TAÏP CHÍ PHAÙT TRIEÅN KH&CN, TAÄP 10, SOÁ 02 - 2007 NG D NG PH NG PHÁP N I SUY KRIGING KH O SÁT S PHÂN B T NG Đ T Y U TU I HOLOCENE KHU V C N I THÀNH THÀNH PH H CHÍ MINH Phan Th San Hà(1), Lê Minh S n(2) (1) Trư ng Đại h c Bách khoa, ĐHQG-HCM (2) Trư ng Đại h c Khoa h c T nhiên, ĐHQG-HCM (Bài nhận ngày 10 tháng 04 năm 2006) TÓM T T: Tầng đất yếu tuổi Holocene ở thành phố Hồ Chí Minh là một đối tượng địa chất luôn nhận được sự quan tâm đặc biệt c a các nhà địa chất. Việc nhận biết quy luật phân bố theo diện và theo chiều sâu c a đối tượng này sẽ giúp ích cho các nhà quản lý, quy hoạch đô thị, các nhà đầu tư. Ngoài việc dựa vào kinh nghiệm c a các chuyên gia thì việc dùng các mô hình toán (cụ thể là phương pháp nội suy Kriging) để xác định quy luật phân bố trong không gian c a đối tượng địa chất đang được phát triển mạnh mẽ trên thế giới. Tuy nhiên, cho đến nay, các phương pháp này vẫn chưa được sử dụng rộng rãi trong lĩnh vực địa chất công trình ở Việt Nam. Nhằm giới thiệu khả năng ng dụng c a phương pháp nội suy Kriging, bài báo trình bày kết quả nhận được khi sử dụng phương pháp này để khảo sát quy luật phân bố c a tầng đất yếu tuổi Holocene ở khu vực nội thành thành phố Hồ Chí Minh. Bên cạnh đó, kết quả nội suy cũng được so sánh với các kết quả đã có trước đây và các kết quả khảo sát trực tiếp tại hiện trường, qua đó đánh giá độ tin cậy c a kết quả nội suy. 1.M C ĐÍCH NGHIÊN C U Trong quá trình khảo sát đ a chất công trình, đặc điểm phân b c a tầng đất y u (thể hiện qua hai thông s : đ sâu xuất hiện và chi u dày) là vấn đ luôn được các nhà đ a chất quan tâm. Để khảo sát s phân b c a các lớp đất, các nhà đ a chất cần có d liệu dạng b mặt liên t c, trong khi đó, d liệu khảo sát đ a chất công trình (ĐCCT) lại là dạng d liệu phân b r i rạc trong không gian (theo diện và theo chi u sâu). Việc chuyển đổi từ dạng d liệu r i rạc sang dạng d liệu liên t c thư ng được th c hiện theo hai khuynh hướng: a) d a vào kinh nghiệm, ki n th c c a các chuyên gia; hoặc b) d a vào các mô hình toán c a các phương pháp n i suy. Khuynh hướng a) chỉ thích hợp khi s lượng d liệu còn ít, được phân b đ u trong không gian. Tuy nhiên, khuynh hướng này có nhược điểm là thư ng mang tính ch quan. Trong khi đó, khuynh hướng b) mà đặc biệt là phương pháp n i suy Kriging, chỉ d a vào m i quan hệ gi a s bi n đ ng c a d liệu và v trí c a chúng trong không gian để xây d ng các b mặt phân b c a d liệu. Do vậy, k t quả nhận được từ phương pháp n i suy Kriging giảm bớt ý ki n ch quan c a các chuyên gia, đ ng th i tăng tính khách quan c a k t quả n i suy. Đ tài nghiên c u: “ ng dụng phương pháp nội suy Kriging khảo sát sự phân bố c a tầng đất yếu tuổi Holocene, khu vực nội thành thành phố Hồ Chí Minh” được th c hiện nhằm đánh giá khả năng ng d ng phương pháp n i suy Kriging trong công tác khảo sát ĐCCT nói chung và trong việc khảo sát s phân b tầng đất y u tuổi Holocene thành ph H Chí Minh (TPHCM) nói riêng. Trang 43 Science & Technology Development, Vol 10, No.02 - 2007 2.PH NG PHÁP NGHIÊN C U Phương pháp n i suy Kriging khảo sát m i quan hệ gi a s bi n đ ng c a d liệu theo v trí c a chúng trong không gian, từ đó rút ra mô hình toán phản ánh m i quan hệ này. Nh vào mô hình toán, các nhà nghiên c u có thể d báo được giá tr c a d liệu n i suy nh ng v trí chưa có s liệu khảo sát th c t . Để có thể sử d ng phương pháp n i suy Kriging, các d liệu khảo sát cần phải có t a đ đ a lý tương ng. Công tác nghiên c u s phân b c a tầng đất y u khu v c n i thành TPHCM được ti n hành qua các bước sau: − Thu thập t a đ các h khoan. − Xác đ nh đ sâu xuất hiện, chi u dày c a tầng đất y u. − Ti n hành n i suy bằng phương pháp Kriging. − Đánh giá đ tin cậy c a k t quả n i suy. Quy trình th c hiện nói trên được minh h a bằng lưu đ sau: DÖÕ LIEÄU DÖÕ LIEÄU THUOÄC TÍNH TOÏA ÑOÄ NOÄI SUY KRIGING ÑAÙNH GIAÙ 0.898 K t quả Hình 1.Lưu đ phương pháp n i suy Kriging 2.1.Thu th p d li u t a đ các h khoan Tổng hợp từ các báo cáo khảo sát, có 247 h khoan đã thu thập được [2]. T a đ c a 247 h khoan này được xác đ nh bằng d ng c GPS cầm tay (Garmin 12XL) với đ chính xác v t a đ là 5 ~ 15 m. Trong đi u kiện th i ti t thuận lợi, đ chính xác v t a đ có thể đạt được đ n 3 m. Để ph c v cho công tác n i suy trong đ a chất công trình, đ chính xác 5 m v t a đ đ a lý là chấp nhận được. V trí c a 247 h khoan khảo sát ĐCCT được thể hiện trên Hình 2. Trang 44 TAÏP CHÍ PHAÙT TRIEÅN KH&CN, TAÄP 10, SOÁ 02 - 2007 Hình 2. Sơ đ v trí các điểm d liệu Cao đ đáy lớp c a tầng đất y u được xác đ nh thông qua cao đ mặt đất, đ sâu xuất hiện và chi u dày c a tầng đất y u. Cao đ mặt đất tại v trí h khoan được rút ra từ mô hình s đ cao (Digital Elevation Model – vi t tắt là DEM). Mô hình DEM được xây d ng bằng phần m m ILWIS 3.2 d a trên bản đ đ a hình do Phòng thí nghiệm Viễn thám và GIS thu c Trung tâm khoa h c t nhiên và công nghệ qu c gia cung cấp. Hình 3 thể hiện mô hình DEM c a TPHCM. Hình 3. Mô hình DEM c a TPHCM 2.2.Xác đ nh đ sâu xu t hi n, chi u dày c a t ng đ t y u Đ sâu xuất hiện và chi u dày c a tầng đất y u được rút ra từ các báo cáo khảo sát đ a chất do B môn Đ a kỹ thuật, Khoa Đ a chất – Dầu khí, Trư ng Đại h c Bách khoa TPHCM th c hiện trong khoảng th i gian từ năm 1996 đ n 2004. Trang 45 Science & Technology Development, Vol 10, No.02 - 2007 2.3.Ph ng pháp n i suy Kriging Các bước ti n hành n i suy bằng Kriging như sau: - Khảo sát các đặc trưng th ng kê c a tập d liệu, đặc biệt chú ý đ n tính phân b chuẩn c a d liệu. N u d liệu không có phân b chuẩn thì phải chuyển dạng d liệu để th a mãn yêu cầu này. - Xây d ng biểu đ semi-variogram. Biểu đ semi-variogram phản ánh m i quan hệ gi a s bi n thiên c a d liệu với khoảng cách gi a các điểm này. - L a ch n mô hình semi-variogram thích hợp với tập d liệu. Quy luật quan hệ c a s bi n đ ng c a d liệu với khoảng cách gi a chúng được xấp xỉ bằng m t trong các hàm s đã được xác đ nh trước (hàm Spherical, Circular, Gaussian, Exponential, Power…). - Ti n hành n i suy theo mô hình semi-variogram đã ch n. 2.4.