I. Tổng Quan Về Nghiên Cứu Dự Báo Nguy Cơ Cháy Rừng Hiện Nay
Rừng đóng vai trò quan trọng trong sự phát triển kinh tế - xã hội và bảo vệ môi trường. Tuy nhiên, diện tích rừng đang suy giảm do bùng nổ dân số, đô thị hóa, công nghiệp hóa, biến đổi khí hậu và các hiện tượng thời tiết cực đoan. Nhiệt độ tăng cao, hạn hán kéo dài làm gia tăng nguy cơ cháy rừng. Theo Cục Kiểm lâm, Nghệ An là một trong những tỉnh có nguy cơ cháy rừng cao nhất. Việc dự báo nguy cơ cháy rừng là cấp thiết để bảo vệ tài nguyên rừng, hỗ trợ quản lý, quy hoạch và cảnh báo sớm. Nghệ An có mùa cháy rừng kéo dài do vị trí địa lý và khí hậu đặc biệt, chịu ảnh hưởng của nhiều loại gió mùa. Do đó, việc nghiên cứu các mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng là rất quan trọng và cấp bách trong điều kiện hiện nay. Công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) đã được sử dụng rộng rãi và hiệu quả trong xây dựng các mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng trên thế giới. Các nguồn dữ liệu địa không gian hiện nay hết sức đa dạng và dễ dàng tiếp cận, việc khai thác ứng dụng các nguồn dữ liệu này kết hợp các kỹ thuật học máy phục vụ xây dựng mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng ở các địa phương là hoàn toàn khả thi.
1.1. Tầm quan trọng của việc dự báo cháy rừng ở Việt Nam
Dự báo cháy rừng đóng vai trò then chốt trong công tác phòng ngừa và ứng phó. Nó cho phép các cơ quan chức năng chủ động triển khai các biện pháp phòng cháy, chữa cháy, giảm thiểu thiệt hại về người và tài sản. "Việc dự báo nguy cơ cháy rừng là một vấn đề có tính cấp thiết, cung cấp nguồn thông tin kịp thời phục vụ công tác bảo vệ và phát triển tài nguyên rừng, hỗ trợ chính quyền địa phương trong quản lý và quy hoạch rừng". Ngoài ra, thông tin dự báo còn giúp nâng cao nhận thức cộng đồng về nguy cơ cháy rừng, khuyến khích người dân tham gia vào công tác bảo vệ rừng.
1.2. Ứng dụng Viễn thám và GIS trong dự báo cháy rừng
Viễn thám cung cấp dữ liệu quan trọng về thảm thực vật, độ ẩm đất, nhiệt độ bề mặt, các yếu tố có ảnh hưởng lớn đến nguy cơ cháy rừng. GIS cho phép tích hợp các dữ liệu này với các thông tin khác như địa hình, địa chất, giao thông, dân cư để xây dựng các mô hình dự báo. "Công nghệ địa không gian, trong đó chủ đạo là công nghệ viễn thám và hệ thông tin địa lý (GIS) đã được sử dụng rộng rãi và hiệu quả trong xây dựng các mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng trên thế giới." Sự kết hợp này tạo ra một hệ thống dự báo mạnh mẽ, chính xác và hiệu quả.
II. Thách Thức Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Nguy Cơ Cháy Rừng
Cháy rừng là một thảm họa đe dọa đến tính mạng con người, cơ sở hạ tầng và môi trường. Biến đổi khí hậu đã gây ra các hiện tượng như lượng mưa ít đi, nhiệt độ tăng lên, mùa khô dài hơn là các nguyên nhân gây ra cháy rừng. Ngoài ra, ở nhiều nơi trên thế giới các hoạt động của con người cũng làm cho tần suất cháy rừng tăng lên đến mức báo động. Theo số liệu thống kê các vụ cháy rừng ở Nghệ An cho thấy năm 1998, toàn tỉnh có 105 vụ cháy rừng với diện tích thiệt hại 564 ha và 7 tháng đầu năm 2010, toàn tỉnh đã xảy ra 33 vụ cháy với diện tích rừng bị cháy trên 150 ha, trong đó hơn 62 ha rừng thông, có vụ cháy gây ra chết người. Kể từ năm 2010 trở lại đây, số điểm cháy tăng nhanh ở khu vực miền núi phía Tây tỉnh Nghệ An, bao gồm 3 huyện: Kỳ Anh, Tương Dương và Quế Phong.
