FAUNA & FLORA INTERNATIONAL CHÍNH SÁCH REDD+vietnam-redd.org/Upload/CMS/Content/REDD projects/FFI/VIE - Policy... · FAUNA & FLORA INTERNATIONAL CHÍNH SÁCH REDD+ #005 Tháng một

FAUNA & FLORA INTERNATIONAL CHÍNH SÁCH REDD+ #005 Tháng một 2015

Những bài học kinh nghiệm chính#1 Các dự án REDD+ ở Việt Nam cần phải giám sát suy thoái rừng: Suy thoái rừng có thể là mối đe dọa chính đến chức năng hệ sinh thái rừng ở Tây Nguyên, Việt Nam. Nghiên cứu này thực hiện phân tích suy thoái rừng có chất lượng cao bằng cách so sánh các phân tích sử dụng ảnh có độ phân giải thấp hơn ở huyện Kon Plông, và còn tính đến nhu cầu trong tương lai về phát hiện chính xác sự suy thoái rừng ở các khu vực cụ thể có thực thi REDD+ ở Việt Nam.

#2 Nhân rộng mô hình thí điểm REDD+ cấp xã là một cách tiếp cận có giá trị và tính khả thi cao để mở rộng REDD+ ở quy mô cấp vùng (tỉnh hay huyện): Kết quả nghiên cứu cho thấy khả năng giảm phát thải trong tương lai có thể đạt được ở huyện Kon Plông thông qua việc nhân rộng cách tiếp cận quản trị rừng cấp xã với sự tham gia của nhiều bên liên quan thí điểm ở xã Hiếu, huyện Kon Plông, và làm nổi bật giá trị về triển vọng xây

#3 Lượng hóa sự đánh đổi giữa chi phí và độ chính xác của mỗi phương pháp: Những người xây dựng dự án REDD+ thừa nhận rằng mức độ đầu tư lớn hơn cho đánh giá diễn biến tài nguyên rừng sẽ đem lại những kết quả chi tiết và chính xác hơn. Tuy nhiên, quyết định lựa chọn một mức độ đầu tư tối ưu có hiệu quả về mặt chi phí là quá trình phức tạp vì đòi hỏi phải xem xét cân đối giữa các loại chi phí và lợi ích. Nghiên cứu này cho thấy những kết quả của các phương pháp khác nhau ở các mức độ đầu tư khác nhau để phát hiện sự thay đổi tài nguyên rừng ở huyện Kon Plông trên diện tích khoảng 180,000 ha. Nghiên cứu cung cấp phân tích những yếu tố liên quan và sự đánh đổi thấy được cho đầu tư vào viễn thám để quyết định các mức phát thải tham chiếu ở Việt Nam.

dựng và sử dụng khung quản lý REDD+ cấp vùng (lồng ghép với cấp quốc gia) ở quy mô cấp huyện ở Việt Nam.

NHỮNG BÀI HỌC KINH NGHIỆM TỪ GIÁM SÁT MẤT RỪNG VÀ SUY THOÁI RỪNG Ở HUYỆN KON PLÔNG, TỈNH KON TUM, VIỆT NA

Giới thiệu

Là một phần việc của FFI trong xây dựng dự án thí điểm REDD+ xã Hiếu theo chương trình phát triển quỹ carbon cộng đồng, FFI đã thực hiện phân tích diễn biến rừng ở hai mặt mất rừng và suy thoái rừng.

Thiết lập các mức phát thải tham chiếu về mất rừng và suy thoái rừng

Các phương pháp và kỹ thuật công nghệ giám sát diễn biến rừng phát triển nhanh trong những năm gần đây, một phần đó là sản phẩm hỗ trợ cho thực thi REDD+ toàn cầu và khung đo đếm, báo cáo và thẩm tra (MRV). Từ năm 2011, FFI cùng với đơn vị đối tác tư vấn giải đoán ảnh viễn thám của Đức đã thực hiện phân tích diễn biến rừng, xem xét cả hai mặt mất rừng và suy thoái rừng ở quy mô dự án thí điểm cấp xã và ở quy mô cấp vùng-huyện Kon Plông, tỉnh Kon Tum.

Bản tin này so sánh và thảo luận về các kết quả phân tích diễn biến rừng ở các giai đoạn khác nhau. Pha thứ nhất sử dụng các thông tin và dữ liệu sẵn có và chi phí thấp để xem xét mất rừng. Pha thứ hai thực hiện phân tích dựa trên ảnh viễn thám có độ phân giải chất lượng cao và chi phí đầu tư cao hơn để biết rõ chi tiết tác động của mất rừng và suy thoái rừng, một phần việc của xây dựng dự án REDD+ (Bảng 2). Phân tích diễn biến rừng ở huyện Kon Plông đem lại sự hiểu biết sâu sắc về giá trị của việc đo đếm suy thoái rừng bổ sung thêm cho đo đếm mất rừng. Hơn nữa, phân tích cũng cung cấp cái nhìn sâu hơn về khuôn khổ quản trị rừng và nhu cầu xem xét các quy mô thực thi REDD+ cấp vùng ở các mức độ khác nhau (tỉnh, huyện hay cấp xã) theo kế hoạch REDD+ quốc gia.

Các nguồn dữ liệu và phương pháp

Có hai hình thức thu thập dữ liệu được thực hiện để ước tính lượng khí phát thải từ mất rừng và suy thoái rừng (Xem bảng 1).

