Luận văn thạc sĩ khoa học lâm nghiệp: Xác định lượng CO2 hấp thụ của rừng khộp (Dipterocarp Forest) tỉnh Đăk Lăk

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÂY NGUYÊN

BÙI HIẾN ĐỨC

XÁC ĐỊNH LƯỢNG CO2 HẤP THỤ CỦA RỪNG

KHỘP (DIPTEROCARP FOREST) TỈNH ĐĂK LĂK

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP

Chuyên ngành: Lâm học

Mã số: 60.62.02.01

Đăk Lăk, năm 2014

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC TÂY NGUYÊN

BÙI HIẾN ĐỨC

XÁC ĐỊNH LƯỢNG CO2 HẤP THỤ CỦA RỪNG

KHỘP (DIPTEROCARP FOREST) TỈNH ĐĂK LĂK

LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP

Chuyên ngành: Lâm học

Mã số: 60.62.02.01

Người hướng dẫn khoa học

PGS.TS. Bảo Huy

Đăk Lăk, năm 2014

MỤC LỤC

Lời cam đoan ............................................................................................................. iii Lời cảm ơn .............................................................................................................. iv DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT ..................................................................................... v DANH MỤC HÌNH, BIỂU ĐỒ ............................................................................... vii DANH MỤC BẢNG BIỂU ....................................................................................... ix ĐẶT VẤN ĐỀ ............................................................................................................. 1 CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU .......................................... 5 1.1 Biến đổi khí hậu và chương trình REDD, REDD+ ................................................ 5 1.2 Cơ sở ước tính sinh khối và carbon rừng ............................................................... 6 1.3 Ước tính sinh khối và carbon ở các bể chứa carbon. ............................................. 8 1.3.1 Bể chứa carbon của sinh khối trên mặt đất (AGB) ....................................... 9 1.3.2 Bể chứa carbon của sinh khối dưới mặt đất (BGB). ................................... 24 1.3.3 Bể chứa carbon của thảm mục (Litter), thảm tươi (Herb). .......................... 25 1.3.4 Bể chứa carbon của gỗ chết (Dead wood) ................................................... 26 1.3.5 Bể chứa carbon của đất rừng (SOC)............................................................ 26 1.3.6 Nghiên cứu về sinh khối và hấp thụ khí CO2 của rừng khộp. ..................... 28 1.4 Thảo luận. ............................................................................................................ 29 CHƯƠNG 2. PHẠM VI, ĐỐI TƯỢNG VÀ ĐẶC ĐIỂM KHU VỰC NGHIÊN CỨU .......................................................................................................... 32 2.1 Phạm vi nghiên cứu ............................................................................................. 32 2.2 Đối tượng nghiên cứu .......................................................................................... 32 2.2.1. Kiểu rừng, trạng thái rừng nghiên cứu. ........................................................ 32 2.2.2. Các bể chứa sinh khối, carbon lâm phần ..................................................... 33 2.3 Đặc điểm khu vực nghiên cứu ............................................................................. 33 CHƯƠNG 3. MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ............................................................................................................. 34 3.1 Mục tiêu nghiên cứu ............................................................................................ 34 3.2 Nội dung nghiên cứu ............................................................................................ 34 3.3 Phương pháp nghiên cứu. .................................................................................... 35 3.3.1. Phương pháp luận ........................................................................................ 35 3.3.2. Phương pháp nghiên cứu cụ thể ................................................................... 37 CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN ............................... 51 4.1 Ước tính sinh khối và carbon cho cây cá thể rừng khộp ..................................... 51 4.1.1 Biến số khối lượng thể tích gỗ (WD) và vỏ cây rừng (BaD) khi tham gia xây dựng mô hình sinh trắc .............................................................................. 51

..................................................................................................................... 77

4.1.2 Mô hình ước tính sinh khối và carbon bộ phận cây cá thể phần trên mặt ..................................................................................................................... 55 đất 4.1.3 Mô hình ước tính sinh khối và carbon cây cá thể chung cho các loài ........ 65 4.1.4 Mô hình ước tính sinh khối và carbon theo loài, nhóm loài chủ yếu. ......... 73 4.1.5 Mô hình ước tính sinh khối và carbon theo nhóm khối lượng thể tích gỗ. 4.1.6 So sánh các mô hình ước tính AGB =f(DBH, H) chung các loài, theo loài chủ yếu và theo nhóm WD .............................................................................. 80 4.1.7 Mô hình chuyển đổi ước tính sinh khối, carbon phần trên và dưới mặt đất cây cá thể. ......................................................................................................... 82 4.2 Ước tính sinh khối và carbon cho các bể chứa ngoài gỗ. .................................... 84 4.2.1 Ước tính carbon hữu cơ trong đất (SOC) .................................................... 84 4.2.2 Ước tính sinh khối và carbon trong các bể chứa thảm tươi, thảm mục, gỗ chết. ................................................................................................................... 85

4.3 Mô hình ước tính sinh khối và carbon cho lâm phần từ các biến số điều tra rừng ............................................................................................................................ 87 4.4 Cấu trúc sinh khối và carbon lâm phần. .............................................................. 92 4.4.1 Phân cấp chiều cao lâm phần ...................................................................... 93 4.4.2 Phân cấp sinh khối lâm phần rừng khộp. .................................................... 96 4.4.3 Cấu trúc sinh khối và carbon trong cây rừng phần trên và dưới mặt đất. ... 98 4.5 Dự báo tăng trưởng sinh khối, carbon rừng khộp .............................................. 105 KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ............................................................................... 108 TÀI LIỆU THAM KHẢO ..................................................................................... 112

Lời cam đoan

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi. Các số liệu và

kết quả nghiên cứu nêu trong luận văn là trung thực, chưa từng được công bố

trong bất kỳ công trình nào khác.

Học viên

Bùi Hiến Đức

iii

Lời cảm ơn

Để hoàn thành luận văn kết thúc chương trình đào tạo Thạc sĩ chuyên nghành

Lâm học khóa VI (2011 – 2013) tại trường Đại học Tây Nguyên, tôi xin chân thành

cảm ơn:

Thầy PGS.TS Bảo Huy, người đã giảng dạy, quan tâm, giúp đỡ và tạo điều

kiện tốt nhất để tôi học hỏi nhiều kiến thức và hướng dẫn tận tình tôi hoàn thành

luận văn này. Nhóm nghiên cứu của bộ môn Quản Lý Tài Nguyên Rừng & Môi

trường (FREM): Cô Lý, thầy Hùng, thầy Định, Cô Hương, thầy Quốc, anh Hiển,

anh Tài Anh, anh Khánh đã hỗ trợ tôi trong quá trình thu thập số liệu trên hiện

trường và đã đóng góp ý kiến, tạo điều kiện cho tôi trong quá trình học tập và hoàn

thành luận văn.

Quý thầy cô giáo, phòng Đào tạo sau đại học, Ban giám hiệu nhà trường đã

giảng dạy và tạo điều kiện thuận lợi cho tôi trong suốt những năm học vừa qua.

Xin gửi lời cảm ơn tới Anh Khoa, anh Bằng, bạn Hậu, các em Đức Anh, Tiền,

Hương đã giúp đỡ tôi rất nhiều trong quá trình thu thập số liệu hiện trường; các

thành viên lớp cao học Lâm học K06 đã gắn bó và giúp đỡ tôi trong suốt quá trình

học tập.

Công ty Lâm nghiệp Ea Hleo, Trung đoàn 737, Công ty Bảo Ngọc và gia đình

anh Nhuần đã giúp đỡ và tạo rất nhiều điều kiện thuận lợi cho tôi trong quá trình thu

thập số liệu hiện trường. Tổ chức Forest Trend đã hỗ trợ một phần kinh phí trong

quỹ học bổng để tôi có điều kiện thuận lợi hơn trong quá trình thu thập số liệu hiện

trường.

Đặc biệt tôi xin gửi lời chân thành cảm ơn đến bạn gái tôi, Trinh. Người đã ở

bên tôi những lúc khó khăn nhất và cùng tôi hoàn thành bài luận văn này. Tôi xin

gửi lời cảm ơn đến mẹ và các em của tôi đã luôn ủng hộ tinh thần, động viên tôi về

mọi mặt.

Tôi xin chân thành cảm ơn!

Buôn Ma Thuột, tháng 01 năm 2014

Học viên

Bùi Hiến Đức

DANH MỤC TỪ VIẾT TẮT

Above Ground Biomass - Sinh khối trên mặt đất của thực vật, chủ AGB

yếu trong cây gỗ, bao gồm thân, lá và vỏ (kg/cây)

Basal area: Tổng tiết diện ngang cây gỗ/ha (m2/ha) BA

Biomass conversion and expansion factor: Hệ số chuyển đổi từ trữ

Khối lượng thể tích vỏ (g/cm3) BaD

lượng sang sinh khối.

BCEF

BEF Biomass expansion factor: Hệ số chuyển đổi thể tích tươi sang

sinh khối khô.

BGB Below Ground Biomass - Sinh khối rễ cây dưới mặt đất (kg/cây)

C (AGB) Carbon in ABG: Carbon tích lũy trong sinh khối trên mặt đất của

thực vật (kg/cây)

C (BGB) Carbon in ABG: Carbon tích lũy trong sinh khối dưới mặt đất của

thực vật, chủ yếu rễ cây gỗ (kg/cây)

Conference Of Parties: Hội nghị các bên liên quan COP

Diameter at Breast Height - Đường kính ngang ngực (cm) DBH

Green house gas: Khí nhà kính. GHG

Height - Chiều cao cây (m) H

Intergovermental Panel of Climate Change: Cơ quan liên chính IPCC

phủ về biến đổi khí hậu

Trữ lượng cây gỗ (m3/ha) M

Mật độ cây gỗ (m3/ha) N

REDD Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation -

Giảm phát thải khí gây hiệu ứng nhà kính từ suy thoái và mất rừng

REDD+ Giảm phát thải khí gây hiệu ứng nhà kính từ suy thoái và mất rừng

kết hợp với bảo tồn, quản lý rừng bền vững và tăng cường trữ lượng

carbon ở các quốc gia đang phát triển.

SOC Soil Organic Carbon: Carbon hữu cơ trong đất (tấn/ha)

TAGTB Total above ground tree biomass: Tổng sinh khối cây gỗ phần trên

mặt đất trên một đơn vị diện tích (tấn/ ha)

TAGTC Total above ground tree carbon: Tổng carbon tích lũy của cây gỗ

phần trên mặt đất trên một đơn vị diện tích (tấn/ ha)

TBGTB Total below ground tree biomass: Tổng sinh khối cây gỗ phần

dưới đất trên một đơn vị diện tích (tấn/ ha)

TBGTC Total below ground tree carbon: Tổng carbon tích lũy của cây gỗ

phần dưới mặt đất trên một đơn vị diện tích (tấn/ ha)

TTB Total tree biomass: Tổng sinh khối cây gỗ trên và dưới mặt đất

(tấn/ha)

TTC Total tree carbon: Tổng carbon cây gỗ trên và dưới mặt đât (tấn/

ha)

UNFCCC United Nations Framework Convention on Climate Change: Hiệp

định khung của liên hợp quốc về biến đổi khí hậu

UN-REDD+ United Nations Reduction of Emissions from Deforestation and

forest Degradation - Chương trình giảm phát thải từ phá rừng và

suy thoái rừng của LHQ

V Volume - Thể tích cây gỗ (m3/cây)

WD Wood Density - Khối lượng thể tích gỗ (g/cm3)

DANH MỤC HÌNH, BIỂU ĐỒ

Hình 1.1: Năm bể chứa carbon trong lâm phần ........................................................... 9 Hình 1.2: Bể chứa carbon cây cá thể .......................................................................... 10 Hình 1.3: Ô mẫu tròn phân tầng theo cấp kính áp dụng ở Hoa Kỳ ........................... 11 Hình 1.4: Biểu đồ biến động phần dư và biểu đồ xác suất chuẩn Normal P-P .......... 19 Hình 1.5: Các tiêu chuẩn thống kê để lựa chọn biến số và hàm tối ưu ...................... 20 Hình 1.6: Các ô mẫu về SOC ở các mô hình canh tác nương rẫy trên thế giới ......... 28 Hình 2.1: Vị trí địa lí khu vực nghiên cứu ................................................................. 32 Hình 3.1: Sơ đồ tiếp cận nghiên cứu .......................................................................... 37 Hình 3.2: Ô mẫu điều tra carbon rừng khộp .............................................................. 38 Hình 3.3: Bản đồ phân bố ô mẫu điều ra sinh khối, carbon rừng khộp ..................... 39 Hình 3.4: Xác định khối lượng và lấy mẫu thảm tươi, thảm mục, gỗ chết ................ 41 Hình 3.5: Xác định khối lượng, thể tích và lấy mẫu phân tích đất ............................ 41 và lấy mẫu phân tích .................... 42 Hình 3.6: Chia cây thành 5 đoạn để xác định Doi Hình 3.7: Các bước thu thập số liệu cây giải tích ...................................................... 43 Hình 3.8: Cân và lấy mẫu các bộ phận cây giải tích .................................................. 44 Hình 3.9: Xác định thể tích gỗ, vỏ tươi bằng ống đonước (ml) ................................. 45 Hình 4.1: Ma trận đám mây điểm mối quan hệ giữa WD, BaD với DBH, H chung cho các loài của kiểu rừng khộp tỉnh Đăk Lăk. ............................................... 52 Hình 4.2: Biểu đồ phân tích phương sai nhóm WD, BaD ......................................... 55 Hình 4.3: Biến động giữa giá trị sinh khối dự báo Bst và giá trị thực tế đối với mô hình một biến DBH. ............................................................................................. 57 Hình 4.4. Biến động giữa giá trị carbon Cst dự báo và giá trị thực tế đối với mô hình một biến DBH. ................................................................................................... 57 Hình 4.5: Biến động giữa giá trị sinh khối dự báo Bba và giá trị thực tế đối với mô hình một biến DBH .............................................................................................. 59 Hình 4.6: Biến động giữa giá trị carbon dự báo Cba và giá trị thực tế đối với mô hình một biến DBH .................................................................................................... 60 Hình 4.7: Biến động giữa giá trị sinh khối, carbon dự báo và giá trị thực tế đối với mô hình cho phần cành cây .................................................................................. 62 Hình 4.8: Biến động giữa giá trị sinh khối, carbon dự báo và giá trị thực tế đối với mô hình cho phần lá cây ...................................................................................... 63 Hình 4.9: Tỷ lệ sinh khối và carbon 4 bộ phận cây gỗ trên mặt đất .......................... 65 Hình 4.10: Mô hình AGB= f(DBH) ........................................................................... 67 Hình 4.11: Mô hình ước tính C(AGB) đơn biến DBH .............................................. 70 Hình 4.12: Tỷ lệ carbon tích lũy ở 5 bộ phận cây gỗ rừng khộp ............................... 73 Hình 4.13: Mô hình AGB –f(DBH, H) chung, theo loài và nhóm WD ..................... 82 Hình 4.14: Quan hệ H/DBH trong lâm phần rừng khộp ............................................ 94

vii

Hình 4.15: Mô hình đường cong cấp chiều cao rừng khộp Đăk Lăk......................... 95 Hình 4.16: Kiểm nghiệm sự phù hợp họ đường cong cấp chiều cao của kiểu rừng khộp tỉnh Đăk Lăk. ..................................................................................................... 96 Hình 4.17: Cấu trúc phân bố carbon trên và dưới mặt đất theo cấp kính ở cấp sinh khối I và cấp chiều cao 3 .................................................................................. 100 Hình 4.18: Cấu trúc phân bố carbon trên và dưới mặt đất theo cấp kính lâm phần cấp năng suất và sinh khối trung bình (II, 2) ........................................................... 101 Hình 4.19: Cấu trúc phân bố carbon trên và dưới mặt đất theo cấp kính lâm phần cấp năng suất và sinh khối tốt nhất (1, III) ............................................................... 103 Hình 4.20: Tỷ lệ carbon 6 bể chứa trong lâm phần rừng khộp ................................ 104 Hình 4.21: Mô hình quan hệ A=f (DBH) ................................................................. 106

viii

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1: Các dạng hàm phổ biến xây dựng tương quan ước tính sinh khối ............ 15 Bảng 1.2: Các mô hình ước tính sinh khối đã xây dựng cho các kiểu rừng trên thế giới ........................................................................................................................ 21 Bảng 1.3: Các hàm ước tính sinh khối cho kiểu rừng thường xanh ở vùng tây nguyên, Việt Nam ...................................................................................................... 22 Bảng 1.4. Các mô hình ước tính sinh khối đã xây dựng ở Việt Nam ........................ 23 Bảng 1.5: Các hàm ước tính sinh khối, carbon dưới mặt đất cho kiểu rừng thường xanh vùng tây nguyên, Việt Nam .................................................................. 25 Bảng 3.1: Thông tin về vị trí và trạng thái ô tiêu chuẩn rút mẫu ............................... 39 Bảng 4.1: So sánh thể tích vỏ với thể tích cây ........................................................... 51 Bảng 4.2: Biến động và ước lượng khoảng WD, BaD cho các loài chủ yếu của kiểu rừng khộp Đăk Lăk ............................................................................................. 53 Bảng 4.3: Mô hình ước tính sinh khối phần thân cây (Bst) ....................................... 56 Bảng 4.4: Mô hính ước tính carbon phần thân cây (Cst) ........................................... 56 Bảng 4.5: Mô hình ước tính sinh khối phần vỏ cây (Bba) ......................................... 58 Bảng 4.6: Mô hình ước tính carbon phần vỏ cây (Cba) ............................................. 59 Bảng 4.7: Mô hình ước tính sinh khối phần cành cây (Bbr) ...................................... 61 Bảng 4.8: Mô hình ước tính carbon phần cành cây (Cbr) .......................................... 61 Bảng 4.9: Mô hình ước tính sinh khối lá cây (Bl) ..................................................... 62 Bảng 4.10: Mô hình ước tính carbon lá cây (Cl) ....................................................... 63 Bảng 4.11: Sinh khối, carbon, CO2 hấp thụ của 4 bộ phận cây rừng ........................ 64 Bảng 4.12: Mô hình ước tính sinh khối AGB từ biến số điều tra rừng ..................... 66 Bảng 4.13: So sánh biến động S% của mô hình ước tính AGB từ biến số DBH rừng khộp ................................................................................................................... 68 Bảng 4.14: Mô hình ước tính carbon phần sinh khối trên mặt đất ............................ 69 Bảng 4.15: Mô hình ước tính sinh khối BGB ............................................................ 71 Bảng 4.16: Mô hình ước tính carbon bể chứa BGB (C (BGB) .................................. 72 ở 5 bộ phận cây gỗ theo các cấp kính .................. 73 Bảng 4.17: Lượng carbon và CO2 Bảng 4.18: Mô hình AGB=f(DBH) theo loài chủ yếu của rừng khộp ....................... 74 Bảng 4.19: Mô hình AGB=f(DBH, H) theo loài chủ yếu của rừng khộp .................. 75 Bảng 4.20: Mô hình C_AGB=f(DBH, H) theo loài chủ yếu rừng khộp .................... 75 Bảng 4.21: Mô hình BGB=f(DBH) theo loài chủ yếu rừng khộp ............................. 76 Bảng 4.22: Mô hình BGB=f(DBH,H) theo loài chủ yếu rừng khộp ......................... 76 Bảng 4.23: Mô hình C_BGB=f(DBH,H) theo loài chủ yếu rừng khộp ..................... 77 Bảng 4.24: Mô hình AGB=f(BDH, H) theo nhóm khối lượng thể tích gỗ ................ 78 Bảng 4.25: Mô hình C_AGB=f(DBH, H) theo nhóm khối lượng thể tích gỗ .......... 78 Bảng 4.26: Mô hình BGB=f(BDH, H) theo nhóm khối lượng thể tích gỗ ................ 79 Bảng 4.27: Mô hình C_BGB=f(DBH, H) theo nhóm khối lượng thể tích gỗ ........... 79 Bảng 4.28: Mô hình AGB = f(DBH, H) chung các loài, theo loài và nhóm WD ...... 80 Bảng 4.29: Mô hình chuyển đổi sinh khối, carbon giữa bể chứa AGB và BGB ....... 83 Bảng 4.30: Phân tích đặc trưng mẫu SOC ................................................................. 84

Bảng 4.31: Ước tính sinh khối và carbon bể chứa cho bể chứa thảm tươi ................ 85 Bảng 4.32: Ước tính sinh khối và carbon bể chứa thảm mục (Litter) ....................... 86 Bảng 4.33: Ước tính sinh khối và carbon bể chứa gỗ chết (Dead wood) .................. 86 Bảng 4.34: Mô hình chuyển đổi sinh khối, carbon lâm phần .................................... 88 Bảng 4.35: Mô hình ước tính sinh khối trên mặt đất lâm phần với các nhân tố điều tra rừng ............................................................................................................... 88 Bảng 4.36: Mô hình ước tính carbon trên mặt đất lâm phần với các nhân tố điều tra rừng ....................................................................................................................... 89 Bảng 4.37: Mô hình ước tính sinh khối phần sinh khối dưới mặt đất lâm phần với các nhân tố điều tra rừng ............................................................................................ 89 Bảng 4.38 Mô hình ước tính carbon phần sinh khối dưới mặt đất lâm phần với các nhân tố điều tra rừng ............................................................................................ 90 Bảng 4.39: Mô hình ước tính sinh khối 5 bộ phận cây trên mặt đất với nhân tố điều tra rừng. .............................................................................................................. 90 Bảng 4.40: Mô hình ước tính carbon 5 bộ phận cây trên mặt đất với nhân tố điều tra rừng. ...................................................................................................................... 91 Bảng 4.41: Mô hình ước tính tổng sinh khối lâm phần với nhân tố điều tra rừng..... 91 Bảng 4.42: Mô hình ước tính tổng carbon lâm phần với nhân tố điều tra rừng ........ 92 Bảng 4.43: Các tham số bi theo 3 cấp chiều cao lâm phần ........................................ 94 Bảng 4.44: Biểu cấp chiều cao rừng khộp Đăk Lăk .................................................. 95 Bảng 4.45: Phân tích biến động TAGTB ................................................................... 97 Bảng 4.46: Phân tích biến động hệ số BCEF ............................................................. 98 Bảng 4.47: Phân cấp sinh khối và quan hệ với trữ lượng. ......................................... 98 Bảng 4.48: Các mô hình ước tính sinh khối, carbon theo cấp kính và cấp chiều cao .............................................................................................................................. 99 Bảng 4.49: Sinh khối và carbon của lâm phần có năng suất và sinh khối thấp nhất, tương ứng với lâm phần có cấp sinh khối I và cấp chiều cao 3 ........................ 99 Bảng 4.50: Sinh khối và carbon của lâm phần có cấp năng suất và sinh khối trung bình, tương ứng với lâm phần có cấp chiều cao 2 và cấp sinh khối II. .......... 101 Bảng 4.51: Sinh khối và carbon của lâm phần có cấp năng suất và sinh khối tốt nhất, tương ứng với lâm phần có cấp chiều cao 1 và cấp sinh khối III. .................. 102 Bảng 4.52: Tỷ lệ carbon 6 bể chứa lâm phần rừng khộp ......................................... 104 Bảng 4.53: Mô hình quan hệ giữa tuổi cây rừng với DBH, H. ................................ 105 Bảng 4.54: Tăng trưởng sinh khối, carbon trung bình của lâm phần có cấp năng suất và cấp sinh khối trung bình ............................................................................... 107 Bảng 4.55: Tăng tưởng sinh khối và carbon cho 3 đơn vị lâm phần đại diện ......... 107

ĐẶT VẤN ĐỀ

Phát triển và lượng hóa khả năng tích lũy carbon của rừng là một trong

những hoạt động của chuỗi chương trình "Giảm phát thải do mất rừng và suy

thoái rừng ở các nước đang phát triển" (REDD) và "Chi trả dịch vụ môi trường"

(PES), được đề xuất trong bối cảnh những cam kết cắt giảm khí thải theo Nghị

định thư Kyoto không đạt hiệu quả, đồng thời tình trạng suy thoái rừng ở các

nước đang phát triển trong đó có Việt Nam, đã và đang đóng góp một tỷ lệ khá

lớn vào tổng lượng phát thải CO2 trên toàn cầu. Việc mở rộng REDD sang

REDD+ đã thể hiện vai trò của các chương trình REDD+ ngày càng rộng vào tiến

trình quản lý rừng theo hướng bền vững. Các chương trình REDD+ hiện nay

không chỉ chú trọng vào giảm phát thải từ suy thoái và mất rừng mà còn kết hợp

với việc bảo tồn đa dạng sinh học, quản lý rừng bền vững và tăng cường trữ

lượng carbon [1].

IPCC đã tham gia và thúc đẩy các nước đang phát triển thực hiện mục tiêu

giảm phát thải bằng cách mua các tín dụng carbon của các nước này từ những

khu rừng hấp thụ CO2 thông qua thị trường carbon. Xây dựng phương pháp đo

tính và giám sát để cung cấp thông tin, cơ sở dữ liệu về biến động lượng CO2

hấp thụ hay phát thải của các bể chứa carbon ở các kiểu rừng khác nhau theo tiêu

chuẩn của IPCC (2006) là cần thiết để tham gia vào các chương trình REDD+.

Phương pháp đo tính, lượng hóa sinh khối và carbon rừng sẽ quyết định nguồn

dữ liệu đầu vào cho việc áp dụng công nghệ viễn thám để giám sát biến động ở

các bể chứa carbon. Do đó phương pháp đo tính đạt độ tin cậy theo các tiêu

chuẩn của IPCC (2006) sẽ quyết định mức độ chính xác trong việc giám sát

lượng CO2 hấp thụ hay phát thải theo tiêu chuẩn quốc tế. Đây là cơ sở để ước

lượng giá trị kinh tế của lâm phần khi tham gia vào thị trường carbon toàn cầu.

Trên thực tế lượng carbon tích lũy, CO2 hấp thụ phụ thuộc vào nhiều yếu tố

lâm phần và sinh thái khác nhau như: kiểu rừng, trạng thái rừng, loài cây ưu thế,

điều kiện lập địa... Do đó, đòi hỏi phải có những nghiên cứu, đánh giá về khả 1

năng hấp thụ CO2 của từng kiểu thảm phủ cụ thể. Việc sử dụng một vài mô hình

để áp dụng chung cho tất cả các kiểu rừng, vùng sinh thái sẽ dẫn đến sai số và

không đúng đắn về mặt khoa học [4].

Phương pháp lượng hóa sinh khối và carbon cho cây cá thể, lâm phần hiện

tại đã được xây dựng thành quy trình chung trên phạm vi toàn thế giới: Thiết lập

hệ thống ô mẫu; Sử dụng phương pháp chặt hạ cây (destructive sampling); Phân

tích mẫu để xác định sinh khối, hàm lượng carbon; Xây dựng mô hình ước tính

sinh khối, carbon cây cá thể thông qua các nhân tố điều tra rừng và nhân tố sinh

thái. Tuy nhiên khả năng áp dụng vào nghiên cứu thực tế cho từng loại thảm

phủ, từng bể chứa carbon là rất khác nhau, từ đó mức độ tin cậy và quy mô áp

dụng các mô hình được xây dựng cũng khác nhau. Các nghiên cứu trên thế giới

mới chỉ tập trung vào bể chứa sinh khối của cây rừng phần trên mặt đất (AGB),

việc tính toán trữ lượng carbon đều thông qua hệ số chuyển đổi CF của IPCC

(2006), các bể chứa carbon còn lại cũng sử dụng hệ số chuyển đổi của IPCC [6].

Mặt khác số lượng mẫu của các nghiên cứu nhỏ so với diện tích rừng thực tế,

chưa được đánh giá sai số mô hình khi áp dụng đối với các kiểu rừng đa dạng ở

Việt Nam. Bảo Huy (2012) đã xây dựng hệ thống các mô hình ước tính carbon

tích lũy cho cả năm bể chứa carbon rừng lá rộng thường xanh vùng Tây Nguyên

là sinh khối trên mặt đất (AGB), sinh khối dưới mặt đất (BGB), thảm mục, gỗ

chết và SOC theo các tiêu chuẩn IPCC (2006) với các thông số cụ thể, sai số của

mô hình thấp.

Chương trình UN-REDD+ tại Việt Nam đã bước vào giai đoạn II, tuy nhiên

các nghiên cứu về xây dựng hàm ước tính carbon cho từng kiểu rừng khác nhau

vẫn chưa đầy đủ cho từng kiểu rừng, hầu hết các nghiên cứu chỉ tập trung vào

việc mô tả kết quả thông qua việc thiết lập một số ô mẫu xác định sinh khối,

chưa có sự kiểm định theo các chỉ tiêu thống kê toán học, do đó việc áp dụng để

tính toán trữ lượng carbon vào thực tế sẽ dẫn đến sai số. Vì vậy việc xây dựng hệ

thống mô hình ước tính sinh khối, carbon cho từng kiểu rừng cụ thể là cấp thiết.

Rừng khộp (Dipterocarp forest) là một kiểu rừng đặc trưng và chỉ có ở khu

vực Đông Nam Á. Tại Việt Nam rừng Khộp tập trung ở khu vực Tây Nguyên,

trong đó tỉnh Đăk Lăk là nơi có diện tích lớn và đặc trưng nhất. Các giá trị nhiều

mặt của rừng khộp về kinh tế, các giá trị sinh học, sinh thái chưa được hiểu biết

một cách sâu sắc là nguyên nhân làm cho kiểu rừng này bị coi là kém hiệu quả

(kinh tế) và đang bị chặt hạ để chuyển đổi sang các diện tích trồng các loại cây

khác được coi là có hiệu quả cao hơn là điều thực sự đáng báo động. Ngoài ra,

trong xu thế toàn cầu đối phó với biến đổi khí hậu, các thảm rừng khộp cũng có

giá trị nhất định trong việc hấp tích lũy carbon, góp phần giảm phát thải khí nhà

kính.

Trên thế giới việc nghiên cứu để lượng hóa những giá trị về mặt môi trường

nói chung và khả năng tích lũy carbon của kiểu rừng khộp cũng mới trong giai

đoạn khởi đầu và phạm vi nghiên cứu hẹp trong một vùng sinh thái cụ thể chưa

được kiểm định sai số khi áp dụng cho kiểu rừng khộp của Việt Nam. Tại Việt

Nam các nghiên cứu về rừng kiểu rừng khộp hầu hết chỉ tập trung vào nghiên

cứu cấu trúc, sinh khối. Các nghiên cứu về khả năng tích lũy carbon cho kiểu

rừng khộp chỉ dừng lại ở mức độ sử dụng các mô hình đã có sẵn chưa được kiểm

định cho kiểu rừng khộp ở Việt Nam hay mới chỉ dừng lại ở việc thiết lập một

vài ô mẫu và trình bày kết quả, do đó không có cơ sở tin cậy về mặt thống kê vì

vậy cũng không có cơ sở để áp dụng thực tế.

Xây dựng phương pháp nghiên cứu khả năng tích lũy carbon trong năm bể

chứa cụ thể ở các trạng thái khác nhau của kiểu rừng khộp phù hợp theo các tiêu

chuẩn của IPCC (2006) để xác định năng lực hấp thụ CO2 là một hướng nghiên

cứu cần quan tâm. Kết quả của nghiên cứu mang tính định lượng này sẽ là cơ sở

dữ liệu đầu vào quan trọng cho việc giám sát hấp thụ, phát thải CO2 tạo cơ sở để

tham gia chương trình REDD+. Việc chi trả tín dụng carbon từ các chương trình

REDD+ sẽ là nguồn động lực rất lớn đối với các chủ rừng và các cộng đồng sống

gần rừng quan tâm tới sự tồn tại của kiểu rừng đặc biệt này. Trong bối cảnh đó,

vấn đề nghiên cứu được đặt ra là phương pháp xây dựng mô hình và cung cấp hệ

thống các mô hình xác định sinh khối và carbon tích lũy, CO2 hấp thụ cho các

trạng thái khác nhau của kiểu rừng khộp theo tiêu chuẩn của IPCC (2006).

Để giải quyết các vấn đề nêu trên đề tài nghiên cứu nội dung "XÁC ĐỊNH

LƯỢNG CO2 HẤP THỤ CỦA KIỂU RỪNG KHỘP (DIPTERCARP

FOREST) TỈNH ĐĂK LĂK".

Trong phạm vi của một đề tài tốt nghiệp thạc sĩ, nghiên cứu giới hạn cho

kiểu rừng khộp tập trung chủ yếu ở hai huyện là Easoup và EaHleo là khu vực

rừng khộp đại diện và đặc trưng nhất của tỉnh Đăk Lăk.

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU

1.1 Biến đổi khí hậu và chương trình REDD, REDD+

Biến đổi khí hậu đang là mối quan tâm chung toàn cầu, hàng loạt chương

trình và chính sách nhằm đối phó với vấn đề này đã được nghiên cứu, xây dựng.

Tuy nhiên khi triển khai vào thực tế đã gặp rất nhiều khó khăn, trở ngại. Nghị

định thư Kyoto tiếp tục gia hạn cho đến năm 2020 trước bối cảnh các cam kết về

cắt giảm khí thải gây hiệu ứng nhà kính không đạt được kết quả như mong đợi,

cùng với suy thoái và mất rừng diễn ra với tốc độ cao tại các quốc gia đang phát

triển đang là thách thức cho không chỉ riêng ngành lâm nghiệp mà còn ảnh

hưởng sâu sắc tới nhiều vấn đề mang tính toàn cầu. Lượng hóa khả năng tích lũy

carbon, hấp thụ CO2 của rừng qua đó tạo cơ sở chi trả tài chính cho dịch vụ môi

trường, giảm phát thải từ mất rừng và suy thoái rừng tại các quốc gia đang phát

triển là một hướng đi mới cho tình hình hiện tại, đây là cơ sở ra đời của chương

trình REDD "Giảm phát thải từ suy thoái rừng và mất rừng tại các quốc gia đang

phát triển"[1].

REDD được đề xuất từ chương trình nghị sự của Hội nghị lần thứ 11

(COP11) của UNFCCC tại Montréal, tháng 12 năm 2005 và được mở rộng

chuyển sang REDD+ "Giảm phát thải từ nạn phá rừng và suy thoái rừng, vai trò

của bảo tồn, quản lý bền vững và tăng cường trữ lượng car bon rừng ở các nước

đang phát triển". Tại COP13 ở Bali, tháng 12 năm 2007. Kết hợp với sự ra đời

của chương trình UN-REDD được FAO, UNDP và UNEP hợp tác thí điểm

REDD+ tại các nước đang phát triển với sự hỗ trợ tài chính từ quỹ đối tác carbon

rừng (FCPF) của ngân hàng thế giới(WB). Cho thấy tiềm năng to lớn, không chỉ

là lợi ích trực tiếp từ việc cắt giảm phát thải khí gây hiệu ứng nhà kính (GHG),

tăng cường trữ lượng carbon rừng mà còn là sự tác động tích cực vào bảo tồn đa

dạng sinh học, xóa đói giảm nghèo, phát huy quyền của người dân bản địa, mà

hơn cả là thúc đẩy quản lý và phát triển rừng bền vững của REDD và REDD+

[9].

REDD bắt đầu từ một ý tưởng đơn giản nhưng có ý nghĩa to lớn về mặt

thực tiễn: Chi trả tài chính cho tổ chức, cộng đồng, người giúp giảm phá rừng,

mất rừng. Một phần năm lượng phát thải khí nhà kính toàn cầu là từ suy thoái và

mất rừng, trong khi phá rừng và làm suy thoái rừng chỉ mang lại lợi nhuận thấp

so với giá trị thực tế mà rừng mang lại. Mặt khác cơ sở hoạt động của REDD,

REDD+ nhấn mạnh tính tự nguyện và sự đổi mới về tư duy quản lý tài nguyên

rừng dựa trên nền công nghệ quản lý sẵn có và được sự hỗ trợ mạnh mẽ từ các

quỹ tài chính tự nguyện, cho nên hiệu quả từ các chương trình REDD, REDD+

mang lại là khả thi.

Tại COP17 ở Durban, tháng 12 năm 2011 đã xác định cơ chế hoạt động cho

REDD+ trên 5 lĩnh vực chính: Giảm phát thải từ mất rừng; Giảm phát thải từ suy

thoái rừng; Bảo tồn trữ lượng carbon rừng; Quản lý rừng bền vững; Nâng cao

các bể chứa carbon rừng. Tuy nhiên, quá trình triển khai hoạt động thực tiễn của

REDD, REDD+ đã cho thấy nhiều vấn đề phức tạp và thách thức. Đó là các yêu

cầu về phương pháp đo đạc, lượng hóa khả năng tích lũy carbon rừng; Xác định

phạm vi, cách thức chi trả; Sự rò rỉ và mức tham chiếu tính toán; Trách nhiệm

pháp lý; Tính lâu bền; Chia sẻ hưởng lợi.... Những nghiên cứu để có cách tiếp

cận sâu sắc và hiệu quả là thách thức cho hoạt động triển khai REDD, REDD+.

Việt Nam là một trong những quốc gia đang thực hiện thí điểm chương

trình UN-REDD+, do đó cung cấp được phương pháp ước lượng tính sinh khối

và carbon rừng để tạo cơ sở dữ liệu cho thiết kế hệ thống đo tính và giám sát

sinh khối, carbon của các kiểu rừng, vùng sinh thái khác nhau là hoạt động thực

tiễn và cấp thiết.

1.2 Cơ sở ước tính sinh khối và carbon rừng

Ước tính được sinh khối và trữ lượng carbon tích lũy, CO2 hấp thụ là thông

tin và dữ liệu đầu vào cho việc giám sát biến động hấp thụ hay phát thải CO2 ở

các bể chứa carbon cho từng trạng thái của các kiểu rừng, vùng sinh thái khác

nhau. Mối quan hệ hữu cơ giữa sinh khối, carbon rừng với các nhân tố điều tra

lâm học thông thường như DBH, H, Ca, nhân tố sinh thái, nhân tố cấu trúc lâm

phần như tổ thành loài, DTC, N, M, BA…là cơ sở lý luận cho phương pháp ước

tính sinh khối, carbon rừng. Tuy nhiên do đặc điểm phức tạp của việc bố trí thí

nghiệm thu thập số liệu, sự biến động đa dạng của các nhân tố sinh thái, sự đa

dạng về cấu trúc, tổ thành loài ở từng trạng thái rừng của các kiểu rừng khác

nhau trên phạm vi toàn thế giới, các nghiên cứu chỉ có dừng lại trong một phạm

vi nhất định về mức độ tin cậy của mô hình, hệ thống thông tin, cơ sở dữ liệu và

phạm vi áp dụng [4].

IPCC (2006) đã tổng kết các nghiên cứu và đưa ra quy trình chung để ước

tính và giám sát sinh khối, carbon rừng. Các quốc gia muốn tham gia thị trường

carbon và được chi trả tài chính thì việc đo tính, giám sát hấp thụ, phát thải CO2

phải tuân thủ theo các quy trình này. IPPC đã xây dựng phương pháp tính toán

và giám sát hấp thụ, phát thải CO2 theo 3 cấp độ tùy thuộc vào điều kiện áp dụng

của mỗi quốc gia, vùng lãnh thổ:

 Cấp độ I: Sử dụng biến số trữ lượng rừng và thông qua các hệ số chuyển

đổi của IPCC (2006) để ước tính sinh khối và carbon cho các bể chứa.

Đây là cấp độ đơn giản nhất, dễ áp dụng nhưng sai số lớn.

 Cấp độ II: Sử dụng biến số tỷ lệ sinh khối khô so với thể tích tươi cây gỗ

để ước tính sinh khối, thông qua trữ lượng rừng để tính toán sinh khối lâm

phần, sau đó sử dụng hệ số chuyển đổi để ước tính trữ lượng carbon.

 Cấp độ III: Xây dựng hệ thống hàm sinh học (allometric equations) để

ước tính và ứng dụng công nghệ GIS để giám sát sinh khối, trữ lượng

carbon. Qua đó cung cấp được hệ thống giám sát, báo cáo và thẩm tra

(MRV) theo tiêu chuẩn.

Trong 3 cấp độ được IPCC xây dựng thì cấp độ III được khuyến khích áp

dụng để xây dựng được hệ thống MRV đạt tiêu chuẩn khi tham gia vào thị

trường carbon toàn cầu. Do đó các quốc gia, vùng lãnh thổ cần cung cấp được hệ

thống hàm sinh học để ước tính trữ lượng và phương pháp giám sát thay đổi sinh

khối và CO2 phù hợp và đảm bảo độ tin cậy. Hiện tại một loạt các tổ chức và cá

nhân đã đưa ra các phương pháp ước tính, giám sát sinh khối và carbon rừng ở

các cấp độ và phạm vi khác nhau: ICRAF(2007), Pearson và cộng sự (2007)

Bishma và cộng sự (2010), Silva và cộng sự (2010), SNV và UN-REDD Việt

Nam ( 2010), Bảo Huy (2012).

Các nghiên cứu trên thế giới của hầu hết các tác giả như Brown (1997-

2001), MacDicken (1997), Nelson và cộng sự (1999), Ketterings và cộng sự

(2001), Chave và cộng sự (2005), Pearson (2007), Gibbs và cộng sự (2007),

Basuki và cộng sự (2009) Henry và cộng sự (2010), Dietz và cộng sự (2011),

Johannes và cộng sự (2011) chỉ chú trọng vào bể chứa sinh khối trên mặt đất

(AGB), sử dụng các hệ số chuyển đổi của IPCC (2006) để xác định trữ lượng

carbon. Tại Việt Nam, Bảo Huy (2012) đã xây dựng được hệ thống hàm sinh trắc

với nhiều cấp độ áp dụng để ước tính sinh khối và carbon cho cả 5 bể chứa từ

các biến số điều tra rừng, nhân tố sinh thái, cấu trúc lâm phần rừng lá rộng

thường xanh vùng Tây Nguyên. Đồng thời tác giả cũng đã xây dựng phương

pháp giám sát trữ lượng sinh khối, carbon rừng theo công nghệ GIS [6].

1.3 Ước tính sinh khối và carbon ở các bể chứa carbon.

Theo IPCC (2006) có 5 bể chứa carbon chính trong lâm phần như Hình 1.1:

i) Sinh khối trên mặt đất (AGB)

ii) Sinh khối dưới mặt đất (BGB)

iii) Thảm mục (Litter)

iv) Gỗ chết (Dead wood)

v) Carbon hữu cơ trong đất (SOC)

Hình 1.1: Năm bể chứa carbon trong lâm phần

(Nguồn: Winrock international, 2012)

1.3.1 Bể chứa carbon của sinh khối trên mặt đất (AGB)

Theo IPCC (2006) sinh khối trên mặt đất gồm cây gỗ và các loại thực vật

khác như thân thảo, cỏ, cây bụi. Tuy nhiên do tỷ trọng của các loại thực vật

không phải thân gỗ thường biến động và tỷ trọng nhỏ, nên đa số các nghiên cứu

tập trung vào sinh khối trên mặt đất của cây gỗ. Sinh khối trên mặt đất của cây

gỗ bao gồm tổng sinh khối tất cả các bộ phận của cây rừng ngoại trừ phần rễ cây,

gồm: thân, cành, lá và vỏ cây như Hình 1.2. Trong năm bể chứa carbon, thì bể

chứa thực vật trên mặt đất là quan trọng nhất vì nó chiếm tỷ trọng lớn và bị biến

động mạnh từ các hoạt động khai thác của con người do đó hầu hết các nghiên

cứu trên thế giới cũng chỉ tập trung vào bể chứa này [5] [22] [33].

Hình 1.2: Bể chứa carbon cây cá thể

(Nguồn: UN –REDD Việt Nam, 2012)

Phương pháp áp dụng chung trên thế giới để ước tính sinh khối, carbon cho

bể chứa AGB gồm 3 bước:

i. Thiết lập hệ thống ô mẫu điều tra sinh khối, lấy mẫu xác định sinh khối và

phân tích hàm lượng carbon.

ii. Xây dựng hàm ước tính sinh khối, carbon cho cây cá thể và lâm phần.

iii. Sử dụng các hàm tương quan để ước tính sinh khối cho lâm phần thông qua

các biến số trung gian dễ đo tính.

Trong thực tế áp dụng đầy đủ các bước trên tùy thuộc vào độ tin cậy và

phạm vi áp dụng do đặc thù khó khăn trong bố trí thí nghiệm.

1.3.1.1. Thiết lập hệ thống ô mẫu điều tra sinh khối.

i. Hình dạng và kích thước ô mẫu:

Hình dạng và kích thước ô mẫu phụ thuộc vào nhiều yếu tố như độ tin cậy,

sai số, chi phí, thời gian, địa hình rút mẫu và đặc biệt là phụ thuộc và đặc điểm

của trạng thái rừng (Pearson, 2007; Silva, 2010; Bảo Huy, 2012). Đối với địa

hình dốc thường áp dụng ô mẫu dạng dải theo chiều dài dốc. Kiểu địa hình ít

thay đổi, thành phần loài không quá đa dạng thì dạng ô hình vuông, chữ nhật

thường được sử dụng. Ô hình tròn thường được đề nghị áp dụng vì có thể tính

toán chiều dài bán kính trên dốc theo từng cạnh nhanh chóng [6].

Kích thước, số lượng ô mẫu trong điều tra sinh khối, carbon rừng theo

nguyên tắc điều tra rừng cơ bản: Kích thước ô mẫu càng lớn thì biến động càng

nhỏ, do đó số mẫu có thể ít hơn hoặc ngược lại. Việc phân tầng ô mẫu theo cấp

DBH, cũng được nhiều nhà nghiên cứu chú trọng, dựa trên trên nguyên tắc: cấp

kính càng nhỏ thì số cây càng nhiều do đó chỉ cần đo trong ô phụ có diện tích

nhỏ hơn, ngược lại số cây ở các cấp kính lớn thường ít, do đó ô phụ càng rộng

hơn cho đến tối đa. Dạng ô mẫu hình tròn phân tầng như Hình 1.3 thường được

sử dụng rộng rãi (Pearson và cộng sự, 2007; Silva và cộng sự, 2010; Bảo Huy và

cộng sự, 2012).

Hình 1.3: Ô mẫu tròn phân tầng theo cấp kính áp dụng ở Hoa Kỳ

(Nguồn: Pearson và cộng sự, 2007)

ii. Số lượng ô mẫu cần thiết:

Phương pháp rút mẫu trong ước tính sinh khối và carbon tương tự điều tra

tài nguyên rừng, tùy thuộc vào độ tin cậy và khoảng sai số xác định trước. Bước

đầu tiên là tiến hành một đợt điều tra lấy mẫu ban đầu để ước tính sai tiêu chuẩn

của sinh khối, carbon ở từng trạng thái rừng hay cấp sinh khối, dựa trên số liệu

này để tính toán số lượng ô mẫu cần thiết. Mỗi một lớp trạng thái, cấp sinh khối

cần rút mẫu 10 – 15 ô ngẫu nhiên trong phạm vi một chủ rừng hoặc vùng sinh

thái. Rút mẫu ngẫu nhiên là quan trọng để bảo đảm phản ảnh đầy đủ các thay đổi

của trạng thái rừng (MacDicken, 1997; Bảo Huy và cộng sự, 2013). Số lượng ô

mẫu được xác định theo hai phương pháp chính:

a. Tính số lượng ô mẫu cho từng trạng thái, cấp trữ lượng, cấp sinh khối dựa

vào sai số cho trước theo công thức:

(1.1)

Trong đó:

n = Số ô mẫu cho mỗi trạng thái rừng, cấp sinh khối, trữ lượng

z = Giá trị biến t trong phân bố chuẩn ở mức P = 0.95

σ = Sai tiêu chuẩn

μ = Sinh khối trung bình

e = sai số cho trước thường là 10- 20%.

b. Tính lượng số ô mẫu chung cho các trạng thái dựa vào diện tích khu vực

nghiên cứu, sai tiêu chuẩn, độ tin cậy và khoảng sai số cho trước; sau đó

phân phối số ô cho từng trạng thái tỷ lệ theo diện tích và sai tiêu chuẩn.

Công thức tính tổng số ô mẫu:

(1.2)

Công thức tính số ô mẫu cho mỗi trạng thái, cấp sinh khối:

(1.3)

Trong đó:

n = Tổng số ô mẫu trong vùng điều tra i = Chỉ số của trạng thái từ 1 đến L L = Tổng số trạng thái Ni = Số lượng ô mẫu tối đa của trạng thái i Si = Sai tiêu chuẩn của trạng thái i N = Số lượng ô mẫu tối đa trong vùng điều tra E = Sai số cho trước. Thường dùng là 5% hoặc 10% t = Giá trị thống kê của hàm phân bố ở mức tin cậy 95%, thường bằng 2 khi chưa biết kích thước mẫu.

Trong hai phương pháp rút mẫu thì phương pháp rút mẫu theo cách thứ 2 vì

có thể thay đổi cách phân chia trạng thái linh hoạt, qua đó điều chỉnh được số ô

mẫu tối ưu với độ tin cậy cần thiết một cách dễ dàng (Bishma và cộng sự, 2010;

Bảo Huy, 2012).

1.3.1.2. Xây dựng hàm ước tính sinh khối, carbon cho cây cá thể và lâm

phần.

i. Phương pháp xây dựng mô hình

Các nghiên cứu trên thế giới ở giai đoạn đầu chỉ mới tập trung vào việc xác

định sinh khối thông qua các nhân tố điều tra rừng thông dụng (DBH, H, N, BA)

sau đó sử dụng các hệ số chuyển đổi của IPPC (2006) để ước tính sinh khối,

carbon (Brown, 1997; MacDicken, 1997; Chave và cộng sự 2004).

