ĐÁNH GIÁ MỨC ĐỘ TỔN THƢƠNG DO TÁC ĐỘNG CỦA BIẾN ĐỔI KHÍ
HẬU TRONG NI TRỒNG THỦY SẢN TẠI VIỆT NAM
Cao Lệ Quyên và Đỗ Hồng Vân

Viện Kinh tế và Quy hoạch Thủy sản
TĨM TẮT

Ni trồng thủy sản ng vai tr quan trọng trong phát tri n kinh tế và ảm ảo an ninh
lương thực tại Việt Nam, nhưng c ng là lĩnh vực ị ảnh hưởng và ễ ị t n thương o tác
ộng của iến i khí hậu BĐKH Thông qua áp ụng cách tiếp cận ánh giá t n thương
ựa trên hệ thống chỉ số, ài viết này trình ày kết quả ánh giá mức ộ t n thương của
lĩnh vực nuôi trồng thủy sản o tác ộng của BĐKH tại 698 huyện trên cả nư c Kết quả
tính tốn cho thấy, lĩnh vực ni trồng thủy sản n i chung và nuôi cá, tôm n i riêng ở hầu
hết các huyện ều c mức ộ t n thương trung ình và cao, o tác ộng của BĐKH, trong
, c 8 huyện c mức ộ t n thương cao, v i chỉ số t n thương trung ình VI là ,6-0,8
chiếm trên 4% t ng số các huyện Đồng ằng sông Cửu Long là vùng c chỉ số t n
thương cao nhất, ặc iệt là tỉnh Cà Mau, v i 8 9 huyện c chỉ số t n thương trên mức ,6
th o thang i m - , chiếm trên 88,9% t ng số huyện của tỉnh này
Từ khóa: Biến đổi khí hậu, mức độ tổn thƣơng, nuôi trồng thủy sản, t c động.
1. ĐẶT VẤN ĐỀ

Sự ph t triển và tăng trƣởng của lĩnh vực nuôi trồng thủy sản tại Việt Nam trong những thập kỷ
qua đ đóng góp đ ng kể vào đảm ảo an ninh lƣơng thực, tạo thu nhập, đa dạng hóa sinh kế và
giảm nghèo tại c c cộng đồng nông thôn. Tổng sản (Tổng cục Thủy sản, 2019). Theo Tổng cục
Thống kê (2016), lƣợng nuôi trồng thủy sản luôn chiếm tỷ trọng cao trong tổng sản lƣợng thủy
sản hàng năm. Năm 2019, sản lƣợng nuôi trồng đạt 4,38 triệu tấn, chiếm khoảng 53,7% tổng sản
lƣợng của ngành thủy sản. Trong cùng năm này, ƣớc tính có khoảng 2,4 triệu hộ gia đình tham
gia vào c c hoạt động ni trồng thủy sản trên tồn quốc.
Tuy nhiên, iến đổi khí hậu (BĐKH) đ và đang cản trở sự ph t triển ền vững của nuôi trồng
thủy sản tại Việt Nam. Những iểu hiện của BĐKH và có liên quan đến BĐKH, nhƣ thay đổi về
nhiệt độ, lƣợng mƣa, độ mặn, độ axit và dòng chảy, kết hợp với c c sự kiện thời tiết khắc nghiệt,

