TẠP CHÍ KHOA HỌC, Đại học Huế, Tập 74A, Số 5, (2012), 173-184

173
ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG XÓI MÒN ĐẤT Ở HUYỆN ĐAKRÔNG, TỈNH QUẢNG
TRỊ BẰNG MÔ HÌNH RMMF (REVISED MORGAN-MORGAN-FINNEY)
Trương Đình Trọng, Nguyễn Quang Việt, Đỗ Thị Việt Hương
Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế

Tóm tắt. Đakrông là một huyện miền núi tỉnh Quảng Trị có địa hình phân hóa phức tạp;
lượng mưa lớn và tập trung; thảm phủ thực vật đang nghèo dần đi do khai thác rừng và tập
quán đốt nương làm rẫy của người dân trong khu vực. Do đó, khả năng đất bị xói mòn xảy
ra là rất lớn. Với sự trợ giúp của công nghệ GIS, tác giả đã sử dụng mô hình RMMF để tính
toán khả năng xói mòn đất. Dữ liệu đầu vào của mô hình gồm 15 thông số liên quan đến địa
hình, thổ nhưỡng, khí hậu và thảm phủ. Kết quả tính toán cho thấy lượng đất xói mòn biến
thiên từ 0-957(tấn/ha.năm) chia thành 5 cấp xói mòn. Xói mòn yếu chiếm phần lớn diện
tích (47,28%), trung bình chiếm 5,43%, các cấp xói mòn mạnh chiếm diện tích nhỏ.
Qua việc so sánh mối tương quan giữa lượng đất xói mòn với các nhân tố ảnh hưởng,
chúng tôi nhận thấy bên cạnh các nhân tố địa hình, đặc điểm thổ nhưỡng và khí hậu thì
thảm phủ thực vật đóng vai trò rất lớn, quyết định đến lượng đất xói mòn ở lãnh thổ nghiên
cứu. Vì vậy, việc bảo vệ lớp phủ thực vật ở các khu vực địa hình dốc là một trong những
biện pháp hữu hiệu nhất để hạn chế xói mòn đất.
Từ khóa: xói mòn đất, xói mòn, RMMF, mô hình RMMF, Đakrông.

1. Đặt vấn đề
Hiện nay, do tác động của các quá trình tự nhiên và con người ngày càng mạnh
nên các quá trình thoái hóa đất đang diễn ra ngày một trầm trọng, đe dọa đến nền nông
nghiệp nhiều nước trên thế giới cũng như ở Việt Nam. Trong đó, sa mạc hóa và xói mòn
đất được xem là hai quá trình chính ảnh hưởng đến suy thoái tài nguyên đất. Theo kết

bố mưa năm tỉnh Quảng Trị bằng Mapinfo và chuyển sang định dạng ArcGIS; số ngày
mưa dựa vào 2 trạm quan trắc: Trạm Đông Hà (thuộc Đông Trường Sơn), trạm Khe
Sanh (thuộc Tây Trường Sơn). Trên cơ sở số liệu quan trắc của các trạm và bản đồ khí
hậu tỉnh để thành lập bản đồ phân hóa số ngày mưa.
Độ dốc được nội suy từ mô hình số độ cao (DEM) bằng công cụ Interpolation
trong ArcGIS 9.3. Trong đó, DEM được xây dựng từ các điểm độ cao của bản đồ địa
hình.
Tất cả dữ liệu bản đồ được chuyển sang định dạng ArcGIS từ dữ liệu Mapinfo,
sau đó raster hóa thành các bản đồ thành phần (với kích thước pixel là 15m).
2.2. Ứng dụng mô hình RMMF trong đánh giá xói mòn đất
Mô hình RMMF dùng để tính lượng đất xói mòn cho khu vực đồi núi. Mô hình
RMMF đòi hỏi 15 thông số đầu vào được thể hiện ở bảng 1.
TRƯƠNG ĐÌNH TRỌNG, NGUYỄN QUANG VIỆT, ĐỖ THỊ VIỆT HƯƠNG 175
Bảng 1. Các thông số đầu vào của mô hình RMMF (Morgan 2000) [7]
Nhân tố
xói mòn
Thông số
tính toán
Giải thích thông số
Nguồn dữ liệu xác định
giá trị cho thông số
Mưa
R Lượng mưa TB năm (mm)
Số liệu khí tượng/Bản đồ
phân bố mưa năm
Rn Số ngày mưa trong năm Khí hậu Quảng Trị
I Cường độ mưa (mm/h) Tài liệu tham khảo
Thổ
nhưỡng
MS Khả năng trữ ẩm của đất (%w/w)

hợp C và P của USLE)
Tài liệu tham khảo theo
thảm phủ
CC Độ che phủ tán lá cây (0 - 1)
Quan trắc và Bản đồ hiện
trạng thảm phủ
GC Độ che phủ bề mặt đất (0 - 1)
Quan trắc và Bản đồ hiện
trạng thảm phủ
PH Chiều cao của thảm phủ
Quan trắc và Bản đồ hiện
trạng thảm phủ

176 Đánh giá khả năng xói mòn đất ở huyện Đakrông…

Lượng đất tách ra
bởi mưa (F)
Tổng lượng đất tách
ra (J)
DEM
Min (J;G)
Lượng đất
mất đi
Thổ nhưỡng Địa hình
Các thông số thổ
nhưỡng
Tổng năng lượng do
mưa (KE)
Lượng đất tách ra
bởi dòng chảy (H)

A (%)

EHD
(m)
C
Rừng rậm thường xanh ít bị
tác động
16.00 85 98 0.95 30 0.20 0.007
Rừng rậm thường xanh bị
tác động mạnh
12.00 70 80 0.90 27 0.20 0.090
Trảng cây bụi thứ sinh có 4.50 65 72 0.90 25 0.20 0.600
TRƯƠNG ĐÌNH TRỌNG, NGUYỄN QUANG VIỆT, ĐỖ THỊ VIỆT HƯƠNG 177
cây gỗ rải rác
Trảng cây bụi thứ sinh
không có cây gỗ
3.50 60 68 0.90 23 0.20 0.700
Trảng cỏ thứ sinh 0.70 35 70 0.86 20 0.14 0.830
Rừng trồng 4.50 50 45 0.75 25 0.20 0.150
Cây lâu năm 4.20 35 30 0.70 21 0.20 0.170
Cây hàng năm (ngô, sắn) 1.10 25 25 0.68 20 0.12 0.280
Nương rẫy 1.00 20 20 0.68 17 0.12 0.600
Lúa 0.60 50 50 1.35 20 0.12 0.060
Ghi chú: A, CC, GC, PH được đo đạc thực địa; các giá trị còn lại tham khảo giá trị từ
các tài liệu trích dẫn [1], [7], [8].
* Tính toán năng lượng mưa:
- Lượng mưa hữu hiệu: ER = R*(1 - A) (1)
ER được chia thành 2 phần: Lượng mưa trực tiếp (DT), và một phần qua tán lá
đến bề mặt (LD): LD = ER*CC (2)
DT = ER – LD (3)

(9)
Hệ số ứng chịu xói mòn đất được xác định dựa vào mẫu đất phân tích thành
phần các cấp hạt, độ mùn, tính thấm và cấu trúc đất. Từ đó, xác định K dựa vào toán đồ
của USDA.
Công thức ước tính lượng đất tách ra bởi dòng chảy mặt dựa vào công thức thực
nghiệm của Quansah (1982): H = Z*Q
1.5
* sinS*(1 - GC)*10
-3
(10)
Trong đó, sự kháng cự của đất Z = 1/0.5*COH (11)
Tổng lượng đất tách ra được tính: J = F + H (12)
* Tính toán khả năng vận chuyển của dòng chảy:
G = C*Q
2
*sinS*10
-3
(S tính bằng độ) (13)
* Tính toán lượng đất xói mòn:
Tính toán tổng lượng đất tách ra bởi tác động của mưa và dòng chảy, sau đó so
sánh với khả năng vận chuyển của dòng chảy mặt. Giá trị ít hơn là lượng đất xói mòn
năm (Meyer và Wischmeier, 1969). Lượng đất xói mòn = Min (J;G)

(14)
B
ả
ng 4.

