Khóa luận Ứng dụng GIS đánh giá thích nghi đất đai phát triển cây dâu tằm, địa bàn huyện Lâm Hà, tỉnh Lâm Đồng

ên tục theo những biến động chung của thị trường dâu tằm. Mặc dù mức tăng trưởng cao nhất thuộc về một số khu vực thuộc trung tâm huyện (xã Tân Văn: 128%/năm; thị trấn Đinh Văn: 340%/năm) nhưng do các khu vực này chiếm một diện tích nhỏ nên đây chỉ là các vùng trồng dâu tằm thứ yếu. Vùng sản xuất dâu tằm chủ lực của huyện là khu vực Nam Ban. Năm 2006, 4/5 xã của khu vực (trừ Gia Lâm) đều có diện tích dâu tằm trên 300 ha, trong đó Mê Linh (490 ha), Đông Thanh (362 ha) trở thành 2 xã dẫn đầu huyện về diện tích trồng dâu tằm. Vùng trọng điểm thứ 2 là ku vực Lán Tranh với các vùng dâu tằm rộng lớn ở Tân Thanh (338 ha), Hoài Đức (275 ha). Riêng các xã Phi Liêng, Đạ K’nàng, Liên Srôn, Rômen được tách về huyện Đam Rông từ năm 2005 nên không có số liệu đánh giá cuối cùng. Xã Nam Hà mới được thành lập và 2 xã Phú Sơn, Phi Tô không có số liệu năm 2000 nên so sánh với năm gốc là 2003. HIỆN TRẠNG SẢN XUẤT DÂU TẰM Hình 2.2: Hiện trạng sản xuất dâu tằm huyện Lâm Hà năm 2006 Từ bảng 2.4 về phân bố cây dâu tằm theo đơn vị hành chính xã ở trên, chúng ta có bản đồ sơ lược về hiện trạng phân vùng cây dâu tằm huyện Lâm Hà năm 2006 (hình 2.2). Các xã có diện tích cây dâu trên 100 ha mới được thể hiện trên bản đồ. Qua bản đồ này chúng ta có thể dễ dàng nhận ra 02 vùng dâu tằm chủ lực của huyện là Nam Ban và Tân Hà. Một vùng sản xuất nhỏ thuộc về xã Tân Văn. Bảng 2.4: Diễn biến sản lượng dâu tằm theo khu vực thời kì 2000 – 2006 STT Đơn vị hành chính Năm 2000 Năm 2003 Năm 2004 Năm 2005 Năm 2006 So sánh 2000/2006 Tăng trưởng bình quân (%/năm) 1 TT Đinh Văn 36 115 535 604 800 764 424 2 TT Nam Ban 1896 1848 1760 1755 2186 290 3 3 xã Đạ Đờn 74 151 153 146 191 117 32 4 xã Phú Sơn - 42 38 90 127 85 40 5 xã Phi Tô - 103 113 104 142 39 8 6 xã Phi Liêng 428 573 485 - - - 7 xã Đạ Knàng 525 682 604 - - - 8 xã Liên Srôn 163 323 241 - - - 9 xã Rômen 340 537 482 - - - 10 xã Tân Văn 38 176 169 234 301 263 138 11 xã Tân Hà 89 434 456 502 693 604 136 12 xã Liên Hà 88 431 440 460 595 507 115 13 Xã Đan Phượng 101 304 335 392 525 424 84 14 xã Hoài Đức 988 2170 1725 1718 2189 1201 24 15 xã Phúc Thọ 163 507 490 539 695 532 65 16 xã Tân Thanh 743 2702 2343 2422 2818 2075 56 17 xã Gia Lâm 1057 2212 2133 2190 2724 1667 32 18 xã Đông Thanh 693 3064 3052 3146 3311 2618 76 19 xã Mê Linh 1538 4030 3928 4198 4459 2921 38 20 xã Nam Hà - 2800 2568 2601 2950 150 - (Nguồn: Niên giám thống kê huyện Lâm Hà 20067) Do năng suất hầu như không có biến động nên sản lượng lá dâu tằm theo khu vực thời kì 2000 – 2006 phụ thuộc chủ yếu vào diễn biến của diện tích trồng dâu, tức là cũng thay đổi theo biến động chung của thị trường dâu tằm trong thời kì này. Xét về mức tăng trưởng bình quân, các khu vực thuộc trung tâm huyện vẫn là nơi có tốc độ tăng trưởng cao nhất (xã Tân Văn: 138%/năm; thị trấn Đinh Văn: 424%/năm) nhưng cũng như xét về diện tích, đây chỉ là vùng thứ yếu về sản lượng lá dâu. Các xã thuộc khu vực Nam Ban và Tân Hà vẫn là nơi dẫn đầu về sản lượng lá dâu (Mê Linh – 4459 tấn; Đông Thanh - 3311 tấn; Tân Thanh - 2075 tấn; Hoài