Tổng quan nghiên cứu

Rừng giữ vai trò sống còn đối với cân bằng sinh thái, bảo tồn nguồn gen đa dạng sinh học và phòng chống thiên tai tại các tỉnh miền núi phía Bắc. Tỉnh Yên Bái sở hữu nguồn tài nguyên rừng phong phú với tổng diện tích có rừng đạt 428.261,5 ha, nâng tỷ lệ che phủ rừng lên mức 62,18% trên tổng diện tích tự nhiên 688.627,64 ha. Mặc dù vậy, với đặc thù địa hình đồi núi phức tạp khi khu vực vùng cao trên 600 m chiếm tới 67,56% diện tích toàn tỉnh và trên 61,12% diện tích có độ dốc lớn hơn 25 độ, công tác quản lý và bảo vệ rừng đối mặt với vô vàn thách thức.

Biến đổi khí hậu toàn cầu kéo theo các hiện tượng thời tiết cực đoan, khô hạn kéo dài kết hợp cùng tập quán canh tác phát nương làm rẫy truyền thống đã khiến nguy cơ bùng phát hỏa hoạn luôn ở mức báo động. Trong giai đoạn 2015 – 2019, toàn tỉnh đã xảy ra 45 vụ cháy rừng nghiêm trọng, thiêu rụi tổng cộng 512,0 ha rừng tự nhiên và rừng trồng. Trước thực trạng lực lượng kiểm lâm mỏng và địa hình chia cắt hiểm trở, việc phụ thuộc vào phương thức tuần tra thủ công truyền thống bộc lộ nhiều hạn chế về thời gian phát hiện và bán kính bao quát.

Nghiên cứu được thực hiện nhằm phân tích toàn diện các nhân tố ảnh hưởng đến quy luật cháy rừng, đồng thời thử nghiệm ứng dụng công nghệ địa không gian tích hợp bao gồm Viễn thám (RS), Hệ thống thông tin địa lý (GIS) và Hệ thống định vị toàn cầu (GPS) trong cảnh báo sớm cháy rừng tại Yên Bái giai đoạn 2015 – 2019. Đóng góp của luận văn là thiết lập quy trình nhận diện, tự động lọc điểm cháy và phân vùng trọng điểm hỏa hoạn, từ đó rút ngắn thời gian cảnh báo xuống dưới 30 phút, tối ưu hóa năng lực điều phối dập lửa và giảm thiểu tối đa thiệt hại tài nguyên rừng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng lý thuyết tích hợp công nghệ địa không gian ba thành phần: Công nghệ Viễn thám (RS), Hệ thống thông tin địa lý (GIS) và Hệ thống định vị toàn cầu (GPS). Viễn thám đóng vai trò thu thập ảnh bề mặt Trái Đất thông qua cảm biến MODIS trên vệ tinh Terra/Aqua và cảm biến VIIRS, ghi nhận các bức xạ nhiệt ở các kênh phổ chuyên biệt. Thuật toán phát hiện điểm dị thường nhiệt (Hotspots) do Louis Giglio và cộng sự phát triển năm 2003, kế thừa từ thuật toán gốc của Kaufman (1993), được ứng dụng để xử lý dữ liệu phổ kênh 20, 22 và 31 kết hợp mặt nạ mây nhằm trích xuất tức thời các điểm có nhiệt độ bề mặt vượt ngưỡng nền.

