Đánh giá tiềm năng năng suất đất đai ở Belarus

Lưu ý: Dự án này được hoàn thành với sự hỗ trợ của Chương trình Hợp tác Nghiên cứu Chung của Liên minh các Tổ chức Khoa học Quốc tế (ANSO) thuộc Sáng kiến ​​Vành đai và Con đường.

Bối cảnh dự án

Việc chuẩn bị và kết hợp dữ liệu được thực hiện bằng cách sử dụng Sentinel Hub và Google Earth Engine. Các mẫu huấn luyện được dán nhãn bằng cách sử dụng các bộ dữ liệu công khai, các ấn phẩm và diễn giải trực quan. Sau đó, phương pháp học có giám sát OBIA-RF (Object-Oriented Random Forest) được sử dụng để phân loại và trích xuất các đặc điểm lớp phủ đất từ ​​các bộ dữ liệu nông nghiệp và lâm nghiệp. Cuối cùng, việc lập bản đồ và phân tích thống kê đã được tiến hành. Tiềm năng sinh thái của đất được đánh giá bằng cách kết hợp dữ liệu khí tượng và dữ liệu đất.

Bài viết này chủ yếu giới thiệu việc đánh giá tiềm năng năng suất đất ở Belarus bằng mô hình nhân tố ánh sáng-nhiệt độ, và đây cũng là phần cuối cùng của dự án này.

Dựa trên mô hình cơ bản, dữ liệu về phân loại sử dụng đất và chỉ số thảm thực vật được bổ sung làm biến số phụ, và trọng số của mỗi biến số được phân bổ lại theo dữ liệu thực tế thu được.

△Hình 1. Sơ đồ quy trình đánh giá tiềm năng năng suất đất

Quy trình dự án cơ bản

Mô hình đánh giá tiềm năng năng suất đất:

Mô hình giai thừa nhiệt độ ánh sáng

Tiềm năng sản xuất quang hợp được đánh giá bằng cách kết hợp các thông số khí tượng, đất đai và cây trồng.

Tiềm năng sản xuất quang hợp:

Đại diện của Huang Bingwei:

*Hoàng Băng Vệ (1978)

YQ biểu thị tiềm năng sản xuất quang hợp (kg/h㎡).

Q biểu thị tổng lượng bức xạ mặt trời (cal/cm²).

ε biểu thị tỷ lệ ánh sáng nhìn thấy được trong dải bước sóng 0,38–0,71 μm của bức xạ mặt trời.

α là hệ số phản xạ

β là tỷ lệ rò rỉ

ρ biểu thị tỷ lệ hấp thụ không hiệu quả của các cơ quan không quang hợp, được lấy làm 10%.

γ là giới hạn bão hòa ánh sáng

φ là hiệu suất lượng tử, được lấy là 0,224.

ω biểu thị hiệu suất hô hấp

H biểu thị năng lượng cần thiết để sản xuất 1g chất khô, với giá trị trung bình là 4,25kcal.

8% thể hiện hàm lượng chất dinh dưỡng vô cơ trong cây.

Tiềm năng sản xuất quang nhiệt:

R biểu thị lượng mưa (mm), và E0 biểu thị lượng bốc hơi (mm).

Tiềm năng năng suất đất:

Nu là chỉ số dinh dưỡng của đất, còn Om là chỉ số chất hữu cơ trong đất.

Trong công thức: Au, Ap, Ak lần lượt là hàm lượng nitơ, phốt pho và kali dễ hấp thụ trong đất (mg/kg), và Om là hàm lượng chất hữu cơ trong đất.

Mô hình được chia thành hai phần chính: đánh giá cây trồng và đánh giá đất. Đánh giá cây trồng kết hợp dữ liệu địa hình, khí tượng và chỉ số thực vật, trong khi đánh giá đất chủ yếu tập trung vào hàm lượng chất dinh dưỡng trong đất. Dữ liệu khí tượng lịch sử được lấy từ bộ dữ liệu ERA5-Land, trong khi dữ liệu đất đến từ Bộ dữ liệu đất toàn cầu để sử dụng trong các mô hình hệ thống Trái đất (GSDE). Chỉ số NDVI được tính toán bằng cách sử dụng vệ tinh Sentinel-2 và Landsat 7/8. Nhiệt độ và lượng mưa tích lũy hàng năm được tính toán dựa trên dữ liệu khí tượng lịch sử hàng giờ và sau đó được chuyển đổi thành ảnh raster. Chỉ số NDVI được tổng hợp dựa trên từng năm. Cuối cùng, dữ liệu được căn chỉnh bằng cách sử dụng ảnh raster chuẩn và mô hình nhân tố ánh sáng-nhiệt độ được áp dụng để tính toán và lập bản đồ chỉ số tiềm năng năng suất đất hàng năm.

Kết quả dự án

△ Hình 2. Phân bố tiềm năng năng suất đất ở Belarus, 2014–2023

Hình 3. Sự thay đổi tiềm năng năng suất đất đai ở các vùng khác nhau của Belarus, giai đoạn 2014–2023.

Như thể hiện trong Hình 2 và 3, sự phân bố không gian của tiềm năng năng suất đất cho thấy sự biến động tương đối nhỏ. Từ năm 2014 đến năm 2019, tiềm năng năng suất đất ở mỗi khu vực đều cho thấy xu hướng giảm dần. Các khu vực có sự gia tăng sau năm 2019 có thể là do lượng mưa tăng lên. Tuy nhiên, tiềm năng năng suất đất đã giảm đáng kể vào năm 2022 và 2023, có thể là do lượng mây che phủ tăng lên đã ảnh hưởng đến chất lượng và khả năng thu thập ảnh vệ tinh, dẫn đến giá trị NDVI bị thiếu hoặc thấp bất thường ở một số khu vực, cũng như lượng mưa bất thường ở các khu vực khác.

Việc kết hợp dữ liệu về phân bố tiềm năng năng suất đất với dữ liệu về sử dụng và lớp phủ đất có thể cung cấp những tham khảo sâu sắc, toàn diện và cụ thể hơn cho việc phát triển rừng khu vực, xây dựng chính sách nông nghiệp khu vực, quy hoạch sử dụng đất dài hạn và thực hiện các dự án cải tạo và bảo vệ đất.