Phân tích đa tiêu chí trong thành lập bản đồ dự báo nguy cơ cháy rừng
56
Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất Tập 58, Kỳ 4 (2017) 56-65
Phân tích đa tiêu chí trong thành lập bản đồ dự báo nguy cơ
cháy rừng
Đỗ Thị Phương Thảo 1,*, Nguyễn Mạnh Hải 1, Vũ Khánh Linh 1, Nguyễn Danh Đức 1
THÔNG TIN BÀI BÁO
TÓM TẮT
Quá trình:
Cảnh báo và ngăn chặn cháy rừng nhằm bảo vệ hệ sinh thái rừng là cần
thiết và phải được quản lý, giám sát hiệu quả. GIS là một công cụ phân tích
không gian kết hợp với phân tích đa tiêu chí có thể dự báo, đánh giá mức
độ, nguy cơ cháy rừng xảy ra ở đâu và khi nào. Khu vực thực nghiệm là
huyện Ba Vì, nơi có vườn Quốc gia tự nhiên và diện tích rừng lớn nhất Hà
Nội cần bảo tồn. Chín nhân tố, được chia theo các nhóm vật liệu cháy, tác
nhân gây cháy, tác nhân thời tiết và nhân tố tự nhiên chiết xuất từ dữ liệu
viễn thám, bản đồ địa hình, mô hình số độ cao (DEM) được gán trọng số
khác nhau tùy mức độ ảnh hưởng theo phương pháp phân tích thứ bậc
(AHP). Bản đồ kết quả dự báo nguy cơ cháy rừng được thể hiện bằng bốn
mức độ: thấp, trung bình, cao và rất cao, sau đó được so sánh với hệ thống
quản lý cháy toàn cầu (Global Fire Management System). Kết quả cho thấy
khu vực cỏ, cây bụi, rừng thông, keo,… và gần khu dân cư là nơi xác suất dễ
xảy ra cháy rừng cao hơn tại thời điểm mùa khô (chiếm 8.92% tổng diện
tích) nên cần triển khai trước các biện pháp phòng cháy rừng.
Nhận bài 15/3/2017
Chấp nhận 15/7/2017
Đăng online 31/8/2017
Từ khóa:
MCA
Dự báo cháy
Ba Vì
GIS
AHP
© 2017 Trường Đại học Mỏ - Địa chất. Tất cả các quyền được bảo đảm.
giang, nứa, tre, cỏ tranh, lau sậy khá nhiều,
chính vì vậy, vườn quốc gia Ba Vì được xếp vào
1. Mở đầu
Ba Vì là huyện có diện tích rừng tự nhiên
lớn nhất của Hà Nội. Quanh chân núi Ba Vì có
15 đơn vị đang khai thác du lịch. Xung quanh
vườn quốc gia Ba Vì chủ yếu là người dân tộc
sinh sống, việc dùng lửa còn bất cẩn, thiếu kiểm
soát khi làm nương rẫy, vào rừng đốt ong, đốn
củi, sưởi ấm gia súc,... nên luôn tiềm ẩn nguy cơ
cháy rừng dẫn đến việc phòng chống cháy rừng
là cực kỳ quan trọng. Hiện trạng rừng ở Ba Vì
lại có khối lượng thực bì lớn, các trảng cỏ, rừng
diện nguy cơ xảy ra cháy rừng cao, theo thống
kê các vụ cháy rừng trong 3 năm qua, vườn
quốc gia Ba Vì đã xảy ra 7 vụ cháy. Thực tiễn
cho thấy, ngoài yếu tố khách quan như sét đánh
(chưa xảy ra) thì nguyên nhân chính gây cháy
rừng là do con người. Do vậy để hạn chế cháy
rừng, việc cần thiết và cấp bách là phải lập các
bản đồ dự báo, xác định các khu vực, vị trí có
nguy cơ xảy ra cháy cao giúp các cấp chính
quyền địa phương tăng cường tuyên truyền,
vận động cộng đồng dân cư sống gần rừng
nâng cao ý thức trách nhiệm về công tác bảo vệ,
phòng cháy chữa cháy rừng.
