Kiến thức

GIS, DỮ LIỆU KHÔNG GIAN VÀ NÔNG LÂM KẾT HỢP

21/10/2021 GeoLink Thu Giang 0 Nhận xét

(English below)
Nông lâm kết hợp thực chất là một cách bắt chước một hệ sinh thái tự nhiên để sản xuất nông nghiệp. Trong trường hợp này, nông dân kết hợp cây cối, cây bụi và cây thân thảo tiềm năng trong một khu vực nông nghiệp để tạo ra một hệ sinh thái cân bằng và đa dạng sinh học hơn có thể mang lại giá trị sản xuất cho người nông dân và môi trường tự nhiên.

Ví dụ, trộn cây cung cấp hạt với nông nghiệp ngũ cốc có thể là một hình thức nông lâm kết hợp đơn giản. Trong những năm gần đây, khi các nỗ lực bảo tồn đã phát triển, nông lâm kết hợp ngày càng được quan tâm nhiều hơn. GIS đang được sử dụng để nghiên cứu và phát triển tốt hơn các thực hành quản lý đất trong nông lâm kết hợp đồng thời đánh giá mức độ hiệu quả của các địa điểm trong chiến lược của họ.

Nông lâm kết hợp đã có từ nhiều thập kỷ và người nông dân ngày càng thấy được lợi ích của nó so với độc canh truyền thống. Nông lâm kết hợp có thể cho phép nông dân đa dạng hóa việc nắm giữ và sản xuất, đồng thời giúp hệ sinh thái tự nhiên bảo tồn nước tốt hơn, cải thiện chất lượng đất và tăng cường môi trường sống cho động vật hoang dã.


Nhìn từ trên không về nông lâm kết hợp trong thực tế gần Madaoua, Niger. Việc trồng cây giúp thu giữ nước chảy, giảm xói mòn đất và nâng cao năng suất cây trồng. Ảnh: Grey Tappan / USGS.

Càng ngày, trước các mối đe dọa từ khí hậu, nông lâm kết hợp cũng có thể giúp đỡ bằng cách đa dạng hóa các loại cây trồng, bao gồm cả những loại cây có khả năng chống chịu tốt hơn với thời tiết ngày càng trở nên phổ biến.

GIS, ở cấp độ cơ bản, có thể được sử dụng để theo dõi và lập bản đồ các loại thực vật được tìm thấy trong các trang trại khác nhau. Nó có thể được sử dụng như một cơ sở dữ liệu về chất lượng nước, chất lượng đất, phạm vi và sự đa dạng của thực vật trong các ô nhất định. Điều này không chỉ có thể được lập bản đồ theo không gian, mà theo dõi điều này theo thời gian cho phép nông dân hiểu rõ hơn về tiến độ trong trang trại của họ và giám sát mức độ hiệu quả của các phương pháp nông lâm kết hợp.

Ngày nay, các phương pháp cũng đang được phát triển để hỗ trợ nông dân đưa ra quyết định trước khi phát triển một khu vực nhất định. Trong trường hợp này, cái được gọi là phân tích quyết định đa tiêu chí (MCDA) có thể được áp dụng để vạch ra các mục tiêu, cả về sinh thái và canh tác, sau đó được đưa vào một hệ thống sau đó đánh giá tính khả thi của các mục tiêu đó với các thông số môi trường.

Các mô hình điều tra tính phù hợp của đất đai, xác định mức độ hữu ích của một khu vực nhất định đối với các loại cây trồng và cây trồng mong muốn, và các mục tiêu có trọng số điều tra tính khả thi của các mục tiêu nhất định cho các khu vực được đánh giá được áp dụng trong khung quyết định. Quy trình phân tích thứ bậc (AHP) được sử dụng để xác định tầm quan trọng của các kết quả khác nhau và tiềm năng tổng thể của chúng đối với nông dân và môi trường.

Các phương pháp tiếp cận gần đây cũng đã phát triển các thước đo chính xác hơn để đánh giá mức độ phù hợp và các biện pháp kết quả, trong khi các phương pháp trước đây sử dụng một yếu tố quyết định tương đối hơn về sự phù hợp của các khu vực đất đối với các hoạt động nông lâm kết hợp nhất định.
Sử dụng viễn thám để lập bản đồ nông lâm kết hợp
Viễn thám cũng đã được sử dụng để đánh giá mức độ thành công hoặc phổ biến của nông lâm kết hợp ở các vùng khác nhau.

Trên toàn cầu, tỷ lệ nông dân sử dụng nông lâm kết hợp bình quân đã tăng lên gần 43% trong những năm gần đây. Tuy nhiên, các quốc gia cũng đang bị tụt hậu ở nhiều khu vực, bao gồm một số bang đông dân nhất. Ví dụ, Ấn Độ chỉ có 17% ​​diện tích đất sử dụng nông lâm kết hợp.

Viễn thám cũng có thể cho thấy sự phù hợp của các vùng khác nhau đối với nông lâm kết hợp, với kết quả cho thấy chỉ riêng Ấn Độ có thể tăng diện tích nông lâm kết hợp lên 2,7 lần so với mức hiện tại.

Trong một nghiên cứu khác, 69% diện tích đất thích hợp cho nông lâm kết hợp có từ 55% trở lên, cho thấy rằng phần lớn đất có khả năng sử dụng cho nông lâm kết hợp rất thích hợp cho các phương pháp trộn cây và bụi khác nhau. Nghiên cứu có thể kết hợp dữ liệu đất đai, thổ nhưỡng, khí hậu và địa hình cùng với việc sử dụng các tiêu chí về tính phù hợp của Tổ chức Nông lương (FAO) để đo lường đất có thể được sử dụng cho nông lâm kết hợp.

Nông lâm kết hợp ở Châu Phi
Trong khi rất nhiều công việc gần đây tập trung vào Nam Á, các khu vực của châu Phi từng chứng kiến ​​hạn hán tàn phá và suy thoái đất mang lại hy vọng về nông lâm kết hợp mang lại lợi ích cho các cộng đồng địa phương ở đó.
Dữ liệu viễn thám từ Ethiopia cho thấy các vùng bị suy thoái nghiêm trọng do sử dụng đất và hạn hán trong quá khứ đã áp dụng thành công các phương pháp nông lâm kết hợp để khai hoang diện tích lớn, cải thiện chất lượng đất và sản lượng nông nghiệp. Trong trường hợp này, việc kết hợp các nỗ lực của cộng đồng địa phương, với sự khuyến khích của chính phủ và giám sát bằng hình ảnh, tất cả đã cùng nhau hợp tác để đo lường và tạo điều kiện mang lại lợi ích cho nông dân và cải thiện chất lượng môi trường.

GIS và phân tích không gian có thể giúp đánh giá sự phù hợp của đất đối với nông lâm kết hợp
Nông lâm kết hợp có thể được coi là một chiến lược quan trọng để giúp đỡ nông dân và các nỗ lực bảo tồn trong những thập kỷ tới. Nó cũng được coi là có khả năng thích ứng với biến đổi khí hậu, cho cả nông dân và động vật hoang dã địa phương.

Phân tích không gian và GIS đóng một vai trò quan trọng trong việc ra quyết định, đánh giá chất lượng và các kiểu cảnh quan phù hợp với các loại thảm thực vật khác nhau có thể phát triển, và dữ liệu viễn thám cung cấp thông tin về tiến độ của các hoạt động thực hành đã cho và mức độ hiệu quả của chúng. Điều này cho thấy dữ liệu không gian và GIS sẽ rất quan trọng trong các nỗ lực liên quan đến nông lâm kết hợp, bao gồm cả đối với nông dân, xã hội và hệ sinh thái.

-----------

GIS, SPATIAL DATA AND AGROFORESTRY 
Agroforestry is essentially a way to imitate a natural ecosystem for agricultural production. In this case, farmers mix trees, shrubs, and potentially herbaceous plants within an agricultural area to create a more biodiverse and balanced ecosystem that can have productive value for the farmer and natural environment.

