Đề tài khoa học và công nghệ cấp Bộ: 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 suy thoái và mất rừng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜ NG ĐẠI HỌC TÂY NGUYÊN

BÁO CÁO TỔNG KẾT

ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP BỘ

XÁ C ĐI ̣NH LƯỢNG CO2 HẤ P THỤ CỦ A RỪ NG LÁ RỘNG THƯỜ NG XANH VÙ NG TÂY NGUYÊN LÀ M CƠ SỞ THAM GIA CHƯƠNG TRÌNH GIẢ M THIỂ U KHÍ PHÁ T THẢ I TỪ SUY THOÁ I VÀ MẤ T RỪ NG Mã số: B2010 – 15 – 33TD

Chủ nhiệm đề tài: PGS.TS. BẢ O HUY

Đăk Lăk, thá ng 11 năm 2012

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜ NG ĐẠI HỌC TÂY NGUYÊN

BÁO CÁO TỔNG KẾT

ĐỀ TÀI KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ CẤP BỘ

XÁ C ĐI ̣NH LƯỢNG CO2 HẤ P THỤ CỦ A RỪ NG LÁ RỘNG THƯỜ NG XANH VÙ NG TÂY NGUYÊN LÀ M CƠ SỞ THAM GIA CHƯƠNG TRÌNH GIẢ M THIỂ U KHÍ PHÁ T THẢ I TỪ SUY THOÁ I VÀ MẤ T RỪ NG Mã số: B2010 – 15 – 33TD

Xác nhận của cơ quan chủ trì đề tài Chủ nhiệm đề tài

(ký, họ tên, đóng dấu) (ký, họ tên)

PGS.TS. BẢ O HUY

Đăk Lăk, thá ng 11 năm 2012

MỤC LỤC

DANH MỤC BẢNG BIỂU ................................................................................. viii DANH MỤC HÌNH, BIỂ U ĐỒ .............................................................................. x DANH MỤC NGỮ NGHĨA CỦ A CHỮ, KÝ HIỆU VIẾT TẮT ....................... xiii

1

2

3

4 MỞ ĐẦU .............................................................................................................. 1 ĐẶT VẤ N ĐỀ , TÍNH CẤ P THIẾ T ............................................................ 1 TỔNG QUAN VẤ N ĐỀ NGHIÊN CỨ U .................................................... 3 2.1 Chương trình REDD+ ..................................................................................... 3 2.2 Cơ sở đo tính, giám sát khí phát thải gây hiê ̣u ứ ng nhà kính từ suy thoái và mất rừ ng ......................................................................................................... 5 2.3 Giám sát hấp thu ̣ và phát thải CO2 từ 5 bể chứ a carbon rừ ng ........................ 8 2.3.1 Bể chứ a carbon củ a sinh khối trên mă ̣t đất (Above ground biomass – AGB) .. 8 2.3.2 Ướ c tính sinh khối và carbon thực vâ ̣t phần dướ i mă ̣t đất (Below ground biomass – BGB) ............................................................................................. 17 2.3.3 Ướ c tính sinh khối gỗ chết (Dead Wood – DW) ............................................ 18 2.3.4 Ướ c tính sinh khối, carbon trong thảm mu ̣c (Litter) ....................................... 18 2.3.5 Ướ c tính lươ ̣ng carbon hữu cơ trong đất (Soil Ogranic Carbon – SOC) ........ 18 2.4 Viễn thám và GIS trong giám sát thay đổ i sử du ̣ng rừ ng (Activity Data) và bể chứ a carbon.............................................................................................. 19 2.4.1 Viễn thám trong phân loa ̣i rừ ng, giám sát thay đổi diê ̣n tích rừ ng và bể chứ a carbon rừ ng ..................................................................................................... 19 2.4.2 Hê ̣ thố ng GIS trong quản lý tài nguyên rừ ng và trữ lươ ̣ng carbon ................. 25 2.5 Đo tính giám sát carbon rừ ng có sự tham gia củ a cô ̣ng đồ ng (PCM) và chi trả di ̣ch vu ̣ môi trườ ng từ REDD+ ................................................................ 27 2.6 Thảo luận ...................................................................................................... 28 ĐỐI TƯỢNG VÀ ĐẶC ĐIỂ M KHU VỰC NGHIÊN CỨU ................... 31 3.1 Vi ̣ trí đi ̣a lý khu vực nghiên cứ u ................................................................... 31 3.2 Đố i tươ ̣ng nghiên cứ u ................................................................................... 32 3.2.1 Sinh khối và carbon rừ ng nghiên cứ u ............................................................. 32 3.2.2 Kiểu rừ ng, tra ̣ng thái rừ ng, loài cây nghiên cứ u ............................................. 32 3.2.3 Ả nh viễn thám ................................................................................................. 32 3.3 Đặc điểm khu vực nghiên cứ u ...................................................................... 33 3.3.1 Đất đai, đi ̣a hình .............................................................................................. 33 3.3.2 Khí hâ ̣u, thủ y văn ............................................................................................ 33 3.3.3 Tài nguyên rừng lá rộng thường xanh ở Tây Nguyên..................................... 33 3.3.4 Chương trình REDD+ ở Tây Nguyên .............................................................. 34 MỤC TIÊU VÀ NỘI DUNG NGHIÊN CỨ U .......................................... 35

iii

4.1 Mu ̣c tiêu nghiên cứ u ..................................................................................... 35 4.2 Nội dung nghiên cứu .................................................................................... 35 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU ............................................................. 36

5

2 5.1 Phương pháp luâ ̣n, cách tiếp câ ̣n nghiên cứ u ............................................... 36 5.2 Phương pháp nghiên cứ u cu ̣ thể ................................................................... 37 5.2.1 Phương pháp thu thâ ̣p, phân tích, xử lý số liê ̣u để lâ ̣p mô hình allometric equation ướ c tính sinh khối và carbon cho cây rừ ng, lâm phần ..................... 37 5.2.2 Phương pháp ướ c tính sinh khối, carbon lâm phần ........................................ 51 5.2.3 Phương pháp nghiên cứ u ứ ng du ̣ng ảnh viễn thám và GIS để ướ c lươ ̣ng, giám sát sinh khối, carbon rừ ng ............................................................................... 52 CHƯƠNG 1: MÔ HÌNH ƯỚ C TÍNH SINH KHỐ I VÀ CARBON CÂY RỪ NG ................................................................................................................. 57 KHỐ I LƯỢNG THỂ TÍCH GỖ THEO LOÀ I – MỘT BIẾ N SỐ 1 TRONG MÔ HÌNH ƯỚ C TÍNH SINH KHỐ I, CARBON ................................. 57 MÔ HÌNH ƯỚ C TÍNH SINH KHỐ I VÀ CARBON Ở CÁ C BỘ PHẬN 2 CÂY TRÊN MẶT ĐẤ T........................................................................................... 59 2.1 Mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon trong thân cây gỗ ............................. 59 2.2 Mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon trong cành cây gỗ ............................ 61 2.3 Mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon trong lá cây rừ ng ............................. 62 2.4 Mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon trong vỏ cây rừ ng ............................ 63 MÔ HÌNH ƯỚ C TÍNH SINH KHỐ I VÀ CARBON PHẦ N TRÊN 3 MẶT ĐẤ T CÂY RỪ NG (AGB và C(AGB)) ......................................................... 66 MÔ HÌNH ƯỚ C TÍNH SINH KHỐ I VÀ CARBON PHẦ N DƯỚ I MẶT 4 ĐẤ T (TRONG RỄ CÂY RỪ NG) (BGB, C(BGB)) ............................................... 73 MÔ HÌNH CHUYỂ N ĐỔ I GIỮ A SINH KHỐ I, CARBON NHÂN TỐ 5 ĐIỀ U TRA CÂY CÁ THỂ ...................................................................................... 75 CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH ƯỚ C TÍNH SINH KHỐ I VÀ CARBON LÂM PHẦ N .................................................................................................................. 78 PHÂN CẤ P CHIỀ U CAO ĐỂ ƯỚ C TÍNH SINH KHỐ I, CARBON 1 LÂM PHẦ N ............................................................................................................. 78 ƯỚ C TÍNH CARBON HỮ U CƠ TRONG ĐẤ T (SOC) ......................... 81 ƯỚ C TÍNH SINH KHỐ I VÀ CARBON TRONG THẢ M MỤC, THẢ M 3 TƯƠI, GỖ CHẾ T .................................................................................................... 83

3.1 Ướ c tính sinh khố i và carbon trong thảm tươi cho lâm phần ....................... 83 3.2 Ướ c tính sinh khố i và carbon trong thảm mu ̣c cho lâm phần ...................... 84 3.3 Ướ c tính sinh khố i và carbon trong gỗ chết (Deadwood - DW) cho lâm phần ...................................................................................................................... 84 MÔ HÌNH ƯỚ C TÍNH SINH KHỐ I VÀ CARBON LÂM PHẦ N VÀ 4 MỐ I QUAN HỆ VỚ I CÁ C NHÂN TỐ SINH THÁ I ........................................... 85

5 CẤ U TRÚ C SINH KHỐ I VÀ CARBON LÂM PHẦ N .......................... 91

5.1 Phân cấp sinh khố i lâm phần ........................................................................ 91 5.2 Cấu trú c phân bố sinh khố i và carbon tích lũy trong cây rừ ng trên và dướ i mă ̣t đất .......................................................................................................... 94 DỰ BÁ O TĂNG TRƯỞ NG SINH KHỐ I VÀ HẤ P THỤ CO2 CỦ A 6 LÂM PHẦ N ........................................................................................................... 100 CHƯƠNG 3: VIỄN THÁ M VÀ GIS TRONG ƯỚ C TÍNH - GIÁ M SÁ T SINH KHỐ I VÀ CARBON RỪ NG ............................................................... 105 Ứ NG DỤNG Ả NH VỆ TINH TRONG ƯỚ C TÍNH VÀ GIÁ M SÁ T 1 SINH KHỐ I, CARBON RỪ NG ........................................................................... 106

1.1 Hiê ̣u chỉnh hình ho ̣c ảnh, phân loa ̣i ảnh thành vù ng có rừ ng và không có rừ ng tự nhiên .............................................................................................. 106 1.1.1 Hiê ̣u chỉnh hình ho ̣c ảnh ............................................................................... 106 1.1.2 Phân loại vù ng có rừ ng và không rừ ng ......................................................... 107 1.2 Phân loa ̣i ảnh vê ̣ tinh bằng phương pháp phi giám đi ̣nh và lâ ̣p mố i quan hê ̣ sinh khố i, carbon rừ ng vớ i các lớ p phân loa ̣i ............................................. 107 1.3 Phân tích hồ i quy giữa sinh khố i rừ ng vớ i giá tri ̣ ảnh (DN) ....................... 112 1.3.1 Ta ̣o cơ sở dữ liê ̣u quan hê ̣ giữa sinh khối từ ô mẫu vớ i giá trị các band phổ 112 1.3.2 Phân tích hồi quy giữa giá trị ảnh và sinh khối đo tính trên ô mẫu .............. 113 1.3.3 Thành lâ ̣p bản đồ theo cấp sinh khối rừ ng .................................................... 114 1.4 Phân loa ̣i ảnh có giám đi ̣nh để phân chia rừ ng theo cấp sinh khố i ............ 117 1.4.1 Phân chia cấp sinh khối TAGTB .................................................................. 118 1.4.2 Phân loa ̣i ảnh có giám đi ̣nh theo 3 cấp sinh khối .......................................... 118 1.4.3 Đánh giá đô ̣ tin câ ̣y củ a phân loa ̣i ảnh theo cấp sinh khối bằng phương pháp giám đi ̣nh ...................................................................................................... 120 Ứ NG DỤNG GIS TRONG QUẢ N LÝ , GIÁ M SÁ T SINH KHỐ I 2 CARBON RỪ NG ................................................................................................... 122 CHƯƠNG 4: HỆ THỐ NG MÔ HÌNH VÀ CÔNG NGHỆ ĐO TÍNH, GIÁ M SÁ T CARBON RỪ NG ĐỂ THAM GIA CHƯƠNG TRÌNH REDD+ ....... 127 PHÂN LOẠI RỪ NG THEO CẤ P SINH KHỐ I BẰ NG Ả NH VỆ TINH 128

1 1.1 Phân khố i rừ ng và xác đi ̣nh diê ̣n tích ......................................................... 128 1.2 Phân khố i rừ ng, xác đi ̣nh diê ̣n tích và sinh khố i cây gỗ trên mă ̣t đất (TAGTB) .................................................................................................... 129 THIẾ T KẾ Ô MẪ U .................................................................................. 130

2

2.1 Hình da ̣ng và kích thướ c ô mẫu .................................................................. 130 2.2 Số ô mẫu cần thiết và cách bố trí ................................................................ 131 2.3 Điều tra nhanh lâm phần ............................................................................. 132

LỰA CHỌN SỬ DỤNG CÁ C HÀ M ALLOMETRIC EQUATIONS 3 CỦ A CÂY, LÂM PHẦ N VÀ HÀ M CHUYỂ N ĐỔ I TỪ NHÂN TỐ ĐIỀ U TRA RỪ NG SANG CARBON RỪ NG ......................................................................... 132

3.1 Trườ ng hơ ̣p đo tính carbon rừ ng có sự tham gia củ a cô ̣ng đồ ng ............... 133 3.2 Trườ ng hơ ̣p đo tính carbon rừ ng bở i nhân viên kỹ thuâ ̣t lâm nghiê ̣p ........ 134 3.3 Trườ ng hơ ̣p ướ c tính nhanh sinh khố i, carbon rừ ng ................................... 135 3.4 Trườ ng hơ ̣p ướ c tính sinh khố i và carbon lâm phần thông qua bản đồ phân cấp TAGTB ................................................................................................ 136 QUẢ N LÝ CƠ SỞ DỮ LIỆU, BẢ N ĐỒ VỀ BIẾ N ĐỘNG CO2 TRONG 136

4 GIS

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ ........................................................................ 138

KẾT LUẬN ............................................................................................................ 138

KIẾN NGHỊ ........................................................................................................... 142

TÀI LIỆU THAM KHẢO .............................................................................. 143

PHỤ LỤC ......................................................................................................... 149

Phu ̣ lu ̣c 1: Danh mu ̣c thực vâ ̣t thân gỗ trong các lâm phần nghiên cứ u .............. 149 Phu ̣ lu ̣c 2: Khố i lươ ̣ng thể tích gỗ các loài nghiên cứ u ....................................... 154 Phu ̣ lu ̣c 3: Bô ̣ dữ liê ̣u sinh khố i củ a 4 bô ̣ phâ ̣n cây trên mă ̣t đất theo nhân tố điều tra cây rừ ng ................................................................................................. 156 Phu ̣ lu ̣c 4: Bô ̣ dữ liê ̣u carbon trong 4 bô ̣ phâ ̣n củ a cây trên mă ̣t đất theo nhân tố điều tra cây rừ ng ......................................................................................... 160 Phu ̣ lu ̣c 5: Bô ̣ dữ liê ̣u sinh khố i cây trên mă ̣t đất (AGB) vớ i các nhân tố điều tra cây rừ ng ...................................................................................................... 163 Phu ̣ lu ̣c 6: Bô ̣ dữ liê ̣u AGB có gắ n biến Ca và các nhân tố điều tra cây rừ ng .... 167 Phu ̣ lu ̣c 7: Bô ̣ dữ liê ̣u carbon cây trên mă ̣t đất C(AGB) vớ i các nhân tố điều tra cây rừ ng ...................................................................................................... 170 Phu ̣ lu ̣c 8: Dữ liê ̣u carbon trên mă ̣t đất C(AGB) vớ i biến DBH, H, WD, Ca ..... 173 Phu ̣ lu ̣c 9: Bô ̣ dữ liê ̣u sinh khố i dướ i mă ̣t đất (BGB) vớ i các nhân tố điều tra cây rừ ng ............................................................................................................ 175 Phu ̣ lu ̣c 10: Bô ̣ dữ liê ̣u carbon dướ i mă ̣t đất C(BGB) vớ i các nhân tố điều tra cây rừ ng ............................................................................................................ 178 Phu ̣ lu ̣c 11: Bô ̣ dữ liê ̣u C(AGB), AGB và V ....................................................... 180 Phu ̣ lu ̣c 12: Bô ̣ dữ liê ̣u AGB và BGB ................................................................. 183 Phu ̣ lu ̣c 13: Bô ̣ dữ liê ̣u C(BGB) và BGB ............................................................ 185 Phu ̣ lu ̣c 14: Bô ̣ dữ liê ̣u C(BGB) và BGB ............................................................ 187 Phu ̣ lu ̣c 15: Bô ̣ dữ liê ̣u H/DBH............................................................................ 188 Phu ̣ lu ̣c 16: Bô ̣ dữ liê ̣u V theo DBH và H ........................................................... 189 Phu ̣ lu ̣c 17: Dữ liê ̣u dung tro ̣ng và carbon đất (SOC) các ô nghiên cứ u ............. 195 Phu ̣ lu ̣c 18: Dữ liê ̣u SOC vớ i các nhân tố sinh thái ............................................. 197

Phu ̣ lu ̣c 19: Dữ liê ̣u sinh khố i và carbon củ a thảm mu ̣c thảm tươi, gỗ chết ở các lâm phần ..................................................................................................... 198 Phu ̣ lu ̣c 20: Giá tri ̣ sinh khố i, carbon và điều tra lâm phần củ a các ô nghiên cứ u .................................................................................................................... 199 Phu ̣ lu ̣c 21: Dữ liê ̣u tổ ng lươ ̣ng carbon lâm phần và các nhân tố sinh thái ở các ô mẫu nghiên cứ u .......................................................................................... 203 Phu ̣ lu ̣c 22: Dữ liê ̣u tuổ i cây theo DBH và H ...................................................... 208 Phu ̣ lu ̣c 23: Dữ liê ̣u 61 ô mẫu sử du ̣ng lâ ̣p quan hê ̣ sinh khố i, carbon trên mă ̣t đất vớ i chỉ số ảnh vê ̣ tinh SPOT5 ..................................................................... 210 Phu ̣ lu ̣c 24: Dữ liê ̣u TAGTB theo phân cấp ảnh tự đô ̣ng 3 lớ p ........................... 213 Phu ̣ lu ̣c 25: Dữ liê ̣u TAGTB vớ i các chỉ số DN củ a 4 band ảnh SPOT .............. 214 THUYẾT MINH ĐỀ TÀI ĐÃ ĐƯỢC PHÊ DUYỆT ................................... 216

vii

DANH MỤC BẢNG BIỂU

Bảng 0.1: Diện tích rừng hiện ta ̣i của Tây Nguyên so với cả nước .............................. 33 Bảng 0.2: Thông tin vi ̣ trí và tra ̣ng thái rừ ng củ a ô mẫu nghiên cứ u ............................ 39 Bảng 0.3: Các mô hình mô ̣t biến đươ ̣c sử du ̣ng để dò tìm hàm tố i ưu .......................... 49 Bảng 1.1: Biến đô ̣ng và ướ c lươ ̣ng khoảng WD các loài chủ yếu củ a rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh ................................................................................................................... 58 Bảng 1.2: Mô hình ướ c tính sinh khố i thân cây theo các biến số .................................. 59 Bảng 1.3: Mô hình ướ c tính carbon tích lũy trong thân cây theo các biến số ............... 60 Bảng 1.4: Mô hình ướ c tính sinh khố i trong cành cây rừ ng theo các biến số ............... 61 Bảng 1.5: Mô hình ướ c tính carbon trong cành cây rừ ng theo các biến số ................... 62 Bảng 1.6: Mô hình ướ c tính sinh khố i lá theo các biến số ............................................ 62 Bảng 1.7: Mô hình ướ c tính carbon trong lá theo các biến số ....................................... 63 Bảng 1.8: Mô hình ướ c tính sinh khố i vỏ cây theo các biến số .................................... 63 Bảng 1.9: Mô hình ướ c tính carbon trong vỏ cây theo các biến số ............................... 64 Bảng 1.10: Lươ ̣ng carbon/CO2 tích lũy trong 4 bô ̣ phâ ̣n cây trên mă ̣t đất .................... 65 Bảng 1.11: Mô hình ướ c tính sinh khố i cây rừ ng trên mă ̣t đất vớ i các biến số ............ 66 Bảng 1.12: So sánh mô hình ướ c lươ ̣ng AGB theo DBH củ a Brown (1997) và mô hình được xây dựng trong đề tài ............................................................................................ 69 Bảng 1.13: Mô hình ướ c tính carbon cây gỗ phần trên mă ̣t đất vớ i các biến số ........... 71 Bảng 1.14: Tỷ lê ̣ C(AGB)/AGB .................................................................................... 73 Bảng 1.15: Mô hình ướ c tính sinh khố i rễ cây theo các biến số ................................... 73 Bảng 1.16: Mô hình ướ c tính carbon tích lũy trong rễ cây vớ i các biến số .................. 74 Bảng 1.17: Carbon tích lũy và CO2 hấp thu ̣ củ a cây rừ ng theo cấp kính ...................... 75 Bảng 1.18: Mô hình ướ c tính gián tiếp sinh khố i và carbon thông qua sinh khố i/carbon dễ đo tính ....................................................................................................................... 76 Bảng 1.19: Mô hình ướ c tính sinh khố i, carbon cây trên mă ̣t đất vớ i thể tích cây ....... 76 Bảng 1.20: Mô hình ướ c tính các nhân tố điều tra cây cá thể ....................................... 77 Bảng 2.1: Trung bình và biến đô ̣ng SOC rừ ng thườ ng xanh Tây Nguyên ................... 81 Bảng 2.2: Mô hình quan hê ̣ SOC vớ i các nhân tố sinh thái, sinh khố i rừ ng ................. 82 Bảng 2.3: Trung bình và biến đô ̣ng sinh khố i và carbon trong thảm tươi .................... 83 Bảng 2.4: Trung bình và biến đô ̣ng sinh khố i và carbon trong thảm mu ̣c .................... 84 Bảng 2.5: Trung bình và biến đô ̣ng sinh khố i và carbon trong gỗ chết ........................ 85 Bảng 2.6: Mô hình quan hê ̣ sinh khố i và carbon lâm phần ........................................... 87 Bảng 2.7: Mô hình ướ c tính sinh khố i cây gỗ trên mă ̣t đất theo nhân tố điều tra lâm phần ............................................................................................................................... 87 Bảng 2.8: Mô hình ướ c tính sinh khố i cây gỗ dướ i mă ̣t đất theo nhân tố điều tra lâm phần ............................................................................................................................... 88 Bảng 2.9: Mô hình ướ c tính tổ ng sinh khố i cây gỗ trên và dướ i mă ̣t đất theo nhân tố điều tra lâm phần ........................................................................................................... 88

viii

Bảng 2.10: Mô hình ướ c tính tổ ng sinh khố i 4 bể chứ a và dướ i mă ̣t đất theo nhân tố điều tra lâm phần ........................................................................................................... 89 Bảng 2.11: Mô hình ướ c tính tổ ng carbon cây gỗ trên mă ̣t đất theo nhân tố điều tra lâm phần ............................................................................................................................... 89 Bảng 2.12: Mô hình ướ c tính tổ ng carbon cây gỗ dướ i mă ̣t đất theo nhân tố điều tra lâm phần ........................................................................................................................ 89 Bảng 2.13: Mô hình ướ c tính tổ ng carbon thực vâ ̣t (4 bể chứ a) theo nhân tố điều tra lâm phần ........................................................................................................................ 90 Bảng 2.14: Mô hình ướ c tính tổ ng carbon 5 bể chứ a theo nhân tố điều tra lâm phần .. 90 Bảng 2.15: Mô hình quan hê ̣ tổ ng carbon 5 bể chứ a theo nhân tố sinh thái, sinh khố i cây gỗ trên mă ̣t đất......................................................................................................... 91 Bảng 2.16: Đă ̣c trưng và biến đô ̣ng TAGTB củ a các lâm phần .................................... 92 Bảng 2.17: Phân chia cấp sinh khố i TAGTB ................................................................ 92 Bảng 2.18: Phân tích ANOVA về sự sai khác các cấp sinh khố i .................................. 93 Bảng 2.19: Phân cấp sinh khố i TAGTB và quan hê ̣ vớ i M ........................................... 94 Bảng 2.20: Cấu trú c sinh khố i và carbon ở lâm phần cấp sinh khố i 1 – cấp H III ........ 95 Bảng 2.21: Cấu trú c sinh khố i và carbon ở lâm phần cấp sinh khố i 2 – cấp H II ......... 96 Bảng 2.22: Cấu trú c sinh khố i và carbon ở lâm phần cấp sinh khố i 3 – cấp H I .......... 97 Bảng 2.23: Lươ ̣ng Carbon và CO2 hấp thu ̣ trong 3 lâm phần đa ̣i diê ̣n sinh khố i và năng suất ................................................................................................................................. 98 Bảng 2.24: Hấp thu ̣ CO2 rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh Tây Nguyên và giá tri ̣ môi trườ ng ....................................................................................................................................... 99 Bảng 2.25: Mô hình ướ c tính A theo DBH và H ......................................................... 100 Bảng 2.26: Tăng trưở ng sinh khố i và carbon cây gỗ trên và dướ i mă ̣t đất ở cấp sinh khố i 2 – cấp H II .......................................................................................................... 102 Bảng 2.27: Tăng trưở ng sinh khố i, carbon và hấp thu ̣ CO2 trên các đơn vi ̣ phân loa ̣i rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh vù ng Tây Nguyên .............................................................. 102 Bảng 2.28: Hấp thu ̣ CO2 theo cấp sinh khố i và cấp H rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh vù ng Tây Nguyên ................................................................................................................. 104 Bảng 3.1: Đánh giá biến đô ̣ng củ a ướ c lươ ̣ng sinh khố i trên mă ̣t đất (TAGTB) theo 3 lớ p phân chia phi giám đi ̣nh vớ i các ô đô ̣c lâ ̣p ............................................................ 109 Bảng 3.2: Đánh giá biến đô ̣ng củ a ướ c lươ ̣ng trung bình sinh khố i trên mă ̣t đất (TAGTB) theo 3 lớ p ảnh phân chia phi giám đi ̣nh ..................................................... 110 Bảng 3.3: Kết quả đánh giá sai khác S % giữa giá tri ̣ TAGTB quan sát vớ i ướ c lươ ̣ng đươ ̣c trên ảnh qua mô hình .......................................................................................... 117 Bảng 3.4: Phân cấp TAGTB ........................................................................................ 118 Bảng 3.5: Tổ ng hơ ̣p sinh khố i, carbon và CO2 hấp thu ̣ khu vực Tuy Đứ c, tỉnh Dăk Nông (Năm 2012) ........................................................................................................ 125

DANH MỤC HÌNH, BIỂ U ĐỒ Hình 0.1: Tiếp câ ̣n củ a IPCC để tính toán phát thải/hấp thu ̣ khí nhà kính trong lâm nghiê ̣p .............................................................................................................................. 7 Hình 0.2: Ô mẫu trò n phân tầng theo cấp kính áp du ̣ng ở Hoa Kỳ (Pearson và cô ̣ng sự, 2007) ................................................................................................................................ 9 Hình 0.3: Bản đồ khu vực nghiên cứ u ........................................................................... 31 Hình 0.3: Sơ đồ tiếp câ ̣n nghiên cứ u ............................................................................. 37 Hình 0.4: Sơ đồ thiết kế ô mẫu phân chia theo cấp kính cây rừ ng và các bể chứ a carbon rừ ng .................................................................................................................... 38 Hình 0.5: Bản đồ phân bố ô mẫu nghiên cứ u trên rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh vù ng Tây Nguyên ........................................................................................................................... 38 Hình 0.6: Thu thâ ̣p và cân sinh khố i gỗ chết, thảm mu ̣c ............................................... 40 Hình 0.7: Xác đi ̣nh dung tro ̣ng đất tươi bằng ố ng dung tro ̣ng và cân điê ̣n tử – Lấy mẫu đất .................................................................................................................................. 41 Hình 0.8: Chă ̣t ha ̣ cây, phân tách các bô ̣ phâ ̣n và đào rễ cây ........................................ 42 Hình 0.9: Phân chia cây chă ̣t ha ̣ thành 5 đoa ̣n bằng nhau để xác đi ̣nh thể tích ............. 42 Hình 0.10: Cân khố i lươ ̣ng tươi 5 bô ̣ phâ ̣n cây chă ̣t ha ̣ ................................................. 43 Hình 0.11: Xác đi ̣nh khố i lươ ̣ng thể tích gỗ, vỏ tươi ngay trong rừ ng .......................... 43 Hình 0.12: Lấy mẫu 5 bô ̣ phâ ̣n bằ ng cân điê ̣n tử ........................................................... 44 Hình 0.13: Phân tích trong phò ng thí nghiê ̣m xác đi ̣nh khố i lươ ̣ng thể tích gỗ, sinh khố i và carbon ............................................................................................................... 45 Hình 0.14: Biều đồ đánh giá sự thích hơ ̣p và tin câ ̣y củ a mô hình lựa cho ̣n ................. 49 Hình 0.15: Các tiêu chuẩn thố ng kê để lựa cho ̣n biến số và hàm tố i ưu ....................... 51 Hình 0.16: Ô mẫu hình tròn phân tầng theo cấp kính .................................................. 53 Hình 1.1: Ma trâ ̣n đám mây điểm quan hê ̣ giữa WD chung các loài vớ i DBH và H .... 58 Hình 1.2: Quan hê ̣ giá tri ̣ dự báo Cst vớ i quan sát theo mô hình 3 biến DBH, H và WD hoă ̣c chỉ vớ i DBH .......................................................................................................... 60 Hình 1.3: Quan hê ̣ giữa giá tri ̣ ướ c lươ ̣ng sinh khố i và carbon tích lũy trong vỏ qua mô hình vớ i thực tế .............................................................................................................. 64 Hình 1.4: Tỷ lê ̣ carbon tích lũy trung bình trong 4 bô ̣ phâ ̣n cây trên mă ̣t đất ............... 65 Hình 1.5: Quan hê ̣ AGB vớ i các biến số khác nhau ...................................................... 67 Hình 1.6: So sánh sự phù hơ ̣p củ a các mô hình trong đề tài vớ i mô hình củ a Brown (1997) và Chave (2005) ................................................................................................. 69 Hình 1.7: Quan hê ̣ giá tri ̣ dự báo AGB vớ i quan sát và biến đô ̣ng phần dư (residual) củ a mô hình 4 biến log(AGB) = f(log(DBH), log(H), log(Ca), log(WD)) ................... 70 Hình 1.8: Quan hê ̣ giá tri ̣ ướ c tính C(AGB) qua mô hình có biến số khác nhau vớ i giá tri ̣ quan sát ..................................................................................................................... 72 Hình 1.9: Tỷ lê ̣ carbon tích lũy trung bình trong 5 bô ̣ phâ ̣n cây rừ ng ........................... 75 Hình 2.1: Quan hê ̣ H/DBH ............................................................................................ 79 Hình 2.2: Đườ ng cong và biểu cấp chiều cao ................................................................ 80

Hình 2.3: Kiểm nghiê ̣m sự phù hơ ̣p củ a ho ̣ đườ ng cong cấp chiều cao ........................ 80 Hình 2.4: Phân bố sinh khố i trên và dướ i mă ̣t đất theo cấp DBH lâm phần cấp sinh khố i 1 – cấp H III ........................................................................................................... 95 Hình 2.5: Phân bố sinh khố i trên và dướ i mă ̣t đất theo cấp DBH lâm phần cấp sinh khố i 2 – cấp H II ............................................................................................................ 96 Hình 2.6: Phân bố sinh khố i trên và dướ i mă ̣t đất theo cấp DBH lâm phần cấp sinh khố i 3 – cấp H I ............................................................................................................. 97 Hình 2.7: Tỷ lê ̣ trung bình % C ở các bể chứ a trong rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh Tây Nguyên ........................................................................................................................... 99 Hình 2.8: Quan hê ̣ A =f(DBH, H) ............................................................................... 101 Hình 2.9: Hấp thu ̣ CO2 (tấn/ha/năm) rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh theo cấp sinh khố i và cấp chiều cao ............................................................................................................... 103 Hình 3.1: Hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh: a) ảnh trước khi hiệu chỉnh; b) ảnh sau khi hiệu chỉnh .................................................................................................................... 106 Hình 3.2: Mặt nạ lớp dữ liệu (1: có dữ liệu rừ ng; 2: không có dữ liệu) ...................... 107 Hình 3.3: Cài đă ̣t thông số phân chia thành 3 lớ p vớ i 50 pixel/class trong ENVI ...... 108 Hình 3.4: Phân loa ̣i phi giám đi ̣nh rừ ng thành 4 lớ p khác nhau trong ENVI .............. 108 Hình 3.5: Diê ̣n tích và TAGTB cho từ ng lớ p tính trong ArcGIS trên cơ sở phân loa ̣i phi giám đi ̣nh ............................................................................................................... 111 Hình 3.6: Bản đồ sinh khố i rừ ng giải đoán từ ảnh SPOT theo phương pháp phân loa ̣i phi giám đi ̣nh và quan hê ̣ vớ i sinh khố i rừ ng .............................................................. 112 Hình 3.7:Tạo vùng đệm buffer cho ô mẫu trên phần mềm ArcGIS ............................ 112 Hình 3.8: Chồng các ô mẫu lên ảnh với bán kính 17.84m .......................................... 113 Hình 3.9: Chuyển các ô mẫu trên ảnh thành dữ liệu ASCII ........................................ 113 Hình 3.10: Lập mô hình tạo ảnh sinh khố i rừ ng Erdas ............................................... 114 Hình 3.11: Cha ̣y mô hình quan hê ̣ TAGTB = f(B4) để ta ̣o pixel ảnh theo sinh khố i . 115 Hình 3.12: Pixel ảnh đã đươ ̣c gán gia tri ̣ TAGTB (tấn/ha) thông qua mô hình .......... 115 Hình 3.13: Công cu ̣ phân tích thành 3 cấp TAGTB (tấn/ha) trong ArcGIS ............... 116 Hình 3.14: Ả nh phân 3 cấp TAGTB trong ArcGIS .................................................... 116 Hình 3.15: Bản đồ vector 3 cấp sinh khố i rừ ng trên mă ̣t đất ...................................... 117 Hình 3.16: Ả nh đã đươ ̣c phân loa ̣i giám đi ̣nh thành 3 cấp sinh khố i .......................... 120 Hình 3.17: Ma trâ ̣n đánh giá đô ̣ tin câ ̣y củ a phân loa ̣i rừ ng có giám đi ̣nh theo sinh khố i ..................................................................................................................................... 121 Hình 3.18: Cơ sở dữ liê ̣u đầu vào từ phân loa ̣i ảnh vê ̣ tinh đươ ̣c quản lý trong ArcGIS ..................................................................................................................................... 123 Hình 3.19: Các trườ ng dữ liê ̣u sinh khố i, carbon, CO2 đươ ̣c mở trong ArcGIS ......... 123 Hình 3.20: Tính dữ liê ̣u TBGTB thông qua mô hình vớ i biến TAGTB ..................... 123 Hình 3.21: Cơ sở dữ liê ̣u, sinh khố i và CO2 hấp thu ̣ trong mô ̣t khu vực .................... 124 Hình 3.22: Bản đồ phân cấp carbon rừ ng khu vực Tuy Đứ c, Dăk Nông .................... 124 Hình 3.23: Bản đồ phân cấp carbon rừ ng (3 cấp phó ng to) ........................................ 125

Hình 4.1: Các tiến trình đo tính, giám sát sinh khố i, carbon rừ ng và CO2 .................. 127 Hình 4.2: Bản đồ phân 3 lớ p rừ ng và diê ̣n tích tương ứ ng .......................................... 128 Hình 4.3: Bản đồ cấp sinh khố i và dữ liê ̣u TAGTB bình quân theo cấp .................... 129 Hình 4.4: Ô mẫu trò n phân tầng theo cấp kính ........................................................... 130 Hình 4.5: Ô mẫu đươ ̣c bố trí ngẫu nhiên trên bản đồ (vù ng dự án REDD SNV Cát Tiên và Bảo Lâm) ................................................................................................................ 132 Hình 4.6: Câ ̣p nhâ ̣t dữ liê ̣u tổ ng carbon rừ ng khi TAGTB thay đổ i thông qua kết hơ ̣p allometric equantions trong ArcGIS ............................................................................ 137

xii

DANH MỤC NGỮ NGHĨA CỦ A CHỮ, KÝ HIỆU VIẾT TẮT

AGB

Above ground biomas: Sinh khố i trên mă ̣t đất củ a thực vâ ̣t, chủ yếu trong cây gỗ, bao gồ m thân, cành, lá và vỏ (kg/cây) Basal area: Tổ ng tiết diê ̣n ngang cây gỗ/ha (m2/ha)

Bba

Biomass of bark: Sinh khố i củ a vỏ cây (kg/cây)

Bbr

Biomass of branch: Sinh khố i củ a cành cây (kg/cây)

BCEF

Biomass conversion and expansion factors: Hê ̣ số chuyển đổ i trữ lươ ̣ng sang sinh khố i

Bdw

Biomas of dead wood: Sinh khố i củ a gỗ chết (kg/cây)

BEF

Biomass expansion factor: Hê ̣ số chuyển đổ i thể tích cây tươi sang sinh khố i khô. BEF = AGB/V

BGB

Below ground biomas: Sinh khố i dướ i mă ̣t đất, là rễ củ a thực vâ ̣t, nhưng chủ yếu là rễ cây gỗ (kg/cây)

Bhg

Biomass of herb: Sinh khố i củ a thảm tươi

Biomass of leaf: Sinh khố i củ a lá (kg/cây)

Bli

Biomass of litter: Sinh khố i củ a thảm mu ̣c

Bst

Biomass of stem: Sinh khố i củ a thân cây gỗ (kg/cây)

C(AGB) Carbon in ABG: Carbon tích lũy trong sinh khố i trên mă ̣t đất củ a thực vâ ̣t,

chủ yếu trong cây gỗ, bao gồ m thân, cành, lá và vỏ (kg/cây)

C(BGB) Carbon in BGB: Carbon tích lũy trong sinh khố i dướ i mă ̣t đất củ a thực vâ ̣t,

Cba

chủ yếu trong rễ cây gỗ (kg/cây) Crown area: Diê ̣n tích tán lá (m2/cây) Carbon of bark: Carbon củ a vỏ cây (kg/cây)

Cbr

Carbon of branch: Carbon củ a cành cây (kg/cây)

Crown diameter: Đườ ng kính tán lá (m)

CDM

Clean Development Mechanism: Cơ chế phát triển sa ̣ch

Cdw

Carbon of dead wood: Carbon củ a gỗ chết

Carbon Fraction: Hê ̣ số chuyển đổ i từ sinh khố i khô sang carbon

Chg

Carbon of herb: Carbon củ a thảm tươi

Carbon of leaf: Carbon củ a lá (kg/cây)

Cli

Carbon of litter: Carbon củ a thảm mu ̣c

xiii

COP

Conference of the Parties (to the United Nations Framework Convention on Climate Change (UNFCCC)): Hô ̣i nghi ̣ các bên liên quan (Hiê ̣p đi ̣nh khung về biến đổ i khí hâ ̣u củ a Liên Hiê ̣p Quố c)

Cst

Carbon of stem: Carbon củ a thân cây gỗ (kg/cây)

DBH, D, D1.3

Diameter at Breast Height: Đườ ng kính ở đô ̣ cao ngang ngực, thườ ng là ở đô ̣ cao 1.3m, đơn vi ̣ cm

FAO

Food and Agriculture Organization: Tổ chứ c Nông Lương củ a Liên Hiê ̣p Quố c

FCCC

Framework Convention on Climate Change: Hiê ̣p đi ̣nh khung về biến đổ i khí hâ ̣u

FCPF

Forest Carbon Partnership Facility: Quỹ đố i tác carbon rừ ng thuô ̣c Ngân hàng Thế Giớ i (World Bank)

GHG

GSL/M

Green Housse Gas: Khí gây hiê ̣u ứ ng nhà kính Growing stock level: Trữ lươ ̣ng cây đứ ng (m3/ha)

Height: Chiều cao cây (m)

IPCC

Intergovernmental Panel on Climate Change: Cơ quan liên chính phủ về biến đổ i khí hâ ̣u Trữ lươ ̣ng gỗ m3/ha

MRV

Measurement, Reporting & Verification: Đo tính, báo cáo và thẩm đi ̣nh.

Mâ ̣t đô ̣ cây gỗ/ha (cây/ha)

PCM

Participatory Carbon Monitoring: Giám sát carbon rừ ng có sự tham gia

REDD

Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation: Giảm phát thải từ suy thoái và mất rừ ng

REDD+

Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation: Giảm phát thải từ suy thoái và mất rừ ng kết hơ ̣p vớ i bảo tồn, quản lý bền vững rừng và tăng cường trữ lượng carbon rừng ở các nước đang phát triển.

SOC

Soil Ogranic Carbon: Carbon hữu cơ trong đất, (tấn/ha)

TAGTB

Total above ground tree biomass: Tổ ng sinh khố i cây gỗ trên mă ̣t đất trên mô ̣t diê ̣n tích (tấn/ha)

TAGTC

Total above ground tree carbon: Tổ ng carbon cây gỗ trên mă ̣t đất trên mô ̣t diê ̣n tích (tấn/ha)

Total biomass: Tổ ng sinh khố i củ a rừ ng ở 4 bể chứ a: Thực vâ ̣t trên mă ̣t đất, dướ i mă ̣t đất, thảm mu ̣c, gỗ chết (tấn/ha)

xiv

TBGTB

Total below ground tree biomass: Tổ ng sinh khố i rễ cây gỗ dướ i mă ̣t đất trên mô ̣t diê ̣n tích (tấn/ha)

TBGTC

Total below ground tree carbon: Tổ ng carbon cây gỗ dướ i mă ̣t đất trên mô ̣t diê ̣n tích (tấn/ha)

Total carbon: Tổ ng lươ ̣ng carbon củ a rừ ng ở 5 bể chứ a (tấn/ha), bao gồ m SOC

TTB

Total Tree Biomass: Tổ ng sinh khố i trên và dướ i mă ̣t đất củ a cây gỗ (tấn/ha)

TTC

Total Tree Carbon: Tổ ng carbon củ a cây gỗ trên và dưới mă ̣t đất (tấn/ha)

UNDP

Unite Nations Development Programme: Chương trình phát triển củ a Liên Hiê ̣p Quố c

UNEP

Unite Nations Environment Programme: Chương trình môi trườ ng củ a Liên Hiê ̣p Quố c

UNFCCC United Nations Framework Convention on Climate Change: Hiê ̣p đi ̣nh

khung củ a Liên Hiê ̣p Quố c về Biến đổ i khí hâ ̣u

UN- REDD

United Nation – Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation: Chương trình củ a Liên Hiê ̣p Quố c và Giảm phát thải từ suy thoái và mất rừ ng ở các quố c gia đang phát triển Volume: Thể tích cây đứ ng (m3/cây) Wood density: Khố i lươ ̣ng thể tích gỗ (g/cm3) hoă ̣c (tấn/m3) Dung tro ̣ng đất (g/cm3)

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜ NG ĐẠI HỌC TÂY NGUYÊN

THÔNG TIN KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

1. Thông tin chung:

- Tên đề tài: XÁ C ĐI ̣NH LƯỢNG CO2 HẤ P THỤ CỦ A RỪ NG LÁ RỘNG THƯỜ NG XANH VÙ NG TÂY NGUYÊN LÀ M CƠ SỞ THAM GIA CHƯƠNG TRÌNH GIẢ M THIỂ U KHÍ PHÁ T THẢ I TỪ SUY THOÁ I VÀ MẤ T RỪ NG

- Mã số: B2010 – 15 – 33TD - Chủ nhiệm: PGS.TS. BẢ O HUY - Cơ quan chủ trì: Trườ ng Đa ̣i ho ̣c Tây Nguyên - Thời gian thực hiện: Từ tháng 1 năm 2010 đến tháng 6 năm 2012

2. Mục tiêu:

Thiết lập được một hệ thống mô hình và công nghệ nhằm xác định lượng CO2 hấp thụ trong các trạng thái của kiểu rừng lá rộng thường xanh vùng Tây Nguyên để cung cấp thông tin, cơ sở dữ liệu và phương pháp giám sát sự thay đổi của các bể chứa carbon trong hệ sinh thái rừng, làm cơ sở tham gia chương trình giảm thiểu khí phát thải từ suy thoái và mất rừng.