Đức - 1201 tấn). Đây chính là vùng trọng điểm dâu tằm của huyện. Tương tự như diện tích, các xã Phi Liêng, Đạ Knàng, Liên Srôn, Rômen tách về huyện Đam Rông từ năm 2005 nên không có số liệu đánh giá cuối cùng. Xã Nam Hà mới được thành lập và 2 xã Phú Sơn, Phi Tô không có số liệu năm 2000 nên so sánh với năm gốc là 2003. Nhìn một cách tổng thể, ngành dâu tằm của Lâm Hà đang có những bước phục hồi mạnh mẽ, rất cần có những quy hoạch, phân vùng phát triển để đưa ngành này vào quỹ đạo phát triển ổn định. 2.5 Tổng quan về cây dâu tằm Ngành Spermatophyta, Lớp Angiospermae, Lớp phụ Dicotyledoneae, Bộ Uticales, Họ Moraceae, Chi Morus, Loài Alba, Tên khoa học Morus Alba L. Dâu trắng, tại Việt Nam gọi đơn giản là cây dâu hay cây dâu tằm, có tên khoa học là Morus Alba, có nguồn gốc ở khu vực phía đông châu Á. Tại đây, viết là dâu trắng do cần phân biệt và thống nhất trong cách gọi tên với các loài dâu khác cũng thuộc chi Dâu như dâu đỏ, dâu đen không có ở Việt Nam. 2.5.1 Đặc điểm sinh học Dâu tằm là một loài cây thân gỗ cỡ nhỏ, lớn nhanh, có thể cao tới 15-20 m. Thông thường nó sống từ 8-12 năm, nhưng nếu đất tốt và chăm sóc tốt thì tuổi thọ tới 50 năm. Thân cành nhiều nhựa không gai, trên thân cành có nhiều mầm, mầm đỉnh, mầm nách, khi cắt tỉa mầm có khả năng cho bật mầm. Lá hàng năm rụng vào mùa đông. Rễ ăn sâu và rộng 2-3 m, nhưng phân bố nhiều ở tầng đất 10-30 cm và rộng theo tán cây. Quả của cây dâu tằm có vị nhạt, không đậm đà như hương vị của các loại dâu khác như dâu đỏ và dâu đen. Trên các cây non và khỏe mạnh, lá dâu tằm có thể dài tới 20 cm, có dạng thùy sâu và phức tạp, với các thùy tròn. Trên các cây già, lá nói chung dài 8-15 cm, có hình tim ở gốc lá, nhọn ở chóp lá và có các khía răng cưa ở mép lá (“Cây dâu”, Đỗ Thị Châm, Hà Văn Phúc – 1996). 2.5.2 Ảnh hưởng của một số yếu tố sinh thái a. Địa hình - Độ cao Yếu tố độ cao có mối tương quan chặt chẽ với nhiệt độ. Theo quy luật phi địa đới thì càng lên cao nhiệt độ càng giảm (0.60C cho 100m độ cao). Nhiệt độ là yếu tố sinh thái tác động tương đối mạnh đến quá trình sinh trưởng của cây dâu do các hoạt động sinh lý của cây dâu như quang hợp, hô hấp, trao đổi chất… đều thay đổi theo nhiệt độ. Là cây trồng của vùng cận nhiệt nên nhiệt độ thích hợp nhất cho cây dâu tằm phát triển là từ 250C đến 300C. Nhiệt độ cao hơn 400C sẽ kìm hãm sự sinh trưởng, còn ở nhiệt độ dưới 120C, cây ngừng sinh trưởng. - Độ dốc Dâu tằm có bộ rễ nhỏ, lan rộng nhưng không ăn sâu, khả năng giữ nước, giữ đất kém. Vì vậy các vùng đất bằng phẳng (độ dốc < 80) là thích hợp nhất cho cây dâu tằm. Các vùng đất có độ dốc lớn hơn cũng có thể trồng nhưng hiệu quả giảm đi. Riêng các vùng có độ dốc lớn hơn 300 thì hầu như không nên canh tác cây dâu để tránh hiện tượng xói mòn. b. Khí hậu – Thủy văn - Lượng mưa Lượng mưa thích hợp nhất cho cây dâu tằm sinh trưởng là từ 1000mm đến 2000mm. Những vùng có lượng mưa thấp hơn, cây dâu tằm sinh trưởng chậm, năng suất không ổn định. Những vùng có lượng mưa lớn thì yêu cầu đất đai phải thoát nước tốt, vì cây dâu tằm không chịu được úng nước. - Ngập lũ Là cây trồng trên cạn, dâu tằm không sinh trưởng được trong điều kiện đất ngập