Độ phong phú là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan

Định nghĩa độ phong phú

Độ phong phú (species richness) là chỉ số đơn giản nhất đo lường số lượng loài khác nhau xuất hiện trong một khu vực hoặc cộng đồng sinh vật. Khái niệm này phản ánh thành phần loài (taxonomic composition) mà không xét đến tỷ lệ tương đối hay tần suất xuất hiện của từng loài. Độ phong phú cao cho thấy khu vực đó chứa nhiều loài đa dạng, trong khi độ phong phú thấp cho thấy sự đơn điệu về mặt thành phần loài.

Độ phong phú là thành phần cơ bản của đa dạng sinh học (biodiversity) và thường là chỉ số đầu tiên được tính toán trong các nghiên cứu sinh thái. Tuy nhiên, chỉ số này không cung cấp thông tin về sự cân bằng giữa các loài (species evenness) hay mức độ phong phú của từng loài. Do đó, cần kết hợp với các chỉ số khác như chỉ số Shannon hay Simpson để có cái nhìn toàn diện hơn về đa dạng cộng đồng.

Sự thay đổi độ phong phú theo không gian và thời gian cũng phản ánh sự tác động của các yếu tố môi trường, lịch sử và can thiệp của con người. Ví dụ, các khu bảo tồn thường có độ phong phú cao hơn so với vùng canh tác hoặc đô thị hóa. Việc giám sát độ phong phú giúp đánh giá tình trạng bảo tồn và hiệu quả của các biện pháp quản lý tài nguyên thiên nhiên.

Các chỉ số đo độ phong phú

Chỉ số đơn giản nhất để đo độ phong phú là số loài quan sát được (S). Tuy nhiên, do phụ thuộc vào kích thước mẫu và phương pháp thu thập, S có thể bị đánh giá thấp so với số loài thực tế. Để khắc phục, các chỉ số điều chỉnh như Chao1 và ACE (abundance-based coverage estimator) được phát triển.

• Chỉ số Chao1: Ước lượng số loài thực tế dựa trên tần suất loài hiếm (loài quan sát một hoặc hai cá thể). Công thức Chao1: $\hat S_{\text{Chao1}} = S_{\text{obs}} + \frac{f_1^2}{2f_2}$trong đó f1 và f2 lần lượt là số loài xuất hiện một cá thể và hai cá thể.
• Chỉ số ACE: Dựa trên phân bố tần suất loài, chia loài thành nhóm phổ biến và nhóm hiếm, sau đó ước lượng số loài ẩn dựa trên độ bao phủ mẫu (sample coverage).

Các chỉ số Hill diversity tổng quát hóa cả độ phong phú và sự cân bằng loài. Với tham số q, chỉ số độ phong phú là trường hợp q→0 của Hill số: ${}^qD = \Bigl(\sum_{i=1}^S p_i^q\Bigr)^{1/(1-q)},\quad q\to 0 \Rightarrow {}^0D = S.$

Phương pháp thu mẫu và ước lượng

Phương pháp thu mẫu ảnh hưởng mạnh đến đánh giá độ phong phú. Các kỹ thuật phổ biến bao gồm:

• Điểm cố định (point sampling): quan sát loài tại các điểm cố định phân bố ngẫu nhiên hoặc theo lưới.
• Đường transect: di chuyển dọc tuyến định sẵn, ghi nhận loài xuất hiện trong khoảng cách giới hạn.
• Bẫy sinh học (pitfall traps, mist nets): thu mẫu loài không dễ quan sát như động vật nhỏ, côn trùng.

Sau khi thu mẫu, độ phong phú tích lũy theo kích thước mẫu được biểu diễn qua đường cong species accumulation. Đường cong này cho thấy số loài quan sát tăng lên chậm khi thêm n mẫu, giúp đánh giá liệu cường độ thu mẫu đã đủ hay chưa.

Để ước lượng độ phong phú ẩn (unseen species), người ta áp dụng phương pháp bootstrap hoặc sử dụng mô hình nonparametric như Chao1, ACE. Bootstrap lặp lại resampling N lần, tính trung bình số loài quan sát, đồng thời xác định khoảng tin cậy cho S ước tính.

Các yếu tố ảnh hưởng đến độ phong phú

Độ phong phú bị chi phối bởi nhiều yếu tố sinh thái và môi trường:

• Yếu tố môi trường: các thông số như độ ẩm, nhiệt độ, độ pH và dinh dưỡng đất ảnh hưởng đến khả năng sinh tồn và phát triển của loài. Ví dụ, hệ sinh thái rừng mưa nhiệt đới có độ phong phú loài cao do điều kiện ổn định và đa dạng sinh thái.
• Yếu tố không gian: diện tích, độ phân mảnh và cấu trúc cảnh quan. Luật mẫu loài–vùng (species–area relationship) mô tả số loài S phụ thuộc vào diện tích A: $S = c\,A^z,$với c, z là hằng số đặc trưng cho hệ sinh thái.
• Yếu tố lịch sử: biến đổi khí hậu, địa chất và sự kiện đại tuyệt chủng trong quá khứ định hình thành phần loài hiện tại. Ví dụ, các hòn đảo trẻ địa chất thường có độ phong phú loài thấp so với lục địa.

Sự kết hợp của các yếu tố này tạo nên mô hình phân bố độ phong phú khác nhau trên toàn cầu. Các nghiên cứu về gradient phong phú dọc vĩ độ (latitudinal gradient) cho thấy độ phong phú loài thường giảm từ xích đạo về hai cực do biến động môi trường và lịch sử.

