[GIS][pvid]

Ứng dụng GIS và phần mềm ALES để đánh giá thích nghi đất đai theo FAO

Ứng dụng GIS trong xây dựng các thông tin chuyên đề: thổ nhưỡng, độ dốc tầng dày, khả năng tưới, thành  phần cơ giới của đất. Ngoài ra, dùng phần mềm Arcmap 10.0 để chồng lớp thông tin chuyên đề để tạo ra các bản đồ đơn vị đất đai và quản lý thuộc tính, không gian của các lớp dữ liệu.
Ứng dụng GIS để đánh giá thích nghi đất đai
Ứng dụng GIS để đánh giá thích nghi đất đai
UNGDUNGGIS.EDU.VN
Trên cơ sở hiện trạng sử dụng đất năm 2010 của huyện Long Thành, phân tích hiệu quả kinh tế tài chính của hệ thống sử dụng đất (LUS), qua đó lựa chọn các loại hình sử dụng đất có triển vọng đưa vào đánh giá đất đai.
Phần mềm ALES đọc dữ liệu thuộc tính của bản đồ đơn vị đất đại được xây dựng trong GIS (ArcMap), xây dựng cây quyết định (decistion tree) trong ALES để đối chiếu các yêu cầu sử dụng đất (LUR) với các tính chất đất đai (LC/LQ) để quyết định tính thích nghi cho từng loại hình sử dụng đất (LUT). ALES tự động đánh giá khả năng thích nghi đất đai cho các LUTs (dựa vào cây quyết định đã được xây dựng). Kết quả đánh giá thích nghi đất đai xuất sang GIS để biểu diễn bản đồ thích nghi đất đai. Nếu hệ thống sử dụng đất  (LUS) nào thích nghi tự nhiên (S1, S2, S3) thì tiếp tục đánh giá khả năng thích nghi kinh tế. Các LUS nào không thích nghi tự nhiên thì không thích nghi kinh tế. Đánh giá thích nghi kinh tế dựa vào các yếu tố tài chính: tổng giá trị sản phẩm (return), chi phí sản xuất (cost), lãi thuần (GM), lợi ích/ chi phí (B/C).
Thành lập các bản đồ thích nghi tự nhiên, bản đồ thích nghi kinh tế và bản đồ đề xuất sử dụng các loại hình sử dụng đất phổ biến trên địa bàn.
 
