1. Đặt vấn đề

Dịch vụ hệ sinh thái (DVHST) là “những lợi ích thu nhận được từ các hệ sinh thái” (Millennium Ecosystem Assessment, 2005), gồm dịch vụ cung cấp, dịch vụ điều tiết, dịch vụ văn hóa và dịch vụ hỗ trợ. Tại vùng cửa sông (VCS), nơi có môi trường sinh học đa dạng, các hệ sinh thái cung cấp nhiều DVHST quan trọng. Nguồn tài nguyên VCS đã tạo điều kiện cho việc mở rộng đô thị và phát triển các hoạt động du lịch, văn hóa góp phần hỗ trợ sinh kế cho khoảng 2/3 dân số Việt Nam. Tuy nhiên, VCS là khu vực nhạy cảm, chịu nhiều áp lực và rủi ro thiên tai từ hoạt động phát triển kinh tế [1], không chỉ dưới hạ nguồn, mà còn trên thượng lưu các con sông dẫn đến suy giảm tài nguyên và chất lượng hệ sinh thái (HST).

VCS Thu Bồn thuộc thành phố Đà Nẵng (tỉnh Quảng Nam cũ) là vùng đất ngập nước rộng lớn, khí hậu, môi trường thuận lợi nên HST đa dạng. Khu vực có giá trị nổi bật về tự nhiên và văn hóa, gắn với Khu dự trữ sinh quyển Cù Lao Chàm - Hội An (năm 2009), các HST đóng vai trò thiết yếu đối với sinh kế và phát triển du lịch. Tuy nhiên, khu vực này đang đối mặt với nhiều thách thức như lũ lụt, xói lở bờ biển, đô thị hóa nhanh và suy giảm diện tích HST đất ngập nước. Chỉ trong vòng 12 năm (từ 2004 đến 2016), diện tích HST đất ngập nước trong khu dự trữ sinh quyển bị mất khoảng 112,5ha (gồm 77,1ha rừng dừa nước, 34,6ha thảm cỏ biển và 0,8ha rạn san hô) [2]. Những biến động này làm suy giảm cấu trúc, chức năng của HST, kéo theo sự suy giảm tính toàn vẹn của HST cửa sông Thu Bồn và giá trị DVHST bị thay đổi và suy giảm chất lượng.

Việc đánh giá DVHST đóng vai trò quan trọng trong hỗ trợ ra quyết định, lựa chọn các phương án đánh đổi (trade-offs); mô hình hóa các kịch bản tương lai... Thực tế tầm quan trọng của các DVHST ít được biết đến hoặc bị đánh giá thấp trong các quyết định chính trị [3]. Các nghiên cứu còn thiếu tính tổng hợp và chưa làm rõ mối liên kết cũng như sự đánh đổi giữa các loại DVHST. Trong bối cảnh đó, mô hình Bayesian Belief Network (BBN) là công cụ tiềm năng giúp mô tả, phân tích, dự đoán và định giá DVHST, hỗ trợ quyết định quy hoạch không gian và dự đoán tính dễ bị tổn thương của HST trước những thay đổi về áp lực của con người. Mô hình BBN cũng có thể được áp dụng cho nhiều HST, khu vực khác nhau, được sử dụng bởi nhiều đối tượng, có sự tham gia và đánh giá của các bên liên quan.

Do đó, nghiên cứu hướng tới đánh giá tổng hợp DVHST VCS Thu Bồn thông qua mô hình BBN, nhằm làm rõ mối quan hệ và sự đánh đổi giữa phát triển kinh tế và bảo tồn HST, từ đó cung cấp cơ sở khoa học cho xây dựng chính sách và quản lý bền vững.

2. Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng mô hình BBN – một công cụ dựa trên xác suất theo định lý Bayes, có khả năng mô tả các mối quan hệ nhân quả phức tạp trong hệ thống tự nhiên và xã hội. Cấu trúc BBN gồm hai thành phần chính: (i) đồ thị có hướng không chu trình (DAG) thể hiện mối quan hệ giữa các biến và (ii) bảng xác suất có điều kiện (CPTs) biểu thị mức độ liên kết giữa các biến [4].

Để xây dựng mô hình, nghiên cứu xác định các nút là các loại DVHST, tổng hợp từ các tài liệu trước đó, gồm 17 loại hình thuộc ba nhóm: cung cấp, điều tiết và văn hóa. Ma trận đánh giá DVHST được xây dựng thông qua phương pháp Delphi với sự tham gia của 21 chuyên gia trong và ngoài nước, thuộc nhiều lĩnh vực như sinh thái, nông nghiệp, lâm nghiệp, địa mạo và khoa học xã hội. Quá trình Delphi được thực hiện lặp lại cho đến khi đạt được sự đồng thuận, qua đó chuẩn hóa và hiệu chỉnh các giá trị đánh giá.

