Nghiên cứu khả năng tích tụ Carbon của rừng ngập mặn tự nhiên tại khu dự trữ sinh quyển Cần Giờ, thành phố Hồ Chí Minh: Luận văn Thạc sĩ Sinh học

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM TP. HỒ CHÍ MINH

Nguyễn Thị Mộng Hằng

NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG TÍCH TỤ CARBON

CỦA RỪNG NGẬP MẶN TỰ NHIÊN TẠI KHU

DỰ TRỮ SINH QUYỂN CẦN GIỜ,

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

LUẬN VĂN THẠC SĨ SINH HỌC

Thành phố Hồ Chí Minh – 2014

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC SƯ PHẠM TP. HỒ CHÍ MINH

Nguyễn Thị Mộng Hằng

NGHIÊN CỨU KHẢ NĂNG TÍCH TỤ CARBON

CỦA RỪNG NGẬP MẶN TỰ NHIÊN TẠI KHU

DỰ TRỮ SINH QUYỂN CẦN GIỜ,

THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH

Chuyên ngành: Sinh thái học

Mã số: 60 42 01 20

LUẬN VĂN THẠC SĨ SINH HỌC

NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:

PGS. TS. VIÊN NGỌC NAM

Thành phố Hồ Chí Minh – 2014

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi.

Các số liệu thu thập, kết quả và hình ảnh nêu trong luận văn là trung thực và

chưa được ai công bố trong bất kì công trình nào khác.

Các trích dẫn về bảng biểu, kết quả nghiên cứu của những tác giả khác; tài liệu

tham khảo trong luận văn đều có nguồn gốc rõ ràng và theo đúng quy định.

TP. Hồ Chí Minh, ngày 30 tháng 09 năm 2014

Người viết cam đoan

Nguyễn Thị Mộng Hằng

LỜI CẢM ƠN

Để hoàn thành luận văn này tôi xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến:

- PGS. TS. Viên Ngọc Nam, Thầy đã hướng dẫn tôi rất nhiệt tình, giúp đỡ và

động viên tôi trong suốt quá trình thực hiện luận văn.

- Các Anh trong Ban Quản lý rừng phòng hộ Cần Giờ đã giúp đỡ và tạo mọi điều

kiện thuận lợi cho tôi trong quá trình thu thập số liệu và thu mẫu cho luận văn.

- Các Thầy, Cô giảng dạy tại Khoa Sinh học và các Thầy Cô tại Phòng Thí

nghiệm Di truyền và Thực vật, trường Đại học Sư phạm Thành phố Hồ Chí Minh.

- Tôi cũng xin được bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến gia đình, bạn bè trong lớp

Sinh thái học – Cao học khóa 23 đã động viên giúp đỡ tôi rất nhiều về tinh thần và vật

chất để tôi hoàn thành luận văn này.

TP. Hồ Chí Minh, ngày 30 tháng 09 năm 2014

Nguyễn Thị Mộng Hằng

MỤC LỤC

Lời cam đoan

Lời cảm ơn

Danh mục các bảng

Danh mục các hình

Danh mục các kí hiệu và chữ viết tắt

MỞ ĐẦU ...................................................................................................................... 9

Chương 1. TỔNG QUAN ............................................................................................ 12

1.1. Tổng quan về rừng ngập mặn ............................................................................. 12

1.1.1. Rừng ngập mặn và vai trò của rừng ngập mặn ........................................... 12

1.1.2. Phân bố rừng ngập mặn .............................................................................. 12

1.1.3. Các nghiên cứu tại rừng ngập mặn cần giờ ................................................ 16

1.2. Các nghiên cứu về tích tụ carbon ....................................................................... 17

1.2.1. Các nghiên cứu trên thế giới ....................................................................... 17

1.2.2. Nghiên cứu tại việt nam .............................................................................. 25

1.3. Các phương pháp nghiên cứu ............................................................................. 35

1.4. Phương pháp xây dựng phương trình sinh khối ................................................. 38

1.5. Nhận định tổng quan .......................................................................................... 41

Chương 2. NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ............................... 43

2.1. Đối tượng nghiên cứu......................................................................................... 43

2.2. Nội dung nghiên cứu .......................................................................................... 44

2.2.1. Điều tra các nhân tố liên quan .................................................................... 44

2.2.2. Xác định tỉ trọng gỗ các loài nghiên cứu .................................................... 44

2.2.3. Xây dựng phương trình tính sinh khối chung cho các loài nghiên cứu tại

rừng ngập mặn tự nhiên cần giờ ................................................................ 45

2.2.4. Xác định hệ số chuyển đổi .......................................................................... 45

2.2.5. Xem xét tương quan giữa lượng carbon tích tụ với các nhân tố điều tra ... 45

2.2.6. Tính toán giá trị bằng tiền khả năng hấp thu CO2 ở rừng ngập mặn tự

nhiên Cần Giờ ............................................................................................ 45

2.3. Phương pháp luận ............................................................................................... 45

2.4. Phương pháp thực hiện....................................................................................... 46

Chương 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN .......................................... 54

3.1. Kết quả các nhân tố điều tra ............................................................................... 54

3.1.1. Tổ thành loài khu vực nghiên cứu .............................................................. 54

3.1.2. Đặc trưng thống kê về đường kính trung bình, chiều cao trung bình,

mật độ cây và trữ lượng trong 30 ô đo đếm ............................................... 57

3.2. Tỉ trọng gỗ các loài nghiên cứu .......................................................................... 58

3.3. Xây dựng phương trình tính sinh khối ............................................................... 60

3.3.1. Tương quan giữa chiều cao vút ngọn (Hvn) và đường kính (D1,3) .............. 60

3.3.2. Xác định sinh khối cây cá thể ..................................................................... 62

3.3.3. Tương quan sinh khối cây (AGB) theo đường kính (D1,3) ......................... 65

3.3.4. Xây dựng phương trình tính sinh khối cho các loài nghiên cứu tại rừng

ngập mặn tự nhiên cần giờ ......................................................................... 67

3.4. Carbon tích tụ trong ô đo đếm............................................................................ 74

3.4.1. Sinh khối cây trên mặt đất của các loài trong ô đo đếm ............................. 74

3.4.2. Sinh khối cây trên mặt đất của các ô đo đếm ............................................. 75

3.4.2. Carbon cây trên mặt đất và lượng CO2 tích tụ của 30 ô đo đếm ................ 77

3.5. Hệ số chuyển đổi các phương trình .................................................................... 80

3.5.1. Hệ số chuyển đổi phương trình sinh khối ................................................... 80

3.5.2. Hệ số chuyển đổi phương trình carbon ....................................................... 83

3.6. Tương quan giữa lượng carbon tích tụ với các nhân tố điều tra ........................ 85

3.7. Tính toán giá trị bằng tiền khả năng hấp thu CO2 .............................................. 87

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ..................................................................................... 89

TÀI LIỆU THAM KHẢO ........................................................................................... 90

PHỤ LỤC

DANH MỤC CÁC BẢNG

Bảng 2.1. Đặc điểm sinh thái, phân bố các loài cây ngập mặn nghiên cứu tại rừng ngập

mặn Cần Giờ .............................................................................................. 43

Bảng 2.2. Hệ số chuyển đổi sinh khối theo đường kính .............................................. 51

Bảng 3.1. Thống kê các loài cây, số lượng cây của từng loài và các chỉ số đo đếm

trung bình (D1,3, Hvn, Vcây) ........................................................................ 55

Bảng 3.2. Chỉ số giá trị quan trọng IVI (%) của các loài trong ô đo đếm ................... 56

Bảng 3.3. Thống kê mô tả các yếu tố lâm phần (Đường kính, chiều cao, mật độ, trữ

lượng của 30 ô đo đếm ................................................................................ 57

Bảng 3.4. Tỉ trọng gỗ các loài nghiên cứu tại RNM tự nhiên Cần Giờ ....................... 59

Bảng 3.5. Các loài có chỉ số IVI cao và số cây cần lấy để xây dựng phương trình sinh

khối ........................................................................................................... 61

Bảng 3.6. Các phương trình tương quan giữa chiều cao và đường kính ..................... 61

Bảng 3.7. Thống kê các yếu tố của các cây cá thể ....................................................... 63

Bảng 3.8. Hệ số tương quan giữa AGB với chiều cao (Hvn) và đường kính (D1,3) ..... 65

Bảng 3.9. Phương trình tương quan giữa AGB và D1,3 ............................................... 65

Bảng 3.10. Phương trình sinh khối và độ sai lệch trung bình ...................................... 69

Bảng 3.11. Phương trình sinh khối của các loài nghiên cứu và độ sai lệch trung bình .... 69

Bảng 3.12. Phương trình sinh khối theo phương trình 3.4 và 3.4c .............................. 70

Bảng 3.13. Sinh khối cây trên mặt đất của 30 ô đo đếm .............................................. 76

Bảng 3.14. Phân tích ANOVA, so sánh trung bình sinh khối theo các phương trình ...... 77

Bảng 3.15. Carbon tích tụ của ô đo đếm ...................................................................... 79

Bảng 3.16. Các phương trình sinh khối của các loài ngập mặn tại Cần Giờ theo

phương trình chung 3.4 và theo Viên Ngọc Nam ..................................... 81

Bảng 3.17. Các phương trình tương quan giữa sinh khối phương trình 3.4 (AGBa) và

phương trình 3.5, 3.6, 3.7, 3.8 (AGBb) .................................................... 82

Bảng 3.18. Hệ số chuyển đổi giữa phương trình 3.4 (AGBa) và các phương trình 3.5,

3.6, 3.7, 3.8 (AGBb) .................................................................................... 83

Bảng 3.19. Phương trình carbon các loài ..................................................................... 84

Bảng 3.20. Tương quan giữa các phương trình AGC .................................................. 84

Bảng 3.21. Hệ số chuyển đổi giữa phương trình AGC ................................................ 84

Bảng 3.22. Lượng tích tụ carbon và các nhân tố điều tra theo hecta ........................... 86

Bảng 3.23. Ma trận tương quan của AGC với các nhân tố điều tra ............................. 87

DANH MỤC CÁC HÌNH

Hình 2.1. Vị trí 30 ô đo đếm được bố trí tại khu vực nghiên cứu ............................... 47

Hình 2.2. Bố trí ô đo đếm và định vị ô đo đếm bằng máy GPS ................................... 48

Hình 2.3. Xác định đường kính thân cây và thu mẫu gỗ tính tỉ trọng .......................... 48

Hình 2.4. Các mẫu gỗ sau khi thu thập với các đường kính khác nhau ....................... 48

Hình 2.5. Các bước tính tỉ trọng gỗ .............................................................................. 49

Hình 3.1. Tỉ trọng gỗ các loài nghiên cứu tại RNM tự nhiên Cần Giờ ........................ 59

Hình 3.2. AGB tính theo các phương trình (1), (2), (3), (4) ......................................... 66

Hình 3.3. Sinh khối Mắm trắng theo các phương trình của các tác giả Komiyama

(3.4a), Chave (3.4b), Viên Ngọc Nam (3.4c) và phương trình 3.4 .............. 71

Hình 3.4. Sinh khối loài Cóc trắng theo các phương trình của các tác giả Komiyama

(3.4a), Chave (3.4b), Viên Ngọc Nam (3.4c) và phương trình 3.4 .............. 71

Hình 3.5. Sinh khối loài Đước đôi theo các phương trình của các tác giả Komiyama

(3.4a), Chave (3.4b), Viên Ngọc Nam (3.4c) và phương trình 3.4 .............. 72

Hình 3.6. Sinh khối loài Dà vôi theo các phương trình của các tác giả Komiyama

(3.4a), Chave (3.4b), Viên Ngọc Nam (3.4c) và phương trình 3.4 .............. 72

Hình 3.7. Sinh khối loài Dà quánh theo các phương trình của các tác giả Komiyama

(3.4a), Chave (3.4b), Viên Ngọc Nam (3.4c) và phương trình 3.4 .............. 73

Hình 3.8. Sinh khối cây trên mặt đất và chỉ số IVI của các loài trong ô đo đếm ......... 75

Hình 3.9. Tỉ lệ phần trăm lượng CO2 hấp thụ ở 30 ô đo đếm ....................................... 78

Hình 3.10. Mối tương quan giữa phương trình 3.4 (AGBa) và các phương trình 3.5,

3.6, 3.7, 3.8 (AGBb) ..................................................................................... 82

DANH MỤC CÁC KÍ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT

Above ground biomass density - Trữ lượng sinh khối trên mặt đất ABD

Above ground Carbon density – Trữ lượng carbon trên mặt đất AGC

Above ground biomass - Sinh khối trên mặt đất AGB

Biomas - Sinh khối B

Hệ số biến đổi BEF

Carbon Dioxide - Cacbonic CO2

Đường kính đo tại chiều cao 1,3 mét D1,3

Geographical Information System - Hệ thống thông tin địa lí GIS

Global Position System - Hệ thống định vị toàn cầu GPS

Chiều cao vút ngọn Hvn

Nước H2O

IPCC Intergovernmental Panel on Climate Change – Ban Liên Chính phủ

về Biến đổi khí hậu

Phương trình PT

REDD Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation -

Chương trình giảm phát thải do phá rừng và thoái hóa rừng

RNM Rừng ngập mặn

TB Trung bình

UNDP Chương trình môi trường của Liên Hiệp Quốc

UNFCCC United Nations Frame Convention on Climate Change – Công ước

khung của Liên Hiệp Quốc vế biến đổi khí hậu.

Volume over bark - Thể tích tính cả vỏ VOB

Vườn quốc gia VQG

World Bank - Ngân hàng thế giới WB

Wood density - Tỷ trọng gỗ WD

MỞ ĐẦU

I. ĐẶT VẤN ĐỀ

Khí nhà kính chỉ chiếm 1 % bầu khí quyển nhưng có vai trò giúp giữ nhiệt, sưởi ấm cho trái đất, nếu không có khí nhà kính nhiệt độ trái đất sẽ thấp hơn khoảng 300 C.

Tuy nhiên với các hoạt động của con người như sử dụng nhiên liệu hóa thạch, sản xuất

ximăng, chuyển đổi mục đích sử dụng đất (phá rừng để canh tác nông nghiệp) và các

hoạt động công nghiệp khác đã làm dày thêm lớp khí nhà kính, chúng bao bọc trái đất

lại và dẫn đến sự nóng lên toàn cầu. Những tác động do hậu quả của sự nóng lên toàn

cầu đối với con người cũng như các hệ sinh thái đến nay vẫn còn chưa lường hết được.

Theo ước tính của IPCC (1996) cacbonnic (CO2) là một trong các khí nhà kính

hiện tại chiếm tới 60 % nguyên nhân nóng lên toàn cầu. theo tính toán, hiện nay nồng

độ CO2 tăng khoảng 10 % mỗi năm [35]. Chính vì vậy, để hạn chế sự biến đổi khí hậu

cần phải làm giảm lượng khí CO2 đang ngày càng gia tăng.

Trước tình trạng này người ta đã nhận thấy vai trò quan trọng của các cánh rừng,

ngoài những lợi ích về kinh tế, giải trí, du lịch, cung cấp lâm sản, chống lại bão lụt,

điều hòa dòng chảy…. rừng còn có vai trò rất quan trọng trong việc hấp thụ CO2 tạo

thành sinh khối, làm giảm đáng kể lượng CO2 trên toàn cầu, từ đó làm chậm đi hoặc

ngăn chặn quá trình nóng lên toàn cầu.

Nhiều nỗ lực từ các chính sách quốc tế đã được thực hiện nhằm giải quyết các

vấn đề có liên quan đến biến đổi khí hậu. Hiện nay chương trình “Giảm thiểu khí phát

thải từ phá rừng và suy thoái rừng – REDD”, đang được tiến hành. Theo đó, các nước

phát triển sẽ đáp ứng một số mục tiêu giảm phát thải bằng cách mua các tín chỉ carbon

của các nước đang phát triển từ những cánh rừng tự nhiên.

Các báo cáo của Ủy ban Liên Chính phủ về biến đổi khí hậu (IPCC, 2007), Ngân

hàng thế giới (WB), chương trình Môi trường của Liên hiệp quốc (UNDP) đều cảnh

báo Việt Nam là một trong những quốc gia chịu tác động cao do biến đổi khí hậu.

Chính vì vậy Việt Nam cần nghiên cứu đưa ra phương pháp ước tính trữ lượng carbon

của rừng tự nhiên để tham gia vào chương trình REDD, làm cơ sở cho việc theo dõi,

giám sát mất, suy thoái rừng và chi trả các dịch vụ môi trường [36].

Rừng ngập mặn (RNM) là một hệ sinh thái rất đặc biệt, đây là hệ sinh thái

chuyển tiếp giữa biển và đất liền, ngoài sự đa dạng sinh học cao, sự thích nghi tuyệt

vời của sinh vật với điều kiện môi trường sống khắc nghiệt, rừng ngập mặn còn có một

đặc điểm là có cường độ quang hợp cao, điều đó chứng tỏ khả năng hấp thụ CO2 của

RNM là rất quan trọng trong việc làm giảm lượng khí CO2. Hiện nay đã có khá nhiều

các nghiên cứu liên quan đến việc xác định sinh khối, khả năng tích lũy carbon của

RNM, nhưng chủ yếu chỉ nghiên cứu trên từng loài riêng biệt và đối với loại rừng

trồng thuần loại. Mặt khác, đối với mỗi vùng điều kiện sống khác nhau hiển nhiên khả

năng hấp thụ CO2 của các loài, thậm chí các cây trong cùng một loài là có sự khác

nhau. Nếu áp dụng cùng một kết quả cho các khu vực khác trên thế giới vào Việt Nam

thì sẽ không chính xác.

Xuất phát từ thực tế trên, đề tài “Nghiên cứu khả năng tích tụ carbon của RNM

tự nhiên tại Khu Dự trữ sinh quyển Cần Giờ, thành phố Hồ Chí Minh” được thực hiện

nhằm góp phần hoàn thiện hơn phương pháp xác định sinh khối của các cây RNM tự

nhiên tại Cần Giờ, tính toán lượng cacbon tích tụ cho RNM tự nhiên Cần Giờ, qua đó

cung cấp thông tin làm cơ sở cho việc chi trả dịch vụ môi trường rừng.

II. MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU

- Xây dựng phương trình tính sinh khối chung cho các loài nghiên cứu tại rừng

ngập mặn tự nhiên Cần Giờ.

- Cung cấp thông tin làm cơ sở cho việc chi trả dịch vụ môi trường rừng.

III. ĐỊA ĐIỂM, GIỚI HẠN VÀ THỜI GIAN THỰC HIỆN ĐỀ TÀI

3.1. Địa điểm nghiên cứu

- Đề tài được tiến hành tại Khu Dự trữ sinh quyển RNM Cần Giờ.

3.2. Giới hạn đề tài

- Trong phạm vi luận văn cao học, đề tài tập trung nghiên cứu trên một số loài

phổ biến cho RNM tự nhiên Cần Giờ như Đước đôi, Mắm trắng, Dà vôi, Dà quánh,

Bần trắng, Cóc trắng, Mắm biển dọc theo tuyến đường rừng Sác.

- Đề tài chỉ tiến hành tính lượng cacbon trên mặt đất.

3.3. Thời gian thực hiện

- Đề tài được thực hiện từ tháng 1 năm 2014 đến tháng 10 năm 2014.

IV. Ý NGHĨA KHOA HỌC VÀ THỰC TIỄN

4.1. Ý nghĩa khoa học

- Đóng góp cơ sở cho phương pháp xác định khả năng tích tụ carbon ở thực vật

RNM tự nhiên theo phương pháp xác định tỉ trọng gỗ của từng loài và thể tích của cây.

- Xây dựng phương trình chung để xác định sinh khối của RNM tự nhiên cho một

số loài cây phổ biến ở RNM Cần Giờ.

4.2. Ý nghĩa thực tiễn

- Cung cấp cơ sở dữ liệu về khả năng tích tụ cacbon của RNM tự nhiên tại Cần

Giờ cho việc chi trả dịch vụ môi trường.

Chương 1. TỔNG QUAN

1.1. TỔNG QUAN VỀ RỪNG NGẬP MẶN

1.1.1. Rừng ngập mặn và vai trò của rừng ngập mặn

Rừng ngập mặn (Mangrove) là hệ sinh thái phân bố ở những vùng chuyển tiếp

giữa đất liền và biển, thường gặp ở vùng nhiệt đới và á nhiệt đới.

RNM bao gồm những cây thân gỗ, cây bụi và cây thân thảo thuộc nhiều họ khác

nhau nhưng có đặc điểm chung là cây thường xanh, đặc điểm giống nhau và thích nghi

trong điều kiện sống có độ mặn cao, thường xuyên ngập triều, chịu tác động của gió

mạnh, nhiệt độ cao, thể nền chưa ổn định và yếm khí [4].

RNM là tài nguyên quý giá về nhiều mặt như cung cấp lâm sản cho con người, là

nơi cư trú và cung cấp thức ăn cho các loài thủy sản thông qua vật rụng, hạn chế xói

mòn, chống bão lũ, giúp bảo vệ bờ biển. Mặt khác hệ sinh thái rừng ngập mặn cũng là

nơi có sự đa dạng sinh học rất độc đáo [29]. Theo nghiên cứu, RNM được xem là hệ

sinh thái có tiềm năng hấp thụ và lưu trữ carbon cao nhất [28], [30].

Đặc biệt, trước tình hình biến đổi khí hậu, hàm lượng CO2 tăng cao gây sự mất

cân bằng của chu trình carbon toàn cầu, mà nguyên nhân là do các hoạt động khai thác

quá mức của con người (ví dụ như nuôi trồng thủy sản, nông nghiệp và các dự án ven

biển), sự nóng lên toàn cầu dẫn đến mực nước biển dâng cao đang đe dọa sự phát triển

của RNM cũng như các dịch vụ hệ sinh thái mà nó cung cấp [29].

1.1.2. Phân bố rừng ngập mặn

1.1.2.1. Rừng ngập mặn trên thế giới Rừng ngập mặn trên thế giới được phân bố ở giữa 300 Bắc và Nam của xích đạo. Giới hạn RNM của thế giới ở phía Bắc là ở Bermuda và đảo Kyushu (330 N) và giới hạn Nam là cảng Auckland Harbour của New Zealand (370 S) (Walsh, 1947 được

Taal, 1994 trích dẫn).

Theo ISME (1997), RNM thế giới được giới hạn giữa 300 Bắc và Nam của xích đạo, giới hạn ở phía Bắc tại Bermuda (32020’N) và ở Nhật Bản (31022’N), phía Nam ở Australia (38045’S), New Zealand (38003’S) và bờ biển đông Nam Phi (32059’S).

Để đánh giá RNM trên thế giới thì ISME và ITTO đã thực hiện dự án bằng sử

dụng ảnh vệ tinh để tính diện tích, đến năm 1997 đã công bố là 18.107.700 ha. Số liệu

này tương đối chính xác để đánh giá RNM trên thế giới [5].

Riêng vùng Nam và Đông Nam Á, RNM đã được nhiều tác giả đề cập đến, với

tổng diện tích là 75.173.000 ha chiếm 42% diện tích RNM của thế giới (ISME, 1997).

Cây RNM phát triển tốt ở các vùng bờ biển của nhiệt đới nơi có vùng chuyển tiếp

vùng đất liền và biển thích hợp cùng với trầm tích hạt mịn (Taal, 1994). Tuy vậy cây

RNM cũng có khả năng sinh trưởng trên nền đất như núi đá (Sú ở Quảng Ninh), cát

(Mắm biển ở ven biển Quảng Ninh, Bạc Liêu, Cần Giờ….) dung nham núi lửa và trầm

tích carbon (Cooper, 1993) [5].

1.1.2.2. Rừng ngập mặn tại Việt Nam

Theo Maurand (1943), Việt Nam có 400.000 ha RNM, trong đó ở Nam bộ có

250.000 ha (Vũ Văn Cương, 1964) (Vùng Rừng Sát chiếm 40.000 ha, Cà Mau chiếm

150.000 ha), miền Trung và miền Bắc là 40.000 ha và các nơi khác là 20.000 ha. Diện

tích RNM của Việt Nam đã giảm một cách rõ rệt với nhiều lí do qua từng thời kì như

do chiến tranh, phá rừng xây dựng khu công nghiệp, khu dân cư, khu du lịch….. Đặc

biệt do quá trình phát triển nuôi trồng thủy sản thiếu kiểm soát đã làm cho diện tích

RNM giảm đến mức báo động. Theo điều tra của Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông

thôn cho thấy diện tích RNM chỉ còn 156.000 ha vào năm 2000, giảm còn 39,1 % so

với năm 1943.

Do tình hình chặt phá RNM nuôi tôm ở khu vực đồng bằng sông Cửu Long,

Đông Nam bộ, đến nay các khu vực này đã được trồng tại nhiều rừng ngâp mặn với

loài chủ yếu là Đước đôi, ở khu vực đồng bằng sông Hồng là loài cây Bần chua, Trang

và Vẹt dù.

Kết quả kiểm kê rừng toàn quốc 1999 (Quyết định số 286/ Ttg của Chính phủ

ngày 02/05/1997) và công bố vào tháng 11 năm 2000 thì tổng diện tích RNM ở nước

ta là 156.608 ha, trong đó rừng tự nhiên là 59.732 ha chiếm 38,1 %, rừng trồng là

98.876 ha chiếm 61,9 %.

Hiện nay một số khu vực RNM đã được chuyển qua thành vườn quốc gia, khu

bảo tồn thiên nhiên. Những khu rừng này thuộc quy chế quản lý là rừng đặc dụng,

không được tác động vào rừng, chủ yếu là tập trung bảo vệ. Một số khu rừng trồng

cũng thuộc rừng đặc dụng với mật độ cao, đã quá tuổi thành thục nhưng không được

tác động các phương pháp lâm sinh như tỉa thưa hay khai thác để trồng lại. Rừng trồng

không có cơ chế tự cân bằng như rừng tự nhiên, do đó một số khu rừng đặc dụng là

rừng trồng cần có những biện pháp kĩ thuật lâm sinh tác động kịp thời để cho rừng

sinh trưởng và phát triển tốt hơn.

Một số khu RNM đã chuyển sang xây dựng những khu du lịch, khu dân cư. Hiện

nay còn một số khu RNM với diện tích nhỏ nhưng là rừng nguyên sinh ở Phú Quốc và

Côn Đảo. Đây là nguồn tài nguyên quý cần được bảo vệ [5].

1.1.2.3. Rừng ngập mặn Khu dự trữ sinh quyển Cần Giờ

Trước năm 1976, RNM Cần Giờ có tên là Rừng Sát thuộc khu rừng Sát miền

Đông Nam với tổng diện tích là 66.611 ha (Lê Đức Thọ, 1973) trong đó có 18 khu

rừng cấm (59.616 ha) và khu rừng bảo vệ (6.995 ha) [5].

Riêng phạm vi quản lý của Ty Sài Gòn – Gia Định quản lý 31.910 ha và chia ra

như sau: quận Quảng Xuyên (10.848 ha), quận Cần Giờ (17.248 ha), quận Nhơn Trạch

(3.814 ha). Đến nay khu rừng Ba Giồi (huyện Nhơn Trạch) thuộc tỉnh Đồng Nai.

Như vậy diện tích rừng Cần Giờ là 28.096 ha.

Hiện nay, theo số liệu từ ban quản lí rừng phòng hộ Cần Giờ, RNM Cần Giờ có

diện tích là 31.773,26 ha có rừng trong đó rừng trồng là 18.963,13 ha (chiếm 59 %

tổng diện tích đất có rừng), trong rừng trồng chủ yếu là loài Đước đôi (chiếm 90 %

diện tích rừng trồng).

Về thành phần loài, theo số liệu thống kê gần đây nhất (2006) do Phạm Văn Ngọt

và Viên Ngọc Nam đã ghi nhận ở RNM Cần Giờ có 220 loài thực vật bậc cao có mạch

với 155 chi, thuộc 60 họ được xếp vào 2 ngành: Ngành Dương xỉ (Polypodiophyta) có

6 loài và Ngành Mộc lan (Magnoliophyta) có 214 loài. Trong thành phần loài thực vật

có 36 loài cây ngập mặn chủ yếu, 46 loài cây tham gia RNM, 138 loài nhập cư, sống

trên đất cao, có 2 loài cây ngập mặn ở Cần Giờ có tên trong sách đỏ Việt Nam (1997)

là Chùm lé (Azima sarmentosa) và Cóc đỏ (Lummitzera littlorea (Jack)Voigt.)

Đến nay, sau 30 năm RNM Cần Giờ đã cơ bản phục hồi với diện tích gần bằng

diện tích rừng tự nhiên có trước chiến tranh, với các loài cây trồng mới như Đước đôi,

Đưng, Dà vôi, Gõ biển…các loài cây rừng tái sinh tự nhiên gồm Mắm trắng, Mắm

đen, Bần chua, Bần trắng, Vẹt tách, Vẹt dù, Giá, Xu ổi, Dà vôi…. và nhiều loài cây

thân thảo khác [5].

- Về vị trí địa lí

RNM Cần Giờ nằm gọn trong huyện Cần Giờ của TP Hồ Chí Minh. Đây là vùng

đất phù sa bồi tụ nằm ở cửa sông lớn thuộc hệ thống sông Đồng Nai, Sài Gòn, Vàm

Cỏ.

Tọa độ: từ 10° 22’14’’ - 10° 37’39’’ vĩ độ Bắc, từ 106° 46’12’’- 107° 00’50’’

kinh độ Đông. Phía Đông tiếp giáp với tỉnh Đồng Nai và Bà Rịa Vũng Tàu. Phía Tây

giáp với tỉnh Tiền Giang và tỉnh Long An. Phía Bắc giáp với huyện Nhà Bè thành phố

Hồ Chí Minh. Phía Nam giáp với biển Đông.

- Về địa hình thổ nhưỡng

RNM Cần Giờ do đất phù sa bồi tụ, mặt đất không thật bằng phẳng, thấp dần từ

Bắc xuống Nam. Ở trung tâm hình thành các lòng chảo cao -0,5 m ± 0,5 m. Ngoài

dòng cát ven biển, Cần Giờ còn có núi Giồng Chùa (cao 10,1 m) và một số gò đất hoặc

cồn cát rải rác cao từ 1 - 2 m. Chia đất đai ở Cần Giờ thành 5 dạng: Đất ngập triều 2

lần trong ngày, một lần trong ngày, vài lần trong tháng; ngập vào cuối năm, dạng đất

cao rất ít ngập. Từ các thế đất khác nhau, nên độ ngập triều, độ mặn, phèn, tính chất lý

- hóa cũng khác nhau, cho nên việc phân bố các loại cây trồng cũng theo những quy

luật chặt chẽ.

- Về khí hậu

Khí hậu RNM Cần Giờ mang đặc tính nóng ẩm và chịu sự chi phối của qui luật

gió mùa cận xích đạo với 2 mùa nắng và mưa rõ rệt: Mùa mưa từ tháng 5 đến tháng

10, mùa nắng từ tháng 11 đến tháng 4 năm sau, nhiệt độ cao và ổn định. Cần Giờ là

huyện có lượng mưa thấp nhất TP. Hồ Chí Minh (130 mm/tháng).

Chế độ gió: Có hai hướng gió chính trong năm là Tây Tây Nam từ tháng 5 - 10

dương lịch và Bắc Đông Bắc từ tháng 11 - 4 âm lịch năm sau.

Độ ẩm và lượng bốc hơi: Độ ẩm cao hơn các nơi khác trung bình từ 80 - 85%

lượng bốc hơi trung bình là 1204 mm/tháng

Chế độ nhiệt và bức xạ: Nhiệt độ trung bình trong năm là 27° C lượng bức xạ

trung bình ngày trên 300 Calo/cm2. Số giờ nắng 7 - 9 giờ/ngày.

- Về đặc tính thủy văn

Hệ thống sông ngòi ở huyện Cần Giờ chằng chịt, nguồn nước từ biển đưa vào từ

hai cửa chính hình phễu là vịnh Đông Tranh và vịnh Gành Rai, nguồn nước từ sông đổ

ra là nơi hội lưu của sông Sài Gòn và sông Đồng Nai ra biển bằng hai tuyến chính là

sông Lòng Tàu và Soài Rạp; ngoài ra còn có sông Thị Vải, Gò Gia và các sông phụ

lưu. Diện tích sông rạch là 22.161 ha chiếm 21,27 % diện tích.

Chế độ thủy triều: RNM Cần Giờ nằm trong vùng chế độ bán nhật triều không

đều với 2 lần nước lớn và hai lần nước ròng trong ngày, 2 đỉnh triều thường bằng nhau

nhưng chân triều lệch xa.

Độ mặn: Nước mặn theo dòng triều ngược lên thượng lưu trong thời kỳ triều lên

hòa lẫn với nước ngọt từ nguồn đổ về thành nước lợ, sau đó tiêu đi trong thời gian

triều hết. Do đó càng vào sâu trong đất liền độ mặn càng giảm

- Về diện tích tự nhiên và dân số

Tổng diện tích tự nhiên toàn huyện trên 71.361 ha chiếm gần 1/3 diện tích toàn

thành phố, trong đó rừng và đất rừng chiếm 54 %. Dân số trên toàn huyện 70.697

người (Nguồn thống kê năm 2010 của huyện Cần Giờ) được chia làm 6 xã và 01 thị

trấn gồm: Bình Khánh, An Thới Đông, Tam Thôn Hiệp, Lý Nhơn, Long Hòa, Thạnh

An và Thị trấn Cần Thạnh. Thế mạnh của Cần Giờ được xác định là rừng và biển [52].

1.1.3. Các nghiên cứu tại rừng ngập mặn Cần Giờ

Với vị trí địa lí rất gần thành phố Hồ Chí Minh, RNM Cần Giờ có vai trò như lá

chắn bảo vệ thành phố, điều hòa khí hậu….trong chiến tranh rừng cũng là nơi cho bộ

đội trú ẩn, hoạt động và cũng là nơi bị hủy hoại do thuốc khai hoang. Sau ngày thống

nhất, được chuyển về cho thành phố Hồ Chí Minh quản lí và bắt đầu chương trình khôi

phục RNM. Đến năm 2000, về cơ bản RNM Cần Giờ đã hoàn thành công tác trồng

rừng. Rừng đã sinh trưởng và phát triển tốt và đã được UNESCO công nhận là Khu

Dự trữ sinh quyển đầu tiên ở Việt Nam vào năm 2000.

Từ khi bắt đầu trồng để phục hồi rừng đến nay đã có nhiều công trình nghiên cứu

có liên quan đến khôi phục và bảo vệ RNM Cần Giờ. Các công trình nghiên cứu của

các tác giả được thực hiện tại Cần Giờ có liên quan đến các vấn đề như: điều tra thành

phần loài thực vật, động vật (Vũ Văn Chương, Barry và cs, Viên Ngọc Nam và cs,

Nguyễn Bộ Quỳnh, Phạm Văn Ngọt, Hoàng Đức Đạt và cs); xây dựng khu rừng giống

để chủ động cung cấp giống ổn định với chất lượng cao, khoanh vùng chim thú tại

rừng phòng hộ (Viên Ngọc Nam và cs); nghiên cứu về vấn đề các phương pháp trồng

rừng và các biện pháp lâm sinh (Nguyễn Sơn Thụy, Viên Ngọc Nam và cs……). Gần

đây, một số nghiên cứu về sinh khối, khả năng tích tụ carbon cũng đã được thực hiện

tại RNM Cần Giờ (Viên Ngọc Nam và cs, 2001, 2009, 20010, 2011, 2012). Ngoài ra

còn nhiều nghiên cứu khác về khôi phục và phát triển bền vững hệ sinh thái RNM Cần

Giờ thành phố Hồ Chí Minh (1978 – 2000) [17].

1.2. CÁC NGHIÊN CỨU VỀ TÍCH TỤ CARBON

1.2.1. Các nghiên cứu trên thế giới

RNM là một kiểu hệ sinh thái rất đặc biệt, là nơi chuyển tiếp giữa vùng đất liền

và bờ biển, nơi môi trường sống thường xuyên chịu tác động của các yếu tố ngoại cảnh

bất lợi đối với sự phát triển của thực vật như nền đất không ổn định, sóng, thủy triều,

độ mặn cao, thường xuyên ngập nước, cường độ ánh sáng cao… Nhưng cây RNM đã

dần thích nghi và mang nhiều đặc điểm giúp chúng có thể tồn tại và phát triển trong

môi trường khắc nghiệt ấy. Các đặc điểm thích nghi của thực vật ngập mặn đã được

nhiều nhà khoa học trên thế giới nghiên cứu.

Ngày nay, hàm lượng CO2 tăng cao do các hoạt động sống, sinh hoạt, sản xuất và

khai thác của con người đã làm mất sự cân bằng của chu trình Carbon trong tự nhiên

được xem là nguyên nhân chính gây ra hiện tượng biến đổi khí hậu, mà các hậu quả do

hiện tượng này gây ra đến nay các nhà khoa học vẫn chưa thể dự đoán hết được.

Chính trong bối cảnh của sự nóng lên toàn cầu, sự hấp thụ carbon của các hệ sinh

thái rừng đã và đang nhận được nhiều sự chú ý nghiên cứu của các nhà khoa học trên

thế giới, đặc biệt đối với RNM. Với các mối đe dọa của sự thay đổi mực nước biển,

yêu cầu cấp thiết cần phải thu thập các thông tin sinh khối RNM. Sinh khối RNM đã

được nghiên cứu trong 20 năm qua (Clough và Scott, năm 1989, Clough và cộng sự,

1997; Komiyama và cs. 1988, 2000, 2002; Ong và các cộng sự, 1995, 2004; Tamai và

cs, 1986) bằng cách sử dụng mối quan hệ tương quan sinh trưởng. Sau đây là một số

công trình nghiên cứu về việc xác định sinh khối và tích tụ carbon của một số khu

rừng đã được tiến hành trên thế giới.

Ketterings và cs (2001) đã xây dựng phương trình sinh khối để dự đoán sinh khối

cây trên mặt đất cho rừng tự nhiên hỗn giao ở Sepunggur thuộc tỉnh Jambi, Indonesia.

Tác giả đã xác định các nhân tố đường kính ngang ngực của thân cây, các tham

số a, b. Mối quan hệ của các nhân tố trên với sinh khối được thể hiện theo phương

trình:

B = a*Db

Trong đó:

- B: Sinh khối

- D: Đường kính ngang ngực

- a, b: Tham số

Tham số b được ước lượng từ mối quan hệ tại khu vực nghiên cứu cụ thể giữa H

và D theo phương trình:

H = k*Dc với b = 2+c.

Tham số a được tính từ tỷ trọng gỗ trung bình của mỗi địa điểm nghiên cứu theo

phương trình:

a = r*ρ

Trong đó:

- r: Mối quan hệ không ổn định giữa các khu vực nghiên cứu.

- ρ: Tỉ trọng gỗ.

