Phân Tích Hồi Quy Đa Biến Trong Xác Định Các Yếu Tố Ảnh Hưởng Đến Biến

3.2.3.4. Phân tích hồi quy đa biến trong xác định các yếu tố ảnh hưởng đến biến động sử dụng đất nông nghiệp

Để thấy được mức độ ảnh hưởng 05 yếu tố (Xã hội, Cơ sở hạ tầng, Chính sách, Biến đổi khí hậu và Thu nhập từ nông nghiệp) đến biến động sử dụng đất nông nghiệp trên địa bàn huyện Quảng Điền, nghiên cứu sinh đã tiến hành xây dựng mô hình nghiên cứu được thể hiện dưới dạng phương trình như sau:

Y = β0 + β1X1 + β2X2+ β3X3+ β4X4+ β5X5

Trong đó: Y là biến Thay đổi cơ cấu sử dụng nông nghiệp; X1: biến Xã hội; X2: biến Cơ sở hạ tầng; X3: biến Chính sách; X4: biến Biến đổi khí hậu; X5: biến Thu nhập từ nông nghiệp.

Bảng 3.16. Kết quả phân tích hồi quy

STT

Yếu tố	Hệ số hồi quy (β)	Sig	VIF
1	(Hằng số)	0,768	0,068
2	Thu nhập từ nông nghiệp	-0,534	0,000	1,103
3	Biến đổi khí hậu	0,271	0,000	1,041
4	Xã hội	0,180	0,000	1,377
5	Cơ sở hạ tầng nông nghiệp	0,302	0,000	1,041
6	Chính sách nông nghiệp	-0,108	0,050	1,420
SigANOVA= 0,000 R2hiệu chỉnh = 0,664

Có thể bạn quan tâm!

Xem toàn bộ 203 trang tài liệu này.

(Nguồn: Kết quả tổng hợp số liệu điều tra, 2019)

Kết quả chạy tương quan hồi quy giữa các biến độc lập với biến phụ thuộc trong mô hình hồi quy được trình bày ở bảng 3.16. Số liệu ở bảng cho thấy, với mức ý nghĩa Sig, của kiểm định ANOVA < 0,01, có thể kết luận rằng mô hình hồi quy luôn luôn tồn tại với mức độ tin cậy 95%.

Số liệu ở bảng trên cũng cho thấy, hệ số R2 hiệu chỉnh đạt giá trị 0,664. Điều này có nghĩa là 66,4% sự chuyển đổi đất nông nghiệp trên địa bàn nghiên cứu được giải thích bởi các biến độc lập trong mô hình, còn lại 33,6% được giải thích bởi các nhân tố khác mà chưa có điều kiện đưa vào mô hình. Như vậy, có thể kết luận rằng mô hình đưa ra là phù hợp với dữ liệu thực tế. Ngoài ra, hệ số phóng đại phương sai (VIF) của các biến độc lập đều nhỏ hơn 2, như vậy mô hình hồi quy không có hiện tượng đa cộng tuyến.

Giá trị Sig hệ số hồi quy đều thấp hơn hoặc bằng 0,05. Do đó, các biến phụ thuộc đều được đưa vào mô hình. Chỉ có giá trị hằng số có giá trị Sig > 0,05 nên bị loại ra khỏi mô hình. Như vậy, mô hình nghiên cứu được viết lại như sau:

Y = 0,180X1 + 0,302X2- 0,108X3+ 0,271X4- 0,534X5

Như vậy, có thể thấy mức độ ảnh hưởng của các yếu tố đến biến động sử dụng đất nông nghiệp được sắp xếp theo thứ tự từ mạnh nhất đến yếu nhất như sau: Yếu tố

(1) Thu nhập từ nông nghiệp, (2) Cơ sở hạ tầng nông nghiệp, (3) Biến đổi khí hậu, (4) Xã hội và cuối cùng là (5) Chính sách nông nghiệp.

Từ các kết quả phân tích trên cho thấy, trong các nhóm yếu tố tác động đến biến động sử dụng đất nông nghiệp của huyện thì yếu tố biến đổi khí hậu mà cụ thể tình hình ngập lụt và hạn hán cũng có những tác động đáng kể đến sử dụng đất nông nghiệp của huyện Quảng Điền và yếu tố này ảnh hưởng xếp mức độ thứ 3 trong nhóm 5 các yếu tố ảnh hưởng ở khu vực nghiên cứu.

3.3. ĐÁNH GIÁ ẢNH HƯỞNG CỦA NGẬP LỤT VÀ HẠN HÁN ĐẾN SỬ DỤNG ĐẤT NÔNG NGHIỆP TẠI HUYỆN QUẢNG ĐIỀN, TỈNH THỪA THIÊN HUẾ

3.3.1. Đánh giá ảnh hưởng của ngập lụt đến sử dụng đất nông nghiệp tại huyện Quảng Điền

3.3.1.1. Thành lập bản đồ phân vùng ảnh hưởng của ngập lụt đến sử dụng đất nông nghiệp

a. Phân loại các vùng ngập lụt dựa vào các chỉ số EVI, LSWI, DVEL từ ảnh viễn thám

Để phát hiện chính xác những điểm ảnh ngập lụt thì điều cần thiết phải tách được những điểm ảnh này ra từ những điểm ảnh được xác định liên quan đến nước. Vì vậy, việc xác định những điểm ảnh liên quan đến nước là cần thiết và trở thành cơ sở trong quá trình phân loại các đối tượng. Đối tượng chủ yếu cần được phân loại trong nghiên cứu là những điểm ảnh liên quan đến nước, vì vậy, 2 đối tượng chính cần được phân loại là những điểm ảnh ngập nước (sông, khu vực nuôi trồng thủy sản, ruộng lúa, nước chảy tràn do lũ đổ về và những khu vực bị ngập do mưa) và những điểm ảnh không ngập (rừng, đồi núi, đất trống ở khu vực cao). Khu vực nghiên cứu thể hiện trên ảnh được phân loại thành 2 đối tượng, phần diện tích màu đỏ là kết quả của quá trình phân loại kết hợp các chỉ số −1 NDVI- LSWI>

1. Việc xác định được những điểm ảnh liên quan đến nước thông qua công cụ Band Threshold to ROI trong hộp thoại ROI Tool của phần mềm ENVI. Kết quả phân loại những điểm ảnh liên quan đến nước ở một số thời điểm ngập lớn giai đoạn 2017-2019 được thể hiện qua hình 3.3.

Hình 3.3. Kết quả phân loại những điểm ảnh liên quan đến nước trong các tháng từ tháng 10 đến tháng 11 năm 2017 và năm 2019

Qua hình 3.3 cho thấy, diện tích ngập chủ yếu tập trung tại xã Quảng An và Quảng Thành, Quảng Thái và 1 phần xã Quảng Vinh và Quảng Lợi bắt đầu có sự hiện diện của những điểm ảnh liên quan đến nước. Nhìn chung, các khu vực bị ảnh hưởng bởi ngập lụt được phân bố dọc theo các con sông chính, đặc biệt là ở phía Nam của huyện Quảng Điền. Các hình ảnh cũng cho thấy sự phân bố không gian của khu vực ngập nước thay đổi theo thời gian. Trong năm 2017, có hai đợt ngập lụt lớn xảy ra vào tháng 10 và tháng 11. Năm 2019, mực nước ngập và hậu quả là ngập lụt tăng lên cũng diễn ra vào ra vào tháng 10 và tháng 11. Các hình ảnh cũng cho thấy sự phân bố theo không gian của khu vực ngập lụt thay đổi theo thời gian.

b. Sự phân bố không gian ngập lụt ở huyện Quảng Điền giai đoạn 2017-2019

Tiến hành chồng ghép các lớp phân loại ngập lụt ở hình 3.3 sẽ cho ra kết quả phân loại ngập lụt năm 2017 và năm 2019, thể hiện ở hình 3.4.

Hình 3.4. Sơ đồ phân vùng ngập lụt huyện Quảng Điền từ ảnh viễn thám: (a) Năm 2017 và (b) Năm 2019 (Hình ảnh thu nhỏ từ bản đồ phân vùng ngập tỷ lệ 1:25.000)

Để đánh giá kết quả phân loại vùng ngập, trong Luận án này đã sử dụng các hệ số độ chính xác thực tế, phân loại và độ chính xác tổng thể và hệ số Kappa. Kết quả so sánh giữa lập bản đồ ngập lụt và dữ liệu tham chiếu mặt đất năm 2017 cho thấy độ chính xác tổng thể là 90,9% và hệ số Kappa là 0,66; trong khi giá trị của năm 2019 lần lượt là 87,81% và 0,69. Hệ số Kappa không cao vì các khu vực ngập nước giải đoán thường nhỏ và phân tán trong không gian, do đó việc phân loại chính xác cho các khu vực nhỏ trở nên khó khăn. Tuy nhiên, với kết quả đánh giá độ chính xác từ ngưỡng lớn 0,6 đến 0,8 vẫn đảm bảo độ tin cậy và kết quả đánh giá xếp loại ở mức tốt. Mặt khác, một số nguyên nhân đã góp phần làm tăng các lỗi phân loại, bao gồm sự khác biệt giữa dữ liệu ảnh viễn thám và dữ liệu tham chiếu mặt đất (điểm GPS, hình 2.3). Ngoài ra, để tăng độ chính nghiên cứu cũng xác minh các kết quả lập bản đồ bằng cách so sánh các khu vực bị ảnh hưởng bởi lũ lụt có nguồn gốc từ ảnh viễn thám với dữ liệu tham chiếu mực nước tại trạm đo do tỉnh cung cấp. Các kết quả so sánh cho thấy có sự phù hợp giữa 2 nguồn dữ liệu này thể hiện trong hình 3.5.