For instance, mixing trees that provide nuts with grain agriculture could be a simply form of agroforestry. In recent years, as conservation efforts have developed, agroforestry has gained greater interest. GIS is being used to study and better develop land management practices within agroforestry while also assessing how effective places are in their strategies.

Agroforestry has been around for decades and farmers increasingly see its benefits relative to traditional monocropping. Agroforestry can allow farmers to diversify their holdings and production, while it helps the natural ecosystem to better conserve water, improve soil quality, and enhance wildlife habitat.
Aerial view of agroforestry in practice near Madaoua, Niger. The establishment of trees helps to capture runoff, reduce soil erosion, and enhance crop production. Photo: Gray Tappan/USGS.
Increasingly, with climate threats, agroforestry could also help by diversifying the types of plants grown, including those more resistant to extremes in weather that is increasingly becoming common.

GIS, at a basic level, can be used to monitor and map the types of plants found in different farm holdings. It can be used as a database for water quality, soil quality, and the range and diversity of plants within given plots. This could not only be mapped spatially, but monitoring this over time enables farmers to better understand progress within their own farms and monitor how effective given agroforestry methods are.

Today, methods are also being developed to aid farmers make decisions prior to developing a given area. In this case, what is called a multi-criteria decision analysis (MCDA) can be applied that outlines objectives, both ecological and farming-based, that are then inputted into a system that then evaluates the feasibility of those objectives given the environmental parameters.

Models that investigate land suitability, which determine how useful a given area is for desired crops and plants, and weighted objectives that investigate the feasibility of given goals for evaluated areas are applied in decision frameworks. An analytical hierarchy process (AHP) is used to identify the importance of different outcomes and their overall potential for farmers and the environment.

Recent approaches have also developed more precise metrics for assessing suitability and outcome measures, whereas previous methods used a more relative determinant for suitability of land areas for given agroforestry practices.
Using Remote Sensing to Map Agroforestry
Remote sensing has also been used to assess how successful or prevalent agroforestry has been in different regions.

Globally, the average percentage of farmers using agroforestry has increased to nearly 43% in recent years. However, countries are also lagging in many regions, including some of the most populous states. For instance, India only has 17% of its lands using agroforestry.

Remote sensing can also reveal the suitability of different regions for agroforestry, with results showing that India alone can increase its agroforestry by 2.7 times current levels.

In another study, 69% of suitable land for agroforestry show 55% or more suitability, indicating that the majority of the land potentially used for agroforestry is highly suitable for different methods mixing trees and shrubs. The study was able to combine land, soil, climate, and topography data along with using the Food and Agriculture Organization (FAO) suitability criteria to measure land that can be used for agroforestry.

Agroforestry in Africa
While a lot of recent work has focused on South Asia, parts of Africa that have seen devastating droughts and land degradation offer hope for agroforestry benefiting local communities there.
Remote sensing data from Ethiopia has revealed that regions that have been severely degraded due to past land use practices and drought have successfully applied agroforestry methods to reclaim large areas and improve soil quality and agricultural output. In this case, combining local community efforts, with government incentives, and monitoring using imagery, have all worked together to measure and create conditions to benefit farmers and improve environmental quality.

GIS and Spatial Analysis Can Help Assess Land Suitability for Agroforestry
Agroforestry can be seen as a critical strategy to help farmers and conservation efforts in the decades to come. It is also seen as potentially adaptive against climate change, both for farmers and local wildlife.

Spatial analysis and GIS play a critical role in decision-making, evaluation on the quality and types of landscapes suitable for different types of vegetation that could be grown, and remote sensing data provide information on the progress of given practices and how effective they are. What this shows is that spatial data and GIS will be vital in efforts related to agroforestry, including for farmers, societies, and ecosystems.

Geolink tổng hợp từ Gislounge

popup

Số lượng:

Tổng tiền: