LỜI CẢM ƠN
Đƣợc sự đồng ý của Ban Giám Hiệu trƣờng Đại Học Lâm Nghiệp, Khoa
Quản Lý Tài Nguyên Rừng và Môi Trƣờng và thầy PGS.TS. Vũ Tiến Thịnh,
thầy Ths. Trần Văn Dũng, tơi tiến hành khóa luận tốt nghiệp: ―Mơ hình hóa
vùng phân bố tiêm năng của lồi Rùa hồ gƣơm (Rafetus swinhoei)‖
Nhân dịp này, cho phép tôi đƣợc bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc nhất tới sự
hƣớng dẫn và giúp đỡ nhiệt tình của 2 thầy PGS.TS. Vũ Tiến Thịnh, thầy Ths.
Trần Văn Dũng và sự quan tâm giúp đỡ của các thầy cô trong bộ môn Động vật
rừng thuộc Khoa Quản Lý Tài Nguyên Rừng và Mơi Trƣờng. Đến nay khóa luận
đã hồn thành, tơi xin chân thành cảm ơn tới sự giúp đỡ quý báu đó.
Mặc dù đã rất cố gắng trong q trình thực hiện nhƣng do kiến thức, kinh
nghiệm của bản thân, điều kiện về thời gian, cũng nhƣ các tài liệu tham khảo
cịn hạn chế nên khóa luận khơng tránh khỏi những thiếu sót nhất định. Kính
mong nhận đƣợc những ý kiến q báu góp ý, bổ sung của các thầy cơ giáo và
các bạn, để khóa luận hồn thiện hơn.
Xin chân thành cảm ơn!
Hà Nội, ngày 10 tháng 05 năm 2018
Sinh viên thực hiện

Nguyễn Hữu Khánh

i


MỤC LỤC
LỜI CẢM ƠN ........................................................................................................ i
MỤC LỤC ............................................................................................................. ii
DANH MUC TỪ VIẾT TẮT ............................................................................... iv
DANH MỤC BẢNG ............................................................................................. v
DANH LỤC HÌNH .............................................................................................. vi
ĐẶT VẤN ĐỀ ....................................................................................................... 1

CHƢƠNG I TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU .................................... 3
1.1. Hệ thống phân loại của Rùa hồ gƣơm ............................................................ 3
1.1.1. Lớp bò sát (Reptilia) .................................................................................... 3
1.1.2. Bộ Rùa (Testudines) .................................................................................... 4
1.1.3. Họ Rùa Mai Mềm hay Ba Ba (Trionychidae) ............................................. 4
1.2. Rùa hồ gƣơm (Rafetus swinhoei) ................................................................... 4
1.3. Mơ hình Entropy cực đại (MaxEnt) ............................................................... 9
CHƢƠNG II. MỤC TIÊU, ĐỐI TƢỢNG, NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP 12
NGHIÊN CỨU .................................................................................................... 12
2.1. Mục tiêu nghiên cứu ..................................................................................... 12
2.2. Đối tƣợng nghiên cứu................................................................................... 12
2.3. Nội dung nghiên cứu .................................................................................... 12
2.4. Phƣơng pháp nghiên cứu .............................................................................. 12
2.4.1. Phƣơng pháp kế thừa số liệu thứ cấp ........................................................ 12
2.4.2. Phƣơng pháp xử lí số liệu bằng phần mềm MaxEnt ................................. 16
CHƢƠNG III ĐẶC ĐIỂM KHU VỰC NGHIÊN CỨU .................................... 19
3.1. Điều kiện tự nhiên của Việt Nam ................................................................. 19
3.2. Khu vực Đông Bắc ....................................................................................... 22
3.3. Khu vực Tây Bắc.......................................................................................... 23
3.4. Khu vực đồng bằng sông Hồng .................................................................... 25
3.5. Khu vực Bắc Trung Bộ ................................................................................ 27
CHƢƠNG IV KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN ..................................................... 29
4.1 Đánh giá tính chính xác của mơ hình ............................................................ 29
ii


4.2. Vùng phân bố tiềm năng của loài Rùa hồ gƣơm.......................................... 30
4.2.1. Vị trí vùng phân bố tiềm năng của lồi Rùa hồ gƣơm .............................. 30
4.2.2. Diện tích vùng phân bố tiềm năng của loài Rùa hồ gƣơm ........................ 32
4.3. Các yếu tố tự nhiên ảnh hƣởng mạnh đến vùng phân bố tiềm năng của loài

Rùa hồ gƣơm. ...................................................................................................... 33
4.4. Đề xuất nghiên cứu, bảo tồn loài Rùa hồ gƣơm. ......................................... 34
4.4.1 Đề xuất các khu vực ƣu tiên tìm kiếm loài Rùa hồ gƣơm tại Việt Nam.... 34
4.4.2 Đề xuất các giải pháp bảo tồn loài Rùa hồ gƣơm ...................................... 36
CHƢƠNG V KẾT LUẬN – TỒN T I – KIẾN NGH ...................................... 38
5.1. Kết luận ........................................................................................................ 38
5.2. Tồn tại........................................................................................................... 38
5.3. Kiến nghị ...................................................................................................... 38
TÀI TIỆU THAM KHẢO
PHỤ LỤC

iii


DANH MUC TỪ VIẾT TẮT
Viết tắt

Viết đầy đủ

ATP

Chƣơng trình Bảo tồn Rùa Châu Á

AUC

Vùng diện tích dƣới đƣờng cong

CI

Tổ

the chức
CurveBảo tồn thiên nhiên Quốc tế
Công ƣớc về Buôn bán Quốc tế Các lồi Động, Thực vật Hoang dã

CITES
CR

Nguy cấp.
Cực kì nguy cấp (Criticalt Endangered)

eDNA

Kỹ thuật gen môi trƣờng

EN

Nguy cấp (Endangered)

ENMs

Mô hình ổ sinh thái

ICZN

Luật Quốc tế về Danh pháp Đơng vật

IMC

Tổ chức bảo tồn Indo-Myanmar


IUCN

Tổ chức bảo tồn thiên nhiên thế giới

MaxEnt

Mơ hình Entropy cực đại

NDVI

Chỉ số thực vật

SĐVN

Sách Đỏ Việt Nam

TCC

Trung tâm Bảo tồn Rùa Cúc Phƣơng

TCF

Quỹ bảo tồn rùa

iv


DANH MỤC BẢNG
Bảng 2.1 Các biến dữ liệu môi trƣờng đƣợc sử dụng trong mơ hình (các biến bơi
đậm đƣợc sử dụng trong các tính tốn cuối cùng của mơ hình) ......................... 15

