các biện pháp lâm sinh, quản lý cộng đồng sát với điều kiện tự nhiên của rừng khộp rụng lá Tây Nguyên.
• Đóng góp khoa học: Nghiên cứu đã chứng minh tính khả thi và độ tin cậy của việc sử dụng chuỗi dữ liệu ảnh nhiệt viễn thám đa thời gian để đánh giá chuyên sâu nguy cơ cháy rừng thông qua biến số nhiệt độ bề mặt đất LST, khắc phục được hạn chế về chi phí và phạm vi không gian của mạng lưới quan trắc mặt đất tại vùng biên giới.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Hạn chế: Đề tài chỉ mới tập trung phân tích đơn biến là chỉ số nhiệt độ bề mặt đất (LST), chưa tích hợp đồng thời các chỉ số viễn thám khác như chỉ số hạn hán (NDDI, NMDI), độ ẩm thực bì, độ dốc địa hình hay khoảng cách đến khu dân cư/đường giao thông trong một mô hình đánh giá đa tiêu chí. Dữ liệu ảnh Landsat 7 bị lỗi sọc ảnh đòi hỏi kỹ thuật nội suy bù khuyết và ảnh quang học phụ thuộc vào điều kiện mây che phủ.
• Hướng nghiên cứu tiếp: Mở rộng nghiên cứu bằng cách kết hợp LST với phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) hoặc thuật toán học máy, tích hợp dữ liệu khí tượng thời gian thực để xây dựng hệ thống tự động dự báo nguy cơ cháy rừng.

---

Giá trị tham khảo

• Đối tượng sử dụng: Sinh viên, học viên cao học, giảng viên và nhà nghiên cứu thuộc các chuyên ngành Địa lý tự nhiên, Bản đồ - Viễn thám và GIS, Quản lý tài nguyên rừng, Lâm nghiệp, Khoa học môi trường; cán bộ kỹ thuật tại Chi cục Kiểm lâm tỉnh Đắk Lắk và các Ban quản lý rừng phòng hộ/đặc dụng khu vực Tây Nguyên.
• Nội dung giá trị: Quy trình chuẩn 5 bước tính toán LST từ tổ hợp cảm biến Landsat 5/7/8/9 trên môi trường phần mềm GIS nguồn mở (QGIS) và thương mại (ArcGIS); phương pháp khắc phục lỗi sọc cảm biến ETM+; phương pháp luận kiểm chứng độ chính xác bản đồ viễn thám bằng dữ liệu điểm cháy thực địa từ cơ quan quản lý chuyên ngành.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng quy trình toán học nào để tính chỉ số nhiệt độ bề mặt đất (LST) từ dữ liệu ảnh Landsat?
Tác giả thực hiện qua 5 bước: (1) Chuyển đổi giá trị số nguyên DN sang nhiệt độ chiếu sáng ($T_B$); (2) Tính chỉ số thực vật $NDVI = (NIR - RED)/(NIR + RED)$; (3) Tính tỷ lệ hợp phần thực vật $f_v$; (4) Tính độ phát xạ bề mặt đất $\varepsilon$ dựa trên $f_v$; (5) Tính nhiệt độ bề mặt đất LST (°C) qua công thức bức xạ kết hợp bước sóng trung tâm kênh nhiệt và độ phát xạ.

2. Thang phân loại 5 cấp độ nguy cơ cháy rừng theo chỉ số LST trong đề tài được xác định theo những ngưỡng nhiệt độ nào?
Thang phân loại gồm: Cấp I - Nguy cơ thấp ($\text{LST} \le 23^\circ\text{C}$); Cấp II - Nguy cơ trung bình ($23^\circ\text{C} < \text{LST} \le 31^\circ\text{C}$); Cấp III - Nguy cơ cao ($31^\circ\text{C} < \text{LST} \le 39^\circ\text{C}$); Cấp IV - Nguy cơ nguy hiểm ($39^\circ\text{C} < \text{LST} \le 47^\circ\text{C}$); Cấp V - Nguy cơ cực kỳ nguy hiểm ($\text{LST} > 47^\circ\text{C}$).

