Luận văn Thạc sĩ Sinh thái học: Mô hình xác suất hiện diện đa loài cho quần xã chim kiếm ăn ở mặt đất ở khu vực trung Trường Sơn

1

LỜI CẢM ƠN

Tôi xin cảm ơn Viện nghiên cứu Động vật hoang dã Leibniz đã hỗ trợ về

kinh phí, kỹ thuật và hậu cần; tổ chức WWF – Việt Nam, tổ chức WWF – Lào, ban

quản lý và các cán bộ dự án CarBi, Vườn quốc gia Bạch Mã, Khu bảo tồn Sao la

Quảng Nam, Khu bảo tồn Sao la Huế đã hỗ trợ cho các đội khảo sát thực địa; Bộ

Giáo dục và Khoa học của Cộng Hòa Liên Bang Đức đã hỗ trợ kinh phí và kỹ thuật

cho nghiên cứu này (BMBF FKZ: 01LN1301A); Point Defiance Zoo & Aquarium,

Safari Club International, và Critical Ecosystem Partnership Fund đã tài trợ kinh phí

cho dự án nghiên cứu.

Tôi chân thành cảm ơn TS. Andreas Wilting, TS. Trần Thị Anh Đào, TS.

Rahel Sollmann, Andrew Tilker, TS. Jesse Abrams, TS. Jürgen Niedballa, và Tejas

Bhagwat đã hỗ trợ về kỹ thuật, cố vấn về khoa học; hỗ trợ về phân tích dữ liệu cũng

như góp ý hoàn thiện luận văn; và tất cả các thành viên đội khảo sát, bao gồm Đặng

Công Viên, Võ Văn Sáng, Nguyễn Đăng Trung, các cán bộ kiểm lâm và người địa

phương ở năm khu vực nghiên cứu đã tham gia và làm việc trong điều kiện thực địa

rất khó khăn.

2

TÓM TẮT

Cảnh quan Trung Trường Sơn là một khu vực có mức độ đa dạng và đặc hữu đặc

biệt về nhóm chim. Sự đa dạng các loài chim ở Trung Trường Sơn đã và đang chịu

ảnh hưởng tiêu cực từ việc mất sinh cảnh và khai thác quá mức. Tình trạng săn bắt

là một trong những mối đe dọa phổ biến nhất đối với quần xã các loài chim: các loài

chim thuộc bộ Sẻ bị bắt để bán làm cảnh, và các loài thuộc bộ Gà đang bị suy giảm

do tình trạng sử dụng bẫy dây phanh với quy mô lớn. Mục tiêu trước tiên của

nghiên cứu này là đánh giá hiện trạng của các loài chim kiếm ăn ở mặt đất ở khu

vực Trung Trường Sơn, và mục tiêu thứ hai là tìm hiểu các yếu tố ảnh hưởng đến sự

phân bố của các loài này ở mức độ cảnh quan. Dữ liệu về quần xã chim được thu

thập bằng phương pháp bẫy ảnh theo hệ thống ở năm khu vực nghiên cứu thuộc

Việt Nam và Lào. Để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sự phân bố của các loài

chim, mô hình xác suất hiện diện của quần xã được xây dựng cho các loài chim

kiếm ăn ở mặt đất với sự kết hợp của các yếu tố con người và tự nhiên. Các biến

liên quan đến con người gồm có khoảng cách đến đường gần nhất và nỗ lực tháo gỡ

bẫy dây phanh. Các biến tự nhiên bao gồm độ cao và một chỉ số thể hiện chất lượng

rừng được trích xuất từ hình ảnh vệ tinh có chất lượng cao RapidEye®. Hơn nữa, các

tham số được ước lượng từ mô hình xác suất hiện diện quần xã được sử dụng để dự

đoán sự phân bố của từng loài và mức độ giàu loài cho toàn bộ khu vực nghiên cứu.

Với tổng cộng 17,042 đêm bẫy ảnh tại 132 vị trí khảo sát, ít nhất 21 loài chim được

ghi nhận và trong đó có 12 loài chim kiếm ăn ở mặt đất được đưa vào mô hình xác

suất hiện diện quần xã. Trong bốn biến được đưa vào mô hình, độ cao có ảnh hưởng

mạnh nhất đối với sự hiện diện của phần lớn các loài trong 12 loài. Ba loài cho thấy

chúng xuất hiện nhiều hơn ở khu vực đất thấp, và hai loài ưu thích khu vực cao hơn.

Loài Trĩ sao Rheinardia ocellata, một loài chim sống dưới đất có kích thước lớn và

được biết đến là loài nhạy cảm với tình trạng bẫy bắt bằng dây phanh, có phản ứng

tích cực và mạnh đối với các khu vực có nỗ lực gỡ bẫy dây phanh cao. Ngoài loài

Trĩ sao, nghiên cứu này đã thất bại trong việc ghi nhận bốn loài chim trĩ có kích

thước lớn mà trước kia từng phân bố trong vực nghiên cứu, trong đó có loài Gà lôi

3

lam mào trắng Lophura edwardsi, một loài đặc hữu và cực kỳ nguy cấp. Sự thất bại

trong việc ghi nhận các loài này phản ánh quần thể của chúng đã tuyệt chủng cục bộ

hoặc tuyệt chủng về mặt chức năng. Kết quả này cho thấy nếu không có các nỗ lực

gỡ bẫy dây phanh một cách hiệu quả thì loài Trĩ sao cũng sẽ tuyệt chủng cục bộ như

các loài chim có kích thước lớn khác thuộc bộ Galliformes trong cảnh quan Trung

Trường Sơn. Thêm nữa, kết quả của nghiên cứu còn cho thấy nhóm chim đuôi cụt

có khả năng bị ảnh hướng gián tiếp từ việc săn bắt bằng bẫy dây phanh thông qua

hiện tượng “mesopredator release” – sự gia tăng quần thể của các loài săn mồi bậc

thấp. Kết quả của nghiên cứu này giúp cập nhật thông tin cho các loài chim kiếm ăn

ở mặt đất ở khu vực Trung Trường Sơn. Bản đồ về độ giàu loài và bản đồ phân bố

của từng loài ở các khu vực nghiên cứu cung cấp thông tin một cách trực quan cho

các hoạt động ngăn chặn săn bắt trái phép và cung cấp dữ liệu nền ở mức độ quần

xã cho hoạt động giám sát biến động quần thể của các loài chim kiếm ăn ở mặt đất

trong tương lai.

ABSTRACT

The central Annamites landscape is an area of exceptional avian richness and

endemism. Avian diversity in the Annamites has been negatively impacted by both

habitat loss and overharvesting. Poaching is the most pervasive threat to the bird

community: songbirds are caught to sell in local markets, and galliforms have been

decimated through industrial snaring. The objectives of this study are to first assess

the status of the ground-foraging bird community in the central Annamites, and

second, to understand the factors influencing their distribution at the

landscape-scale. Data on the bird community was collected using systematic camera

trapping across five areas in Vietnam and Laos. To assess factors that influence

avian distribution, a community occupancy model was built for ground-foraging

birds, incorporating both anthropogenic and environmental covariates.

Anthropogenic covariates included distance to nearest road and level of active snare

4

removal efforts. Environmental covariates included elevation and a measure of

habitat quality derived from high-resolution RapidEye® satellite imagery.

Furthermore, the parameter estimates from the community occupancy model were

used to predict species-specific distributions and species richness across the study

areas. In 17,042 camera trapping nights across 136 stations, at least 21 bird species

were recorded. 12 ground-foraging species were included in the community

occupancy model. Of the four covariates, elevation had the strongest influence on

the occurrence of most of the 12 species. Three species were found to occur more

frequently in lowland areas, and two species were associated with higher elevations.

Crested argus Rheinardia ocellata, a large ground-dwelling galliform known to be

sensitive to snaring, showed a strong positive response to areas with higher snare

removal efforts. Apart from the rare crested argus we failed to detect four other

large galliforms that historically occurred in this area, including the Critically

Endangered and endemic Edwards’s pheasant Lophura edwardsi. Failure to record

these species suggests their local extinction or at least functional extinction. Thus

without effective snare removal efforts, crested argus will follow other large

galliforms in the landscape to local extirpation. The results also suggest that pittas

could potentially be indirectly impacted by snaring through mesopredator release

mechanisms. Overall, this study provides an updated account of ground-foraging

avian diversity in the central Annamites. The avian species richness map for these

study sites provide a useful visualization to direct anti-poaching efforts and a

community-level baseline to monitor future population trends in the

ground-foraging avian community.

5

MỤC LỤC

LỜI CẢM ƠN ii

TÓM TẮT iii

ABSTRACT iv

MỤC LỤC vi

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT viii

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ ix

DANH MỤC CÁC BẢNG x

MỞ ĐẦU 1

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN 4

1.1. Trung Trường Sơn và sự suy giảm hệ động vật 4

1.2. Đối tượng nghiên cứu 7

1.2.1. Các loài chim trĩ 7

1.2.2. Các loài chim đuôi cụt 8

1.2.3. Các loài chim khác kiếm ăn ở mặt đất 9

1.3. Khảo sát bẫy ảnh 13

1.4. Mô hình xác suất hiện diện 14

1.4.1. Mô hình xác suất hiện diện đơn loài 16

1.4.2. Mô hình xác suất hiện diện quần xã / đa loài 18

CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP 21

2.1. Thời gian thực hiện 21

2.2. Khu vực nghiên cứu 21

2.3. Dụng cụ nghiên cứu và phần mềm 23

2.4. Thiết kế nghiên cứu 24

2.5. Đặt bẫy ảnh 25

2.6. Thu thập các biến 26

2.7. Quản lý và định danh hình ảnh từ bẫy ảnh 27

2.8. Phân tích xác suất hiện diện quần xã 28

2.9. Giải đoán 31

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ 33

3.1. Danh lục loài và xác suất hiện diện của từng loài chim kiếm ăn ở mặt đất 33

3.2. Ảnh hưởng của các biến đến các loài chim kiếm ăn ở mặt đất 37

6

3.3. Các bản đồ dự đoán 39

CHƯƠNG 4: THẢO LUẬN 42

4.1. Danh lục loài và hiện trạng của các loài 42

4.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến sự phân bố của các loài chim kiếm ăn ở mặt đất ở 47 mức độ cảnh quan

4.3. Giải đoán 50

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 51

5.1. Kết luận 51

5.2. Kiến nghị 52

TÀI LIỆU THAM KHẢO 54

PHỤ LỤC 64

7

DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

BCI: Khoảng tin cậy Bayes

CarBi: Carbon và Đa dạng sinh học

CI: Khoảng tin cậy

CR: Cực kỳ nguy cấp

EN: Nguy cấp

GIS: Hệ thống thông tin địa lý toàn cầu

GPS: Hệ thống định vị toàn cầu

IUCN: Liên minh Bảo tồn Thiên nhiên Quốc tế

KBT: Khu bảo tồn thiên nhiên

KBTQG: Khu bảo tồn quốc gia

Lào: Cộng hoà Dân chủ Nhân dân Lào

LC: Ít quan tâm

Leibniz-IZW: Viện nghiên cứu Động vật hoang dã Leibniz

NT: Gần bị đe dọa

PAO: Phần trăm diện tích loài hiện diện

PFES: Dịch vụ chi trả môi trường rừng

Sách đỏ IUCN: Danh lục đỏ IUCN về các loài bị đe dọa

Việt Nam: Cộng hòa Xã hội Chủ nghĩa Việt Nam

VQG: Vườn quốc gia

VU: Dễ tổn thương

WWF: Quỹ Quốc tế Bảo vệ Thiên nhiên

8

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Hình 1.1: Số lượng các bài báo hằng năm cùng đề cập đến cụm từ “occupancy

model” và “camera-trap” trên Google Scholar kể từ năm 2002

Hình 2.1: Vị trí các điểm đặt bẫy ảnh trong năm khu vực nghiên cứu ở Trung

Trường Sơn

Hình 2.2: Các lớp biến được sử dụng để thực hiện giải đoán

Hình 3.1: Mối tương quan giữa xác suất hiện diện của từng loài với độ cao, chất

lượng rừng, khoảng cách đến đường, và mức độ bảo vệ

Hình 3.2: Bản đồ giải đoán phân bố của từng loài

Hình 3.3: Bản đồ giải đoán độ giàu loài

9

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 1.1: Các loài chim trĩ và chim đuôi cụt từng được ghi nhận / được cho là có

hiện diện ở Trung Trường Sơn

Bảng 1.2: Các loài chim không sống ở mặt đất nhưng được cho là loài kiếm ăn ở

mặt đất dựa trên kết quả từ khảo sát bẫy ảnh của nghiên cứu này

Bảng 2.1: Tóm tắt các biến được sử dụng trong mô hình xác suất hiện diện quần xã

và giải đoán phân bố

Bảng 3.1: Các loài chim ghi nhận được từ khảo sát bẫy ảnh trong nghiên cứu này

Bảng 3.2: Tóm tắt về các ghi nhận và ước lượng xác suất hiện diện hậu nghiệm của

từng loài chim kiếm ăn ở mặt đất

Bảng 3.3: Các loài chim trĩ và các loài chim đuôi cụt không ghi nhận được trong

nghiên cứu này – “các loài bị thiếu”

Bảng 3.4: Tóm tắt POA được giải đoán của từng loài

10

MỞ ĐẦU

Dãy Trường Sơn nằm dọc biên giới Việt Nam và Lào là nơi chứa đựng một

hệ động thực vật có mức độ đặc hữu đặc biệt cao [5], [95], [106]. Các khu rừng mưa

nhiệt đới ở vùng sinh thái (ecoregion) này có một quần xã chim sống ở mặt đất

(ground-dwelling birds) đa dạng, trong đó có các loài cần ưu tiên bảo tồn như Gà lôi

lam mào trắng Lophura edwardsi, Trĩ sao Rheinardia ocellata, và Công Pavo

muticus [104]. Tuy nhiên, động vật hoang dã trong toàn bộ vùng sinh thái Trường

Sơn đang bị suy thoái do mất sinh cảnh sống và tình trạng săn bắt quá mức. Trong

các thập kỷ trước, các khu rừng ở khu vực này đã bị tàn phá vì chiến tranh và vì

mục đích phục vụ cho phát triển nông nghiệp và các khu dân cư. Thêm vào đó, các

mạng lưới hạ tầng giao thông ngoài việc trực tiếp gây ra mất và chia cắt sinh cảnh

sống, chúng còn giúp tạo điều kiện để cho tình trạng săn bắt trái phép tăng mạnh

trong các khu bảo tồn nhằm đáp ứng cho nhu cầu sử dụng các sản phẩm từ động vật

hoang dã rất cao ở khu vực Đông Dương [7], [55]. Ở thời điểm hiện nay, mối đe dọa

chính đến sự tồn tại của các loài động vật sống ở mặt đất – bao gồm các loài chim

có kích thước lớn như Công và Gà lôi lam mào trắng – là săn bắt trái phép bằng bẫy

dây phanh [39], [55], [95], [106]. Mặc dù những thợ săn có thể không nhắm vào các

loài chim được nêu trên nhưng các loài này vẫn bị suy giảm do tình trạng đặt bẫy

dây phanh bừa bãi [31], [74]. Chính sức ép rất cao từ bẫy bắt bằng dây phanh ở khu

vực Trường Sơn đã tạo ra ngày càng nhiều “khu rừng trống" (empty forest) [39],

[86], [94] – nơi có điều kiện sinh thái phù hợp nhưng lại thiếu sự hiện diện của

nhiều loài động vật có xương sống do chúng đã bị tận diệt bởi săn bắt.

Để bảo vệ các loài động vật sống ở mặt đất, bao gồm các loài chim đang bị

đe dọa, giải pháp cấp bách là phải tăng cường hoạt động thực thi pháp luật, đặc biệt

là tháo gỡ bẫy dây phanh ở những nơi mà các loài sinh sống. Tuy nhiên, việc thiếu

các thông tin về phân bố của các loài được ưu tiên bảo tồn đang cản trở chúng ta

trong việc định hướng cho các đội gỡ bẫy dây phanh. Hơn nữa, mặc dù một số sáng

kiến bảo tồn đã được triển khai ở khu vực Trường Sơn – bao gồm thành lập các khu

bảo tồn loài, tăng cường thực thi pháp luật, và chương trình Chi trả dịch vị môi

1

trường rừng (PFES) – nhưng hiện tại vẫn chưa có công cụ hiệu quả nào để đánh giá

tác động của các hoạt động này đến sự đa dạng các loài động vật có xương sống

[34], [75], [82]. Để đánh giá sự hiệu quả của hoạt động bảo tồn, các chỉ số sinh học

– như độ đa dạng loài, độ phong phú, và độ giàu loài – nên được sử dụng. Tuy

nhiên, các thông số này có thể sẽ rất tốn kém hoặc không khả thi ngoài thực địa để

có thể thu thập trên một diện tích lớn [68], đặc biệt là ở trong các khu rừng nhiệt đới

ẩm thường xanh ở dãy Trường Sơn nơi mà phần lớn các loài có tập tính nhút nhát

và hiện diện với mật độ thấp. Để giải quyết được các thách thức về khảo sát thực

địa – cụ thể là ở rừng mưa nhiệt đới ẩm nơi mà các phương pháp quan sát trực tiếp

như khảo sát theo tuyến (line transects) hay đếm điểm (point counts) khó có thể

được thực hiện một các hiệu quả – các bẫy ảnh được sử dụng để nghiên cứu [1],

[80]. Một trong những ưu điểm chính của dữ liệu từ bẫy ảnh là chúng có thể được

phân tích trong khuôn khổ của phương pháp phân tích xác suất hiện diện

(site-occupancy). Phương pháp phân tích xác suất hiện diện được áp dụng cho dữ

liệu ở dạng ghi nhận được / không ghi nhận được (detection / non-detection) và cho

phép người nghiên cứu ước lượng được xác suất một loài có mặt ở trong một khu

vực trong khi có thể tính toán được sự khác biệt về xác suất phát hiện giữa các loài

và các khu vực [68].

Mục tiêu chính của nghiên cứu này là ước lượng xác suất hiện diện quần xã

chim kiếm ăn ở mặt đất (trong đó có các loài hoạt động ở mặt đất) và tìm hiểu các

yếu tố ảnh hưởng đến sự hiện diện của các loài ở mức độ cảnh quan ở Trung

Trường Sơn. Kết quả của nghiên cứu này cung cấp các thông tin quan trọng về hiện

trạng của các loài quan tâm cũng như là thông tin về các yếu tố về con người và tự

nhiên ảnh hưởng sự phân bố của các loài. Thông tin về sự liên hệ giữa loài và yếu tố

môi trường (tương quan) được sử dụng để giải đoán phân bố của các loài trong toàn

bộ khu vực nghiên cứu. Các kết quả giải đoán này được dùng đễ hỗ trợ cho các hoạt

động quản lý bảo tồn ở cảnh quan Trung Trường, cụ thể là định hướng các hoạt

động tuần tra chống săn bắt động vật trái phép. Nghiên cứu này còn cung cấp một

bộ dữ liệu nền đầu tiên về quần xã chim kiếm ăn ở mặt đất mà có thể được sử dụng

2

để đánh giá các nỗ lực bảo tồn ở khu vực nghiên cứu. Các nội dung nghiên cứu cụ

thể của luận văn này gồm:

(1) Tìm hiểu sự phân bố và hiện trạng của các loài chim kiếm ăn ở mặt đất ở

năm khu vực nghiên cứu thuộc cảnh quan Trung Trường Sơn dựa trên dữ

liệu thu được từ khảo sát bẫy ảnh có hệ thống.

(2) Tìm hiểu sự ảnh hưởng của các yếu tố con người và tự nhiên đến quần xã

chim sống ở mặt đất.

(3) Giải đoán phân bố của từng loài và độ giàu loài ở mức độ cảnh quan.

3

CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Trung Trường Sơn và sự suy giảm hệ động vật

Các khu rừng ẩm thường xanh của Trung Trường Sơn, một phần của dãy

Trường Sơn, có mức độ đa dạng và đặc hữu cao. Đáng chú ý là một số loài đặc hữu

được miêu tả gần đây như Sao la Pseudoryx nghetinhensis, Mang lớn Muntiacus

vuquangensis, và Thỏ vằn Nesolagus timminsi [102], [104]. Nơi này còn là nơi sống

của nhiều loài chim đặc hữu và quý hiếm như Gà lôi lam mào trắng, một loài đặc

hữu và cực kỳ nguy cấp [31], [104]. Trong hai thập kỷ gần đây, các nỗ lực bảo tồn

và khảo sát đa dạng sinh học được thực hiện nhằm nghiên cứu và bảo vệ giá trị đa

dạng sinh học ở nơi đây. Tuy nhiên, giống như nhiều nơi khác ở khắp Đông Nam Á,

đa dạng sinh học ở Trung Trường Sơn đang phải đối mặt với cuộc khủng hoảng

tuyệt chủng gây ra bởi tình trạng phá rừng và săn bắt trái phép trên diện rộng.

Nhiều nghiên cứu đã nêu bật đặc điểm đa dạng sinh học đặc biệt của Trung

Trường Sơn và các mối đe dọa mà khu vực này đang đối mặt [50], [51], [53], [66],

[104]. Diện tích rừng ở cảnh quan này đã bị suy giảm nhanh chóng trong vòng 50

năm trở lại đây do bị tàn phá bởi chất độc hóa học trong chiến tranh; khai thác gỗ,

mở rộng đất nông nghiệp và các khu dân cưu vào những năm 1980 và 1990; và tình

trạng phá rừng trái phép thời điểm hiện tại [62], [110]. Kết quả là rừng nguyên sinh

của chỉ còn lại 0.8% trên tổng diện tích rừng của Việt Nam [46]. Ở phía bên kia

biên giới, một số khu rừng có diện tích lớn của Lào vẫn chưa bị khai thác hay ít bị

tác động của con người nhưng các khu rừng này đang đối mặt với tình trạng phá

rừng và khai thác khoáng sản ngày càng tăng, và nếu như không có các biện pháp

bảo vệ, trong tương lai gần, thì rừng ở Lào cũng sẽ bị suy giảm tới mức như ở Việt

Nam [50], [90], [100]. Trong vòng 10 năm trở lại đây, diện tích che phủ rừng ở Việt

Nam có tăng nhờ quyết định đóng cửa rừng của Chính phủ Việt Nam và việc cải

thiện thực thi pháp luật đối với các vi phạm liên quan đến phá rừng trái phép [71].

Tuy nhiên, cần phải lưu ý rằng một phần đáng kể độ che phủ rừng tăng lên đến từ

4

việc trồng đơn canh một số loại cây chứ không phải là sự gia tăng diện tích rừng tự

nhiên [71].

Mối đe dọa lớn nhất trong thời điểm hiện tại đối với các loài động vật trên

cạn có kích thước lớn ở Trường Sơn là săn bắt để cung cấp cho thị trường buôn bán

động vật hoang dã trái phép [55]. Hoạt động săn bắt trái phép đã gây ra sự tuyệt

chủng cho ít nhất 12 loài động vật có xương sống ở Việt Nam [91]. Các loài đã

tuyệt chủng hoặc tuyệt chủng về mặt chức năng ở Trường Sơn gồm có: Sao la, Hổ

Panthera tigris, Báo Panthera pardus, Báo gấm Neofelis nebulosa, Hươu vàng Axis

porcinus, và Tê giác một sừng Rhinoceros sondaicus [51] – đây chỉ là một số loài

tiêu biểu. Bẫy bắt bằng dây phanh là một trong những phương thức săn bắt phổ biến

nhất [51]. Các bẫy dây phanh có giá rẻ và dễ dàng được cài đặt. Hơn nữa, hầu như

không có các quy định pháp luật nào hạn chế việc mua bán và sử dụng dây phanh

nên những thợ săn có thể mua và mang vật liệu này vào trong rừng mà không sợ bị

xử phạt nặng. Việc bẫy bắt bằng dây phanh hiện tại đang ở mức độ khó có thể chấp

nhận: ở trong hai khu bảo tồn thiên nhiên được xem là được bảo vệ tốt nhất ở Trung

Trường Sơn, hơn 75,000 cái bẫy dây phanh đã được tháo gỡ trong khoảng thời gian

năm từ 2012 đến 2017 [51] – và con số này mới chỉ phản ánh một phần của toàn bộ

bẫy dây phanh trong rừng. Kết quả của tình trạng bẫy bắt quá mức là nhiều khu

rừng ở Trung Trường Sơn nói riêng và Việt Nam nói chung đang hứng chịu “hội

chứng rừng trống” [86], nơi có hệ sinh thái phù hợp nhưng không có nhiều loài

động vật trên cạn sinh sống do chúng đã biến mất bởi tình trạng săn bắn quá mức. Ở

Việt Nam, các khu bảo tồn ở Trung Trường Sơn có sự khác nhau về mức độ thực thi

pháp luật và nỗ lực gỡ bẫy dây phanh – nhưng thậm chí ở những khu vực được bảo

vệ tốt nhất thì tình trạng sử dụng bẫy dây phanh tràn lan vẫn diễn ra. Ở Lào, mặc dù

dân số nhìn chung là thấp (so với Việt Nam) và có nhiều khu bảo tồn có diện tích

lớn nhưng bẫy bắt bằng dây phanh cũng dần trở nên phổ biến. Bẫy bắt bằng dây

phanh ở các khu bảo tồn của Lào đang tăng trong những năm gần đây, cụ thể là tại

các khu rừng nằm liền kề với biên giới Việt Nam ngày càng cạn kiệt động vật hoang

dã [100]. Hơn nữa, với việc thiếu các hoạt động thực thi pháp luật hiệu quả, các khu

5

rừng biên giới của Lào có thể sẽ phải đối mặt với tình trạng “rừng trống” như nhiều

khu rừng ở Việt Nam.

Mặc dù đã có nhiều báo cáo về tác động tiêu cực của bẫy bắt bằng dây phanh

đến các loài thú trên cạn nhưng phương pháp săn bắt này cũng gây hại cho các loài

chim sống ở mặt đất [31], [53], [95]. Loài Công được cho là đã tiệt chủng cục bộ ở

Trung Trường Sơn [97], và loài Gà lôi lam mào trắng đặc hữu cũng đã không được

ghi nhận từ năm 2000 [8] và được cho là tuyệt chủng trong tự nhiên [49]. Không

giống như các loài chim thuộc bộ Passeriformes (song birds) là những loài bị bắt

với mục đích buôn bán làm chim cảnh ở Lào và Việt Nam, các loài chim sống ở mặt

đất vô tình bị mắc trong các bẫy dây phanh được đặt trong rừng với mục đích là để

bẫy các loài thú lớn sống ở mặt đất, đặc biệt là các loài thú có giá trị cao trên thị

trường buôn bán động vật hoang dã trái phép [31], [49]. Một số sáng kiến bảo tồn

đã và đang được thực hiện nhằm cố gắng ngăn chặn các ảnh hưởng tiêu cực từ bẫy

dây phanh ở khu vực Trung Trường Sơn. Các giải pháp có thể kể đến gồm có thành

lập mới hai khu bảo tồn (KBT Sao la Huế và KBT Sao la Quảng Nam) và mở rộng

diện tích VQG Bạch Mã. Thêm vào đó, các đội chuyên trách gỡ bẫy dây phanh trên

diện rộng ở KBTQG Xe Sap và hai khu bảo tồn Sao la đã được triển khai như là

một phần của một dự án hợp tác lớn của KfW và WWF – Dự án Carbon và Đa dạng

sinh học hay còn được gọi tắt là CarBi [6]. Cũng trong dự án này, chương trình Chi

trả dịch vụ môi trường rừng (PFES) cũng đã được thực hiện đễ hỗ trợ các cộng

đồng quanh các khu bảo tồn và cung cấp kinh phí cho các hoạt động bảo tồn [6].

Tuy nhiên, do thiếu một bộ dữ liệu cơ sở về hiện trạng bảo tồn của các loài và

không có bất cứ một khảo sát có hệ thống nào được thực hiện trước đó, hiệu quả của

các sáng kiến bảo tồn trên đối với các loài chim kiếm ăn ở mặt đất vẫn còn chưa

được biết rõ. Một bộ dữ liệu cơ sở là rất cần thiết để có thể đánh giá một cách toàn

diện các tác động của các hoạt động bảo tồn đến biến động quần thể của các loài

trong khuôn khổ quản lý có điều chỉnh (adaptive management). Do dó, mặc dù

trong luận văn này tôi chỉ có thể so sánh kết quả giữa các khu vực có mức độ khác

nhau về nỗ lực gỡ bẫy dây phanh, nhưng dựa trên kết quả của nghiên cứu này, các

6

khảo sát có hệ thống trong tương lai ở cảnh quan Trung Trường Sơn có thể sẽ giúp

đánh giá chính xác hơn hiệu quả của các sáng kiến bảo tồn ở vùng cảnh quan này

bao gồm hoạt cả các nỗ lực gỡ bẫy dây phanh.

1.2. Đối tượng nghiên cứu

Đối tượng nghiên cứu của luận văn này là các loài chim kiếm ăn ở mặt đất

(ground-foraging birds). Các loài kiếm ăn ở mặt đất được định nghĩa là các loài

chim sống ở mặt đất (ground-dwelling birds) và không sống ở mặt đất

(non-terrestrial birds) có sử dụng một phần đáng kể thời gian để kiếm ăn ở mặt đất

hoặc gần mặt đất. Các loài sống ở mặt đất được tìm thấy ở tầng thấp nhất của các hệ

sinh thái rừng – nền rừng (forest floor strata) và dành phần lớn thời gian để di

chuyển, kiếm ăn và trong một vài trường hợp là làm tổ ở mặt đất. Trong rừng

thường xa lá rộng của Trung Trường Sơn, phần lớn các loài chim sống ở mặt đất là

các loài chim trĩ (các loài trong bộ Bộ Galliformes) và các loài chim đuôi cụt (các

loài trong Họ Pittidae – Bộ Passeriformes). Các loài không sống ở mặt đất nhưng

vẫn thuộc nhóm kiếm ăn ở mặt đất gồm nhiều loài thuộc nhiều họ và bộ khác nhau.

Các loài chim kiếm ăn ở mặt đất đóng vai trò quan trọng trong các hệ sinh

thái rừng nhiệt đới. Chúng là nguồn thức ăn của các loài động vật ăn thịt lớn hơn, là

các loài phát tán hạt giống quan trọng, và có thể giúp kiểm soát các loài gây hại nhất

định [72]. Sự tuyệt chủng của các loài chim này sẽ chắc chắn phần nào ảnh hưởng

tiêu cực đến cấu trúc và chức năng của các hệ sinh thái. Đối với loài đặc hữu như

Gà lôi lam mào trắng, sự tuyệt chủng cục bộ ở Trung Trường Sơn đồng nghĩa với sự

tuyệt chủng trong tự nhiên trên toàn thế giới. Để bảo vệ các loài chim này thì việc

hiểu rõ hiện trạng quần thể, phân bố và các yếu ảnh hưởng đến sự phân bố của

chúng là rất quan trọng.

1.2.1. Các loài chim trĩ

Bộ Galliformes được xem là một trong những bộ đang bị đe dọa cao nhất của

lớp Aves. Khoảng 25% số loài của bộ này đang đối mặt với nguy cơ tuyệt chủng

7

[31], [74]. Ở Việt Nam, chỉ có một họ thuộc Bộ Galliformes, Họ Pheasanidae – Họ

Trĩ, với ít nhất 20 loài [31]. Khu vực Trung Trường Sơn là nơi sống của ít nhất của

13 loài chim trĩ (Bảng 1.1), và được xem là một trong những nơi có mức độ đa dạng

các loài chim trĩ cao nhất ở Đông Nam Á [31], [49]. Tuy nhiên, Trung Trường Sơn

cũng được đưa vào danh sách những nơi mà các loài chim trĩ có nguy cơ tuyệt

chủng cao nhất ở Đông Nam Á [49]. Ví dụ, trong vòng 10 năm trở lại đây, chưa có

bất cứ ghi nhận đáng tin cậy (loài được quan sát trực tiếp bởi người có chuyên môn,

được chụp ảnh, và được tìm thấy nhờ các bằng chứng về di truyền) về loài Gà lôi

lam mào trắng và Công [8], [97] ở Trung Trường Sơn. Ngoài ra, gần như chắc chắn

là một số loài chim trĩ khác cũng đang bị biến mất khỏi khu vực này [31].

Ở những nơi không có tình trạng bẫy bắt bằng dây phanh, các loài chim trĩ có

thể sống ở nhiều dạng sinh cảnh khác nhau từ rừng trên núi cao xuống tới các khu

rừng lá rộng thường xanh nhiệt đới đất thấp [31], [95] và thậm chí có thể thích nghi

với các hệ sinh thái bị suy thoái hoặc bị tác động bởi con người [31]. Tại những nơi

có bẫy dây phanh, không phải tất cả loài trĩ đều bị ảnh hưởng bởi của hình chức săn

bắt này như nhau. Các loài chim trĩ có kích thước nhỏ, như các loài gà so

Arborophila spp., có thể không bị đe dọa trực tiếp bởi phương thức săn bắt này và

như vậy chúng có thể chịu được phần nào áp lực từ tình trạng bẫy bắt bằng dây

phanh quá mức ở Trung Trường Sơn.

1.2.2. Các loài chim đuôi cụt

Họ Pittidae là nhóm chim sống ở mặt đất có kích thước nhỏ với các đặc điểm

đặc trưng là đuôi ngắn và có bộ lông sặc sỡ [44]. Ở Việt Nam, có ít nhất chín loài

chim đuôi cụt và chúng có vùng phân bố rộng trên cả nước [56], [87]. Chúng sống ở

nhiều dạng sinh cảnh khác nhau từ rừng nguyên sinh đến cả rừng trồng, và chúng

cũng được ghi nhận ở rừng khô bán rụng lá, rừng ẩm thường xanh và rừng trên núi

cao [87]. Mặc dù phần lớn các loài chim đuôi cụt làm tổ trên cây nhưng nơi kiếm ăn

chính của chúng là ở mặt đất. Giun đất chiếm tỉ lệ cao trong thức ăn của các loài

đuôi cụt [48], [58], [60]. Có ít nhất bảy loài đuôi cụt được cho là hiện diện ở khu

vực Trung Trường Sơn (Bảng 1.1), và vùng sinh thái này là một trong những nơi

8

phân bố quan trọng của nhóm đuôi cụt. Ngoài các ghi nhận rời rạc từ các khảo sát

nhanh đa dạng sinh học ở trong khu vực này trong hai thập kỷ gần đây [50], [64],

[66], [105], thì hầu như không có bất cứ nhiên cứu nào về hiện trạng quần thể và

phân bố của các loài chim đuôi cụt ở Trung Trường Sơn.

Các loài chim đuôi cụt có kích thước cơ thể nhỏ, khoảng 16-25 cm, và chúng

có thể không bị ảnh hưởng trực tiếp bởi tình trạng bẫy bắt bằng dây phanh trong

khu vực này. Ngoài ra, cũng không có bất cứ bằng chứng nào cho thấy các loài này

là mục tiêu bị bắt để làm cảnh [42], [43]. Do đó phần lớn các lài đuôi cụt được cho

là phổ biến hoặc tương đối phổ biến và không bị đe dọa, trừ loài Đuôi cụt bụng đỏ

Pitta nympha được xếp vào nhóm Vulnerable của Sách đỏ IUCN [9], [87]. Trong

nghiên cứu này, dữ liệu từ khảo sát bẫy ảnh được sử dụng để tìm hiểu về phân bố và

hiện trạng của các loài đuôi cụt và như vậy sẽ kiểm tra được giả thuyết các loài này

không bị ảnh hưởng mạnh bởi tình trạng bẫy bắt bằng dây phanh quá mức.

1.2.3. Các loài chim khác kiếm ăn ở mặt đất

Ngoài các loài chim sống ở mặt đất, một số loài chim thuộc nhiều bộ khác

nhau cũng xuống mặt đất để kiếm ăn. So sánh với các loài chim trĩ và đuôi cụt, các

loài này có thời gian ở nền rừng thấp hơn. Tuy nhiên chúng vẫn sử dụng một phần

đáng kể thời gian của chúng để kiếm ăn ở mặt đất. Ở khu vực Trung Trường Sơn,

thông tin về sinh thái của các loài chim kiếm ăn ở mặt đất này là rất ít nên dữ liệu từ

nghiên cứu này có thể bổ sung thêm thông tin hữu ích. Khả năng phát hiện được các

loài chim sống dựa vào ổ sinh thái ở nền rừng của bẫy ảnh vẫn chưa được hiểu rõ

[79], và có khả năng hướng tiếp cận phân tích bằng mô hình xác suất hiện diện sẽ

ước lượng thấp hơn so với mức độ hiện diện thực tế của các loài này. Để giảm thiểu

vấn đề này, nghiên cứu này sử dụng ngưỡng tối thiểu là tám ghi nhận (ngưỡng dưới

của 95% CI của các ghi nhận từ các loài chim trĩ và các loài chim đuôi cụt) cho các

loài được xem là chim kiếm ăn ở mặt đất. Loài có số ghi nhận vượt qua ngưỡng này

được đưa vào mô hình phân tích, bao gồm Cu luồng Chalcophaps indica, Hoét vàng

9

Geokichla citrina, Hoét xanh Myophonus caeruleus, và Sáo đất Zoothera dauma

(Bảng 1.2).

Giống như các loài đuôi cụt, phần lớn các loài nêu trên đều có kích thước cơ

thể nhỏ và cũng có khả năng không bị ảnh hưởng trực tiếp từ bẫy dây phanh. Cũng

không có bằng chứng đủ chắc chắn cho thấy chúng là đối tượng của hoạt động buôn

bán động vật hoang dã [43]. Tuy nhiên, có một khả năng là tình trạng bẫy bắt bằng

dây phanh gián tiếp ảnh hưởng thông qua hiện tượng “mesopredator release”–hiện

tượng tăng mạnh quần thể các loài săn mồi bậc thấp đặc biệt các loài thú ăn thịt nhỏ

và gặm nhấm kiếm ăn bằng cách săn các loài chim ở mặt đất và trứng của chúng

[37], [48], [81]. Do không có dữ liệu cơ sở từ trước nên cũng sẽ rất khó chứng minh

được giả thuyết này. Với kết quả được cung cấp từ nghiên cứu này thì có thể nghiên

cứu được hiện tượng thay đổi cấu trúc bậc dinh dưỡng phức tạp này trong hệ sinh

thái trong tương lai.

10

Bảng 1.1: Các loài chim trĩ và chim đuôi cụt từng được ghi nhận / được cho là có hiện diện ở Trung Trường Sơn

Tên khoa học

Tên thông thường

Độ cao (m)

Sinh cảnh **

Tham khảo

Sách đỏ IUCN

Trọng lượng (g)

Francolinus pintadeanus

Đa đa

284 – 310

0 – 1800

Coturnix japonica

Cay nhật bản

0 – 500

Synoicus chinensis

Cay trung quốc

35 – 41

0 – 1300

Arborophila rufogularis

Gà so họng hung

261 – 430

1000 – 2590

Arborophila brunneopectus Gà so họng trắng

268 – 317

500 – 1800

[10], [66], [70], [104] [11], [66], [70], [104] [12], [57], [70], [104] [13], [66], [70], [104] [14], [66], [70], [104]

Arborophila merlini*

Gà so trung bộ

250 – 290

0 – 600

[66], [70], [104]

Gallus gallus

Gà rừng

485 – 1450

0 – 2000

EF, SF, DF, BF, GL

Lophura nycthemera

Gà lôi trắng

1150 – 1725

500 – 2200

EF, SF

[15], [57], [66], [104] [16], [66], [70], [104]

Lophura edwardsi

Gà lôi lam mào trắng CR

1050 – 1115

0 – 300

[8], [66], [70], [104]

Lophura diardi

Gà lôi hông tía

680 – 1420

0 – 1150

EF, SF, DF

[17], [66], [70], [104]

Polyplectron bicalcaratum

Gà tiền mặt vàng

460 – 910

0 – 2320

[18], [70], [104]

0 – 1900

Rheinardia ocellata

Trĩ sao

Pavo muticus

Công

1060 – 5000

0 – 2100

EF, SF, DF, GL

[19], [66], [70], [104] [20], [66], [70], [104]

Hydrornis phayrei

Đuôi cụt nâu

0 – 1500

EF, SF, DF

[21], [87]

11

Hydrornis soror

Đuôi cụt đầu xám

102 –120

0 – 1700

EF, SF, DF

[22], [87]

Hydrornis oatesi

Đuôi cụt đầu hung

117 –124

380 – 2565

[23], [87]

Hydrornis cyaneus

Đuôi cụt xanh

99 – 120

0 – 1890

EF, SF

[24], [87]

Hydrornis elliotii

Đuôi cụt bụng vằn

85 – 97

0 – 800

EF, BF

[25], [87]

Pitta nympha

Đuôi cụt bụng đỏ

67 – 155

0 – 1000

[9], [87]

Pitta moluccensis

Đuôi cụt cánh xanh

54 – 146

0 – 800

EF, SF, MG

[26], [87]

* Phân loại học của loài này vẫn chưa rõ ràng và hiện tại được xem là một phân loài của loài Arborophila chloropus [31], [57] ** EF = rừng thường xanh, SF = rừng bán thường xanh, DF = rừng khộp, BF = rừng lồ ô – tre nứa, GL = trảng cỏ, MG = rừng ngập mặn

12

Bảng 1.2: Các loài chim không sống ở mặt đất nhưng được cho là loài kiếm ăn ở mặt đất dựa trên kết quả từ khảo sát bẫy ảnh

của nghiên cứu này

Tên khoa học

Độ cao (m)

Sinh cảnh *

Tham khảo

Tên thông thường

Sách đỏ IUCN

Trọng lượng (g)

Chalcophaps indica

Cu luồng

89 – 171

0 – 1500

EF, SF, DF, BF, GL

[27], [56], [87]

Geokichla citrina

Hoét vàng

47 – 67

250 – 2300

[28], [56], [87]

3 Myophonus caeruleus

Hoét xanh

136 – 231

1000 – 4000

[29], [56], [87]

Zoothera dauma

Sáo đất

88 – 130

1000 – 2590

EF, CF

[30], [56], [87]

* EF = rừng thường xanh, SF = rừng bán thường xanh, DF = rừng khộp, BF = rừng lồ ô – tre nứa, GL = trảng cỏ, CF = rừng lá kim

13

1.3. Khảo sát bẫy ảnh

Khảo sát bẫy ảnh là phương pháp khảo sát không gây hại cho động vật được

sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu. Phương pháp này đặc biệt thích hợp để phát hiện

các loài quý hiếm, khó phát hiện và khó nghiên cứu bằng các phương pháp quan sát

trực tiếp [1], [2], [4], [36], [80], [98]. Khảo sát bẫy ảnh có lợi thế với khả năng tích

lũy lượng lớn dữ liệu với nỗ lực tối thiểu từ người nghiên cứu, và thích hợp cho các

khảo sát ở các khu vực xa xôi [2]. Kết quả từ nhiều nghiên cứu khác nhau có sử

dụng bẫy ảnh đã cho thấy phương pháp này có thể cung cấp thông tin về phân bố,

tập tính và tương quan giữa loài với các yếu tố con người và tự nhiên [80], [92]. Dữ

liệu từ khảo sát bẫy ảnh còn có thể được sử dụng để tính toán nhiều thông số khác

nhau của quần thể và quần xã, và do đó phương pháp này cũng giúp ích cho các

nghiên cứu về biến động quần thể [79].

Khảo sát bẫy ảnh đã được phát triển trong một thời gian dài để nghiên cứu

các loài thú có kích thước trung bình và lớn [1], [36]. Đa số khảo sát sử dụng bẫy

ảnh đều tập trung vào các loài thú có tính biểu tượng như Hổ [79] hoặc được thiết

kế để nghiên cứu quần xã các loài thú nói chung [93], [98]. Tuy nhiên, gần đây một

số nghiên cứu đã cho thấy bẫy ảnh cũng có thể được sử dụng để thu thập thông tin

về các loài chim, đặc biệt là các loài sống ở các mặt đất [72], [79], [108]. Bẫy ảnh

có khả năng ghi nhận nhiều loài chim, từ các loài trĩ và chim ăn thịt cho đến các loài

chim chích và đớp ruồi [36], [79]. Mặc dù các loài này có thể được điều tra bằng

phương pháp đếm điểm và khảo sát theo tuyến truyền thống, nhưng bẫy ảnh lại có

lợi thế rất lớn khi có thể thu thập được nhiều dữ liệu trong khoảng thời gian dài.

Như vậy, dữ liệu về chim từ khảo sát bẫy ảnh không chỉ cung cấp thông tin theo

không gian mà còn theo thời gian.

Trong 20 năm qua, bẫy ảnh đã được sử dụng trong các cuộc điều tra thú ở

Trung Trường Sơn. Do các hạn chế kỹ thuật liên quan đến các loại bẫy ảnh truyền

thống trước đây, lúc đầu chỉ có một số ít máy ảnh được sử dụng trong các nghiên

cứu và do đó chỉ tập trung khảo sát ở các khu vực nhỏ. Các nghiên cứu này thường

14

chỉ cung cấp dữ liệu về sự hiện diện hoặc vắng mặt của các loài thú lớn – thường là

các loài “flagship” [95], [100], [109]. Trong thời gian gần đây, những hạn chế về

công nghệ đã được khắc phục và các nhà nghiên cứu có thể mua được những bẫy

ảnh đủ tin cậy để hoạt động trong thời gian dài trong các diều kiện thực địa khắc

nghiệt. Các loại bẫy ảnh hiện đại này đã được sử dụng chụp ảnh một trong những

loài thú hiếm nhất, loài Sao la (được xếp vào nhóm Critically Endangered của Sách

đỏ IUCN) đặc hữu ở dãy Trường Sơn, vào năm 2013 [103].

Trong nghiên cứu luận văn thạc sĩ này, khảo sát bẫy ảnh được thiết kết theo

một thống dạng lưới để cung cấp dữ liệu sao cho các dữ liệu này có thể được phân

tích bằng mô hình xác suất hiện diện. Các bẫy ảnh được đặt thấp hơn nhiều so với

các nghiên cứu trước đó để đảm bảo rằng các loài chim và thú nhỏ có thể được ghi

nhận. Nghiên cứu này là một phần của một dự án lớn hơn được thực hiện bởi Viện

Nghiên cứu Động vật hoang dã Leibniz (Leibniz-IZW) phối hợp với Quỹ Quốc tế

Bảo vệ Thiên nhiên – Chương trình Việt Nam (WWF-VN) và Quỹ Quốc tế Bảo vệ

Thiên nhiên – Chương trình Lào (WWF-Laos). Khảo sát được tiến hành trên năm

khu vực thuộc cảnh quan Trung Trường Sơn từ năm 2014 đến 2016. Dự án này đã

cung cấp một trong những bộ dữ liệu lớn nhất từng được thu thập về các loài chim

và thú sống ờ mặt đất ở Trung Trường Sơn.

1.4. Mô hình xác suất hiện diện

Một trong những câu hỏi cơ bản nhất trong sinh thái học là sự tương quan

giữa phân bố loài và điều kiện môi trường. Để trả lời câu hỏi này, một phương pháp

tiếp cận bằng mô hình thống kê tương đối mới, với lợi thế hơn hẳn các mô hình

thống kê truyền thống khác khi nó có thể tính toán khả năng phát hiện loài không

hoàn hảo (imperfect detection), được gọi là mô xác suất hiện diện đang được sử

dụng phổ biến [1], [59], [67]. Đối với hầu hết các đối tượng nghiên cứu, khả năng

phát hiện ra chúng không bao giờ đạt tới sự hoàn hảo (perfect detection – nếu loài

có hiện diện tại nơi khảo sát thì xác suất phát hiện được loài là 100%) và do đó xảy

15

ra các tình huống mà loài có mặt ở nơi khảo sát nhưng không được ghi nhận trong

một đợt khảo sát [59], [67]. Trường hợp “không có giả” (false absence) này làm cho

xác suất hiện diện được ước lượng thấp hơn mức độ hiện thực tế của loài hay còn

gọi là sai số âm (negative bias) [59], [68], [69]. Mô hình xác suất hiện diện giúp hạn

chết vấn đề nêu trên.

Xác suất hiện diện được định nghĩa là xác suất mà loài có mặt trong khu vực

nghiên cứu [69], [79]. Một trong những lợi thế chính của mô hình xác suất hiện diện

là cho phép các nhà nghiên cứu có thể tách biệt xác suất hiện diện của loài và xác

suất phát hiện loài (xác suất ghi nhận loài) thành hai quá trình thành phần dựa trên

các ghi nhận dạng nhị phân và có thể mô hình hóa hai quá trình này như là những

phương trình của các biến. Kết quả đầu ra của các mô hình là các ước lượng về xác

suất hiện diện và xác suất phát hiện loài dựa trên các mô hình phù hợp nhất.

Giống như phần lớn các mô hình thống kê khác, mô hình xác suất hiện diện

cũng có các giả định, và những giả định này phải được đáp ứng (hoặc gần như có

thể đáp ứng được) để kết quả được phân tích và diễn giải trong khuôn khổ của

hướng tiếp cận này [67], [68]. Năm giả định của mô hình xác suất hiện diện gồm

có:

(1) trạng thái của xác suất hiện diện phải “đóng” (closed);

(2) điểm khảo sát và các lần thu mẫu lặp lại phải độc lập;

(3) không có “dương tính giả” (false-positives) trong dữ liệu;

(4) không có khác biệt về xác suất hiện diện mà không giải thích được;

(5) không có khác biệt về xác suất phát hiện mà không giải thích được.

Mô hình xác suất hiện diện đã được áp dụng cho nhiều nghiên cứu cho nhiều

taxa khác nhau. Đối với khảo sát bẫy ảnh, có ít nhất 2.189 bài báo cùng đề cập đến

cụm từ “occupancy model” và “camera trap” trong Google Scholar

(scholar.google.com) kể từ năm 2002 (Hình 1.1). Tuy nhiên có rất ít nghiên cứu ở

16

Việt Nam và Lào sử dụng mô hình thống kê này. Ở Trung Trường Sơn, nghiên cứu

đầu tiên sử dụng mô hình xác suất hiện diện là một chương trình giám sát vượn

Nomascus sp. và Trĩ sao dựa trên ghi nhận về âm thanh [53]. Phương pháp phân tích

số liệu này cũng đã được sử dụng để nghiên cứu các loài thú ở Khu bảo tồn quốc

gia Xe Sap của Lào [101]. Cả hai nghiên cứu này điều đã cung cấp những thông tin

quan trọng về phản ứng của các loài động vật đối với các yếu tố tự nhiên và con

người ở khu vực Trung Trường Sơn. Hơn nữa, các nghiên cứu này đã cung cấp dữ

liệu cơ sở để có thể được kết hợp vào các chương trình giám sát dài hạn.

Để có thể hiểu rõ hơn phương pháp phân tích này tôi giới thiệu ở dưới đây là

mô hình xác suất hiện diện đơn loài cơ bản và mô hình mở rộng của nó–mô hình

xác suất hiện diện quần xã / đa loài.

1.4.1. Mô hình xác suất hiện diện đơn loài

Để ước tính xác suất mà một loài có hiện diện ở nơi khảo sát (hoặc vị trí thu

mẫu) và xác suất phát hiện loài phải tiến hành thu mẫu lặp lại [59], [68], [69]. Lấy

ví dụ một nghiên cứu với năm lần thu mẫu lặp lại (sampling occasions) tại điểm A,

17

trong đó loài được phát hiện ở lần thu mẫu thứ nhất và lần thu mẫu thứ tư, xác suất

của số liệu quan sát được mô tả trong công thức dưới đây:

Pr(hA = 10010) = ψ𝑝 ) (1 − 𝑝 )𝑝 )(1 − 𝑝 (1 − 𝑝 5 4 3 2 1

Trong đó:

- ψ là xác suất hiện diện của một loài

- pi là các xác suất phát hiện được loài ở các lần thu mẫu i

Trong trường hợp không ghi nhận được loài ở cả năm lần lấy mẫu, có hai khả

năng xảy ra: (1) loài không hiện diện ở nơi thu mẫu, và (2) loài có hiện diện tại nơi

thu mẫu nhưng phương pháp thực địa không phát hiện được loài (trường hợp

“không có giả”). Cả hai khả năng trên được đưa vào trong công thức dưới đây:

5 ) ∏ (1 − 𝑝 𝑖 𝑖=1

( ) + ψ Pr(hB = 00000) = 1 − ψ

Trong hai công thức trên, các tham số cần được ước tính là ψ, và pi. Có hai

phương pháp để ước tính các tham số này: (1) ước lượng hợp lý cực đại

(MLE–Maximum likelihood estimation), và (2) thống kê Bayes (Bayesian

inference) [15], [78] [59], [68].

Các biến số môi trường có thể được đưa vào mô hình xác suất hiện diện bằng

cách sử dụng hồi quy tuyến tính logit (linear logit regression) [59], [67]:

𝑖1

𝑖2

𝑖𝑈

) = β 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(θ 0 𝑖 𝑥 + β 1 𝑥 + β 2 𝑥 +... + β 𝑈

Trong đó:

- là các tham số cần ước tính ( hoặc p) tại lần thu mẫu i ψ θ 𝑖

𝑖2

𝑖𝑈

- , ... , là các giá trị của các biến U tại các lần thu mẫu i 𝑥 𝑥 𝑥 , 𝑖1

- là các hệ số tương quan thể hiện sự ảnh hưởng của các , β 1 , ... , β 2 β 𝑈

biến môi trường đối với các tham số ;θ 𝑖

- là hệ số chặn (intercept) β 0

18

Có hai loại biến số có thể được đưa vào mô hình xác suất hiện diện: (1) các

biến của vị trí thu mẫu, trong đó các giá trị của biến khác nhau giữa các vị trí thu

mẫu và (2) biến của các lần thu mẫu, trong đó các giá trị của biến khác nhau giữa

các lần thu mẫu. Xác suất hiện diện ψ chỉ có một loại biến là biến của vị trí thu mẫu,

trong khi xác suất phát hiện p có thể có cả hai loại biến nên trên. Sau khi xây dựng

các mô hình xác suất diện với các biến, các mô hình tối ưu nhất có thể được chọn

dựa trên chỉ số AIC (Akaike information criterion) đối với phương pháp ước lượng

hợp lý cực đại, và DIC (deviance information criterion) cho phương pháp ước lượng

bằng thống kê Bayes [35], [41], [59], [68]. Kết quả đầu ra của mô hình là các tham

số được ước lượng bao gồm xác suất hiện diện , xác suất phát hiện p, và hệ số ψ

tương quan βi dựa trên các mô hình tối ưu nhất.

Bước cuối cùng trong quá trình phân tích mô hình xác suất hiện diện là

chuyển các kết quả đầu ra của mô hình thành một sản phẩm trực quan thể hiện phân

bố của loài mà có thể hỗ trợ cho các hoạt động bảo tồn ngoài hiện trường [54], [88].

Dữ liệu của các biến dùng để dự đoán có thể được thu thập ở thực địa – biến in-situ

[1]. Tuy nhiên, để thu các biến in-situ thì cần phải có thêm các đợt khảo sát thực địa

(chỉ thu số liệu của các biến) ở những vị trí chưa khảo sát là một thách thức về mặt

hậu cần và kinh phí [78], hoặc là không khả thi nếu người nghiên cứu đặt mục tiêu

là các bản đồ giải đoán phân bố có độ phân giải cao. Rất may là thời điểm hiện tại

các mô hình thống kê đang được hưởng lợi từ sự phát triển của hệ thống thông tinh

địa lý toàn cầu (geographic information systems – GIS) [1], [78]. Một số biến môi

trường hiện tại có thể được trích xuất từ các lớp GIS cho một khu vực rộng lớn –

biến ex-situ [1], [78] và giúp vượt qua các thách thức mà việc thu thập các biến

in-situ gặp phải. Mô hình xác suất hiện diện khi được kết hợp với các biến ex-situ

thì có thể dễ dàng tạo ra các bản đồ dự đoán phân bố cho thấy khả năng xuất hiện

của các loài quan tâm cho toàn bộ khu vực nghiên cứu.

1.4.2. Mô hình xác suất hiện diện quần xã / đa loài

19

Mặc dù có một số ưu điểm nhất định nhưng mô hình xác suất hiện diện đơn

loài không thể ước tính được xác suất hiện diện của các loài quý hiếm có ít ghi

nhận. Không may là nhiều loài trong nghiên cứu này ở Trung Trường Sơn thuộc

trường hợp này. Để khắc phục vấn đề này, mô hình xác suất hiện diện quần xã (hoặc

còn gọi là mô hình xác suất hiện diện đa loài) – một dạng mở rộng của mô hình xác

suất hiện đơn loài – có thể được áp dụng. Mô hình xác suất hiện diện quần xã lần

đầu tiên được sử dụng bởi Dorazio và Royle (2005) [41] và sau đó được sử dụng

rộng rãi cho nhiều taxa khác nhau [33]. Trong mô hình xác suất hiện diện quần xã,

các tham số ước lượng của từng loài trong quần xã được liên kết bằng cách giả định

rằng các tham số này đến từ một phân phối chuẩn (normal distribution) của một siêu

tham số (hyperparameter) của quần xã [93] (Xem chi tiết ở phương trình phía dưới).

Bằng cách "mượn" thông tin từ siêu tham số, thông tin từ các loài có nhiều dữ liệu

có thể được sử dụng để ước tính chính xác hơn các tham số của các loài quý hiếm

hoặc ít dữ liệu.

Ngoài việc được sử dụng để tìm hiểu ảnh hưởng của các yếu tố mô trường

đến các quần xã, mô hình xác suất hiện diện quần xã còn có thể được sử dụng để

giải đoán độ giàu loài theo không gian ở các quy mô khác nhau [1], [93]. Đối với

quản lý và bảo tồn đa dạng sinh học, mức độ giàu loài là một trong những chỉ số

quan trọng, và thường được ưu tiên sử dụng như một chỉ số để đánh giá sự hiệu quả

của các nỗ lực bảo tồn [1]. Thông thường các loài không phân bố đồng đều trong

một khu vực lớn và một số khu vực có nhiều loài hơn so với những khu vực khác

tùy thuộc vào các điều kiện môi trường. Độ giàu loài cổ điển thường được tính toán

cho toàn bộ khu vực nghiên cứu và ít khi được tính toán dựa trên các ảnh hưởng của

các yếu môi trường và do đó nó có hạn chế trong việc ứng dụng vào các hoạt động

bảo tồn [1]. Để khắc phục vấn đề này, mô hình xác suất hiện diện quần xã là một

hướng tiếp cận tiềm năng.

Mặc dù là một mô hình thống kê rất mạnh nhưng mô hình xác suất hiện quần

xã không được sử dụng phổ biết như mô hình xác suất hiện diện đơn loài vì cần xây

dựng các phương trình và thực hiện các tính toán phức tạp. Vì vậy có rất ít nghiên

20

cứu sử dụng phương pháp tiếp cận này ở Đông Nam Á, và chưa nghiên cứu nào ở

Lào hoặc Việt Nam. Ba nghiên cứu đáng chú ý trong khu Đông Nam Á là các

nghiên cứu về quần xã các loài thú Malaysia Borneo [32], [40], [93]. Luận văn này

này trình bày nghiên cứu đầu tiên bằng bẫy ảnh ở Đông Nam Á áp dụng mô hình

xác suất hiện diện đa loài cho quần xã chim kiếm ăn ở mặt đất.

21

CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP

2.1. Thời gian thực hiện

Công việc thực địa và phân tích dữ liệu cho nghiên cứu này được thực hiện

trong khoảng thời gian từ năm 2014 đến năm 2018. Chi tiết thời gian thực hiện

được nêu dưới đây:

● Các đợt khảo sát thực địa được thực hiện từ 11/2014 đến 5/2016

- Khảo sát bẫy ảnh ở phần phía bắc của Vườn quốc gia Bạch Mã (VQG

Bạch Mã) từ 11/2014 đến 2/2015.

- Khảo sát bẫy ảnh ở phần phía nam của VQG Bạch Mã, Khu bảo tồn

Sao la Huế (KBT Sao la Huế), và Khu bảo tồn Sao la Quảng Nam

(KBT Sao la Quảng Nam) từ 7/2015 đến 11/2015

- Khảo sát bẫy ảnh ở phần phía tây của Khu bảo tồn quốc gia Xe Sap

(KBTQG Xe Sap) và khu vực Ban-Pale tiếp giáp phía nam của

KBTQG Xe Sap từ 12/2015 đến 3/2016

● Xử lý số liệu và hoàn thành bài viết từ 1/2018 đến 8/2018

2.2. Khu vực nghiên cứu

Khảo sát được thực hiện ở bốn khu bảo tồn và một khu vực không được bảo

vệ ở Trung Trường Sơn: ba khu vực nghiên cứu nằm ở Việt Nam, gồm có VQG

Bạch Mã, KBT Sao la Huế và KBT Sao la Quảng Nam; và hai khu vực nghiên cứu

ở Lào, gồm có phần phía đông của KBTQG Xe Sap và khu vực Ban-Pale (Hình

2.1). Khu vực này được đặc trưng bởi lượng mưa trung bình hằng năm hơn 3000

mm và địa hình hiểm trở [50], [95], [104]. Tại năm khu vực nghiên cứu này, địa

hình có độ cao trung bình là 746 m và độ dốc trung bình là 20.24o. Sinh cảnh ở đây

đa dạng từ rừng nhiệt đới thường xanh đất thấp cho đến rừng trên núi cao [50], [95],

[104].

22

VQG Bạch Mã có diện tích khoảng 375 km2 và có nhiều dạng cảnh sinh cảnh

khác nhau, từ rừng thường xanh đất thấp đến rừng trên núi cao (độ cao trên 1300m)

[104]. Tác động của con người trong quá khứ (khai thác gỗ, tàn phá bởi chất độc

hóa học) đã làm mất hầu hết diện tích rừng nguyên sinh, và hiện tại rừng ở đây chủ

yếu là rừng thứ sinh và một phần nhỏ là dạng rừng bị suy thoái [104], [110]. Theo

số liệu thống kê, đã có tổng cộng 365 loài chim được ghi nhận, trong đó có ba loài

được ưu tiên bảo tồn: Đuôi cụt bụng đỏ, Gà lôi lam mào trắng và Công [76].

KBT Sao la Quảng Nam và KBT Sao la Huế là các khu bảo tồn trực thuộc

địa phương liền kề nhau được thành lập lần lượt vào năm 2011 và 2013 để bảo vệ

sinh cảnh sống của loài Sao la. Tổng diện tích cộng lại của hai KBT là 320 km2.

Điều kiện tự nhiên ở hai KBT này tương tự như ở VQG Bạch Mã với địa hình hiểm

trở, lượng mưa hàng năm cao và có nhiều dạng sinh cảnh khác nhau. Các điều tra đa

dạng sinh học trước đây đã cho thấy đây là nơi có mức độ đa dạng các loài chim và

thú cao, bao gồm các loài thú lớn như Bò tót Bos gaurus, Gấu chó Helarctos

malayanus, và Gấu ngựa Ursus thibetanus, cũng như một số loài có giá trị bảo tồn

cao như Sao la, Mang lớn, và Trĩ sao [66], [104], [107]. Vào năm 2011, WWF-VN

đã thành lập các đội bảo vệ rừng nhằm tiến hành tuần tra thường xuyên để gỡ bỏ các

bẫy dây phanh ở hai KBT Sao la như là một phần của dự án CarBi [109].

KBTQG Xe Sap nằm ở Lào, có diện tích trên 1300 km2 với độ cao từ 400 m

đến 2000 m [50]. Độ ẩm tăng dần từ tây sang đông tạo nên sự đa dạng về sinh cảnh

từ rừng bán rụng lá đến rừng ẩm thường xanh [50]. Khu vực khảo sát được thực

hiện ở phần phía đông của KBTQG Xe Sap, nơi có sinh cảnh và các điều kiện khí

hậu tương tự như các khu rừng liền kề thuộc KBT Sao la Huế và KBT Sao la Quảng

Nam. Khu vực khảo sát ở KBTQG Xe Sap có diện tích khoảng 110 km2 và người

dân có thể dễ dàng tiếp cận từ cả hai tỉnh Huế và Quảng Nam, và do đó, động vật

hoang dã ở đây có thể bị ảnh hưởng do bẫy bắt bằng dây phanh trong những năm

gần đây. Giống như hai KBT Sao la ở Việt Nam, các đội gỡ bẫy dây phanh do dự án

CarBi tài trợ đã được thành lập và hoạt động trong khu vực này trong thời điểm

khảo sát bẫy ảnh (các đội này hiện tại đã không còn hoạt động).

23

Khu vực Ban-Pale là một trong những khu vực ít bị tác động ở Trung Trường

Sơn. Khí hậu và sinh cảnh ở đây cũng tương tự như các khu vực nghiên cứu khác.

Tổng diện tích được khảo sát ở Ban-Pale là 190 km2. Khu vực này được đặc trưng

bởi độ cao lớn (có một số đỉnh núi cao trên 2000 m), địa hình rất dốc với nhiều

thung lũng hẹp [50]. Phần lớn khu vực được bao phủ bởi rừng ẩm thường xanh, và

một số ít diện tích gần với các bản làng địa phương là đất canh tác và sinh cảnh bị

suy thoái. Dù có rất ít khảo sát đa dạng sinh học được tiến hành ở đây nhưng khu

vực này được cho là một trong những nơi ưu tiên để bảo tồn các loài thú lớn [50].

Tuy nhiên, cần lưu ý rằng khu vực này không phải là một khu bảo tồn, và do đó

hiện tại hầu như không có bất cứ nỗ lực bảo tồn nào được thực hiện tại nơi này.

Ngoài ra, khu vực Ban-Pale chịu áp lực cao từ việc săn bắn trái phép và khai thác

vàng, phần lớn trong số đó đến từ người Việt Nam ở phía bên kia biên giới [100].

2.3. Dụng cụ nghiên cứu và phần mềm

- Máy định vị GPS Garmin 62sc, la bàn

- Bẫy ảnh Reconyx HP850

- Bảng ghi số liệu

- Phần mềm R version 3.4.4

- package camtrapR version 0.99.9 để quản lý dữ liệu hình ảnh

- Phần mềm JAGS version 4.3.0 để phân tích các mô hình đa bậc bằng

thống kê Bayesian sử dụng thuật toán Markov Chain Monte Carlo; package

rjags version 4-6 để có thể chạy phần mền JAGS trên R

- Các package khác chạy trên R: gdistance version 1.2-1, raster version

2.6-7, ggplot2 version 3.0.0, unmarked version 0.12-2

- Phần mềm QGIS version 3.0.1 để tạo các bản đồ

24

2.4. Thiết kế nghiên cứu

Nghiên cứu này được thiết kế để đáp ứng các giả định cần thiết của mô hình

xác suất hiện diện. Để thỏa mãn giả định các địa điểm thu mẫu độc lập về không

gian, các điểm bẫy ảnh phải được thiết lập để tránh trường hợp tự tương quan theo

không gian (spatial autocorrelation) về khả năng phát hiện loài giữa các vị trí. Do

đó, khoảng cách tối thiểu giữa các điểm bẫy ảnh phải lớn hơn phạm vi di chuyển

của một cá thể của loài quan tâm. Loài chim trĩ lớn nhất là Công có phạm vi sinh

25

sống trong mùa không sinh sản là 1.77 km2 [96]. Các loài chim đuôi cụt có phạm vi

sinh sống nhỏ hơn 0.01 km2 [48]. Vì có rất ít thông tin về phạm vi sống của các loài

chim kiếm ăn ở mặt đất khác nên phạm vi sống của cu luồng Chalcophaps indica,

nhỏ hơn 0.25 km2 [65], được sử dụng để tham khảo. Như vậy việc thiết kế các điểm

theo hệ thống lưới với khoảng cách 2.5 km giữa các vị trí bẫy ảnh đáp ứng được giả

định của mô hình xác suất hiện diện.

Trong nghiên cứu này bẫy ảnh được để trong rừng từ 60 ngày đến 120 ngày

nhằm cân bằng giữa việc đảm bảo giả định “đóng” về thời gian của xác suất hiện

diện và tăng thời gian cần thiết để tối đa hóa xác suất phát hiện loài. Do điều kiện

sinh thái phần lớn là đồng đều, và ít có biến động theo mùa ở Trung Trường Sơn

nên tôi giả định rằng không có sự di chuyển theo mùa nào đáng kể của các loài

chim không di cư trong khu vực nghiên cứu. Như vậy, trạng thái “đóng” theo thời

gian của xác suất hiện diện trong nghiên cứu này có thể thỏa mãn giả định của mô

hình xác suất hiện diện.

2.5. Đặt bẫy ảnh

Mặc dù các vị trí bẫy ảnh được lên kế hoạch trước với khoảng cách 2.5 km,

nhưng với điều kiện thức tế thì việc đặt đúng ngay vị trí dự kiến thường không khả

thi về mặt hậu cần cho các đội khảo sát. Vì vậy thiết kế thí nghiệm cho phép dao

động trong vòng 500 m từ các vị trí dự kiến, với khoảng cách tối thiểu giữa các vị

trí là 2 km. Tổng cộng có 143 vị trí bẫy ảnh đã được thiết lập trên diện tích hơn 900

km2 trên toàn bộ năm khu vực nghiên cứu. Để tăng khả năng phát hiện loài, bẫy ảnh

được đặt tại các địa điểm có dấu hiệu động vật như nơi có dấu chân, đường đi của

động vật và các bãi khoáng. Để tăng thêm khả năng phát hiện, hai bẫy ảnh hoạt

động độc lập hướng về các hướng khác nhau được đặt tại mỗi vị trí. Hai bẫy ảnh

này được đặt cách nhau tối đa 20 m.

Các bẫy ảnh được đặt cách mặt đất từ 20 cm đến 40 cm để đảm bảo rằng

thiết bị có thể phát hiện được các loài động vật nhỏ di chuyển ở gần hoặc sát mặt

26

đất. Cây cỏ phía trước máy ảnh được phát dọn. Các bẫy ảnh được lập trình để chụp

ba ảnh mỗi lần kích hoạt và không có thời gian nghỉ giữa các lần chụp ảnh. Tất cả

các bẫy ảnh đều hoạt động 24 giờ mỗi ngày.

2.6. Thu thập các biến

Để đánh giá các yếu tố ảnh hưởng đến sự phân bố của các loài chim, một mô

hình xác suất hiện diện quần xã của chim kiếm ăn ở mặt đất có sự kết hợp giữa các

yếu tố con người và yếu tố tự nhiên được xây dựng (Bảng 2.1). Các biến của yếu tố

tự nhiên được đưa vào mô hình gồm độ cao (đo tại các vị trí) và chỉ số thể hiện chất

lượng rừng. Các biến của yếu tố con người gồm có khoảng cách từ vị trí bẫy ảnh

đến đường gần nhất và mức độ bảo vệ tại mỗi vị trí. Chỉ số chất lượng rừng được

trích xuất từ hình ảnh vệ tinh RapidEye® có độ phân giải cao. Mỗi điểm ảnh 5x5 m

được phân cấp thành một trong bốn loại: đất canh tác, đất trống, rừng bị suy thoái

và rừng. Điểm chất lượng rừng sau đó được tính toán bằng cách sử dụng trọng số

trung bình (weighted average) cho khu vực có bán kính 50m xung quanh các vị trí

bẫy ảnh với các trọng số (weights) lần lượt như sau: đất trống và đất canh tác = 0,

rừng bị suy thoái = 1 và rừng = 2. Trong cách phân loại này, điểm số cao hơn tương

đương với chất lượng rừng tốt hơn. Bán kính 50 m đã được chứng minh là thích hợp

nhất cho việc phân tích xác suất hiện diện của các loài có kích thước nhỏ [78]. Mức

độ bảo vệ đại diện cho nỗ lực tháo gỡ bẫy dây phanh ở năm khu vực nghiên cứu.

KBT Sao la Huế, KBT Sao la Quảng Nam và KBTQG Xe Sap có các đội chuyên

trách gỡ bẫy dây phanh, trong khi đó VQG Bạch Mã và khu vực Ban-Pale thì không

có các đội này. Mức độ bảo vệ được chuyển sang dạng nhị phân: nỗ lực gỡ bẫy dây

phanh cao = 1, và nỗ lực gỡ bẫy dây phanh thấp hoặc không có = 0. Khoảng cách từ

vị trí bẫy ảnh đến đường giao thông gần nhất được tính toán dựa trên dữ liệu GIS

bằng package gDistance [45] chạy trên phần mềm R [85]. Trước khi đưa vào mô

hình thống kê, các biến liên tục được chuyển đổi để có giá trị trung bình = 0 và SD

= 1. Thêm vào đó, để kiểm tra sự tương quan giữa các biến, hệ số tương quan

27

Spearman được tính toán và kết quả cho thấy tất cả các cặp biến đều có hệ số tương

quan thấp hơn 0.7 và do đó không có tương quan đáng kể [93].

Bảng 2.1: Tóm tắt các biến được sử dụng trong mô hình xác suất hiện diện quần xã

và giải đoán phân bố

Biến

SD

Biên độ

Ghi chú

Trung bình

Độ cao (m)

721

332

59 – 1787

số chất

1.901

0.198

1.000 – 2.000

Chất lượng rừng

Độ cao tại vị trí bẫy ảnh được ghi nhận bằng máy GPS Chỉ lượng rừng được tính toán từ ảnh vệ tinh trong bán kính 50 m từ vị trí bẫy ảnh

Mô hình xác suất hiện diện quần xã

3346

2111

33.7 – 8532.4

Khoảng cách từ bẫy ảnh đến đường giao thông

Khoảng cách đến đường (m)

Mức độ bảo vệ

Mức độ gỡ bẫy dây phanh ở các khu vực nghiên cứu. Nỗ lực gỡ bẫy dây phanh cao = 1; nỗ lực gỡ bẫy dây phanh thấp hoặc không có = 0

Độ cao (m)

746

328

18 – 1988

số chất

1.907

0.193

1.000 – 2.000

Chất lượng rừng

Giải đoán phân bố

3326

2069

33.7 – 9084

Độ cao được trích xuất từ mô hình số độ cao STRM với độ phân giải 100 x 100 m Chỉ lượng rừng được tính toán từ ảnh vệ tinh cho từng ô 100 x 100 m Khoảng các từ từng ô 100 x 100 m đến đường giao thông gần nhất

Khoảng cách đến đường (m)

Mức độ bảo vệ

Mức độ gỡ bẫy dây phanh ở từng ô 100 x 100 m. Nỗ lực gỡ bẫy dây phanh cao = 1; nỗ lực gỡ bẫy dây phanh thấp hoặc không có = 0

2.7. Quản lý và định danh hình ảnh từ bẫy ảnh

Hình ảnh các loài chim có được từ các bẫy ảnh được định danh dựa trên cuốn

“A Field Guide to the Birds of Southeast Asia” [87]. Để giảm thiểu dương tính giả,

tất cả các bức ảnh không có các đặc điểm quan trọng để xác định loài chính xác bị

28

loại ra. Package camtrapR [77] được sử dụng để quản lý ảnh và chuẩn bị dữ liệu.

Các ghi nhận của loài được xem là độc lập nếu ảnh của cùng một loài tại cùng một

vị trí được chụp cách nhau tối thiểu 60 phút. Thời gian hoạt động của mỗi bẫy ảnh

được chia thành các lần thu mẫu lặp lại. Mỗi lần thu mẫu có chiều dài là 15 ngày.

Con số 15 ngày được chọn để tránh trường hợp có quá nhiều số không

(zero-inflation) trong các ma trận số liệu [102]. Kết quả đầu ra của camtrapR là

những ma trận về các ghi nhận của các loài được sử dụng làm dữ liệu đầu vào để

phân tích mô hình xác suất hiện diện.

2.8. Phân tích xác suất hiện diện quần xã

Như đã nêu ở phần trên, dữ liệu đầu vào của các mô hình xác suất hiện diện

là những ma trận về các ghi nhận của các loài quan tâm. Những ma trận này là bảng

dữ liệu dạng ghi nhận hoặc không ghi nhận được (detection/non-detection), với 0 =

không có ghi nhận, và 1 = có ít nhất một lần ghi nhận trong một lần thu mẫu lặp lại

có độ dài 15 ngày. Nguyên cứu này sử dụng mô hình xác suất hiện diện quần xã để

phân tích số liệu. Phương trình xác suất hiện diện quần xã được xây dựng chi tiết

như sau:

β1

) = α 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(ψ 𝑖 𝑖𝑗 𝐹𝑜𝑟𝑒𝑠𝑡𝑆𝑐𝑜𝑟𝑒 + β3 𝑗 𝑖 𝑃𝑟𝑜𝑡𝑒𝑐𝑡𝑖𝑜𝑛𝑆𝑡𝑎 + β4 𝑖

β2

, σ

β3

, σ

) ( ~𝐵𝑒𝑟𝑛𝑜𝑢𝑙𝑙𝑖 ψ 𝑧 𝑖𝑗 𝑖𝑗 𝐷𝑖𝑠𝑡𝑅𝑜𝑎𝑑 + β2 𝐸𝑙𝑒𝑣𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 + β1 𝑗 𝑗 𝑖 𝑖 ) , σ ~𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙(µ α α 𝑖 α , σ ~𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙(µ β1 𝑖 ~𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙(µ β2 𝑖 ~𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙(µ β3 𝑖 ~𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙(µ β3 𝑖

β4

) β1 ) β2 ) β3 ) β4

Trong đó:

- zij sự hiện diện thực tế (0 hoặc 1) của loài i tại vị trí j

- ψij là xác suất hiện diện của loài i tại vị trí j

29

- αi là các hệ số chặn của phương trình tương quan tuyến tính logit của xác

suất hiện diện của loài i. Hệ số chặn của từng loài cụ thể được lấy ra từ

phân phối chuẩn của quần xã có trung bình μα, và độ lệch chuẩn σα

- β1- β4 là các hệ số tương quan tương ứng cho độ cao, khoảng cách đến

đường gần nhất, chất lượng rừng, và mức độ bảo vệ. Các hệ số tương quan

của từng loài cụ thể được lấy ra từ phân phối chuẩn của quần xã có các

trung bình μβ1 - μβ4 và độ lệch chuẩn σβ1 - σβ4

- Elevationj, là các giá trị của biến độ cao ở vị trí j, DistRoadj, là các giá trị

của biến khoảng cách đến đường ở vị trí j, ForestScorej, là các giá trị của

biến chất lượng rừng ở vị trí j, và ProtectionStatusj, là các giá trị của biến

mức độ bảo vệ ở vị trí j

Trong mô hình xác suất hiện diện quần xã, nỗ lực khảo sát bẫy ảnh - được

định nghĩa là tổng số ngày đêm máy ảnh hoạt động trong mỗi lần thu mẫu lặp lại ở

từng vị trí bẫy ảnh – được đưa vào mô hình như là một biến của lần thu mẫu.

Phương trình xác suất phát hiện của quần xã được xây dựng chi tiết như sau:

𝑦

( ~𝐵𝑒𝑟𝑛𝑜𝑢𝑙𝑙𝑖 𝑝

𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝑝

) 𝑖𝑗𝑘 + β. 𝑒 𝐸𝑓𝑓𝑜𝑟𝑡

𝑖𝑗𝑘 ) = α. 𝑝 𝑖

𝑗𝑘

𝑖𝑗𝑘 ~𝑁𝑜𝑟𝑚𝑎𝑙(µ. 𝑝 α. 𝑝 𝑖

α.𝑝

, σ. 𝑝 ) α.𝑝

Trong đó:

- yijk là các kết quả quan sát được (0 hoặc 1) của loài i tại vị trí j ở lần thu

mẫu k

- pijk là các xác suất phát hiện loài i tại vị trí j ở lần thu mẫu k

- α.pi là các hệ số chặn của phương trình tương quan tuyến tính logit của xác

suất phát hiện loài i. Hệ số chặn của từng loài cụ thể được lấy ra từ phân

phối chuẩn của quần xã có trung bình μ.pα.p và độ lệch chuẩn σ.pα.p

- β.e là hệ tương quan thể hiện ảnh hưởng của số ngày khảo sát tại mỗi vị trí

trong các lần thu mẫu lặp lại với xác suất phát hiện loài

30

- Effortjk, là số ngày khảo sát tại vị trí j trong lần thu mẫu k

Các tham số của mô hình xác suất hiện quần xã được ước tính bằng cách sử

dụng thống kê Bayes. Phân tích được thực hiện bằng ngôn ngữ BUGS chạy trên

phần mềm JAGS [83] thông qua phần mềm R bằng package rjags [84]. Ba chuỗi

Markov được chạy song song với 250,000 lần lặp lại thuật toán (iteration) cho mỗi

chuỗi, trong đó 50,000 lần lặp lại thuật toán ban đầu được bỏ đi hay còn gọi là

“burn-in”, và các lần lặp lại thuật toán còn lại được làm thưa bớt bằng cách lấy một

lần lặp lại mỗi 20 lần. Để đánh giá xem các chuỗi Markov có hội tụ hay không thì

chỉ số Gelman-Rubin được tính toán và nếu giá trị này gần 1 thì có nghĩa là các

chuỗi đã hội tụ [3].

Để kiểm tra kết quả ước lượng đầu ra của mô hình – còn được gọi là tham số

hậu nghiệm – có phù hợp với số liệu ghi nhận thì Bayesian p-value được tính toán

bằng cách tính chỉ số phần dư Freeman-Tukey (Freeman-Tukey residuals) [47]. Nếu

như mô hình phù hợp với bộ số liệu thì kết quả sẽ cho thấy Bayesian p-value gần

bằng 0.5 [47], [93].

2 ) = ∑ ( 𝑦 − 𝐸(𝑦))

Chỉ số phần dư Freeman-Tukey: 𝑅 𝑦, θ(

Trong đó:

- y là số liệu dạng nhị phân của dữ liệu

- θ là toàn bộ các tham số của mô hình xác suất hiện diện quần xã

- E(y) là giá trị kỳ vọng của y, trong trường hợp này là các xác suất hiện

diện cụ thể của từng loài tại từng vị trí và các xác suất phát hiện của từng

loài tại từng vị trí trong từng lần thu mẫu

- R là chỉ số phần dư Freeman-Tukey. Giá trị này được tình bằng cách cộng

lại toàn bộ loài ở toàn bộ vị trí trong toàn bộ số lần thu mẫu

31

2.9. Giải đoán

Mối tương quan của từng loài cụ thể đối với các biến cho phép chúng ta có

thể giải đoán/dự đoán khả năng hiện diện của loài ở mức độ cảnh quan. Quan trọng

hơn, việc giải đoán này có thể được thực hiện cho cả các vị trí chưa được khảo sát.

Để giải đoán sự phân bố của các loài và độ giàu loài, các giá trị của các biến được

lấy từ các lớp dữ liệu GIS cho mỗi ô 100x100 m (tương đương với vòng tròn có bán

kính 50 m) trên toàn bộ khu năm khu vực nghiên cứu (Hình 2.2). Điểm chất lượng

rừng, mức độ bảo vệ, và khoảng cách đến đường gần nhất được trích xuất cùng một

phương pháp đã được sử dụng cho các biến trong mô hình (Bảng 2.1). Độ cao được

lấy từ mô hình số độ cao SRTM có độ phân giải 30m (Bảng 2.1).

Sử dụng ước lượng hậu nghiệm của thống kê Bayes (kết quả đầu ra của mô

hình), các bản đồ dự đoán phân bố cho từng loài cụ thể và bản đồ dự đoán độ giàu

loài trên toàn bộ diện tích khu vực nghiên cứu được tạo ra. Để thực hiện giải đoán,

cứ mỗi 20 mẫu hậu nghiệm của các tham số trong chuỗi Markov thì lấy một mẫu để

tính xác suất hiện diện cho từng loài trong mỗi ô 100x100 m. Tổng cộng có 1,500

mẫu được sử dụng cho mỗi tham số hậu nghiệm của mỗi loài để dự đoán cho tổng

số 96,574 ô mẫu ở mức độ cảnh quan. Sau đó, kết quả giải đoán được sử dụng để

tính toán tỷ lệ phần trăm diện tích hiện diện (PAO) của mỗi loài trên toàn bộ khu

vực nghiên cứu. Kết quả được trình bày bằng giá trị trung bình PAO cũng như độ

lệch chuẩn, mode, và khoảng tin cậy 95% cho từng loài.

32

33

CHƯƠNG 3: KẾT QUẢ

3.1. Danh lục loài và xác suất hiện diện của từng loài chim kiếm ăn ở mặt đất

Tổng cộng có 143 vị trí bẫy ảnh được thiết lập trên toàn bộ diện tích của năm

khu vực nghiên cứu. Bảy vị trí đã bị loại khỏi phân tích vì các máy ảnh đã bị đánh

cắp hoặc bị hỏng và do đó những vị trí này không có dữ liệu. Kết quả tại 136 vị trí

bẫy ảnh với nỗ lực là 17.042 ngày đêm bẫy ảnh ghi nhận được 21 loài chim thuộc

chín họ và bốn bộ (Bảng 3.1). Sáu loài chim trĩ và hai loài chim đuôi cụt được đưa

vào mô hình xác suất hiện diện do chúng là các loài sống ở mặt đất (Bảng 3.2).

Ngoài ra, như đã đề cập ở phần trên, bốn loài chim có hơn tám ghi nhận và được

xem là chim kiếm ăn ở mặt đất cũng được đưa vào phân tích (Bảng 3.2).

Trong tổng số 21 loài chim được ghi nhận, chỉ có loài Trĩ sao và Giẻ cùi vàng

Urocissa xanthomelana được liệt kê vào nhóm gần bị đe dọa trong Sách đỏ IUCN

(Bảng 3.1). Các loài còn lại được liệt kê vào nhóm ít được quan tâm. Nghiên cứu

này đã không ghi nhận được bốn loài chim trĩ có kích thước lớn và năm loài đuôi

cụt đã từng hiện diện hoặc được cho là có hiện diện trong khu vực Trung Trường

Sơn, trong đó có loài Gà lôi lam trắng đặc hữu và cực kỳ nguy cấp (Bảng 3.3).

Đối với mô hình xác suất hiện diện quần xã, tất cả các giá trị Gelman-Rubin

đều gần bằng 1.0, có nghĩa là tất cả các chuỗi Markov đã hội tụ. Giá trị Bayesian

p-value bằng 0.6, có nghĩa mô hình thống kê đã phù hợp với số liệu [93]. Các ước

lượng xác suất hiện diện của từng loài được trình bày với giá trị trung bình, độ lệch

chuẩn và khoảng tin cậy Bayes 95% (Bảng 3.2).

34

Bảng 3.1: Các loài chim ghi nhận được từ khảo sát bẫy ảnh trong nghiên cứu này

STT Tên khoa học Tên thông thường Khu vực* Sách đỏ IUCN Số vị trí Số ghi nhận

GALLIFORMES Phasianidae Arborophila merlini Arborophila rufogularis Arborophila brunneopectus Gallus gallus Lophura nycthemera Rheinardia ocellata 1 2 3 4 5 6 Gà so trung bộ Gà so họng hung Gà so họng trắng Gà rừng Gà lôi trắng Trĩ sao 1,2,3 1,3,5 2,3,4,5 1,2 1,3,5 1,2,3,4 LC LC LC LC NT 13 8 5 5 5 7 25 13 7 7 6 13

COLUMBIFORMES Columbidae Chalcophaps indica 7 Cu luồng 1,2,3,5 LC 20 60

ACCIPITRIFORMES Accipitridae Spilornis cheela 8 Diều hoa miến điện 1,5 LC 3 3

9 10 Đuôi cụt đầu xám Đuôi cụt bụng vằn 1,4,5 1,2 7 6 10 25

11 12 Giẻ cùi vàng Giẻ cùi xanh LC LC LC 1,2,3,4,5 NT LC 5 4 1 6 1 PASSERIFORMES Pittidae Hydrornis soror Hydrornis elliotii Corvidae Urocissa whiteheadi Cissa hypoleuca Turdidae

35

Hoét xanh Hoét vàng Sáo đất 1,2 1,2,3,5 1,2,3 LC LC LC 7 18 5 13 14 15 11 47 25

Chích chòe lửa 2 LC 1 16 1

1 1 1

Myophonus caeruleus Geokichla citrina Zoothera dauma Muscicapidae Copsychus malabaricus Timaliidae Garrulax monileger Garrulax leucolophus Garrulax milleti Pomatorhinus hypoleucos Alcippe rufogularis Khướu khoang cổ Bồ chao Khướu đầu đen Họa mi đất mỏ dài Lách tách họng hung LC LC LC LC LC 1,2,5 2,3,4 1 3 4 1 4 5 1

17 18 19 20 21 * 1 = VQG Bạch Mã, 2 = KBT Sao la Huế, 3 = KBT Sao la Quảng Nam, 4= KBTQG Xe Sap, 5 = Khu vực Ban-Pale

36

Bảng 3.2: Tóm tắt về các ghi nhận và ước lượng xác suất hiện diện hậu nghiệm của từng loài chim kiếm ăn ở mặt đất

Xác suất hiện diện ước lượng Tên khoa học Tên thông thường Số vị trí Số ghi nhận Trung bình SD 95% BCI Tỷ lệ các vị trí ghi nhận *

Arborophila rufogularis Gà so họng hung 8 13 0.059 0.123 0.036

Arborophila brunneopectus Gà so họng trắng 5 7 0.037 0.116 0.062

Arborophila merlini Gà so trung bộ 13 25 0.096 0.148 0.035

Gallus gallus Gà rừng 5 9 0.037 0.090 0.046

Lophura nycthemera Gà lôi trắng 5 6 0.037 0.061 0.038

Rheinardia ocellata Trĩ sao 7 13 0.051 0.085 0.028

Hydrornis soror Đuôi cụt đầu xám 7 10 0.051 0.101 0.040

Hydrornis elliotii Đuôi cụt bụng vằn 6 25 0.044 0.070 0.024

Chalcophaps indica Cu luồng 20 60 0.147 0.202 0.032

Geokichla citrina Hoét vàng 18 47 0.132 0.172 0.030

Zoothera dauma Hoét xanh 5 25 0.037 0.079 0.037 [0.07 4 [0.04 4 [0.10 3 [0.03 7 [0.02 2 [0.05 1 [0.05 1 [0.04 4 [0.15 4 [0.13 2 [0.03 7 0.213 ] 0.279 ] 0.235 ] 0.213 ] 0.162 ] 0.154 ] 0.199 ] 0.132 ] 0.279 ] 0.243 ] 0.176 ]

37

Myophonus caeruleus Sáo đất 7 11 0.051 0.085 0.026 [0.05 1 0.147 ]

* Tỷ lệ các vị trí ghi nhận được loài = số lượng vị trí ghi nhận ÷ tổng số vị trí

38

Bảng 3.3: Các loài chim trĩ và các loài chim đuôi cụt không ghi nhận được trong nghiên cứu này – “các loài bị thiếu”

Tên khoa học Tên thông thường

Francolinus pintadeanus Coturnix japonica Synoicus chinensis Lophura edwardsi Lophura diardi Polyplectron bicalcaratum Pavo muticus Hydrornis phayrei Hydrornis oatesi

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Hydrornis cyaneus Pitta nympha 11 Pitta moluccensis 12 Đa đa Cay nhật bản, Cay trung quốc Gà lôi lam mào trắng Gà lôi hông tía Gà tiền mặt vàng Công Đuôi cụt nâu Đuôi cụt đầu hung Đuôi cụt xanh Đuôi cụt bụng đỏ Đuôi cụt cánh xanh Sách đỏ IUCN LC NT LC CR LC LC EN LC LC LC VU LC

3.2. Ảnh hưởng của các biến đến các loài chim kiếm ăn ở mặt đất

Trong bốn yếu tố môi trường được đưa vào mô hình xác suất hiện diện, độ

cao có ảnh hưởng mạnh nhất đến sự hiện diện của 12 loài. Ba loài hiện diện chủ yếu

ở các khu vực thấp, và hai loài ưu thích khu vực có độ cao lớn (Hình 3.1 và Phụ lục

1). Các yếu tố khác không có ảnh hưởng mạnh hoặc đáng kể đến sự hiện diện của

các loài. Xác suất hiện diện của loài Trĩ sao, một trong những loài chim trĩ có kích

thước lớn nhất, có sự tương quan thuận nhưng không có ý nghĩa thống kê (0.81 ±

0.72) với mức độ bảo vệ – nỗ lực gỡ bẫy dây phanh. Chi tiết về các hệ số tương

quan được thể hiện trong Phụ lục 1.

39

40

3.3. Các bản đồ dự đoán

Việc giải đoán khả năng hiện diện cho từng loài cụ thể được thực hiện cho

12 loài chim kiếm ăn ở mặt đất (Hình 3.2). Tỷ lệ phần trăm diện tích hiện diện POA

cho mỗi loài có giá trị từ 0.029 ± 0.025 đối với Gà lôi trắng Lophura nycthemera

đến 0.144 ± 0.048 đối với Cu luồng (Bảng 3.4). Bản đồ thể hiện độ giàu loài được

giải đoán cho thấy số lượng loài tại mỗi ô dao động từ 0 đến tối đa 3 loài (Hình 3.3).

Nhìn chung, độ giàu loài cao ở khu vực có độ cao lớn so với ở khu vực có độ cao

thấp, có thể thấy rõ điều này ở khu vực Ban-Pale.

Bảng 3.4: Tóm tắt POA được giải đoán của từng loài

Trung bình SD Mode 2.5% 97.5% Loài

Gà so họng hung 0.116 0.216 0.017 0.000 0.917

Gà so họng trắng 0.066 0.107 0.024 0.004 0.181

Gà so trung bộ 0.101 0.122 0.097 0.002 0.453

Gà rừng 0.044 0.048 0.067 0.002 0.177

Gà lôi trắng 0.029 0.025 0.036 0.002 0.087

Trĩ sao 0.056 0.030 0.048 0.005 0.113

Đuôi cụt đầu xám 0.056 0.034 0.064 0.012 0.128

Đuôi cụt bụng vằn 0.041 0.048 0.054 0.001 0.175

Cu luồng 0.144 0.048 0.112 0.058 0.237

Hoét vàng 0.117 0.050 0.169 0.030 0.213

Sáo đất 0.048 0.023 0.040 0.004 0.090

Hoét xanh 0.055 0.040 0.067 0.003 0.142

41

42

43

CHƯƠNG 4: THẢO LUẬN

4.1. Danh lục loài và hiện trạng của các loài

Trong nghiên cứu này, số lượng các loài được ghi nhận thấp hơn so với số

liệu trước đây trong các khu vực nghiên cứu. Mặc dù nỗ lực khảo sát là rất lớn

(17,042 đêm bẫy ảnh) nhưng có tới 12 loài chim trĩ và đuôi cụt đã từng được ghi

nhận hoặc được cho là có hiện diện ở Trung Trường Sơn trong quá khứ không được

ghi nhận lại (Bảng 3.3). Vì bẫy ảnh đã được chứng minh là phương pháp hiệu quả

để phát hiện các loài chim sống ở mặt đất [36], [79], [99] nên sự thất bại trong việc

ghi nhận các loài trên có khả năng là sự phản ánh thực tế rằng các loài này thật sự

biến mất hoặc quần thể của chúng hiện tại còn rất nhỏ. Tuy nhiên, sự thất bại này

cũng có thể liên quan đến việc sử dụng sinh cảnh sống chuyên biệt của một số loài

và dẫn đến việc không thể ghi nhận được chúng do nghiên cứu này được thiết kế để

khảo sát cùng lúc nhiều loài nhằm đánh giá chung về quần xã động vật. Do có quá ít

thông tin về sinh thái của “các loài bị thiếu” (“missing species”) nên khó có thể loại

trừ khả năng trên. Tuy nhiên, việc không phát hiện nhiều loài chim ở mặt đất cùng

với việc không phát hiện nhiều loài thú đã từng được ghi nhận trước đây như Hổ,

Báo, Bò tót, Voi, Sao la, trong khu vực đã hỗ trợ thêm cho giả thuyết các loài này

hiện nay đã tuyệt chủng hoặc đã trở nên rất hiếm.

Trong số các loài chim trĩ, sự vắng mặt của loài Đa đa Francolinus

pintadeanus, Cay trung quốc Synoicus chinensis và Cay nhật bản Coturnix japonica

đúng như kỳ vọng trước khi thực hiện khảo sát vì các loài này ưu thích những trảng

cỏ và các khu vực trống trãi [70], [87], đây là các dạng sinh cảnh gần như không có

hoặc chiếm diện tích rất nhỏ trong các khu vực nghiên cứu. Điểm chất lượng rừng

tương đối cao (1.907±0.193, Bảng 2.1) cho thấy được ưu thế của rừng thường xanh

so với sinh cảnh trảng cỏ và đất trống. Các loài chim trĩ “bị thiếu” còn lại là các loài

có kích thước trung bình và lớn, bao gồm Gà lôi hông tía Lophura diardi, Gà lôi

lam mào trắng, Gà tiền mặt vàng Polyplectron bicalcaratum, và Công.

44

Mặc dù Gà lôi hông tía là một loài thích nghi rộng – được biết đến là có thể

sống ở nhiều sinh cảnh khác nhau từ rừng khô cho đến rừng thường xanh và được

xem là loài phổ biến trong khu vực phân bố chúng – đã không được ghi nhận qua

khảo sát bẫy ảnh này. Bởi vì nghiên cứu đã thực hiện khảo sát ở các độ cao và sinh

cảnh phù hợp với loài khi xét về mặt sinh thái học thuần túy, [17], [56], [70], nên sự

vắng mặt của loài này khả năng cao là kết quả của tình trạng bẫy bắt bằng dây

phanh quá mức ở trong khu vực nghiên cứu. Trong thời gian khảo sát thực địa, một

cá thể gà lôi hông tía đã được tìm thấy (dựa vào hình ảnh được chụp lại) đã chết do

bị mắc bẫy dây phanh ở VQG Bạch Mã. Loài này cũng được quan sát trực tiếp ít

nhất một lần trong quá trình khảo sát bẫy ảnh ở VQG Bạch Mã. Các bằng chứng

trên cho thấy loài vẫn còn tồn tại ở cảnh quan Trung Trường Sơn nhưng ở mật độ

rất thấp và chỉ có ở một số ít nơi. Quần thể còn lại của loài hiện tại đang bị đe dọa

bởi bẫy bắt bằng dây phanh và sẽ biến mất trong tương lai gần.

Gà tiền mặt vàng và Gà lôi lam mào trắng là những loài phân bố hạn chế ở

rừng thường xanh đất thấp. Gà tiền mặt vàng là loài có vùng phân bố rất rộng trên

khắp đất liền Đông Nam Á, trong khi Gà lôi lam mào trắng là loài đặc hữu của

Trung Trường Sơn và là một trong những loài có nguy cơ tuyệt chủng trong tự

nhiên cao nhất thế giới. Trong khuôn khổ hiểu biết của tôi, trong vòng năm năm trở

lại đây, chưa có bất kỳ hình ảnh bẫy ảnh hay bất cứ ghi nhận tin cậy nào về hai loài

này trong năm khu vực nghiên cứu. Một dự án khảo sát bẫy ảnh khác tập trung tìm

kiếm loài Gà lôi lam mào trắng cũng đã được thực hiện trong cùng khoảng thời gian

với nghiên cứu này nhưng họ cũng thất bại trong việc ghi nhận cả hai loài [63]. Các

khu rừng thường xanh đất thấp ở Trung Trường Sơn đã bị suy thoái nghiêm trọng

do các tác động của con người [31] và hiện tại chỉ còn những mảnh rừng nhỏ nằm

rãi rác trong các khu bảo tồn. Hơn nữa, các khu rừng ở vùng đất thấp là những nơi

mà người dân địa phương dễ dàng tiếp cận nhất và đây là những khu rừng đầu tiên

bị ảnh hưởng bởi “hội chứng rừng trống” do hiện tượng săn bắt. Sự kết hợp của cả

hai mối đe dọa nêu trên có thể là lý giải cho sự vắng mặt của Gà tiền mặt vàng và

Gà lôi lam mào trắng trong các khu vực nghiên cứu. Đối với gà lôi lam mào trắng,

45

sự tuyệt chủng cục bộ ở Trung Trường Sơn tương đương với sự tuyệt chủng trong tự

nhiên ở mức độ toàn cầu. Đối với loài Gà tiền mặt vàng, tuyệt chủng cục bộ ở khu

vực này có thể sẽ đồng nghĩa với sự tuyệt chủng về chức năng của phân loài

Polyplectron bicalcaratum ghigii.

Giống như hai loài nêu ở phía trên và với những thông tin đã biết, loài Công

có khả năng cao là đã tuyệt chủng ở cảnh quan Trung Trường Sơn. Loài này hiện tại

được cho là chỉ còn hai quần thể khả thi ở Việt Nam, một quần thể VQG Yok Đôn

và một quẩn thể ở VQG Cát Tiên [97]. Không ghi nhận được loài này ở Trung

Trường Sơn là điều đã được dự đoán trước.

Các loài chim trĩ có kích thước trung bình và lớn khác bao gồm Gà rừng

Gallus gallus, Gà lôi trắng và Trĩ sao đã được ghi nhận nhưng xác suất hiện diện

của chúng tương đối thấp so với các loài gà so có kích thước nhỏ hơn. Mặc dù các

loài này không phải là đối tượng mà thợ săn nhắm tới nhưng quần thể của chúng

hiện tại vẫn đang bị suy giảm do tình trạng bẫy dây phanh tràn lan trong khu vực.

Các loài chim đuôi cụt là những loài sống ở mặt đất có kích thước nhỏ và có

vùng phân bố rộng. Giống như các loài chim sống ở rừng khác, quần thể của chúng

cũng bị ảnh hưởng bởi mất sinh cảnh sống. Ở tất cả các khu vực nghiên cứu, đặc

biệt là ba khu bảo tồn ở Việt Nam, tình trạng phá rừng đang được kiểm soát tốt nên

vẫn còn một diện tích lớn sinh cảnh phù hợp với loài các loài đuôi cụt. Do kích

thước cơ thể nhỏ nên loài này cũng ít có khả năng bị mắc bẫy dây phanh. Hơn nữa,

các cuộc khảo sát về buôn bán chim được thực hiện vào năm 2011 và năm 2017 ở

Việt Nam đã không ghi nhận được bất kỳ loài đuôi cụt nào [42], [43], cho thấy rằng

nhu cầu buôn bán các loài đuôi cụt cho mục đích làm cảnh là không cao. Tập tính di

cư có thể là giải thích hợp lý nhất cho sự vắng mặt của loài Đuôi cụt bụng đỏ và loài

Đuôi cụt cánh xanh Pitta moluccensis vì các đợt khảo sát bẫy ảnh được thực hiện có

thể không nằm trong cao điểm mùa di cư của chúng. Tuy nhiên sự vắng mặt của ba

loài pitta còn lại là điều không mong đợi của khảo sát này vì chúng không phải là

các loài di cư. Đối với sự vắng mặt của các loài này, áp lực săn mồi có thể là một

46

giải thích hợp lý [60]. Hiện tượng bị săn/phá tổ của ba loài chim đuôi cụt – bao gồm

Đuôi cụt bụng vằn Hydrornis elliotii, Đuôi cụt đầu xám Hydrornis soror , và Đuôi

cụt cánh xanh – đã được nghiên cứu ở VQG Cát Tiên [48]. Các loài săn/phá tổ được

ghi nhận gồm có loài Nhen/Đồi, các loài sóc, chuột, và Khỉ đuôi lợn Macaca

leonina [48]. Ba taxa đầu tiên là các loài thú nhỏ và khó bị mắc bẫy dây phanh. Mặc

dù loài Khỉ đuôi lợn đôi khi vẫn dính phải bẫy dây phanh nhưng với tập tích vừa

sống trên cây vừa sống ở mặt đất (semi-arboreal behavior) đã giúp chúng ít bị ảnh

hưởng từ bẫy dây phanh hơn các loài chỉ thuần ở mặt đất, và kết quả là chúng hiện

diện ở hầu hết khu vực được khảo sát. Kết quả khảo sát bẫy ảnh trong nghiên cứu

này đã cho thấy các loài thú nêu trên tương đối phổ biến và còn nhiều (Tilker et al.,

2018, số liệu chưa công bố). Ngoại trừ một ít cá thể Gấu, các loài thú ăn thịt có kích

thước lớn trong khu vực nghiên cứu gần như đã biến mất, và nếu còn thì các loài

này cũng đang đứng trước tình trạng tuyệt chủng cục bộ [52]. Sự vắng mặt của

những loài săn mồi đứng đầu chuỗi thức ăn như các loài mèo lớn và những loài chó

có thể dẫn đến sự gia tăng các loài săn mồi bậc thấp (mesopredators) có kích thước

nhỏ hơn và có biên độ sinh thái rộng (generalists) [7]. Như đã biết thì các loài đuôi

cụt có thể bị đe dọa bởi áp lực từ động vật săn mồi [48], [58], [60], và nguyên nhân

có thể là do mất sự kiểm soát các loài săn mồi bậc thấp theo hướng từ trên xuống

dưới (top-down regulation). Như vậy, rất có khả năng tình trạng bẫy bắt bằng dây

phanh đã ảnh hưởng đến hiện trạng quần thể của các loài đuôi cụt một cách gián

tiếp thông qua hiệu ứng dây chuyền trong chuỗi thức ăn của hệ sinh thái. Mặc dù

việc chứng minh được giả thuyết “mesopredator release” – sự gia tăng quần thể của

các loài săn mồi bậc thấp – là rất khó nhưng nhóm nghiên cứu đang tìm cách thực

hiện các nghiên cứu trong tương lai để chứng minh giả thuyết này một cách chặc

chẽ hơn.

Trong các loài đuôi cụt ở Trung Trường Sơn, chỉ có loài Đuôi cụt bụng đỏ

được xếp vào nhóm Vulnerable của Sách đỏ IUCN, trong khi sáu loài còn lại được

xếp vào nhóm ít được quan tâm vì chúng được cho là phổ biến hoặc rất phổ biến

(Bảng 1.1). Tuy nhiên, kết quả của nghiên cứu này (chỉ ghi nhận được hai loài) thì

47

lại không cho thấy được điều này. Các nghiên cứu trong tương lai nhằm so sánh các

phương pháp khảo sát chim truyền thống – như đếm điểm hoặc khảo sát theo tuyến

– với phương pháp khảo sát bằng bẫy ảnh để có thể xác định xem việc không ghi

nhận được các loài đuôi cụt có phải thật sự là do mật độ của chúng quá thấp hoặc

thậm chí biến mất cục bộ hay đơn giản chỉ là do phương pháp khảo sát. Vẫn có khả

năng phương pháp bẫy ảnh ít phù hợp với khảo sát các loài chim đuôi cụt so với

những mong đợi ban đầu. Tuy nhiên, nếu như khảo sát thêm bằng các phương pháp

truyền thống trong tương lai cũng cho kết quả tương tự với nghiên cứu bằng bẫy

ảnh thì hiện trạng của tất cả các loài đuôi cụt cần thiết phải được đánh giá lại.

Ngược lại với các loài chim đuôi cụt, tất cả ba loài gà so đã được ghi nhận

trong khảo sát này đúng như mong đợi ban đầu. Giống với các loài đuôi cụt, các

loài gà so đều là các loài kiếm ăn ở mặt đất có kích thước nhỏ và có thể ít bị mắc

bẫy bằng dây phanh. Kết quả còn cho thấy chúng thuộc nhóm chim sống ở mặt đất

có xác suất hiện cao nhất trong nghiên cứu này. Nếu như một số loài đuôi cụt không

ghi nhận được là do sự tăng lên của nhóm động vật ăn săn mồi bậc thấp thì câu hỏi

ở đây là tại sao các loài gà so không bị tình trạng suy giảm tương tự. Một lý do có

thể giải thích cho trường hợp này là các loài gà so thường được ghi nhận từ hai cá

thể trở lên/theo nhóm (chiếm 30-43% số lần ghi nhận), trong khi đó các loài đuôi

cụt sống hoàn toàn đơn độc, và theo như các nghiên cứu về sinh thái học thì việc

“sống theo nhóm/đàn” có thể giúp gia tăng khả năng phát hiện và như vậy tránh

được động vật săn mồi [61].

Rất ít thông tin về sinh thái của bốn loài chim kiếm ăn ở mặt đất – Cu luồng,

Hoét vàng, Hoét xanh, và Sáo đất – được đưa vào phân tích này. Tất cả đều được

xếp vào nhóm ít được quan tâm được cho là phổ biến trong khu vực chúng phân bố

Không có loài nào là đối tượng chính của thị trường buôn bán chim ở Việt Nam

[42], [43]. Vì không có loài nào trong số này nhận được sự quan tâm để nghiên cứu

hoặc bảo tồn, các ước lượng về xác suất hiện diện của chúng trong nghiên cứu này

sẽ cung cấp dữ liệu cơ sở cho các nghiên cứu giám sát nhằm đánh giá biến động

quần thể của chúng ở khu vực Trung Trường Sơn trong tương lai.

48

4.2. Các yếu tố ảnh hưởng đến sự phân bố của các loài chim kiếm ăn ở mặt đất

ở mức độ cảnh quan

Dựa trên các tham số hậu nghiệm từ mô hình xác suất hiện diện quần xã, kết

quả cho thấy đối với nhiều loài thì độ cao đóng vai trò chính đến sự hiện diện của

chúng. Một số loài liên hệ chặc chẽ với khu vực có độ cao thấp trong khu vực

nghiên cứu, trong khi số khác thích những khu vực cao hơn. Nhìn chung, kết quả

này đã xác nhận lại thông tin về phân bố theo độ cao của phần lớn các loài. Những

loài sống ở vùng thấp gồm các loài Gà so trung bộ Arborophila merlini, Gà rừng,

Đuôi cụt bụng vằn đã được ghi nhận trước đây ở những khu vực từ 0 đến 800 m

[73], [87]. Ngược lại, Gà so họng trắng Arborophila brunneopectus và Gà so họng

hung Arborophila rufogulari được biết đến là các loài phân bố ở vùng cao hơn,

thậm chí Gà so họng trắng ưu thích sinh cảnh rừng trên núi cao [70], [87]. Trĩ sao,

Đuôi cụt đầu xám, và Cu luồng là những loài có biên độ phân bố theo độ cao rộng

(Bảng 1.1 và Bảng 1.2). Các tham số hậu nghiệm được ước lượng từ nghiên cứu

này đã xác nhận kết luận trên. Gà lôi trắng và Sáo đất Zoothera dauma được cho là

phân bố ở vùng cao (Bảng 1.1 và Bảng 1.2). Dữ liệu từ nghiên cứu này cũng xác

nhận điều đó nhưng kết quả phân tích không có ý nghĩa thống kê. Điều này có thể

được lý giải là do xác suất hiện diện của hai loài này rất thấp (0.061±0.038 và

0.079±0.037) và bằng cách “mượn” thông tin từ các loài khác trong mô hình xác

suất hiện diện quần xã nên các mối tương quan của loài với môi trường bị kéo dần

về giá trị trung bình của quần xã [59], [89]. Trong nghiên cứu này, chỉ có một loài

được ghi nhận theo độ cao trái ngược với các thông tin trước đây. Loài Hoét xanh

Myophonus caeruleus được xem là loài phân bố ở khu vực có độ cao từ 1000 m đến

3000 m [29], [87]. Trong nghiên cứu này, loài được ghi nhận từ 327 m đến 1380 m

và các tham số hậu nghiệm từ mô hình xác suất hiện diện không cho thấy loài này

thích phân bố ở nơi có độ cao lớn (Hình 3.1 và Phụ lục 1). Các nghiên cứu tiếp theo

ở trong khu vực phân bố của loài cần được thực hiện để đánh giá lại sự phân bố theo

độ cao của loài này.

49

Các kết quả phân tích cho thấy chất lượng rừng không ảnh hưởng nhiều đến

phân bố của các loài chim kiếm ăn ở mặt đất. Ở mức độ sinh cảnh, phần lớn diện

tích khu vực nghiên cứu được bao phủ bởi rừng thứ sinh. Diện tích rừng bị ảnh

hưởng bởi chất hóa học trong thời chiến tranh đã phục hồi trong vòng hơn 40 năm,

và việc khai thác gỗ có chọn lọc (hợp pháp) đã được chấm dứt hơn một thập kỷ ở

Việt Nam [38]. Như vậy, chất lượng rừng gần như là đồng nhất trong toàn bộ diện

tích khu vực nghiên cứu với những mảnh rừng bị suy thoái đơn lẻ nằm rãi rác. Do

đó, phân bố của các loài không tương quan với chất lượng rừng là kết quả phù hợp

với thực tế khi xét ở mức độ cảnh quan. Các phân tích chi tiết hơn về thảm thực vật

rừng có thể thu được từ dữ liệu vệ tinh LiDAR sẽ cần thiết để tìm hiểu mối tương

quan giữa quần xã các loài chim kiếm ăn ở mặt đất với sinh cảnh sống trong khu

vực nghiên cứu.

Trước khi thực hiện nghiên cứu, một giả thuyết được đưa ra là các loài chim

trĩ có kích thước lớn sẽ có xác suất hiện diện cao ở những khu vực xa và hiểm trở

do hoạt động bẫy bắt ít hơn. Kết quả phân tích không chứng minh được giả thuyết

này là đúng và khoảng cách từ vị trí bẫy ảnh đến đường giao thông (thể hiện mức

độ xa xôi của các vị trí thu mẫu) không ảnh hưởng đến mức độ hiện diện của các

loài chim trĩ có kích thước lớn (Hình 3.1 và Phụ lục 1). Kết quả này có thể được giải

thích là do trong thực tế thì các khu vực nghiên cứu không còn nơi nào thật sự xa

xôi đối với người dân địa phương. Để kiểm tra giả thuyết này, một mô hình xác suất

hiện diện đơn loài được xây dựng cho người dân địa phương (các ghi nhận từ bẫy

ảnh) với khoảng cách từ vị trí bẫy ảnh đến đường là biến duy nhất. Dựa trên 192 ghi

nhận độc lập tại 34 vị trí bẫy ảnh, kết quả phân tích đã cho thấy sự tương quan rất

yếu và không có ý nghĩa thống kê (-0.06 ± 0.21, P = 0.78). Điều này đồng nghĩa với

mức độ hiện diện của người dân địa phương ở nơi gần đường không cao hơn so với

nơi xa đường và người dân dường như có thể tiếp cận mọi nơi trong khu vực.

Benítez-López et al. (2017) đã dự đoán rằng sự phát triển cơ sở hạ tầng giao thông

sẽ đe dọa và làm biến mất những nơi xa xôi của phần lớn các khu rừng nhiệt đới

50

trong tương lai gần. Không may là dự đoán này dường như đã trở thành sự thật ở

khu vực Trung Trường Sơn.

Biến cuối cùng được phân tích là mức độ bảo vệ. Từ năm 2011, các đội bảo

vệ rừng của WWF đã tiến hành gỡ bẫy dây phanh ở hai KBT Sao la và ở phần phía

đông của KBTQG Xe Sap. Giả thuyết ban đầu được đặt ra là các loài chim trĩ có

kích thước lớn sẽ có tương quan thuận với mức độ gỡ bẫy dây phanh. Mặc dù các

tham số hậu nghiệm từ mô hình xác suất hiện diện quần xã không cho thấy bất cứ

tương quan nào giữa mức độ gỡ bẫy và xác suất hiện diện của các loài có ý nghĩa

(các 95% BCI của từng loài đều chồng qua 0, Phụ lục 1) nhưng loài có kích thước

lớn nhất trong các đối tượng nghiên cứu, loài Trĩ sao, cho thấy có tương quan mạnh.

Do cấu trúc của mô hình hiện diện quần xã, kết quả ước lượng của từng loài được

lấy ra từ giá trị trung bình của quần xã và đôi khi làm mất thông tin của loài riêng lẻ

[93]. Để kiểm tra, một mô hình xác suất hiện diện đơn loài được xây dựng cho loài

Trĩ sao với một biến là mức độ gỡ bẫy dây phanh và kết quả cho thấy xác suất hiện

diện của Trĩ sao có tương quan thuận và có ý nghĩa thông kê (2.15 ± 1.10, p = 0.05).

Do không có số liệu cơ sở từ năm 2011 nên không thể loại bỏ khả năng xác suất

hiện diện của Trĩ sao ở hai KBT Sao la và KBTQG Xe Sap đã cao hơn sẵn trước khi

thực hiện chương trình gỡ bẫy dây phanh. Tuy nhiên, khi xét về sự tương quan về

đặc điểm rừng, khả năng tiếp cận của người dân, và độ cao cho thấy khả năng trên

là không cao, và tôi cho rằng kết quả này thể hiện hiệu quả của hoạt động gỡ bẫy

dây phanh đối với loài đang bị đe dọa này. Do các quan sát thực địa cho thấy hoạt

động gỡ bẫy dây phanh chưa thể ngăn chặn hoàn toàn tình trạng bẫy bắt bằng dây

phanh quá mức ở khu vực Trung Trường Sơn nên các khảo sát trong tương lai cần

phải được tiếp tục thực hiện để đánh giá tác động của hoạt động gỡ bẫy trong thời

gian dài (xem bẫy dây phanh chỉ giúp làm chậm tốc độ biến mất hay có thể giúp

loài phục hồi). Dãy Trường Sơn có thể vẫn còn là một trong những nơi phân bố

quan trọng của loài Trĩ sao và do đó cần phải có nhiều nỗ lực bảo tồn hơn nữa ở

mức độ cảnh quan để bảo vệ loài này – cũng như các loài chim trĩ có kích thước lớn

khác – trước sự tuyệt chủng cục bộ.

51

4.3. Giải đoán

Bởi vì kết quả đã chỉ ra sự phân chia rõ ràng về không gian giữa các loài

vùng thấp và các loài vùng cao trong khu vực nghiên cứu nên không có nơi nào là

có độ giàu loài thật sự cao. Giá trị cao nhất là ba loài trong một ô 100 x 100 m. Khu

vực Ban-Pale, là nơi có độ cao trung bình tương đối cao hơn các khu vực còn lại,

được dự đoán là nơi thích hợp các loài sống ở vùng cao (Hình 3.3). Ngược lại, VQG

Bạch Mã dường như là nơi phù hợp với các loài sống ở vùng thấp. Tuy nhiên xác

suất hiện diện của các loài ở vùng thấp tương đối thấp, có thể là do những nơi này

bị tác động quá mạnh của con người. Trong khi đó hai KBT Sao la và KBTQG Xe

Sap được dự đoán là nơi quan trọng cho loài Trĩ sao – loài đang bị đe dọa tuyệt

chủng (Hình 3.2f). Bản đồ phân bố còn thể hiện được các “điểm nóng” của loài này

– nơi được dự đoán là có xác suất hiện diện của loài cao (Hình 3.3f). Việc xác định

được những “điểm nóng” này có vai trò quan trọng trong việc định hướng cho các

hoạt động bảo tồn. Mặc dù vậy nếu như có thêm dữ liệu về các loài nhạy cảm với

bẫy dây phanh đặc biệt là các loài thú lớn sẽ bổ trợ thêm cho kết luận về phân bố

của Trĩ sao trong nghiên cứu này.

52

CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

5.1. Kết luận

Sự đa dạng các loài chim kiếm ăn ở mặt đất đang giảm ở mức độ cảnh quan

trên toàn bộ diện tích khu vực nghiên cứu. Một số loài, bao gồm cả các loài bảo tồn

có giá trị bảo tồn và các loài phổ biến, đã không được ghi nhận mặc dù đã có nỗ lực

khảo sát rất đáng kể. Có khả năng tình trạng bẫy bắt bằng dây phanh quá mức đã

trực tiếp dẫn đến sự biến mất của các loài trĩ có kích thước lớn đang bị đe dọa ở khu

vực cảnh quan Trung Trường Sơn. Sự vắng mặt của một số loài đuôi cụt và xác suất

hiện diện thấp của các loài còn lại là kết quả không được như mong đợi vì những

loài này có kích thước đủ nhỏ để không bị mắc trong bẫy dây phanh. Nhiều khả

năng sự tuyệt chủng của các loài thú ăn thịt lớn đã dẫn đến hiện tượng

“mesopredator release”, khi đó kích thước quá lớn của quần thể các loài săn mồi

bậc thấp và có biên độ sinh thái rộng đã tác động tiêu cực đến quần thể các loài

chim sống ở mặt đất có kích thước nhỏ.

Các loài có sự đáp ứng khác nhau với các yếu tố tự nhiên và con người. Sự

hiện diện của các loài thông thường, có kích thước nhỏ trong quần xã bị chi phối

bởi độ cao, một yếu tố tự nhiên. Tuy nhiên, sự hiện diện của loài lớn hơn như Trĩ

sao lại bị chi phối chủ yếu bởi nỗ lực gỡ bẫy dây phanh, một yếu tố con người. Yếu

tố thứ hai liên quan đến con người là khoảng cách từ các vị trí bẫy ảnh đến đường

giao thông đã không cho thấy sự liên quan đến mức độ săn bắt (bằng các phân tích

tương quan giữa khoảng các đến đường với sự hiện diện của người địa phương

được ghi nhận bằng bẫy ảnh). Kết quả này đã nhấn mạnh rằng phần lớn diện tích

cảnh quan Trung Trường Sơn có thể dễ dàng được tiếp cận bởi người dân địa

phương và như vậy không có nơi nào trong khu vực nghiên cứu là an toàn cho các

loài trước tình trạng bẫy bắt bằng dây phanh.

53

Các nỗ lực gỡ bẫy dây phanh có thể có tác động tích cực đến hiện trạng của

loài Trĩ sao, một loài nhạy cảm với tình trạng bẫy bắt bằng dây phanh, và có thể

phần nào làm chậm xu hướng suy giảm quần thể của loài. Để tránh kịch bản có

thêm những loài nhạy cảm với bẫy bắt bằng dây phanh bị tuyệt chủng cục bộ như

loài Gà lôi lam mào trắng và Công, bắt buộc phải thực hiện thêm các hoạt động và

sáng kiến bảo tồn khác.

5.2. Kiến nghị

Để bảo vệ quần thể còn lại của các loài chim kiếm ăn ở mặt đất mà nhạy cảm

với bẫy bắt bằng dây phanh thì cần phải duy trì các hoạt động gỡ bẫy dây phanh

hiện tại. Tuy nhiên, chỉ mình hoạt động tháo bẫy sẽ không bao giờ đủ để đảm bảo

rằng các loài không bị săn bắt. Do đó cần thiết phải tăng cường thực thi pháp luật

một các tích cực và hiệu quả. Cho đến nay, có rất ít hoặc không có nỗ lực từ cơ quan

chức năng trong việc bắt giữ và truy tố những người mua và mang bẫy dây phanh

vào trong các khu bảo tồn. Rõ ràng là vẫn còn một chặng đường dài để phía trước

để có thể đi đến được mục tiêu thực thi pháp luật hiệu quả ở Trung Trường Sơn.

Tiến hành lặp lại khảo sát trong khuôn khổ của một chương trình giám sát dài

hạn là cần thiết để giám sát biến động quần thể của các loài, đặc biệt là loài Trĩ sao,

và để đánh giá mức độ hiệu quả của các nỗ lực bảo tồn đối với động vật hoang dã.

Cần có thêm các nghiên cứu sâu hơn về sinh thái học để tìm hiểu những thay

đổi trong cấu trúc quần xã thú và chim, và rộng hơn là chức năng của hệ sinh thái

dưới tác động dây chuyền trong chuỗi thức ăn khi các loài động vật ăn thịt lớn bị

biến mất trong hệ sinh thái. Sự tuyệt chủng của động vật săn mồi bậc cao làm cho

Trung Trường Sơn trở thành một hệ sinh thái đặc biệt để nghiên cứu giả thuyết

“mesopredator release”, và những hiểu biết sâu hơn về hiện tượng sinh thái này sẽ

giúp các nhà quản lý và bảo tồn tìm ra các giải pháp để ngăn chặn sự tuyệt chủng

cục bộ của nhiều loài khác.

54

Mặc dù mô hình xác suất hiện diện đã trở thành phương pháp phân tích số

liệu phổ biến trên thế giới trong nghiên cứu sinh thái học và bảo tồn nhưng việc ứng

dụng phương pháp này vẫn còn hạn chế ở Việt Nam với chỉ duy nhất một nghiên

cứu được xuất bản trên tạp chí khoa học quốc tế [53]. Với ưu điểm có thể tính toán

được sự “vắng mặt giả”, áp dụng được cho nhiều đối tượng nghiên cứu khác nhau,

và áp dụng được cho nhiều phương pháp thu thập dữ liệu khác nhau nên phương

pháp phân tích bằng mô hình xác suất hiện diện nên được sử dụng rộng rãi hơn

trong nghiên cứu sinh thái và bảo tồn ở Việt Nam. Nghiên cứu này đã nêu rõ cách

phân tích để có thể thấy được sự ảnh hưởng của các yếu tố ảnh môi trường đến sự

hiện diện của các loài và cũng như cách kết hợp mô hình này với dữ liệu viễn

thám/GIS để giải đoán phân bố của các loài với mục đích định hướng các hoạt động

bảo tồn. Những bản đồ thể hiện độ giàu loài từ phương pháp này có thể được sử

dụng kết hợp với các chương trình PFES hiện đang được phát triển ở Việt Nam.

Một trong những thách thức của PFES ở Việt Nam là đánh giá giá trị đa dạng sinh

học của rừng. Hiện nay, giá trị đa dạng sinh học của các chương trình này được

đánh giá thông quá độ che phủ rừng [34], [82], nhưng ở Việt Nam độ che phủ cao

rừng không đồng nghĩa với giá trị bảo tồn và đa dạng sinh học cao, đặc biệt là hiện

nay nhiều khu rừng ở Việt Nam có thảm thực vật nguyên vẹn nhưng lại là những

“khu rừng trống” do kết quả của săn bắt quá mức. Bản đồ độ giàu loài được giải

đoán từ mô hình xác suất hiện diện sẽ giúp bổ sung cho lỗ hổng này bằng cách phản

ánh chính xác hơn giá trị đa dạng sinh học của các khu rừng của Việt Nam.

55

TÀI LIỆU THAM KHẢO

1. Abrams J.F., Axtner J., Bhagwat T., Mohamed A., Nguyen A., Niedballa J.,

Sollmann R., Tilker A., and Wilting A. (2018), Studying terrestrial mammals

in tropical rainforests. A user’s guide for camera-trapping and environmental

DNA, Leibniz Institute for Zoo and Wildlife Research, Berlin.

2. Ancrenaz M., Hearn A.J., Ross J., Sollman R., and Wilting A. (2012),

Handbook for wildlife monitoring using camera-traps, BBEC Publication,

Kota Kinabalu.

3. Andrew Gelman and Shirley K. (2011). Inference from Simulations and

Monitoring Convergence. Handbook of markov chain monte carlo. 163–174.

4. Anoop K.R. and Hussain S.A. (2004). Factors affecting habitat selection by

smooth-coated otters (Lutra perspicillata) in Kerala, India. Journal of

Zoology, 263(4), pp. 417–423.

5. Baltzer M.C., Dao N.T., and Shore R. (2001), Towards a vision for the

biodiversity conservation in the forests of the lower Mekong ecoregion

complex. Summary of the biological assessment for the Ecoregion

Biodiversity Conservation Program in the Forests of the Lower Mekong

Ecoregion Complex, WWF Indochina/WWF-US, Hanoi and Washington D.C.

6. Bekker F. (2017), Six monthly technical progress report July 2016 –

December 2016, WWF Greater Mekong, Hanoi.

7. Benítez-López A., Alkemade R., Schipper A.M., Ingram D.J., Verweij P.A.,

Eikelboom J.A.J., and Huijbregts M.A.J. (2017). The impact of hunting on

tropical mammal and bird populations. Science, 356(6334), pp. 180–183.

8. BirdLife International (2016). Lophura edwardsi. The IUCN Red List of

Threatened Species.

9. BirdLife International (2017). Pitta nympha. The IUCN Red List of

Threatened Species.

10. BirdLife International (2016). Francolinus pintadeanus. The IUCN Red List of

Threatened Species.

56

11. BirdLife International (2016). Coturnix japonica. The IUCN Red List of

Threatened Species.

12. BirdLife International (2016). Synoicus chinensis. The IUCN Red List of

Threatened Species.

13. BirdLife International (2016). Arborophila rufogularis. The IUCN Red List of

Threatened Species.

14. BirdLife International (2016). Arborophila brunneopectus. The IUCN Red

List of Threatened Species.

15. BirdLife International (2016). Gallus gallus. The IUCN Red List of

Threatened Species.

16. BirdLife International (2016). Lophura nycthemera. The IUCN Red List of

Threatened Species.

17. BirdLife International (2016). Lophura diardi. The IUCN Red List of

Threatened Species.

18. BirdLife International (2016). Polyplectron bicalcaratum. The IUCN Red List

of Threatened Species.

19. BirdLife International (2016). Rheinardia ocellata. The IUCN Red List of

Threatened Species.

20. BirdLife International (2016). Pavo muticus. The IUCN Red List of

Threatened Species.

21. BirdLife International (2016). Hydrornis phayrei. The IUCN Red List of

Threatened Species.

22. BirdLife International (2016). Hydrornis soror. The IUCN Red List of

Threatened Species.

23. BirdLife International (2016). Hydrornis oatesi. The IUCN Red List of

Threatened Species.

24. BirdLife International (2016). Hydrornis cyaneus. The IUCN Red List of

Threatened Species.

25. BirdLife International (2016). Hydrornis elliotii. The IUCN Red List of

57

Threatened Species.

26. BirdLife International (2016). Pitta moluccensis. The IUCN Red List of

Threatened Species.

27. BirdLife International (2016). Chalcophaps indica. The IUCN Red List of

Threatened Species.

28. BirdLife International (2016). Geokichla citrina. The IUCN Red List of

Threatened Species.

29. BirdLife International (2016). Myophonus caeruleus. The IUCN Red List of

Threatened Species.

30. BirdLife International (2017). Zoothera dauma. The IUCN Red List of

Threatened Species.

31. Brickle N.W., Duckworth J.W., Tordoff A.W., Poole C.M., Timmins R., and

McGowan P.J.K. (2008). The status and conservation of Galliformes in

Cambodia, Laos and Vietnam. Biodiversity and Conservation, 17(6), pp.

1393–1427.

32. Brodie J.F., Giordano A.J., Zipkin E.F., Bernard H., Mohd-Azlan J., and

Ambu L. (2015). Correlation and persistence of hunting and logging impacts

on tropical rainforest mammals. Conservation Biology, 29(1), pp. 110–121.

33. Broms K.M., Hooten M.B., and Fitzpatrick R.M. (2016). Model selection and

assessment for multi-species occupancy models. Ecology, 97(7), pp.

1759–1770.

34. Bui D.T., Tran H.T., and Tran V.G.P. (2014). Evaluation of the Impact of Pilot

Payments for Forest Environmental Services: Case study in Lam Dong

Province, Viet Nam. Climate Risks, Regional Integration, and Sustainability

in the Mekong Region. Perpustakaan Negara, Kuala Lumpur, 270–284.

35. Burnham K.P. and Anderson D.R. (2002), Model Selection and Multimodel

Inference: A Practical Information-Theoretic Approach (2nd ed), Springer.

36. Burton A.C., Neilson E., Moreira D., Ladle A., Steenweg R., Fisher J.T.,

Bayne E., and Boutin S. (2015). Wildlife camera trapping: A review and

58

recommendations for linking surveys to ecological processes. Journal of

Applied Ecology, 52(3), pp. 675–685.

37. Chmel K., Riegert J., Paul L., Mulau M., Sam K., and Novotny V. (2018).

Predation on artificial and natural nests in the lowland rainforest of Papua

New Guinea. Bird Study, 65(1), pp. 114–122.

38. Cochard R., Ngo D.T., Waeber P.O., and Kull C.A. (2017). Extent and causes

of forest cover changes in Vietnam ’ s provinces 1993-2013 : a review and

analysis of official data Extent and causes of forest cover changes in Vietnam

’ s provinces 1993 -2013 : a review and analysis of official data. (September

2016).

39. Corlett R.T. (2007). The Impact of Hunting on the Mammalian Fauna of

Tropical Asian Forests. Biotropica, 39(3), pp. 292–303.

40. Deere N.J., Guillera-Arroita G., Baking E.L., Bernard H., Pfeifer M.,

Reynolds G., Wearn O.R., Davies Z.G., and Struebig M.J. (2018). High

Carbon Stock forests provide co-benefits for tropical biodiversity. Journal of

Applied Ecology, 55(2), pp. 997–1008.

41. Dorazio R.M. and Royle J.A. (2005). Estimating Size and Composition of

Biological Communities by Modeling the Occurrence of Species. Journal of

the American Statistical Association, 100(470), pp. 389–398.

42. Eaton J.A., Nguyen M.D.T., Willemsen M., Lee J., and Chng S.C.L. (2017),

Caged in the city : An inventory of birds for sale in Ha Noi and Ho Chi Minh

City, Vietnam, TRAFFIC, Petaling Jaya.

43. Edmunds K., Roberton S.I., Few R., Mahood S., Bui P.L., Hunter P.R., and

Bell D.J. (2011). Investigating Vietnam’s ornamental bird trade: Implications

for transmission of zoonoses. EcoHealth, 8(1), pp. 63–75.

44. Erritzoe J. (2003). Order Passeriformes . Family Pittidae. Handbook of the

Birds of the World. Lynx Edicions, Barcelona, 106–161.

45. van Etten J. (2017). R Package gdistance : Distances and Routes on

Geographical Grids. Journal of Statistical Software, 76(13).

59

46. Forest Science Insitute of Vietnam (FSIV) (2009), Vietnam Forestry Outlook

Study, FAO, Bangkok.

47. Gelman A., Meng X.L., and Stern H. (1996). Posterior predictive assessment

of model fitness via realized discrepancies. Statistica Sinica, 6(4), pp.

733–807.

48. Gogoleva S.S. and Palko I.V. (2014). Breeding biology and life history traits

of three pitta species in southern Vietnam. 26th International Ornithological

Congress, Tokyo.

49. Grainger M.J., Garson P.J., Browne S.J., McGowan P.J.K., and Savini T.

(2018). Conservation status of Phasianidae in Southeast Asia. Biological

Conservation, 220, pp. 60–66.

50. Gray T.N.E., Calame T., Hayes B., Hurley M.J., Nielsen P.H., Lamaxay V.,

Timmins R.J., and Thongsamouth K. (2013), Biodiversity Surveys of Xe Sap

National Protected Area Lao PDR 2012, WWF Greater Mekong, Vientiane.

51. Gray T.N.E., Hughes A.C., Laurance W.F., Long B., Lynam A.J., O’Kelly H.,

Ripple W.J., Seng T., Scotson L., and Wilkinson N.M. (2018). The wildlife

snaring crisis: an insidious and pervasive threat to biodiversity in Southeast

Asia. Biodiversity and Conservation, 27(4), pp. 1031–1037.

52. Gray T.N.E., Lynam A., Seng T., Laurance W., Long B., Scotson L., and

Ripple W.J. (2017). Wildlife-snaring crisis in Asian forests. Science,

355(6322), pp. 255.2-256.

53. Gray T.N.E., Nguyen Q.H.A., and Nguyen V.T. (2014). Bayesian occupancy

monitoring for Annamite endemic biodiversity in central Vietnam.

Biodiversity and Conservation, 23(6), pp. 1541–1550.

54. Guisan A., Tingley R., Baumgartner J.B., Naujokaitis-Lewis I., Sutcliffe P.R.,

Tulloch A.I.T., Regan T.J., Brotons L., Mcdonald-Madden E.,

Mantyka-Pringle C., Martin T.G., Rhodes J.R., Maggini R., Setterfield S.A.,

Elith J., Schwartz M.W., Wintle B.A., Broennimann O., Austin M., et al.

(2013). Predicting species distributions for conservation decisions. Ecology

60

Letters, 16(12), pp. 1424–1435.

55. Harrison R.D., Sreekar R., Brodie J.F., Brook S., Luskin M., O’Kelly H., Rao

M., Scheffers B., and Velho N. (2016). Impacts of hunting on tropical forests

in Southeast Asia. Conservation Biology, 30(5), pp. 972–981.

56. Del Hoyo J., Collar N.J., Christie D.A., Elliot A., and Fishpool L.D.C.

(2014), Illustrated Checklist of the Birds of the World, Lynx Edicions,

Barcelona.

57. IUCN (2017). The IUCN Red List of Threatened Species.

58. Jiang A., Yang G., Pagani-Núñez E., and Jiang D. (2017). Ecology of two

Pittas (Pitta soror and Pitta nympha) in limestone forests of South China.

Journal of Natural History, 51(31–32), pp. 1929–1941.

59. Kéry M. and Royle J.A. (2016). Applied Hierarchical Modeling in Ecology

Analysis of distribution, abundance and species richness in R and BUGS.

Applied Hierarchical Modeling in Ecology. Elsevier.

60. Kim E.M., Choi C.Y., and Kang C.W. (2013). Causes of injury and mortality

of fairy pitta pitta nympha on Jeju Island, Republic of Korea. Forktail, (29),

pp. 145–148.

61. Krause J. and Ruxton G.D. (2002), Living in Groups, Oxford University

Press, New York.

62. Lang C.R. (2001). Deforestation, in Vietnam, Laos, and Cambodia.

Deforestation, Environment, and Sustainable Development: A Comparative

Analysis. Praeger Publishers, Westport, 111–139.

63. Le M. (2017), In search of Edwards’s Pheasant (Lophura edwardsi) in the

Annamese lowlands of Vietnam, CEPF Final Project Completion Report

Instructions, Critical Ecosystem Parnership Fund.

64. Le T.T., Richardson W.J., Le V.C., Tran H.M., Tran Q.N., Nguyen V.S., and

Monastyrskii A.L. (1999), A feasibility study for the establishment of Phong

Dien (Thua Thien Hue Province) and Dakrong (Quang Tri Province) nature

61

reserves, Vietnam, BirdLife International Vietnam Programme and Forest

Inventory and Planning Institute, Hanoi.

65. Lin Y. (2009). Home range of Chalcophaps indica Linnaeus 1758 (Aves:

Columbidae) in a semi-forested landscape. Malayan Nature Journal, 61(2),

pp. 209–212.

66. Long B. (2005), Identification of Priority Areas for Integrated Conservation

Management in Quang Nam Province, Vietnam, University of Kent.

67. MacKenzie D.I., Nichols J.D., Lachman G.B., Droege S., Royle A.A., and

Langtimm C.A. (2002). Estimating site occupancy rates when detection

probabilities are less than one. Ecology, 83(8), pp. 2248–2255.

68. MacKenzie D.I., Nichols J.D., and Yoccoz N.G. (2006), Occupancy

Estimation and Modeling. Inferring patterns and dynamics of species

occurrence, Elsevier.

69. Mackenzie D.I. and Royle J.A. (2005). Designing occupancy studies: General

advice and allocating survey effort. Journal of Applied Ecology, 42(6), pp.

1105–1114.

70. Madge S. and McGowan P. (2002). Pheasants, Partridges, and Grouse. .

71. Ministry of Natural Resources and Environment (2011), Vietnam National

Biodiversity Strategy to 2020, Vision to 2030, Hanoi.

72. Murphy A.J., Farris Z.J., Karpanty S., Kelly M.J., Miles K.A., Ratelolahy F.,

Rahariniaina R.P., and Golden C.D. (2017). Using camera traps to examine

distribution and occupancy trends of ground-dwelling rainforest birds in

north-eastern Madagascar. Bird Conservation International, pp. 1–14.

73. Nguyen-Phuc H., Fulton J.E., and Berres M.E. (2016). Genetic variation of

major histocompatibility complex (MHC) in wild Red Junglefowl (Gallus

gallus). Poultry Science, 95(2), pp. 400–411.

74. Nguyen T.V., Ngoprasert D., Browne S., and Savini T. (2017). Status and

range decline of two galliform species in South-East Asia. Bird Conservation

International, pp. 1–16.

62

75. Nguyen T.Y.L. (2013), Evaluating the pilot implementation of payment for

forest environmental service in Lam Dong, Vietnam, WorldFish (ICLARM),

Laguna.

76. Nguyen V.. L. (2015), Impact assessment of the pilot policy on

benefit-sharing mechanism in management , protection and sustainable

development of Special-Use Forests in Vietnam - Case study at Bach Ma

National Park, Ernst-Moritz-Arndt-Universität Greifswald.

77. Niedballa J., Sollmann R., Courtiol A., and Wilting A. (2016). camtrapR: an

R package for efficient camera trap data management. Methods in Ecology

and Evolution, 7(12), pp. 1457–1462.

78. Niedballa J., Sollmann R., Mohamed A. Bin, Bender J., and Wilting A.

(2015). Defining habitat covariates in camera-trap based occupancy studies.

Scientific Reports, 5, pp. 1–10.

79. O’Brien T.G. and Kinnaird M.F. (2008). A picture is worth a thousand words:

the application of camera trapping to the study of birds. Bird Conservation

International, 18(S1), pp. S144–S162.

80. O’Connell A.F., Nichols J.D., and Karanth K.U. (2011), Camera Traps in

Animal Ecology, Springer.

81. Pangau-Adam M.Z., Waltert M., and Mühlenberg M. (2006). Nest predation

risk on ground and shrub nests in forest margin areas of Sulawesi, Indonesia.

Biodiversity and Conservation, 15(13), pp. 4143–4158.

82. Pham T.T., Loft L., Bennett K., Phuong V.T., Dung L.N., and Brunner J.

(2015). Monitoring and evaluation of Payment for Forest Environmental

Services in Vietnam: From myth to reality. Ecosystem Services, 16, pp.

220–229.

83. Plummer M. (2003). JAGS: A program for analysis of Bayesian graphical

models using Gibbs sampling. Proceedings of the 3rd International Workshop

on Distributed Statistical Computing, pp. 1–10.

84. Plummer M. (2016). rjags: Bayesian graphical models using MCMC. .

63

85. R Core Team (2015). R: A Language and Environment for Statistical

Computing. 1–2630.

86. Redford K.H. (1992). The Empty Forest. BioScience, 42(6), pp. 412–422.

87. Robson C. (2011), A Field Guide to the Birds of South-East Asia, New

Holland Publisher, Chatswood.

88. Rodríguez J.P., Brotons L., Bustamante J., and Seoane J. (2007). The

application of predictive modelling of species distribution to biodiversity

conservation. Diversity and Distributions, 13(3), pp. 243–251.

89. Royle J.A., Nichols J.D., and Kéry M. (2005). Modelling occurrence and

abundance of species when detection is imperfect. Oikos, 110(2), pp.

353–359.

90. Smirnov D. (2015), Assessment of scope of illegal logging in Laos and

associated trans-boundary timber trade, (Unpublished report), WWF Greater

Mekong.

91. Sodhi N. (2009). Causes and consequences of species extinctions. The

Princeton Guide to Ecology, pp. 514–520.

92. Sollmann R., Gardner B., and Belant J.L. (2012). How does spatial study

design influence density estimates from spatial capture-recapture models?.

PLoS ONE, 7(4), pp. 1–8.

93. Sollmann R., Mohamed A., Niedballa J., Bender J., Ambu L., Lagan P.,

Mannan S., Ong R.C., Langner A., Gardner B., and Wilting A. (2017).

Quantifying mammal biodiversity co-benefits in certified tropical forests.

Diversity and Distributions, 23(3), pp. 317–328.

94. Sreekar R., Zhang K., Xu J., and Harrison R.D. (2015). Yet another empty

forest: Considering the conservation value of a recently established tropical

nature reserve. PLoS ONE, 10(2), pp. 1–18.

95. Sterling E.J., Hurley M., and Le D.M. (2006), Vietnam: a natural history,

Yale University Press, New Haven.

96. Sukumal N., Dowell S.D., and Savini T. (2017). Micro-habitat selection and

64

population recovery of the Endangered Green Peafowl Pavo muticus in

western Thailand: Implications for conservation guidance. Bird Conservation

International, 27(3), pp. 414–430.

97. Sukumal N., McGowan P.J.K., and Savini T. (2015). Change in status of

green peafowl Pavo muticus (Family Phasianidae) in Southcentral Vietnam:

A comparison over 15years. Global Ecology and Conservation, 3, pp. 11–19.

98. Sunarto, Sollmann R., Mohamed A., and Kelly M.J. (2013). Camera trapping

for the study and conservation of tropical carnivores. The Raffles Bulletin of

Zoology, (SUPPL.28), pp. 21–42.

99. Thornton D.H., Branch L.C., and Sunquist M.E. (2012). Response of large

galliforms and tinamous (Cracidae, Phasianidae, Tinamidae) to habitat loss

and fragmentation in northern Guatemala. Oryx, 46(4), pp. 567–576.

100. Tilker A. (2014), A Survey of Eastern Areas of Xe Sap National Protected

Area , Lao PDR for Saola and Other Large Ungulates, Global Wildlife

Conservation, Saola Working Group, World Wildlife Fund Greater Mekong

Program.

101. Tilker A. (2014), Estimating Site Occupancy for Four Threatened Mammals

in Southeastern Laos, University of Texas.

102. Tilker A., Nguyen A., Abrams J.F., Bhagwat T., Le M., Nguyen T.V., Nguyen

T.A., Niedballa J., Sollmann R., and Wilting A. (2018). Ecology, occupancy,

and local abundance for the little-known Annamite striped rabbit Nesolagus

timminsi in Vietnam and Laos. in preparation, pp. 1–28.

103. Timmins R.J., Hedges S., and Robichaud W. (2016). Pseudoryx

nghetinhensis,. The IUCN Red List of Threatened Species.

104. Tordoff A., Timmins R., Smith R., and Mai K.V. (2003), A Biological

Assessment of the Central Truong Son Landscape, WWF Indochina, Hanoi.

105. Tordoff A.W. (2000), A Feasibility Study for Establishment of Ngoc Linh

Nature Reserve, Quang Nam Province, Vietnam, BirdLife International

Vietnam Programme and Forest Inventory and Planning Institute, Hanoi.

65

106. Tordoff A.W., Bezuijen M.R., Duckworth J.W., Fellowes J.R., Koenig K.,

Pollard E.H.B., and Royo A.G. (2012), Ecosystem Profile: Indo-Burma

Biodiversity Hotspot Indochina Region, Critical Ecosystem Partnership Fund.

107. Van N.T., Vu N.T., Do T., Hoang M., Le T.D., Nguyen M.H., and Dickinson

C. (2006), An Assessment of the Mammal Fauna of the Green Corridor Forest

Landscape , Thua Thien Hue Province , Vietnam Green Corridor Project :

Technical Report No . 6, WWF Greater Mekong, Hanoi.

108. Winarni N., Carrol J., and O’Brien T. (2004). The application of camera traps

to the study of Galliformes in southern Sumatra, Indonesia. International

Galliformes Symposium 2004, pp. 109–121.

109. WWF (2013). The Saola’s Battle for Survival on The Ho Chi Minh Trail. .

110. Yen P., Ziegler S., Huettmann F., and Onyeahialam a. I. (2005). Change

Detection of Forest and Habitat Resources from 1973 to 2001 in Bach Ma

National Park, Vietnam, Using Remote Sensing Imagery. International

Forestry Review, 7(1), pp. 1–8.

66

PHỤ LỤC

Phụ lục 1: Tóm tắt các hệ số tương quan hậu nghiệm của các biến độ cao (β1), khoảng cách đến đường (β2), chất lượng rừng

(β3), mức độ bảo vệ (β4)

Độ cao

Khoảng cách đến đường

Chất lượng rừng

Mức độ bảo vệ

Loài

Mean

SD

95% BCI

Mean

SD

95% BCI Mean

SD

95% BCI Mean

SD

95% BCI

Gà so họng hung

1.96

0.71

[0.78

3.57]

0.33

0.30

[-0.23

0.97]

0.36

0.52

[-0.49

1.56]

-1.16

0.89

[-3.14

0.30]

Gà so họng trắng

1.19

0.81

[0.00

3.22]

0.07

0.32

[-0.59

0.68]

-0.21

0.44

[-1.18

0.56]

-0.05

0.74

[-1.54

1.41]

Gà so trung bộ

-1.37

0.50

[-2.47

-0.52]

0.21

0.26

[-0.29

0.74]

-0.15

0.26

[-0.68

0.35]

-0.03

0.62

[-1.24

1.21]

Gà rừng

-1.15

0.62

[-2.51

-0.13]

0.18

0.30

[-0.42

0.77]

0.37

0.43

[-0.36

1.35]

-0.49

0.81

[-2.24

0.97]

Gà lôi trắng

0.49

0.55

[-0.51

1.63]

0.12

0.32

[-0.52

0.74]

0.42

0.53

[-0.42

1.67]

-1.11

1.03

[-3.57

0.47]

Trĩ sao

-0.18

0.40

[-0.98

0.59]

0.27

0.28

[-0.27

0.84]

0.58

0.51

[-0.17

1.83]

0.81

0.72

[-0.43

2.36]

Đuôi cụt bụng vằn

-1.27

0.54

[-2.45

-0.33]

-0.01

0.30

[-0.63

0.54]

0.14

0.33

[-0.46

0.84]

-0.25

0.71

[-1.71

1.13]

Cu luồng

-0.12

0.29

[-0.70

0.45]

0.28

0.23

[-0.16

0.74]

-0.13

0.25

[-0.64

0.35]

0.53

[-0.46

1.60]

Hoét vàng

-0.37

0.32

[-1.01

0.23]

-0.01

0.24

[-0.50

0.45]

0.30

0.31

[-0.24

0.97]

-0.31

0.54

[-1.43

0.72]

Sáo đất

0.32

0.48

[-0.56

1.30]

0.16

0.29

[-0.42

0.73]

0.48

0.52

[-0.30

1.72]

0.41

0.71

[-0.87

1.91]

Hoét xanh

0.24

0.39

[-0.52

1.03]

0.30

0.28

[-0.23

0.88]

0.60

0.55

[-0.20

1.95]

-0.90

0.79

[-2.67

0.42]

67

Phụ lục 2: Tóm tắt các ước lượng hậu nghiệm của siêu tham số (hyperparameter)

của quần xã

Mean SD 2.5% 50% 97.5%

-3.315 0.579 0.064 0.456 0.245 0.014 -4.265 0.229 0.037 -3.300 0.537 0.063 -3.315 0.579 0.092

-2.592 0.735 0.007 0.167 0.240 -0.284 1.166 0.327 0.502 0.971 0.345 0.327 0.390 0.165 0.248 0.434 0.402 0.120 0.248 0.461 -3.330 0.197 -0.754 -0.158 -0.179 -1.206 0.592 0.164 0.200 0.306 -2.574 0.695 -0.002 0.167 0.215 -0.263 1.100 0.303 0.446 0.899 -1.972 1.491 0.812 0.492 0.807 0.519 2.126 0.623 1.133 2.088 Tham số Xác suất phát hiện μp σp β.eff Xác suất hiện diện μα σα μβ1 μβ2 μβ3 μβ4 σβ1 σβ2 σβ3 σβ4

Phụ lục 3: Tóm tắt các hệ số chặn hậu nghiệm của xác suất phát hiện của từng loài

(α.p)

Loài

Gà so họng hung Gà so họng trắng Gà so trung bộ Gà rừng Gà lôi trắng Trĩ sao Đuôi cụt đầu xám Đuôi cụt bụng vằn Cu luồng Hoét vàng Sáo đất Hoét xanh 2.5% -4.773 -5.414 -4.081 -5.049 -5.268 -4.187 -4.746 -4.010 -3.791 -3.862 -4.641 -4.314 50% -3.615 -3.870 -3.055 -3.614 -3.660 -3.054 -3.495 -2.886 -2.849 -2.890 -3.366 -3.173 Mean -3.634 -3.917 -3.063 -3.655 -3.709 -3.063 -3.528 -2.888 -2.860 -2.899 -3.389 -3.187 SD 0.551 0.700 0.503 0.656 0.713 0.557 0.581 0.567 0.460 0.475 0.605 0.553 97.5% -2.606 -2.679 -2.109 -2.479 -2.447 -2.002 -2.460 -1.778 -1.983 -1.995 -2.267 -2.130

68

Phụ lục 4: Tóm tắt các hệ số chặn hậu nghiệm của xác suất hiện diện của từng loài

(α)

Loài

Gà so họng hung Gà so họng trắng Gà so trung bộ Gà rừng Gà lôi trắng Trĩ sao Đuôi cụt đầu xám Đuôi cụt bụng vằn Cu luồng Hoét vàng Sáo đất Hoét xanh Mean -2.767 -2.697 -2.474 -2.863 -2.857 -3.013 -2.239 -3.159 -1.832 -1.730 -2.985 -2.485 SD 0.619 0.639 0.470 0.624 0.622 0.579 0.504 0.618 0.385 0.394 0.600 0.467 2.5% -4.135 -3.992 -3.449 -4.216 -4.168 -4.284 -3.188 -4.532 -2.576 -2.480 -4.284 -3.437 50% -2.717 -2.676 -2.458 -2.825 -2.826 -2.963 -2.258 -3.102 -1.833 -1.734 -2.943 -2.475 97.5% -1.679 -1.461 -1.590 -1.752 -1.710 -2.023 -1.167 -2.117 -1.075 -0.948 -1.939 -1.586