Bảng 2.2 Thang phân chia mức độ thích hợp sau khi chạy .............................. 17
phần mềm Maxent ............................................................................................... 17
Bảng 4.1 Bảng mức độ tham gia của các biến khí hậu ...................................... 33

v


DANH LỤC HÌNH

Hình 1.1 Rùa hồ gƣơm bị bắt ở Đồng Mơ, Sơn Tây, Hà Nội ............................... 5
Hình 1.2. Cá thể Rùa hồ gƣơm (giải Thƣợng Hải) ở Trung Quốc. ....................... 8
Hình 1.3 Cá thể Rùa hồ gƣơm tại hồ Đồng Mơ .................................................... 8
Hình 2.1 Tọa độ các điểm ghi nhận của loài chuẩn bị cho phần mềm MaxEnt . 17
Hình 2.2 Giao diện phần mềm MaxEnt khi nhập các biến khí hậu .................... 18
Hình 3.1 Bản đồ Việt Nam .................................................................................. 21
Hình 4.1 Biểu đồ diện tích dƣới đƣờng cong (AUC) của mơ hình MaxEnt cho
lồi Rùa hồ gƣơm ................................................................................................ 29
Hình 4.2 Bản đồ vùng phân bố thích hợp của lồi Rùa hồ gƣơm ....................... 31
Hình 4.3 Biểu đồ diện tích phân bố thích hợp của lồi Rùa hồ gƣơm ................ 32
Hình 4.4 Biểu đồ sự ảnh hƣởng của các biến mơi trƣờng đến vùng phân bố tiềm
năng của lồi Rùa hồ gƣơm................................................................................. 34
Hình 4.5 Bản đồ khu vực ƣu tiên nghiên cứu, bảo tồn của loài Rùa hồ gƣơm ... 35

vi


ĐẶT VẤN ĐỀ
Mơ hình hóa vùng phân bố (Species distribution Modeling) bằng mơ hình
ổ sinh thái là một cơng cụ có thể sử dụng để giúp chúng ta hiểu thêm về vùng
phân bố của lồi (Nazeri et al.,2012). Mơ hình ổ sinh thái (ENMs) là phƣơng

pháp sử dụng các dữ liệu ghi nhận vị trí xuất hiện của lồi kết hợp với dữ liệu
mơi trƣờng, từ đó tạo ra các mơ hình thể hiện đƣợc các khu vực địa lý đáp ứng
đƣợc u cầu sinh thái của lồi đó. ENMs dựa trên các dữ liệu về phân bố loài
hiện tại, các biến là giá trị của môi trƣờng tại từng ô lƣới và sử dụng thuật toán
xử lý để xác định các ô lƣới phù hợp hay không phù hợp với loài (Raxworthy et
al., 2007; Hirzel et al., 2002). MaxEnt là phần mềm sử dụng các phƣơng pháp
dự đoán để mơ phỏng vùng phân bố tiềm năng của các lồi từ các thơng tin hiện
có (Phillips et al., 2006). Hiện nay, MaxEnt là mơ hình rất phổ biến traong xây
dựng mơ hình ổ sinh thái (phân bố) của các lồi trong đó có nhiều nghiên cứu đã
sử dụng để mơ hình hóa vùng phân bố các lồi thú.
Lồi Rùa hồ gƣơm Rafetus swinhoei (Gray, 1873), là một trong loài rùa
nƣớc ngọt lớn trên thế giới, ở Việt Nam đƣợc coi là con rùa huyền thoại, mang ý
nghĩa to lớn. Loài Rùa hồ gƣơm tên thƣờng gọi là rùa Hồ Gƣơm, rùa Hoàn
Kiếm hay giải Sin-hoe (Swinhoe’s softshell turtle), thuộc họ rùa Mai Mềm (Ba
Ba) (Trionychidae), trong bộ Rùa (Testudines). Những kết quả điều tra nghiên
cứu cho thấy vùng phân bố của loài là rất hẹp với số lƣợng cá thể rất ít. Năm
2011, Quỹ bảo tồn rùa (TCF) xếp Rùa hồ gƣơm là một trong 25 loài rùa bị đe
dọa cao nhất thế giới. Tổ chức bảo tồn thiên nhiên quốc tế (IUCN) năm 2018 và
Sách Đỏ Việt Nam năm 2007 xếp loài Rùa hồ gƣơm vào mức cực kỳ nguy cấp
(CR). Loài Rùa hồ gƣơm đứng đầu trong danh sách các loài rùa đối mặt với
nguy cơ tuyệt chủng trên thế giới và Việt Nam. Hiện nay, loài Rùa hồ gƣơm cịn
lại 2 cá thể ni tại Trung Quốc và 2 cá thế sống ngoài tự nhiên ở Việt Nam.
Hiện nay, chúng ta có rất ít các nghiên cứu về lồi Rùa hồ gươm, trong
khi đó các nghiên cứu chủ yếu tập trung vào điều tra và ghi nhận sự có mặt hay
điều tra kích thƣớc quần thể, mật độ và định danh loài. Các nghiên cứu này đã
cung cấp các thơng tin hữu ích về đặc điểm sinh thái của loài này nhƣng chúng
1


ta chƣa có một nghiên cứu nào về dự đốn vùng phân bố tiềm năng của loài Rùa

hồ gƣơm nên các thông tin về vùng phân bố của chúng hết sức hạn chế. Vậy
nên, tôi thực hiện đề tài nghiên cứu khoa học: “Mơ hình hóa vùng phân bố
tiềm năng của loài Rùa hồ gƣơm (Rafetus swinhoei (Gray, 1873))”.
Nghiên cứu này sẽ có ý nghĩa rất to lớn đối với loài Rùa hồ gƣơm. Qua
nghiên cứu này chúng ta sẽ biết đƣợc nơi nào có điều kiện tự nhiên đáp ứng
đƣợc sự thích nghi, tập tính của chúng, sống ở đâu thì nó sẽ sinh trƣởng, phát
triển và duy trì nòi giống tốt. Nghiên cứu sẽ hỗ trợ các chuyên gia, nhà bảo tồn
khoanh vùng tìm kiếm các cá thể ngồi tự nhiên và tìm ra giải pháp để bảo tồn
loài Rùa hồ gƣơm quý hiếm này.

2


CHƢƠNG I
TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU
1.1 Hệ thống phân loại của Rùa hồ gƣơm
1.1.1 Lớp bò sát (Reptilia)
- Lớp bị sát là nhóm động vật ―biến nhiệt‖ nên chúng cần phải làm ấm
mình bằng cách sử dụng nhiệt bên ngồi (mặt trời … ). Lớp bị sát đa dạng về
hình dạng cơ thể:
 Dạng điển hình của bị sát thấy ở thằn lằn và cá sấu với phần đầu và phần
cổ rõ ràng, bốn chi dài khoẻ, nằm ngang nâng đƣợc thân khỏi mặt đất và đuôi
dài. Một số lồi thằn lằn chun hố với đời sống trên cây có thêm màng da ở
bên thân giúp việc nhảy chuyền từ cành cây này sang cành cây khác (tắc kè
bay). Một số thằn lằn sống chui luồng trong khe, hốc đất có chi tiêu giảm (liu
điu)…
 Rắn là nhóm thằn lằn chuyên hóa đặc biệt với đời sống trƣờn trên đất có
thân dài, thiếu chi.
 Nhóm rùa có dạng biến đổi hơn cả vì cơ thể đƣợc bảo vệ trong bộ giáp
xƣơng. Cổ dài nhƣng thân và đuôi tƣơng đối ngắn. Một số lồi rùa ở nƣớc (vích,

đồi mồi) có chi trƣớc biến thành bơi chèo, khác xa dạng chi năm ngón điển hình.
- Ngày nay, theo Benton (2004) và Colin Tudge (2000) các lồi thuộc
lớp bị sát đƣợc ghi nhận còn 4 bộ:
 Bộ Thằn lằn Đầu mỏ (Rhynchocephalia) (các lồi tuatara ở New
Zealand): 2 lồi.
 Bộ Có vảy (Squamata): gồm các loài thằn lằn, rắn và amphisbaenia ("bị
sát giống bọ"), có khoảng 7.900 lồi.
 Bộ Cá sấu (Crocodylia): gồm các loài cá sấu thực sự, cá sấu
caiman và cá sấu Mỹ, có 23 lồi.
 Bộ Rùa (Testudines): gồm các lồi rùa, ba ba, vích, đồi mồi v.v., có
khoảng 300 lồi.

3


1.1.2 Bộ Rùa (Testudines)
Bộ rùa (Testudines) (Anquetin, 2009) là những lồi bị sát thuộc nhóm
chỏm cây của siêu bộ Chelonia (hay Testudinata). Trong tiếng Việt, các loài
thuộc bộ rùa đƣợc gọi bằng nhiều tên khác nhau nhƣ rùa, ba ba, giải, vích, đồi
mồi...
Trong văn hóa, rùa đƣợc nhìn nhận dƣới nhiều gốc độ khác nhau tùy theo
nền văn hóa. Rùa đƣợc xem là một trong những con vật mang nhiều ý nghĩa
biểu trƣng văn hóa nhất. Bộ này chia làm 2 nhóm sinh thái là nhóm sống trên
mặt đất di chuyển chậm ăn thực vật và nhóm sống dƣới nƣớc di chuyển nhanh,
ăn thịt. Tất cả các loài rùa đều đẻ trứng và thở bằng phổi, xƣơng sống gắn liền
với mai.
1.1.3 Họ Rùa Mai Mềm hay Ba Ba (Trionychidae)
Tên gọi trong tiếng Việt của một họ bò sát thuộc phân lớp Khơng cung
(Anapsida), bộ Rùa (Testudines). Thân có thể dài đến 1 m, mỗi chân có 3 móng.
Phiến giáp bụng hở, không liền với mai lƣng. Vỏ phủ một lƣợt da mềm, hô hấp

phụ bằng da hỗ trợ cho phổi.
Đƣợc xác định bởi chủ yếu là ăn thịt, rùa nƣớc ngọt. Họ đƣợc đặc trƣng
bởi một vỏ thiếu biểu bì thay thế bằng một lớp phủ mềm da thuộc da. Lớp vỏ
thấp, trịn vì thƣờng thiếu xƣơng ngoại biên và cận biên scutes (Carrol, 1988).
1.2 Rùa hồ gƣơm (Rafetus swinhoei)
Năm 2011, Quỹ bảo tồn rùa (TCF) xếp Rùa hồ gƣơm là một trong 25 loài
rùa bị đe dọa cao nhất thế giới. Tổ chức bảo tồn thiên nhiên quốc tế (IUCN) năm
2018 và Sách Đỏ Việt Nam năm 2007 cùng xếp loài Rùa hồ gƣơm vào mức cực
kỳ nguy cấp (CR).
Luật pháp bảo vệ:
- Tất cả các loài rùa cạn và rùa nƣớc ngọt Việt Nam đều đƣợc bảo vệ
trong Luật Bảo vệ và Phát triển Rừng số 29/2004/QH11. Trong đó quy định chỉ
đƣợc phép sở hữu hoặc bn bán các lồi động vật hoang dã có nguồn gốc hợp
pháp.

4


- Tháng 11/2013, Nghị định 160/2013/NĐ-CP của chính phủ đƣợc ban
hành về tiêu chí xác định lồi và chế độ quản lý loài thuộc Danh mục loài nguy
cấp, quý, hiếm đƣợc ƣu tiên bảo vệ đã liệt kê Rùa hồ gƣơm vào phụ lục I, đƣa
loài rùa này vào danh sách các loài quý hiếm đƣợc ƣu tiên bảo vệ hiếm đƣợc ƣu
tiên bảo vệ.
- Nghị định 32/2006/NĐ-CP về xử lý các hành vi vi phạm bảo vệ động
thực vật hoang dã quý hiếm liệt kê chỉ 7 loài rùa đƣợc bảo vệ, nhƣng trong đó
khơng có Rùa hồ gƣơm.
- Năm 2013, Công ƣớc CITES nâng mức bảo vệ Rùa hồ gƣơm (Rafetus
swinhoei) từ phụ lục III lên phụ lục II. Phụ lục II bao gồm tất cả những loài mặc
dù hiện chƣa bị đe doạ tuyệt diệt nhƣng có thể đến đó nếu việc bn bán mẫu
vật của lồi đó khơng tn theo những quy chế nghiêm ngặt nhằm tránh việc sử

dụng không phù hợp với sự tồn tại của chúng.