_____________________
*Tác giả liên hệ
E-mail: dothiphuongthao@humg.edu.vn
Đỗ Thị Phương Thảo và nnk/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 58 (4), 56-65
57
Những năm gần đây, công nghệ GIS đã trở
thành một công cụ hữu ích và mạnh mẽ trong
quản lý hợp lý tài nguyên rừng và các yếu tố
hỏa hoạn (Luis and Carlos, 2008; Yakubu et al.,
2015). GIS còn là một công cụ quan trọng để
tích hợp dữ liệu không gian, dữ liệu thuộc tính
trong phân tích nên có thể xem xét nhiều tác
nhân ảnh hưởng tới cháy rừng gồm cả các yếu
tố tự nhiên và yếu tố con người để lập ra các
bản đồ chi tiết, chính xác hơn về dự báo nguy
cơ cháy rừng. Cùng với sự phát triển của công
nghệ GIS, phân tích đa tiêu chí (Multi-Criteria
Analysis, MCA) ngày càng trở nên phổ biến vì
nó liên quan đến quá trình so sánh phân cấp
bậc để đưa ra một ma trận trọng số quyết định
các yếu tố nào quan trọng hơn gây ra hỏa hoạn
(Dao Thi Thanh Huyen, Vu Anh Tuan, 2008). Có
hàng ngàn bài báo khoa học tập trung vào lĩnh
vực nghiên cứu này với nhiệm vụ quan trọng là
tìm ra các yếu tố gây cháy và tính toán các
trọng số. Một nghiên cứu được thực hiện rất
sớm bởi Chuvieco và Congalton (Chuvieco and
Congalton, 1989) áp dụng công nghệ viễn thám
và công nghệ GIS để lập bản đồ cảnh báo một
khu vực cháy rừng ở Tây Ban Nha sử dụng hình
ảnh vệ tinh Landsat TM làm cơ sở phân loại
thảm thực vật và xác định các nhân tố khác, có
năm yếu tố ảnh hưởng được xếp hạng theo tầm
quan trọng lần lượt là: thảm thực vật, độ dốc,
hướng, khoảng cách đến giao thông và độ cao,
do đó theo nghiên cứu này loại thực vật là quan
trọng nhất. Nghiên cứu từ Vadrevu et al.,
(2011), cũng sử dụng phân tích MCA để xử lý
bốn nhóm thông số là: địa hình, thảm thực vật,
khí hậu và các yếu tố kinh tế xã hội. Với nghiên
cứu này, khí hậu đã được thêm vào vì diện tích
khu vực nghiên cứu lớn. Để đánh giá các thông
số, nghiên cứu sử dụng quy trình phân cấp thứ
bậc tính ra các trọng số cho từng yếu tố. Thông
số kinh tế xã hội có trọng số cao hơn các thông
số địa hình, có nghĩa là các hoạt động của con
người được coi là yếu tố quan trọng nhất gây
cháy rừng. Ở Việt Nam, Lưu Thế Anh và nnk
(2014), sử dụng ảnh Landsat ETM chụp năm
2011 xác định tám tham số: loại rừng, nhiệt độ,
lượng mưa, vận tốc gió, độ dốc, hướng địa hình,
khoảng cách đến nương rẫy và khoảng cách tới
dân cư làm đầu vào trong mô hình GIS để cảnh
báo nguy cơ cháy rừng gây ô nhiễm môi trường
khói bụi của tỉnh Đắc Lắk. Vũ Thành Minh và
nnk (2016), sử dụng ảnh Landsat 8 OLI chiết
tách các yếu tố gây cháy tại vườn quốc gia
Chàm Chim gồm: mật độ sinh khối, loại hình
lớp phủ, độ ẩm lá, nhiệt độ bề mặt, khoảng cách
nguồn nước và khu dân cư sau đó cho điếm,
gán trọng số và chồng chập các bản đồ chuyên
đề thể hiện bản đồ nhạy cảm cháy. Các phương
pháp này cũng có nhiều hạn chế là chưa tính
hết các nhân tố ảnh hưởng đến cháy rừng, phải
thu thập được các số liệu đo thực tế cùng thời
điểm ảnh viễn thám nên sẽ gặp nhiều khó khăn.
Với mong muốn góp phần tìm kiếm
phương pháp dự báo nguy cơ cháy rừng có
hiệu quả, đơn giản và nhanh chóng, bài báo
trình bày phương pháp tích hợp ảnh vệ tinh và
phân tích đa tiêu chí từ hệ thống thông tin địa
lý (GIS) để thành lập bản đồ dự báo nguy cơ
cháy rừng ở khu vực huyện Ba Vì nhằm xác
định các khu vực có khả năng cháy rừng, giúp
cán bộ sở lâm nghiệp, các cơ quan chức năng có
thể ngăn ngừa, giảm thiểu hoặc có những biện
pháp hành động phòng tránh hỏa hoạn trong
mùa thường xảy ra cháy rừng cao.