Hình 3.5. Kết quả so sánh giữa diện tích ngập từ ảnh viễn thám và mực nước tại trạm đo Phú Ốc trên sông Bồ huyện Quảng Điền

Qua hình 3.5 cho thấy, mực nước đo được tại các giai đoạn ngập lụt trong năm 2017 và 2019 dao động từ hơn 130 cm đến hơn 400 cm. Trong khi đó, diện tích đất bị ngập dao động từ hơn 200 ha đến hơn 900 ha từ tháng 10 đến tháng 11 năm 2017 và năm 2019. Kết quả so sánh cho thấy, sự tương thích giữa hai bộ dữ liệu, đó là diện tích ngập được xác định từ ảnh viễn thám cũng dao động theo hướng tăng dần cùng với mực nước đo tại trạm đo Phú Ốc (sông Bồ). Điều này cho thấy, giữa diện tích ngập lụt và mực nước đo được tại trạm Phú Ốc, có một mối tương quan chặt chẽ. Do đó, mực nước càng cao thì diện tích ngập lụt ở huyện Quảng Điền càng lớn. Qua việc tham vấn người dân và cán bộ ở huyện Quảng Điền cũng như đi thực địa trong đợt lũ lụt diễn ra vào tháng 11 năm 2019 cho thấy kết quả nghiên cứu ở trên đã phản ánh đúng thực tế tại địa phương.

3.3.1.2. Đánh giá ảnh hưởng của ngập lụt đến sử dụng đất nông nghiệp

Sử dụng chức năng phân tích không gian của phần mềm ArcGIS để chồng ghép bản đồ hiện trạng sử dụng đất nông nghiệp với bản đồ ngập lụt 2017, 2019. Kết quả thu được bản đồ đất nông nghiệp bị ảnh hưởng bởi ngập lụt của khu vực nghiên cứu năm 2017, 2019 (hình 3.6). Dựa vào các số liệu tính toán từ bản đồ để tiến hành phân tích, đánh giá ảnh hưởng của ngập lụt đến diện tích sử dụng đất nông nghiệp.

Hình 3.6. Sơ đồ vùng đất nông nghiệp bị ảnh hưởng bởi ngập lụt tại huyện Quảng Điền: a) Năm 2017 và (b) Năm 2019 (Hình ảnh thu nhỏ từ bản đồ đất nông nghiệp bị ảnh hưởng bởi ngập lụt tỷ lệ 1:25.000)

Qua hình 3.6 có thể thấy rằng, ngập lụt xảy ra ở vùng trũng của hai hệ thống sông chính (sông Hương và sông Bồ) và ảnh hưởng đến 10 xã và thị trấn của huyện Quảng Điền. Trong đó, các xã bị ảnh hưởng nặng nhất là Quảng An, Quảng Phước và Quảng Thành. Theo kết quả phân tích số liệu từ bản đồ đất nông nghiệp bị ngập từ hình 3.6 cho thấy, trong số các loại hình sử dụng đất bị ngập, kết quả chỉ ra rằng đất nông nghiệp là loại sử dụng đất bị ảnh hưởng nhiều nhất bởi mỗi trận lụt. Kết quả cho thấy, mỗi trận ngập lụt có gần 90% diện tích bị ngập là đất nông nghiệp và khoảng 10% diện tích bị ngập là các loại đất phi nông nghiệp khác. Kết quả diện tích đất nông nghiệp ở huyện Quảng Điền bị ngập trong hai đợt ngập lụt được thể hiện trong bảng 3.17.

Bảng 3.17. Diện tích đất nông nghiệp bị ngập lụt năm 2017 và năm 2019

Loại đất

Diện tích đất nông nghiệp (ha)

Diện tích đất nông nghiệp bị ngập (ha)

Tỷ lệ (%) diện tích ngập

Tỷ lệ (%) diện tích đất nông nghiệp

2017

2019

2017

2019

2017

2019

2017

2019

Tổng

6.475,22

6.360,27

771,74

993,06

100

11,92

15,61

Đất trồng cây hàng năm khác

1.066,81

930,02

82,30

138,37

10,66

13,93

7,71

14,88

Đất trồng lúa

4.495,97

4.503,47

669,10

830,54

86,70

83,63

14,88

18,44

Đất nuôi trồng thủy sản

912,44

926,78

20,34

24,15

2,64

2,43

2,23

2,61

(Nguồn: Xử lý số liệu từ bản đồ ngập lụt huyện Quảng Điền năm 2017, 2019)