Các nghiên cứu tiếp theo của Henry và cộng sự (2010), Dietz và cộng sự

(2011), Bảo Huy (2013) và nhiều tác giả khác sau này đã xây dựng các hướng

dẫn thiết lập các mô hình sinh trắc (allometric equations) thông qua phương pháp

chặt hạ cây (destructive sampling) và thử nghiệm nhiều biến số độc lập khác

nhau để ước tính sinh khối và carbon rừng với phương pháp đánh giá sai số, độ

tin cậy của các mô hình này ở các kiểu rừng trong các vùng sinh thái, khí hậu

khác nhau trên thế giới. Tuy nhiên khả năng áp dụng chi tiết các bước trên trong

thực tế để xác định sinh khối và carbon lâm phần là rất khác nhau tùy vào yêu

cầu về mức độ tin cậy và phạm vi ứng dụng thực tiễn.

ii. Thiết lập các hàm toán sinh trắc (allometric equations)

Mô hình các hàm toán sinh trắc có dạng tổng quát: y = f(xi). Trong đó y: là

sinh khối, carbon của thực vật trong lâm phần; xi: là các nhân tố điều tra cây

rừng thông thường (DBH, H, V, Ca, CD), khối lượng thể tích gỗ (WD), nhân tố

cấu trúc lâm phần (N, M, BA), nhân tố sinh thái (kiểu rừng, trạng thái, các nhân

tố lập địa).

Phương pháp chủ yếu để thiết lập các mô hình này là chặt hạ cây rừng

(destructive sampling) theo cấp kính, loài, khối lượng thể tích gỗ ở các kiểu

rừng, vùng sinh thái để thu thập các số liệu y và xi. Trong đó sinh khối cây rừng

trên mặt đất bao gồm các bộ phận thân, lá, vỏ, cành. Mỗi bộ phận được xác định

sinh khối tươi, lấy mẫu và sấy ở nhiệt độ 800 – 1050C cho đến khi khối lượng

mẫu không thay đổi (Silva, 2011), xác định phần trăm sinh khối khô và phân tích

hàm lượng carbon trong mẫu. Sử dụng các phép toán để thiết lập các mô hình

ước tính sinh khối và carbon theo các biến số đã thu thập. Kiểm tra sai số và độ

tin cậy của các mô hình đã thiết lập với số liệu từ đo tính thực tế theo các tiêu

chuẩn thống kê toán học. Sau khi đã lựa chọn được các mô hình phù hợp, chỉ cần

đo đạc các nhân tố điều tra cây rừng, lâm phần sẽ suy ra được sinh khối, carbon

của cây rừng và lượng CO2 hấp thụ hoặc phát thải toàn lâm phần [15] [18] [33].

iii. Lựa chọn biến số tham gia mô hình và dạng mô hình quan hệ.

Theo Bảo Huy (2012), thông thường các hàm allometric ước tính AGB

thông qua các nhân tố đơn giản như DBH, H nếu cấu trúc rừng đơn giản, tuy

nhiên đối với rừng mưa nhiệt đới, loài cây rất đa dạng và mỗi loài có khả năng

lưu giữ carbon khác nhau. Nếu mô hình chỉ theo biến số kích thước cây thì

thường không đạt độ tin cậy cao. Nhiều tác giả cũng đã chỉ ra việc lựa chọn các

biến số cũng như việc lựa chọn tổ hợp các loại biến số để xây dựng hàm sinh trắc

sẽ dẫn đến độ tin cậy khác nhau cho mô hình xây dựng. Nghiên cứu ở Panama

của Chave và cộng sự (2004) cho thấy ngoài biến số DBH, H, cũng cần có biến

số WD; Basuki và cộng sự (2009) khi lập mô hình cho rừng khộp vùng đất thấp

cũng chỉ ra rằng khi biến số WD tham gia mô hình sẽ cho độ tin cậy cao hơn so

với các hàm của Brown (1997). Ketterings và cộng sự (2001), Chave và cộng sự

(2005), Henry và cộng sự (2010), Johannes và cộng sự (2011), Dietz và cộng sự

(2011), Bảo Huy và cộng sự (2012) trong nghiên cứu của mình đã cho thấy sự

tham gia của biến số đường kính tán (CD) hoặc diện tích tán lá (Ca) cũng sẽ tăng

độ tin cậy của hàm ước tính sinh khối.

Lựa chọn dạng hàm quan hệ giữa sinh khối, carbon với các biến số sẽ ảnh

hưởng đến sai số thực tế của các mô hình. Nhiều tác giả cho thấy mô hình hàm

mũ: y = exp (a + b*ln (xi)) rất thích hợp để xây dựng các mối quan hệ một biến

số. Một số tác giả khác lại sử dụng dạng parabol bậc cao như Brown (1989,

1997), Chave (2005). Đối với các dạng hàm đa biến thì biến số thông dụng nhất

là DBH, H thường được sử dụng trong đó mô hình biến DBH2*H và dạng hàm

logarit như ở Bảng 1.1 thường được quan tâm khi thiết lâp các mô hình

(Yamakura và cộng sự, 1986; Brown và cộng sự, 1989; Martinez -Yrizar và cộng

sự, 1992; Brown, 1997; Araújo và cộng sự, 1999; Nelson và cộng sự, 1999;

Ketterings và cộng sự, 2001; Chave và cộng sự, 2001- 2005; Nogueira và cộng

sự, 2008; Basuki và cộng sự, 2009, Návar và cộng sự, 2009; Djomo và cộng sự,

2010; Henry và cộng sự, 2010; Bảo Huy và cộng sự, 2012). Basuki và cộng sự

(2009) đã sử dụng dạng hàm ln (AGB) = a +b*ln (xi) khi xây dựng mô hình cho

rừng khộp vùng thấp và cho thấy hệ số biến động trung bình so với thực tế (S%)

nhỏ hơn so với dạng hàm của Brown (1997), Chave và cộng sự (2005). Bảo Huy

(2012) cũng sử dạng hàm logarit với tổ hợp các loại biến số từ mô hình một biến

đến đa biến cho kiểu rừng thường xanh vùng Tây Nguyên, Việt Nam đã cho thấy

hệ số biến động trung bình (S%) là nhỏ hơn so với các hàm của Brown (1997),

Chave và cộng sự (2005), Basuki và cộng sự (2009) đã xây dựng [13] [15] [24].

Bảng 1.1: Các dạng hàm phổ biến xây dựng tương quan ước tính sinh khối

B = a(ρD2H )b ln(B) = a0 + a1 ln(D2H ) + a2 ln(ρ) + ε ln(B) = a0 + a1 ln(D) + a2 ln(H ) + a3 ln(ρ) ln(B) = a0 + a1 ln(D) + a2[ln(D)]2 + a3[ln(D)]3 + a4 ln(ρ) ln(B) = a0 + a1 ln(D) + a2 ln(H ) + a3 ln(ρ) + a4 ln(CA)

B= AGB; ρ: WD

iv. Mô hình có biến số khối lượng thể tích gỗ (Wood Density).

IPCC (2006) định nghĩa khối lượng thể tích gỗ (WD) là tỷ lệ giữa sinh khối

khô với thể tích gỗ tươi không có vỏ, đơn vị g/cm3 hoặc tấn/m3. IPCC (2006),

Baker và cộng sự (2004), Barbosa và Fearnside (2004), CTFT (1989) Fearnside

(1997), Reyes và cộng sự (1992) đã đưa một danh sách khối lượng thể tích gỗ

khá phong phú các loài cây rừng nhiệt đới. Bảo Huy và cộng sự (2012) cũng đã

đưa ra danh sách WD của 63 loài cây ở rừng lá rộng thường xanh khu vự Tây

Nguyên, Việt Nam. Đối với rừng khộp, Basuki và cộng sự (2009) đã đưa ra danh

sách WD đối với 6 loài chính ở kiểu rừng khộp vùng thấp ở tây Kalimantan,

Indonesia.

Nhiều tác giả đã cho thấy WD là một biến số quan trọng khi tham gia mô

hình, biến WD sẽ nâng cao độ tin cây sử dụng mô hình trong thực tế (Chave và

cộng sự, 2004; Basuki, 2009; Henry và cộng sự, 2010; Bảo Huy và cộng sự,

2012). Chave và cộng sự (2004) khi lập các hàm allometric equations cho rừng

nhiệt đới châu Phi đã đưa biến số WD vào mô hình ước tính sinh khối: y = 0.03

DBH8.16E-02CD0.03 + WD0.04. Bảo Huy (2012) cũng đưa ra hệ thống các mô hình

ước tính sinh khối, carbon có sử dụng biến số WD từ mô hình một biến số cho

đến mô hình đa biến với độ tin cậy cao và biến động trung bình so với thực tế

nhỏ hơn so với các mô hình không sử dụng biến số WD. Tại Việt Nam, đối với

kiểu rừng thường xanh có thể sử dụng danh sách WD này. Đối với kiểu rừng

khộp, có thể sử dụng danh sách WD của Basuki (2009) để tham khảo khi xây

dựng hàm.

v. Sai số và độ tin cậy của các mô hình sinh trắc (allometric equations).

Sai số của mô hình được đặc biệt quan tâm, vì từ các mô hình này, sinh

khối và CO2 hấp thụ hoặc phát thải được ước tính trên diện rộng. Chave và cộng

sự (2004), Brown (1989) đã chỉ ra các nguồn dẫn đến làm cho các mô hình có sai

số lớn như đo cây không chính xác; lựa chọn mô hình toán không phù hợp; kích

thước của ô mẫu nghiên cứu không phù hợp; sự phân bố của các ô mẫu trong

cảnh quan, trạng thái rừng; thiếu số liệu cây lớn hoặc cây nhỏ; độ rộng của cấp

kính và việc lựa chọn cây mẫu trung bình trong từng cấp kính. Ngoài ra để đánh

giá độ tin cậy của các mô hình ước tính sinh khối, không nên chỉ đánh giá trên

cây cá thể mà nên đánh giá sai số của nó khi ước tính sinh khối, carbon trên lâm

phần thông qua phân bố số cây theo cấp kính (Ketterings, 2001). Bảo Huy

(2012) cũng chỉ ra rằng đối với lâm phần cần dựa vào phân bố số cây theo cấp

kính kết hợp với phân cấp sinh khối lâm phần thông qua biến số chiều cao cây để

ước tính sinh khối, carbon sẽ có độ chính xác cao hơn.

Tiêu chuẩn thống kê để lựa chọn hàm phù hợp cũng là một vấn đề quan

trọng để đạt độ tin cậy cao trong ước lượng sinh khối, carbon. Ngoài các tiêu

chuẩn thống kê kinh điển phổ biến để lựa chọn hàm tối ưu như R2 cao nhất và

các tham số gắn biến số tồn tại ở mức P < 0.05, thì cần sử dụng các tiêu chuẩn

thống kê khác để bảo đảm mô hình tiếp cận gần nhất với dữ liệu thực tế, các tiêu

chuẩn khác được Chave (2005), Basuki và cộng sự (2009), Bảo Huy (2012) đề

nghị sử dụng là:

 AIC (Akaike Information Criterion):

Tiêu chuẩn AIC sẽ chỉ ra số biến số ảnh hưởng và dạng hàm tốt nhất. Mô hình

tối ưu khi giá tị đại số của AIC là bé nhất:

AIC = n*ln (RSS/n) + 2K (1.4)

Trong đó:

n = Dung lượng mẫu

RSS (Residual Sums of Squares) = Tổng bình phương phần dư

K = Số tham số của mô hình bao gồm tham số sai số ước lượng (ví dụ

dạng hàm y = a +bx, thì K = 3)

 Biến động trung bình S%:

Tiêu chuẩn S% đánh giá mức độ sai lệch và biến động trung bình của giá trị ước

lượng qua mô hình so với thực tế quan sát. S% càng nhỏ thì mô hình càng bám

sát giá trị thực:

(1.5)

Trong đó:

Yilt = Giá trị dự báo qua mô hình

Yi = Giá trị thực của sinh khối, carbon

n = Dung lượng mẫu

Đối với các mô hình ước tính sinh khối rừng nhiệt đới theo dạng hàm

parabol của Brown (1997) cho S% = 43% - 107%, của Chave (2005) thì S% =

52% - 94%. Trong khi đó nếu sử dụng hàm mũ được logarit sẽ giảm được biến

động này đáng kể như Basuki và cộng sự (2009) thực hiện ở rừng khộp, S%

giảm xuống còn 26 – 30% chung cho các loài. Bảo Huy (2012) cũng đã sử dụng

dạng hàm logarit kết hợp từ một đến đa biến số, tuyến tính hay phi tuyến cho

thấy sự tham gia của các mô hình đa biến làm gia tăng độ tin cậy cho các mô

hình và làm giảm sai số so với thực tế, cụ thể: đối với mô hình sử dụng một biến

số DBH có S%= 30.8%, khi sử dụng mô hình 4 biến số DBH,H,Ca,WD thì S%=

13.2 %.

 Hệ số điều chỉnh CF (Correction factor):

Hệ số CF dùng để đánh giá độ tin cậy của mô hình. CF càng lớn thì mô hình

càng có độ tin cậy thấp. Giá trị đại số của CF luôn lớn hơn 1. Mô hình tối ưu khi

giá trị đại số của CF tịnh tiến dần về 1:

CF = exp (RSE2/2) (1.6)

Trong đó:

RSE (Residual standard error) = Sai tiêu chuẩn của phần dư.

 Tiêu chuẩn Mallow’ Cp: (Dẫn theo Bảo Huy (2012)

Tiêu chuẩn Mallow’ Cp lựa chọn số biến số tham gia mô hình tốt nhất trong

trường hợp có nhiều biến nhưng chưa biết mức độ ảnh hưởng của biến độc lập

tới biến phụ thuộc. Cp càng gần với số biến số P thì mô hình càng phù hợp; dựa

vào đây để xác định số biến số p tham gia mô hình khi có quá nhiều biến số được

giả định là có ảnh hưởng đến y:

(1.7)

Trong đó:

SSEp (Sum of Square Error) =Tổng sai số bình phương của mô hình

P= Số biến số độc lập.

S2 = Bình phương trung bình phần dư (residual mean square) sau khi

mô hình quan hệ hoàn thành với K biến số độc lập và được ước tính từ

sai số trung bình bình phương (mean square error – MSE).

N = Dung lượng mẫu.

Bảo Huy (2012) đã kết hợp thêm quan sát phân bố số liệu trên biểu đồ biến

động phần dư (residual) và biểu đồ xác suất chuẩn Normal P-P để đưa ra các giải

pháp lựa chọn biến, tổ hợp biến và hàm thích hợp theo các chỉ tiêu thống kê,

đánh giá cho các trường hợp thiết lập hàm khác nhau.

 Biểu đồ biến động phần dư (residual):

Biểu đồ biến động phần dư cho biết độ lệch các giá trị quan sát thực tế với giá

trị tính toán từ mô hình. Mô hình tốt khi biến động tập trung trong phạm vi giá

trị -2 đến + 2.

 Biểu đồ xác suất chuẩn Normal P-P:

Biểu đồ xác suất chuẩn Normal P-P cho biết quy luật phân bố giữa giá trị lý

thuyết với giá trị qua sát. Mô hình đạt độ tin cậy cao khi phân bố của giá trị

quan sát và lý thuyết nằm trên đường chéo của tọa độ (0, 0) và (1, 1).

Hình 1.4: Biểu đồ biến động phần dư và biểu đồ xác suất chuẩn Normal P-P

(Nguồn: Bảo Huy, 2012)

Cần sử dụng tổng hợp các chỉ tiêu thống kê: R2, CF, AIC, S% kết hợp quan

sát biến động số liệu trên các biểu đồ phân bố để lựa chọn dạng hàm quan hệ và

loại biến số tham gia mô hình cho các trường hợp xây dựng hàm khác nhau.

Hàm tối ưu nhất khi thỏa mãn đồng thời các điều kiện: R2 max, CF >>1, AIC

min và S% min (Bảo Huy, 2012). Tham khảo chi tiết theo sơ đồ ở hình 1.5.

Hình 1.5: Các tiêu chuẩn thống kê để lựa chọn biến số và hàm tối ưu

(Nguồn: Bảo Huy, 2012)

vi. Khả năng xây dựng các mô hình sinh trắc.

Trên thế giới hầu hết các loài cây rừng phổ biến đều đã thiết lập được hàm

sinh trắc, tuy nhiên chỉ dừng lại ở dạng hàm ước tính sinh khối, chưa có nghiên

cứu thiết lập hàm ước tính carbon trực tiếp mà hầu hết đều xác định lượng

carbon thông qua việc sử dụng hệ số chuyển đổi từ sinh khối sang carbon (CF).

Thông thường chấp nhận CF=0.5: Jenkins và cộng sự (2004) đã thiết lập hơn

1.700 hàm allometric equations chủ yếu là ước tính sinh khối khô từ DBH cho

hơn 100 loài cây rừng (Theo pearson, 2007). Brown (1989 – 2001) đã tổng hợp

các mô hình sinh trắc cho khu vực rừng nhiệt đới bao gồm rừng khô, rừng ẩm,

rừng ngập nước, rừng lá kim, với cấp kính từ 5-148cm, tuy nhiên các hàm này

chưa đủ đại diện cho sự đa dạng về thành phần loài, kiểu rừng ở vùng ẩm nhiệt

đới (theo Ketterings và cộng sự, 2005). Đối với rừng khộp nói riêng và kiểu

rừng khô rụng lá nói chung, Ketterings và cộng sự (2001), Kiyono và Hastaniah

(2005) cũng đã thiết lập một số hàm ước tính sinh khối cho kiểu rừng khô lá

rụng nhiệt đới. Basuki (2009) đã thiết lập các hàm ước tính sinh khối từ nguồn

dữ liệu 122 cây chặt hạ có đường kính từ 6-200cm của 4 loài cây phổ biến của

kiểu rừng khộp vùng Tây Kalimantan và Sumatra, Indonesia là Dipterocarpus,

Shorea, Hopea, Palaquium. Tuy nhiên tất cả nghiên cứu trên vẫn chỉ sử dụng hệ

số chuyển đổi từ sinh khối sang carbon, chưa thiết lập được hàm ước tính carbon

từ các biến số điều tra rừng.

Bảng 1.2: Các mô hình ước tính sinh khối đã xây dựng cho các kiểu rừng trên thế giới

Kiểu rừng Dạng hàm

Tác giả

Dữ liệu của Giilespie, xây dựng hàm Brown (1989)

Nhiệt đới ẩm

AGB(kg/cây)=42.690-12.8*DBH+1.242*DBH2 AGB(kg/cây)=exp (- 32.134+2.53*ln( DBH)) AGB(kg/cây)=38.4908-11.7883*DBH+1.926*DBH2 AGB(kg/cây)=exp (- 3.1141+0.9719*ln(DBH2*H)) AGB(kg/cây)=exp(-2.4090+0.9522*ln(DBH2*WD))

Chave (2005)

Nhiệt đới ẩm ướt

Brown,Iverso (1992) Chave (2005)

AGB=exp(-2.977+ln(ρD2H))=0.0509* ρD2H AGB= ρ* exp(-1.499+2.148*ln(D) + 0.207(ln(D))2- 0.0281(ln(D)) 3 AGB(kg/cây)=21.297-6.953*DBH+0.740*DBH2 AGB=exp(-2.977+0.940*ln(ρD2H)) AGB= ρ*exp(-1.239+1.980* ln(D) + 0.207(ln(D))2- 0.0281(ln(D)) 3 AGB (kg/cây)=exp(-1.170+2.119*ln(DBH))

Lá kim

Brown(1989)

Chave (2005)

Rừng ngập mặn

AGB=exp(-2.977+ln(ρD2H)) AGB= ρ*exp(-1.349+1.980* ln(D) + 0.207(ln(D))2- 0.0281(ln(D)) AGB(kg/cây)=exp (-1.996+2.320*ln( DBH))

Giilespie,Brown (1989)

Chave (2005)

Rừng khô nhiệt đới, rừng khộp

AGB=exp(-2.187+0.916ln(ρD2H)) AGB= ρ* exp(-0.667+2.148*ln(D) + 0.207(ln(D))2- 0.0281(ln(D)) 3 AGB = 0,1008 x DBH2.5264

Ln(AGB) = 2.59 x ln(DBH)-2.75 Ln(AGB)=a*ln(DBH)-c

Kiyono, Hastaniah (2005) Ketterings (2001) Basuki (2009)

Ở Việt Nam. Nghiên cứu đầu tiên về sinh khối rừng của Nguyễn Ngọc

Lung (1989) đối rừng thông đã đưa ra phương pháp mô hình hóa để ước tính

sinh khối từ các biến số điều tra rừng. Ngô Đình Quế (2007), Võ Đại Hải (2009)

đã xác định lượng carbon tích lũy của rừng trồng keo, bạch đàn dựa trên số liệu

điều tra sinh khối và sử dụng hệ số chuyển đổi sang carbon. Vũ Tấn Phương

(2006) đã nghiên cứu về sinh khối và xác định trữ lượng carbon đối với bể chứa

thảm tươi, cây bụi theo tiêu chí phân loại trạng thái rừng của Việt Nam. Bảo Huy

(2012) từ nguồn dữ liệu 219 cây giải tích của 63 loài cây khác nhau đã xây dựng

phương pháp và cung cấp hệ thống các mô hình sinh trắc (allometric equations)

phối hợp từ một tới nhiều biến số để ước tính cả phần sinh khối và carbon ở các

mức độ tin cậy sử dụng khác nhau cho kiểu rừng lá rộng thường xanh vùng Tây

Nguyên, Việt Nam. Đây là dữ liệu tham khảo quan trọng để xây dựng các mô

hình cho các kiểu rừng khác của Việt Nam [7] [8].

log(AGB_kg)=2.74348+0.693879*log(H_m*DBH_cm^2) +0.367445*log(WD_g_cm3*DBH_cm^2) (log=logarit neper) AGB_kg=exp(2.9766+0.535797*log(DBH_cm)+0.759321*log(H_cm*DBH_cm^2) AGB_kg = exp( -2.23927 + 2.49596* log(DBH_cm) ) log(AGB_kg)=-2.13408+1.96454*log(DBH_cm)+0.619246*log(H_m)+ 0.124205*log(CA_m2)+1.03509*log(WD_g_cm3) C_AGB_kg = exp( -2.97775 + 2.49711* log(DBH_cm) ) log(C_AGB_kg) =3.72664+2.05141*log(DBH_cm)+0.76018*log(H_cm) log(C_AGB_kg)=-3.40031-0.819475*log(DBH_cm)+ 0.787115*log(H_m*DBH_cm^2)+0.673237* log(WD_g_cm3 DBH_cm^2 ) +0.367445*log(WD_g_cm3*DBH_cm^2)

Bảng 1.3: Các hàm ước tính sinh khối cho kiểu rừng thường xanh ở vùng Tây Nguyên, Việt Nam

(Nguồn: Bảo Huy, 2012; log: logarit neper)

Một số nghiên cứu khác của các đơn vị nghiên cứu trong nước cũng đã

cung cấp các mô hình ước tính sinh khối khá đầy đủ và đại diện cho các kiểu

rừng phổ biến theo phân loại rừng của Việt Nam như: Rừng lá rộng thường

xanh, rừng tre nứa, lồ ô, rừng khộp. Tuy nhiên, nguồn số liệu thu thập chỉ trong

một phạm vi sinh thái nhất định trong khi phân vùng sinh thái của Việt Nam lại 22

đa dạng. Do đó, chưa thể kiểm định được sai số của mô hình khi áp dụng tính

toán sinh khối cụ thể trên phạm vi rộng (Bảng 1.4).

Bảng 1.4. Các mô hình ước tính sinh khối đã xây dựng ở Việt Nam

Institution Forest type

Allometric equations

CFIC

Evergreen Broadleaf

Eco_ Region South Eart

Deciduous forest

AGB = 0.1277*D2.3943 AGB =0.0530*(D2H0.7)1.0072 AGB = 0.2328*(D2.4ρ)0.9933 AGB = 0.0968*(D2H0.7ρ)10037 AGB = 0.0670*D2.5915 AGB =0.0154*(D2H0.7)1.1682 AGB = 0.0560*(D2.4ρ)1.1655 AGB =0.0159*(D2H0.7ρ)1.2275 AGB = 0.1006*D2.2220

RCFEE

Bamboo forest Evergreen Broadleaf AGB = 0.222*DBH2.387

Celtral Highland

Deciduous forest Bamboo forest

TNU

Evergreen Broadleaf

AGB =0.098*exp(2.08*Ln(DBH) + 0.71*Ln(H) +1.12*Ln(WD)) AGB = 0.14*DBH 2.31 AGB = 0.182*DBH 2.16 AGB = exp(-2.24267+2.47464*ln(DBH)) AGB=-2.23222+0.744261*ln(DBH2*H) +1.13674*log(WD) +0.17046*ln(DBH2*CA)

VFU

Evergreen Broadleaf

South Central Coastal North Central Coastal

Bamboo forest

ln(AGB) = -1.0703 +2.3028*ln(D) +1.2901*ln(WD) AGB = 0.1726*D2.0545

FIPI

Evergreen Broadleaf AGB = 0.1245*D2.4163

AGB = 0.0421*(D2H)0.9440 AGB = 0.2105*(D2.4ρ)1.0025 AGB = 0.0704*(D2Hρ)0.9389

Sub-FIPI

Evergreen Broadleaf AGB = 0.1142*D2.4451

North Earth

AGB =0.0547*D2.1148*H0.6131 AGB =0.2176*D2.3825*ρ0.7996 AGB =0.1173*(D2H0.7ρ)0.9898 AGB = 0.2184*D1.8517 AGB = 0.5043*D1.4587 AGB =0.3153*D1.3450*H0.2528

Bamboo forest (Indosasa angustata) (B. chirostachyoides)

(Nguồn: UN-REDD Viet Nam, 2012)

1.3.1.3. Ước tính sinh khối, carbon trên mặt đất của lâm phần

Trên cơ sở các hàm allometric equations có thể ước tính carbon cho cây

rừng theo cấp kính, rút mẫu theo ô tiêu chuẩn sẽ suy được sinh khối và carbon

của lâm phần. Tuy nhiên, trên thế giới chưa có nghiên cứu lập mô hình ước tính

sinh khối và carbon lâm phần.

IPCC (2006) sử dụng hệ số chuyển đổi BCEF để ước tính sinh khối của lâm

phần trên mặt đất TAGTB thông qua trữ lượng rừng (GSL). Với BCEF=TAGTB

(tấn)/GSL (m3), suy ra TAGTB = BCEF*GSL. Hệ số BCEF biến động từ 1.3

đến 9.0 ứng với GSL từ < 10m3 lên đến > 200m3. IPCC (2006) cũng cho thấy

tăng trưởng sinh khối trên mặt đất rừng mưa nhiệt đới ở châu Á biến động từ 3.4

– 13.0 tấn/ha/năm. Một số tác giả khác đi theo hướng lập mô hình quan hệ

chuyển đổi giữa BCEF = f(GSL) như Schroeder và cộng sự (1997) và Brown

(1999) dẫn theo Pearson (2007). Carbon lâm phần cũng như cây cá thể sẽ được

ước tính thông qua hệ số chuyển đổi CF của IPCC (2006) với CF= TAGTB/

TAGTC, suy ra TAGTC= TAGTB* CF thông thường CF gần bằng 0.5.

Nghiên cứu của Brown (1989) ở nhiều quốc gia cũng cho thấy giá trị sinh

khối lâm phần rất biến động từ 10 – 470 tấn sinh khối khô/ha, tùy theo kiểu rừng

và mức độ tác động. Bảo Huy (2012) đối với rừng lá rộng thường xanh ở Tây

Nguyên đã xác định hệ số BCEF thông qua tổng trữ lượng cây đứng lâm phần

(M): BCEF= TAGTB/M, suy ra M= TAGTB/BCEF. BCEF biến động từ 0.701

đến 0.713 với độ tin cậy 95%. Đồng thời đã thiết lập mô hình ước tính tổng

lượng sinh khối, carbon trên mặt đất của cây rừng với nhân tố lâm phần BA, N,

M và các nhân tố sinh thái khác với độ tin cậy cao dưới dạng hàm: log(TAGTB,

TAGTC) = a+ b*log(M) +c*log(N) + d*log(BA). Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng

với cấu trúc rừng tự nhiên đa tầng tán, tổ thành loài phức tạp, cần thiết phải xác

định và phân cấp sinh khối phù hợp để tính toán chính xác lượng sinh khối và

carbon cho những lâm phần cụ thể.

1.3.2 Bể chứa carbon của sinh khối dưới mặt đất (BGB).

Theo IPCC (2006) sinh khối dưới mặt đất (BGB) là toàn bộ sinh khối của

phần rễ thực vật, chủ yếu là rễ cây gỗ. Nghiên cứu lập mô hình sinh trắc cho bể

chứa sinh khối dưới mặt đất rất hạn chế do khó khăn trong việc xác định sinh

khối, hầu hết đều sử dụng hệ số chuyển đổi R từ AGB sang BGB: BGB =

R*AGB. Hệ số R đối với rừng mưa nhiệt đới là 0.37; đối với rừng nửa rụng lá

ẩm nhiệt đới nếu sinh khối trên mặt đất (AGB)< 125 tấn/ha thì R = 0.20, biến

động 0.09 – 0.25; Nếu AGB ≥ 125 tấn/ha thì R = 0.24, biến động 0.22 – 0.33,

(IPCC, 2006; dẫn theo Fittkau và Klinge, 1973). Theo MacDicken (1997) thì

BGB = 20%*AGB. Nghiên cứu của Dietz và cộng sự (2011) cũng cho thấy tỷ lệ

BGB/AGB rất biến động theo cấp kính cây rừng. Một số tác giả khác như Kurz

và cộng sự (1996), Vogt và cộng sự (1996), Cairns và cộng sự, (1997) Pearson,

(2007) đã lập mô hình ước tính sinh khối rễ cây gỗ dưới mặt đất của lâm phần

thông qua sinh khối lâm phần trên mặt đất: TBGTB = exp (a + b*ln(TAGTB) [6]

[17] [24] [31].

Bảo Huy (2012) đã thiết lập mô hình sinh trắc ước tính sinh khối, carbon

cho bể chứa BGB đối với cây cá thể và lâm phần thông qua việc đo tính và lấy

mẫu trực tiếp bể chứa rễ cây rừng. Kết quả cho thấy hệ thống các mô hình có độ

tin cậy cao. Tỉ lệ giữa 2 bể chứa trung bình là BGB = 11%*AGB.

Bảng 1.5: Các hàm ước tính sinh khối, carbon dưới mặt đất cho kiểu rừng thường xanh vùng tây nguyên, Việt Nam

BGB_kg=exp(-3.73687+2.32102*ln(DBH_cm))

log(BGB_kg)=-3.21544+2.34465*log(DBH_cm)+0.977922*log(WD_g_cm3)

C_BGB_kg=exp(-4.91842+2.41957*ln(DBH_cm))

log(C_BGB_kg)=-0.52749-20.0271*1/log(H_m*DBH_cm^3)+0.865064*

log(WD_g_cm3*DBH_cm^2)

(Nguồn: Bảo Huy, 2012; log: logarit neper)

1.3.3 Bể chứa carbon của thảm mục (Litter), thảm tươi (Herb).

IPCC (2006) định nghĩa thảm mục (Litter) là bao gồm tất cả sinh khối

không sống với kích thước lớn hơn sinh khối trong đất hữu cơ (2mm) và nhỏ hơn

đường kính xác định gỗ chết (10cm), nằm trên bề mặt đất rừng. Bể chứa thảm

tươi là phần sinh khối trên mặt đất không phải là gỗ, chủ yếu lá lớp thân thảo,

cây bụi. IPCC (2006) gộp chung lớp thảm tươi trong bể chứa AGB, tuy nhiên do

chiếm tỉ trọng nhỏ nên bể chứa carbon này ít được quan tâm nghiên cứu.

Bể chứa thảm mục, thảm tươi trong lâm phần thường ít biến động và chiếm

tỉ trọng so với bể chứa AGB, BGB do đó việc xác định sinh khối đều dùng

phương pháp rút mẫu xác định khối lượng sinh khối khô và sử dụng hệ số

chuyển đổi CF để suy ra sinh khối và carbon cho toàn lâm phần (Bhishma và

cộng sự, 2010; Silva và cộng sự, 2010). Bảo Huy (2012) đã rút mẫu và phân tích

hàm lượng carbon của bể chứa mục, thảm tươi đối với kiểu rừng thường xanh.

Kết quả bể chứa thảm mục và thảm tươi lần lượt chiếm 1.1% và 0.2% tổng

lượng carbon tích lũy trong lâm phần.

1.3.4 Bể chứa carbon của gỗ chết (Dead wood)

Theo IPCC (2006) gỗ chết được đo tính có đường kính > 10cm. Tương tự

như các bể chứa ngoài gỗ khác, bể chứa gỗ chết cũng chiếm tỉ lệ nhỏ và ít biến

động do đó phương pháp ước tính sinh khối gỗ chết tiến hành bằng cách cân

khối lượng tươi của cây chết nằm và đo tính thể tích cây chết đứng; lấy mẫu xác

định khối lượng khô, khối lượng thể tích gỗ (g/cm3), từ đó suy ra sinh khối khô

và carbon theo hệ số chuyển đổi CF. Bảo Huy (2012) đã tiến hành rút mẫu và

phân tích carbon cho bể chứa gỗ chết. Kết quả đối với rừng thường xanh tây

nguyên bể chứa gỗ chết chiếm trung bình 0.3% tổng lượng carbon tích lũy trong

lâm phần.

1.3.5 Bể chứa carbon của đất rừng (SOC)

Theo Brian A. Schumacher (2002) đất lưu giữ carbon ở hai dạng chính là

hữu cơ và carbon vô cơ. Đối với giám sát bể chứa carbon trong đất đề nghị chủ

yếu là bể chứa carbon hữu cơ trong đất (SOC). Theo IPCC (2006), carbon hữu

cơ trong đất nằm trong rễ sống và chết trong đất có đường kính nhỏ hơn 2mm

được xác định đến độ sâu quy định tùy lựa chọn ở mỗi quốc gia, thường là 30cm.

Theo Bảo Huy (2012), độ sâu tầng đất đối với rừng thường xanh khu vực Tây

Nguyên, Việt Nam là từ 30-50 cm. Xác định SOC tính theo công thức của IPCC

(2006):

SOC (t/ha) = ρ (g/cm3) * d (cm) * %C *100 (1.8)

Trong đó:

ρ = Dung trọng đất (g/cm3)

d = Độ sâu tầng đất (cm). Xác định tùy vào từng khu vực, quốc gia.

%C = Phần trăm carbon trong mẫu phân tích

Phương pháp phân tích carbon hữu cơ trong đất khô tốt nhất theo Pearson

và cộng sự (2007) là LECO RC - 412 multicarbon analyzer. Nelson và Sommers

(1996) dẫn theo Silva (2010) là LECO CHN - 2000 hoặc tương đương. Nhưng

theo nhiều tác giả phương pháp Walkley - Back thường được sử dụng

(Schumacher, 2002).

Các nghiên cứu xây dựng mô hình xác định SOC trên thế giới hiện tại chủ

yếu được thiết lập trên các mô hình đất canh tác nương rẫy và nông lâm kết hợp.

Quin Zhang Cai và Huang Yao (2010) tổng hợp số liệu của nhiều tác giả về bể

chứa carbon hưu cơ trong đất trong 76 ô mẫu ở các mô hình canh tác nương rẫy

trên thế giới trong đó có 19 ô ở trung quốc để xây dựng mô hình ước tính SOC

từ 4 loại biến số là nhiệt độ, kết von, mức độ sét hóa và pH đất. Kết quả cho thấy

trung bình SOC là 32 tấn/ ha. Mô hình có hệ số xác định tương đối cao, R2=0.74.

Tuy nhiên, có mức biến động (S%) lớn là 58%. Nghiên cứu cho thấy loại đất với

mức độ sét hóa cao và pH thấp ở vùng lạnh và nhiều mùn có tổng lượng carbon

nhiều hơn các vùng khác [28] [30].

Hình 1.6: Các ô mẫu về SOC ở các mô hình canh tác nương rẫy trên thế giới (Dữ liệu tổng hợp của Ramankutty et al, Folley et al và Leff)

(Nguồn: Quin Zhang Cai & Huang Yao, 2010)

SOC là bể chứa carbon rất quan trọng để đánh giá sự gia tăng của khí CO2

(Stewart và cộng sự, 2010). Nghiên cứu của Bảo Huy (2012) cho thấy rằng SOC

là bể chứa quan trọng và chiếm tổng lượng CO2 lớn chỉ sau bể chứa sinh khối

trên mặt đất (AGB). Trung bình SOC chiếm 44.3% trong tổng 5 bể chứa carbon

trong lâm phần, tham khảo sơ đồ nghiên cứu đã xây dựng thử nghiệm mô hình

ước tính cho bể chứa SOC từ biến số TAGTB và nhân tố sinh thái, kết quả cho

thấy mối tương quan là giữa SOC và TAGTB rất thấp R2=24%, qua đó cho thấy

SOC là bể chứa carbon ít biến động và không phụ thuộc nhiều vào sự suy giảm

chất lượng rừng, carbon hữu cơ trong đất chỉ bị rửa trôi do mất đi thảm phủ rừng

như chặt trắng hoặc canh tác nương rẫy [6].

1.3.6 Nghiên cứu về sinh khối và hấp thụ khí CO2 của rừng khộp.

Rừng khộp là một kiểu rừng độc đáo chỉ phân bố ở một số nước ở khu vực

Đông Nam Á trải dài từ Mianma, qua Thailand, Lào, Camphuchia, rộng trên

1.500.000 ha. Tổ thành loài không quá phức tạp như các kiểu rừng khác, thành

phần chủ yếu là các loài cây họ dầu (Dipterocarpace) thích nghi cao với điều

kiện khô hạn và cháy rừng. Rừng khộp Việt Nam chiếm 1/3 tổng diện tích với

khoảng 500.000 ha phân bố ở khu vực Tây Nguyên và một số tỉnh Đông Nam

Bộ. Trong đó, Đăk Lăk là tỉnh có phân bố rừng khộp rộng nhất và đặc trưng

nhất. Rừng khộp là không gian sống của rất nhiều cộng đồng dân tộc thiểu số ở

Việt Nam như Ê Đê, M’Nông, Lào và Gia Rai. Sinh kế của họ gắn chặt vào

nguồn tài nguyên rừng, trên cơ sở đó đã hình thành và phát triển nền văn hóa

rừng khộp. Diện tích và chất lượng rừng khộp Việt Nam đang suy giảm nghiêm

trọng do chuyển đổi mục đích sử dụng. Đa dạng sinh học và các nét đặc trưng

riêng về văn hóa gắn liền với kiểu rừng này cũng đang dần biến mất. Do đó,

lượng hóa các giá trị về mặt môi trường, sinh thái là giải pháp hữu hiệu để bảo

tồn kiểu rừng đặc biệt này.

Các nghiên cứu sinh khối, carbon về kiểu rừng khộp khá khiêm tốn. Brown

(1997) đã xây dựng một số mô hình cho kiểu rừng khô lá rộng, Basuki và cộng

sự (2009) cũng xây dựng các mô hình ước tính sinh khối cho 4 loài chính của

kiểu rừng khộp tây Kalimantal, Indonesia. Tuy nhiên, các nghiên cứu cũng chỉ

dừng lại ở việc xác đinh sinh khối bể chứa sinh khối trên mặt đất (AGB) và sử

dụng hệ số chuyển đổi CF để ước tính carbon, và lượng CO2 hấp thụ. Cơ sở dữ

liệu chưa đại diện để áp dụng đối với các điều kiện cụ thể của kiểu rừng khộp ở

Việt Nam. Trong nước, các nghiên cứu về rừng khộp chủ yếu là cấu trúc, tổ

thành và các quan hệ sinh thái (Cao Thị Lý, 2009; Nguyễn Thanh Tân, 2010).

Các nghiên cứu về sinh khối và carbon rừng khộp (Nguyễn Viết Lượng, 2012;

RCFEE; CFIC) chỉ dừng lại ở mức độ sử dụng các mô hình đã có sẵn chưa được

kiểm định cho kiểu rừng khộp ở Việt Nam.

1.4 Thảo luận.

Tổng quan vấn đề nghiên cứu cho thấy:

i) Phương pháp xây dựng, thiết lập các mô hình ước tính sinh khối, carbon

đã được hệ thống hóa. Trong đó, việc phân loại năm bể chứa carbon theo tiêu

chuẩn của IPCC (2006) là cơ sở để ước tính sinh khối, carbon được thừa nhận

rộng rãi trên thế giới. Do đó, để cung cấp thông tin về hấp thụ, phát thải CO2

cần dựa theo bộ tiêu chuẩn này để xây dựng các mô hình ước tính sinh khối,

carbon cho các bể chứa của lâm phần đạt độ tin cậy và đảm bảo điều kiện để

áp dụng đo tính thực tế.

ii) Xây dựng các mô hình sinh trắc (allometric equations) theo phương pháp

chặt hạ cây là khó khăn, đặc biệt là với bể chứa sinh khối dưới mặt đất (BGB)

vì phải đào toàn bộ hệ thống rễ cây. Trên thế giới đã xây dựng được mô hình

sinh trắc cho một số kiểu rừng, tuy nhiên các nghiên cứu mới chỉ dừng lại ở

các mô hình ước tính sinh khối cho bể chứa sinh khối trên mặt đất (AGB) và

sử dụng hệ số chuyển đổi từ sinh khối sang carbon CF của IPCC (2006); chưa

có nghiên cứu nào xây dựng các mô hình để xác định chính xác lượng carbon

tích lũy trong các bể chứa. Thông tin cụ thể về sinh khối, carbon của 4 bể

chứa còn lại rất ít, hầu hết đều đều dựa trên giá trị trung bình chung để tính

toán cho lâm phần. Do đó, các nghiên cứu để thiết lập hệ thống các mô hình

ước tính sinh khối, carbon đầy đủ cho cả 5 bể chứa carbon lâm phần là cần

thiết.

iii) Tại Việt Nam, nghiên cứu của Bảo Huy (2012) đã xây dựng được hệ

thống các mô hình sinh trắc (allometric equations) đạt độ tin cậy về mặt thống

kê và đảm bảo theo các tiêu chuẩn của IPCC (2006). Tuy nhiên, phạm vi áp

dụng thực tế của các mô hình này là kiểu rừng thường xanh vùng Tây

Nguyên. Việc áp dụng các mô hình này cho các kiểu rừng khác nhau trong cả

nước sẽ khó kiểm soát được sai số sử dụng. Do đó, các nghiên cứu tiếp theo

cho các kiểu rừng đa dạng ở Việt Nam theo phương pháp đã được xây dựng là

cần thiết. Đối với mỗi kiểu rừng, điều kiện lập địa và sinh thái khác nhau, thì

phương pháp xây dựng mô hình cũng cần có các thay đổi cho phù hợp với

điều kiện cụ thể.

Qua thảo luận cho thấy các vấn đề cho thấy các vấn đề cần thiết phát triển

cho các nghiên cứu tiếp theo là: Cung cấp phương pháp đo tính cụ thể để ước

tính chính xác sinh khối, carbon tích lũy ở các bể chứa cho các kiểu rừng cụ thể.

Tạo cơ sở dữ liệu đầu vào cho giám sát hấp thụ, phát thải CO2 có độ tin cậy cao,

phù hợp với các chỉ tiêu chuẩn quốc tế.

Đối với phạm vi của đề tài, các vấn đề nghiên cứu cụ thể đặt ra là:

i) Xây dựng hệ thống các mô hình ước tính sinh khối, carbon của các bể

chứa carbon theo phân loại của IPCC (2006) cho kiểu rừng khộp.

cho các trạng

ii) Thông tin, cơ sở dữ liệu về năng lực hấp thụ, phát thải CO2

thái của kiểu rừng khộp tỉnh Đăk Lăk.

CHƯƠNG 2. PHẠM VI, ĐỐI TƯỢNG VÀ ĐẶC ĐIỂM

KHU VỰC NGHIÊN CỨU

2.1 Phạm vi nghiên cứu

Khu vực nghiên cứu nằm trên địa bàn 2 huyện là Ea Soup và Ea Hleo. Về

vị trí địa lí, khu vực nghiên cứu nằm giữa ranh giới tỉnh Đăk Lăk và Gia Lai.

Phía tây giáp với Campuchia. Đây là khu vực phân bố rừng khộp lớn, tập trung

và đặc trưng nhất của tỉnh Đăk Lăk (Hình 2.1).

Hình 2.1: Vị trí địa lí khu vực nghiên cứu

2.2 Đối tượng nghiên cứu

2.2.1. Kiểu rừng, trạng thái rừng nghiên cứu.

Đối tượng nghiên cứu là các cấp trữ lượng khác nhau của kiểu rừng khộp.

Phân loại cấp trữ lượng theo thông tư 34/2009-TT/BNNPTNT về phân loại rừng

theo trữ lượng: i) Rừng rất giàu (trữ lượng cây đứng trên 300 m3/ha); rừng giàu

(trữ lượng cây đứng từ 201-300 m3/ha); rừng trung bình (trữ lượng cây đứng từ

101-200 m3/ha); rừng nghèo (trữ lượng cây đứng từ 10-100 m3/ha); rừng chưa có

trữ lượng (cây có đường kính bình quân <8 cm và trữ lượng cây đứng <10

m3/ha).

2.2.2. Các bể chứa sinh khối, carbon lâm phần

Các bể chứa carbon trong nghiên cứu gồm có: i) Bể chứa sinh khối cây

rừng trên mặt đất (AGB), gồm các bộ phận trên mặt đất của cây rừng: thân

(sterm), cành (branch), lá (leaf) và vỏ cây rừng (bark); ii) Bể chứa sinh khối dưới

mặt đất (BGB): là bộ phận rễ của cây rừng. iii) Bể chứa thảm mục (Litter); iv)

Bể chứa thảm tươi (Herb); v) Bể chứa gỗ chết (Dead wood); vi) Bể chứa carbon

hữu cơ trong đất (SOC).

2.3 Đặc điểm khu vực nghiên cứu

Eahleo nằm trên dãy cao nguyên Buôn Ma Thuột - Ea H’Leo. Độ cao trung

bình từ 550 – 600m so với mặt nước biển. Ea Soup là khu vực có độ cao thấp

nhất trong tỉnh với bình nguyên tương đối bằng phẳng và rộng lớn có độ cao 140

– 300m, thoải dần về phía Tây.

Các loại đá mẹ chính: đá cát; đá phiến sét; đá Granit; đá bazan (Fk). Đặc

điểm đất rừng khộp khu vực nghiên cứu là tầng mặt không dày và biến thiên rất

lớn theo địa hình: Lớp lateric, đá ong, phiến thạch, lớp sét bí chặt xuất hiện gần

mặt đất. Trên vùng bằng phẳng thường bị ngập úng, lớp sét bí chặt xi măng hóa

xuất hiện gần mặt đất, lớp đất cát xuất hiện ngay trên lớp đất mặt; Trên vùng

sườn dốc thường xuất hiện đá tảng, đá lẫn gần mặt đất, phiến thạch dày đặc trong

lớp đất mặt.

Nhiệt độ bình quân trong năm của Easoup là 25,5oC. Dao động từ 19,8 oC

đến 38,5oC, lượng mưa bình quân năm là 1600 - 1700mm. Nhiệt độ bình quân

của Ea Hleo là 24oC, Dao động từ 7,9oC đến 31,8oC, lượng mưa trung bình năm

khoảng 1937.9 mm. Độ ẩm trung bình của 2 huyện dao động từ 71% đến 89%.

CHƯƠNG 3. MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP

NGHIÊN CỨU

3.1 Mục tiêu nghiên cứu

Thiết lập hệ thống mô hình ước tính sinh khối và carbon ở 5 bể chứa carbon

của kiểu rừng khộp. Cung cấp thông tin, cơ sở dữ liệu về sinh khối và năng lực

hấp thụ CO2 của kiểu rừng khộp tỉnh Đăk Lăk khi tham gia vào các chương trình

REDD+.

Các mục tiêu cụ thể trong nghiên cứu gồm:

i) Thiết lập hệ thống mô hình sinh trắc (allometric equations) ước tính sinh

khối, carbon cho cây cá thể rừng khộp chung cho các loài, theo loài và

nhóm khối lượng thể tích gỗ (WD)

ii) Thiết lập hệ thống mô hình sinh trắc (allometric equations) ước tính sinh

khối, carbon cho các bể chứa lâm phần rừng khộp.

iii) Xác định năng lực hấp thụ CO2 của kiểu rừng khộp tỉnh Đăk Lăk

3.2 Nội dung nghiên cứu

Để đạt được các mục tiêu đặt ra, đề tài nghiên cứu các nội dung cụ thể sau:

i) Nghiên cứu phần sinh khối và carbon cây cá thể:

 Xác định khối lượng thể tích gỗ (WD) và vỏ (BaD) theo loài, nhóm loài.

 Thiết lập hệ thống mô hình ước tính sinh khối, carbon của các bộ phận

cây rừng trên và dưới mặt đất (thân, cành, lá, vỏ, rễ) qua nhân tố điều tra

rừng.

 Thiết lập hệ thống mô hình ước tính sinh khối, carbon cho bể chứa AGB,

BGB cây cá thể chung cho các loài.

 Thiết lập hệ thống mô hình ước tính sinh khối, carbon cho bể chứa AGB,

BGB cây cá thể riêng cho các loài, nhóm loài chủ yếu trong lâm phần kiểu

rừng khộp.

 Thiết lập hệ thống mô hình ước tính sinh khối, carbon cho bể chứa AGB,

BGB cây cá thể theo nhóm khối lượng thể tích gỗ (WD).

 Thiết lập mô hình chuyển đổi giữa sinh khối, carbon giữa 2 bể chứa AGB,

BGB cây cá thể.

ii) Ước tính sinh khối và carbon của các bể chứa ngoài gỗ của lâm phần:

 Xác định và ước tính biến động về sinh khối, carbon của các bể chứa

ngoài gỗ cho lâm phần, gồm: Thảm mục (Litter), thảm tươi (Herb); gỗ

chết (DW) và carbon hữu cơ trong đất (SOC).

