Sự phân mảnh môi trường sống nói chung và phân mảnh rừng nói riêng thường được định nghĩa là một quá trình, trong đó, một vùng môi trường sống bị biến đổi thành một số vùng nhỏ hơn có tổng diện tích nhỏ hơn, bị tách biệt, xen kẽ nhau bởi các môi trường sống không giống như ban đầu (1).
Sự phân mảnh rừng được xác định là yếu tố quan trọng nhất làm suy giảm và mất đa dạng loài trên thế giới. Cả diện tích rừng và sự phân mảnh rừng đều là những thuộc tính quan trọng trong việc giám sát rừng [2]. Việc mất rừng và phân mảnh rừng tác động trực tiếp đến số lượng và chất lượng môi trường sống của nhiều loài động thực vật trong cảnh quan. Do đó, sự thay đổi về diện tích và diễn biến của quá trình phân mảnh rừng là nguồn thông tin hữu ích cho các nhà quản lý, các nhà khoa học và chính quyền địa phương.
Ảnh vệ tinh từ lâu đã được sử dụng trong phân loại, nhận biết các loại hình lớp phủ rừng. Đây là nguồn thông tin hữu ích cho việc tính toán, phân tích các chỉ số cảnh quan rừng. Ngày này, sự đa dạng về độ phân giải không gian của ảnh viễn thám cho phép nâng cao tính chi tiết trong phân loại, từ đó các chỉ số cảnh quan có thể được tính toán và phân tích theo các mức khác nhau từ cấp độ lớp tới cấp độ cảnh quan [3]. Ở Việt Nam, ảnh Landsat có độ phân giải không gian trung bình (30m) thường được sử dụng trong các nghiên cứu phân tích cảnh quan rừng cấp độ lớp để đánh giá xu hướng biến động lớp phủ rừng khác nhau [4], [5]. Các nghiên cứu này chỉ ra tính hiệu quả của các chỉ số cảnh quan cho việc định lượng sự biến động của lớp phủ nói chung và lớp phủ rừng nói riêng.
Là một trong năm tỉnh khu vực Tây Nguyên, Đắk Nông có diện tích rừng tương đối lớn, ẩn chứa nhiều tiềm năng phát triển kinh tế rừng. Trong những năm qua, trước những áp lực về phát triển kinh tế và sinh kế của người dân, diện tích che phủ và chất lượng môi trường rừng bị suy giảm, cấu trúc cảnh quan bị biến đổi. Để nắm chắc, quản chặt và có giải pháp kỹ thuật phù hợp trong quản lý, bảo vệ và phục hồi rừng cần có những nghiên cứu định lượng, điều tra khách quan làm cơ sở khoa học cho những quyết sách đề ra phù hợp với đặc điểm địa phương. Nghiên cứu này tập trung vào việc xác lập phương pháp phân loại lớp phủ rừng một cách hiệu quả từ ảnh vệ tinh Sentinel-2 có độ phân giải tương đối cao. Từ đó, tính toán các chỉ số cảnh quan, phân tích định lượng quá trình phân mảnh rừng trên địa bàn tỉnh Đắk Nông giai đoạn 2015-2021. Sự biến động về diện tích và mức độ phân mảnh rừng được chỉ ra sẽ là cơ sở khoa học cho các nhà quản lý, quy hoạch có những định hướng cụ thể hơn trong công tác khôi phục, bảo tồn và phát triển rừng của tỉnh.
Dữ liệu và phương pháp
Dữ liệu
Dựa trên những ưu điểm về độ phân giải và tần suất chụp, dữ liệu ảnh vệ tinh Sentinel-2 của Cơ quan hàng không Vũ trụ châu Âu (ESA) được lựa chọn để nghiên cứu, phân loại và thành lập các bản đồ lớp phủ tỉnh Đắk Nông. Các kênh ảnh đa phổ trong mùa khô từ tháng 1 tới tháng 4 của năm 2015 và 2021 được tập hợp, xử lý và phân loại trên nền tảng Google Earth Engine (GEE). Các ảnh được lọc theo thời gian mùa khô, ranh giới cấp tỉnh, độ phủ mây dưới 50%. Ảnh đưa vào phân loại là ảnh tổ hợp mùa khô theo thuật toán giá trị trung bình tại hai thời điểm năm 2015 và 2021.