2. Khu vực nghiên cứu
Ba Vì là huyện thuộc vùng bán sơn địa,
phía tây bắc Hà Nội, diện tích là 424km² với
hơn 265 nghìn người gồm các dân tộc Kinh,
Mường, Dao sinh sống tập trung chủ yếu ở
vùng đồng bằng ven sông, còn nhiều dân sống
tại vùng đệm của Vườn Quốc gia vẫn giữ tập
quán đốt rừng làm nương rẫy, mùa đông đốt
lửa sưởi ấm cho gia súc. Địa hình của huyện
thấp dần từ phía tây nam sang phía đông bắc,
chia thành 3 tiểu vùng khác nhau: vùng núi,
vùng đồi gò, vùng đồng bằng ven sông. Vùng
núi chiếm 47,5% diện tích, trong đó có Vườn
Quốc gia Ba Vì với một số đỉnh núi có độ cao
trên 1000m, độ dốc khá lớn, càng lên cao độ
dốc càng tăng nên việc đi lại là không thuận lợi.
Trên khu vực vườn Quốc gia Ba Vì có rất ít suối,
khả năng giữ nước là rất thấp, đặc biệt khi vào
mùa khô. Khí hậu khu vực nóng ẩm, nhiệt đới
gió mùa, chia thành hai mùa rõ rệt: mùa mưa
từ cuối tháng 4 đầu tháng 5 đến tháng 10, mùa
khô từ tháng 11 đến cuối tháng 4. Lượng mưa
hàng năm dao động trong khoảng 2500 mm.
Nhiệt độ trung bình năm khoảng 23,4°C. Tháng
5 đến tháng 8 là thời gian nóng nhất trong năm,
nhiệt độ có thể đến 37°C. Vào những ngày thời
58
Đỗ Thị Phương Thảo và nnk/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 58 (4), 56-65
tiết rất khô hanh, độ ẩm trong không khí ở đây
rất thấp.
nhiều nghiên cứu lại thiên về các vật liệu dễ
cháy như kiểu và đặc điểm của rừng (Luis and
Carlos, 2008). MCA là một công nghệ mạnh mẽ
để đưa ra quyết định phức tạp như trên
(Krishna et al., 2009). Tùy thuộc vị trí đặc điểm
khu vực nghiên cứu, các tiêu chí phù hợp hoặc
tối ưu (các biến) được đưa ra phân tích cụ thể
(Yakubu et al., 2015). Các biến có thể được chia
thành nhiều nhóm, ảnh hưởng đến xác suất có
thể xảy ra cho đối tượng. Bản đồ cho biết xác
suất đối tượng được gọi là bản đồ các yếu tố,
cộng với sự giúp đỡ của phân tích thứ bậc xác
định trọng số (Analytic Hierarchy Process,
AHP) cho mỗi yếu tố, bản đồ các yếu tố cuối
cùng được tạo ra bằng cách nhân mỗi bản đồ
với trọng số của chúng và tổng hợp lại với nhau
(Khalil et al., 2014). Bản đồ kết quả thu được
bằng cách nhân các bản đồ các yếu tố cuối
cùng. Do vậy, trong quá trình xử lý MCA, tầm
quan trọng của các biến được quyết định bằng
cách xác định trọng số các yếu tố ảnh hưởng.
Theo thống kê của Chi cục Kiểm lâm Hà
Nội, tổng diện tích đất lâm nghiệp của huyện Ba
Vì là 11.160,3 ha, đất có rừng là 10.224,6 ha,
diện tích rừng tự nhiên là 1.754,8 ha, rừng
trồng là 8.465,8 ha. Rừng tự nhiên được phủ
xanh bằng các loại thảm thực vật đa dạng,
phong phú, có nhiều loài cây họ dầu và cây lá
rộng, thường rụng lá nhiều vào mùa đông, rất
dễ cháy.
3. Phương pháp và dữ liệu
3.1. Phương pháp nghiên cứu
Để xác định nơi có thể xảy ra cháy rừng
cần phải xem xét các yếu tố như: nguồn nhiên
liệu dễ bắt lửa, các yếu tố là tác nhân gây ra
cháy và các yếu tố bổ sung như khí hậu, địa
hình tác động thêm. Nhiều nghiên cứu chỉ tính
đến các vụ cháy rừng do con người gây ra và
Hình 1. Vị trí địa lý khu vực nghiên cứu.