3. Tính mới và sáng tạo:

Lần đầu tiên ở Viê ̣t Nam đã thiết lâ ̣p đươ ̣c hoàn chỉnh mô hình allometric equations để ướ c tính sinh khố i và carbon cho cây rừ ng và lâm phần củ a kiểu rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh vù ng Tây Nguyên đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y theo yêu cầu quố c tế củ a IPCC (2006) khi tham gia chương trình REDD+.

Đã kết hơ ̣p giữa phân loa ̣i ảnh vê ̣ tinh và mô hình quan hê ̣ sinh khố i rừ ng trên mă ̣t đất vớ i chỉ số phân loa ̣i ảnh để ướ c lươ ̣ng sinh khố i rừ ng qua ảnh vê ̣ tinh SPOT5 đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y từ 72 – 93%.

Đã kết hơ ̣p hê ̣ thố ng mô hình allometric equations trong hê ̣ thố ng GIS để đưa ra giải pháp quản lý, giám sát hấp thu ̣ và phát thải CO2 trong quản lý rừ ng khi tham gia chương trình REDD+.

4. Kết quả nghiên cứu:

Đã thiết lâ ̣p mô ̣t cách hê ̣ thố ng các mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon cây rừ ng bao gồ m 5 bô ̣ phâ ̣n cây (thân, cành, vỏ , lá và rễ), ướ c tính sinh khố i và carbon củ a cây phần trên và dướ i mă ̣t đất. Đã đưa ra thông tin về khả năng lưu giữ carbon trong từ ng bô ̣ phâ ̣n cây rừ ng củ a kiểu rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh ở Tây Nguyên.

Đã thiết lâ ̣p đầy đủ và đa da ̣ng các mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon lâm phần, các mô hình chuyển đổ i giữa nhân tố trữ lươ ̣ng sang sinh khố i và carbon. Đã

xvi

cung cấp thông tin tích lũy carbon rừ ng ở 5 bể chứ a carbon rừ ng, lươ ̣ng tăng trưở ng carbon và CO2 hấp thu ̣ theo ba cấp sinh khố i ở ba cấp chiều cao củ a rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh vù ng Tây Nguyên.

Đã xây dựng đươ ̣c phương pháp phân loa ̣i ảnh vê ̣ tinh phi giám đi ̣nh kết hơ ̣p vớ i quan hê ̣ giữa sinh khố i rừ ng và các chỉ số củ a các lớ p ảnh để ướ c lươ ̣ng sinh khố i rừ ng thông qua ảnh vê ̣ tinh SOPT5 đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y.

Đã xây dựng giải pháp kết hơ ̣p mô hình allometric equations trong GIS để quản

lý, giám sát biến đô ̣ng hấp thu ̣ và phát thải CO2 từ rừ ng.

Đã tổ ng hơ ̣p và đề xuất đươ ̣c mô ̣t hê ̣ thố ng mô hình và công nghê ̣ để đo tính, giám sát carbon rừ ng bao gồ m: Phân loa ̣i rừ ng theo cấp sinh khố i, thiết kế ô mẫu, lựa cho ̣n mô hình allometric equations và quản lý dữ liê ̣u, bản đồ về biến đô ̣ng CO2 trong GIS.

5. Sản phẩm: Bao gồ m:

- Báo cáo khoa ho ̣c tổ ng kết đề tài - Ba hướ ng dẫn kỹ thuâ ̣t:

+ Hê ̣ thố ng mô hình và công nghê ̣ đo tính, giám sát carbon rừ ng để tham gia

chương trình REDD+

+ Hướ ng dẫn ứ ng du ̣ng ảnh vê ̣ tinh để ướ c tính, giám sát sinh khố i và carbon

rừ ng

+ Hướ ng dẫn ứ ng du ̣ng GIS trong quản lý, gíam sát sinh khố i, carbon rừ ng.

6. Hiệu quả, phương thức chuyển giao kết quả nghiên cứu và khả năng áp dụng:

Trong quá trình thực hiê ̣n đề tài, hê ̣ thố ng mô hình, công nghê ̣ ướ c tính và giám sát carbon rừ ng có sự tham gia củ a cô ̣ng đồ ng (PCM) đã đươ ̣c thử nghiê ̣m trong chương trình UN-REDD+ Viê ̣t Nam do Bô ̣ Nông nghiê ̣p và Phát triển Nông thôn chủ trì vớ i sự tư vấn củ a FAO và dự án REDD+ củ a tổ chứ c hơ ̣p tác phát triển Hà Lan (SNV) ở tỉnh Lâm Đồ ng. Trong giai đoa ̣n đến kết quả đề tài sẽ đươ ̣c áp du ̣ng trong hê ̣ thố ng đo tính giám sát carbon rừ ng quố c gia.

Kết quả củ a đề tài cũng sẽ đươ ̣c chuyển giao đến các cơ quan quản lý tài nguyên rừng và môi trường các tỉnh ở Tây Nguyên để xây dựng các dự án REDD+ ở địa phương và định giá rừng tự nhiên về mặt môi trường.

Ký hợp đồng hoặc bán bản quyền cho các cơ quan quản lý rừng, công ty lâm nghiệp, các chủ rừng được giao rừng để các tổ chứ c này có thể bán tín chỉ carbon rừng khi tham gia chương trình REDD+.

Ngoài ra kết quả nghiên cứ u sẽ đươ ̣c đưa vào đào ta ̣o ở bâ ̣c đa ̣i ho ̣c và sau đa ̣i ho ̣c thuô ̣c ngành Quản lý tài nguyên rừ ng và Môi trườ ng, đồ ng thờ i là cơ sở để nghiên cứ u cho các kiểu rừ ng khác trên các vù ng sinh thái khác nhau củ a Viê ̣t Nam.

xvii

Ngày 25 tháng 06 năm 2012

Cơ quan chủ trì

Chủ nhiệm đề tài

(ký, họ và tên, đóng dấu)

(ký, họ và tên)

PGS.TS. Bả o Huy

xviii

INFORMATION ON RESEARCH RESULTS

1. General information:

EMISSIONS

- Project title: DETERMINATION OF CO2 SEQUESTRATION OF EVER- GREEN BROAD-LEAVED FOREST IN THE CENTRAL HIGHLANDS OF VIETNAM AS A BASIS FOR PARTICIPATION IN PROGRAM OF FROM DEFORESTATION AND REDUCING DEGRADATION

- Code number: B2010 – 15 – 33TD

- Coordinator: Assoc.Prof. Dr. BAO HUY

- Implementing institution: Tay Nguyen University

- Duration: from January 2010 to June 2012

2. Objective(s)

The objective of the research is to establish a system of models and technology in order to determine the amount of CO2 absorbed by the different states of the ever- green broad-leaved forests in the Central Highlands of Vietnam. This aims to provide information, database and methods to monitor changes of carbon pools in forest ecosystems as a basis for participation in the program of reducing emissions from deforestation and degradation.

3. Creativeness and innovativeness

It is the first research conducted in Viet Nam that has established a full model system of allometric equations to estimate biomass and carbon for forest stands and individual trees of evergreen broad-leaved forest in the Central Highlands of Vietnam. The results of the study have reached reliable requests of the IPCC (2006) for participating in the REDD+ program.

Based on relationship of spectral data from the multi-spectral bands with the above ground forest biomass stand biomass was estimated through SPOT5 data, the result reached 72-93% in accuracy.

The allometric equations imported and processed in GIS environment were used as basic for providing management solutions, monitoring CO2 absorption and emission in forest management which are a basic for participating in REDD+ program.

4. Research results

The models for estimating forest biomass and carbon stored from five different parts of forest tree (stem, branches, bark, leaves and roots) including the above and below ground were systematically established. Information of carbon storage capacity each part of forest tree of the evergreen broad-leaved forests in the Central Highlands of Vietnam was provided

xix

Various models of individual tree and forest stand biomass and carbon estimates were fully established. The conversion models of volume to biomass and carbon were performed as well. Additionally, information of carbon stored in five pools of forest, carbon growth and CO2 absorbed in accordance with three levels of tree height was provided.

The method of analysis of satellite image characteristics which related with forest biomass was built to estimate forest biomass through satellite image SPOT5. The predicted results achieved quite high reliability.

Combination techniques the allometric equations and GIS technology were established aiming to build solutions to manage and monitor the absorption and emissions CO2 from the forests.

A system of technology and models for carbon monitoring and measurement was synthesized and recommended. The system includes sequent steps: classification of biomass levels using satellite imagery, sample designation, allometric equations selection, data management, GIS-CO2 change maps.

5. Products

- Scientific reports were published. - Three technical guidelines were performed including:

+ The system of allometric equations and technology to measure and monitor

forest carbon to participate in REDD+ program was written.

+ Applications of satellite images to estimate, monitor forest biomass and

carbon were guided.

+ GIS application for the management, monitoring of biomass, forest carbon

was instructed.

6. Effects, transfer alternatives of results and applicability

During implementation of the project, the allometric equations and technology has been tested to apply in participatory forest carbon measurement (PCM) in the program UN-REDD+ Viet Nam, which hosted by the Ministry of Agriculture and Rural Development in consultation with FAO. In addition these were tested in REDD project which was supported by the Development Cooperation Organization Netherlands (SNV) in Lam Dong province. In the next phase project results will be applied in carbon monitoring and measurement at national level.

The results of the project will also be transferred to the management agencies of natural resources and environment within the provinces belonging to the Central Highlands of Vietnam. This aims to build the local REDD+ project as well as assess natural forests on environmental values.

The copyright of the project results will be contracted with or sold to forestry agencies such as forest management agency, forest company, and forest owner so that they can sell their carbon credit when they take part in the REDD+ program.

Besides research results will be put into training of undergraduate and graduate university of forest resources and environment management mayor. The results will be the basis for further studies for other forest types in various ecological zones of Vietnam.

xxi

MỞ ĐẦU

1 ĐẶT VẤ N ĐỀ , TÍNH CẤ P THIẾ T

Vấn đề ướ c tính sinh khố i, trữ lươ ̣ng carbon rừ ng lưu giữ và lươ ̣ng CO2 hấp thu ̣ hoă ̣c phát thải trong quá trình quản lý rừ ng để tham gia chương trình REDD+ (Reducing Emissions from Deforestation and Forest Degradation: Giảm phát thải từ suy thoái và mất rừ ng kết hơ ̣p vớ i bảo tồn, quản lý bền vững rừng và tăng cường trữ lượng carbon rừng ở các nước đang phát triển) ở Viê ̣t Nam là mô ̣t nhu cầu cấp thiết, nhằ m cung cấp thông tin dữ liê ̣u phát thải CO2 từ quản lý rừ ng đáng tin câ ̣y theo yêu cầu củ a IPCC (2006), từ đó để có thể xác đi ̣nh tín chỉ carbon rừ ng trong giảm phát thải và thu đươ ̣c nguồ n tài chính từ di ̣ch vu ̣ môi trườ ng hấp thu ̣ CO2 từ rừ ng.

Chương trình UN-REDD+ ở Viê ̣t Nam đã đươ ̣c khở i đô ̣ng từ năm 2009 vớ i sự hỗ trơ ̣ củ a FAO - Liên Hiê ̣p Quố c và có vai trò quan trọng trong thúc đẩy quản lý rừng tự nhiên bền vững để chi trả dịch vụ môi trường, nó có tính toàn cầu mà trong đó Việt Nam là một thành viên. Tuy nhiên để tham gia chương trình REDD+, Việt Nam cần có nghiên cứu phương pháp đo tính giám sát để cung cấp thông tin, dữ liệu có cơ sở khoa học, đáng tin cậy về sự thay đổi của các bể chứa carbon trong các hệ sinh thái rừng và chứ ng minh giảm phát thải khí gây hiê ̣u ứ ng nhà kính CO2 trong thực hiê ̣n quản lý rừ ng tố t hơn.

Để cung cấp dữ liê ̣u thay đổ i bể chứ a carbon rừ ng khi tham gia REDD+, theo IPCC (2006) các quố c gia có thể lựa cho ̣n cấp đô ̣ thích hơ ̣p cho mình, bao gồ m ba cấp đô ̣ (Tier) từ 1 đến 3 tương ứng với từ đơn giản, kém tin câ ̣y đến phứ c ta ̣p và có đô ̣ tin câ ̣y cao. Nhưng ngươ ̣c la ̣i nếu áp du ̣ng cấp đô ̣ đơn giản như Tier 1 thì viê ̣c thực hiê ̣n trên hiê ̣n trườ ng sẽ tố n nhiều công sứ c, chi phí hơn vì không có mô hình ướ c tính carbon và công nghê ̣ viễn thám - GIS để giám sát thay đổ i carbon rừ ng; trong khi đó nếu xây dựng đươ ̣c các mô hình ướ c tính carbon (allometric equations) và giải pháp ứ ng du ̣ng viễn thám và GIS theo yêu cầu Tier 2 – 3 thì trong thực hiê ̣n giám sát sẽ khoa ho ̣c, có đô ̣ tin câ ̣y cao hơn và giảm chi phí. Trình đô ̣ quản lý và giám sát rừ ng củ a Viê ̣t Nam đã vươ ̣t qua Tier 1, nhưng chưa đa ̣t Tier 2-3, do đó nghiên cứ u và ứ ng du ̣ng khoa ho ̣c kỹ thuâ ̣t để đáp ứ ng đươ ̣c cấp đô ̣ cao hơn sẽ thuâ ̣n lơ ̣i trong quản lý trong đó có giám sát rừ ng khi tham gia REDD+.

Viê ̣c giám sát phát thải và hấp thu ̣ CO2 củ a rừ ng bao gồ m các lĩnh vực: i) Kỹ thuâ ̣t, công nghê ̣ đo tính giám sát trữ lươ ̣ng carbon rừ ng ở 5 bể chứ a (trong thực vâ ̣t trên mă ̣t đất, rễ cây dướ i mă ̣t đất, thảm mu ̣c, cây chết và carbon hữu cơ trong đất); ii) Kỹ thuâ ̣t và công nghê ̣ viễn thám và GIS để giám sát sự biến đô ̣ng diê ̣n tích các tra ̣ng thái rừ ng gắn vớ i carbon rừ ng và iii) Giải pháp tiến hành giám sát, đo tính để cung cấp thông tin dữ liê ̣u về hấp thu ̣ hoă ̣c phát thải CO2 trong quá trình quản lý rừ ng.

Trong thờ i gian qua nhiều tổ chức, cá nhân nhà khoa ho ̣c trong nướ c và chủ yếu ngoài nướ c đã bắt đầu phát triển phương pháp luận, cách tiếp câ ̣n, kỹ thuâ ̣t để đáp ứ ng nhu cầu nghiên cứ u này.

Để ướ c tính sinh khố i củ a cây rừ ng phần trên mă ̣t đất (AGB) cho mô ̣t số kiểu rừ ng nhiê ̣t đớ i, phương pháp chă ̣t ha ̣ cây (destructive sampling) và lâ ̣p mô hình ướ c tính sinh khố i, carbon rừ ng (allometric equations) đã đươ ̣c thực hiê ̣n bở i Brown (1997 - 2001), MacDicken (1997), Chave và cô ̣ng sự (2005), Pearson (2007), Basuki và cô ̣ng sự (2009), Henry và cô ̣ng sự (2010), Dietz và cô ̣ng sự (2011), Johannes và cô ̣ng sự (2011). Tuy nhiên số liê ̣u cây chă ̣t ha ̣ cò n ít trên vù ng nhiê ̣t đớ i rô ̣ng lớ n toàn cầu, chưa có dữ liê ̣u đa ̣i diê ̣n cho rừ ng nhiê ̣t đớ i Viê ̣t Nam và chưa đươ ̣c đánh giá sai số và đô ̣ tin câ ̣y, do vâ ̣y chưa thể ứ ng du ̣ng ở Viê ̣t Nam. Đồ ng thờ i kết quả của các nghiên cứu này chỉ mớ i dừ ng la ̣i ở sinh khố i, trong khi đó lươ ̣ng carbon tích lũy chỉ đươ ̣c ướ c tính thông qua hê ̣ số chuyển đổ i CF củ a IPCC (2006). Các giá tri ̣ sinh khố i, carbon lâm phần trên mă ̣t đất chủ yếu đươ ̣c chuyển đổ i từ trữ lươ ̣ng rừ ng gỗ sang do đó có đô ̣ tin câ ̣y thấp, chỉ đa ̣t cấp thấp Tier 1. Đố i vớ i viê ̣c ướ c tính sinh khố i và carbon ở các bể chứ a khác như trong rễ, thảm mu ̣c, cây chết, carbon trong đất hầu như chưa có mô hình, thông số cu ̣ thể cho từ ng tra ̣ng thái, kiểu rừ ng mà chủ yếu là các hướ ng dẫn đo tính hiê ̣n trườ ng (MacDicken (1997), ICRAF (2007), Bhishma và cô ̣ng sự (2010), Bảo Huy (2011)), và sử du ̣ng hê ̣ số chuyển đổ i củ a IPCC (2006). Vì vâ ̣y nghiên cứ u xây dựng các mô hình, phương pháp ướ c tính sinh khố i, carbon củ a 5 bể chứ a trong các kiểu rừ ng Viê ̣t Nam là cần thiết trong giai đoa ̣n hiê ̣n nay khi tham gia chương trình REDD+.

Về nghiên cứ u ứ ng du ̣ng viễn thám và GIS đươ ̣c áp du ̣ng phổ biến nhất trong phân loại và thành lập bản đồ thảm phủ rừng ở Viê ̣t Nam trong gần mô ̣t thâ ̣p kỷ qua (Bảo Huy, 2009). Dù ng ảnh viễn thám để phân khố i tra ̣ng thái rừ ng để đo tính carbon rừ ng cũng đươ ̣c tiến hành bở i Trisurat và cô ̣ng sự (2000), Souza (2003), ICRAF (2007), Nguyễn Văn Lơ ̣i (2008), Mallinis và cô ̣ng sự (2008), Brown và cô ̣ng sự (1999), Salovaara (2005), Nguyễn Thị Thanh Hương (2011). Để ướ c tính trữ lươ ̣ng rừ ng, carbon thông qua ảnh viễn thám và GIS cũng bắt đầu đươ ̣c nghiên cứ u theo các phương pháp hồi quy, phi tham số kNN (Franklin, Franklin và McDermid (1993 - 2001), Rauste và cô ̣ng sự (1994 - 2006), Trotter (1997), Tomppo và cô ̣ng sự (1999), Lu và cô ̣ng sự (2004), Nguyễn Thị Thanh Hương (2009, 2011), … Tuy nhiên các nghiên cứu này chỉ tâ ̣p trung ở rừng trồng và rừng ôn đới. Nghiên cứu của Nguyễn Thị Thanh Hương (2009, 2011) ở rừng nhiệt đới cũng chỉ thực hiện trong một phạm vi nhỏ ở rừng thường xanh và chỉ dừng lại ở việc ước lượng trữ lượng lâm phần. Ở Việt Nam việc ứng dụng công nghệ này cũng chỉ dừng lại ở việc phân loại rừng song vẫn đang còn ở giai đoạn bắt đầu. Hầu như chưa có nghiên cứu xây dựng mối quan hệ giữa nhân tố điều tra rừng, sinh khố i, trữ lươ ̣ng carbon vớ i giá tri ̣ ảnh trong điều kiê ̣n rừ ng nhiê ̣t đớ i ở Viê ̣t Nam. Do đó nghiên cứ u ứ ng du ̣ng viễn thám và GIS nó i chung là mô ̣t

hướ ng đi cần đươ ̣c tiếp thu và phát triển ở Viê ̣t Nam, đồ ng thờ i trong chương trình REDD+, nó sẽ hỗ trơ ̣ đắc lực cho cung cấp dữ liê ̣u phát thải CO2.

Chương trình UN-REDD+ hướ ng đến tạo ra sinh kế, thu nhập cho người nghèo, các cộng đồng đang được giao đất giao rừng để quản lý bảo vệ (IUCN (2007), FAO (2010)), để viê ̣c từ chi trả tín chỉ carbon đến đươ ̣c cô ̣ng đồ ng, ho ̣ cần tham gia giám sát thay đổ i các bể chứ a carbon rừ ng. Vì vâ ̣y trong mô ̣t số quố c gia đang phát triển thực hiê ̣n REDD+ đã bắt đầu xây dựng các hướ ng dẫn đo tính carbon rừ ng có sự tham gia (Patrick (2008), Skutsch và cô ̣ng sự (2009), Silva và cô ̣ng sự (2010), Bảo Huy (2009 – 2012)). Trên cơ sở nghiên cứ u các công nghê ̣, kỹ thuâ ̣t đo tính giám sát carbon rừ ng, cần phát triển bô ̣ công cu ̣ thích hơ ̣p, đơn giản để cô ̣ng đồ ng có thể tiếp câ ̣n đo tính, cung cấp dữ liê ̣u để chuyển đổ i sang sinh khố i, carbon đa ̣t yêu cầu củ a IPCC.

Vì vâ ̣y viê ̣c nghiên cứ u đề tài: “XÁ C ĐI ̣NH LƯỢNG CO2 HẤ P THỤ CỦ A RỪ NG LÁ RỘNG THƯỜ NG XANH VÙ NG TÂY NGUYÊN LÀ M CƠ SỞ THAM GIA CHƯƠNG TRÌNH GIẢ M THIỂ U KHÍ PHÁ T THẢ I TỪ SUY THOÁ I VÀ MẤ T RỪ NG” sẽ gó p phần giải quyết các vấn đề, nhu cầu nó i trên. Tuy nhiên nó cũng đươ ̣c giớ i ha ̣n trên đố i tươ ̣ng là rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh trong khu vực Tây Nguyên. 2 TỔNG QUAN VẤ N ĐỀ NGHIÊN CỨ U

2.1 Chương trình REDD+

Hiê ̣p đi ̣nh khung của Liên Hiê ̣p Quố c về biến đổi khí hậu (UNFCCC) sẽ thông qua trong vòng vài năm tới, một cơ chế mà sẽ cho phép giảm lượng khí thải và tăng cường loại bỏ các khí gây hiệu ứng nhà kính từ các khu rừng nhiệt đới được hạch toán, và góp phần vào mục tiêu cuối cùng để ổn định nồng độ khí nhà kính trong khí quyển ở mức có thể ngăn chặn để giảm nguy hiểm của con người đối với hệ thống khí hậu. Sau khi được thông qua, các nước nhiệt đới sau đó có thể có những cắt giảm khí thải có xác nhận của UNFCCC và sau đó giao dịch tín dụng carbon trên thị trường carbon quốc tế.

Cơ chế này được gọi là REDD+: “Giảm phát thải khí nhà kính từ phá rừng và suy thoái rừng và vai trò của bảo tồn, quản lý bền vững rừng và tăng cường trữ lượng carbon rừng ở các nước đang phát triển”.

Các cơ chế củ a REDD+ vẫn còn đang được đàm phán ở cấp độ của UNFCCC. Trong vài năm qua những đường nét của cơ chế này đã nổi lên, và trên cơ sở đó các nước có thể bắt đầu chuẩn bị cho việc thực hiện một chương trình quốc gia REDD+. Tổng quan về lịch sử của REDD+ như sau (FCCC, 1997 – 2011):

Năm 1997, UNFCCC đã thông qua Nghị định thư Kyoto, với mục tiêu giảm phát thải ràng buộc đối với các nước Phụ lục I – Các nước công nghiệp đã phát triển. Trong khi đó một số nướ c không nằ m trong Phụ lục I – Các nước đang phát triển, sử dụng Cơ chế phát triển sạch trong đó có trồng rừng hoặc tái trồng rừng, còn được gọi là AR- CDM. Theo AR-CDM trồng rừng có thể được đặt ra ở các nước đang phát triển, rừ ng

đươ ̣c trồ ng trên đất không có rừng trướ c năm 1990. Do những hạn chế và phức tạp của CDM nên chỉ thực hiện ở một số ít các dự án đã được phê duyệt.

Vì sự thất bại toàn diện củ a ngành lâm nghiệp trong Nghị định thư Kyoto đã dẫn đến sự thành lập Liên minh các quốc gia rừ ng mưa. Liên minh này bao gồm 20 quốc gia từ các vùng nhiệt đới đã yêu cầu Ban Thư ký của UNFCCC thêm một mục vào chương trình nghị sự của Hội nghị lần thứ 11 (COP11) của UNFCCC tại Montréal, tháng 12 năm 2005, để thảo luận đệ trình củ a Papua New Guinea và Costa Rica về: “Giảm phát thải từ nạn phá rừng ở các nước đang phát triển: Phương pháp tiếp cận để kích thích hành động” (REDD). Tài liệu này kêu gọi các bên xem xét việc giảm lượng khí thải từ nạn phá rừng như là một lựa cho ̣n theo Nghị định thư Kyoto hoặc như một công cụ mới hoàn toàn. Hội nghị các bên đã chấp nhận lờ i kêu gọi từ Papua New Guinea và Costa Rica và kêu gọi các bên tham gia và cơ quan tư vấn khoa học và công nghệ của UNFCCC để tiếp tục phát triển các tùy chọn để thảo luận tại COP13.

Ta ̣i hô ̣i nghi ̣ lần thứ 13 (COP13) củ a UNFCCCC ở Bali, tháng 12 năm 2007, REDD được tiếp tục thảo luận và phạm vi của nó đã được mở rộng để bao gồm việc giảm phát thải khí nhà kính từ suy thoái rừng, tăng cường trữ lượng carbon rừng và bảo tồn trữ lượng carbon rừng và quản lý bền vững rừng. Cơ chế được đổi tên chính thức cho đến hiện tại là: “Giảm phát thải từ nạn phá rừng và suy thoái rừng ở các nước đang phát triển và vai trò của bảo tồn, quản lý bền vững rừng và tăng cường trữ lượng carbon rừng ở các nước đang phát triển”, viết tắt là REDD+. COP13 cũng chứng kiến sự ra mắt của Chương trình UN-REDD – một chương trình hợp tác của FAO, UNDP và UNEP để thí điểm REDD+ ở các nước đang phát triển thông qua Quỹ đối tác carbon rừng (FCPF) của Ngân hàng Thế giới.

COP15 – Copenhagen, tháng 12 năm 2009 không cung cấp sự tiến bộ nhiều cho REDD+, nhưng nó đã cung cấp mô ̣t định nghĩa rõ ràng hơn về MRV: Giám sát, báo cáo và thẩm đi ̣nh và nhu cầu thành lập mô ̣t “hệ thống giám sát rừ ng quốc gia”, để phân tích, báo cáo lượng khí thải giảm. Đồ ng thờ i đã công nhận “nhu cầu của cộng đồng địa phương và bản địa đươ ̣c tham gia đầy đủ, hiệu quả và đóng góp tiềm năng kiến thức của họ trong theo dõi và báo cáo các hoạt động”

Tại COP16 ở Cancun, Mexico, tháng 12 năm 2010 đã có nhiều tiến triển hơn đã được thực hiện về các vấn đề kỹ thuật như đưa các giai đoạn thực hiện của hệ thống giám sát rừng quố c gia. Đă ̣c biê ̣t là một số biện pháp bảo vệ rừ ng đã được xác định cần được thúc đẩy và hỗ trợ “trong việc thực hiện các hoạt động REDD+”. Trong đó nhấn ma ̣nh tôn trọng các kiến thức và quyền của các dân tộc bản địa và các thành viên của cộng đồng địa phương.

Cuộc họp gần đây nhất của UNFCCC, COP17 ở Durban, tháng 12 năm 2011 đã công nhận những lợi ích phụ từ REDD+, đặc biệt là nó có thể “thúc đẩy xoá đói giảm nghèo và lợi ích đa dạng sinh học và khả năng phục hồi hệ sinh thái”. REDD+ xác định cơ chế ho ̣at đô ̣ng bao gồ m 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 rừ ng bền vững - Nâng cao các bể chứ a carbon rừ ng Như vâ ̣y có thể thấy mặc dù chương trình REDD+ chưa hoàn toàn có đầy đủ cơ chế tài chính giữa các quố c gia cho nổ lực quản lý bảo vê ̣ rừ ng nhằ m giảm phát thải từ suy thoái và mất rừ ng, nhưng các yếu tố kỹ thuâ ̣t, vai trò củ a cô ̣ng đồ ng và lơ ̣i ích củ a REDD đã đươ ̣c xây dựng và thừ a nhâ ̣n. Hiê ̣n ta ̣i REDD đang đươ ̣c thực hiê ̣n theo chương trình củ a Liên Hiê ̣p Quố c vớ i tên go ̣i là UN-REDD+ ở các quố c gia thí điểm trong đó có Viê ̣t Nam. Đây chính là cơ sở kỹ thuâ ̣t và cách thức tiếp câ ̣n để cung cấp thông tin dữ liê ̣u quố c gia về phát thải để tiến đến chi trả theo hiê ̣p đi ̣nh khung về biến đổ i khí hâ ̣u trong thờ i gian đến.

2.2 Cơ sở đo tính, giá m sá t khí phá t thả i gây hiê ̣u ứ ng nhà kính từ suy

thoá i và mấ t rừ ng IPCC (2006) đã phát triển mô ̣t bô ̣ hướ ng dẫn cho các quố c gia để điều tra giám sát phát thải khí gây hiê ̣u ứ ng nhà kính nó i chung, trong đó có vấn đề giám sát phát thải khí CO2 từ suy thoái và mất rừ ng. Có 5 bể chứ a carbon quan tro ̣ng trong rừ ng đươ ̣c xác đi ̣nh: i) Trong thực vâ ̣t trên mă ̣t đất (Above ground biomass – ABG), bao gồ m trong 4 bô ̣ phâ ̣n thân cây trên mă ̣t đất là thân, cành, lá và vỏ cây củ a cây gỗ và cả thảm tươi cây bu ̣i; ii) Trong thực vâ ̣t dướ i mă ̣t đất (Below ground biomass – BGB) với chủ yếu trong rễ cây rừ ng; iii) Trong thảm mu ̣c (Litter); iv) Trong gỗ chết (chết đứ ng hoă ̣c đã ngã đỗ) (Dead wood); và v) Trong đất dướ i da ̣ng carbon hữu cơ (Soil organic carbon – SOC). Viê ̣c giám sát phát thải CO2 từ rừ ng là giám sát sự thay đổ i các bể chứ a carbon này cù ng vớ i diê ̣n tích rừ ng, từ đó tính đươ ̣c sự gia tăng hay suy giảm bể chứ a carbon hay nó i khác là sự gia tăng hay giảm phát thải CO2 từ quản lý rừ ng, làm cơ sở cho viê ̣c buôn bán tín chỉ carbon rừ ng.

Để giám sát sinh khố i và CO2 phát thải từ rừ ng ở cấp quố c gia, IPCC đưa ra ba

cấp đô ̣, theo đó các quố c gia có thể lựa cho ̣n tù y theo nguồ n lực:

Cấp độ 1 (Tier 1): Thích hơ ̣p vớ i các quố c gia khi mà viê ̣c giám sát thay đổ i diê ̣n tích rừ ng và phát thải từ rừ ng là chưa sẵn sàng. Sự thay đổ i bể chứ a carbon rừ ng có thể đươ ̣c ướ c tính thông qua sử du ̣ng phương pháp “thu-mất”, có nghĩa là tăng trưở ng carbon hàng năm dựa vào sinh trưở ng trữ lươ ̣ng và suy giảm carbon hàng năm dựa vào sự mất mát trữ lươ ̣ng trong hê ̣ sinh thái rừ ng. Ở cấp đô ̣ này có thể dựa vào tăng trưở ng trữ lươ ̣ng bình quân hàng năm để xác đi ̣nh tăng trưở ng lươ ̣ng carbon rừ ng, xác đi ̣nh sinh khố i dướ i mă ̣t đất thông qua sinh khố i trên mă ̣t đất nhờ hê ̣ số chuyển đổ i, hoă ̣c có thể chuyển đổ i từ trữ lươ ̣ng rừ ng (m3/ha) sang sinh khố i nhờ hê ̣ số chuyển đổ i hoă ̣c khố i lươ ̣ng thể tích gỗ (wood density) và cuố i cù ng từ sinh khố i ướ c tính lươ ̣ng carbon và CO2 thông qua hê ̣ số củ a IPCC (2006).

Cấp độ 2 (Tier 2): Có thể đươ ̣c sử du ̣ng ở các quố c gia nơi có khả năng ướ c tính sự thay đổ i diê ̣n tích rừ ng và nhân tố phát thải. Tier 2 cũng gần giố ng Tier 1 ở chỗ có thể sử du ̣ng các các giá tri ̣ tăng trưở ng bình quân sinh khố i, các hê ̣ số chuyển đổ i trữ lươ ̣ng sang sinh khố i; đồ ng thờ i có thể sử du ̣ng các giá tri ̣ khố i lươ ̣ng thể tích gỗ củ a các loài cu ̣ thể để ướ c tính sinh khố i. Nó cũng có thể sử du ̣ng các phương pháp khác nhau để tính toán cho các bể chứ a carbon. Tier 2 đươ ̣c áp du ̣ng ở các quố c gia khi mà các mô hình, dữ liê ̣u cu ̣ thể đã có .

Cấp độ 3 (Tier 3): Các phương pháp bâ ̣c cao và chính xác hơn đươ ̣c áp du ̣ng. Tiếp câ ̣n ướ c tính sự thay đổ i các bể chứ a carbon vớ i các phương pháp đa da ̣ng, bao gồ m các mô hình. Viê ̣c thực hiê ̣n có thể khác nhau ở các quố c gia do các phương pháp điều tra đo tính và điều kiê ̣n rừ ng cũng như biến đô ̣ng diê ̣n tích rừ ng. Tài liê ̣u hó a minh ba ̣ch để có thể thẩm đi ̣nh và sử du ̣ng các mô hình là mấu chố t củ a Tier 3. Tier 3 yêu cầu có phương pháp điều tra quố c gia chi tiết ở các bể chứ a carbon khác nhau. Điều này đươ ̣c hỗ trơ ̣ bở i các mô hình sinh ho ̣c (allometric equations) trên thế giớ i và đươ ̣c phát triển, hiê ̣u chỉnh cho từ ng quố c gia để ướ c tính sinh khố i. Ngoài ra hê ̣ thố ng viễn thám và GIS đươ ̣c áp du ̣ng để giám sát thay đổ i diê ̣n tích rừ ng.

Như vâ ̣y theo yêu cầu quố c tế để tham gia chương trình REDD+, mỗi quố c gia cần lựa cho ̣n cho mình phương pháp cấp đô ̣ tiếp câ ̣n khác nhau để giám sát thay đổ i diê ̣n tích rừ ng và các bể chứ a carbon. Trong đó Tier 1 là đơn giản nhất, chỉ cần áp du ̣ng các hê ̣ số , giá tri ̣ bình quân có sẵn về tăng trưở ng rừ ng, sinh khố i, hê ̣ số chuyển đổ i quố c tế thích hơ ̣p, tuy nhiên nó có đô ̣ tin câ ̣y thấp nhất. Tier 2 đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y cao hơn dựa vào viê ̣c xác đi ̣nh tỷ lê ̣ giữa sinh khố i khô vớ i thể tích gỗ củ a loài, nhó m loài để ướ c tính sinh khố i. Tier 3 có đô ̣ tin câ ̣y cao nhất và linh hoa ̣t trên cơ sở có thể ứ ng du ̣ng các mô hình ướ c tính sinh khố i carbon củ a thế giớ i và quố c gia có thể xây dựng, giám sát thay đổ i diê ̣n tích rừ ng bằng công nghê ̣ viễn thám GIS, cấp đô ̣ này đa ̣t đô ̣ tin cậy cao nhất và khuyến khích áp du ̣ng để bảo đảm đô ̣ tin câ ̣y trong giám sát phát thải và buôn bán tín chỉ carbon.

Thay đổ i trữ lươ ̣ng carbon đươ ̣c tính theo hai phương pháp (IPCC, 2006):

- Phương pháp thay đổ i bể chứ a carbon (Stock diference method): Trong trườ ng hơ ̣p này dựa vào lần điều tra đo tính trữ lươ ̣ng carbon ở các bể chứ a, tính toán đươ ̣c tăng giảm bình quân của lươ ̣ng carbon theo công thứ c (0.1):

(0.1)

- Phương pháp tăng giảm bể chứ a carbon (Gain-loss method): Trườ ng hơ ̣p này cần có giá tri ̣ tăng giảm bình quân hằng năm củ a sinh khố i/carbon theo công thứ c (0.2):

(0.2)

Trong đó :

- CB: Thay đổ i sinh khố i, carbon rừ ng

- Ct*: Sinh khố i/carbon ở thờ i điểm 1 hoă ̣c 2

- t: Thờ i điểm đo tính

- CG: Tăng trưở ng hàng năm sinh khố i/carbon

- CL: Suy giảm hàng năm sinh khố i/carbon

Như vâ ̣y để tính đươ ̣c phát thải hoă ̣c hấp thu ̣ CO2 rừ ng (Emision Factor), cần xác đi ̣nh đươ ̣c lươ ̣ng carbon ở trong các bể chứ a ở các thờ i điểm, trong đó tâ ̣p trung phần trên và dướ i mă ̣t đất củ a cây gỗ cho từ ng loa ̣i tra ̣ng thái rừ ng; chú ng cần đươ ̣c tính toán qua các hàm sinh ho ̣c (allometric equations) hoă ̣c các hê ̣ số chuyển đổ i tù y theo áp du ̣ng cấp đô ̣ nào (Tier). Kết hơ ̣p vớ i sự biến đổ i diê ̣n tích rừ ng (Activity Data) sẽ chỉ ra đươ ̣c lươ ̣ng phát thải hoă ̣c hấp thu ̣ CO2 trong từ ng khu vực và trên toàn lãnh thổ mô ̣t quố c gia (trong đó lươ ̣ng CO2 đươ ̣c tính bằng 3,67C). Đây là cơ sở để tính tín chỉ carbon trong chương trình REDD+. Hình 0.1 minh ho ̣a cơ sở tính toán phát thải, hấp thu ̣ cho từ ng khu vực, lãnh thổ .

Hình 0.1: Tiế p câ ̣n củ a IPCC để tính toá n phá t thả i/hấ p thu ̣ khí nhà kính trong lâm nghiê ̣p

(Nguồ n: Tà i liê ̣u về MRV của chương trình UN-REDD Viê ̣t Nam, 2011: Activity data: Dữ liê ̣u thay đổi diê ̣n tích rừ ng (ha/năm); Emision factor: Nhân tố phá t thải dựa và o điều tra carbon (Carbon inventory) và hà m sinh học (Allometric equations) (tấn/ha); REED+ GHG: Phá t thải khí nhà kính từ REDD+ (GHG emissions and removals)

Từ năm 1997, để tính toán lươ ̣ng phát thải trong vù ng lâm nghiê ̣p nhiê ̣t đớ i, FAO đã xuất bản hướ ng dẫn ướ c tính sinh khố i và thay đổ i sinh khố i (Brown, 1997, 2001). Snowdon (2002) khi nghiên cứu hấp thụ carbon rừng đã xác định bốn bể chứa carbon sinh thái là thực vật sống trên mặt đất, cây bụi thảm tươi, trong rễ và đất, và đưa ra phương pháp thu thập mẫu để phân tích hàm lượng carbon trong mỗi bể chứa. Jennier (2004) sử dụng nhiều kiểu dạng mô hình để lập tương quan giữa carbon hấp thụ với đường kính ngang ngực cho các loài cây rừng khác nhau ở Bắc nước Mỹ. Xiaolu (2004) nghiên cứu động thái lượng carbon tích lũy rừng thông qua ô nghiên cứu định vị. Đến năm 2006, để hướ ng dẫn đo tính, giám sát, thẩm đi ̣nh thay đổ i bể 7

chứ a carbon rừ ng trong chương trình REDD+, IPCC (2006) tổ ng kết đầy đủ tất cả các nghiên cứ u trên thế giớ i để hướ ng dẫn các quố c gia, dự án REDD+ áp du ̣ng. Năm 2007, với nhu cầu giám sát nhanh lượng carbon trong rừng để tham gia các chương trình chi trả dịch vụ môi trường rừng, Trung tâm nghiên cứ u Nông Lâm kết hợp thế giới ICRAF (2007) đã phát triển các phương pháp dự báo nhanh lượng carbon lưu giữ thông qua việc giám sát thay đổi sử dụng đất bằng phân tích ảnh viễn thám, lập ô mẫu nghiên cứu sinh khối và ước tính lượng carbon tích lũy. Đồ ng thờ i các tổ chứ c nghiên cứ u lâm nghiê ̣p trên thế giớ i cũng lần lươ ̣t phát triển các phương pháp nghiên cứ u, đo tính, giám sát carbon rừ ng như Pearson và cô ̣ng sự (2007) thuô ̣c cơ quan phát triển nông nghiê ̣p Hoa Kỳ đã xây dựng hướ ng dẫn ướ c tính carbon tích lũy củ a rừ ng; MacDicken và cô ̣ng sự (1997), Silva và cô ̣ng sự (2010) thuô ̣c tổ chứ c hơ ̣p tác quố c tế Winrock Hoa Kỳ đưa ra hướ ng dẫn giám sát carbon lưu trữ trong lâm nghiê ̣p và nông lâm kết hơ ̣p và hướ ng dẫn kỹ thuâ ̣t trong thực hiê ̣n chương trình REDD+ ở các quố c gia lưu vực sông Mê Kông; Bhishma và cô ̣ng sự (2010) đưa ra hướ ng dẫn đo tính carbon rừ ng cô ̣ng đồ ng ở Nepal. Ở Viê ̣t Nam năm 2010, chương trình UN-REDD+ Viê ̣t Nam và tổ chứ c hơ ̣p tác phát triển Hà Lan (SNV) đã khở i xướ ng thí điểm đo tính carbon rừ ng có sự tham gia (PCM) củ a cô ̣ng đồ ng ở vù ng dự án là tỉnh Lâm Đồ ng và đã bướ c đầu xây dựng tài liê ̣u hướ ng dẫn PCM (Bảo Huy, 2011).