• Giải đoán ảnh viễn thám: FFI cùng với các chuyên gia tư vấn giải đoán ảnh viễn thám của Đức thực hiện thu thập và phân tích dữ liệu để xây dựng dữ liệu hoạt động (AD) cho toàn huyện Kon Plông (Xem hộp 2).

• Thu thập dữ liệu mặt đất: FFI thúc đẩy điều tra rừng hiện trường (điều tra sinh khối) để đo đếm chính xác trữ lượng carbon ở xã Hiếu và xác định được các yếu tố phát thải (EF).

Bản đồ 1. Huyện Kon Plông, tỉnh Kon Tum, Việt Nam. Nguồn: RSS 2012

2 FFI REDD+ POLICY BRIEF Những bài học k inh nghiệm từ giám sát mất rừng và suy thoái rừng ở huyện Kon Plông, t ỉnh Kon Tum, Việt Nam

Bảng 1: AD x EF = GHG-I

Hộp 1 – Điều tra carbon rừng có sự tham gia ở xã Hiếu

FFI đã thúc đẩy việc xây dựng và thực hiện điều tra rừng có sự tham gia ở xã Hiếu qua hai năm 2012 và 2013, bao gồm tập huấn và thực hành cho các thành viên cộng đồng.

Có tổng số 60 ô mẫu đã được điều tra ở vùng dự án xã Hiếu, bao gồm lấy mẫu của các bể chứa thực vật thân gỗ trên mặt đất, thực vật không phải thân gỗ và cây gỗ chết.

Kiểm tra chất lượng dữ liệu qua việc chọn mẫu đo đếm lại 10% tổng số ô mẫu bởi chuyên gia FFI. Giống như các kết quả nghiên cứu1 khác ở quy mô toàn cầu, FFI cũng phải cải thiện độ chính xác của việc đo đếm theo thời gian. Nói riêng, các đội điều tra đã học hỏi nhanh chóng để điều tra và đạt được tỉ lệ sai số thấp hơn so với yêu cầu tiêu chuẩn quốc tế là 5%.

Trái: Ô mẫu; Dưới: Đội điều tra

Thu thập Tính toán Truy xuất

Dữ liệu (AD)Thay đổi về diện tích

X

Các yếu tố phát thải (EF)Lượng khí phát thải trên đơn vị diện tích

=

Điều tra khí phát thải (GHG-I)Các bộ dữ liệu và báo cáo

Hệ thống giám sát thay đổi sử dụng đất và ảnh vệ tinh

Điều tra carbon Các phương trình tính toán và Các yếu tố phát thải được xây dựng từ điều tra thực địa

Giảm khí phát thải

Những bài học k inh nghiệm từ giám sát mất rừng và suy thoái rừng ở huyện Kon Plông, t ỉnh Kon Tum, Việt Nam FFI REDD+ POLICY BRIEF 3

1. Ví dụ: http://www.mdpi.com/1999-4907/5/8/1834

Hộp 2: Các yêu cầu REDD+ quốc tế về lập bản đồ độ che phủ rừng và xác định các mức phát thải tham chiếu về mất rừng và suy thoái rừng4

Hiện nay, có sự phát triển song song về các yêu cầu sử dụng ảnh viễn thám cho REDD+ theo cả hai UNFC-

CC và tiêu chuẩn carbon tự nguyện. Tiêu chuẩn carbon tự nguyện như là VCS đã xây dựng các hướng dẫn,

cơ bản là sử dụng cho các dự án thí điểm REDD+ với mục đích tạo ra giảm phát thải cho thị trường carbon

tự nguyện. Gần đây, VCS đã công bố những yêu cầu REDD+ lồng ghép ở cấp vùng cho các chương trình

REDD+5.

UNFCCC cũng đang thiết lập một bộ các nguyên tắc riêng theo khung hiệp ước Ba Lan cho REDD+6, đưa

ra các yêu cầu cho các nước tiếp cận với phương thức tài chính dựa vào kết quả trong tương lai.

Là một tổ chức bảo tồn, FFI nỗ lực ủng hộ những nguyên tắc giám sát có tính khoa học và thực tiễn cho

REDD+ phù hợp với cả hai UNFCCC và các yêu cầu VCS.

Để đánh giá chính xác và nhất quán diễn biến tài nguyên rừng (mất rừng và suy thoái rừng) cũng như

thực hiện các nguyên tắc minh bạch trong báo cáo kết quả, những yêu cầu sau đây7 được áp dụng cho

các phân tích diễn biến tài nguyên rừng và thiết lập các mức phát thải tham chiếu ở huyện Kon Plông:

Bảng 2: Các nguồn dữ liệu viễn thám khác nhau và cách áp dụng cho phân tích diễn biến rừng ở huyện Kon Plông

Pha Mục đích phân tích Nguồn dữ liệu và phương pháp

Các nguồn và chi phí đầu tư

Pha 1 Phân tích sơ bộ để xem xét lựa chọn diện tích dự án thí điểm, đánh giá khả năng thực hiện một dự án thí điểm và thiết kế các hoạt động dự án chính dựa trên các nguyên nhân mất rừng đã được xác định.

Ảnh vệ tinh Landsat-7 ETM có sẵn, có được từ USGS (độ phân giải 30 x 30m) được xử lý và giải đoán bằng cách sử dụng thuật toán phân loại độ che phủ kết hợp với dữ liệu điều tra thực địa, áp dụng phần mềm giải đoán ảnh viễn thám2.

Các ảnh vệ tinh có thể tải miễn phí, tuy nhiên cần có một chuyên gia ảnh viễn thám để lựa chọn, tải về, xử lý và phân tích. Cần khoảng thời gian 2 tháng để xử lý ảnh cho đến khi có được các loại bản đồ.

