Dự báo sử dụng đất là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan

Định nghĩa dự báo sử dụng đất

Dự báo sử dụng đất (Land Use Forecasting) là quá trình mô hình hóa và phân tích nhằm ước lượng sự thay đổi trong mục đích sử dụng đất theo thời gian, dựa trên hiện trạng và các yếu tố tác động như dân số, phát triển hạ tầng, chính sách quy hoạch và điều kiện môi trường. Đây là một công cụ hỗ trợ ra quyết định trong quản lý không gian lãnh thổ, quy hoạch phát triển đô thị, bảo tồn sinh thái và ứng phó với biến đổi khí hậu.

Hoạt động dự báo thường được thực hiện ở nhiều quy mô khác nhau, từ cấp khu vực, tỉnh thành đến toàn quốc hoặc liên vùng. Tùy theo bối cảnh, dự báo có thể mang tính chất định lượng (thông qua mô hình tính toán) hoặc định tính (thông qua chuyên gia và kịch bản). Việc tích hợp dữ liệu không gian, hệ thống thông tin địa lý (GIS), dữ liệu viễn thám và các mô hình động học giúp tăng độ chính xác và tính ứng dụng của kết quả dự báo.

Dự báo sử dụng đất không chỉ phục vụ mục tiêu phát triển mà còn giúp đánh giá rủi ro môi trường, áp lực lên hệ sinh thái và năng lực hấp thụ carbon. Tại các quốc gia phát triển, đây là công cụ bắt buộc trong quy trình lập kế hoạch vùng và kiểm tra tác động của chính sách sử dụng đất. Tổ chức IPCC cũng xem dự báo sử dụng đất là một thành tố quan trọng trong các mô hình khí hậu toàn cầu.

Tầm quan trọng của dự báo sử dụng đất

Dự báo sử dụng đất đóng vai trò trung tâm trong quy hoạch phát triển bền vững. Nó cho phép các nhà quản lý dự đoán trước những kịch bản có thể xảy ra, từ đó lựa chọn chính sách và phương án sử dụng đất tối ưu theo mục tiêu cụ thể (kinh tế, xã hội, môi trường). Khi kết hợp với quy hoạch đô thị, kết quả dự báo sẽ định hướng bố trí dân cư, hạ tầng giao thông, vùng sản xuất và không gian xanh một cách hợp lý.

Một số lợi ích cụ thể của dự báo sử dụng đất:

• Hỗ trợ lập kế hoạch sử dụng đất tích hợp, hài hòa giữa phát triển và bảo tồn
• Dự đoán và kiểm soát sự mở rộng đô thị (urban sprawl)
• Phân tích tác động của chính sách thuế, phân vùng hoặc đầu tư hạ tầng
• Ứng dụng trong đánh giá tác động môi trường chiến lược (SEA)

Dự báo còn giúp theo dõi tiến trình chuyển đổi mục đích sử dụng đất từ nông nghiệp sang công nghiệp hoặc đô thị, đánh giá hiệu quả của chính sách kiểm soát phát triển và phát hiện sớm những bất thường như chiếm dụng đất, suy giảm đất rừng, hoặc phân bố dân cư mất cân đối.

Các yếu tố ảnh hưởng đến sử dụng đất

Mô hình dự báo sử dụng đất phải xem xét đến nhiều nhóm yếu tố tác động, được chia thành ba nhóm chính: kinh tế – xã hội, môi trường tự nhiên và yếu tố chính sách – thể chế. Trong nhóm kinh tế – xã hội, yếu tố dân số và tốc độ đô thị hóa là động lực quan trọng nhất. Tăng dân số kéo theo nhu cầu sử dụng đất ở, giao thông, thương mại và hạ tầng kỹ thuật.

Yếu tố kinh tế như GDP đầu người, cơ cấu ngành nghề, đầu tư vào hạ tầng, mức thu nhập và giá đất thị trường đều ảnh hưởng trực tiếp đến biến động sử dụng đất. Ví dụ, các khu công nghiệp thường mở rộng ở nơi có hạ tầng giao thông tốt và giá đất thấp, trong khi vùng trung tâm thành phố có xu hướng tăng mật độ xây dựng để tối ưu hóa giá trị đất.