2.3 Giá m sá t hấ p thu ̣ và phá t thả i CO2 từ 5 bể chứ a carbon rừ ng

2.3.1 Bể chứ a carbon củ a sinh khố i trên mă ̣t đấ t (Above ground biomass – AGB) Trong 5 bể chứ a carbon rừ ng, thì bể chứ a trong thực vâ ̣t phần trên mă ̣t đất là quan tro ̣ng nhất vì nó chiếm tỷ tro ̣ng lớ n và biến đô ̣ng do các hoa ̣t đô ̣ng khai thác sử du ̣ng. Qua đó nó phản ảnh sự suy thoái hoă ̣c phát triển chất lươ ̣ng rừ ng. Vì vâ ̣y giám sát sự thay đổ i carbon củ a bể chứ a này đă ̣c biê ̣t đươ ̣c quan tâm trong xây dựng phương pháp và cách đo tính giám sát. Sinh khố i trên mă ̣t đất bao gồ m cả cây gỗ và thực vâ ̣t khác như cây thân thảo, cỏ (grass, herb), cây bu ̣i (shrub); tuy nhiên do tỷ tro ̣ng củ a các loa ̣i thực vâ ̣t không phải thân gỗ thườ ng biến đô ̣ng và có tỷ tro ̣ng nhỏ , nên đa số các nghiên cứ u tâ ̣p trung vào sinh khố i trên mă ̣t đất củ a cây gỗ và go ̣i chung là AGB.

Để giám sát hấp thu ̣ hoă ̣c phát thải CO2 củ a bể chứ a thực vâ ̣t thân gỗ phần trên

mă ̣t đất đươ ̣c tiến hành các nghiên cứ u sau:

i) Rú t mẫu theo ô tiêu chuẩn, bao gồ m xác đi ̣nh hình da ̣ng, kích thướ c ô mẫu;

số lươ ̣ng ô mẫu.

ii) Thiết lâ ̣p các hàm sinh ho ̣c (allometric equations) để ướ c tính sinh khố i,

carbon rừ ng trên mă ̣t đất củ a cây rừ ng và suy ra cho lâm phần.

2.3.1.1 Xác đi ̣nh hình da ̣ng, kích thướ c và số ô mẫu cần thiết để ướ c tính sinh khố i

và carbon lâm phần

Nguyên tắc xác đi ̣nh hình da ̣ng, kích thướ c ô mẫu, số lươ ̣ng ô mẫu trong điều tra sinh khố i, carbon rừ ng không khác vớ i điều tra trữ lươ ̣ng cây gỗ theo truyền thố ng.

Trong đó kích thướ c ô mẫu càng lớ n thì biến đô ̣ng càng nhỏ , do đó số mẫu có thể ít hơn hoặc ngươ ̣c la ̣i; cò n hình da ̣ng ô mẫu cũng có nhiều kiểu như vuông, chữ nhâ ̣t, dải, trò n và có hoă ̣c không phân tầng. Hình da ̣ng ô mẫu thườ ng đươ ̣c lựa cho ̣n cho phù hơ ̣p vớ i đi ̣a hình và thao tác thuâ ̣n tiê ̣n trong rú t mẫu (Silva, 2010). Theo Pearson và cô ̣ng sự (2007) ô mẫu cố đi ̣nh nên dù ng để giám sát carbon đố i vớ i cây gỗ và sẽ giảm chi phí điều tra khi lă ̣p la ̣i, cò n các bể chứ a carbon khác thì nên dù ng ô ta ̣m thờ i.

i) Hình dạng và kích thướ c ô mẫu: Kích thướ c, hình da ̣ng ô mẫu phu ̣ thuô ̣c vào đô ̣ tin câ ̣y, sai số , chi phí, thờ i gian

và đă ̣c biê ̣t là phu ̣ thuô ̣c và đă ̣c điểm củ a tra ̣ng thái rừ ng (Silva, 2010; Pearson, 2007)

Ở Viê ̣t Nam trong điều tra tài nguyên cây gỗ, ô mẫu 500m2 vớ i da ̣ng chữ nhâ ̣t 20*25m hoă ̣c hình trò n vớ i bán kính R = 12,62m thườ ng đươ ̣c áp du ̣ng. Các cây gỗ có đườ ng kính tố i thiểu theo quy đi ̣nh sẽ đươ ̣c đo tính hết trong ô (thườ ng là DBH lớ n hơn 6 hoă ̣c 10cm).

Tuy nhiên trên thế giớ i ô mẫu da ̣ng dải có thể đươ ̣c áp du ̣ng trên đi ̣a hình dố c để có thể tính toán dễ dàng chiều dài ô theo sườ n dố c hơn là ô chữ nhâ ̣t hoă ̣c vuông. Ngoài ra ô hình trò n cũng đươ ̣c đề nghi ̣ áp du ̣ng vì có thể tính toán chiều dài bán kính trên dố c theo từ ng ca ̣nh thuâ ̣n tiê ̣n. Viê ̣c phân tầng ô mẫu, tứ c là chia ô mẫu thành các ô phu ̣ khác nhau để đo cây theo từ ng cấp DBH, theo nguyên tắc cấp kính càng nhỏ thì số cây càng nhiều do đó chỉ cần đo trong ô phu ̣ có diê ̣n tích nhỏ hơn, ngươ ̣c la ̣i số cây ở các cấp kính lớ n thườ ng ít, do đó ô phu ̣ càng rô ̣ng hơn cho đến tố i đa. Vì vâ ̣y xu hướ ng chung đề nghi ̣ là sử du ̣ng ô mẫu hình trò n có phân tầng (Nested Plot) (Pearson và cô ̣ng sự, 2007 (Hình 0.2); Bảo Huy, 2011; Silva và cô ̣ng sự, 2010). Bảo Huy (2011) đã áp du ̣ng ô mẫu trò n phân tầng để xây dựng hướ ng đo tính carbon rừ ng có sự tham gia củ a cô ̣ng đồ ng trong khu vực thí điểm củ a chương trình UN-REDD Viê ̣t Nam ở tỉnh Lâm Đồ ng.

Hình 0.2: Ô mẫu tròn phân tầng theo cấ p kính á p du ̣ng ở Hoa Kỳ (Pearson và cô ̣ng sự, 2007)

ii) Số lượng ô mẫu cần thiết vớ i độ tin cậy và theo một sai số cho trướ c: Phương pháp rú t mẫu về cơ bản như là điều tra tài nguyên gỗ, số lươ ̣ng ô mẫu đươ ̣c xác đi ̣nh theo hai phương pháp chính: i) Tính số lươ ̣ng ô mẫu cho từ ng tra ̣ng thái, khố i trữ lươ ̣ng, sinh khố i dựa vào sai số cho trướ c thườ ng từ 10 – 20% và mứ c tin

câ ̣y 95%; ii) Tính lươ ̣ng số ô mẫu chung cho các tra ̣ng thái dựa vào sai tiêu chuẩn, diê ̣n tích và sai số cho trướ c, đô ̣ tin cây 75%; sau đó phân phố i số ô cho từ ng tra ̣ng thái tỷ lê ̣ theo diê ̣n tích và sai tiêu chuẩn có từ ng tra ̣ng thái (Pearson và cô ̣ng sự, 2007; Bảo Huy, 2010; Silva, 2010)

Viê ̣c rú t mẫu đo tính sinh khố i cho từ ng tra ̣ng thái, cấp sinh khố i rừ ng dựa vào các tài liê ̣u thố ng kê kinh điển, số ô mẫu tính cho từ ng tra ̣ng thái dựa vào sai tiêu chuẩn, số trung bình và mô ̣t sai số cho trướ c (thườ ng là 10%) 2

)

(0.3)

𝑛 = (𝑧∗𝜎 𝑒∗µ

Trong đó n: số ô mẫu cho mỗi tra ̣ng thái rừ ng, z: giá tri ̣ biến t trong phân bố chuẩn ở mứ c P = 0.95, σ: Sai tiêu chuẩn, μ: sinh khố i trung bình và e: sai số cho phép thườ ng là 10% (lấy giá tri ̣ là 0,10).

Một đợt điều tra rút mẫu ban đầu được tiến hành để ước tính sai tiêu chuẩn của sinh khố i trên mă ̣t đất hoă ̣c trữ lượng carbon của từng lớp trạng thái rừng và cung cấp cơ sở để tính toán số lượng ô mẫu cần thiết cho điều tra carbon rừng. Mỗi mô ̣t lớ p tra ̣ng thái, cấp sinh khố i cần rú t mẫu 10 – 15 ô ngẫu nhiên trong pha ̣m vi mô ̣t chủ rừ ng hoă ̣c vù ng sinh thái. Rú t mẫu ngẫu nhiên là quan tro ̣ng để bảo đảm phản ảnh đầy đủ các thay đổ i củ a tra ̣ng thái rừ ng (MacDicken, 1997).

Trườ ng hơ ̣p tính số ô mẫu sau đó phân phố i la ̣i cho các khố i tra ̣ng thái, cấp sinh khố i đươ ̣c đề nghi ̣ áp du ̣ng bở i Pearson và cô ̣ng sự (2007); Bhishma và cô ̣ng sự (2010); Bảo Huy (2011):

NiSi)

(0.4)

n =

(∑ N2E2

NiSi2

L i=1 L t2 +∑ i=1

Với: 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, đươ ̣c tính = trung bình chung sinh khối/carbon/ha * sai số tương đối (ví du ̣ 10% = 0,10); t = Giá trị thống kê của hàm phân bố t ở mức tin cậy 95%, t thường = 2 nếu kích thước mẫu chưa biết.

(0.5)

𝑛𝑖 = 𝑛.

𝑁𝑖.𝑆𝑖

𝑁𝑖.𝑆𝑖 𝐿 ∑ 𝑖=1

Với: ni = Số ô mẫu cần thiết cho trạng thái i; i = Chỉ số của trạng thái từ 1 đến L; n = Tổng số ô mẫu trong vùng điều tra; Ni = Số lượng ô mẫu tối đa của trạng thái i; Si = Sai tiêu chuẩn của trạng thái I; L = Tổng số trạng thái

Đây là cách tính ô mẫu có phân khố i và giú p cho viê ̣c cân đố i số ô mẫu theo tỷ lê ̣ diê ̣n tích và sai tiêu chuẩn củ a từ ng khố i tra ̣ng thái, phương pháp này thuâ ̣n tiê ̣n trong điều chỉnh viê ̣c phân chia tra ̣ng thái để đa ̣t đươ ̣c số ô mẫu tố i ưu và đô ̣ tin câ ̣y cần thiết

2.3.1.2 Thiết lập cá c mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon cây rừ ng (Allometric

Equations)

Với tầm quan trọng của các bể chứa carbon trong cây gỗ trên mă ̣t đất trong giám sát phát thải CO2 do suy thoái và mất rừ ng; trong thập niên qua nhiều tổ chức trên thế giới đã có các nghiên cứu liên quan đến sinh khối rừng và lượng carbon tích lũy trong các hệ sinh thái rừng để đưa ra phương pháp luận hoặc các đề xuất về thể chế chính sách trong việc bảo vệ các khu rừng nhiệt đới vì giá trị môi trường trong tình hình biến đổi khí hậu toàn cầu. Phương pháp nghiên cứ u chủ yếu là chă ̣t ha ̣ cây mẫu (destructive sampling) để xác đi ̣nh sinh khố i và lâ ̣p các mô hình ướ c tính sinh khố i củ a cây gỗ trên mă ̣t đất (allometric equations).

Từ năm 1997 Brown và cộng sự cũng đã bắt đầu nghiên cứu và tạo lập cơ sở dữ liệu phân bố carbon của các khu rừng nhiê ̣t đớ i, từ đây đã cung cấp cơ sở dữ liệu ban đầu về khả năng hấp thụ carbon của các khu rừng trong khu vực này trên cơ sở các hàm allometric. Về phương pháp nghiên cứu hấp thụ CO2 của hệ sinh thái rừng, MacDicken (1997) đã lập các mô hình quan hệ giữa sinh khối (biomass) với các nhân tố điều tra rừng như đường kính, chiều cao và mật độ để giám sát carbon hấp thụ trong lâm nghiệp và nông lâm kết hợp. Brown (1997), Chave và cô ̣ng sự (2004), Henry và cô ̣ng sự (2010), Dietz và cô ̣ng sự (2011) và nhiều tác giả khác đã xây dựng hướ ng dẫn lâ ̣p các mô hình allometric equations thông qua phương pháp chă ̣t ha ̣ cây (destructive sampling) vớ i thử nghiê ̣m nhiều biến số đô ̣c lâ ̣p khác nhau và phương pháp đánh giá sai số , đô ̣ tin câ ̣y củ a các mô hình này ở các kiểu rừ ng trong các vù ng sinh thái, khí hâ ̣u khác nhau trên thế giớ i.

Để ướ c tính sinh khố i trên mă ̣t đất, cần thiết lâ ̣p các hàm allometric equations y = f(xi); trong đó y là sinh khố i khô củ a thực vâ ̣t trên mă ̣t đất (AGB), xi: là các nhân tố điều tra cây rừ ng thông thườ ng dễ đo tính như đườ ng kính ngang ngực (DBH), chiều cao (H), diê ̣n tích tán lá (Ca), đườ ng kính tán lá (CD), khố i lươ ̣ng thể tích gỗ (Wood density).

Phương pháp chủ yếu để thiết lâ ̣p các mô hình này là chă ̣t ha ̣ cây rừ ng (destructive sampling) theo cấp kính, loài, khố i lươ ̣ng thể tích gỗ ở các vù ng sinh thái, kiểu rừ ng để thu thâ ̣p các số liê ̣u y và xi, từ đây lâ ̣p các mô hình toán theo các tiêu chuẩn thố ng kê và kiểm tra đô ̣ tin câ ̣y củ a mô hình. Trong đó sinh khố i cây rừ ng trên mă ̣t đất bao gồ m các bô ̣ phâ ̣n thân, lá, vỏ , cành; mỗi bô ̣ phâ ̣n đươ ̣c xác đi ̣nh sinh khố i tươi, lấy mẫu xác đi ̣nh tỷ lê ̣ sinh khố i khô. Để xác đi ̣nh sinh khố i khô, mẫu tươi đươ ̣c sấy ở nhiê ̣t đô ̣ 800 – 1050C cho đến khi không thay đổ i khố i lươ ̣ng (Silva (2011), thườ ng là 48 giờ . Khi đã có mô hình thì viê ̣c sử du ̣ng là đơn giản chỉ đo các nhân tố điều tra cây rừ ng là suy đươ ̣c sinh khố i khô củ a thực vâ ̣t trên mă ̣t đất, từ đây quy đổ i ra carbon và lươ ̣ng CO2 cây hấp thu ̣ hoă ̣c phát thải nếu rừ ng bi ̣ mất. Thông thườ ng các hàm allometric ướ c tính AGB thông qua các nhân tố đơn giản như DBH hoă ̣c H, tuy nhiên đố i vớ i rừ ng mưa nhiê ̣t đớ i, loài cây rất đa da ̣ng và mỗi loài có khả năng lưu giữ carbon khác nhau; nếu mô hình chỉ theo biến số kích thướ c cây thì thườ ng không đa ̣t 11

đô ̣ tin câ ̣y cao, trong khi đó khố i lươ ̣ng thể tích gỗ có thể phản ảnh khả năng lưu giữ carbon củ a các loài khác nhau theo đô ̣ tuổ i. Biến số khố i lươ ̣ng thể tích gỗ (WD) đươ ̣c IPCC (2006) đi ̣nh nghĩa là tỷ lê ̣ giữa sinh khố i khô vớ i thể tích gỗ tươi không có vỏ , đơn vi ̣ g/cm3 hoă ̣c tấn/m3. Henry và cô ̣ng sự (2010) khi lâ ̣p các hàm allometric equations cho rừ ng nhiê ̣t đớ i châu Phi đã đưa biến số WD vào: y = 0.03 DBH8.16E- 02CD0.03 + WD0.04 trong đó CD (Crown diameter) là đườ ng kính tán lá. Tác giả cũng cho thấy WD phu ̣ thuô ̣c vào điều kiê ̣n đi ̣a hình, dinh dưỡng đất, ngoài ra tác giả cũng cho thấy biến số CD dù ng trong mô hình ướ c tính sinh khố i tố t hơn là biến chiều cao đố i vớ i rừ ng nhiê ̣t đớ i châu Phi.

Viê ̣c lựa cho ̣n mô hình allometric equations vớ i các biến số tham gia khác nhau sẽ dẫn đến đô ̣ tin câ ̣y khác nhau (Chave, và cô ̣ng sự, 2004), nghiên cứ u ở Panama cho thấy ngoài biến số DBH, H, thì cũng cho thấy cần có biến số WD; cũng như vâ ̣y khi lâ ̣p mô hình cho rừ ng khô ̣p vù ng đất thấp Basuki và cô ̣ng sự (2009) cũng chỉ ra rằng khi biến số WD tham gia mô hình sẽ cho đô ̣ tin câ ̣y cao hơn. Biến số đườ ng kính tán (CD) hoă ̣c diê ̣n tích tán lá (Ca) cũng đươ ̣c đề câ ̣p để tăng đô ̣ tin câ ̣y củ a hàm ướ c tính sinh khố i (Dietz và cô ̣ng sự (2011), Henry và cô ̣ng sự. (2010), Johannes và cô ̣ng sự (2011)). Rất nhiều tác giả cho thấy mô hình hàm mũ (Power) tỏ ra thích hơ ̣p để lâ ̣p các hàm vớ i mô ̣t đến nhiều biến số : y = exp(a + b.ln(xi)). Pearson (2007) đã đề nghi ̣ sử du ̣ng hàm này cho các loài cây và kiểu rừ ng ở Hoa Kỳ. Mô ̣t số tác giả khác sử du ̣ng hàm parabol bâ ̣c 2 như Brown (1989, 1997), và Basuki và cô ̣ng sự (2009) khi lâ ̣p mô hình sinh khố i rừ ng khô ̣p đã so sánh các da ̣ng hàm củ a Brown (1989), Chave (2005) theo da ̣ng hàm parabol bâ ̣c cao, theo chỉ tiêu S% (biến đô ̣ng trung bình) kết quả cho thấy dù ng hàm mũ đổ i biến số ln(AGB) = a +b*ln(DBH) sẽ cho biến đô ̣ng nhỏ hơn, sát thực tế hơn và giảm sai số ướ c lươ ̣ng.

Để áp du ̣ng các mô hình allometric equations có biến số khố i lươ ̣ng thể tích gỗ (Wood Density – WD), thì IPCC (2006) dẫn theo Baker và cô ̣ng sự, 2004b; Barbosa and Fearnside, 2004; CTFT, 1989; Fearnside, 1997; Reyes và cô ̣ng sự, 1992 cũng đã đưa mô ̣t danh sách du ̣ng tro ̣ng gỗ khá phong phú các loài cây rừ ng nhiê ̣t đớ i, danh sách này có thể đươ ̣c tham khảo khi ứ ng du ̣ng trong các mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon cây gỗ ở Viê ̣t Nam khi chú ng ta chưa có đầy đủ dữ liê ̣u WD cho các loài cây gỗ.

Ở mô ̣t số quố c gia phát triển hầu hết các loài cây rừ ng đều đươ ̣c lâ ̣p các hàm allometric: Ở Hoa Kỳ Jenkins và cô ̣ng sự (2004) (dẫn theo Pearson, 2007) đã thiết lâ ̣p hơn 1.700 hàm allometric equations cho hơn 100 loài cây từ 177 nguồ n dữ liê ̣u, chủ yếu là ướ c tính sinh khố i khô từ DBH cây rừ ng.

Brown (1989 – 2001) đã tổ ng hơ ̣p các mô hình allometric equations đươ ̣c lâ ̣p cho khu vực nhiê ̣t đớ i trên thế giớ i bao gồ m rừ ng khô, rừ ng ẩm, rừ ng ngâ ̣p nướ c và rừ ng lá kim. Nguồ n dữ liê ̣u từ nhiều loài cây đươ ̣c chă ̣t ha ̣ từ 3 vù ng nhiê ̣t đớ i vớ i tổ ng 371 cây chă ̣t ha ̣ có đườ ng kính từ 5 – 148cm.

Đối vớ i rừ ng nhiê ̣t đớ i khô (Dry Forest): Có lươ ̣ng mưa bình quân năm thấp hơn 1.500mm, kiểu rừ ng này tương đồ ng vớ i rừ ng nử a ru ̣ng lá – ru ̣ng lá như rừ ng khô ̣p ở Viê ̣t Nam, mô hình allometric equation

AGB (kg/cây) = exp(- 1.996 + 2.320 *ln(DBH(cm)), DBH = 5 – 40cm, n = 28

(0.6)

cây, R2 = 0.89, (Brown và cô ̣ng sự, 1989) cho rừ ng khô ở Ấ n Đô ̣

AGB (kg/cây) = 10^(- 0.535 + log(BA(cm2/cây)), DBH = 3 – 30cm, n = 191

(0.7)

cây, R2 = 0.94. (Martinez và cô ̣ng sự (1992) cho rừ ng khô ở Mexico.

AGB = 34.4703 - 8.0671*DBH + 0.6589*DBH2, R2 = 0.67; Brown và cô ̣ng sự

(1989)

(0.8)

Đối rừ ng nhiê ̣t đớ i ẩm (Moist Forest): Nằ m trong biên đô ̣ lươ ̣ng mưa trung bình năm từ 1.500 – 4.000mm, vớ i mô ̣t mù a khô; tương đồ ng vớ i rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh nú i thấp củ a Viê ̣t Nam, hàm allometric equations:

AGB (kg/cây) = 42.690 – 12.800*DBH + 1.242*DBH2, R2 = 0.84; (0.9)

AGB (kg/cây) = exp(- 2.134 + 2.530 *ln(DBH)), DBH = 5 – 148cm, n = 170

cây, R2 = 0.97

(0.10)

(0.12)

(0.14)

AGB (kg/cây) = 38.4908 - 11.7883*DBH + 1.1926*DBH2, R2 = 0.78 (0.11) AGB (kg/cây) = exp(-3.1141 + 0.9719*ln( DBH2H)); R2 = 0.97 AGB (kg/cây) = exp(-2.4090 + 0.9522 ln( DBH2H*WD)); R2 = 0.99 (0.13) H = exp(1.0710 + 0.5677*ln(DBH)); R2 = 0.61 Các hàm trên dựa vào nguồ n dữ liê ̣u củ a Gillespie và điều chỉnh hàm bở i Brown

và cô ̣ng sự (1989), trong WD là khố i lươ ̣ng thể tích gỗ, đơn vi ̣ tấn/m3.

Đối vớ i rừ ng nhiê ̣t đớ i ướ t (Wet Forest): Lươ ̣ng mưa bình quân năm trên 4.000mm, không có mù a khô, kiểu này tương đồ ng vớ i các khu rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh nú i cao hoă ̣c vĩ đô ̣ cao ở Viê ̣t Nam, mô hình:

AGB (kg/cây) = 21.297 - 6.953*DBH +0.740*DBH2, DBH = 4 – 112cm, n =

(0.15)

169 cây, R2 = 0.92 (Brown và Iverson (1992)).

Đối vớ i rừ ng lá kim khu vực nhiê ̣t đớ i: Rất ít dữ liê ̣u và mô hình cho rừ ng lá kim vù ng nhiê ̣t đớ i. Hiê ̣n ta ̣i có mô ̣t số hàm đươ ̣c xây dựng cho kiểu rừ ng này dựa vào nguồ n dữ liê ̣u củ a rừ ng thông ở đông nam Hoa Kỳ, Ấ n Đô ̣ và Puerto Rico. Mô ̣t số loài thông đươ ̣c nhâ ̣p chung dữ liê ̣u để thiết lâ ̣p hàm ướ c tính sinh khố i cho kiểu rừ ng này vù ng nhiê ̣t đớ i:

AGB (kg/cây) = exp(-1.170+2.119*ln(DBH)); DBH = 2 - 52 cm; n = 63 cây;

R2=0.98 (dẫn theo Brown,1989)

(0.16)

Các mô hình cho rừ ng nhiê ̣t đớ i trên thế giớ i nó i trên đươ ̣c lâ ̣p vớ i nguồ n dữ liê ̣u chưa đươ ̣c nhiều và không đươ ̣c thu thâ ̣p trên lãnh thổ Viê ̣t Nam và chưa đánh giá

đươ ̣c sự thích hơ ̣p và đô ̣ tin câ ̣y vớ i rừ ng nhiê ̣t đớ i Viê ̣t Nam để ướ c tính sinh khố i và carbon rừ ng cho chương trình UN- REDD Viê ̣t Nam. Ketterings và cô ̣ng sự (2001) cũng nhâ ̣n xét rằ ng đố i vớ i các hàm củ a Brown (1989) chỉ từ nguồ n 168 cây thu thâ ̣p số liê ̣u sinh khố i thì chưa đa ̣i diê ̣n đươ ̣c sự đa da ̣ng các loài cây cũng như các kiểu rừ ng ở vù ng ẩm nhiê ̣t đớ i.

Đến năm 2005, Chave và cô ̣ng sự đã tổ ng hơ ̣p 27 nguồ n dữ liê ̣u cây chă ̣t ha ̣, đo tính sinh khố i trên mă ̣t đất đã đươ ̣c xuất bản hoă ̣c chưa xuất bản từ rừ ng nhiê ̣t đớ i ở 3 châu lu ̣c là Châu Mỹ, Châu Á và Châu Đa ̣i Dương, vớ i tổ ng số 2410 cây có DBH≥5cm để lâ ̣p các mô hình allometric equations cho rừ ng nhiê ̣t đớ i. Các tác giả đã lựa cho ̣n đươ ̣c các mô hình tố t nhất cho các kiểu rừ ng nhiê ̣t đớ i:

Rừ ng khô nhiê ̣t đớ i:

(0.17)

(0.18)

Rừ ng ẩm nhiê ̣t đớ i:

(0.19)

(0.20)

Rừ ng ẩm ngập mặn nhiê ̣t đớ i:

(0.21)

(0.22)

Rừ ng ướ t nhiê ̣t đớ i:

(0.23)

(0.24)

Trong đó : AGB: sinh khố i khô củ a cây, kg; D: DBH, cm, H: chiều cao, m; ρ:

khố i lươ ̣ng thể tích gỗ, g/cm3.

Chave đã công phu trong thu thâ ̣p dữ liê ̣u thô vù ng nhiê ̣t đớ i để đưa ra các mô hình cho từ ng kiểu rừ ng, tuy nhiên dữ liê ̣u thu thâ ̣p cũng chưa có đa ̣i diê ̣n ở Viê ̣t Nam, do đó các mô hình này cần có kiểm tra đô ̣ tin câ ̣y và mức chính xác.

Riêng ở Viê ̣t Nam, cho đến nay chưa có nghiên cứu đầy đủ và hoàn chỉnh về xác định sinh khối (biomass) và carbon tích lũy trong các hệ sinh thái rừng tự nhiên ở Việt Nam cũng như công nghệ giám sát để làm cơ sở tham gia chương trình REDD+. Về sinh khối rừng được Nguyễn Ngọc Lung (1989) nghiên cứu đầu tiên cho rừng thông thuộc tỉnh Lâm đồng; đã đưa ra phương pháp mô hình hóa sinh khối rừng dựa vào các chỉ tiêu điều tra, giám sát rừng. Nghiên cứu hấp thụ CO2 của rừng chủ yếu tập trung vào các loài cây rừng trồng để tham gia vào Cơ chế phát triển sạch (CDM). Ngô Đình Quế (2007) đã xác định lượng carbon tích lũy trong các khu rừng trồng các loài keo tai tượng, keo lá tràm, keo lai, thông 3 lá, thông mã vĩ, thông nhựa và bạch đàn. Võ Đại Hải (2009) nghiên cứu hấp thụ CO2 của rừng trồng bạch đàn Urophylla. Vũ Tấn Phương (2006), đã có nghiên cứu xác định trữ lượng carbon của thảm tươi, cây bụi, tương ứng với trạng thái IA, IB theo hệ thống phân loại trạng thái rừng Việt Nam, để làm cơ sở xây đựng đường carbon cơ sở trong các dự án trồng rừng CDM. Như vâ ̣y ở Viê ̣t Nam mô ̣t số loài cây trồ ng rừ ng chính đã đươ ̣c thiết lâ ̣p các hàm ướ c tính sinh khố i trên mă ̣t đất.

Bảo Huy và Pha ̣m Tuấn Anh (2008) với tài trợ của Tổ chức Nông Lâm kết hợp thế giới (ICRAF) đã có nghiên cứu thăm dò ban đầu về dự báo khả năng hấp thụ CO2 của rừng lá rộng thường xanh ở Tây Nguyên. Kết quả đã xây dựng được phương pháp nghiên cứu, phân tích hàm lượng carbon trên mặt đất rừng bao gồm trong thân, vỏ, lá, cành của cây gỗ và cho lâm phần; đã đưa ra phương pháp dự báo lượng CO2 hấp thụ cho cây rừng và trên lâm phần rừng tự nhiên. Trên cơ sở đó, năm 2009 đã phát triển phương pháp nghiên cứu các bể chứa carbon trong các hệ sinh thái rừng ở Việt Nam (Bảo Huy, 2009). Ngoài ra đố i vớ i mô hình nông lâm kết hơ ̣p ví du ̣ bờ i lờ i đỏ – sắ n ở Tây Nguyên, Bảo Huy (2012) cũng đã xây dựng phương pháp ướ c tính carbon tích lũy trong cây gỗ củ a mô hình.

Sai số và đô ̣ tin câ ̣y củ a các mô hình allometric equations đươ ̣c đă ̣c biê ̣t quan tâm, vì từ các mô hình này, sinh khố i và CO2 hấp thu ̣ và phát thải đươ ̣c ướ c tính trên diê ̣n rô ̣ng. Chave và cô ̣ng sự (2004), Brown (1989) đã chỉ ra các nguồ n dẫn đến làm cho các mô hình có sai số lớ n như đo cây không chính xác; lựa cho ̣n mô hình toán không phù hơ ̣p; kích thướ c củ a ô mẫu nghiên cứ u không phù hơ ̣p và sự phân bố củ a các ô mẫu trong cảnh quan, tra ̣ng thái rừ ng; thiếu số liê ̣u cây lớ n hoă ̣c cây nhỏ ; đô ̣ rô ̣ng củ a cấp kính và viê ̣c lựa cho ̣n cây mẫu trung bình trong từ ng cấp kính. Ngoài ra để đánh giá đô ̣ tin câ ̣y củ a các mô hình ướ c tính sinh khố i, không nên chỉ đánh giá trên cây cá thể mà nên đánh giá sai số củ a nó khi ướ c tính sinh khố i/carbon trên lâm phần thông qua phân bố số cây theo cấp kính (Ketterings, 2001).

Tiêu chuẩn thố ng kê để lựa cho ̣n hàm phù hơ ̣p cũng là mô ̣t vấn đề quan tro ̣ng để đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y cao trong ướ c lươ ̣ng sinh khố i, carbon. Ngoài các tiêu chuẩn thố ng kê kinh điển phổ biến để lựa cho ̣n hàm tố i ưu như R2 cao nhất và các tham số gắn biến số tồ n ta ̣i ở mứ c P < 0.05, thì cần sử du ̣ng các tiêu chuẩn thố ng kê khác để bảo đảm mô hình tiếp câ ̣n gần nhất vớ i dữ liê ̣u thực tế, các tiêu chuẩn khác đươ ̣c Chave (2005), Basuki và cô ̣ng sự (2009) đề nghi ̣ sử du ̣ng là:

AIC (Akaike Information Criterion) khi cần lựa cho ̣n bao nhiêu biến số ảnh

hưở ng, hoă ̣c các hàm khác nhau, AIC sẽ chỉ ra số biến số ảnh hưở ng và hàm tố t nhất:

(0.25)

AIC = n*ln(RSS/n) + 2K Mô hình tố i ưu vớ i các biến số thích hơ ̣p khi giá tri ̣ đa ̣i số củ a AIC là bé nhất. Trong đó n: số mẫu, RSS (the residual sums of squares): tổ ng bình phương phần dư, K: số tham số củ a mô hình bao gồ m tham số sai số ướ c lươ ̣ng, ví du ̣ mô hình y = a +bx, thì K = 3.

Biến đô ̣ng trung bình S% để đánh giá mứ c đô ̣ sai lê ̣ch, biến đô ̣ng trung bình củ a

giá tri ̣ ướ c lươ ̣ng qua mô hình vớ i thực tế quan sát:

100

∑ Yilt− Yi

(0.26)

𝑆% =

𝑛 𝑖=1

𝑛

S%: Biến đô ̣ng trung bình % củ a giá tri ̣ sinh khố i/carbon ướ c tính qua hàm so vớ i giá tri ̣ thực. S% càng nhỏ thì mô hình càng bám sát giá tri ̣ thực. Trong đó : Yilt: Giá tri ̣ dự báo qua mô hình; Yi: Giá tri ̣ thực củ a sinh khố i, carbon, n: Số cây quan sát. Đố i vớ i các mô hình ướ c tính sinh khố i rừ ng nhiê ̣t đớ i theo da ̣ng hàm parabol củ a Brown (1997) cho S% = 43% - 107%, củ a Chave (2005) thì S% = 52% - 94%. Trong khi đó nếu sử du ̣ng hàm mũ đươ ̣c logarit sẽ giảm đươ ̣c biến đô ̣ng này đáng kể như Basuki và cô ̣ng sự (2009) thực hiê ̣n ở rừ ng khô ̣p, S% giảm xuố ng cò n 26 – 30% chung cho các loài.

CF (Correction factor): CF = exp(RSE2/2), CF luôn lớ n hơn 1. Trong đó RSE: (Residual standard error) sai tiêu chuẩn củ a phần dư. Khi RSE càng lớ n thì CF càng lớ n, có nghĩa mô hình càng có đô ̣ tin câ ̣y thấp. Mô hình tố t khi CF càng tiến dần đến 1.

2.3.1.3 Ướ c tính sinh khố i, carbon trên mă ̣t đấ t củ a lâm phần

Về nguyên tắc trên cơ sở các hàm allometric equations có thể ướ c tính carbon cho cây rừ ng theo cấp kính, từ đây vớ i số liê ̣u rú t mẫu theo ô tiêu chuẩn sẽ suy đươ ̣c sinh khố i và carbon củ a lâm phần phần trên mă ̣t đất. Trên thế giớ i chưa thấy có nghiên cứ u lâ ̣p mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon lâm phần.

Brown (1989) đã chỉ ra giá tri ̣ sinh khố i lâm phần/ha củ a các quố c gia Châu Á (Bangladesh, Cambodia, India, Malaysia, Myanmar, Phillipines, Sri Lanka) nhưng rất tiếc không có Viê ̣t Nam. Số liê ̣u này cho thấy sinh khố i /ha rất biến đô ̣ng (từ 10 – 470 tấn sinh khố i khô/ha) tù y theo kiểu rừ ng khô, ẩm, hay ướ t và rừ ng chưa bi ̣ tác đô ̣ng hoă ̣c đã bi ̣ tác đô ̣ng.

Bảo Huy và Pha ̣m Tuấn Anh (2008) đố i vớ i rừ ng tự nhiên lá rô ̣ng ở Tây Nguyên đã bướ c đầu lâ ̣p mô hình ướ c tính tổ ng lươ ̣ng carbon trên mă ̣t đất củ a cây rừ ng (TAGTC) vớ i nhân tố lâm phần là tổ ng tiết diê ̣n ngang (BA).

Đố i vớ i lâm phần chủ yếu theo IPCC (2006) để chuyển đổ i từ trữ lươ ̣ng gỗ sang sinh khố i thông qua hê ̣ số chuyển đổ i (Biomass conversion and expansion factors (BCEF)); từ trữ lươ ̣ng rừ ng GSL(m3) chuyển sang sinh khố i củ a cây trên mă ̣t đất TAGTB (tấn), vớ i BCEF = TAGTB(tấn)/GSL(m3), suy ra TAGTB = BCEF*GSL. Hê ̣ số BCEF biến đô ̣ng từ 9.0 xuố ng 1.3 ứ ng vớ i GSL từ < 10m3 lên đến > 200m3. IPCC (2006) cũng cho thấy tăng trưở ng sinh khố i trên mă ̣t đất rừ ng mưa nhiê ̣t đớ i ở châu Á biến đô ̣ng từ 3.4 – 13.0 tấn/ha/năm. Đố i vớ i quố c gia áp du ̣ng Tier 1 thì IPCC (2006) cũng chỉ ra giá tri ̣ bình quân củ a TAGTB đố i rừ ng mưa nhiê ̣t đớ i là: Rừ ng mưa 300 tấn/ha, rừ ng ẩm nử a ru ̣ng lá 180 tấn/ha, rừ ng khô 130 tấn/ha, rừ ng cây bu ̣i 70 tấn/ha và rừ ng nú i cao là 140 tấn/ha; ứ ng vớ i tăng trưở ng từ 1- 7 tấn/ha/năm.

Mô ̣t số tác giả khác đi theo hướ ng lâ ̣p mô hình quan hê ̣ chuyển đổ i giữa BCEF = f(GSL) như Schroeder và cô ̣ng sự (1997) và Brown (1999) dẫn theo Pearson (2007): BCEF = exp(1.912 – 0.344.ln(GSL)) từ đây suy ra sinh khố i lâm phần trên mă ̣t đất TAGTB = GSL*BCEFcho rừ ng gỗ cứ ng ở miền đông Hoa Kỳ.

2.3.2 Ước tính sinh khố i và carbon thực vâ ̣t phần dướ i mă ̣t đấ t (Below ground

biomass – BGB)

Sinh khố i dướ i mă ̣t đất củ a thực vâ ̣t, đă ̣c biê ̣t là cây gỗ rất khó nghiên cứ u, lý do là viê ̣c đào rễ để cân sinh khố i là mô ̣t viê ̣c làm tố n kém và khó thực hiê ̣n đố i vớ i các cây gỗ có kích thướ c lớ n, rễ sâu, lan rô ̣ng. Nghiên cứ u lâ ̣p mô hình allometric equations cho phần rễ cây gỗ do vâ ̣y rất ha ̣n chế, chủ yếu sử du ̣ng hê ̣ số chuyển đổ i từ phần trên mă ̣t đất ra phần dướ i mă ̣t đất.

Hê ̣ số chuyển đổ i từ sinh khố i trên mă ̣t đất (AGB) sang sinh khố i dướ i mă ̣t đất (BGB) củ a thực vâ ̣t (R) (IPCC, 2006): Vì lý do đo tính sinh khố i dướ i mă ̣t đất là khó khăn, do đó IPCC đã dẫn mô ̣t số kết quả nghiên cứ u để đưa ra hê ̣ số chuyển đổ i R từ AGB sang BGB: BGB = R*AGB. Hê ̣ số R đố i vớ i rừ ng mưa nhiê ̣t đớ i là 0.37 (IPCC, 2006 dẫn theo Fittkau and Klinge, 1973); đố i vớ i rừ ng nử a ru ̣ng lá ẩm nhiê ̣t đớ i nếu ABG < 125 tấn/ha thì R = 0.20 (biến đô ̣ng 0.09 – 0.25), vớ i AGB ≥ 125 tấn/ha thì R = 0.24 (biến đô ̣ng 0.22 – 0.33). Dietz và cô ̣ng sự (2011) cũng cho thấy tỷ lê ̣ BGB/AGB rất biến đô ̣ng theo đườ ng kính cây rừ ng. Trong khi đó theo MacDicken (1997) thì R = 0.2 (BGB = 20%*AGB) .

Mô ̣t số tác giả đã lâ ̣p mô hình ướ c tính sinh khố i rễ cây gỗ dướ i mă ̣t đất củ a lâm phần thông qua sinh khố i lâm phần trên mă ̣t đất, đố i vớ i rừ ng nhiê ̣t đớ i Cairns và cô ̣ng sự, (1997) (dẫn theo Pearson, 2007) đã chỉ ra mô hình: TBGTB = exp(- 1.0587 + 0.8836*ln(TAGTB) vớ i dung lươ ̣ng quan sát n = 151 và hê ̣ số xác đi ̣nh R2 = 0.84.

2.3.3 Ước tính sinh khố i gỗ chết (Dead Wood – DW)

Harmon và cô ̣ng sự (1993) (dẫn theo Pearson, 2007) đi ̣nh nghĩa gỗ chết (dead wood) bao gồ m sinh khố i củ a cây đã chết hoă ̣c nằ m hoă ̣c cò n đứ ng, và theo IPCC (2006) gỗ chết đươ ̣c đo tính có đườ ng kính > 10cm. Viê ̣c ướ c tính sinh khố i khô gỗ chết có thể tiến hành bằng cách cân khố i lươ ̣ng tươi củ a cây chết nằm và đo tính thể tích cây chết đứ ng; lấy mẫu xác đi ̣nh khố i lươ ̣ng khô, khố i lươ ̣ng thể tích gỗ(g/cm3), từ đó suy ra sinh khố i khô và carbon theo hê ̣ số chuyển đổ i. Viê ̣c đo tính này cần tiến hành trên các ô mẫu để quy đổ i ra sinh khố i và carbon lâm phần cho phần gỗ chết.

2.3.4 Ước tính sinh khố i, carbon trong thả m mu ̣c (Litter)

IPCC (2006) đi ̣nh nghĩa thảm mu ̣c (litter) là bao gồ m tất cả sinh khố i không số ng vớ i kích thướ c lớ n hơn sinh khố i trong đất hữu cơ (đề nghi ̣ là 2mm) và nhỏ hơn đườ ng kính xác đi ̣nh gỗ chết (10cm), nằ m trên bề mă ̣t đất rừ ng. Viê ̣c ướ c tính sinh khố i thảm mu ̣c chủ yếu dựa vào cân khố i lươ ̣ng trong các ô mẫu phu ̣ nhỏ , lấy mẫu sấy khô xác đi ̣nh sinh khố i khô, từ đây suy ra carbon theo hê ̣ số CF (Bhishma và cô ̣ng sự, (2010); Silva và cô ̣ng sự, (2010))

Hầu hết các nghiên cứ u về hấp thu ̣ CO2 củ a thực vâ ̣t trên mă ̣t đất, trong rễ, cây chết, thảm mu ̣c trong nướ c và trên thế giớ i đều dừ ng la ̣i ở ướ c tính sinh khố i, từ đó chuyển sang carbon đươ ̣c sử du ̣ng theo hê ̣ số chuyển đổ i (CF - Carbon Fraction) củ a IPCC (2006). IPCC đã đưa ra hê ̣ số chuyển đổ i CF như sau: Đố i vớ i tất cả thực vâ ̣t trên mă ̣t đất rừ ng nhiê ̣t đớ i hê ̣ số này là 0.44 đến 0.49, trung bình là 0.47 (IPCC, 2006 dẫn theo Andreae and Merlet, 2001; Chambers và cô ̣ng sự, 2001; McGroddy và cô ̣ng sự, 2004; Lasco and Pulhin, 2003); riêng vớ i cây thân gỗ có hê ̣ số là 0.49, trong đó chia ra vớ i DBH < 10cm là 0.46 và DBH ≥ 10cm là 0.49 (IPCC, 2006 dẫn theo Hughes và cô ̣ng sự, 2000). Có nghĩa là từ phần sinh khố i tính toán sang carbon bằng cách nhân vớ i hê ̣ số CF (Pearson, 2007); hoă ̣c mô ̣t số tác giả đề nghi ̣ đơn giản hơn là carbon = 50% sinh khố i; từ đây lươ ̣ng hấp thu ̣ hoă ̣c phát thải CO2 = 3.67C (dẫn theo Bhishma và cô ̣ng sự (2010)).

