Bài giảng Bảo vệ rừng tổng hợp: Chương 4 (Phần 1)

07-Feb-15

1. Khái niệm cơ bản của bảo vệ rừng tổng hợp. 2. Xác định vấn đề bảo vệ rừng; 3. Lịch sử quản lý dịch hại; 4. Xây dựng chiến lược điều tra, giám sát, dự báo

BẢO VỆ RỪNG TỔNG HỢP 4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT, DỰ BÁO SÂU BỆNH TỔNG QUAN VỀ ĐT, GS, DB MẪU ĐIỀU TRA

sâu bệnh hại.

5. Xác định thiệt hại do sâu bệnh gây ra; 6. Chiến lược quản lý thuốc bảo vệ thực vật; 7. Giải pháp nâng cao sức đề kháng sâu bệnh của cây

trồng;

8. Chiến lược quản lý sâu bệnh hại bằng các biện pháp

sinh học, kỹ thuật canh tác, vật lý, kiểm dịch;

GS. TS. Nguyễn Thế Nhã, Khoa QLTNR&MT 0912.202.305 nhanguyenthe@gmail.com VP: Phòng 112, nhà A1; P103, K20 Trường Đại học Lâm nghiệp Việt Nam

9. Tổ chức quản lý lửa rừng 10. Xây dựng phương án (chương trình) Bảo vệ rừng TH

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO

4.1. MỞ ĐẦU  KT rút mẫu điều tra là vấn đề chính

4.1. MỞ ĐẦU  Giám sát sâu bệnh hại (SB) là cần thiết:

 Xác định biến động quần thể (BĐ mật độ),  Phân bố địa lý  Lịch sử phát triển loài,  Hiệu quả phòng trừ  Ảnh hưởng của khí hậu/thời tiết….  Chỉ số cho dự tính dự báo (DTDB)  Điều tra xác định tình trạng của SB  Ngăn chặn dịch hại  Cơ sở đưa ra quyết định quản lý.  Một bộ phận quan trọng của QLSB  NC xác định KT điều tra thích hợp  Dự tính dự báo  Xác định rõ mục tiêu ĐT  GS  DTDB  Dự báo đơn giản: Khi nào cần phun thuốc  Dự báo tổng quát: Đặc điểm quần thể SB

1 07-Feb-15

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO

4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.1. Một số khái niệm  Quần thể (Population):  tổng thể N

4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.1. Một số khái niệm  Mẫu (sample) : Một phần hoặc tập hợp nhỏ cá

thể của quần thể mục tiêu được chọn đại diện cho quần thể để khảo sát nghiên cứu.  Một tập hợp các đối tượng khảo sát (người, cá thể, nhân vật, sinh vật,…) và chứa các đặc tính cần nghiên cứu hay khảo sát:

 Mẫu không xác suất (non-probability sample): Chọn mẫu không có xác suất đồng đều = các cá thể không có cơ hội được chọn như nhau.  Đặc điểm: tổng số cá thể, mật độ, tỷ lệ giới tính, chỉ số sinh sản, tỷ lệ chết, cấu trúc…

 Mẫu xác suất (probability sample): Chọn mẫu trong đó mỗi cá thể có một xác suất đặc trưng và thường bằng nhau. Rút mẫu ngẫu nhiên  mỗi cá thể có cơ hội được chọn như nhau.  Quần thể mục tiêu (Target Population): Mang đặc tính nào đó và được đánh giá qua mẫu; hoặc mang các đặc tính cần nghiên cứu và đại diện cho toàn quần thể.

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO

4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.2. Phương pháp lấy mẫu/rút mẫu 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên)

 Mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random)

4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.2. Phương pháp lấy mẫu/rút mẫu 4.2.2.1. Chọn mẫu không có xác suất

 Rút mẫu không có xác suất rất ít sử dụng  Chọn mẫu hệ thống (systematic samples)  Chọn cây dọc hai bên đường đi

 Chỉ chọn những cây to cao hoặc ngược lại  Chọn mẫu phân lớp (stratified samples)  Chọn 100 con đầu tiên bay vào đèn….

