Áp dụng phương pháp chỉ số trong đánh giá tính dễ bị tổn thương do biến đổi khí hậu đối với hoạt động nuôi trồng thủy sản tại huyện Phú Vang, tỉnh Thừa Thiên Huế

Bài viết áp dụng phương pháp đánh giá định lượng tính dễ bị tổn thương (DBTT) bằng phương pháp xây dựng chỉ số dễ bị tổn thương. Chỉ số DBTT được xây dựng với tư cách là khả năng bị ảnh hưởng trước dao động khí hậu và thảm họa thiên nhiên, độ nhạy cảm trước các tác động đó và khả năng thích ứng trước tình hình biến đổi khí hậu trong hiện tại và tương lai.

TÍNH DỄ BỊ TỔN THƯƠNG DO BIẾN ĐỔI KHÍ HẬU ĐỐI VỚI HOẠT ĐỘNG NUÔI TRỒNG THỦY SẢN TẠI HUYỆN PHÚ VANG, TỈNH THỪA THIÊN HUẾ

LÊ THỊ NA - NGUYỄN ĐĂNG ĐỘ Trường Đại học Sư phạm - Đại học Huế

Tóm tắt: Biến đổi khí hậu đã và đang gây ra nhiều thay đổi về tự nhiên, môi trường

và tác động đến nhiều ngành, lĩnh vực kinh tế xã hội khác nhau, trong đó đặc biệt là

ngành nuôi trồng thủy sản Nghiên cứu sử dụng phương pháp chỉ số theo đề xuất của

IPCC - 2007 để đánh giá tính dễ bị tổn thương do biến đổi khí hậu trong nuôi trồng

thủy sản ở huyện Phú Vang, tỉnh Thừa Thiên Huế Kết quả nghiên cứu sẽ góp phần

lượng hóa mức độ tổn thương do biến đổi khí hậu, xác định mối quan hệ giữa các yếu

tố gây tổn thương, cung cấp cơ sở khoa học cho các hành động thích ứng với những

thay đổi của khí hậu và thời tiết ở địa bàn nghiên cứu

Từ khóa: Tính dễ bị tổn thương, biến đổi khí hậu, phương pháp chỉ số

1 ĐẶT VẤN ĐỀ

Phú Vang là một huyện đồng bằng ven biển của tỉnh Thừa Thiên Huế, thường xuyên chịu ảnh hưởng nặng nề của nhiều loại hình thiên tai, đặc biệt là bão, lũ, áp thấp nhiệt đới, và ngày càng có xu hướng cực đoan hơn Bão xảy với cường độ mạnh và gây thiệt hại cao, hạn hán có xu thế xảy ra nhiều hơn, kéo theo đó xâm nhập mặn vào sâu hơn trong mùa khô đã ảnh hưởng đa chiều đến nhiều lĩnh vực kinh tế - xã hội, trong đó có hoạt động nuôi trồng thủy sản (NTTS) ở địa phương Do đó, cần phải có các giải pháp, kế hoạch thích ứng với biến đổi khí hậu (BĐKH) nhằm ứng phó với hiểm họa này

Bài viết áp dụng phương pháp đánh giá định lượng tính dễ bị tổn thương (DBTT) bằng phương pháp xây dựng chỉ số dễ bị tổn thương Chỉ số DBTT được xây dựng với tư cách là khả năng bị ảnh hưởng trước dao động khí hậu và thảm họa thiên nhiên, độ nhạy cảm trước các tác động đó và khả năng thích ứng trước tình hình biến đổi khí hậu trong hiện tại và tương lai [3] Chỉ số này phục vụ quá trình đưa ra quyết định về các giải pháp thích ứng được xây dựng từ việc đánh giá tính DBTT ở các vùng khác nhau và nguyên nhân dẫn đến sự khác biệt đó Kết quả tính toán từ chỉ số này tạo thêm cơ sở đáng tin cậy để đề xuất các hoạt động thích ứng được áp dụng trong hiện tại và tương lai

