Luận văn Thạc sĩ Khoa học lâm nghiệp: Nghiên cứu xây dựng hàm tăng trưởng đường kính cho các loài cây ưu thế trong rừng tự nhiên lá rộng thường xanh tại Kon Hà Nừng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP

NGUYỄN HỮU ĐỨC

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HÀM TĂNG TRƯỞNG ĐƯỜNG

KÍNH CHO CÁC LOÀI CÂY ƯU THẾ TRONG RỪNG TỰ

NHIÊN LÁ RỘNG THƯỜNG XANH TẠI KON HÀ NỪNG

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP

Hà Nội, 2015

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT

TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP

NGUYỄN HỮU ĐỨC

NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HÀM TĂNG TRƯỞNG ĐƯỜNG

KÍNH CHO CÁC LOÀI CÂY ƯU THẾ TRONG RỪNG TỰ

NHIÊN LÁ RỘNG THƯỜNG XANH TẠI KON HÀ NỪNG

CHUYÊN NGÀNH: LÂM HỌC

MÃ SỐ: 60.62.02.01

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS.TS TRẦN VĂN CON

Hà Nội, 2015

i

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan, đây là công trình nghiên cứu của tôi dưới sự hướng

dẫn của PGS.TS Trần Văn Con. Các số liệu, kết quả nêu trong luận văn là

trung thực và chưa từng được ai công bố trong bất kỳ công trình nghiên cứu

nào khác Mọi trích dẫn đều ghi rõ nguồn gốc.

Hà Nội, ngày 15 tháng 10 năm 2015

Người viết cam đoan

Nguyễn Hữu Đức

ii

LỜI CẢM ƠN

Sau khi hoàn thành chương trình học tập giai đoạn 2013 - 2015; được sự đồng

ý của Phòng Sau đại học, Trường Đại học Lâm nghiệp Việt Nam, tôi thực hiện luận

văn tốt nghiệp: "Nghiên cứu xây dựng hàm tăng trưởng đường kính cho các loài

cây ưu thế trong rừng tự nhiên lá rộng thường xanh tại Kon Hà Nừng”.

Tôi xin cảm ơn Phòng Đào tạo, Ban Giám hiệu trường Đại học Lâm

nghiệp, Phòng Đào tạo Sau đại học – Đại học Lâm nghiệp đã tạo điều kiện thuận

lợi và giúp đỡ tôi hoàn thành mọi thủ tục cần thiết trong quá trình nghiên cứu.

Tôi xin bày tỏ lòng cảm ơn sâu sắc tới PGS.TS Trần Văn Con, Viện

Nghiên cứu Lâm sinh, Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam, đã định hướng

nghiên cứu, tận tình hướng dẫn, sửa luận văn và tạo mọi điều kiện kỹ thuật, cũng

như kinh phí trong thực hiện nghiên cứu để tôi có thể hoàn thành Bản luận văn

này.

Nhân dịp này, tôi xin gửi lời cảm ơn chân thành đến bạn bè đồng nghiệp, đến

gia đình và người thân đã giúp đỡ tôi trong quá trình hoàn thành chương trình học

tập nâng cao kiến thức về chuyên môn.

Mặc dù đã bản thân đã có nhiều cố gắng, nhưng do thời gian có hạn, kinh

nghiệm chưa nhiều nên đề tài không thể tránh khỏi những thiếu sót nhất định. Tác

giả rất mong nhận được ý kiến đóng góp quí báu của các thầy cô giáo, bạn bè đồng

nghiệp để bản luận văn được hoàn thiện hơn.

Tôi xin chân thành cảm ơn!

Hà nội, ngày 15 tháng 10 năm 2015

Nguyễn Hữu Đức

iii

MỤC LỤC

Trang

TRANG PHỤ BÌA

LỜI CAM ĐOAN .............................................................................................. i

LỜI CẢM ƠN ...................................................................................................ii

MỤC LỤC ....................................................................................................... iii

DANH MỤC CÁC BẢNG ............................................................................... v

DANH MỤC CÁC HÌNH ............................................................................... vi

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT ...............................................................vii

MỞ ĐẦU ........................................................................................................... 1

Chương 1: TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU ........................................ 2

1.1. Ngoài nước ................................................................................................. 2

1.2. Trong nước ................................................................................................. 9

1.3. Thảo luận .................................................................................................. 14

Chương 2: MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU .... 17

2.1. Mục tiêu .................................................................................................... 17

2.1.1. Mục tiêu tổng quát .......................................................................... 17

2.1.2. Mục tiêu cụ thể ................................................................................ 17

2.2. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu ............................................................... 17

2.3. Nội dung nghiên cứu ................................................................................ 17

2.4. Phương pháp nghiên cứu .......................................................................... 18

2.4.1. Vật liệu nghiên cứu ........................................................................ 18

2.4.2. Phương pháp phân tích, xử lý số liệu ............................................ 23

Chương 3: KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN .................................................... 28

3.1. Cấu trúc tổ thành và xác định các loài ưu thế .......................................... 28

3.1.1. Cấu trúc tổ thành các ô tiêu chuẩn nghiên cứu .............................. 28

iv

3.1.2. Lưa chọn các loài ưu thế để xây dựng mô hình tăng trưởng đường

kính .................................................................................................................. 30

3.2. Mô hình tăng trưởng đường kính cho các loài ưu thế .............................. 32

3.2.1. Ước lượng đường kính tối đa theo vị thế tán PC ............................ 32

3.2.2. Ước lượng các tham số của mô hình tăng trưởng đường kính ....... 34

3.3. Kiểm nghiệm các mô hình tăng trưởng đã lập ...................................... 46

KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KHUYẾN NGHỊ ............................................. 48

1. Kết luận ....................................................................................................... 48

2. Tồn Tại ........................................................................................................ 48

3. Khuyến nghị ................................................................................................ 49

TÀI LIỆU THAM KHẢO

PHỤ LỤC

v

DANH MỤC CÁC BẢNG

TT Tên bảng Trang

3.1a Cấu trúc tổ thành của các ô tiêu chuẩn ở lần đo năm 2009 29

3.1b Cấu trúc tổ thành của các ô tiêu chuẩn lần đo năm 2014 30

3.2 Danh sách các loài có dung lượng quan sát n≥100 cây 31

33 3.3 Tham số của phương trình Dmax=k+m*PC

Kết quả ước lượng các tham số của mô hình tăng trưởng 3.4 34 đường kính

3.5 Kết quả kiểm nghiệm mô hình tăng trưởng đường kính 47

vi

DANH MỤC CÁC HÌNH

Tên hình Trang TT

Vai trò của mô hình sinh trưởng và dữ liệu bổ sung trong 1.1 4 cung cấp thông tin cho quản lý rừng (Vanclay, J.K., 1994)

Các thành phần cơ bản của một mô hình sinh trưởng 1.2 16 (Vanclay, 1992)

2.1 Sơ đồ bố trí các ô phụ trong OTC định vị 1 ha 18

2.2 Vị trí các ô tiêu chuẩn nghiên cứu 19

3.1 Tăng trưởng đường kính của các loài theo vị thế tán 45

vii

DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

R2 : Hệ số xác định;

AIC : Một số đo sự thích hợp tương đối của mô hình thống kê;

RSS : Tổng bình phương phần dư;

K

: Số tham số của mô hình bao gồm tham số cho sai số ước lượng;

S%

: Biến động bình quân (để đánh giá mức độ sai lệch giữa số liệu quan sát và số liệu dự đoán);

N : Số cây quan sát;

OTCĐV : Ô tiêu chuẩn định vị;

: Đường kính thân cây tại vị trí 1.3m tính từ mặt đất; D1.3

: Chiều cao thân cây từ gốc đến đỉnh sinh trưởng; Hvn

PC : Vị thế tán cây;

IV : Giá trị tổ thành của loài cây;

N : Số cây quan sát;

Số cây dùng để xây dựng hàm sinh trưởng cho loài; N1

: Số cây dùng để kiểm tra mô hình sinh trưởng; N2

G : Tổng tiết diện ngang;

D : Đường kính thân cây;

CI : Chỉ số cạnh tranh;

Zd : Tăng trưởng đường kính bình quân năm (cm/năm);

: Giá trị tối thiểu của Zd; Zdmin

: Giá trị tối đa của Zd; Zdmax

BAI : Tăng trưởng tiết diện ngang bình quân năm (cm2/năm);

viii

: Đường kính lớn nhất của loài; Dmax

DBH : Đường kính ngang ngực;

: Sai số tuyệt đối; Δi

: Sai số tương đối của cây cá thể; Δi%

Δ% : Sai số tương đối bình quân;

1

MỞ ĐẦU

Rừng tự nhiên trên phạm vi toàn thế giới đang bị giảm sút một cách báo

động cả về diện tích và chất lượng kéo theo nhiều hệ lụy về khủng khoảng sinh

thái. Vì vậy, quản lý rừng tự nhiên bền vững đã, đang và sẽ là chủ đề nóng được

nhiều quốc gia, nhiều tổ chức và toàn nhân loại quan tâm. Để quản lý rừng tự

nhiên bền vững, chúng ta cần có hiểu biết về 3 vấn đề cơ bản sau:

(i) Tăng trưởng đường kính làm cơ sở xác định đường kính khai thác tối

thiểu và luân kỳ khai thác;

(ii) Tăng trưởng trữ lượng rừng để xác định lượng khai thác cho phép hàng

năm một cách bền vững; và

(iii) Động thái cấu trúc lâm phần để dự báo cấu trúc rừng trong tương lai.

Rừng tự nhiên ở Việt Nam đã được quản lý trong nhiều thập niên trở lại

đây nhưng những hiểu biết về cấu trúc và quá trình động thái của rừng vẫn còn

rất tản mạn. Các nghiên cứu có liên quan đến xác định tăng trưởng rừng tự

nhiên ở nước ta còn rất hạn chế và thường chỉ nghiên cứu xác định cho từng

đối tượng cụ thể dựa vào phương pháp đẽo vát trên chủ yếu các ô tiêu chuẩn

tạm thời, như những công trình của Vũ Tiến Hinh (1987), Trần Văn Con

(1991), Bảo Huy (1993)... Nhìn chung, các nghiên cứu về rừng tự nhiên ở

Việt Nam có lịch sử từ lâu và đã đạt được những kết quả đáng kể, tuy nhiên

nó vẫn luôn là những đề tài hấp dẫn với những quy luật còn cần phải được

nghiên cứu tiếp, nhất là trong lĩnh vực nghiên cứu quá trình sinh trưởng, tăng

trưởng của các loài cây và của lâm phần.

Để góp phần nghiên cứu về tăng trưởng rừng tự nhiên, tôi chọn đề tài

"Nghiên cứu xây dựng hàm tăng trưởng đường kính cho các loài cây ưu thế trong

rừng tự nhiên lá rộng thường xanh tại Kon Hà Nừng”.

2

Chương 1

TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1. Ngoài nước

Thông tin về tăng trưởng đường kính và hình thức sinh trưởng của các cây

cá thể có ý nghĩa quan trọng trong quản lý rừng hỗn loài nhiệt đới bền vững. Rất

nhiều kết quả nghiên cứu về mô hình hóa tăng trưởng đã được nhiều tác giả tổng

quan, thảo luận (Alder, 1995; Vanclay, 1994). Tuy nhiên phần lớn các kết quả

này được thực hiện cho rừng trồng thuần loài, đều tuổi trong khi các nghiên cứu

tăng trưởng cho rừng hỗn loài nhiệt đới, khác tuổi còn rất hạn chế (Gourlet-

fleury, 2000; Zhao, Borders, & Wilson, 2004). Trong rừng hỗn loài nhiệt đới với

sự đa dạng loài rất lớn, tuổi cây là tham số không phù hợp cho việc mô hình hóa

(J K Vanclay, 1995). Do đó, các tiếp cận mô hình hóa rất thành công đối với

rừng đều tuổi lại rất hạn chế khi áp dụng cho rừng hỗn loài khác tuổi (Zhao et

al., 2004). Các hạn chế trong mô hình hóa sinh trưởng rừng mưa nhiệt đới lá

rộng thường xanh bởi hai lý do: (i) sự phức tạp của đối tượng và (ii) thiếu các số

liệu theo dõi định vị lâu dài.

Ai cũng biết rằng cấu trúc của rừng mưa nhiệt đới thường xanh rất phức

tạp và biến động từ nơi này đến nơi khác; và sự đa dạng loài rất cao trong đó rất

nhiều loài hiếm chỉ có rất ít cá thể đại diện, và chúng biểu lộ những hành vi khác

nhau, đối lập nhau từ có thế cạnh tranh mạnh đến bị chèn ép. Nhiều tác giả đã

nhấn mạnh rằng điều đó đã làm cho việc mô hình hóa sinh trưởng các lâm phần

này trở nên khó khăn và rất cần thiết phải phân nhóm loài để đơn giản hóa

(Bossel và Krieger, 1994; Favrichon, 1994,1995; Vanclay, 1994, 1995; Houllier

et al., 1997).

Nghiên cứu các quá trình động thái của rừng tự nhiên là hết sức phức tạp

nhưng lại có vai trò vô cùng quan trọng trong việc xác định các phương pháp

hiệu quả để dự báo tài nguyên rừng. Các phương pháp mô hình hoá các quá trình

động thái còn có khả năng thăm dò các lựa chọn về quản lý và phương án kỹ

3

thuật lâm sinh. Chẳng hạn, các nhà lâm học muốn biết hiệu quả lâu dài của một

biện pháp kỹ thuật lâm sinh cụ thể như việc thay đổi cường độ khai thác rừng và

khả năng khai thác trong tương lai. Với một mô hình sinh trưởng, nhà nghiên

cứu có thể kiểm tra đầu ra của các phương án (kịch bản) khai thác khác nhau để

lựa chọn được phương án tối ưu nhất. Quá trình xây dựng một mô hình sinh

trưởng còn có khả năng tìm hiểu sâu hơn về các kiến thức động thái của lâm

phần rừng. Đã có quá nhiều các công trình nghiên cứu mô hình hoá sinh trưởng

của rừng thuần loài đều tuổi, đặc biệt là cho rừng trồng. Tuy nhiên, các HSTR

trồng thường rất đơn giản và phương pháp tiếp cận để xây dựng mô hình cho

chúng không thể áp dụng được đối với rừng hỗn loài, khác tuổi. Rừng hỗn loài

nhiệt đới ẩm với sự tồn tại hàng trăm loài cây khác nhau ở các cấp tuổi (cấp kích

thước) và kiểu sinh trưởng rất đa dạng là một thách thức lớn đối với việc xây

dựng các hàm sinh trưởng.

