Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu phân cấp nguy cơ cháy rừng bằng hàm lập nhóm ở Đồng Nai

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu hay nghiên cứu phân cấp nguy cơ cháy rừng bằng hàm lập nhóm ở khu vực vĩnh cửu tỉnh đồng nai, đánh giá hiện trạng, phân tích vấn đề, đề xuất biện pháp

• Tác giả: Trần Đăng Khoa
• Người hướng dẫn: PGS. Nguyễn Văn Thêm
• Trường học: Trường Đại Học Lâm Nghiệp
• Chuyên ngành: Lâm Nghiệp
• Đề tài: Nghiên Cứu Phân Cấp Nguy Cơ Cháy Rừng Bằng Hàm Lập Nhóm Ở Khu Vực Vĩnh Cửu, Tỉnh Đồng Nai
• Loại tài liệu: Luận Văn Thạc Sỹ
• Năm xuất bản: 2017
• Địa điểm: Đồng Nai

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Các kiểu và nguyên nhân cháy rừng
• 1.2. Những yếu tố ảnh hưởng đến cháy rừng
• 1.3. Phương pháp dự báo cháy rừng
• 1.4. Xác định mùa cháy rừng
• 1.5. Thảo luận chung
• 2. CHƯƠNG 2: MỤC TIÊU, ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 2.2. Mục tiêu chung
• 2.3. Mục tiêu cụ thể
• 2.4. Đối tượng nghiên cứu
• 2.5. Phạm vi nghiên cứu
• 2.6. Nội dung nghiên cứu
• 2.7. Phương pháp nghiên cứu
• 2.8. Phương pháp luận
• 2.9. Phương pháp thu thập số liệu
• 2.10. Phương pháp xử lý số liệu
• 2.11. Công cụ xử lý số liệu
• 3. CHƯƠNG 3: ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN KHU VỰC NGHIÊN CỨU
• 3.1. Đặc điểm điều kiện tự nhiên
• 3.2. Vị trí địa lý
• 3.3. Khí hậu, thủy văn
• 3.4. Đặc điểm tài nguyên rừng
• 4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
• 4.1. Đặc điểm khí hậu ở khu vực nghiên cứu
• 4.2. Đặc điểm nhiệt độ không khí
• 4.3. Đặc điểm lượng mưa
• 4.4. Đặc điểm độ ẩm không khí
• 4.5. Đặc điểm lượng nước bốc hơi
• 4.6. Đặc điểm số giờ nắng
• 4.7. Đặc điểm hệ số thủy nhiệt
• 4.8. Nhận định chung về khí hậu ở khu vực nghiên cứu
• 4.9. Phân cấp nguy cơ cháy rừng theo phương pháp của Nesterov
• 4.10. Chỉ số khí hậu tổng hợp của Nesterov
• 4.11. Phân bố số ngày theo 5 cấp nguy cơ cháy rừng
• 4.12. So sánh những yếu tố thời tiết theo 5 cấp nguy cơ cháy rừng
• 4.13. Xây dựng các hàm phân cấp nguy cơ cháy rừng bằng hàm lập nhóm
• 4.14. Xác định những biến phân cấp nguy cơ cháy rừng
• 4.15. Xây dựng những hàm phân cấp nguy cơ cháy rừng
• 4.16. Dự đoán cấp nguy cơ cháy rừng bằng hàm lập nhóm
• 4.17. Sự tương đồng giữa các cấp nguy cơ cháy rừng được dự đoán theo những phương pháp khác nhau
• 4.18. Dự báo cấp nguy cơ cháy rừng theo hàm lập nhóm
• KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng quan về nghiên cứu phân cấp nguy cơ cháy rừng tại Đồng Nai

Nghiên cứu phân cấp nguy cơ cháy rừng tại Đồng Nai là một vấn đề cấp thiết trong bối cảnh biến đổi khí hậu và sự gia tăng các vụ cháy rừng. Khu vực Đồng Nai, đặc biệt là Vĩnh Cửu, thường xuyên phải đối mặt với nguy cơ cháy rừng do điều kiện khí hậu khô hạn và sự tác động của con người. Việc phân cấp nguy cơ cháy rừng không chỉ giúp nâng cao nhận thức cộng đồng mà còn hỗ trợ các cơ quan chức năng trong việc quản lý và phòng chống cháy rừng hiệu quả.

1.1. Tính cấp thiết của nghiên cứu phân cấp nguy cơ cháy rừng

Cháy rừng gây thiệt hại lớn về tài nguyên rừng và môi trường. Theo số liệu, hàng năm có hàng trăm vụ cháy rừng xảy ra, làm thiệt hại hàng ngàn héc ta rừng. Việc nghiên cứu phân cấp nguy cơ cháy rừng giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng và đưa ra biện pháp phòng ngừa hiệu quả.

1.2. Mục tiêu nghiên cứu và phương pháp thực hiện

Mục tiêu nghiên cứu là xây dựng phương pháp phân cấp nguy cơ cháy rừng dựa trên các yếu tố khí hậu và điều kiện tự nhiên. Phương pháp nghiên cứu bao gồm thu thập dữ liệu khí tượng, phân tích và xây dựng các hàm phân cấp nguy cơ cháy rừng.

