CHƯƠNG 2. ĐỐI TƯỢNG, NỘI DUNG, PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
2.4. Phương pháp nghiên cứu
2.4.8. Xây dựng bản đồ dự báo phân vùng thích nghi của Voọc đen má trắng
Ứng dụng GIS và phần mềm Maxent để đánh giá mức độ thích hợp sinh cảnh cho loài Voọc đen má trắng. Tác giả áp dụng phương pháp chuyển đổi bản đồ dạng vecter thành raster và sang ASCII trong ARCGIS để làm dữ liệu đầu vào cho Maxent xây dựng bản đồ khu vực thích nghi cho loài.
Những dữ liệu không gian của các yếu tố sinh thái như (độ cao, độ dốc, khoảng cách đến sông suối), thực vật (loại thảm thực vật, độ che phủ)... được tích hợp vào phần mềm Arcgis 10.2 dưới dạng các lớp vecter, raster (bản đồ từng yếu tố sinh thái). Các lớp dữ liệu yếu tố tự nhiên, xã hội ảnh hưởng tới sự thích nghi cho loài Voọc đen má trắng sau khi được chuyển đổi thành dạng raster sang ASCII có
cùng tọa độ khu vực, cùng kích thước (cellsize) sẽ được sử dụng làm dữ liệu đầu vào cho phần mềm Maxent. Bên cạnh đó dữ liệu tọa độ các điểm khu vực loài Voọc đen má trắng xuất hiện bao gồm kinh độ vĩ độ cũng được chuyển đổi thành file.csv thông qua dữ liệu phần mềm SMART là một yếu tố nguồn dữ liệu quan trọng để chạy mô hình.
Để tạo mô hình môi trường sống thích hợp, nghiên cứu này dùng MaxEnt phiên bản (3.4.4) một kỹ thuật học máy hữu ích được sử dụng rộng rãi (Phillips và cs., 2006). Trong số các phương pháp chứng minh sự phân bố của loài, MaxEnt có
lẽ là phép đo được sử dụng nhiều nhất vì tính chính xác và khả năng sử dụng (Phillips và cs., 2008). MaxEnt là một lựa chọn rất hợp lý trong việc hiển thị sự phân bố của loài bởi nhiều lý do, ví dụ, việc sử dụng chọn lọc thông tin của loài, khả năng thích ứng trong việc xử lý thông tin tự nhiên - bao gồm cả các yếu tố liên tiếp và ngắt quãng, và khả năng phù hợp với các phản ứng phức tạp đối với các yếu tố sinh thái (Phillips và cs., 2006). Đặc biệt, MaxEnt không có độ nhạy cao về việc kiểm tra kích thước, điều này làm cho MaxEnt trở thành một mô hình được ưa chuộng trên tất cả các kích thước của mẫu thử (Wisz và cs., 2008).
Các bước cơ bản để sử dụng phần mềm MaxEnt:
Bước 1: Khởi chạy phần mềm MaxEnt
Để sử dụng phần mềm, bạn cần cung cấp file.csv chứa vị trí xuất hiện của loài cho bảng (“Samples”), một thư mục chứa các nhân tố tác động mà bạn mong muốn dạng ASCII vào bảng (“environmental layer”). Bạn có thể nhập các vị trí này bằng tay hoặc duyệt tìm chúng.
Bước 2: Tiến hành chạy mô hình
Lưu ý: về các lớp dữ liệu đầu vào bạn cần có kỹ năng về ARCGIS để chuẩn hóa dữ
liệu đầu vào có cùng hệ tọa độ và cùng cellsize.
Bước 4: Đọc kết quả
Tại khu vực lưu kết quả chạy mô hình chọn file có đuôi.html đây là file tổng hợp toàn bộ kết quả mà phần mềm tính toán ra bao gồm: Bản đồ phân vùng thích nghi, phần trăm (%) đóng góp của các nhân tố, kết quả kiểm tra jacknife…
Kết quả của mô hình MaxEnt được đánh giá dựa vào chỉ số AUC (Area Under the receiver operating characteristic Curve - Diện tích dưới đường cong đặc tính).
Giá trị AUC nằm trong khoảng từ 0 đến 1. Giá trị dưới 0,5 cho thấy rằng mô hình dự đoán thất bại, trong khi AUC bằng 1 chỉ ra mô hình có tính chính xác tuyệt đối.
Các mô hình có AUC > 0,7 được coi là đạt yêu cầu; từ 0,8 đến 0,9 được đánh giá là tốt và mô hình với AUC > 0,9 được cho là rất tốt (Hosmer và cs., 2013) Mô hình được chạy 10 lần độc lập để lấy giá trị trung bình của 10 lần chạy.
Bản đồ tiêu chí phân loại khu vực có điều kiện thích hợp/không thích hợp như sau: khu vực không phù hợp (P <0,1), khu vực thích hợp thấp (0,1 ≤ P <0,4), khu vực thích hợp vừa phải (0,4 ≤ P <0,6) và khu vực thích hợp cao (P ≥ 0,6) (Remya và cs., 2015).
180
160 156
140 133
122 124 126 120
100 80 60
40 23
20 11