Đỗ Thị Phương Thảo và nnk/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 58 (4), 56-65
59
Hình 2. Cách cho điểm so sánh cặp trong phương pháp AHP.
Hình 3. Sơ đồ phương pháp thành lập bản đồ dự báo nguy cơ cháy rừng ứng dụng phân tích
AHP là phương pháp xác định trọng số
được phát triển bởi Saaty (1977), đây là công
nghệ mạnh sử dụng trong việc ra các quyết
định phức tạp và sử dụng rộng rãi trong phân
tích dựa trên GIS. Một ma trận so sánh cặp
được sử dụng để ước lượng trọng số của các
biến. Tầm quan trọng của các biến được các
chuyên gia cho điểm so sánh theo cặp. Các số
liệu quy mô để so sánh tầm quan trọng của các
biến thể hiện trong hình 2. AHP cũng cung cấp
cách xác định mức độ nhất quán của các
chuyên gia thông qua tỉ số nhất quán
(Consistency Ratio, CR) phải nhỏ hơn hoặc
bằng 10% thì ma trận so sánh cặp mới được sử
dụng còn nếu giá trị CR này lớn hơn 10% thì
cần phải thẩm định lại quá trình so sánh cặp
hoặc loại bỏ ý kiến.
Đối với khu vực Ba Vì, để có bản chất
khách quan tự nhiên và cả các hoạt động của
con người ảnh hưởng đến cháy rừng, các yếu tố
xem xét được chia thành bốn nhóm: (1) vật liệu
gây cháy, (2) tác nhân gây cháy, (3) nhân tố
thời tiết và (4) địa hình tự nhiên, trong mỗi
nhóm lại có các yếu tố thành phần đặc trưng
60
Đỗ Thị Phương Thảo và nnk/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 58 (4), 56-65
riêng có thể chiết xuất từ các nguồn dữ liệu
khác nhau. Biểu đồ thể hiện mô hình phương
pháp MCA được trình bày trong Hình 3.
năm, (3) rừng trồng ổn định (bạch đàn thông
keo), (4) cỏ, cây bụi, (5) dân cư và (6) thủy hệ
bằng phương pháp có kiểm định kết hợp điều
tra mặt đất. Loại thực vật, khu vực đất nông
nghiệp, khu vực dân cư có quan hệ chặt chẽ với
nguy cơ cháy rừng, tuy nhiên loại thực vật có
ảnh hưởng lớn nhất đối với sự xuất hiện lửa.
Các khu rừng thông, keo, cỏ, cây bụi có nguy cơ
cháy tối đa vì dễ bắt lửa, được gán nhãn riêng
biệt theo 4 cấp độ nhạy cảm (Hình 4a).
NDVI (Normalized Difference Vegetation
Index): Mật độ lớp phủ thực vật trên mặt đất
đại diện bằng chỉ số thực vật NDVI, được tính
từ ảnh Landsat 8 theo công thức NDVI = (NIR –
RED) / (NIR + RED). Trong đó NIR là kênh ảnh
cận hồng ngoại, RED là kênh đỏ (vùng hấp thụ
và phản xạ cao nhất chất diệp lục của thực vật).
Sử dụng NDVI là một biến lập bản đồ nguy cơ
cháy rừng do hiệu ứng thực vật trong việc bắt
lửa rừng hoặc xác định thảm thực vật khô có
khả năng cháy cao (Hình 4b).
3.2. Chuẩn bị dữ liệu
a. Dữ liệu ảnh viễn thám
Dữ liệu chính dùng trong nghiên cứu này là
ảnh viễn thám Landsat 8 OLI_TIR chụp ngày
01/6/2016 thuộc mùa khô là mùa dễ cháy
rừng được tải về từ trang điện tử của cơ quan
địa chất Hoa Kỳ (USGS). Ngoài ra, dữ liệu
Quickbird có độ phân giải siêu cao (0.6m) cùng
thời điểm cũng được sử dụng như là tài liệu hỗ
trợ trong quá trình chọn mẫu phân loại lớp phủ
bề mặt và trong quá trình kiểm tra kết quả sau
phân loại.
b. Dữ liệu bản đồ địa hình
Bộ dữ liệu Bản đồ địa hình tỉ lệ 1:25.000
hiện chỉnh năm 2014 (gồm các mảnh F-48-67-
B-c; F-48-67-B-d; F-48-67-D-a; F-48-67-D-b; F-
48-67-D-c; F-48-67-D-d) được sử dụng làm tài
liệu hỗ trợ trong quá trình xác định các mẫu
giải đoán ảnh; thành lập bản đồ nền cơ sở địa lý
cho các bản đồ chuyên đề thể hiện các yếu tố
gây cháy.