 Chọn mẫu chỉ tiêu (quota sampling)  Chọn mẫu không gian (spatial sampling)

2 07-Feb-15

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO

4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên)

 Mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random)  Mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random)

 Phương pháp “rút thăm”: rút 100 cá thể từ tổng thể = 1000 cá thể (xác suất được chọn = 10%)  Sử dụng bảng số ngẫu nhiên hoặc chọn số ngẫu nhiên từ các phầm mềm (Excel)

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO

4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên)  Mẫu hệ thống (systematic samples)  Mẫu hệ thống (systematic samples)

3 07-Feb-15

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO

4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên)

 Mẫu hệ thống (systematic samples)  Mẫu hệ thống (systematic samples)

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO

4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên)  Mẫu phân lớp (stratified samples)  Mẫu hệ thống (systematic samples)

 Tổng thể được chia thành nhóm/phân lớp.  Tổng quần thể (N) được chia ra thành L lớp quần thể phụ N1, N2 … NL, như vậy:

 Cơ sở: Hiểu biết về phân bố của Sâu bệnh  Cỡ mẫu mỗi lớp phụ thuộc vào biến động lớp  Mẫu phân lớp hệ thống  Mẫu phân lớp ngẫu nhiên

4 07-Feb-15

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO

4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên)

 Mẫu phân lớp (stratified samples) TIẾP  Mẫu phân lớp (stratified samples) TIẾP

 Ví dụ khu vực quản lý có 1000ha Thông nhựa với 4 cấp tuổi khác nhau. Muốn có 20 ô tiêu chuẩn (điểm nghiên cứu). Như vậy số lượng ÔTC như sau: PHÂN LỚP HỆ THỐNG

Cấp tuổi Diện tích Tỷ lệ % DT 250 I (1-5 năm) 150 II (6-10) 400 III (11-20) 200 IV (21-25) 1000

25 15 40 20 100

Số ô 5 3 8 4 20

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO

4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên) 4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên)  Mẫu PHÂN LỚP HỆ THỐNG TIẾP  Mẫu phân lớp (stratified samples) TIẾP PHÂN LỚP NGẪU NHIÊN Cấp tuổi 1    

Cấp tuổi 2    

Cấp tuổi 3     Cấp tuổi 3    

   

5 07-Feb-15

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO

4.2.2.2. Chọn mẫu XÁC SUẤT (ngẫu nhiên)

MẪU HỆ THỐNG HAY MẪU PHÂN LỚP?  Mẫu phân lớp

(stratified samples)

TIẾP

PHÂN LỚP

NGẪU NHIÊN

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO

4.2. MẪU ĐIỀU TRA

4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu

 Mục đích: giảm chi phí mà vẫn đảm bảo độ

4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu  Quản lý sâu bệnh là quá trình quyết định/lựa

tin cậy, sự chính xác cần thiết. chọn 1 hay nhiều biện pháp tác động.  Dựa theo chỉ tiêu thống kê hoặc theo tỷ lệ ấn định (ví dụ 10%).  Xác định hiệu quả của biện pháp (ví dụ sau khi xử lý thuốc BVTV, so sánh giữa xử lý và không xử lý).  Xác định cỡ mẫu tối thiểu mà vẫn đảm bảo  So sánh giữa hai biện pháp (ví dụ giữa loại chính xác. thuốc này với loại thuốc khác….)

 Trọng tâm của công tác điều tra sâu bệnh là phương pháp chọn mẫu, xác định cỡ mẫu.

 Cỡ mẫu phụ thuộc vào độ chính xác, chi phí, biến động của mẫu, của quần thể…

6 07-Feb-15

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO

MỘT SỐ YẾU TỐ ẢNH HƯỞNG TỚI CỠ MẪU

4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu

 Cỡ mẫu tối thiểu phụ thuộc vào 3 yếu tố:.