Pha 2 Phân tích chi tiết để đánh giá tỉ lệ mất rừng và suy thoái rừng theo đúng các yêu cầu của các tiêu chuẩn bên thứ ba và các nguyên tắc tính toán carbon quốc tế.

Ảnh vệ tinh có độ phân giải cao SPOT-5 (Độ phân giải 5m) được xử lý và thuật toán phân loại được thiết lập dựa trên bộ dữ liệu điều tra thực địa3.

Một chuyên gia viễn thám được sử dụng để lựa chọn, sắp xếp, xử lý và phân tích ảnh vệ tinh. Cần khoảng thời gian 6 tháng để xử lý ảnh cho đến khi có được các loại bản đồ.


2. Độ phân giải ảnh viễn thám GmbH (2012) Đánh giá thay đổi sử dụng đất dựa vào ảnh viễn thám ở huyện Kon Plông, Việt Nam Pha 1,Báo cáo của FFI năm 2012. 3. Độ phân giải ảnh viễn thám GmbH (2014).Đánh giá thay đổi sử dụng đất dựa vào ảnh viễn thám ở huyện Kon Plông, Việt Nam, Báo cáo cuối cùng của FFI năm 2014. Ảnh

viễn thám sử dụng trong nghiên cứu này bao gồm ảnh cung cấp bởi Planet Action Initiative, ©CNES (2013), Spot Image S.A4. Dựa vào: Phương pháp đo đếm carbon áp dụng cho các dự án REDD quy mô cấp vùng (sinh cảnh) và mất rừng dạng da báo, v2.1 http://www.v-c-s.org/methodol-

ogies/VM00065. Các yêu cầu REDD+ cấp vùng theo VCS; http://www.v-c-s.org/sites/v-c-s.org/files/Jurisdictional%20and%20Nested%20REDD%2B%20Requirements%2C%20

v3.2.pdf 6. UNFCCC Quyết định số 9/CP.19 phần 5 và 6 7. Những yêu cầu này là dựa vào các phương pháp luận VCS và những yêu cầu REDD+ cấp vùng theo VCS tại thời điểm ghi chép các chi tiết kỹ thuật trong những

yêu cầu UNFCCC hiện hành, được sử dụng chủ yếu ở mức chi tiết cao hơn (hơn cả những yêu cầu VCS), và nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng ‘REDD+ cấp vùng áp dụng và đáp ứng những yêu cầu VCS sẽ có thể thỏa mãn phần lớn những yêu cầu của UNFCCC mà không cần phải nỗ lực hơn nữa’ (Gibbon et al 2014).

Những yêu cầu chính về ảnh vệ tinh và phân tích diễn biến tài nguyên rừng:

• Các mốc thời gian: Ảnh sử dụng ở 3 mốc thời gian, khoảng 10-15 năm, trước thời điểm bắt đầu dự án.

• Tiền xử lý: Hiệu chỉnh tọa độ địa lý, hiệu chỉnh và loại bỏ bóng mây làm tăng độ tin cậy cho quá trình

tính toán tỷ lệ mất rừng. Tỷ lệ mây trên ảnh không vượt quá 20%.

• Phân lớp độ che phủ: Các lớp phủ được phân vào ít nhất 6 nhóm theo IPCC: Đất rừng, đất nông nghiệp,

trảng cỏ, đất mặt nước, khu dân cư và đất khác.

• Phân loại lớp phủ: các loại rừng có thể được phân thành các điểm ảnh hoặc các vùng, và các lớp này

được xác định bằng cách sử dụng mô hình phân loại rừng dựa trên nguyên tắc đã được xác định rõ ràng

• Độ chính xác: Độ chính xác của quá trình phân loại được xác định độc lập dựa trên việc kiểm định tối

thiểu 50 mẫu đối chứng phân bố hệ thống cho mỗi lớp phân loại. Độ chính xác chấp nhận được là trên

70%.

Tính toán các yếu tố giảm phát thải: Những yêu cầu chính về điều tra rừng có sự tham gia, thu thập

và phân tích dữ liệu

• Thiết kế ô mẫu: Các mẫu ngẫu nhiên được thiết kế thông qua phương pháp tạo mẫu ngẫu nhiên bằng

máy vi tính. FFI đã thiết kế các mẫu ngẫu nhiên dựa trên hệ thống lưới tọa độ 1km2

• Độ chính xác: Số lượng mẫu đo đếm đã được điều chỉnh dựa vào biến số là các loại rừng cụ thể và độ

chính xác ít nhất là 15% với độ tin cậy 95% trong ước tính bình quân trữ lượng carbon rừng. FFI đã hoàn

thành tổng số 60 ô mẫu cho 2 loại rừng.

• Các bể chứa Carbon: Đội điều tra rừng đã đo đếm sinh khối cây trên mặt đất, gỗ cây đứng và cây nằm

chết khô và thảm thực vật không phải thân gỗ, là các bể chứa carbon thí điểm ở xã Hiếu.

• Chất lượng dữ liệu điều tra: 10% tổng số các ô mẫu đã được điều tra và đo đếm lại bởi các chuyên gia

FFI. Tỷ lệ sai số đo đếm tối thiểu chấp nhận được là nhỏ hơn 5%, và các đo đếm đã được hiệu chỉnh lại

vì sai số vượt quá yêu cầu.

• Các yếu tố phát thải: Sự thay đổi thuần về trữ lượng carbon đã được tính toán bằng cách sử dụng các trữ

lượng carbon của các loại hình sử dụng đất sau khi mất rừng có được từ xem xét các tài liệu đã ban hành.