4.2. Nhóm bản đồ tác nhân gây cháy
Bản đồ khoảng cách tới dân cư: được thành
lập từ bản đồ địa hình và phân loại khoảng cách
như Bảng 1. Nhân tố con người được coi là một
phần quan trọng của tác động cháy rừng. Nhiều
nghiên cứu đã chỉ ra rằng các vùng có mật độ
dân số cao hơn sẽ phụ thuộc nhiều hơn vào tài
nguyên rừng, do đó, rừng gần khu vực dân sinh
sống sẽ có khả năng cháy cao hơn (Hình 4c).
Bản đồ khoảng cách tới giao thông: tại khu
vực có nhiều hoạt động du lịch quanh vườn
Quốc gia Ba Vì sẽ dễ xuất hiện các nguy hiểm
tiềm ẩn (đi bộ, hút thuốc, cắm trại,...). Hệ thống
giao thông được xét trong nghiên cứu này là
tuyến đường chính bao quanh khu vực có rừng
được chiết tách từ bản đồ địa hình rồi tính và
phân loại khoảng cách gần rừng có thể gây cháy
(Hình 4d).
c. Dữ liệu khảo sát thực địa
Dữ liệu thực địa thu thập vào tháng 4 năm
2017 được sử dụng để xác định các lớp phủ
khác nhau; để kiểm tra độ chính xác bản đồ
phân loại lớp phủ bề mặt. Khảo sát thực địa
trên cơ sở tuyến được thành lập từ bản đồ địa
hình và ảnh viễn thám tại một số địa điểm khác
nhau nhằm kiểm chứng tính chính xác của
phân loại lớp phủ bề mặt.
d. Dữ liệu mô hình số độ cao (DEM)
Dữ liệu DEM số hiệu 20170319115818-
668013565, độ phân giải 30m được sử dụng để
phân vùng độ cao, xác định độ dốc và hướng
địa hình của khu vực nghiên cứu.
4.3. Nhóm bản đồ điều kiện thời tiết
Bản đồ nhiệt độ bề mặt: Nhiệt độ bề mặt
được ước tính thông qua hai bước và theo các
công thức được đề xuất đối với ảnh Landsat 8.
4. Kết quả và thảo luận
4.1. Nhóm bản đồ nguyên liệu cháy
Bản đồ phân loại lớp phủ: Lớp phủ bề mặt
được phân loại từ ảnh Landsat 8 theo 6 lớp
khác nhau: (1) nông nghiệp, (2) cây trồng lâu
Đỗ Thị Phương Thảo và nnk/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 58 (4), 56-65
61
(a)
(c)
(b)
(d)
(e)
(f)
(h)
(k)
(g)
Hình 4 Các bản đồ thành phần xác định khả năng cháy rừng khu vực Ba Vì.
62
Đỗ Thị Phương Thảo và nnk/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 58 (4), 56-65
Bảng 1. Cấp độ ảnh hưởng tới cháy rừng và trọng số cho các bản đồ thành phần.
Bản đồ thành phần
Trọng số
Đối tượng
Cho điểm
Mức ảnh hưởng
Thấp
Cây trồng lâu năm
1
Dân cư, nông nghiệp
Rừng bạch đàn thông keo
Cỏ và cây bụi,
2
3
4
1
2
Trung bình
Cao
Lớp phủ
0,30
Rất cao
Thấp
> 2000 m
1500 m
Trung bình
Khoảng cách dân cư
Khoảng cách giao thông
Nhiệt độ bề mặt
Chỉ số NDVI
0,15
0,11
0,05
0,21
0,07
1000 m
500 m
3
4
1
2
3
4
1
2
Cao
Rất cao
Thấp
> 3000 m
2000 m
Trung bình
Cao
1000 m
500 m
Rất cao
Thấp
22o C đến 24o C
24,1o C đến 26o C
Trung bình
26,1o C đến 30o C
30,1o C đến 34o C
< 0
3
4
1
2
3
Cao
Rất cao
Thấp
0 đến 0,2
Trung bình
Cao
0,21 đến 0,3
0,31 đến 0,55
> 0
4
1
2
Rất cao
Thấp
- 0,31 đến 0
Trung bình
Chỉ số ẩm lá
- 0,41 đến – 0,3
- 0,5 đến – 0,4
3
4
1
2
Cao
Rất cao
Thấp
690 m đến 1264 m
360 m đến 690 m
Trung bình
Phân vùng độ cao
0,02
130 m đến 360 m
3
Cao
Dưới 130 m
0 đến 1,5o
4
1
2
Rất cao
Thấp
1,51 đến 3,5o
Trung bình
Phân vùng độ dốc
0,03
0,05
3,51 đến 6,5o
6,51 đến 21,5o
Đông Bắc, Đông
Bắc. Đông Nam
Nam, Tây Bắc
Tây, Tây Nam
3
4
1
2
3
4
Cao
Rất cao
Thấp
Trung bình
Cao
Hướng dốc địa hình
Rất cao
Đỗ Thị Phương Thảo và nnk/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 58 (4), 56-65
63
Hình 5. Bản đồ dự báo nguy cơ cháy rừng.
Bộ ảnh Landsat 8 có hai kênh hồng ngoại
nhiệt dùng để tính nhiệt độ là kênh 10 và kênh
11. Vì thiếu các giá trị thực đo để hiệu chỉnh
nhiệt độ, nghiên cứu này chỉ sử dụng kênh ảnh
10 vì khoảng bước sóng kênh 10 hẹp, giúp bức
xạ phản xạ lại có độ phân giải cao, nhờ đó mà
sự khác biệt nhiệt độ giữa các loại bề mặt được
nhận biết rõ ràng. Nhiệt độ cao làm nhiên liệu
khô hơn nên dễ bị cháy hơn (Hình 4e).
Bản đồ độ ẩm lá: Để xác định độ ẩm trong
thực vật, chỉ số nước NDWI (Normalized
Difference Water Index) thường được áp dụng.
Khoảng bước sóng tối ưu để tính NDWI dùng
cho độ ẩm lá là từ 0,86 μm đến 1,24 μm, do đó
NDWI được tính toán bằng công thức NDWI =
(NIR-MIR) / (NIR+MIR). Đối với Landsat 8,
kênh ảnh 5 (NIR) và kênh 6 (MIR) là hai kênh
ảnh thích hợp nhất để tính độ ẩm lá thực vật
(Hình 4f).
4.4. Nhóm bản đồ địa hình tự nhiên
Bản đồ phân vùng độ cao: được xem là yếu
tố ảnh hưởng đến cháy rừng vì độ cao liên
quan đến lượng mưa và nhiệt độ. Lượng mưa
thường tăng lên với sự gia tăng độ cao. Do đó,
xác suất cháy ít hơn ở vùng cao hơn. Mặt khác,
càng cao dẫn đến nhiệt độ thấp hơn, nghĩa là sẽ
có khả năng cháy thấp hơn ở vùng cao hơn
(Hình 4g).
Bản đồ phân vùng độ dốc: là yếu tố cực kỳ
quan trọng có ảnh hưởng lớn đến tốc độ cháy
khi nó đang lan rộng. Dốc cao thì độ lan rộng
nhanh hơn là dốc thấp bởi quá trình đối lưu
hiệu quả hơn (Hình 4h).
64
Đỗ Thị Phương Thảo và nnk/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 58 (4), 56-65
Bản đồ hướng địa hình: là một trong những
cháy rừng để đánh giá độ chính xác tổng thể.
yếu tố có một mối quan hệ mạnh mẽ với ánh
sáng mặt trời và gió. Theo đặc điểm địa lý của
vùng nghiên cứu, ánh sáng mặt trời chiếu từ
hướng tây, tây nam dẫn đến nhiệt độ ở phía đó
cao hơn so với các sườn núi phía khác. Bản đồ
hướng địa hình được chuyển đổi từ dữ liệu
DEM để phân cấp theo hướng ưu tiên khác
nhau (Hình 4k).
Mặc dù việc so sánh trực tiếp giữa hai bản đồ
này không hoàn toàn hợp lệ do tính thời gian,
không gian và tính năng động của các sự kiện
hỏa hoạn, tuy nhiên cũng khẳng định được khả
năng tiên đoán của bản đồ dự báo nguy cơ cháy
rừng khu vực Ba Vì.
Bảng 2: Các mức độ dự báo nguy cơ cháy rừng.
