Nghiên cứu lựa chọn mô hình dự báo xói mòn đất áp dụng cho vùng đồi núi phía Bắc Việt Nam

KHOA HỌC CÔNG NGHỆ

NGHIÊN CỨU LỰA CHỌN MÔ HÌNH DỰ BÁO

XÓI MÒN ĐẤT ÁP DỤNG CHO VÙNG ĐỒI NÚI

PHÍA BẮC VIỆT NAM

Trần Minh Chính¹, Nguyễn Trọng Hà², Nguyễn Văn Kiên¹

TÓM TẮT

Nghiên cứu này sử dụng kết quả đo đạc tại 5 điểm thí nghiệm xói mòn đất với 39 lần quan trắc, kết quả cho

thấy, lượng đất bị xói mòn đo được tại các ô quan trắc dao động từ 0,63 đến 64,45 tấn/ha/năm. Sử dụng mô

hình mất đất phổ dụng (USLE) và Morgan-Morgan-Finney (MMF) để dự báo lượng đất mất tại các ô quan

trắc kết quả dự báo lần lượt là 1,28– 67,64 tấn/ha/năm và 2,85-10,84 tấn/ha/năm. Sai số bình phương trung

bình quân phương (RMSE) của mô hình USLE và MMF so với giá trị thực đo lần lượt là 11,01 và 21,62, điều

này cho thấy mô hình USLE dự báo tốt hơn mô hình MMF. Yếu tố độ dốc là một trong những yếu tố tác

động mạnh đến xói mòn đất, đặc biệt là vùng đồi núi. Tuy nhiên, mô hình MMF không thể hiện rõ tác động

của xói mòn đất do độ dốc, tại các ô quan trắc độ dốc giao động từ 4-34⁰nhưng kết quả dự báo bằng mô

hình MMF lượng đất mất 2,85-10,84 tấn/ha/năm, so với quan trắc thực tế là 0,63 đến 64,45 tấn/ha/năm.

Từ khóa: Xói mòn đất, mô hình MMF, mô hình USLE, thoái hóa đất.

1. ĐẶT VẤN ĐỀ⁵

mô hình EUROSEM, PESERA [1]. Các mô hình đều

có những ưu điểm và hạn chế riêng và sử dụng đặc

thù cho mỗi vùng, ví dụ mô hình phương trình mất

đất phổ dụng (USLE) [30] và phiên bản hiệu chỉnh

của nó (RUSLE) [22] là các mô hình được sử dụng

rộng rãi để ước tính, dự báo xói mòn đất do tính chất

phổ dụng của nó nhưng mô hình này ban đầu được

phát triển ở quy mô các ô đất nông nghiệp ở Hoa Kỳ.

Do đó, việc áp dụng họ mô hình USLE và các bản

hiệu chỉnh cho các vùng khác nhau, cần các dữ liệu

phù hợp cho từng vùng và các thực nghiệm để hiệu

chỉnh các thống số của mô hình [3].

Xói mòn đất từ lâu được coi là nguyên nhân gây

thoái hóa tài nguyên đất nghiêm trọng ở vùng đồi núi

phía Bắc của Việt Nam [23]. Vấn đề xói mòn đất tại

vùng nghiên cứu đã được đề cập đến trong các công

trình nghiên cứu của nhiều tác giả trong các thập

niên vừa qua [9, 19, 23, 29]. Các nghiên cứu cho thấy,

với diện tích đất đồi núi chiếm đến 95% diện tích tự

nhiên, lượng mưa lớn, phân bố không đều, quá trình

thoái hóa do xói mòn đất chiếm 80% diện tích tự

nhiên [23]. Bên cạnh đó, do thiếu đất canh tác nên ở

vùng đồi núi của Việt Nam, người dân vẫn canh tác

nông nghiệp ở đất có độ dốc lớn, thậm chí trên 25⁰.

Với độ dốc lớn như vậy và các hoạt động sản xuất

nông nghiệp thì việc xói mòn đất xảy ra rất mạnh, đất

nhanh bị thoái hoá và thời gian canh tác sử dụng đất

bị rút ngắn, thường chỉ sau 2-3 vụ trồng cây lương

thực ngắn ngày và vài vụ trồng sắn là đất bị bỏ hoang

hoá, không còn khả năng hồi phục [6].

Nghiên cứu này sẽ đánh giá khả năng áp dụng

mô hình mất đất phổ dụng USLE và mô hình Morgan

MMF cho khu vực miền núi phía Bắc Việt Nam. Dựa

vào kết quả nghiên cứu quan trắc tại 01 ô quan trắc

thiết lập và 4 ô quan trắc xói mòn ở khu vực khác

nhau với 39 lần thí nghiệm sẽ sử dụng các mô hình

để dự báo và so sánh với kết quả đo tại các ô quan

trắc để đánh giá các sai số của các mô hình. Trên cơ

sở kết quả đánh giá sẽ đưa ra các kiến nghị áp dụng

mô hình phù hợp cho khu vực đồi núi phía Bắc Việt

Nam.

Để đánh giá xói mòn đất, phương trình mất đất

được sử dụng phổ biến từ năm 1965, ngoài phương

trình mất đất phổ dụng (USLE và bản điều chỉnh

RUSLE) còn có các mô hình đánh giá xói mòn đất

khác như mô hình Morgan-Morgan-Finney (MMF)

(MMF) [16], mô hình bồi lắng bùn cát Standford [8],

các mô hình sử dụng ở châu Âu như mô hình EPIC,

2. DỮ LIỆU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Dữ liệu

Nghiên cứu này lựa chọn điểm thiết lập ô quan

trắc xói mòn đất tại Cò Nòi, Mai Sơn, Sơn La để thí

nghiệm khả năng xói mòn, các cây trồng sử dụng ở

đây là ngô và đậu nho nhe. Ngoài ra, kế thừa dữ

1

Viện Khoa học Thủy lợi

²Trường Đại học Thủy lợi; Email: chinh152@yahoo.com

102

N«ng nghiÖp vµ ph¸t triÓn n«ng th«n - KỲ 2 - TH¸NG 11/2020

KHOA HỌC CÔNG NGHỆ

liệu từ 4 ô quan trắc của các nghiên cứu đã có

(Bảng 1).

Ngoài ra còn sử dụng số liệu mưa tại các trạm

khí tượng lân cận các điểm nghiên cứu bao gồm,

trạm Cò Nòi (Năm 2015, 2016, 2018), trạm Hòa Bình

(Năm 2000), trạm Vĩnh Yên (2000, 2001, 2002) [27].

