ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM
PHẠM HUY BÌNH
“NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG HẤP THỤ CARBON CỦA RỪNG TRỒNG SA MỘC (Cunnihamia lanceolata Hook) Ở CÁC TUỔI 9, 11 TẠI HUYỆN MƯỜNG KHƯƠNG, TỈNH LÀO CAI”
KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC
Hệ đào tạo Chuyên ngành Khoa Khóa học
: Chính quy : Lâm nghiệp : Lâm nghiệp : 2015 - 2019
Thái Nguyên - Năm 2019
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM
PHẠM HUY BÌNH
“NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG HẤP THỤ CARBON CỦA RỪNG TRỒNG SA MỘC (Cunnihamia lanceolata
Hook) Ở CÁC TUỔI 9, 11 TẠI HUYỆN MƯỜNG KHƯƠNG, TỈNH LÀO CAI” KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC
: Chính quy : Lâm nghiệp : K47 - QLTNR : Lâm nghiệp : 2015 - 2019
Hệ đào tạo Chuyên ngành Lớp Khoa Khóa học Giảng viên hướng dẫn : TS. Nguyễn Thị Thu Hiền
Thái Nguyên - Năm 2019
i
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan rằng, số liệu và kết quả nghiên cứu trong khóa luận này là
trung thực, đầy đủ, rõ nguồn gốc và chưa được sử dụng để bảo vệ khóa luận nào.
Các thông tin, tài liệu tham khảo sử dụng trong khóa luận này đều đã được ghi rõ
nguồn gốc. Mọi sự giúp đỡ cho việc thực hiện khóa luận này đã được cảm ơn.
Tôi xin chịu trách nhiệm trước Hội đồng bảo vệ khóa luận, trước khoa và nhà
trường về các thông tin, số liệu trong đề tài.
Thái Nguyên, ngày tháng năm 2019
XÁC NHẬN CỦA GVHD NGƯỜI VIẾT CAM ĐOAN
Xác nhận của giáo viên chấm phản biện
Giáo viên chấm phản biện xác nhận sinh viên đã sửa sai sót
sau khi hội đồng chấm yêu cầu.
(Ký, ghi rõ họ tên)
ii
LỜI CẢM ƠN
Qua 4 năm học tập và rèn luyện tại trường ĐH Nông Lâm Thái Nguyên,
được sự chỉ bảo và giảng dạy nhiệt tình của quý thầy cô, đặc biệt là quý thầy cô
khoa Lâm Nghiệp đã truyền đạt cho tôi những kiến thức về lý thuyết và thực hành
trong suốt thời gian học tập ở trường. Thực tập tốt nghiệp là thời gian tốt nhất cho
tôi củng cố lại kiến thức đã học áp dụng vào thực tế một cách đúng đắn, sáng tạo và
mang lại hiệu quả nhất.
Xuất phát tư vấn đề trên, tôi tiến hành nghiên cứu đề tài: “Nghiên cứu khả
năng hấp thụ carbon của rừng trồng sa mộc (Cunnighamia lanceolata Hook ) ở
các tuổi 9, 11 tại huyện Mường Khương, tỉnh Lào Cai”. Để hoàn thành đề tài
ngoài sự nỗ lực của bản thân, tôi xin chân thành cảm ơn sự giúp đỡ của:
Ban giám hiệu nhà trường, ban chủ nhiệm khoa Lâm nghiệp đã quan tâm, tạo
điều kiện giúp tôi hoàn thành khóa luận tốt nghiệp.
UBND huyện Mường Khương, Hạt kiểm lâm huyện Mường Khương đã nhiệt
tình tạo mọi điều kiện giúp đỡ tôi trong quá trình thực hiện nghiên cứu.
Đặc biệt, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến cô giáo hướng dẫn TS.
Nguyễn Thị Thu Hiền đã tận tâm giúp đỡ và hướng dẫn tôi về phương pháp nội dung
trong toàn bộ quá trình thực hiện đề tài.
Cuối cùng tôi xin gửi lời cảm ơn tới gia đình, bạn bè đã hỗ trợ, động viên tôi
trong toàn bộ quá trình thực hiện đề tài.
Do lần đầu làm quen với nghiên cứu khoa học, nên khóa luận không tránh
được những thiếu sót. Vì vậy, tôi kính mong được sự đóng góp ý kiến quý báu của
các thầy cô giáo và các bạn đồng nghiệp để bản khóa luận của tôi được hoàn thiện hơn.
Tôi xin chân thành cảm ơn!
Thái nguyên, ngày tháng năm 2019
Tác giả
iii
MỤC LỤC
PHẦN 1 MỞ ĐẦU ......................................................................................... 1
1.1.Đặt vấn đề ................................................................................................ 1
1.2.Mục tiêu và yêu cầu của đề tài .................................................................. 2
PHẦN 2 PHẦN TỔNG QUAN ...................................................................... 3
2.1. Cơ sở khoa học của vấn đề nghiên cứu. ................................................... 3
2.2. Những nghiên cứu về rừng trồng trên Thế giới ........................................ 4
2.2.1 Nghiên cứu về sinh khối rừng trồng ....................................................... 4
2.2.2. Nghiên cứu về khả năng tích lũy Carbon rừng trồng ............................ 6
2.3. Tình hình nghiên cứu trong nước ............................................................ 7
2.3.1. Nghiên cứu về sinh khối ....................................................................... 7
2.3.2. Nghiên cứu về tích lũy Carbon rừng trồng ............................................ 8
2.2.3 Nghiên cứu về tích lũy Carbon rừng trồng ............................................. 9
2.4. Tổng quan về khu vực nghiên cứu ......................................................... 12
2.4.1. Điều kiện tự nhiên khu vực nghiên cứu .............................................. 12
2.4.2. Điều kiện kinh tế - xã hội khu vực nghiên cứu .................................... 14
PHẦN 3 ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP
NGHIÊN CỨU ............................................................................................ 18
3.1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu .......................................................... 18
3.1.1. Đối tượng nghiên cứu: ........................................................................ 18
3.1.2. Phạm vi nghiên cứu: ........................................................................... 18
3.2. Nội dung nghiên cứu ............................................................................. 18
3.3. Phương pháp nghiên cứu ....................................................................... 19
3.3.1. Cơ sở phương phương pháp luận ........................................................ 19
3.3.2. Phương pháp thu thập số liệu .............................................................. 19
iv
PHẦN 4 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN .............................. 27
4.1.Kết quả đo đếm các chỉ tiêu sinh trưởng và lựa chọn mẫu ...................... 27
4.2. Nghiên cứu sinh khối của cây cá thể và của lâm phần ........................... 28
4.2.1. Cấu trúc sinh khối tươi cây cá thể ....................................................... 29
4.2.2. Cấu trúc sinh khối khô cây cá thể ....................................................... 31
4.2.3. Nghiên cứu tổng sinh khối toàn lâm phần ........................................... 33
4.3. Nghiên cứu trữ lượng cacrbon cây cá thể và của lâm phần. ................... 34
4.3.2. Nghiên cứu trữ lượng Carbon hấp thụ của lâm phần Sa mộc .............. 35
4.4. Lượng hóa giá trị thương mại từ hấp thụ CO2 của rừng Sa mộc ở
tuổi 9 và tuổi 11 ........................................................................................... 36
4.5. Xây dựng mối tương quan giữa sinh khối, trữ lượng carbon với chỉ tiêu
sinh trưởng D1.3 ............................................................................................ 37
4.5.1. Mối tương quan giữa tổng sinh khối tươi cây cá thể với nhân tố điều tra
của lâm phần D1.3 ......................................................................................... 37
4.5.2.Mối tương quan giữa tổng sinh khối khô cây cá thể với các nhân tố
điều tra lâm phần D1.3 ................................................................................... 38
4.5.3. Mối tương quan giữa trữ lượng Carbon tích lũy trong cây cá thể với
nhân tố điều tra lâm phần D1.3 ...................................................................... 40
PHẦN 5 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ........................................................ 43
5.1. Kết luận ................................................................................................. 43
5.2. Tồn tại ................................................................................................... 44
5.3. Kiến nghị ............................................................................................... 45
TÀI LIỆU THAM KHẢO ............................................................................ 46
v
DANH SÁCH BẢNG Bảng 4.1: Các chỉ tiêu sinh trưởng của loài Sa Mộc ở các tuổi 9 và 11 ......... 27
Bảng 4.2: Thông tin sinh trưởng của cây mẫu ................................................ 28
Bảng 4.3. Cấu trúc sinh khối tươi cây cá lẻ rừng trồng Sa mộc ..................... 29
Bảng 4.4. Cấu trúc sinh khối khô cây cá thể của rừng trồng Sa mộc: ............ 31
Bảng 4.5. Bảng tính toán sinh khối tươi, khô của lâm phần cây Sa mộc ...... 34
Bảng 4.6. Kết quả xác định trữ lượng cacrbon cây cá thể và của lâm phần ... 34
Bảng 4.7: Tổng trữ lượng Carbon hấp thụ của lâm phần Sa mộc................... 35
Bảng 4.8: Lượng hóa giá trị thương mại từ chỉ tiêu CO2 tính cho rừng trồng
Sa mộc tuổi 9 và 11 ......................................................................................... 36
Bảng 4.9.Tương quan giữa tổng sinh khối tươi cây cá thể với các nhân tố điều
tra lâm phần D1.3 .............................................................................................. 37
Bảng 4.10 Tươg quan giữa tổng sinh khối khô cây cá thể với các nhân tố điều
tra lâm phần D1.3 .............................................................................................. 39
Bảng 4.11: Tương quan giữa trữ lượng Carbon tích lũy trong cây cá thể với
nhân tố điều tra lâm phần D1.3 ......................................................................... 41
vi
DANH SACH HÌNH
Hình 4.1. Tỉ lệ sinh khối tươi của các bộ phận Sa mộc tuổi 9 ........................ 30
Hình 4.2. Tỉ lệ sinh khối tươi của các bộ phận Sa mộc tuổi 11 ...................... 30
Hinh 4.3. Cân thân cây tiêu chuẩn .................................................................. 31
Hình 4.4. Cân cành cây tiêu chuẩn .................................................................. 31
Hình 4.5. Tỉ lệ sinh khối khô của các bộ phận Sa mộc tuổi 9 ........................ 32
Hình 4.6. Tỉ lệ sinh khối khô của các bộ phận Sa mộc tuổi 11 ...................... 32
1
PHẦN 1
MỞ ĐẦU
1.1.Đặt vấn đề
Trên trái đất của chúng ta hiện nay vấn đề đang được quan tâm nhất là
Biến đổi khí hậu. Biến đổi khí hậu toàn cầu do sự gia tăng nồng độ CO2
Trong khí quyển đang gây nên những tác động tiêu cực về môi trường sống
như nước biển dâng, hạn hán, bão, lũ lụt.... ở Việt Nam những năm gần đây
xuất hiện nhiều dạng thời tiết cực đoan như: hiện tượng thời tiết el nino,lũ
quét, lũ ống, bão xuất hiện với mật độ ngày càng dày hơn. Gây ảnh hưởng rất
lớn đến đời sống của người dân,thiệt hại lớn cho nhiều vùng và nhiều quốc gia.
Biến đổi khí hậu ảnh hưởng chung đến tất cả các quốc gia trên Thế giới
nên biến đổi khí hậu trở thành mối quan tâm hàng đầu với hàng loạt sự kiện như:
phê chuẩn công ước biến đổi khí hậu (năm 1994) ký nghị định thư Kyoto (năm
1997) và thành lập ban tư vấn và điều hành quốc gia về CDM (năm 2003).
Những nghiên cứu trong nước và ngoài nước đều khẳng định biến đổi
khí hậu đã và đang ảnh hưởng đến vùng biển của nước ta. Mực nước biển
dâng làm cân bằng sinh thái bị tác động mạnh, Việt Nam là nước đứng thứ 4
trong 10 nước chịu ảnh hưởng nhiều nhất do nước biển dâng.
Việt Nam đã có những hoạt động tích cực để góp phần ngăn chặn sự
nóng lên của trái đất trên phạm vi toàn cầu,đã quan tâm đến việc trồng rừng
,phủ xanh đất trống đồi núi trọc như: chương trình 327, chương trình trồng
mới 5 triệu ha rừng 661, chương trình PAM và nhiều chương trình bảo tồn
khác do nhà nước, các tổ chức, các cá nhân đầu tư xây dựng và phát triển.Vào
đầu tháng 5 năm 2018, Bộ NN&PTNT Việt Nam cho công bố hiện trạng rừng
trên toàn quốc tính đến ngày 31/12/2017 tổng diện tích rừng là 14.415.381
ha,trong đó rừng tự nhiên là 10.236.451 ha, rừng trồng là 4.178.966 ha độ che
phủ tương ứng là 41,45%.
2
Có một cơ chế phát triển sạch CDM cho phép các nước phát triển đạt
được mục tiêu giảm phát thải bắt buộc của họ thông qua đầu tư thương mại
các dự án trồng rừng tại các nước đang phát triển nhằm hấp thụ khí CO2 từ
khí quyển.Tuy nhiên việc trồng rừng nhằm hấp thụ CO2 theo cơ chế phát triển
sạch CDM và việc nghiên cứu định hướng các giá trị và những lợi ích của
rừng về môi trường,đặc biệt là khả năng hấp thụ CO2 vẫn là vấn đề mới ở Việt
Nam.
Để xác định được lượng carbon hấp thụ đòi hỏi phải có những nghiên
cứu định lượng khả năng hấp thụ CO2 làm cơ sở xác định giá trị thương mại
CO2 là việc làm cần thiết.
Để góp phần giải quyết các vấn đề trên chúng tôi tiến hành nghiên cứu
đề tài: “Nghiên cứu khả năng hấp thụ carbon của rừng trồng sa mộc
(Cunnighamia lanceolata Hook) ở các tuổi 9, 11 tại huyện Mường
Khương, tỉnh Lào Cai”.
1.2.Mục tiêu và yêu cầu của đề tài
- Đề tài xác định được sinh khối và lượng carbon tích lũy được của
rừng trồng Sa mộc ở các tuổi 9, 11 tại huyện Mường Khương, tỉnh Lào Cai.
- Đề xuất một số ứng dụng trong xác định sinh khối và carbon tích lũy
của rừng trồng Sa mộc ở các tuổi 9, 11 tại huyện Mường Khương, tỉnh Lào Cai.
3
PHẦN 2
PHẦN TỔNG QUAN
2.1. Cơ sở khoa học của vấn đề nghiên cứu.
Thực vật hấp thu khí CO2 trong quá trình quang hợp và chuyển thành
những hợp chất hữu cơ (đường, lipit, protein..). Trong sinh vật sản xuất (thực
vật), các hợp chất này là thức ăn cho sinh vật tiêu thụ. Cuối cùng là xác bã
thực vật, sản phẩm bài tiết sinh vật, phân hủy. Chúng ta thấy trong môi trường
Carbon là chất vô cơ (khí). Nhưng được quần xã sinh vật sử dụng thành chất
hữu cơ một phần làm thức ăn cho sinh vật tiêu thụ, phần lớn được tích lũy ở
dạng sinh khối thực vật như trong các bộ phận của cây (thân, cành, lá..).
“Sinh khối là tổng trọng lượng của sinh vật sống trong sinh quyển hoặc số
lượng sinh vật sống trên một đơn vị diện tích, thể tích vùng”. Sinh khối là một
chỉ tiêu quan trọng thể hiện năng suất của rừng, sinh khối được dùng để
nghiên cứu một số chỉ tiêu như dinh dưỡng hoặc các chỉ tiêu về môi trường
rừng. Khi cơ chế phát triển sạch (CDM) xuất hiện, nghiên cứu sinh khối giữ
vai trò quan trọng hơn, được dùng để xác định lượng carbon hấp thụ bởi thực
vật rừng, góp phần định lượng giá trị môi trường do rừng đem lại. Cơ chế
phát triển sạch (CDM) quy định tại Điều 12 của Nghị định thư Kyoto cho
phép khu vực chính phủ và khu vực tư nhân của các nước công nghiệp hóa
thực hiện các dự án giảm phát thải từ các nước đang phát triển và nhận được
tín dụng dưới dạng “giảm phát thải được chứng nhận” (CERs)- khoản tín
dụng này được tính vào chi tiêu giảm phát thải của các nước công nghiệp hóa.
CDM thúc đẩy phát triển bền vững tại các nước đang phát triển đồng thời cho
phép các nước phát triển góp phần vào mục tiêu giảm nồng độ khí nhà kính
trong khí quyển.
Tại hội nghị Thượng đỉnh Liên hợp quốc về Môi trường và Phát triển –
hay còn gọi là “Hội nghị Thượng đỉnh Trái Đất” tại Rio de Jancio năm 1992
4
Công ước của Liên hợp quốc về biến đổi khí hậu được thông qua. Mục tiêu
của Liên hợp quốc là nhằm ngăn ngừa những hoạt động có hại của loài người
đến khí hậu trên trái đất.
Công ước có hiệu lực năm 1994. Cho đến nay trên toàn thế giới đã có
189 nước ký kết công ước (UNFCCC, 2005).
2.2. Những nghiên cứu về rừng trồng trên Thế giới
2.2.1 Nghiên cứu về sinh khối rừng trồng
Sinh khối, năng suất gắn liền với quá trình quang hợp, là kết quả của
quá trình sinh học, mang ý nghĩa thực tiễn to lớn trong kinh doanh rừng. Tiêu
biểu cho lĩnh vực này có các tác giả sau:
Liebig J. V. (1940) [36] lần đầu tiên đã định lượng về sự tác động phân
bón tới thực vật và phát triển thành định luật “tối thiểu”. Lieth H. (1964) [37],
Houghton RA, 1999 [31] tổng kết lịch sử ra đời và phát triển của sinh khối và
năng suất trong công trình nghiên cứu của mình.
Lieth H. (1964) [37] đã thể hiện năng suất trên toàn thế giới bằng biểu
đồ năng suất, đồng thời sự ra đời của phương trình sinh học quốc tế “IBP”
(1964) và chương trình sinh quyển con người “MAB” (1971) đã tác động
mạnh tới nghiên cứu năng suất và sinh khối.
