Chương trình giám sát voi bằng bẫy ảnh tại Việt Nam
Giám sát động vật hoang dã là nền tảng của mọi chương trình bảo tồn. Chúng ta không thể bảo vệ hiệu quả một loài nếu không biết loài đó còn bao nhiêu cá thể, đang sống ở đâu, di chuyển như thế nào và đang đối mặt với những nguy cơ gì. Với các loài sống kín đáo trong rừng rậm như voi châu Á, việc quan sát trực tiếp rất khó, tốn kém và đôi khi có thể làm xáo trộn hành vi tự nhiên của chúng.
Bẫy ảnh, hay camera trap, là một phương pháp giám sát không xâm lấn. Thiết bị này sử dụng cảm biến chuyển động hoặc cảm biến nhiệt để tự động ghi lại hình ảnh, video khi động vật đi qua. Nhờ đó, bẫy ảnh cho phép các nhà nghiên cứu “có mặt” trong rừng cả ngày lẫn đêm mà không cần tiếp xúc trực tiếp với động vật. Phương pháp này đặc biệt hữu ích với voi vì từng cá thể có thể được nhận diện qua các đặc điểm hình thái như tai, ngà, đuôi, sẹo, u cục hoặc mảng da đặc trưng.
Đối với bảo tồn voi, bẫy ảnh không chỉ trả lời câu hỏi “có voi hay không”. Dữ liệu từ bẫy ảnh còn giúp xác định cá thể, cấu trúc đàn, tỷ lệ voi đực - voi cái, sự xuất hiện của voi con, khu vực voi thường sử dụng và thời điểm voi di chuyển. Đây là những thông tin rất quan trọng để đánh giá sức khỏe của quần thể và đưa ra quyết định quản lý dựa trên bằng chứng.
Thành công của bẫy ảnh trong bảo tồn voi trên thế giới
Trên thế giới, nhiều chương trình bảo tồn đã chứng minh rằng bẫy ảnh có thể trở thành công cụ mạnh mẽ trong giám sát voi.
Tại Thái Lan, các nhà nghiên cứu sử dụng video bẫy ảnh cả ngày và đêm để nhận diện voi châu Á hoang dã trong Khu bảo tồn Salakpra. Nghiên cứu này xác định 24 đặc điểm hình thái có thể dùng để nhận diện từng cá thể và đã ghi nhận 107 cá thể voi, gồm voi trưởng thành, voi bán trưởng thành, voi non và voi con. Kết quả cho thấy bẫy ảnh có thể giúp nhận diện cá thể voi với khả năng nhầm lẫn thấp, kể cả trong sinh cảnh rừng rậm nơi quan sát trực tiếp rất khó thực hiện.
Tại Trung Quốc, bẫy ảnh cũng được dùng để đánh giá quần thể voi châu Á ở Khu bảo tồn quốc gia Tây Song Bản Nạp, tỉnh Vân Nam. Nhóm nghiên cứu đặt 27 máy ảnh trong 4 tháng, thu được 1.944 ảnh và xác định tối thiểu 69 cá thể voi, bao gồm voi trưởng thành, voi gần trưởng thành và voi con. Dữ liệu cũng ghi nhận một số cá thể voi di chuyển qua khu vực biên giới Trung Quốc - Lào, cho thấy bẫy ảnh có thể hỗ trợ cả công tác bảo tồn xuyên biên giới.
Ở Gabon, các nhà khoa học đã so sánh nhiều phương pháp đếm voi rừng châu Phi, bao gồm đếm phân, phân tích DNA từ phân và bẫy ảnh. Kết quả cho thấy bẫy ảnh kết hợp với mô hình bắt - tái bắt (capture and recapture) có thể cho kết quả chính xác ở quy mô nhỏ, trong khi ADN từ phân phù hợp hơn ở quy mô lớn. Điều này cho thấy bẫy ảnh không thay thế mọi phương pháp, nhưng đóng vai trò rất quan trọng khi cần theo dõi chi tiết các quần thể cụ thể.
Tại Vườn quốc gia Etosha ở Namibia, bẫy ảnh được sử dụng liên tục trong một năm tại điểm nước để theo dõi tập tính voi đồng cỏ châu Phi. Dữ liệu giúp ghi nhận thời điểm voi xuất hiện, kiểu nhóm xã hội và biến động theo mùa. Nghiên cứu cũng cho thấy người không chuyên, nếu được hướng dẫn tốt, có thể hỗ trợ phân loại dữ liệu từ bẫy ảnh với độ tin cậy cao. Đây là điểm rất quan trọng cho các chương trình giám sát có sự tham gia của cộng đồng.
Những kinh nghiệm này cho thấy bẫy ảnh không chỉ phục vụ nghiên cứu khoa học. Khi được thiết kế tốt, bẫy ảnh có thể hỗ trợ quản lý khu bảo tồn, theo dõi biến động quần thể, giảm xung đột người - voi và xây dựng các chương trình bảo tồn dài hạn.
Chương trình bẫy ảnh tại Việt Nam
Tại Việt Nam, voi hoang dã còn rất ít và phân bố rải rác. Vì vậy, việc giám sát từng quần thể, từng đàn và từng cá thể có ý nghĩa đặc biệt quan trọng. Nếu thiếu dữ liệu, các cơ quan quản lý khó biết chính xác voi còn bao nhiêu, đàn nào còn khả năng sinh sản, khu vực nào cần ưu tiên bảo vệ và đâu là điểm nóng xung đột voi - người.
Chương trình bẫy ảnh tại Đồng Nai là một bước thử nghiệm quan trọng. Từ tháng 6 năm 2022, chương trình được triển khai tại các khu vực thuộc huyện Định Quán, Tân Phú và Vĩnh Cửu. Hệ thống gồm 30 trạm với 75 máy ảnh, vận hành liên tục trong 1.290 ngày đêm và thu về hơn 453.000 ảnh, video; trong đó có hơn 16.000 ảnh, video ghi nhận voi. Dữ liệu này giúp xây dựng bộ ảnh định danh cá thể và tạo cơ sở cho các phân tích tiếp theo.
Từ hình ảnh thu được, nhóm nghiên cứu đã xây dựng danh mục khoảng 25-27 cá thể voi, ghi nhận các nhóm xã hội tương đối ổn định, bao gồm voi trưởng thành và voi non. Đây là tín hiệu tích cực vì sự xuất hiện của voi non cho thấy quần thể vẫn còn khả năng sinh sản và duy trì trong tự nhiên.
Dữ liệu bẫy ảnh tại Đồng Nai cũng giúp xác định cách voi sử dụng sinh cảnh theo mùa. Voi thường sử dụng suối, khe và hồ trong mùa khô; chúng ưu tiên rừng tre trúc trong mùa mưa và thường xuất hiện tại các khoảng trống trong rừng trồng để kiếm ăn. Chương trình cũng ghi nhận voi sử dụng các chảo nước nhân tạo, cho thấy các biện pháp cải thiện sinh cảnh có thể hỗ trợ trực tiếp cho quần thể voi.
Từ kết quả thí điểm, VECAP 2022 đã đưa giám sát voi bằng bẫy ảnh vào nhóm hành động ưu tiên nhằm nâng cao hiểu biết về số lượng, cấu trúc quần thể, sức khỏe và khả năng phục hồi của voi ngoài tự nhiên. Kế hoạch này đặt mục tiêu xây dựng hướng dẫn kỹ thuật, bộ thẻ định danh cá thể, báo cáo giám sát hằng năm và cơ sở dữ liệu quốc gia về voi hoang dã.
Năm 2024, Cục Lâm nghiệp và Kiểm lâm phối hợp cùng Humane World for Animals International tổ chức tập huấn kỹ thuật giám sát voi cho hơn 70 cán bộ, trong đó có cán bộ từ Vườn quốc gia Pù Mát, các tỉnh có voi phân bố và đại diện các trường, viện nghiên cứu. Hoạt động này tạo nền tảng để mở rộng chương trình bẫy ảnh từ một mô hình thí điểm thành một chương trình giám sát quy mô quốc gia.
Dữ liệu bẫy ảnh mang lại những lợi ích gì?
Trước hết, bẫy ảnh giúp xác định số lượng và cấu trúc quần thể. Thay vì chỉ ước đoán qua dấu chân, phân voi hoặc phỏng vấn, các nhà nghiên cứu có thể dựa vào hình ảnh để phân biệt từng cá thể. Điều này đặc biệt quan trọng với Việt Nam, nơi mỗi cá thể voi đều có ý nghĩa lớn đối với tương lai của quần thể.