3. Diện tích các cấp độ nguy cơ cháy rừng biến động như thế nào trong chuỗi thời gian 1993 – 2023?
Diện tích Cấp II (Trung bình) tăng mạnh nhất với 132.266 ha (từ 49.304 ha lên 181.570 ha); Cấp IV (Nguy hiểm) tăng 6.625 ha (từ 65,35 ha lên 6.691,12 ha); Cấp III (Cao) giảm từ 267.796 ha xuống 129.256 ha; Cấp I (Thấp) giảm sâu từ 379,76 ha xuống còn 22,45 ha; Cấp V xuất hiện cục bộ trong các năm El Niño khốc liệt (2002–2003, 2010–2011, 2014–2015, 2019, 2023).

4. Kết quả kiểm chứng độ chính xác giữa mô hình phân cấp LST với số liệu điểm cháy thực tế đạt tỷ lệ bao nhiêu?
Khi chồng xếp lớp dữ liệu điểm cháy của Cục Kiểm lâm trong 3 năm gần nhất lên bản đồ LST bằng phần mềm QGIS, hơn 80% các điểm cháy thực tế nằm trong các khu vực được phân cấp nguy cơ cháy Cấp III (Cao) và Cấp IV (Nguy hiểm).

5. Vì sao nguy cơ cháy rừng cấp nguy hiểm và cực kỳ nguy hiểm tập trung chủ yếu ở huyện Ea Súp thay vì huyện Buôn Đôn?
Huyện Ea Súp thuộc tiểu vùng khí hậu nhiệt đới lục địa cao nguyên khô nóng, có thảm thực vật chủ yếu là rừng khộp rụng lá theo mùa tạo lớp thực bì khô dày (cỏ tranh, le, sậy) rất dễ bén lửa. Ngược lại, huyện Buôn Đôn có mạng lưới sông suối dày hơn, diện tích rừng kín thường xanh lớn hơn cùng hệ thống hồ Sêrêpôk, hồ Ea Súp giúp điều hòa vi khí hậu tốt hơn.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Trần Thị Thu Khánh đã ứng dụng hiệu quả công nghệ GIS và chuỗi ảnh viễn thám Landsat giai đoạn 1993 – 2023 để lượng hóa diễn biến chỉ số nhiệt độ bề mặt đất (LST) và phân vùng nguy cơ cháy rừng tại huyện Ea Súp và Buôn Đôn, tỉnh Đắk Lắk. Kết quả nghiên cứu chứng minh mối tương quan không gian chặt chẽ giữa nền nhiệt LST cao với các điểm cháy thực tế (>80%), đồng thời chỉ rõ quy luật biến động nhiệt độ gắn liền với chu kỳ khí hậu ENSO và thảm thực vật rừng khộp. Công trình cung cấp cơ sở khoa học và bộ bản đồ chuyên đề tỷ lệ 1:450.000 có giá trị ứng dụng cao phục vụ công tác quy hoạch, cảnh báo sớm và phòng cháy chữa cháy rừng tại địa phương.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương I: Cơ sở lý luận và cơ sở thực tiễn về đánh giá nguy cơ cháy rừng. Chương 2: Đánh giá nguy cơ cháy rừng tại huyện Ea Súp và huyện Buôn Đôn, tỉnh Đắk Lak. Chương 3: Dé xuất một số giải pháp ngăn chặn. giảm thiêu nguy cơ cháy rừng tại huyện Ea Súp và huyện Buôn Đôn, tỉnh Đắk Lắk.