Cannell M. G. R. (1981) [31] đã công bố công trình “Sinh khối và tài
liệu năng suất sơ cấp rừng thế giới” trong đó tập hợp hơn 600 công trình
nghiên cứu đã được tóm tắt về sinh khối khô thân, cành, lá và một số thành
phần sản phẩm sơ cấp của hơn 1200 lâm phần thuộc 46 quốc gia trên thế giới.
Qua tham khảo, tổng hợp các phương pháp nghiên cứu sinh khối và
năng suất thực vật của các tác giả trên thế giới, có thể tựu chung lại các
phương pháp như sau:
5
+ Phương pháp dioxyt carbon: Do Transeau (1926) khởi xướng
được áp dụng đầu tiên ở Đức, Anh, Mỹ và Nhật bởi các tác giả Huber
(1952), Monteith (1960 - 1962), Lemon (1960 - 1967), Inoue (1965-1968)
+ Phương pháp Chlorophyll: Được Aruga và Monsi đề xuất năm 1963
cho phép xác định hàm lượng chất diệp lục trên một đơn vị diện tích mặt đất
là một chỉ tiêu biểu thị khả năng của hệ sinh thái hấp thu các tia bức xạ hoạt
động quang tổng hợp được dùng để đánh giá sinh khối của hệ sinh thái.
+ Phương pháp thu hoạch: Khi xem xét các phương pháp nghiên
cứu Whitaker R. H. (1966) [45] cho rằng: “Số đo năng suất chính là
số đo về tăng trưởng, tích lũy sinh khối ở cơ thể thực vật trong quần xã”.
+ Phương pháp cây mẫu: Năm 1967 Newbould P. J [40] đề nghị
phương pháp “cây mẫu” để nghiên cứu sinh khối và năng suất của các quần
xã từ các ô tiêu chuẩn. Phương pháp này được chương trình sinh học quốc tế
“IBP” thống nhất áp dụng. Trên cơ sở các phương pháp nghiên cứu trên, các
nhà khoa học đã nghiên cứu cho các đối tượng khác nhau và đã thu được các
kết quả đáng kể.
+ Phương pháp Oxygen: Do Edmonton và cộng sự đề xướng năm 1968
nhằm định lượng ô-xi tạo ra trong quá trình quang hợp của thực vật màu xanh
(dẫn theo tài liệu [28]).
Từ ý nghĩa đó, Whittaker R. H., Woodweel G. M. (1968) [47] đã đề ra
phương pháp “thu hoạch” để nghiên cứu năng suất sơ cấp thực. Các tác giả đề
nghị chọn ô tiêu chuẩn điển hình, chặt toàn bộ cây trong ô tiêu chuẩn, cân xác
định trọng lượng.
Tuy nhiên, việc chặt toàn bộ cây trong ô tiêu chuẩn và cân trọng lượng
là khó thực hiện đối với rừng gỗ lớn, rừng đặc dụng và rừng gỗ quý.
Tóm lại, những nghiên cứu trên để phục vụ cho việc xác định sinh khối
rừng trồng, các tác giả đã đưa ra các phương pháp khác nhau để tính sinh
6
khối, mỗi một phương pháp đều có những ưu nhược điểm riêng tùy vào điều
kiện cụ thể và mục tiêu của công việc mà lựa chọn phương pháp thích hợp
nhất để áp dụng.
2.2.2. Nghiên cứu về khả năng tích lũy Carbon rừng trồng
Giảm phát thải khí gây hiệu ứng nhà kính từ phá rừng và suy
thoái rừng (REDD) ở các nước đang phát triển là sáng kiến toàn cầu đã được
Hội nghị các nước thành viên lần thứ 13 (COP13) của Công ước khung Liên
hợp quốc về Biến đổi khí hậu (UNFCCC) và Nghị định thư Kyoto thông qua
tại Ba-li (Indonesia) năm 2007. Hàng năm, lượng khí thải từ phá rừng và suy
thoái rừng ở các nước đang phát triển chiếm khoảng 20% so với tổng lượng
phát thải khí gây hiệu ứng nhà kính trên toàn cầu, vì thế sáng kiến REDD
được hình thành từ ý tưởng giản đơn ban đầu là trả tiền cho các nước đang
phát triển để làm giảm phát thải khí CO2 từ ngành lâm nghiệp. Một vấn đề đặt
ra là cần phải lượng hóa được cacrbon cơ sở, hiện đang được lưu giữ trong
các cánh rừng.
Các bể chứa cacrbon chính trong các hệ sinh thái rừng nhiệt đới là các
sinh khối sống của cây cối và thực vật dưới tán và khối lượng vật liệu chết
của vật rơi rụng, mảnh vụn gỗ và các chất hữu cơ trong đất. Cacrbon được lưu
trữ trong sinh khối sống trên mặt đất của cây thường là các bể chứa lớn nhất
và ảnh hưởng trực tiếp nhất bởi nạn phá rừng và suy thoái. Như vậy, ước tính
sinh khối tươi ( trong cây và vật rơi rụng) là 321,7- 495,4 tấn/ha, tương đương
với lượng sinh khối khô là 173,4- 266,2 tấn /ha. Rừng Keo lá tràm thuần loài
15 tuổi có tổng sinh khối tươi ( trong cây và vật rơi rụng) là 251,1433,7
tấn/ha, tương đương với lượng sinh khối khô là 132- 223 tấn/ha.
Lý Thu Quỳnh (2007) với công trình “Nghiên cứu sinh khối và khả
năng hấp thụ cacrbon của rừng Mỡ (Manglietia conifera Dandy) trồng tại
Tuyên Quang và Phú Thọ”[12].
7
Như vậy, để phục vụ cho việc xác định sinh khối rừng trồng các tác giả
đã sử dụng các phương pháp khác nhau để nghiên cứu. Tuy nhiên, tính sinh
khối và định lượng carbon mỗi một phương pháp đều có những ưu nhược
điểm riêng tùy vào điều kiện cụ thể và mục tiêu của công việc mà lựa chọn
phương pháp thích hợp. Tuy nhiên, phương pháp “cây mẫu” thường được áp
dụng phố biến hơn cả, thông qua trọng lượng các bộ phận nghiên cứu, xác lập
các mối quan hệ của chúng với các nhân tố điều tra lâm phần, qua đó thiết lập
các mô hình làm cơ sở xây dựng bảng tra sinh khối giữa các bộ phận cây phục
vụ cho sản xuất và nghiên cứu khoa học.
2.3. Tình hình nghiên cứu trong nước
2.3.1. Nghiên cứu về sinh khối
Nghiên cứu về sinh khối rừng ở Việt Nam được tiến hành khá muộn so
với thế giới, song bước đầu cũng đã đạt được những thành tựu đáng kể. Cho
tới nay một số loài cây như Thông nhựa, Thông mã vĩ, Keo tai tượng, Keo
lai,… đã được nhiều tác giả nghiên cứu các biểu về cấp đất, biểu thể tích, sản
lượng rừng… Đây là những nghiên cứu bước đầu làm cơ sở cho việc nghiên
cứu sinh khối và tính toán lượng cacrbon hấp thụ ở các loài cây ở nước ta.
Hà Văn Tuế (1994) cũng trên cơ sở phương pháp “cây mẫu” của
Newboul, D.J (1967) [4] đã nghiên cứu năng suất, sinh khối một số quần xã
rừng trồng nguyên liệu giấy tại vùng trung du Vĩnh Phú (dẫn theo Lý Thu
Quỳnh, 2007) [12].
Công trình “Đánh giá sinh trưởng, tăng trưởng, sinh khối và năng suất
rừng Thông ba lá (Pinus Keysia Roileex Gordm) vùng Đà Lạt - Lâm Đồng”
của Lê Hồng Phúc (1996) [10] đã tìm ra quy luật tăng trưởng sinh khối, cấu
trúc thành phần tăng trưởng sinh khối thân cây. Tỷ lệ sinh khối tươi, khô của
các bộ phận thân, cành, lá, rễ, lượng rơi rụng, tổng sinh khối cá thể và quần
8
thể. Sau khi nghiên cứu tác giả đã lập được một số phương trình nói lên tương
quan giữa sinh khối và các bộ phận cây rừng với đường kính D1,3.
Vũ Văn Thông (1998) [27] đã thực hiện công trình “Nghiên cứu cơ sở
xác định sinh khối cây cá lẻ và lâm phần Keo lá tràm (Accia Auriculiformis
Cunn) tại tỉnh Thái Nguyên”, qua đó đã lập bảng tra sinh khối tạm thời phục
vụ cho công tác điều tra kinh doanh rừng.
Nguyễn Văn Dũng (2005) [20] đã đưa ra nhận định rằng Thông mã vĩ
thuần loài 20 tuổi có tổng sinh khối tươi (trong cây và vật rơi rụng) là 321,7-
495,4 tấn/ha, tương đương với lượng sinh khối khô là 173,4- 266,2 tấn /ha.
Rừng Keo lá tràm thuần loài 15 tuổi có tổng sinh khối tươi (trong cây và vật
rơi rụng) là 251,1433,7 tấn/ha, tương đương với lượng sinh khối khô là 132-
223 tấn/ha.
Lý Thu Quỳnh (2007) với công trình “Nghiên cứu sinh khối và khả
năng hấp thụ cacrbon của rừng Mỡ (Manglietia conifera Dandy) trồng tại
Tuyên Quang và Phú Thọ”[12].
Như vậy, để phục vụ cho việc xác định sinh khối rừng trồng các tác giả
đã sử dụng các phương pháp khác nhau để nghiên cứu. Tuy nhiên, tính sinh
khối và định lượng cacrbon mỗi một phương pháp đều có những ưu nhược
điểm riêng tùy vào điều kiện cụ thể và mục tiêu của công việc mà lựa chọn
phương pháp thích hợp. Tuy nhiên, phương pháp “cây mẫu” thường được áp
dụng phố biến hơn cả, thông qua trọng lượng các bộ phận nghiên cứu, xác lập
các mối quan hệ của chúng với các nhân tố điều tra lâm phần, qua đó thiết lập
các mô hình làm cơ sở xây dựng bảng tra sinh khối giữa các bộ phận cây phục
vụ cho sản xuất và nghiên cứu khoa học.
2.3.2. Nghiên cứu về tích lũy Carbon rừng trồng
Ngô Đình Quế và cộng tác viên (2005) [14] qua nghiên cứu năng
suất của các loại rừng trồng như: Thông mã vĩ, Thông nhựa, Thông 3 lá, Keo
9
lai, Keo tai tượng, Bạch đàn uro,... ở các tuổi khác nhau đã đi đến kết luận về
khả năng hấp thụ CO2 của các lâm phần cũng có sự khác nhau. Để tích luỹ
khoảng 100 tấn CO2 /ha, Thông nhựa phải đến tuổi 16 - 17, Thông mã vĩ và
Thông 3 lá ở tuổi 10, Keo lai 4 - 5 tuổi, Keo tai tượng 5 - 6 tuổi và Bạch đàn
uro ở tuổi 4 - 5. Tác giả đã lập phương trình tương quan hồi quy tuyến tính
giữa lượng CO2 hấp thụ hàng năm với năng suất gỗ và năng suất sinh học, từ
đó tính ra được khả năng hấp thụ CO2 thực tế ở nước ta đối với 5 loài cây
trên. Cũng theo Ngô Đình Quế (2005), với tổng diện tích 123,95 ha khi trồng
Keo lai 3 tuổi, Quế 17 tuổi, Thông 3 lá 15 tuổi, Keo lá tràm 12 tuổi thì sau khi
trừ đi tổng lượng Cacrbon của đường cơ sở, lượng Cacrbon thực tế thu được
qua việc trồng rừng CDM là 7553,6 tấn C hoặc 27721,9 tấn CO2.
Nguyễn Minh Tâm (2013) nghiên cứu “Nghiên cứu khả năng hấp thụ
khí CO2 của rừng trồng Mỡ (Manglietia Conifera) tại Thành phố Lào Cai,
tỉnh Lào Cai” cho thấy tổng lượng cacrbon tích lũy trong một ha rừng trồng
dao động khoảng từ 9,783,5kg-16,601 kg.
Phạm Văn Quỳnh (2015) trong đề tài nghiên cứu “Nghiên cứu khả
năng tích lũy cacrbon của rừng trồng Mỡ (Manglietia Conifera) tại xã Chu
Hương, huyện Ba Bể, tỉnh Bắc Kạn đã xác định được khả năng tích lũy
cacrbon của rừng trồng Mỡ các tuổi khác nhau. Ở tuổi 3 khả năng tích lũy
cacrbon thấp nhất đạt 3,66 tấn/ha, ở tuổi 5 có lượng tích lũy cacrbon khá cao
đạt 5,47 tấn/ha, ở tuổi 7 khả năng tích lũy cacrbon đạt 5,31 tấn/ha, ở tuổi 9
khả năng tích lũy cacrbon cao nhất đạt 6,08 tấn/ha.
2.2.3 Nghiên cứu về tích lũy Carbon rừng trồng
Ngô Đình Quế và cộng tác viên (2005) [14] qua nghiên cứu năng
suất của các loại rừng trồng như: Thông mã vĩ , Thông nhựa, Thông 3 lá, Keo
lai, Keo tai tượng, Bạch đàn uro,... ở các tuổi khác nhau đã đi đến kết luận về
khả năng hấp thụ CO2 của các lâm phần cũng có sự khác nhau. Để tích luỹ
10
khoảng 100 tấn CO2 /ha, Thông nhựa phải đến tuổi 16 - 17, Thông mã vĩ và
Thông 3 lá ở tuổi 10, Keo lai 4 - 5 tuổi, Keo tai tượng 5 - 6 tuổi và Bạch đàn
uro ở tuổi 4 - 5. Tác giả đã lập phương trình tương quan hồi quy tuyến tính
giữa lượng CO2 hấp thụ hàng năm với năng suất gỗ và năng suất sinh học, từ
đó tính ra được khả năng hấp thụ CO2 thực tế ở nước ta đối với 5 loài cây
trên. Cũng theo Ngô Đình Quế (2005), với tổng diện tích 123,95 ha khi trồng
Keo lai 3 tuổi, Quế 17 tuổi, Thông 3 lá 15 tuổi, Keo lá tràm 12 tuổi thì sau khi
trừ đi tổng lượng Cacrbon của đường cơ sở, lượng Cacrbon thực tế thu được
qua việc trồng rừng CDM là 7553,6 tấn C hoặc 27721,9 tấn CO2.
Võ Đại Hải và cộng sự (2009), trong đề tài nghiên cứu “Nghiên cứu
khả năng hấp thụ và giá trị thương mại cacrbon của một số dạng rừng trồng
chủ yếu ở Việt Nam” đã tiến hành nghiên cứu năng suất sinh khối của một số
loài cây trồng rừng như: Mỡ, Thông mã vĩ, Thông nhựa, Keo lai, Keo lá
tràm,… Kết quả đã đánh giá được cấu trúc sinh khối cây cá lẻ và cấu trúc sinh
khối lâm phần rừng trồng, tìm hiểu rõ được mối quan hệ giữa sinh khối cây cá
lẻ và lâm phần với các nhân tố điều tra,… Góp phần quan trọng trong nghiên
cứu sinh khối rừng trồng và nghiên cứu khả năng hấp thụ cacrbon của một số
loài cây trồng rừng sản xuất chủ yếu ở nước ta hiện nay.
Nghiên cứu của Vũ Tuấn Phương và cộng sự (2006) [25] trong đề tài
lượng giá và định giá rừng đã tiến hành nghiên cứu sinh khối làm cơ sở cho
việc tính toán trữ lượng cacrbon một số loại rừng trồng, bao gồm: keo lá tràm,
keo tai tượng, thông mã vĩ, keo lai, quế, thông nhựa, bạch đàn uro. Kết quả đã
xác định được sinh khối, trữ lượng cacrbon và các mô hình cho việc tính toàn
lượng cacrbon tích lũy.
Đặng Thịnh Triều (2010) trong đề tài nghiên cứu “Nghiên cứu khả
năng cố định Carbon của rừng trồng Thông mã vĩ (Pinus massoniana
Lambert) và Thông nhựa (Pinus merkusii Jungh et. de Vriese) làm cơ sở xác
định giá trị môi trường rừng theo cơ chế phát triển sạch ở Việt Nam” đã xác
11
định được khả năng hấp thụ cacrbon ở cấp tuổi 6 của lâm phần Thông mã vĩ
khoảng từ 115,21 - 178,68 tấn/ha, của lâm phần Thông nhựa khoảng 117,05 -
135,54 tấn/ha tùy thuộc vào cấp đất, đồng thời tác giả cũng đã xây dựng được
bảng tra khả năng hấp thụ cacrbon của cây cá lẻ cũng như lâm phần Thông
mã vĩ và Thông nhựa chung và riêng cho từng cấp tuổi.
Hà Thị Diệu Linh (2013) trong đề tài nghiên cứu “Nghiên cứu khả năng
hấp thụ CO2 của rừng trồng Keo tai tượng (Acacia mangium) tại huyện Định
Hóa tỉnh Thái Nguyên” đã xác định được lượng CO2 hấp thụ tăng theo tuổi
rừng ở xã Đồng Thịnh, lượng CO2 được hấp thụ trong việc tạo ra sinh khối
phần trên mặt đất ở độ tuổi 3, 4, 5 lần lượt là 47,89 tấn/ha; 49,94 tấn/ha; 65,71
tấn/ha. Ở xã Bảo Linh chỉ tiêu này lần lượt là 45,94 tấn/ha; 53,24 tấn/ha;
67,85 tấn/ha.
