Mô hình hóa động thái năng suất, sinh khối và hấp thụ cacbon của rừng keo tai tượng (acacia mangim wild) bằng phần mềm động thái 3 PG

4.10 Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các lâm 4.11 Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các địa 4.12 Biểu đồ phân bố sai số tăng trưởng trung bình hàng năm về t

-

NGUYỄN TUẤN LINH

MÔ HÌNH HÓA ĐỘNG THÁI NĂNG SUẤT, SINH KHỐI VÀ HẤP

THỤ CÁC-BON CỦA RỪNG KEO TAI TƯỢNG (Accacia mangium

Wild ) BẰNG PHẦN MỀM ĐỘNG THÁI 3-PG

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP

-

NGUYỄN TUẤN LINH

MÔ HÌNH HÓA ĐỘNG THÁI NĂNG SUẤT, SINH KHỐI VÀ HẤP

THỤ CÁC-BON CỦA RỪNG KEO TAI TƯỢNG (Accacia mangium

Wild ) BẰNG PHẦN MỀM ĐỘNG THÁI 3-PG

Chuyên ngành: Lâm học

Mã ngành: 60.62.60

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

TS PHAN MINH SÁNG

Tác giả xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới thầy giáo hướng dẫn TS Phan Minh Sáng - Người đã tận tình hướng dẫn khoa học giúp tác giả hoàn thành bản luận văn này

Tác giả xin gửi lời cảm ơn tới cơ quan, đơn vị, cá nhân… đã tạo mọi điều kiện giúp đỡ tác giả trong quá trình thu thập số liệu ngoại nghiệp

Cuối cùng tác giả xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, bạn bè, đồng nghiệp đã dành nhiều tình cảm động viên, cổ vũ tác giả trong suốt quá trình làm luận văn

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

Hà nội, tháng 9 năm 2011

Tác giả

Nguyễn Tuấn Linh

MỤC LỤC

Trang phụ bìa Trang Lời cảm ơn

Mục lục

Danh mục các từ viết tắt ivv

Danh mục bảng biểu v

Danh mục các hình và sơ đồ vi

ĐẶT VẤN ĐỀ 1

Chương 1: TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 4

1.1 Tổng quan về mô hình hóa sinh trưởng, sản lượng và lượng Các-bon hấp thụ 4

1.1.1 Trên thế giới 4

1.1.1.1 Các phương pháp mô hình hóa trong mô phỏng sản lượng rừng 4 1.1.1.2 Mô hình động thái 3-PG 7

1.1.2 Ở Việt Nam 11

1.2 Nghiên cứu sinh trưởng sinh khối và lượng Các-bon hấp thụ ở Việt Nam 11

Chương 2: ĐẶC ĐIỂM CƠ BẢN CỦA ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU VÀ ĐIỀU KIỆN TỰ NHIÊN KHU VỰC NGHIÊN CỨU 13

2.1 Đặc điểm cơ bản đối tượng nghiên cứu 13

2.1.1 Đặc điểm về hình thái 13

2.1.2 Đặc tính ra hoa, kết quả 14

2.1.3 Giới hạn về sinh thái 14

2.1.4 Tính chịu bóng 15

2.1.5 Đặc điểm đất đai 15

2.2 Đặc điểm cơ bản điều kiện tự nhiên khu vực nghiên cứu 16

2.2.1 Địa hình 16

2.2.2 Đất 16

2.2.3 Khí hậu 19

2.2.4 Lượng mưa bình quân 19

2.2.5 Nhiệt độ trung bình năm 20

Chương 3: MỤC TIÊU - NỘI DUNG - GIỚI HẠN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 22

3.1 Mục tiêu, nội dung, giới hạn nghiên cứu 22

3.1.1 Mục tiêu nghiên cứu 22

3.1.2 Giơ ́ i hạn nghiên cứu 22

3.1.3 Nô ̣i dung nghiên cứu 22

3.2 Phương pháp 23

3.2.1 Các tham số đầu vào của 3-PG 23

3.2.2 Nguyên lý hoạt động của 3-PG 25

3.2.3 Số liệu chạy mô hình 3-PG 26

3.2.4 Phương pha ́ p thu thập số liê ̣u 27

3.2.4.1 Phương pháp kế thừa số liệu 27

3.2.5 Phương pháp xử lý số liê ̣u 29

Chương 4: KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 30

4.1 Kết quả điều tra, tính toán thực nghiệm về năng suất 30

4.2 Kết quả điều tra, tính toán thực nghiệm về sinh khối và lượng Các-bon hấp thụ 35

4.3 Mô hình hóa sinh trưởng trữ lượng và sinh khối bộ phận bằng mô hình 3-PG 38

4.3.1 Xác định các tham số của phần mềm 3-PG cho Keo tai tượng ở Việt Nam 38

4.3.1.1 Các tham số liên quan đến đặc điểm lâm phần 38

4.3.1.2 Các tham số khác 41

4.3.2 Mô hình hóa sinh trưởng trữ lượng 42

4.3.3 Mô hình hóa sinh khối các bộ phận và lượng Các-bon hấp thụ 48

4.4.Kiểm tra tính thích ứng, khả năng áp du ̣ng của phần mềm 3-PG cho mô phỏng năng suất rừng Keo tai tượng ở Việt Nam………50

4.4.1 Kiểm tra sai số mô phỏng trữ lượng 50

4.4.1.1 Các tham số mặc định theo 3-PG 50

4.4.1.2 Các tham số theo kết quả tìm được ở đề tài 53

4.4.2 Kiểm tra sai số mô phỏng sinh khối và lượng Các-bon hấp thụ 57

KẾT LUẬN – TỒN TẠI – KIẾN NGHỊ 60 TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

4.4 Kết quả chạy mô hình hóa sinh trưởng gỗ lâm phần bằng mô

4.5 Kết quả chạy số liệu sinh khối bằng mô hình 3-PG 48

4.6 Kiểm tra sai số mô phỏng trữ lượng các lâm phần nghiên cứu bằng các

4.7 Kiểm tra sai số mô phỏng trữ lượng các lâm phần nghiên cứu bằng các

4.8 Kiểm tra sai số mô phỏng sinh khối các lâm phần nghiên cứu 57

4.2 Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các lâm

4.3 Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các lâm

Biểu đồ kết quả mô phỏng năng suất, sinh trưởng rừng trồng

các lâm phần nghiên cứu bằng phần mềm 3-PG đã được so

sánh với thực nghiệm

42

4.7 Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các lâm

4.8 Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các lâm

4.9 Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các lâm phần

4.10 Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các lâm

4.11 Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm các địa

4.12 Biểu đồ phân bố sai số tăng trưởng trung bình hàng năm về

trữ lượng tính bằng các tham số mặc định theo 3-PG 52

4.13 Biểu đồ phân bố sai số tăng trưởng trung bình hàng năm về

trữ lượng tính bằng các tham số theo kết quả đề tài 55

4.14

Biểu đồ so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm thực tế và

tăng trưởng trung bình hàng năm mô phỏng bằng mô hình

3-PG

56

4.15

Biểu đố so sánh tăng trưởng trung bình hàng năm thực tế và

tăng trưởng trung bình hàng năm mô phỏng bằng mô hình

3-PG theo tuổi

56

4.16 Biểu đồ so sánh tổng sinh khối khô thực tế và tổng sinh khối

ĐẶT VẤN ĐỀ

Biến đổi khí hậu dẫn đến sự gia tăng các hiện tượng bất thường của thời tiết (hạn hán, lũ lụt, bão, sương muối, …) từ đó làm ảnh hưởng đến cây rừng và đến hệ sinh thái rừng Bên cạnh đó, sự thay đổi về nhiệt độ và lượng mưa do biến đổi khí hậu cũng tiềm ẩn cho sự bùng nổ các loại côn trùng gây hại và các loại dịch bệnh cho cây rừng ở cả rừng nhiệt đới, ôn đới và hàn đới (FAO, 2006) Biến đổi khí hậu cũng tạo điều kiện cho các loài ngoại lai và các loài xâm hại có điều kiện phát triển xâm lấn vào hệ sinh thái bản địa (FAO, 2006) mà chúng là nguyên nhân thay thế hoặc làm tuyệt chủng hàng trăm loài bản địa, làm giảm sinh cảnh của các loài động vật và làm xáo trộn

các quá trình trong hệ sinh thái (Marambe.B và cộng sự., 2001).[10]

Diện tích rừng trồng trên thế giới tăng tăng đáng kể những thập niên gần đây, từ 124 triệu ha (1995) đến 187 triệu ha (2000) (FAO., 2001)[8] và

264 triệu ha (2010) (FAO, 2010)[7], trong suốt giai đoạn 2005-2010, diện tích rừng trồng trên thế giới tăng 5 triệu ha/năm mà phần lớn các diện tích này là

do trồng rừng mới trên đất không có rừng trước kia (FAO, 2010)[7] Tỉ lệ đóng góp của các rừng trồng vào nguồn cung cấp nguyên liệu gỗ tròn cho cho công nghiệp chế biến gỗ ngày càng gia tăng, từ 5% năm 1960 đến 30% năm

của rừng là một trong những vấn đề được quan tâm nghiên cứu bởi các nhà khoa học lâm nghiệp

Việc dự đoán tăng trưởng và sản lượng rừng bằng các mô hình kinh nghiệm đã có lịch sử rất lâu đời và vẫn là phương pháp chính được sử dụng ngày nay Tuy nhiên các mô hình này đều dựa trên những ghi chép, đo đếm số liệu tăng trưởng trong quá khứ và do đó không phản ánh được những thay đổi

về tăng trưởng và sản lượng khi điều kiện sinh trưởng cũng như các biện pháp

quản lý bị thay đổi (Bernier.P và cộng sự., 2003).[4]

3-PG tính toán tăng trưởng, năng suất của lâm phần dựa trên các yếu tố đầu vào là các tham số phản ánh điều kiện sinh trưởng như các tham số về khí tượng (nhiệt độ, lượng mưa, bức xạ, sương…), đất đai (loại đất, độ phì….) và các tham số cơ bản về loài cây (tỉ lệ phân chia sản phẩm quang hợp đến các

bộ phận trong cây) và lâm phần (mật độ, tỉa thưa…) nên nó phản ánh được ảnh hưởng của sự biến đổi trong các điều kiện về sinh trưởng cũng như các biện pháp kỹ thuật lâm sinh Bởi vậy mà ngoài việc tính toán tăng trưởng, năng suất hiện tại như các mô hình sinh trưởng kinh nghiệm, 3-PG có thể được áp dụng để dự đoán sinh trưởng cho các vùng khác nhau và ở các thời gian khác nhau với yêu cầu đơn giản là các tham số đầu vào là ở các vùng và các điểm thời gian đó Hơn thế nữa, các tham số đầu ra về sinh trưởng (theo tháng, năm) chỉ là một mục trong số các hạng mục đầu ra của 3-PG

3-PG là cầu nối khoảng trống giữa các mô hình kinh nghiệm về tăng trưởng và sản lượng với các mô hình mô tả quá trình sinh trưởng và cân bằng Các-bon (Sands.P.J và Landsberg.J.J., 2002)[18] 3-PG đã được áp dụng và

sử dụng thành công cho nhiều mục đích khác nhau và cho nhiều loại rừng từ rừng trồng ôn đới đến rừng tự nhiên nhiệt đới, ở các khu vực khác nhau

(Almeida.A.C và cộng sự., 2004)[1]

Nhằm thử nghiệm khả năng áp dụng phần mềm này vào mô phỏng động thái năng suất sinh khối, hấp thu Các-bon của rừng trồng Keo tai tượng tôi thực hiện đề tài:

“Mô hình hóa động thái năng suất, sinh khối và hấp thụ các-bon

cu ̉ a rừng Keo tai tượng (Acacia mangium Wild) bằng phần mềm động tha ́ i 3-PG”

Chương 1 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1.1 Tổng quan về mô hình hóa sinh trưởng, sản lượng và lượng Các-bon hấp thụ 1.1.1 Trên thế giới

1.1.1.1 Các phương pháp mô hình hóa trong mô phỏng sản lượng rừng

Việc dự đoán tăng trưởng và sản lượng rừng bằng các mô hình kinh nghiệm đã có lịch sử rất lâu đời và vẫn là phương pháp chính được sử dụng ngày nay Tuy nhiên các mô hình này đều chỉ dựa trên những ghi chép về tăng trưởng trong quá khứ nên không phản ánh được những thay đổi về tăng trưởng và sản lượng khi điều kiện sinh trưởng cũng như các biện pháp quản lý thay đổi (Bernier.P., Landsberg.J và cộng sự 2003)[4] (Phan Minh Sáng,

2006, 2009)[16]

Mô hình sinh trưởng từ những biểu đồ đơn giản nhất cho đến những phần mềm máy tính phức tạp đã và đang là những công cụ quan trọng trong quản lý rừng (Vanclay, 1998)[23] Những phương pháp tiếp cận khác nhau được thể hiện bởi một loạt các mô hình tăng trưởng hiện tại Rất nhiều tác giả

đã cố gắng để phân loại mô hình theo các nhóm khác nhau với những tiêu chuẩn khác nhau Có thể phân loại mô hình thành các dạng chính sau đây:

- Mô hình thực nghiệm/thống kê (Empirical/Statistic model)

- Mô hình động thái (Process model)

- Mô hình lai (Hybrid/mixed model)

a) Mô hình thực nghiệm – Empirical model

Mô hình thực nghiệm đòi hỏi ít tham số (biến số) và có thể dễ dàng mô phỏng sự đa dạng về quản lý cũng như xử lý lâm sinh, nó là công cụ định lượng sử dụng có hiệu quả và phù hợp trong quản lý và lập kế hoạch quản lý rừng (Landsberg and Gower, 1997[15]; Vanclay and Skovsgaard, 1997[22];

ngắn hạn trong khoảng thời gian mà các điều kiện tự nhiên cho sinh trưởng của rừng được thu thập số liệu tạo nên mô hình vẫn chưa thay đổi lớn Mô hình thực nghiệm thường được thể hiện bằng các phương trình quan hệ hoặc phương trình sinh trưởng dựa trên số liệu sinh trưởng đo đếm thực nghiệm

mà thông thường không xét đến ảnh hưởng trực tiếp của các yếu tố môi trường vì các ảnh hưởng này được coi như đã được tích hợp vào sinh trưởng của cây Đối với mô hình thực nghiệm, các phương trình sinh trưởng và biểu sản lượng có thể phát triển thành một biểu sản lượng sinh khối hoặc Các-bon tương ứng Tuy nhiên, mô hình sinh trưởng thực nghiệm không đầy đủ Chúng không thể sử dụng để xác định hệ quả của những thay đổi của điều kiện môi trường đến hệ sinh thái và cây như sự tăng lên của nồng độ khí nhà kính, nhiệt độ, hoặc chế độ nước… (Landsberg and Gower, 1997[15]; Peng

và cộng sự., 2002[17]) (Phan Minh Sáng, 2009)[16]

b) Mô hình động thái – Process model

Mô hình động thái mô phỏng quá trình sinh trưởng, với đầu vào là các yếu tố cơ bản của sinh trưởng như ánh sáng, nhiệt độ, dinh dưỡng đất…, mô hình hóa quá trình quang hợp, hô hấp và sự phân chia những sản phẩm của các quá trình này đến rễ, thân và lá (Landsberg and Gower, 1997[15]; Vanclay, 1998)[23] Nó còn gọi là mô hình cơ giới (mechanistic model) hay mô hình sinh lý học (physiological model) Mô hình động thái phức tạp hơn rất nhiều so với mô hình thực nghiệm nhưng có thể sử dụng để khám phá

hệ quả của sự thay đổi môi trường đến hệ sinh thái, sinh vật (Dixon và cộng sự., 1990[5]; Landsberg and Gower, 1997)[15]

Tuy nhiên, mô hình động thái cần một số lượng lớn các tham số (biến số) đầu vào, nhiều tham số lại không dễ đo, cần thời gian dài để đo và/hoặc không thể đo được với các điều kiện cơ sở vật chất kỹ thuật ở các nước đang phát triển Vì vâ ̣y, mô ̣t cách tiếp câ ̣n là kết hợp các điểm đă ̣c trưng của mô

hình đô ̣ng thái với mô hình thực nghiê ̣m, xây dựng nên mô hình hỗn hơ ̣p -

một mô hình quản lý rừng mà có thể bổ sung các ảnh hưởng của các sức ép

từ môi trường trong hê ̣ sinh thái rừng (Landsberg and Waring, 1997[14];

Mäkelä và cộng sự., 2000)[11]) Nhiều mô hình như PipeQual, CROBAS,

MELA, và mô hình kinh nghiê ̣m PTEADA2 liên kết với mô hình quá trình MAESTRO là các tùy cho ̣n quản lý (Mäkelä và cộng sự., 2000)[11]

Cho đến nay trên thế giới đã có rất nhiều mô hình động thái hay

mô hình hỗn hợp được xây dựng để mô phỏng quá trình phát triển của hệ sinh thái rừng như BIOMASS, ProMod, 3-PG, Gen WTO, CO2Fix, CENTURY…(Landsberg and Gower, 1997[15]; Snowdon và cộng sự[21]., 2000; Schelhaas và cộng sự, 2001[19] ) Trong trường hợp không đủ số liệu đầu vào thu thập được từ các quá trình tự nhiên của hệ sinh thái và cây, để sử dụng các mô hình này, người ta phải sử dụng hàng loạt các giả định (assumptions), chính vì vậy tính chính xác của mô hình phụ thuộc rất nhiều vào sự phù hợp của các giả định này đối với đối tượng nghiên cứu (Phan Minh Sáng, 2009)[16]

c) Mô hình lai – Hybrid model

Mô hình lai là một kết hợp của các mô hình (mô hình động thái và mô hình kinh nghiệm) có thể tránh được những thiếu sót của cả hai phương pháp tiếp cận trên ở một mức độ nào đó Kết hợp giữa hợp các yếu tố chính của cách tiếp cận thực nghiệm và quá trình thành một hệ thống lai có thể dẫn đến một mô hình dự đoán động thái Các-bon, tăng trưởng rừng và sản xuất trong thời gian ngắn và dài hạn (Kimmins, năm 1993[12]; Battaglia và cộng sự, 1997[2]; Kimmins và cộng sự,năm 1990[13]; Peng, 2002[17])

Mô hình lai là hỗn hợp của cả hai mô hình cơ lý thuyết và thống kê có được của hai loại cơ bản: Mô hình cơ lý thuyết đơn giản, tăng trưởng cổ điển

giản có thể làm để dự báo ở mức độ lâm phần và có thể sử dụng các phương pháp thực nghiệm như mô hình phụ nhưng các định dạng mô hình chính là bản chất cơ lý thuyết, hoặc sử dụng một số hình thức của cân bằng Các-bon Loại thứ hai của mô hình lai sử dụng phương pháp nghiên cứu sản lượng truyền thống và phương pháp bổ sung của các biến dự đoán động thái

Có một số mô hình trong nhóm các mô hình thực nghiệm, về bản chất

đã bao gồm cả các biến phản ánh đặc tính sinh lý, sinh thái Woollons và cộng sự.(1997) đã đưa vào mô hình sản lượng của mình các biến mang tính động thái, chẳng hạn như nhiệt độ trung bình, bức xạ mặt trời, lượng mưa, và loại đất Mô hình tăng trưởng truyền thống có thêm các biến động thái này giúp cải thiện độ chính xác 10% trong dự đoán tăng trưởng Snowdon và cộng sự.(1999) đã kết hợp các chỉ số của biến đổi khí hậu hàng năm và quang hợp

vào mô hình tăng trưởng cho loài Pinus radiata và thấy sự cải thiện quan

trọng trong dự báo ngắn hạn Mô hình đã sử dụng tỷ lệ quang hợp như là một chỉ số tăng trưởng được thêm vào một đường cong tăng trưởng Schumacher (Phan Minh Sáng, 2009)[16]

Nói tóm lại, mô hình lai (hybrid models), là phương pháp tiếp cận hợp

lý, hiệu quả cho việc tích hợp các quá trình động thái (có mối liên kết trực tiếp với các nhân tố môi trường) vào các phương trình sinh trưởng, quan hệ truyền thống có ý nghĩa thực nghiệm cao hơn Do tranh thủ được những ưu điểm của cả hai phương pháp tiếp cận, mô hình lai vừa có khả năng phản ánh được ảnh hưởng của sự thay đổi môi trường đến lâm phần, vừa có kết quả có khả năng ứng dụng trong quản lý rừng

1.1.1.2 Mô hình động thái 3-PG

Mô hình 3-PG (Physiological Principles in Predicting Growth), phiên bản đầu tiên, do Landsberg và Waring xây dựng từ năm 1997 Mô hình 3-PG tính toán tăng trưởng, năng suất của lâm phần dựa trên cân bằng giữa các quá

trình sinh lý trong cơ thể cây rừng (quang hợp, hô hấp), trên cơ sở các tham

số ảnh hưởng đến 2 quá trình trên như: nhiệt độ, lượng mưa, bức xạ, sương,… loại đất, độ phì, hàm lượng nước hữu hiệu trong đất…;các tham số

cơ bản của loài cây cụ thể (tuổi, tỉ lệ phân chia sản phẩm quan hợp đến các

bộ phận trên cây, cấu trúc tán…); các tham số phản ánh đặc điểm của lâm phần ban đầu (mật độ ban đầu, năm trồng, năm kết thúc…) hoặc các tham số phản ánh kỹ thuật lâm sinh đã áp dụng (số lần tỉa thưa, mật độ lâm phần sau tỉa thưa…) nên nó phản ánh được ảnh hưởng của sự biến đổi các điều kiện về sinh trưởng cũng như các biện pháp kỹ thuật lâm sinh đến sinh trưởng của cây rừng Bởi vậy, ngoài việc tính toán tăng trưởng, năng suất hiện tại như các mô hình sinh trưởng kinh nghiệm, 3-PG còn được áp dụng để dự đoán sinh trưởng, tăng trưởng rừng ở các vùng khác nhau và các thời gian khác nhau Mô hình 3-PG cũng đã được áp dụng và sử dụng thành công cho nhiều mục đích, với nhiều loại rừng khác nhau và ở các khu vực khác nhau (Phan Minh Sáng, 2009)[16]

3-PG là được xây dựng với mục đích là cầu nối khoảng trống giữa các

mô hình tăng trưởng và sản lượng truyền thống (dựa trên cơ sở đo đếm các chỉ tiêu sinh trưởng) và các mô hình quá trình, mô hình cân bằng Các-bon 3PG yêu cầu đầu vào là các thông tin về địa điểm cần mô phỏng và số liệu khí hậu Nó dự báo sinh trưởng và phát triển của lâm phần theo từng tháng dưới dạng đầu ra quen thuộc với nhà quản lý lâm nghiệp như trữ lượng, tổng tiết diện ngang, chiều cao, đường kính,… Nó cũng dự báo sinh khối trong các bể sinh khối khác nhau (trên, dưới mặt đất), lượng nước sử dụng và lượng nước hữu hiệu trong đất 3-PG có thể dùng để dự báo cho các rừng trồng hoặc các rừng đồng tuổi và tương đối đồng tuổi Nó là một mô hình tổng quát ở cấp lâm phần bởi vì cấu trúc của nó không được thiết kế cụ thể cho lập địa nào và

cũng không cho một loài cây cụ thể nào Tuy nhiên, các tham số đầu vào của

nó thì cần thiết phải được cụ thể cho từng loài riêng biệt

3-PG chủ yếu đang được áp dụng với các loài cây rừng thường xanh

Về nguyên tắc, tham số của mô hình có thể được điều chỉnh để các mô hình tăng trưởng của các loài, đặc biệt thông qua các phương trình sinh trưởng cung cấp cơ sở cho các quá trình phân bổ Các-bon

Mô hình 3-PG đã được áp dụng cho nhiều loài khác nhau (Sands &

Landsberg, 2002[18]; Waring, 1997[14]; Almeida và cộng sự., 2004[1])

Phiên bản đã điều chỉnh, 3-PG Spatial, đã được áp dụng để nghiên cứu năng suất rừng ở cấp độ cảnh quan – lansdscape

Một phiên bản bổ sung khá thông dụng của 3-PG là 3PGPJS (Sands, 2004) Nó được thiết kế với giao diện thân thiện với người sử dụng, dựa trên

cơ sở các trang bảng tính Excel trong đó có một bảng tính là để cung cấp tất

cả các tham số đầu vào và một bảng tính để xuất kết quả Nó cũng bao gồm một Add-in vào trong Excel gồm mã của 3PGPJS và 3-PG được viết bằng ngôn ngữ lập trình Visual Basic

Gần đây, Coops và cộng sự (1998) đã sử dụng 3-PG với số liệu vệ tinh và số liệu về khí hậu theo tháng để ước tính năng suất rừng (NPP) ở Úc

và New Zealand Landsberg và cộng sự (2002) đã báo cáo kết quả kiểm tra việc áp dụng 3-PG cho các khu vực ở Thụy Điển, Châu Phi và Úc

Ở Brazin, Aracruz Cellulose đang sử dụng 3-PG như là một hợp phần trung tâm của hệ thống quản lý trên cơ sở GIS mới (Almeida và cộng sự, 2003; Almeida và cộng sự, 2004b)[1] Ở Nam Phi, 3-PG cũng đang được sử dụng như là một công cụ quản lý rừng trong các dự án được tài trợ bởi ngân sách của Quỹ đổi mới của chính phủ Nam Phi (Hiệp hội nghiên cứu Quốc gia, 2002) và Viện Nghiên cứu Thương mại Lâm nghiệp (ICFR)

Mục đích sử dụng của 3-PG như đã đề xuất như là một công cụ cho quản lý rừng là dựa trên khả năng để ấn định giá trị thực tế cho các tham số đầu vào của các loài mới Cho ví dụ, Aracruz dự định sử dụng 3-PG cho các

dòng Bạch đàn Eucalyptus grandis và Bạch đàn lai và ở Nam Phi thì yêu cầu

phải điều chỉnh để có thể sử dụng cho một loạt các loài như Bạch Đàn, Keo, Thông và các loài khác Với hầu hết các loài này, thậm chí các tham số rất cơ bản cũng không sẵn có

Vì vậy, cần phải xác định các tham số của mô hình từ các số liệu đo đếm trực tiếp và độc lập hoặc bằng phương pháp suy luận tương tự từ các loài khác, ví dụ như phần lớn các trường hợp trong áp dụng các mô hình PROMOD

và CABALA (Battaglia và cộng sự., 1997) [2] vào thực tiễn Khuyết điểm của

điều này là ở chỗ những giá trị đó có thể được điều chỉnh để có thể cho ra một kết quả phù hợp tối ưu so với giá trị quan sát thực tế tương ứng, cái mà được gọi là Ước lượng tham số Trong trường hợp này, sử dụng phần mềm để tự động hóa sự tối ưu này sẽ tạo điều kiện thuận lợi cho việc ước tính Nhưng sự

sử dụng không đồng nhất của các phần mềm như vậy sẽ gây nên một sai lầm nghiêm trọng đó là, thường thì rất dễ để điều chỉnh các tham số cho phù hợp với số liệu quan sát kể cả trường hợp có sai lầm, đặc biệt là hoặc số liệu sinh khối đo đếm ở trên hoặc dưới mặt đất không đầy đủ

Cách thức tiếp cận hệ thống trong việc ấn định các tham số cụ thể cho loài sẽ là dễ dàng khi có hiểu biết sâu hơn về 3-PG, ý nghĩa của các tham số của nó và hiểu biết về phân tích tính nhạy của các tham số đầu ra (Sands & Landsberg, 2002)[18] Nói riêng, các hiểu biết như vậy là cần thiết trong việc

sử dụng các phần mềm để ước tính các tham số bằng cách tối ưu kết quả đầu

ra với các số liệu đo đếm thực tế

Các ứng dụng gần đây của 3-PG cho loài E.globulus (Sands & Landsberg, 2002)[18] và E.grandis (Almeida và cộng sự, 2004[1]; ) đã cố

gắng để cung cấp phương pháp chính xác cho việc kiểm tra mô hình và ấn định tham số

1.1.2 Ở Việt Nam

Mô hình 3-PG được sử dụng rộng rãi ở rất nhiều nước trên thế giới, áp dụng cho rất nhiều loài khác nhau và đã đem lại hiệu quả rất lớn trong việc dự đoán tăng trưởng và sản lượng rừng Mô hình 3-PG cũng được sử dụng như một công cụ trong quản lý và phát triển rừng bền vững Nhưng ở Việt Nam hiện nay thì 3-PG vẫn chưa được biết đến nhiều Tuy nhiên, cũng có một số nghiên cứu được thực hiện ở nước ngoài, nhưng đối tượng nghiên cứu là rừng

ở Việt Nam đã áp dụng thành công 3-PG để mô phỏng động thái hấp thụ các bon, năng suất gỗ của rừng trồng ở Việt Nam (Phan Minh Sáng, 2009)[16]

1.2 Nghiên cứu sinh trưởng sinh khối và lượng Các-bon hấp thụ ở Việt Nam

Do mục tiêu chính của đề tài là thăm dò để sử dụng mô hình động thái – phương pháp mô hình hóa đang ngày càng được ứng dụng gần đây cho mô phỏng năng suất sinh khối và hấp thụ Các-bon, cho nên đề tài không tập trung vào tổng hợp và đánh giá các công trình nghiên cứu về sinh trưởng sinh khối

và hấp thụ Các-bon ở Việt Nam Đề tài chỉ nêu tóm lược một số công trình tiêu biểu nghiên cứu sinh khối và hấp thụ Các-bon như sau:

 Nghiên cứu sinh khối: Nghiên cứu sinh khối rừng đã được thực hiện cho rừng trồng nhiều loài cây ở Việt Nam, như rừng Thông ba lá (Nguyễn Ngọc Lung, Đào Công Khanh, 1999)[4]; rừng Keo lá tràm (Vũ Văn Thông, 1998; Hoàng Văn Dưỡng, 2000)[5]; rừng thứ sinh nghèo kiệt, thảm tươi, cây bụi (Vũ Tấn Phương, Ngô Đình Quế, 2005, 2006)[5] [7]; và đặc biệt là đề tài cấp Bộ của Võ Đại Hải và cộng sự đã nghiên cứu sinh khối cây cá lẻ và rừng trồng của 08 loài cây Keo tai

tượng, Keo lai, Keo lá tràm, Thông nhựa, Thông mã vĩ, Thông ba lá,

Bạch đàn urophylla và Mỡ (Võ Đại Hải và cộng sự, 2009)[3]

 Nghiên cứu hấp thụ Các-bon: có thể nói, các nghiên cứu về sinh khối là các nghiên cứu về hấp thụ Các-bon sinh khối vì chỉ cần áp dụng tỷ lệ chuyển đổi từ sinh khối khô sang Các-bon là 0.5 (theo IPCC, 2003) là

ta có thể xác định được Các-bon sinh khối và hấp thụ Các-bon sinh khối Nghiên cứu về Các-bon sinh khối cho các hệ sinh thái rừng đã được thực hiện bởi nhiều tác giả, tiêu biểu như Ngô Đình Quế (2005)[7] đánh giá khả năng hấp thụ Các-bon của các loại rừng trồng Thông nhựa, Keo lai, Keo tai tượng, Keo lá tràm và Bạch đàn

urophylla; Vũ Tấn Phương (2006)[6] cho Các-bon sinh khối của thảm

tươi, cây bụi, rừng tự nhiên các trạng thái; Võ Đại Hải và cộng sự (2009)[3] nghiên cứu hấp thụ Các-bon rừng trồng của 08 loài cây rừng trồng phổ biến nhất ở Việt Nam; Đặng Thịnh Triều (2010)[3] đánh giá hấp thụ Các-bon của rừng Thông nhựa và Thông mã vĩ theo cấp đất - cấp năng suất để từ đó có thể sử dụng biểu cấp đất và biểu sản lượng vào dự đoán năng suất hấp thụ Các-bon sinh khối của rừng

Nói tóm lại, các kết quả nghiên cứu về sinh khối và hấp thụ các bon sinh khối này là cơ sở khoa học vững chắc cho việc xác định sinh khối, sinh trưởng sinh khối, Các-bon sinh khối cho rừng trồng ở Việt Nam Tuy nhiên, phương pháp áp dụng phổ biến vẫn là phương pháp xây dựng mô hình thực nghiệm từ kết quả điều tra sinh khối Chưa có công trình nào thử nghiệm mô hình động thái với đầu vào là các nhân tố, quá trình sinh lý, sinh thái học để

mô phỏng năng suất sinh khối của cây và lâm phần

Chương 2 ĐẶC ĐIỂM CƠ BẢN CỦA ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU VÀ ĐIỀU

KIỆN TỰ NHIÊN KHU VỰC NGHIÊN CỨU

2.1 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

2.1.1 Đặc điểm về hình thái

Keo tai tượng là cây gỗ đơn thân hoặc cây bụi Cao từ 25 – 35m Cây

có vỏ nhẵn màu hơi xanh và bắt đầu nứt dọc từ năm thứ 2 – 3 Vỏ cây 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

- 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 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 mầu trắng hoặc mầu 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 – 5 mm 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 – 3 mm, dài 3 – 5 mm Hạt được sắp xếp theo chiều dọc của quả

2.1.3 Giới hạn về sinh thái

Điều kiện sinh thái thích hợp cho Keo tai tượng là vùng đất có độ cao

từ 0 – 800m, nhiệt độ trung bình hàng năm từ 18 – 28o C Lượng mưa trung bình hàng năm 1500 – 3000 m; phát triển trên đất bồi tụ tầng dày

2.1.3.1 Nhiệt độ

National Research Council (U.S.) etôil, 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 – 40oC, và nhiệt độ trung bình tháng lạnh nhất là 12 – 16oC 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

2.1.3.2 Lượng mưa

(National Research Council (U.S.) etôil., 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 1000mm đến hơn 4500mm Rừng trồng Keo tai tượng ở Missi

on Beach - Tully của Queensland nhận lượng mưa 4.400mm một năm, với lượng mưa vào mùa khô khoảng 700mm 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 2000mm/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 - 35oC

Nhiệt độ tối thiểu bình quân tháng lạnh nhất: 10 - 22oC

Nhiệt độ bình quân năm: 22 - 28oC

mẹ Bazơ Ở Sram (Indonesia) loài này mọc cả trên đất potzon với nền đá vôi

Ở Sabah loài này được trồng cả trên đất có tính axit, độ pH=4.5 Keo tai tượng có thể được trồng trên các lập địa với hàm lượng P thấp, khoảng 0,2 ppm, xong trên các lập địa này cây không thể sinh trưởng nhanh được

2.2 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, các tỉnh miền Trung như Quảng Trị, Thừa thiên Huế, Quảng Nam, các tỉnh Tây Nguyên như Lâm Đồng, Gia Lai và các tỉnh Nam bộ như Đồng Nai, Bình Dương

2.2.1 Địa hình

Các lâm phần nghiên cứu có địa hình chủ yếu là đồi núi thấp, độ dốc từ

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

2.2.2 Đất

- Tuyên Quang: Đất Tuyên Quang có các nhóm chính: đất đỏ vàng trên

đá sét và đá biến chất, đất vàng nhạt trên đá cát, đất đỏ vàng trên đá macma, đất vàng đỏ trên đá biến chất, đất phù sa ven suối, đất dốc tụ - thung lũng, diện tích 8.002 ha, ngoài ra còn có một số loại đất khác chiếm diện tích nhỏ: đất nâu vàng, đất mun vàng nhạt, đất nâu đỏ; đất phù sa không được bồi đắp… Tóm lại, tài nguyên đất của Tuyên Quang hết sức phong phú về chủng loại, chất lượng tương đối tốt, thích ứng với các loại cây trồng

- Quảng Trị: Đất ở đây chủ yếu chia thành 11 nhóm và 32 loại đất

chính (theo tài liệu của FAO và UNESCO) đặc trưng chung gồm 3 nhóm cơ bản:

+ Nhóm cồn cát và đất cát ven biển gồm các cồn cát trắng kéo dài từ Vĩnh Linh đến Hải Lăng, chiếm 6,23% và đất cát ven biển phân bổ rải rác dọc ven biển, chiếm 1,3% đất tự nhiên của tỉnh

+ Nhóm đất phù sa do các sông bồi đắp hàng năm dọc ven sông Mỹ Chánh, Thạch Hãn, sông Hiếu, sông Bến Hải ,chiếm 2% diện tích đất tự nhiên của tỉnh, có độ màu mỡ, tiềm năng dinh dưỡng khá cao đã và đang đưa vào sản xuất hoa màu có giá trị

+ Nhóm đất đỏ vàng (Bazan) phân bố ở vùng núi và gò đồi trung du, đặc biệt là đất màu đỏ (Bazan) có chừng 20.000 ha, đất có tầng dày tơi xốp,

độ mùn khá thích hợp cho phát triển mọi loại cây công nghiệp lâu năm Đất

đỏ Bazan này còn có khả năng khai thác thêm 7.000 - 8.000 ha

- Thừa thiên Huế: Thừa Thiên Huế có tổng diện tích tự nhiên là

505.399 ha Đất đai tại đây khá đa dạng, được hình thành từ 10 nhóm đất khác nhau Nhóm đất đỏ vàng có diện tích lớn nhất với 347.431ha, chiếm 68,7% tổng diện tích tự nhiên Diện tích đất bằng bao gồm đất thung lũng chỉ có 98.882 ha, chiếm 19,5% diện tích tự nhiên của tỉnh Trong đó diện tích đất cần cải tạo bao gồm: đất cồn cát, bãi cát và đất cát biển; nhóm đất phèn ít và trung bình, mặn nhiều; nhóm đất mặn; nhóm đất phù sa úng nước, đất lầy và đất thung lũng do sản phẩm dốc tụ có đến 59.440 ha, chiếm 60% diện tích đất bằng Diện tích đất phân bố ở địa hình dốc có 369.393 ha (kể cả đất sói mòn trơ sỏi đá)

- Quảng Nam: Toàn tỉnh có 9 loại đất khác nhau, quan trọng nhất là

nhóm đất phù sa thuộc hạ lưu các sông, thích hợp trồng mía, cây công nghiệp ngắn ngày, rau đậu; nhóm đất đỏ vàng ở khu vực trung du, miền núi thích hợp với cây rừng, cây công nghiệp dài ngày, cây đặc sản, cây dược liệu…Đây là

điều kiện thuận lợi để phát triển nền nông nghiệp và lâm nghiệp của tỉnh nhà

- Gia Lai: Toàn tỉnh có 27 loại đất, được hình thành trên nhiều loại đá

mẹ thuộc 7 nhóm chính: đất feralit (đất đỏ vàng) chiếm 53% diện tích đất tự nhiên của tỉnh; đất đỏ vàng trên đá granit và riolit phân bố tập trung ở gần rìa của khối đất đỏ bazan; đất xám trên đá granit và phù sa cổ chiếm 25,2%, phân

bố tập trung theo 2 hệ thống sông lớn, còn lại các nhóm khác phân bố rải rác

ở nhiều nơi

- Lâm Đồng: Lâm Đồng có diện tích đất 977.219,6 ha, chiếm 98% diện

tích tự nhiên, bao gồm 8 nhóm đất và 45 đơn vị đất:

Chất lượng đất đai của Lâm Đồng rất tốt, khá màu mỡ

- Đồng Nai: Tỉnh Đồng Nai có quỹ đất phong phú và phì nhiêu Có 10

nhóm đất chính Tuy nhiên theo nguồn gốc và chất lượng đất có thể chia thành 3 nhóm chung sau:

+ Các loại đất hình thành trên đá bazan : Gồm đất đá bọt, đất đen, đất

đỏ (19,27%) có độ phì nhiêu cao, phân bố ở phía Bắc và Đông Bắc của tỉnh Các loại đất này thích hợp cho các cây công nghiệp ngắn và dài ngày như: cao

su, cà phê, tiêu…

+ Các loại đất hình thành trên phù sa cổ và trên đá phiến sét như đất xám, nâu xám, loang lổ Các loại đất này thường có độ phì nhiêu kém, thích hợp cho các loại cây ngắn ngày như đậu, đỗ…một số cây ăn trái và cây công nghiệp dài ngày như cây điều…

+ Các loại đất hình thành trên phù sa mới như đất phù sa, đất cát Phân

bố chủ yếu ven các sông như sông Đồng Nai, La Ngà Chất lượng đất tốt, thích hợp với nhiều loại cây trồng như cây lương thực, hoa màu, rau quả…

- Bình Dương: Đất đai Bình Dương rất đa dạng và phong phú về

chủng loại:

+ Đất xám trên phù sa cổ Loại đất này phù hợp với nhiều loại cây

+ Đất nâu vàng trên phù sa cổ Đất này có thể trồng rau màu, các loại cây ăn trái chịu được hạn như mít, điều

+ Đất phù sa Glây (đất dốc tụ), chủ yếu là đất dốc tụ trên phù sa cổ Đất này có chua phèn, tính axít vì chất sunphát sắt và alumin của chúng Loại đất này sau khi được cải tạo có thể trồng lúa, rau và cây ăn trái, v.v

2.2.3 Khí hậu

Các khu vực nghiên cứu có thể nói là trải dài từ Bắc vào Nam nên khí hậu mang đặc trưng khí hậu nhiệt đới gió mùa ẩm của Việt Nam, với mùa đông lạnh và khô Hàng năm có hai mùa rõ rệt là mùa khô từ tháng 11 đến tháng 3 năm sau Mùa mưa từ tháng 4 đến tháng 10, thường không có bão lớn, nhưng lại chịu ảnh hưởng của 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:

2.2.4 Lượng mưa bình quân

- Tuyên Quang: 1.500 - 1.700 mm

- Quảng Trị: Tổng lượng mưa cả năm dao động khoảng 2000 - 2700

mm, số ngày mưa 130-180 ngày

- Thừa thiên Huế: Lượng mưa trung bình khoảng 2500mm/năm Mùa mưa bắt đầu từ tháng 9 đến tháng 2 năm sau, tháng 11 có lượng mưa lớn nhất, chiếm tới 30% lượng mưa hàng năm

- Quảng Nam: Lượng mưa trung bình 2000-2500mm, nhưng phấn bố không đều theo thời gian và không gian, mưa ở miền núi nhiều hơn đồng bằng, mưa tập trung vào các tháng 9 - 12, chiếm 80% lượng mưa cả năm; mùa mưa trùng với mùa bão, nên các cơn bão đổ vào miền Trung thường gây ra lở đất, lũ quét ở các huyện trung du miền núi và gây ngập lũ ở các vùng ven sông

- Gia Lai: Gia Lai thuộc vùng khí hậu cao nguyên nhiệt đới gió mùa, dồi dào về độ ẩm, có lượng mưa lớn, không có bão và sương muối

Khí hậu chia làm 2 mùa rõ rệt, mùa mưa bắt đầu từ tháng 5 và kết thúc vào tháng 10; mùa khô từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau Vùng Tây Trường Sơn

có lượng mưa trung bình năm từ 2.200 – 2.500 mm, vùng Đông Trường Sơn

từ 1.200 – 1.750 mm

- Lâm Đồng: Lượng mưa trung bình 1.750 – 3.150 mm/năm

- Đồng Nai: Lượng mưa tương đối cao khoảng 1.500mm - 2.700mm

- Bình Dương: Lượng nước mưa trung bình hàng năm từ 2.000mm

1.800-2.2.5 Nhiệt độ trung bình năm

- Tuyên Quang: Nhiệt độ trung bình hàng năm đạt 22 - 240 C Cao nhất trung bình 330 - 350 C, thấp nhất trung bình từ 12 - 130 C; tháng lạnh nhất là tháng 11 và 12 (âm lịch), hay có sương muối

- Quảng Trị: Gió tây nam khô nóng thường gọi là "gió Lào" là hiện tượng thời tiết đặc biệt khô nóng thổi từ Lào qua, thường những ngày có gió Lào là ngày có nhiệt độ cao nhất trên 35 độ C, độ ẩm tương đối thấp dưới 50%

- Thừa thiên Huế: thành phố Huế có mùa khô nóng và mùa mưa ẩm lạnh Nhiệt độ trung bình hàng năm vùng đồng bằng khoảng 24 - 25°C

 Mùa nóng: từ tháng 5 đến tháng 9, chịu ảnh hưởng của gió Tây Nam nên khô nóng, nhiệt độ cao Nhiệt độ trung bình các tháng nóng là

từ 27°C - 29°C, tháng nóng nhất (tháng 5, 6) nhiệt độ có thể lên đến 38°C- 40°C

 Mùa lạnh: Từ tháng 10 đến tháng 3 năm sau, chịu ảnh hưởng của gió mùa Đông bắc nên mưa nhiều, trời lạnh Nhiệt độ trung bình về mùa lạnh ở vùng đồng bằng là 20°C - 22°C

- Quảng Nam: Nhiệt độ trung bình năm 20 - 21oC, không có sự cách

- Gia Lai: Nhiệt độ trung bình năm là 22 – 25°C

- Lâm Đồng: Nhiệt độ thay đổi rõ rệt giữa các khu vực, càng lên cao nhiệt độ càng giảm Nhiệt độ trung bình năm của tỉnh dao động từ 18 – 25oC, thời tiết ôn hòa và mát mẻ quanh năm, thường ít có những biến động lớn trong chu kỳ năm

- Đồng Nai: Nhiệt độ bình quân hàng năm 25 - 26oC

- Bình Dương: Nhiệt độ trung bình hàng năm ở Bình Dương từ 26oC

-27oC Nhiệt độ cao nhất có lúc lên tới 39,3oC và thấp nhất từ 16 - 17oC vào ban đêm và 18oC vào sáng sớm

Tóm lại, điều kiện tự nhiên của các khu vực nghiên cứu phù hợp với nhu cầu về đặc điểm sinh thái của 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) Mặt khác, điều kiện khí hậu, đất đai và địa hình của các địa điểm nghiên cứu cũng có sự biến động lớn Điều đó ảnh hưởng tới năng suất và sản lượng của rừng Keo, bao gồm cả năng suất sinh khối và hấp thụ Các-bon 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 vực nghiên cứu

Chương 3 MỤC TIÊU - NỘI DUNG - GIỚI HẠN VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

3.1 Mu ̣c tiêu, nội dung, giới hạn nghiên cứu

3.1.1 Mục tiêu nghiên cứu

- Xác đi ̣nh đươ ̣c năng suất, sinh khối và lượng Các-bon hấp thụ hiê ̣n

tại của rừng Keo tai tượng nghiên cứu ở các cấp tuổi khác nhau

- Mô phỏng đươ ̣c đô ̣ng thái năng suất sinh khối và lượng Các-bon hấp thụ cho các rừng Keo tai tượng nghiên cứu

- Kiểm tra tính thích ứng, khả năng áp du ̣ng của phần mềm 3-PG cho

mô phỏng năng suất rừng Keo tai tượng ở Việt Nam

3.1.2 Giơ ́ i hạn nghiên cứu

Đề tài chỉ nghiên cứu rừng Keo tai tượng ở vùng (Tuyên Quang, Quảng Trị, Quang Nam, Thừa thiên Huế, Gia Lai, Đồng Nai, Bình Dương)

Rừ ng Keo tai tượng trồng thuần loại ở các cấp tuổi từ 3 tới tuổi 17

Do không có điều kiện thu thập số liệu về rễ cây, nên đề tài chỉ nghiên cứu sinh khối và hấp thụ Các-bon sinh khối trên mặt đất của cây rừng Đề tài cũng không nghiên cứu lượng Các-bon hấp thụ của thảm tươi dưới tán rừng

3.1.3 Nô ̣i dung nghiên cứu

- Điều tra, tính toán thực nghiệm về năng suất

-Điều tra, tính toán thực nghiệm về sinh khối và lượng Các-bon hấp thụ

- Mô hình hóa sinh trưởng trữ lượng và sinh khối bộ phận bằng

mô hình 3-PG

- Kiểm tra sai số mô phỏng trữ lượng của các lâm phần nghiên cứu bằng các bộ tham số khác nhau

3.2 Phương pháp

3.2.1 Các tham số đầu vào của 3-PG

Để chạy 3-PG, các tham số đầu vào như: Các giá trị theo tháng của nhiệt độ trung bình, tối cao, tối thấp của không khí; bức xạ mặt trời; độ hụt bão hoà hơi nước; lượng mưa; và số ngày có sương trong 1 tháng; vĩ độ; độ phì của đất…

Bảng 3.1 dưới đây sẽ trình bày các tham số đầu vào, cũng như các tham

số ban đầu và một số kết quả chính của đầu ra của 3-PG

Bảng 3.1: Mô tả các tham số đầu vào và các giá trị ban đầu được sử dụng trong 3-PG

Tham số đầu vào

Giá trị ban đầu

Sinh khối lá, rễ và than ở tuổi bắt đầu trồng tấn DM/ha WFi, WRi, WSi

Biến Đơn vị Ký hiệu

Các kết quả chính (theo tháng)

Tăng trường trung bình hàng năm m3/ha/năm MAI Mật độ (đã tính trên cơ sở tỉa thưa) Cây/ha NN

Các nhân tố ảnh hưởng đến sinh trưởng (tuổi,

độ hụt hơi bão hoà, nhiệt độ, số ngày sương,

nước trong đất, dinh dưỡng, độ dẫn của tán)

- fAGE, fD, fT,

fF, fθ, φ

3.2.2 Nguyên lý hoạt động của 3-PG

3-PG (viết tắt của từ Physiological principles predicting growth - tạm dịch là ứng dụng các nguyên lý sinh lý học trong dự đoán sinh trưởng rừng)

Nguyên lý của 3-PG có thể được tóm tắt trong sơ đồ sau:

Sơ đồ 3.1: Nguyên lý của 3-PG

Nguồn: (Beadle.C và Almeida.A.C., 2010)

Nguyên lý trên đã được định lượng hoá trong 3-PG như sau:

3-PG sử dụng mô hình hấp thu bức xạ mặt trời đơn giản để tính toán lượng bức xạ quang hợp hoạt động (PAR, ) được hấp thu bởi lâm phần (APAR, ) Sau đó APAR được chuyển đổi thành tổng năng suất sơ cấp PG (Gross Primary Production - GPP) nhờ hệ số chuyển đổi (canopy quantum efficiency - hiệu quả hấp thu ánh sáng của tán rừng) Trong đó chịu ảnh hưởng của các yếu tố môi trường như: độ hụt hơi bão hoà (Vapour pressure deficit) (D), nhiệt độ trung bình (T), số ngày sương, lượng nước hữu hiệu

trong đất (Available soil water) và tình trạng dinh dưỡng trong đất - được tính thông qua độ phì (Fertility rating) và tuổi lâm phần (Stôind age) Như vậy, tổng năng suất sơ cấp được tính bằng công thức:

Trong đó:

- PG là tổng năng suất sơ cấp

- fT, fN,fF là hàm phản ánh đóng góp của nhiệt độ, độ phì và số ngày sương vào việc tạo thành năng suất thuần của lâm phần