nhƣ o, hạn h n và lũ lụt, đ gây ra thiệt hại đ ng kể cho c c hệ thống nuôi trồng thủy sản và
sinh kế liên quan. C c nghiên cứu cũng cho thấy, nuôi trồng thủy sản cũng là một trong những
lĩnh vực dễ ị tổn thƣơng do t c động của BĐKH (Allison et al., 2009; VIFEP, 2012). Tuy nhiên
hiện nay, c c nghiên cứu đ nh gi tổn thƣơng tại Việt Nam trong lĩnh vực ni trồng thủy sản
v n cịn chƣa đầy đủ và mới chỉ đƣợc thực hiện ở quy mô cấp tỉnh, hoặc cấp vùng, nhƣ nghiên
cứu của Nguyễn Xuân Trịnh và Trần Văn Tam (2015) cho khu vực Đồng ằng sông Cửu Long
(ĐBSCL), hoặc kết quả nghiên cứu sơ ộ và chƣa đƣợc cập nhật theo c c kịch ản BĐKH mới,
nhƣ nghiên cứu của Kam et al. (2015).
Bởi vậy, nghiên cứu này đ p dụng c ch tiếp cận đ nh gi tổn thƣơng của Ủy an Liên chính
phủ về BĐKH (IPCC, 2007) và kế thừa c c dữ liệu và phƣơng ph p nghiên cứu trƣớc đây, đồng
thời cập nhật c c iến số, chỉ số, dữ liệu theo chuỗi thời gian và x c định trọng số phù hợp cho
từng thành phần dễ ị tổn thƣơng, để tính to n, x c định mức độ tổn thƣơng kh c nhau của lĩnh
vực nuôi trồng thủy sản ở cấp huyện trên phạm vi toàn quốc. Phạm vi đ nh gi tổn thƣơng đƣợc
tập trung vào cấp độ lĩnh vực ni trồng thủy sản nói chung và hai đối tƣợng nuôi thủy sản chủ

Hội thảo CRES 2020: Môi trường và phát triển bền vững | 213


lực là tơm và c nói riêng. Đồng thời, kết quả tính to n tổn thƣơng cũng đƣợc thể hiện trên hệ
thống ản đồ, làm cơ sở so s nh mức độ tổn thƣơng giữa c c địa điểm và x c định c c khu vực
ƣu tiên thực hiện c c giải ph p thích ứng với BĐKH trong thời gian tới.
2. MỤC TIÊU VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN C U

2.1. Mục tiêu
+ Tính to n đƣợc mức độ tổn thƣơng do t c động của BĐKH đến lĩnh vực nuôi trồng thủy sản
và hai đối tƣợng nuôi chủ lực là c và tơm trên phạm vi tồn quốc.
+ Thể hiện đƣợc c c mức độ tổn thƣơng trong nuôi trồng thủy sản của c c huyện trên hệ thống
ản đồ.
2.2. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu đ thu thập dữ liệu khí hậu, kinh tế-x hội và ni trồng thủy sản, trong đó ao gồm