Nguy cơ
cháy
Thấp
Trung bình 17846,55
Cao
Rất cao
Diện tích Phần trăm
Cấp
4.5. Bản đồ dự báo nguy cơ cháy rừng
(ha)
(%)
15,69
43,34
32,05
8,92
Bản đồ dự báo nguy cơ cháy rừng là một
bản đồ kết hợp của cả dữ liệu khách quan cũng
như chủ quan (ý kiến đánh giá từ chuyên gia).
Bản đồ các yếu tố thành phần sẽ được cho
điểm, phân tích AHP và nhân trọng số. Trọng số
các nguyên nhân gây ra nguy cơ cháy khác
nhau, ở mức độ thứ nhất của hệ thống phân cấp
là kiểu loại thảm thực vật, chỉ số NDVI, sau đó
là khoảng cách đến dân cư, giao thông, tiếp đến
là do ảnh hưởng của nhiệt độ, độ ẩm lá, cuối
cùng là ảnh hưởng địa hình khu vực với độ cao,
độ dốc và hướng địa hình (Bảng 1). Các trọng
số này được tính toán dựa trên ma trận kết hợp
các phán đoán thu được từ các chuyên gia về
lĩnh vực lâm nghiệp và có tỷ lệ nhất quán thấp
hơn 0,1 cho khu vực nghiên cứu.
I
II
III
IV
6461,19
13196,43
3670,20
5. Kết luận
Nguyên nhân dẫn đến cháy rừng rất đa
dạng, mặc dù số lượng đám cháy đã xảy ra
không đáng kể trên khu vực nghiên cứu nhưng
việc xây dựng các bản đồ dự báo nguy cơ cháy
theo hướng phân tích đa tiêu chí là cần thiết để
từ đó các cấp quản lý cần phải có quy hoạch
đúng đắn về giao thông, dân cư hoặc xây dựng
hàng rào phòng cháy xung quanh khu vực có
nguy cơ cháy cao.
Cách tiếp cận kết hợp viễn thám, GIS và
tích hợp đa tiêu chí sử dụng phân tích thứ bậc
AHP có thể được sử dụng hiệu quả để dự báo
khu vực dễ cháy rừng từ một số yếu tố cơ bản.
Trong nghiên cứu này, nguy cơ hỏa hoạn ở khu
vực rừng vườn Quốc gia Ba Vì được phân tích
theo ưu thế loại thảm thực vật, con người, điều
kiện khí hậu và địa hình tự nhiên. Kết quả khá
hữu ích trong việc mô tả các vùng "nguy cơ hỏa
hoạn" ở cấp địa phương cũng có thể được sử
dụng như là một công cụ để giải quyết mối
quan tâm về nguy cơ hỏa hoạn quy mô toàn
quốc hoặc lớn hơn. Các bản đồ yếu tố thành
phần liên quan có thể linh hoạt thay đổi tùy
theo dữ liệu được cung cấp và tùy theo đặc
điểm địa lý của khu vực nghiên cứu để tăng độ
chính xác dự báo nguy cơ cháy trong tương lai.
Trong bản đồ dự báo nguy cơ cháy rừng,
các cấp cảnh báo được xếp hạng từ rất thấp
đến rất cao (Bảng 2) dựa theo Quyết định
127/QĐ-BNN- KL về xếp hạng nguy cơ cháy
của Cục kiểm lâm ban hành ngày 11 tháng 12
năm 2000. Những kết quả này chỉ ra các khu
vực xã Quang Minh, xã Ba Trại và phía tây xã
Ba Vì cho thấy nguy cơ hỏa hoạn từ "cao đến
rất cao" so với các xã khác có giá trị nguy cơ
hỏa hoạn "trung bình đến thấp". Ngoài ra, nguy
cơ hỏa hoạn khác nhau từ "trung bình đến cao"
cho các khu vực khác nhau của cùng một xã,
chẳng hạn như đối với các xã dưới chân núi
vườn Quốc gia Ba Vì. Diện tích nguy cơ cháy
rừng cần cảnh báo theo bản đồ chiếm 8,92%
tổng diện tích, diện tích này có thể xê dịch tùy
thuộc vào tiêu chí nào được ưu tiên đề xuất.
Độ chính xác của bản đồ dự báo nguy cơ
cháy rừng được kiểm tra bằng cách sử dụng
một trong số các bản đồ dự báo cháy sẵn có là
bản đồ quản lý toàn cầu về hỏa hoạn (Global
Fire Management System) trích cho khu vực
nghiên cứu và phủ lên bản đồ dự báo nguy cơ
Tài liệu tham khảo
Chuvieco, E. and Congalton, R. G., 1989. Application
of remote sensing and geographic information
system to forest fire hazard mapping. Remote
Sens. Environ, 29, 147-159.