nước. Dù rất cần nước trong suốt quá trình sinh trưởng nhưng chỉ cần có một lượng nước dư thừa trong đất là các quá trình sinh học của cây hoàn toàn bị ngưng trệ. Thông thường, cây dâu không chịu được điều kiện ngập quá 4 ngày. - Điều kiện nước tưới Giai đoạn đầu của quá trình sinh trưởng (trồng mới hay mới đốn), cây dâu tằm rất cần nước cho mầm non phát triển. Suốt quá trình phát triển tiếp theo, cây dâu tằm vẫn cần được cung cấp nước đầy đủ để nuôi thân, đặc biệt là lá. Các vùng cung cấp được nước tưới đầy đủ cho cây dâu tằm (tưới nước mặt hoặc tưới nước ngầm) là thuận lợi nhất để trồng dâu tằm, các vùng không được tưới, dựa vào nước mưa thì vẫn có thể trồng dâu tằm, nhưng mức độ thuận lợi thấp hơn. c. Thổ nhưỡng - Thành phần cơ giới đất Dâu tằm là cây trồng dễ tính, thích nghi được với nhiều loại đất như đất cát, đất thịt, đất sét, đất chua mặn… nhưng phát triển tốt nhất trên các loại đất có thành phần cơ giới nhẹ, xốp, dễ thoát nước như đất cát pha và đất thịt nhẹ. Trên đất thịt trung bình, đất thịt nặng, đất sét, cây dâu tằm vẫn sinh trưởng được nhưng mức độ thích nghi thấp hơn. - Độ dày tầng đất hiện hữu Vì bộ rễ cây dâu tằm lan rộng, không ăn sâu nên nhìn chung các vùng đất có độ dày tầng đất hiện hữu lớn hơn 50cm là đủ thích hợp cho trồng dâu. Các vùng có độ dày tầng đất hiện hữu nhỏ hơn 50cm vẫn có thể trồng cây dâu nhưng do tầng đất mỏng, khả năng xói mòn cao nên mức thích nghi không cao. - Đá lộ đầu Sự xuất hiện của đá lộ đầu có ảnh hưởng không tốt cho sinh trưởng của cây dâu. Mức độ ảnh hưởng tăng dần theo mức độ xuất hiện của đá lộ đầu. Các vùng không có đá lộ đầu hoặc xuất hiện rải rác thích hợp nhất cho cây dâu; vùng xuất hiện đá lộ đầu với mức trung bình và tập trung thì hầu như không thích hợp cho cây dâu. - Độ sâu xuất hiện gley Quá trình gley hóa là quá trình này khử sắt xảy ra khi sự phân giải chất hữu cơ trong điều kiện môi trường yếm khí, có cả sự tham gia của vi khuẩn yếm khí. Quá trình này xảy ra ở những vùng đất ngập nước lâu ngày mà trong đất chứa nhiều hữu cơ, hơn nữa thành phần cơ giới là đất thịt nặng hay đất sét (“Cẩm nang đánh giá đất phục vụ trồng rừng”, Đỗ Đình Sâm, Ngô Đình Quế, Vũ Tấn Phương - 2005). Sự xuất hiện gley hóa trong đất có ảnh hưởng lớn đến sự sinh trưởng của cây dâu tằm, cũng như rất nhiều loại cây trồng khác. Nhìn chung các vùng đất mà độ sâu xuất hiện gley chỉ dưới 30cm thì hầu như không trồng trọt được. Độ sâu xuất hiện gley càng lớn thì mức thích nghi càng cao. Và tất nhiên vùng nào không xuất hiện gley hóa thì mức thích nghi là cao nhất. - Độ sâu xuất hiện kết von Kết von xuất hiện trong đất làm điều kiện sống và môi trường sinh thái nơi đây ngày một xấu đi: sinh vật không sống nổi, đất giữ ẩm kém, hút và giữ nước yếu. Riêng với cây dâu tằm, các vùng không xuất hiện kết von là thích hợp nhất cho cây dâu tằm. - Độ sâu xuất hiện đá lẫn Các thành phấn đá sỏi lẫn trong đất sẽ làm biến đổi tính chất của đất theo hướng xấu: độ phì đất giảm, khả năng giữ nước kém, đất khô cằn hơn. Đá lẫn xuất hiện càng gần mặt đất thì càng khó cho thực vật sinh trưởng. Dâu tằm là loại cây trồng dễ tính, có thể trồng ngay trên vùng đất có đá lẫn nhưng độ sâu