Ứng dụng phần mềm ales và phần mềm primer 5 0 kết nối với gis trong đánh giá phân hạng thích nghi đất trồng lúa tại huyện võ nhai tỉnh thái nguyên

Ứng dụng phần mềm ALES và Primer 5.0 kết nối GIS trong đánh giá phân hạng thích nghi đất trồng lúa tại huyện Võ Nhai, Thái Nguyên.

• Tác giả: Nguyễn Hồng Sơn
• Người hướng dẫn: PGS. Hoàng Văn Hùng
• Trường học: Đại học Thái Nguyên
• Chuyên ngành: Quản lý đất đai
• Đề tài: Ứng Dụng Phần Mềm ALES Và Phần Mềm PRIMER 5.0 Kết Nối Với GIS Trong Đánh Giá Phân Hạng Thích Nghi Đất Trồng Lúa Tại Huyện Võ Nhai, Tỉnh Thái Nguyên
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2015
• Địa điểm: Thái Nguyên

Tóm tắt

I. Tổng Quan Ứng Dụng ALES PRIMER GIS Cho Lúa Võ Nhai

Nền nông nghiệp Việt Nam đang chuyển mình từ sản xuất truyền thống sang hướng hàng hóa chất lượng cao. Trong bối cảnh đó, việc đánh giá và phân hạng thích nghi đất trồng đóng vai trò then chốt. Các nhà quản lý, chuyên gia và người dân cần thông tin chính xác để đưa ra quyết định tối ưu về lựa chọn vùng trồng. Cây lúa, biểu tượng của nền văn minh lúa nước, đòi hỏi điều kiện sinh trưởng riêng biệt. Huyện Võ Nhai, Thái Nguyên với địa hình phức tạp, cần giải pháp lựa chọn vùng trồng phù hợp. Đánh giá thích nghi đất đai cung cấp thông tin quan trọng cho quản lý và sử dụng đất hiệu quả. Mô hình tích hợp GIS, ALES và PRIMER được xem là phương pháp hiệu quả, tiết kiệm thời gian và cho kết quả chính xác, thực tế. Luận văn này tập trung vào ứng dụng các công cụ này để đánh giá thích nghi đất trồng lúa tại Võ Nhai, giải quyết khó khăn cho địa phương và góp phần vào sự phát triển của ngành lúa gạo Việt Nam.

1.1. Tầm Quan Trọng của Đánh Giá Thích Nghi Đất Trồng Lúa

Đánh giá thích nghi đất đai là quá trình dự đoán tiềm năng của đất cho các mục đích sử dụng cụ thể (FAO, 1976). Điều này giúp xác định vùng đất nào phù hợp nhất để trồng lúa, từ đó tối ưu hóa năng suất và hiệu quả kinh tế. Thích nghi tự nhiên và thích nghi kinh tế - xã hội là hai khía cạnh quan trọng cần xem xét. Bản đồ thích nghi đất đai là sản phẩm cuối cùng, cung cấp thông tin then chốt cho quy hoạch và quản lý đất đai.

1.2. Giới Thiệu Phần Mềm ALES và PRIMER Trong Đánh Giá Đất

Phần mềm ALES (Automated Land Evaluation System) là công cụ đánh giá đất đai tự động dựa trên phương pháp của FAO. Nó cho phép tính toán khả năng thích nghi của đất dựa trên các yếu tố tự nhiên. Phần mềm PRIMER hỗ trợ đánh giá tương quan giữa các yếu tố thích nghi, giúp xác định các yếu tố ảnh hưởng lớn nhất đến năng suất lúa. Kết hợp với GIS, các phần mềm này tạo nên một hệ thống phân tích đánh giá toàn diện.

II. Vấn Đề Thách Thức Trồng Lúa Tại Huyện Võ Nhai Thái Nguyên

Huyện Võ Nhai, với địa hình miền núi đặc trưng, đối mặt với nhiều thách thức trong phát triển nông nghiệp, đặc biệt là trồng lúa. Diện tích đất trồng lúa phân tán, bị chia cắt bởi địa hình phức tạp, gây khó khăn cho việc canh tác và quản lý. Bên cạnh đó, việc lựa chọn giống lúa phù hợp với điều kiện tự nhiên của từng vùng cũng là một vấn đề nan giải. Như đã đề cập ở phần đặt vấn đề, yêu cầu cấp thiết là Võ Nhai đảm bảo ổn định cây lúa trong cuộc sống sản xuất thì việc lựa chọn vùng trồng đáp ứng tốt các yếu tố phát triển cây lúa. Đánh giá thích nghi đất đai là chìa khóa để giải quyết vấn đề này, giúp địa phương quy hoạch và sử dụng đất trồng lúa hiệu quả hơn. Việc ứng dụng công nghệ GIS, ALES và PRIMER sẽ mang lại giải pháp tối ưu cho Võ Nhai.

2.1. Địa Hình Phức Tạp và Phân Bố Đất Trồng Lúa Không Đồng Đều

Địa hình đồi núi chia cắt mạnh là một trong những khó khăn lớn nhất của huyện Võ Nhai. Điều này dẫn đến diện tích đất trồng lúa nhỏ hẹp, phân bố rải rác, gây khó khăn cho việc áp dụng các biện pháp canh tác tiên tiến và quản lý đồng ruộng. Theo số liệu từ [Tài liệu gốc], diện tích đất lúa tại các xã có sự khác biệt lớn, phản ánh sự khác biệt về điều kiện địa hình và khả năng canh tác.

2.2. Yếu Tố Tự Nhiên Ảnh Hưởng Đến Sinh Trưởng và Năng Suất Lúa

Các yếu tố tự nhiên như khí hậu, đất đai, nguồn nước đóng vai trò quan trọng trong sinh trưởng và phát triển của cây lúa. Sự thiếu hụt hoặc dư thừa của bất kỳ yếu tố nào cũng có thể ảnh hưởng đến năng suất và chất lượng lúa. Việc đánh giá chính xác các yếu tố này là cơ sở để lựa chọn giống lúa phù hợp và áp dụng các biện pháp canh tác hiệu quả. Đánh giá thích nghi đất đai nhằm mục tiêu cung cấp thông tin về sự thuận lợi và khó khăn trong việc sử dụng đất đai, làm căn cứ để ra quyết định chiến lược về quản lý và sử dụng đất đai (Lương Văn Hinh, Hoàng Văn Hùng, 2014).

III. Phương Pháp Kết Nối GIS ALES PRIMER Đánh Giá Đất Lúa

Luận văn sử dụng phương pháp tích hợp GIS, ALES và PRIMER để đánh giá thích nghi đất trồng lúa tại huyện Võ Nhai. Đầu tiên, dữ liệu về các yếu tố tự nhiên (địa hình, đất đai, khí hậu, thủy văn) và kinh tế - xã hội được thu thập và xử lý trong môi trường GIS. Sau đó, phần mềm ALES được sử dụng để đánh giá khả năng thích nghi của đất dựa trên các tiêu chí và yêu cầu sinh thái của cây lúa. Cuối cùng, phần mềm PRIMER được sử dụng để phân tích tương quan giữa các yếu tố thích nghi và xác định các yếu tố quan trọng nhất. Kết quả đánh giá được thể hiện dưới dạng bản đồ thích nghi đất đai, cung cấp thông tin hữu ích cho quy hoạch và quản lý đất trồng lúa. Phương pháp này tận dụng được ưu điểm của ALES là tính toán khả năng thích nghi dựa trên phương pháp đánh giá đất đai của FAO.

3.1. Thu Thập và Xử Lý Dữ Liệu GIS Cho Đánh Giá Thích Nghi

Quá trình thu thập dữ liệu bao gồm việc thu thập bản đồ địa hình, bản đồ đất, số liệu khí hậu, số liệu thủy văn và các thông tin liên quan đến kinh tế - xã hội. Dữ liệu được xử lý trong môi trường GIS để tạo ra các lớp bản đồ chuyên đề, thể hiện các yếu tố thích nghi của đất. Các lớp bản đồ này sẽ được sử dụng làm đầu vào cho phần mềm ALES.

3.2. Ứng Dụng ALES Đánh Giá Khả Năng Thích Nghi Đất Trồng Lúa

Phần mềm ALES được sử dụng để đánh giá khả năng thích nghi của đất dựa trên các yêu cầu sinh thái của cây lúa. Các yếu tố như độ dốc, thành phần cơ giới đất, độ dày tầng canh tác, khả năng tưới tiêu được đưa vào mô hình ALES. Kết quả đánh giá được thể hiện dưới dạng các cấp thích nghi, từ rất thích nghi đến không thích nghi.

3.3. Phân Tích Tương Quan với PRIMER Xác Định Yếu Tố Quan Trọng

Phần mềm PRIMER được sử dụng để phân tích tương quan giữa các yếu tố thích nghi và năng suất lúa. Kết quả phân tích giúp xác định các yếu tố nào có ảnh hưởng lớn nhất đến năng suất, từ đó đưa ra các giải pháp canh tác phù hợp. Mô phỏng tương quan giữa các yếu tố thích nghi của PRIMER đã tạo nên một hệ thống phân tích đánh giá hoàn hảo.

IV. Kết Quả Bản Đồ Phân Hạng Thích Nghi Đất Lúa Tại Võ Nhai

Kết quả nghiên cứu cho thấy sự phân bố các cấp thích nghi đất trồng lúa không đồng đều trên địa bàn huyện Võ Nhai. Các vùng có địa hình bằng phẳng, đất đai màu mỡ, nguồn nước dồi dào thường có cấp thích nghi cao hơn. Ngược lại, các vùng có địa hình đồi núi, đất đai nghèo dinh dưỡng, thiếu nước thường có cấp thích nghi thấp hơn. Bản đồ phân hạng thích nghi đất trồng lúa cung cấp thông tin chi tiết về khả năng thích nghi của từng vùng, giúp địa phương quy hoạch và sử dụng đất hiệu quả. Từ kết quả này, các giải pháp nâng cao năng suất và hiệu quả kinh tế của cây lúa có thể được đề xuất.

4.1. Phân Bố Diện Tích Theo Các Cấp Thích Nghi Đất Trồng Lúa

Diện tích đất trồng lúa được phân loại theo các cấp thích nghi (rất thích nghi, thích nghi, ít thích nghi, không thích nghi). Bảng thống kê diện tích cho từng cấp thích nghi cung cấp thông tin tổng quan về tiềm năng đất đai của huyện Võ Nhai. Phân tích này giúp xác định các vùng có tiềm năng phát triển trồng lúa và các vùng cần cải tạo đất.

4.2. Các Yếu Tố Hạn Chế và Giải Pháp Nâng Cao Thích Nghi Đất

Nghiên cứu xác định các yếu tố hạn chế đến khả năng thích nghi của đất trồng lúa, như độ dốc cao, thành phần cơ giới không phù hợp, thiếu nước tưới. Dựa trên đó, các giải pháp cải tạo đất, nâng cấp hệ thống tưới tiêu được đề xuất. Việc áp dụng các giải pháp này sẽ giúp nâng cao cấp thích nghi của đất và tăng năng suất lúa. Các diễn đàn, hội thảo đã đưa ra rất nhiều những giải pháp mang tính đồng thuận cao của các bên tham gia, tuy nhiên chủ yếu tập trung vào các vấn đề về kỹ thuật, giải pháp đầu tư hay việc thảo luận về đầu ra cho các sản phẩm nông nghiệp (Lê Cảnh Định, 2004).

V. Ứng Dụng Thực Tiễn Quy Hoạch và Phát Triển Đất Trồng Lúa

Bản đồ phân hạng thích nghi đất trồng lúa là công cụ hữu ích cho quy hoạch và phát triển đất trồng lúa tại huyện Võ Nhai. Địa phương có thể sử dụng bản đồ này để xác định các vùng ưu tiên phát triển trồng lúa, lựa chọn giống lúa phù hợp với điều kiện tự nhiên của từng vùng, và áp dụng các biện pháp canh tác tiên tiến. Đồng thời, bản đồ cũng giúp xác định các vùng cần cải tạo đất, nâng cấp hệ thống tưới tiêu, và có kế hoạch sử dụng đất hợp lý.

5.1. Đề Xuất Quy Hoạch Sử Dụng Đất Trồng Lúa Theo Thích Nghi

Dựa trên bản đồ phân hạng thích nghi đất, luận văn đề xuất quy hoạch sử dụng đất trồng lúa theo hướng tập trung vào các vùng có cấp thích nghi cao, đồng thời có kế hoạch cải tạo đất ở các vùng có cấp thích nghi thấp. Quy hoạch này giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên đất, nâng cao hiệu quả kinh tế và đảm bảo an ninh lương thực.

5.2. Giải Pháp Canh Tác Phù Hợp Với Điều Kiện Từng Vùng

Luận văn đề xuất các giải pháp canh tác phù hợp với điều kiện tự nhiên của từng vùng, như lựa chọn giống lúa chịu hạn cho các vùng thiếu nước, áp dụng biện pháp bón phân hợp lý cho các vùng đất nghèo dinh dưỡng. Các giải pháp này giúp nâng cao năng suất và chất lượng lúa, đồng thời bảo vệ môi trường.

VI. Kết Luận Triển Vọng Ứng Dụng GIS ALES PRIMER Cho Lúa

Nghiên cứu đã chứng minh tính hiệu quả của việc ứng dụng GIS, ALES và PRIMER trong đánh giá và phân hạng thích nghi đất trồng lúa tại huyện Võ Nhai. Phương pháp này cung cấp thông tin chính xác, khách quan và hữu ích cho quy hoạch, quản lý và phát triển đất trồng lúa. Trong tương lai, phương pháp này có thể được áp dụng rộng rãi cho các vùng khác trên cả nước, góp phần vào sự phát triển bền vững của ngành lúa gạo Việt Nam. Thích nghi đất đai nhằm mục tiêu cung cấp thông tin về sự thuận lợi và khó khăn trong việc sử dụng đất đai, làm căn cứ để ra quyết định chiến lược về quản lý và sử dụng đất đai (Lương Văn Hinh, Hoàng Văn Hùng, 2014)

6.1. Đánh Giá Tính Khả Thi và Hiệu Quả Của Phương Pháp Nghiên Cứu

Phương pháp tích hợp GIS, ALES và PRIMER cho thấy tính khả thi cao trong điều kiện thực tế của Việt Nam. Việc sử dụng các phần mềm chuyên dụng giúp tiết kiệm thời gian và công sức, đồng thời đảm bảo tính chính xác và tin cậy của kết quả. Các kết quả đánh giá có thể được sử dụng trực tiếp cho quy hoạch và quản lý đất đai.

6.2. Hướng Nghiên Cứu Mở Rộng và Ứng Dụng Trong Tương Lai

Trong tương lai, nghiên cứu có thể được mở rộng để đánh giá thích nghi đất cho các loại cây trồng khác, hoặc tích hợp thêm các yếu tố kinh tế - xã hội vào mô hình đánh giá. Việc ứng dụng các công nghệ mới như viễn thám, IoT cũng có thể giúp nâng cao hiệu quả của quá trình đánh giá và quản lý đất đai.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1 TỔNG QUAN TÀI LIỆU 1. Khái niệm đánh giá thích nghi đất đai 1. Định nghĩa Đánh giá khả năng thích nghi đất đai hay còn gọi là đánh giá thích nghi đất đai (Land Evaluation) là quá trình dự đoán tiềm năng đất đai khi sử dụng cho các mục đích cụ thể hay là dự đoán tác động của mỗi đơn vị đất đai đối với mỗi loại hình sử dụng đất (FAO,1976)[35]. Có hai loại thích nghi trong hệ thống đánh giá thích nghi đất đai của FAO (Food Agriculture Organization - Tổ chức Nông Lương Liên hợp quốc): thích nghi tự nhiên và thích nghi kinh tế - xã hội.

- Đánh giá thích nghi tự nhiên: Chỉ ra mức độ thích hợp của loại hình sử dụng đất đối với điều kiện tự nhiên không tính đến các điều kiện kinh tế - xã hội. Với các loại hình sử dụng đất đặc thù thì nếu không thích nghi về mặt tự nhiên, vẫn phải cân nhắc kĩ lưỡng trước khi đánh giá kinh tế để đề xuất phát triển. - Đánh giá thích nghi kinh tế - xã hội: Các quyết định sử dụng đất đai thường cân nhắc về mặt kinh tế - xã hội và dùng để so sánh các loại hình sử dụng đất có cùng mức độ thích nghi về mặt tự nhiên. Tính thích nghi về mặt kinh tế - xã hội có thể được xác định bằng các yếu tố: sử dụng đất, tổng giá trị sản xuất, lãi ròng, tỉ suất chi phí/lợi nhuận… Sản phẩm quan trọng cuối cùng của quá trình đánh giá thích nghi đất đai là bản đồ thích nghi đất đai (Suitability Map).

Tài liệu này là cơ sở quan trọng giúp các nhà quy hoạch và quản lý ra quyết định cho việc sử dụng đất một cách hiệu quả. Quy trình đánh giá thích nghi theo FAO Việc đánh giá đất đai tùy thuộc vào mục tiêu và mức độ chi tiết của nghiên cứu. Tuy nhiên, tiến trình đánh giá đất đai được chia thành ba giai đoạn chính: (1) 5 Giai đoạn chuẩn bị, (2) Giai đoạn điều tra thực tế, (3) Giai đoạn xử lý các số liệu và báo cáo kết quả. Các bước thực hiện đánh giá đất đai theo hướng dẫn của FAO (1976): - Thảo luận ban đầu về nội dung, phương pháp, lập kế hoạch; phân loại và xác định các nguồn tài liệu có liên quan, từ đó lập kế hoạch nghiên cứu.

Đồng thời, thu thập và kế thừa các tài liệu chuyên ngành có liên quan đến đất và sử dụng đất như: khí hậu, địa hình, thổ nhưỡng và các số liệu thống kê về hiện trạng sử dụng đất. Sau đó, tiến hành điều tra thực địa về hiện trạng sử dụng đất và hiệu quả sản xuất của các loại hình sử dụng đất nhằm mục đích lựa chọn loại hình sử dụng đất có triển vọng, phù hợp với mục tiêu phát triển, điều kiện sinh thái và bối cảnh kinh tế- xã hội của vùng nghiên cứu (Antonio Jimenez, 1995)[33]. - Trên cơ sở nghiên cứu các yếu tố môi trường tự nhiên liên quan đến sản xuất nông nghiệp, phân lập và xác định chất lượng hoặc tính chất đất đai (LQ/LC) có ảnh hưởng mạnh mẽ đến sử dụng đất. Tiến hành khoanh định các đơn vị bản đồ đất đai (LMU).

- Căn cứ trên yêu cầu sinh thái của cây trồng và đặc điểm của môi trường tự nhiên, xác định các yêu cầu về đất đai (LUR) của các loại hình sử dụng đất được đánh giá. - So sánh giữa sử dụng đất (LUT) và tài nguyên đất đai, trong đó đối chiếu giữa LQ/LC và LUR của các loại hình sử dụng đất để xác định các mức độ thích hợp đất đai cho các loại hình sử dụng đất được chọn. - Dựa trên kết quả đánh giá thích hợp đất đai, đề xuất bố trí sử dụng đất. Trong đề tài chúng tôi ứng dụng phương pháp MCA để đề xuất sử dụng đất theo quan điểm bền vững.

