Luận án Đánh giá nguy cơ tai biến môi trường tự nhiên tại khu vực huyện Bảo Thắng và Thành phố Lào Cai, tỉnh Lào Cai sử dụng các mô hình địa không gian

Theo định nghĩa của Chiến lược quốc tế về giảm thiểu thảm họa của Liên Hợp
Quốc[1]: Tai biến là biến cố, hoặc hiện tượng tự nhiên hay một hoạt động của con
người có tiềm năng gây ra thiệt hại, có thể gây thương vong hoặc thiệt hại về con
người, hủy hoại tài sản, đổ vỡ về kinh tế và xã hội hoặc suy thoái môi trường. Biến cố
này có một xác suất xuất hiện trong một thời gian xác định, trong một khu vực xác
định với một cường độ xác định.
Tai biến môi trường được định nghĩa là “Các biểu hiện về điều kiện, hoàn cảnh,
hiện tượng, vụ việc hoặc quá trình, được xuất hiện, diễn biến trong thiên nhiên, trong
xã hội… có tiềm năng gây hại, gây nguy hiểm, đe dọa đối với an toàn sức khỏe, tính
mạng con người, tài sản kinh tế, tài sản văn hóa- xã hội của một bộ phận cộng đồng
loài người hoặc có nguy cơ đe dọa, thậm chí phá vỡ tính ổn định, an toàn một bộ phận,
cho đến toàn cục mang tính chất hệ thống môi trường tự nhiên, môi trường văn hóa- xã
hội và môi trường nhân sinh”[2],[3]. Tai biến môi trường là biểu hiện về điều kiện,
hoàn cảnh, hiện tượng, vụ việc hoặc quá trình, được xuất hiện, diễn biến trong thiên
nhiên, trong xã hội, có tiềm năng gây hại, gây nguy hiểm đe dọa đối với an toàn sức
khỏe, tính mạng con người, tài sản kinh tế, tài sản văn hóa- xã hội của một bộ phận
cộng đồng loài người, hoặc có nguy cơ đe dọa, thậm chí phá vỡ tính ổn định, an toàn
một bộ phận, cho đến toàn cục mang tính hệ thống môi trường tự nhiên, môi trường
văn hóa xã hội và môi trường nhân sinh[4]. 
pdf 183 trang phubao 24/12/2022 2500
Bạn đang xem 20 trang mẫu của tài liệu "Luận án Đánh giá nguy cơ tai biến môi trường tự nhiên tại khu vực huyện Bảo Thắng và Thành phố Lào Cai, tỉnh Lào Cai sử dụng các mô hình địa không gian", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên.

File đính kèm:

  • pdfluan_an_danh_gia_nguy_co_tai_bien_moi_truong_tu_nhien_tai_kh.pdf
  • docĐóng góp mới của Luận án.doc
  • docxNEW CONTRIBUTIONS OF THE THESIS.docx
  • pdfNhững đóng góp mới của LA TA NCS Minh.pdf
  • pdfNhững đóng góp mới của LA TV NCS Minh.pdf
  • pdfQĐ NCS Minh.pdf
  • pdfTóm tắt LA Nguyen Quang Minh.pdf
  • pdfTón tắt Tiếng Anh Nguyen Quang Minh.pdf
  • docTrích lục LA Nguyen Quang Minh.doc
  • pdfTrích yếu LA NCS Minh.pdf

Nội dung text: Luận án Đánh giá nguy cơ tai biến môi trường tự nhiên tại khu vực huyện Bảo Thắng và Thành phố Lào Cai, tỉnh Lào Cai sử dụng các mô hình địa không gian