Các giá tr
ị


c. Tính toán các thông số tách phần tử đất
* Tác động của hạt mưa (F): Các phần tử đất tách ra bởi mưa phụ thuộc vào K
và KE. Chỉ số K thể hiện sự kháng cự đối với quá trình tách và vận chuyển các phần tử
đất. Giá trị K càng cao thì càng dễ dàng bị tách. Kết quả tính toán theo (9) được trình
bày ở hình 4.
* Tác động của dòng chảy mặt (H): Dòng chảy mặt có thể tách các phần tử đất
khi vận tốc di chuyển của nó đủ lớn để tách. Mô hình sử dụng (10) để xác định lượng
đất tách ra bao gồm: COH, Q, GC và độ dốc. Kết quả tính toán được thể hiện ở hình 5.

Hình 2. Sơ đồ năng lượng mưa

Hình 3. Lưu lượng dòng chảy mặt
180 Đánh giá khả năng xói mòn đất ở huyện Đakrông…


Hình 7. Khả năng vận chuyển dòng chảy

Hình 6. Tổng lượng đất bị tách ra
TRƯƠNG ĐÌNH TRỌNG, NGUYỄN QUANG VIỆT, ĐỖ THỊ VIỆT HƯƠNG 181
loại cây hàng năm, nương rẫy và thảm cây bụi có giá trị cao; mặt khác một số khu vực
diện tích rừng do năng lượng mưa qua tán lá có giá trị cao nên khả năng tách các phần tử
đất cũng khá lớn.
c. Khả năng vận chuyển của dòng chảy mặt (G)
Sức tải của dòng chảy mặt là khả năng dòng chảy vận chuyển vật liệu từ nơi này
đến nơi khác. G phụ thuộc vào C, Q và độ dốc. Kết quả tính toán theo (13) được thể
hiện ở hình 7. Đại lượng G biến thiên trong khoảng giá trị từ 0 đến 4.471,21 kg/m
2
và
có sự phân hóa rất rõ giữa các loại thảm phủ. Khả năng vận chuyển cao tập trung chủ
yếu ở các diện tích cây hàng năm, cây lâu năm và các cây bụi thứ sinh vì có hệ số thảm
phủ C cao. Rừng tự nhiên có hệ số thảm phủ C thấp do sinh khối cao nên đã hạn chế rất
nhiều khả năng vận chuyển vật liệu đất trên bề mặt.
d. Tính toán lượng đất xói mòn:
Theo tính toán, lượng đất xói mòn dao động từ 0 đến 957 tấn/ha/năm, chủ yếu
phổ biến trong dãy giá trị từ 0 đến 100 tấn/ha/năm, còn những pixel có giá trị trên 100
tấn/ha/năm là không đáng kể. Do đó, lượng đất mất trung bình trên toàn lãnh thổ là
13,42 tấn/ha/năm, tổng lượng đất xói mòn hàng năm vào khoảng 1,67 triệu tấn. Phần
lớn diện tích lãnh thổ có lượng đất xói mòn thấp, những khu vực xói mòn cao chủ yếu
tập trung dọc thung lũng sông Quảng Trị và Đường 9 (từ xã Ba Lòng đến xã Hướng
Hiệp); dọc đường Hồ Chí Minh nơi có độ che phủ khá thấp, chủ yếu là các cây hàng năm,
nương rẫy và cây bụi thứ sinh có độ che phủ thấp. Những diện tích được che phủ bởi
rừng tự nhiên có lượng xói mòn rất thấp.
2.3.2. Phân cấp xói mòn
Hiện nay, có nhiều thang phân cấp xói mòn khác nhau cho từng vùng, nhưng
chưa có số liệu cụ thể và phân cấp xói mòn chung cho tất cả mọi vùng. Do đó, tác giả 3. Kết luận
3.1. Mô hình RMMF là công cụ hữu hiệu để tính toán xói mòn ở những khu vực
đồi núi. Mô hình thiết kế dựa vào các động lực gây ra xói mòn, các thông số đòi hỏi
phải nội suy và quan trắc thực địa một cách tỉ mỉ. Các yếu tố đầu vào được tính toán dễ
dàng nhờ sự trợ giúp của GIS. Mối quan hệ giữa lượng đất xói mòn và các nhân tố ảnh
hưởng có thể nhận thấy một cách dễ dàng.
3.2. So sánh mối tương quan giữa lượng đất với các nhân tố gây xói mòn cho
thấy rằng bên cạnh độ dốc và lượng mưa thì thảm phủ thực vật đóng vai trò quyết định
rất lớn đến lượng đất xói mòn ở lãnh thổ nghiên cứu.
3.3. Trong quá trình xói mòn, khả năng tách các phần tử đất do mưa đóng vai trò
chủ đạo so với dòng chảy. Điều này phù hợp với lượng mưa lớn nhưng lớp phủ thực vật
có các tầng tán và bề mặt đất được che phủ tốt.
3.4. Kết quả đánh giá khả năng xói mòn đất bằng mô hình RMMF ở lãnh thổ
huyện Đakrông cho thấy diện tích các cấp xói mòn có sự phân hóa rất lớn. Mức độ xói

