បញ្ហា (The Problem)៖ ការសិក្សានេះដោះស្រាយបញ្ហានៃការថយចុះចំនួនសត្វខ្ទីង (Bos gaurus) ដែលជាប្រភេទសត្វរងការគំរាមកំហែង និងការបាត់បង់ទីជម្រករបស់ពួកវានៅក្នុងប្រទេសថៃ ដោយធ្វើការវាយតម្លៃលើរបាយចែកចាយ និងភាពសមស្របនៃទីជម្រក។
វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ អ្នកស្រាវជ្រាវបានប្រមូលទិន្នន័យពីការចុះអង្កេតផ្ទាល់នៅឆ្នាំ ២០១០ និង ២០២០ រួចប្រើប្រាស់ម៉ូដែលអង់ត្រុពីអតិបរមាដើម្បីព្យាករណ៍ទីជម្រកសមស្រប។
លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖
| វិធីសាស្ត្រ (Method) | គុណសម្បត្តិ (Pros) | គុណវិបត្តិ (Cons) | លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result) |
|---|---|---|---|
| Field Survey and Signs Monitoring (Smart Patrol) ការចុះអង្កេតផ្ទាល់ និងការតាមដានស្លាកស្នាមតាមប្រព័ន្ធ Smart Patrol |
ផ្តល់ទិន្នន័យជាក់ស្តែងអំពីវត្តមានសត្វខ្ទីង តាមរយៈដានជើង លាមក និងកាមេរ៉ាសុវត្ថិភាព។ វាមានភាពច្បាស់លាស់និងអាចបញ្ជាក់ពីវត្តមានរបស់សត្វព្រៃនៅទីតាំងនោះប្រាកដមែន។ | ទាមទារពេលវេលា ថវិកា និងកម្លាំងពលកម្មច្រើន។ វាមិនអាចគ្របដណ្តប់គ្រប់ទីកន្លែង ឬទស្សន៍ទាយនិន្នាការនៃការបាត់បង់ជម្រកនាពេលអនាគតបានឡើយ។ | បានរកឃើញវត្តមានសត្វខ្ទីងក្នុងតំបន់ការពារចំនួន ៤៥ (នៅឆ្នាំ ២០១០) និងកើនដល់ ៥៩ តំបន់ការពារ (នៅឆ្នាំ ២០២០) ដោយសារការខិតខំប្រឹងប្រែងចុះល្បាតកាន់តែច្រើន។ |
| Maximum Entropy (Maxent) Species Distribution Modeling ការធ្វើម៉ូដែលរបាយប្រភេទសត្វដោយប្រើវិធីសាស្ត្រអង់ត្រុពីអតិបរមា (Maxent) |
អាចទស្សន៍ទាយពីភាពសមស្របនៃទីជម្រកក្នុងតំបន់ធំទូលាយ និងព្យាករណ៍ពីអនាគត (ឆ្នាំ ២០៥០) ដោយប្រើប្រាស់ត្រឹមទិន្នន័យវត្តមាន (Presence-only data) ផ្សំជាមួយអថេរបរិស្ថាន។ | ត្រូវការជំនាញវិភាគទិន្នន័យ GIS កម្រិតខ្ពស់ ហើយភាពសុក្រឹតរបស់ម៉ូដែលងាយរងឥទ្ធិពលពីភាពលម្អៀងនៃទិន្នន័យ (Sampling bias) និងភាពត្រឹមត្រូវនៃទិន្នន័យអាកាសធាតុ។ | ទោះបីជាសត្វខ្ទីងមានវត្តមាននៅតំបន់ច្រើនជាងមុន ប៉ុន្តែម៉ូដែល Maxent បង្ហាញថាផ្ទៃដីជម្រកសមស្របពិតប្រាកដរបស់វាបានថយចុះ ៣១,៨% ចន្លោះឆ្នាំ ២០១០ ដល់ ២០២០។ |
ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការសិក្សានេះទាមទារការរួមបញ្ចូលគ្នារវាងកម្លាំងចុះប្រមូលទិន្នន័យផ្ទាល់ និងកម្លាំងកុំព្យូទ័រសម្រាប់ការវិភាគទិន្នន័យអវកាស (Spatial data analysis) ដ៏ស្មុគស្មាញ។
ការសិក្សានេះត្រូវបានធ្វើឡើងតែនៅក្នុងតំបន់ការពាររបស់ប្រទេសថៃ ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យវត្តមាន (Presence-only) ដែលប្រមូលបានពីផ្លូវដើរល្បាត និងកាមេរ៉ាសុវត្ថិភាព។ វិធីនេះអាចបណ្តាលឱ្យមានភាពលម្អៀងក្នុងការប្រមូលទិន្នន័យ (Sampling bias) ព្រោះកន្លែងដែលចុះល្បាតញឹកញាប់នឹងមានទិន្នន័យច្រើនជាង។ សម្រាប់កម្ពុជា ការយកចិត្តទុកដាក់លើកម្រិតនៃការចុះអង្កេត (Survey effort) គឺមានសារៈសំខាន់ណាស់ ដើម្បីកុំឱ្យមានការវាយតម្លៃខុសទៅលើចំនួនសត្វព្រៃពិតប្រាកដ។
វិធីសាស្រ្តនេះមានសារៈប្រយោជន៍ និងសក្តានុពលខ្លាំងណាស់សម្រាប់កម្ពុជា ក្នុងការវាយតម្លៃទីជម្រក និងរៀបចំផែនការអភិរក្សសត្វព្រៃកម្រ។