xuất hiện cũng phải từ 30cm trở lên. CHƯƠNG 3: HỆ THỐNG THÔNG TIN ĐỊA LÝ (GIS) VÀ PHÂN TÍCH ĐA TIÊU CHUẨN (MCA) 3.1 Khái niệm GIS Thuật ngữ GIS được sử dụng rất thường xuyên trong nhiều chuyên ngành, lĩnh vực khác nhau như địa lý, tin học, các hệ thống tích hợp thông tin ứng dụng trong quản lý tài nguyên, môi trường, khoa học xử lý dữ liệu không gian… Lĩnh vực GIS đặc trưng bởi sự đa dạng trong ứng dụng. Khái niệm GIS được phát triển trên nền của nhiều lĩnh vực khác nhau như khoa học máy tính, khoa học trái đất, các khoa học ứng dụng (hành chính, đất đai, môi trường… ) Sự đa dạng của các lĩnh vực ứng dụng, các phương pháp và khái niệm khác nhau được áp dụng trong GIS dẫn đến có rất nhiều khái niệm khác nhau về GIS: - Tập hợp các công cụ dùng để thu thập, lưu trữ, truy cập, biến đổi và thể hiện dữ liệu không gian ghi nhận được từ thế giới thực tiễn. - Hệ thống quản lý cơ sở dữ liệu trên máy tính dùng để thu thập, lưu trữ, truy cập, phân tích và thể hiện dữ liệu không gian. - Hệ thống hỗ trợ ra quyết định có chức năng tích hợp dữ liệu không gian vào giải quyết các vấn đề thực tiễn. Từ các định nghĩa nêu trên, chúng ta có một định nghĩa tổng quát về GIS như sau: “Hệ thống các công cụ nền máy tính dùng để thu thập, lưu trữ, truy cập và biến đổi, phân tích và thể hiện dữ liệu liên quan đến các vị trí trên bề mặt trái đất và tích hợp các thông tin này vào quá trình ra quyết định” (“GIS căn bản”, Trần Trọng Đức - 2001). 3.1.1 Mô hình dữ liệu GIS Mô hình dữ liệu thể hiện một tập hợp các quy tắc hoặc hướng dẫn giúp chuyển đổi thế giới thực thành các đối tượng số với các đặc tính không gian và thuộc tính. Dữ liệu thuộc tính được thể hiện bởi mô hình dữ liệu dạng bảng trong khi dữ liệu không gian được thể hiện bởi mô hình hình học. a. Mô hình dữ liệu hình học Mô hình dữ liệu hình học được chia làm 2 loại chủ yếu: mô hình vector và mô hình raster. - Mô hình vector Hệ thống thông tin nền vector biểu diễn dữ liệu không gian như điểm, đường (thẳng hoặc cong), hoặc vùng có kèm theo các thuộc tính dùng để mô tả đối tượng. Tọa độ tham khảo Cartersian (ví dụ x, y, z) hoặc tọa độ địa lý và các phép toán hình học về tọa độ giúp xác định tọa độ các điểm trong hệ thống. Đường được định nghĩa như chuỗi các điểm có hệ thống. Vùng cũng được lưu trữ như là chuỗi các điểm có thứ tự, với điểm đầu và điểm cuối trùng nhau. Mô hình dữ liệu này phù hợp trong biểu diễn dữ liệu có ranh giới rõ rệt như ranh nhà, ranh đường… Để biểu diễn dữ liệu dạng vector, hai loại cấu trúc thường được sử dụng là spaghetti và topology. - Mô hình raster Hệ thống nền raster thể hiện, định vị trí và lưu trữ dữ liệu địa lý bằng cách sử dụng một ma trận hay lưới các “ô” được sắp xếp hàng đến hàng từ trên xuống dưới và cột đến cột từ trái sang phải. Mỗi vị trí được xác định bởi hàng và cột có thuộc tính bằng chính giá trị của ô đơn đó. Mô hình dữ liệu này phù hợp trong biểu diễn dữ liệu biến đổi liên tục: độ cao, nhiệt độ, lượng mưa... Chúng ta có thể chuyển đổi dữ liệu qua lại giữa hai mô hình vector và mô hình raster bằng các phương pháp raster hóa hoặc vector hóa. Thế giới thực có thể biểu diễn ở cả hai dạng mô hình vector hoặc