Khung RAD: Định hướng bảo tồn thích ứng trong kỷ nguyên biến đổi sinh thái

Trần Chẩn

24-04-2025

There must be a plan of action because delaying will be dangerous. Kingfisher is unsure if he is too worried, but every time he counts the fish in the pond, the number of fish seems to decrease. The hot and stressful weather also makes his feathers molt and grow slower. The situation seems life-threatening!

Trích “GHG Emissions”; Wild Wise Weird (2024)

Khi biến đổi khí hậu thúc đẩy những thay đổi sinh thái chưa từng có, các phương pháp bảo tồn truyền thống dựa trên các đường chuẩn lịch sử ngày càng trở nên kém khả thi. Khung kháng cự – chấp nhận – định hướng (resist–accept–direct – RAD) mang đến một lộ trình phản ứng có cấu trúc, giúp các nhà quản lý đất đai lựa chọn giữa việc kháng cự thay đổi, chấp nhận thay đổi, hoặc định hướng hệ sinh thái theo những quỹ đạo mới bền vững hơn [1,2]. Trong nghiên cứu mới đây, Cravens và cộng sự [3] lập luận rằng khả năng thực thi của các chiến lược này không cố định mà thay đổi linh hoạt theo các bối cảnh xã hội, pháp lý, tài chính và tổ chức đang vận động.

Mặc dù các chiến lược kháng cự (resistance strategies) từ lâu đã phù hợp với các nhiệm vụ bảo tồn truyền thống, tính khả thi của chúng đang suy giảm khi các hệ sinh thái dịch chuyển vượt ra ngoài khả năng phục hồi. Các rào cản pháp lý, chi phí leo thang, sự hoài nghi của công chúng và thực tế sinh thái ngày càng thách thức nỗ lực duy trì các điều kiện lịch sử [4]. Ngược lại, các chiến lược chấp nhận (accept) hoặc chủ động định hướng (direct) sự thay đổi sinh thái đang ngày càng được ưa chuộng, đặc biệt khi chính sách thích ứng, đổi mới công nghệ làm giảm chi phí và thái độ xã hội dần chuyển sang ủng hộ quản lý thích ứng (adaptive management) [5].

Cravens và cộng sự [3] nhấn mạnh rằng quá trình ra quyết định trong bảo tồn phải được nhìn nhận dưới lăng kính xã hội–sinh thái (socioecological lens), công nhận rằng các hệ thống con người — luật pháp, tài chính, giá trị văn hóa và tư duy tổ chức — có ảnh hưởng sâu sắc đến những gì có thể thực hiện. Các tác giả đề cao tầm quan trọng của tính linh hoạt, học hỏi liên tục và thí điểm quy mô nhỏ để điều hướng sự bất định và phản ứng hiệu quả khi cả điều kiện sinh thái lẫn xã hội thay đổi.

Quản lý sự thay đổi sinh thái không thể tách rời việc thích ứng hệ thống quản trị và kỳ vọng xã hội. Bằng cách công nhận sự đan xen giữa tự nhiên và hệ thống con người [6,7], khung RAD hỗ trợ việc xác định các lộ trình bảo tồn tiết kiệm chi phí và bền vững trong kỷ nguyên bất định sinh thái. Quan điểm này rất cần thiết để đảm bảo rằng các nỗ lực bảo tồn duy trì được sự linh hoạt, thực tiễn và đồng bộ với cả thực tế môi trường lẫn năng lực xã hội [8].

Tài liệu tham khảo

[1] Schuurman GW, et al. (2022). Navigating ecological transformation: Resist–accept–direct as a path to a new resource management paradigm. Bioscience, 72, 16-29. https://doi.org/10.1093/biosci/biab067 

[2] Lynch AJ, et al. (2021). Managing for RADical ecosystem change: Applying the Resist-Accept-Direct (RAD) framework. Frontiers in Ecology and the Environment, 19, 461-469. https://doi.org/10.1002/fee.2377 

[3] Cravens AE, et al. (2024). The dynamic feasibility of resisting (R), accepting (A), or directing (D) ecological change. Conservation Biology, 39, e14331. https://doi.org/10.1111/cobi.14331

[4] Schuurman GW, et al. (2023). Blue snowflakes in a warming world: Karner blue butterfly climate change vulnerability synthesis and best practices for adaptation (Natural Resource Report NPS/NRSS/CCRP/NRR—2023/2602). National Park Service. https://doi.org/10.36967/2301333 

[5] Lieberman L, et al. (2018). Manipulating the wild: A survey of restoration and management interventions in US wilderness. Restoration Ecology, 26, 900-908. https://doi.org/10.1111/rec.12670 

[6] 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

[7] Ho MT, Vuong QH. (2025). Five premises to understand human–computer interactions as AI is changing the world. AI & Society, 40, 1161-1162. https://doi.org/10.1007/s00146-024-01913-3

[8] Vuong QH, Nguyen MH. (2024). Better Economics for the Earth: A Lesson from Quantum and Information Theories. https://www.amazon.com/dp/B0D98L5K44