ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MẤT ĐẤT PHỔ QUÁT VÀ GIS ĐỂ MÔ PHỎNG VÀ PHÂN TÍCH BIẾN ĐỘNG XÓI MÒN ĐẤT TRÊN ĐỊA BÀN HUYỆN NAM ĐÔNG, TỈNH THỪA THIÊN HUẾ GIAI ĐOẠN 2013–2023
Tập 133 Số 3C (2024), Nghiên Cứu
Tập 133 Số 3C (2024)

ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MẤT ĐẤT PHỔ QUÁT VÀ GIS ĐỂ MÔ PHỎNG VÀ PHÂN TÍCH BIẾN ĐỘNG XÓI MÒN ĐẤT TRÊN ĐỊA BÀN HUYỆN NAM ĐÔNG, TỈNH THỪA THIÊN HUẾ GIAI ĐOẠN 2013–2023

Nghiên Cứu
https://doi.org/10.26459/hueunijard.v133i3C.7602
Đã xuất bản 2024-09-30
Phạm Gia Tùng
Khoa Quốc Tế – Đại học Huế, 1 Điện Biên Phủ, Huế, Việt Nam
https://orcid.org/0000-0001-6377-2639
Nguyễn Hoàng Khánh Linh
Khoa Quốc Tế – Đại học Huế, 1 Điện Biên Phủ, Huế, Việt Nam
Nguyễn Thu Hằng
Khoa Quốc Tế – Đại học Huế, 1 Điện Biên Phủ, Huế, Việt Nam
Nguyễn Quang Tân
Khoa Quốc Tế – Đại học Huế, 1 Điện Biên Phủ, Huế, Việt Nam
Trần Thị Minh Châu
Trường Đại học Nông Lâm, Đại học Huế, 102 Phùng Hưng, Huế, Việt Nam
Nguyễn Bích Ngọc
Trường Đại học Nông Lâm, Đại học Huế, 102 Phùng Hưng, Huế, Việt Nam
Nguyễn Thùy Phương
Trường Đại học Nông Lâm, Đại học Huế, 102 Phùng Hưng, Huế, Việt Nam
Phạm Văn Hiên
Công ty TNHH Hoàng Huy, 275 Lê Lợi, Phường 5, Tuy Hòa, Phú Yên, Việt Nam

Từ khóa

huyện Nam Đông
sử dụng đất nông nghiệp
xói mòn đất
USLE agricultural land use
Nam Dong district
soil erosion
USLE

Tóm tắt

Nghiên cứu được thực hiện với mục tiêu đánh giá biến động xói mòn đất ở các diện tích đất nông nghiệp của huyện Nam Đông, tỉnh Thừa Thiên Huế giai đoạn 2013–2023 bằng phương trình mất đất phổ quát kết hợp với kỹ thuật phân tích GIS. Kết quả đã xây dựng được bản đồ xói mòn đất tại 3 thời điểm là các năm 2013, 2018 và 2023. Trong đó năm 2023, có mức độ xói mòn cao nhất và năm 2018 có mức độ xói mòn thấp nhất. Lượng mưa và hệ số che phủ giữa các năm là nguyên nhân chính dẫn đến sự khác biệt này. Ngoài ra, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng đất trồng rừng sản xuất là loại hình sử dụng đất có lượng đất bị xói mòn cao nhất, chủ yếu là do yếu tố địa hình vì đất trồng rừng thường có độ dốc trung bình trên 15°, tiếp theo là đến đất trồng cây lâu năm, đất chưa sử dụng và đất trồng cây hàng năm.

https://doi.org/10.26459/hueunijard.v133i3C.7602

Tài liệu tham khảo

  1. Den Biggelaar, C., Lal, R., Wiebe, K., Eswaran, H., Breneman, V., and Reich, P. (2003), The Global Impact Of Soil Erosion On Productivity, Advances in Agronomy, 81, 49–95. doi: 10.1016/S0065-2113(03)81002-7.
  2. Descroix, L., González Barrios, J. L., Viramontes, D., Poulenard, J., Anaya, E., Esteves, M., Estrada, J. (2008), Gully and sheet erosion on subtropical mountain slopes: Their respective roles and the scale effect CATENA, 72(3), 325–339, doi: https://doi.org/10.1016/j.catena.2007.07.003.
  3. Li, J., Sun, R., Xiong, M., and Chen, L. (2021), Methodology of time series of soil erosion dataset in water erosion area of China in five-year increments (2000-2015), J. Glob. Chang. Data & Discov., 5(2), 203–212.
  4. Wischmeier, W. . and Smith, D. . (1978), Predicting rainfall erosion losses. A guide to conservation planning, Agriculture Handbook, 537, Washington.
  5. Pham, T., Degener, G., J., and Kappas, M. (2018), Integrated universal soil loss equation (USLE) and Geographical Information System (GIS) for soil erosion estimation in A Sap basin: Central Vietnam, Int. Soil Water Conserv. Res., 6(2), 99–110, doi: 10.1016/j.iswcr.2018.01.001.
  6. Nguyễn Trọng Hà (1996), Xác định các yếu tố gây xói mòn và khả năng dự báo xói mòn trên đất dốc, Trường Đại học Thuỷ lợi.
  7. Trần Minh Chính (2021), Nghiên cứu xác định mô hình định lượng xói mòn đất thích hợp cho hệ thống canh tác nông nghiệp điển hình trên đất dốc, Viện Khoa học Thuỷ lợi Việt Nam
  8. Panditharathne, D. L. D., Abeysingha, N. S., Nirmanee, K. G. S., and Mallawatantri, A. (2019), Application of Revised Universal Soil Loss Equation (Rusle) Model to Assess Soil Erosion in ‘Kalu Ganga’ River Basin in Sri Lanka, Appl. Environ. Soil Sci., 1–15, doi: 10.1155/2019/4037379.
  9. Belasri, A. and Lakhouili, A. (2016), Estimation of Soil Erosion Risk Using the Universal Soil Loss Equation (USLE) and Geo-Information Technology in Oued El Makhazine Watershed, Morocco, J. Geogr. Inf. Syst., 8(1), 98–107, doi: 10.4236/jgis.2016.81010.
  10. Hongming Zhang, Qinke Yang, Rui Li, Qingrui Liu, Demie Moore, Peng He, Coen J. Ritsema, Violette Geissen (2013), Extension of a GIS procedure for calculating the RUSLE equation LS factor, Comput. Geosci., 52, 177–188, doi: 10.1016/j.cageo.2012.09.027.
  11. Nguyễn Tử Siêm, Thái Phiên (1999), Đất đồi núi Việt Nam thoái hoá và phục hồi, Nxb. Nông nghiệp, 412 trang, Hà Nội, Hanoi, Vietnam Agric. Publ. House.
  12. André Almagro, Thais Caregnatto Thomé, Carina Barbosa Colman, Rodrigo Bahia Pereira, José Marcato Junior, Dulce Buchala Bicca Rodrigues, Paulo Tarso Sanches Oliveira (2019), Improving cover and management factor (C-factor) estimation using remote sensing approaches for tropical regions, Int. Soil Water Conserv. Res., 7(4), 325–334, doi: https://doi.org/10.1016/j.iswcr.2019.08.005.
  13. Ayalew, D. A., Deumlich, D., Šarapatka, B., and Doktor, D. (2020), Quantifying the Sensitivity of NDVI-Based C Factor Estimation and Potential Soil Erosion Prediction using Spaceborne Earth Observation Data, Remote Sens., 12(7), doi: 10.3390/rs12071136.
  14. Durigon, V. L., Carvalho, D. F., Antunes, M. A. H., Oliveira, P. T. S., Fernandes, M. M. (2014), NDVI time series for monitoring RUSLE cover management factor in a tropical watershed, Int. J. Remote Sens., 35(2), 441–453, doi: 10.1080/01431161.2013.871081.
  15. Panagos, P., Borrelli, P., Meusburger, K., Van der Zanden, Poesen, E. H., J., and Alewell, C. (2015), Modelling the effect of support practices (P-factor) on the reduction of soil erosion by water at European scale, Environ. Sci. Policy, 51, 23–34, doi: https://doi.org/10.1016/j.envsci.2015.03.012.
  16. N'diaye Edwige Hermann Meledje, Kouakou Lazare Kouassi, Yao Alexis N'Go (2021), Quantification of water related soil erosion in the transboundary basin of the Bia (West Africa), Proc. Int. Assoc. Hydrol. Sci., 384, 107–112, doi: 10.5194/piahs-384-107-2021.
  17. Pradeep, G. S., Krishnan, M. V. N., and Vijith, H. (2015), Identification of critical soil erosion prone areas and annual average soil loss in an upland agricultural watershed of Western Ghats, using analytical hierarchy process (AHP) and RUSLE techniques, Arab. J. Geosci., 8(6), 3697–3711, doi: 10.1007/s12517-014-1460-5.
  18. Chi cục thống kê huyện Nam Đông (2013, 2018, 2023), Niên giám thống kê huyện Nam Đông, Nam Đông, Thừa Thiên Huế.
  19. Phạm Gia Tùng, Lê Ngọc Phương Quý, Trần Thị Minh Châu, Nguyễn Thị Hải, Lê Đình Huy, Trần Trọng Tấn, Trịnh Ngân Hà (2022), Tính thích hợp đất đai đối với loại hình sử dụng đất trồng cam tại huyện Nam Đông, tỉnh Thừa Thiên Huế, Tạp chí Khoa học Đại học Huế: Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn, 131, (3D), 97–111, doi: 10.26459/hueunijard.v131i3D.6738
  20. Trần Quốc Cảnh, Trần Nam Thắng, Nguyễn Văn Lợi, Lê Thái Hùng, Văn Thị Yến (2023), Đánh giá sự thay đổi hiện trạng rừng bằng chỉ số thực vật khác biệt chuẩn hóa (NDVI) tại huyện A Lưới, tỉnh Thừa Thiên Huế, giai đoạn 1991–2022, Tạp chí Khoa học Đại học Huế: Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn, 132, (3A), 185–196, doi: 10.26459/hueunijard.v132i3A.7013.
  21. Chuong Van Huynh, Tung Gia Pham, Tan Quang Nguyen, Linh Hoang Khanh Nguyen, Phuong Thi Tran, Quy Ngoc Phuong Le, Mai Thi Hong Nguyen (2020), Understanding Indigenous Farming Systems in Response to Climate Change: An Investigation into Soil Erosion in the Mountainous Regions of Central Vietnam, Applied Sciences, 10(15), doi: 10.3390/app10155091
  22. Pham Huu Ty (2008), Soil erosion risk modeling within upland landscapes using remotely sensed data and the RULSE model, Proceeding of International Symposium on Geoinformatics for Spatial Infrastructure Development in Earth and Allied Sciences, Ha Noi, Vietnam, December 4–6.