ការអនុវត្តម៉ូដែលរបាយប្រភេទសត្វ (SDM) អាចជួយស្ថាប័នពាក់ព័ន្ធនៅកម្ពុជាផ្លាស់ប្តូរពីការអភិរក្សតាមបែបប្រតិកម្ម ទៅជាការរៀបចំផែនការអភិរក្សទុកជាមុនប្រកបដោយប្រសិទ្ធភាព ដោយផ្អែកលើទិន្នន័យវិទ្យាសាស្រ្តច្បាស់លាស់។
ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖
| ពាក្យបច្ចេកទេស | ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation) | និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition) |
|---|---|---|
| Maximum entropy modeling (Maxent) | វាជាបច្ចេកទេសបង្កើតម៉ូដែលកុំព្យូទ័រ ដែលប្រើប្រាស់ទិន្នន័យទីតាំងដែលគេធ្លាប់ឃើញសត្វ (Presence-only) ផ្សំជាមួយទិន្នន័យបរិស្ថាន ដើម្បីទស្សន៍ទាយឬប៉ាន់ស្មានពីប្រូបាប៊ីលីតេនៃវត្តមានសត្វនៅតំបន់ផ្សេងៗទៀតដែលមិនទាន់បានអង្កេត។ | ដូចជាការទស្សន៍ទាយរកកន្លែងដែលមិត្តភក្តិរបស់អ្នកចូលចិត្តទៅលេង ដោយផ្អែកលើទីតាំងដែលអ្នកធ្លាប់ឃើញពួកគេពីមុនមក រួចសន្និដ្ឋានរកទីតាំងផ្សេងទៀតដែលមានលក្ខណៈស្រដៀងគ្នា។ |
| Species Distribution Model (ម៉ូដែលរបាយប្រភេទសត្វ) | ការប្រើប្រាស់ក្បួនគណិតវិទ្យា និងទិន្នន័យភូមិសាស្រ្ត (GIS) ដើម្បីវាយតម្លៃទំនាក់ទំនងរវាងប្រភេទសត្វណាមួយជាមួយបរិស្ថានរបស់វា សំដៅបង្កើតជាផែនទីបង្ហាញពីតំបន់ដែលអាចជាទីជម្រកសមស្រប។ | ដូចជាការបង្កើតផែនទីអាកាសធាតុពិសេសមួយសម្រាប់សត្វព្រៃ ដែលប្រាប់យើងថាទីតាំងណាមានលក្ខខណ្ឌអំណោយផលបំផុតសម្រាប់ពួកវារស់នៅដោយសុវត្ថិភាព។ |
| Intact Forest Landscape (ទីធ្លាព្រៃឈើដែលមិនទាន់រងការរំខាន) | តំបន់ព្រៃឈើធម្មជាតិដ៏ធំធេង និងតភ្ជាប់គ្នាជាផ្ទាំងតែមួយ ដែលមិនទាន់មានការអភិវឌ្ឍដោយមនុស្ស (ដូចជាការកាប់បំផ្លាញ ការធ្វើផ្លូវ ឬការធ្វើកសិកម្ម) ហើយអាចទ្រទ្រង់ប្រព័ន្ធអេកូឡូស៊ីបានយ៉ាងពេញលេញ។ | ផ្ទះធម្មជាតិដ៏ធំទូលាយ និងស្ងប់ស្ងាត់ ដែលមិនទាន់មានផ្លូវកាត់ ឬការសាងសង់អគាររំខានដល់ការរស់នៅរបស់សត្វ។ |
| Presence-only data (ទិន្នន័យត្រឹមតែវត្តមាន) | ប្រភេទសំណុំទិន្នន័យដែលកត់ត្រាតែទីតាំងដែលមានការរកឃើញដានសត្វ (មានវត្តមាន) ប៉ុន្តែមិនមានព័ត៌មានជាក់លាក់បញ្ជាក់ថាទីតាំងផ្សេងទៀតពិតជាគ្មានសត្វរស់នៅនោះទេ (អវត្តមាន)។ | ដូចជាការកត់ត្រាទុកតែមុខវិជ្ជាដែលអ្នកប្រឡងជាប់ ដោយមិនបានរាប់បញ្ចូលមុខវិជ្ជាដែលអ្នកប្រឡងធ្លាក់។ |
| Bioclimatic variables (អថេរអាកាសធាតុជីវសាស្រ្ត) | កត្តាអាកាសធាតុផ្សេងៗ (ដូចជាសីតុណ្ហភាពអតិបរមា កម្រិតទឹកភ្លៀងប្រចាំឆ្នាំ និងការប្រែប្រួលតាមរដូវកាល) ដែលមានឥទ្ធិពលផ្ទាល់ទៅលើការរស់រានមានជីវិត និងការលូតលាស់របស់ភាវៈរស់។ | ការកំណត់កម្រិតសីតុណ្ហភាព និងសំណើមនៃម៉ាស៊ីនត្រជាក់នៅក្នុងបន្ទប់ ដែលធ្វើឱ្យយើងមានអារម្មណ៍ស្រួលខ្លួនបំផុត។ |
| Area Under the Curve / AUC (ផ្ទៃក្រោមកោង) | រង្វាស់ស្ថិតិសម្រាប់វាយតម្លៃភាពសុក្រឹតនៃម៉ូដែលព្យាករណ៍។ តម្លៃកាន់តែខិតជិត ១ មានន័យថាម៉ូដែលនោះអាចបែងចែកដាច់រវាងតំបន់ដែលសត្វអាចរស់នៅបាន និងមិនអាចរស់នៅបានយ៉ាងត្រឹមត្រូវ។ | ដូចជាពិន្ទុប្រឡងបញ្ជាក់ពីសមត្ថភាពរបស់កុំព្យូទ័រក្នុងការទាយត្រូវ បើបានពិន្ទុជិត ១០០ (ឬ ១ សម្រាប់ AUC) មានន័យថាវាទាយបានពូកែណាស់។ |
អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖
ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖
