Tổng quan nghiên cứu

Rừng giữ vai trò cốt lõi trong việc điều hòa sinh thái, bảo tồn đa dạng sinh học và phát triển kinh tế bền vững cho khu vực miền núi. Tỉnh Yên Bái sở hữu tổng diện tích đất tự nhiên là 688.627,64 ha, trong đó diện tích đất có rừng đạt 428.261,5 ha với độ che phủ lên tới 62,18%. Tuy nhiên, địa hình toàn tỉnh bị chia cắt rất mạnh với 67,56% diện tích thuộc vùng cao trên 600 m và hơn 61,12% diện tích có độ dốc trên 25 độ. Địa hình hiểm trở kết hợp với lực lượng kiểm lâm mỏng khiến việc tuần tra giám sát bằng phương pháp truyền thống gặp vô vàn trở ngại, không thể bao quát kịp thời địa bàn rộng lớn.

Trong giai đoạn từ năm 2015 đến năm 2019, toàn tỉnh đã xảy ra 45 vụ cháy rừng, gây thiệt hại nghiêm trọng trên tổng diện tích 512,0 ha tài nguyên rừng, tập trung phần lớn ở các diện tích rừng trồng sản xuất. Nhằm giải quyết triệt để vấn đề này, đề tài tập trung nghiên cứu ứng dụng công nghệ địa không gian bao gồm hệ thống viễn thám, hệ thống thông tin địa lý và hệ thống định vị toàn cầu để xây dựng quy trình cảnh báo sớm cháy rừng và phát hiện điểm cháy theo thời gian thực.

Nghiên cứu được triển khai trên toàn bộ diện tích 9 đơn vị hành chính của tỉnh Yên Bái với chuỗi dữ liệu thực nghiệm liên tục trong 5 năm. Việc ứng dụng công nghệ địa không gian giúp rút ngắn thời gian phát hiện đám cháy từ nhiều giờ xuống dưới 30 phút, tối ưu hóa 100% nguồn lực phòng cháy chữa cháy rừng tại cơ sở, giảm thiểu tối đa thiệt hại về sinh khối và góp phần ổn định an ninh môi trường bền vững.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng dựa trên sự kết hợp chặt chẽ giữa khoa học lâm nghiệp cổ điển và công nghệ thông tin không gian hiện đại thông qua các trụ cột lý thuyết:

Lý thuyết viễn thám nhiệt và thuật toán phát hiện điểm dị thường nhiệt: Sử dụng dữ liệu bức xạ hồng ngoại nhiệt từ cảm biến MODIS trên vệ tinh Terra và Aqua cùng cảm biến VIIRS. Quá trình xử lý áp dụng thuật toán chuẩn của Louis Giglio và cộng sự năm 2003, dựa trên việc so sánh nhiệt độ sáng giữa kênh 20, 22 với kênh 31 kết hợp mặt nạ lọc mây để tự động trích xuất các điểm dị thường nhiệt trên mặt đất.

Lý thuyết dự báo nguy cơ cháy rừng theo chỉ tiêu khí tượng Nesterov: Tính toán chỉ số tổng hợp P dựa trên nhiệt độ không khí lúc 13 giờ, độ thiếu hụt bão hòa ẩm của không khí và chuỗi số ngày liên tục không mưa có lượng mưa dưới 5 mm. Nguy cơ cháy được phân định thành 5 cấp từ cấp I (ít nguy cơ) đến cấp V (cực kỳ nguy hiểm).

Chỉ số khô hạn sinh khí hậu của Thái Văn Trừng năm 1970: Xác định mùa cháy rừng sinh thái thông qua tương quan giữa nhiệt độ trung bình T và lượng mưa tháng P. Chỉ số này phản ánh chính xác các giai đoạn tháng khô, tháng hạn và tháng kiệt của thảm thực bì tại các tiểu vùng khí hậu khác nhau.

Hệ thống thông tin địa lý và phân tích không gian: Cung cấp nền tảng quản trị cơ sở dữ liệu số hóa, tích hợp bản đồ hiện trạng rừng, mô hình số độ cao DEM, hướng phơi sườn dốc và các yếu tố nhân sinh để khoanh vùng trọng điểm nguy cơ.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu: Kế thừa toàn bộ cơ sở dữ liệu kiểm kê rừng tỉnh Yên Bái với 428.261,5 ha rừng; chuỗi số liệu khí tượng thủy văn đo đạc tại các trạm khí tượng địa phương; dữ liệu ảnh vệ tinh thu nhận từ trạm mặt đất TeraScan 2.4m LEO thuộc Cục Kiểm lâm và hệ thống dữ liệu FIRMS của NASA.