Các nhà quản lý lâm nghiệp cần các thông tin về hiện trạng tài nguyên

rừng (ví dụ số cây theo loài, theo cỡ kính, …), các dự báo về xu thế phát triển

của rừng, lượng khai thác và thời gian có thể khai thác trong tương lai… Các

thông tin này có thể được sưu tập từ ba nguồn sau đây: (i) xác định diện tích

rừng hiện có; (ii) số liệu kiểm kê cấp lâm phần rừng hiện tại; và (iii) các mô

hình sinh trưởng và khai thác dựa trên dữ liệu theo dõi diễn biến tài nguyên

rừng. Vai trò và mối quan hệ tương tác giữa 3 nguồn số liệu này được thể hiện ở

hình 1.1. Kiểm kê tĩnh (static inventory) là việc kiểm kê trạng thái rừng ở một

thời điểm nhất định và thường sử dụng hệ thống ô tiêu chuẩn tạm thời. Kiểm kê

động (dynamic inventory) là việc kiểm kê định kỳ bằng hệ thống ô tiêu chuẩn

định vị để theo dõi diễn biến động thái rừng. Một mô hình sinh trưởng là sự tổng

hợp dữ liệu của kiểm kê động để biểu thị sinh trưởng và diễn biến của rừng. Các

mô hình sinh trưởng có thể có vai trò rất lớn trong quản lý rừng và thể hiện các

chính sách lâm nghiệp. Tận dụng được các ưu thế của mô hình sinh trưởng và

kết hợp với các nguồn dữ liệu khác về tài nguyên và môi trường, mô hình sinh

4

trưởng có thể được áp dụng để dự báo và trình bày các quy định, các hướng dẫn

về chính sách lâm nghiệp.

Kiểm kê tĩnh

Diện tích rừng

Hiện trạng tài nguyên rừng

CÁC GIẢ ĐỊNH

Kiểm kê động

Mô hình sinh trưởng

Lâm phần tương lai

Diện tích rừng

Dự báo tài nguyên rừng

Hình 1.1. Vai trò của mô hình sinh trưởng và dữ liệu bổ sung trong cung

cấp thông tin cho quản lý rừng (Vanclay, J.K., 1994)

Hiện tại có quá nhiều mô hình sinh trưởng vì vậy không một ai có khả

năng kiểm tra tất cả các phương pháp đã sử dụng để xây dựng các mô hình sinh

trưởng. Do đó, cần thiết phải có một sự phân loại các mô hình theo các tiêu chí

nhất định. Dựa trên tính chi tiết của mô hình sinh rưởng có thể phân thành 3

nhóm mô hình: (i) Mô hình lâm phần; (ii) Mô hình theo cỡ kính và (iii) Mô hình

cây cá thể.

Mô hình lâm phần (whole stand models) thường là những mô hình đơn

giản, mang tính khái quát nhưng không toàn diện như các cách tiếp cận khác.

Cách tiếp cận này dùng các tham số bình quân chung của lâm phần như mật độ,

tổng tiết diện ngang và thể tích cây đứng để dự báo sinh trưởng và sản lượng của

rừng. Không tính toán chi tiết cho từng cây.

Mô hình theo cỡ kính (size class models) cung cấp các thông tin liên

quan đến cấu trúc của lâm phần. Có rất nhiều kỹ thuật có thể sử dụng để mô

hình hoá cấu trúc lâm phần, nhưng phương pháp được sử dụng rộng rãi nhất là

5

mô hình phân bố số cây theo cỡ kính. Cách tiếp cận này là một sự dung hoà

giữa tiếp cận toàn lâm phần và tiếp cận theo từng cây. Khi khoảng cách cỡ kính

lớn và toàn lâm phần chỉ có một cỡ kính thì chúng ta có mô hình cho toàn lâm

phần và khi khoảng cách cỡ kính nhỏ để mỗi cây cá thể được coi là một cỡ kính

thì ta có mô hình cây cá thể.

Mô hình cây cá thể và danh sách cây (Single tree and tree list models)

là mô hình chi tiết nhất trong đó sử dụng đơn vị cây cá thể làm cơ sở cho mô

hình hoá. Số liệu đầu vào tối thiểu là một danh sách đặc trưng kích thước của tất

cả các cây cá thể.

Dựa trên đặc tính của mô hình, người ta cũng có thể chia thành hai nhóm

(i) mô hình quá trình nhằm mô phỏng quá trình sinh trưởng của rừng phụ thuộc

vào các nhân tố như ánh sáng, độ ẩm liên quan đến quá trình quang hợp và hô

hấp của cây rừng và (ii) mô hình diễn thế nhằm mô phỏng sự thay thế lẫn nhau

của các loài trong các giai đoạn diễn thế khác nhau, tuy nhiên nhóm mô hình

này không cung cấp các thông tin về sản lượng của rừng.

Dựa trên chức năng của mô hình thì có thể phân thành (i) mô hình để hiểu

(tức là các mô hình mô phỏng bản chất của các quá trình động thái) và (ii) mô

hình để dự báo (tức là các mô hình có thể tính toán dự báo được sự thay đổi của

lâm phần trong tương lai dựa trên các thông số vào thời điểm hiện tại và các

tương quan về xu thế phát triển của chúng.

Và cuối cùng căn cứ vào tính chất toán học mà không phụ thuộc vào chi

tiết của chúng, các mô hình có thể phân thành hai nhóm: (i) mô hình xác định

(deterministic) và (ii) mô hình xác suất (stochachastic).

Nhiều mô hình sinh trưởng xây dựng cho rừng trồng bỏ qua việc dự đoán

cây chết với giả thiết rằng trong rừng trồng được quản lý tốt thì quá trình chết

không xảy ra, giả thuyết này có thể chấp nhận được đối với rừng trồng thâm

canh được quản lý tốt. Tuy nhiên, khi mô hình hoá rừng tự nhiên chúng ta phải

6

tính đến quá trình chết vì nó chắc chắn xảy ra do quá trình cạnh tranh (đặc biệt

là cạnh tranh về ánh sáng). Stage và Renner (1988) nhận thấy rằng 80% biến

động trong dự đoán thể tích của rừng hỗn giao cây lá kim ở vùng núi đá Hoa Kỳ

là do không ước lượng được tỷ lệ chết. Rõ ràng là việc ước lượng tỷ lệ chết có

thể ảnh hưởng rất lớn đến độ chính xác của mô hình sinh trưởng và dự báo sản

lượng rừng.

Việc phê phán và so sánh các phương pháp dự báo tỷ lệ chết sẽ trở nên dễ

dàng hơn khi chúng ta phân loại được quá trình chết qua nguyên nhân và hình

thức chết xảy ra trong rừng. Hình thức chết có thể khác nhau ở quy mô, tần suất

và tính nghiêm trọng và những điều này có thể xem xét khi lựa chọn chiến lược

mô hình hoá. Tuổi của cây có thể là một nhân tố đóng góp vào sự chết của một

cây, nhưng nó không nhất thiết là nguyên nhân chết, phần lớn cây bị chết là do

cạnh tranh, sâu, bệnh và các sự kiện ngẫu nhiên khác. Kích thước của cây tỏ ra

không phải là nguyên nhân làm chết cây, nhưng trong thực tế lại là một nhân tố

tốt để dự đoán xác suất chết của cây. Rất nhiều nghiên cứu quan tâm đến quá

trình cạnh tranh và chèn ép gây ra chết của những cây yếu thế. Nhiều nhà nghiên

cứu đã tập trung thảo luận về chỉ số mật độ lâm phần của Reineke (1933) và

đường tỉa thưa tự nhiên của Yoda et al., (1963). Tuy nhiên, rất khó để giải thích

một cách chi tiết quá trình chết phụ thuộc vào mật độ ngay cả đối với các lâm

phần thuần loài đều tuổi. Trong rừng hỗn loài, tình hình càng phức hợp hơn

(Sterba và Monserud, 1993), tuy vậy nhu cầu ánh sáng, dinh dưỡng và không

gian sống là cần thiết đối với sinh trưởng của cây, và sự suy giảm các yếu tố này

xuống dưới yêu cầu tối thiểu sẽ dẫn đến cây bị chết. Sâu và bệnh cũng có thể

làm chết cây. Trong phần lớn rừng tự nhiên, các quá trình này xảy ra trong thế

cân bằng động, nhưng cũng có thể xảy ra dịch bệnh. Ảnh hưởng của dịch bệnh

có thể biến động từ phạm vi làm giảm ít nhiều tăng trưởng của rừng trong một

năm hoặc cũng có thể huỷ diệt một số loài; thời tiết cũng tác động đến hình thức

chết trong lâm phần rừng; khô hạn và úng nước lâu ngày có thể đẩy nhanh sự

7

chết của các cây đã già cỗi; sâu bệnh và bị chèn ép cũng có thể trực tiếp gây ra

cái chết; sét, mưa đá, gió bão có thể làm chết hoặc thương tổn cây. Thương tổn

do gió có thể trở thành tai hoạ và chúng phụ thuộc nhiều vào điều kiện của lâm

phần. Lửa rừng cũng có thể là một tai hoạ làm chết cây rừng hàng loạt. Chặt cây

và khai thác của con người cũng là một hình thức làm cây chết và cần được tính

đến trong mô hình hoá sinh trưởng và sản lượng rừng.

Vanclay (1994) phân biệt hai phạm trù chết chủ yếu là chết bình thường

(regular mortality) do già sinh lý, bị chèn ép, bị sâu, bệnh bình thường một cách

ngẫu nhiên; và chết do tai hoạ (catastrophic mortality) bao gồm lửa rừng, bão

lụt và dịch sâu bệnh. Oliver và Larson (1990) mô tả các nguyên nhân chính của

chết bình thường của cây rừng như sau:

 Thiếu ánh sáng: phụ thuộc vào đặc tính sinh thái của mỗi loài, các loài

tiên phong ưa sáng có tỷ lệ chết cao hơn khi thiếu ánh sáng so với các loài chịu

bóng dưới tán rừng.

 Nấm bệnh: gây ra rỗng ruột ở thân hoặc các cành chính đã bị thương tổn

do gió bão, tác động của khai thác hoặc lửa rừng.

 Sâu, bệnh: cơ chế sâu bệnh bình thường có thể gây ra cái chết của cây

rừng hoặc tạo tiền đề dẫn đến cây bị mục nát.

 Tác động của khai thác: các cây bị tổn thương ở mức trung bình khi khai

thác có thể dẫn đến bị nấm bệnh và chết sau vài thập niên. Các nghiên cứu thực

nghiệm đã chỉ ra rằng những cây bị tổn thương do khai thác có tỷ lệ chết rất cao

trong vòng một thập niên (dẫn theo Alder, 1995).

 Phơi sáng: các cây bị che bóng lâu năm, đột ngột bị phơi ra ánh sáng do

hình thành lỗ trống cũng có thể bị chết phụ thuộc vào đặc tính của mỗi loài.

Tỷ lệ chết tự nhiên trong rừng hỗn loài nhiệt đới đã được nhiều tác giả phát

hiện nằm trong khoảng 1-5%.

8

Mô hình tái sinh bổ sung dự đoán số số cây tái sinh đạt được một ngưỡng

nhất định bổ sung vào tầng cây cao (thường là D1.3 ≥ 10 cm). Có thể phân biệt

hai cách tiếp cận khác nhau:

 Tiếp cận tĩnh chú ý tương đối ít đến điều kiện lâm phần và do đó dự báo

số cây tái sinh bổ sung gần như là một hằng số chỉ thị cho một giá trị trung bình

kỳ vọng trong một thời gian dài dưới các điều kiện đặc thù.

 Tiếp cận động tương ứng với điều kiện lâm phần để dự đoán số cây tái

sinh bổ sung như là một hàm số của mật độ lâm phần, tổ thành và các tham số

khác.

Vanclay (1989) dự đoán tổng số cây bổ sung vào cỡ kính 20cm ở rừng mưa

Queensland là một hàm tuyến tính của tiết diện ngang lâm phần và chất lượng

lập địa:

Nr = 5,466 – 0,06469*G + 1,013*S

Trong đó: - Nr là số cây tái sinh bổ sung (cây/ha/năm).

- G là tiết diện ngang lâm phần (m2/ha).

- S là cấp lập địa.

Tái sinh bổ sung chỉ có thể xác định một cách tương đối với một ngưỡng

kích thước và ngưỡng này có thể không thích hợp cho tất cả các ứng dụng một

cách giống nhau. Ngưỡng nhỏ nhất thích hợp với phương pháp ô tiêu chuẩn định

vị có thể cung cấp mô hình tốt nhất, tuy nhiên các cuộc điều tra rừng có thể áp

dụng các tiêu chuẩn khác nhau và có thể sử dụng các ngưỡng lớn hơn trong đo

đếm. Việc kiểm duyệt số liệu xảy ra khi ngưỡng trong mô hình nhỏ hơn đường

kính tối thiểu được đo đếm trong điều tra rừng và làm giảm giá trị của mô hình.

Một trong những giải pháp là gia tăng số liệu đo đếm với một phân bố cây bình

quân cho kiểu rừng (Randall et al., 1988); điều này thích hợp cho sử dụng số

liệu không thích ứng.

9

Nghiên cứu gần đây của Pukkala et al., (2009) về mô hình hóa sinh trưởng

và sản lượng rừng khác tuổi ở Phần Lan. Mô hình bao gồm các yếu tố: sự tăng

trưởng đường kính, chiều cao cây, mô hình tỷ lệ sống và mô hình tăng trưởng

trong lâm phần. Kết quả cho thấy các mô hình này có thể sử dụng để tối ưu hóa

việc quản lý các lâm phần không đồng tuổi. Các biến mục tiêu trong sự tối ưu

hóa này có thể là sản xuất gỗ hay lợi nhuận kinh tế.

Từ những nghiên cứu trên đây cho thấy, ước lượng tỷ lệ chết, mô hình tái

sinh bổ sung và tăng trưởng đường kính lâm phần có ý nghĩa vô cùng quan

trọng cho việc dự đoán, dự báo và quyết định các phương án kỹ thuật lâm sinh

tác động vào rừng hợp lý, góp phần vào việc phát triển bền vững hệ sinh thái

rừng bền vững trong tương lai. Đây là những yếu tố quan trọng đối với động

thái cấu trúc lâm phần, nó ảnh hưởng đáng kể đến sản lượng lâm phần.