Bên cạnh đó, khung lý thuyết dự báo cháy rừng dựa trên mô hình chỉ tiêu khí tượng tổng hợp Nesterov (1940) được áp dụng để xác định cấp độ nguy hiểm của lửa rừng. Chỉ số P được tính toán thông qua công thức tích lũy nhiệt độ không khí lúc 13 giờ kết hợp độ chênh lệch bão hòa của các ngày không mưa liên tiếp, từ đó phân loại nguy cơ cháy thành 5 cấp độ từ Cấp I (ít nguy hiểm, P từ 1 đến 1.000) đến Cấp V (cực kỳ nguy hiểm, P vượt 10.000). Luận văn cũng vận dụng chỉ số khô hạn X của Thái Văn Trừng (1970) để xác lập ranh giới mùa cháy sinh thái dựa trên mối tương quan giữa lượng mưa trung bình tháng và nền nhiệt độ đặc trưng.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu nghiên cứu bao gồm số liệu thống kê kiểm kê rừng tỉnh Yên Bái năm 2015, chuỗi dữ liệu khí tượng đo đạc tại các trạm quan trắc địa phương trong 5 năm liên tục (2015 – 2019) và dữ liệu điểm cháy không gian thu nhận từ trạm mặt đất TeraScan của Cục Kiểm lâm với tần suất 4 lượt chụp/ngày. Cỡ mẫu nghiên cứu thực nghiệm bao gồm toàn bộ 45 hồ sơ vụ cháy rừng thực tế đã xảy ra trên địa bàn tỉnh trong giai đoạn từ năm 2015 đến tháng 10 năm 2019. Ngoài ra, tác giả áp dụng phương pháp chọn mẫu có chủ đích để tiến hành khảo sát thực địa và phỏng vấn sâu 30 chuyên gia, cán bộ thuộc Chi cục Kiểm lâm tỉnh Yên Bái, Hạt Kiểm lâm các huyện và đại diện các cộng đồng dân cư sinh sống gần rừng.

Phương pháp phân tích không gian đa tiêu chí (Spatial Multi-Criteria Analysis) trong môi trường GIS được lựa chọn làm công cụ cốt lõi. Lý do lựa chọn phương pháp này xuất phát từ khả năng chồng xếp linh hoạt giữa lớp dữ liệu điểm nhiệt viễn thám với bản đồ hiện trạng 3 loại rừng (rừng đặc dụng 35.475,6 ha, rừng phòng hộ 134.164,2 ha, rừng sản xuất 217.937,1 ha). Kỹ thuật phân tích này cho phép tự động bóc tách và loại bỏ các điểm cảnh báo nhiệt sai lệch xuất phát từ hoạt động đốt nương ngoài quy hoạch lâm nghiệp hoặc phản xạ nhiệt từ mái tôn công trình xây dựng, đảm bảo cung cấp tọa độ hỏa hoạn có độ tin cậy cao nhất cho lực lượng tác chiến mặt đất.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Phân tích số liệu giai đoạn 2015 – 2019 cho thấy tình hình cháy rừng tại Yên Bái có sự phân hóa rõ rệt theo thời gian và không gian. Về mặt thời gian, các vụ hỏa hoạn tập trung cao độ vào các tháng cuối mùa khô và chuyển mùa. Trong đó, tháng 3 ghi nhận 14 vụ cháy (chiếm 31,1% tổng số vụ) gây thiệt hại 277,8 ha rừng (chiếm 54,26% tổng diện tích cháy), và tháng 4 ghi nhận 21 vụ cháy (chiếm 46,7% tổng số vụ) với diện tích thiệt hại 142,9 ha (chiếm 27,91%). Tổng cộng trong hai tháng cao điểm này đã xảy ra 35 vụ cháy, chiếm tới 77,8% tổng số vụ và làm tổn thất 82,17% diện tích rừng bị cháy trong cả giai đoạn 5 năm.

