Chương 1. MO DAU cresssssssnssnsssssesstsetsisssntiatiatistsnsstistissiesissstiatiatsatistassssnstsesees2 LAL. Ly do chon dé nẽ. Mục tiêu của để ti.
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu.---ssseseerterrereereererrsrrereeeÖ Chương 2. Các công trình liên quan. Khả năng ứng dụng mô hình RUSLE2 trong nghiên cứu xói mòn bồi tụ quy mô lưu VỰC [6|]. Integration of RUSLE Model, Remote Sensing and GIS Techniques for Assessing Soil Erosion Hazards in Arid Zones [ Ï2].
Comparison of the erosion prediction models from USLE, MUSLE and RUSLE in a Mediterranean watershed, case of Wadi Gazouana (N-W of Algeria) [14]. Thách thre. Phương pháp giải quyết. NGHIÊN CỨU VÀ THỰC NGHIỆM.
Giới thiệu chung về phần mềm ArcGIS 3. Phân loại đất bằng Polygon. Hệ thống phi không gian (Raster). Cơ sở khu vực nghiên Cứu.
Bộ dữ liệu. Bộ dữ liệu FAO-DSMW. Dữ liệu bao phủ và sử dụng đất. Dữ liệu thuỷ văn Hydrosheds Core.
Dữ liệu khí hậu CRU-TS. Các factor trong RUSLE. RUSLE model tuỳ biên.sssssssssssssssssssssssssssssssssssessssssssssssssssssssssssnsssssssssssssssssssssssss 2 Chương 4. Thiết kế và lưu trữ dữ liệu địa lý.
Phân Loại đất. Ứng dụng K Factor of RUSLE vào tính toán độ xói mòn đất ở Việt Nam. Tính toán R-Factor (hệ số về lượng Ima). Tính toán LS-factor và P-£Aactor sescssssssscsssesssssesesesssssssssessssssessesssesssssesssssssssssesssessssesssseeees OL b.
Tính toán C-ŸaC(OT.--------+e+c+cttetttttrtrtrttrttrtrrrrririrrro OZ Bh. Xây Dung Custom RUSLE model oe.OD Chương 5. KET LUẬN VA HƯỚNG PHAT TRIỂN. Kết quả, đóng góp của khóa luận 5.
Hướng phát triỀn.--exeeteereeirerretrrerrerterrrtrrrirerrrrrreererrerreroee Z2 TÀI LIỆU THAM KHẢO DANH MỤC HÌNH Hình 1.1 Bờ biển Cửa Đại bi sat lở làm đỗ cây [4]. Phần mềm ArcGis Pro [15]. Vi dụ khoang vùng khu vực KEANGNAM bằng Polygon [16]. Mô hình dit liệu Rasf€T.
HH giày 10 Hình 3. Dạng Raster của một số kiểu dữ liệu. So sánh Raster, Vector và thế ĐẲiỚI thỰC. Ban đồ địa hình Việt Nam [ 1§].
Dữ liệu mưa từ CRU TS năm 1991 tới 2000 [30]. RUSLE model Base .--s-55s-+x<+rxt+krtrtsrrrttrrtrstrrrtrrtkrrrirrrrrrirrrrrrrriee 38 Hình 3. RUSLE model tuỳ biến.---e52++eesi+eee2treevetrrertrrerrtrrrrtrrrrrrrre 40 Hình 4.--c<cck tr HH H1 1H HH HH g1 11g rikkg 41 Hình 4. Kết hợp 2 dang đữ liệu.
Tổ chức các lớp dữ liệu hoàn chỉnh, bao gồm các lớp data thô và geo CatabaSe. sào HH HH HH HH1 HH1 p. Bản đồ phân loại đất ở khu vực đất liền VN. Scatter Plot CDOMSOIT - Shape.
Chi tiết các thành phan cấu tạo nên đất. các bước tính toán K-ŸACfOr.----s-sccscrkerrrisrkirtrrirtrirtrirriirrrirrree 50 Hith 80c eo 0c. Độ xói mòn đất ở Khu vực đồng bằng sông Cửu long. Dat bị nước biển xâm nhập do tác động tiêu cực của môi trường.
Dat được giữ lại nhờ công tác trồng rừng và đê điều. Dat bi xói mòn và thoái hóa do địa hình. DEM địa hình tương Ứng. Đính các point dữ liệu vào raster we ssesssssesssesssssessseessssessseeesssssesseessseeeseesees 58 Hình 4.
Dữ liệu sau khi làm MU Ot .--csc- se xvscvsveerteerserreerseerserrserrrerserreee 59 Hình 4. Cac bước xử lý và tính LS-factor, P-FaCfOr. cà HH HH HH HH HH Hà HH HA Hàng H11 11H00 62 Hình 4. Day Trường Sơn + khu vực Tây Bắc.