raster, việc lựa chọn mô hình vector hay mô hình raster là tùy thuộc vào bản chất dữ liệu và nhu cầu sử dụng dữ liệu. Trong đề tài này, dữ liệu GIS đầu vào được sử dụng ở dạng vector, dữ liệu dùng cho phân tích bài toán thích nghi và xây dựng mô hình đánh giá thích nghi được chuyển đổi sang dạng raster. b. Mô hình dữ liệu thuộc tính Thế giới thực được biểu diễn trong GIS thông qua các phần tử không gian như điểm, đường, vùng (mô hình vector) hay pixel (mô hình raster) với các thuộc tính tương ứng. Dữ liệu thuộc tính trong GIS thường được đề cập đến như “dữ liệu chuyên đề” hoặc “dữ liệu phi không gian”. Dữ liệu thuộc tính được phân loại vào một trong hai nhóm dữ liệu dạng số hoặc dạng chữ: - Dữ liệu dạng số (được diễn tả như số nguyên hoặc số thực) được chia thành 2 nhóm: + Dữ liệu interval: có đặc tính là độ chênh lệch giữa các giá trị có thể tính được và không có trị số không tuyệt đối. Ví dụ như yếu tố nhiệt độ (Celsius hoặc Fahrenheit). + Dữ liệu ratio: có đặc tính là có gốc zero tuyệt đối. Ví dụ như dữ liệu về các yếu tố thu nhập, tuổi, lượng mưa. - Dữ liệu dạng chữ (có thể được mã hóa như các con số, tuy nhiên không thể tiến hành các phép toán số học) được chia làm hai loại: + Dữ liệu danh xưng (nominal): không có thứ bậc. Ví dụ: dữ liệu về tên đất, tên địa danh, tên người… + Dữ liệu thứ bậc (ordinal): tồn tại thứ bậc nhưng không đề cập đến sự khác biệt giữa các thứ bậc. Ví dụ: dữ liệu về phân hạng đường, hạng sông suối… Trong GIS, dữ liệu thuộc tính thường được lưu trữ trong máy tính dưới dạng bảng, tách biệt với dữ liệu không gian. Khi cần biểu diễn hoặc phân tích, dữ liệu không gian và dữ liệu thuộc tính được liên kết lại với nhau thông qua các “trường thuộc tính” chung (“GIS căn bản”, Trần Trọng Đức - 2001). 3.1.2 Phân tích dữ liệu GIS Một trong những chức năng nổi bật của GIS là phân tích không gian kết hợp phân tích thuộc tính để trợ giúp cho quá trình ra quyết định. Phân tích dữ liệu để tìm ra các giải pháp nhằm giải quyết theo yêu cầu các vấn đề của thế giới thực. Do tính chất phức tạp của các vấn đề, các phép phân tích không gian có thể biến đổi từ các hoạt động luận lý hoặc số học đơn giản đến các phân tích mô hình phức tạp. Khả năng phân tích không gian đơn lẻ và phân tích không gian kết hợp xử lý thuộc tính của GIS là cơ sở để phân biệt GIS với các hệ thống quản trị co sở dữ liệu thông thường khác. Phân tích dữ liệu gồm 3 nhóm chức năng chính: Phân tích dữ liệu không gian; Phân tích dữ liệu thuộc tính; Phân tích dữ liệu kết hợp không gian và thuộc tính. Phân tích kết hợp dữ liệu thuộc tính và dữ liệu không gian Ưu điểm nổi bật của GIS là phân tích kết hợp dữ liệu thuộc tính và dữ liệu không gian. Đây là cơ sở quan trọng để phân biệt GIS với các phần mềm vẽ bản đồ, phần mềm vẽ kĩ thuật hoặc các hệ quản trị cơ sở dữ liệu thông thường khác. Phân tích kết hợp dữ liệu thuộc tính và dữ liệu không gian có thể được xếp thành 4 chức năng chính: - Truy vấn, phân loại, đo lường: + Truy vấn: Truy vấn không gian và thuộc tính bao gồm tìm kiếm, chọn lọc, sắp xếp và hiển thị dữ liệu được chọn nhưng không cần thiết phải điều chỉnh vị trí của đối tượng hoặc tạo mới đối tượng. + Phân loại