phân tích và dự báo biến động sử dụng đất trên địa bàn huyện châu thành, tỉnh đồng tháp ứng dụng chuỗi markov

Với những yêu cầu, và thách thức trong việc sử dụng đất, tuy không thể biết được chính xác con số cụ thể nhưng ở một xác suất tương đối cao thì việc sử dụng những công thức logic để phân

DANH MỤC VIẾT TẮT

DANIDA Danish International Development Association (Hiệp hội phát triển quốc tế Đan Mạch)

GIS Geogrophic Information System (Hệ thống thông tin địa lý)

GDP Gross Domestic Product (Tổng sản phẩm quốc nội)

DANH MỤC BẢNG

Bảng 2.1 Các chỉ tiêu quan trắc không khí năm 2010 huyện Châu Thành 33

Bảng 2.2 Hiện trạng sử dụng đất năm 2015 34

Bảng 2.3 Hiện trạng hệ thống giao thông huyện Châu Thành năm 2010 40

Bảng 3.1 Diện tích và cơ cấu sử dụng đất năm 2010 49

Bảng 3.2 Diện tích và cơ cấu sử dụng đất năm 2015 52

Bảng 3.3 Thống kê diện tích theo loại hình sử dụng đất tại các thời điểm 2010 và 2015 theo hiện trạng sử dụng đất 54

Bảng 3.4 Bãng mã loại hình sử dụng đất năm 2010 và 2015 55

Bảng 3.5 Thống kê diện tích các loại hình theo mã 56

Bảng 3.6 Ma trận chuyển đồi các loại hình sử dụng đất giai đoạn 2010-2015 58 Bảng 3.7 Diện tích các loại hình biến động sử dụng đất giai đoạn 2010-2015 58 Bảng 3.8 Ma trận xác suất chuyển đổi các loại hình sử dụng đất 59

Bảng 3.9 Bảng dự báo sử dụng đất đến năm 2030 60

Bảng 3.10 Dự báo cơ cấu sử dụng đất đến năm 2030 61

Bảng 3.11 So sánh kết quả dự báo với quy hoạch sử dụng đất năm 2020 62

DANH MỤC BIỂU ĐỒ, SƠ ĐỒ

Biểu đồ

Biểu đồ 3.1 Cơ cấu sử dụng đất Huyện Châu Thành năm 2010 50 Biểu đồ 3.2 Cơ cấu hiện trạng sử dụng đất Huyện Châu Thành năm 2015 52 Biểu đồ 3.3 Biến động sử dụng đất Huyện Châu Thành giai đoạn 2010 - 2015 55 Biểu đồ 3.4 Dự báo biến động sử dụng dất đến năm 2030 61

Sơ đồ

Sơ đồ 1.1 Quy trình thực hiện dự báo biến động sử dụng đất 21

Sơ đồ 1.2 Quy trình thực hiện dự báo sử dụng đất ứng dụng chuỗi Markov 22

DANH MỤC HÌNH

Hình 2.1 Sơ đồ vị trí của huyện Châu Thành (Đồng Tháp) 27 Hình 2.2 Sơ đồ vị trí các đơn vị hành chính huyện Châu Thành (Đồng Tháp) 28 Hình 3.1 Bản đồ hiện trạng sử dụng đất huyện Châu Thành (Đồng Tháp) năm

2010 51 Hình 3.2 Bản đồ hiện trạng sử dụng đất huyện Châu Thành (Đồng Tháp) năm

2015 53 Hình 3.3 Bản đồ biến động sử dụng đất huyện Châu Thành (Đồng Tháp) giai đoạn 2010-2015 57

MỤC LỤC

LỜI CÁM ƠN i

DANH MỤC VIẾT TẮT ii

DANH MỤC BẢNG iii

DANH MỤC BIỂU ĐỒ, SƠ ĐỒ iv

DANH MỤC HÌNH iv

MỞ ĐẦU 1

1 Lý do chọn đề tài 1

2 Mục tiêu và nhiệm vụ 2

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 2

4 Phương pháp nghiên cứu 2

5 Ý nghĩa thực tiễn của luận văn 2

6 Bố cục luận văn 3

CHƯƠNG 1 CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHÁP LÝ VỀ DỰ BÁO BIẾN ĐỘNG SỬ DỤNG ĐẤT 4

1.1 Cơ sở lý luận 4

1.1.1 Khái niệm 4

1.1.2 Vai trò, ý nghĩa của phân tích và dự báo nhu cầu sử dụng đất trong quy hoạch sử dụng đất 5

1.1.3 Đặc trưng, nhân tố ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất 6

1.1.4 Các phương pháp dự báo 7

1.1.4.1 Phương pháp dự báo định tính 7

1.1.4.2 Phương pháp dự báo định lượng 8

1.1.5 Ứng dụng chuỗi Markov 15

1.1.5.1 Khái niệm 15

1.1.5.2 Công thức chuỗi Markov 16

1.1.5.3 Ứng dụng chuỗi Markov 19

1.1.6 Nguyên tắc, quy trình dự báo sử dụng đất 20

1.1.6.1 Nguyên tắc dự báo 20

1.1.6.2 Quy trình dự báo 21

1.1.7 Tình hình nghiên cứu đánh giá biến động sử dụng đất trong và ngoài nước 22

1.1.7.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới 22

1.1.7.2 Tình hình nghiên cứu tại Việt Nam 24

1.2 Căn cứ pháp lý 25

1.2.1 Các quy định chung 25

1.2.2 Các quy định cụ thể 26

Tiểu kết chương 1 26

CHƯƠNG 2 THỰC TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT VÀ DỰ BÁO SỬ DỤNG ĐẤT TRÊN ĐỊA BÀN HUYỆN CHÂU THÀNH TỈNH ĐỒNG THÁP 27

2.1 Khái quát điều kiện tự nhiên, tài nguyên và môi trường 27

2.1.1 Điều kiện tự nhiên 27

2.1.1.1 Vị trí địa lý 27

2.1.1.2 Địa hình, địa mạo 29

2.1.1.3 Khí hậu 29

2.1.1.4 Thủy văn 29

2.1.2 Các nguồn tài nguyên 30

2.1.2.1 Tài nguyên đất 30

2.1.2.2 Tài nguyên nước 31

2.1.2.3 Tài nguyên khoáng sản 31

2.1.2.4 Tài nguyên nhân văn 32

2.1.3 Cảnh quan và thực trạng môi trường 32

2.1.3.1 Cảnh quan môi trường 32

2.1.3.2 Thực trạng môi trường 32

2.2 Hiện trạng sử dụng các loại đất 34

2.2.1 Hiện trạng sử dụng đất nông nghiệp 34

2.2.2 Hiện trạng sử dụng đất phi nông nghiệp 35

2.2.3 Hiện trạng sử dụng đất chưa sử dụng 36

2.3 Thực trạng phát triển kinh tế - xã hội 36

2.3.1 Kinh tế 36

2.3.1.1 Tăng trưởng kinh tế và chuyển dịch cơ cấu kinh tế 36

2.3.1.2 Thực trạng phát triển các ngày kinh tế 36

2.3.2 Xã hội 38

2.3.2.1 Dân số 38

2.3.2.2 Lao động, việc làm và thu nhập 38

2.4 Thực trạng phát triển đô thị và các khu dân cư nông thôn 38

2.4.1 Thực trạng phát triển đô thị 38

2.4.2 Thực trạng phát triển khu dân cư nông thôn 38

2.5 Phân tích, đánh giá thực trạng phát triển cơ sở hạ tầng 39

2.5.1 Giao thông 39

2.5.1.1 Giao thông bộ 39

2.5.1.2 Giao thông đường thuỷ 40

2.5.2 Thủy lợi 40

2.5.3 Giáo dục – đào tạo 41

2.5.4 Y tế 41

2.5.5 Văn hóa 41

2.5 6 Thể dục thể thao 42

2.5.7 Năng lượng 42

2.5.8 Bưu chính viễn thông 42

2.5.9 Quốc phòng, an ninh 43

2.6 Tình hình quản lý Nhà nước về đất đai 43

2.6.1 Ban hành văn bản quy phạm pháp luật về quản lý, sử dụng đất đai và tổ chức thực hiện văn bản đó 43

2.6.2 Xác định địa giới hành chính, lập và quản lý hồ sơ địa giới hành chính, lập bản đồ hành chính 43

2.6.3 Khảo sát, đo đạc, lập bản đồ địa chính, bản đồ hiện trạng sử dụng đất và bản đồ quy hoạch sử dụng đất 44

2.6.4 Quản lý quy hoạch, kế hoạch sử dụng đất 44

2.6.5 Quản lý việc giao đất, cho thuê đất, thu hồi đất, chuyển mục đích sử dụng đất 45

2.6.6 Đăng ký đất đai, lập và quản lý hồ sơ địa chính, cấp Giấy chứng nhận quyền sử dụng đất, quyền sở hữu nhà ở và tài sản khác gắn liền với đất 45

2.6.7 Thống kê, kiểm kê đất đai 45

2.6.8 Quản lý tài chính về đất đai và giá đất 46

2.6.9 Quản lý, giám sát việc thực hiện quyền và nghĩa vụ của người sử dụng đất 46

2.6.10 Thanh tra, kiểm tra, giám sát, theo dõi, đánh giá việc chấp hành quy định của pháp luật về đất đai và xử lý vi phạm pháp luật về đất đai 46

2.6.11 Giải quyết tranh chấp về đất đai; giải quyết khiếu nại, tố cáo trong quản lý và sử dụng đất đai 46

2.6.12 Quản lý hoạt động dịch vụ về đất đai 46

2.7 Thực trạng việc dự báo biến động sử dụng đất 47

2.7.1 Dự báo biến động sử dụng đất thực tế tại huyện Châu Thành 47

2.7.2 Những tồn tại trong dự báo biến động sử dụng đất và nguyên nhân 47

Tiểu kết chương 2 48

CHƯƠNG 3 ỨNG DỤNG CHUỖI MARKOV TRONG DỰ BÁO SỬ

DỤNG ĐẤT HUYỆN CHÂU THÀNH TỈNH ĐỒNG THÁP 49

3.1 Đánh giá và phân tích biến động sử dụng đất giai đoạn 2010 – 2015 49

3.1.1 Hiện trạng sử dụng đất năm 2010 49

3.1.2 Hiện trạng sử dụng đất năm 2015 52

3.1.3 Phân tích và đánh giá biến động giai đoạn 2010 – 2015 54

3.2 Xác định xu hướng thay đổi các kiểu sử dụng đất dựa trên cơ sở mô hình của Markov Chain 55

3.2.1 Thành lập bản đồ biến động sử dụng đất 55

3.2.2 Dự báo biến động sử dụng đất ứng dụng chuỗi Markov 60

3.3 So sánh kết quả dự báo với quy hoạch sử dụng đất của Huyện và đề ra giải pháp sử dụng đất 62

3.3.1 So sánh kết quả dự báo ứng dụng chuỗi Markov với quy hoạch sử dụng đất của Huyện năm 2020 62

3.3.2 Đề xuất giải pháp 63

Tiểu kết chương 3 65

KẾT LUẬN 66

TÀI LIỆU THAM KHẢO 67

MỞ ĐẦU

1 Lý do chọn đề tài

Đất đai là tài nguyên vô cùng quý giá đối với mỗi quốc gia, vừa là công

cụ sản xuất, vừa là tư liệu sản xuất đặc biệt, là thành phần không thể thiếu trong cuộc sống, trong tất cả các hoạt động sinh sống, địa bàn phân bố các khu dân cư,

cơ sở sản xuất kinh doanh, xây dựng cơ sở hạ tầng, cơ sở văn hóa, xã hội, an ninh và quốc phòng Trong xã hội hiện đại ngày nay, dưới sức ép của gia tăng dân số thì đất đai lại càng trở nên quý giá, vấn đề về đất đai luôn cần được quan tâm, sự phát triển của đô thị và quá trình công nghiệp hóa càng gây sức ép lớn đến các nhà quản lý Điều đó kéo theo sự suy giảm của đất nông nghiệp, sự tăng lên của đất phi nông nghiệp, là bài toán không có đáp án cụ thể, luôn cần phải giải quyết, nó luôn có những biến số thay đổi theo thời kỳ, vì vậy cần phải có những chương trình, kế hoạch, chiến lược riêng phù hợp với từng giai đoạn, từng hoàn cảnh, điều kiện của từng địa phương để sử dụng đất đai tiết kiệm, hợp

lý và bền vững

Huyện Châu Thành là một huyện thuộc tỉnh Đồng Tháp thuộc vùng Tây Nam Bộ, là nơi giao lưu tiếp giáp với thị xã Sa Đéc trong nội tỉnh, và tiếp giáp với ngoại tỉnh là tỉnh Vĩnh Long, bên cạnh còn có đường giao thông nối liền thành phố Cần Thơ, có điều kiện giao thông thuận lợi để phát triển kinh tế - xã hội kết hợp với các tài nguyên có sẵn của huyện, có nhiều tiềm năng để phát triển Với tổng diện tích tự nhiên là 24.822,29ha, chiếm 7,35% diện tích tự nhiên toàn tỉnh, diện tích bình quân trên đầu người của huyện là 1.600m2/người, hiện

có 100% diện tích đang khai thác và sử dụng, không có diện tích đất chưa sử dụng Trong đó, đất nông nghiệp là 20.403,73ha chiếm 82,20% diện tích tự nhiên, đất phi nông nghiệp là 4.418,56ha chiếm 17,80% diện tích tự nhiên, đất chưa sử dụng không còn vì đã được đưa vào khai thác giảm 32,08ha so với năm

