Ứng dụng địa không gian trong Nuôi trồng thủy sản và Quản lý Nghề cá

(12/08/2019 12:00:00 SA)

Ø Phân bố, mật độ và sự di chuyển của cá

Tóm tắt

Các ứng dụng địa không gian có thể đóng góp cho các phân tích về phân bố, mật độ và sự di chuyển của cá. Những ứng dụng này đặc biệt hữu ích cho việc xây dựng các chiến lược quản lý không gian cho nghề cá. Tuy nhiên, cần phải đánh giá tính khả thi của những ứng dụng này để xác định tính hữu dụng của chúng. Các ứng dụng địa không gian không thể giải quyết tất cả các câu hỏi quản lý và nhu cầu về lượng dữ liệu lớn là những hạn chế chính của các ứng dụng này.

“Quản lý nghề cá rất khó: giống như quản lý một khu rừng mà ta không nhìn được từng cái cây và chúng thì di chuyển liên tục” – Giáo sư John Shepherd, Đại học Southampton

Các chiến lược quản lý không gian

Các chiến lược quản lý không gian là một công cụ giúp tối ưu hóa quản lý nghề cá và thường được sử dụng như một phần bổ sung cho các kỹ thuật quản lý thu hoạch truyền thống như hạn ngạch khai thác (ví dụ: tổng sản lượng được phép khai thác [TAC]), giới hạn cường lực khai thác (ví dụ: hạn chế số lượng thuyền, ngư cụ, hoặc chuyến biển và giới hạn kích thước cá thu hoạch (ví dụ: chiều dài tối thiểu). Các chiến lược quản lý không gian bao gồm các khu vực chỉ định cho hoạt động nghề cá (ví dụ: các khu vực không sử dụng lưới kéo), các mùa cấm khai thác tại các địa điểm cụ thể và các khu vực cấm khai thác (ví dụ: khu vực bảo tồn biển [MPA]). Các vấn đề chính cần xem xét để thực hiện thành công các chiến lược quản lý không gian bao gồm: (1) tất cả các khu vực pháp lý có liên quan nên tham gia; (2) cộng đồng địa phương nên tham gia; (3) việc thực hiện phải khả thi và có hiệu quả.

Các chiến lược không gian có thể được tối ưu hóa và các ứng dụng địa không gian có thể được sử dụng để hỗ trợ quá trình này. Chúng có thể giúp ước tính sự phân bố, mật độ và di chuyển của cá. Các phân tích không gian cho quần thể cá có thể bao gồm từ phân tích định tính như hình ảnh hóa, lập bản đồ cơ bản và chồng lớp đa thông số đến phân tích định lượng như động năng và đánh giá quần thể tham chiếu địa lý, quản lý và dự báo thủy sản dựa trên không gian.

Những câu hỏi về tính khả thi cho hoạt động quản lý không gian thủy sản:

●      Những vấn đề chính nào liên quan đến quản lý và tiếp tục phát triển ngành thủy sản và/hoặc nuôi trồng thủy sản?

●      Những vấn đề nào sau đây mang tính một phần hoặc hoàn toàn không gian?

●      Khu vực địa lý nào cần được xem xét?

●      Bạn có dữ liệu địa lý tham chiếu nào? Những dữ liệu nào là cần thiết?

●      GIS sẽ thỏa mãn nhu cầu thông tin ở mức độ nào?

●      Liệu có nguồn vốn cho hệ thống GIS hoạt động lâu dài không?

●      Có cách nào tốt hơn để có được thông tin cần thiết không?

Sự phân bố của cá

Các phân tích về sự phân bố của cá đặt ra câu hỏi đơn giản (không phải lúc nào cũng vậy) về vị trí cá nằm ở đâu. Những nghiên cứu này có thể kiểm tra cá trên toàn bộ một vùng địa lý (ví dụ: phạm vi loài) hoặc trong một môi trường nhất định (ví dụ: các khu vực trong một hồ nước). Các công cụ địa không gian có thể giúp xác định sự phân bố của cá. Lập mô hình môi sinh có thể giúp hình ảnh hóa việc phân bố không gian về số lượng và chất lượng môi trường sống của cá (để biết thêm thông tin, xem phần lập mô hình môi sinh). Lập mô hình phân bố loài có thể giúp xây dựng các bản đồ dự đoán về nơi các loài có khả năng xuất hiện và không xuất hiện dựa trên quan sát thực tế tại hiện trường. FishTail (https://ccviewer.wim.usgs.gov/Fishtail/) là một ví dụ về công cụ kiểm tra các dự báo về sự phân bố của cá dưới tác động của biến đổi khí hậu. Đây là công cụ giúp lập bản đồ hỗ trợ việc ra quyết định có tích hợp các vấn đề về sử dụng đất, phân mảnh môi trường sống, chất lượng nước và điều kiện khí hậu trong tương lai để đưa ra các ước tính rủi ro về sự thay đổi môi trường sống của cá đối với các loài cá di cư ở Đông Bắc Hoa Kỳ.