Các chỉ thị DVHST được lượng hóa trên thang điểm 0–100, chia thành 5 cấp độ phản ánh khả năng cung cấp dịch vụ của các HST. Phương pháp này cho phép giảm thiểu sự không đồng nhất dữ liệu và hỗ trợ tích hợp với GIS để xây dựng bản đồ và kịch bản đánh giá DVHST.

Giá trị DVHST của từng loại hình sử dụng đất được tính theo công thức: DVHST = ∑Wi × Sj, trong đó Wi là trọng số tiềm năng cung cấp dịch vụ và Sj là diện tích loại hình sử dụng đất. Tổng giá trị DVHST của khu vực nghiên cứu được xác định bằng tổng các giá trị thành phần.

Bảng 1. Bảng ma trận đánh giá khả năng cung cấp các DVHST vùng cửa sông Thu Bồn

3. Kết quả nghiên cứu

3.1. Xu hướng biến đổi loại hình sử dụng đất vùng cửa sông Thu Bồn

Ranh giới VCS Thu Bồn thuộc vùng hạ lưu của dòng sông Thu Bồn nơi dòng nước đổ ra biển Đông tại cửa Đại. Về mặt hành chính, khu vực nghiên cứu bao gồm các đơn vị là phường Hội An, Hội An Đông, xã Duy Nghĩa và phần phía đông xã Nam Phước. Về mặt không gian, khu vực nghiên cứu được xác định từ vùng hạ lưu sông Thu Bồn nơi dòng sông phân thành nhiều nhánh nhỏ và uốn khúc ra biển 3km đến độ sâu -6m (ranh giới của vùng đất ngập nước).

Nghiên cứu đánh giá xu hướng biến đổi sử dụng đất trong vòng 30 năm từ năm 1991 đến năm 2020. Các loại hình sử dụng đất được xét đến thay cho các HST vì nghiên cứu hướng đến mục tiêu đánh giá được những tác động trực tiếp và gián tiếp của con người thông qua các hoạt động canh tác, kinh tế - xã hội trên loại hình sử dụng đất khai thác tài nguyên. Nghiên cứu sử dụng dữ liệu ảnh Worldview-2 từ Google Earth Pro để xác định các loại hình lớp phủ trong 5 năm gần nhất và dữ liệu ALOS có độ phân giải không gian 30m xác định lớp phủ trong 30 năm.

Kết quả cho thấy, đầu thập niên 1990, dân cư chủ yếu phân bố ven biển và dọc sông Thu Bồn; đến năm 2020, mật độ dân cư tăng mạnh quanh khu vực phố cổ Hội An và mở rộng ra dải ven biển phục vụ phát triển du lịch. Đất nông nghiệp được quy hoạch tập trung hơn tại các bãi nổi ven sông. Khu vực ven biển có xu hướng xói lở mạnh, đường bờ dịch chuyển vào đất liền và lệch về phía nam cửa sông, làm gia tăng diện tích đất ngập nước. Hệ thống sông hạ lưu có sự thay đổi rõ rệt: từ mạng lưới nhiều nhánh nhỏ chuyển dần sang dòng chính lớn hơn, kèm theo hiện tượng xói lở – bồi tụ diễn ra trên diện rộng. Các bãi bồi, đảo cát có xu hướng dịch chuyển về phía cửa sông và ngày càng được con người khai thác cho mục đích cư trú, canh tác và nuôi trồng. Về hệ sinh thái, rừng dừa nước Cẩm Thanh được duy trì ổn định, trong khi rừng phòng hộ ven biển phát triển nhưng độ che phủ còn hạn chế. Loại hình ít bị biến đổi nhất là đất cằn cỗi/đất trống, chủ yếu là đất cát khó canh tác và lớp phủ hầu như không có thực vật.

3.2. Chỉ thị và ma trận đánh giá dịch vụ hệ sinh thái vùng cửa sông Thu Bồn

Trong nghiên cứu ứng dụng mô hình BBN, việc xây dựng hệ thống chỉ thị đánh giá DVHST đóng vai trò then chốt. Dựa trên hệ thống phân loại của Common International Classification of Ecosystem Services (CICES), đặc điểm khu vực nghiên cứu và tổng hợp các tài liệu trước đây, nghiên cứu xác định 17 loại hình DVHST thuộc ba nhóm: cung cấp, điều tiết và văn hóa.

Nhóm DVHST cung cấp gồm 5 loại hình, được đánh giá dựa trên khả năng cung ứng của HST thông qua các số liệu thống kê và khảo sát thực địa. Nhóm DVHST điều tiết gồm 6 loại hình, phản ánh chức năng điều hòa môi trường, giảm thiểu rủi ro thiên tai và duy HST. Nhóm DVHST văn hóa gồm 6 loại hình, được đánh giá thông qua các lợi ích phi vật chất như du lịch, cảnh quan và giá trị văn hóa – xã hội dựa trên số liệu thống kê và điều tra thực tế.