1.2. Trong nước

Ở Việt Nam, nghiên cứu tăng trưởng rừng mới được bắt đầu từ những

năm đầu thập niên 50 của thế kỷ trước. Từ 1958-1960, các chuyên gia Đức đã

tiến hành giải tích và nghiên cứu sinh trưởng cho một số loài cây rừng tự nhiên

phục vụ công tác điều tra và phân loại rừng một số vùng trọng điểm: Thanh Hoá,

Thái Nguyên, Bắc Giang, Quảng Ninh. Từ 1960 – 1965, các chuyên gia Trung

Quốc và cán bộ điều tra rừng Việt Nam phối hợp nghiên cứu tăng trưởng và sinh

trưởng trên 20 loài cây phổ biến ở vùng sông Hiếu, Nghệ An bằng phương pháp

giải tích thân cây tiêu chuẩn để phục vụ nhiệm vụ quy hoạch vùng trọng điểm

phát triển Lâm nghiệp của miền Bắc. Từ 1965 – 1975, vấn đề điều tra tăng

trưởng được chú trọng nhằm phục vụ công tác quy hoạch rừng, luận chứng kinh

tế kỹ thuật, phát triển trồng rừng và đào tạo cán bộ kỹ thuật lâm nghiệp ở miền

Bắc Việt Nam. Đặc biệt phải kể đến công trình nghiên cứu tăng trưởng khá toàn

diện cho đối tượng rừng mỡ trồng và bồ đề tái sinh sau nương rẫy ở vùng trung

tâm miền Bắc của Vũ Đình Phương, Viêm Ngọc Hùng (1980). Giai đoạn sau

năm 1975 đã bắt đầu có các nghiên cứu tăng trưởng ở các loài cây trồng rừng

10

nguyên liệu giấy, rừng gỗ trụ mỏ như Thông, Mỡ, Bồ đề, Bạch đàn, Keo... và

các loài cây rừng tự nhiên. Ngoài tính toán tăng trưởng cây cá lẻ và lâm phần

thuần loài theo từng vùng sinh thái, một số nghiên cứu đã cố gắng xác định tăng

trưởng lâm phần rừng tự nhiên hỗn giao khác tuổi. Phương pháp thu thập tài liệu

vẫn áp dụng các phương pháp truyền thống như lập ô mẫu cố định để đo đếm

định kỳ nhằm xác định tăng trưởng lâm phần, giải tích cây (cưa thớt, khoan tăng

trưởng, đẽo vát...), xác định tuổi và tăng trưởng cây cá lẻ và tính toán tăng

trưởng cho toàn bộ lâm phần. Phương pháp xử lý tính toán đã tiến dần từ việc

tính tăng trưởng bình quân từ một số cây mẫu bằng phương pháp mô phỏng tăng

trưởng theo các hàm toán học. Phương pháp này tránh được các sai số do phân

cấp thời gian, nắn tròn số lẻ, hoặc các sai số do sử dụng công thức gần

đúng. Hiện nay đã có biểu tăng trưởng cho khoảng 100 loài cây trồng rừng phổ

biến và loài cây rừng tự nhiên. Có thể nêu một số công trình nghiên cứu tiêu

biểu sau (Dẫn theo Cẩm nang Lâm nghiệp, chương Tăng trưởng rừng- Cục Lâm

nghiệp và GTZ (2006).

Giai đoạn 1981-1985: Trịnh Khắc Mười (1993) đã nghiên cứu qui luật

tăng trưởng làm cơ sở cho việc tỉa thưa, nuôi dưỡng rừng Thông nhựa vùng

Thanh Nghệ tĩnh và vùng Đông Bắc trên cơ sở đo đếm 187 ô định vị và tạm

thời, 481 cây giải tích và khoan tăng trưởng.

Năm 1985: Vũ Đình Phương và cộng sự đã nhiên cứu qui luật tăng

trưởng của lâm phần thuần loài và hỗn loài năng suất cao để làm cơ sở đưa ra

các phương pháp kinh doanh rừng hợp lý (đề tài 04010102a- Chương trình

04.01). Tài liệu nghiên cứu từ 50 ô tiêu chuẩn, mỗi ô có diện tích từ 0,25-1ha ở

các khu rừng giàu tại Kon Hà Nừng và lưu vực Sông Hiếu.

Nguyễn Ngọc Lung và Đào Công Khanh (1990) nghiên cứu tăng trưởng

và sản lượng rừng trồng Thông ba lá dựa trên tài liệu thu thập từ 142 ô định vị

và bán định vị, 350 ô tiêu chuẩn tạm thời, 420 cây tiêu chuẩn theo cỡ kính, giải

tích 242 cây ngả, đo 548 bộ tán lá về diện tích và đường kính hình chiếu tán, đo

11

đếm sinh khối thân, cành, lá, rễ của 60 cây, sử dụng tài liệu 572 ô tròn, chặt

trắng 4 ô tiêu chuẩn 100 x 100m.

Năm 1998: Trần Quốc Dũng và các cộng sự Viện Điều tra qui hoạch rừng

đã nghiên cứu phân tích đánh giá tăng trưởng rừng thường xanh cây gỗ lá rộng

vùng Bắc Trung bộ dựa trên 587 cây giải tích của 27 loài ưu thế.

Năm 2000: Trần Quốc Dũng và các cộng sự Viện Điều tra, Qui hoạch

rừng đã nghiên cứu phân tích đánh giá tăng trưởng rừng thường xanh cây gỗ lá

rộng vùng Bắc Trung bộ dựa trên 1187 cây giải tích của 43 loài ưu thế.

Cũng năm 2000, Vũ Tiến Hinh và cộng sự thuộc trường Đại học Lâm nghiệp đã

lập biểu sinh trưởng và sản lượng cho 3 loài cây: Sa mộc, Mỡ và Thông đuôi

ngựa ở các tỉnh phía Bắc và Đông Bắc Việt Nam.

Năm 2001: Đào Công Khanh và cộng sự thông qua đề tài nghiên cứu cấp

Bộ, đã lập biểu quá trình sinh trưởng và sản lượng cho rừng trồng các loài cây

Bạch đàn urophylla (Eucalyptus urophylla), Tếch (Techtona grangdis), Keo tai

tượng (Acacia mangium), Thông nhựa (Pinus merkusii), và kiểm tra biểu sản

lượng các loài Đước (Rhyzophora apiculata) và Tràm (Melaleuca leucadendra).

Năm 2004: Trần Quốc Dũng và các cộng sự Viện Điều tra, Qui hoạch

rừng đã nghiên cứu xây dựng một số chỉ tiêu tăng trưởng một số trạng thái rừng

tự nhiên vùng Đông Nam Bộ và Tây nguyên dựa trên 631 cây giải tích của 26

loài ưu thế của vùng Đông Nam Bộ và 587 cây giải tích của 27 loài ưu thế của

vùng Tây nguyên.

Giai đoạn 2001-2004: Đỗ Xuân Lân (Viện Điều tra, Quy hoạch rừng) đã

nghiên cứu tăng trưởng rừng tự nhiên lá rộng thường xanh đã qua tác động.

Năm 2001-2005, nhóm đề tài do Đỗ Đình Sâm chủ trì đã xây được 1 số dạng

phương trình tăng trưởng đường kính lâm phần ở các vùng sinh thái và tính

được tăng trưởng rừng cho một số ô tiêu chuẩn trên các trạng thái rừng phổ biến

12

hiện nay. Trên cơ sở đó đã xác định đường kính thành thục để có thể khai thác

của các loài cây gỗ kinh doanh tuỳ thuộc tốc độ sinh trưởng và đặc tính sinh học

của từng loài trên các vùng sinh thái với hơn 60 loài ở Bắc Trung bộ, 22 loài ở

Tây Nguyên và 18 loài ở Duyên Hải Nam trung bộ. Sắp xếp các loài cây theo

tốc độ sinh trưởng (chậm, trung bình, nhanh) và kết hợp theo nhóm gỗ (Đỗ Đình

Sâm và cs., 2007).

Năm 2004-2006, nhóm nghiên cứu do Trần Văn Con chủ trì đã nghiên

cứu bổ sung qui luật sinh trưởng của chiều cao 20 loài cây thường được khai

thác ở Tây Nguyên cho phép phân thành ba nhóm theo đặc điểm sinh trưởng: (i)

Các loài cây ưa bóng giai đoạn đầu, sinh trưởng chiều cao trong 10 năm đầu rất

chậm sau đó tăng dần lên khi vượt lên được tầng cây cao để trở thành tầng trội.

Đó là các loài: Xoay, Chò, Cồng, Thạch đảm, Giẻ và Hoàng đàn. (ii) Các loài

cây chịu bóng nhẹ (trung tính) giai đoạn đầu, sinh trưởng chiều cao ở 10 năm

đầu trung bình và tăng lên ở giai đoạn sau đạt tầng cây cao ở tuổi thành thục. Đó

là các loài: Re, Vạng, Vàng tâm, Trám, Sến, Gội, Giổi và Cóc đá. (iii) Các loài

cây ưa sáng, sinh trưởng chiều cao giai đoạn đầu rất nhanh sau đó chậm lại và

dừng lại rồi dừng lại ở tầng giữa của rừng ổn định. Đó là các loài: Bời lời, Chân

chim, Bứa, Côm, Gáo, và Trâm. Nghiên cứu qui luật sinh trưởng đường kính đã

xác định được đường kính tại đó tăng trưởng đạt tối đa để làm căn cứ khoa học

cho việc xác định đường kính khai thác tối thiểu (Trần Văn Con và cs., 2006).

Một số phương pháp tiêu biểu đã được các tác giả trong nước vận dụng,

phát triển và hoàn thiện tỏ ra có nhiều ưu điểm hơn so với phương pháp kinh

điển của thế giới như sử dụng hệ số thon tự nhiên xây dựng phương trình đường

sinh thân cây (Đồng Sĩ Hiền, 1974), hay sử dụng suất tăng trưởng để mô phỏng

các quá trình sinh trưởng (Vũ Tiến Hinh, 1996, 2000, 2003).

Sau đây là một số kết quả đã công bố có thể tham khảo để phát triển các

hàm sinh trưởng cho cho vùng Tây Nguyên:

13

 Đối với hầu hết các cây rừng trồng, hiện đã có các bảng biểu phục vụ

điều tra và kinh doanh như biểu thể tích, biểu cấp đất, biểu quá trình sinh

trưởng, biểu sản lượng.

 Biểu chỉ số hình dạng, tỷ lệ vỏ, tỷ lệ gỗ dưới cành và hệ số tương quan

D-H của 23 loài cây rừng tự nhiên vùng Tây Nguyên;

 Biểu thể tích hai nhân tố rừng khộp Tây Nguyên chung cho các loài lập

bằng phương trình:

LnV=0.00007+1.9825LnD +0.8163LnH

cho các loài có chỉ số hình dạng thuộc nhóm 1 với phương trình:

LnV=0.00007+1.97500LnD + 0.83010LnH

cho các loài thuộc nhóm hình dạng 2 theo phương trình

LnV=0.00007+1.9903LnD+0.8057LnH

(Sổ tay điều tra quy hoạch rừng, NB Nông nghiệp, 1995).

 Biểu phân tích tăng trưởng một số loài cây rừng tự nhiên vùng Tây

Nguyên (22 loài với dụng lượng mẫu từ 4-50 đăng trong Cẩm nang Lâm ngành

lâm nghiệp, chương Tăng trưởng rừng (chưa được kiểm nghiệm chỉ có tính tham

khảo).

 Đỗ Đình Sâm và cs. (2006), Trần Văn Con và cs. (2008) đã sử dụng

phương pháp đẽo vát để nghiên cứu tăng trưởng đường kính cho 20 loài cây

rừng tự nhiên phổ biến ở Tây Nguyên từ đó xác định tăng trưởng trữ lượng cho

các trạng thái rừng.

 Bảo Huy (1993) cũng sử dụng phương pháp trên để xác định tăng trưởng

trữ lượng cho rừng nửa rụng lá và rụng lá ưu thế Bằng lăng ở Đak Lak.

14

 Vũ Tiến Hinh và cs (2010) đã xác định được lượng tăng trưởng định kỳ

theo cỡ kính cho một số loài cây rừng thứ sinh ở vùng Tây Bắc (20 loài) và

Đông Bắc (16 loài).

 Vũ Tiến Hinh và cs. (2011) đã thu thập số liệu cây ngả (cây khai thác) để

lập biểu thể tích và biểu thương phẩm của cây rừng tự nhiên trên phạm vi toàn

quốc, riêng ở Tây Nguyên đã thu thập 1556 cây ngả của 29 loài thường được

khai thác ở các tỉnh Tây Nguyên.

 Trần Văn Con (2011) đã xây dựng hàm tăng trưởng đường kính cho các

loài cây rừng tự nhiên ở Tây Nguyên bằng cách tiếp cận theo nhóm loài dựa trên

số liệu thu thập từ 22 ô tiêu chuẩn ở Kon Hà Nừng (Gia Lai), Đam Rông (Lâm

Đồng) và Yok Đôn (Đak Lak) . Các loài có đặc điểm sinh trưởng tương tự nhau

được tạo thành các nhóm để xây dựng hàm sinh trưởng.

 Gần đây nhất, Nguyễn Thị Thu Hiền cũng đã tiến hành xây dựng mô hình

sinh trưởng theo nhóm loài cho rừng tự nhiên lá rộng thường xanh ở phía bắc

Việt Nam dựa trên cơ sở dữ liệu của 21 ô tiêu chuẩn định vị tại 4 khu bảo tồn và

vườn quốc gia: Vũ Quang (Hà Tĩnh), Hang Kia-Pà Cò (Hòa Bình), Xuân Sơn

(Phú Thọ) và Ba Bể (Bắc Cạn).

1.3. Thảo luận

Như đã tổng quan ở trên đây, sự thay đổi (động thái) của một lâm phần

rừng tự nhiên phụ thuộc vào 3 quá trình cơ bản đó là: TĂNG TRƯỞNG, CHẾT,

và TÁI SINH BỔ SUNG. Do đó, một mô hình động thái của rừng cũng có thể

bao gồm 3 thành phần chủ yếu như biểu diễn ở hình 1.2 dưới đây.

Trong rất nhiều các công trình nghiên cứu về tăng trưởng ở Việt Nam đã

tổng quan ở trên, các tác giả mới tập trung nghiên cứu thành phần tăng trưởng

và dựa chủ yếu vào phương pháp giải tích thân cây và rất ít các nghiên cứu đề

cập đến thành phần Chết và tái sinh bổ sung, do thiếu các nghiên cứu định vị.

15

Trần Văn Con (2011) và Nguyễn Thị Thu Hiền (2015) đã dựa trên cơ sở dữ liệu

thu thập từ hệ thống ô tiêu chuẩn định vị để nghiên cứu xây dựng mô hình sinh

trưởng đường kính của cây rừng tự nhiên. Các tác giả này cho rằng trong rừng tự

nhiên có rất nhiều loài, đại đa số các loài lại có tần suất xuất hiện rất ít không đủ

dung lượng mẫu để xây dựng mô hình sinh trưởng, hơn nữa nếu xây dựng riêng

cho mỗi loài một mô hình tăng trưởng thì số lượng mô hình sẽ rất lớn. Cho nên

đã tiếp cận theo hướng nhóm các loại có các đặc điểm sinh trưởng tương tự

thành các nhóm loài để xây dựng. Tuy nhiên, các loài có tần suất xuất hiện nhiều

(ưu thế) và dung lượng quan sát đủ lớn cũng cần được xây dựng mô hình riêng

cho mỗi loài để bảo đảm độ chính xác và có đủ thông tin cho quản lý bền vững.

Trong đề tài này tôi sẽ dựa trên số liệu đo đếm từ các ô tiêu chuẩn định vị

ở Kon Hà Nừng để nghiên cứu xây dựng mô hình tăng trưởng đường kính cho

các cây ưu thế trong rừng tự nhiên lá rộng thường xanh.

Lâm phần xuất phát

Tăng trưởng

Chết

16

g n ở ư r t h n i s h n ì h ô M

Tái sinh bổ sung

Tăng trưởng đường kính

Chết

Có

Tái sinh bổ sung

Mô phỏng cho năm khác?

Không

Lâm phần tương lai

Hình 1.2. Các thành phần cơ bản của một mô hình sinh trưởng

(Vanclay, 1992).

17

Chương 2

MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. Mục tiêu

2.1.1. Mục tiêu tổng quát

Bổ sung hiểu biết về tăng trưởng cây rừng tự nhiên làm cơ sở quản lý

rừng bền vững.

2.1.2. Mục tiêu cụ thể

 Xác định được các loài cây ưu thế của rừng lá rộng thường xanh ở Kon

Hà Nừng;

 Xây dựng được mô hình tăng trưởng đường kính cho các loài cây ưu

thế.