Nguồn: RSS 2014 Nguồn: FFI 2013


Bảng 2. Các kết quả phân tích diễn biến tài nguyên rừng ở huyện Kon Plông theo các nguồn dữ liệu khác nhau

Bảng 3: So sánh lượng khí phát thải ước tính của huyện Kon Plông*

Nguồn: Bản đồ của FFI lập nên dựa vào kết quả phân tích ảnh viễn thám RSS 2012 và 2014

Phân tích diễn biến rừng bằng ảnh Landsat, giai đoạn 2000-2012

Phân tích mất rừng và suy thoái rừng bằng ảnh SPOT, giai đoạn 2003 – 2012

Nguồn dữ liệu Độ phân giải ảnh

Độ chính xác phân loại rừng

Tỉ lệ mất rừng hàng năm

Tỉ lệ suy thoái rừng hàng năm

Tỉ lệ tái sinh rừng hàng năm

Lượng khí phát thải thuần hàng năm ở Kon Plông

Kết quả phân tích từ ảnh Landsat-độ phân giải thấp, giai đoạn 1 (2000-2012)

30m Tối thiểu: 89.3%

0.6-0.8% Không áp dụng được

0.1% 0.21 – 0.28 triệu tấn CO2-e

Kết quả phân tích từ ảnh SPOT-độ phân giải cao, giai đoạn 2 (2003 – 2012)

5m Tối thiểu: 81.7%

1.0 - 1.2% 2.0 - 2.5% 0.1% 0.33 – 0.49 triệu tấn CO2-e


*Tỷ lệ mất rừng và suy thoái rừng đã được tính toán theo giá trị bình quân qua các giai đoạn trước đây (Phương pháp tiếp cận bình quân qua các giai đoạn). Tỷ lệ phân trăm mất rừng và suy thoái rừng được tính toán là tỷ lệ mất rừng bình quân mỗi năm qua các giai đoạn lịch sử, là tỷ lệ rừng tại thời điểm bắt đầu giai đoạn đánh giá. Mất rừng được hiểu là chuyển từ trạng thái có rừng sang trạng thái không có rừng, và suy thoái rừng được hiểu là sự giảm liên tục độ tàn che trong ít nhất 3 năm. Kết quả tính toán của FFI chỉ ở mức độ gần đúng.

8. Các báo cáo RSS và hộp 2

Phần thảo luận

Sự đánh đổi giữa chi phí và độ chính xác: Đầu tư vào các phân tích viễn thám có độ phân giải cao

Sử dụng ảnh có độ phân giải thấp hơn và phân tích biến động sử dụng đất có chất lượng giảm đi cũng có thể cho

kết quả dữ liệu về tỷ lệ mất rừng, địa điểm và xu hướng mất rừng. Tuy nhiên, các phân tích này chỉ giới hạn trong

phạm vi mà nó có thể đem lại các thông tin về suy thoái rừng.

Phần lớn chi phí đầu tư dành cho phát hiện suy thoái rừng là bởi vì phân loại rừng đến mức chi tiết để suy

thoái rừng có thể phát hiện chính xác, là phức tạp về mặt kỹ thuật, và yêu cầu ảnh có chất lượng và chi phí cao.

Giám sát carbon rừng ở thực địa với sự tham gia của cộng đồng phụ thuộc vào các chuyên gia kỹ thuật có chuyên

môn sâu để xử lý ảnh và áp dụng các thuật toán phức tạp, phần mềm và các kỹ năng để phát hiện chính xác suy

thoái rừng.

Trong khi đó xử lý và phân tích ảnh có độ phân giải cao chịu phí tổn cao hơn khoảng 35 - 40% các phân tích

có độ phân giải thấp hơn (tính trên đơn vị ha)9. Phân tích có độ phân giải cao phát hiện tỉ lệ mất rừng bình quân

cao hơn đáng kể (Xem bảng 3) và đã được sử dụng để định lượng khí phát thải do mất rừng (xem phần tiếp theo).

Các mức phát thải ước tính qua phân tích có độ phân giải cao cũng cao hơn 35 – 50% so với phân tích có độ phân

giải thấp (xem bảng 3).

Các phân tích này sẽ hỗ trợ cho tiến trình đang được thực hiện và giám sát bởi các chuyên gia viễn thám quốc

tế, giữa các cơ quan nhà nước cấp quốc gia để hỗ trợ tăng cường năng lực cho cấp địa phương về phân tích viễn

thám vốn phức tạp để phát hiện suy thoái rừng, như những hoạt động đang được thực hiện trong chương trình

UN-REDD Việt Nam. Phân tích viễn thám để phát hiện suy thoái rừng ngày càng được đơn giản hóa và sẽ đưa vào

sử dụng nhiều hơn10.

Giá trị của đầu tư trong giám sát suy thoái rừng

Các kết quả phân tích của FFI về điều tra carbon thực địa và các tỉ lệ mất rừng và suy thoái rừng trên toàn huyện

Kon Plông cho thấy:

• Suy thoái là phố biến và đang không ngừng gây tổn hại đến các hệ sinh thái rừng. Phân tích có độ phân

giải cao đã không phát hiện ra bất kỳ sự phục hồi các khu rừng bị suy thoái nào ở giai đoạn 2003 - 2012.

• Suy thoái rừng góp phần làm tăng đáng kể lượng khí phát thải hàng năm do mất rừng. Các phân tích

của FFI cho thấy lượng khí phát thải do suy thoái rừng chiếm khoảng 22% tổng số lượng khí phát thải do mất

rừng và suy thoái rừng.