2 CƠ SỞ KHOA HỌC CỦA PHƯƠNG PHÁP CHỈ SỐ TRONG ĐÁNH GIÁ TÍNH DỄ BỊ TỔN THƯƠNG

Theo Ủy ban Liên Chính phủ về Biến đổi khí hậu (IPCC), tính DBTT do BĐKH được định nghĩa là mức độ mà hệ thống dễ bị tác động và không có khả năng chống chịu trước những tác động tiêu cực của BĐKH (IPCC, 2007) Tính DBTT là hàm số của đặc tính, quy mô và tốc độ của BĐKH và nhiễu động mà hệ thống bị phơi nhiễm, tính nhạy cảm và năng lực thích ứng của

hệ thống đó [3] Hàm số có dạng:

V = f(E, S, AC) Trong đó:

- V: Vulnerability là tính dễ bị tổn thương;

- E: Exposure là độ phơi nhiễm;

- S: Sensitivity là độ nhạy;

- AC: Adaptation Capacity là khả năng thích ứng

Hiện nay, việc đánh giá định lượng tính DBTT thường được tiến hành bằng cách xây dựng

“chỉ số dễ bị tổn thương” Chỉ số này dựa trên nhiều biến chỉ thị làm nên khả năng dễ bị tổn thương của một vùng Phương pháp này cho kết quả là một số duy nhất, có thể được dùng để so sánh các vùng khác nhau Chỉ số được xây dựng nằm trong khoảng từ 0 đến 1 để dễ tiến hành so sánh giữa các vùng Chỉ số dễ bị tổn thương được xây dựng theo quy trình:

Bước 1 Xác định các biến của hàm đánh giá tính DBTT

- Độ phơi nhiễm (E - Exposure) được IPCC định nghĩa là bản chất và mức độ của một hệ thống chịu tác động bởi các biến đổi thời tiết đặc biệt [3]

- Độ nhạy cảm (S - Sensitivity) là mức độ của một hệ thống chịu tác động (trực tiếp hoặc gián tiếp) có lợi cũng như bất lợi bởi các tác nhân kích thích liên quan đến khí hậu [3]

- Khả năng thích ứng (AC - Adaptive Capacity) là khả năng của một hệ thống nhằm thích ứng với biến đổi khí hậu (bao gồm sự thay đổi cực đoan của khí hậu) nhằm giảm thiểu các thiệt hại, khai thác yếu tố có lợi hoặc để phù hợp với tác động của biến đổi khí hậu [3]

Tương ứng với từng biến chính (E, S, AC), ta có các biến thành phần, biến phụ của hàm đánh giá Bài viết đã tiến hành khảo sát, điều tra ngư hộ với 615 phiếu và 12 phiếu cho cán bộ địa phương cấp xã, trong đó Thuận An 110 phiếu, Phú An 185 phiếu, Phú Xuân 115 phiếu, Phú

Đa 38 phiếu, Vinh Hà 135 phiếu và Vinh Thanh 46 phiếu Số phiếu điều tra/xã được lựa chọn tương ứng 50% tổng số hộ NTTS của xã đó Riêng các biến E1, E2, E3 dựa vào số liệu về kịch bản thay đổi nhiệt độ và lượng mưa và nước biển dâng được xây dựng cho Kế hoạch hành động ứng phó với BĐKH tỉnh Thừa Thiên Huế đến năm 2020 [5], [1] (bảng 1)

Bảng 1 Các biến của hàm DBTT và số liệu điều tra ở các xã nghiên cứu

Biến chính

Biến thành phần

Biến phụ

Xã Thuận

An

Phú

An

Phú Xuân

Phú

Đa

Vinh

Hà

Vinh Thanh

Độ phơi

nhiễm

(E)

Biến động

nhiệt độ

trung bình

năm theo

các kịch

bản (E1)

Mức tăng nhiệt độ trung bình vào năm 2020 (E11) (0C)

0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5

Mức tăng nhiệt độ trung bình vào năm 2050 (E12) (0C)

1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4

Mức tăng nhiệt độ trung bình vào năm 2100 (E13) (0C)

2,7 2,7 2,7 2,7 2,7 2,7

Biến động

lượng

mưa

trung bình

năm theo

các kịch

bản (E2)

