Sự nóng lên toàn cầu có thể dẫn đến thay đổi thành phần dinh dưỡng và đa dạng sinh học cá ở các cửa sông do ảnh hưởng của nhiệt độ ngày càng tăng lên sự xuất hiện của các loài thuộc giống Sillago. Dữ liệu thu thập được về cá Sillago từ hai cửa sông ở miền Bắc Việt Nam đã được sử dụng để vận hành thuật toán di truyền (GA) dựa trên hệ thống suy luận mờ thần kinh thích ứng (ANFIS) để định lượng các mối quan hệ giữa sự phân bố của cá và môi trường. Nghiên cứu này thấy rằng sự xuất hiện của ấu trùng và cá con Sillago phụ thuộc vào nhiệt độ nước, độ mặn và độ đục. Hiệu quả kéo lưới (CPUE) của cá trung bình được dự đoán bởi GA-ANFIS phù hợp với dữ liệu khảo sát, với hệ số xác định (R2) là 0,63–0,65. Dữ liệu thu được bằng cách áp dụng các Mô hình Markov ẩn (HMM) chỉ ra có sự phát triển nhanh chóng về xây dựng ở khu vực nghiên cứu, dẫn đến sự tăng lên của nhiệt độ. Kết quả của chúng tôi gợi ý rằng khi sự ấm lên và thay đổi sử dụng đất khiến vùng nước cửa sông trở nên ấm hơn, biến đổi khí hậu có thể dẫn đến sự suy giảm số lượng và sự phong phú ấu trùng, cá con Sillago. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng nhiệt độ của 23^oC là tối ưu cho sự phát triển và tăng trưởng của các loài cá Sillago, được thể hiện bằng CPUE cao hơn của cửa sông KaLong so với cửa sông Ba Lạt. Những kết quả này chứng minh khả năng ứng dụng và độ tin cậy của mô hình kết hợp mới GA-ANFIS và các Mô hình HMM để làm sáng tỏ sự phân bố ấu trùng và cá con ở các cửa sông nhiệt đới, sẽ có giá trị đối với thực hiện công tác quản lý và bảo tồn.

Hình 1. Hình ảnh trang đầu bài báo

Hình 2.  Biểu đồ thể hiện khu vực cửa sông KaLong và cửa Ba Lạt, và sự phân bố các điểm nghiên cứu ở hai cửa sông

Hình 3. Biểu đồ thể hiện mối quan hệ giữa nhiệt độ, độ đục và CPUE sử dụng mô hình GA-ANFIS

Hình 4. Biểu đồ thể hiện mối quan hệ giữa nhiệt độ, nồng độ muối và CPUE sử dụng mô hình GA-ANFIS   

Hình 5. Sự phân bố của ấu trùng, cá con các loài Sillago ở hai cửa sông: a) KaLong, b) Ba Lạt

Hình 6. Các nhân tố ảnh hưởng bởi biến đổi khí hậu. a) và b) nhiệt độ vào năm 2010 ở cửa sông KaLong và Ba Lạt; c) và d) Sử dụng đất/ độ che phủ đất vào năm 2010 ở cửa sông KaLong và Ba Lạt; e) và f) nhiệt độ năm 2020 ở cửa sông KaLong và Ba Lạt; g) và h) Sử dụng đất/độ che phủ đất vào năm 2020 ở cửa sông KaLong và Ba Lạt

Hình 7. Ước tính nhiệt độ thay đổi vào năm 2030 ở cửa sông KaLong (a) và cửa Ba Lạt (b) sử dụng Mô hình ẩn Markov

Hình 8. Dự đoán phân bố của CPUE ấu trùng, cá con các loài thuộc giống Sillago vào năm 2030 dưới sự ảnh hưởng của biến đổi khí hậu. a) KaLong và b) Ba Lạt

Người  giới thiệu: Trần Đức Hậu