và tổng quát hóa: Chức năng phân loại được cung cấp trong tất cả các hệ GIS. Đối với lớp dữ liệu đơn, chức năng phân loại liên quan đến gán tên cho từng polygon (ví dụ: phân loại các khu vực theo thành phần cơ giới: đất thịt nhẹ, đất thịt trung bình, đất cát, đất sét, sỏi…). Phân loại cũng được tiến hành trên nhiều lớp dữ liệu, thường kết hợp với chức năng chồng lớp (ví dụ: tìm vùng không gian thích nghi nhất cho trồng cây cà phê ở tỉnh X. Các lớp dữ liệu cần phân tích tổng hợp và chồng lớp như: nhiệt độ, lượng mưa, đất đai…. ). - Chồng lớp dữ liệu Chức năng chồng lớp không gian với những lớp chuyên đề được chồng lên nhau để tạo ra một lớp chuyên đề mới chứa đựng những thông tin mới. Để rút ra những thông tin này, thao tác số học hoặc thao tác luận lý (logic) được vận dụng trên những lớp dữ liệu khác nhau được nhập vào. Chồng ghép những lớp dữ liệu khác nhau là một quá trình bậc thang. Hai lớp dữ liệu đầu vào được tổ hợp thành một lớp trung gian; lớp trung gian lại được tổ hợp với một lớp thứ ba để tạo thành lớp trung gian khác. Điều này được tiếp tục thực hiện khi tất cả các lớp đầu vào được chồng lên nhau. Chồng lớp dữ liệu raster với nhiều hơn hai lớp dữ liệu được thực hiện khá dễ dàng khi so sánh với chồng lớp dữ liệu vector bởi vì nó không đòi hỏi các hoạt động topology mà chỉ tiến hành trên cơ sở pixel với pixel. Có hai phương pháp chồng lớp với dữ liệu raster thường được áp dụng trong phân tích GIS: Phương pháp trung bình trọng số: khi chồng lớp 02 lớp dữ liệu với các giá trị P1 và P2 cùng các trọng số tương ứng là W1 và W2 thì kết quả xuất sẽ có giá trị tương ứng là: P = P1W1 = P1W1 với W1 + W2 = 1 Phương pháp phân hạng: dữ liệu thuộc tính của 2 lớp dữ liệu được phân thảnh 5 hạng, ví dụ như hạng xuất xắc (5), tốt hơn (4), bằng nhau (3), kém (2), rất kém (1). Hai lớp A và B có thể chồng lớp với nhau theo một trong ba nguyên tắc sau: Hạng cực tiểu: hạng thấp hơn sẽ được chọn cho pixel xuất trong lớp kết quả. Hạng chọn: chuyên gia quyết định hạng tổng hợp cho pixel xuất. Chồng lớp dữ liệu vector tương đối phức tạp vì phải tiến hành xây dựng topology về mối quan hệ không gian giữa các đối tượng không gian trong lớp dữ liệu xuất. - Nội suy Nội suy là quá trình tính toán dự báo các giá trị chưa biết từ các giá trị đã biết ở lân cận. Để nội suy có thể sử dụng nhiều thuật toán khác nhau như hồi quy đa thức, chuỗi Fourier, hàm Spline, trung bình di chuyển, Kriging. Nhiều mô hình toán học với nhau được dùng trong nội suy. Chất lượng của kết quả nội suy phụ thuộc vào độ chính xác, số lượng và phân bố các điểm đã biết được dùng cho tính toán nội suy. Phân tích lân cận Phân tích lân cận đánh giá những đặc tính của vùng xung quanh một vị trí được chọn nào đó. Vùng lân cận có thể ở dạng hình vuông, hình chữ nhật, hình tròn hoặc ở dạng bất kì, ví dụ như vùng lân cận quanh một con đường chạy ngoằn nghoèo ((“Phân tích và xử lý thông tin địa lý trong GIS”, Hoàng Thanh Tùng - 2005; “Suitability analysis of urban green space system based on GIS” , Yang Manlun – 2003). 