Như vậy mô hình tính sinh khối sẽ là:

B = r*ρ*D2 + c

Tác giả đã chặt hạ 29 cây thuộc các loài khác nhau, đo đếm các chỉ tiêu về đường

kính, chiều cao, sinh khối, tỉ trọng gỗ các loài tại khu vực nghiên cứu (tỉ trọng trung bình cho các loài là 0,6 kg/dm3), xác định phương trình tương quan giữa D1,3 và Hvn là: H = 2,54*D0,62 và đưa ra được phương trình tính sinh khối cây cá thể là: B (kg/tree) = 0,066*D2,59

Tham số a được xác định là a = 0,066, từ công thức a = r*ρ ta có r = a/ρ =

0,066/0,6 = 0,11. Từ đó tác giả đã đưa ra được phương trình chỉ ra mối tương quan

giữa sinh khối, tỉ trọng gỗ và đường kính chung cho các loài như sau:

B = 0,11*ρ*D2+0,62

Như vậy nếu sử dụng phương trình trên để tính được sinh khối của rừng hỗn giao

chỉ cần có dữ liệu về đường kính ngang ngực (D1,3) là chỉ tiêu dễ đo đếm nhất và tỉ

trọng gỗ của loài đó. Trong đó tỷ trọng gỗ được tra từ trang web của tổ chức Nông

Lâm kết hợp thế giới. Phương pháp này đã giảm được đáng kể sai số khi ước lượng

sinh khối tại các khu rừng hỗn giao nhiều loài [38].

Chave và cs (2005) đã nghiên cứu tại 27 khu vực khác nhau của rừng nhiệt đới

tại Mỹ, châu Á, châu Đại Dương, sử dụng một dữ liệu lớn gồm 2.410 cây, đường kính

> 5 cm để xây dựng phương trình thể hiện mối tương quan giữa sinh khối trên mặt đất

với tỉ trọng gỗ (ρ), đường kính (D) và chiều cao của cây (H). Các phương trình được

kiểm nghiệm trên rừng thứ sinh, rừng già khu vực khô, ẩm ướt và RNM. Các phương

trình đó là:

- Khu vực khô: AGB = exp(-2,187+0,916*ln(ρD2H) = 0,112*(ρD2H)0,916 AGB = ρ*exp(-0,667+1,784*ln(D)+0,207*(ln(D))2-0,0281(ln(D))3

- Khu vực ẩm: AGB = exp(-2,997+ln(ρD2H) = 0,0509*ρD2H AGB = ρ*exp(-1,499+2,148*ln(D) + 0,207*(ln(D))2-0,0281(ln(D))3

- Khu vực ướt: AGB = exp(-2,557+0,940*ln(ρD2H) = 0.0776*(ρD2H)0,940 AGB = ρ*exp(-1,239+1,980*ln(D)+0,207*(ln(D))2-0,0281(ln(D))3 [27].

Akira Komiyama, Sasitorn Poungparn và Shogo Kato (2005) đã nghiên cứu tại 5

khu vực RNM thuộc các tỉnh: Phang-nga (Thái Lan), Trat (Thái Lan), Satun (Thái

Lan), Ranong (Thái Lan), Halmahera (Indonesia) trong đó có 2 khu vực là RNM tự

nhiên và đã xây dựng phương trình tương quan thể hiện mối quan hệ giữa sinh khối

thân cây, lá, trên mặt đất và sinh khối rễ của cây RNM. Tại các khu vực này, 104 cây

cá thể đại diện cho 10 loài đã được chặt hạ và cân nặng. Những cây có đường kính

ngang ngực lớn hơn 5 cm được sử dụng để xây dựng các phương trình và phân tích

mối tương quan giữa các nhân tố. Các cây cá thể được chia thành từng phần có chiều

dài 1 m, các bộ phận tươi khác cũng được cân để tính sinh khối tươi. Sau đó thu mẫu

về sấy khô, tính sinh khối khô. Trong nghiên cứu này, các mối quan hệ tương quan

sinh trưởng chung để ước tính sinh khối thân cây được thành lập bằng các sử dụng các

nhân tố dễ đo đếm như đường kính, chiều cao và tỉ trọng gỗ.

B)0,848.

Phương trình tương quan phổ biến được xây dựng là:

Sinh khối thân: WS = 0,0687*ρ*(D2H)0,931. Sinh khối lá: WL = 0,126*ρ*(D2 Sinh khối trên mặt đất: Wtop = 0,247*ρ*(D2)1,23. Sinh khối rễ: WR = 0,196*ρ*0,899*(D2)1,11.

Tất cả các phương trình là có nghĩa ở mức P < 0,0001.

Các phương trình sinh khối thân và sinh khối trên mặt đất có giá trị thực tế trong

quản lý rừng, hai phương trình còn lại có ích cho mục đích nghiên cứu [41].

Henrique E.M và cs (2002) đã thực hiện việc tính tổng sinh khối trên một khu vực rộng lớn hơn 106 ha và bố trí 20 ô mẫu/ha tại rừng mưa ẩm nhiệt đới Amazonian.

Tác giả đã tiến hành đo đếm yếu tố đường kính ngang ngực (DBH) cho các loại cây gỗ

lớn, dây leo, cây gỗ nhỏ, cọ, dây leo nhỏ, rác hữu cơ, các mảnh gỗ chết, vật rơi rụng,

cây con.

Kết quả cho thấy sinh khối trên mặt đất của khu vực nghiên cứu là rất cao, trung

bình 397,7 ± 30,0 tấn/ha, trong đó sinh khối của cây gỗ lớn (DBH ≥ 10 cm) là cao nhất

(81,9 %), sau đó là gỗ chết (7%) và lần lượt các đối tượng khác thấp dần là cây gỗ

trung bình, cây nhỏ, cây con (DBH < 10 cm) chiếm khoảng 5,3 %, dây leo (2,1 %), rác

và vật rơi rụng (1,5 %) [33].

Trong một nghiên cứu được thực hiện tại 25 ô mẫu trên toàn vùng Ấn Độ - Thái

Bình Dương, kéo dài trên 30 vĩ độ tuyến và 70 kinh độ tuyến, nơi RNM có diện tích

lớn nhất và đa dạng nhất, nhóm nghiên cứu Daniel C. Donatoa, J. Boone Kauffmanb,

Daniel Murdiyarsoc, Sofyan Kurniantoc, Melanie Stidhamd và Markku Kanninene

(2011) đã tiến hành xác định trữ lượng carbon của toàn bộ hệ sinh thái bằng cách đo

sinh khối cây đứng và cây chết, hàm lượng carbon trong đất và độ sâu của đất. Kết quả

từ các số liệu thu được cho thấy RNM là một trong những kiểu rừng có trữ lượng và

carbon cao nhất tại vùng nhiệt đới, chứa bình quân 1.023 tấn carbon trên mỗi hecta.

Đất giàu chất hữu cơ phân bố tại độ sâu từ 0,5 m đến 3 m dưới mặt đất và chiếm tới 49

– 98% trữ lượng của carbon trong hệ sinh thái này. Đề tài cũng ước tính được việc phá

RNM sẽ phát thải 0,02 – 0,12 Pg carbon mỗi năm (chiếm khoảng 10 % lượng phát thải

do phá rừng toàn cầu dù diện tích RNM chỉ chiếm 0,7 % tổng diện tích rừng nhiệt đới

[28].

Tại Indonesia, Daniel Murdiyarso và cs (2009) đã nghiên cứu tích tụ carbon trên

và dưới mặt đất trong RNM và hệ sinh thái đất than bùn. Đề tài được thực hiện tại các

hệ sinh thái RNM tại Bắc Silawesi (vườn quốc gia Bunaken), RNM ở khu đồng bằng

miền Trung Kalimantan (Vườn quốc gia Tanjung) và đầm phá liên quan RNM ờ miền

Trung Java. Ngoài ra, một số hệ sinh thái đầm lầy than bùn ven sống tại Tanjung cũng

được nghiên cứu. Tác giả đánh giá sự khác biệt trữ lượng carbon dọc theo đường chạy

từ nội địa đến đại dương. Các phép tính toán và phân tích từ các số liệu cho thấy tổng

lượng carbon trong hệ sinh thái RNM đặc biệt cao so với hầu hết các loại rừng, với

trung bình là 968 tấn C/ha. Trữ lượng carbon được tích tụ là kết quả của một số lượng

cây rừng lớn, đất than bùn có độ sâu từ 5 m trở lên rất giàu chất hữu cơ [31].

Hans – Erik Andersen và cs (2009) ước tính sinh khối cho từng loại rừng. Tác

giả đã sử dụng phương pháp là ứng dụng công nghệ LIDAR trong không khí và dữ

liệu khu vực trong mô hình hỗ trợ thiết kế mẫu và đã xây dựng được phương trình hồi

quy cho các loại rừng đại diện cho mối quan hệ giữa các mức độ sinh khối của lô mẫu

với cấu trúc dữ liệu. Sau đó, áp dụng với các dải LIDAR để có ước tính. Sinh khối

được ước tính là 35.744,191 tấn. Kỹ thuật này có khả năng sử dụng hiệu quả để đánh

giá và theo dõi sinh khối, khối lượng và dự trữ carbon trên mặt đ rất rộng lớn, vùng

sâu vùng xa [22].

Tại RNM Awat _ Awat thuộc tỉnh Lawas Sarawwak, Malaysi, IA. Chandra và cs

(2011) [26], đã tiến hành nghiên cứu sinh khối trên mặt đất của Đước đôi Rhizophora

apiculata. Mục tiêu của nghiên cứu này là xác định lượng sinh khối trên mặt đất và trữ

lượng của loài Đước đôi tại RNM Awat – Awat. Việc thu các số liệu và mẫu cây cá

thể được thực hiện từ tháng 1 đến tháng 3 năm 2011. Phương trình tương quan được xây dựng dựa trên các biến độc lập là D (đường kính) hoặc D2 và chiều cao. Kết quả đề tài đã xác định được phương trình tương quan giữa D và H là H = 0,55*D0,948, R2 =

0,98; phương trình tương quan giữa sinh khối trên mặt đất và đường kính là: y = 0,016*D2,952, R2 = 0,93. Từ đó tác giả tính toán được sinh khối trên mặt đất của R.

apiculata trong RNM Awat – Awat, Sarawak là 116,79 tấn/ha và trữ lượng là 65,55 m3/ha. Đề tài cho thấy sinh khối trên mặt đất có mối quan hệ chặt chẽ với đường kính

cây và chiều cao. Nếu chiều cao và đường kính tăng thì sinh khối tăng.

Kumar B. M, Rajesh G và Sudheesh K. G (2005) đã nghiên cứu sinh khối trên

mặt đất và khả năng hấp thụ chất dinh dưỡng của loài Bambusa bambos (L.) Voss ở

Kerala, miền Nam Ấn Độ. Cũng bằng phương pháp bố trí các ô đo đếm, xác định

chiều cao và đường kính ngang ngực của các cây trong ô đo đếm 10 x 10. Sau đó chặt

hạ một lượng 27 mẫu cây cá thể, tính thể tích, sau đó cân các mẫu cây, tính sinh khối cây tươi, mang các mẫu cây về phòng thí nghiệm sấy ở 800C xác định sinh khối khô.

Đối với sinh khối tích lũy trên sàn rừng, 27 mẫu rác trên sàn rừng được thu thập và cân

đo. Kết quả nghiên cứu cho thấy sinh khối trên mặt đất trung bình là 2.417 kg/bụi và

trung bình mỗi ha là 241,7 tấn/ha. Sinh khối tích lũy cao nhất là ở thân tươi (82 %)

tiếp theo là gai và lá (13 %), thân cây chết chiếm khoảng 5 % trong sinh khối. Tác giả

cũng đã xây dựng được phương trình tương quan giữa số lượng cây, sinh khối thân và

tổng sinh khối cụm với đường kính (DBH) như sau:

Y= -3225,8 + 1730,4*DBH (R2= 0,83; n=8; p < 0,001) LnYl= 4,298 + 2,647*lnDBH (R2= 0,82; n=8; p < 0,001) Yn = -12,23 + 37,281*DBH (R2= 0,80; n=106; p < 0,0001)

Trong đó: Y: Tổng sinh khối mỗi cụm, Yl: Sinh khối khô của thân, Yn: Số lượng cây. Đối với sinh khối tích tụ trên vật rụng sàn rừng trung bình là 909 g/m2 [43].

Emanuelle A. Feliciano, Shimon Wdowinski, Matthew D. Potts (2014), đã tiến

hành đánh giá sinh khối trên mặt đất của một khu RNM lớn, nằm dọc theo bờ biển

phía Tây Nam của miền Nam Florida, thuộc Vườn quốc gia Everglades, bao gồm chủ

yếu là 3 loài cây ngập mặn: Rhizophora mangle L. (Red mangrove), Laguncularia

racemosa (L.) C. F. Gaertn và Avicennia germinans (L.) L. Bằng phương pháp sử

dụng công nghệ quét tia laser. Đề tài tiến hành bố trí 3 địa điểm để đo lường dọc theo

Shark River Slough theo chiều cao của RNM: SRS – 4, SRS – 5, SRS – 6. Sau đó sử

dụng công nghệ Leica – Scanstation C10 – Terrestrial Laser Sanner (TLS) để ước tính

sinh khối cho 40 cây ngập mặn phân bố trong 3 địa điểm. Sau đó mô hình hóa bề mặt

thân cây. Kết quả ước tính AGB cho các cây ngập mặn như sau: đối với vị trí SRS – 4

là 3,9 ± 0,3 - 31,3 ± 3,4 kg/cây; đối với vị trí SRS – 5 là 27,4 ± 3,0 - 119 ± 12,9

kg/cây; đối với SRS – 6 là 52,1 ± 6,7 - 1756,5 ± 189,7 kg/cây. Qua nghiên cứu đề tài

đã phát triển các mối quan hệ tương quan sinh trưởng cho từng địa điểm giữa đường

kính và AGB mặt khác cũng cho rằng TLS là một lựa chọn tốt nhất và cho độ chính

xác cao đối với các nghiên cứu về sinh khối mà không phép chặt hạ cây [32].

Tamooh F., J.G. Kairo, M. Huxham, B. Kirui, M. Mencuccini và M. Karachi

(2009) đã tiến hành nghiên cứu khả năng tích lũy sinh khối trong RNM được phục hồi

tại Gazi Bay. Nghiên cứu này đã thực hiện việc ước tính tổng sinh khối trên và dưới

mặt đất. 12 cây cá thể được chặt hạ để xác định sinh khối tươi và khô, xác định các chỉ

số chiều cao và đường kính thân. Kết quả đã xây dựng được phương trình tương quan giữa tổng sinh khối cây và các yếu tố D và H như sau: B = 2,0095 x D2 x H + 1463,1.

Sinh khối trên mặt đất chiếm 63 – 82 % sinh khối khô, sinh khối dưới mặt đất chiếm

18 – 37 % sinh khối trên mặt đất. Phương trình tương quan được xây dựng trong

nghiên cứu này cung cấp một công cụ hữu ích để ước lượng tổng sinh khối của các

khu rừng trồng từ đó giúp cải thiện công tác về quản lí rừng [37].

Michael S. Ross, Pablo L. Ruiz1, Guy J. Telesnicki và John F. Meeder (1999) đã

nghiên cứu và ước tính sinh khối trên mặt đất và năng suất của hệ sinh thái RNM tại

vườn quốc gia Biscayne, bang Florida, Mỹ. đây là khu vực ven biển, chịu ảnh hưởng

của thủy triều, thuộc những bãi bồi, thể nền chưa ổn định, vì vậy đề tài chỉ tiến hành

nghiên cứu và xây dựng phương trình tương quan sinh trưởng cho phép ước tính tổng

sinh khối trên mặt đất của ba loài cây ngập mặn là Rhizophora mangle, Laguncularia

racemosa và Avicennia germinans. Bằng phương pháp đo đếm từng cây cá thể và theo

dõi sự tăng trưởng của cây rừng trong khoảng từ năm 1992 đến tháng 6 năm 1997. Kết

quả cho thấy tổng sinh khối trên mặt đất ở bìa rừng từ tháng 7 năm 1996 dến tháng 6

năm 1997 cao hơn gấp 3 lần (26,1 tấn/ha/năm với 8,1 tấn/ha/năm) [44].

Nicholas R.A. Jachowski, Michelle S.Y. Quak, Daniel A. Friess, Decha

Duangnamon, Edward L. Webb, Alan D. Ziegler (2013) thực hiện nghiên cứu ước tính

sinh khối rừng ngặp mặn ở Tây Nam Thái Lan. Nghiên cứu này nhằm đánh giá sinh

khối cây ngập mặn và sự đa dạng loài trong một khu vực rộng lớn 151 ha trên bờ biển

Andaman của Thái Lan. Bằng cách sử dụng các kĩ thuật như: độ phân giải cao từ hình

ảnh vệ tinh Geo Eye – 1, độ phân giải trung bình từ dữ liệu của vệ tinh ASTER, đo cây

trên hiện tường, từ đó xây dựng phương trình sinh khối và phát triển mô hình không gian của RNM. Đề tài tiến hành bố trí 45 ô mẫu loại 20 x 20 = 400 m2. Tổng số cây đã

đo đếm đuờng kính và chiều cao là 2.364 cây thuộc 15 loài khác nhau. Kết quả đã xác

định được sinh khối trên mặt đất là 250 tấn/ha và dưới mặt đất là 95 yấn/ha. Tổng sinh

khối là 345 Tấn/ha. Như vậy tổng carbon tích lũy là 42,8 tấn C/ha [45].

Marc Simard, Keqi Zhang, Victor H. Rivera-Monroy, Michael S. Ross, Pablo L.

Ruiz, Edward Castañeda-Moya, Robert R. Twilley, và Ernesto zodriguez (2006) đã lập

bản đồ chiều cao và sinh khối của RNM tại Vườn quốc gia Everglades, bang Florida,

Mỹ với dự liệu từ Shuttle Radar Topogralphy Mission (SRTM). Các dữ liệu này được

kiểm tra bằng các dữ liệu lidar trên không. Kết quả là là xây dựng được một bản đồ về

chiều cao cây ngặp mặn với sai dố trung bình của chiều cao cây là 2,0 m (RMSE).

Ngoài ra để tài cũng sử dụng các dữ liệu thực địa để xây dựng mối quan hệ ý nghĩa

giữa chiều cao lâm phần và sinh khối để lập bản đồ không gian về sự phân bố theo

chiều thẳng đứng của RNM cho cho toàn bộ vườn quốc gia. Đề tài đã ước tính được

rằng hầu hết các cây ngập mặn có chiều cao trung bình trong khoảng 8 m, sinh khối trên mặt đất ở Vườn quốc gia Everglades là khoảng 5,6 x 109 kg [48].

Hirata Y., R. Tabuchi, P. Patanaponpaiboon, S. Poungparn, R. Yoneda, Y.

Fujioka (2010) đã ước tính sinh khối tại RNM sau đợt thiên tai do sóng thần tại Thái

Lan bằng cách sử dụng các dữ liệu vệ tinh với độ phân giải cao. Khu vực nghiên cứu

nằm ở ven biển của Ranong, Thái Lan. Kết quả cho thấy đường kính trung bình của

các cây trong ô đo đếm nằm trong khoảng từ 9,5 đến 31,1 cm. Mật độ trung bình là

3.700 cây/ha. Sinh khối trên mặt đất của các ô mẫu được ước tính là từ 91,3 tấn/ha đến

497,6 tấn/ha. Sinh khối trên mặt đất có liên quan chặc chẽ với tiết diện ngang trong

RNM. Bằng cách sử dụng các dữ liệu từ đường kính gốc thu được qua khảo sát thực

địa kết hợp với phương pháp ước lượng từ vệ tinh với độ phân giải cao, từ đó so sánh

sinh khối trên mặt đất trước và sau khi xảy ra sóng thần, đề tài cho thấy có khoảng 1 %

sinh khối trong toàn bộ khu vực nghiên cứu bị mất sau thảm họa sóng thần này [34].

Đến nay trên thế giới đã có rất nhiều các nghiên cứu về tích tụ carbon tại các hệ

sinh thái khác nhau đặc biệt là tại các khu RNM, các phương pháp tiến hành ngày càng

hoàn thiện và chính xác hơn. Nhóm tác giả Akira Komiyama, Jin Eong Ong, Sasitorn

Poungparn (2007) đã tiến hành xem xét và tổng hợp từ 72 bài báo đã xuất bản để đánh

giá mối tương quan giữa sinh khối và năng xuất của RNM nhằm làm sáng tỏ đặc điểm

phân bố sinh khối và năng xuất của rừng ngập mặt, đồng thời tổng hợp lại tình hình

nghiên cứu về các mối tương quan trong RNM. Kết quả cho thấy sinh khối của RNM

thay đổi theo tuổi, các loài chiếm ưu thế và điều kiện tự nhiên. Đối với RNM nguyên

sinh, càng đi vào sâu trong nội địa sinh khối có xu hướng càng tăng. Trong nhiều khu

RNM, tỉ lệ hô hấp đất thấp do điều kiện yếm khí vì thế khiến cho bể carbon RNM ở

vùng nhiệt đới có lượng tích trữ cao hơn. Đồng thời nhóm tác giả cũng giới thiệu một

số nghiên cứu khác đã sử dụng các phương pháp nghiên cứu tổng hợp đồng thời chỉ ra

các xu hướng nghiên cứu sinh khối hiện nay đang được quan tâm và nghiên cứu [42].

Tóm lại, các nghiên cứu về tích tụ carbon hay xác định sinh khối trong những

thập niên gần đây đã được thực hiện ở nhiều nơi trên thế giới, với nhiều hệ sinh thái

rừng khác nhau như rừng trồng, rừng ôn đới, rừng nhiệt đới, đặc biệt là đối với RNM

bởi vai trò quan trọng của nó không chỉ là cung cấp các lâm sản hay ý nghĩa bảo vệ

các vùng đất gần bờ biển mà nó còn đóng vai trò không nhỏ trong quá trình tích tụ

carbon, góp phần làm giảm lượng khí CO2 đang tăng lên đến mức báo động, làm mất

sự cân bằng chu trình carbon trên toàn cầu. RNM được coi là hệ sinh thái có khả năng

tích lũy CO2 tốt nhất, việc nghiên cứu sinh khối và ước lượng carbon tích tụ là rất cần

thiết nhằm định lượng và đánh giá đúng vai trò của RNM, từ đó có các biện pháp bảo

vệ và khai thác hợp lí. Sự định lượng và đánh giá năng lực tích tụ carbon của RNM để

có độ chính xác cao phụ thuộc rất nhiều vào phương pháp thực hiện.

1.2.2. Nghiên cứu tại Việt Nam

Mặc dù việc nghiên cứu về sinh khối và khả năng tích lũy carbon chỉ mới bắt đầu

trong thời gian gần đây nhưng tại Việt Nam đã có nhiều công trình nghiên cứu với

những thành công nhất định.

Tại RNM Cần Giờ, việc nghiên cứu sinh khối và tính toán lượng carbon tích tụ

đã được thực hiện đối với một số loài như: Dà vôi, Dà quánh, Mấm trắng, Cóc trắng,

Đước đôi, Dừa lá, Chà là, carbon trong đất và phát thải CO2 từ đất.

Viên Ngọc Nam (2009) đã nghiên cứu sinh khối Dà quánh (Ceriops zippeliana

Blume) và Cóc trắng (Lumnitzera racemosa Willd) tại Khu Dự trữ sinh quyển RNM

Cần Giờ. phương pháp nghiên cứu chủ yếu là bố trí ô đo đếm ngoài thực địa, kết hợp

với phân tích trong phòng thí nghiệm, sử dụng máy vi tính để tính toán nội nghiệp, sử

dụng các hàm toán học để xây dựng các biểu. các số liệu thu thập, tính toán và kiểm

tra đều dựa vào thống kê toán học. Cụ thể, đề tài đã tiến hành bố trí 80 ô đo đếm. Mỗi

ô đo đường kính thân cây ở vị trí 1,3 m, chiều cao vút ngọn và mật độ. Sau đó tiến

hành chặt hạ mỗi loài 40 cây tiêu chuẩn có các đường kính thân cây ở vị trí 1,3 m từ

nhỏ đến lớn, tiến hành cân trọng lượng theo từng bộ phận: Thân, cành, lá…. các bộ

phận tươi của cây được cân ngay tại thực địa. Cây sau khi được chặt hạ được chia

thành các đoạn có chiều dài 1 m để tính thể tích. Bộ phận thân và cành mỗi loại lấy 1 kg sấy khô ở 1050C đến khi trọng lượng không đổi. Sau đó tính carbon trong các mẫu

sấy khô. Sau khi phân tích carbon của các mẫu sẽ xây dựng phương trình tương quan

carbon tích tụ trong sinh khối của cây cá thể với các chỉ tiêu đường kính, chiều cao.

Trên cơ sở tính toán của cây cá thể để tính toán lượng carbon tích tụ trong quần thể.

Kết quả đã so sánh được tỉ lệ sinh khối khô so với tươi của Dà quánh thấp hơn

Cóc trắng và lập được bảng tra nhanh sinh khối tươi, khô của loài Dà quánh và Cóc

trắng thông qua phương trình sinh khối với các bộ phận cây cá thể. Đồng thời tác giả

đã đưa ra mối tương quan giữa các nhân tố điều tra thể hiện ở các phương trình sau:

Các phương trình tương quan giữa chiều cao Hvn với đường kính D1,3 ở cây cá

thể của Cóc trắng và Dà quánh lần lượt là:

- Cóc trắng: Hvn = 1/(0,0795684 + 0,278892/D1,3)

- Dà quánh: Hvn = 1/(0,1299 + 0,3064/D1,3)

Các phương trình tương quan giữa thể tích V với D1,3 và Hvn cụ thể giữa Cóc

trắng và Dà quánh lần lượt là:

- Ln(Vct) = -4,11696 + 1,8082*ln(D1,3) + 0,9409*ln(Hvn)

- Ln(Vdq) = -9,575 + 0,9959*ln(Hvn) + 1,7509*ln(D1,3)

Đề tài nhiên cứu cho thấy kết cấu sinh khối tươi và khô của cây cá thể hai loài là:

Sinh khối thân > cành > lá.

Các phương trình tương quan giữa sinh khối tươi (W) với đường kính (D1,3) của

cóc trắng và Dà quánh lần lượt:

- Cóc trắng: Ln(W) = -1,39445 + 2,46844*ln(D1,3) (1,8 cm < D1,3 < 12,2 cm)

- Dà quánh: Ln(W) = -1,4971 + 2,30043*ln(D1,3) (1,27 cm < D1,3 < 7,48 cm)

Kết quả nghiên cứu của tác giả giúp cho việc tính toán sinh khối tươi ngoài thực

địa được dễ dàng [7].

Sau khi bị chiến tranh tàn phá, RNM Cần Giờ đã được khôi phục lại, Đước đôi là

một trong những loài được trồng lại từ năm 1978, đây là loài cây được trồng chủ yếu ở

các khu RNM ở nước ta nói chung và ở Cần Giờ nói riêng, đến nay Đước đôi đã trở

thành loài phổ biến, sinh trưởng, phát triển và có vai trò quan trọng trong hệ sinh thái

RNM tại đây. Vì vậy có nhiều nghiên cứu về khả năng hấp thụ CO2 của rừng Đước

trồng để xác định giá trị chi trả dịch vụ môi trường đã được thực hiện.

Viên Ngọc Nam và Lâm Khải Thạnh (2010) đã tiến hành nghiên cứu so sánh khả

năng hấp thụ CO2 của rừng Đước đôi 28 – 32 tuổi ở Khu Dự trữ sinh quyển RNM Cần

Giờ. Đề tài tiến hành bố trí 30 ô tiêu chuẩn, trong mỗi ô xác định vị trí, mật độ, chu vi

thân cây và độ cao ngập triều. Sau khi thu thập các số liệu thực địa, đề tài tiến hành

phân tích và xác định lượng CO2 hấp thụ trung bình ở tuổi 28 -32, so sánh khả năng

hấp thụ CO2 giữa 5 tuổi Đước đôi này và xác định ảnh hưởng của yếu tố ngập triều.

Kết quả như sau: khả năng hấp thụ CO2 của Đước đôi theo từng bộ phần là: Đước đôi

có lượng CO2 hấp thụ cao nhất (84,19 % - 84,59 %); cành ( 7,07 % - 7,20 %); rễ trên

mặt đất chiếm (5,95 % – 6,14 %); lá (2,46 % – 2,47 %). Lượng CO2 hấp thụ trung bình

của quần thể Đước đôi ở 32 tuổi cao nhất trong 5 tuổi là 748,42 tấn/ha.; khả năng hấp

thụ CO2 của quần thể không phụ thuộc vào yếu tố ngập triều, mà thay vào đó là những

yếu tố như đường kính, chiều cao và đường kính [10].

Năm 2011, Viên Ngọc Nam tiếp tục thực hiện nghiên cứu về khả năng tích tụ

carbon của rừng Đước đôi để xác định carbon tích lũy trong các bộ phận trên mặt đất

(Thân, lá, cành, rễ trên mặt đất) trồng từ 11 – 31 tuổi. Đề tài cũng sử dụng phương

pháp thu thập số liệu ngoài thực địa, kết hợp phân tích trong phòng thí nghiệm. Cụ thể

như sau: tác giả tiến hành chặt 42 cây tiêu chuẩn ở các đường kính thân cây ở vị trí

D1,3 từ nhỏ đến lớn (3,2 cm < D1,3 < 30,3 cm), bố trí đều trên các cấp tuổi, tiến hành

cân trọng lượng theo từng bộ phận. Chọn cây ngã để giải tích, đo chiều dài thân cây,

đo tiết diện đoạn 1 m cho đến hết thân cây để xác định các chỉ tiêu sinh trưởng, từ đó

suy ra thể tích của cây. Mỗi mẫu từng bộ phân sinh khối được lấy về phòng thí nghiệm

để xác định sinh khối khô. Rừng được chia thành 4 cấp tuổi: cấp 1: 27 – 31 tuổi; cấp 2:

22 – 26 tuổi, cấp 3: 17 – 21 tuổi; cấp 4: 11 – 16 tuổi. Tổng số ô tiêu chuẩn là 200 ô cho

4 cấp tuổi. Trong ô đo đếm xác định đường kính của tất cả các cây.

Kết quả tác giả đã tính được lượng carbon tích lũy trong quần thể cụ thể như sau:

Quần thể cấp tuổi 1 (tuổi từ 27 - 31) có lượng carbon tích tụ cao nhất là 138,65 ± 7,43

tấn C/ha hay 508,39 ± 27,26 tấn CO2/ha, cấp tuổi 2 (22 - 26 tuổi) tích tụ là 115,72 ±

12,25 tấn C/ha hay 424,31 ± 44,90 tấn CO2/ha, cấp tuổi 3 (17 - 21 tuổi) tích tụ là 76,00

± 11,06 tấn C/ha hay 278,68 ± 40,54 tấn CO2/ha và thấp nhất là cấp tuổi 4 (11 - 16)

tích tụ 58,68 ± 7,72 tấn C/ha hay 215,66 ± 28,30 tấn CO2/ha.

Tác giả cũng đã xác định được phương trình thể hiện các mối quan hệ giữa sinh

khối, carbon và CO2 với đường kính (D1,3) dưới dạng:

W = a*D1,3

Phương trình có hệ số xác định rất cao và sai số thấp nên sử dụng tốt cho việc

đánh giá khả năng tích tụ của rừng Đước đôi trồng tại Cần Giờ [11].

Ngoài các đề tài được tiến hành xác định khả năng tích lũy CO2 đối với bể carbon

trên mặt đất của rừng Đước đôi, việc nghiên cứu khả năng tích lũy carbon trong đất

của rừng Đước đôi trồng tại Khu Dự trữ sinh quyển RNM Cần Giờ cũng đã được tác

giả Viên Ngọc Nam và Trần Thị Thảo Nguyên thực hiện (2009), đề tài thực hiện nhằm

đánh giá và so sánh lượng carbon tích lũy trong đất theo các tuổi Đước đôi phân bố ở

ven sông và ven đường.

Đề tài tiến hành theo phương pháp của Donato và cs đã thực hiện ở RNM

Bangladesh, gồm các bước: (1) Xác định lượng carbon tích lũy trong đất ở độ sâu từ 0

– 100 cm; (2) xác định lượng carbon tích lũy trong đất ở các tầng đất 0 – 30 cm và 30

– 100 cm; (3) xây dựng phương trình tương quan giữa carbon tích lũy trong đất 0 –

100 cm với các yếu tố.

Đề tài đã thu thập các mẫu đất ở 32 ô tiêu chuẩn phân bố ở rừng Đước đôi từ 26 -

33 tuổi, sau đó phân tích mẫu và tính toán lượng cacbon tích lũy theo từng tuổi. Kết

quả nghiên cứu cho thấy, tích lũy cacbon trong đất ở các tuổi Đước đôi phân bố ven

đường là cao hơn các tuổi Đước đôi phân bố ven sông, trung bình lượng carbon tích

lũy trong đất ở các tuổi là từ 236,99 tấn/ha đến 415,02 tấn/ha [13].

Sinh khối quần thể Dà vôi (Ceriops tagal C. B. Rob) trồng tại Khu Dự trữ sinh

quyển Cần Giờ cũng đã được tác giả Viên Ngọc Nam (2012), nghiên cứu và ước lượng

giá trị sinh khối. Đề tài dùng phương pháp chặt hạ 32 cây cá thể, sau đó xác định sinh

khối cây cá thể từ đó xây dựng các phương trình tương quan với các nhân tố dễ đo

đếm như đường kính, chiều cao [14].

Với số liệu thu thập trên 50 ô đo đếm ở tuổi 4, tuổi 11, tuổi 13, tuổi 15 và tuổi 17

của loài Cóc trắng (Luminitzera racemosa) được trồng tại Khu dự trữ sinh quyển RNM

Cần Giờ, tác giả Viên Ngọc Nam (2011) cũng đã nghiên cứu khả năng tích tụ carbon

của rừng Cóc Trắng. Đề tài đã xây dựng các phương tình tương quan giữa sinh khối

khô với D1,3 ở các bộ phận và tổng. Kết quả đã xác định được sinh khối khô quần thể

đạt trung bình là 47,51 tấn/ha, trong đó thân chiếm 75,06 %, cành chiếm 18,36 % và lá

chiếm 6,58 %. Khả năng tích tụ carbon trung bình của quần thể tuổi 4 đạt 1,62 tấn

C/ha, tuổi 11 đạt 18,76 tấn C/ha, tuổi 13 đạt 22,49 tấn C/ha, tuổi 15 đạt 27,06 tấn C/ha

và tuổi 17 đạt 36,61 tấn C/ha [12].

Đối với rừng tự nhiên, việc tính sinh khối cũng được tiến hành nghiên cứu trên

một số loài như: Mắm trắng, Dà quánh do tác giả Viên Ngọc Nam tiến hành tại RNM

Cần Giờ.

Sinh khối Mắm trắng được nghiên cứu và xác định năng suất sơ cấp cho rừng

Mắm trắng tự nhiên ở Cần Giờ (2000). Đồng thời xây dựng các phương trình tương

quan sinh khối khô với D1,3 đối với thân, cầnh, lá, tổng. Sau đó so sánh sinh khối cây

cá thể của các loài Avivennia germinans ở Mexico, A. marina ở Sri Lanka, A. marina

ở Tây Úc với A. alba ở Cần Giờ. Kết quả cho thấy sinh khối của Mắm trắng ở Cần

Giờ cũng thuộc loại có sinh khối cao [6].

Tương tự đối với nghiên cứu sinh khối Dà quánh, Viên Ngọc Nam (2009) cũng

đã tiến hành thực hiện phương pháp: lập 35 ô tiêu chuẩn, tại các tiểu khu 10 A, 10 C,

11, 12, 13, 17 và 21 thuộc rừng phòng hộ Cần Giờ, thu thập các chỉ số đo đếm, chặt hạ

35 cây cá thể, từ đó xây dựng các phương tình tương quan giữa sinh khối với D1,3 của

các bộ phân cây (lá, thân, cành, tổng), các phương trình tương quan giữa sinh khối khô

và tươi. Đề tài cũng đã xác định đuợc năng suất trung bình là 70,37 tấn CO2/ha, giá trị

bằng tiền thu nhập từ chỉ tiêu CO2 là 25.828.000 VNĐ/ha. Như vậy giá trị bằng tiền

thu được từ CO2 tương đương tại thời điểm nghiên cứu là 8.178.332.000 đồng [7].

Ngoài các nghiên cứu liên quan đến tích tụ carbon được tiến hành ở RNM Cần

Giờ còn có một số nghiên cứu được tiến hành tại khu RNM khác như RNM ở tỉnh Cà

Mau, Khu Bảo tồn thiên nhiên đất ngập nước Thạnh Phú….

Lê Thị Kim Thoa (2012) đã thực hiện đề tài: “Nghiên cứu khả năng hấp thụ CO2

trên cơ sở sinh khối của rừng Đước đôi (Rhizophora apiculata Blume) trồng tại Khu

Bảo tồn thiên nhiên đất ngập nước Thạnh Phú”, tác giả đã thành lập 46 ô tiêu chuẩn,

đo đếm số liệu về chu vi thân cây tại độ cao 1,3 m. Sau đó điều tra cây cá thể, căn cứ

theo số liệu đường kính D1,3, chọn 36 cây tiêu chuẩn, đốn ngã và giải tích các bộ phân

để tính toán lượng carbon, sinh khối tươi và khô, xây dựng phương trình tương quan từ

dữ liệu của 32 cây ngã, giữa các nhân tố sinh khối (tươi, khô) với nhân tố sinh trưởng

của cây (đường kính D1,3 và chiều cao Hvn), giữa sinh khối tươi và sinh khối khô, giữa

khả năng hấp thụ CO2 với D1,3, Hvn và sinh khối cây.

Kết quả tác giả đã xác định được phương trình thể hiện mối tương quan giữa

chiều cao và đường kính:

Hvn = exp(0,7916 + 0,6410*ln(D1,3))

Sinh khối cây cá thể tăng tỉ lệ thuận với đường kính D1,3, kết cấu sinh khối khô

các bộ phận cây cá thể sắp xếp theo thứ tự: Thân khô > sinh khối rễ khô > sinh khối

cành khô > sinh khối lá khô, tổng sinh khối khô quần thể Đước đôi trung bình đạt

249,78 ± 23,48 tấn/ha. Lập bảng tra nhanh sinh khối khô, carbon và CO2.

Tác giả cũng đã xác định các phương trình tương quan giữa lượng CO2 bộ phận

cây hấp thụ với D1,3:

CO2th = exp(-1,01752 + 2,13971*ln(D1,3))

CO2r = exp(-1,13428 + 1,91562*ln(D1,3))

CO2c = exp(-1,68761 + 2,037*ln(D1,3))

CO2l = exp(-0,69812 +1,42407*ln(D1,3)) [20].