3 chỉ số phơi nhiễm, 9 chỉ số nhạy cảm và 3 chỉ số thích ứng, để tính to n mức độ dễ ị tổn
thƣơng của lĩnh vực nuôi trồng thủy sản và 2 đối tƣợng thủy sản chủ lực (tôm và c ) dƣới t c
động của BĐKH theo c c phƣơng ph p nhƣ sau:
2.2.1. Xác định các yếu tố quyết định đến chỉ số dễ bị tổn thương
Theo kh i niệm và c ch tiếp cận của IPCC (2007), tính dễ ị tổn thƣơng (vulnerability) đối với
BĐKH đƣợc mô tả ởi a yếu tố: phơi nhiễm (exposure) đối với c c mối nguy liên quan đến khí
hậu, độ nhạy cảm (sensitivity) và khả năng thích ứng của nó (adaptive capacity) và c c yếu tố
này có thể đƣợc thể hiện ở dạng c c chỉ số về tổn thƣơng (vulnerability index) theo hàm số nhƣ
sau: V = f (E, S, AC).
Kế thừa kh i niệm trên của IPCC (2007) và c c chỉ số đƣợc đề cập trong Kam et al. (2015),
Allison et al. (2009), Handisyde et al. (2014), Cao Lệ Quyên (2014) và Nguyễn Xuân Trịnh và
Trần Văn Tam (2015), nghiên cứu này đ x c định đƣợc 3 chỉ số phơi nhiễm, 9 chỉ số nhạy cảm
và 3 chỉ số thích ứng, để tính to n mức độ dễ ị tổn thƣơng của lĩnh vực nuôi trồng thủy sản và 2
đối tƣợng thủy sản chủ lực (tôm và c ), dƣới t c động của BĐKH ở cấp độ huyện trên tồn quốc
nhƣ sau:
+ Nhóm chỉ số phơi nhiễm, ao gồm c c chỉ số về o (tần suất và cƣờng độ o có gây ảnh
hƣởng đến ni trồng thủy sản hàng năm) (Nguyễn Xuân Trịnh và Trần Văn Tam, 2015), chỉ số
về số ngày nắng nóng cao hơn 35oC/năm có gây ảnh hƣởng đến sự sinh trƣởng và ph t triển của
c c đối tƣợng nuôi (Cao Lệ Quyên, 2014) và chỉ số về hạn h n (Lê Sâm và Nguyễn Đình Vƣơng,
2008).
+ Nhóm chỉ số nhạy cảm, gồm có: diện tích ni trồng thủy sản, số hộ ni trồng thủy sản, tổng
mức tiêu thụ thủy sản/th ng, diện tích và sản lƣợng nuôi trồng thủy sản ị thiệt hại do ảnh hƣởng
của BĐKH (Cao Lệ Quyên, 2014), sản lƣợng c , sản lƣợng tôm và tỷ lệ hộ nghèo (Kam et al.,
2015).
+ Nhóm chỉ số thích ứng: gi trị thủy sản/ha mặt nƣớc, gi trị thủy sản theo gi so s nh năm
2010 và số trang trại thủy sản.
C c chỉ số trên đƣợc tính to n theo c ch tiếp cận của IPCC (2007), nhằm xây dựng chỉ số tổn
thƣơng cuối cùng (VI – vulnerability index) cho lĩnh vực nuôi trồng thủy sản ở cấp huyện tại tất
cả 63 tỉnh ở Việt Nam. C c chỉ số tổng hợp cuối cùng đƣợc sử dụng làm thƣớc đo để so s nh
mức độ tổn thƣơng của nuôi trồng thủy sản giữa c c huyện với nhau.

214 | Hội thảo CRES 2020: Môi trường và phát triển bền vững


2.2.2. Phương pháp thu thập thông tin
Thông tin dữ liệu sử dụng để tính to n chỉ số tổn thƣơng chủ yếu là số liệu thứ cấp, đƣợc thu
thập, thống kê từ c c nguồn nhƣ: dữ liệu thứ cấp của 698 huyện ở 63 tỉnh, thơng qua Phịng
Thống kê cấp huyện của c c tỉnh; dữ liệu khí tƣợng và thủy văn, đƣợc thu thập từ 173 trạm khí
tƣợng, thủy văn trên toàn quốc của tất cả 63 tỉnh; và c c số liệu liên quan đến chuyên ngành nuôi
trồng thủy sản từ c c o c o tổng kết hàng năm của Tổng cục Thủy sản, Bộ Nông nghiệp và
Ph t triển nông thôn và c c kết quả nghiên cứu có liên quan.
2.2.3. Phương pháp tính tốn mức độ dễ bị tổn thương bởi biến đổi khí hậu
a Phương pháp chuẩn h a iến số: Phƣơng ph p này ao gồm c c ƣớc:
+ X c định mối quan hệ hàm giữa c c iến phụ thuộc với BĐKH: tổn thƣơng gia tăng với sự
tăng (giảm) gi trị của iến.
+ Chuẩn hóa c c gi trị của iến sao cho c c gi trị nằm trong khoảng từ 0 đến 1, ằng c ch sử
dụng công thức (1) cho trƣờng hợp c c iến có mối quan hệ hàm đồng thuận, với tổn thƣơng (+)
và công thức (2) cho trƣờng hợp c c iến có mối quan hệ hàm nghịch, với tổn thƣơng (-).
xij 

i



(1)



Max X ij  Min X ij 
i


yij 



X ij  Min X ij 
i



Max X ij  X ij
i



(2)



