Khả năng gây xói mòn là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học

Giới thiệu

Khả năng gây xói mòn (erodibility) là một chỉ tiêu khoa học mô tả mức độ dễ bị xói mòn của đất hoặc vật liệu nền khi chịu tác động từ các yếu tố như nước, gió, trọng lực hoặc hoạt động con người. Đây là một đặc tính vật lý quan trọng, phản ánh sự ổn định của kết cấu đất và khả năng chống lại sự phân rã, rửa trôi hoặc sụt lở.

Trong khoa học đất và địa mạo học, khả năng gây xói mòn được xem là yếu tố đầu vào bắt buộc trong các mô hình dự báo mất đất như RUSLE (Revised Universal Soil Loss Equation), WEPP (Water Erosion Prediction Project) hoặc các công cụ GIS hỗ trợ phân tích sử dụng đất bền vững. Việc xác định đúng chỉ số này có vai trò thiết yếu trong thiết kế nông nghiệp canh tác bền vững, bảo vệ rừng đầu nguồn và kiểm soát suy thoái đất.

Tầm quan trọng của khả năng gây xói mòn càng gia tăng trong bối cảnh biến đổi khí hậu, khi các hiện tượng thời tiết cực đoan như mưa lớn, lũ quét, hạn hán ngày càng diễn ra thường xuyên và dữ dội. Xác định và quản lý hiệu quả chỉ số này là tiền đề để giảm thiểu thiệt hại do xói mòn và tăng khả năng phục hồi của hệ sinh thái đất.

Phân biệt xói mòn và khả năng gây xói mòn

Xói mòn (erosion) là quá trình vật lý xảy ra khi các hạt đất bị tách ra khỏi khối đất nguyên bản và bị vận chuyển đi nơi khác nhờ các tác nhân như nước mưa, dòng chảy, gió hoặc trọng lực. Quá trình này có thể xảy ra trên bề mặt đất nông nghiệp, đất rừng, đất xây dựng hoặc đất bị bỏ hoang, đặc biệt tại các khu vực có địa hình dốc hoặc lớp phủ thực vật kém.

Khả năng gây xói mòn (erodibility) không phải là quá trình mà là một thuộc tính của đất, mô tả mức độ nhạy cảm của đất trước sự tác động của các yếu tố gây xói mòn. Nói cách khác, đó là khả năng của đất chống lại sự tách rời và vận chuyển của các hạt đất. Một loại đất có khả năng gây xói mòn cao đồng nghĩa với việc dễ bị mất đất hơn trong cùng điều kiện ngoại cảnh.

Bảng so sánh dưới đây cho thấy sự khác biệt cơ bản giữa hai khái niệm này:

Tiêu chí	Xói mòn (Erosion)	Khả năng gây xói mòn (Erodibility)
Bản chất	Quá trình động lực học	Đặc tính vật lý của vật liệu
Yếu tố gây ra	Nước, gió, trọng lực, con người	Thành phần, cấu trúc, hữu cơ, độ ẩm đất
Vai trò trong mô hình	Biến kết quả (đầu ra)	Biến đầu vào để dự báo
Đơn vị đo	Tấn/ha/năm (lượng đất mất)	Không đơn vị cố định, thường là hệ số K

Như vậy, trong các mô hình dự báo mất đất, khả năng gây xói mòn là yếu tố nền tảng cần được xác định chính xác để ước lượng rủi ro và lập kế hoạch ứng phó hợp lý.

Các yếu tố ảnh hưởng đến khả năng gây xói mòn

Khả năng gây xói mòn của đất là kết quả tổng hợp của nhiều yếu tố lý hóa và sinh học. Các yếu tố này không tồn tại độc lập mà tương tác với nhau, tạo nên mức độ ổn định hoặc dễ phân rã của kết cấu đất dưới điều kiện tự nhiên hoặc canh tác.

Những yếu tố chính bao gồm:

• Thành phần hạt: Đất cát có hạt lớn, rời rạc, dễ bị cuốn trôi. Đất sét có độ kết dính cao nhưng khi khô hoặc bị phá vỡ cấu trúc lại dễ bị bong tróc từng mảng.
• Cấu trúc đất: Cấu trúc viên hoặc dạng hạt giúp tăng khả năng giữ nước và chống lại dòng chảy mặt. Cấu trúc kém (như dạng phiến hoặc bó sợi) khiến đất dễ vỡ vụn.
• Hàm lượng hữu cơ: Chất hữu cơ liên kết các hạt đất, tạo độ ổn định cơ học, đồng thời giúp vi sinh vật phát triển làm tăng độ kết cấu bền vững.
• Độ ẩm ban đầu: Đất quá khô sẽ dễ bị “vỡ kết cấu” khi tiếp xúc mưa lớn lần đầu tiên, trong khi đất ẩm vừa phải có khả năng chịu dòng chảy tốt hơn.

