Chương 1 TONG QUAN VAN DE NGHIÊN CỨU 1. Thông tin chung về đối tượng nghiên cứu. “Trên thé giới, trong số 308 loài thuộc bộ Gà (Galliformes) có khoảng, 25% số loài thuộc nhóm các loài có nguy cơ bị tuyệt chúng cao [5],[6]. Ở Việt Nam, chi có một họ thuộc Bộ Ga, Họ Phasianidae— Họ Trĩ, với ít nhất 20 loài [58], trong đó có 2 loài rất nguy cấp (CR), 4 loài nguy cap (EN), 4 loài sip nguy cấp [6].
Ngoài sinh cảnh sống bị suy giảm [7]. săn bắt, đặc biệt là hình thức săn bắt bằng bẫy dây cáp (bẫy giò) vẫn là mối đe dọa hàng đầu đối với da dang sinh học tại Việt Nam |9] Các loài Tri thuộc nhóm an tap, ngoài thức ăn động vật như côn tring, giun dat, chúng ăn các loại hạt và qua cây trong rừng [10, 11]. Do vậy, trong. hệ sinh thái, các loài thuộc bộ Gà cũng đóng vai trò quan trọng trong việc phát tán hạt cho một số loài thực vật nhằm giữ cân bằng cho hệ sinh thái và cũng là nhóm loài chỉ thị cho chất lượng của các sinh cảnh [12].
Bộ Ga là một trong những nhóm loài đóng vai trò rit quan trọng đối với sự phát triển. ä hội, văn hóa của con người cho nghiên cứu khoa học [14]. Nhi: giống gà nhà hiện hay được thuần hóa từ các loài hoang. thầm mục đích lấy thịt, trứng, làm cảnh và giải trí thé thao (11-13, 15-17].
Bên cạnh đó nhiều loài Trĩ đẹp và có vùng phân bố hẹp cũng là những tài nguyên quan trọng để phát triển du lịch sinh thái, đặc biệt là hoạt động du lịch sinh thái xem chim. 'VQG Bidoup Núi Ba nằm trong vùng chim đặc hữu cao nguyên Đà Lạt, với 268 loäi chim được ghi nhận (năm 2014) trong đó ho Tri da dang với 12 loài từng được ghi nhận/được cho là hiện điện tại Vườn quốc gia Bidoup ~ Núi Bà [21] (bang 1.1: Các loài thuộc học Trĩ từng được ghi nhận/được cho là có hiện diện tại Vườn quốc gia Bidoup ~ Núi Bà Tên Khoa | ND64 ND&4 | SDVN UCN STT TênViệt Nam Hoe | (2019) (2021) | (2007) (2023) Francolinus 1 | Dada, Gà gô pintadeanus Arborophila 2 |Gasonguegu | ng 1B Gàlôihôngta — | LePhura diardi HB VỤ alas Phasianus EN colchicus Polyplectron Gà tiên mat đỏ spleen 1B | 1B VU germaini 6 | Cong Pavo muticus. | 1B | IB | EN | EN Arborophila 7. | Gaso họng hung w | 1B OEN eons hun | pufogularis: à «| Arborophila 8 | Gà so họng 1808 | prumeopectus up Arborophila 9 | Gàso ngực va 1B GnEVE VY | ehloropus 10 Trĩ Sáo X4 mang 1B | 1B VU 11 /Garimg | Gallus gallus 12 `| Gà lôi trắng Lephura nycthemera 1B Nhin chung, hiện nay chưa có nghiên cứu đánh giá tổng thé hiện trạng và đặc diem sinh thái của các loài Tri tại Vườn quốc gia Bidoup - Núi Bà.
Vì vậy việc tiến hành nghiên cứu đánh giá hiện trang của các loài Tỉ tại Bidoup Núi Bà bằng phương pháp bay ảnh là rất cần thiết. Kết quả nghiên cứu này st góp phần bổ sung cơ sở dữ liệu khoa học tn cậy về hiện trạng và một s điểm sinh thái của các loài Tri tại Bidoup Núi Ba để hỗ trợ cho quá trình quản lý và bảo tồn các loài thuộc họ này được tốt hơn trong tương lai. Phương pháp điều tra bằng 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 nay đặc biệt thích hop để phát hi các loài quý hiếm, khó phát hiện và khó nghiên cứu bằng các phương pháp quan sit trực tiếp [19], [22].
Khảo sát bẫy ảnh có lợi thế với khả năng tích lũy lượng lớn dữ liệu với nỗ lực tối thiểu tir người nghiên cứu, vi hợp cho các khảos ở các khu vực xa xôi [22]. Kết quả từ nhiều nghiên cứu khác nhau c sử dụng bẩy ảnh đã cho phương pháp nảy có thể cung cấp thông tin về phân bố, tập tính và tương ‘quan giữa loài với các yêu tổ con người và tự nhiên [25], [27]. Dữ liệu từ khảo sát bẫy ảnh còn có thể được sử dụng dé ih toán nhiều thông số khác nhau của quần thể và quản xã, và do đó phương pháp này cũng giúp ích cho. các nghiên cứu về biến động quản thé [28].