Max X ij  Min X ij
i

i

Trong đó: Xij, Yij là c c gi trị thống kê, quan trắc đƣợc của thành phần thứ i cho khu vực
(huyện) thứ j; Max{Xij} và Min{Xij} là c c gi trị tối đa và tối thiểu của c c thành phần thứ i cho
khu vực thứ j.
Xây ựng chỉ số ễ ị t n thương (DBTT) (công thức 3): Sau khi đ chuẩn hóa c c chỉ số, c c
chỉ tiêu đƣợc đặt c c trọng số đều nhau hoặc khơng đều nhau để tính chỉ số DBTT thơng qua
cách tính sau:
+ Phƣơng ph p trọng số đều nhau:

j xij  j yij
VI 
K
Nguồn: Iyengar and Sudarshan (1982).

(3)

+ Phƣơng ph p trọng số không đều nhau: C c trọng số trong phƣơng ph p này đƣợc chỉ định
dựa trên ý kiến của chuyên gia. Do đó, đây là một phƣơng ph p mang tính chất chủ quan.
Với M vùng/khu vực K c c chỉ tiêu về tính DBTT và xij với i = 1, 2, … M; j = 1, 2, … K, là
những điểm số đ đƣợc chỉ số hóa, thì điểm chuẩn tổng hợp của xij là yi đƣợc tính nhƣ sau:
̅

∑

(

∑

)

( )

Hội thảo CRES 2020: Môi trường và phát triển bền vững | 215


wj là trọng số, đƣợc x c định bởi:

√


(

∑

)

√

[

(

)
]

Việc lựa chọn c c trọng số theo c ch này sẽ đảm ảo rằng, sự kh c iệt lớn giữa c c chỉ số sẽ
khơng chi phối qu mức sự đóng góp của c c chỉ số cịn lại và khơng làm sai lệch sự so s nh
giữa c c huyện. Mức độ dễ ị tổn thƣơng đƣợc tính to n nằm trong khoảng từ 0 đến 1, với 1 cho
thấy mức độ tổn thƣơng tối đa và 0, cho thấy khơng có sự tổn thƣơng.
2.2.4. Phương pháp xây dựng bản đồ
Ứng dụng hệ thống thông tin địa lý (GIS) để thể hiện mức độ tổn thƣơng của nuôi trồng thủy sản
dƣới t c động của BĐKH và c c yếu tố kinh tế-x hội.
2.3. Thời gian và địa điểm nghiên cứu
Nghiên cứu đƣợc thực hiện từ th ng 4 năm 2017 đến th ng 12 năm 2018, với số liệu đƣợc thu
thập trong giai đoạn 2001-2015, theo 698 huyện, thuộc 63 tỉnh trên phạm vi toàn quốc.
3.

T QUẢ NGHIÊN C U VÀ THẢO LUẬN

3.1. K t quả tính tốn mức độ dễ bị tổn thương do tác động của bi n đổi khí hậu trong ni

trồng thủy sản
Kết quả đ nh gi tổn thƣơng của lĩnh vực nuôi trồng thủy sản nói chung và hai đối tƣợng ni
chủ lực (tơm và cá) nói riêng cho thấy, hầu hết các huyện đều có mức độ tổn thƣơng ở mức độ
trung ình và cao, dƣới t c động của BĐKH.
Bảng 3.1. Chỉ số t n thương trong nuôi trồng thủy sản
Số huyện ị t n thương
Mức ộ t n thương
0 (rất thấp)

Lĩnh vực nuôi
trồng thủy sản

Nuôi cá

Nuôi tôm

15

15

15

2

2

1

653


657

605

0,6-0,8 (cao)

28

24

77

0,8-1 (rất cao)

0

0

0

698

698

698

0,2-0,4 (thấp)
0,4-0,6 (trung bình)

Tổng số huyện


Cá là lồi thủy sản ni phổ biến ở Việt Nam, xuất hiện ở tất cả 63 tỉnh trên tồn quốc. Tính tốn
cho thấy, 657 huyện có giá trị chỉ số tổn thƣơng VI ở mức trung bình, với chỉ số VI dao động
trong khoảng 0,4-0,6 (chiếm 94,13% tổng số huyện), 24 huyện có mức độ tổn thƣơng cao, với
giá trị VI dao động trong khoảng 0,6-0,8 (chiếm 3,44% tổng số huyện) và khơng có huyện nào
có giá trị VI vƣợt quá 0,8. Các huyện của các tỉnh nhƣ Cà Mau, Tiền Giang, Bến Tre và Kiên
Giang (khu vực ĐBSCL) nằm trong danh sách 20 huyện dễ bị tổn thƣơng nhất, với chỉ số tổn
thƣơng ở mức độ cao (dao động giữa 0,6-0,7).

