Nghiên cứu lựa chọn mô hình dự báo xói mòn đất áp dụng cho vùng đồi núi phía Bắc Việt Nam

,26 7,96 0,04 25,38 8,00 80,03 8,00 25,60 
16 TX VY-VP (Ô 6) 2002 611,57 0,80 0,44 0,40 0,50 92,50 24029,83 10,56 0,03 29,76 10,59 80,19 10,59 43,90 
17 TX VY-VP (Ô 8) 2000 445,44 1,87 0,44 0,40 0,50 96,35 18126,26 7,96 0,07 31,87 8,03 47,32 8,03 59,50 
18 TX VY-VP (Ô 8) 2001 544,68 1,87 0,44 0,40 0,50 99,32 21663,86 9,52 0,07 23,95 9,59 47,37 9,59 17,60 
19 TX VY-VP (Ô 10) 2002 611,57 1,87 0,44 0,40 0,50 92,50 24029,83 10,56 0,06 36,30 10,62 47,41 10,62 46,00 
20 HS-XM (CT T1) 1993 622,09 8,46 0,15 0,30 0,95 35,69 24449,28 3,67 0,01 35,79 3,68 79,43 3,68 35,91 
 108 N«ng nghiÖp vµ ph¸t triÓn n«ng th«n - KỲ 2 - TH¸NG 11/2020 
 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
 Mô hình USLE Mô hình MMF 
 Lượng đất mất (tấn/ha/năm) 
 Dòng 
TT Ký hiệu điểm Năm Hệ 
 Hệ số R Hệ Hệ Hệ chảy Hệ số Hệ số Hệ số Mô hình MMF 
 số LS Mô hình Thực 
 số K số Ch số P mặt KE F H Dự 
 USLE J G đo 
 (Q) báo 
(1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) (9) (10) (11) (12) (13) (14) (15) (16) (17) 
21 HS-XM (CT T1) 1994 803,29 8,46 0,15 0,25 0,95 87,78 31053,22 4,66 0,04 20,99 4,70 66,26 4,70 20,77 
22 HS-XM (CT T1) 1995 472,69 8,46 0,15 0,60 0,95 58,97 19162,71 2,87 0,02 30,91 2,90 59,70 2,90 16,13 
23 HS-XM (CT T2) 1993 622,09 8,46 0,15 0,30 0,14 35,69 24449,28 3,67 0,01 5,01 3,68 11,71 3,68 5,03 
24 HS-XM (CT T2) 1994 803,29 8,46 0,15 0,25 0,14 87,78 31053,22 4,66 0,04 14,26 4,70 9,76 4,70 14,84 
25 HS-XM (CT T2) 1995 472,69 8,46 0,15 0,60 0,50 58,97 19162,71 2,87 0,02 12,26 2,90 31,42 2,90 12,43 
26 HS-XM (CT T4) 1993 622,09 8,46 0,15 0,30 0,50 35,69 24449,28 3,67 0,01 17,15 3,68 15,68 3,68 4,68 
27 HS-XM (CT T4) 1994 803,29 8,46 0,15 0,25 0,50 87,78 31053,22 4,66 0,04 35,87 4,70 17,44 4,70 14,21 
28 HS-XM (CT T4) 1995 472,69 8,46 0,15 0,60 0,50 58,97 19162,71 2,87 0,02 17,98 2,90 31,42 2,90 10,26 
29 HS-XM (CT T5) 1993 422,09 8,46 0,15 0,30 0,50 35,69 24449,28 3,67 0,01 8,52 3,68 15,68 3,68 2,81 
30 HS-XM (CT T5) 1994 803,29 8,46 0,15 0,25 0,50 87,78 31053,22 4,66 0,04 14,10 4,70 17,44 4,70 14,21 
31 HS-XM (CT T5) 1995 472,69 8,46 0,15 0,60 0,50 58,97 19162,71 2,87 0,02 16,48 2,90 31,42 2,90 16,69 
32 TA-BV - (CT T2) 1992 396,22 0,63 0,31 0,50 0,95 69,69 23177,45 7,19 0,03 6,73 7,22 11,83 7,22 0,83 
33 TA-BV - (CT T2) 1993 854,44 0,63 0,31 0,60 0,95 146,14 32901,98 10,20 0,09 9,11 10,29 18,95 10,29 2,08 