2.2. Đối tượng, phạm vi nghiên cứu

Các loài cây ưu thế trong rừng lá rộng thường xanh;

Đề tài chỉ tập trung xây dựng mô hình tăng trưởng cho các loài cây ưu thế

trong rừng lá rộng thường xanh;

Nghiên cứu được thực hiện tại tiểu khu rừng thực nghiệm trực thuộc

Trung tâm Lâm nghiệp nhiệt đới, Viện Khoa học Lâm nghiệp Nam trung bộ và

Tây Nguyên, Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam tại Kon Hà Nừng, huyện

K’Bang, tỉnh Gia Lai.

2.3. Nội dung nghiên cứu

Để đạt được mục tiêu nghiên cứu, đề tài tiến hành các nội dung nghiên

cứu sau:

 Nghiên cứu cấu trúc tổ thành và xác định các loài ưu thế;

 Xây dựng mô hình tăng trưởng đường kính cho các loài ưu thế;

 Kiểm nghiệm các mô hình tăng trưởng đã lập.

18

2.4. Phương pháp nghiên cứu

2.4.1. Vật liệu nghiên cứu

Số liệu phục vụ cho nghiên cứu được thu thập từ 10 ô tiêu chuẩn định vị

được thiết lập năm 2004 củaViện Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam tại tiểu khu

rừng thực nghiệm Kon Hà Nừng (xem sơ đồ 2.2). Việc thiết lập và đo đếm số

liệu được thực hiện theo quy trình của nhóm đề tài (Trần Văn Con và cs., 2008).

Ô tiêu chuẩn định vị được lập là ô có diện tích 100m x 100m = 10.000m2 để đo

tất cả các cây gỗ có D1.3 ≥ 10cm (tất cả các chỉ tiêu điều tra đo đếm ở năm 2014

giống năm 2009). Cả 4 góc của OTCĐV được đánh dấu lâu dài bằng cọc xi

măng; ranh giới ngoài của ô được phát tuyến rộng 1m (luỗng phát dây leo, bụi

rậm). Để tránh nhầm lẫn và bỏ sót cây, mỗi OTCĐV được chia thành 25 ô

vuông nhỏ, mỗi cạnh 20m x 20m (Hình 2.1), ở mỗi góc của ô vuông này đánh

dấu bằng một cọc gỗ sao cho có thể nhận biết được ở lần đo sau. Xác định tên

cho từng cây. Định kỳ đo đếm 5 năm 1 lần. Các chỉ tiêu điều tra đo được bao

gồm: tên loài, D1.3, Hvn, và vị thế tán PC.

1 2 3 4 5

6 7 8 9 10

100 m

11 12 13 14 15

16 17 18 19 20

25

2 0 m

20m

21 22 23 24

100 m Hình 2.1. Sơ đồ bố trí các ô phụ trong OTC định vị 1 ha

19

- Tất cả các cây đo đếm có D1.3 ≥ 10cm trong OTCĐV đều được đánh số cố

định theo thứ tự; mỗi cây chỉ mang một số hiệu riêng. Số hiệu của cây được ghi

trực tiếp bằng sơn lên thân cây.

- Khi danh sách tên cây trong OTCĐV đã được khẳng định, thiết lập một

danh sách tên cây bao gồm tên Việt nam, tên khoa học và ghi chú các tên gọi

khác và số hiệu của loài. Danh sách tên cây này được lưu trong túi hồ sơ của

OTCĐV.

- Số của các cây bị chết không được dùng lại để tránh nhầm lẫn khi xử lý số

liệu. Các cây tái sinh bổ sung vào cấp kính đầu tiên được đánh số hiệu với các số

mới chưa sử dụng trong ô.

- Định kỳ hàng năm trước mùa mưa bão số cây thường được kiểm lại để

tránh trường hợp bị mờ số. Và cũng để kiểm tra những cây có dấu hiệu chết

thường xuyên (chết tự nhiên).

Hình 2.2. Vị trí các ô tiêu chuẩn nghiên cứu

20

Số liệu sử dụng trong đề tài này được đo đếm lặp lại 2 lần: lần 1 vào năm

2009 và lần 2 vào năm 2014. Đề tài được phép sử dụng nguồn số liệu này để

thực hiện các nội dung nghiên cứu. Các loài ưu thế được chọn để xây dựng mô

hình tăng trưởng đường kính là các loài có dung lượng mẫu quan sát từ 100 cây

trở lên, trong đó sẽ sử dụng 85% số cây để xây dựng mô hình và 15% số cây

không tham gia xây dựng mô hình để kiểm nghiệm mô hình.

* Đo đường kính ngang ngực (D1,3): Dụng cụ đo dường kính là thước đo

vanh có độ chia đến mm. Để tránh sai số giữa các lần đo khác nhau, điểm đo chu

vi thân cây tại vị trí 1,3m được đánh dấu lâu dài bằng một vòng sơn đỏ (sao cho

ít nhất có thể lưu lại đến lần đo sau); điểm đo chu vi thân cây tại vị trí 1,3m

được xác định như sau:

- Đối với những cây một thân và không có bạnh vè điểm đo đường kính

được qui ước ở vị trí 1,3m từ mặt đất lên. Nếu cây nằm trên sườn dốc thì điểm

để xác định vị trí 1,3m nằm ở phía trên dốc (Hình 2.3a); trong trường hợp cây

nghiêng thì xác định phía bên trong (xem Hình 2.3b).

- Đối với cây hai thân có điểm chia thân nằm ở dưới độ cao 1,3m thì được

coi là hai cây để đo đường kính (xem Hình 2.3c).

- Đối với cây có bạnh vè điểm đo đường kính được qui ước là ở phía trên

điểm kết thúc bạnh vè 1m (xem Hình 2.3d).

21

1,3m

a 1,3m

b

1,3m 1m

c d

Hình 2.3: Xác định điểm đo đường kính D1.3

Đơn vị đo đường kính (chu vi) thân cây là cm, lấy chính xác đến mm tức là

sau dấu phẩy một số thập phân; ví dụ: 145,4 cm, 76,2 cm…

* Đo chiều cao vút ngọn: Dùng dụng cụ quang học để đo chiều cao

(Blume-Leiss hoặc thước đo cao laser Sunto). Việc đo chiều cao trong rừng rậm

nhiệt đới bằng dụng cụ quang học là rất khó khăn vì các lý do: thiếu ánh sáng, rất

khó xác định được đỉnh sinh trưởng của cây để chọn điểm đo..., cho nên sai số

trong đo chiều cao là rất lớn. Chính vì thế không nhất thiết phải đo Hvn của tất cả

các cây trong ô tiêu chuẩn, mà chỉ cần đo đại diện một số cây trong các cấp kính.

Đơn vị đo chiều cao của cây là m lấy chính xác đến dm (đối với lớp cây tầng cao).

* Phân cấp vị thế tầng tán (PC): Tầng tán của cây đo được phân thành 5

cấp theo Dawkins (1985) với các tiêu chí như ở Hình 2.4. Hệ thống phân loại

này tuy mang tính chủ quan nhưng tỏ ra phù hợp và đáng tin cậy, và có tương

quan rất chặt với tốc độ tăng trưởng. PC nhận các giá trị biến thiên từ 1 đến 5.

22

Căn cứ theo tiêu chí mô tả ở Hình 2.4 ghi vào biểu cấp tầng tán của cây đo số ký

hiệu của tầng.

5 Tầng trội (Emergent): Mặt phẳng của tán cây phơi hoàn toàn theo chiều thẳng đứng và không bị cạnh tranh ở các bên trong phạm vi ít nhất là 90o theo hình nón lộn ngược so với nền tán cây.

4 Tầng được chiếu sáng hoàn toàn trên mặt tán (Full overhead light): Mặt phẳng của tán hoàn toàn phơi ra theo chiều thẳng đứng nhưng liền kề với những tán cây khác với góc bằng hoặc lớn hơn 90o so với hình nón tán lá.

3 Tầng được chiếu sáng một phần trên mặt tán (Some overhead light): Một phần của mặt phẳng tán được phơi ra theo chiều thẳng đứng và một phần khác bị che bởi tán cây khác.

2 Tầng được chiếu sáng một phần bên cạnh (Some side light): Mặt phẳng của tán hoàn toàn bị che theo chiều thẳng đứng nhưng vẫn nhận được ánh sáng trực tiếp từ một vài cạnh bên

1 Tầng bị che sáng hoàn toàn (No direct light): Mặt phẳng của tán hoàn toàn bọ che kín theo chiều thẳng và cả các bên. Hình 2.4: Phân cấp vị thế tầng tán trong rừng tự nhiên theo Dawkins (1958)

23

* Đánh giá chất lượng cây: Chất lượng cây được đánh giá theo 3 cấp và ký hiệu

là A, B, C. Tiêu chí để đánh giá chất lượng cây gỗ lớn có D1.3 ≥ 10 cm là:

+ Loại A: Thân cây thẳng, tròn đều, chiều cao dưới cành chiếm lớn hơn

50% chiều cao vút ngọn; không lỗi gỗ (không cành mấu to, sâu bệnh,…), hình

thái lá từ loại 4 trở lên.

+ Loại B: Thân không được thẳng đều như loại A, chiều cao dưới cành lớn

hơn 50% chiều cao vút ngọn; ít lỗi gỗ (ít cành mấu to, sâu bệnh,...); hình thái tán

là từ loài 3 trở lên.

+ Loại C: Thân cong queo, chiều cao dưới cành thấp hơn 50% chiều cao

vút ngọn; có nhiều lỗi gỗ.

* Phân loại trạng thái rừng khu vực nghiên cứu: Sử dụng phương pháp

phân loại theo Thông tư 34/2009/TT-BNNPTNT của Bộ Nông nghiệp và Phát

triển nông thôn.

2.4.2. Phương pháp phân tích, xử lý số liệu

2.4.2.1. Phương pháp phân tích cấu trúc tổ thành và xác định loài ưu thế

Công thức tổ thành được tính bằng: trị số IV% (Important Value) của Daniel

Marmillod:

(2.1)

Trong đó:

IVi% là tỷ lệ tổ thành của loài i.

Ni% là tỷ lệ phần trăm của số cây loài i so với tổng số cây trong OTC.

Gi% là tỷ lệ phần trăm tổng tiết diện ngang của loài i so với tổng tiết diện

ngang của OTC.

Theo Daniel M, những loài cây nào có IV% > 5% thì loài đó mới thực sự

có ý nghĩa về mặt sinh thái trong lâm phần và được tham gia vào công thức tổ

thành. Mặt khác, theo Thái Văn Trừng (1978): trong một lâm phần, nhóm loài

24

cây nào có trị số IV% ≥ 50% tổng số cá thể của tầng cây cao thì nhóm loài đó

được coi là nhóm loài ưu thế.

Xác định loài ưu thế để xây dựng mô hình tăng trưởng đường kính: tất cả

các cây cá thể có ít nhất 2 lần đo được dùng để xác định tăng trưởng đường kính

bình quân năm Zd (cm/năm). Các loài có dung lượng quan sát Zd đủ lớn (≥100

cây) được coi là loài ưu thế để xây dựng mô hình sinh trưởng đường kính.

2.4.2.2. Phương pháp mô hình hóa tăng trưởng đường kính

Tăng trưởng đường kính lâm phần rừng tự nhiên là cơ sở để đưa ra dự đoán

sự thay đổi cấu trúc lâm phần chính xác và nắm được quy luật sinh trưởng của

rừng. Trong rừng tự nhiên hỗn loài nhiệt đới tăng trưởng đường kính (zd) có thể

được dự đoán thông qua các hàm thực nghiệm của đường kính (D) hoặc tiết diện

ngang (G), theo phương trình:

zd = f(D, CI) (2.2)

Trong đó: - D là đường kính ngang ngực;

- CI là chỉ số cạnh tranh.

- zd là tăng trưởng đường kính bình quân năm và zd mỗi loài ở đây

được tính như sau: (cm/năm);

Vanclay (1994) đã đánh giá rất nhiều các phương trình thực nghiệm đã sử

dụng để mô tả các loại hình dạng trong nghiên cứu phát triển của cây; Ông đã

tổng quan các phương trình chung đã được sử dụng rộng rãi nhất mô phỏng tăng

trưởng đường kính lâm phần là:

 Phương trình đa thức bậc hai (Quadratic):

(2.3)

DI = a + b*DBH + c*(DBH)2

Trong đó: DI là tăng trưởng đường kính bình quân năm (Tree diameter

increment: cm/năm); DBH: đường kính cây ngang ngực (Tree diameter at breast

height: cm).

25

Ví dụ: như công trình nghiên cứu của Alemdag, I.S (1978); Rai, S.N (1979);

West, P.W (1980).

 Phương trình mũ (Power – Exponetial):

BAI = a*(TBA)b*exp(c*TBA) (2.4)

Ví dụ: như công trình nghiên cứu của Vanclay (1989).

Trong đó: BAI là tăng trưởng tiết diện ngang bình quân năm (Tree basal

area increment: cm2/năm); TBA là tiết diện ngang (Tree basal area at the

reference height: cm2).

 Phương trình Beta biến đổi (Modified Beta):

(2.5) DI = a*(Dmax- DBH)b*(DBH)c

(2.6) DI = a*(Dmax- DBH)b*DBHc*(PC)d

Ví dụ: như công trình nghiên cứu của Vanclay (1989).

Trong đó: Ở phương trình (2.5) Dmax là đường kính lớn nhất của loài; ở

phương trình (2.6) Dmax là đường kính quan sát lớn nhất theo vị thế tán của nhóm

loài; ở phương trình này nó lại là một tham số phụ thuộc vào loài và vị thế tán.

Trần Văn Con (2011) khi xây dựng mô hình tăng trưởng đường kính cho

các nhóm loài thu thập từ 22 ô tiêu chuẩn định vị ở vùng Tây Nguyên và

Nguyễn Thị Thu Hiền (2015) từ số liệu thu thập của 21 ô tiêu chuẩn định vị ở

miền trung và miền bắc đã thử nghiệm các dạng phương trình khác nhau và kết

luận dạng phương trình mô phỏng tốt nhất cho tăng trưởng đường kính của cây

rừng tự nhiên là dạng phương trình (2.6) với nhân tố ước lượng là đường kính

(DBH) và vị thế tán của cây theo Dawkins (1958) (PC). Vì vậy, trong luận văn

này sẽ kế thừa các kết quả nghiên cứu đó và sử dụng số liệu tăng trưởng thực

nghiệm bình quân của 19 loài có dung lượng quan sát trên 100 cây trong 10

OTCĐV ở khu vực Kon Hà Nừng để xây dựng mô hình dự đoán tăng trưởng

đường kính. Ở dạng phương trình (2.6) khi b = 1 hàm này sẽ được chuyển đổi

26

bằng cách chia cả hai vế cho (Dmax – D) và lấy Log hóa, đưa phương trình về

dạng hồi quy hai và ba tham số như sau:

(2.7) Ln(DI/(Dmax - DBH)) = a + c*Ln(DBH) + d*PC

Trong phương trình (2.7), Dmax là một tham số phụ thuộc vào loài và vị thế

tán của cây. Chúng tôi sẽ sử dụng phương trình (2.8) sau đây để ước lượng Dmax

theo vị thế tán cho từng loài:

Dmax = k + m*PC (2.8)

Trong đó PC là vị thế tán của cây.