Bảng 1. Thông tin các ô quan trắc dùng để kiểm định mô hình

Kích thước ô thí

nghiệm

STT

Tên điểm

Ký hiệu

Cây trồng

Nguồn tham khảo

Cò Nòi, Mai Sơn,

Sơn La

CN-MS-

SL

Ô kích thước 20

x 5 m

1

2

3

Ngô, đậu nho nhe

Lúa nương, sắn

Bản Tát, Tân Minh,

Đà Bắc, Hoà Bình

Thị xã Vĩnh Yên,

Vĩnh Phúc

BT-TM-

ĐB-HB

TX VY-

VP

Ô kích thước 20

x 5 m

Nguyễn Văn Dung

và nnk, 2008 [7]

Kiyoshi Kurosawa

và nnk, 2009 [12]

Ô kích thước 20 Sắn; sử dụng bìm bịp

x 5 m

trong thời gian bỏ hóa

Đậu đen, ngô, lạc, sắn;

sử dụng đậu hồng đáo

làm băng cây

Hòa Sơn, Lương

Sơn, Hòa Bình

HS-LS-

HB

Ô kích thước 20

x 5 m

Nguyễn Trọng Hà,

1996 [9]

4

5

Lạc, đậu tương, khoai

lang, sắn; sử dụng đậu

hồng đáo làm băng cây

Thụy An, Ba Vì, Hà

Hà Nội

Ô kích thước 20

x 5 m

Nguyễn Trọng Hà,

1996 [9]

TA-BV

2.2. Phương pháp nghiên cứu

theo công thức của Nguyễn Trọng Hà, 1996 [9] như

sau: R = 0,548257*P – 59,5 (2)

2.2.1. Phương pháp sử dụng mô hình dự báo xói

mòn đất

Trong đó: R: Hệ số xói mòn do mưa (J/m²); P:

lượng mưa trung bình năm (mm/năm).

2.2.1.1. Mô hình mất đất phổ dụng USLE

- Hệ số mẫn cảm của đất đối với xói mòn (K):

Các giá trị hệ số K được xác định thành phần cơ

Nghiên cứu này sử dụng phương trình mất đất

sử dụng bản điều chỉnh (RUSLE) [10] để tính toán

lượng đất mất do xói mòn theo công thức sau: A = giới và lượng chất hữu cơ trong đất (Bảng 2). Trong

R*K*LS*C*P

(1)

đó, đối với vùng núi phía Bắc Việt Nam, nghiên cứu

này lựa chọn hàm lượng chất hữu cơ ở mức trung

bình là 2%. Thành phần cơ giới được xác định theo

các cấp hạt chính là cát, sét và limon sau đó dựa vào

tam giác phân loại thành phần cơ giới để xác định

thành phần cơ giới.

Trong đó: A là lượng đất xói mòn (tấn/ha/năm);

các hệ số xác định như sau:

- Hệ số xói mòn do mưa (R):

Hệ số R được tính toán từ số liệu mưa trung bình

Bảng 2. Giá trị hệ số K dựa vào thành phần cơ giới và hàm lượng hữu cơ đất (Stewart et al., 1975 [13]) (*)

Thành phần cơ giới Hệ số K theo chất hữu cơ (OM%)

Phân loại thành phần cơ giới

<0,5

0,05

0,16

0,42

0,12

0,24

0,44

0,27

0,35

0,47

2

4

Cát (Sand)

0,03

0,14

0,36

0,10

0,20

0,38

0,24

0,30

0,41

0,02

0,10

0,28

0,08

0,16

0,30

0,19

0,24

0,33

Cát mịn (Fine sand)

Cát rất mịn (Very finesand)

Cát pha (Loamy sand)

Cát pha mịn (Loamy finesand)

Cát pha rất mịn (Loamy veryfine sand)

Á sét nhẹ (Sandy loam)

Á sét nhẹ mịn (Fine sandyloam)

Á sét nhẹ rất mịn (Very fine sandy loam)

103

N«ng nghiÖp vµ ph¸t triÓn n«ng th«n - KỲ 2 - TH¸NG 11/2020

KHOA HỌC CÔNG NGHỆ

Thành phần cơ giới

Hệ số K theo chất hữu cơ (OM%)

Á sét trung bình (Loam)

Á sét pha bùn mịn (Silt loam)

Bùn mịn (Silt)

0,38

0,48

0,60

0,27

0,28

0,37

0,14

0,25

0,34

0,42

0,29

0,33

0,42

0,21

0,26

0,12

0,19

0,52

Á sét có bùn pha cát (Sandy clayloam)

Á sét pha thịt (Clay loam)

Á sét mịn (Silty clayloam)

Sét pha cát (Sandy clay)

Sét mịn (Silty clay)

0,25

0,32

0,13

0,23

Sét (Clay)

0,13-0,2

(*) Ghi chú: Khi một phân loại thành phần cơ giới nằm giữa hai loại khác thì sử dụng giá trị trung bình

của hai giá trị hệ số K. Để có được các giá trị an toàn trong các đơn vị số liệu được sử dụng trong bảng các giá

trị trên phải được nhân với 1,292 [13].

- Hệ số xói mòn của địa hình (LS):

- Yếu tố độ che phủ và lượng mưa: Từ độ che

phủ của tán cây, hệ số C đầu tiên được xác định cho

từng thời kỳ trong năm theo mối quan hệ tuyến tính

tỷ lệ nghịch giữa yếu tố C và độ che phủ mặt đất (1%

độ che phủ mặt đất). Tổng của tích hệ số C và hệ số

điều chỉnh (% R) cho từng thời kỳ cho phép tính toán

hệ số C được điều chỉnh theo phân bố của lớp phủ

mặt đất và lượng mưa trong năm (Morgan, 1995)

[17]. Công thức hiệu chỉnh hệ số C do phân bố độ

che phủ và lượng mưa được viết tổng quát như sau:

Hệ số xói mòn do địa hình được xác định theo

bản chỉnh sửa của phương trình mất đất phổ dụng

[10] được xác định như sau:

Hệ số chiều dài sườn dốc được xác định theo

công thức sau: L= (l/22,1)^m

(3)

Trong đó: l là chiều dài sườn dốc; m: là hằng số

xác định bằng tỷ số giữa rãnh xói mòn, đối với vùng

nghiên cứu với địa hình có độ dốc chủ yếu > 5% do

vậy nghiên cứu này lựa chọn giá trị m= 0,5 [22].

(5);

(6)

Hệ số LS được xác định theo các công thức sau:

(4)

Trong đó: Ccr: là hệ số C hiệu chỉnh do phân bố

độ che phủ và lượng mưa; n: là giai đoạn canh tác

(làm đất, gieo hạt, tăng trưởng và phát triển tán, thu

hoạch và bỏ hoang); Ci: là hệ số C tra theo bảng Hệ

số C của Hội Khoa học Đất quốc tế, tương ứng với độ

che phủ của giai đoạn canh tác i; Wri: là trọng số do

lượng mưa ở giai đoạn canh tác i; pi: là lượng mưa

theo tháng tại giai đoạn canh tác i; và p là tổng lượng

mưa của năm.