2005 Nhìn chung đất nông nghiệp vẫn chiếm đa số diện tích, nhiều gấp bốn lần

so với đất phi nông nghiệp, tuy nhiên nhưng để đáp ứng quá trình công nghiệp hóa, hiện đại hóa trên địa bàn thì diện đất nông nghiệp có xu hướng chuyển dần một phần sang đất phi nông nghiệp Bên cạnh đó là sự gia tăng dân số ngày càng gây sức ép lớn, sẽ có một phần đất nông nghiệp chuyển sang đất phi nông nghiệp để đáp ứng nhu cầu sinh hoạt, sản xuất kinh doanh đáp ứng nhu cầu của dân số tăng thêm, nhưng vẫn cần chú ý đến vấn đề an ninh lương thực

Với những yêu cầu, và thách thức trong việc sử dụng đất, tuy không thể biết được chính xác con số cụ thể nhưng ở một xác suất tương đối cao thì việc

sử dụng những công thức logic để phân tích và dự báo sự biến động đất đai một cách khoa học, để có thể dựa vào đó làm cơ sở trong việc đề ra những phương

án sử dụng đất hiệu quả, hợp lý và bền vững Do đó đề tài nghiên cứu: “Phân

tích và dự báo biến động sử dụng đất trên địa bàn huyện Châu Thành, tỉnh Đồng Tháp ứng dụng chuỗi Markov” được thực hiện

+ Phân tích tình hình biến động sử dụng đất trên địa bàn

+ Ứng dụng chuỗi Markov xây dựng mô hình biến động diện tích

sử dụng đất trên địa bàn huyện Châu Thành

3 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

- Đối tượng nghiên cứu: xu thế biến động sử dụng đất trên địa bàn huyện

Châu Thành (Đồng Tháp)

- Phạm vi nghiên cứu:

+ Phạm vi không gian: địa bàn huyện Châu Thành (Đồng Tháp) + Phạm vi thời gian: số liệu thu thập từ năm 2010 đến năm 2015 + Phạm vi nội dung: nghiên cứu biến động sử dụng đất 2010 - 2015

và dự báo biến động 2016 – 2020, mở rộng đến năm 2030 trên địa bàn huyện Châu Thành (Đồng Tháp)

4 Phương pháp nghiên cứu

Trong đề tài sẽ sử dụng các phương pháp nghiên cứu:

- Phương pháp kế thừa: nghiên cứu tài liệu để tìm hiểu lịch sử nghiên cứu,

nắm bắt những nội dung của người đi trước đã làm Như phân tích nguồn, phân tích tác giả, phân tích nội dung, và tổng hợp tài liệu, từ đó phục vụ cho đề tài nghiên cứu

- Phương pháp tư duy trừu tượng: vận dụng kiến thức đã biết để tư duy,

nghiên cứu, đánh giá những vấn đề liên quan

- Phương pháp định mức: sử dụng các số liệu định mức, các căn cứ đã

được các nghiên cứu trước chứng minh có cơ sở khoa học

- Phương pháp thống kê: thu thập và xử lý số liệu, dự đoán xem xét về

mặt định lượng cho dự báo nhu cầu sử dụng đất

- Phương pháp toán học: ứng dụng các công thức toán học vào dự báo sử

dụng đất

5 Ý nghĩa thực tiễn của luận văn

Kết quả nghiên cứu sẽ góp phần:

- Bổ sung các phương pháp dự báo nhu cầu sử dụng đất làm căn cứ cho

quy hoạch, kế hoạch sử dụng đất đai

- Kết quả của nghiên cứu là xuất phát điểm, luận chứng trong quá trình

điều chỉnh quy hoạch sử dụng đất đai cho địa bàn huyện Châu Thành giai đoạn

2016 – 2020

6 Bố cục luận văn

Nội dung đề tài nghiên cứu “Phân tích và dự báo biến động sử dụng đất trên địa bàn huyện Châu Thành, tỉnh Đồng Tháp ứng dụng chuỗi Markov” bao gồm 3 chương:

CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHÁP LÝ VỀ DỰ BÁO BIẾN

ĐỘNG SỬ DỤNG ĐẤT ĐAI Trong đó nêu ra những cơ sở lý luận, cơ sở pháp

lý, lý thuyết về dự báo cũng như phương pháp để thực hiện đề tài phân tích biến động và dự báo nhu cầu sử dụng đất, và một số ứng dụng của chuỗi Markov trong thực tế ở nước ta và trên thế giới

CHƯƠNG 2: THỰC TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT VÀ DỰ BÁO SỬ DỤNG

ĐẤT TRÊN ĐỊA BÀN HUYỆN CHÂU THÀNH Nêu khái quát điều kiện của Huyện, tự nhiên, kinh tế – xã hội, tài nguyên, những hiện trạng hiện có của Huyện, để hiểu về địa bàn thực hiện đánh giá và dự báo nhu cầu sử dụng đất

CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG CHUỖI MARKOV TRONG DỰ BÁO SỬ

DỤNG ĐẤT HUYỆN CHÂU THÀNH TỈNH ĐỒNG THÁP Tiến hành đánh giá hiện trạng sử dụng đất năm 2010, 2015, và chồng xếp hai lớp bản đồ để đánh giá biến động cũng như thành lập ma trận Markov, sau đó tính toán đề được kết quả dự báo biến động sử đụng đất giai đoạn 2015 – 2020, so sánh với quy hoạch sử dụng đất năm 2020 của Huyện từ đó đề ra giải pháp sử dụng đất

hiệu quả, tiết kiệm và bền vững

Từ trước đến nay chưa có khái niệm chính xác về đánh giá biến động, nhưng có thể hiểu là: việc theo dõi, giám sát và quản lý đối tượng nghiên cứu để

từ đó thấy được sự thay đổi về đặc điểm, tính chất của đối tượng nghiên cứu, sự thay đổi định lượng Ví dụ: diện tích đất lúa mất đi, diện tích đất ở tăng lên, v.v…

Đánh giá biến động hiện trạng sử dụng đất là đánh giá sự thay đổi về loại hình sử dụng đất qua các thời kỳ dưới sự tác động từ các yếu tố tự nhiên, kinh tế – xã hội, nhu cầu sử dụng và sự khai thác của con người Đất đai không tự sinh

ra cũng không tự mất đi, chỉ chuyển từ loại hình sử dụng đất này sang loại hình

sử dụng đất khác, và do sự tác động bởi mối quan hệ tương tác giữa các thành phần của tự nhiên Như vậy, để khai thác tài nguyên đất đai của một khu vực có hiệu quả, bảo vệ nguồn tài nguyên quý giá và không làm suy thoái môi trường tự nhiên thì điều cần thiết là nghiên cứu biến động sử dụng đất Sự biến động này

do con người sử dụng, khai thác vào các mục đích kinh tế - xã hội, hoặc phù hợp hoặc không phù hợp với quy luật tự nhiên, do đó, cần nghiên cứu để tránh sử dụng đất đai không hợp lý hay có tác động xấu đến môi trường

Tóm lại, đánh giá biến động sử dụng đất là xem xét quá trình thay đổi của diện tích đất thông qua xử lý thông tin thu thập được theo giai đoạn, từ đó tìm ra quy luật và những nguyên nhân thay đổi, để có biện pháp sử dụng đúng đắn nguồn tài nguyên quý giá này

Thuật ngữ dự báo có nguồn gốc từ tiếng Hy Lạp "Pro" (nghĩa là trước) và

"gnois" (có nghĩa là biết), "prognois" nghĩa là biết trước

Dự báo là sự tiên đoán có căn cứ khoa học, mang tính chất xác suất về mức độ, nội dung, các mối quan hệ, trạng thái, xu hướng phát triển của đối tượng nghiên cứu hoặc về cách thức và thời hạn đạt được các mục tiêu nhất định

đã đề ra trong tương lai

Tiên đoán là hình thức phản ánh vượt trước về thời gian hiện thực khách quan, đó là kết quả nhận thức chủ quan của con người dựa trên cơ sở nhận thức quy luật khách quan trong sự vận động và phát triển của sự vật và hiện tượng

Có thể phân biệt ba loại tiên đoán:

Tiên đoán không khoa học: Đó là các tiên đoán không có cơ sở khoa học, thường dựa trên các mối quan hệ qua lại có tính tưởng tượng, không hiện thực,

được cấu trúc một cách giả tạo, hoặc những phát hiện có tính chất bất chợt Các hình thức như bói toán, tiên tri, các luận điệu tuyên truyền của các thế lực thù địch, thuộc loại tiên đoán này

Tiên đoán kinh nghiệm: Các tiên đoán hình thành qua kinh nghiệm thực tế dựa vào các mối quan hệ qua lại thường xuyên trong thực tế hoặc tưởng tượng

mà không trên cơ sở phân tích cấu trúc lý thuyết, nghiên cứu các quy luật hay đánh giá kinh nghiệm Loại tiên đoán này ít nhiều có cơ sở song lại không giải thích được sự vận động của đối tượng và đa số mới chỉ dừng lại ở mức độ định tính

Tiên đoán khoa học: đây là tiên đoán dựa trên việc phân tích mối quan hệ qua lại giữa các đối tượng trong khuôn khổ của một hệ thống lý luận khoa học nhất định Nó dựa trên việc phân tích tính quy luật phát triển của đối tượng dự báo và các điều kiện ban đầu với tư cách như là các giả thiết Tiên đoán khoa học là kết quả của sự kết hợp giữa những phân tích định tính và những phân tích định lượng các quá trình cần dự báo Chỉ có dự báo khoa học mới đảm bảo độ tin cậy cao và là cơ sở vững chắc cho việc thông qua các quyết định quản lý

khoa học (Nguồn: TS Nguyễn Thị Minh An (Quantri.vn biên tập và hệ thống hóa))

Vậy, dự báo nhu cầu sử dụng đất có thể hiểu là sự tiên đoán có căn cứ khoa học, mang tính xác suất về diện tích, mối quan hệ giữa các loại hình sử dụng đất, xu hướng thay đổi và phát triển của các loại hình sử dụng đất theo giai đoạn trong tương lai

Và một số khái niệm khác (Luật Đất đai, 2013):