Thay phương trình (2.8) vào vế trái của phương trình (2.7) ta có:

Ln(DI/((k+m*PC)-DBH)=a+b*Ln(DBH)+c*PC (2.9)

Đặt: y=ln(DI/((k+m*PC)-DBH))

x1= ln(DBH)

x2= PC

Phương trình có thể viết đơn giản là y = a + b * x1 + c * x2 với các tham

số a, b và c của phương trình có thể ước lượng bằng phương pháp phân tích hồi

quy tuyến tính qua sự hỗ trợ tính toán bằng phần mềm SPSS với công cụ:

Analyse/Regression/…

Để đánh giá sự phù hợp của mô hình, luận văn sử dụng các chỉ tiêu thống

kê sau:

 Hệ số xác định R2 với P<0,05.

 Hệ số AIC (Akaike information criterion) là một số đo của sự thích hợp

tương đối của mô hình thống kê. Các mô hình với AIC nhỏ nhất được lựa chọn.

AIC = . Trong đó: n là dung lượng mẫu, RSS là tổng bình

27

phương phần dư, k là số tham số của mô hình bao gồm tham số cho sai số ước

lượng (ví dụ, mô hình y= a+bx, thì k=3).

 Biến động bình quân S% để đánh giá mức độ sai lệch giữa số liệu quan

sát và số liệu dự đoán: Trong đó y’ là trị số dự đoán lý

thuyết, y là trị số quan sát, n là dung lượng quan sát. S% càng nhỏ thì mô hình

càng bám sát giá trị quan sát thực tế và do đó được lựa chọn.

2.4.2.3. Phương pháp kiểm nghiệm phương trình tăng trưởng đường kính

Sử dụng số liệu tăng trưởng đường kính của các cây không tham gia xây

dựng mô hình tăng trưởng (15%) để kiểm nghiệm mô hình tăng trưởng đường

kính của các loài đã xây dựng:

 Sai số tuyệt đối: Δi = Yi’-Yi, trong đó Yi’ là tăng trưởng đường kính dự

báo bằng mô hình của cây i; Yi là tăng trưởng đường kính đo đếm được của cây

i

 Sai số tương đối của cây cá thể:

 Sai số tương đối bình quân

28

Chương 3

KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN

3.1. Cấu trúc tổ thành và xác định các loài ưu thế

3.1.1. Cấu trúc tổ thành các ô tiêu chuẩn nghiên cứu

Cấu trúc tổ thành đề cập đến sự tổ hợp và mức độ tham gia của các thành phần

thực vật trong quần xã, đối tượng là loài cây. Tổ thành là một trong những chỉ tiêu

cấu trúc quan trọng, nó cho biết số loài cây và tỷ lệ của mỗi loài hay một nhóm loài

cây nào đó trong lâm phần. Tổ thành còn là chỉ tiêu dùng để đánh giá mức độ đa

dạng sinh học, tính ổn định, tính bền vững của hệ sinh thái rừng.

Cấu trúc tổ thành thay đổi theo không gian và thời gian. Trên cùng một

vùng sinh thái, mặc dù có những đặc điểm tương đồng về các yếu tố như điều

kiện khí hậu, thời tiết, đất đai,…nhưng tại mỗi một địa điểm nghiên cứu nhất

định vẫn có sự khác nhau về tổ thành loài ưu thế, một phần nguyên nhân có thể

là do sự khác nhau về đặc điểm địa hình, yếu tố không gian, thời gian, cũng như

lịch sử hình thành phát triển rừng tại mỗi vị trí, địa điểm,… Do vậy trên tổng thể

diện tích lớn thì số loài ưu thế sẽ bị thay đổi. Nghiên cứu này tập trung phân tích

tổ thành loài theo các OTCĐV của các khu vực nghiên cứu (diện tích OTCĐV =

1 ha) để đưa ra cách nhìn toàn diện về tổ thành loài thực vật ở từng OTCĐV

khác nhau nói riêng và ở rừng tự nhiên lá rộng thường xanh nói chung.

Tổng quát về đặc điểm cấu trúc tổ thành loài ưu thế ở từng OTCĐV tại

các khu rừng khu vực nghiên cứu được thể hiện ở Bảng 3.1a và 3.1b tại hai thời

điểm đo đếm.

Công thức tổ thành được viết theo chỉ số IV%, chỉ các loài có chỉ số

IV%≥5 thì mới đưa vào công thức tổ thành,các loài có giá trị IV% nhỏ hơn 5

được gộp vào nhóm loài khác. Bảng 3.1a cho thấy, trong ô tiêu chuẩn 1 ha, số

loài có D1,3 ≥10cm biến động từ 69 đến 92 loài, trong đó chỉ có từ 1-5 loài có chỉ

số IV%≥5 và được viết vào công thức tổ thành. Số liệu về số loài ở bảng 3.1a và

29

3.1b cho thấy có sự thay đổi về số loài giữa hai lần đo, phần lớn ở các ô tiêu

chuẩn thể hiện số loài ở lần đo năm 2014 có tăng lên so với lần đo đầu vào năm

2009, chứng tổ động thái thay đổi về số loài và tiết diện ngang của mỗi loài.

Rừng ở khu vực nghiên cứu là rừng tự nhiên ít bị tác động và có cấu trúc tương

đối ổn định, tuy nhiên vẫn có những thay đổi do tác động của các quá trình động

thái như tăng trưởng, chết và chuyển cấp kính xảy ra thường xuyên trong rừng.

Bảng 3.1a. Cấu trúc tổ thành của các ô tiêu chuẩn ở lần đo năm 2009

Số

loài OTC Tổ thành năm 2009

7.44 Giổi nhung+7.43 Gội nước+5.92 Nhọc+5.77 Chôm KHN-1 69 chôm+73.43 LK

KHN-2 80 13.46 Xoay+6.09 Trâm lá to+5.4 Chòi mòi+75.05 LK

KHN-3 80 7.3 Trường quánh+5.31 Ngát+87.38 LK

KHN-4 90 11.01 Giổi nhung+88.99 LK

KHN-5 92 7.10 Giổi nhung+5.40 Xoay+87.50 LK

KHN-6 82 10.50 Giổi nhung+9.12 Xoay+80.38 LK

7.61 Dâu Móc+6.84 Hoắc quang+6.53 Giổi nhung+5.31 KHN-7 77 Chân chim+5.18Trâm lá to+68.55 LK

KHN-8 80 16.82 Giổi nhung+9.60 Cóc đá+5.25 Dâu móc+68.34 LK

8.55 Cóc đá+8.35 Giổi nhung+6.04 Dẻ trắng+5.43 Dâu KHN-9 84 móc+71.64 LK

KHN-10 91 5.75 Dẻ trắng+5.20 Trâm lá to+89.05 LK

30

Bảng 3.1b. Cấu trúc tổ thành của các ô tiêu chuẩn lần đo năm 2014

Số

loài Tổ thành năm 2014 OTC

7.74 Giổi nhung+7.47 Gội nước+6.30 Chôm chôm+5.77

69 Nhọc+72.72 LK KHN-1

79 13.71 Xoay+5.92 Trâm lá to+5.14 Chòi mòi + 75.24 LK KHN-2

79 7.08 Trường quánh+5.16 Ngát+ 87.76 LK KHN-3

94 9.76 Giổi nhung+90.24 LK KHN-4

94 7.55 Giổi nhung+5.55 Xoay+86.90 LK KHN-5

84 10.31 Giổi nhung+8.60 Xoay+81.09 LK KHN-6

7.51 Dâu móc+6.68 Giổi nhung+6.65 Hoắc quang+5.10

80 Trâm lá to+74.06 LK KHN-7

86 16.41 Giổi nhung+10.05 Cóc đá+5.09 Dâu móc+68.45 LK KHN-8

9.60 Giổi nhung+8.32 Cóc đá+6.67 Dẻ trắng+5.77 Dâu

KHN-9 84 móc+73.54 LK

KHN-10 92 5.35 Dẻ trắng+94.65 LK

Đặc điểm cấu trúc tổ thành của các ô tiêu chuẩn cho thấy sự đa dạng về

loài và động thái của rừng tự nhiên lá rộng thường xanh ở khu vực nghiên cứu,

đây cũng là điều kiện môi trường lâm học mà các loài sống trong đó sinh trưởng

và tăng trưởng, cấu trúc này có ảnh hưởng chi phối đến phản ứng sinh trưởng

của các loài.

3.1.2. Lựa chọn các loài ưu thế để xây dựng mô hình tăng trưởng đường kính

Tập hợp số liệu từ 10 ô tiêu chuẩn định vị ở khu vực Kon Hà Nừng của

các lần đo đếm cho thấy có tổng số 4.898 cây thuộc 158 loài được đo đếm (xem

phụ lục 1), trong đó chỉ có 19 loài có dung lượng mẫu quan sát n≥100 cây được

tổng hợp ở bảng 3.2.

31

Bảng 3.2. Danh sách các loài có dung lượng quan sát n≥100 cây

TT Loài N N1 N2 Dmax Zd Zdmin Zdmax

1 Giổi nhung 218 200 18 140.1 0.603 0.509 0.891

2 Trâm vối 201 180 21 51.9 0.279 0.764 0.891

3 Trường quánh 172 160 12 50.9 0.341 0.064 0.637

4 Dâu móc 170 150 20 72.3 0.395 0.127 0.700

5 Hoắc quang 169 150 19 44.6 0.250 0.127 0.764

6 Dẻ trắng 151 140 11 73.5 0.533 0.318 0.382

7 Gội nước 150 130 20 73.8 0.361 0.127 0.446

8 Chôm chôm 141 120 21 60.8 0.390 0.064 0.446

9 Dung trứng 136 120 16 28.6 0.264 0.064 0.318

10 Nhọc 130 110 20 78.0 0.291 0.509 0.573

11 Xoay 126 110 16 124.8 0.463 0.191 0.764

12 Kháo hoa thưa 121 100 21 21.8 0.202 0.255 0.509

13 Trâm trắng 121 100 21 64.6 0.343 0.064 0.191

14 Ràng ràng mít 119 100 19 52.5 0.481 0.064 0.764

114 100 14 73.2 0.338 0.064 0.891 15 Trâm vỏ đỏ

16 Chòi mòi 113 100 13 66.8 0.243 0.191 0.764

17 Dẻ đỏ 107 90 17 94.2 0.538 0.064 0.764

18 Cò ke 102 90 12 69.4 0.423 0.127 0.955

19 Ngát 100 90 10 60.5 0.407 0.064 0.637

Ghi chú: N=số cây quan sát của mỗi loài; N1 = số cây dùng để xây dựng

hàm sinh trưởng cho loài; N2= số cây dùng để kiểm tra mô hình sinh trưởng;

Dmax=đường kính tối đa quan sát được của loài (cm); Zd= là tăng trưởng đường

kính bình quân của loài (cm/năm); Zdmin= giá trị tối thiểu của Zd; Zdmax = giá

trị tối đa của Zd.

Mười chín (19) loài có dung lượng mẫu lớn này sẽ được lựa chọn để xây

dựng mô hình tăng trưởng đường kính. Trong tổng số dung lượng mẫu quan sát

32

cho mỗi loài sẽ chia làm hai phần, đại đa số cây mẫu sẽ được dùng để xây dựng

mô hình (N1), một phần còn lại (15%) không tham gia vào xây dựng mô hình sẽ

được sử dụng để kiểm tra độ thích hợp của mô hình đã xây dựng. Các loài được

lựa chọn để xây dựng mô hình có tăng trưởng bình quân về đường kính biến

thiên từ 0,202 cm/năm (Kháo hoa thưa) đến 0,603 cm/năm (Giổi nhung); đường

kính tối đa quan sát được biến động từ 21.8cm (Kháo hoa thưa) đến 140.1cm

(Giổi nhung). Tăng trưởng đường kính bình quân của loài được tính từ các cây

đo ít nhất hai lần và tính được Zd, các cây này có đường kính và tuổi khác nhau,

tức ở các giai đoạn sinh trưởng khác nhau cho nên sẽ trung hòa được các giai

đoạn sinh trưởng nhanh chậm của loài để phản ánh đặc trưng sinh trưởng nhanh

hay chậm của loài với điều kiện dung lượng mẫu đủ lớn.

3.2. Mô hình tăng trưởng đường kính cho các loài ưu thế

3.2.1. Ước lượng đường kính tối đa theo vị thế tán PC

Đường kính tối đa này phụ thuộc vào đặc điểm sinh học của loài và vị thế

tán của cây cá thể. Một số tác giả khi giải quyết vấn đề về đường kính tối đa đã

giả thiết một con số tùy ý, ví dụ đặt Dmax= 120cm (Alder, 1995). Tác giả

Vanclay đề xuất ước lượng đường kính tối đa bằng tương quan Dmax=45+15*PC

(trong đó PC là vị thế tán) (Dẫn theo Alder, 1995). Trong luận văn này, sử dụng

số liệu quan sát từ các ô tiêu chuẩn định vị để ước lượng tham số k và m của

phương trình (2.8). Bảng 3.3 là kết quả ước lượng tham số k và m của phương

trình (2.8) cho 19 loài nghiên cứu. Tương quan giữa Dmax và vị thế tán PC là rất

chặt với hệ số xác định R2 từ 0,804 (Cò ke) đến 0,982 (Gội nước). Trong luận án

tiến sỹ của mình, Nguyễn Thị Thu Hiền (2015) cũng đã sử dụng tương quan

(2.8) để ước lượng đường kính tối đa của 9 nhóm loài với hệ số xác định của tất

cả các nhóm loài rất chặt từ 0,927 đến 0,984.

