ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP.HỒ CHÍ MINH
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
LÊ CẢNH ĐỊNH
TÍCH HP GIS VÀ KỸ THUẬT TỐI ƯU HOÁ ĐA MỤC TIÊU MỜ
ĐỂ HỖ TR QUY HOẠCH SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP LUẬN ÁN TIẾN SĨ KỸ THUẬT

Phản biện độc lập 1: PGS.TS. Nguyễn Thò Vòng
Phản biện độc lập 2: TS. Đồng Thò Thanh Phương

Phản biện 1:……………………………………………………………………………
Phản biện 2: ………………………………………………………………………….
Phản biện 3: …………………………………………………………………………
Người hướng dẫn Khoa học:
1. TS. Trần Trọng Đức (Trường ĐH Bách khoa Tp.PHCM)
2. TS. Tào Quốc Tuấn (Phân viện Quy hoạch và TKNN)
iii
LỜI CAM ĐOAN

Đề tài nghiên cứu này do chính tác giả thực hiện. Tất cả những tham khảo từ các
nghiên cứu liên quan đều được ghi rõ nguồn gốc. Những đóng góp của luận án
chưa từng được công bố ở bất kỳ công trình khoa học nào của các tác giả khác
trong và ngoài nước.

Tác giả luận án

Lê Cảnh Đònh vCÁC TỪ VIẾT TẮT TRONG BÁO CÁO

1. AEI (Agri-Environment Indicator): Yếu tố môi trường nông nghiệp
2. AHP (Analytic Hierarchy Process): Phân tích thứ bậc
3. AHP-GDM (AHP Group Decision Making): Phân tích thứ bậc trong ra quyết
đònh nhóm.
4. AHP-IDM (AHP Idividual Decision Making): Phân tích thứ bậc trong ra
quyết đònh riêng rẽ.
5. ALES (Automated Land Evaluation System): Phần mềm đánh giá đất đai.
6. ARIS (Argricultural and Rural Information System): Hệ thống thông tin nông
nghiệp và nông thôn.
7. B/C: Tổng giá trò sản xuất/Chi phí sản xuất
8. CA (Cellular Automata): Hệ tự hành dạng tế bào.
9. CA-xD (Cellular Automata – x Dimentional space): Hệ tự hành dạng tế bào x
chiều (x =1, 2, 3,…).
10. DM (Decision Maker): Người ra quyết đònh
11. DPSIR (Driving force-Pressure-State-Impact-Response): Động lực –Sức ép –
Trạng thái –Ảnh hưởng –Sự phản ứng.
12. DSR (Driving forces –State –Response): Động lực -Trạng thái - Sự phản ứng
13. DSS (Decision Support System): Hệ hỗ trợ quyết đònh.

32. LUPAS (Land Use Planning and Analysis System): Hệ thống phân tích ra quyết
đònh trong quy hoạch sử dụng đất.
33. LUR (Land Use Requirement): Yêu cầu sử dụng đất.
34. LUS (Land Use System): Hệ thống sử dụng đất.
35. LUT (Land Use Type): Loại hình sử dụng đất.
36. LMU (Land Mapping Unit): Bản đồ đơn vò đất đai.
37. MCA/MCE (MultiCriteria Analysis): Phân tích đa tiêu chuẩn.
38. MCE (MultiCriteria Evaluation): Đánh giá đa tiêu chuẩn.
39. MCDA (MultiCriteria Decision Analysis): Phân tích quyết đònh đa tiêu chuẩn.
40. MCDM (MultiCriteria Decision Making): Ra quyết đònh đa tiêu chuẩn.
41. MOP (Multi-Object Programming): Quy hoạch đa mục tiêu
42. MOLP (MultiObjective Linear Programming): Quy hoạch tuyến tính đa mục tiêu
43. N (Not suitable): Không thích nghi.
44. NN&PTNT: Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn
45. OECD (Organization for Economic Co-operation and Development): Tổ chức
hợp tác và phát triển kinh tế.
46. PLUP (Participatory Land Use Planning): Quy hoạch sử dụng đất có sự tham gia
của người dân.
47. PSR (Pressure-State-Response): Sức ép - Trạng thái - Sự phản ứng
48. RIKS (Research Institute for Knowledge System): Viện nghiên cứu hệ thống tri
thức, Hà Lan.
49. SALUP (Spatial Allocation of Land-Use Planning): Phần mềm bố trí không gian
sử dụng đất các phương án quy hoạch (kết quả của luận án).
50. SDSS (Spatial Decision Support System): Hệ hỗ trợ quyết đònh không gian.
51. SLM (Sustainable Land Management): Quản lý sử dụng đất bền vững.
52. SSSA (Soil Science Society of America): Hội khoa học đất - Mỹ
53. S1 (Highly suitable): Thích nghi cao.
54. S2 (Moderately suitable): Thích nghi trung bình.
55. S3 (Marginally suitable): Ít thích nghi.
56. UNCSD (United Nation Commission for Sustainable Development): Uỷ ban