34 TA-BV - (CT T2) 1994 902,14 0,63 0,31 0,60 0,95 157,97 34624,62 10,73 0,10 11,20 10,84 18,97 10,84 3,35 
35 TA-BV - (CT T3) 1992 596,22 0,63 0,31 0,60 0,50 69,69 24432,04 7,57 0,03 8,45 7,60 7,47 7,47 0,99 
36 TA-BV - (CT T3) 1993 854,44 0,63 0,31 0,60 0,50 146,14 32901,98 10,20 0,09 1,28 10,29 9,97 9,97 0,63 
37 TA-BV - (CT T3) 1994 902,14 0,63 0,31 0,60 0,50 157,97 34624,62 10,73 0,10 5,38 10,84 9,98 9,98 2,54 
38 TA-BV - (CT T4) 1993 854,44 0,63 0,31 0,60 0,50 216,87 32978,48 10,22 0,17 1,29 10,39 9,97 9,97 0,65 
39 TA-BV - (CT T4) 1994 1450,40 0,63 0,31 0,60 0,50 631,05 54663,98 16,95 0,83 10,19 17,78 9,98 9,98 2,52 
 RMSE 11,01 21,62 
 Ghi chú: CT: Công thức Bayramov và nnk (2013) [2] cũng so sánh mô hình 
 USLE và MMF cho thấy, mô hình MMF thể hiện hệ 
 số biến thiên (COV) lớn hơn trong tỷ lệ mất đất dự 
 đoán. Kết quả theo dõi 3 năm tại các ô xói mòn trên 
 thực địa, mô hình USLE dự báo tốt hơn mô hình 
 MMF về tỷ lệ tần suất xuất hiện xói mòn trong các 
 lớp xói mòn quan trọng (mất đất > 10 tấn/ha). Tỷ lệ 
 mất đất do USLE dự đoán đáng tin cậy hơn tỷ lệ 
 MMF không chỉ về phân bố không gian của các lớp 
 xói mòn quan trọng, mà còn về định lượng tỷ lệ mất 
 đất vì có mối tương quan cao với các phép đo mất đất 
 Hình 1. So sánh kết quả dự báo của mô hình MMF của các ô xói mòn trên thực địa. 
 và USLE với lượng đất mất đo được 3.2. Thảo luận 
 Kết quả tính là sai số bình phương trung bình Kết quả tính toán các hệ số của mô hình cho 
 quân phương (RMSE) của mô hình USLE và MMF thấy, yếu tố lượng mưa tác động lớn nhất đến lượng 
 so với giá trị thực đo lần lượt là 11,01 và 21,62, điều đất bị xói mòn của các điểm quan trắc, đối với mô 
 này cho thấy mô hình USLE sử dụng cho kết quả dự hình USLE thể hiện qua giá trị hệ số R và mô hình 
 báo có sai số nhỏ hơn so mới mô hình MMF. Điều MMF thể hiện qua giá trị hệ số Q, J. Yếu tố độ dốc 
 này phù hợp với nghiên cứu của các tác giả Arun tác động rất lớn thứ hai đến xói mòn đất theo mô 
 Mondal và nnk (2016) [14] khi sử dụng mô hình hình USLE, thể hiện của giá trị hệ số mất đất do độ 
 USLE và MMF để dự báo xói mòn ở sông Narmada ở dốc và chiều dài sườn dốc LS, còn đối với mô hình 
 miền Trung Ấn Độ, kết quả cho thấy sử dụng mô MMF yếu tố địa hình thể hiện qua độ dốc được tính 
 hình hiệu chỉnh USLE cho thấy sự phù hợp nhất đối toán thông qua lượng đất tách ra bởi dòng chảy mặt 
 với vùng nghiên cứu. Nghiên cứu của Emil và khả năng vận chuyển của dòng chảy. 