Trong đó: S: Độ dốc (%).

- Hệ số ảnh hưởng của cây trồng đến xói mòn

đất (C):

Hệ số C xác định hiệu quả một cách tương đối

của hệ thống cây trồng về mặt hạn chế mất đất theo

sự kết hợp của che phủ, bố trí cây trồng và các giải

pháp quản lý, các giai đoạn tăng trưởng và phát triển

của tán che tại thời điểm mưa xói mòn. Do đó, bảng

giá trị C được phát triển ở Hoa Kỳ để ước tính hệ số

C không thể áp dụng cho các điều kiện nông nghiệp

và khí hậu ở vùng nhiệt đới (Mulengara và Payton

1999 [18]). Nghiên cứu hiệu chỉnh hệ số C phù hợp

với điều kiện canh tác miền núi phía Bắc nước ta

bằng cách kết hợp các phương pháp của Wischmeier

và Smith (1981) [31], Morgan (2005) [15] và Stone

và Hilborn (2000) [24]. Theo đó, việc hiệu chỉnh hệ

số C sẽ kết hợp giữa lịch thời vụ canh tác, độ che phủ

của tán cây và lượng mưa.

Hệ số C được hiệu chỉnh bởi các giải pháp làm

đất được tính toán theo công thức sau:

(7)

Trong đó: Ch: là hệ số C hiệu chỉnh; D: là hệ số

các kỹ thuật làm đất, giá trị D dựa trên các hoạt động

và các công cụ sử dụng trong quá trình canh tác.

Trên cơ sở tính toán hệ số D từ giá trị quan trắc

tại các ô quan trắc thí nghiệm và kế thừa các nghiên

cứu hiện có, nghiên cứu này đề xuất hệ số D cho các

loại cây trồng, kỹ thuật canh tác áp dụng cho khu vực

đồi núi phía Bắc như sau:

104

N«ng nghiÖp vµ ph¸t triÓn n«ng th«n - KỲ 2 - TH¸NG 11/2020

KHOA HỌC CÔNG NGHỆ

Bảng 3. Hệ số D cho các cây trồng khác nhau áp dụng cho vùng núi phía Bắc Việt Nam

STT

1

Hệ thống canh tác

Biện pháp (các hoạt động và công cụ)

- Chặt, đốt (đối với lần đầu), bừa

Hệ số D

0,50

Lúa nương cạn

- Chọc lỗ/rách hàng theo đường đồng mức gieo bằng tay

- Làm cỏ dại (cào)

2 lần cày và bừa (cày, bừa và trâu)

2 lần gieo (bằng tay)

2 vụ lúa nước ruộng bậc

thang^(*)

1

2

3

4

5

6

7

8

0,80

0,60

0,40

0,20

0,50

0,60

0,6

2 làm cỏ (cào)

2 cày và bừa (cày, bừa và trâu)

2 lần gieo (bằng tay)

1 vụ lúa nước, 1 vụ màu

ruộng bậc thang^(*)

2 lần làm cỏ (cuốc)

2 cày và 2 bừa (cày, bừa và trâu)

1 lần gieo (bằng tay)

1 vụ lúa nước ruộng bậc

thang^(*)

1 làm cỏ dại (cào)

1 lần (giâm cành, gieo hạt) (xẻng hoặc cuốc)

1 lần làm cỏ (cuốc)

1 vụ khoai hoặc sắn hoặc

lạc

1 lần nhổ rễ (lấy cũ) (xẻng, cuốc)

1 vụ ngô hoặc đậu đỗ hoặc 1 lần làm đất (cuốc, cào)

vừng hoặc các loại cây 1 lần gieo (tay, chọc lỗ)

trồng hàng năm còn lại

1 lần làm cỏ dại (cuốc)

Luân canh 1 trong các loại 2 lần làm đất, gieo hạt

cây (sắn, khoai, lạc) với cây 2 lần làm cỏ

trồng hàng năm còn lại

1 lần thu hoạch nhổ rễ (củ) bằng cuốc

Xen canh 2 trong các loại 1 lần làm đất chính, 2 lần xới nhẹ kèm làm cỏ

cây (sắn, khoai, lạc) với cây 1 lần giâm cành, 2 lần gieo hạt

trồng hàng năm còn lại

1 lần thu hoạch nhỏ rễ (sắn và lạc) sử dụng cuốc, xẻng.

1 lần làm đất, giâm cành, gieo hạt

Xen canh sắn - lạc (khoai)

1 lần làm cỏ

1-2 lần gần nhau thu hoạch nhổ rễ (củ) bằng cuốc, xẻng

Xen canh 1 trong các loại 1 lần làm đất, gieo hạt

cây (sắn, khoai, lạc) với cây 1 lần làm cỏ

9

0,25

0,21

trồng hàng năm còn lại

1 lần thu hoạch nhổ rễ (củ) bằng cuốc

Xen canh 2 loại cây hàng 1 lần làm đất, gieo hạt

năm/vụ (cây không lấy củ) 1 lần làm cỏ

10

(*): Kế thừa từ số liệu của Karine Vezina và nnk, 2006 [28].

- Hệ số ảnh hưởng của các biện pháp canh tác

đến xói mòn đất (P):

Bảng 4. Xác định hệ số P theo biện pháp quản lý đất (David, 1988) [5]

Quản lý đất

Hệ số P

Kỹ thuật thông thường

1,00

0,25

0,26

0,52

Làm đất theo vùng

Che tủ

Làm đất tối thiểu

Bậc thang

Đường

đồng mức đồng mức

0,60 0,30

Băng cây

Độ dốc (%)

1-2

Băng

0,10

Bờ rộng

0,12

105

N«ng nghiÖp vµ ph¸t triÓn n«ng th«n - KỲ 2 - TH¸NG 11/2020

KHOA HỌC CÔNG NGHỆ

3-8

0,10

0,12

0,10

0,12

0,14

0,16

0,50

0,60

0,70

0,80

0,15

0,30

0,35

0,40

9-12

13-16

17-20

21-25

>25

0,12

0,14

0,18

0,20

0,90

0,95

0,45

0,50

Hệ số P là chỉ số phản ánh ảnh hưởng của các

Các thông số đầu vào cho mô hình MMF [16]

biện pháp canh tác được áp dụng sẽ làm giảm khối được kế thừa từ kết quả đo trực tiếp tại các ô quan

lượng đất bị xói mòn. Sử dụng hệ số P của David trắc và các nguồn dữ liệu khác. Trong nghiên cứu

(1988) xác định hệ số P theo các biện pháp kỹ thuật này sử dụng các số liệu đầu vào và nguồn tham khảo

quản lý đất.

được thể hiện ở bảng 5.