(1). Mô hình xác đònh các yếu tố bền vững trong quản lý sử dụng đất là kết quả nghiên
cứu tích hợp hai mô hình FESLM (FAO, 1993b) và DPSIR (EEA, 1999), trong đó đã
phát huy điểm mạnh của từng mô hình, do vậy mô hình tích hợp vừa thể hiện các tính
chất quản lý sử dụng đất bền vững, vừa thể hiện mối quan hệ nhân quả giữa các yếu tố.
Mô hình giúp người ra quyết đònh nhận biết được các yếu tố nguyên nhân - kết quả, qua
đó ra quyết đònh kiểm soát các yếu tố nguyên nhân để đem đến kết quả như mong
muốn. Đây là đóng góp của luận án. Mô hình này được sử dụng đầu tiên để lựa chọn
các yếu tố trong quản lý sử dụng đất bền vững.

Sau khi lựa chọn được các yếu tố bền vững, tiến hành phân tích độ nhạy các yếu tố, kết
quả giúp người ra quyết đònh hiểu biết sâu sắc về các yếu tố, nhận biết nhanh được yếu
tố nào quan trọng hơn làm thay đổi kết quả đầu ra và cần chú ý trong quá trình nghiên
cứu cũng như ra quyết đònh. Điều này giúp giảm chi phí khảo sát thu thập dữ liệu và
nâng cao hiệu quả trong quá trình ra quyết đònh.

(2). Mô hình GIS mờ (fuzzy GIS) trong đánh giá thích nghi đất đai bền vững được mô
phỏng dựa trên nền tri thức FAO (1976, 1993b, 2007). Trong đó, sử dụng phương pháp
AHP mờ trong ra quyết đònh nhóm (FAHP-GDM) để tính trọng số các yếu tố, nên hạn
chế được tính chủ quan và tranh thủ được tri thức của nhiều chuyên gia; Chồng xếp các
lớp thông tin trong GIS bằng thuật toán hợp mờ Lukasiwicz, do vậy chắt lọc được thông
tin, giảm sai số và mở rộng được diện tích cho phát triển sản xuất nông nghiệp (điều
này rất phù hợp trong điều kiện khan hiếm tài nguyên đất đai như hiện nay). Kết quả
đầu ra của mô hình là bản đồ đề xuất sử dụng đất bền vững với dữ liệu thuộc tính là ma
trận kết quả thích nghi (là dữ liệu đầu vào mô hình FMOLP).
viii
phương án sử dụng đất nông nghiệp phù hợp với các đònh hướng phát triển của đòa
phương và có tính bền vững cao hơn phương án sử dụng đất nông nghiệp của Tỉnh. Ứng
dụng mô hình trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp sẽ tiết kiệm được thời gian, đáp
ứng nhanh các yêu cầu cung cấp thông tin khẩn cấp, giảm kinh phí và nâng cao năng
suất lao động. Trong tương lai, có thể nhân rộng mô hình này cho các tỉnh khác trong cả
nước. ixTitle of dissertation:

INTEGRATED GIS AND FUZZY MULTI-OBJECTIVE OPTIMIZATION
TO SUPPORT THE AGRICULTURAL LAN-USE PLANNING ABSTRACT

The objective of the thesis is to build the model for processing and providing
information to support agricultural land-use planning. The dissertation studied the
construction of simulation models integrated planning for sustainable management of
land resources (FAO/UNEP, 1999a) with the land resources evaluation by FAO (2007).
The integrated model consists of four sub-models: (1). Model of determination of
indicators in sustainable land management, (2). Fuzzy GIS model for evaluating
sustainable land management, (3). Model of fuzzy multi-objective linear programming
(FMOLP) in the identified areas of optimal land-use planning, (4). Cellular Automata
(CA) model in the spatial allocation of land use plans.

