Trên cơ sở nghiên cứu hiện trạng, bài báo đề xuất một số giải pháp sử dụng bền vững tài nguyên thiên nhiên (TNTN) và nâng cao sinh kế cho người dân tại khu Di sản Thiên nhiên Thế giới Vườn Quốc gia (VQG) Phong Nha - Kẻ Bàng (PN-KB). Số liệu và thông tin được thu thập thông qua phỏng vấn cán bộ VQG, chính quyền địa phương và người dân tại 13 xã vùng đệm. VQG PN-KB có diện tích rừng và đất lâm nghiệp lớn với là 124.832,55 ha; có tính đa dạng sinh học (ĐDSH) cao vào bậc nhất của Việt Nam; khu vực có 6 kiểu hệ sinh thái gồm: rừng trên núi đá vôi; rừng trên núi đất; hệ sinh thái hang động; sông ngầm; ao hồ và khe suối. Điều kiện KT-XH còn nhiều khó khăn, thách thức do kinh tế nông lâm nghiệp chậm phát triển; chất lượng nguồn nhân lực còn thiếu và yếu chưa đáp ứng nhu cầu phát triển KT-XH của địa phương; tỷ lệ hộ nghèo còn cao ở một số xã; chất lượng giáo dục, đào tạo và chăm sóc sức khỏe còn nhiều hạn chế. Công tác bảo vệ rừng có nhiều áp lực: hiện tượng khai thác gỗ và các loại lâm sản ngoài gỗ (LSNG) trái phép còn xảy ra; phát triển du lịch chưa bền vững. Một số giải pháp nhằm sử dụng bền vững TNTN nâng cao sinh kế người dân vùng đệm VQG PN-KB đã được đề xuất, gồm: (1) Giải pháp bảo vệ và sử dụng bền vững TNTN; (2) Giải pháp nâng cao sinh kế cho cộng đồng dân cư và (3) Giải pháp phát triển cộng đồng và bảo tồn, phát huy các giá trị văn hóa bản địa.
Nghiên cứu sử dụng nền tảng Google Earth Engine (GEE) kết hợp với ảnh vệ tinh Sentiel-2, để đánh giá mất rừng do chuyển sang sản xuất nông nghiệp giai đoạn 2016-2021 trên địa bàn huyện Đăk Glong, tỉnh Đăk Nông, Việt Nam. Toàn bộ 21 cảnh ảnh Sentinel-2 có tỉ lệ mây <20% đã được sử dụng. Bằng việc sử dụng chỉ số thực vật NDVI để xác định ngưỡng của các lớp phủ rừng, đất canh tác nông nghiệp, khu vực dân cư và mặt nước. Kết quả đã phân loại các đối tượng lớp phủ thành 4 trạng thái gồm: rừng, nông nghiệp, dân cư và mặt nước ở cả hai thời điểm 2021 và 2016. Bản đồ phân loại các lớp phủ đã được kiểm chứng bằng phương pháp định tính thông qua ảnh Google Earth (GE) kết hợp dữ liệu điều tra thực địa và phương pháp kiểm chứng bằng thống kê với có độ chính xác tổng thể 89,6, Kappa: 0,81. Bài báo cũng khẳng định hiệu quả của phương pháp sử dụng chỉ số NDVI để phân loại tự động các trạng thái lớp phủ bằng công nghệ GEE cho phép rút ngắn quá trình xử lý ảnh và kiểm chứng kết quả sau phân loại đồng thời cho kết quả phân loại nhanh chóng và khách quan. Kết quả cho thấy, giai đoạn 2016-2021 khu vực nghiên cứu có khoảng 14.827,58 ha rừng đã bị chuyển đổi sang đất sản xuất nông nghiệp..
Bài báo đánh giá thực trạng và nguyên nhân suy giảm diện tích rừng khộp ở Tây Nguyên. Số liệu nghiên cứu được điều tra trên 202 ô tiêu chuẩn và thông qua phỏng vấn 150 người đại diện các cơ quan quản lý về lâm nghiệp, cộng đồng và hộ gia đình ở địa phương; 20 cuộc thảo luận nhóm với các đơn vị chủ rừng. Kết quả nghiên cứu cho thấy, vùng Tây Nguyên có 305.651,69 ha rừng khộp, trong đó: rừng đặc dụng 101.129,58 ha, chiếm 33,09%; rừng phòng hộ 39.149,83 ha, chiếm 12,81% và rừng sản xuất là 165.372,28 ha, chiếm 54,10%. Giai đoạn 2010 – 2015, diện tích rừng khộp giảm 91.647,64 ha (bình quân 18.329 ha/năm) và giai đoạn 2015-2020, diện tích rừng khộp giảm 49.571,83 (bình quân 9.914 ha/năm). Các trạng thái rừng khộp giàu và trung bình có mật độ tương đối đồng đều, dao động từ 400 – 600 cây/ha, biến động về đường kính lớn (> 10%) chứng tỏ rừng có nhiều tầng tán. Các trạng thái rừng khộp nghèo và phục hồi có biến động về đường kính nhỏ (< 5%) chứng tỏ đây chủ yếu là rừng non, các cây gỗ lớn đã bị khai thác, cần có các biện pháp đề xuất để phục hồi và phát triển. Nguyên nhân suy giảm diện tích rừng khộp được xác định bao gồm: Chuyển và xâm lấn rừng và đất rừng khộp sang sản xuất nông nghiệp; Chuyển rừng khộp nghèo sang trồng rừng nguyên liệu, Cao su; Ảnh hưởng của khai thác đến suy thoái rừng khộp. Trên cơ sở đánh giá thực trạng và nguyên nhân suy giảm diện tích rừng khộp, nghiên cứu đã đề xuất một số giải pháp bảo vệ, khôi phục và phát triển rừng khộp ở Tây Nguyên.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.