2.3.5 Ước tính lươ ̣ng carbon hữu cơ trong đấ t (Soil Ogranic Carbon – SOC)

Đất lưu giữ carbon ở hai da ̣ng trong hữu cơ và không hữu cơ, đố i vớ i giám sát bể chứ a carbon trong đất, IPCC (2006) đề nghi ̣ chủ yếu là carbon hữu cơ trong đất (SOC). Carbon hữu cơ trong đất đươ ̣c xác đi ̣nh đến độ sâu quy định tù y lựa chọn ở mỗi quốc gia và áp dụng thống nhất thông qua các chuỗi thời gian giám sát, thườ ng là 30cm – 50cm. Carbon hữu cơ trong đất nằ m trong rễ sống và chết trong đất có đườ ng kính nhỏ hơn 2mm (hoặc có giá trị được lựa chọn bởi từ ng nước như là đường kính giới hạn cho sinh khối dưới mặt đất). Viê ̣c xác đi ̣nh SOC dựa trên cơ sở lấy mẫu đất để xác đi ̣nh dung tro ̣ng đất (ρ) (tro ̣ng lươ ̣ng khô/thể tích đất ướ t – g/cm3), phân tích hàm lươ ̣ng %C trong đất; carbon trong đất/ha đươ ̣c tính theo Pearson và cô ̣ng sự (2007); IPCC (2006) vớ i đô ̣ sâu tầng đất thườ ng là d = 30cm.

= ρ (g/cm3) * d(cm) * %C *100

(0.27)

SOC(t/ha) Để xác đi ̣nh dung tro ̣ng đất, mẫu đất đã đươ ̣c xác đi ̣nh thể tích qua ố ng dung tro ̣ng, đươ ̣c sấy khô ở 1050C trong 48 giờ để xác đi ̣nh khố i lươ ̣ng đất khô. Phương pháp phân tích carbon hữu cơ trong đất khô tố t nhất theo Pearson và cô ̣ng sự (2007) là LECO RC-412 multicarbon analyzer, Nelson và Sommers (1996) dẫn theo Silva (2010) là LECO CHN-2000 hoă ̣c tương đương; nhưng phương pháp Walkley-Back la ̣i thườ ng đươ ̣c sử du ̣ng.

2.4 Viễn thá m và GIS trong giá m sá t thay đổ i sử du ̣ng rừ ng (Activity

Data) và bể chứ a carbon

2.4.1 Viễn thá m trong phân loa ̣i rừ ng, giá m sá t thay đổ i diê ̣n tích rừ ng và bể

chứ a carbon rừ ng Ả nh viễn thám đươ ̣c sử du ̣ng trong giám sát sinh khố i và carbon là cần thiết, trướ c hết để phân loa ̣i rừ ng, để điều tra trữ lươ ̣ng carbon theo khố i. Điều này có nhiều phương pháp khác nhau tù y vào viê ̣c lựa cho ̣n ứ ng du ̣ng cũng như phần mềm và loa ̣i ảnh có sẵn (Silva, 2010). Các phương pháp phổ biến đươ ̣c sử du ̣ng là phân loa ̣i phi giám đi ̣nh và có giám đi ̣nh, và đánh giá đô ̣ tin câ ̣y để phân chia khố i tra ̣ng thái rừ ng phu ̣c vu ̣ theo dõi carbon. Ngoài ra trong chương trình REDD+, mô ̣t vấn đề đă ̣t ra là quản lý giám sát nguy cơ mất rừ ng, vì vâ ̣y thườ ng nghiên cứ u mố i quan hê ̣ giữa diê ̣n tích rừ ng vớ i các nhân tố ảnh hưở ng như đườ ng giao thông, sông suố i, khu dân cư, đô ̣ cao, dố c, … và ứ ng du ̣ng công nghê ̣ viễn thám và để lâ ̣p bản đồ nguy cơ. Phần mềm GEOMOD đươ ̣c đã đươ ̣c phát triển để đáp ứ ng nhu cầu này (Silva, 2010).

Về ứng dụng ảnh viễn thám trong giám sát hấp thụ carbon rừng cũng được coi như là một công cụ hữu hiệu. ICRAF (2007) giám sát thay đổi sử dụng đất rừng và lượng carbon tích lũy thông qua kết hợp điều tra mặt đất và ảnh viễn thám. Công nghệ viễn thám vì vậy rất cần thiết trong giám sát lượng carbon tích lũy hoă ̣c phát thải do mất rừ ng, tuy nhiên cần nghiên cứu để đưa ra ứng dụng có đô ̣ tin câ ̣y là nhu cầu đang đă ̣t ra cho chương trình REDD+.

2.4.1.1 Một số ả nh viễn thá m ứ ng dụng trong quả n lý tà i nguyên rừ ng và nghiên

cứ u giá m sá t carbon rừ ng

Viễn thám (Remote Sensing – RS) là sự thu thập và phân tích thông tin về một đối tượng mà không có sự tiếp xúc trực tiếp đến đối tượng. Đây là là phương pháp sử dụng bức xạ điện từ như một phương tiện để điều tra và đo đạc những đặc tính của đối tượng (Lillesand và Kiefer, 1994). Nó là một nguồn thông tin giá trị trong vài thập kỷ qua và sẽ là nguồn thông tin ngày càng quan trọng trong tương lai (Franklin, 2001), Curran (1987). Trong tiếp cận công nghệ viễn thám, mục đích là áp dụng kiến thức về những gì đã biết để giải quyết những vấn đề cụ thể (Franklin, 2001).

Ả nh viễn thám đã đươ ̣c phát triển đươ ̣c sử du ̣ng rất ma ̣nh ở Hoa Kỳ, có các loa ̣i ảnh đô ̣ phân giải trung bình như Landsat phân giải 30m, thờ i gian bay chu ̣p 16 – 17

ngày; đến ảnh có đô ̣ phân giải siêu cao như IKONOS phân giải 1-4m và QuickBird phân giải đến 0.6 – 3m và thờ i gian bay chu ̣p lă ̣p la ̣i rất ngắn 1-5 ngày (Pearson và cô ̣ng sự 2007). Vớ i các ảnh có đô ̣ phân giải cao thì dễ dàng phân loa ̣i các đố i tươ ̣ng đồ ng nhất, và đă ̣c biê ̣t là thờ i gian chu ̣p ảnh lă ̣p la ̣i rất ngắn, ví du ̣ ảnh Quickbird chỉ trong 1-4 ngày, do đó có thể giám sát thay đổ i diê ̣n tích, trữ lươ ̣ng rừ ng, carbon rừ ng thường xuyên, tuy nhiên những ảnh này hiê ̣n có giá thành rất cao do đó rất khó tiếp câ ̣n ở Viê ̣t Nam.

Cho đến nay trên thế giớ i có rất nhiều dữ liệu viễn thám được sử dụng trong các hoạt động lâm nghiệp. Tùy theo mức độ chi tiết, phân giải, nguồn lực cũng mu ̣c tiêu sử du ̣ng và yêu cầu độ chính xác để cho ̣n lựa loa ̣i ảnh. Có thể liệt kê một số ảnh phổ biến với các đặc điểm chính như sau:

• Ảnh vệ tinh MODIS:

Dữ liệu ảnh MODIS với số kênh phổ là 36 kênh, ở dạng 12 bit, độ phân giải không gian là 250m, 500m và 1.000 m. MODIS có chu kỳ chụp lại cao và trong một ngày đêm có thể thu nhận được 2 ảnh ban ngày và 2 ảnh ban đêm đối với mọi vùng trên trái đất. Nó có đặc tính chụp phủ vùng rộng lớn (2.230 km), độ phân giải cao cộng với nhiều kênh thiết kế chuyên đề và tính hiệu chỉnh ảnh hưởng khí quyển đã làm tăng khả năng sử dụng ảnh MODIS trong nghiên cứu những vùng nhiệt đới nhiều mây.

• Ảnh vệ tinh NOAA:

Vệ tinh NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) chuyển động trong quỹ đạo đồng bộ với mặt trời và chu kỳ lặp lại là 101,4 phút, với góc nghiêng của mặt phẳng quỹ đạo so với mặt phẳng xích đạo là 98.70. Đây là một trong những vệ tinh của Mỹ. Bộ cảm đặt trên vệ tinh NOAA thích hợp với quan sát Trái đất với độ phân giải bức xạ rất cao.

• Ảnh vệ tinh LANDSAT:

Vệ tinh LANDSAT là vệ tinh tài nguyên của Mỹ, do cơ quan hàng không và Vũ trụ NASA (Nationnal Aeronautics and Space Administration) quản lý. Nó được thiết kế đầu tiên như là thử nghiệm kiểm tra và đến nay đã có 7 thế hệ LANDSAT được nghiên cứu phát triển với số lượng kênh phổ và độ phân giải khác nhau. Ảnh LANDSAT ETM+ ghi phổ trên 8 kênh ở các bước sóng giống như của ảnh Landsat TM, điều khác biệt là ở LANDSAT ETM+, kênh hồng ngoại nhiệt (Thermal) có độ phân giải cao hơn 60m x 60m (LANDSAT TM: 120m x 120m) và có thêm kênh toàn sắc (Pan) với độ phân giải là 15m x 15m (LANDSAT TM: 30m x 30m). Dữ liệu của vệ tinh LANDSAT được sử dụng rộng rãi trên toàn thế giới như thành lập bản đồ thảm phủ, bản đồ sử dụng đất, bản đồ đất, đặc biệt là trong giám sát tài nguyên rừng và môi trường. Sự thành công của LANDSAT là nhờ vào việc kết hợp nhiều kênh phổ để quan sát mặt đất.

• Ảnh vệ tinh ASTER:

Ảnh vệ tinh ASTER được thu từ bộ cảm ASTER trên vệ tinh Terra, có độ trùm phủ giống như ảnh vệ tinh SPOT là 60 km x 60km. Bộ cảm ASTER được cấu thành từ 3 phụ hệ riêng rẽ, mỗi hệ phụ hoạt động trên một hệ quang riêng biệt. Với 14 kênh phổ, trong đó có 3 kênh trong dải sóng nhìn thấy và hồng ngoại gần (VNIR) với độ phân giải 15m, 6 kênh trong dải sóng hồng ngoại sóng ngắn (SWIR) với độ phân giải 30m và 5 kênh trong dải sóng hồng ngoại nhiệt (TIR) với độ phân giải 60m. Đồng thời bộ cảm ASTER luôn thu nhận ảnh lập thể dọc tuyến (Along track) nên việc xây dựng mô hình DEM ở đây là rất tốt. Các ứng dụng chính của ảnh ASTER là quan sát đất liền, biển, mặt tuyết, quá trình mây; nghiên cứu về động lực và cấu trúc của thực vật; nghiên cứu về cân bằng phóng xạ của khí quyển, mây, sự mở rộng và đặc tính tầng đối lưu; xác định nồng độ và biến động của các khí nhà kính; nghiên cứu về núi lửa và các quá trình bề mặt của trái đất.

• Ảnh vệ tinh SPOT:

Ảnh vệ tinh SPOT (Systeme Pous I’ Observation de la Terre) được cơ quan hàng không Pháp chế tạo và phát triển. Vệ tinh đầu tiên là SPOT-1 được phóng lên quỹ đạo năm 1986, tiếp theo là các vệ tinh SPOT-2, SPOT-3, SPOT-4, SPOT-5 lần lượt vào các năm 1990, 1993, 1998 và 2002 được đưa vào hoạt động. Các bộ cảm của vệ tinh SPOT bao gồm: HRV (High Resolution Visible) sử dụng cho SPOT – 1, 2, 3; HRV (High Resolution Visible) và HRVIR (High Resolution Visible and Middle Infrared) sử dụng cho SPOT-4 và HRG (High Resolution Geometic) sử dụng cho SPOT-5. Trong các ảnh vệ tinh SPOT thì SPOT 5 mang theo công nghệ lập thể mới với một kênh toàn sắc và 4 kênh đa phổ. Đô ̣ phân giải từ 5 – 10m. Hiện nay, ảnh SPOT được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực như nghiên cứu hiện trạng sử dụng đất, khai khoáng trong địa chất, thành lập bản đồ tỷ lệ 1: 30.000 đến 1:100.000, nghiên cứu về thực vật ở cấp độ khu vực, vùng, địa phương. Ảnh SPOT có thể ghi phản xạ phổ của toàn mặt đất với sự khác biệt về dữ liệu, độ phân giải cao và có khả năng nhìn nổi, nhạy cảm về hồng ngoại cho thực vật.

• Ảnh vệ tinh IKONOS:

Ảnh IKONOS được thu từ vệ tinh tạo ảnh vũ trụ phân giải siêu cao tần. IKONOS được phóng lên quỹ đạo vào ngày 24 tháng 9 năm 1999 bởi công ty Space Image. Độ lặp lại quỹ đạo tại một điểm trên trái đất là sau 11 ngày, độ rộng của ảnh trên mặt đất là 11 km và độ phủ là 11km x 11km. Ảnh có trên 4 kênh đa phổ với độ phân giải là 4m và kênh toàn sắc có độ phân giải là 0.6-1m.

2.4.1.2 Viễn thá m trong trong quả n lý giá m sá t tà i nguyên rừ ng

Một trong những yêu cầu quan trọng của quản lý rừng là cần có thông tin khách quan về sự thay đổ i diê ̣n tích và chất lươ ̣ng rừ ng. Từ phương pháp điều tra truyền thố ng chủ yếu được thực hiện trên mặt đất thì nay việc phối hợp giữa điều tra mặt đất và công nghệ viễn thám đã làm giảm đáng kể nguồn nhân vật lực, đặc biệt tăng thêm

độ chính xác kết quả điều tra và thông tin về rừng được cập nhật liên tục. Trong quản lý tài nguyên rừng, ứng dụng viễn thám được thực hiện như trong thành lập bản đồ rừng, ước lượng các thuộc tính rừng hoặc phân tích thay đổi thảm phủ theo thời gian.

i) Viễn thá m trong lâ ̣p bả n đồ phân khố i rừ ng và thả m phủ rừ ng:

Một trong những áp dụng phổ biến của viễn thám trong lâm nghiệp là thành lập các bản đồ chuyên đề. Hàng loạt các nghiên cứu đã sử dụng các dữ liệu viễn thám khác nhau cùng với các thử nghiệm phương pháp khác nhau để thiết lập bản đồ hiện trạng hoặc thảm phủ, hoă ̣c phân khố i tra ̣ng thái rừ ng (Brown và cộng sự, 1999; Salovaara, 2005). Độ chính xác quan tâm liên quan đến mu ̣c tiêu sử du ̣ng ảnh như là phân loa ̣i rừ ng hay là diê ̣n tích (Foody, 2002). Khi các lớp phân loại càng tăng khả năng sai số càng tăng, ví dụ trong một nghiên cứu phân loại rừng nhiệt đới được thực hiện ở Brazil, Souza và cộng sự (2003) đã đưa ra kết quả độ chính xác toàn bộ là 93% khi phân thành 2 loại là có rừng và không có rừng; trong khi đó độ chính xác này là 86% khi phân thành ba lớp bao gồm không rừng, rừng bị suy thoái và rừng qua khai thác chọn. Tương tự như vậy, Trisurat và cộng sự (2000) đã sử dụng phương pháp phân loại có giám định để phân loại ảnh Landsat TM thành sáu loại, kết quả đưa ra độ chính xác toàn bộ là 79%. Nguyễn T.T. Hương (2011) cũng đã sử dụng ảnh SPOT 5 để phân loại rừng thường xanh đã bị tác động ở các mức độ khác nhau thành 4 lớp rừng tự nhiên là rừng giàu, rừng trung bình, rừng nghèo kiệt, và rừng non phục hồi, thì độ chính xác toàn bộ đạt được trong nghiên cứu này là 82%, trong đó phạm vi độ chính xác biến động trong các lớp rừng tự nhiên từ 69% đến 86%. Trên đối tượng rừng nhiệt đới đã bị tác động, để thành lập bản đồ hiện trạng rừng Nguyễn Văn Lợi (2008) đã phối hợp phương pháp phân loại không giám định ISODATA và phân loại có giám định Maximum Likelihood phân chia thành sáu lớp đất rừng là rừng dày, rừng bị suy thoái, rừng trồng, trảng cỏ, cây bụi và đất trống; độ chính xác toàn bộ trong nghiên cứu này đạt được khá cao. So sánh độ chính xác của các phương pháp được sử dụng khác nhau, Mallinis và Koutsias (2008) đã kết luận trong nghiên cứu của họ phương pháp hồi quy logic được sử dụng để phân loại thảm phủ cho độ chính xác cao hơn (76%) so với phương pháp gần đúng nhất maximum likelihood (64%) và phương pháp khoảng cách Mahalanobis (67%).

ii) Viễn thám trong ướ c lươ ̣ng cá c nhân tố điều tra rừ ng:

Trong các thập kỷ gần đây, cung cấp nguồn thông tin đa dạng về tài nguyên rừng thường được yêu cầu trong quản lý và giám sát tài nguyên rừng. Thông tin thu thập từ ảnh vệ tinh có thể chính xác trong một vài tình huống song không phải là tất cả. Ngược lại, một vài nhân tố điều tra có thể dễ dàng thu thập trong khi một số nhân tố lại khó khăn hoặc tốn kém thậm chí không thể tiếp cận được. Vì vậy phối hợp giữa nguồn dữ liệu được điều tra trực tiếp cùng với dữ liệu được cung cấp từ viễn thám trở nên hữu dụng đặc biệt (Nguyễn T.T. Hương, 2009).

Trong điều tra rừng, viễn thám được sử dụng như phương tiện để phân khối rừng thành các nhóm tương đối đồng nhất, đây cũng chính là bước đầu tiên trong thiết kế lấy mẫu đa giai đoạn. Vì viễn thám có mối quan hệ thống kê hoặc vật lý với nhân tố rừng, do vậy nhân tố điều tra rừng có thể được cung cấp thông qua phân loại giá trị phổ bằng các mô hình thực nghiệm hay bán thực nghiệm (Franklin 2001).

Hàng loạt các phương pháp khác nhau được sử dụng để xác định mối quan hệ giữa nhân tố điều tra với thông tin ảnh viễn thám. Phương pháp hồi quy và tương quan là hai phương pháp cổ điển được sử dụng để xây dựng mối quan hệ giữa nhân tố điều tra rừng với ảnh viễn thám như Franklin và McDermid (1993), Poso và cộng sự (1999). Hiện tại phương pháp phi tham số K-nearest neighbor (kNN) cũng đã được sử dụng trong ước lượng nhân tố điều tra rừng (Tomppo và cộng sự, 1999; Makela và Pekkarinen, 2004; Nguyễn T. T. Hương, 2011).

Trotter và cộng sự (1997) đã thử nghiêm mối quan hệ giữa trữ lượng lâm phần rừng ôn đới với 7 kênh của ảnh Landsat TM, mô hình hồi quy được sử dụng nhưng kết quả đạt được rất thấp (R2 = 0.29). Tuy vậy nghiên cứu của Donoghue và cộng sự (2002) đã cho kết quả rất khả quan khi thiết lập mối quan hệ hồi quy giữa ảnh vệ tinh Landsat và SPOT với chiều cao cây và tiết diện ngang. Kết quả đạt được R2=0.86, P<0.01 và R2=0.61, P<0.01.

Trên đối tượng rừng ôn đới, Peterson và cộng sự (1987) phát triển hồi quy giữa chỉ số lá (LAI) với dữ liệu ảnh bằng hàm tuyến tính logistic và hàm tuyến tính. Kết quả nghiên cứu này chỉ ra hàm logistic thể hiện được mối quan hệ tốt hơn với độ chính xác đạt 91% so với hàm tuyến tính đơn thuần với độ chính xác là 83%.

adj = 0.54 ( P<0.000) so với các ảnh khác như PC 1,2,3 (R2

adj

Một số tác giả cũng đã thử nghiệm mối quan hệ hồi quy trên lâm phần rừng nhiệt đới như Lu và cộng sự (2004), Mallinis và cộng sự (2004), Nguyễn T.T. Hương (2009),… Các kết quả ước lượng cũng rất khác nhau tùy thuộc vào nguồn dữ liệu ảnh, nhân tố được ước lượng và kiểu rừng thực hiện nghiên cứu. Sử dụng các band Landsat TM 2, 3, 7 thiết lập mô hình hồi quy với mật độ, sinh khối, tiết diện ngang và thể tích, Lu và cộng sự (2004) đã chỉ ra ước lượng tốt nhất đạt được từ mật độ lâm phần, tuy vậy kết quả ước lượng cũng rất thấp (R2 adj=0.3). Với ảnh SPOT 5, ảnh thành phần chính PCA (Principle component analysis) 1,2,3 và NDVI, Nguyễn T.T. Hương (2011) đã ước lượng trữ lượng lâm phần rừng thường xanh đã bị tác động ở các mức độ khác nhau, kết quả cho thấy sử dụng ảnh SPOT5 4 band cho kết quả tốt nhất với R2 = 0.48; với P<0.000) và ảnh NDVI (R2

adj = 0.31 với P<0.000).

Kỹ thuật kNN có thể thuận lợi hơn cách tiếp cận truyền thống là hồi quy vì nó không yêu cầu giả định về phân bố của các biến số (Tomppo và cộng sự, 1999; Linton và Härdle, 1998; Efromovich, 1999). Thuận lợi của phương pháp này là phối hợp điều tra đa dữ liệu như kết hợp dữ liệu viễn thám, ô mẫu điều tra và các biến phụ trợ và cho phép ước lượng đồng thời các biến phụ thuộc. Tiếp cận kNN được sử dụng cho phân

loại rừng (Kurzer, 2008, Thesler và cộng sự, 2008) và ước lượng các nhân tố điều tra như tiết diện ngang, trữ lượng lâm phần,…(Nguyễn T.T. Hương, 2011; Makela và Pekkarinen, 2004; Tokola và cô ̣ng sự, 1996; Tomppo và cộng sự, 1999). Tương tự như phương pháp hồi quy, phương pháp kNN có thể cho kết quả tốt ở trường hợp này song có thể chưa thỏa mãn trong một số ước lượng khác.

Tóm lại ước lượng nhân tố điều tra rừng thông qua ảnh vệ tinh đã được thực hiện bởi nhiều nghiên cứu, tuy nhiên các nghiên cứu này chủ yếu tập trung ở rừng ôn đới và rừng trồng. Rất ít các nghiên cứu thực hiện trên rừng nhiệt đới vì tính phức tạp và điều kiện khó khăn vốn có của rừng nhiệt đới.

2.4.1.3 Viễn thám trong giá m sá t sinh khố i, carbon rừ ng

Khả năng ước lượng chính xác carbon lưu trữ bởi rừng ngày càng tăng do mối quan tâm của toàn cầu về vai trò của nó trong chu kỳ carbon toàn cầu, đặc biệt là vấn đề giảm nhẹ phát thải carbonic ra khí quyển (Brown và cộng sự, 1996). Tuy vậy không phải tất cả các hoạt động đều cần đến ảnh vệ tinh chẳng hạn như việc giám sát chỉ trong phạm vi nhỏ.

Kỹ thuật viễn thám có tiềm năng hữu dụng cho giám sát thường xuyên carbon được lưu trữ bởi rừng, nhưng việc sử dụng phụ thuộc vào nhiều yếu tố như phạm vi thực hiện, năng lực tài chính, nguồn nhân lực và loại dữ liệu được yêu cầu. Hướng dẫn của IPCC (IPCC 2003) cho rằng phương pháp viễn thám đặc biệt thích hợp cho việc phân tích thay đổi sử dụng đất, lập bản đồ sử dụng đất, ước lượng carbon rừng và đặc biệt là giám sát sinh khối trên mặt đất. Phương pháp này đã cung cấp dữ liệu tham chiếu đầy đủ và có sẵn trong đó bao gồm các ước lượng nhân tố tài nguyên rừng. Theo Brown (2002) trong tương lai việc đo đếm trữ lượng carbon rừng có thể chỉ dựa vào dữ liệu viễn thám với các kỹ thuật mới trong thu nhận ảnh vệ tinh đang ngày càng phát triển. Mặc dù sinh khối không thể đo đếm trực tiếp trong không gian nhưng dữ liệu viễn thám có quan hệ với sinh khối được đo trực tiếp trên mặt đất (Dong và cộng sự, 2003), do vậy sinh khối rừng có thể được ước lượng từ mối quan hệ này bằng các mô hình toán học. Một loạt tiếp cận đã được đề xuất để lượng hóa sinh khối bằng việc sử dụng hệ thống viễn thám tuy nhiên chưa có nghiên cứu nào chỉ ra kỹ thuật phù hợp và có khả năng áp dụng ở cấp vùng hoặc cấp lục địa (Rosenqvist và cộng sự, 2003). Theo IPCC (2003), dữ liệu ảnh được lựa chọn cần phải theo phạm vi địa lý của vùng quan tâm và với độ phân giải phù hợp. Chẳng hạn thiết lập bản đồ ở cấp toàn cầu, độ phân giải ảnh có thể từ thấp cho đến trung bình như NOAA (National Oceanographic and Atmospheric Administration) Häme và cộng sự (1996), Dong và cộng sự (2003); hoặc sử dụng ảnh MODIS như Baccini và cộng sự (2004), Xia và cộng sự (2005). Ở cấp vùng hoặc cấp quốc gia và địa phương, dữ liệu vệ tinh cần có độ phân giải cao hơn như ảnh Landsat, ASTER, hoặc SPOT (Häme và cộng sự, 1996; Fazakas và cộng sự, 1999; Krankina và cộng sự, 2004; Turner và cộng sự, 2004). Trong thời gian gần đây lập bản đồ sinh khối rừng dựa trên ảnh radar cũng đã được khai thác bởi một số tác giả

như Rauste và cộng sự (1994), Rauste (2005), Rauste, (2006). Tuy vậy theo Achard và cộng sự (2001), thách thức trong phát triển các mô hình ước lượng carbon từ ảnh vệ tinh chính là làm sao để thiết lập một hệ thống phân loại thích hợp để có thể phân biệt các lớp đặc điểm carbon khác nhau.

Nói chung phương pháp ước lượng carbon dựa trên ảnh viễn thám cũng tương tự như các nhân tố điều tra rừ ng khác, đa số các nghiên cứu sử dụng hồi quy phi tuyến hoặc tuyến tính, một số thử nghiệm với phương pháp kNN cũng đã được thực hiện trên đối tượng là rừng trồng hoặc rừng ôn đới. Kết quả các ước lượng cũng rất khác nhau tùy thuộc vào loại dữ liệu được sử dụng, kiểu rừng và phương pháp áp dụng. Do vâ ̣y cần có nghiên cứ u phát triển phương pháp kỹ thuâ ̣t để đưa công nghê ̣ này vào ứ ng du ̣ng trong chương trình REDD+.

2.4.2 Hê ̣ thố ng GIS trong quả n lý tài nguyên rừ ng và trữ lươ ̣ng carbon

2.4.2.1 Quản lý tài nguyên rừng bằng GIS

Hệ thống thông tin địa lý (GIS) là dựa trên hệ thống máy tính để lưu trữ và thao tác thông tin địa lý (Aronoff, 1989). Cũng giống như viễn thám, GIS đã là một công cụ hỗ trợ mạnh trong chức năng quản lý tài nguyên rừng. GIS bắt đầu từ những năm 1960 và 1970, và ngày càng phát triển đầy đủ và toàn diện hơn khi có công nghệ viễn thám phát triển với nguồn dữ liệu không gian đa dạng của các thế hệ và chủng loại vệ tinh. GIS được sử dụng đầu tiên là để thiết lập bản đồ số với nhiều tiêu chí được thể hiện trong bộ dữ liệu thuộc tính của bản đồ đó. Theo Franklin (2001), tiềm năng GIS đóng góp trong việc quản lý rừng bền vững là rất lớn, nó là công cụ lý tưởng để giải quyết các vấn đề như: Tập hợp cơ sở dữ liệu không gian tham chiếu trên tất cả các quy mô có liên quan; cung cấp cho người sử dụng với nhiều công cụ phân tích trong tay để tích lũy thông tin và từ đó có thể thực hiện các phân tích không gian để cung cấp thông tin cần thiết.

Theo Franlin và Wulder (2002), sự hiểu biết về mức độ và tốc độ thay đổi rừng hiện nay là không đủ bởi vì (i) giám sát rừng dài hạn với diện tích lớn để đáp ứng với tình trạng chuyển đổi rừng với bản đồ luôn phải được cập nhật là trong giai đoạn mới bắt đầu (Franklin và Wulder, 2002) và (ii) sự thay đổi đa dạng tài nguyên rừng đã làm khó khăn trong việc phát hiện với độ chính xác đáng tin cậy (Gong và Xu, 2003). Như vậy, các nhà nghiên cứu và các nhà hoạch định chính sách đã thiếu dữ liệu định lượng, dữ liệu thống kê không gian về sự thay đổi đó. Để khắc phục tình trạng thiếu hụt này, cộng đồng khoa học GIS đã bắt đầu khám phá những cách thức mới để phát hiện, mô tả đặc điểm, và theo dõi rừng thay đổi thông qua sự tích hợp viễn thám và công nghệ GIS (Kasischke và cộng sự, 2004).

Tuy vậy GIS không phải là quá trình đơn giản, bởi lẽ nó là một tập hợp lớn sự phức tạp được gộp lại dưới cái tên GIS. Nó bao gồm các đối tượng địa lý như vùng, điểm và đường với những thuộc tính của nó, có tham chiếu hoặc không tham chiếu đến

các thành phần không gian và cấu trúc liên kết phức tạp (Franklin, 2001). Phát triển mạnh trong các thập kỷ gần đây, GIS đã chứng tỏ tính hữu hiệu mạnh của nó trong quản lý và giám sát tài nguyên rừng. Ngoài việc thành lập bản đồ hoặc phân tích thay đổi sử dụng thảm phủ, môi trường GIS còn có thể được sử dụng cho các mục đích riêng biệt như thiết lập các bản đồ điều chế, bản đồ quản lý sản lượng rừng trồng, bản đồ giải pháp kỹ thuật lâm sinh, hoặc thiết kế phân bố ngẫu nhiên ô mẫu điều tra (Bảo Huy, 2009).

2.4.2.2 GIS trong giá m sá t mấ t rừ ng và hấ p thụ hoă ̣c phá t thả i CO2

Bảo Huy (2009) đã chỉ ra các khả năng ứ ng du ̣ng các phần mềm GIS để quản lý carbon rừ ng trên cơ sở các mô hình quan hê ̣ giữa sinh khố i vớ i trữ lươ ̣ng rừ ng, sinh khố i trên và dướ i mă ̣t đất. Từ các mô hình quan hê ̣ có thể câ ̣p nhâ ̣t khả năng hấp thu ̣ cũng như phát thải CO2 rừ ng mô ̣t cách thườ ng xuyên và trên diê ̣n rô ̣ng

Ludeke và cộng sự (1990) đã sử dụng phương pháp hồi quy logistic để xác định các nhân tố gần gũi nhất với việc mất rừng. Từ đó đã xác định được các biến độc lập có liên quan mạnh mẽ với biến phụ thuộc (diện tích có rừng hoặc mất rừng) là vị trí của ranh giới rừng với đất khác, vị trí có thể tiếp cận được và vị trí cư trú. Từ kết qủa được phát hiện này, nhóm tác giả đã sử dụng công cụ GIS để thực hiện phân tích không gian để xây dựng mối quan hệ thống kê giữa biến phụ thuộc với từng biến độc lập được lựa chọn bởi các mô hình hồi quy logistic.

Trong một nghiên cứu khác ở Philipines, Magcale-Macandog và cộng sự (2006) đã phát triển mô hình dự báo không gian sinh khối của rừng thứ sinh dựa trên hệ thống GIS.

Để ước lượng hàm lượng carbon trong đất rừng, Campbell và cộng sự (2008) đã so sánh độ chính xác ước lượng của hai phương pháp khác nhau. Đầu tiên phương pháp hệ số hồi quy được sử dụng để dự báo cho toàn diện tích dựa trên mật độ carbon trung bình được tính toán. Tiếp cận GIS được áp dụng sau đó dựa trên cơ sở dữ liệu đất và các bản đồ thảm phủ được giải đoán từ ảnh vệ tinh để ước lượng carbon đất rừng cho toàn bộ diện tích.

Cho đến nay đã có rất nhiều ứng dụng trong nghiên cứu cũng như trong thực tiễn về việc áp dụng GIS để xây dựng mô hình và bản đồ trong GIS. Hàng loạt các bản đồ chuyên đề cũng như các bản đồ dự báo được thiết lập bằng các mô hình khác nhau từ các mô hình đơn giản như các mô hình hồi quy truyền thống, hồi quy logistic cho đến các mô hình phân tích không gian phức tạp trong hệ thống GIS. Các kết quả cũng cho thấy khả năng tích hợp và phân tích thông tin không gian và thuộc tính là rất cao trong các mô hình dựa vào công nghệ GIS. Điều đó đã hỗ trợ tốt cho người quản lý cũng như các nhà hoạch định chính sách trong việc giám sát, quản lý, lập kế hoạch và đặc biệt là dự báo nguồn tài nguyên rừng, giám sát phát thải carbon từ suy thoái và mất rừ ng.

2.5 Đo tính giá m sá t carbon rừ ng có sư ̣ tham gia củ a cô ̣ng đồng (PCM) và

chi trả di ̣ch vu ̣ môi trườ ng từ REDD+ FAO (2010) nhấn ma ̣nh viê ̣c hỗ trơ ̣ các quố c gia đang phát triển, nơi mà hê ̣ sinh thái rừ ng đó ng vai trò quan tro ̣ng đươ ̣c phân bố và cũng là nơi nhiều dân cư phu ̣ thuô ̣c vào rừ ng. Mất rừ ng không chỉ tăng cườ ng phát thải khí nhà kính mà cò n ảnh hưở ng đến sinh kế và văn hó a củ a cô ̣ng đồ ng đi ̣a phương. Paulo và Stephant (2005) đã chỉ ra ảnh hưởng của mất rừng ở các nước nhiệt đới tới biến đổi khí hậu, từ đây đã đưa ra các giải pháp giám sát mất rừng để tham gia thị trường carbon. Vì vậy chương trình REDD+ được xem như là một cơ hội để đền bù cho cộng đồng sống phụ thuộc vào rừng thông qua những nổ lực giám sát, quản lý rừ ng, bể chứ a carbon rừ ng củ a ho ̣. Peskett và cộng sự (2008) đã đề xuất thực hiện chương trình REDD hướng đến người nghèo quản lý rừng nhằm mang lại lợi ích trực tiếp thông qua chi trả dịch vụ lưu giữ carbon, tạo việc làm và bảo đảm quyền sử dụng đất rừng cho họ. IUCN (2007) cũng đưa ra yêu cầu bảo tồn tài nguyên rừng cần gắn với giảm nghèo và cải thiện sinh kế, do đó chương trình REDD sẽ là một trong những giải pháp đó. Vấn đề là đưa ra các mô hình để người dân có thể ước tính sinh khối và carbon tích lũy để tham gia REDD, từ đó đươ ̣c chi trả di ̣ch vu ̣ môi trườ ng. Patrick (2008) đã đề xuất xây dựng các mô hình quan hệ giữa sinh khối và carbon tích lũy trong hệ sinh thái rừng với các nhân tố điều tra rừng đơn giản như loài, mật độ, chu vi cây; đây là các nhân tố mà người dân địa phương có thể đo đếm, từ đây giám sát được lượng carbon theo thời gian làm cơ sở cho việc chi trả trong chương trình REDD, cách tiếp câ ̣n này đươ ̣c go ̣i là PCM (đo tính carbon rừng có sự tham gia).

PCM là đo tính, giám sát trữ lượng carbon rừng với sự tham gia của cộng đồng địa phương, trong đó chỉ ra rằ ng các cộng đồng địa phương có khả năng và tham gia có hiệu quả tham gia trong REDD+. Skutsch và cô ̣ng sự (2009), Bảo Huy (2011) cho thấy qua PCM trướ c hết là thu hú t đươ ̣c sự tham gia củ a cô ̣ng đồ ng trong quản lý bảo vê ̣ rừ ng, nâng cao nhâ ̣n thứ c củ a ho ̣ về giá tri ̣ môi trườ ng rừ ng, trên cơ sở đó cô ̣ng đồ ng đươ ̣c chi trả công sứ c quản lý; nếu cô ̣ng đồ ng đươ ̣c đào ta ̣o ho ̣ sẽ tham gia cung cấp dữ liê ̣u thay đổ i carbon rừ ng cho REDD+; đồ ng thờ i cũng cho thấy chỉ có cô ̣ng đồ ng số ng gần rừ ng mớ i có thể theo dõi giám sát carbon rừ ng thườ ng xuyên vớ i có chi phí thấp, nếu so sánh viê ̣c đo tính đươ ̣c tiến hành bở i các cơ quan chuyên môn, chuyên nghiê ̣p và sai số về số liê ̣u do cô ̣ng đồ ng cung cấp là bảo đảm. Skutsch và cô ̣ng sự (2009) đã chứ ng minh sự hiê ̣u quả củ a tham gia củ a cô ̣ng đồ ng ở Tanzania trong đo tính carbon rừ ng, như sai số trung bình sinh khố i củ a cô ̣ng đồ ng đo tính vớ i cơ quan chuyên nghiê ̣p chỉ từ 1 – 4%; trong khi đó chi phí đo tính củ a cô ̣ng đồ ng chỉ bằng 30% chi phí củ a cơ quan chuyên môn, chi phí năm đầu củ a PCM có cao hơn do cần có các lớ p đào ta ̣o.

Trên thế giớ i hầu như tất cả các nước đã chính thức cam kết để ta ̣o ra sự tham gia đầy đủ và hiệu quả của các cộng đồng địa phương trong REDD+. REDD+ nói chung đòi hỏi có một sự hợp tác toàn diện và tương tác giữa tất cả các bên liên quan 27

tham gia trong quản lý và sử dụng đất rừng và tài nguyên rừng, trong đó nhấn ma ̣nh sự tham gia củ a hô ̣ gia đình, cô ̣ng đồ ng.

Trong thờ i gian qua để tham gia REDD+, đã có nhiều cơ quan nghiên cứ u, tổ chứ c phát triển phương pháp luâ ̣n và các tiếp câ ̣n để thu hú t ngườ i dân đi ̣a phương, cô ̣ng đồ ng bản đi ̣a trong đo tính, giám sát các bể chứ a carbon rừ ng cũng như thay đổ i diê ̣n tích rừ ng (MacDicken, 1997; Patrick van Laake, 2008; Silva và cô ̣ng sự (Winrock International), 2010; ANSAB, 2010; Bảo Huy, 2011 – 2012, Thomas và cô ̣ng sự, 2011). Phương pháp tiếp câ ̣n chủ yếu củ a PCM là thiết kế các công cu ̣ đo tính, điều tra đơn giản để ngườ i dân bản đi ̣a có thể tham gia như giám sát thay đổ i diê ̣n tích rừ ng bằng GPS, đo tính các nhân tố chủ yếu củ a rừ ng như loài, DBH, cân khố i lươ ̣ng thảm mu ̣c, gỗ chết, lấy mẫu đất để quy đổ i ra sinh khố i và carbon trong 5 bể chứ a củ a rừ ng. Để áp du ̣ng PCM thì bên ca ̣nh đó cần có sự hỗ trơ ̣ kỹ thuâ ̣t, cung cấp thông tin đầu vào củ a các cơ quan chuyên môn như lâ ̣p bản đồ phân loa ̣i sinh khố i rừ ng dựa vào ảnh viễn thám, tính toán số ô mẫu cần thiết dựa vào biến đô ̣ng củ a sinh khố i, carbon rừ ng và sai số cho trướ c. Các công cu ̣ và phương pháp PCM ở các nướ c, tổ chứ c về căn bản khá như nhau, tuy nhiên phu ̣ thuô ̣c và nguồ n lực đi ̣a phương, quố c gia, cũng như công nghê ̣ sẵn có mà các công cu ̣ hỗ trơ ̣ cho PCM có biến đổ i cho thích hơ ̣p. Ở Viê ̣t Nam, dựa vào nghiên cứ u xây dựng mô hình xác đi ̣nh lươ ̣ng CO2 hấp thu ̣ củ a rừ ng tự nhiên, Bảo Huy (2009 – 2012) đã xây dựng hướ ng dẫn kỹ thuâ ̣t trong đo tính giám carbon rừ ng có sự tham gia củ a cô ̣ng đồ ng đi ̣a phương (PCM) và thử nghiê ̣m ở các vù ng củ a chương trình UN-REDD Viê ̣t Nam và dự án REDD – SNV củ a Hà Lan ở 4 huyê ̣n Di Linh, Lâm Hà, Cát Tiên và Bảo Lâm thuô ̣c tỉnh Lâm Đồ ng.

2.6 Thảo luận

Tổng quan vấn đề nghiên cứ u cho thấy nhiều tổ chức, cá nhân trong nướ c và chủ yếu ngoài nướ c đã hình thành phương pháp luận, cách tiếp câ ̣n, kỹ thuâ ̣t để lâ ̣p các mô hình đo tính, giám sát sinh khố i, trữ lươ ̣ng carbon rừ ng, khả năng hấp thu ̣ CO2 củ a rừ ng và lươ ̣ng phát thải khí nhà kính khi mất và suy thoái rừ ng từ 5 bể chứ a carbon rừ ng; phương pháp ứ ng du ̣ng công nghê ̣ viễn thám và GIS trong giám sát thay đổ i diê ̣n tích, trữ lươ ̣ng carbon rừ ng; xây dựng các cách tiếp câ ̣n thu hú t sự tham gia củ a ngườ i bản đi ̣a số ng gần rừ ng và đo tính giám sát phát thải CO2 trong quản lý rừ ng để chi trả di ̣ch vu ̣ môi trườ ng từ chương trình REDD+. Các nghiên cứ u này đươ ̣c hình thành và phát triển trong gần 2 thâ ̣p kỷ qua đã đă ̣t nền mó ng cho viê ̣c xây dựng chương trình REDD+ nhằ m gó p phần giảm nhe ̣ biến đổ i khí hâ ̣u và đền bù cho ngườ i nghèo số ng phu ̣ thuô ̣c vào rừ ng thông qua nổ lực duy trì và phát triển các khu rừ ng nhiê ̣t đớ i.

Tuy nhiên để thực hiê ̣n chương trình REDD+ ở Viê ̣t Nam, trên cơ sở kế thừ a các tiến bô ̣ khoa ho ̣c kỹ thuâ ̣t về đo tính giám sát carbon rừ ng, viễn thám và GIS củ a thế giớ i; chú ng ta cần có nhiều nghiên cứ u hơn để có thể quản lý và cung cấp dữ liê ̣u đáng tin câ ̣y về giảm phát thải CO2 trong quản lý tài nguyên rừ ng, đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y và đươ ̣c thừ a nhâ ̣n bở i tổ chứ c liên chính phủ về biến đổ i khí hâ ̣u (IPCC), từ đó mớ i nhâ ̣n đươ ̣c

nguồ n tài chính cho quản lý rừ ng bền vững. Vì vâ ̣y các vấn đề sau cần đươ ̣c quan tâm nghiên cứ u, phát triển ở Viê ̣t Nam:

i) Nghiên cứ u lập mô hình đo tính, giá m sá t sinh khố i, carbon củ a rừ ng: Viê ̣c đo tính, giám sát sinh khố i và carbon rừ ng trong 5 bể chứ a, trên thế giớ i đã bắt đầu phát triển mô ̣t số mô hình (allometric equations) để ướ c tính sinh khố i củ a cây rừ ng phần trên mă ̣t đất (AGB) cho mô ̣t số kiểu rừ ng nhiê ̣t đớ i, đã đưa ra các giá tri ̣ bình quân hoă ̣c chuyển đổ i từ trữ lươ ̣ng rừ ng gỗ sang sinh khố i lâm phần; đố i vớ i bể chứ a carbon trong rễ cây rừ ng chủ yếu là đưa ra hê ̣ số chuyển đổ i từ phần sinh khố i trên mă ̣t đất; sinh khố i và các bể chứ a carbon trong thảm mu ̣c, thảm tươi, cây chết và trong đất chủ yếu là đưa ra kỹ thuâ ̣t đo tính hiê ̣n trườ ng và thông số chuyển đổ i từ sinh khố i sang carbon.

Trên thế giớ i đã có mô ̣t số hàm allometric equations để xác đi ̣nh sinh khố i củ a thực vâ ̣t thân gỗ trên mă ̣t đất đươ ̣c thiết lâ ̣p cho mô ̣t số kiểu rừ ng vù ng nhiê ̣t đớ i, tuy nhiên số liê ̣u cò n ít, chưa đa ̣i diê ̣n và đă ̣c biê ̣t là chưa có ở Viê ̣t Nam, chưa đươ ̣c đánh gía sai số và đô ̣ tin câ ̣y, do vâ ̣y chưa thể ứ ng du ̣ng ở Viê ̣t Nam; đồ ng thờ i cũng mớ i dừ ng la ̣i ướ c tính sinh khố i trên mă ̣t đất, lươ ̣ng carbon tích lũy mớ i chỉ đươ ̣c ướ c tính thông qua hê ̣ số chuyển đổ i CF củ a IPCC(2006). Trong khi đó hê ̣ sinh thái rừ ng nhiê ̣t đớ i Viê ̣t Nam là phứ c ta ̣p và đa da ̣ng vì vâ ̣y cần có nghiên cứ u xây dựng phương pháp và cung cấp những mô hình allometric equations cho từ ng vù ng sinh thái, kiểu rừ ng đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y và không chỉ dừ ng la ̣i ở ướ c tính sinh khố i mà cò n xác đi ̣nh đươ ̣c lươ ̣ng carbon tích lũy, có như vâ ̣y mớ i có thể cung cấp dữ liê ̣u giám sát hấp thu ̣ và phát thải CO2 từ thực vâ ̣t thân gỗ trong các kiểu rừ ng.

Đố i vớ i ướ c tính sinh khố i và carbon lâm phần, trên thế giớ i đố i vớ i rừ ng nhiê ̣t đớ i chủ yếu là sử du ̣ng hê ̣ số chuyển đổ i từ trữ lươ ̣ng sang sinh khố i và carbon lâm phần, do vâ ̣y đô ̣ tin câ ̣y thấp. Vì vâ ̣y lâ ̣p các mô hình ướ c tính carbon lâm phần cũng cần đă ̣t ra ở Viê ̣t Nam.

Ướ c tính sinh khố i và carbon củ a rễ cây dướ i mă ̣t đất là mô ̣t vấn đề khó khăn do viê ̣c thu thâ ̣p sinh khố i rễ trên hiê ̣n trườ ng, do vâ ̣y trên thế giớ i rất ít mô hình cho bể chứ a này. Hiê ̣n ta ̣i theo IPCC chủ yếu là tính chuyển đổ i từ sinh khố i trên mă ̣t đất thông qua hê ̣ số cho trướ c. Trong khi đó hê ̣ rễ củ a cây rừ ng nhiê ̣t đớ i rất đa da ̣ng và phứ c ta ̣p, cách chuyển đổ i như vâ ̣y có đô ̣ tin câ ̣y rất thấp. Vì vâ ̣y tiếp tu ̣c lâ ̣p các mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon tích lũy trong bể chứ a rễ cây rừ ng dướ i mă ̣t đất là cần thiết.

Các bể chứ a carbon khác như trong thảm mu ̣c, cây chết, trong đất rừ ng nhiê ̣t đớ i hầu như rất ít thông tin, kết quả nghiên cứ u; chủ yếu là các kỹ thuâ ̣t đo tính hiê ̣n trườ ng. Do vâ ̣y xây dựng các mô hình, phương pháp đo tính, xác đi ̣nh năng lực hấp thu ̣ CO2 củ a các bể chứ a này ở rừ ng tự nhiên Viê ̣t Nam là cần thiết để có thể cung cấp dữ liê ̣u đầy đủ về các bể chứ a carbon củ a rừ ng, tỷ tro ̣ng củ a các bể chứ a này trong từ ng kiểu rừ ng.

ii) Nghiên cứ u ứ ng dụng viễn thá m và GIS trong giá m sá t thay đổi diê ̣n tích,

sinh khố i và carbon rừ ng

Cho đến nay có thể khẳng định việc sử dụng dữ liệu viễn thám và công nghệ GIS là không thể thiếu trong quản lý bền vững tài nguyên rừng nó i chung và giám sát carbon rừ ng nó i riêng. Đă ̣c biê ̣t là áp du ̣ng trên quy mô rô ̣ng, giú p cho quản lý rừ ng có hiê ̣u quả. Phổ biến nhất trong sử dụng công nghệ viễn thám và GIS trong quản lý rừng là phân loại và thành lập bản đồ thảm phủ rừng. Để ướ c tính trữ lươ ̣ng rừ ng, carbon thông qua ảnh viễn thám cũng bắt đầu đươ ̣c nghiên cứ u theo các phương pháp hồi quy, phi tham số kNN tuy nhiên chỉ tâ ̣p trung ở rừng trồng và rừng ôn đới.

Ở Việt Nam việc ứng dụng công nghệ này cũng chỉ dừng lại ở việc phân loại rừng song vẫn đang còn ở giai đoạn bắt đầu. Hiếm có nghiên cứu được thực hiện cho rừng nhiệt đới như ở Việt Nam trong xây dựng mối quan hệ giữa nhân tố điều tra rừng, sinh khố i, trữ lươ ̣ng carbon vớ i giá tri ̣ ảnh. Điều này do tính phức tạp của điều kiện môi trường rừng nhiệt đới và sự khó khăn trong thu thập dữ liệu. Trong khi đó hiểu biết mối quan hệ giữa đặc điểm phổ của ảnh vệ tinh và các nhân tố điều tra rừng, sinh khố i là điều kiện tiên quyết trong sử dụng hiệu quả viễn thám trong giám sát tài nguyên rừ ng.

Carbon lưu giữ bởi thực vật và đất rừng phụ thuộc vào sự khác biệt về hệ sinh thái, địa lý, thời gian dưới kết quả tác động của con người. Việc đo tính thực đi ̣a để ướ c tính carbon kể cả trên mặt đất và dưới mặt đất đều rất tốn kém trong quá trình thực hiện. Việt Nam hầu như chưa có nghiên cứu nào áp dụng ảnh viễn thám để tìm ra mối quan hệ giữa sinh khố i, carbon rừ ng vớ i các đặc điểm ảnh cũng như việc phân loại ảnh trên cơ sở phân lập thành các cấp carbon để giám sát. Do đó ứ ng du ̣ng viễn thám và GIS là mô ̣t hướ ng đi cần đươ ̣c tiếp thu và phát triển ở Viê ̣t Nam. Nó cũng là một nhiệm vụ thách thức của nhiều quốc gia đặc biệt là một đất nước đang phát triển như Việt Nam. Tuy vậy với các nghị định thư liên quan đến biến đổi khí hậu và chương trình REDD+ gần đây chính là những động lực để các quốc gia tiến hành các nghiên cứu ứ ng du ̣ng công nghê ̣ trong giám sát carbon rừ ng để bán tín chỉ carbon. Để tham gia vào tiến trình này, độ chính xác của các cuộc điều tra cần được quan tâm theo các chuẩn mực quốc tế. Do vậy nghiên cứ u ứ ng du ̣ng viễn thám và GIS được xem là kỹ thuật tiềm năng trong điều tra và giám sát carbon ở mức độ quốc gia, vùng hoặc toàn cầu.

iii) Phát triển phương phá p tiếp cận có sự tham gia củ a cộng đồng đi ̣a phương

trong đo tính giá m sá t carbon rừ ng:

Nướ c ta đã tham gia chương trình UN-REDD+ từ năm 2009 nhằ m giảm nhẹ sự biến đổi khí hậu thông qua giảm phát thải từ suy thoái và mất rừ ng, đồ ng thờ i có cơ hội được chi trả dịch vụ hấp thụ CO2 trong quản lý rừng. Đây cũng là điều kiê ̣n để tạo ra sinh kế, thu nhập cho người nghèo, các cộng đồng đang được giao đất giao rừng để quản lý bảo vệ. Đa số các khu rừng giao cho người dân, cộng đồng thường là rừng

non, nghèo, giá trị lâm sản thực tế thu được rất thấp, do vậy thúc đẩy việc tham gia chương trình REDD+ sẽ đáp ứng được hai mặt: i) Cộng đồng nghèo có nguồn thu nhập từ các khu rừng nghèo; ii) Rừng non, nghèo được bảo vệ và phát triển, đáp ứng được mục tiêu bảo vệ sinh thái môi trường và giảm nhẹ biến đổi khí hậu. Để thực hiện đươ ̣c điều này cần thu hú t sự tham gia củ a cô ̣ng đồ ng không chỉ trong bảo vê ̣ rừ ng mà cò n giám sát thay đổ i các bể chứ a carbon rừ ng. Vì vâ ̣y mô ̣t số quố c gia đang phát triển có truyền thố ng lâm nghiê ̣p cô ̣ng đồ ng đã bắt đầu xây dựng các hướ ng dẫn đo tính carbon rừ ng có sự tham gia.

Trên cơ sở nghiên cứ u xây dựng các mô hình đo tính giám sát carbon trên mă ̣t đất và ứ ng du ̣ng kỹ thuâ ̣t viễn thám và GIS, cần phát triển thành các bô ̣ công cu ̣ thích hơ ̣p để cô ̣ng đồ ng có thể tiếp câ ̣n đo tính, cung cấp dữ liê ̣u để chuyển đổ i sang sinh khố i, carbon đa ̣t yêu cầu củ a IPCC. Nó sẽ đó ng gó p vào viê ̣c giám sát carbon rừ ng trên diê ̣n rô ̣ng, minh ba ̣ch và đă ̣c biê ̣t là khắc phu ̣c ha ̣n chế trong câ ̣p nhâ ̣t dữ liê ̣u thườ ng xuyên khi chỉ có cơ quan chuyên môn làm viê ̣c này như trướ c đây, cô ̣ng đồ ng số ng gần rừ ng là mô ̣t lực lươ ̣ng lớ n đáp ứ ng tố t viê ̣c giám sát và theo dõi rừ ng thườ ng xuyên và có đô ̣ tin câ ̣y. 3 ĐỐI TƯỢNG VÀ ĐẶC ĐIỂ M KHU VỰC NGHIÊN CỨU

3.1 Vi ̣ trí đi ̣a lý khu vư ̣c nghiên cứ u

Khu rừ ng nghiên cứ u nằ m trong khu vực phân bố đa ̣i diê ̣n củ a rừng lá rộng thường xanh ở 3 tỉnh Tây Nguyên là Gia Lai, Đăk Lăk và Đăk Nông. Ở Gia Lai thuô ̣c huyê ̣n K’Bang, tỉnh Đăk Lăk thuô ̣c hai huyê ̣n Krông Bông và M’Đrăk, và huyê ̣n Tuy Đứ c thuộc tỉnh Đăk Nông. (Hình 0.3)

Vị trí đi ̣a lý nghiên cứ u nằm trong vĩ đô ̣

và kinh đô ̣:

11044’34’’ đến 14036’25’’ vĩ độ Bắc 107011’52’’ đến 108059’49’’ kinh độ Đông

Hình 0.3: Bả n đồ khu vực nghiên cứ u

3.2 Đối tươ ̣ng nghiên cứ u

3.2.1 Sinh khố i và carbon rừ ng nghiên cứ u

- Sinh khố i và carbon cây rừ ng: Bao gồ m trong 5 bô ̣ phâ ̣n là thân, cành, lá, vỏ

và rễ

- Sinh khố i và carbon lâm phần: Bao gồ m trong 5 bể chứ a carbon rừ ng theo IPCC (2006): Trong cây rừ ng phần trên mă ̣t đất (AGB); trong rễ cây rừ ng dướ i mặt đất (BGB); trong thảm mu ̣c, thảm tươi; trong gỗ chết và carbon hữu cơ trong đất (SOC).

3.2.2 Kiểu rừ ng, tra ̣ng thá i rừ ng, loài cây nghiên cứ u

Kiểu rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh bao gồ m các tra ̣ng thái rừ ng giàu, trung bình, nghèo và non. Các tra ̣ng thái rừ ng hình thành do mứ c đô ̣ tác đô ̣ng trong khai thác cho ̣n và thờ i gian phu ̣c hồ i khác nhau. Nhìn chung rừ ng đã qua khai thác cho ̣n và phu ̣c hồ i ở các mứ c đô ̣, chỉ có mô ̣t tra ̣ng thái rừ ng ít hoă ̣c chưa bi ̣ tác đô ̣ng đáng kể.

Đă ̣c điểm chính củ a hê ̣ sinh thái rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh khu vực nghiên cứ u

bao gồ m:

• Rừng kín thường xanh mưa ẩm nhiệt đới núi thấp:

Phân bố ở độ cao < 800m, tổ thành thực vật phong phú, trong đó tiêu biểu là các loài những loài cây thuộc các họ Re, Giẻ, Chè, Sim, Dầu và họ Ngọc lan. Đây là kiểu rừng có thể đạt sinh khối khá cao so với các kiểu rừng khác, là đối tượng kinh doanh rừ ng sản xuất chính trong vùng.

• Rừng kín thường xanh mưa mùa nhiệt đới núi trung bình và núi cao:

Phân bố ở sườn hay trên các đỉnh núi có độ cao trên 800m, tổ thành thực vật đơn giản hơn so với vùng núi thấp, tiêu biểu là các loài cây thuộc họ Re, họ Giẻ, họ Chè, họ Đỗ Quyên. Kiểu rừng này phân bố trên những vùng địa hình cao dốc do vậy việc đi lại và vận chuyển rất khó khăn.

Các loài cây nghiên cứ u là các loài phổ biến trong tổ thành rừ ng. Bao gồ m 183

loài đươ ̣c trình bày trong phu ̣ lu ̣c 1.

3.2.3 Ảnh viễn thá m

Dữ liệu viễn thám được sử dụng trong nghiên cứu này là ảnh đa phổ SPOT 5 được xử lý ở mức 2A. Ảnh được chụp vào ngày 15 tháng 3 năm 2009 với chất lượng trung bình. Nghiên cứ u ứ ng du ̣ng ảnh viễn thám đươ ̣c thực hiê ̣n trong pha ̣m vi rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh thuô ̣c huyê ̣n Tuy Đứ c, tỉnh Đăk Nông, ứ ng vớ i mô ̣t cảnh củ a ảnh vê ̣ tinh với độ phủ trên diê ̣n tích 60x60km = 3.600km2.

3.3 Đặc điểm khu vư ̣c nghiên cứ u

3.3.1 Đất đai, đi ̣a hình

Đất đai, đá me ̣: Bao gồ m 09 loa ̣i đất trên 03 loa ̣i đá me ̣ như sau: - Trên đá me ̣ bazzan bao gồ m các loa ̣i đất: Đất giàu mùn, nâu đỏ; đất đỏ chua,

rất nghèo ba zơ; và đất đỏ chua rất nghèo kiềm.

- Trên đá me ̣ Mắc ma axit bao gồ m các loa ̣i đất: Đất đỏ chua, rất nghèo ba zơ; đất xám tầng mặt giàu mùn; đất xám tầng rất mỏng; đất xám có tầng loang lỗ đỏ vàng; và đất nâu

- Trên đá me ̣ phiến sét: Đất xám có tầng loang lỗ đỏ vàng; và đất xám sỏi sạn

sâu.

Đất có kết von nhe ̣ từ 0 - 20%, pH = 5.7 – 7.5, đô ̣ sâu tầng đất > 50cm Khu vực nghiên cứ u nằ m ở các vi ̣ trí sườ n và đỉnh vớ i đô ̣ dố c từ 0 – 360 Nằ m trong pha ̣m vi đô ̣ cao so vớ i mă ̣t biển từ 376m đến 1.068m.

3.3.2 Khí hâ ̣u, thủ y văn

Lươ ̣ng mưa bình quân năm từ 1.750mm – 2.500mm/năm. Có hai mù a mưa, khô, mù a mưa thườ ng từ tháng 5 đến tháng 11, tuy nhiên khu vực tỉnh Đăk Nông và Gia Lai mù a mưa đến sớ m hơn 1-2 tháng, trong khi đó khu vực M’Đrăk tỉnh Đăk Lăk chi ̣u ảnh hưở ng khí hâ ̣u duyên hải miền trung nên mùa mưa muô ̣n hơn 1-2 tháng. Nhiê ̣t đô ̣ trung bình năm biến đô ̣ng từ 22.2 – 27.00C. Đô ̣ ẩm không khí trung bình năm từ 80 – 83%.

Thủ y văn: Do đi ̣a hình Tây Nguyên tựa như một mái nhà, mái phía Đông hứng nước đổ ra biển Đông thông qua hệ thống sông Ba, sông Đồng Nai, mái phía Tây hứng nước đổ ra sông Mê Kông thông qua hai chi lưu là Sê San và Sê Rê Pôk.

3.3.3 Tài nguyên rừng lá rộng thường xanh ở Tây Nguyên

Tây nguyên là vùng có diện tích và trữ lượng rừng lá rộng thường xanh cao nhất trong cả nước. Kết quả ở bảng 0.1 dưới đây cho thấy diện tích đất có rừng của vùng Tây Nguyên là 2.925.200ha, chiếm 22,1% so với tổng diện tích đất rừng của cả nước. So với tổng diện tích tự nhiên của vùng Tây Nguyên là 5.447.500ha thì đất có rừng đạt đến 2.925.200ha, chiếm 53,7% so với tổng diện tích tự nhiên. Trong đó diện tích rừng tự nhiên là 2.715.700ha, chiếm đến 92,8% so với tổng diện tích đất có rừng.

Bảng 0.1: Diện tích rừng hiện ta ̣i của Tây Nguyên so với cả nước

(Đơn vị: 1000ha)

Loại đất loại rừng Đất có rừng I. Rừng tự nhiên 1. Rừng gỗ 2. Rừng tre nứa

Tây Nguyên 2.925,2 2.715,7 2.284,1 199,6

Toàn quốc 13.258,8 10.339,2 8.235,8 621,5

Loại đất loại rừng 3. Rừng hỗn giao 4. Rừng ngập mặn 5. Rừng núi đá II. Rừng trồng 1. Rừ ng trồng có trữ lượng 2. Rừ ng trồng chưa có trữ lươ ̣ng 3. Tre luồng 4. Cây đặc sản 5. Ngập mặn ven biển

Toàn quốc 685,6 60,5 735,8 2.919,6 1.464,4 1.124,9 87,8 206,7 35,7

Tây Nguyên 232,0 0,0 0,0 209,4 115,5 63,6 0,7 29,6 0,0

Nguồn: Bộ Nông nghiệp và PTNT, 2010

Tuy nhiên độ che phủ rừng và diện tích, chất lượng rừng tự nhiên của vùng Tây Nguyên đã có sự suy giảm nghiêm trọng trong giai đoạn 5 năm vừa qua. Theo số liệu báo cáo về tài nguyên rừng hàng năm của Cục Kiểm lâm được tổng hợp trong thời gian 2005 đến 2010 cho thấy: Mặc dù trong giai đoạn này, độ che phủ rừng của toàn quốc có sự tăng lên từ 37 % lên 39,5%, song ở Tây Nguyên đã giảm từ 55,4% xuống còn 52,6%. Điều này cho thấy mặc dù công tác trồng rừng ở Tây Nguyên đã có những thành công nhất định, song sự suy giảm và mất rừng tự nhiên quá lớn, cụ thể từ năm 2005 đến 2010 Tây Nguyên đã mất 174.767 ha rừng tự nhiên nên đã làm độ che phủ rừng suy giảm. Nguyên nhân chính là do khai thác gỗ quá mức, tình trạng khai hoang chuyển đổi rừng để trồng cây công nghiệp như cà phê, cao su, điều....Khai phá đất rừng để trồng cây nông nghiệp của dân di cư tự do. Trong 5 tỉnh Tây Nguyên thì Đăk Nông có diện tích mất rừng là cao nhất gần 100 ngàn ha, các tỉnh khác dao động từ 20 – 50 ngàn ha trong giai đoa ̣n này.

3.3.4 Chương trình REDD+ ở Tây Nguyên

Ở Tây Nguyên có tỉnh Lâm Đồng là mô ̣t trong hai tỉnh trong cả nướ c đang triển khai chương trình UN-REDD+ Viê ̣t Nam giai đoa ̣n I. Ta ̣i Lâm Đồ ng, vù ng dự án UN- REDD+ tại các huyện Lâm Hà và Di Linh; ngoài ra cò n có dự án REDD SNV củ a Hà Lan nằ m trên hai huyê ̣n Cát Tiên và Bảo Lâm.

Sau khi có kế hoạch sử dụng đất, tỉnh và huyện đã xây dựng bản đồ, đánh giá diễn biến, nguyên nhân mất rừng, suy thoái rừng; tập huấn nâng cao nhận thức; xây dựng hệ thống giám sát trữ lượng cacbon có sự tham gia, hệ thống chi trả, chia sẻ lợi ích đố i vớ i hô ̣ gia đình nhâ ̣n khoán rừ ng trong vù ng dự án REDD+. Ngoài ra tổ chứ c Winrock International cũng xây dựng mô hình REDD với 3.167 ha rừng tại các xã Đạ Sar, Đa Nhim, Đạ Chais, thị trấn Lạc Dương (huyê ̣n Lạc Dương) và Xuân Trường, Xuân Thọ (Đà Lạt).

4 MỤC TIÊU VÀ NỘI DUNG NGHIÊN CỨ U

4.1 Mục tiêu nghiên cứ u

4.2 Nội dung nghiên cứu

Để đa ̣t đươ ̣c mu ̣c tiêu, đề tài nghiên cứ u theo các nô ̣i dung chi tiết sau: i) Xây dựng mô hình (allometric equations) ướ c tính sinh khố i (biomass) và

carbon cây rừ ng. Bao gồ m:

- Xác đi ̣nh khố i lươ ̣ng thể tích gỗ (WD) theo loài - Mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon trong từ ng bô ̣ phâ ̣n cây rừ ng, gồ m

4 bô ̣ phâ ̣n: Thân, cành, lá, vỏ .

- Mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon phần trên mă ̣t đất - Mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon phần dướ i mă ̣t đất (trong rễ cây

rừ ng)

- Mô hình chuyển đổ i giữa sinh khố i, carbon và nhân tố điều tra cây cá

thể

ii) Xây dựng mô hình (allometric equations) ướ c tính sinh khố i, carbon lâm

phần. Bao gồ m:

- Phân cấp chiều cao để ướ c tính sinh khố i, carbon lâm phần - Ướ c tính carbon hữu cơ trong đất (SOC) - Ướ c tính sinh khố i và carbon trong thảm mu ̣c, thảm tươi và gỗ chết

trong lâm phần

- Mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon lâm phần và mố i quan hê ̣ vớ i các

nhân tố sinh thái.

- Cấu trú c sinh khố i và carbon lâm phần. - Dự báo tăng trưở ng sinh khố i và hấp thu ̣ CO2 củ a lâm phần.

iii) Nghiên cứ u ứ ng du ̣ng ả nh viễn thá m và GIS trong đo tính, giá m sá t sinh

khố i và carbon rừ ng. Bao gồ m:

- Ứ ng du ̣ng ảnh vê ̣ tinh trong ướ c tính và giám sát sinh khố i, carbon rừ ng - Ứ ng du ̣ng GIS trong quản lý, giám sát sinh khố i, carbon rừ ng

iv) Xây dựng hê ̣ thố ng mô hình và công nghê ̣ đo tính, giá m sá t carbon rừ ng

để tham gia chương trình REDD+

- Phân loa ̣i rừ ng theo cấp sinh khố i bằng ảnh vê ̣ tinh - Thiết kế ô mẫu

- Lựa cho ̣n sử du ̣ng các hàm allometric equations củ a cây và lâm phần và

hàm chuyển đổ i từ nhân tố điều tra rừ ng sang carbon rừ ng

- Quản lý cơ sở dữ liê ̣u và biến đô ̣ng CO2 trong GIS

5 PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

5.1 Phương phá p luâ ̣n, cá ch tiếp câ ̣n nghiên cứ u

Hấp thu ̣ hoă ̣c phát thải CO2 rừ ng liên quan đến biến đô ̣ng diê ̣n tích, tra ̣ng thái rừ ng và thay đổ i 5 bể chứ a carbon rừ ng trên mỗi đơn vi ̣ diê ̣n tích. Vì vâ ̣y nghiên cứ u công nghê ̣, kỹ thuâ ̣t giám sát hai nhó m nhân tố này sẽ giám sát đươ ̣c khả năng hấp thu ̣ hoă ̣c phát thải CO2 trong qú a trình quản lý rừ ng.

Ả nh viễn thám và GIS giú p cho viê ̣c giám sát thay đổ i diê ̣n tích rừ ng, ngoài ra sinh khối và carbon không thể đo đếm trực tiếp trong không gian nhưng dữ liệu viễn thám có quan hệ với sinh khối được đo trực tiếp trên mặt đất (IPCC (2003); Brown (2002), Dong và cộng sự (2003)), do vậy xây dựng mô hình toán ho ̣c quan hê ̣ giữa sinh khối và carbon rừng vớ i dữ liê ̣u ảnh viễn thám là cơ sở để ướ c tính gián tiếp carbon rừ ng theo thời gian và không gian trên diê ̣n rô ̣ng bằng công nghê ̣ viễn thám và GIS, giảm chi phí đo tính trực tiếp trên mă ̣t đất vớ i đô ̣ tin câ ̣y cho phép.

Để đo tính carbon rừ ng trong 5 bể chứ a cần phát triển các mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon gián tiếp thông qua các nhân tố điều tra rừ ng có thể đo đếm trực tiếp, đơn giản (allometrics equations) (Brown (1997, 2001), MacDicken (1997), Chave và cô ̣ng sự (2005), Henty và cô ̣ng sự (2010)). Trong khi đó để xây dựng các mô hình allometric equations cần đo tính trực tiếp sinh khố i, carbon rừ ng thông qua phương pháp chă ̣t ha ̣ cây (destructive measurement). Đồ ng thờ i trên cơ sở sinh khối rừng và lượng carbon tích lũy ở các bể chứa trong rừng tự nhiên có mối quan hệ hữu cơ và năng lực tích lũy carbon của thực vật, đất rừng có mối quan hệ với các nhân tố điều tra cây rừ ng hoă ̣c lâm phần và vớ i các nhân tố sinh thái. Do đó phương pháp tiếp cận chủ yếu là rút mẫu thực nghiệm, chă ̣t ha ̣ cây rừ ng theo từng đối tượng để xác đi ̣nh sinh khối, phân tích hóa học xác định lượng carbon lưu giữ trong các bộ phận thực vật, thảm tươi, thảm mục, rễ, trong đất và ứng dụng phương pháp hàm toán ho ̣c để xây dựng các mô hình ước lượng sinh khối, carbon tích lũy, CO2 hấp thụ thông qua các biến số điều tra rừng, sinh thái có thể đo đếm trực tiếp. Từ đây làm cơ sở cho việc áp dụng ước tính CO2 hấp thụ hoă ̣c phát thải củ a rừ ng.

Tiếp câ ̣n nghiên cứ u đươ ̣c minh ho ̣a trong hình 0.3.

Hình 0.3: Sơ đồ tiếp câ ̣n nghiên cứ u

5.2 Phương phá p nghiên cứ u cu ̣ thể

5.2.1 Phương phá p thu thâ ̣p, phân tích, xử lý số liê ̣u để lâ ̣p mô hình allometric

equation ướ c tính sinh khố i và carbon cho cây rừ ng, lâm phần Viê ̣c thu thâ ̣p số liê ̣u, phân tích để lâ ̣p các mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon

củ a cây rừ ng và 5 bể chứ a củ a lâm phần đươ ̣c tiến hành như sau:

5.2.1.1 Thiết lập ô mẫu, đo tính và lấ y mẫu sinh khố i, đấ t trong ô

Ô mẫu đươ ̣c thiết lâ ̣p theo phương pháp đại diện cho các trạng thái rừng (ICRAF, 2007). Ô mẫu có kích thước 20 x 100m, trung bình 5 ô cho mỗi trạng thái (tra ̣ng thái rừ ng theo thông tư số 34/2009/TT-BNNPTNT về việc phân loại rừng của Bộ Nông nghiệp và Phát triển Nông thôn, (2009) theo trữ lượng gồm: i) Rừng rất giàu (trữ lượng cây đứng trên 300m3/ha); ii). Rừng giàu (trữ lượng cây đứng từ 201- 300m3/ha); iii) Rừng trung bình (trữ lượng cây đứng từ 101 – 200m3/ha); iv) Rừng nghèo (trữ lượng cây đứng từ 10 đến100 m3/ha) và v) Rừng chưa có trữ lượng (rừng gỗ đường kính bình quân < 8cm, trữ lượng cây đứng dưới 10m3/ha). Trong thực tế rừ ng chưa có trữ lươ ̣ng không có trong vù ng nghiên cứ u, do vâ ̣y có 20 ô mẫu ở 4 tra ̣ng thái rừ ng đươ ̣c thiết lâ ̣p, mỗi ô mẫu được phân chia thành các ô phụ theo cấp đường kính đo đếm, dạng sống và bể chứ a carbon khác nhau theo hình 0.4. Phân bố ô mẫu ở ba tỉnh Tây Nguyên ở hình 0.5 và thông tin về ô mẫu ở bảng 0.2.

Hình 0.4: Sơ đồ thiế t kế ô mẫu phân chia theo cấ p kính cây rừ ng và cá c bể chứ a carbon rừ ng

Hình 0.5: Bả n đồ phân bố ô mẫu nghiên cứ u trên rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh vù ng Tây Nguyên

XUTM

DTC

Huyê ̣n

Xã

Mã ô Tỉnh

Bả ng 0.2: Thông tin vi ̣ trí và tra ̣ng thá i rừ ng củ a ô mẫu nghiên cứ u YUTM Tra ̣ng thá i thá i rừ ng IIB

Cư Drăm

1388813

243873

TX17 Đăk Lăk

0.8

TX11 Đăk Lăk

Yang Mao

237569

1371652

IIIA1

0.8

Krông Bông Krông Bông

TX13 Đăk Lăk M’Đrăk TX15 Đăk Lăk M’Đrăk TX8 Đăk Lăk M’Đrăk

Cư San Ea Trang Krông Á

258775 257884 256041

1390477 1391237 1402240

IIIA1 IIIA1 IIIA2

0.7 0.7 0.8

TX9 Đăk Lăk M’Đrăk

Krông Á

255915

1402011

IIIA2

0.8

TX10 Đăk Lăk

Yang Mao

238352

1370892

IIIA2

0.8

Krông Bông

TX14 Đăk Lăk M’Đrăk TX16 Đăk Lăk

Cư San Cư Drăm

259252 245912

1390739 1387143

IIIA3 IIIA3

0.8 0.8

Krông Bông

TX5 Đăk Nông Tuy Đức Đăk Ngo

762009

1338083

IIA

0.5

TX3 Đăk Nông Tuy Đức Đăk Ngo TX4 Đăk Nông Tuy Đức Đăk Ngo

756819 762276

1333820 1337696

IIB IIB

0.7 0.8

TX20 Đăk Nông Tuy Đức Quảng

746732

1352766

IIB

0.7

Trực

TX1 Đăk Nông Tuy Đức Quảng

765440

1344734

IIIA1

0.7

tâm

TX2 Đăk Nông Tuy Đức Đăk Ngo TX6 Đăk Nông Tuy Đức Quảng

755717 763364

1334079 1341051

IIIA1 IIIA3

0.5 0.8

Tân

TX7 Đăk Nông Tuy Đức Quảng

755056

1353301

IIIA3

0.8

Trực

TX19 Đăk Nông Tuy Đức Quảng

746239

1352425

IIIA3

0.8

TX18 Gia Lai TX12 Gia Lai

Kbang K Bang

237859 239966

1565734 1575157

IIIA1 IIIA2

0.4 0.5

Trực Lơ ku Lơ Ku

Thu thâ ̣p số liê ̣u và lấy mẫu trong ô mẫu:

i) Số liê ̣u về vi ̣ trí ô mẫu: Vi ̣ trí hành chính xã, huyê ̣n, tỉnh; to ̣a đô ̣ đi ̣a lý, chủ

rừ ng.

ii) Số liê ̣u về nhân tố lâm phần và sinh thá i:

• Số liê ̣u về lâm phần: Tra ̣ng thái rừ ng, loài ưu thế, đô ̣ tàn che, loa ̣i thực bì,

% che phủ thực bì. • Số liê ̣u sinh thái:

o Đi ̣a hình bao gồ m: Vi ̣ trí ô mẫu, đô ̣ dố c, hướ ng phơi, đô ̣ cao so vớ i

mă ̣t biển

o Khí tươ ̣ng, khí hâ ̣u: Lươ ̣ng mưa bình quân năm (P mm/năm), nhiê ̣t đô ̣ không khí, đô ̣ ẩm không khí %, số giờ nắng. Mô ̣t số nhân tố bình quân năm đươ ̣c lấy ở tra ̣m khí tươ ̣ng thủ y văn gần nhất

o Đất đai: Loa ̣i đá me ̣, loa ̣i đất, kết cấu đất, % kết von, % đá nổ i, pH đất, đô ̣ dày tầng đất. Trong đó loa ̣i đất và đá me ̣ đươ ̣c xác đi ̣nh từ thực tế kết hơ ̣p vớ i bản đồ phân loa ̣i đất vù ng Tây Nguyên củ a ngành tài nguyên môi trườ ng các tỉnh.

iii) Số liê ̣u về cây gỗ đứ ng: Các chỉ tiêu điều tra bao gồ m loài, đườ ng kính ngang ngực (DBH), chiều cao (H), phẩm chất cây. Phân chia thành các ô phu ̣ theo cấp kinh như sau: - Ô mẫu chính: 20 x 100m: Điều tra cây gỗ có DBH > 30cm. - Ô mẫu phụ: 5 x 40m (1 ô trong ô chính): Điều tra cây gỗ có 5cm < DBH ≤

30cm;

- Ô mẫu phụ: 5 x 5 m (1 ô phụ trong ô chính): Điều tra cây gỗ có DBH ≤ 5cm. iv) Số liê ̣u về sinh khố i củ a cá c bể chứ a carbon thả m mục, thả m tươi, cây chết,

đấ t rừ ng và lấ y mẫu: - Đối với lớp cây bụi thảm tươi, thảm mục: Thảm mu ̣c (litter) xác đi ̣nh theo IPCC (2006) là bao gồ m tất cả sinh khố i không số ng vớ i kích thướ c lớ n hơn sinh khố i trong đất hữu cơ (2mm) và nhỏ hơn đườ ng kính xác đi ̣nh gỗ chết (10cm), nằ m trên bề mă ̣t đất rừ ng. Thảm tươi là cây bụi thân thảo, dây leo. Sử du ̣ng ô mẫu phụ 5 x 5 m (1 ô phụ trong ô chính) để thu thâ ̣p và cân sinh khối tươi của lớp cây bụi/ thảm tươi và thảm mục. Lấy mẫu sinh khối tươi vớ i 1 mẫu/bộ phận (có 2 bộ phận), 100g/mẫu. Tổng số mẫu để phân tích sinh khố i khô và carbon: 20 ô mẫu x 2 bộ phận x 1 mẫu/bô ̣ phâ ̣n = 40 mẫu cho 2 bộ phận cây bụi/thảm tươi và thảm mục.

- Đối vớ i gỗ chế t (Deadwood): Sinh khố i cây chết đươ ̣c xác đi ̣nh cây đã chết hoă ̣c nằ m hoă ̣c cò n đứ ng theo IPCC (2006) vớ i đườ ng kính > 10cm. Sử du ̣ng ô mẫu phụ: 5 x 5m (1 ô trong ô chính): Cân sinh khối của cây ngã đổ và cành nhánh. Lấy mẫu sinh khối tươi với ba cấp, với 100g/mẫu. Tổng số mẫu để phân tích sinh khố i khô, carbon củ a gỗ chết: 20 ô mẫu x 1 ô phụ x 3 cấp = 60 mẫu. (Hình 0.6)

Cân và lấy mẫu thả m mục (Litter) Cân và lấy mẫu gỗ chết (Dead wood)

Hình 0.6: Thu thâ ̣p và cân sinh khố i gỗ chết, thả m mu ̣c

- Đối với đất: Theo IPCC (2006), carbon hữu cơ trong đất đươ ̣c xác đi ̣nh ở tầng sâu từ 30 – 50cm tù y vào mỗi quố c gia. Đề tài xác đi ̣nh carbon đất đến tầng sâu 50cm. Đào 01 phẩu diện (1x1x2m) trong một ô chính ở vi ̣ trí trung tâm ô mẫu. Mỗi phẩu diện chia thành 4 tầng: 0 - 10cm; 10 - 20cm, 20 - 30cm và 30 - 50cm. Xác định dung trọng đất tươi (dt= g/cm3) bằ ng ố ng du ̣ng tro ̣ng có thể tích 50cm3 (Hình 0.7) và cân khố i lươ ̣ng đất trong ố ng bằng cân điê ̣n tử cho từ ng tầng đất. Lấy 4 mẫu đất, mỗi mẫu 0.5kg ở 4 tầng phẩu diện để xác đi ̣nh dung tro ̣ng đất khô, phân tích hàm lươ ̣ng carbon đất cho từ ng tầng. Tổng số mẫu đất: 20 phẩu diện trong 20 ô mẫu x 01 phẩu diện x 4 mẫu đất ở 4 tầng = 80 mẫu đất.

Ố ng dung trọng đất có thể tích V=50cm3 Cân điê ̣n tử cân khố i lượng đất vớ i V=50cm3

Hình 0.7: Xá c đi ̣nh dung tro ̣ng đấ t tươi bằng ố ng dung tro ̣ng và cân điê ̣n tử – Lấ y mẫu đấ t

5.2.1.2 Chặt ha ̣ cây (destructure measurement) để đo tính thể tích, sinh khố i cá c bộ

phận trên dướ i mă ̣t đấ t cây rừ ng và lấ y mẫu

Trong mỗi ô mẫu 2000m2, tiến hành áp du ̣ng phương pháp chă ̣t ha ̣ cây (destructrue measurement) theo cấp kính, vớ i cự ly cấp kính là 10cm, bắt đầu vớ i DBH ≥ 5cm và cấp kính lớ n nhất vớ i DBH > 75cm. Mỗi cấp kính chă ̣t ha ̣ trung bình 3 cây, cây chă ̣t ha ̣ đươ ̣c lựa cho ̣n là loài phổ biến, ưu thế trong lâm phần và rải trong ba cấp khố i lươ ̣ng thể tích gỗ là cứ ng, trung bình và mềm đươ ̣c xác đi ̣nh nhanh ở thực đi ̣a. Trung bình có 7 cấp kính ở mỗi ô, tuy nhiên mô ̣t số ô rừ ng non, nghèo DBH tố i đa nhỏ hơn, do vâ ̣y chỉ có 3-5 cấp kính. Đồ ng thờ i do đào để lấy toàn bô ̣ rễ củ a các cây có đườ ng kính >40 cm là rất khó khăn và không thể thực hiê ̣n thủ công, do vâ ̣y mô ̣t số cây lớ n đào rễ đươ ̣c lấy riêng ở khu khai thác gỗ củ a cây đã khai thác, rễ đươ ̣c đào bằng máy mú c cơ giớ i. Vì vâ ̣y tổ ng số cây chă ̣t ha ̣ đươ ̣c tách ra theo nhó m nhân tố đo tính như sau: Số cây chă ̣t ha ̣ đo tính sinh khố i 4 bô ̣ phâ ̣n cây trên mă ̣t đất (thân, cành, lá, vỏ ) là 219 cây (Hình 0.8); số cây chă ̣t ha ̣ đo tính sinh khố i rễ dướ i mă ̣t đất là 143 cây; tổ ng số cây chă ̣t ha ̣ để đo tính sinh khố i và lấy mẫu 5 bô ̣ phâ ̣n thân cây trên và dướ i mă ̣t đất là 362 cây.