Mức tăng lượng mưa vào năm 2020 (E21) (%) 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 Mức tăng lượng mưa vào

năm 2050 (E22) (%) 3,8 3,8 3,8 3,8 3,8 3,8 Mức tăng lượng mưa vào

năm 2100 (E23) (%) 7,2 7,2 7,2 7,2 7,2 7,2

Nguy cơ

ngập lụt

do nước

biển dâng

theo các

kịch bản

(E3)

Diện tích có nguy cơ ngập 9cm vào năm 2020 (E31) (Ha)

21,92 10,72 0,53 9,98 2,48 0,16

Diện tích có nguy cơ ngập 25cm vào năm 2050 (E32) (Ha)

105,30 145,35 41,02 145,55 166,69 4,57

Diện tích có nguy cơ ngập 71cm vào năm 2100 (E33) (Ha)

343,43 437,79 603,49 1.014,1 116,72 52,61

Độ nhạy

cảm (S)

Diện tích

NTTS (S1)

Diện tích NTTS so với diện tích đất nông nghiệp (S11) (%)

65,58 57,59 60,86 8,54 29,82 11,76

Diện tích NTTS nước lợ ven đầm phá (S12) (Ha) 99,12 99,48 99,73 52,13 92,79 93,23

Năng

suất, sản

lượng

NTTS (S2)

Năng suất tôm bình quân (S21) (tấn/ha) 0,77 0,25 0,13 0,46 0,48 0,44 Năng suất cua bình quân

(S22) (tấn/ha) 0,23 0,10 0,14 0,17 0,08 0,11 Năng suất bình quân cá các

loại (S23) (tấn/ha) 1,11 0,32 0,50 0,78 0,40 1,99 Tổng sản lượng thủy sản

(S24) (tấn) 556 167 506 96,8 334,5 108,2

Lao động

(S3)

Số hộ nuôi trồng thủy sản

Tỷ lệ chủ hộ có trình độ học vấn 12/12 (S32) (%) 45 42,8 38,9 35 40 43,3

Số năm NTTS trung bình của các hộ (S33) (năm) 13,1 14,2 14 13,5 13,8 11,2

% nữ giới trong lao động ngành thủy sản (S34) 38,6 46,1 45,7 53,6 50 30,88

% người lao động được đào tạo về NTTS (S35) 22 14 24 8,33 13,75 13,63

Nguồn

nước (S4)

Khả năng đáp ứng nhu cầu nước cho thủy sản

(S41) (%)

Diện tích NTTS được cung cấp nước đảm bảo chất lượng (S42) (%)

25 22,6 19,5 12 14 23,5

Cơ sở hạ

tầng

(AC1)

Tỉ lệ cơ sở hạ tầng thủy lợi phục vụ NTTS được tu sửa thường xuyên (AC11) (%)

Nguồn: Số liệu điều tra sơ cấp và thứ cấp Bước 2 Sắp xếp dữ liệu

Ở mỗi thành phần của khả năng DBTT, dữ liệu điều tra khảo sát sẽ được sắp xếp theo ma trận hình chữ nhật với hàng thể hiện các vùng và cột thể hiện các biến phụ

Giả sử M là vùng/địa phương và K là biến phụ mà ta đã thu thập được Gọi Xij là giá trị

của biến phụ j tương ứng với vùng i Khi đó bảng dữ liệu sẽ có M hàng K cột như sau:

Bảng 2 Bảng sắp xếp dữ liệu các biến phụ theo vùng/địa phương

Vùng/địa phương Biến phụ

Bước 3 Chuẩn hóa giá trị của các biến

Có thể dễ dàng thấy rằng các biến của hàm đánh giá được thể hiện theo các đơn vị khác nhau Bởi vậy, các biến sẽ được chuẩn hóa theo phương pháp do UNDP đề xuất (UNDP, 2006) Theo phương pháp này, để thu được các số không còn phụ thuộc vào đơn vị và chúng

Khả năng

thích ứng

(AC)

Tỷ lệ hệ thống dẫn nước NTTS được bê tông hóa (AC12) (%)

Diện tích NTTS được bảo

vệ bởi kè chắn sóng (AC13) (%)

Kinh tế

(AC2)

Thu nhập từ NTTS (AC21)

% số hộ vay vốn để NTTS

Ngân sách đầu tư cho NTTS (AC23)