Viên Ngọc Nam, Nguyễn Thị Hà, và Trần Quốc Khải (2012) đã thực hiện nghiên

cứu xác định phương trình sinh khối và carbon các bộ phận của loài Đước đôi ở tỉnh

2,4420, thân cây (Wthk = 0,2172*D1,3

2,8726), lá (Wlak = 0,0185*D1,3

mặt đất là: Wtongk = 0,2385*D1,3

(Wck = 0,000964*D1,3

Cà Mau. Kết quả đề tài đã xác định các phương trình tổng sinh khối khô của cây trên 2,3832) của cành 2,0930) và của rễ trên mặt đất là 2,7508 ). Hệ số chuyển đổi carbon từ sinh khối khô là 0,455. (Wretmdk = 0,00679*D1,3 Qua nghiên cứu cho thấy dạng phương trình Y = aXb thể hiện tốt mối quan hệ giữa

sinh khối, carbon với đường kính thân cây (D1,3) [8].

Trong dự án Bảo tồn và Phát triển Khu Dự trữ sinh quyển Kiên Giang, Sở khoa

học và công nghệ đã nghiên cứu sinh khối và carbon của RNM cho tỉnh Kiên Giang

(2010). Đây là những kết quả đầu tiên về sinh khối rừng ngặp mặn ở cấp vùng và hàm

lượng CO2 lưu trữ trong các rừng ngặp mặn tại tỉnh Kiên Giang. Sinh khối và lượng

carbon ước tính từ các ô tiêu chuẩn được sử dụng để ngoại suy ra tòan huyện và tỉnh

Kiên Giang bằng cách sử dụng ảnh vệ tinh phân loại thảm thực vật và phương pháp

khoanh vẽ bản đồ. Nghiên cứu đã thực hiện khảo sát thực địa tại tỉnh Kiên Giang vào

tháng 7 – 8/ 2009 và tháng 1/2010. 40 ô tiêu chuẩn được xác định và bố trí dựa trên

các kểt quả thu được từ ảnh vệ tinh. Kết quả thu nghiên cứu cho thấy sinh khối trung

bình trên và dưới mặt đất tại 40 ô tiêu chuẩn là 157 tấn/ha. Tổng trọng lượng sinh khối

khô trên và dưới mặt đất đối với rừng loại 1 là 147 tấn/ ha nhỏ hơn tổng trọng lượng

khô của rừng ngặp mặn loại 2 (190 tấn/ha). Quy đổi ra tổng khối lượng CO2 là 282

tấn/ha. Qua phân tích kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng sinh khối rừng ngặp mặn ở Kiên

Giang là cao hơn so với kết quả một số nghiên cứu đã công bố (Saenger (2002),

Komiyama và cs, (2008), Alongi, (2009)). Đề tài cũng ước tính được tổng sinh khối

rừng ngặp mặn ở Kiên Giang hiện có (dựa trên phương pháp ngoại suy từ các khu vực

rừng đã được khoanh vẽ trên bản đồ) là 549.114 tấn, tương đương với 269.089 tấn

carbon lưu trữ được [19].

Bên cạnh các nghiên cứu về tích tụ carbon của các khu RNM, các nghiên cứu về

tích tụ carbon nghiên cứu các kiểu rừng khác cũng đã được thực hiện như rừng trồng,

rừng thường xanh mưa ẩm nhiệt đới, rừng phục hồi sau nương rẫy….

Ngô Đình Quế và Đinh Thanh Giang (2008) đã nghiên cứu khả năng hấp thụ

CO2 của một số rừng trồng chủ yếu ở Việt Nam như rừng Bạch đàn 3 -12 tuổi, rừng

Keo lai 3 – 12 tuổi, rừng Thông nhựa 3 tuổi, 13 tuổi, 21 tuổi. Nghiên cứu sử dụng

phương pháp lập ô tiêu chuẩn, chọn một số cây tiêu chuẩn để giải tích, đo đếm các chỉ

tiêu sinh khối (thân, cành, lá, rễ), đào diện đất mô tả và lấy mẫu đất ở độ sâu 0 - 20 cm.

Tác giả đã chứng minh được lượng CO2 hấp thụ phụ thuộc rất lớn vào trữ lượng rừng

và tuổi rừng. Nghiên cứu cũng tiến hành định lượng về việc giảm phát thải khí thông

qua trồng rừng, kết quả chỉ ra Keo lai có tiềm năng giảm phát thải bình quân tương

đương với 17,4 tấn CO2/ha [17].

Viên Ngọc Nam và Nguyễn Thị Hà (2009) trong nghiên cứu “ Đánh giá khả năng

hấp thụ CO2 của rừng Keo lai (Acacia auriculiformis x A. mangium) trồng tại quận 9,

thành phố Hồ Chí Minh” đã dùng phương pháp nghiên cứu sinh khối quần thể thông

qua sinh khối cây cá thể (cây tiêu chuẩn đại diện cho lâm phần theo cấp tuổi). Tác giả

đã thu thập số liệu trên 21 ô tiêu chuẩn tạm thời qua đo đếm 1 lần. Mỗi ô tiêu chuẩn có diện tích là 500 m2 (20 x 25 m) và tiến hành đo đếm các chỉ tiêu sinh trưởng phục vụ

cho nội dung nghiên cứu của đề tài. Sau đó chọn 1 số cây tiêu chuẩn để giải tích, đo

đếm các chỉ tiêu sinh khối (thân, cành, lá), lấy mẫu để phân tích. Lập 5 ô dạng bản với diện tích 1 m2 trong mỗi ô tiêu chuẩn, thu thập, đo đếm lượng thảm mục hiện có (cành,

lá rụng dưới tán rừng). Trong phương pháp này, hàm lượng carbon trong sinh khối

được xác định thông qua việc áp dụng hệ số mặc định trong phần mềm The Fullcam

carbon accounting Model (Version 3.0) User Manual của Gary Richard, David Evans

và cs (2005), với các bộ phận thân, cành, lá tương ứng với các hệ số 0,50; 0,47; 0,52.

Nghĩa là hàm lượng carbon được tính bằng cách nhân sinh khối khô của các bộ phận

với hàm số mặc định trên. Theo đó hàm lượng carbon của cây sẽ là tổng hàm lượng

carbon ở các bộ phận: thân, cành, lá. Rồi từ carbon lại suy ra CO2 như sau:

Lượng CO2 hấp thụ = trữ lượng C*44/12

Hay 1 tấn CO2 tương ứng 3,67 tấn C.

Kết quả đã phân tích, tính toán lượng carbon trong sinh khối trên mặt đất, sàn

rừng, xác định được mối tương quan giữa trữ lượng, sinh khối và lượng CO2 hấp thụ

hàng năm của Keo lai 3, 5, 7 tuổi là 17,13; 21,99 và 21,53 tấn CO2/ha/năm. Kết quả

nghiên cứu cũng đã bước đầu lượng giá được giá trị thu nhập bằng tiền từ khả năng

hấp thu CO2 của rừng Keo lai ở tuổi 3 là 3,015 triệu đồng, tuổi 5 là 3,87 triệu đồng và

tuổi 7 là 3,789 đồng/ha/năm [8].

Viên Ngọc Nam và Tôn Thiện An (2010) trong nghiên cứu “Khả năng tích tụ

carbon của rừng Thông ba lá (Pinus kesiya Royle ex Gordon) tự nhiên ở tỉnh Lâm

Đồng” cho kết quả là lượng carbon tích lũy trung bình trong quần thể là 118,5 ± 10,34

tấn C/ha. Lượng carbon tích lũy trong bộ phận thân cao nhất là 68,62 ± 5,97 tấn/ha,

cành là 20,41 ± 1,78, rễ là 22,33 ± 1,95 và thấp nhất là carbon của bộ phận lá là 7,14 ±

0,81 tấn/ha [9].

Trần Bình Đà và cs (2010) đã sử dụng phương pháp đánh giá nhanh tích lũy

carbon để ước tính lượng carbon tích lũy cho 2 trạng thái rừng phục hồi sau nương rẫy,

tỉnh Hòa Bình. Nghiên cứu đã sử dụng phương trình của Kertterings (2001) để tính

sinh khối trên mặt đất của cây rừng theo công thức:

B = 0,11*ρ*D2+c

Trong đó:

ρ: Tỉ trọng gỗ

c = 0,62

r = 0,11

Tác giả đã áp dụng tỉ trọng gỗ bình quân khu vực rừng nhiệt đới ở Indonesia là ρ

= 0,62 để áp dụng cho khu vực nghiên cứu.

Carbon được tính bằng cách nhân sinh khối với hệ số 0,46. Kết quả là lượng CO2

hấp thụ của trạng thái rừng IIA sau 10 năm đạt 9,08 tấn/ha, IIB sau 20 năm đạt 137,2

tấn/ha [3].

Đỗ Hoàng Chung và cs (2010) đã nghiên cứu đánh giá lượng carbon tích lũy trên

mặt đất của một số trạng thái rừng tại Thái Nguyên, tác giả sử dụng phương trình tính

sinh khối trên mặt đất:

AGB = 0,11*ρ*D2+c

Kết quả là trạng thái thảm cỏ, trảng cây bụi, cây bụi xen cây gỗ tái sinh có lượng

carbon tích lũy là 1,78 - 13,67 tấn/ha, rừng trồng đạt 13,52 - 53,25 tấn/ha, rừng phục

hồi tự nhiên đạt 19,08 - 35,27 tấn/ha [2].

Nguyễn Thị Hoài (2012) đã nghiên cứu trên rừng tự nhiên ở VQG Bidoup Núi

Bà thông qua tỉ trọng gỗ và đường kính là:

AGB = 0,4691*ρ*D2,295

Kết quả là đã tính được lượng carbon trung bình của khu vực nghiên cứu là

567,08 tấn/ha, trong đó carbon trên mặt đất là 375 tấn/ha (chiếm 66,2 %), carbon dưới

mặt đất là 86,07 tấn/ha (chiếm 15,2 %), carbon sàn rừng là 5,22 tấn/ha (chiếm 0,97 %)

và carbon trong đất là 99,99 (chiếm 17,6 %) [5].

Phạm Ngọc Bình (2013), với đề tài “Khả năng dự trữ carbon của rừng kín thường

xanh mưa ẩm nhiệt đới ở Vườn Quốc gia Kon Ka Kinh, tỉnh Gia Lai” đã tiến hành bố

trí 40 ô đo đếm trên bốn trạng thái rừng khác nhau, thống kê 913 cá thể, thuộc 204 loài

thực vật thân gỗ, của 44 họ. Tác giả thu thập các chỉ tiêu về đường kính, chiều cao,

mật độ, tiết diện ngang, trữ lượng bình quân của các cây rừng ở các trạng thái rừng. sử

dụng phương pháp tính sinh khối cây cá thể theo phương pháp của Brown (1997) như

B = VOB*WD*BEF

Trong đó: VOB: Thể tích thân cây (m3) được tính theo công thức:

1,3*0,7854*Hvn*f

VOB = G*H*f = D2

(với F = 0,45, Sổ tay điều tra quy hoạch rừng, 1995).

BEF: Hệ số chuyển đổi sinh khối

WD: Tỉ trọng gỗ

Sau đó xây dựng phương trình sinh khối khô trên mặt đất (AGB) theo phương

pháp của Ketterings (2001) như sau:

AGB = r* *D2+c

Trong đó: 𝜌

AGB: Sinh khối trên mặt đất (t/ha)

r: Tham số không đổi đại diện và đặc trưng về khí hậu, lập địa và vị trí cho khu

vực nghiên cứu (r = a/ )

c: Số mũ của phương trình H = a*Dc 𝜌

: Tỷ trọng gỗ

Tác giả đã sử dụng tỉ trọng gỗ của các loài theo Nguyễn Ngọc Chinh (1996), dữ 𝜌

liệu tỷ trọng gỗ của tổ chức Nông Lâm nghiệp Thế giới (http://www. Worldagro –

forestry.org/sea), đối với một số loài không có trong bảng thì tác giả áp dụng tỷ trọng

gỗ cho khu vực Châu Á là: = 0,57 (Reyes, 1992).

Sau khi đã ước lượng được sinh khối trên mặt đất AGB, dùng hệ số chuyển đổi 𝜌

để tính carbon C = 0,47*AGB (IPCC, 2006). Cuối cùng là lượng giá khả năng hấp thụ

CO2 của diện tích rừng.

Trong kết quả nghiên cứu, tác giả đã đưa ra phương trình tổng quát để tính sinh

khối thông qua tỉ trọng gỗ và đường kính:

AGB = 0,1258* *D2,5153 [1].

Phạm Thị Thu Trang (2012) trong nghiên cứu “Định lượng khả năng hấp thụ 𝜌

CO2 của cây thân gỗ ở một số công viên thuộc quận 1 thành phố Hồ Chí Minh” đã sử *D2+c (theo Ketterings dụng phương pháp xác định sinh khối theo phương trình B = r*

(2001) xây dựng theo tỉ trọng gỗ và đường kính thân cây. Phương pháp tiến hành tính 𝜌

toán thể tích thân cây, sinh khối thân cây thông qua V và WD, sinh khối của cây (B)

trên mặt đất thông qua sinh khối cây và chỉ số BEF. Trên cơ sở IVIchọn loài ưu thế để

xây dựng phương trình sinh khối (B) chung cho từng công viên và dựa vào tương quan

giữa Hvn và D1,3 để lấy tham số c. Ngoài ra tác giả cũng tính toán sinh khối dưới mặt

đất bằng phương pháp cách gián tiếp qua sử dụng phương trình tương quan của

Pearson (2005) đã tính cho rừng nhiệt đới.

Trong kết quả nghiên cứu tác giả đã xây dựng được phương trình sinh khối theo

D1,3 và tỉ trọng gỗ của từng công viên là:

2,6201

Công viên Tao Đàn: B = 0,1089* *D1,3

2,5953 2,5591

*D1,3

2,5648 [21].

Công viên 30 tháng 4: B = 0,1362* 𝜌 Công viên 23 tháng 9: B = 0,0877* *D1,3

*D1,3 𝜌 Công viên Lê Văn Tám: B = 0,1371* 𝜌

1.3. CÁC PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 𝜌

Tất cả các chất hữu cơ ở dạng sống và chết còn ở trên cây, hoặc ở dưới mặt đất

được gọi là sinh khối. Người ta xác định sinh khối trong nhiều nghiên cứu với các mục

đích khác nhau. Trong lâm nghiệp việc xác định sinh khối rừng cho phép đánh giá

năng suất của lâm phần. Ngoài ra sự thay đổi sinh khối rừng cũng giúp cho việc đánh

giá những thay đổi trong cấu trúc và chức năng của hệ sinh thái trong phạm vi rộng

(Brown, 1997) [24].

Việc đánh giá sinh khối cây rừng có ý nghĩa rất quan trọng trong việc quản lý, sử

dụng rừng. Chính vì thế các phương pháp tính sinh khối các bộ phận của cây rừng

ngày càng được hoàn thiện và chính xác hơn.

Theo định nghĩa thì sinh khối rừng chính là lượng chất hữu cơ của khu rừng đó,

mà chất hữu cơ được cây rừng tạo ra thông qua quá trình quang hợp từ nguyên liệu

đầu vào là khí CO2 và H2O. Như vậy qua việc định lượng sinh khối ta có thể xác định

khả năng cố định khí CO2 của cả khu rừng. Điều này có ý nghĩa quan trọng để đánh giá

vai trò của rừng trước tình hình biến đổi khí hậu mà nguyên nhân chính là hàm lượng

khí CO2 do các hoạt động sống của con người thải ra vượt mức cho phép.

Hiện nay hệ thống các phương pháp do các nhà nghiên cứu thực hiện đã khá

hoàn chỉnh. Tùy vào điều kiện của từng khu rừng cũng như mục đích nghiên cứu khác

nhau mà áp dụng riêng lẻ hoặc kết hợp nhiều phương pháp.

1.1.1. Phương pháp dựa trên mật độ sinh khối của rừng

Theo phương pháp này, tổng lượng sinh khối trên bề mặt đất có thể được tính

bằng cách nhân diện tích của một lâm phần với mật độ sinh khối tương ứng (thông

thường là trọng lượng của sinh khối trên mặt đất/ha). Carbon thường được tính từ sinh

khối bằng cách nhân hệ số chuyển đổi mặc định là 0,5. Vì vậy, việc chọn hệ số chuyển

đổi có vai trò rất quan trọng cho tính chính xác của phương pháp.

Mật độ sinh khối của rừng phụ thuộc chủ yếu vào tổ thành loài cây, độ phì của

đất và tuổi rừng. Do sai số của phương pháp này tương đối lớn nên nó thường chỉ được

dùng để ước lượng trong điều tra sinh khối rừng nhanh trên phạm vi quốc gia [17].

1.1.2. Phương pháp dựa trên điều tra rừng thông thường

Để điều tra sinh khối và hấp thụ carbon của rừng, phương pháp đo đếm trực tiếp

truyền thống trên một số lượng ô tiêu chuẩn đủ lớn của các đối tượng rừng khác nhau

cho kết quả đáng tin cậy. Tuy nhiên, phương pháp này khá tốn kém [17].

1.1.3. Phương pháp dựa trên các nhân tố lâm phần

Các nhân tố điều tra lâm phần như sinh khối, tổng tiết diện ngang, mật độ, tuổi,

chiều cao tầng trội và thậm chí các yếu tố khí hậu, đất đai có mối liên hệ với nhau và

được mô phỏng bằng các phương trình quan hệ. Các phương trình này được sử dụng để

xác định sinh khối và hấp thụ carbon cho lâm phần. Phương trình dự đoán sinh khối:

Y= bo+bi*Xi

ΣY = N.bo+bi*ΣXi

Trong đó:

Y: Sinh khối

Xi: Nhân tố của lâm phần

N: Số cây lâm phần.

bi, bo: Hệ số của phương trình.

Để áp dụng phương pháp này cần phải đảm bảo về số liệu chính xác của các nhân

tố điều tra để xây dựng phương trình [17].

1.1.4. Phương pháp dựa trên số liệu cây cá lẻ

Hầu hết các nghiên cứu từ trước cho đến nay về sinh khối và hấp thụ carbon là

dựa trên kết quả nghiên cứu của cây cá lẻ, trong đó có hàm lượng carbon trong các bộ

phận của cây. Theo phương pháp này, sinh khối cây cá lẻ được xác định từ mối quan

hệ của nó với các nhân tố điều tra khác của cây cá lẻ như chiều cao, đường kính ngang

ngực, tiết diện ngang, thể tích hoặc tổ hợp của các nhân tố này của cây.

Y (sinh khối, hấp thụ carbon) = f (nhân tố điều tra cây cá lẻ) [17].

1.1.5. Phương pháp dựa trên mô hình sinh trưởng

Trên thế giới có rất nhiều mô hình sinh trưởng đã được phát triển. Vì vậy cần

phải xác định được những điểm chung để phân loại mô hình. Các tác giả đã cố gắng

phân loại mô hình theo các nhóm khác nhau với những tiêu chuẩn khác nhau. Có thể

phân loại mô hình thành các dạng chính sau đây:

- Mô hình thực nghiệm: thống kê dựa trên những đo đếm của sinh trưởng và các

điều kiện tự nhiên của thời điểm đo đếm mà không xét đến các quá trình sinh lý học.

- Mô hình động thái: mô hình sinh lý học mô tả đầy đủ các cơ chế hóa sinh, lý

sinh trong hệ sinh thái và sinh vật.

- Mô hình hỗn hợp, kết hợp phương pháp xây dựng hai loại mô hình trên đây để

xây dựng mô hình hỗn hợp.

Cho đến nay trên thế giới đã có rất nhiều mô hình động thái hay mô hình hỗn hợp

được xây dựng để mô phỏng quá trình phát triển của hệ sinh thái rừng như BIOMASS,

ProMod, 3 PG, Gen WTO, CO2Fix, CENTURY…

- Mô hình CO2Fix có khả năng áp dụng cho các nước đang phát triển chưa có

điều kiện thực hiện và thu thập số liệu trên các thí nghiệm, ô định vị lâu năm. Mô hình

này đã được sử dụng độc lập hoặc kết hợp với các mô hình khác để điều tra hấp thụ

carbon và động thái qui mô lâm phần cho đến qui mô quốc gia như các nước châu Âu,

Australia, Indonexia, Costa Rica… Vì vậy có thể sử dụng mô hình vào điều tra carbon,

động thái quá trình này ở hệ sinh thái rừng ở Việt Nam [17].

1.1.6. Phương pháp dựa trên công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý

Phương pháp này sử dụng các công nghệ viễn thám và hệ thống thông tin địa lý

(GIS) với các công cụ như ảnh hàng không, ảnh vệ tinh, laze, rada, hệ thống định vị

toàn cầu (GPS)… để đo đếm lượng carbon trong hệ sinh thái và biến đổi của chúng.

Nó thường được áp dụng cho các điều tra ở phạm vi quốc gia hoặc vùng có diện tích

rừng lớn. Phương pháp này đòi hỏi thiết bị xử lí, nhân lực trình độ cao [17].

1.1.7. Phương pháp dựa trên điều tra thể tích

Phương pháp này được áp dụng cho rừng khép tán thành thục thứ cấp trong điều

kiện khí hậu ẩm và khô. Dữ liệu cần thiết cho phương pháp là thể tích thân cây

VOB/ha, điều tra thể tích tất cả các loài cây với đường kính tại vị trí 1,3 m nhỏ nhất là

10 cm, Brown S. (1997) đã sử dụng phương trình sau:

ABD = VOB*WD*BEF

Trong đó:

- AGB (tấn/ha): Tỉ trọng sinh khối trên mặt đất. - VOB (m3/ha): Mật độ thể tích thân cây.

- BEF: Hệ số chuyển đổi (Tỷ số giữa sinh khối trên mặt đất với sinh khối thân

cây).

- WD: Tỉ trọng gỗ trung bình

(Sử dụng bảng tra tỷ trọng gỗ của các loài theo tổ chức Nông Lâm nghiệp Thế

giới, những loài cây không có trong danh sách thì WD = 0,57 ở khu vực Châu Á) [17].

1.4. PHƯƠNG PHÁP XÂY DỰNG PHƯƠNG TRÌNH SINH KHỐI

Dựa trên các tài liệu của Winrock như MacDicken, K. G. 1997, Winrock Carbon

Methods Manual; Revised IPCC (1996), Timothy Pearson, Sandra Brown (2005).

Viên Ngọc Nam (2012) đã đề xuất phương pháp xác định giá trị hấp thu carbonic của

rừng để áp dụng chi trả dịch vụ môi trường rừng, mục đích của đề xuất này là cung cấp

phương pháp để ước lượng tính trữ lượng carbon áp dụng trong chi trả dịch vụ môi

trường rừng và tham gia các dự án có liên quan đến carbon trong điều kiện ở Việt

Nam. Phương pháp được đề xuất để ước tính đến bể carbon là cây sống thông qua sinh

khối của cây. Các hướng dẫn gồm phương pháp, các công cụ, kĩ thuật, thủ tục và các

giá trị mặc định cho các đo đạc và ước tính trữ lượng carbon và thay đổi carbon theo

thời gian [15].

Các bước tiến hành trong xác định carbon để tính toán giá trị carbon của cây

rừng như sau: Xác định vùng dự án  phân cấp (diện tích)  quyết định bể carbon đo

đếm  xác định kiểu, số lượng, kích thước và hình dạng ô đo đếm  xác định dung

lượng ô đo đếm. (Timothy Person, Sandra Brown, 2005) [47].

Việc phát triển phương trình sinh khối là vấn đề quan trọng trong việc tính toán

lượng hấp thụ CO2 của cây rừng trên cũng như dưới mặt đất. Đối với rừng trồng hay

rừng tự nhiên thuần loại thì vấn đề xây dựng các phương trình tương quan có phần đơn

giản hơn rừng tự nhiên nhiều loài. Để việc tính toán khả năng hấp thụ CO2 của cây

rừng ở từng nơi được chính xác cần xây dựng các phương trình tương quan cho từng

loài cây của địa phương. Trong trường hợp chưa có xây dựng phương trình của địa

phương thì có thể sự dụng một số phương trình tổng quát đã được một số tác giả xây

dựng. Tuy nhiên việc sử dụng cũng cần có nhiều cân nhắc để việc tính toán có được độ

tin cậy cao.

Hiện nay, có 2 phương pháp được sử dụng để xây dựng phương trình sinh khối

bao gồm các bước sau:

Phương pháp I.

Bước 1: Chọn loài cây chiếm ưu thế dựa vào chỉ số quan trọng IVI > 5% đối với

rừng tự nhiên.

Bước 2: Chọn khoảng 30 cây ngẫu nhiên đại diện đầy đủ các cỡ đường kính hiện

có hoặc dự kiến thành một chuỗi đường kính từ nhỏ đến lớn.

Bước 3: Tiến hành đo lường đường kính ngang ngực (D1,3) và chiều cao của mỗi cây.

Bước 4: Chặt các cây đã chọn xuống mặt đất. Cắt cây theo kích thước phù hợp (1

-2 m) để cân khối lượng tươi của cây và đo thể tích từng đoạn.

Bước 5: Cân và lấy các mẫu tươi của từng bộ phận của cây đem về phòng thí

nghiệm để phân tích tính tỉ lệ khô/tươi và phân tích carbon.

Bước 6: Sau khi có kết quả tỉ lệ khô/tươi theo từng bộ phâ (thân, cành, lá, rễ) thì

tính được tổng khối lượng của từng cây.

Bước 7: Xây dựng phương trình sinh khối tươi, khô, carbon hay CO2 với D1,3.

Khi sử dụng các phương trình về sinh khối cần chú ý đến giới hạn về đường kính

lớn nhất để phương trình đạt được độ chính xác.

Phương pháp II. Trong trường hợp không thể chặt hạ số lượng cây lớn (>30 cây)

và kinh phí không cho phép thì sử dụng phương pháp tính sinh khối cây trung bình

theo cấp kính. Mặc dù phương pháp này không chính xác bằng phương páhp tính cho

từng loài.

Bước 1. Sử dụng số liệu về đưởng kính (D1,3) đo được để xây dựng bảng tần số

cây theo cấp kính, khoảng cách giữa các cấp càng nhỏ thì sai số càng nhỏ.

Bước 2: Xác định cây trung bình gần với cây có đường kính trung bình của mỗi

cáp trong rừng trồng hay rừng tự nhiên.

Bước 3: Hạ cây trung bình của từng cấp đã chọn và tính khối lượng khô theo như

phương pháp I.

Bước 4: Tính tổng khối lượng khô của tất cả các cây trong mỗi cấp kính rồi cộng lại.

Sau khi xây dựng phương trình tính sinh khối cho khu vực nghiên cứu, để tính

lượng carbon tích lũy thì các dự án thường tính toán lượng carbon thông qua hệ số

chuyển đổi sinh khối khô là 0,47 (IPCC, 2006).

Lượng carbon = Sinh khối*0,47

Trong trường hợp tỉ lệ carbon/sinh khối đã tính thì sử dụng sẽ chính xác hơn.

Tổng lượng carbon tích lũy của cây là tổng lượng carbon của các bộ phân thân,

cành, lá. Từ carbon tích lũy tính được lượng CO2 tương đương mà cây hấp thu như

Xác định lượng CO2 = Lượng C tích tụ*44/12 hay CO2 = 3,67*C. Hay một tấn C

tương ứng với 3,67 tấn CO2

Sau khi tính được lượng CO2 hấp thụ của khu vực nghiên cứu, tiếp tục lượng giá

khả năng hấp thụ CO2 của rừng dựa trên giá CO2 của thị truờng.

1.5. NHẬN ĐỊNH TỔNG QUAN

Qua phần tổng quan các nghiên cứu trên thế giới và tại Việt Nam cho thấy việc

nghiên cứu về ước lượng, xác định sinh khối cũng như khả năng hấp thụ CO2 của các

khu rừng ngày càng được các nhà khoa học chú trọng. Nhìn chung các phương pháp

được các tác giả sử dụng chủ yếu là điều tra, phân tích mẫu cây tiêu chuẩn sau đó áp

dụng hệ số chuyển đổi để đưa ra trữ lượng CO2 có thể tích lũy trong rừng.

Trong tất cả các phương pháp thì phương pháp chặt hạ và cân trọng lượng cây

tiêu chuẩn là phương pháp chính xác nhất để tính sinh khối trên mặt đất của rừng. Tuy

nhiên phương pháp này lại có nhiều hạn chế là tốn thời gian, kinh phí, phá hủy một

lượng mẫu cây lớn để phân tích, xác định các mối tương quan của các yếu tố với sinh

khối. Vì vậy phương pháp này chỉ có thể thực hiện với một khu vực có diện tích nhỏ,

kích cỡ cây nhỏ và thường áp dụng với rừng trồng. Trong khi đó các khu rừng tự nhiên

cũng có vai trò quan trọng trong việc tích lũy CO2 lại rất khó để áp dụng bởi sự đa

dạng về loài, đa dạng về kích cỡ và liên quan đến việc bảo tồn sự đa dạng sinh học

không cho phép chặt hạ cây rừng để đo đếm.

Bởi những hạn chế của phương pháp chặt hạ cây để tính sinh khối mà phương

pháp bảo tồn cây đã trở nên được ưa chuộng hơn và ngày càng được hoàn thiện để cho

những ước lượng chính xác nhất. Hiện nay một phương pháp đang được nhiều tác giả

nỗ lực xây dựng là phương trình tính toán sinh khối dựa vào đường kính D1,3 và yếu tố

tỉ trọng gỗ (Brown và cs, 1997; Kertterings và cs, 2001). Trong phương pháp này, tỉ

trọng gỗ chính là yếu tố đặc trưng cho sự đa dạng về thành phần loài của các cây gỗ

nhiệt đới, tỉ trọng gỗ càng cao thì chất lượng loài cây gỗ đó càng tốt và ngược lại.

Các phương trình có dạng:

AGB = r* *D2+c.

Qua phần tổng quan và thực tiễn khu vực nghiên cứu tại RNM tự nhiên Cần Giờ, 𝜌

chúng tôi cũng sử dụng phương pháp của Ketterings và cs (2001) để xây dựng phương

trình ước tính sinh khối cây RNM thông qua tỉ trọng gỗ và đường kính cây rừng.

Tuy nhiên điểm khác biệt so với các nghiên cứu đã được thực hiện trước đây nói

chung và đặc biệt các nghiên cứu đã được tiến hành tại khu RNM Cần Giờ là:

- Chúng tôi tiến hành nghiên cứu trên RNM tự nhiên với tổ hợp của nhiều loài

cây phổ biến, qua đó xây dựng phương trình tính sinh khối chung cho nhiều loài.

- Trong các nghiên cứu trước đây, khi sử dụng phương pháp xây dựng phương

trình tính toán sinh khối dựa vào đường kính D1,3 và tỉ trọng gỗ, các tác giả đều sử

dụng bảng tra tỷ trọng gỗ của các loài theo tổ chức Nông Lâm nghiệp Thế giới (những

loài cây không có trong danh sách thì WD = 0,57 ở khu vực Châu Á theo Brown,

1997) điều này dẫn đến kết quả là độ chính xác không cao, bởi tỉ trọng gỗ phụ thuộc

vào loài, độ tuổi, điều kiện môi trường của từng khu vực khác nhau và nhiều yếu tố

khác…Chính vì vậy trong nghiên cứu này, chúng tôi tiến hành xác định tỉ trọng gỗ cụ

thể của các loài trong khu vực nghiên cứu mà không sử dụng bảng tra tỉ trọng gỗ của

các loài có sẵn.

- Cuối cùng, điểm khác biệt với các nghiên cứu tính toán sinh khối cho các loại

rừng đặc biệt là rừng tự nhiên, các tác giả đã sử dụng phương trình sinh khối với 2 yếu

tố liên quan là đường kính và tỉ trọng gỗ, để xây dựng được các phương trình tính sinh

khốii, các tác giả đều thực hiện việc chặt hạ để xác định sinh khối cây cá thể. Nhưng

trong nghiên cứu này, chúng tôi tiến hành theo phương pháp hoàn toàn không chặt hạ

cây mà sử dụng phương pháp tính sinh khối cây cá thể dựa theo phương pháp của

Brown (1997):

ABD = VOB*WD*BEF

Trong đó:

- ABD (tấn/ha): Tỉ trọng sinh khối trên mặt đất. - VOB (m3/ha): Mật độ thể tích thân cây.

- BEF: Hệ số chuyển đổi (Tỷ số sinh khối trên mặt đất với sinh khối thân cây).

- WD: Tỉ trọng gỗ trung bình. (Sử dụng các số liệu tỉ trọng gỗ do chính đề tài

thực hiện.)

Chương 2. NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

2.1. ĐỐI TƯỢNG NGHIÊN CỨU

Đề tài tiến hành nghiên cứu, xác định tỉ trọng gỗ và sinh khối của một số loài cây

ngập mặn tại Khu Dự trữ sinh quyển RNM Cần Giờ, thành phố Hồ Chí Minh: Dà vôi

(Ceriops tagal (Perr) C. B. Rob.), Dà quánh (Ceriops zippeliana Blume), Bần trắng

(Sonneratia alba Bl. J. E. Smith), Cóc trắng (Lumnitzeta racemosa Willd), Mấm trắng

(Avicennia alba Blume), Mấm biển (Avicennia marina (Forsk.) Vierh. Var. marina),

Đước đôi ( Rhizophora apiculata Blume), Mấm đen (Avicennia officinalis L.), Giá

(Excoecaria agallocha L.), Quao nước (Dolichandron spathacea (L.F.) K.Schum).

Bảng 2.1. Đặc điểm sinh thái, phân bố các loài cây ngập mặn nghiên cứu tại rừng ngập

mặn Cần Giờ [52].

Stt Tên loài Đặc điểm phân bố và sinh thái

Mọc trên đất sét, sét chặt. Dà vôi (Ceriops tagal (Perr) Ngập triều >1,5 m, nước mặn - rất mặn. 1 C. B. Rob.) Phân bố ở tiểu khu 14, 15, 17, 18,21, 22.

Dà quánh (Ceriops Mọc nơi đất sét, sét chặt. Ngập triều từ 1,5 - 2 2 zippeliana Blume) m, nước mặn. Phân bố ở tất cả các tiểu khu.

Bần trắng (Sonneratia alba Mọc trên đất bùn. Ngập triều < 0,5 m. Phân bố 3 Bl. J. E. Smith) ở nhiều tiểu khu.

Cóc trắng (Lumnitzeta Đất sét, ngập triều 1,5 - 2 m, nước mặn. 4 Phân bố ở tất cả các tiểu khu. racemosa Willd)

Là loài tiên phong ở nơi đất mới bồi.

Sống ở nơi có đất bùn mềm, ngập triều < 0,5 m, Mấm trắng (Avicennia alba nước mặn. 5 Blume) Phân bố trên các bãi bồi ở tất cả các tiểu khu

trong RNM Cần Giờ.

6 Mấm biển (Avicennia Mọc trên đất sét – sét chặt, ngập triều > 1,5 m,

marina (Forsk.) Vierh. Var. nước mặn – rất mặn.

marina) Phân bố rải rác hoặc từng đám nhỏ ở các tiểu

khu 12, 17, 20, 21, 22.

Đất bùn mềm, sét, ngập triều 1 - 2 m, nước lợ -

mặn. Đước đôi ( Rhizophora 7 Phân bố ở tất cả các tiểu khu của RNM Cần apiculata Blume)

Giờ.

Cây thường mọc nơi đất sét – sét chặt, ngập Mấm đen 8 triều > 1,5 m, nước mặn, rất mặn. (Avicennia officinalis L.) Phân bố ở tất cả các tiểu khu.

Mọc nơi đất sét chặt, ngập triều > 2 m, nước lợ

mặn. Giá 9 Thường phân bố ở vùng giáp giữa RNM và nội (Excoecaria agallocha L.) điạ, tuy nhiên vẫn có thể bắt gặp ở tất cả các

tiểu khu.

Cây thường mọc trên dạng đất bùn mềm, sét, Quao nước (Dolichandron ngập triều từ 1 - 2 m, nước mặn. 10 spathacea (L.F.) K.Schum). Phân bố ở các tiểu khu 10,12, 17, 23.

2.2. NỘI DUNG NGHIÊN CỨU

2.2.1. Điều tra các nhân tố liên quan

- Bố trí ô đo đếm.

- Xác định tên loài cây, số cây và các chỉ tiêu đo đếm ngoại nghiệp ở khu vực

nghiên cứu.

- Xác định các đặc trưng về đường kính, chiều cao, thể tích.

- Tương quan giữa chiều cao và đường kính.

2.2.2. Xác định tỉ trọng gỗ các loài nghiên cứu

- Thu thập mẫu gỗ, xác định tỉ trọng gỗ của các loài nghiên cứu.

2.2.3. Xây dựng phương trình tính sinh khối chung cho các loài nghiên cứu tại

rừng ngập mặn tự nhiên Cần Giờ

- Xác định sinh khối cây cá thể trên mặt đất thông qua thể tích.

- Xác định lượng carbon của cây trên mặt đất.

- Tương quan Hvn – D1,3.

- Tính thể tích thân cây: V = G*H*f.

- Tương quan AGB – D1,3.

- Xây dựng phương trình tính sinh khối chung cho các loài nghiên cứu.

2.2.4. Xác định hệ số chuyển đổi

- Xác định hệ số chuyển đổi để tính sinh khối của từng loài khi sử dụng phương

trình tính sinh khối chung và phương trình riêng đối với các loài: Mắm trắng, Đước

đôi, Dà quánh, Cóc trắng.

2.2.5. Xem xét tương quan giữa lượng carbon tích tụ với các nhân tố điều tra

- Xem xét quan hệ giữa carbon tích tụ với các nhân tố điều tra: Đường kính

(D1,3), chiều cao cây (Hvn), tỉ trọng gỗ (WD).

2.2.6. Tính toán giá trị bằng tiền khả năng hấp thu CO2 ở rừng ngập mặn tự

nhiên Cần Giờ

- Từ lượng carbon tính toán ước lượng khả năng hấp thụ CO2 ở rừng ngập mặn tự

nhiên Cần Giờ.

- Sử dụng giá CO2 theo thị trường để tính giá trị bằng tiền/ha.

2.3. PHƯƠNG PHÁP LUẬN

Trong tự nhiên carbon đi theo một chu trình và giữ được sự cân bằng giữa lượng

CO2 được sinh ra do các nguồn thải trong môi trường như: Đốt cháy, các hoạt động

sản xuất của con người, hô hấp của thực vật, động vật… đều được đồng hóa và cố định

bởi quá trình quang hợp tạo thành các hợp chất hữu cơ quan trọng tạo nên sinh khối

cho thực vật và mở đầu cho các chuỗi thức ăn và lưới thức ăn trong hệ sinh thái. Quá

----> Sinh khối

trình này có thể tóm tắt trong phương trình:

CO2 + H2O  C6H12O6

Chính vì vậy nghiên cứu khả năng hấp thụ CO2 của 1 khu rừng hay ước lượng

phần khí CO2 mà khu rừng đó hấp thu được, người ta tiến hành các phương pháp để

định lượng sinh khối của khu rừng đó.