Bản đồ thích nghi kinh tế - đánh giá thích nghi đất đai theo FAO
Bản đồ thích nghi kinh tế - đánh giá thích nghi đất đai theo FAO
Tài nguyên đất là một trong những tài nguyên quan trọng để phục vụ nhu cầu cuộc sống, sản xuất của con người. Vì vậy, sử dụng đất đúng mục đích và đạt hiệu quả kinh tế xã hội cao là rất cần thiết. Đánh giá đánh đai cung cấp những thông tin quan trọng cho việc sử dụng đất, định hướng sử dụng đất.
Năm 1976, FAO đã đưa ra phương pháp đánh giá đất đai mới nhưng chỉ dựa vào các điều kiện tự nhiên. Qua lần cải tiến năm 1993, FAO phát triển phương pháp đánh giá đất đai cho quản lý sử dụng đất bền vững, quan tâm cùng lúc đến các lĩnh vực kinh tế, xã hội, môi trường.
Ứng dụng phương pháp đánh giá đất đai theo FAO đã đem lại hiệu quả kinh tế rất cao trong việc đánh giá đất. Nó trở thành phương pháp đánh giá được nhiều quốc gia sử dụng trên toàn thế giới. Tuy nhiên, quá trình đánh giá đất đai phải lập ra các bảng số liệu, làm cho việc đánh giá đất đai sẽ có sai sót. Trường đại học Cornelll của Mỹ đã đưa ra chương trình ALES (The Automated Land Evaluation Sytems), đây là phần mềm hổ trợ để đánh giá đất đai theo FAO được kết quả tốt nhất.
Huyện Long Thành tỉnh Đồng Nai là một địa bàn có hiện trạng sử dụng đất rất đa dạng. Sân bay Quốc tế Long Thành – Đồng Nai được chính phủ phê duyệt xây dựng trên địa bàn huyện với diện tích xây dựng rất lớn. Vì vậy, Long Thành là một địa bàn rất quan trọng trong chiếc lược phát triển kinh tế xã hội của đất nước. Vì vậy, để góp phần sử dụng đất một cách hiệu quả thì “Ứng dụng GIS và phần mềm ALES để đánh giá thích nghi đất đai theo FAO trên địa bàn huyện Long Thành – Đồng Nai” là rất cần thiết và cấp bách.
Phần mềm ALES để đánh giá thích nghi đất đai theo FAO
Phần mềm ALES để đánh giá thích nghi đất đai theo FAO
- Mục tiêu tổng quát của đề tài: Ứng dụng GISphần mềm ALES trong đánh giá thích nghi đất đai, phục vụ phát triển nông nghiệp bền vững.
+ Tìm hiểu và hệ thống hóa phương pháp đánh giá thích nghi của FAO, lý thuyết về GIS và phần mềm ALES
+ Ứng dụng mô hình tích hợp ALES và GIS trong đánh giá thích nghi đất đai huyện Long Thành – Đồng Nai.
Nghiên cứu phương pháp đánh giá đất đai của FAO qua từng thời kỳ. Đó là phương pháp năm 1976, năm 2003 và năm 2007.
Nghiên cứu các lý thuyết về GIS.
Nghiên cứu phần mềm ALES
Xây dựng cơ sở dữ liệu đánh giá thích nghi đất đai huyện Long Thành
Xử lý dữ liệu cho ra các kết quả thích nghi đất đai về tự nhiên và kinh tế, tạo ra các bản đồ thích nghi đất đai tự nhiên và bản đồ thích nghi kinh tế của các loại hình sử dụng đất điển hình.
Đề xuất hướng sử dụng đất trên địa bản huyện Long Thành.
Phương pháp kế thừa và tổng hợp: Kế thừa và tổng hợp các lý thuyết đánh giá đất đai của FAO (1976, 1993, 2007), lý thuyết GIS, quá trình vận hành của công cụ modelbuilder/ArcGIS, lý thuyết MCA, các tài liệu hướng dẫn của phần mềm ALES, làm cơ sở xây dựng mô hình tích hợp GIS và ALES trong đánh giá thích nghi đất đai tự nhiên, GIS và MCA trong đánh giá thích nghi đất đai bền vững
Phương pháp chuyên gia: Tham khảo ý kiến chuyên gia về các lĩnh vực đất đai, kinh tế, xã hội, môi trường và các vấn đề liên quan tới việc sử dụng đất như: hiệu quả sản xuất, ma trận so sánh cặp (pairwise matrix) của các tiêu chuẩn,… làm cơ sở để xây dựng mô hình đánh giá đất đai.
Thu thập và các xử lý dữ liệu cũng như tài liệu hiện có: Bao gồm dữ liệu không gian (các loại bản đồ) và dữ liệu mô tả tính chất về thổ nhưỡng, thành phần cơ giới, độ dày tầng đất, khả năng tưới, độ sâu tầng phèn tiềm tàng, độ dốc, các loại hình sử dụng đất,…
Phương pháp xử lý và phân tích hiệu quả tài chính của các loại hình sử dụng đất: Xử lý phiếu điều tra nông hộ bằng phần mềm Microsoft excel. Phân tích hiệu quả tài chính của các loại hình sử dụng đất dựa vào các tiêu chí: chi phí sản xuất, lãi thuần, tỷ xuất lợi nhuận để làm cơ sở đánh giá, so sánh hiệu quả kinh tế của các loại hình sử dụng đất.
Ứng dụng kĩ thuật tin học: Ứng dụng phần mềm ArcGIS, Mapinfo, Excel,…trong phân tích xử lý số liệu và biên tập in ấn bản đồ.
UNGDUNGGIS.EDU.VN
Đối tượng nghiên cứu của đề tài là đất đai, các loại hình sử dụng đất trồng trọt (LUT) trên địa bàn huyên Long Thành.
Đề tài chỉ đánh giá thích nghi đối với các loại hình sử dụng đất trồng trọt điển hình của huyện Long Thành.
Đề tài chỉ đánh giá thích nghi đất đai về tự nhiên và kinh tế của các loại hình sử dụng đất.
Khu vực nghiên cứu là địa bàn huyện Long Thành, tỉnh Đồng Nai.
Các số liệu về kinh tế xã hội sử dụng thống kê năm 2010.


Previous
Next Post »