Giới thiệu

Chất lượng sinh cảnh thể hiện khả năng của khu vực có thể cung cấp những điều kiện thiết yếu để duy trì sự tồn tại của một thành phần loà, và là một trong những thuộc tính sinh thái chính để xác định trạng quần thể trong cảnh quan. Chất lượng sinh cảnh được định nghĩa như “Các nguồn lực và điều kiện hiện diện có trong một khu vực tạo ra sự cư trú – bao gồm cả sự sống còn và sinh sản – bởi một sinh vật nhất định” (Hall et al., 1997). Chất lượng của sinh cảnh ảnh hưởng tới đa dạng loài, mật độ, phân phối trong cảnh quang. Chất lượng sinh cảnh thay đổi sẽ ảnh hưởng đến sự phân bố loài trong không gian từ đó có thể làm giảm sự tồn tại của loài (Choe, 2019). Suy thoái chất lượng sinh cảnh có thể xảy ra khi các khu rừng bị chuyển đổi từ rừng già sang rừng thứ cấp (Stohlgren & Holcombe, 2013). Chất lượng sinh cảnh cũng bị ảnh hưởng bởi nhiều nhân tố, chủ yếu là những áp lực do con người gây ra, bao gồm sử dụng quá mức nguồn đa dạng sinh học, thực trạng sử dụng đất không hợp lý, và các sự biến đổi khí hậu. 

Đánh giá chất lượng sinh cảnh có thể dùng phương pháp thực nghiệm hoặc mô hình. Trong khi phương pháp thực nghiệm đòi hỏi nhiều thời gian thì việc áp dụng mô hình có thể giúp tính toán chât lượng sinh cảnh hiệu quả theo không gian và thời gian. Trong các công cụ, InVEST (Sharp et al., 2014) được biết đến là công cụ có hiệu quả trong đánh giá chất lượng sinh cảnh. Vì vậy, nhằm có thể hỗ trợ cung cấp thông tin khoa học về đánh giá chất lượng sinh cảnh, nghiên cứu này giới thiệu cách tiếp cận mô hình hóa với công cụ InVEST để có thể đánh giá sinh thái. 

Phương pháp nghiên cứu 

Vị trí nghiên cứu 

Khu vực nghiên cứu nằm trong khu Dự trữ sinh quyển Cần Giờ, TP. Hồ Chí Minh. Khu vực nghiên cứu bao gồm khu vực rừng và vùng ven biển có liên quan để từ đó có thể đánh giá được chất lượng sinh cảnh rừng ngập mặn bị suy thoái bởi các tác nhân tác động (Hình 2). Khu vực này bị tác động của bão Durian vào tháng 12 năm 2016 và chịu ảnh hưởng bởi việc xói mòn sạc lở bờ. 

Hình 2. Ảnh vệ tinh được giải đoán (nguồn: https://www.eorc.jaxa.jp)

Công cụ InVEST- Habitat Quality 

Nghiên cứu áp dụng công cụ InVEST (Sharp et al., 2014) trong mô phỏng chất lượng sinh cảnh. Mô hình InVEST lấy thông tin dữ liệu đầu vào là bản đồ bao phủ đất. Giả định của mô hình là mô hình có thể được giả định rằng các khu vực có môi trường sống chất lượng cao sẽ hỗ trợ tốt hơn cho tất cả các mức độ đa dạng sinh học và việc giảm mức độ và chất lượng sinh cảnh theo thời gian đồng nghĩa với sự suy giảm tính bền vững, khả năng phục hồi, bề rộng và độ sâu của đa dạng sinh học trong khu vực suy giảm. Mô hình này xem xét các mối đe dọa đến sinh cảnh. Các đe dọa này được thu thập qua khảo sát thực địa. 

Thu thập dữ liệu

Nghiên cứu tài liệu được thực hiện để có các thông tin về diện tích và phân bố rừng ngập mặn, diễn biến diện tích rừng ngập mặn, đa dạng sinh học rừng ngập mặn Cần Giờ. Các tài liệu nghiên cứu và rà soát bao gồm: Các bài báo và báo cáo về rừng ngập mặn, phục hồi và quản lý rừng ngập mặn; các thông tin và báo cáo của các nhà tài trợ và các tổ chức xã hội dân sự; phỏng vấn người cung cấp thông tin chính. Nghiên cứu được thực hiện hai cuộc phỏng vấn với những người cung cấp thông tin chính tại địa phương Cần Giờ. Đối tượng phỏng vấn đại diện cho ban kiểm lâm và người dân. Các cuộc họp phỏng vấn này nhằm mục đích tìm hiểu nhận thức của các bên liên quan về các khía cạnh khác nhau về các tác động tới rừng ngập mặn. 

Phương tiện nghiên cứu

QGIS, công cụ InVEST của Đại học Stanford (Caro et al., 2020);

Ảnh vệ tinh độ phân giải 30m đã được giải đoán (https://www.eorc.jaxa.jp).

Kết quả và thảo luận

Tại năm thời diểm trước khi bão xảy ra, 2006, chất lượng sinh cảnh ở khu vực bìa hướng sông và biển có chỉ số suy thoái cao nhất đạt đến 0.5 được gây ra bởi nhân tố xói mòn sạc lở. Có thể thấy khu vực bìa rừng ở gần cửa sông xảy ra sạc lở mạnh hơn so với mặt bìa hướng ra biển. 