(1). The model of determination of indicators in sustainable land management is the

areas of optimal land-use planning: Based on the proposed map for sustainable land
use, the FMOLP model is formulated with each decision variable is a LUS, which is
basically better than previous researches. FMOLP is solved by fuzzy interactive
satisficing method (Sakawa, 2002) with a new computer program is developed in
environment of LINGO 11.0. In particular, the views of local development as well as the
desire of the authorities and beneficiaries of land use are input into the model through
changes in level of priority objectives. Therefore, the results of land use allocation is
appropriate for practical conditions and development orientation of the locality. The
output of this model is the optimal area of land use plan (input data model CA).

(4). Cellular Automata (CA) model in the spatial allocation of land use plans: In this
model, the cellular lattice is designed for square grid, size of cell of 1 ha, that is similar
to the precision of the model FMOLP. Thus, CA can simulates spatial allocation of land
use, in which the total area of each LUT to meet fully the total area of this LUT of
which is defined in the model FMOLP. Specially, this research has developed the
algorithms of transition rules of cellular automata that are appropriate for spatial
allocation of land use plans with specific conditions in Vietnam (softwares in the world
have been not met). On that basis, a new sofware (SALUP) is developed to automate
the spatial allocation of the optimal alternative of land-use plan (automatic zoning map).
This is the outstanding contribution of this thesis.

SALUP is linked to the FMOLP model (to define optimal area of land use plans) and
fuzzy GIS model (to assess sustainable land management) and interact with decision-
makers in the process of spatial allocation of land use plans. The input data is land
resources characteristic and the requirements of social economic development, the
output data is a map and data of planning of agricultural land use.

The integrated model of this research has been validated with the sample data set of
Lam Dong province. Result of this model is the agricultural land use planning in
accordance with the directions of local development and more sustainable than that of

1.1.3. Các phương pháp xác đònh các yếu tố bền vững trong SLM 18
1.2. Tối ưu hoá trong quy hoạch sử dụng đất 26
1.2.1. Tối ưu một mục tiêu (Single-Objective Optimization) 27
1.2.2. Tối ưu đa mục tiêu (Multi-Objective Optimization) 29
1.2.3. Đánh giá chung về các mô hình toán tối ưu 34
1.3. GIS trong quy hoạch sử dụng đất 34
1.3.1. GIS và đánh giá đa tiêu chuẩn (MCE) 35
1.3.2. GIS và mô hình toán tối ưu 41
1.3.3. GIS và viễn thám (RS) 43
1.3.4. GIS và Cellular Automata (CA) 46
1.4. Đánh giá chung và đònh hướng nghiên cứu cho luận án 48
PHẦN II: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ XÂY DỰNG MÔ HÌNH 52
Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 52
2.1. Quản lý sử dụng đất nông nghiệp bền vững 52
2.1.1. Khái niệm về phát triển bền vững 52
2.1.2. Quy hoạch sử dụng đất và phát triển nông nghiệp bền vững 54 xii2.1.3. Các yếu tố bền vững trong quản lý sử dụng đất 55
2.2. Quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững 58
2.2.1. Phương pháp và các bước tiến hành (FAO/UNEP, 1999a) 58
2.2.2. Khung hỗ trợ quyết đònh quy hoạch sử dụng đất 60
2.3. Toán học và Công nghệ được ứng dụng trong nghiên cứu 64
2.3.1. Lý thuyết tập mờ (fuzzy sets) 64
2.3.2. Phương pháp xác đònh trọng số các yếu tố 66
2.3.3. Phương pháp phân tích độ nhạy các yếu tố 70
2.3.4. Mô hình tối ưu đa mục tiêu mờ (Fuzzy MOP) 74
xiii4.3.2. Thích nghi kinh tế 129
4.3.3. Đánh giá đất phục vụ quản lý sử dụng đất bền vững 132
4.3.4. Đánh giá hiện trạng thích nghi đất đai 134
4.4. Quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững 136
4.4.1. Xác đònh ranh giới, diện tích đất sản xuất nông nghiệp 136
4.4.2. Đònh hướng phát triển các loại hình sử dụng đất 138
4.4.3. Bố trí sử dụng đất nông nghiệp 140
4.4.4. Đánh giá kết quả mô hình 150
4.5. Tóm lược chương 4 152
PHẦN IV: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 154
1. Kết luận 154
2. Hướng phát triển 157
CÁC CÔNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ LIÊN QUAN ĐẾN LUẬN ÁN 159
TÀI LIỆU THAM KHẢO 161
PHẦN PHỤ LỤC I
Phụ lục 1: Các yếu tố trong quản lý sử dụng đất bền vững I
Phụ lục 2: Cấu trúc dữ liệu của chương trình SALUP XII
Phụ lục 3: Trọng số và phân tích độ nhạy các yếu tố XIV
Phụ lục 4: Cơ sở dữ liệu - tỉnh Lâm Đồng XV
xiv
Bảng 4.19: Độ nhạy sens(a
ij
) các phương án - yếu tố môi trường 118
Bảng 4.20: Hiện trạng sử dụng nhóm đất nông nghiệp năm 2010- Lâm Đồng 120
Bảng 4.21: Phân cấp thích nghi trên từng tính chất đất đai 124
Bảng 4.22: Ví dụ đánh giá thích nghi cây chè trên LMU7 126
Bảng 4.23: Phân cấp các chỉ tiêu kinh tế (tính cho 1ha/năm) 129
Bảng 4.24: Giá trò thích hợp (Xi) của các tiêu chuẩn 133
Bảng 4.25: Hiện trạng thích nghi các loại hình sử dụng đất 135
Bảng 4.26: Đề xuất sử dụng đất bền vững 137
Bảng 4.27: Giá trò hàm mục tiêu của các phương án 144
Bảng 4.28: Giá trò hàm mục tiêu tổng hợp của các phương án sử dụng đất 146
Bảng 4.29: So sánh kết quả bố trí sử dụng đất của phần mềm SALUP với phương
án sử dụng đất sản xuất nông nghiệp của Tỉnh 151 xvDANH SÁCH CÁC HÌNH TRONG BÁO CÁO

