Ứng dụng mô hình Monte Carlo dự báo diện tích đất sản xuất nông nghiệp trong tối ưu hóa đất nông nghiệp

- ỨNG DỤNG MÔ HÌNH MONTE CARLO DỰ BÁO DIỆN TÍCH ĐẤT SẢN XUẤT NÔNG NGHIỆP TRONG TỐI ƯU HÓA ĐẤT NÔNG NGHIỆP.
- Bố trí sử dụng đất, dự báo trong nông nghiệp, Monte Carlo, LandOptimizer, tối ưu hóa sử dụng đất.
- Tối ưu hóa đa mục tiêu là công cụ hiệu quả để phân tích và xác định diện tích cần bố trí cho từng kiểu sử dụng đất của một địa phương.
- Mục tiêu của nghiên cứu này là dựa vào mô phỏng Monte Carlo để dự tính diện tích sản xuất dựa trên dữ liệu diện tích canh tác của rau màu và cây ăn quả từ năm 2013 đến 2017 và kết quả dự báo được dùng làm ràng buộc diện tích tối đa trong phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu với chương trình LandOptimizer.
- Kết quả ứng dụng cho huyện Long Phú, tỉnh Sóc Trăng cho thấy đã dự tính được diện tích đất canh tác cho rau màu và cây ăn quả của huyện đến năm 2020.
- Dựa trên kết quả dự tính tổng diện tích yêu cầu đó, mô hình tối ưu hóa diện tích đã tính toán bố trí cho năm kiểu sử dụng đất (ba vụ lúa, hai vụ lúa, hai vụ lúa – màu, chuyên màu và cây ăn quả) theo ba phương án:.
- tối ưu về mặt thích nghi tự nhiên, tối đa hóa lợi nhuận và tối ưu hóa đa mục tiêu..
- Ứng dụng mô hình Monte Carlo dự báo diện tích đất sản xuất nông nghiệp trong tối ưu hóa đất nông nghiệp.
- Trong bối cảnh biến đổi khí hậu và các hiện tượng thời tiết cực đoan, ngành nông nghiệp cần chuyển đổi và bố trí diện tích mỗi loại cây trồng sao cho phù hợp với khả năng sản xuất và tiêu thụ nhằm mang lại hiệu quả kinh tế cao cho người dân.
- và Thao and Trung (2018) đã ứng dụng các mô hình toán giúp xác định diện tích canh tác tối ưu và cho phép xác định kiểu sử dụng đất nông nghiệp phù hợp với sự thay đổi điều kiện kinh tế - xã hội, xác định được đơn vị đất đai cần bố trí và diện tích cần thiết để bố trí các kiểu sử dụng trong các đơn vị đất đai đó.
- Tuy nhiên để các kết quả phân tích diện tích các loại cây trồng khả thi hơn khi triển khai đòi hỏi cần dự tính được diện tích giới hạn để sản xuất mỗi loại nông sản trong tương lai và làm cơ sở cho tối ưu hóa sự bố trí đất sản xuất nông nghiệp..
- Liên quan đến dự báo diện tích đất cần thiết cho sản xuất nông nghiệp, phương pháp Monte Carlo gồm những thuật toán dựa trên tính toán ngẫu nhiên từ dữ liệu lịch sử đã ứng dụng nhiều trong kinh tế như dự báo giá cả chứng khoán (Wei and Guo, 2017;.
- Đây là những vấn đề liên quan đến sự biến động tăng giảm diện tích canh tác nông nghiệp để cung cấp lượng nông sản tương ứng ra thị trường..
- Mục tiêu của nghiên cứu này nhằm ứng dụng mô hình Monte Carlo để dự tính diện tích canh tác lúa, rau màu và cây ăn quả dựa trên dữ liệu sản xuất nông nghiệp quá khứ để đáp ứng sự phát triển kinh tế - xã hội trong diều kiện khó khăn về dự báo nhu cầu thị trường nông sản.
- Trên cơ sở diện tích yêu cầu phát triển, chạy mô hình tối ưu hóa diện tích và xác định vùng phân bố của các kiểu sử dụng ở cấp đơn vị đất đai..
- Phương pháp nghiên cứu gồm hai phần chính: sử dụng mô hình Monte Carlo để dự tính diện tích đất.