Các kết quả này trùng hợp các nghiên cứu đã và đang thực hiện, thừa nhận rằng cho đến nay khí phát

thải do suy thoái rừng được hiểu một cách tương đối sơ sài và các cách tiếp cận viễn thám mới mẻ là cần thiết

(kết hợp với giám sát carbon dựa vào cộng đồng) để thiết lập các mức tham chiếu suy thoái rừng11

Các nguyên nhân mất rừng ở dạng da báo

Các kết quả phân tích ảnh SPOT có độ phân giải cao của FFI cho toàn huyện Kon Plông cho thấy huyện này là điển

hình của một vùng sinh cảnh mất rừng dạng da báo, với sự đan xen phức tạp các dạng chuyển tiếp giữa rừng và


9. Chú ý: Chi phí này tăng lên có liên quan đến nguồn và độ giải ảnh cũng như phân tích có độ phân giải thấp chỉ dựa vào dữ liệu của hai mốc thời gian, trong khi phân tích có độ phân giải cao yêu cầu dữ liệu 3 mốc thời gian. aaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaaa

10. Buki et al 201211. Bản tin chính sách số 1 I-REDD: http://www.i-redd.eu/sites/default/files/IREDD_policy-brief4.pdf

thảm phủ đất đai khác (ví dụ cây bụi, trảng cỏ). Phân tích phát hiện khoảng 42% diện tích rừng mất đi là kết quả của

chuyển đổi trực tiếp sang canh tác nông nghiệp và 58% rừng suy thoái chuyển sang ‘đất cây bụi’ không có rừng (xem

các hình dưới đây). Trong số đất cây bụi có 3 tình huống xảy ra;

1. Phần lớn các khu vực đất trống cây bụi ‘sau khi rừng mất đi’ vẫn tồn tại như thế từ 2003-2012 (khoảng 80-90%);

2. Một tỉ lệ nhất định diện tích đất cây bụi hàng năm được chuyển sang canh tác nông lâm nghiệp (khoảng 10

– 20%), thường gặp trong quá trình mất rừng hai giai đoạn,

đầu tiên là rừng suy thoái chuyển sang trạng thái không có

rừng, và sau đó đưa vào trồng trọt.

3. Một tỉ lệ rất nhỏ đất cây bụi phục hồi tán rừng đầy đủ tái

sinh trở lại trạng thái rừng suy thoái (khoảng 0.1%).

Những kết quả này trùng hợp với nghiên cứu trong quá khứ

làm nổi bật cả suy thoái và tái sinh rừng trong các vùng sinh cảnh

mất rừng dạng da báo, và cần tiếp tục xây dựng các phương

pháp viễn thám và các mô hình phát hiện và mô tả những sự thay đổi trong các vùng sinh cảnh như thế12.

Photo: FFI 2013 – Sinh cảnh mất rừng theo dạng da báo ở xã Hiếu

Mô hình REDD+ xã Hiếu

Phối hợp với chính quyền và các cộng đồng địa phương, FFI bắt đầu xây dựng dự án từ 2012 - 2014 mục đích là xây

dựng chiến lược can thiệp để giảm thiểu mất rừng và suy thoái rừng trong phạm vi một xã của huyện Kon plông;

xã Hiếu (xem Bảng 2 trên đây).

Cho đến nay dự án đã khởi đầu chuỗi các hoạt động, bao gồm:

• Thiết lập các ban quản lý rừng cộng đồng cho tất cả 11 cộng đồng thôn. FFI thúc đẩy tăng cường năng lực

của các ban này, tập huấn và hoạt động của các đội tuần tra rừng.

• Thiết lập khung quản trị rừng và củng cố sự điều phối/phối hợp giữa 11 cộng đồng với UBND xã Hiếu, Hạt

kiểm lâm huyện Kon Plông và Ban quản lý rừng phòng hộ Thạch Nham.

• Bước đầu hỗ trợ thực hiện các hoạt động giao đất giao rừng, quy hoạch sử dụng đất, lập kế hoạch quản lý

rừng và khai thác lâm sản bền vững.

Là một phần việc của dự án phát triển quỹ carbon cộng đồng EU-REDD+, giám sát diễn biến tài nguyên rừng

giữa các năm 2012 và 2014 đã xác định tỷ lệ mất rừng và suy thoái rừng ở xã Hiếu tương ứng là 25% và 44% thấp

hơn so với mức trung bình của toàn huyện Kon Plông. Điều này chỉ ra rằng, có sự giảm phát thải xảy ra, có thể được

chứng nhận tín dụng carbon giảm phát thải REDD+.

Ngay cả ở giai đoạn đầu thực thi REDD+, điều này cho thấy rằng các hoạt động thí điểm REDD+ xã Hiếu đã

bước đầu đạt được sự hợp tác có hiệu quả giữa các bên liên quan trong bảo vệ rừng, tăng cường hiệu lực pháp

luật, và những cải thiện trong quy hoạch sử dụng đất cấp thôn đã giảm thiểu mất rừng.

Tuy nhiên, sự phức tạp ở chỗ nguyên nhân của các nguyên nhân gây ra khi phát thải nói riêng liên quan đến

thị trường hàng hóa, có thể là thử thách cho REDD+13. FFI sẽ tiếp tục cùng với chính quyền và các cộng đồng ở xã

12. Bản tin chính sách số 3 I-REDD : http://www.i-redd.eu/sites/default/files/Policy_brief2013_final_reduced_size.pdf 13. Bản tin chính sách số 4 I-REDD: http://www.i-redd.eu/sites/default/files/IREDD_policy-brief4.pdf


Hiếu phát triển thêm sinh kế bền vững và củng cố các khung quản trị rừng đã được xây dựng.