1: Sơ đồ các bước tiến hành trong đánh giá đất đai (FAO, 1976) 1. Phân loại khả năng thích nghi đất đai FAO (1976) đã xây dựng cấu trúc tổng quát của phân loại khả năng thích nghi đất đai gồm 4 cấp như sau: - Bộ (Orders): phản ánh các loại thích nghi. - Lớp (Classes): phản ánh mức độ thích nghi của bộ. - Lớp phụ (Sub-classes): phản ánh các hạn chế cụ thể của từng đơn vị đất đai với từng loại hình sử dụng đất.

Những yếu tố này tạo ra sự khác biệt giữa các dạng thích nghi trong cùng một lớp. 7 - Đơn vị (Units): phản ánh những sự khác biệt về yêu cầu quản trị của các dạng thích nghi trong cùng một lớp phụ. 1: Cấu trúc phân loại khả năng thích nghi đất đai (FAO, 1976) Hạng (Categories) Bộ (Order) Lớp (Clas) Lớp phụ (Subclass) Đơn vị (Unit) S1 S1t S2s-1 S2 S2i (*) (**) S- Thích nghi S3 S2s S2s-2 S3f N- Không thích nghi N1 N1i N2g N2 (*) Yếu tố hạn chế: khí hậu (lũ lụt: f, hạn hán: d); điều kiện đất đai (địa hình: t, độ dốc: s). Cấp phân vị từ lớp “bộ” tới lớp “phụ” được áp dụng đánh giá đất đai tới cấp tỉnh, từ lớp “bộ” tới “đơn vị” sẽ được áp dụng tới cấp huyện điểm và các xã thuộc huyện điểm.

Trong đề tài này, sử dụng cấp phân vị tới cấp “đơn vị”. Bộ thích nghi đất đai được chia làm 3 lớp: S1 (thích nghi cao), S2 (thích nghi trung bình), S3 (thích nghi kém) (FAO, 1976)[35]. S1 (Thích nghi cao): Đất đai không có hạn chế có ý nghĩa đối với việc thực hiện lâu dài một loại đất sử dụng đất được đề xuất, hoặc không làm giảm năng xuất hoặc tăng mức đầu tư quá mức có thể chấp nhận được. 8 S2 (Thích nghi trung bình): Đất đai có những hạn chế mà cộng chung lại ở mức trung bình đối với việc thực hiện một loại hình sử dụng đất được đưa ra; các giới hạn sẽ làm giảm năng suất hoặc lợi nhuận và làm gia tăng yêu cầu đầu tư.

Ở mức này lý tưởng mặc dù chất lượng của nó thấp hơn hạng S1. S3 (Thích nghi kém): Đất đai có những giới hạn mà cộng chung lại là nghiêm trọng đối với loại hình sử dụng đất được đưa vào, tuy nhiên vẫn không làm ta bỏ loại sử dụng đất đã định. Phí tổn sản xuất cao nhưng vẫn có lãi. Bộ không thích nghi đất đai được chia làm 2 lớp: N1 (Không thích nghi hiện tại) và N2 (không thích nghi vĩnh viễn).

N1 (Không thích nghi hiện tại): Đất đai không thích nghi với loại hình sử dụng đất nào đó trong điều kiện hiện tại. Những giới hạn đó có thể khắc phục được bằng những đầu tư lớn trong tương lai. N2 (Không thích nghi vĩnh viễn): Đất không thích nghi với loại hình sử dụng đất trong hiện tại và tương lai, vì có giới hạn rất nghiêm trọng mà con người không có khả năng làm thay đổi. Phương pháp xác định khả năng thích nghi đất đai Sau khi đã xác lập các đơn vị đất đai và lựa chọn các loại hình sử dụng đất có triển vọng để đánh giá, bước kế tiếp trong tiến trình đánh giá đất đai là quá trình kết hợp, so sánh giữa LQ/LC với LUR của loại hình sử dụng đất (LUT).