 N«ng nghiÖp vµ ph¸t triÓn n«ng th«n - KỲ 2 - TH¸NG 11/2020 109 
 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
 Bên cạnh sử dụng hệ số chung như hệ số K, C, P lượt là 11,01 và 21,62, điều này cho thấy mô hình 
mô hình MMF quan tâm đến các yếu tố độ che phủ USLE dự báo tốt hơn mô hình MMF. 
mặt đất, tán lá cây, chiều cao thảm phủ. Tuy nhiên Yếu tố lượng mưa tác động lớn nhất đến lượng 
điều kiện canh tác ở vùng núi phía Bắc với cơ cấu đất xói mòn đất của các điểm quan trắc, đối với mô 
mùa vụ thay đổi các cây trồng trong năm, chiều cao, hình USLE thể hiện qua giá trị hệ số R và mô hình 
độ che phủ cây ở từng giai đoạn phát triển của cây MMF thể hiện qua giá trị hệ số Q, J. Yếu tố độ dốc là 
trồng sẽ khác nhau, lượng mưa phân bố tập trung yếu tố tác động rất lớn thứ hai đến xói mòn đất theo 
vào mùa mưa (tháng 5 đến 9), trung với thời điểm mô hình USLE, thể hiện của giá trị hệ số mất đất do 
gieo trồng vụ, thu hoạch vụ xuân hè, hè thu do đó độ dốc và chiều dài sườn dốc LS. Còn đối với mô 
động năng hạt mưa tác động vào bề mặt sẽ mạnh hình MMF yếu tố địa hình thể hiện qua độ dốc được 
hơn nhưng chưa được xem xét trong mô hình MMF. tính toán thông qua lượng đất tách ra bởi dòng chảy 
Điều này cũng được thể hiện ở đồ thị 1, kết quả dự mặt và khả năng vận chuyển của dòng chảy. Tuy 
báo lượng đất bị xói mòn bằng mô hình MMF hầu nhiên mô hình MMF không thể hiện rõ tác động của 
hết đều thấp hơn giá trị đo thực tế, chỉ có các ô quan xói mòn đất, độ dốc các ô quan trắc dao động từ 4-340 
trắc ở Thụy An, Ba Vì có giá trị dự báo của mô hình nhưng kết quả dự báo bằng mô hình MMF lượng đất 
MMF cao hơn so với đo thực tế và mô hình USLE, mất 2,85-10,84 tấn/ha/năm, so với quan trắc thực tế 
 0
nguyên nhân ở đây độ dốc nhỏ (độ dốc 4 ) khi dự là 0,63 đến 64,45 tấn/ha/năm. 
báo bằng mô hình MMF yếu tố độ dốc tác động 
 TÀI LIỆU THAM KHẢO 
thông qua giá trị Sin(S) đối với cả lượng đất tách ra 
hay vận chuyển bởi dòng chảy nên mức độ thay đổi 1. Bahrawi Jarbou A., Mohamed Elhag, Amal Y. 
không lớn do đó tác động lên sự thay đổi lượng đất Aldhebiani, et al. (2016). Soil Erosion Estimation 
xói mòn không lớn. Điều này thể hiện ở hình 2, độ Using Remote Sensing Techniques in Wadi 
dốc các ô quan trắc giao động từ 4-340 nhưng kết quả Yalamlam Basin, Saudi Arabia. Advances in 
dự báo bằng mô hình MMF lượng đất mất 2,85-10,84 Materials Science and Engineering. 2016, p. 8. 
tấn/ha/năm, so với quan trắc thực tế là 0,63 đến 2. Bayramov Emil, Manfred F. Buchroithner, 
64,45 tấn/ha/năm. Eileen Mcgurty (2013). Differences of MMF and 
 USLE Models for Soil Loss Prediction along BTC 
 and SCP Pipelines. Journal of Pipeline Systems 
 Engineering and Practice. 4(1), p. 81-96. 
 3. Benavidez R., B. Jackson, D. Maxwell, K. 
 Norton (2018). A review of the (Revised) Universal 
 Soil Loss Equation ((R)USLE): with a view to 
 increasing its global applicability and improving soil 
 loss estimates. Hydrol. Earth Syst. Sci. 22(11), p. 
 6059-6086. 
 4. Chai T., R. R. Draxler (2014). Root mean 
 square error (RMSE) or mean absolute error 
 (MAE)?–Arguments against avoiding RMSE in the 
 Hình 2. Độ dốc và lượng đất mất thực đo và dự báo literature. Geosci. Model Dev. 7, p. 1247–1250. 
 bởi mô hình USLE và MMF 5. David Wilfredo P. (1988). Soil and Water 
 4. KẾT LUẬN Conservation Planning: Policy Issues and 
 Kết quả sử dụng mô hình dự báo xói mòn đất Recommendations. Philippine Institute for 
cho thấy mô hình USLE dự báo lượng đất mất giao Development Studies. 