216 | Hội thảo CRES 2020: Môi trường và phát triển bền vững


Ngồi c , tơm cũng là đối tƣợng ni trồng thủy sản chủ lực của Việt Nam. Trong nghiên cứu
này, nuôi tôm trong cả môi trƣờng nƣớc ngọt và nƣớc lợ ven biển đều đƣợc xem xét dựa trên số
liệu thống kê của các tỉnh, huyện. Nhìn chung, mức độ tổn thƣơng của nuôi tôm cao hơn c , thể
hiện ở số lƣợng các huyện có giá trị chỉ số VI ở mức cao 0,6-0,8 là 77 huyện (so với 24 huyện
của nuôi cá), chiếm 11,03% tổng số huyện và 20 huyện có mức độ tổn thƣơng lớn nhất cũng nằm
ở các tỉnh ĐBSCL nhƣ Cà Mau, Tiền Giang, Bến Tre, Sóc Trăng, với giá trị VI dao động trong
khoảng 0,631-0,715.
Kết quả đ nh gi mức độ dễ bị tổn thƣơng trong nuôi trồng thủy sản cả nƣớc cho thấy, trong giai
đoạn vừa qua, lĩnh vực nuôi trồng thủy sản của 653 huyện trên tổng số 698 huyện có mức độ tổn
thƣơng trung ình, với giá trị VI dao động trong khoảng 0,4-0,6 (chiếm 93,55% tổng số huyện),
28 huyện có mức độ tổn thƣơng cao, với giá trị VI dao động trong khoảng 0,6-0,8 (chiếm 4,01%
tổng số huyện) và không có huyện nào có giá trị VI vƣợt quá 0,8. Cụ thể, nuôi trồng thủy sản ở
ĐBSCL, Đồng bằng sông Hồng và Duyên hải miền Trung đƣợc xếp hạng ở mức độ dễ bị tổn
thƣơng cao và trung ình (dao động trong khoảng 0,5-0,7). Nuôi trồng thủy sản của Cà Mau có
mức độ dễ bị tổn thƣơng cao nhất ĐBSCL, với 8/9 huyện có giá trị VI lớn hơn 0,610 và cao nhất
là huyện Năm Căn, với VI là 0,688. Điều này cũng phù hợp với thực tế hiện trạng phát triển nuôi
trồng thủy sản hiện nay của tỉnh Cà Mau, với diện tích ni lớn nhất cả nƣớc và mức độ t c động
lớn của nguồn nƣớc, xâm nhập mặn và sạt lở bờ biển gần các khu vực ni trồng thủy sản.

Bảng 3.2. Danh sách 20 huyện có chỉ số t n thương l n nhất trong nuôi trồng thủy sản
Tỉnh