Những câu hỏi về tính khả thi cho việc sử dụng các ứng dụng địa không gian trong phân tích sự phân bố của cá:

●      Bạn quản lý những loài nào có sự phân bố không ổn định?

●      Bạn cần dữ liệu nào? (ví dụ: dữ liệu sơ cấp hay dữ liệu thứ cấp)

●      Có những tác động nào đối với những điều kiện đang thay đổi? (ví dụ: khí hậu, đập thủy lợi, sử dụng đất)

Mật độ cá

Các phân tích về mật độ cá sẽ kiểm tra số lượng cá hiện có trong một không gian nhất định. Thông thường, những nghiên cứu này sẽ tham khảo mật độ cá trong một khu vực địa lý nhất định. Các công cụ địa không gian có thể cung cấp các phép nội suy không gian để xem xét mối tương quan giữa mật độ cá và các biến môi trường (ví dụ: các loại môi trường sống). Ví dụ, Dueri và các cộng sự (2014) đã sử dụng mối quan hệ giữa khí hậu với sự phân bố và mật độ của cá ngừ vằn để dự đoán những thay đổi về sinh khối của loài này trước tác động của biến đổi khí hậu.

Những câu hỏi về tính khả thi cho việc sử dụng các ứng dụng địa không gian trong phân tích mật độ cá:

●      Dữ liệu địa không gian có thể được sử dụng như thế nào để kiểm tra ước tính mật độ?

●      Bạn cần dữ liệu nào? (ví dụ: dữ liệu sơ cấp hay dữ liệu thứ cấp)

●      Tại sao việc tính toán các biến số không gian có thể cải thiện việc quản lý đàn cá?

Sự di chuyển của cá

Các phân tích về sự di chuyển của cá sẽ xem xét nơi cá đang di chuyển đến. Những nghiên cứu này có thể theo dõi hành vi hàng ngày của cá ở quy mô vừa đủ và có thể kiểm tra sự di cư của cá ở quy mô lớn tùy thuộc vào thiết bị giám sát được sử dụng. Thẻ lưu trữ vệ tinh (PSATs) ghi lại các thông tin như nhiệt độ, mức độ ánh sáng, mức oxy và áp suất trong khoảng thời gian từ vài giây đến vài giờ theo cài đặt của nghiên cứu viên. Sau một khoảng thời gian xác định, thẻ lưu trữ sẽ tách ra khỏi cơ thể động vật, và ngay khi chạm mặt nước chúng sẽ truyền thông tin cho các nghiên cứu viên thông qua vệ tinh. Những thẻ lưu trữ này chủ yếu được sử dụng cho các loài động vật biển cỡ lớn vì giá thành cao và có thể bị mất do phản ứng sinh học hoặc tách ra khỏi cơ thể động vật sớm hơn dự kiến. Thẻ chuyển tiếp tín hiệu tích hợp thụ động (PIT) không thể cung cấp các thông tin môi trường như thẻ PSATs, nhưng chúng sử dụng một bộ chuyển tiếp tín hiệu vô tuyến nhỏ, có thể tiêm vào cơ thể để “mã vạch” cá. Cá sẽ giữ thẻ theo dõi âm thanh này suốt đời và truyền mã nhận dạng cá nhân của chúng khi đi qua máy thu âm. Thẻ PIT rẻ hơn nhiều so với PSAT và các âm thanh được máy thu âm ghi lại ở những vị trí quan trọng có thể được sử dụng để kiểm tra mô hình chuyển động và cách sử dụng môi trường sống của cá. Các thông tin được cung cấp từ các thẻ theo dõi cá có thể được phân tích để hình ảnh hóa thời gian và vị trí di cư và các sự kiện quan trọng trong đời sống của cá cũng như xác định các vị trí quan trọng để bảo tồn và bảo vệ cá.

Những câu hỏi về tính khả thi cho việc sử dụng các ứng dụng địa không gian trong phân tích sự di chuyển của cá:

●      Bạn quản lý các loài di cư nào?

●      Bạn cần dữ liệu nào? (ví dụ: dữ liệu sơ cấp hay dữ liệu thứ cấp)

●      Các phân tích địa không gian có thể định hướng quản lý như thế nào? (ví dụ: cấm khai thác theo mùa hoặc theo khu vực?)

Ø Lập mô hình và Vẽ bản đồ Môi sinh

Tóm tắt

Lập mô hình và vẽ bản đồ môi sinh rất quan trọng cho công tác quản lý tài nguyên và đất đai hiệu quả. Để quản lý hiệu quả thì việc xác định các môi sinh quan trọng cũng như các mối đe dọa đối với các môi sinh đó cũng rất quan trọng. Bản đồ môi sinh có thể được lập thông qua số hóa và làm việc tại thực địa hoặc mô hình hóa trong hệ thống GIS. Quy trình mô hình hóa cơ bản bao gồm sáu bước: 1) Xác định mục tiêu và mục đích, 2) Giả định tình trạng, 3) Xác định các biến của mô hình, 4) Xác định dữ liệu GIS đại diện cho các biến của mô hình theo quy mô mong muốn, 5) Triển khai mô hình, 6) Đánh giá kết quả mô hình. Một mô hình được thiết kế tốt cùng với các công cụ GIS sẽ cho phép chạy lại mô hình với các đầu vào được điều chỉnh để phản ánh những điều kiện hoặc mục tiêu quản lý khi chúng thay đổi.

Tại sao phải lập bản đồ môi sinh?

Kiến thức về các môi trường sống xung quanh và các loài sinh sống trong các môi trường đó rất quan trọng để phục vụ công tác quản lý tài nguyên và đất đai hiệu quả, đồng thời tạo nền tảng cho hoạt động nghiên cứu sinh thái. Hiểu được sự khác nhau giữa các hệ sinh thái và cách chúng hoạt động là một yếu tố quan trọng để đưa ra các quyết định quản lý thông minh thúc đẩy sự bền vững. Hình 6 thể hiện sự tương tác giữa việc lập bản đồ môi sinh phục vụ hoạt động quản lý và lập bản đồ môi sinh để tìm hiểu về sinh thái.

Hình 6. So sánh các lý do lập bản đồ môi sinh phục vụ công tác quản lý và nghiên cứu

Các môi sinh quan trọng và Các mối đe dọa

Những môi sinh quan trọng là những môi trường sống được biết đến là quan trọng vì những lý do về mặt sinh thái hoặc kinh tế. Trong nhiều trường hợp, các lý do về mặt kinh tế có thể phụ thuộc vào sức khỏe của hệ sinh thái, nhưng cho dù là về mặt kinh tế hay sinh thái, việc xác định môi sinh quan trọng giúp đưa ra các quyết định quản lý.

Cơ quan nghiên cứu về Cá và Động vật hoang dã Hoa Kỳ lưu trữ các dữ liệu địa không gian của các môi sinh quan trọng (https://ecos.fws.gov/ecp/report/table/critical-habitat.html). Những dữ liệu này thường được sử dụng trong lập kế hoạch dự án và lập mô hình địa không gian.

Ngoài lập bản đồ môi sinh, việc lập bản đồ các mối đe dọa đối với môi trường sống cũng rất quan trọng; đây cũng là những mối đe dọa đối với các loài đang sinh sống trong các môi sinh đó. Bản đồ về các mối đe dọa được so sánh trong hệ thống GIS với bản đồ môi sinh - đặc biệt là môi sinh quan trọng – sẽ cung cấp trọng tâm địa lý phục vụ việc ra quyết định quản lý bằng cách chỉ ra nơi các môi sinh đang bị đe dọa. Ví dụ, những mối đe dọa đối với các loài và môi trường sống có thể bao gồm các khu công nghiệp, hoạt động khai thác tài nguyên, mạng lưới giao thông và tình trạng đô thị hóa. Việc lập bản đồ các mối đe dọa một cách đầy đủ có thể đòi hỏi phải lập bản đồ tất cả các đặc điểm của môi sinh đó.

Lập bản đồ môi sinh

Số hóa

Một phương pháp thường được sử dụng để lập bản đồ môi sinh, ngoài việc sử dụng hình ảnh, là vẽ trên hệ thống GIS, hay còn gọi là số hóa. Một người có kiến thức về hình ảnh có thể tạo ra dữ liệu GIS chỉ bằng cách nhìn vào hình ảnh, phóng to thu nhỏ và xác định sự khác biệt trong hình ảnh biểu thị những thay đổi của môi sinh. Các bản đồ giấy hiện có với những dữ liệu địa lý có giá trị có thể được “đưa vào số hóa” trong hệ thống GIS. Một chuyên gia về GIS chỉ đơn giản là sao chép bằng tay và mắt các vị trí, hình vẽ và khu vực bằng cách so sánh bản đồ giấy với các bản đồ tương ứng trong GIS và sử dụng các công cụ trong GIS để tái tạo các đặc điểm. Các bản đồ hiện có cũng có thể được số hóa bằng cách quét hoặc chụp ảnh lại để tải lên hệ thống GIS. Sau đó, dữ liệu không gian trên các bản đồ đã được quét có thể được theo dõi bằng cách sử dụng các công cụ tạo dữ liệu trong GIS. Tất cả các quy trình số hóa đều gắn liền với các hình vẽ để thể hiện chính xác các khu vực môi sinh được xác định trong hình ảnh.

Lập mô hình môi sinh

Nếu không thể lập bản đồ môi sinh qua hình vẽ và số hóa thì có thể xây dựng một mô hình dự đoán về các khu vực có khả năng tồn tại các môi sinh nhất định trong hệ thống GIS. Quá trình mô hình hóa bao gồm các bước sau:

1.     Xác định mục tiêu và mục đích

2.     Giả định tình trạng

3.     Xác định các biến của mô hình

4.     Xác định dữ liệu GIS đại diện cho các biến của mô hình theo quy mô mong muốn

5.     Triển khai mô hình

6.     Đánh giá kết quả mô hình

Các mô hình chỉ số về sự phù hợp của môi sinh (HSI) được phát triển bởi Cơ quan Nghiên cứu về Cá và Động vật hoang dã Hoa Kỳ (FWS) vào đầu những năm 1980, đây là một phần trong Chương trình Đánh giá Môi sinh. Sổ tay hướng dẫn và các chính sách do FWS phát triển có sẵn tại https://www.fws.gov/policy/ESMindex.html.

Ví dụ -- Lập mô hình môi sinh của cá tại cửa sông Florida

https://www.academia.edu/27764855/Spatial_Modeling_of_Fish_Habitat_Suitability_In_Florida_Estuaries

Các nhà khoa học tại Viện nghiên cứu về Cá và Động vật hoang dã Florida đã phát triển các mô hình về sự phù hợp của môi sinh không gian (HSM) bằng cách sử dụng hệ thống GIS để dự đoán sự phân bố không gian và mật độ tương đối của các loài cá tại các giai đoạn sống khác nhau ở hai cửa sông lớn của Florida. Dữ liệu từ các vị trí lấy mẫu được nội suy để lập các bản đồ môi sinh theo mùa cho độ hòa tan của oxy, độ mặn, nhiệt độ cũng như tạo ra các đầu vào của mô hình về độ sâu và loại đáy biển.

Dữ liệu về số lượng cá đánh bắt được so sánh với các thông số môi sinh khác nhau để xây dựng mô hình dự đoán cho toàn bộ cửa sông. Sau đó, thuật toán mô hình được áp dụng cho cửa sông thứ hai và dữ liệu về số lượng cá đánh bắt tại đó được sử dụng để kiểm tra mô hình. Quá trình chuyển đổi mô hình giữa dữ liệu về số lượng cá đánh bắt từ hai cửa sông đã giúp cải tiến mô hình và tăng hiểu biết về môi sinh của cá đối với một số loài. Các thông tin từ mô hình đã được cải tiến về các điều kiện môi sinh thích hợp cho cá cho phép mô hình được áp dụng ở cả những khu vực không có dữ liệu về số lượng đánh bắt.

Các mô hình được thiết kế tốt và các quy trình GIS liên quan có thể được sử dụng để kiểm tra nhiều kịch bản khác nhau. Các lớp đầu vào xác định và thuật toán cơ bản được sử dụng trong mô hình có thể được điều chỉnh và mô hình được thực hiện lại để đưa ra kết quả cho các điều kiện dự kiến khác nhau. Trong trường hợp biến đổi khí hậu, các mô hình môi sinh thường được chạy lại với các điều kiện nhiệt độ dự đoán và cập nhật. Những thay đổi về sự phân bố loài - kết quả của biến đổi khí hậu - có thể được tạo ra bằng cách mô hình hóa lại bản đồ phân bố hiện tại theo mức nhiệt độ dự đoán. Việc thay đổi mục tiêu quản lý cũng có thể được phản ánh khi mô hình hóa lại để cung cấp những hướng dẫn thực hiện các hành động quản lý được đề xuất.

Ø Tính phù hợp của Khu vực Nuôi trồng thủy sản

Tất cả các quy trình mô hình hóa GIS đều bao gồm năm bước chính: xác định mục tiêu và mục đích, xác định các biến của mô hình, xác định dữ liệu GIS đại diện cho các biến của mô hình theo quy mô mong muốn, triển khai mô hình và đánh giá kết quả mô hình. Bảng dưới đây liệt kê một số biến của tiêu chí về tính phù hợp trong nuôi trồng thủy sản:

Có ba nghiên cứu đã được thực hiện để chứng minh tính phù hợp của khu vực nuôi trồng thủy sản, hai nghiên cứu được thực hiện tại Việt Nam và một ở Quần đảo Tenerife Canary thuộc bờ biển phía đông bắc châu Phi.

Ví dụ 1: Áp dụng GIS trong đánh giá đất dùng để nuôi tôm tại Hải Phòng, Việt Nam

Tóm tắt

Nghiên cứu được thực hiện nhằm xác định các địa điểm thích hợp để phát triển nuôi tôm tại tỉnh Hải Phòng, Việt Nam thông qua sử dụng hệ thống thông tin địa lý (GIS). Mười ba lớp thông tin cơ sở (các bản đồ chuyên đề) được phân thành bốn nhóm chính về điều kiện sử dụng đất cho nuôi trồng thủy sản, cụ thể: (1) tiềm năng để làm ao nuôi (độ dốc, loại sử dụng đất, độ dày của đất, độ cao), (2) chất lượng đất (loại đất, kết cấu và độ pH của đất), (3) nguồn nước (khoảng cách tới biển và nguồn cung cấp nước) và (4) cơ sở hạ tầng và tình hình kinh tế xã hội (mật độ dân số, khoảng cách tới đường bộ, chợ địa phương và các trại sản xuất giống). Một lớp ràng buộc được sử dụng để loại trừ các khu vực không được phép nuôi tôm khỏi các bản đồ phù hợp. Một loạt các mô hình GIS đã được phát triển để xác định và ưu tiên các khu vực phù hợp nhất cho hoạt động nuôi tôm.

Nghiên cứu cho thấy mô hình đánh giá đất rất hữu ích trong việc xác định các khu vực phù hợp cho nuôi tôm và phân bổ đất để tạo nguồn thu nhập tốt, bảo tồn hiệu quả và quản lý đất đai bền vững. Ước tính có khoảng 31% (2604 ha) tổng diện tích đất (8281 ha) ở Hải Phòng rất phù hợp cho phát triển nuôi tôm. Hiện các trang trại nuôi tôm chỉ chiếm 1690 ha đất trong khu vực nghiên cứu nên khi mở rộng các trang trại nuôi tôm cần xem xét thêm các vấn đề về chính trị và môi trường.

Ví dụ 2: Điều tra về phương pháp tiếp cận mới cho việc lựa chọn địa điểm nuôi trồng thủy sản

Tóm tắt

Nghiên cứu đã đánh giá khả năng sử dụng tiềm năng của hai mô hình phân bố loài (SDMs), Mahalanobis Typicality và Maxent, để lựa chọn địa điểm nuôi trồng thủy sản. Các SDM được sử dụng trong các nghiên cứu sinh thái để dự đoán sự phân bố không gian của các loài dựa trên việc phân tích các điều kiện tại các vị trí đã hoặc chưa xác định. Thay vì sự hiện hữu của các loài, các điểm đầu vào trong nghiên cứu này là các khu vực nuôi trồng thủy sản, do đó các mô hình đánh giá các tham số tại các địa điểm và xác định các địa điểm tương tự trên vùng còn lại của khu vực nghiên cứu. Đây là một cách tiếp cận mới, tránh việc phải phân loại lại và đánh trọng số các dữ liệu có thể gây ra sự mâu thuẫn và sự không chắc chắn trong kỹ thuật đánh giá đa tiêu chí (MCE) thường được sử dụng. Cụ thể đối với hoạt động nuôi cá tra ở đồng bằng sông Cửu Long, Việt Nam, các mô hình Mahalanobis Typicality và Maxent SMDs được đánh giá để so sánh với hai mô hình áp dụng phương pháp MCE. Mahalanobis Typicality và Maxent đánh giá tính phù hợp dựa trên sự tương đồng với các trang trại hiện có, trong khi phương pháp MCE đánh giá tính phù hợp bằng cách sử dụng các giá trị tối ưu cho hoạt động nuôi. Mahalanobis Typicality coi các biến có tầm quan trọng như nhau, trong khi Maxent phân tích các biến để xác định các biến có ảnh hưởng đến việc phân phối dữ liệu đầu vào. Tất cả các mô hình đều cho thấy có nhiều khu vực dọc theo hai kênh chính của sông Mê Kông hiện đang được sử dụng để nuôi cá tra và nhiều khu vực trong nội đồng ở phía bắc và phía đông của khu vực nghiên cứu phù hợp cho hoạt động nuôi. Kết quả cho thấy mô hình Mahalanobis Typicality xác định được nhiều khu vực phù hợp và có độ tương đồng cao hơn so với Maxent với các kết quả đầu ra MCE. Do đó, đối với trường hợp này, sử dụng mô hình SDM là thích hợp nhất cho việc lựa chọn địa điểm nuôi trồng thủy sản. Với dữ liệu đầu vào phù hợp, mô hình SDM và MCE kết hợp sẽ khắc phục các hạn chế của các phương pháp riêng lẻ, thúc đẩy mạnh mẽ hơn các quyết định quản lý và lập kế hoạch cho hoạt động nuôi trồng thủy sản, cũng như các bên liên quan và môi trường.

Ví dụ 3: Mô hình áp dụng hệ thống thông tin địa lý để xác định khu vực nuôi cá lồng nổi ngoài khơi tại Tenerife, Quần đảo Canary

Tóm tắt

Nghiên cứu tập trung phát triển một phương pháp chuẩn để lựa chọn các địa điểm phù hợp tại các đảo, lấy đảo Tenerife làm ví dụ, để nuôi cá lồng ngoài khơi (lồng nổi) cho các đối tượng nuôi là cá tráp đầu vàng (Sparus aurata) và cá vược châu Âu (Dicentrarchus labrax). Lựa chọn địa điểm là một yếu tố quan trọng trong bất kỳ hoạt động nuôi trồng thủy sản nào, ảnh hưởng đến sự thành công và tính bền vững của hoạt động nuôi, đồng thời có thể giải quyết xung đột giữa các hoạt động khác nhau cũng như sử dụng hợp lý không gian ven biển. Việc lựa chọn địa điểm được thực hiện thông qua sử dụng các mô hình dựa trên hệ thống thông tin địa lý (GIS) và các công nghệ liên quan nhằm hỗ trợ quá trình ra quyết định. Khung phân tích quyết định đa tiêu chí không gian được sử dụng trong nghiên cứu này được bắt đầu bằng việc nhận định và định nghĩa về vấn đề quyết định. Tiếp theo đó, 31 hàm sản xuất (các yếu tố và các ràng buộc) được xác định và chia thành tám mô hình con. Sau đó, tất cả được tích hợp vào cơ sở dữ liệu GIS dưới dạng các lớp theo chủ đề và được chấm điểm để chuẩn hóa. Ở giai đoạn này, cơ sở dữ liệu được xác thực bằng cách lấy mẫu tại hiện trường để thiết lập chất lượng dữ liệu được sử dụng. Các ưu tiên của người đưa ra quyết định được đưa vào mô hình quyết định bằng cách gán các trọng số có tầm quan trọng tương đối cho việc đánh giá đang được xem xét. Cùng với các lớp theo chủ đề, chúng được kết hợp bằng cách sử dụng các kỹ thuật đánh giá đa tiêu chí và các lớp phủ đơn giản để đưa ra đánh giá tổng thể về các lựa chọn thay thế tiềm năng. Việc tích hợp, thao tác và trình bày kết quả bằng các mô hình dựa trên GIS trong chuỗi các bước liên tiếp và lô-gic này đã chứng tỏ nó rất hiệu quả trong quá trình ra quyết định về lựa chọn địa điểm. Tenerife có các điều kiện môi trường rất thuận lợi để nuôi cá biển và tất cả các địa điểm được xác định trong nghiên cứu này đều phù hợp để phát triển nuôi cá lồng. Mặt khác, có rất ít địa điểm rất phù hợp (điểm cao), chủ yếu là do việc sử dụng quá mức đường bờ biển và xung đột giữa những người dùng khác nhau. Từ 228 km2 diện tích tối đa có thể đặt lồng tại các khu vực ven biển với độ sâu dưới 50m, tổng diện tích phù hợp để đặt lồng (đạt điểm 6-8) hiện chỉ là 37 km2. Chỉ có 0,51 km2 rất phù hợp (đạt điểm 8) và khoảng 5,37 km2 phù hợp (đạt điểm 7), hầu hết những diện tích này nằm ở phía đông nam của đảo. Những khu vực phù hợp tương đối nhỏ này nên được sử dụng nhiều hơn cho các hoạt động phát triển ven biển xung quanh đập Tenerife.

Ø Quản lý và Theo dõi Lưu vực

Tóm tắt

Quản lý lưu vực là một chiến lược toàn diện để bảo vệ và cải thiện chất lượng nước và tài nguyên thiên nhiên trong lưu vực. Tất cả các hoạt động trong lưu vực đều ảnh hưởng đến tài nguyên thiên nhiên và chất lượng nước tại đó. Các ứng dụng địa không gian có thể góp phần quản lý và theo dõi lưu vực.

Những vấn đề cơ bản về lưu vực sông

Lưu vực là vùng đất mà trong phạm vi đó các nguồn nước chảy vào và thoát ra một cửa chung. Tùy thuộc vào quy mô, cả “basin” - lưu vực (quy mô lớn) và “catchment” - khu vực giữ nước (quy mô nhỏ) là các thuật ngữ thường được sử dụng để thay thế cho từ lưu vực (watershed). Nói chung, lưu vực là một hệ thống sông lớn và khu vực giữ nước là một dòng sông nhỏ. Quản lý lưu vực là các hoạt động sử dụng đất và sử dụng nước để bảo vệ, cải thiện chất lượng nước và các tài nguyên thiên nhiên khác trong lưu vực bằng cách quản lý một cách toàn diện. Cuối cùng, mục tiêu quản lý lưu vực là phát triển và quản lý bền vững để bảo tồn các chức năng tài nguyên thiên nhiên và đa dạng sinh học cho sức khỏe sinh thái, thịnh vượng kinh tế và an sinh xã hội.

Tầm quan trọng của Quản lý Lưu vực

Quản lý lưu vực rất quan trọng vì mọi hoạt động trong lưu vực đều ảnh hưởng tới tài nguyên thiên nhiên và chất lượng nước của lưu vực. Những hoạt động này bao gồm phát triển đất, dòng nước chảy từ các khu vực đô thị và các hoạt động nông nghiệp. Việc quản lý các hệ thống này có thể kiểm soát, giảm và thậm chí loại bỏ các nguồn ô nhiễm từ các hoạt động này trong lưu vực. Quản lý lưu vực thường là một vấn đề cần lưu ý trong công tác ngoại giao vì ranh giới lưu vực không trùng với ranh giới chính trị. Vì lý do đó, các nỗ lực quản lý lưu vực đặc biệt quan trọng để đảm bảo thực hiện hiệu quả các biện pháp phục hồi và bảo tồn. Những gì diễn ra ở khu vực đầu nguồn sẽ ảnh hưởng đến vùng đồng bằng. Ví dụ, tại sông Mê Kông, 16% dòng chảy trung bình hàng năm đến từ Trung Quốc, 2% từ Myanmar, 35% từ CHDCND Lào, 18% từ Campuchia, 18% từ Thái Lan và 11% từ Việt Nam. Tuy nhiên, phần lớn các dòng chảy từ Trung Quốc, Myanmar, Lào, Campuchia và Thái Lan đều đổ về khu vực đồng bằng của Việt Nam.

Quản lý lưu vực hoạt động như thế nào

Các lưu vực hoạt động một cách hiệu quả nhất khi có sự tham gia của các bên. Điển hình là các đối tác địa phương như cư dân, người sở hữu đất, chính quyền, các nhà phát triển và những người sử dụng đất nông nghiệp. Thông thường, các cuộc đàm phán giữa các bên tham gia là rất cần thiết. Việc thực hiện hiệu quả phải mang tính thích ứng và có khả năng ứng phó với các phản hồi từ hoạt động theo dõi để đảm bảo đạt được các mục tiêu đặt ra. Việc theo dõi thường đưa đến các điều chỉnh trong hướng dẫn và chính sách để đạt được những bước tiến lớn hơn trong việc đạt được các mục tiêu quản lý lưu vực.

Các ưu tiên cho hành động quản lý có thể bao gồm cải thiện cơ sở hạ tầng, giảm các bề mặt không thấm nước, cải thiện thực hành nông nghiệp, khôi phục môi trường sống, cái thiện quản lý rác thải và tăng các vùng đệm ven sông. Xem xét một ví dụ về lưu vực giả thuyết, việc thực hiện phương pháp quản lý lưu vực có thể dẫn đến việc các nguồn và đường vận chuyển chất dinh dưỡng, trầm tích và chất gây ô nhiễm giảm xuống; chất dinh dưỡng bị suy giảm do sự lắng đọng khí quyển và việc xả nước thải; các vùng đất ngập nước và môi sinh rừng tăng lên; kiểm soát việc rút nước; và thúc đẩy khai thác thủy sản bền vững. Những hành động quản lý này cũng có thể giúp cải thiện nồng độ oxy; giảm hiện tượng tảo nở hoa và cải thiện độ trong của nước; tăng thảm thực vật dưới nước; tạo nguồn cấp nước bền vững; và cải thiện quần thể chim và cá.

Ứng dụng địa không gian vào quản lý lưu vực

Quản lý lưu vực vốn là một quá trình không gian, do đó các công cụ địa không gian có thể giúp thực hiện các chiến lược một cách hiệu quả. Các công cụ địa không gian có thể phân định và lập bản đồ ranh giới lưu vực và những khu vực trữ nước nhỏ hơn trong một lưu vực lớn. Chúng có thể kiểm kê và lập bản đồ tài nguyên thiên nhiên, sử dụng đất và che phủ đất, đất (và các khu vực sạt lở) và các nguồn ô nhiễm (xác định và không xác định) trong lưu vực. Khi sử dụng các thông tin địa không gian này, quy trình quản lý lưu vực có thể xác định chính xác hơn các mục tiêu để đưa ra các hành động và phương án thực hiện hiệu quả.

Chesapeake STAT là một ví dụ về công cụ địa không gian được sử dụng để theo dõi lưu vực sông. Vịnh Chesapeake là cửa sông lớn nhất ở Hoa Kỳ. Lưu vực Vịnh Chesapeake rộng 64.000 dặm vuông và có 17 triệu người cư trú. Do đó, nó chịu tác động của nhiều nguồn dinh dưỡng và ô nhiễm khác nhau, việc phối hợp để khôi phục và các nỗ lực để quản lý trên toàn bộ lưu vực đa chính quyền này là một thách thức. Chesapeake STAT là một công cụ được phát triển bởi Chesapeake Bay Foundation nhằm cải thiện việc chia sẻ thông tin và ra quyết định trong lưu vực. Cổng thông tin trực tuyến lưu trữ một loạt dữ liệu môi trường theo chuỗi thời gian có thể được sử dụng để giúp theo dõi tiến trình thực hiện, hướng tới đạt được các mục tiêu quản lý và khôi phục lưu vực.

Để biết thêm thông tin và các khóa đào tạo về quản lý lưu vực sông, vui lòng truy cập khóa đào tạo trực tuyến về quản lý lưu vực của Cơ quan Bảo vệ Môi trường Hoa Kỳ (EPA). Đây là một chương trình học trực tuyến cung cấp các mô-đun tự học như là một giới thiệu cơ bản về quản lý lưu vực bao gồm sinh thái lưu vực, thay đổi lưu vực, phân tích và lập kế hoạch, và thực tiễn quản lý.

VIFEP (TH - Hội thảo USAID)