Quy hoạch sử dụng đất là việc phân bổ và khoanh vùng đất đai theo không gian sử dụng cho các mục tiêu phát triển kinh tế – xã hội, quốc phòng, an ninh, bảo vệ môi trường và thích ứng biến đổi khí hậu trên cơ sở tiềm năng đất đai và nhu cầu sử dụng đất của các ngành, lĩnh vực đối với từng vùng kinh tế –

xã hội và đơn vị hành chính trong một khoảng thời gian xác định

Kế hoạch sử dụng đất là việc phân chia quy hoạch sử dụng đất theo thời gian để thực hiện trong kỳ quy hoạch sử dụng đất

Bản đồ hiện trạng sử dụng đất là bản đồ thể hiện sự phân bố các loại đất tại một thời điểm xác định, được lập theo từng đơn vị hành chính

1.1.2 Vai trò, ý nghĩa của phân tích và dự báo nhu cầu sử dụng đất trong quy hoạch sử dụng đất

Trong quy hoạch sử dụng đất có nhiều bước được thực hiện, phân tích và

dự báo nhu cầu sử dụng đất là một trong số đó, việc này đóng vai trò và ý nghĩa nhất định đối với quy hoạch sử dụng đất

Về vai trò, dự báo nhu cầu sử dụng đất đóng vai trò tham mưu, làm căn cứ cho các hoạt động trong công tác quản lý đất đai Dự báo được phân loại dựa vào: theo đối tượng dự báo, theo tầm xa dự báo, theo phương pháp dự báo Theo phương pháp dự báo có phương pháp chuyên gia, theo phương trình hồi quy, dự

báo dựa vào dãy số thời gian là một số phương pháp dự báo toán học được ứng dụng nhiều

Với nhiều phương pháp để dự báo, tùy theo từng trường hợp cụ thể mà áp dụng để dự báo như cầu sử dụng đất trong tương lai, sự thay đổi mục đích sử dụng đất như thế nào, từ đó có những phương án quy hoạch để phân bổ diện tích một cách hợp lý, tiết kiệm và bền vững

Về ý nghĩa, đánh giá tình hình biến động sử dụng đất có ý nghĩa rất lớn

trong việc sử dụng đất đai (Nguyễn Tiến Mạnh, 2008): Một mặt, là cơ sở khai

thác tài nguyên đất đai phục vụ phát triển kinh tế – xã hội có hiệu quả và bảo vệ môi trường sinh thái; Mặt khác, khi đánh giá biến động sử dụng đất cho biết nhu cầu sử dụng đất giữa các ngành kinh tế – xã hội, an ninh quốc phòng Dựa vào vị trí địa lý, diện tích tự nhiên và tài nguyên thiên nhiên của khu vực nghiên cứu,

từ đó biết được sự phân bố các ngành, các lĩnh vực kinh tế và biết được những điều kiện thuận lợi, khó khăn đối với nền kinh tế – xã hội và biết được đất đai biến động theo chiều hướng tích cực hay tiêu cực, để từ đó đưa ra những phương hướng phát triển đứng đắn cho nền kinh tế và các phương pháp sử dụng hợp lý nguồn tài nguyên đất, bảo vệ môi trường sinh thái

Do đó đánh giá biến động sử dụng đất là hết sức cần thiết, không chỉ đánh giá được sự thay đổi sử dụng đất đã có, rút ra vấn đề giúp hỗ trợ cho kỳ quy hoạch để có được những phương án quy hoạch hợp lý, mà còn đánh giá trong thời kì kế hoạch, để có được sự cập nhật xu hướng biến động, những yếu tố ảnh hưởng để có hướng điểu chỉnh quy hoạch hợp lý cho sự thay đổi, biến động của tình hình sử dụng đất

1.1.3 Đặc trưng, nhân tố ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất

Đối với bất kỳ sự vật, hiện tượng nào cũng có những đặc trưng, bản chất riêng, và biến động sử dụng đất cũng không ngoại lệ Về đặc trưng, biến động sử

dụng đất có những đặc trưng cơ bản như sau (Nguyễn Tiến Mạnh, 2008): Quy

mô biến động là sự biến động về diện tích sử dụng đất đai nói chung; biến động

về diện tích của từng loại hình sử dụng đất; biến động về đặc điểm của những loại đất chính; Mức độ biến động được thể hiện qua số lượng diện tích tăng hoặc giảm của các loại đất giữa đầu thời kỳ và cuối thời kỳ nghiên cứu, mức độ biến động được xác định thông qua diện tích tăng, giảm và số phần trăm tăng, giảm của từng loại đất giữa cuối và đầu thời kỳ đánh giá

Và vấn đề, hiện tượng nào xảy ra cũng có những nguyên nhân của nó, hay nói cách khác là nhân tố ảnh hưởng đến những hiện tượng đó Với việc biến

động sử dụng đất, có những nhân tố ảnh hưởng như (Nguyễn Tiến Mạnh, 2008):

Yếu tố tự nhiên, là cơ sở quyết định cơ cấu sử dụng đất vào các mục đích kinh tế – xã hội bao gồm vị trí địa lý, địa hình, khí hậu, thủy văn, thực vật; Yếu tố kinh

tế – xã hội, là yếu tố tác động lớn để sự biến động các loại đất bao gồm sự phát triển các ngành kinh tế (Dịch vụ, xây dựng, giao thông v.v), gia tăng dân số, các

dự án đầu tư phát triển, thị trường tiêu thụ sản phẩm hàng hóa

1.1.4 Các phương pháp dự báo

1.1.4.1 Phương pháp dự báo định tính

Các phương pháp dự báo định tính là phương pháp dự báo bằng cách phân tích định tính dựa vào suy đoán, cảm nhận Các phương pháp này phụ thuộc nhiều vào trực giác, kinh nghiệm và sự nhạy cảm của nhà quản trị trong quá trình dự báo, chỉ mang tính phỏng đoán, không định lượng… Tuy nhiên chúng có ưu điểm là đơn giản, dễ thực hiện thời gian nghiên cứu dự báo nhanh, chi phí dự báo thấp và kết quả dự báo trong nhiều trường hợp cũng rất tốt Sau

đây là một số phương pháp dự báo định tính chủ yếu (TS Nguyễn Thị Minh An (Quantri.vn biên tập và hệ thống hóa)):

Lấy ý kiến của ban quản lý điều hành: đây là phương pháp dự báo được

sử dụng khá rộng rãi Trong phương pháp này, cần lấy ý kiến của các nhà quản trị cao cấp, những người phụ trách các công việc quan trọng thường hay sử dụng các số liệu thống kê, chỉ tiêu tổng hợp của doanh nghiệp Tuy nhiên nó có nhược điểm là mang yếu tố chủ quan và ý kiến của những người có chức vụ cao nhất thường chi phối ý kiến của những người khác

Phương pháp lấy ý kiến của lực lượng bán hàng: những người bán hàng là người hiểu rõ nhu cầu và thị hiếu của người tiêu dùng của người tiêu dùng Họ

có thể dự báo được lượng hàng hoá, dịch vụ có thể bán được trong tương lai tại khu vực mình bán hàng Tập hợp ý kiến của nhiều người bán hàng tại nhiều khu vực khác nhau, có thể dự báo nhu cầu hàng hoá, dịch vụ của doanh nghiệp Phương pháp này có nhược điểm là phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của người bán hàng Một số người bán hàng thường có xu hướng đánh giá thấp lượng hàng hoá, dịch vụ bán được để dễ đạt định mức, ngược lại một số khác lại chủ quan

dự báo ở mức quá cao để nâng danh tiếng của mình

Phương pháp nghiên cứu thị trường người tiêu dùng: đây là phương pháp lấy ý kiến khách hàng hiện tại và khách hàng tiềm năng của doanh nghiệp Phương pháp này giúp doanh nghiệp không chỉ chuẩn bị dự báo nhu cầu của khách hàng mà còn có thể hiểu được những đánh giá của khách hàng về sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp để có biện pháp cải tiến, hoàn thiện cho phù hợp Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi tốn kém về tài chính, thời gian và phải

có sự chuẩn bị công phu trong việc xây dựng câu hỏi Đôi khi phương pháp này cũng vấp phải khó khăn là ý kiến của khách hàng không xác thực hoặc quá lý tưởng

Phương pháp chuyên gia: là phương pháp thu thập và xử lý những đánh giá dự báo bằng cách tập hợp và hỏi ý kiến các chuyên gia giỏi thuộc một lĩnh vực hẹp của khoa học – kỹ thuật hoặc sản xuất Phương pháp chuyên gia dựa trên cơ sở đánh giá tổng kết kinh nghiệm, khả năng phản ánh tương lai một cách

tự nhiên của các chuyên gia giỏi và xử lý thống kê các câu trả lời một cách khoa học Nhiệm vụ của phương pháp là đưa ra những dự báo khách quan về tương lai phát triển của khoa học kỹ thuật hoặc sản xuất dựa trên việc xử lý có hệ thống các đánh giá dự báo của các chuyên gia

Phương pháp chuyên gia được áp dụng đặc biệt có hiệu quả trong các trường hợp: Khi đối tượng dự báo có tầm bao quát lớn phụ thuộc nhiều yếu tố

mà hiện tại còn chưa có hoặc thiếu những cơ sở lý luận chắc chắn để xác định; Trong điều kiện còn thiếu thông tin và những thống kê đầy đủ, đáng tin cậy về đặc tính của đối tượng dự báo; Trong điều kiện có độ bất định lớn của đối tượng

dự báo, độ tin cậy thấp về hình thức thể hiện, về chiều hướng biến thiên về phạm

vi cũng như quy mô và cơ cấu; Khi dự báo trung hạn và dài hạn đối tượng dự báo chịu ảnh hưởng của nhiều nhân tố, phần lớn là các nhân tố rất khó lượng hoá đặc biệt là các nhân tố thuộc về tâm lý xã hội (thị hiếu, thói quen, lối sống, đặc điểm dân cư ) hoặc tiến bộ khoa học kỹ thuật; Trong điều kiện thiếu thời gian, hoàn cảnh cấp bách phương pháp chuyên gia cũng được áp dụng để đưa ra các

dự báo kịp thời Quá trình áp dụng phương pháp chuyên gia có thể chia làm ba giai đoạn lớn: Lựa chọn chuyên gia, trưng cầu ý kiến chuyên gia và thu thập và

xử lý các đánh giá dự báo Chuyên gia giỏi là người thấy rõ nhất những mâu thuẫn và những vấn đề tồn tại trong lĩnh vực hoạt động của mình, đồng thời về mặt tâm lý họ luôn luôn hướng về tương lai để giải quyết những vấn đề đó dựa trên những hiểu biết sâu sắc, kinh nghiệm sản xuất phong phú và linh cảm nghề nghiệp nhạy bén

1.1.4.2 Phương pháp dự báo định lượng

Các phương pháp dự báo định lượng dựa vào các số liệu thống kê và thông qua các công thức toán học được thiết lập để dự báo nhu cầu cho tương lai Khi dự báo nhu cầu tương lai, nếu không xét đến các nhân tố ảnh hưởng khác có thể dùng các phương pháp dự báo theo dãy số thời gian Nếu cần ảnh hưởng của các nhân tố khác đến nhu cầu có thể dùng các mô hình hồi quy tương quan Để tiến hành dự báo nhu cầu sản phẩm theo phương pháp định lượng cần

thực hiện 8 bước sau (TS Nguyễn Thị Minh An (Quantri.vn biên tập và hệ thống hóa)):

Bước 1: Xác định mục tiêu dự báo

Bước 2: Lựa chọn những sản phẩm cần dự báo

Bước 3: Xác định độ dài thời gian dự báo

Bước 4: Chọn mô hình dự báo

Bước 5: Thu thập các dữ liệu cần thiết

Bước 6: Phê chuẩn mô hình dự báo

Bước 7: Tiến hành dự báo

Bước 8: Áp dụng kết quả dự báo

Trong đó, phương pháp dự báo ứng dụng chuỗi Markov là phương pháp thuộc nhóm các phương pháp dự báo định lượng

Phương pháp dự báo theo dãy số thời gian (Phương pháp ngoại suy):

