Mô hình hóa động thái năng suất sinh khối và hấp thu các bon của rừng keo tai tượng (accacia mangium) bằng phần mềm động thái 3 PG

Mô hình hóa động thái năng suất sinh khối và hấp thu cácbon của rừng Keo tai tượng (Accacia mangium) bằng phần mềm động thái 3PG, Nhằm thử nghiệm khả năng áp dụng phần mềm này vào mô phỏng động thái năng suất sinh khối, hấp thu carbon của rừng trồng Keo tai tượng

Mô hình hóa động thái năng suất sinh khối và hấp thu các-bon của rừng Keo tai tượng (Accacia mangium) bằng phần mềm động thái 3-PG

Bulk density Dung trọng

Extr P Hàm lượng Phốtpho dễ tiêu

Total C Hàm lượng Cacbon tổng số

Exch CEC Hàm lượng cation trao đổi

Total N Hàm lượng Nitơ tổng số

MAI Tăng trưởng trung bình hàng năm

ĐẶT VẤN ĐỀ

Biến đổi khí hậu dẫn đến sự gia tăng các hiện tượng bất thường củathời tiết (hạn hán, lũ lụt, bão, sương muối, …) từ đó làm ảnh hưởng đến câyrừng và đến hệ sinh thái rừng Bên cạnh đó, sự thay đổi về nhiệt độ và lượngmưa do biến đổi khí hậu cũng tiềm ẩn cho sự bùng nổ các loại côn trùng gâyhại 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 vàcác 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 hàngtrăm 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)

Diện tích rừng trồng trên thế giới tăng tăng đáng kể những thập niêngần đây, từ 124 triệu ha (1995) đến 187 triệu ha (2000) (FAO., 2001) và 264triệu ha (2010) (FAO, 2010), trong suốt giai đoạn 2005-2010, diện tích rừngtrồng trên thế giới tăng 5 triệu ha/năm mà phần lớn các diện tích này là dotrồng rừng mới trên đất không có rừng trước kia (FAO, 2010) Tỉ lệ đóng gópcủa các rừng trồng vào nguồn cung cấp nguyên liệu gỗ tròn cho cho côngnghiệp chế biến gỗ ngày càng gia tăng, từ 5% năm 1960 đến 30% năm 2005

Ảnh hưởng của biến đổi khí hậu đến năng suất rừng trong tương lai là mốiquan tâm lớn của các chủ rừng cũng như các nhà quản lý rừng Việc tính toán, dựđoán ảnh hưởng của các kịch bản biến đổi khí hậu đến năng suất và sinh trưởng

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

Việc dự đoán tăng trưởng và sản lượng rừng bằng các mô hình kinhnghiệm đã có lịch sử rất lâu đời và vẫn là phương pháp chính được sử dụngngày nay Tuy nhiên các mô hình này đều dựa trên những ghi chép, đo đếm sốliệu 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).

3-PG tính toán tăng trưởng, năng suất của lâm phần dựa trên các yếu tốđầu vào là các tham số phản ánh điều kiện sinh trưởng như các tham số về khítượng (nhiệt độ, lượng mưa, bức xạ, sương…), đất đai (loại đất, độ phì….) vàcác 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 đượcảnh hưởng của sự biến đổi trong các điều kiện về sinh trưởng cũng như cácbiện 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 thểđược áp dụng để dự đoán sinh trưởng cho các vùng khác nhau và ở các thờigian khác nhau với yêu cầu đơn giản là các tham số đầu vào là ở các vùng vàcác điểm thời gian đó Hơn thế nữa, các tham số đầu ra về sinh trưởng (theotháng, 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 tăngtrưởng và sản lượng với các mô hình mô tả quá trình sinh trưởng và cân bằngCarbon (Sands.P.J và Landsberg.J.J., 2002) 3-PG đã được áp dụng và sửdụng thành công cho nhiều mục đích khác nhau và cho nhiều loại rừng từrừng trồng ôn đới đến rừng tự nhiên nhiệt đới, ở các khu vực khác nhau

(Almeida.A.C và cộng sự., 2004).