Hình 1.1 Rùa hồ gƣơm bị bắt ở Đồng Mơ, Sơn Tây, Hà Nội
(Nguồn: Hồng Văn Thái – Turtle Convervation Center)
Theo nghiên cứu của Carl và Roger (1989), giống Rafetus có 2 lồi phân
biệt bởi góc tấm trên yếm (epiplastra). Tấm này có dạng góc vng là Rafetus
swinhoei; nếu có dạng góc rộng là Rafetus euphraticus (lồi này phân bố ở lƣu
vực các sông Tigre miền Nam Thổ Nhĩ Kỳ, Syria, Iraq, Iran và miền Nam
5


Israel). Lồi Rafetus swinhoei lần đầu tiên đƣợc mơ tả bởi J.E. Gray (1873), từ
một vài mẫu vật do ngài Swinhoe sƣu tầm đƣợc từ các vùng lân cận Thƣợng Hải
gửi đến Bảo tàng Lịch sử Tự nhiên Anh (British Museum) ơng đã mơ tả là lồi
mới đặt tên là Oscaria swinhoei và đăng trên tạp chí The Annals and Magazine
of Natural History (fourth series) No 68 August 1873. 158-160p. Chiều dài mai
là 12 inches (30,48cm), rộng mai 11,5 inches (29,21cm). Mai nhẵn bóng có màu
xanh ơliu thẫm với vơ số những chấm vàng không xếp theo quy luật nào cả.
Những chấm trên lƣng rộng và đôi khi hợp lại thành những đƣờng cong ngắn.
Những vùng khác tạo nên các trịn với chấm nhỏ màu ơ liu.
Theo Gray (1864) mơ tả đặc điểm đặc trƣng của giống Rafetus nhƣ sau:
Sọ thn dài và cao. Mút mũi cong, nhơ ra phía trƣớc. Phần trên đầu phẳng.
Hàm trên có gờ nghiền rộng, mở rộng về phía sau. Hàm dƣới có gờ nghiền rộng,
hơi lõm, thu hẹp về phía sau. Vùng khẩu cái tạo thành hõm, phía sau là lỗ mũi
trong lớn, thn. Yếm có hai chai nhỏ.
Sau đó, Meylan (1987) bổ sung thêm: Lỗ gian hàm dƣới sau khơng đƣợc
bao bọc hồn tồn bởi xƣơng trƣớc khớp. Đơi xƣơng sƣờn thứ 8 tiêu giảm, rìa
xƣơng sƣờn có 7 hoặc nhiều hơn. Lỗ gian hàm trên chiếm khoảng 60% chiều dài
khẩu cái nguyên sinh, xƣơng lá mía ngăn cách xƣơng hàm trên và tiếp xúc với lỗ
gian hàm trên.

Ở Việt Nam, các tài liệu trƣớc năm 2000 nhƣ Định loại rùa ở Đông dƣơng
của Bourret (1941, 1943), Định loại rùa Việt Nam (Đào Văn Tiến,1978), Sách
Đỏ Việt Nam (1992), Danh lục bò sát và ếch nhái Việt Nam (Nguyễn Văn Sáng,
Hồ Thu Cúc, 1996) đều ghi nhận loài giải phân bố ở miền Bắc là Pelochelys
bibroni (Owen,1853). Năm 2000, Hà Đình Đức cơng bố tên của loài giải sống ở
hồ Hoàn Kiếm (Hà Nội) là Rafetus leloii (Ha Dinh Duc,2000) nhƣ một loài mới
cho khoa học. Nhƣng đến năm 2001, Pritchard và cộng sự cơng bố kết nghiên
cứu về lồi giải phân bố dọc theo sông Hồng là Rafetus swinhoei (Gray, 1873).
Năm 2003, Nguyễn Quảng Trƣờng ghi nhận ở Việt Nam có 2 loài giải
là Pelochelys cantorii (Gray, 1864) và Rafetus swinhoei (Gray, 1873). Cũng
trong năm 2003, Farkas và Webb lại cho rằng tên lồi Rafetus leloii khơng có
6


hiệu lực. Đến năm 2010, Lê Trần Bình cơng bố tên loài Rùa hồ gƣơm là Rafetus
vietnamensis (Lê et al..2010) nhƣng đã vi phạm các điều khoản và khuyến nghị
ghi trong Luật Quốc tế về Danh pháp Đông vật (ICZN, 1999) - ở 1 số điểm cũng
nhƣ có nhiều chi tiết khơng nhất qn. Vài tháng sau đó, Nguyễn Quảng Trƣờng
và Lê Đức Minh phản biện về vấn đề phân loại học lồi Rùa hồ gƣơm trên Tạp
chí sinh học 6/2010 tên lồi Rafetus vietnamensis khơng có hiệu lực.
Tình trạng hiện nay của loài Rùa hồ gƣơm:
- Trên thế giới cịn hai cá thể trong mơi trƣờng ni nhốt, một đực và
một cái đƣợc nuôi ở Tây Viện Tự, Tô Châu, Trung Quốc.
- Ở Việt Nam đã phát hiện đƣợc hai cá thế cịn sống sót ngồi tự nhiên.
Tại hồ Đồng Mơ, một cá thể rùa hoang dã cùng lồi Rafetus swinhoei đƣợc xác
nhận từ năm 2007 cho đến thời điểm này. Cá thể này đang đƣợc ATP tổ chức
theo dõi, bảo vệ, chăm sóc tại Đồng Mơ. Mới đây nhất bằng các kết quả phân
tích mới nhất sử dụng kỹ thuật gen môi trƣờng (eDNA) hiện đại, các nhà khoa
học Việt Nam và Mỹ đã xác nhận thêm một cá thể mới của rùa quý hiếm nhất
thế giới tại một khu vực hồ ngoại thành Hà Nội cụ thể ở hồ Xuân Khanh, thị xã

Sơn Tây, cách Hà Nội và hồ Đồng Mô không xa. ATP/IMC quyết định đã đến
lúc cần phải tiến hành thu mẫu eDNA và tiến hành phân tích mẫu tại phịng thí
nghiệm thuộc Đại học bang Washington. Kết quả phân tích dƣơng tính với kết
luận rằng các dấu vết di truyền từ các mẫu nƣớc phù hợp với các mẫu hiện có
của lồi, cho thấy rằng cá thể rùa trong hồ là một cá thể thuộc loài Rùa hồ gƣơm.
Phát hiện này đã nâng tổng số lƣợng cá thể của loài hiện đƣợc biết đến trên thế
giới lên con số bốn.

7


Hình 1.2. C t ể R

ồ gƣơm (giải T ƣ ng Hải ở Tr ng Q ốc

(Nguồn: hương

nh

o ồn

h

T )

Hình 1.3 Cá thể Rùa hồ gƣơm tại hồ Đồng Mô
(Nguồn: Hoàng Văn Hà - ATP)
Các mối đe dọa đến loài Rùa hồ gƣơm:
- Trƣớc đây, Rùa hồ gƣơm bị săn bắt, giết thịt làm thực thẩm vì đây là
lồi có kích thƣớc lớn.