Phương pháp dự báo theo dãy số thời gian được xây dựng trên một giả thiết về

sự tồn tại và lưu lại các nhân tố quyết định đại lượng dự báo từ quá khứ đến

tương lai Trong phương pháp này đại lượng cần dự báo được xác định trên cơ

sở phân tích chuỗi các số liệu về nhu cầu sản phẩm (dòng nhu cầu) thống kê được trong quá khứ

Như vậy thực chất của phương pháp dự báo theo dãy số thời gian là kéo dài quy luật phát triển của đối tượng dự báo đã có trong quá khứ và hiện tại sang tương lai với giả thiết quy luật đó vẫn còn phát huy tác dụng

Các yếu tố đặc trưng của dãy số theo thời gian gồm:

- Tính xu hướng: Tính xu hướng của dòng nhu cầu thể hiện sự thay đổi của các dữ liệu theo thời gian (tăng, giảm )

- Tính mùa vụ: Thể hiện sự dao động hay biến đổi dữ liệu theo thời gian được lặp đi lặp lại theo những chu kỳ đều đặn do sự tác động của một hay nhiều nhân tố môi trường xung quanh như tập quán sinh hoạt, hoạt động kinh tế xã hội Ví dụ: Nhu cầu dịch vụ bưu chính viễn thông không đồng đều theo các tháng trong năm

- Biến đổi có chu kỳ: Chu kỳ là yếu tố lặp đi lặp lại sau một giai đoạn thời gian Ví dụ: Chu kỳ sinh học, chu kỳ phục hồi kinh tế

- Biến đổi ngẫu nhiên: Biến đổi ngẫu nhiên là sự dao động của dòng nhu cầu do các yếu tố ngẫu nhiên gây ra, không có quy luật

a Phương pháp trung bình giản đơn (Simple Average)

Phương pháp trung bình giản đơn là phương pháp dự báo trên cơ sở lấy trung bình của các dữ liệu đã qua, trong đó các nhu cầu của các giai đoạn trước đều có trọng số như nhau, nó được thể hiện bằng công thức:

Trong đó:

F t: Nhu cầu dự báo cho kỳ t

D t-i: Mức nhu cầu thực ở kỳ t-i

n: Số kỳ quan sát (Số kỳ có nhu cầu thực)

Phương pháp này san bằng được tất cả mọi sự biến động ngẫu nhiên của dòng yêu cầu, vì vậy nó là mô hình dự báo rất kém nhạy bén với sự biến động của dòng nhu cầu Phương pháp này phù hợp với dòng nhu cầu đều, ổn định, sai

số sẽ rất lớn nếu ta gặp dòng nhu cầu có tính chất thời vụ hoặc dòng nhu cầu có tính xu hướng

b Phương pháp trung bình động

Trong trường hợp khi nhu cầu có sự biến động, trong đó thời gian gần nhất có ảnh hưởng nhiều nhất đến kết quả dự báo, thời gian càng xa thì ảnh hưởng càng nhỏ ta dùng phương pháp trung bình động sẽ thích hợp hơn

Phương pháp trung bình động dùng kết quả trên cơ sở thay đổi liên tục khoảng thời gian trước đây cho dự báo giai đoạn tiếp theo:

Trong đó:

F t: Nhu cầu dự báo cho kỳ t

D t-i: Mức nhu cầu thực ở kỳ t-i

n: Số kỳ quan sát

Nếu n=3

Khi sử dụng phương pháp trung bình động đòi hỏi phải xác định n sao cho sai số dự báo là nhỏ nhất, đó chính là công việc của người dự báo, n phải điều chỉnh thường xuyên tuỳ theo sự thay đổi tính chất của dòng nhu cầu Để chọn n hợp lý cũng như để đánh giá mức độ chính xác của dự báo người ta căn cứ vào

độ lệch tuyệt đối bình quân (MAD)

Trong đó:

D i: Mức nhu cầu thực của kỳ i

F i: Mức nhu cầu dụ báo của kỳ i

F t: Mức nhu cầu dụ báo của kỳ t

n: Số kỳ quan sát

α t-i: Trọng số của kỳ t-i

αt-i được lựa chọn bởi người dự báo dựa trên cơ sở phân tích tính chất của dòng nhu cầu, thoả mãn điều kiện:

Trong phương pháp trung bình động có trọng số, độ chính xác của dự báo phụ thuộc vào khả năng xác định được các trọng số phù hợp Thực tế chỉ ra rằng, nhờ điều chỉnh thường xuyên hệ số at-i của mô hình dự báo, phương pháp trung bình động có trọng số mang lại kết quả dự báo chính xác hơn phương pháp trung bình động

Các phương pháp trung bình giản đơn, trung bình động, trung bình động

có trọng số đều có các đặc điểm sau: Khi số quan sát n tăng lên, khả năng san bằng các giao động tốt hơn, nhưng kết quả dự báo ít nhạy cảm hơn với những biến đổi thực tế của nhu cầu; Dự báo thường không bắt kịp nhu cầu, không bắt kịp xu hướng thay đổi nhu cầu; Đòi hỏi phải ghi chép số liệu đã qua rất chính xác và phải đủ lớn; Để dự báo nhu cầu ở kỳ t chỉ sử dụng n mức nhu cầu thực gần nhất từ kỳ t-1 trở về trước còn các số liệu từ kỳ n+1 trở đi trong quá khứ bị cắt bỏ, nhưng thực tế và lý luận không ai chứng minh được rằng các số liệu từ

kỳ n +1 trở về trước hoàn toàn không ảnh hưởng gì đến đại lượng cần dự báo

Phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn: đây là phương pháp dễ sử dụng

nhất, nó cần ít số liệu trong quá khứ Theo phương pháp này:

Ft = Ft-1 + α(Dt-i - Ft-1) với 0 < α < 1

Trong đó:

F t: Mức nhu cầu dự báo kỳ t

F t-1: Mức nhu cầu dự báo kỳ t-1

D t-i: Mức nhu cầu thực kỳ t-i

Hệ số a chọn càng nhỏ mô hình dự báo càng kém nhạy bén hơn với sự biến đổi của dòng nhu cầu Nếu chọn α = 0,2 thì giá trị hiện tại chỉ tham gia 20%

vào kết quả dự báo, tiếp đó là 16% và 5 số liệu mới nhất chiếm khoảng 67%, dãy số còn lại từ kỳ thứ 6 trong quá khứ về vô cùng chiếm 33% kết quả dự báo

Việc chọn α phải dựa trên cơ sở phân tích tính chất của dòng nhu cầu Đối với dòng nhu cầu có tính chất thời vụ, để áp dụng phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn, ta có thuật toán sau:

- Tính chỉ số thời vụ từ các số liệu thống kê về nhu cầu thực trong quá khứ:

- Dự báo theo phương pháp san bàng hàm mũ giản đơn đối với dòng nhu cầu phi thời vụ hoá

Vt = Vt-1 + α(Nt-1 – Vt-1)

Trong đó:

V t , V t-1: Mức nhu cầu dự báo phi thời vụ hoá ở kỳ t và t-1

- Xác định mức nhu cầu dự báo đã tính đến yếu tố thời vụ:

Ft = Vt It

a Phương pháp san bằng hàm mũ có điều chỉnh xu hướng

Phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn không thể hiện rõ xu hướng biến động của dòng nhu cầu, do đó cần phải sử dụng thêm kỹ thuật điều chỉnh xu hướng Trong phương pháp này nhu cầu dự báo được xác định theo công thức:

FITt = Ft + Tt

Trong đó:

FITt t: Mức nhu cầu dự báo theo phương pháp san bằng hàm mũ có điều chỉnh xu hướng

F t: Mức nhu cầu dự báo theo phương pháp san bằng hàm mũ giản đơn

T t: Lượng điều chỉnh theo xu hướng

Tt được xác định theo công thức sau:

Tt = Tt-1 + β(Ft – Ft-1)

Trong đó:

T t: Lượng điều chỉnh theo xu hướng trong kỳ t

T t-1: Lượng điều chỉnh theo xu hướng trong kỳ t-1

đã quan sát được trong thời gian qua

- Tính nhu cầu dự báo theo phương pháp san bằng hàm mũ có điều chỉnh

xu hướng

b Dự báo theo đường xu hướng

Phương pháp dự báo theo đường xu hướng giúp ta dự báo nhu cầu trong tương lai dựa vào dãy số theo thời gian

Dãy số theo thời gian cho phép xác định đường xu hướng lý thuyết trên

cơ sở kỹ thuật bình phương bé nhất, tức là tổng khoảng cách từ các điểm thể hiện nhu cầu thực tế trong quá khứ đến đường xu hướng lấy theo trục tung là nhỏ nhất Sau đó dựa vào đường xu hướng lý thuyết để dự báo nhu cầu cho tương lai

Để xác định đường xu hướng lý thuyết trước hết cần biểu diễn các nhu cầu trong quá khứ lên biểu đồ và phân tích xu hướng phát triển của các số liệu

đó Qua phân tích nếu thấy rằng các số liệu tăng hoặc giảm tương đối đều đặn theo một chiều hướng nhất định thì ta có thể vạch ra một đường thẳng biểu hiện chiều hướng đó Nếu các số liệu biến động theo một chiều hướng đặc biệt hơn, như tăng giảm ngày càng tăng nhanh hoặc ngày càng chậm thì ta có thể sử dụng các đường cong thích hợp để mô tả sự biến động đó, như đường parabol, hyperbol, logarit

Một số đường cong xu hướng nhu cầu sản phẩm thường gặp như: tuyến

tính, Logistic và hàm mũ Dưới đây sẽ xem xét phương pháp dự báo nhu cầu

sản phẩm theo đường xu hướng tuyến tính

Dạng của mô hình tuyến tính được biểu diễn theo công thức sau :

Yt = a +bt

Trong đó:

Y t: Nhu cầu sản phẩm tính cho kỳ t

a, b : Các tham số

t: Biến thời gian

Sử dụng phương pháp bình phương nhỏ nhất, a và b được xác định như sau:

Trong đó:

Y t: Nhu cầu dự báo cho kỳ t

Y i: Nhu cầu thực cho kỳ i

n: Số kỳ quan sát

Nếu khi phân tích các số liệu trên đồ thị không thấy rõ đường xu hướng là tuyến tính hay phi tuyến thuộc dạng nào thì ta có thể sử dụng một vài phương pháp dự báo khác nhau Lúc này để chọn phương pháp nào, ta cần đánh giá các kết quả dự báo bằng cách tính sai số chuẩn của từng phương án Phương pháp nào có sai số chuẩn nhỏ nhất là tốt nhất và sẽ được chọn để thực hiện Sai số chuẩn được tính theo công thức:

Phương pháp hồi quy tương quan: các phương pháp dự báo trình bày trên

đây đều xem xét sự biến động của đại lượng cần dự báo theo thời gian thông qua dãy số thời gian thống kê được trong quá khứ

Nhưng trong thực tế đại lượng cần dự báo còn có thể bị tác động bởi các nhân tố khác Ví dụ: Mật độ điện thoại phụ thuộc vào thu nhập quốc dân bình quân đầu người, tốc độ tăng trưởng kinh tế

Mối liên hệ nhân quả giữa mật độ điện thoại và thu nhập quốc dân bình quân đầu người có thể biểu diễn gần đúng với dạng một tương quan, thể hiện bằng một đường hồi quy tương quan Trong đó, đại lượng cần dự báo là biến phụ thuộc còn nhân tố tác động lên nó là biến độc lập Biến độc lập có thể có một hoặc một số Mô hình hồi quy tương quan được sử dụng phổ biến nhất trong

dự báo là mô hình hồi quy tương quan tuyến tính

Đại lượng dự báo được xác định theo công thức sau:

Yt = a + bx

Trong đó:

Y t: Mức nhu cầu dự báo cho kỳ t

X: Biến độc lập (nhân tố ảnh hưởng đến đại lượng dự báo)

a, b: Các hệ số (a: đoạn cắt trục tung của đồ thị, b: độ dốc của đường hồi

Tuỳ theo các giá trị r, mối quan hệ giữa hai biến x và y như sau:

