Nghiên cứu ảnh hưởng của nhân tố mưa tới xói mòn mặt dưới một số thảm thực vật tại Lương Sơn, Hòa Bình

n cứu, theo tư vấn của GS. Lee Trong nghiên cứu này, các giá trị lượng 
MacDonald, khoảng thời gian này nên được mưa được thu thập trực tiếp tại hiện trường 
 trong khoảng thời gian từ tháng 6 đến tháng 8 
chọn là 10 ngày. Công thức xác định API cụ 
 năm 2009 và được tổng hợp trong Bảng 01, 
thể như sau (Nguyễn Văn Khiết, 2009): 
 trong khi đó, các đặc trưng mô tả lượng mưa 
 API(i) = ∑((10 - (i - j))/10) x Pj (CT2) được thể hiện trong Bảng 02. 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2014 21
 Qu¶n lý Tµi nguyªn rõng & M«i tr­êng 
 Bảng 01. Giá trị của lượng mưa trong thời gian quan trắc 
 STT P (mm) STT P (mm) STT P (mm) 
 1 29,1 10 45,0 19 6,7 
 2 2,9 11 154,4 20 20,3 
 3 88,6 12 56,7 21 2,4 
 4 0,9 13 22,0 22 11,3 
 5 10,0 14 3,1 23 16,2 
 6 5,6 15 1,0 24 30,2 
 7 56,5 16 19,0 25 22,7 
 8 80,0 17 26,0 26 17,8 
 9 22,0 18 9,5 27 11,5 
 Bảng 02. Một số đặc trưng cơ bản của lượng mưa 
 Số trận mưa Đặc trưng của mưa (mm) 
 P bq P max P min Tổng mưa 
 27 28,5 154,4 0,9 770,5 
 Từ số liệu trên cho thấy: trong toàn bộ thời quan trắc nhỏ nhất là 0,9mm. Tổng lượng mưa 
gian quan trắc có 27 trận mưa. Lượng mưa trong thời gian quan trắc là 770,5mm. 
bình quân/trận mưa là 28,5mm; lượng mưa Tổng hợp phân bố trận mưa theo cấp lượng 
quan trắc lớn nhất là 154,4mm; lượng mưa mưa được thể hiện ở Bảng 03. 
 Bảng 03. Phân bố số trận mưa và lượng mưa theo cấp lượng mưa 
 Cấp lượng mưa theo trận mưa (mm) 
 Tháng Giá trị quan sát 
 >25 25-50 51-75 >75 Cộng 
 Số trận mưa 3 1 1 5 
 6 Lượng mưa 12,9 29,1 88,6 130,6 
 Số trận mưa 6 1 2 2 11 
 7 Lượng mưa 72,7 45,0 113,3 234,4 465,3 
 Số trận mưa 9 2 11 
 8 Lượng mưa 118,4 56,2 174,6 
 Cộng số trận mưa 18 4 2 3 27 
 Cộng lượng mưa 204,0 130,3 113,3 323,0 770,5 
 Như vậy, lượng mưa có giá trị lớn hơn Phân bố số trận mưa và lượng mưa theo 
50mm/trận là 436,3mm chiếm 56,3%. Đây là tháng được thể hiện trong Bảng 04. 
những trận mưa có nguy cơ gây xói mòn cao. 
 Bảng 04. Phân bố số trận mưa và lượng mưa theo tháng 
 Giá trị quan sát Tháng quan sát 
 6 7 8 Cộng 
 Số trận mưa 5 11 11 27 
 Tổng lượng mưa (mm) 130,6 465,3 174,6 770,5 
22 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2014 
 Qu¶n lý Tµi nguyªn rõng & M«i tr­êng 
 Từ Bảng 04 cho thấy, số trận mưa trong một trận mưa có tác động trực tiếp đến lượng 
tháng biến động từ 5 trận (tháng 6) đến 11 trận xói mòn mặt đất. Thực tiễn đã chứng minh ở 
(tháng 7 và 8), bình quân từ 2-3 ngày có một cùng một lượng mưa, thời gian mưa càng ngắn 
trận mưa. Tháng có lượng mưa nhỏ nhất là thì tốc độ và lượng xói mòn càng tăng và 
tháng 6 (130,6mm) và tháng có lượng mưa lớn ngược lại. 
nhất là tháng 7 (465,3mm). Từ dãy số liệu quan trắc được về thời gian 
3.1.2. Thời gian mưa mưa, chúng tôi đã tiến hành phân tích một số 
 Thời gian mưa được quan trắc trực tiếp từ đặc trưng cơ bản về thời gian mưa. Kết quả cụ 
máy Vỹ lượng ký đặt tại hiện trường bố trí thí thể được cho ở Bảng 05. 