Phương pháp phân loại ảnh
Dữ liệu khảo sát thực địa kết hợp với dữ liệu ảnh và các dữ liệu GIS thu thập được, các loại lớp phủ được xác định để chiết xuất từ ảnh Sentinel-2 bao gồm 9 lớp: Rừng tự nhiên, rừng khộp, rừng thông, rừng trồng, cây bụi, cây lâu năm, cây hàng năm, đất xây dựng, mặt nước. Trong đó, rừng tự nhiên bao gồm các loại rừng trong khu vực vườn quốc gia, khu bảo tồn; rừng khộp là rừng rụng lá, nằm ở phía Tây Bắc của huyện Đắk Mill; cây lâu năm bao gồm diện tích trồng cà phê, tiêu, điều, cây ăn quả; rừng trồng là diện tích rừng cao su, có hình dạng và bố cục rõ ràng; cây hàng năm bao gồm diện tích trồng hoa màu và lúa nước; đất xây dựng là khu vực dân cư và đường giao thông.
Trong nghiên cứu này, phương pháp phân loại học máy (machine learning) trên nền tảng GEE được sử dụng để phân loại ảnh tổ hợp mùa khô. Các điểm khảo sát thực địa kết hợp với những kiến thức về khu vực nghiên cứu, nhóm tác giả đã thu thập 2000 điểm ảnh cho từng loại hình lớp phủ. Tổng cộng có 18000 điểm được thu thập phân bố đều khắp toàn tỉnh, trong đó, 80% số điểm dùng để huấn luyện mô hình, 10% để kiểm chứng mô hình và 10% để đánh giá độ chính xác. Ngoài các kênh ảnh đa phổ, các chỉ số vật lý của ảnh cũng được tính toán sử dụng trong quá trình phân loại, bao gồm: Chỉ số thực vật - NDVI, chỉ số mặt nước - NDWI, chỉ số đô thị - NDBI và chỉ số đất trống - BSI.
Bảng 1: Các chỉ số cảnh quan trong nghiên cứu phân mảnh rừng Đắk Nông
.jpg)
Hình 1: Bản đồ hiện trạng lớp phủ tỉnh Đắk Nông mùa khô năm 2015 và năm 2021
.png)
.png)
Ba mô hình phân loại học máy được thử nghiệm trên ảnh tổ hợp Sentinel-2 năm 2021 là Random Forest (RF), Support Vector Machine (SVM) và Classification and Regression Tree (CART). Trong đó mô hình sử dụng thuật toán Random Forest có độ chính xác cao nhất (78.0%), tiếp đến là CART 68.0% và SVM 62.6%. Như vậy, thuật toán RF được lựa chọn để phân loại ảnh tổ hợp năm còn lại.
Kết quả của quá trình phân loại ảnh được sử dụng để thành lập bản đồ lớp phủ của tỉnh Đắk Nông mùa khô năm 2015 và 2021. Mục tiêu của nghiên cứu này là phân tích thay đổi diện tích rừng và phân mảnh rừng, do đó, các loại lớp phủ rừng lớp rừng khộp, rừng tự nhiên và thông được lựa chọn là đầu vào để tính toán các chỉ số cảnh quan trong bước phân tích tiếp theo.
Các chỉ số cảnh quan
Sự thay đổi về kích thước, hình dạng, số lượng và sắp xếp không gian của các mảnh rừng được định lượng thông qua các chỉ số đa dạng là các chỉ số cảnh quan [2]. Nghiên cứu này sử dụng công cụ Patch analyst để phân tích với đầu vào là các lớp phủ rừng trong phạm vi ranh giới tỉnh Đắk Nông. Bảng 1 thể hiện các chỉ số cảnh quan được lựa chọn để phân tích quá trình phân mảnh rừng của tỉnh Đắk Nông giai đoạn 2015-2021.