Phạm Văn Quỳnh (2015) trong đề tài nghiên cứu “Nghiên cứu khả
năng tích lũy Cacrbon của rừng trồng Mỡ (Manglietia conifera) tại xã Chu
Hương, huyện Ba Bể, tỉnh Bắc Kạn” đã xác định được khả năng hấp thụ
cacrbon của rừng trồng Mỡ các tuổi có sự khác nhau. Cụ thể ở tuổi 3 khả
năng tích lũy cacrbon thấp nhất đạt 3,66 tấn/ha, ở tuổi 5 có lượng tích lũy
cacrbon khá cao đạt 5,47 tấn/ha, ở tuổi 7 khả năng tích lũy cacrbon đạt 5,31
tấn/ha, ở tuổi 9 khả năng tích lũy cacrbon cao nhất đạt 6.08 tấn/ha.
Nguyễn Minh Tâm (2013) trong đề tài nghiên cứu “Nghiên cứu khả
năng hấp thụ khí CO2 của rừng trồng Mỡ (Manglietia conifera) tại Thành phố
Lào Cai, tỉnh Lào Cai đã xác định được tổng lượng CO2 hấp thụ trong một ha
rừng trồng mỡ là rất lớn và dao động trong khoảng từ 35872,8 kg – 60870,3
kg. Trong đó, chủ yếu lượng CO2 tập trung trong tầng cây gỗ (53,8 – 82,9%,
trung bình 68,5%), tiếp theo là CO2 trong vật rơi rụng (9,7 – 33,4%, trung bình
21,5%) và CO2 trong cây bụi, thảm tươi (7,4 – 12,8%, trung bình 10%).
12
2.4. Tổng quan về khu vực nghiên cứu
2.4.1. Điều kiện tự nhiên khu vực nghiên cứu
* Vị trí địa lý
Mường Khương là huyện miền núi, biên giới của tỉnh Lào Cai, cách
Thành phố Lào Cai 50 km về phía Đông Bắc.
• Có tọa độ địa lý : 22032’40” đến 22050’30” độ vĩ Bắc
• 104000’55” đến 104014’50” độ kinh Đông
• phía Bắc và Tây giáp tỉnh Vân Nam, Trung Quốc
• Phía Nam giáp huyện Bảo Thắng
• Phía Đông giáp huyện Bắc Hà, Si Ma Cai và tỉnh Vân Nam ( Trung Quốc ).
Mường Khương là một huyện có vị trí đặc biệt quan trọng về an ninh,
quốc phòng. Tổng chiều dài đường biên giới đất liền tiếp giáp với nước bạn
Trung Quốc là 86,5 km. Huyện có cửa khẩu quốc gia Mường Khương, cửa
khẩu phụ Pha Long và các lối mở là điều kiện thuận lợi để giao lưu, trao đổi
kinh tế, văn hóa giữa hai nước Việt - Trung. Mường Khương là một huyện
vùng núi cao. Độ cao bình quân của huyện so với mực nước biển là 950 m.
Đỉnh núi cao nhất trên địa bàn Mường Khương cao tới 1.609 m. Toàn huyện
rộng 556,15 km².
Trong huyện có thị trấn Mường Khương (huyện lị), và 15 xã: Bản
Lầu, Bản Sen, Cao Sơn, Dìn Chin, La Pan Tẩn, Lùng Khấu Nhin, Lùng
Vai, Nậm Chảy, Nấm Lư, Pha Long, Tả Gia Khâu, Tả Ngải Chồ, Tả
Thàng, Thanh Bình, Tung Chung Phố. Huyện
lị
là thị
trấn Mường
Khương nằm trên quốc lộ 4D, cách thành phố Lào Cai khoảng 50 km về
hướng đông bắc và cách biên giới Việt - Trung khoảng 5 km.
*Địa hình :
Địa hình có nhiều vực sâu chia cắt xem kẽ các dải thung lũng hẹp. Độ
cao trung bình so với mực nước biển tại thị trấn là 900 m, đỉnh cao nhất trên
1.600 m (La Pán Tẩn). Độ dốc trung bình từ 25 đến 300.
13
Trên địa bàn huyện có 6 nhóm đất chính, thích hợp cho việc phát triển
nhiều loại cây trồng nông, lâm nghiệp và cây dược liệu:
‾ Nhóm đất feralit vàng đỏ trên đá sét và đá biến chất trên núi cao từ
1200m trở lên
‾ Nhóm đất feralit vàng đỏ trên đá sét và đá biến chất trên núi trung
bình từ 700m đến 1200m
‾ Nhóm đất feralit vàng đỏ trên đá sét và đá biến chất trên núi thấp từ
300m đến 700m
‾ Nhóm đất feralit vàng đỏ trên đá sét và đá biến chất trên vùng đồi
‾ Nhóm đất nâu đỏ trên đá vôi
‾ Nhóm đất thung lũng do sản phẩm dốc tụ
Mạng lưới sông suối phân bố rải rác chiếm 1,46% tổng diện tích tự nhiên.
* Đặc điểm Thủy văn:
- Thủy văn
Hệ thống sông suối của huyện nằm ở đầu nguồn của hai con sông lớn là
sông Chảy và sông Nậm Thi. Hệ thống thủy văn của huyện khá dày đặc với
mật độtừ 0.7- 1 km/km và phân bố phức tạp do hiện tượng KASTER hoạt
động mạnh tạo nên các dòng chảy ngầm. Vì vậy, các phần núi cao của huyện
nhất là vùng núi đá vôi dòng chảy lớn mặt bị hạn chế mật độ suối giảm có nơi
chỉ còn 0.5 km/km
Dòng chảy chủ yếu là các con suối theo 2 hướng chính là (Tây Bắc-
Đông Nam) và (Đông Bắc-Tây Nam) phía Đông huyện có sông Chảy bắt nguồn
từ Trung Quốc. Phía tây huyện có sông Nậm Thi là một nhánh hợp lưu của sông
Hồng, các con suối chính là suối Bản Phiệt, suối Nậm Chảy, suối Pác Trà có lưu
vực lớn hơn 50 km các suối còn lại có lưu lượng khoảng 10-20 km.
*Thổ nhưỡng, đất đai:
14
Trên địa bàn huyện Mường Khương chủ yếu là loại đất feralít phát triển
trên đá biến chất. Tổng diện tích tự nhiên của huyện 55.614,53 ha, diện tích
đất canh tác đất nông nghiệp thấp, có 9.824,92 ha (chiếm 17,66%); đất lâm
nghiệp có 21.393,4 ha chiếm 38,46 %; còn lại chủ yếu đất có độ dốc cao chưa
sử dụng là 21.827,16 ha chiếm 43,88%.
*Tài nguyên rừng
Duy trì thường xuyên công tác quản lý bảo vệ và phòng chống cháy
rừng. Triển khai kịp thời công tác khoanh nuôi bảo vệ, chăm sóc, trồng rừng
theo kế hoạch. Huyện đã trồng được 70 ha rừng phòng hộ 30 ha rừng sản
xuất. Khoanh nuôi và bảo vệ 12.901 ha rừng, đồng thời thực hiện rà soát xong
100 ha đất trồng rừng thay thế nương rẫy tại thị trấn Mường Khương.
Diện tích đất quy hoạch cho lâm nghiệp huyện Mường Khương là
30.857 ha chiếm 55% tổng diện tích toàn huyện
Trong đó:
- Diện tích có rừng là 23.445ha
- Diện tích đất trống đồi núi trọc không có rừng là 7.411ha
- Diện tích quy hoạch rừng phòng hộ 18.088 ha (đất có rừng 13.608 ha.
Đất trống 4.479 ha )
- Diện tích quy hoạch cho sản xuất 12.769 ha (đất có rừng 9.836 ha.
Đất trống 2.931 ha )
2.4.2. Điều kiện kinh tế - xã hội khu vực nghiên cứu
* Tình hình dân sinh, kinh tế xã hội
Mường khương là một huyện miền núi với nhiều dân tộc anh em sinh sống.
Bao gồm 14 dân tộc khác nhau, người H’Mông là dân tộc đa số trong
huyện chiếm 41.78% tổng nhân khẩu, dân tộc Nùng chiếm 26.28%, dân tộc
Kinh chiếm 11.98%, Dao chiếm 5.75%, Pa Dí 2.58%, Dáy 3.66%, Phù Lá
15
2.21%, Thu Lao 1.1%, còn lại là các dân tộc khác. Dân số toàn huyện có
51481 người mật độ dân số bình quân 89 người/km.
Nơi có mật độ dân số thấp nhất là xã Nậm Chảy với 44 người/km.
Nơi có mật độ dân số cao nhất là thị trấn Mường Khương với 163
người/km
Toàn huyện có 26206 người trong độ tuổi lao động chiếm 55.96% dân
số của toàn huyện trong đó, lao động trong khu vực nông lâm nghiệp chiếm
89.6%, lao động trong nghành công nghiệp, xây dựng chiếm 1.23%, còn lại là
lao động trong các nghành nghề khác.
*Kinh tế
Với sự nỗ lực của cả hệ thống chính trị tình hình kinh tế- xã hội của
huyện trong những tháng đầu năm tiếp tục có những bước phát triển. Theo
báo cáo của UBND huyện Mường Khương, đến hết tháng 11, sản xuất nông
nghiệp toàn huyện có nhiều thuận lợi. Cây lúa mùa đến nay nhân dân đã thu
hoạch xong, năng suất bình quân đạt 47 tạ/ha, sản lượng đạt 8.093 tấn. Cây
ngô sản lượng thu hoạch cả năm đạt 28.925,4 tấn. Cây chè sản lượng đạt
9.750 tấn,giá trị sản lượng đạt trên 59,3 tỷ đồng. Cây dứa giá trị sản lượng đạt
67,1 tỷ đồng. Cây chuối giá trị sản lượng đạt 38,02 tỷ đồng. Cây quýt giá trị
sản lượng đạt 22,84 tỷ đồng. Tổng đàn gia súc toàn huyện đạt 42.207 con, đàn
gia cầm 205.000 con. Thương mại, dịch vụ đáp ứng nhu cầu tiêu dùng của
nhân dân. Công nghiệp giá trị sản xuất trong tháng đạt 0,5 tỷ đồng, lũy kế đạt
7 tỷ đồng. Tiểu thủ công nghiệp lũy kế giá trị sản xuất đạt 86 tỷ đồng. Thu
ngân sách nhà nước trên địa bàn đến ngày 16/11/2018 đạt gần 60,3 tỷ đồng.
Theo báo cáo sơ bộ điều tra hộ nghèo, cận nghèo năm 2018, toàn huyện
giảm 9,68% hộ nghèo, tỷ lệ hộ nghèo còn lại là 27,68%.
*Văn hóa xã hội
16
‾Chất lượng giáo dục chuyển biến rõ nét ở tất cả các cấp học, cơ sở vật
chất trường học được quan tâm đầu tư; đội ngũ cán bộ, giáo viên tăng về số
lượng, nâng cao về chất lượng. Hoàn thành PCGD Mầm non cho trẻ 5 tuổi
trong năm 2013 (vượt mục tiêu đại hội trước 2 năm). Công tác Phổ cập giáo
dục tiếp tục được duy trì bền vững ở 16/16 xã thị trấn;. Tỷ lệ huy động học
sinh trong độ tuổi ra lớp đều đạt và vượt chỉ tiêu giao trên 99%. Cơ sở vật
chất, thiết bị giáo dục được đầu tư, nâng cấp. Việc phấn đấu trường đạt chuẩn
Quốc gia đến đại hôi là 21 trường (vượt 4 trường so với mục tiêu đại hội).
‾ Hoạt động văn hóa, thể thao được duy trì và phát triển, phong trào văn
hóa, văn nghệ, thể dục thể thao các dân tộc được chú trọng và nhân rộng. Số
thôn bản được công nhận văn hóa trên 50% (vượt chỉ tiêu đại hội); 97% cơ
quan, đơn vị, trường học, trạm y tế đạt văn hóa (vượt chỉ tiêu đại hội); hàng
năm có 72% hộ gia đình đạt tiêu chuẩn văn hóa; 98% số hộ được nghe đài
tiếng nói Việt Nam; 90% số hộ được xem truyền hình (vượt chỉ tiêu đại hội).
100% các thôn, bản, tổ dân phố xây dựng được Quy ước, Hương ước, việc
cưới, việc tang, lễ hội, khôi phục các làn điệu dân ca của các dân tộc, thực
hiện theo nếp sống văn hóa mới và phong tục tập quán tốt đẹp của đồng bào.
- Các chế độ chính sách xã hội, chính sách đối với đồng bào dân tộc,
phòng chống tệ nạn xã hội được triển khai kịp thời, đồng bộ có hiệu quả. Tỷ
lệ hộ nghèo giảm bình quân 6,4%/năm. Hầu hết các mục tiêu chủ yếu đều đạt
và vượt so với mục tiêu Nghị quyết Đại hội đề ra. Tỷ lệ hộ nghèo hiện còn là
31,39%. Công tác đào tạo nghề và giải quyết việc làm tiếp tục được quan tâm.
Từ đầu nhiệm kỳ đến nay đã mở 58 lớp đào tạo nghề cho 1.865 học viên; liên
kết đào tạo 3 lớp trung cấp nghề khuyến nông, khuyến lâm với 103 học viên
tham gia; bình quân hàng năm tạo việc làm mới cho 1.090 lao động (tăng 3%
so với mục tiêu đại hội). Xuất khẩu 221 lượt lao động đến thị trường các nước
17
Nhật Bản, Hàn Quốc, Libya, Malaysia và Ả rập xê út, theo Quyết định số
71/2009/QĐ-TTg của Thủ tướng Chính phủ.
18
PHẦN 3
ĐỐI TƯỢNG, PHẠM VI, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
3.1. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
3.1.1. Đối tượng nghiên cứu:
- Rừng trồng Sa mộc ( Cunninghania Cunceolata Hook ) thuần loài ở
các tuổi 9,11 tại huyện Mường Khương, tỉnh Lào Cai
3.1.2. Phạm vi nghiên cứu:
- Địa điểm nghiên cứu: đề tài thực hiện tại xã Sả Hồ và Na Pên
- Thời gian nghiên cứu: Từ tháng 1 đến tháng 5-2019
- Số liệu được thu thập tại rừng trồng Sa mộc ở tuổi 9,11 tại huyện
Mường Khương, tỉnh Lào Cai.
- Đề tài tập trung nghiên cứu sinh khối tươi, khô và khả năng hấp thụ
CO2 của bộ phận trên mặt đất đối với rừng trồng Sa mộc, tuổi 9,11 của khu
vực nghiên cứu không nghiên cứu thảm thực vật (cây bụi thảm tươi,vật rơi
rụng) vì vậy không ước tính sinh khối và lượng carbon tích lũy của những cây
bụi thảm tươi.
3.2. Nội dung nghiên cứu
(1) Nghiên cứu sinh khối của cây cá thể, của lâm phần rừng trồng Sa
mộc tại khu vực nghiên cứu.
(2) Nghiên cứu khả năng tích lũy Carbon của cây cá thể, của lâm phần
rừng trồng Sa mộc tại khu vực nghiên cứu.
(3) Lượng hóa giá trị thương mại từ hấp thụ CO2 của rừng trồng Sa mộc
ở các tuổi khác nhau tại khu vực nghiên cứu.
(4 ) Xây dựng mối tương quan giữa sinh khối và trữ lượng Carbon với
chỉ tiêu sinh trưởng D1.3 của rừng trồng Sa mộc tại khu vực nghiên cứu.
19
3.3. Phương pháp nghiên cứu
3.3.1. Cơ sở phương phương pháp luận
Rừng đóng vai trò quan trọng trong việc chống lại sự biến đổi khí hậu
toàn cầu do ảnh hưởng của nó đến chu trình tuần hoàn Carbon. Rừng trao đổi
Carbon với môi trường không khí qua quá trình quang hợp và hô hấp. Thông
qua quá trình quang hợp, CO2 ngoài môi trường sẽ được cây rừng hấp thụ và
chuyển thành năng lượng dưới dạng chất Hyđratcacrbon.
6n CO2 + 5n H2O (C6H10O5)n + 6n O2
Hợp chất này tích luỹ trong các bộ phận của cây tạo ra sinh khối
(Biomass) Sinh khối được xác định là tất cả chất hữu cơ ở dạng sống và chết
(còn ở trên cây). Sinh khối là đơn vị đánh giá năng suất của lâm phần. Mặt
khác để có được số liệu hấp thụ Carbon, khả năng và động thái hấp thụ
Carbon của rừng, chúng ta phải tính từ sinh khối của rừng. Chính vì vậy, việc
điều tra sinh khối của cây là điều tra hấp thụ Carbon của rừng.
Sinh khối rừng được biểu thị bằng nhiều đại lượng khác nhau nhưng
phổ biến nhất là thể tích và trọng lượng chất hữu cơ do cây tạo ra. Theo
nguyên tắc của chọn lọc tự nhiên, mỗi cây rừng phải thu xếp cho mình một
sinh khối hợp lý nhất. Vì vậy, các bộ phận sinh khối khác nhau trên thân sẽ
hình thành một tỷ lệ nhất định. Do đó, việc nghiên cứu các chỉ tiêu sinh
trưởng, mối tương quan giữa chúng với nhau và với sinh khối là rất cần thiết.
3.3.2. Phương pháp thu thập số liệu
3.3.2.1. Thu thập số liệu sơ cấp
Kề thừa những tài liệu về điều kiện tự nhiên, kinh tế - xã hội ở khu vực
nghiên cứu và các tài liệu có liên quan đến vấn đề nghiên cứu.
3.3.2.2.Thu thập số liệu thứ cấp
a) Xác lập OTC và lựa chọn cây mẫu:
20
Thiết lập 3 ô tiêu chuẩn ( OTC ) điển hình tạm thời cho mỗi tuổi với
diện tích mỗi OTC là 500m2 , các OTC được lập mang tính đại diện cho khu
vực nghiên cứu và phân bố đều ở các vị trí sườn, đỉnh (do đặc thù ở khu vực
nghiên cứu là người dân canh tác trồng rau màu, cây lương thực ở chân đồi
nên không lập được OTC ở vị trí chân đồi và chỉ có sườn và đỉnh). Trong mỗi
OTC 500m2 sẽ tiến hành chặt hạ 3 cây. Tiến hành lấy mẫu các bộ phận (thân,
cành, lá) của cây.