Hình 1.1: Các bước thực hiện quy hoạch sử dụng đất (FAO, 1993a) 13
Hình 1.2: Mô hình PSR (OECD, 1994) 20
Hình 1.3: Mô hình DSR (UNCSD, 1997) 22
Hình 1.4: Mô hình DSR trong phát triển N.Nghiệp bền vững (OCED, 1999) 23
Hình 1.5: Mô hình DPSIR trong đánh giá môi trường (NERI, Denmark) 25
Hình 1.6: Cấu trúc thứ bậc 36
Hình 1.7: Cấu trúc của LUPAS (Laborte et al., 1999; 2002) 41
Hình 2.1: Các mô hình phát triển bền vững (PTBV) 52
Hình 2.2: Mô hình thông tin Pyramid (SCOPE, 1995; WRI, 1995) 55

Hình 4.2: Cấu trúc thứ bậc và trọng số các yếu tố 115
Hình 4.3: Quan hệ giữa cấp thích nghi và năng suất cao nhất . 123
Hình 4.4: Quan hệ mờ giữa cấp thích nghi và Xi 125
Hình 4.5: So sánh diện tích các cấp thích nghi tự nhiên của các phương pháp.127
Hình 4.6: Quan hệ mờ giữa cấp thích nghi và GO 130
Hình 4.7: Quan hệ mờ giữa cấp thích nghi và Lãi thuần 130
Hình 4.8: Quan hệ mờ giữa cấp thích nghi và B/C 130
Hình 4.9: So sánh kết quả đánh giá thích nghi tự nhiên và thích nghi kinh tế 131
Hình 4.10: So sánh thích nghi tự nhiên (TN), kinh tế (KT), bền vững (BV) 134
Hình 4.11: SALUP tương tác với DM 145
Hình 4.12: Khai báo không gian phát triển sản xuất các LUT trong SALUP 149
Hình 4.13: Kết quả bố trí không gian sử dụng đất nông nghiệp của SALUP 150 DANH SÁCH CÁC BẢN ĐỒ TRONG BÁO CÁO

Bản đồ 4.1: Bản đồ vò trí tỉnh Lâm Đồng >104
(*)

Bản đồ 4.2: Bản đồ ranh giới hành chính tỉnh Lâm Đồng >104
Bản đồ 4.3: Bản đồ hiện trạng sử dụng đất tỉnh Lâm Đồng >119
Bản đồ 4.4: Bản đồ các tính chất đất đai để xây dựng bản đồ LMU >122
Bản đồ 4.5: Bản đồ tài nguyên đất đai >123
Bản đồ 4.6: Bản đồ đánh giá đất đai theo 4 phương pháp >127
Bản đồ 4.7: Bản đồ đánh giá thích nghi kinh tế >131
Bản đồ 4.8: Bản đồ thích nghi đất đai bền vững >133
Bản đồ 4.9: Bản đồ đònh hướng sử dụng đất >137
Bản đồ 4.10: Bản đồ đề xuất sử dụng đất bền vững >137
tính chất đất đai (thường ứng dụng GIS) để xây dựng bản đồ đơn vò đất đai
(LMU), mô tả chất lượng các khoanh đất; (ii). Lựa chọn các loại hình sử dụng đất
(LUT) có triển vọng đưa vào mô hình đánh giá đất đai. Kết quả đánh giá đất đai
là ma trận thích nghi, biểu diễn mức thích nghi (S1, S2, S3, N) của từng hệ thống
sử dụng đất (LUS). Mỗi LUT sản xuất trên mỗi LMU gọi là một LUS. Mỗi LUS
có chi phí đầu tư (chi phí vật chất, công lao động, …) và hiệu quả sản xuất (giá trò
sản xuất, lãi thuần,…) khác nhau. Đánh giá đất đai cung cấp thông tin về khả năng
thích nghi đất đai, chi phí đầu tư và hiệu quả sản xuất của từng LUS, đây là những
thông tin cực kỳ quan trọng hỗ trợ cho việc bố trí sử dụng đất.

Đến nay, các nghiên cứu đều tập trung vào đánh giá thích nghi điều kiện tự
nhiên, một số nghiên cứu có xem xét thêm về yếu tố kinh tế chứ chưa đi sâu
nghiên cứu đánh giá tổng hợp cả điều kiện tự nhiên, kinh tế, xã hội và môi
trường (gọi là đánh giá đất đai bền vững). Bên cạnh đó, hầu hết các nghiên cứu
đều thực hiện trong môi trường rõ. Tuy nhiên, trong thực tiễn đối tượng không
gian của thế giới thực thường là những thông tin không chắc chắn, rất khó biểu
diễn chính xác dựa trên tập rõ (Sicat et al., 2005). Do vậy đánh giá đất đai trong
môi trường rõ (crisp) sai số lớn hơn trong môi trường mờ (fuzzy), không thể biểu
diễn kết quả thích nghi liên tục nên một số thông tin thường bò bỏ qua. Như vậy, 2việc nghiên cứu xây dựng mô hình đánh giá đất đai bền vững trong môi trường mờ
là cần thiết, nhằm hạn chế sai số thông tin đầu vào, chắt lọc thông tin và mô tả
kết quả đầu ra một cách liên tục, gần với suy nghó của con người nên giúp DM ra
quyết đònh tốt hơn trong bố trí sử dụng đất.

Mặt khác, các yếu tố (indicators) thuộc tính đất đai thể hiện trạng thái sử dụng


- (ii).Tiếp cận đa mục tiêu: Bài toán tối ưu đa mục tiêu (MOP) được ứng dụng và
khá thích hợp cho việc tìm phương án tối ưu đa mục tiêu (Abdelaziz, 2007) [3].
Hầu hết các kỹ thuật tối ưu đa mục tiêu đều tập trung nghiên cứu về phương
pháp thoả hiệp (trade-off) giữa các mục tiêu mâu thuẫn, có nghóa là sự khác 3nhau giữa các phương pháp giải bài toán tối ưu đa mục tiêu chính là sự khác
nhau về kỹ thuật thoả hiệp giữa các mục tiêu (Abdelaziz, 2007; Burke và
Kendall, 2005). Trong đó, kỹ thuật tương tác giúp giải bài toán MOP một cách
hiệu quả, nó hỗ trợ DM từng bước tìm hiểu và thích nghi với các thông tin nội
tại của mô hình, để cuối cùng chọn được phương án tối ưu thoả mãn nhất, phù
hợp với mong muốn (aspiration) của DM. Tuy nhiên, trong thực tế, các hàm
mục tiêu có đơn vò tính khác nhau và đôi khi có giá trò rất lớn, mức độ ưu tiên
của các mục tiêu cũng không rõ ràng (mờ), nên quá trình thoã hiệp rất khó
khăn, đây thật sự là sức ép đến DM. Logic mờ và tập mờ có khả năng biểu diễn
(mô hình hoá) các diễn biến của quá tình tương tác trong giải bài toán đa mục
tiêu một cách thực tiễn hơn, gần gũi với suy nghó của DM hơn so với tập cổ
điển (Sakawa, 2002). Trong môi trường mờ, các mục tiêu của mô hình đa mục
tiêu được chuyển sang mục tiêu mờ phản ánh mức độ thoả dụng (satisficing)
của DM, đây là cách làm hợp lý, vì các đơn vò tính khác nhau của các mục tiêu
được chuyển thành đơn vò thống nhất đo độ thoả dụng của DM. Do vậy, kỹ thuật
tương tác thoả hiệp mờ (interactive fuzzy satisficing) rất phù hợp cho giải bài
toán tối ưu đa mục tiêu (Sakawa, 2002)[4].

Mô hình toán tối ưu đa mục tiêu nêu trên giúp xác đònh diện tích các phương án
sử dụng đất tối ưu chứ chưa đề cập đến phân bố không gian các loại đất (nghóa là

chất của hệ, mà từ đó hành vi phức tạp được sinh ra, lấy đó làm công cụ để xây
dựng quy luật của hệ phức tạp) nhưng giải quyết được những vấn đề phức tạp,
đây được xem là loại hình khoa học mới, có hiệu quả và triển vọng nhất để mô
tả và giải thích phần lớn các hiện tượng phức tạp (Wolfram, 2002) [5].

Trong lónh vực quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp, có các hệ ứng dụng GIS và
CA trong phân bố không gian sử dụng đất: AEZWIN (Fischer et al., 1998) [6]
được thiết kế cho quy mô vùng sinh thái nông nghiệp; LADSS (Matthews et al.,
1999) cho quy mô trang trại; RULES (Riveira et al., 2008) [7] thích hợp cho quy
mô cấp huyện/tỉnh nhưng thuật toán bố trí sử dụng đất theo tế bào lý tưởng (ideal
cell) nên không kế thừa hiện trạng, gây xáo trộn trong sử dụng đất, do đó không
đáp ứng được yêu cầu đặc thù ở Việt Nam.

Hiện nay, công nghệ GIS với khả năng phân tích đồng thời dữ liệu không gian và
thuộc tính, truy vấn và hỏi đáp, dễ dàng cập nhật dữ liệu và kết nối với hệ thống
cơ sở dữ liệu khác,…. Bên cạnh đó, các tri thức về xử lý bài toán không gian cũng
không ngừng lớn mạnh, có thể hỗ trợ giải quyết bài toán liên quan đến yếu tố
không gian một cách trực quan thông qua bản đồ số trong hệ GIS. Do đó, nghiên
cứu tích hợp GIS và kỹ thuật tối ưu hoá đa mục tiêu mờ để hỗ trợ quy hoạch sử
dụng đất nông nghiệp là yêu cầu cần thiết và cấp bách. Trong đó, sự kết hợp
giữa mô hình tối ưu đa mục tiêu, GIS và các mô hình xử lý không gian cũng như
tri thức không gian tạo nên mô hình bố trí không gian phù hợp với đặc thù ở Việt
Nam. Mô hình có thể trả lời đầy đủ câu hỏi bố trí mỗi loại đất với diện tích bao
nhiêu và bố trí ở đâu?. Đây là công cụ thực sự hữu ích cho những người làm công
tác quy hoạch, nhà quản lý và hoạch đònh chính sách sử dụng đất nông nghiệp
cũng như quản lý tài nguyên đất đai.

Từ những phân tích nêu trên, luận án tập trung nghiên cứu giải quyết 4 bài toán
chính trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp: lựa chọn yếu tố bền vững, đánh
giá thích nghi đất đai bền vững, xác đònh diện tích tối ưu các phương án và bố trí

đánh giá mức độ phù hợp của từng phương pháp và đề xuất lựa chọn phương
pháp nghiên cứu thích hợp trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững.

Nghiên cứu cơ sở khoa học trong quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững,
mô hình hoá các vấn đề trọng tâm, xây dựng các mô hình và lựa chọn công nghệ
phù hợp trong giải quyết từng nội dung của bài toán quy hoạch sử dụng đất: (1)
Mô hình xác đònh các yếu tố bền vững trong quản lý sử dụng đất, (2) Mô hình
GIS mờ (fuzzy GIS) trong đánh giá thích nghi đất đai bền vững, (3) Mô hình tối
ưu đa mục tiêu tuyến tính mờ (FMOLP) trong xác đònh diện tích các phương án
sử dụng đất tối ưu, (4) Mô hình CA trong bố trí không gian các phương án sử
dụng đất. Tích hợp các mô hình với nhau để giải quyết toàn diện bài toán quy
hoạch sử dụng đất nông nghiệp (QHSDĐNN), góp phần hoàn thiện phương pháp
QHSDĐNN theo hướng hiện đại. Trong đó, đã nghiên cứu tích hợp được các
công nghệ khác nhau (Fuzzy GIS, CA, FMOLP) trong giải quyết bài toán quy
hoạch sử dụng đất.