Trong cảnh quan rừng, khi số lượng mảnh (NP) lớn, kích thước mảnh trung bình (MPS) nhỏ thì rừng đó được coi là bị phân mảnh. Khi mật độ cạnh (ED) càng lớn thì mức độ nghiêm trọng của sự phân mảnh rừng càng lớn. Khi khoảng cách giữa các mảnh (MNN) giảm mà số lượng mảnh tăng nghĩa là các khu rừng rộng lớn đang bị chia cắt thành các đơn vị nhỏ hơn. IJI có giá trị càng cao thì mức độ xen kẽ của các mảnh càng lớn.
Kết quả và thảo luận
Hiện trạng và biến động lớp phủ rừng tỉnh Đắk Nông giai đoạn 2015-2021
Hiện trạng phân bố lớp phủ rừng của tỉnh Đắk Nông năm 2015 và 2021 được phân tích từ ảnh vệ tinh Sentinel-2 thể hiện trong Hình 1. Trong đó, bao gồm các loại hình lớp phủ: Rừng tự nhiên, rừng khộp, rừng thông, rừng trồng, cây bụi, cây lâu năm, cây hàng năm (đất nông nghiệp), đất xây dựng và mặt nước. Rừng tự nhiên nằm tập trung trong Vườn quốc gia Tà Đùng, Vườn quốc gia Yok Don, Khu Bảo tồn thiên nhiên Nam Nung và một phần vùng đệm của Vườn quốc gia Bù Gia Mập. Rừng khộp là loại rừng nửa rụng lá, đặc trưng cho vùng đất Tây Nguyên, phân bố ở phía Tây Bắc của tỉnh, thuộc huyện Cư Jút và Đắk Mill. Rừng trồng chủ yếu là diện tích rừng cao su, nằm rải rác phân bố khắp các huyện của tỉnh, tập trung nhiểu ở huyện Tuy Đức, Đắk Glong và Đắk R’Lấp. Diện tích rừng thông của Đắk Nông phân bố rải rác và diện tích phân bố nhỏ hơn rất nhiều so với các loại rừng khác. Bản đồ lớp phủ cũng cho thấy, Đắk Nông là một trong những tỉnh có diện tích trồng cây nông nghiệp lâu năm lớn bao gồm cà phê, tiêu, điều, cây ăn quả lớn của vùng Tây Nguyên, chúng chiếm tới 50% tổng diện tích tự nhiên của tỉnh.
Bản đồ lớp phủ của tỉnh Đắk Nông giai đoạn 2015-2021 có sự biến động rõ rệt, thể hiện chi tiết ở Bảng 2. Cây lâu năm có diện tích tăng lên, trong khi rừng tự nhiên có diện tích lớn thứ hai nhưng lại có xu hướng suy giảm. Lớp rừng trồng có diện tích biến động nhiều nhất. Rừng khộp trong giai đoạn này ít có sự biến động. Nhìn chung, xu hướng biến động của giai đoạn này là giảm diện tích rừng tự nhiên và gia tăng phần đất có tác động của con người.
Bảng 2: Thống kê diện tích các loại lớp phủ tính từ ảnh viễn thám (ha)
.jpg)
Quá trình phân mảnh lớp phủ rừng tỉnh Đắk Nông
Sự phân mảnh lớp phủ rừng của tỉnh Đắk Nông được đánh giá thông qua sự biến đổi của các lớp: Rừng tự nhiên, rừng khộp và rừng thông. Quá trình phân mảnh của hệ sinh thái rừng được đặc trưng bởi sự biến động của các chỉ số cảnh quan của 3 lớp này trong giai đoạn 2015-2021. Hình 2 thể hiện sự biến đổi của các chỉ số cảnh quan của các lớp phủ rừng tỉnh Đắk Nông.