nghiệm. Độ dài, ngắn về thời gian mưa của 
 Bảng 05. Một số đặc trưng cơ bản của thời gian mưa 
 Số trận mưa Đặc trưng của thời gian mưa (giờ) 
 Bình quân Lớn nhất Nhỏ nhất Tổng thời gian 
 27 1,9 5,0 0,4 51,9 
 Kết quả thống kê cho thấy: thời gian mưa Tổng thời gian mưa của giai đoạn quan sát là 
bình quân của một trận là 1,92 giờ (115 phút), 51,9 giờ. 
thời gian mưa nhỏ nhất là 0,4 giờ (25 phút) và Phân bố số trận mưa theo thời gian mưa 
thời gian mưa lớn nhất là 5,0 giờ (300 phút). được thống kê cụ thể ở Bảng 07 dưới đây: 
 Bảng 06. Phân bố số trận mưa theo thời gian mưa 
 Thời gian mưa (giờ) 
 Tháng 
 4 Cộng 
 6 3 1 1 5 
 7 3 1 3 3 1 11 
 8 6 3 1 1 11 
 Cộng 12 4 4 5 2 27 
 Như vậy, số trận mưa có thời gian nhỏ hơn 3.1.3. Cường độ mưa 
một giờ có số lượng nhiều nhất là 12 trận Cường độ mưa bình quân Ibq (mm/giờ) được 
chiếm 44,4%. Trong đó, tháng 6 và 7 đều có 3 xác định bằng tỷ số giữa lượng mưa (mm) và 
 thời gian mưa (giờ) của từng trận mưa. Từ dãy 
trận, tháng 8 có đến 6 trận. Số trận mưa có thời 
 số liệu thu thập được, nghiên cứu này tiến hành 
gian lớn hơn 4 giờ là 2 trận chiếm 7,4%, trong 
 phân tích các đặc trưng cơ bản về cường độ 
đó hai tháng 7 và 8 đều có một trận. mưa, kết quả cụ thể được thống kê ở Bảng 07. 
 Bảng 07. Một số đặc trưng cơ bản của cường độ mưa 
 Đặc trưng của cường độ mưa (mm/giờ) 
 Số trận mưa 
 Bình quân Lớn nhất Nhỏ nhất Hệ số biến động (%) 
 27 17,9 0,4 54,5 16,3 
 Kết quả thống kê cho thấy cường độ mưa cường độ mưa là 16,3%. Phân bố số trận mưa 
bình quân của một trận là 17,9 mm/giờ, cường và lượng theo cường độ mưa được thống kê ở 
độ mưa nhỏ nhất là 0,4 mm/giờ và cường độ Bảng 08 dưới đây: 
mưa lớn nhất là 54,5 mm/giờ. Biến động của 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2014 23
 Qu¶n lý Tµi nguyªn rõng & M«i tr­êng 
 Bảng 08. Phân bố số trận và lượng mưa theo cường độ mưa 
 Cường độ mưa (mm/giờ) 
 Tháng Giá trị quan sát 
 45 Cộng 
 Trận mưa 2 2 1 5 
 6 
 Lượng mưa 2,9 98,6 29,1 130,6 
 Trận mưa 4 4 3 11 
 7 
 Lượng mưa 31,7 238,3 195,4 465,3 
 Trận mưa 7 1 2 1 11 
 8 
 Lượng mưa 77,9 26,0 48,0 22,7 174,6 
 Cộng trận mưa 13 7 6 1 27 
 Cộng lượng mưa 112,5 362,9 272,5 22,7 770,5 
 Từ số liệu bảng trên cho thấy lượng mưa có nguy cơ gây xói mòn cao. 
cường độ từ 15-30mm/giờ là cao nhất (chiếm 3.1.4. Lượng mưa lọt tán 
47,2%) và tập trung chủ yếu vào tháng 7. Từ kết quả quan trắc lượng mưa lọt tán, tiến 
Lượng mưa có cường độ > 30mm/giờ chiếm hành tính toán các đặc trưng, giá trị tính toán 
38,4%. Đây được coi là cấp cường độ mưa có được cho cụ thể ở bảng sau: 
 Bảng 09. Một số đặc trưng giá trị quan sát lượng mưa lọt tán 
 Giá trị quan trắc Đất trống P lọt tán (Keo) P lọt tán (B.đàn) 
 P(mm) 770,5 560,0 615,2 
 P(mm)/trận 28,5 20,7 22,8 
 Tỷ lệ (%) 100,0 72,7 79,8 
 Kết quả tính toán cho thấy, lượng nước mưa đất dưới tán rừng bị mưa tác động ít hơn so với 
lọt tán dưới rừng Keo lai và Bạch đàn là ít hơn mặt đất trống. 