- Hiện tại, do vấn nạn ơ nhiễm môi trƣờng đặc biệt là ô nhiễm nguồn
nƣớc, rác thải đã tác động mạnh làm thu hẹp sinh cảnh sống tự nhiên của lồi.
Các hình thức đánh bắt cá nguy hiểm nhƣ dùng lƣỡi câu chùm … các phƣơng
tiện đƣờng thủy lớn và động vật ngoại lai xâm hại nhƣ rùa tai đỏ … gây nguy
hiểm cho loài. Các đập nƣớc, đập thủy điên gây chia cắt vùng sinh cảnh sống
8


của lồi, ngăn chặn sự di chuyển tìm kiếm thức ăn và ghép đôi giao phối, sinh
sản giữa các cá thể trong khu vực.
Hiện nay, chúng ta có rất ít các nghiên cứu về lồi Rùa hồ gươm, trong
khi đó các nghiên cứu chủ yếu tập trung vào phát hiện lồi, kích thƣớc quần thể
với định danh lồi. Tuy nhiên, chúng ta chƣa có một nghiên cứu nào về dự đốn
vùng phân bố tiềm năng của lồi Rùa hồ gươm nên các thơng tin về vùng phân
bố của lồi Rùa hồ gươm là hết sức hạn chế. Do vậy, một nghiên cứu về phân bố
tiềm năng của loài là rất quan trọng và cần thiết. Từ đó, chúng ta có thể thiết kế
các chƣơng trình nghiên cứu điều tra thực địa để tìm kiếm nhằm phát hiện các
tiểu quần thể mới của loài Rùa hồ gươm. Đồng thời, đây sẽ là cơ sở trong việc
nghiên cứu và bảo tồn loài rùa q hiếm này.
1.3 Mơ hình Entropy cực đại (MaxEnt)
Mơ hình MaxEnt là một chƣơng trình rất phổ biến để xây dựng mơ hình
phân bố tiềm năng của lồi với hơn 1000 cơng trình sử dung phần mềm này
trong các nghiên cứu khoa học (Merrow et al., 2013). MaxEnt có khả năng đƣa
ra dự đốn từ những thơng tin chƣa hồn thiện (Jaynes, 2003), đồng thời mơ
hình cịn dựa trên một bộ số liệu về ghi nhận không gian địa lý của lồi đó kết
hợp với một bộ yếu tố có khả năng ảnh hƣởng đến mơi trƣờng mà lồi đó sinh
sống (Brown và Lomolino, 1988). Lý do lựa chọn mơ hình Maxent vì số điểm
nghi nhận lồi Rùa hồ gƣơm khá ít và chỉ có kiểu dữ liệu ―có mặt‖ và với dung
lƣợng bé thì mềm Maxent đáp ứng đƣợc độ chính xác tƣơng đối cao (Wisz,
2006). Các yếu tố không gian môi trƣờng cần phải là những yếu tố có ảnh hƣởng

đến sự phân bố của lồi. Dựa vào đặc điểm sinh học sinh thái của loài Rùa hồ
gƣơm sử dụng một số yếu tố sinh khí hậu và đƣợc lấy từ website
Các kết quả phân tích của nghiên cứu chỉ ra rằng sự xuất
hiện lồi có liên quan đáng kể với các yếu tố sinh khí hậu đặc trƣng chủ yếu của
xu hƣớng hàng năm, chẳng hạn nhƣ "nhiệt độ mùa" (BIO4) và "lƣợng mƣa mùa"
(BIO15), và đến một mức độ thấp hơn chẳng hạn nhƣ "nhiệt độ của quý khô
nhất " (BIO9). Kết quả của mơ hình đã chỉ ra những khu vực phù hợp phân bố
cho loài. Một khu vực đƣợc dự báo là phù hợp khơng có nghĩa rằng quần thể
9


lồi nhất thiết phân bố ở đó nhƣng nó cung cấp thông tin quan trọng cho vùng
mở rộng.
MaxEnt là một cơng cụ rất mạnh trong việc dự đốn phân bố dựa trên
số lƣợng cá thể các loài và tổng năng lƣợng, biến mơi trƣờng, dự đốn thành
phần cùng sinh thái dựa trên những đặc điểm. Mơ hình MaxEnt cịn đƣợc sử
dụng rất nhiều trong việc dự đoán ảnh hƣởng của khí hậu đến các lồi động thực
vật. Đề tài sử dụng mơ hình MaxEnt để dự đốn mơi trƣờng sống của lồi bọ
thơng núi (Dendroctonus ponderosae) (lồi chỉ thị với biến đổi khí hậu) trong
ứng phó với biến đổi khí hậu của Caitlan R Dowling năm 2015. Nghiên cứu này
nhằm mục đích để nhìn vào mơi trƣờng sống tiềm năng cho các bọ thông núi
theo các kịch bản biến đổi khí hậu. Kết quả cho thấy, những tác động có thể có
của biến đổi khí hậu có thể có kết quả bất ngờ về việc mở rộng hoặc co lại của
các lồi nhƣ bọ thơng núi.
MaxEnt là phần mềm sử dụng phƣơng pháp dự đốn và mơ phỏng vùng
phân bố tiềm năng của các lồi từ các thơng tin hiện có (Phillips et al., 2006).
MaxEnt sử dụng vị trí xuất hiện của các loài làm dữ liệu đầu vào (gọi là dữ liệu
có mặt). Theo Cory Merow et al., (2013) mơ hình này đƣợc sử dụng rộng rãi
bởi 3 lý do:
- MaxEnt vƣợt trội hơn các phƣơng pháp khác dựa trên dự đốn chính

xác hơn.
- Phần mềm dễ dàng sử dụng và phù hợp với dung lƣợng mẫu nhỏ.
- MaxEnt là phần mềm miễn phí.
Tính đến nay đã có hơn 1000 cơng trình sử dụng chƣơng trình này trong
các nghiên cứu khoa học (Merrow et al., 2013). Dƣới đây là một số nghiên cứu
của các tác giả đã sử dụng mơ hình Maxent nhƣ:
- ―Nghiên cứu đặc điểm phân bố và đánh giá ảnh hƣởng biến đổi khí hậu
đến sự phân bố của lồi Thạch sùng mí Cát Bà (Goniurosaurus catbaensis) tại
miền Bắc Việt Nam‖ (Lê Quang Tuấn et al., 2017). Nghiên cứu thực hiện với
mục tiêu là xác định đặc điểm phân bố của lồi Thạch sùng mí Cát Bà và đánh

10


giá ảnh hƣởng của biến đổi khí hậu đến phân bố của chúng để phục vụ cho kế
hoạch bảo tồn lồi.
- ―Đánh giá động tiềm tàng của biến đổi khí hậu đến phân bố một số loài
vƣợn tại Việt Nam‖ (Trần Văn Dũng, 2016) đã mô phỏng vùng phân bố thích
hợp của các lồi ở thời điểm hiện tại và mơ phỏng vùng phân bố thích hợp theo
các kịch bản biến đổi khí hậu thơng qua dữ liệu có mặt.
- Mơ hình Maxent đã cho kết qủa khá rõ nét về vùng phân bố cũng nhƣ
độ che phủ của loài trinh nữ móc tại Việt Nam thơng qua nghiên cứu của ―Sử
dụng phần mểm Maxent để dự đoán mức độ phân bố, khả năng xâm lấn của cây
trinh nữ móc (Mimisa diplotricha) và xây dựng mơ hình trồng nắm từ cây trinh
nữ móc‖ (Hà Đình Nghiêm, 2017).

