XÂY DỰNG BẢN ĐỒ CÁC LOÀI THÚ MÓNG GUỐC Preliminary report for Darwin Initiative Project 17-008 (Cambridge University - WWF)

MsC. Lương Văn Đức - Quang Binh University1

Lí do nghiên cứu Trung Trường Sơn được đánh giá là nơi giao thoa của các dòng thực vật phân bố Nam Trung

Hoa và hệ thực vật Malaixia với địa hình chia cắt mạnh, lại chịu ảnh hưởng của hệ khí hậu lục

địa phía Tây và vùng duyên hải phía Đông nên lưu trữ giá trị đa dạng sinh học cao. Ở đây bên

cạnh các loài thú móng guốc đã phát hiện ở các địa điểm khác còn có 3 loài thú lớn đặc hữu

là Sao la (Pseudoryx nghetinhensis), Mang lớn (Muntiacus vuquangensis) và Mang Trường

Sơn (Muntiacus truongsonensis) (Hoang Ngoc Khanh, 2004). Trong đó, khu vực Thừa Thiên

Huế và Quảng Nam là nơi có nhiều ghi nhận nhất về Sao la, tập trung chủ yếu ở các huyện

Nam Đông, A Lưới, Hương Thuỷ, Hương Trà của tỉnh Thừa Thiên Huế và xã A Nông, B’Halêê,

A Vương, Tà Lu, Sông Kôn của Quảng Nam. Tuy nhiên, các loài này đang đối mặt với nguy cơ

tuyệt chủng vì thế cần có các hành động bảo tồn khẩn cấp (Van Ngoc Thinh et al., 2006).

Trong khi đó, các nỗ lực trong thiết kế bảo tồn, đặc biệt là các loài thú móng guốc đặc hữu lại

đang gặp một số trở ngại như khó khăn trong lập bản đồ phân bố loài để phục vụ quy hoạch

KBT vì các loài này khó bắt gặp, mật độ quần thể còn lại rất thấp, thông tin hiện có còn hạn

chế. Do đó, cần phải nghiên cứu hiện trạng, phạm vi phân bố của các loài này.

Trong các nỗ lực để thực hiện nghiên cứu về sự phân bố các loài thú móng guốc, phương

pháp lập bản đồ cộng đồng đã được xây dựng và ứng dụng trong việc sử dụng kiến thức bản

địa của người dân (thợ săn). Trong đó, bên cạnh khu vực phân bố của các loài thì việc xác

định khu vực hay đi cũng là một nguồn thông tin quan trọng để đánh giá mức độ hiểu biết,

độ tin cậy của kiến thức người dân. Người dân sẽ có sự hiểu biết tốt hơn ở những khu vực

hoạt động quen thuộc của họ hơn là những khu vực họ ít hoặc không đi. Bản đồ phân bố loài

1 Mob: 01663 871 696. Email: vanducwwf@gmail.com

sau khi được thành lập sẽ là nguồn cơ sở dữ liệu quan trọng trong việc xác định các khu vực

ưu tiên trong bảo tồn với sự trợ giúp của các công cụ quy hoạch bảo tồn như Zonation

(Helsinki, Finland). Tuy nhiên, bởi vì khi lập bản đồ cộng đồng ở mỗi một làng trên cùng một

vùng nghiên cứu thì kết quả cho thấy khu vực khai thác rừng, mức độ, phạm vi khai thác các

sản phẩm rừng, hiểu biết của người dân về phân bố loài là không giống nhau. Do đó, câu hỏi

đặt ra là làm thế nào để có thể kết hợp, phân tích các dữ liệu này (khu vực hay đi và khu vực

phân bố loài) lại với nhau mà ở đó sẽ thể hiện được sự phân bố loài trong vùng nghiên cứu.

Xuất phát từ thực tế đó, nghiên cứu này được thực hiện với mục đích đánh giá sự khác nhau

của các kết quả phân tích khi kết hợp dữ liệu hay đi và dữ liệu phân bố loài. Nghiên cứu này

sẽ có ý nghĩa khoa học và thực tiễn, là cơ sở để thực hiện các bước nghiên cứu tiếp theo với

việc ứng dụng công cụ quy hoạch bảo tồn Zonation.

Phạm vi nghiên cứu Tỉnh Thừa Thiên Huế: xã Thượng Long, Thượng Quảng, Thượng Nhật, Hương Hữu (huyện

Nam Đông), xã A Đớt, A Roàng (huyện A Lưới); dữ liệu về sự phân bố của loài ở khu vực xã

khác cũng được thu thập thông qua lập bản đồ cộng đồng ở mỗi một xã trên. Tỉnh Quảng

Nam: dữ liệu về sự phân bố loài ở xã A Vương, xã B’Halêê, Prao, Tà Lu, xã Sông Kôn.