Như vậy, luận án đã nghiên cứu giải quyết bài toán quy hoạch sử dụng đất nông
nghiệp một cách toàn diện không chỉ về lý thuyết mà còn về công nghệ.

3.2. Ý nghóa thực tiễn

Mô hình tích hợp (kết quả nghiên cứu của luận án) có thể cung cấp thông tin
nhanh chóng, chính xác, nâng cao chất lượng và năng suất lao động trong công 6tác quy hoạch sử dụng đất. Mô hình có thể hỗ trợ người ra quyết đònh xây dựng
chính sách sử dụng đất nông lâm nghiệp, chuyển đổi cơ cấu cây trồng, xây dựng

nuôi, đất dòch vụ nông nghiệp,…). Giá các loại nông sản được tính theo giá bán
tại ruộng (return on farm) ở thời điểm giữa năm 2010.
− Phạm vi không gian ứng dụng mô hình là toàn bộ diện tích tự nhiên tỉnh Lâm
Đồng, tỷ lệ bản đồ 1/100.000.

5. Những đóng góp chính của luận án

(1). Trong quản lý sử dụng đất, các yếu tố bền vững là thuộc tính đất đai thể hiện
trạng thái các hiện tượng liên quan trực tiếp đến SLM (OECD, 1993, 1999), 7do vậy nó có vai trò rất quan trọng trong việc hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất
bền vững. Đến nay, hai mô hình DPSIR(EEA, 1999) và FESLM(FAO, 1993b)
có ưu điểm vượt trội so với các mô hình khác trong việc xác đònh các yếu tố
bền vững (xem mục 1.1.3). Mô hình DPSIR(EEA, 1999) hỗ trợ xác đònh các
yếu tố bền vững trong nhiều lónh vực, trong đó thể hiện chặt chẽ mối quan hệ
nhân quả giữa các yếu tố, nhưng tự nó không hướng cho nhà nghiên cứu, DM
tìm kiếm các yếu tố liên quan đến SLM. Trong khi đó, FESLM (FAO, 1993b)
đã chỉ ra rằng một LUS bền vững thoả mãn đồng thời 5 tính chất SLM nên
giúp cho DM lựa chọn các yếu tố liên quan đến SLM, nhưng tự nó không thể
hiện mối quan hệ nhân quả giữa các yếu tố. Như vậy, tích hợp 2 mô hình
FESLM và DPSIR để xác đònh các yếu tố bền vững trong SLM nhằm khai thác
thế mạnh và hạn chế điểm yếu của từng mô hình là nội dung mới của luận án,
mô hình tích hợp này hỗ trợ DM nhận biết được các yếu tố nguyên nhân và
các yếu tố kết quả nên dễ dàng hơn trong việc ra quyết đònh kiểm soát yếu tố
nguyên nhân gây ra kết quả trong SLM.
(2). Trong nghiên cứu, đã phân tích độ nhạy các yếu tố bền vững giúp DM hiểu