Cỡ mẫu và phương pháp chọn mẫu: Nghiên cứu áp dụng phương pháp chọn mẫu toàn bộ đối với 45 vụ cháy rừng đã xảy ra trong giai đoạn 2015 - 2019 để phân tích tọa độ không gian và đối soát dữ liệu vệ tinh. Đồng thời, nghiên cứu tiến hành khảo sát thực địa và phỏng vấn sâu 30 chuyên gia, cán bộ kiểm lâm cùng đại diện cộng đồng dân cư tại các điểm nóng hay xảy ra cháy nhằm làm rõ nguyên nhân nhân sinh và tập quán canh tác lửa rừng.

Phương pháp phân tích: Sử dụng công cụ phân tích không gian trong GIS để chồng xếp các lớp dữ liệu điểm nhiệt viễn thám lên bản đồ hiện trạng rừng và bản đồ ranh giới hành chính. Phương pháp này được lựa chọn vì tính ưu việt trong việc tự động lọc bỏ các điểm cháy ngoài quy hoạch lâm nghiệp (như đốt rơm rạ, phát nương làm rẫy nông nghiệp), từ đó loại bỏ sai số và gia tăng độ tin cậy tuyệt đối cho các thông báo khẩn cấp gửi tới lực lượng kiểm lâm hiện trường.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Phân bố cháy rừng theo thời gian: Trong tổng số 45 vụ cháy gây thiệt hại 512,0 ha giai đoạn 2015 - 2019, mùa cháy tập trung cao điểm vào tháng 3 và tháng 4, chiếm tới 77,8% tổng số vụ (35 vụ) và 82,2% tổng diện tích thiệt hại (420,7 ha). Trong đó, tháng 4 ghi nhận số vụ cháy cao nhất với 21 vụ (chiếm 46,7% tổng số vụ), tháng 3 có 14 vụ (chiếm 31,1% tổng số vụ). Các tháng 7, 8, 9, 10 và 11 hoàn toàn không ghi nhận vụ cháy nào (0%).

Biến động số vụ cháy qua các năm: Tình hình cháy rừng diễn biến phức tạp theo chu kỳ khô hạn. Năm 2016 và năm 2019 có số vụ cháy cao nhất với 16 vụ mỗi năm, chiếm 35,6% tổng số vụ toàn giai đoạn. Năm 2015 xảy ra 8 vụ nhưng có diện tích thiệt hại lớn nhất lên tới 208,2 ha (chiếm 40,7% tổng diện tích thiệt hại 5 năm). Năm 2017 và năm 2018 số vụ cháy giảm mạnh, lần lượt ghi nhận 2 vụ (12,2 ha) và 3 vụ (3,1 ha).

Phân bố theo không gian và đối tượng rừng: Địa bàn xảy ra cháy tập trung chủ yếu ở các huyện vùng cao phía Tây gồm Trạm Tấu và Mù Cang Chải. Riêng huyện Trạm Tấu chịu thiệt hại nặng nề tại các xã Xà Hồ, Bản Mù, Túc Đán; huyện Mù Cang Chải chịu thiệt hại tại xã Lao Chải, Hồ Bốn và Chế Tạo. Đối tượng rừng bị cháy chủ yếu là rừng trồng sản xuất ở cấp tuổi 1 và tuổi 2 (chiếm trên 70% tổng diện tích bị cháy), với các loài cây dễ bắt lửa như Thông, Keo, Trẩu, Bồ đề cùng các thảm tre nứa khô nỏ.

Hiệu quả phát hiện từ vệ tinh: Hệ thống trạm thu TeraScan thu nhận trực tiếp dữ liệu MODIS 4 đợt mỗi ngày đêm khi vệ tinh Aqua và Terra bay qua vùng quét. Khi tích hợp thuật toán lọc không gian qua GIS, hệ thống đã phát hiện chính xác các điểm cháy thực tế và giảm thiểu tối đa các cảnh báo sai ngoài diện tích lâm nghiệp.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính dẫn đến sự tập trung của các vụ cháy vào tháng 3 và tháng 4 là do thời tiết hanh khô kéo dài, nền nhiệt độ lúc 13 giờ tăng cao kết hợp với gió khô nóng thổi mạnh làm chỉ số Nesterov P tăng vọt lên cấp IV và cấp V. Đây cũng là thời điểm đồng bào các dân tộc thiểu số phát dọn và đốt nương rẫy ồ ạt, việc sử dụng lửa thiếu kiểm soát đã làm lửa cháy lan vào rừng tự nhiên và rừng trồng lân cận.