Mối quan hệ với đa dạng sinh học

Độ phong phú là một khía cạnh cơ bản của đa dạng sinh học (biodiversity), tập trung vào số lượng loài trong một cộng đồng. Tuy nhiên, đa dạng sinh học bao gồm thêm các thành phần khác như sự cân bằng loài (species evenness), đa dạng về chức năng (functional diversity) và đa dạng di truyền (genetic diversity). Việc kết hợp độ phong phú với các chỉ số khác như chỉ số Shannon hay Simpson giúp đánh giá toàn diện hơn về cấu trúc và tính ổn định của hệ sinh thái.

Chỉ số Shannon (H′) và Simpson (D) tính toán dựa trên tần suất xuất hiện của từng loài (pi) trong cộng đồng:

$H' = -\sum_{i=1}^S p_i \ln p_i,\quad D = 1 - \sum_{i=1}^S p_i^2$

Kết hợp các chỉ số này với độ phong phú cho phép phân biệt hai cộng đồng có cùng S nhưng khác nhau về sự phân bổ cá thể giữa các loài. Ví dụ, hai khu rừng có 50 loài mỗi khu nhưng một khu có sự cân bằng mạnh hơn thì giá trị Shannon cao hơn, phản ánh hệ sinh thái phong phú chức năng.

Ứng dụng trong sinh thái và bảo tồn

Độ phong phú là chỉ số thiết yếu trong đánh giá tình trạng môi trường và xây dựng chiến lược bảo tồn. Các khu vực có độ phong phú loài cao thường được xếp vào “điểm nóng đa dạng sinh học” (biodiversity hotspots) để ưu tiên bảo vệ (Critical Ecosystem Partnership Fund).

Trong quản lý nguồn lợi thiên nhiên, giám sát độ phong phú giúp phát hiện sớm xu hướng suy giảm do tác động phá rừng, ô nhiễm hoặc biến đổi khí hậu. Ví dụ, các nghiên cứu khảo sát thủy vực ở Châu Âu cho thấy độ phong phú cá nước ngọt giảm mạnh tại những khu vực duy trì hóa chất nông nghiệp cao (EEA).

Độ phong phú cũng đóng vai trò trong đánh giá hiệu quả của khu bảo tồn và hành lang sinh thái (ecological corridors). So sánh số loài trước và sau khi thiết lập khu bảo tồn cho thấy việc bảo vệ môi trường sống tự nhiên tăng cường khả năng hồi phục đa dạng loài.

Hạn chế và sai số

Dù đơn giản và dễ tính, độ phong phú có một số hạn chế:

• Không phản ánh sự cân bằng loài: chỉ số S không phân biệt loài phổ biến hay hiếm.
• Phụ thuộc vào cường độ và phương pháp thu mẫu: mẫu nhỏ hoặc thi công không đồng đều có thể bỏ sót loài hiếm, dẫn đến ước tính thấp.
• Không ước lượng được số loài tiềm ẩn: loài quy ẩn (cryptic species) hoặc loài khó quan sát thường không được tính.

Sai số ước lượng độ phong phú phát sinh từ cường độ thu mẫu và mô hình extrapolation. Việc sử dụng Chao1, ACE và bootstrap giúp giảm sai số nhưng vẫn cần cảnh giác khi so sánh giữa các nghiên cứu có thiết kế khác nhau.

Phát triển và xu hướng nghiên cứu

Công nghệ di truyền môi trường (environmental DNA – eDNA) đang mở ra hướng mới cho ước lượng độ phong phú, cho phép phát hiện loài qua dấu vết ADN trong nước, đất hoặc không khí. eDNA giảm thiểu thao tác thủ công, tăng khả năng phát hiện loài hiếm và khó quan sát (Nature eDNA Study).

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo và học máy (machine learning) trong phân tích ảnh viễn thám và dữ liệu GIS hỗ trợ mô hình dự báo phân bố loài và độ phong phú ở quy mô lớn. Các mô hình như MaxEnt kết hợp dữ liệu môi trường giúp dự báo biến đổi độ phong phú dưới các kịch bản biến đổi khí hậu (MaxEnt ecoregion).

Xu hướng tương lai là tích hợp dữ liệu đa nguồn (truyền thống, eDNA, viễn thám) qua nền tảng Data Fusion, tạo nên bản đồ độ phong phú thời gian thực, phục vụ kịp thời cho công tác bảo tồn và ra quyết định chính sách.

Tài liệu tham khảo

• Magurran, A. E. (2004). Measuring Biological Diversity. Blackwell Publishing.
• Chao, A., & Chiu, C.-H. (2016). Species Richness: Estimation and Comparison. Wiley StatsRef. onlinelibrary.wiley.com
• Gotelli, N. J., & Colwell, R. K. (2001). Quantifying biodiversity: procedures and pitfalls in the measurement and comparison of species richness. Ecology Letters, 4(4), 379–391.
• Critical Ecosystem Partnership Fund. Biodiversity Hotspots. cepf.net
• European Environment Agency. Freshwater Biodiversity. eea.europa.eu
• Thomsen, P. F., et al. (2012). Monitoring endangered freshwater biodiversity using environmental DNA. Molecular Ecology, 21(8), 2565–2573.
• Elith, J., & Leathwick, J. R. (2009). Species Distribution Models: Ecological Explanation and Prediction Across Space and Time. Annual Review of Ecology, Evolution, and Systematics, 40, 677–697.