 Thử nghiệm thiết lập quan hệ carbon của các bể chứa SOC với các nhân

tố sinh thái, nhân tố điều tra, sinh khối lâm phần.

iii) Thiết lập hệ thống mô hình ước tính sinh khối, carbon lâm phần

Theo các nhân tố điều tra lâm phần như tổng tiết diện ngang (BA), Mật độ

(N) và tổng trữ lượng cây gỗ đứng (M) và các nhân tố sinh thái.

iv) Nghiên cứu sinh khối và carbon lâm phần

 Phân cấp chiều cao, cấp sinh khối lâm phần.

 Phân cấp sinh khối lâm phần và ước tính sinh khối, carbon rừng theo các

cấp cấu trúc lâm phần.

 Dự báo tăng trưởng về sinh khối, carbon lâm phần theo cấu trúc lâm phần.

3.3 Phương pháp nghiên cứu.

3.3.1. Phương pháp luận

Sinh khối, carbon cây rừng và lâm phần có quan hệ hữu cơ với các nhân tố

lâm học và sinh thái. Do đó phương pháp đo tính và ước lượng sinh khối, carbon

rừng cần phát triển dựa trên việc xây dựng các phương trình tương quan với các

nhân tố điều tra rừng dễ đo đếm. Giải pháp thiết lập các mô hình sinh trắc

(allometric equations) là cơ sở để ước tính, giám sát biến động CO2 hấp thụ của

cây rừng và lâm phần (Brown (1997, 2011), MacDicken (1997), Chave và cộng

sự (2005), Person và cộng sự (2007), Basuki và cộng sự (2009), Henry và cộng

sự (2010), Bảo Huy (2012)).

Xây dựng các mô hình sinh trắc (Allometric equations) sẽ dựa vào phương

pháp chặt hạ cây (destructive measurement), từ đó đo tính trực tiếp sinh khối và

carbon cây rừng. Đồng thời, dựa trên mối quan hệ hữu cơ giữa sinh khối, carbon

rừng với các nhân tố lâm học và sinh thái để ước tính khả năng tích lũy carbon

và xác định sinh khối của lâm phần. Mặt khác, ở những điều kiện sinh thái, lập

địa khác nhau, các loài cây khác nhau đặc điểm sinh trưởng, sinh khối và năng

lực tích lũy carbon của cây rừng cũng khác nhau. Do đó, phương pháp tiếp cận là

rút mẫu thực nghiệm và chặt hạ cây theo các loài cây khác nhau theo từng trạng

thái rừng của kiểu rừng khộp để xác định sinh khối, carbon của các bể chứa.

Lấy mẫu để xác định tỉ lệ sinh khối khô với sinh khối tươi và phân tích hóa

học để xác định lượng carbon lưu giữ ở 5 bể chứa: sinh khối trên mặt đất (thân,

cành, lá, vỏ của cây gỗ đứng), thảm mục, thảm tươi, cây chết, đất và sinh khối

dưới mặt đất (chủ yếu là rễ cây).

Từ đây ứng dụng phương pháp xây dựng hàm toán học để xây dựng các mô

hình allometric equations xác định sinh khối, carbon tích lũy, CO2 hấp thụ của

cây rừng và lâm phần thông qua các biến số là các nhân tố điều tra rừng và nhân

tố sinh thái. Đây là cơ sở để xác định lượng CO2 hấp thụ của kiểu rừng khộp.

Tiếp cận nghiên cứu minh họa theo sơ đồ hình 3.1.

Hình 3.1: Sơ đồ tiếp cận nghiên cứu

3.3.2. Phương pháp nghiên cứu cụ thể

3.3.2.1. Thiết lập và thu thập số liệu điều tra ô mẫu .

a) Thiết lập ô mẫu.

Rút mẫu theo phương pháp lập OTC đại diện cho các trạng thái rừng của

Kurniaun Hairiah và cộng sự (ICRAF). Phân loại rừng theo cấp trữ lượng theo

thông tư 34/2009-TT/BNNPTNT về phân loại rừng theo trữ lượng: i) Rừng rất

giàu (trữ lượng cây đứng trên 300 m3/ha); rừng giàu (trữ lượng cây đứng từ 201-

300 m3/ha); rừng trung bình (trữ lượng cây đứng từ 101-200 m3/ha); rừng nghèo

(trữ lượng cây đứng từ 10-100 m3/ha); rừng chưa có trữ lượng ( cây có đường

kính bình quân <8 cm và trữ lượng cây đứng<10 m3/ha). Trung bình từ 3-5 ô

mẫu cho mỗi trạng thái rừng.

Dạng OTC là hình vuông có kích thước 50 x 50 (m): chia thành 25 ô thứ

cấp 10 x 10 (m) và 5 ô phụ 2 x 2 (m). Hình dạng OTC minh họa như hình 3.2

Hình 3.2: Ô mẫu điều tra carbon rừng khộp

Tổng số OTC thiết lập điều tra sinh khối và chặt hạ cây giải tích là 18 ô,

trong đó: 10 ô ở huyện Easoup, và 8 ô ở huyện Eahleo. Bản đồ ô phân bố ô mẫu

theo hình 3.3. Trong đó kế thừa 12 OTC xác định sinh khối đã tham gia thiết lập

trong giai đoạn 2010- 2012 của FREM. 6 OTC lập mới năm 2013. Thông tin về

vị trí và trạng thái của 18 OTC rút mẫu chi tiết theo bảng 3.1.

Hình 3.3: Bản đồ phân bố ô mẫu điều ra sinh khối, carbon rừng khộp

Bảng 3.1: Thông tin về vị trí và trạng thái ô tiêu chuẩn rút mẫu

Xã Huyện Ea J'Lơi Ea Suop Ea J'Lơi Ea Suop Ea J'Lơi Ea Suop Ea J'Lơi Ea Suop Ea J'Lơi Ea Suop Ea H'leo Ea Sol Ea H'Leo Ea Sol Ea H'Leo Ea H'Leo Ea H'Leo Ea H'Leo Ea H'Leo Ea H'Leo Ea Soup Ea Suop Ea Hleo Ea Hleo Ea Hleo Ea Suop Ea Suop Easoup Ea Rvê Ea Rvê Cư A Mung Cư A Mung Cư A Mung Ea J'Lơi Ea J'Lơi Ea Bung X_UTM Y_UTM Trạng thái 813265 812128 812847 806920 808918 203233 203531 179267 179449 179204 785070 784603 175084 175409 175171 810800 810331 807515 1470719 RIIIA1 1472149 RIIIA1 1469667 RIIB 1470867 RIIIA1 1470597 RIIA2 1478767 RIIIA1 1478986 RIIB 1477424 RIIIA1 1477347 RIIB 1477714 RIIIA1 1464132 RIIIA1 1464579 RIIA1 1459605 RIIIA1 1456631 RIIIA1 1456357 RIIIA1 1472734 RIIIA1 1431317 RIII A2 1439710 RIII A1

Mã ô K1 K2 K3 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 K15 K16 K17 K18 K19

b) Thu thập số liệu ô mẫu.

i) Số liệu thông tin ô mẫu.

 Vị trí hành chính, tọa độ địa lý, chủ rừng.

ii) Số liệu các nhân tố cấu trúc lâm phần và nhân tố sinh thái

 Các nhân tố cấu trúc lâm phần: Kiểu rừng, trạng thái, trữ lượng

(m2/ha), ưu hợp, độ tàn che, loài le tre.

 Các nhân tố sinh thái: Địa hình, khí hậu, đất đai, nhân tác

iii) Số liệu cây gỗ đứng

Phân chia ô tiêu chuẩn theo các cấp đường kính, điều tra các chỉ tiêu:

Loài, DBH, H, phẩm chất cây, Đường kính tán lá (Dt).

 Ô mẫu sơ cấp 50x50 (m): Điều tra cây gỗ có DBH>30(cm).

 5 ô mẫu thứ cấp 10x10 (m): Trong đó 1 ô đặt ở tâm và 4 ô ở 4 góc của

ô mẫu sơ cấp. Điều tra cây gỗ có 5(cm) < DBH  30(cm).

 5 ô mẫu phụ 2x2(m): Điều tra cây gỗ có DBH<5cm và H>1.3m

v) Số liệu thảm mục, thảm tươi, gỗ chết

Các định nghĩa về thảm tươi, thảm mục, gỗ chết theo tiêu chuẩn của IPCC

(2006): i) Thảm tươi (Herb): Là cây bụi, thân thảo, dây leo, song mây dưới tán

rừng: ii) Thảm mục (Litter): Là tất cả sinh khối không sống với kích thước lớn

hơn sinh khối trong đất hữu cơ (2mm) và nhỏ hơn đường kính xác định gỗ chết

(10cm), nằm trên bề mặt đất rừng; iii) Gỗ chết (Dead wood): là cây đã chết nằm

hoặc còn đứng với đường kính >10(cm).

 Cách thu thập số liệu và lấy mẫu phân tích : Cân toàn bộ khối lượng 3

loại mẫu ở cả 5 ô phụ 2x2 (m) và lấy khối lượng trung bình. Trộn đều mẫu của

mỗi loại ở 5 ô và lấy mẫu phân tích mỗi loại 100(gram). Kí hiệu mẫu: Kiểu rừng,

số thứ tự ô, số thứ tự mẫu, tên mẫu. Ví dụ: K1.1TM (Hình 3.4).

Hình 3.4: Xác định khối lượng và lấy mẫu thảm tươi, thảm mục, gỗ chết

Hình 3.5: Xác định khối lượng, thể tích và lấy mẫu phân tích đất

i) Số liệu đất

Trong phạm vi đề tài, nghiên cứu carbon hữu cơ trong đất của kiểu rừng

rừng khộp ở tầng sâu đến 30cm. chia thành 3 tầng: Tầng 1: 0-10cm; tầng 2: 10-

20cm; tầng 3: 20-30cm. Xác định thể tích đất tươi bằng ống dung trọng rỗng ruột

có thể tích V= 50(cm3). Cân và xác định khối lượng, thể tích đất tươi trong ống

dung trọng.

 Lấy mẫu đất phân tích : Lấy mẫu đất 3 tầng, mỗi tầng lấy toàn bộ khối

lượng trong ống dung trọng rồi trộn chung với nhau cho mỗi phẫu diện. Các mẫu

đem về sấy khô để phân tích carbon. Kí hiệu mẫu đất: Kiểu rừng khộp (K), số

thứ tự ô, số thứ tự phẫu diện đất, tầng đất. Ví dụ: K2.1D3 (Hình 3.5).

3.3.2.2. Chặt hạ cây (destructive measurement) để xác định thể tích, sinh

khối và lấy mẫu phân tích carbon

a) Chặt hạ cây mẫu

Tiến hành chặt hạ cây có DBH>5cm, cây giải tích rải đều ở các cấp kính

với cự ly tổ (Kd) =10 (cm). Trong phạm vi nghiên cứu, cấp kính cây chặt hạ giải

tích là từ 5 (cm) đến (50cm) mỗi cấp kính chặt hạ ít nhất là 3 cây. Vì tổ thành

loài của rừng khộp khá đơn giản do đó loài cây lựa chọn để chặt hạ là những loài

phổ biến, chiếm ưu thế trong lâm phần. Sau đó chia thân cây ra 5 phần bằng

nhau với chiều dài mỗi đoạn là 1/5 L. Minh họa ở hình 3.6.

Hình 3.6: Chia cây thành 5 đoạn để xác định Doi

và lấy mẫu phân tích

Xác định các số liệu về loài cây, chiều dài cây (L), đường kính ngang ngực

(DBH), và tuổi cây rừng (A_yr), Đường kính Doi (i=0 - 4) của từng phân đoạn

có vỏ và không vỏ lần lượt tại vị trí 0/5 L, 1/5 L, 2/5L, 3/5L, 4/5L.

Phân tách riêng các bộ phận cây rừng bao gồm thân, cành, lá, vỏ, đào toàn

bộ phần rễ cây rừng, lấy mẫu để xác định khối lượng thể tích gỗ và vỏ tươi ngay

trên hiện trường. Minh họa cụ thể các bước thu thập số liệu trong hình 3.7

1) Cắt cành

2) Chia cây thành 5 phân đoạn 3) Lấy mẫu xác định WD, BaD

4) Đào rễ cây 5) Bóc vỏ cây 6) Cân các bộ phận

8) Lấy mẫu phân tích 7) Xác định khối lượng thể tích gỗ, vỏ tươi

Hình 3.7: Các bước thu thập số liệu cây giải tích

b) Thu thập số liệu sinh khối từ cây giải tích và lấy mẫu phân tích

i) Số liệu sinh khối tươi các bộ phận cây

Cân toàn bộ khối lượng từng bộ phận của cây gồm: Thân, cành, lá, vỏ và

phần rễ cây (kg) và lấy mẫu phân tích: Mỗi bộ phận cây lấy 01 mẫu, mẫu được

lấy trên cơ sở trộn ở các vị trí khác nhau, ví dụ như mẫu thân cây được lấy từ 5

thớt cây ở 5 vị trí chia cây thành 5 phân đoạn, sau đó chẻ nhỏ, trộn để lẫy mẫu;

tương tự như vậy cho lá được lấy ở các kích thước, cành ở các kích thước, vỏ ở 5

vị trí phân đoạn và rễ ở các kích thước. Mỗi mẫu sau khi trộn cân chính xác 100

g/mẫu. Kí hiệu mẫu: Kiểu rừng khộp (K), Số thứ tự ô, số thứ tự cây, bộ phận lấy

mẫu (T). Ví dụ: K1.1.T. Trong đó phần gỗ, vỏ lấy tại vị trí 5 phân đoạn. Minh

họa theo hình 3.8

Bóc vỏ, cân phần thân cây riêng và lấy mẫu

Cân cành và lấy mẫu Cân lá và lấy mẫu

Cân vỏ và lấy mẫu Cân rễ và lấy mẫu

Hình 3.8: Cân và lấy mẫu các bộ phận cây giải tích

ii) Xác định khối lượng thể tích gỗ, vỏ cây tươi

Lấy mẫu thân và vỏ ở vị trí 5 phân đoạn bằng nhau. Cân khối lượng mẫu.

Xác định thể tích phần mẫu gỗ và vỏ bằng ống đo thể tích nước bị choán chỗ;

phần nước dâng lên khi cho mẫu gỗ vào ống dung trọng đựng nước chính là

Thể tích nước dâng

Thể tích nước ban đầu

Mẫu gỗ, vỏ phân tích

phần thể tích mẫu cần tính toán. Minh họa theo sơ đồ hình 3.9.

Hình 3.9: Xác định thể tích gỗ, vỏ tươi bằng ống đo nước (ml)

 Kết quả thu thập số liệu của OTC và cây mẫu

i) Đề tài kế thừa bộ số liệu đã tham gia thu thập cùng FREM trong giai đoạn

từ 2010 - 2012 gồm: 12 OTC điều tra lâm phần và 176 cây mẫu; 26 mẫu

rễ cây đào riêng. Đề tài bổ sung thêm dữ liệu: 6 OTC điều tra cây rừng và

lấy mẫu xác định sinh khối, không tiến hành chặt hạ cây mẫu.

ii) Tổng số lượng các mẫu lấy phân tích sinh khối, carbon gồm:

 Số mẫu 4 bộ phận cây trên mặt đất: 173 cây x 4 bộ phận = 692 mẫu.

 Số mẫu rễ cây: 111 cây + 26 mẫu rễ lấy riêng = 137 mẫu.

 Số mẫu đất: 18 OTC x 3 mẫu/OTC = 54 mẫu.

 Số mẫu thảm tươi, thảm mục, gỗ chết: 18OTC x 3 mẫu/OTC = 54 mẫu.

3.3.2.3. Phương pháp phân tích mẫu và xử lý số liệu

a) Số liệu phân tích sinh khối khô, carbon.

i) Đem mẫu thu thập sấy ở 105°C cho đến khi mẫu khô hoàn toàn, có khối

lượng không đổi, cân khối lượng mẫu khô. Xác định tỷ lệ sinh khối khô của mẫu

theo công thức:

(3.1)

Trong đó:

%SKK/SKT=Tỉ lệ sinh khối khô so với khối lượng mẫu tươi (%)

SKK=Khối lượng mẫu khô (gam)

SKT= Khối lượng mẫu tươi (gam)

ii) Tính toán khối lượng thể tích gỗ, vỏ khô (WD, BaD) theo công thức:

(3.2)

Trong đó:

WD, BaD= khối lượng thể tích gỗ, vỏ (g/cm3)

m= khối lượng khô của mẫu gỗ, vỏ (gam)

V= thể tích tươi của mẫu gỗ, vỏ (cm3)

iii) Dung trọng đất xác định từ khối lượng đất tươi chuyển đổi về khối lượng

khô và thể tích đất trong ống dung trọng lấy mẫu theo công thức:

(3.3)

Trong đó:

Þ= Dung trọng đất (g/cm3)

m= Khối lượng đất khô trong ống dung trọng lấy mẫu (gam)

V= thể tích ống dung trọng là 50 (cm3)

iv) Phân tích carbon trong các mẫu theo phương pháp Walkley – Black, dựa

trên nguyên lý oxy hoá chất hữu cơ trong mẫu bằng kali bicromat (K2Cr2O7) 1N.

Xác định lượng carbon bằng cách so màu xanh của Cr3+ tạo thành (K2Cr2O7) tại

bước sóng 625nm. Từ đây xác định % C trong các mẫu phân tích.

(3.4)

Trong đó:

mC= Khối lượng carbon phân tích trong mẫu khô (gam)

m= khối lượng mẫu khô phân tích (gam)

v) Sau khi xác định được lượng carbon tính được lượng CO2 thông qua

phương trình hoá học: CO2 = C + O2 , suy ra lượng CO2 hấp thụ: CO2 = 3.67C

(Pearson và cộng sự, 2007).

b) Xử lý số liệu sinh khối, carbon cây giải tích.

i) Thể tích cây gỗ đứng có vỏ và không vỏ Được tính theo công thức của

Huber trong đó VCV tính theo DCV và VOV tính theo DOV:

(3.5)

Thể tích của vỏ cây: VV= VCV - VOV

Trong đó:

V= Thể tích có vỏ (Vcv) hoặc không vỏ (Vov)ỏ ứng với đường kính

có vỏ và không vỏ.

D0i=Đường kính ở 5 phân đoạn (cm) có vỏ và không vỏ

L= Chiều dài cây (m)

ii) Diện tích tán lá (Ca) được tính theo công thức: Ca=

(3.6)

Trong đó: Dt= Đường kính trung bình tán lá (m)

iii) Tính các chỉ tiêu lâm phần: N (cây/ ha), BA( m2/ha), M (m3/ha) được tính

theo các công thức điều tra rừng thông dụng.

iv) Xác định sinh khối khô và lượng carbon tích lũy ở các bể chứa:

- Sinh khối khô cho từng bộ phận và cả cây=Sinh khối tươi * %SKK/SKT.

- Carbon tích lũy của từng bộ phận và cả cây= Sinh khối khô * % C.

- Sinh khối khô của thảm tươi, thảm mục, gỗ chết (tấn/ ha) = (Sinh khối

tươi/ ô mẫu_tấn * %SKK/SKT x104)/ diện tích ô mẫu.

- Carbon tích lũy của thảm tươi, thảm mục, gỗ chết = Sinh khối khô * %C.

- Carbon hữu cơ trong đất (tấn/ha) được tính theo công thức của Pearson và

cộng sự (2007), IPCC (2006):

SOC (t/ha)= ρ(g/cm3)*d(cm)*%C*100 (3.7)

Trong đó ρ: Dung trọng đất, d =30cm là bề dày đất, %C: % carbon hữu cơ

trong đất.

3.3.2.4. Phương pháp thiết lập mô hình toán sinh trắc (allometric equations)

a) Tổng quát về mô hình sinh trắc(allometric equations)

Mô hình dạng tổng quát: Yj = f (xi). Yj = biến số phụ thuộc, ở đây là sinh

khối, carbon ở các bộ phận cây, bể chứa cần ước tính; xi =biến số độc lập xác

định được trong điều tra rừng: nhân tố cấu trúc, sinh thái rừng. Mô hình sinh trắc

được xây dựng trong phần mềm Excel, Statgraphics Centurion theo hai hướng

chính:

i) Mô hình tuyến tính một đến nhiều biến, tổ hợp biến, hoặc phi tuyến được

đổi biến số về tuyến tính, sử dụng phương pháp ước lượng bình phương

tối thiểu.

ii) Mô hình dạng phi tuyến một đến nhiều biến, tổ hợp nhiều biến số theo

phương pháp Marquardt.

Các biến số Yj và xi được đổi biến số theo dạng log, sqrt, 1/y, xi…. và tổ

hợp biến.

Phương pháp lựa chọn loại biến số và số lượng biến tham gia vào mô hình

cũng như dạng hàm quan hệ được xây dựng dựa trên phân tích các chỉ tiêu thống

kê toán học và đánh giá độ tin cậy của mô hình khi thiết lập hàm cũng như sai số

của mô hình so với số liệu thực tế. Sử dụng phương pháp xây dựng hàm sinh trắc

dựa trên các chỉ tiêu của Bảo Huy (2012), ngoài ra cần dựa vào cơ sở lâm sinh

học để đánh giá các mối quan hệ giữa các biến số phụ thuộc cần tính toán với

các biến số độc lập trước khi dò tìm các mối tương quan giữa các đại lượng này.

b) Các chỉ tiêu thống kê lựa chọn hàm và biến tham gia vào mô hình

sinh trắc:

i) Hệ số xác định đã hiệu chỉnh R2_Ajusted for d.f: hàm tối ưu khi R2_

Ajusted for d.f lớn nhất.

ii) Tiêu chuẩn t kiểm tra sự tồn tại của các tham số của mô hình: khi P <

0.05 thì các tham số tồn tại và khác 0. Chỉ tiêu này áp dụng cho các hàm đa biến.

iii) Biến động S%: S% càng nhỏ thì sai số của mô hình so với số liệu thực tế

càng thấp, mô hình càng tốt:

(3.8)

Trong đó:

Yilt = Giá trị dự báo qua mô hình

Yi = Giá trị thực của sinh khối, carbon

n = Dung lượng mẫu

iv) Hế số điều chỉnh (Corection Factor) CF: Mô hình tốt khi CF càng tiến

dần đến 1

CF = exp (RSE2/2) (3.9)

Trong đó: RSE: Sai tiêu chuẩn của sai số mô hình

v) Tiêu chuẩn AIC (Akaike Information Criterion):

AIC = n*ln (RSS/n) + 2K = - ln(L) + 2K (3.10)

Trong đó:

n= Dung lượng mẫu

RSS (the residual sums of squares) = Tổng bình phương phần dư.

K = Số tham số của mô hình bao gồm tham số sai số ước lượng, ví dụ

mô hình y = a +bx, thì K = 3. L: Likelihood của mô hình (Chave et al.,

2005).

Mô hình tối ưu nhất là mô hình có giá trị đại số AIC bé nhất (AICmin).

vi) Tiêu chuẩn Mallow’ Cp (1973): Mô hình có số biến số P tốt nhất khi Cp

càng gần P.

(3.11)

(3.12)

Trong đó:

SSEp = Tổng sai số bình phương của mô hình với P biến số độc lập

Ypi = Giá trị dự đoán từ giá trị quan sát thứ i

Yi = Giá trị của mô hình có P biến số S2 =Bình phương trung bình phần dư (residual mean square) được ước

tính từ sai số trung bình bình phương (mean square error – MSE).

n= Dung lượng mẫu quan sát

vii) Biến động phần dư (Residual) giữa giá trị quan sát và giá trị mô hình nằm

trong phạm vi -2 đến +2. Các giá trị quan sát càng gần trung tâm thì mô hình xây

dựng càng tốt, số liệu tính toán từ mô hình càng ít sai lệch so với giá trị thực tế.

3.3.2.6. Phương pháp ước tính sinh khối, carbon lâm phần

Cấu trúc và năng suất của lâm phần là rất biến động ở các điều kiện hoàn

cảnh cũng như qua khai thác ở các mức độ, do đó cần phân cấp năng suất và sinh

khối lâm phần để xác định chính xác sinh khối, carbon cho những đơn vị lâm

phần cụ thể.

Sử dụng mô hình H=f(DBH) để phân cấp năng suất cho lâm phần thông

qua cấp chiều cao cây rừng. Thông qua sinh khối lâm phần để phân chia thành

các cấp sinh khối khác nhau. Trong nghiên cứu này sẽ phân chia lâm phần thành

3 cấp chiều cao và 3 cấp năng suất. Tổ hợp thành 9 đơn vị sinh khối – năng suất

để xác định sinh khối và carbon cho từng đơn vị cụ thể.

Sinh khối, carbon lâm phần sẽ thay đổi theo tăng trưởng lâm phần và phụ

thuộc vào thay đổi cấu trúc lâm phần do các mức độ tác động khác nhau. Vì vậy

đề tài sẽ nghiên cứu dự báo tăng trưởng sinh khối, carbon lâm phần dựa trên mối

tương quan giữa sinh khối, carbon và tuổi cây rừng theo các cấp sinh khối, năng

suất khác nhau.

CHƯƠNG 4. KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN

4.1 Ước tính sinh khối và carbon cho cây cá thể rừng khộp

4.1.1 Biến số khối lượng thể tích gỗ (WD) và vỏ cây rừng (BaD) khi tham

gia xây dựng mô hình sinh trắc

Biến số khối lượng thể tích gỗ sẽ phản ảnh chính xác sinh khối khô và

lượng carbon tích lũy. Những loài khác nhau nếu có chung khối lượng thể tích

gỗ thì sẽ tích lũy sinh khối khô và carbon như nhau, nhiều tác giả như Chave và

cộng sự (2004), Basuki và cộng sự (2009), Henry và cộng sự (2010), Bảo Huy

(2012) khi xây dựng mô hình sinh trắc (allometric equations) để ước tính sinh

khối và carbon đã cho thấy khi sử dụng biến số WD sẽ làm tăng độ chặt chẽ của

mô hình xây dựng, do đó việc phân tích biến số WD cho kiểu rừng khộp là cần

thiết. Mặt khác đối với kiểu rừng khộp có đặc điểm là vỏ cây rất dày. Từ số liệu

ở phụ lục 2. Kết quả thống kê chung theo bảng 4.1 cho thấy thể tích phần vỏ

(Vba) của cây rừng khộp chiếm tới 31.66% tổng thể tích cây rừng (Vt), tỉ lệ giữa

phần vỏ và phần thân gỗ (Vst) là 49.79%. Mặt khác, khối lượng thể tích phần gỗ

và vỏ là không giống nhau, vì vậy cần thiết phải tính riêng thể tích cho phần gỗ

và vỏ để xác định chính xác sinh khối của cây rừng.

Bảng 4.1: So sánh thể tích vỏ với thể tích cây

Ý nghĩa Trung bình Sai tiêu chuẩn Phương sai mẫu Độ nhọn Độ lệch Nhỏ nhất Lớn nhất Dung lượng mẫu Biến động ở độ tin cậy 95% %Vba/Vt 31.66 10.12 102.48 -0.57 0.17 5.34 58.74 173 1.52 %Vba/Vst 49.79 23.93 572.72 0.64 0.87 5.65 142.36 173 3.59

Thử nghiệm kiểm tra mối quan hệ giữa khối lượng thể tích gỗ (WD) và vỏ

cây (BaD) với các biến số điều tra rừng thông dụng như DBH, H kết quả cho

thấy mối quan hệ rất thấp. Kết quả này cho thấy WD, BaD biến thiên ngẫu nhiên

theo kích thước cây và chỉ phụ thuộc đặc điểm sinh học của cây rừng. Có những

loài có WD, BaD lớn ngay ở cấp kính nhỏ. Minh họa mối quan hệ giữa DBH, H

BaD_g/cm3 DBH_cm H_m

173

với WD, H theo hình 4.1

WD_ g/cm3 DBH_cm H_m 0.4748 0.3698 17(cid:13) 0.7878 173

WD_ g/cm3 DBH_cm H_m

0.4748 173 0.3698 173

0.7878 173

BaD_g/cm3 DBH_cm 0.4061 H_m

173 0.2826 173

0.4061 173 0.7878 1173

0.2026 173 0.7878 173

Hình 4.1: Ma trận đám mây điểm mối quan hệ giữa WD, BaD với DBH, H

chung cho các loài của kiểu rừng khộp tỉnh Đăk Lăk.

4.1.1.1. Biến số khối lượng thể tích gỗ (WD) và vỏ riêng (BaD) cho từng loài

Đối với mỗi loài cây khác nhau thì đặc điểm sinh học là khác nhau do đó

khối lượng thể tích gỗ, vỏ của chúng cũng sẽ khác nhau. Mặt khác, đối với rừng

khộp, tổ thành loài tương đối đơn giản. Vì vậy, việc tính riêng khối lượng thể

tích gỗ và vỏ riêng cho từng loài là cần thiết và dễ thực hiện. Từ cơ sở dữ liệu

ghi trong phụ lục 3, đề tài đã xác định khối lượng thể tích gỗ và vỏ cho 17 loài

xuất hiện trong lâm phần điều tra. Số liệu cụ thể ghi trong phụ lục 4.

Bảng 4.2: Biến động và ước lượng khoảng WD, BaD cho các loài chủ yếu

của kiểu rừng khộp Đăk Lăk

WD_g/cm3

Ý nghĩa Trung bình Sai tiêu chuẩn Phương sai Độ nhọn Độ lệch Nhỏ nhất Lớn nhất Số loài Sai số tuyệt đối của ước lượng với độ tin cậy 95% BaD_g/cm4 0.477 0.114 0.013 -0.726 -0.144 0.293 0.665 17 0.058 0.667 0.087 0.008 -0.888 0.347 0.536 0.819 17 0.045

Kết quả phân tích đặc trưng mẫu WD và BaD của 17 loài xuất hiện

trong kiểu rừng nghiên cứu cho thấy:

 Độ lệch và độ nhọn của mẫu phân tích tiệm cận giá trị 0, do đó phân bố

WD, BaD tiệm cận chuẩn. Dữ liệu WD, BaD của đề tài là đại diện cho

khu vực nghiên cứu.

 WD biến động từ 0.536- 0.819 (g/cm3). Cho thấy giữa các loài khác

nhau có sự sai khác rõ rệt về WD. Trung bình WD=0.667 ±0.045

(g/cm3) với độ tin cậy 95%.

 BaD biến động từ 0.293 - 0.665 (g/cm3). Cho thấy giữa các loài khác

nhau có sự sai khác rõ rệt về BaD. Trung bình BaD = 0.477 ±0.0058

(g/cm3) với độ tin cậy 95%.

 Kết quả phân tích ANOVA về phương sai của 17 loài cho thấy:

- Đối với WD: Ftest = 11.857>F (0.05) =1.995 nên các loài khác nhau

có sự sai khác về WD.

- Đối với BaD: Ftest = 14.8269>F (0.05) =1.995 nên các loài khác

nhau có sự sai khác về BaD.

4.1.1.2. Khối lượng thể tích gỗ và vỏ theo nhóm loài chủ yếu.

Tổng số loài xuất hiện trong lâm phần điều tra là 17 loài, tuy nhiên chỉ một

số loài có tần suất xuất hiện phổ biến trong lâm phần rừng khộp là: Dầu đồng

39.2%, Cà chít 15.9%, Cẩm liên 12.9%, Chiêu liêu 7.2%, Dầu trà beng 6.0%,

Thầu tấu 4.9%, Căm xe 1.3%, Gáo 0.9%. Tổng tần suất xuất hiện của các loài

khác chỉ chiếm 10.7%. Vì vậy thử nghiệm so sánh về WD và BaD đối với 8 loài

chính trên, các loài phụ được xếp vào một nhóm. Kết quả phân tích phương sai

cho từng loài với P<0.05 cho thấy:

i) Nhóm khối lượng thể tích gỗ (WD):

Theo kết quả phân tích phương sai và gộp nhóm theo với độ tin cậy 95%

cho thấy đối với lâm phần kiểu rừng khộp nghiên cứu có thể chia thành 3 nhóm

loài có WD đồng nhất:

 Nhóm I: Gáo, Cẩm liên, Dầu đồng, Thầu tấu, Dầu trà beng có WD trung

bình là 0.629 (g/cm3)

 Nhóm II: Căm xe có WD trung bình là 0.729 (g/cm3)

 Nhóm III: Chiêu liêu, Cà chít có WD trung bình là 0.772 (g/cm3)

ii) Nhóm khối lượng thể tích vỏ (BaD):

Theo kết quả phân tích phương sai ở có thể chia thành 4 nhóm loài có BaD

đồng nhất như sau:

 Nhóm I: Dầu đồng, Gáo. BaD trung bình là 0.445 (g/cm3)

 Nhóm II: Căm xe, Thầu tấu, Cẩm liên. BaD trung bình là 0.519 (g/cm3)

 Nhóm III: Chiêu liêu, Dầu trà Beng. BaD trung bình là 0.558 (g/cm3)

 Nhóm IV: Cà chít BaD trung bình là 0.665 (g/cm3).

Hình 4.2: Biểu đồ phân tích phương sai nhóm WD, BaD

4.1.2 Mô hình ước tính sinh khối và carbon bộ phận cây cá thể phần trên

mặt đất

Sinh khối và carbon của cây rừng phần trên mặt đất tích lũy ở 4 bộ phận là:

Thân, vỏ, cành và lá cây. Mỗi bộ phận có đặc điểm sinh học riêng về sinh khối

và carbon tích lũy, do đó ước tính sinh khối và carbon cho từng bộ phận để tổng

hợp chung cho phần sinh khối trên mặt đất sẽ chính xác hơn khi chỉ dùng mô

hình ước lượng chung cho cả 4 bộ phận cây rừng (Bảo Huy, 2012). Sử dụng các

biến số DBH, H, WD, BaD, CA để thiết lập các mô hình từ một biến đến tổ hợp

các loại biến số cho từng bộ phận cây rừng.

4.1.2.1. Mô hình ước tính sinh khối (Bst), carbon phần thân cây (Cst)

Thân cây là phần lưu giữ sinh khối lớn nhất trong các bộ phận của cây.

Thiết lập các mô hình từ một đến đa biến bao gồm DBH, H và WD trên cơ sở dữ

liệu ghi ở phụ lục 5 và phụ lục 6. Các mô hình được xây dựng thể hiện ở bảng

4.3 và bảng 4.4.

Bảng 4.3: Mô hình ước tính sinh khối phần thân cây (Bst)

P

R2% (Adj .d.f) 94.84 0

Value N Cp CF AIC S% 169 0.0 1.07 -345.8 30.39

95.50 0

169 1.0 1.06 -367.8 27.54

Dạng hàm ln(Bst_kg) = -3.9903 + 2.75431ln(DBH_cm) log(Bst_kg) = -4.27612 + 2.45798log(DBH_cm) + 0.496022log(H_m) log(Bst_kg) = -3.11921 + 2.06576log(DBH_cm) + 0.76028log(H_m) + 1.77408log(WD_g_cm3) 97.72 0

169 2.0 1.03 -472.9 20.36 (Bst, Cst= Sinh khối và carbon phần thân không có vỏ: log, ln = logarit neper)

Bảng 4.4: Mô hính ước tính carbon phần thân cây (Cst)

P

R2% (Adj .d.f)

Value N Cp CF AIC S% 91 0.0 1.08 -161.9 34.60

95.73 0

92 1.0 1.07 -178.4 30.45

98.12 0

90 2.0 1.03 -248.9 19.55

Dạng hàm log(Cst_kg) = -4.95896 + 2.89157log(DBH_cm) 94.89 0 log(Cst_kg) = -5.46203 + 2.45175log(DBH_cm) + 0.757774log(H_m) log(Cst_kg) = -4.03354 + 2.11092log(DBH_cm) + 0.875608log(H_m) + 1.8437log(WD_g_cm3)

Kết quả ở bảng 4.3 và bảng 4.4 cho thấy sinh khối và carbon phần thân cây

có quan hệ chặt chẽ với các biến số điều tra rừng. Trong đó mô hình sử dụng đầy

đủ 3 biến số DBH, H và WD có các chỉ tiêu thống kê tốt nhất và biến động S%

thấp nhất . Tuy nhiên mô hình 2 biến DBH, H và mô hình đơn biến DBH cũng

có các chỉ tiêu thống kế tốt.

Thực tế việc áp dụng các mô hình có biến số WD là khó khăn do đó có thể

sử dụng các mô hình chỉ có DBH, H hoặc mô hình 1 biến DBH khi yêu cầu độ

chính xác không quá cao.

Tỷ lệ sinh khối khô so với sinh khối tươi trong mẫu phân tích của phần thân

cây là 0.612. Tỷ lệ carbon trong mẫu sinh khối khô là 0.542.

Hình 4.3: Biến động giữa giá trị sinh khối dự báo Bst và giá trị thực tế đối

với mô hình một biến DBH.

Hình 4.4. Biến động giữa giá trị carbon Cst dự báo và giá trị thực tế đối với

mô hình một biến DBH.

4.2.2.2. Mô hình ước tính sinh khối (Bba), carbon phần vỏ cây (Cba)

Từ đặc điểm cây rừng khộp cho thấy vỏ cây rừng khộp chiếm một lượng

sinh khối tương đối lớn. Phân tích sinh khối, carbon phần vỏ cho thấy tỷ lệ sinh

khối khô so với sinh khối tươi là 0.535. Tỷ lệ carbon ước tính từ sinh khối là

0.446. Thiết lập các mô hình ước tính sinh khối, carbon vỏ cây theo 5 loại biến

số. Cơ sở dữ liệu ở phụ lục 5 và phụ lục 6. Kết quả ở bảng 4.5 và bảng 4.6.

Bảng 4.5: Mô hình ước tính sinh khối phần vỏ cây (Bba)

P

R2% (Adj .d.f) 84.72

Value N Cp CF AIC S% 171 0.0 1.13 -236.9 44.99

85.54

170 1.0 1.13 -237.0 45.51

87.09

170 2.0 1.11 -255.2 41.59

90.91

171 3.0 1.08 -311.3 32.66

91.02

168 4.0 1.08 -314.5 32.09

Dạng hàm log(Bba_kg) = 4.0131 - 23.5636/DBH_cm log(Bba_kg) = -4.85614 + 0.995988log(DBH_cm^2H_m) - 0.00487276(H_m)^2 log(Bba_kg) = -2.47727 + 0.591593log(DBH_cm^3H_m) - 0.000140631(H_m)^3 - 0.8314921/(WD_g_cm3) log(Bba_kg) = -5.27416 - 1.50541(WD_g_cm3BAD_g_cm3) + 5.07993BAD_g_cm3 - 0.00119891H_m^2 + 0.52883log(DBH_cm^3H_m) log(Bba_kg) = -3.87151 - 0.561108WD_g_cm3^3 + 0.769004log(DBH_cm^2H_m) - 0.0593726H_m - 0.193921/(CA_m2) + 3.47094*(BAD_g_cm3)^2

Kết quả ở bảng 4.5 cho thấy quan hệ giữa sinh khối của vỏ cây rừng với các

biến số điều tra rừng là khá chặt chẽ. So với phần thân cây thì S% của các mô

hình ước tính vỏ cây là cao hơn. Mô hình tốt nhất là mô hình đầy đủ 5 biến số.

S% là 32.09%. Tương tự như các mô hình ước tính cho phần thân cây trong thực

tế có thể sử dụng mô hình chỉ chứa biến DBH, H vì áp dụng dễ dàng tính toán

đơn giản và độ tin cậy cao.

Hình 4.5: Biến động giữa giá trị sinh khối dự báo Bba và giá trị thực tế đối

với mô hình một biến DBH

Bảng 4.6: Mô hình ước tính carbon phần vỏ cây (Cba)

P

R2% (Adj .d.f)

Value N Cp CF AIC

S%

83.83

0.0

92 0.0 1.17 -104.5 50.54

84.40

0.0

93 1.0 1.17 -104.7 51.00

84.91

0.0

92 2.0 1.15 -108.9 47.78

89.92

0.0

93 2.0 1.10 -144.4 38.20

Dạng hàm log(Cba_kg) = -4.41517 + 2.11188log(DBH_cm) log(Cba_kg) = -5.76452 + 0.991991log(DBH_cm^2H_m) - 0.00445159(H_m)^2 log(Cba_kg) = -4.64595 + 0.883757log(DBH_cm^2H_m) - 0.00347321(H_m)^2 + 0.993665log(WD_g_cm3) log(Cba_kg) = -2.62498 + 1.53848log(DBH_cm) + 0.406462log(H_m) + 1.71109*log(BAD_g_cm3)

Kết quả ở bảng 4.6 cho thấy carbon vỏ cây Cba có mối quan hệ chặt với

biến số BaD. Khi dò tìm mối quan hệ cho thấy biến số CA không có mối quan hệ

với carbon vỏ cây. Mô hình tốt nhất là mô hình 3 biến số DBH, H, BaD với biến

động S%= 38.2% . Mô hình đơn biến DBH cũng có hệ số xác định cao, tuy

nhiên S% lớn là 50.54%. Biến số WD chỉ phản ánh tốt phần sinh khối thân cây,

ít ảnh hưởng tới vỏ cây rừng.

Hình 4.6: Biến động giữa giá trị carbon dự báo Cba và giá trị thực tế đối với

mô hình một biến DBH

4.1.2.3. Mô hình ước tính sinh khối (Bbr), carbon phần cành cây (Cbr)

Phân tích sinh khối và carbon cành cây cho thấy tỷ lệ sinh khối khô phần

cành cây là 0.535, tỷ lệ carbon là 0.481. Từ cơ sở dữ liệu ở phụ lục 5 và phụ lục

6, thử nghiệm thiết lập các mô hình tương quan với 4 loại biến số DBH, H, WD

và CA (Diện tích tán lá), cho thấy sinh khối và carbon phần cành cây có quan hệ

chặt chẽ với biến số DBH, CA. Biến số WD và H không có mối quan hệ rõ rệt.

Mô hình tối ưu nhất là mô hình 2 biến số DBH, CA với các chỉ tiêu AIC, CF,

S% tốt nhất. Mô hình đơn biến DBH cũng có hệ số xác định cao. Tuy nhiên sai

số thực tế S% của mô hình tương đối lớn. Kết quả chi tiết ở bảng 4.7 và bảng

4.8.

Biến số CA là biến số dễ dàng tính toán trong thực tế vì chỉ cần đo đường

kính tán lá và sử dụng công thức chuyển đổi về diện tích. Do đó trong thực tế đề

nghị nên áp dụng dạng mô hình 2 biến DBH, CA để ước tính sinh khối, carbon

phần cành cây có độ tin cậy cao và giảm được sai số so với số liệu thực tế.

Bảng 4.7: Mô hình ước tính sinh khối phần cành cây (Bbr)

P

Value N Cp CF AIC S% 166 0.0 1.20 -165.8 57.64

89.25

166 1.0 1.19 -166.3 57.51

91.58

165 1.0 1.15 -203.0 47.41

89.61

166 1.0 1.19 -170.1 55.31

166 2.0 1.20 -161.4 58.00

89.04

166 2.0 1.20 -160.6 54.06

R2% ( Adj Dạng hàm .d.f) ln(Bbr_kg) = -5.79402 + 3.0741ln(DBH_cm) 89.15 log(Bbr_kg) = -5.63896 + 3.24601log(DBH_cmH_m) - 3.52945log(H_m) log(Bbr_kg) = -4.31163 + 0.582115log(CA_m2) + 2.06002log(DBH_cm) log(Bbr_kg) = -4.73269 - 0.23148H_m + 1.80217log(DBH_cmH_m) + 1.61412log(WD_g_cm3) + 0.0757519DBH_cm log(Bbr_kg) = -7.35136 + 1.27654log(DBH_cm^2H_m) + 1.70755log(WD_g_cm3) + 6.789471/(H_m) 88.98 log(Bbr_kg) = -3.13451 + 0.730497log(CA_m2) + 0.921822log(DBH_cmH_m) + 1.17002*log(WD_g_cm3)

Bảng 4.8: Mô hình ước tính carbon phần cành cây (Cbr)

P

R2% ( Adj .d.f)

Value N Cp CF AIC S%

88.47 82.79

0 0

89 0.0 1.23 -74.3 61.87 91 0.0 1.36 -39.9 74.15

88.50

89 1.0 1.23 -73.6 59.98

90.08

91 1.0 1.19 -89.1 54.84

90.13

91 2.0 1.19 -88.5 53.00

Dạng hàm ln(Cbr_kg) = -6.41794 + 2.98735ln(DBH_cm) ln(Cbr_kg) = -1.2047 + 1.34531ln(CA_m2) log(Cbr_kg) = -7.52042 - 0.126875H_m + 1.01182log(DBH_cm^3H_m) log(Cbr_kg) = -4.47617 + 0.617738log(CA_m2) + 1.78883log(DBH_cm) log(Cbr_kg) = -5.21352 - 0.0719546H_m + 0.62676log(CA_m2) + 0.822982log(DBH_cm^2*H_m)

Hình 4.7: Biến động giữa giá trị sinh khối, carbon dự báo và giá trị thực tế

đối với mô hình cho phần cành cây

4.1.2.4. Mô hình ước tính sinh khối (Bl), carbon phần lá cây (Cl)

Đặc điểm của rừng khộp là rụng lá theo mùa, do đó cần thiết phải xây dựng

các mô hình sinh trắc để xác định sinh khối, carbon rừng theo các thời điểm khác

nhau. Phân tích sinh khối và carbon phần lá cây cho thấy. Tỷ lệ sinh khối

khô/tươi là 0.405; tỷ lệ carbon so với sinh khối khô là 0.413. Dò tìm các mối

quan hệ giữa sinh khối, carbon lá cây với 3 loại biến số DBH. H và CA. Cơ sở

dữ liệu ở phụ lục 5 và phụ lục 6. Kết quả ở bảng 4.9 và bảng 4.10.

Bảng 4.9: Mô hình ước tính sinh khối lá cây (Bl)

P

R2 ( Adj .d.f)

Value n Cp CF AIC S% 171 0.0 1.16 -200.4 51.34 168 0.0 1.17 -194.0 47.99

80.73 0

171 1.0 1.16 -201.2 50.05

86.13 0

169 1.0 1.11 -257.9 39.72

86.17 0

169 2.0 1.11 -257.4 39.46

Dạng hàm ln(Bl_kg) = -4.34369 + 2.00601ln(DBH_cm) 80.53 0 ln(Bl_kg) = -1.02122 + 0.975026ln(CA_m2) 80.35 0 log(Bl_kg) = -5.08295 - 0.0904559H_m + 0.682902log(DBH_cm^3H_m) log(Bl_kg) = -3.15158 + 1.23039log(DBH_cm) + 0.436618log(CA_m2) log(Bl_kg) = -3.60352 - 0.0508735H_m + 0.430391log(CA_m2) + 0.415688log(DBH_cm^3*H_m)

Bảng 4.10: Mô hình ước tính carbon lá cây (Cl)

P Val ue n Cp CF AIC 0 0

S% 92 0.0 1.21 -86.2 59.49 92 0.0 1.21 -86.5 52.71

83.41

92 1.0 1.19 -93.6 53.98

86.59

91 1.0 1.14 -114.0 46.89

87.92

91 2.0 1.13 -122.5 43.33

R2 (Adj Dạng hàm .d.f) ln(Cl_kg) = -5.66064 + 2.15314ln(DBH_cm) 81.82 ln(Cl_kg) = -1.88872 + 0.992455ln(CA_m2) 81.87 log(Cl_kg) = -6.54159 - 7.30946E-7H_m^5 + 0.53138log(DBH_cm^4H_m) log(Cl_kg) = -3.96823 + 0.504292log(CA_m2) + 1.15525log(DBH_cm) log(Cl_kg) = -4.79822 + 0.526293log(CA_m2) + 0.545876log(DBH_cm^2H_m) - 0.0000123795*(H_m)^4

Từ kết quả ở bảng 4.9 và bảng 4.10 cho thấy trong 4 bộ phận cây rừng trên

mặt đất thì sinh khối, carbon lá cây có quan hệ thấp nhất với các biến số điều tra

rừng. Các mô hình xây dựng cho thấy mô hình 3 biến số DBH, H, CA có quan

hệ tốt nhất với S% thấp nhất. Khi có sự tham gia của biến H thì dạng tổ hợp biến

(DBH*H) là tối ưu nhất khi xây dựng hàm. Do đó khi áp dụng tính toán thực tế

có thể sử dụng mô hình đơn biến DBH để xác định sinh khối, carbon lá cây.

Hình 4.8: Biến động giữa giá trị sinh khối, carbon dự báo và giá trị thực tế

đối với mô hình cho phần lá cây

Qua thử nghiệm thiết lập các mô hình ước tính sinh khối, carbon cho 4 bộ

phận cây rừng trên mặt đất cho thấy thân cây và vỏ cây là bộ phận có thể ước

tính sinh khối, carbon tốt nhất qua mô hình. Bộ phận cành và lá cây có biến động

lớn giữa giá trị dự báo từ mô hình và giá trị thực tế. Đối với vỏ cây, sử dụng biến

số BaD thay thế cho biến WD sẽ giúp ước tính sinh khối, carbon vỏ cây tốt hơn.

Trong khi đó đối với bộ phận cành và lá có quan hệ tốt nhất với biến số DBH và

CA. Việc xác định biến số CA trong thực tế là dễ dàng do đó cần thiết phải có

mặt biến số CA để ước tính chính xác sinh khối, carbon cho cành và lá cây.

Sử dụng mô hình một biến DBH đã xây dựng để xác định sinh khối và

lượng carbon cho 4 bộ phận ở các cấp kính. Chuyển đổi sang lượng CO2 theo

công thức CO2 =3.67 *C. Số liệu tính toán thể hiện ở bảng 4.11.

Bảng 4.11: Sinh khối, carbon, CO2 hấp thụ của 4 bộ phận cây rừng

Bst (kg) Cst (kg) Bbr (kg) Cba (kg) CO2 (kg) Tổng C (kg)

Bl (kg) 0.3 3.0 8.3

DBH (cm) 5 15 25 35 45 55

Bba (kg) 0.7 0.4 0.5 1.6 17.7 12.6 32.1 11.5 131.0 21.6 77.4 60.4 331.0 28.2 169.9 16.3 204.7 661.4 32.8 368.0 26.9 423.4 1149.6 36.0 681.9 40.2 756.4 Cl Cbr (kg) (kg) 5.2 1.4 0.1 0.2 0.4 102.2 1.2 27.9 3.7 5.3 3.6 116.3 426.6 10.8 24.5 7.3 301.0 1104.7 22.0 66.9 37.5 141.7 12.6 615.2 2257.9 57.3 258.1 19.4 1091.2 4004.7

Kết quả tính toán cho thấy, về sinh khối: tỷ lệ các bộ phận thân, cành, vỏ, lá

lần lượt là: 60.3%; 33.8%; 3.4% và 2.5%. Về carbon: tỷ lệ 4 bộ phận tương ứng

là 68.8%; 23.1%; 6.1% và 2.1%. Minh họa theo hình 4.9.

Hình 4.9: Tỷ lệ sinh khối và carbon 4 bộ phận cây gỗ trên mặt đất

4.1.3 Mô hình ước tính sinh khối và carbon cây cá thể chung cho các loài

Sinh khối và carbon cây rừng gồm phần sinh khối trên mặt đất (AGB) và

phần sinh khối dưới mặt đất (BGB). Trong đó tiếp cận bể chứa BGB là rất khó

khăn và tốn kém. Do đó, các nghiên cứu trên thế giới chỉ chú trọng vào bể chứa

AGB. Các nghiên cứu thiết lập mô hình chỉ dừng lại ở ước tính sinh khối khô, và

sử dụng hệ số chuyển đổi sinh khối sang carbon CF của IPCC (2006), CF=0.47.

Chưa có nghiên cứu nào phân tích carbon mẫu và thiết lập mô hình ước tính trực

tiếp lượng carbon. Các biến số tham gia mô hình thông thường là DBH, H. Các

nghiên cứu của nhiều tác giả sau này đã cho thấy các biến số WD, CA khi tham

gia xây dựng mô hình sẽ là tăng độ tin cậy cho mô hình thiết lập. Basuki (2009),

Bảo Huy (2012) đã sử dụng dạng hàm power và so sánh với dạng hàm parabol

bậc cao của các tác giả trước đây như Brown (1989), Chave (2005) cho thấy

dạng hàm power sẽ giảm được biến động của mô hình xây dựng.

Tại Việt Nam, Bảo Huy (2012) đã thiết lập hệ thống mô hình ước tính sinh

khối, phân tích và ước tính trực tiếp lượng carbon tích lũy, các mô hình có độ tin

cậy cao và biến động thấp cho kiểu rừng lá rộng thường xanh. Nghiên cứu cũng

chỉ ra đối với cấu trúc rừng và kiểu rừng khác nhau thì năng lực tích lũy sinh

khối và carbon là khác nhau. Do đó cần thiết phải xây dựng những mô hình cụ

thể cho các kiểu rừng khác nhau để tính toán chính xác sinh khối và carbon của

kiểu rừng đó.

Rừng khộp Việt Nam chưa có nghiên cứu cụ thể nào về sinh khối, carbon

các bể chứa, do đó cần thiết phải thiết lập các mô hình sinh trắc để tính toán

chính xác sinh khối, carbon cho kiểu rừng này. Đề tài sử dụng phối hợp 6 loại

biến số là DBH, H, WD, BaD, CA, V để thử nghiệm thiết lập các mô hình ước

tính sinh khối và carbon cho cả 2 bể chứa AGB và BGB . Các mô hình được

thiết lập dựa trên các chỉ tiêu thống kê để xác định được các mô hình tối ưu nhất.

4.1.3.1. Mô hình ước tính sinh khối và carbon cho phần sinh khối trên mặt

đất chung cho các loài.

a) Mô hình ước tính sinh khối cây rừng trên mặt đất (AGB):

Bể chứa AGB cây cá thể là tổng sinh khối của 4 bộ phận phần trên mặt đất

của cây rừng, kết quả xây dựng hàm ước tính sinh khối với 5 loại biến số là

DBH, H, WD, BAD, CA ở bảng 4.12. Cơ sở dữ liệu ở phụ lục 7.

Bảng 4.12: Mô hình ước tính sinh khối AGB từ biến số điều tra rừng

P

R2% (Adj .d.f) 96.71

Value n Cp CF AIC S% 162 0.0 1.04 -418.8 22.78

95.92

167 1.0 1.05 -388.0 25.82

97.59

164 1.0 1.03 -470.3 19.45

164 2.0 1.03 -478.4 18.87

97.79

166 3.0 1.03 -486.1 18.16

98.00

163 3.0 1.02 -490.5 17.80

Dạng hàm ln(AGB_kg) = -3.13468 + 2.68072ln(DBH_cm) log(AGB_kg) = -3.25897 + 0.183087log (H_m) + 2.5682log(DBH_cm) log(AGB_kg) = -2.12711 + 2.48585log(DBH_cm) + 1.26883log(WD_g_cm3) log(AGB_kg) = -2.21528 + 0.221139log(H_m) + 2.34555log(DBH_cm) + 1.31224log(WD_g_cm3) 97.72 log(AGB_kg) = -1.9769 + 2.27912log(DBH_cm) + 0.27173log(H_m) + 0.972404log(WD_g_cm3) + 0.473855log(BAD_g_cm3) log(AGB_kg) = -2.0305 + 2.0459log(DBH_cm) + 0.369521log(H_m) + 1.28404log(WD_g_cm3) + 0.13247log(CA_m2) log(AGB_kg) = -1.78907 + 1.98792log(DBH_cm) + 0.389925log(H_m) + 0.866575log(WD_g_cm3) + 0.475125log(BAD_g_cm3) + 0.140754*log(CA_m2)

98.28

0 163 4.0 1.02 -513.7 16.59

Từ kết quả cho thấy mô hình tốt nhất là mô hình đầy đủ 5 loại biến số. Biến

động S% là thấp nhất 16.59%. Tuy nhiên dạng hàm 3 biến số DBH, H, WD cũng

rất tốt với hệ số xác định 97.72% với CF, AIC tốt nhất và S% là 18.87%. Mô

hình 2 biến số DBH, H có hệ số xác định thấp nhất và biến động lớn nhất là S%

= 25,82%. Trong trường hợp sử dụng các mô hình đơn giản nên áp dụng mô

hình đơn biến DBH.

Hình 4.10: Mô hình AGB= f(DBH)

Để đánh giá độ tin cậy của các mô hình thiết lập. Tiến hành so sánh biến

động giữa AGB quan sát từ với giá trị từ các hàm đã thiết lập với kiểu rừng khô

rụng lá, rừng khộp của các tác giả: Brown (1989), Ketterings (2001), Kiyono và

Hastaniah (2005), 4 hàm của Basuki (2009) cho 4 loài gồm Dipterocarp,

Palaquium, Hopea và Shorea. So sánh thêm 2 hàm mà 2 tổ chức trong nước là

RCFEE và CFIC đã thiết lập cho rừng khộp Tây Nguyên và Đông Nam Bộ. Kết

quả ở bảng 4.13.

Bảng 4.13: So sánh biến động S% của mô hình ước tính AGB từ biến số DBH rừng khộp

Tác giả Dạng hàm S%

Brown AGB(kg/cây)=exp (-1.996+2.320*ln( DBH)) 38.59

Ketterings ln(AGB) = 2.59 x ln(DBH) -2.75 28.91

Kiyono, Hastaniah AGB = 0,1008 x DBH2.5264 62.61

Basuki_Dipterocarp ln(AGB)=2.007*ln(DBH)-2.187 53.77

Basuki _Palaquium ln (AGB)=1.817*ln(DBH)-1.663 54.04

Basuki_Hopea ln (AGB)=2.116*ln(DBH)-2.856 66.45

Basuki_Shorea ln (AGB)=2.371*ln(DBH)-2.193 32.18

RCFEE_Tây nguyên AGB = 0.14*DBH 2.31 39.25

CFIC_Đông Nam Bộ AGB = 0.0670*D2.5915 32.55

Mô hình so sánh ln(AGB_kg) = -3.13468 + 2.68072*ln(DBH_cm) 22.78

(DBH, D= đường kính ngang ngực_ D1.3) Kết quả so sánh trên cho thấy sự phù hợp của mô hình thiết lập dựa trên số

liệu thu thập thực tế cho vùng rừng khộp tỉnh Đăk Lăk. Khi chỉ sử dụng mô hình

đơn biến DBH đã giúp giảm sai số so với dạng hàm có biến động thấp nhất của

Ketterings xuống 6.13% và so với dạng hàm biến động thấp nhất của Basuki là

9.4%. Dựa trên nguồn dữ liệu về WD, BaD đối với từng loài, tiến hành đo tính

để xác định biến số CA để sử dụng dạng hàm 5 biến số sẽ cho độ tin cậy cao

nhất đối với số liệu thu thập sinh khối trong thực tế.

b) Mô hình ước tính carbon cây rừng trên mặt đất (C(AGB).

Trên cơ sở dự liệu phân tích carbon, thử nghiệm thiết lập các mô hình ước

tính trực tiếp carbon bể chứa AGB từ 5 loại biến số khác nhau. Kết quả ở bảng

4.14. Dữ liệu thiết lập hàm ghi trong phụ lục 6.

Bảng 4.14: Mô hình ước tính carbon phần sinh khối trên mặt đất

P

R2% ( Adj .d.f)

Value N Cp CF AIC S%

96.97

83 0.0 1.04 -199.9 24.77

96.51

86 1.0 1.05 -195.3 26.26

97.21

84 1.0 1.04 -208.4 23.36

93.71

90 2.0 1.10 -149.3 36.73

98.01

85 2.0 1.03 -238.8 19.13

98.08

88 4.0 1.03 -247.8 18.28

85 3.0 1.03 -243.9 18.35

98.29

88 5.0 1.03 -252.6 18.09

Dạng hàm ln(C_AGB__kg) = -4.22693 + 2.83379ln(DBH_cm) log(C_AGB__kg) = -4.35124 + 2.56549log(DBH_cm) + 0.366245log(H_m) log(C_AGB__kg) = -3.77607 + 2.56087log(DBH_cm) + 0.14034log(CA_m2) log(C_AGB__kg) = -4.63988 + 1.04451log(DBH_cm^2H_m) log(C_AGB__kg) = -3.27357 + 2.30199log(DBH_cm) + 0.458476log(H_m) + 1.38421log(WD_g_cm3) log(C_AGB__kg) = -2.8789 + 2.12001log(DBH_cm) + 0.653502log(H_m) + 0.855549log(WD_g_cm3BAD_g_cm3) log(C_AGB__kg) = -3.00421 + 2.09159log(DBH_cm) + 0.467618log(H_m) + 1.27484log(WD_g_cm3) + 0.115394log(CA_m2) 98.15 log(C_AGB__kg) = -2.62387 + 1.91688log(DBH_cm) + 0.660984logH_m) + 0.806908log(WD_g_cm3BAD_g_cm3) + 0.110523*log(CA_m2)

Kết quả ở bảng 4.14 cho thấy tương tự như mô hình ước tính sinh khối.

Mô hình dạng 5 biến số có hệ số xác định cao nhất là R2= 98.29 % các chỉ tiêu

AIC, CF tốt nhất, biến động S% so với thực tế thấp nhất là 18.09%. Đối với áp

dụng đo tính không yêu cầu độ tin cậy tối ưu thì mô hình hàm đơn biến DBH có

thể sử dụng. Mô hình này cũng có hệ số xác định cao. Biến động S% là 24.77%

Hình 4.11: Mô hình ước tính C(AGB) đơn biến DBH

4.1.3.2. Mô hình ước tính sinh khối và carbon phần sinh khối dưới mặt đất

của cây rừng chung cho các loài

Sinh khối dưới mặt đất của cây rừng là toàn bộ phần rễ cây rừng. Tiếp cận

để xác định sinh khối và carbon cho bể chứa này là khó khăn. Chưa có nghiên

cứu cụ thể nào trên thế giới thiết lập mô hình ước tính trực tiếp bể chứa này mà

hầu hết đều sử dụng hệ số chuyển đổi từ phần sinh khối trên mặt đất (AGB) sang

sinh khối dưới mặt đất theo công thức BGB=R*(AGB), theo IPCC(2006) thì

BGB=20% AGB. Sau khi có được số liệu sinh khối sẽ sử dụng hệ số CF để tính

toán lượng carbon cho bể chứa BGB. Bảo Huy (2012) đã thử nghiệm thiết lập

được một số mô hình xác định trực tiếp sinh khối và carbon bể chứa BGB. Kết

quả nghiên cứu cho thấy, ước lượng bể chứa này thường gặp biến động lớn hơn

so với bể chứa AGB. Do đó, cần thiết thử nghiệm thiết lập thêm các mô hình ước

tính sinh khối carbon bể chứa BGB.

Đề tài thử nghiệm thiết lập mô hình ước tính sinh khối, carbon bể chứa

BGB từ 5 loại biến số tương tự như bể chứa AGB. Kết quả ở bảng 4.15 và bảng

4.16. Bộ dữ liệu thiết lập hàm ghi trong phụ lục 7 và phụ lục 8.

Bảng 4.15: Mô hình ước tính sinh khối BGB

P

R2% (Adj .d.f)

Dạng hàm

Value n Cp CF AIC S%

89.48

108 0.0 1.26 -78.5 39.10

85.60

108 0.0 1.11 -168.2 38.18

84.92

109 1.0 1.11 -164.0 37.40

87.05

108 2.0 1.10 -177.1 34.86

108 3.0 1.08 -188.9 31.75

BGB_kg = -3.14015 + 0.0960443*DBH_cm^2 log(BGB_kg) = -0.69817 + 0.445673*log(DBH_cm)^2 log(BGB_kg) = -5.5058 + 0.985257*log(DBH_cm^2*H_m) + 5.17886*1/(H_m) log(BGB_kg) = -4.29342 + 0.901779*log(DBH_cm^2*H_m) + 1.31601*log(WD_g_cm3) + 4.81987*1/H_m log(BGB_kg) = -4.77176 + 1.32129*log(DBH_cm*H_m) + 0.868656*log(WD_g_cm3) + 0.223455*log(CA_m2) + 6.29779*1/H_m 88.41 log(BGB_kg) = -5.62761 + 1.32193*log(DBH_cm*H_m) + 6.32033*1/H_m + 1.07135*(WD_g_cm3)^2 + 0.225843*log(CA_m2)

88.47

108 3.0 1.08 -189.5 31.52

Mô hình đơn biến DBH có hệ số xác định R2 cao nhất, Cp và AIC thấp nhất

tuy nhiên biến động lại lớn nhất là S% = 39.1%. Biến số H chỉ có ảnh hưởng tới

mô hình xây dựng khi tổ hợp biến với DBH với dạng DBH*H. Sử dụng mô hình

4 biến số có sự tham gia của biến WD, CA sẽ có biến động thấp nhất S% là

31.52%. Thực tế biến số CA dễ dàng thu thập số liệu trong thực tế, vì vậy lựa

chọn mô hình có sự tham gia của biến số CA khi ước tính sinh khối bể chứa

BGB sẽ đảm bảo độ tin cậy cho mô hình sử dụng .

Bảng 4.16: Mô hình ước tính carbon bể chứa BGB (C (BGB)

P

R2% (Adj .d.f)

Dạng hàm

Value N Cp CF AIC S%

87.24

74 0.0 1.16 -83.9 50.95

82.48

74 0.0 1.17 -81.9 48.40

81.58

77 1.0 1.18 -81.0 49.91

83.49

77 1.0 1.16 -89.5 46.40

84.84

77 2.0 1.14 -95.1 45.55

C_BGB_kg = (-0.310041 + 0.190661*DBH_cm)^2 log(C_BGB_kg) = -1.62724 + 0.44178*log(DBH_cm_1)^2 log(C_BGB_kg) = -8.44872 + 1.80345*log(DBH_cm*H_m) + 10.2611*1/(H_m) log(C_BGB_kg) = -2.676 + 1.86833*log(DBH_cm) + 1.62305*log(WD_g_cm3) log(C_BGB_kg) = -8.06405 + 1.56441*log(DBH_cm*H_m) + 8.55478*1/H_m + 2.22922*(WD_g_cm3)^2 log(C_BGB_kg) = -6.37458 + 1.1936*log(DBH_cm*H_m) + 2.16671*(WD_g_cm3)^2 + 0.238635*log(CA_m2) + 6.23146*1/H_m 87.38

76 3.0 1.12 -105.8 38.64

Đối với ước tính carbon, kết quả xây dựng mô hình cho thấy, carbon rễ cây

rừng biến động lớn hơn so với sinh khối của nó khi áp dụng cùng một dạng hàm

và loại biến số tham gia xây dựng mô hình. Mô hình đơn biến có biến động S%

rất lớn là 50.95%. Sử dụng mô hình 4 biến số sẽ có biến động thấp nhất là

38.64%.

Từ dữ liệu quan sát xác định được tỉ lệ BGB= 0.34*AGB, đây là tỷ lệ này

cao hơn rất nhiều của tỷ lệ của IPCC (2006) là 0.2. Điều này chứng tỏ hệ rễ cây

rừng khộp rất lớn. Nếu chỉ sử dụng hệ số của IPCC (2006) sẽ ảnh hưởng đến ước

lượng tổng sinh khối cây rừng rất nhiều. Phân tích hàm lượng carbon trong rễ

cho thấy tỷ lệ carbon/ sinh khối là 0.39; thấp hơn hệ số của IPCC (2006) là 0.47.

Từ các mô hình đã thiết lập, sử dụng mô hình đơn biến DBH để tính toán

lượng carbon cho cả 5 bộ phận cây trên và dưới mặt đất theo cấp kính. Sử dụng

công thức CO2 =3.67*C. Kết quả ở bảng 4.17, minh họa ở hình 4.12.

Bảng 4.17: Lượng carbon và CO2

ở 5 bộ phận cây gỗ theo các cấp kính

DB H cm

C(BGB) (kg/tree ) Tổng C (kg/tree ) CO2 (kg/tree )

5 15 25 35 45 55

0.6 5.0 19.1 52.3 118.4 236.8

2.0 32.9 135.4 353.2 733.6 1328.0

7.4 120.8 496.9 1296.3 2692.5 4873.7

Cst (kg/tree ) 0.7 17.7 77.4 204.7 423.4 756.4 Cba (kg/tree ) 0.4 3.7 10.8 22 37.5 57.3 Cbr (kg/tree ) 0.2 5.3 24.5 66.9 141.7 258.1 Cl (kg/tree ) 0.1 1.2 3.6 7.3 12.6 19.4

Hình 4.12: Tỷ lệ carbon tích lũy ở 5 bộ phận cây gỗ rừng khộp

Kết quả cho thấy trung bình lượng carbon lưu giữ nhiều nhất ở phần thân

cây là 57.3%, tiếp theo là phần cành cây 19.2%, rễ cây rừng lưu giữ 16.75 tổng

lượng carbon của cây, vỏ cây chiếm 5.1% và thấp nhất là lá cây với 1.7%.

4.1.4 Mô hình ước tính sinh khối và carbon theo loài, nhóm loài chủ yếu.

Mỗi loài đều có đặc điểm sinh học khác nhau do đó năng lực tích lũy sinh

khối, carbon là không đồng nhất giữa các loài. Thiết lập các mô hình ước tính

sinh khối, carbon riêng cho từng loài nhằm ước tính chính xác hơn tổng sinh

khối, carbon cây gỗ. Đối với rừng khộp có tổ thành loài đơn giản, và luôn có

những loài chiếm ưu thê với phân bố phổ biến, do đó cần xác đinh những nhóm

loài chủ yếu để thiết lập các mô hình sinh trắc.

Đề tài thử nghiệm xây dựng các mô hình ước tính sinh khối và carbon cho

8 loài chủ yếu có tần suất xuất hiện chủ đạo trong lâm phần rừng khộp nghiên

cứu gồm: Dầu đồng, Cà chít, Chiêu liêu, Cẩm liên, Dầu trà beng, Căm xe, Gáo

và Thầu tấu. Các loài phụ khác do có tần suất xuất hiện thấp nên xếp những loài

này chung thành một nhóm. Mô hình xây dựng theo 2 biến số cơ bản trong điều

tra rừng là DBH, H. Trên cơ sở dữ liệu sắp xếp theo 8 loài. Xây dựng các mô

hình 1 biến đơn DBH và mô hình 2 biến DBH, H. Kết quả ở các bảng: Bảng

4.18, bảng 4.19, bảng 4.20, bảng 4.21, bảng 4.22 và bảng 4.23.

Bảng 4.18: Mô hình AGB=f(DBH) theo loài chủ yếu của rừng khộp

P

R2% ( Adj .d.f)

Value n Cp CF AIC S%

Loài

95.16

63 0.0 1.07 -317.5 23.64

Dau_dong

97.52

19 0.0 1.03 -77.0 19.06

98.90

10 0.0 1.01 -36.1 10.83

Chieu_lieu Dau_tra_ beng

89.70

23 0.0 1.01 -106.6 14.31

Ca_chit

95.03

9 0.0 1.04 -25.8 34.44

Cam_lien

97.23

8 0.0 1.02 -24.3 10.70

Cam_xe

90.64

7 0.0 1.05 -15.6 22.26

Thau_tau

94.91

12 0.0 1.01 -45.9 11.25

92.14

16 0.0 1.17 -47.8 49.52

Dạng hàm log(AGB_kg) = -3.15284 + 2.66378log(DBH_cm) AGB_kg = exp(-3.09104 + 2.68859ln(DBH_cm)) AGB_kg = exp(-2.99357 + 2.63655ln(DBH_cm)) AGB_kg = exp(6.64738 - 33.9334/DBH_cm) log(AGB_kg) = -3.22095 + 2.7269log(DBH_cm) log(AGB_kg) = -2.38581 + 2.40686log(DBH_cm) log(AGB_kg) = -3.21953 + 2.68516log(DBH_cm) AGB_kg = exp(5.75868 - 26.4371/DBH_cm) ln(AGB_kg) = -3.52599 + 2.74901*ln(DBH_cm)

Gao Các loài khác

Bảng 4.19: Mô hình AGB=f(DBH, H) theo loài chủ yếu của rừng khộp

P

R2% (Adj .d.f)

Value n Cp CF AIC

S%

Loài

97.04

60 1.0 1.04 -314.8 23.23

Dau_dong

98.00

19 1.0 1.02 -77.1 17.52

98.86

10 1.0 1.01 -34.0 10.37

Chieu_lieu Dau_tra_ beng

91.76

23 1.0 1.01 -107.1 11.67

Ca_chit

94.29

9 1.0 1.04 -23.1 34.08

Cam_lien

96.67

8 1.0 1.02 -21.6 11.13

Cam_xe

91.30

7 1.0 1.05 -13.8 17.92

Thau_tau

12 2.0 1.01 -46.0 11.31

Dạng hàm log(AGB_kg) = -3.25995 + 2.57409log(DBH_cmH_m) - 2.41268log(H_m) log(AGB_kg) = -3.02056 + 2.31762log (DBH_cmH_m) - 1.89004log(H_m) log(AGB_kg) = -2.86686 + 2.70316log(DBH_cmH_m) - 2.83981log(H_m) log(AGB_kg) = -2.40608 + 2.04979log(DBH_cmH_m) - 1.5066log(H_m) log(AGB_kg) = -3.25755 + 2.69174log(DBH_cmH_m) - 2.62888LOG(H_m) log(AGB_kg) = -2.40322 + 2.38613log(DBH_cmH_m) - 2.3535log(H_m) log(AGB_kg) = -11.1426 + 6.407111/log(H_m) + 2.55568log(DBH_cmH_m) log(AGB_kg) = -1.97216 + 0.567691log(DBH_cm^3H_m) 95.49 log(AGB_kg) = -4.08667 + 1.06142log(DBH_cm^2*H_m)

93.41

16 2.0 1.15 -48.6 40.07

Gao Các loài khác

Bảng 4.20: Mô hình C_AGB=f(DBH, H) theo loài chủ yếu rừng khộp

P

R2% ( Adj .d.f)

Loài

Value n Cp CF AIC S%

97.95

39 2.0 1.03 -193.4 19.9

97.29

41 1.0 1.04 -196.4 24.2

Dau_dong

91.19

9 0.0 1.04 -25.5 18.9

9 2.0 1.02 -28.5 12.9

Chieu_lieu

99.12

7 0.0 1.01 -21.2 8.1

Dạng hàm log(C_AGB__kg) = -4.02779 + 2.76402log(DBH_cm) log(C_AGB__kg) = -4.35963 + 2.80673log(DBH_cmH_m) - 2.72125log(H_m) C_AGB__kg = exp(6.28974 - 40.6303/DBH_cm) log(C_AGB__kg) = -4.66747 + 0.619411log(DBH_cm^4H_m) 99.00 log(C_AGB__kg) = -3.6929 + 2.63629log(DBH_cm) C_AGB__kg = exp(-4.16049 + 2.67982log((DBH_cm)))

90.44

12 0.0 1.19 -30.3 35.9

Dau_tra_ beng

Bảng 4.21: Mô hình BGB=f(DBH) theo loài chủ yếu rừng khộp

P

Loài

Dạng hàm

Value n Cp CF AIC S%

R2% ( Adj .d.f)

92.57

43 2.0 1.07 -198.0 29.8

Dau_dong

87.83

12 0.0 1.06 -36.5 26.6

85.43

7 0.0 1.15 -12.2 38.8

Chieu_lieu Dau_tra_ beng

54.02

10 0.0 1.11 -25.0 35.0

Ca_chit

7 0.0 1.04 -16.7 18.1

Cam_lien

55.69

7 0.0 1.09 -13.6 56.2

Cam_xe

log(BGB_kg) = -3.88491 + 2.3844*log(DBH_cm) log(BGB_kg) = -1.57458 + 1.6736*log(DBH_cm) log(BGB_kg) = -3.32804 + 2.21074*LOG(DBH_cm) log(BGB_kg) = -5.1427 + 2.92698*log(DBH_cm) log(BGB_kg) = -4.45611 + 2.64199*log(DBH_cm) 89.45 log(BGB_kg) = -2.59436 + 2.05371*log(DBH_cm) BGB_kg = exp(4.61151 - 28.6731/DBH_cm)

91.72

6 0.0 1.03 -13.7 15.5

Gao

Bảng 4.22: Mô hình BGB=f(DBH,H) theo loài chủ yếu rừng khộp

P

Loài

Dạng hàm

Value n Cp CF AIC S%

R2% ( Adj .d.f)

92.71

43 -1.0 1.07 -197.4 29.1

Dau_dong

91.76

12 1.0 1.04 -36.8 20.3

97.37

7 2.0 1.03 -17.4 17.3

Chieu_lieu Dau_tra_ beng

55.27

10 1.0 1.10 -23.1 28.0

Ca_chit

log(BGB_kg) = -3.75903 + 2.65047*log(DBH_cm*H_m) - 3.0148*log(H_m) log(BGB_kg) = -1.88211 + 2.39746*log(DBH_cm*H_m) - 3.10461*log(H_m) log(BGB_kg) = -4.42175 + 1.42508*log(DBH_cm*H_m) log(BGB_kg) = 23.4917 - 172.849*1/log(DBH_cm*H_m^2) + 84.099*1/log(H_m)^4 log(BGB_kg) = -4.5834 + 2.63395*log(DBH_cm*H_m) - 2.55302*log(H_m)

87.22

7 1.0 1.05 -14.0 17.7

Cam_lien

Bảng 4.23: Mô hình C_BGB=f(DBH,H) theo loài chủ yếu rừng khộp

P

Loài

Value n Cp CF AIC S%

R2% ( Adj .d.f)

91.36 0.00 36 2.0 1.10 -152.4 37.70

91.30 0.00 36 -3.0 1.09 -151.9 36.97

Dau_dong

94.39 0.00

8 0.0 1.00 -34.8 22.16

87.83 0.00

8 0.0 1.05 -19.9 26.53

8 1.0 1.03 -19.8 13.89

92.52 0.00

Dạng hàm log(C_BGB__kg) = -4.88414 + 2.42333log(DBH_cm) log(C_BGB__kg) = -4.76053 + 2.63801log(DBH_cmH_m) - 2.93945log(H_m) C_BGB__kg = 1/(-0.0489798 + 2.91865/DBH_cm) log(C_BGB__kg) = -1.73667 + 1.40452log(DBH_cm) log(C_BGB__kg) = -1.8341 + 2.00076log(DBH_cmH_m) - 2.64791log(H_m) log(C_BGB__kg) = -3.24972 + 1.83588*log(DBH_cm)

77.13 0.00 11 0.0 1.14 -27.7 35.74

Chieu_lieu Dau_tra_ Beng 4.1.5 Mô hình ước tính sinh khối và carbon theo nhóm khối lượng thể

tích gỗ.

Trong thực tế phân chia cây rừng thành các nhóm khối lượng thể tích gỗ

riêng sẽ giúp ước tính chính xác hơn sinh khối và carbon cây rừng. Thử nghiệm

chia thành 4 nhóm WD riêng và phân tích phương sai giữa 4 nhóm cho thấy F

(test)=344.80> F(0.05)=2.65. Có nghĩa là giữa 4 nhóm có sự sai khác về WD rõ

rệt:

 Nhóm I: WD trung bình là 0.481(g/cm3). Biến động từ 0.379(g/cm3) đến

0.523(g/cm3).

 Nhóm II: WD trung bình là 0.601(g/cm3). Biến động từ 0.524(g/cm3) đến

0.666(g/cm3).

 Nhóm III: WD trung bình là 0.731(g/cm3). Biến động từ 0.667(g/cm3) đến

0.810(g/cm3).

 Nhóm IV: WD trung bình là 0.856 (g/cm3). Biến động từ 0.811(g/cm3)

đến 0.953(g/cm3).

Sử dụng 2 biến số DBH, H để thiết lập mô hình ước tính sinh khối, carbon

cho 2 bể chứa AGB và BGB. Kết quả ở các bảng: bảng 4.24, bảng 4.25, bảng

4.26 và bảng 4.27.

Bảng 4.24: Mô hình AGB=f(BDH, H) theo nhóm khối lượng thể tích gỗ

P

Nhóm Dạng hàm

Value n Cp CF AIC S%

R2% ( Adj .d.f)

99.08

10 0.0 1.94 -21.4 31.61

88.97

10 0.0 1.06 -33.6 27.30

I

93.88

10 1.0 1.03 -36.1 18.13

96.03

72 0.0 1.04 -399.0 23.05

II

96.02

72 1.0 1.04 -399.8 22.91

96.66

65 0.0 1.02 -372.7 16.95

III

96.97

65 1.0 1.02 -375.7 16.71

94.36

17 0.0 1.01 -79.6 12.99

IV

AGB_kg = -20.085 + 4.08476*DBH_cm log(AGB_kg) = -4.2112 + 3.00622*log(DBH_cm) log(AGB_kg) = -3.83632 + 1.63063*log(DBH_cm) + 1.21425*log(H_m) AGB_kg = exp(-2.90373 + 2.54914*log(DBH_cm)) log(AGB_kg) = -2.96393 + 2.48301*log(DBH_cm*H_m) - 2.37377*log(H_m) AGB_kg = exp(-2.52063 + 2.48844*log(DBH_cm)) log(AGB_kg) = -2.63113 + 2.3052*log(DBH_cm) + 0.277752*log(H_m) AGB_kg = exp(0.663957 + 0.967632*sqrt(DBH_cm)) log(AGB_kg) = -4.12275 + 0.954825*log(DBH_cm^2*H_m) + 2.8036*1/log(H_m)

95.39

18 1.0 1.01 -86.6 10.00

Bảng 4.25: Mô hình C_AGB=f(DBH, H) theo nhóm khối lượng thể tích gỗ

P

Nhóm Dạng hàm

Value n Cp CF AIC S%

R2% ( Adj .d.f)

99.12

9 0.0 1.20 -23.9 34.52

87.15

9 0.0 1.08 -27.7 33.27

I

94.17

9 1.0 1.04 -31.1 19.09

II

95.33

39 0.0 1.06 -185.5 28.33

C_AGB__kg = -1.88611 + 0.105529*DBH_cm^2 log(C_AGB__kg) = -5.14661 + 3.11021*log(DBH_cm) log(C_AGB__kg) = -3.35727 + 0.140722*DBH_cm + 1.67045*log(H_m) C_AGB__kg = exp(-3.95249 + 2.69641*log(DBH_cm))

95.26

40 2.0 1.06 -190.1 28.63

97.98

31 0.0 1.02 -159.0 13.95

III

97.54

31 2.0 1.02 -155.4 19.29

88.47

8 0.0 1.02 -29.5 14.58

IV

log(C_AGB__kg) = -4.50302 + 1.01724*log(DBH_cm^2*H_m) C_AGB__kg = exp(-3.49662 + 2.59195*log(DBH_cm)) log(C_AGB__kg) = -3.64538 + 0.694419*log(DBH_cm^3*H_m) C_AGB__kg = exp(5.81179 - 29.8367/DBH_cm) log(C_AGB__kg) = 9.70385 - 24.2744*1/log(DBH_cm^3/H_m) - 3.81812*1/log(H_m)

94.95

7 1.0 1.01 -27.5 11.95

Bảng 4.26: Mô hình BGB=f(BDH, H) theo nhóm khối lượng thể tích gỗ

P

R2% ( Adj .d.f)

Nhóm Dạng hàm

Value n Cp CF AIC

S%

I

69.98

11 0.0 1.10

-30.9 36.04

81.16

58 0.0 1.09 -287.0 31.17

98.82

52 0.0 2.23 -193.0 25.57

II

87.97

56 1.0 1.06 -286.3 25.44

82.14

34 0.0 1.12 -144.7 47.52

III

log(BGB_kg) = -3.30669 + 2.07317*log(DBH_cm) log(BGB_kg) = -2.72609 + 1.91237*log(DBH_cm) BGB_kg = -0.822637 + 0.0640129*DBH_cm^2 log(BGB_kg) = -3.26114 + 2.20599*log(DBH_cm*H_m) - 2.29218*log(H_m) log(BGB_kg) = -2.81666 + 2.0855*log(DBH_cm) log(BGB_kg) = -2.93779 + 0.555133*log(DBH_cm^3*H_m) 82.03

0 34 2.0 1.13 -144.1 49.71

Bảng 4.27: Mô hình C_BGB=f(DBH, H) theo nhóm khối lượng thể tích gỗ

R2% ( Adj .d.f)

P Value n Cp CF AIC S%

Nhóm

I

67.87

10 0.0 1.14 -28.7 43.31

73.21

39 0.0 1.16 -166.2 45.68

97.94

35 0.0 1.40 -131.1 41.50

II

72.59

39 1.0 1.17 -164.7 49.16

78.65

24 0.0 1.16 -90.6 26.55

III

Dạng hàm log(C_BGB__kg) = -4.08702 + 2.0258log(DBH_cm) log(C_BGB__kg) = -3.4207 + 1.79919log(DBH_cm) C_BGB__kg = -0.185685 + 0.0246884DBH_cm^2 log(C_BGB__kg) = -3.48766 + 1.68843log(DBH_cmH_m) - 1.52837log(H_m) log(C_BGB__kg) = -3.4852 + 1.99275log(DBH_cm) log(C_BGB__kg) = -3.73323 + 0.734118log(DBH_cm^2*H_m) 79.69

24 2.0 1.16 -90.7 19.79

4.1.6 So sánh các mô hình ước tính AGB =f(DBH, H) chung các loài, theo

loài chủ yếu và theo nhóm WD

Đề tài đã thử nghiệm xây dựng các mô hình sinh trắc ước tính sinh khối

theo 3 nhóm: i) Mô hình chung cho các loài cây; ii) Mô hình cho từng loài cây

chủ yếu rừng khộp và iii) Mô hình theo 4 nhóm khối lượng thể tích gỗ.

Để xem xét độ tin cậy của các nhóm mô hình và đề xuất lựa chọn nhóm

mô hình nên áp dụng, so sánh 3 nhóm mô hình này với nhau theo chỉ tiêu độ

biến động S%. Sử dụng các mô hình đem so sánh là mô hình ước tính AGB với

hai biến số DBH và H. Vì AGB là nhân tố chủ đạo trong ước tính sinh khối (đây

là bể chứa carbon chủ yếu của cây và lâm phần) và DBH, H là 2 nhân tố điều tra

rừng thông dụng. Các mô hình so sánh ở bảng 4.28:

Bảng 4.28: Mô hình AGB = f(DBH, H) chung các loài, theo loài và nhóm WD

Nhóm mô hình

Mô hình AGB = f(DBH, H)

S%

R2% ( Adj.)

95.92

25.82

Chung cho các loài rừng khộp

97.04

23.23

Loài Dầu đồng

98.00

17.52

Loài Chiêu liêu

98.86

10.37

Loài Dầu trà beng

91.76

11.67

Loài Cà chít

94.29

34.08

+ -

Loài Cẩm liên

96.67

11.13

Loài Căm xe

93.88

18.13

Nhóm WD = I

log(AGB_kg) = -3.25897 + 0.183087*log (H_m) + 2.5682*log(DBH_cm) log(AGB_kg) = -3.25995 + 2.57409*log(DBH_cm*H_m) - 2.41268*log(H_m) log(AGB_kg) = -3.02056 + 2.31762*log (DBH_cm*H_m) - 1.89004*log(H_m) log(AGB_kg) = -2.86686 + 2.70316*log(DBH_cm*H_m) - 2.83981*log(H_m) log(AGB_kg) = -2.40608 + 2.04979*log(DBH_cm*H_m) - 1.5066*log(H_m) log(AGB_kg) -3.25755 = 2.69174*log(DBH_cm*H_m) 2.62888*log (H_m) log(AGB_kg) = -2.40322 + 2.38613*log(DBH_cm*H_m) - 2.3535*log(H_m) log(AGB_kg) = -3.83632 + 1.63063*log(DBH_cm) + 1.21425*log(H_m)

Nhóm mô hình

Mô hình AGB = f(DBH, H)

S%

R2% ( Adj.)

96.02

22.91

Nhóm WD = II

96.97

16.71

Nhóm WD = III

95.39

10.00

Nhóm WD = IV

log(AGB_kg) = -2.96393 + 2.48301*log(DBH_cm*H_m) - 2.37377*log(H_m) log(AGB_kg) = -2.63113 + 2.3052*log(DBH_cm) + 0.277752*log(H_m) log(AGB_kg) = -4.12275 + 0.954825*log(DBH_cm^2*H_m) + 2.8036*1/log(H_m)

Từ bảng trên cho thấy:

- Mô hình ước tính AGB theo từng loài thì hầu hết các loài đều có S% bé

hơn S% của mô hình chung các loài. S% của đa số từng loài từ 10.3% –

23.2% (chỉ có loài Cẩm liên có S% = 34.1%), trong khi đó S% chung các

loài = 25.8%. Tức là nếu sử dụng mô hình cho từng loài chủ yếu sẽ giảm

độ biến động S% từ 2.6% đến 15.5%.

- Mô hình ước tính AGB theo từng nhóm khối lượng thể tích (WD) có S% từ

10.0% đến 22.9%. Như vậy nếu sử dụng mô hình ước tính AGB theo

nhóm WD sẽ giảm biến động S% so với sử dụng mô hình chung các loài

rừng khộp từ 2.9% đến 15.8%

Như vậy có thể thấy sử dụng mô hình ước tính AGB cho từng loài ưu thế

hoặc cho từng nhóm WD thì đều nâng cao được độ chính xác vì giảm được biến

động trung bình S%. Mức giảm S% của mô hình riêng từng loài và mô hình từng

nhóm WD là xấp xỉ nhau. Trong khi đó nếu sử dụng mô hình riêng từng loài thì

yêu cầu số mô hình nhiều hơn (ít nhất là 9 mô hình cho 9 loài chủ yếu rừng

khộp); trong khi đó nếu theo nhóm WD thì chỉ cần 4 mô hình cho 4 nhóm WD.

Vì vậy có thể khuyến cáo sử dụng mô hình ước tính sinh khối và carbon cây

rừng theo nhóm WD cho rừng khộp.

Hình 4.13: Mô hình AGB –f(DBH, H) chung, theo loài và nhóm WD

Ngoài ra xem xét hình 4.13 cho thấy, mô hình WD của nhóm I (nhóm có

giá trị WD thấp nhất của rừng khộp) có dãy giá trị AGB thấp nhất, nằm ở phía

dưới; trong khi đó AGB của chung các loài nằm phía trên; còn lại đại diện hai

loài cà chít, căm xe và AGB của 3 nhóm WD là I, II và III là khá xấp xỉ nhau.

Kết quả này cho thấy khẳng định việc sử dụng mô hình AGB theo nhóm WD là

quan trọng để giảm sai lệch ước tính sinh khối và carbon cây rừng khộp.

4.1.7 Mô hình chuyển đổi ước tính sinh khối, carbon phần trên và dưới

mặt đất cây cá thể.

BGB là bể chứa khó xác định hơn bể chứa AGB. Carbon các bể chứa là

biến số khó xác định hơn sinh khối. Do đó, đề tài thử nghiệm thiết lập các mô

hình chuyển đổi sinh khối sang carbon, và các mô hình chuyển đổi từ bể chứa

AGB sang bể chứa BGB. Kết quả ở bảng 4.29 (Nguồn dữ liệu ở phụ lục 17, phụ

lục 18, phụ lục 19 và phụ lục 20).

Bảng 4.29: Mô hình chuyển đổi sinh khối, carbon giữa bể chứa AGB và BGB

R2% ( Adj .d.f)

P Value

n

Cp CF AIC

S%

Stt Dạng hàm 1 BGB_kg = (0.449954 +

92.04

0.0

103

0.0

1.16 -119.0 35.78

86.20

0.0

103

0.0

1.09 -176.8 35.84

99.88

0.0

1.00 -490.4 4.67

98.14

0.0

103

0.0

1.02 -325.9 16.59

89.71

0.0

1.12 -102.3 48.06

0.413669*sqrt(AGB_kg))^2 log(BGB_kg) = 0.443626 + 0.11717*log(AGB_kg)^2 log(C_AGB__kg) = - 0.707834 + 1.00784*log(AGB_kg) log(C_BGB_kg_) = - 0.89352 + 0.972048*log(BGB_kg_) 5 C_BGB_kg = (0.413543 + 0.333492*sqrt(C_AGB__kg ))^2 log(C_BGB_kg) = - 0.775677 + 0.702879*log(_AGB_kg)

80.45

0.0

1.18

-76.4 48.51

 Kết quả cho thấy sinh khối và carbon của bể chứa AGB có quan hệ tốt

nhất. Mô hình chuyển đổi từ sinh khối sang carbon có hệ số xác định rất cao

R2 là 99.88%, với biến động S% thấp 4.67%. ( Dữ liệu ở phụ lục 17)

 Sinh khối và carbon bể chứa BGB cũng có quan hệ rất tốt, tuy nhiên biến

động cao hơn AGB S% là 16.59%.( Dữ liệu ở phụ lục 18)

 Thử nghiệm thiết lập quan hệ giữa carbon và sinh khối AGB chuyển đổi

sang BGB cho thấy dạng hàm power có các chỉ tiêu thống kê thấp hơn dạng

hàm SQRT (AGB).

 Mô hình chuyển đổi từ sinh khối AGB sang BGB có R2 cao là 92.04. Biến

động S (%) là 35.78%. ( Dữ liệu ở phụ lục 19)

 Mô hình chuyển đổi từ carbon AGB sang BGB có R2 thấp hơn so với các

mô hình là 89.71. Biến động lớn S (%) là 48.06 %. (Dữ liệu ở phụ lục 20).

4.2 Ước tính sinh khối và carbon cho các bể chứa ngoài gỗ.

Theo IPCC(2006) trong lâm phần có 5 bể chứa carbon chính : i) Bể chứa

sinh khối trên mặt đất(AGB); ii) Bể chứa sinh khối dưới mặt đất BGB); iii) Bể

chứa thảm mục (Litter); iv) Bể chứa gỗ chết (Dead Wood); v) Bể chứa carbon

hữu cơ trong đất( SOC). Đề tài thử nghiệm ước tính sinh khối, carbon cho cả 5

bể chứa, với cách tiếp cận để ước tính các bể chứa khác nhau tùy theo đặc điểm

của từng bể chứa, và được chia thành 3 nhóm chính: i) Bể chứa sinh khối cây gỗ

(bể chứa AGB và BGB); ii) Bể chứa sinh khối ngoài gỗ (Thảm mục, thảm tươi,

gỗ chết); ii) Bể chứa SOC.Trong 5 bể chứa thì bể chứa AGB là bể chứa chiếm tỷ

lệ lớn và bị biến động mạnh từ thay đổi chất lượng rừng. Trên một đơn vị diện

tích lâm phần cụ thể luôn có sự phân hóa về năng suất, sinh khối rừng mà cụ thể

là về tăng trưởng cũng như khả năng tích lũy sinh khối, carbon. Do đó trong ước

tính bể chứa AGB cần thiết phải phân chia lâm phần thành các cấp năng suất và

cấp sinh khối khác nhau để ước tính chính xác carbon cho từng đơn vị lâm phần.

4.2.1 Ước tính carbon hữu cơ trong đất (SOC)

Đối với đất rừng khộp. Trên cơ sở 18 OTC lấy mẫu xác định dung trọng đất

và 11 OTC lấy mẫu phân tích hàm lượng carbon hữu cơ trong đất. Cho thấy hàm

lượng carbon trong đất trung bình là 0.987%. Kết quả phân tích đặc trưng mẫu

SOC theo bảng 4.30 cho thấy SOC trung bình ước lượng với độ tin cậy 95% là

36.93 tấn /ha. Biến động từ 15.64 tấn/ ha đến 74.8 tấn/ ha. Bảng dữ liệu tham

khảo phụ lục 21.

Bảng 4.30: Phân tích đặc trưng mẫu SOC

SOC_t/ha

Ý nghĩa Trung bình Sai tiêu chuẩn Phương sai mẫu Độ nhọn Độ lệch Nhỏ nhất Lớn nhất Dung lượng mẫu Sai số ước lượng ở độ tin cậy 95% 36.93 15.000 225.008 1.114 0.755 15.64 74.80 18 7.459

Thử nghiệm dò tìm mối quan hệ giữa SOC với các biến số sinh khối, cấu

trúc rừng và các nhân tố sinh thái. Kết quả SOC có mối quan hệ rất yếu với tất cả

các biến số. Kết quả này phù hợp với các kết luận của các nghiên cứu trước đó

của Bảo Huy (2012) SOC ít chịu ảnh hưởng bởi sự thay đổi chất lượng rừng mà

chủ yếu bị tác động bởi xói mòn đất do rửa trôi từ mất rừng hay canh tác nương

rẫy. Do đó SOC đối với lâm phần rừng khộp khu vực nghiên cứu không có biến

động quá lớn. Vì vậy có thể sử dụng giá trị trung bình để tính toán SOC cho toàn

lâm phần

4.2.2 Ước tính sinh khối và carbon trong các bể chứa thảm tươi, thảm

mục, gỗ chết.

4.2.2.1. Sinh khối và carbon bể chứa thảm tươi (Bhg và Chg)

Thông thường các nghiên cứu về sinh khối, carbon rừng đều gộp chung

thảm tươi vào sinh khối trên mặt đất (AGB), và vì chiếm tỷ trọng nhỏ nên ít có

nghiên cứu để xác định chính xác sinh khối và carbon cho bể chứa này.

Đề tài đã tiến hành rút mẫu, xác định sinh khối và phân tích hàm lượng

carbon. Kết quả cho thấy tỷ lệ sinh khối khô là 0.421. Tỷ lệ carbon trong sinh

khối khô là 0.425. Kết quả tính toán và phân tích đặc trưng mẫu ở bảng 4.31 (Dữ

liệu ở phụ lục 22).

Bảng 4.31: Ước tính sinh khối và carbon bể chứa cho bể chứa thảm tươi

Ý nghĩa Trung bình Sai tiêu chuẩn mẫu Sai tiêu chuẩn Phương sai mẫu Nhỏ nhất Lớn nhất Dung lượng mẫu Sai số ước lượng với độ tin cậy 95% Bhg_t/ha 1.34 0.22 0.94 0.88 0.00 2.92 18 0.47 Chg_t/ha 0.62 0.11 0.45 0.20 0.00 1.38 18 0.22

Kết quả cho thấy với độ tin cậy sử dụng 95%:

 Sinh khối của bể chứa thảm tươi trung bình là: 1.34±0.42 (tấn/ ha)

 Lượng carbon của bể chứa thảm tươi trung bình là: 0.62±0.22 (tấn/ha)

4.2.2.2. Sinh khối và carbon bể chứa thảm mục (Bli và Cli)

Đề tài đã rút mẫu, xác định sinh khối và phân tích hàm lượng carbon. Kết

quả cho thấy đối với bể chứa thảm mục: Tỷ lệ sinh khối khô là 0.82. Tỷ lệ

carbon trong sinh khối khô là 0.39. Kết quả tính toán và phân tích đặc trưng mẫu

ở bảng 4.32 (Dữ liệu ở phụ lục 22)

Bảng 4.32: Ước tính sinh khối và carbon bể chứa thảm mục (Litter)

Bli_t/ha Cli_t/ha

2.30 0.55 2.33 5.41 0.32 9.29 18.00 1.16 1.05 0.26 1.11 1.23 0.15 4.36 18 0.55

Ý nghĩa Trung bình Sai tiêu chuẩn mẫu Sai tiêu chuẩn Phương sai mẫu Nhỏ nhất Lớn nhất Dung lượng mẫu Độ tin cậy 95%

Kết quả cho thấy sinh khối, carbon bể chứa thảm mục rất biến động:

 Sinh khối của bể chứa thảm mục trung bình là: 2.3±1.16 (tấn/ ha)

 Lượng carbon của bể chứa thảm mục trung bình là: 1.5 ±0.55 (tấn/ha)

4.2.2.3. Sinh khối và carbon bể chứa gỗ chết

Đề tài đã rút mẫu, xác định sinh khối và phân tích hàm lượng carbon. Kết

quả cho thấy đối với bể chứa gỗ chết: tỷ lệ sinh khối khô là 0.80. Tỷ lệ carbon

trong sinh khối khô là 0.41. Kết quả tính toán và phân tích đặc trưng mẫu ở bảng

4.33. (Dữ liệu ở phụ lục 22).