- Kết quả dự báo được dùng làm ràng buộc diện tích tối thiểu (phương trình 6) trong phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu với chương trình LandOptimizer (Nguyễn Hồng Thảo và Nguyễn Hiếu Trung, 2017)..
- 2.2 Phương pháp dự báo Monte Carlo Phương pháp mô phỏng Monte Carlo được sử dụng để phân tích diện tích canh tác các kiểu sử dụng đất, chủ yếu phân tích diện tích canh tác rau màu và cây ăn quả.
- Thu thập diện tích đất canh tác rau màu và cây ăn quả từ năm 2013 đến 2017.
- Dữ liệu này được phân tích thành biểu đồ tần suất xuất hiện của diện tích canh tác để tính xác suất xuất hiện diện tích canh tác..
- Tạo số ngẫu nhiên từ phân phối xác suất để chọn diện tích trong năm tiếp theo với số lần lặp lại 10.000 lần cho từng kiểu sử dụng được chọn là rau màu và cây ăn quả.
- Thống kê diện tích đất rau màu và cây ăn quả tạo được, phân tích thống kê, tìm giá trị diện tích trung bình, độ lệch chuẩn phục vụ xây dựng kịch bản thay đổi diện tích canh tác cho mô hình tối ưu hóa..
- 2.3 Phương pháp tối ưu hóa.
- Mô hình tối ưu hóa trong nghiên cứu này được thực hiện dựa trên ứng dụng LandOptimizer (Nguyễn Hồng Thảo và Nguyễn Hiếu Trung, 2017)..
- 2.3.1 Tối ưu hóa một mục tiêu.
- Tối ưu hóa thích nghi của các kiểu sử dụng cho các đơn vị đất đai (ĐVĐĐ) (1).
- X ij là diện tích tối ưu của LUT j ở ĐVĐĐ i cần tìm (đơn vị tính: ha)..
- 2.3.2 Tối ưu hóa đa mục tiêu.
- Chính vì vậy, tối ưu hóa sử dụng đất đai thường đòi hỏi thực hiện trên nhiều mục tiêu.
- 2.3.3 Các ràng buộc dữ liệu cho mô hình tối ưu hóa.
- Tổng diện tích các LUT trong một ĐVĐĐ phải nhỏ hơn hoặc bằng diện tích của ĐVĐĐ..
- 𝑋 Diện_tích_ĐVĐĐ , i = 1...n, n : Số ĐVĐĐ.
- Tổng diện tích của LUT j <= Tổng diện tích yêu cầu của LUT j (5).
- 𝑋 Diện tích yêu cầu của LUT , j 1.
- 2.3.4 Phương pháp bố trí các kiểu sử dụng đất Khi thực thi mô hình tối ưu hóa các kiểu sử dụng, kết quả đạt được là diện tích của các kiểu sử dụng cho mỗi đơn vị đất đai.
- Trường hợp một đơn vị đất đai sau khi tối ưu hóa được chia diện tích ra để bố trí cho nhiều kiểu sử dụng.
- Diện tích đất nông nghiệp là năm 2017 là 21.668 ha (Cục Thống kê Sóc Trăng, 2018), trong đó, phần lớn là diện tích sản xuất lúa (16.545 ha), còn lại là đất trồng hoa màu và cây ăn quả.
- Hình 1 thể hiện diện tích đất canh tác lúa của huyện Long Phú trong giai đoạn Cục Thống kê Sóc Trăng, 2018), dữ liệu thống kê cho thấy chỉ có hai vụ, trong đó vụ Hè Thu kéo dài với diện tích canh tác lớn, nếu so với diện tích đất lúa (16.545 ha), vụ Hè Thu được thống kê bao gồm vụ Hè Thu và Xuân Hè.
- Tuy nhiên, số liệu này cũng cho thấy diện tích lúa Hè thu giảm mạnh từ năm 2012 đến 2017.
- Từ năm 2016 đến nay, canh tác lúa vụ 3 gặp nhiều rủi ro do hạn mặn (Nguyễn Thị Hồng Điệp và ctv., 2017) nên người dân thu hẹp diện tích sản xuất vụ 3, huyện cũng thí điểm chuyển sang mô hình canh tác 2 lúa và 1 vụ màu để hạn chế nhu cầu nước ngọt của mùa vụ màu so với lúa..