Rừng tự nhiên: Là lớp phủ có sự biến động rõ rệt nhất. Trong giai đoạn 2015-2021, rừng bị suy giảm về diện tích thể hiện qua chỉ số MPS giảm. Giá trị của NP, ED đều tăng rất mạnh và giá trị của MNN giảm. Điều này giải thích quá trình phân mảnh của rừng tự nhiên diễn ra theo xu hướng bị đục lỗ, suy giảm dần từ bên trong. Bên cạnh đó, giá trị của IJI có tương quan cao với việc giảm diện tích rừng. MPS giảm rất mạnh và IJI cũng giảm cho thấy rừng tự nhiên bị co cụm lại. Hay nói cách khác, quá trình phân mảnh của rừng tự nhiên còn diễn ra đồng thời theo xu hướng vừa bị đục lỗ và vừa bị khai thác từ các vùng ven bìa rừng.
Rừng khộp: Diện tích rừng khộp ít có sự biến động bởi rừng khộp phân bố tương đối biệt lập, xa các khu dân cư. Hơn nữa, loại rừng này còn được bảo vệ nghiêm ngặt bởi các hạt kiểm lâm địa phương. Do vậy, loại rừng này ít bị xâm lấn bởi các loại lớp phủ khác. Các chỉ số cảnh quan về hình dạng, khoảng cách và mức độ xen kẹp đều có chiều hướng tốt. Mặc dù chỉ số IJI có biến động nhẹ nhưng điều này có thể là do vào mùa khô, phần diện tích rừng bị rụng lá và để lộ phần đất trống, không còn độ che phủ. Như vậy, rừng khộp của tỉnh được bảo tồn gần như nguyên vẹn và không bị phân mảnh.
Thông: Theo số liệu thống kê ở Bảng 2, rừng thông chiếm diện tích khá nhỏ so với các loại lớp phủ rừng khác nhưng lớp phủ rừng này vẫn có những biến động nhất định. Các chỉ số NP, ED tăng còn MPS giảm có nghĩa rằng kích thước trung bình của các vạt rừng giảm đi trong khi số lượng mảnh và số lượng cạnh rừng tăng lên. Giá trị của MNN giảm và IJI tăng cho thấy mức độ xen kẽ tăng lên, số lượng các mảnh rừng tăng với các khoảng cách giữa các phân mảnh còn nhỏ. Điều này cho thấy, rằng mặc dù tổng diện tích rừng thông của tỉnh Đắk Nông có tăng bởi các mảnh rừng thông nhỏ được trồng mới xen kẽ, nhưng các mảnh rừng thông lớn lại bị phân mảnh theo xu hướng bị đục lỗ và thay thế bởi các loại lớp phủ khác.
Như vậy, mỗi loại rừng của tỉnh Đắk Nông có sự biến động về diện tích cũng như cấu trúc cảnh quan hệ sinh thái rừng khác nhau. Rừng tự nhiên có quá trình phân mảnh rõ rệt và phức tạp nhất. Bên cạnh việc bị suy giảm về diện tích thì quá trình phân mảnh vừa xảy ra từ bên trong (theo phương thức bị đục lỗ) lại vừa bị mất diện tích từ ngoài vào (ở các vùng ven, vùng đệm). Trong giai đoạn 2015-2021, rừng khộp là rừng được bảo vệ và bảo tồn nghiêm ngặt, ít bị suy giảm về diện tích và cũng gần như không có hiện tượng phân mảnh rừng. Đây là loại rừng đặc trưng không chỉ của riêng tỉnh Đắk Nông mà còn của cả khu vực Tây Nguyên. Bên cạnh đó, rừng thông mặc dù có tổng diện tích tăng bởi những mảnh rừng nhỏ được trồng thêm và dần khép tán, nhưng mảnh rừng lớn lại bị thay đổi về cấu trúc theo xu hướng bị đục lỗ.
Nghiên cứu này cho thấy, các chỉ số cảnh quan cho phép sử dụng các thông số về hình dạng, kích thước, khoảng cách và mức độ xen kẽ để đánh giá một cách định lượng mức độ phân mảnh của các loại hình lớp phủ rừng. Đây là giải pháp có ý nghĩa trong nghiên cứu sinh thái, cho phép đánh giá được tính kết nối của các quần thể và môi trường sống của sinh vật rừng. Việc kết hợp và sử dung hợp lý nhiều chỉ số cảnh quan khác nhau có thể giúp người quản lý thấy rõ được bản chất quá trình và diễn biến phân mảnh rừng. Từ đó, có thêm cơ sở khoa học để đưa ra các quyết định đúng đắn trong bảo vệ và sử dụng tài nguyên.
Trong một số trường hợp, số liệu, dữ liệu sinh thái nói chung và lớp phủ rừng nói riêng không phải lúc nào cũng dễ dàng tiếp cận và được cập nhật. Việc sử dụng ảnh vệ tinh trên nền tảng google cloud với phương pháp phân loại machine learning cho phép nhanh chóng xây dựng được tập dữ liệu đa thời gian một cách đồng bộ trong cách tiếp cận và phân tích, nghiên cứu. Cũng cần lưu ý rằng độ phân giải không gian của dữ liệu có ảnh hưởng nhất định tới khả năng nhận diện đối tượng và phân tích tính phân mảnh. Trong nghiên cứu này, ảnh Sentinel-2 có độ phân giải 10 m đảm bảo cung cấp thông tin rõ ràng về sự phân bố của các lớp phủ rừng của tỉnh Đắk Nông.
Kết luận
Sự biến động của diện tích rừng và quá trình phân mảnh rừng của tỉnh Đắk Nông giai đoạn 2015-2021 đã được phân tích thông qua các chỉ số cảnh quan. Đầu vào để tính toán các chỉ số cảnh quan là bản đồ hiện trạng lớp phủ rừng và ranh giới tỉnh, được phân tích ở cấp độ lớp với các loại lớp phủ: Rừng tự nhiên, rừng khộp và rừng thông. Sự biến động của năm chỉ số: NP, ED, MPS, MNN và IJI đã chỉ ra rằng, rừng khộp của tỉnh có diện tích được bảo vệ và gần như không có hiện tượng phân mảnh. Hiện tượng phân mảnh diễn ra rõ nét hơn trong hệ sinh thái rừng tự nhiên và rừng thông. Rừng thông có diện tích nhỏ nhưng có xu hướng bị phân mảnh theo phương thức các mảnh rừng lớn bị đục lỗ và thay thế bằng các lớp phủ khác. Rừng tự nhiên bị suy giảm cả về diện tích và thay đổi cấu trúc cảnh quan rừng.
Lời cảm ơn
Các số liệu sử dụng trong bài báo này được cung cấp từ để tài: “Nghiên cứu phương pháp học máy để chiết xuất thông tin hiện trạng lớp phủ rừng hỗ trợ đánh giá tính phân mảnh rừng, thí điểm tại tỉnh Đắk Nông”, mã số VAST01.06/22-23, thuộc Cấp Viện Hàn lâm KH&CN Việt Nam, do ThS. Nguyễn Vũ Giang làm chủ nhiệm.
Tài liệu tham khảo
1. L. Fahrig, “Effects of Habitat Fragmentation on Biodiversity,” Annu. Rev. Ecol. Evol. Syst., vol. 34, pp. 487–515, 2003;
2. M. L. Carranza, L. Frate, A. T. R. Acosta, L. Hoyos, C. Ricotta, and M. Cabido, “Measuring forest fragmentation using multitemporal remotely sensed data: Three decades of change in the dry Chaco,” Eur. J. Remote Sens., vol. 47, no. 1, pp. 793–804, 2014;
3. A. Petrosyan and V. Karathanassi, “Review Article of Landscape Metrics Based on Remote Sensing Data,” J. Environ. Sci. Eng., vol. 5, no. 11, pp. 1542–1560, 2011;
4. Viện Công nghệ vũ trụ, “Đánh giá tính phân mảnh cảnh quan sinh thái rừng ngập mặn bằng công nghệ viễn thám và hệ thông tin địa lý,” Đề tài cấp cơ sở, 2013;
5. N. T. Cường, H. V. Chương, and N. H. K. Linh, “Ứng dụng viễn thám và GIS trong nghiên cứu biến động trạng thái rừng khộp tại Vườn Quốc gia Yok Đôn”, Hue Univ. J. Sci. Agric. Rural Dev., vol. 131, no. 3A, pp. 31–47, 2022.