3.2 PHÂN TÍCH ĐA TIÊU CHUẨN Phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn (Multi Criteria Analysis - MCA) là một kĩ thuật phân tích tổ hợp các tiêu chuẩn khác nhau để cho ra kết quả cuối cùng. Phân tích đa tiêu chuẩn cung cấp cho người ra quyết định các mức độ quan trọng khác nhau của các tiêu chuẩn khác nhau hay trọng số của các tiêu chuẩn liên quan. Trong đề tài này, trọng số của các tiêu chuẩn ảnh hưởng đến việc chọn vùng không gian phát triển cây dâu tằm cần được xác định. Xác định trọng số của các tiêu chuẩn là một công việc phức tạp vì nó không chỉ dừng lại ở việc xác định thích hợp hay không thích hợp mà còn phải xác định tỉ lệ về mức độ thích hợp. Để xác định trọng số của các tiêu chuẩn, người ta thường dùng phương pháp tham khảo từ hệ chuyên gia, trên cơ sở kiến thức, kinh nghiệm của cá nhân. Ba phương pháp xác định trọng số của các tiêu chuẩn thường được áp dụng là: Phân tích thống kê tổng hợp (Statistics Intergrated), Phân tích thứ bậc 9 mức độ (Hierarchic analysis of nine-degree), Phân tích thứ bậc 3 mức độ (Hierarchic analysis of three-degree). 3.2.1 Phân tích thống kê tổng hợp (Statistics Intergrated) Phân tích thống kê tổng hợp là phương pháp tiếp cận chuyên gia thông qua phiếu điều tra. Trên cơ sở các thông tin từ mẫu phiếu điều tra, chúng ta tiến hành phân tích, xử lý để tìm ra trọng số cho đối tượng. Phương pháp phân tích thống kê tổng hợp có nhiều ưu điểm trong việc xác định trọng số. Trọng số được tính toán dựa trên thống kê từ ý kiến chuyên gia, giá trị tính toán đương đối chính xác. Nó phù hợp đối với công tác đánh giá với sự tác động của nhiều yếu tố. Nhược điểm của phương pháp này chính là việc xác định vector thứ tự trọng số (vector C). Vector C có ảnh hưởng quan trọng đến kết quả cuối cùng, vector C khác nhau thì kết quả cuối cùng sẽ nhau. Với phạm vi nghiên cứu đối tượng rộng thì kết quả này tương đối chính xác và khoa học. Tuy nhiên phương pháp này cũng không tránh khỏi sự can thiệp của con người nên vẫn còn duy trì tính chủ quan. 3.2.2 Phân tích thứ bậc 9 mức độ (Hierarchic analysis of nine-degree) Phương pháp phân tích thứ bậc 9 mức độ được sử dụng khá phổ biến trong phân tích đa tiêu chuẩn. Bước đầu tiên của phương pháp này là tiến hành so sánh mức độ quan trọng của các yếu tố theo từng cặp, bao gồm cả sự tự so sánh. Bước tiếp theo là xác định mức độ quan trọng dựa vào tỉ lệ theo chín cấp độ. Trên cơ sở đó chúng ta xác định được ma trận so sánh cặp; một nửa của ma trận so sánh là số nghịch đảo của nửa kia, yếu tố bên trái của ma trận sẽ được so sánh với yếu tố hàng trên cùng của ma trận. Bước cuối cùng là ta xác định được ma trận vector trọng số. Phương pháp phân tích thứ bậc 9 mức độ tập hợp được các so sánh cặp chi tiết từ các chuyên gia nên khá hữu dụng trong việc xác định trọng số của các yếu tố, nhất là trong các bài toán phức tạp. Ngoài ra nó cũng đảm bảo kiểm định được chỉ số nhất quán (Consistency Ratio), chỉ số nhất quán thường chỉ nhỏ hơn hoặc bằng 10%. Tuy nhiên phương pháp này có quá nhiều mức độ ưu tiên tham gia khi xác định trọng số của các yếu tố. Trong một số trường hợp, rất khó để xác định giá trị số so sánh mức độ ưu tiên giữa 2 yếu tố. 3.2.3 Phân tích thứ bậc 3 mức độ (Hierarchic analysis of three-degree) Hạn chế lớn nhất của phương pháp phân ti