Chặt hạ cây Cắ t khú c thân Đà o rễ cây bằ ng má y ủi Rễ cây lớ n được đà o lên

Bó c vỏ cây Cắ t cà nh Thu thập lá

Hình 0.8: Chă ̣t ha ̣ cây, phân tá ch cá c bô ̣ phâ ̣n và đào rễ cây

Đo tính cá c chỉ tiêu và sinh khố i trên cây chă ̣t ha ̣ bao gồm:

- Đo cây đứ ng: Loài, DBH, H, đườ ng kính tán (Dt) - Đo cây ngã: Tuổ i cây (A), chiều dài (L) - Đo các chỉ tiêu tính thể tích cây có vỏ và không vỏ : Chia thân cây làm 5 phần bằng nhau vớ i chiều dài mỗi đoa ̣n là 1/5L (Hình 0.9), đo đườ ng kính có vỏ và không vỏ ở 5 vi ̣ trí 0/5L, 1/5L, 2/5L. 3/5L và 4/5L (lần lươ ̣t các đườ ng kính: D00, D01, D02, D03, D04)

Hình 0.9: Phân chia cây chă ̣t ha ̣ thành 5 đoa ̣n bằng nhau để xá c đi ̣nh thể tích

Cân khố i lượng vỏ Cân khố i lượng lá Cân khố i lượng thân đã bó c vỏ

Cân khố i lượng rễ Cân khố i lượng thân cả vỏ Cân khố i lượng cà nh

Hình 0.10: Cân khố i lươ ̣ng tươi 5 bô ̣ phâ ̣n cây chă ̣t ha ̣

- Cân đo sinh khố i tươi 5 bô ̣ phâ ̣n thân cây (Hình 0.10): Phân chia cây làm 5 bô ̣ phâ ̣n thân, vỏ , cành, lá và rễ; tiến hành cân khố i lươ ̣ng tươi từ ng bô ̣ phâ ̣n. Tuy nhiên đố i vớ i các cây có đườ ng kính > 40 cm, không thể bó c vỏ và cân riêng toàn bô ̣ thân và vỏ , do vâ ̣y ta ̣i mỗi vi ̣ trí phân đoa ̣n 1/5L, tiến hành lấy mẫu tính khố i lươ ̣ng thể tích tươi củ a vỏ và gỗ để quy ra khố i lươ ̣ng tươi củ a hai bô ̣ phâ ̣n này. Cân mẫu khố i lươ ̣ng tươi (m) đô ̣ chính xác 0.1mg và xác đi ̣nh thể tích (v) bằng ố ng đo nướ c chính xác đến ml (cm3) từ ng phần gỗ thân và vỏ . Mẫu lấy để xác đi ̣nh khố i lươ ̣ng thể tích tươi đươ ̣c lấy ở 5 vi ̣ trí củ a cây và xuyên tâm. Khố i lươ ̣ng thể tích tươi củ a thân và vỏ wd = m/v (g/cm3), từ đó tính gián tiếp khố i lươ ̣ng tươi thân và vỏ cây: B(kg) = wd(g/cm3).V(m3).103, trong đó V là thể tích gỗ hoă ̣c vỏ đươ ̣c xác đi ̣nh từ 5 phân đoa ̣n, wd là khố i lươ ̣ng thể tích tươi củ a từ ng bô ̣ phâ ̣n tương ứ ng. (Hình 0.11)

Hình 0.11: Xá c đi ̣nh khố i lươ ̣ng thể tích gỗ, vỏ tươi ngay trong rừ ng

Lấ y mẫu sinh khố i 5 bộ phận củ a cây chă ̣t ha ̣: Mỗi mẫu là 100g đươ ̣c cân bằng

cân điê ̣n tử :

- Số mẫu 4 bô ̣ phâ ̣n cây trên mă ̣t đất (thân, cành, lá và vỏ ): 219 cây x 4 bô ̣ phâ ̣n x 3 mẫu/bô ̣ phâ ̣n (mỗi bô ̣ phâ ̣n ở 3 vi ̣ trí, hoă ̣c cấp kích thướ c) = 2.628 mẫu.

- Số mẫu rễ: 143 cây x 3 mẫu (Ở 3 cấp rễ to, trung bình và nhỏ ) = 429 mẫu. Tổ ng số mẫu củ a 5 bô ̣ phâ ̣n cây chă ̣t ha ̣ là 3.058 mẫu để phân tích sinh khố i khô

và hàm lươ ̣ng carbon. (Hình 0.12)

Mẫu rễ Mẫu cà nh Mẫu lá

Mẫu thân Mẫu vỏ

Hình 0.12: Lấ y mẫu 5 bô ̣ phâ ̣n bằng cân điê ̣n tử

5.2.1.3 Phân tích sinh khố i khô và hà m lượng carbon trong thực vật và đấ t rừ ng

Mẫu thực vâ ̣t và đất sau khi thu thâ ̣p đươ ̣c phân tích trong phò ng thí nghiê ̣m để

xác đi ̣nh sinh khố i khô (biomass) hàm lươ ̣ng carbon.

- Phân tích xác định sinh khối khô cá c bộ phận thực vật: Mẫu đươ ̣c chẻ nhỏ và sấy khô ở nhiệt 105oC, đến khi mẫu khô hoàn toàn, có khối lượng không đổi nữa (ít nhất là 48 giờ và mẫu đươ ̣c chẻ nhỏ ). Từ đây tính đươ ̣c tỷ lê ̣ giữa khố i lươ ̣ng khô/khố i lươ ̣ng tươi: TLk/t củ a từ ng bô ̣ phâ ̣n thân, cành, lá, vỏ , rễ, thảm mu ̣c, thảm tươi, cây chết. (Hình 0.13)

- Phân tích xác định hà m lượng carbon trong cá c bộ phận thực vật và carbon

hữu cơ trong đất:

Sau khi sấy khô, phân tích hàm lượng carbon trong từng bộ phận dựa trên cơ sở oxy hoá chất hữu cơ bằng K2Cr2O7 (Kali bicromat) theo phương pháp Walkley – Black; xác định lượng carbon bằng phương pháp so màu xanh của Cr3+ tạo thành (K2Cr2O7) tại bước sóng 625nm. Từ đây tính đươ ̣c tỷ lê ̣ %C trong sinh khố i khô củ a từ ng bô ̣ phâ ̣n và trong đất.

Từ lươ ̣ng carbon, suy đươ ̣c lươ ̣ng CO2 tương đương hấp thụ: CO2 = 3.67C.

Chuẩn bi ̣ mẫu để phân tích sinh khố i khô, carbon

Xá c đi ̣nh khố i lượng thể tích gỗ

Tủ sấy mẫu ở 1050C Mẫu cá c bộ phận thực vật để sấy và phân tích hà m lượng carbon

Hình 0.13: Phân tích trong phòng thí nghiê ̣m xá c đi ̣nh khố i lươ ̣ng thể tích gỗ, sinh khố i và carbon

5.2.1.4 Tính toá n cá c chỉ tiêu sinh khố i, carbon củ a cây rừ ng và cá c bể chứ a

carbon củ a lâm phần

Thể tích có vỏ , không vỏ củ a cây tính theo công thứ c chia cây thành 5 phân đoa ̣n

bằng nhau:

𝑉 =

{(𝐷𝑜𝑜 + 𝐷01)2 + (𝐷𝑜1 + 𝐷02)2 +(𝐷𝑜2 + 𝐷03)2 +(𝐷𝑜3 + 𝐷04)2 +(𝐷04)2 } (0.28)

𝐿.𝜋.10−4 80

Trong đó V (m3): là thể tích có vỏ (Vcv) hoă ̣c thể tích không vỏ (Vov) và thể tích vỏ cây Vv = Vcv – Vov (m3); L(m) là chiều dài cây; Doi (cm) là đườ ng kính ở vi ̣ trí 5 phân đoa ̣n, bao gồ m có vỏ hoă ̣c không vỏ .

Diê ̣n tích tán lá Ca (m2) = π.Dt2/4, trong đó Dt: Đườ ng kính tán, m Khố i lươ ̣ng thể tích gỗ (WD, g/cm3): Mẫu gỗ ở 5 vi ̣ trí phân đoa ̣n củ a cây đươ ̣c lấy xuyên tâm, đo thể tích tươi (V(cm3) bằng ố ng đo nướ c va ̣ch đến ml (cm3), sau khi sấy mẫu xác đi ̣nh khố i lươ ̣ng khô m(g), khố i lươ ̣ng thể tích gỗ đươ ̣c tính: WD = m/V (g/cm3), sau đó đươ ̣c lấy trung bình từ 5 phân đoa ̣n cho từ ng cây chă ̣t ha ̣.

Dung tro ̣ng đất (ρ, g/cm3): ρ = m đất khô (g) / V đất ướ t (cm3). Trong đó sử du ̣ng ố ng dung tro ̣ng có thể tích V cố đi ̣nh 50cm3, lấy mẫu đất ở 4 tầng 0-10cm; 10-20cm, 20-30cm và 30 -50cm, dù ng cân điê ̣n tử đô ̣ chính xác 0.1g để cân m đất ướ t; sau đó lấy trung bình. Xác đi ̣nh m đất khô (g) bằng cách sấy mẫu ở 1050C trong 48 giờ và lấy trung bình từ 4 mẫu.

Khố i lươ ̣ng carbon hữu cơ trong đất SOC (tấn/ha): SOC (tấn/ha) = ρ.d.%C.100,

trong đó d là đô ̣ sâu tầng đất đươ ̣c lấy bằng 50cm.

/ Diê ̣n

Sinh khố i khô củ a từ ng bô ̣ phâ ̣n và cây = Sinh khố i tươi x tỷ lê ̣ khô/tươi Carbon củ a từ ng bô ̣ phâ ̣n và cây = Sinh khố i khô x % C tích lũy Sinh khố i khô, carbon củ a các loa ̣i thảm mu ̣c, thảm tươi, cây chết đươ ̣c tính: Sinh khố i khô (tấn/ha) = Sinh khố i tươi/ô mẫu (tấn) x Tỷ lê ̣ khô/tươi x 104

tích ô mẫu (m2).

Carbon (tấn/ha) = Sinh khố i khô (tấn/ha) x %C Tính toán các chỉ tiêu lâm phần như mâ ̣t đô ̣ (N, cây/ha), tổ ng diê ̣n ngang (BA,

m2/ha), trữ lươ ̣ng (M, m3/ha) theo các công thứ c thông thườ ng củ a điều tra rừ ng

Tính toán sinh khố i và carbon lâm phần củ a cây gỗ: Dựa vào phân bố số cây theo cấp kính củ a từ ng ô tiêu chuẩn, tương quan chiều cao và đườ ng kính và mô hình ướ c tính sinh khố i, carbon cây cá thể, từ đây tính đươ ̣c tổ ng sinh khố i trên mă ̣t đất cây gỗ TAGTB (tấn/ha), tổ ng carbon trên mă ̣t đất TAGTC (tấn/ha), tổ ng sinh khố i và carbon dướ i mă ̣t đất củ a cây gỗ (TBGTB, TBGTC, tấn/ha).

5.2.1.5 Thiết kế mô hình toá n sinh trắ c (allometric equations) để ước tính sinh

khố i, carbon củ a cây rừ ng và lâm phần

Mô hình toán sinh trắc (allometric equations) đươ ̣c thiết lâ ̣p cho cây cá lẻ và lâm phần để ướ c tính sinh khố i và carbon, ngoài ra cò n lâ ̣p các hàm chuyển đổ i giữa các giá tri ̣ điều tra thông thườ ng sang sinh khố i, carbon hoă ̣c từ giá tri ̣ sinh khố i dễ đo đếm sang giá tri ̣ khó đo đếm.

Mô hình da ̣ng tổ ng quát: yj = f(xi), trong đó yj: Sinh khối, lượng carbon tích lũy trong từng bộ phận thân cây gỗ; sinh khối, lượng carbon tích lũy trong cây bụi, thảm tươi, thảm mục, cây chết, trong rễ và trong đất; và toàn bộ theo trạng thái, kiểu rừng; và xi: Các nhân tố điều tra rừng như loài, khố i lươ ̣ng thể tích gỗ, đường kính, chiều cao, diê ̣n tích tán lá, tổng tiết diện ngang, trữ lượng, mật độ, loại đất và các nhân tố sinh thái.

Mô hình sinh trắc khi thiết lâ ̣p dựa vào phương pháp chă ̣t ha ̣ cây nhằ m để ứ ng du ̣ng ướ c tính sinh khố i và carbon rừ ng thông qua các nhân tố đo đếm trực tiếp củ a cây rừ ng, lâm phần và nhân tố sinh thái khác mà không phải chă ̣t ha ̣ cây.

Mô hình đươ ̣c thực hiê ̣n theo hai phương pháp chính: i) Mô hình tuyến tính mô ̣t đến nhiều biến, tổ hơ ̣p biến, hoă ̣c phi tuyến đươ ̣c đổ i biến số về tuyến tính, sử du ̣ng phương pháp ướ c lươ ̣ng bình phương tố i thiểu; ii) Mô hình da ̣ng phi tuyến mô ̣t đến nhiều biến, tổ hơ ̣p biến, sử du ̣ng phương pháp Marquardt. Các mô hình đươ ̣c xử lý phố i hơ ̣p trong phần mềm thố ng kê Excel và Statgraphics Centurion.

Cơ sở dữ liê ̣u thiết lâ ̣p các mô hình allometric equations cho cây rừ ng: Trên cơ sở dữ liê ̣u cây chă ̣t ha ̣ và số liê ̣u các bô ̣ phâ ̣n cây trên và dướ i mă ̣t đất đã đươ ̣c phân tích sinh khố i, carbon và các nhân tố điều tra cây tương ứ ng; tổ hơ ̣p thành các nhó m nhân tố yj và xi theo các mu ̣c đích lâ ̣p hàm khác nhau, loa ̣i trừ các dữ liê ̣u biến đô ̣ng bất thườ ng vớ i Studentized residuals nằ m ngoài -2 và +2 (Nằ m ngoài ướ c lươ ̣ng vớ i đô ̣ tin câ ̣y 95%). Kết quả cho các bô ̣ dữ liê ̣u:

- Bô ̣ dữ liê ̣u lâ ̣p hàm ướ c tính sinh khố i các bô ̣ phâ ̣n cây trên mă ̣t đất vớ i các

nhân tố DBH, H, WD: 165 bô ̣ dữ liê ̣u

- Bô ̣ dữ liê ̣u lâ ̣p hàm ướ c tính carbon trong các bô ̣ phâ ̣n cây trên mă ̣t đất vớ i các

nhân tố DBH, H, WD: 95 bô ̣ dữ liê ̣u.

- Bô ̣ dữ liê ̣u lâ ̣p hàm ướ c tính sinh khố i cây trên mă ̣t đất vớ i các nhân tố DBH, H,

WD: 161 bô ̣ dữ liê ̣u

- Bô ̣ dữ liê ̣u lâ ̣p hàm ướ c tính carbon cây trên mă ̣t đất vớ i các nhân tố DBH, H,

WD: 93 bô ̣ dữ liê ̣u.

- Bô ̣ dữ liê ̣u lâ ̣p hàm ướ c tính sinh khố i cây dướ i mă ̣t đất vớ i các nhân tố DBH,

H, WD: 105 bô ̣ dữ liê ̣u.

- Bô ̣ dữ liê ̣u lâ ̣p hàm ướ c tính carbon cây dướ i mă ̣t đất vớ i các nhân tố DBH, H,

WD: 58 bô ̣ dữ liê ̣u.

- Các bô ̣ dữ liê ̣u lâ ̣p hàm chuyển đổ i từ sinh khố i sang carbon, từ trên mă ̣t đất

sang dướ i mă ̣t đất và từ nhân tố điều tra cây: Từ 38 đến 241 bô ̣ dữ liê ̣u.

- Bô ̣ dữ liê ̣u ướ c tính tuổ i theo DBH và H: 189 bô ̣ dữ liê ̣u.

Cơ sở dữ liê ̣u lâ ̣p hàm allometric equations cho lâm phần: Trên cơ sở dữ liê ̣u 20 ô tiêu chuẩn thu thâ ̣p số liê ̣u cấu trú c, chă ̣t ha ̣ cây và 70 ô tiêu chuẩn phu ̣c vu ̣ giải đoán ảnh vê ̣ tinh, từ đó tính toán đươ ̣c các nhân tố sinh khố i, carbon lâm phần và các nhân tố điều tra lâm phần; tổ hơ ̣p thành các bô ̣ dữ liê ̣u yj và xi củ a lâm phần theo các mu ̣c đích lâ ̣p hàm khác nhau:

- Bô ̣ dữ liê ̣u lâ ̣p hàm ướ c tính SOC, carbon trong thảm mu ̣c, thảm tươi, cây chết và tổ ng sinh khố i, carbon lâm phần vớ i các nhân tố sinh thái và sinh khố i lâm phần: 20 bô ̣ dữ liê ̣u.

- Bô ̣ dữ liê ̣u lâ ̣p hàm ướ c tính sinh khố i và carbon lâm phần vớ i các nhân tố điều

tra lâm phần: 90 bô ̣ dữ liê ̣u từ 90 ô tiêu chuẩn. Viê ̣c lựa cho ̣n biến số tham gia mô hình, mô hình tố i ưu có sai số ướ c lươ ̣ng bé nhất và sai khác thấp nhất so vớ i thực tế là rất quan tro ̣ng trong xây dựng mô hình allometric equations, do đó phương pháp tiếp câ ̣n để lựa cho ̣n biến tham gia vào mô hình và hàm đươ ̣c xây dựng như sau:

i) Cá c chỉ tiêu thống kê, biểu đồ để lựa chọn biế n tham gia và hà m tối ưu:

- Hê ̣ số tương quan, quan hê ̣, xá c đi ̣nh R2: Về tổ ng quát thì hàm tố t nhất khi R2 đa ̣t max và tồ n ta ̣i ở mứ c sai P < 0.05. Tuy nhiên có trườ ng hơ ̣p R2 đa ̣t max nhưng chưa phải là hàm phù hơ ̣p nhất, do vâ ̣y cần dựa thêm các chỉ tiêu thố ng kê khác.

- Tiêu chuẩn t kiểm tra sự tồn tại của cá c tham số của mô hình: Vớ i giả thuyết Ho: bi = 0, giả thuyết bi ̣ bác bỏ khi P < 0.05; có nghĩa là các tham số tồ n ta ̣i và khác 0 rõ rê ̣t. Chỉ tiêu này chỉ áp du ̣ng cho hàm đa biến.

- Nhân tố quan hê ̣ (CF - Correction factor): CF = exp(RSE2/2), CF luôn lớ n hơn 1. Trong đó RSE (Residual standard error) là sai tiêu chuẩn củ a phần dư. Khi RSE càng lớ n thì CF càng lớ n, có nghĩa mô hình càng có đô ̣ tin câ ̣y thấp. Mô hình tố t khi CF càng tiến dần đến 1. Sử du ̣ng tiêu chuẩn này yêu cầu biến y củ a các hàm phải đồ ng nhất (Chave et al., 2005)

- Tiêu chuẩn Mallow’ Cp (1973): Dù ng để lựa cho ̣n số biến số tham gia mô hình tố t nhất trong trườ ng hơ ̣p có nhiều biến nhưng chưa rõ có ảnh hưở ng đến y hay không. Chỉ số Cp càng gần vớ i số biến số p thì mô hình càng phù hơ ̣p; dựa vào đây để xác đi ̣nh số biến số p tham gia mô hình khi có quá nhiều biến số đươ ̣c giả đi ̣nh là có ảnh hưở ng đến y.

Nếu mô ̣t mô hình có P biến số đô ̣c lâ ̣p được lựa chọn từ một tập hợp K> P, chỉ

tiêu thống kê Cp đươ ̣c tính toán:

(0.29)

(0.30)

Vớ i:

là tổ ng sai số bình phương củ a mô hình vớ i P biến số đô ̣c lâ ̣p.

Trong đó :

o Ypi là giá trị dự đoán từ giá tri ̣ quan sát thứ i là của Yi củ a mô hình

có P biến số

o S2 bình phương trung bình phần dư (residual mean square) sau khi mô hình quan hê ̣ hoàn thành vớ i K biến số đô ̣c lâ ̣p và đươ ̣c ướ c tính từ sai số trung bình bình phương (mean square error – MSE)

o N là dung lươ ̣ng mẫu quan sát

- Tiêu chuẩn AIC (Akaike Information Criterion): Khi cần lựa cho ̣n mô hình tố t nhất vớ i nhiều mô hình có các biến số ảnh hưở ng khác nhau, AIC mô hình vớ i các biến số ảnh hưở ng là hàm tố t nhất:

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

(0.31)

Mô hình tố i ưu vớ i các biến số thích hơ ̣p khi giá tri ̣ đa ̣i số củ a AIC là bé nhất. Trong đó n: số mẫu, RSS (the residual sums of squares) là tổ ng bình phương phần dư, K: số tham số củ a mô hình bao gồ m tham số sai số ướ c lươ ̣ng, ví du ̣ mô hình y = a +bx, thì K = 3. L: Likelihood củ a mô hình (Chave et al., 2005).

- Biểu đồ biến động phần dư (residual) ứ ng vớ i các giá tri ̣ dự báo y củ a mô hình lựa cho ̣n: Mô hình tố t khi biến đô ̣ng residual tâ ̣p trung trong pha ̣m vi giá tri ̣ -2 đến + 2 ứ ng vớ i các giá tri ̣ dự báo y. Biểu đồ xá c xuất chuẩn Normal P- P: Mô hình đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y cao khi xác xuất phân bố củ a giá tri ̣ quan sát và lý thuyết nằ m trên đườ ng chéo củ a to ̣a đô ̣ (0, 0) và (1, 1). Biểu diễn ở hình 0.14

Giá tri ̣ phần dư resudual theo gía tri ̣ dự bá o qua mô hình nằ m trong phạm vi -2 đến +2

Xá c suất chuẩn của dự bá o và quan sá t (Normal P-P)

Hình 0.14: Biểu đồ đá nh giá sự thích hơ ̣p và tin câ ̣y củ a mô hình lựa cho ̣n

- Sai lê ̣ch trung bình giữa giá tri ̣ ướ c lượng qua mô hình vớ i giá tri ̣ quan sá t

thứ c tế (S%) :

100

∑ Yilt− Yi

(0.32)

𝑆% =

𝑛 𝑖=1

𝑛

Trong đó : Yilt: Giá tri ̣ dự báo qua mô hình; Yi: Giá tri ̣ thực quan sát, n: số mẫu quan sát. S% cho thấy mô hình có sai khác vớ i thực tế cao hay thấp, và mô hình tố i ưu khi sai khác này bé nhất (Chave et al., 2005).

ii) Giả i phá p lựa chọn biế n, tổ hợp biến và hà m thích hợp theo cá c chỉ tiêu thống

kê, đá nh giá :

- Trườ ng hợp hà m một biến, hoặc một tổ hợp một biến tuyến tính hoặc phi tuyến được tuyến tính hó a: Sử du ̣ng R2 cao nhất để đi ̣nh hướ ng hàm tố i ưu, kết hơ ̣p chỉ tiêu CF gần 1 nhất và AIC bé nhất về đa ̣i số và cuố i cù ng thì S% là bé nhất. Phố i hơ ̣p cả 4 chỉ tiêu trong đó quan tro ̣ng là CF và S%. Ví du ̣ mô ̣t số mô hình mô ̣t biến đươ ̣c sử du ̣ng để lựa cho ̣n hàm tố i ưu trong phần mềm Statgraphics ở bảng 0.3

Bả ng 0.3: Cá c mô hình mô ̣t biế n đươ ̣c sử du ̣ng để dò tìm hàm tố i ưu

Hê ̣ số tương quan R 0.9897

Hê ̣ số xá c đi ̣nh R2 (%) 97.94%

0.9774

95.53%

0.9749

95.04%

Mô hình Multiplicative log(Y) = a + blog(X) Square root-Y Sqrt(Y) = a + bX Logarithmic-Y square root-X log(Y) = a + b*sqrt(X) Square root-Y squared-X

0.9665

93.41%

90.84%

0.9531

90.47%

0.9511

87.42%

0.9350

85.38%

-0.9240

81.24%

0.9013

80.25%

0.8958

77.77%

0.8819

68.21%

0.8259

66.57%

0.8159

61.92%

0.7869

56.31%

-0.7504

53.19%

0.7293

51.95%

-0.7208

42.61%

0.6527

32.44%

0.5696

28.34%

-0.5324

23.13%

0.4809

16.51%

-0.4063

10.25%

-0.3201

sqrt(Y) = a +b*X^2 Squared-X Y = a +b*X^2 Double square root sqrt(Y) = a +b*sqrt(X) Exponential log(Y) = a + b*X S-curve model log(Y) = a + b/X Double reciprocal 1/Y = a + b/X Square root-Y logarithmic-X Sqrt(Y) = a +b*log(X) Linear Y = a + b*X Logarithmic-Y squared-X log(Y) = a + b*X^2 Square root-X Y = a + b*sqrt(X) Double squared Y^2 = a + b*X^2 Reciprocal-Y logarithmic-X 1/Y = a + b*log(X) Logarithmic-X Y = a + b*log(X) Square root-Y reciprocal-X Sqrt(Y) = a + b/X Squared-Y Y^2 = a + b*X Squared-Y square root-X Y^2 = a + b*sqrt(X) Reciprocal-X Y = a + b/X Squared-Y logarithmic-X Y^2 = a * b*log(X) Reciprocal-Y squared-X 1/Y = a + b*X^2 Squared-Y reciprocal-X Y^2 = a +b/X

- Trườ ng hợp hà m nhiề u biến, tổ hợp biến tuyế n tính hoặc phí tuyến: Sử du ̣ng tiêu chuẩn Cp và AIC để lựa cho ̣n số biến số và hàm phù hơ ̣p. Cuố i cù ng lựa cho ̣n hàm tố t nhất trên cơ sở kết hơ ̣p các chỉ tiêu vớ i R2 cao, tham số tồ n ta ̣i vớ i P <0.05, CF gần bằ ng 1 và giá tri ̣ S% bé nhất.

- Trườ ng hợp so sá nh lựa chọn giữa cá c hà m đơn biến, đa biến, tổ hợp biến, tuyến tính và phi tuyế n nhưng biến y đã được đổi biến số khá c nhau như y

hoặc ln(y), sqrt(y), 1/y: Sử du ̣ng tiêu chuẩn Cp và AIC để lựa cho ̣n số biến số cho từ ng hàm. Cuố i cù ng lựa cho ̣n hàm tố t nhất trên cơ sở kết hơ ̣p các chỉ tiêu vớ i R2 cao, tham số tồ n ta ̣i vớ i P <0.05, và giá tri ̣ S% bé nhất. Minh ho ̣a lựa cho ̣n hàm và số biến số ở hình 0.15

Hình 0.15: Cá c tiêu chuẩ n thố ng kê để lựa cho ̣n biến số và hàm tố i ưu

5.2.2 Phương phá p ướ c tính sinh khố i, carbon lâm phần

Các lâm phần lá rô ̣ng thườ ng xanh ở Tây Nguyên phân bố rô ̣ng trên các điều kiê ̣n khác nhau, do đó khả năng sản xuất sinh khố i và tích lũy carbon cũng khác nhau. Để ướ c lươ ̣ng đú ng trữ lươ ̣ng carbon và tăng trưở ng củ a nó cần phân chia lâm phần thành các cấp năng suất (cấp chiều cao).

Sử du ̣ng mô hình tương quan H =f(DBH) chung để phân chia thành các đườ ng

cong chiều cao thể hiê ̣n cho năng suất. Phân chia thành 3 cấp.

Ngoài ra các lâm phần đã qua tác đô ̣ng các mứ c đô ̣ khác nhau do đó tích lũy sinh khố i và carbon và đă ̣c điểm cấu trú c cũng thay đổ i theo. Do đó cần phân chia rừ ng thành các cấp kính khố i. Phân chia lâm phần thành 3 cấp sinh khố i dựa vào biến đô ̣ng củ a nó vớ i mứ c ý nghĩa 95%.

Cấu trú c sinh khố i đươ ̣c nghiên cứ u là phân bố sinh khố i và carbon theo cấp

kính ở 9 tổ hơ ̣p cấp chiều cao và sinh khố i.

Dựa vào các mô hình ướ c tính AGB, C(AGB), BGB, C(BGB) cây cá thể cù ng vớ i phân bố N/D, tương quan H/DBH cho từ ng cấp, tính toán đươ ̣c tổ ng sinh khố i và carbon lâm phần trên và dướ i mă ̣t đất theo cấp kính và chung lâm phần.

Để dự báo tăng trưở ng sinh khố i và carbon lâm phần, thiết lâ ̣p mô hình quan hê ̣ tuổ i A = f(DBH, H) để xác đi ̣nh A theo từ ng cấp kính và từ kết quả xác đi ̣nh sinh khố i và carbon cũng theo cấp kính, tính đươ ̣c lươ ̣ng tăng trưở ng bình quân hàng năm về sinh khố i, carbon theo cấp kính, chung cho lâm phần và cho 9 tổ hơ ̣p sinh khố i – cấp chiều cao.

5.2.3 Phương pháp nghiên cứ u ứ ng du ̣ng ảnh viễn thám và GIS để ướ c lươ ̣ng,

giá m sá t sinh khố i, carbon rừ ng Phương pháp nghiên cứ u chủ yếu là xác lâ ̣p mố i quan hê ̣ giữa sinh khố i, carbon rừ ng vớ i dữ liê ̣u ảnh, làm cơ sở ướ c lươ ̣ng sinh khố i, carbon rừ ng và lâ ̣p bản đồ , quản lý cơ sở dữ liê ̣u carbon rừ ng thông qua ảnh viễn thám và GIS.

5.2.3.1 Cơ sở dữ liê ̣u ả nh và mă ̣t đấ t

i) Nguồn vật liê ̣u:

- Ả nh vệ tinh SPOT5 độ phân giải 10x10m với quy mô thử nghiê ̣m mô ̣t cảnh

vớ i diê ̣n tích 60x60km = 3.600km2

- Các bản đồ cơ sở như đi ̣a hình, sông suố i, hành chính - Các phần mềm xử lý ảnh ENVI, Erdas, phần mềm GIS: ArcGIS và phần

mềm thố ng kê Statgraphics Centurion Plus.

ii) Hiê ̣u chỉnh hình học ả nh: Tổ ng số đã thu thâ ̣p 17 điểm không chế trên thực đi ̣a và có thể quan sát trên ảnh để nắn chỉnh ảnh về to ̣a đô ̣ thực. Viê ̣c nắn chỉnh đươ ̣c tiến hành trong phần mềm ENVI.

iii) Phân loại vù ng nghiên cứ u thà nh vù ng có rừ ng và không rừ ng, trên cơ sở đó giả i đoá n ả nh chỉ trong trong vù ng có rừ ng: Trên ảnh tạo các vùng quan tâm (ROI – Region of Interest) như các vùng mẫu cho 2 đối tượng có rừng và vùng mẫu không có rừng. Dựa trên các vùng mẫu này, sử dụng phương pháp phân loại có kiểm định Maximum Likelihood để phân thành 2 loại thảm phủ có rừng vào không rừng trên ảnh đã được hiệu chỉnh hình học trong phần mềm ENVI. iv) Thu thập số liê ̣u ô mẫu mặt đất, tính toá n sinh khối và carbon phần cây gỗ

trên mặt đất

Vớ i cách tiếp câ ̣n trên quan điểm phổ củ a ảnh chỉ có khả năng phản ảnh đươ ̣c phần sinh khố i rừ ng trên mă ̣t đất; vì vâ ̣y thiết lâ ̣p mố i quan hê ̣ giữa dữ liê ̣u ảnh đươ ̣c nghiên cứ u vớ i tổ ng sinh khố i và carbon phần trên mă ̣t đất. Để xác đi ̣nh sinh khố i trên mă ̣t đất, tiến hành đă ̣t 70 ô mẫu ngẫu nhiên trong vù ng ảnh nghiên cứ u đươ ̣c phân phố i

theo tỷ lê ̣ diê ̣n tích các khố i tra ̣ng thái đươ ̣c phân loa ̣i ban đầu trên ảnh, mỗi ô có diê ̣n tích 1.000m2. Ô mẫu ngẫu nhiên đươ ̣c thiết lâ ̣p dựa vào phần mềm ArcGIS.

Điều tra rừng thường sử dụng ba loại ô mẫu có hình dạng chính là: Ô hình tròn, ô hình vuông và ô hình chữ nhật. So với các loại ô mẫu có hình dạng khác, ô hình tròn có ưu điểm là xác lập đơn giản, có chu vi nhỏ nhất so với các loại ô khác khi diện tích của chúng như nhau, từ đó làm tăng độ chính xác của kết quả điều tra; đồ ng thờ i trên đi ̣a hình dố c ô trò n có thể cải bằng từ ng bán kính mô ̣t cách thuâ ̣n tiê ̣n hơn ô vuông và chữ nhâ ̣t. Vì vâ ̣y ô hình tròn đươ ̣c sử du ̣ng để ướ c tính sinh khố i và carbon rừ ng. Điểm quan trọng trong nghiên cứu này là đã sử dụng ô hình tròn dạng tổ (nest) có kích thước khác nhau để điều tra các cấp đường kính khác nhau như được minh họa trong hình 0.16. Vớ i ô mẫu càng lớ n khi cấp kính càng tăng, do số cây càng giảm; như vâ ̣y sẽ cân đố i số cây đo tính trong các cấp kính lớ n nhỏ và giảm công đo đếm quá nhiều cây nhỏ trên mô ̣t diê ̣n tích ô qú a lớ n.

Hình 0.16: Ô mẫu hình tròn phân tầng theo cấ p kính

Sử dụng ô hình tròn phân chia thành các ô phụ với kích thước khác nhau tùy

theo đường kính:

- Ô tròn có bán kính 17.84m ứng với diện tích 1000m2: Đo các cây gỗ có DBH

≥ 50cm

- Ô phụ tròn có bán kính 12.62m ứng với diện tích 500m2: Đo các cây gỗ có

30 ≤ DBH < 50cm

- Ô phụ tròn có bán kính 5.64m ứng với diện tích 100m2: Đo các cây gỗ có

5cm ≤ DBH < 30cm.

- Ô phụ tròn có bán kính 1m ứng với diện tích 3.14m2: Đo các cây gỗ tái sinh

có DBH < 5cm

Để thuâ ̣n tiê ̣n thao tác trong lâ ̣p ô phân tầng, thiết kế dây có thắt nút bằng dải màu ở các bán kính của các ô mẫu phụ lần lượt là 1m (màu xanh chuối), 5.64m (màu vàng), 12.62m (màu xanh biển) và 17.84m (màu đỏ). Một ô mẫu cần 3 đến 4 dây. Đồng thời trên mỗi dây, ứng với mỗi vị trí buộc thêm một dải cùng màu có thể di

chuyển để cộng thêm chiều dài từ ng bán kính trong trường hợp trên đất dốc, mỗi dây thiết kế dài 25m để có thể cộng thêm chiều dài bán kính trên dốc.

Đố i vớ i ô trên đất dố c, tiến hành tính chiều dài cô ̣ng thêm củ a từ ng bán kính ô mẫu cho tương ứ ng vớ i bán kính ô trên mă ̣t bằng. Sử dụng máy đo độ dốc Clinometer để đo độ dốc. Tính la ̣i bán kính trên đô ̣ dố c như sau: R’= R/ cos α; trong dó : R’: bán kính hình tròn đo thực tế; R: Bán kính ô mẫu trên đất bằng, bản đồ ; α: độ dốc đo được Với bán kính từ tâm đến 1m (xanh chuối): Đo tất cả cây tái sinh với DBH<6m

và tất cả cây gỗ có DBH ≥ 5cm; và vật rơi rụng (cành nhánh ngã đỗ)

Với bán kính từ 1m (xanh chuối) đến 5.64m (vàng): Đo các cây có DBH ≥ 5cm

Với bán kính từ 5.64m (vàng) đến 12.62m (xanh biển): Đo các cây có DBH ≥

30cm

Với bán kính từ 12.62m (xanh biển) đến 17.84m (đỏ): Đo các cây có DBH ≥

50cm.

v) Tính số liê ̣u sinh khối và carbon cho từ ng ô mẫu: Từ số liê ̣u ô mẫu, sắp xếp phân bố số cây theo cấp kính (N/DBH) vớ i cự ly cấp kính 10cm, sử du ̣ng các hàm tương quan H/DBH theo từ ng cấp H và allometric equations để chuyển đố i sang sinh khố i cây gỗ trên mă ̣t đất (TAGTB, tấn/ha) và carbon cây gỗ trên mă ̣t đất (TAGTC, tấn/ha), chỉ tính cho cây có DBH ≥ 5 cm. Đây là cơ sở dữ liê ̣u sinh khố i, carbon lâm phần để phân tích quan hê ̣ vớ i các dữ liê ̣u ảnh SPOT5.

5.2.3.2 Thử nghiê ̣m cá c phương phá p ứ ng dụng ả nh SPOT trong ướ c lượng sinh

khố i và carbon rừ ng

Thử nghiê ̣m 3 phương pháp khác nhau: i) Phương phá p phân loa ̣i ả nh phi giá m đi ̣nh và quan hê ̣ vớ i sinh khố i rừ ng: Phương pháp này nhằ m mu ̣c đích thử nghiê ̣m khả năng phân loa ̣i ảnh tự đô ̣ng dựa vào giá tri ̣ ảnh và quan hê ̣ củ a nó vớ i sinh khố i, carbon rừ ng trên mă ̣t đất để phân loa ̣i rừ ng và ướ c lươ ̣ng sinh khố i, carbon rừ ng.

Phân loại phi giám định dựa vào tập hợp các phần tử có cùng giá trị ảnh. Số lượng các nhóm phân loại tùy thuộc vào người phân loại, đây là quá trình lặp đi lặp lại của việc nhóm các lớp theo các chỉ tiêu người phân loại đặt ra gồm số lần lặp tối đa (Maximum iteration), số pixel tối thiểu trong một nhóm/lớp (Minimum Pixel in Class), độ lệch chuẩn tối đa của nhóm (Maximum Class Stdv), số Pixel tối thiểu khi kết nhóm (Maximum Merge pairs) cho đến khi thỏa mãn các điều kiện đã đặt ra thì quá trình này

dừng lại. Trong đó phương pháp ISODATA đươ ̣c áp du ̣ng do đây là phương pháp mềm dẻo, tự nhiên, không cần cố định số các lớp. Dựa vào trung bình các lớp/loại như nhau về dữ liệu không gian, sau đó sắp xếp lại các pixel bằng cách sử dụng khoảng cách tối thiểu. Mỗi một đặc trưng của pixel được phân loại lại tạo ra một trung bình. Các lớp được tách, hợp nhất, và xóa được thực hiện trên cơ sở dữ liệu ngưỡng tham số. Tất cả các pixel được phân loại vào lớp gần nhất, trừ khi một sai tiêu chuẩn hay ngưỡng tham số nằm ngoài, trong trường hợp đó một số pixel có thể được phân loại lại nếu chúng không đạt các tiêu chuẩn lựa chọn. Quá trình này tiếp tục cho đến khi số lượng các điểm ảnh trong mỗi lớp thay đổi ít hơn hoặc số lần tối đa của các lần lặp là đạt được.

Viê ̣c phân loa ̣i thành bao nhiêu lớ p và số lươ ̣ng pixel trong mỗi lớ p do ngườ i xử lý quyết đi ̣nh; trong thực tế các tra ̣ng thái rừ ng, mứ c đô ̣ che phủ có bứ c xa ̣ quang phổ khác nhau, do đo nếu cho ̣n số lươ ̣ng các lớ p (Class) khác nhau khi phân loa ̣i có ý nghĩa như là phân chia rừ ng thành các lớ p có đô ̣ chi tiết, chỉ số ảnh khác nhau; từ đây dò tìm mố i quan hê ̣ có các lớ p phân chia khác nhau vớ i sinh khố i, trữ lươ ̣ng carbon đã điều tra trong ô mẫu, đây là cơ sở để thiết lâ ̣p hê ̣ thố ng phân loa ̣i ảnh phi giám đi ̣nh trên cơ sở tương quan vớ i sinh khố i, carbon rừ ng.

Thử nghiê ̣m phân loại tự động với 3 hê ̣ thố ng class: + 2 - 4 class: 3 lớ p + 3 - 5 class: 4 lớ p + 4 - 6 class: 5 lớ p Lâ ̣p quan hê ̣ giữa tổ ng sinh khố i cây gỗ trên mă ̣t đất vớ i các mã số class (id_class) đã phân loa ̣i trên ảnh: TAGTB =f(id_Class) theo 3 trườ ng hơ ̣p có 3, 4 và 5 lớ p. Chọn mô hình tương quan mỗi hê ̣ thố ng class nào có hê ̣ số quan hê ̣ R2 cao nhất, CF, AIC và S% bé nhất. Sau đó so sánh 3 mô hình tương quan cao nhất đó lại lựa chọn ra mô ̣t mô hình cao nhất R2 lớ n nhất tương ứ ng vớ i mô ̣t hê ̣ thố ng class, đó chính là số class cần phân chia có mố i quan hê ̣ chă ̣t chẽ nhất vớ i sinh khố i và carbon rừ ng.

Cuố i cù ng kết quả phân loa ̣i sinh khố i, carbon trên ảnh đươ ̣c đánh giá sai số vớ i

các ô mẫu đô ̣c lâ ̣p không đưa vào tính toán.

ii) Phương phá p phân tích hồi quy giữ a sinh khố i rừ ng vớ i giá tri ̣ ả nh (DN): Phương pháp này nhằ m phát hiê ̣n trực tiếp quan hê ̣ giữa sinh khố i, carbon trên mă ̣t đất vớ i giá tri ̣ band phổ củ a từ ng pixel, làm cơ sở lâ ̣p bản đồ và dữ liê ̣u sinh khố i, carbon rừ ng từ ảnh SPOT (Franklin và McDermid, 1993, Poso et al., 1999).

Tiến hành:

- Ta ̣o vù ng mẫu trên ảnh ứ ng vớ i các tọa độ ô mẫu, sử dụng chức năng tạo Buffer trong phần mềm ArcGis để tiến hành tạo ra ô mẫu trên ảnh có kích thướ c bằng với kích thước ô mẫu trên thực đi ̣a. Vớ i Buffer R= 17.84m.

- Chồ ng file dữ liê ̣u ô mẫu lên ảnh để gắn vớ i các giá tri ̣ DN củ a 4 band ảnh SPOT là b1, b2, b3 và b4. Sử du ̣ng phần mềm ENVI và chuyển dữ liê ̣u về da ̣ng file ASCII.

- Thiết lâ ̣p mô hình quan hê ̣ giữa sinh khố i, carbon rừ ng vớ i giá tri ̣ band ảnh: Sử dụng phần mềm Statgraphics Centurion phân tích hồi quy giữa giá trị ảnh và số liệu sinh khố i, carbon củ a các ô mẫu để tìm ra hàm quan hê ̣ tố i ưu có dạng: y = f(x); với y: giá trị sinh khố i hoă ̣c carbon/ha là biến phụ thuộc; xi: giá trị của của các kênh ảnh là biến độc lập: TAGTB/TAGTC (tấn/ha) = f(bandi). Sử du ̣ng tiêu chuẩn Cp để cho ̣n DN củ a band ảnh hưở ng, thiết lâ ̣p các mô hình và lựa cho ̣n hàm tố i ưu như đã trình bày phần trên.

- Lâ ̣p ảnh vớ i các pixel đươ ̣c gán giá tri ̣ sinh khố i, carbon rừ ng: Sử du ̣ng chứ c năng Moddeler củ a phần mềm Erdas để ta ̣o lâ ̣p ảnh sinh khố i, carbon rừ ng trên cơ sở mô hình đã lâ ̣p

- Chuyển bản đồ ảnh sinh khố i thành vector trong ArcGIS và chồng các ô mẫu đô ̣c lâ ̣p lên để đánh giá sai số S% củ a lâ ̣p bản đồ sinh khố i theo phương pháp hồ i quy.

iii) Phương phá p phân loa ̣i ả nh có giá m đi ̣nh và phân chia khố i rừ ng theo

cấ p sinh khố i

Phương pháp này dựa trên ô mẫu quan sát thực đi ̣a để phân loa ̣i ảnh thành các

lớ p đồ ng nhất về sinh khố i và carbon rừ ng.

Tiến hành: - Phân cấp sinh khố i dựa vào ô mẫu - Ta ̣o ô mẫu trên ảnh vớ i buffer là bán kính ô mẫu 17.84m (1000m2) trong

ArcGIS.