Nhằm thử nghiệm khả năng áp dụng phần mềm này vào mô phỏngđộng thái năng suất sinh khối, hấp thu carbon của rừng trồng Keo tai tượngtôi thực hiện đề tài:

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

của rừng Keo tai tượng (Accacia mangium) bằng phần mềm động thái PG”

3-Chương 1 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1.1 Trên thế giới

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 kinhnghiệm đã có lịch sử rất lâu đời và vẫn là phương pháp chính được sử dụngngày nay Tuy nhiên các mô hình này đều chỉ dựa trên những ghi chép vềtăng trưởng trong quá khứ nên không phản ánh được những thay đổi về tăngtrưởng và sản lượng khi điều kiện sinh trưởng cũng như các biện pháp quản lýthay đổi (Bernier.P., Landsberg.J và cộng sự 2003)

Mô hình sinh trưởng từ những biểu đồ đơn giản nhất cho đến nhữngphần mềm máy tính phức tạp đã và đang là những công cụ quan trọng trongquản lý rừng (Vanclay, 1998; Pote' and Bartelink, 2002) Những phương pháptiếp cận khác nhau được thể hiện bởi một loạt các mô hình tăng trưởng hiệntại Rất nhiều tác giả đã cố gắng để phân loại mô hình theo các nhóm khácnhau với những tiêu chuẩn khác nhau (Pote' and Bartelink, 2002) Có thểphân 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)

1.1.1.1 Mô hình thực nghiệm – Empirical model

Mô hình thực nghiệm đòi hỏi ít tham số (biến số) và có thể dễ dàng môphỏng sự đa dạng về quản lý cũng như xử lý lâm sinh, nó là công cụ địnhlượng sử dụng có hiệu quả và phù hợp trong quản lý và lập kế hoạch quản lýrừng (Landsberg and Gower, 1997; Vanclay and Skovsgaard, 1997; Vanclay,1998) Phương pháp này có thể phù hợp để dự đoán sản lượng ngắn hạntrong 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 thựcnghiệm thường được thể hiện bằng các phương trình quan hệ hoặc phươngtrình sinh trưởng dựa trên số liệu sinh trưởng đo đếm thực nghiệm mà thôngthường không xét đến ảnh hưởng trực tiếp của các yếu tố môi trường vì cácảnh hưởng này được coi như đã được tích hợp vào sinh trưởng của cây Đốivới mô hình thực nghiệm, các phương trình sinh trưởng và biểu sản lượng cóthể phát triển thành một biểu sản lượng sinh khối hoặc cácbon 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, hoặcchế độ nước… (Landsberg and Gower, 1997; Peng và cộng sự., 2002)

1.1.1.2 Mô hình động thái – Process model

Mô hình động thái mô phỏng quá trình sinh trưởng, với đầu vào là cácyếu tố cơ bản của sinh trưởng như ánh sáng, nhiệt độ, dinh dưỡng đất…, môhình hóa quá trình quang hợp, hô hấp và sự phân chia những sản phẩm củacác quá trình này đến rễ, thân và lá (Landsberg and Gower, 1997; Vanclay,1998) Nó còn gọi là mô hình cơ giới (mechanistic model) hay mô hìnhsinh 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;Landsberg and Gower, 1997)

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 nướcđang phát triển Vì vậy, một cách tiếp cận là kết hợp các điểm đặc trưng của

mô hình động thái với mô hình thực nghiệm, xây dựng nên mô hình hỗn hợp

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

từ môi trường trong hệ sinh thái rừng (Landsberg and Waring, 1997; Mäkelä

và cộng sự., 2000) Nhiều mô hình như PipeQual, CROBAS, MELA, và mô

hình kinh nghiệm PTEADA2 liên kết với mô hình quá trình MAESTRO là

các tùy chọn quản lý (Mäkelä và cộng sự., 2000, Monserud, 2003).

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 hệsinh thái rừng như BIOMASS, ProMod, 3-PG, Gen WTO, CO2Fix,CENTURY…(Landsberg and Gower, 1997; Snowdon và cộng sự., 2000;Schelhaas và cộng sự, 2001) Trong trường hợp không đủ số liệu đầu vào thuthập 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 hợpcủa các giả định này đối với đối tượng nghiên cứu

1.1.1.3 Mô hình lai – Hybrid model

Mô hình lai là một kết hợp của các mô hình (mô hình động thái và môhình kinh nghiệm) có thể tránh được những thiếu sót của cả hai phương pháptiếp cận trên ở một mức độ nào đó Kết hợp giữa hợp các yếu tố chính củacách tiếp cận thực nghiệm và quá trình thành một hệ thống lai có thể dẫn đếnmột mô hình dự đoán động thái carbon, tăng trưởng rừng và sản xuất trongthời gian ngắn và dài hạn (Kimmins, năm 1993; Battôiglia và cộng sự, 1999;Kimmins và cộng sự,năm 1999; Peng, 2000b)

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

và mô hình năng suất với những điều kiện cơ học Mô hình cơ lý thuyết đơngiản có thể làm để dự báo ở mức độ lâm phần và có thể sử dụng các phươngpháp thực nghiệm như mô hình phụ nhưng các định dạng mô hình chính làbản chất cơ lý thuyết, hoặc sử dụng một số hình thức của cân bằng carbon

Loại thứ hai của mô hình lai sử dụng phương pháp nghiên cứu sản lượngtruyền 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 cộngsự.(1997) đã đưa vào mô hình sản lượng của mình các biến mang tính độngthái, chẳng hạn như nhiệt độ trung bình, bức xạ mặt trời, lượng mưa, và loạiđất Mô hình tăng trưởng truyền thống có thêm các biến động thái này giúpcải 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 sốtăng trưởng được thêm vào một đường cong tăng trưởng Schumacher

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 trựctiếp với các nhân tố môi trường) vào các phương trình sinh trưởng, quan hệtruyền thống có ý nghĩa thực nghiệm cao hơn Do tranh thủ được những ưuđiểm của cả hai phương pháp tiếp cận, mô hình lai vừa có khả năng phản ánhđược ảnh hưởng của sự thay đổi môi trường đến lâm phần, vừa có kết quả cókhả năng ứng dụng trong quản lý rừng

1.1.2 Mô hình động thái 3-PG

Mô hình 3-PG (Physiological Principles in Predicting Growth), phiênbản đầu tiên, do Landsberg và Waring xây dựng từ năm 1997 Mô hình 3-PGtính toán tăng trưởng, năng suất của lâm phần dựa trên cân bằng giữa các quátrình 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 bảncủa 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 banđầu (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 tỉathưa…) nên nó phản ánh được ảnh hưởng của sự biến đổi các điều kiện vềsinh trưởng cũng như các biện pháp kỹ thuật lâm sinh đến sinh trưởng củacây rừng Bởi vậy, ngoài việc tính toán tăng trưởng, năng suất hiện tại nhưcác mô hình sinh trưởng kinh nghiệm, 3-PG còn được áp dụng để dự đoánsinh trưởng, tăng trưởng rừng ở các vùng khác nhau và các thời gian khácnhau Mô hình 3-PG cũng đã được áp dụng và sử dụng thành công cho nhiềumục đích, với nhiều loại rừng khác nhau và ở các khu vực khác nhau

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 cácchỉ tiêu sinh trưởng) và các mô hình quá trình, mô hình cân bằng cacbon 3PGyêu 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 dạngđầu ra quen thuộc với nhà quản lý lâm nghiệp như trữ lượng, tổng tiết diệnngang, chiều cao, đường kính,… Nó cũng dự báo sinh khối trong các bể sinhkhối khác nhau (trên, dưới mặt đất), lượng nước sử dụng và lượng nước hữuhiệu trong đất 3-PG có thể dùng để dự báo cho các rừng trồng hoặc các rừngđồng tuổi và tương đối đồng tuổi Nó là một mô hình tổng quát ở cấp lâmphần bởi vì cấu trúc của nó không được thiết kế cụ thể cho lập địa nào vàcũng 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 hìnhtăng trưởng của các loài, đặc biệt thông qua các phương trình sinh trưởngcung cấp cơ sở cho các quá trình phân bổ carbon