9 PHAN NOI DUNG CHUONG 1: CƠ SỞ LY LUẬN VA CƠ SỞ THỰC TIEN VE DANH GIA NGUY CO CHAY RUNG 1. Co sở lý luận về đánh giá nguy cơ cháy rừng 1. Tổng quan về cháy rừng L. Khái niệm chay rừng “Cháy được hiểu là trường hợp xay ra cháy không kiểm soát được có thé gây thiệt hại về người, tài sản và ảnh hưởng môi trường ” (Quốc hội.

“Rừng là một hệ sinh thai bao gầm các loài thực vật rừng, động vật rừng, nam, vi sinh vật, dat rừng và các yếu tổ mỗi trường khác, trong đó thành phần chính là một hoặc một số loài cây thân gỗ, tre, nứa, cây họ cau có chiều cao được xác định theo hệ thực vật trên núi dat, núi đá, đất ngap nước, đất cát hoặc hệ thực vật đặc trưng khác ” (Quốc hội, 2017). Theo điều 2, Chương | Luật khung về Cháy rừng của FAO, cháy rừng được định nghĩa là sự xuất hiện của những đám cháy có khả năng lan rộng trên các khu vực mà không nằm trong sự kiêm soát của con người, gây ra nhiều thiệt hại về mặt tài nguyên, của cải và môi trường (FAO, 2000). Tóm lại, cháy rừng được hiểu là đám cháy phát sinh trong rừng mà con người không kiêm soát được, quá trình cháy tác động và tiêu hủy những loài sinh vat, tàn phá và gây nhiều thiệt hại về mọi mặt, bao gồm tự nhiên, kinh tế và môi trường. Nguyên nhân cháy rừng Theo kết quả của nhiều nghiên cứu, cháy rừng xuất hiện khi và chỉ khi có sự kết hợp dong thời của 3 yếu t6, đó 1a: nhiên liệu cháy (có thé là bụi có khô hay thậm chí là bat cứ vật liệu hữu cơ có thé bắt lửa trong rừng, bao gồm lá cây khô và cành cây.), khí O2 và nguồn nhiệt đủ lớn — như chat xúc tác đề thúc đây quá trình hình thành và duy trì đám cháy.

Hiện nay, qua quá trình phan tích các nguyên nhân gây cháy, có 2 nguyên phan chính gây cháy rừng. đó là nguyên nhân tự nhiên và đo con người, cụ thê: Cháy rừng do tự nhiên: Các tác nhần tạo điều kiện thuận lợi để bùng phát các đám cháy do tự nhiên gây ra có thê kê đến như sét, nhiệt độ không khí cao và các hoạt động núi lửa. Theo thống kê, sét là nguồn đánh lửa phô biến nhất gây ra nhiều vụ cháy rừng tự nhiên trên thé giới. Tai tinh British Columbia (Canada), sét gây ra hơn 60% SỐ vụ cháy rừng/năm (Martina Igini, 2023).

Đặc biệt đưới ảnh hưởng của biến đôi khí hậu, nhiệt độ trái đất nóng lên làm gia tăng cường độ và mức độ các cơn bão sét, tạo ra nhiều 10 tỉa sét mạnh hơn và thường xuyên hơn. Nghiên cứu của tác giả David M.Romps & nnk (2014) cũng da chứng minh, ước tính khi nhiệt độ tăng thêm 1°C thì tần suất sét đánh tăng 12%. Tình trạng nang nóng kéo dài. nhiệt độ không khí tăng cao cũng gây nguy cơ cao dẫn đến nhiều vụ cháy rừng.

Theo đó năm 2021, tại bang California, thống kê chỉ sau vài tháng thảm thực vật khô tăng hơn 65%, bang New South Wales và Victoria nắng nóng kéo dai gây nhiều cuộc khủng hoảng cháy. thiệt hại hơn 11 triệu ha rừng. Ngoài ra, các ảnh hưởng khác từ các nhân tố tự nhiên bao gồm các đặc điểm về địa hình, hướng sườn và tốc độ gió cũng có nhiều tác động đáng kể. Trong điều kiện nhiệt độ không khí cao kết hợp với địa hình đốc cùng tốc độ gió lớn sẽ làm tăng nguy cơ cháy lan, giảm khá năng tiếp cận và triên khai các biện pháp kiểm soát các đám cháy.

Cu thé, vụ cháy rừng Camp Fire vào năm 2018 tại khu vực phía Bắc bang California đã gây ra nhiều thiệt hại lớn. hơn 50 người thiệt mang, thiêu rụi hơn 6 450 căn nha chi sau vài tiếng đồng hồ từ khi xảy ra đám cháy. Nguyên nhân chính làm cho đám cháy bùng to và lan rộng được xác định là do ảnh hướng của tình trạng khô hạn kéo đài. không khí khô nóng kết hợp với gió tây bắc với tốc độ lớn đã làm tram trọng thêm tình trạng cháy và gây khó khăn cho các lực lượng phòng chữa cháy tại khu vực (Hong Vân, 2018).

Tóm lai, các nhân tố tự nhiên là điều kiện và yếu tố cơ bản tạo môi trường lý tưởng cho các đám cháy bùng phát, trong quá trình nghiên cứu diễn biến cháy rừng và định hướng các giải pháp, cần tập trung chú ý các điều kiện tự nhiên, tăng cường khả năng ứng phó và quản lý tài nguyên. Cháy rừng do con người: Con người là nguyên nhân chủ yếu và nguy hiểm gây cháy rừng, bao gom các ảnh hưởng trực tiếp và gián tiếp. Xét theo nhóm những tác động trực tiếp. con người gây ảnh hưởng đến cháy rừng thông qua các hoạt động canh tác lâm nghiệp (đốt nương ray, lá cây khô và gây cháy lan) hay từ sự cau thả trong quá trình sử dụng lửa trong rừng (tia lửa từ thuốc lá, các hoạt động cắm trại và nau nướng ngoài trời).

Đây cũng là những tác động chủ yếu của con người đến các đám cháy. Ngoài ra, xét theo nhóm những tác động gián tiếp, con người ánh hưởng đến các đám cháy thông qua nhiều hoạt động kinh tế khác, nôi bật như van nạn khai thác gỗ bừa bãi. làm tăng diện tích đất trống đôi trọc tạo ra nhiêu hệ qua của biến đổi khí hậu, dùng lửa đến xử lý các cành cây và rác thừa sau quá trình khai thác dẫn đến hiện tượng cháy rừng và cháy lan. Hon nữa, việc mở rộng các khu dân cư, xây dựng các cơ sở ha tang cũng tạo ra nhiều tác động tiêu cực đến môi trường, ảnh hưởng đến nhiệt độ bè mặt khu vực có mật độ đồ thị cao, làm tăng cường nguy cơ gây cháy.

Theo Báo cáo thường niên vé Thống kê và Tóm tắt Cháy rừng của Trung tâm điều phối liên ngành quốc gia Hoa Kỳ (NICC), con người là nguyên nhân chính gây ra các vụ cháy, chỉ tính trong giai đoạn 2018 — 2022 có khoảng 89% số vụ cháy rừng có nguyên nhân là do con người. Tổng quan về công nghệ GIS và viễn thám 1. Tổng quan về công nghệ GIS a. Khái niệm GIS (Geographic Information System) là một nhánh của công nghệ thông tin, đã hình thành từ những năm 60 của thế ky XX và phát triển rất mạnh trong những thập niên gan đây.

GIS được sử dụng nhằm xử lý đông bộ các lớp thông tin không gian (bản đồ) gắn với các thông tin thuộc tính. phục vụ nghiên cứu, quy hoạch và quản lý các hoạt động theo lãnh thé. (Kiều Quốc Lập & Ngô Văn Giới, 2018) Theo Công văn 1247/BXD-PTDT, khái niệm GIS được hiểu là dé chỉ một tập hợp có tô chức, bao gồm: hệ thông phần cứng, phần mém máy tinh, các dữ liệu địa lý va con người, được thiết kế nhằm mục đích nắm bat, lưu trữ, cập nhật, điều khiến, phân tích và hiển thị tất cả các dạng thông tin liên quan. Khái niệm GIS xuất hiện từ khoảng thế ky XX, hiện đã được nhiều quốc gia trên thé giới sử dụng ở nhiều lĩnh vực khác nhau từ quân sự, khoa học, thương mai, môi trường, quản lý đô thị, quản lý quy hoạch.