- Khi r = ±1, giữa x và y có quan hệ chặt chẽ

- Khi r = 0, giữa x và y không có liên hệ gì

- Khi r càng gần ±1, mối liên hệ tương quan giữa x và y càng chặt chẽ

- Khi r mang dấu dương ta có tương quan thuận, khi r mang dấu âm ta có tương quan nghịch

1.1.5 Ứng dụng chuỗi Markov

1.1.5.1 Khái niệm

Chuỗi Markov: Trong toán học, một chuỗi Markov hay chuỗi Markov

(thời gian rời rạc), đặt theo tên nhà toán học người nga Andrei Andreyevich Markov, là một quá trình ngẫu nhiên theo thời gian với tính chất Markov Trong

một quá trình như vậy, quá khứ không liên quan đến tương đoán tương lai mà việc đó chỉ phụ thuộc theo kiến thức hiện tại

Xích Markov là một dãy X 1 , X 2 , X 3,… gồm các biến ngẫu nhiên Tập tất cả

các giá trị có thể của các biến này gọi là không gian trạng thái S, giá trị của X n là

trạng thái của quá trình (hệ) tại thời điểm n

Markov như một mô hình phát triển của kinh tế xã hội, và khoa học nghiên cứu cuối những năm 1950 Ứng dụng thực nghiệm của chuỗi Markov trong đô thị và phân tích khu vực bắt đầu xuất hiện vào những năm 1960 Một trong những ứng dụng đầu là Clark sử dụng chuỗi Markov để mô phỏng biến động của nhà cho thuê ở các thành phố Mỹ Clark mô tả sự biến động của những vùng điều tra dân số từ 10 năm khác nhau trong bốn thành phố khác nhau (Detroit, Pittsburg, Indianapolis và St Louis) trong giai đoạn từ năm 1940 đến

1960 Một ứng dụng khác của Lever đã tìm cách mô tả việc phân cấp của sản xuất trong khu vực Clydeside của Glasgow, Scotland, Vương quốc Anh (Michael Iacono, 2012)

1.1.5.2 Công thức chuỗi Markov

Ta nói rằng dãy các đại lượng ngẫu nhiên (Xn) là một xích Markov nếu

với mọi n 1 < …< n k < n k+1 và với mọi i 1 , i 2 , …, i k+1 ∈ S.

P {Xn k+1 = i k+1 | Xn 1 = i 1 , Xn 2 , …, Xn k = i k } = P {Xn k+1 = i k+1 | Xn k = i k}

Ta coi thời điểm nk+1 là tương lai, nk là hiện tại, còn n1, …, nk-1 là quá khứ Như vậy, xác suất có điều kiện của một sự kiện B nào đó trong tương lai nếu biết hiện tại và quá khứ của hệ cũng giống như xác suất có điều kiện của B nếu chỉ biết trạng thái hiện tại của hệ Đó chính là tính Markov của hệ Đôi khi tính Markov của hệ còn phát triển dưới dạng: Nếu biết trạng thái hiện tại của hệ thì quá khứ và tương lai độc lập với nhau

Giả sử P{ X m+n = j | X m = i} là xác suất để xích tại thời điểm m ở trạng thái i sau n bước, tại thời điểm m+n chuyển sang trạng thái j Đây là một con số nói chung phụ thuộc vào i, j, m, n Nếu đại lượng này không phụ thuộc vào m ta

nói xích là thuần nhất

Ký hiệu: P ij = P {X n+1 = j | X n = i}

P ij (n) = P { X m+n = j | X m = i}

Ta gọi (P ij , i, j, ∈ S) là xác suất chuyển sau một bước hay xác suất chuyển

còn P ij (n), i, j, ∈ S là xác suất chuyển sau n bước

Chú ý:

Phân bố của X 0 được gọi là phân bố ban đầu Ta ký hiệu u i = P (X 0 = i)

Quá trình Markov: Xét họ các đại lượng ngẫu nhiên rời rạc (Xt), t ≥ 0 với

tập chỉ số t là các số thực không âm t ∈ [0, ∞) Ký hiệu S = X t (Ω) là tập giá trị

của X t Khi đó S là tập hữu hạn hay đếm được, các phần tử của nó được ký hiệu

là i, j, k, … Ta gọi (X t) là một quá trình ngẫu nhiên với không gian trạng thái S

Ta nói rằng (X t ) là một quá trình Markov nếu với mọi t 1 < … < t k < t và với mọi i 1 , i 2 , …,i n , i ∈ S

P{ X t = i | Xt 1 = i 1 , Xt 2 = i 2 , …, Xt k = i k } = P{ X t = i | Xt k = i k}

Như vậy, xác suất có điều kiện của một sự kiện B nào đó trong tương lai nếu biết hiện tại và quá khứ của hệ cũng giống như xác suất có điều kiện của B

nếu chỉ biết trạng thái hiện tại của hệ Đó chính là tính Markov của hệ Đôi khi

tính Markov của hệ còn phát biểu dưới dạng: Nếu biết trạng thái hiện tại X t của

hệ thì quá khứ X u , u < t và tương lai X s , s < t là độc lập nhau

Giả sử:

P{ Xt+s = j | X s = i }

Là xác suất để xích tại thời điểm s ở trạng thái i sau một khoảng thời gian

t, tại thời điểm t + h chuyển sang trạng thái j Đây là một con số nói chung phụ thuộc vào i, j, t, s Nếu đại lượng này không phụ thuộc s ta nói xích là thuần

Chú ý:

P ij (t) ≥ 0

Phân bố của X o được gọi là phân bố ban đầu Ta ký hiệu u i = P (X 0 = i)

Mô hình Markov Chain đã được ứng dụng để xác định khả năng thay đổi các kiểu sử dụng đất trên sự tiến triển các kiểu sử dụng đất và các nhân tố ảnh

hưởng đến sự thay đổi Ví dụ của mô hình được minh họa như sau (Nguyễn Kim Lợi, 2005):

Với Yij: là xác suất thay đổi được xác định từ việc “Overlay” bản đồ sử dụng đất tại hai thời điểm khác nhau Để dự báo phân bố các kiểu sử dụng đất khác nhau vào các thời điểm khác nhau

Mô hình Markov Chain được ứng dụng để dự báo các kiểu sử dụng đất khác nhau vào các thời điểm tiếp theo như sau:

Đây có thể được viết lại dưới dạng tổng quá của ma trận như sau:

Dự báo về sự thay đổi các kiểu sử dụng đất theo thời gian theo phương

trình toán học như sau (K W Mubea và ctv, 2010):

Vt2 = M * Vt1 (1) Trong đó:

M: Tỷ lệ thay đổi của các kiểu sử dụng đất trong khoảng thời gian thu thập số liệu

=

X

Ma trận về xác suất của sự thay đổi các kểu sử dụng đất

Tỷ lệ các kiểu

sử dụng đất ở thời điểm thức hai

Vt1: Diện tích của kiểu sử dụng đất tại thời điểm thứ nhất

Vt2: Diện tích của kiểu sử dụng đất tại thời điểm thứ hai

Để tiến hành dự báo trước tiên cần xác định được khoảng thời gian dự báo Trên cơ sở kết quả đánh giá dự báo biến động sử dụng đất khu vực nghiên cứu giai đoạn 2005 – 2010, nghiên cứu đã ứng dụng chỗi Markov nhằm dự báo

biến động sử dụng đất tỉnh Kon Tum tới năm 2015 theo công thức sau (Trần Anh Tuấn, 2011):

Trong đó:

TDB: Thời điểm dự báo

TCT: Mốc thời gian cận trên của quá trình đánh giá

TCD: Mốc thời gian cận dưới của quá trình đánh giá

1.1.5.3 Ứng dụng chuỗi Markov

Chuỗi Markov được ứng dụng trong các lĩnh vực vật lý, đặc biệt là cơ học thống kê (statistical mechanics), bất cứ khi nào xác suất được dùng để biểu diễn các chi tiết chưa được biết hay chưa được mô hình hóa của một hệ thống, nếu nó

có thể giả định rằng thời gian là bất biến và không có mối liên hệ trong quá khứ cần nghĩ đến mà không bao gồm sự miêu tả trạng thái Xích Markov có thể dùng

để mô hình hóa nhiều quá trình trong lý thuyết hàng đợi và thống kê Bài báo nổi tiếng của Claude Shannon năm 1948 A mathematical theory of communication, mở ra bằng cách giới thiệu khái niệm của entropy thông qua mô thình hóa Markov của ngôn ngữ Anh Mỗi mô hình đã lý tưởng hóa có thể nắm bắt được nhiều hệ thống được thống kê điều đặn Thậm chí không cần miêu tả đầy đủ cấu trúc, giống như là những mô hình tín hiệu, hiệu quả trong việc giải

mã dữ liệu thông qua kỹ thuật viết code entropy Nó cũng hiệu quả trong việc ước lượng trạng thái và xác định mẫu Hệ thống điện thoại di động trên thế giới dùng giải thuật Viterbi để sữa lỗi (error – correction), trong khi các mô hình Markov ẩn (với xác suất chuyển đổi Markov ban đầu không được biết và phải được ước lượng từ dữ liệu) được dùng rất nhiều trong nhận dạng tiếng nói và trong tin sinh học, chẳng hạn để mã hóa vùng/dự đoán gene

PageRank một trang web bởi Google được định nghĩa bằng một xích

Markov Nó là xác suất để đến được trang i trong phân bổ ổn định (stationary distribution) dựa vào xích Markov của mọi trang (đã biết) Nếu N là số lượng trang web đã biết, và một trang i có k i liên kết thì nó có xác suất chuyển tới là

(1 – q)/ki + q/N cho mọi trang mà có liên kết tới và q/N cho mọi trang mà không

có liên kết tới Tham số q thường được chọn là khoảng 0,15

Phương pháp chuỗi Markov cũng trở nên rất quan trọng trong việc sinh ra những chuỗi số từ những số ngẫu nhiên để phản ánh một cách chính xác những phân bố xác suất phức tạp – tiến trình MCMC là một ví dụ Trong những năm gần đây, phương pháp này đã cách mạng hóa tính khả thi của phương pháp Bayes

Chuỗi Markov cũng có nhiều ứng dụng trong mô hình sinh học, đặc biệt

là trong tiến trình dân số – một tiến trình tương tự như tiến trình sinh học

Chuỗi Markov cũng có thể ứng dụng trong nhiều trò chơi game Nhiều loại game của trẻ em (Chutes and Ladders, Candy Land), là kết quả chính xác điển hình của chuỗi Markov Ở mỗi vòng chơi, người chơi bắt đầu chơi từ trạng thái định sẵn, sau đó phải có lợi thế gì đó mới có thể vượt qua bàn kế

Một ứng dụng của chuỗi Markov gần đây là ở thống kê địa chất Đó là: chuỗi Markov được sử dụng trong mô phỏng 3 chiều của giá trị có điều kiện riêng phần Ứng dụng này được gọi là “chuỗi markov thống kê địa chất”, cũng giống như ngành thống kê địa chất Hiện nay phương pháp này vẫn còn đang phát triển

Và trong ngành quản lý đất đai, người ta còn ứng dụng GIS, RS và chuỗi Markov ứng dụng vào việc phân tích sự thay đổi, biến động sử dụng đất, từ đó

dự báo được xu hướng biến đổi, cũng như tình hình sử dụng đất trong giai đoạn

Nguyên tắc liên hệ biện chứng: nguyên tắc này đề cập đến việc tất cả các hiện tượng kinh tế – xã hội đề có mối quan hệ qua lại, tác động lẫn nhau Ví dụ: diện tích đất ở tăng lên do những yếu tố nào tác động? Một số yếu tố như tăng dân số tự nhiên, tăng dân số cơ học, giá đất,…các yếu tố tác động qua lại lẫn nhau tác động đến việc tăng diện tích đất ở Với trường phái siêu hình thì ngược lại, chỉ xét đối tượng tự vận động, không chịu sự tác động của các đối tượng khác