- Phân lâ ̣p ảnh theo cấp sinh khố i: Các ô mẫu là vù ng ROI đại diện cho từng cấp. Sử dụng thuật toán phân loại Maximum likelihood để phân thành các lớp sinh khố i, carbon trong phần mềm ENVI.

- Sử du ̣ng các ô mẫu đô ̣c lâ ̣p để đánh giá đô ̣ tin câ ̣y củ a phân loa ̣i ảnh thành

các cấp sinh khố i, carbon trong ENVI.

5.2.3.3 Ứng dụng GIS trong quả n lý , giá m sá t sinh khố i, carbon rừ ng

Trên cơ sở ảnh SPOT đã đươ ̣c giải đoán và phân loa ̣i theo từ ng cấp sinh khố i,

carbon, tiến hành lâ ̣p cơ sở dữ liê ̣u sinh khố i, carbon cho mô ̣t khu vực:

- Chuyển file ảnh thành vector vớ i thuô ̣c tính là sinh khố i/ha (TABTB, tấn ha)

đã thực hiê ̣n trong nghiên cứ u giải đoán ảnh SPOT trong ArcGIS.

- Sử du ̣ng các mô hình allometric equations lâm phần để tính gián tiếp các giá

tri ̣ sinh khố i, carbon trong các bể chứ a khác và toàn lâm phần - Biên tâ ̣p bản đồ sinh khố i, carbon rừ ng và xuất ra cơ sở dữ liê ̣u

- Theo dõi và câ ̣p nhâ ̣t thay đổ i diê ̣n tích, trữ lươ ̣ng carbon trong ArcGIS thông qua chứ c năng câ ̣p nhâ ̣t củ a các trườ ng theo các hàm allometric equations.

CHƯƠNG 1: MÔ HÌNH ƯỚ C TÍNH SINH KHỐ I VÀ CARBON CÂY RỪ NG

Ướ c tính sinh khố i, carbon củ a cây gỗ rừ ng là cơ sở để ướ c tính sinh khố i và carbon lâm phần. Hai bể chứ a carbon quan tro ̣ng nhất củ a rừ ng là trong cây gỗ phần trên và dướ i mă ̣t đất. 1 KHỐ I LƯỢNG THỂ TÍCH GỖ THEO LOÀ I – MỘT BIẾ N SỐ

TRONG MÔ HÌNH ƯỚ C TÍNH SINH KHỐ I, CARBON

Sinh khố i và carbon tích lũy trong cây rừ ng phu ̣ thuô ̣c vào tuổ i cây, lâ ̣p đi ̣a và đă ̣c điểm sinh ho ̣c loài. Trong khi đó viê ̣c lâ ̣p các mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon cho từ ng loài là viê ̣c làm khó khăn vì số lươ ̣ng loài quá lớ n đố i vớ i rừ ng nhiê ̣t đớ i lá rô ̣ng thườ ng xanh. Vì vâ ̣y các tác giả lâ ̣p mô hình allometric equations cho rừ ng nhiê ̣t đớ i thườ ng sử du ̣ng biến số ảnh hưở ng là khố i lươ ̣ng thể tích gỗ (WD, g/cm3) như là đa ̣i diê ̣n cho các nhó m loài có cù ng khố i lươ ̣ng sinh khố i trên mô ̣t đơn vi ̣ thể tích (IPCC (2006), Henry và cô ̣ng sự (2010), Chave và cô ̣ng sự, 2004). Khố i lươ ̣ng thể tích gỗ là tỷ lê ̣ giữa khố i lươ ̣ng gỗ khô (g) vớ i thể tích gỗ tươi (cm3), mỗi loài có mô ̣t khố i lươ ̣ng thể tích khác nhau do đă ̣c điểm sinh ho ̣c như sinh trưở ng nhanh hay châ ̣m, hàm lươ ̣ng nướ c trong gỗ, … vì vâ ̣y khố i lươ ̣ng thể tích gỗ đươ ̣c sử du ̣ng làm biến số thay cho loài ở rừ ng nhiê ̣t đớ i khi mà lâ ̣p mô hình theo loài là chưa thể thực hiê ̣n. Vớ i đi ̣nh nghĩa khố i lươ ̣ng thể tích gỗ, thì các loài khác nhau nhưng có cù ng giá tri ̣ khố i lươ ̣ng thể tích sẽ cho lưu giữ mô ̣t lươ ̣ng sinh khối khô và carbon như nhau trong cù ng mô ̣t đơn vi ̣ thể tích cây.

Để sử du ̣ng biến WD trong mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon cây rừ ng, đề

tài đã tính toán khố i lươ ̣ng thể tích gỗ cho 63 loài chủ yếu ghi trong phu ̣ lu ̣c 2.

Nghiên cứu cũng đã thử nghiê ̣m tìm sự sai khác củ a WD theo DBH và H củ a tất cả các loài cây rừ ng, hình 1.1 và kết quả phân tích cho thấy WD chung cho tất cả các loài trong lâm phần có quan hê ̣ rất yếu vớ i các kích thướ c. Điều này đươ ̣c giải thích là do đă ̣c trưng sinh ho ̣c về WD theo loài, mô ̣t số loài có WD cao ngay ở cấp kính nhỏ và ngươ ̣c la ̣i WD thấp ở cấp kính lớ n. Do vâ ̣y xét chung WD củ a các loài gô ̣p la ̣i thì có mố i quan hê ̣ rất yếu vớ i DBH, H. WD có thể thay đổ i theo kích thướ c trong nô ̣i bô ̣ từ ng loài, tuy nhiên đố i vớ i rừ ng nhiê ̣t đớ i, phân bố loài theo tầng, do đó khó tiếp câ ̣n dữ liê ̣u củ a mô ̣t loài đủ ở các cấp kính.

Hình 1.1: Ma trâ ̣n đá m mây điểm quan hê ̣ giữa WD chung cá c loài vớ i DBH và H

Bả ng 1.1: Biến đô ̣ng và ướ c lươ ̣ng khoả ng WD cá c loài chủ yếu củ a rừ ng lá rô ̣ng

thườ ng xanh

WD (g/cm3) theo loà i

0.573 0.017 0.132 0.017 -0.038 -0.054 0.266 0.882 63

0.033

Trung bình Sai số củ a số trung bình Sai tiêu chuẩn Phương sai Đô ̣ nho ̣n – Kurtosis Đô ̣ lê ̣ch – Skewness Giá tri ̣ nhỏ nhất - Minimum Giá tri ̣ lớ n nhất – Maximum Số loài Sai lê ̣ch ở mứ c tin câ ̣y 95% (Confidence Level (95.0%))

Kết quả phân tích đă ̣c trưng củ a 63 loài ở bảng 1.1 cho thấy: - Vớ i đô ̣ lê ̣ch và đô ̣ nho ̣n xấp xỉ 0 cho thấy số lươ ̣ng loài thu thâ ̣p WD là đa ̣i diê ̣n và đa ̣t phân bố chuẩn, hay nó i cách khác dữ liê ̣u khố i lươ ̣ng thể tích củ a đề tài là đa ̣i diê ̣n cho các loài củ a kiểu rừ ng nghiên cứ u.

- WD biến đô ̣ng từ 0.266 đến 0.882, như vâ ̣y giữa các loài có sự khác nhau

khá lớ n về khố i lươ ̣ng thể tích gỗ. WD trung bình củ a các loài là 0.573

- Ướ c lươ ̣ng WD vớ i đô ̣ tin câ ̣y 95%: WD = 0.573 ± 0.033 - Kết quả phân tích phương sai về WD củ a 63 loài cho thấy F = 2.053 ở mứ c P

< 0,05, cho thấy giữa các loài có sự khác biê ̣t về WD.

Vớ i kết quả này, khi lâ ̣p mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon rừ ng, biến số WD đươ ̣c đưa vào như là đa ̣i diê ̣n cho loài; và khi sử du ̣ng mô hình thì WD đươ ̣c xác định nhờ tra vào bảng khố i lươ ̣ng thể tích theo loài trong phu ̣ lu ̣c, trườ ng hơ ̣p không có loài đó trong phu ̣ lu ̣c thì có thể sử du ̣ng khố i lươ ̣ng thể tích bình quân chung theo loài là 0.573.

2 MÔ HÌNH ƯỚ C TÍNH SINH KHỐ I VÀ CARBON Ở CÁ C BỘ PHẬN

CÂY TRÊN MẶT ĐẤ T

Sinh khố i và carbon trong phần trên mă ̣t đất củ a cây rừ ng nằ m trong 4 bô ̣ phâ ̣n thân, cành, lá và vỏ cây. Hầu hết các nghiên cứ u thế giớ i đều chỉ ướ c lươ ̣ng chung tổ ng sinh khố i cả 4 bô ̣ phâ ̣n. Tuy nhiên ướ c lươ ̣ng từ ng bô ̣ phâ ̣n để tổ ng hơ ̣p chung cho phần trên mă ̣t đất sẽ có đô ̣ tin câ ̣y cao hơn, ngoài ra từ đây cũng chỉ ra đă ̣c điểm sinh học của sinh khố i và carbon trong từ ng bô ̣ phâ ̣n cây rừ ng.

2.1 Mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon trong thân cây gỗ

Thân cây gỗ lưu giữ mô ̣t lươ ̣ng lớ n nhất sinh khố i và carbon trong cả 4 bô ̣ phâ ̣n cây. Để ướ c tính sinh khố i và carbon trong bô ̣ phâ ̣n này, thử nghiê ̣m tìm kiếm quan hê ̣ vớ i các nhân tố điều tra cây rừ ng là DBH, H và khố i lươ ̣ng thể tích gỗ WD. Từ số liê ̣u ở phu ̣ lu ̣c 3 có kết quả các mô hình thể hiện ở bảng 1.2 và 1.3.

Bả ng 1.2: Mô hình ướ c tính sinh khố i thân cây theo cá c biến số

P n Pbi CF AIC S% Stt Da ̣ng hàm Hàm R2 adjusted (%)

1 94.252 0.000 165 0.000 1.08 -302.7 27.4% Bst = f(DBH, H, WD) log(Bst_kg) = -4.29549 + 0.973701*log(DBH_cm^ 2*H_m) + 1.1866*WD_g_cm3

2 93.023 0.000 165 0.000 1.10 -271.7 33.9% Bst = f(DBH, H) log(Bst_kg) = -3.56756 + 0.961599*log(DBH_cm^ 2*H_m)

3 90.950 0.000 165 0.000 1.13 -228.8 38.7% Bst = f(DBH) log(Bst_kg) = -2.6079 + 2.47525*log(DBH_cm)

Như vâ ̣y sinh khố i thân cây có quan hê ̣ chă ̣t nhất vớ i 3 biến số DBH, H, WD vớ i R2 cao nhất, chỉ số CF, AIC và S% là nhỏ nhất là 27.4% biến đô ̣ng so vớ i thực tế. Tuy nhiên trong thực tế đo tính WD là khó khăn do đó có thể sử du ̣ng mô hình vớ i hai biến số DBH và H hoă ̣c chỉ mô ̣t biến DBH nếu yêu cầu đô ̣ tin câ ̣y không cao.

Ghi chú : Bst: Sinh khố i thân cây không vỏ, log: logarit neper

Bả ng 1.3: Mô hình ướ c tính carbon tích lũy trong thân cây theo cá c biến số

P n Pbi CF AIC S% Stt Da ̣ng hàm Hàm R2 adjusted (%)

1 97.381 0.000 95 0.000 1.04 -242.8 18.8% Cst= f(DBH, H, WD)

2 93.893 0.000 95 0.000 1.09 -163.4 36.7% Cst = f(DBH, H) log(Cst_kg) = -3.79513 + 1.88899*log(DBH_cm) + 1.0602*log(H_m) + 0.844794*log(WD_g_cm 3) log(Cst_kg) = -4.26256 + 1.82537*log(DBH_cm) + 1.04726*log(H_m)

3 92.222 0.000 95 0.000 1.11 -141.4 41.5% Cst = f(DBH) Cst_kg = exp(-3.24579 + 2.44447*ln(DBH_cm))

Cũng như sinh khố i thân cây, carbon có quan hê ̣ chă ̣t nhất vớ i 3 biến số DBH, H, WD vớ i R2 cao nhất, chỉ số CF, AIC và S% nhỏ nhất là 18.8% biến đô ̣ng so vớ i thực tế. Giá tri ̣ dự báo qua mô hình và thực tế đươ ̣c minh ho ̣a trong hình 1.2 (Dữ liê ̣u từ phu ̣ lu ̣c 4)

Ghi chú : Cst: Carbon trong thân cây không vỏ, log: logarit neper

Cst = f(DBH) Cst = f(DBH, H, WD)

Hình 1.2: Quan hê ̣ giá tri ̣ dự bá o Cst vớ i quan sá t theo mô hình 3 biến DBH, H và WD hoă ̣c chỉ vớ i DBH

Kết quả trên cho thấy sinh khố i và carbon trong thân cây phu ̣ thuô ̣c vào kích thướ c cây là DBH, H; đồ ng thờ i phu ̣ thuô ̣c vào khố i lươ ̣ng thể tích gỗ phản ảnh đă ̣c điểm loài. Trong khi đó nếu ướ c tính Cst chỉ theo mô ̣t nhân tố DBH sẽ mắc sai số đến 41.5%.

Ngoài ra từ số liê ̣u Bst và Cst, xác đi ̣nh đươ ̣c hê ̣ số chuyển đổ i trung bình từ sinh khố i thân sang carbon tích lũy là 0.49; trong khi đó theo IPCC (2006) hê ̣ số chuyển đổ i chỉ tính chung cây gỗ là 0.47.

2.2 Mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon trong cành cây gỗ

Cành cây rừ ng lưu giữ sinh khố i, carbon đáng kể trong cây gỗ, mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon cành củ a cây rừ ng đươ ̣c thiết lâ ̣p vớ i 3 biến số DBH, H và WD minh ho ̣a trong bảng 1.4 và 1.5. (Dữ liê ̣u từ phu ̣ lu ̣c 3 và 4)

Kết quả xác đi ̣nh mô hình tố i ưu để ướ c tính sinh khố i và carbon tích lũy trong cành cho thấy đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y thấp, mô hình tố t nhất vớ i 3 biến số thì ướ c lươ ̣ng sinh khố i cũng có biến đô ̣ng vớ i thực tế lên đến 74.5%, trong khi đó carbon là 84.3%. Điều này phản ảnh thực tế là cây có cù ng DBH và H nhưng khác nhau về đă ̣c điểm loài thì rất khác nhau về cành tán, do đó mô hình ướ c tính sẽ có đô ̣ tin câ ̣y thấp, cho dù đã đưa biến số WD là khố i lươ ̣ng thể tích gỗ. Trong trườ ng hơ ̣p này cho thấy WD chỉ phản ánh đươ ̣c đă ̣c điểm loài qua sinh khố i củ a thân, vì bản thân WD cũng tính từ thân cây. Mô hình ướ c tính tố t nhất sinh khố i cành là thông qua chỉ mô ̣t biến DBH, vớ i S% nhỏ nhất là 74.5%, trong khi đó carbon trong cành ướ c tính tố t nhất qua cả 3 biến số DBH, H và WD, vớ i S% là 84.3%. Vớ i biến đô ̣ng lớ n như vâ ̣y thì không nên ướ c tính sinh khố i và carbon cho riêng bô ̣ phâ ̣n cành mà cần ướ c tính chung cho cả 4 bô ̣ phâ ̣n cây trên mă ̣t đất rừ ng.

Tỷ lê ̣ giữa carbon và sinh khố i trong cành đươ ̣c ướ c tính bình quân là 0.47, giá

tri ̣ này xấp xỉ vớ i IPCC (2006).

Bả ng 1.4: Mô hình ướ c tính sinh khố i trong cành cây rừ ng theo cá c biến số

P n Pbi CF AIC S% Stt Da ̣ng hàm Hàm R2 adjusted (%)

1 81.998 0.000 164 0.048 1.35 -79.7 77.5% Bbr = f(DBH, H, WD) log(Bbr_kg) = -5.509 + 1.00412*log(DBH_cm^2* H_m) + 0.737008*WD_g_cm3^2

2 81.667 0.000 164 0.000 1.36 -77.7 80.0% Bbr = f(DBH, H) log(Bbr_kg) = -5.24096 + 0.998902*log(DBH_cm^2 *H_m)

3 83.357 0.000 164 0.000 1.32 -93.5 74.5% Bbr = f(DBH) log(Bbr_kg) = -4.38783 + 2.62521*log(DBH_cm)

Ghi chú : Bbr: Sinh khố i cà nh cây, log: logarit neper

Bả ng 1.5: Mô hình ướ c tính carbon trong cành cây rừ ng theo cá c biến số

Stt P n Pbi CF AIC S% Hàm Da ̣ng hàm R2 adjusted (%)

1 81.055 0.000 95 0.041 1.40 -33.0 84.3% Cbr = f(DBH, H, WD) log(Cbr_kg) = -7.0792 + 1.00172*log(DBH_cm^2* H_m) + 1.47868*sqrt(WD_g_cm3)

2 80.381 0.000 95 0.000 1.41 -30.7 91.0% Cbr = f(DBH, H) log(Cbr_kg) = -5.94776 + 0.986393*log(DBH_cm^2 *H_m)

3 82.349 0.000 95 0.000 1.37 -40.7 86.2% Cbr = f(DBH) Cbr_kg = exp(-5.13059 + 2.60606*ln(DBH_cm))

Ghi chú : Cbr: Carbon trong cà nh cây, log: logarit neper

2.3 Mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon trong lá cây rừ ng

Lá cây cây rừ ng là mô ̣t trong 4 bô ̣ phâ ̣n sinh khố i củ a cây, tuy nhiên khố i lươ ̣ng lá thay đổ i lớ n theo mù a, đă ̣c biê ̣t đố i vớ i loài cây ru ̣ng lá theo mù a hay ru ̣ng từ ng phần quanh năm. Đo tính sinh khố i lá không thể tiến hành trực tiếp, do đó cần có mô hình ướ c tính gián tiếp. Thử nghiê ̣m được thiết lâ ̣p và lựa cho ̣n mô hình ướ c tính lá vớ i 3 biến số DBH, H và WD. Kết quả ở bảng 1.6 và 1.7. (Dữ liê ̣u ở phu ̣ lu ̣c 3 và 4).

Kết quả cho thấy biến đô ̣ng sinh khố i và carbon trong lá ướ c tính qua mô hình

vớ i thực tế là rất lớ n ở mứ c 140.8% đối vớ i sinh khố i và 61.3% đố i vớ i carbon.

Tỷ lê ̣ carbon vớ i sinh khố i trong lá đươ ̣c tính bình quân là 0.48, trong khi đó

theo IPCC (2006) là 0.47 chung cho các bô ̣ phâ ̣n cây gỗ.

Bả ng 1.6: Mô hình ướ c tính sinh khố i lá theo cá c biến số

P n Pbi CF AIC S% Stt Da ̣ng hàm Hàm R2 adjusted (%)

73.583 0.000 165 0.076 1.32 -91.8 1 152.2 % Bl = f(DBH, H, WD) sqrt(Bl_kg) = -0.813046 + 0.157307*sqrt(DBH_cm*H_ m) + 0.93648*sqrt(WD_g_cm3)

73.228 0.000 165 0.000 1.33 -90.6 2 Bl = f(DBH, H) 148.8 % Bl_kg = (-0.102725 + 0.155057*sqrt(DBH_cm*H_ m))^2

72.810 0.000 165 0.000 1.33 -88.0 3 Bl = f(DBH) Bl_kg = (-1.50468 + 0.945602*sqrt(DBH_cm))^2 140.8 %

Ghi chú : Bl: Sinh khố i lá , log: logarit neper

Bả ng 1.7: Mô hình ướ c tính carbon trong lá theo cá c biến số

P n Pbi CF AIC S% Stt Da ̣ng hàm Hàm R2 adjusted (%)

1 80.371 0.000 95 0.032 1.20 -89.5 62.2% Cl = f(DBH, H, WD) log(Cl_kg) = -4.98577 + 0.728564*log(DBH_cm^2* H_m) + 0.373729*log(WD_g_cm3)

2 79.577 0.000 95 0.000 1.21 -86.7 62.9% Cl = f(DBH, H)

3 79.274 0.000 95 0.000 1.22 -85.3 61.3% Cl = f(DBH) log(Cl_kg) = -5.18709 + 0.716491*log(DBH_cm^2* H_m) Cl_kg = exp(2.63108 - 25.7683/DBH_cm)

Ghi chú : Cl: Carbon trong lá cây, log: logarit neper

2.4 Mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon trong vỏ cây rừ ng

Vỏ cây rừ ng cũng chứ a mô ̣t lươ ̣ng không nhỏ carbon và thay đổ i theo kích thướ c, loài cây, chỉ tiêu này không thể đo tính trực tiếp; vì vâ ̣y mô hình ướ c tính trung gian là cần thiết. Thử nghiê ̣m tìm quan hê ̣ giữa sinh khố i và carbon tích lũy trong vỏ vớ i 3 biến số DBH, H và WD, kết quả ở bảng 1.8 và 1.9; hình 1.3 (Dữ liê ̣u ở phu ̣ lu ̣c 3 và 4).

Sinh khố i và carbon trong vỏ thông qua mô hình cũng biến đô ̣ng khá lớ n, tuy nhiên thấp hơn trong cành và lá. Hê ̣ số xác đi ̣nh R2 củ a các mô hình hầu hết > 90%. Trong đó mô hình tố t nhất ướ c tính sinh khố i vỏ là vớ i 3 biến DBH, H và WD. Mô hình này cho thấy có mố i quan hê ̣ giữa vỏ vớ i thành phần loài thể hiê ̣n qua khố i lươ ̣ng thể tích gỗ với biến đô ̣ng là 42.5% so vớ i quan sát; trong khi đó biến đô ̣ng thấp nhất ướ c tính carbon trong vỏ là 52.3%.

Tỷ lê ̣ ướ c tính carbon từ sinh khố i vỏ cây là 0.44, trong khi đó IPCC (2006) là

0.47.

Bả ng 1.8: Mô hình ướ c tính sinh khố i vỏ cây theo cá c biến số

P n Pbi CF AIC S% Stt Da ̣ng hàm Hàm R2 adjusted (%)

1 90.383 0.000 165 0.000 1.15 -205.45 42.5 % Bba = f(DBH, H, WD)

log(Bba_kg) = - 5.75753 + 1.95355*log(DBH_cm) + 1.02319*log(H_m) + 0.28565*log(WD_g_c m3)

2 90.121 0.000 165 0.000 1.15 -202.00 Bba = f(DBH, H) 43.3 % log(Bba_kg) = - 5.88261 + 1.94231*log(DBH_cm) + 1.00778*log(H_m)

3 88.336 0.000 165 0.000 1.18 -175.57 Bba = f(DBH) 48.3 % Bba_kg = exp(-4.88721 + 2.52472*ln(DBH_cm))

Ghi chú : Bba: Sinh khố i vỏ cây, log: logarit neper

Bả ng 1.9: Mô hình ướ c tính carbon trong vỏ cây theo cá c biế n số

P n Pbi CF AIC S% Stt Da ̣ng hàm Hàm R2 adjusted (%)

1 91.000 0.000 95 0.006 1.15 -116.0 62.6 % Cba = f(DBH, H, WD)

log(Cba_kg) = - 6.29073 + 2.1396*log(DBH_cm) + 0.727789*log(H_m) + 0.397023*log(WD_g_c m3)

2 90.396 0.000 95 0.009 1.16 -110.8 Cba = f(DBH, H) 52.3 % log(Cba_kg) = - 6.51041 + 2.1097*log(DBH_cm) + 0.721706*log(H_m)

3 89.753 0.000 95 0.000 1.17 -105.6 Cba = f(DBH) 55.1 % Cba_kg = exp(-5.80971 + 2.53635*ln(DBH_cm))

Ghi chú : Cba: Carbon trong vỏ cây, log: logarit neper

Bba = f(DBH, H, WD) Cba = f(DBH, H)

Hình 1.3: Quan hê ̣ giữa giá tri ̣ ướ c lươ ̣ng sinh khố i và carbon tích lũy trong vỏ qua mô hình vớ i thực tế

Từ kết quả lâ ̣p mô hình tố i ưu ướ c tính sinh khố i và carbon trong 4 bô ̣ phâ ̣n củ a cây trên mă ̣t đất là thân, cành, lá và vỏ thông qua các biến số điều tra trực tiếp cây rừ ng là DBH, H và khố i lươ ̣ng thể tích gỗ (WD). Kết quả cho thấy ướ c tính sinh khố i và carbon trong thân cây đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y tố t nhất, kế đến là vỏ cây; trong khi đó biến đô ̣ng từ mô hình so vớ i quan sát là khá cao đối với cành và lá. Điều này cho thấy sinh khố i vỏ cây và thân cây có mố i quan hê ̣ chă ̣t vớ i nhân tố điều tra cây cá thể, trong khi đó cành và lá phu ̣ thuô ̣c khá lớ n vào đă ̣c điểm loài và cho dù có biến WD cũng không cải thiê ̣n đươ ̣c đô ̣ chính xác; điều này là phù hơ ̣p vớ i thực tế đa da ̣ng hình thái loài

trong hê ̣ sinh thái rừ ng tự nhiên lá rô ̣ng thườ ng xanh. Vì vâ ̣y chỉ nên ướ c lươ ̣ng trực tiếp sinh khố i và carbon trong thân và vỏ qua mô hình. Lá và cành cần ướ c lươ ̣ng tổ ng hơ ̣p trong toàn bô ̣ 4 bô ̣ phâ ̣n và cần thêm biến số diê ̣n tích tán (Ca) để có thể phản ảnh đô ̣ rô ̣ng he ̣p củ a tán lá cũng như sự phân cành. (Mô hình có biến Ca đươ ̣c lâ ̣p ở phần tiếp theo đố i vớ i toàn bô ̣ cây).

Từ các mô hình ướ c tính carbon đã xây dựng, sử du ̣ng hàm mô ̣t biến DBH để tính toán trung bình carbon theo cấp kính củ a cây rừ ng và suy ra lươ ̣ng CO2 hấp thu ̣ (vớ i CO2 = 3.67C) cho từ ng bô ̣ phâ ̣n cây trên mă ̣t đất rừ ng. (Bảng 1.10 và hình 1.4).

Bả ng 1.10: Lươ ̣ng carbon/CO2 tích lũy trong 4 bô ̣ phâ ̣n cây trên mă ̣t đấ t

Cst (kg/tree) 2.0 29.2 101.8 231.6 428.2 699.3 1,051.9 1,492.5

Cbr (kg/tree) 0.4 6.9 26.0 62.5 120.3 202.9 313.6 455.3

Cl (kg/tree) 0.1 2.5 5.0 6.7 7.8 8.7 9.3 9.9

Cba (kg/tree) 0.2 2.9 10.5 24.7 46.8 77.8 118.9 170.9

Tổ ng C (kg/tree) 3 41 143 325 603 989 1,494 2,129

Tổ ng CO2 (kg/tree) 10 152 526 1,195 2,213 3,628 5,482 7,812

DBH (cm) 5 15 25 35 45 55 65 75

Cba (kg/tree) 8% Cl (kg/tree) 1%

Cbr (kg/tree) 21%

Cst (kg/tree) 70%

Hình 1.4: Tỷ lê ̣ carbon tích lũy trung bình trong 4 bô ̣ phâ ̣n cây trên mă ̣t đấ t

Như vâ ̣y trong các bô ̣ phâ ̣n cây trên mă ̣t đất, carbon tích lũy tâ ̣p trung trong thân cây, chiếm 70%; tiếp theo là trong cành cây với 21%, vỏ cây có 8%, trong khi đó lá có tỷ tro ̣ng thấp nhất là 1%. Lươ ̣ng CO2 cây hấp thu ̣ biến đô ̣ng từ 10kg ở DBH 5cm đến 7.8 tấn khi đa ̣t đườ ng kính 75cm.

3 MÔ HÌNH ƯỚ C TÍNH SINH KHỐ I VÀ CARBON PHẦ N TRÊN MẶT

ĐẤ T CÂY RỪ NG (AGB và C(AGB))

Hầu hết trên thế giớ i đều tâ ̣p trung lâ ̣p mô hình allometric equations cho sinh khố i cây trên mă ̣t đất cây rừ ng (bao gồ m 4 bô ̣ phâ ̣n thân, cành, lá và vỏ – AGB) (Brown (1997), MacDicken (1997), Henry và cô ̣ng sự (2010), Dietz và cô ̣ng sự (2011)), vì sinh khố i trong cây trên mă ̣t đất chiếm tỷ tro ̣ng lớ n và biến đô ̣ng do quá trình tác đô ̣ng củ a con ngườ i. Phương pháp chủ yếu là chă ̣t ha ̣ cây đo tính sinh khố i để lâ ̣p mô hình (destructive measurement). Do hàm ướ c tính AGB sẽ giú p cho viê ̣c giám sát trữ lươ ̣ng carbon rừ ng theo thờ i gian, vì vâ ̣y có thể xem đây là hàm quan tro ̣ng nhất trong hê ̣ thố ng mô hình ướ c tính carbon cây rừ ng. Tuy nhiên hầu hết các tác giả chỉ dừ ng la ̣i lâ ̣p mô hình ướ c tính sinh khố i khô củ a cây (AGB) mà chưa phân tích và lâ ̣p hàm ướ c tính trực tiếp carbon tích lũy; giá tri ̣ carbon chủ yếu đươ ̣c suy từ sinh khố i khô theo hê ̣ số 0.47 củ a IPCC (2006).

Biến số để ướ c tính AGB chủ yếu là DBH, H (Brown (1997), Brown và Iverson (1992)); mô ̣t số tác giả sử du ̣ng biến số WD như Chave và cô ̣ng sự (2005), Basuki và cô ̣ng sự (2009), ngoài ra theo mô ̣t số tác giả biến số diê ̣n tích tán lá (Ca, m2) sẽ làm tăng đô ̣ tin câ ̣y củ a hàm ướ c tính sinh khố i (Dietz và cô ̣ng sự (2011), Henry và cô ̣ng sự (2010), Johannes và cô ̣ng sự (2011).

Về da ̣ng hàm, mô ̣t số tác giả dù ng hàm parbol bâ ̣c cao để tiếp câ ̣n như Brown và cô ̣ng sự (2009), Chave (2005), tuy nhiên Basuki và cô ̣ng sự (2009) khi lâ ̣p mô hình sinh khố i cho rừ ng khô ̣p đã so sánh hàm parabol vớ i hàm mũ power theo chỉ tiêu S% và chỉ ra rằng hàm mũ có biến đô ̣ng nhỏ hơn.

Hầu hết các hàm ướ c tính sinh khố i cho vù ng nhiê ̣t đớ i đều không có ở Viê ̣t Nam, Brown (1989 – 2001) đã lâ ̣p mô hình cho các kiểu rừ ng nhiê ̣t đớ i vớ i tổ ng số 371 cây, trong đó rừ ng khô ở Ấ n đô ̣ chỉ có 28 cây, rừ ng ẩm nhiê ̣t đớ i có 170 cây. Vì vâ ̣y thiết lâ ̣p mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon phần trên mă ̣t đất ở Viê ̣t Nam là cần thiết để giám sát hấp thu ̣ và phát thải CO2 rừ ng khi tham gia chương trình REDD. Đề tài thử nghiê ̣m vớ i nhiều da ̣ng hàm khác nhau và vớ i các biến số chủ yếu là DBH, H, WD, Ca, V (thể tích cây) và không chỉ ướ c tính sinh khố i mà cò n ước tính carbon. Sử du ̣ng tổ ng hơ ̣p các tiêu chuẩn thố ng kê để lựa cho ̣n biến số tham gia mô hình và lựa cho ̣n hàm để tìm hàm tố i ưu. Bảng 1.11 chỉ ra các mô hình tố i ưu theo từ ng nhó m biến số khác nhau để ướ c tính sinh khố i trên mă ̣t đất củ a cây rừ ng (AGB). (Dữ liê ̣u từ phu ̣ lu ̣c 5).

Bả ng 1.11: Mô hình ướ c tính sinh khố i cây rừ ng trên mă ̣t đấ t vớ i cá c biến số Da ̣ng hàm

Hàm St t P n Pbi CF AIC S% R2 adjusted (%)

1 95.721 0.000 161 0.000 1.06 -345.805 AGB = f(DBH) AGB_kg = exp(-2.23927 + 2.49596*log(DBH_cm)) 27.88 %

2 97.481 0.000 161 0.000 1.03 -430.129 20.34 % AGB = f(DBH, H, WD)

3 96.804 0.000 161 0.046 1.04 -391.793 AGB = f(DBH, H) 23.46 % log(AGB_kg) = -2.74348 + 0.693879*log(H_m*DBH_c m^2) + 0.367445*log(WD_g_cm3* DBH_cm^2) log(AGB_kg) = -2.9766 + 0.535797*log(DBH_cm) + 0.759321*log(H_m*DBH_c m^2)

4 96.313 0.000 161 0.000 1.05 -368.791 24.76 % AGB = f(DBH, WD) log(AGB_kg) = -2.05364 + 1.76966*log(DBH_cm) + 0.376371*log(WD_g_cm3* DBH_cm^2)

Từ kết quả cho thấy AGB đươ ̣c ướ c lươ ̣ng tố t thông qua 3 biến số DBH, H và WD (Hình 1.5), trong đó WD phản ảnh đươ ̣c sự tích lũy sinh khố i khô củ a các loài khác nhau thông qua dung tro ̣ng. Hàm có hê ̣ số R2 cao nhất (97.481%), CF gần bằng 1, AIC bé nhất và biến đô ̣ng giữa lý thuyết và thực tế là 20.3%. Hàm ướ c lươ ̣ng AGB theo mô ̣t biến số DBH có biến đô ̣ng lớ n nhất là 27.8%.

So sánh vớ i các tác giả lâ ̣p mô hình AGB cho vù ng rừ ng nhiê ̣t đớ i nó i chung như Brown (1997) có mô hình vớ i S% = 43% - 107%, Chave (2005) thì S% = 52% - 94%, Basuki và cô ̣ng sự (2009) thực hiê ̣n ở rừ ng khô ̣p, S% = 26 – 30% chung cho các loài, kết quả nghiên cứu này cho thấy các hàm lâ ̣p đươ ̣c trong bảng 1.11 đã cu ̣ thể hó a cho rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh vù ng Tây Nguyên, Viê ̣t Nam, đã giảm đáng kể biến đô ̣ng S% giữa lý thuyết và thực tế so vớ i các tác giả này.

Ghi chú : AGB: Sinh khố i khô 4 bộ phận cây trên mặt đất, kg/cây; log: logarit neper

AGB = f(DBH AGB = f(DBH, H, WD)

Hình 1.5: Quan hê ̣ AGB vớ i cá c biến số khá c nhau

Để đánh giá các mô hình củ a các tác giả lâ ̣p chung cho rừ ng nhiê ̣t đớ i, sử du ̣ng các hàm củ a ho ̣ và so sánh vớ i giá tri ̣ AGB quan sát ở Tây Nguyên Viê ̣t Nam để kiểm chứ ng đô ̣ tin câ ̣y giữa các hàm đã có vớ i mô hình đề tài này đã thiết lâ ̣p.

Các mô hình củ a các tác giả đươ ̣c đưa ra so sánh là:

- Đối vớ i mô hình một biến số DBH: Hàm Brown (1997) lâ ̣p cho rừ ng nhiê ̣t đớ i ẩm toàn thế giớ i (Moist Forest): AGB (kg/cây) = exp(- 2.134 + 2.530 *ln(DBH)), DBH=5-148cm, n=170 cây, R2=0.97, đươ ̣c so sánh vớ i hàm đã được thiết lập trong nghiên cứu này cho rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh vù ng Tây Nguyên, Viê ̣t Nam:

AGB_kg = exp(-2.23927 + 2.49596*ln(DBH_cm)), DBH=5–75cm, n=161,

R2=0.95

- Đối vớ i mô hình ba biế n số DBH (D), H và WD (ρ): Hàm Chave (2005) lâ ̣p mô hình cho rừ ng nhiê ̣t đớ i ở 3 châu lu ̣c là Châu Mỹ,

Châu Á và Châu Đa ̣i Dương:

đươ ̣c so sánh vớ i hàm đã được thiết lập trong nghiên cứu này: log(AGB_kg)

-2.74348

0.693879*log(H_m*DBH_cm^2)

0.367445*log(WD_g_cm3*DBH_cm^2)

Kết quả so sánh hàm củ a hai tác giả trên vớ i số liê ̣u AGB thực tế ở Tây Nguyên

cho thấy:

- Đố i vớ i hàm củ a Brown (1997) vớ i mô ̣t biến DBH, biến đô ̣ng lên đến S% = 38.3% khi so vớ i số liê ̣u Tây Nguyên, trong khi đó mô hình trong đề tài này thiết lâ ̣p là S% = 27.9%; giú p làm giảm sai số đến 11%.

- Đố i vớ i hàm củ a Chave (2005) vớ i 3 biến số DBH (D), H và WD (ρ), biến đô ̣ng là S% = 24.3% so vớ i số liê ̣u Tây Nguyên, trong khi đó hàm trong đề tài này đa ̣t đươ ̣c S% = 20.3%; giú p giảm sai số 4%. Sự phù hơ ̣p củ a các hàm đươ ̣c so sánh thể hiê ̣n trong hình 1.6

3500

3000

2500 AGB_kg quan sát

Bao Huy (2012) AGB = f(DBH) 2000

1500

) y a c / g k ( B G A

Bao Huy (2012) AGB = f(DBH, H, WD)

Brown (1997) AGB = f(DBH) 1000

Chave (2005) AGB = f(DBH, H, WD) 500

0 0 10 20 30 40 50 60

DBH (cm)

Hình 1.6: So sá nh sự phù hơ ̣p củ a cá c mô hình trong đề tài vớ i mô hình củ a Brown (1997) và Chave (2005)

Đồ ng thờ i so sánh kết quả ướ c lươ ̣ng ABG theo DBH từ hàm Brown (1997) vớ i hàm được xây dựng trong đề tài này theo từ ng cấp kính ở bảng 1.12, cho thấy hàm Brown trung bình làm tăng giá tri ̣ ướ c lươ ̣ng lên 24.9% so vớ i mô hình trong nghiên cứu này.

Bả ng 1.12: So sá nh mô hình ướ c lươ ̣ng AGB theo DBH củ a Brown (1997) và mô

DBH (cm)

S%

hình được xây dựng trong đề tài AGB (kg/cây) AGB (kg/cây) Brown (1997) Bả o Huy (2012) 6.9 5.9

17.4%

111.9

91.8

21.8%

407.4

328.6

24.0%

954.4

761.1

25.4%

1,802.4

1,425.1

26.5%

2,994.6

2,351.7

27.3%

4,569.7

3,568.3

28.1%

6,563.3

5,100.1

28.7%

24.9%

75 Trung bình

Như vâ ̣y viê ̣c thiết lâ ̣p các hàm ướ c tính AGB cho Tây Nguyên, Viê ̣t Nam đã làm tăng đô ̣ tin câ ̣y củ a viê ̣c ướ c lươ ̣ng sinh khố i và carbon đáng kể; đồ ng thờ i các tác giả trên thế giớ i cũng chỉ dừ ng la ̣i ướ c tính sinh khố i, chưa ướ c tính carbon cho thực vâ ̣t thân gỗ rừ ng nhiê ̣t đớ i.

Từ kết quả này cho thấy để ướ c tính chính xác AGB củ a cây rừ ng phần trên mă ̣t đất, hàm 3 biến số DBH, H và WD đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y cao nhất và cao hơn hàm Chave (2005) lâ ̣p cho rừ ng nhiê ̣t đớ i, kế đến là hai biến DBH và H. Hàm ướ c tính AGB vớ i mô ̣t biến DBH đô ̣ tin câ ̣y thấp hơn, nhưng cũng cao hơn nhiều so vớ i hàm chung củ a rừ ng nhiê ̣t đớ i (Brown (1997)), do vâ ̣y có thể ứ ng du ̣ng trong đo tính khi không có yêu cầu cao về đô ̣ tin câ ̣y hoă ̣c chi phí thấp, ví du ̣ như đo tính carbon rừ ng vớ i sự tham gia củ a cô ̣ng đồ ng.

Ngoài ra để tăng đô ̣ chính xác củ a mô hình ướ c tính AGB, biến diê ̣n tích tán lá (Ca, m2/cây) đươ ̣c bổ sung để thử nghiê ̣m (Dữ liê ̣u ở phu ̣ lu ̣c 6). Vì trong thực tế tán cành lá cây rất khác biê ̣t do đă ̣c điểm hình thái mỗi loài, trong điều kiê ̣n đi ̣a hình khác nhau; ví du ̣ mô ̣t cây cù ng DBH, H và WD thì có thể tin rằng có cù ng trung bình sinh khố i củ a phần thân cây, trong khi đó cành cây, tán lá chiếm tỷ tro ̣ng đáng kể và khác biê ̣t nhau vì đă ̣c điểm đa da ̣ng hình thái loài trên các điều kiê ̣n lâ ̣p đi ̣a, đi ̣a hình khác nhau. Như vâ ̣y bổ sung biến số Ca sẽ mang la ̣i đô ̣ tin câ ̣y trong ướ c lươ ̣ng trong khi chưa thể lâ ̣p đươ ̣c mô hình allometric equations cho từ ng loài trên từ ng điều kiê ̣n lâ ̣p đi ̣a củ a rừ ng nhiê ̣t đớ i. Hình 1.7 minh ho ̣a sự phù hơ ̣p củ a giá tri ̣ lý thuyết vớ i thực tế quan sát và biến đô ̣ng phần dư residual nằ m trong pha ̣m vi -2 đến +2

log(AGB_kg) = -2.13408 + 1.96454log(DBH_cm) + 0.619246log(H_m) + (1.1)

0.124205log(Ca_m2) + 1.03509log(WD_g_cm3)

Vớ i R2adj. = 98.693%, P<0.000, n=109, Pbi < 0.000, CF=1.02, AIC=-378.0 và S%=14.1%

(log: logarit nepert)

Hình 1.7: Quan hê ̣ giá tri ̣ dự bá o AGB vớ i quan sá t và biến đô ̣ng phần dư (residual) củ a mô hình 4 biế n log(AGB) = f(log(DBH), log(H), log(Ca), log(WD)) Như vâ ̣y ướ c lươ ̣ng AGB vớ i 4 biến số DBH, H, WD và Ca sẽ cho đô ̣ tin câ ̣y cao nhất, vớ i hê ̣ số quan hê ̣ R2adj. = 98.693%, cao nhất và S%=14.1% là thấp nhất và các chỉ tiêu CF, AIC cũng tố t nhất trong các mô hình ướ c tính AGB vớ i các biến số

khác nhau và thấp hơn rất nhiều so vớ i các mô hình củ a Brown (1997) vớ i chỉ mô ̣t biến DBH và Chave (2005) vớ i ba biến DBH, H, WD nhưng không có Ca. Trong thực tế sử du ̣ng mô hình này chỉ cần bổ sung đo chính xác đườ ng kính tán lá củ a cây ở 2 – 4 hướ ng và tính Ca, do vâ ̣y viê ̣c tăng biến Ca không làm tăng nguồ n lực, chi phí khi ứ ng du ̣ng lên quá nhiều. Mô hình này đươ ̣c khuyến cáo sử du ̣ng để đa ̣t đươ ̣c đô ̣ tin câ ̣y cao nhất trong ướ c tính sinh khố i củ a tất cả bô ̣ phận cây trên mă ̣t đất củ a rừ ng hỗn loài phứ c ta ̣p về hình thái tán cành lá.

