Trong bài viết này, mô hình định lượng trong phân vùng được xây dựng từ quá trình tích hợp ba nhóm thông tin (nhóm các yếu tố thuộc tính, nhóm các yếu tố động lực và nhóm các yếu tố đa dạng) của các đơn vị cảnh quan cơ sở. Trên cơ sở phân tích phân cụm k-mean, nghiên cứu tiến hành thực hiện phân thành 06 tiểu vùng từ dữ liệu định lượng của 68 tiểu lưu vực trong lãnh thổ hành chính huyện Văn Chấn, tỉnh Yên Bái. Từ quá trình so sánh số lượng tiểu vùng về mặt thống kê và thực tiễn, nghiên cứu đã tiến hành hiệu chỉnh và xác định 15 tiểu vùng tối ưu, giảm đáng kể tính chủ quan trong quá trình phân vùng cảnh quan. | VNU Journal of Science Earth and Environmental Sciences Vol. 36 No. 3 2020 1-11 Original Article Intergrating the Diversity Characteristics to Design a Quantitative Landscape Regionalization Framework Case Study of Van Chan District Yen Bai Province Pham Minh Tam1 Pham Hoang Hai2 Nguyen Cao Huan1 Pham Thu Thuy3 1 Faculty of Geography Vietnam University of Science Hanoi 34 Nguyen Trai Hanoi Vietnam 2 Institute of Geography Vietnam Academy of Science and Technology VAST 18 Hoang Quoc Viet Hanoi Vietnam 3 Science and Technology Department Vietnam National University Hanoi 144 Xuan Thuy Hanoi Vietnam Received 08 August 2019 Revised 18 November 2019 Accepted 08 July 2020 Abstract Landscape regionalization plays an important role in delineating the heterogeneous characteristics of territory and provide the spatial fundamental data for natural resource planning and environmental protection activities. The integrating of the diversity indices landscape metrics is expressed the change of landscape structure by the richness and evenness of land-use objectives. In this study a quantitative landscape regionalization framework is designed from 03 group attribute factor driving factor and diversity factor of basic landscape unit. By using k-means clustering the study is classified into 06 sub-regions of 68 watersheds in the administration boundary of Van Chan district Yen Bai province. With the comparison of region numbers in statistical and practical dimensions the optimal results are edited and determined 15 sub-regions for uncertainty reduction of landscape regionalization. Keywords regionalization quantitative modeling landscape diversity cluster analysis Van Chan. ____ Corresponding author. E-mail address phamminhtam1989@ https 2588-1094 1 2 . Tam et al. VNU Journal of Science Earth and Environmental Sciences Vol. 36 No. 3 2020 1-11 Tích hợp các đặc trưng đa dạng trong xây dựng mô hình định lượng về phân vùng cảnh quan Trường .