Xác định các chỉ tiêu sinh trưởng trung bình và cây tiêu chuẩn cần chặt hạ:
+ Đo chiều cao vút ngọn (Hvn) bằng thước đo cao.
+ Đo chu vi tại vị trí 1,3 m bằng thước dây sau đó suy ra đường kính (D1.3).
+ Xác định mật độ rừng trồng ban đầu và hiện tại. Kết quả thu được ghi
vào biểu mẫu sau:
Bảng 3.1: Mẫu bảng điều tra rừng trồng Sa mộc tuổi 9, 11 tại huyện
Mương Khương, tỉnh Lào Cai
Tuổi: OTC: Độ dốc: Hướng dốc:
Địa điểm:(Lô, Khoảnh, Tiểu khu,..) Điều kiện lập địa:
Vị trí:
Mật độ:
Phương thức trồng:
Ngàyđiềutra:
Người điều tra:
STT
D1.3(cm)
Hvn(m)
G(m2)
M(m2)
Ghi chú
1
2
........
1
+ Tính giá trị trung bình của Hvn, D1.3: 𝑥̅ =
𝑛 ∑ 𝑥𝑖 𝑖=1
𝑛
Trong đó: x là Hvn hoặc D1.3
+ Tính trữ lượng M/ha (m3 /ha): M = G x H x f (m3 /ha)
21
Trong đó: G là tổng tiết diện ngang (m2/ha); H là chiều cao trung bình
(m); f là hình số (lấy f = 0,45)
+ Xác định cây tiêu chuẩn: cây tiêu chuẩn được chọn là cây sinh trưởng
bình thường đến tốt, không sâu bệnh, không gãy ngọn, thân thẳng, một thân,
một ngọn, hình dạng tán đều, có đường kính ngang ngực (D1.3) và chiều cao
vút ngọn (Hvn) bằng hoặc gần bằng đường kính và chiều cao trung bình.
b) Xác định sinh khối tươi:
Xác định sinh khối tầng cây gỗ:
Sau khi xác định được cây tiêu chuẩn (mỗi OTC bao gồm 3 cây), sử
dụng phương pháp chặt hạ để đo đếm sinh khối tươi. Sinh khối tươi của cây
sẽ được xác định theo từng bộ phận gồm thân, cành, lá và rễ bằng cân ngay
tại hiện trường bằng cân có độ chính xác 0,1 gram.
Sau khi xác định được sinh khối tươi của từng bộ phận (thân, cành, lá
và rễ), tiến hành lấy mẫu đại diện cho từng bộ phận từ 100 – 500 gam để xác
định sinh khối khô. Cách lấy mẫu cụ thể như sau:
+ Sinh khối thân: thân là phần sinh khối lớn nhất của cây rừng. Thân
được chia thành các đoạn có chiều dài L = 1m, đoạn có đường kính 5cm
được tính vào sinh khối cành, sau đó đem cân để xác định sinh khối.
+ Sinh khối cành: sau khi đã tách lá, tiến hành chia cành thành các đoạn
nhỏ và đem toàn bộ cân để xác định sinh khối.
+ Sinh khối lá: thu gom toàn bộ sinh khối lá và đem lên cân..
Kết quả cân sinh khối ngoài thực địa được ghi vào biểu mẫu sinh khối tươi:
Bảng 3.2: Mẫu bảng tổng hợp kết quả sinh khối tươi của các cây tiêu
chuẩn rừng trồng Sa mộc tuổi 9, 11 tại khu vực nghiên cứu
OTC: Cây tiêu chuẩn: Tuổi: Hvn: D1.3:
Địa điểm: (Lô, Khoảnh, Tiểu khu,.....) Vị trí:
22
Ngày điều tra: Người điều tra:
Sinh khối tươi ( kg/cây )
Tổng
Thân
Cành
Lá
1
2
.......
Tổng
%
TB/ha
+ Tính sinh khối tươi của cây cá thể:
Wt(i) = Wt(t) + Wt(c) + Wt(l) (kg/cây)
Trong đó: Wt(i), Wt(t), Wt(c), Wt(l) lần lượt là tổng sinh khối tươi của
cây tiêu chuẩn i, sinh khối khô bộ phận thân, cành và lá của cây tiêu chuẩn i.
+ Tổng sinh khối tươi tầng cây gỗ trên 1 ha rừng trồng được tính:
10.000
(kg/ha)
Wt(ha) 𝑊𝑡(
̅̅̅̅̅̅i) 𝑁𝑡 ̅̅̅̅
500
Trong đó: Wt(ha) là tổng sinh khối tươi tầng cây gỗ trên 1 ha; Wt(i) là
sinh khối bình quân của cây tiêu chuẩn; N là mật độ bình quân cây Sa mộc có
trong OTC 500 m2 .
c) Xác định sinh khối khô:
Sinh khối khô của cây rừng chính là sinh khối thực của cây sau khi
tách nước. Phương pháp xác định sinh khối khô được thực hiện bằng phương
pháp mẫu đại diện.
Sau khi lấy được mẫu để xác định sinh khối khô, sấy mẫu ở nhiệt độ
80 - 105C trong khoảng thời gian 6 - 8 giờ. Trong quá trình sấy, kiểm tra
trọng lượng của mẫu sấy sau 2, 4, 6 và 8 giờ sấy. Nếu sau 3 lần kiểm tra thấy
23
trọng lượng của mẫu không thay đổi thì đó chính là trọng lượng khô của mẫu.
Mẫu dùng để xác định sinh khối khô được xác định như sau:
Đối với tầng cây gỗ Sa mộc:
+ Sinh khối thân: Tiến hành lấy mẫu thớt xác định sinh khối khô. Thân
cây được lấy 3 mẫu tại các vị trí gốc, giữa thân và ngọn, mỗi vị trí lấy thớt có
độ dày 3 - 8 cm.
+ Sinh khối cành: Cành cân lấy một mẫu 0,5 kg tại vị trí giữa cành.
+ Sinh khối lá: Lá trộn đều và lấy một mẫu 0,3 kg.
Kết quả tính sinh khối khô được ghi vào biểu mẫu sau:
Bảng 3.3: Mẫu bảng tổng hợp kết quả sinh khối khô của các cây tiêu
chuẩn rừng trồng Sa mộc tuổi 9, 11 tại khu vực nghiên cứu
OTC: Cây tiêu chuẩn: Tuổi: Hvn: D1.3:
Địa điểm: (Lô, Khoảnh, Tiểu khu,.... Vị trí:
Ngày thực hiện: Người thực hiện:
Sinh khối khô (kg/cây)
Tổng
Thân
Cành
Lá
Lần cân 1 2 ........ Tổng % TB/ha
+ Dựa trên trọng lượng khô kiệt của mẫu sấy, độ ẩm từng bộ phận thân,
cành và lá sẽ được xác định theo công thức:
MC (%) = Wt – Wk/Wt)] x 100
Trong đó: MC, Wt, Wk lần lượt là độ ẩm tính bằng %, trọng lượng tươi
và trọng lượng khô của mẫu.
+ Tổng sinh khối khô của cây tiêu chuẩn được tính:
24
Wk(i) = Wk(t) + Wk(c) + Wk(l) (kg/cây)
Trong đó: Wk(i), Wk(t), Wk(c), Wk(l) lần lượt là tổng sinh khối khô,
sinh khối khô bộ phận thân, cành và lá của cây tiêu chuẩn i.
+ Tổng sinh khối khô tầng cây gỗ trên 1 ha rừng trồng được tính:
10.000
(kg/ha)
Wk(ha) 𝑊𝑘(𝑖
̅̅̅̅̅̅̅) 𝑁𝑡̅̅̅̅
500
̅̅̅̅̅̅̅) là Trong đó: Wk(ha) là tổng sinh khối khô tầng cây gỗ trên 1 ha; 𝑊𝑘(𝑖 sinh khối bình quân của cây tiêu chuẩn; 𝑁𝑡̅̅̅̅ là mật độ bình quân cây Sa mộc
có trong OTC 500 m2 .
d) Xác định trữ lượng Carbon, CO2 trong sinh khối khô:
Hàm lượng Carbon trong sinh khối khô được xác định thông qua việc
áp dụng hệ số mặc định 0,5 thừa nhận bởi Ủy ban liên Chính phủ về biến đổi
khí hậu (IPCC, 2003). Nghĩa là hàm lượng Carbon được tính bằng cách nhân
sinh khối khô với 0,5.
+ Trữ lượng Carbon của cây tiêu chuẩn sẽ là tổng của hàm lượng
Carbon ở các bộ phận: lá, thân, cành, được tính theo công thức sau:
CSi = 0,5 x Wk(i) (kg C/cây)
Trong đó: CSi là trữ lượng Carbon của các bộ phận thân, cành, lá;
Wk(i) là tổng sinh khối khô tính bằng kg của thân, cành, lá trong 1 cây đơn lẻ.
+ Tính tổng trữ lượng CO2 của 1 ha rừng trồng: Sử dụng hệ số quy đổi
theo tiêu chuẩn quốc tế 1C = 3,67CO2 ta tính được như sau:
CSLp2 = 3,67 x CSLp1 (tấn CO2/ha)
Trong đó: CSLp2, CSLp1 lần lượt là trữ lượng CO2 tích lũy được của
rừng trồng và trữ lượng Carbon tích lũy được của lâm phần rừng trồng.
e) Lượng hóa bằng tiền giá trị của rừng về khả năng hấp thụ CO2:
Căn cứ vào cuộc khảo sát giá mua bán khí Carbon trên thị trường
Trung Quốc ở thời điểm thực hiện đề tài (Nhân dân tệ/tấn CO2) nhân với tổng
lượng CO2 hấp thụ trung bình hàng năm (tấn/ha/năm) tại thời điểm Sa mộc
25
tuổi 9, tuổi 11 thì tính được giá trị Nhân dân tệ/ha/năm của rừng tại ba thời
điểm trên. Từ đó qui ra VNĐ theo tỉ giá 1 Nhân dân tệ ở thời điểm thực hiện
đề tài nghiên cứu (thời điểm ngày 10/1/2019, 1 Nhân dân tệ = 3,435 đồng)
quy đổi sang EURO giá EURO tại thời điểm nghiên cứu là 1 NDT = 0,1295
EURO (Tỷ giá được cung cấp bởi Webull (10/01/2019).
(f) Xây dựng mối quan hệ giữa đại lượng D1.3 với sinh khối tươi, sinh
khối khô và carbon; kế thừa kết quả lựa chọn hàm của các tác giả đi trước và
sử dụng 4 dạng phương trình sau:
Logarit: Y = a+b*LnX
Compound: Y = a*bx
Power: Y = a*Xb
Linear: Y = a+b*X
Để tính các tham số và đặc trưng thống kê mô tả phương trình, sử dụng
phần mềm SPSS 20.0 bằng đương
lệnh: Annalyze/Regression/Curve
Estimation/Ok (Nguyễn Hải Tuất và cộng sự, 2006).15
Dựa vào tính chất của hệ số tương quan: miền xác định: -1≤r≤1
¤ r ˃ 0: Mối liên hệ tương quan tuyến tính thuận.
¤ r ˂ 0: Mối liên hệ tương quan tuyến tính nghịch.
¤ r = ± 1: Mối liên hệ hàm số hoàn toàn chặt chẽ.
¤ r = 0: Không có mối liên hệ tương quan tuyến tính giữa x và y.
¤ ׀r׀ càng gần 1: Mối tương quan càng chặt chẽ (cường độ mới liên hệ).
¤ ׀r׀ ≥ 0,9: Mối tương quan rất chặt chẽ.
¤ 0,7 ≤ ׀r׀ ≤ 0,9: Mối tương quan tương đối chặt chẽ.
¤ 0,5 ≤ ׀r׀ ≤ 0,7: Mối tương quan trung bình (trong dự đoán thường
không sử dụng r này đối với tiêu thức số lượng nhưng với tiêu thức thuộc tính
thì vẫn sử dụng).
¤ ׀r׀ ˂ 0,5: Mối tương quan yếu
26
Phương trình được chọn là phương trình có hệ số xác định (R2) cao
nhất, sai tiêu chuẩn hồi quy (SE) nhỏ nhất và các tham số đều tồn tại trong
tổng thể với Sigf˂0,05.
27
PHẦN 4
KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN
4.1.Kết quả đo đếm các chỉ tiêu sinh trưởng và lựa chọn mẫu
Sinh trưởng của cây rừng có ảnh hưởng rất lớn đến sinh khối của cây
rừng, sinh trưởng của cây rừng càng nhanh thì sinh khối tạo ra càng lớn, hàm
lượng carbon và CO2 mà cây hấp thụ càng nhiều. Kết quả điều tra về sinh
trưởng của loài Sa mộc tại huyện Mường Khương được thể hiện qua
Bảng 4.1: Các chỉ tiêu sinh trưởng của loài Sa Mộc ở các tuổi 9 và 11
Tuổi Số
G
M
Nt
𝐷1.3
𝐻vn
N0 (cây/ha)
OTC
m2/cây m3/ha m3/cây m3/ha
9
2400 2240 9,38
7,4
0,006 13,4400 0,0222
49,728
1
2000 1940 9,06 6,86 0,006 11,6400 0,02058 39,925
2
(cây/ha) (cm) (m)
TB
2200 2090 9,22 7,13 0,006
12,54
0,021
44,826
11
2200 1860 10,96 9,13 0,008 14,8800 0,03652
67,927
3
2000 1960 9,34 7,73 0,006 11,7600 0,02319 45,452
4
TB
2100 1910 10,15 8,43 0,007
13,32
0,029
56,689
Từ kết quả điều tra và phân tích số liệu OTC cho thấy:
- Các giá trị trung bình ở các tuổi là: Tuổi 9 có D1.3 = 9,22 cm, Hvn =7,13
m, trữ lượng trung bình là 44,826 m3ha; ở tuổi 11 có D1.3 =10,15 cm, Hvn =8,43
m, trữ lượng trung bình là 56,689 m3ha có sự chênh lệch khá cao về độ tăng
trưởng D1.3 và Hvn điều đó do nhiều yếu tố khách quan đem lại như khí hậu,
điều kiện lập địa, quá trình trồng chăm sóc khác nhau, cấp tuổi chênh lệch nhau
hai cấp nên dẫn đến sự chênh lệch khá cao như vậy, từ đây có thể đề xuất các
biện pháp chăm sóc phù hợp cũng như các biện pháp kỹ thuật hợp lý nhất để Sa
Mộc phát triển sinh trưởng nhanh hơn.
28
Kết quả lựa chọn cây mẫu được ghi lại trong Bảng 4.2 như sau:
Bảng 4.2: Thông tin sinh trưởng của cây mẫu
Tuổi
Vị trí
D1.3 (cm) HVN (m)
G (m2) M (m3)
Số hiệu OTC
Số hiệu cây mẫu
1
Sườn
37
7,6
0,007
0,027
9,49
1
Sườn
43
7,4
0,007
0,025
9,36
1
Sườn
67
7.2
0.007
0,024
9.30
9
2
Đỉnh
5
6,8
0,006
0,022
9,04
2
Đỉnh
22
6,9
0,007
0,022
9,11
2
Đỉnh
76
6,9
0,006
0,022
9,04
3
Sườn
10
9,2
0,009
0,044
10,99
3
Sườn
25
9,2
0,010
0,044
11,02
3
Sườn
71
9,0
0,009
0,042
10,89
11
4
Đỉnh
26
7,8
0,007
0,027
9,36
4
Đỉnh
50
7,8
0,007
0,026
9,30
4
Đỉnh
61
7,6
0,007
0,026
9,36
Như vậy các cây mẫu được mang tính đại diện cho cả hai vị trí sườn,
đỉnh và cho từng độ tuổi nghiên cứu. Tại địa điểm nghiên cứu Sa mộc trong
cùng độ tuổi có sự biến động về chỉ tiêu sinh trưởng D1.3 và Hvn là thấp, cụ thể
ở tuổi 9 có D1.3 biến động từ 9,04 – 9,49 cm và Hvn biến động từ 6,8 – 7,6 m;
còn ở tuổi 11 cụ thể ở tuổi 11 có D1.3 biến động từ 9,30 – 11,02 cm và Hvn
biến động từ 7,6 – 9,2 m.
4.2. Nghiên cứu sinh khối của cây cá thể và của lâm phần
Sinh khối là lượng vật chất mà cây rừng tích lũy được trong quá trình
sống. Đây là một chỉ tiêu quan trọng để đánh giá sinh trưởng và năng suất của
29
cây rừng. Việc nghiên cứu sinh khối rừng trồng Sa mộc tại huyện Mường
Khương, tỉnh Lào Cai có ý nghĩa quan trọng trong doanh rừng, quản lý rừng.
Đặc biệt trong đề tài này, việc nghiên cứu sinh khối còn là cơ sở để xác định
lượng Carbon tích lũy trong cây rừng cũng như lâm phần rừng.
4.2.1. Cấu trúc sinh khối tươi cây cá thể
Sinh khối của quần thể được tạo nên từ sinh khối của các cây cá lẻ khác
nhau, mỗi cây cá lẻ có thể tạo nên những đặc trưng nhất định cho quần thể mà
chúng đóng góp vào sinh khối. Sinh khối cây cá lẻ là một chỉ tiêu biểu thị sinh
trưởng, tăng trưởng của cây rừng, là kết quả của quá trình tổng hợp vật chất
hữu cơ trong cây, cây sinh trưởng nhanh có chiều cao và đường kính lớn thì
cho sinh khối lớn, ngược lại cây sinh trưởng chậm có đường kính và chiều
cao thấp thì sinh khối thấp. Vì vậy sinh khối cây luôn có quan hệ chặt chẽ với
chiều cao và đường kính của cây. Kết quả nghiên cứu sinh khối được tiến
hành trên 4 OTC điển hình cho mỗi độ tuổi được thể hiện ở bảng 4.3:
Bảng 4.3. Cấu trúc sinh khối tươi cây cá lẻ rừng trồng Sa mộc
Tổng
Thân
Cành
Lá
Tuổi
kg/cây % kg/cây %
kg/cây %
kg/cây %
Số hiệu OTC
9,90
3,93
1
43,16 100 29,33 67,95
22,93
9,10
9
9,56
3,66
2
42,40 100 29,16 68,77
22,54
8,63
TB
42,78 100 29,24 68.36
9,73
22,73
3,79
8,86
6,00
3
55,76 100 37.56 67,36 12,20 21,87
10,76
11
4,50
4
52,56 100 36,83 70,07 11,33 21,55
8,56
TB
54,16 100 37,19 68,71 11,76 21,71
5,25
9,66
30
Kết quả tổng hợp ở Bảng 4.3 cho thấy nếu xét trong cùng một độ tuổi
thì sinh khối cây cá lẻ có sự khác biệt nhỏ. Sự khác biệt này là do vị trí khác
nhau của các cây, do đó có sự khác nhau về mặt không gian dinh dưỡng nên
tốc độ sinh trưởng của các cây có sự khác nhau. Thường thì những cây ở vị trí
sườn có các chỉ tiêu sinh trưởng và sinh khối cao hơn những cây ở vị trí đỉnh.