Đánh giá đ tin c y c a k t qu n i suy Đ tin cậy c a k t quả n i suy cần được đánh giá thông qua các phương pháp: - So sánh bản đ n i suy với các bản đ đã được thành lập trước đó. - So sánh k t quả n i suy với k t quả khảo sát tr c ti p tại hiện trư ng. 3.K T QU 3.1.Kh o sát đ c tr ng th ng kê c a t p d li u 247 h khoan khảo sát được chia thành hai nhóm: các h khoan có phát hiện tầng đất y u (108 h khoan) và các h khoan không phát hiện được tầng đất y u (139 h khoan). Tại các h khoan không có phát hiện tầng đất y u, chi u dày tầng đất y u được xem như là bằng 0 (zero) khi đưa vào n i suy. Tuy nhiên, việc đưa 139 điểm d liệu có cùng m t giá tr 0 vào trong quá trình n i suy s làm cho d liệu không th a mãn yêu cầu d liệu cần có phân b chuẩn. Đi u này được thể hiện rõ trên Bảng 1 và Hình 4. B ng 1. Đặc trưng th ng kê c a d liệu bao g m tất cả các h khoan No. Mean 108 12.708 SE Mean 0.851 Skewne ss 0.38 StDev 8.849 Kurtosis Min Median Max IQR 1.09 1.000 11.250 31.600 16.100 Histogram (with Normal Curve) of Chiều dày bùn Probability Plot of Chiều dày bùn Normal - 95% CI 20 Mean StDev N 12.71 8.849 108 99.9 Mean StDev N AD P-Value 99 15 95 Percent Frequency 90 10 80 70 60 50 40 30 20 10 5 5 1 0 0.1 -6 0 6 12 18 Chiều dày bùn a) 24 30 -20 -10 0 10 20 Chiều dày bùn b) Hình 4. a) Histogram; b) Đ th Q-Q plot c a các điểm d liệu Trang 46 30 40 50 12.71 8.849 108 2.402 < 0.005 TAÏP CHÍ PHAÙT TRIEÅN KH&CN, TAÄP 10, SOÁ 02 - 2007 Tập hợp điểm d liệu trên Hình 4b cho thấy: - D liệu không có phân b chuẩn (vì các điểm d liệu không phân b d c theo m t đư ng thẳng). - Các điểm d liệu phân b d c theo m t đư ng gấp khúc, có điểm gãy tương ng với đ sâu khoảng 6 m. Do vậy, d liệu có thể được tách thành hai nhóm, nhóm th nhất (nhóm 1) có chi u dày lớp bùn không quá 6 m và nhóm th hai (nhóm 2) là các điểm có chi u dày lớp bùn trên 6 m. Các đặc trưng th ng kê c a hai nhóm d liệu được trình bày trong các bảng sau. B ng 2. Đặc trưng th ng kê c a d liệu nhóm 1 (chi u dày lớp bùn ≤ 6 m) No . 37 SE Mean 0.198 Mean 3.109 StDev 1.203 Skewn ess 0.03 Kurtosi s -1.04 Min Median Max IQR 1.000 3.400 5.400 1.900 B ng 3. Đặc trưng th ng kê c a d liệu nhóm 2 (chi u dày lớp bùn > 6 m) No . 71 SE Mean 0.795 Mean 17.710 StDev 6.698 Skewn ess 0.29 Kurtosi s -1.12 Histogram of Chiều dày bùn <= 6 m Min Median Max IQR 7.300 16.400 31.600 12.500 Probability Plot of Chiều dày bùn <= 6 m Normal Normal - 95% CI Mean StDev N 7 99 3.109 1.203 37 95 6 90 3.109 1.203 37 0.463 0.242 Mean StDev N AD P-Value 17.71 6.698 71 1.156 < 0.005 80 Percent Frequency 5 Mean StDev N AD P-Value 4 3 70 60 50 40 30 20 2 10 5 1 0 1 1 2 3 Cday1 4 5 6 0 1 2 a) 3 Cday1 4 5 6 7 b) Hình 5. a) Histogram; b) Đ th Q-Q plot c a nhóm 1 Probability Plot of Chiều dày bùn > 6 m Histogram of Chiều dày bùn > 6 m Normal - 95% CI Normal 14 Mean StDev N 12 99.9 17.71 6.698 71 99 95 90 Percent Frequency 10 8 6 80 70 60 50 40 30 20 10 4 5 2 1 0 0.1 5 10 15 20 Cday2 a) 25 30 0 10 20 Cday2 30 40 b) Hình 6. a) Histogram; b) Đ th Q-Q plot c a nhóm 2 Trang 47 Science & Technology Development, Vol 10, No.02 - 2007 Hình 5 và Hình 6 cho thấy tính phân b chuẩn c a d liệu nhóm 1 và nhóm 2 đã được cải thiện rất nhi u so với tập d liệu ban đầu (xem Hình 4). 