Đồng Bằng Sông Cửu Long (Trái) , Đồng Bang Sông Hồng (Phải). Khu vực Đồng Bằng sông Cửu Long. Sự rửa trôi đất ở cửa biên quan sát qua vệ tỉnh [16]. Lưu vực đồng bằng sông Hồng.
Hồ Dầu Tiếng, Hồ Trị An.--2++ce2t+revttrerEtrrerrrrrrrtrrrrerrre 69 Hình 5. Tốc độ combine mô hình.------¿-csc+c+es+xsErstrstrsersertsrtsrtsrrsrrsrrsersrrssrs 72 DANH MỤC BANG Bang 2. So sảnh USLE/RUSLE/RUSLE2. Các thành phan của CRU-TS [17].-- 2-2 22522£+£++£E+zE£+E+zrxerxezez 27 Bảng 3.
Giá trị của LS-factor theo độ dài và độ dốc [ Ï]. Giá tri của P-factor (Shin, 19909) [223 ].- - 5 St k*3k*vE+kEseeskksekrsee 34 Bang 3. Gia tri CHa C-factOr 00110700. số đầu ra sau khi phân tích 4 mô hình dự kiến sẽ xây dựng.
63 DANH MỤC TỪ VIET TAT TCVN: Tiêu chuẩn việt nam USLE: Universal Soil Loss Equation RUSLE: Revised Universal Soil Loss Equation RUSLE2: Revised Universal Soil Loss Equation 2 MUSLE: Modified Revised Universal Soil Loss Equation GIS: Geographic Information System NDVI: Normalized difference vegetation index RS: Remote sensing SWCR: Soil water conservation ratio CSDL: Co sở dữ liệu NASA: National Aeronautics and Space Administration USGS: United States Geological Survey GMT: Greenwich Mean Time 10 TÓM TAT KHÓA LUẬN Nghiên cứu về xói mòn dat trong nông nghiệp là rất cấp bách vì nó ảnh hưởng đến chất lượng đất, sản lượng nông sản, và gây ô nhiễm môi trường. Nghiên cứu này cũng có ảnh hưởng đến các vấn đề khác như biến đổi khí hậu, suy thoái đắt, và thiên tai. Nghiên cứu va áp dụng khoa học công nghệ vào xói mòn đất cũng có thé đóng góp vào phát triển kỹ thuật canh tác đất bền vững. Do đó, nghiên cứu này là rất quan trọng trong nông nghiệp và các lĩnh vực liên quan đến môi trường.
Nghiên cứu này giúp giải quyết các van đề còn tồn đọng của RUSLE model [1] trong tính toán mức độ xói mòn đất (sai số đối với số liệu đo đạc thực tế, đặc biệt là kết quả tính xói mòn, bồi tụ và các công thức khá phức tạp nên tốc độ xử lý khá chậm) bằng cách thử nghiệm các tổ hợp factor riêng biệt sao cho phù hợp với khí hậu, tính chất đặc thù và thành phần của đất của hai dạng địa hình chính của Việt Nam là đồi núi và đồng bằng sau đó đối chiếu với thực tế dé chọn ra t6 hợp các factor tối ưu nhất đây cũng là kết quả mong muốn về mặt học thuật của nghiên cứu này. Quá trình, nội dung nghiên cứu chính: thu thập dữ liệu từ các nguồn đáng tin cậy, tiền xử lý dữ liệu thô, lưu trữ, xử lý và trực quan hóa dữ liệu trên ArcGIS [2]. Sau đó, sử dụng nền tảng nghiên cứu RUSLE model đề xây dựng các tổ hợp factor khác nhau dé đối chiếu với thực tế. Kết quả thực nghiệm là các model được xây dựng từ năm tổ hợp các factor gồm KLS, KLSP, KLSC, KLSPC và KC.
Trong đó KC model đạt kết quả tốt nhất (mức độ xói mòn từ 13.7 đến 674 ton/ha/year), tốc độ tính toán nhanh nhất nhất (1.32s) và khả năng bao hàm được mức độ xói mòn, bồi tụ ở khu vực sông ngoi. Lý do chọn đề tài Nghiên cứu về xói mòn đất trong nông nghiệp rất quan trọng vì nó liên quan đến chất lượng đất, sản lượng nông sản và ô nhiễm môi trường, cũng như tác động đến các van đề khác như biến đổi khí hậu, suy thoái đất và thiên tai. Áp dụng khoa học công nghệ vào tính toán mức độ xói mòn đất có thê giúp phát triển kỹ thuật canh tác đất bền vững và đó cũng chính là lý do chính dé thực hiện dé tài này. Ngoài thách thức về việc chọn lọc và thiết kết di liệu sao cho phù hợp với các factor trong khu vực nghiên cứu.