động từ 1,28 – 67,64 tấn/ha/năm; của mô hình MMF 6. Doanh L. Q., H. D. Tuan, A. Chabanne 
là 2,85-10,84 tấn/ha/năm so với lượng đất bị xói mòn (2005). Upland Agro - Ecology Research and 
đo được giao động từ 0,63 đến 64,45 tấn/ha/năm. Sai Development in Vietnam. Building an Agro-
số bình phương trung bình quân phương (RMSE) Ecological Network through DMC in Southeast Asia, 
của mô hình USLE và MMF so với giá trị thực đo lần Vientiane, Lao, 7 p. 
110 N«ng nghiÖp vµ ph¸t triÓn n«ng th«n - KỲ 2 - TH¸NG 11/2020 
 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
 7. Nguyễn Văn Dũng, Trần Đức Viên, Nguyễn 18. Mulengera M. K., R. W. Payton (1999). 
Thanh Lâm, Trần Mạnh Tường, Aran Patanothai, Estimating the USLE-soil erodibility factor in 
George Cadisch, A.Terry Rambo (2008). Phân tích developing tropical countries. Trop Agric (Trinidad). 
mức độ bền vững của hệ canh tác nương rẫy tổng 76(1), p. 17–22. 
hợp tại Bản Tát bằng phương pháp cân bằng dinh 19. Nguyễn Quang Mỹ (2005). Xói mòn đất hiện 
dưỡng, trong Trần Đức Viên, A.Terry Rambo, đại và các biện pháp phòng chống. Nhà xuất bản Ðại 
Nguyễn Thanh Lâm (chủ biên), Canh tác nương rẫy học Quốc gia Hà Nội, Hà Nội. 
tổng hợp: Một góc nhìn, NXB Nông nghiệp, Hà Nội, 
 20. Polous Khatereh (2010). Effect of spatial 
tr. 258-312. 
 resolution on erosion assessment in Namchun 
 8. Gregory K. J., D. E. Walling (1973). Drainage watershed. Thailand, Facuty of Geo-Information 
Basin. Form and Process: A Geomorphological science and Earth observation University of Twente, 
Approach. Edward Arnold, London. Enschede, The Netherlands. 
 9. Nguyễn Trọng Hà (1996). Xác định các yếu 21. Quansah C. (1982). Laboratory 
tố gây xói mòn và khả năng dự báo xói mòn trên đất experimentation for the statistical derivation of 
dốc. Trường Đại học Thủy lợi, Hà Nội. equations for soil erosion modelling and soil 
 10. Kim H. S., P. Y. Julien (2006). Soil Erosion conservation design. Cranfield Institute of 
Modeling Using RUSLE and GIS on the IMHA Technology, Cranfield University. 
Watershed. Water Engineering Research. 7(1), p. 29- 22. Renard K. G. , G. R. Foster, G. A. Weesies, D. 
41. K. Mccool, D. C. Yoder (1997). Predicting Soil 
 11. Kirkby M. J. (1976). Tests of the random Erosion by Water: A Guide to Conservation Planning 
network model and its application to basin With the Revised Universal Soil Loss Equation. U.S 
hydrology. Earth Surface Processes. 1(3), p. 197-212. Government Printing Office, Washington DC. 
 12. Kurosawa Kiyoshi, Nguyen Hai Do, Tat Canh 23. Nguyễn Tử Siêm, Thái Phiên (1999). Ðồi núi 
Nguyen, Kazuhiko Egashira (2009). Magnitude of Việt Nam - Thoái hoá và phục hồi. Nhà xuất bản 
Annual Soil Loss from a Hilly Cultivated Slope in Nông nghiệp, Hà Nội, 412 tr. 
Northern Vietnam and Evaluation of Factors 24. Stone R. P., D. Hilborn (2000). Universal Soil 
Controlling Water Erosion. Applied and Loss Equation (USLE). Ontario Ministry of 
Environmental Soil Science. 2009, p. 8. Agriculture and Food, Agriculture and Rural 
 13. Mepas.Pnnl.Gov 5.3.2 Soil Erodibility Factor, Division; Factsheet. 
truy cập ngày 12/6/2018, tại trang web 25. Thinley Ugyen (2008). Spatial Modeling for 
https://mepas.pnnl.gov/mepas/formulations/source Soil erosion assessment in upper Lam Phra Phloeng 
_term/5_0/5_32/5_32.html. watershed. Nakhon Ratchasima, Thailand. 
 14. Mondal Arun, Deepak Khare, Sananda 26. Trương Đình Trọng, Nguyễn Quang Việt, Đỗ 
Kundu (2016). A comparative study of soil erosion Thị Việt Hương (2012). Đánh giá khả năng xói mòn 
modelling by MMF, USLE and RUSLE. Geocarto đất ở huyện Đakrông, tỉnh Quảng Trị bằng mô hình 
International. 9/2016, p. 1-25. RMMF (Revised Morgan-Morgan-Finney). Tạp chí 
 15. Morgan R. P. C. (2005). Soil erosion and Khoa học - Đại học Huế. 74A(5), tr. 173-184. 
conservation. Third, Blackwell Publishing Ltd. 27. Trung tâm Ứng phó biến đổi khí hậu (2016). 
 16. Morgan R. P. C., J. H. Duzant (2008). Dữ liệu khí tượng các trạm Cò Nòi (2015-2018), Vĩnh 
Modified MMF (Morgan–Morgan–Finney) model Yên (2000-2002), Hòa Bình (2000), Hà Nội. 
for evaluating effects of crops and vegetation cover 28. Vezina Karine, Ferdinand Bonn, Pham Van 
on soil erosion. Earth Surface Processes and Cu (2006). Agriculturalland-use patterns and soil 
Landforms. 33(1), p. 90-106. erosion vulnerability of watershed units in Vietnam’s 
 17. Morgan R. P. C (2009). Soil erosion and northern highlands. Landscape Ecol. 21, p. 1311–
conservation. John Wiley & Sons. 1325. 
N«ng nghiÖp vµ ph¸t triÓn n«ng th«n - KỲ 2 - TH¸NG 11/2020 111 
 KHOA HỌC CÔNG NGHỆ 
 29. Trần Quốc Vinh, Đặng Hùng Võ, Đào Châu No. 537, USDA/Science and Education 
Thu (2011). Ứng dụng viễn thám và hệ thống thông Administration, US. Govt. Printing Office, 
tin địa lý đánh giá xói mòn đất đồi gò huyện Tam Washington, DC., 58. 
Nông, tỉnh Phú Thọ. Tạp chí Khoa học và Phát triển, 31. Wischmeier W. H., D. D. Smith (1981). 
9(5), tr. 823-833. Predicting rainfall erosion losses -a guide to 
 30. Wischmeier W. H. , D. D. Smith (1978). conservation planning. Supplement to Agriculture 
Predicting Rainfall Erosion Losses: A Guide to Handbook No. 537. USDA, Washington DC, USA. 
Conservation Planning. Vol. Agriculture Handbook 
 RESEARCH ON USING SOIL EROSION MODEL APPLIED TO MOUNTAINOUS NORTH OF VIETNAM 
 Tran Minh Chinh, Nguyen Trong Ha, Nguyen Van Kien 
 Summary 
 This study uses the results of measurement at 5 experimental points of soil erosion with 39 observations, 
 the results show that, the amount of soil eroded in the monitoring plots ranges from 0.63 to 64.45 
 tons/ha/year. Using Universal Soil Loss Models (USLE) and Morgan-Morgan-Finney (MMF) to forecast 
 land loss in the monitoring plots, the forecast results are 1.28 to 67.64 tons/ha/year and 2.85-10.84 
 tons/ha/year respectively. The mean squared error (RMSE) of the USLE and MMF models compared to 
 the measured real values is 11.01 and 21.62 respectively, this shows that the USLE model predicts better 
 than the MMF model. The slope factor is one of the factors that strongly affects soil erosion, especially in 
 mountainous areas. However, the MMF model does not clearly show the impact of soil erosion due to slope, 
 in the slope monitoring plots range from 4-340, but the forecast results with the MMF model of soil loss 
 2.85-10.84 tons/ha/year, compared with the actual monitoring is 0.63 to 64.45 tons/ha/year. 
 Keywords: Soil erosion, MMF model, USLE model, soil degradation. 
 Người phản biện: PGS.TS. Trần Minh Tiến 
 Ngày nhận bài: 4/9/2020 
 Ngày thông qua phản biện: 6/10/2020 
 Ngày duyệt đăng: 13/10/2020 
112 N«ng nghiÖp vµ ph¸t triÓn n«ng th«n - KỲ 2 - TH¸NG 11/2020