Đỗ Thị Phương Thảo và nnk/Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Mỏ - Địa chất 58 (4), 56-65
65
Dao Thi Thanh Huyen and Vu Anh Tuan, 2008.
Applying GIS and Multi-criteria evaluation in
forest fire risk zoning in Son La province,
Ngọc và Lê Bá Biên, 2014. Ứng dụng tư liệu ảnh
viễn thám và công nghệ GIS thành lập bản đồ
nguy cơ cháy rừng tỉnh Đăk Lăk. Tạp chí Các
khoa học về trái đất, 36(3), 252-261.
Vietnam.
International
Symposium
on
Geoinformatics for Spatial Infrastructure
Development in Earth and Allied Sciences.
Saaty T.L., 1977. A scaling method for priorities in
hierarchical structures. Journal of Mathematical
Psychology, 15, 234-281.
Global
Fire
Management
System:
Suryabhagavan K. V., Alemu M. and Balakrishnan
M., 2016. GIS-based multi-criteria decision
analysis for forest fire susceptibility mapping: a
case study in Harenna forest, southwestern
Ethiopia. Tropical Ecology 57(1): 33-43.
Khalil V. K., Khalil O., and Siavash S. K., 2014. Forest
Fire Risk Assessment Using Multi -Criteria
Analysi Criteria Analysis: A Case Study Kaleybar
Forest s: A Case Study Kaleybar Forests.
International Conference on Agriculture,
Environment and Biological Sciences (ICFAE’14)
June 4-5, 2014 Antalya (Turkey).
Vadrevu, K. P., Eaturu, A. and Badarinath, K. V. S.,
2011. Fire risk evaluation using multicriteria
analysis - a case study. Environ Monit Assess, 166,
223-239.
Krishna P. V., Anuradha E. and Badarinath K. V. S.,
2009. Fire risk evaluation using multicriteria
analysis - a case study, Environ Monit Assess, DOI
10.1007/s10661-009-0997-3.
Vũ Thành Minh và Lê Thị Thu Hiền, 2015, Ứng
dụng GIS và viễn thám để thành lập bản đồ nhạy
cảm cháy tại Vườn Quốc gia Tràm Chim, Tạp chí
phát triển KH&CN tập 18 số T16, 221-235.
Luis Diaz-Balteiro and Carlos Romero, 2008.
Review: Making forestry decisions with multiple
criteria: A review and an assessment. Forest
Ecology and Management 255, 3222–3241.
Yakubu I., Mireku-Gyimah D. and Duker A. A., 2015.
Review of methods for modelling forest fire risk
and hazard. African Journal of Environmental
Science and Technology, Vol 9(3), pp 155-165.
Lưu Thế Anh, Trần Anh Tuấn, Hoàng Thị Huyền
ABSTRACT
Multi-criteria analysis in mapping of forest fire risk prediction
Thao Phuong Thi Do 1,*, Hai Manh Nguyen 1, Linh Khanh Vu 1, Duc Danh Nguyen 1
Warning and preventing forest fires to protect forest ecosystems is essential and must be managed
and monitored effectively. GIS is a superior spatial analysis tool combined with a multi-criteria analysis
that predicts and assesses where and when forest fire risks occur. The experimental area is Ba Vi
district, where the natural national park was located as the largest forest acreage in Ha Noi that needs to
be preserved. Nine factors, divided into groups of combustible materials, fire agents, weather agents,
and natural elements extracted from remote sensing data, topographic maps, Digital Elevation Models
(DEMs) were assigned different weights depending on the level of influence, according to Analytic
Hierarchy Process (AHP). The result map of forest fire occurrence prediction is presented in four levels:
low, medium, high and very high, then compared to the Global Fire Management System. The result
showed grass, shrubs, pine forest, acacia, etc. and area that near the residential has the higher
probability of forest fires at dry season (8.92% of total area), needs to perform effective forest fire
prevention first.
Keywords: MCA, fire forecast, Ba Vi, GIS, AHP.
10 trang
20/04/2022
5900
Bạn đang xem tài liệu "Phân tích đa tiêu chí trong thành lập bản đồ dự báo nguy cơ cháy rừng", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- phan_tich_da_tieu_chi_trong_thanh_lap_ban_do_du_bao_nguy_co.pdf
