បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះរៀបរាប់និងវិភាគលើទិន្នន័យប្រតិបត្តិការនេសាទ បរិមាណទិន្នផល និងការផ្លាស់ប្តូរតំបន់នេសាទរបស់កប៉ាល់សន្ទូចសាចា (Longline) របស់ប្រទេសថៃ ដែលធ្វើប្រតិបត្តិការនៅមហាសមុទ្រឥណ្ឌាពីឆ្នាំ ២០០០ ដល់ ២០០៦។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកស្រាវជ្រាវបានប្រមូលទិន្នន័យពីសៀវភៅកំណត់ហេតុនេសាទ (Logbooks) របស់ក្រុមហ៊ុន Siam Tuna Fishery ដើម្បីវាយតម្លៃអត្រានៃការចាប់និងធ្វើចំណាត់ថ្នាក់ប្រភេទត្រី។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Catch Per Unit Effort (CPUE) Analysis ការវិភាគអត្រាចាប់បានក្នុងមួយឯកតានៃការប្រឹងប្រែង (CPUE) |
ផ្តល់រូបភាពច្បាស់លាស់ពីប្រសិទ្ធភាពនៃការនេសាទ និងភាពសំបូរបែបនៃធនធានត្រីនៅតាមតំបន់នីមួយៗ។ ងាយស្រួលក្នុងការគណនាប្រសិនបើមានទិន្នន័យ Logbook ច្បាស់លាស់។ | ពឹងផ្អែកទាំងស្រុងទៅលើភាពត្រឹមត្រូវនៃការកត់ត្រារបស់អ្នកនេសាទ (Logsheets) ដែលអាចមានកំហុសឬការលាក់បាំង។ | រកឃើញអត្រាចាប់បានខ្ពស់បំផុតនៅតំបន់សូម៉ាលី និងសីស្ហែល (១.៣ ក្បាល/សន្ទូច១០០កផ្លែ) និងទាបបំផុតនៅឈូងសមុទ្របេងហ្គាល់។ |
| Multivariate Analysis (MDS & ANOSIM via PRIMER) ការវិភាគពហុវិមាត្រ (MDS និង ANOSIM តាមរយៈកម្មវិធី PRIMER) |
មានសមត្ថភាពខ្ពស់ក្នុងការបង្ហាញពីការផ្លាស់ប្តូរនៃបណ្តុំប្រភេទត្រី (Species Assemblages) និងការបែងចែកក្រុមតាមពេលវេលាឬទីតាំងយ៉ាងច្បាស់លាស់។ | ទាមទារចំណេះដឹងផ្នែកស្ថិតិអេកូឡូស៊ីស៊ីជម្រៅ និងកម្មវិធីកុំព្យូទ័រពិសេស ដើម្បីបំប្លែងទិន្នន័យម៉ាទ្រីស (Bray-Curtis similarity)។ | បញ្ជាក់យ៉ាងច្បាស់ពីការផ្លាស់ប្តូរគោលដៅនេសាទពីប្រភេទ Yellowfin (២០០០-២០០២) ទៅជាក្រុម Albacore (២០០៣-២០០៦) ជាមួយនឹងតម្លៃ R=0.87។ |
| GIS Spatial Mapping (ArcView) ការគូសផែនទីចែកចាយភូមិសាស្ត្រនេសាទ (GIS Mapping) |
ជួយឱ្យអ្នកស្រាវជ្រាវមើលឃើញពីការផ្លាស់ទីនៃតំបន់នេសាទ និងការប្រមូលផ្តុំនៃប្រភេទត្រីតាមរយៈផែនទីភូមិសាស្ត្រដែលងាយយល់។ | ត្រូវការទិន្នន័យកូអរដោនេ (Latitude/Longitude) ជាក់លាក់ពីកប៉ាល់នីមួយៗ ដែលពេលខ្លះពិបាកក្នុងការប្រមូល។ | បង្ហាញពីការរំកិលតំបន់នេសាទពីខាងជើងអេក្វាទ័រ ទៅភាគខាងត្បូងមហាសមុទ្រឥណ្ឌា។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារនូវទិន្នន័យជាក់ស្តែងពីកប៉ាល់នេសាទ និងកម្មវិធីកុំព្យូទ័រសម្រាប់វិភាគទិន្នន័យធំៗ និងគូសផែនទី។
ការសិក្សានេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យដែលទទួលបានពីកប៉ាល់សន្ទូចសាចារបស់ក្រុមហ៊ុនថៃតែពីរគ្រឿងប៉ុណ្ណោះ នៅក្នុងលំហមហាសមុទ្រឥណ្ឌាដ៏ធំទូលាយ។ ទិន្នន័យនេះអាចឆ្លុះបញ្ចាំងតែពីយុទ្ធសាស្ត្រនេសាទរបស់ក្រុមហ៊ុននេះ ជាជាងតំណាងឱ្យស្ថានភាពបរិបូណ៌នៃធនធានត្រីធូណាសរុប។ សម្រាប់កម្ពុជា ការយល់ដឹងពីកម្រិតនៃទិន្នន័យតូចតាច (Small sample bias) បែបនេះមានសារៈសំខាន់នៅពេលធ្វើការវាយតម្លៃធនធានជលផលសមុទ្រក្នុងស្រុក ដើម្បីជៀសវាងការសន្និដ្ឋានទូទៅខុសពីការពិត។
ទោះបីជាកម្ពុជាមិនទាន់មានកងនាវានេសាទមហាសមុទ្រខ្នាតធំក៏ដោយ ប៉ុន្តែវិធីសាស្ត្រតាមដានទិន្នន័យនេះមានអត្ថប្រយោជន៍ណាស់សម្រាប់ការគ្រប់គ្រងជលផលសមុទ្រក្នុងស្រុក។
ការអនុវត្តតាមប្រព័ន្ធកត់ត្រា និងវិភាគទិន្នន័យបែបវិទ្យាសាស្ត្រនេះ នឹងជួយលើកកម្ពស់សមត្ថភាពកម្ពុជាក្នុងការគ្រប់គ្រងធនធានសមុទ្រប្រកបដោយនិរន្តរភាព និងស្របតាមស្តង់ដារអន្តរជាតិ។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Longline fishing (ការនេសាទដោយសន្ទូចសាចា) | ជាវិធីសាស្ត្រនេសាទពាណិជ្ជកម្មដែលប្រើខ្សែប្រវែងវែងអណ្តែតក្នុងទឹក ដោយមានចងផ្លែសន្ទូចរាប់ពាន់ភ្ជាប់ជាមួយនុយទម្លាក់ទៅក្នុងជម្រៅទឹកផ្សេងៗគ្នា ដើម្បីចាប់ត្រីធំៗរស់នៅស្រទាប់ទឹកកណ្តាល។ | ដូចជាការដាក់សន្ទូចរនងវែងៗកាត់កណ្តាលទន្លេ ដែលមានផ្លែសន្ទូចរាប់រយរង់ចាំត្រីមកស៊ីនុយក្នុងពេលតែមួយ។ |
| Catch rate (អត្រាចាប់បាន ឬ ទិន្នផលក្នុងមួយឯកតានៃការប្រឹងប្រែង) | ជារង្វាស់នៃប្រសិទ្ធភាពនេសាទ ដោយគណនាបរិមាណ ឬទម្ងន់ត្រីដែលចាប់បាន ធៀបនឹងកម្លាំង ឬឧបករណ៍ដែលបានប្រើប្រាស់ (ឧទាហរណ៍៖ ចំនួនក្បាលត្រីក្នុង១០០កផ្លែសន្ទូច)។ | ដូចជាការវាស់ស្ទង់ថាតើយើងរកលុយបានប៉ុន្មានក្នុងមួយម៉ោងនៃការខិតខំធ្វើការងារ។ |
