Bài giảng "Bảo vệ rừng tổng hợp - Chương 4: Điều tra, giám sát, dự báo sâu bệnh hại" cung cấp cho người học các kiến thức: Mở đầu, mẫu điều tra (khái niệm, chọn mẫu xác suất, xác định cỡ mẫu/Dung lượng mẫu). Mời các bạn cùng tham khảo.
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;
9. Tổ chức quản lý lửa rừng 10. Xây dựng phương án (chương trình) Bảo vệ rừng TH
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
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.
Mẫu ngẫu nhiên đơn giản (simple random)
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)
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)
4.2.2.2. 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)
Mẫu hệ thống (systematic samples) Mẫu hệ thống (systematic samples)
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
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
Số ô 5 3 8 4 20
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
MẪU HỆ THỐNG HAY MẪU PHÂN LỚP? Mẫu phân lớp
(stratified samples)
TIẾP
PHÂN LỚP
NGẪU NHIÊN
Mục đích: giảm chi phí mà vẫn đảm bảo độ
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…
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%)
Hệ số ảnh hưởng (effect size ES) = chỉ số về
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
Đúng () Loại sai lầm trong Sai lầm (X) kiểm định giả thiết khoa học
Giả thiết về Bệnh cây
Kết quả xét nghiệm
Có bệnh Không có bệnh X Sai lầm loại I hoặc
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
thống kê (H0) (p>0,05)
Sai lầm Beta
(1-Alpha)
Phân phối mẫu khi H1 đúng
Phân phối mẫu khi H0 đúng
P(T) alpha 0.05
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
T
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.
Phân phối mẫu khi H1 đúng
Phân phối mẫu khi H1 đúng
Phân phối mẫu khi H0 đúng
Phân phối mẫu khi H0 đúng
P(T) P(T) alpha 0.1 alpha 0.01
T T
Phân phối mẫu khi H1 đúng
Phân phối mẫu khi H1 đúng
Phân phối mẫu khi H0 đúng
Phân phối mẫu khi H0 đúng
P(T) alpha 0.05 P(T) alpha 0.05
Effect Size (NCP) Hệ số ảnh hưởng/Độ ảnh hưởng↑
T T
Phép ước lượng X (Mật độ) có độ chính xác hay mức độ tin cậy khác nhau Confidence Interval (CI): khoảng tin cậy
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
4.2.3. Xác định cỡ mẫu
95% CI nghĩa là có 95% (phần diện tích màu xanh) có giá trị µ =
99% CI nghĩa là có 99%
P: Sai số biên ZCI: Giá trị ngưỡng σ: độ lệch chuẩn quần thể n: Cỡ mẫu
TỪ ĐÓ CỠ MẪU SẼ LÀ:
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
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
Trong phân phối nhị phân ta có:
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 :
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
