Áp dụng phương pháp nội suy hồi quy kriging xây dựng bản đồ hàm lượng cacbon hữu cơ trong đất tại xã Hương Lâm, huyện A Lưới, tỉnh Thừa Thiên Huế

 Tạp chí Khoa học Đại học Huế: Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn 
pISSN: 2588–1191; eISSN: 2615–9708 
Tập 129, Số 3A, 2020, Tr. 113–122; DOI: 10.26459/hueuni-jard.v129i3A.5545 
* Liên hệ: tranthiminhchau@huaf.edu.vn 
Nhận bài: 27-11-2019; Hoàn thành phản biện: 04-12-2019; Ngày nhận đăng: 19-12-2019 
ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP NỘI SUY HỒI QUY KRIGING 
XÂY DỰNG BẢN ĐỒ HÀM LƯỢNG CACBON HỮU CƠ 
TRONG ĐẤT TẠI XÃ HƯƠNG LÂM, HUYỆN A LƯỚI, 
TỈNH THỪA THIÊN HUẾ 
Trần Thị Minh Châu* 
Trường Đại học Nông Lâm, Đại học Huế, 102 Phùng Hưng, Huế, Việt Nam 
Tóm tắt: Hàm lượng cacbon hữu cơ có trong đất là một trong những chỉ số quan trọng để đánh giá chất 
lượng đất, đặc biệt là để sử dụng cho mục đích nông nghiệp. Nghiên cứu này được tiến hành tại xã Hương 
Lâm, huyện A Lưới nhằm tìm hiểu sự ảnh hưởng của địa hình như độ dốc, độ cao và chỉ số khác biệt thực 
vật (NDVI) đến việc nội suy cacbon hữu cơ bằng mô hình nội suy hồi quy. Hàm lượng hữu cơ cacbon trong 
đất được nội suy từ 48 điểm mẫu lấy ngẫu nhiên ở độ sâu 0–30 cm. Các dữ liệu về độ dốc, độ cao và NDVI 
được trích xuất từ dữ liệu viễn thám. Kết quả nghiên cứu cho thấy độ dốc có ảnh hưởng nhiều nhất và có 
thể sử dụng để nội suy hàm lượng cacbon hữu cơ trong đất bằng phương pháp nội suy hồi quy với mức 
tương quan 0,43, trong khi đó chỉ số NDVI cũng như độ cao có ảnh hưởng không đáng kể. Trong tương lai 
cần lựa chọn và kiểm chứng thêm các biến độc lập khác để có thể xác định được mô hình tốt nhất. 
Từ khóa: carbon hữu cơ, nội suy, kriging 
1 Đặt vấn đề 
Cacbon hữu cơ trong đất (soil organic carbon – SOC) đóng một vai trò quan trọng đối với 
quá trình sinh trưởng và phát triển của các loại cây trồng nông nghiệp [16]. Ngoài ra, SOC luôn 
được xem là một trong những chỉ số quan trọng để đánh giá chất lượng đất [17]; [20]. Mặc dù 
vậy, việc xây dựng bản đồ hàm lượng SOC luôn là một thách thức không nhỏ cho các nhà nghiên 
cứu, bởi vì đây là một quá trình đòi hỏi nhiều thời gian, công sức và tài chính, đặc biệt là đối với 
các khu vực đồi núi [6]. 
Cùng với sự phát triển của hệ thống thông tin địa lý (GIS), nhiều phương pháp đã được 
tích hợp trong các phần mềm GIS và ứng dụng để nội suy bản đồ tính chất đất như phương pháp 
nội suy thông thường (Ordinary Kriging) và phương pháp nghịch đảo khoảng cách (IDW) [3]; 
[15]. Sự phổ biến của các phương pháp này đã được chứng minh [19]; [18]), nhưng chúng thường 
chỉ mang tính cơ học, tức là chỉ dựa vào mối quan hệ không gian giữa các điểm nội suy chứ chưa 
chú ý đến các đặc điểm môi trường. Trong khi đó, rõ ràng các đặc điểm về môi trường, địa hình, 
địa mạo có ảnh hưởng không nhỏ đến sự hình thành và tích lũy hàm lượng các nguyên tố trong 
đất, trong đó có cacbon hữu cơ [11]; [9]; [13]. 
Trần Thị Minh Châu Tập 129, Số 3A, 2020 
114 
Trên cơ sở đó, một số nhà khoa học địa tin học và địa thống kê đã tiến hành nội suy tính 
chất đất dựa vào các biến môi trường [5]; [7]; [12]. Phương pháp này được gọi là phương pháp 
nội suy hồi quy. Các nghiên cứu này đã chỉ ra rằng cùng với các thông tin từ các biến môi trường, 
bản đồ chất lượng đất được xây dựng có độ chính xác cao và có thể ứng dụng được ở nhiều vùng 
sinh thái khác nhau. 
Nghiên cứu này được thực hiện tại xã Hương Lâm, huyện A Lưới, tỉnh Thừa Thiên Huế 
nhằm xây dựng bản đồ hàm lượng cacbon hữu cơ dựa trên các biến về địa hình và chỉ số thực 
vật từ ảnh vệ tinh. 
2 Mô tả vùng nghiên cứu 
Hương Lâm, thuộc huyện A Lưới, tỉnh Thừa Thiên Huế, với diện tích tự nhiên là 5.390 ha, 
là một xã vùng cao điển hình của khu vực Trung Trung bộ với độ cao từ 159 m đến 839 m so với 
mực nước biển, độ dốc từ 0 đến 61°, trong đó diện tích có độ dốc lớn hơn 25° là khoảng 20% tổng 
diện tích tự nhiên. Diện tích có rừng bao phủ chủ yếu tập trung ở khu vực phía bắc và đông bắc, 
trong khi đó ở phía nam và tây nam chủ yếu diện tích trồng cây hàng năm như lúa, sắn và là địa 
bàn có mật độ dân cư cao nhất trong toàn xã. Sơ đồ khu vực nghiên cứu được thể hiện ở hình 1. 
Jos.hueuni.edu.vn Tập 129, Số 3A, 2020 
115 
Hình 1. Sơ đồ vị trí vùng nghiên cứu 
3 Phương pháp 
3.1 Sử dụng dữ liệu viễn thám 
Nghiên cứu này sử dụng ảnh Landsat 8, cảnh ngày 24 tháng 1 năm 2015 để tính toán chỉ 
số khác biệt thực vật (Normalized Difference Vegetation Index – NDVI) dựa trên kênh ảnh cận 
hồng ngoại và kênh đỏ. 
NDVI = 
NIR − RED
NIR + RED
trong đó NIR là kênh ảnh cận hồng ngoại và Red là kênh hồng ngoại. 
Ngoài ra, dữ liệu mô hình độ cao (Digital Elevation Model – DEM) được tải xuống từ cơ 
quan địa lý Hoa Kỳ (USGS) để thành lập bản đồ độ cao và bản đồ độ dốc. Tất cả các dữ liệu được 
lưu trữ dưới dạng dữ liệu để quét với độ phân giải 30 m. 
Trần Thị Minh Châu Tập 129, Số 3A, 2020 
116 
3.2 Nội suy 
Phương pháp nội suy hồi quy nội suy các giá trị bao gồm hai phần được tiến hành song 
song với nhau. Phần một là một phương trình tuyến tính (đa biến hoặc đơn biến) giữa các biến 
độc lập (trong nghiên cứu này là địa hình và NDVI) với biến phụ thuộc (trong nghiên cứu này là 
hàm lượng cacbon hữu cơ). Phần hai là kết quả nội suy phần dư (phần dư được hiểu là giá trị đại 
số của các điểm mẫu trong tập hợp biến phụ thuộc so với đường thẳng tuyến tính của phương 
trình tuyến tính ở phần một). Phương pháp nội suy hồi quy được thể hiện ở hình 1. 
Hình 2. Mô tả phương pháp nội suy hồi quy 
Hiện nay, các phần mềm GIS chưa tích hợp phương pháp nội suy hồi quy như là một công 
cụ có sẵn, cho nên thông thường phương pháp này thường được tiến hành bằng phần mềm R, 
thông qua các lệnh và gói chức năng. Trong nghiên cứu này, các câu lệnh được thực hiện dựa 
trên một số nghiên cứu trước đây [5]; [10]. 
Để lựa chọn mô hình, chúng tôi sử dụng hệ số tương quan hiệu chỉnh (R2 adjusted) và chỉ 
số tiêu chí thông tin Akaike (AIC). Nếu (R2 adjusted) càng lớn và ngược lại AIC càng nhỏ thì mức 
độ chính xác của mô hình càng cao. 
3.3 Lấy mẫu và phân tích đất 
Tổng cộng có 48 mẫu đất được lấy ngẫu nhiên ở độ sâu từ 0 đến 30 cm trên địa bàn toàn 
xã. Các mẫu sau khi được lấy sẽ tiến hành phơi khô ở điều kiện tự nhiên, loại bỏ các thực thể lạ 
như đá, cuội, rễ cây và nghiền nhỏ, lọc qua rây có đường kính 2 mm. Sau đó hàm lượng cacbon 
hữu cơ được phân tích theo phương pháp Walkley-Black [2] tại phòng thí nghiệm của Khoa Tài 
nguyên Đất và MTNN. 
Jos.hueuni.edu.vn Tập 129, Số 3A, 2020 
117 
4 Kết quả và thảo luận 
4.1 Xây dựng và phân tích các biến độc lập 
Hình 3 thể hiện 3 biến độc lập được sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm dộ dốc, độ cao 
và NDVI. Kết quả cho thấy rằng ở khu vực phía nam có độ dốc nhỏ, chủ yếu dưới 10°, trong khi 
đó khu vực đông bắc có độ dốc lớn, chủ yếu trên 20°. Điều này hoàn toàn ngược lại so với độ cao 
của vùng nghiên cứu. Bản đồ độ cao cho thấy xã Hương Lâm thấp dần theo hướng từ tây sang 
đông và từ nam ra bắc. Thông số NDVI cho thấy những khu vực với độ dốc lớn có độ che phủ 
cao hơn so với vùng còn lại. Điều này là do đa số những vùng này địa hình khó khăn nên sự tác 
động của con người đến rừng là không nhiều và chủ yếu là rừng tự nhiên. 
Hình 3. Các chỉ số địa hình (độ dốc và độ cao) và NDVI 
4.2 Xây dựng bản đồ hàm lượng cacbon hữu cơ trong đất 
Bảng 1 cho thấy độ dốc là yếu tố có ảnh hưởng nhiều nhất đến hàm lượng SOC. Các yếu 
tố còn lại có mức độ ảnh hưởng không đáng kể. Điều này có thể hiểu được mặc dù ở phía nam, 
độ cao lớn nhưng địa hình bằng phẳng nên tốc độ dòng chảy sẽ không mạnh, dẫn đến sự ảnh 
hưởng của xói mòn đất là không cao. Đối với vùng A Lưới, Pham và cs. [14] cho rằng độ dốc có 
ảnh hưởng nhiều nhất đến mức độ xói mòn đất dưới tác động của dòng chảy. Mặt khác, khu vực 
Trần Thị Minh Châu Tập 129, Số 3A, 2020 
118 
này là nơi có nhiều loại hình sử dụng đất nông nghiệp, thông qua việc canh tác, chất lượng đất 
sẽ được cải thiện đáng kể cũng như hàm lượng các loại mùn được bổ sung liên tục. Ví dụ, khi 
trồng sắn, hàng năm người dân sẽ bón khoảng 1,5 tấn phân hữu cơ [1]. Loại hình sử dụng đất 
nông nghiệp sẽ có hàm lượng SOC cao hơn so với đất bỏ hoang [14]. 
Như vậy, nghiên cứu này sử dụng đặc điểm độ dốc địa hình làm một biến độc lập trong 
phương pháp nội suy hồi quy hàm lượng SOC tại địa bàn nghiên cứu. 
Kết quả cho thấy hàm lượng SOC trong đất của xã Hương Lâm có giá trị thấp nhất là 0,9% 
và giá trị cao nhất là 1,58%. Khu vực phía nam và tây nam có hàm lượng SOC cao hơn so với các 
vùng khác trong toàn xã. Đặc biệt, một số khu vực ở phía đông đường Hồ Chí Minh ở cách 
khoảng 1000 m có hàm lượng SOC khá cao. Đây là khu vực chuyển tiếp giữa vùng đồi thấp và 
vùng núi cao nên hình thành một thung lũng hẹp với bề rộng 100–200 m dưới chân các dãy núi 
và có hàm lượng cacbon hữu cơ khá cao. Điều này có thể do đây là vùng bằng phẳng, tích tụ 
nhiều cacbon hữu cơ trôi từ trên núi cao xuống do hiện tượng xói mòn đất. 
Theo bảng phân loại hàm lượng cacbon hữu cơ dành cho đất vùng đồi núi Việt Nam [8] 
thì đất đai của xã Hương Lâm có hàm lượng cacbon hữu cơ khá thấp. Cụ thể, diện tích đất có 
hàm lượng cacbon hữu cơ rất nghèo và nghèo là 950 ha, chiếm tỷ lệ 18% tổng diện tích tự nhiên, 
và 72% còn lại là ở mức trung bình. Điều này đòi hỏi cần phải tiếp tục có những biện pháp cải tạo 
đất cũng như hạn chế suy thoái đất trong tương lai. 
Bản đồ hàm lượng carbon hữu cơ trong đất tại hình 4 được xây dựng bằng phương pháp 
nội suy hồi quy cho thấy mức độ chi tiết hơn so với các loại bản đồ xây dựng bằng các phương 
pháp khác. Điều này là do ảnh hưởng của các biến độc lập đến biến cần dự đoán. Herbst và cs. 
[4] cho rằng nếu tương quan giữa biến độc lập và biến phụ thuộc lớn hơn 0,2 thì phương pháp 
nội suy hồi quy sẽ cho kết quả tốt hơn so với các phương pháp chỉ dựa vào quan hệ không gian. 
Trong nghiên cứu này, tương quan giữa độ dốc và hàm lượng cacbon hữu cơ là 0,43, do đó bản 
đồ có mức độ chính xác cao. 
Bảng 1. Mô hình nội suy và chỉ số đánh giá mô hình 
Mô hình nội suy Tương quan (%) AIC 
Y= f (Độ dốc) 43 –95 
Y = f (Độ cao) 1 –68 
Y = f (NDVI) 7 –71 
Y = f (Độ dốc, Độ cao) 42 –93 
Y = f (Độ dốc, NDVI) 42 –93 
Y = f (Độ cao, NDVI) 7 –71 
Y = f (Độ dốc, Độ cao, NDVI) 41 –90 
Jos.hueuni.edu.vn Tập 129, Số 3A, 2020 
119 
Hình 4. Bản đồ hàm lượng carbon hữu cơ trong đất xã Hương Lâm 
5 Kết luận 
Hàm lượng cacbon hữu cơ trong đất có mối tương quan chặt chẽ với độ dốc của địa hình, 
còn chỉ số NDVI cũng như độ cao có ảnh hưởng không đáng kể. Yếu tố độ dốc hoàn toàn phù 
hợp để sử dụng cho mô hình nội suy tuyến tính – không gian nội suy hồi quy hàm lượng cacbon 
hữu cơ trong đất. Mặc dù vậy, việc sử dụng phần mềm R để thiết lập chương trình nội suy không 
gian đang là một thách thức đối với các nhà nghiên cứu vì giao diện và ngôn ngữ không thật sự 
thân thiện với người dùng. Nghiên cứu này mới chỉ dừng lại ở việc khảo sát 3 biến độc lập, trong 
Trần Thị Minh Châu Tập 129, Số 3A, 2020 
120 
khi đó còn rất nhiều yếu tố khác tác động đến hàm lượng carbon hữu cơ trong đất, do đó cần tiến 
thành thử nghiệm các biến khác để lựa chọn được mô hình có độ chính xác tốt nhất. 
Tài liệu tham khảo 
1. Nguyễn Viết Tuân, Nguyễn Đình Thi (2017), Ảnh hưởng của liều lượng phân bón, mật độ 
đến hai giống sắn KM444 và KM21-12 tại vùng gò đồi tỉnh Thừa Thiên Huế, Tạp chí Khoa học 
và công nghệ Nông Lâm nghiệp, 1, 2, 383–394. 
2. Viện nông hóa thổ nhưỡng (1998), Sổ tay phân tích đất, nước, phân bón cây trồng, 
Nxb. Nông nghiệp, Hà Nội 594 trang. 
3. Göl, C., Bulut, S., Bolat, F. (2017), Comparison of different interpolation methods for spatial 
distribution of soil organic carbon and some soil properties in the Black Sea backward region 
of Turkey, Journal of African Earth Sciences, 134, 85–91, doi:10.1016/j.jafrearsci.2017.06.014. 
4. Herbst, M., Diekkrüger, B., Vereecken, H. (2006), Geostatistical co-regionalization of soil 
hydraulic properties in a micro-scale catchment using terrain attributes, Geoderma, 132, 
206–221. 
5. Hengl, T., Heuvelink, G. B. M., Stein, A. (2004), A generic framework for spatial prediction 
of soil variables based on regression-kriging, Geoderma, 120, 75–93. 
6. Hinge, Gilbert, Surampalli, Y Rao, Goyal, Manish Kumar (2018), Prediction of soil organic 
carbon stock using digital mapping approach in humid India, Environmental Earth Sciences, 
77, 172. 
7. Kumar, S., Lal, R., Liu, D. (2012), A geographically weighted regression kriging approach for 
mapping soil organic carbon stock, Geoderma, 189–190, 627–634. 
8. Nguyen The, Dang, Klinnert, C. (2001), Problems with and local solutions for organic matter 
management in Vietnam, Nutrient Cycling in Agroecosystems, 61, 1–2, 89–97. 
9. Obu, J., Lantuit, H., Myers-Smith, I., Heim, B., Wolter, J., Fritz, M. (2017), Effect of Terrain 
Characteristics on Soil Organic Carbon and Total Nitrogen Stocks in Soils of Herschel Island, 
Western Canadian Arctic, Permafrost and Periglacial Processes, 28, 92–107. 
10. Omuto, C. T., Vargas, R. R. (2015), Re-tooling of regression kriging in R for improved digital 
mapping of soil properties, Geosciences Journal, 19, 1, 157–165. 
11. Pei, T., Qin, C.-Z., Zhu, A.-X., Yang, L., Luo, M., Li, B., Zhou, C. (2010), Mapping soil organic 
matter using the topographic wetness index: A comparative study based on different flow-
direction algorithms and kriging methods, Ecololgical Indicators, 10, 610–619. 
12. Peng, G., Bing, W., Guangpo, G., Guangcan, Z. (2013), Spatial Distribution of Soil Organic 
Carbon and Total Nitrogen Based on GIS and Geostatistics in a Small Watershed in a Hilly 
Area of Northern China, PLoS ONE, 8, e83592. 
Jos.hueuni.edu.vn Tập 129, Số 3A, 2020 
121 
13. Pham Gia, T., Nguyen Trong, H., Kappas, M. (2018a), Assessment of soil quality indicators 
under different agricultural land uses and topographic aspects in Central Vietnam, 
International Soil and Water Conservation Research, 6, 4, 280–288, doi: 
10.1016/j.iswcr.2018.08.001. 
14. Pham Gia, T., Degener, J., Kappas, M. (2018b), Integrated universal soil loss equation (USLE) 
and Geographical Information System (GIS) for soil erosion estimation in A Sap basin: 
Central Vietnam, International Soil and Water Conservation Research, 6,2,99–100, doi: 
10.1016/j.iswcr.2018.01.001 
15. Pham Gia, T., Kappas, M., Van Huynh, C., & Hoang Khanh Nguyen, L. (2019), Application 
of Ordinary Kriging and Regression Kriging Method for Soil Properties Mapping in Hilly 
Region of Central Vietnam, ISPRS International Journal of Geo-Information, 8(3), 147, 
doi:10.3390/ijgi8030147 
16. Reeves, D. W. (1997), The role of soil organic matter in maintaining soil quality in continuous 
cropping systems, Soil and Tillage Research, 43, 131–167, doi:10.1016/S0167-1987(97)00038-X 
17. Seyed, A., Gilkes, R. J., Andrews, S. S. (2006), A minimum data set for assessing soil quality 
in rangelands, Geoderma, 136, 229–234. 
18. Shit, P.K., Bhunia, G.S., Maiti, R. (2016), Spatial analysis of soil properties using GIS based 
geostatistics models, Model, Earth Syst. Environ, 2, 495. 
19. Tang, X., Xia, M., Pérez-Cruzado, C., Guan, F., Fan, S. (2017), Spatial distribution of soil 
organic carbon stock in Moso bamboo forests in subtropical China, Sciences Reports, 7, 81. 
20. Yevheniya, V., Jenny, N., Lars, R., Norberg, T. (2014), A minimum data set for evaluating the 
ecological soil functions in remediation projects, J. Soils Sediments, 14, 1850–1860. 
Trần Thị Minh Châu Tập 129, Số 3A, 2020 
122 
APPLICATION OF KRIGING REGRESSION TO SOIL 
ORGANIC CARBON MAPPING: A CASE IN HUONG LAM 
COMMUNE, A LUOI DISTRICT, THUA THIEN HUE 
PROVINCE 
Tran Thi Minh Chau* 
University of Agriculture and Forestry, Hue University, 102 Phung Hung St., Hue, Vietnam 
Abstract: Soil organic carbon plays an essential role in the assessment of soil quality, especially for 
agricultural purposes. This research was conducted in Huong Lam commune, A Luoi district, to understand 
the influence of slope, elevation, and normalized difference vegetation index (NDVI) on soil organic carbon 
mapping using the kriging regression model. Soil organic carbon data were obtained from 48 randomly 
chosen locations at a depth from 0 to 30 cm. Three independent variables consisting of the slope, elevation, 
and NDVI were extracted from remote sensing data. The results show that the slope is the most influential 
on the soil organic carbon content with a correlation of 43% compared with 7% and 1% for NDVI and 
elevation, respectively. The slope could be used for soil organic carbon mapping using kriging regression. 
More independent variables should be considered to establish the best model for kriging regression. 
Keywords: soil organic carbon, interpolation, kriging regression