hợp ứng với từng trường hợp nghiên cứu cụ thể, nhằm phát huy điểm mạnh
và hạn chế điểm yếu của từng phương pháp. Trên cơ sở đó đề xuất chọn
phương pháp fuzzy GIS (với thuật toán hợp mờ Lukasiewicz) cho đánh giá
thích nghi đất đai trong điều kiện hiện nay (hạn chế được sai sót, chắt lọc
được thông tin, mở được diện tích cấp thích nghi nhưng vẫn đảm bảo bền
vững do không điều chỉnh vùng không thích nghi sang thích nghi).
(5). Xây dựng mới mô hình FMOLP trong xác đònh diện tích tối ưu các phương án
sử dụng đất nông nghiệp. Mô hình được cài đặt theo LUS, mỗi biến quyết
đònh là một LUS, yêu cầu đầu tư và kết quả sản xuất của từng LUS cũng
khác nhau, kết quả đầu ra của mô hình là diện tích tối ưu của từng LUS, do
vậy tính thực tiễn cao hơn các mô hình đã có trước đây (các nghiên cứu trước
đây không tiếp cận theo LUS mà tiếp cận theo LUT, xem đầu vào/đầu ra của
cùng LUT là như nhau dù cho sản xuất trên các vùng đất có chất lượng khác
nhau). Theo đó, một chương trình máy tính (programme) được phát triển mới
trong môi trường LINGO 11.0 để giải bài toán FMOLP theo phương pháp
tương tác thoả hiệp mờ (Sakawa, 2002).
(6). Xây dựng mới mô hình CA trong bố trí không gian các phương án sử dụng
đất, trong đó mạng tế bào được thiết kế với kích thước cell là 1ha, bằng với
độ chính xác của mô hình tối ưu FMOLP. Do vậy, mô hình CA có thể bố trí
không gian các loại đất thoả điều kiện tổng diện tích từng LUT bằng với diện
tích tối ưu của chính LUT đó được xác đònh trong mô hình FMOLP. Đặc biệt,
trong nghiên cứu này đã xây dựng thuật toán bố trí không gian sử dụng đất
phù hợp với điều kiện đặc thù ở Việt Nam (kế thừa hợp lý hiện trạng sử dụng
đất và giải quyết bài toán cạnh tranh giữa các loại đất trên cùng vò trí), với
yêu cầu này các phần mềm hiện có trên thế giới không giải quyết được. Đây
là đóng góp nổi bật của luận án.
(7). Phát triển mới phần mềm SALUP (Saptial Allocation of Land Use Planning),
trong đó liên kết mô hình CA trong bố trí không gian sử dụng đất các phương
án với các mô hình (i) fuzzy-GIS trong đánh giá đất đai bền vững và (ii)
FMOLP trong xác đònh diện tích tối ưu các phương án. SALUP giải quyết

đất), từ đó phát hiện những tồn tại (những khoảng trống trong khoa học) nhằm
xác đònh những vấn đề mà luận án tập trung nghiên cứu.
• Phần II (cơ sở lý thuyết và xây dựng mô hình): Trình bày cơ sở lý thuyết có
liên quan để phát triển mô hình hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp.
− Về lý thuyết (chương 2), nghiên cứu về (i) quản lý sử dụng đất nông nghiệp
bền vững; (ii) quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp bền vững (FAO/UNEP,
1999a), trong đó đánh giá thích nghi đất đai theo phương pháp FAO (2007);
(iii) các lý thuyết toán học và công nghệ có liên quan có thể ứng dụng để giải
bài toán quy hoạch sử dụng đất: logic mờ, phân tích quyết đònh đa mục tiêu
mờ (Fuzzy MCDA/MCDM), tối ưu đa mục tiêu mờ (fuzzy MOP), GIS và CA.
− Về xây dựng mô hình (chương 3), trên cơ sở nghiên cứu lý thuyết và thực tiễn
quy hoạch ở Việt Nam, mô hình hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp
được xây dựng gồm các mô hình con: (i) Mô hình xác đònh các yếu tố bền
vững trong quản lý sử dụng đất, (ii) Mô hình GIS mờ (fuzzy GIS) trong đánh
giá đất đai bền vững, (iii) Mô hình tối ưu đa mục tiêu tuyến tính mờ (FMOLP)
trong xác đònh diện tích sử dụng đất tối ưu, (iv) Mô hình CA trong bố trí không
gian các phương án sử dụng đất phù hợp với đặc thù ở Việt Nam. Nghiên cứu
này đã phát triển mới phần mềm SALUP (Spatial Allocation of Land-Use
Planning) hỗ trợ quy hoạch sử dụng đất nông nghiệp. Với SALUP, đầu vào là
dữ liệu về tài nguyên đất đai, đònh hướng sử dụng đất; đầu ra là bản đồ quy
hoạch sử dụng đất và diện tích tối ưu của phương án sử dụng đất.
• Phần III (ứng dụng thực tiễn): Ứng dụng mô hình với tập dữ liệu mẫu của tỉnh
Lâm Đồng và đánh giá kết quả của mô hình cũng được trình bày ở phần này.
• Phần IV (kết luận và hướng phát triển): Tóm tắt những kết quả và các đóng
góp chính của luận án, đề nghò hướng nghiên cứu tiếp theo dựa trên kết quả đạt
được.