Khả năng nhân rộng các hoạt động REDD+ cấp xã để mở rộng quy mô REDD+

Kết hợp với dữ liệu về mức tham chiếu của toàn huyện Kon Plông, những kết quả trên đây cho thấy tiềm năng

giảm phát thải REDD+ ở huyện Kon Plông nếu nhân rộng mô hình.

Mặc dù ở giai đoạn này các dự án thí điểm REDD+ cấp vùng ở Việt nam chủ yếu là ở cấp tỉnh, phân tích cho

thấy tiềm năng áp dụng tạm thời thí điểm REDD+ cấp huyện ở huyện Kon Plông vì những lý do chính sau đây:

1. Tiềm năng giảm phát thải

Dựa trên những phân tích hiện có của FFI về tỷ lệ mất rừng và suy thoái rừng, các yếu tố giảm phát thải và tiềm

năng giảm mất rừng thông qua mô hình quản trị rừng dựa vào cộng đồng được cải thiện ở xã Hiếu, tiềm năng

giảm phát thải có thể đạt được trong 20 - 30 năm tới được ước tính là khoảng 1 – 1.2 triệu tấn khí CO2. Nếu các

hoạt động REDD + có thể được nhân rộng và kết hợp với các biện pháp phát triển kinh tế xanh có hàm lượng

carbon thải ra thấp khác, ví dụ đối với canh tác nông nghiệp thích nghi với khí hậu, khả năng giảm phát thải của

huyện Kon Plong có thể thậm chí còn tăng hơn nữa.

2. Nhân rộng

Huyện Kon Plong là đại diện cho những dải rừng đầu nguồn khá nguyên vẹn và có tính đa dạng sinh học cao còn

sót lại nhưng đang bị đe dọa ở Tây Nguyên, Việt Nam. Hầu hết các xã trong huyện Kon Plông đều có những đặc

điểm tương tự như có các cộng đồng dân tộc thiểu số (97% là đồng bào dân tộc thiểu số) hiện duy trì phương

thức quản lý rừng truyền thống, quyền sử dụng đất theo luật tục, những kiểu rừng núi cao, mạng lưới đường sá và

nguyên nhân mất rừng, cho thấy có tiềm năng tốt để nhân rộng mô hình xã Hiếu một cách có hiệu quả cho các xã

khác. Như mô tả chi tiết trên đây, mô hình xã Hiếu sẽ giải quyết các nguyên nhân mất rừng và suy thoái rừng thông

qua tiến trình có sự tham gia phát triển nông nghiệp và sinh kế dựa vào nông lâm kết hợp một cách bền vững với

nguồn quỹ từ Tài chính khí hậu, cung cấp cả những giải pháp thay thế đối với tình trạng phát rừng làm rẫy và đầu

tư nhằm thay đổi hành vi hủy hoại tài nguyên rừng và quyền quản lý và sử dụng rừng.

3. Qui mô và diện tích

Liên quan đến khung REDD+ Vac-sa-va của UNFCCC và quyết định số 1/CP.16 của các nước thành viên (COP),

công nhận thực thi REDD+ cấp vùng là biện pháp tạm thời để thực thi REDD+ cấp quốc gia, có sự ủng hộ quốc

tế cho thực thi REDD+ cấp vùng có diện tích tối thiểu và ở các qui mô khác nhau (tỉnh, huyện, xã). Ví dụ, các yêu

cầu REDD+ lồng ghép ở cấp vùng theo tiêu chuẩn carbon thẩm tra (VCS) cho phép các vùng ở hai qui mô (tỉnh,

huyện) có thể được cấp chứng chỉ14 cho một chương trình REDD+, và Ngân hàng thế giới hiện nay định rõ tiếp cận

REDD+ ‘quy mô vùng sinh cảnh’ ở cấp vùng có diện tích tối thiểu khoảng 100,000ha15 (lưu ý: Huyện Kon Plông có

khoảng 138,000 ha).

Trong nhiều trường hợp vùng (một tỉnh) với độ che phủ thấp có thể có quy mô rừng tương tự vùng (một

huyện) có độ che phủ rừng cao. Đối với Kon Tum, huyện Kon Plông có độ che phủ cao (138,000 ha) là nơi rất hợp

lý để khởi đầu REDD+ MRV trong phạm vi một tỉnh.

14. As per VCS JNR requirements: http://www.v-c-s.org/sites/v-c-s.org/files/Jurisdictional%20and%20Nested%20REDD%2B%20Requirements%2C%20v3.2.pdf15. Xem: http://www.biocarbonfund-isfl.org/sites/biocf/files/documents/BioCF%20ISFL%20CSO%20Session%20Bonn%20June%209%202014.pdf


4. Quản trị rừng ở các qui mô khác nhau theo một thể chế quốc gia

Hiện nay có những tranh cãi rằng REDD+ quản lý bởi một huyện có độ che phủ rừng cao (trong một tỉnh) với nhiều

huyện có độ che phủ rừng thấp trở thành một đơn vị quản lý REDD+.

• Về lâu dài, thực thi REDD+ cấp quốc gia sẽ cần có các cơ cấu hành chính được sử dụng để tạo điều kiện thuận

lợi cho quản lý và giám sát rừng và trữ lượng carbon ở tất cả các cấp. FFI giữ quan điểm rằng dữ liệu viễn thám

chính xác và độc lập là cần thiết cho giám sát REDD+, và đó là sẽ là tiến trình lâu dài để xây dựng năng lực ở

cấp địa phương.

• Thực thi REDD+ cấp quốc gia và cấp vùng (ở quy mô một tỉnh) là một tham vọng, đòi hỏi một cách tiếp cận

dài hạn để phát triển, thu hút số lượng lớn các bên liên quan tham gia quản lý rừng ở quy mô này. Đề xuất

rằng tiếp cận lồng ghép là một cách kết hợp các thí điểm REDD+ hiện có và (như trên) do nhu cầu hoạt động

và phù hợp cho quản lý và giám sát REDD+ cấp vùng, quản lý bởi UBND huyện và Sở Nông nghiệp và PTNT.

• Thực tế cho thấy chính quyền cấp huyện đóng vai trò quan trọng và nổi bật trong các quyết định lập quy

hoạch/kế hoạch và quản lý đất đai và rừng ở Việt Nam kể cả giao đất giao rừng, và rằng một số huyện quản lý

phần lớn đất rừng trong phạm vi một tỉnh như trường hợp huyện Kon Plông của tỉnh Kon Tum. Phòng Nông

nghiệp và PTNT và UBND xã cũng có quyền trong tiến trình ra quyết định quy hoạch sử dụng đất và khai thác

gỗ gia dụng (m3) cũng như (nguồn thu từ) trữ lượng carbon.

5. Những bài học kinh nghiệm từ các dự án REDD+ ở Việt Nam

Trong khi bản tin này tập trung vào kinh nghiệm và kiến thức có được trong suốt quá trình xây dựng dự án thí điểm

REDD+ xã Hiếu, nhận ra rằng có những đóng góp đáng kể của các dự án khác ở Việt Nam; trong số đó một số bài

học kinh nghiệm được trình bày tóm tắt ở đây ghi nhận từ hội thảo chia sẻ bài học kinh nghiệm từ các thí điểm

REDD+ ở Hà Nội và tháng 3/2015:

• Mô hình trình diễn đang thí điểm giám sát carbon rừng dựa vào máy tính bảng ở dự án thí điểm REDD+ Điện

Biên (JICA) và Quảng Bình (GIZ) cho thấy rất hứa hẹn – với công nghệ đang được sử dụng cho nhập dữ liệu

và báo cáo, và tải trực tiếp vào cơ sở dữ liệu;

• Có một số vấn đề này sinh và các tiếp cận còn bất đồng nào đó đối với đo đếm sinh khối/carbon rừng, làm

nổi lên nhu cầu xây dựng quy trình hướng dẫn cụ thể cấp quốc gia;

• Đo đếm và tính toán carbon rừng sẽ chịu ảnh hưởng bởi yếu tố đa dạng các loại rừng và vì vậy một vài

phương trình tính toán nên được thiết lập (cho mỗi loại rừng);

• Cần quyết định liệu dữ liệu đầu ra nên được xuất ra hàng năm hay ở các thời điểm khác nhau áp dụng viễn

thám trong giám sát diễn biến rừng, và liệu dữ liệu quốc gia có thể được hài hòa hóa với dữ liệu có được từ

các phương pháp khác nhau và ở các cấp khác nhau;

• Có nhu cầu hài hòa quy mô, nhân rộng và thiết kế REL và MRV, chẳng hạn như: hiệu quả chi phí, sử dụng

tối đa chuyên môn trong nước (giám sát/đánh giá bởi chuyên gia quốc tế), hợp nhất giữa các tỉnh, đo đếm

carbon được điều chỉnh phù hợp cho các địa phương khác nhau, và/hay cho các loại rừng khác nhau, REL

được thiết lập cho các địa phương và lồng ghép vào REL quốc gia, cùng với quyết định về vùng có nghĩa là

gì; nghĩa là vùng gồm nhiều tỉnh, một tỉnh hay huyện?;

• Các nhà tài trợ khác nhau cần kết hợp dữ liệu carbon rừng của họ lại với nhau và làm cho chúng có thể sử

dụng được cho tất cả các đối tượng;


• Dữ liệu điều tra rừng FORMIS là trung tâm dữ liệu rừng Việt Nam, nhưng cần xây dựng quy trình để hài hòa

các nguồn dữ liệu/mẫu khác nhau, bao gồm: (i) Một nền tảng chung với tiếp cận mở; (ii) Nền tảng/cơ sở dữ

liệu có thể chấp nhận các loại dữ liệu; (iii) Sự liên lạc thường xuyên giữa các tỉnh và cấp quốc gia về chia sẻ

dữ liệu; (iv) Rõ ràng về quyền sỡ hữu và chia sẻ dữ liệu (nghĩa là FIPI – VNFOREST chia sẻ dữ liệu điều tra rừng

quốc gia); (v) Tiếp cận dữ liệu – nghĩa là cơ chế chia sẻ dữ liệu.

Kết luận• Tình trạng mất rừng liên tục và trên diện rộng được phát hiện ở huyện Kon Plông là một trường hợp/cơ

hội rõ rệt để đầu tư vào giám sát suy thoái rừng ở Tây nguyên, Việt Nam. Điều này cũng cho thấy nhu cầu

tăng cường năng lực kỹ thuật viễn thám cần phải chuyên môn hóa hơn nữa và hỗ trợ cho nghiên cứu và

các sáng kiến công nghệ nhằm mục đích cải thiện hiệu quả chi phí phát hiện suy thoái rừng.

• Thí điểm REDD+ cấp xã ở những nơi có đồng bào dân tộc sinh sống và độ che phủ rừng cao ở Việt Nam là

rất hữu ích đem lại sự hiểu biết sâu sắc quan trọng mà sau đó có thể được sử dụng để hỗ trợ cho thiết kế tiến

trình thực hiện REDD+ cấp vùng. Các xã có thể một ‘vùng’ cho REDD+ và thực hiện thí điểm các hoạt động

REDD+ có thể giúp nâng cao sự hiểu biết về các nguyên nhân mất rừng, và làm thế nào để xây dựng/thiết lập

vai trò, trách nhiệm và các mối quan hệ cho khung quản trị rừng có sự tham gia của nhiều đối tác để giảm

thiểu nguyên nhân mất rừng.

Tài liệu tham khảo

Các bản tin chính sách I-REDD

http://www.i-redd.eu/sites/default/files/IREDD_policy-brief4.pdf

http://www.i-redd.eu/sites/default/files/Policy_brief2013_final_reduced_size.pdf

http://www.i-redd.eu/sites/default/files/I-REDD+_policy_brief_no1_for_e-distr_low_resolution_0.pdf

Các tài liệu tham khảo khác:

Giám sát carbon rừng có sự tham gia: http://www.mdpi.com/1999-4907/5/8/1834

Gibbon, A.E., Rey, D., Casarim, F.M., Pearson, T.R.H. Sidman, G. 2014. Phân tích khung phương pháp luận Quỹ car-

bon của FCPF và cẩm nang REDD+ của UNFCCC liên quan để những yêu cầu REDD+ lồng ghép cấp vùng theo

tiêu chuẩn VCS. http://www.v-c-s.org/sites/v-c-s.org/files/CF%20VCS%20JNR%20UNFCCC%20Comp%20Analy-

sis_20141204_CLEAN%20%282%29.pdf

Giải đoán ảnh viễn thám GmbH (2012) đánh giá diễn biến rừng/thay đổi sử dụng đất dựa vào ảnh viễn thám ở

huyện Kon Plông, Việt Nam Pha 1, báo cáo FFI 2012.

Giải đoán ảnh viễn thám GmbH (2014) đánh giá diễn biến rừng/thay đổi sử dụng đất dựa vào ảnh viễn thám ở huyện

Kon Plông, Việt Nam, báo cáo cuối cùng FFI 2014. Ảnh vệ tinh sử dụng trong nghiên cứu này được cung cấp bởi Spot

Image the Planet Action Initiative, ©CNES (2013), distribution Spot Image S.A


Tác giả

Samantha Citroen

Chuyên gia carbon rừng cao cấp, Phòng Thị trường Môi trường,

Tổ chức FFI

[email protected]

FFI đã xây dựng 5 bản tin chính sách, phân tích những bài học

kinh nghiệm thưc tiễn từ dự án thí điểm REDD+ - Phát triển quỹ

carbon cộng đồng ở tỉnh Kon Tum và từ các dự án REDD+ cấp

địa phương khác ở Việt Nam. 5 bản tin REDD+ này đề cập đến:

• Giao đất giao rừng và quyền sử dụng rừng và đất rừng

• Tham vấn cộng đồng dựa vào FPIC

• Thí điểm REDD+, nhân rộng và lồng ghép với thực thi REDD+

cấp quốc gia

• Ngoài carbon ra: REDD+ là sáng kiến về tài chính cho quản

lý sinh cảnh bền vững

• Tính toán carbon: Đo đếm thảm phủ rừng và sự thay đổi

Các bản tin này đã được xây dựng bởi FFI với sự hỗ trợ của Tổ

chức xúc tiến REDD+ của Viện Lâm nghiệp Châu Âu và xuất bản

với tài trợ của Liên Minh Châu Âu và các nước thành viên. Các tác

giả chịu trách nhiệm chính về nội dung trình bày có thể được coi

là đại diện cho quan điểm của Liên Minh Châu Âu và các nước

thành viên.

Innovative conservation since 1903

www.fauna-flora.org

Tầm nhìn của chúng taMột tương lai bền vững cho hành tinh này, ở đó đa dạng sinh học được bảo tồn một cách hiệu quả bởi chính con người sống gần gũi với nó nhất với sự hỗ trợ của cộng đồng toàn cầu.

Tổ chức Bảo tồn Động thực vật hoang dã quốc tế (FFI)Tầng 4, Tòa nhà Jupiter, Đường station, Cambridge,CB1 2JDVương quốc AnhĐiện thoại: +44 (0) 1223571000Fax: +44 (0) 1233 46148Email: [email protected]: www.fauna-flora.org

Lời cảm tạ

Đặng Thanh Liêm, Phạm Hai Giáp; Trần Viết

Đông và Josh Kempinski Đơn vị giải đoán

ảnh viễn thám của Đức Gmbh Ảnh vệ tinh sử

dụng trong nghiên cứu này được cung cấp

bởi Spot Image quản lý bởi tổ chức Planet

Action Initiative, ©CNES (2013), distribution

Spot Image S.A

Nhiệm vụ của chúng taHãy hành động để bảo tồn các loài và các hệ sinh thái đang bị đe dọa khắp mọi nơi trên thế giới, lựa chọn các giải pháp bền vững có cơ sở khoa học vững chắc và tính đến các nhu cầu của con người.

FAUNA & FLORA INTERNATIONAL CHÍNH SÁCH REDD+vietnam-redd.org/Upload/CMS/Content/REDD projects/FFI/VIE - Policy... · FAUNA & FLORA INTERNATIONAL CHÍNH SÁCH REDD+ #005 Tháng một

Documents