Hình 8. Lượng đất xói mòn

Hình 9. Phân cấp xói mòn đất
TRƯƠNG ĐÌNH TRỌNG, NGUYỄN QUANG VIỆT, ĐỖ THỊ VIỆT HƯƠNG 183
mòn yếu và nguy hiểm chiếm phần lớn diện tích tự nhiên, cấp xói mòn trung bình và
các cấp xói mòn mạnh chỉ chiếm một phần nhỏ diện tích bề mặt lãnh thổ.
3.5. Phần lớn diện tích có lượng đất xói mòn lớn đều tập trung ở diện tích cây
hàng năm, nương rẫy và cây bụi thứ sinh. Điều đó cho thấy, hoạt động nhân tác đóng
vai trò rất lớn trong việc thúc đẩy khả năng xói mòn ở lãnh thổ nghiên cứu, vì vậy cần
phải có các biện pháp sử dụng và bảo vệ đất một cách hợp lý.



Abstract. Dakrong, a mountainous district in Quang Tri Province, is characterized by a
diversified topography with a large variety of height, high rainfall, and deteriorating land
cover due to exploitation of forest and the practice of burning vegetation to make land for
cutivation. Thus, there is a high possibility of soil erosion. With the support of GIS
technology, the authors used RMMF model to calculate potential soil erosion. The input
data of the model include 15 coeffcients relating to topography, soil properties, climate and
land cover. Simulations of RMMF include estimates of rainfall energy, runoff, soil particle
detachment by raindrop impact, soil particle detachment by runoff, transport capacity of
runoff and soil loss. Results showed that the anual amount of soil loss range from a
minimum of 0 tons/ha to a maximum of 957 tons/ha and is divided into 5 classes of erosion.
Weak class erosion covers the largest area of the region researched (47.28% of total area),
moderate class occupies 5.43% of total area, while strong classes only covers a small area.
Through studying the relationships between soil loss mass and erosion factors, we found
that vegetational cover plays a more significant role in determining soil loss than
topography, climate and properties of soil. Therefore, the protection of forest floor in
sloping area is one of the most effective methods to reduce soil erosion.
Keywords: Soil erosion, Erosion, RMMF model, Dakrong.