Định nghĩa tông quát của Uy ban tọa độ Quốc gia liên ngành vẻ bản đồ số của Mỹ năm 1988: “Hé thong thong tin dia lý (GIS) là mot tap hợp phần cứng, phan mém và các thủ tực dé leu trữ, quan Ly, diéu khién, phân tích, mô hình hóa và hiển thị dit liệu địa lí nhằm giải quyết các van dé quản lí và quy hoạch phức tap.” Tóm lai, từ những khái niệm trên, có thê hiéu GIS là tập hợp hệ thống phan cứng. phan mềm và cơ sở dữ liệu địa lí có quan hệ mật thiết với nhau, thực hiện các nhiệm vụ như thu thập. lưu trữ, phân tích, điều khién, cập nhật dữ liệu địa lí. nhằm phân tích đặc điểm đối tượng, phục vụ giải quyết các van dé quản lý và quy hoạch phức tạp.

Ứng dụng GIS là kỹ thuật cho phép hỗ trợ phân tích kết hợp giữa ban đỏ và mô hình hóa trên máy tính, được thiết kế như một hệ thông chung đề quán lý đữ liệu không gian và thuộc tính, do đó có thể ứng dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau như giám sát và quản lý môi trường — tài nguyên, khí tượng thủy văn, dự báo thiên tai, quản lý đất đai, lâm nghiệp. đê điều, giao thông. Cụ thé: Đối với lĩnh vực môi trường: GIS là công cụ có nhiều khả năng ứng dụng trong nghiên cứu đánh giá và dự báo về các van dé môi trường vả tài nguyên. đặc biệt là phân tích và đánh giá chất lượng môi trường.

Với mức độ đơn giản, người sử dung GIS dé đánh giá vị trí và thuộc tính của cây rừng, trên cơ sở phân tích và thành lập các ban đồ lâm nghiệp cần thiết. O mức độ phức tạp hơn, công nghệ GIS được ứng dụng trong quá trình phân tích các chỉ số không khí, hàm lượng khói bụi, trên cơ sở đó đánh giá tông 12 hợp chất lượng không khí, thành lập các bản đồ chuyên dé dự báo nguy co 6 nhiễm không khí và rủi ro sức khỏe con người. Đổi với lĩnh vực nông nghiệp: Những đặc trưng của GIS trong quản lý nông nghiệp có thể kế đến như: giám sát và quản lý sử dụng đất, nghiên cứu và đánh giá đặc điểm cây trồng, vật nuôi, quy hoạch hệ thống thủy lợi, quản lý đê điều, giám sát thu hoạch. giám sát cháy rừng.

Đối với khí tượng — thuy văn: với nguồn đữ liệu bao quát được cập nhật liên tục, tính chính xác cao, GIS có khả năng ứng dụng lớn, phục vụ việc quan sát và đo đạc các yếu tố khí tượng — thủy văn như nhiệt độ bề mat, độ cao sóng, chế độ thủy triều, dự đoán các luông chảy ngầm, xác định áp thấp, hướng bão. từ đó kịp thời đưa ra các biện pháp phòng chống hiệu quả. Đổi với lĩnh vực thiên tai: GIS là một trong những công cụ hữu ích được ứng dụng cao trong đánh giá thiên tai hiện nay. Công nghệ GIS được ứng dụng trong quá trình phân tích dữ liệu không gian, xây dựng cơ sở dữ liệu dé đánh giá các thiên tai.