33

Bảng 3.3. Tham số của phương trình Dmax=k+m*PC

TT Loài k m R2

12.093 26.517 0.945 1 Giổi nhung

14.202 7.924 0.982 2 Trâm vối

14.202 7.924 0.854 3 Trường quánh

34.853 7.918 0.926 4 Dâu móc

13.62 7.988 0.827 5 Hoắc quang

38.753 7.418 0.902 6 Dẻ trắng

39.02 7.388 0.982 7 Gội nước

25.853 8.218 0.911 8 Chôm chôm

14.552 7.246 0.887 9 Dung trứng

39.622 7.934 0.902 10 Nhọc

30.406 19.164 0.854 11 Xoay

13.252 7.126 0.826 12 Kháo hoa thưa

47.104 6.302 0.924 13 Trâm trắng

15.248 8.434 0.825 14 Ràng ràng mít

42.104 6.204 0.892 15 Trâm vỏ đỏ

26.953 8.218 0.914 16 Chòi mòi

33.853 12.618 0.904 17 Dẻ đỏ

25.853 8.218 0.804 18 Cò ke

23.682 7.636 0.822 19 Ngát

34

3.2.2. Ước lượng các tham số của mô hình tăng trưởng đường kính

Bảng 3.4. Kết quả ước lượng các tham số của mô hình tăng trưởng đường

kính

TT Loài a b c R2 RSS AIC S% n

1 Giổi nhung -6.823 0.565 -0.042 0.35 41463 1074.8 4.8 200

2 Trâm vối -7.641 1.126 0.015 0.283 78587 1102.2 5.8 180

3 Trường quánh -7.642 1.342 -0.109 0.35 78279 998.9 9.1 160

4 Dâu móc -8.149 0.828 0.245 0.546 40741 848.7 7.1 150

5 Hoắc quang -8.371 1.478 -0.01 0.291 65947 920.9 7.4 150

6 Dẻ trắng -8.766 0.95 0.321 0.598 33470 774.7 4.8 140

7 Gội nước -8.801 0.902 0.363 0.59 48462 777.7 5.9 130

8 Chôm chôm -8.074 0.975 0.188 0.534 31591 676.8 9.4 120

9 Dung trứng -6.454 0.612 0.141 0.178 33918 685.3 4.1 120

10 Nhọc -8.1 0.631 0.4 0.467 40528 658 7 110

11 Xoay -7.536 1.184 -0.383 0.519 32396 633.4 8.2 110

12 Kháo hoa thưa -5.641 0.376 0.075 0.038 32441 586.2 4.9 100

13 Trâm trắng -8.728 0.926 0.275 0.571 31468 583.2 5.5 100

14 Ràng ràng mít 7.714 1.412 -0.086 0.489 31434 583 7.9 100

-8.213 0.872 0.225 0.443 36054 596.8 5.7 100 15 Trâm vỏ đỏ

16 Chòi mòi -7.848 1.007 -0.04 0.21 52772 634.9 4.9 100

17 Dẻ đỏ -7.696 0.57 0.29 0.566 17646 483.1 3.7 90

18 Cò ke -8.766 1.596 -0.078 0.463 60074 593.3 15.7 90

19 Ngát -7.81 0.958 0.029 0.455 26388 519.3 3.9 90

Kết quả phân tích hồi quy để ước lượng các tham số của mô hình tăng

trưởng đường kính và các chỉ tiêu thống kê được tập hợp tại bảng 3.4 (chi tiết tại

phụ lục 2 kết quả phân tích hồi quy của 19 loài). Các tham số của mô hình đều

tồn tại trên tổng thể với Sig<0,05 (xem phụ lục 2). Hệ số xác định của mô hình

R2 biến động từ 0,038 (Kháo hoa thưa) đến 0,598 (Dẻ trắng) là tương đối thấp.

35

Tuy nhiên vì hàm (2.9) đã được tuyến tính hóa, các biến của mô hình không phải

là số liệu gốc, nên hệ số xác định không phải là chỉ tiêu để đánh giá độ chính xác

của mô hình. Luận văn đã sử dụng các chỉ số thống kê như RSS, AIC và S% để

đánh giá độ chính xác của mô hình. Chỉ số RSS biến động từ 17.646 (Dẻ đỏ) đến

78.587 (Trâm vối). Chỉ số AIC biến động từ 483.1 (Dẻ đỏ) đến 1.102,2 (Trâm

vối). Chỉ số S% thấp nhất là 3,7 (Dẻ đỏ) và cao nhất là 15,7 (Cò ke). Chỉ số S%

thể hiện độ chênh lệch giữa trị số quan sát và trị số dự đoán lý thuyết bằng mô

hình, nó cho chúng ta thấy mô hình dự đoán bám khá sát các giá trị lý thuyết,

chênh lệch bình quân cao nhất là đối với loài Cò ke với 15,7%, các loài còn lại

đều có giá trị chênh lệch giữa trị số quan sát và trị số dự đoán trung bình đều

dưới 10% . Điều này cho thấy mô hình tăng trưởng đường kính được sử dụng là

khá phù hợp. Điều này sẽ được khẳng định rõ hơn khi sử dụng số liệu của các

cây không tham gia xây dựng mô hình để kiểm tra.

Từ các tham số mô hình đã ước lượng ở bảng 3.3 và 3.4, chúng ta có thể ước

lượng được tăng trưởng đường kính của các loài theo phương trình:

Zd=((k+m*PC)-d)*exp(-a+b*ln(d)+c*PC)

Thay các tham số k, m, a, b và c vào phương trình này sẽ ước lượng được

tăng trưởng đường kính Zd theo đường kính d và vị thế tán PC. Kết quả tính

toán cho 19 loài được thể hiện ở các biểu đồ sau:

36

37

38

39

40

41

42

43

44

45

Hình 3.1. Tăng trưởng đường kính của các loài theo vị thế tán.

Từ các biểu đồ thể hiện tăng trưởng đường kính của các loài ở hình 3.1

cho thấy:

 Tăng trưởng đường kính của một loài có thể dự đoán được bằng các

tham số đường kính của cây tại thời điểm đo và vị thế tán của từng cây cá thể.

 Tăng trưởng đường kính phụ thuộc rất mạnh vào vị thế tán (vị thế xã

hội) của cây các biểu đồ hình 3.1 cho thấy rõ tăng trưởng chậm nhất là các cây

có vị thế xã hội 1 và tăng dần khi vị trí xã hội tăng lên cao nhất ở nhóm các cây

có vị thế 5.

 Tăng trưởng của đường kính ở tất các loài và các vị thế đều tăng khi

đường kính tăng lên; khi đường kính tăng lên cho đến một đường kính nhất định

thì Zd đạt cực đỉnh, sau đó khi đường kính tăng lên thì Zd sẽ giảm xuống và đạt

giá trị 0 tại đường kính cực đại (Dmax).

 Đường kính tại đó Zd đạt cực đại đối với các loài khác nhau thì khác

nhau, ví dụ đối với loài Giổi nhung Zd đạt cực đại tại d=50 cm ở vị thế tán 5; 45

cm tại vị thế tán 4; 35 cm ở vị thế tán 3; 25 cm ở vị thế tán 2 và 15 cm ở vị thế

tán 1(xem sơ đồ của loài Giổi nhung).

46

 Từ kết quả này có thể xác định được đường kính khai thác hợp lý đối

với từng loài, đó là đường kính mà lượng tăng trưởng về đường kính bắt đầu

giảm.

3.3. Kiểm nghiệm các mô hình tăng trưởng đã lập

Sử dụng số liệu tăng trưởng của các cây không tham gia xây dựng mô

hình (15%) để kiểm tra độ chính xác của mô hình đã xây dựng cho 19 loài cây

có số lượng quan sát từ 100 trở lên. Kết quả kiểm tra được ghi lại ở bảng 3.5.

Thống kê số cây có sai số âm và sai số dương. Sai số âm có nghĩa là trị số ước

lượng bằng mô hình nhỏ hơn trị số quan sát thực tế và ngược lại sai số dương

nói lên rằng trị số ước lượng lớn hơn trị số quan sát. Bảng 3.5 cho thấy tất cả các

mô hình của phần lớn loài đều có cả sai số dương và sai số âm, nghĩa là mô hình

không có sai số hệ thống, ngoại trừ loài Cò ke có đến 11/12 cây kiểm tra có sai

số âm có nghĩa là mô hình ước lượng có sai số hệ thống và ước lượng thấp hơn

so với trị số quan sát. Về giá trị sai số tương đối bình quân, chỉ duy nhất loài Cò

ke có sai số tương đối bình quân (Δ%TB) là 23,6% với sai số tương đối cá thể

cao nhất (Δmax%) lên đến 62,1%. Các loài khác đều có sai số tương đối bình

quân (Δ%TB) rất nhỏ biến thiên từ 1 (loài Kháo hoa thưa) đến cao nhất là 8,2%

(loài Xoay), sai số cá thể cao nhất (Δmax%) biến động từ 3,8% (loài Kháo hoa

thưa) đến 24,4% (loài Nhọc). Đây là sai số lý tưởng cho nên có thể chấp nhận

được các mô hình mô phỏng tăng trưởng đường kính cho các loài, trừ loài Cò

ke.

47

Bảng 3.5. Kết quả kiểm nghiệm mô hình tăng trưởng đường kính

Sai số Sai số

TT Loài n âm dương Δ%TB Δmax%

1 Giổi nhung 18 12 6 4,6 14,3

2 Trâm vối 21 9 12 1,8 10

3 Trường quánh 12 5 7 1,9 7,4

4 Dâu móc 20 8 12 3,6 9,4

5 Hoắc quang 19 8 11 2,6 18,7

6 Dẻ trắng 11 6 5 2 6,7

7 Gội nước 20 10 10 2,9 9,7

8 Chôm chôm 21 17 4 7,4 11,3

9 Dung trứng 16 9 7 1,8 8,3

10 Nhọc 20 8 12 4,4 24,4

11 Xoay 16 6 10 8,2 15,3

12 Kháo hoa thưa 21 7 14 1 3,8

13 Trâm trắng 21 7 14 2,1 6,4

14 Ràng ràng mít 19 6 13 5,8 15,9

14 4 10 2,4 6,7 15 Trâm vỏ đỏ

16 Chòi mòi 13 5 8 3 6,5

17 Dẻ đỏ 17 10 7 2 5,3

18 Cò ke 12 11 1 23,6 62,1

19 Ngát 10 5 5 1,8 4,9

48

KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KHUYẾN NGHỊ

1. Kết luận

1) Rừng lá rộng thường xanh tại khu vực Kon Hà Nừng có đa dạng loài

rất cao, số loài có D1,3 ≥10 cm trong mỗi hécta biến động từ 69 đến 92 loài,

trong đó chỉ có từ 1-5 loài ưu thế với giá trị IV%≥5. Số loài và cấu trúc tổ thành

tương đối ổn định nhưng vẫn có một số thay đổi nhỏ theo thời gian do kết quả

của các quá trình động thái như tăng trưởng đường kính dẫn đến chuyển cấp và

bổ sung vào tầng cây cao, quá trình tái sinh và quá trình chết.

2) Tổng số đã ghi nhận được 158 loài với tổng cộng 4.898 cây được đo

đếm ít nhất hai lần (để có thể xác định được Zd). Trong đó chỉ có 19 loài có

dung lượng mẫu quan sát ≥100 cây. Mười chín (19) loài này được chọn để xây

dựng mô hình tăng trưởng đường kính.

3) Đường kính tối đa của một loài là hàm tuyến tính của vị thế tán có

dạng Dmax=k+m*PC. Đã ước lượng được tham số k và m cho 19 loài nghiên cứu

được cho ở bảng 3.3.

4) Mô hình tăng trưởng đường kính có dạng:

Zd=((k+m*PC)-d)*exp(-a+b*ln(d)+c*PC)

Sử dụng số liệu Zd của các loài đã ước lượng các tham số a, b và c cho 19

loài được ghi ở bảng 3.4;

5) Sử dụng các cây không tham gia vào ước lượng các tham số của phương

trình để kiểm tra mô hình, kết quả cho thấy sai số hầu hết các phương trình đều đạt

yêu cầu và có thể chấp nhận được, trừ phương trình của loài Cò ke.

2. Tồn Tại

Nghiên cứu mới chỉ tiến hành cho các loài ưu thế ở khu vực Kon Hà

Nừng, phạm vi nghiên cứu còn hẹp nên chưa đủ cơ sở để khái quát chung cho

toàn vùng và toàn quốc.

Dung lượng mẫu một số loài chưa đủ lớn nên chưa phản ánh được bản

chất của loài (Dmax chưa phản ánh đúng bản chất của loài).

49

3. Khuyến nghị

- Cần có các nghiên cứu mở rộng tại các khu vực khác để có cái nhìn toàn

diện hơn về đặc điểm cấu trúc của từng đối tượng.

- Cần tiếp tục nghiên cứu ở các chu kỳ (chu kỳ 5 năm) tiếp theo trên các ô

định vị này để có đánh giá toàn diện hơn về mô hình tăng trưởng trên đối tượng

nghiên cứu.

- Cần tiến hành mô hình hóa các quy luật tăng trưởng cho từng đối tượng

cụ thể (hoặc trạng thái) để có kết quả phù hợp nhất.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

A. Tiếng Việt

1. Trần Văn Con (2006), Nghiên cứu ứng dụng tiến bộ khoa học kỹ thuật và

các giải pháp nhằm xây dựng mô hình quản lý rừng tự nhiên bền vững

ở Tây Nguyên. Báo cáo tổng kết. Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt

Nam, Hà Nội.

2. Trần Văn Con (2008), Nghiên cứu các đặc điểm cấu trúc và động thái của

một số kiểu rừng chủ yếu ở Việt Nam. Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt

Nam, Hà Nội.

3. Trần Văn Con (2010), Nghiên cứu đặc điểm lâm học các hệ sinh thái rừng

chủ yếu ở Việt Nam. Báo cáo tổng kết đề tài giai đoạn I (2006 - 2010).

Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam, Hà Nội.

4. Trần Văn Con (2011), Xây dựng hàm sinh trưởng cho các loài cây rừng tự

nhiên ở Tây Nguyên. Báo cáo tư vấn, dự án “Phát triển lâm nghiệp để

cải thiện sinh kế Vùng Tây Nguyên (FLITCH). Hà Nội.

5. Trần Quốc Dũng và cộng sự (2004), Xây dựng một số chỉ tiêu tăng trưởng

cho rừng tự nhiên vùng Tây Nguyên. Báo cáo tổng kết đề tài. Viện

Điều tra Quy hoạch rừng, Hà Nội.

6. Bảo Huy (1993), Góp phần nghiên cứu đặc điểm cấu trúc rừng nửa rụng

lá, rụng lá ưu thế Bằng lăng làm cơ sở đề xuất giải pháp kỹ thuật khai

thác, nuôi dưỡng ở Đắk Lắk, Luận án phó tiến sĩ khoa học Nông

nghiệp. Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam, Hà Nội.

7. Đồng Sỹ Hiền (1974), Lập biểu thể tích và độ thon cây đứng cho rừng ở

miền Bắc Việt Nam, Nxb Khoa học kỹ thuật, Hà Nội.

8. Nguyễn Thị Thu Hiền (2015), Nghiên cứu cấu trúc và xây dựng mô hình

tăng trưởng đường kính rừng tự nhiên lá rộng thường xanh một số khu

rừng đặc dụng miền bắc Việt Nam. Luận án tiến sỹ lâm nghiệp. Trường

Đại học Thái Nguyên, 2015.

9. Vũ Tiến Hinh (1987), "Xây dựng phương pháp mô phỏng động thái phân

bố số cây theo đường kính rừng tự nhiên", Thông tin Khoa học Kĩ thuật

Lâm nghiệp, số 1/1987, pp. tr.27-31.

10. Vũ Tiến Hinh (2012), Phương pháp lập biểu thể tích cây đứng rừng tự

nhiên ở Việt Nam, Nxb Nông nghiệp, Hà Nội.

11. Đào Công Khanh (1996), Nghiên cứu một số đặc điểm cấu trúc của rừng

lá rộng thường xanh ở Hương Sơn, Hà Tĩnh làm cơ sở đề xuất các biện

pháp kỹ thuật lâm sinh phục vụ khai thác và nuôi dưỡng rừng, Viện

Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam, Hà Nội.

12. Nguyễn Ngọc Lung (1987), "Mô hình hóa quá trình sinh trưởng các loài

cây mọc nhanh để dự đoán sản lượng", Tạp chí Lâm nghiệp, số 8/1987.

13. Trịnh Khắc Mười (1993), Nghiên cứu xây dựng phương pháp điều tra

tăng trưởng rừng tự nhiên và rừng trồng, xây dựng hệ thống các chỉ tiêu

tăng trưởng rừng tự nhiên và biểu sinh trưởng rừng trồng.