Huyện

Chỉ số t n thương VI

Xếp hạng

1

Cà Mau

Năm Căn

0,688

1

2

Cà Mau

U Minh

0,667

2

3


Cà Mau

Đầm Dơi

0,666

3

4

Cà Mau

Trần Văn Thời

0,660

4

5

Tiền Giang

Gị Cơng Đơng

0,651

5

6


Tiền Giang

Tân Phú Đơng

0,646

6

7

Bến Tre

Bình Đại

0,640

7

8

Cà Mau

Ngọc Hiển

0,632

8

9


Bà Rịa –Vũng Tàu

Châu Đức

0,629

9

10

Bà Rịa – Vũng Tàu

Long Điền

0,626

10

11

Cà Mau

Phú Tân

0,626

11

12


Cà Mau

C i Nƣớc

0,625

12

13

Bà Rịa – Vũng Tàu

Xuyên Mộc

0,620

13

14

Bà Rịa – Vũng Tàu

Đất Đỏ

0,619

14

15


Kien Giang

An Minh

0,612

15

16

Cà Mau

Thới Bình

0,610

16

17

Bà Rịa – Vũng Tàu

Cơn Đảo

0,609

17

Hội thảo CRES 2020: Môi trường và phát triển bền vững | 217



Tỉnh

Huyện

Chỉ số t n thương VI

Xếp hạng

18

Tiền Giang

Chợ Gạo

0,609

18

19

Tiền Giang

Gò Công Tây

0,609

19


20

Tiền Giang

Cái Bè

0,608

20

3.2. Xây dựng bản đồ tổn thương do tác động của bi n đổi khí hậu cho nuôi trồng thủy sản
Để thể hiện mức độ tổn thƣơng của nuôi trồng thủy sản trƣớc t c động của BĐKH, hệ thống bản
đồ đƣợc sử dụng để so sánh mức độ tổn thƣơng giữa các huyện khác nhau. 5 mức độ của chỉ số
tổn thƣơng (VI) đƣợc thể hiện ởi c c màu sắc kh c nhau trên ản đồ, ao gồm: rất thấp (VI
0,2): màu xanh lá cây nhạt; thấp (0,2 < VI 0,4): xanh dƣơng; trung ình (0,4 < VI 0,6): màu
vàng nhạt; cao (0,6 < VI 0,8): màu cam; và rất cao (VI > 0,8): màu đỏ, nhƣ sau:

Hình 3.1. Bản ồ t n thương o iến

i khí hậu của hoạt ộng ni cá và ni tôm

Chỉ số tổn thƣơng của hai đối tƣợng nuôi chủ lực cá và tơm thể hiện trên bản đồ tồn quốc (Hình
3.1) cho thấy, ĐBSCL là vùng ni c và tôm tập trung lớn nhất cả nƣớc, với các loại cá tra, ba
sa, cá truyền thống các loại, tôm sú, tôm thẻ chân trắng và tôm càng xanh, là vùng dễ bị tổn
thƣơng nhất do t c động của BĐKH. Điều này đƣợc quan sát thấy với các màu cam, thể hiện
mức độ tổn thƣơng cao của hoạt động nuôi cá và tôm tại các huyện của khu vực trong Hình 3.1.
Mức độ tổn thƣơng của lĩnh vực ni trồng thủy sản toàn quốc cũng đƣợc thể hiện trên bản đồ ở
Hình 3.2 dƣới đây:
Từ bản đồ ở Hình 3.2 cho thấy, các tỉnh bị ảnh hƣởng nhất do ĐBKH ao gồm: Cà Mau, Tiền
Giang, Bến Tre, Kiên Giang, Trà Vinh, Sóc Trăng, Hải Dƣơng, Hải Phịng, Quảng Ninh, Nghệ

218 | Hội thảo CRES 2020: Môi trường và phát triển bền vững


An, Bà Rịa Vũng Tàu, Ninh Thuận, Kh nh Hòa, Bình Định, Quảng Ngãi, Quảng Nam. Trong
đó, Cà Mau ln là tỉnh đứng đứng đầu danh s ch c c địa phƣơng có mức độ tổn thƣơng nhất
trong hoạt động ni tơm và c nói riêng, cũng nhƣ tồn ngành ni trồng thủy sản nói chung.