Các yếu tố phụ như độ pH, nồng độ muối, hoạt động sinh học (giun đất, vi sinh vật) cũng ảnh hưởng gián tiếp đến khả năng ổn định của lớp đất mặt.

Một số công trình nghiên cứu chỉ ra rằng việc duy trì hàm lượng hữu cơ từ 3% trở lên trong đất canh tác có thể làm giảm đáng kể hệ số gây xói mòn K trong mô hình RUSLE. Vì vậy, việc bổ sung phân hữu cơ, sử dụng cây che phủ và hạn chế làm đất sâu là các biện pháp cải thiện hiệu quả.

Phương pháp đo và đánh giá

Việc đánh giá khả năng gây xói mòn có thể thực hiện qua các phương pháp thực nghiệm hoặc mô phỏng. Tùy theo quy mô và mục tiêu nghiên cứu, các nhà khoa học có thể lựa chọn cách tiếp cận khác nhau từ phòng thí nghiệm đến thực địa hoặc qua mô hình hóa số liệu.

Các phương pháp phổ biến:

• Thí nghiệm hiện trường: Thiết lập các ô tiêu chuẩn (standard plots) và đo lượng đất mất sau mỗi trận mưa.
• Ống dòng nước (flume test): Mô phỏng dòng chảy mặt với tốc độ và thể tích cố định để đo tốc độ rửa trôi.
• Mô hình RUSLE: Tính toán hệ số K dựa trên công thức bán thực nghiệm, có thể áp dụng rộng rãi trên GIS.

Công thức tính hệ số K trong mô hình RUSLE như sau:

$K = \frac{A}{R \cdot LS \cdot C \cdot P}$

Trong đó:

• A: Lượng đất mất thực tế (tấn/ha/năm)
• R: Chỉ số mưa (rainfall erosivity)
• LS: Hệ số độ dốc và chiều dài sườn dốc
• C: Hệ số che phủ (cover management)
• P: Hệ số thực hành bảo tồn (support practice)

Việc hiệu chỉnh hệ số K đòi hỏi dữ liệu đầu vào chính xác về thành phần đất, hàm lượng hữu cơ, kết cấu và độ thấm. Các phần mềm như RUSLE2 hoặc WEPP đều hỗ trợ người dùng thiết lập thông số này dựa trên cơ sở dữ liệu thực nghiệm quốc gia hoặc địa phương.

Ứng dụng trong quản lý đất

Khả năng gây xói mòn là thông số then chốt trong quản lý sử dụng đất bền vững, đặc biệt ở các vùng có địa hình dốc, đất trống hoặc đất canh tác thường xuyên. Việc xác định hệ số gây xói mòn của đất giúp các nhà quản lý và kỹ sư nông nghiệp xây dựng kế hoạch sử dụng đất phù hợp, giảm thiểu thiệt hại do xói lở và rửa trôi đất màu.

Trong thực tế, hệ số erodibility được ứng dụng để:

• Lập bản đồ nhạy cảm xói mòn cho các vùng sản xuất nông nghiệp.
• Phân loại đất theo mức độ cần ưu tiên bảo vệ hoặc phục hồi.
• Thiết kế mô hình sử dụng đất phù hợp với điều kiện tự nhiên và xã hội.
• Đưa ra khuyến cáo về kỹ thuật canh tác như trồng cây che phủ, nông lâm kết hợp, hoặc luân canh cây trồng.

Ví dụ, tại các vùng trung du Bắc Bộ hoặc Tây Nguyên – nơi có địa hình dốc, tầng đất mỏng – việc phân tích khả năng gây xói mòn là tiền đề để triển khai hệ thống bậc thang, trồng cỏ vetiver ven đường đồng ruộng, hoặc phủ xanh đất trống đồi núi trọc nhằm ngăn chặn suy thoái đất nghiêm trọng.

Tác động của biến đổi khí hậu

Biến đổi khí hậu toàn cầu đang làm thay đổi chế độ mưa, phân bố dòng chảy và tần suất các hiện tượng thời tiết cực đoan như mưa lớn, lũ ống, hạn hán. Tất cả những yếu tố này đều làm gia tăng nguy cơ xói mòn đất, đặc biệt ở các vùng đất có chỉ số erodibility cao.

Sự gia tăng cường độ và lượng mưa trong thời gian ngắn không chỉ làm tăng hệ số R (rainfall erosivity) trong mô hình RUSLE, mà còn khiến các vùng đất chưa được che phủ thực vật đủ nhanh chóng mất kết cấu và bị rửa trôi. Các nghiên cứu từ NASA Climate và IPCC cho thấy vùng Đông Nam Á, bao gồm Việt Nam, đang chịu áp lực ngày càng lớn từ hiện tượng mất đất và sa mạc hóa đất canh tác do biến đổi khí hậu.