14. Vũ Đình Phương (1985), Nghiên cứu quy luật tăng trưởng của lâm phần

thuần loài và hỗn loài năng suất cao để làm cơ sở đưa ra các phương

pháp kinh doanh rừng hợp lý. Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam,

Hà Nội.

15. Vũ Đình Phương, Đào Công Khanh (2001), Kết quả thử nghiệm phương

pháp nghiên cứu một số quy luật cấu trúc, sinh trưởng phục vụ điều chế

rừng lá rộng thường xanh ở Kon Hà Nừng - Gia Lai. Kết quả nghiên

cứu rừng tự nhiên, Nxb Thống kê, Hà Nội.

16. Đỗ Đình Sâm và cộng sự (2007), Nghiên cứu cơ sở khoa học và biện pháp

kỹ thuật kinh doanh rừng tự nhiên góp phần nâng cao năng suất và

quản lý rừng bền vững. Báo cáo tổng kết đề tài. Viện Khoa học Lâm

nghiệp Việt Nam, Hà Nội.

17. Viện Điều tra Quy hoạch rừng (2005), Xây dựng các chỉ tiêu tăng trưởng

một số trạng thái rừng tự nhiên toàn quốc. Báo cáo tổng kết đề tài.

Trung tâm Tài nguyên và Môi trường Lâm nghiệp. Viện Điều tra Quy

hoạch rừng, Hà Nội.

B. Tiếng nước ngoài

18. Alder D. (1995), "Growth modelling for mixed tropical forests", Trop. For.

Papers, 30, 1-231.

19. Bossel H. and Krieger H (1994), Simulation of multi-species tropical

forest dynamics using a vertically and horizontally structured model.

For. Eco. and Manage. 69 (1-3) 123-144.

20. Favrichon, V. (1994), Classification des especes arborees en groupes

fonctionels en vue de la realisation d'un modele de dynamique de

peuplement en foret guyanaise. Rev. Ecol. (Terre et Vie) 49, 379-403.

21. Favrichon, V. (1995), Modele matriciel deterministe en temps discret.

Application a l'etude de la dynamique d'un peuplement forestier

tropical humide (Guyane francaise) These de doctorat de l'Universite

Claude Bernard Lyon (I/CIRAD, 252pp.

22. Gourlet-Fleury S. (2000), "Modelling diameter increment in a lowland

evergreen rain forests in French Guiana", Forest Ecology and

Management, 131.

23. Houllier, F., Caraglio, Y., Durand, M. (1997), Modelling tree architecture

and forest dynamics. A research project in the dense moist evergreen

forests of the western Ghats (South India), Institute francais de

Pondichery, Inde, Pondy Papers in Ecology 2, 37 pp.

24. Pukkala T., Lahde E., Laiho O. (2009), "Growth and yield models for

uneven-sized forest stands in Finland", Forest Ecology and

Management 258, pp. 207-216.

25. Randall B.L., Ek A.R., Hahn J.T., Buchman R.G. (1988), "STEMS model

projection capability with incomplete tree list input data", North. J.

Appl. For, 5, 190-194.

26. Reineke L.H. (1933), "Perfecting a stand density index for even-aged

stands", J. Agric. Res, 46, 627-638.

27. Stage A.R., Renner D.L. (1988), Comparison of yield-forecasting

techniques using long-term stand histories. In A. R. Ek, S. R. Shifley

and T.E. Burk (eds) Forest Growth Modelling and Prediction. Proc.

IUFROConf., 23-27 Aug. 1987, Minneapolis, MN. USDA, For. Serv.,

Gen. Tech. Rep. NC-120, pp. 810-817,

28. Sterba H., Monserud R.A. (1993), "The maximum density concept applied

to uneven-aged mixed-species stands", For. Sci, 39, 432-452.

29. Vanclay J.K. (1989), "A growth model for north Queensland rain forests",

For. Ecol. Manage, 27, 245-271.

30. Vanclay J.K. (1991), "Aggregating tree species to develop diameter

increment equations for tropical rainforests", Forest Ecology and

Management, 42, 143-168.

31. Vanclay J.K. (1994), Modelling forest growth and yield, Orginally

published by CAB international, wallingford UK.

32. Vanclay J.K. (1999), Modelling forest growth and yield, Application to

mixed Tropical forests, CAB. International.

33. Zhao D., Border B., Wilson M. (2004), "Individual-tree diameter growth

and mortality models for bottonland mixed-species hardwood stands in

the lower Mississippi alluvial valley", Forest Ecology and

Management, 199, 307-322.

PHỤ LỤC

Phu lục 1. Danh lục các loài và dung lượng mẫu quan sát

TT Loài Tên khoa học N

1 Giổi nhung Paramichelia braianensis (Gagnep.) Dandy 218

2 Trâm vối Syzygium cumini (L.) Skeels 201

3 Trường quánh Xerospermum noronhiana 172

4 Dâu móc Duchesnea indica (Andr.) Focke 170

5 Hoắc quang Wendlandia paniculata (Roxb.) DC. 169

Lithocarpus dealbatus (Hook.f.& Thoms.) Rehd

6 Dẻ trắng (Lithocarpus proboscideus) 151

7 Gội nước Aglaia korthalsii (Miq.) Pell. 150

8 Chôm chôm Nephelium lappaceum L. 141

9 Dung trứng Symplocos paniculata 136

10 Nhọc Polyathia cerasooides 130

11 Xoay Dialium cochinchinense Pierre 126

12 Kháo hoa thưa Machilus parviflora Meissn. 121

13 Trâm trắng Canarium album (Lour.) Raeush. ex DC. 121

14 Ràng ràng mít Ormosia balansae Drake 119

Syzygium zeylanicum (L.) DC 114 15 Trâm vỏ đỏ

16 Chòi mòi Antidesma ghasembila Gaertn. 113

Lithocarpus ducampii (Hickel & A. Camus)

17 Dẻ đỏ A.Camus 107

18 Cò ke Microcos paniculata L. 102

19 Ngát Gironniera subaequalis Planch. 100

20 Trâm lá to Syzygium zimmermanii 97

21 Cóc đá Garruga pierrei Guill 95

22 Re hương Cinnamomum parthenoxylum (Jack) Meism 91

23 Trâm móc Syzygium cinereum 86

24 Xoan đào Prunus arborea (Blume) Kalkm 71

25 Trâm sán thủy Syzygium odoratum 69

26 Sến đất Sinosideroxylon bonii 63

27 Châm chim Schefflera octophylla (Lour.) Harm 61

28 Dung Symplocos anomala Brand. 60

29 Dẻ ấn Castanopsis indica (Roxb. ex Lindl.) A.DC. 55

30 Re gừng Cinnamomun ovatum Allen 55

31 Kháo nhậm Machilus odoratissimus Nees. 51

32 Lành anh Cratoxylum cochinchinensis(Lour.) Blume 51

33 Chay lá bồ đề Artocarpus gomezianus Wall 50

34 Bạc lá Croton argyrata Blume 48

35 Đẻn ba lá Vitex trifolia L. 47

36 Sữa Alstonia scholaris (L.) R. Br. 47

37 Sến mủ Shorea roxburghii G.Don 46

38 Côm tầng Elaeocarpus griffithii (Wight) A Gray 42

39 Vạng trứng Endospermum chinense Benth. 42

40 Giổi xanh Michelia mediocris Dandy 37

41 Dung lá to Symplocos laurina (Retz) Wall. 36

42 Hoa khế Craibiodendron scleranthum (Dop) Judd 31

43 Dự Cinnadenia paniculata (Hook. f.) Kosterm 28

44 Sp31 (Re lá nhỏ) 27

45 Chẹo tía Engelhardtia roxburghiana Wall. 26

46 Bồ hòn Sapindus saponaria L. 23

Symplocos laurina var. acuminata .(Miq.)

47 Dung giấy Brand. 23

48 Thạch đảm Tutcheria sp 23

Canarium parvum Leenh 23 49 Trám chim

50 Gội nếp Aglaia spectabilis (Miq.) Jain & Bennet 22

51 Mã sưa nam bộ Helicia cochinchinensis Lour 21

52 Nhọ nồi Diospyros apiculata Hiern. 21

53 Trám trắng Canarium album (Lour.) Raeush. ex DC. 21

54 Dung lụa Symplocos sumuntia 20

55 Tu hú Callicarpa arborea Roxb. 20

56 Trâm bon Syzygium bonii 19

57 Trôm Sterculia coccinea 19

58 Cuống vàng Gonocaryum lobbianum (Miers.) Kurz. 17

59 Kháo vàng Machilus grandibracteata 17

60 Quyếch tía Chisocheton paniculatus (Roxb.) Hiern 17

61 Bọt ếch Glochidion eriocarpum Champ. 16

62 Thông nàng Dacrycapus imbricatus (Bl.) D. Laub. 16

63 Trâm hoa nhỏ Syzygium hancei Merr. & L.M.Perry 16

64 Dung sành Symplocos lancifolia 15

65 Kháo lá nhỏ Machilus ichangensis 15

66 Lòng mang Sassafras tzumu (Hemsl.) Hemsl 15

67 Re lá tù Cinnamomum bejolghota (Buch.-Ham.) Sweet 15

68 Bình linh lông Vitex quinata (Lour.) Williams. 14

69 Phèo heo Enterolobium cyclocar pum 14

Canarium littorale Bl. var. rufum (A. W. Benn.)

Leenh 14

70 Trám nâu 71 Xoài rừng Mangifera minutifolia Evrand 14

72 Kháo mềm Persea mollis (Kunth) Spreng. 13

73 Côm đồng nai Elaeocarpus tectorius 12

Scaphium macropodum (Miq.) Beumée ex K.

74 Ươi Heyne 12

75 Chò xót Schima superba (DC.) Korth 11

76 Kơ nia Irvingia malayana Oliv. Ex Benn. 11

10 77 Máu chó thấu kính Knema lenta Warb.

Artocarpus rigirus Bl.subsp. asperulus

78 Mít nài (Gagnep.) Jarr 10

79 Mít rừng Ficus vasculosa Wall. 10

80 Kháo lá to Machilus macrophylla Hemsl. 9

81 Ô rô Streblus ilicifolius (Vidal) Corner 9

82 Ba bét đỏ Mallotus metcalfianus 8

83 Bưởi bung Acronychia pedunculata (L.) Miq. 8

84 Chiêu liêu ổi Terminalia corticosa Pierre ex Laness 8

85 Cọc rào Cleistanthus petelotii Merr ex Croizat 8

Lithocarpus gigantophyllus (Hickel &

86 Dẻ cau A.Camus) A.Camus 8

87 Gáo núi Andina cordifolia (Roxb.) Hook. f. ex Brandis 8

88 Hồng bì rừng Clausena dunniana H.Lév. 7

89 Mán đỉa Archidendron clypearia (Jack) I.C.Nielsen 7

90 Bộp Actinodaphne utilis Kosterm. 6

91 Dâu gia đất Clausena excavata Burm f. 6

Choerospondias axillaris (Roxb.) B.L.Burtt &

A.W.Hill 6

92 Lát xoan 93 Máu chó lá lớn Knema pierrei Warb. 6

94 Máu chó lá nhỏ Knema globularia (Lamk.) Warb 6

95 Nhãn rừng Dimoscarpus longan Lour 6

96 Thôi ba Alangium chinense (Lour.) Harms 6

97 Trám trâu Mytilaria laosensis 6

Litsea cambodiana Lecomte 5 98 Bờ i lờ i cam bốt

99 Cách núi Premna corymbosa (Burm. f.) Rottb. & Willd. 5

100 Thị rừng Diospyros sylvatica Roxb. 5

101 Cẳng gà Pavetta indica 4

102 Chắp chại Beilschmiedia roxburghiana Nees 4

Lithocarpus annamensis (Hickel & A.Camus)

103 Dẻ trung bộ Barnett 4

104 Kháo lông nhung Machilus velutina Champ. ex Benth. 4

105 Kháo nhớt Machilus leptophylla 4

Peltophorum dasyrrhachis var. tonkinense

(Pierre) K.Larsen & S.S.Larsen 4 106 Lim xe ̣t

107 Săng đá Linociera sangda 4

108 Sồi phảng Lithocarpus fissus 4

109 Thôi chanh Eryodia meliaefolia (Hance) Benth. 4

110 Thông tre Podocarpus neriifolius D. Don 4

111 Gạc nai Wendlandia glabrata DC. 3

112 Hoàng mộc Zanthoxylum avicennae (Lam.) DC. 3

113 Lành ngạnh đẹp Cratoxylum cochinchinensis(Lour.) Blume 3

114 Lim xanh Erythrophleum fordii Oliv. 3

115 Sp30 (Dạ hương) 3

116 Sp33 (Sao cát) 3

117 Thanh thất Ailanthus triphysa (Dennst.) Alston 3

118 Xoan mộc Toona surenii (Blume) Merr. 3

Mallotus apelta 2

119 Ba bét trắng 120 Bơ rừng Persea americana 2

121 Bứa poilane Garcinia poilanei Gagn. 2

122 Cam rừng Atalantia monophylla 2

123 Chìa vôi Cissus triloba 2

124 Chò chỉ Parashorea chinensis H. Wang 2

125 Côm lá nhỏ Elaeocarpus nitentifolius 2

126 Côm lá to Elaeocarpus floribundus Blume 2

127 Đa Ficus sp 2

128 Kháo bon Machilus oreophila Hance 2

129 Kim giao Nageia fleuryi (Hickel) de Laub. 2

130 Mặt cắt Myrsine seguinii Levl. 2

131 Phong hà Dendropanax chevalieri 2

132 Săng máu Horsfieldia amygdalina (Wall.) Warb 2

133 Sến nạc Sacrosperma kachinense 2

134 Sồi lá nhỏ Lithocarpus balansae 2

135 Sp49 2

136 Trọng đũa Ardisia crenata 2

137 Xương cá Canthium dicoccum (Gaertn.) Teysm. & Binn 2

138 Dái heo Archidendron robinsonii (Gagnep.) I.C.Nielsen 1

139 Đúng Heliciopsis lobata 1

140 Hồng rừng Adinandra caudata 1

141 Hu đay Trema orientalis (L.) Blume 1

142 Kháo thunberg Machilus thunbergii 1

143 Khế rừng Averrhoa carambola L 1

144 Lát lông Chukrasia tabularis var. velutina King 1

145 Mãi táp Aidia oxyodonta (Drake) Yamazaki 1

Artocarpus nitidus subsp. borneensis (Merr.)

146 Mít chua F.M.Jarrett 1

147 Mò hương Cryptocarya chingii Cheng 1

148 Mò nhuộm Cryptocarya infectoria 1

149 Mò trung bộ Cryptocarya annamensis C.K.Allen 1

150 Ổi rừng Psidium guajava 1

151 Ruối Streblus saper Lour 1

152 Sâng Pometia pinnata J.R. Forst. & G. Forst. 1

153 So đũa Sesbannia grandiflora 1

154 Sồi lá bạc Quercus incana 1

155 Sồi lá to Quercus griffithii 1

156 Sp4 1

Thach châu trung

157 bộ Pyrenaria jonquieriana 1

158 Thành ngạnh đẹp Cratoxylum pruniflorum (Kurz) 1

Tổng 4898

Phụ lục 2. Bảng kết quả phân tích hồi quy

1. Giổi nhung

Model Summaryb

Change Statistics

Adjusted R Std. Error of Sig. F

Model R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .592a .350 .343 .45877 .350 53.051 2 197 .000

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

ANOVAb

Sum of Mean

Model Squares df Square F Sig.

