Phần 1 ‘Không gian hoá’ mô hình kinh tế nông nghiệp với ESRI
Đôi khi, nhu cầu chính là mẹ đẻ của sự sáng tạo! Và khoa học về nông nghiệp không phảo ngoại lệ. Mặc cho cả mấy thiên niên kỉ mưa vẫn rơi trên lưng nông dân, nhu cầu gia tăng sản lượng nông nghiệp bởi dân số tăng và tác động của môi trường làm cho công cuộc nghiên cứu dường như chưa từng chấm dứt. Phân tích không gian với công cụ GIS cho các nhà nghiên cứu những phương án mới để trả lời những câu hỏi kinh điển nhất của loài người.
Nông sản hoàn toàn liên quan đến sự tác động đến vụ mùa của của môi trường quanh nó. Những “chân ngôn” vậy tưởng chừng như thừa thải một khi chúng ta chưa thấu hiểu rằng điểm chính yếu của các mô hình kinh tế cho nông nghiệp không hàm chứa yếu tố không gian trên đó. Cố để hiểu và định lượng sự tác động của các yếu tố khác nhau như khí hậu, dinh dưỡng đất (chất nền), nguồn nước, và việc quản lý thu hoạch được nghiên cứu trong nhiều năm. Sự thành công của kết quả các mô hình nông học là khả năng dự đoán mùa vụ xác định sẽ chịu tác động thế nào dưới những điều kiện và ngoại suy thông tin này xuyên suốt diện rộng. Việc không gian hoá các mô hình nông học có thể đạt được bằng cách liên kết “thông thái” các thông tin liên quan đến vị mùa, các điều kiện môi trường và những cách quản lý thực tiễn trong một hệ thống thông tin địa lý (GIS).
Theo đó, các yếu tố cho việc mô hình không gian nông học sẽ bao gồm các công việc: thu thập thông tin, công cụ xử lý. Trong đó, việc thu thập đầy đủ thông tin ở tỉ lệ phù hợp là một thách thức rất lớn với mô hình. Những quyết định cần thiết để định ra tỉ lệ từ kết quả mô hình có thể được ngoại suy. Do đó, vùng mẫu quá lớn sẽ khiến việc phân tích cuối cùng trở nên dư thừa để mô hình. Và ngược lại, với vùng quá hẹp thì chúng ta lại thiếu thông tin để tổng quát hoá.
GIS hỗ trợ không những phương tiện tương tác dữ liệu từ nhiều nguồn khoa học khác nhau mà còn là một phương thức chứa cả các nghiên cứu nông học truyền thống, đó là: yếu tố không gian là cái lõi của mô hình nông học. Gói Geostatistical Analyst trên ArcGIS cung cấp nhiều công cụ cho các nhà nghiên cứu có thể định lượng được mức độ các tham số ảnh hưởng đến toàn bộ sản phẩm của vụ mùa.
Ngoài ra, với công cụ ModelBuilder cho phép những nhà khoa học giao tiếp trực tiếp với các mô hình kinh tế mới sử dụng một giao diện đơn giản nhưng mạnh mẽ hỗ trợ cả dữ liệu vector lẫn dữ liệu raster. Phân tích hồi qui không gian (spatial regression analysis) là chìa khoá cho việc ngoại suy kết quả từ dữ liệu đã có hoặc các mô hình nông học trong tương lai. Hơn nữa, công cụ toán học này cho chúng ta thấy quan hệ giữa các vụ mùa tại mỗi địa điểm khi khảo sát thực địa.
(Theo MG)