11


CHƢƠNG II

MỤC TIÊU, ĐỐI TƢỢNG, NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG PHÁP
NGHIÊN CỨU
2.1. Mục tiêu nghiên cứu
- Mục tiêu chung: Góp phần bổ sung cơ sở dữ liệu cho bảo tồn các loài
Động vật hoang dã tại Việt Nam.
- Mục tiêu cụ thể:
 Xây dựng đƣợc bản đồ và xác định đƣợc diện tích vùng phân bố tiềm
năng của lồi Rùa hồ gƣơm
 Xác định đƣợc các yếu tố tự nhiên ảnh hƣởng mạnh đến vùng phân bố
tiềm năng của loài Rùa hồ gƣơm.
 Đề xuất đƣợc các khu vực ƣu tiên nghiên cứu và bảo tồn loài Rùa hồ
gƣơm.
2.2. Đối tƣ ng nghiên cứu
Rùa hồ gƣơm (Rafetus swinhoei (Gray, 1873))
2.3. Nội dung nghiên cứu
- Bản đồ và diện tích vùng phân bố tiềm năng của loài Rùa hồ gƣơm.
- Các yếu tố tự nhiên ảnh hƣởng mạnh đến vùng phân bố tiềm năng của loài
Rùa hồ gƣơm.
- Khu vực ƣu tiên nghiên cứu và bảo tồn loài Rùa hồ gƣơm.
2.4. P ƣơng p

p nghiên cứu

2.4.1. Phương pháp kế thừa số liệu thứ cấp
2.4.1.1. Dữ liệu ghi nhận sự có mặt
Kế thừa các tài liệu ghi nhận sự có mặt của lồi Rùa hồ gươm và vùng
phân bố của loài ở thời điểm hiện tại đƣợc đề xuất bởi IUCN, sách đỏ Việt Nam.
Đề tài đã thu thập đƣợc tổng cộng 36 điểm ghi nhận sự có mặt của lồi.
Dữ liệu này đƣợc thu thập từ nhiều nguồn khác nhau:
- Phƣơng pháp phỏng vấn: phỏng vấn trực tiếp ngƣời dân sống xung

quanh khu vực hồ Hoàn Kiếm, Hoàn Kiếm, Hà Nội. Kết quả thu thập đƣợc
thông tin các địa điểm Rùa hồ gƣơm đã từng nổi lên và tắm nắng.
12


- Phƣơng pháp điều tra thực địa:
 Tại hồ Hoàn Kiếm, Hoàn Kiếm, Hà Nội, nghiên cứu thu đƣợc 7 tọa độ
điểm ghi nhận của loài Rùa hồ gƣơm.
 Tại hồ Đồng Mô, Sơn Tây, Hà Nội, nghiên cứu thu đƣợc 10 tọa độ điểm
ghi nhận của loài Rùa hồ gƣơm.
- Các cuộc điều tra thực địa trong thời gian trƣớc đây và báo cáo của các
tác giả khác nhƣ Farkas và Webb (2003), Lê et al. (2010) …
2.4.1.2. Biến mơi trƣờng sử dụng cho mơ hình
Việc lựa chọn các biến mơi trƣờng đƣợc sử dụng cho mơ hình cần dựa
trên mối quan hệ giữa các biến môi trƣờng và đặc điểm sinh thái của loài
(Kurmar and Stohlgren, 2009; Peterson et al., 2007). Để tiến hành chạy mơ hình
dự đốn vùng phân bố tiềm năng của loài Rùa hồ gƣơm, đã tiến hành thu thập và
xử lý 25 biến môi trƣờng khác nhau. Trong đó, nhóm biến sinh khí hậu có 19
biến, dữ liệu về địa hình có ba biến, bao gồm: độ cao, độ dốc và hƣớng dốc.
Nhóm yếu tố liên quan đến thảm thực vật bao gồm lớp phủ thực vật, lớp dữ liệu
chỉ số thực vật NDVI và lớp tỉ lệ phần trăm che phủ của lớp thực vật. Các biến
sinh khí hậu đƣợc tải dữ liệu từ Woldclim (www.worldclim.com) trong đó có 11
biến về nhiệt độ và 8 biến liên quan đến lƣợng mƣa (Hijmans et al., 2005). Các
lớp bản đồ địa hình đƣợc xử lý từ lớp bản đồ địa hình SRTM (The Shuttle Radar
Topography Mission) có độ phân giải là 0,090x0,090km đƣợc tải về từ
(SRTM). Lớp dữ liệu về độ dốc và hƣớng dốc đƣợc tính
tốn từ lớp bản đồ độ cao trên phần mềm ArcGis 10.1 (ESRI). Bản đồ thảm thực
vật

dựa


trên

dữ

liệu

ảnh

từ

MODIS,

đƣợc

tải

từ

(Broxton et al., 2014). Lớp
bản đồ thảm thực vật có 16 trạng thái khác nhau đƣợc gán cho các giá trị từ 1
đến 16 tƣơng ứng và có độ phân giải là 0,500x0,500km bao gồm. Chỉ số thực
vật NDVI cho khu vực châu Á đƣợc tải từ Độ
phân giải của lớp bản đồ NDVI là 0,250x0,250km. Toàn bộ các lớp bản đồ
NDVI các tháng trong năm 2013 đƣợc tải về và đƣợc sử dụng để tính tốn lớp
bản đồ NDVI trung bình trong năm bằng phần mềm ArcGis 10.1 (ESRI). Độ che
13


