BVR&MT – Bẫy ảnh là phương tiện hữu ích giúp các nhà nghiên cứu quan sát hành vi của các quần thể động vật trong tự nhiên hoặc đánh giá mức độ đa dạng sinh học ở các khu vực rừng núi xa xôi khó tiếp cận. Mới đây, các nhà khoa học Đại học St Andrews, Viện Nghiên cứu Nhân chủng tiến hóa Max Planck và Trung tâm Nghiên cứu tích hợp đa dạng sinh học Đức (iDiv) đã phối hợp xây dựng phương pháp phân tích các mẫu lấy từ xa của bẫy ảnh để đánh giá kích thước quần thể các loài động vật, từ đó giúp quản lý và bảo tồn động vật hoang dã hiệu quả hơn.
Ghi hình các chuyển động từ xa hoặc bẫy ảnh là một phương pháp tiến bộ vượt bậc để đánh giá các các quần thể động vật hoang dã. Bẫy ảnh là công cụ hiệu quả giúp phát hiện các loài quý hiếm, đánh giá mức độ đa dạng sinh học, giám sát vị trí không gian sống và quan sát hành vi của các loài. Nếu xác định được các cá thể động vật từ những hình ảnh thu được, dữ liệu từ bẫy ảnh cũng có thể được sử dụng để ước lượng mật độ và kích thước quần thể.
Ban đầu bẫy ảnh chỉ được sử dụng rộng rãi trong nghiên cứu các loài mèo lớn và những loài khác có màu lông đặc biệt. Giờ đây, hàng ngàn bẫy ảnh đã được lắp đặt trong môi trường tự nhiên, nơi sinh sống của các loài động vật hoang dã, đặc biệt là các khu rừng nhiệt đới – nơi rất khó để tiến hành điều tra, đánh giá các quần thể động vật bằng phương pháp khác. Mặc dù vậy, các phương pháp ước tính độ phong phú của các loài qua bẫy ảnh vẫn đang trong quá trình phát triển.
Các nhà nghiên cứu Đại học St Andrews, Viện Nghiên cứu Nhân chủng tiến hóa Max Planck (MPI-EVA) và Trung tâm nghiên cứu Tích hợp đa dạng sinh học Đức (iDiv) đã phát triển thành công một phương pháp phù hợp hơn để phân tích các mẫu lấy dữ liệu từ xa của bẫy ảnh.
Ông Hjalmar Kühl (cán bộ của cả MPI-EVA and iDiv), thành viên nhóm nghiên cứu cho biết: “Phương pháp thu thập mẫu từ xa là một khung thống kê được thiết lập rất tốt để ước lượng mật độ, kích thước quần thể và đã quen thuộc với nhiều nhà sinh thái học. Cách tiếp cận mới này sẽ mở đường cho các nhà nghiên cứu tính toán độ phong phú của nhiều loài bằng dữ liệu thu được từ bẫy ảnh trong khoảng thời gian tương đối ngắn mà không cần xác định cá thể và giúp giảm tối thiểu công tác thực địa. Việc tích hợp cách tiếp cận này vào các cuộc khảo sát bẫy ảnh hiện có ở nhiều môi trường sống và cho nhiều loài khác nhau là rất dễ dàng”.
Các mô hình đang được thực nghiệm miễn phí Từ xa dựa trên nền tảng Windows và các gói khác nhau của phần mềm thống kê R. Tài liệu hướng dẫn chi tiết và lời khuyên từ các nhà thống kê cũng được cung cấp miễn phí tại trang của dự án dữ liệu từ xa: distancesampling.org.
Mặc dù cần kiểm chứng và xác nhận thêm nhưng phương pháp mới này là bổ sung quan trọng vào các phương pháp phân tích có sẵn cho các nhà nghiên cứu vẫn đang thực hiện các cuộc khảo sát bẫy ảnh. Cách tiếp cận này giúp cải thiện số lượng và chất lượng thông tin về độ phong phú của các loài động vật, những thay đổi của các quần thể loài theo không gian và thời gian, góp phần nâng cao hiệu quả quản lý và bảo tồn động vật hoang dã.
Theo ông Stephen Buckland (Đại học St. Andrews): “Có nhiều quần thể động vật rất khó để theo dõi hiệu quả, nhưng những tiến bộ về công nghệ đang mở ra những chiến lược mới. Thách thức đối với các nhà thống kê là phải theo kịp tiến bộ công nghệ và đảm bảo rằng các mô hình đã sẵn sàng để có thể khai thác đầy đủ dữ liệu.”
Trong khi đó, ông Eric Howe (Đại học St. Andrews) cho rằng trong bối cảnh tỷ lệ tuyệt chủng và sự suy giảm đa dạng sinh học hiện tại, nghiên cứu này có tiềm năng cung cấp thông tin tốt hơn và kịp thời hơn cho các nhà quản lý động vật hoang dã.
Hồng Anh (Theo idiv.de)