So với các phương pháp theo dõi truyền thống, việc ứng dụng công nghệ địa không gian giúp mở rộng phạm vi giám sát lên 100% diện tích tự nhiên của tỉnh, vượt qua hoàn toàn các rào cản về độ dốc trên 25 độ và chia cắt địa hình. So sánh với các nghiên cứu lâm nghiệp tương tự tại khu vực Tây Bắc, việc kết hợp lọc điểm dị thường nhiệt bằng bản đồ hiện trạng rừng số hóa đã nâng cao độ chính xác trong định vị đám cháy lên mức vượt trội.

Toàn bộ các phân tích định lượng trong nghiên cứu được trực quan hóa thông qua biểu đồ cột thể hiện biến động số vụ cháy và diện tích thiệt hại giai đoạn 2015 - 2019; biểu đồ đường biểu diễn mối tương quan giữa nhiệt độ 13 giờ và chỉ số khô hạn; bảng thống kê chi tiết các vụ cháy theo lô, khoảnh, tiểu khu và hệ thống bản đồ phân vùng trọng điểm nguy cơ cháy rừng theo 5 cấp độ trên toàn tỉnh Yên Bái.

Đề xuất và khuyến nghị

Hiện đại hóa hạ tầng công nghệ viễn thám và hệ thống WebGIS: Chi cục Kiểm lâm tỉnh Yên Bái cần chủ trì nâng cấp trạm thu và tự động hóa chu trình giải đoán ảnh MODIS, VIIRS, kết hợp xây dựng phần mềm cảnh báo sớm trực tuyến. Mục tiêu là rút ngắn thời gian phát hiện và gửi thông báo tọa độ cháy rừng đến kiểm lâm địa bàn xuống dưới 20 phút kể từ khi vệ tinh quét qua, hoàn thành triển khai trong giai đoạn 2020 - 2022.

Số hóa và hoàn thiện bản đồ phân vùng nguy cơ cháy rừng cấp tiểu khu: Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn phối hợp với các Ban Quản lý rừng phòng hộ rà soát, cập nhật toàn bộ 428.261,5 ha rừng lên hệ thống bản đồ số. Tập trung khoanh vùng 100% các diện tích rừng trồng Thông, Keo có nguy cơ cao tại Trạm Tấu, Mù Cang Chải, hoàn thành cập nhật định kỳ trước tháng 10 hàng năm trước khi bước vào mùa hanh khô.

Quy định nghiêm ngặt việc quản lý nguồn lửa nương rẫy tại cơ sở: Ủy ban nhân dân cấp xã và các tổ đội bảo vệ rừng thôn bản cần thiết lập quy chế đăng ký lịch đốt nương trong mùa cao điểm từ tháng 1 đến tháng 4. Yêu cầu 100% hộ dân ký cam kết làm đường băng cản lửa và chỉ được đốt nương khi có sự giám sát của lực lượng dân quân tự vệ, đặt mục tiêu giảm 50% số vụ cháy rừng do bất cẩn trong 3 năm tới.

Đầu tư trang thiết bị chữa cháy cơ giới và tổ chức diễn tập ứng phó: Ủy ban nhân dân tỉnh Yên Bái cần phân bổ ngân sách trang bị đầy đủ máy thổi gió, thiết bị định vị GPS cầm tay cho các tổ đội bảo vệ rừng tại 70 xã vùng cao; đồng thời tổ chức định kỳ 2 đợt diễn tập thực địa phòng cháy chữa cháy rừng mỗi năm nhằm nâng cao năng lực tác chiến tại chỗ của cộng đồng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Cán bộ quản lý ngành Kiểm lâm và Lâm nghiệp: Nắm vững quy trình vận hành công nghệ địa không gian, ứng dụng thuật toán viễn thám và GIS để xây dựng hệ thống cảnh báo sớm, phục vụ công tác điều hành chỉ huy chữa cháy rừng kịp thời, chính xác.

Nhà nghiên cứu, giảng viên và sinh viên ngành Quản lý tài nguyên rừng: Sử dụng luận văn như một tài liệu học thuật giá trị về phương pháp tích hợp chỉ tiêu Nesterov, chỉ số khô hạn Thái Văn Trừng và công nghệ xử lý ảnh vệ tinh trong điều kiện địa hình đồi núi nhiệt đới gió mùa.

Ban Quản lý rừng đặc dụng, rừng phòng hộ và các doanh nghiệp lâm nghiệp: Vận dụng các phương pháp phân vùng trọng điểm cháy và cơ sở dữ liệu số hóa để xây dựng phương án phòng cháy chữa cháy rừng bền vững cho các diện tích được giao quản lý theo từng lô, khoảnh, tiểu khu.