Khio sát bẫy ảnh đã được phát triển trong một thời gian đài để nghiên cứu các loài thú có kích thước trung bình và lớn [19], [24]. Đasố khảo sắt sử. đụng bẫy ảnh đều tập trung vào các loài thứ có tính biểu tượng như Hồ [28] hoặc được thiết kế dé nghiên cứu quan xã các loài thú nói chung [29], [26]. ‘Tuy nhiên gan đây một số nghiên cứu đã cho thấy bẫy ảnh cũng có thé được sử dụng dé thu thập thông tin về các loài chim, đặc biệt là các loài sống ở các mặt dat (30), [28].
Bay ảnh có khả năng ghi nhận nhiều loài chim, từ các. loài tĩ và chim ăn thịt cho đến các loài chim chích và đớp ruồi [24], [28] Mặc dù các loài này có thể được điều tra ng phương pháp đếm điểm và khảo sát theo tuyển truyền thống, nhưng bay ảnh lại có lợi thé rất lớn khi có. thể thu thập được nhiều dữ liệu trong khoảng thời gian dài. Như vậy, dữ liệu.
về chim từ khảo st bẫy ảnh không chỉ cung cấp thông tin theo không gian mà còn theo thời gian. Trong nghiên cứu luận văn thạc sĩ này, khảo sát bẩy ảnh. được thiết kế theo một hệ thống dạng lưới để cung cấp dữ liệu sao cho các dit liệu này có thể được phân tích bằng mô hình xác suất hiện diện. Các bẩy ảnh được đặt thấp hơn nhiều so với ‘de 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 được thực hiện trên ba khu vực rừng liên VQG Bidoup Núi Ba, RPH Đa Nhim va VQG Phước Bình, thông qua kí kết biên ban nghỉ nhớ. về hợp tác nghiên cứu giữa Vườn quốc gia Bidoup ~ Núi Ba với Viện Nghiên. cứu Động vật hoang đã Leibniz, (Leibniz-IZW) và Viện Sinh thái học Mi Nam (SIE), 1. Mô hình xác suất hiện diện Một trong những câu hỏi cơ bản nhất trong sinh thai 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 thé hon hẳn các mô hình thống kê truyền thống khác khi nó có thé tính toán kha năng. phát hiện loài không hoàn hảo (imperfect detection), được gọi là mô xác suất hiện diện đang được sử dụng phổ biến [19], [33], [39]. 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 ~ néu loài có hiện diện tai nơi khảo sát thì xác suất phát hiện được loài là 100%) và do đó xảy ra các tình huồng mà loài có mặt ở nơi khảo sát nhưng không được ghi nhận trong một đợt khảo sát [33], [39] Trường hợp "không có giả” (false absence) nảy lâm 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) [33], 34], (35]. Mô hình xác suất hiện điện giáp han chế! van dé nêu trên, “Xác suất hiện điện được định nghĩa là xác suất mà loài có mặt trong, khu vực nghiên cứu [35], [28].
Một trong những lợi thé 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 ‘qué trinh thành phin dựa trên các ghi nhận dạng nhị phân và có thé 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 nỉ Giống như phân 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 g như có thể đáp ứng được) để kết quả được phân tích và diễn giải trong khuôn khổ của hướng. Năm giả định của mô hình xác.
suấthiện diện gồm có: (1) trang thái của xác suất hiện điện phải lóng” (closed), (2) điểm khảo sat v lần thu mẫu lặp lại phải độc lập: (3) không có "đương tính giả” (false-posiives) trong dữ liệu; (4) không có khác biệt về xác s thiện diện mà không giải thích được; (5) không có khác biệt về xác suất phát hiện mà không giải thích được, Mô hình xác st 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. 4 ip đến cum từ “occupancy model” va “camera trap” trong Google Scholar (scholar.com) kể tir năm 2002 (Hình 1. Tuy nhiên có rit ít nghiên cứu ở Việt Nam và Lao sử dụng mô hình thống kê nay.
Ở Trung Trường Son, nghiên cứu đầu tiên sử dụng mô hình xác suất hiện diện là một chương trình giám sit vượn Nomaseus sp. và Trì sao dựa trên ghi nhận về âm thanh [54]. 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. Cả hai nghiên cứu này điều đã cưng cấp những thông tin quan trọng về phản ứng của các loài động vật đối với các yêu tô tự nhiên và con người ở khu vực Trung Trường Sơn.
Hon nữa, các nghiên cứu này đã cung cấp dữ liệu cơ sở để có thể được kết hợp vào các chương trình giám sát dai hạn. : Baw BS vn xin Hình 1.1: Số lượng các bài báo hằng năm cùng để cập đến cụm tir “occupancy model” và “camera-trap” trên Google Scholar kể từ năm 2002 Mô hình xác xuất 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 lặp lại [33]. Lay ví dụ một nghiên cứu với năm lần thụ mẫu lặp lạ (sampling occasions) tại điểm A, trong đó loài được phát hiện ở lần thu mẫu thứ nhất và thu mẫu thứ tu, Xác suất của số liệu quan sát được mô tả trong công thức. dưới đây: Pris = 10010) = p,(1 — p¿)(1 — P2)P4( — Ps) Trong đó: ~ w là xác suất hiện diện của một loài: + pịlà các xác suất phát hiện được loài ở các lần thu mẫu i.