  1. 148 Istanbul, Turkey. 2010. Math. Probl. Eng, 901095. [101]. Pham B. T., Bui D. T., Pourghasemi H. R., Indra P., Dholakia M. B. Landslide susceptibility assesssment in the Uttarakhand area (India) using GIS: A comparison study of prediction capability of naïve bayes, multilayer perceptron neural networks, and functional trees methods. 2017. Theor. Appl. Clim. 128, 255-273. [102]. Nguyen Quoc Phi, Relationship between geology and geochemical data patterns of stream sediment - data mining applications. MSc Thesis, Paichai University, Korea. 2004. 132pp. [103]. QuocPhi Nguyen and HoangBac Bui, Landslide hazard mapping using Bayesian approach in GIS - Case study in Yangsan area, Korea. In GeoInformatics for Spatial-Infrastructure Development in Earth & Allied Sciences GIS-IDEAS 2004. [104]. Quoc Phi Nguyen, Du Duong Bui, SangGi Hwang, Khac Uan Do, Thi Hoa Nguyen. Rainfall-triggered landslide and debris flow hazard assessment using data mining techniques: A comparison of Decision Trees, Artificial Neural Network and Support Vector Machines. Proceedings of the 2018 Vietnam Water Cooperation Initiative (VACI 2018) - Highlights. Science and Technics Publishing House, Hanoi, Vietnam, p.138-141. ISBN: 978-604-67-1059-2. [105]. Wang L. J., Guo M., Sawada K., Lin J., Zhang J., A comparative study of landslide susceptibility maps using logistic regression, frequency ratio, decision tree, weights of evidence and artificial neural network. 2015. Geosci. J. 20, 117-136. [106]. Wang Y., Fang Z. and Hong H., Comparison of convolutional neural networks for landslide susceptibility mapping in Yanshan County, China. 2019. Sci. Total Environ, 666, 975-993. [107]. Wu C., Landslide Susceptibility Based on Extreme Rainfall-Induced Landslide Inventories and the Following Landslide Evolution. 2019. Water, 11, 2609. [108]. Yang J., Song C., Yang Y., Xu C., Guo F. and Xie L., New method for landslide susceptibility mapping supported by spatial logistic regression and GeoDetector: A case study of Duwen Highway Basin, Sichuan Province, China. 2019. Geomorphology 324, 62-71. [109]. Yi Y., Zhang Z., Zhang W., Xu Q., Deng C., Li Q., 2019. GIS-based earthquake-triggered-landslide susceptibility mapping with an integrated weighted index model in Jiuzhaigou region of Sichuan Province, China. Nat. Hazards Earth Syst. 2019. Sci. 19, 1973-1988. [110]. Zhou C., Yin K., Cao Y., Ahmed B., Li Y., Catani F. and Pourghasemi H. R., 2018. Landslide susceptibility modeling applying machine learning methods: A case study from Longju in the Three Gorges Reservoir Area, China.2018. Comput. Geosci. 112, 23-37. [111]. Peter Holmgren, Multiple flow direction algorithms for runoff modelling in grid based elevation models: An empirical evaluation, July 1994, Hydrological Processes 8(4):327 – 334 DOI:10.1002/hyp.3360080405
  2. 150 [122]. Jim Brewster, A Discussion on the Utility of the High Resolution Flash Flood Potential Index for Customers and Partners NWS Binghamton, Eastern region flash flood conference, June 2-4, 2010. [123]. Lê Quốc Hùng (Chủ biên). Báo cáo kết quả điều tra và thành lập bản đồ hiện trạng trượt lở đất đá tỷ lệ 1:50.000 khu vực miền núi tỉnh Lào Cai. Đề án Điều tra, đánh giá và phân vùng cảnh báo nguy cơ trượt lở đất đá các vùng miền núi Việt Nam. Viện Khoa học Địa chất và Khoáng sản, Bộ Tài nguyên và Môi trường, Hà Nội. 2014.
