Nghiên cứu xây dựng các quy trình xử lý số liệu bằng SPSS để lập biểu thể tích thân cây đứng cho rừng trồng, áp dụng cho loài keo tai tượng (acacia mangium) ở một số tỉnh vùng trung tâm bắc bộ, việt nam

--- BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP --- NGUYỄN THỊ THUỲ NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG CÁC QUY TRÌNH XỬ LÝ SỐ LIỆU BẰNG SPSS ĐỂ LẬP BIỂU THỂ TÍCH THÂN CÂ

-

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP

-

NGUYỄN THỊ THUỲ

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG CÁC QUY TRÌNH XỬ LÝ SỐ LIỆU BẰNG SPSS ĐỂ LẬP BIỂU THỂ TÍCH THÂN CÂY ĐỨNG CHO RỪNG

TRỒNG, ÁP DỤNG CHO LOÀI KEO TAI TƯỢNG (Accacia mangium)

Ở MỘT SỐ TỈNH VÙNG TRUNG TÂM BẮC BỘ, VIỆT NAM

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP

HÀ NỘI - 2010

TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP

-

NGUYỄN THỊ THUỲ

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG CÁC QUY TRÌNH XỬ LÝ SỐ LIỆU BẰNG SPSS ĐỂ LẬP BIỂU THỂ TÍCH THÂN CÂY ĐỨNG CHO

RỪNG TRỒNG, ÁP DỤNG CHO LOÀI KEO TAI TƯỢNG (Acacia

mangium) Ở MỘT SỐ TỈNH VÙNG TRUNG TÂM BẮC BỘ,

VIỆT NAM

Chuyên ngành: Lâm học

Mã số: 60.62.60

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC

1 GS TS Nguyễn Hải Tuất

2 TS Phan Minh Sáng

HÀ NỘI, 2010

LỜI CẢM ƠN

Luận văn này được hoàn thành tại Trường Đại học Lâm nghiệp theo chương trình đào tạo Cao học lâm nghiệp khoá 16, giai đoạn 2008 - 2011

Nhân dịp luận văn được hoàn thành, trước hết tác giả xin bày tỏ lòng cảm ơn

và sự biết ơn sâu sắc tới GS.TS Nguyễn Hải Tuất cùng gia đình đã giúp đỡ, động viên, chăm sóc và tạo mọi điều kiện tốt nhất cho tác giả trong suốt thời gian tác giả hoàn thành Luận văn Đặc biệt, GS Nguyễn Hải Tuất đã rất tận tình hướng dẫn, chỉ bảo về mặt phương pháp và truyền đạt cho tác giả nhiều kiến thức quý báu về thống

kê toán học nói chung

Tiếp theo tác giả mong muốn gửi lời cảm ơn chân thành tới TS Phan Minh Sáng một người thầy, một người đồng nghiệp đã giúp đỡ, tạo điều kiện và động viên tác giả rất nhiều trong suốt quá trình thực hiện Luận văn

Trong quá trình học tập và hoàn thành Luận văn, tác giả cũng đã nhận được

sự quan tâm, giúp đỡ của Khoa Sau đại học cũng như của các thầy, cô giáo Trường Đại học Lâm nghiệp Nhân dịp này tác giả xin chân thành cảm ơn về những sự giúp

đỡ quý báu đó

Cuối cùng là những lời cảm ơn và sự biết ơn sâu sắc tới cha mẹ và những người thân và bạn bè của tác giả - một hậu phương vững chắc giúp cho tác giả vượt qua và thành công trong nhiều việc lớn diễn ra suốt quá trình thực hiện luận văn

Tôi xin cam đoan số liệu thu thập và kết quả tính toán là trung thực và đã được trích dẫn rõ ràng

Hà Nội, tháng 9 năm 2010

Tác giả

Nguyễn Thị Thuỳ

MỤC LỤC

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CẢM ƠN i

MỤC LỤC ii

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT iv

DANH MỤC CÁC BẢNG v

DANH MỤC CÁC HÌNH vi

DANH MỤC CÁC QUY TRÌNH viii

Chương 1 ĐẶT VẤN ĐỀ 1

Chương 2 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 3

2.1 Trên thế giới 3

2.1.1 Về việc xây dựng biểu thể tích 3

2.1.2 Về việc đánh giá mô hình 8

2.1.3 Về việc lựa chọn mô hình 9

2.2 Ở Việt Nam 11

2.2.1 Về việc xây dựng biểu thể tích 11

2.2.2 Về việc đánh giá, lựa chọn mô hình và kiểm tra biểu xây dựng được 15

2.3 Giới thiệu về SPSS 17

Chương 3 ĐẶC ĐIỂM CƠ BẢN CỦA ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU VÀ ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN KHU VỰC NGHIÊN CỨU 20

3.1 Đặc điểm cơ bản đối tượng nghiên cứu 20

3.1.1 Đặc điểm về hình thái 20

3.1.2 Đặc tính ra hoa, kết quả 21

3.1.3 Giới hạn về sinh thái 21

3.1.4 Tính chịu bóng 22

3.1.5 Đặc điểm đất đai 22

3.2 Đặc điểm cơ bản điều kiện tự nhiên khu vực nghiên cứu 23

Chương 4 MỤC TIÊU, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 24

4.1 Mục tiêu nghiên cứu 24

4.2 Phạm vi nghiên cứu 24

4.3 Nội dung nghiên cứu 25

4.3.1 Nghiên cứu cách thức nhập và quản lý số liệu để lập biểu thể tích trong SPSS 25 4.3.2 Nghiên cứu xây dựng quy trình lập biểu thể tích bằng phương pháp tương quan 25

4.3.3 Nghiên cứu xây dựng qui trình lập biểu thể tích bằng phương pháp đường sinh

25

4.4 Phương pháp nghiên cứu 25

4.4.1 Phương pháp tiếp cận khi nghiên cứu đề tài 25

4.4.2 Thu thập số liệu nghiên cứu 26

4.4.3 Ứng dụng SPSS để xử lý số liệu lập biểu thể tích 26

Chương 5 KẾT QỦA NGHIÊN CỨU 36

5.1 Nghiên cứu cách thức nhập và quản lý số liệu để lập biểu thể tích trong SPSS 36

5.1.1 Cách thức bố trí biến và lưu ý trong nhập số liệu để tính thể tích cây cá thể 36

5.1.2 Cách thức bố trí biến trong lập biểu thể tích theo phương pháp tương quan 39

5.1.3 Cách thức bố trí biến trong lập biểu thể tích theo phương pháp đường sinh 40

5.2 Nghiên cứu quy trình lập biểu thể tích bằng phương pháp tương quan 41

5.2.1 Rà soát sơ bộ số liệu 41

5.2.2 Tính thể tích cây ngả 44

5.2.3 Chọn ngẫu nhiên các cây kiểm tra biểu 45

5.2.4 Thăm dò quan hệ giữa D1.3 và Hvn 48

5.2.5 Thăm dò sơ bộ các mô hình quan hệ giữa V, D1.3 và Hvn 53

5.2.6 Phân tích chi tiết các mô hình còn lại theo các tiêu chí và chọn mô hình tốt nhất 56

5.2.7 Khắc phục nhược điểm của mô hình cuối cùng được chọn 69

5.2.8 Tạo biểu thể tích 73

5.2 Nghiên cứu quy trình lập biểu thể tích bằng phương pháp đường sinh 76

5.2.1 Định bậc thích hợp cho phương trình đường sinh 77

5.2.2 Xác định hệ số của phương trình đường sinh 81

5.2.3 Hiệu chỉnh phương trình đường sinh 83

5.3.4 Tính hình số tự nhiên f01 83

5.3.5 Tạo biểu thể tích 83

Chương 6 KẾT LUẬN – TỒN TẠI – KHUYẾN NGHỊ 85

6.1 Kết luận 85

6.2 Tồn tại 85

6.3 Khuyến nghị 86

TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC

Doi Đường kính ở phân đoạn phần mười thứ i

Koi Tỉ số của phân đoạn phần mười thứ i và phân đoạn phần mười thứ nhất

ZPRED Giá trị lý thuyết đã được chuẩn hoá

SDRESID Sai số dư bị loại bỏ Student hoá

Hb Chiều cao ghi trong biểu

Vb Thể tích ghi trong biểu

QTĐS Quy trình trong phương pháp đường sinh

DANH MỤC CÁC BẢNG

5.1  Giới hạn trên và dưới của chiều cao theo cỡ kính dùng để

5.2  Tổng hợp kết quả thăm dò các dạng mô hình hồi quy 55

5.3a  Một số đặc điểm của mô hình trước và sau khi khắc phục

5.3b  Đặc điểm của các loại sai số đối với toàn bộ các cây tính

5.3c  Đặc điểm của các loại sai số đối với các cây kiểm tra của

DANH MỤC CÁC HÌNH

5.1 Cách bố trí số liệu trong cửa sổ SPSS để tính thể tích thân cây

ngả bằng công thức kép tiết diện bình quân 38 5.2 Cách bố trí các biến trong phương pháp tương quan 40 5.3 Cách bố trí các biến trong phương pháp đường sinh 41 5.4 Công thức điều kiện kiểm tra số liệu cây giải tích 44 5.5 Hộp thoại Random sample of cases với trường hợp chọn 10%

5.6 Tổng số cây tính toán và số cây kiểm tra theo cây có vỏ và

5.9 Quan hệ giữa D1.3 và Hvn theo dạng hàm Quadratic cùng với

khoảng ước lượng cá biệt với độ tin cậy 99% và các cây cá biệt 51 5.10 Khoảng ước lượng giới hạn trên và dưới của chiều cao theo cỡ

5.12 Biểu đồ giữa ZPRED và SDRESID của mô hình 1 ban đầu 59 5.13 Biểu đồ giữa ZPRED và SDRESID cùng với khoảng ước lượng

cá biệt và các giá trị cá biệt của mô hình 1 ban đầu 59 5.14 Tổng số cây tính toán ban đầu gồm các cây loại bỏ theo sai số

tuyệt đối với xác suất 99% và các cây còn lại tính toán 60 5.15 Tóm tắt mô hình 1 sau khi khắc phục lần 1 đối với sai số 61 5.16 Hệ số của mô hình 1 sau khi khắc phục lần 1 đối với sai số 61 5.17 Một số đặc điểm của các loại sai số đối với toàn bộ các cây tính

toán của mô hình 1 sau khi khắc phục lần 1 đối với sai số 62 5.18 Một số đặc điểm của các loại sai số đối với 25 cây kiểm tra của

mô hình 1 sau khi khắc phục lần 1 đối với sai số 62 5.19 Biểu đồ giá trị V lý thuyết và V thực tế của 4 mô hình 65 5.20 Biểu đồ Histogram của sai số đã chuẩn hoá của các mô hình

5.21 Biểu đồ phân bố chuẩn tích luỹ của sai số của các mô hình sau

5.22 Biểu đồ giữa ZPRED và SDRESID của các mô hình sau khi

5.23 Tóm tắt mô hình hồi quy giữa sai số tuyệt đối và Y lý thuyết

5.24 Hệ số của mô hình sau 1 sau khi khắc phục lần 2 đối với sai số 70 5.25 Biểu đồ Histogram của sai số dư đã chuẩn hoá của mô hình 1

5.26 Biểu đồ phân bố chuẩn tích luỹ của sai số dư đã chuẩn hoá sau

5.27 Biểu đồ giữa ZPRED và SDRESID của mô hình 1 sau khi khắc

5.28 Đặc điểm sai số của toàn bộ các cây tính toán của mô hình 1sau

5.29 Đặc điểm của sai số các cây kiểm tra của mô hình 1 sau khi

5.30 Cách bố trí các biến Db và Hb và Vb để tạo biểu thể tích 74 5.31 Biểu thể tích 2 nhân tố được lập bằng phương pháp tương quan 75 5.32 Kết quả của bảng phân tích ANOVA cho kiểm định LOF 78 5.33 a Bảng kiểm định LOF đối với phương trình bậc 1 79 5.33 b Bảng kiểm định LOF đối với phương trình bậc 2 79 5.33 c Bảng kiểm định LOF đối với phương trình bậc 3 79 5.33 d Bảng kiểm định LOF đối với phương trình bậc 4 79 5.33 e Bảng kiểm định LOF đối với phương trình bậc 5 79 5.33 g Bảng kiểm định LOF đối với phương trình bậc 6 80 5.33 h Bảng kiểm định LOF đối với phương trình bậc 7 80 5.34 Kiểm định LOF với dạng hàm bậc 5 và không bao gồm hệ số a0

5.35 Bảng ước lượng hệ số cho phương trình đường sinh bậc 5 81 5.36 Biểu đồ đường sinh thân cây có vỏ lý thuyết và thực nghiệm 82  

Quy trình 13 Tạo biểu thể tích từ các biến Db, Hb, Vb sẵn có 74 QTĐS 1 Định bậc phương trình đường sinh qua phân tích ANOVA

Chương 1 ĐẶT VẤN ĐỀ

Xác định thể tích cây cá thể và của cả lâm phần là một trong những nhiệm vụ trung tâm của khoa học điều tra rừng Việc đo tính thể tích thân cây ngả (cây đã được chặt hạ) là đơn giản thông qua đo đếm chiều cao và đường kính các phân đoạn của cây Tổng thể tích thân là tổng thể tích của các phân đoạn bao gồm cả đoạn ngọn (được tính thể tích theo công thức tính thể tích hình nón) (Pohjonen, 1991)

Trong thực tiễn sản xuất lâm nghiệp, vì nhiều mục đích khác nhau mà các nhà kinh doanh rừng, các nhà nghiên cứu đòi hỏi phải có các phương tiện để xác định nhanh thể tích cây đứng (cây vẫn đang sinh trưởng) Biểu thể tích là một trong những công cụ quan trọng để xác định thể tích cây đứng

Ở nước ta, các bảng biểu thể tích đã bắt đầu được xây dựng để phục vụ cho công tác điều tra rừng từ hơn 50 năm trước (Đồng Sĩ Hiền., 1974) Qua hàng chục năm phát triển, khoa học điều tra rừng trong nước đã xây dựng được biểu thể tích toàn quốc, biểu thể tích theo nhóm loài cây, cũng như cho từng vùng sinh thái cụ thể của cây gỗ rừng tự nhiên và xây dựng được biểu thể tích hai nhân tố cho hầu hết các loài cây trồng rừng chính Những biểu này đã phục vụ đắc lực cho công tác điều tra, quản lý, kinh doanh rừng ở nước ta Tuy nhiên, biểu thể tích các loài cây rừng

tự nhiên đã xây dựng quá lâu (hơn 3 thập kỷ trước), và biểu thể tích các loài cây rừng trồng được xây dựng gần đây nhất là từ năm 2003 (Keo lai) Trong khi đó, giống cây rừng được cải thiện, rừng trồng được thâm canh với cường độ cao, cùng với đó là điều kiện môi trường biến đổi làm thay đổi đặc điểm hình thái của cây rừng trồng Những biểu thể tích đã được xây dựng trước đây không thể hiện được những thay đổi này nên chưa đáp ứng được những yêu cầu trong kinh doanh của các chủ rừng hiện nay

Cùng với sự phát triển của khoa học công nghệ đặc biệt là công nghệ thông tin, việc xây dựng các biểu thể tích ngày nay có rất nhiều thuận lợi so với trước kia

về mặt các tính toán phức tạp và với số lượng lớn có thể được thực hiện dễ dàng

bằng các phần mềm máy tính Với lập biểu thể tích nói riêng và lập các loại biểu khác trong kinh doanh rừng nói chung, điều này cho phép quá trình lập biểu được

dễ dàng và cho kết quả chính xác vì chúng ta có thể thử nghiệm nhanh các dạng quan hệ tương quan, hồi quy theo các hàm phức tạp để tìm được mô hình mô phỏng tốt nhất cho dạng quan hệ tồn tại vốn có giữa các đại lượng

Trên thế giới, đã có rất nhiều phần mềm máy tính chuyên dụng về xử lý thống kê các số liệu thực nghiệm, trong đó có SPSS (Statistical Package for Social Sciences) Tuy là một phần mềm xử lý thống kê chuyên dụng nhưng SPSS lại khá

dễ sử dụng và đang được ứng dụng rộng rãi trên thế giới do có giao diện thân thiện với người dùng, các thủ tục phân tích thống kê đơn giản, cho kết quả nhanh và đáp ứng được yêu cầu phân tích thống kê cơ bản và cả những kết quả đáp ứng các yêu cầu phân tích chuyên sâu về mặt thống kê

Ở Việt nam, việc sử dụng các phần mềm thống kê cũng như SPSS trong xử

lý số liệu lập biểu thể tích đã được áp dụng trong những năm gần đây Tuy nhiên, những ứng dụng với SPSS trong lập biểu thể tích mới mới chỉ là những ứng dụng rời rạc ở một số công đoạn mà chưa phải là toàn bộ quá trình Với mục tiêu ứng dụng SPSS để xây dựng các quy trình trong việc lập biểu thể tích bằng cả 2 phương pháp phổ biến hiện nay (phương pháp tương quan và phương pháp đường sinh) và

sử dụng tổng hợp các tiêu chuẩn thống kê trong việc đánh giá, lựa chọn mô hình

thích hợp để lập biểu thể tích, đề tài: “Nghiên cứu xây dựng các quy trình xử lý số liệu bằng SPSS để lập biểu thể tích thân cây đứng cho rừng trồng, áp dụng cho loài Keo tai tượng (Acacia mangium) ở một số tỉnh vùng trung tâm Bắc Bộ, Việt Nam” đã được tôi lựa chọn để thực hiện

Chương 2 TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 2.1 Trên thế giới

2.1.1 Về việc xây dựng biểu thể tích

Trong việc xây dựng biểu thể tích, các nguyên tắc được đưa ra bởi Cotta từ

những năm đầu của thế kỷ 19 vẫn còn nguyên giá trị (Husch et al., 2003), đó là:

“Thể tích cây phụ thuộc vào đường kính, chiều cao và hình dạng Khi thể tích của cây được xác định đúng thì giá trị thể tích đó được sử dụng cho mọi cây khác có cùng đường kính, chiều cao và hình dạng” Kể từ thời của Cotta, hàng trăm biểu thể tích đã được xây dựng bằng nhiều phương pháp khác nhau và được đưa vào sử dụng Tuy nhiên, kể từ giữa thế kỷ 20, xuất hiện xu hướng giảm thiểu số biểu thể tích bằng việc gộp lại và xây dựng các biểu có khả năng áp dụng cho nhiều loài - ở

những nơi có cùng điều kiện áp dụng biểu (Husch et al., 2003)

Tuy đã có nhiều biểu thể tích được xây dựng nhưng các nhà lâm nghiệp vẫn đang tìm kiếm những phương pháp đơn giản, khách quan và chính xác nhất Trong khi cây rừng là thể hình học có tính biến đổi cao nên không một biểu thể tích đơn giản, hoặc một tập hợp các biểu nào có thể đáp ứng được tất cả các điều kiện đó, hoặc không một phương pháp lập biểu thể tích nào có thể đáp ứng được một cách tuyệt đối các yêu cầu đó Bởi vậy, ngày nay một số phương pháp xây dựng biểu cổ điển đã không được sử dụng nữa Cho ví dụ, phương pháp đường cong hợp lý (harmonized-curve method) (Chapman and Meyer, 1949) không còn được sử dụng

vì nó cần số lượng số liệu đầu vào rất lớn để xây dựng mối quan hệ giữa các biến và đường cong hợp lý Hoặc phương pháp biểu đồ liên kết (Alignment-chat method) và các phương pháp chủ quan khác nhìn chung đã bị loại bỏ Ngày nay, các mối quan tâm thường tập trung vào việc sử dụng các hàm toán học để xây dựng các biểu thể

tích (Husch et al., 2003)

Theo (Akindele và LeMay, 2006; Đồng Sĩ Hiền., 1974; Husch et al., 2003),

các mô hình toán học về thể tích thân cây được xem xét như là một hàm của các biến độc lập: đường kính, chiều cao và hình số Nó được viết dưới dạng:

V = f (D, H, f)

Trong đó:

D- Đường kính ngang ngực H- Chiều cao vút ngọn, chiều cao gỗ thương phẩm hoặc chiều cao đến một vị trí bất kỳ trên thân cây

f- hình số

Theo (Husch et al., 2003), các hàm thể tích được phân thành các nhóm:

+ Nhóm các hàm thể tích địa phương: sử dụng một biến độc lập, nhìn chung

là đường kính ngang ngực hoặc đôi khi sử dụng dưới dạng đổi biến để xây dựng biểu thể tích Dạng hàm đơn giản nhất của một biểu thể tích địa phương là:

Trong đó V và D như trên còn bi là các hằng số

Công thức trên có thể được tuyến tính hóa bằng cách sử dụng dạng đổi biến logarit

Các hàm thể tích địa phương khác đã được sử dụng chủ yếu ở Châu Âu, theo báo cáo của Prodan (1965) và Prodan et al (1997) bao gồm:

Trong mô hình cuối cùng thì g là tiết diện ngang

+ Nhóm các hàm thể tích chung: những hàm thể tích này ước lượng cả

đường kính và chiều cao, trong một số trường hợp thêm cả nhân tố hình dạng

Behre (1935) và Smith et al (1961) đã kết luận rằng việc xác định yếu tố hình dạng không phải là một vấn đề đơn giản so với đo đường kính và chiều cao Clutter et al (1983) đã đưa ra 1 số lý do của việc chỉ nên sử dụng đường kính ngang ngực và

chiều cao để xây dựng biểu thể tích, như sau:

(1)- Việc đo các loại đường kính trên thân cây đứng là tốn thời gian và kinh phí (2)- Biến động về hình dạng thân cây tác động đến thể tích cây là nhỏ hơn nhiều so với biến động về chiều cao và đường kính

(3)- Với một số loài hình dạng là tương đối ổn định

(4)- Với một số loài khác, hình dạng thường có mối tương quan với kích thước cây,

do đó các biến đường kính và chiều cao thường giải thích nhiều về sự biến động của thể tích

Dưới đây đưa ra một số hàm thể tích chung phổ biến được áp dụng:

Kiểu nhân tố hình dạng không đổi:

Kiểu kết hợp biến:

Dạng đổi biến logarit:

Đổi biến của Honer:

Các mô hình trong đó hình số cũng là 1 biến như:

Các hệ số bi ở trên thu được bằng cách sử dụng kỹ thuật phân tích hồi quy

Theo (Jayaraman.K., 1999), trong lâm nghiệp thường sử dụng một số công thức tương quan sinh trưởng sau đây để tính thể tích hoặc sinh khối cây (biến phụ thuộc) thông qua các biến độc lập là đường kính ngang ngực và chiều cao:

hệ số hồi quy; ln là logarit cơ số tự nhiên

Ngoài việc tính toán thể tích bằng phương pháp tương quan thông qua việc

sử dụng các hàm quan hệ giữa biến phụ thuộc là thể tích với các biến độc lập như đường kính, chiều cao, hình số thì thể tích cây có thể tính được thông qua phương pháp đường sinh

Theo (Đồng Sĩ Hiền., 1974), Mendeleev D.I (1989), Belanovxki I.G (1917)

và Wimmenauer K (1918) đã biểu thị phương trình đường sinh thân cây bằng phương trình parabol bậc 2, bậc 3 (Mendeleev và Belanovski) và bậc 4 (Wimmenauer):

y = a + b.x + c.x2

y = a + b.x + c.x2 + d.x3

y = a + b.x + c.x2 + d.x3 + c.x4

Miiller G ở CHLB Đức đề nghị biểu thị mối liên hệ giữa đường kính và chiều cao bằng hàm số mũ, Đồng Sĩ Hiền (1974) :

D = a.bh = a.elnbh = F(h), và thể tích thân cây bình quân cho những cây có cùng điều kiện lập địa và chiều cao chính là tích phân của phương trình mũ trên:

Wauthoz L (1964) đã xây dựng phương pháp xác định thể tích thân cây và lập biểu thể tích trên cơ sở phương trình y2 = A.xm Thân cây gồm nhiều thể khác nhau, thông số hình dạng m biến động từ gốc đến ngọn Ở mỗi đoạn, thông số m nằm trong 1 phạm vi nào đó Wauthoz xác định thông số m của một thể hình học trừu tượng giản đơn có thể tích bằng thể tích phức tạp là thân cây Nếu trị số m của thể đơn giản ấy xác định được thì thể tích của thân cây được tính bằng tích phân của phương trình trên (Đồng Sĩ Hiền., 1974)

Trong đó g0 là tiết diện ngang ở cổ rễ Trong thực tiễn thì g0 được thay thế bằng

g1.3-tiết diện ngang ở vị trí 1.3m như sau:

.

1. 1.3 Cũng theo Đồng Sĩ Hiền (1974), Ozumi (Prodan, 1965) ở Nhật đã dùng phương trình parabol bậc ba, bậc bốn để biểu thị quan hệ giữa hệ số thon tự nhiên với chiều cao tương đối theo từng cấp hệ số thon ở giữa thân:

Ki = a + b1x +b2x2 + b3x3Tác giả Đồng Sĩ Hiền (1974) đã nhận xét về các phương pháp trên như sau:

Ý kiến của Muller G có điểm độc đáo là đã vạch ra được sự thống nhất giữa phương trình đường sinh với đường cong chiều cao Tuy nhiên những phương pháp này dựa trên một giả thuyết không phù hợp với thực tế

Phương pháp củaWauthoz đơn giản nhưng trong đó còn tồn tại nhiều vấn đề thực tiễn và lý luận chưa được giải quyết thỏa đáng

Phương pháp của Ozumi trong sách của Prodan thì Ozumi không nói rõ đã

lấy những số liệu nào trên thân cây để lập phương trình

2.1.2 Về việc đánh giá mô hình

Theo (Soares et al., 1995; Vanclay và Skovsgaard, 1997) thì việc đánh giá

mô hình sinh trưởng không nên thực hiện sau khi xây dựng mô hình mà nên thực hiện ở mọi giai đoạn từ khi lập kế hoạch, xây dựng mô hình cho đến khi các thành phần của mô hình được lắp ráp để đưa ra một mô hình đầy đủ

Các tác giả cũng đã đưa ra một số tiêu chí cho việc đánh giá mô hình như:

(1)- Kiểm tra mô hình và các thành phần của nó về mặt cấu trúc logic trên phương diện lý thuyết và phương diện sinh vật học;

(2) Xác định các đặc điểm thống kê của mô hình, gồm: tính tự nhiên của sai

số (tính tăng lên theo cấp số cộng hay cấp số nhân, tính độc lập), các đặc điểm ước lượng của các tham số trong các mô hình

(3) Xem xét các đặc điểm của sai số về các mặt: độ lớn của sai số, phân bố của sai số, các sai số tới hạn, đóng góp của mỗi thành phần mô hình vào tổng sai số và vào việc nhân bản sai số trong mô hình

(4) Kiểm tra, sử dụng các phương pháp thống kê về: sự chệch và độ chính xác của mô hình và các thành phần của nó; kiểm định phân bố lý thuyết; biểu

đồ phân bố của phần dư; tương quan theo thời gian và tương quan giữa các thành phần

(5) Phân tích tính nhạy để xác định ảnh hưởng của các thành phần mô hình đến việc ước lượng, ảnh hưởng của các yếu tố đầu vào đến việc ước lượng và xác định các cách mà sai số được nhân lên trong mô hình

(Jiang et al., 2005) đã đưa ra 3 chỉ tiêu định lượng cho việc đánh giá mô

hình, đó là: độ lệch trung bình (average bias), sai số chuẩn ước lượng (standard error of estimate-S.E.E) và chỉ số thích hợp (fit index-FI)

+ Độ lệch trung bình (Average bias)

(Akindele và LeMay, 2006), cũng sử dụng 2 chỉ số là S.E.E và F.I để đánh giá các

mô hình xây dựng cho các nhóm loài

2.1.3 Về việc lựa chọn mô hình

Để tìm ra mô hình hồi quy thích hợp nhất trong việc ước lượng thể tích thân

cây cá lẻ cho vùng rừng Miombo, (Abbot et al., 1997) đã đưa ra 1 số tiêu chuẩn để

so sánh các mô hình với nhau, như: (1)- biểu đồ sai số dựa trên cơ sở giá trị lý thuyết của biến phụ thuộc; (2)- hệ số xác định R2; (3)- so sánh kết quả kiểm tra hệ

số hồi quy riêng phần của mỗi mô hình bằng tiêu chuẩn t-statistics và mức ý nghĩa của tiêu chuẩn F (F-statistics)

Theo (Pohjonen, 1991) thì lựa chọn công thức tính thể tích phải dựa vào: (1)- phân bố của sai số; (2)- sai số chuẩn tương đối trong cả ước lượng thể tích và dự đoán thể tích

Trong khi đó (Johnson và Omland, 2004), tổng kết có 3 loại phương pháp thống kê điển hình đang được áp dụng trong việc lựa chọn mô hình là: (i)- tối đa hợp lý (maximizing fit); (ii)- kiểm tra đối thuyết (null hypothesis tests) và (iii)- các tiêu chuẩn lựa chọn mô hình (model selection criteria) Trong đó: (1)- tính thích hợp tối đa là dựa trên việc so sánh hệ số xác định đã điều chỉnh (adjusted R2); (2)- kiểm tra đối thuyết thích hợp nhất là bằng phương pháp likelihood ratio test (LRTs); (3)- các tiêu chuẩn lựa chọn được xem xét trên cả 2 mặt là tính thích hợp (fit) và tính phức tạp (complexity) và có thể so sánh nhiều mô hình 1 lúc

(Johnson và Omland, 2004) đã đưa ra bảng các phương pháp lựa chọn mô hình phổ biến như sau:

Như vậy, các nghiên cứu trên thế giới trong những năm gần đây cũng chủ yếu là áp dụng phương pháp tương quan mà đặc biệt là tương quan giữa thể tích và hai nhân tố đường kính, chiều cao để xây dựng biêu thể tích Các nghiên cứu ứng dụng phương pháp đường sinh cũng đã được nghiên cứu từ rất lâu

Về việc đánh giá và lựa chọn mô hình cũng chủ yếu dựa vào sai số của mô hình gồm độ lớn và phân bố của sai số Gần đây, một số tiêu chuẩn thông tin hiện đại đã được áp dụng trong việc lựa chọn mô hình tối ưu

2.2 Ở Việt Nam

2.2.1 Về việc xây dựng biểu thể tích

Công trình nghiên cứu về lập biểu thể tích phải được kể đến đầu tiên là của tác giả (Đồng Sĩ Hiền., 1974) Trong công trình này, tác giả đã đề cập một cách hệ thống và chi tiết về vấn đề lập biểu thể tích Từ việc thu thập tài liệu quan sát đến việc tính toán và xây dựng biểu

Nghiên cứu dạng phương trình thể tích trong điều kiện của rừng miền Bắc nước ta, Đồng Sĩ Hiền (1974) đã thử nghiệm hai dạng parabol và 3 dạng lũy thừa dưới đây cho một số loài cây rừng tự nhiên ở nước ta:

v = a +b.d2

v = a + b1d + b2d2log v = a + blogd log v = a + b1logd + b2logh logv = a + b1logd + b2logh + b3logq2

Kết quả cho thấy hai dạng parabol thường thích hợp nhưng đối với 2 loài Sâng và Táu và dạng đầu với Bứa thì có sai khác rõ rệt giữa r2 và η2

Về các dạng lũy thừa thì biến số q2 nhiều khi không cần thiết mà có thể xác định thể tích qua đường kính và chiều cao Có thể dùng ba phương trình dạng lũy thừa để lập biểu với 1 hoặc 2 hoặc 3 nhân tố, nhưng ở nước ta biểu 3 nhân tố không

có tác dụng thực tế Trong điều kiện của nước ta có thể áp dụng tốt hai dạng phương trình 3 và 4

(Nguyễn Ngọc Lung và Đào Công Khanh., 1999) đã tổng kết rằng, để lập biểu thể tích đo tính trữ lượng gỗ cây đứng ở nước ta thường dùng 3 phương pháp sau:

(1)- Nghiên cứu các nhân tố cấu thành thể tích theo công thức V = G.H.f, trong đó G và H thường đo trực tiếp tại rừng, còn f1.3 hay f01 cần lập thành biểu trong tương quan với các nhân tố dễ xác định như H, D, ηi, q2…

(2)- Sử dụng tương quan trực tiếp giữa thể tích thân cây với các nhân tố đo được như D, H, G, q2 và tổ hợp giữa chúng như các tương quan kép:

V = f(D, H, G, q2) trong đó dạng V = a + b1D + b2H + b3D2H được sử dụng ở nhiều nơi và được giới thiệu trong biểu đối với rừng Thông ba lá Việt Nam (3)- Phương pháp đường sinh thân cây, dựa trên cơ sở các độ thon tương đối

ổn định cho từng loài cây gỗ, nên có thể tạo ra 1 hàm số hoặc 1 tương quan đường sinh biểu thị độ thon bình quân, đường sinh quay quanh trục H sẽ tạo thành thể tích thân cây, đây là phương pháp mới đề xuất trong thời gian giữa thế kỷ 20 bởi Djurjue ở Rumani, 1963 và Đồng Sĩ Hiền ở Việt nam (1967) Cũng trong nghiên cứu này, (Nguyễn Ngọc Lung và Đào Công Khanh., 1999) đã thử nghiệm các dạng phương trình thể tích như sau:

V = a + bD2H

V = a + b1H + b2G

V = a + b1D + b2H + b3D2H LogV = a + blogD

LogV = a + b1logD + b2logH LogV = a + b1logD + b2logH + b3logq2

Kết quả thử nghiệm cho thấy, hệ số tương quan r của dạng phương trình đơn giản nhất V = a + bD2H và V = a + b1H + b2G đạt tới lớn hơn 0.99, dạng LogV = a + blogD cũng có r = 0.9734 Kiểm tra sự tồn tại của mọi tham số phương trình bi bằng tiêu chuẩn t thì đều đạt yêu cầu:

Lập biểu thể tích cho loài cây Keo tai tượng (Đào Công Khanh et al., 2001)

đã thử nghiệm các dạng hàm:

V = Kdahb (K – hằng số)

V = K(d2h)a

V = a0 + a1d2 + a2h + a3d2h

để lập biểu thể tích cho một số loài cây trong đề tài, trong đó dạng phương trình

V = K.da.hb là phù hợp nhất và nhân tố hình dạng đã được phản ánh qua đường kính

và chiều cao trong công thức này

(Phan Nguyên Hy., 2003) đã sử dụng SPSS để thử nghiệm một số dạng phương trình sau:

Về ứng dụng phương pháp đường sinh trong lập biểu thể tích:

Đồng Sĩ Hiền (1974), đã sử dụng biến số phụ thuộc (hàm số) là hệ số thon tự nhiên

để lập biểu thể tích bằng phương pháp đường sinh Tác giả đã sử dụng phương trình

đa thức:

y = b0 + b1x + b2x2 + …+ bkxk (Trần Hữu Viên., 2002) đã áp dụng phương pháp của Pêtrôpski.V.X (CHLB Nga)

để xây dựng phương pháp lập biểu thể tích và biểu độ thon thân cây ở Việt Nam với thể tích thân cây được xác định bằng phương pháp đường sinh:

4 2 4 4

.

Trong đó:

• 2X là đường kính thân cây tại vị trí độ cao l tính từ gốc

• d05 là đường kính giữa thân cây;

• F là hằng số, được gọi là hình số không đổi phụ thuộc vào loài cây

• φ là hàm số của biến số (1.3/H)

• H Là chiều cao của thân cây

Thể tích của từng đoạn thân cây tại vị trí bất kỳ được xác định bằng công thức:

42Trong đó b = 1, 2, 3,… là chiều cao tại vị trí 1, 2, 3m…

Giải phương trình tích phân thể tích từng đoạn thân cây nói trên

và từ công thức:

(xuất phát từ công thức 2 của Pêtrôpski)

Từ công thức tính thể tích thân cây, công thức tính thể tích từng đoạn thân cây và công thức tính đường kính thân cây tại vị trí độ cao l tính từ gốc nói trên, cho phép xây dựng biểu thể tích và biểu độ thon thân cây, có thể theo mẫu biểu 2 nhân

tố hoặc theo cấp chiều cao

Trong đề tài lập biểu sinh trưởng và sản lượng tạm thời cho rừng Keo lai

trồng thuần loài, (Nguyễn Trọng Bình et al., 2003) đã sử dụng phương pháp đường

sinh để lập biểu thể tích hai nhân tố với công thức tổng quát đã được các tác giả sử dụng trong đề tài là:

4 . .Qua kết quả tính toán và thử nghiệm bậc phương trình đường sinh thân cây, tác giả

đã chọn được phương trình bậc 5 là phù hợp nhất cho cả thân cây có vỏ và không

vỏ

(Vũ Tiến Hinh et al.) đã sử dụng phương pháp đường sinh để lập biểu thể

tích thân cây đứng cho rừng Quế ở Văn Yên – Yên Bái, trong đó phương trình đường sinh ở bậc 6 là thích hợp nhất cho cả thân cây có vỏ và không vỏ

2.2.2 Về việc đánh giá, lựa chọn mô hình và kiểm tra biểu xây dựng được

(Đào Công Khanh et al., 2001) đã sử dụng một số tiêu chí sau đây để chọn

phương trình tối ưu cho các phương trình thử nghiệm:

• Sự tồn tại của phương trình thông qua kiểm tra sự tồn tại của các tham số theo tiêu chuẩn t của Student;

• Có hệ số tương quan cao;

• Sai số hồi quy (Sy/x) của phương trình thấp;

• Đơn giản trong sử dụng

(Nguyễn Trọng Bình et al., 2003) đã sử dụng một số tiêu chí sau đây để

chọn hàm sinh trưởng phù hợp:

• Hệ số xác định R2;

• Các tham số của phương trình;

• Sai số tương đối của phương trình

Phương trình được chọn là phương trình có hệ số xác định lớn nhất, sai số nhỏ nhất

và các tham số tồn tại

(Phan Nguyên Hy., 2003) đã sử dụng các tiêu chí như:

• Hệ số xác định cao nhất;

• Sai tiêu chuẩn hồi quy bé nhất;

• Các hệ số hồi quy của phương trình đều tồn tại và có nghĩa

để lựa chọn mô hình thể tích thích hợp nhất cho việc xây dựng biểu thể tích loài Thông Nhựa Kết quả là phương trình theo dạng hàm V = a + b.d2.h đã được lựa chọn để xây dựng biểu thể tích cây đứng cho rừng Thông nhựa tại khu vực nghiên cứu

Trong đề tài này tác giả cũng đã sử dụng một số phương pháp kiểm tra sai số hệ thống của phương trình bằng sơ đồ, bao gồm:

1 Kiểm tra tính độc lập của phân bố số phần dư với Vlý thuyết, D và H;

2 Kiểm tra luật phân bố của số phần dư;

3 Kiểm tra bằng nhau hai phương sai của Vlý thuyết và số phần dư

Tác giả cũng đã sử dụng phương pháp kiểm định dựa trên biến phụ thuộc để khắc phục hiện tương phương sai của sai số thay đổi nhằm nâng cao hiệu lực của mô hình lý thuyết được chọn Để kiểm tra tính thích ứng của biểu thể tích hai nhân tố đã lập được, tác giả đã tính toán sai số tương đối (∆v%) giữa thể tích thực của cây và thể tích lý thuyết tính được từ mô hình

Về việc đánh giá biểu xây dựng được

Trong nghiên cứu lập biểu thể tích làm cơ sở lập biểu sinh trưởng và sản

lượng tạm thời cho rừng Keo lai trồng thuần loài, (Nguyễn Trọng Bình et al., 2003)

đã sử dụng 25 cây giải tích khác không tham gia lập biểu để kiểm tra biểu Các cây này được lựa chọn ngẫu nhiên trên các ô tiêu chuẩn ở các địa phương khác nhau Theo (Nguyễn Trọng Bình et al., 2003; Vũ Tiến Hinh et al., 1999-2000),

kết quả xây dựng biểu thể tích được kiểm nghiệm biểu thông qua số liệu của 15-20 cây không tham gia thiết lập phương trình Thông qua kiểm nghiệm sẽ đánh giá được sai số xác định thể tích cây cá lẻ cũng như trữ lượng lâm phần của biểu, đồng thời đánh giá biểu có sai số hệ thống hay không

Để kiểm nghiệm các biểu thể tích xây dựng được, (Đào Công Khanh et al.,

2001) đã sử dụng phương pháp sau: Tuỳ vào số lượng cây giải tích của mỗi loài, chọn ngẫu nhiên theo hệ thống cho mỗi loài tối thiểu 30 cây giải tích để đưa vào kiểm nghiệm biểu xây dựng được Các cây đưa vào kiểm tra sao cho đảm bảo có ở nhiều tuổi và nhiều vùng sinh thái khác nhau

Như vậy, từ những nghiên cứu về xây dựng biểu thể tích trên thế giới và ở Việt nam trên đây cho thấy, việc xây dựng biểu thể tích của đề tài nên tập trung vào: + Xây dựng biểu thể tích bằng cả 2 phương pháp tương quan và phương pháp đường sinh

+ Với phương pháp tương quan nên sử dụng nhóm phương trình với 2 biến độc lập (đường kính ngang ngực và chiều cao vút ngọn) Việc xây dựng biểu thể tích 3 nhân tố (gồm cả hình dạng) là chưa cần thiết ở nước ta hiện nay

+ Việc xây dựng biểu thể tích chỉ nên sử dụng các dạng mô hình mà các tác giả trước đây đã thử nghiệm và áp dụng

+ Với phương pháp đường sinh, nên tiếp cận theo hướng các tác giả trong nước vẫn hay dùng là: định bậc phương trình đường sinh thân cây thích hợp, tính hình số tự nhiên f01 sau đó áp dụng vào công thức V = G01.H.f01

+ Bổ sung các tiêu chí lựa chọn mô hình thể tích thích hợp để xây dựng biểu thể tích hợp lý và các tiêu chuẩn để đánh giá mô hình sau khi đã xây dựng xong

2.3 Giới thiệu về SPSS

SPSS là tên viết tắt của gói phần mềm Statistical Package for the Social Sciences (tạm dịch là gói phần mềm thống kê trong khoa học xã hội) Kể từ giữa năm 2009, liên hợp SPSS đã thuộc về công ty IBM, nay được gọi là SPSS An IBM Company còn các phiên bản của SPSS kể từ đó (từ sau phiên bản SPSS Statistics 17) có tên là PASW (tên viết tắt của Predictive Analytics SoftWare, tạm dịch là

phần mềm phân tích dự báo) hay IBM SPSS Statistics và phiên bản mới nhất là IBM SPSS Statistics 19

Theo (Hồ Đăng Phúc., n.d.) SPSS là một phần mềm thống kê đơn giản Nó không đòi hỏi người dùng phải có những kiến thức sâu về tin học như “lập trình”,

“thuật toán”, “cú pháp”,… Mặt khác nó cũng chứa đựng một nội dung rất phong phú, có thể đáp ứng yêu cầu của người dùng ở nhiều lĩnh vực, với những mức độ hiểu biết về thống kê toán học khác nhau Người dùng có thể chỉ khai thác chức năng vẽ biểu đồ, đồ thị của phần mềm này, kết hợp với một phần mềm soạn thảo văn bản để trình bày một tài liệu hay chỉ cần qua vài thao tác đơn giản như tính các giá trị trung bình, nhỏ nhất, lớn nhất của một chỉ tiêu để đưa vào bản báo cáo của mình Cao hơn một chút, người dùng có thể tiến hành các phép kiểm định thống kê

so sánh giá trị của một đại lượng thu được ở những điều kiện khác nhau trong thí nghiệm hoặc trong điều tra Người dùng cũng có thể tiến hành các phương pháp phân tích số liệu nhiều chiều phức tạp như phân tích thành phần chính, phân tích hồi quy bội, phân tích phân biệt v.v…

Có thể nói, SPSS không chỉ là một phần mềm dành riêng cho khoa học xã hội mà nó còn được sử dụng trong tất cả các ngành khoa học có liên quan đến thống

kê và cần các công cụ hỗ trợ cho việc xử lý thống kê SPSS đang được sử dụng rộng rãi trong rất nhiều ngành như: Y học, kinh tế, thể thao, nông nghiệp, lâm nghiệp,… SPSS là một phần mềm xử lý thống kê với rất nhiều tính năng Với SPSS, người dùng có thể thực hiện hầu hết các thủ tục phân tích thống kê như: Thống kê

mô tả; thực hiện kiểm định giả thuyết về luật phân bố; so sánh các mẫu quan sát; phân tích phương sai 1, 2 và 3 nhân tố; xác định tương quan; phân tích hồi quy; thực hiện phân nhóm số liệu; phân tích sống sót; phân tích thành phần chính; phân tích chuỗi thời gian… Các kết quả phân tích của SPSS đều đáp ứng được những yêu cầu cơ bản và chuyên sâu về mặt thống kê Các công cụ tạo bảng và biểu đồ trong SPSS cho phép người sử dụng tạo rất nhiều loại bảng và biểu đồ khác nhau,

kể cả hai chiều và ba chiều SPSS còn gồm nhiều công cụ cho phép người sử dụng

đổi biến hoặc mã hóa các biến trước khi thực hiện phân tích thống kê Hơn nữa, các kết quả sau khi phân tích thống kê có thể được xuất sang các file với nhiều định dạng hỗ trợ khác nhau

Nói tóm lại, SPSS là một phần mềm thống kê hiện đại đang được sử dụng rộng rãi và ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực Do những đặc điểm có tính ứng dụng cao trong xử lý thống kê nên đề tài đã chọn để nghiên cứu áp dụng SPSS trong xử

lý số liệu lập biểu thể tích

Chương 3 ĐẶC ĐIỂM CƠ BẢN CỦA ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU VÀ

ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN KHU VỰC NGHIÊN CỨU 3.1 Đặc điểm cơ bản đối tượng nghiên cứu

Keo tai tượng (Acacia mangium Wild), thuộc họ Fabaceae và họ phụ Mimosoideae, tên khác là: Racosperma mangium (Willd.) L Pedley Ở Việt Nam, Keo tai tượng được gọi bằng các tên khác như: Keo lá to, Keo mỡ

3.1.1 Đặc điểm về hình thái

Keo tai tượng là cây gỗ đơn thân hoặc cây bụi Cao từ 25-35 m Cây có vỏ nhẵn màu hơi xanh và bắt đầu nứt dọc từ năm thứ 2-3 Vỏ cây già thường xù xì, cứng và nứt ở gần gốc Vỏ màu xám nâu đến nâu đen, vỏ trong hơi nâu Cây phân cành thấp, cành nhỏ có cạnh nhẵn (ICRAF Agroforestry tree database.)

Lá: lá cây thay đổi theo từng thời kỳ: cây mạ, cây con và cây trưởng thành Trên cây mầm dưới 1 tuổi có lá kép lông chim 2 lần, cuống thường bẹt Trên cây trưởng thành có lá đơn, phiến lá hình trứng hoặc trái xoan dài, đầu có mũi lồi tù, đuôi men cuống, dài 14-25 cm, rộng 6-9 cm, khá dầy, hai mặt xanh đậm Có 4 gân dọc song song nổi rõ (Lê Mộng Chân và Lê Thị Huyên., 2000)

Hoa: hoa tự hình bông, dài gần bằng lá, gồm nhiều hoa nhỏ màu trắng hoặc màu kem Đài dài 0.6-0.8 mm, tràng hoa dài 1.2-1.5 mm Cuống hoa dài khoảng 1cm Hoa mọc lẻ hoặc mọc tập trung 2-4 hoa tự ở nách lá Hoa đều lưỡng tính, mẫu

4

Quả: Quả đậu, xoắn Hình trái xoan, hơi dẹt, có màu đen Quả rộng 3-5mm

và dài 7-10 cm Quả khi chín chuyển từ màu xanh sang nâu, cứng và khô Hạt màu đen, cứng với hình dạng biến đổi: thuôn dài, hình elop, ovan đến thuôn, hạt rộng 2-3mm, dài 3-5mm Hạt được sắp xếp theo chiều dọc của quả

3.1.2 Đặc tính ra hoa, kết quả

Keo tai tượng sớm ra hoa và có thể thu hoạch hạt sau 24 tháng trồng Thời gian từ khi ra hoa đến khi quả chín khoảng 6-7 tháng Cây lưỡng tính và giao phối cùng gốc với xu hướng tiến tới tự thụ phấn Các tác nhân thụ phấn chủ yếu là côn trùng như các loài Trigona and Apis spp Thời gian để hạt chín khoảng 3-4 tháng Ở nơi nguyên sản ở Australia, hoa nở vào tháng 5 và hạt chín vào tháng 10-12

3.1.3 Giới hạn về sinh thái

Điều kiện sinh thái thích hợp cho Keo tai tượng là vùng đất có độ cao từ 800m, nhiệt độ trung bình hàng năm từ 18-280C Lượng mưa trung bình hàng năm 1500- 3000 mm; phát triển trên đất bồi tụ tầng dày

0-3.1.3.1 Nhiệt độ

(National Research Council (U.S.) et al., 1983), trong vùng sinh thái ở nơi

nguyên sản ở Queensland, tháng nóng nhất (tháng 12 hoặc tháng 1) có nhiệt độ trung bình tháng nóng nhất là 32-400C, và nhiệt độ trung bình tháng lạnh nhất là 12-

160C Keo tai tượng không phân bố ở những vùng có sương Tuy nhiên trong điều kiện sương nhẹ thì Keo tai tượng vẫn có thể sống được

3.1.3.2 Lượng mưa

(National Research Council (U.S.) et al., 1983), Keo tai tượng là cây của

những lập địa ẩm Trên các vùng khô hạn, Keo tai tượng sinh trưởng kém, còi cọc Các xuất xứ hiện tại đều không thích hợp với các khu vực có mùa khô kéo dài

Ở nơi nguyên sản, Keo tai tượng phân bố ở nơi có lượng mưa biến động từ

1000 mm đến hơn 4500 mm Rừng trồng Keo tai tượng ở Mission Beach-Tully của Queensland nhận lượng mưa 4.400 mm một năm, với lượng mưa vào mùa khô khoảng 700 mm Mùa khô kéo dài trong 4 tháng Ở Australia, nơi nguyên sản của loài Keo này có thời tiết vào mùa đông và mùa xuân thì tương đối khô còn mùa hè

và mùa thu thì tương đối ẩm

Ở Sabah, lượng mưa trung bình năm biến động từ 1500 đến 3100mm Các rừng trồng thành công nhận lượng mưa trung bình là 2000 mm/năm Độ ẩm của đất duy trì quanh năm

(Nguyễn Hoàng Nghĩa., 2003)Nhu cầu khí hậu của loài này ở Việt nam đã được Nguyễn Hoàng Nghĩa (1996) xác định như sau:

Lượng mưa bình quân năm: 1300-2500 mm,

Chế độ mưa: mưa mùa hè

Chiều dài mùa khô: 0-6 tháng,

Nhiệt độ tối đa bình quân của tháng nóng nhất: 28-350C,

Nhiệt độ tối thiểu bình quân tháng lạnh nhất: 10-220C,

Nhiệt độ bình quân năm: 22-280C

Keo tai tượng có thể được trồng trên các lập địa với hàm lượng P thấp, khoảng 0.2 ppm, song trên các lập địa này cây không thể sinh trưởng nhanh được

3.2 Đặc điểm cơ bản điều kiện tự nhiên khu vực nghiên cứu

Khu vực nghiên cứu là các tỉnh vùng Trung tâm Bắc Bộ như: Tuyên Quang, Yên Bái, Phú Thọ với các yếu tố chính của điều kiện tự nhiên như sau:

dốc từ 5 – 40 %, độ cao so với mực nước biển từ 50 – 300 m

Đất: Chủ yếu là các loại đất feralit màu vàng, vàng đỏ, tầng đất từ dày đến

mỏng với độ sâu tầng đất các điểm nghiên cứu từ 50 – 200 cm Theo kết quả đánh giá lập địa của các công trình nghiên cứu ở khu vực này, đất ở vùng nghiên cứu có

độ phì tương đối tốt và phù hợp với nhu cầu dinh dưỡng của loài Keo tai tượng

đông lạnh và khô Hàng năm có hai mùa rõ rệt là mùa khô từ tháng 11 đến tháng 3 năm sau, mùa này chịu ảnh hưởng của gió mùa Đông Bắc làm cho thời tiết hanh khô Mùa mưa từ tháng 4 đến tháng 10, thường không có bão lớn, nhưng lại chịu ảnh hưởng của các cơn bão nhiệt đới với lượng mưa cao Các chỉ tiêu khí hậu cơ bản trung bình năm của khu vực nghiên cứu như sau:

Lượng mưa bình quân năm: 1800-2200mm

Nhiệt độ trung bình năm: 22.7 0C - 23.2 0C Nhiệt độ trung bình tháng thấp nhất (tháng 1) là 12 0C, còn nhiệt độ trung bình tháng cao nhất là 33 0C (tháng 7)

Độ ẩm tương đối của không khí: 84%

Nói tóm lại, điều kiện tự nhiên của khu vực nghiên cứu phù hợp với nhu cầu sinh thái của loài Keo tai tượng Năng suất rừng Keo tai tượng trồng thâm canh đạt khá cao ở vùng này (lên tới trung bình 30 – 35 m3/ha/năm) Keo tai tượng còn là cây họ đậu có khả năng cải tạo đất Mặt khác, nhu cầu gỗ cho công nghiệp chế biến, đặc biệt gỗ nguyên liệu giấy ở khu vực này là rất lớn Chính vì vậy, Keo tai tượng đang là loài được trồng phổ biến ở khu vục nghiên cứu

Chương 4 MỤC TIÊU, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 4.1 Mục tiêu nghiên cứu

Xây dựng được các quy trình xử lý số liệu lập biểu thể tích theo phương pháp tương quan bằng phần mềm SPSS và áp dụng lập biểu thể tích cho loài Keo tai tượng ở một số tỉnh vùng Trung tâm Bắc bộ Việt Nam

Xây dựng được các quy trình xử lý số liệu lập biểu thể tích theo phương pháp đường sinh bằng phần mềm SPSS và lập biểu minh hoạ các quy trình

4.2 Phạm vi nghiên cứu

- Đề tài chỉ thử nghiệm một số dạng phương trình biểu thể tích 2 nhân tố thông dụng ở trên thế giới và ở Việt Nam hiện nay

- Đề tài chỉ sử dụng số liệu điều tra đo đếm của cây rừng trồng Keo tai tượng

(Accacia mangium) ở một số tỉnh vùng trung tâm Bắc Bộ Việt Nam từ tuổi 4 đến

tuổi 17 (để minh họa cho phương pháp tương quan) và số liệu của 4 cây giải tích theo phân đoạn tương đối trong đề bài tập môn Điều tra rừng được giao cho chính học viên để làm ví dụ minh hoạ cho phương pháp đường sinh

- Đề tài chỉ minh hoạ các quy trình cho số liệu cây có vỏ ở cả hai phương pháp

4.3 Nội dung nghiên cứu

4.3.1 Nghiên cứu cách thức nhập và quản lý số liệu để lập biểu thể tích trong SPSS

4.3.2 Nghiên cứu xây dựng quy trình lập biểu thể tích bằng phương pháp tương quan

4.3.2.1 Rà soát số liệu thô

4.3.2.2 Tính thể tích cây ngả

4.3.2.3 Chọn cây kiểm tra

4.3.2.4 Thăm dò quan hệ D và H, sàng lọc thô các cây cá biệt và xác định giới hạn lập biểu

4.3.2.5 Thử nghiệm sơ bộ các dạng mô hình quan hệ V, D, H để loại bớt các mô hình kém nhất

4.3.2.6 Phân tích chi tiết các dạng mô hình còn lại và chọn mô hình tốt nhất

4.3.2.7 Khắc phục nhược điểm (nếu có) của mô hình cuối cùng được chọn

4.3.2.8 Tạo biểu thể tích

4.3.3 Nghiên cứu xây dựng qui trình lập biểu thể tích bằng phương pháp đường sinh

4.3.3.1 Định bậc của phương trình đường sinh

4.3.3.2 Xác định hệ số của phương trình đường sinh

4.3.3.3 Hiệu chỉnh phương trình đường sinh

4.3.3.4 Tính hình số tự nhiên f 01

4.3.3.5 Tạo biểu thể tích

4.4 Phương pháp nghiên cứu

4.4.1 Phương pháp tiếp cận khi nghiên cứu đề tài

Quá trình thực hiện đề tài, các phương pháp tiếp cận sau đã được sử dụng:

• Căn cứ vào nội dung lập biểu thể tích và các ứng dụng của phần mềm SPSS

4.4.2 Thu thập số liệu nghiên cứu

Số liệu minh hoạ và áp dụng trong đề tài phần lớn là số liệu kế thừa được thu thập trên 23 OTC có diện tích là 1000m2 hoặc 500m2 ở vùng Trung tâm Bắc Bộ ( Phan Minh Sáng, 2008)

Ngoài ra, đề tài cũng cũng thu thập số liệu bổ sung trên 16 OTC (5cây tiêu chuẩn giải tích/ô), gồm 3 OTC tuổi 10 ở huyện Hàm Yên, Tuyên Quang và 13 OTC tuổi 12 đến 17 ở rừng trồng Keo tai tượng thuộc huyện Sơn Dương, Tuyên Quang Tổng hợp lại thì số liệu minh hoạ cho phương pháp tương quan của đề tài là

từ 39 ô tiêu chuẩn gồm 250 cây giải tích từ tuổi 4 đến tuổi 17

Số liệu minh hoạ cho phương pháp đường sinh được lấy từ Bộ môn Điều tra rừng, Trường Đại học Lâm nghiệp

4.4.3 Ứng dụng SPSS để xử lý số liệu lập biểu thể tích

Phần mềm SPSS 13.0 đã được sử dụng để xây dựng các quy trình trong đề tài này

4.4.3.1 Nghiên cứu xây dựng quy trình lập biểu thể tích theo phương pháp tương

quan

Bước 1: Rà soát số liệu thô

Trước khi phân tích hồi quy, số liệu cần được kiểm tra nhằm xem xét sơ bộ xem có những sai sót trong quá trình nhập dữ liệu và tính toán hay không Khi phát hiện một trường hợp nào đó có nghi vấn thì cần kiểm tra lại số liệu gốc

Số liệu thô được rà soát trên cơ sở kết hợp sáng tạo các mục lệnh sẵn có của SPSS với logic thông thường

) Quy trình rà soát số liệu thô

Bước 3: Chọn ngẫu nhiên các cây kiểm tra

Trong lập biểu tích, nhằm đánh giá biểu xây dựng được thì 10% số cây lấy t ừ

số cây ban đầu sẽ được rút ra để kiểm tra hiệu lực của biểu Những cây này sẽ không tham gia vào quá trình tính toán xây dựng biểu

) Quy trình chọn ngẫu nhiên các cây kiểm tra

Bước 4: Thăm dò quan hệ D và H, sàng lọc thô các cây cá biệt và xác định giới hạn lập biểu

Quan hệ giữa D và H được mô phỏng theo các dạng hàm có sẵn trong SPSS

và cũng phù hợp với quy luật sinh trưởng chiều cao của cây rừng như: Dạng hàm Logarithmic, Quadratic, Power, Compound

Các cây cá biệt được xác định thông qua khoảng ước lượng cá biệt ở xác suất 99%

Giới hạn lập biểu dựa trên cơ sở giới hạn trên và giới hạn dưới của khoảng ước lượng cá biệt ở xác suất 99%

) Quy trình thăm dò quan hệ D và H và giới hạn biểu sẽ được xây dựng

Bước 5: Thử nghiệm sơ bộ các dạng mô hình quan hệ giữa V, D, H để loại bớt các mô hình kém nhất

- Thử nghiệm 7 dạng mô hình quan hệ giữa V, D, H như sau:

) Các quy trình phân tích hồi quy để thăm dò dạng quan hệ V, D, H

Bước 6: Phân tích chi tiết các dạng mô hình còn lại và chọn mô hình tốt nhất

• Phân tích chi tiết các dạng mô hình

Kiểm tra các điều kiện của phân tích hồi quy bằng cách vẽ biểu đồ

Histogram của sai số dư chuẩn hóa (Nguyễn Hải Tuất et al., 2006) và biểu đồ xác

suât tích luỹ Nếu sai số có phân bố chuẩn thì biểu đồ Histogram phải đối xứng, cân đối và nằm sát với đường cong phân bố chuẩn (Normal Curve Distribution) hoặc

các giá trị của sai số phải bám sát đường thẳng trong biểu đồ xác xuất tích luỹ (P-P Normal Probability Plot)

Kiểm tra điều kiện không đổi của phương sai bằng cách vẽ biểu đồ quan hệ giữa sai số dư (trục tung) và trị số lý luận (trục hoành) Phương sai của phần dư được chỉ ra bằng độ rộng của biểu đồ phân rải của phần dư khi X tăng Nếu độ rộng của biểu đồ phân rải phần dư tăng hoặc giảm khi X tăng thì giả thuyết về phương sai không đổi không được thoả mãn (Nguyễn Quang Dong., 1999) Nếu biểu đồ cho

1 đám mây điểm nằm trên 1 băng dài chạy theo trục X thì điều kiện bằng nhau của

các phương sai là có thể chấp nhận được (Nguyễn Hải Tuất et al., 2006)

Nếu qua các biểu đồ trên thấy rằng sai số chưa thoả mãn điều kiện của phân tích hồi quy thì khắc phục lần 1 các mô hình bằng cách loại bỏ các giá trị cá biệt dựa trên biểu đồ giữa sai số đã bị loại bỏ student hoá (SDRESID) và giá trị lý thuyết

đã được chuẩn hoá (ZPRED) nhằm tăng khả năng đáp ứng điều kiện phân bố chuẩn

và phương sai không đổi của phân tích hồi quy cho các mô hình Các giá trị cá biệt này được loại bỏ thông qua khoảng ước lượng cá biệt của sai số với xác suất 99% Sau khi khắc phục cơ giới các mô hình bằng cách loại bỏ các giá trị cá biệt theo biểu đồ sai số ở trên, các mô hình được phân tích để tổng hợp theo các tiêu chí chọn mô hình tốt nhất

) Các quy trình phân tích hồi quy và kiểm tra các điều kiện của phân tích hồi

quy

So sánh các mô hình theo các tiêu chí để chọn mô hình tốt nhất

Các mô hình được tổng hợp theo các tiêu chí sau:

(1) Hệ số xác định và sự tồn tại của các tham số của mô hình sau khi khắc phục lần 1 đối với sai số của mô hình

(2) Phân bố của sai số và sự không đổi của phương sai sai số (đánh giá sơ bộ qua biểu đồ histogram, biểu đồ xác suất tích luỹ và biểu đồ phân bố giữa ZPRED và SDRESID

(3) Sai số chuẩn ước lượng

(4) Sai số tuyệt đối và sai số phân trăm tính theo giá trị tương đối và tuyệt đối (gồm sai số lớn nhất, nhỏ nhất, trung bình, độ lệch chuẩn) của toàn bộ các cây tính toán và của các cây kiểm tra

(5) Số cây còn lại sau khi khắc phục mô hình

(2)- Sai số chuẩn ước lượng phải nhỏ nhất hoặc gần nhỏ nhất

(3) Sai số của mô hình phải tuân theo phân bố chuẩn với trung bình bằng 0 (hoặc gần bằng 0) và phương sai cố định (không thay đổi) Hoặc mô hình có cách khắc phục phân bố chuẩn và phương sai không đổi

(4) Sai số tuyệt đối, sai số phần trăm tương đối hoặc tuyệt đối của mô hình phải là nhỏ nhất hoặc gần nhỏ nhất; sai số trung bình của các cây kiểm tra phải là không quá 10% Sai số âm nhỏ nhất và dương lớn nhất không nên vượt quá 20% cho tất cả các cây tính toán và cây kiểm tra

(5)- Số cây còn lại sau khi khắc phục sự tồn tại của mô hình phải là lớn nhất hoặc gần lớn nhất

Mô hình tốt nhất được chọn phải là mô hình có nhiều tiêu chí tốt nhất