Hình 3.2. Bản ồ t n thương o iến
4.

i khí hậu lĩnh vực ni trồng thủy sản

T LUẬN VÀ HUY N NGHỊ

4.1. K t luận
Kết quả p dụng c ch tiếp cận đ nh gi tổn thƣơng qua hệ thống chỉ số của IPCC (2017) trong
lĩnh vực nuôi trồng thủy sản do t c động của BĐKH tại 698 huyện trên cả nƣớc cho thấy, lĩnh
vực ni trồng thủy sản nói chung và ni c , tơm nói riêng ở hầu hết c c huyện đều ị tổn
thƣơng ở mức độ trung ình và cao, do t c động của BĐKH, trong đó có hơn 4% số huyện
(tƣơng đƣơng 28 huyện) có mức độ tổn thƣơng cao, với chỉ số tổn thƣơng trung ình (VI) là 0,60,8. Đồng ằng sơng Cửu Long là vùng có chỉ số tổn thƣơng cao nhất, đặc iệt là tỉnh Cà Mau,
với 8/9 huyện có chỉ số tổn thƣơng trên mức 0,6 theo thang điểm 0-1. Điều này giúp hỗ trợ cho
việc định hƣớng c c khu vực nên đƣợc ƣu tiên cho việc triển khai c c giải ph p thích ứng với
BĐKH trong ni trồng thủy sản, cả về giải ph p cơng trình và phi cơng trình.
4.2. Khuy n nghị
Để cải thiện độ chính x c của ản đồ tổn thƣơng cho nuôi trồng thủy sản ở cấp huyện, ản đồ
hiện trạng sử dụng đất mới nhất (năm 2015) của tất cả 698 huyện của 63 tỉnh nên đƣợc tiếp tục
cập nhật. Đồng thời do c c dữ liệu đƣợc thu thập trong nghiên cứu chủ yếu là ở giai đoạn 20012015, nên mới chỉ tính to n đƣợc chỉ số dễ ị tổn thƣơng cho giai đoạn vừa qua. Vì vậy, việc dự

Hội thảo CRES 2020: Môi trường và phát triển bền vững | 219



o mức độ tổn thƣơng của nuôi trồng thủy sản vào năm 2035 và 2065 (phù hợp với c c Kịch
ản Biến đổi khí hậu quốc gia) nên đƣợc thực hiện trong nghiên cứu tiếp theo. Bên cạnh a chỉ
số dự o về: thay đổi nhiệt độ, thay đổi lƣợng mƣa và thay đổi vùng ngập lụt do nƣớc iển
dâng, c c chỉ số quan trọng kh c để đ nh gi tổn thƣơng nuôi trồng thủy sản cũng cần đƣợc phân
tích và thu thập thêm, nhƣ xâm nhập mặn, số liệu thiệt hại..., để cải thiện độ chính x c và mức độ
tin cậy của nghiên cứu.
Lời cảm ơn
Bài viết này đƣợc xây dựng dựa trên nguồn số liệu và một phần kết quả nghiên cứu của dự n
NAP-Ag, do FAO, UNDP và Bộ Nông nghiệp và Ph t triển nông thôn thực hiện, m số:
UNFA/GLO/616/UND NAP-Agriculture Project. T c giả trân trọng cảm ơn dự n đ cho phép
sử dụng c c số liệu và thông tin nghiên cứu, cảm ơn sự hỗ trợ và giúp đỡ của c c tổ chức có liên
quan. T c giả xin chịu tr ch nhiệm về nội dung và mong muốn nhận đƣợc những góp ý quý u
(nếu có) để ài o đƣợc hoàn thiện hơn.
TÀI LIỆU THAM

HẢO

1.

Allison E.H., A.L. Perry, M.C. Badjeck, W.N. Adger, K. Brown, D. Conway, A.S. Halls,
G.M. Pilling, J.D. Reynolds, N.L. Andrew and N.K. Dulvy, 2009. Vulnerability of national
economies to the impacts of climate change on fisheries. Fish and Fisheries, 10(2): pp. 173196.

2.

Handisyde N.T., L.G. Ross, M-C. Badjeck and E.H. Allison, 2014. The effects of climate
change on world aquaculture: A global perspective. Report to Department for International
Development (DFID). Project GIS modelling and spatial analysis for aquaculture. DFID,
London, UK: 151 p.


3.