 Sai sót chấp nhận (loại 1, loại 2)? • Kích thước tổng thể (quần thể) • Nguồn lực – đối tượng, tài chính, nhân lực • PP rút mẫu – ngẫu nhiên, phân lớp… • Độ khác biệt cần tìm ra. Độ ảnh hưởng • Biến động (S.D.) – có được từ nghiên cứu  Hệ số ảnh hưởng ES= Độ ảnh hưởng trước đây, lịch sử  Mức khác biệt/mức ảnh hưởng (Mức chính xác yêu cầu )

• Độ chính xác (hay các loại sai lầm) - Sai lầm loại I (alpha) p<0.05 - Sai lầm loại II (beta) < 0.2 (20%) - Lực kiểm định/lực mẫu (Power): > 0.8 (80%)

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO

4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu

 Hệ số ảnh hưởng (effect size ES) = chỉ số về

4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu  Thông tin liên quan đến quyết định QLSB thường là những thông số định lượng như MẬT ĐỘ, TỶ LỆ NHIỄM SB, HIỆU QUẢ QL…

độ ảnh hưởng của 1 tác động (b. pháp quản lý). Hệ số ảnh hưởng ES = độ khác biệt chuẩn (standardized difference – Degree of difference).

X1 là số trung bình của nhóm tác động X2 là số trung bình của nhóm đối chứng S0 là độ lệch chuẩn nhóm đối chứng

 Dự đoán (giả thiết) mật độ là 20 sâu non/cây, tỷ lệ cây có bệnh phấn trắng là 40%, thuốc trừ bệnh x có tác dụng hạn chế sự lây lan của nấm bệnh.

• ES = 0,2: ảnh hưởng thấp • ES = 0,5: ảnh hưởng trung bình • ES > 0,8: ảnh hưởng cao

 Giả thiết chính (hiện tượng tồn tại, kí hiệu H1)  Giả thiết đảo (hiện tượng không tồn tại, H0)  Kiểm tra giả thiết

7 07-Feb-15

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu

Đúng () Loại sai lầm trong Sai lầm (X) kiểm định giả thiết khoa học

GiẢ THIẾT Ha

Giả thiết về Bệnh cây

ĐÚNG (H1), CÓ sự khác biệt

SAI (H0) KHÔNG khác biệt

Kết quả xét nghiệm

KẾT QUẢ kiểm định

Có bệnh Không có bệnh  X Sai lầm loại I hoặc

Dương tính thật

Sai lầm Alpha

Lực kiểm định/lực mẫu

Có ý nghĩa thống kê (H1) (p<0,05)

(Power or 1-beta)

+be (dương tính) Dương tính thật Dương tính giả SLL1/anpha

Không có ý nghĩa

-be (Âm tính) Âm tính thật Âm tính giả SLL2/beta X Sai lầm loại II hay

 Âm tính thật

thống kê (H0) (p>0,05)

Sai lầm Beta

(1-Alpha)

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO

Trường hợp chuẩn

4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu

Phân phối mẫu khi H1 đúng

Phân phối mẫu khi H0 đúng

P(T) alpha 0.05

POWER = 1 - 

 

 Sai sót loại I (α): Cho rằng 2 nhóm khác biệt nhưng thực sự chúng không khác hoặc kết luận dương tính giả. Sai sót α được chọn là 0,05 = nhà nghiên cứu mong muốn có ít hơn 5% cơ hội rút ra một kết luận dương tính giả.

Effect Size (NCP) Độ ảnh hưởng

 Sai sót loại II (β) = lực mẫu (power là 1- α): Cho rằng 2 nhóm không khác biệt nhưng thực sự có khác biệt = kết luận âm tính giả. Sai sót β được chọn là 0,2 (hoặc lực mẫu=0,8), nghĩa là nhà nghiên cứu mong muốn có 80% cơ hội tránh được một kết luận âm tính giả.

8 07-Feb-15

Ảnh hưởng của chỉ số alpha nhỏ hơn

Ảnh hưởng của chỉ số alpha lớn hơn

Phân phối mẫu khi H1 đúng

Phân phối mẫu khi H0 đúng

P(T) P(T) alpha 0.1 alpha 0.01

POWER = 1 -  

POWER = 1 - 





T T

Tăng cỡ mẫu

Tăng độ ảnh hưởng

Phân phối mẫu khi H1 đúng

Phân phối mẫu khi H0 đúng

P(T) alpha 0.05 P(T) alpha 0.05

POWER = 1 - 

 

Effect Size (NCP) Hệ số ảnh hưởng/Độ ảnh hưởng↑





T T

9 07-Feb-15

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO

4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu  Cỡ mẫu lớn (>30)  phân phối chuẩn.

 Phép ước lượng X (Mật độ) có độ chính xác hay mức độ tin cậy khác nhau   Confidence Interval (CI): khoảng tin cậy

4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu  Dựa vào giá trị mẫu (X) suy ra giá trị tổng thể µ.  Một quần thể cần khảo sát giá trị x (mật độ), lấy ngẫu nhiên n mẫu để xác định x, ta có:

 Độ lệch chuẩn của phân phối mẫu được tính theo công thúc:

 σ : độ lệch chuẩn tổng thể  σ càng lớn  SAI SỐ lớn  Cỡ mẫu lớn  SAI SỐ giảm

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO

4.2.3. Xác định cỡ mẫu

4.2. MẪU ĐIỀU TRA 4.2.3. Xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu Dựa vào giá trị mẫu (X) suy ra giá trị tổng thể µ.

 95% CI nghĩa là có 95% (phần diện tích màu xanh) có giá trị µ =

0,80 1,28

0,85 1,44

0,90 1,645

0,95 1,96

0,99 2,58

0,999 3,30

1- α ZCI

 99% CI nghĩa là có 99%

µ =

10 07-Feb-15

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.3. Cỡ mẫu ước lượng 1 số trung bình

P: Sai số biên ZCI: Giá trị ngưỡng σ: độ lệch chuẩn quần thể n: Cỡ mẫu

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.3. Cỡ mẫu ước lượng 1 số trung bình Thí dụ: Cần xác định mật độ của sâu hại. Nghiên cứu trước đây mật độ sâu có độ lệch chuẩn quần thể σ là 1,5 sâu non/cây. Bao nhiêu mẫu cây sẽ được lấy để xác định mật độ chính xác mà 95% mẫu có có sai số không vượt quá 0,5 sâu non? Áp dụng công thức tính cỡ mẫu:

TỪ ĐÓ CỠ MẪU SẼ LÀ:

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.3. Cỡ mẫu ước lượng 1 số trung bình

 Công thức tính cỡ mẫu:

 Thường dùng để xác định chỉ số hình thái như chiều cao/đường kính cây có sâu/bệnh, kích thước nhộng/trưởng thành…  Chỉ số tế bào/bào tử vật gây bệnh…

 Ví dụ: Tính cỡ mẫu để ước tính chiều dài nhộng cái với sai số trong vòng 1mm, biết rằng độ lệch chuẩn trong các nghiên cứu trước đây là 4,6mm

11 07-Feb-15

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.3. Cỡ mẫu ước lượng 1 số trung bình

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.3. Xác định cỡ mẫu cho ước lượng TỶ LỆ

 Tính tỉ lệ cây có sâu hoặc cây có bệnh.  Ví dụ P% = 30±2%. 2% sai số m  Ta có m = 1,96 x SE ; SE (standard error): sai số chuẩn .  Ví dụ: Tính cỡ mẫu để ước tính chiều dài nhộng cái với sai số trong vòng 1mm, biết rằng độ lệch chuẩn trong các nghiên cứu trước đây là 4,6mm.

 Trong phân phối nhị phân ta có: p là tỉ lệ cây có sâu/bệnh và n là cỡ mẫu

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.3. Xác định cỡ mẫu cho ước lượng TỶ LỆ

 Trong phân phối nhị phân ta có:

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.3. Xác định cỡ mẫu cho ước lượng TỶ LỆ  Điều tra cho thấy P% = 20 ± 2% cây có sâu. Hỏi

cỡ mẫu cây điều tra là bao nhiêu để có thể công bố tỷ lệ cây có sâu này?  P = 20% = 0,2; M = 2% = 0,02

 Công thức tính cỡ mẫu là:

 Thay vào công thức tính cỡ mẫu :

12 07-Feb-15

4. ĐIỀU TRA, GIÁM SÁT VÀ DỰ BÁO 4.2.3. Xác định cỡ mẫu cho 2 nhóm đối tượng

 So sánh 2 chỉ số trung bình.  Ví dụ so sánh mật độ sâu/bào tử ở ô có phun

 Ví dụ Nếu mức chênh lệch mật độ/bào tử mong nuốn là 20, độ lệch chuẩn trong các nghiên cứu trước đây xác định là 30 thuốc với mật độ ở ô đối chứng.  Áp dụng công thức trên :  Công thức :

 Mỗi nhóm cần khoảng 50 mẫu