II. Vấn đề và thách thức trong việc quản lý nguy cơ cháy rừng

Quản lý nguy cơ cháy rừng tại Đồng Nai gặp nhiều thách thức do sự biến đổi khí hậu và hoạt động của con người. Các yếu tố như nhiệt độ, độ ẩm không khí, và lượng mưa đều ảnh hưởng đến nguy cơ cháy rừng. Việc thiếu thông tin và nhận thức của cộng đồng cũng là một trong những nguyên nhân chính dẫn đến tình trạng này.

2.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ cháy rừng

Nhiệt độ cao, độ ẩm thấp và lượng mưa không đủ là những yếu tố chính làm tăng nguy cơ cháy rừng. Ngoài ra, tốc độ gió cũng có tác động lớn đến sự lan truyền của lửa trong rừng.

2.2. Tác động của con người đến nguy cơ cháy rừng

Hoạt động canh tác, du lịch và khai thác rừng không bền vững là những nguyên nhân chính dẫn đến cháy rừng. Ý thức của cộng đồng trong việc bảo vệ rừng cũng cần được nâng cao để giảm thiểu nguy cơ cháy.

III. Phương pháp phân cấp nguy cơ cháy rừng hiệu quả

Phương pháp phân cấp nguy cơ cháy rừng được áp dụng tại Đồng Nai dựa trên các yếu tố khí hậu và điều kiện tự nhiên. Sử dụng hàm lập nhóm tuyến tính Fisher giúp xác định mức độ nguy cơ cháy rừng một cách chính xác hơn. Phương pháp này cho phép dự đoán nguy cơ cháy rừng dựa trên nhiều biến khí tượng khác nhau.

3.1. Hàm lập nhóm và ứng dụng trong nghiên cứu

Hàm lập nhóm tuyến tính Fisher được sử dụng để phân tích dữ liệu khí tượng và xác định các yếu tố ảnh hưởng đến nguy cơ cháy rừng. Phương pháp này giúp tối ưu hóa việc dự đoán nguy cơ cháy rừng.

3.2. Các biến khí tượng quan trọng trong phân cấp nguy cơ

Các biến khí tượng như nhiệt độ, độ ẩm không khí, và lượng mưa được xem xét kỹ lưỡng trong nghiên cứu. Những biến này có mối quan hệ chặt chẽ với nguy cơ cháy rừng và cần được theo dõi thường xuyên.

IV. Kết quả nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Kết quả nghiên cứu cho thấy việc phân cấp nguy cơ cháy rừng tại Đồng Nai có thể thực hiện hiệu quả thông qua các phương pháp đã đề xuất. Các chỉ số khí hậu được xây dựng giúp dự đoán chính xác hơn về nguy cơ cháy rừng, từ đó hỗ trợ các cơ quan chức năng trong việc quản lý và phòng chống cháy rừng.

4.1. Phân cấp nguy cơ cháy rừng theo phương pháp Nesterov

Phương pháp Nesterov được áp dụng để phân cấp nguy cơ cháy rừng thành 5 cấp độ. Kết quả cho thấy sự phân bố nguy cơ cháy rừng có sự khác biệt rõ rệt giữa các mùa trong năm.

4.2. Ứng dụng kết quả nghiên cứu vào thực tiễn

Kết quả nghiên cứu có thể được ứng dụng trong việc xây dựng các kế hoạch phòng chống cháy rừng hiệu quả. Các cơ quan chức năng có thể sử dụng thông tin này để nâng cao nhận thức cộng đồng và thực hiện các biện pháp bảo vệ rừng.

V. Kết luận và triển vọng tương lai của nghiên cứu

Nghiên cứu phân cấp nguy cơ cháy rừng tại Đồng Nai đã chỉ ra tầm quan trọng của việc áp dụng các phương pháp khoa học trong quản lý rừng. Tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu và cải tiến các phương pháp dự đoán nguy cơ cháy rừng để bảo vệ tài nguyên rừng một cách bền vững.

5.1. Tầm quan trọng của nghiên cứu trong bảo vệ rừng

Nghiên cứu này không chỉ giúp nâng cao nhận thức về nguy cơ cháy rừng mà còn cung cấp cơ sở khoa học cho các chính sách bảo vệ rừng. Việc áp dụng các phương pháp phân cấp nguy cơ sẽ giúp giảm thiểu thiệt hại do cháy rừng.

5.2. Hướng đi tương lai cho nghiên cứu và quản lý rừng

Cần tiếp tục phát triển các công cụ và phương pháp mới trong nghiên cứu nguy cơ cháy rừng. Sự kết hợp giữa công nghệ thông tin và nghiên cứu khoa học sẽ mang lại hiệu quả cao trong việc quản lý và bảo vệ rừng.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Cháy rừng là một trong những thảm họa sinh thái nghiêm trọng, gây thiệt hại nặng nề về tài nguyên thiên nhiên và kinh tế xã hội. Tại Việt Nam, trung bình mỗi năm xảy ra hàng trăm vụ cháy rừng, thiêu rụi hàng ngàn héc-ta rừng tự nhiên và rừng trồng. Tại huyện Vĩnh Cửu, tỉnh Đồng Nai — địa bàn sở hữu tổng diện tích tự nhiên 109.570,62 ha với 62.118,93 ha rừng tự nhiên và 10.382,68 ha rừng trồng — từ năm 2000 đến nay ghi nhận bình quân 2 vụ cháy rừng mỗi năm, gây thiệt hại hàng trăm triệu đồng cho ngân sách và môi trường sinh thái.