TỐNG THỊ HUYỀN ÁI(1), NGUYỄN VŨ GIANG(1), NGUYỄN PHÚC HẢI(1), PHAN VĂN TRỌNG(2)
(1) Viện Công nghệ Vũ trụ, Viện Hàn lâm Khoa học và Công nghệ Việt Nam
(2) Trung tâm Nông nghiệp nhiệt đới quốc tế (CIAT)
Nguồn: Tạp chí Tài nguyên và Môi trường số 14 (Kỳ 2 tháng 7) năm 2024
Tóm tắt: Bài báo nghiên cứu giải pháp xử lý chất thải rắn sinh hoạt (CTRSH) bền vững cho Việt Nam thông qua tích hợp công nghệ vi sinh (phân hủy sinh học) và nhiệt phân. Trước áp lực gia tăng rác đô thị và yêu cầu phát triển kinh tế tuần hoàn, phương pháp này được đề xuất nhằm tận dụng tài nguyên từ rác, giảm chôn lấp và phát thải.
Nếu ở Kỳ 1, độc giả đã thấy những định hướng chiến lược và công nghệ xanh mở ra lối đi mới cho nông nghiệp Việt, thì đến Kỳ 2, điểm nhấn lại nằm ở những giải pháp cụ thể. Từ phòng thí nghiệm, nhiều nghiên cứu khoa học đã bước ra thực tiễn, đồng hành cùng doanh nghiệp, tạo nên các mô hình thành công: từ công nghệ bảo quản mới, chế biến cà phê hiện đại, đến kinh tế tuần hoàn phụ phẩm tôm và nâng tầm sản phẩm truyền thống như nước mắm. Đây chính là những hạt nhân giúp nông sản Việt gia tăng giá trị và chinh phục thị trường quốc tế.
Cao chloroform của Bí kỳ nam (Hydnophytum formicarum Jack.) được sắc ký cột với các hệ dung môi có độ phân cực khác nhau và kết hợp với kỹ thuật sắc ký lớp mỏng để thực hiện quá trình phân lập và tinh sạch các hợp chất. Cấu trúc của các hợp chất được xác định bằng phương pháp phổ cộng hưởng từ hạt nhân và kết hợp so sánh với tài liệu tham khảo. Ba hợp chất được tinh sạch và xác định cấu trúc bao gồm luteolin (1), quercetin (2) và quercitrin (3).
Hoạt tính xua đuổi hiệu quả của p-menthan-3,8-diol (PMD) đã được chứng minh là hiệu quả an toàn cho sức khỏe, tuy nhiên, hợp chất này vẫn chưa được sử dụng phổ biến ở Việt Nam. Đã có một số công trình nghiên cứu khảo sát tổng hợp PMD chủ yếu sử dụng xúc tác acid H2SO4 loãng với các điều kiện phản ứng khác nhau về thời gian và nhiệt độ.
Cháy nổ trong sinh hoạt dân dụng vẫn là một vấn đề nhức nhối tại Việt Nam, gây ra những thiệt hại nặng nề về người và tài sản do sự bất cẩn hoặc lỗi thiết bị điện. Các hệ thống cảnh báo cháy truyền thống thường có độ trễ cao, chỉ phản ứng khi cháy đã xảy ra rõ ràng, dễ gây báo động giả và thiếu khả năng cảnh báo từ xa.
Khu vực đảo Palawan (Philippine), Sempoma SABAH (Malaysia) nằm trong khu vực nhiệt đới gió mùa với hai mùa mưa, mùa khô rõ rệt. Tại Palawan, trung bình năm nhiệt độ không khí 28,50C, độ ẩm trung bình 58,4%, tổng lượng mưa 2.920 mm, tổng số giờ nắng trong khoảng 2,180 - 2,307h, nhiệt độ nước biển 29,30C và độ muối nước biển 33,3‰.