IPCC, 2007. Parry M.L., O.F. Canziani, J.P. Palutikof, P.J. van der Linder and C.E. Hanson,
(Eds.). Climate change 2007. Impacts, adaptation and vulnerability. Contribution of working
group II to the fourth assessment report of the Intergovernmental Panel on Climate Change..
Cambridge University Press, Cambridge, UK: pp. 869-883.

4.

Iyengar N.S. and P. Sudarshan, 1982. A method of classifying regions from multivariate
data. Economic and Political Weekly, Special Article 17: pp. 2048-2052.

5.

Kam S.P., S.J. Teoh, N.X. Trinh, T. Nhuong and C.L. Quyen, 2015. Vulnerability of the
aquaculture sector in Vietnam to climate change: A sub-national assessment. Journal of
Climate and Development (forthcoming).

6.

Cao Lệ Quyên, 2014. Bƣớc đầu lƣợng hóa t c động của iến đổi khí hậu đến ni tơm nƣớc
lợ tại tỉnh Thanh Hóa. Tạp chí Nông nghiệp và Ph t triển nông thôn, Th ng 12/2014: tr.
123-129.

7.

Lê Sâm và Nguyễn Đình Vƣơng, 2008. Nghiên cứu lựa chọn cơng thức tính chỉ số khơ hạn
và p dụng vào việc tính to n tần suất khơ hạn năm ở tỉnh Bình Thuận. Tuyển tập Tạp chí
Khoa học và Công nghệ, Viện Khoa học Thủy lợi, Hà Nội.


8.

Tổng cục Thống kê, 2016. B o c o kết quả tổng điều tra nông thôn, nông nghiệp và thủy sản
năm 2019. NXB Thống kê, Hà Nội.

9.

Tổng cục Thủy sản, 2019. B o c o tổng kết ngành thủy sản năm 2019 và kế hoạch năm
2020. Tổng Cục Thủy sản, Hà Nội.

220 | Hội thảo CRES 2020: Môi trường và phát triển bền vững


10. Nguyễn Xuân Trịnh và Trần Văn Tam, 2015. Đ nh gi mức độ tổn thƣơng do iến đổi khí
hậu đối với nuôi trồng thủy sản ở vùng Đồng ằng sơng Cửu Long. Tạp chí Nơng nghiệp và
Ph t triển nông thôn, 21: tr. 56-64.
11. Viện Kinh tế và Quy hoạch Thủy sản (VIFEP), 2012. Nghiên cứu đ nh gi tình trạng dễ ị
tổn thƣơng với iến đổi khí hậu trong nơng nghiệp và đề xuất c c chính s ch và hoạt động
hỗ trợ. VIFEP, Hà Nội.
12. Số liệu từ Niên gi m thống kê c c huyện của 698 huyện trên toàn quốc do NXB Thống kê
c c tỉnh ph t hành và số liệu từ 173 trạm khí tƣợng thủy văn trên tồn quốc.
Abstract
VULNERABILITY ASSESSMENT FOR VIETNAM AQUACULTURE SECTOR
UNDER CLIMATE CHANGE IMPACT
Cao Le Quyen and Do Hong Van

Vietnam Institute of Fisheries Economics and Planning
Aquaculture sector in Vietnam has played an important role in local economic
development and food security, but also severely influenced by climate change impacts. By

applying indicator-based vulnerability assessment approach, this paper presents the
calculation results of vulnerability index in the aquaculture sector for 698 districts across
the country under the impacts of climate change. Aquaculture sector in general, and fish
and shrimp farming in particular in most districts have medium and high vulnerability
index, of which: the aquaculture sector of 683 out of 698 districts was vulnerable at
medium scale, and 28 districts have high vulnerability level with the vulnerability index
(VI) of 0.6-0.8 within the rank of 0-1. The Mekong River Delta is the region with the
highest vulnerability index, especially Ca Mau province with 8 out of 9 districts have
vulnerability index above 0.6, accouting for 88,9% of total districts of this province.
Keywords: Climate change, vulnerability, aquaculture, impact.

Hội thảo CRES 2020: Môi trường và phát triển bền vững | 221