Dự báo động thái không gian - thời gian của nhiễm mặn đất bằng học máy lai và Landsat OLI: Đồng bằng sông Hồng, Việt Nam như một địa bàn thử nghiệm cho các vùng châu thổ dễ tổn thương trên toàn cầu

Nhiễm mặn đất là một tác nhân chính gây suy thoái đất trên toàn cầu, song việc giám sát vẫn còn khó khăn do động thái không gian - thời gian phức tạp và biến đổi khí hậu. Đồng bằng sông Hồng (RRD), Việt Nam, chịu tình trạng nhiễm mặn nghiêm trọng làm suy yếu nông nghiệp và an ninh lương thực, khiến nơi đây trở thành địa bàn thử nghiệm lý tưởng cho các nghiên cứu về vùng châu thổ. Khác với các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào từng thời điểm đơn lẻ, nghiên cứu này tích hợp dữ liệu nhiễm mặn lịch sử với các kịch bản khí hậu dự báo để mô hình hóa động thái dài hạn. Dựa trên dữ liệu thực địa, chúng tôi áp dụng các phương pháp học máy lai: XGB (XGBoost) được tối ưu hóa bằng Sandpiper Hunting Optimization (XGB-SHO), Northern Goshawk Optimization (XGB-NGO), Electromagnetic Search Optimization (XGB-ESOA), Monkey Gorilla Optimization (XGB-MGO) và Grey Wolf Optimization (XGB-GWO). Cách tiếp cận này xử lý tính không đồng nhất về không gian và bù đắp dữ liệu bị thiếu. Các mục tiêu gồm: (i) mô phỏng độ mặn đất (2005–2025); (ii) dự báo động thái đến năm 2035 theo các kịch bản khí hậu; và (iii) đánh giá tác động đến đất canh tác. XGB-NGO cho kết quả tốt nhất (R²=0,886), tiếp theo là XGB-SHO/ESOA (0,881) và XGB-MGO/GWO (0,876). Các dự báo cho thấy độ mặn gia tăng (EC>4 mS/cm) tại các vùng ven biển/cửa sông do nước biển dâng. Đất canh tác giảm từ 2.796,3 km² (86,2%) năm 2005 xuống 2.424,0 km² (74,7%) vào năm 2035 (−13,3%), trong khi nuôi trồng thủy sản mở rộng từ 68,5 km² (2,1%) lên 179,0 km² (5,5%) (+161%). Đất canh tác bị nhiễm mặn giảm theo kịch bản RCP 4.5 (18,02 km²) và RCP 8.5 (19,0 km²) vào năm 2035 thông qua chuyển đổi mục đích sử dụng đất. Kết quả nhấn mạnh việc tích hợp các kịch bản khí hậu vào quản lý đất - nước thích ứng và ưu tiên các chiến lược nông nghiệp được thiết kế riêng. Sử dụng RRD làm địa bàn thử nghiệm, nghiên cứu này đưa ra những hiểu biết có thể chuyển giao cho các vùng châu thổ trên toàn thế giới. • Nhiễm mặn đất đã làm thay đổi nông nghiệp tại Đồng bằng sông Hồng (RRD) • Mô hình XGB-NGO đạt độ chính xác cao nhất (R² = 0,886) trong dự báo độ mặn đất • Các vùng ven biển đối mặt rủi ro nhiễm mặn cao nhất, với mức EC vượt 9 mS/cm vào năm 2035 • Biến đổi khí hậu và nước biển dâng làm gia tăng tác động của nhiễm mặn đất đến nông nghiệp