phủ thực vật (Percent of tree coverage) thể hiện tỉ lệ che phủ của tầng tán cây

đƣợc tính tốn từ dữ liệu của ảnh MODIS, dữ liệu này có thể tải miễn phí từ
trang web Lớp bản đồ độ che phủ của cây có độ phân
giải là 0,500x0,500m với các dữ liệu là từ 1 cho đến 100% thể hiện tỉ lệ che phủ
của tán cây, ngồi ra cịn có các giá trị 254 thể hiện mặt nƣớc và 255 là khu vực
khơng có dữ liệu.
Tất cả các lớp dữ liệu của biến môi trƣờng đƣợc chuyển sang dạng raster
và đƣợc chuẩn hóa (resample) lại với độ phân giải là 0,090x0,090km. Sau đó, tất
cả các dữ liệu đều đƣợc chuyển sang dạng dữ liệu ASCII (*.asc). Tất cả các
bƣớc đều đƣợc xử lý bằng phần mềm ArcMap 10.1(ESRI). Với số lƣợng biến
nhiều, các công đoạn sẽ đƣợc xử lý bằng modlebuilder trong ArcMap nhằm tăng
nhanh khả năng xử lý và các công đoạn lặp lại.
Nhằm loại bỏ các biến tƣơng quan với nhau cao, giá trị của 2000 điểm
đƣợc lấy ngẫu nhiên nằm trong khu vực xuất hiện nhiều dữ liệu về sự có mặt của
lồi đƣợc đƣợc xuất ra excel để tính tốn hệ số tƣơng quan. Hệ số tƣơng quan
Pearson đƣợc sử dụng để tính mức độ tƣơng quan giữa các cặp biến với nhau.
Với các cặp biến có hệ số tƣơng quan |r|>0.85 thì sẽ chỉ giữ lại một biến để thực
hiện các tính tốn tiếp theo. Từ đó, đã lựa chọn ra đƣợc 16 biến trong tổng số 25
biến để sử dụng vào chạy mô hình cuối cùng. Các biến đƣợc sử dụng đƣợc thể
hiện trong Bảng 2.1. Các biến nhiệt độ có đơn vị tính là độ C *10 (degree*10)
và lƣợng mƣa có đơn vị tính là mm.

14


Bảng 2.1 Các biến dữ liệ môi trƣờng đƣ c sử dụng trong mơ hình
(các biến bơi đậm đƣ c sử dụng trong các tính tốn cuối cùng của mơ hình)
Biến

Nguồn


Kiểu dữ
liệu

BIO1 = Nhiệt độ tr ng bìn àng năm
BIO2 = Biên độ nhiệt trung bình (Trung
bình của tháng = nhiệt độ cao nhất- nhiệt
độ thấp nhất)
BIO3 = Sự đẳng nhiệt (mức độ ổn định của
nhiệt độ) (BIO2/BIO7) (* 100)
BIO4 = Biến động nhiệt độ theo mùa (sai
tiêu chuẩn x100)
BIO5 = Nhiệt độ cao nhất của tháng ấm nhất
BIO6 = Nhiệt độ thấp nhất của tháng lạnh
nhất
BIO7 = Sự chênh lệch nhiệt độ àng năm
(BIO5-BIO6)
Worldclim
Continuosus
BIO8 = Nhiệt độ trung bình quý ẩm ƣớt nhất
BIO9 = Nhiệt độ trung bình quý khơ hạn nhất
BIO10 = Nhiệt độ trung bình q nóng nhất
BIO11 = Nhiệt độ trung bình quý lạnh nhất
BIO12 = Lƣ ng mƣ àng năm
BIO13 = Lƣợng mƣa của tháng ẩm ƣớt nhất
BIO14 = Lƣ ng mƣ t ng k ô n ất
BIO15 = Biến động về lƣ ng mƣ t eo m
(hệ số biến động)
BIO16 = Lƣợng mƣa quý ẩm ƣớt nhất
BIO17 = Lƣợng mƣa quý khô hạn nhất
BIO18 = Lƣ ng mƣ q ý nóng n ất

BIO19 = Lƣ ng mƣ q ý lạnh nhất
landcover.usgs.gov
Categorical
Landcover – Thảm thực vật
iscgm.org
Categorical
Percent Tree coverage – Độ che phủ cây
earthexplorer.usgs.gov Continuous
NDVI – Chỉ số thực vật
Elevation (m) - Độ cao so với mặt nƣớc
srtm.csi.cgiar.org
Continuous
biển
Tính tốn từ SRTM
Continuous
Aspect - Hƣớng dốc
trong ArcMap
Tính tốn từ SRTM
Continuous
Slope(%) - Độ dốc
trong ArcMap
15


2.4.2. Phương pháp xử lí số liệu bằng phần mềm MaxEnt
Đề tài lựa chọn mơ hình Maxent bởi vì nó đã đƣợc phát triển đặc biệt để
mô tả phân bố các lồi chỉ với các dữ liệu có mặt (Phillips et al., 2006), đó là các
dữ liệu chỉ có sẵn cho Việt Nam. Trong nghiên cứu này, sử dụng mô hình
MaxEnt để mơ hình hóa vùng phân bố của lồi rùa hồ Gƣơm với các dữ liệu về
sự có mặt. Mơ hình đã đƣợc chạy với các chỉ số: Phần trăm mẫu ngẫu nhiên để

kiểm tra là 20% (tỉ lệ kiểm tra ngẫu nhiên), hệ số quy tắc (regularisation
multiplier) = 0,2, lặp đi lặp lại tối đa (maximum iteration) = 1,000, ngƣỡng hội
tụ (convergence threshold) =0,001, điểm nền tối đa (maximum number of
background points) = 10,000.
MaxEnt sử dụng vị trí xuất hiện của các loài làm dữ liệu đầu vào (gọi là
dữ liệu có mặt), cùng với đó là sử dụng các biến số về điều kiện mơi trƣờng (ví
dụ nhƣ nhiệt độ, lƣợng mƣa…) đƣợc nội suy cho từng ô lƣới. Hiện nay, MaxEnt
là mô hình rất phổ biến trong xây dựng mơ hình ổ sinh thái (phân bố) của các
lồi trong đó có nhiều nghiên cứu đã sử dụng để mơ hình hóa vùng phân bố các
lồi thú nhƣ trong nghiên cứu của (Syfert et al., 2014, Nazeri et al., 2014).
Vùng diện tích dƣới đƣờng cong (AUC) có giá trị từ 0 - 1 của biểu đồ quá
trình chạy mơ hình (ROC Receiver Operator Characteristic) đƣợc sử dụng để
xác định mức độ phù hợp của mơ hình (Phillips, 2006; Nazeri et al., 2012). Các
mơ hình có AUC càng lớn thì độ thích hợp càng cao và theo (Elith, 2000) thì
một mơ hình nếu có AUC > 0.75 là có thể đƣợc sử dụng để mơ hình hóa vùng
phân bố của loài (Sarma et al., 2015), khi AUC bằng 1 , thì khả năng dự đốn
của mơ hình đƣợc coi là hồn hảo, khi AUC nhỏ hơn 0.5 thì mơ hình đó khơng
có khả năng dự đốn (Phillips, 2006, Bett et al., 2012).
Phần mềm MaxEnt tạo ra lớp bản đồ chứa mức độ của các pixel với lồi
CVCX có giá trị từ 0-1, file đƣợc tạo ra dƣới dạng file ASCII (*.asc). Phần mềm
ArcMap 10.1 sẽ đƣợc sử dụng để chuyển lớp bản đồ đó sang dạng Raster (*.tif).
Mức độ phù hợp của lồi đƣợc đánh giá thơng qua các giá trị từ 0 - 1, giá trị của
pixel càng lớn thì mức độ thích hợp của pixel đó càng cao. Các vùng thích hợp
sẽ đƣợc chia thành 5 mức khác nhau bao gồm:
16