3.2.N i suy Indicator Kriging (IK) Sau khi phân chia d liệu ban đầu thành hai nhóm d liệu, phương pháp n i suy IK được áp d ng để xác đ nh phạm vi phân b c a từng nhóm d liệu. D liệu đầu vào được chia thành 3 nhóm: (a) nh ng v trí không có tầng đất y u, được gán giá tr 0; (b) nh ng điểm có chi u dày tầng đất y u không quá 6 m, được gán giá tr 1; (c) nh ng điểm có chi u dày tầng đất y u trên 6 m, được gán giá tr 2 (xem Hình 7). Hình 7. D liệu đầu vào cho Indicator Kriging K t quả c a phép n i suy IK là các giá tr bi n thiên trong khoảng từ 0 ~ 2 và được phân thành ba nhóm (xem Bảng 4): B ng 4. Tiêu chuẩn phân loại k t quả n i suy Indicator Kriging K t quả n i suy ≤ 0.6 Trang 48 Nhóm Không có bùn 0.6 ~ 1.5 Thu c nhóm 1 > 1.5 Thu c nhóm 2 TAÏP CHÍ PHAÙT TRIEÅN KH&CN, TAÄP 10, SOÁ 02 - 2007 Từ biểu đ semi-variogram (Hình 8a), mô hình semi-variogram được ch n là hàm Spherical với các thông s như sau: Nugget = 0.026125; Partial Sill = 1.1682; Range = 11268. a) b) Hình 8. a) Biểu đ semi-variogram; b) K t quả n i suy IK Bản đ n i suy IK cho bi t, m t v trí bất kỳ trong khu v c nghiên c u s nhận giá tr n i suy từ k t quả n i suy c a nhóm 1 hay c a nhóm 2. 3.3.N i suy Ordinary Kriging (OK) Từ biểu đ semi-variogram c a nhóm 1 và nhóm 2 (Hình 9a và 9b), mô hình semivariogram được ch n cho hai nhóm là hàm Circular với các thông s như sau: nhóm 1: Nugget = 0.75; Sill = 1.5; Range = 1500; và nhóm 2: Nugget : 2.0; Sill = 28.0; Range = 2900.0. a) b) Hình 9.Biểu đ semi-variogram OK c a: a) nhóm 1 và b) nhóm 2 3.4.T ng h p k t qu n i suy c a nhóm 1 và nhóm 2 D a vào mô hình semi-variogram đã được ch n cho hai nhóm d liệu bước 3.3, k t quả n i suy từ hai mô hình này được tổng hợp lại thành m t bản đ n i suy cho toàn vùng (Hình 10). Trang 49 Science & Technology Development, Vol 10, No.02 - 2007 a) b) Hình 10. a) Sơ đ k t quả n i suy và b) Sơ đ sai s n i suy 4. ĐÁNH GIÁ K T QU N I SUY 4.1.So sánh v i s đ đẳng chi u dày t ng đ t y u do Liên đoàn ĐCTV-ĐCCT mi n Nam thành l p nĕm 1988 Để thuận tiện cho việc đ i chi u k t quả n i suy, các bản đ được quy ước g i tên như sau: B n đ 1: Sơ đ đẳng chi u dày tầng đất y u do Liên đoàn đ a chất th y văn – đ a chất công trình mi n Nam thành lập năm 1988 (Hình 11). K h o ân g c o ù Hình 11.Sơ đ đẳng b dày tầng đất y u (do Liên đoàn ĐCTV-ĐCCT mi n Nam thành lập năm 1988) Trang 50 TAÏP CHÍ PHAÙT TRIEÅN KH&CN, TAÄP 10, SOÁ 02 - 2007 B n đ 2: Bản đ k t quả n i suy OK. M t vài nhận xét khi so sánh Bản đ 1 với Bản đ 2: − Khu v c không t n tại lớp bùn c a cả hai bản đ khá phù hợp. − Cả hai bản đ đ u cho thấy s ph c tạp c a diện phân b các đơn nguyên ĐCCT khu v c quận 8 và khu v c quận Bình Thạnh. − Theo Bản đ 1, tại khu v c quận Bình Tân (huyện Bình Chánh cũ) không t n tại lớp bùn. Trong khi đó, trên Bản đ 2 vẫn xuất hiện m t lớp bùn dày 2 ~ 5 m ( phía Bắc) và 10 ~ 15 m ( phía Nam). − Tại quận 9, khu v c d c sông Sài Gòn, Bản đ 1 cho thấy chi u dày lớp bùn từ 10 ~ 15 m, nhưng Bản đ 2, chi u dày