Hiện nay, tại huyện Dầu Tiếng đang phát triển trồng cây cam nhưng chưa có những nghiên cứu đánh giá sự thích hợp đất đai một cách định lượng, nghiên cứu này được thực hiện với mục tiêu đánh giá từng mức thích hợp đất đai cho cây cam tại địa bàn. Phương pháp điều tra là khảo sát trực tiếp nông dân trồng cam theo bảng mẫu điều tra, tổng số điều tra 136 mẫu trên 11 đơn vị đất đai có trồng cây cam tại địa phương. Nghiên cứu sử dụng phương pháp hồi quy toán học bằng phần mềm DTREG thiết lập mô hình cây dựa trên năng suất cam được khảo sát từ phiếu điều tra và các biến dự báo là những thuộc tính nông học của đất đai như, độ dày đất, thành phần cơ giới, loại đất, mức gley và độ dốc để phân nút theo từng mức năng suất được đưa vào với những thuộc tính đất đai tương ứng. Sau đó, dựa theo phân cấp từng mức năng suất thích hợp của FAO để phân cấp sự thích hợp của cây cam với những thuộc tính đó. Kỹ thuật này thiết lập được 11 đơn vị đất đai, 6 tầng và 21 nút với 2 nhóm đất đai thích hợp S1 (cao), diện tích 68.961,7 ha chiếm 77,7%; 9 đơn vị đất đai có mức thích hợp S2 (vừa) với 16.945,8 ha, chiếm 19,1%; (còn 3,2 % diện tích không đánh giá). Nghiên cứu này bổ sung một kỹ thuật đánh giá đất đai cho cậy cam theo định lượng, bổ sung vào đánh giá theo yếu tố hạn chế lớn nhất của FAO đề xuất, giúp cho công tác phát triển cây cam được tốt hơn, mang lại hiệu quả kinh tế cao.

Currently, in Dau Tieng district, orange tree growing is being developed but there has been no research to assess land suitability quantitatively. This study was carried out with the goal of evaluating each level of land suitability for the orange tree in the area. The survey method was to directly interview farmers who are planting orange trees according to the survey form, with a total of 136 samples, distributed over 11 land units with grow orange trees locally. The study uses mathematical regression with DTREG software that establishes a tree model based on orange yield surveyed from the survey questionnaire and the predictive variables which are agronomic properties of the land such as soil thickness, mechanical composition, soil type, gley level and slope. The model is classified into nodes according to each productivity level. Then, based on FAO's hierarchy of appropriate productivity levels, we can classify the suitability of orange trees with those attributes. This technique establishes 11 land units, 6 floors and 21 nodes with 2 groups of suitable level S1 (high), an area of 68,961.7 hectares, accounting for 77.7%; 9 groups of suitable level S2 (moderate) with 16,945.8 hectares, accounting for 19.1%; (3.2% of the area not be evaluated). This study adds a quantitative land assessment technique for orange growing, supplemented with the assessment based on the biggest limiting factor proposed by FAO, helping to improve the development of orange trees, bringing more benefits, and high economic efficiency.