Phương pháp dự báo nguy cơ cháy rừng truyền thống của Nesterov áp dụng chỉ tiêu khí tượng tổng hợp đòi hỏi phải đo đạc nhiệt độ không khí và nhiệt độ điểm sương vào đúng thời điểm 13 giờ hàng ngày. Điều này tạo ra rào cản lớn trong thực tế do thiếu trang thiết bị chuyên dụng tại các trạm kiểm lâm cơ sở và dữ liệu lúc 13 giờ không được phổ biến rộng rãi trên các bản tin dự báo thời tiết công cộng. Nhằm khắc phục hạn chế này, nghiên cứu đặt mục tiêu xây dựng các hàm phân cấp nguy cơ cháy rừng tuyến tính Fisher dựa trên các yếu tố khí tượng trung bình ngày dễ thu thập.

Nghiên cứu được triển khai trên phạm vi toàn huyện Vĩnh Cửu, tỉnh Đồng Nai, tập trung vào chuỗi dữ liệu 6 mùa khô liên tục từ tháng 12 năm 2010 đến tháng 4 năm 2015 với tổng cộng 787 ngày quan trắc, kết hợp phân tích nền tảng khí hậu 23 năm (1985–2007). Kết quả nghiên cứu mang ý nghĩa thực tiễn to lớn khi thiết lập mô hình phân cấp đạt độ chính xác tổng thể lên đến 97,1%, cung cấp công cụ dự báo nhanh, tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu quả phòng cháy chữa cháy rừng cho toàn khu vực Đông Nam Bộ.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng lý thuyết sinh thái học cháy rừng của Kimmins và các mô hình quản lý lửa rừng hiện đại. Quá trình phát sinh và lan truyền lửa rừng được phân loại thành ba dạng chính: cháy ngầm (tốc độ 0,5–5,0 m/ngày), cháy dưới tán sàn rừng và cháy tán tầng trên (tốc độ 5–25 m/s). Trong đó, hoạt động của con người chiếm trên 90% nguyên nhân gây cháy, kết hợp với các yếu tố thời tiết cực đoan như nhiệt độ cao, độ ẩm không khí thấp và lượng bốc hơi lớn.

Mô hình nghiên cứu kế thừa hai lý thuyết cốt lõi:

1. Chỉ tiêu khí tượng tổng hợp Nesterov: Xác định mức độ tích tụ khô hạn lũy kế qua các ngày không mưa hoặc có lượng mưa dưới 5 mm/ngày.
2. Lý thuyết phân tích biệt số tuyến tính Fisher (Fisher's Linear Discriminant Analysis): Sử dụng khoảng cách Mahalanobis để phân tách tối ưu không gian đa chiều của các biến khí tượng thành 5 cấp nguy cơ cháy rừng riêng biệt.
3. Đánh giá chế độ khô ẩm theo hệ số thủy nhiệt Selyaninov và phân loại sinh khí hậu học Gaussen - Walter của Thái Văn Trừng, xác định vùng nghiên cứu thuộc cấp chế độ khô ẩm loại II (hơi ẩm) với mùa khô kéo dài 5 tháng.

Các khái niệm chính được vận hành trong nghiên cứu gồm: Cấp nguy cơ cháy rừng (5 cấp từ I đến V), Độ ẩm vật liệu cháy (ngưỡng nguy hiểm dưới 25%), Nhiệt độ điểm sương, Chỉ số khô hạn và Hàm lập nhóm hợp quy chuẩn hóa.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu khí tượng được thu thập chính quy từ Đài khí tượng thủy văn Biên Hòa, tỉnh Đồng Nai. Cỡ mẫu nghiên cứu gồm hai bộ dữ liệu độc lập:

1. Chuỗi dữ liệu khí hậu lịch sử 23 năm (1985–2007) dùng để phân tích quy luật thời tiết dài hạn với các biến: nhiệt độ (T), lượng mưa (P), độ ẩm (Rh), lượng bốc hơi (Bh), số giờ nắng (N) và hệ số thủy nhiệt (K).
2. Chuỗi dữ liệu vi khí hậu hàng ngày gồm 787 ngày trong 5 tháng mùa khô (tháng 12 đến tháng 4) giai đoạn 2010–2015.

Phương pháp chọn mẫu có chủ đích tập trung vào các tháng mùa khô — giai đoạn có nguy cơ phát sinh cháy rừng cao nhất trong năm. Quy trình phân tích dữ liệu được thực hiện trên phần mềm thống kê chuyên dụng SPSS 10.0 và bảng tính Excel, bao gồm:

• Phân tích thống kê mô tả, hệ số biến động (CV%) và sai số chuẩn (Se).
• Kiểm định phân tích phương sai (ANOVA) và tiêu chuẩn Wilks' Lambda để đánh giá mức độ phân tách giữa 5 cấp cháy của 4 biến khí tượng: nhiệt độ trung bình ngày (Wilks' Lambda = 0,344; F = 373,6), độ ẩm không khí (Wilks' Lambda = 0,326; F = 404,0), lượng mưa ngày (Wilks' Lambda = 0,935; F = 13,6) và tốc độ gió (Wilks' Lambda = 0,976; F = 4,8) với mức ý nghĩa thống kê đồng loạt đạt p < 0,001.
• Lựa chọn biến tối ưu bằng thuật toán lập nhóm từng bước (Stepwise Discriminant Analysis) với tiêu chuẩn đưa vào F > 3,84 và loại bỏ F < 2,71.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Nghiên cứu đã xác lập các phát hiện khoa học định lượng có giá trị cao về khí hậu và quy luật cháy rừng tại Vĩnh Cửu:

1. Đặc trưng nền khí hậu mùa khô: Nhiệt độ trung bình năm đạt 26,8°C với tổng nhiệt lượng 9.777°C/năm. Lượng mưa trung bình đạt 1.797 mm/năm nhưng phân hóa sâu sắc khi mùa khô kéo dài 5 tháng (tháng 12 đến tháng 4 năm sau) chiếm tới 95,9% số ngày có lượng mưa dưới 5 mm/ngày. Lượng nước bốc hơi trong mùa khô cao gấp 2,7 lần đến 27 lần lượng mưa, trong đó tháng 3 bốc hơi cao nhất đạt 218 mm/tháng.
2. Phân bố 5 cấp nguy cơ cháy rừng theo chỉ số Nesterov: Trong 787 ngày theo dõi, Cấp I (ít nguy cơ) chiếm 16,1% (127 ngày); Cấp II (có khả năng cháy) chiếm 24,5% (193 ngày); Cấp III (khả năng cháy lớn) chiếm 25,8% (203 ngày); Cấp IV (nguy hiểm) chiếm 18,4% (145 ngày); và Cấp V (cực kỳ nguy hiểm) chiếm 15,1% (119 ngày). Đáng chú ý, Cấp IV tập trung cao nhất vào tháng 3 (58,6%), còn Cấp V tập trung chủ yếu vào tháng 1 (40,3%) và tháng 2 (41,2%).
3. Độ chính xác vượt trội của mô hình hàm lập nhóm 4 biến: Khi kết hợp 4 biến khí tượng trung bình ngày (T, P, Rh, G), hàm lập nhóm Fisher đã phân loại chính xác 97,1% tổng số ngày vào đúng 5 cấp nguy cơ cháy rừng. Tỷ lệ nhận dạng chính xác từng cấp đạt: Cấp I đạt 100%, Cấp II đạt 98,5%, Cấp IV đạt 98,4%, Cấp III đạt 95,0% và Cấp V đạt 90,9%.

Thảo luận kết quả

Sự biến thiên của các cấp nguy cơ cháy rừng gắn liền với sự sụt giảm nghiêm trọng của độ ẩm không khí và lượng mưa. Khi chuyển từ Cấp I sang Cấp V, độ ẩm không khí trung bình ngày giảm mạnh từ 76,9% xuống 66,6% (chênh lệch 10,3%), trong khi lượng mưa trung bình ngày ở Cấp V hoàn toàn bằng 0,00 mm/ngày. Điều này khiến vật liệu cháy dưới tán rừng rụng khô nhanh chóng, đưa độ ẩm vật liệu cháy xuống dưới ngưỡng tới hạn 25%, tạo điều kiện bùng phát ngọn lửa dữ dội.

So với phương pháp Nesterov truyền thống vốn phụ thuộc vào chỉ số nhiệt độ điểm sương lúc 13 giờ — một thông số kỹ thuật khó đo đạc tại hiện trường — mô hình hàm lập nhóm đã giải quyết triệt để sự phụ thuộc này. Bằng cách sử dụng các chỉ số thời tiết trung bình ngày phổ quát (nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm, tốc độ gió), cơ quan quản lý có thể cập nhật cấp cháy ngay từ đầu ngày thông qua dự báo thời tiết công cộng.

Về mặt trực quan hóa, toàn bộ cấu trúc phân loại có thể được biểu diễn rõ nét qua biểu đồ phân tán hai chiều giữa Hàm hợp quy 1 (trục hoành, đóng góp lớn nhất bởi nhiệt độ với hệ số chuẩn hóa 1,107 và độ ẩm 1,060) và Hàm hợp quy 2 (trục tung, dẫn dắt bởi độ ẩm với hệ số chuẩn hóa -0,642). Không gian phân nhóm cho thấy 5 cụm trung tâm tách biệt rõ ràng, không bị chồng lấn, chứng minh tính tin cậy tuyệt đối của thuật toán Fisher.

Đề xuất và khuyến nghị

Nhằm nâng cao năng lực chủ động kiểm soát và giảm thiểu thiệt hại do cháy rừng gây ra tại huyện Vĩnh Cửu, các giải pháp cụ thể được kiến nghị như sau:

1. Ứng dụng phần mềm tự động hóa dự báo cấp cháy: Hạt Kiểm lâm huyện Vĩnh Cửu cần chủ trì đưa bộ 5 hàm phân cấp lập nhóm 4 biến (T, P, Rh, G) vào hệ thống phần mềm cảnh báo sớm hàng ngày. Mục tiêu đạt 100% các trạm kiểm lâm nhận thông tin cấp cháy trước 07 giờ 30 sáng trong suốt 5 tháng mùa khô (tháng 12 đến tháng 4), hoàn thành triển khai trong vòng 3 tháng.
2. Nâng cấp mạng lưới trạm đo vi khí hậu tự động: Ban Quản lý Khu bảo tồn Thiên nhiên - Văn hóa Đồng Nai phối hợp với Sở Nông nghiệp và PTNT lắp đặt bổ sung 3 trạm quan trắc tự động tại các phân khu trọng điểm như Mã Đà, Hiếu Liêm và Phú Lý. Mục tiêu giám sát liên tục 24/7 nhiệt độ, độ ẩm và tốc độ gió, giảm thời gian phản ứng dập lửa ban đầu xuống dưới 15 phút, triển khai trong giai đoạn 2024–2025.
3. Quản lý và xử lý nguồn vật liệu cháy trước mùa khô: Các đơn vị chủ rừng và lâm trường quốc doanh tổ chức phát dọn thực bì cục bộ, tạo băng cản lửa trắng và băng cản lửa xanh với chiều rộng 10–15 m tại các khu vực rừng trồng có nguy cơ cao. Mục tiêu giảm 50% khối lượng vật liệu cháy khô tích tụ trên mặt đất trước ngày 15 tháng 12 hàng năm.
4. Siết chặt quy chế canh tác nương rẫy và tuần tra cộng đồng: UBND huyện Vĩnh Cửu ban hành chỉ thị cấm tuyệt đối người dân sử dụng lửa đốt dọn rẫy trong những ngày dự báo cấp cháy đạt Cấp IV và Cấp V. Tăng cường lực lượng kiểm lâm phối hợp dân quân địa phương tuần tra 3 ca/ngày tại các tuyến giáp ranh nương rẫy và ven hồ Trị An.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Lực lượng kiểm lâm và cán bộ quản lý rừng: Hạt Kiểm lâm Vĩnh Cửu, Chi cục Kiểm lâm Đồng Nai và các hạt kiểm lâm lân cận vùng Đông Nam Bộ có thể sử dụng trực tiếp các phương trình hồi quy và bảng hệ số lập nhóm để tác nghiệp dự báo cấp cháy hàng ngày mà không cần trang bị máy đo điểm sương phức tạp.
2. Ban quản lý các khu bảo tồn và công ty lâm nghiệp: Điển hình là Khu bảo tồn Thiên nhiên - Văn hóa Đồng Nai và các ban quản lý rừng phòng hộ, áp dụng luận văn để lập phương án phân vùng nguy cơ cháy theo từng tháng, bố trí hợp lý các nguồn lực tuần tra và phương tiện chữa cháy cơ giới.
3. Giảng viên, nhà nghiên cứu và học viên cao học: Các nhà khoa học thuộc chuyên ngành Lâm học, Quản lý tài nguyên rừng và Biến đổi khí hậu tham khảo khung phương pháp luận ứng dụng giải thuật thống kê Fisher và khoảng cách Mahalanobis trong mô hình hóa các hiện tượng sinh thái rừng.
4. Cơ quan hoạch định chính sách lâm nghiệp: Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn các tỉnh Đông Nam Bộ sử dụng số liệu làm căn cứ khoa học để hoàn thiện quy chuẩn kỹ thuật dự báo cháy rừng cấp tỉnh, tích hợp vào kế hoạch phòng thủ dân sự và ứng phó biến đổi khí hậu hàng năm.

Câu hỏi thường gặp

Tại sao cần thay thế hoặc cải tiến phương pháp Nesterov truyền thống?

Phương pháp Nesterov đòi hỏi thông số nhiệt độ và điểm sương lúc 13 giờ, vốn không có sẵn trên các bản tin thời tiết đại chúng và buộc kiểm lâm phải đo thủ công tại hiện trường. Hàm lập nhóm khắc phục triệt để nhược điểm này bằng cách sử dụng các chỉ số thời tiết bình quân ngày dễ tiếp cận với độ chính xác đạt 97,1%.

Thời điểm nào trong năm tại Vĩnh Cửu có nguy cơ cháy rừng cao nhất?

Nguy cơ cháy rừng diễn ra gay gắt trong 5 tháng mùa khô từ tháng 12 năm trước đến tháng 4 năm sau. Trong đó, nguy cơ cháy Cấp IV bùng nổ mạnh nhất vào tháng 3 (chiếm 58,6% số ngày), còn Cấp V cực kỳ nguy hiểm tập trung dày đặc vào tháng 1 (40,3%) và tháng 2 (41,2%).

Mô hình hàm lập nhóm 4 biến có mức độ chính xác như thế nào?

Mô hình phân loại chính xác 97,1% trên tổng số 787 ngày quan trắc thực tế. Trong đó, mức độ nhận diện chuẩn xác của Cấp I đạt tuyệt đối 100%, Cấp II đạt 98,5%, Cấp IV đạt 98,4%, Cấp III đạt 95,0% và Cấp V đạt 90,9%, đảm bảo độ tin cậy rất cao cho công tác phòng cháy.

Biến số khí tượng nào đóng vai trò quan trọng nhất trong việc phân cấp cháy?

Kết quả phân tích biệt số cho thấy nhiệt độ không khí trung bình ngày và độ ẩm tương đối là hai nhân tố có ý nghĩa phân loại mạnh nhất với hệ số hàm chuẩn hóa lần lượt đạt 1,107 và 1,060, tác động trực tiếp đến tốc độ mất nước của thảm mục rừng.

Trong trường hợp thiếu số liệu gió hoặc mưa, có thể áp dụng mô hình rút gọn không?

Nghiên cứu đã xây dựng sẵn dạng hàm 3 biến (Nhiệt độ, Lượng mưa, Độ ẩm) và 2 biến (Nhiệt độ, Độ ẩm). Các dạng hàm rút gọn này vẫn đảm bảo độ tin cậy cao, giúp các trạm kiểm lâm vùng sâu vùng xa linh hoạt tính toán khi điều kiện thu thập số liệu bị hạn chế.

Kết luận

• Xác lập toàn diện quy luật khí hậu 23 năm tại huyện Vĩnh Cửu với mùa khô khắc nghiệt kéo dài 5 tháng và 95,9% số ngày mùa khô có lượng mưa dưới 5 mm.
• Chuẩn hóa phân bố 787 ngày mùa khô thành 5 cấp nguy cơ cháy rừng theo chỉ tiêu Nesterov, phát hiện tháng 1, 2 và 3 là đỉnh điểm nguy hiểm (Cấp IV và Cấp V).
• Xây dựng thành công hệ thống phương trình hàm lập nhóm Fisher tuyến tính với 4 biến trung bình ngày, đạt độ chính xác dự báo thực nghiệm lên tới 97,1%.
• Đơn giản hóa quy trình dự báo cháy rừng, chuyển đổi từ việc phụ thuộc vào số liệu chuyên sâu lúc 13 giờ sang sử dụng dữ liệu khí tượng công cộng thường nhật.
• Đóng góp luận cứ khoa học thực tiễn vững chắc phục vụ công tác quản lý tài nguyên rừng bền vững tại Đồng Nai và nhân rộng cho toàn vùng Đông Nam Bộ.

Các cơ quan quản lý lâm nghiệp địa phương cần khẩn trương số hóa bộ phương trình này vào hệ thống giám sát cảnh báo cháy rừng tự động ngay trước mùa khô tới để bảo vệ an toàn cho hơn 72.000 ha rừng tự nhiên và rừng trồng tại Vĩnh Cửu.

Trích đoạn nội dung tài liệu

MỞ ĐẦU 1. Tính cấp thiết của đề tài Hàng năm nƣớc ta đã xảy ra hàng trăm vụ cháy rừng, thiêu hủy hàng ngàn héc ta rừng khác nhau (Đặng Vũ Cẩn và Hoàng Kim Ngũ, 1992) [1]; Phạm Ngọc Hƣng, 2001) [4]. Ở khu vực Vĩnh Cửu, từ năm 2000 đến nay, mỗi năm cũng có khoảng 2 vụ cháy rừng, làm thiệt hại hàng trăm triệu đồng. Vì thể, vấn đề phòng chống cháy rừng và hạn chế những hậu quả xấu do cháy rừng gây ra là một việc làm cần thiết.

Hiện nay các cấp dự báo nguy cơ cháy rừng ngắn hạn và dài hạn ở nƣớc ta đƣợc xây dựng trên cơ sở áp dụng chỉ tiêu khí tƣợng tổng hợp (P) của Nesterov (1940) (Phạm Ngọc Hƣng, 2001) [4]. Ƣu điểm của hai phƣơng pháp này là đơn giản, dễ tính toán. Hai phƣơng pháp này cũng có nhiều nhƣợc điểm. Một là chúng chƣa tính hết các yếu tố có ảnh hƣởng đến cháy rừng.

Hai là, để tính đƣợc các cấp cháy, hàng ngày dự báo viên phải đo đạc nhiệt độ không khí trung bình tại hiện trƣờng vào lúc 13 giờ. Ba là chỉ số P đƣợc phân chia quá rộng và khi P thay đổi một vài đơn vị thì cấp cháy cũng thay đổi. Bốn là dự báo viên phải theo dõi liên tục ngày có mƣa hay không có mƣa trong tháng. Mức độ nguy cơ cháy rừng không chỉ có quan hệ chặt chẽ với nhiệt độ không khí và độ thiếu hụt bão hòa hơi nƣớc, mà còn với nhiều yếu tố khác nhƣ lƣợng mƣa, độ ẩm không khí, tốc độ gió, khối lƣợng và tình trạng vật liệu cháy…Mặt khác, biến động của những yếu tố khí hậu hàng ngày có quan hệ chặt chẽ với nhau.

Vì thế, phân cấp mức độ nguy cơ cháy rừng có thể đƣợc dự đoán theo nhiều yếu tố khí hậu khác nhau. Phƣơng pháp này cho phép hạn chế một phần những nhƣợc điểm của phƣơng pháp dự báo các cấp nguy cơ cháy rừng theo chỉ tiêu khí tƣợng tổng hợp (P) của Nesterov. Xuất phát từ đó, đề tài luận văn này ứng dụng hàm lập nhóm tuyến tính Fisher với nhiều biến khí tƣợng trung bình ngày để Nghiên cứu phân cấp nguy cơ cháy rừng bằng hàm lập nhóm ở khu vực Vĩnh Cửu, tỉnh Đồng Nai. Ý nghĩa của đề tài Về lý luận, đề tài góp phần xây dựng phƣơng pháp phân cấp nguy cơ cháy rừng.