- là hiệu quả hấp thu ánh sáng của tán rừng theo lý thuyết

- là yếu tố hạn chế nhất đến hiệu quả hấp thu ánh sáng của tán rừng

Trong công thức (1) được xác định bằng công thức:

Với FR nhận giá trị từ 0 (với đất mà yếu tố dinh dưỡng là hạn chế lớn nhất đến sinh trưởng của cây trồng) đến 1 (với đất mà dinh dưỡng đáp ứng tối

đa nhu cầu của cây trồng)

Tổng năng suất sơ cấp (GPP) sau khi tính được thông qua công thức 1 thì được chuyển đổi sang tổng năng suất sơ cấp thuần (Net Primary Production-NPP) thông qua hệ số chuyển đổi bằng 0.47 ± 0.04 Phần năng suất thuần (năng suất của lâm phần sau khi đã tính đến sự mất mát do hô hấp -

CO2 mất đi) sẽ được chuyển đến tích lũy ở các bộ phận trong cây (lá, thân, rễ) Phần tích lũy này sẽ được tính toán thông qua các công thức tương quan sinh trưởng giữa sinh khối gỗ của cây cá lẻ và các bộ phận khác của cây

3.2.3 Số liệu chạy mô hình 3-PG

- Thu thập các tài liệu nghiên cứu cơ bản về sinh lý của loài cây nghiên cứu như: Hệ số chặn ánh sáng của tán cây, chỉ số diện tích lá, hiệu quả hấp

tương quan giữa sinh trưởng với tỉ lệ phân chia năng lượng hấp thu đến các

bộ phận khác nhau trong cây…

- Thu thập các số liệu về khí tượng (nhiệt độ, lượng mưa, bức xạ, số ngày sương) từ các trạm khí tượng trong khu vực nghiên cứu

- Các kết quả số liệu nghiên cứu về đất: Loại đất, độ phì, lượng nước hữu hiệu trong đất,…

- Các số liệu về sinh trưởng như: D1.3, Hvn…

3.2.4 Phương pha ́ p thu thập số liê ̣u

3.2.4.1 Phương pháp kế thừa số liệu

- Kế thừa các tài liệu về khí hậu (nhiệt độ, lượng mưa, độ ẩm ), lịch

sử sử dụng đất, sử dụng rừng, tại các khu vực khu vực nghiên cứu

- Kế thừa các số liệu của đề tài cấp Bộ “Nghiên cứu hoàn thiện biểu

điều tra của một số loài cây Keo, Bạch Đàn và Thông” (2010 – 2012) của

Viện khoa học Lâm nghiệp

3.2.4.2 Phương pháp thu thập số liệu ngoài hiện trường

- Chọn lâm phần nghiên cứu: Chọn lâm phần nghiên cứu, mỗi lâm phần lập 03 ô tiêu chuẩn ngẫu nhiên Mỗi ô tiêu chuẩn hình tròn có diê ̣n tích phụ thuô ̣c vào mâ ̣t đô ̣ hiê ̣n ta ̣i của lâm phần, đảm bảo số cây tối thiểu trong ô tiêu chuẩn là trên 30 cây

- Phương pháp lâ ̣p ô tiêu chuẩn và đo đếm các chỉ tiêu: Đường kính thân, chiều cao thân …

+ Đường kính thân cây: Đường kính thân cây ta ̣i vi ̣ trí ngang ngực (1,3 m) đươ ̣c đo bằng thước đo vanh (thước dây)

+ Chiều cao thân cây: được đo bẳng thước blumeleiss

* Phương pháp xác đi ̣nh sinh khối: Chỉ xác đi ̣nh sinh khối các phần

trên mă ̣t đất, sinh khối dưới mặt đất được xác định thông qua các phương trình/tỷ lệ sinh khối trên và dưới mặt đất đã xuất bản của loài Keo tai tượng

Sinh khối các bộ phận trên mặt đất của cây là trọng lượng của thân, lá, cành của cây (kg/cây)

Sinh khố i lâm phần là tổng lươ ̣ng chất hữu cơ (thực vật) có đươ ̣c trên

một đơn vi ̣ diê ̣n tích ta ̣i mô ̣t thời điểm, tính bằng đơn vi ̣ tấn/ha, kilogam/ha theo trọng lươ ̣ng khô (Ong.JE và cô ̣ng sự, 1984) (dẫn theo V.Đ Thái, 2003)

Tại các ô tiêu chuẩn của mỗi tuổi rừng, tiến hành chă ̣t ha ̣ 3 cây có kích thước trung bình Mỗi cây sau khi chă ̣t ngả được phân thành các phần thân (gồ m thân, cành, ba ̣nh gố c), rễ (trên mă ̣t đất), lá

Tiến hành cân khối lươ ̣ng tươi từng bô ̣ phâ ̣n, từ đó tính được tổng khối lươ ̣ng tươi của cây

Tiến hành cân khối lươ ̣ng tươi từng bô ̣ phâ ̣n, tính tổng khối lượng tươi của cây Mẫu lấy cho phân tích sinh khối khô được lặp lại 3 lần cho từng bộ phận thân, cành, lá, rễ cho từng cây giải tích Trọng lượng mẫu của từng bộ phận của cây được lấy từ 50 - 100 gam và được đưa về phòng thí nghiệm để phân tích

Các mẫu được sấy ở nhiệt độ 105oC với thân, còn lá sấy ở 750C đến khối lượng khô không đổi Dựa trên trọng lượng khô kiệt của mẫu, độ ẩm của từng mẫu bộ phận như thân, cành, lá và rễ (trên mặt đất) sẽ được xác định theo công thức:

Mi (%) = (

FWi

DWi FWi 

)100 Trong đó :

- Mi là độ ẩm của bộ phận i của cây (thân, cành, lá, rễ) tính bằng %

- FWi là trọng lượng tươi của mẫu i;

- DWi là trọng lượng khô kiệt của mẫu i tính bằng gam

Dựa trên sinh khối khô của từng bộ phận, tính tổng sinh khối của cây cá

Sinh khố i củ a lâm phần đươ ̣c tính dựa vào sinh khối cá thể và mâ ̣t đô ̣ cây rừng

* Lượng C trong sinh khối

Lượng C trong sinh khối được xác định bằng 0.5 lần sinh khối khô tuyệt đối (IPCC)

* Xa ́ c đi ̣nh lượng rơi

Lượng rơi rụng của rừng được các cấp tuổi khác nhau được thừa kế từ công trình nghiên cứu khác đã và đang triển khai ở khu vực đề tài nghiên cứu hoặc trong điều kiện sinh thái tương tự

3.2.5 Phương pha ́ p xử lý số liê ̣u

- Tính toán sinh trưởng và sản lượng rừng (bao gồm cả sinh khối và Các-bon sinh khối) bằng các công thức và mô hình thực nghiê ̣m (phương trình sinh khối, phương trình thể tích, chiều cao…)

- Mô phỏ ng năng suất bằng phần mềm 3-PG

+ Xác định các tham số cần thiết của 3-PG

+ Phân tích đô ̣ nha ̣y của mô hình

+ Đô ̣ chính xác của mô hình (kiểm nghiê ̣m)

- Số liệu thu thâ ̣p đươ ̣c xử lý bằng toán ho ̣c thống kê: Giá tri ̣ trung

bình, phương sai mẫu, đô ̣ lê ̣ch chuẩn…