Việc tích hợp dữ liệu khí hậu cập nhật vào các mô hình dự báo mất đất giúp các nhà khoa học và nhà hoạch định chính sách đánh giá lại khả năng chống chịu của đất trong tương lai gần, từ đó điều chỉnh chiến lược sử dụng đất và bảo vệ tài nguyên đất một cách chủ động hơn.

Liên kết với mô hình mô phỏng

Các mô hình mô phỏng mất đất và xói mòn không thể thiếu thông số về khả năng gây xói mòn. Một số mô hình phổ biến hiện nay sử dụng hệ số này làm đầu vào bắt buộc để tính toán lượng đất mất theo thời gian, bao gồm:

• WEPP (Water Erosion Prediction Project) – mô hình vật lý mô phỏng quá trình xói mòn do dòng chảy mặt, thích hợp cho quy mô nông trại đến lưu vực nhỏ.
• RUSLE2 – mô hình bán thực nghiệm, tích hợp trên phần mềm GIS để lập bản đồ rủi ro xói mòn theo thời gian và không gian.
• LDSF (Land Degradation Surveillance Framework) – khung giám sát suy thoái đất do FAO đề xuất, sử dụng dữ liệu viễn thám và thực địa để đánh giá đa chiều.

Trong các mô hình này, hệ số erodibility được kết hợp với các yếu tố khác như độ dốc, mưa, độ che phủ thực vật và biện pháp kiểm soát để ước tính tổng lượng đất mất (A – Soil Loss). Những bản đồ rủi ro từ mô hình RUSLE2 hay WEPP đã giúp định hướng lại chiến lược phát triển nông nghiệp bền vững ở nhiều nước như Mỹ, Ấn Độ, Philippines và cả Việt Nam.

Hướng nghiên cứu và công nghệ mới

Xu hướng nghiên cứu hiện nay tập trung vào việc áp dụng công nghệ số, trí tuệ nhân tạo và viễn thám để nâng cao độ chính xác và khả năng ứng dụng của các chỉ số erodibility trên diện rộng. Các công nghệ mới giúp vượt qua hạn chế của các phương pháp truyền thống vốn đòi hỏi nhiều công sức và chi phí cho đo đạc thực địa.

Một số xu hướng nổi bật gồm:

• Ứng dụng vệ tinh như Sentinel-2, Landsat 8 để lập bản đồ thành phần đất, từ đó suy diễn khả năng gây xói mòn bằng thuật toán học máy.
• Kết hợp ảnh drone độ phân giải cao với mô hình DEM để đánh giá rủi ro xói mòn tại các điểm nhạy cảm.
• Phân tích dữ liệu lớn (big data) về khí hậu, độ che phủ rừng, loại đất trên nền tảng như Google Earth Engine để tự động hóa mô hình RUSLE.

Nhiều dự án quốc tế do FAO, World Bank và UNCCD tài trợ đang sử dụng các công nghệ này để hỗ trợ các nước đang phát triển ứng phó với suy thoái đất, mất rừng và sa mạc hóa.

Kết luận

Khả năng gây xói mòn là một thuộc tính vật lý – sinh học quan trọng của đất, ảnh hưởng trực tiếp đến năng suất nông nghiệp, chất lượng môi trường và khả năng phát triển bền vững của hệ sinh thái. Việc định lượng và tích hợp thông số này vào các mô hình phân tích, quy hoạch sử dụng đất không chỉ giúp kiểm soát rủi ro mất đất mà còn góp phần giảm thiểu tác động của biến đổi khí hậu.

Trong tương lai, với sự hỗ trợ của công nghệ và dữ liệu lớn, việc đánh giá khả năng gây xói mòn có thể trở nên tự động hóa, quy mô rộng và hiệu quả hơn, hỗ trợ mạnh mẽ cho các chiến lược bảo vệ tài nguyên đất toàn cầu.

Tài liệu tham khảo

1. Renard, K.G., et al. (1997). Predicting Soil Erosion by Water: A Guide to Conservation Planning with the Revised Universal Soil Loss Equation (RUSLE). USDA.
2. FAO. Soils Portal. Accessed 2025.
3. USDA NRCS. Natural Resources Conservation Service. Accessed 2025.
4. NASA Earth Science. climate.nasa.gov. Accessed 2025.
5. IPCC. Intergovernmental Panel on Climate Change. Accessed 2025.
6. USGS Earth Explorer. earthexplorer.usgs.gov. Accessed 2025.
7. ARS WEPP Model. ars.usda.gov. Accessed 2025.
8. Google Earth Engine. earthengine.google.com. Accessed 2025.