Sau thảm họa cháy rừng: Đo lường sự phục hồi của thiên nhiên bằng công nghệ vệ tinh

Ô Tác

21-04-2025

Two days later, Kingfisher gives Hawk his answer: 
– Steel birds are also birds. Our kind of birds could withstand rain but would get burnt by fire. From my observation, I noticed the steel birds you mentioned are fired up in the back. Let me ask you, if you get lit up with fire in your tail, would you fly fast or slow? 
Hawk is floored at the answer. In awe, he bows his head in admiration of the bird philosopher. Since then, the reputation of Kingfisher the philosopher has been ever more famous.

Trích “Philosopher Bird”; Wild Wise Weird [1]

Sau trận cháy rừng thảm khốc tại Úc giai đoạn 2019–2020, việc hiểu cách thiên nhiên phục hồi đã trở thành ưu tiên quốc gia [2]. Một nghiên cứu do Gibson và cộng sự thực hiện [3] cho thấy các đánh giá dựa trên dữ liệu vệ tinh về mức độ đa dạng của cháy (fire heterogeneity) và sự phục hồi thực vật (vegetation recovery) có thể dự đoán hiệu quả phản ứng của đa dạng sinh học sau cháy rừng tại khu vực đông nam nước Úc.

Dựa trên hơn 545.000 bản ghi phản ứng loài từ 982 đơn vị phân loại sinh học (taxa) tại 4613 điểm khảo sát thực địa, nhóm nghiên cứu phát hiện rằng các đám cháy có cường độ cao và đồng nhất – tức có mức độ đa dạng không gian thấp – thường dẫn đến sụt giảm đáng kể về số lượng và tần suất xuất hiện loài. Ngược lại, các mô hình cháy dạng khảm (patchy fire patterns), nơi vẫn còn các “nơi trú ẩn không bị cháy” (unburnt refuges) và mức độ cháy đa dạng, lại có liên quan đến khả năng sống sót và tái định cư tốt hơn cho cả các loài nhạy cảm với lửa lẫn các loài thích nghi với lửa [3].

Nghiên cứu đã giới thiệu hai chỉ số then chốt dựa trên dữ liệu vệ tinh: Chỉ số đa dạng cháy (Fire Heterogeneity Index, viết tắt là FHI) và Chỉ số phục hồi chậm (Delayed Recovery Index, viết tắt là DRI). FHI đo lường mức độ phức tạp không gian của khu vực bị cháy – giá trị thấp cho thấy các đám cháy đồng nhất, gây tổn hại sinh thái lớn hơn [4]. Các khu vực có FHI thấp ghi nhận mức sụt giảm đa dạng sinh học đáng kể. Trong khi đó, DRI xác định các khu vực có tốc độ tái sinh thực vật sau cháy chậm hơn dự đoán [5], thường liên quan đến tỷ lệ tử vong cây cao và cấu trúc thảm thực vật suy yếu – những yếu tố làm giảm chất lượng sinh cảnh.

Đáng ngạc nhiên, tốc độ phục hồi thực vật nhanh – vốn thường được xem là dấu hiệu tích cực trong dữ liệu viễn thám – không phải lúc nào cũng tương quan với kết quả sinh học tốt hơn. Trong một số trường hợp, sự mọc lại nhanh chóng tạo ra thảm thực vật dày nhưng đơn điệu về cấu trúc, không mang lại giá trị sống phù hợp cho động thực vật. Điều này thách thức giả định phổ biến rằng diện tích phủ xanh sau cháy tăng lên luôn đồng nghĩa với phục hồi sinh thái.

Những phát hiện này có ý nghĩa lớn đối với công tác quản lý cháy rừng và sử dụng đất. Trong bối cảnh khó mở rộng các chương trình giám sát thực địa, các công cụ viễn thám như FHI và DRI cung cấp phương pháp tiếp cận quy mô lớn, nhanh chóng và tiết kiệm để xác định các hệ sinh thái đang bị đe dọa. Nhóm nghiên cứu khuyến nghị ưu tiên bảo vệ các khu vực phục hồi chậm khỏi các tác động tiếp theo, đồng thời kêu gọi giảm diện tích cháy có mức độ cao và đồng nhất – đặc biệt trong bối cảnh các mô hình cháy do khí hậu biến đổi ngày càng trở nên nghiêm trọng.

Sự toàn vẹn của đa dạng sinh học sau cháy rừng không chỉ phụ thuộc vào việc cảnh quan có phục hồi hay không, mà còn phụ thuộc vào cách nó phục hồi. Khi biến đổi khí hậu tiếp tục làm gia tăng tính bất định của cháy rừng, việc đầu tư vào các công cụ giám sát sinh thái tinh vi và có cơ sở khoa học trở nên cấp thiết để bảo vệ sự cân bằng mong manh giữa hệ sinh thái tự nhiên và sinh kế con người [6,7].

Tài liệu tham khảo

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

[2] Boer MM, et al. (2020). Unprecedented burn area of Australian mega forest fires. Nature Climate Change, 10, 171-172. https://www.nature.com/articles/s41558-020-0716-1 

[3] Gibson RK, et al. (2025). Remotely sensed fire heterogeneity and biomass recovery predicts empirical biodiversity responses. Global Ecology and Biogeography, 34, e70040. https://doi.org/10.1111/geb.70040

[4] Collins BM, et al. (2017). Alternative characterization of forest fire regimes: Incorporating spatial patterns. Landscape Ecology, 32, 1543-1552. https://doi.org/10.1007/s10980-017-0528-5.

[5] DPE. (2023). NSW Post-Fire Biomass Recovery Monitoring by Remote Sensing Report for 3 Years Following 2019–20. Department of Planning and Environment.

[6] Vuong QH, Nguyen MH. (2024). Exploring the role of rejection in scholarly knowledge production: Insights from granular interaction thinking and information theory. Learned Publishing, 37, e1636. https://doi.org/10.1002/leap.1636 

[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