Về thực tiễn, đề tài cung cấp phƣơng pháp dự đoán cấp nguy cơ cháy rừng dựa trên những biến số dễ đo đạc. LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 2 CHƢƠNG 1: TỔNG QUAN 1. Các kiểu và nguyên nhân cháy rừng Cháy rừng là sự lan truyền không định hƣớng của lửa theo diện tích rừng (Kimmins, 1998 [7]). Cháy rừng đƣợc phân chia thành ba kiểu: (1) cháy ngầm, (2) cháy dƣới tán rừng hay cháy tầng dƣới, (3) cháy tán rừng hay cháy tầng trên (Phạm Ngọc Hƣng, 2001 [4]).

Cháy ngầm là cháy các vật liệu hữu cơ (thảm mục và than bùn) tích tụ dƣới mặt đất. Đặc điểm của cháy ngầm là tốc độ lan truyền chậm (0,5 - 5,0 m/ngày), không hình thành ngọn lửa, khói rất ít. Cháy dƣới tán rừng (hay cháy bề mặt sàn rừng) là cháy lớp vật rụng trên sàn rừng, thảm cây bụi, thảm cỏ và lớp cây tái sinh phân bố dƣới tán rừng. Đây là loại cháy thƣờng hay xảy ra.

Tốc độ cháy dƣới tán rừng thay đổi tùy theo nguồn vật liệu cháy (vật rụng, xác chết của cây rừng, thảm cây bụi và thảm cỏ, cây tầng dƣới, cây gỗ tầng trên) và thời tiết (ẩm độ, nhiệt độ, gió). Cháy tán rừng hay cháy tầng trên là cháy tầng tán quần thụ. Loại cháy này xảy ra do ảnh hƣởng lan truyền từ cháy tầng dƣới. Cháy tầng trên cũng có thể xảy ra với tốc độ nhanh (15 - 25 m/s) hoặc tốc độ chậm (5 - 15 m/s).

Cháy rừng là do kết quả của những hoạt động bất cẩn hoặc hoạt động vô ý thức của con ngƣời và sấm sét; trong đó hoạt động của con ngƣời là nguyên nhân chủ yếu. Vì thế, lửa đƣợc xem là một yếu tố của nhóm sinh vật, bởi vì nó gắn liền với hoạt động của con ngƣời (Kimmins, 1998 [7]; Phạm Ngọc Hƣng, 2001 [4]). Những yếu tố ảnh hƣởng đến cháy rừng Cháy rừng xảy ra do nhiều yếu tố khác nhau nhƣ khí hậu (nhiệt độ, mƣa, độ ẩm không khí, lƣợng nƣớc bốc hơi, tốc độ gió…), nguồn vật liệu cháy, vùng sinh thái, tập quán canh tác và ý thức của cộng đồng (Kimmins, 1998 [7]; Shu Lifu,1998, 1999 [9, 10]; Phạm Ngọc Hƣng, 2001 [4]; Li, 2012 [8]; Yundan Xiao và ctv, 2015 [15]). Trong các yếu tố khí hậu, độ ẩm tƣơng đối của không khí (Rh%) đóng vai trò quan trọng.

Những ngày có Rh% thấp là nguyên nhân dẫn đến vật liệu cháy bị khô (Li, 2012 [8]). Tốc độ gió (G, m/s) có ảnh hƣởng lớn đến cháy rừng. Giữa tốc độ gió và cháy rừng có mối quan hệ dƣơng. Lƣợng nƣớc bốc hơi (Bh, mm) hàng ngày LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 3 có ảnh hƣởng lớn đến cháy rừng.

Lƣợng nƣớc bốc hơi phụ thuộc vào độ ẩm không khí và tốc độ gió (Yundan Xiao và ctv, 2015) [15]. Nhiệt độ cao dẫn đến sự mất nƣớc từ vật liệu cháy và làm cho vật liệu cháy bị khô. Từ đó cháy có thể xuất hiện. Độ ẩm thiếu hụt của không khí là yếu tố có ảnh hƣởng đến cháy rừng.

Độ ẩm thiếu hụt của không khí là sự chênh lệch giữa nhiệt độ không khí vào lúc 13 giờ và nhiệt độ điểm sƣơng. Nhiệt độ điểm sƣơng là nhiệt độ ở thời điểm không khí bão hoà hơi nƣớc. Khi không khí bão hoà hơi nƣớc thì quá trình ngƣng kết hơi nƣớc trong không khí sẽ xảy ra. Khi không khí có độ ẩm thấp và nhiệt độ cao thì vật liệu cháy sẽ khô.

Đây là điều kiện thuận lợi cho quá trình cháy. Gió có ảnh hƣởng đến tốc độ lan truyền và hƣớng di chuyển của lửa. Gió cũng làm vật liệu cháy khô nhanh hơn. Tốc độ cháy gia tăng cùng với sự gia tăng tốc độ gió.

Khi tốc độ gió đạt trên 15 km/h thì tốc độ và tính nguy hiểm của cháy sẽ tăng lên nhanh. Tùy theo tốc độ gió (G, m/s), Kooper (1990) [dẫn theo 3] đã đề nghị hiệu chỉnh chỉ số nguy cơ cháy rừng (PNes) của Nesterov nhƣ Bảng 1. Hệ số P hiệu chỉnh theo tốc độ gió TT Tốc độ gió (G, km/h) Hệ số PNes hiệu chỉnh (1) (2) (3) 1 0–5 1,0 2 6 – 15 1,5 3 16 – 25 2,0 4 ≥ 26 3,0 Độ ẩm của vật liệu cháy có quan hệ chặt chẽ với lƣợng mƣa. Theo Phạm Ngọc Hƣng (2001) [4], khi lƣợng mƣa nhỏ hơn 5 mm/ngày thì vật liệu cháy sẽ khô và nguy cơ cháy rừng có thể xảy ra.