Phạm vi nghiên cứu được thể hiện như sau:

Hình 1. Sơ đồ vùng nghiên cứu ở Thừa Thiên Huế và Quảng Nam.

Hình 2. Sơ đồ KBT Sao la Thừa Thiên Huế, Quảng Nam và vùng nghiên cứu.

Phương pháp nghiên cứu (i). Thu thập số liệu

Lập bản đồ cộng đồng

- Phỏng vấn người dân địa phương và cán bộ xã về các khu vực khai thác rừng và

các loài săn bắt. Ở mỗi xã chọn một thôn (tham khảo ý kiến của các trưởng thôn, kiểm lâm)

có sự hiểu biết nhất về rừng hoặc hay đi rừng để thực hiện phỏng vấn với nhiều thời gian

hơn so với các thôn khác để có sự hiểu biết về xã đó.

Đầu tiên, xây dựng lớp bản đồ sông suối theo dạng sau (ví dụ: xã Thượng Nhật):

Hình 3. Một bản đồ cơ sở phục vụ cho lập bản đồ cộng đồng cho xã Thượng Nhật.

- Công việc lập bản đồ cộng đồng chia thành 2 đợt. Ở đợt 1 thực hiện xây dựng bản

đồ. Đợt hai, chia thành hai buổi với thôn đầu tiên của mỗi một xã (bao gồm một buổi phỏng

vấn và một buổi lập bản đồ theo phương pháp xếp đậu), các thôn còn lại kết hợp cả hai nội

dung này vào một buổi).

- Đợt 1: Xây dựng bản đồ với các bước cơ bản như sau:

+ Người dân điền tên sông suối đúng vị trí trên bản đồ cơ sở đã được in sẵn.

+ Đối chiếu bản đồ giữa các nhóm, chỉnh sửa và số hoá vào phần mềm ArcGIS.

+ Thẩm định lại kết quả trên thực địa với thiết bị GPS ở một vài địa điểm.

+ Chỉnh sửa lần cuối với sự tham gia của 3 người dân có sự hiểu biết rõ nhất.

Hình 4. Minh họa điền địa danh sông suối dựa vào cộng đồng.

- Đợt 2: Sử dụng bản đồ (sử dụng các hạt đậu).

+ In bản đồ cơ sở mới được hoàn thiện với tên của sông suối đã được định danh.

+ Sử dụng phương pháp xếp đậu: yêu cầu thợ săn sử dụng các hạt đậu để đánh giá

mức độ: hay đi rừng; sự phong phú của Sao la, Mang lớn, Mang Trường Sơn, Hoẵng, Nai, Lợn

rừng, Sơn dương; mức độ tập trung săn bắn cũng như mật độ bẫy, cụ thể: sử dụng nhiều hạt

đậu ở khu vực có tần suất bắt gặp loài cao hoặc khu vực hay đi rừng và ngược lại. Ưu điểm

của phương pháp này là: nhanh, dễ định lượng và chỉnh sửa, rõ ràng. Đầu tiên sử dụng tên

địa phương của các loài và yêu cầu thợ săn (12 người/thôn) phân loại và mô tả những loài

này (như phân loại, hình dạng sừng, màu lông, kích thước, sinh cảnh thường bắt gặp loài,

thức ăn), bắt đầu từ những loài dễ nhận biết trước như Lợn rừng, Sơn dương,... sau đó đến

những loài khó nhận biết hơn như các loại mang. Những đặc điểm được thợ săn mô tả được

đối chiếu với các tài liệu khoa học để xác minh độ chính xác của thông tin được người dân

đưa ra.

Thôn 5. Thượng Long

Thôn 6. Thượng Long

Thôn 7. Thượng Long

Thôn 8. Thượng Long

Hình 5. Lập bản đồ phân bố loài dựa vào cộng đồng.

(ii). Phương pháp GIS:

+ Sử dụng phần mềm ArcGIS để tính toán bán kính tìm kiếm:

Lớp dữ liệu về khu vực hay đi rừng được sử dụng kết hợp với lớp dữ liệu về loài để tạo ra bề

mặt mật độ loài từ các hạt đậu với bán kính tìm kiếm (search radius: những vị trí nằm trong

bán kính tìm kiếm sẽ có cùng giá trị với vị trí có hạt đậu):

r = 0,5 )1/ nA (công thức 1.1)

Trong đó: r là bán kính tìm kiếm.

A là diện tích của convex polygon xung quanh khu vực hay đi rừng của tất cả

các làng (convex polygon được tạo ra từ vùng bao quanh ngoài cùng của các hạt đậu mà

người dân sử dụng để nói về khu vực hay đi rừng).

n là số lượng hạt đậu được người dân sử dụng để định lượng khu vực hay đi rừng.