rất nhiều so với đất trống. Trong khi đó ở dưới 3.1.5. Chỉ số lượng mưa trước (API) 
tán Keo lai (đạt 560,0mm chiếm 72,7%) ít hơn Kết quả tính chỉ số lượng mưa trước theo 
so với Bạch đàn (đạt 615,2mm chiếm 79,8%), công thức (CT2) được ghi ở bảng sau: 
Điều này có nghĩa cùng một lượng mưa thì mặt 
 Bảng 10. Giá trị chỉ số lượng mưa trước (API) 
 STT API STT API STT API 
 1 29,1 10,0 146,9 19,0 34,5 
 2 25,3 11,0 224,4 20,0 48,2 
 3 110,8 12,0 220,9 21,0 28,0 
 4 0,9 13,0 75,6 22,0 21,1 
 5 10,6 14,0 24,1 23,0 32,3 
 6 9,7 15,0 17,0 24,0 56,8 
 7 64,5 16,0 33,3 25,0 71,5 
 8 110,5 17,0 50,3 26,0 64,4 
 9 118,3 18,0 33,6 27,0 56,3 
 Từ dãy số liệu API tính được, tiến hành vẽ sự liên hệ giữa hai đại lượng này. Kết quả cụ 
lên biểu đồ cùng với lượng mưa để thấy được thể được biểu thị ở hình sau: 
24 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2014 
 Qu¶n lý Tµi nguyªn rõng & M«i tr­êng 
 Hình 01. Biểu đồ phân bố lượng mưa (P) và chỉ số lượng mưa trước (API) theo ngày mưa 
 Như vậy, từ các số liệu trên cho thấy chỉ số 3.2. Lượng đất xói mòn 
lượng mưa trước (API) có hình dạng tương Từ số liệu thu thập được về xói mòn tại các 
đồng với lượng mưa, nhưng có giá trị lớn hơn ô thí nghiệm trên 3 mô hình sử dụng đất khác 
vì nó là giá trị cộng dồn trong 10 ngày liên nhau, chúng tôi đã tập hợp với kết quả cụ thể 
tiếp. Giá trị API lớn nhất là 222,4 (ngày 17/7) được ghi ở Bảng 11. 
và nhỏ nhất là 0,9 (ngày 26/6). 
 Bảng 11. Lượng xói mòn dưới các thảm thực vật rừng theo từng trận mưa 
 Lượng Xói mòn (kg/ha) Lượng Xói mòn (kg/ha) 
 Ngày Ngày 
TT mưa Keo TT mưa Keo Bạch 
 mưa Sắn Bạch đàn mưa Sắn 
 (mm) lai (mm) lai đàn 
 1 12/6 29,1 52,7 41,7 40,4 15 29/7 1,0 
 2 14/6 2,0 16 30/7 19,0 48,3 57,0 31,1 
 3 15/6 88,6 369,2 242,0 54,6 17 1/8 26,0 41,0 47,8 33,1 
 4 26/6 0,9 18 5/8 9,5 20,0 32,0 12,3 
 5 29/6 10,0 32,1 21,5 16,5 19 6/8 6,7 
 6 5/7 5,6 20 7/8 20,3 39,5 29,8 18,0 
 7 6/7 56,5 130,6 125,5 67,0 21 10/8 2,4 
 8 11/7 80,0 346,1 220,8 67,5 22 14/8 11,3 18,6 19,5 10,3 
 9 12/7 22,0 50,2 53,0 21,1 23 15/8 16,3 30,5 25,3 11,8 
10 13/7 45,0 109,8 101,6 46,5 24 16/8 30,2 91,0 94,0 58,3 
11 17/7 154,4 526,0 517,5 421,0 25 17/8 22,7 53,8 57,5 42,8 
12 19/7 56,8 177,1 189,0 84,0 26 20/8 17,8 48,3 50,1 24,6 
13 25/7 22,0 43,5 48,5 22,6 27 22/8 11,5 20,8 34,6 17,1 
14 28/7 3,1 14 
 Theo Thái Phiên và Nguyễn Tử Siêm hành vẽ biểu đồ Lượng mưa (P, mm) - Lượng 
(1999) và các tác giả khác, lượng mưa là nhân xói mòn (XM, kg/ha), kết quả được biểu thị ở 
tố chính gây xói mòn. Vì vậy, chúng tôi tiến hình sau: 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2014 25
 Qu¶n lý Tµi nguyªn rõng & M«i tr­êng 
 Hình 02. Biểu đồ quan hệ lượng mưa (P) – Xói mòn (XM) chung cho 3 mô hình 
 Từ các số liệu trên cho thấy đường biểu Dãy số liệu 2: 20 trận mưa có xói mòn lớn 
diễn lượng xói mòn đất ở các mô hình đều tỷ lệ hơn 0. 