Nguyên tắc kế thừa lịch sử: các hiện tượng kinh tế – xã hội vận động và phát triển không ngừng từ thấp đến cao, từ đơn giản đến phức tạp, từ hoàn thiện đến hoàn thiện Nguyên tắc này đề cập đến lịch sử của đối tượng, những thay đổi trong quá khứ sẽ là căn cứ để dự báo cho tương lai, các hiện tượng như có quán tính Ví dụ: diện tích đất tăng hàng năm là 10,10ha, 9,80ha, 10,00ha,… thì

ta có thể dự đoán được năm sau sẽ tăng trong khoảng 10,00ha

Nguyên tắc đặc thù về bản chất của đối tượng dự báo: nguyên tắc này lưu

ý rằng phải tính đến đặc điểm, đặc thù về bản chất Mỗi đối tượng có đặc thù riêng, một đối tượng nhưng khác nhau nội dung thì không thể áp dụng cùng phương pháp cho tất cả các nội dung đó, mà phải xét đến sự khác biệt để có phương pháp dự báo chính xác

Nguyên tắc mô tả đối tượng dự báo: mô tả đối tượng dự báo như thế nào nhằm đảm bảo sự xác thực và chính xác với chi phí thấp nhất Nguyên tắc này nói rằng, một đối tượng có nhiều yếu tố tác động đến sự thay đổi của nó, nhưng

không phải lấy tất cả các yếu tố đó để xét, vì như thế rất tốn thời gian và chi phí, cần phải lựa chọn những yếu tố có sự tác động đáng kể đến đối tượng, nhưng vẫn đảm bảo yêu cầu độ chính xác cho dự báo, và chi phí phù hợp

Nguyên tắc về tính tương tự của đối tượng dự báo (bổ sung cho nguyên tắc đặc thù về bản chất của đối tượng dự báo): so sánh những tính chất của đối tượng dự báo với những đối tượng tương tự đã biết nhằm tiết kiệm chi phí Tuy rằng các đối tượng có tính đặc thù về bản chất riêng, nhưng cũng có một số đối tượng có những tính chất có thể giống nhau, khi dự báo có thể kế thừa các yếu tố chung để giảm chi phí dự báo

1.1.6.2 Quy trình dự báo

Quy trình dự báo có các bước cơ bản được thể hiện ở sơ đồ 1.1

Sơ đồ 1.1 Quy trình thực hiện dự báo biến động sử dụng đất

Đối với dự báo ứng dụng chuỗi Markov, các bước thực hiện được thể hiện

ở sơ đồ 1.2

Bước 1:

Thu thập và nghiên cứu những thông tin cần thiết để mô tả đối tượng dự báo: phân tích, liệt kê những yếu tố tác động đối tượng dự báo,

lựa chọn các yếu tố đưa vào mô hình dự báo

Bước3:

Xây dựng mô hình dự báo, dựa trên số liệu thu thập được trong quá khứ thiết lập mối quan hệ giữa các yếu tố, thể hiện được đầy đủ

sự tương quan giữa các yếu tố

Bước 4:

Kiểm định sau dự báo

Bước 2:

Thu thập dữ liệu nền dự báo:

thu thập những dữ liệu trong quá khứ của các

yếu tố được lựa chọn đưa vào mô hình dự báo

Sơ đồ 1.2 Quy trình thực hiện dự báo sử dụng đất ứng dụng chuỗi Markov 1.1.7 Tình hình nghiên cứu đánh giá biến động sử dụng đất trong và ngoài nước

1.1.7.1 Tình hình nghiên cứu trên thế giới

Hiện nay trên thế giới, đặc biệt là các nước đang phát triển, việc đánh giá biến động sử dụng đất, hiện trạng rừng, và diễn biến tài nguyên thiên nhiên được thực hiện thường xuyên trên cơ sở sử dụng phương pháp truyền thống trên bản

đồ giấy dựa vào các số liệu thống kê ngoài thực địa Bên cạnh sự phát triển của khoa học, công việc này cũng được hiện đại hóa, ứng dụng công nghệ thông tin trong đánh giá biến động Và đặc biệt là Hệ thống thông tin địa lý (GIS) hay kết hợp với công nghệ Viễn thám hoặc kết hợp với chuỗi Markov đã đem lại hiệu quả hết sức to lớn

Bước 1:

Thu thập bản đồ hiện trạng sử dụng đất và số liệu liên quan của địa bàn nghiên cứu qua các giai đoạn

Bước 3:

Ứng dụng phần mềm xác định diện tích chuyển đổi giữa các loại đất

Bước 5:

So sánh kết quả với các phương

pháp khác và đề ra giải pháp

Cuốn sách "Con người và Thiên nhiên " của George Perkins Marsh , được viết vào năm 1864, là một trong những người đầu tiên thảo luận rộng rãi để nhận

ra tác hại của loài người vào thiên nhiên Kể từ đó, các nhà nghiên cứu mở rộng nghiên cứu và các bài báo cáo tích hợp đồ sộ của IPCC, UNEP và tài liệu WRI

về biến động sử dụng đất do tác động của con người Richards (1990) đã tổng kết tính toán khác nhau để ước tính rằng hơn 300 năm qua , chúng ta đã mất khoảng 20 % diện tích rừng và đất rừng, 1% đồng cỏ, trong khi các khu vực đất trồng trọt tăng 466 % Hiện nay, đất canh tác chiếm khoảng 15 triệu km2 của bề mặt trái đất, tương ứng với diện tích canh tác của Nam Mỹ , trong khi đồng cỏ chỉ khoảng 34 triệu km2 (Kees Klein Goldewijk và ctv, 2004)

Năm 1971, ở Beclin đã sử dụng các ảnh hàng không chụp liên tiếp nhau

để kiểm soát sự thay đổi đô thị (Dueker và ctv, 1971)

Năm 1985, Gupta D M và Menshi M K đã tiến hành nghiên cứu sự thay đổi đô thị thông qua thành lập các bản đồ sử dụng đất của Dethi tại ba thời điểm

1959, 1969, 1978 bằng các thông tin viễn thám đa thời gian

Năm 1987, Manfred Ehlers và ctv cũng nghiên cứu biến đổi sử dụng đất giai đoạn 1975 – 1986 thông qua giải đoán ảnh hàng không năm 1975 và xử lý

ảnh số ảnh vệ tinh SPOT năm 1986 (Đinh Bảo Hoa, 2007)

Trong đề tài nghiên cứu “Assessment of Soil Protection Efficiency And

Land Use Change” (G Siebielec và ctv, 2010) là một nghiên cứu báo cáo tóm tắt

kết quả phân tích về mối quan hệ giữa chính sách bảo vệ sử dụng đất hiện tại của chính phủ và thay đổi sử dụng đất tại các khu vực thử nghiệm được lựa chọn của Trung ương Châu Âu từ năm 1990 – 1992 và 2006 – 2007 dựa vào ảnh vệ tinh SPOT và các bản đồ sử dụng đất của 7 thành phố đại diện cho Đức , Cộng hòa Séc , Ba Lan ,Slovakia , Áo và Italy (Milan, Bratislava, Wroclaw, Prague, Stuttgart, Salzburg, Vienna) kết quả phân tích cho thấy đất được mở rộng bề mặt nhân tạo diễn ra chủ yếu trên các vùng đất canh tác Hệ thống quản lý đất trong các thành phố không có hiệu quả bảo vệ đất tốt nhất cho đến năm 2006 Không

có xung đột mạnh mẽ giữa các mục tiêu và nhu cầu bảo vệ đất liên quan đến phát triển kinh tế của thành phố

Kết hợp GIS và chuỗi Markov thì đề tài “The Assessment and Predicting

of Land Use Changes to Urban Area Using Multi-Temporal Satellite Imagery

and GIS: A Case Study on Zanjan, IRAN (1984 – 2011)” (Mohsen Ahadnejad Reveshty, 2011) đã có kết quả phân loại độ che phủ đất cho 3 thời điểm khác

nhau về biến động sử dụng đất bên cạnh kết hợp chuỗi Markov để dự báo tác động của con người về biến đổi sử dụng đất đến năm 2020 trong Khu vực Zanjan Kết quả của nghiên cứu này tiết lộ rằng khoảng 44% tổng diện tích bị thay đổi sử dụng đất , ví dụ như thay đổi đất nông nghiệp , vườn cây ăn quả và đất trống để định cư , xây dựng công nghiệp khu vực và đường cao tốc Mô hình cây trồng cũng thay đổi, chẳng hạn như đất vườn sang đất nông nghiệp và ngược lại Những thay đổi được đề cập đã xảy ra trong vòng 27 năm qua tại thành phố Zanjan và khu vực xung quanh Đề tài “A Markov Chain Model of

Land Use Change in the Twin Cities, 1958 – 2005” (Michael Iacono, 2012)

trong nghiên cứu tác giả ứng dụng một mô hình chuỗi Markov ước tính cho khu vực đô thị Hoa Kỳ (Twin Cities) Sử dụng một tập hợp các dữ liệu trong giai đoạn lớn từ giữa năm 1958 đến 2005, để dự đoán tình hình sự dụng đất hiện tại

và sau đó sử dụng để dự báo trong tương lai Với đề tài “Assessing Applycation

Of Markov Chain Analysis Inpredicting Land Cover Change: A Case Study Of

Nakuru Municipality” (K W Mubea và ctv, 2010) trong nghiên cứu này, sự kết

hợp của vệ tinh viễn thám, hệ thống thông tin địa lý (GIS), và chuỗi Markov đã được sử dụng trong phân tích và dự đoán thay đổi sử dụng đất Kết quả cho thấy tình hình phát triển đô thị không đồng đều, diện tích đất rừng bị mất mát đáng kể

và quá trình thay đổi sử dụng đất đã không ổn định Nghiên cứu cho thấy rằng việc tích hợp của vệ tinh viễn thám và GIS có thể là một phương pháp hiệu quả

để phân tích các mô hình không gian-thời gian của sự thay đổi sử dụng đất Hội nhập sâu hơn của hai kỹ thuật này với mô hình Markov đã hỗ trợ hiệu quả trong việc mô tả, phân tích và dự đoán quá trình biến đổi sử dụng đất Kết quả dự đoán

về sử dụng đất cho năm 2015 là sự gia tăng đáng kể của đất đô thị và nông nghiệp

1.1.7.2 Tình hình nghiên cứu tại Việt Nam

Nước ta mặc dù chưa là nước công nghiệp hóa có tốc độ đô thị hóa cao, nhưng cũng đang dần có bước chuyển nên vấn đề biến động sử dụng đất có thể diễn ra tích cực hơn Do đó có rất nhiều công trình nghiên cứu được các chuyên gia triển khai với nhiều phương pháp khác nhau Phương pháp điều tra nhanh nông thôn có sự tham gia của người dân (Participatory Rural appraisal – PRA) Đây là một phương pháp hệ thống bán chính quy được tiến hành ở một địa điểm

cụ thể bởi một nhóm liên ngành và được thiết kế để thu thập được những thông tin cần thiết và những giả thuyết cho sự phát triển nông thôn Trong đề tài này, PRA được sử dụng trong giai đoạn đầu của dự án “Tác động của biến đổi khí hậu đến biến đổi sử dụng đất và thay đổi sinh kế cộng đồng ở đồng bằng sông Hồng” (DANIDA) của Trung tâm quốc tế nghiên cứu biến đổi toàn cầu, Đại học Quốc gia Hà Nội Trình tự tiến hành theo các bước chính: Chọn điểm và thông qua các thủ tục, cho phép của chính quyền địa phương; Tiền trạm điểm để khảo sát; Điều tra chọn mẫu để thu thập thông tin: không gian, thời gian (giai đoạn

2005 – 2011), đặc điểm kinh tế - xã hội; Tổng hợp số liệu và phân tích các vấn

đề phục vụ cho mục tiêu nghiên cứu

Bên cạnh đó có nhiều phương pháp thủ công như khảo sát thực địa, tổng hợp số liệu thống kê, kiểm kê đất đai Gần đây nhất là sử dụng công nghệ thành lập bản đồ biến động sử dụng đất với rất nhiều công cụ trong đó có GIS Chẳng hạn đề tài “Ứng dụng GIS thành lập bản đồ biến động sử dụng đất huyện Sông

Mã, tỉnh Sơn La (giai đoạn 1995 – 2005)” (Đoàn Đức Lâm và ctv, 2010) tác giả

đã phân tích, đánh giá và thành lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất dựa trên nghiên cứu, biên tập bản đồ hiện trạng sử dụng đất bằng lập các ma trận biến động và dùng các công cụ Microstation, Mapinfor và ArcGis

Hơn thế nữa, việc kết hợp viễn thám và GIS trong đánh giá biến động cũng đã được thực hiện bước đầu mang lại nhiều kết quả Như trong đề tài

“Thành lập bản đồ thảm thực vật trên cơ sở phân tích, xử lý ảnh viễn thám tại

khu vực Tủa Chùa – Lai Châu” (Hoàng Xuân Thành, 2006), tác giả đã dùng

phương pháp phân loại có kiểm định đối với dữ liệu ảnh Landsat năm 2006 để phân ra 7 lớp thực phủ khác nhau với chỉ số Kappa ~ 0,7 Trong đề tài “Ứng dụng Mô hình MarKov và Cellular Mô hình MarKov và Cellular Automata

trong nghiên cứu dự báo biến đổi lớp phủ bề mặt” (Trần Anh Tuấn, 2011), tác

giả đã nghiên cứu đánh giá sự biến đổi của đất đô thị thành phố Hà Nội bên cạnh

đó ứng dụng mô hình phân tích chuỗi Markov kết hợp với thuật toán mạng tự động để dự báo biến đổi lớp phủ mặt đất khu vực nghiên cứu từ năm 2014 tới năm 2021 Đề tài “Ứng dụng viễn thám và GIS đánh giá biến động và dự báo

đất đô thị tại phường Hiệp Bình Phước, quận Thủ Đức” (Vũ Minh Tuấn và ctv, 2011) đã sử dụng công nghệ viễn thám và GIS để phân tích biến động đất đô thị

tại phường Hiệp Bình Phước quận Thủ Đức, TP Hồ Chí Minh và sử dụng chuỗi Markov để dự báo tốc độ phát triển đất đô thị đến năm 2026 Kết quả nghiên cứu cho thấy đất đô thị trên địa bàn phát triển mạnh mẽ cần được quy hoạch cụ thể vì sẽ ảnh hưởng đến quy hoạch phát triển đô thị của quận Thủ Đức nói riêng

và TP.HCM nói chung, ngoài ra nghiên cứu còn phát hiện khu vực Hiệp Bình Phước có nền tương đối yếu và nguy cơ sạc lỡ bờ sông rất lớn có thể gây nguy hiểm đến đời sống của người dân Tuy nhiên hầu hết các khu vực biến động lại không đúng với quy hoạch chung của TP Hồ Chí Minh cho thấy việc sử dụng chuỗi Markov trong việc dự báo tốc độ phát triển đất đô thị không đạt được độ chính xác cao nhất Kết quả dự báo chỉ đúng khi không có sự thay đổi về chính sách pháp luật về đất đô thị trong năm dự báo Ngoài ra còn rất nhiều công trình nghiên cứu có ứng dụng GIS và chuỗi Markov đạt được nhiều kết quả mong đợi

1.2 Căn cứ pháp lý

1.2.1 Các quy định chung

- Luật Đất đai năm 2013 - Quốc hội nước Cộng hoà Xã hô ̣i Chủ nghĩa Việt Nam khoá XIII thông qua ngày 29/11/2013

- Nghị định số 43/2014/NĐ-CP ngày 15 tháng 5 năm 2014 của chính phủ

quy định chi tiết thi hành một số điều của luật đất đai;

- Thông tư số 29/2014/TT-BTNMT ngày 02 tháng 6 năm 2014 của Bộ tài

nguyên và Môi trường quy định chi tiết việc lập, điều chỉnh quy hoạch, kế hoạch

sử dụng đất;

- Thông tư 28/2014/TT-BTNMT ngày 02 tháng 6 năm 2014 của Bộ tài

nguyên và Môi trường quy định thống kê, kiểm kê đất đai và lập bản đồ hiện trạng sử dụng đất;

- Thông tư 09/2015/TT-BTNMT ngày 23 tháng 3 năm 2015 của Bộ tài

nguyên và Môi trường về ban hành định mức kinh tế - kỹ thuật lập, điều chỉnh quy hoạch, kế hoạch sử dụng đất;

- Thông tư số 13/2011/TT-BTNMT ngày 15/04/2011 của Bộ Tài nguyên

và Môi trường quy định về ký hiệu bản đồ hiện trạng sử dụng đất phục vụ quy hoạch sử dụng đất và bản đồ quy hoạch sử dụng đất

1.2.2 Các quy định cụ thể

- Nghị quyết số 114/NQ-CP ngày 15/10/2013 của chính phủ quy định sử dụng đất đến năm 2020 và kế hoạch sử dụng đất 5 năm kỳ đầu (2011 – 2015) tỉnh Đồng Tháp;

- Công văn số 429/TCQLĐĐ-CQHĐĐ ngày 16/04/2012 của Tổng cục

Quản lý đất đai hướng dẫn quy hoạch, kế hoạch sử dụng đất;

- Công văn số 711/UBND-KTN ngày 11/11/2013 của UBND tỉnh Đồng

Tháp về việc phân bổ chỉ tiêu quy hoạch sử dụng đất cấp tỉnh

Với những ưu, khuyết điểm của các phương pháp dự báo, việc áp dụng phương pháp nào để có kết quả đáng tin cậy cũng là một yếu tố ảnh hưởng đến kết quả Với phương pháp chuỗi Markov, bằng cách ứng dụng phần mềm chồng xếp 2 bản đồ hiện trạng năm đầu và năm cuối của giai đoạn nghiên cứu, thể hiện

cụ thể loại đất này chuyển sang loại đất khác với diện tích bao nhiêu Phân tích đánh giá, thành lập ma trận Markov từ đó tính toán, cho ra kết quả dự báo sử dụng đất cho giai đoạn kế tiếp trong tương lai

Với những hệ thống văn bản quy phạm pháp luật từ Luật Đất đai đến các thông tư hướng dẫn, đã tạo điều kiện về pháp lý cho công tác quy hoạch sử dụng đất nói chung và công tác dự báo biến động sử dụng đất nói riêng

CHƯƠNG 2 THỰC TRẠNG SỬ DỤNG ĐẤT VÀ DỰ BÁO SỬ DỤNG ĐẤT

TRÊN ĐỊA BÀN HUYỆN CHÂU THÀNH TỈNH ĐỒNG THÁP

2.1 Khái quát điều kiện tự nhiên, tài nguyên và môi trường

2.1.1 Điều kiện tự nhiên

2.1.1.1 Vị trí địa lý

Huyện Châu Thành nằm ở phía Đông Nam tỉnh Đồng Tháp, cách Thành phố Sa Đéc khoảng 12 km Vị trí đại lý có tọa độ từ 10008’ đến 10018’ vĩ độ Bắc, từ 105042’ đến 105049’ kinh độ Đông

Tứ cận tiếp giáp:

- Phía Bắc giáp huyện Cao Lãnh (Đồng Tháp) và tỉnh Tiền Giang

- Phía Tây giáp TP Sa Đéc và huyện Lai Vung cùng thuộc Đồng Tháp

- Phía Đông và phía Nam giáp tỉnh Vĩnh Long

Hình 2.1 Sơ đồ vị trí của huyện Châu Thành (Đồng Tháp)

Toàn Huyện có tổng diện tích tự nhiên là 24.822,29ha, có 12 đơn vị hành chính, bao gồm 11 xã là các xã: An Nhơn, Tân Thuận Đông, An Hiệp, Tân Bình, Tân Phú Trung, Tân Phú, Phú Long, Hòa Tân, An Khánh, An Phú Thuận, Phú Hựu và 01 thị trấn là thị trấn Cái Tàu Hạ

Hình 2.2 Sơ đồ vị trí các đơn vị hành chính huyện Châu Thành (Đồng Tháp)

Về giao thông đường bộ có tuyến Quốc lộ 80, các đường tỉnh như ĐT853, ĐT854 đi qua địa bàn Huyện và nối liền với Quốc lộ 1, kết hợp với các đường liền huyện, liên xã tạo nên hệ thống giao thông liên vùng giữa Huyện và các địa phương khác trong vùng vô cùng thuận lợi Đường thủy có sông Tiền trãi dài trên địa phận của Huyện, song song đó còn có hệ thống sông lớn nhỏ, các kênh rạch chằng chịt tạo thuận tiện trong việc lưu thông và trao đổi kinh tế của Huyện với các vùng lân cận

Mặt khác, với vị trí tiếp giáp các trung tâm đô thị như thành phố Vĩnh Long, thành phố Sa Đéc, đặc biệt nằm rất gần và có đường giao thông thủy bộ nối liền với thành phố Cần Thơ là trung tâm kinh tế – xã hội của vùng đồng bằng sông Cửu Long Chính vì vậy, có thể khẳng định Huyện có đủ điều kiện để phát triển kinh tế – xã hội ở hiện tại và tương lai

Với vị trí địa lý đặc biệt, huyện Châu Thành có đầy đủ các điều kiện, lợi thế để phát triển các ngành Nông nghiệp – Công nghiệp – Thương mại, dịch vụ Trong tương lai gần Châu Thành có thể sẽ giữ một vị trí vai trò khá quan trọng đối với nền kinh tế – xã hội của tỉnh Đồng Tháp, và giao lưu phát triển với các vùng lân cận

2.1.1.2 Địa hình, địa mạo

Địa hình của Huyện tương đối bằng phẳng, bề mặt địa hình bị cắt bởi hệ thống kênh rạch chằng chịt, cao độ trung bình từ 0,8m – 1,2m; cao nhất là 1,5m

và thấp nhất là 0,7m; độ dốc nghiêng dần từ sông Tiền vào nội đồng theo hướng Tấy Bắc – Đông Nam

Với địa hình của Huyện như nêu trên, sẽ có nhiều điều kiện thuận lợi hơn cho các hoạt động sản xuất nông nghiệp Bên cạnh những thuận lợi, địa hình của Huyện cũng gây không ít khó khăn cho việc xây dựng cơ ở hạ tầng, kỹ thuật, cơ giới hóa nông nghiệp, phát triển giao thông đường bộ và ảnh hưởng đến đời sống, sinh hoạt của nhân dân, nhất là vào mùa mưa lũ

2.1.1.3 Khí hậu

Huyện Châu Thành nằm trong vùng nhiệt đới gió mùa cận xích đạo, do đó khí hậu của Huyện có đặc điểm quanh năm nóng ẩm, lượng mưa phong phú và

có sự phân hóa rõ rệt theo mùa, cụ thể như sau:

Nhiệt độ: trung bình năm khá cao khoảng 27,49oC Tháng có nhiệt độ cao nhất là tháng 5 với 29,70oC, tháng thấp nhất là tháng 1 với 25,40oC

Chế độ nắng: số giờ nắng trong năm khá cao khoảng 2.555,9 giờ/ năm, đây là yếu tố thuận lợi cho thâm canh tăng vụ, tăng năng suất và nâng cao chất lượng nông sản nhiệt đới

Chế độ mưa: trong năm hình thành hai mùa, mùa mưa và mùa khô Mùa mưa từ tháng 5 đến tháng 11 trùng với gió mùa Tây Nam Mùa khô từ tháng 12 đến tháng 4 năm sau trùng với gió mùa Đông Bắc Lượng mưa cả năm khoảng 2.387,8mm Lượng mưa tuy lớn nhưng phân bố không đều giữa các tháng trong mùa nên gây ra tình trạng ngập úng trong mùa mưa, ảnh hưởng đến diện tích nông sản

Độ ẩm không khí: cao và ổn định, ít biến đổi qua các năm, bình quân cả năm 84%, thấp nhất là 78% vào tháng 3

Chế độ gió: phổ biến theo hai hướng Tây Nam và Đông Bắc Ngoài ra, còn có “gió chướng” từ tháng 2 đến tháng 4, mùa mưa thường xuất hiện con giông, lốc xoáy

Nhìn chung khí hậu của Huyện tương đối ổn định theo mùa, thuận lợi cho các hoạt động sản xuất nông nghiệp, nuôi trồng thủy sản và du lịch sinh thái Tuy nhiên với sự phát triển ngày nay cũng có nhiều biến đổi, một số tình huống không theo mùa, biến đổi khí hậu cũng gây ảnh hưởng

2.1.1.4 Thủy văn

Chế độ thủy văn của Huyện chịu tác động của 3 yếu tố: Lũ thượng nguồn, mưa nội đồng và thủy triều biển Đông, hằng năm hình thành 2 mùa rõ rệt: mùa

lũ trùng với mùa mưa và mừa kiệt trùng với mừa khô

Chế độ thủy văn mùa kiệt: mùa kiệt tiếp nói sau mùa lữ từ tháng 12 đến tháng 6 năm sau Chế độ thủy văn trên sông, kênh, rạch chịu tác động trực tiếp

của thủy triều biển Đông, mực nước giảm dần đến tháng 1, 2; một số khu vực có thể lợi dụng thủy triều khai thác khả năng tưới tự chảy

Chế độ thủy văn mùa lũ: lũ xuất hiện ở các Huyện đầu nguồn của tỉnh Đồng Tháp từ tháng 7 đến tháng 11 vào loại sớm nhất ở khu vực đồng bằng sông Cửu Long Huyện Châu Thành lũ thường về muộn hơn so với các huyện đầu nguồn Dòng chảy của lũ thời kỳ đầu tập trung trong lòng dẫn, sau đó vượt qua bờ bao tràn vào đồng ruộng gây ngập lụt, hướng chảy của lữ chủ yếu theo hướng Tây Bắc – Đông Nam Trong những năm gần đây, lũ lớn xảy ra liên tiếp trên địa bàn Huyện đã ảnh hưởng rất lớn đến sản xuất và đời sống của nhân dân trong Huyện

Với đặc điểm thủy văn của Huyện bên cạnh những khó khăn nhất định, gây những thiệt hại về kinh tế – xã hội, thì vào mùa mưa lũ hàng năm đã cung cấp cho Huyện lượng phù sa bồi đắp, tạo điều kiện thuận lợi cho việc phát triển nông nghiệp và cung cấp nhiều nguồn lợi thủy sản

2.1.2 Các nguồn tài nguyên

có các tính chất như: chất hữu cơ khá cao, tương ứng với lượng đạm tổng số rất giàu (0,25 – 0,3%), hàm lượng Kali vào loại khá nhưng nghèo lân Cation kiềm trao đổi cao và cân đối giữa Ca2+ và Mg2+ (Ca2+: 4–5 me/100g; Mg2+: 2–3 me/100g), tỷ lệ Ca2+/ Mg2+ > 1, khả năng trao đổi cation (CEC) tương đối cao (15 – 20 me/100g) Phản ứng dung dịch đất chua (pH KCl: 4,0 – 4,5) Với những tính chất trên, nhóm đất phù sa thích hợp cho nông sản hoa màu, cây ăn trái và lúa, riêng đất phù sa trên nền phèn tiềm tàng chỉ thích hợp với trồng lúa

Đất phèn: diện tích 3.372,31ha, chiếm 13,58% diện tích tự nhiên, bao gồm các loại sau: Đất phèn hoạt động/nền phèn tiềm tàng, có tầng J xuất hiện nông (Sj1); Đất phèn hoạt động/nền phèn tiềm tàng, có tầng J xuất hiện sâu (Sj2); Đất phèn hoạt động, tầng P xuất hiện sâu (Sp2) Đất phèn có các tính chất như: trị số pH thấp, hàm lượng SO42- nhìn chung vào loại rất cao (> 0,15 – 0,25%) Đất phèn có hàm lượng chất hữu cơ rất giàu (4 – 11%OM), tương đương lượng đạm tổng số cao (N: 0,15 – 0,25%), rất giàu Kali ( > 0,5 – 1,15%); Lân tổng số hơi ngèo (0,05 – 0,07%) Các cation kiềm trao đổi khá cao, kể cả

Ca2+ và Mg2+ Với những tính chất nêu trên, thì khả năng sử dụng đất phèn trong nông nghiệp tại Huyện phụ thuộc chính vào khả năng cung cấp nước ngọt trong mùa khô và thực tế đã chứng minh đất phèn đã và đang được hệ thống thủy lợi tiếp tục cải tạo hiệu quả Trên địa bàn Huyện đất phèn tầng sâu, điều kiện tưới tiêu tốt, năng suất lúa 2 – 3 vụ không kém nhiều trên vùng đất phù sa

Đất sông ngòi, kênh, rạch: diện tích 2.632,75ha, chiếm 10,61% diện tích

tự nhiên

2.1.2.2 Tài nguyên nước

Tài nguyên nước bao gồm các loại nước mặt, nước dưới đất, nước mưa,

và nước mặn (nước biển), ở đây chỉ xét nước mặt và nước dưới đất Cụ thể là:

Nước mặt: nguồn nước mặt dồi dào được cung cấp trực tiếp chủ yếu từ sông Tiền, sông Sa Đéc, song Nha Mân, và hệ thống các kênh, rạch chằng chịt khác Nguồn nước mặt chủ yếu phục vụ cho mục đích sản xuất nông nghiệp

và một phần nhỏ phụ vụ sinh hoạt của nhân dân trên địa bàn Ngoài nguồn nước

từ sông ngòi, kênh rạch thì nước mưa cũng là một nguồn cung cấp nước quan trọng cho sản xuất nông nghiệp và sinh hoạt

Nước dưới đất: nguồn nước dưới đất phân bố khá rộng và được phân chia các đơn vị nước theo thứ tự đặc điểm từ trên xuống dưới như sau: Tầng 1: phức

hệ nước chưa các trầm tích Holoxen; Tầng 2: chứa nước Pleistoxen; Tầng 3: chứa nước Plioxen trên; Tầng 4: chứa nước Plioxen dưới; Tầng 5: phức hệ chưa Mioxen trên Trong đó, các tầng 1, 2, 3 rất mỏng, không đáng kể; các tầng có triển vọng cấp nước cho địa bàn là tầng 4 được phân bố ở độ sâu 250 – 270m, có mức độ chứa nước phong phú, chất lượng nước tốt, ổn định với lưu lượng 14 – 16l/s, tổng độ khoáng hóa từ 0,5 – 06g/l, loại hình nước bicarbonat – natri; và tầng 5 được phân bố ở độ sâu 350m trở xuống, chất lượng nước tốt và có áp lực nước cao

Nhìn chung, Huyện có nguồn tài nguyên nước dồi dào, chất lượng tốt và đảm bảo phục vụ cho nhu cầu nông nghiệp, phi nông ngiệp và sinh hoạt của nhân dân trên địa bàn khá tốt

2.1.2.3 Tài nguyên khoáng sản

Chủ yếu là đất phù sa, đất sông suối nên tài nguyên khoán sản chủ yếu của Huyện cũng liên quan đến các loại đất này, như là cát sông, đất sét, sét Kaolin Cụ thể như sau:

Cát sông: Tài nguyên cát sông được phân bố dọc theo các lòng sông lớn như sông Tiền, sông Sa Đéc, ở dạng trầm tích theo dòng chảy, loại khoáng sản này được khai thác sử dụng trong công nghiệp, xây dựng gồm cát san lấp mặt bằng và cát xây dựng Tính đến năm 2010, trữ lượng cát còn lại trên địa bàn Huyện khoảng 2.087.947,50m3

Sét Kaolin: sét Kaolin có nguồn gốc từ trầm tích sông, phân bố rộng khắp trong Huyện, tập trung chủ yếu ở các xã: An Hiệp, Tân Nhuận Đông, Tân Bình Sét ở Huyện có những đặc điểm như bề dày trung mỏ từ 1,0 – 2,5m, vỉa mỏ nằm dưới lớp mặt đất từ 0,6 – 1,3m Đây là nguồn nguyên liệu để phát triển ngành công nghiệp sành sứ, gốm mỹ nghệ Trữ lượng sét Kaolin trên địa bàn rất lớn nhưng hiện nay mức đọ khai thác chưa đáng kể

Sét gạch ngói: hiện diện trong lớp phù sa cổ và phù sa mới Huyện có trữ lượng sét gạch ngói lớn và đang khai thác sử dụng trong sản xuất gạch ngói

Với các loại tài nguyên khoáng sản về cát và sét như trên là tiền đề cho việc phát triển các ngành khai thác, sản xuất, công nghiệp liên quan Bên cạnh khai thác, sản xuất cũng cần chú ý đến vấn đề môi trường, đảm bảo sự phù hợp

2.1.2.4 Tài nguyên nhân văn

Nếu các tài nguyên khác thiên về giá trị vật chất thì tài nguyên nhân văn thiên về giá trị tinh thần, phục vụ đời sống tinh thần của người dân, trong đó có:

Về phong tục tập quán: mang những nét tương đồng gắn liền với nền sản xuất thuần nông Với nhiều thành phần tôn giáo như Phật giáo, Phật giáo Hòa Hảo, Công giáo, Tin Lành, với các thiết kế chùa chiền, thánh thất, nhà thờ và những lễ hội, tín ngưỡng đã ăn sâu trong đời sống tâm linh của một bộ phận nhân dân Đời sống, sinh hoạt của người dân khá đơn giản, phù hợp với miền đồng bằng sông nước Văn hóa ăn, ở mang đặc thù riêng và phù hợp với môi trường, sinh thái tự nhiên

Hoạt động văn hóa dân gian: phát triển khá phong phú, đa dạng với nhiều loại hình, với hàng trăm điệu lý, câu hò, thơ ca, ca ngợi tình yêu cuộc sống, con người, đậm đà tính mộc mạc Trong di sản văn hóa truyền thống có nhiều giá trị

di tích lịch sử đang và cần được gìn giữ, bảo tồn, và từng bước khai thác đúng với vai trò và tầm cỡ của nó phục vụ cho phát triển kinh tế – xã hội của Huyện ở hiện tại và tương lai

2.1.3 Cảnh quan và thực trạng môi trường

2.1.3.1 Cảnh quan môi trường

Huyện được xem là vùng đất phát triển sớm của tỉnh Đồng Tháp Ngoài ra

do nằm trong khu vực nhiệt đới gió mùa nên Huyện có thảm thực vật vườn, kết hợp với hệ thống sông rạch, tập quán canh tác nông nghiệp đa dạng đã tạo nên cảnh quan tươi đẹp, môi trường thiên nhiên trong lành Đây cũng là lợi thế không nhỏ của Huyện trong việc phát huy tiềm năng về du lịch sinh thái

2.1.3.2 Thực trạng môi trường

Môi trường hiểu theo nghĩa hẹp là là tập hợp các yếu tố tự bao quanh con người, ảnh hưởng tới con người và tác động đến các hoạt động sống của con người, ở đây có 3 loại môi trường là môi trường không khí, môi trường nước và môi trường đất Thực trạng môi trường luôn là thách thức với các nhà quản lý,

cụ thể như sau:

Môi trường không khí: trong những năm qua, đi kèm theo với sự phát triển nhanh của nền kinh tế – xã hội là chất lượng môi trường không khí trên địa bàn cũng có những sự thay đổi nhất định Năm 2010, nhìn chung các chỉ tiêu không khí tại các điểm quan trắc đa số đều nằm trong giới hạn cho phép, ngoại trừ chỉ tiêu tiếng ồn, khói bụi, hợp chất axít HF là vượt giới hạn theo quy chuẩn Việt Nam (QCVN) Nguyên nhân một số chỉ tiêu vượt giới hạn làm ô nhiễm không khí là do sự gia tăng của các phương tiện giao thông, sự phát triển của sản xuất gạch công nghệ cổ điển, sản xuất gốm sứ xuất khẩu và sự phát triển đô thị