Kết quả của quá trình này là xác định các mức thích nghi của từng LUT trên từng đơn vị đất đai. Phương pháp kết hợp giữa LQ/LC và LUR theo đề nghị của FAO có các cách đối chiếu sau: (1) Điều kiện hạn chế: Phương pháp này thường được áp dụng trong phân loại khả năng thích nghi đất đai, sử dụng cấp hạn chế cao nhất để xác định khả năng thích nghi. Phương pháp này đơn giản nhưng không giải thích được sự tương tác giữa các yếu tố. - Ưu điểm: Đơn giản, logic và theo quy luật tối thiểu trong sinh học.

- Hạn chế: Không thể hiện được ảnh hưởng qua lại của các yếu tố và không thấy được vai trò của các yếu tố trội, yếu tố gây ảnh hưởng có ý nghĩa quyết định hơn. 9 (2) Phương pháp toán học: Phương pháp này cho điểm các chất lượng hoặc tính chất đất đai (LQ/LC) ứng với từng LUT, cộng các giá trị và phân cấp này thích nghi theo tổng số điểm. Đã có các nghiên cứu theo hướng này nhưng xem mức độ ảnh hưởng của các LQ/LC đến thích nghi cây trồng có tầm quan trọng như nhau nên kết quả không sát với thực tế sản xuất. Để phương pháp này mang tính khả thi cao cần thiết phải kham khảo ý kiến chuyên gia để xác định: (1) Xác định mức độ ảnh hưởng (trọng số wi) của các LQ/LC đến thích nghi các LUT.

(2) Thang điểm (xi) của từng LQ/LC ứng với từng LUT. Tổng giá trị thích nghi theo miền giá trị thích nghi (Si). (3) Phương pháp chuyên gia: Bàn bạc với các nhà nông học, kinh tế, nông dân,…tóm lược việc kết hợp các điều kiện khác nhau và chỉnh sửa làm sao cho chúng có thể đánh giá được cho tất cả các khả năng thích nghi. (4) Phương pháp xem xét kết quả về kinh tế: Trên cơ sở so sánh các kết quả đánh giá về kinh tế với tính chất đất đai, sau đó đưa ra phân cấp đánh giá.

Trong đề tài này, áp dụng phương pháp điều kiện hạn chế lớn nhất cho đánh giá thích nghi tự nhiên, đồng thời kết hợp với phương pháp MCA trong đánh giá thích nghi bền vững (đánh giá tổng hợp các lĩnh vực: Tự nhiên, kinh tế, xã hội, môi trường). Các chỉ tiêu, tiêu chuẩn, ngưỡng trong đánh giá thích nghi bền vững Chỉ tiêu: Số liệu thống kê môi trường xung quanh, số liệu này được đo lường nó phản ánh tình trạng môi trường hoặc thay đổi trong các điều kiện khác nhau (ví dụ: tấn/ha do điều kiện xói mòn, tỷ lệ tăng/ giảm do xói mòn). Tiêu chuẩn: Các tiêu chuẩn hoặc quy tắc (mô hình, kiểm tra hoặc biện pháp) để quyết định phán đoán trong điều kiện môi trường xung quanh (ví dụ: Đánh giá tác động của mức độ xói mòn vào năng suất, chất lượng nước,.) 10 Ngưỡng: Mức vượt quá mà hệ thống xảy ra thay đổi đáng kể, điểm mà tại đó các tác động vào sẽ phản ứng, thay đổi (ví dụ: Mức xói mòn mà tại đó không thể chấp nhận được) (Viện Quy hoạch và Thiết kế Nông nghiệp, 1995)[30]. Xác định điều kiện yêu cầu sinh thái cơ bản cho phát triển cây Lúa 3.Về điều kiện khí hậu * Nhiệt độ: Nhiệt độ có tác dụng quyết định đến tốc độ sinh trưởng của cây lúa nhanh hay chậm, tốt hay xấu.

Trong phạm vi giới hạn tư 20-30oC, nhiệt độ càng tăng cây lúa phát triển càng mạnh. Nhiệt độ 40oC hoặc dưới 17oC, cây lúa tăng trưởng chậm lại. Dưới 13oC cây lúa ngừng sinh trưởng, nếu kéo dài một tuần lễ cây lúa sẽ chết.