Chính quyền địa phương và các tổ chức phát triển nông thôn miền núi: Tham khảo các phân tích thực tiễn về mối quan hệ giữa tập quán canh tác nương rẫy và nguy cơ cháy rừng, từ đó ban hành các chính sách tuyên truyền, hỗ trợ sinh kế và nâng cao trách nhiệm quản lý rừng của cộng đồng thôn bản.

Câu hỏi thường gặp

Công nghệ địa không gian giúp nâng cao hiệu quả phát hiện cháy rừng tại Yên Bái như thế nào? Công nghệ địa không gian sử dụng dữ liệu từ cảm biến MODIS và VIIRS quét bề mặt định kỳ 4 lần mỗi ngày đêm. Thuật toán tự động phân tích kênh nhiệt giúp phát hiện các điểm cháy và gửi tọa độ chính xác về máy chủ trong vòng 15 đến 30 phút, nhanh hơn rất nhiều so với phương pháp tuần tra bộ qua địa hình đồi núi dốc.

Vì sao các vụ cháy rừng tại Yên Bái lại tập trung cao nhất vào tháng 3 và tháng 4? Thống kê 5 năm cho thấy tháng 3 và tháng 4 chiếm tới 77,8% số vụ cháy và 82,2% diện tích thiệt hại toàn tỉnh. Thời kỳ này chịu ảnh hưởng của gió khô nóng khiến thảm thực bì khô nỏ, trùng khớp với thời điểm người dân địa phương ồ ạt phát đốt nương rẫy đầu mùa canh tác nhưng thiếu biện pháp kiểm soát an toàn.

Làm thế nào để hệ thống lọc bỏ các cảnh báo điểm cháy giả từ việc đốt rác hoặc nương rẫy nông nghiệp? Hệ thống kết hợp dữ liệu viễn thám với bản đồ hiện trạng 428.261,5 ha rừng trong môi trường GIS. Khi vệ tinh ghi nhận điểm dị thường nhiệt, hệ thống sẽ tự động đối soát không gian, nếu điểm nhiệt nằm ngoài ranh giới quy hoạch đất lâm nghiệp thì sẽ tự động loại bỏ để không phát cảnh báo sai lệch.

Những loại rừng nào có nguy cơ bắt lửa và thiệt hại nặng nề nhất trên địa bàn tỉnh? Rừng trồng sản xuất chiếm 35,64% diện tích đất lâm nghiệp, đặc biệt là các diện tích Thông, Keo, Trẩu và Bồ đề ở cấp tuổi 1 và tuổi 2 chịu thiệt hại nặng nhất. Các đối tượng này có thảm thực bì dày, chứa nhiều tinh dầu dễ cháy, khi gặp thời tiết hanh khô rất dễ bùng phát thành đám cháy lớn khó dập tắt.

Phương pháp tính chỉ tiêu Nesterov có ưu điểm và hạn chế gì khi ứng dụng tại vùng núi Yên Bái? Phương pháp Nesterov cho phép tính toán định lượng cấp nguy cơ cháy từ cấp I đến cấp V dựa trên nhiệt độ 13 giờ và lượng mưa rất nhanh chóng. Tuy nhiên, phương pháp này cần được hiệu chỉnh kết hợp với chỉ số khô hạn Thái Văn Trừng để phản ánh chính xác các vùng tiểu khí hậu bị chia cắt mạnh bởi dãy Hoàng Liên Sơn.

Kết luận

Nghiên cứu đã đánh giá toàn diện hiện trạng 428.261,5 ha đất rừng và phân tích chi tiết quy luật của 45 vụ cháy rừng gây thiệt hại 512,0 ha tại tỉnh Yên Bái giai đoạn 2015 - 2019.

Kết quả khẳng định tháng 3 và tháng 4 là mùa cháy cao điểm (chiếm 77,8% số vụ), trong đó hai huyện vùng cao Trạm Tấu và Mù Cang Chải là những trọng điểm có nguy cơ cháy rừng lớn nhất.

Đề tài đã chứng minh tính khả thi và hiệu quả vượt trội của việc tích hợp công nghệ viễn thám MODIS, hệ thống thông tin địa lý GIS và định vị GPS trong việc tự động hóa cảnh báo sớm và giám sát điểm cháy theo thời gian thực.

Khuyến nghị các đơn vị lâm nghiệp địa phương triển khai ngay lộ trình nâng cấp hạ tầng công nghệ thông tin và số hóa 100% bản đồ phân vùng nguy cơ cháy rừng cấp tiểu khu trong giai đoạn 2020 - 2025.

Các cấp chính quyền, lực lượng kiểm lâm và cộng đồng dân cư cần tiếp tục tăng cường phối hợp ứng dụng công nghệ số vào công tác quản lý tài nguyên rừng, góp phần bảo vệ bền vững hệ sinh thái rừng vùng Tây Bắc.