Các DVHST có mối quan hệ chặt chẽ với điều kiện tự nhiên (lớp phủ đất, thủy văn, khí hậu, địa hình) và tương tác lẫn nhau cả trong và giữa các nhóm dịch vụ. Trên cơ sở ma trận đánh giá, dữ liệu được mã hóa và xây dựng thành mạng lưới BBN mô tả mối liên kết giữa 17 loại hình DVHST. Kết quả cho thấy các DVHST điều tiết thường đóng vai trò nút gốc, chi phối đến các DVHST cung cấp và văn hóa thông qua các mối quan hệ nhân quả trong mô hình.

3.3. Giá trị dịch vụ hệ sinh thái

Giá trị DVHST trong giai đoạn 1991–2020 phản ánh xu hướng biến đổi chất lượng HST VCS Thu Bồn. Tổng giá trị DVHST tương đối ổn định, dao động từ khoảng 627 đến 670 điểm, tuy nhiên từng nhóm dịch vụ có sự biến động khác nhau.

Tổng giá trị dịch vụ hệ sinh thái của khu vực cửa sông Thu Bồn, tỉnh Quảng Nam

DVHST cung cấp duy trì mức ổn định trong suốt 30 năm và chiếm tỷ trọng thấp nhất so với các nhóm còn lại. Sự ổn định này gắn với việc đảm bảo nguồn lương thực quy mô địa phương, mặc dù có sự chuyển đổi trong sử dụng đất và phương thức sản xuất như chuyển đổi sang nuôi trồng thủy sản, cây trồng giá trị cao và tình trạng bỏ hoang đất canh tác tại một số khu vực.

DVHST điều tiết có xu hướng giảm nhẹ, tương ứng 4,36%, đồng thời biến động không ổn định giữa các năm. Sự biến động này liên quan đến các tác động của thiên tai như bão, lũ và xói lở bờ biển, cũng như quá trình đô thị hóa và mở rộng dân cư. Các năm xảy ra thiên tai lớn (1999, 2006, 2009, 2013, 2017, 2020) thường ghi nhận giá trị tăng vào năm kế tiếp.

Ngược lại, DVHST văn hóa có xu hướng tăng. Sự gia tăng này gắn với quá trình phát triển du lịch tại Hội An, đặc biệt từ sau khi được công nhận là di sản văn hóa thế giới (1999). Lượng khách du lịch tăng nhanh, từ khoảng 100.000 lượt (1999) lên hơn 7,6 triệu lượt (2019) [5], kéo theo sự gia tăng cơ sở lưu trú và mở rộng hạ tầng đô thị. Đồng thời, dân số và diện tích đất đô thị cũng tăng đáng kể, tập trung chủ yếu tại khu vực ven biển và phố cổ Hội An.

4. Kết luận

Nghiên cứu đã xây dựng các chỉ thị cho đánh giá giá trị DVHST phù hợp và ứng dụng mô hình Bayesian Belief Networks. Giá trị DVHST VCS Thu Bồn được mô hình phân tích thông qua mối tác động tương hỗ giữa các dịch vụ và các nhân tố tự nhiên, xã hội ảnh hưởng tới khả năng cung cấp các dịch vụ của HST. Dưới tác động của đô thị hóa và tai biến thiên nhiên trong vòng 30 năm, giá trị DVHST đã có nhiều biến động. Việc phân phối các loại hình sử dụng đất trong các HST VCS là kết quả rất hữu ích cho các nhà quản lý, để hiểu giá trị của DVHST khác ở cấp độ khu vực. Qua đó, các nhà quản lý có thể lựa chọn các chính sách sử dụng đất phù hợp để đạt được sự cân bằng trong cung cấp DVHST dài hạn.

Tài liệu tham khảo

[1]  Allen, J. S., Lu, K. S., & Potts, T. D. (1999). A GIS-Based analysis and prediction of Land-Use change in a coastal tourism destination area. World Congress on Coastal and Marine Tourism., 287–297.

[2]  Nguyễn Văn Long, Tống Phước Hoàng Sơn (2020). Biến động các sinh cư tiêu biểu ở Khu Dự trữ sinh quyển thế giới Cù Lao Chàm - Hội An, tỉnh Quảng Nam. Tạp chí Khoa học và Công nghệ Biển, 21(2), 191-200. 

[3]  Costanza, R., D’Arge, R., de Groot, R., Farber, S., Grasso, M., Hannon, B., Limburg, K., Naeem, S., O’Neill, R. V., Paruelo, J., Raskin, R. G., Sutton, P., & van den Belt, M. (1997). The value of the world’s ecosystem services and natural capital. Nature, 387(6630), 253–260.

[4]  Haines-Young, R. (2011). Exploring ecosystem service issues across diverse knowledge domains using Bayesian Belief Networks. Progress in Physical Geography, 35(5), 681-699.

[5]   Cục Du lịch quốc gia Việt Nam, 2019. Bản tin: Hơn 4 triệu lượt khách đến Quảng Nam trong 6 tháng đầu năm 2019, đăng tải ngày 04/7/2019, truy cập ngày 15/4/2026.