(Triệu đồng/ha)

285 290 315 250 315 240

Một số

vấn đề xã

hội (AC3)

Tỉ lệ người dân có kiến thức về BĐKH (AC31) (%) 100 96 100 97,22 95 100

Tỉ lệ người lớn biết chữ

Tỉ lệ hộ nghèo (AC33) (%) 1,50 10,19 5,59 9,52 16,54 7,28

Tỉ lệ người trong độ tuổi lao động (AC34) (%) 44,3 48,1 48,2 47,1 49 46,6

cần được chuẩn hóa để nằm trong khoảng từ 0 đến 1 và quá trình chuẩn hóa được thực hiện theo công thức:

Trong đó:

- X ij là giá trị của biến j tương ứng với vùng i;

- MinX ij là giá trị thấp nhất của biến j tương ứng với vùng i;

- MaxX ij là giá trị cao nhất của biến j tương ứng với vùng i

Tuy nhiên, cũng có các biến quan hệ nghịch biến với chỉ số tổn thương, chẳng hạn như nếu tỷ lệ biết đọc, viết cao tại một khu vực, thì khả năng nhận biết các tác động và khả năng ứng phó với tác động của BĐKH tại khu vực đó sẽ cao và vì vậy tính dễ bị tổn thương sẽ giảm

đi Như vậy, tỷ lệ biết đọc biết viết có quan hệ nghịch biến với tính DBTT, nhưng lại có quan

hệ đồng biến với khả năng thích ứng Lúc đó, xác định giá trị chuẩn hóa của các biến này theo công thức sau:

Trong đó:

- X ij là giá trị của biến j tương ứng với vùng i;

- MinX ij là giá trị thấp nhất của biến j tương ứng với vùng i;

- MaxX ij là giá trị cao nhất của biến j tương ứng với vùng i

Bước 4 Xác định trọng số cho các biến của hàm tính DBTT

Chỉ số DBTT được xây dựng bằng cách áp dụng trọng số cân bằng cho tất cả các chỉ số/thành phần Tính DBTT được sử dụng theo khái niệm của IPCC, 2007 với ba biến chính: E, S,

AC Đối với từng biến chính đều có các biến thành phần và các biến thành phần này lại có thể có các biến phụ Trọng số cho các biến thành phần được xác định bằng công thức sau:

n

X X

n

j ij i





 1 Trong đó:

- X i là trọng số của biến thành phần;

- X ij là giá trị của biến j tương ứng với biến thành phần X i;

- n là số biến phụ trong biến thành phần

Sau khi xác định được trọng số của các biến thành phần, biến chính (E, S, AC) được xác định bằng công thức sau:

ij ij

ij ij

ij

MinX MaxX

MinX X

X











 n

i i

n i i i

n

n X X

(1)

(2)

(3)

(4)

Trong đó:

- X là trọng số của các biến chính (E, S, AC);

- X i là trọng số của các biến thành phần cấu thành nên biến chính đã được tính ở công thức (3);

- n i là số lượng các biến phụ cấu thành nên biến thành phần thứ i

Bước 5 Xác định chỉ số dễ bị tổn thương

Chỉ số dễ bị tổn thương (V) được xác định theo công thức đề xuất của IPCC - 2007, công thức có dạng:

Trong đó:

- E: là độ phơi nhiễm;

- S: là độ nhạy cảm;

- AC: là khả năng thích ứng;

- V: là chỉ số DBTT do BĐKH

Như vậy, chỉ số DBTT do BĐKH sẽ dao động trong khoảng từ 0 đến 1 Nếu V = 0 có nghĩa là hoạt động NTTS ở địa phương đó không bị tổn thương và V = 1 có nghĩa là hoạt động NTTS ở địa phương đó DBTT cao nhất

Bước 6 Phân cấp mức độ dễ bị tổn thương

Để thuận tiện trong việc xác định mức độ DBTT giữa các vùng/địa phương, bài viết lựa chọn 3 mức phân cấp: tổn thương thấp, tổn thương trung bình và tổn thương cao, đồng thời sử dụng phương pháp phân cấp theo khoảng cách đều từ 0 đến 1 để phân chia thành 3 mức như sau:

- 0<V≤0,33: Tổn thương thấp;

- 0,34 ≤V≤ 0,67: Tổn thương trung bình;

- 0,68≤V≤1: Tổn thương cao

3 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

3.1 Kết quả xác định trọng số biến mức độ phơi nhiễm (E - Exposure)

Trên cơ sở kết quả điều tra và tính toán số liệu cho các biến thành phần và biến phụ của hàm số dễ bị tổn thương, bài báo áp dụng công thức (1), (3), (4) để chuẩn hóa giá trị các biến phụ, từ đó xác định trọng số cho các biến thành phần và biến chính (E) như sau (bảng 3):

Bảng 3 Kết quả xác định trọng số của các biến thành phần và biến chính E

Độ phơi nhiễm Thuận An Phú An Phú Xuân Phú Đa Vinh Hà Vinh Thanh

E 0,5694 0,5506 0,4462 0,6143 0,4860 0,3557

3

) 1

S E

Kết quả tính toán chỉ số độ phơi nhiễm của 6 xã/thị trấn đều ở mức trung bình và có sự phân hóa khác nhau (Bảng 3) Với đặc điểm là các xã ven đầm phá và ven biển có diện tích gần bằng nhau, có vị trí địa lý tương tự nhau Vì vậy, mức độ phơi nhiễm trước điều kiện thời tiết khí hậu của 6 xã: Thuận An, Phú An, Phú Xuân, Phú Đa, Vinh Hà, Vinh Thanh có thể xem là như nhau Tuy nhiên, Phú Đa là xã có độ phơi nhiễm cao nhất bằng 0,6143 Nguyên nhân chủ yếu do Phú Đa là địa bàn thấp trũng, kết quả dự báo nguy cơ ngập lụt theo các kịch bản cho thấy Phú Đa

là xã có diện tích ngập lụt lớn (1014,101ha năm 2100) nên dẫn đến chỉ số độ phơi nhiễm của Phú Đa là lớn nhất

Vinh Thanh là xã có mức độ phơi nhiễm thấp nhất 0,3557, vì phần lớn diện tích nuôi trồng thủy sản ở đây là nuôi cao triều, nuôi tôm trên cát theo hướng bán thâm canh và thâm canh Mặt khác, đây là địa bàn có địa hình tương đối cao so với các địa phương khác, nguy cơ ngập do nước biển dâng thấp (52,61ha năm 2100) nên chỉ số độ phơi nhiễm của xã thấp

3.2 Kết quả xác định trọng số biến mức độ nhạy cảm (S - Sensitivity)

Áp dụng công thức (1) để chuẩn hóa cho tất cả các biến phụ của biến thành phần (S1), (S2), (S3), (S4) Riêng hai biến phụ (S32) và (S33) của biến (S3) nghịch biến với chỉ số S nên bài báo áp dụng công thức (2) để chuẩn hóa Dựa vào kết quả chuẩn hóa các biến của chỉ số S, áp dụng công thức (3) và (4) để xác định trọng số cho các biến thành phần và biến chính S (bảng 4)

Bảng 4 Kết quả xác định trọng số cho các biến thành phần và biến chính (S)

Độ nhạy cảm Thuận An Phú An Phú Xuân Phú Đa Vinh Hà Vinh Thanh

S 0,3570 0,6420 0,5124 0,5830 0,6746 0,4634

Qua Bảng 4 cho thấy sự chênh lệch độ nhạy cảm giữa các xã là khá lớn, cụ thể:

+ Thuận An là xã có độ nhạy cảm thấp nhất trong các xã nghiên cứu (0,3570), vì Thuận An

có diện tích NTTS trên đầm phá ít, số người tham gia vào NTTS ít, và người dân được tập huấn các kĩ năng NTTS, trình độ học vấn và số năm NTTS trung bình của các hộ của xã cao