Lƣợng mƣa trên 5 mm/ngày thì nguy cơ cháy rừng ít xảy ra. Vật liệu cháy bao gồm những vật rụng (cành, nhánh, lá, vỏ, hoa quả…), cây khô, chà nhánh khô sau khi khai thác rừng, than bùn, thân cây và cành lá còn tƣơi…Tính nguy hại của cháy tăng lên cùng với sự gia tăng vật liệu cháy (Phạm Ngọc Hƣng 2001) [4]. LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 4 Điều kiện khí hậu có ảnh hƣởng đến cháy rừng. Ở khu vực Đông Nam Bộ có hai mùa khô và mƣa phân biệt khá rõ; trong đó mùa khô kéo dài 4 – 6 tháng từ tháng 12 năm trƣớc đến tháng 4 năm sau.

Đây là mùa phát sinh cháy rừng ở miền Nam (Phạm Ngọc Hƣng 2001) [4]. Mật độ dân cƣ, phƣơng thức canh tác, mật độ điểm du lịch và ngƣời đi du lịch vào rừng và mật độ đƣờng giao thông cũng ảnh hƣởng lớn đến cháy rừng (Nguyễn Văn Thêm, 2002) [2]. Ý thức sinh hoạt của cộng đồng có ảnh hƣởng lớn đến cháy rừng. Nhiều vụ cháy rừng ở nƣớc ta có liên quan đến phƣơng thức canh tác và sinh hoạt của cộng đồng (Phạm Ngọc Hƣng 2001) [4].

Nói chung, dự báo nguy cơ cháy rừng là một vấn đề khó khăn. Bên cạnh yếu tố thời tiết, cháy rừng cũng có liên quan đến điều kiện tự nhiên, loài cây gỗ và hoạt động của con ngƣời. Ngày nay quản lý lửa rừng có thể đƣợc thực hiện nhờ vào hệ thống thông tin địa lý (GIS) và viễn thám (Shu Lifu,1998) [9]. Phƣơng pháp dự báo cháy rừng Dự báo cháy rừng bao gồm hai bƣớc: (1) Xác định mùa cháy rừng, (2) Dự báo cháy rừng dài hạn (tuần, tháng) và ngắn hạn (ngày).

Xác định mùa cháy rừng Mùa cháy rừng là khoảng thời gian khô và hạn trong năm. Có hai phƣơng pháp xác định mùa cháy rừng. Một là phƣơng pháp biểu đồ biểu diễn lƣợng mƣa trung bình của tuần trong một năm. Hai là phƣơng pháp dựa vào chỉ số khô hạn.

Biểu đồ mô tả lƣợng mƣa trung bình của tuần trong một năm đƣợc vẽ với trục tung là lƣợng mƣa (P, mm), còn trục hoành là tuần hay tháng trong năm. Mùa cháy rừng là những tháng có lƣợng mƣa nhỏ hơn 15 mm (Phạm Ngọc Hƣng 2001) [4]. Chế độ khô ẩm là tác nhân khống chế và ấn định sự hình thành các kiểu khí hậu thực vật ở Việt Nam (Thái Văn Trừng, 1999) [5]. Chế độ khô ẩm bao gồm ba chỉ tiêu: lƣợng mƣa (P, mm), chỉ số khô hạn (X) và độ ẩm tƣơng đối của không khí trung bình thấp nhất (%).

Chỉ số khô hạn X đƣợc xác định bằng công thức (1.1); trong đó S là số tháng khô. Khi tổng lƣợng mƣa của tháng Ps < 50 mm, thì tháng đó là tháng khô. Đại lƣợng A là số tháng hạn trong mùa khô (Pa). Những tháng có Pa < LUAN VAN CHAT LUONG download : add [e-mail] 5 25 mm là những tháng hạn.

Đại lƣợng D là số tháng kiệt. Tháng kiệt là tháng có Pd < 5 mm.1) Căn cứ vào lƣợng mƣa, độ ẩm tƣơng đối trung bình thấp nhất và chỉ số khô hạn, Thái Văn Trừng (1999) [5] đã phân chia chế độ khô ẩm ở Việt Nam thành 4 cấp (Bảng 1. Chế độ khô ẩm ở Việt Nam Chỉ số khô hạn Độ ẩm không Tên gọi Lƣợng mƣa (số tháng) khí thấp nhất chế độ (mm/năm) S A D (%) khô ẩm (1) (2) (3) (4) (5) (6) > 2500 0-3 0 0 > 85 Mƣa ẩm (Cấp I) 1200 - 2500 1-3 0-1 0 > 85 Ẩm (Cấp II) 4-6 1-2 0-1 < 85 Hơi ẩm 600 - 1200 4-6 1-2 0-1 > 50 Hơi khô (Cấp III) 7-9 2-4 0-2 > 50 Khô 300 - 600 6 - 10 4-6 1-3 > 30 Hạn (Cấp IV) 1. Phương pháp dự báo cháy rừng 1.

Dự báo cháy rừng ngắn hạn Dự báo cháy rừng ngắn hạn (hàng ngày) là xác định khả năng cháy rừng hàng ngày.