thuận với lượng mưa. Các trận mưa có giá trị Kết quả kiểm tra sự thuần nhất về lượng xói 
thấp (P< 7mm) thì gần như không có xói mòn mòn giữa 2 dãy số liệu bằng tiêu chuẩn U của 
(giá trị lượng xói mòn xấp xỉ hoặc bằng 0). Mann-Whitney được cài đặt sẵn trong phần 
3.3. Dạng liên hệ giữa xói mòn với nhân tố mưa mềm SPSS theo hướng dẫn của GS. Nguyễn 
 Từ dãy số liệu quan trắc được, chúng tôi Hải Tuất (2006) cho thấy sự khác biệt về xói 
nhận thấy: trong tổng số 27 trận mưa, có đến 7 mòn đất của hai dãy số liệu là không rõ rệt với 
trận mưa số liệu về xói mòn bằng 0 hay nói độ tin cậy 95%. Kết quả kiểm tra này cho phép 
cách khác là không có xói mòn. Vậy nên, khi ta sử dụng 1 trong 2 dãy số liệu trên đều được. 
xây dựng tương quan lấy dãy số liệu đầy đủ 27 Vì vậy, nghiên cứu này đã chọn dãy số liệu đầy 
trận mưa hay là chỉ lấy dãy số liệu 20 trận mưa đủ (dãy số liệu 1) để phân tích liên hệ giữa xói 
có xói mòn lớn hơn không (>0). Để có được mòn với lượng mưa và các nhân tố khác. 
câu trả lời, chúng tôi đã tiến hành kiểm tra sự 3.3.1. Dạng liên hệ giữa xói mòn với 
thuần nhất giữa hai dãy (mô hình) số liệu này. lượng mưa 
 Dãy số liệu 1: 27 trận có mưa (có cả xói Mối liên hệ giữa lượng xói mòn và lượng 
mòn và không có xói mòn) mưa được cho ở bảng sau: 
 Bảng 12. Phương trình liên hệ giữa lượng xói mòn và lượng mưa 
 2 
 TT R R F tính Sig Sig ta0 Sig ta1 Sig ta2 Sig ta3 V (%) 
 0,978 0,957 558,4 0,000 0,004 0.000 
 Sắn 32,8 
 XMSắn (kg/ha) = -22,036 + 3,7P 
 Keo 0,986 0,972 864,3 0,000 0,002 0,000 
 25,4 
 lai 
 XMKeo (kg/ha) = -16,492 + 3,192P 
 Bạch 0,991 0,982 424,0 0,000 0,023 0,000 0,000 0,000 
 27,6 
 đàn 2 3 
 XMBđ (kg/ha) = -11,48 + 3,06P – 0,05P + 3.E-4P 
26 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2014 
 Qu¶n lý Tµi nguyªn rõng & M«i tr­êng 
 Từ kết quả bảng 12 cho thấy: các phương đến 32,8% (Sắn), điều này chứng tỏ có mối 
trình đều có hệ số tương quan (R) và hệ số xác liên hệ chặt chẽ giữa lượng đất xói mòn với 
định (R2) rất cao và đều lớn hơn 0,9 (quan hệ lượng mưa. 
giữa các đại lượng là rất chặt). F tính đều có 3.3.2. Liên hệ giữa xói mòn với chỉ số lượng 
giá trị cao và tồn tại, các hệ số của phương mưa trước (API) 
trình hồi quy đều tồn tại chứng tỏ phương trình Kết quả phân tích mối liên hệ này được cho 
đã chọn thực sự tồn tại. Hệ số biến động của cụ thể ở Bảng 13. 