Các bước thực hiện phân tích

Bước 1: đối với mỗi một thôn, gộp tất cả các dữ liệu HAY ĐI của thôn đó

(được thể hiện dưới dạng hạt đậu) và tạo ra 1 vùng bao quanh ngoài cùng (convex polygon).

Sau đó, dựa trên việc tính toán “Khoảng cách lân cận gần nhất” (Expected Nearest

Neighbour Distance: ENND) giữa các hạt đậu để tạo ra một vùng đệm bao quanh convex

polygon đó. Đó chính là lớp bản đồ AOC1.

Cụ thể:

i) Xây dựng lớp convex polygon cơ sở

Từ bản đồ giấy thể hiện khu vực hay đi rừng dưới dạng các hạt đậu, thực hiện số

hóa dựa vào phần mềm ArcGIS.

Sử dụng tool có tên ET Geo Wizards (Build Convex Hull) để tạo convex polygon,

kết quả sẽ tạo ra một vùng polygon bao quanh những hạt đậu nằm ở phía ngoài cùng nhất

của kết quả lập bản đồ cộng đồng về khu vực hay đi.

Hình 7. Lớp bản đồ convex polygon cho khu vực hay đi thôn Hương Sơn (xã A Roàng).

ii) Xây dựng lớp bản đồ AOC1

Bởi vì mỗi hạt đậu đại diện cho cả một vùng xung quanh hạt đậu đó. Do đó, cần

thiết phải tính toán được khoảng cách mà hạt đậu đó đại diện. Công thức tính toán ENND

được biến đổi và xác định cụ thể như sau:

)1/(5.0 nAr (1.1)

Trong đó: r: bán kính tìm kiếm

A: diện tích của polygon (m2)

n: số lượng hạt đậu nằm trong vùng polygon đó.

Cụ thể:

Đếm số lượng các polygon nằm trong vùng convex polygon: n=28

Tính toán diện tích polygon ở trên (hình 7): tính được

A=963524m2.

Do đó, bán kính tìm kiếm (r) được tính toán theo công thức 1.1 là: 298.689. Từ

đó, áp dụng công cụ tạo buffer trong ArcGIS 9.3 để tạo buffer cho lớp convex polygon cơ sở

ở trên với bán kính r như trên. Kết quả AOC1 được thể hiện như sau:

Hình 8. Kết quả AOC1 của thôn Hương Sơn (xã A Roàng).

Bước 2: đối với mỗi một thôn, tạo một lớp bao gồm các polygon bao quanh mỗi

một hạt đậu đại diện của khu vực HAY ĐI. Bán kính để tạo vùng đệm được lấy từ giá trị tính

toán ENND ở trên của chính thôn đó. Kết quả sẽ được lớp bản đồ AOC2.

Hình 9. Kết quả AOC2 của thôn Hương Sơn (xã A Roàng).

Bước 3: Tạo lớp bản đồ buffer theo cách như ở bước 2 nhưng cho dữ liệu về

phân bố của loài. Kết quả sẽ tạo ra “Lớp dữ liệu loài với buffer” (Buffered species files). Các

lớp dữ liệu này được lưu dưới các tên như: Saola_hh_v1, Saola_hh_v2,… nghĩa là lớp dữ liệu

buffer cho loài Sao la ở thôn 1 (xã Hương Hữu), Sao la ở thôn 2 (xã Hương Hữu),…

Hình 10. Lớp dữ liệu loài với buffer.

Bước 4: Tạo lớp dữ liệu raster cho loài (Naïve species rasters). Giá trị của mỗi

ô pixel sẽ thể hiện số lượng các polygon đã được tạo ở bước 3 chồng xếp lên nhau trong ô

lưới đó. Kích thước của mỗi ô lưới là 200x200m.

Phương pháp thực hiện được tiến hành qua các bước như sau:

i) Thực hiện union các polygon đã được tạo ra ở bước 3 cho loài, ví dụ:

Saola_hh_v1. Gọi lớp dữ liệu này là: Saola_hh_v1_union.

ii) Tạo thêm cột “giá trị” (value=1), tọa độ tâm của mỗi một polygon: tọa độ X

(cenX), tọa độ Y (cenY) trong bảng giá trị thuộc tính của lớp dữ liệu loài ở

Saola_hh_v1_union.

iii) Thực hiện dissolve lớp dữ liệu loài ở trên ta sẽ được cột giá trị mới trong bảng

thuộc tính đó là SUM_value, cột này thể hiện số lượng polygon chồng xếp lên nhau trong

mỗi ô lưới pixel đó. Lý do là mỗi một polygon nằm trong cùng một ô lưới sẽ có cùng một giá

trị X Coordinate of Centroid X và Y Coordinate of Centroid Y là như nhau.

iv) Chuyển kết quả sau khi hợp nhất các lớp có cùng thuộc tính centroid X và Y

sang dạng raster với giá trị tính toán đó là SUM_value, giá trị này được gán cho giá trị của ô

lưới pixel trong raster.

v) Phân loại (Classify) và gán giá trị cho các vùng NoData thành giá trị 0 (asign

NoData with value 0) và thực hiện tính tổng giá trị của tất cả các thôn về loài nghiên cứu.

Thực hiện tính toán với sự trợ giúp của công cụ Raster Calculator.

Bước 5: Tạo lớp dữ liệu về khu vực hiểu biết của người dân ở bước 1 (đã

được thành lập theo phương pháp tạo 1 convex polygon chung cho các loài: AOC1)

(Knowledge1): Lớp bản đồ raster với độ phân giải 200x200m (mỗi ô pixel có kích thước

200x200m), trong đó giá trị của mỗi ô lưới (pixel) thể hiện số lượng các polygon AOC1 chồng

xếp lên nhau trong ô lưới đó. Thực hiện các bước tương tự như ở bước 4.

Bước 6: Tạo lớp dữ liệu về khu vực hiểu biết của người dân ở bước 2 (đã

được thành lập theo phương pháp tạo các vùng đệm polygon khác nhau cho các hạt đậu thể

hiện sự phân bố của loài: AOC2) (Knowledge2): Lớp bản đồ raster với độ phân giải 200x200m

(mỗi ô pixel có kích thước 200x200m), trong đó giá trị của mỗi ô lưới (pixel) thể hiện số

lượng các polygon AOC2 chồng xếp lên nhau trong ô lưới đó. Thực hiện tương tự bước 5.

Bước 7: Tạo lớp dữ liệu ở định dạng raster cho loài (Final species raster

(verson 1)): của 7 loài: Sao la, Mang lớn, Mang Trường Sơn, Hoẵng, Nai, Sơn Dương, Lợn

rừng. Lớp dữ liệu này được thành lập với việc áp dụng công cụ Raster Calculator: kết quả

được tính toán theo công thức: FLOAT (Naïve species rasters/Knowledge1) (giá trị ô lưới của

lớp bản đồ Naïve species rasters (ví dụ Sao la) chia cho giá trị ô lưới của lớp bản đồ

Knowledge1). Bảy lớp bản đồ tạo ra sẽ được đặt tên theo lớp Naïve species rasters của loài

đó.

Bước 8: Final species raster (verson 2): cho 7 loài: Sao la, Mang lớn, Mang

Trường Sơn, Hoẵng, Nai, Sơn Dương, Lợn rừng. Tương tự như bước 7 nhưng ở đây thay giá

trị thương số của phép chia ở trên bằng lớp bản đồ Knowledge2.

Sản phẩm của đề tài

Sản phẩm 1: AOC1: Một vùng (polygon) bao ngoài (convex) chung cho tất cả

các hạt đậu ngoài cùng cho lớp dữ liệu HAY ĐI (cho mỗi một thôn).

Sản phẩm 2: AOC2: Các vùng polygon (buffer) bao ngoài các hạt đậu (mỗi một

hạt đậu có một lớp polygon riêng) của lớp dữ liệu HAY ĐI (cho mỗi một thôn).

Sản phẩm 3: Buffered species files: Lớp dữ liệu loài với buffer (vùng đệm).

Sản phẩm 4: Naïve species rasters: Lớp dữ liệu raster cho loài.

Sản phẩm 5: Knowledge1: Lớp bản đồ raster với độ phân giải 200x200m (mỗi

ô pixel có kích thước 200x200m), trong đó giá trị của mỗi ô lưới (pixel) thể

hiện số lượng các polygon AOC1 chồng xếp lên nhau trong ô lưới đó.

Sản phẩm 6: Knowledge2: Lớp bản đồ raster với độ phân giải 200x200m (mỗi

ô pixel có kích thước 200x200m), trong đó giá trị của mỗi ô lưới (pixel) thể

hiện số lượng các polygon AOC2 chồng xếp lên nhau trong ô lưới đó.

Sản phẩm 7: Final species raster (verson 1): cho 7 loài: Sao la, Mang lớn, Mang

Trường Sơn, Hoẵng, Nai, Sơn Dương, Lợn rừng.

Sản phẩm 8: Final species raster (verson 2): cho 7 loài: Sao la, Mang lớn, Mang

Trường Sơn, Hoẵng, Nai, Sơn Dương, Lợn rừng.

Sản phẩm 9: Bản báo cáo trình bày chi tiết về luận cứ khoa học, phương

pháp, giải thích phương pháp thực hiện, phương pháp phân tích.

Sản phẩm 10: Bản đồ thể hiện kết quả phân tích kết hợp với các vùng bảo vệ

Sao la và các đơn vị quy hoạch rừng (tiểu khu).