- Hình 1: Diện tích canh tác lúa Đông Xuân và Hè Thu của huyện Long Phú giai đoạn năm 2012-2017.
- a) Diện tích cây hàng năm b) Diện tích cây ăn quả Hình 2: Biểu đồ tổng diện tích cây hàng năm và cây ăn quả của huyện Long Phú.
- (Nguồn: Cục Thống kê Sóc Trăng, 2018) Diện tích đất trồng cây hàng năm từ năm 2013.
- đến năm 2017 (Cục Thống kê Sóc Trăng, 2018) có nhiều thay đổi như Hình 2a, trong đó, diện tích canh tác có xu hướng tăng từ năm 2013 đến mức cao nhất vào năm 2015, sau đó diện tích giảm dần đến năm 2017.
- Đối với cây ăn quả và cây lâu năm, diện tích có dạng phân phối đều trong khoảng từ 6.600 ha đến hơn 7.400 ha (Cục Thống kê Sóc Trăng, 2018).
- Diện tích cây hàng năm và cây ăn quả của tỉnh vào năm 2017 thấp nhất trong các năm thống kê.
- Nguồn dữ liệu thống kê này được dùng để phân tích tần số xuất hiện các khoảng diện tích canh tác của cây hàng năm và cây ăn quả trong mô phỏng Monte Carlo..
- 3.2 Mô phỏng diện tích đất sản xuất nông nghiệp của huyện Long Phú.
- Kết quả thu thập dữ liệu diện tích canh tác ở Hình 2 cho thấy diện tích canh tác rau màu và cây ăn quả có biến động hàng năm.
- Về lý thuyết, diện tích canh tác phụ thuộc vào yêu cầu thị trường, trong khi đó yếu tố thị trường lại phụ thuộc rất nhiều vào các yếu tố khác như thị trường khu vực, thế giới, diện tích canh tác của các khu vực lân cận, khả năng được hay mất mùa.
- Do đó để dự tính được diện tích canh tác trong tương lai, cần thiết phải tính toán từ dữ liệu hiện trạng và diện tính đất đã sản xuất trong quá khứ..
- Với nguồn dữ liệu đầu vào về diện tích sản xuất của rau màu và cây ăn quả của huyện Long Phú trong giai đoạn 2013 -2017.
- Kết quả tính toán xác định diện tích sản xuất rau màu và cây ăn quả của huyện đến năm 2020 được thể hiện ở Hình 3 cho thấy diện tích đất rau màu là diện tích cây ăn quả ở năm 2020 là ha..
- Biểu đồ diện tích dự tính trong giai đoạn 2018-2020 có mức biến động ít hơn so với dữ liệu lịch sử do kết quả được lấy trung bình của 10.000 lần mô phỏng xác suất xuất hiện diện tích ở năm tiếp theo.
- Kết quả dự tính diện tích sản xuất này được đưa vào phương trình giới hạn ràng buộc về diện tích đất rau màu và cây ăn quả khi thực hiện tối ưu hóa trong bố trí đất sản xuất nông nghiệp của vùng nghiên cứu..
- Hình 3: Biểu đồ kết quả phân tích diện tích rau màu và cây ăn quả.
- 3.3 Tối ưu hóa diện tích sử dụng đất nông nghiệp.
- Tối ưu hóa diện tích bố trí đất nông nghiệp trong trường hợp ứng dụng của huyện Long Phú được thực hiện theo phương pháp tối ưu hóa đa mục tiêu..
- hóa diện tích cho huyện được liệt kê như Bảng 1 gồm 5 kiểu sử dụng với lợi nhuận được tổng hợp từ.
- ĐVĐĐ Đánh giá thích nghi Diện tích.
- 3.3.2 Tối ưu hóa các kiểu sử dụng đất nông nghiêp.
- Dữ liệu diện tích ràng buộc được xác định dựa trên kết quả phân tích Monte Carlo đối với diện tích canh tác rau màu và cây ăn quả, các diện tích tối thiểu các kiểu sử dụng còn lại được yêu cầu dựa vào hiện trạng canh tác nông nghiệp năm 2017.
- Như vậy có hai kịch bản giới hạn diện tích cần tối ưu:.
- Kịch bản 1: Diện tích rau màu và cây ăn quả tối thiểu cần có được tính giá trị trung bình theo kết quả phân tích Monte Carlo ứng với 5.222,1 ha và 7.300,9 ha..
- Kịch bản 2: Diện tích ràng buộc tối thiểu của rau màu và cây ăn quả được tính bằng biên ngoài của diện tích dự tính ở mục 3.2 ứng với 5.594,9 ha và 7.510,5 ha..
- Kết quả tối ưu diện tích các kiểu sử dụng theo các phương án của kịch bản 1 được trình bày trong Hình 5, cho thấy diện tích của các kiểu sử dụng ở các phương án có sự khác biệt lớn.
- Cụ thể, ở phương án tối ưu hóa thích nghi đất đai và tối ưu hóa đa mục tiêu diện tích canh tác 3 vụ lúa (LUT1) giữa các phương án có sự chênh lệch rất lớn với 8.625,69 ha so với 5.074,24 ha.
- Diện tích 2 vụ lúa (LUT2) ở phương án tối ưu hóa lợi nhuận thấp hơn đáng kể (1.397,25 ha) so với hai phương án còn lại (5.444,25 ha) do đặc điểm của vùng thích nghi cao với làm lúa 2 vụ nhưng lại không cho lợi nhuận cao.
- Ngược lại, ở phương án tối ưu hóa lợi nhuận diện tích cây ăn.
- Diện tích chuyên màu (LUT4) cao hơn so với phương án thích nghi nhưng nhỏ hơn.
- phương án tối ưu lợi nhuận nhằm đạt tối ưu về lợi nhuận môi trường và hạn chế rủi ro..
- Hình 5: Diện tích các kiểu sử dụng của các phương án tối ưu hóa theo kịch bản 1 LUT1: Ba vụ lúa.
- Xem xét kết quả tối ưu hóa các phương án của kịch bản 2, diện tích các kiểu sử dụng theo phương án tối ưu đa mục tiêu không thay đổi so với kịch bản 1 do diện tích các kiểu sử dụng thỏa ràng buộc diện.
- Tuy nhiên, diện tích ở phương án tối ưu lợi nhuận diện tích LUT 2 ở kịch bản 2 giảm xuống để bố trí cho chuyên màu và cây ăn quả do ngưỡng diện tích của 2 loại này trong kịch bản 2 tăng lên..
- Hình 6: Diện tích các kiểu sử dụng của các phương án tối ưu hóa theo kịch bản 2 LUT1: Ba vụ lúa.
- Tổng lợi nhuận của phương án tối ưu đa mục tiêu của cả hai kịch.
- bản thấp hơn phương án tối ưu lợi nhuận khoảng 100 tỷ đồng.
- Dựa trên kết quả tối ưu hóa của 2 kịch bản cho các đơn vị đất đai, bản đồ bố trí được xây dựng thể hiện sự bố trí không gian của 5 kiểu sử dụng với 3 phương án đã được xây dựng.
- Hình 8b thể hiện kết quả bố trí các kiểu sử dụng theo phương án tối ưu thích nghi, kết quả cho thấy vùng phía Nam huyện Long Phú thích nghi với kiểu canh tác 2 vụ (LUT 2).
- tối ưu lợi nhuận, kết quả ở Hình 9a cho thấy vùng canh tác lúa ở phía Nam huyện Long Phú được bố trí kết hợp giữa lúa 2 vụ, chuyên màu và cây ăn quả..
- Phần phía Nam dọc theo sông Hậu được bố trí cho chuyên màu, phần diện tích thích nghi cho 2 vụ lúa + 1 màu (LUT3) ở Hình 8b được thay bằng chuyên màu ở bản đồ Hình 9a (LUT4) do lợi nhuận của chuyên màu cao hơn..
- Kết quả bố trí của phương án tối ưu đa mục tiêu (Hình 9b) cho thấy có sự kết hợp giữa 2 phương án thích nghi và tối ưu lợi nhuận.
- Diện tích chuyên màu phần lớn được giữ như ở phương án tối ưu lợi nhuận..
- Tuy nhiên vùng canh tác lúa 2 vụ ở phía Nam của huyện được bố trí giống với phương án tối ưu thích nghi.
- (a) Tối ưu lợi nhuận (b) Tối ưu đa mục tiêu Hình 9: Bản đồ bố trí đất đai theo lợi nhuận và đa mục tiêu ở Kịch bản 1 Ghi chú: LUT1: 3 vụ lúa.
- phương án ở kịch bản 1 (Hình 8 và Hình 9) cho thấy bản đồ bố trí ở phương án đa mục tiêu (Hình 9b) cho diện tích canh tác các kiểu sử dụng có tính khả thi với lợi nhuận cao, tốt nhất về mặt môi trường và có rủi ro thấp thất..
- Bản đồ bố trí các kiểu sử dụng theo kịch bản 2 tương tự với kịch bản 1 do diện tích bố trí của phương án đa mục tiêu theo kịch bản 2 không đổi, các phương án tối ưu thích nghi và lợi nhuận có thay đổi ở diện tích lúa 3 vụ giảm để chuyển cho cây ăn quả và chuyên màu theo tỷ lệ tăng diện tích yêu cầu của kịch bản này.
- 3.5 Thảo luận về khả năng sử dụng mô hình Monte Carlo kết hợp với mô hình tối ưu hóa sử dụng đất.
- Khi ứng dụng tối ưu hóa trong xác định diện tích và bố trí đất nông nghiệp, cần xác định ngưỡng ràng buộc tối đa và tối thiểu về diện tích hoặc sản lượng nông sản.
- (2019), diện tích ràng buộc tối thiểu và tối đa của mỗi loại nông sản được dựa vào dự báo nhu cầu sản lượng của vùng.
- Tuy nhiên với quy mô diện tích tương đối nhỏ như cấp huyện cho thấy nông sản không tiêu thụ hoàn toàn cho địa phương mà người dân bán cho thương lái để chuyển đi nơi khác.
- Như vậy, việc dự báo diện tích canh tác cho huyện trong trường hợp không biết rõ các yếu tố tác động đến nhu cầu nông sản sẽ không chính xác.
- Nếu ứng dụng phương trình hồi quy tuyến tính sẽ không phù hợp do diện tích biến động nhiều.
- Mô phỏng Monte Carlo được thực hiện trong trường hợp dự báo diện tích canh tác với số lượng lớn các tham số không xác định được dựa trên diện tích canh tác trong quá khứ để tìm ra mức diện tích có xác suất xảy ra nhiều nhất..
- Việc lặp lại mô phỏng nhiều lần giúp dự tính được diện tích canh tác có thể diễn ra trong tương lai..
- Khi xét tối ưu hóa đa mục tiêu lợi nhuận, rủi ro và môi trường, các mục tiêu này thường có sự mâu thuẫn nhau ảnh hưởng đến diện tích bố trí.
- Nghiên cứu này đã bước đầu dự tính được diện tích của các kiểu sử dụng đất nông nghiệp và giúp xác định diện tích canh tác cần thiết của các kiểu canh tác gồm chuyên màu và cây ăn quả bằng mô phỏng Monte Carlo dựa vào dữ liệu quá khứ.
- Kết quả dự báo được dùng làm điều kiện để xác định ngưỡng giá trị các điều kiện ràng buộc của các phương án tối ưu hóa đất nông nghiệp..
- Kết quả cũng cho thấy khả năng tối ưu hóa diện tích đất nông nghiệp theo một mục tiêu (lợi nhuận) và đa mục tiêu (giảm thiểu rủi ro, tối ưu lợi ích môi trường và lợi nhuận), đã đề xuất được hướng bố trí đất nông nghiệp nhằm hỗ trợ người quản lý nông nghiệp có cơ sở khoa học khi khuyến cáo cho người.
- Tuy nhiên khi các mục tiêu có sự cạnh tranh nhau, kết quả tối ưu hóa cho thấy diện tích rau màu và cây ăn quả không được bố trí đủ theo yêu cầu thực tế đã dự tính được qua mô phỏng Monte Carlo..
- Ứng dụng bài toán tối ưu hóa và bố trí sử dụng đất nông nghiệp cho vùng Đồng bằng sông Cửu Long, Tạp chí Khoa học Đất, Tạp chí Khoa học Đất