Sinh khối cây cá lẻ ở tuổi 9 dao động từ 42,40 đến 43,16 kg/cây, trung bình
là 42,78 kg/cây. Tỉ lệ sinh khối tươi tuổi 9 sinh khối tươi tập trung cao
nhất ở bộ phận thân, đạt được 29,24 kg/cây (chiếm 68,36% tổng sinh
khối tươi của cây); sinh khối cành đạt 9,73 kg/cây (chiếm 22,73%); sinh
khối lá đạt 3,79 kg/cây (chiếm 8,86%) (Hình 4.1).
Hình 4.2. Tỉ lệ sinh khối tươi của các bộ phận Sa mộc tuổi 11
Hình 4.1. Tỉ lệ sinh khối tươi của các bộ phận Sa mộc tuổi 9
Sinh khối cây cá lẻ ở tuổi 11 biến động từ 52,56 đến 55,76 kg/cây,
trung bình là 54,16 kg/cây. Về cấu trúc sinh khối tươi của cây cá lẻ thì phần
thân chiếm tỉ lệ lớn nhất. Ở tuổi 11, chiếm tỷ lệ cao nhất vẫn là sinh khối
thân đạt 37,19 kg/cây (chiếm 68,71% tổng sinh khối tươi của cây); sinh khối
cành đạt 11,76 kg/cây (chiếm 21,71%) và sinh khối lá đạt 5,25 kg/cây (chiếm
9,66%) (Hình 4.2).
31
Qua Hình 4.1 và 4.2 cho thấy: Sinh khối gỗ (thân, cành) tươi của cây
Sa mộc ở cả hai tuổi 9 và 11 chiếm tỷ lệ khá cao, ở tuổi 9 chiếm 68,36%
tổng sinh khối tươi và ở tuổi 11 chiếm 68,71% so với tổng sinh khối.
Nếu trồng rừng với mục đích làm nguyên liệu giấy thì đây là một loài cho sản
lượng cao.
Hinh 4.3. Cân thân cây tiêu chuẩn Hình 4.4. Cân cành cây tiêu chuẩn
4.2.2. Cấu trúc sinh khối khô cây cá thể
Sinh khối khô của cây Sa mộc thể hiện ở bảng 4.4:
Bảng 4.4. Cấu trúc sinh khối khô cây cá thể của rừng trồng Sa mộc:
Tổng
Thân
Cành
Lá
Tuổi
kg/cây %
kg/cây %
kg/cây %
kg/cây %
100
12,22
53,99
7,49
33,09
2,90
12,81
22,63
20,72
9
100
11,53
55,64
6,80
32,81
2,38
11,48
11
100 100 100 100
11,87 17,16 18,39 35,55
54,81 57,44 62,02 59,73
7,14 8,92 7,82 8,37
32,95 29,86 26,37 28,11
2,64 3,78 3,44 3,61
12,14 12,65 11,60 12,12
Số hiệu OTC 1 2 TB 3 4 TB
21,67 29,87 29,65 29,76
32
Tương tự kết quả tính toán và thảo luận sinh khối tươi, thì sinh khối khô
của các bộ phận cây cá thể Sa mộc 9 và 11 tuổi cũng biến động khá lớn (Bảng
4.4): sinh khối gỗ thân và cành khô có tỉ lệ khá cao chiếm 87,76% (đạt 19,01
kg/cây) tổng sinh khối khô của cây Sa mộc cá lẻ ở tuổi 9 và chiếm
87,84% ở tuổi 11. Tỉ lệ này cao hơn so với tỉ lệ sinh khối gỗ tươi của cây.
Ở tuổi 9, sinh khối khô bộ phận thân đạt giá trị cao nhất với
11,87 kg/cây (chiếm 54,81%), đứng thứ hai là bộ phận cành với 7,14 kg/cây
(chiếm 32,95%), đạt giá trị thấp nhất là bộ phận lá với 2,64 kg/cây (chiếm
12,14%) (Hình 4.5). Cấu trúc sinh khối khô của cây Sa mộc tuổi 9,11 được
thể hiện qua Hình 4.5 và Hinh 4.6:
Hình 4.5. Tỉ lệ sinh khối khô của
Hình 4.6. Tỉ lệ sinh khối khô của
các bộ phận Sa mộc tuổi 9
các bộ phận Sa mộc tuổi 11
Ở tuổi 11, thân vẫn là bộ phận đạt giá trị sinh khối khô cao nhất với
35,55 kg/cây (chiếm 59,73%), đứng thứ hai là bộ phận cành cây đạt 8,37
kg/cây (chiếm 28,11%) và thấp nhất vẫn là bộ phận lá với 3,61 kg/cây (chiếm
12,12%) (Hình 4.6).
Qua bảng so sánh với kết quả nghiên cứu của Phạm văn Quỳnh nghiên
cứu khả năng tích lũy Carbon của rừng trồng Mỡ tại xã Chu Hương, huyện Ba
Bể, tỉnh Bắc Kạn (2015): ở tuổi 9 có lượng tích lũy Carbon khá cao đạt 9,47
33
tấn/ha, ở tuổi 11 khả năng tích lũy Carbon đạt 5,31 tấn/ha. Qua kết quả so
sánh cho thấy có sự chênh lệch, sự chênh lệch do những nguyên nhân như
sau : giống cây mỡ có khả năng sinh trưởng nhanh hơn nên sẽ có lượng sinh
khối và tích lũy lớn hơn, do điều kiện khí hậu và đất đai tại Ba Bể và Mường
Khương khác nhau, các điều kiện thời tiết của ngày chặt hạ, vận chuyển cây
mẫu khác nhau, hơn nữa do kĩ thuật và điều kiện chăm sóc cũng không giống
nhau tùy thuộc vào mục đích kinh doanh.
So sánh với kết quả Nghiên cứu giá trị hấp thu Carbon của một số loài
cây rừng của Vũ Tấn Phương (2006): khu vực phía Bắc có sinh khối khô Keo
lai 5 và 6 tuổi là 93,04 tấn/ha và 110,38 tấn/ha, ở khu vực phía Nam là 101,83
tấn/ha và 118,76 tấn/ha [14]. Kết quả so sánh cho thấy: hai kết quả có
sự chênh lệch với nhau nhưng không đáng kể. Có sự chênh lệch là do nguyên
nhân khách quan như: có sai số trong quá trình cân sinh khối trước và sau sấy,
thời tiết ngày vận chuyển mẫu về để sấy và hơn nữa rừng trồng ở các vùng
khác nhau trên các điều kiện lập địa khác nhau.
4.2.3. Nghiên cứu tổng sinh khối toàn lâm phần
Trong kinh doanh rừng nhà lâm nghiệp đặc biệt quan tâm đến năng suất
mà rừng đạt được trong một chu kì kinh doanh hay một chu kì đời sống của
cây rừng.Năng suất đó chính là tổng sinh khối tính cho một đơn vị diện tích.
Do đó, nghiên cứu sinh khối lâm phần là cơ sở để các nhà lâm nghiệp đề xuất
các biện pháp kĩ thuật lâm sinh nhằm tăng năng suất rừng.
Trong nghiên cứu này sinh khối của lâm phần được tính toán từ phương
trình sinh khối cây cá thể (thân, cành, lá, tổng sinh khối ) nhân với số cây (ni)
của từng OTC được sinh khối với các bộ phận của OTC. Tổng hợp sinh khối
của các bộ phận của tất cả các OTC trong một lâm phần được sinh khối các
bộ phận tương ứng của lâm phần đó.
34
Bảng 4.5. Bảng tính toán sinh khối tươi, khô của lâm phần cây Sa mộc
Nt (câyha)
Tuổi
2090 1910
N0 (cây/ha) 2200 2100
Sinh khối tươi (tấn/ha) 89,41 103,44
Sinh khối khô (tấn/ha) 45,29 56,84
9 11
Từ bảng 4.5 cho ta thấy lâm phần rừng Sa mộc ở tuổi 9 có tổng sinh
khối tươi đạt 89,41 tấn/ha và tổng sinh khối khô là 45,29 tấn/ha, tương tự lâm
phần Sa mộc tuổi 11 đạt tổng sinh khối tươi, khô là 103,44 tấn/ha và 56,84
tấn/ha.
Từ kết quả thu được tính được lượng sinh khối tươi và khô bình quân
mà lâm phần tạo ra hàng năm
4.3. Nghiên cứu trữ lượng cacrbon cây cá thể và của lâm phần.
4.3.1. Nghiên cứu trữ lượng Carbon hấp thụ của cây cá thể.
Trữ lượng Carbon trong sinh khối của cây cá thể được tính dựa trên
sinh khối khô của cây cá thể.
Kết quả xác định tỉ lệ trữ lượng carbon trong các bộ phận của cây cá
thể và khả năng hấp thụ CO2 của cây cá thể được thể hiện trong bảng 4.6
Bảng 4.6. Kết quả xác định trữ lượng cacrbon cây cá thể và của lâm phần
i ổ u T
Số hiệu OTC
Thân (kg/cây)
Cành (kg/cây)
Lá (kg/cây)
Tổng cacrbon (kg/cây)
Tổng CO2 (kg/cây)
1
5.96
3,62
1,35
10,93
40,11
9
2
5,91
3,52
1,30
10,73
39,37
TB 3
5,93 8,53
3,57 4,39
1,32 2,06
10,83 14,98
39,74 54,97
11
4 TB
9,24 8,88
3,97 8,36
1,54 1,80
14,75 14,86
54,13 54,55
35
Qua bảng 4.6 cho thấy phần lớn lượng carbon được tích lũy nằm ở sinh
khối thân cây Sa mộc. Ở Sa mộc tuổi 9 trữ lượng carbon ở thân là 5,96 kg
C/cây, ở cành là 3,62 kg C/cây, thấp nhất là ở lá 1,35 kg C/cây. Sang đến tuổi
11 carbon tập trung ở thân là 8,53 kg C/cây, ở cành là 4,39 kg C/cây, thấp
nhất là ở lá 2,06 kg C/cây.
Trữ lượng CO2 tính toán được ở tuổi 9, 11 lần lượt là 39,74 kg/cây và
54,55 kg/cây.
4.3.2. Nghiên cứu trữ lượng Carbon hấp thụ của lâm phần Sa mộc
Từ kết quả tính toán khả năng hấp thụ Carbon trong sinh khối của cây
rừng, tôi tổng hợp được bảng kết quả sau:
Bảng 4.7: Tổng trữ lượng Carbon hấp thụ của lâm phần Sa mộc
Nt (câyha)
Tuổi
N0 (cây/ha)
Trữ lượng carbon (tấn/ha)
Trữ lượng CO2 (tấn/ha)
2090 1910
2200 2100
22,63 28,38
83,05 104,19
Lượng CO2 hấp thụ hàng năm (tấn/ha/năm/) 9,22 9,47
9 11
Kết quả Bảng 4.7 trên đây cho thấy: tổng trữ lượng Carbon hấp
thu được của rừng Sa mộc tuổi 9 là 22,63 tấn/ha, còn ở tuổi 11 là 28,38
tấn/ha. Lượng CO2 hấp thụ hàng năm của rừng Sa mộc ở tuổi 9 đạt
9,22 tấn/ha/năm, còn ở tuổi 11 đạt 9,47 tấn/ha/năm.
So sánh với kết quả nghiên cứu giá trị hấp thu Carbon của một số loài
cây rừng của Vũ Tấn Phương [15] (ở khu vực phía Bắc Keo lai tuổi 5 và 6
có trữ lượng Carbon trong sinh khối là 46,52 tấn/ha và 55,19 tấn/ha; còn ở
khu vực phía Nam là 56,40 tấn/ha và 63,74 tấn/ha) cho thấy kết quả mà tác
giả thu được ở khu vực phía Bắc có giá trị cao hơn nhiều với giá trị
Sa mộc chúng tôi nghiên cứu: tổng lượng Carbon rừng Keo lai tuổi 5 khu
vực phía Bắc của tác giả là 46,52 tấn/ha, suy ra lượng Carbon hấp thụ
36
hàng năm sẽ bằng 9,304 tấn/ha/năm; còn kết quả trong đề tài này là 47,71/5
= 9,54 tấn/ha/năm.
4.4. Lượng hóa giá trị thương mại từ hấp thụ CO2 của rừng Sa mộc
ở tuổi 9 và tuổi 11
Kết quả tính toán thử nghiệm về giá trị thương mại thu được từ việc
bán CO2 của rừng Sa mộc trồng tại huyện Mường Khương - Lào Cai.
Sau khi lượng giá bằng tiền thu nhập từ chỉ tiêu Carbon tôi tổng hợp
được Bảng 4.8:
Bảng 4.8: Lượng hóa giá trị thương mại từ chỉ tiêu CO2 tính cho rừng
trồng Sa mộc tuổi 9 và 11
Giá trị
Tuổi
Euro/ha/năm VNĐ/ha/năm
CO2 hấp thụ hàng năm (tấn/ha/năm)
Đơn giá Euro/tấn CO2
Tổng CO2 hấp thụ (tấn/ha) 83,05 104,19
9 11
9,22 9,47
9,584 9,584
88,36 90,76
2,327,755 2,390,981
Bảng 4.8. Cho thấy, giá trị CO2 hấp thụ phụ thuộc chặt chẽ khả năng
sinh trưởng của lâm phần, tuổi cây; cây rừng sinh trưởng tốt và duy trì được
mật độ hợp lý thì giá trị này sẽ lớn và ngược lại. Lâm phần Sa mộc tuổi 9 với
năng suất 83,05 tấn CO2/ha và 104,19 tấn CO2/ha ở tuổi 11 thì có giá trị bằng
tiền thu nhập từ chỉ tiêu CO2 là 2,327,755 đồng/ha/năm (tương đương
2,327,755 x 9 = 20,949,795 đồng/ha) và 2,390,981 đồng/ha/năm (tương
đương 2,390,981 x 11 = 26,300,791 đồng/ha). Đây là một thuận lợi lớn để
có thể khuyến khích người dân trồng, quản lý và bảo vệ rừng. Từ kết quả trên
ta thấy, rừng trồng theo cơ chế phát triển sạch ngoài cung cấp cho thu nhập từ
việc bán sản phẩm gỗ thì hàng năm chủ rừng còn nhận được khoản thu từ việc
bán các sản phẩm CO2. Mặt khác, đối với rừng trồng theo cơ chế phát triển
sạch thì chu kỳ kinh doanh của rừng dài, do vậy hiệu quả tác động bảo vệ môi
trường đất, nước và điều hòa không khí là rất cao.Từ kết quả đó tôi đi đến
37
nhận định sau: Rừng trồng theo dự án CDM mang lại hiệu quả kinh tế và môi
trường là rất cao. Đặc biệt, khi áp dụng rừng trồng theo dự án CDM kết hợp
với rừng trồng phòng hộ nhằm kéo dài chu kỳ kinh doanh sẽ là cơ sở giúp cho
việc phát triển rừng một cách bền vững.
4.5. Xây dựng mối tương quan giữa sinh khối, trữ lượng carbon với chỉ
tiêu sinh trưởng D1.3
4.5.1. Mối tương quan giữa tổng sinh khối tươi cây cá thể với nhân tố điều
tra của lâm phần D1.3
Trong thực tiễn kinh doanh rừng, không phải lúc nào cũng có thể chặt
hạ các cây để xác định sinh khối của chúng, mặt khác việc làm này sẽ vô cùng
tốn kém về kinh phí và thời gian nhất là khi phải tiến hành trên diện rộng cho
các điều kiện lập địa khác nhau. Vì vậy việc xác định mối quan hệ của sinh
khối cây cá thể với một số nhân tố điều tra lâm phần dễ xác định là một việc
làm rất cần thiết. Sử dụng phần mềm SPSS 20.0 tiến hành thăm dò các
dạng phương trình tuyến tính và phi tuyến, kết quả đã chọn được các phương
trình tương quan có hệ số tương quan cao nhất, sai tiêu chuẩn nhỏ nhất, đơn
giản và dễ áp dụng nhất. Kết quả thăm dò các phương trình tương quan giữa
tổng sinh khối cây cá thể với nhân tố D1.3 được trình bày ở Phụ biểu :
Bảng 4.9.Tương quan giữa tổng sinh khối tươi cây cá thể với các nhân tố
điều tra lâm phần D1.3
Tuổi
Hàm Linnear Logarit
9
Power Linnear Logarit
11
R 0,867 0,856 Compound 0,873 0,862 0,898 0,899 Compound 0,880 0,881
SE 0,478 0,496 0,016 0,016 0,731 0,729 0,077 0,077
Sig.f 0,025 0,030 0,023 0,027 0,015 0,015 0,021 0,020
a 25,170 21,248 25,457 22,282 -4,579 24,528 2,452 0,362
b 0,544 4,026 1,019 0,137 1,498 15,191 1,154 1,457
Power
38
Qua bảng 4.9 cho thấy: sau khi thử bốn phương trình thì cả bốn phương
trình đều có giá trị Sig.f ˂ 0,05 có nghĩa là phương trình tồn tại trong thực tế.