2.2.1.2. Phương trình Morgan MMF

Bảng 5. Các thông số đầu vào của mô hình MMF

Nhân tố xói Thông số tính

Giải thích thông số

Nguồn dữ liệu xác định giá trị cho thông số

mòn

toán

Số liệu khí tượng đo tại các ô và số liệu tại các

trạm lân cận [27]

R

Lượng mưa TB năm (mm)

Số ngày mưa trong năm

Số liệu khí tượng đo tại các ô và số liệu tại các

trạm lân cận [27]

Mưa

Rn

I

Số liệu khí tượng đo tại các ô và số liệu tại các

trạm lân cận [27].

Cường độ mưa (mm/h)

Xác định theo thành phần cơ giới đất tại các ô

quan trắc

MS

BD

Khả năng trữ ẩm của đất (%w/w)

Dung trọng lớp đất bề mặt

(mg/m³)

Xác định theo thành phần cơ giới

Thổ

nhưỡng

EHD

K

Độ sâu thủy học đất (m)

Kế thừa, theo các loại thảm phủ [16, 20, 26, 25].

Số liệu phân tích tại các ô

Kế thừa [25]

Chỉ số xói mòn đất (g/J)

Tính dính kết bề mặt (kPa)

Độ dốc (⁰)

COH

S

Địa hình

Đo tại các ô quan trắc

Tỷ lệ (0 - 1) lượng mưa bị cản bởi

thảm phủ

A

Đo tại các ô quan trắc, kế thừa [16, 20, 26, 25].

Kế thừa [16, 20, 26, 25].

Tỷ lệ bốc thoát hơi nước thực tế

(Et) và tiềm năng (Eo)

Et/Eo

Nhân tố quản lý thảm phủ (kết

hợp C và P của USLE)

C

Đo tại các ô quan trắc, kế thừa [16, 20, 26, 25].

Thảm phủ

CC

GC

PH

Độ che phủ tán lá cây (0 - 1)

Độ che phủ bề mặt đất (0 - 1)

Chiều cao của thảm phủ

Đo tại các ô quan trắc, kế thừa [16, 20,26,25].

Đo tại các ô quan trắc, kế thừa [16, 20, 26, 25].

- Tính toán năng lượng mưa:

ER được chia thành 2 phần: Lượng mưa trực tiếp

(DT) và một phần qua tán lá đến bề mặt (LD) như

Lượng mưa hữu hiệu được tính theo công thức

sau:

LD = ER*CC (9) và DT = ER – LD (10)

sau: ER = R*(1 - A)

(8)

106

N«ng nghiÖp vµ ph¸t triÓn n«ng th«n - KỲ 2 - TH¸NG 11/2020

KHOA HỌC CÔNG NGHỆ

Năng lượng động học của DT (KE(DT); J/m²)

Bảng 6. Các giá trị hướng dẫn của thổ nhưỡng cho

MMF (Morgan, 2000; Morgan và Duzant, 2007) [25]

(Kinetic Energy of Direct Throughfall) được xác

định như là một hàm của cường độ mưa (I; mm/h).

Thành phần cơ giới

Cát

MS

BD

COH

Công thức sau được phát triển bởi Hudson

(1965) ở Zimbabwe có khí hậu nhiệt đới [25]:

0,08

0,15

0,28

0,20

0,15

0,25

0,38

0,40

0,42

0,28

0,30

0,45

1,5

1,4

1,2

1,3

1,4

1,3

1,4

1,3

1,1

2

Cát pha thịt

Thịt pha cát

Thịt

KE(DT) = DT* (29,8 - (127,5/I)) (11)

2

Năng lượng động học của LD (KE(LD); J/m²)

(Kinetic Energy of Leaf Drainage) phụ thuộc vào

chiều cao của tán lá (PH; m): KE(LD) = LD*

3

Limon

3

Thịt pha limon

Thịt pha sét và cát

Thịt pha sét

Thịt pha sét và limon

Sét pha cát

Sét pha limon

Sét

3

((15,8*PH^0,5) – 5,87)

Tổng năng lượng động học của lượng mưa hữu

hiệu (KE; J/m²):

KE = KE(DT) + KE(LD)

- Tính toán dòng chảy mặt:

(12)

3

10

9

(13)

9

10

12

Công thức tính toán dòng chảy được đề xuất bởi

Kirkby (1976) [11], dòng chảy mặt phát sinh khi

lượng mưa trong ngày vượt quá khả năng trữ ẩm của

đất (Rc; mm).

- Thảm phủ thực vật:

Các giá trị CC, GC, PH, A của ngô, sắn, lạc,

khoai, đậu được đo đạc tại các ô thí nghiệm thực địa;

các giá trị còn lại tham khảo giá trị từ các tài liệu

trích dẫn (Morgan và nnk, 2008) [16], Trương Đình

Trọng, 2012 [26]; Khatereh Polous, 2010 [20] Ugyen

Thinley, 2008 [25] (Bảng 7). Giá trị C là nhân tố quản

lý thảm phủ (kết hợp C và P của USLE) được tính

theo phương pháp mô hình USLE trình bày ở trên.

Q = R*exp(-Rc/Ro)

Trong đó: Ro = R/Rn; Ro là lượng mưa trung

bình ngày (mm).

Khả năng trữ ẩm của đất được tính toán: Rc =

1000*MS*BD*EHD*(Et/Eo) (15)

(14)

Bảng 7. Các giá trị liên quan đến thảm phủ thực vật

Loại thảm phủ PH (m) CC (%) GC (%) Et/Eo A (%) EHD (m)

Cây hàng năm (ngô, sắn)

1,10

1,00

0,40

0,60

25

20

50

25

20

50

0,68

1,35

20

17

20

0,12

Nương rẫy

Cây hàng năm (khoai, lạc, đậu, vừng,…)

Lúa

- Tính toán lượng đất tách ra:

Trong đó, sự kháng cự của đất:

1/0.5*COH (18)

Z

=

Công thức trong mô hình MMF để ước tính khả

năng tách các phần tử đất bởi ảnh hưởng của hạt

Tổng lượng đất tách ra được tính: J = F + H

(19)

mưa: F = K*KE*10^-3

(16).