+ Vinh Hà và Phú An là hai xã có độ nhạy cảm cao nhất, lần lượt là 0,6746 và 0,6420 Đây

là hai xã có diện tích NTTS lớn nhất của huyện, các loài nuôi chủ yếu bao gồm: Tôm sú, tôm thẻ chân trắng (Vinh Hà), cua, cá dìa, cá kình, cá đối mục các loài này rất nhạy cảm với các hiện tượng thời tiết nên năng suất có sự biến động khi có thiên tai và dịch bệnh xảy ra Hai xã này có

số hộ NTTS lớn của huyện nhưng tỉ lệ lao động được đào tạo NTTS vẫn còn thấp như Phú An chỉ có 14% tổng số hộ được điều tra, trình độ học vấn của chủ hộ thấp Đặc biệt, Vinh Hà là xã

có nguồn cung cấp nước đạt chất lượng rất thấp chỉ đạt 14%, do xã này nằm trong khu vực ảnh hưởng của Cửa Tư Hiền, nên nước mặn về muộn, độ mặn thấp hơn các xã khác và đang có xu hướng bị ngọt hóa do hiện tượng bồi lắng cửa Tư Hiền

+ Các xã còn lại đều có chỉ số S nằm trong khoảng từ 0,46 đến 0,58

3.3 Kết quả xác định trọng số biến khả năng thích ứng (AC - Adaptive Capacity)

Áp dụng công thức (1) để chuẩn hóa các biến của chỉ số khả năng thích ứng Riêng biến phụ AC22 và AC33 có quan hệ nghịch biến với khả năng thích ứng nên báo cáo áp dụng công thức (2) Dựa vào kết quả chuẩn hóa các giá trị, bài báo áp dụng công thức (3) và (4) để tính trọng số các biến thành phần và biến chính khả năng thích ứng, kết quả được thể hiện ở Bảng 5

Bảng 5 Kết quả xác định trọng số cho các biến thành phần và biến chính AC

Khả năng

thích ứng Thuận An Phú An Phú Xuân Phú Đa Vinh Hà Vinh Thanh

AC 0,7314 0,5439 0,4884 0,5786 0,5698 0,6503

Kết quả tính toán khả năng thích ứng thì 6 xã trên đều ở mức trung bình từ 0,488 đến 0,734 Trong đó, Thuận An là xã cho kết quả cao nhất (0,7314) do xã này có tỉ lệ cơ sở hạ tầng thủy lợi phục vụ NTTS được tu sửa thường xuyên cao nhất trong các xã đạt 20%/năm Các hệ thống dẫn nước chính vào hồ nuôi được bên tông hóa lên đến 65%… Bên cạnh đó, khi tính toán biến phụ kinh tế (AC2) và một số vấn đề xã hội khác (AC3) thì Thuận An là xã có tỉ lệ hộ nghèo thấp nhất trong 6 xã/thị trấn

Xã Phú Xuân cho kết quả chỉ số AC thấp nhất trong 6 xã/thị trấn (0,4884) Vì đây là xã có diện tích NTTS lớn, nhưng tỉ lệ hệ thống thủy lợi phục vụ NTTS được tu bổ thường xuyên thấp (14%); hệ thống kênh dẫn nước được bê tông hóa chỉ đạt 45% và có tỉ lệ số hộ vay vốn để NTTS cao nhất (45%) nên khả năng thích ứng của Phú Xuân thấp nhất

Hình 1 So sánh các chỉ số E, S, AC ở các xã nghiên cứu

3.4 Kết quả đánh giá tính dễ bị tổn thương

Như đã đề cập ở trên, tính DBTT là hàm số của đặc tính, quy mô và tốc độ của BĐKH và nhiễu động mà hệ thống bị phơi nhiễm (E), nhạy cảm (S) và khả năng thích ứng (AC) Nghiên cứu áp dụng công thức (5) để xác định chỉ số dễ bị tổn thương (V) và kết quả được thể hiện ở Bảng 6

0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8

Thuận

An

Phú An

Phú Xuân

Phú Đa

Vinh Hà

Vinh Thanh

E S AC

Bảng 6 Kết quả tính toán chỉ số dễ bị tổn thương (V)

Biến Thuận An Phú An Phú Xuân Phú Đa Vinh Hà Vinh Thanh

V 0,40 0,55 0,59 0,54 0,53 0,39

Dựa vào kết quả tính toán chỉ số dễ bị tổn thương (Bảng 6) cho thấy:

- Tất cả 6 xã/thị trấn được đánh giá đều đạt ở mức độ DBTT trung bình

- Xã có chỉ số tổn thương lớn nhất trong 6 xã/thị trấn được nghiên cứu đánh giá là Phú Xuân 0,59 do xã này có chỉ số độ phơi nhiễm và độ nhạy cảm đều cao, nhưng chỉ số khả năng thích ứng chỉ đạt 0,448, thấp nhất trong 6 xã/thị trấn dẫn đến chỉ số tổn thương cao Hiện nay, Phú Xuân hầu hết các thôn đều phát triển mạnh nghề NTTS, chủ yếu phát triển hình thức nuôi chắn sáo, vây chắn hạ triều ở các thôn Định Cư, Lê Bình, Thủy Diện và bị phơi nhiễm lớn trước các hiện tượng thời tiết cực đoan của BĐKH Đặc biệt, khi đánh giá nguy cơ ngập lụt do nước biển dâng theo các kịch bản thì những diện tích NTTS của xã này có nguy cơ bị ngập có thể ảnh hưởng đến hoạt động NTTS trong tương lai là rất lớn

- Phú An có chỉ số DBTT xếp thứ hai 0,55, bởi đây là xã có chỉ số độ phơi nhiễm và chỉ số nhạy cảm cao thứ hai trong 6 xã/thị trấn, nhưng khả năng thích ứng thấp hơn các xã còn lại chỉ đạt 0,5439 xếp thứ 5 trong 6 xã, dẫn đến chỉ số tổn thương cao

- Phú Đa có chỉ số DBTT lớn thứ 3 trong tổng số 6 xã/thị trấn do chỉ số phơi nhiễm cao nhất trong các xã và chỉ số độ nhạy cảm của xã này đều cao, trong khi đó chỉ số tính thích ứng xếp thứ 3 trong 6 xã, nên chỉ số tổn thương của xã này đạt 0,54

- Xã Vinh Hà có chỉ số DBTT xếp thứ 4 từ cao xuống thấp trong 6 xã/thị Điều này phù hợp với kết quả điều tra khảo sát Đây là xã có diện tích và số hộ NTTS nhiều nhất của huyện Phú Vang, nhưng chủ yếu nuôi theo hình thức quảng canh và dần chuyển sang quảng canh cải tiến, còn phụ thuộc nhiều vào nguồn thức ăn tự nhiên Đặc biệt, Vinh Hà tiếp giáp trực tiếp với đầm Cầu Hai - nơi có độ mặn lên muộn và đang có xu hướng ngọt hóa do hiện tượng bồi lắng cửa Tư Hiền, dẫn đến chỉ số tổn thương của xã này đứng thứ 4 trong 6 xã/thị trấn

- Thị trấn Thuận An là xã có chỉ số DBTT xếp thứ 5 trong 6 xã/thị trấn (0.40), vì xã này có

độ nhạy cảm và độ phơi nhiễm thấp, trong lúc chỉ số khả năng thích ứng lại cao nhất trong 6 xã (0,7314) Điều này chứng tỏ việc nâng cao khả năng thích ứng chính là một trong những vấn đề quan trọng nhất trong việc giảm tính dễ bị tổn thương

- Xã Vinh Thanh có chỉ số DBTT thấp nhất (0,39), do Vinh Thanh có diện tích NTTS ít và được đầu tư thủy lợi, cơ sở hạ tầng, hoạt động NTTS theo hướng bán thâm canh và thâm canh, chỉ số thích ứng đạt mức cao, độ phơi nhiễm thấp nhất và độ nhạy cảm cũng thấp hơn so với các

xã còn lại

Như vậy, từ kết quả nghiên cứu cho thấy, mức độ nghịch biến giữa khả năng thích ứng và tính DBTT được thể hiện rất rõ ràng Với cơ sở hạ tầng yếu kém, nguồn nhân lực hạn chế, diện tích và số hộ NTTS lớn và đầu tư dàn trải, xã Vinh Hà, Phú An và Phú Đa có nguy cơ dễ bị tổn thương cao hơn rất nhiều so với ba xã còn lại

4 KẾT LUẬN

Hiện nay, có rất nhiều quan điểm, khái niệm khác nhau về tính DBTT, tuy nhiên đồng nhất các quan điểm, khái niệm thì tình trạng dễ bị tổn thương phụ thuộc chặt chẽ vào 3 yếu tố (biến

chính) đó là độ phơi nhiễm (exposure), độ nhạy cảm (sensitivity) và khả năng thích ứng (adaptive capacity) Việc áp dụng phương pháp chỉ số trong đánh giá đã góp phần lượng hóa kết quả của hàm số DBTT do BĐKH

Kết quả đánh giá cho thấy, chỉ số V đối với hoạt động NTTS của 6 xã nghiên cứu đều đạt ở mức độ trung bình Tuy nhiên, xã có chỉ số V cao nhất là Phú Xuân và Phú An, thấp nhất là Vinh Thanh và Thuận An Trong đó, khả năng thích ứng của người dân một địa phương ảnh hưởng rất lớn đến mức độ tổn thương do BĐKH gây ra

Một số vấn đề cần xem xét và lưu ý khi sử dụng phương pháp chỉ số:

- Bản thân các biến chính của tình trạng dễ bị tổn thương được cầu trúc bởi các biến phụ và mỗi biến phụ đó lại được hợp thành bởi các biến thành phần Do đó số lượng các biến phụ và biến thành phần càng nhiều thì việc đánh giá càng chính xác

- Công cụ thu thập thông tin, số liệu cần thiết để tính toán các biến phụ và các biến thành phần là yếu tố rất quan trọng Các công cụ ở đây tập trung chủ yếu vào hai loại phương pháp chính đó phương pháp điều tra phỏng vấn có sự tham gia và phương pháp mô hình Do đó việc xây dựng các bảng biểu, câu hỏi phỏng vấn, điều tra cần phải được xây dựng cẩn thận, kỹ lưỡng

và được thống nhất bởi các chuyên gia trong lĩnh vực liên quan

- Việc đánh giá định lượng tình trạng dễ bị tổn thương bằng phương pháp xây dựng chỉ số mới chỉ dựa trên cơ sở khoa học lý thuyết, do đó cần được áp dụng trong thực tế để kiểm nghiệm

độ chính xác của kết quả lý thuyết so với thực tế

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Bộ Tài nguyên và Môi trường (2012), Kịch bản biến đổi khí hậu, nước biển dâng cho Việt Nam,

Nxb Tài nguyên - Môi trường và Bản đồ Việt Nam, Hà Nội

[2] Hà Hải Dương và nhóm nghiên cứu (2013), Đánh giá tình trạng dễ bị tổn thương do biến đổi khí hậu, Tạp chí Khoa học và Công nghệ Thủy lợi Viện Khoa học Thủy lợi Việt Nam, Hà Nội

[3] IPCC (2007), Climate change 2007: Synthesis Report Contribution of Working Group I, II and III to the Fourth Assessment Report of Intergovernmental Panel on Climate Change IPCC,

Geneva, Switzerland, 104 pp

[4] Phòng Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn huyện Phú Vang (2011), Quy hoạch Nuôi trồng thủy sản của huyện Phú Vang đến năm 2020, Thừa Thiên Huế

[5] UBND tỉnh Thừa Thiên Huế (2013), Kế hoạch hành động ứng phó với BĐKH tỉnh Thừa Thiên Huế đến năm 2020, Báo cáo lưu trữ tại UBND tỉnh Thừa Thiên Huế

Title: APPLICATION INDEX METHODOLOGY TO ASSESS CLIMATE CHANGE VULNERABILITY IN AQUACULTURE ACTIVITIES OF PHU VANG DISTRICT, THUA THIEN HUE PROVINCE

Abtracts: Climate change has caused many changes in the natural environment and the impact on many

sectors of different socio-economic, which is particularly aquaculture sector The article uses the index methodology as proposed by the IPCC - 2007 to assess climate change vulnerability in aquaculture in Phu Vang district, Thua Thien Hue province The research results will help quantify the extent of damage due

to climate change, define the relationship between the elements of vulnerability, provide the scientific basis for action to adapt to the changes of weather and climate in the study area

Keywords: Vulnerability, climate change, index methodology