Số liệu ở bảng 3.17 cho thấy, đợt ngập lụt năm 2017 làm ngập 771,74 ha, chiếm 11,92% tổng diện tích nông nghiệp ở Quảng Điền. Toàn bộ diện tích bị ảnh hưởng tăng lên 15,61% (993,06 ha) tổng diện tích đất nông nghiệp của huyện vào năm 2019. Kết quả cho thấy, mỗi đợt ngập lụt thì hơn 80% diện tích bị ngập là đất trồng lúa, tiếp theo đất trồng cây hàng năm khác chiếm hơn 10% diện tích ngập và đất nuôi trồng thủy sản chiếm 2,64% diện tích ngập. Đất trồng lúa bị ảnh hưởng nhiều nhất chiếm từ 14,88% (ngập lụt năm 2017) lên 18,44% (ngập lụt năm 2019) so với tổng diện tích đất trồng lúa. Mặc dù cây lúa dễ bị ngập úng trong thời gian dài, nhưng chúng có thể phục hồi tốt hơn so với cây hàng năm khác như ngô, khoai lang, vừng, đậu và các loại rau khác nhạy cảm hơn với tác động của ngập lụt. Cũng cần lưu ý cho các khu vực ngập sâu hơn có thể sẽ kéo dài thời gian ngập hơn so với các vùng khác, do đó tác động do ngập lụt cũng sẽ nhiều hơn. Loại hình sử dụng đất bị ảnh hưởng lớn tiếp theo là đất trồng cây hàng năm khác chiếm từ 7,71% (ngập lụt năm 2017) lên 14,88% (ngập lụt năm 2019) so với tổng diện tích đất trồng cây hàng năm khác.

Bảng 3.18. Diện tích đất nông nghiệp bị ngập lụt theo đơn vị hành chính huyện Quảng Điền năm 2017 và năm 2019

Xã/Thị trấn	Diện tích đất nông nghiệp (ha)		Diện tích đất nông nghiệp bị ngập (ha)		Tỷ lệ (%) diện tích đất nông nghiệp
Xã/Thị trấn	2017	2019	2017	2019	2017	2019
1	Quảng Vinh	827,52	824,87	90,37	106,36	10,92	12,89
2	Quảng Công	265,29	256,51	29,23	29,41	11,02	11,46
3	Quảng Ngạn	206,01	205,28	29,98	32,34	14,55	15,75
4	Quảng Phước	689,73	694,04	97,71	113,44	14,17	16,34
5	Quảng An	728,56	753,78	116,23	157,58	15,95	20,90
6	Quảng Thành	682,47	666,12	105,71	124,31	15,49	18,66
7	Sịa	502,38	494,96	53,92	104,61	10,73	21,13
8	Quảng Thọ	532,99	532,71	48,62	75,14	9,12	14,10
9	Quang Phú	655,41	657	48,90	72,44	7,46	11,03
10	Quảng Lợi	747,05	732,98	63,81	83,04	8,54	11,33
11	Quảng Thái	637,81	542,01	87,27	94,44	13,68	17,42
Tổng diện tích		6.475,22	6.360,27	771,74	993,06	11,92	15,61

(Nguồn: Xử lý số liệu từ bản đồ ngập lụt huyện Quảng Điền năm 2017, 2019)

Số liệu ở bảng 3.18 cho thấy, vào các thời điểm ngập lụt lớn năm 2017 và năm 2019, hầu hết các xã có diện tích ngập tăng trong giai đoạn này. Diện tích ngập lụt năm 2019 tăng tập trung tại xã Quảng Phước, Quảng An, Quảng Thành và thị trấn Sịa. Tại xã Quảng An diện tích đất bị ngập tăng từ 15,95% lên 20,90% diện tích đất nông nghiệp và thị trấn Sịa diện tích đất bị ngập tăng từ 10,73% lên 21,13% diện tích đất nông nghiệp; đồng thời diện tích đất nông nghiệp bị ngập ở các xã khác cũng tăng lên so với năm 2017. Năm 2019 là năm thời tiết có những biến đổi bất thường, tình hình mưa không theo quy luật gây nhiều khó khăn trong công tác dự báo lũ lụt. Những đợt mưa lớn gây ngập úng cho vùng hạ lưu và gây thiệt hại khá lớn cho sản xuất nông nghiệp. Ngoài ra, còn do ảnh hưởng của đợt xả lũ từ thủy điện Hương Điền gây ra ngập lụt trên diện rộng mà người dân không kịp ứng phó.

Hình 3.7. Đất bị ngập tại xã Quảng Phước vào đợt lụt tháng 10 và tháng 11 năm 2019

Hình 3.8. Đất bị ngập tại xã Quảng Thành vào đợt lụt tháng 10 và tháng 11 năm 2019