Bảng 4.33: Ước tính sinh khối và carbon bể chứa gỗ chết (Dead wood)

Ý nghĩa Trung bình Sai tiêu chuẩn mẫu Sai tiêu chuẩn Phương sai mẫu Nhỏ nhất Lớn nhất Dung lượng mẫu Độ tin cậy 95% Bdw_t/ha 14.89 4.22 17.89 320.12 0.00 60.30 18 8.90 Cdw_t/ha 6.76 1.94 8.23 67.73 0.00 27.33 18 4.09

Kết quả cho thấy sinh khối, carbon bể chứa gỗ chết rất biến động:

 Sinh khối của bể chứa thảm mục trung bình là: 14.89 (tấn/ ha)

 Lượng carbon của bể chứa thảm mục trung bình là: 6.76 (tấn/ha)

4.3 Mô hình ước tính sinh khối và carbon cho lâm phần từ các biến số

điều tra rừng

Việc thiết lập các mô hình các mô hình ước tính sinh khối, carbon cho lâm

phần theo các nhóm biến số khác nhau là cần thiết để:

 Xác định được sinh khối, carbon cho những bể chứa khó đo đếm từ những

bể chứa dễ đo tính như xác định bể chứa TBGB thông qua bể chứa TAGB.

 Xác định sinh khối, carbon ở các bể chứa toàn lâm phần qua các biến số

điều tra rừng truyền thống

 Chuyển đổi sinh khối sang carbon ở các bể chứa trong lâm phần.

 Cơ sở dữ liệu tạo lập hàm:

 Từ dữ liệu điều tra rừng của 18 OTC, sử dụng mô hình V= f(DBH,H) của

cây cá thể để tính toán các chỉ tiêu điều tra rừng như trong điều tra trữ lượng gỗ

truyền thống với nhóm các biến số: N, M, BA.

 Sử dụng biểu cấp chiều cao để xác định chiều cao cụ thể của lâm phần

theo các cấp kính.

 Sắp xếp phân bố N/ D ở các ô mẫu để phân chia thành từng nhóm cấu

trúc, mật độ lâm phần.

 Sử dụng mô hình ước tính sinh khối, carbon 2 bể chứa AGB, BGB của

cây cá thể có 2 biến số DBH, H kết hợp với phân bố N/D để tính toán trữ lượng

sinh khối, carbon cho bể chứa TAGB và TBGB toàn lâm phần.

 Sử dụng giá trị bình quân các bể chứa ngoài gỗ, gồm: Thảm tươi, thảm

mục, gỗ chết.

Bộ dữ liệu xây dựng hàm chi tiết ở phụ lục 24. Kết quả từ bảng 4.34 đến

bảng 4.42.

Bảng 4.34: Mô hình chuyển đổi sinh khối, carbon lâm phần

P

R2% (Adj .d.f)

Value N Cp CF AIC S%

99.84

18 0.0 1.00 -100.1 1.51

95.20

18 0.0 1.00 -122.0 6.54

99.32

18 0.0

33.4 6.49

99.90

18 0.0 1.00 -148.8 0.99

99.68

79.65

18 0.0

306.7

68.58

18 0.0 1.00 -126.9 2.09 20.1 5 15.5 7

18 0.0

286.4

83.93

18 1.0

86.3 9.38

Dạng hàm TAGTC_t_ha = (-0.261063 + 0.759504sqrt(TAGTB_t_ha))^2 log(TBGTB_t_ha) = (-0.927495 + 1.21604sqrt(log(TAGTB_t_ha)))^2 TBGTC_t_ha = sqrt(-2.54323 + 0.160415TBGTB_t_ha^2) log(TTB_t_ha) = 0.208881 + 0.988741log(TAGTB_t_ha) log(TTC_t_ha) = -0.659307 + 1.03279log(TAGTB_t_ha) TB_t_ha = sqrt(-7519.47 + 275.795TAGTB_t_ha) TC_t_ha = sqrt(4343.02 + 0.63824TAGTB_t_ha^2) TC_t_ha = -57.0401 + 0.590449TAGTB_t_ha + 29.141*log(SOC_t_ha)

Bảng 4.35: Mô hình ước tính sinh khối trên mặt đất lâm phần với các nhân tố điều tra rừng

P

R2% (Adj .d.f)

Value n Cp CF AIC S%

93.92

18 0.0 1.00 -220.6 9.25

94.75

18 0.0 1.00 -128.6 8.34

97.62

18 1.0 1.00 -91.2 5.29

95.46

18 2.0 1.00 -80.4 7.12

98.46

18 2.0 1.00 -98.2 4.02

Dạng hàm TAGTB_t_ha = 1/(-0.00323525 + 0.25192/BA_m2_ha) log(TAGTB_t_ha) = exp(0.382306 + 0.230465log(M_m3_ha)) log(TAGTB_t_ha) = 2.29933 + 1.23938log(BA_m2_ha) - 0.21294log(N_ha) log(TAGTB_t_ha) = 0.425072 + 0.527425log(BA_m2_haM_m3_ha) log(TAGTB_t_ha) = 1.49519 + 0.469551log(M_m3_ha) - 0.182772log(N_ha) + 0.658363log(BA_m2_ha)

Bảng 4.36: Mô hình ước tính carbon trên mặt đất lâm phần với các nhân tố điều tra rừng

P

R2% (Adj .d.f)

Value n Cp CF AIC S%

93.37

18 0.0 1.00 -160.5 10.38

96.09

18 0.0 1.00 -81.6 7.04

96.57

18 1.0 1.00 -83.1 6.68

95.86

18 2.0 1.00 -80.6 6.98

98.43

18 3.0 1.00 -97.2 4.35

Dạng hàm log(TAGTC_t_ha) = 1/(0.18579 + 1.27659/(BA_m2_ha)) log((TAGTC_t_ha)) = -0.944936 + 1.9835log(sqrt(M_m3_ha)) log(TAGTC_t_ha) = 1.57461 + 1.28531log(BA_m2_ha) - 0.218366log(N_ha) log(TAGTC_t_ha) = -0.583973 + 0.354293log(BA_m2_haM_m3_ha^2) log(TAGTC_t_ha) = 0.584946 + 0.57594log(M_m3_haBA_m2_ha) - 0.182172log(N_ha)

Bảng 4.37: Mô hình ước tính sinh khối phần sinh khối dưới mặt đất lâm

phần với các nhân tố điều tra rừng

P

R2% (Adj .d.f)

Value N Cp CF AIC S%

98.31

18 0.0 1.00 -100.2 4.24

99.45

18 0.0 1.09 -28.6 2.78

97.01

18 1.0 1.00 -89.1 5.39

99.63

18 1.0 1.06 -35.3 2.29

99.90

18 1.0 1.00 -151.0 1.03

99.94

18 2.0 1.00 -157.7 0.77

Dạng hàm log(TBGTB_t_ha) = -0.487003 + 1.12671log(BA_m2_ha) TBGTB_t_ha = 1.08363 + 0.111766M_m3_ha log(TBGTB_t_ha) = 13.53 - 43.1141/log(N_ha) + 1.13787log(BA_m2_ha/N_ha) TBGTB_t_ha = 0.672007 + 0.110388M_m3_ha + 0.00093708N_ha log(TBGTB_t_ha) = -1.2666 + 0.569363log(M_m3_ha) + 0.43544log(BA_m2_ha) log(TBGTB_t_ha) = -1.40192 + 0.596027log(M_m3_ha) + 0.396366log(BA_m2_ha) + 0.0184902*log(N_ha)

Bảng 4.38: Mô hình ước tính carbon phần sinh khối dưới mặt đất lâm phần với các nhân tố điều tra rừng

P

R2% (Adj .d.f)

Value n Cp CF AIC S%

97.04

18 0.0 1.08 -30.7 8.73

98.95

18 0.0 1.00 -106.6 3.81

95.57

18 1.0 1.00 -79.7 6.52

99.86

18 1.0 1.00 -84.5 1.56

98.99

18 1.0 1.00 -106.6 3.63

Dạng hàm TBGTC_t_ha = 1.81426 + 0.0123087BA_m2_ha^2 log(TBGTC_t_ha) = -2.92095 + 0.966685log(M_m3_ha) log(TBGTC_t_ha) = -15.6134 + 42.98711/log(N_ha) + 1.1472log(BA_m2_haN_ha) TBGTC_t_ha = -0.245712 + 0.000724748N_ha + 0.0444039M_m3_ha log(TBGTC_t_ha) = -1.69385 + 1.0006log(BA_m2_ha) + 0.0756887log(M_m3_ha/BA_m2_ha)^3 log(TBGTC_t_ha) = -2.08821 + 0.0351034log(M_m3_ha/BA_m2_ha)^4 + 0.100957log(N_ha) + 0.92853log(BA_m2_ha)

99.92

18 2.0 1.00 -151.0 0.82

Bảng 4.39: Mô hình ước tính sinh khối 5 bộ phận cây trên mặt đất với nhân

tố điều tra rừng.

P

R2% (Adj .d.f)

Value N Cp CF AIC S%

95.15

18 0.0 1.00 -183.7 8.22

95.10

18 0.0 1.00 -79.5 7.98

95.86

18 1.0 1.00 -93.5 5.02

97.87

18 1.0 1.00 -93.5 5.05

96.80

18 1.0 1.00 -86.2 5.76

Dạng hàm log(TTB_t_ha) = 1/(0.074124 + 0.403425/log(BA_m2_ha)) log(TTB_t_ha) = 8.44169 - 18.35911/log(M_m3_ha) log(TTB_t_ha) = 2.31949 + 1.22378log(BA_m2_ha) - 0.183895log(N_ha) log(TTB_t_ha) = 0.681114 + 0.97031log(M_m3_ha) - 0.115872log(N_ha) log(TTB_t_ha) = 1.45824 + 0.0107737log(M_m3_ha/BA_m2_ha)^5 + 0.996454log(BA_m2_ha) log(TTB_t_ha) = 1.93837 + 0.129573log(M_m3_ha/BA_m2_ha)^2 + 1.10531log(BA_m2_ha) - 0.151008Log(N_ha)

98.84

18 2.0 1.00 -103.7 3.48

P

Bảng 4.40: Mô hình ước tính carbon 5 bộ phận cây trên mặt đất với nhân tố điều tra rừng. R2% (Adj .d.f)

Value n Cp CF AIC S%

94.29

18 0.0 1.00 -166.0 9.72

97.13

18 0.0 1.00 -87.4 6.02

96.67

18 1.0 1.00 -83.9 6.60

98.41

18 1.0 1.00 -97.3 4.56

97.10

18 1.0 1.00 -86.4 5.64

98.72

18 2.0 1.00 -100.4 3.82

Dạng hàm log(TTC_t_ha) = 1/(0.0403479 + 0.60405/log(BA_m2_ha)) log(TTC_t_ha) = -0.816136 + 0.989239log(M_m3_ha) log(TTC_t_ha) = 1.55015 + 1.27266log(BA_m2_ha) - 0.190557log(N_ha) log(TTC_t_ha) = -1.67657 + 1.01546log(M_m3_ha) + 4.635471/log(N_ha) log(TTC_t_ha) = 0.596097 + 0.0339922log(M_m3_ha/BA_m2_ha)^4 + 0.994916log(BA_m2_ha) log(TTC_t_ha) = 0.982955 + 0.19283log(M_m3_ha/BA_m2_ha)^2 + 1.09634log(BA_m2_ha) - 0.141615log(N_ha)

Bảng 4.41: Mô hình ước tính tổng sinh khối lâm phần với nhân tố

điều tra rừng.

P

R2% (Adj .d.f)

Value N Cp CF AIC S%

63.05

18 0.0 11.17 32.2 18.43

73.74

18 0.0 5.56 26.1 14.59

63.95

18 1.0 1.03 -46.8 17.43

75.09

18 1.0 1.02 -53.4 14.38

79.83

18 1.0 1.02 -57.2 12.51

Dạng hàm log(TB_t_ha) = sqrt(13.0997 + 0.542908(BA_m2_ha)) log(TB_t_ha) = sqrt(5.53064 + 0.745212log(M_m3_ha)^2) log(TB_t_ha) = 3.55608 + 0.696499log(N_ha) + 0.916113log(BA_m2_ha/N_ha) log(TB_t_ha) = 9.63879 + 0.782392log(M_m3_ha/N_ha) - 23.15331/log(N_ha) log(TB_t_ha) = 1.58113 + 0.505576log(M_m3_ha/BA_m2_ha)^2 + 0.420744log(BA_m2_ha) log(TB_t_ha) = 5.29774 + 1.80029log(M_m3_ha/BA_m2_ha) + 0.491608log(BA_m2_ha/N_ha) - 14.9813*1/log(N_ha)

79.83

18 2.0 1.02 -56.5 12.33

Bảng 4.42: Mô hình ước tính tổng carbon lâm phần với nhân tố

điều tra rừng

P

R2% (Adj .d.f)

Value n Cp CF AIC S%

62.93

289.4 16.51

67.85

18 0.0

286.8 16.50

48.28

18 1.0

107.3 17.17

46.27

18 1.0 1.02 -52.4 15.34

Dạng hàm TC_t_ha = sqrt(3486.99 + 20.7415BA_m2_ha^2) TC_t_ha = sqrt(4570.15 + 0.292343M_m3_ha^2) TC_t_ha = 111.635 + 605.531sqrt(BA_m2_ha/N_ha) - 4750.661/log(N_ha)^2 log(TC_t_ha) = 6.14999 + 0.00125478log(M_m3_haN_ha)^3 - 0.527024log(N_ha) log(TC_t_ha) = 2.79085 - 4.26551/log(SOC_t_ha) + 1.1359log(M_m3_ha/BA_m2_ha) + 0.266176log(BA_m2_ha)

80.07

18 2.0 1.01 -69.5 8.18

4.4 Cấu trúc sinh khối và carbon lâm phần.

Sinh khối và lượng carbon tích lũy, CO2 hấp thụ là không đồng nhất trong

lâm phần. Do đó cần thiết nghiên cứu về cấu trúc phân bố sinh khối trong các

lâm phần khác nhau. Đối với nghiên cứu cấu trúc sinh khối, carbon cần chia theo

cấp năng suất (cấp chiều cao) và cấp sinh khối khác nhau để tính toán chính xác

sinh khối, carbon và lượng CO2 hấp thụ trong những đơn vị lâm phần cụ thể. Các

bước chi tiết gồm:

 Phân cấp năng suất theo cấp chiều cao cho lâm phần để xác định sinh khối,

carbon cho những đơn vị cấp chiều chiều/ cấp năng suất khác nhau.

 Phân cấp sinh khối lâm phần thông qua phân bố tổng sinh khối trong những

đơn vị lâm phần cụ thể. Thực tế cho thấy, đối với những lâm phần ở mức độ tác

động khác nhau thì sinh khối và carbon tích lũy ở những đơn vị lâm phần này

cũng khác nhau. Do đó, phân cấp sinh khối nhằm phản ánh chính xác lượng

carbon, CO2 mà lâm phần đó lưu giữ.

4.4.1 Phân cấp chiều cao lâm phần

Tương tự như tính toán trữ lượng gỗ trong điều tra rừng, cần thiết phải phân

loại lâm phần thành các cấp đồng nhất về năng suất hay còn gọi là cấp chiều cao

(Bảo Huy, 2012).

Trong thực tế, trữ lượng lâm phần phụ thuộc vào 2 biến số cơ bản là đường

kính (DBH) và chiều cao cây rừng (H). Biến số H thường biến động khác nhau

khi ở cùng một cấp DBH khi lâm phần ở các điều kiện lập địa, sinh thái khác

nhau. Do đó trong ước tính sinh khối và carbon rừng nếu chỉ dựa vào biến số

DBH sẽ dẫn tới sai số. Vì vậy cần phân chia lâm phần thành các cấp chiều cao

(H) theo các cấp kính cơ sở. Phân cấp H ở đây được xem là phân chia cấp năng

suất cho lâm phần

Từ nguồn dữ liệu điều tra DBH, H ở các trạng rừng khác nhau của kiểu

rừng khộp, thiết lập quan hệ H=f (DBH) và lựa chọn hàm tương quan tối ưu trên

cơ sở các chỉ tiêu thống kê như đã thiết lập với mô hình sinh trắc (allometric

equations). Mô hình tối ưu và quan hệ giữa giá trị lý thuyết với giá trị quan sát

thực tế được minh họa theo hình 4.14. (Nguồn dữ liệu thiết lập hàm tham khảo

phụ lục 11):

H_m = (0.519954 + 0.915121*log(D1_3_cm))^2. (4.1)

R2 =72.8%; P < 0.05; n=863; AIC=-1683.4; S(%)=21.34%.

Hình 4.14: Quan hệ H/DBH trong lâm phần rừng khộp

Từ mô hình H= f(DBH) và căn cứ vào biến động chiều cao theo cấp kính

quan sát; lựa chọn cấp đường kính cơ sở là 30-40 (cm) để phân chia lâm phần

thành 3 cấp chiều cao. Sử dụng phương pháp Affill để tính toán tham số bi của

phương trình: H_m = (0.519954 + bi*log (D1_3_cm))^2 (4.2)

Bảng 4.43: Các tham số bi theo 3 cấp chiều cao lâm phần

Cấp chiều cao GH Cấp I GH Cấp II GH Cấp III GH bi 1.187918 1.113187 1.033733 0.948528 0.856105 0.754246 0.639289

Qua đó thiết lập được biểu cấp chiều cao cho kiểu rừng khộp Đăk Lăk theo

bảng 4.44. Mô hình minh họa theo hình 4.15.

Bảng 4.44: Biểu cấp chiều cao rừng khộp Đăk Lăk

20 16.6 14.9 13.1 11.3 9.5 7.7 5.9 10 10.6 9.5 8.4 7.3 6.2 5.1 4.0 5 5.9 5.3 4.8 4.2 3.6 3.0 2.4 30 20.8 18.5 16.3 14.0 11.8 9.5 7.3 40 24.0 21.4 18.8 16.2 13.5 10.9 8.3 50 26.7 23.8 20.8 17.9 15.0 12.0 9.1 60 29.0 25.8 22.6 19.4 16.2 13.0 9.8 70 31.0 27.6 24.1 20.7 17.3 13.9 10.5

Cấp chiều cao Hoi (m) theo DBH(cm) GH Cấp I GH Cấp II GH Cấp III GH

Hình 4.15: Mô hình đường cong cấp chiều cao rừng khộp Đăk Lăk

Hình 4.16: Kiểm nghiệm sự phù hợp họ đường cong cấp chiều cao của kiểu

rừng khộp tỉnh Đăk Lăk.

Kiểm nghiệm mô hình cho thấy hệ thống đường cong bao phủ được toàn

bộ đám mây điểm H/ DBH. Nói cách khác cấp chiều cao là phù hợp và đại diện

cho lâm phần nghiên cứu.

4.4.2 Phân cấp sinh khối lâm phần rừng khộp.

Trên cơ sở dữ liệu 18 OTC điều tra sinh khối, tính toán tổng sinh khối của

cây gỗ trên mặt đất (TAGTB) như đã trình bày trong mục 4.2.4. (Dữ liệu chi tiết

ở phụ lục 24). Phân tích đặc trưng mẫu TAGTB. Kết quả theo bảng 4.45.

Bảng 4.45: Phân tích biến động TAGTB

TAGTB_t/ha 68.11 7.66 61.74 32.51 1056.86 3.31 1.46 28.12 163.78 1225.97 18 16.17

Ý nghĩa Trung bình Sai tiêu chuẩn mẫu Trung vị Sai tiêu chuẩn Phương sai mẫu Độ nhọn Độ lệch Nhỏ nhất Lớn nhất Tổng Dung lượng mẫu Sai số ước lượng với độ tin cậy 95%

Kết quả cho thấy với độ tin cậy 95%:

Sinh khối TAGTB rất biến động. Trung bình là: 68.11±16.7 tấn/ha. Lớn

nhất là 163.78 tấn/ ha. Nhỏ nhất là 28.12 tấn/ ha. Tiến hành phân chia thành 3

cấp TAGTB, với cự li giữa các cấp đảm bảo độ tin cậy ước lượng khoảng 95%:

Cấp sinh khối

TAGTB (tấn/ ha) Giới hạn dưới Giới hạn trên Trung bình

28 74 120 51 96 141 73 119 164 Cấp I Cấp II Cấp III

Kết quả phân tích ANOVA cho thấy Ftest=53.355> F(2,15, 0.05)=3.68 có

nghĩa là việc phân chia thành 3 cấp sinh khối là thích hợp cho lâm phần nghiên

cứu.

Sử dụng hệ số chuyển đổi giữa sinh khối và trữ lượng lâm phần để tính trữ

lượng tương ứng theo cấp sinh khối. Theo IPCC (2006): BCEF=TAGTB/M.

Tính toán và phân tích đặc trưng mẫu theo bảng 4.46 (Dữ liệu tính toán ở phụ

lục 24).

Bảng 4.46: Phân tích biến động hệ số BCEF

Ý nghĩa Trung bình Sai tiêu chuẩn mẫu Trung vị Sai tiêu chuẩn Phương sai mẫu Độ nhọn Độ lệch Xếp hạng Lớn nhất Nhỏ nhất Tổng Dung lượng mẫu Sai số ước lượng với dộ tin cậy 95% BCEF 0.715 0.016 0.723 0.068 0.005 -0.038 -0.284 0.260 0.569 0.829 12.866 18.000 0.034

Kết quả phân tích cho thấy, với độ tin cậy 95%. Hệ số BCEF trung bình của

kiểu rừng khộp là: 0.715±0.034. Độ nhọn và độ lệch mẫu cho thấy hệ số BCEF

xác đinh là đại diện cho khu vực nghiên cứu. Sử dụng hệ số BCEF để tính trữ

lượng tương ứng với 3 cấp sinh khối, kết quả ở bảng 4.47.

Bảng 4.47: Phân cấp sinh khối và quan hệ với trữ lượng.

TAGTB (tấn/ ha)

M(m3/ha) Giới hạn dưới 39 104 168

Giới hạn dưới 28 74 120

Giới hạn trên 73 119 164

Giới hạn trên 103 166 229

Trung bình 71 134 197

Trung bình 51 96 141

Cấp sinh khối CấpI Cấp II Cấp III 4.4.3 Cấu trúc sinh khối và carbon trong cây rừng phần trên và dưới mặt

đất.

Dựa trên phân cấp chiều cao và phân cấp sinh khối lâm phần sẽ có được 9

tổ hợp cấp năng suất và cấp sinh khối khác nhau. Từ đó xác đinh cấu trúc phân

bố sinh khối và carbon cho phần trên và dưới mặt đất của cây rừng:

 Sắp xếp ô mẫu theo phân bố N/ D theo 3 cấp chiều cao và 3 cấp sinh khối

đã phân chia.

 Sử dụng mô hình H=f(DBH) theo các cấp để xác định chiều cao cây rừng

theo cấp kính tương ứng với cấp chiều cao

 Sử dụng các mô hình sinh trắc theo hai biến DBH, H ở bảng 4.48 đã xây

dựng để xác dịnh sinh khối và carbon cho bể chứa sinh khối trên dưới mặt đất

của lâm phần.

LOG(AGB_kg) = -3.25897 + 0.183087*LOG(H_m) + 2.5682*LOG(DBH_cm) LOG(C_AGB__kg) = -4.35124 + 2.56549*LOG(DBH_cm) + 0.366245*LOG(H_m) LOG(BGB_kg) = -5.5058 + 0.985257*LOG(DBH_cm^2*H_m) + 5.17886*1/(H_m) LOG(C_BGB_kg) = -8.44872 + 1.80345*LOG(DBH_cm*H_m) + 10.2611*1/(H_m)

Bảng 4.48: Các mô hình ước tính sinh khối, carbon theo cấp kính và cấp chiều cao

Thử nghiệm xây dựng 3 mô hình đại diện cho năng suất và sinh khối của

lâm phần nghiên cứu tương ứng:

Bảng 4.49: Sinh khối và carbon của lâm phần có năng suất và sinh khối

thấp nhất, tương ứng với lâm phần có cấp sinh khối I và cấp chiều cao 3

H 5.1 7.7 9.5 10.9 12.0 13.0 13.9 14.6 11

N/ha 307 156 73 25 4 1 0 0 568

TAGTB t/ha 5.9 19.2 26.2 19.7 6.1 2.5 1.2 0.0 80.8

TBGTB t_/ha 1.6 3.4 3.8 2.5 0.7 0.3 0.1 0.0 12.4

TAGTC t/ha 2.6 9.3 13.2 10.1 3.2 1.3 0.7 0.0 40.4

TBGTC t/ha 0.6 1.1 1.2 0.8 0.2 0.1 0.05 0.0 4.1

TTB t/ha 7.5 22.6 30.1 22.2 6.8 2.7 1.4 0.0 93.3

TTC t/ha 3.2 10.4 14.4 10.9 3.4 1.4 0.7 0.0 44.5

DBH 10 20 30 40 50 60 70 80 Tổng

Hình 4.17: Cấu trúc phân bố carbon trên và dưới mặt đất theo cấp kính ở

cấp sinh khối I và cấp chiều cao 3

Đối với lâm phần năng suất và sinh khối thấp nhất: Tổng sinh khối trên mặt

đất là 80.8 tấn/ha. Bể chứa dưới mặt đất là 12.4 tấn/ ha. Tổng sinh khối trên và

dưới mặt đất là 93.3 tấn/ha, tương ứng với lượng sinh khối trên thì lượng carbon

lưu giữ của các bể chứa trên và dưới mặt đất là 44.5 tấn/ha. Qua biểu đồ cho

thấy, lượng carbon trên và dưới mặt đất phân bố cao, tập trung nhiều nhất ở cỡ

kính (DBH) 30 cm và chiều cao 9.5m với 1,2 tấn carbon dưới mặt đất và 13.2 tấn

carbon trên mặt đất. Phân bố ít tập trung và thấp nhất ở cỡ kính 70cm, chiều cao

13.9m chỉ có 0.7 tấn carbon trên mặt đất.

100

Bảng 4.50: Sinh khối và carbon của lâm phần có cấp năng suất và sinh khối

trung bình, tương ứng với lâm phần có cấp chiều cao 2 và cấp sinh khối II.

H

TAGTB t/ha

TBGTB t/ha

TAGTC t/ha

TBGTC t/ha

TTB t/ha

TTC t/ha

DBH 10 20 30 40 50 60 70 80

7.3 11.3 14.0 16.2 17.9 19.4 20.7 21.9 16.1

N/ha 233 263 80 45 17 3 1 0 643

4.8 34.6 31.0 37.7 25.1 8.1 2.4 0.0 143.8

1.3 6.8 5.2 5.6 3.5 1.0 0.3 0.0 23.6

2.3 18.0 16.7 20.9 14.1 4.6 1.4 0.0 78.0

0.5 2.5 1.9 2.1 1.3 0.4 0.1 0.0 8.9

6.1 41.4 36.2 43.4 28.5 9.2 2.7 0.0 167.4

2.8 20.4 18.6 23.0 15.4 5.1 1.5 0.0 86.8

Tổng

Hình 4.18: Cấu trúc phân bố carbon trên và dưới mặt đất theo cấp kính lâm

phần cấp năng suất và sinh khối trung bình (II, 2).

101

Đối với lâm phần năng suất trung bình có tổng sinh khối trên mặt đất là

143.8 tần/ha, phần bể chứa dưới mặt đất là 23.6 tấn/ ha. Tổng sinh khối trên và

dưới mặt đất là 167.4 tấn/ha, tương ứng với lượng sinh khối trên thì lượng

carbon lưu giữ của các bể chứa trên và dưới mặt đất là 86.8 tấn/ha. Nhìn vào

biểu đồ cho thấy lượng carbon trên và dưới mặt đất phân bố cao, tập trung nhiều

nhất ở cỡ kính (DBH) 40 cm và chiều cao 16.2.0 m với 5.1 tấn carbon dưới mặt

đất và 20.9 tấn carbon trên mặt đất. Phân bố ít tập trung và thấp nhất ở cỡ kính

70cm, chiều cao 20.7m chỉ có 1.4 tấn carbon trên mặt đất và 0.1 tấn carbon dưới

mặt đất. Ở cỡ kính 80cm và chiều cao 21.9m không có cây nào trong lâm phần.

Bảng 4.51: Sinh khối và carbon của lâm phần có cấp năng suất và sinh khối

tốt nhất, tương ứng với lâm phần có cấp chiều cao 1 và cấp sinh khối III.

DBH H

10 20 30 40 50 60 70 80 Tổng

9.5 14.9 18.5 21.4 23.8 25.8 27.6 29.1 21.3

N/ha 40 120 200 48 36 12 4 0 460

TAGTB t/ha 0.9 16.6 81.5 42.1 57.0 30.8 15.5 0.0 244.4

TBGTB t/ha 0.2 3.6 15.5 7.3 9.2 4.7 2.2 0.0 42.8

TAGTC t/ha 0.4 9.0 46.3 24.5 33.8 18.5 9.4 0.0 142.0

TBGTC t/ha 0.1 1.5 6.7 3.2 4.2 2.2 1.0 0.0 18.8

TTB t/ha 1.1 20.2 97.1 49.4 66.2 35.5 17.7 0.0 287.1

TTC t/ha 0.5 10.5 52.9 27.7 38.0 20.7 10.5 0.0 160.8

102

Hình 4.19: Cấu trúc phân bố carbon trên và dưới mặt đất theo cấp kính lâm

phần cấp năng suất và sinh khối tốt nhất (1, III)

Như vậy, đối với lâm phần năng suất và sinh khối tốt nhất có tổng sinh khối

trên mặt đất là 244.4 tấn/ha, phần bể chứa dưới mặt đất là 42.8 tấn/ ha. Tổng sinh

khối trên và dưới mặt đất là 287.1 tấn/ha, tương ứng với lượng sinh khối trên thì

lượng carbon lưu giữ của các bể chứa trên và dưới mặt đất là 160.8 tấn/ha.

Lượng carbon trên và dưới mặt đất phân bố tập trung cao nhất ở cỡ kính 30cm

và chiều cao 18.5m với 46.3 tấn carbon trên mặt đất và 6.7 tấn carbon dưới mặt

đất. Phân bố ít nhất trong biểu đồ là cỡ kính 10 cm và chiều cao 9.5cm chỉ có 0.4

tấn carbon trên mặt đất, phần dưới mặt đất chỉ có 0.1 tấn carbon.

Thống kê tỷ lệ sinh khối, carbon 6 bể chứa cho 3 đại diện lâm phần rừng

khộp theo bảng 4.52, minh họa theo biểu đồ hình 4.20.

103

Bảng 4.52: Tỷ lệ carbon 6 bể chứa lâm phần rừng khộp

Bể chứa Carbon Cấp sinh khối/ cấp năng suất TAGTC_t/ha TBGTC_t/ha SOC_t/ha Chg_t/ha Cli_t/ha Cdw_t/ha TC_ t/ha Tổng CO2 (Tấn/ha) SKI/H3 40.4 4.1 36.9 0.6 1.1 6.8 89.9 329.9 SKII/H2 78.0 8.9 36.9 0.6 1.1 6.8 132.2 485.2 SKIII/H1 142.0 18.8 36.9 0.6 1.1 6.8 206.2 756.8

Hình 4.20: Tỷ lệ carbon 6 bể chứa trong lâm phần rừng khộp

Qua kết quả tính toán cho thấy lượng carbon tích lũy ở phần sinh khối trên

mặt đất là cao nhất 59% tiếp theo là carbon hữu cơ trong đất 27.9%. Bể chứa

sinh khối dưới mặt đất là 6.7% tổng 3 bể chứa ngoài gỗ còn lại là 6.4%. Tính

toán cho lâm phần có năng suất 2 và sinh khối trung bình II, cho thấy tổng lượng

carbon tích lũy ở cả 6 bể chứa là 132.2 tấn/ ha. Tương ứng với 485.2 tấn CO2.

104

4.5 Dự báo tăng trưởng sinh khối, carbon rừng khộp

Giám sát biến động CO2 ở các bể chứa carbon trong lâm phần là công việc

quan trọng nhất để chứng minh được lượng CO2 hấp thụ hay phát thải của lâm

phần. Do đó dự báo được sự thay đổi lượng CO2 hấp thụ của lâm phần trên cùng

một đơn vị diện tích qua các năm là cần thiết. Vì vậy đề tài ứng dụng phương

pháp nghiên cứu của Bảo Huy (2012) để đưa ra dự báo hấp thụ CO2 của lâm

phần dựa trên các mô hình sinh trắc (allometric equations) đã xây dựng và các

nhân tố điều tra sinh khối rừng.

Sử dụng 2 biến số thông dụng trong điều tra rừng là đường kính cây

(DBH_cm) và chiều cao cây (H_m) để dò tìm mối quan hệ với tuổi cây rừng

(A_yr). Trên cơ sở 161 cây chặt hạ giải tích và xác định tuổi cây qua vòng năm

để xây dựng mô hình quan hệ giữa A với DBH, H. Kết quả theo bảng cho thấy

mô hình dạng hàm A=f(DBH) có các chỉ tiêu thống kê tốt hơn dạng hàm

A=f(DBH,H). (Dữ liệu tham khảo phụ lục 23)

Bảng 4.53: Mô hình quan hệ giữa tuổi cây rừng với DBH, H.

R2% (Adj .d.f) P_Value n Cp CF AIC S%

81.17

161 0.0 1.21 -151.3 25.26

80.81

161 1.0 1.21 -147.2 25.15

Dạng hàm Sqrt(A_yr) = 1.44779 + 0.446688log(DBH_cm)^2 Sqrt(A_yr) = 3.77307 + 0.244972log(DBH_cmH_m)^2 - 2.28234log(H_m)

Với các chỉ tiêu thống kê trên cho thấy quan hệ giữa tuổi cây rừng và biến

số DBH là rất chặt chẽ, dạng hàm quan hệ tốt nhất để ước tính tuổi cây rừng là:

Sqrt (A_yr) = 1.44779 + 0.446688*log (DBH_cm)^2

(Adjust.d.f) =81.2%; P_Value=0; n= 161; Cp=1; CF=1.21; AIC=-151.3; S (%)

= 25.26%.

105

Hình 4.21: Mô hình quan hệ A=f (DBH)

Trên cơ sở phân chia lâm phần thành 9 tổ hợp đơn vị lâm phần theo cấp

chiều cao và cấp sinh khối khác nhau. Các giá trị về sinh khối, carbon theo cấp

kính xác định thông qua các mô hình sinh trắc (allometric eqution). Sử dụng mô

hình A= f(DBH) đã thiết lập để A theo cấp kính và từ đó tính được tăng trưởng

sinh khối và carbon. Qua đó tổng hợp được tăng trưởng sinh khối, carbon và

lượng CO2 hấp thụ của lâm phần ở 9 đơn vị cấp chiều cao và cấp sinh khối khác

nhau.

Tăng trưởng sinh khối, carbon hằng năm của lâm phần theo công thức:

Trong đó:

: Tăng trưởng sinh khối, carbon hằng năm

TTB, TTC: Tổng sinh khối, carbon lâm phần trên và dưới mặt đất

A: Tuổi lâm phần theo cấp chiều cao, đường kính

106

Thiết lập dự báo cho đơn vị cấu trúc sinh khối và năng suất trung bình

tương ứng với cấp năng suất 2 và cấp sinh khối 2 của lâm phần theo bảng 4.54.

Bảng 4.54: Tăng trưởng sinh khối, carbon trung bình của lâm phần có cấp

năng suất và cấp sinh khối trung bình

A (Năm) 14.6 29.8 43.8 56.6 68.6 79.9 90.4 100.5

N/h a 233 263 80 45 17 3 1 0

TAGT B t/ha 4.8 34.6 31.0 37.7 25.1 8.1 2.4 0.0

TBGT B t/ha 1.3 6.8 5.2 5.6 3.5 1.0 0.3 0.0

TAGT C t/ha 2.3 18.0 16.7 20.9 14.1 4.6 1.4 0.0

TBGT C t/ha 0.5 2.5 1.9 2.1 1.3 0.4 0.1 0.0

0.19 0.69 0.43 0.41 0.23 0.06 0.02 0.00

H (m) 7.3 11.3 14.0 16.2 17.9 19.4 20.7 21.9

60.5 643 143.8

23.6

78.0

8.9 TT C TTB t/ha t/ha 6.1 2.8 0.42 41.4 20.4 1.39 36.2 18.6 0.83 43.4 23.0 0.77 28.5 15.4 0.42 9.2 5.1 0.11 2.7 1.5 0.03 0.0 0.0 0.00 167. 4

86.8 3.96

2.01 DBH (cm) 10 20 30 40 50 60 70 80 Tổn g

16.1

Tăng trưởng về sinh khối trung bình hằng năm của rừng khộp là 3.96 tấn/

ha/năm tương ứng với 2.01 tấn carbon/ha/năm. Tính toán tương tự cho 8 đơn vị

cấu trúc sinh khối, chiều cao lâm phần còn lại sẽ có được dự báo đầy đủ về tăng

trưởng sinh khối, carbon cho kiểu rừng khộp. Bảng 4.55 cho thấy tăng trưởng về

sinh khối và carbon cho 3 đơn vị lâm phần đại diện cho cấp năng suất và sinh

khối thấp nhất, trung bình và cao nhất. Trung bình tăng trưởng hằng năm của

kiểu rừng khộp về tích lũy car bon thấp nhất là 1.2 tấn/ha/năm và cao nhất là 3.0

tấn/ha/năm.

Bảng 4.55: Tăng tưởng sinh khối và carbon cho 3 đơn vị lâm phần đại diện

(tấn/ha/năm (tấn/ha/năm

Cấp chiều cao 3 2 1 Cấp sinh khối I II III 2.50 3.96 5.45 1.2 2.0 3.0

107

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

KẾT LUẬN:

Nghiên cứu đã thiết lập hệ thống các mô hình sinh trắc để ước tính trực tiếp

sinh khối và carbon cho kiểu rừng khộp theo 2 nội dung chính là ước tính cho

cây cá thể và cho toàn lâm phần ở các trạng thái, cấu trúc đại diện cho kiểu rừng

nghiên cứu. Các kết luận chính là:

1. Sinh khối và carbon cây cá thể:

i) Khối lượng thể tích gỗ WD, vỏ (BaD): Kết quả nghiên cứu cho thấy, vỏ

cây rừng khộp là một nhân tố quan trọng trong điều tra rừng khộp. Trung

bình phần thể tích vỏ cây rừng chiếm tới 31.4 % tổng thể tích toàn cây

gỗ. WD và BaD là 2 nhân tố qua trọng trong thiết lập hàm ước tính sinh

khối, carbon rừng cây cá thể. Nghiên cứu đã xác định WD và BaD cho

17 loài phổ biến, chủ yếu cho kiểu rừng khộp khu vực nghiên cứu. Trong

đó WD biến động từ 0.536 (g/cm3) đến 0.819 (g/cm3). Trung bình là

0.607 (g/cm3). BaD biến động từ 0.293(g/cm3) đến 0.665(g/cm3), trung

bình là 0.474(g/cm3).

ii) Hệ thống mô hình ước tính sinh khối, carbon cho bộ phận cây cá thể

phần trên mặt đất: thân, cành, lá và vỏ cây từ các nhân tố điểu tra rừng

cơ bản DBH, H, WD, BaD, CA. Trong đó mô hình đầy đủ 5 biến số có

độ tin cậy tốt nhất. Trong 4 bộ phận thì phần thân và vỏ có biến động

thấp nhất. Đối với phần vỏ cây có quan hệ tốt nhất với biến BaD (đây là

phát hiện mới, chưa có tác giả nào sử dụng biến này). Phần lá và cành

cây có biến động với số liệu thực tế cao hơn. Phần thân cành và lá quan

hệ tốt nhất với biến DBH, biến số H chưa thể hiện rõ quan hệ với 2 bộ

phận này.

iii) Hệ thống mô hình ước tính sinh khối, carbon cho bể chứa AGB chung

cho các loài từ các nhân tố điều tra rừng DBH, H, WD, BaD, CA. Dạng

108

hàm tốt nhất là dạng hàm 5 biến số. Hàm đơn biến cũng có độ tin cậy

cao tuy nhiên biến động nhiều hơn. Só sánh với các mô hình các tác giả

trên thế giới lập cho rừng khộp thì dạng hàm mà nghiên cứu xây dựng

làm giảm biến động, 6.13%. Do đó có độ tin cậy cao hơn khi áp dụng.

iv) Hệ thống mô hình ước tính sinh khối, carbon cho bể chứa BGB chung

cho các loài từ các nhân tố điều tra rừng DBH, H, WD, BaD, CA. So với

bể chứa AGB các hàm tốt nhất thiết lập cho bể chứa BGB biến động cao

hơn nhiều, cho thấy sự phức tạp trong đo tính sinh khối, carbon rễ.

v) Hệ thống mô hình ước tính sinh khối, carbon cho bể chứa AGB, BGB

theo loài: Các loài khác nhau có tăng trưởng sinh khối, carbon khác

nhau, mặt khác đối với lâm phần rừng khộp tổ thành loài đơn giản do đó

đã thiết lập các hàm ước tính cho riêng các loài. Nghiên cứu đã thiết lập

các mô hình ước tính sinh khối, carbon cho phần sinh khối trên và dưới

mặt đất cho 8 loài phổ biến cho kiểu rừng khộp nghiên cứu từ các nhân

tố điều tra rừng DBH, H, WD, BaD, CA là: Dầu đồng, Dầu trà beng, Cà

chít, Chiêu liêu, Căm xe, Gáo, Thầu tấu, Cẩm liên.

vi) Hệ thống mô hình ước tính sinh khối, carbon cho bể chứa AGB, BGB

theo 4 nhóm khối lượng thể tích gỗ từ các nhân tố điều tra rừng DBH, H:

Để ước tính chính xác sinh khối, carbon phản ánh qua biến số WD,

nghiên cứu đã thiết lập các mô hình ước tính sinh khối, carbon cho 4

nhóm WD đại diện cho rừng khộp là: Nhóm I: WD trung bình là

0.481(g/cm3). Nhóm II: WD trung bình là 0.601(g/cm3). Nhóm III: WD

trung bình là 0.731(g/cm3). Nhóm IV: WD trung bình là 0.856 (g/cm3).

vii) Hệ thống mô hình chuyển đổi sinh khối, carbon giữa các bể chứa AGB

và BGB: Các mô hình chuyển đổi này sẽ giúp chuyển đổi đo tính sinh

khối, carbon cho bể chứa khó đo tính là BGB từ chuyển đổi từ bể chứa

AGB.

109

viii) Kết quả tính toán cho thấy đối với cây cá thể trung bình lượng carbon

lưu giữ nhiếu nhất ở phần thân cây là 57.3%, tiếp theo là phần cành cây

19.2%, rễ cây rừng lưu giữ 16.75 tổng lượng carbon, vỏ cây chiếm 5.1%

và thấp nhất là lá cây với 1.7%.

2. Sinh khối và carbon cho lâm phần:

i) Xác định được sinh khối, carbon trung bình cho 3 bể chứa ngoài gỗ là

thảm mục, thảm tươi và gỗ chết, trong đó:

 Bể chứa thảm tươi: sinh khối trung bình là 1.34 tấn/ha; lượng carbon tích

lũy trung bình là 0.62 tấn/ha.

 Bể chứa thảm mục: sinh đến khối trung bình lá 2.3 tấn/ha.; lượng carbon

tích lũy trung bình là 1.05 tấn/ha.

 Bể chứa gỗ chết: sinh khối trung bình là 14.9 tấn/ha; lượng carbon tích lũy

trung bình là 6.76 tấn/ha.

ii) Xác định được lượng carbon trong bể chứa SOC. Thử nghiệm ước tính

SOC từ các nhân tố sinh khối, sinh thái rừng cho thấy bể chứa SOC không

có mối qua hệ rõ rệt với các nhân tố này. Đối với bể chứa SOC kiểu rừng

khộp có giá trị carbon tích lũy trung bình là: 36.93 tấn/ha.

iii) Thiết lập hệ thống mô hình ước tính trực tiếp sinh khối, carbon cho bể

chứa TAGB, TBGB toàn lâm phần từ các nhân tố điều tra rừng: M, N,

BA.

iv) Để ước tính chính xác sinh khối và carbon tích lũy cho lâm phần. Nghiên

cứu đã phân chia lâm phần thành 3 cấp chiều cao và 3 cấp sinh khối. Qua

đó xác định cấu trúc phân bố sinh khối, carbon cho 9 đơn vị cấp sinh khối,

cấp chiều cao cho kiểu rừng khộp. Trung bình sinh khối của lâm phần

rừng khộp biến động từ 93.3 đến 287.1 tấn/ ha. Lượng carbon biến động

từ 44.5 đến 160.8 tấn/ha.

v) Đối với lâm phần rừng khộp lượng carbon tích lũy ở phần sinh khối trên

mặt đất là cao nhất 59% tiếp theo là carbon hữu cơ trong đất 27.9%. Bể

110

chứa sinh khối dưới mặt đất là 6.7% tổng 3 bể chứa ngoài gỗ còn lại là

6.4%.

vi) Tính toán cho lâm phần có năng suất và sinh khối trung bình cho thấy

tổng lượng carbon tích lũy ở cả 6 bể chứa là 132 tấn/ ha. Tương ứng với

485 tấn CO2.

vii) Trung bình tăng trưởng hằng năm của kiểu rừng khộp về tích lũy carbon

thấp nhất là 1.2 tấn/ha/năm và cao nhất là 3.0 tấn/ha/năm.

KIẾN NGHỊ:

1. Các mô hình thiết lập để ước tính sinh khối và carbon trong nghiên cứu đã cho

thấy độ tin cậy và các tiêu chuẩn thống kê phù hợp, khối lượng mẫu thu thập

đại diện cho khu vực nghiên cứu và so sánh với các dạng hàm ước tính sinh

khối đã thiết lập cho thấy biến động thấp hơn. Do đó có cơ sở để áp dụng các

mô hình này để đo tính sinh khối, carbon thực tế cho vùng rừng khộp Đăk

Lăk.

2. Cần xây dựng được phương pháp giám sát phù hợp đối với hấp thụ hoặc phát

thải CO2 của rừng khộp trên cơ sở mô hình đã có nhằm đảm bảo cung cấp dữ

liệu phù hợp theo tiêu chuẩn quốc tế, đủ điều kiện để được chi trả từ chương

trình REDD+ nói chung và thị trường carbon nói riêng.

111

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng việt

1. Angelsen, A. (2008): Chuyển động cùng REDD: khái niệm và lựa chọn

cách thực hiện, CIFOR, Bogor, Indonesia, bản dịch tiếng việt của

PanNuture.

2. Phạm Tuấn Anh (2008): Dự báo năng lượng hấp thụ CO2 rừng tự nhiên lá

rộng thường xanh tại huyện Tuy Đức, tỉnh Đăk Nông. Luận văn thạc sỹ -

Mã số 60.62.60. Đại học Lâm nghiệp.

3. Bảo Huy (2013): Bài giảng tin học thống kê trong lâm nghiệp dành cho cao

học chuyên ngành lâm sinh. Đại học Tây Nguyên

4. Bảo Huy (2009): Phương pháp nghiên cứu ước tính trữ lượng carbon của

rừng tự nhiên làm cơ sở tính toán lượng CO2 phát thải từ suy thoái và mất

rừng ở Việt Nam. Tạp chí Nông nghiệp và Phát triển nông thôn, 1(2009):

85 – 91.

5. Bảo Huy (2012): Xây dựng phương pháp giám sát và đo tính carbon rừng

có sự tham gia của cộng đồng ở Việt Nam. Tạp chí Rừng và Môi trường, 44

– 45 (2012): 34 – 45.

6. Bảo Huy, Cao Thị Lý, Võ Hùng, Nguyễn Thị Thanh Hương, Phạm Tuấn

Anh, Huỳnh Nhân Trí, Dương Ngọc Quang, Giang Thị Thanh, Nguyễn

Thanh Trà, Nguyễn Viết Tượng, Nguyễn Đức Định, Phạm Đoàn Phú Quốc,

Nguyễn Công Tài Anh, Hoàng Trọng Khánh, Hồ Đình Bảo (2012): Xác

định lượng CO2 hấp thụ của rừng lá rộng thường xanh vùng Tây Nguyên

làm cơ sở tham gia chương trình giảm thiểu khí phát thải từ mất rừng và

suy thoái rừng. Đề tài khoa học và công nghệ cấp bộ. Bộ Giáo dục và Đào

tạo

7. Vũ Tấn Phương (2006): Nghiên cứu trữ lượng carbon thảm tươi và cây bụi:

Cơ sở để xác định đường carbon cơ sở trong các dự án trồng rừng/tái trồng

rừng theo cơ chế phát triển sạch ở Việt Nam. Tạp chí NN & PTNT.

112

8. Ngô Đình Quế (2007): Khả năng hấp thụ CO2 của một số loài rừng trồng

chủ yếu ở Việt Nam. Trung tâm nghiên cứu Sinh thái và Môi trường, Viện

Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam.

9. RCOFTC Việt Nam (2007): Vì sao REDD+ cần người dân địa phương, bản

dịch tiếng việt.

Tiếng Anh

10. Akaike, H (1973): “Information theory and an extension of the maximum

likelihood principle,” in Petrov, B. and Csaki, B., editors, Second

International Symposium on Information Theory, pp. 267–281, Budapest:

Academiai Kiado.

11. Bao Huy (2011): Technical Manuals for Participatory Carbon Monitoring

(PCM). UN-REDD Vietnam program.

12. Bao Huy (2011): Technical Manuals for Participatory Forest Carbon

Measurement. Paper of the International Workshop on ¨Linking

community monitoring with National MRV for REDD+¨. Organized by

CIGA-REDD, UNAM. Mexico City 12-14 September 2011.

