Công cụ nền tảng cho an ninh lương thực và quản lý thủy sản bền vững vùng Thái Bình Dương

Cò Thìa

19-04-2025

Added his experience in dealing with the fish in the pond, he could tell from afar which one was big, small, nimble, or leaden.

Only by seizing the catch in its most exacting moment could he save plenty of time to muse over worldly matters.

Knowing thyself, Kingfisher plans each and every meal per his appetite and, thus, keeps track of his fish inventory. The small fish have got to wait, and the big fish have got to go.

The perfectionist he is, he calculates everything.

Trích “The Perfect Plan”; Wild Wise Weird [1]

Một nghiên cứu gần đây đã xây dựng danh sách chuẩn hóa đầu tiên và có phạm vi toàn khu vực về các loài cá biển được tiêu thụ tại 22 quốc đảo và vùng lãnh thổ Thái Bình Dương (Pacific Island Countries and Territories – PICTs), ghi nhận sự phụ thuộc đáng kinh ngạc vào hơn 1.000 loài cá rạn và cá đại dương trong khẩu phần ăn hằng ngày [2]. Danh sách cá thực phẩm Thái Bình Dương này đáp ứng nhu cầu cấp thiết về dữ liệu đồng bộ nhằm hỗ trợ quản lý thủy sản bền vững trong một khu vực đang chịu áp lực lớn từ biến đổi khí hậu và tăng trưởng dân số.

Mặc dù cá đóng vai trò trung tâm trong đời sống văn hóa và dinh dưỡng của các cộng đồng đảo, hiểu biết toàn diện về các loài được khai thác và tiêu thụ vẫn còn hạn chế. Dựa trên dữ liệu từ các cuộc khảo sát tại chợ và điểm đổ cá (creel and market surveys) của hơn một chục chương trình nghiên cứu, và được kiểm chứng qua các cơ sở dữ liệu toàn cầu như FishBase và Eschmeyer’s Catalog of Fishes [3,4], nhóm tác giả đã xác định được 1.031 loài cá biển bản địa được tiêu thụ trong khu vực. Phần lớn trong số này sống tại rạn san hô (82%), tiếp theo là loài di cư đại dương (pelagic species, 17%) và cá ngừ (1%). Đa dạng loài cao nhất tại Melanesia—nơi có các điểm nóng về đa dạng sinh học như Papua New Guinea—và thấp nhất tại Polynesia.

Nghiên cứu cũng cho thấy sự thiếu vắng rõ rệt của các loài nhỏ, sống về đêm hoặc khó quan sát—như cá bống (gobies) và cá blenny—trong các hồ sơ khai thác hiện có. Nguyên nhân chủ yếu là do hạn chế trong phương pháp khảo sát và tình trạng không ghi nhận đầy đủ các hoạt động đánh bắt quy mô nhỏ và mang tính tự cung tự cấp. Tuy nhiên, nhóm nghiên cứu nhận định rằng con số hiện tại còn mang tính thận trọng: với các nỗ lực giám sát cộng đồng tốt hơn, đặc biệt trong lĩnh vực thủy sản phi chính thức, số lượng loài cá thực phẩm được xác định sẽ còn tăng lên. Ngoài ra, các thay đổi phân loại học cũng ảnh hưởng đến việc theo dõi: 14% số loài trong danh sách đã có sự thay đổi tên khoa học kể từ khi khảo sát ban đầu được thực hiện.

Việc chuẩn hóa tên khoa học và tên gọi tiếng Anh của các loài cá giúp tạo điều kiện so sánh xuyên quốc gia, hỗ trợ các công cụ giám sát dựa trên trí tuệ nhân tạo (AI), và cung cấp cơ sở dữ liệu đáng tin cậy cho việc đánh giá vai trò sinh thái và kinh tế của từng loài [5]. Danh sách này cũng gợi mở những suy ngẫm quan trọng về di sản thực dân trong cách đặt tên loài—khi phần lớn các loài mang tên người châu Âu, dù không có nhiều ý nghĩa trong ngữ cảnh bản địa [2].

Trong một khu vực mà hệ sinh thái biển là trụ cột của sinh kế, dinh dưỡng và văn hóa, danh sách này củng cố mối liên hệ sống còn giữa con người và tự nhiên. Nó trao cho các nhà hoạch định chính sách công cụ để điều hướng giữa bảo tồn và phát triển. Bởi nếu không có những hiểu biết như vậy, cái giá phải trả để thay thế nguồn thủy sản địa phương—về mặt sinh thái, kinh tế, và văn hóa—sẽ là vô cùng lớn [6,7].

Tài liệu tham khảo

[1] Vuong QH. (2024). Wild Wise Weird. https://www.amazon.com/dp/B0BG2NNHY6/ 

[2] Andrew NL, et al. (2025) The Pacific foodfish list: a standardized list of over 1000 species of marine fish consumed by Pacific people. Pacific Conservation Biology, 31, PC24082. https://doi.org/10.1071/PC24082

[3] Froese R, Pauly D. (2000). FishBase 2000: concepts, design and data sources. ICLARM.

[4] Fricke R, et al. (2025). Eschmeyer’s catalog of fishes: genera, species and references. http://researcharchive.calacademy.org/research/ichthyology/catalog/fishcatmain.asp

[5] Shedrawi G, et al. (2024). Leveraging deep learning and computer vision technologies to enhance management of coastal fisheries in the Pacific region. Scientific Reports, 14, 20915. https://www.nature.com/articles/s41598-024-71763-y 

[6] Vuong QH. (2018). The (ir)rational consideration of the cost of science in transition economies. Nature Human Behaviour, 2, 5. https://www.nature.com/articles/s41562-017-0281-4 

[7] Nguyen MH. (2024). How can satirical fables offer us a vision for sustainability? Visions for Sustainability. https://ojs.unito.it/index.php/visions/article/view/11267