Về mặt không gian, hỏa hoạn tập trung nghiêm trọng nhất tại các huyện vùng cao phía Tây tỉnh Yên Bái. Huyện Trạm Tấu chịu thiệt hại nặng nhất với 152,3 ha rừng bị cháy vào năm 2015 (chiếm 73,15% thiệt hại cả năm) và tiếp tục ghi nhận 72,2 ha bị cháy vào năm 2019 (chiếm 57,81% thiệt hại toàn tỉnh). Tương tự, huyện Mù Cang Chải ghi nhận đợt cháy lịch sử vào năm 2016 với 126,1 ha bị thiêu rụi (chiếm 77,08% diện tích cháy năm 2016). Về loại rừng, diện tích bị cháy chủ yếu là rừng trồng sản xuất loài cây Keo, Quế, Thông, Bồ đề thuộc cấp tuổi 1 và tuổi 2, cùng một phần diện tích rừng hỗn giao tre nứa tự nhiên có khối lượng vật liệu cháy tích tụ dày đặc.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân cốt lõi dẫn đến tình trạng cháy rừng tập trung ở khu vực phía Tây bắt nguồn từ sự kết hợp giữa các yếu tố khí tượng đặc thù và hoạt động nhân sinh. Về mặt tự nhiên, các huyện Trạm Tấu và Mù Cang Chải chịu ảnh hưởng trực tiếp của gió Tây Nam khô nóng (hiệu ứng gió Lào) và gió Ô Quý Hồ tràn qua dãy Hoàng Liên Sơn, đẩy lượng bốc hơi lên tới 1.000 mm/năm và hạ độ ẩm không khí xuống dưới mức 60%. Về mặt xã hội, tập quán phát dọn và đốt nương rẫy chuẩn bị vụ mùa từ tháng 1 đến tháng 3 của đồng bào các dân tộc chiếm trên 80% dân số vùng cao, khi không có đường băng cản lửa kiểm soát, đã biến tàn lửa thành các vụ đại hỏa hoạn lan tràn vào rừng tiếp giáp.

Khi phân tích dữ liệu, sự tương quan giữa các đợt bùng phát cháy rừng và các nhân tố khí tượng có thể được mô tả trực quan thông qua biểu đồ đường kết hợp biểu đồ cột thể hiện chỉ số khô hạn X và nhiệt độ 13 giờ theo thời gian, cùng bảng đối chiếu chỉ tiêu nguy cơ cháy Nesterov P với số vụ cháy thực tế từng tháng. Dữ liệu không gian được thể hiện trực quan qua bản đồ mật độ điểm cháy (Heatmap) chồng xếp với bản đồ địa hình số (DEM), cho thấy các đám cháy có xu hướng tập trung ở các sườn núi hướng Tây và Tây Nam có độ dốc trên 25 độ. Kết quả này hoàn toàn đồng nhất với các công trình nghiên cứu của Trần Quang Bảo về phát hiện cháy rừng bằng ảnh vệ tinh tại miền Bắc Việt Nam, khẳng định việc ứng dụng viễn thám kết hợp lọc lớp phủ GIS giúp loại bỏ hơn 60% cảnh báo giả từ đất nông nghiệp ngoài lâm nghiệp, tạo bước đột phá trong quản lý lửa rừng địa phương.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên các kết luận nghiên cứu, hệ thống 4 nhóm giải pháp kỹ thuật và tổ chức được đề xuất triển khai nhằm nâng cao hiệu quả phòng cháy chữa cháy rừng trên địa bàn tỉnh Yên Bái:

Thứ nhất, nâng cấp và vận hành hệ thống cảnh báo sớm bằng ảnh vệ tinh MODIS/VIIRS tự động. Chi cục Kiểm lâm tỉnh Yên Bái chủ trì tiếp nhận dữ liệu thời gian thực từ trạm thu TeraScan, thực hiện quy trình tự động giải đoán và lọc lớp phủ bản đồ hiện trạng rừng để trích xuất tọa độ điểm cháy với độ trễ không quá 30 phút. Mục tiêu đạt tỷ lệ phát hiện chính xác trên 90% các điểm cháy rừng trong suốt mùa khô hanh từ tháng 11 đến tháng 4 hàng năm giai đoạn 2020 – 2025.

Thứ hai, kiện toàn phương án tổ chức quản lý và chỉ huy phòng cháy tại chỗ. Ủy ban nhân dân các huyện Trạm Tấu, Mù Cang Chải, Văn Chấn và Văn Yên cần tái cơ cấu Ban chỉ đạo cấp huyện và phân định trách nhiệm trực cháy 24/24 giờ cho 180 xã, phường, thị trấn trong các tháng cao điểm 3 và 4. Thiết lập đường dây nóng và kênh truyền tin báo cháy tự động qua tin nhắn SMS/Zalo đến từng Hạt Kiểm lâm và tổ đội bảo vệ rừng cơ sở.

