Trương Chí Quang * , Võ Quang Minh Huỳnh Quang Nghi

* Tác giả liên hệ (tcquang@ctu.edu.vn)

Abstract

In recent years, drought and salinity intrusion frequently affect rice cultivation areas in dry season of coastal provinces in the Mekong Delta, especially Soc Trang province. This paper aims to analyze the changes of rice areas in dry season by classifying Landsat images based on decision tree with the normalized difference vegetation index data and to build a simulation model of rice area changes under the impacts of drought and salinity intrusion. The rice maps of Soc Trang in dry season in 2014 and in 2016 are developed, corresponding to the maps in normal temperature and in drought and salinity intrusion conditions. These classified maps are assessed by Kappa coefficient of 0.89 for the map in 2014 and 0.83 for the one in 2016. Then, the model of rice area changes is built based on rainfall data, salinity intrusion into irrigation regions. The simulated result of rice map of dry season in 2016 is compared with the real one with Kappa value of 0.88. This result shows the simulated map can be used to provide a visual assessment of rice area under drought and salinity conditions.
Keywords: Agent-based model, drought and salinity intrusion, rice mapping, simulation of rice land

Tóm tắt

Trong những năm gần đây, hiện tượng hạn hán và xâm nhập mặn thường xuyên gây ảnh hưởng nghiêm trọng đến canh tác lúa trong mùa khô của các tỉnh ven biển vùng Đồng bằng sông Cửu Long đặc biệt là tỉnh Sóc Trăng. Bài viết nhằm phân tích sự thay đổi diện tích canh tác lúa trong mùa khô bằng phương pháp giải đoán ảnh vệ tinh Landsat 8 dựa trên cây quyết định, chỉ số NDVI và lập mô hình mô phỏng sự thay đổi diện tích đất lúa dưới tác động của hạn, mặn. Kết quả đã thành lập được bản đồ diện tích canh tác lúa mùa khô năm 2014 và 2016 của tỉnh Sóc Trăng tương ứng với thời điểm trước và trong khi xảy ra hạn, mặn. Các bản đồ giải đoán được đánh giá độ chính xác với hệ số Kappa cho bản đồ năm 2014 là 0,89 và năm 2016 là 0,83. Tiếp theo, mô hình mô phỏng sự ảnh hưởng của hạn, mặn đến đất lúa dựa trên dữ liệu lượng mưa, sự xâm nhập mặn trong các vùng thủy lợi được xây dựng. Từ mô hình được xây dựng, kết quả mô phỏng diện tích lúa năm 2016 trong điều kiện hạn, mặn được so sánh với bản đồ đất lúa năm 2016 đã giải đoán với chỉ số Kappa là 0,88. Kết quả của mô hình cung cấp công cụ trực quan để ước tính sự ảnh hưởng của đất lúa ở tỉnh Sóc Trăng trong điều kiện hạn và mặn.
Từ khóa: Hạn và xâm nhập mặn, mô phỏng đất lúa, mô hình đa tác tử, xây dựng bản đồ đất lúa

Article Details

Tài liệu tham khảo

Chi cục Thủy lợi Sóc Trăng, 2017. Bản đồ phân vùng thủy lợi tỉnh Sóc Trăng 2016.

Climate Prediction Center, 2015. El Niño/Southern Oscillation (ENSO) diagnostic discussion, 14 may 2015.

Climate Prediction Center, 2017. Climate Prediction Center - El Niño Southern Oscillation Diagnostic Discussion Archive. URL http://origin.cpc.ncep.noaa.gov/products/expert_assessment/ENSO_DD_archive.shtml (accessed on 8.11.17).

Cohen, J., 1960. A Coefficient of Agreement for Nominal Scales. Educ. Psychol. Meas. 20, 37–46. doi:10.1177/001316446002000104.

Cục Thống kê tỉnh Sóc Trăng, 2017. Niên giám Thống kê Sóc Trăng 2016. NXB Thống kê.

Drogoul, A., Vanbergue, D., Meurisse, T., 2002. Multi-agent Based Simulation: Where Are the Agents?, in: Sichman, J.S., Bousquet, F., Davidsson, P. (Eds.), Multi-Agent-Based Simulation II, Lecture Notes in Computer Science. Springer Berlin Heidelberg, pp. 1–15. doi:10.1007/3-540-36483-8_1.

FISHBIO, 2016. EL NIÑO and drought in the Mekong basin. The fish report on April 25, 2016

GAMA, 2017. GAMA platform. URL: http://vps226121.ovh.net. Accessed on July 4, 2017.