lớp bùn chỉ từ 2 ~ 5 m. Khu v c này cần được kiểm ch ng lại khi có h khoan th c t . − Khu v c bán đảo Th Thiêm, cả hai bản đ đ u cho k t quả chi u dày lớp bùn trên 15 m. 4.2.So sánh v i k t qu th c t K t quả n i suy cùng với sai s n i suy được so sánh với k t quả khảo sát tr c ti p (từ công tác khoan, thí nghiệm CPT…) để đánh giá đ tin cậy c a mô hình n i suy. Bảng 7 so sánh gi a k t quả khảo sát tr c ti p và k t quả n i suy. M t s nhận xét được rút ra từ bảng so sánh k t quả nêu trên: − Công trình #1, #2 và #4 có k t quả n i suy khá phù hợp với k t quả khảo sát th c t ; công trình #5 có sai s quá lớn. − Công trình #3 nằm ngay trên ranh giới ti p giáp c a ba vùng n i suy: 2.0 ~ 5.0 m; 10.0 ~ 15.0 m; 15.0 ~ 20.0 m. Do vậy, n u bổ sung điểm này vào mô hình n i suy thì ranh giới c a ba vùng n i suy s được đi u chỉnh hợp lý hơn. − Công trình #4 có s chênh lệch gi a k t quả n i suy và k t quả th c t là khá lớn (2.5 m). Tuy nhiên, đ chênh lệch này vẫn nằm trong phạm vi c a sai s n i suy (5.2 m). − Công trình #5 có s chênh lệch quá lớn gi a k t quả n i suy và k t quả th c t , trong khi đó, sai s n i suy lại thấp, ch ng t k t quả n i suy là đáng tin cậy (!). Ngh ch lý này cho thấy chi u dày lớp bùn tăng cao đây mang tính c c b . Để xác đ nh chính xác khu v c phân b c a lớp bùn này, cần phải b trí thêm nhi u h khoan khảo sát hơn cho khu v c xung quanh công trình #5. B ng 7: So sánh k t quả khảo sát tr c ti p với k t quả n i suy T A Đ (m) 1 Nhà s 490B Nguyễn Th Minh Khai, Q.1 683 885 1 190 568 CHI U DÀY TH C T Không có 2 Khu dân cư c m III, Cát Lái, Q.2 696 111 1 191 800 3.0 m 3.2 ± 1.5 m 3 Trung tâm thương mại và d ch v vui chơi giải trí quận 8, Q.8 682 861 1 187 319 7.0 m 15.7 ± 5.2 m STT CÔNG TRÌNH X Y CHI U DÀY N I SUY Không có Trang 51 Science & Technology Development, Vol 10, No.02 - 2007 4 Chung cư Nguyễn Văn Cừ, Bình Chánh 684 678 1 186 634 16.2 m 18.7 ± 5.2 m 5 Chung cư tái đ nh cư phư ng Linh Đông, Th Đ c 690 248 1 199 345 40.0 m 3.7 ± 1.4 m 5.K T LU N 1) K t quả n i suy ph thu c vào các thông s như: s lượng d liệu; chất lượng d liệu; s phân b c a d liệu trong khu v c nghiên c u. Hiện nay, các h khoan khảo sát thư ng tập trung thành từng c m, phân b không đ u trên toàn khu v c, do vậy, k t quả n i suy còn hạn ch nh ng khu v c có ít (hoặc chưa có) h khoan khảo sát, đặc biệt là khu v c ngoại thành. 2) K t quả d đoán khu v c không có bùn cho thấy khu v c này trùng khớp với khu v c b bóc mòn c a sơ đ cổ đ a lý đã được thành lập trước đây. 3) Phương pháp n i suy Ordinary Kriging không chỉ cung cấp k t quả n i suy mà còn kèm theo k t quả sai s n i suy. Nh đó, có thể đánh giá được đ tin cậy c a k t quả n i suy. 4) Căn c vào biểu đ semi-variogram c a nhóm 1 và nhóm 2, giá tr c a Range lần lượt là 1 500 m và 2 900 m. Theo lý thuy t, khoảng cách phân b h khoan hợp lý là (1/5 ~ 1/3) c a Range ([4], [6]), do vậy, khoảng cách phân b h khoan hợp lý TPHCM s là (300 ~ 500 m) cho khu v c c a nhóm 1 và (600 ~ 1 000 m) cho khu v c c a nhóm 2. Căn c vào khoảng cách phân b h khoan này, các nhà quy hoạch s xác đ nh được nh ng khu v c cần b trí thêm h khoan khảo sát và nh ng khu v c không cần phải b trí thêm h khoan. 