Hệ số ứng chịu xói mòn đất được xác định dựa

Tính toán khả năng vận chuyển của dòng chảy:

vào mẫu đất phân tích thành phần các cấp hạt, độ G = C*Q²*sinS*10^-3(S tính bằng độ) (20)

mùn, tính thấm và cấu trúc đất. Từ đó, xác định K

- Tính toán lượng đất xói mòn:

dựa vào thành phần cơ giới đất theo phương pháp

Tính toán tổng lượng đất tách ra bởi tác động

của mô hình USLE trình bày ở trên.

của mưa và dòng chảy, sau đó so sánh với khả năng

Công thức ước tính lượng đất tách ra bởi dòng

vận chuyển của dòng chảy mặt. Giá trị ít hơn là lượng

chảy mặt dựa vào công thức thực nghiệm của

đất xói mòn năm (Meyer và Wischmeier, 1969):

Quansah (1982) [21]: H

GC)*10^-3

=

Z*Q^1,5* sinS*(1

-

Lượng đất xói mòn = Min (J; G)

(21)

(17)

107

N«ng nghiÖp vµ ph¸t triÓn n«ng th«n - KỲ 2 - TH¸NG 11/2020

KHOA HỌC CÔNG NGHỆ

2.2.2. Phương pháp đánh giá mức độ chính xác (USLE) và mô hình MMF được trình bày ở bảng 8 và

của mô hình

đồ thị hình 1.

Kết quả sử dụng hai mô hình cho các ô quan trắc

Đây là kết quả tính toán cho 5 điểm quan trắc

và được so sánh với lượng đất mất đo thực tế. Các chỉ xói mòn với mùa vụ, năm canh tác khác nhau với

số đánh giá sai số giữa mô hình dự báo và kết quả đo tổng cộng 39 lần thí nghiệm (N=39). Đối với mô hình

thực tế là sai số bình phương trung bình quân USLE kết quả tính toán lượng đất thông qua của hệ

phương (RMSE - Root Mean Square Error). RMSE số R, K, LS, C_h, P và mô hình MMF thông qua các hệ

được tính theo công thức sau:

số chính là Q, KE, F, H. Mô hình MME sử dụng hệ

số K, C_hvà P của mô hình USLE để tính các hệ số

thành phần của mình. Kết quả dự báo của mô hình

USLE được trình bày tại cột (13) của bảng 8. Kết quả

dự báo của mô hình MMF bao gồm lượng đất tách ra

(J) ở cột (14) và lượng đất được vận chuyển bởi dòng

chảy (G) ở cột (15), trong đó giá trị nhỏ nhất của J và

G chính là kết quả dự báo cuối cùng của mô hình

MMF ở cột (16), lượng đất mất thực đo tại các ô ở cột

(17). Lượng đất bị xói mòn đo thực tế tại các ô quan

trắc giao động là 0,63 đến 64,45 tấn/ha/năm; mô

hình dự báo USLE là 1,28 – 67,64 tấn/ha/năm; của

mô hình MMF là 2,85-10,84 tấn/ha/năm.

(22)

Trong đó: Fi và Oi tương ứng là giá trị mô hình

và giá trị quan trắc của một biến nào đó (lượng đất

mất); i=1, 2,…, N; N là số mẫu. RMSE là một trong

những giá trị được sử dụng phổ biến cho việc đánh

giá kết quả của mô hình dự báo số trị. Đặc biệt

RMSE rất nhạy với những giá trị sai số lớn [4].

3. KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

3.1. Kết quả sử dụng mô hình mất đất sử dụng

(USLE) và mô hình của Morgan

Kết quả xác định các hệ số xói mòn, dự báo

lượng đất mất theo phương trình mất đất phổ dụng

Bảng 8. Kết quả tính toán các hệ số và lượng đất mất theo mô hình USLE và mô hình MMF

Mô hình USLE

Mô hình MMF

Lượng đất mất (tấn/ha/năm)

Dòng

TT

Ký hiệu điểm

Năm

Hệ

Hệ số R

(4)

Hệ Hệ Hệ

Hệ số Hệ số Hệ số

chảy

số K số C_hsố P mặt

(Q)

Mô hình MMF

số LS

Mô hình

Thực

KE

F

H

Dự

USLE

đo

J

G

báo

(1)

1

(2)

(3)

(5) (6) (7) (8)

(9)

(10)

(11) (12)

(13)

(14) (15) (16) (17)

CN-MS-SL (CT T3)

CN-MS-SL (CT T2)

CN-MS-SL (CT T1)

2017 603,44 5,72 0,44 0,21 0,14 115,18 23780,74 10,45 0,16

2016 725,88 5,72 0,44 0,21 0,14 191,13 28245,49 12,41 0,34

2015 676,86 5,72 0,44 0,21 0,14 247,78 26548,12 11,66 0,50

2017 603,44 10,10 0,44 0,20 0,14 115,18 23780,74 10,45 0,21

2016 725,88 10,10 0,44 0,20 0,14 191,13 28245,49 12,41 0,45

2015 676,86 10,10 0,44 0,20 0,14 247,78 26548,12 11,66 0,67

2017 603,44 8,20 0,17 0,20 1,00 34,91 23780,74 3,99 0,01

2016 725,88 8,20 0,17 0,20 1,00 68,74 28245,49 4,74 0,03

2015 676,86 8,20 0,17 0,20 1,00 105,05 26548,12 4,46 0,06

15,33 10,61 7,27 7,27 14,56

18,39 12,75 7,27 7,27 18,34

13,87 12,17 7,26 7,26 15,45

22,42 10,66 9,16 9,16 21,56

27,57 12,86 9,15 9,15 27,54

19,60 12,33 9,14 9,14 20,45

2

3

4

5

6

7

56,92

67,64

44,94

37,18

38,45

25,43

36,82

28,97

25,38

4,00 59,09 4,00 57,45

4,77 59,03 4,77 64,45

4,51 58,97 4,51 50,75

2,85 134,21 2,85 8,00

2,85 69,81 2,85 8,00

2,85 69,81 2,85 13,00

2,85 78,43 2,85 16,00

2,85 120,00 2,85 25,60

8,00 80,03 8,00 25,60

8

9

10 BT, TM, ĐB, HB (Ô 1) 2000 602,16 12,22 0,17 0,50 0,50 53,16 16815,44 2,82 0,02

11 BT, TM, ĐB, HB (Ô 2) 2000 602,16 12,96 0,17 0,50 0,50 53,16 16815,44 2,82 0,02

12 BT, TM, ĐB, HB (Ô 3) 2000 602,16 8,84 0,17 0,50 0,50 53,16 16815,44 2,82 0,02

13 BT, TM, ĐB, HB (Ô 4) 2000 602,16 12,22 0,17 0,50 0,50 53,16 16815,44 2,82 0,02

14 BT, TM, ĐB, HB (Ô 5) 2000 602,16 9,80 0,17 0,50 0,50 53,16 16815,44 2,82 0,02

15

16

17

18

19

20

TX VY-VP (Ô 6)

TX VY-VP (Ô 8)

TX VY-VP (Ô 10)

HS-XM (CT T1)