Ở tuổi 9 giá trị R của bốn phương trình đều nằm trong khoảng lớn hơn
0,7 và nhỏ hơn 0,9, điều đó cho thấy bốn dạng phương trình có hệ số tương
quan tương đối chặt chẽ. Mặt khác hai hàm Compound và Power có giá trị sai
tiêu chuẩn (SE) đạt giá trị nhỏ nhất, điều đó chứng tỏ rằng hai phương trình
Compound, Power có thể mô phỏng tốt nhất cho mốc tương quan giữa sinh
khối tươi và D1.3 cây cá lẻ.
Tương tự ở tuổi 11 giá trị R của bốn phương trình đều nằm trong
khoảng lớn hơn 0,7 và nhỏ hơn 0,9, điều đó cho thấy bốn phương trình có hệ
số tương quan tương đối chặt chẽ. Mặt khác hai hàm Compound và Power có
giá trị sai tiêu chuẩn (SE) đạt giá trị nhỏ nhất, điều đó chứng tỏ rằng hai
phương trình Compound, Power có thể mô phỏng tốt nhất cho mốc tương
quan giữa sinh khối tươi và D1.3 cây cá lẻ.
Các phương trình xác định được cho mối tương quan D1.3 với sinh khối
tươi tìm được có dạng là:
Tuổi 9: Compound: Y = 25,457*1,019D1.3 Power: Y = 22,282*D1.3 Tuổi 11: Compound: Y = 2,452*1,154D1.3
0,137
Power: Y = 0,362*D1.3
1,457
4.5.2.Mối tương quan giữa tổng sinh khối khô cây cá thể với các nhân tố
điều tra lâm phần D1.3
Tổng sinh khối khô là một chỉ tiêu biểu thị năng suất khô của cây rừng
đạt được tại thời điểm tại thời điểm cụ thể. Một trong những phương pháp để
tính khả năng hấp thụ Carbon của rừng. Do đó xây dựng phương trình tương
quan với nhân tố điều tra lâm phần D1.3 để xác định tổng sinh khối khô của
cây rừng là hết sức cần thiết.
Đề tài tiến hành thăm dò các dạng phương trình tương quan tuyến tính
và phi tuyến giữa tổng sinh khối khô cây cá thể với chỉ tiêu D1.3. Kết quả thăm
39
dò đã chọn được phương trình có hệ số tương quan cao, sai tiêu chuẩn thấp.
Các phương trình tương quan giữa sinh khối khô với các nhân tố điều tra lâm
phần được trình bày cụ thể ở các Phụ biểu. Các phương trình tương quan
thích hợp được tổng hợp lại tại Bảng 4.10.
Bảng 4.10 Tươg quan giữa tổng sinh khối khô cây cá thể với các nhân tố
điều tra lâm phần D1.3
Tuổi
Hàm Linnear Logarit
9
Power Linnear Logarit
11
SE 1,032 0,919 0,122 0,112 0,435 0,434 0,032
Sig.f 0,001 0,000 0,002 0,001 0,036 0,035 0,035
a 37,969 63,434 105,282 1014,462 6,849 -2,204 8,314
b -3,404 -25,611 0,739 -2,275 0,680 6,893 1,051
R 0,981 0,985 Compound 0,967 0,972 0,842 0,842 Compound 0,842
0,843
0,031
0,035
4,304
0,501
Power
Qua bảng 4.10 cho thấy: sau khi thử bốn phương trình thì cả bốn
phương trình đều có giá trị Sig.f ˂ 0,05 có nghĩa là phương trình tồn tại trong
thực tế.
Ở tuổi 9 giá trị R của bốn phương trình đều nằm trong khoảng lớn hơn
0,9 điều đó cho thấy bốn dạng phương trình có hệ số tương quan rất chặt chẽ.
Mặt khác hai hàm Compound và Power có giá trị sai tiêu chuẩn (SE) đạt giá
trị nhỏ nhất, điều đó chứng tỏ rằng hai phương trình Compound, Power có thể
mô phỏng tốt nhất cho mốc tương quan giữa sinh khối tươi và D1.3 cây cá lẻ. Tương tự ở tuổi 11 giá trị R của bốn phương trình đều nằm trong
khoảng lớn hơn 0,7 và nhỏ hơn 0,9, điều đó cho thấy bốn phương trình có hệ
số tương quan tương đối chặt chẽ. Mặt khác hai hàm Compound và Power có
giá trị sai tiêu chuẩn (SE) đạt giá trị nhỏ nhất, điều đó chứng tỏ rằng hai
phương trình Compound, Power có thể mô phỏng tốt nhất cho mốc tương
quan giữa sinh khối tươi và D1.3 cây cá lẻ.
40
Các phương trình xác định được cho mối tương quan D1.3 với sinh khối
khô tìm được có dạng là:
Tuổi 9: Compound: Y = 105,282*0,739D1.3
Tuổi 11: Compound: Y = 8,314*1,051D1.3
-2,275 Power: Y = 1014,462*D1.3
Power: Y = 4,304*D1.3
0,501
4.5.3. Mối tương quan giữa trữ lượng Carbon tích lũy trong cây cá thể với
nhân tố điều tra lâm phần D1.3
Trong thực tế, có rất nhiều phương pháp xác định để xác định lượng
Carbon tích lũy trong cây cá thể và trong cả hệ sinh thái rừng như xác định
Carbon gián tiếp thông qua sinh khối cây cá thể, phương pháp xác
định Carbon trực tiếp thông qua công nghệ viễn thám GIS với các công cụ
như ảnh hàng không, radar, ảnh viễn thám,... Hoặc đo trực tiếp quá trình sinh
lý điều khiển cân bằng Carbon trong hệ sinh thái, phương pháp phân
tích hiệp phương sai dòng xoáy,... tuy nhiên các phương pháp này không thể
áp dụng trên diện rộng, phần vì khá phức tạp nên còn ít được áp dụng ở nước
ta. Để khắc phục được nhược điểm của các phương pháp này, đề tài đã
tiến hành kiểm tra mối tương quan giữa lượng Carbon tích lũy trong cây cá
thể với các nhân tố điều tra lâm phần dễ xác định làm cơ sở cho việc
tính toán nhanh lượng Carbon tích lũy ở rừng Sa mộc thông qua xác định
một số nhân tố điều tra rừng.
Đề tài thăm dò các dạng phương trình tuyến tính và phi tuyến. Kết quả
đã chọn được các phương trình tương quan thích hợp nhất giữa trữ
lượng Carbon tích lũy trong các bộ phận thân, cành, lá và rễ với các nhân tố
điều tra được trình bày ở Phụ biểu. Bảng 4.11 dưới đây trình bày kết quả
thăm dò các phương trình tương quan giữa tổng lượng Carbon tích lũy trong
cây cá thể với các nhân tố điều tra lâm phần.
41
Bảng 4.11: Tương quan giữa trữ lượng Carbon tích lũy trong cây cá thể
với nhân tố điều tra lâm phần D1.3
Tuổi
Hàm Linnear Logarit
9
Power Linnear Logarit
11
SE 0,378 0,375 0,102 0,101 0,669 0,666 0,049
a -30,363 -72,282 0,000 3,295E-009 50,014 100,499 342,315
b 3,693 34,202 2,751 9,372 -3,795 -38,458 0,713
Sig.f 0,015 0,014 0,014 0,014 0,000 0,000 0,000
R 0,899 0,900 Compound 0,901 0,903 0,985 0,985 Compound 0,989
0,000
0,990
0,049
30769,877
-3,427
Power
Qua bảng 4.11 cho thấy sau khi thử bốn phương trình thì cả bốn
phương trình đều có giá trị Sig.f ˂ 0,05 có nghĩa là phương trình tồn tại trong
thực tế, hai phương trình có hệ số tương quan R của hàm Compoun và Power
ở tuổi 9 lần lượt nhận giá trị là 0,901 và 0,903 điều đó thể hiện mối liên hệ rất
chặt chẽ, ở tuổi 11 hai phương trình Compound và Power lần lượt nhận các
giá trị R là 0,989 và 0,990 là tương quan rất chặt chẽ, với sai tiêu chuẩn lần
lượt nhận giá trị là 0,102 và 0,101 ở tuổi 9 với 0,049 và 0,049 ở tuổi 11 điều
đó cho thấy rằng hai phương trình đều phù hợp để xây dựng tương quan, bên
cạnh đó hai phương trình Linear, Logarit có sai tiêu chuẩn SE lần lượt nhận
giá trị là 0,378, 0,375, ở tuổi 9 và hai phương trình Linear, Logarit có sai tiêu
chuẩn SE lần lượt nhận giá trị là 0,669 và 0,666 ở tuổi 11 do hệ số sai tiêu
chuẩn lớn hơn nên không được lựa chọn.
Các phương trình xác định được cho mối tương quan D1.3 với Carbon
tìm được có dạng là:
Tuổi 9: Compound: Y = 0,000*2,751D1.3
Tuổi 11: Compound: Y = 342,315*0,713D1.3
9,372 Power: Y = 3,295E-009*D1.3
42
Power: Y = 30769,877*D1.3
Như vậy, có thể sử dụng các phương trình trên đây để dự báo hoặc xác
định sinh khối cây cá thể Sa mộc trồng thuần loài ở cấp tuổi 9 và 11 huyện
Mường Khương dựa vào chỉ tiêu dễ đo đếm là đường kính ngang ngực.
-3,427
43
PHẦN 5
KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
5.1. Kết luận
Qua kết quả nghiên cứu trên đây, chúng tôi rút ra một số kết luận sau:
1. Sinh khối khô và sinh khối tươi cây cá thể Sa mộc thay đổi rất rõ
theo tuổi. Cấu trúc sinh khối cây cá thể Sa mộc gồm bốn phần thân, cành, lá
, trong đó sinh khối tươi lần lượt là 68,36%, 22,73%, 8,86%, ở tuổi 9 và ở tuổi
11 là 68,71%, 21,71%, 9,66%, sinh khối khô là 54,81%, 32,95%, 12,14%, ở
tuổi 9 và ở tuổi 11 là 59,73%, 28,11%, 12,12%.Từ kết quả nghiên cứu mối
quan hệ giữa sinh khối tươi,khô cây cá thể với nhân tố điều tra lâm phần,
quan hệ sinh khối khô với tươi, có thể sử dụng để:
- Xác định hoặc dự báo nhanh sinh khối cây cá thể thông qua chỉ tiêu
D1.3 bằng các phương trình
Dự báo sinh khối tươi:
Tuổi 9:
Y = 25,457*1,019D1.3
Y = 22,282*D1.3
Tuổi 11: Y = 2,452*1,154D1.3
Y = 0,362*D1.3
0,137
Dự báo sinh khối khô:
Tuổi 9:
Y = 105,282*0,739D1.3
Y = 1014,462*D1.3
1,457
Tuổi 11 :
Y = 8,314*1,051D1.3
-2,275
Y = 4,304*D1.3
2. Tổng sinh khối tươi của một ha rừng Sa mộc 9 tuổi, 11 tuổi đạt lần
lượt là 89,41 tấn/ha và 103,44 tấn/ha; còn tổng sinh khối khô là 45,29 tấn/ha
và 56,84 tấn/ha.
0,501
44
3. Lượng Carbon tích lũy trong cây cá thể thay đổi theo tuổi, khi tuổi
tăng lên lượng Carbon cũng tăng lên. Cấu trúc lượng Carbon tích lũy trong
cây cá thể gồm bốn phần trong đó Carbon chủ yếu tập trung vào thân: ở tuổi 9
thân 5,96 kg/cây, cành là 3,62 kg/cây, lá 1,35 kg/cây, còn ở tuổi 11 thân là
8,53 kg/cây, cành 4,39 kg/cây, lá 2,06 kg/cây.
Từ kết quả nghiên cứu ta có mối quan hệ giữa Carbon tích lũy trong
cây cá thể với nhân tố điều tra, Carbon với sinh khối khô ta có thể:
- Xác định hoặc dự báo nhanh trữ lượng Carbon tích lũy thông qua chỉ
tiêu điều tra lâm phần bằng các phương trình:
Tuổi 9: Y = 0,000*2,751D1.3
Y = 3,295E-009*D1.3
Tuổi 11: Y = 342,315*0,713D1.3
9,372
Y = 30769,877*D1.3
. Tổng lượng Carbon, CO2 tích lũy trên một ha rừng trồng Sa mộc đạt
kết quả tương đối lớn. Cụ thể: ở tuổi 9 đạt 83,05 tấn C/ha, còn tuổi
11 đạt 104,19 tấn C/ha; lượng CO2 bình quân hàng năm rừng Sa mộc 9 tuổi
hấp thụ được là 9,22 tấn/ha/năm, còn tuổi 11 là 9,47 tấn/ha/năm.
5. Với năng suất 83,05 tấn CO2 /ha đối với Sa mộc tuổi 9 và 104,19 tấn
CO2 /ha với Sa mộc tuổi 11 thì có giá trị bằng tiền thu nhập từ chỉ tiêu CO2 là
2,327,755 đồng/ha (tương đương với thu nhập bình quân 20,949,795
đồng/ha/năm) và 2,390,981 đồng/ha (tương đương với thu nhập 26,300,791
đồng/ha/năm).
-3,427
5.2. Tồn tại
Đề tài chưa nghiên cứu sinh khối và lượng Carbon tích lũy cho
đối tượng Sa mộc trên tất cả cấp tuổi, mới chỉ dừng lại ở các cấp tuổi 9, 11.
Chưa nghiên cứu được phần chân đồi.
45
Chưa mở rộng vùng nghiên cứu, mới chỉ tập trung nghiên cứu
cho 2 xã Sả Hồ và Na Pên ở huyện Mường Khương - Lào Cai.
Đề tài mới tập trung nghiên cứu được khả năng hấp thụ CO2 của các bộ
phận thân, cành, lá, mà chưa đánh giá được lượng CO2 hấp thụ trong đất và
vật rơi rụng.
5.3. Kiến nghị
Tiếp tục nghiên cứu bổ sung lượng Carbon hấp thụ trong đất và
nghiên cứu cho các độ tuổi còn lại để đánh giá hết được năng lực hấp thu
Carbon của rừng Sa mộc.
Tiếp tục triển khai nghiên cứu về sinh khối và lượng Carbon tích lũy
cho nhiều đối tượng rừng trồng ở nhiều cấp tuổi khác nhau. Nhằm so sánh
sinh khối và khả năng hấp thụ Carbon của các loài cây khác nhau trên những
lập địa khác nhau ở nước ta. Từ đó dễ dàng lựa chọn đối tượng khi xây dựng
dự án trồng rừng CDM.
46
TÀI LIỆU THAM KHẢO
TIẾNG VIỆT
1. Dương Hữu Thời (1992), Cơ sở sinh thái học, Nxb Đại học và Thông tin
Khoa học kỹ thuật, Hà Nội.
2. Đặng Trung Tấn (2001), Nghiên cứu sinh khối rừng Đước (Rhizophoza
apiculata) tại hai tỉnh Cà Mau và Bạc Liêu.
3. Đoàn Hoài Nam (2006). Nghiên cứu một số cơ sở khoa học để trồng rừng
Keo lai (Acacia mangium x Acacia auriculiformis) có hiệu quả cao tại
một số vùng trọng điểm ở Việt Nam. Luận án tiến sỹ Khoa học Nông
nghiệp, Trường Đại học Lâm Nghiệp Việt Nam.
4. Hà Văn Tuế (1994), Nghiên cứu cấu trúc và năng suất của một số quần
xã rừng trồng nguyên liệu giấy tại vùng trung du Vĩnh Phúc, Tóm tắt
luận án Phó tiến sĩ KHSH, Trung tâm nghiên cứu khoa học tự nhiên và
công nghệ quốc gia, Viện Sinh thái và Tài nguyên sinh vật.
5. Hoàng Văn Dưỡng (2000), Nghiên cứu cấu trúc và sản lượng làm cơ sở
ứng dụng trong điều tra rừng và nuôi dưỡng rừng Keo lá tràm (Acacia
auriculiforms A.Cunn ex Benth) tại một số tỉnh khu vực miền
Trung Việt Nam, Luận án Tiến sĩ Khoa học Nông nghiệp, Trường
Đại học Lâm Nghiệp Việt Nam.
6. Hoàng Xuân Tý (2004), Tiềm năng các dự án CDM trong Lâm Nghiệp và
thay đổi sử dụng đất (LULUCF), Hội thảo chuyên để thực hiện
cơ chế phát triển sạch (CDM) trong lĩnh vực Lâm nghiệp, Văn
phòng dự án CD4CDM - Vụ Hợp tác Quốc tế, Bộ Tài nguyên và Môi
trường.
7. Lê Đình Khả, Hà Huy Thịnh (2000). Giống Keo lai và triển vọng
gây trồng. Trong Cẩm nang ngành Lâm nghiệp. Chương trình hỗ trợ
ngành Lâm nghiệp và đối tác, Bộ NN&PTNT.
47
8. Lê Hồng Phúc (1994), Nghiên cứu về năng suất rừng, Tạp chí
Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn (12).
9. Lê Đình Khả, 2000. Nghiên cứu sử dụng giống Keo lai tự nhiên giữa
Keo lá tràm và Keo tai tượng ở Việt Nam. Trung tâm Nghiên cứu giống cây
trồng rừng, Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam. Nxb Nông nghiệp.
10. Lê Hồng Phúc (1996), Đánh giá sinh trưởng, tăng trưởng, năng suất rừng
trồng Thông ba lá (Pinus keysiya Royle ex Gordon) vùng Đà Lạt, Lâm
Đồng, Luận án Phó tiến sĩ Khoa học Nông nghiệp, Viện Khoa học Lâm
nghiệp Việt Nam.
11. Lê Quốc Huy, Nguyễn Minh Châu, 2006. Nghiên cứu ứng dụng Công
nghệ Rhizobium cho Keo lai, Keo tai tượng tại vườn ươm và
rừng trồng. Trung tâm Nghiên cứu sinh thái và môi trường rừng, Viện
Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam.