2.1. Tác động của biến đổi khí hậu đến nguy cơ cháy rừng
Biến đổi khí hậu làm gia tăng nhiệt độ, giảm lượng mưa, kéo dài mùa khô, tạo điều kiện thuận lợi cho cháy rừng. Thảm thực vật khô hơn, dễ bắt lửa hơn. Các đợt nắng nóng kỷ lục và hạn hán nghiêm trọng càng làm tăng nguy cơ cháy lan rộng và khó kiểm soát. "Nhiệt độ tăng cao và hạn hán khắc nghiệt, kéo dài cũng làm gia tăng nguy cơ cháy rừng."
2.2. Ảnh hưởng của hoạt động con người đến nguy cơ cháy rừng
Hoạt động đốt rẫy, đốt đồng, sử dụng lửa bất cẩn trong rừng, xả rác thải dễ cháy, phá rừng làm nương rẫy... là những nguyên nhân trực tiếp gây ra cháy rừng. Ý thức bảo vệ rừng của một bộ phận người dân còn hạn chế, chưa tuân thủ các quy định về phòng cháy, chữa cháy rừng. "Ngoài nguyên nhân khách quan do thời tiết khắc nghiệt, nắng nóng kéo dài, hạn nặng ở nhiều khu vực, thảm thực bì dày đậm, dễ bắt cháy, . còn có nguyên nhân chủ quan như người dân đốt rẫy cháy lan vào rừng, một số du khách hoặc người dân bất cẩn khi dùng lửa trong rừng."
III. Phương Pháp AHP Dự Báo Cháy Rừng Đa Tiêu Chí Hiệu Quả
Kỹ thuật phân tích thứ bậc AHP là một phương pháp ra quyết định đa tiêu chí, cho phép đánh giá và so sánh các yếu tố khác nhau ảnh hưởng đến nguy cơ cháy rừng. AHP sử dụng một cấu trúc phân cấp để biểu diễn mối quan hệ giữa các yếu tố, từ các yếu tố tổng quan đến các yếu tố cụ thể. Các chuyên gia sẽ đánh giá mức độ quan trọng tương đối của các yếu tố, sau đó sử dụng thuật toán để tính toán trọng số của từng yếu tố. Các trọng số này được sử dụng để xây dựng bản đồ nguy cơ cháy rừng. "Thực tế cho thấy, đã có nhiều mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng sử dụng dữ liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý như mô hình dựa trên kỹ thuật phân tích thứ bậc AHP..." Ưu điểm của AHP là đơn giản, dễ hiểu, dễ thực hiện, cho phép kết hợp ý kiến của các chuyên gia. Tuy nhiên, AHP có thể bị ảnh hưởng bởi tính chủ quan của người đánh giá.
3.1. Ưu điểm và hạn chế của phương pháp AHP trong dự báo
AHP cho phép kết hợp ý kiến chuyên gia một cách có hệ thống, tạo ra sự minh bạch trong quá trình đánh giá. Tuy nhiên, kết quả có thể bị ảnh hưởng bởi chủ quan của người đánh giá, đặc biệt khi số lượng yếu tố cần xem xét lớn. Việc lựa chọn chuyên gia có kinh nghiệm và kiến thức chuyên sâu là yếu tố quan trọng để đảm bảo tính chính xác của kết quả.
3.2. Ứng dụng AHP kết hợp dữ liệu Viễn thám và GIS
Dữ liệu viễn thám và GIS cung cấp thông tin định lượng về các yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ cháy rừng, như thảm thực vật, độ ẩm, địa hình, khí hậu. AHP sử dụng các thông tin này để đánh giá mức độ quan trọng của từng yếu tố và xây dựng bản đồ nguy cơ cháy rừng. Sự kết hợp này cho phép tạo ra các bản đồ nguy cơ cháy rừng chính xác và tin cậy hơn.
IV. Thuật Toán Random Forest Dự Báo Cháy Rừng Mạnh Mẽ Chính Xác
Thuật toán Random Forest (RF) là một thuật toán học máy dựa trên việc xây dựng nhiều cây quyết định (decision trees) và kết hợp kết quả của chúng để đưa ra dự báo. RF có khả năng xử lý dữ liệu lớn, phức tạp, có nhiều biến số và tương tác phi tuyến tính. RF cũng có khả năng chống nhiễu và quá khớp (overfitting) tốt. Trong dự báo nguy cơ cháy rừng, RF có thể sử dụng dữ liệu viễn thám, GIS và các dữ liệu khác để xây dựng mô hình dự báo. "Thực tế cho thấy, đã có nhiều mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng sử dụng dữ liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý như mô hình dựa trên thuật toán Random Forest (RF)..." RF là một công cụ mạnh mẽ, chính xác và hiệu quả trong dự báo nguy cơ cháy rừng.