1 Regression 22.332 2 11.166 53.051 .000a

Residual 41.463 197 .210

Total 63.794 199

a. Predictors: (Constant), PC, X

Model Summaryb

Change Statistics

Adjusted R Std. Error of Sig. F

Model R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .592a .350 .343 .45877 .350 53.051 2 197 .000

b. Dependent Variable: Y

Coefficientsa

Unstandardized 95% Confidence

Coefficients Standardized Coefficients Interval for B

Lower Upper

Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound

1 (Constant) -6.823 .206 -33.067 .000 -7.230 -6.416

X .565 .058 .567 9.759 .000 .451 .679

PC -.042 .009 -.278 -4.778 .000 -.059 -.025

a. Dependent Variable: Y

2. Chòi mòi

Model Summaryb

Change Statistics Mode Adjusted R Std. Error of

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Sig. F Change

1 .458a .210 .194 .73759 .210 12.899 2 97 .000

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

ANOVAb

Sum of Mean

Model Squares df Square F Sig.

1 Regression 14.035 2 7.018 12.899 .000a

Residual 52.772 97 .544

Total 66.807 99

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

Coefficientsa

Unstandardized

Coefficients Standardized Coefficients 95% Confidence Interval for B

Model B Std. Error Beta t Sig. Lower Bound Upper Bound

1 (Constant) -7.848 .624 -12.572 .000 -9.087 -6.609

X 1.007 .258 .495 3.899 .000 .494 1.520

PC -.040 .092 -.055 -.434 .665 -.222 .142

a. Dependent Variable: Y

3. Chôm chôm

Model Summaryb

Mode R R Square Adjusted R Std. Error of the Change Statistics

Square Estimate Sig. F l

R Square Change F Change df1 df2 Change

.731a .534 .526 .51962 .534 66.965 117 .000 2 1

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

ANOVAb

Sum of

Model Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 36.162 2 18.081 66.965 .000a

Residual 31.591 117 .270

Total 67.752 119

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

Coefficientsa

95% Confidence

Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Interval for B

Lower Upper

Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound

1 (Constant) -8.074 -24.913 .000 -8.716 -7.432 .324

X .975 .109 .589 8.968 .000 .759 1.190

PC .188 .041 .300 4.564 .000 .107 .270

a. Dependent Variable: Y

4. Cò ke

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .680a .463 .450 .83097 .463 37.473 2 87 .000

a. Predictors: (Constant), PC, X

Model Summaryb

Change Statistics

Adjusted R Std. Error of Sig. F Mode

R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change l

.680a .463 .450 .83097 .463 37.473 2 87 .000 1

b. Dependent Variable: Y

ANOVAb

Sum of Mean

Model Squares df Square F Sig.

1 Regression 51.750 2 25.875 37.473 .000a

Residual 60.074 87 .691

Total 111.825 89

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

Coefficientsa

Unstandardized 95% Confidence

Coefficients Standardized Coefficients Interval for B

Lower Upper

Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound

1 (Constant) -8.766 .552 -15.872 .000 -9.863 -7.668

X 1.596 .238 .740 6.703 .000 1.123 2.069

PC -.078 .096 -.090 -.813 .418 -.270 .113

a. Dependent Variable: Y

5.Dâu móc

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of R Square Sig. F

l R R Square Square the Estimate Change F Change df1 df2 Change

1 .739a .546 .540 .52645 .546 88.288 147 .000 2

a. Predictors: (Constant), PC, X

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of R Square Sig. F

l R R Square Square the Estimate Change F Change df1 df2 Change

1 .739a .546 .540 .52645 .546 88.288 2 147 .000

b. Dependent Variable: Y

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 48.938 2 24.469 88.288 .000a

Residual 40.741 147 .277

Total 89.680 149

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

Coefficientsa

Standardized 95% Confidence

Unstandardized Coefficients Coefficients Interval for B

Lower Upper

Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound

1 (Constant) -8.149 -27.293 .000 -8.739 -7.559 .299

X .828 .482 8.223 .000 .629 1.027 .101

PC .245 .427 7.292 .000 .179 .311 .034

a. Dependent Variable: Y

6. Dẻ đỏ

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .752a .566 .556 .45036 .566 56.646 2 87 .000

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .752a .566 .556 .45036 .566 56.646 2 87 .000

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

ANOVAb

Sum of Mean

Model Squares df Square F Sig.

1 Regression 22.979 2 11.489 56.646 .000a

Residual 17.646 87 .203

Total 40.624 89

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

Coefficientsa

Unstandardized 95% Confidence

Coefficients Standardized Coefficients Interval for B

Lower Upper

Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound

1 (Constant) -7.696 .293 -26.307 .000 -8.277 -7.115

X .570 .083 .512 6.878 .000 .735 .405

PC .290 .053 .412 5.527 .000 .395 .186

a. Dependent Variable: Y

7. Dẻ trắng

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .773a .598 .592 .49427 .598 101.965 2 137 .000

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .773a .598 .592 .49427 .598 101.965 2 137 .000

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

ANOVAb

Sum of Mean

Model Squares df Square F Sig.

1 Regression 49.821 2 24.911 101.965 .000a

Residual 33.470 137 .244

Total 83.291 139

a. Predictors: (Constant), PC,X

b. Dependent Variable: Y

Coefficientsa

Unstandardized 95% Confidence

Coefficients Standardized Coefficients Interval for B

Lower Upper

Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound

1 (Constant) -8.766 .327 -26.830 .000 -9.412 -8.120

X .950 .101 .532 9.427 .000 1.149 .750

PC .324 .043 .430 7.624 .000 .408 .240

a. Dependent Variable: Y

8. Dung trứng

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .421a .178 .164 .53842 .178 12.638 2 117 .000

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .421a .178 .164 .53842 .178 12.638 2 117 .000

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

ANOVAb

Sum of Mean

Model Squares df Square F Sig.

1 Regression 7.328 2 3.664 12.638 .000a

Residual 33.918 117 .290

Total 41.245 119

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

Coefficientsa

Unstandardized 95% Confidence

Coefficients Standardized Coefficients Interval for B

Lower Upper

Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound

1 (Constant) -6.454 .554 -11.660 .000 -7.550 -5.358

X .612 .212 .246 2.890 .005 1.031 .193

PC .141 .039 .304 3.583 .000 .219 .063

a. Dependent Variable: Y

9. Gội nước

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .768a .590 .583 .61773 .590 91.246 2 127 .000

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .768a .590 .583 .61773 .590 91.246 127 .000 2

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

ANOVAb

Mean

Model Sum of Squares df Square F Sig.

1 Regression 69.636 2 34.818 91.246 .000a

Residual 48.462 127 .382

Total 118.098 129

a. Predictors: (Constant), PC,X

b. Dependent Variable: Y

Coefficientsa

95% Confidence

Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Interval for B

Lower Upper

Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound

1 (Constant) -8.801 -26.043 .000 -9.469 -8.132 .338

.459 7.302 .000 .658 1.147 X .902 .124

.450 7.157 .000 .263 .463 PC .363 .051

a. Dependent Variable: Y

10. Hoắc quang

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .540a .291 .282 .66979 .291 30.229 2 147 .000

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .540a .291 .282 .66979 .291 30.229 147 .000 2

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

ANOVAb

Mean

Model Sum of Squares df Square F Sig.

1 Regression 27.123 2 13.561 30.229 .000a

Residual 65.947 147 .449

Total 93.070 149

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

Coefficientsa

95% Confidence

Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Interval for B

Lower Upper

Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound

1 (Constant) -8.371 -16.015 .000 -9.404 -7.338 .523

X 1.478 .544 7.450 .000 1.086 1.870 .198

PC -.010 -.013 -.183 .855 -.117 .097 .054

a. Dependent Variable: Y

11. Kháo hoa thưa

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .194a .038 .018 .57831 .038 1.904 2 97 .154

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .194a .038 .018 .57831 .038 1.904 2 97 .154

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

ANOVAb

Sum of Mean

Model Squares df Square F Sig.

1 Regression 1.274 2 .637 1.904 .154a

Residual 32.441 97 .334

Total 33.714 99

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

Coefficientsa

Unstandardized 95% Confidence

Coefficients Standardized Coefficients Interval for B

Lower Upper

Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound

1 (Constant) -5.641 .797 -7.078 .000 -7.223 -4.059

X .376 .294 .127 1.276 .205 -.209 .960

PC .075 .052 .143 1.431 .156 -.029 .179

a. Dependent Variable: Y

12. Ngát

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .675a .455 .443 .55073 .455 36.324 2 87 .000

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .675a .455 .443 .55073 .455 36.324 2 87 .000

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

ANOVAb

Sum of Mean

Model Squares df Square F Sig.

1 Regression 22.035 2 11.017 36.324 .000a

Residual 26.388 87 .303

Total 48.423 89

a. Predictors: (Constant), PC,X

b. Dependent Variable: Y

Coefficientsa

Unstandardized 95% Confidence

Coefficients Standardized Coefficients Interval for B

Lower Upper

Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound

1 (Constant) -7.810 .475 -16.445 .000 -8.754 -6.866

X .958 .163 .490 5.880 .000 1.282 .634

PC .209 .052 .334 4.011 .000 .313 .106

a. Dependent Variable: Y

13. Nhọc

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .683a .467 .457 .61544 .467 46.833 2 107 .000

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .683a .467 .457 .61544 .467 46.833 107 .000 2

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

ANOVAb

Sum of Mean

Model Squares df Square F Sig.

1 Regression 35.478 2 17.739 46.833 .000a

Residual 40.528 107 .379

Total 76.006 109

a. Predictors: (Constant), PC,X

b. Dependent Variable: Y

Coefficientsa

Unstandardized 95% Confidence

Coefficients Standardized Coefficients Interval for B

Lower Upper

Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound

1 (Constant) -8.100 .432 -18.732 .000 -8.958 -7.243

X .631 .154 .301 4.095 .000 .937 .326

PC .400 .055 .535 7.281 .000 .508 .291

a. Dependent Variable: Y

14. Ràng ràng mít

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .700a .489 .479 .56926 .489 46.471 2 97 .000

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .700a .489 .479 .56926 .489 46.471 2 97 .000

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

ANOVAb

Sum of Mean

Model Squares df Square F Sig.

1 Regression 30.119 2 15.059 46.471 .000a

Residual 31.434 97 .324

Total 61.553 99

a. Predictors: (Constant), PC,X

b. Dependent Variable: Y

Coefficientsa

Unstandardized 95% Confidence

Coefficients Standardized Coefficients Interval for B

Lower Upper

Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound

1 (Constant) -7.714 .411 -18.764 .000 -8.530 -6.898

X 1.412 .151 .741 9.349 .000 1.112 1.712

PC -.086 .054 -.126 -1.594 .114 -.192 .021

a. Dependent Variable: Y

15. Trâm trắng

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .756a .571 .563 .56958 .571 64.684 2 97 .000

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .756a .571 .563 .56958 .571 64.684 2 97 .000

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

ANOVAb

Sum of Mean

Model Squares df Square F Sig.

1 Regression 41.969 2 20.985 64.684 .000a

Residual 31.468 97 .324

Total 73.438 99

a. Predictors: (Constant), PC,X

b. Dependent Variable: Y

Coefficientsa

Unstandardized 95% Confidence

Coefficients Standardized Coefficients Interval for B

Lower Upper

Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound

1 (Constant) -8.728 .368 -23.732 .000 -9.458 -7.998

X .926 .133 .509 6.956 .000 1.191 .662

PC .275 .052 .386 5.277 .000 .378 .171

a. Dependent Variable: Y

16. Trâm vỏ đỏ

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .666a .443 .432 .60966 .443 38.651 2 97 .000

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .666a .443 .432 .60966 .443 38.651 2 97 .000

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

ANOVAb

Sum of Mean

Model Squares df Square F Sig.

1 Regression 28.732 2 14.366 38.651 .000a

Residual 36.054 97 .372

Total 64.786 99

a. Predictors: (Constant), PC,X

b. Dependent Variable: Y

Coefficientsa

Unstandardized 95% Confidence

Coefficients Standardized Coefficients Interval for B

Lower Upper

Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound

1 (Constant) -8.213 .463 -17.728 .000 -9.132 -7.293

X .872 .163 .436 5.342 .000 1.196 .548

PC .225 .050 .367 4.491 .000 .325 .126

a. Dependent Variable: Y

17. Trâm vối

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Std. Error of R Square F Sig. F

l R R Square Adjusted R Square the Estimate Change Change df1 df2 Change

1 .532a .283 .275 .66632 .283 34.986 2 177 .000

Model Summaryb

Change Statistics

Std. Error of R Square F Sig. F Mode

l R R Square Adjusted R Square the Estimate Change Change df1 df2 Change

1 .532a .283 .275 .66632 .283 34.986 177 .000 2

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

31.066 1 Regression 2 15.533 34.986 .000a

78.584 177 Residual .444

109.650 179 Total

a. Predictors: (Constant), PC,X

b. Dependent Variable: Y

Coefficientsa

Standardized 95% Confidence

Unstandardized Coefficients Coefficients Interval for B

Lower Upper

Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound

1 (Constant) -7.641 -19.039 .000 -8.433 -6.849 .401

X 1.162 .525 7.880 .000 .871 1.453 .147

PC .015 .024 .358 .721 -.068 .098 .042

a. Dependent Variable: Y

18. Trường quánh

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .591a .350 .342 .70611 .350 42.233 2 157 .000

Model Summaryb

Change Statistics

Mode Adjusted R Std. Error of Sig. F

l R R Square Square the Estimate R Square Change F Change df1 df2 Change

1 .591a .350 .342 .70611 .350 42.233 157 .000 2

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

ANOVAb

Sum of Mean

Model Squares df Square F Sig.

1 Regression 42.115 2 21.057 42.233 .000a

Residual 78.279 157 .499

Total 120.394 159

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

Coefficientsa

Unstandardized 95% Confidence

Coefficients Standardized Coefficients Interval for B

Lower Upper

Model B Std. Error Beta t Sig. Bound Bound

1 (Constant) -7.642 .409 -18.692 .000 -8.450 -6.835

X 1.342 .150 .636 8.916 .000 1.045 1.639

PC -.109 .059 -.130 -1.827 .070 -.226 .009

a. Dependent Variable: Y

19. Xoay

Model Summaryb

Change Statistics

F

Mode Adjusted R Std. Error of the Sig. F Chang

l R R Square Square Estimate R Square Change df1 df2 Change e

1 57.77 .721a .519 .510 .55024 2 107 .000 .519 8

a. Predictors: (Constant), PC, X

b. Dependent Variable: Y

ANOVAb

Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

1 Regression 34.987 2 17.493 57.778 .000a

Residual 32.396 107 .303

Total 67.383 109

a. Predictors: (Constant), PC,X

b. Dependent Variable: Y

Coefficientsa

95% Confidence

Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Interval for B

Lower Upper

B Std. Error Beta Bound Bound

1 (Constant) -7.536 -29.833 .000 -8.037 -7.035 .253

X 1.184 1.166 8.376 .000 .904 1.464 .141

PC -.383 -.570 -4.095 .000 -.568 -.198 .094

a. Dependent Variable: Y