Còn phải giải quyết được các vấn đề còn tồn đọng của RUSLE model trong tính toán mức độ xói mòn đất, đặc biệt là về sai số đối với số liệu đo đạc thực tế và kết quả tính bồi tụ (trong các nghiên cứu gần đây liên quan tới RUSLE model). Bằng cách thử nghiệm các tô hợp factor riêng biệt phù hợp với khí hậu, tính chất và thành phan dat của đồi núi và đồng bằng của Việt Nam, nghiên cứu này tìm ra tổ hợp các factor tối ưu nhất [3]. Mục tiêu của đề tài Tạo bản đồ phân loại đất qua các năm, thấy được sự phân bố và chuyên dịch của các loại đât từ đó đặt ra các vân đê cơ bản về sự xói mòn đât đang diễn ra. Xây dựng RUSLE model yếu tô chính là K-factor (thành phan của đất) và kết hop với các factor khác (lượng mưa, độ déc.) dé thir nghiệm, xác định các vùng bị xói mon và có nguy cơ bi xói mòn, sau đó đôi chứng thực nghiệm va rút ra kêt luận.
Cải tiên và khăc phục các diém yêu của mô hình cũ, công trình trước đó về toc độ xử lý, sai sô và sự bôi tụ, xói mòn ở khu vực kênh rạch, sông ngoi. Đối tượng và phạm vỉ nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu: Các loại đất, dữ liệu chỉ tiết của các thành phần đắt, dir liệu về lượng mưa, độ dốc của địa hình. Các thành phần cấu thành và xây dựng nên RUSLE Model [3]. Đối tượng và lĩnh vực hướng tới chính: nông dân — nông nghiệp, học sinh sinh viên có nhu cầu nghiên cứu và học tập về địa lý, địa chất.
Phạm vi nghiên cứu không gian: nghiên cứu về xây dựng bản đồ phân loại đất và các mô hình tính toán [5] độ xói mòn đất trên cơ sở đô lãnh thé đất liền VN (*không bao gồm biển đảo). Sau khi hoàn thành mô hình va Deploy thì sẽ có khu vực biển đảo, chủ quyền của Việt Nam [3]. Phạm vi nghiên cứu thời gian: Từ ngày 10/03/2023 đến ngày 15/06/2023 Chương 2. Các công trình liên quan 2.
Kha năng ứng dung mô hình RUSLE2 trong nghiên cứu xói mòn bồi tụ quy mô lưu vực [6]. Nghiên cứu và áp dụng mô hình RUSLE2 dé tính toán cân bằng vật chất quy mô lưu vực khu vực Suối Rạt, Bình Phước. Tính toán định lượng xói mòn và bồi tu cho 56 mặt cắt sườn dốc điền hình trong lưu vực, từ đó tính được tong lượng xói mòn va bồi tụ của cả lưu vực. Kết quả phân cấp xói mòn theo quy định của TCVN 5299:2009 cho thay mức x6i mòn cấp độ IV chiếm tới 75.24% diện tích lưu vực, cấp V chiếm 24.
xói mòn cấp IIL, II, I trong lưu vực là không đáng kể. USLE [7] RUSLE RUSLE2 [8] Co sở đánh gia định lượng Mô hình cải tiến dựa trên Khắc phục được các quá trình xói mòn đất dựa những hạn chế của USLE. nhược điểm của RUSLE. trên 6 hệ số xói mòn gồm: Có xét đến quá trình biến Đầu ra là kết quả trầm tích mưa (R), đất (K), chiều đổi theo thời gian của hệ lắng đọng và lượng đất dài sườn dốc (L), góc số xói mòn đất, bồ Sung xói mon theo ngày, sau đó sườn đốc (S), lớp phủ (C), vào quá trình đánh giá CP sử dụng các giá trị ngày để sử dụng đất (P).
Các tính và kết hợp L, S thành hệ tính trung bình năm. toán được thực hiện theo số sinh thái sườn (LS). sung hệ sô bảo vệ đât. Ưu điểm: Dễ dàng sử Đầu vào cần nhiều thông Kêt quả cho ra chính xác dụng và áp dụng thực tế.
tin hơn USLE cho ra kết hơn hai mô hình trước rât Ứng dụng trong nhiều loại quả chính xác hơn, có thê nhiêu. Tính được quá đất khác nhau. Dữ liệu tính được khái quát lượng trình sản sinh và lắng đâu vào ít. bồi tụ ở hạ lưu.
Ứng dụng đọng trầm tích. Tính được được với tât cả loại đât. chỉ tiết lượng bồi tụ. - Nhược điểm: Số lượng - Tính toán phức tạp hơn.
- Dữ liệu đầu vào cần chi tác động tính toán được Tuy nhiên vẫn còn sai số tiết va khat khe, nhiều còn hạn chế. Kết quả tính đối với số liệu đo đạc thực thuật toán phức tạp.