XÂY DỰNG BẢN ĐỒ CÁC LOÀI THÚ MÓNG GUỐC

XÂY DỰNG BẢN ĐỒ CÁC LỒI THÚ
MĨNG 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 dun hải phía Đơng 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 cịn có 3 lồi 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, Sơng Kơn của Quảng Nam. Tuy nhiên, các lồi 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 lồi để phục vụ quy hoạch
KBT vì các lồi này khó bắt gặp, mật độ quần thể cịn lại rất thấp, thơng tin hiện có cịn 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 lồi 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 lồi 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 khơng đi. Bản đồ phân bố lồi

1 Mob: 01663 871 696. Email:

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 lồi là khơng 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 lồi. 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 Đơng), xã A Đớt, A Rồng (huyện A Lưới); dữ liệu về sự phân bố của lồi ở khu vực xã
khác cũng được thu thập thơng 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 lồi săn bắt. Ở mỗi xã chọn một thơn (tham khảo ý kiến của các trưởng thơn, 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 thơn 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 thơn cịn 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 sơng suối đúng vị trí trên bản đồ cơ sở đã được in sẵn.
+ Đối chiếu bản đồ giữa các nhóm, chỉnh sửa và số hố 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 lồi
này (như phân loại, hình dạng sừng, màu lơng, 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 lồi 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 thơng 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 tốn 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 A /n 1) (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 thơn đó
(được thể hiện dưới dạng hạt đậu) và tạo ra 1 vùng bao quanh ngồi cùng (convex polygon).
Sau đó, dựa trên việc tính tốn “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 ngồi 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 thơn Hương Sơn (xã A Rồng).
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 tốn được khoảng cách mà hạt đậu đó đại diện. Cơng thức tính tốn ENND
được biến đổi và xác định cụ thể như sau:

r  0.5 A/(n 1) (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 tốn diện tích polygon ở trên (hình 7): tính được

A=963524m2.

Do đó, bán kính tìm kiếm (r) được tính tốn theo cơng thức 1.1 là: 298.689. Từ
đó, áp dụng cơng 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 thơn Hương Sơn (xã A Rồng).
 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
tốn ENND ở trên của chính thơn đó. Kết quả sẽ được lớp bản đồ AOC2.

Hình 9. Kết quả AOC2 của thơn Hương Sơn (xã A Rồng).
 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 lồi Sao la ở thơn 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 lồi (Nạve 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 ơ
lưới đó. Kích thước của mỗi ơ 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 lồi, 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 ơ 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 tốn 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 thơn về lồi nghiên cứu.
Thực hiện tính tốn 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 ơ 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 ơ 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 ơ 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 cơng cụ Raster Calculator: kết quả
được tính tốn theo cơng thức: FLOAT (Nạve species rasters/Knowledge1) (giá trị ơ lưới của
lớp bản đồ Nạve 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 Nạve species rasters của lồi
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

ơ pixel có kích thước 200x200m), trong đó giá trị của mỗi ơ 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
ơ pixel có kích thước 200x200m), trong đó giá trị của mỗi ơ lưới (pixel) thể
hiện số lượng các polygon AOC2 chồng xếp lên nhau trong ơ 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).