Thứ ba, thực hiện các biện pháp quản lý nguồn lửa kinh tế - xã hội. Chính quyền cấp xã phối hợp chặt chẽ với các tổ chức đoàn thể vận động 100% hộ dân ký cam kết bảo vệ rừng, ban hành khung giờ đốt nương rẫy an toàn nghiêm ngặt (chỉ cho phép phát đốt trước 9 giờ sáng và sau 16 giờ chiều khi lặng gió) và bắt buộc phát dọn đường băng cản lửa rộng tối thiểu 5 m xung quanh nương rẫy giáp ranh diện tích 428.261,5 ha đất có rừng.

Thứ tư, đầu tư hoàn thiện hạ tầng kỹ thuật và công trình lâm sinh phòng hỏa. Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn phối hợp các Ban quản lý rừng phòng hộ và đặc dụng triển khai xây dựng mới 150 km đường băng cản lửa xanh xen kẽ cây họ Sồi dẻ chịu lửa, đồng thời trang bị thiết bị định vị GPS cầm tay độ chính xác cao cho 100% kiểm lâm địa bàn phụ trách các tiểu khu trọng điểm cháy rừng trong giai đoạn 2021 – 2023.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Nội dung và kết quả nghiên cứu của luận văn mang giá trị ứng dụng thực tiễn và học thuật cao cho 4 nhóm đối tượng chính:

Chi cục Kiểm lâm và Ban chỉ đạo Phòng cháy chữa cháy rừng các cấp tại Yên Bái cũng như các tỉnh miền núi phía Bắc: Ứng dụng quy trình tích hợp RS, GIS và GPS để số hóa hệ thống giám sát hỏa hoạn, xây dựng bản đồ số phân vùng trọng điểm cháy rừng và chủ động bố trí lực lượng tác chiến theo từng cấp dự báo Nesterov.

Ban quản lý rừng đặc dụng (35.475,6 ha), rừng phòng hộ (134.164,2 ha) và các doanh nghiệp lâm nghiệp: Sử dụng cơ sở dữ liệu không gian và thuộc tính của luận văn để rà soát các tiểu khu rừng trồng có nguy cơ cháy cao, xây dựng kế hoạch thiết kế đường băng cản lửa và kênh mương trữ nước phù hợp với từng điều kiện địa hình thực tế.

Các viện nghiên cứu, trường đại học chuyên ngành Lâm nghiệp và Quản lý tài nguyên môi trường: Khai thác luận văn như một tài liệu tham khảo giá trị về phương pháp ứng dụng công nghệ viễn thám nhiệt, mô hình hóa dữ liệu không gian và giải thuật lọc điểm dị thường nhiệt độ trong lâm nghiệp nhiệt đới gió mùa.

Chính quyền địa phương cấp huyện, xã và cộng đồng dân cư nhận khoán quản lý bảo vệ rừng: Nắm bắt quy luật phát sinh cháy rừng theo mùa và theo hướng phơi sườn dốc để điều chỉnh lịch thời vụ canh tác nương rẫy, phân bổ lịch tuần tra rừng hợp lý và phòng ngừa tai biến cháy lan hiệu quả.

Câu hỏi thường gặp

Công nghệ địa không gian phát hiện điểm cháy rừng tại Yên Bái theo cơ chế nào? Hệ thống thu nhận ảnh nhiệt từ cảm biến MODIS và VIIRS 4 lần/ngày. Thuật toán Louis Giglio tự động nhận diện các điểm dị thường nhiệt độ trên các kênh phổ bức xạ, sau đó GIS tự động đối chiếu và chồng xếp lên bản đồ hiện trạng rừng để loại bỏ các nguồn nhiệt ngoài lâm nghiệp, tạo danh mục tọa độ điểm cháy thực tế gửi tới kiểm lâm.

Mùa cháy rừng cao điểm tại tỉnh Yên Bái diễn ra vào khoảng thời gian nào? Mùa cháy rừng tại Yên Bái kéo dài từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau, trong đó cao điểm khốc liệt nhất là tháng 3 và tháng 4. Thống kê 5 năm cho thấy hai tháng này chiếm tới 77,8% tổng số vụ (35/45 vụ) và 82,17% diện tích thiệt hại (420,7 ha) do trùng với thời kỳ nắng hạn khô nỏ và cao điểm đốt nương rẫy.

Tại sao phải tích hợp GIS với dữ liệu viễn thám trong cảnh báo sớm cháy rừng? Dữ liệu viễn thám chỉ cung cấp tọa độ điểm nóng bề mặt nhưng không phân biệt được đó là đám cháy rừng hay hoạt động đốt nương rẫy, bãi rác, nhà máy. Tích hợp GIS giúp đối chiếu tức thì tọa độ điểm nhiệt với bản đồ ranh giới 428.261,5 ha rừng, loại bỏ trên 60% cảnh báo giả và định vị chính xác vị trí lô, khoảnh rừng bị cháy.

Chỉ số Nesterov (P) được tính toán và phân cấp dự báo cháy rừng như thế nào? Chỉ số P được tính lũy kế hàng ngày bằng tích số giữa nhiệt độ không khí lúc 13 giờ và độ chênh lệch bão hòa của các ngày không mưa (lượng mưa dưới 5 mm). Khi P từ 1 đến 1.000 thuộc Cấp I ít cháy, từ 1.001 đến 2.500 thuộc Cấp II, từ 2.501 đến 5.000 thuộc Cấp III, từ 5.001 đến 10.000 thuộc Cấp IV, và trên 10.000 là Cấp V cực kỳ nguy hiểm.

Những địa phương nào tại Yên Bái có nguy cơ cháy rừng cao nhất? Khu vực có nguy cơ cháy cao nhất là các huyện vùng cao phía Tây gồm Trạm Tấu, Mù Cang Chải và Văn Chấn. Nơi đây có địa hình núi cao hiểm trở, độ dốc lớn trên 25 độ, lượng bốc hơi lên tới 1.000 mm/năm dưới tác động của gió Lào khô nóng và tỷ lệ che phủ rừng trồng tập trung nhiều vật liệu dễ cháy.

Kết luận

Luận văn đã làm sáng tỏ các luận điểm cốt lõi và đóng góp thiết thực cho công tác lâm nghiệp:

  • Hệ thống hóa hiện trạng tài nguyên với 428.261,5 ha rừng toàn tỉnh, xác lập tỷ lệ che phủ đạt 62,18% phân theo 3 chức năng quản lý chặt chẽ.
  • Xác định quy luật 45 vụ cháy rừng giai đoạn 2015 – 2019, chứng minh tháng 3 và 4 là đỉnh điểm hỏa hoạn chiếm 77,8% số vụ và 82,17% diện tích thiệt hại 512,0 ha.
  • Khẳng định tính ưu việt của việc tích hợp công nghệ RS, GIS và GPS trong xử lý dữ liệu ảnh MODIS/VIIRS nhằm tự động hóa quy trình cảnh báo điểm cháy sớm dưới 30 phút.
  • Phân vùng thành công các điểm nóng nguy cơ hỏa hoạn cao tại vùng núi phía Tây gồm các huyện Trạm Tấu, Mù Cang Chải và Văn Chấn.
  • Đề xuất đồng bộ 4 nhóm giải pháp kỹ thuật công nghệ, quản lý tổ chức, cơ chế kinh tế - xã hội và lâm sinh công trình cản lửa.

Đóng góp lớn nhất của nghiên cứu là xây dựng thành công quy trình công nghệ địa không gian tự động hóa, giải quyết triệt để bài toán thiếu hụt nhân lực tuần tra trên địa bàn đồi núi rộng lớn, hiểm trở. Kế hoạch tiếp theo trong giai đoạn 2021 – 2025 là tích hợp hệ thống trí tuệ nhân tạo và thiết bị bay không người lái (UAV) nhằm nâng cao độ phân giải không gian cảnh báo hỏa hoạn. Các cơ quan quản lý lâm nghiệp và chủ rừng trên toàn quốc cần nhanh chóng số hóa dữ liệu tài nguyên, chủ động liên hệ ứng dụng mô hình công nghệ địa không gian để bảo vệ vững chắc màu xanh của rừng Việt Nam.