Ứng dụng dữ liệu lớn để bảo tồn thiên nhiên hoang dã

Công nghệ thúc đẩy nghiên cứu sinh thái và bảo tồn sinh học

Đa dạng sinh học đang bị suy thoái một cách nghiêm trọng. Trong những thập kỉ qua, sự suy thoái đa dạng sinh học đã xảy ra với một tốc độ khủng khiếp trên thế giới, ở cả các nước phát triển như Mỹ, Nhật đến các nước chậm phát triển ở châu Phi, châu Á và Mỹ Latỉn. 

Bản cập nhật mới của Sách Đỏ IUCN hiện bao gồm các đánh giá về 142.577 loài động vật và thực vật thì trong đó có 40.084 loài được coi là có nguy cơ tuyệt chủng và có tới 17.000 loài trong tình trạng "thiếu dữ liệu". Điều đó cho thấy sự cần thiết của các các công cụ để đánh giá nhanh sự đa dạng của động vật hoang dã ở quy mô lớn và độ phân giải cao về mặt không gian, từ các loài động vật riêng lẻ đến mật độ toàn cầu.

Các loài động vật hiện đang được giám sát như thế nào? Thông thường, việc quản lý và bảo tồn các loài động vật dựa trên việc thu thập dữ liệu do con người thực hiện, bao gồm đếm động vật, quan sát hành vi của chúng và/hoặc tuần tra các khu bảo tồn thiên nhiên. 

Tuy nhiên, quá trình này tốn rất nhiều thời gian, công sức và tiền bạc. Chúng cũng có thể dẫn đến các bộ dữ liệu sai lệch do bị ảnh hưởng bởi tính chủ quan của người quan sát, tính tin cậy giữa các quan sát viên và các phản ứng không thể tránh khỏi của động vật đối với sự hiện diện của người quan sát. Thậm chí, sự hiện diện của con người trên thực địa cũng gây ra những rủi ro cho động vật hoang dã, môi trường sống của chúng và chính con người: ví dụ, nhiều hoạt động bảo tồn động vật hoang dã được thực hiện bởi máy bay và tai nạn máy bay là nguyên nhân chính gây tử vong cho các nhà sinh vật học.

Những hạn chế này đã cản trở đáng kể thông tin về phạm vi địa lý, mật độ và sự đa dạng của cộng đồng sinh vật trên toàn cầu cũng như khả năng của con người trong việc đánh giá hậu quả của sự suy giảm đa dạng sinh học. Ví dụ, con người tiến hành đếm số lượng đàn chim biển và dơi xuất hiện từ các hang động có xu hướng đánh giá thấp đáng kể số lượng cá thể hiện có. Hơn nữa, các ước tính số lượng loài dựa trên phép ngoại suy từ một số lượng nhỏ các điểm đếm có độ không chắc chắn lớn và có thể không nắm bắt được sự biến đổi trong các mối quan hệ sinh thái, dẫn đến các dự đoán hoặc ngoại suy sai lầm.

Việc giám sát không đầy đủ, một phần do khó khăn triển khai và chi phí thu thập dữ liệu cần thiết, được xác định là một thách thức lớn trong các hoạt động bảo tồn. Tương tự, việc ngăn chặn săn trộm đòi hỏi phải giám sát chuyên sâu các khu bảo tồn rộng lớn, đây cũng là một thách thức lớn đối với công nghệ hiện có. Các nhà quản lý khu bảo tồn thường phải đầu tư rất nhiều vào việc ngăn chặn xâm nhập bất hợp pháp và phát hiện những kẻ săn trộm. 

Nhưng thực tế, các nhân viên kiểm lâm thường đến quá muộn để ngăn chặn tội phạm về động vật hoang dã. Rõ ràng, việc thu thập dữ liệu dựa trên con người theo cách truyền thống đã bộc lộ nhiều hạn chế trong bối cảnh hiện nay.

Dữ liệu lớn đang bùng nổ và giúp mọi lĩnh vực cải thiện dịch vụ và quản lý tốt hơn. Bảo tồn thiên nhiên cũng là một trong những lĩnh vực quan trọng mà dữ liệu lớn có thể đóng góp tích cực nhằm giải cứu động vật hoang dã. Dữ liệu lớn không chỉ tạo ra lợi ích kinh tế mà còn xây dựng được nhiều giá trị quý báu mang tính chất cộng đồng.

Ứng dụng dữ liệu lớn trong bảo tồn thiên nhiên hoang dã

Dự án Khảo sát The Great Elephant Census

Chỉ riêng tại châu Phi hiện có hơn 12.000 con voi bị giết hại mỗi năm kể từ 2006. Con số ấy vẫn đang tăng lên trong những thập kỷ gần đây. Nếu điều này vẫn tiếp diễn thì trong một viễn cảnh tương lai sẽ không còn một cá thể voi nào trên hành tinh này.

Việc bảo vệ hệ sinh thái chung là vô cùng quan trọng không chỉ đối với động vật hoang dã mà còn cả cộng đồng động thực vật xung quanh để tạo thành một hệ sinh thái.

Dữ liệu lớn có thể phát hiện ra những thiếu hụt giữa những các mắt xích trong hệ tuần hoàn. Vào năm 2014, một cuộc khảo sát có tên The Great Elephant Census được tiến hành bởi nhà đồng sáng lập Microsoft Paul Allen nhằm thu thập nhiều tư liệu về số lượng voi ở châu Phi. 90 chuyên gia nghiên cứu đã tiến hành rà soát hơn 285.000 dặm trên 21 quốc gia ở lục địa châu Phi để thực hiện khảo sát này.

Một trong những nguồn dữ liệu thô lớn nhất về voi trên thế giới đã được thu thập từ đây. Khảo sát cho thấy rằng số lượng voi chỉ còn 352.271 cá thể trên 18 quốc gia và hiện đã giảm xuống hơn 30% chỉ trong vòng 7 năm. Con số này đã dấy lên báo động về việc cần có một hệ thống điều phối được vận hành để đảm bảo những tín hiệu cấp cứu sẽ được giải quyết kịp thời.

Dữ liệu lớn đã giúp cho số lượng cá thể voi luôn được cập nhật, giúp các nhà bảo tồn động vật hoang dã có thể nhanh chóng nắm bắt tình hình của voi để có thể cứu hộ kịp thời khi cần.

eBird

Dự án này đã được thực hiện vào năm 2002. Đây là một ứng dụng di động cho phép người dùng ghi âm lại tiếng chim hót để từ dữ liệu đó, ứng dụng sẽ tìm ra chúng là loài nào và lưu lại dữ liệu này trên hệ thống. Ứng dụng được tạo ra với mục tiêu tạo ra nguồn dữ liệu lớn có ích cho các chuyên gia nghiên cứu và phù hợp với những người đam mê với loài chim.

Những dữ liệu này sau đó sẽ được chia sẻ đến chính quyền địa phương, nhân viên bảo tồn, giáo viên hay các nhà nghiên cứu loài chim, nhà sinh vật học. Từ đó mọi người đều có thể sẽ đóng góp vào dự án khác mang tên "BirdCast", một phần mềm dự đoán thời gian thực về đợt di trú của các loài chim lần đầu tiên được ra mắt trên thế giới.

Công nghệ học máy sẽ được sử dụng để dự đoán các mô hình di cư và sinh sống của các loài chim khác nhau. Điều này sẽ cung cấp thông tin chính xác hơn cho việc lập kế hoạch và quản lý đất đai, đồng thời cho phép chuẩn bị cần thiết cho các khu vực dễ xảy ra tụ tập của các loài chim. Qua đó, chúng ta có thể kiểm soát về số liệu tăng trưởng của các loài chim hiện có trên trái đất trong hiện tại và tương lai và đưa ra phương pháp bảo tồn phù hợp.

Dự án Earthcube

Dự án này đã được khởi động cách đây 5 năm với mục đích tạo ra một bản sao 3D sống động của trái đất để từ đó có thể phục vụ nhiều mục tiêu nghiên cứu khác nhau của các nhà khoa học.

Khoa học máy tính và dữ liệu lớn được sử dụng để xây dựng nhiều dự án quốc tế bao gồm dự án này. Earthcube cũng tiến hành tài trợ nhiều dự án khác nhau như Khoa học về san hô và mạng lưới cáp quang.

Cơ sở dữ liệu về loài, phần mềm phân tích hình ảnh và lập bản đồ 3D được sử dụng để theo dõi sự sụt giảm hay phát triển của các rặng san hô về mặt cấu trúc cùng các bệnh và hiện tượng tẩy trắng đang diễn ra với các rặng san hô cũng như nhiệt độ nước biển. Dựa vào đó, các nhà nghiên cứu, nhà hoạt động vì môi trường có thể tìm ra biện pháp bảo tồn, nhân giống các rặng san hô quý hiếm, hiện có nguy cơ tuyệt chủng./.

Ngọc Diệp