Nguyễn Hồng Thảo * Nguyễn Hiếu Trung

* Tác giả liên hệ (nhthao@ctec.edu.vn)

Abstract

Multi-objective optimization is an effective approach to analyzing and determining agricultural land use for each region. In order to build land optimazation models, it is necessary to predict the surface restriction for the land use types to obtain the optimal productions. The paper is aimed to predict the land use demands as constraint conditions for the optimization of each agricultural land use type. The Monte Carlo simulation was used to calculate the area of vegetable and fruit for Long Phu district based on historical area of these land use type from 2013 to 2017, and the calulated results were used as the constraint values in the multi-objective optimization with the LandOptimizer program. The results showed that area of vegetable and fruit was estimated for 2020. Then, the land use optimization for five land use types three rice crops, two rice crops, two rice – vegetable crops, vegetable, and fruit was calculated with three optimal options: maximizing land suitability, maximizing benefits and maximizing multi-objective.
Keywords: Land use optimization, land allocation, Monte Carlo, LandOptimizer, predicting in agriculture

Tóm tắt

Tối ưu hóa đa mục tiêu là công cụ hiệu quả để phân tích và xác định diện tích cần bố trí cho từng kiểu sử dụng đất của một địa phương. Tuy nhiên, khó khăn mà các nghiên cứu đang gặp phải là xây dựng các điều kiện ràng buộc trước cho bài toán tối ưu hóa. Mục tiêu của nghiên cứu này là dựa vào mô phỏng Monte Carlo để dự tính diện tích sản xuất dựa trên dữ liệu diện tích canh tác của rau màu và cây ăn quả từ năm 2013 đến 2017 và kết quả dự báo được dùng làm ràng buộc diện tích tối đa trong phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu với chương trình LandOptimizer. Kết quả ứng dụng cho huyện Long Phú, tỉnh Sóc Trăng cho thấy đã dự tính được diện tích đất canh tác cho rau màu và cây ăn quả của huyện đến năm 2020. Dựa trên kết quả dự tính tổng diện tích yêu cầu đó, mô hình tối ưu hóa diện tích đã tính toán bố trí cho năm kiểu sử dụng đất (ba vụ lúa, hai vụ lúa, hai vụ lúa – màu, chuyên màu và cây ăn quả) theo ba phương án: tối ưu về mặt thích nghi tự nhiên, tối đa hóa lợi nhuận và tối ưu hóa đa mục tiêu.
Từ khóa: Bố trí sử dụng đất, dự báo trong nông nghiệp, Monte Carlo, LandOptimizer, tối ưu hóa sử dụng đất

Article Details

Tài liệu tham khảo

Cục Thống kê Sóc Trăng, 2018.Niên giám thống kê năm 2017 huyện Long Phú, tỉnh Sóc Trăng, Nhà xuất bản Thống kê.

FAO (Food and Agriculture Organization of the United Nations), 1976.A framework for land evaluation, FAO soils bulletin. Rome.

George, H., 2005. An overview of land evaluation and land use planning at FAO. FAO (Ed.). Rome, Italy: FAO.

CSL_BIBLIOGRAPHY }Gourène, G.A.Z., Mendy, P., 2018. Oil prices and African stock markets co-movement: A time and frequency analysis, J, Afr, Trade 5(1-2): 55–67. Available at https://doi.org/10.1016/j.joat.2018.03.002.

Kalvelagen, E., 2002.Solving Multi-Objective Models With GAMS, GAMS Corp., Washington DC.

Lê Văn Khoa, Trần Bá Linh, 2011.Khả năng sản xuất 2 vụ lúa – 1 vụ màu của vùng đất trồng lúa nước trời huyện Long Phú tỉnh Sóc Trăng, Tạp chí Khoa học. 18b:272-283.

LPSolve, 2016. LPSolve 5.5 reference guide, accessed on October 14, 2016. Available at http://lpsolve.sourceforge.net.

Nguyễn Hiếu Trung, Phạm Thanh Vũ, Lê Quang Trí, Vương Tuấn Huy, Phan Hoàng Vũ, 2015.Quy hoạch chiến lược sử dụng bền vững tài nguyên đất và nước thích ứng với biến đổi khí hậu đồng bằng sông cửu long, Nhà xuất bản nông nghiệp.

Nguyễn Hồng Thảo và Nguyễn Hiếu Trung, 2017.Xây dựng ứng dụng mã nguồn mở để tối ưu diện tích sử dụng đất nông nghiệp, Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 52a: 62-71.

Nguyễn Hồng Thảo, Nguyễn Hiếu Trung, Trương Chí Quang, Phạm Thanh Vũ, Phan Hoàng Vũ, Vương Tuấn Huy, Đặng Kim Sơn, 2019. Ứng dụng bài toán tối ưu hóa và bố trí sử dụng đất nông nghiệp cho vùng Đồng bằng sông Cửu Long, Tạp chí Khoa học Đất, Tạp chí Khoa học Đất. ISSN 2525-2216. Số đặc biệt 57/2019: 97-102.

Nguyễn Thị Hồng Điệp, Danh Huội và Nguyễn Trọng Cần, 2017.Đánh giá tác động của xâm nhập mặn do biến đổi khí hậu trên hiện trạng canh tác lúa tại tỉnh Sóc Trăng, Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, Số chuyên đề: Môi trường và Biến đổi khí hậu (2): 137-143.

Phạm Thanh Vũ, Lê Quang Trí, Nguyễn Hiếu Trung, Vương Tuấn Huy, Nguyễn Tấn Đạt và Lê Thị Nương.2014.Ứng dụng phân tích đa tiêu chí hỗ trợ quyết định trong sử dụng đất nông nghiệp tại tỉnh Bạc Liêu, Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 31(2014): 106-115.

Phạm Thanh Vũ, Nguyễn Hiếu Trung, Lê Quang Trí, Tôn Thất Lộc và Vương Tuấn Huy.2017.Nâng cao hiệu quả sử dụng đất đai để tối ưu hóa lợi nhuận nông hộ tại ấp Trà Hất, xã Châu Thới, huyện Vĩnh Lợi, tỉnh Bạc Liêu, Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ, 51b: 54-63.

Platon, V., Constantinescu, A., 2014.Monte Carlo Method in Risk Analysis for Investment Projects, Procedia Econ, Finance, Emerging Markets Queries in Finance and Business (EMQ 2013) 15:393–400. Available at https://doi.org/10.1016/S2212-5671(14)00463-8.

Sở Tài nguyên Môi trường Sóc Trăng, 2015, Bản đồ hiện trạng sử dụng đất tỉnh Sóc Trăng năm 2014, Sở Tài nguyên Môi trường tỉnh Sóc Trăng.

Thao, N.H.and Trung, N.H., 2018, Establishing an integrated model for supporting agricultural land use planning: A case study in Tran De district, Soc Trang province, Can Tho University Journal of Science, 54(Special issue: Agriculture): 62-71.

Wei, Y., Guo, X., 2017, Oil price shocks and China’s stock market, Energy.140:185–197. Available athttps://doi.org/10.1016/j.energy.2017/.07.137.