4.1. Lợi ích của Random Forest trong dự báo cháy rừng
RF có khả năng xử lý dữ liệu phức tạp với nhiều yếu tố ảnh hưởng, đồng thời giảm thiểu nguy cơ quá khớp, giúp mô hình dự báo hoạt động tốt trên các bộ dữ liệu mới. Khả năng xác định mức độ quan trọng của từng yếu tố cũng là một lợi thế, giúp các nhà quản lý tập trung vào các yếu tố có ảnh hưởng lớn nhất.
4.2. Cách thức hoạt động của thuật toán Random Forest
RF xây dựng nhiều cây quyết định trên các tập dữ liệu con ngẫu nhiên, sau đó kết hợp kết quả dự đoán của từng cây để đưa ra kết quả cuối cùng. Quá trình này giúp giảm thiểu sai số và tăng tính ổn định của mô hình. Các tham số của RF cần được điều chỉnh phù hợp với từng khu vực và bộ dữ liệu để đạt được kết quả tốt nhất.
V. SVM CART Các Phương Pháp Dự Báo Cháy Rừng Hiệu Quả
Ngoài AHP và Random Forest, còn có các phương pháp khác như máy hỗ trợ vector (SVM) và cây phân loại và hồi quy (CART) cũng được sử dụng để dự báo nguy cơ cháy rừng. SVM tìm kiếm một siêu phẳng (hyperplane) để phân chia các lớp dữ liệu, trong khi CART xây dựng một cây quyết định để phân loại hoặc dự đoán giá trị của biến mục tiêu. Cả SVM và CART đều có những ưu và nhược điểm riêng và việc lựa chọn phương pháp phù hợp phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và mục tiêu của nghiên cứu. "Thực tế cho thấy, đã có nhiều mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng sử dụng dữ liệu viễn thám và hệ thông tin địa lý như... mô hình dựa trên thuật toán máy vector hỗ trợ (SVM – support vector machine), mô hình dựa trên... Cây phân loại và hồi quy (CART)".
5.1. Ứng dụng của Máy Hỗ Trợ Vector SVM trong dự báo cháy rừng
SVM có khả năng xử lý dữ liệu phi tuyến tính và tạo ra các mô hình dự báo chính xác, đặc biệt khi có sự tương tác phức tạp giữa các yếu tố. Tuy nhiên, SVM đòi hỏi kỹ năng chuyên môn cao để điều chỉnh các tham số và có thể tốn nhiều thời gian tính toán với dữ liệu lớn.
5.2. Lợi ích của Cây Phân Loại và Hồi Quy CART trong dự báo
CART dễ hiểu và dễ diễn giải, cho phép người dùng hiểu rõ các quy luật và yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến nguy cơ cháy rừng. Tuy nhiên, CART có thể bị quá khớp và không ổn định nếu không được kiểm soát chặt chẽ. Việc cắt tỉa cây (pruning) là cần thiết để giảm thiểu nguy cơ này.
VI. Ứng Dụng Kết Quả Dự Báo Cháy Rừng Ở Nghệ An
Luận án tập trung vào việc lựa chọn mô hình dự báo nguy cơ cháy rừng phù hợp cho khu vực phía tây tỉnh Nghệ An. Các dữ liệu viễn thám và GIS được thu thập, xử lý và tích hợp để xây dựng các lớp thông tin chuyên đề. Các mô hình AHP, Random Forest, SVM và CART được áp dụng và đánh giá độ chính xác. Kết quả cho thấy mô hình Random Forest có độ chính xác cao nhất và được lựa chọn là mô hình phù hợp nhất cho khu vực nghiên cứu. Mô hình này được sử dụng để xây dựng bản đồ nguy cơ cháy rừng cho khu vực phía tây tỉnh Nghệ An, cung cấp thông tin hữu ích cho công tác phòng cháy, chữa cháy rừng.
6.1. Đánh giá độ chính xác của các mô hình dự báo
Việc đánh giá độ chính xác của các mô hình dự báo là rất quan trọng để đảm bảo tính tin cậy của kết quả. Các chỉ số như độ chính xác tổng thể, độ nhạy, độ đặc hiệu, AUC (Area Under the ROC Curve) được sử dụng để đánh giá hiệu quả của từng mô hình. Mô hình có độ chính xác cao nhất sẽ được lựa chọn để ứng dụng thực tế.
6.2. Xây dựng bản đồ nguy cơ cháy rừng cho khu vực nghiên cứu
Bản đồ nguy cơ cháy rừng cung cấp thông tin trực quan về mức độ nguy cơ cháy ở các khu vực khác nhau. Bản đồ này giúp các nhà quản lý và người dân nhận biết được các khu vực có nguy cơ cháy cao và triển khai các biện pháp phòng ngừa kịp thời. Bản đồ cần được cập nhật thường xuyên để phản ánh sự thay đổi của các yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ cháy rừng.