5) Mặc dù k t quả n i suy chưa đạt đ chính xác cao nhưng cũng giúp cho các nhà quản lý, các nhà quy hoạch có m t cái nhìn tổng quát v s phân b c a tầng đất y u trong khu v c nghiên c u. 6) K t quả n i suy s được cập nhật dễ dàng m i khi có thêm s liệu mới. Qua đó, đ chính xác c a k t quả n i suy s được cải thiện theo th i gian. 7) Phương pháp n i suy Kriging có thể được áp d ng để d đoán các thông s đ a kỹ thuật trong không gian hai chi u (theo diện hoặc theo đ sâu). Để có thể đánh giá quy luật bi n đổi c a các thông s trong không gian ba chi u (cả theo diện và theo đ sâu), cần phải sử d ng công c n i suy Kriging 3D trong các phần m m chuyên d ng. APPLYING KRIGING TO PREDICT THE DISTRIBUTION OF THE HOLOCENE SOFT SOIL STRATUM IN THE URBAN AREA OF HOCHIMINH CITY Phan Thi San Ha(1), Le Minh Son(2) (1) University of Technology, VNU-HCM (2) University of Natural Sciences, VNU-HCM ABSTRACT: The Holocene soft soil layer in Hochiminh city is a special geotechnical unit to geologists and geotechnical engineers. Understanding the distribution of this special unit is very helpful for urban planners, investors, managers and geologists. Besides knowledge- Trang 52 TAÏP CHÍ PHAÙT TRIEÅN KH&CN, TAÄP 10, SOÁ 02 - 2007 driven methods, data-driven methods, especially Kriging, are commonly used nowadays to determine the distribution of geological objects. However, Kriging is rarely used in the field of geotechnical engineering in Vietnam. This paper presents the map of thickness of soft soil layer which is interpolated by using Kriging for data of the urban area of Hochiminh city. In addition, this result is compared with one from existing maps and from direct measurements to evaluate the ability of applying Kriging in the field of geotechnical engineering. Keywords: Ordinary Kriging, Indicator Kriging, spatial interpolation TÀI LI U THAM KH O [1]. American Society for Testing and Materials, Annual Book of ASTM Standards – D 5549 – 94∈1: Standard Guide for the Contents of Geostatistical Site Investigation Report. [2]. B môn Đ a kỹ thuật, Khoa Đ a chất – Dầu khí, Đại h c Bách khoa TPHCM, Tài liệu khảo sát địa chất công trình (từ năm 1996 ~ 2004). [3]. Bonham-Carter G.F., Geographic Information System for Geoscientists – Modelling with GIS, Pergamon (1994). [4]. Clark I., Harper W.V., Practical Geostatistics 2000, Ecosse North America LLC (2000). [5]. Davis J.C., Statistics and Data Analysis in Geology, 3rd edition, John Wiley & Sons, (2002). [6]. Houlding S.W., Practical Geostatistics, Modeling and Spatial Analysis, SpringerVerlag Berlin Heidelberg (2000). [7]. Liên đoàn ĐCTV–ĐCCT mi n Nam. Bản đồ địa chất công trình thành phố Hồ Chí Minh, tỉ lệ 1/50 000 (1988). [8]. y ban khoa h c kỹ thuật TPHCM, Tạp chí khoa học và phát triển, Chuyên đề 2: Đất, nước và khoáng sản (1983). [9]. Webster R., Oliver M., Geostatistics for Environmental Scientists, John Wiley & Sons, Ltd. (2001). Trang 53