Bảng tóm tắt một số yếu tố phổ biến và ảnh hưởng của chúng:

Nhóm yếu tố	Biến cụ thể	Ảnh hưởng
Dân số	Mật độ dân cư, tăng trưởng dân số	Gia tăng nhu cầu nhà ở, hạ tầng
Kinh tế	GDP, thu nhập, giá đất	Chuyển đổi đất nông nghiệp sang thương mại, công nghiệp
Hạ tầng	Giao thông, điện – nước, viễn thông	Tăng tính hấp dẫn phát triển đô thị
Môi trường	Địa hình, độ cao, đất đai	Hạn chế hoặc ưu tiên sử dụng đất theo vùng

Các phương pháp và mô hình dự báo

Có nhiều phương pháp được áp dụng trong dự báo sử dụng đất, từ mô hình thống kê cổ điển đến các mô hình động học tích hợp. Trong các mô hình tuyến tính, phương pháp hồi quy được sử dụng để ước tính xác suất chuyển đổi giữa các loại đất dựa trên tập biến giải thích. Mô hình logistic và đa biến được áp dụng phổ biến khi phân loại đất là dữ liệu định danh.

Mô hình tế bào tự động (Cellular Automata – CA) mô phỏng sự chuyển đổi sử dụng đất ở cấp độ ô lưới, trong đó trạng thái của một ô lưới phụ thuộc vào trạng thái hiện tại và các ô xung quanh. Khi kết hợp với mô hình Markov, có thể tính toán xác suất chuyển đổi sử dụng đất trong tương lai theo chuỗi thời gian. Công thức mô hình Markov cơ bản:

$S_{t+1} = S_t \cdot P$

Trong đó:

• $S_t$: Ma trận trạng thái sử dụng đất ở thời điểm t
• $P$: Ma trận xác suất chuyển đổi giữa các loại đất

Các mô hình hệ thống động (System Dynamics – SD) hoặc mô hình tác nhân (Agent-Based Modeling – ABM) được sử dụng khi cần mô phỏng hành vi phức tạp giữa các tác nhân (người dân, doanh nghiệp, chính quyền). Ngoài ra, mô hình học máy (machine learning) như Random Forest, SVM hay mạng nơ-ron cũng đang được thử nghiệm trong dự báo phân loại đất trên ảnh vệ tinh.

Vai trò của dữ liệu viễn thám và GIS

Dữ liệu viễn thám và hệ thống thông tin địa lý (GIS) đóng vai trò nền tảng trong quá trình dự báo sử dụng đất. Các ảnh vệ tinh cung cấp thông tin liên tục, khách quan và quy mô lớn về lớp phủ bề mặt, biến động không gian và xu hướng sử dụng đất qua thời gian. Nhờ đó, các nhà nghiên cứu có thể xây dựng chuỗi dữ liệu dài hạn, phục vụ mô hình hóa và kiểm chứng kết quả dự báo.

Các nguồn dữ liệu phổ biến gồm:

• Landsat: cung cấp ảnh độ phân giải 30m, chu kỳ lặp 16 ngày, miễn phí từ USGS.
• Sentinel: ảnh độ phân giải từ 10–20m, chu kỳ lặp ngắn, do Cơ quan Vũ trụ châu Âu phát hành qua Copernicus Hub.
• Google Earth Engine: nền tảng điện toán đám mây cho xử lý và phân tích ảnh vệ tinh quy mô lớn, dùng trong nghiên cứu và lập bản đồ sử dụng đất.

GIS hỗ trợ tổng hợp, phân tích và trực quan hóa các lớp dữ liệu không gian như lớp hiện trạng sử dụng đất, hạ tầng, lớp địa hình (DEM), thủy văn, khí hậu. Công cụ phân tích đa tiêu chí (MCDA), phân tích trọng số (AHP), kỹ thuật chồng lớp (overlay) và trọng số không gian (weighted overlay) được dùng để xây dựng bản đồ phù hợp mô hình dự báo.

Ứng dụng trong quy hoạch đô thị và phát triển bền vững

Dự báo sử dụng đất là một bước quan trọng trong quy hoạch không gian, đặc biệt trong các chiến lược phát triển đô thị và vùng liên kết. Kết quả dự báo cung cấp thông tin định lượng giúp nhà quy hoạch đánh giá nhu cầu sử dụng đất trong tương lai và xác định những khu vực cần ưu tiên đầu tư, bảo tồn hoặc kiểm soát phát triển.

Các ứng dụng tiêu biểu:

• Xây dựng mô hình phát triển đô thị theo hướng nén (compact city), hạn chế đô thị hoá lan rộng không kiểm soát
• Định hướng bố trí giao thông công cộng, khu dân cư, công nghiệp và không gian xanh
• Lồng ghép yếu tố rủi ro môi trường như ngập lụt, xói mòn vào quy hoạch đất đai
• Bảo vệ hành lang sông suối, vùng đầu nguồn, vùng sinh thái nhạy cảm

Theo hướng dẫn từ UN-Habitat, quy hoạch sử dụng đất hiệu quả cần dựa trên thông tin dự báo đáng tin cậy, minh bạch và có sự tham gia của cộng đồng để đảm bảo sự công bằng, thích ứng và bền vững lâu dài trong quản trị đô thị.