12. Lý Thu Quỳnh (2007), Nghiên cứu sinh khối và khả năng hấp thụ Carbon
của rừng Mỡ tại tuyên Quang và Phú Thọ, Luận án thạc sĩ khoa học
Lâm nghiệp, Đại học Lâm Nghiệp Việt Nam.
13. Ngô Đình Quế và các cộng sự (2006), Khả năng hấp thụ CO2 của
một số dạng rừng chủ yếu ở Việt Nam, Tạp chí Nông nghiệp và
Phát triển Nông thôn (11), tr 71 – 75.
14. Ngô Đình Quế và các cộng tác viên (2005), Nghiên cứu xây dựng các tiêu
chí và chỉ tiêu trồng rừng theo cơ chế phát triển sạch ở Việt Nam, Tóm
tắt báo cáo tổng kết đề tài, Trung tâm nghiên cứu sinh thái và
môi trường rừng, Viện Khoa học và Lâm Nghiệp Việt Nam.
15. Nguyễn Hải Tuất, Vũ Tiến Hinh, Ngô Kim Khôi, Giáo trình phân
tích thống kế trong lâm nghiệp, Nxb Nông nghiệp 2006.
16. Nguyễn Ngọc Lung, Nguyễn Tường Vân (2004), Thử nghiệm tính
toán giá trị bằng tiền của rừng trồng trong cơ chế phát triển
sạch, Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn (12), tr 1747 – 1749.
48
17. Nguyễn Hoàng Trí (1986). Góp phần nghiên cứu sinh khối và năng suất
quần xã đước đôi (Rhizophora apliculata BL.) ở Cà Mau, tỉnh Minh
Hải. Luận án phó tiến sĩ sinh học, khoa Sinh vật – Kỹ thuật
nông nghiệp, Trường Đại học Sư phạm Hà Nội.
18. Nguyễn Huy Sơn, 2006. Đặc điểm sinh trưởng của Keo lai và tuổi thành
thục công nghệ của rừng trồng ở vùng Đông Nam Bộ . Tạp chí Khoa
học Lâm Nghiệp, 4: 223 – 230.
19. Nguyễn Thị Hà (2007). Nghiên cứu sinh khối làm cơ sở xác định khả
năng hấp thụ CO2 của rừng Keo lai trồng tại Quận 9 – TP Hồ Chí
Minh. Luận án thạc sĩ khoa học Nông nghiệp.
20. Nguyễn Văn Dũng (2005), Nghiên cứu sinh khối và lượng Carbon tích lũy
của một số trạng thái rừng trồng tại Núi Luốt, Đề tài nghiên cứu khoa
học, Trường Đại học Lâm Nghiệp Việt Nam.
21. Phạm Tuấn Anh (2007), Dự báo năng lực hấp thu CO2 của rừng tự nhiên
lá rộng thường xanh tại huyện Tuy Hòa - Đắc Nông, Luận án thạc sĩ
khoa học Lâm nghiệp, Đại học Lâm Nghiệp Việt Nam.
22. Phan Minh Sáng, Lưu Cảnh Trung, 2006. Hấp thụ Carbon. Trong
cẩm nang ngành Lâm Nghiệp. Chương trình hỗ trợ ngành Lâm Nghiệp
và đối tác. Bộ Nông nghiệp và Phát triển nông thôn.
23. Viên Ngọc Nam (2003). Nghiên cứu sinh khối và năng suất sơ cấp
lâm phần mấm trắng (Avicennia alba BL.) tự nhiên tại Cần Giờ, TP Hồ
Chí Minh. Luận án tiến sĩ khoa học Nông nghiệp, Viện khoa học Việt Nam.
24. Viên Ngọc Nam (1998), Nghiên cứu sinh khối và năng suất sơ cấp rừng
Đước (Rhizophora apiculata) trồng tại Cần Giờ, TP Hồ Chí Minh.
Luận án thác sĩ khoa học Lâm Nghiệp, Đại học Nông Lâm TP. Hồ Chí Minh.
25. Vũ Tấn Phương (2006), Nghiên cứu lượng giá trị môi trường và
dịch vụ môi trường của một số loại rừng chủ yếu ở Việt Nam, Báo cáo
49
sơ kết đề tài, Trung tâm nghiên cứu sinh thái và môi trường rừng, Viện
khoa học Lâm Nghiệp Việt Nam.
26. Vũ Tấn Phương (2006), Nghiên cứu trữ lượng Carbon thảm tươi và
cây bụi – Cơ sở để xác định đường Carbon cơ sở trong dự án
trồng rừng/ tái trồng rừng theo cơ chế phát triển sạch ở Việt
Nam, Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn (8), tr 81 – 84.
27. Vũ Văn Thông (1998). Nghiên cứu cơ sở xác định sinh khối cây cá thể
và lâm phần Keo lá tràm (Acacia auriculiformis Cunn) tại Thái
Nguyên. Luận văn thạc sĩ khoa học Lâm nghiệp, Đại học Lâm Nghiệp
Hà Tây .
TIẾNG ANH
28. Brown, S. (1996), Present and potential roles of forest in the
global climate change debate. FAO Unasyva.
29. Brown, S. (1997), Estimating biomass anh biomass change of
tropical forest: a primer, FAO forestry.
30. Cairns, M.A., S. Brown., E.H., Helmer, G.A. and Baumgardner
(1997), Root biomass allocation in the word’s upland forests.
31. Canell, M.G.R (1981), World forest Biomass and Primary
Production Data. Academic Press Inc (London), 391 pp.
32. Dioxon, R.K., Brown, S., Houghton, R.A., M., S.A., Trexler, M.C.
and Wisniewski, J (1994), Carbon pools and flux of global forest
ecosystems.
33. Fleming, R.H (1957), “General features of the Oceans”, In: Treatise
on Marine Ecology and Paleoecology, J.W. Hedgepeth, et Vol. 2.
Ecology, Geologycal Society of American Mem 67 (1): pp 87 – 108.
34. ICRAF (2001), Carbon stocks of tropical land use systerm as part
of global C balance: Effects of forest conservation and options for
clean development activities. Borgor, Indonesia.
50
35. IPCC (2000), Land Use, Land Use Change, and foresty, Cambrige
University Press.
36. Liebig J.V (1940), Organic chemistry and its Applications to Agriculture
and physiology (Engl-ed.L. playfair and W.Gregory), London
Taylor and Walton, 387pp.
37. Lieth, H (1964), Versuch einer kartog raphischen Dartellung der
produktivitat der pfla zendecke auf der Erde, Geographisches
Taschenbuch, Wiesbaden. Max steiner Verlag. 72 – 80pp.
38. Mark,P.L (1970), The role of prunus pensyl vanica L. in the rapid
revegetation of disturbed sites, Ph.D thesis. New haven: Yale
University, 119pp.
39. Mckenzie, N., Ryan, P., Fogarty, P. and Wood, J. (2001), Sampling
Measurement and Analytical Protocools fof Carbon Estimation in soil,
Litter and Coarse Woody Debris, Australian Greenhouse Office.
40. Newbuold.P.J (1967), Method for estimating the primary production
of forest, International Biological programme Handbook 2, Oxford
and Edinburgh Black Well. 62pp.
41. Pregitzer, K.S. and Euskirchen, E. (2004), Carbon c ycling and Storage in
World forest: biomass patterns related to forest age.
42. Riley, G.A (1944), The Carbon metabolism and photosynthetic efficiency
of the earth as a Whole, Amer. Sci.32: 129 – 134.
43. Rodel D. Lasco (2002), Forest carbon budgets in Southeast Asia
following harvesting and land cover change, Report to Asia
Pacific Regional workshop on Forest for
Povety Reduction:
opportunity with CDM, Environmental Servieces and Biodiversity,
Seoul, South Korea.
44. Steemann, N.E (1954), On organic production in the Oceans. J. Cns
Perm. Int. Explor.Mer.19: 309 – 328.
51
45. Whitaker, R.H (1966), Forest diamension and production in the
Great Smoky Moutains, Ecology 47: 103 – 121.
46. Whitaker, R.H (1961), Estimation of net primary production of forest and
Shurb communities, Ecology 42: 177 – 180.
47. Woodwell,G.M (1965) và Whitaker,R.H (1968), Diamension and
production relations of tree and Sturb in the Brook haven forest,
J.Scol.NewYork USA: 1 -25.
Website:
48. Thông tấn xã Việt Nam, 2019. EU lập thị trường buôn bán hạn ngạch khí
thải (địa chỉ trang web: http://www.vnagency.com.vn. Ngày cập
nhật:(10/03/2019).
1
PHỤ LỤC
Case Processing Summary N
Total Cases Excluded Casesa Forecasted Cases Newly Created Cases 6 0 0 0
a. Cases with a missing value in any variable are excluded from the analysis. Variable Processing Summary Variables
Dependent SKT Independent D1.3
Number of Positive Values Number of Zeros Number of Negative Values
Number of Missing Values User-Missing System-Missing 6 0 0 0 0 6 0 0 0 0
SKT Linear
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,867 ,752 ,691 ,478
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square ANOVA df Sig. F 12,159 ,025 Regression Residual 2,778 ,914 Total 3,692 1 4 5 2,778 ,228
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,867 ,544 25,170 3,487 18,334 ,025 ,000 D1.3 (Constant) ,156 1,373
Logarithmic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,856 ,733 ,666 ,496
The independent variable is D1.3.
2
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square ANOVA df Sig. F 10,978 ,030 Regression Residual 2,706 ,986 Total 3,692 1 4 5 2,706 ,246
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,856 4,026 21,248 3,313 8,105 ,030 ,001 ln(D1.3) (Constant) 1,215 2,622
Inverse
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,846 ,716 ,644 ,512
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square ANOVA df Sig. F 10,064 ,034 Regression Residual 2,642 1,050 Total 3,692 1 4 5 2,642 ,263
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error -,846 -29,290 33,368 -3,172 30,047 ,034 ,000 9,233 1,111
1 / D1.3 (Constant) Quadratic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,992 ,984 ,973 ,142
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square ANOVA df Sig. F 89,516 ,002 Regression Residual 3,631 ,061 Total 3,692 2 3 5 1,816 ,020
3
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error
-17,645 18,518 -11,072 ,762 67,364 -6,179 6,485 10,334 ,009 ,007 ,002 D1.3 D1.3 ** 2 (Constant) 1,792 ,117 6,519
Cubic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,991 ,983 ,972 ,145
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3. NOVA Sum of Squares df Mean Square Sig. F 86,354 ,002 Regression Residual 3,629 ,063 Total 3,692 2 3 5 1,815 ,021
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error
-7,921 8,801 D1.3 D1.3 ** 3 (Constant) -4,970 ,031 51,485 -5,727 6,364 12,388 ,011 ,008 ,001 ,868 ,005 4,156
Excluded Terms Beta In t Sig. Partial Correlation Minimum Tolerance D1.3 ** 2a 885,882 3,245 ,083 ,917 ,000
a. The tolerance limit for entering variables is reached. Compound
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,873 ,762 ,702 ,016
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 12,773 ,023 Regression Residual ,003 ,001 Total ,004 1 4 5 ,003 ,000
4
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Standardized Coefficients Beta 2,393 D1.3 (Constant) 1,019 25,457 193,465 21,999 ,000 ,000 ,005 1,157
The dependent variable is ln(SKT). Power
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,862 ,742 ,678 ,016
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 11,520 ,027 Regression Residual ,003 ,001 Total ,004 1 4 5 ,003 ,000
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Standardized Coefficients Beta ,862 ln(D1.3) (Constant) ,137 22,282 3,394 11,510 ,027 ,000 ,040 1,936
The dependent variable is ln(SKT). S
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,852 ,725 ,656 ,017
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 10,552 ,031 Regression Residual ,003 ,001 Total ,004 1 4 5 ,003 ,000
5
The independent variable is D1.3.
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Standardized Coefficients Beta -,852 1 / D1.3 (Constant) -,995 3,515 -3,248 95,449 ,031 ,000 ,306 ,037
The dependent variable is ln(SKT). Growth
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,873 ,762 ,702 ,016
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 12,773 ,023 Regression Residual ,003 ,001 Total ,004 1 4 5 ,003 ,000
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,873 D1.3 (Constant) ,018 3,237 3,574 71,210 ,023 ,000 ,005 ,045
The dependent variable is ln(SKT). Exponential
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,873 ,762 ,702 ,016
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 12,773 ,023 Regression Residual ,003 ,001 Total ,004 1 4 5 ,003 ,000
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,873 D1.3 (Constant) ,018 25,457 3,574 21,999 ,023 ,000 ,005 1,157
6
The dependent variable is ln(SKT). Logistic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,873 ,762 ,702 ,016
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square ANOVA df Sig. F 12,773 ,023 Regression Residual ,003 ,001 Total ,004 1 4 5 ,003 ,000
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,418 193,465 21,999 ,000 ,000 D1.3 (Constant) ,982 ,039 ,005 ,002
The dependent variable is ln(1 / SKT).
7
Case Processing Summary N
Total Cases Excluded Casesa Forecasted Cases Newly Created Cases 6 0 0 0
a. Cases with a missing value in any variable are excluded from the analysis. Variable Processing Summary Variables
Dependent SKK Independent D1.3
Number of Positive Values Number of Zeros Number of Negative Values
Number of Missing Values User-Missing System-Missing 6 0 0 0 0 6 0 0 0 0
SKK Linear
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,981 ,962 ,953 1,032
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
ANOVA df Sum of Squares Mean Square F Sig. 101,936 ,001 Regression Residual 108,650 4,263 Total 112,913 1 4 5 108,650 1,066
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error -,981 -3,404 37,969 -10,096 12,805 ,001 ,000 D1.3 (Constant) ,337 2,965
Logarithmic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,985 ,970 ,963 ,919
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square F Sig. ANOVA df 129,722 ,000 Regression Residual 109,535 3,378 Total 112,913 1 4 5 109,535 ,844
8
The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error -,985 -25,611 63,434 -11,390 13,074 ,000 ,000 ln(D1.3) (Constant) 2,249 4,852
Inverse
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,988 ,976 ,970 ,821
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
ANOVA df Sum of Squares Mean Square F Sig. 163,342 ,000 Regression Residual 110,214 2,699 Total 112,913 1 4 5 110,214 ,675
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Std. Error Standardized Coefficients Beta ,988 B 189,177 -14,010 12,781 -7,869 ,000 ,001 14,802 1,780
1 / D1.3 (Constant) Quadratic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,998 ,996 ,994 ,382
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
ANOVA df Sum of Squares Mean Square F Sig. 385,768 ,000 Regression Residual 112,476 ,437 Total 112,913 2 3 5 56,238 ,146
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error
-8,070 7,092 D1.3 D1.3 ** 2 (Constant) -28,005 1,614 127,327 -5,830 5,123 7,285 ,010 ,014 ,005 4,804 ,315 17,477
9
Cubic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,998 ,996 ,994 ,382
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square F Sig. ANOVA df 385,768 ,000 Regression Residual 112,476 ,437 Total 112,913 2 3 5 56,238 ,146
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error
-8,070 7,092 D1.3 D1.3 ** 2 (Constant) -28,005 1,614 127,327 -5,830 5,123 7,285 ,010 ,014 ,005 4,804 ,315 17,477
Excluded Terms Beta In t Sig. Partial Correlation Minimum Tolerance D1.3 ** 3a -206,145 -3,937 ,059 -,941 ,000
a. The tolerance limit for entering variables is reached. Compound
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,967 ,935 ,919 ,122
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 57,465 ,002 Regression Residual ,855 ,060 Total ,915 1 4 5 ,855 ,015
10
The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Standardized Coefficients Beta ,380 D1.3 (Constant) ,739 105,282 25,098 2,854 ,000 ,046 ,029 36,891
The dependent variable is ln(SKK). Power
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,972 ,945 ,931 ,112
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 68,553 ,001 Regression Residual ,864 ,050 Total ,915 1 4 5 ,864 ,013
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error -,972 ln(D1.3) (Constant) -2,275 1014,462 -8,280 1,686 ,001 ,167 ,275 601,520
The dependent variable is ln(SKK). S
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,976 ,953 ,941 ,104
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 80,654 ,001 Regression Residual ,872 ,043 Total ,915 1 4 5 ,872 ,011
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,976 1 / D1.3 (Constant) 16,824 ,040 8,981 ,178 ,001 ,868 1,873 ,225
11
The dependent variable is ln(SKK). Growth
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,967 ,935 ,919 ,122
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 57,465 ,002 Regression Residual ,855 ,060 Total ,915 1 4 5 ,855 ,015
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Standardized Coefficients Beta -,967 D1.3 (Constant) -,302 4,657 -7,581 13,290 ,002 ,000 ,040 ,350
The dependent variable is ln(SKK). Exponential
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,967 ,935 ,919 ,122
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 57,465 ,002 Regression Residual ,855 ,060 Total ,915 1 4 5 ,855 ,015
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error -,967 -,302 105,282 -7,581 2,854 ,002 ,046 D1.3 (Constant) ,040 36,891
The dependent variable is ln(SKK).
12
Logistic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,967 ,935 ,919 ,122
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square ANOVA df Sig. F 57,465 ,002 Regression Residual ,855 ,060 Total ,915 1 4 5 ,855 ,015
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error 2,630 25,098 2,854 ,000 ,046 D1.3 (Constant) 1,353 ,009 ,054 ,003
The dependent variable is ln(1 / SKK).