| Multidimensional scaling - MDS (ការធ្វើមាត្រដ្ឋានពហុវិមាត្រ) | ជាបច្ចេកទេសស្ថិតិសម្រាប់បម្លែងទិន្នន័យស្មុគស្មាញ (ដូចជាបរិមាណប្រភេទត្រីផ្សេងៗគ្នាជាច្រើនប្រភេទ) ឱ្យទៅជាចំណុចនៅលើក្រាហ្វ ដើម្បីងាយស្រួលមើលឃើញពីភាពស្រដៀងគ្នា ឬខុសគ្នារវាងក្រុមទិន្នន័យ។ | ដូចជាការប្រើផែនទីដើម្បីបង្ហាញពីគម្លាតរវាងទីក្រុងនានា ដែលទីក្រុងមានលក្ខណៈស្រដៀងគ្នានឹងស្ថិតនៅក្បែរគ្នា។ |
| Analysis of similarities - ANOSIM (ការវិភាគភាពស្រដៀងគ្នា) | ជាការធ្វើតេស្តស្ថិតិដើម្បីបញ្ជាក់ថាតើការប្រមូលផ្តុំប្រភេទត្រីដែលចាប់បាននៅឆ្នាំ ឬតំបន់ខុសគ្នា ពិតជាមានភាពខុសប្លែកគ្នាជាដុំកំភួនតាមលក្ខណៈវិទ្យាសាស្ត្រឬអត់។ | ដូចជាការប្រើម៉ាស៊ីនស្កេនដើម្បីពិនិត្យមើលថាតើក្រុមមនុស្សពីរក្រុមពិតជាមានមុខមាត់ខុសគ្នាដាច់ស្រឡះ ឬគ្រាន់តែចៃដន្យ។ |
| Similarity percentages - SIMPER (ភាគរយនៃភាពស្រដៀងគ្នា) | ជាវិធីសាស្ត្រវិភាគរកមើលថាតើអថេរមួយណា (ឧ. ប្រភេទត្រីជាក់លាក់ណាមួយ) ដែលជាកត្តាចម្បងធ្វើឱ្យក្រុមទិន្នផលនេសាទពីរក្រុមមានភាពខុសគ្នា។ | ដូចជាការស្វែងរកមុខសញ្ញាជនល្មើស ឬវត្ថុតាងដែលលេចធ្លោជាងគេ ក្នុងការធ្វើឱ្យសំណុំរឿងពីរខុសគ្នា។ |
| Upwelling (បាតុភូតទឹកត្រជាក់បាតសមុទ្រផុសឡើង) | ជាបាតុភូតធម្មជាតិដែលចរន្តទឹកសមុទ្រត្រជាក់ និងសម្បូរដោយសារធាតុចិញ្ចឹមពីបាតសមុទ្រជ្រៅ ត្រូវរុញច្រានឡើងមកផ្ទៃទឹកខាងលើ ធ្វើឱ្យតំបន់នោះសម្បូរចំណីសម្រាប់មច្ឆជាតិ។ | ដូចជាការកូរបាតឆ្នាំងស៊ុបដើម្បីឱ្យសាច់និងបន្លែដែលនៅបាតផុសឡើងមកខាងលើផ្ទៃទឹកស៊ុបអញ្ចឹងដែរ។ |
| Pelagic species (ប្រភេទត្រីរស់នៅស្រទាប់ទឹកកណ្តាលឬលើ) | ជាប្រភេទត្រីឬសត្វសមុទ្រដែលរស់នៅ និងហែលក្នុងស្រទាប់ទឹកកណ្តាល ឬក្បែរផ្ទៃទឹកសមុទ្រ (មិនរស់នៅបាតសមុទ្រ និងមិនរស់នៅក្បែរច្រាំង) ដូចជាត្រីធូណា ត្រីដាវ និងត្រីឆ្លាម។ | ដូចជាសត្វស្លាបដែលហោះហើរ និងស្វែងរកចំណីនៅកណ្តាលអាកាស ដោយមិនចុះមកដី។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