Mô hình 3-PG đã được áp dụng cho nhiều loài khác nhau (Coops và

cộng sự., 2000; Landsberg và cộng sự., 2001; Sands & Landsberg, 2002;

Waring, 2000; Almeida và cộng sự., 2004a; Dye và cộng sự., 2004; Esprey và

cộng sự., 2004) Phiên bản đã điều chỉnh, 3-PG Spatial, đã được áp dụng để

nghiên cứu năng suất rừng ở cấp độ cảnh quan – lansdscape (Coops và cộng

sự., 1998a, 1998b)

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 gồmmột Add-in vào trong Excel gồm mã của 3PGPJS và 3-PG được viết bằng ngônngữ lập trình Visual Basic

Gần đây, Coops và cộng sự (1998) đã sử dụng 3-PG với số liệu vệtinh 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 traviệc 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 phầntrung tâm của hệ thống quản lý trên cơ sở GIS mới (Almeida và cộng sự,2003; Almeida và cộng sự, 2004b) Ở Nam Phi, 3-PG cũng đang được sửdụng như là một công cụ quản lý rừng trong các dự án được tài trợ bởi ngânsách 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 choquản lý rừng là dựa trên khả năng để ấn định giá trị thực tế cho các tham sốđầu 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 cơbản cũng không sẵn có

Sự thịnh hành của việc áp dụng 3-PG cho các loài khác nhau và các hệquả tiềm năng của kết quả ước tính, có thể, không chính xác của mô hình khi

nó được sử dụng như là một công cụ quản lý đã dẫn đến những mối hoài nghi

Vì vậy, cần phải xác định các tham số của mô hình từ các số liệu đođếm trực tiếp và độc lập hoặc bằng phương pháp suy luận tương tự từ các loàikhác, ví dụ như phần lớn các trường hợp trong áp dụng các mô hình PROMOD(Battôiglia & Sands, 1997) and CABALA (Battôiglia và cộng sự., 2004) vàothực tiễn Khuyết điểm của điều này là ở chỗ những giá trị đó có thể đượcđiều chỉnh để có thể cho ra một kết quả phù hợp tối ưu so với giá trị quan sátthực tế tương ứng, cái mà được gọi là Ước lượng tham số Trong trường hợpnày, sử dụng phần mềm để tự động hóa sự tối ưu này sẽ tạo điều kiện thuậnlợi cho việc ước tính Nhưng sự sử dụng không đồng nhất của các phần mềmnhư vậy sẽ gây nên một sai lầm nghiêm trọng đó là, thường thì rất dễ để điềuchỉnh các tham số cho phù hợp với số liệu quan sát kể cả trường hợp có sailầm, đặc biệt là hoặc số liệu sinh khối đo đếm ở trên hoặc dưới mặt đất khôngđầy đủ

Cách thức tiếp cận hệ thống trong việc ấn định các tham số cụ thể choloài sẽ là dễ dàng khi có hiểu biết sâu hơn về 3-PG, ý nghĩa của các tham sốcủa nó và hiểu biết về phân tích tính nhạy của các tham số đầu ra (Sands &Landsberg, 2002) Nói riêng, các hiểu biết như vậy là cần thiết trong việc sửdụng các phần mềm để ước tính các tham số bằng cách tối ưu kết quả đầu ravới các số liệu đo đếm thực tế

Các ứng dụng gần đây của 3-PG cho loài E.globulus (Sands & Landsberg, 2002) và E.grandis (Almeida và cộng sự, 2004a; Esprey và cộng