Bài báo sử dụng phương pháp hồi quy không gian trong nghiên cứu đánh giá biến động lớp phủ vùng cửa sông Ba Lạt.
.png)
Ảnh minh họa
Tóm tắt
Bài báo sử dụng phương pháp hồi quy không gian trong nghiên cứu đánh giá biến động lớp phủ vùng cửa sông Ba Lạt. Kết quả nghiên cứu là mô hình thử nghiệm hồi quy không gian với biến độc lập là khoảng cách đến đường giao thông chính. Mô hình này được áp dụng để đánh giá và làm cơ sở dự báo biến động lớp phủ trong tương lai.
Mở đầu
Biến động lớp phủ là hiện tượng vẫn đang diễn ra hàng ngày trong cuộc sống, sự thay đổi của lớp phủ có tác động to lớn đối với môi trường. Biến động có thể tác động tích cực hoặc tiêu cực đến môi trường sống. Việc đánh giá biến động lớp phủ giúp chúng ta nắm bắt được những nguyên nhân chính gây tác động đến biến động nhằm lựa chọn phương pháp quản lý môi trường một cách hiệu quả.
Các nghiên cứu trước đây thường dùng kỹ thuật hồi quy thông thường với số liệu chéo hoặc số liệu dạng bảng để tính toán, xác định ảnh hưởng của các yếu tố tự nhiên và KT-XH đến biến động lớp phủ thực vật. Việc sử dụng số liệu dạng bảng tuy có xem xét đến đặc điểm riêng của từng loại đối tượng nhưng lại bỏ qua mối liên hệ không gian với đơn vị địa lý, nếu đo lường các đối tượng trên một đơn vị địa lý mà bỏ qua mối quan hệ tương quan không gian có thể dẫn đến ước lượng bị lệch và không đáng tin cậy. Công cụ hữu hiệu nhất để đo lường sự tương quan không gian giữa các đối tượng là chỉ số Moran’s I trong mô hình hồi quy không gian.
Giới thiệu về phương pháp hồi quy không gian
Công cụ hữu hiệu nhất để đo lường sự tương quan không gian giữa các đối tượng là chỉ số Moran’s I theo kiểm định của Moran (1950). Công thức để xác định chỉ số Moran như sau:
Trong đó: Xi là giá trị của biến nghiên cứu ở địa phương thứ i; X là giá trị trung bình của biến X; wij là trọng số không gian giữa hai địa phương thứ i và thứ j; và n là số quan sát. Hệ số Moran’s I tính được nếu mang dấu dương, nghĩa là các địa phương lân cận sẽ có mối tương quan không gian với nhau. Ngược lại, hệ số Moran’s I mang dấu âm cho thấy sự tương quan không gian âm. Lưu ý rằng, phân tích bản chất tương quan dương hay âm còn phụ thuộc vào cách xây dựng ma trận trọng số sử dụng khi kiểm định. Việc kiểm định ý nghĩa thống kê của hệ số Moran’s I được thực hiện dựa trên giả thuyết Ho là không có sự tương quan không gian giữa các địa phương về chỉ tiêu được nghiên cứu theo ma trận trọng số được sử dụng. Cách đơn giản nhất để sử dụng am trận trọng số không gian là sử dụng ma trận trọng số liền kề (contiguity matrix). Các phân tử của ma trận trọng số liền kề nhận giá trị bằng 1 nếu các quốc gia có chung đường biên giới và bằng 0 cho các trường hợp còn lại (theo Lesage, 1999). Ngoài ra, ma trận trọng số còn được xác định dựa trên kinh độ và vĩ độ của các gia, khoảng cách giữa các thủ đô hoặc thời gian di chuyển từ quốc gia này đến quốc gia khác.
Khi phát hiện có sự phụ thuộc về mặt không gian giữa các quốc gia, các dạng mô hình hồi quy không gian thường được sử dụng để xác định tác động của sự tương quan không gian bao gồm mô hình sai số không gian SEM (Spatial error model), mô hình tự hồi quy không gian SAR (spatial autoregressive regressive) và mô hình Durbin không gian SDM (spatial Durban model).
Mô hình tự hồi quy không gian SAR đầu tiên được giới thiệu bởi Cliff and Ord (1981), sau đó được mở rộng bởi Anselin (1988). Mô hình mô tả sự tương quan giữa dữ liệu thu thập theo không gian với ý nghĩa rằng biến phụ thuộc ở địa phương i có thể chịu sự tác động của các địa phương lân cận. Mô hình được thể hiện ở dưới dạng ma trận như sau:
Y: Vector (n x 1) các giá trị của biến phụ thuộc;
W: ma trận trọng số không gian, cấp (n x n);
Wy: được gọi là biến trễ theo không gian của biến phụ thuộc;
P: hệ số hồi quy của biến trễ không gian Wy;
X: ma trận (n x k) giá trị của các biến độc lập, kể cả hệ số tự do;
B: vecto (k x 1) hệ số hồi quy của các biến độc lập trong X;
E: vecto (n x 1) các sai số.
Thành phần Wy thể hiện sự tự hồi quy không gian, chính là trung bình trọng số của giá trị biến y ở các địa phương lân cận và hệ số ᑭ thể hiện sự tác động của các địa phương lân cận đến biến phụ thuộc cần nghiên cứu.
Khác với mô hình tự hồi quy không gian cho phép biến trễ không gian đóng vai trò như biến độc lập, mô hình sai số không gian SEM lai cho phép sự tương quan không gian diễn ra ở phần sai số. Mô hình SEM có dạng:
Trong đó: u: vecto (n x 1) các sai số hồi quy y theo X; Wu: biến trễ theo không gian của sai số; : Hệ số tự tương quan không gian cho biết sự phụ thuộc sai số ở quan sát này vào sai số các quan sát lân cận; : Vecto (n x 1) các sai số i.i.d.
Theo Pace & Barry (1998), một mở rộng quan trọng nữa của mô hình hồi quy không gian là có thể cho phép sự tác động của biến độc lập X đến biến phụ thuộc Y. Có nghĩa là, biến phụ thuộc ở địa phương thứ i còn có thể bị tác động bởi biến độc lập của các địa phương lân cận. Mô hình này được gọi là mô hình Durbin không gian:
Trong đó: WX: biến trễ theo không gian của biến độc lập; d: Vecto (k x 1) hệ số hồi quy của các biến độc lập trong X, thể hiện tác động của biến độc lập ở các địa phương lân cận.
Những mô hình hồi quy không gian thông thường được xét với dữ liệu chéo. Trên thực tế, dữ liệu có thể được thu thập trên nhiều địa phương tại nhiều thời điểm khác, hình thành dạng dữ liệu bảng. Wooldridge (2010) đã chỉ ra những ưu điểm và sự cần thiết của dữ liệu dạng bảng. Do vậy, các mô hình hồi quy không gian cũng được mở rộng tương ứng với dữ liệu bảng.
Dữ liệu và phương pháp nghiên cứu
Dữ liệu: Bản đồ biến động lớp phủ vùng cửa sông Ba Lạt giai đoạn 2011-2016; số liệu thống kê về các hoạt động kinh tế, văn hóa - xã hội vùng cửa sông Ba Lạt.
Phương pháp nghiên cứu: Phương pháp hồi quy không gian trong đánh giá biến động lớp phủ vùng cửa sông Ba Lạt.
Kết quả phân tích hồi quy cho biến động lớp phủ vùng cửa sông Ba Lạt
Các biến chính có ảnh hưởng đến biến động lớp phủ vùng cửa sông Ba Lạt:
PLOTAREA = Diện tích đất (ha)
ROAD = Khoảng cách đến đường giao thông chính
Kết luận
Trên cơ sở phân tích ảnh hưởng của các yếu tố môi trường đến biến động lớp phủ vùng cửa sông Ba Lạt, tác giả đã thử nghiệm chạy mô hình với biến là khoảng cách đến đường giao thông chính. Kết quả phân tích cho thấy, đặc tính địa lý đã được xác lập bởi kết quả nghiên cứu ảnh hưởng của khoảng cách tới đường giao thông chính với biến động lớp phủ vùng cửa sông Ba Lạt.
Tài liệu tham khảo
Anselin L, Florax RJGM, Rey SJ. Advances in Spatial Econometrics. In: Methodology, Tools and Applications. Berlin: Springer Verlag; 2004;
Elhorst JP, Vega SH. On spatial econometric models, spillover effects, and W. European Regional Science Association conference papers, 2013;
H BB, Bh. Econometric analysis of panel data. Wiley, 2015.
TRẦN THỊ NGOAN
Đại học Tài nguyên và Môi trường Hà Nội