Thứ hai, bẫy ảnh giúp theo dõi sinh sản và sức khỏe của đàn voi. Khi chương trình ghi nhận voi con mới sinh, voi non lớn lên hoặc một cá thể biến mất trong thời gian dài, các nhà quản lý có thể đánh giá xu hướng phục hồi hoặc phát hiện rủi ro cần can thiệp.
Thứ ba, bẫy ảnh giúp hiểu cách voi sử dụng sinh cảnh. Dữ liệu cho biết voi thường đi qua đâu, dùng nguồn nước nào, kiếm ăn ở khu vực nào và thay đổi tuyến di chuyển ra sao giữa mùa khô và mùa mưa. Thông tin này hỗ trợ quy hoạch hành lang sinh thái, cải thiện sinh cảnh và ưu tiên tuần tra tại các khu vực quan trọng.
Thứ tư, bẫy ảnh giúp giảm xung đột voi - người. Khi các nhà quản lý biết cá thể hoặc đàn voi nào thường xuất hiện gần nương rẫy, họ có thể thiết kế biện pháp cảnh báo sớm, điều chỉnh hàng rào, bố trí tổ phản ứng nhanh và hướng dẫn cộng đồng ứng phó an toàn hơn. Nhận diện cá thể voi cũng giúp quản lý các tình huống xung đột dựa trên hành vi thực tế của từng cá thể hoặc từng đàn.
Thứ năm, dữ liệu bẫy ảnh giúp xây dựng cơ sở dữ liệu quốc gia về voi hoang dã. Khi các tỉnh sử dụng cùng một quy trình đặt máy, xử lý ảnh và định danh cá thể, Việt Nam có thể theo dõi quần thể voi một cách thống nhất hơn. Đây là điều kiện cần để đánh giá hiệu quả bảo tồn trong dài hạn.
Cuối cùng, bẫy ảnh giúp nâng cao năng lực địa phương. Cán bộ kiểm lâm, chủ rừng, nhà nghiên cứu và cộng đồng có thể cùng tham gia thu thập, xử lý và sử dụng dữ liệu. Khi dữ liệu trở nên dễ hiểu hơn thông qua hình ảnh, công tác truyền thông bảo tồn cũng trở nên gần gũi hơn với công chúng.
Kết luận
Bẫy ảnh đang mở ra một cách tiếp cận mới cho bảo tồn voi tại Việt Nam: ít xâm lấn hơn, khoa học hơn và phù hợp hơn với điều kiện rừng nhiệt đới. Công cụ này giúp các nhà quản lý nhìn thấy những gì trước đây rất khó thấy: từng cá thể voi, từng đàn voi, từng tuyến di chuyển và từng dấu hiệu phục hồi của quần thể.
Trong bối cảnh voi hoang dã tại Việt Nam còn rất ít, mỗi dữ liệu thu được đều có giá trị. Một bức ảnh có thể giúp nhận ra một cá thể. Một chuỗi ảnh có thể cho thấy một đàn voi đang sinh sản. Một cơ sở dữ liệu tốt có thể giúp cả quốc gia đưa ra quyết định bảo tồn đúng lúc.
Bảo tồn voi bắt đầu từ việc hiểu voi. Và bẫy ảnh đang giúp Việt Nam làm điều đó một cách bền bỉ, thầm lặng nhưng đầy hy vọng.
Thông điệp chính: Bẫy ảnh giúp Việt Nam chuyển từ bảo tồn dựa trên ước đoán sang bảo tồn dựa trên bằng chứng, từ đó quản lý tốt hơn từng cá thể, từng đàn voi và từng vùng sinh cảnh quan trọng.
Nguồn tham khảo
PeerJ (2023). Day and night camera trap videos are effective for identifying individual wild Asian elephants.
Acta Theriologica Sinica (2018). Individual identification and population size assessment for Asian elephant based on camera-trapping techniques.
Wildlife Conservation Society / Global Ecology and Conservation (2021). Forest elephants are now critically endangered – here’s how to count them.
Diversity (2023). A Snapshot into the Lives of Elephants: Camera Traps and Conservation in Etosha National Park, Namibia.
VECAP 2022. Kế hoạch Hành động Quốc gia về Bảo tồn voi tại Việt Nam đến năm 2035, tầm nhìn 2050.
Tài liệu nội bộ: Chương trình bẫy ảnh, Khảo sát ô lưới và Định danh cá thể voi tại Việt Nam.
04/09/2026