Tại năm thời diểm sau khi bão xảy ra, 2017, chất lượng sinh cảnh ở khu vực bìa hướng sông và biển có chỉ số suy thoái cao nhất đạt đến 0.488553 được gây ra bởi nhân tố xói mòn sạc lở. Và các vị trị đạt giá trị suy thoái này rất ít, chỉ xảy ra ở một vài điểm ở khu vực bìa rừng gần dân cư. Còn lại khu vực mép biển hầu hết các giá trị suy thoái nhỏ hơn 0.1. 

Khu vực bia rừng năm 2006 đa số có chất lượng sinh cảnh ở mức thấp 0.00333959 do chịu tác động mạnh bởi xói mòn sạc lở. 

Vào năm 2017, mặt bìa rừng hướng về dân cư có chất lượng sinh cảnh tăng nhiều do tác động của xói mòn sạc lở giảm, bởi hoạt động chăn nuôi nuôi hào vô tình dẫn đến hào bám ở hai bên bờ cho nên làm giảm tác động của sóng lên hai bờ sông. Từ đó làm giảm tác động của xói mòn. 

Theo (Baral et al., 2013), đánh giá không gian và bản đồ hóa về giá trị đa dạng sinh học đóng một vai trò thiết yếu. Cũng theo (Baral et al., 2013) chỉ ra rằng khu có giá trị bảo tồn đa dạng sinh học cao càng ít bị biến đổi về kiểu lớp phủ. Nhờ vào mô hình Habitat Quality có thể giảm độ khó trong đánh giá theo phương pháp truyển thống bằng cách xác định đánh giá các chỉ số đa dạng sinh học, sau đó tính toán chuyển đổi qua chỉ số chất lượng. Ở mô hình InVest, chúng ta không cần thiết phải thực hiện điều này mà chủ yếu là dựa trên sự hiểu biết từ các bên liên quan như người dân tại địa phương, cơ quan quản lý,… để tổng hợp các thông tin đưa ra các mô tả chính xác về tác động của tác nhân đối đe dọa với sinh cảnh và mức độ nhạy của sinh cảnh đối với tác nhân đe dọa. 

Việc đánh giá chất lượng sinh cảnh tủy thuộc vào chất lượng dữ liệu đầu vào. Bên cạnh những thuận lợi của phương pháp này, song cũng có một vài vấn đề cần quan tâm đó là chất lượng của dữ liệu. 

Kết luận 

Việc sử dụng mô hình InVEST về đánh giá chất lượng sinh cảnh trong nghiên cứu này đã cung cấp thông tin về hậu quả của các vùng xảy ra tác động xói mòn. Kết quả nghiên cứu đã cung cấp bức tranh cụ thể về chất lượng sinh cảnh theo không gian. Đối với vùng rừng bị ảnh hưởng của bão Duran, khu vực này nằm trong khu vực chất lượng sinh cảnh cao. Ngược lại, vùng ven biển là vùng có nhiều rủi ro do hoạt động của con người như vận chuyển, du lịch và nuôi hàu. 

Kết quả nghiên cứu này phụ thuộc nhiều vào bản đồ lớp đất bao phủ và sử dụng đất (land use land cover) và độ phân giải của ảnh. Do vậy, việc áp dụng triệt để kết quả từ mô hình này trong quản lý cần thực hiện thêm các bước kiểm tra đánh giá cho phù hợp với mục tiêu cụ thể.

Lời cảm ơn 

Nghiên cứu này được hỗ trợ tài chính từ Sở Khoa học và Công nghệ Tp. Hồ Chí Minh theo hợp đồng số 23/2020/HĐ-QPTKHCN. 

Tài liệu tham khảo

Baral, H., Keenan, R. J., Fox, J. C., Stork, N. E., & Kasel, S. (2013). Spatial assessment of ecosystem goods and services in complex production landscapes: A case study from south-eastern Australia. Ecological Complexity, 13, 35-45; 

Caro, C., Marques, J. C., Cunha, P. P., & Teixeira, Z. (2020). Ecosystem services as a resilience descriptor in habitat risk assessment using the InVEST model. Ecological Indicators, 115, 106426; 

Choe, J. C. (2019). Encyclopedia of animal behavior. Academic Press. 

Hall, L. S., Krausman, P. R., & Morrison, M. L. (1997). The habitat concept and a plea for standard terminology. Wildlife society bulletin, 173-182; 

Sharp, R., Tallis, H., Ricketts, T., Guerry, A., Wood, S. A., Chaplin-Kramer, R., . . . Olwero, N. (2014). InVEST user’s guide. The Natural Capital Project: Stanford, CA, USA;

Stohlgren, T., & Holcombe, T. R. (2013). Impacts of land-use change to ecosystem services.

ĐOÀN THỊ MINH NGUYỆT, NGUYỄN THỊ LAN THI, MAI QUỐC THẮNG, NGUYỄN TRẦN NHẪN TÁNH

Trường Đại học An Giang, ĐHQG-Hồ Chí Minh

NGUYỄN THỊ LAN THI

Trường Đại học Khoa học Tự nhiên, ĐHQG-Hồ Chí Minh

Nguồn: Tạp chí Tài nguyên và Môi trường số 3 (Kỳ 1 tháng 2) năm 2023