các phương trình biến động từ 25,4% (Keo lai) 
 Bảng 13. Phương trình liên hệ giữa lượng xói mòn và API 
 2 
 TT R R F tính Sig Sig ta0 Sig ta1 V (%) 
 0,763 0,582 344,8 0 0,33 0 
 Sắn 102,4 
 XMSắn (kg/ha) = 1,683 API 
 0,823 0,678 52,5 0 0,19 0 
 Keo lai 86,3 
 XMKeo (kg/ha) = 1,564 API 
 Bạch 0,717 0,514 26,4 0 0,2 0 
 139,0 
 đàn XMBđ (kg/ha) = 0,98 API
 Nhìn chung 3 mô hình có hệ số tương quan lớn thì lượng xói mòn cũng lớn.Trong những 
(R) tồn tại ở mức liên hệ chặt, hệ số xác định trường hợp, điều kiện cụ thể (điều tra nhanh 
R2 biến động từ 0,518 đến 0,678. F tính có giá lượng xói mòn) có thể sử dụng phương trình 
trị cao và tồn tại, tuy nhiên hệ số tự do của dự báo xói mòn với biến là nhân tố mưa để xác 
phương trình hồi quy không tồn tại. Hơn nữa, định lượng mất đất do xói mòn. 
hệ số biến động của phương trình hồi quy là 
 TÀI LIỆU THAM KHẢO 
khá lớn, biến động từ 86,3% (Keo lai) đến 
 1. Nguyễn Văn Khiết (2009), Nghiên cứu đặc điểm 
139,0% (Bạch đàn). xói mòn mặt khởi đầu dưới một số thảm thực vật tại 
 Kết quả phân tích ở trên có thể rút ra kết Lương Sơn – Hòa Bình, Luận văn thạc sỹ khoa học Lâm 
luận: tồn tại mối liên hệ giữa lượng xói mòn và Nghiệp, Đại học Lâm Nghiệp. 
API ở mức độ chặt. Mối liên hệ này được mô 2. Lee MacDonald và Phùng Văn Khoa (2009), Tài 
hình hoá bằng phương trình toán học phù hợp. liệu tập huấn về thủy văn và quản lý lưu vực, Tài liệu 
Tuy nhiên cần phải có những nghiên cứu bổ phát tay, Trường Đại học Lâm Nghiệp. 
sung để kiểm chứng độ chính xác của các mối 3. Võ Đại Hải (1996), Nghiên cứu các dạng cấu trúc 
 hợp lý cho rừng phòng hộ đầu nguồn ở Việt Nam, Luận 
liên hệ này. 
 án phó tiến sỹ khoa học Nông nghiệp, Viện Khoa học 
IV. KẾT LUẬN Lâm nghiệp Việt Nam, Hà Nội, 1996. 
 Từ các kết quả nghiên cứu có thể rút ra một 4. Nguyễn Hải Tuất, Vũ Tiến Hinh, Ngô Kim Khôi 
số kết luận chủ yếu như sau: (2006), Phân tích thống kê trong Lâm nghiệp, Nxb Nông 
 nghiệp Hà Nội. 
 - Đặc tính của mưa ảnh hưởng trực tiếp đến 
 5. Nguyễn Tử Siêm, Thái Phiên (1999), Phương 
độ ẩm của đất, đến sự phát triển của thực vật 
 pháp nghiên cứu xói mòn và dòng chảy trên mặt. Đất 
và là tác nhân chính gây xói mòn đất. đồi núi Việt Nam, thoái hoá và phục hồi, NXB Nông 
 - Với những trận mưa có lượng và cường độ nghiệp, Hà Nội. 
 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2014 27
 Qu¶n lý Tµi nguyªn rõng & M«i tr­êng 
 STUDY ON THE INFLUENCES OF RAIN FACTOR ON SOIL EROSION 
 UNDER SOME VEGETATION IN LUONG SON, HOA BINH PROVINCE 
 Nguyen Van Khiet, Phung Van Khoa 
 SUMMARY 
 The research results show that rainfall distribution and other characteristics of rainfall directly affect soil 
 moisture (especially the topsoil layer) and is the main factor that resulting in soil erosion. The amount of the 
 initial erosion is determined by rainfall and rainfall intensity. The greater the rainfall and rainfall intensity, the 
 greater the ammount of soil erosion and vice versa. In the study area, the rain has an average rainfall of 
 28.5mm; rainfall average time of 1.9 hours and the average rainfall intensity is 17.9 mm/hour. The rainfall 
 which is less than 7mm is almost non-appearance erosion (the erosion ammount equals to 0). The study also 
 shows that we can use the characteristics of the rain such as: rainfall (P, mm), rainfall intensity (I, mm/hour) 
 and the Anticident Precipitation Index (API) to establish regression equations of soil erosion for prediction. 
 Key words: Anticident precipitation index, soil erosion, rainfall, rainfall intensity. 
 Người phản biện: GS.TS. Vương Văn Quỳnh 
 Ngày nhận bài: 19/02/2014 
 Ngày phản biện: 24/02/2014 
 Ngày quyết định đăng: 07/3/2014 
28 TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ LÂM NGHIỆP SỐ 1 - 2014