  3. 152 PHỤ LỤC 1 KẾT QUẢ TÍNH TOÁN TRỌNG SỐ THEO CÁC PHƯƠNG PHÁP THỐNG KÊ Bảng 1. Kết quả tính toán trọng số cho độ cao địa hình Thống kê Bayes Diện tích Độ Hệ số Độ cao Diện tích Tỷ lệ Tỷ Tỷ Tỷ lệ (%) trượt tương tin cậy (m) (km2) (%) trọng trọng (pixel) phản (CF) (W+) (W-) (C) 1500 30,59 3,37 119 1,94 -0,55 0,01 -0,566 -0,441 Tổng 908,85 100 6.132 100 Bảng 2. Kết quả tính toán trọng số cho độ dốc địa hình Thống kê Bayes Diện tích Độ Hệ số Diện tích Tỷ lệ Tỷ Tỷ Độ dốc (0) Tỷ lệ (%) trượt tương tin cậy (km2) (%) trọng trọng (pixel) phản (CF) (W+) (W-) (C) 45 27,03 2,97 472 7,70 0,95 -0,05 1,002 0,658 Tổng 908,85 100 6.132 100
  4. 154 Bảng 6. Kết quả tính toán trọng số theo chỉ số vị trí địa hình (TPI) Thống kê Bayes Diện tích Độ Hệ số Diện tích Tỷ lệ Tỷ Tỷ TPI Tỷ lệ (%) trượt tương tin cậy (km2) (%) trọng trọng (pixel) phản (CF) (W+) (W-) (C) ≤ -10 109,33 12,03 1203 19,62 0,49 -0,09 0,580 0,415 -10-0 428,64 47,16 2762 45,04 -0,05 0,04 -0,085 -0,048 0-10 245,96 27,06 1388 22,64 -0,18 0,06 -0,238 -0,173 10-20 106,69 11,74 596 9,72 -0,19 0,02 -0,212 -0,182 > 20 18,23 2,01 183 2,98 0,40 -0,01 0,408 0,352 Tổng 908,85 100 6,132 100 Bảng 7. Kết quả tính toán trọng số theo chỉ số cân bằng khối (MBI) Thống kê Bayes Diện tích Độ Hệ số Diện tích Tỷ lệ Tỷ Tỷ MBI Tỷ lệ (%) trượt tương tin cậy (km2) (%) trọng trọng (pixel) phản (CF) (W+) (W-) (C) ≤ -0,5 192,36 21,16 1476 24,07 0,13 -0,04 0,166 0,129 -0,5-0 318,98 35,10 2174 35,45 0,01 -0,01 0,016 0,011 0-0,5 158,85 17,48 1038 16,93 -0,03 0,01 -0,039 -0,034 0,5-1 238,55 26,25 1444 23,55 -0,11 0,04 -0,145 -0,109 > 1 0,12 0,01 0 0,00 0,00 0,00 0,000 -1,000 Tổng 908,85 100 6,132 100 Bảng 8. Kết quả tính toán trọng số theo chỉ số vận chuyển trầm tích (STI) Thống kê Bayes Diện tích Độ Hệ số Diện tích Tỷ lệ Tỷ Tỷ STI Tỷ lệ (%) trượt tương tin cậy (km2) (%) trọng trọng (pixel) phản (CF) (W+) (W-) (C) ≤ 1 713,05 78,46 4340 70,78 -0,10 0,31 -0,408 -0,104 1-5 181,18 19,93 1688 27,53 0,32 -0,10 0,423 0,296 5-10 8,27 0,91 55 0,90 -0,01 0,00 -0,014 -0,015 10-15 2,38 0,26 11 0,18 -0,38 0,00 -0,380 -0,331 > 15 3,97 0,44 38 0,62 0,35 0,00 0,352 0,316 Tổng 908,85 100 6,132 100
  5. 156 Bảng 10. Kết quả tính toán trọng số cho yếu tố ĐCCT Thống kê Bayes Diện tích Độ Hệ số Diện tích Tỷ lệ Tỷ Tỷ ĐCCT Tỷ lệ (%) trượt tương tin cậy (km2) (%) trọng trọng (pixel) phản (CF) (W+) (W-) (C) BR 78,33 8,62 509 8,30 -0,04 0,00 -0,041 -0,039 LKC2 58,81 6,47 449 7,32 0,12 -0,01 0,133 0,125 LKC3 48,73 5,36 79 1,29 -1,43 0,04 -1,469 -0,772 LKC4 65,67 7,23 373 6,08 -0,17 0,01 -0,184 -0,168 LKC5 54,94 6,05 241 3,93 -0,43 0,02 -0,453 -0,366 LKC6 447,30 49,22 3593 58,59 0,17 -0,20 0,379 0,172 LKC7 155,08 17,06 888 14,48 -0,16 0,03 -0,195 -0,160 Tổng 908,85 100 6,132 100 Ghi chú: BR - Lớp đất bở rời LKC 2 - Trầm tích lục nguyên giàu thạch anh LKC 3 - Trầm tích carbonat LKC 4 - Magma siêu mafic, mafic LKC 5 - Magma acit - trung tính LKC 6 - Đá biến chất giàu alumosilicat LKC 7 - Đá biến chất giàu thạch anh Bảng 11. Kết quả tính toán trọng số cho yếu tố ĐCTV Thống kê Bayes Diện tích Độ Hệ số Diện tích Tỷ lệ Tỷ Tỷ ĐCTV Tỷ lệ (%) trượt tương tin cậy (km2) (%) trọng trọng (pixel) phản (CF) (W+) (W-) (C) CN1 88,65 9,75 545 8,89 -0,09 0,01 -0,103 -0,095 CN2 97,22 10,70 492 8,02 -0,29 0,03 -0,317 -0,263 KCN1 120,61 13,27 614 10,01 -0,28 0,04 -0,319 -0,259 KCN2 602,37 66,28 4481 73,08 0,10 -0,23 0,323 0,100 Tổng 908,85 100 6,132 100 Ghi chú: CN1 - Nước lỗ hổng trong tầng chứa nước là các thành tạo Đệ Tứ không phân chia và Neogen CN2 - Nước khe nứt và khe nứt karst KCN1 - Các thành tạo không chứa nước: Các phức hệ magma KCN2 - Các thành tạo địa chất nghèo nước thuộc các hệ tầng đá biến chất
  6. 158 Bảng 14. Kết quả tính toán trọng số cho kiểu địa mạo Thống kê Bayes Diện tích Độ Hệ số Kiểu địa Diện tích Tỷ lệ Tỷ Tỷ Tỷ lệ (%) trượt tương tin cậy mạo (km2) (%) trọng trọng (pixel) phản (CF) (W+) (W-) (C) 6 0,86 0,09 0 0,00 0,00 0,00 -0,001 -1,000 6,1 9,75 1,07 6 0,10 -2,40 0,01 -2,405 -0,914 8 20,81 2,29 29 0,47 -1,58 0,02 -1,596 -0,805 10 64,81 7,13 680 11,09 0,44 -0,04 0,486 0,383 11 49,20 5,41 239 3,90 -0,33 0,02 -0,345 -0,294 13 129,92 14,30 890 14,51 0,02 0,00 0,018 0,016 14 15,66 1,72 260 4,24 0,90 -0,03 0,928 0,637 15 86,28 9,49 1079 17,60 0,62 -0,09 0,711 0,494 16 183,41 20,18 255 4,16 -1,58 0,18 -1,763 -0,805 19 11,07 1,22 0 0,00 0,00 0,01 -0,012 -1,000 20 15,52 1,71 0 0,00 0,00 0,02 -0,017 -1,000 21 2,67 0,29 0 0,00 0,00 0,00 -0,003 -1,000 23 29,87 3,29 487 7,94 0,88 -0,05 0,933 0,629 25 14,03 1,54 0 0,00 0,00 0,02 -0,016 -1,000 26 16,64 1,83 10 0,16 -2,42 0,02 -2,436 -0,916 27 1,72 0,19 0 0,00 0,00 0,00 -0,002 -1,000 28 87,85 9,67 698 11,38 0,16 -0,02 0,183 0,162 31 25,40 2,79 184 3,00 0,07 0,00 0,073 0,074 32 143,37 15,78 1315 21,44 0,31 -0,07 0,377 0,284 Tổng 908,85 100 6.132 100 Ghi chú: 6- Bề mặt san bằng cao 900 - 1200m, bị phân cắt tạo đồi thoải với sườn dốc 8 - 12° 6.1- Bề mặt san bằng cao 700 - 800m, bị phân cắt tạo đồi thoải với sườn dốc 8 - 12° 8- Bề mặt san bằng cao 100 - 200m, bị phân cắt tạo đồi thoải với sườn dốc 5 - 8° 10- Sườn bóc mòn tổng hợp dốc trên 30° 11- Sườn bóc mòn tổng hợp dốc 20 - 30° 13- Sườn bóc mòn - đổ lở dốc trên 45° 14- Sườn xâm thực - bóc mòn dọc khe suối, dốc trên 30° 15- Sườn xâm thực - bóc mòn dốc 20 - 30° 16- Sườn xâm thực và rửa trôi bề mặt dốc dưới 20° 19- Tập hợp các bề mặt đỉnh karst dạng vòm, tháp và dạng dải cao 600 - 800m và các phễu karst 20- Tập hợp các bề mặt đỉnh karst dạng vòm, dạng tháp cao 200 - 600m và các phễu karst 21- Bề mặt đáy trũng khép kín do mở rộng các phễu karst với tích tụ deluvi 23- Sườn rửa lũa - hoà tan - đổ lở karst dốc trên 45°
  7. 160 Bảng 16. Kết quả tính toán trọng số theo mật độ sông suối Thống kê Bayes Diện tích Hệ số Diện tích Tỷ lệ Tỷ Tỷ Độ Mật độ Tỷ lệ (%) trượt tin cậy (km/km2) (km2) (%) trọng trọng tương (pixel) (CF) (W+) (W-) phản (C) ≤ 0,5 280,31 30,84 1851 30,19 -0,02 0,01 -0,031 -0,023 0,5-1 310,98 34,22 1894 30,89 -0,10 0,05 -0,152 -0,104 1-2 286,52 31,53 2106 34,34 0,09 -0,04 0,128 0,088 > 2 31,04 3,41 281 4,58 0,29 -0,01 0,306 0,273 908,85 100 6.132 100 Bảng 17. Kết quả tính toán trọng số theo lượng mưa ngày lớn nhất Thống kê Bayes Diện tích Độ Hệ số Lượng Diện tích Tỷ lệ Tỷ Tỷ mưa Tỷ lệ (%) trượt tương tin cậy (km2) (%) trọng trọng (mm/ngày) (pixel) phản (CF) (W+) (W-) (C) 100 154,86 17,04 1451 23,66 0,33 -0,08 0,412 0,300 100-110 373,65 41,11 2007 32,73 -0,23 0,13 -0,361 -0,215 110-120 337,63 37,15 2346 38,26 0,03 -0,02 0,047 0,031 > 120 42,71 4,70 328 5,35 0,13 -0,01 0,136 0,130 908,85 100 6.132 100 Bảng 18. Kết quả tính toán trọng số theo độ ẩm đất Thống kê Bayes Diện tích Độ Hệ số Diện tích Tỷ lệ Tỷ Tỷ Độ ẩm đất Tỷ lệ (%) trượt tương tin cậy (%) (km2) (%) trọng trọng (pixel) phản (CF) (W+) (W-) (C) 30,5 546,45 60,13 3436 56,03 -0,07 0,10 -0,168 -0,073 30,5-31 217,37 23,92 1600 26,09 0,09 -0,03 0,116 0,089 31-31,5 130,54 14,36 995 16,23 0,12 -0,02 0,144 0,123 > 31,5 14,50 1,60 101 1,65 0,03 0,00 0,032 0,034 908,85 100 6.132 100
  8. 162 Bảng 22. Kết quả tính toán trọng số theo tình hình biến động sử dụng đất giai đoạn 2010-2020 Thống kê Bayes Diện tích Độ Hệ số Diện tích Tỷ lệ Tỷ Tỷ Biến động Tỷ lệ (%) trượt tương tin cậy (km2) (%) trọng trọng (pixel) phản (CF) (W+) (W-) (C) Rất xấu 34,95 3,85 256 4,17 0,08 0,00 0,086 0,085 Xấu 580,33 63,85 4266 69,57 0,09 -0,17 0,258 0,088 Tốt 139,32 15,33 924 15,07 -0,02 0,00 -0,020 -0,018 Rất tốt 154,26 16,97 686 11,19 -0,42 0,07 -0,484 -0,357 908,85 100 6.132 100 Bảng 23. Kết quả tính toán trọng số theo mật độ nhà cửa Thống kê Bayes Diện tích Độ Hệ số Diện tích Tỷ lệ Tỷ Tỷ Mật độ Tỷ lệ (%) trượt tương tin cậy nhà cửa (km2) (%) trọng trọng (pixel) phản (CF) (W+) (W-) (C) 0,2 166,91 18,37 5487 89,48 1,59 -2,05 3,636 0,852 0,2-0,5 117,01 12,87 49 0,80 -2,78 0,13 -2,910 -0,942 0,5-1 172,04 18,93 60 0,98 -2,96 0,20 -3,163 -0,952 > 1 452,88 49,83 536 8,74 -1,74 0,60 -2,340 -0,834 908,85 100 6.132 100 Bảng 24. Kết quả tính toán trọng số theo mật độ đường giao thông Thống kê Bayes Diện tích Độ Hệ số Mật độ Diện tích Tỷ lệ Tỷ Tỷ đường Tỷ lệ (%) trượt tương tin cậy (km2) (%) trọng trọng giao thông (pixel) phản (CF) (W+) (W-) (C) 0.5 122,21 13,45 1181 19,26 0,36 -0,07 0,429 0,324 0,5-1,5 367,18 40,40 1783 29,08 -0,33 0,17 -0,503 -0,295 1,5-2,5 289,34 31,84 2185 35,63 0,11 -0,06 0,170 0,114 > 2,5 130,13 14,32 983 16,03 0,11 -0,02 0,133 0,115 908,85 100 6.132 100
  9. 164 | | | | | | TopographicPositionIndex 1: Yes (22/8) | | | | | | | HWZoneDepth > 13.86787: Yes (49/3) | | | | | | TopographicPositionIndex > -0.004794: No (47/1) | | | | | Morphology = Morpho250 | | | | | | SoilMoisture 1: Yes (44/1) | | | | | | SoilMoisture > 3017.029: No (33/6) | | | | | Morphology = Morpho255 | | | | | | SoilType = SoilType80 | | | | | | | BSI -0.11936 | | | | | | | | LineamentDensity 2.005173: No (17/5) | | | | | | SoilType = SoilType100 | | | | | | | LineamentDensity 2.010504 | | | | | | | | ProfileCurvature -0.002386 | | | | | | | | | LineamentDensity 2.188308: No (20/3) | | | | | | SoilType = SoilType220: Yes (34/2) | | | | HWZoneDepth > 21.74716: Yes (144/5) | NDVI > 0.476093 | | NDVI 0.119621: No (28/3) | | | | | | | | StreamDensity > 1.173511: Yes (23) | | | | | | | TopographicPositionIndex > -17.89385 | | | | | | | | SedimentTransportIndex 20.66717 | | | | | | | | | | | | | | | | | | | Elevation 766.1966: No (16/7) | | | | | | | | | | | | | | | | | PlanCurvature > 0.000979: No (17/1) | | | | | | | | | | | | | | | RoadDensity > 1.158528: Yes (27/6) | | | | | | | | | | | | | | LineamentDensity > 0.825271: No (47/3) | | | | | | | | | | | | | LineamentDensity > 1.049945: Yes (28/4)
  10. 166 | | | | | | | | | | | Lithology = Litho110: Yes (10/5) | | | | | | | | | | | Lithology = Litho120: Yes (11/5) | | | | | | | | | | | Lithology = Litho130: Yes (61/5) | | | | | | | | | | | Lithology = Litho190: Yes (16) | | | | | | | | | | | Lithology = Litho200: Yes (12/1) | | | | | | | | | | | Lithology = Litho240: Yes (28/8) | | | | | | | | | | | Lithology = Litho250 | | | | | | | | | | | | HWZoneDepth 7.989587: Yes (22) | | | | | | | | | | ProfileCurvature > 0.004734: No (35/3) | | | | | | | | | HWZoneDepth > 8.526031 | | | | | | | | | | StreamPowerIndex 167.8647: Yes (16/3) | | | | | | | | | | StreamPowerIndex > 0.439119: No (93/6) | | | | | Slope > 27.83878 | | | | | | HWZoneDepth 2.245908: Yes (15/6) | | | | | | HWZoneDepth > 3.587016 | | | | | | | HouseDensity 0.944617 | | | | | | | | | | | | SoilMoisture 3055.369: No (17/5) | | | | | | | | | | LULCChange > 1 | | | | | | | | | | | TerrainRuggednessIndex 1.722359: No (27/9) | | | | | | | | | GeoEng = GeoEng160: Yes (72/2) | | | | | | | | Morphology = Morpho60: No (65/7) | | | | | | | | Morphology = Morpho75 | | | | | | | | | StreamDensity 40.24235 | | | | | | | | | | | HydroEng = HydroGeo100: Yes (450/27) | | | | | | | | | | | HydroEng = HydroGeo150 | | | | | | | | | | | | StreamPowerIndex 62.30389 | | | | | | | | | | | | | Lithology = Litho50: Yes (65/2) | | | | | | | | | | | | | Lithology = Litho220: Yes (142/15) | | | | | | | | | StreamDensity > 0.796298 | | | | | | | | | | Elevation 942.2756: No (89/4) | | | | | | | | Morphology = Morpho105: No (20/7) | | | | | | | | Morphology = Morpho120 | | | | | | | | | SoilMoisture 6.464333: No (49) | | | | | | | | | | | SoilMoisture > 3070.593: Yes (25) | | | | | | | | | | StreamDensity > 1.018863 | | | | | | | | | | | LineamentDensity <= 0.892906 | | | | | | | | | | | | SoilMoisture <= 2990.84: Yes (92/6)
  11. 168 | | | | | | | | | | | | HWZoneDepth > 6.216064: No (29/4) | | | | | | | | | | | Morphology = Morpho195: No (14) | | | | | | | | | | | Morphology = Morpho255: Yes (30/3) | | | | | | | | | | SoilMoisture > 3077.605: No (60/1) | | | | | | | | | LineamentDensity > 0.837547 | | | | | | | | | | HouseDensity 1.208934 | | | | | | | | | | | SoilMoisture 3029.728 | | | | | | | | | | | | RoadDensity 1.512321 | | | | | | | | | | | | | WeatheringCrust = WeatheringCrust50: Yes (26/8) | | | | | | | | | | | | | WeatheringCrust = WeatheringCrust100: No (15/6) | | | | | StreamDensity > 1.029848 | | | | | | SoilMoisture 2979.111: Yes (24/1) | | | | | | | | SoilMoisture > 2979.877: No (49/8) | | | | | | | Rainfall > 98.54639 | | | | | | | | LineamentDensity 0.82804 | | | | | | | | | HouseDensity 0.061471: No (26/12) | | | | | | SoilMoisture > 3007.885 | | | | | | | PlanCurvature 108.2197 | | | | | | | | | | | Rainfall 117.6591: No (17) | | | | | | | | | HWZoneDepth > 16.22196: No (23) | | | | | | | | HydroEng = HydroGeo150 | | | | | | | | | HWZoneDepth 12.55489: Yes (15/4) | | | | | | | | HydroEng = HydroGeo250: No (25) | | | | | | | PlanCurvature > 0.000032: No (131/8) | | | HWZoneDepth > 21.44548 | | | | SoilMoisture 2987.405 | | | | | LineamentDensity 1.17102 | | | | | | LULCChange -1: Yes (52/4) | | NDVI > 0.841483: No (635) Số lượng lá (leaves): 358 Kích thước cây (size of the tree): 505