Mô hình hóa tăng trưởng đô thị cho quy hoạch dài hạn dưới bối cảnh bất định khí hậu trong tương lai: Tổng quan hệ thống và lộ trình quyết định

Mô hình hóa tăng trưởng đô thị cho quy hoạch dài hạn dưới bối cảnh bất định khí hậu trong tương lai: Tổng quan hệ thống và lộ trình quyết định

Modelling urban growth for long-term planning under future climate uncertainty: A systematic review and decision pathway

SHARE COMMENTS

1 – GIỚI THIỆU

Quy hoạch trong bối cảnh tăng trưởng đô thị nhanh làm gia tăng rủi ro do bất định khí hậu nếu chính sách quy hoạch không gắn kết với những kịch bản khí hậu có thể xảy ra. Mô hình hóa tăng trưởng đô thị (Urban Growth Modelling – UGM) thường được sử dụng để cung cấp thông tin cho hoạch định chính sách, nhưng năng lực của nó trong việc xây dựng các kịch bản tăng trưởng đô thị dài hạn phù hợp và có thể tích hợp với kịch bản khí hậu toàn cầu vẫn chưa được nghiên cứu đầy đủ.

Mục tiêu của nghiên cứu này là tiến hành một tổng quan hệ thống nhằm đánh giá tính phù hợp của UGM trong việc tạo ra các kịch bản tăng trưởng đô thị tương thích với các kịch bản khí hậu để hỗ trợ quy hoạch dài hạn trong điều kiện bất định khí hậu. Kết quả cho thấy nhiều phương pháp UGM có khả năng tạo ra các dự báo tăng trưởng đô thị với nhiều quy mô không gian khác nhau và khớp về thời gian với các kịch bản khí hậu.

Để định hướng trong sự đa dạng đó, nghiên cứu đề xuất một lộ trình quyết định giúp xác định các lựa chọn phù hợp tại những điểm then chốt trong quá trình mô hình hóa, từ đó thúc đẩy cách tiếp cận “phù hợp mục đích sử dụng” và nâng cao khả năng truyền đạt kết quả cho người dùng. Tác giả lập luận rằng các kịch bản tăng trưởng đô thị cần phản ánh đồng thời các kịch bản khí hậu và kinh tế – xã hội toàn cầu để đảm bảo tính nhất quán của các câu chuyện về tương lai. Điều này đòi hỏi UGM phải tích hợp các giả định linh hoạt liên quan đến biến số khí hậu cũng như các động lực kinh tế – xã hội của nhu cầu đất đai.

Nghiên cứu xác định khoảng cách giữa đổi mới kỹ thuật và ứng dụng thực tiễn của UGM, nhấn mạnh rằng khoảng trống này cần được thu hẹp để các kịch bản tăng trưởng đô thị có thể hỗ trợ hiệu quả hơn cho quy hoạch dài hạn trong bối cảnh bất định khí hậu, qua đó hướng tới một tương lai đô thị bền vững và có khả năng chống chịu.

2 – MÔ TẢ HỆ THỐNG

UGM là một tập hợp các kỹ thuật tính toán nhằm mô phỏng biến động sử dụng đất đô thị, bao gồm phát triển nhà ở, việc làm và hạ tầng. Các phương pháp được phân loại theo mức độ tổng hợp (từ trên xuống hoặc từ dưới lên) và định hướng dữ liệu hay lý thuyết (theo mẫu hay theo quá trình). Các công cụ phổ biến bao gồm: Cellular Automata (CA), Agent-Based Models (ABM), mô hình kinh tế không gian, mô hình thống kê, và học máy (machine learning).

Trong sáu thập kỷ qua, UGM ngày càng phức tạp nhờ tiến bộ trong viễn thám, dữ liệu vệ tinh độ phân giải cao và các thuật toán học máy. UGM có thể tích hợp nhiều biến giải thích như địa hình, hạ tầng giao thông, nhân khẩu học, yếu tố kinh tế – xã hội và chính sách môi trường. Các mô hình lai (hybrid models) kết hợp CA, ANN, và mô hình kinh tế ngày càng được sử dụng để tăng cường tính linh hoạt trong phân tích tương tác giữa hệ thống đô thị và môi trường.

3 – PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Nghiên cứu áp dụng quy trình PRISMA 2020 cho tổng quan hệ thống, kết hợp khung SPIDER để xác định từ khóa tìm kiếm xoay quanh ba nhóm khái niệm: tăng trưởng đô thị, mô hình hóa, và khoảng thời gian dự báo. Dữ liệu được thu thập từ nhiều cơ sở dữ liệu học thuật (Scopus, ProQuest, JSTOR, Sage, Wiley, EBSCOhost).

Tiêu chí chọn lọc gồm: (i) phải có mô hình tính toán UGM; (ii) tập trung vào dự báo tăng trưởng đô thị; (iii) có tầm nhìn dự báo ≥ 20 năm; (iv) xuất bản từ 2016 trở đi. Sau sàng lọc, 117 nghiên cứu được đưa vào phân tích. Dữ liệu được mã hóa và phân loại bằng phần mềm NVivo, kết hợp phân tích định tính và meta-analysis định lượng để tạo ra các biểu đồ so sánh.

4 – KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Phân tích 117 nghiên cứu cho thấy ba định hướng chính trong xây dựng kịch bản tăng trưởng đô thị:

– Theo xu thế hiện tại (Business as Usual – BAU): sử dụng quỹ đạo lịch sử để dự báo một kịch bản duy nhất.

– Kịch bản biến đổi cục bộ: dựa trên các giả định về chính sách hay quy hoạch địa phương, tạo ra nhiều kịch bản.

– Kịch bản biến đổi toàn cầu: gắn với các yếu tố ngoại sinh như di cư, xu thế kinh tế, và đặc biệt là biến đổi khí hậu.

Trong đó, kịch bản toàn cầu thường gắn với RCP (Representative Concentration Pathways) và SSP (Shared Socioeconomic Pathways) của IPCC, cho phép tích hợp biến khí hậu (nhiệt độ, lượng mưa, mực nước biển dâng) và biến kinh tế – xã hội (dân số, GDP).

Phần lớn nghiên cứu dùng CA lai (hybrid CA) kết hợp với mô hình cầu đất đai kinh tế lượng. Độ chính xác mô hình thường được đánh giá bằng hệ số Kappa và các thước đo xác thực độc lập. Mặc dù nhiều mô hình thể hiện khả năng dự báo khá tốt trong ngắn hạn, nhưng độ tin cậy trên khoảng thời gian dài (50–100 năm) vẫn còn hạn chế.

5 – KẾT LUẬN

Nghiên cứu kết luận rằng UGM có tiềm năng lớn trong việc hỗ trợ quy hoạch dài hạn dưới bối cảnh bất định khí hậu, nhờ khả năng tạo ra các kịch bản tăng trưởng đô thị phù hợp cả về không gian và thời gian với kịch bản khí hậu. Tuy nhiên, chưa có một phương pháp UGM nào được công nhận là tối ưu.

Tác giả đề xuất một lộ trình quyết định sáu bước để đảm bảo UGM phù hợp với mục tiêu quy hoạch dài hạn:

– Đầu ra phải có yếu tố không gian.

– Biến số chuyển đổi cần linh hoạt để phản ánh nhiều kịch bản.

– Thuật toán phân bổ đất có thể đa dạng nhưng cần minh bạch.

– Mô hình cầu đất phải bao gồm các biến kinh tế – xã hội.

– Cần xác thực độc lập với dữ liệu ngoài giai đoạn hiệu chỉnh.

– Kịch bản nên mở rộng tới năm 2100 và gắn với RCP/SSP.

Khoảng cách giữa đổi mới kỹ thuật và áp dụng thực tế cần được thu hẹp thông qua sự hợp tác chặt chẽ giữa nhà mô hình hóa và nhà quy hoạch. Lộ trình này nếu được thử nghiệm và xác nhận trong thực tế sẽ là công cụ hữu ích để tích hợp UGM vào đánh giá rủi ro khí hậu, qua đó thúc đẩy phát triển đô thị bền vững và khả năng chống chịu.