2000 445,44 0,80 0,44 0,40 0,50 96,35 18126,26 7,96 0,04

2002 611,57 0,80 0,44 0,40 0,50 92,50 24029,83 10,56 0,03

2000 445,44 1,87 0,44 0,40 0,50 96,35 18126,26 7,96 0,07

2001 544,68 1,87 0,44 0,40 0,50 99,32 21663,86 9,52 0,07

2002 611,57 1,87 0,44 0,40 0,50 92,50 24029,83 10,56 0,06

1993 622,09 8,46 0,15 0,30 0,95 35,69 24449,28 3,67 0,01

29,76 10,59 80,19 10,59 43,90

31,87

23,95

8,03 47,32 8,03 59,50

9,59 47,37 9,59 17,60

36,30 10,62 47,41 10,62 46,00

35,79 3,68 79,43 3,68 35,91

108

N«ng nghiÖp vµ ph¸t triÓn n«ng th«n - KỲ 2 - TH¸NG 11/2020

KHOA HỌC CÔNG NGHỆ

Mô hình USLE

Mô hình MMF

Lượng đất mất (tấn/ha/năm)

Mô hình MMF

Dòng

Hệ Hệ Hệ chảy

số K số C_hsố P mặt

(Q)

TT

Ký hiệu điểm

Năm

(3)

Hệ

Hệ số R

(4)

Hệ số Hệ số Hệ số

số LS

Mô hình

Thực

KE

F

H

Dự

USLE

đo

J

G

báo

(1)

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

(2)

(5) (6) (7) (8)

(9)

(10)

(11) (12)

(13)

20,99

30,91

5,01

(14) (15) (16) (17)

4,70 66,26 4,70 20,77

2,90 59,70 2,90 16,13

3,68 11,71 3,68 5,03

4,70 9,76 4,70 14,84

2,90 31,42 2,90 12,43

3,68 15,68 3,68 4,68

4,70 17,44 4,70 14,21

2,90 31,42 2,90 10,26

3,68 15,68 3,68 2,81

4,70 17,44 4,70 14,21

2,90 31,42 2,90 16,69

7,22 11,83 7,22 0,83

10,29 18,95 10,29 2,08

HS-XM (CT T1)

HS-XM (CT T2)

HS-XM (CT T4)

HS-XM (CT T5)

TA-BV - (CT T2)

TA-BV - (CT T3)

TA-BV - (CT T4)

RMSE

1994 803,29 8,46 0,15 0,25 0,95 87,78 31053,22 4,66 0,04

1995 472,69 8,46 0,15 0,60 0,95 58,97 19162,71 2,87 0,02

1993 622,09 8,46 0,15 0,30 0,14 35,69 24449,28 3,67 0,01

1994 803,29 8,46 0,15 0,25 0,14 87,78 31053,22 4,66 0,04

1995 472,69 8,46 0,15 0,60 0,50 58,97 19162,71 2,87 0,02

1993 622,09 8,46 0,15 0,30 0,50 35,69 24449,28 3,67 0,01

1994 803,29 8,46 0,15 0,25 0,50 87,78 31053,22 4,66 0,04

1995 472,69 8,46 0,15 0,60 0,50 58,97 19162,71 2,87 0,02

1993 422,09 8,46 0,15 0,30 0,50 35,69 24449,28 3,67 0,01

1994 803,29 8,46 0,15 0,25 0,50 87,78 31053,22 4,66 0,04

1995 472,69 8,46 0,15 0,60 0,50 58,97 19162,71 2,87 0,02

1992 396,22 0,63 0,31 0,50 0,95 69,69 23177,45 7,19 0,03

1993 854,44 0,63 0,31 0,60 0,95 146,14 32901,98 10,20 0,09

1994 902,14 0,63 0,31 0,60 0,95 157,97 34624,62 10,73 0,10

1992 596,22 0,63 0,31 0,60 0,50 69,69 24432,04 7,57 0,03

1993 854,44 0,63 0,31 0,60 0,50 146,14 32901,98 10,20 0,09

1994 902,14 0,63 0,31 0,60 0,50 157,97 34624,62 10,73 0,10

1993 854,44 0,63 0,31 0,60 0,50 216,87 32978,48 10,22 0,17

1994 1450,40 0,63 0,31 0,60 0,50 631,05 54663,98 16,95 0,83

14,26

12,26

17,15

35,87

17,98

8,52

14,10

16,48

6,73

9,11

11,20 10,84 18,97 10,84 3,35

8,45

1,28

5,38

1,29

7,60 7,47 7,47 0,99

10,29 9,97 9,97 0,63

10,84 9,98 9,98 2,54

10,39 9,97 9,97 0,65

10,19 17,78 9,98 9,98 2,52

11,01 21,62

Bayramov và nnk (2013) [2] cũng so sánh mô hình

USLE và MMF cho thấy, mô hình MMF thể hiện hệ

số biến thiên (COV) lớn hơn trong tỷ lệ mất đất dự

đoán. Kết quả theo dõi 3 năm tại các ô xói mòn trên

thực địa, mô hình USLE dự báo tốt hơn mô hình

MMF về tỷ lệ tần suất xuất hiện xói mòn trong các

lớp xói mòn quan trọng (mất đất > 10 tấn/ha). Tỷ lệ

mất đất do USLE dự đoán đáng tin cậy hơn tỷ lệ

MMF không chỉ về phân bố không gian của các lớp

xói mòn quan trọng, mà còn về định lượng tỷ lệ mất

đất vì có mối tương quan cao với các phép đo mất đất

của các ô xói mòn trên thực địa.

Ghi chú: CT: Công thức

Hình 1. So sánh kết quả dự báo của mô hình MMF

và USLE với lượng đất mất đo được

3.2. Thảo luận

Kết quả tính toán các hệ số của mô hình cho

thấy, yếu tố lượng mưa tác động lớn nhất đến lượng

đất bị xói mòn của các điểm quan trắc, đối với mô

hình USLE thể hiện qua giá trị hệ số R và mô hình

MMF thể hiện qua giá trị hệ số Q, J. Yếu tố độ dốc

tác động rất lớn thứ hai đến xói mòn đất theo mô

hình USLE, thể hiện của giá trị hệ số mất đất do độ

dốc và chiều dài sườn dốc LS, còn đối với mô hình

MMF yếu tố địa hình thể hiện qua độ dốc được tính

toán thông qua lượng đất tách ra bởi dòng chảy mặt

và khả năng vận chuyển của dòng chảy.

Kết quả tính là sai số bình phương trung bình

quân phương (RMSE) của mô hình USLE và MMF

so với giá trị thực đo lần lượt là 11,01 và 21,62, điều

này cho thấy mô hình USLE sử dụng cho kết quả dự

báo có sai số nhỏ hơn so mới mô hình MMF. Điều

này phù hợp với nghiên cứu của các tác giả Arun

Mondal và nnk (2016) [14] khi sử dụng mô hình

USLE và MMF để dự báo xói mòn ở sông Narmada ở

miền Trung Ấn Độ, kết quả cho thấy sử dụng mô

hình hiệu chỉnh USLE cho thấy sự phù hợp nhất đối

với vùng nghiên cứu. Nghiên cứu của Emil

109

N«ng nghiÖp vµ ph¸t triÓn n«ng th«n - KỲ 2 - TH¸NG 11/2020

KHOA HỌC CÔNG NGHỆ

Bên cạnh sử dụng hệ số chung như hệ số K, C, P lượt là 11,01 và 21,62, điều này cho thấy mô hình

mô hình MMF quan tâm đến các yếu tố độ che phủ USLE dự báo tốt hơn mô hình MMF.

mặt đất, tán lá cây, chiều cao thảm phủ. Tuy nhiên

Yếu tố lượng mưa tác động lớn nhất đến lượng

điều kiện canh tác ở vùng núi phía Bắc với cơ cấu

đất xói mòn đất của các điểm quan trắc, đối với mô

mùa vụ thay đổi các cây trồng trong năm, chiều cao,

hình USLE thể hiện qua giá trị hệ số R và mô hình

độ che phủ cây ở từng giai đoạn phát triển của cây

MMF thể hiện qua giá trị hệ số Q, J. Yếu tố độ dốc là

trồng sẽ khác nhau, lượng mưa phân bố tập trung

yếu tố tác động rất lớn thứ hai đến xói mòn đất theo

vào mùa mưa (tháng 5 đến 9), trung với thời điểm

mô hình USLE, thể hiện của giá trị hệ số mất đất do

gieo trồng vụ, thu hoạch vụ xuân hè, hè thu do đó

độ dốc và chiều dài sườn dốc LS. Còn đối với mô

động năng hạt mưa tác động vào bề mặt sẽ mạnh

hình MMF yếu tố địa hình thể hiện qua độ dốc được

hơn nhưng chưa được xem xét trong mô hình MMF.

tính toán thông qua lượng đất tách ra bởi dòng chảy

Điều này cũng được thể hiện ở đồ thị 1, kết quả dự

mặt và khả năng vận chuyển của dòng chảy. Tuy

báo lượng đất bị xói mòn bằng mô hình MMF hầu

nhiên mô hình MMF không thể hiện rõ tác động của

xói mòn đất, độ dốc các ô quan trắc dao động từ 4-34⁰

hết đều thấp hơn giá trị đo thực tế, chỉ có các ô quan

trắc ở Thụy An, Ba Vì có giá trị dự báo của mô hình

nhưng kết quả dự báo bằng mô hình MMF lượng đất

MMF cao hơn so với đo thực tế và mô hình USLE,

mất 2,85-10,84 tấn/ha/năm, so với quan trắc thực tế

nguyên nhân ở đây độ dốc nhỏ (độ dốc 4⁰) khi dự

là 0,63 đến 64,45 tấn/ha/năm.

báo bằng mô hình MMF yếu tố độ dốc tác động

TÀI LIỆU THAM KHẢO

thông qua giá trị Sin(S) đối với cả lượng đất tách ra

1. Bahrawi Jarbou A., Mohamed Elhag, Amal Y.

hay vận chuyển bởi dòng chảy nên mức độ thay đổi

Aldhebiani, et al. (2016). Soil Erosion Estimation

không lớn do đó tác động lên sự thay đổi lượng đất

Using Remote Sensing Techniques in Wadi

xói mòn không lớn. Điều này thể hiện ở hình 2, độ

dốc các ô quan trắc giao động từ 4-34⁰nhưng kết quả

Yalamlam Basin, Saudi Arabia. Advances in

Materials Science and Engineering. 2016, p. 8.

dự báo bằng mô hình MMF lượng đất mất 2,85-10,84

tấn/ha/năm, so với quan trắc thực tế là 0,63 đến

64,45 tấn/ha/năm.

2. Bayramov Emil, Manfred F. Buchroithner,

Eileen Mcgurty (2013). Differences of MMF and

USLE Models for Soil Loss Prediction along BTC

and SCP Pipelines. Journal of Pipeline Systems

Engineering and Practice. 4(1), p. 81-96.

3. Benavidez R., B. Jackson, D. Maxwell, K.

Norton (2018). A review of the (Revised) Universal

Soil Loss Equation ((R)USLE): with a view to

increasing its global applicability and improving soil

loss estimates. Hydrol. Earth Syst. Sci. 22(11), p.

6059-6086.

4. Chai T., R. R. Draxler (2014). Root mean

square error (RMSE) or mean absolute error

(MAE)?–Arguments against avoiding RMSE in the

literature. Geosci. Model Dev. 7, p. 1247–1250.

Hình 2. Độ dốc và lượng đất mất thực đo và dự báo

bởi mô hình USLE và MMF

5. David Wilfredo P. (1988). Soil and Water

4. KẾT LUẬN

Conservation

Planning:

Policy

Issues

and

for

Recommendations.

Philippine

Institute

Kết quả sử dụng mô hình dự báo xói mòn đất

cho thấy mô hình USLE dự báo lượng đất mất giao

động từ 1,28 – 67,64 tấn/ha/năm; của mô hình MMF

Development Studies.

6. Doanh L. Q., H. D. Tuan, A. Chabanne

là 2,85-10,84 tấn/ha/năm so với lượng đất bị xói mòn (2005). Upland Agro - Ecology Research and

đo được giao động từ 0,63 đến 64,45 tấn/ha/năm. Sai Development in Vietnam. Building an Agro-

số bình phương trung bình quân phương (RMSE) Ecological Network through DMC in Southeast Asia,

của mô hình USLE và MMF so với giá trị thực đo lần Vientiane, Lao, 7 p.

110

N«ng nghiÖp vµ ph¸t triÓn n«ng th«n - KỲ 2 - TH¸NG 11/2020

KHOA HỌC CÔNG NGHỆ

7. Nguyễn Văn Dũng, Trần Đức Viên, Nguyễn

18. Mulengera M. K., R. W. Payton (1999).

Thanh Lâm, Trần Mạnh Tường, Aran Patanothai, Estimating the USLE-soil erodibility factor in

George Cadisch, A.Terry Rambo (2008). Phân tích developing tropical countries. Trop Agric (Trinidad).

mức độ bền vững của hệ canh tác nương rẫy tổng 76(1), p. 17–22.

hợp tại Bản Tát bằng phương pháp cân bằng dinh

19. Nguyễn Quang Mỹ (2005). Xói mòn đất hiện

dưỡng, trong Trần Đức Viên, A.Terry Rambo,

đại và các biện pháp phòng chống. Nhà xuất bản Ðại

Nguyễn Thanh Lâm (chủ biên), Canh tác nương rẫy

học Quốc gia Hà Nội, Hà Nội.

tổng hợp: Một góc nhìn, NXB Nông nghiệp, Hà Nội,

20. Polous Khatereh (2010). Effect of spatial

tr. 258-312.

resolution on erosion assessment in Namchun

8. Gregory K. J., D. E. Walling (1973). Drainage

watershed. Thailand, Facuty of Geo-Information

Basin. Form and Process: A Geomorphological

science and Earth observation University of Twente,

Approach. Edward Arnold, London.

Enschede, The Netherlands.

9. Nguyễn Trọng Hà (1996). Xác định các yếu

21. Quansah

C.

(1982).

Laboratory

tố gây xói mòn và khả năng dự báo xói mòn trên đất

dốc. Trường Đại học Thủy lợi, Hà Nội.

experimentation for the statistical derivation of

equations for soil erosion modelling and soil

10. Kim H. S., P. Y. Julien (2006). Soil Erosion conservation design. Cranfield Institute of

Modeling Using RUSLE and GIS on the IMHA Technology, Cranfield University.

Watershed. Water Engineering Research. 7(1), p. 29-

22. Renard K. G. , G. R. Foster, G. A. Weesies, D.

41.

K. Mccool, D. C. Yoder (1997). Predicting Soil

11. Kirkby M. J. (1976). Tests of the random Erosion by Water: A Guide to Conservation Planning

network model and its application to basin With the Revised Universal Soil Loss Equation. U.S

hydrology. Earth Surface Processes. 1(3), p. 197-212.

Government Printing Office, Washington DC.

12. Kurosawa Kiyoshi, Nguyen Hai Do, Tat Canh

23. Nguyễn Tử Siêm, Thái Phiên (1999). Ðồi núi

Nguyen, Kazuhiko Egashira (2009). Magnitude of Việt Nam - Thoái hoá và phục hồi. Nhà xuất bản

Annual Soil Loss from a Hilly Cultivated Slope in Nông nghiệp, Hà Nội, 412 tr.

Northern Vietnam and Evaluation of Factors

24. Stone R. P., D. Hilborn (2000). Universal Soil

Controlling

Water

Erosion.

Applied

and

Loss Equation (USLE). Ontario Ministry of

Agriculture and Food, Agriculture and Rural

Environmental Soil Science. 2009, p. 8.

13. Mepas.Pnnl.Gov 5.3.2 Soil Erodibility Factor, Division; Factsheet.

truy cập ngày 12/6/2018, tại trang web

25. Thinley Ugyen (2008). Spatial Modeling for

https://mepas.pnnl.gov/mepas/formulations/source

_term/5_0/5_32/5_32.html.

Soil erosion assessment in upper Lam Phra Phloeng

watershed. Nakhon Ratchasima, Thailand.

14. Mondal Arun, Deepak Khare, Sananda

Kundu (2016). A comparative study of soil erosion

modelling by MMF, USLE and RUSLE. Geocarto

International. 9/2016, p. 1-25.

26. Trương Đình Trọng, Nguyễn Quang Việt, Đỗ

Thị Việt Hương (2012). Đánh giá khả năng xói mòn

đất ở huyện Đakrông, tỉnh Quảng Trị bằng mô hình

RMMF (Revised Morgan-Morgan-Finney). Tạp chí

15. Morgan R. P. C. (2005). Soil erosion and Khoa học - Đại học Huế. 74A(5), tr. 173-184.

conservation. Third, Blackwell Publishing Ltd.

27. Trung tâm Ứng phó biến đổi khí hậu (2016).

16. Morgan R. P. C., J. H. Duzant (2008). Dữ liệu khí tượng các trạm Cò Nòi (2015-2018), Vĩnh

Modified MMF (Morgan–Morgan–Finney) model Yên (2000-2002), Hòa Bình (2000), Hà Nội.

for evaluating effects of crops and vegetation cover

28. Vezina Karine, Ferdinand Bonn, Pham Van

on soil erosion. Earth Surface Processes and

Cu (2006). Agriculturalland-use patterns and soil

Landforms. 33(1), p. 90-106.

erosion vulnerability of watershed units in Vietnam’s

17. Morgan R. P. C (2009). Soil erosion and northern highlands. Landscape Ecol. 21, p. 1311–

conservation. John Wiley & Sons.

1325.

111

N«ng nghiÖp vµ ph¸t triÓn n«ng th«n - KỲ 2 - TH¸NG 11/2020

KHOA HỌC CÔNG NGHỆ

29. Trần Quốc Vinh, Đặng Hùng Võ, Đào Châu No.

537,

USDA/Science

US. Govt.

and

Education

Office,

Thu (2011). Ứng dụng viễn thám và hệ thống thông Administration,

Printing

tin địa lý đánh giá xói mòn đất đồi gò huyện Tam Washington, DC., 58.

Nông, tỉnh Phú Thọ. Tạp chí Khoa học và Phát triển,

31. Wischmeier W. H., D. D. Smith (1981).

Predicting rainfall erosion losses -a guide to

9(5), tr. 823-833.

30. Wischmeier W. H. , D. D. Smith (1978). conservation planning. Supplement to Agriculture

Predicting Rainfall Erosion Losses: A Guide to Handbook No. 537. USDA, Washington DC, USA.

Conservation Planning. Vol. Agriculture Handbook

RESEARCH ON USING SOIL EROSION MODEL APPLIED TO MOUNTAINOUS NORTH OF VIETNAM

Tran Minh Chinh, Nguyen Trong Ha, Nguyen Van Kien

Summary

This study uses the results of measurement at 5 experimental points of soil erosion with 39 observations,

the results show that, the amount of soil eroded in the monitoring plots ranges from 0.63 to 64.45

tons/ha/year. Using Universal Soil Loss Models (USLE) and Morgan-Morgan-Finney (MMF) to forecast

land loss in the monitoring plots, the forecast results are 1.28 to 67.64 tons/ha/year and 2.85-10.84

tons/ha/year respectively. The mean squared error (RMSE) of the USLE and MMF models compared to

the measured real values is 11.01 and 21.62 respectively, this shows that the USLE model predicts better

than the MMF model. The slope factor is one of the factors that strongly affects soil erosion, especially in

mountainous areas. However, the MMF model does not clearly show the impact of soil erosion due to slope,

in the slope monitoring plots range from 4-34⁰, but the forecast results with the MMF model of soil loss

2.85-10.84 tons/ha/year, compared with the actual monitoring is 0.63 to 64.45 tons/ha/year.

Keywords: Soil erosion, MMF model, USLE model, soil degradation.

Người phản biện: PGS.TS. Trần Minh Tiến

Ngày nhận bài: 4/9/2020

Ngày thông qua phản biện: 6/10/2020

Ngày duyệt đăng: 13/10/2020

112

N«ng nghiÖp vµ ph¸t triÓn n«ng th«n - KỲ 2 - TH¸NG 11/2020