Phương pháp luận của đề tài là kế thừa có chọn lọc các phương pháp nghiên cứu

về khả năng hấp thụ CO2 của rừng thông qua đường kính, tỉ trọng gỗ của từng loài,

thành lập phương trình để tính sinh khối chung cho cho các loài khác nhau được

nghiên cứu, sau đó ước lượng sinh khối của khu rừng.

Phương pháp nghiên cứu có thể tóm tắt theo sơ đồ sau:

2.4. PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN

2.4.1. Chuẩn bị

- Thu thập tài liệu, dữ liệu có liên quan đến khu vực nghiên cứu và nội dung,

phương pháp nghiên cứu.

- Xác định vị trí các ô đo đếm bằng ảnh vệ tinh. Chọn lựa những vị trí rừng tự

nhiên hỗn giao nhiều loài.

- Trang thiết bị phục vụ cho nghiên cứu bao gồm:

+ Thước đo đường kính thân cây, thước dây dài 20 m hoặc 25 m.

+ Máy ảnh kĩ thuật số.

+ Các dụng cụ ghi chép, lưu trữ: Bảng đánh dấu ghi chép vị trí ô đo đếm, biểu

điều tra in sẵn, sổ tay điều tra, bút ghi chép, bút xóa.

+ Các dụng cụ đánh dấu: Cọc tiêu, cọc mốc, sơn đánh dấu.

+ Các dụng cụ định vị, định hướng gồm: Bản đồ địa hình, địa bàn, máy GPS.

+ Các dụng cụ cần thiết để tính tỉ trọng gỗ: Ống đong, bọc nilon, nhãn ghi mẫu,

cân điện tử, máy sấy.

2.4.2. Ngoại nghiệp

- Bố trí ô đo đếm tại khu vực RNM tự nhiên tại rừng Cần Giờ: Tiến hành bố trí

30 ô đo đếm (10*10 m = 100 m2) tại khu vực RNM tự nhiên.

- Định vị bằng máy GPS các ô đo đếm.

Hình 2.1. Vị trí 30 ô đo đếm được bố trí tại khu vực nghiên cứu

Hình 2.2. Bố trí ô đo đếm và định vị ô đo đếm bằng máy GPS

- Điều tra khu vực nghiên cứu về thành phần loài, đường kính ngang ngực (D1,3),

chiều cao vút ngọn (Hvn).

Hình 2.3. Xác định đường kính thân cây và thu mẫu gỗ tính tỉ trọng

Hình 2.4. Các mẫu gỗ sau khi thu thập với các đường kính khác nhau

- Tính toán tỉ trọng gỗ cho từng loài: Để tính toán tỉ trọng gỗ ta sử dụng phương

pháp “thay thế nước” - sử dụng đối với các vật chất không theo quy luật. Các bước

tiến hành như sau:

+ Thu thập mẫu gỗ các cây cá thể nghiên cứu theo từng loài. Mỗi cây gỗ lấy ở 3

vị trí khác nhau của thân cây bằng cách chia chiều dài thân cây thành 3 đoạn bằng

nhau và lấy mẫu ở giữa của từng đoạn bằng nhau.

(a) (b)

(a) Chẻ các mẫu gỗ thành hình chữ nhật với các kích thước 1 x r x 1 hoặc 1 x r x 2 (b) Tính thể tích, khối lượng và sấy gỗ

Hình 2.5. Các bước tính tỉ trọng gỗ

+ Chẻ mẫu gỗ thành những thanh gỗ với kích thước: 1 x r x 1 hoặc 1 x r x 2.

(trong đó r: bán kính khoanh gỗ).

+ Đổ một lượng nước nhất định vào ống đong, đọc mực nước trên ống đong.

+ Đặt mẫu gỗ trong ống đong, đọc mực nước dâng lên trong ống đong ta có thể

tích của nước bị thay thế chính là thể tích của mẫu gỗ cần xác định.

+ Sau khi xác định được thể tích của mẫu gỗ, lấy mẫu gỗ đó về phòng thí nghiệm, dùng cân điện tử xác định khối lượng sau đó sấy khô ở nhiệt độ 1050C đến khi

khối lượng mẫu gỗ không thay đổi. Ghi nhận giá trị khối lượng gỗ khô.

+ Khi đã có giá trị của thể tích và khối lượng tương ứng ta dễ dàng tính được tỉ

trọng gỗ của loài đang nghiên cứu. Tỉ trọng gỗ của cây được tính từ trung bình của 3

mẫu.

- Tiến hành đo đạc các nhân tố điều tra D1,3, Hvn của từng cây trong các ô mẫu.

+ Đối với đường kính ngang ngực (D1,3): thu số liệu đối với những cây có đường

kính ngang ngực D1,3 ≥ 5 cm.

+ Đối với chiều cao vút ngọn (Hvn): thu số liệu của 30 cây mỗi loài.

PHIẾU ĐIỀU TRA

Số ô: Người điều tra:

Vị trí (tọa độ): Ngày điều tra:

Stt Loài cây Chu vi (cm) Chiều cao vút ngọn (m) Ghi chú

2.4.2. Nội nghiệp

- Tổng hợp tất cả các số liệu đo đếm, sử dụng phương pháp phân tích, thống kê

toán học để xử lý số liệu.

- Phân tích và xử lý số liệu bằng các phần mềm chuyên dụng (Excel 2010,

Statgraphic Plus).

2.4.2.1. Tính sinh khối cây cá thể

Từ các số liệu về đường kính D1,3 và Hvn thu được tại 30 ô đo đếm tiến hành xác

định sinh khối cây cá thể (B) theo các bước sau:

- Xác định thể tích thân cây:

1,3*0,7854*Hvn*f

VOB = G*H*f = D2

Trong đó: VOB: Thể tích cả vỏ (m3)

D1,3: Đường kính ngang ngực (m)

Hvn: Chiều cao vút ngọn (m)

f = 0,54 (Theo sổ tay điều tra quy hoạch rừng, 1995)

- Tỉ trọng gỗ các loài cây được tính toán dựa theo công thức

𝑚

𝑉

WD =

Trong đó: WD: tỉ trọng gỗ (g/cm3)

m: Khối lượng gỗ khô (g) V: Thể tích gỗ (cm3)

- Sử dụng hệ số chuyển đổi sinh khối thân thành sinh khối cây (IPCC, 2006)

Bảng 2.2. Hệ số chuyển đổi sinh khối theo đường kính

Stt D1,3 (cn) Hệ số chuyển đổi sinh khối (BEF) 1,38 1 1,33 2 1,25 3 20 – 40 40- 80 ≥ 80

- Tính sinh khối cây cây cá thể

Sử dụng phương pháp của Brown (1997), sinh khối cây cá thể được theo công thức:

B = VOB*WD*BEF

Trong đó:

B: Sinh khối cây (tấn) VOB: Thể tích thân cây (m3)

BEF: Hệ số chuyển đổi sinh khối

WD: Tỉ trọng gỗ

2.4.2.2. Xây dựng phương trình tương quan giữa sinh khối trên mặt đất

(AGB) và đường kính (D1,3)

Sử dụng phương pháp của Kettering và cs (2001), sinh khối được xác định qua

các yếu tố đường kính và tỉ trọng gỗ như sau:

AGB = r* *D2+c

Trong đó: 𝜌

AGB: Sinh khối trên mặt đất (tấn/ha)

r: Tham số không đổi đại diện và đặc trưng về khí hậu, lập địa và vị trí cho khu

vực nghiên cứu

Tỉ trọng gỗ (g/cm3)

2 + c: Hệ số đặc trưng cho chiều cao 𝜌: Để xác định được phương trình tương quan trên, lần lượt thực hiện các bước sau:

- Xác định tương quan giữa sinh khối cây cá thể (B) và đường kính ngang ngực (D1,3): B = a*Db

- Tính giá trị tỉ trọng gỗ trung bình của các loài nghiên cứu (

- Xác định giá trị tham số r là giá trị không đổi đại diện và đặc trưng về khí hậu, 𝜌)

𝑎

𝜌

lập địa và vị trí cho khu vực nghiên cứu r =

- Xác định phương trình tương quan giữa Hvn và D1,3 dạng:

1.3

Hvn = k*Dc

2.4.2.3. Xác định hệ số chuyển đổi từ phương trình tính sinh khối chung để

tính sinh khối riêng của mỗi loài

Để xác định hệ số chuyển đổi đề tài tiến hành xây dựng tương quan giữa sinh

khối cây tính theo phương trình chung và phương trình riêng của từng loài đã được các

tác giả khác xây dựng. Từ đó xác định hệ số chuyển đổi cho từng loài khi sử dụng

phương trình chung để tính toán lượng sinh khối của cây.

2.4.2.4. Xác định lượng carbon tích tụ trên mặt đất trong các ô đo đếm

Dựa vào phương trình tương quan giữa sinh khối trên mặt đất và đường kính đã

được xây dựng, tính lượng carbon tích tụ trên mặt đất của các ô đo đếm bằng cách

dùng hệ số chuyển đổi để tính carbon (theo IPCC, 2006):

C = 0,47*AGB

Tính lượng CO2 mà khu rừng hấp thụ:

CO2 = C*44/12

2.4.2.5. Xem xét mối tương quan giữa lượng tích lũy carbon với các nhân tố

điều tra rừng

- Tiến hành thăm dò các phương trình tương quan giữa khả năng tích tụ carbon

với các nhân tố điều tra rừng như: Đường kính (D1,3), chiều cao (Hvn), tổng tiết diện

ngang (G), mật độ (N). Từ đó chọn phương trình tương quan mô tả tốt nhất mối quan

hệ giữa sinh khối và khả năng hấp thụ CO2 của rừng.

- Nguyên tắc lựa chọn phương trình:

+ Phải mô tả tốt nhất mối quan hệ giữa các nhân tố điều tra

+ Đơn giản, dễ áp dụng + Hệ số xác định R2 cao

+ Các giá trị sai số ước lượng chuẩn (SEE), sai số tuyệt đối trung bình (MAE)

và tổng sai lệch bình phương (SSR) nhỏ nhất.

+ Mức ý nghĩa p < 0,05 Khi chuyển phương trình tuyến tính từ lnY = lna +blnX trở về dạng Y = a*Xb thì

sẽ xuất hiện sai số. mặt dù về mặt đại số, hai phương trình này là giống nhau nhưng

khác nhau về mặt thống kê, do đó có một số tác giả như Sprugel (1983), Ong và cs

(2004), Viên Ngọc Nam (2011) đã sử dụng hệ số điều chỉnh như sau:

CF = exp(SEE2/2)

(Trong đó, CF là hệ số điều chỉnh và SEE là sai số ước lượng chuẩn) [49].

2.4.2.6. Giá trị bằng tiền khả năng hấp thu CO2 của rừng ngập mặn tự nhiên

Cần Giờ.

- Căn cứ vào giá mua khí CO2 trên thị trường để tính giá trị hấp thụ CO2 của

rừng tại thời điểm nghiên cứu.

- Giá trị CO2 thương mại = Lượng CO2 (tấn/ha) x đơn giá (USD/tấn CO2)

Chương 3. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ BÀN LUẬN

3.1. KẾT QUẢ CÁC NHÂN TỐ ĐIỀU TRA

Đề tài tiến hành điều tra và phân tích các nhân tố đặc trưng cho thực vật thân gỗ

RNM như: tổ thành loài khu vực nghiên cứu và chỉ số giá trị quan trọng (IVI %),

đường kính ngang ngực trung bình (D1,3, cm), chiều cao trung bình (Hvn, m), mật độ bình quân (N, cây/ha), tiết diện ngang bình quân (G, cm2/ha). Từ các nhân tố dễ đo

đếm trên, tính toán được lượng tích tụ carbon một cách đơn giản và nhanh chóng

nhưng vẫn đảm bảo tính chính xác dựa trên cơ sở mối quan hệ tự nhiên giữa sinh khối

và các nhân tố liên quan.

3.1.1. Tổ thành loài khu vực nghiên cứu

Để đánh giá mức độ đa dạng sinh học, tính ổn định, tính bền vững của hệ sinh

thái, người ta sử dụng chỉ tiêu tổ thành loài. Đây là chỉ tiêu biểu thị tỉ lệ của một hay

một nhóm loài cây trong lâm phần. Nó phản ánh mối quan hệ các loài cây trong một

quần xã thực vật. Trong nghiên cứu này, đề tài sử dụng chỉ số giá trị quan trọng (IVI:

Important Value Index) tính bằng % của Curtis và cs (1951) để xây dựng công thức

đánh giá tổ thành loài.

Tuy nhiên, đề tài tiến hành tính chỉ số IVI, với mục đích để xác định tỉ lệ của các

loài cây trong khu vực nghiên cứu, từ đó xác định số cây cá thể cần thiết, để tiến hành

đo đếm và tham gia vào việc xây dựng phương trình tính sinh khối chung cho các loài.

Sau khi tiến hành thống kê và đo đếm trong 30 ô đo đếm, kết quả thu được số

liệu của 17 loài, với tổng số cây đo đếm là 732 cây, trong đó loài có số lượng cây cao

nhất là Mắm trắng (129 cây), sau đó là Già quánh (117 cây), Giá (100 cây), Mắm đen

(88 cây), Mắm biển (73 cây), Cóc trắng (68 cây), Đước đôi (61 cây), Bần trắng (35

cây), một số loài có số lượng cây ít như Tra lâm vồ (1 cây), Vẹt đen (1 cây), Su ổi (2

cây), Bình bát (2 cây), Su sung (3 cây), Tâm mộc nam (3 cây), Dà vôi (9 cây), Quao

nước (15 cây), Bần chua (27 cây). Đường kính trung bình D1,3 và chiều cao trung bình

Hvn của các loài được trình bày tại bảng 3.1.

Theo kết quả ở bảng 3.1 và phụ lục 1 cho thấy tổng số cây được đo đếm trong 30

ô đo đếm là 732 cây, trong đó Mắm trắng có số lượng cây nhiều nhất (129 cây), ít nhất

là Tra lâm vồ và Vẹt đen (1 cây), trung bình số cây của mỗi loài là 43 ± 11 cây.

Đường kính trung bình (D1,3) trong khoảng từ 4,8 cm đến 16,8 cm. Loài có

đường kính trung bình lớn nhất là Bần trắng (12,9 cm), nhỏ nhất là Vẹt đen (4,8 cm).

Trung bình đường kính là 8,1 ± 0,7 cm.

Chiều cao vút ngọn Hvn trung bình trong khoảng từ 4 m đến 13,3 m. Trong đó

cao nhất là loài Tâm mộc nam (13,3 m) và thấp nhất là Vẹt đen (4 m). Trung bình

chiều cao của các loài là 7,6 ± 0,5 m.

Thể tích trung bình trong khoảng từ 0,004 m3 đến 0,172 m3. Trong đó loài có thể tích cao nhất là Tâm mộc nam (0,172 m3) thấp nhất là Vẹt đen (0,004 m3). Trung bình thể tích của các loài là 0,030 ± 0,010 m3.

Bảng 3.1. Thống kê các loài cây, số lượng cây của từng loài và các chỉ số đo đếm

trung bình (D1,3, Hvn, Vcây)

Stt Loài Số lượng (cây) TB D1,3 (cm) TB Hvn (m) TB Vcây (m3)

9,0 5,9 7,1 9,7 6,5 6,7 7,3 12,9 9,6 8,9 6,4 8,0 16,8 5,2 6,5 6,7 4,8 8,7 7,8 7,4 9,1 9,4 7,3 7,5 10,1 10,6 7,1 7,2 6,0 13,3 8,0 5,8 6,0 4,0 1 Mắm trắng 2 Dà quánh 3 Giá 4 Mắm đen 5 Mắm biển 6 Cóc trắng 7 Đước đôi 8 Bần trắng 9 Bần chua 10 Quao nước 11 Dà vôi 12 Su Sung 13 Tâm mộc nam 14 Bình bát 15 Su ổi 16 Tra lâm vồ 17 Vẹt đen 129 117 99 87 73 68 61 35 27 15 9 3 3 2 2 1 1 0,038 0,013 0,017 0,045 0,017 0,017 0,019 0,089 0,047 0,028 0,016 0,017 0,172 0,009 0,010 0,011 0,004

Theo kết quả thống kê ở bảng 3.2 cho thấy có tất cả 17 loài được đo đếm, trong

đó 8 loài có chỉ số IVI > 5 %, được xếp vào nhóm loài ưu thế sinh thái đó là: Mắm

trắng (18,1 %), Mắm đen (14,7 %), Giá (12,9 %), Dà quánh (11,7 %), Đước đôi (8,9

%), Cóc trắng (8,5 %), Bần trắng (7,5 %) và Mắm biển (6,9 %).

Trong một lâm phần nhóm loài nào có tổng tích lũy từ cao đến thấp về giá trị chỉ

số IVI > 50 % so với tổng số loài thì được xem là nhóm loài chiếm ưu thế. Ở khu vực

nghiên cứu, nhóm loài ưu thế sinh thái gồm 4 loài: Mắm trắng, Mắm đen, Giá, Dà

quánh với tổng tích lũy giá trị chỉ số IVI là 57,35 %.

Công thức tổ thành loài như sau:

0,181 Mắm trắng + 0,147 Mắm đen + 0,129 Giá + 0,117 Dà quánh + 0,426 các loài khác.

Công thức tổ thành loài ở khu vực nghiên cứu khá đơn giản, trong đó đứng đầu là

Mắm trắng sau đó đến Mắm đen, Giá và các loài khác.

Bảng 3.2. Chỉ số giá trị quan trọng IVI (%) của các loài trong ô đo đếm

F % G

N % 17,62 11,89 13,53 15,98 8,33 9,29 4,78 9,97 3,69 2,05 1,23 0,41 0,27 0,41 0,27 0,14 0,14 100 F 15 16 16 12 13 11 6 5 2 3 2 1 2 1 1 1 1 108 13,89 14,82 14,82 11,11 12,04 10,19 5,56 4,63 1,85 2,78 1,85 0,93 1,85 0,93 0,93 0,93 0,93 100,00 G % 22,66 17,31 10,33 8,11 6,41 6,15 12,37 6,10 5,01 2,34 0,83 1,63 0,16 0,37 0,10 0,08 0,04 100,00 IVI % 18,06 14,67 12,89 11,74 8,93 8,54 7,57 6,90 3,52 2,39 1,31 0,99 0,76 0,57 0,43 0,38 0,37 100,00 0,98 0,75 0,45 0,35 0,28 0,27 0,53 0,26 0,22 0,10 0,04 0,07 0,01 0,02 0,00 0,00 0,00 4.31 Stt Loài 1 Mắm trắng 2 Mắm đen 3 Giá 4 Dà quánh 5 Đước đôi 6 Cóc trắng 7 Bần trắng 8 Mắm biển 9 Bần chua 10 Quao nước 11 Dà vôi 12 Tâm mộc nam 13 Xu ổi 14 Xu Sung 15 Bình bát 16 Tra lâm vồ 17 Vẹt đen Tổng

3.1.2. Đặc trưng thống kê về đường kính trung bình, chiều cao trung bình, mật

độ cây và trữ lượng trong 30 ô đo đếm

Đề tài thực hiện thống kê mô tả các số liệu thu được từ 30 ô đo đếm với các yếu

tố: Đường kính trung bình, chiều cao trung bình, mật độ, trữ lượng, tiết diện. Kết quả

thống kê mô tả được trình bày tại bảng 3.3.

Bảng 3.3. Thống kê mô tả các yếu tố lâm phần (Đường kính, chiều cao, mật độ, trữ

lượng của 30 ô đo đếm

Các chỉ tiêu thống kê TB D1,3 (cm) TB Hvn (m) Mật độ (cây/ha) Tiết diện G (m2/ha) Trữ lượng M (m3/ha)

8,26 0,38 8,01 2,07 0,28 0,92 8,10 4,84 12,94 247,67 30,00 12,94 4,84 8,47 0,45 7,66 2,44 1,21 1,32 9,15 5,75 14,90 254,17 30,00 14,90 5,75 2440 155 2300 848 1 1 3800 1100 4900 73200 30 4900 1100 14,36 1,09 13,93 5,99 -0,94 0,29 19,59 5,84 25,43 430,73 30,00 25,43 5,84 70,50 7,93 62,45 43,43 2,57 1,40 192,38 20,23 212,61 2114,85 30,00 212,61 20,23

Mean Standard Error Median SD Kurtosis Skewness Range Minimum Maximum Sum Count Largest(1) Smallest(1) Confidence Level(95,0 %) 0,77 0,91 317 2,24 16,22

Phân tích kết quả tại bảng 3.3 cho thấy:

Đường biểu diễn các chỉ tiêu phân bố số cây theo cấp đường kính, chiều cao, mật

độ và trữ lượng đều có dạng lệch trái (Sk > 0), phân bố thực nghiệm dạng nhọn hơn

dạng phân bố chuẩn (Ku > 0).

Đường kính trung bình các ô là 7,9 ± 0,4 cm; độ lệch chuẩn SD = 2,07; biến động

trong khoảng từ 4,8 cm (ô 22) – 12,9 cm (ô 15). Trong đó có 14 ô nhỏ hơn đường kính

trung bình chiếm 47 % và 16 ô lớn hơn đường kính trung bình chiếm 53 %.

Đối với đặc điểm về chiều cao, trung bình chiều cao các cây của 30 ô đo đếm là

8,5 ± 0,4 m, độ lệch chuẩn SD = 2,4. Biến động trong khoảng từ 5,8 m (ô 13) đến 14,1

m (ô 19). Trong đó có 20 ô nhỏ hơn chiều cao trung bình, chiếm 67 % và 10 ô lớn hơn

chiều cao trung bình, chiếm 33 %.

Mật độ trung bình trên 1 hecta của 30 ô đo đếm là 2.440 cây/ha. Với độ lệch

chuẩn SD = 848. Mật độ biến động trong khoảng từ 1.100 cây/ha (ô 9) đến 4.900

cây/ha (ô 17). Trong đó có 16 ô nhỏ hơn mật độ trung bình chiếm 53 % và 14 ô cao

hơn mật độ trung bình chiếm 47 %.

Về trữ lượng trong 30 ô đo đếm, trung bình là 70,500 ± 7,930 m3/ha, độ lệch chuẩn SD = 43,430 m3/ha. Biến động trong khoảng từ 20,230 m3/ha (ô 12) đến 212,610 m3/ha (ô 19). Trong đó có 20 ô có trữ lượng dưới trung bình chiếm 67 % và

10 ô có trữ lượng trên trung bình chiếm 33 %.

3.2. TỈ TRỌNG GỖ CÁC LOÀI NGHIÊN CỨU

Trong quá trình nghiên cứu ước lượng sinh khối, nhiều tác giả đã sử dụng đường

kính và chiều cao là biến độc lập và thiết lập các phương trình chung hoặc phương

trình sinh khối cho từng loài cụ thể của RNM (Komiyama và cs (2000) [39], Ong và cs

(2004) [46], Suzuki và Tagawa (1983) [49], Tamai và cs (1986) [51]. Tuy nhiên tỉ

trọng gỗ của các loài cây ngập mặn có sự khác biệt với nhau giữa các loài. Vì vậy, để

có được số liệu sinh khối các khu rừng tự nhiên hỗn giao nhiều loài cần thiết phải xác

định giá trị tỉ trọng gỗ các loài. Việc sử dụng yếu tố tỉ trọng gỗ tham gia vào phương

trình tính khối như một biến độc lập đã được nhiều tác giả trên thế giới thực hiện.

(Brown và cs, 1989; Ketterring và cs, 2001; Komiyama và cs, 2002….) [38], [40].

Như vậy, đối với rừng tự nhiên hỗn giao nhiều loài, ngoài nhân tố chiều cao, đường

kính được sử dụng để xây dựng phương trình tính sinh khối thì yếu tố tỉ trọng cũng được

coi là một nhân tố quan trọng để việc lượng sinh khối có độ chính xác cao hơn.

Trong quá trình đo đếm, điều tra các nhân tố trong các ô đo đếm thuộc khu vực

nghiên cứu, 10 loài cây phổ biến đã được đề tài xác định tỉ trọng gỗ gồm: Đước đôi,

Mắm trắng, Cóc trắng, Dà quánh, Mắm biển, Mắm đen, Bần trắng, Dà vôi, Quao nước,

Giá.

Bảng 3.4. Tỉ trọng gỗ các loài nghiên cứu tại RNM tự nhiên Cần Giờ

Tỉ trọng gỗ (g/cm3)

Loài Stt Quao nước 1 Bần trắng 2 Giá 3 4 Mắm đen 5 Mắm trắng 6 Mắm biển Đước đôi 7 Dà quánh 8 Dà vôi 9 10 Cóc trắng Trung bình 0,372 0,537 0,553 0,655 0,658 0,712 0,806 0,838 0,900 0,904 0,694 ± 0,055

Kết quả ở bảng 3.4 và các đường biểu diễn thanh sai số của hình 3.1 cho thấy tỉ

trọng gỗ các loài nghiên cứu có sự khác biệt giữa các loài.

Tỉ trọng gỗ trung bình các loài trong khu vực nghiên cứu là 0,694 ± 0,055 g/cm3.

g/cm3 1,2

1,0 Tỉ trọng … 0,8

0,6

0,4

0,2

0,0 Loài

Hình 3.1. Tỉ trọng gỗ các loài nghiên cứu tại RNM tự nhiên Cần Giờ

So sánh giá trị tỉ trọng gỗ trung bình với các loài phổ biến của rừng ngặp mặn tự nhiên Cần Giờ đã được xác định (0,694 ± 0,055 g/cm3) với giá trị tỉ trọng gỗ trung

bình của một số RNM khác trên thế giới của các tác giả khác, kết quả cho thấy, tỉ trọng

gỗ trung bình của rừng hỗn giao tại Sepunggur (0,60 kg/dm3), dao động trong khoảng từ 0,35 đến 0,91 kg/dm3, (Kettering và cs, 2001) [38]; tỉ trọng gỗ trung bình của rừng Amazon (0,67 ± 0,09 kg/dm3), dao động trong khoảng từ 0,52 đến 0,80 kg/dm3

(Brown và cs, 1995) [23]; trong khi đó Brown và Lugo (1984) [25] đã báo cáo giá trị tỉ trọng gỗ là 0,62 kg/dm3 cho các khu rừng nhiệt đới và Uhl và cs (1988) dùng giá trị 0,71 kg/dm3 cho 30 loài cây phổ biến ở Paragominas, bang Para, Brazil. Đối với rừng tại châu Á, Brown (1997) đề nghị giá trị tỉ trọng gỗ là 0,57 kg/dm3 cho 438 loài [24].

Như vậy, đối với mỗi loại rừng khác nhau, tỉ trọng gỗ trung bình cho các loài là

khác nhau. So sánh tỉ trọng gỗ ở RNM tự nhiên Cần Giờ có sự sai khác với các giá trị

tỉ trọng gỗ đã được báo cáo ở các khu vực khác trên thế giới. Cụ thể như sau: tỉ trọng

gỗ trung bình ở RNM Cần Giờ cao hơn tại Sepunggur, rừng Amazon, và giá trị trung

bình cho RNM ở Châu Á, thấp hơn so với giá trị trung bình ở Paragominas, Brazil.

Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra mối liên hệ giữa tỉ trọng gỗ và sinh khối cây rừng. Tỉ

trọng gỗ được xem như một biến trong phương trình tính sinh khối đặc biệt đối với các

khu rừng tự nhiên nhiều loài. (Kettering, 2001; Brown, 1997; Uhl và cs, 1988….)

Tỉ trọng gỗ là yếu tố phụ thuộc nhiều vào đặc điểm tự nhiên, khu vực nghiên cứu,

tổ thành loài…. Vì vậy, đề tài sẽ sử dụng giá trị tỉ trọng gỗ trung bình đã được tính từ chính các loài cây RNM phổ biến ở RNM Cần Giờ là: 0,694 ± 0,055 g/cm3 để xây

dựng phương trình tính sinh khối cho RNM tự nhiên Cần Giờ.

3.3. XÂY DỰNG PHƯƠNG TRÌNH TÍNH SINH KHỐI

3.3.1. Tương quan giữa chiều cao vút ngọn (Hvn) và đường kính (D1,3)

Các nghiên cứu trên thế giới đã chỉ ra mối tương quan giữa chiều cao và đường

kính thân cây không giống nhau ở các khu vực khác nhau. Sự tương quan này được

xem như một nhấn tố quan trọng trong công tác điều tra rừng. Các tác giả đã chỉ ra

được quy luật của mối tương quan ấy bằng cách xây dựng những phương trình toán

học cụ thể để mô phỏng quá trình sinh trưởng của cây rừng, đó là hàm tăng trưởng hay

mô hình sinh trưởng.

Ngoài việc mô phỏng quá trình sinh trưởng của cây rừng, phương trình mô tả

tương quan giữa 2 nhân tố chiều cao và đường kính cây rừng cũng được sử dụng để

xây dựng phương trình tính sinh khối cho lâm phần. Bằng cách thu thập các số liệu đo

đếm về chiều cao vút ngọn, đường kính của các cây tiêu chuẩn, sau đó phân tích các

quy luật sinh học về mối quan hệ, tìm ra mô hình tối ưu và phù hợp nhất để mô tả mối

tương quan chiều cao và đường kính.

Để xác định số lượng cây cá thể cần thiết trong việc xây dựng các mối tương

quan, đề tài dựa trên những loài có độ ưu thế cao của 30 ô đo đếm, tính số cây cần lấy

của từng loài dựa trên tỉ lệ phần trăm theo độ ưu thế. Sau đó chia cấp kính cho những

loài cần lấy trên tổng số cây được chọn ở mỗi loài.

Sau khi tính toán, đề tài xác định 56 cây thuộc 10 loài: Cóc trắng, Dà vôi, Đước

đôi, Dà quánh, Mắm trắng, Mắm biển, Mắm đen, Giá, Bần trắng, Quao nước. Số cây

mỗi loài cần lấy được trình bày tại bảng 3.5

Bảng 3.5. Các loài có chỉ số IVI cao và số cây cần lấy để xây dựng phương trình sinh khối

Loài Mắm trắng Mắm đen Giá Dà quánh Đước đôi Cóc trắng Bần trắng Mắm biển Quao nước

Stt 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Dà vôi Số cá thể (cây) 129 87 99 117 61 68 35 73 15 9 18,06 14,67 12,89 11,74 8,93 8,54 7,57 6,90 2,39 1,30

IVI % Số cây cần lấy 11 9 8 7 5 5 5 4 1 1 56 Tổng

Từ dãy số liệu 56 cây được chọn để mô phỏng mối quan hệ giữa đường kính và

chiều cao, kết quả phân tích được các mô hình tương quan được thể hiện tại bảng 3.6.

Bảng 3.6. Các phương trình tương quan giữa chiều cao và đường kính

Phương trình tương quan

√𝐷 R2 (%) 89,27 89,04 86,79 86,60 P 0,00 0,00 0,00 0,00 SEE MAE SSR 0,55 0,10 0,68 0,11 0,68 0,11 0,01 0,01 0,09 0,07 0,07 0,01 Stt 1 H = exp(0.8975 + 0.5558*ln(D)) 2 H = -1.946 + 3.43* 3 H = exp(1.876 + 0.001881*D2) 4 H = 1/(0.05896 + 0.5222/D)

Bốn phương trình được trình bày tại bảng 3.6 đều có giá trị R2 tương đối cao,

trong khoảng từ 86,60 % đến 89,27 %. Như vậy, giữa các số liệu đo đếm chiều cao và

đường kính có mối tương quan khá chặt chẽ với nhau.

Giá trị P-Value các phương trình đều bằng 0 (< 0,05) điều đó cho thấy có mối

quan hệ mang ý nghĩa thống kê giữa chiều cao Hvn và đường kính D1,3 ở mức độ tin

cậy 95 %. Vì vậy các phương trình này có thể sử dụng để xây dựng giới hạn dự báo

cho các quan sát khác.

Dựa theo tiêu chuẩn để chọn lựa 1 phương trình tốt nhất mô phỏng mối tương quan giữa Hvn và D1,3 thì phương trình (1) có hệ số R2 cao nhất (89,27 %) và phương trình (4) có hệ số R2 thấp nhất (86,6 %), đối với giá trị SEE phương trình (2), (3) là cao

nhất (0,11) và phương trình (4) là thấp nhất (0,01). Giá trị MAE, phương trình (1) là

lớn nhất (0,89) và phương trình (4) thấp nhất (0,01). Giá trị SSR, phương trình (2), (3)

là cao nhất (0,68) và phương trình (4) là thấp nhất (0,01).

Sau khi phân tích, so sánh các phương trình tương quan, kết quả lựa chọn

phương trình (1) là phù hợp nhất để thể hiện mối tương quan giữa Hvn và D1,3 vì các

chỉ tiêu đều thỏa mãn yêu cầu thống kê như các giá trị SEE = 0,1; MAE = 0,09; SSR =

0,55 rất nhỏ, mặc dù không phải là những giá trị nhỏ nhất so với phương trình khác nhưng cũng không lớn hơn quá nhiều và hệ số xác định R2 cao nhất, cho thấy mối

tương quan giữa chiều cao và đường kính là chặt chẽ hơn cả. Mặt khác, dạng phương

trình (1) đơn giản và dễ sử dụng hơn so với các phương trình còn lại.

Phương trình (1) sau khi sử dụng hệ số điều chỉnh CF và chuyển về dạng phương

0.5558

trình tuyến tính, có dạng như sau:

(3.1) Hvn = 2,4658*D1,3

(Với 3,5 cm ≤ D1,3 ≤ 23,4 cm)

(Hvn: Chiều cao vút ngọn (m); D1,3: Đường kính tại vị trí 1,3 m của cây (cm))

3.3.2. Xác định sinh khối cây cá thể

Việc xác định sinh khối cây cá thể chính xác nhất là phương pháp chặt hạ cây và

tiến hành cân, đo đếm các bộ phận riêng biệt của cây, xác định sinh khối của từng bộ

phận sau đó tính sinh khối tổng cho cả cây cá thể. Tuy nhiên phương pháp này đòi hỏi

phải chặt hạ một lượng mẫu cây lớn, điều đó không thể thực hiện tại khu vực rừng tự

nhiên đang được bảo vệ nghiêm ngặt. Chính vì vậy đề tài tiến hành thực hiện tính toán

sinh khối cây cá thể theo phương pháp của Brown (1997) [24]. Trong đó cần xác định

các yếu tố có liên quan là: thể tích thân cây, tỉ trọng gỗ và sử dụng hệ số chuyển đổi

BEF để chuyển đổi từ sinh khối thân cây thành sinh khối của cả cây cá thể.

Từ chỉ số giá trị quan trọng (IVI %) của các loài phổ biến tại RNM, đề tài đã xác

định số cây cần chọn để tính sinh khối cây cá thể. Kết quả tính toán được trình bày tại

bảng 3.4, đề tài đã chọn được 56 cây cá thể thuộc 10 loài phổ biến tại RNM Cần Giờ.

Các cây được chọn có đường kính trung bình là 10,8 ± 0,8 cm phân bố đều từ 3,5 cm

đến 23,3 cm, chiều cao trung bình là 9,0 ± 0,4 m phân bố đều từ 4,5 m đến 16,0 m.

Kết quả tính toán sinh khối cây cá thể được trình bày tại bảng 3.7 Trong đó sinh

khối cây cá thể tính được của 56 cây có giá trị trung bình là 67,4 ± 11,4 kg, biến động

trong khoảng từ 2,6 kg đến 350,1 kg. Tổng sinh khối của 56 cây cá thể là 3.639,5 kg.

Bảng 3.7. Thống kê các yếu tố của các cây cá thể

Stt Loài BFF Tỉ trọng (g/cm)

1 Bần trắng 2 Bần trắng 3 Mắm trắng 4 Bần trắng 5 Bần trắng 6 Mắm trắng 7 Mắm trắng 8 Mắm trắng 9 Mắm trắng 10 Mắm trắng 11 Cóc trắng 12 Mắm trắng 13 Dà vôi 14 Bần trắng 15 Quau 16 Mắm trắng 17 Cóc trắng 18 Mắm trắng 19 Giá D1,3 (cm) 23,4 23,2 22,9 22,3 21,7 19,4 18,0 17,6 16,6 15,6 15,3 15,1 14,9 14,0 13,7 13,1 12,9 12,2 11,8 Hvn (m) 16,0 16,0 16,0 15,0 14,0 14,0 14,0 14,0 13,0 13,0 12,0 11,0 10,0 9,0 10,0 9,0 9,0 9,0 9,0 V (m3) 0,371 0,366 0,356 0,316 0,280 0,224 0,192 0,183 0,152 0,134 0,120 0,107 0,094 0,075 0,079 0,065 0,063 0,056 0,053 AGB (kg/cây) 275,07 271,34 350,06 233,90 207,23 223,05 191,35 182,65 151,67 133,64 151,59 106,26 118,65 56,25 42,32 64,78 80,27 56,23 40,99 1,38 1,38 1,38 1,38 1,38 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,44 1,40 1,40 1,40 1,40 0,537 0,537 0,712 0,537 0,537 0,712 0,712 0,712 0,712 0,712 0,904 0,712 0,900 0,537 0,372 0,712 0,904 0,712 0,553

20 Mắm trắng 21 Mắm biển 22 Mắm trắng 23 Mắm biển 24 Đước đôi 25 Giá 26 Cóc trắng 27 Mắm đen 28 Đước đôi 29 Mắm biển 30 Mắm đen 31 Giá 32 Mắm đen 33 Đước đôi 34 Giá 35 Mắm đen 36 Cóc trắng 37 Dà quánh 38 Mắm đen 39 Giá 40 Cóc trắng 41 Mắm đen 42 Dà quánh 43 Giá 44 Đước đôi 45 Mắm đen 46 Dà quánh 47 Dà quánh 48 Mắm đen 49 Giá 50 Đước đôi 51 Mắm đen 52 Mắm biển 53 Dà quánh 54 Giá 55 Dà quánh 56 Dà quánh 11,5 11,3 11,1 11,0 10,8 10,5 10,4 10,1 9,9 9,7 9,5 9,2 8,9 8,6 8,4 8,0 7,8 7,6 7,4 7,1 7,0 6,8 6,6 6,4 6,2 6,0 5,7 5,6 5,3 5,0 4,8 4,6 4,5 4,3 4,0 3,8 3,5 8,0 8,0 8,0 8,0 8,0 8,0 8,0 8,0 8,0 8,0 8,0 8,0 8,0 8,0 8,0 8,0 8,0 8,0 8,0 7,5 7,5 7,5 7,5 7,0 7,0 7,0 7,0 6,0 7,0 6,5 6,5 6,5 6,5 6,0 5,0 5,0 4,5 0,045 0,044 0,042 0,041 0,040 0,037 0,037 0,034 0,033 0,032 0,031 0,029 0,027 0,025 0,024 0,021 0,021 0,020 0,019 0,016 0,016 0,015 0,014 0,012 0,012 0,011 0,010 0,078 0,008 0,007 0,006 0,006 0,005 0,005 0,003 0,003 0,002 0,712 0,658 0,712 0,658 0,838 0,553 0,904 0,655 0,838 0,658 0,655 0,553 0,655 0,838 0,553 0,655 0,904 0,806 0,655 0,553 0,904 0,655 0,806 0,553 0,838 0,655 0,806 0,806 0,655 0,553 0,838 0,655 0,658 0,806 0,553 0,806 0,806 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 1,40 44,39 40,14 41,48 37,70 46,61 28,98 46,80 31,49 38,75 29,46 28,38 22,38 24,73 29,39 18,55 19,71 26,11 22,35 16,98 12,52 19,74 13,67 15,74 9,31 13,55 9,86 10,88 87,94 7,51 5,40 7,47 5,39 5,04 5,30 2,64 3,49 2,64

Với kết quả sinh khối của cây cá thể đã được tính toán, đề tài thực hiện việc xác

định tương quan giữa sinh khối cây và đường kính của cây, từ đó xây dựng phương

trình sinh khối của RNM tự nhiên Cần giờ.

3.3.3. Tương quan sinh khối cây (AGB) theo đường kính (D1,3)

Việc xác định sinh khối cây trực tiếp là vấn đề khá phức tạp và tốn kém. Nhiều

nghiên cứu đã chỉ ra được mối quan hệ giữa sinh khối cây và các nhân tố điều tra dễ

đo đếm. Các nhân tố này có thể là chiều cao vút ngọn của cây, đường kính ngang ngực

hay tỉ trọng gỗ, từ các giá trị đo đếm các nhân tố này có thể tính toán được lượng sinh

khối mà cây rừng tích tụ. Như vậy, việc thiết lập mối quan hệ giữa sinh khối và các

nhân tố này sẽ giúp cho việc tính toán sinh khối rừng trở nên dễ dàng hơn.

Kết quả bảng 3.8 cho thấy hệ số tương quan giữa sinh khối cây trên mặt đất

(AGB) lần lượt với 2 nhân tố Hvn và D1,3. Giữa AGB và Hvn có hệ số tương quan là

0,9418, giữa AGB và D1,3 là 0,9868. Điều đó cho thấy có mối tương quan chặt chẽ

giữa hai nhân tố D1,3 và Hvn với AGB và tương quan giữa AGB và D1,3 chặt chẽ hơn so

với Hvn. Vì vậy, việc xây dựng mối tương quan AGB – D1,3 là cần thiết và có ý nghĩa

trong quan hệ giữa sinh khối và đường kính. Từ đó, dựa vào các kết quả đo đếm đường

kính có thể ước lượng được sinh khối cây.

Bảng 3.8. Hệ số tương quan giữa AGB với chiều cao (Hvn) và đường kính (D1,3)

D1,3 Hvn

D1,3 Hvn AGB 0,99 0,94 AGB 0,99 0,94

Từ các số liệu về đường kính được đo đếm và sinh khối cây cá thể được tính

toán, các phương trình phù hợp nhất để thể hiện mối tương quan lần lượt được xác

định như kết quả bảng 3.9.

Bảng 3.9. Phương trình tương quan giữa AGB và D1,3

Stt Phương trình tương quan 1 2 3 4 AGB = exp(-2,795 + 2,68*ln(D)) AGB = exp(-1,868 + 1,614*sqrt(D)) AGB = (-2,377 + 0,8054*D)2 AGB = (2,203 + 0,02904*D2)2 R2 % P SEE MAE SSR 0,21 97,38 0,25 96,17 0,89 96,14 0,97 95,36 0,18 0,20 0,67 0,74 2,31 3,37 40,89 49,24 0 0 0 0

Các phương trình được lựa chọn đều có giá trị P = 0 (< 0,05), điều đó cho thấy có

một mối quan hệ có ý nghĩa về mặt thống kê giữa AGB và D1,3 ở mức độ tin cậy 95 %. Hệ số tương quan (R2) trong các phương trình trong khoảng từ 95,36 % đến 97,38 %,

AGB = exp(-2.152 + 2.493*ln(D))

AGB = exp(-1.499 + 1.559*sqrt(D))

400

300

200

B G A

200

B G A

100

12 D

AGB = (-1.749 + 0.8017*D)^2

400

AGB = (2.586 + 0.02957*D^2)^2

400

300

200

B G A

100

12 D

cho thấy mối quan hệ chặt chẽ giữa các AGB và D1,3, Hình 3.2.

Hình 3.2. AGB tính theo các phương trình (1), (2), (3), (4)

Trong đó hệ số tương quan của phương trình (1) là cao nhất (97,38 %) và phương

trình (4) là thấp nhất (95,36 %). Các giá trị sai số chuẩn (SEE), phương trình (1) là

thấp nhất (0,2108) và phương trình (4) là cao nhất (0,9731). Sai số tuyệt đối trung bình

(MAE) phương trình (1) cũng là thấp nhất (0,1766) và phương trình (4) là cao nhất

(0,7416). Tương tự với giá trị SSR, phương trình 1 cũng có giá trị thấp nhất (2,31),

phương trình 4 có giá trị cao nhất (49,24).

Như vậy căn cứ theo các tiêu chuẩn để lựa chọn một phương trình thích hợp mô

tả mối quan hệ giữa 2 nhân tố AGB và D1,3 thì phương trình 1 là thích hợp nhất. Với hệ số R2 cao nhất, giá trị P-value = 0 và các giá trị khác (SEE, MAE, SSR) là nhỏ nhất.

Sau khi sử dụng hệ số điều chỉnh CF thì dạng chính tắc của phương trình (1) có

dạng như sau:

2,68

(3.2)

AGB = 0,0625*D1,3 (R2 = 97,38 %, Với 3,5 cm ≤ D1,3 ≤ 23,4 cm)

(AGB: Sinh khối cây trên mặt đất và D1,3: Đường kính thân)

3.3.4. Xây dựng phương trình tính sinh khối cho các loài nghiên cứu tại rừng

ngập mặn tự nhiên Cần Giờ

Đề tài thực hiện tính sinh khối cây cá thể theo phương pháp của Brown (1997),

sinh khối của cây được tính thông qua thể tính (D1,3, Hvn) và tỉ trọng gỗ (WD).

Đề tài đã tiến hành xác định phương trình thể hiện mối tương quan chặt chẽ giữa

AGB và D1,3 (phương trình 3.2) dạng hàm số mũ y = a*xb 2,68 AGB= 0,0625*D1,3

(Với 3,5 cm ≤ D1,3 ≤ 23,4 cm)

(Trong đó AGB: Sinh khối trên mặt đất; tham số a = 0,0625; tham số b = 2,68)

Đối với rừng tự nhiên hỗn giao nhiều loài, sinh khối của cây không chỉ phụ thuộc

vào các chỉ số dễ đo đếm như D1,3 mà còn phụ thuộc chặt chẽ vào tỉ trọng gỗ của từng

loài, chính vì vậy, để xây dựng phương trình tính sinh khối chung của các loài tại rừng

tự nhiên hỗn giao, giá trị tham số a của khu vực nghiên cứu được xác định là a = r*

(Trong đó r là tham số không đổi đại diện và đặc trưng về khí hậu, lập địa và vị trí cho 𝜌

khu vực nghiên cứu và là tỉ trọng gỗ trung bình cho khu vực này).

Đề tài đã tiến hành xác định tỉ trọng gỗ của 10 loài trong khu vực nghiên cứu, tỉ 𝜌

= 0,0625/0,694 = 0,090 trọng gỗ này dao động từ 0,372 g/cm3 đến 0,904 g/cm3, tỉ trọng gỗ trung bình là 0,694 ± 0,055 g/cm3. Từ đó suy ra r = a/ 𝜌

𝜌 khối chung cho các loài của rừng hỗn giao được biến đổi thành: AGB = r* Từ mối quan hệ của tỉ trọng gỗ với tham số a, phương trình tổng quát tính sinh *D2+c

(Trong đó c = 0,556 là số mũ của phương trình (3.1), và 2+c là hệ số đặc trưng cho 𝜌

chiều cao của rừng tự nhiên).

Như vậy, từ tỉ trọng gỗ trung bình của khu vực nghiên cứu, phương trình tổng

quát tính AGB cho khu vực nghiên cứu là:

2 + 0,556

AGB = 0,090* (3.3) *D1,3

(Với 3,5 cm ≤ D1,3 ≤ 23,4 cm) 𝜌

Phương trình (3.3) cũng có thể viết dưới dạng:

2,556

AGB = 0,090* (3.4) *D1,3

(Với 3,5 cm ≤ D1,3 ≤ 23,4 cm) 𝜌

Bằng phương pháp tính sinh khối rừng thông qua 2 nhân tố tỉ trọng gỗ và đường

kính, các tác giả khác cũng đã xây dựng được các phương trình tương tự cho các khu

2,46

RNM tự nhiên.

(3.4a)

Komiyama (2005): [20] AGB = 0,251* *D1,3

2,47

(Dmax = 49 cm) 𝜌

(3.4b)

Chave và cs (2005): [27] AGB = 0,168* *D1,3

(Dmax = 50 cm) 𝜌

Đề tài sử dụng các giá trị tỉ trọng gỗ của mỗi loài, áp dụng cho phương trình 3.4a

của tác giả Komiyama, sau khi tính đã đưa ra được các phương trình tương ứng tính

sinh khối cho 10 loài nghiên cứu, kết quả được trình bày tại bảng 3.10.

Kết quả phân tích và so sánh cho thấy phương trình của tác giả Komiyama khi sử

dụng để tính sinh khối cho các loài tại rừng ngập mặn có sự sai lệch khá cao so với

phương trình 3.4 (từ 131% đến 122%), trung bình là 126,7 %. Trong đó cao nhất là

loài Mắm biển (131 %) và thấp nhất là loài Bần trắng (122 %). Như vậy nếu sử dụng

phương trình 3.4a để tính sinh khối cho các loài cây ngập mặn tại cần giờ sẽ cho kết

quả cao hơn khi sử dụng phương trình 3.4 trung bình 126,7 %.

Bảng 3.10. Phương trình sinh khối và độ sai lệch trung bình

Phương trình (3.4) Phương trình (3.4a) Stt Loài AGB = 0.090*

2,5558

AGB = 0,251*

2,46

*D1,3 *D1,3 Độ sai lệch trung bình (%)

131 𝝆 𝝆

129

128

127

126

125

123

1 Mắm biển AGB = 0,059*D2,5558 AGB = 0,081*D2,5558 2 Dà vôi 3 Đước đôi AGB = 0,075*D2,5558 AGB = 0,033*D2,5558 4 Quau 5 Dà quánh AGB = 0,073*D2,5558 6 Cóc trắng AGB = 0,081*D2,5558 AGB = 0,050*D2,5558 7 Giá 8 Mắm trắng AGB = 0,064*D2,5558 9 Mắm đen AGB = 0,059*D2,5558 10 Bần trắng AGB = 0,048*D2,5558 AGB = 0,165*D2,46 AGB = 0,226*D2,46 AGB = 0,210*D2,46 AGB = 0,093*D2,46 AGB = 0,202*D2,46 AGB = 0,227*D2,46 AGB = 0,139*D2,46 AGB = 0,179*D2,46 AGB = 0,164*D2,46 AGB = 0,135*D2,46 122

Tương tự đối với phương trình sinh khối do tác giả Chave xây dựng (phương

trình 3.4b), đề tài cũng đã tính toán và xác định các phương trình sinh khối tương quan

với đường kính D1,3, kết quả được trình bày ở bảng 3.11.

Đối với phương trình 3.4b, độ lệch trung bình so với phương trình 3.4 trong

khoảng từ 53 % đến 59 %, trung bình là 55,5 %, trong đó loài sai lệch nhiều nhất là

Mắm biển và thấp nhất là Mắm đen.

Như vậy, mức độ sai lệch của phương trình 3.4b thấp hơn phương trình 3.4b đến

71,2 %. Tuy nhiên mức sai lệch giữa phương trình 3.4b và phương trình 3.4 vẫn khá

cao. Khi sử dụng phương trình 3.4b cho khu vực nghiên cứu thì kết quả sinh khối sẽ

cao hơn so với phương trình 3.4 trung bình là 55,5%.

Bảng 3.11. Phương trình sinh khối của các loài nghiên cứu và độ sai lệch trung bình

Phương trình (3.4) Phương trình (3.4b)

Stt Loài AGB = 0,090*

2,5558

AGB = 0,168*

2,47

*D1,3 *D1,3 Độ sai lệch (%)

𝝆 𝝆 53

AGB = 0,059*D2,5558 1 Mắm đen 2 Bần trắng AGB = 0,048*D2,5558 3 Mắm trắng AGB = 0,064*D2,5558 AGB = 0,050*D2,5558 4 Giá AGB = 0,110*D2,47 AGB = 0,090*D2,47 AGB = 0,120*D2,47 AGB = 0,093*D2,47 54

8 Đước đôi 57

AGB = 0,073*D2,5558 5 Dà quánh 6 Cóc trắng AGB = 0,081*D2,5558 AGB = 0,081*D2,5558 7 Dà vôi AGB = 0,075*D2,5558 AGB = 0,033*D2,5558 9 Quau 10 Mắm biển AGB = 0,059*D2,5558 AGB = 0,135*D2,47 AGB = 0,152*D2,47 AGB = 0,151*D2,47 AGB = 0,141*D2,47 AGB = 0,063*D2,47 AGB = 0,111*D2,47 59

Đối với các phương pháp nghiên cứu sinh khối và xây dựng phương trình sinh

khối, thì phương pháp chặt hạ cây cá thể vẫn có độ chính xác và mức tin cậy là cao

nhất, tại khu vực nghiên cứu, một số loài cây ngập mặn đã được nghiên cứu theo

phương pháp chặt hạ cây cá thể. Để kiểm tra mức sai lệch của phương trình 3.4 khi sử

dụng để tính sinh khối cho mỗi loài với giá trị tỉ trọng tương ứng, đề tài cũng tiến hành

tính toán và xác định được mức sai lệch so với các phương trình của các tác giả khác

đã nghiên cứu tại rừng ngập mặn Cần Giờ đối với các loài: Mắm trắng, Dà quánh, Cóc

trắng, Đước đôi. Kết quả các phương trình tương ứng với các loài được trình bày tại

bảng 3.12.

Bảng 3.12. Phương trình sinh khối theo phương trình 3.4 và 3.4c

Stt Loài Phương trình 3.4

1 Cóc trắng D1,3 (cm) [1,9 ; 9,3]

3 Đước đôi [3,2 ; 30]

[1,27 ; 7,48]

Phương trình (3.4c) 2,1866 2,29649 2,40729 2,4237 [2,9 ; 29,9] AGB = 0,081*D2,5558 AGB = 0,174*D1,3 AGB = 0,075*D2,5558 AGB = 0,343*D1,3 AGB = 0,073*D2,5558 AGB = 0,208* D1,3 4 Dà quánh 5 Mắm trắng AGB = 0,064*D2,5558 AGB = 0,129* D1,3

Sau khi phân tích các số liệu và so sánh, kết quả cho thấy mức độ sai lệch giữa

phương trình 3.4 và 3.4c của tác giả Viên Ngọc Nam đã tính toán trên các loài bằng

phương pháp chặt hạ có mức chênh lệch khá cao. Sự sai lệch được thể hiện qua các

Hình 3.3, 3.4, 3.5, 3.6, 3.7.

Mắm trắng

AGB (Komiyama) AGB (Chave) AGB (VNNam) PT 3.4

AGB (kg)

300 250 200 150 100 50 0

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13

D1,3 (cm)

Hình 3.3. Sinh khối loài Mắm trắng theo các phương trình của các tác giả Komiyama

(3.4a), Chave (3.4b), Viên Ngọc Nam (3.4c) và phương trình 3.4

Đối với loài Mắm trắng, sinh khối theo phương trình 3.4 là thấp nhất so với cả 3

phương trình 3.4a, 3.4b, và 3.4c. Sinh khối cao nhất là phương trình 3.4c. Trong đó,

giá trị sinh khối theo phương trình 3.4b có mức sai lệch ít so với phương trình 3.4c.

Cóc trắng

AGB (kg) 50

AGB (Komiyama) AGB (Chave) AGB (VNNam) PT 3.4

3,8 4,3 4,8 5,3 5,8 6,3 6,8 7,3 7,8 8,3 8,8 9,3

9,8 D1,3 (cm)

Hình 3.4. Sinh khối loài Cóc trắng theo các phương trình của các tác giả Komiyama

(3.4a), Chave (3.4b), Viên Ngọc Nam (3.4c) và phương trình 3.4

Đối với loài Cóc trắng, sinh khối tính theo phương trình 3.4a lại có giá trị cao

nhất, thấp nhất là phương trình 3.4. Trong đó, phương trình 3.4 lại có giá trị sai lệch

nhỏ nhất so với phương trình 3.4c của tác giả Viên Ngọc Nam.

Đước đôi

AGB (kg) 200

AGB (Komiyama) AGB (Chave) AGB (VNNam) PT 3.4

150

100

3,8 4,8 5,8 6,8 7,8 8,8 9,8 10,8 11,8 12,8 13,8 D1,3 (cm)

Hình 3.5. Sinh khối loài Đước đôi theo các phương trình của các tác giả Komiyama

(3.4a), Chave (3.4b), Viên Ngọc Nam (3.4c) và phương trình 3.4

Ở loài Đước đôi, sự sai lệch tương tự như loài Mắm trắng, trong đó sinh khối tính

theo phương trình 3.4c có giá trị cao nhất và thấp nhất là phương trình 3.4. Trong đó

giá trị sai lệch nhỏ nhất so với phương trình 3.4c là phương trình 3.4a.

AGB (Komiyama) AGB (Chave) AGB (VNNam) PT 3.4

Dà vôi

AGB (kg) 140 120 100 80 60 40 20 0

4,1 5,1 6,1 7,1 8,1 9,1 10,1 11,1

12,1 D1,3 (cm)

Hình 3.6. Sinh khối loài Dà vôi theo các phương trình của các tác giả Komiyama

(3.4a), Chave (3.4b), Viên Ngọc Nam (3.4c) và phương trình 3.4

Tiếp theo là loài Dà vôi, Hình 3.6 cho thấy, sinh khối tính theo phương trình 3.4

là thấp nhất và cao nhất là phương trình 3.4c đối với đường kính nhỏ (từ 4,1 đến 8,1

cm) và phương trình 3.4a đối với cây có đường kính lớn (8,1 đến 12,1 cm).

Komiyama Chave VNNam PT 3.4

Dà quánh

AGB (kg) 30 25 20 15 10 5 0

3,5 4 4,5 5 5,5 6 6,5 7 7,5 D1,3 (cm)

Hình 3.7. Sinh khối loài Dà quánh theo các phương trình của các tác giả Komiyama

(3.4a), Chave (3.4b), Viên Ngọc Nam (3.4c) và phương trình 3.4

Đối với loài Dà quánh, sự sai lệch về sinh khối tính theo các phương trình lại

khác so với các loài Mắm trắng, Đước đôi, Dà vôi và Cóc trắng, phương trình có sinh

khối thấp nhất vẫn là phương trình 3.4, tuy nhiên cao nhất lại là phương trình 3.4b.

Nhưng sự sai khác thấp nhất đối với phương trình 3.4c vẫn là phương trình 3.4a.

Tóm lại khi sử dụng các phương trình sinh khối được xây dựng từ nhiều loài với

yếu tố tỉ trọng và đường kính làm biến độc lập (phương trình 3.4, 3.4a, 3.4b, 3.4c) để

tính sinh khối cho từng loài đều gặp phải những sự sai lệch so với phương trình sinh

khối đã được xây dựng bằng việc chặt hạ, cân đo trực tiếp của từng loài.

Với phương pháp được sử dụng trong đề tài đã cho kết quả sinh khối thấp hơn so

với các tác giả khác. Kết quả này có thể giải thích bởi sinh khối rừng phụ thuộc vào

đường kính của cây rừng, mà phương trình của tác giả Komayaki và Chave được xác

định dựa trên các cây cá thể với độ biến thiên về đường kính từ 5 cm đến 50 cm, trong

khi đó, phương trình AGB của đề tài lại được xây dựng dựa trên các cây cá thể với

đường kính nhỏ hơn trong khoảng từ 3,5 đến 23,5 cm. Mặt khác, phương pháp tính

sinh khối cây cá thể của 2 tác giả là chặt hạ cây, cân và đo đếm trực tiếp, còn phương

pháp đề tài thực hiện thì dựa trên thể tích, tỉ trọng và hệ số chuyển đổi BEF (Brown,

1997) [24] nên các tính toán có sự sai khác so với các phương pháp nghiên cứu của

các tác giả Komiyama và Chave.

3.4. CARBON TÍCH TỤ TRONG Ô ĐO ĐẾM

3.4.1. Sinh khối cây trên mặt đất của các loài trong ô đo đếm

Phương trình 3.4 đã được xác định để tính sinh khối cho các loài cây ngặp mặn

tự nhiên tại Cần Giờ, trong đó đường kính và tỉ trọng gỗ được xem là những biến độc

lập. Đề tài đã sử dụng phương trình 3.4 để tính sinh khối cây trên mặt đất của các loài

trong 30 ô đo đếm. Sau đó nhân thêm hệ số chuyển đổi để tính lượng carbon tích tụ

trên mặt đất của các loài trong ô đo đếm và so sánh với chỉ số IVI (%). Từ đó cho thấy

mối quan hệ giữa chỉ số IVI của mỗi loài với lượng carbon tích tụ.

Theo Hình 3.8, các thanh sai số (Error bar) cho thấy lượng carbon tích tụ của các

loài có khác nhau. Căn cứ mức độ trùng lên nhau của các thanh sai số chỉ ra mức độ

giống và khác nhau về lượng carbon tích trữ. Cụ thể như sau: loài Mắm trắng và Mắm

đen khác nhau và khác các loài còn lại. Nhóm loài: Giá, Già quánh, Đước đôi, Cóc

trắng, Bần trắng, Mắm biển có lượng tích lũy carbon không khác nhau nhưng khác các

loài còn lại. Nhóm gồm 2 loài còn lại: Quao nước và Dà vôi có lượng tích lũy carbon

giống nhau và khác các loài còn lại.

Hình 3.8 cũng cho thấy chỉ số IVI giảm dần theo thứ tự: Mắm trắng, Mắm đen,

Giá, Già quánh, Đước đôi, Cóc trắng, Bần trắng, Mắm biển, Quao nước, Dà vôi. Nhìn

chung lượng carbon tích tụ của các loài có xu hướng giảm dần theo chỉ số IVI, tuy

nhiên vẫn có trường hợp chỉ số IVI giảm nhưng lượng carbon tích tụ không giảm như

đối với loài Giá (12,9 %) và Già Quánh (11,7 %), chỉ số IVI của loài Giá cao hơn Già

quánh nhưng lượng carbon tích tụ của loài Giá (12,9 kg) lại thấp hơn Già quánh (14,7 kg). Điều đó có thể được giải thích bởi tỉ trọng của loài Giá (0,553 g/cm3) thấp hơn

nhiều so với tỉ trọng gỗ của loài Dà Quánh (0,838).

Như vậy, lượng carbon tích tụ không chỉ phụ thuộc vào tỉ trọng gỗ mà còn phụ

thuộc chỉ số IVI của mỗi loài trong quần xã.

Carbon (Kg)

Chỉ số IV (%)

18,1

14,7

12,9

11,7

8,9

8,5

7,6

6,9

2,4

5 , 9

4 , 2

0 , 2

5 , 9 3

1 , 0 3

9 , 2 1

7 , 4 1

6 , 3 1

7 , 3 1

4 , 3 1

1,3

Quao Dà Vôi

Mắm đen Giá

Đước

-5

Già quánh

Mắm trắng

Cóc trắng

Bần trắng

Mắm biển

Carbon (kg)

Chỉ số IV (%)

Hình 3.8. Sinh khối cây trên mặt đất và chỉ số IVI của các loài trong ô đo đếm

3.4.2. Sinh khối cây trên mặt đất của các ô đo đếm

Đề tài sử dụng phương trình 3.4 để tính sinh khối cây trên mặt đất (AGB, tấn/ha)

của 30 ô đo đếm. Đồng thời so sánh giá trị sinh khối với các phương trình sinh khối

3.4a và 3.4b. Kết quả tính toán được trình bày ở bảng 3.13.

Kết quả ở bảng 3.13 cho thấy sinh khối cây trung bình của 30 ô đo đếm là 34,49

± 3,89 tấn/ha, dao động trọng khoảng từ 7,80 tấn/ha đến 102,91 tấn/ha. Trong đó có 21

ô có sinh khối lớn hơn sinh khối trung bình chiếm 48,16 %. Ô có sinh khối cao nhất là

ô số 11 (102,91 tấn/ha) và ô có sinh khối thấp nhất là ô số 2 (7,80 tấn/ha).

Bảng 3.13. Sinh khối cây trên mặt đất của 30 ô đo đếm

Ô đo đếm Tổng AGB (Tấn/ha) (PT 3.4) Tổng AGB (Tấn/ha) (PT 3.4a) Tổng AGB (Tấn/ha) (PT 3.4b)

7,80 14,40 14,44 15,08 15,70 15,85 17,41 19,41 21,15 26,11 26,12 27,45 27,71 29,03 29,63 29,97 31,58 31,67 32,05 32,59 33,19 36,90 41,78 48,77 52,34 53,30 53,70 56,97 89,68 102,91 34,49 17,75 33,75 31,77 35,71 36,39 36,68 37,77 44,72 47,93 58,95 59,56 61,81 63,84 65,47 66,62 68,09 71,12 70,97 72,24 73,51 73,12 80,29 94,01 111,68 117,24 115,25 115,94 126,50 130,67 150,11 72,32 12,13 23,00 21,80 24,31 24,83 25,03 25,95 30,53 32,78 40,33 40,71 42,30 43,59 44,80 45,60 46,56 48,67 48,60 49,44 50,30 50,16 55,15 64,35 76,30 80,28 79,21 79,70 86,70 130,67 150,11 52,46 2 29 9 22 12 24 1 27 26 19 25 13 28 10 30 21 18 6 3 14 4 15 23 17 16 8 7 5 20 11 Trung bình

Sau khi tính toán và sử dụng ANOVA để phân tích số liệu về sinh khối theo ô đo

đếm bằng cách sử dụng các phương trình của các tác giả Komiyama (phương trình

3.4a) và Chave (phương trình 3.4a). Kết quả so sánh cho thấy giữa sinh khối tính theo

phương trình 3.4 và 3.4a; 3.4 và 3.4b có sự khác nhau, giữa phương trình 3.4a và 3.4b

không có sự khác biệt. (Bảng 3.14)

Bảng 3.14. Phân tích ANOVA, so sánh trung bình sinh khối theo các phương trình

Homogeneous Groups

PT Count Mean 30 PT_3.4 PT_ 3.4a 30 PT_3.4b 30 323,133 X X 723,154 X 723,154

Contrast Sig. Difference +/- Limits 1 - 2 1 - 3 2 - 3 149,558 149,558 149,558 * * -400,021 -400,021 0,0 *: có sự khác biệt

Sự khác biệt giữa phương trình sinh khối 3.4 với 2 phương trình 3.4a và 3.4b

được giải thích do đề tài thực hiện phương pháp xác định sinh khối cây cá thể cho các

loài bằng phương pháp thông qua thể tích và tỉ trọng mà không trực tiếp chặt hạ và đo

đếm như các tác giả Komiyama và Chave khi xây dựng phương trình sinh khối.

3.4.2. Carbon cây trên mặt đất và lượng CO2 tích tụ của 30 ô đo đếm

Để tính carbon cây trên mặt đất của ô định vị, đề tài áp dụng công thức tính

carbon thông qua sinh khối:

C (kg) = Sinh khối khô*0,47

Từ lượng carbon áp dụng công thức suy ra lượng CO2 tích trữ trong các ô đo đếm:

CO2 (kg) = C*44/12

Kết quả tính toán được trình bày ở bảng 3.15. Đường kính trung bình của các ô

đo đếm là 7,99 ± 0,35 cm, mật độ trung bình các ô là 2246 ± 177 cây/ha. Đối với

lượng carbon tích tụ, ô có lượng carbon tích tụ cao nhất là ô 11 (31,83 tấn/ha), thấp

nhất là ô 2 (3,67 tấn/ha), trung bình 30 ô là 15,19 ± 1,34 tấn/ha.

Ô 11 có lượng carbon tích tụ cao nhất do có mật độ cây cao, đường kính trung

bình cây lớn ngoài ra tại ô 11 bao gồm các loài cây có tỉ trọng gỗ cao như Cóc trắng (0,904 g/cm3), Dà quánh (0,806 g/cm3), Đước đôi (0,838 g/cm3), Giá (0,553 g/cm3), Mắm đen (0,655 g/cm3).

Hình 3.9 cho thấy tỉ lệ lượng CO2 hấp thụ của 30 ô đo đếm, tương tự như lượng

sinh khối, trong đó ô 11 có tỉ lệ hấp thu CO2 cao nhất và ô 2 có tỉ lệ hấp thu CO2 là

thấp nhất và tỉ lệ các ô lượng CO2 hấp thu cao hơn trung bình là 21 ô chiếm 48,16%.

CO2 (tấn/ha) %

11 20 5 7 8 16 17 23 15 4 14 3 6 18 21 30 10 28 13 25 19 26 27 1 24 12 22 9 29 2

Hình 3.9. Tỉ lệ phần trăm lượng CO2 hấp thụ ở 30 ô đo đếm

Đối với ô số 2 có đường kính cây trung bình thấp (7,7 cm), mật độ ít (700 cây/ha) và các loài cây trong ô này có tỉ trọng gỗ thấp như: Giá (0,553 g/cm3), Mắm đen (0,655 g/cm3), Mắm trắng (0,712 g/cm3).

Sự so sánh trên cho thấy lượng carbon không chỉ phụ thuộc vào đường kính hay

tỉ trọng mà còn phụ thuộc vào mật độ cây trong quần xã.

Bảng 3.15. Carbon tích tụ của ô đo đếm

Stt Mật độ N (cây/ha) Đường kính D1,3 (cm)

Ô đo đếm 2 29 9 22 12 24 1 27 26 19 25 13 28 10 30 21 18 6 3 14 4 15 23 17 16 8 7 5 20 11 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 Carbon (tấn/ha) 3,67 6,77 6,79 7,09 7,38 7,45 8,18 9,12 9,94 12,27 12,28 12,90 13,02 13,65 13,92 14,09 14,84 14,89 15,06 15,32 15,60 17,34 19,64 22,92 24,60 25,05 25,24 26,78 28,00 31,83 CO2 (tấn/ha) 13,45 24,82 24,89 25,98 27,05 27,31 30,00 33,44 36,45 45,00 45,02 47,31 47,76 50,04 51,06 51,65 54,42 54,58 55,22 56,16 57,20 63,59 72,00 84,04 90,20 91,86 92,54 98,18 102,68 116,72 700 2200 600 3000 1800 1900 400 2000 1800 3000 2300 1600 2900 2300 1900 2800 2700 2700 2300 2800 1700 1100 2300 4900 3700 1200 1500 3400 2500 3400 7,7 6,0 9,9 4,8 6,2 6,1 12,8 6,6 7,2 6,3 7,1 8,1 6,8 7,0 8,0 7,4 6,7 8,4 7,8 6,4 8,6 11,1 8,4 6,8 7,6 12,7 10,7 8,1 9,6 8,8

3.5. HỆ SỐ CHUYỂN ĐỔI CÁC PHƯƠNG TRÌNH

3.5.1. Hệ số chuyển đổi phương trình sinh khối

Phương trình (3.4) đã được sử dụng để tính sinh khối cho rừng tự nhiên gồm

nhiều loài. Việc sử dụng phương trình (3.4) để tính sinh khối cây rừng chỉ cần xác

định nhân tố dễ đo đếm là đường kính thân cây, sau đó sử dụng các kết quả tính toán tỉ

trọng gỗ đã được xác định và áp dụng vào phương trình.

Qua phân tích, tính toán và so sánh ở mục 3.3.4 cho thấy việc sử dụng phương

trình 3.4 đã có nhiều sự sai lệch so với các phương trình chung của các loài rừng ngập

mặn tự nhiên được các tác giả xây dựng bằng phương pháp chặt hạ (phương trình 3.4a

(Komiyama, 2005), 3.4b (Chave, 2005) và phương trình riêng của từng loài ở rừng

ngập mặn Cần Giờ cũng bằng phương pháp chặt hạ và cân đo trực tiếp cây cá thể (các

phương trình 3.4c). Sự sai lệch này cho thấy lượng sinh khối tính theo phương trình

3.4 có kết quả thấp hơn so với các phương trình của các tác giả khác.

Tuy nhiên phương pháp đề tài sử dụng lại khả dĩ đối với rừng tự nhiên, đơn giản

và ít tốn kém. Vì vậy, để có thể sử dụng phổ biến phương trình 3.4 cần xác định hệ số

chuyển đổi giữa phương trình 3.4 tương ứng với các loài và các phương trình riêng do

các tác giả khác đã tiến hành trên một số loài ở rừng ngập mặn Cần Giờ.

Đề tài tiến hành so sánh và đưa ra hệ số chuyển đổi của các loài cây ngập mặn đã

được tác giả Viên Ngọc Nam xây dựng phương trình tính sinh khối như sau: Mắm

trắng (năm 2000), Dà quánh (năm 2009), Đước đôi (2001), Cóc trắng (năm 2009) [15].

Các phương trình các loài cây ngập mặn đã được nghiên cứu tại Cần Giờ được

trình bày tại bảng 3.16, mỗi phương trình của mỗi loài có một giới hạn về đường kính

khác nhau, chính vì vậy, khi sử dụng các phương trình này để xác định hệ số chuyển

đổi, đề tài căn cứ vào giới hạn đường kính của mỗi loại phương trình để chọn lựa

những cây có đường kính tương ứng trong giới hạn cho phép nhằm đảm bảo tính chính

xác cho mỗi loài. Các phương trình được trình bày ở bảng 3.16, mỗi phương trình

được đánh số tương ứng: Mắm trắng 3.5, Già quánh 3.6, Đước đôi 3.7, Cóc trắng 3.8.

(Bảng 3.16).

Bảng 3.16. Các phương trình sinh khối của các loài ngập mặn tại Cần Giờ theo

phương trình chung 3.4 và theo Viên Ngọc Nam

Stt Loài D1,3 Phương trình 3.4

(3.5) 1 Mắm trắng PT theo Viên Ngọc Nam 2,4137 0,129212* D1,3 2,9 ≤ D1,3 ≤ 29,9

(3.6) 2 Dà quánh 0,208* D1,3 1,27 ≤ D1,3 ≤ 7,48

2,40729 2,29649

(3.7) 3 Đước đôi 0,343*D1,3 3,2 ≤ D1,3 ≤ 30

2,1866

(3.8) 4 Cóc trắng 0,081*D2,5558 0,081*D2,5558 0,075*D2,5558 0,073*D2,5558 0,17446*D1,3 1,9 ≤ D1,3 ≤ 9,3

Đề tài đã sử dụng phương trình 3.4 và các phương trình riêng của mỗi loài (3.5,

3.6, 3.7, 3.8) ứng với đường kính, xác định sinh khối sau đó tiến hành so sánh trung

bình hai mẫu theo hai phương trình. Kết quả cho thấy đều có sự sai khác về mặt thống

kê (T two-tail <0,05). (Phụ lục 20, 21, 22, 23)

Mặt khác khi phân tích ANOVA, cho kết quả có mối tương quan chặt chẽ giữa

hai phương trình 3.4 và các phương trình 3.5, 3.6, 3.7, 3.8. Như vậy việc sử dụng

phương trình 3.4 để tính sinh khối vẫn có độ chính xác, tuy nhiên giữa 2 phương trình

này cần xác định một hệ số chuyển đổi để từ đó có thể sử dụng phương trình 3.4 cho

việc xác định sinh khối cho các loại rừng tự nhiên nhiều loài.

Để xác định hệ số chuyển đổi, đề tài tiến hành xây dựng mô hình tương quan

giữa phương trình (3.4) và các phương trình sinh khối của từng loài Mắm trắng (3.5),

Dà quánh (3.6), Đước đôi (3.7), Cóc trắng (3.8), Dà quánh (3.9).

Đối với mỗi loài, đề tài xác định 5 phương trình có hệ số tương quan cao nhất, dựa vào các tiêu chí (các giá trị R2 cao, P < 0,05, MAE nhỏ, SSR nhỏ) để chọn phương

trình mô tả mối tương quan tốt nhất. Các phương trình được trình bày tại bảng 3.17.

Kết quả các phương trình được chọn lựa có hệ số tương quan (R2) rất cao (phụ

lục 24, 25, 26, 27). Các đường biểu diễn trong hình 3.5 cũng cho thấy mối tương quan

chặt chẽ. Sự tương quan chặt chẽ này cho thấy có thể sử dụng phương trình chung cho

việc xác định sinh khối cho các loài cây. Vấn đề còn lại là xác định hệ số chuyển đổi

cho từng loài.

Bảng 3.17. Các phương trình tương quan giữa sinh khối phương trình 3.4

(AGBa) và phương trình 3.5, 3.6, 3.7, 3.8 (AGBb)

Stt Loài D PT chính tắc

0,9445

1 Mắm trắng [2,9 ; 29,9]

0,9422

2 Dà quánh [1,27 ; 7,48]

0,8986

3 Đước đôi [3,2 ; 30]

0,9103

P lot of Fitted Model AGBb = exp(0.8996 + 0.9422*ln(AGBa))

P lot of Fitted Model A GBb = e xp(1.268 + 0.8986*ln(A GBa

150

120 100

120

b B G A

4 Cóc trắng [1,8 ; 12,2] PT tương quan ln(AGBb) = 0,5486 + 0,9445*ln(AGBa) AGBb = exp(0,8996 + 0,9422*ln(AGBa)) AGBb = exp(1,268 + 0,8986*ln(AGBa)) AGBb = exp(0,5374 + 0,9103*ln(AGBa)) AGBb = 1,731*AGBa AGBb = 2,459*AGBa AGBb= 3,554*AGBa AGBb = 1,712*AGBa

20 0

Đước đôi

30 AGBa

30 A GBa

Plot of Fitted Model AGBb = exp(0.5374 + 0.9103*ln(AGBa))

Plot of Fitted Model AGBb = exp(0.5486 + 0.9445*ln(AGBa

150

120

b B G A

Dà quánh 40

AGBa

Cóc trắng 40 50 Mắm trắng 100

Hình 3.10. Mối tương quan giữa phương trình 3.4 (AGBa) và các phương trình 3.5,

3.6, 3.7, 3.8 (AGBb)

Các phương trình tương quan ở dạng Log, được chuyển về dạng chính tắc, đồng

thời sử dụng hệ số chuyển đổi CF, kết quả được các phương trình dạng mũ. Các

phương trình dạng mũ này có số mũ xấp xỉ 1 ( 1). Vì vậy, đề tài lấy giá trị gần đúng

của số mũ bằng 1. Từ đó có được các phương trình được trình bày tại bảng 3.18. ≈

Căn cứ vào phương trình tại bảng 3.18, đề tài đã xác định được các hệ số chuyển

đổi tương ứng giữa các phương trình.

Bảng 3.18. Hệ số chuyển đổi giữa phương trình 3.4 (AGBa) và các phương trình

3.5, 3.6, 3.7, 3.8 (AGBb)

Phương trình Loài Hệ số

1,731 2,459 3,554 1,712 Stt 1 Mắm trắng AGBb = 1,731*AGBa AGBb = 2,459*AGBa 2 Dà quánh AGBb= 3,554*AGBa 3 Đước đôi AGBb = 1,712*AGBa 4 Cóc trắng

Tóm lại, khi tính toán sinh khối của các loài bằng cách sử dụng phương trình tính

sinh khối chung, đối với các loài Mắm trắng, Dà quánh, Đước đôi và Cóc trắng thì cần

nhân thêm hệ số các hệ số tương ứng (bảng 3.18 ) để có kết quả chính xác hơn.

3.5.2. Hệ số chuyển đổi phương trình carbon

Phương trình 3.4 được sử dụng để tính sinh khối cho các loài cây rừng ngập mặn

tự nhiên và từ lượng sinh khối đã xác định, đề tài đã sử dụng hệ số chuyển đổi từ sinh

khối để được lượng carbon tích tụ bằng cách nhân thêm hệ số 0,47. Tuy nhiên bởi sự

sai lệch về kết quả sinh khối khi sử dụng phương trình 3.4 so với các phương trình

được xây dựng riêng cho từng loài bằng phương pháp chặt hạ mà các tác giả đã nghiên

cứu tại rừng ngập mặn Cần Giờ theo như đã phân tích ở phần 3.5.1, sai lệch này sẽ dẫn

đến sự sai lệch về kết quả lượng carbon tích tụ. Chính vì vậy đề tài tiếp tục xây dựng

hệ số chuyển đổi cho phương trình carbon khi sử dụng phương trình 3.4 cho một số

loài cây ngập mặn đã được các tác giả nghiên cứu tại rừng ngập mặn Cần Giờ, các loài

đó là: Cóc trắng (3.9b), Đước đôi (3.10b), Già Quánh (3.11b)

Các loài Dà quánh (năm 2009), Đước đôi (2001), Cóc trắng (năm 2009) đã được

tác giả Viên Ngọc Nam nghiên cứu và xây dựng phương trình carbon được trình bày ở

bảng 3.19.

Bảng 3.19. Phương trình carbon các loài

Phương trình stt Loài Phương trình 3.4 Phạm vi D1.3 carbon các loài

2,5558

1 Dà quánh [1,27 ;7,48] (3.9a) (3.9b)

2,5558

2,29649

2 Đước đôi [3,2 ; 30] (3.10a) (3.10b)

2,5558

2,1866

3 Cóc trắng [1,9 ; 9,3] (3.11a) (3.11b) AGC = 0,038*D1,3 AGC = 0,035*D1,3 AGC = 0,034*D1,3 AGC = 0,208* 2,40729 D1,3 AGC = 0,343*D1,3 AGC = 0,17446*D1,3

Từ phương trình sinh khối chung 3.4 đề tài đã xây dựng, nhân thêm hệ số 0,47

đồng thời nhân với hệ số chuyển đổi sinh khối đã xác định, để chuyển đổi thành

phương trình carbon tương ứng với tỉ trọng gỗ các loài Dà quánh (3.9a). Đước đôi

(3.10a), Cóc trắng (3.11a).

Kết quả phân tích và tính toán đề tài đã xác định tương quan giữa các phương

trình carbon của các loài được trình bảy ở bảng 3.20.

Bảng 3.20. Tương quan giữa các phương trình AGC

Stt Loài Phạm vi D Phương trình chính tắc

1 Dà quánh [1,27 ; 7,48] AGBb = 2,148*AGBa0,94

2 Đước đôi [3,2 ; 30] AGBb = 2,207*AGBa0,90

3 Cóc trắng [1,9 ; 9,3] Tương quan giữa các phương trình AGC ln(AGCb) = 0.764566 + 0.941602*ln(AGCa) ln(AGCb) = 0,791685 + 0,898413*ln(AGCa) ln(AGCb) = 0,586352 + 0,855506*ln(AGCa) AGBb = 1,797*AGBa0,86

Các phương trình chính tắc mô tả mối tương quan giữa sinh khối tính theo

phương trình 3.4 và các phương trình riêng từng loài của tác giả Viên Ngọc Nam có số

mũ xấp xỉ bằng 1. Vì vậy đề tài lấy số mũ bằng 1. Từ đó xác định hệ số chuyển đổi

cho phương trình carbon của các loài. Kết quả được trình bày ở bảng 3.21.

Bảng 3.21. Hệ số chuyển đổi giữa phương trình AGC

Stt Loài

1 Dà quánh 2 Đước đôi 3 Cóc trắng Tương quan giữa các Phạm vi D phương trình carbon [1,27 ;7,48] AGBb=2,148*AGBa0,94 AGBb=2,207*AGBa0,90 [3,2 ; 30] AGBb=1,797*AGBa0,86 [1,9 ; 9,3] Hệ số chuyển đổi phương trình carbon 2,148 2,207 1,797

Tương quan giữa các phương trình carbon 3.9a và 3.9b, 3.10a và 3.10b, 3.11a và

3.11b có hệ số tương quan rất cao, từ 99,99 % đến 100 %. Điều đó cho thấy có thể sử

dụng phương trình chung để tính sinh khối cho các loài mà vẫn đảm bảo độ mức độ tin

cậy. Tuy nhiên cần phải nhân thêm các hệ số tương ứng của các loài để tính toán lượng

carbon tích tụ.

Như vậy, để sử dụng phương trình 3.9a, 3.10a và 3.11a để tính carbon tích tụ cho

các loài tương ứng Dà quánh, Đước đôi, Cóc trắng thì cần nhân thêm các hệ số lần

lượt là 2,148; 2,207; 1,797.

3.6. TƯƠNG QUAN GIỮA LƯỢNG CARBON TÍCH TỤ VỚI CÁC NHÂN TỐ

ĐIỀU TRA

Như vậy để tính toán lượng carbon tích tụ cho rừng tự nhiên có thể sử dụng

phương trình tính sinh khối (3.4) chung cho các loài, thu thập các số liệu về đường

kính và tra tỉ trọng gỗ của các loài để tính toán sinh khối rồi suy ra lượng carbon tích

lũy cho từng cây cá thể. Nếu thực hiện được như vậy thì độ chính xác sẽ cao hơn vì dữ

liệu được tính trên từng cây rừng. Tuy nhiên trong nhiều trường hợp cần đánh giá

nhanh lượng carbon tích lũy theo thời gian thì cần có phương pháp tiếp cận và ước

lượng carbon nhanh hơn mà vẫn đảm bảo độ tin cậy cao.

Để tìm được phương pháp ước lượng nhanh lượng carbon, đề tài tiến hành thử

nghiệm tìm kiếm mức độ ảnh hưởng của các nhân tố điều tra về đường kính bình quân (D),

chiều cao trung bình (H), mật độ bình quân (N), tiết diện ngang bình quân (G), trữ lượng

bình quân (M) với lượng carbon tích tụ của quần thể rừng (tấn/ha). Kết quả tính toán lượng

carbon của 30 ô đo đếm và các nhân tố ảnh hưởng được trình bày tại bảng 3.22.

Mô hình hồi quy tuyến tính đa biến với 7 nhân tố có dạng:

AGB = a + b1(D) + b2(H) + b3(G) + b4(N) + b5(M)

Việc phân tích đa biến để biết mức độ ảnh hưởng của các nhân tố đối với lượng

carbon tích lũy, thông qua các trị số đó là hệ số xác định R2, hệ số hồi quy và trị số P.

Bảng 3.22. Lượng tích tụ carbon và các nhân tố điều tra theo hecta

Ô TB D1,3 (cm) TB Hvn (m)

Tổng G (m2/ha) 5,29 3,41 11,88 11,54 20,14 16,09 15,99 16,06 5,21 10,04 23,30 5,65 8,90 10,46 11,88 19,09 19,35 11,39 11,17 21,15 13,00 5,85 13,40 5,84 9,88 8,13 7,27 11,06 6,35 10,47 7,9 8,6 6,5 6,1 7,2 7,2 14,8 11,7 8,2 6,9 7,6 6,2 5,7 11,4 12,1 9,6 6,5 5,8 14,8 7,4 7,5 6,8 7,8 6,2 8,3 7,7 7,9 7,7 8,6 10,0 N (cây/ha) 400 700 2300 1700 3400 2700 1500 1200 600 2300 3400 1800 1600 2800 1100 3700 4900 2700 3000 2500 2800 3000 2300 1900 2300 1800 2000 2900 2200 1900 M (m3/ha 22,54 15,77 43,25 39,10 81,82 64,55 125,98 103,40 21,56 39,35 94,70 19,19 27,62 66,96 77,10 106,04 69,13 37,28 92,55 87,63 53,73 21,66 57,83 20,31 44,69 34,85 32,09 45,98 30,24 60,35 Carbon (tấn/ha) 36,7 67,7 67,9 70,9 73,8 74,5 81,8 91,2 99,4 122,7 122,8 129,0 130,2 136,5 139,2 140,9 148,4 148,9 150,6 153,2 156,0 173,4 196,4 229,2 246,0 250,5 252,4 267,8 280,0 318,3 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 12,78 7,72 7,78 8,64 8,14 8,35 10,66 12,69 9,93 6,96 8,76 6,15 8,11 6,44 11,09 7,57 6,84 6,70 6,29 9,59 7,35 4,84 8,36 6,06 7,14 7,22 6,65 6,85 6,02 8,01

Sau khi phân tích hàm đa biến được kết quả thể hiện như ở bảng 3.23, qua đó đã xác định hệ số xác định R2 = 95,77 % cho cả 5 yếu tố. Căn cứ vào trị số P riêng phần của mỗi nhân tố thì chỉ có nhân tố tiết diện (G, m2/ha) có giá trị P = 0,048 < 0,05.

Như vậy khi xem xét sự phụ thuộc trữ lượng carbon của quần thể đối với 5 nhân tố điều tra thì chỉ có nhân tố tiết diện (G, cm2/ha) có quan hệ chặt chẽ nhất với lượng

carbon tích tụ. Mặt khác chỉ tiêu tiết diện lại có thể dễ dàng xác định rất nhanh và dễ

dàng. Kết quả lựa chọn phương trình tương quan giữa carbon tích lũy với G như sau:

ln(C) = 2,464 + 1,038*ln(G) (3.12)

(R2 = 94,4 %; P-value = 0; SEE = 0,1243; MAE = 0,08997; SRR = 0,4324)

Phương trình 3.12 sau khi chuyển về dạng hàm chính tắc có dạng:

(3.13)

Carbon = 11,75*G (R2 = 94,4 %)

Bảng 3.23. Ma trận tương quan của AGC với các nhân tố điều tra

Stt Tham số Sai số tiêu chuẩn (SE) T-statistic P-Value 0,7096 1 0,0480 2 0,1408 3 0,0759 4 0,3249 5 3,82 0,3768 2,084 -1,523 1,855 -1,005 3,852 5,447 0,7639 0,009134 D G H M N

Kết quả này là một thuận lợi để ước lượng carbon tích lũy trong các lâm phần

khác nhau theo thời gian, làm cơ sở để tính toán phí dịch vụ môi trường rừng ở những

khu vực có diện tích lớn.

3.7. TÍNH TOÁN GIÁ TRỊ BẰNG TIỀN KHẢ NĂNG HẤP THU CO2

Hiện nay, giá trị carbon thương mại ở Việt Nam vẫn chưa được thể chế hóa, tuy

nhiên đề tài nghiên cứu vẫn tiến hành ước tính giá trị kinh tế đạt được từ khả năng tích

lũy CO2 theo giá hiện nay trên thế giới. Việc này nhằm mục tiêu đánh giá khả năng lưu

trữ CO2 của rừng để thẩm định tiềm năng, vai trò của RNM tự nhiên trong bảo vệ môi

trường và lượng giá dịch vụ môi trường rừng, ước lượng và đánh giá năng lực hấp thu

CO2 sẽ làm cơ sở cho việc phát triển chính sách, cũng như tham gia vào các dự án, thị

trường CO2 hay chương trình REDD trong nước và trên thế giới.

Theo giá carbon của thị trường Châu Âu tháng 18/9/2014 là 5,97 Euro/tấn (theo

sendeco2.com [53]). Như vậy, 1 tấn CO2 sẽ được lượng giá thành tiền Việt Nam là

163.400,4522 VNĐ/tấn, tương ứng với tỉ giá Euro ngày 18/09/2014 là 1 Euro =

27.370,26 VNĐ. Căn cứ vào tổng lượng CO2 hấp thụ của rừng tự nhiên Cần Giờ tính

được giá trị thương mại cho khả năng hấp thụ CO2 của khu vực nghiên cứu.

Theo tính toán, lượng sinh khối khu vực nghiên cứu là trung bình là 34,49 tấn/ha,

lượng carbon tích tụ là 15,19 tấn/ha và lượng CO2 hấp thu là 55,69 tấn/ha.

Giá trị CO2 thương mại = Lượng CO2 (tấn/ha) x đơn giá (USD/tấn CO2)

= 55,69 (tấn/ha) x 5,97 Euro/tấn

= 332,47 Euro/ha x 27.370,26

= 9.099.771,18 VNĐ/ha

Ngoài giá trị thương mại do lượng CO2 được hấp thụ bởi khu rừng, rừng ngập

mặn còn cung cấp nhiều giá trị khác về gỗ cũng như lâm sản ngoài gỗ, các giá trị về du

lịch, nghiên cứu. Nếu được chi trả phí dịch vụ môi trường – khả năng tích lũy carbon

hoặc năng lực hấp thụ CO2 – kết hợp với các giá trị khác thì rừng ngập mặn là một

nguồn lợi về kinh tế có ý nghĩa với người quản lý, bảo vệ rừng và người dân nơi đây.

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

I. KẾT LUẬN

Đề tài đã xác định được tỉ trọng gỗ của 10 loài thực vật của rừng ngập mặn tự

nhiên Cần Giờ để phục vụ cho các nghiên cứu tiếp theo trong tương lai, nghiên cứu

trên 30 ô đo đếm và xây dựng được phương trình sinh khối chung cho nhiều loài ở

rừng ngập mặn tự nhiên Cần Giờ, phương trình này có thể sử dụng để xác định sinh

khối cho rừng tự nhiên gồm nhiều loài với hai biến độc lập là đường kính và tỉ trọng

gỗ. Đề tài cũng đã xây dựng được phương trình tương quan giữa carbon quần thể với

tiết diện ngang để điều tra nhanh lượng carbon tích lũy của lâm phần giúp cộng đồng

tham gia giám sát, báo cáo, đánh giá và lượng giá CO2 của khu rừng đang quản lý. Từ

phương trình sinh khối chung cho rừng ngập mặn tự nhiên, đề tài đã xác định được các

hệ số chuyển đổi để tính sinh khối và lượng carbon tích tụ riêng cho một số loài.

Đề tài cũng đã tính toán và xác định được lượng CO2 rừng ngập mặn tự nhiên

Cần Giờ hấp thụ theo hecta để cung cấp thông tin làm cơ sở cho việc chi trả dịch vụ môi trường rừng.

II. KIẾN NGHỊ

- Tiến hành xác định tỉ trọng gỗ thêm nhiều loài khác của rừng ngập mặn tự nhiên Cần

Giờ, để có số liệu phù hợp khi xây dựng phương trình sinh khối.

- Tiến hành thực hiện xây dựng phương trình sinh khối chung cho rừng ngập mặn tự

nhiên bằng phương pháp chặt hạ cây và đo đếm trực tiếp để các phương trình sinh khối

có độ chính xác cao hơn. Sau đó so sánh mức chênh lệch để thấy được hiệu quả của

hai phương pháp đề tài đã thực hiện và phương pháp chặt hạ trực tiếp cây cá thể xác

định sinh khối, từ đó làm cơ sở cho việc chọn lựa phương pháp nghiên cứu thích hợp

đối với các mục đích khác nhau trong các nghiên cứu tiếp theo.

- Tiếp tục thực hiện các nghiên cứu sinh khối cho rừng ngập mặn tự nhiên cho khu vực

trên các tiểu khu khác.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Việt

1. Phạm Ngọc Bình (2013), Nghiên cứu lượng carbon tích tụ ở rừng tự nhiên

của tiểu khu 433 trong phân khu Phục hồi sinh thái III, của Vườn Quốc

gia Kon Ka Kinh, tỉnh Gia Lai, Luận văn Thạc sĩ khoa học Nông

nghiệp, Trường Đại học Nông Lâm Tp. Hồ Chí Minh.

2. Đỗ Hoàng Chung, Trần Quốc Hưng, Trần Đức Thiện (2010), Đánh giá nhanh

lượng tích lũy carbon trên mặt đất của một số trạng thái thảm thực vật

xã Tân Thái, huyện Đại Từ, tỉnh Thái Nguyên, Tạp chí Nông nghiệp và

Phát triển nông thôn (11), tr. 38 – 42.

3. Trần Bình Đà, Lê Quốc Doanh (2009), Đánh giá nhanh khả năng tích lũy

carbon của một số phương thức nông lâm kết hợp tại vùng đệm VQG

Tam Đảo, tỉnh Vĩnh Phúc, Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển nông

thôn (7), tr 93 – 98.

4. Trần Văn Đạt, Viên Ngọc Nam (2010), Rừng ngập mặn ở Việt Nam, tuyển

tập: Vài suy nghĩ về phát triển Nông nghiệp Viêt Nam trong thế kỉ 21,

tr.333 – 346, Nxb Nông Nghiệp.

5. Nguyễn Thị Hoài (2012), Định lượng carbon tích tụ của rừng tự nhiên hỗn

giao tại tiểu khu 128 ở Vườn Quốc gia Bidoup núi Bà, tỉnh Lâm Đồng,

Luận văn Thạc sĩ khoa học Nông nghiệp, Trường Đại học Nông Lâm

Tp. Hồ Chí Minh.

6. Viên Ngọc Nam (2000), Nghiên cứu sinh khối và năng suất sơ cấp rừng

Mấm trắng (Avicennia alba BL.) tự nhiên tại Cần Giờ, Tp. Hồ Chí

Minh, Sở Khoa học và Công nghệ - Sở Nông nghiệp và Phát triển Nông

thôn, 86 tr.

7. Viên Ngọc Nam, Huỳnh Đức Hoàn, Cao Huy Bình, Phan Văn Trung, Phạm

Văn Quy, Bùi Nguyễn Thế Kiệt (2009), Nghiên cứu sinh khối Dà

Quánh (Ceriops zippeliana Blume) và Cóc trắng (Lumnitzera racemosa

Willd) tại Khu Dự trữ sinh quyển rừng ngập mặn Cần Giờ, Báo cáo

nghiệm thu, Sở Khoa học và Công nghệ - trường Đại học Nông Lâm

Tp. Hồ Chí Minh, 100 trang.

8. Viên Ngọc Nam, Nguyễn Thị Hà (2009), Đánh giá khả năng hấp thụ CO2

của rừng keo lai (Acacia auriculiformis x A. mangium) trồng tại quận

9, Tp. Hồ Chí Minh, Tạp chí Khoa học Kỹ thuật Nông Lâm nghiệp (1),

tr. 105 –110.

9. Viên Ngọc Nam, Tôn Thiện An (2010), Khả năng tích tụ carbon của rừng

Thông ba lá (Pinus kesiyaroyle ex Gordon) tự nhiên ở tỉnh Lâm Đồng,

Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển nông thôn (8), tr. 78 – 83.

10. Viên Ngọc Nam, Lâm Khải Thạnh (2010), So sánh khả năng hấp thụ CO2

của rừng đước đôi (Rhizophora apiculata Blume) 28 – 32 tuổi ở Khu

Dự trữ Sinh quyển rừng ngập mặn cần giờ, Tp. Hồ Chí Minh, Tuyển

tập hội thảo quốc gia về Phục hồi và quản lý hệ sinh thái rừng ngập

mặn trong bối cảnh biến đổi khí hậu, tr. 38 – 43.

11. Viên Ngọc Nam (2011), Nghiên cứu tích tụ carbon của rừng Đước đôi

(Rhizophora apiculata Blume) trồng ở Khu Dự trữ sinh quyển rừng

ngập mặn Cần Giờ, Tp. Hồ Chí Minh, Tạp chí Nông nghiệp và Phát

triển nông thôn (18), tr. 78 -83.

12. Viên Ngọc Nam (2011), Nghiên cứu khả năng hấp thụ CO2 của rừng Cóc

trắng (Lumnitzera racemosa Willd) trồng ở Khu Dự trữ sinh quyển

rừng ngập mặn Cần Giờ, Tp. Hồ Chí Minh, Tạp chí Nông nghiệp và

Phát triển nông thôn, (2+3/2011), tr. 162-166.

13. Viên Ngọc Nam, Trần Thị Nguyên Thảo (2011), Nghiên cứu khả năng tích

lũy cacbon trong đất của rừng Đước (Rhizophora apiculata Blume)

trồng tại Khu Dự trữ sinh quyển rừng ngập mặn Cần Giờ, Tp. Hồ Chí

Minh, Tạp chí Rừng và Môi trường (44 + 45), tr. 45- 49.

14. Viên Ngọc Nam, Nguyễn Thị Hà và Trần Quốc Khải (2012), Phương trình

sinh khối và carbon các bộ phận của loài Đước đôi (Rhizophora

apiculata Blume) ở tỉnh Cà Mau. Tạp chí Rừng và Môi trường (48) I

N: 1859-1248.

15. Viên Ngọc Nam (2012), Phương pháp xác định lượng carbon tích tụ của

rừng ngập mặn và rừng Tràm ở các tỉnh phía Nam, Tài liệu hội thảo

tập huấn Phương pháp nghiên cứu carbon của rừng ngập mặn Cần Giờ

- CIFOR, Đại học Nông Lâm, 30 trang.

16. Viên Ngọc Nam (2013), Tổng quan kết quả nghiên cứu khoa học trong 35

năm khôi phục và bảo vệ rừng ngập mặn Cần Giờ, Tp. Hồ Chí Minh,

Viện Nghiên cứu Lâm nghiệp Nam bộ, Hội thảo Kết quả nghiên cứu

Lâm nghiệp.

17. Ngô Đình Quế, Đinh Thanh Giang (2008). Xây dựng các tiêu chí và chỉ tiêu

trồng rừng và tái trồng rừng theo cơ chế phát triển sạch (A/R CDM) ở

Việt Nam. Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển nông thôn (4), tr. 95 –

100.

18. Phan Minh Sang, Lưu Cảnh Trung (2006), Cẩm nang ngành Lâm Nghiệp –

Chương Hấp Thụ Carbon, Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn –

Chương trình Hỗ trợ ngành Lâm nghiệp và đối tác, 80 trang.

19. Sở Khoa học công nghệ (2010), Nghiên cứu sinh khối và carbon, Dự án Bảo

tồn và Phát triển Khu dự trữ sinh quyển Kiên Giang, tỉnh Kiên Giang,

tr. 2 - 6.

20. Lê Thị Kim Thoa (2012), Nghiên cứu khả năng hấp thụ CO2 trên cơ sở sinh

khối của rưng Đước đôi (Rizophora apiculata Blume) trồng tại khu

bảo tồn thiên nhiên đất ngập nước Thạnh Phú, Luận văn Thạc sĩ Sinh

học, Trường Đại học Sư Phạm Tp. Hồ Chí Minh.

21. Phạm Thị Thu Trang (2012), Định lượng khả năng hấp thụ khí CO2 của cây

thân gỗ ở một số công viên thuộc quận 1, Tp. Hồ Chí Minh, Luận văn

Thạc sĩ Sinh học, Trường Đại học Sư Phạm Tp. Hồ Chí Minh.

Tiếng Anh

22. Andersen H. ,Tara Barrett, Ken Winterberger, Jacob Strunk and Hailemariam

Temesgen (2009), Estimating forest biomass on the western lowlands of

the Kenai Peninsula of Alaska using airborne lidar and field plot data in

a model – assiste dsampling design,

k_Hailemariam.pdf>..

23. Brown F., Luiz A. Martinelli, W. Wayt Thomas,Marcelo Z. Moreira, C.A. Cid

Ferreira, Reynaldo A. Victoria (1995), Uncertainty in the biomass of

Amazonian forests: An example from Rondonia, Brazil, Forest Ecology

and Management (75), pp. 175 – 189.

24. Brown S., (1997), Estimating biomass and biomass change of tropical forests:

A Primer, FAO Forestry, Urbana, Illinois, USA.

25. Brown S., Lugo A. E (1984), A New Estimate Based on Forest Volumes,

American Association for the Advancement of Science (223), pp. 1290 –

1293.

26. Chandra I. A., Seca G., Abu Hena M.K. (2011), Aboveground Biomass

Production of Rhizophora apiculata Blume in Sarawak Mangrove Forest,

American Journal of Agricultural and Biological Sciences 6(4), pp. 469

- 474.

27. Chave J., Andalo C., Brown S., Cairns M. A., J. Q. Chambers, D. Eamus, H.

Folster, F. Fromard, N. Higuchi, T. Kira, J.-P. Lescure, B. W. Nelson, H.

Ogawa, H. Puig, B. Riera,T. Yamakura (2005), Tree allometry and

improved estimation of carbon stocks and blance in tropical forests,

Oecologia (145), pp. 87 – 99.

28. Daniel C. Donato, J. Boone Kauffman, Daniel Murdiyarso, Sofyan Kurnianto,

Melanie tidham, & Markku Kanninen (2011), Mangroves among the

most carbon-rich forests in the tropics. Nature Geoscience 4(5), pp. 293–

297.

29. Daniel M. Alongi (2002 ), Present state and future of the world’s mangrove

forests, Envirinmental Conservation 29 (3), pp 331 - 349.

30. Daniel M. Alongi (2012), Carbon sequestration in mangrove forests, Carbon

Management 3(3), pp. 313–322.

31. Daniel Murdiyarso, Daniel Donato, J. Boone Kauffman, Sofyan Kurnianto,

Melanie Stidham, Markku Kanninen (2009), Carbon storage in

mangrove and peatland ecosystems - A preliminary account from plots

in Indonesia, Center for International Forestry Research (CIFOR),

Bogor, Indonesia.

32. Emanuelle A. Feliciano & Shimon Wdowinski & Matthew D. Potts (2014),

Assessing Mangrove Above-Ground Biomass and Structure using

Terrestrial Laser Scanning: A Case Study in the Everglades National

Park, Society of Wetland Scientists, DOI 10.1007/s13157-014-0558-619

33. Henrique E.M. Nascimento, William F. Laurance (2002), Total aboveground

biomass in central Amazonian rainforests alandscape – scale study,

Forest Ecology and Mangement (168), pp. 311 – 321.

34. Hirata Y.,Tabuchi R., Patanaponpaiboon P., Poungparn S., Yoneda R., Fujioka

Y. (2010), Estimation of aboveground biomass in mangrove forest

damaged by the major tsunami disaster in 2004 in Thailand using high

resolution satellite data, International Archives of the Photogrammetry,

Remote Sensing and Spatial Information Science, Volume XXXVIII,

Part 8, pp. 643 – 646.

35. IPCC (1996), Climate Change 1995: The Science of Climate Change

Contribution of Working Group I to the Second Assessment Report of the

Intergovernmental Panel on Climate Change [Houghton, J.T. et al

(eds.)].

(2007), Intergovernmental Panel on Climate Change, Fourth 36. IPCC

Assessment Report, Climate Change 2007:Synthesis Report, Summary

for olicymakers, IPCC Secretariat, Geneva, Switzerland.

37. J.G. Kairo, F. Tamooh, M. Huxham, B. Kirui M. Mencuccini & M. Karachi

(2009), Biomass accumulation in a rehabilitated mangrove forest at Gazi

Bay, Advances in Coastal Ecology People, processes and ecosystems in

Kenya, African Studies Centre African Studies Collection, Vol. 20.

38. Ketterings Q. M., Coe R., Van Noordwijk M., Ambagau Y. & Plam C. A.

(2001), Reducing uncertainty in the use of allometric biomass equations

for predicting above-ground tree biomass in mixed secondary forests,

Forest Ecology and Management (146), pp.199 –209.

39. Komiyama A., Havanond S., Srirawatt W., Mochida Y., Fujimoto K., Ohnishi

T., Ishihara S. & Miyagi T. (2000), Top/root biomass ratio of a

secondary mangrove (Ceriops tagal (Perr.) C. B. Rob.) forest, Forest

Ecology and Management (139), pp. 127– 134.

40. Komiyama A., Jintana V., Sangtiean T. & Kato S. (2002), A common

allometric equation for predicting stem weight of mangroves, Ecological

Research (17), pp. 415–418.

41. Komiyama A., Sasitorn Poungparn, Shogo Kato (2005), Common allometric

equations for estimating the tree weight of mangroves, Journal of

Tropical Ecology (21), pp. 471–477.

42. Komiyama A., Jin Eong Ong, Sasitorn Poungparn (2007), Allometry, biomass,

and productivity of mangrove forests: A review, Aquatic Botany (89),

pp. 128–137

43. Kumar B.M, Rajesh G. and Sudheesh K.G. (2005), Aboveground biomass

production and nutrient uptake of thorny bamboo [Bambusa bambos (L.)

Voss] in the homegardens of Thrissur, Kerala, Journal of Tropical

Agriculture 43(1-2), pp. 51 - 56.

44. Michael S. Ross, Pablo L. Ruiz, Guy J. Telesnicki, John F. Meeder (2001),

Estimating above-ground biomass and production in mangrove

communities of Biscayne National Park, Florida (U.S.A.), Wetlands

Ecology and Management (9), pp. 27–37.

45. Nicholas R.A. Jachowski, Michelle S.Y. Quak, Daniel A. Friess, Decha

Duangnamon, Edward L. Webb, Alan D. Ziegler (2013), Mangrove

biomass estimation in Southwest Thailand using machine learning,

Applied Geography (45), pp. 311 – 321.

46. Ong J. E., Gong W. K. & Wong C. H. (2004), Allometry and partitioning of

the mangrove, Rhizophora apiculata. Forest Ecology and Management

(188), pp. 395 – 408.

47. Pearson T. R. H., Brown S. and Ravindranath N. (2005), Integrating carbon

Benefit estimates into GEF projects, United Nations Development

Programme, New York, 64p.

48. Simard M., Keqi Zhang, Victor H. Rivera-Monroy, Michael S. Ross, Pablo L.

Ruiz, Edward Castañeda-Moya, Robert R. Twilley, and Ernesto

Rodriguez (2006), Mapping Height and Biomass of Mangrove Forests in

Everglades National Park with SRTM Elevation Data, Photogrammetric

Engineering & Remote Sensing, 72(3), pp. 299–311

49. Sprugel D. G. (2012), Correcting for Bias in Log – Transformed Allometric

Equations, Ecological Society of America, Vol. 64 (1), pp. 209- 210.

50. Suzuki E. & Tagawa E. (1983), Biomass of a mangrove forest and a sedge

marsh on Ishigaki island, South Japan, Japanese Journal of Ecology

(33), pp. 231 – 234.

51. Tamai S., Nakasuga T., Tabuchi R. & Ogino K. (1986), Standing biomass of

mangrove forests in Southern Thailand. Journal of Japanese Forest

Society (68), 384–388.

Website

52. http://www.cangio.hochiminhcity.gov.vn/

53. http://www.sendeco2.com/es/precio_co2

PL 1

PHỤ LỤC

Phụ lục 1. Thống kê các yếu tố lâm phần

Stt Loài Ô BEF Chu vi (cm)

Bần chua Bần chua

1 2 3 Mắm trắng 4 5 6 Mắm trắng Bần chua 7 8 Bần chua 9 Mắm đen 10 Bần chua 11 Bần chua 12 Bần chua 13 Bần chua 14 Bần chua 15 Bần chua 16 Giá 17 Bần chua 18 Bần chua 19 Bần chua 20 Bần chua 21 Bần chua 22 Bần chua 23 Bần chua 24 Bần chua 25 Bần chua 26 Bần chua 27 Giá 28 Mắm trắng 29 Mắm trắng 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 42,7 31,5 23,2 35,7 29,8 20,1 15,5 44,6 22,5 29,1 26,6 29 28,2 56,5 16 17,6 40,8 31,8 22,8 29 46 34 27 17,1 19,7 25,5 30,2 36 52,1 D1,3 (cm) 13,592 10,027 7,385 11,364 9,486 6,398 4,934 14,197 7,162 9,263 8,467 9,231 8,976 17,985 5,093 5,602 12,987 10,122 7,257 9,231 14,642 10,823 8,594 5,443 6,271 8,117 9,613 11,459 16,584 G (m2) 0,015 0,008 0,004 0,010 0,007 0,003 0,002 0,016 0,004 0,007 0,006 0,007 0,006 0,025 0,002 0,002 0,013 0,008 0,004 0,007 0,017 0,009 0,006 0,002 0,003 0,005 0,007 0,010 0,022 Hvn (m) 12 12 6 11,5 11 10 12 10 11 11,5 12 12 12 12,5 11 9 10 10 11 12 12 12 11 8 11 12 7 8 8 V (m3) 0,094 0,051 0,014 0,063 0,042 0,017 0,012 0,085 0,024 0,042 0,036 0,043 0,041 0,171 0,012 0,012 0,072 0,043 0,025 0,043 0,109 0,060 0,034 0,010 0,018 0,034 0,027 0,045 0,093 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4

PL 2

12,255 10,823 19,099 5,348 6,748 10,186 9,072 8,340 7,958 17,825 6,366 9,072 5,411 6,112 12,892 4,934 6,716 9,740 7,003 11,077 7,639 10,504 11,364 5,889 8,594 6,907 6,048 10,823 4,934 9,231 6,366 6,621 7,576 10,281 0,012 0,009 0,029 0,002 0,004 0,008 0,006 0,005 0,005 0,025 0,003 0,006 0,002 0,003 0,013 0,002 0,004 0,007 0,004 0,010 0,005 0,009 0,010 0,003 0,006 0,004 0,003 0,009 0,002 0,007 0,003 0,003 0,005 0,008 7,5 8 10 9 9 10 9 7 6 8 10 8 7 6 7 9 8 10 8 7 6,5 6 7 6 7 6 6 6 6 7 7 7 7 8 0,048 0,040 0,155 0,011 0,017 0,044 0,031 0,021 0,016 0,108 0,017 0,028 0,009 0,010 0,049 0,009 0,015 0,040 0,017 0,036 0,016 0,028 0,038 0,009 0,022 0,012 0,009 0,030 0,006 0,025 0,012 0,013 0,017 0,036 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 30 Mắm đen 31 Giá 32 Mắm trắng 33 Giá 34 Giá 35 Mắm trắng 36 Giá 37 Giá 38 Mắm đen 39 Mắm trắng 40 Mắm đen 41 Mắm trắng 42 Bình bát 43 Mắm trắng 44 Mắm trắng 45 Bình bát 46 Mắm trắng 47 Bần chua 48 Mắm trắng 49 Mắm trắng 50 Bần chua 51 Bần chua 52 Mắm trắng 53 Mắm trắng 54 Bần chua 55 Mắm trắng 56 Mắm trắng 57 Mắm đen 58 Mắm trắng 59 Mắm trắng 60 Mắm trắng 61 Mắm trắng 62 Bần chua 63 Mắm trắng 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 38,5 34 60 16,8 21,2 32 28,5 26,2 25 56 20 28,5 17 19,2 40,5 15,5 21,1 30,6 22 34,8 24 33 35,7 18,5 27 21,7 19 34 15,5 29 20 20,8 23,8 32,3

PL 3

17,985 6,303 9,868 6,048 5,411 9,231 5,570 5,093 7,385 8,594 19,290 8,881 7,799 4,934 7,257 7,321 8,403 4,456 4,138 12,987 17,189 12,064 11,905 11,937 4,775 6,780 5,411 5,157 9,868 16,616 22,918 10,345 11,300 11,332 0,025 0,003 0,008 0,003 0,002 0,007 0,002 0,002 0,004 0,006 0,029 0,006 0,005 0,002 0,004 0,004 0,006 0,002 0,001 0,013 0,023 0,011 0,011 0,011 0,002 0,004 0,002 0,002 0,008 0,022 0,041 0,008 0,010 0,010 6,5 7 6 6 7 6 4,5 4 6 5 6 7 6 5 6 7 7 6 6 7 7 6 5 6 5 6 7,5 7 8 7,5 8 8 8 8 0,089 0,012 0,025 0,009 0,009 0,022 0,006 0,004 0,014 0,016 0,095 0,023 0,015 0,005 0,013 0,016 0,021 0,005 0,004 0,050 0,088 0,037 0,030 0,036 0,005 0,012 0,009 0,008 0,033 0,088 0,178 0,036 0,043 0,044 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,38 1,4 1,4 1,4 1,4 64 Mắm trắng 65 Mắm trắng 66 Mắm trắng 67 Mắm trắng 68 Mắm trắng 69 Mắm đen 70 Quao nước 71 Quao nước 72 Giá 73 Giá 74 Mắm đen 75 Giá 76 Giá 77 Giá 78 Mắm trắng 79 Giá 80 Giá 81 Giá 82 Giá 83 Mắm đen 84 Mắm trắng 85 Mắm trắng 86 Mắm trắng 87 Mắm trắng 88 Giá 89 Giá 90 Giá 91 Giá 92 Mắm trắng 93 Mắm trắng 94 Mắm trắng 95 Mắm trắng 96 Mắm trắng 97 Mắm trắng 3 3 3 3 3 3 3 3 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 4 5 5 5 5 5 5 5 5 56,5 19,8 31 19 17 29 17,5 16 23,2 27 60,6 27,9 24,5 15,5 22,8 23 26,4 14 13 40,8 54 37,9 37,4 37,5 15 21,3 17 16,2 31 52,2 72 32,5 35,5 35,6

PL 4

6,525 10,345 6,175 15,120 7,639 4,934 7,799 7,003 4,934 9,836 4,838 6,366 6,557 15,279 9,135 4,775 4,838 7,321 9,708 6,844 4,775 6,462 5,730 9,072 6,525 8,913 6,334 7,639 9,072 9,390 6,303 5,093 12,892 10,504 0,003 0,008 0,003 0,018 0,005 0,002 0,005 0,004 0,002 0,008 0,002 0,003 0,003 0,018 0,007 0,002 0,002 0,004 0,007 0,004 0,002 0,003 0,003 0,006 0,003 0,006 0,003 0,005 0,006 0,007 0,003 0,002 0,013 0,009 8 8,5 7,5 8 7 7,5 8 8 6 7 7 9 8 10 6 7 4 6 5 7 6 8 6 7 5 6 5 6 6 8 6 7 6 7 0,014 0,039 0,012 0,078 0,017 0,008 0,021 0,017 0,006 0,029 0,007 0,015 0,015 0,099 0,021 0,007 0,004 0,014 0,020 0,014 0,006 0,014 0,008 0,024 0,009 0,020 0,009 0,015 0,021 0,030 0,010 0,008 0,042 0,033 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 98 Giá 99 Mắm trắng 100 Mắm trắng 101 Mắm trắng 102 Mắm trắng 103 Giá 104 Mắm trắng 105 Mắm trắng 106 Mắm trắng 107 Mắm trắng 108 Giá 109 Giá 110 Mắm trắng 111 Mắm trắng 112 Giá 113 Mắm trắng 114 Vẹt đen 115 Giá 116 Mắm trắng 117 Giá 118 Giá 119 Mắm trắng 120 Mắm trắng 121 Giá 122 Giá 123 Giá 124 Giá 125 Giá 126 Giá 127 Mắm trắng 128 Giá 129 Giá 130 Giá 131 Giá 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 5 6 6 6 6 6 6 20,5 32,5 19,4 47,5 24 15,5 24,5 22 15,5 30,9 15,2 20 20,6 48 28,7 15 15,2 23 30,5 21,5 15 20,3 18 28,5 20,5 28 19,9 24 28,5 29,5 19,8 16 40,5 33

PL 5

13,051 10,504 8,117 5,125 7,066 6,366 7,639 10,663 8,754 13,687 9,963 6,366 5,029 11,300 7,321 6,112 6,685 8,276 7,448 7,257 5,570 5,889 16,711 19,258 16,234 7,162 9,549 5,857 5,952 5,730 11,300 15,597 7,862 5,252 0,013 0,009 0,005 0,002 0,004 0,003 0,005 0,009 0,006 0,015 0,008 0,003 0,002 0,010 0,004 0,003 0,004 0,005 0,004 0,004 0,002 0,003 0,022 0,029 0,021 0,004 0,007 0,003 0,003 0,003 0,010 0,019 0,005 0,002 8 6 7 6 7 6 7 9 8 10 8 7 7 6 7 6 8 9 8 8 7 15 14 13 16 15 13 14 16 15 14 15 16 16 0,058 0,028 0,020 0,007 0,015 0,010 0,017 0,043 0,026 0,079 0,034 0,012 0,008 0,032 0,016 0,010 0,015 0,026 0,019 0,018 0,009 0,022 0,166 0,204 0,179 0,033 0,050 0,020 0,024 0,021 0,076 0,155 0,042 0,019 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 132 Mắm trắng 133 Quao nước 134 Quao nước 135 Quao nước 136 Giá 137 Giá 138 Giá 139 Quao nước 140 Quao nước 141 Quao nước 142 Quao nước 143 Quao nước 144 Giá 145 Quao nước 146 Quao nước 147 Giá 148 Giá 149 Quao nước 150 Giá 151 Giá 152 Giá 153 Mắm đen 154 Mắm đen 155 Mắm đen 156 Mắm đen 157 Mắm trắng 158 Mắm đen 159 Mắm đen 160 Mắm đen 161 Mắm đen 162 Mắm đen 163 Mắm trắng 164 Mắm đen 165 Mắm đen 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 6 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 7 41 33 25,5 16,1 22,2 20 24 33,5 27,5 43 31,3 20 15,8 35,5 23 19,2 21 26 23,4 22,8 17,5 18,5 52,5 60,5 51 22,5 30 18,4 18,7 18 35,5 49 24,7 16,5

PL 6

36,5 55,5 55 55,2 56 37,8 29 29,8 28 37 38,5 36,4 51 32,8 47 44 64,5 21 23 40,4 47,5 18 49,1 26 28,7 69

11,618 17,666 17,507 17,571 17,825 12,032 9,231 9,486 8,913 11,777 12,255 11,586 16,234 10,441 14,961 14,006 20,531 6,685 7,321 12,860 15,120 5,730 15,629 8,276 9,135 21,963 4,966 4,934 5,093 5,570 6,048 5,952 5,730 7,639 0,011 0,025 0,024 0,024 0,025 0,011 0,007 0,007 0,006 0,011 0,012 0,011 0,021 0,009 0,018 0,015 0,033 0,004 0,004 0,013 0,018 0,003 0,019 0,005 0,007 0,038 0,002 0,002 0,002 0,002 0,003 0,003 0,003 0,005 15 16 12 14 13 14 13 13 8 6 12 12 13 14 8 8 4 6 5 12 5 6 14 12 13 14 8 7 5 6 7 7 5 8 0,086 0,212 0,156 0,183 0,175 0,086 0,047 0,050 0,027 0,035 0,076 0,068 0,145 0,065 0,076 0,067 0,072 0,011 0,011 0,084 0,048 0,008 0,145 0,035 0,046 0,286 0,008 0,007 0,006 0,008 0,011 0,011 0,007 0,020 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,38 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,38 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 7 166 Mắm đen 7 167 Mắm trắng 7 168 Mắm đen 8 169 Mắm trắng 8 170 Mắm đen 8 171 Mắm đen 8 172 Mắm đen 8 173 Giá 8 174 Mắm đen 8 175 Mắm đen 8 176 Mắm đen 8 177 Mắm đen 8 178 Mắm đen 8 179 Mắm đen 8 180 Mắm trắng 9 181 Giá 9 182 Giá 9 183 Tra lâm vồ 9 184 Giá 185 Tân mộc nam 9 9 186 Giá 9 187 Giá 188 Tân mộc nam 9 9 189 Đước đôi 9 190 Đước đôi 191 Tân mộc nam 9 192 Dà vôi 193 Dà vôi 194 Dà vôi 195 Dà quánh 196 Dà quánh 197 Dà vôi 198 Dà quánh 199 Dà quánh 10 15,6 10 15,5 10 16 10 17,5 10 19 10 18,7 10 18 10 24

PL 7

6,207 5,443 5,411 6,016 5,793 6,685 4,934 5,507 5,793 6,685 5,570 11,173 11,523 12,414 14,897 12,732 6,016 7,958 10,027 5,029 6,685 9,549 5,889 13,942 16,870 10,823 5,252 14,324 7,321 5,730 5,984 7,003 5,921 5,125 0,003 0,002 0,002 0,003 0,003 0,004 0,002 0,002 0,003 0,004 0,002 0,010 0,010 0,012 0,017 0,013 0,003 0,005 0,008 0,002 0,004 0,007 0,003 0,015 0,022 0,009 0,002 0,016 0,004 0,003 0,003 0,004 0,003 0,002 5 6 7 8 7 8 7 8 7 5 6 7 8 8 8 8 8 7 6 8 7 6 8 7 6 7,5 8 7,5 7 8 9 9 8,5 7 0,008 0,008 0,009 0,012 0,010 0,015 0,007 0,010 0,010 0,009 0,008 0,037 0,045 0,052 0,075 0,055 0,012 0,019 0,026 0,009 0,013 0,023 0,012 0,058 0,072 0,037 0,009 0,065 0,016 0,011 0,014 0,019 0,013 0,008 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 200 Đước đôi 201 Dà quánh 202 Dà vôi 203 Dà quánh 204 Dà quánh 205 Dà vôi 206 Dà quánh 207 Dà quánh 208 Dà vôi 209 Dà quánh 210 Dà quánh 211 Quao nước 212 Quao nước 213 Dà quánh 214 Dà vôi 215 Mắm đen 216 Mắm đen 217 Mắm đen 218 Mắm đen 219 Dà quánh 220 Mắm đen 221 Mắm đen 222 Mắm đen 223 Mắm đen 224 Mắm đen 225 Mắm đen 226 Cóc trắng 227 Mắm đen 228 Mắm đen 229 Cóc trắng 230 Cóc trắng 231 Dà quánh 232 Mắm đen 233 Cóc trắng 10 19,5 10 17,1 10 17 10 18,9 10 18,2 10 21 10 15,5 10 17,3 10 18,2 10 21 10 17,5 10 35,1 10 36,2 10 39 10 46,8 11 40 11 18,9 11 25 11 31,5 11 15,8 11 21 11 30 11 18,5 11 43,8 11 53 11 34 11 16,5 11 45 11 23 11 18 11 18,8 11 22 11 18,6 11 16,1

PL 8

6,525 5,570 5,093 9,868 5,730 9,708 12,096 6,685 11,300 13,369 12,414 10,823 5,570 12,223 8,594 5,411 5,093 6,048 5,093 7,799 5,157 6,112 9,231 5,252 7,799 4,775 4,615 4,615 6,685 5,634 6,589 6,844 5,252 9,390 0,003 0,002 0,002 0,008 0,003 0,007 0,011 0,004 0,010 0,014 0,012 0,009 0,002 0,012 0,006 0,002 0,002 0,003 0,002 0,005 0,002 0,003 0,007 0,002 0,005 0,002 0,002 0,002 0,004 0,002 0,003 0,004 0,002 0,007 8 6,5 7 8 8 8 7,5 8 9 9 7 8 7,5 8 8 6 6 6,5 7 6 7 6 6 6 7 7 6 5 5,5 6,5 6 6 5 7 0,014 0,009 0,008 0,033 0,011 0,032 0,047 0,015 0,049 0,068 0,046 0,040 0,010 0,051 0,025 0,007 0,007 0,010 0,008 0,015 0,008 0,010 0,022 0,007 0,018 0,007 0,005 0,005 0,010 0,009 0,011 0,012 0,006 0,026 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 234 Cóc trắng 235 Cóc trắng 236 Mắm đen 237 Mắm đen 238 Mắm đen 239 Mắm đen 240 Đước đôi 241 Mắm đen 242 Mắm đen 243 Mắm đen 244 Mắm đen 245 Mắm đen 246 Giá 247 Giá 248 Mắm đen 249 Dà quánh 250 Cóc trắng 251 Cóc trắng 252 Mắm đen 253 Cóc trắng 254 Dà quánh 255 Cóc trắng 256 Cóc trắng 257 Dà quánh 258 Cóc trắng 259 Dà quánh 260 Giá 261 Cóc trắng 262 Su ổi 263 Cóc trắng 264 Cóc trắng 265 Cóc trắng 266 Dà quánh 267 Mắm đen 11 20,5 11 17,5 11 16 11 31 11 18 11 30,5 11 38 11 21 11 35,5 11 42 11 39 11 34 11 17,5 11 38,4 11 27 12 17 12 16 12 19 12 16 12 24,5 12 16,2 12 19,2 12 29 12 16,5 12 24,5 12 15 12 14,5 12 14,5 12 21 12 17,7 12 20,7 12 21,5 12 16,5 12 29,5

PL 9

7,799 6,048 10,823 6,685 12,669 8,658 13,369 6,748 9,231 9,422 7,799 6,366 7,162 8,276 6,557 6,494 5,507 5,157 6,366 9,072 6,048 6,844 4,838 5,093 5,252 7,480 4,552 10,441 4,743 5,730 6,430 4,838 4,775 5,093 0,005 0,003 0,009 0,004 0,013 0,006 0,014 0,004 0,007 0,007 0,005 0,003 0,004 0,005 0,003 0,003 0,002 0,002 0,003 0,006 0,003 0,004 0,002 0,002 0,002 0,004 0,002 0,009 0,002 0,003 0,003 0,002 0,002 0,002 6 6 6 5 6 5 6 6 6 5 5,5 6,5 6 5,5 6,5 6 5 5 6 6 8 8,5 9 12 11 13 14 9 10 8 9 7,5 8 9 0,015 0,009 0,030 0,009 0,041 0,016 0,045 0,012 0,022 0,019 0,014 0,011 0,013 0,016 0,012 0,011 0,006 0,006 0,010 0,021 0,012 0,017 0,009 0,013 0,013 0,031 0,012 0,042 0,010 0,011 0,016 0,007 0,008 0,010 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 268 Dà quánh 269 Su Sung 270 Su Sung 271 Dà quánh 272 Mắm đen 273 Dà quánh 274 Dà quánh 275 Dà quánh 276 Dà quánh 277 Dà quánh 278 Dà quánh 279 Dà quánh 280 Su Sung 281 Dà quánh 282 Dà quánh 283 Dà quánh 284 Dà quánh 285 Dà quánh 286 Su ổi 287 Dà quánh 288 Dà quánh 289 Dà quánh 290 Dà quánh 291 Dà quánh 292 Dà quánh 293 Dà quánh 294 Dà quánh 295 Cóc trắng 296 Dà quánh 297 Dà quánh 298 Dà quánh 299 Dà quánh 300 Dà quánh 301 Dà quánh 13 24,5 13 19 13 34 13 21 13 39,8 13 27,2 13 42 13 21,2 13 29 13 29,6 13 24,5 13 20 13 22,5 13 26 13 20,6 13 20,4 13 17,3 13 16,2 13 20 13 28,5 14 19 14 21,5 14 15,2 14 16 14 16,5 14 23,5 14 14,3 14 32,8 14 14,9 14 18 14 20,2 14 15,2 14 15 14 16

PL 10

302 Dà quánh 303 Giá 304 Giá 305 Giá 306 Dà quánh 307 Dà quánh 308 Dà quánh 309 Dà quánh 310 Dà quánh 311 Dà quánh 312 Dà quánh 313 Giá 314 Cóc trắng 315 Cóc trắng 316 Mắm đen 317 Bần trắng 318 Mắm đen 319 Bần trắng 320 Bần trắng 321 Bần trắng 322 Mắm trắng 323 Bần trắng 324 Mắm trắng 325 Mắm trắng 326 Mắm trắng 327 Mắm trắng 328 Mắm trắng 329 Mắm trắng 330 Mắm trắng 331 Mắm trắng 332 Mắm trắng 333 Mắm trắng 334 Mắm trắng 335 Mắm trắng 14 16,5 14 24,8 14 16 14 19,5 14 16,1 14 19,4 14 14 14 20,8 14 19,4 14 18 14 17,5 14 17,6 14 40,5 14 48,2 15 30,6 15 49,7 15 13 15 24 15 45,5 15 73,5 15 38 15 72 15 29,5 15 48 15 31,5 15 51 15 22,3 16 22,2 16 20,8 16 31,8 16 14,4 16 12 16 11,8 16 29,8 5,252 7,894 5,093 6,207 5,125 6,175 4,456 6,621 6,175 5,730 5,570 5,602 12,892 15,343 9,740 15,820 4,138 7,639 14,483 23,396 12,096 22,918 9,390 15,279 10,027 16,234 7,098 7,066 6,621 10,122 4,584 3,820 3,756 9,486 0,002 0,005 0,002 0,003 0,002 0,003 0,002 0,003 0,003 0,003 0,002 0,002 0,013 0,018 0,007 0,020 0,001 0,005 0,016 0,043 0,011 0,041 0,007 0,018 0,008 0,021 0,004 0,004 0,003 0,008 0,002 0,001 0,001 0,007 11 11 10 13 14 14 13 14 13 13,5 15 14 13 14 12,5 12 11 12 11 10 12,4 13,5 14 13 12 11 12 9 8 9 7 8 8 10 0,013 0,029 0,011 0,021 0,016 0,023 0,011 0,026 0,021 0,019 0,020 0,019 0,092 0,140 0,050 0,127 0,008 0,030 0,098 0,232 0,077 0,301 0,052 0,129 0,051 0,123 0,026 0,019 0,015 0,039 0,006 0,005 0,005 0,038 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,38 1,4 1,38 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4

PL 11

336 Mắm trắng 337 Mắm trắng 338 Mắm trắng 339 Mắm trắng 340 Bần trắng 341 Mắm trắng 342 Mắm trắng 343 Mắm trắng 344 Mắm trắng 345 Mắm trắng 346 Mắm trắng 347 Mắm trắng 348 Mắm trắng 349 Mắm trắng 350 Mắm trắng 351 Mắm trắng 352 Mắm trắng 353 Mắm trắng 354 Bần trắng 355 Mắm trắng 356 Mắm trắng 357 Mắm trắng 358 Mắm trắng 359 Mắm trắng 360 Bần trắng 361 Mắm trắng 362 Bần trắng 363 Mắm trắng 364 Mắm trắng 365 Mắm trắng 366 Mắm biển 367 Mắm biển 368 Mắm biển 369 Mắm biển 16 24 16 22 16 20,7 16 18,3 16 27,7 16 24,5 16 23,5 16 19 16 22,6 16 47,5 16 15 16 48,5 16 28,8 16 24,6 16 25,1 16 18 16 23,3 16 34 16 36,6 16 18 16 27,4 16 35,5 16 14,9 16 16,5 16 17 16 13,6 16 40,5 16 14,5 16 19 16 16,8 17 25,2 17 23 17 17,5 17 23 7,639 7,003 6,589 5,825 8,817 7,799 7,480 6,048 7,194 15,120 4,775 15,438 9,167 7,830 7,990 5,730 7,417 10,823 11,650 5,730 8,722 11,300 4,743 5,252 5,411 4,329 12,892 4,615 6,048 5,348 8,021 7,321 5,570 7,321 0,005 0,004 0,003 0,003 0,006 0,005 0,004 0,003 0,004 0,018 0,002 0,019 0,007 0,005 0,005 0,003 0,004 0,009 0,011 0,003 0,006 0,010 0,002 0,002 0,002 0,001 0,013 0,002 0,003 0,002 0,005 0,004 0,002 0,004 11 10 10 9 11 12 12 10 9 8 6 12 11 11 12 10 9 11 12 10 9,5 12 8 8,5 9 7 12 9 8 8,5 6 7 6 7 0,027 0,021 0,018 0,013 0,036 0,031 0,028 0,016 0,020 0,078 0,006 0,121 0,039 0,029 0,032 0,014 0,021 0,055 0,069 0,014 0,031 0,065 0,008 0,010 0,011 0,006 0,085 0,008 0,012 0,010 0,016 0,016 0,008 0,016 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4

PL 12

370 Mắm đen 371 Mắm biển 372 Mắm biển 373 Mắm biển 374 Mắm biển 375 Mắm đen 376 Đước đôi 377 Mắm biển 378 Mắm biển 379 Mắm biển 380 Mắm biển 381 Mắm biển 382 Mắm biển 383 Mắm biển 384 Mắm biển 385 Mắm biển 386 Mắm biển 387 Mắm biển 388 Mắm biển 389 Mắm biển 390 Mắm biển 391 Mắm biển 392 Mắm biển 393 Mắm biển 394 Mắm biển 395 Mắm biển 396 Mắm biển 397 Đước đôi 398 Mắm biển 399 Mắm biển 400 Đước đôi 401 Đước đôi 402 Đước đôi 403 Đước đôi 17 34,5 17 22 17 16 17 34,5 17 22 17 19,5 17 15,1 17 23,4 17 28,8 17 17 17 19,6 17 30,5 17 16,5 17 16,6 17 17,5 17 20,5 17 34 17 19,5 17 20,5 17 32 17 22,2 17 22,5 17 29,5 17 21,3 17 18 17 22,9 17 20,3 17 16,2 17 19 17 22,5 17 12,5 17 13,5 17 12,5 17 14,5 10,982 7,003 5,093 10,982 7,003 6,207 4,806 7,448 9,167 5,411 6,239 9,708 5,252 5,284 5,570 6,525 10,823 6,207 6,525 10,186 7,066 7,162 9,390 6,780 5,730 7,289 6,462 5,157 6,048 7,162 3,979 4,297 3,979 4,615 0,009 0,004 0,002 0,009 0,004 0,003 0,002 0,004 0,007 0,002 0,003 0,007 0,002 0,002 0,002 0,003 0,009 0,003 0,003 0,008 0,004 0,004 0,007 0,004 0,003 0,004 0,003 0,002 0,003 0,004 0,001 0,001 0,001 0,002 6 6,5 7 6,5 6 5,5 6 7 7 5,5 6 7 6 6 7 7 7,5 6 6 6,5 6 6,5 7 7 6,5 6 7 6 7 7 6 7 6 6 0,031 0,014 0,008 0,033 0,012 0,009 0,006 0,016 0,025 0,007 0,010 0,028 0,007 0,007 0,009 0,013 0,037 0,010 0,011 0,029 0,013 0,014 0,026 0,014 0,009 0,014 0,012 0,007 0,011 0,015 0,004 0,005 0,004 0,005 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4

PL 13

404 Đước đôi 405 Đước đôi 406 Đước đôi 407 Đước đôi 408 Đước đôi 409 Đước đôi 410 Đước đôi 411 Đước đôi 412 Đước đôi 413 Đước đôi 414 Đước đôi 415 Mắm đen 416 Mắm đen 417 Mắm đen 418 Giá 419 Mắm đen 420 Cóc trắng 421 Cóc trắng 422 Cóc trắng 423 Mắm đen 424 Dà quánh 425 Dà quánh 426 Mắm đen 427 Dà quánh 428 Dà quánh 429 Dà quánh 430 Cóc trắng 431 Dà quánh 432 Giá 433 Dà quánh 434 Mắm đen 435 Dà quánh 436 Mắm đen 437 Mắm đen 17 23 17 22,7 17 14,4 17 28 17 12,5 17 16,6 17 19,5 17 19 17 30 17 29 17 22,5 18 40,7 18 31,5 18 30,7 18 19 18 14,5 18 16,2 18 14 18 16,7 18 38 18 12,8 18 13,5 18 23,2 18 13 18 13,8 18 15 18 23,5 18 14 18 12,6 18 29,8 18 42 18 12 18 17,8 18 18 7,321 7,226 4,584 8,913 3,979 5,284 6,207 6,048 9,549 9,231 7,162 12,955 10,027 9,772 6,048 4,615 5,157 4,456 5,316 12,096 4,074 4,297 7,385 4,138 4,393 4,775 7,480 4,456 4,011 9,486 13,369 3,820 5,666 5,730 0,004 0,004 0,002 0,006 0,001 0,002 0,003 0,003 0,007 0,007 0,004 0,013 0,008 0,008 0,003 0,002 0,002 0,002 0,002 0,011 0,001 0,001 0,004 0,001 0,002 0,002 0,004 0,002 0,001 0,007 0,014 0,001 0,003 0,003 8 7 6 7 6 6 6,5 7 7 7 6 6 6,5 6 5 6 5,5 5 6,5 6 6 5 6,5 4,5 5 6 6,5 5 4,5 6 6,5 5,5 6 6,5 0,018 0,016 0,005 0,024 0,004 0,007 0,011 0,011 0,027 0,025 0,013 0,043 0,028 0,024 0,008 0,005 0,006 0,004 0,008 0,037 0,004 0,004 0,015 0,003 0,004 0,006 0,015 0,004 0,003 0,023 0,049 0,003 0,008 0,009 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4

PL 14

438 Mắm đen 439 Đước đôi 440 Mắm đen 441 Mắm đen 442 Bần trắng 443 Bần trắng 444 Bần trắng 445 Mắm biển 446 Mắm biển 447 Mắm biển 448 Mắm biển 449 Mắm biển 450 Mắm biển 451 Bần trắng 452 Mắm biển 453 Mắm biển 454 Mắm biển 455 Mắm biển 456 Mắm biển 457 Mắm biển 458 Mắm đen 459 Mắm biển 460 Mắm biển 461 Mắm biển 462 Mắm biển 463 Mắm biển 464 Mắm biển 465 Mắm biển 466 Mắm biển 467 Mắm biển 468 Bần trắng 469 Mắm biển 470 Mắm biển 471 Mắm trắng 18 14,5 18 36,2 18 14 18 21 19 44,6 19 73 19 52,7 19 14,5 19 16 19 14 19 20,6 19 18,7 19 16,5 19 22,5 19 16 19 21 19 12,9 19 12 19 24,6 19 19,3 19 63 19 22 19 28,5 19 15 19 16 19 23 19 17,9 19 14 19 18,9 19 12,5 19 16,5 19 13 19 14 19 14 4,615 11,523 4,456 6,685 14,197 23,237 16,775 4,615 5,093 4,456 6,557 5,952 5,252 7,162 5,093 6,685 4,106 3,820 7,830 6,143 20,054 7,003 9,072 4,775 5,093 7,321 5,698 4,456 6,016 3,979 5,252 4,138 4,456 4,456 0,002 0,010 0,002 0,004 0,016 0,042 0,022 0,002 0,002 0,002 0,003 0,003 0,002 0,004 0,002 0,004 0,001 0,001 0,005 0,003 0,032 0,004 0,006 0,002 0,002 0,004 0,003 0,002 0,003 0,001 0,002 0,001 0,002 0,002 6 6,5 5 6 16 15 15,5 16 15 15 16 16 16 16 15 15 14 14 16 16,5 15,5 15 16 15 16 15 15 14 16 14 16 10 10 10 0,005 0,037 0,004 0,011 0,137 0,343 0,185 0,014 0,017 0,013 0,029 0,024 0,019 0,035 0,017 0,028 0,010 0,009 0,042 0,026 0,264 0,031 0,056 0,015 0,018 0,034 0,021 0,012 0,025 0,009 0,019 0,007 0,008 0,008 1,4 1,4 1,4 1,4 1,38 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,38 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4

PL 15

472 Mắm trắng 473 Đước đôi 474 Bần trắng 475 Mắm trắng 476 Bần trắng 477 Đước đôi 478 Bần trắng 479 Đước đôi 480 Mắm biển 481 Đước đôi 482 Bần trắng 483 Đước đôi 484 Đước đôi 485 Đước đôi 486 Bần trắng 487 Bần trắng 488 Đước đôi 489 Đước đôi 490 Mắm đen 491 Mắm đen 492 Mắm trắng 493 Mắm trắng 494 Đước đôi 495 Đước đôi 496 Bần trắng 497 Bần trắng 498 Bần trắng 499 Bần trắng 500 Đước đôi 501 Bần trắng 502 Bần trắng 503 Bần trắng 504 Mắm đen 505 Bần trắng 19 25 19 16,5 19 70 19 61 20 34,5 20 28,5 20 68,2 20 17 20 21 20 23,7 20 51 20 25 20 27,8 20 24 20 47,1 20 44 20 24,8 20 36 20 23 20 21,9 20 22,4 20 22,2 20 15 20 14 20 57 20 57,6 20 37,6 20 37 20 17,6 20 23,6 21 29,3 21 23 21 22 21 33,6 7,958 5,252 22,282 19,417 10,982 9,072 21,709 5,411 6,685 7,544 16,234 7,958 8,849 7,639 14,992 14,006 7,894 11,459 7,321 6,971 7,130 7,066 4,775 4,456 18,144 18,335 11,968 11,777 5,602 7,512 9,326 7,321 7,003 10,695 0,005 0,002 0,039 0,030 0,009 0,006 0,037 0,002 0,004 0,004 0,021 0,005 0,006 0,005 0,018 0,015 0,005 0,010 0,004 0,004 0,004 0,004 0,002 0,002 0,026 0,026 0,011 0,011 0,002 0,004 0,007 0,004 0,004 0,009 16 14 16 16 8 7 8 7 7 7,5 8 7,6 6,5 7 8 8 7,6 7 7 8 8 8 7 6 8,5 8 7 7 6,5 7 8 8 7 8 0,043 0,016 0,337 0,256 0,041 0,024 0,160 0,009 0,013 0,018 0,089 0,020 0,022 0,017 0,076 0,067 0,020 0,039 0,016 0,016 0,017 0,017 0,007 0,005 0,119 0,114 0,043 0,041 0,009 0,017 0,030 0,018 0,015 0,039 1,4 1,38 1,4 1,4 1,4 1,38 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4

PL 16

506 Bần trắng 507 Mắm đen 508 Mắm biển 509 Mắm đen 510 Mắm đen 511 Mắm biển 512 Bần trắng 513 Mắm biển 514 Bần trắng 515 Bần trắng 516 Mắm trắng 517 Mắm biển 518 Đước đôi 519 Mắm biển 520 Mắm biển 521 Mắm trắng 522 Mắm trắng 523 Mắm biển 524 Đước đôi 525 Mắm biển 526 Bần trắng 527 Bần trắng 528 Đước đôi 529 Mắm biển 530 Cóc trắng 531 Cóc trắng 532 Cóc trắng 533 Cóc trắng 534 Dà quánh 535 Dà quánh 536 Cóc trắng 537 Dà quánh 538 Cóc trắng 539 Cóc trắng 21 23 21 21,5 21 16,7 21 22 21 13,9 21 19,3 21 34 21 14 21 31,5 21 29,6 21 24 21 13 21 12 21 27,6 21 19 21 24,9 21 14 21 12 21 27 21 29 21 26 21 31,7 21 17,5 21 35,6 22 18 22 21 22 22 22 13 22 12 22 13 22 14,5 22 13 22 16,7 22 14 7,321 6,844 5,316 7,003 4,425 6,143 10,823 4,456 10,027 9,422 7,639 4,138 3,820 8,785 6,048 7,926 4,456 3,820 8,594 9,231 8,276 10,090 5,570 11,332 5,730 6,685 7,003 4,138 3,820 4,138 4,615 4,138 5,316 4,456 0,004 0,004 0,002 0,004 0,002 0,003 0,009 0,002 0,008 0,007 0,005 0,001 0,001 0,006 0,003 0,005 0,002 0,001 0,006 0,007 0,005 0,008 0,002 0,010 0,003 0,004 0,004 0,001 0,001 0,001 0,002 0,001 0,002 0,002 7 8 8 8 7 8 7 7 7,5 7,5 8 6 6 7,5 7,5 8 6,5 6 8 8 7,6 8 7,6 8 7 7 7 6,5 7 6 7 6,5 7 6,5 0,016 0,016 0,010 0,017 0,006 0,013 0,035 0,006 0,032 0,028 0,020 0,004 0,004 0,025 0,012 0,021 0,005 0,004 0,025 0,029 0,022 0,035 0,010 0,044 0,010 0,013 0,015 0,005 0,004 0,004 0,006 0,005 0,008 0,005 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4

PL 17

540 Dà quánh 541 Cóc trắng 542 Cóc trắng 543 Cóc trắng 544 Cóc trắng 545 Dà quánh 546 Dà quánh 547 Cóc trắng 548 Dà quánh 549 Cóc trắng 550 Cóc trắng 551 Dà quánh 552 Cóc trắng 553 Dà quánh 554 Dà quánh 555 Cóc trắng 556 Dà quánh 557 Cóc trắng 558 Dà quánh 559 Cóc trắng 560 Giá 561 Giá 562 Giá 563 Đước đôi 564 Đước đôi 565 Đước đôi 566 Đước đôi 567 Đước đôi 568 Đước đôi 569 Đước đôi 570 Giá 571 Cóc trắng 572 Đước đôi 573 Cóc trắng 22 12 22 26 22 22 22 17,3 22 13 22 11 22 11,5 22 16,5 22 14,4 22 18 22 19 22 16 22 14,5 22 14 22 11 22 14,7 22 12 22 12 22 11 22 13 23 24 23 25 23 37 23 31 23 21 23 30 23 19,6 23 26 23 20 23 28 23 24 23 22 23 29,5 23 37 3,820 8,276 7,003 5,507 4,138 3,501 3,661 5,252 4,584 5,730 6,048 5,093 4,615 4,456 3,501 4,679 3,820 3,820 3,501 4,138 7,639 7,958 11,777 9,868 6,685 9,549 6,239 8,276 6,366 8,913 7,639 7,003 9,390 11,777 0,001 0,005 0,004 0,002 0,001 0,001 0,001 0,002 0,002 0,003 0,003 0,002 0,002 0,002 0,001 0,002 0,001 0,001 0,001 0,001 0,005 0,005 0,011 0,008 0,004 0,007 0,003 0,005 0,003 0,006 0,005 0,004 0,007 0,011 6 7 7 6 6,5 6 6 7 6,5 7 7,5 8 7 7,5 7 6 7,5 6 7 7 7,5 7,5 8 8 7 8 7,5 8 8 8 7,5 8 8 9 0,004 0,020 0,015 0,008 0,005 0,003 0,003 0,008 0,006 0,010 0,012 0,009 0,006 0,006 0,004 0,006 0,005 0,004 0,004 0,005 0,019 0,020 0,047 0,033 0,013 0,031 0,012 0,023 0,014 0,027 0,019 0,017 0,030 0,053 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4

PL 18

574 Giá 575 Đước đôi 576 Đước đôi 577 Đước đôi 578 Đước đôi 579 Cóc trắng 580 Dà vôi 581 Đước đôi 582 Đước đôi 583 Giá 584 Giá 585 Cóc trắng 586 Cóc trắng 587 Cóc trắng 588 Cóc trắng 589 Giá 590 Dà quánh 591 Đước đôi 592 Giá 593 Giá 594 Cóc trắng 595 Cóc trắng 596 Cóc trắng 597 Cóc trắng 598 Dà quánh 599 Dà quánh 600 Dà quánh 601 Dà quánh 602 Mắm trắng 603 Mắm trắng 604 Mắm trắng 605 Mắm trắng 606 Mắm trắng 607 Mắm trắng 23 19 23 20 23 26 23 27 23 41 23 24 23 13 23 34 23 26 24 18,5 24 19 24 29 24 23 24 23 24 27,4 24 19 24 14 24 19 24 14,5 24 18 24 21 24 14 24 15,2 24 27 24 18 24 11 24 15,4 24 16 25 34 25 18,4 25 24,4 25 27 25 17 25 16,3 6,048 6,366 8,276 8,594 13,051 7,639 4,138 10,823 8,276 5,889 6,048 9,231 7,321 7,321 8,722 6,048 4,456 6,048 4,615 5,730 6,685 4,456 4,838 8,594 5,730 3,501 4,902 5,093 10,823 5,857 7,767 8,594 5,411 5,188 0,003 0,003 0,005 0,006 0,013 0,005 0,001 0,009 0,005 0,003 0,003 0,007 0,004 0,004 0,006 0,003 0,002 0,003 0,002 0,003 0,004 0,002 0,002 0,006 0,003 0,001 0,002 0,002 0,009 0,003 0,005 0,006 0,002 0,002 7,5 7 7,5 8 9 8 7,5 8 7 6 6,5 7 6 6 7 6,5 6 6,5 5 7 7 6 5 7 6,5 5 6 6 9 8,6 9 8 8,5 9 0,012 0,012 0,022 0,025 0,065 0,020 0,005 0,040 0,020 0,009 0,010 0,025 0,014 0,014 0,023 0,010 0,005 0,010 0,005 0,010 0,013 0,005 0,005 0,022 0,009 0,003 0,006 0,007 0,045 0,013 0,023 0,025 0,011 0,010 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4

PL 19

608 Mắm trắng 609 Mắm trắng 610 Mắm trắng 611 Mắm trắng 612 Mắm trắng 613 Mắm trắng 614 Mắm trắng 615 Mắm trắng 616 Mắm trắng 617 Mắm trắng 618 Mắm trắng 619 Mắm trắng 620 Mắm trắng 621 Đước đôi 622 Đước đôi 623 Đước đôi 624 Đước đôi 625 Mắm trắng 626 Mắm biển 627 Mắm biển 628 Mắm biển 629 Mắm biển 630 Mắm biển 631 Mắm trắng 632 Mắm biển 633 Mắm biển 634 Mắm biển 635 Đước đôi 636 Đước đôi 637 Đước đôi 638 Bần trắng 639 Mắm đen 640 Mắm biển 641 Mắm biển 25 25 25 19 25 18,3 25 19 25 24 25 16 25 34,8 25 35 25 18 25 24,4 25 22 25 24 25 30 25 19,4 25 14 25 17 25 18,6 26 38,2 26 15,2 26 23,5 26 16,5 26 15,4 26 20 26 15 26 17 26 20 26 27,5 26 15,1 26 28 26 32 26 34,4 26 15,7 26 31 26 24 7,958 6,048 5,825 6,048 7,639 5,093 11,077 11,141 5,730 7,767 7,003 7,639 9,549 6,175 4,456 5,411 5,921 12,159 4,838 7,480 5,252 4,902 6,366 4,775 5,411 6,366 8,754 4,806 8,913 10,186 10,950 4,997 9,868 7,639 0,005 0,003 0,003 0,003 0,005 0,002 0,010 0,010 0,003 0,005 0,004 0,005 0,007 0,003 0,002 0,002 0,003 0,012 0,002 0,004 0,002 0,002 0,003 0,002 0,002 0,003 0,006 0,002 0,006 0,008 0,009 0,002 0,008 0,005 8 7,5 9 9 8,5 7 9 8 7 8,5 8 8 8,5 9 7 8 8 8 7,5 7 7 8,4 7 7 8 8 8,5 6,5 8 9 9 7,5 8 6,5 0,021 0,012 0,013 0,014 0,021 0,008 0,047 0,042 0,010 0,022 0,017 0,020 0,033 0,015 0,006 0,010 0,012 0,050 0,007 0,017 0,008 0,009 0,012 0,007 0,010 0,014 0,028 0,006 0,027 0,040 0,046 0,008 0,033 0,016 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4

PL 20

642 Mắm đen 643 Giá 644 Cóc trắng 645 Giá 646 Cóc trắng 647 Cóc trắng 648 Cóc trắng 649 Giá 650 Cóc trắng 651 Giá 652 Cóc trắng 653 Giá 654 Cóc trắng 655 Giá 656 Cóc trắng 657 Dà quánh 658 Dà quánh 659 Cóc trắng 660 Giá 661 Giá 662 Cóc trắng 663 Giá 664 Giá 665 Giá 666 Giá 667 Dà quánh 668 Dà quánh 669 Dà quánh 670 Dà quánh 671 Cóc trắng 672 Cóc trắng 673 Cóc trắng 674 Dà quánh 675 Dà quánh 26 19,7 27 23,1 27 16,5 27 17,3 27 29 27 24,5 27 22 27 29 27 22,5 27 15 27 19 27 22,4 27 24,6 27 15 27 27,5 27 15 27 16 27 22,4 27 15 27 20,3 27 21,6 28 25,2 28 17,5 28 20,3 28 18 28 27 28 22 28 21,4 28 15,4 28 29,5 28 25,4 28 26 28 17 28 18,5 6,271 7,353 5,252 5,507 9,231 7,799 7,003 9,231 7,162 4,775 6,048 7,130 7,830 4,775 8,754 4,775 5,093 7,130 4,775 6,462 6,875 8,021 5,570 6,462 5,730 8,594 7,003 6,812 4,902 9,390 8,085 8,276 5,411 5,889 0,003 0,004 0,002 0,002 0,007 0,005 0,004 0,007 0,004 0,002 0,003 0,004 0,005 0,002 0,006 0,002 0,002 0,004 0,002 0,003 0,004 0,005 0,002 0,003 0,003 0,006 0,004 0,004 0,002 0,007 0,005 0,005 0,002 0,003 7 9 8,5 8 9 9 7 8 8 7,5 8 9 9 8 9 6,5 6,5 8 6 7 7,5 8 7 8 6,5 8 7 7 6,5 8 7,8 8 8 8 0,012 0,021 0,010 0,010 0,033 0,023 0,015 0,029 0,017 0,007 0,012 0,019 0,023 0,008 0,029 0,006 0,007 0,017 0,006 0,012 0,015 0,022 0,009 0,014 0,009 0,025 0,015 0,014 0,007 0,030 0,022 0,023 0,010 0,012 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4

PL 21

676 Dà quánh 677 Giá 678 Giá 679 Dà quánh 680 Giá 681 Giá 682 Giá 683 Giá 684 Giá 685 Dà quánh 686 Dà quánh 687 Dà quánh 688 Dà quánh 689 Dà quánh 690 Dà quánh 691 Dà quánh 692 Dà quánh 693 Dà quánh 694 Giá 695 Dà quánh 696 Giá 697 Giá 698 Dà quánh 699 Dà quánh 700 Dà quánh 701 Dà quánh 702 Giá 703 Giá 704 Cóc trắng 705 Cóc trắng 706 Dà quánh 707 Dà quánh 708 Giá 709 Dà quánh 28 21 28 21 28 26,4 28 21 28 16 28 18,4 28 25,5 28 28,5 28 21 28 26,3 28 20 28 16,7 28 21,7 28 15 28 19,3 28 23 29 16 29 18 29 19,5 29 17,9 29 21,3 29 24,6 29 17 29 18 29 20,5 29 16 29 17,5 29 21,3 29 15 29 17 29 21,6 29 18 29 17 29 20,7 6,685 6,685 8,403 6,685 5,093 5,857 8,117 9,072 6,685 8,372 6,366 5,316 6,907 4,775 6,143 7,321 5,093 5,730 6,207 5,698 6,780 7,830 5,411 5,730 6,525 5,093 5,570 6,780 4,775 5,411 6,875 5,730 5,411 6,589 0,004 0,004 0,006 0,004 0,002 0,003 0,005 0,006 0,004 0,006 0,003 0,002 0,004 0,002 0,003 0,004 0,002 0,003 0,003 0,003 0,004 0,005 0,002 0,003 0,003 0,002 0,002 0,004 0,002 0,002 0,004 0,003 0,002 0,003 8 8,5 7,5 7 6,5 8 7 8 8 7,6 7,8 8 7,6 8 8,6 8 7 8 10 10 12 11 10 9 8,5 7 7,5 9 7 7,5 8 8 8 9 0,015 0,016 0,022 0,013 0,007 0,012 0,020 0,028 0,015 0,023 0,013 0,010 0,015 0,008 0,014 0,018 0,008 0,011 0,016 0,014 0,023 0,029 0,012 0,013 0,015 0,008 0,010 0,018 0,007 0,009 0,016 0,011 0,010 0,017 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4

PL 22

5,921 6,207 7,098 5,921 13,496 10,059 8,817 10,186 9,231 5,634 6,525 5,252 13,687 8,849 7,544 6,239 8,594 6,557 6,239 7,639 5,411 5,857 6,462 0,003 0,003 0,004 0,003 0,014 0,008 0,006 0,008 0,007 0,002 0,003 0,002 0,015 0,006 0,004 0,003 0,006 0,003 0,003 0,005 0,002 0,003 0,003 8,6 8 9 7,5 12 11 10 12 11,5 9 9,5 8 12 11 10 7,5 8 10 9 11 10 7 12 0,013 0,013 0,019 0,011 0,093 0,047 0,033 0,053 0,042 0,012 0,017 0,009 0,095 0,037 0,024 0,012 0,025 0,018 0,015 0,027 0,012 0,010 0,021 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 1,4 710 Giá 711 Dà quánh 712 Dà quánh 713 Dà quánh 714 Mắm đen 715 Mắm đen 716 Mắm đen 717 Dà quánh 718 Dà quánh 719 Dà quánh 720 Dà quánh 721 Dà quánh 722 Mắm đen 723 Đước đôi 724 Mắm đen 725 Cóc trắng 726 Mắm đen 727 Giá 728 Giá 729 Đước đôi 730 Mắm đen 731 Dà quánh 732 Dà quánh 29 18,6 29 19,5 29 22,3 29 18,6 30 42,4 30 31,6 30 27,7 30 32 30 29 30 17,7 30 20,5 30 16,5 30 43 30 27,8 30 23,7 30 19,6 30 27 30 20,6 30 19,6 30 24 30 17 30 18,4 30 20,3

PL 23

Phụ lục 2. Trung bình đường kính và chiều cao, mật độ, trữ lượng của 30 ô đo đếm

Mật độ (cây/ha) Tiết diện G (m2/ha) Trữ lượng M (m3/ha) TB Chiều cao Hvn (m)

2600 1400 3100 1800 3600 2700 1600 1200 1100 2300 3400 1900 2000 2800 1300 3700 4900 2700 3400 2600 2800 3000 2300 1900 2300 1800 2000 2900 2200 1900 19,87 14,78 17,94 14,46 24,45 16,09 18,91 16,06 15,88 10,04 23,30 6,00 10,83 10,46 20,31 19,09 19,35 11,39 25,43 24,85 13,00 5,85 13,40 5,84 9,88 8,13 7,27 11,06 6,35 10,47 120,95 67,30 66,31 48,56 100,03 64,55 146,43 103,40 81,41 39,35 94,70 20,23 33,87 66,96 130,39 106,04 69,13 37,28 212,61 103,62 53,73 21,66 57,83 20,31 44,69 34,85 32,09 45,98 30,24 60,35 TB Đường kính D1,3 (cm) 9,3 10,8 8,1 9,2 8,5 8,4 11,2 12,7 12,5 7,0 8,8 6,2 8,0 6,4 12,9 7,6 6,8 6,7 8,0 10,1 7,4 4,8 8,4 6,1 7,1 7,2 6,6 6,8 6,0 8,0 10,9 8,3 6,8 6,1 7,1 7,2 14,7 11,7 9,0 6,9 7,6 6,2 5,8 11,4 12,0 9,6 6,5 5,8 14,9 7,4 7,5 6,8 7,8 6,2 8,3 7,7 7,9 7,7 8,6 10,0 Ô ĐĐ 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

PL 24

Phụ lục 3. Thống kê mô tả các yếu tố lâm phần (đường kính, chiều cao, mật độ, trữ

lượng của 30 ô đo đếm)

Các chỉ tiêu thống kê TB D1,3 (cm) TB Hvn (m) Mật độ (cây/ha) Tiết diện G (m2/ha) Trữ lượng M (m3/ha)

0,77 0,91 317 2,24 16,22

Mean Standard Error Median SD Kurtosis Skewness Range Minimum Maximum Sum Count Largest(1) Smallest(1) Confidence Level(95,0 %)

PL 25

Phụ lục 4. Hình mật độ và trữ lượng của 30 ô đo đếm

Biểu đồ thể hiện mật độ của 30 ô đo đếm (cây/ha)

4900

6000

3700

5000

3600

3400

3100

3000

2900

2800

2700

4000

2600

2300

2200

2000

1900

1900 2000

1900

1800

3000

1600

1400

1300

1200 1100

2000

1000

1 3 5 7 9 11 13 15 17 19 21 23 25 27 29

Ô đo đếm

Trữ lượng M (m3/ha) 250

212,6

200

146,4 150 130,4 120,9 106,0 103,6 103,4 100,0 94,7 100 81,4 69,1 67,0 67,3 66,3 64,5 60,4 57,8 53,7 48,6 46,0 44,7 39,3 37,3 50 33,9 34,9 32,1 30,2 21,7 20,3 20,2

1 2 3 4 5 6 7 8 9 101112131415161718192021222324252627282930

PL 26

Phụ lục 5. Thống kê mô tả các yếu tố của cây cá thể

Tỉ trọng (g/cm) Sinh khối thân (kg) Các chỉ tiêu thống kê

V (m3) 0,073 0,014 0,033 0,100 2,908 1,958 0,369 0,002 0,371 3,960 54,000 0,371 0,002 0,027 0,702 0,016 0,712 0,118 -1,029 0,209 0,367 0,537 0,904 37,911 54,000 0,904 0,537 0,032 AGB (kg) 67,399 11,428 29,428 83,977 2,136 1,710 347,421 2,641 350,062 3639,53 54,000 350,062 2,641 22,921 48,398 8,251 21,020 60,635 2,227 1,730 251,782 1,886 253,668 2613,508 54,000 253,668 1,886 16,550 D1,3 (cm) 10,804 0,747 9,788 5,491 -0,058 0,854 19,894 3,501 23,396 583,398 54,000 23,396 3,501 1,499 Hvn (m) 9,009 0,402 8,000 2,956 0,371 1,149 11,500 4,500 16,000 486,500 54,000 16,000 4,500 0,807

Mean SE Median SD Kurtosis Skewness Range Minimum Maximum Sum Count Largest(1) Smallest(1) (95,0 %)

PL 27

Phụ lục 8. Các phương trình H – D

Simple Regression - H vs. D

Dependent variable: H

Independent variable: D

Multiplicative model: Y = a*X^b

Coefficients

Parameter Least Squares Estimate Standard Error T Statistic P-Value

0,06078 14,77 Intercept 0,8975 0

0,02598 21,39 Slope 0,5558 0

NOTE: intercept = ln(a)

Analysis of Variance

Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value

1 4,59 457,73 0 Model 4,59

55 0,01003 Residual 0,5515

56 Total (Corr,) 5,141

Correlation Coefficient = 0,9448

R-squared = 89,27 percent

R-squared (adjusted for d,f,) = 89,08 percent

Standard Error of Est, = 0,1001

Mean absolute error = 0,08766

Durbin-Watson statistic = 0,1808 (P=0,0000)

Lag 1 residual autocorrelation = 0,8886

PL 28

Simple Regression - H vs. D

Dependent variable: H

Independent variable: D

Square root-X model: Y = a + b*sqrt(X)

Coefficients

Parameter Least Squares Estimate Standard Error T Statistic P-Value

Intercept -1,946 0,5412 -3,596 0,0007

Slope 3,43 0,1623 21,14 0

Analysis of Variance

Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value

1 445,2 446,95 0 Model 445,2

55 0,9961 Residual 54,78

56 Total (Corr,) 500

Correlation Coefficient = 0,9436

R-squared = 89,04 percent

R-squared (adjusted for d,f,) = 88,84 percent

Standard Error of Est, = 0,998

Mean absolute error = 0,8525

Durbin-Watson statistic = 0,1653 (P=0,0000)

PL 29

Simple Regression - H vs, D Dependent variable: H

Independent variable: D

Logarithmic-Y squared-X: Y = exp(a + b*X^2)

Coefficients

Parameter Least Squares Estimate Standard Error T Statistic P-Value

Intercept 1,876 0,02121 88,45 0

Slope 0,001881 9,9E-05 19,01 0

NOTE: intercept = ln(a)

Analysis of Variance

Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value

Model 4,462 1 4,462 361,21 0

Residual 0,6794 55 0,01235

Total (Corr,) 5,141 56

Correlation Coefficient = 0,9316

R-squared = 86,79 percent

R-squared (adjusted for d,f,) = 86,55 percent

Standard Error of Est, = 0,1111

Mean absolute error = 0,07555

Durbin-Watson statistic = 0,2233 (P=0,0000)

Lag 1 residual autocorrelation = 0,7602

PL 30

Simple Regression - H vs, D

Dependent variable: H

Independent variable: D

Double reciprocal model: Y = 1/(a + b/X)

Coefficients

Parameter Least Squares Estimate Standard Error T Statistic P-Value

Intercept 0,05896 0,003631 16,24 0

Slope 0,5222 0,0277 18,85 0

Analysis of Variance

Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value

Model 0,05745 0,05745 355,36 1 0

Residual 0,008892 0,0001617 55

56 Total (Corr,) 0,06634

Correlation Coefficient = 0,9306

R-squared = 86,6 percent

R-squared (adjusted for d,f,) = 86,35 percent

Standard Error of Est, = 0,01271

Mean absolute error = 0,01082

Durbin-Watson statistic = 0,1798 (P=0,0000)

Lag 1 residual autocorrelation = 0,8791

PL 31

Phụ lục 9. Các phương trình tương quan AGB - D

Simple Regression - AGB vs, D

Dependent variable: AGB

Independent variable: D

Multiplicative model: Y = a*X^b

Coefficients

Parameter Least Squares Estimate Standard Error T Statistic P-Value

Intercept -2,795 0,1454 -19,23 0

Slope 2,68 0,061 43,94 0

NOTE: intercept = ln(a)

Analysis of Variance

Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value

Model 85,76 1 85,76 1930,49 0

Residual 2,31 52 0,0444

Total (Corr,) 88,07 53

Correlation Coefficient = 0,9868

R-squared = 97,38 percent

R-squared (adjusted for d,f,) = 97,33 percent

Standard Error of Est, = 0,2108

Mean absolute error = 0,1766

Durbin-Watson statistic = 1,888 (P=0,2880)

Lag 1 residual autocorrelation = 0,05143

PL 32

Simple Regression - AGB vs, D

Dependent variable: AGB

Independent variable: D

Logarithmic-Y square root-X model: Y = exp(a + b*sqrt(X))

Coefficients

Parameter Least Squares Estimate Standard Error T Statistic P-Value

Intercept -1,868 0,1517 -12,32 0

Slope 1,614 0,04465 36,14 0

NOTE: intercept = ln(a)

Analysis of Variance

Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value

Model 84,7 1 84,7 1306,24 0

Residual 3,372 52 0,0648

Total (Corr,) 88,07 53

Correlation Coefficient = 0,9807

R-squared = 96,17 percent

R-squared (adjusted for d,f,) = 96,1 percent

Standard Error of Est, = 0,2546

Mean absolute error = 0,2031

Durbin-Watson statistic = 1,323 (P=0,0032)

Lag 1 residual autocorrelation = 0,2851

PL 33

Simple Regression - AGB vs, D

Dependent variable: AGB

Independent variable: D

Square root-Y model: Y = (a + b*X)^2

Coefficients

Parameter Least Squares Estimate Standard Error T Statistic P-Value

Intercept -2,377 0,2848 -8,348 0

Slope 0,8054 0,02237 36,01 0

Analysis of Variance

Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Source

1 1020 1296,41 0 Model 1020

52 0,7864 Residual 40,89

53 Total (Corr,) 1060

Correlation Coefficient = 0,9805

R-squared = 96,14 percent

R-squared (adjusted for d,f,) = 96,07 percent

Standard Error of Est, = 0,8868

Mean absolute error = 0,6668

Durbin-Watson statistic = 1,296 (P=0,0023)

Lag 1 residual autocorrelation = 0,348

PL 34

Simple Regression - AGB vs, D

Dependent variable: AGB

Independent variable: D

Square root-Y squared-X model: Y = (a + b*X^2)^2

Coefficients

Parameter Least Squares Estimate Standard Error T Statistic P-Value

Intercept 2,203 0,1957 11,26 0

Slope 0,02904 0,000889 32,68 0

Analysis of Variance

Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value

Model 1011 1 1011 1067,81 0

Residual 49,24 52 0,947

Total (Corr,) 1060 53

Correlation Coefficient = 0,9765

R-squared = 95,36 percent

R-squared (adjusted for d,f,) = 95,27 percent

Standard Error of Est, = 0,9731

Mean absolute error = 0,7416

Durbin-Watson statistic = 1,123 (P=0,0002)

Lag 1 residual autocorrelation = 0,4026

PL 35

Phụ lục 10. Thống kê các yếu tố theo loài trong 30 ô đo đếm

Loài Tổng Carbon (Kg) Tổng CO2 (Kg) Tổng AGB (kg) Số lượng (cây) TB Hvn (m) TB D1,3 (cm) Tổng G (m2) Tổng V (m3)

Bần trắng 9,65 11,28 0,33 1,74 853,51 1470,89 401,15 30

Cóc trắng 7,26 6,72 0,26 1,16 872,02 1502,78 409,85 68

Dà quánh 7,76 5,93 0,35 1,47 117 941,26 1622,10 442,39

Dà vôi 7,17 6,43 0,04 0,15 9 130,06 224,13 61,13

Đước đôi 7,54 7,25 0,28 1,17 868,64 1496,96 408,26 61

Giá 7,42 6,99 0,40 1,62 823,99 1420,00 387,27 97

Mắm biển 9,40 6,52 0,26 1,25 603,81 1040,56 283,79 73

Mắm đen 9,02 9,35 0,66 3,36 1921,40 3311,21 903,06 84

Mắm trắng 8,65 8,63 0,81 4,04 120 2523,62 4349,04 1186,10

Quao nước 7,10 8,90 0,10 0,42 15 155,70 268,33 73,18

Phụ lục 11. Tóm tắt thống kê mô tả sinh khối của 10 loài nghiên cứu AGB

SE Minimum Loai Count Average Median Mode Variance SD Coeff, of variation

92,7 %

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 30 68 117 9 61 97 73 84 120 15 28,5 12,8 8,0 14,5 14,2 8,5 8,3 22,9 21,0 10,4 21,6 9,3 6,0 6,1 11,8 6,0 6,4 17,3 11,6 8,6 7,83 494,7 11,77 172,2 55,6 621,8 16,72 122,6 64,61 2,7 39,05 451,7 511 6,37 50,02 22,2 78,2 % 13,1 102,3 % 7,5 24,9 172,5 % 11,1 77,8 % 94,6 % 8,0 75,5 % 6,2 21,3 92,9 % 22,6 107,5 % 7,1 68,1 % 4,1 3,4 1,6 2,5 0,7 1,8 8,3 3,1 1,4 2,3 0,8 1,7 0,7 1,8 2,3 2,2 2,1 1,9 1,8 2,2

PL 36

Phụ lục 12. Thống kê các yếu tố của 30 ô đo đếm (tính theo ha)

Ô ĐĐ G (m2/ha) N (cây/ha) M (m3/ha TB Hvn (m)

TB D1,3 (cm) 12,78 7,72 7,78 8,64 8,14 8,35 10,66 12,69 9,93 6,96 8,76 6,15 8,11 6,44 11,09 7,57 6,84 6,70 6,29 9,59 7,35 4,84 8,36 6,06 7,14 7,22 6,65 6,85 6,02 8,01 7,9 8,6 6,5 6,1 7,2 7,2 14,8 11,7 8,2 6,9 7,6 6,2 5,7 11,4 12,1 9,6 6,5 5,8 14,8 7,4 7,5 6,8 7,8 6,2 8,3 7,7 7,9 7,7 8,6 10,0 400 700 2300 1700 3400 2700 1500 1200 600 2300 3400 1800 1600 2800 1100 3700 4900 2700 3000 2500 2800 3000 2300 1900 2300 1800 2000 2900 2200 1900 5,29 3,41 11,88 11,54 20,14 16,09 15,99 16,06 5,21 10,04 23,30 5,65 8,90 10,46 11,88 19,09 19,35 11,39 11,17 21,15 13,00 5,85 13,40 5,84 9,88 8,13 7,27 11,06 6,35 10,47 Tổng AGB (tấn/ha) 174,1 22,54 78,0 15,77 320,5 43,25 331,9 39,10 569,7 81,82 64,55 316,7 125,98 537,0 103,40 533,0 144,4 21,56 290,3 39,35 677,3 94,70 157,0 19,19 274,5 27,62 325,9 66,96 77,10 369,0 106,04 523,4 487,7 69,13 315,8 37,28 261,1 92,55 595,8 87,63 299,7 53,73 150,8 21,66 417,8 57,83 158,5 20,31 261,2 44,69 211,5 34,85 194,1 32,09 277,1 45,98 144,0 30,24 296,3 60,35 Tổng Carbon (tấn/ha) 81,8 36,7 150,6 156,0 267,8 148,9 252,4 250,5 67,9 136,5 318,3 73,8 129,0 153,2 173,4 246,0 229,2 148,4 122,7 280,0 140,9 70,9 196,4 74,5 122,8 99,4 91,2 130,2 67,7 139,2 Tổng CO2 (tấn/ha) 300,0 134,5 552,2 572,0 981,8 545,8 925,4 918,6 248,9 500,4 1167,2 270,5 473,1 561,6 635,9 902,0 840,4 544,2 450,0 1026,8 516,5 259,8 720,0 273,1 450,2 364,5 334,4 477,6 248,2 510,6

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

PL 37

Phụ lục 13. Thống kê mô tả sinh khối của 30 ô đo đếm

Tổng AGB (tấn/ha) Tổng Carbon (tấn/ha) Tổng CO2 (tấn/ha)

323,1 28,4 298,0 155,7 24247,4 -0,4 0,6 599,3 78,0 677,3 9694,0 30,0 677,3 78,0 151,9 13,4 140,0 73,2 5356,2 -0,4 0,6 281,7 36,7 318,3 4556,2 30,0 318,3 36,7 556,9 49,0 513,5 268,3 72011,7 -0,4 0,6 1032,7 134,5 1167,2 16706,0 30,0 1167,2 134,5

58,1 27,3 100,2 Mean Standard Error Median Standard Deviation Sample Variance Kurtosis Skewness Range Minimum Maximum Sum Count Largest(1) Smallest(1) Confidence Level(95,0 %)

PL 38

Phụ lục 14. Phương trình tương quan giữa AGC và các nhân tố

Standard T

Estimate Error 106,3 8,131 8,198 11,59 1,626

0,2457 0,7084 0,0481 0,1410 0,0760 0,3256 Statistic P-Value 1,19 0,3785 2,083 -1,522 1,854 -1,004

1,347E5

108,67 0,0000 5 24 1239, 29

Multiple Regression - AGC Dependent variable: AGC Independent variables: D G H M N Parameter CONSTANT 126,5 3,078 D 17,08 G -17,65 H 3,015 M N -0,01951 0,01944 Analysis of Variance Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Source 6,734E5 Model 2,974E4 Residual Total (Corr,) 7,032E5 R-squared = 95,77 percent R-squared (adjusted for d,f,) = 94,89 percent Standard Error of Est, = 35,2 Mean absolute error = 19,82 Durbin-Watson statistic = 2,182 (P=0,6635) Lag 1 residual autocorrelation = -0,09115 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between AGB and 5 independent variables, The equation of the fitted model is AGC = 126,5 + 3,078*D + 17,08*G - 17,65*H + 3,015*M - 0,01951*N Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,05, there is a statistically significant relationship between the variables at the 95,0 % confidence level,

PL 39

Phụ lục 15. Phương trình tương quan giữa AGC và G

Least Squares Standard T

2,464 1,038 0,0000 0,0000 Statistic P-Value Error 0,1145 21,52 0,04779 21,73

1 7,29 28 0,01544 29 472,02 0,0000

Simple Regression - C vs, G Dependent variable: C Independent variable: G Multiplicative model: Y = a*X^b Coefficients Parameter Estimate Intercept Slope NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Source 7,29 Model Residual 0,4324 Total (Corr,) 7,722 Correlation Coefficient = 0,9716 R-squared = 94,4 percent R-squared (adjusted for d,f,) = 94,2 percent Standard Error of Est, = 0,1243 Mean absolute error = 0,08997 Durbin-Watson statistic = 1,893 (P=0,3682) Lag 1 residual autocorrelation = 0,001264 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiplicative model to describe the relationship between C and G, The equation of the fitted model is C = exp(2,464 + 1,038*ln(G)) or ln(C) = 2,464 + 1,038*ln(G) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0,05, there is a statistically significant relationship between C and G at the 95,0 % confidence level,

PL 40

Plot of Fitted Model

400

300

200

100

12 G

Plot of Fitted Model C = exp(2.464 + 1.038*ln(G))

400

300

200

100

12 G

Residual Plot

C = exp(2.464 + 1.038*ln(G))

4.6

2.6

0.6

-1.4

l a u d i s e r d e z i t n e d u t S

-3.4

12 G

PL 41

Phụ lục 16. Sinh khối của loài Cóc trắng theo phương trình 3.4 (AGBa) và 3.8 (AGBb)

Stt AGBa (kg) AGBb (kg) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 8,268 10,123 11,201 7,809 13,700 9,481 7,697 11,480 20,739 11,763 30,701 20,739 6,122 9,735 14,013 15,305 40,884 66,773 100,103 7,923 5,642 8,503 18,823 10,123 14,490 16,146 4,748 6,122 8,503 5,642 23,814 16,146 9,231 4,748 5,641 7,046 7,874 5,298 9,824 6,556 5,214 8,090 15,493 8,309 23,840 15,493 4,054 6,750 10,071 11,096 32,657 55,980 87,344 5,382 3,707 5,817 13,928 7,046 10,448 11,767 3,067 4,054 5,817 3,707 18,034 11,767 6,366 3,067 stt AGBa (kg) AGBb (kg) 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 8,268 10,123 11,480 6,122 6,320 3,942 4,748 16,146 54,111 19,768 30,701 17,905 17,905 26,904 14,490 5,642 6,831 25,999 8,268 30,701 20,739 16,146 17,012 11,480 20,937 27,133 16,837 15,471 31,946 22,555 23,814 6,624 8,863 12,341 5,641 7,046 8,090 4,054 4,199 2,500 3,067 11,767 44,434 14,698 23,840 13,183 13,183 20,621 10,448 3,707 4,574 19,860 5,641 23,840 15,493 11,767 12,463 8,090 15,655 20,814 12,322 11,228 24,904 16,989 18,034 4,421 6,088 8,759

PL 42

Phụ lục 17. Sinh khối của loài Dà quánh theo phương trình 3.4 (AGBa) và 3.6 (AGBb)

Stt Stt Stt Stt AGBa (kg) AGBb (kg) AGBa (kg) AGBb (kg) AGBa (kg) AGBb (kg) AGBa (kg) AGBb (kg)

8,96 7,59

12,99 31 8,65 15,83 32 5,68 13,90 33 4,80

85 9,78 86 4,22 87 5,43 88 6,74

20,14 9,32 89 18,78 60 3,94 5,85 9,32 20,14 12,63 61 3,31 90 7,22 16,57 34,62 10,78 62 22,80 46,77 91 6,29 8,23 17,91 92 5,24 13,11 27,78 34 20,34 42,01 63 2,23 11,60 5,19 93 5,24 15,83 64 2,23 5,51 12,28 35 7,22 10,14 21,80 94 6,35 21,31 65 2,74 7,12 15,63 36 9,90 3,94 8,96 95 6,35 9,25 6,47 66 2,74 14,27 37 4,08 16,44 7,51 96 5,24 10,47 67 2,23 4,29 38 4,65 9,70 11,76 25,07 97 4,25 12,63 39 5,03 5,68 11,27 68 1,79 10,47 4,65 98 4,73 20,14 40 12,42 26,40 69 2,00 9,32 13,90 6,29 99 8,12 70 3,55 12,99 41 3,49 5,85 7,99 13,71 10,47 100 6,20 8,82 45,35 89,39 42 3,88 71 4,65 12,11 101 5,43 7,59 13,90 72 3,31 4,50 10,15 43 6,29 13,90 102 6,29 4,25 18,34 73 1,79 10,50 22,53 44 8,44 19,01 103 8,76 5,24 74 2,23 9,25 12,11 45 4,08 5,43 104 4,65 4,25 10,47 8,96 10,78 46 3,94 4,80 75 1,79 105 10,02 21,55 7,59 10,47 76 3,31 11,27 47 4,65 5,03 13,90 13,90 106 6,29 11,27 77 6,29 8,96 3,94 48 5,03 19,46 107 8,98 4,25 10,62 78 1,79 5,03 11,27 49 4,73 9,55 16,85 108 7,71 16,64 79 4,22 13,82 29,19 50 7,61 10,47 109 10,87 23,27 80 4,65 7,59 20,14 51 3,31 9,32 8,96 15,04 110 6,83 19,68 81 3,94 18,05 37,54 52 9,10 16,64 82 4,65 54,80 106,8 53 7,61 10,47 111 27,35 55,52 13,90 83 17,72 36,88 112 21,27 43,81 20,61 54 6,29 9,55 13,35 12,99 84 10,50 22,53 113 6,02 21,27 43,81 55 5,85 19,01 21,08 114 8,76 6,12 22,41 46,02 56 2,63 11,27 115 5,03 9,55 6,95 13,82 29,19 57 3,01 14,65 12,11 116 6,65 6,35 8,23 17,91 58 2,74 7,33 16,09 33,68 59 3,19 18,56 14,84 117 8,55 8,87 19,23

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30

PL 43

Phụ lục 18. Sinh khối của loài Đước đôi theo phương trình 3.4 (AGBa) và 3.7 (AGBb)

Stt AGBa (kg) AGBb (kg) Stt AGBa (kg) AGBb (kg) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 44,628 55,995 23,051 106,683 12,813 15,058 8,302 9,907 8,302 11,674 33,677 32,677 11,490 52,908 8,302 15,926 23,051 21,716 61,992 57,348 32,019 95,433 15,706 55,103 16,821 36,077 40,784 52,044 37,135 40,039 16,72 21,52 8,01 44,09 4,17 4,99 2,57 3,13 2,57 3,76 12,22 11,82 3,69 20,20 2,57 5,31 8,01 7,50 24,10 22,10 11,55 38,95 5,23 21,14 5,64 13,19 15,12 19,83 13,62 14,81

94,226 12,619 10,770 18,216 7,559 48,669 17,979 66,840 27,328 61,992 23,323 44,628 24,431 52,908 59,644 24,431 44,628 48,669 127,023 82,635 44,628 21,716 22,780 10,770 16,821 20,680 12,813 52,908 71,895 52,044 37,135 38,40 4,10 3,44 6,17 2,32 18,41 6,08 26,20 9,68 24,10 8,12 16,72 8,55 20,20 23,08 8,55 16,72 18,41 53,54 33,18 16,72 7,50 7,91 3,44 5,64 7,10 4,17 20,20 28,42 19,83 13,62 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61

PL 44

Phụ lục 19. Sinh khối của loài Mắm trắng theo phương trình 3.4 (AGBa) và 3.5 (AGBb)

Stt AGBa (kg) AGBb (kg) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 46,531 113,559 35,016 26,476 10,205 61,831 12,815 14,174 42,875 45,600 9,330 13,712 9,950 6,087 27,611 11,261 12,379 35,814 10,991 32,433 9,950 7,607 15,450 123,814 52,681 51,019 51,349 32,433 114,086 36,352 44,986 45,293 36,352 10,463 90,850 32,623 83,911 24,143 17,956 6,543 44,081 8,328 9,266 29,915 31,932 5,951 8,946 6,370 3,786 18,772 7,263 8,028 24,725 7,078 22,261 6,370 4,794 10,152 91,955 37,206 35,964 36,210 22,261 84,323 25,119 31,477 31,704 25,119 6,719 66,255 Stt AGBa (kg) AGBb (kg) 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 8,028 23,759 3,137 1,968 1,886 20,124 11,574 9,266 7,930 5,788 12,200 10,967 6,370 9,926 66,255 3,482 69,878 18,443 12,327 12,978 5,548 10,730 28,189 5,548 16,238 31,477 3,423 4,442 2,710 3,193 6,370 4,651 2,919 12,846 9,703 12,379 34,491 5,096 3,282 3,151 29,485 17,487 14,174 12,236 9,088 18,379 16,620 9,950 15,125 90,850 5,624 95,536 27,154 18,561 19,484 8,733 16,281 40,534 8,733 24,076 44,986 5,534 7,078 4,439 5,182 9,950 7,393 4,761 19,297 14,804

PL 45

36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 11,574 12,200 9,266 3,786 22,078 7,833 68,052 3,482 21,355 7,544 5,548 19,611 45,486 9,814 71,734 98,625 97,268 64,487 37,457 19,611 68,052 23,190 79,457 9,592 9,483 96 97 98 99 100 101 102 103 104 105 106 107 108 109 110 111 112 113 114 115 116 117 118 119 120 9,483 11,574 12,715 2,919 28,189 5,869 12,073 15,639 4,794 4,306 12,846 6,370 5,788 6,370 11,574 4,106 29,915 30,356 5,548 12,073 9,266 11,574 20,471 37,963 3,482 17,487 18,379 14,174 6,087 32,181 12,094 93,176 5,624 31,185 11,673 8,733 28,774 63,690 14,964 97,931 132,279 130,560 88,559 53,017 28,774 93,176 33,710 107,858 14,645 14,487 14,487 17,487 19,112 4,761 40,534 9,208 18,198 23,237 7,607 6,873 19,297 9,950 9,088 9,950 17,487 6,572 42,875 43,472 8,733 18,198 14,174 17,487 29,965 53,693 5,624

PL 46

Phụ lục 20. Kiểm tra T-test phương trình sinh khối của loài Cóc trắng

t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances

16,99 231,35 68

Mean Variance Observations Pooled Variance Hypothesized Mean Difference df t Stat P(T<=t) one-tail t Critical one-tail P(T<=t) two-tail t Critical two-tail AGBa (kg) AGBb (kg) 12,8 172,19 68 201,77 0 134 -1,7 0,04 1,66 0,09 1,98

Phụ lục 21. Kiểm tra T-test phương trình sinh khối của loài Dà quánh

t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances

17,26935 215,2647 117

AGBa (kg) AGBb (kg) 8,044958 55,59647 117 135,4306 0 232 -6,06258 2,69E-09 1,651448 5,38E-09 1,970242 Mean Variance Observations Pooled Variance Hypothesized Mean Difference df t Stat P(T<=t) one-tail t Critical one-tail P(T<=t) two-tail t Critical two-tail

PL 47

Phụ lục 22. Kiểm tra T-test phương trình sinh khối của loài Đước đôi

T-test: Two-Sample Assuming Equal Variances

37,69459 696,7447 61

Mean Variance Observations Pooled Variance Hypothesized Mean Difference df t Stat P(T<=t) one-tail t Critical one-tail P(T<=t) two-tail t Critical two-tail AGBa (kg) AGBb (kg) 14,23999 122,6543 61 409,6995 0 120 -6,39949 1,57E-09 1,657651 3,15E-09 1,97993

Phụ lục 23. Kiểm tra T-test phương trình sinh khối của loài Mắm trắng

t-Test: Two-Sample Assuming Equal Variances

30,02132 923,0383 120

Mean Variance Observations Pooled Variance Hypothesized Mean Difference df t Stat P(T<=t) one-tail t Critical one-tail P(T<=t) two-tail t Critical two-tail AGBa (kg) AGBb (kg) 21,03017 511,004 120 717,0212 0 238 -2,60091 0,00494 1,651281 0,00988 1,969982

PL 48

Phụ lục 23. Phương trình tương quan giữa phương trình 3.4 và 3.8 (Cóc trắng)

Least Squares Standard

T Statistic P-Value Error 0.000189086 2842.13 0.0000 0.0000827656 10998.8 0.0000

P-Value

Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio 22.8208 0.0000120731

120973550.00 0.0000 1 22.8208 64 1.88643E-7 65

Simple Regression - AGBb vs. AGBa Dependent variable: AGBb Independent variable: AGBa Multiplicative model: Y = a*X^b Coefficients Parameter Estimate 0.537407 Intercept Slope 0.910322 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Model Residual Total (Corr.) 22.8208 Correlation Coefficient = 1.0 R-squared = 99.9999 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 99.9999 percent Standard Error of Est. = 0.00043433 Mean absolute error = 0.000311089 Durbin-Watson statistic = 0.98885 (P=0.0000) Lag 1 residual autocorrelation = 0.504377 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiplicative model to describe the relationship between AGBb and AGBa. The equation of the fitted model is AGBb = exp(0.537407 + 0.910322*ln(AGBa)) or ln(AGBb) = 0.537407 + 0.910322*ln(AGBa)

PL 49

Phụ lục 25. Phương trình tương quan giữa phương trình 3.4 và 3.6 (Dà quánh)

Least Squares Standard

T Statistic P-Value Error 0.000174932 5142.69 0.0000 0.0000895803 10517.6 0.0000

P-Value

Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio 44.6984 0.000046468

110620557.77 0.0000

Simple Regression - AGBb vs. AGBa Dependent variable: AGBb Independent variable: AGBa Multiplicative model: Y = a*X^b Coefficients Parameter Estimate 0.899619 Intercept Slope 0.942173 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source 1 44.6984 Model 115 4.04069E-7 Residual Total (Corr.) 44.6984 116 Correlation Coefficient = 0.999999 R-squared = 99.9999 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 99.9999 percent Standard Error of Est. = 0.000635664 Mean absolute error = 0.00047275 Durbin-Watson statistic = 1.81899 (P=0.1649) Lag 1 residual autocorrelation = 0.0892338 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiplicative model to describe the relationship between AGBb and AGBa. The equation of the fitted model is AGBb = exp(0.899619 + 0.942173*ln(AGBa)) or ln(AGBb) = 0.899619 + 0.942173*ln(AGBa)

PL 50

Phụ lục 26. Phương trình tương quan giữa phương trình 3.4 và 3.5 (Mắm trắng)

Least Squares Standard

T Statistic P-Value Error 0.000102518 5351.49 0.0000 0.0000372799 25334.7 0.0000

P-Value

Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio 97.8463 0.0000179885

97.8463 1 118 1.52445E-7 119 641848339.89 0.0000

Simple Regression - AGBb vs. AGBa Dependent variable: AGBb Independent variable: AGBa Multiplicative model: Y = a*X^b Coefficients Parameter Estimate 0.548623 Intercept Slope 0.944477 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Model Residual Total (Corr.) 97.8463 Correlation Coefficient = 1.0 R-squared = 100.0 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 100.0 percent Standard Error of Est. = 0.000390442 Mean absolute error = 0.000260082 Durbin-Watson statistic = 1.83371 (P=0.1823) Lag 1 residual autocorrelation = 0.0721079 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiplicative model to describe the relationship between AGBb and AGBa. The equation of the fitted model is AGBb = exp(0.548623 + 0.944477*ln(AGBa)) or ln(AGBb) = 0.548623 + 0.944477*ln(AGBa)

PL 51

Phụ lục 27. Phương trình tương quan giữa phương trình 3.4 và 3.7 (Đước đôi)

Least Squares Standard

T Statistic P-Value Error 0.000147083 8618.04 0.0000 0.0000590888 15207.7 0.0000

P-Value

1 31.8419

Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio 31.8419 0.00000812313 59 1.3768E-7

231274162.51 0.0000 60

Simple Regression - AGBb vs. AGBa Dependent variable: AGBb Independent variable: AGBa Multiplicative model: Y = a*X^b Coefficients Parameter Estimate 1.26757 Intercept Slope 0.898604 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Model Residual Total (Corr.) 31.8419 Correlation Coefficient = 1.0 R-squared = 100.0 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 100.0 percent Standard Error of Est. = 0.000371053 Mean absolute error = 0.000263719 Durbin-Watson statistic = 1.64482 (P=0.0741) Lag 1 residual autocorrelation = 0.170712 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiplicative model to describe the relationship between AGBb and AGBa. The equation of the fitted model is AGBb = exp(1.26757 + 0.898604*ln(AGBa)) or ln(AGBb) = 1.26757 + 0.898604*ln(AGBa)