Thách thức và hạn chế

Dù có nhiều ứng dụng, dự báo sử dụng đất vẫn đối mặt với một số hạn chế về kỹ thuật, dữ liệu và thể chế. Độ chính xác của mô hình phụ thuộc nhiều vào độ phân giải dữ liệu, cấu trúc mô hình, giả định được đưa ra và cách xác định trọng số các biến đầu vào.

Một số thách thức cụ thể:

• Dữ liệu: thiếu đồng bộ, không cập nhật thường xuyên, khác biệt về định dạng giữa các nguồn
• Kỹ thuật mô hình: khó mô phỏng tương tác phi tuyến và hành vi không xác định của con người
• Kiểm chứng: thiếu dữ liệu thực địa để đối chiếu kết quả dự báo
• Thể chế: thiếu chính sách phối hợp giữa các ngành và cấp chính quyền khi áp dụng kết quả mô hình vào thực tiễn

Một số phương pháp đang được nghiên cứu nhằm cải thiện độ chính xác gồm học sâu (deep learning), sử dụng mô hình tích hợp (multi-model ensemble), hoặc mô hình động – tĩnh lai ghép. Các công cụ mã nguồn mở như QGIS, R, Python với thư viện không gian (raster, geopandas) cũng hỗ trợ mạnh mẽ cho việc phân tích và dự báo.

Dự báo sử dụng đất trong bối cảnh biến đổi khí hậu

Biến đổi khí hậu và sử dụng đất có mối quan hệ hai chiều phức tạp. Sự thay đổi sử dụng đất góp phần vào phát thải khí nhà kính (đặc biệt từ chuyển đổi rừng sang đất canh tác), trong khi biến đổi khí hậu lại ảnh hưởng đến khả năng sử dụng đất thông qua thay đổi về nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm đất và hiện tượng thời tiết cực đoan.

Dự báo sử dụng đất trong bối cảnh biến đổi khí hậu cho phép:

• Xác định các vùng dễ tổn thương do khô hạn, lũ lụt, sa mạc hóa
• Thiết kế hệ thống sử dụng đất thích ứng, ví dụ luân canh cây trồng, bảo vệ rừng đầu nguồn
• Ước tính phát thải từ sử dụng đất (LULUCF) để phục vụ tính toán mục tiêu giảm phát thải quốc gia (NDC)

Theo IPCC SRCCL 2019, cải thiện quản lý sử dụng đất, tái tạo rừng, canh tác bảo tồn và quy hoạch vùng đệm sinh thái là các chiến lược then chốt để giảm phát thải và tăng hấp thụ carbon trong đất và sinh khối.

Xu hướng và công nghệ mới

Công nghệ dự báo sử dụng đất đang có bước tiến vượt bậc nhờ vào học máy, trí tuệ nhân tạo và phân tích dữ liệu lớn. Các mô hình đang được phát triển theo hướng kết hợp dữ liệu ảnh vệ tinh thời gian thực với AI để cập nhật liên tục bản đồ sử dụng đất và phát hiện sớm biến động ngoài dự đoán.

Xu hướng chính gồm:

• Ứng dụng Random Forest, SVM, ANN trong phân loại đất trên ảnh vệ tinh
• Kết hợp mô hình CA – Markov với mạng nơ-ron để tăng độ chính xác dự báo
• Sử dụng Google Earth Engine để xử lý dữ liệu quy mô toàn cầu
• Tích hợp mô hình sử dụng đất – năng lượng – khí hậu trong hệ thống hoạch định chính sách quốc gia

Các nền tảng mở như Copernicus Land Monitoring, US Land Use Database, Google Earth Engine giúp tăng khả năng tiếp cận, minh bạch hóa dữ liệu và tạo điều kiện hợp tác liên ngành trong quản lý sử dụng đất.

Tài liệu tham khảo

1. IPCC. Special Report on Climate Change and Land (SRCCL).
2. UN-Habitat. Land Use Planning for Sustainable Urban Development.
3. Copernicus Land Monitoring Services. European Environment Agency.
4. USGS. Landsat Science Program.
5. ESA. Sentinel Satellite Data Access.
6. Google Earth Engine. Remote Sensing and Land Cover Analysis.
7. National Renewable Energy Laboratory (NREL). Integrated Land Use and Energy Modeling.
8. QGIS Project. Open Source GIS for Land Analysis.