13. Basuki, T.M., Van Lake, P.E., Skidmore, A.K., Hussin, Y.A. (2009):

Allometric equations for estimating the abobe-ground biomass in the

tropical lowland Dipterocarp forests. Forest Ecology and Management

257 (2009): 1684-1694.

14. Bhishma, P. S., Pandey, S.S., Pandey, A., Rana, E. B., Bhattarai, S.,

Banskota, T. R., Charmakar, S., Tamrakar, R.. (2010): Forest Carbon

Stock Measurement. Guidelines for measuring carbon stocks in

community – managed forests. Asia Network for Sustainable, Agriculture

and Bioresources (ANSAB). Federation of Community Forest, Users,

Nepal (FECOFUN). International Centre for Integrated, Mountain

Development (ICIMOD).

15. Brown, S.(1997): Estimating biomass and biomass change of tropical

forests: a Primer. FAO Forestry paper – 134. ISBN 92-5-103955-0.

113

16. Buechler, S.teven Buechler (2007): "Statistical Models in R Some

Examples", Department of Mathematics, 276 Hurley Hall; 1-6233;

Fall,2007.

17. Chave et al (2008): "Above-ground biomass and productivity in a rain

forest of eastern South America", Journal of Tropical Ecology (2008)

/S0266467408005075 Printed in the United Kingdom

18. Chave, J., Andalo, C., Brown, S., Cairns, M.A., Chambers, J.Q., Eamus,

D., Folster, H., Fromard, F., Higuchi, N., Kira, T., Lescure, J.P., Nelson,

B.W., Ogawa, H., Puig, H., Riera, B., Yamakura, T.(2005): Tree

allometry and improved estimatyion of carbon stocks and balance in

tropical forests. Oecologia145 (2005): 87-99. DOI 10.1007/s00442-005-

0100-x.

19. Dietz, J., Kuyah, S., (2011): Guidelines for establishing regional

allometric equations for bimass estimation through destructive sampling.

World Agroforestry Center (ICRAF).

20. Douglas, C.M., (2005): John Wiley and Sons, New York, Introduction to

Statistical Quality Control, 5th, edition.

21. ICRAF (2007): Rapid carbon stock appraisal.

22. IPCC (2006): IPCC Guidelines for National Greenhouse Gas Inventories.

Prepared by the Natinal Greenhouse Gas Inventories Programme,

Eggleston H.S., Buendia L., Miwa K., Ngara T., Tanabe K. Published:

IGES, Japan.

23. IUCN (2007): Forest and livelihoods. Reducing emissions from

deforestation and ecosystem degradation (REDD). Climate change

briefing.

24. MacDicken, K.G., (1997): A Guide to Monitoring Carbon Storage in

Forestry and Agroforestry Projects. Winrock International Institute for

Agricultural Development.

114

25. Machael, L. Orlov (1996): " Multiple linear regression analysis using

microsoft excel", Chemistry Department, Oregon State University

26. Manual for building tree volume and biomass allometric equations from

field measurement to prediction

27. Pearson, T., R., H., Brown, S., L., Birdsey, R., A., (2007): Measurement

Guidelines for the Sequestration of Forest Carbon. United States

Department of Agriculture (USDA) Forest Service. General Technical

Report NRS-18.

28. Quin Zhang Cai & Huang Yao (2010): Quantification of soil organic

carbon sequestration potential in cropland: A model approach, Science

china, Life sciences, Vol.53, No. 7: 868-884.

29. Quinn, G., Quinn & Keugh, M. Keugh (2001): Chapter 5. Corelation and

regression, "Design anh Analysis for Biologists"

30. Seung Woo, LEE*, Jae Kyung, Byun Dai Kyun, Rho1 " Estimating

carbon stock in litterfalls and forest soils,Korean", Korea Forest Research

Institute (KFRI),

31. Silva, H.P., Erin, S., Michael, N., Sarah, M. W., Sandra, B. (2010):

Manual technical issues ralted to implementing REDD+ programs in

Mekong Countries. Winrock International, USA.

32. UNFCCC, (1992): United Nation Framework Convention on Climate

Change. United Nation.

33. UN-REDD, (2011): Measurement, Reporting & Verification (MRV)

Framework Document. UN-REDD Vietnam Programme

34. Weiberg, S.,anford Weiberg (2005): Wiley, J.ohn Wiley andand Sons,

(2005): Applied Linear Regression, 3nd edition, New York,

115

PHỤ LỤC

Phụ lục 1. Danh mục thực vật thân gỗ xuất hiện trong lâm phần nghiên cứu

Stt Tên tiếng việt 1 Bằng lăng 2 Bình linh 3 Bứa 4 Cà chít 5 Cà te (Gõ đỏ) 6 Cẩm lai 7 Cẩm lai đen 8 Cẩm liên 9 Căm xe

10 Chai lá cong 11 Chiêu liêu đen 12 Chiêu liêu kha tử 13 Chiêu liêu nghệ 14 Chiêu liêu ổi 15 Chò chỉ tàu 16 Chòi mòi 17 Cò ke 18 Cóc rừng 19 Dầu bao 20 Dầu con rái 21 Dầu đồng 22 Dầu đọt tím 23 Dầu trà beng 24 Đẻn 5 lá 25 Găng gai 26 Gáo 27 Giáng hương 28 Giêng giêng 29 Gõ mật 30 Kơnia 31 Lòng máng 32 Mà ca 33 Mã tiền

Họ thực vật Tên la tinh Lythraceae Lagerstroemia calyculata Verbenaceae Vitex sp Glusiaceae Garcinia sp Dipterocarpaceae Shorea obtusa Caesalpiniaceae Afzelia xylocarpa Fabaceae Dalbergia mamosa Fabaceae Dalbergia nigrescens Dipterocarpaceae Shorea siamensis Mimosaceae Xylia xylocarpa Dipterocarpaceae Shorea falcata Combretaceae Terminalia alata Combretaceae Terminalia chebula Combretaceae Terminalia nirovenulosa Combretaceae Terminalia corticosa Dipterocarpaceae Parashorea chinensis Euphorbiaceae Antidesma ghaesembilla Tiliaceae Grewia afpaniculata Anacardiaceae Spondias pinnata Dipterocarpaceae Dipterocarpus baudii Dipterocarpaceae Dipterocarpus alatus Dipterocarpus tuberculatus Dipterocarpaceae Dipterocarpus grandiflorus Dipterocarpaceae Dipterocarpaceae Dipterocarpus obtusifolius Verbenaceae Vitex quinata Rubiaceae Randia spinosa Rubiaceae Adina cordifolia Fabaceae Pterocarpus macrocarpus Fabaceae Butea frondosa Caesalpiniaceae Sindora siamensis Irvigia malayana Irvigiaceae Pterospermum grewiaefolium Sterculiaceae Buchanania sp Strychnos nuxblanda

Anacardiaceae Loganiaceae

Stt Tên tiếng việt

Họ thực vật Euphorbiaceae Caesalpiniaceae Rubiaceae Rubiaceae Clusiaceae

34 Me rừng 35 Móng bò 36 Nhàu lông 37 Nhàu núi 38 Nụ 39 Quau 40 Râm 41 Sao lá hình tim 42 Sao lá to 43 Sến mủ 44 Sổ 45 Sóng rắn 46 Sưng 47 Tai chua 48 Táo rừng 49 Táu muối 50 Thành ngạnh 51 Thầu tấu 52 Thị rừng 53 Trám 54 Trâm 55 Vên vên 56 Vừng 57 Xoài rừng 58 Xoan rừng

Tên la tinh Phyllanthus emblica Bauhinia purpurea Morinda tomentosa Morinda citrifolia Garcinia tinctoria Stereospermum cylindricum Bignoniaceae Combretaceae Anogeisus acuminatus Dipterocarpaceae Hopea cordata Dipterocarpaceae Hopea hainanensis Dipterocarpaceae Shorea roxburghii Dilleniaceae Dillenia sp Mimosaceae Albizia chinensis Anacardiaceae Semacarpus sp Clusiaceae Garcinia cowa Rhamnaceae Ziziphus oenoplia Dipterocarpaceae Vatica odorata Hypericaceae Cratoxylon ligustrinum Euphorbiaceae Aporosa sp Ebenaceae Diospyros sp Burseraceae Canarium subulatum Myrtaceae Syzygium cuminii Dipterocarpaceae Anisoptera cochinchinenis Lecythidaceae Careya sphaerica Anacardiaceae Mangifera longipetiolata Meliaceae Melia azedarach

Phụ lục 2. Bộ dữ liệu thể tích cây (Vcây) và thể tích gỗ, vỏ (Vst, Vba)

ID

Vba (m3)

Vst (m3)

Vba (m3)

Vst (m3)

V cây (m3)

Vba Vst V cây (m3) (m3) (m3) ID K1.1 1.110 0.964 0.145 K4.16 0.016 0.010 0.007 K8.7 0.161 0.106 0.056 K1.2 0.319 0.256 0.064 K4.17 0.038 0.027 0.011 K8.8 0.158 0.099 0.060 K1.3 0.417 0.330 0.087 K4.18 0.013 0.008 0.005 K8.9 0.052 0.033 0.019 K1.4 0.012 0.009 0.003 K4.19 0.018 0.012 0.005 K8.10 0.060 0.040 0.020 0.708 0.560 0.147 K8.11 K1.5 0.005 0.004 0.001 K5.1 0.025 0.014 0.011 0.055 0.039 0.016 K8.12 K1.6 0.006 0.003 0.003 K5.2 0.013 0.008 0.005 0.029 0.021 0.008 K8.13 K1.7 0.174 0.138 0.036 K5.3 0.083 0.059 0.024 0.013 0.007 0.005 K8.14 K1.8 0.110 0.085 0.025 K5.4 0.007 0.005 0.003 0.045 0.026 0.019 K8.15 K1.9 0.475 0.407 0.068 K5.5 0.011 0.007 0.004 0.076 0.051 0.025 K 9.1 K1.10 0.009 0.006 0.003 K5.6 0.183 0.144 0.040 0.059 0.039 0.020 K 9.2 K1.11 0.007 0.004 0.003 K5.7 0.702 0.563 0.139 0.022 0.013 0.009 K 9.3 K1.12 0.003 0.001 0.001 K5.8 0.205 0.133 0.072 K1.13 0.007 0.004 0.003 K5.9 0.805 0.675 0.131 K 9.4 0.222 0.159 0.063 K1.14 0.003 0.002 0.001 K5.10 0.265 0.212 0.053 K 9.5 0.194 0.146 0.048 K1.15 0.013 0.009 0.004 K5.11 0.322 0.253 0.069 K 9.6 0.147 0.106 0.041 K2.1 1.353 1.165 0.188 K5.12 0.249 0.187 0.063 K 9.7 0.173 0.123 0.050 K2.2 0.221 0.171 0.050 K5.13 0.173 0.133 0.040 K 9.8 0.032 0.018 0.014 K2.3 0.022 0.018 0.003 K5.14 0.117 0.097 0.020 K 9.9 0.038 0.027 0.012 K2.4 0.027 0.020 0.007 K6.1 0.125 0.085 0.040 K 9.10 0.010 0.006 0.005 K2.5 0.071 0.058 0.014 K6.2 0.038 0.024 0.014 K 9.11 0.005 0.003 0.002 K2.6 0.008 0.006 0.002 K6.3 0.017 0.010 0.007 K 10.1 0.624 0.474 0.149 K2.7 0.006 0.003 0.003 K6.4 0.079 0.056 0.023 K 10.2 0.320 0.225 0.095 K2.8 0.009 0.006 0.003 K6.5 0.056 0.037 0.019 K 10.3 0.037 0.022 0.015 K2.9 0.015 0.008 0.007 K6.6 0.073 0.040 0.033 K 10.4 0.039 0.026 0.013 K2.10 0.010 0.004 0.006 K6.7 0.262 0.213 0.050 K 10.5 0.006 0.003 0.003 K2.11 0.012 0.006 0.006 K6.8 0.252 0.189 0.064 K 10.6 0.045 0.028 0.017 0.201 0.151 0.049 K 10.7 0.168 0.127 0.041 K2.12 0.008 0.004 0.004 K6.9 K2.13 0.015 0.009 0.006 K.610 0.010 0.006 0.004 K 10.8 0.159 0.121 0.038 K3.1 0.378 0.292 0.086 K.611 0.009 0.004 0.004 K 10.9 0.183 0.137 0.045 K3.2 0.018 0.011 0.006 K6.12 0.041 0.025 0.016 K 10.10 0.138 0.097 0.041 K3.3 0.105 0.069 0.036 K6.13 0.015 0.008 0.007 K 11.1 0.053 0.032 0.021 K3.4 0.047 0.030 0.017 K6.14 0.087 0.062 0.025 K 11.2 0.026 0.016 0.010 K3.5 0.098 0.074 0.024 K.6.15 0.140 0.098 0.042 K 11.3 0.031 0.017 0.014 K3.6 0.120 0.081 0.039 K6.16 0.068 0.040 0.028 K 11.4 0.073 0.054 0.019 K3.7 0.091 0.061 0.030 K6.17 0.280 0.153 0.127 K 11.5 0.173 0.132 0.040 K3.8 0.041 0.022 0.019 K6.18 0.332 0.249 0.084 K 11.6 0.193 0.142 0.051 0.969 0.756 0.213 K 11.7 0.125 0.078 0.047 K3.9 0.037 0.024 0.013 K7.1

ID

Vst (m3)

Vba (m3)

Vst (m3)

Vba (m3)

V cây (m3)

Vba V cây Vst (m3) (m3) (m3) ID 0.960 0.788 0.172 K 11.8 0.098 0.055 0.042 K3.10 0.031 0.016 0.015 K7.2 0.094 0.063 0.031 K 11.9 0.298 0.235 0.063 K3.11 0.010 0.005 0.005 K7.3 0.421 0.323 0.098 0.312 0.205 0.106 K12.1 K3.12 0.012 0.006 0.006 K7.4 0.083 0.053 0.031 0.179 0.137 0.042 K12.2 K3.13 0.014 0.009 0.005 K7.5 0.090 0.063 0.028 0.252 0.205 0.047 K12.3 K3.14 0.009 0.004 0.005 K7.6 0.551 0.522 0.029 0.219 0.160 0.059 K12.4 K3.15 0.007 0.003 0.003 K7.7 0.069 0.049 0.020 0.149 0.090 0.059 K12.5 K4.1 0.100 0.067 0.033 K7.8 0.224 0.173 0.051 K4.2 0.177 0.152 0.025 K7.9 0.098 0.063 0.035 K12.6 0.748 0.588 0.161 K4.3 0.222 0.182 0.041 K7.10 0.120 0.083 0.037 K12.7 0.126 0.090 0.035 K4.4 0.365 0.305 0.060 K7.11 0.152 0.104 0.048 K12.8 0.122 0.095 0.027 K4.5 0.271 0.214 0.057 K7.12 0.081 0.047 0.035 K13.1 0.201 0.154 0.047 K4.6 0.343 0.262 0.082 K7.13 0.062 0.033 0.029 K13.2 0.016 0.012 0.005 K4.7 0.238 0.200 0.038 K7.14 0.077 0.048 0.028 K13.3 0.052 0.042 0.010 K4.8 0.799 0.655 0.144 K7.15 0.023 0.013 0.010 K13.4 0.049 0.036 0.014 K4.9 0.197 0.155 0.041 K7.16 0.027 0.016 0.011 K13.5 0.010 0.008 0.002 0.435 0.385 0.050 K13.6 K4.10 0.318 0.222 0.096 K8.1 0.011 0.006 0.004 0.461 0.357 0.104 K13.7 K4.11 0.048 0.031 0.017 K8.2 0.018 0.010 0.008 0.239 0.154 0.085 K13.8 K4.12 0.033 0.023 0.010 K8.3 0.164 0.122 0.042 0.205 0.157 0.048 K13.9 K4.13 0.089 0.061 0.029 K8.4 0.146 0.096 0.051 K13.10 0.125 0.096 0.029 K4.14 0.046 0.033 0.013 K8.5 K4.15 0.035 0.026 0.009 K8.6 0.109 0.064 0.045

Phụ lục 3. Bộ dữ liệu thu thập WD, BaD từ 173 cây giải tích

ID

Tên la tinh

WD g/cm3

BaD g/cm3 ID

Tên la tinh

WD g/cm3

BaD g/cm3

K1.1 Dipterocarpus tuberculatus 0.616

0.570 K6.12 Dipterocarpus tuberculatus 0.670

0.550

K1.2 Terminalia alata

0.810

0.617 K6.13 Dipterocarpus tuberculatus 0.689

0.535

K1.3 Dipterocarpus tuberculatus 0.687

0.544 K6.14 Dipterocarpus tuberculatus 0.683

0.518

K1.4 Aporosa sp

0.607

0.466 K.6.15 Dipterocarpus tuberculatus 0.739

0.537

K1.5 Strychnos nuxblanda

0.596

0.275 K6.16 Dipterocarpus tuberculatus 0.641

0.667

K1.6 Careya sphaerica

0.528

0.373 K6.17 Terminalia alata

0.953

0.793

K1.7 Dipterocarpus tuberculatus 0.589

0.426 K6.18 Dipterocarpus tuberculatus 0.654

0.552

K1.8 Shorea obtusa

0.912

0.768 K7.1 Dipterocarpus tuberculatus 0.636

0.501

K1.9 Dipterocarpus tuberculatus 0.683

0.473 K7.2 Dipterocarpus tuberculatus 0.785

0.651

K1.10 Aporosa sp

0.704

0.474 K7.3 Shorea obtusa

0.730

0.856

K1.11 Dipterocarpus tuberculatus 0.428

0.320 K7.4 Terminalia alata

0.815

0.744

K1.12 Terminalia alata

0.627

0.391 K7.5 Adina cordifolia

0.566

0.615

K1.13 Afzelia xylocarpa

0.543

0.283 K7.6 Adina cordifolia

0.406

0.633

K1.14 Syzygium cuminii

0.634

0.547 K7.7 Shorea obtusa

0.716

0.775

K1.15 Afzelia xylocarpa

0.517

0.413 K7.8 Shorea obtusa

0.756

0.842

K2.1 Dipterocarpus tuberculatus 0.705

0.521 K7.9 Adina cordifolia

0.341

0.583

K2.2 Dipterocarpus tuberculatus 0.752

0.590 K7.10 Shorea obtusa

0.598

0.744

K2.3 Xylia xylocarpa

0.707

0.522 K7.11 Shorea obtusa

0.556

0.713

K2.4 Xylia xylocarpa

0.676

0.467 K7.12 Shorea obtusa

0.630

0.842

K2.5 Terminalia corticosa

0.674

0.413 K7.13 Shorea obtusa

0.651

0.774

K2.6 Aporosa sp

0.484

0.598 K7.14 Adina cordifolia

0.448

0.545

K2.7 Dipterocarpus tuberculatus 0.508

0.328 K7.15 Pentacme siamensis

0.573

0.604

K2.8 Xylia xylocarpa

0.712

0.488 K7.16 Pentacme siamensis

0.576

0.600

K2.9 Dipterocarpus tuberculatus 0.579

0.429 K8.1 Terminalia corticosa

0.532

0.907

K2.10 Afzelia xylocarpa

0.547

0.260 K8.2 Dipterocarpus obtusifolius 0.718

0.676

K2.11 Dipterocarpus tuberculatus 0.498

0.353 K8.3 Shorea obtusa

0.652

0.764

K2.12 Dipterocarpus tuberculatus 0.379

0.291 K8.4 Dipterocarpus obtusifolius 0.674

0.685

K2.13 Aporosa sp

0.607

0.459 K8.5 Shorea obtusa

0.656

0.779

K3.1 Dipterocarpus obtusifolius 0.641

0.576 K8.6 Shorea obtusa

0.663

0.769

K3.2 Dipterocarpus tuberculatus 0.592

0.348 K8.7 Shorea obtusa

0.595

0.757

K3.3 Dipterocarpus tuberculatus 0.734

0.459 K8.8 Shorea obtusa

0.625

0.789

K3.4 Dipterocarpus tuberculatus 0.609

0.331 K8.9 Shorea obtusa

0.665

K3.5 Dipterocarpus obtusifolius 0.599

0.599 K8.10 Shorea obtusa

0.682

0.765

K3.6 Dipterocarpus tuberculatus 0.515

0.395 K8.11 Terminalia alata

0.583

0.731

K3.7 Dipterocarpus tuberculatus 0.550

0.386 K8.12 Pentacme siamensis

0.506

0.584

K3.8 Dipterocarpus tuberculatus 0.478

0.429 K8.13 Adina cordifolia

0.417

0.601

K3.9 Dipterocarpus obtusifolius 0.609

0.531 K8.14 Xylia xylocarpa

0.461

0.649

ID

Tên la tinh

WD g/cm3

BaD g/cm3 ID

Tên la tinh

BaD g/cm3

WD g/cm3

K3.10 Shorea obtusa

0.656

0.582 K8.15 Xylia xylocarpa

0.739

0.457

K3.11 Dipterocarpus obtusifolius 0.564

0.450 K 9.1 Dipterocarpus tuberculatus 0.731

0.517

K3.12 Dipterocarpus tuberculatus 0.532

0.350 K 9.2 Dipterocarpus tuberculatus 0.686

0.491

K3.13 Aporosa sp

0.597

0.494 K 9.3 Terminalia alata

0.842

0.695

K3.14 Dipterocarpus tuberculatus 0.514

0.306 K 9.4 Terminalia alata

0.773

0.662

K3.15 Dipterocarpus tuberculatus 0.465

0.272 K 9.5 Dipterocarpus tuberculatus 0.660

0.512

K4.1 Shorea obtusa

0.807

0.754 K 9.6 Shorea obtusa

0.769

0.662

K4.2 Terminalia corticosa

0.794

0.483 K 9.7 Adina cordifolia

0.586

0.383

K4.3 Terminalia corticosa

0.760

0.445 K 9.8 Dipterocarpus tuberculatus 0.598

0.450

K4.4 Terminalia corticosa

0.760

0.552 K 9.9 Adina cordifolia

0.644

0.397

K4.5 Dipterocarpus tuberculatus 0.710

0.486 K 9.10 Dipterocarpus tuberculatus 0.592

0.349

K4.6 Dipterocarpus tuberculatus 0.697

0.482 K 9.11 Terminalia alata

0.562

0.423

K4.7 Dipterocarpus tuberculatus 0.684

0.546 K 10.1 Dipterocarpus tuberculatus 0.697

0.556

K4.8 Dipterocarpus obtusifolius 0.673

0.700 K 10.2 Pentacme siamensis

0.692

0.537

K4.9 Adina cordifolia

0.622

0.427 K 10.3 Pentacme siamensis

0.601

0.460

K4.10 Syzygium cuminii

0.546

0.462 K 10.4 Calophyllum inophyllum

0.543

0.299

K4.11 Adina cordifolia

0.561

0.354 K 10.5 Pentacme siamensis

0.507

0.407

K4.12 Sindora siamensis

0.819

0.462 K 10.6 Dipterocarpus tuberculatus 0.654

0.391

K4.13 Shorea obtusa

0.823

0.685 K 10.7 Adina cordifolia

0.565

0.480

K4.14 Dipterocarpus obtusifolius 0.692

0.717 K 10.8 Adina cordifolia

0.688

0.478

K4.15 Shorea obtusa

0.776

0.625 K 10.9 Terminalia alata

0.699

0.678

K4.16 Dillenia sp

0.526

0.469 K 10.10 Dipterocarpus tuberculatus 0.652

0.517

K4.17 Terminalia corticosa

0.715

0.427 K 11.1 Pentacme siamensis

0.564

0.474

K4.18 Dipterocarpus tuberculatus 0.589

0.533 K 11.2 Shorea obtusa

0.697

0.582

K4.19 Dalbergia nigrescens

0.661

0.293 K 11.3 Dipterocarpus tuberculatus 0.613

0.323

K5.1 Dipterocarpus tuberculatus 0.726

0.431 K 11.4 Terminalia alata

0.711

0.596

K5.2 Dipterocarpus tuberculatus 0.603

0.501 K 11.5 Dipterocarpus tuberculatus 0.633

0.519

K5.3 Terminalia alata

0.760

0.572 K 11.6 Shorea obtusa

0.806

0.693

K5.4 Adina cordifolia

0.589

0.443 K 11.7 Shorea obtusa

0.766

0.649

K5.5 Dipterocarpus tuberculatus 0.623

0.434 K 11.8 Pentacme siamensis

0.664

0.587

K5.6 Dipterocarpus obtusifolius 0.658

0.599 K 11.9 Dipterocarpus tuberculatus 0.642

0.627

K5.7 Dipterocarpus tuberculatus 0.668

0.632 K12.1 Dipterocarpus tuberculatus 0.814

0.539

K5.8 Dipterocarpus tuberculatus 0.594

0.481 K12.2 Dipterocarpus tuberculatus 0.723

0.457

K5.9 Dipterocarpus tuberculatus 0.610

0.494 K12.3 Shorea obtusa

0.800

0.717

K5.10 Shorea roxburghii

0.817

0.692 K12.4 Terminalia corticosa

0.783

0.524

K5.11 Terminalia alata

0.821

0.642 K12.5 Terminalia corticosa

0.822

0.606

K5.12 Shorea roxburghii

0.781

0.597 K12.6 Xylia xylocarpa

0.894

0.575

K5.13 Terminalia alata

0.749

0.541 K12.7 Careya sphaerica

0.831

0.433

K5.14 Strychnos nuxblanda

0.606

0.473 K12.8 Shorea obtusa

0.917

0.742

ID

Tên la tinh

WD g/cm3

BaD g/cm3 ID

Tên la tinh

WD g/cm3

BaD g/cm3

K6.1 Dipterocarpus tuberculatus 0.701

0.470 K13.1 Aporosa sp

0.698

0.599

K6.2 Dipterocarpus tuberculatus 0.560

0.533 K13.2 Dillenia sp

0.874

0.559

K6.3 Dipterocarpus tuberculatus 0.555

0.521 K13.3 Xylia xylocarpa

0.673

0.438

K6.4 Dipterocarpus tuberculatus 0.689

0.614 K13.4 Xylia xylocarpa

0.788

0.546

K6.5 Dipterocarpus tuberculatus 0.654

0.594 K13.5 Dipterocarpus tuberculatus 0.574

0.426

K6.6 Pentacme siamensis

0.665

0.686 K13.6 Aporosa sp

0.591

0.508

K6.7 Dipterocarpus tuberculatus 0.722

0.596 K13.7 Dipterocarpus tuberculatus 0.613

0.360

K6.8 Dipterocarpus tuberculatus 0.782

0.603 K13.8 Dipterocarpus tuberculatus 0.720

0.418

K6.9 Dipterocarpus tuberculatus 0.858

0.485 K13.9 Dipterocarpus obtusifolius 0.581

0.516

K.610 Dipterocarpus tuberculatus 0.588

0.468 K13.10 Aporosa sp

0.836

0.627

0.477

K.611 Dipterocarpus tuberculatus 0.557

Phụ lục 4. Danh sách khối lượng thể tích gỗ, vỏ các loài chủ yếu của kiểu rừng khộp tỉnh Đăk Lăk.

WD

BaD

Stt Tên tiếng việt

Tên la tinh

Họ thực vật

(g/cm3)

1 Cà chắc

Shorea roxburghii

Dipterocarpaceae 0.799

0.645

2 Cà chít

Shorea obtusa

Dipterocarpaceae 0.783

0.665

3 Cám

0.319

0.536

4 Cẩm lai đen

Dalbergia nigrescens

Fabaceae

0.293

0.661

5 Cẩm liên

Pentacme siamensis

Dipterocarpaceae 0.609

0.534

6 Căm xe

Xylia xylocarpa

Mimosaceae

0.494

0.73

7 Chiêu liêu

Terminalia sp

Combretaceae

0.571

0.762

8 Dầu đồng

Dipterocarpus tuberculatus Dipterocarpaceae 0.636

0.476

9 Dầu trà beng Dipterocarpus obtusifolius Dipterocarpaceae 0.641

0.605

10 Gáo

Adina cordifolia

Rubiaceae

0.428

0.603

11 Gõ mật

Sindora siamensis

Caesalpiniaceae

0.462

0.819

12 Mã tiền

Strychnos nuxblanda

Loganiaceae

0.374

0.601

13 Mưng

Lecythidaceae

0.299

0.543

14 Sổ

Dillenia sp

Dilleniaceae

0.514

0.7

15 Thầu tấu

Aporosa sp

Euphorbiaceae

0.528

0.64

16 Trâm

Syzygium cuminii

Myrtaceae

0.504

0.59

17 Vừng

Careya sphaerica

Lecythidaceae

0.403

0.68

Phụ lục 5. Bộ dữ liệu sinh khối bộ phận cây trên mặt đất và các nhân tố

334.5 54.9 12.7 0.7 0.5 1.1 7.6 17.9 30.5 3.6 0.5 0.2 0.3 0.3 0.5 377.7 41.4 3.4 5.0 5.0 0.3

điều tra rừng

ID K1.1 K1.2 K1.3 K1.4 K1.5 K1.6 K1.7 K1.8 K1.9 K1.10 K1.11 K1.12 K1.13 K1.14 K1.15 K2.1 K2.2 K2.3 K2.4 K2.5 K2.6 K2.7 K2.8 K2.9 K2.10 K2.11 K2.12 K2.13 K3.1 K3.2 K3.3 K3.4 K3.5 K3.6 K3.7 K3.8

Bst_kg Bbr_kg Bl_kg Bba_kg DBH_cm H_m WD_g/cm3 BaD_g/cm3 36.4 355.1 22.6 142.1 23.7 146.8 7.3 3.0 7.5 1.2 5.3 0.8 15.5 47.6 15 63.3 24.3 179.1 6.4 2.5 4.9 0.7 4 0.5 5.6 1.1 3.4 0.9 6.4 2.3 40.5 548.5 19.9 89.1 8 8.3 8.5 8.0 11.5 22.5 5.5 1.5 4.5 0.8 5 2.9 6.3 2.5 5.5 1.1 5.6 1.4 5.4 0.6 5.9 2.7 23 113.5 7.3 3.9 14.2 33.8 10.2 10.7 14.2 25.1 14.7 21.1 14.5 18.4 7.8 5.1

0.616 0.810 0.687 0.607 0.596 0.528 0.589 0.912 0.683 0.704 0.428 0.627 0.543 0.634 0.517 0.705 0.752 0.707 0.676 0.674 0.484 0.508 0.712 0.579 0.547 0.498 0.379 0.607 0.641 0.592 0.734 0.609 0.599 0.515 0.550 0.478

0.570 0.617 0.544 0.466 0.275 0.373 0.426 0.768 0.473 0.474 0.320 0.391 0.283 0.547 0.413 0.521 0.590 0.522 0.467 0.413 0.598 0.328 0.488 0.429 0.260 0.353 0.291 0.459 0.576 0.348 0.459 0.331 0.599 0.395 0.386 0.429

48.7 24.1 26.4 1.0 0.1 0.4 7.7 13.6 16.2 0.8 0.4 0.3 0.5 0.3 1.0 54.9 18.0 1.0 1.4 2.7 1.3 0.4 0.7 1.4 0.8 0.9 0.5 1.8 29.8 0.9 7.9 2.2 8.6 6.9 4.7 3.8

42.4 8.7 2.3 0.2 0.2 0.3 1.4 5.0 3.7 1.5 0.5 0.3 0.2 0.3 0.4 12.3 4.2 0.5 0.7 0.8 0.2 0.1 0.3 0.4 0.2 0.4 0.2 0.3 5.8 0.4 6.2 1.3 4.0 3.4 4.1 0.8

16 15.8 18 4.5 3.9 3.9 14.7 8.8 17.7 3.9 4.5 2.45 4.5 5.3 6 19 13 7.5 8.6 12.5 5.1 4.2 6.3 6.3 5 5.8 4.3 6.8 16.4 7.6 12 10.5 11.6 13.1 10.1 12

0.5 1.5 0.2 0.6 0.2 0.7 29.7 0.9 11.7 3.8 14.6 9.0 8.6 1.9

3.9 1.7 0.7 1.6 0.4 0.2 0.3 32.8 20.2 28.2 87.7 43.6 73.5 38.1 105.8 3.5 42.5 3.5 13.2 11.5 15.8 0.5 0.4

ID K3.9 K3.10 K3.11 K3.12 K3.13 K3.14 K3.15 K4.1 K4.2 K4.3 K4.4 K4.5 K4.6 K4.7 K4.8 K4.9 K4.10 K4.11 K4.12 K4.13 K4.14 K4.15 K4.16 K4.17 K4.18 K4.19 K5.1 K5.2 K5.3 K5.4 K5.5 K5.6 K5.7 K5.8 K5.9 K5.10 K5.11 K5.12 K5.13

Bst_kg Bbr_kg Bl_kg Bba_kg DBH_cm H_m WD_g/cm3 BaD_g/cm3 8.7 10 5.6 6.6 6 5.5 5.6 17 18.6 21.4 23.3 19.9 23.1 21.4 32.1 17.4 28.4 10.9 11.8 13.9 13.5 10.4 7.4 9 6.8 7.6 31.2 11.6 10.8 7.3 10.2 12.9 22.5 8.2 32.1 20.5 33.5 19.7 16.7

0.531 0.582 0.450 0.350 0.494 0.306 0.272 0.754 0.483 0.445 0.552 0.486 0.482 0.546 0.700 0.427 0.462 0.354 0.462 0.685 0.717 0.625 0.469 0.427 0.533 0.293 0.431 0.501 0.572 0.443 0.434 0.599 0.632 0.481 0.494 0.692 0.642 0.597 0.541

0.609 0.656 0.564 0.532 0.597 0.514 0.465 0.807 0.794 0.760 0.760 0.710 0.697 0.684 0.673 0.622 0.546 0.561 0.819 0.823 0.692 0.776 0.526 0.715 0.589 0.661 0.726 0.603 0.760 0.589 0.623 0.658 0.668 0.594 0.610 0.817 0.821 0.781 0.749

8.9 6.3 1.6 1.6 3.0 1.1 0.7 37.2 86.4 95.7 163.0 103.1 116.0 89.9 271.3 54.9 66.8 17.2 23.6 38.7 19.8 14.7 5.0 21.0 3.4 7.0 270.1 19.4 13.9 4.2 16.5 24.6 21.2 7.7 232.1 119.1 145.0 96.6 60.4

4.1 5.2 1.2 0.8 1.7 0.5 0.3 19.7 6.0 8.0 17.9 14.3 20.5 11.0 65.8 7.1 18.8 1.8 5.8 14.5 10.6 6.0 2.6 4.5 2.5 2.2 28.3 8.2 4.7 2.6 6.7 13.7 9.2 4.0 34.8 23.6 28.6 22.1 12.4

1.5 0.4 0.5 0.9 0.3 0.3 0.2 4.1 5.1 9.7 11.2 7.4 13.3 9.7 16.6 5.2 9.0 2.6 4.7 6.0 2.8 0.5 0.4 1.8 1.2 1.2 15.7 1.2 0.2 0.9 2.4 4.6 1.9 0.8 12.4 3.0 6.3 5.1 6.7

8.6 7.5 5.6 6 6 5 4.6 8.5 12.3 14.3 12.5 12 12.5 11 12.6 12.5 10 7.7 4.8 8.8 4.5 5.4 5.7 10.4 4.5 5.3 14.2 8.1 5 4.7 9 10 8.6 6.1 15.9 12.1 16.1 13.8 11.4

1.5 3.2 107.4 2.5 2.0 1.4 3.3 3.4 4.9 1.2 110.2 11.8 39.8 17.6 30.1

ID K5.14 K6.1 K6.2 K6.3 K6.4 K6.5 K6.6 K6.7 K6.8 K6.9 K.610 K.611 K6.12 K6.13 K6.14 K.6.15 K6.16 K6.17 K6.18 K7.1 K7.2 K7.3 K7.4 K7.5 K7.6 K7.7 K7.8 K7.9 K7.10 K7.11 K7.12 K7.13 K7.14 K7.15 K7.16 K8.1 K8.2 K8.3 K8.4

Bst_kg Bbr_kg Bl_kg Bba_kg DBH_cm H_m WD_g/cm3 BaD_g/cm3 17.5 20.3 10.5 7.6 13.4 9.8 12.6 24.5 20.6 21.2 6 5.9 10.2 8 15.5 20.2 13.5 26.8 25 38.4 32.8 18.6 25 18.5 20.3 19.3 19.1 15.7 16.1 18 12.3 12.8 12.7 7.7 7.8 26.4 27.9 20.4 20.3

0.606 0.701 0.560 0.555 0.689 0.654 0.665 0.722 0.782 0.858 0.588 0.557 0.670 0.689 0.683 0.739 0.641 0.953 0.654 0.636 0.785 0.856 0.744 0.615 0.633 0.775 0.842 0.583 0.744 0.713 0.842 0.774 0.545 0.604 0.600 0.907 0.718 0.764 0.674

0.473 0.470 0.533 0.521 0.614 0.594 0.686 0.596 0.603 0.485 0.468 0.477 0.550 0.535 0.518 0.537 0.667 0.793 0.552 0.501 0.651 0.730 0.815 0.566 0.406 0.716 0.756 0.341 0.598 0.556 0.630 0.651 0.448 0.573 0.576 0.532 0.676 0.652 0.685

21.3 7.4 6.3 2.8 11.1 3.1 5.7 68.5 82.9 54.6 0.5 0.6 5.3 3.4 14.0 29.4 16.7 39.9 60.6 350.8 203.8 49.4 37.3 16.3 26.2 49.2 29.5 17.7 38.6 30.6 11.7 5.9 3.1 0.5 1.2 61.8 78.7 67.0 90.8

31.4 39.0 12.8 5.5 33.8 13.9 22.4 96.2 104.3 95.1 2.8 2.2 14.4 4.3 25.7 46.9 24.0 104.0 99.1 303.8 428.9 37.8 92.7 50.1 72.6 82.9 52.8 20.3 40.5 47.8 35.9 23.2 25.3 6.4 9.0 250.3 168.4 81.0 63.5

3.9 9.0 6.4 3.7 12.3 7.4 17.5 17.5 23.5 12.3 2.3 2.2 8.0 3.2 6.9 12.5 19.5 74.4 25.7 56.2 67.5 15.6 63.2 13.2 7.7 29.1 31.9 4.1 13.0 14.9 14.3 12.7 9.5 4.3 6.0 13.5 43.7 32.9 21.0

8.7 6.8 7.3 6.3 7.7 8.8 8.5 10 9.1 9.7 5.3 4.9 7.6 3.8 6.7 6.5 6.7 7.6 8.6 14.2 14 7.3 12.5 10.8 11.8 13.3 8.8 9 11 12.5 10 8.8 10 7.2 7.8 14.4 12.2 12.8 8.1

2.3 4.7 2.2 1.0 3.2 0.7 1.3 3.3 9.4 7.3 0.4 0.4 1.3 1.1 4.0 6.3 4.5 6.0 10.6 21.5 17.1 5.9 4.7 5.1 5.6 4.2 6.4 3.3 6.1 4.5 2.5 3.6 0.7 0.6 0.4 5.1 14.9 11.8 3.5

ID K8.5 K8.6 K8.7 K8.8 K8.9 K8.10 K8.11 K8.12 K8.13 K8.14 K8.15 K 9.1 K 9.2 K 9.3 K 9.4 K 9.5 K 9.6 K 9.7 K 9.8 K 9.9 K 9.10 K 9.11 K 10.1 K 10.2 K 10.3 K 10.4 K 10.5 K 10.6 K 10.7 K 10.8 K 10.9 K 10.10 K 11.1 K 11.2 K 11.3 K 11.4 K 11.5 K 11.6 K 11.7

Bst_kg Bbr_kg Bl_kg Bba_kg DBH_cm H_m WD_g/cm3 BaD_g/cm3 19.2 15.2 17.2 16.9 11.8 12.3 9.5 11.7 12.6 6 7 20.8 34.3 20.9 21.3 19 15.8 19.9 10.9 11 7 5.1 34.9 23 10.4 11.1 5.6 11.6 17.8 20.6 18.4 17.4 12.2 9.8 9 12.4 20.6 20 17

0.656 0.663 0.595 0.625 0.665 0.682 0.583 0.506 0.417 0.461 0.457 0.517 0.491 0.695 0.662 0.512 0.662 0.383 0.450 0.397 0.349 0.423 0.556 0.537 0.460 0.299 0.407 0.391 0.480 0.478 0.678 0.517 0.474 0.582 0.323 0.596 0.519 0.693 0.649

0.779 0.769 0.757 0.789 0.665 0.765 0.731 0.584 0.601 0.649 0.739 0.731 0.686 0.842 0.773 0.660 0.769 0.586 0.598 0.644 0.592 0.562 0.697 0.692 0.601 0.543 0.507 0.654 0.565 0.688 0.699 0.652 0.564 0.697 0.613 0.711 0.633 0.806 0.766

53.0 34.0 54.7 56.1 20.4 29.4 11.0 19.2 28.2 3.2 5.6 65.9 242.4 76.0 77.7 57.0 54.1 39.4 8.7 16.0 3.2 1.8 207.2 95.2 11.2 10.7 1.2 13.6 39.6 52.3 56.9 39.6 15.1 9.1 9.6 33.7 49.5 79.3 42.3

28.1 18.4 8.6 29.0 6.8 11.3 5.7 3.4 3.3 2.4 2.1 24.7 91.5 62.3 62.7 34.3 19.6 13.7 3.6 6.9 1.7 0.7 104.4 70.4 2.3 6.6 0.2 4.8 26.6 22.3 26.8 11.2 10.7 10.1 4.1 4.5 64.9 49.5 42.8

20.5 18.7 19.3 22.3 12.1 11.5 4.0 10.9 8.5 0.9 2.0 10.6 33.3 31.9 26.6 13.0 16.5 6.9 4.2 4.0 1.3 0.8 46.2 26.3 6.2 4.0 1.2 4.7 9.1 8.6 21.0 11.3 9.1 5.4 3.6 10.0 11.4 22.0 18.6

3.7 3.8 4.4 4.8 2.3 3.6 1.4 1.5 2.0 0.7 0.6 4.6 13.8 4.0 2.9 9.3 4.9 5.0 1.3 2.0 1.0 0.8 30.0 13.9 1.6 5.1 0.3 3.3 6.1 3.9 5.4 4.6 3.1 2.9 1.6 2.6 6.5 5.7 5.7

7.6 10.2 10.4 10.1 6.7 8.9 4.8 2 10.2 3.5 4.2 9.2 13.5 10.5 11.6 10.1 10 11 7 6.4 4 2.8 15.6 14.1 8.1 6.2 4.4 8 10.9 9.2 11.3 12.2 8.4 6.3 7.1 9.5 7.2 8 8.8

19.7 103.0 178.4 34.0 14.4 121.4 15.0 13.4 207.8 21.7 15.3 55.4 0.2 4.5 5.3 0.6 1.6 2.4 27.1

Bst_kg Bbr_kg Bl_kg Bba_kg DBH_cm H_m WD_g/cm3 BaD_g/cm3 16.4 28.6 28.7 16 14.7 32.3 12.1 21.9 35.8 18.3 16.2 20.1 7.7 10.7 11.7 6.1 6.2 7.3 17.6 15.2

0.587 0.627 0.539 0.457 0.717 0.524 0.606 0.575 0.433 0.742 0.599 0.559 0.438 0.546 0.426 0.508 0.360 0.418 0.516 0.627

0.664 0.642 0.814 0.723 0.800 0.783 0.822 0.894 0.831 0.917 0.698 0.874 0.673 0.788 0.574 0.591 0.613 0.720 0.581 0.836

22.0 90.8 196.7 24.2 38.8 276.3 35.3 110.0 357.4 61.8 44.9 101.7 6.0 24.9 14.0 3.1 2.9 6.2 39.5 62.1

14.6 23.8 29.4 7.3 18.3 7.4 7.2 15.0 33.3 18.6 12.4 15.4 2.3 7.6 7.2 1.3 1.7 3.3 12.3 14.1

8.2 7.5 10.3 6 9.9 16.3 10.5 11 17.8 10.3 7.4 9.4 6.1 9.1 7.9 5.8 4.7 6 13.8 9.5

4.7 8.1 6.3 0.8 3.3 16.5 1.8 4.2 3.5 2.6 3.6 6.6 1.2 1.7 1.8 0.1 0.5 0.9 2.7 11.0

ID K 11.8 K 11.9 K12.1 K12.2 K12.3 K12.4 K12.5 K12.6 K12.7 K12.8 K13.1 K13.2 K13.3 K13.4 K13.5 K13.6 K13.7 K13.8 K13.9 K13.10

Phụ lục 6. Bộ dữ liệu carbon bộ phận cây trên mặt đất và nhân tố

điều tra rừng

182.68 25.22 6.24 0.32 0.28 0.62 4.04 7.71 15.67 1.57 0.24 0.07 0.13 0.14 0.29 185.67 18.92 1.82 2.64 2.36 0.14

ID K1.1 K1.2 K1.3 K1.4 K1.5 K1.6 K1.7 K1.8 K1.9 K1.10 K1.11 K1.12 K1.13 K1.14 K1.15 K2.1 K2.2 K2.3 K2.4 K2.5 K2.6 K2.7 K2.8 K2.9 K2.10 K2.11 K2.12 K2.13 K3.1 K3.2 K3.3 K3.4 K3.5 K3.6 K3.7 K3.8 K3.9

Cst_kg Cbr_kg Cl_kg Cba_kg DBH_cm H_m WD_g/cm3 BaD_g/cm4 0.570 202.60 0.617 80.45 0.544 83.30 0.466 1.62 0.275 0.70 0.373 0.45 0.426 26.82 0.768 35.91 0.473 103.89 0.474 1.43 0.320 0.38 0.391 0.23 0.283 0.59 0.547 0.49 0.413 1.32 0.521 311.35 0.590 48.64 0.522 4.58 0.467 4.67 0.413 11.75 0.598 0.85 0.328 0.44 0.488 1.64 0.429 1.34 0.260 0.60 0.353 0.74 0.291 0.33 0.459 1.44 0.576 64.14 0.348 2.22 0.459 18.89 0.331 6.03 0.599 14.27 0.395 12.02 0.386 10.22 0.429 2.94 0.531 5.01

24.91 10.72 13.44 0.43 0.04 0.13 3.49 6.65 6.41 0.34 0.17 0.09 0.24 0.15 0.41 24.20 7.84 0.52 0.55 1.10 0.45 0.17 0.35 0.73 0.33 0.47 0.26 0.77 15.83 0.42 3.58 1.16 3.51 3.55 2.16 1.61 1.98

16.38 3.42 0.84 0.06 0.10 0.16 0.51 2.04 1.34 0.58 0.17 0.11 0.11 0.10 0.17 4.48 1.38 0.21 0.25 0.29 0.09 0.02 0.14 0.15 0.07 0.16 0.08 0.11 2.31 0.18 2.58 0.50 1.50 1.15 1.67 0.30 0.49

36.4 22.6 23.7 7.3 7.5 5.3 15.5 15.0 24.3 6.4 4.9 4.0 5.6 3.4 6.4 40.5 19.9 8.0 8.5 11.5 5.5 4.5 5.0 6.3 5.5 5.6 5.4 5.9 23.0 7.3 14.2 10.2 14.2 14.7 14.5 7.8 8.7

16.0 15.8 18.0 4.5 3.9 3.9 14.7 8.8 17.7 3.9 4.5 2.5 4.5 5.3 6.0 19.0 13.0 7.5 8.6 12.5 5.1 4.2 6.3 6.3 5.0 5.8 4.3 6.8 16.4 7.6 12.0 10.5 11.6 13.1 10.1 12.0 8.6

0.29 0.94 0.09 0.30 0.12 0.34 14.29 0.36 5.76 1.91 7.09 4.04 4.52 0.87 2.06

0.91 0.36 0.74 0.18 0.12 0.16 14.76 8.23 13.16 39.28 22.39 35.23 16.32 53.05 1.78 19.42 1.82 6.10 5.20 8.47 0.21 0.21

0.20 0.16 0.27 0.11 0.11 0.05 1.86 2.27 3.86 5.26 3.59 5.42 4.61 8.02 2.24 4.21 1.26 2.32 2.77 0.94 0.20 0.15 0.67 0.48

ID K3.10 K3.11 K3.12 K3.13 K3.14 K3.15 K4.1 K4.2 K4.3 K4.4 K4.5 K4.6 K4.7 K4.8 K4.9 K4.10 K4.11 K4.12 K4.13 K4.14 K4.16 K4.17 K4.18 K4.19 K5.2 K5.3 K5.4 K5.5 K5.6 K5.7 K5.8 K6.2 K6.3 K6.4 K6.5 K6.6 K.610 K.611 K6.12

Cst_kg Cbr_kg Cl_kg Cba_kg DBH_cm H_m WD_g/cm3 BaD_g/cm4 0.582 0.450 0.350 0.494 0.306 0.272 0.754 0.483 0.445 0.552 0.486 0.482 0.546 0.700 0.427 0.462 0.354 0.462 0.685 0.717 0.469 0.427 0.533 0.293 0.501 0.572 0.443 0.434 0.599 0.632 0.481 0.533 0.521 0.614 0.594 0.686 0.468 0.477 0.550

3.52 0.84 0.84 1.50 0.56 0.25 20.89 47.69 53.59 86.69 60.39 67.74 48.22 141.70 33.96 38.30 10.33 12.99 20.73 11.03 8.10 2.52 11.07 1.92 3.89 134.69 10.61 7.61 2.43 8.97 11.98 7.78 3.00 122.73 64.16 73.72 56.27 31.56 16.98

2.65 0.56 0.43 0.76 0.17 0.16 8.50 2.87 3.79 7.13 5.96 8.66 2.83 15.95 3.21 8.52 0.89 2.55 5.43 3.74 2.56 1.11 1.91 1.09 0.96 13.50 3.78 2.09 1.29 3.25 5.97 3.15 1.95 20.03 9.54 11.88 9.32 5.78 1.68

0.656 0.564 0.532 0.597 0.514 0.465 0.807 0.794 0.760 0.760 0.710 0.697 0.684 0.673 0.622 0.546 0.561 0.819 0.823 0.692 0.526 0.715 0.589 0.661 0.603 0.760 0.589 0.623 0.658 0.668 0.594 0.560 0.555 0.689 0.654 0.665 0.588 0.557 0.670

10.0 5.6 6.6 6.0 5.5 5.6 17.0 18.6 21.4 23.3 19.9 23.1 21.4 32.1 17.4 28.4 10.9 11.8 13.9 13.5 7.4 9.0 6.8 7.6 11.6 10.8 7.3 10.2 12.9 22.5 8.2 10.5 7.6 13.4 9.8 12.6 6.0 5.9 10.2

7.5 5.6 6.0 6.0 5.0 4.6 8.5 12.3 14.3 12.5 12.0 12.5 11.0 12.6 12.5 10.0 7.7 4.8 8.8 4.5 5.7 10.4 4.5 5.3 8.1 5.0 4.7 9.0 10.0 8.6 6.1 7.3 6.3 7.7 8.8 8.5 5.3 4.9 7.6

0.63 1.45 44.59 1.10 0.76 0.62 1.59 1.68 2.46 0.58 56.91 5.94 13.85 6.78 14.95 7.95

6.75 0.45 0.06 0.44 1.07 1.97 0.87 0.37 4.95 1.31 2.05 2.47 2.83 1.31

3.33 3.10 1.35 5.06 1.28 2.91 34.34 39.73 26.31 0.25 0.30 2.52 1.69 7.18 16.25 7.39 18.36

Cst_kg Cbr_kg Cl_kg Cba_kg DBH_cm H_m WD_g/cm3 BaD_g/cm4 0.535 0.667 0.630 0.651 0.448 0.573 0.576 0.665 0.682 0.583 0.506 0.417 0.461 0.457 0.450 0.397 0.349 0.423

4.01 2.86 1.68 4.12 4.10 8.87 7.78 11.52 5.52 1.04 1.17 3.51 1.33 2.82 5.56 9.59 34.02 11.13

0.689 0.641 0.842 0.774 0.545 0.604 0.600 0.665 0.765 0.731 0.584 0.601 0.649 0.739 0.598 0.644 0.592 0.562

17.41 6.40 2.76 18.47 6.96 14.17 56.52 51.04 56.10 1.48 1.14 7.49 2.22 13.92 26.46 14.25 51.31 59.05

8.0 13.5 12.3 12.8 12.7 7.7 7.8 11.8 12.3 9.5 11.7 12.6 6.0 7.0 10.9 11.0 7.0 5.1

3.8 6.7 10.0 8.8 10.0 7.2 7.8 6.7 8.9 4.8 2.0 10.2 3.5 4.2 7.0 6.4 4.0 2.8

1.98 1.01 0.42 1.46 0.33 0.60 1.42 4.40 3.49 0.20 0.15 0.59 0.44 1.79 3.22 2.00 2.41 4.89

ID K6.13 K6.16 K7.12 K7.13 K7.14 K7.15 K7.16 K8.9 K8.10 K8.11 K8.12 K8.13 K8.14 K8.15 K 9.8 K 9.9 K 9.10 K 9.11

Phụ lục 7. Bộ dữ liệu sinh khối trên mặt đất của cây gỗ và nhân tố

điều tra rừng

AGB_kg

DBH_cm

H_m WD_g/cm3

BaD_g/cm4

CA_m2

ID K1.1 K1.2 K1.3 K1.4 K1.5 K1.6 K1.7 K1.8 K1.9 K1.10 K1.11 K1.12 K1.13 K1.14 K1.15 K2.1 K2.2 K2.3 K2.4 K2.5 K2.6 K2.8 K2.9 K2.10 K2.11 K2.12 K2.13 K3.1 K3.2 K3.3 K3.4 K3.5 K3.6 K3.7 K3.8 K3.9 K3.10

780.7 229.7 188.3 4.8 2.1 2.7 64.2 99.8 229.5 8.5 2.0 1.3 2.1 1.8 4.3 993.5 152.8 13.2 15.1 31.0 3.3 4.4 5.8 2.2 3.2 1.6 5.5 178.8 6.1 59.6 18.0 52.3 40.3 35.8 11.5 18.3 13.7

36.4 22.6 23.7 7.3 7.5 5.3 15.5 15 24.3 6.4 4.9 4 5.6 3.4 6.4 40.5 19.9 8 8.5 11.5 5.5 5 6.3 5.5 5.6 5.4 5.9 23 7.3 14.2 10.2 14.2 14.7 14.5 7.8 8.7 10

0.616 0.810 0.687 0.607 0.596 0.528 0.589 0.912 0.683 0.704 0.428 0.627 0.543 0.634 0.517 0.705 0.752 0.707 0.676 0.674 0.484 0.712 0.579 0.547 0.498 0.379 0.607 0.641 0.592 0.734 0.609 0.599 0.515 0.550 0.478 0.609 0.656

0.570 0.617 0.544 0.466 0.275 0.373 0.426 0.768 0.473 0.474 0.320 0.391 0.283 0.547 0.413 0.521 0.590 0.522 0.467 0.413 0.598 0.488 0.429 0.260 0.353 0.291 0.459 0.576 0.348 0.459 0.331 0.599 0.395 0.386 0.429 0.531 0.582

54.1 32.2 12.6 2.8 1.0 1.0 2.5 9.1 11.3 4.5 1.1 1.1 0.8 0.8 1.8 51.5 22.1 3.8 4.2 2.0 1.5 1.8 1.8 0.5 1.0 0.5 2.0 18.1 2.0 5.3 3.5 12.6 6.6 7.1 2.0 4.2 1.3

16 15.8 18 4.5 3.9 3.9 14.7 8.8 17.7 3.9 4.5 2.45 4.5 5.3 6 19 13 7.5 8.6 12.5 5.1 6.3 6.3 5 5.8 4.3 6.8 16.4 7.6 12 10.5 11.6 13.1 10.1 12 8.6 7.5 17

AGB_kg

DBH_cm

H_m WD_g/cm3

BaD_g/cm4

CA_m2

ID K3.11 K3.12 K3.13 K3.14 K3.15 K4.1 K4.2 K4.3 K4.4 K4.5 K4.6 K4.7 K4.8 K4.9 K4.10 K4.11 K4.12 K4.13 K4.14 K4.15 K4.16 K4.18 K4.19 K5.1 K5.2 K5.3 K5.4 K5.5 K5.6 K5.7 K5.8 K5.9 K5.10 K5.11 K5.12 K5.13 K5.14 K6.1 K6.2

4.0 4.9 5.5 2.1 1.5 93.8 117.8 141.5 279.8 168.3 223.3 148.7 459.4 70.7 137.1 25.1 47.3 70.7 48.9 21.7 8.4 8.5 13.6 421.5 31.2 20.8 9.0 28.8 46.3 37.2 13.8 389.5 157.4 219.7 141.4 109.7 58.9 60.1 27.7

5.6 6.6 6 5.5 5.6 17 18.6 21.4 23.3 19.9 23.1 21.4 32.1 17.4 28.4 10.9 11.8 13.9 13.5 10.4 7.4 6.8 7.6 31.2 11.6 10.8 7.3 10.2 12.9 22.5 8.2 32.1 20.5 33.5 19.7 16.7 17.5 20.3 10.5

5.6 6 6 5 4.6 8.5 12.3 14.3 12.5 12 12.5 11 12.6 12.5 10 7.7 4.8 8.8 4.5 5.4 5.7 4.5 5.3 14.2 8.1 5 4.7 9 10 8.6 6.1 15.9 12.1 16.1 13.8 11.4 8.7 6.8 7.3

0.564 0.532 0.597 0.514 0.465 0.807 0.794 0.760 0.760 0.710 0.697 0.684 0.673 0.622 0.546 0.561 0.819 0.823 0.692 0.776 0.526 0.589 0.661 0.726 0.603 0.760 0.589 0.623 0.658 0.668 0.594 0.610 0.817 0.821 0.781 0.749 0.606 0.701 0.560

0.450 0.350 0.494 0.306 0.272 0.754 0.483 0.445 0.552 0.486 0.482 0.546 0.700 0.427 0.462 0.354 0.462 0.685 0.717 0.625 0.469 0.533 0.293 0.431 0.501 0.572 0.443 0.434 0.599 0.632 0.481 0.494 0.692 0.642 0.597 0.541 0.473 0.470 0.533

2.5 1.8 1.3 0.4 0.8 9.6 10.2 17.3 34.2 8.6 16.6 13.2 26.4 6.2 11.3 12.6 21.2 11.3 8.6 1.1 0.8 3.8 9.6 41.9 6.2 1.1 1.0 3.3 4.9 4.9 2.5 60.8 16.6 18.9 27.3 3.5 11.3 24.6 8.0

AGB_kg

DBH_cm

H_m WD_g/cm3

BaD_g/cm4

CA_m2

ID K6.3 K6.4 K6.5 K6.6 K6.7 K6.8 K6.9 K.610 K.611 K6.12 K6.13 K6.14 K.6.15 K6.16 K6.17 K6.18 K7.1 K7.2 K7.3 K7.4 K7.5 K7.6 K7.7 K7.8 K7.9 K7.10 K7.11 K7.12 K7.13 K7.14 K7.15 K7.16 K8.1 K8.2 K8.3 K8.4 K8.5 K8.6 K8.7

13.0 60.4 25.2 46.8 185.6 220.1 169.3 6.1 5.4 29.0 12.0 50.7 95.0 64.7 224.2 196.0 732.3 717.4 108.7 197.9 84.7 112.0 165.4 120.6 45.4 98.2 97.8 64.4 45.4 38.6 11.7 16.6 330.8 305.7 192.7 178.9 105.4 74.8 87.1

7.6 13.4 9.8 12.6 24.5 20.6 21.2 6 5.9 10.2 8 15.5 20.2 13.5 26.8 25 38.4 32.8 18.6 25 18.5 20.3 19.3 19.1 15.7 16.1 18 12.3 12.8 12.7 7.7 7.8 26.4 27.9 20.4 20.3 19.2 15.2 17.2

6.3 7.7 8.8 8.5 10 9.1 9.7 5.3 4.9 7.6 3.8 6.7 6.5 6.7 7.6 8.6 14.2 14 7.3 12.5 10.8 11.8 13.3 8.8 9 11 12.5 10 8.8 10 7.2 7.8 14.4 12.2 12.8 8.1 7.6 10.2 10.4

0.555 0.689 0.654 0.665 0.722 0.782 0.858 0.588 0.557 0.670 0.689 0.683 0.739 0.641 0.953 0.654 0.636 0.785 0.856 0.744 0.615 0.633 0.775 0.842 0.583 0.744 0.713 0.842 0.774 0.545 0.604 0.600 0.907 0.718 0.764 0.674 0.779 0.769 0.757

0.521 0.614 0.594 0.686 0.596 0.603 0.485 0.468 0.477 0.550 0.535 0.518 0.537 0.667 0.793 0.552 0.501 0.651 0.730 0.815 0.566 0.406 0.716 0.756 0.341 0.598 0.556 0.630 0.651 0.448 0.573 0.576 0.532 0.676 0.652 0.685 0.656 0.663 0.595

1.1 3.8 1.1 3.8 30.2 22.1 25.5 1.0 0.5 6.2 3.5 8.6 10.2 9.1 22.1 29.2 22.9 20.4 15.9 13.2 14.5 8.6 14.5 19.6 33.2 12.6 14.5 6.6 5.3 3.8 2.0 3.1 18.9 31.2 13.9 19.6 8.0 7.5 19.6

AGB_kg

DBH_cm

H_m WD_g/cm3

BaD_g/cm4

CA_m2

ID K8.8 K8.9 K8.10 K8.11 K8.12 K8.13 K8.14 K8.15 K 9.1 K 9.2 K 9.3 K 9.4 K 9.5 K 9.6 K 9.7 K 9.8 K 9.9 K 9.10 K 9.11 K 10.1 K 10.2 K 10.3 K 10.4 K 10.5 K 10.6 K 10.7 K 10.8 K 10.9 K 10.10 K 11.1 K 11.2 K 11.3 K 11.4 K 11.5 K 11.6 K 11.7 K 11.8 K 11.9 K12.1

112.2 41.5 55.8 22.1 35.0 42.0 7.2 10.4 105.7 381.1 174.2 169.8 113.7 95.2 64.9 17.8 28.8 7.3 4.1 387.7 205.9 21.3 26.4 2.9 26.5 81.5 87.1 110.1 66.6 38.0 27.5 18.9 50.7 132.2 156.6 109.3 61.0 225.6 410.7

16.9 11.8 12.3 9.5 11.7 12.6 6 7 20.8 34.3 20.9 21.3 19 15.8 19.9 10.9 11 7 5.1 34.9 23 10.4 11.1 5.6 11.6 17.8 20.6 18.4 17.4 12.2 9.8 9 12.4 20.6 20 17 16.4 28.6 28.7

10.1 6.7 8.9 4.8 2 10.2 3.5 4.2 9.2 13.5 10.5 11.6 10.1 10 11 7 6.4 4 2.8 15.6 14.1 8.1 6.2 4.4 8 10.9 9.2 11.3 12.2 8.4 6.3 7.1 9.5 7.2 8 8.8 8.2 7.5 10.3

0.789 0.665 0.765 0.731 0.584 0.601 0.649 0.739 0.731 0.686 0.842 0.773 0.660 0.769 0.586 0.598 0.644 0.592 0.562 0.697 0.692 0.601 0.543 0.507 0.654 0.565 0.688 0.699 0.652 0.564 0.697 0.613 0.711 0.633 0.806 0.766 0.664 0.642 0.814

0.625 0.665 0.682 0.583 0.506 0.417 0.461 0.457 0.517 0.491 0.695 0.662 0.512 0.662 0.383 0.450 0.397 0.349 0.423 0.556 0.537 0.460 0.299 0.407 0.391 0.480 0.478 0.678 0.517 0.474 0.582 0.323 0.596 0.519 0.693 0.649 0.587 0.627 0.539

8.6 8.0 17.3 5.7 3.1 9.6 7.1 3.1 13.9 19.6 19.6 16.6 17.3 14.5 14.5 4.2 9.1 1.3 4.5 34.2 38.5 6.2 9.6 1.8 4.9 15.9 11.3 8.0 13.9 8.0 6.2 7.1 3.5 23.8 22.1 23.8 10.8 35.3 26.4

AGB_kg

DBH_cm

H_m WD_g/cm3

BaD_g/cm4

CA_m2

66.4 74.8 421.6 59.4 142.6 602.0 104.8 76.1 179.1 9.6 38.7 28.3 5.1 6.8 12.8 81.5

16 14.7 32.3 12.1 21.9 35.8 18.3 16.2 20.1 7.7 10.7 11.7 6.1 6.2 7.3 17.6

6 9.9 16.3 10.5 11 17.8 10.3 7.4 9.4 6.1 9.1 7.9 5.8 4.7 6 13.8

0.723 0.800 0.783 0.822 0.894 0.831 0.917 0.698 0.874 0.673 0.788 0.574 0.591 0.613 0.720 0.581

0.457 0.717 0.524 0.606 0.575 0.433 0.742 0.599 0.559 0.438 0.546 0.426 0.508 0.360 0.418 0.516

0.0 9.1 25.5 7.5 10.2 18.9 8.0 8.0 19.6 4.9 8.0 6.6 4.5 3.8 11.3 1.0

ID K12.2 K12.3 K12.4 K12.5 K12.6 K12.7 K12.8 K13.1 K13.2 K13.3 K13.4 K13.5 K13.6 K13.7 K13.8 K13.9

Phụ lục 8. Bộ dữ liệu carbon phần sinh khối trên mặt đất của cây gỗ và nhân tố điều tra rừng

C(AGB)_kg DBH_cm H_m

WD_g/cm3

ID K1.1 K1.2 K1.3 K1.4 K1.5 K1.6 K1.7 K1.8 K1.9 K1.10 K1.11 K1.12 K1.13 K1.14 K1.15 K2.1 K2.2 K2.3 K2.4 K2.5 K2.6 K2.8 K2.9 K2.10 K2.11 K2.12 K2.13 K3.1 K3.2 K3.3 K3.4 K3.5 K3.6 K3.7 K3.8 K3.9 K3.10

426.6 119.8 103.8 2.4 1.1 1.3 34.9 52.3 127.3 3.9 1.0 0.5 1.1 0.9 2.2 525.7 76.8 7.1 8.1 15.5 1.5 2.4 3.2 1.1 1.7 0.8 2.7 96.6 3.2 30.8 9.6 26.4 20.7 18.6 5.7 9.5 7.3

36.4 22.6 23.7 7.3 7.5 5.3 15.5 15 24.3 6.4 4.9 4 5.6 3.4 6.4 40.5 19.9 8 8.5 11.5 5.5 5 6.3 5.5 5.6 5.4 5.9 23 7.3 14.2 10.2 14.2 14.7 14.5 7.8 8.7 10

16.0 15.8 18.0 4.5 3.9 3.9 14.7 8.8 17.7 3.9 4.5 2.5 4.5 5.3 6.0 19.0 13.0 7.5 8.6 12.5 5.1 6.3 6.3 5.0 5.8 4.3 6.8 16.4 7.6 12.0 10.5 11.6 13.1 10.1 12.0 8.6 7.5

BaD_g/cm4 CA_m2 0.570 0.617 0.544 0.466 0.275 0.373 0.426 0.768 0.473 0.474 0.320 0.391 0.283 0.547 0.413 0.521 0.590 0.522 0.467 0.413 0.598 0.488 0.429 0.260 0.353 0.291 0.459 0.576 0.348 0.459 0.331 0.599 0.395 0.386 0.429 0.531 0.582

54.1 32.2 12.6 2.8 1.0 1.0 2.5 9.1 11.3 4.5 1.1 1.1 0.8 0.8 1.8 51.5 22.1 3.8 4.2 2.0 1.5 1.8 1.8 0.5 1.0 0.5 2.0 18.1 2.0 5.3 3.5 12.6 6.6 7.1 2.0 4.2 1.3

C(AGB)_kg DBH_cm H_m

WD_g/cm3

ID K3.11 K3.12 K3.13 K3.14 K3.15 K4.1 K4.2 K4.3 K4.4 K4.5 K4.6 K4.7 K4.8 K4.9 K4.10 K4.11 K4.12 K4.13 K4.14 K4.15 K4.16 K4.18 K5.1 K5.2 K5.3 K5.4 K5.5 K5.6 K5.7 K5.8 K5.9 K5.10 K5.11 K5.12 K5.13 K5.14 K6.1 K6.2 K6.3

1.9 2.3 2.5 1.0 0.6 46.0 61.1 74.4 138.4 92.3 117.1 72.0 218.7 41.2 70.4 14.3 24.0 34.1 24.2 11.1 4.0 4.1 199.5 15.9 10.5 4.8 14.9 21.6 14.3 5.9 204.6 81.0 101.5 74.8 55.1 27.9 26.7 13.4 6.2

5.6 6.6 6 5.5 5.6 17 18.6 21.4 23.3 19.9 23.1 21.4 32.1 17.4 28.4 10.9 11.8 13.9 13.5 10.4 7.4 6.8 31.2 11.6 10.8 7.3 10.2 12.9 22.5 8.2 32.1 20.5 33.5 19.7 16.7 17.5 20.3 10.5 7.6

5.6 6.0 6.0 5.0 4.6 8.5 12.3 14.3 12.5 12.0 12.5 11.0 12.6 12.5 10.0 7.7 4.8 8.8 4.5 5.4 5.7 4.5 14.2 8.1 5.0 4.7 9.0 10.0 8.6 6.1 15.9 12.1 16.1 13.8 11.4 8.7 6.8 7.3 6.3

BaD_g/cm4 CA_m2 0.450 0.350 0.494 0.306 0.272 0.754 0.483 0.445 0.552 0.486 0.482 0.546 0.700 0.427 0.462 0.354 0.462 0.685 0.717 0.625 0.469 0.533 0.431 0.501 0.572 0.443 0.434 0.599 0.632 0.481 0.494 0.692 0.642 0.597 0.541 0.473 0.470 0.533 0.521

2.5 1.8 1.3 0.4 0.8 9.6 10.2 17.3 34.2 8.6 16.6 13.2 26.4 6.2 11.3 12.6 21.2 11.3 8.6 1.1 0.8 3.8 41.9 6.2 1.1 1.0 3.3 4.9 4.9 2.5 60.8 16.6 18.9 27.3 3.5 11.3 24.6 8.0 1.1

0.564 0.532 0.597 0.514 0.465 0.807 0.794 0.760 0.760 0.710 0.697 0.684 0.673 0.622 0.546 0.561 0.819 0.823 0.692 0.776 0.526 0.589 0.726 0.603 0.760 0.589 0.623 0.658 0.668 0.594 0.610 0.817 0.821 0.781 0.749 0.606 0.701 0.560 0.555

C(AGB)_kg DBH_cm H_m

WD_g/cm3

29.1 12.7 26.6 100.1 106.7 91.4 3.0 2.8 14.1 5.7 25.7 51.5 33.2 106.1

13.4 9.8 12.6 24.5 20.6 21.2 6 5.9 10.2 8 15.5 20.2 13.5 26.8

7.7 8.8 8.5 10.0 9.1 9.7 5.3 4.9 7.6 3.8 6.7 6.5 6.7 7.6

BaD_g/cm4 CA_m2 0.614 0.594 0.686 0.596 0.603 0.485 0.468 0.477 0.550 0.535 0.518 0.537 0.667 0.793

3.8 1.1 3.8 30.2 22.1 25.5 1.0 0.5 6.2 3.5 8.6 10.2 9.1 22.1

0.689 0.654 0.665 0.722 0.782 0.858 0.588 0.557 0.670 0.689 0.683 0.739 0.641 0.953

ID K6.4 K6.5 K6.6 K6.7 K6.8 K6.9 K.610 K.611 K6.12 K6.13 K6.14 K.6.15 K6.16 K6.17

Phụ lục 9. Bộ dữ liệu sinh khối dưới mặt đất của cây gỗ và nhân tố

điều tra rừng

BGB_kg

DBH_cm

H_m WD_g/cm3

BaD_g/cm4

CA_m2

ID K1.1 K1.2 K1.3 K1.4 K1.5 K1.6 K1.7 K1.8 K1.9 K1.10 K1.11 K1.12 K1.13 K1.14 K1.15 K2.1 K2.2 K2.3 K2.4 K2.5 K2.6

84.8 36.9 31.4 1.6 2.5 0.7 5.3 30.6 35.7 7.2 1.2 3.3 2.0 2.2 1.7 172.6 30.1 4.5 9.7 9.7 1.5

36.4 22.6 23.7 7.3 7.5 5.3 15.5 15 24.3 6.4 4.9 4 5.6 3.4 6.4 40.5 19.9 8 8.5 11.5 5.5

0.616 0.810 0.687 0.607 0.596 0.528 0.589 0.912 0.683 0.704 0.428 0.627 0.543 0.634 0.517 0.705 0.752 0.707 0.676 0.674 0.484

0.570 0.617 0.544 0.466 0.275 0.373 0.426 0.768 0.473 0.474 0.320 0.391 0.283 0.547 0.413 0.521 0.590 0.522 0.467 0.413 0.598

54.1 32.2 12.6 2.8 1.0 1.0 2.5 9.1 11.3 4.5 1.1 1.1 0.8 0.8 1.8 51.5 22.1 3.8 4.2 2.0 1.5

16 15.8 18 4.5 3.9 3.9 14.7 8.8 17.7 3.9 4.5 2.45 4.5 5.3 6 19 13 7.5 8.6 12.5 5.1 24

BGB_kg

DBH_cm

H_m WD_g/cm3

BaD_g/cm4

CA_m2

ID K2.7 K2.8 K2.9 K2.10 K2.11 K2.12 K2.13 K3.1 K3.2 K3.3 K3.4 K3.5 K3.6 K3.7 K3.8 K3.9 K3.10 K3.11 K3.12 K3.13 K3.14 K3.15 K4.1 K4.2 K4.3 K4.4 K4.5 K4.6 K4.7 K4.8 K4.9 K4.10 K4.11 K4.12 K4.13 K4.14 K4.16 K4.17 K4.18

0.9 2.2 1.7 2.5 2.2 1.9 1.4 50.5 2.7 7.9 4.3 14.7 11.7 10.5 1.7 4.2 3.3 2.0 2.4 1.6 0.5 1.1 25.4 27.2 40.8 54.4 53.8 64.1 61.2 77.5 18.4 37.0 5.7 10.7 5.8 4.0 2.5 6.6 2.8

4.5 5 6.3 5.5 5.6 5.4 5.9 23 7.3 14.2 10.2 14.2 14.7 14.5 7.8 8.7 10 5.6 6.6 6 5.5 5.6 17 18.6 21.4 23.3 19.9 23.1 21.4 32.1 17.4 28.4 10.9 11.8 13.9 13.5 7.4 9 6.8

4.2 6.3 6.3 5 5.8 4.3 6.8 16.4 7.6 12 10.5 11.6 13.1 10.1 12 8.6 7.5 5.6 6 6 5 4.6 8.5 12.3 14.3 12.5 12 12.5 11 12.6 12.5 10 7.7 4.8 8.8 4.5 5.7 10.4 4.5

0.508 0.712 0.579 0.547 0.498 0.379 0.607 0.641 0.592 0.734 0.609 0.599 0.515 0.550 0.478 0.609 0.656 0.564 0.532 0.597 0.514 0.465 0.807 0.794 0.760 0.760 0.710 0.697 0.684 0.673 0.622 0.546 0.561 0.819 0.823 0.692 0.526 0.715 0.589

0.328 0.488 0.429 0.260 0.353 0.291 0.459 0.576 0.348 0.459 0.331 0.599 0.395 0.386 0.429 0.531 0.582 0.450 0.350 0.494 0.306 0.272 0.754 0.483 0.445 0.552 0.486 0.482 0.546 0.700 0.427 0.462 0.354 0.462 0.685 0.717 0.469 0.427 0.533

0.5 1.8 1.8 0.5 1.0 0.5 2.0 18.1 2.0 5.3 3.5 12.6 6.6 7.1 2.0 4.2 1.3 2.5 1.8 1.3 0.4 0.8 9.6 10.2 17.3 34.2 8.6 16.6 13.2 26.4 6.2 11.3 12.6 21.2 11.3 8.6 0.8 2.0 3.8

BGB_kg

DBH_cm

H_m WD_g/cm3

BaD_g/cm4

CA_m2

ID K4.19 K5.2 K5.3 K5.4 K5.5 K5.6 K5.7 K5.8 K6.2 K6.3 K6.4 K6.5 K6.6 K.610 K.611 K6.12 K6.13 K6.16 K7.12 K7.13 K7.14 K7.15 K7.16 K8.9 K8.10 K8.11 K8.12 K8.13 K8.14 K8.15 K 9.8 K 9.9 K 9.10 K 9.11 K 10.3 K 10.4 K 10.5 K 10.6 K 11.1

3.9 9.1 19.6 2.0 6.6 14.8 4.4 3.0 5.6 2.6 7.1 4.1 14.9 1.8 1.4 5.4 1.8 10.9 8.4 8.6 8.9 2.7 2.1 8.8 13.4 10.0 6.7 13.8 3.8 1.9 5.1 8.9 1.6 2.4 5.5 8.4 1.2 7.6 6.6

7.6 11.6 10.8 7.3 10.2 12.9 22.5 8.2 10.5 7.6 13.4 9.8 12.6 6 5.9 10.2 8 13.5 12.3 12.8 12.7 7.7 7.8 11.8 12.3 9.5 11.7 12.6 6 7 10.9 11 7 5.1 10.4 11.1 5.6 11.6 12.2

5.3 8.1 5 4.7 9 10 8.6 6.1 7.3 6.3 7.7 8.8 8.5 5.3 4.9 7.6 3.8 6.7 10 8.8 10 7.2 7.8 6.7 8.9 4.8 2 10.2 3.5 4.2 7 6.4 4 2.8 8.1 6.2 4.4 8 8.4

0.661 0.603 0.760 0.589 0.623 0.658 0.668 0.594 0.560 0.555 0.689 0.654 0.665 0.588 0.557 0.670 0.689 0.641 0.842 0.774 0.545 0.604 0.600 0.665 0.765 0.731 0.584 0.601 0.649 0.739 0.598 0.644 0.592 0.562 0.601 0.543 0.507 0.654 0.564

0.293 0.501 0.572 0.443 0.434 0.599 0.632 0.481 0.533 0.521 0.614 0.594 0.686 0.468 0.477 0.550 0.535 0.667 0.630 0.651 0.448 0.573 0.576 0.665 0.682 0.583 0.506 0.417 0.461 0.457 0.450 0.397 0.349 0.423 0.460 0.299 0.407 0.391 0.474

9.6 6.2 1.1 1.0 3.3 4.9 4.9 2.5 8.0 1.1 3.8 1.1 3.8 1.0 0.5 6.2 3.5 9.1 6.6 5.3 3.8 2.0 3.1 8.0 17.3 5.7 3.1 9.6 7.1 3.1 4.2 9.1 1.3 4.5 6.2 9.6 1.8 4.9 8.0

BGB_kg

DBH_cm

H_m WD_g/cm3

BaD_g/cm4

CA_m2

7.1 2.6 7.8 12.6 11.1 5.7 9.4 5.4 1.6 1.8 3.4

9.8 9 12.4 14.7 12.1 7.7 10.7 11.7 6.1 6.2 7.3

6.3 7.1 9.5 9.9 10.5 6.1 9.1 7.9 5.8 4.7 6

0.697 0.613 0.711 0.800 0.822 0.673 0.788 0.574 0.591 0.613 0.720

0.582 0.323 0.596 0.717 0.606 0.438 0.546 0.426 0.508 0.360 0.418

6.2 7.1 3.5 9.1 7.5 4.9 8.0 6.6 4.5 3.8 11.3

ID K 11.2 K 11.3 K 11.4 K12.3 K12.5 K13.3 K13.4 K13.5 K13.6 K13.7 K13.8

Phụ lục 10. Bộ dữ liệu carbon phần sinh khối dưới mặt đất của cây gỗ và

nhân tố điều tra rừng

C(BGB)_kg DBH_cm H_m

WD_g/cm3 BaD_g/cm4 CA_m2

ID K1.1 K1.2 K1.3 K1.4 K1.5 K1.6 K1.7 K1.8 K1.9 K1.10 K1.11 K1.12 K1.13 K1.14 K1.15 K2.1 K2.2 K2.3 K2.4 K2.5 K2.6 K2.7 K2.8 K2.9

33.4 18.7 13.9 0.7 1.4 0.2 2.3 16.0 13.9 2.5 0.6 1.5 0.9 1.1 0.7 84.8 13.1 2.0 4.5 4.3 0.6 0.4 1.1 0.7

36.4 22.6 23.7 7.3 7.5 5.3 15.5 15.0 24.3 6.4 4.9 4.0 5.6 3.4 6.4 40.5 19.9 8.0 8.5 11.5 5.5 4.5 5.0 6.3

16.0 15.8 18.0 4.5 3.9 3.9 14.7 8.8 17.7 3.9 4.5 2.5 4.5 5.3 6.0 19.0 13.0 7.5 8.6 12.5 5.1 4.2 6.3 6.3

0.616 0.810 0.687 0.607 0.596 0.528 0.589 0.912 0.683 0.704 0.428 0.627 0.543 0.634 0.517 0.705 0.752 0.707 0.676 0.674 0.484 0.508 0.712 0.579

0.570 0.617 0.544 0.466 0.275 0.373 0.426 0.768 0.473 0.474 0.320 0.391 0.283 0.547 0.413 0.521 0.590 0.522 0.467 0.413 0.598 0.328 0.488 0.429

54.1 32.2 12.6 2.8 1.0 1.0 2.5 9.1 11.3 4.5 1.1 1.1 0.8 0.8 1.8 51.5 22.1 3.8 4.2 2.0 1.5 0.5 1.8 1.8

C(BGB)_kg DBH_cm H_m

WD_g/cm3 BaD_g/cm4 CA_m2

ID K2.10 K2.11 K2.12 K2.13 K3.1 K3.2 K3.3 K3.4 K3.5 K3.6 K3.7 K3.8 K3.9 K3.10 K3.11 K3.12 K3.13 K3.14 K3.15 K4.1 K4.2 K4.3 K4.4 K4.5 K4.6 K4.7 K4.8 K4.9 K4.10 K4.11 K4.12 K4.13 K4.14 K4.16 K4.17 K4.18 K4.19 K5.2 K5.3

1.1 1.0 0.9 0.6 10.8 1.0 3.7 2.3 5.8 4.7 2.9 0.8 2.3 1.0 0.9 0.7 0.5 0.2 0.3 8.8 7.1 12.1 19.4 18.9 27.2 23.3 26.4 6.8 9.1 2.6 5.4 1.8 1.8 0.7 2.8 1.1 1.5 3.9 6.5

5.5 5.6 5.4 5.9 23.0 7.3 14.2 10.2 14.2 14.7 14.5 7.8 8.7 10.0 5.6 6.6 6.0 5.5 5.6 17.0 18.6 21.4 23.3 19.9 23.1 21.4 32.1 17.4 28.4 10.9 11.8 13.9 13.5 7.4 9.0 6.8 7.6 11.6 10.8

5.0 5.8 4.3 6.8 16.4 7.6 12.0 10.5 11.6 13.1 10.1 12.0 8.6 7.5 5.6 6.0 6.0 5.0 4.6 8.5 12.3 14.3 12.5 12.0 12.5 11.0 12.6 12.5 10.0 7.7 4.8 8.8 4.5 5.7 10.4 4.5 5.3 8.1 5.0

0.547 0.498 0.379 0.607 0.641 0.592 0.734 0.609 0.599 0.515 0.550 0.478 0.609 0.656 0.564 0.532 0.597 0.514 0.465 0.807 0.794 0.760 0.760 0.710 0.697 0.684 0.673 0.622 0.546 0.561 0.819 0.823 0.692 0.526 0.715 0.589 0.661 0.603 0.760

0.260 0.353 0.291 0.459 0.576 0.348 0.459 0.331 0.599 0.395 0.386 0.429 0.531 0.582 0.450 0.350 0.494 0.306 0.272 0.754 0.483 0.445 0.552 0.486 0.482 0.546 0.700 0.427 0.462 0.354 0.462 0.685 0.717 0.469 0.427 0.533 0.293 0.501 0.572

0.5 1.0 0.5 2.0 18.1 2.0 5.3 3.5 12.6 6.6 7.1 2.0 4.2 1.3 2.5 1.8 1.3 0.4 0.8 9.6 10.2 17.3 34.2 8.6 16.6 13.2 26.4 6.2 11.3 12.6 21.2 11.3 8.6 0.8 2.0 3.8 9.6 6.2 1.1

C(BGB)_kg DBH_cm H_m

WD_g/cm3 BaD_g/cm4 CA_m2

0.6 2.9 8.1 1.5 1.1 2.9 0.9 1.7 1.6 5.6 0.6 0.4 2.4 0.8 4.8

7.3 10.2 12.9 22.5 8.2 10.5 7.6 13.4 9.8 12.6 6.0 5.9 10.2 8.0 13.5

4.7 9.0 10.0 8.6 6.1 7.3 6.3 7.7 8.8 8.5 5.3 4.9 7.6 3.8 6.7

0.589 0.623 0.658 0.668 0.594 0.560 0.555 0.689 0.654 0.665 0.588 0.557 0.670 0.689 0.641

0.443 0.434 0.599 0.632 0.481 0.533 0.521 0.614 0.594 0.686 0.468 0.477 0.550 0.535 0.667

1.0 3.3 4.9 4.9 2.5 8.0 1.1 3.8 1.1 3.8 1.0 0.5 6.2 3.5 9.1

ID K5.4 K5.5 K5.6 K5.7 K5.8 K6.2 K6.3 K6.4 K6.5 K6.6 K.610 K.611 K6.12 K6.13 K6.16

Phụ lục 11. Bộ dữ liệu DBH, H.

D1.3_cm H_m D1.3_cm H_m D1.3_cm H_m D1.3_cm H_m D1.3_cm H_m D1.3_cm H_m D1.3_cm H_m D1.3_cm H_m

36.4

16.0

8.7

33.5

16.1

18.4

11.3

45.1

11.5

37.9

12.8

11.5

8.6

7.7

7.2

22.6

15.8

19.7

13.8

17.4

12.2

34.8

14.5

7.5

7.8

7.7

0.9

23.7

18.0

16.7

11.4

26.4

14.4

12.2

36.9

11.5

40.2

14.5

5.6

8.4

8.2

6.8

7.3

27.9

12.2

9.8

37.5

16.5

32.6

16.5

6.6

4.5

6.0

17.5

8.7

6.3

5.5

4.2

7.5

20.4

12.8

38.7

18.5

31.3

11.5

3.9

6.0

20.3

6.8

7.1

6.6

4.6

5.3

30.8

17.5

44.1

10.5

5.5

3.9

5.0

10.5

7.3

9.5

20.3

8.1

12.4

15.5

14.7

35.7

19.5

5.6

4.6

7.6

6.3

7.2

19.2

7.6

20.6

7.5

14.5

8.8

54.6

17.5

8.5

13.4

7.7

8.0

15.2

10.2

5.5

3.3

12.5

8.8

24.3

17.7

18.6

12.3

9.8

17.2

10.4

53.9

15.5

30.9

8.8

5.5

6.6

6.4

3.9

8.5

21.4

14.3

12.6

16.9

10.1

16.4

47.8

8.2

6.5

3.8

4.9

4.5

23.3

12.5

24.5

10.0

11.8

28.6

36.5

11.5

36.5

11.5

7.5

6.7

7.1

4.7

2.5

9.1

19.9

12.0

20.6

28.7

10.3

35.6

12.3

8.9

6.5

16.5

5.6

4.5

9.7

23.1

12.5

21.2

7.4

37.9

6.0

9.5

4.8

6.5

4.4

4.5

3.4

5.3

21.4

11.0

17.5

40.6

9.9

11.7

14.7

2.0

6.8

0.7

9.5

6.4

6.0

4.9

32.1

12.6

5.9

12.6

10.2

32.3

16.3

48.2

14.6

5.5

3.7

7.5

7.6

40.5

19.0

17.4

12.5

10.2

12.1

10.5

33.6

10.2

3.5

7.3

3.8

19.9

13.0

28.4

10.0

21.9

11.0

14.5

10.5

4.2

7.2

8.8

7.5

10.9

7.5

7.7

15.5

6.7

20.8

35.8

17.8

32.6

14.5

14.7

9.2

6.5

4.7

5.5

8.5

11.8

8.6

4.8

20.2

6.5

34.3

13.5

18.3

10.3

13.5

6.4

4.8

5.5

8.8

13.5

6.7

11.5

12.5

13.9

20.9

10.5

16.2

11.5

7.4

9.7

4.5

5.5

13.5

5.1

4.5

26.8

7.6

21.3

11.6

20.1

14.2

4.5

15.6

9.4

5.6

4.7

4.5

10.4

4.2

5.4

8.6

10.1

7.7

13.9

6.1

8.2

7.4

6.3

5.7

38.4

14.2

15.8

10.0

10.7

6.6

3.7

15.7

9.1

8.5

6.4

6.3

10.4

32.8

14.0

19.9

11.0

11.7

19.7

6.3

7.9

5.5

4.7

5.5

6.8

5.0

4.5

18.6

7.3

10.9

6.1

7.2

3.8

13.5

5.8

7.0

6.2

5.6

7.6

5.8

5.3

12.5

6.2

8.7

34.3

10.9

4.7

6.4

7.7

6.2

5.4

4.3

31.2

14.2

18.5

10.8

7.3

7.9

6.0

4.0

5.1

4.7

16.7

5.9

6.8

8.1

11.6

20.3

11.8

5.1

17.6

13.8

41.8

13.5

2.8

6.9

4.5

5.0

16.4

10.8

19.3

13.3

34.9

15.6

15.2

9.5

45.5

13.5

39.8

17.5

10.5

11.5

7.3

4.7

19.1

8.8

7.6

7.3

14.1

37.7

12.8

30.2

14.5

33.5

12.7

10.6

9.0

15.7

9.0

14.2

12.0

10.2

10.4

30.7

41.2

13.5

40.8

16.9

8.1

8.6

9.5

10.2

10.5

12.9

10.0

16.1

11.0

11.1

30.4

16.8

41.5

10.5

33.7

6.2

7.8

8.6

14.2

11.6

22.5

12.5

5.6

40.2

18.5

35.5

9.5

39.1

17.2

4.4

6.4

6.5

6.1

14.7

13.1

8.2

12.3

10.0

11.6

32.5

19.5

61.3

23.5

8.0

8.5

14.5

10.1

32.1

15.9

12.8

8.8

17.8

10.9

38.1

16.5

48.8

34.4

16.4

7.8

12.0

20.5

12.1

12.7

10.0

20.6

32.3

12.5

46.3

10.7

7.5

7.2

9.2

33.3

18.7

16.2

11.7

12.3

13.6

42.4

17.2

20.3

48.7

18.6

4.8

4.2

39.5

18.2

5.6

3.7

21.7

15.1

8.2

33.1

13.3

6.2

3.5

48.7

19.5

7.6

18.5

9.7

D1.3_cm H_m D1.3_cm H_m D1.3_cm H_m D1.3_cm H_m D1.3_cm H_m D1.3_cm H_m D1.3_cm H_m D1.3_cm H_m

16.5

22.3

8.5

4.8

27.3

12.6

19.4

31.3

11.9

14.5

6.5

45.3

24.3

9.5

46.5

19.5

10.4

13.1

8.7

30.2

13.9

6.8

51.9

17.8

9.9

4.3

6.5

6.4

6.2

25.9

12.5

15.7

12.2

25.6

10.3

43.3

17.2

8.4

35.7

15.7

6.8

5.1

5.6

4.7

10.3

7.3

6.9

20.3

9.3

46.7

17.2

2.8

33.2

18.7

6.5

9.9

7.2

40.1

12.5

10.8

13.5

7.7

15.7

13.3

13.4

52.4

14.6

6.2

4.3

9.3

8.3

5.5

22.7

10.8

6.2

6.7

8.5

31.6

12.5

8.2

4.3

33.5

18.3

7.1

5.8

4.2

10.8

29.3

19.5

23.9

14.3

31.7

13.2

43.9

15.7

6.9

6.7

5.2

8.4

6.5

43.2

14.6

22.2

18.1

18.7

11.6

8.4

27.1

30.5

17.3

6.1

6.6

4.8

6.3

37.8

18.2

36.8

13.6

17.5

15.2

20.9

5.4

29.2

10.5

9.5

35.1

15.3

7.3

5.7

41.2

18.6

25.7

17.8

41.8

15.8

28.6

16.8

33.9

18.1

6.6

5.7

7.8

7.5

7.8

5.5

30.1

17.2

14.4

8.8

33.8

13.6

7.6

10.4

32.4

17.8

7.4

6.5

5.4

30.9

35.1

12.8

31.9

17.4

11.5

38.3

15.1

9.6

9.1

6.8

8.5

7.1

43.6

10.3

6.8

8.5

30.3

14.6

13.7

11.3

38.8

12.5

33.3

9.2

7.1

8.9

5.3

32.9

19.1

8.7

16.1

12.5

44.7

17.5

6.2

7.2

12.4

11.1

13.6

32.2

7.2

32.1

16.2

10.1

39.2

18.6

22.8

10.3

6.8

5.1

30.9

14.7

42.3

16.8

6.7

4.7

8.6

37.3

8.6

11.4

10.2

12.9

30.9

15.4

29.1

13.2

11.5

10.3

40.1

14.6

57.3

13.8

18.8

7.4

23.1

17.2

32.1

13.4

8.8

5.7

8.1

14.5

36.5

13.4

8.3

5.4

30.2

10.3

10.4

13.2

30.7

12.7

28.6

14.3

11.4

33.4

14.6

22.8

9.3

9.8

38.5

14.7

11.8

7.8

36.8

13.6

25.7

15.7

19.6

14.1

33.6

18.5

8.7

7.8

33.2

8.3

15.3

10.3

8.9

7.5

16.1

13.5

12.8

26.1

13.2

5.7

7.8

4.8

30.4

14.8

8.6

5.3

32.3

16.7

11.5

32.9

11.5

11.2

8.7

8.1

7.7

6.7

25.6

10.3

12.8

7.6

21.2

19.5

12.3

11.1

37.2

13.7

29.1

16.8

7.7

6.2

9.8

5.3

11.6

10.7

6.4

34.4

11.2

37.5

12.5

21.5

15.6

5.7

5.9

7.2

18.1

7.3

4.2

32.3

12.8

30.8

13.9

12.4

4.7

5.2

6.1

6.2

9.2

17.7

9.4

10.4

6.3

33.9

10.4

10.9

43.4

17.5

10.4

6.7

8.4

7.2

4.8

5.8

4.6

11.8

58.4

10.8

32.1

13.5

14.4

12.5

5.2

7.4

4.2

3.4

8.7

7.4

13.4

7.5

48.1

16.3

15.9

12.7

7.3

5.1

5.5

3.5

8.5

15.5

6.2

3.1

6.9

18.1

10.3

25.4

15.4

12.2

36.5

14.5

20.1

12.6

8.1

4.1

7.1

10.8

13.4

8.8

12.5

11.6

7.5

14.8

7.2

20.6

49.3

14.7

16.2

6.7

5.9

6.3

12.1

8.6

29.1

16.2

19.1

16.7

13.8

9.4

44.1

14.1

48.9

10.5

27.5

18.5

5.3

9.3

32.3

10.5

23.8

10.5

8.6

7.7

5.5

6.2

11.9

12.1

7.6

8.2

6.6

5.9

13.1

12.2

4.8

5.5

2.3

5.3

3.1

5.8

23.4

8.1

9.1

7.2

9.7

4.2

13.6

17.6

20.2

10.2

13.5

8.9

6.6

17.6

3.5

7.2

8.6

6.8

9.1

5.2

28.7

14.3

9.6

6.7

8.3

23.8

23.6

8.8

7.1

6.5

10.9

6.2

39.4

12.1

6.2

4.2

7.7

5.6

7.8

15.6

18.3

8.3

7.2

8.1

17.8

8.4

29.9

15.7

35.9

13.2

7.8

3.2

44.7

13.6

3.4

8.9

33.5

9.7

8.6

18.7

9.7

20.6

13.5

39.5

15.5

6.2

3.6

12.5

7.8

42.3

11.4

8.1

5.4

21.6

6.8

28.1

10.6

41.6

12.8

16.3

7.6

6.1

16.9

7.5

5.4

8.5

8.7

6.8

6.3

40.3

14.8

38.4

13.8

34.6

11.3

17.5

7.4

3.5

17.8

7.6

13.4

9.5

3.6

6.7

D1.3_cm H_m D1.3_cm H_m D1.3_cm H_m D1.3_cm H_m D1.3_cm H_m D1.3_cm H_m D1.3_cm H_m D1.3_cm H_m

50.1

16.8

19.1

10.1

7.8

5.2

11.9

32.8

11.9

30.1

17.3

9.3

4.3

14.7

10.8

8.4

35.9

10.2

9.4

32.9

11.5

6.8

10.3

8.5

5.2

14.2

18.2

11.5

6.8

6.4

34.1

17.2

30.3

15.6

16.8

41.2

12.4

20.8

12.3

12.9

11.2

5.9

5.7

12.1

8.2

33.8

16.5

31.6

17.2

12.1

13.2

7.2

3.4

5.2

9.8

31.6

6.9

5.7

39.2

20.2

35.4

16.7

16.3

26.1

12.5

21.3

11.3

9.8

6.2

9.4

14.8

5.8

7.2

33.5

18.3

38.5

10.4

5.4

4.2

10.2

5.2

7.3

5.4

8.3

7.3

8.4

17.6

30.9

8.7

16.2

8.5

7.7

7.8

6.6

6.3

6.1

6.8

9.1

32.1

19.3

31.2

12.8

8.2

12.6

6.4

4.2

6.2

4.7

7.4

6.9

5.5

5.4

31.4

19.1

34.9

12.8

23.9

15.8

16.2

7.5

6.7

11.1

4.2

7.2

5.2

9.6

6.5

32.1

20.3

32.4

13.2

11.6

13.5

10.9

4.5

7.2

8.7

16.3

8.5

6.9

28.1

15.3

31.3

8.6

7.2

17.2

11.5

15.6

10.5

7.8

3.8

20.8

8.8

7.5

19.2

13.5

36.3

10.7

11.5

7.8

10.5

9.9

6.4

6.2

16.7

8.7

36.1

10.6

25.1

13.8

18.5

9.8

8.5

5.2

9.6

5.5

10.3

8.2

8.8

7.5

7.3

7.8

27.4

11.2

13.8

5.4

3.8

6.8

7.7

16.4

7.3

21.2

11.4

15.7

30.1

14.2

17.1

7.8

9.5

7.9

6.3

7.4

14.7

5.2

12.5

6.8

13.8

3.8

7.4

17.8

10.5

34.8

13.5

16.1

8.3

9.2

6.2

4.8

7.5

3.8

17.5

9.2

21.4

14.6

10.3

32.6

14.5

12.7

8.9

7.3

8.5

5.2

6.9

2.4

21.4

8.2

13.9

9.4

13.7

6.2

8.3

32.9

15.3

11.7

7.3

6.8

5.7

2.5

19.9

8.1

8.6

17.8

6.5

33.5

14.3

21.8

12.6

7.6

5.9

4.2

14.2

4.2

8.7

7.7

28.1

12.6

32.6

11.2

31.7

13.9

15.1

11.7

9.7

7.2

6.9

7.9

5.9

13.6

11.2

8.6

4.2

31.5

10.1

31.7

13.1

2.5

9.5

5.9

4.1

11.3

4.3

14.1

31.4

13.6

30.1

12.5

6.1

5.7

9.3

4.6

16.8

8.8

5.5

4.1

12.7

6.1

6.3

4.2

6.7

5.8

3.2

8.5

5.3

3.7

22.4

8.4

14.4

8.5

47.8

12.6

10.2

5.7

9.7

7.3

7.8

4.5

7.3

5.9

5.2

17.4

3.8

25.1

18.7

17.1

35.3

11.3

6.8

17.7

6.5

8.7

6.2

7.4

5.2

5.5

3.5

12.3

36.2

13.8

16.9

48.7

14.9

20.1

9.5

7.4

7.3

4.1

9.4

7.1

2.6

26.1

17.9

18.1

10.3

35.1

7.8

28.8

13.2

48.5

25.2

7.5

4.3

5.7

4.4

16.3

6.2

14.5

7.7

37.8

12.7

16.6

11.5

39.7

22.5

28.5

13.4

3.2

5.8

18.7

12.8

18.3

14.2

13.1

30.2

15.4

60.8

18.5

19.8

6.1

5.2

6.1

5.1

57.2

18.8

9.8

5.3

16.5

38.6

20.2

6.1

6.3

7.3

4.5

34.4

17.6

15.5

51.1

16.7

55.3

12.8

16.1

38.7

22.5

7.6

7.9

4.6

4.7

6.2

10.3

10.8

Phụ lục 12. Bộ dữ liệu V, DBH, H.

ID K1.1 K1.2 K1.3 K1.4 K1.5 K1.6 K1.7 K1.8 K1.9 K1.10 K1.11 K1.12 K1.13 K1.14 K1.15 K2.1 K2.2 K2.3 K2.4 K2.5 K2.6 K2.7 K2.8 K2.9 K2.10 K2.11 K2.12 K2.13 K3.1 K3.2 K3.3 K3.4 K3.5 K3.6 K3.7 K3.8 K3.9 K3.10

DBH_cm 36.4 22.6 23.7 7.3 7.5 5.3 15.5 15 24.3 6.4 4.9 4 5.6 3.4 6.4 40.5 19.9 8 8.5 11.5 5.5 4.5 5 6.3 5.5 5.6 5.4 5.9 23 7.3 14.2 10.2 14.2 14.7 14.5 7.8 8.7 10

H_m 16 15.8 18 4.5 3.9 3.9 14.7 8.8 17.7 3.9 4.5 2.45 4.5 5.3 6 19 13 7.5 8.6 12.5 5.1 4.2 6.3 6.3 5 5.8 4.3 6.8 16.4 7.6 12 10.5 11.6 13.1 10.1 12 8.6 7.5

V_m3 1.110 0.319 0.417 0.012 0.005 0.006 0.174 0.110 0.475 0.009 0.007 0.003 0.007 0.003 0.013 1.353 0.221 0.022 0.027 0.071 0.008 0.006 0.009 0.015 0.010 0.012 0.008 0.015 0.378 0.018 0.105 0.047 0.098 0.120 0.091 0.041 0.037 0.031

ID K6.12 K6.13 K6.14 K.6.15 K6.16 K6.17 K6.18 K7.1 K7.2 K7.3 K7.4 K7.5 K7.6 K7.7 K7.8 K7.9 K7.10 K7.11 K7.12 K7.13 K7.14 K7.15 K7.16 K8.1 K8.2 K8.3 K8.4 K8.5 K8.6 K8.7 K8.8 K8.9 K8.10 K8.11 K8.12 K8.13 K8.14 K8.15

DBH_cm 10.2 8 15.5 20.2 13.5 26.8 25 38.4 32.8 18.6 25 18.5 20.3 19.3 19.1 15.7 16.1 18 12.3 12.8 12.7 7.7 7.8 26.4 27.9 20.4 20.3 19.2 15.2 17.2 16.9 11.8 12.3 9.5 11.7 12.6 6 7

H_m 7.6 3.8 6.7 6.5 6.7 7.6 8.6 14.2 14 7.3 12.5 10.8 11.8 13.3 8.8 9 11 12.5 10 8.8 10 7.2 7.8 14.4 12.2 12.8 8.1 7.6 10.2 10.4 10.1 6.7 8.9 4.8 2 10.2 3.5 4.2

V_m3 0.041 0.015 0.087 0.140 0.068 0.280 0.332 0.969 0.960 0.094 0.312 0.179 0.252 0.219 0.149 0.098 0.120 0.152 0.081 0.062 0.077 0.023 0.027 0.435 0.461 0.239 0.205 0.146 0.109 0.161 0.158 0.052 0.060 0.025 0.013 0.083 0.007 0.011

ID K3.11 K3.12 K3.13 K3.14 K3.15 K4.1 K4.2 K4.3 K4.4 K4.5 K4.6 K4.7 K4.8 K4.9 K4.10 K4.11 K4.12 K4.13 K4.14 K4.15 K4.16 K4.17 K4.18 K4.19 K5.1 K5.2 K5.3 K5.4 K5.5 K5.6 K5.7 K5.8 K5.9 K5.10 K5.11 K5.12 K5.13 K5.14 K6.1

DBH_cm 5.6 6.6 6 5.5 5.6 17 18.6 21.4 23.3 19.9 23.1 21.4 32.1 17.4 28.4 10.9 11.8 13.9 13.5 10.4 7.4 9 6.8 7.6 31.2 11.6 10.8 7.3 10.2 12.9 22.5 8.2 32.1 20.5 33.5 19.7 16.7 17.5 20.3

H_m 5.6 6 6 5 4.6 8.5 12.3 14.3 12.5 12 12.5 11 12.6 12.5 10 7.7 4.8 8.8 4.5 5.4 5.7 10.4 4.5 5.3 14.2 8.1 5 4.7 9 10 8.6 6.1 15.9 12.1 16.1 13.8 11.4 8.7 6.8

V_m3 0.010 0.012 0.014 0.009 0.007 0.100 0.177 0.222 0.365 0.271 0.343 0.238 0.799 0.197 0.318 0.048 0.033 0.089 0.046 0.035 0.016 0.038 0.013 0.018 0.708 0.055 0.029 0.013 0.045 0.076 0.059 0.022 0.805 0.265 0.322 0.249 0.173 0.117 0.125

ID K 9.1 K 9.2 K 9.3 K 9.4 K 9.5 K 9.6 K 9.7 K 9.8 K 9.9 K 9.10 K 9.11 K 10.1 K 10.2 K 10.3 K 10.4 K 10.5 K 10.6 K 10.7 K 10.8 K 10.9 K 10.10 K 11.1 K 11.2 K 11.3 K 11.4 K 11.5 K 11.6 K 11.7 K 11.8 K 11.9 K12.1 K12.2 K12.3 K12.4 K12.5 K12.6 K12.7 K12.8 K13.1

DBH_cm 20.8 34.3 20.9 21.3 19 15.8 19.9 10.9 11 7 5.1 34.9 23 10.4 11.1 5.6 11.6 17.8 20.6 18.4 17.4 12.2 9.8 9 12.4 20.6 20 17 16.4 28.6 28.7 16 14.7 32.3 12.1 21.9 35.8 18.3 16.2

H_m 9.2 13.5 10.5 11.6 10.1 10 11 7 6.4 4 2.8 15.6 14.1 8.1 6.2 4.4 8 10.9 9.2 11.3 12.2 8.4 6.3 7.1 9.5 7.2 8 8.8 8.2 7.5 10.3 6 9.9 16.3 10.5 11 17.8 10.3 7.4

V_m3 0.183 0.702 0.205 0.222 0.194 0.147 0.173 0.032 0.038 0.010 0.005 0.624 0.320 0.037 0.039 0.006 0.045 0.168 0.159 0.183 0.138 0.053 0.026 0.031 0.073 0.173 0.193 0.125 0.098 0.298 0.421 0.083 0.090 0.551 0.069 0.224 0.748 0.126 0.122

DBH_cm 20.1 7.7 10.7 11.7 6.1 6.2 7.3 17.6 15.2

H_m 9.4 6.1 9.1 7.9 5.8 4.7 6 13.8 9.5

V_m3 0.201 0.016 0.052 0.049 0.010 0.011 0.018 0.164 0.125

DBH_cm 10.5 7.6 13.4 9.8 12.6 24.5 20.6 21.2 6 5.9

H_m 7.3 6.3 7.7 8.8 8.5 10 9.1 9.7 5.3 4.9

V_m3 0.038 0.017 0.079 0.056 0.073 0.262 0.252 0.201 0.010 0.009

ID K13.2 K13.3 K13.4 K13.5 K13.6 K13.7 K13.8 K13.9 K13.10

ID K6.2 K6.3 K6.4 K6.5 K6.6 K6.7 K6.8 K6.9 K.610 K.611

Phụ lục 13. Bộ dữ liệu AGB, V.

ID K1.1 K1.2 K1.3 K1.4 K1.5 K1.6 K1.7 K1.8 K1.9 K1.10 K1.11 K1.12 K1.13 K1.14 K1.15 K2.1 K2.2 K2.3 K2.4 K2.5 K2.6 K2.8 K2.9 K2.10 K2.11 K2.12 K2.13 K3.1 K3.2 K3.3 K3.4 K3.5 K3.6 K3.7 K3.8 K3.9 K3.10 K3.11

V_m3 1.110 0.319 0.417 0.012 0.005 0.006 0.174 0.110 0.475 0.009 0.007 0.003 0.007 0.003 0.013 1.353 0.221 0.022 0.027 0.071 0.008 0.009 0.015 0.010 0.012 0.008 0.015 0.378 0.018 0.105 0.047 0.098 0.120 0.091 0.041 0.037 0.031 0.010

AGB_kg 780.7 229.7 188.3 4.8 2.1 2.7 64.2 99.8 229.5 8.5 2.0 1.3 2.1 1.8 4.3 993.5 152.8 13.2 15.1 31.0 3.3 4.4 5.8 2.2 3.2 1.6 5.5 178.8 6.1 59.6 18.0 52.3 40.3 35.8 11.5 18.3 13.7 4.0

ID K4.15 K4.16 K4.18 K4.19 K5.1 K5.2 K5.3 K5.4 K5.5 K5.6 K5.7 K5.8 K5.9 K5.10 K5.11 K5.12 K5.13 K5.14 K6.1 K6.2 K6.3 K6.4 K6.5 K6.6 K6.7 K6.8 K6.9 K.610 K.611 K6.12 K6.13 K6.14 K.6.15 K6.16 K6.17 K6.18 K7.1 K7.2

V_m3 AGB_kg ID 21.7 0.035 8.4 0.016 8.5 0.013 13.6 0.018 421.5 0.708 31.2 0.055 20.8 0.029 9.0 0.013 28.8 0.045 46.3 0.076 37.2 0.059 13.8 0.022 389.5 0.805 157.4 0.265 219.7 0.322 141.4 0.249 109.7 0.173 58.9 0.117 60.1 0.125 27.7 0.038 13.0 0.017 60.4 0.079 25.2 0.056 46.8 0.073 185.6 0.262 220.1 0.252 169.3 0.201 6.1 0.010 5.4 0.009 29.0 0.041 12.0 0.015 50.7 0.087 95.0 0.140 64.7 0.068 224.2 0.280 196.0 0.332 732.3 0.969 717.4 0.960

K8.5 K8.7 K8.8 K8.9 K8.10 K8.11 K8.13 K8.14 K8.15 K 9.1 K 9.2 K 9.3 K 9.4 K 9.5 K 9.6 K 9.7 K 9.8 K 9.9 K 9.10 K 9.11 K 10.1 K 10.2 K 10.3 K 10.4 K 10.5 K 10.6 K 10.7 K 10.8 K 10.9 K 10.10 K 11.1 K 11.2 K 11.3 K 11.4 K 11.5 K 11.6 K 11.7 K 11.8

V_m3 0.146 0.161 0.158 0.052 0.060 0.025 0.083 0.007 0.011 0.183 0.702 0.205 0.222 0.194 0.147 0.173 0.032 0.038 0.010 0.005 0.624 0.320 0.037 0.039 0.006 0.045 0.168 0.159 0.183 0.138 0.053 0.026 0.031 0.073 0.173 0.193 0.125 0.098

AGB_kg 105.4 87.1 112.2 41.5 55.8 22.1 42.0 7.2 10.4 105.7 381.1 174.2 169.8 113.7 95.2 64.9 17.8 28.8 7.3 4.1 387.7 205.9 21.3 26.4 2.9 26.5 81.5 87.1 110.1 66.6 38.0 27.5 18.9 50.7 132.2 156.6 109.3 61.0

V_m3 0.012 0.014 0.009 0.007 0.100 0.177 0.222 0.365 0.271 0.343 0.238 0.799 0.197 0.318 0.048 0.033 0.089 0.046

AGB_kg 4.9 5.5 2.1 1.5 93.8 117.8 141.5 279.8 168.3 223.3 148.7 459.4 70.7 137.1 25.1 47.3 70.7 48.9

ID K7.3 K7.4 K7.5 K7.6 K7.7 K7.8 K7.9 K7.10 K7.11 K7.12 K7.13 K7.14 K7.15 K7.16 K8.1 K8.2 K8.3 K8.4

V_m3 AGB_kg ID 108.7 0.094 197.9 0.312 84.7 0.179 112.0 0.252 165.4 0.219 120.6 0.149 45.4 0.098 98.2 0.120 97.8 0.152 64.4 0.081 45.4 0.062 38.6 0.077 11.7 0.023 16.6 0.027 330.8 0.435 305.7 0.461 192.7 0.239 178.9 0.205

K 11.9 K12.1 K12.2 K12.3 K12.4 K12.5 K12.6 K12.7 K12.8 K13.1 K13.2 K13.3 K13.4 K13.5 K13.6 K13.7 K13.8 K13.9

V_m3 0.298 0.421 0.083 0.090 0.551 0.069 0.224 0.748 0.126 0.122 0.201 0.016 0.052 0.049 0.010 0.011 0.018 0.164

AGB_kg 225.6 410.7 66.4 74.8 421.6 59.4 142.6 602.0 104.8 76.1 179.1 9.6 38.7 28.3 5.1 6.8 12.8 81.5

ID K3.12 K3.13 K3.14 K3.15 K4.1 K4.2 K4.3 K4.4 K4.5 K4.6 K4.7 K4.8 K4.9 K4.10 K4.11 K4.12 K4.13 K4.14

Phụ lục 14. Bộ dữ liệu C(AGB),V

C(AGB)_kg ID 426.6 119.8 103.8 2.4 1.1 1.3 34.9 52.3 127.3 3.9 1.0 0.5 1.1 0.9 2.2 525.7 76.8 7.1 8.1 15.5 1.5 2.4 3.2 1.1 1.7 0.8 2.7 96.6 3.2 30.8

V_m3 C(AGB)_kg ID 0.047 K3.4 0.098 K3.5 0.120 K3.6 0.091 K3.7 0.041 K3.8 0.037 K3.9 K3.10 0.031 K3.11 0.010 K3.12 0.012 K3.13 0.014 K3.14 0.009 K3.15 0.007 0.100 K4.1 0.177 K4.2 0.222 K4.3 0.365 K4.4 0.271 K4.5 0.343 K4.6 0.238 K4.7 0.799 K4.8 0.197 K4.9 K4.10 0.318 K4.11 0.048 K4.12 0.033 K4.13 0.089 K4.14 0.046 K4.15 0.035 K4.16 0.016 K4.18 0.013 0.708 K5.1

9.6 26.4 20.7 18.6 5.7 9.5 7.3 1.9 2.3 2.5 1.0 0.6 46.0 61.1 74.4 138.4 92.3 117.1 72.0 218.7 41.2 70.4 14.3 24.0 34.1 24.2 11.1 4.0 4.1 199.5

V_m3 C(AGB)_kg 15.9 0.055 K5.2 10.5 0.029 K5.3 4.8 0.013 K5.4 14.9 0.045 K5.5 21.6 0.076 K5.6 14.3 0.059 K5.7 5.9 0.022 K5.8 204.6 0.805 K5.9 81.0 0.265 K5.10 101.5 0.322 K5.11 74.8 0.249 K5.12 55.1 0.173 K5.13 27.9 0.117 K5.14 26.7 0.125 K6.1 13.4 0.038 K6.2 6.2 0.017 K6.3 29.1 0.079 K6.4 12.7 0.056 K6.5 26.6 0.073 K6.6 100.1 0.262 K6.7 106.7 0.252 K6.8 91.4 0.201 K6.9 3.0 0.010 K.610 2.8 0.009 K.611 14.1 0.041 K6.12 5.7 0.015 K6.13 25.7 0.087 K6.14 51.5 K.6.15 0.140 33.2 0.068 K6.16 106.1 0.280 K6.17

V_m3 1.110 0.319 0.417 0.012 0.005 0.006 0.174 0.110 0.475 0.009 0.007 0.003 0.007 0.003 0.013 1.353 0.221 0.022 0.027 0.071 0.008 0.009 0.015 0.010 0.012 0.008 0.015 0.378 0.018 0.105

ID K1.1 K1.2 K1.3 K1.4 K1.5 K1.6 K1.7 K1.8 K1.9 K1.10 K1.11 K1.12 K1.13 K1.14 K1.15 K2.1 K2.2 K2.3 K2.4 K2.5 K2.6 K2.8 K2.9 K2.10 K2.11 K2.12 K2.13 K3.1 K3.2 K3.3

Phụ lục 15. Bộ dữ liệu BGB, V.

V_m3

BGB_kg ID

V_m3

BGB_kg ID

V_m3

1.110 0.319 0.417 0.012 0.005 0.006 0.174 0.110 0.475 0.009 0.007 0.007 0.003 0.013 1.353 0.221 0.022 0.027 0.071 0.008 0.006 0.009 0.015 0.010 0.012 0.008 0.015 0.378 0.018 0.105 0.047 0.098 0.120 0.091 0.041 0.037

84.8 K3.10 36.9 K3.11 31.4 K3.12 1.6 K3.13 2.5 K3.14 0.7 K3.15 5.3 K4.1 30.6 K4.2 35.7 K4.3 7.2 K4.4 1.2 K4.5 2.0 K4.6 2.2 K4.7 1.7 K4.8 172.6 K4.9 30.1 K4.10 4.5 K4.11 9.7 K4.12 9.7 K4.13 1.5 K4.14 0.9 K4.16 2.2 K4.17 1.7 K4.18 2.5 K4.19 2.2 K5.2 1.9 K5.3 1.4 K5.4 50.5 K5.5 2.7 K5.6 7.9 K5.7 4.3 K5.8 14.7 K6.2 11.7 K6.3 10.5 K6.4 1.7 K6.5 4.2 K6.6

0.031 0.010 0.012 0.014 0.009 0.007 0.100 0.177 0.222 0.365 0.271 0.343 0.238 0.799 0.197 0.318 0.048 0.033 0.089 0.046 0.016 0.038 0.013 0.018 0.055 0.029 0.013 0.045 0.076 0.059 0.022 0.038 0.017 0.079 0.056 0.073

3.3 K.610 2.0 K.611 2.4 K6.12 1.6 K6.13 0.5 K6.16 1.1 K7.12 25.4 K7.13 27.2 K7.14 40.8 K7.15 54.4 K7.16 53.8 K8.9 64.1 K8.10 61.2 K8.11 77.5 K8.13 18.4 K8.14 37.0 K8.15 5.7 K 9.8 10.7 K 9.9 5.8 K 9.10 4.0 K 9.11 2.5 K 10.3 6.6 K 10.4 2.8 K 10.5 3.9 K 10.6 9.1 K 11.1 19.6 K 11.2 2.0 K 11.3 6.6 K 11.4 14.8 K12.3 4.4 K12.5 3.0 K13.3 5.6 K13.4 2.6 K13.5 7.1 K13.6 4.1 K13.7 14.9 K13.8

BGB_kg 1.8 1.4 5.4 1.8 10.9 8.4 8.6 8.9 2.7 2.1 8.8 13.4 10.0 13.8 3.8 1.9 5.1 8.9 1.6 2.4 5.5 8.4 1.2 7.6 6.6 7.1 2.6 7.8 12.6 11.1 5.7 9.4 5.4 1.6 1.8 3.4

0.010 0.009 0.041 0.015 0.068 0.081 0.062 0.077 0.023 0.027 0.052 0.060 0.025 0.083 0.007 0.011 0.032 0.038 0.010 0.005 0.037 0.039 0.006 0.045 0.053 0.026 0.031 0.073 0.090 0.069 0.016 0.052 0.049 0.010 0.011 0.018

ID K1.1 K1.2 K1.3 K1.4 K1.5 K1.6 K1.7 K1.8 K1.9 K1.10 K1.11 K1.13 K1.14 K1.15 K2.1 K2.2 K2.3 K2.4 K2.5 K2.6 K2.7 K2.8 K2.9 K2.10 K2.11 K2.12 K2.13 K3.1 K3.2 K3.3 K3.4 K3.5 K3.6 K3.7 K3.8 K3.9

Phụ lục 16. Bộ dữ liệu C(BGB), V.

V_m3 C(BGB)_kg ID

0.9 K4.10 0.6 K4.11 10.8 K4.12 1.0 K4.13 3.7 K4.14 2.3 K4.16 5.8 K4.17 4.7 K4.18 2.9 K4.19 0.8 K5.2 2.3 K5.3 1.0 K5.4 0.9 K5.5 0.7 K5.6 0.5 K5.7 0.2 K5.8 0.3 K6.2 8.8 K6.3 7.1 K6.4 12.1 K6.5 19.4 K6.6 18.9 K.610 27.2 K.611 23.3 K6.12 26.4 K6.13 6.8 K6.16

V_m3 C(BGB)_kg 9.1 0.318 2.6 0.048 5.4 0.033 1.8 0.089 1.8 0.046 0.7 0.016 2.8 0.038 1.1 0.013 1.5 0.018 3.9 0.055 6.5 0.029 0.6 0.013 2.9 0.045 8.1 0.076 1.5 0.059 1.1 0.022 2.9 0.038 0.9 0.017 1.7 0.079 1.6 0.056 5.6 0.073 0.6 0.010 0.4 0.009 2.4 0.041 0.8 0.015 4.8 0.068

1.110 0.319 0.417 0.012 0.005 0.006 0.174 0.110 0.475 0.009 0.007 0.003 0.007 0.003 0.013 1.353 0.221 0.022 0.027 0.071 0.008 0.006 0.009 0.015 0.010 0.012

33.4 K2.12 18.7 K2.13 13.9 K3.1 0.7 K3.2 1.4 K3.3 0.2 K3.4 2.3 K3.5 16.0 K3.6 13.9 K3.7 2.5 K3.8 0.6 K3.9 1.5 K3.10 0.9 K3.11 1.1 K3.12 0.7 K3.13 84.8 K3.14 13.1 K3.15 2.0 K4.1 4.5 K4.2 4.3 K4.3 0.6 K4.4 0.4 K4.5 1.1 K4.6 0.7 K4.7 1.1 K4.8 1.0 K4.9

0.008 0.015 0.378 0.018 0.105 0.047 0.098 0.120 0.091 0.041 0.037 0.031 0.010 0.012 0.014 0.009 0.007 0.100 0.177 0.222 0.365 0.271 0.343 0.238 0.799 0.197

ID K1.1 K1.2 K1.3 K1.4 K1.5 K1.6 K1.7 K1.8 K1.9 K1.10 K1.11 K1.12 K1.13 K1.14 K1.15 K2.1 K2.2 K2.3 K2.4 K2.5 K2.6 K2.7 K2.8 K2.9 K2.10 K2.11

Phụ lục 17. Bộ dữ liệu AGB, C(AGB)

AGB_kg C_AGB__kg ID 426.6 119.8 103.8 2.4 1.1 1.3 34.9 52.3 127.3 3.9 1.0 1.1 0.9 2.2 525.7 76.8 7.1 8.1 15.5 1.5 2.4 3.2 1.1 1.7 0.8 2.7 96.6 3.2 30.8

AGB_kg C_AGB__kg ID 9.6 26.4 20.7 18.6 5.7 9.5 7.3 1.9 2.3 2.5 1.0 46.0 61.1 74.4 138.4 92.3 117.1 72.0 218.7 41.2 70.4 14.3 24.0 34.1 24.2 11.1 4.0 4.1 199.5

K3.4 18.0 K3.5 52.3 K3.6 40.3 K3.7 35.8 K3.8 11.5 K3.9 18.3 K3.10 13.7 K3.11 4.0 K3.12 4.9 K3.13 5.5 K3.14 2.1 K4.1 93.8 K4.2 117.8 K4.3 141.5 K4.4 279.8 K4.5 168.3 K4.6 223.3 K4.7 148.7 K4.8 459.4 K4.9 70.7 K4.10 137.1 K4.11 25.1 K4.12 47.3 K4.13 70.7 K4.14 48.9 K4.15 21.7 K4.16 8.4 K4.18 8.5 K5.1 421.5

AGB_kg C_AGB__kg 15.9 10.5 4.8 14.9 21.6 5.9 204.6 81.0 101.5 74.8 55.1 27.9 26.7 13.4 6.2 29.1 12.7 26.6 100.1 106.7 91.4 3.0 2.8 14.1 5.7 25.7 51.5 33.2 106.1

K5.2 31.2 K5.3 20.8 K5.4 9.0 K5.5 28.8 K5.6 46.3 K5.8 13.8 K5.9 389.5 K5.10 157.4 K5.11 219.7 K5.12 141.4 K5.13 109.7 K5.14 58.9 K6.1 60.1 K6.2 27.7 K6.3 13.0 K6.4 60.4 K6.5 25.2 K6.6 46.8 K6.7 185.6 K6.8 220.1 K6.9 169.3 K.610 6.1 K.611 5.4 K6.12 29.0 K6.13 12.0 K6.14 50.7 K.6.15 95.0 K6.16 64.7 K6.17 224.2

ID K1.1 780.7 K1.2 229.7 K1.3 188.3 K1.4 4.8 K1.5 2.1 K1.6 2.7 K1.7 64.2 K1.8 99.8 K1.9 229.5 K1.10 8.5 K1.11 2.0 K1.13 2.1 K1.14 1.8 K1.15 4.3 K2.1 993.5 K2.2 152.8 K2.3 13.2 K2.4 15.1 K2.5 31.0 K2.6 3.3 K2.8 4.4 K2.9 5.8 K2.10 2.2 K2.11 3.2 K2.12 1.6 K2.13 5.5 K3.1 178.8 K3.2 6.1 K3.3 59.6

Phụ lục 18. Bộ dữ liệu C(BGB), BGB

ID K1.1 84.8 K1.2 36.9 K1.3 31.4 K1.4 1.6 K1.5 2.5 K1.6 0.7 K1.7 5.3 K1.8 30.6 K1.9 35.7 K1.10 7.2 K1.11 1.2 K1.12 3.3 K1.13 2.0 K1.14 2.2 K1.15 1.7 K2.1 172.6 K2.2 30.1 K2.3 4.5 K2.4 9.7 K2.5 9.7 K2.6 1.5 K2.7 0.9 K2.8 2.2 K2.9 1.7 K2.10 2.5 K2.11 2.2 K2.12 1.9 K2.13 1.4 K3.1 50.5 K3.2 2.7 K3.3 7.9 K3.4 4.3 K3.5 14.7 K3.6 11.7 K3.7 10.5

BGB_kg C_BGB_kg ID 33.4 18.7 13.9 0.7 1.4 0.2 2.3 16.0 13.9 2.5 0.6 1.5 0.9 1.1 0.7 84.8 13.1 2.0 4.5 4.3 0.6 0.4 1.1 0.7 1.1 1.0 0.9 0.6 10.8 1.0 3.7 2.3 5.8 4.7 2.9

BGB_kg C_BGB_kg ID 0.8 2.3 1.0 0.9 0.7 0.5 0.2 0.3 8.8 7.1 12.1 19.4 18.9 27.2 23.3 26.4 6.8 9.1 2.6 5.4 1.8 1.8 0.7 2.8 1.1 1.5 3.9 6.5 0.6 2.9 8.1 1.5 1.1 2.9

K3.8 1.7 K3.9 4.2 K3.10 3.3 K3.11 2.0 K3.12 2.4 K3.13 1.6 K3.14 0.5 K3.15 1.1 K4.1 25.4 K4.2 27.2 K4.3 40.8 K4.4 54.4 K4.5 53.8 K4.6 64.1 K4.7 61.2 K4.8 77.5 K4.9 18.4 K4.10 37.0 K4.11 5.7 K4.12 10.7 K4.13 5.8 K4.14 4.0 K4.16 2.5 K4.17 6.6 K4.18 2.8 K4.19 3.9 K5.2 9.1 K5.3 19.6 K5.4 2.0 K5.5 6.6 K5.6 14.8 K5.7 4.4 K5.8 3.0 K6.2 5.6

BGB_kg C_BGB_kg 0.9 2.6 K6.3 1.7 7.1 K6.4 1.6 4.1 K6.5 5.6 14.9 K6.6 0.6 1.8 K.610 0.4 1.4 K.611 2.4 5.4 K6.12 0.8 1.8 K6.13 4.8 10.9 K6.16 12.4 KD1.1R 37.9 25.8 KD1.2R 85.3 15.2 KD1.4R 37.0 34.4 KD1.5R 95.6 24.0 KD1.6R 78.4 25.2 KD1.7R 66.8 56.3 KD1.8R 148.4 8.2 KD1.9R 22.0 11.9 KD1.10R 33.3 11.9 KD1.11R 41.8 13.8 KD1.12R 30.7 17.3 KD1.13R 52.7 18.3 KD1.14R 60.2 11.4 KD1.15R 38.9 17.4 KD1.16R 59.3 12.5 KD1.17R 35.6 19.0 KD1.18R 51.6 26.7 KD1.19R 80.1 87.6 KD1.20R 226.0 26.3 KD1.21R 62.7 26.5 KD1.22R 92.9 4.4 KD1.23R 11.4 27.5 KD1.24R 62.7 19.0 KD1.25R 44.4 19.9 KD1.26R 49.9

Phụ lục 19. Bộ dữ liệu BGB, AGB

AGB_kg BGB_kg ID

AGB_kg BGB_kg 1.8 10.9 8.4 8.6 8.9 2.7 2.1 8.8 13.4 10.0 6.7 13.8 3.8 1.9 5.1 8.9 1.6 2.4 5.5 8.4 1.2 7.6 6.6 7.1 2.6 7.8 12.6 11.1 5.7 9.4 5.4 1.6 1.8 3.4

12.0 64.7 64.4 45.4 38.6 11.7 16.6 41.5 55.8 22.1 35.0 42.0 7.2 10.4 17.8 28.8 7.3 4.1 21.3 26.4 2.9 26.5 38.0 27.5 18.9 50.7 74.8 59.4 9.6 38.7 28.3 5.1 6.8 12.8

4.9 5.5 2.1 1.5 93.8 117.8 141.5 279.8 168.3 223.3 459.4 70.7 137.1 25.1 47.3 70.7 48.9 8.4 8.5 13.6 31.2 9.0 28.8 46.3 37.2 13.8 27.7 13.0 60.4 25.2 46.8 6.1 5.4 29.0

ID K1.4 K1.5 K1.6 K1.7 K1.8 K1.9 K1.10 K1.11 K1.12 K1.13 K1.14 K1.15 K2.1 K2.2 K2.3 K2.4 K2.5 K2.6 K2.8 K2.9 K2.10 K2.11 K2.12 K2.13 K3.1 K3.2 K3.3 K3.4 K3.5 K3.6 K3.7 K3.8 K3.9 K3.10 K3.11

2.4 K6.13 1.6 K6.16 0.5 K7.12 1.1 K7.13 25.4 K7.14 27.2 K7.15 40.8 K7.16 54.4 K8.9 53.8 K8.10 64.1 K8.11 77.5 K8.12 18.4 K8.13 37.0 K8.14 5.7 K8.15 10.7 K 9.8 5.8 K 9.9 4.0 K 9.10 2.5 K 9.11 2.8 K 10.3 3.9 K 10.4 9.1 K 10.5 2.0 K 10.6 6.6 K 11.1 14.8 K 11.2 4.4 K 11.3 3.0 K 11.4 5.6 K12.3 2.6 K12.5 7.1 K13.3 4.1 K13.4 14.9 K13.5 1.8 K13.6 1.4 K13.7 5.4 K13.8

4.8 2.1 2.7 64.2 99.8 229.5 8.5 2.0 1.3 2.1 1.8 4.3 993.5 152.8 13.2 15.1 31.0 3.3 4.4 5.8 2.2 3.2 1.6 5.5 178.8 6.1 59.6 18.0 52.3 40.3 35.8 11.5 18.3 13.7 4.0

1.6 K3.12 2.5 K3.13 0.7 K3.14 5.3 K3.15 30.6 K4.1 35.7 K4.2 7.2 K4.3 1.2 K4.4 3.3 K4.5 2.0 K4.6 2.2 K4.8 1.7 K4.9 172.6 K4.10 30.1 K4.11 4.5 K4.12 9.7 K4.13 9.7 K4.14 1.5 K4.16 2.2 K4.18 1.7 K4.19 2.5 K5.2 2.2 K5.4 1.9 K5.5 1.4 K5.6 50.5 K5.7 2.7 K5.8 7.9 K6.2 4.3 K6.3 14.7 K6.4 11.7 K6.5 10.5 K6.6 1.7 K.610 4.2 K.611 3.3 K6.12 2.0

Phụ lục 20. Bộ dữ liệu C(AGB), C(BGB)

C_AGB_kg C_BGB_kg

C_AGB_kg C_BGB_kg ID C_AGB_kg C_BGB_kg ID K2.13 2.7 K3.1 96.6 K3.2 3.2 K3.3 30.8 K3.4 9.6 K3.5 26.4 K3.6 20.7 K3.7 18.6 K3.8 5.7 K3.9 9.5 K3.10 7.3 K3.11 1.9 K3.12 2.3 K3.13 2.5 K3.14 1.0 K3.15 0.6 K4.1 46.0 K4.2 61.1 K4.3 74.4 K4.4 138.4 K4.5 92.3 K4.6 117.1 K4.8 218.7 K4.9 41.2

0.6 10.8 1.0 3.7 2.3 5.8 4.7 2.9 0.8 2.3 1.0 0.9 0.7 0.5 0.2 0.3 8.8 7.1 12.1 19.4 18.9 27.2 26.4 6.8

33.4 13.9 0.7 1.4 0.2 2.3 16.0 13.9 2.5 0.6 1.5 0.9 1.1 0.7 84.8 13.1 2.0 4.5 4.3 0.6 1.1 0.7 1.1 1.0 0.9

K4.10 70.4 K4.11 14.3 K4.12 24.0 K4.13 34.1 K4.14 24.2 K4.16 4.0 K4.18 4.1 K5.2 15.9 K5.3 10.5 K5.4 4.8 K5.5 14.9 K5.6 21.6 K5.7 14.3 K5.8 5.9 K6.2 13.4 K6.3 6.2 K6.4 29.1 K6.5 12.7 K6.6 26.6 K.610 3.0 K.611 2.8 K6.12 14.1 K6.13 5.7 K6.16 33.2

9.1 2.6 5.4 1.8 1.8 0.7 1.1 3.9 6.5 0.6 2.9 8.1 1.5 1.1 2.9 0.9 1.7 1.6 5.6 0.6 0.4 2.4 0.8 4.8

ID K1.1 426.6 K1.3 103.8 K1.4 2.4 K1.5 1.1 K1.6 1.3 K1.7 34.9 K1.8 52.3 K1.9 127.3 K1.10 3.9 K1.11 1.0 K1.12 0.5 K1.13 1.1 K1.14 0.9 K1.15 2.2 K2.1 525.7 K2.2 76.8 K2.3 7.1 K2.4 8.1 K2.5 15.5 K2.6 1.5 K2.8 2.4 K2.9 3.2 K2.10 1.1 K2.11 1.7 K2.12 0.8

Phụ lục 21: Thông tin về bể chứa SOC và các nhân tố sinh thái.

TAGTB t/ha

TBGB t/ha

SO t/ha

Ma o

DTC

Le tre %

Thuc bi %

Ket von %

Đa noi %

Ket cau

Loai_Dat

Do sau tang dat cm

Đo am dat

Giun_dat %

Muc tac dong

Lua rung

PH

83.88

12.65

24.60

0.6

Feralit xám trắng

5.25

81.02

12.04

16.31

0.4

Feralit xám trắng

6.8

60.30

11.17

15.64

0.7

Feralit xám trắng

6.7

62.90

10.48

56.30

0.4

Feralit xám trắng

6.3

41.24

7.35

24.22

0.4

Feralit xám đen

5.8

76.48

12.91

30.33

0.4

Feralit xám đen

6.2

100.89

21.38

30.69

0.3

Feralit xám đen

63.47

11.33

54.77

0.5

Feralit xám đen

6.2

K10

59.22

11.36

74.81

0.4

Feralit xám đen

6.2

K11

93.90

15.71

42.17

0.4

Feralit xám đen

6.4

K12

35.65

5.68

40.71

0.3

Feralit xám nâu

6.7

K13

28.12

5.29

39.40

0.3

Feralit trắng xám

6.8

K14

37.54

7.17

38.09

0.4

Feralit xám vàng

4.7

K15

50.77

8.63

41.00

0.4

Feralit xám vàng

K16

60.59

10.99

18.54

0.4

Feralit xám vàng

6.4

K17

92.13

15.46

40.84

0.7

Feralit xám nâu

6.8

K18

163.78

26.81

38.19

0.6

Feralit xám vàng

K19

34.10

7.10

38.19

0.4

Feralit xám vàng

5.8

Phụ lục 22: Thông tin sinh khối, carbon bể chứa thảmm tươi, thảm mục,

gỗ chết

Ma o K1 K2 K3 K5 K6 K7 K8 K9 K10 K11 K12 K13 K14 K15 K16 K17 K18 K19

Trang Thai RIIIA1 RIIIA1 RIIB RIIIA1 RIIA2 RIIIA1 RIIB RIIIA1 RIIB RIIIA1 RIIIA1 RIIA1 RIIIA1 RIIIA1 RIIIA1 RIIIA1 RIII A2 RIII A1

Bli t/ha 1.67 1.13 1.17 0.93 0.83 0.43 0.74 0.32 0.48 0.94 3.65 2.60 6.51 3.19 3.07 2.27 9.29 2.10

Bdw t/ha 4.23 60.30 20.57 21.80 0.78 7.41 25.28 3.02 1.65 0.03 10.56 20.76 51.18 31.16 0.00 4.37 4.99 0.00

Bhg t/ha 0.59 0.47 0.49 2.92 1.21 1.39 0.54 1.81 2.52 1.69 0.00 0.00 0.99 1.10 1.01 1.88 2.63 2.84

Cli t/ha 0.63 0.43 0.42 0.36 0.35 0.20 0.35 0.15 0.23 0.44 1.72 1.22 3.06 1.50 1.44 1.07 4.36 0.99

Chg t/ha 0.24 0.20 0.17 1.38 0.59 0.65 0.25 0.85 1.18 0.79 0.00 0.00 0.47 0.51 0.48 0.88 1.24 1.34

Cdw t/ha 1.92 27.33 9.82 6.92 0.26 3.48 11.88 1.42 0.78 0.01 4.96 9.76 24.05 14.65 0.00 2.05 2.35 0.00

SOC t/ha 24.60 16.31 15.64 56.30 24.22 30.33 30.69 54.77 74.81 42.17 40.71 39.40 38.09 41.00 18.54 40.84 38.19 38.19

Phụ lục 23. Bộ dữ liệu A=f(DBH,H)

ID

DBH_cm H_m

A_yr

ID

DBH_cm H_m A_yr

ID

DBH_cm H_m

A_yr

K1.1

36.4

54 K4.18

4.5

6.8

12 K8.9

11.8

6.7

K1.2

15.8

22.6

33 K4.19

5.3

7.6

13 K8.10

12.3

8.9

K1.3

14.2

38 K8.11

23.7

31 K5.1

31.2

9.5

4.8

K1.4

4.5

7.3

10 K5.2

8.1

11.6

17 K8.12

11.7

K1.5

3.9

7.5

7 K5.3

10.8

11 K8.13

12.6

10.2

K1.6

3.9

5.3

5 K5.4

4.7

7.3

12 K8.14

3.5

K1.8

8.8

17 K5.5

10.2

12 K8.15

4.2

K1.9

24.3

17.7

39 K5.6

12.9

16 K 9.2

34.3

13.5

K1.10

3.9

6.4

9 K5.7

8.6

22.5

19 K 9.3

20.9

10.5

K1.11

4.5

4.9

9 K5.8

6.1

8.2

12 K 9.4

21.3

11.6

K1.12

2.45

10 K5.9

15.9

32.1

62 K 9.5

10.1

K1.13

4.5

5.6

5 K5.10

12.1

20.5

34 K 9.6

15.8

K1.14

5.3

3.4

8 K5.11

16.1

33.5

59 K 9.7

19.9

K1.15

6.4

14 K5.12

13.8

19.7

33 K 9.8

10.9

K2.1

40.5

43 K5.13

11.4

16.7

29 K 9.9

6.4

K2.3

7.5

9 K5.14

8.7

17.5

17 K 9.10

K2.4

8.6

8.5

13 K6.2

7.3

10.5

20 K 9.11

5.1

2.8

K2.5

11.5

12.5

14 K6.3

6.3

7.6

18 K 10.1

34.9

15.6

K2.6

5.1

5.5

5 K6.4

7.7

13.4

34 K 10.2

14.1

K2.7

4.2

4.5

4 K6.5

8.8

9.8

25 K 10.3

10.4

8.1

K2.8

6.3

9 K6.6

8.5

12.6

33 K 10.4

11.1

6.2

K2.9

6.3

4 K6.7

24.5

54 K 10.5

5.6

4.4

K2.10

5.5

5 K6.8

9.1

20.6

39 K 10.6

11.6

K2.11

5.8

5.6

7 K6.9

9.7

21.2

33 K 10.7

17.8

10.9

K2.12

4.3

5.4

5 K.610

5.3

12 K 10.8

20.6

9.2

K2.13

6.8

5.9

5 K.611

4.9

5.9

17 K 10.9

18.4

11.3

K3.1

7.6

16.4

22 K6.12

10.2

9 K 10.10

17.4

12.2

K3.2

7.6

7.3

10 K6.13

3.8

9 K 11.1

12.2

8.4

K3.3

14.2

19 K6.14

6.7

15.5

18 K 11.2

9.8

6.3

K3.4

10.5

10.2

13 K.6.15

6.5

20.2

33 K 11.3

7.1

K3.5

11.6

14.2

12 K6.16

6.7

13.5

20 K 11.4

12.4

9.5

K3.6

13.1

14.7

18 K6.17

7.6

26.8

44 K 11.6

K3.7

10.1

14.5

10 K6.18

8.6

31 K 11.7

8.8

K3.8

7.8

6 K7.2

32.8

8.2

48 K 11.8

16.4

ID

DBH_cm H_m

A_yr

ID

DBH_cm H_m A_yr

ID

DBH_cm H_m

A_yr

K3.9

8.7

8.6

9 K7.4

12.5

22 K 11.9

28.6

7.5

K3.10

7.5

10 K7.5

18.5

10.8

28 K12.1

28.7

10.3

K3.11

5.6

7 K7.6

20.3

11.8

26 K12.2

K3.12

6.6

7 K7.7

19.3

13.3

35 K12.3

14.7

9.9

K3.13

9 K7.8

19.1

8.8

25 K12.4

32.3

16.3

K3.14

5.5

6 K7.9

15.7

25 K12.5

12.1

10.5

K3.15

5.6

4.6

6 K7.10

16.1

23 K12.6

21.9

K4.1

8.5

21 K7.12

12.3

24 K12.7

35.8

17.8

K4.3

21.4

14.3

34 K7.13

12.8

8.8

17 K12.8

18.3

10.3

K4.4

23.3

12.5

38 K7.14

12.7

25 K13.1

16.2

7.4

K4.5

19.9

29 K7.15

7.7

7.2

12 K13.2

20.1

9.4

K4.6

23.1

12.5

26 K7.16

7.8

13 K13.3

7.7

6.1

K4.7

21.4

21 K8.1

26.4

14.4

45 K13.4

10.7

9.1

K4.8

32.1

12.6

38 K8.2

27.9

12.2

49 K13.5

11.7

7.9

K4.9

17.4

12.5

32 K8.3

20.4

12.8

31 K13.6

6.1

5.8

K4.10

28.4

38 K8.4

20.3

8.1

34 K13.7

6.2

4.7

K4.11

10.9

7.7

11 K8.5

19.2

7.6

23 K13.8

7.3

K4.12

11.8

4.8

27 K8.6

15.2

10.2

18 K13.9

17.6

13.8

K4.16

7.4

5.7

6 K8.7

17.2

10.4

22 K13.10

15.2

9.5

16.9

10.1

10.4

17 K8.8

K4.17

Ma o

X_UTM Y_UTM

Trang_thai

N/ha Dg_cm Hbq_m Vbq_m3 Ba_m2/ha M_m3/ha TAGTB_t/ha TBGB_t/ha Bli_t/ha Bhg_t/ha Bdw_t/ha TAGTC_t/ha TBGC_t/ha Cli_t/ha Chg_t/ha Cdw_t/ha SOC_t/ha TTB_t/ha TTC_t/ha TB_t/ha TC_t/ha

813265

1470719

RIIIA1

264 25.77693 12.77059 0.407185 13.77705 107.497

83.87586

12.64704 1.671846 0.59069 4.232446 45.33442

4.685029 0.633286 0.244973 1.91837 24.60484 96.5229 50.01945 103.0179 77.42092

812128

1472149

RIIIA1

324 23.32352 11.25758 0.30648 13.84277 99.29956 81.02178

12.04021 1.125786 0.470554 60.2951

43.12469

4.324614 0.426442 0.19515 27.32895 16.3142 93.06198 47.4493 154.9534 91.71404

812847

1469667

RIIB

964 12.8887 8.308772 0.092643 12.57723 89.30756

60.2998

11.16636 1.170902 0.487849 20.56662 32.47452

4.375833 0.419925 0.171476 9.81607 15.64103 71.46616 36.85035 93.69153 62.89885

806920

1470867

RIIIA1

316 22.24659 11.42963 0.270072 12.28299 85.34284 62.89635

10.47919 0.925921 2.915118 21.801

33.14111

3.846627 0.360368 1.375819 6.919638 56.3037 73.37554 36.98774 99.01758 101.9473

808918

1470597

RIIA2

564 14.75902

7.7

0.093049 9.649041 52.47954

41.2367

7.349791 0.830411 1.212908 0.780049 20.74291

2.61506 0.35442 0.585738 0.263797 24.22177 48.58649 23.35797 51.40986 48.7837

203233

1478767

RIIIA1

692 16.35328 9.951111 0.151823 14.53469 105.0613 76.48338

12.90929 0.432958 1.392384 7.40624

41.28214

4.910589 0.20349 0.65442 3.480933 30.32963 89.39267 46.19273 98.62425 80.86121

203531

1478986

RIIB

1292 15.18891 10.00563 0.137325 23.41021 177.4242 100.8893

21.38107 0.743328 0.539786 25.27734 54.37276

8.654429 0.349364 0.253699 11.88035 30.69267 122.2704 63.02719 148.8309 106.2033

179267

1477424

RIIIA1

628 17.05437 8.553659 0.136863 14.34567 85.9499

63.47389

11.32721 0.31537 1.81104 3.020371 32.41282

4.056628 0.148224 0.851189 1.419574 54.77422 74.80109 36.46945 79.94788 93.66265

K10

179449

1477347

RIIB

788 14.6892 9.344898 0.114875 13.35403 90.52168 59.22196

11.35567 0.479142 2.519046 1.650264 31.23168

4.326056 0.225197 1.183952 0.775624 74.80747 70.57763 35.55774 75.22609 112.55

K11

179204

1477714

RIIIA1

512 21.37355 10.675 0.254029 18.37016 130.063

93.89855

15.71138 0.944088 1.68912 0.025632

49.6332

5.724038 0.443721 0.793886 0.012047 42.17035 109.6099 55.35723 112.2688 98.77724

K12

785070

1464132

RIIIA1

256 19.3771 8.60625 0.167988 7.549316 43.0049

35.64726

5.678743 3.651385

10.55725 17.98733

1.912875 1.716151

4.961905 40.712 41.32601 19.9002 55.53464 67.29026

K13

784603

1464579

RIIA1

540 12.67202 6.941935 0.071848 6.810439 38.79816 28.11744

5.289789 2.60471

20.7603

14.29488

1.92878 1.224214

9.757341 39.39604 33.40723 16.22366 56.77224 66.60126

K14

175084

1459605

RIIIA1

560 13.57789 9.121875 0.105495 8.108542 59.0771

37.54025

7.171716 6.512412 0.990254 51.17602 20.09214

2.799346 3.060834 0.465419 24.05273 38.09 44.71197 22.89148 103.3907 88.56047

K15

175409

1456631

RIIIA1

304 20.49891 11.17083 0.2358 10.03286 71.68326 50.77322

8.626879 3.193183 1.0956 31.16329 26.89438

3.157332 1.500796 0.514932 14.64674 40.99966 59.4001 30.05171 94.85217 87.71384

K16

175171

1456357

RIIIA1

472 18.89991 10.24667 0.1883 13.24193 88.8778

60.59106

10.98558 3.067136 1.011323

31.6394

4.007417 1.441554 0.475322

18.53632 71.57665 35.64682 75.6551 56.10001

K17

810800

1472734

RIIIA1

756 17.81692 9.416981 0.16073 18.84851 121.5116 92.13011

15.46454 2.26884 1.875162 4.368685 48.00293

5.573567 1.066355 0.881326 2.053282 40.8426 107.5946 53.57649 116.1073 98.42006

K18

810331

1431317

RIII A2

460 27.2773 14.78605 0.512145 26.88131 235.5867 163.7773

26.81324 9.285439 2.633654 4.992783 90.68697

10.65235 4.364156 1.237817 2.346608 38.19106 190.5906 101.3393 207.5025 147.479

K19

807515

1439710 RIII A1

768 12.08666 7.3275 0.070642 8.811787 54.25309 34.09697

7.1044 2.100778 2.844346

17.638

2.68103 0.987366 1.336843

38.19106 41.20137 20.31903 46.1465 60.8343

Phụ lục 24. Thông tin về sinh khối, carbon, nhân tố sinh thái 18 OTC