Luận văn Đánh giá khả năng xói mòn đất ở huyện Đakrông, tỉnh Quảng trị bằng mô hình rmmf (revised morgan - Morgan - finney)

TẠP CHÍ KHOA HỌC, Đại học Huế, Tập 74A, Số 5, (2012), 173-184 173 ĐÁNH GIÁ KHẢ NĂNG XÓI MÒN ĐẤT Ở HUYỆN ĐAKRÔNG, TỈNH QUẢNG TRỊ BẰNG MÔ HÌNH RMMF (REVISED MORGAN-MORGAN-FINNEY) Trương Đình Trọng, Nguyễn Quang Việt, Đỗ Thị Việt Hương Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế Tóm tắt. Đakrông là một huyện miền núi tỉnh Quảng Trị có địa hình phân hóa phức tạp; lượng mưa lớn và tập trung; thảm phủ thực vật đang nghèo dần đi do khai thác rừng và tập quán đốt nương làm rẫy của người dân trong khu vực. Do đó, khả năng đất bị xói mòn xảy ra là rất lớn. Với sự trợ giúp của công nghệ GIS, tác giả đã sử dụng mô hình RMMF để tính toán khả năng xói mòn đất. Dữ liệu đầu vào của mô hình gồm 15 thông số liên quan đến địa hình, thổ nhưỡng, khí hậu và thảm phủ. Kết quả tính toán cho thấy lượng đất xói mòn biến thiên từ 0-957(tấn/ha.năm) chia thành 5 cấp xói mòn. Xói mòn yếu chiếm phần lớn diện tích (47,28%), trung bình chiếm 5,43%, các cấp xói mòn mạnh chiếm diện tích nhỏ. Qua việc so sánh mối tương quan giữa lượng đất xói mòn với các nhân tố ảnh hưởng, chúng tôi nhận thấy bên cạnh các nhân tố địa hình, đặc điểm thổ nhưỡng và khí hậu thì thảm phủ thực vật đóng vai trò rất lớn, quyết định đến lượng đất xói mòn ở lãnh thổ nghiên cứu. Vì vậy, việc bảo vệ lớp phủ thực vật ở các khu vực địa hình dốc là một trong những biện pháp hữu hiệu nhất để hạn chế xói mòn đất. Từ khóa: xói mòn đất, xói mòn, RMMF, mô hình RMMF, Đakrông. 1. Đặt vấn đề Hiện nay, do tác động của các quá trình tự nhiên và con người ngày càng mạnh nên các quá trình thoái hóa đất đang diễn ra ngày một trầm trọng, đe dọa đến nền nông nghiệp nhiều nước trên thế giới cũng như ở Việt Nam. Trong đó, sa mạc hóa và xói mòn đất được xem là hai quá trình chính ảnh hưởng đến suy thoái tài nguyên đất. Theo kết quả công bố của H.Eswaran và cộng sự (2001), khả năng sản xuất của một số khu vực trên thế giới sẽ bị giảm đến 50% do xói mòn và sa mạc hóa; Ở khu vực Nam Á sản xuất ngũ cốc giảm khoảng 36 triệu tấn/năm do xói mòn nước tương đương với 5,4 tỉ USD; Ở mức độ toàn cầu, hàng năm bề mặt trái đất mất đi 75 tỉ tấn đất tương đương với giá trị kinh tế là 400 tỉ USD, nếu tính theo đầu người thì mỗi công dân trên trái đất trong một năm thiệt hại xấp xỉ 70 USD. Huyện Đakrông có địa hình phần lớn là đồi núi; khí hậu mang tính chuyển tiếp giữa Đông và Tây Trường Sơn với lượng mưa trung bình năm trên 2000 mm; thảm thực vật tự nhiên đang bị giảm sút bởi khai thác rừng và tập quán đốt nương làm rẫy. Vì vậy đất có khả năng bị xói mòn rất lớn. Do đó, việc đánh giá, dự báo định lượng xói mòn 174 Đánh giá khả năng xói mòn đất ở huyện Đakrông làm cơ sở khoa học cho việc lập kế hoạch quản lý, sử dụng tài nguyên đất một cách hữu hiệu là cần thiết. Hiện nay, một số công trình đã tiến hành nghiên cứu để xác định nguy cơ xói mòn đất bao gồm cả nghiên cứu định tính lẫn định lượng. Trong đó, mô hình RMMF [1] được phát triển gần đây dùng cho tính toán và dự báo xói mòn đã được áp dụng cho nhiều vùng có điều kiện tự nhiên khác nhau trên thế giới và cho kết quả đánh giá rất tin cậy. 2. Nội dung nghiên cứu 2.1. Sử dụng công cụ GIS cho mô hình RMMF Cơ sở dữ liệu cần thiết cho mô hình RMMF bao gồm: - Bản đồ Thổ nhưỡng tỷ lệ 1/50.000 và số liệu phân tích đất tỉnh Quảng Trị. - Bản đồ Hiện trạng thảm thực vật tỉnh Quảng Trị tỷ lệ 1/50.000. - Bản đồ Địa hình tỉnh Quảng Trị tỷ lệ 1/50.000. - Bản đồ Phân vùng khí hậu tỉnh Quảng Trị tỷ lệ 1/50.000. - Tài liệu khí hậu và số liệu quan trắc của các trạm khí tượng tỉnh Quảng Trị. Tất cả các dữ liệu bản đồ, số liệu phân tích được mã hóa nhờ sự trợ giúp của công cụ GIS theo 03 bước: (1) số hóa và tạo cơ sở dữ liệu, (2) chuyển dữ liệu sang ArcGIS và raster hóa và (3) chạy các công thức tính toán trong mô hình. Dữ liệu mưa bao gồm: Lượng mưa trung bình năm được số hóa từ bản đồ phân bố mưa năm tỉnh Quảng Trị bằng Mapinfo và chuyển sang định dạng ArcGIS; số ngày mưa dựa vào 2 trạm quan trắc: Trạm Đông Hà (thuộc Đông Trường Sơn), trạm Khe Sanh (thuộc Tây Trường Sơn). Trên cơ sở số liệu quan trắc của các trạm và bản đồ khí hậu tỉnh để thành lập bản đồ phân hóa số ngày mưa. Độ dốc được nội suy từ mô hình số độ cao (DEM) bằng công cụ Interpolation trong ArcGIS 9.3. Trong đó, DEM được xây dựng từ các điểm độ cao của bản đồ địa hình. Tất cả dữ liệu bản đồ được chuyển sang định dạng ArcGIS từ dữ liệu Mapinfo, sau đó raster hóa thành các bản đồ thành phần (với kích thước pixel là 15m). 2.2. Ứng dụng mô hình RMMF trong đánh giá xói mòn đất Mô hình RMMF dùng để tính lượng đất xói mòn cho khu vực đồi núi. Mô hình RMMF đòi hỏi 15 thông số đầu vào được thể hiện ở bảng 1. TRƯƠNG ĐÌNH TRỌNG, NGUYỄN QUANG VIỆT, ĐỖ THỊ VIỆT HƯƠNG 175 Bảng 1. Các thông số đầu vào của mô hình RMMF (Morgan 2000) [7] Nhân tố xói mòn Thông số tính toán Giải thích thông số Nguồn dữ liệu xác định giá trị cho thông số Mưa R Lượng mưa TB năm (mm) Số liệu khí tượng/Bản đồ phân bố mưa năm Rn Số ngày mưa trong năm Khí hậu Quảng Trị I Cường độ mưa (mm/h) Tài liệu tham khảo Thổ nhưỡng MS Khả năng trữ ẩm của đất (%w/w) Tài liệu theo thành phần cơ giới BD Dung trọng lớp đất bề mặt (mg/m3) Tài liệu theo thành phần cơ giới EHD Độ sâu thủy học đất (m) Tài liệu tham khảo theo thảm phủ K Chỉ số xói mòn đất (g/J) Số liệu phân tích và Bản đồ đất COH Tính dính kết bề mặt (kPa) Tài liệu, theo loại đất Địa hình S Độ dốc (0) Nội suy từ DEM (15m) Thảm phủ A Tỷ lệ (0 - 1) lượng mưa bị cản bởi thảm phủ Tài liệu tham khảo theo thảm phủ Et/Eo Tỷ lệ bốc thoát hơi nước thực tế (Et) và tiềm năng (Eo) Tài liệu tham khảo theo thảm phủ C Nhân tố quản lý thảm phủ (kết hợp C và P của USLE) Tài liệu tham khảo theo thảm phủ CC Độ che phủ tán lá cây (0 - 1) Quan trắc và Bản đồ hiện trạng thảm phủ GC Độ che phủ bề mặt đất (0 - 1) Quan trắc và Bản đồ hiện trạng thảm phủ PH Chiều cao của thảm phủ Quan trắc và Bản đồ hiện trạng thảm phủ 176 Đánh giá khả năng xói mòn đất ở huyện Đakrông Lượng đất tách ra bởi mưa (F) Tổng lượng đất tách ra (J) DEM Min (J;G) Lượng đất mất đi Thổ nhưỡng Địa hình Các thông số thổ nhưỡng Tổng năng lượng do mưa (KE) Lượng đất tách ra bởi dòng chảy (H) Khả năng vận chuyển (G) Tổng dòng chảy (Q) Bản đồ độ dốc Năng lượng KE (LD) Mưa trực tiếp (DT) Năng lượng KE (DT) Các thông số thảm phủ Mưa qua tán lá (LD) Thảm phủ Mưa Mưa hữu hiệu (ER) Hình 1. Sơ đồ minh hoạ ứng dụng mô hình RMMF trong đánh giá xói mòn đất [2] Bảng 2. Giá trị các thông số đầu vào thuộc nhóm thảm phủ của mô hình RMMF Loại thảm phủ PH (m) CC (%) GC (%) Et/Eo A (%) EHD (m) C Rừng rậm thường xanh ít bị tác động 16.00 85 98 0.95 30 0.20 0.007 Rừng rậm thường xanh bị tác động mạnh 12.00 70 80 0.90 27 0.20 0.090 Trảng cây bụi thứ sinh có 4.50 65 72 0.90 25 0.20 0.600 TRƯƠNG ĐÌNH TRỌNG, NGUYỄN QUANG VIỆT, ĐỖ THỊ VIỆT HƯƠNG 177 cây gỗ rải rác Trảng cây bụi thứ sinh không có cây gỗ 3.50 60 68 0.90 23 0.20 0.700 Trảng cỏ thứ sinh 0.70 35 70 0.86 20 0.14 0.830 Rừng trồng 4.50 50 45 0.75 25 0.20 0.150 Cây lâu năm 4.20 35 30 0.70 21 0.20 0.170 Cây hàng năm (ngô, sắn) 1.10 25 25 0.68 20 0.12 0.280 Nương rẫy 1.00 20 20 0.68 17 0.12 0.600 Lúa 0.60 50 50 1.35 20 0.12 0.060 Ghi chú: A, CC, GC, PH được đo đạc thực địa; các giá trị còn lại tham khảo giá trị từ các tài liệu trích dẫn [1], [7], [8]. * Tính toán năng lượng mưa: - Lượng mưa hữu hiệu: ER = R*(1 - A) (1) ER được chia thành 2 phần: Lượng mưa trực tiếp (DT), và một phần qua tán lá đến bề mặt (LD): LD = ER*CC (2) DT = ER – LD (3) Năng lượng động học của DT (KE(DT); J/m2) (Kinetic Energy of Direct Throughfall) được xác định như là một hàm của cường độ mưa (I; mm/h). Công thức sau được phát triển bởi Hudson (1965) ở Zimbabwe có khí hậu nhiệt đới [8]: KE(DT) = DT* (29.8 - (127.5/I)) (4) Năng lượng động học của LD (KE(LD); J/m2) (Kinetic Energy of Leaf Drainage) phụ thuộc vào chiều cao của tán lá (PH; m): KE(LD) = LD* ((15.8*PH0.5) - 5.87) (5) Tổng năng lượng động học của lượng mưa hữu hiệu (KE;J/m2): KE = KE(DT) + KE(LD) (6) * Tính toán dòng chảy mặt: Công thức tính toán dòng chảy được đề xuất bởi Kirkby (1976), dòng chảy mặt phát sinh khi lượng mưa trong ngày vượt quá khả năng trữ ẩm của đất (Rc; mm). Q = R*exp(-Rc/Ro) (7) Trong đó: Ro = R/Rn; Ro là lượng mưa trung bình ngày (mm). Khả năng trữ ẩm của đất được tính toán: Rc = 1000*MS*BD*EHD*(Et/Eo) (8) 178 Đánh giá khả năng xói mòn đất ở huyện Đakrông Bảng 3. Hệ số K Ghi chú: Hệ số K được xác định bằng phân tích các loại đất và tham khảo số liệu [5] *Tính toán lượng đất tách ra: Công thức trong mô hình RMMF để ước tính khả năng tách các phần tử đất bởi ảnh hưởng của hạt mưa: F = K*KE*10-3 (9) Hệ số ứng chịu xói mòn đất được xác định dựa vào mẫu đất phân tích thành phần các cấp hạt, độ mùn, tính thấm và cấu trúc đất. Từ đó, xác định K dựa vào toán đồ của USDA. Công thức ước tính lượng đất tách ra bởi dòng chảy mặt dựa vào công thức thực nghiệm của Quansah (1982): H = Z*Q1.5* sinS*(1 - GC)*10-3 (10) Trong đó, sự kháng cự của đất Z = 1/0.5*COH (11) Tổng lượng đất tách ra được tính: J = F + H (12) * Tính toán khả năng vận chuyển của dòng chảy: G = C*Q2*sinS*10-3 (S tính bằng độ) (13) * Tính toán lượng đất xói mòn: Tính toán tổng lượng đất tách ra bởi tác động của mưa và dòng chảy, sau đó so sánh với khả năng vận chuyển của dòng chảy mặt. Giá trị ít hơn là lượng đất xói mòn năm (Meyer và Wischmeier, 1969). Lượng đất xói mòn = Min (J;G) (14) Bảng 4. Các giá trị hướng dẫn của thổ nhưỡng cho RMMF (Morgan 2000; Morgan và Duzant 2007) [7] TRƯƠNG ĐÌNH TRỌNG, NGUYỄN QUANG VIỆT, ĐỖ THỊ VIỆT HƯƠNG 179 2.3. Kết quả đánh giá khả năng xói mòn đất bằng mô hình RMMF 2.3.1. Xác định các thông số cho mô hình a. Năng lượng công kích của mưa (KE) Năng lượng của mưa là lực của hạt mưa tác động lên bề mặt của đất. Trong mô hình RMMF, KE được xác định bởi R, A, CC và PH. Kết quả tính toán KE theo công thức (6) được thể hiện ở hình 2. b. Lưu lượng dòng chảy mặt (Q) Dòng chảy mặt phát sinh do mưa khi độ trữ ẩm hoặc khả năng thấm bị bão hòa. Q phụ thuộc vào MS, BD, EHDvà Et/Eo. MS và BD được quyết định bởi loại đất, EHD và Et/Eo quan hệ chặt chẽ với thảm phủ thực vật. Kết quả tính toán theo (7) được thể hiện ở hình 3. c. Tính toán các thông số tách phần tử đất * Tác động của hạt mưa (F): Các phần tử đất tách ra bởi mưa phụ thuộc vào K và KE. Chỉ số K thể hiện sự kháng cự đối với quá trình tách và vận chuyển các phần tử đất. Giá trị K càng cao thì càng dễ dàng bị tách. Kết quả tính toán theo (9) được trình bày ở hình 4. * Tác động của dòng chảy mặt (H): Dòng chảy mặt có thể tách các phần tử đất khi vận tốc di chuyển của nó đủ lớn để tách. Mô hình sử dụng (10) để xác định lượng đất tách ra bao gồm: COH, Q, GC và độ dốc. Kết quả tính toán được thể hiện ở hình 5. Hình 2. Sơ đồ năng lượng mưa Hình 3. Lưu lượng dòng chảy mặt 180 Đánh giá khả năng xói mòn đất ở huyện Đakrông * Tổng lượng đất tách ra (J): Tổng lượng đất tách ra là kết quả của lượng đất tách ra bởi mưa (F) và dòng chảy mặt (H) (Hình 6). Theo hình 6, J có giá trị dao động từ 4,5 đến 95,7 kg/m2. Trong đó, diện tích các Hình 4. Khả năng tách bởi mưa Hình 5. Khả năng tách bởi dòng chảy mặt Hình 7. Khả năng vận chuyển dòng chảy Hình 6. Tổng lượng đất bị tách ra TRƯƠNG ĐÌNH TRỌNG, NGUYỄN QUANG VIỆT, ĐỖ THỊ VIỆT HƯƠNG 181 loại cây hàng năm, nương rẫy và thảm cây bụi có giá trị cao; mặt khác một số khu vực diện tích rừng do năng lượng mưa qua tán lá có giá trị cao nên khả năng tách các phần tử đất cũng khá lớn. c. Khả năng vận chuyển của dòng chảy mặt (G) Sức tải của dòng chảy mặt là khả năng dòng chảy vận chuyển vật liệu từ nơi này đến nơi khác. G phụ thuộc vào C, Q và độ dốc. Kết quả tính toán theo (13) được thể hiện ở hình 7. Đại lượng G biến thiên trong khoảng giá trị từ 0 đến 4.471,21 kg/m2 và có sự phân hóa rất rõ giữa các loại thảm phủ. Khả năng vận chuyển cao tập trung chủ yếu ở các diện tích cây hàng năm, cây lâu năm và các cây bụi thứ sinh vì có hệ số thảm phủ C cao. Rừng tự nhiên có hệ số thảm phủ C thấp do sinh khối cao nên đã hạn chế rất nhiều khả năng vận chuyển vật liệu đất trên bề mặt. d. Tính toán lượng đất xói mòn: Theo tính toán, lượng đất xói mòn dao động từ 0 đến 957 tấn/ha/năm, chủ yếu phổ biến trong dãy giá trị từ 0 đến 100 tấn/ha/năm, còn những pixel có giá trị trên 100 tấn/ha/năm là không đáng kể. Do đó, lượng đất mất trung bình trên toàn lãnh thổ là 13,42 tấn/ha/năm, tổng lượng đất xói mòn hàng năm vào khoảng 1,67 triệu tấn. Phần lớn diện tích lãnh thổ có lượng đất xói mòn thấp, những khu vực xói mòn cao chủ yếu tập trung dọc thung lũng sông Quảng Trị và Đường 9 (từ xã Ba Lòng đến xã Hướng Hiệp); dọc đường Hồ Chí Minh nơi có độ che phủ khá thấp, chủ yếu là các cây hàng năm, nương rẫy và cây bụi thứ sinh có độ che phủ thấp. Những diện tích được che phủ bởi rừng tự nhiên có lượng xói mòn rất thấp. 2.3.2. Phân cấp xói mòn Hiện nay, có nhiều thang phân cấp xói mòn khác nhau cho từng vùng, nhưng chưa có số liệu cụ thể và phân cấp xói mòn chung cho tất cả mọi vùng. Do đó, tác giả dựa vào đặc điểm của lãnh thổ nghiên cứu tạm thời chia thành các cấp xói mòn sau: Bảng 5. Phân hạng các cấp xói mòn đất ở huyện Đakrông Cấp xói mòn Lượng đất mất (tấn/ha/năm) Diện tích (ha) Tỷ lệ % Cấp 1 – Yếu < 20 57.593,05 47,28% Cấp 2 – Trung bình 20 – 40 6.057,77 5,43% Cấp 3 – Mạnh 40.1 – 60 5.999,74 5,88% Cấp 4 – Rất mạnh 60.1 – 80 8.356,22 9,10% Cấp 5 – Nguy hiểm > 80 43.795,41 35,96% So sánh kết quả phân cấp với các bản đồ thành phần (các hệ số), nhận thấy phần lớn lãnh thổ có khả năng xói mòn yếu, điều này phù hợp với thảm phủ rừng tương đối 182 Đánh giá khả năng xói mòn đất ở huyện Đakrông nhiều đã hạn chế ảnh hưởng của mưa và độ dốc địa hình. Xói mòn trung bình chiếm tỉ lệ 5,43%, đây là những nơi nằm trong khu vực có độ dốc và lượng mưa lớn, thảm phủ chủ yếu rừng trồng, thảm cây bụi thứ sinh. Các cấp xói mạnh và rất mạnh chiếm diện tích ít gần 15%, chủ yếu xảy ra ở khu vực canh tác nương rẫy và trồng các loại cây (ngô, sắn) có độ che phủ bề mặt thấp nhưng phân bố ở phần diện tích ít dốc. Cấp nguy hiểm chiếm diện tích khá lớn 35,96% tập trung ở các cây hàng năm và nương rẫy trên những khu vực đất dốc, đất có hệ số xói mòn cao. 3. Kết luận 3.1. Mô hình RMMF là công cụ hữu hiệu để tính toán xói mòn ở những khu vực đồi núi. Mô hình thiết kế dựa vào các động lực gây ra xói mòn, các thông số đòi hỏi phải nội suy và quan trắc thực địa một cách tỉ mỉ. Các yếu tố đầu vào được tính toán dễ dàng nhờ sự trợ giúp của GIS. Mối quan hệ giữa lượng đất xói mòn và các nhân tố ảnh hưởng có thể nhận thấy một cách dễ dàng. 3.2. So sánh mối tương quan giữa lượng đất với các nhân tố gây xói mòn cho thấy rằng bên cạnh độ dốc và lượng mưa thì thảm phủ thực vật đóng vai trò quyết định rất lớn đến lượng đất xói mòn ở lãnh thổ nghiên cứu. 3.3. Trong quá trình xói mòn, khả năng tách các phần tử đất do mưa đóng vai trò chủ đạo so với dòng chảy. Điều này phù hợp với lượng mưa lớn nhưng lớp phủ thực vật có các tầng tán và bề mặt đất được che phủ tốt. 3.4. Kết quả đánh giá khả năng xói mòn đất bằng mô hình RMMF ở lãnh thổ huyện Đakrông cho thấy diện tích các cấp xói mòn có sự phân hóa rất lớn. Mức độ xói Hình 8. Lượng đất xói mòn Hình 9. Phân cấp xói mòn đất TRƯƠNG ĐÌNH TRỌNG, NGUYỄN QUANG VIỆT, ĐỖ THỊ VIỆT HƯƠNG 183 mòn yếu và nguy hiểm chiếm phần lớn diện tích tự nhiên, cấp xói mòn trung bình và các cấp xói mòn mạnh chỉ chiếm một phần nhỏ diện tích bề mặt lãnh thổ. 3.5. Phần lớn diện tích có lượng đất xói mòn lớn đều tập trung ở diện tích cây hàng năm, nương rẫy và cây bụi thứ sinh. Điều đó cho thấy, hoạt động nhân tác đóng vai trò rất lớn trong việc thúc đẩy khả năng xói mòn ở lãnh thổ nghiên cứu, vì vậy cần phải có các biện pháp sử dụng và bảo vệ đất một cách hợp lý. TÀI LIỆU THAM KHẢO [1]. Morgan R.P.C and Duzant J.H, Modified MMF (Morgan-Morgan-Finney) model for evaluating effects of crops and vegetation cover on soil erosion, Journal of Earth surface processes and Landfoms 32, (2008), 90-106. [2]. Khatereh Polous, Effect of spatial resolution on erosion assessment in Namchun watershed, Thailand, Facuty of Geo-Information science and Earth observation university of Twente, Enschede, The Netherlands, 2010. [3]. Sở Khoa học công nghệ và Môi trường tỉnh Quảng Trị, Báo cáo chuyên đề thuyết minh bản đồ đất tỉnh Quảng Trị tỷ lệ 1:50.000, Đông Hà, 2000. [4]. Sở Khoa học công nghệ và Môi trường tỉnh Quảng Trị, Số liệu kết quả phân tích, bản tả chính và bản tả phân tích đất, Đông Hà, 2000. [5]. Sở Tài nguyên & Môi trường tỉnh Quảng Trị, Đánh giá tình hình xói lở và bồi lắng các dòng sông trên hệ thống sông Thạch Hãn tỉnh Quảng Trị, Quảng Trị, 2010. [6]. Andi Sukman, Assessing erosion hazard using Revised Morgan Morgan and Finney (MMF) erosion model and microtopography features; A case study in river Oyo sub- catchment, Master of Science in Geo-Information for Spatial Planning and Risk management, Gadjah Mada university, International Institute for Geo-Information Science and Earth observation, 2009. [7]. Ugyen Thinley, Spatial Modeling for Soil erosion assessment in upper Lam Phra Phloeng watershed, Nakhon Ratchasima, Thailand, 2008. [8]. Vũ Anh Tuấn, Nghiên cứu biến động hiện trạng thảm thực vật và ảnh hưởng của nó tới quá trình xói mòn lưu vực sông Trà Khúc bằng phương pháp viễn thám và hệ thông tin địa lý, Luận án Tiến sỹ (Mã số: 1.07.14), Hà Nội, 2000. 184 Đánh giá khả năng xói mòn đất ở huyện Đakrông ASSESSMENT OF POTENTIAL SOIL EROSION BY RMMF MODEL (REVISED MORGAN – MORGAN – FINNEY) IN DAKRONG DISTRICT, QUANG TRI PROVINCE Truong Dinh Trong, Nguyen Quang Viet, Do Thi Viet Huong College of Sciences, Hue University Abstract. Dakrong, a mountainous district in Quang Tri Province, is characterized by a diversified topography with a large variety of height, high rainfall, and deteriorating land cover due to exploitation of forest and the practice of burning vegetation to make land for cutivation. Thus, there is a high possibility of soil erosion. With the support of GIS technology, the authors used RMMF model to calculate potential soil erosion. The input data of the model include 15 coeffcients relating to topography, soil properties, climate and land cover. Simulations of RMMF include estimates of rainfall energy, runoff, soil particle detachment by raindrop impact, soil particle detachment by runoff, transport capacity of runoff and soil loss. Results showed that the anual amount of soil loss range from a minimum of 0 tons/ha to a maximum of 957 tons/ha and is divided into 5 classes of erosion. Weak class erosion covers the largest area of the region researched (47.28% of total area), moderate class occupies 5.43% of total area, while strong classes only covers a small area. Through studying the relationships between soil loss mass and erosion factors, we found that vegetational cover plays a more significant role in determining soil loss than topography, climate and properties of soil. Therefore, the protection of forest floor in sloping area is one of the most effective methods to reduce soil erosion. Keywords: Soil erosion, Erosion, RMMF model, Dakrong.