13
Case Processing Summary N
Total Cases Excluded Casesa Forecasted Cases Newly Created Cases 6 0 0 0
a. Cases with a missing value in any variable are excluded from the analysis. Variable Processing Summary Variables
Dependent CACBON Independent D1.3
Number of Positive Values Number of Zeros Number of Negative Values
Number of Missing Values User-Missing System-Missing 6 0 0 0 0 6 0 0 0 0
CACBON Linear
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,899 ,808 ,760 ,378
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square ANOVA df Sig. F 16,814 ,015 Regression Residual 2,397 ,570 Total 2,967 1 4 5 2,397 ,143
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,899 3,693 -30,363 4,101 -3,654 ,015 ,022 D1.3 (Constant) ,901 8,308
Logarithmic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,900 ,811 ,763 ,375
14
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square ANOVA df Sig. F 17,126 ,014 Regression Residual 2,405 ,562 Total 2,967 1 4 5 2,405 ,140
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,900 34,202 -72,282 4,138 -3,937 ,014 ,017 8,265 18,361
ln(D1.3) (Constant) Inverse
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,902 ,813 ,767 ,372
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 17,435 ,014 Regression Residual 2,413 ,554 Total 2,967 1 4 5 2,413 ,138
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta Std. Error -,902 1 / D1.3 (Constant) B -316,662 38,045 -4,176 4,625 ,014 ,010 75,837 8,227
Quadratic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,899 ,808 ,760 ,378
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square ANOVA df Sig. F 16,814 ,015 Regression Residual 2,397 ,570 Total 2,967 1 4 5 2,397 ,143
15
The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,899 D1.3 (Constant) 3,693 -30,363 4,101 -3,654 ,015 ,022 ,901 8,308
Excluded Terms Beta In t Sig. Partial Correlation Minimum Tolerance D1.3 ** 2a -41,459 -1,264 ,295 -,590 ,000
a. The tolerance limit for entering variables is reached. Cubic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,935 ,875 ,792 ,351
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square ANOVA df Sig. F 10,511 ,044 Regression Residual 2,596 ,371 Total 2,967 2 3 5 1,298 ,124
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Standardized Coefficients Beta
21,643 -20,745 D1.3 D1.3 ** 3 (Constant) 88,929 -,332 -555,559 1,326 -1,271 -1,345 ,277 ,293 ,271 67,045 ,261 413,154
Excluded Terms Beta In t Sig. Partial Correlation Minimum Tolerance D1.3 ** 2a 10347,550 1,348 ,310 ,690 ,000
a. The tolerance limit for entering variables is reached.
16
Compound
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,901 ,812 ,765 ,102
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 17,295 ,014 Regression Residual ,180 ,042 Total ,222 1 4 5 ,180 ,010
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Standardized Coefficients Beta 2,463 D1.3 (Constant) 2,751 ,000 4,109 ,445 ,015 ,679 ,670 ,001
The dependent variable is ln(CACBON). Power
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,903 ,815 ,769 ,101
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 17,605 ,014 Regression Residual ,181 ,041 Total ,222 1 4 5 ,181 ,010
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,903 ln(D1.3) (Constant) 9,372 3,295E-009 4,196 ,202 ,014 ,850 2,234 ,000
The dependent variable is ln(CACBON).
17
S
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,904 ,817 ,772 ,101
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 17,913 ,013 Regression Residual ,181 ,040 Total ,222 1 4 5 ,181 ,010
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Standardized Coefficients Beta -,904 1 / D1.3 (Constant) -86,764 10,700 -4,232 4,812 ,013 ,009 20,500 2,224
The dependent variable is ln(CACBON). Growth
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,901 ,812 ,765 ,102
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 17,295 ,014 ,180 ,042 Regression Residual ,222 Total 1 4 5 ,180 ,010
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,901 1,012 -8,045 4,159 -3,583 ,014 ,023 D1.3 (Constant) ,243 2,245
The dependent variable is ln(CACBON).
18
Exponential
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,901 ,812 ,765 ,102
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 17,295 ,014 Regression Residual ,180 ,042 Total ,222 1 4 5 ,180 ,010
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Standardized Coefficients Beta ,901 D1.3 (Constant) 1,012 ,000 4,159 ,445 ,014 ,679 ,243 ,001
The dependent variable is ln(CACBON). Logistic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,901 ,812 ,765 ,102
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 17,295 ,014 Regression Residual ,180 ,042 Total ,222 1 4 5 ,180 ,010
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,406 D1.3 (Constant) ,363 3117,439 4,109 ,445 ,015 ,679 ,088 6998,720
The dependent variable is ln(1 / CACBON).
19
20
Case Processing Summary N
Total Cases Excluded Casesa Forecasted Cases Newly Created Cases 6 0 0 0
a. Cases with a missing value in any variable are excluded from the analysis. Variable Processing Summary Variables
Dependent SKT Independent D1.3
Number of Positive Values Number of Zeros Number of Negative Values
Number of Missing Values User-Missing System-Missing 6 0 0 0 0 6 0 0 0 0
SKT Linear
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,898 ,807 ,759 ,731
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square ANOVA df Sig. F 16,727 ,015 Regression Residual 8,936 2,137 Total 11,073 1 4 5 8,936 ,534
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,898 D1.3 (Constant) 1,498 -4,579 4,090 -1,227 ,015 ,287 ,366 3,732
21
Logarithmic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,899 ,808 ,760 ,729
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 16,828 ,015 Regression Residual 8,947 2,127 Total 11,073 1 4 5 8,947 ,532
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,899 15,191 -24,528 4,102 -2,860 ,015 ,046 ln(D1.3) (Constant) 3,703 8,577
Inverse
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,899 ,809 ,761 ,727
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 16,939 ,015 Regression Residual 8,958 2,115 Total 11,073 1 4 5 8,958 ,529
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Std. Error Standardized Coefficients Beta -,899 1 / D1.3 (Constant) B -153,699 25,869 -4,116 6,966 ,015 ,002 37,344 3,714
22
Quadratic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,898 ,807 ,759 ,731
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 16,727 ,015 Regression Residual 8,936 2,137 Total 11,073 1 4 5 8,936 ,534
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,898 D1.3 (Constant) 1,498 -4,579 4,090 -1,227 ,015 ,287 ,366 3,732
Excluded Terms Beta In t Sig. Partial Correlation Minimum Tolerance D1.3 ** 2a -25,396 -,442 ,688 -,247 ,000
a. The tolerance limit for entering variables is reached. Cubic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,898 ,807 ,759 ,731
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 16,727 ,015 Regression Residual 8,936 2,137 Total 11,073 1 4 5 8,936 ,534
23
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,898 D1.3 (Constant) 1,498 -4,579 4,090 -1,227 ,015 ,287 ,366 3,732
Excluded Terms Beta In t Sig. Partial Correlation Minimum Tolerance
D1.3 ** 2a D1.3 ** 3 -25,396 -11,564 -,442 -,405 ,688 ,712 -,247 -,228 ,000 ,000
a. The tolerance limit for entering variables is reached. Compound
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,880 ,775 ,718 ,077
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square ANOVA df Sig. F 13,751 ,021 Regression Residual ,082 ,024 Total ,106 1 4 5 ,082 ,006
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error 2,411 D1.3 (Constant) 1,154 2,452 25,816 2,535 ,000 ,064 ,045 ,968
The dependent variable is ln(SKT).
24
Power
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,881 ,776 ,720 ,077
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 13,847 ,020 Regression Residual ,082 ,024 Total ,106 1 4 5 ,082 ,006
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Standardized Coefficients Beta ,881 ln(D1.3) (Constant) 1,457 ,362 3,721 1,103 ,020 ,332 ,391 ,328
The dependent variable is ln(SKT). S
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,882 ,777 ,721 ,077
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 13,952 ,020 Regression Residual ,082 ,024 Total ,106 1 4 5 ,082 ,006
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error -,882 1 / D1.3 (Constant) -14,741 3,817 -3,735 9,725 ,020 ,001 3,946 ,392
The dependent variable is ln(SKT).
25
Growth
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,880 ,775 ,718 ,077
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 13,751 ,021 Regression Residual ,082 ,024 Total ,106 1 4 5 ,082 ,006
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Standardized Coefficients Beta ,880 D1.3 (Constant) ,144 ,897 3,708 2,273 ,021 ,085 ,039 ,395
The dependent variable is ln(SKT). Exponential
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,880 ,775 ,718 ,077
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 13,751 ,021 ,082 ,024 Regression Residual ,106 Total 1 4 5 ,082 ,006
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,880 ,144 2,452 3,708 2,535 ,021 ,064 D1.3 (Constant) ,039 ,968
The dependent variable is ln(SKT).
26
Logistic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,880 ,775 ,718 ,077
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square ANOVA df Sig. F 13,751 ,021 Regression Residual ,082 ,024 Total ,106 1 4 5 ,082 ,006
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,415 25,816 2,535 ,000 ,064 D1.3 (Constant) ,866 ,408 ,034 ,161
The dependent variable is ln(1 / SKT).
27
Case Processing Summary N
Total Cases Excluded Casesa Forecasted Cases Newly Created Cases 6 0 0 0
a. Cases with a missing value in any variable are excluded from the analysis. Variable Processing Summary Variables
Dependent SKK Independent D1.3
Number of Positive Values Number of Zeros Number of Negative Values
Number of Missing Values User-Missing System-Missing 6 0 0 0 0 6 0 0 0 0
SKK Linear
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,842 ,708 ,635 ,435
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square ANOVA df Sig. F 9,713 ,036 Regression Residual 1,839 ,757 Total 2,596 1 4 5 1,839 ,189
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,842 D1.3 (Constant) ,680 6,849 3,117 3,084 ,036 ,037 ,218 2,221
28
Logarithmic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,842 ,709 ,637 ,434
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square ANOVA df Sig. F 9,769 ,035 Regression Residual 1,842 ,754 Total 2,596 1 4 5 1,842 ,189
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,842 6,893 -2,204 3,125 -,431 ,035 ,688 ln(D1.3) (Constant) 2,205 5,107
Inverse
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,843 ,711 ,638 ,433
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square ANOVA df Sig. F 9,824 ,035 Regression Residual 1,845 ,751 Total 2,596 1 4 5 1,845 ,188
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error -,843 1 / D1.3 (Constant) -69,749 20,664 -3,134 9,337 ,035 ,001 22,254 2,213
29
Quadratic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,842 ,708 ,635 ,435
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square ANOVA df Sig. F 9,713 ,036 Regression Residual 1,839 ,757 Total 2,596 1 4 5 1,839 ,189
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,842 D1.3 (Constant) ,680 6,849 3,117 3,084 ,036 ,037 ,218 2,221
Excluded Terms Beta In t Sig. Partial Correlation Minimum Tolerance D1.3 ** 2a -38,056 -,548 ,622 -,301 ,000
a. The tolerance limit for entering variables is reached. Cubic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,842 ,708 ,635 ,435
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square ANOVA df Sig. F 9,713 ,036 Regression Residual 1,839 ,757 Total 2,596 1 4 5 1,839 ,189
30
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,842 D1.3 (Constant) ,680 6,849 3,117 3,084 ,036 ,037 ,218 2,221
Excluded Terms Beta In t Sig. Partial Correlation Minimum Tolerance
D1.3 ** 2a D1.3 ** 3 -38,056 -18,509 -,548 -,538 ,622 ,628 -,301 -,297 ,000 ,000
a. The tolerance limit for entering variables is reached. Compound
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,842 ,710 ,637 ,032
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square ANOVA df Sig. F 9,779 ,035 Regression Residual ,010 ,004 Total ,014 1 4 5 ,010 ,001
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error 2,322 D1.3 (Constant) 1,051 8,314 63,261 6,211 ,000 ,003 ,017 1,339
The dependent variable is ln(SKK).
31
Power
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,843 ,711 ,639 ,031
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 9,836 ,035 Regression Residual ,010 ,004 Total ,014 1 4 5 ,010 ,001
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Standardized Coefficients Beta ,843 ln(D1.3) (Constant) ,501 4,304 3,136 2,701 ,035 ,054 ,160 1,593
The dependent variable is ln(SKK). S
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,844 ,712 ,640 ,031
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 9,892 ,035 ,010 ,004 Regression Residual ,014 Total 1 4 5 ,010 ,001
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error -,844 -5,073 3,123 -3,145 19,468 ,035 ,000 1 / D1.3 (Constant) 1,613 ,160
The dependent variable is ln(SKK).
32
Growth
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,842 ,710 ,637 ,032
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 9,779 ,035 Regression Residual ,010 ,004 Total ,014 1 4 5 ,010 ,001
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Standardized Coefficients Beta ,842 D1.3 (Constant) ,049 2,118 3,127 13,154 ,035 ,000 ,016 ,161
The dependent variable is ln(SKK). Exponential
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,842 ,710 ,637 ,032
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square Sig. ANOVA df F 9,779 ,035 ,010 ,004 Regression Residual ,014 Total 1 4 5 ,010 ,001
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,842 ,049 8,314 3,127 6,211 ,035 ,003 D1.3 (Constant) ,016 1,339
The dependent variable is ln(SKK).
33
Logistic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,842 ,710 ,637 ,032
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square ANOVA df Sig. F 9,779 ,035 Regression Residual ,010 ,004 Total ,014 1 4 5 ,010 ,001
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error ,431 D1.3 (Constant) ,952 ,120 63,261 6,211 ,000 ,003 ,015 ,019
* Curve Estimation.
The dependent variable is ln(1 / SKK).
34
Case Processing Summary N
Total Cases Excluded Casesa Forecasted Cases Newly Created Cases 6 0 0 0
a. Cases with a missing value in any variable are excluded from the analysis. Variable Processing Summary Variables
Dependent CACBON Independent D1.3
Number of Positive Values Number of Zeros Number of Negative Values
Number of Missing Values User-Missing System-Missing 6 0 0 0 0 6 0 0 0 0
CACBON Linear
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,985 ,970 ,962 ,669
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
ANOVA df Sum of Squares Mean Square F Sig. 128,197 ,000 Regression Residual 57,323 1,789 Total 59,112 1 4 5 57,323 ,447
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error -,985 -3,795 50,014 -11,322 14,650 ,000 ,000 D1.3 (Constant) ,335 3,414
Logarithmic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,985 ,970 ,962 ,666
35
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square F Sig. ANOVA df 129,294 ,000 Regression Residual 57,338 1,774 Total 59,112 1 4 5 57,338 ,443
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error -,985 -38,458 100,499 -11,371 12,830 ,000 ,000 ln(D1.3) (Constant) 3,382 7,833
Inverse
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,985 ,970 ,963 ,664
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
ANOVA df Sum of Squares Mean Square F Sig. 130,129 ,000 Regression Residual 57,349 1,763 Total 59,112 1 4 5 57,349 ,441
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta Std. Error ,985 B 388,889 -27,065 11,407 -7,983 ,000 ,001 34,091 3,390
1 / D1.3 (Constant) Quadratic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,985 ,970 ,962 ,669
The independent variable is D1.3.
36
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square F Sig. ANOVA df 128,197 ,000 Regression Residual 57,323 1,789 Total 59,112 1 4 5 57,323 ,447
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error -,985 D1.3 (Constant) -3,795 50,014 -11,322 14,650 ,000 ,000 ,335 3,414 Excluded Terms Beta In t Sig. Partial Correlation Minimum Tolerance D1.3 ** 2a 8,189 ,356 ,745 ,201 ,000
a. The tolerance limit for entering variables is reached. Cubic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,985 ,970 ,962 ,669
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square F Sig. ANOVA df 128,197 ,000 Regression Residual 57,323 1,789 Total 59,112 1 4 5 57,323 ,447
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error -,985 D1.3 (Constant) -3,795 50,014 -11,322 14,650 ,000 ,000 ,335 3,414
Excluded Terms Beta In t Sig. Partial Correlation Minimum Tolerance
D1.3 ** 2a D1.3 ** 3 8,189 4,194 ,356 ,370 ,745 ,736 ,201 ,209 ,000 ,000
a. The tolerance limit for entering variables is reached.
37
Compound
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,989 ,979 ,974 ,049
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square F Sig. ANOVA df 187,392 ,000 Regression Residual ,455 ,010 Total ,465 1 4 5 ,455 ,002
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Standardized Coefficients Beta ,372 D1.3 (Constant) ,713 342,315 40,485 3,975 ,000 ,016 ,018 86,125
The dependent variable is ln(CACBON). Power
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,990 ,979 ,974 ,049
The independent variable is D1.3.
ANOVA df Sum of Squares Mean Square F Sig. 190,191 ,000 Regression Residual ,455 ,010 Total ,465 1 4 5 ,455 ,002
38
The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Standardized Coefficients Beta -,990 ln(D1.3) (Constant) -3,427 30769,877 -13,791 1,738 ,000 ,157 ,248 17707,445
The dependent variable is ln(CACBON). S
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,990 ,980 ,975 ,049
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
ANOVA df Sum of Squares Mean Square F Sig. 192,467 ,000 Regression Residual ,455 ,009 Total ,465 1 4 5 ,455 ,002
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Standardized Coefficients Beta ,990 1 / D1.3 (Constant) 34,653 -1,032 13,873 -4,156 ,000 ,014 2,498 ,248
The dependent variable is ln(CACBON). Growth
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,989 ,979 ,974 ,049
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
Sum of Squares Mean Square F Sig. ANOVA df 187,392 ,000 Regression Residual ,455 ,010 Total ,465 1 4 5 ,455 ,002
39
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Standardized Coefficients Beta -,989 D1.3 (Constant) -,338 5,836 -13,689 23,195 ,000 ,000 ,025 ,252
The dependent variable is ln(CACBON). Exponential
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,989 ,979 ,974 ,049
The independent variable is D1.3.
The independent variable is D1.3.
ANOVA df Sum of Squares Mean Square F Sig. 187,392 ,000 Regression Residual ,455 ,010 Total ,465 1 4 5 ,455 ,002
Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
B Std. Error Standardized Coefficients Beta -,989 D1.3 (Constant) -,338 342,315 -13,689 3,975 ,000 ,016 ,025 86,125
The dependent variable is ln(CACBON). Logistic
R R Square Model Summary Adjusted R Square Std. Error of the Estimate ,989 ,979 ,974 ,049
The independent variable is D1.3.
ANOVA df Sum of Squares Mean Square F Sig. 187,392 ,000 Regression Residual ,455 ,010 Total ,465 1 4 5 ,455 ,002
40
The independent variable is D1.3. Coefficients Unstandardized Coefficients t Sig.
Standardized Coefficients Beta B Std. Error 2,690 D1.3 (Constant) 1,402 ,003 40,485 3,975 ,000 ,016 ,035 ,001
The dependent variable is ln(1 / CACBON). `