Bảng 2.2 Thang phân chia mức độ thích h p sau khi chạy
phần mềm Maxent
Thang phân chia


Hệ số đánh giá MaxEnt (Ma)

Khơng thích hợp

Ma <0,1

Thích hợp thấp

0,1 <=Ma< 0,3

Thích hợp trung bình

0,3 <=Ma< 0,5

Thích hợp cao

0,5 <=Ma< 0,7

Thích hợp rất cao

0,7 <= Ma

Phần mềm MaxEnt (Phillip et al., 2006) sẽ đƣợc sử dụng để mơ hình
hóa vùng phân bố địa lý cho loài Rùa hồ gươm đƣợc nghiên cứu trong điều kiện
các biến khí hậu của năm 2014 – 2016.
Các bƣớc xử lý số liệu bằng phần mềm MaxEnt
 Bƣớc 1: Tạo file.csv chứa tọa độ các điểm ghi nhận đƣợc sự xuất hiện
của loài Rùa hồ gƣơm bằng Excel. Trong bảng này chứa các thơng tin về lồi,
kinh độ, vĩ độ (tọa độ đƣợc sử dụng là hệ tọa độ địa lý), địa điểm, nguồn tài liệu.


Hình 2.1 Tọ độ c c điểm ghi nhận của loài chuẩn bị cho phần mềm
MaxEnt
 Bƣớc 2: Chạy chƣơng trình MaxEnt: Nhập các dữ liệu mẫu và các biến
vào trong phần mềm để tiến hành chạy. Nhập file.csv chứa tọa độ điểm vào mục

17


Sample. Nhập các biến khí hậu vào mục Environmental layers. Sau đó chọn file
đầu cho cho mục Output. Ấn Run.

Hình 2.2 Giao diện phần mềm MaxEnt khi nhập các biến khí hậu
 Bƣớc 3: Sau khi chạy xong chƣơng trình MaxEnt thì sản phẩm sẽ đƣợc
tạo ra trong thƣ mục Output. Trong đó sẽ có file ASCII chứa thơng tin về vùng
phân bố có mơ phỏng của lồi. Ta cần chuyển từ file ASCII sang dạng Raster để
tính

tốn

và

xử

lý

trên

Arcgis


bằng

cơng

cụ

toolboxes\system

toolboxes\conversion tools.tbx\to raster\ascii to raster.
Xác định diện tích các khu vực có các mức thích hợp đối với từng lồi.
Phần mềm MaxEnt sẽ tự động tính tốn mức độ thích hợp của các pixel của khu
vực nghiên cứu. Sử dụng lệnh Reclassify trong Arcgis theo đƣờng dẫn
toolboxes\system toolboxes\spatial analyst tools.tbx\reclass\reclassify để thực
hiện việc phân chia mức độ thích hợp của khu vực. Kích thƣớc của các pixel
đƣợc xử lý là 0,090x0,090km. Số lƣợng các pixel đƣợc tạo ra của các mức độ
thích hợp các nhau sẽ đƣợc tính tốn ra diện tích.
Sử dụng phần mềm Arcgis để biên tập bản đồ phân bố theo hiện trạng của
lồi, bản đồ vùng phân bố mơ phỏng theo biến sinh – khí hậu.

18


CHƢƠNG III
ĐẶC ĐIỂM KHU VỰC NGHIÊN CỨU
3.1. Điều kiện tự nhiên của Việt Nam
Vị trí địa lý: Việt Nam là một trong những quốc gia nằm ở phần Đông bán
đảo Đông Dƣơng, thuộc trung tâm của khu vực Đông Nam Á với tổng diện tích
phần đất liền là 330.541 km2.
- Phía Bắc giáp Trung Quốc.
- Phía Tây giáp Lào và Campuchia.

- Phía Đơng và Đơng Nam là biển Đơng.
Địa hình: Việt Nam có địa hình khá đa dạng, trong đó ¾ diện tích là đồi
núi và cao nguyên. Khối núi cao nhất là dãy Hoàng Liên Sơn, phân chia Bắc bộ
làm hai phần Tây Bắc và Đơng Bắc có điều kiện sinh thái khác biệt nhau. Khu
vực miền Trung có dãy Trƣờng Sơn kéo dài chạy đến Tây Nguyên. Vùng Bắc
Bộ có các dãy núi hình vịng cung chạy theo hƣớng Đơng Bắc – Tây Nam, độ
cao trung bình 1.000m. Các khu vực đầu nguồn sông Lô, sông Chảy và sơng
Gâm có những đỉnh núi cao trên 2.000m. Vùng núi Tây Bắc là khu vực có địa
hình phức tạp nhất nƣớc, độ cao trung bình 2000m, cao nhất là đỉnh Phan Xi
Păng cao 3.143m, thuộc dãy núi Hoàng Liên Sơn. Hƣớng núi chủ yếu là Tây
Bắc – Đông Nam, giống nhƣ mái nhà khổng lồ dốc xuống phía Đồng bằng sơng
Hồng. Vùng núi Bắc bộ và Trung bộ có nhiều dãy núi đá vôi với nhiều hang
động. Dãy Trƣờng Sơn kéo dài với các đỉnh núi có độ cao từ 800 – 1.000m. Khu
vực Tây Nguyên có nhiều cao nguyên đất đỏ bazan. Tiếp sau khu vực Tây
Nguyên là vùng đồi đất xám Đơng Nam Bộ. Gờ núi phía đơng của hệ cao
nguyên rất phức tạp về địa hình và dốc đứng về phía biển. Một phần tƣ diện tích
cịn lại là đồng bằng với hai đồng bằng châu thổ rộng lớn là Đồng bằng sông
Hồng và Đồng bằng sông Cửu Long, ở giữa là dải hẹp của các đồng bằng vùng
Duyên hải miền Trung.
Việt Nam nằm ở vị trí tiếp giáp giữa lục địa và đại dƣơng, liền kề với
vành đai sinh khống Thái Bình Dƣơng và vành đai sinh khoáng Địa Trung Hải,
trên đƣờng di lƣu và di cƣ của nhiều lồi động, thực vật nên có tài nguyên
19