Ganie, M., Nusrath, D.A., 2016. Determining the Vegetation Indices (NDVI) from Landsat 8 Satellite Data. Int. J. Adv. Res. 4, 1459–1463. doi:10.21474/IJAR01/1348.

Kontgis, C., Schneider, A., Ozdogan, M., 2015. Mapping rice paddy extent and intensification in the Vietnamese Mekong River Delta with dense time stacks of Landsat data. Remote Sens. Environ. 169, 255–269. doi:10.1016/j.rse.2015.08.004.

Korres, N.E., Norsworthy, J.K., Burgos, N.R., Oosterhuis, D.M., 2017. Temperature and drought impacts on rice production: An agronomic perspective regarding short- and long-term adaptation measures. Water Resour. Rural Dev. 9, 12–27. doi:10.1016/j.wrr.2016.10.001.

Mujiono, Indra, T.L., Harmantyo, D., Rukmana, I.P., Nadia, Z., 2017. Simulation of land use change and effect on potential deforestation using Markov Chain - Cellular Automata. p. 030177. doi:10.1063/1.4991281.

Nguyen, N.V., 2002. Global climate changes and rice food security. Ed Vol FAO Rome Italy 24–30.

Nhan, D.K., Phap, V.A., Phuc, T.H., Trung, N.H., 2012. Rice production response and technological measures to adapt to salinity intrusion in the coastal Mekong delta. Mekong Program Water Environ. Resil. MPOWER.

Rojas, O., 2014. Understanding the drought impact of El Niño on the global agricultural areas an assessment using FAO’s Agricultural Stress Index (ASI). Food and Agriculture Organization of the United Nations, Rome.

Sở NNPTNT Sóc Trăng, 2016. Báo cáo kết quả thực hiện kế hoạch Ngành nông nghiệp năm 2016 và phương hướng, nhiệm vụ năm 2017. Sở Nông nghiệp và Phát triển nông thôn tỉnh Sóc Trăng.

Sở TMMT Sóc Trăng, 2016. Tình hình xâm nhập mặn mùa khô năm 2016 trên địa bàn tỉnh Sóc Trăng, https://www.soctrang.gov.vn/wps/portal/sotnmt/!ut/p/c4/04_SB8K8xLLM9MSSzPy8xBz9CP0os3gLR1dvZ09LYwMDCw9zA0-TUD-TMG_3ID8LU_2CbEdFAEVDKDc!/?WCM_GLOBAL_CONTEXT=/wps/wcm/connect/sotnmt/sotnmt/ttsk/tn/nuoc22116, ngày 22/01/2016.

Treuil J. P., A. Drogoul and J. D. Zucker, 2008. Modélisation et simulation a base d’agents. Dunod.

Trung, N.H., Tri, V.P.D., 2014. Possible Impacts of Seawater Intrusion and Strategies for Water Management in Coastal Areas in the Vietnamese Mekong Delta in the Context of Climate Change, in: Coastal Disasters and Climate Change in Vietnam. Elsevier, pp. 219–232. doi:10.1016/B978-0-12-800007-6.00010-1.

Trương Chí Quang, Nguyễn Thiên Hoa, Võ Quốc Tuấn, Võ Quang Minh. 2015. Mô hình Markov-Cellular Automata trong mô phỏng sự thay đổi sử dụng đất các tỉnh ven biển Đồng bằng sông Cửu Long. Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ số chuyên đề Công nghệ thông tin. ISBN: 1859-2333. Trang: 196-202.

Trương Thị Kiều Liên, Chu Văn Hách, Nguyễn Thị Thanh Tuyền, Đinh Thị Hải Minh, Võ Thị Thảo Nguyên, Chu Thị Hồng Anh, Lê Thị Hồng Huệ, Nguyễn Thị Hồng Nam, 2015. Nghiên cứu các giải pháp thích ứng và giảm thiểu rủi ro do tác động của biến đổi khí hậu trên vùng đất nhiễm mặn Sóc Trăng. Hội thảo quốc gia về cây trồng lần 2, trang 1204-1210.

USGS, 2017. GLOVIS. URL: https://glovis.usgs.gov. Accessed on July 4, 2017.

Viện Khoa học Thủy lợi miền Nam, 2016. Bản đồ xâm nhập mặn Đồng bằng sông Cửu Long tháng 3 năm 2016.

Wang, S.Q., Zheng, X.Q., Zang, X.B., 2012. Accuracy assessments of land use change simulation based on Markov-cellular automata model. Procedia Environ. Sci., 18th Biennial ISEM Conference on Ecological Modelling for Global Change and Coupled Human and Natural System 13, 1238–1245. doi:10.1016/j.proenv.2012.01.117.