Đố i vớ i rừ ng ẩm nhiê ̣t đớ i, không chỉ Viê ̣t Nam mà cả trên thế giớ i chưa có mô hình allometric equations ướ c lươ ̣ng carbon tích lũy trong cây phần trên mă ̣t đất (C(AGB)) mà chỉ dừ ng la ̣i ở sinh khố i; đề tài đã phân tích carbon trong 4 bô ̣ phâ ̣n cây chă ̣t ha ̣ (thân, cành, lá và vỏ ), tiến hành lâ ̣p và lựa cho ̣n mô hình tố i ưu vớ i các biến DBH, H, WD và Ca (diê ̣n tích tán lá, m2/cây). Kết quả ở bảng 1.13 và dữ liê ̣u ở phu ̣ lu ̣c 7 và 8.

AIC Pbi CF P n Hàm St t

Bả ng 1.13: Mô hình ướ c tính carbon cây gỗ phần trên mă ̣t đấ t vớ i cá c biến số R2 S% Da ̣ng hàm adjusted (%)

1 95.398 0.000 93 0.000 1.07 -186.7 30.8% C(AGB) = f(DBH)

2 98.459 0.000 93 0.006 1.02 -286.5 16.4% C(AGB) = f(DBH, H, WD)

3 96.280 0.000 93 0.000 1.05 -205.5 27.1% C(AGB) = f(DBH, H)

4 97.477 0.000 93 0.000 1.04 -241.6 21.6% C(AGB) = f(DBH, WD)

C_AGB__kg = exp(- 2.97775 + 2.49711*ln(DBH_cm)) log(C_AGB__kg) = - 3.40031 - 0.819475*log(DBH_cm) + 0.787115*log(H_m*DB H_cm^2) + 0.673237*log(WD_g_cm 3*DBH_cm^2) log(C_AGB__kg) = - 3.72664 + 2.05141*log(DBH_cm) + 0.760168*log(H_m) log(C_AGB__kg) = - 2.63037 + 1.23621*log(DBH_cm) + 0.662748*log(WD_g_cm 3*DBH_cm^2)

5 98.621 0.000 50 0.001 1.02 -163.6 13.2% C(AGB) = f(DBH, Ca, H, WD)

log(C_AGB__kg) = - 3.6277 + 0.170678*log(Ca_m2) + 1.89109*log(DBH_cm) + 0.0578426*H_m + 1.94886*WD_g_cm3

Kết quả trong bảng 1.13 cho thấy nếu chưa xét đến biến Ca, thì carbon tích lũy trong cây phần trên mă ̣t đất có quan hê ̣ chă ̣t chẽ nhất vớ i 3 biến số DBH, H và WD vớ i

Ghi chú : C_AGB: Carbon tích lũy trong 4 bộ phận cây trên mặt đất, kg/cây; log: logarit neper, Ca: Diê ̣n tích tá n lá , m2/cây.

hê ̣ số R2 cao nhất, các chỉ tiêu CF, AIC thấp nhất và biến đô ̣ng S% cũng thấp nhất là 16.4%. Điều này cho thấy carbon tích lũy trong cây gia tăng theo kích thướ c cây (theo tuổ i) và đă ̣c biê ̣t phu ̣ thuô ̣c vào đă ̣c điểm sinh ho ̣c loài thông qua biến khố i lươ ̣ng thể tích gỗ WD. Mô hình có mô ̣t biến DBH có quan hê ̣ thấp nhất trong các mô hình với S% = 30.8%.

Đă ̣c biê ̣t khi đưa vào biến diê ̣n tích tán lá cây (Ca, m2/cây) thì mô hình vớ i 4 biến DBH, H, WD và Ca có các chỉ số thố ng kê tố t nhất, biến đô ̣ng S% rất thấp ở 13.2%; mứ c hê ̣ số thấp như vâ ̣y hầu như ít thấy ở các mô hình trên thế giớ i. Điều này phù hơ ̣p vớ i sinh ho ̣c loài, trong thực tế mô ̣t cây có cù ng kích thướ c DBH, H và có thể có cù ng nhó m khố i lươ ̣ng thể tích gỗ WD, nhưng do khác loài thì hình thái sẽ rất khác nhau như tán lá, phân cành, số cành, … do vâ ̣y biến số Ca sẽ cải thiê ̣n rõ rê ̣t đô ̣ tin câ ̣y củ a mô hình ướ c tính carbon cây rừ ng vớ i sự biến đô ̣ng cao củ a cành và tán lá củ a các loài khác nhau củ a rừ ng nhiê ̣t đớ i. Trong khi đó biến Ca rất ít đươ ̣c đề câ ̣p trong các mô hình allometric equations trên thế giớ i, chỉ mô ̣t số tác giả sử du ̣ng biến đườ ng kính tán lá (CD) và cũng đồ ng ý rằng khi biến này tham gia vào mô hình thì tăng đô ̣ tin cậy củ a hàm (Dietz và cô ̣ng sự (2011), Henry và cô ̣ng sự. (2010), Johannes và cô ̣ng sự (2011)).

Như vâ ̣y để ướ c tính chính xác nhất C(AGB), cần thông qua mô hình 4 biến DBH, H, WD và Ca (Hình 1.8); cò n đô ̣ tin câ ̣y thấp hơn có thể chỉ sử du ̣ng 2 biến thông thườ ng là DBH và H. Hàm mô ̣t biến DBH chỉ sử du ̣ng trong điều kiê ̣n không yêu cầu đô ̣ tin câ ̣y cao như đo tính carbon ở cấp cô ̣ng đồ ng.

C(AGB) = f(DBH, H, WD) C(AGB) = f(DBH, H, WD, Ca)

Hình 1.8: Quan hê ̣ giá tri ̣ ướ c tính C(AGB) qua mô hình có biến số khá c nhau vớ i giá tri ̣ quan sá t

Ngoài ra hiê ̣n nay theo IPCC (2006) thì chủ yếu ướ c tính sinh khố i AGB, sau đó suy ra lươ ̣ng carbon trên mă ̣t đất vớ i hê ̣ số chuyển đổ i 0.47. Từ số liê ̣u quan sát AGB và C(AGB) tính la ̣i hê ̣ số này trong điều kiê ̣n rừ ng tự nhiên Tây Nguyên, Viê ̣t Nam. Kết quả thể hiện trong bảng 1.14:

Bả ng 1.14: Tỷ lê ̣ C(AGB)/AGB C(AGB)_AGB

0.468 0.006 0.068 0.005 0.329 0.579 111 0.013

Trung bình Sai số số trung bình Sai tiêu chuẩn Phương sai Nhỏ nhất - Minimum Lớ n nhất Maximum Số mẫu Biến đô ̣ng vớ i P = 95% - Confidence Level(95.0%)

Như vâ ̣y tỷ lê ̣ giữa C(AGB)/AGB rừ ng thườ ng xanh ở Tây Nguyên là 0.468, đồ ng nhất vớ i IPCC (2006) là 0.47. Tỷ lê ̣ này biến đô ̣ng từ 0.468 ± 0.013 vớ i đô ̣ tin câ ̣y P = 95%. 4 MÔ HÌNH ƯỚ C TÍNH SINH KHỐ I VÀ CARBON PHẦ N DƯỚ I MẶT

ĐẤ T (TRONG RỄ CÂY RỪ NG) (BGB, C(BGB))

Sinh khố i (BGB) và carbon (C(BGB)) dướ i mă ̣t đất củ a rừ ng chiếm chủ yếu là rễ cây gỗ, đây là mô ̣t bể chứ a carbon quan tro ̣ng củ a rừ ng nhưng la ̣i rất khó tiếp câ ̣n để lâ ̣p mô hình. Hầu như rất khó tìm thấy mô hình allometric equations ướ c tính BGB hoă ̣c C(BGB) trên thế giớ i, chủ yếu sử du ̣ng hê ̣ số chuyển đổ i từ sinh khố i trên mă ̣t đất AGB sang sinh khối dướ i mă ̣t đất vớ i hê ̣ số trung bình là BGB = 20%*AGB (IPCC, (2006), MacDicken (1997)), sau đó chuyển sang carbon cũng vớ i hê ̣ số 0.47.

Để lâ ̣p mô hình ướ c tính BGB và C(BGB), đề tài đã tiến hành đào lấy rễ cây theo cấp kính và phân tích carbon mẫu rễ. Mô hình BGB và C(BGB) đươ ̣c thử nghiê ̣m lựa cho ̣n vớ i các biến số DBH, H, WD vớ i các da ̣ng hàm khác nhau, kết quả tìm đươ ̣c các hàm tố i ưu ở các bảng 1.15 và 1.16. (Dữ liê ̣u ở phu ̣ lu ̣c 9 và 10).

Bả ng 1.15: Mô hình ướ c tính sinh khố i rễ cây theo cá c biến số

Stt P n Pbi CF AIC S% Hàm Da ̣ng hàm R2 adjusted (%)

89.992 0.000 105 0.000 1.11 -156.4 1 BGB = f(DHB) BGB_kg = exp(-3.73687 + 2.32102*ln(DBH_cm)) 40.4 %

90.827 0.000 105 0.000 1.10 -164.6 2 BGB = f(DBH, H, WD) 36.7 %

88.068 0.000 105 0.000 1.14 -137.9 43.8 %

92.482 0.000 105 0.000 1.08 -185.5 3 BGB = f(DBH, H) 4 BGB = f(DBH, WD) log(BGB_kg) = -3.90385 + 0.891108*log(DBH_cm^2* H_m) + 1.03154*log(WD_g_cm3) log(BGB_kg) = -4.43424 + 0.880023*log(DBH_cm^2* H_m) log(BGB_kg) = -3.21544 + 2.34465*log(DBH_cm) + 0.977922*log(WD_g_cm3) 33.8 %

Sinh khố i dướ i mă ̣t đất (BGB) đươ ̣c ướ c lươ ̣ng tố t nhất vớ i hàm 2 biến số DBH và WD, biến H tỏ ra không ảnh hưở ng lớ n đến hê ̣ rễ cây. Hàm này có các chỉ tiêu thố ng kê tố t nhất như R2 cao nhất (92.48%), CF gần 1 và AIC nhỏ nhất, vớ i biến đô ̣ng so vớ i thực tế là 33.8%. Biến đô ̣ng củ a hàm ướ c tính củ a BGB lớ n hơn ABG cho thấy sự phứ c ta ̣p củ a hê ̣ rễ cây rừ ng so vớ i phần sinh khố i trên mă ̣t đất củ a nó . Mô hình đơn giản hơn để ướ c tính BGB theo nhân tố DBH, có biến đô ̣ng là 40.4%.

Từ dữ liê ̣u tính đươ ̣c tỷ lê ̣ giữa sinh khố i dướ i mă ̣t đất và trên mă ̣t đất củ a cây gỗ

trung bình là 18.3%, thấp hơn IPCC (2006) là 20%.

Bả ng 1.16: Mô hình ướ c tính carbon tích lũy trong rễ cây vớ i cá c biến số

Stt P n Pbi CF AIC S% Hàm Da ̣ng hàm R2 adjusted (%)

1 89.112 0.000 58 0.000 1.18 -60.8 C_BGB__kg = exp(-4.91842 + 2.41957*ln(DBH_cm)) 52.0 % C(BGB) = f(DBH)

2 90.318 0.000 58 0.045 1.23 -66.7 46.6 % C(BGB) = f(DBH, H, WD)

3 86.934 0.000 58 0.000 1.16 -50.2 55.7 %

4 90.261 0.000 58 0.000 1.22 -66.3 47.6 % log(C_BGB__kg) = - 0.52749 - 20.0271*1/log(H_m*DBH_ cm^3) + 0.865064*log(WD_g_cm3* DBH_cm^2) log(C_BGB__kg) = - 5.58412 + 0.911888*log(DBH_cm^2* H_m) log(C_BGB__kg) = - 4.52334 + 2.43371*log(DBH_cm) + 0.707128*log(WD_g_cm3)

Mô hình ướ c tính carbon tích lũy trong hê ̣ rễ cây rừ ng (C(BGB)) đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y cao nhất vớ i 3 biến số DBH, H và WD, vớ i R2 = 90.32%, biến đô ̣ng so vớ i thực tế là 46.6%. Như vâ ̣y có thể thấy ướ c lươ ̣ng C(BGB) có sai số lớ n hơn nhiều khi ướ c lươ ̣ng phần trên mă ̣t đất. Mô hình đơn giản nhất ướ c lươ ̣ng C(BGB) vớ i mô ̣t biến DBH có R2 = 89.11% và biến đô ̣ng là 52.0%.

Từ dữ liê ̣u quan sát tính đươ ̣c tỷ lê ̣ carbon/sinh khố i củ a BGB vớ i giá tri ̣ trung bình là 0.462, giá tri ̣ này xấp xỉ vớ i IPCC (2006). Đồ ng thờ i tỷ lê ̣ giữa carbon dướ i mă ̣t đất so vớ i trên mă ̣t đất củ a cây rừ ng cũng đươ ̣c xác đi ̣nh bình quân là 0.174.

Từ kết quả các mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon trên và dướ i mă ̣t đất củ a cây rừ ng, tính toán đươ ̣c trung bình carbon tích lũy và CO2 hấp thu ̣ củ a các bô ̣ phâ ̣n cây như bảng 1.17 và hình 1.9.

C(BGB) = f(DBH, H) C(BGB) = f(DBH, WD)

Bả ng 1.17: Carbon tích lũy và CO2 hấ p thu ̣ củ a cây rừ ng theo cấ p kính

DBH (cm) 5 Cst (kg/tree) 2.0 C(BGB) (kg/tree) 0.4 Cbr (kg/tree) 0.4 Cl (kg/tree) 0.1 Cba (kg/tree) 0.2 Tổ ng C (kg/tree) 3.0 Tổ ng CO2 (kg/tree) 11.0

29.2 15 5.1 6.9 2.5 2.9 46.6 170.9

101.8 25 17.6 26.0 5.0 10.5 160.9 590.4

231.6 35 39.8 62.5 6.7 24.7 365.3 1,340.6

428.2 45 73.1 120.3 7.8 46.8 676.2 2,481.5

699.3 55 118.8 202.9 8.7 77.8 1,107.5 4,064.5

1,051.9 65 178.0 313.6 9.3 118.9 1,671.7 6,135.3

1,492.5 75 251.7 455.3 9.9 170.9 2,380.2 8,735.3

Cba (kg/tree) 7.2% Cl (kg/tree) 0.5%

Cbr (kg/tree) 19.1%

C(BGB) (kg/tree) 10.6% Cst (kg/tree) 62.6%

Hình 1.9: Tỷ lê ̣ carbon tích lũy trung bình trong 5 bô ̣ phâ ̣n cây rừ ng Như vâ ̣y carbon tích lũy cao nhất là trong thân cây (62.6%), thứ hai là trong cành cây (19.1%), tiếp đến là trong rễ cây (10.6%), trong vỏ là 7.2%, thấp nhất là là trong lá với tỷ lệ là 0.5%. Lươ ̣ng CO2 cây hấp thu ̣ tăng theo tuổ i (kích thướ c DBH), từ 11kg/cây ở cấp DBH = 5cm đến 8.7 tấn/cây ở cấp kính 75cm. 5 MÔ HÌNH CHUYỂ N ĐỔ I GIỮ A SINH KHỐ I, CARBON NHÂN TỐ

ĐIỀ U TRA CÂY CÁ THỂ

Trong thực tế có nhu cầu ướ c tính, hoă ̣c chuyển đổ i từ nhân tố dễ đo đếm sang khó đo đếm, như ướ c tính sinh khố i dướ i mă ̣t đất thông qua phần sinh khố i trên mă ̣t đất, ướ c tính carbon thông qua sinh khố i; hoă ̣c ướ c tính các giá tri ̣ điều tra cây cá thể gián tiếp thông qua nhân tố dễ đo đếm trực tiếp.

Vì vâ ̣y trên cơ sở dữ liê ̣u cây chă ̣t ha ̣, tiến hành lâ ̣p 3 nhó m mô hình ướ c tính

gián tiếp, chuyển đổ i như sau:

- Ướ c tính gián tiếp sinh khố i, carbon cây từ nhó m sinh khố i, carbon dễ đo tính - Ướ c tính sinh khố i, carbon cây từ nhân tố thể tích cây cá thể - Ướ c tính gián tiếp các nhân tố điều tra cây phu ̣c vu ̣ làm biến số củ a mô hình

sinh khố i, carbon

Bả ng 1.18: Mô hình ướ c tính giá n tiếp sinh khố i và carbon thông qua sinh

khố i/carbon dễ đo tính

P n Pbi CF AIC S% Stt Hàm Da ̣ng hàm R2 adjusted (%)

99.286 0.000 111 0.000 1.01 -423.0 13.6% 1 C(AGB) = f(ABG)

88.721 0.000 82 0.000 1.10 -126.0 33.9% 2 C_AGB__kg = exp(- 0.787193 + 1.0036*ln(AGB_kg)) BGB_kg = exp(-1.67227 + 0.959338*ln(AGB_kg)) BGB = f(AGB)

99.038 0.000 59 0.000 1.01 -207.7 12.6% 3 C(BGB) = f(BGB)

Kết quả các mô hình ở bảng 1.18: -

Mô hình (1) dù ng để ướ c lươ ̣ng carbon trong thân cây gỗ (C(AGB) từ sinh khố i củ a nó (AGB) mà không cần dù ng hê ̣ số chuyển đổ i củ a IPCC (2006). S% = 13.6% là khá tố t. (Dữ liê ̣u ở phu ̣ lu ̣c 11). Mô hình (2) dù ng ướ c tính sinh khố i dướ i mă ̣t đất (BGB) theo sinh khố i trên mă ̣t đất (AGB), tuy nhiên biến đô ̣ng so vớ i thực tế khá lớ n, S% = 33.9%. (Dữ liê ̣u ở phu ̣ lu ̣c 12) Mô hình (3) dù ng ướ c tính carbon trong rễ cây (C(BGB)) từ sinh khố i củ a nó (BGB), sai lê ̣ch là thấp vớ i S% = 12.6%. Vớ i mô hình này không cần dù ng hê ̣ số chuyển đổ i sinh khố i sang carbon củ a IPCC (2006). (Dữ liê ̣u ở phu ̣ lu ̣c 13). Mô hình (4) dù ng ướ c tính carbon trong rễ (C(BGB) tử carbon trong cây trên mă ̣t đất (C(AGB) vớ i sai lê ̣ch trung bình so vớ i dữ liê ̣u thực là 38.8%. (Dữ liê ̣u ở phu ̣ lu ̣c 14).

92.838 0.000 38 0.000 1.11 -54.4 38.8% 4 C(BGB) = f(C(AGB)) C_BGB__kg = exp(- 0.838047 + 1.01486*ln(BGB_kg)) C_BGB__kg = exp(- 2.08988 + 0.992059*ln(C_AGB__kg) )

Bả ng 1.19: Mô hình ướ c tính sinh khố i, carbon cây trên mă ̣t đấ t vớ i thể tích cây

P n Pbi CF AIC S% Stt Da ̣ng hàm Hàm R2 adjusted (%)

1 AGB = f(V) 96.760 0.000 111 0.000 1.05 -256.7 25.7% AGB_kg = exp(6.40486 + 0.998579*ln(V_m3))

Kết quả các mô hình ở bảng 1.19:

2 95.093 0.000 111 0.000 1.08 -209.0 33.2% C(AGB) = f(V) C_AGB__kg = exp(5.63139 + 0.997106*ln(V_m3))

Mô hình (1) dù ng ướ c tính sinh khố i cây trên mă ̣t đất (AGB) theo nhân tố thể tích cây (V). Sai lê ̣ch so vớ i thực tế ở mứ c trung bình là 25.7%. Mô hình (2) dù ng ướ c tính carbon trong cây gỗ trên mă ̣t đất (C(AGB) theo V. Sai lê ̣ch ở mứ c trung bình là 33.2%

Cả hai mô hình đươ ̣c lâ ̣p từ nguồ n dữ liê ̣u ở phu ̣ lu ̣c 11

Bả ng 1.20: Mô hình ướ c tính cá c nhân tố điều tra cây cá thể

P n Pbi CF AIC S% Stt Da ̣ng hàm Hàm R2 adjusted (%)

1 H = f(DBH) 77.761 0.000 241 0.000 1.07 -483.8 16.7% H_m = (0.799577 + 1.05918*ln(DBH_cm))^ 2

Kết quả các mô hình ở bảng 1.20: -

Mô hình (1) là tương quan giữa H và DBH củ a cây rừ ng dù ng để ướ c tính H thông qua DBH đố i vớ i mô hình allometric có sử du ̣ng biến H và dù ng để lâ ̣p biểu cấp chiều cao lâm phần. (Dữ liê ̣u lâ ̣p mô hình ở phu ̣ lu ̣c 15). Mô hình (2) dù ng ướ c tính thể tích cây rừ ng theo 2 nhân tố DBH và H, vớ i sai lê ̣ch thấp, S% = 13.0%. (Dữ liê ̣u ở phu ̣ lu ̣c 16).

2 98.924 0.000 221 0.000 1.01 -783.0 13.0% V = f(DBH, H) log(V) = -9.802 + 1.8829*log(DBH) + 1.06268*log(H)

CHƯƠNG 2: MÔ HÌNH ƯỚ C TÍNH SINH KHỐ I VÀ CARBON LÂM PHẦ N

Carbon rừ ng đươ ̣c lưu giữ trong 5 bể chứ a chính (IPCC, (2006), đó là trong thực vâ ̣t thân gỗ phần trên mă ̣t đất C(AGB); trong thực vâ ̣t dướ i mă ̣t đất, chủ yếu là trong rễ cây C(BGB); trong thảm mu ̣c, thảm tươi; gỗ chết và trong đất. Trong thực tế carbon trong thực vâ ̣t có thể ướ c tính thông qua các hàm allometric equations củ a cây rừ ng kết hơ ̣p vớ i phân bố mâ ̣t đô ̣ cây theo cấp kính lâm phần. Tuy nhiên để làm sáng tỏ năng lực lưu giữ, hấp thu ̣ CO2 củ a toàn lâm phần, cần có các mô hình ướ c tính cho lâm phần cũng như xác đi ̣nh carbon ở các bể chứ a khác ngoài thực vâ ̣t thân gỗ. 1 PHÂN CẤ P CHIỀ U CAO ĐỂ ƯỚ C TÍNH SINH KHỐ I, CARBON

LÂM PHẦ N

Cũng như ướ c tính trữ lươ ̣ng gỗ, ướ c tính sinh khố i và carbon lâm phần trướ c hết cần phân loa ̣i rừ ng thành nhó m đồ ng nhất về năng suất, sứ c sản xuất hay cò n go ̣i là cấp năng suất. Trong thực tế viê ̣c ướ c lươ ̣ng sinh khố i, carbon sẽ mắc sai số cao khi chỉ dựa vào DBH, vì cù ng DBH nhưng ở điều kiê ̣n lâ ̣p đi ̣a thuâ ̣n lơ ̣i, tố t hơn thì chiều cao sẽ cao hơn và ngươ ̣c la ̣i, do đó biến số củ a hàm allometric equations có đô ̣ tin câ ̣y cao thườ ng phải có biến chiều cao (H). Vì vâ ̣y phân cấp H đươ ̣c hiểu như là phân cấp năng suất rừ ng sẽ hỗ trơ ̣ cho viê ̣c ướ c tính sinh khố i, carbon rừ ng có đô ̣ chính xác cao hơn.

Viê ̣c phân chia cấp chiều cao rừ ng dựa vào biến đô ̣ng chiều cao ở mô ̣t đườ ng kính cơ sở , từ đó phân chia đườ ng cong chiều cao thành các cấp cao thấp khác nhau, trên cơ sở đó sẽ xác đi ̣nh đươ ̣c mô ̣t lâm phần cu ̣ thể ở cấp chiều cao nào và dùng phương trình H/D tương ứ ng.

Từ 241 că ̣p số liê ̣u H/DBH đo trên tất cả vù ng nghiên cứ u thuô ̣c rừ ng lá rô ̣ng thường xanh Tây Nguyên (dữ liê ̣u ở phu ̣ lu ̣c 15), thiết lâ ̣p mô hình quan hê ̣ H/DBH trên cơ sở các tiêu chuẩn lựa cho ̣n hàm tố i ưu (Hình 2.1 biểu diễn quan hê ̣ lý thuyết vớ i số liê ̣u quan sat H/DBH).

(2.1)

H_m = (0.799577 + 1.05918*ln(DBH_cm))^2 Vớ i R2 = 77.76%, P< 0.000, n = 241, CF = 1.07, AIC = - 483.8 và S% = 16.7%.

Hình 2.1: Quan hê ̣ H/DBH

Từ mô hình H/DBH, tiến hành phân chia thành 3 cấp chiều cao. Căn cứ vào biến đô ̣ng chiều cao ở cấp đườ ng kính 20 – 30cm, chiều cao biến đô ̣ng từ 13 – 25m, sử du ̣ng phương pháp cố đi ̣nh tham số a và thay đổ i tham số bi theo từ ng cấp H, từ đây xác đi ̣nh đươ ̣c các phương trình giữa và giớ i ha ̣n các cấp.

(2.2)

H_m = (0.799577 + bi*ln(DBH_cm))^2 Vớ i tham số bi theo từ ng cấp như sau:

Cấ p H GH Cấp I GH Cấp II GH Cấp III GH

Tham số bi củ a đườ ng cong chiều cao 1.304935 1.241506 1.175255 1.105766 1.032512 0.954807 0.871725

Từ đây lâ ̣p đươ ̣c biểu và đườ ng cong 3 cấp chiều cao cho rừ ng thườ ng xanh Tây

Nguyên ở hình 2.2.

45.0

40.0

35.0

30.0

)

25.0

m

(

H

20.0

15.0

10.0

5.0

0.0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80

GH 8.4 14.5 18.8 22.2 25.0 27.4 29.6 31.5 33.3 34.9 36.3 37.7 39.0 40.2 41.4 42.5

Câp I 7.8 13.4 17.3 20.4 23.0 25.2 27.2 28.9 30.5 32.0 33.3 34.6 35.8 36.9 37.9 38.9

GH 7.2 12.3 15.9 18.7 21.0 23.0 24.8 26.4 27.8 29.1 30.4 31.5 32.6 33.6 34.5 35.4

Cấp II 6.7 11.2 14.4 16.9 19.0 20.8 22.4 23.8 25.1 26.3 27.4 28.4 29.3 30.2 31.1 31.9

GH 6.1 10.1 12.9 15.2 17.0 18.6 20.0 21.2 22.4 23.4 24.4 25.3 26.1 26.9 27.6 28.3

Cấp III 5.5 9.0 11.5 13.4 15.0 16.4 17.6 18.7 19.7 20.6 21.4 22.2 22.9 23.6 24.2 24.8

GH 4.9 7.9 10.0 11.6 13.0 14.2 15.2 16.1 17.0 17.7 18.4 19.1 19.7 20.3 20.8 21.3

Hình 2.2: Đườ ng cong và biểu cấ p chiều cao

)

m

H_m

(

H

GHI 15 GHIII 10

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 DBH (cm)

Hình 2.3: Kiểm nghiê ̣m sự phù hơ ̣p củ a ho ̣ đườ ng cong cấ p chiều cao Hê ̣ thố ng đườ ng cong chiều cao là phù hơ ̣p vớ i toàn bô ̣ các khu vực nghiên cứ u trên cơ sở kiểm tra đườ ng giớ i ha ̣n trên và dướ i, cho thấy xu hướ ng đườ ng cong là phù hơ ̣p và bao phủ toàn bô ̣ đám mây điểm củ a H/DBH (hình 2.3).

Trên cơ sở cấp H đã lâ ̣p, mô ̣t lâm phần cu ̣ thể nghiên cứ u đươ ̣c xác đi ̣nh cấp H tương ứ ng thông qua H bình quân ở cấp kính 20 – 30 cm, làm cơ sở ướ c lươ ̣ng sinh khố i lâm phần theo cấp chiều cao. 2 ƯỚ C TÍNH CARBON HỮ U CƠ TRONG ĐẤ T (SOC)

Đất là mô ̣t bể chứ a carbon trong hê ̣ sinh thái rừ ng, bao gồ m carbon hữu cơ (SOC

– Soil Organic Carbon) và carbon vô cơ.

Thống kê kết quả phân tích đất từ 41 nghiên cứu trên 197 lập địa khác nhau về động thái biến đổi của carbon trong đất sau trồng rừng trên thế giới, Paul và Polglase (2002) nhận thấy chỉ có rất ít nghiên cứu (cho 34 lập địa) là nghiên cứu biến đổi của carbon trong đất ở cả hai dạng carbon hữu cơ và carbon vô cơ, số còn lại chỉ nghiên cứu carbon hữu cơ trong đất. Điều này do carbon vô cơ trong đất rất ít biến đổi, hoặc có biến đổi thì cũng trong một thời gian dài do nó tồn tại ở dạng khó phân hủy, lại thường ở tầng đất sâu nên ít bị xói mòn rửa trôi. Vì vâ ̣y nghiên cứu động thái biến đổi carbon trong đất là nghiên cứu động thái biến đổi của carbon hữu cơ trong đất. Carbon hữu cơ trong đất thường chỉ được tính carbon hữu cơ tồn tại trong những vật liệu hữu cơ có kích thước <2mm (IPCC, 2003 - 2006). Tầng dày đất để xác đi ̣nh sự biến đổ i SOC theo IPCC là 30 cm, nhưng cũng tù y theo quố c gia lựa cho ̣n.

Trên cơ sở đó , nghiên cứ u này tâ ̣p trung phân tích biến đổ i carbon hữu cơ trong đất và thực tế cho thấy đố i vớ i rừ ng thườ ng xanh, chất hữu cơ trao đổ i trong đất ở tầng sâu đến 50cm, vì vâ ̣y vớ i đô ̣ sâu 30 cm chưa xác đi ̣nh hết lươ ̣ng carbon hữu cơ trong đất. Do vâ ̣y đề tài này nghiên cứ u SOC củ a rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh đến đô ̣ sâu tầng đất 50cm.

Trên cơ sở 20 phẩu diê ̣n đất vớ i 80 mẫu đất ở 4 tầng/phẫu điê ̣n củ a 20 ô tiêu chuẩn, phân tích dung tro ̣ng đất, %C trong đất; cho thấy trung bình %C trong đất dướ i rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh là 1.983%, bảng 2.1 tính đươ ̣c SOC trung bình = 100.6 tấn C/ha. SOC biến đô ̣ng từ 45.8 – 189.7 tấn C/ha. Vớ i đô ̣ lê ̣ch và đô ̣ nho ̣n xấp xỉ bằng 0 cho thấy quy luâ ̣t phân bố khố i lươ ̣ng SOC là chuẩn, ướ c lươ ̣ng SOC vớ i đô ̣ tin câ ̣y P = 95%: SOC (tấn/ha) = 100.6 ±16.6 tấn C/ha. (Dữ liê ̣u ở phu ̣ lu ̣c 17).

Bả ng 2.1: Trung bình và biến đô ̣ng SOC rừ ng thườ ng xanh Tây Nguyên SOC (t/ha)

100.6 7.9 35.5 1257.2 0.9 0.9 45.8 189.7 20 16.6

Trung bình Sai số trung bình Sai tiêu chuẩn Phương sai Đô ̣ nho ̣n - Kurtosis Đô ̣ lê ̣ch - Skewness Minimum Maximum Mẫu Sai số ướ c lươ ̣ng 95% - Confidence Level(95.0%)

SOC bi ̣ ảnh hưở ng bở i nhiều nhân tố phứ c ta ̣p, đồ ng thờ i theo IPCC (2006) thì

SOC khá ổ n đi ̣nh trong đất nếu thảm thực vâ ̣t rừ ng cò n đươ ̣c duy trì lâu dài.

Thử nghiê ̣m phát hiê ̣n các nhân tố sinh thái, sinh khố i rừ ng ảnh hưở ng đến SOC bằng hàm đa biến, kết quả cho ̣n lựa đươ ̣c các biến số ảnh hưở ng đến SOC trong bảng 2.2. (Dữ liê ̣u từ phu ̣ lu ̣c 18).

Bả ng 2.2: Mô hình quan hê ̣ SOC vớ i cá c nhân tố sinh thá i, sinh khố i rừ ng

P n Pbi AIC Stt Da ̣ng hàm Hàm R2 adjusted (%) Biến đô ̣ng S%

1 66.86 0.001 20 127.5 15.7% 0.00 1 SOC = f(Maso_dame, TAGTB, pH, P, t) SOC_tan_ha = -1474.36 + 19.4691*Maso_dame + 0.248061*P_mm_nam + 237.562*1/log(pH dat) + 0.145469*TAGTB_tan_ha + 34.8408*Tkk

2 51.13 0.001 20 131.2 21.8% 0.00 3 SOC = f(Maso_dame, TAGTB) SOC_tan_ha = 31.0727 + 23.4472*(Maso_dame) + 0.144237*TAGTB_tan_ha

Trong đó : Maso_dame: Mã số 3 loa ̣i đá me ̣ trong khu vực nghiên cứ u, P_mm: Lươ ̣ng mưa mm/năm, pH đất, TAGTB: Tổ ng sinh khố i củ a cây rừ ng trên mă ̣t đất, tấn/ha.

Kết quả cho thấy Carbon hữu cơ trong đất (SOC) có quan hê ̣ vớ i các nhân tố sinh thái như đá me ̣, lươ ̣ng mưa, pH đất, nhiê ̣t đô ̣ không khí và TAGTB. Các nhân tố này đã ảnh hưở ng đến viê ̣c phân hũy xác hữu cơ trong các điều kiê ̣n nhiê ̣t ẩm khác nhau và ảnh hưở ng đến lươ ̣ng carbon trong đất. Tuy nhiên mố i quan hê ̣ này không chă ̣t, R2 không cao. Mô hình 1 trong bảng 2.2 có thể làm cơ sở để dự báo biến đô ̣ng SOC theo nhân tố sinh thái và tổ ng sinh khố i cây gỗ trên mă ̣t đất.

SOC đươ ̣c ướ c tính qua TAGTB có quan hê ̣ thấp (R2 = 23.57%), tuy vâ ̣y biến đô ̣ng so vớ i quan sát không lớ n (29.1%), chứ ng tỏ ở các tra ̣ng thái rừ ng giàu nghèo khác nhau thì SOC cũng ít thay đổ i. Thông thườ ng carbon hữu cơ trong đất chỉ bi ̣ rữa trôi là do mất đi lớ p thảm phủ rừ ng như chă ̣t trắng, làm nương rẫy; cò n vớ i sự suy giảm chất lươ ̣ng rừ ng không làm giảm nhiều lươ ̣ng carbon hữu cơ trong đất, hay nó i khác SOC khá ổ n đi ̣nh ở các mứ c đô ̣ tác đô ̣ng khác nhau đến rừ ng. Đây là cơ sở để lựa cho ̣n giải pháp giám sát SOC trong chương trình REDD, không nhất thiết đo tính SOC hàng năm, mà chỉ theo dõi phát thải SOC khi bi ̣ mất rừ ng.

Giải pháp ướ c lươ ̣ng SOC có thể đơn giản sử du ̣ng mô hình mô ̣t nhân tố TABTB đươ ̣c xác đi ̣nh thông qua mô hình AGB củ a cây rừ ng kết hơ ̣p vớ i phân bố N/DBH. Có nghĩa khi sinh khố i cây gỗ thay đổ i thì sẽ làm biến đô ̣ng SOC tăng hay giảm. Ướ c lươ ̣ng này có đô ̣ tin câ ̣y trung bình. Trong trườ ng hơ ̣p khác yêu cầu không cao, thì có

3 23.57 0.017 20 359.5 29.1% SOC = f(TAGTB) SOC_tan_ha = sqrt(6201.4 + 0.0970105*(TAGTB_tan_ha)^2) 0.01 7

thể chấp nhâ ̣n SOC = 100 tấn C/ha đố i vớ i các tra ̣ng thái rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh vù ng Tây Nguyên, ứ ng vớ i lươ ̣ng CO2 hấp thu ̣ trong đất là 367 tấn/ha. 3 ƯỚ C TÍNH SINH KHỐ I VÀ CARBON TRONG THẢ M MỤC, THẢ M

TƯƠI, GỖ CHẾ T

Ngoài ba bể chứ a carbon chính củ a rừ ng là trong cây gỗ trên, dướ i mă ̣t đất, trong đất; rừ ng cò n lưu giữ carbon trong 3 bể chứ a khác là trong thảm mu ̣c, thảm tươi, trong gỗ chết. IPCC (2003 – 2006) chỉ phân chia rừ ng có 5 bể chứ a carbon, không có bể thảm tươi, vì nhâ ̣p nó vào trong nhó m thực vâ ̣t thân gỗ trên mă ̣t đất, tuy nhiên viê ̣c ướ c tính sinh khố i củ a thảm tươi hoàn toàn khác vớ i cây gỗ, do khác về da ̣ng số ng, không thể sử du ̣ng hàm allometric equation để ướ c tính; do đó đề tài tách riêng thảm tươi để ướ c tính sinh khố i và carbon trên lâm phần.

3.1 Ước tính sinh khố i và carbon trong thả m tươi cho lâm phần

Thảm tươi đươ ̣c xác đi ̣nh là cây bu ̣i, thân thảo, dây leo dướ i tán rừ ng. Trên cơ sở đo tính sinh khố i tươi trên ô mẫu, phân tích sinh khố i khô và carbon, quy đổ i ra sinh khố i khô và carbon trên ha cho từ ng ô tiêu chuẩn.

Sinh khố i khô thảm tươi ký hiê ̣u: Bhg (tấn/ha), carbon trong sinh khố i thảm tươi ký hiê ̣u Chg (tấn/ha). Tính toán trung bình sinh khố i và carbon trong bảng 2.3 (Dữ liê ̣u ở phu ̣ lu ̣c 19).

Bả ng 2.3: Trung bình và biến đô ̣ng sinh khố i và carbon trong thả m tươi

Bhg_tan_ha 20 1.477 4.224 285.86% 0.0 19.119

Chg_tan_ha 20 0.529 1.468 277.64% 0.0 6.647

Chỉ tiêu thố ng kê Số mẫu Trung bình Sai tiêu chuẩn Hê ̣ số biến đô ̣ng Minimum Maximum

Bảng 2.3 cho thấy biến đô ̣ng sinh khố i và carbon trong thảm tươi rất lớ n. Trung bình có 1,477 tấn sinh khố i/ha và 0,529 tấn C trong thảm tươi/ha. Đã thử nghiê ̣m nghiên cứ u quan hê ̣ giữa sinh khố i và carbon trong thảm tươi vớ i sinh khố i cây gỗ, các nhân tố sinh thái lâm phần khác nhau nhưng không phát hiê ̣n đươ ̣c quan hê ̣. Có nghĩa sinh khố i và carbon trong thảm tươi biến đô ̣ng ngẫu nhiên. Có thể chấp nhâ ̣n giá tri ̣ bình quân cho lâm phần. Trong thực tế giám sát carbon đố i vớ i bể chứ a này, cần đo tính sinh khố i tươi trên ô mẫu và dựa vào tỷ lê ̣ khô/tươi, %C để ướ c tính.

Từ số liê ̣u quan sát tính đươ ̣c tỷ lê ̣ carbon/sinh khố i củ a thảm tươi là 0.37, trong khi đó theo IPCC (2006) nó đươ ̣c tính chung như cây gỗ là 0.47. Điều này là hơ ̣p lý vì thảm tươi chủ yếu là cây bu ̣i thân thảo, hàm lươ ̣ng nướ c cao hơn nhiêu so vớ i thực vâ ̣t thân gỗ.

3.2 Ước tính sinh khố i và carbon trong thả m mu ̣c cho lâm phần

Thảm mu ̣c (litter) đươ ̣c xác đi ̣nh theo IPCC (2006) là bao gồ m tất cả sinh khố i không số ng vớ i kích thướ c lớ n hơn sinh khố i trong đất hữu cơ (2mm) và nhỏ hơn đườ ng kính xác đi ̣nh gỗ chết (10cm), nằ m trên bề mă ̣t đất rừ ng. Trên cơ sở đo tính sinh khố i trên ô mẫu, phân tích sinh khố i khô và carbon, quy đổ i ra sinh khố i khô và carbon trên ha cho từ ng ô tiêu chuẩn.

Sinh khố i khô thảm mu ̣c ký hiê ̣u: Bli (tấn/ha), carbon trong sinh khố i thảm mu ̣c ký hiê ̣u Cli (tấn/ha). Tính toán trung bình sinh khố i và carbon trong bảng 2.4 (Dữ liê ̣u ở phu ̣ lu ̣c 19)

Bả ng 2.4: Trung bình và biến đô ̣ng sinh khố i và carbon trong thả m mu ̣c

Bli_tan_ha 20 9.164 23.67 258.2% 0.451 107.796

Cli_tan_ha 20 2.773 6.63 239.0% 0.159 30.166

Chỉ tiêu thố ng kê Số mẫu Trung bình Sai tiêu chuẩn Hê ̣ số biến đô ̣ng Minimum Maximum

Cũng giố ng như thảm tươi, biến đô ̣ng sinh khố i và carbon trong thảm mu ̣c rất lớ n. Trung bình có 9,161 tấn sinh khố i/ha và 2,773 tấn C trong thảm mu ̣c/ha. Sinh khố i và carbon trong thảm mu ̣c biến đô ̣ng ngẫu nhiên. Có thể chấp nhâ ̣n giá tri ̣ bình quân cho lâm phần. Trong thực tế giám sát carbon đố i vớ i bể chứ a này, cần đo tính sinh khố i trên ô mẫu và dựa vào tỷ lê ̣ khô/tươi, %C để ướ c tính.

Từ số liê ̣u quan sát tính đươ ̣c tỷ lê ̣ carbon/sinh khố i củ a thảm mu ̣c là 0.35, trong

khi đó theo IPCC (2006) nó đươ ̣c tính chung như cây gỗ là 0.47.

3.3 Ước tính sinh khố i và carbon trong gỗ chết (Deadwood - DW) cho lâm

phần

Sinh khố i gỗ chết đươ ̣c xác đi ̣nh cây đã chết hoă ̣c nằ m hoă ̣c cò n đứ ng theo IPCC (2006) vớ i đườ ng kính > 10cm đươ ̣c đo tính trong ô mẫu phu ̣, trên cơ sở phân tích sinh khố i khô và carbon, quy đổ i ra sinh khố i khô và carbon trên ha cho từ ng ô tiêu chuẩn.

Sinh khố i khô gỗ chết ký hiê ̣u: BDW (tấn/ha), carbon trong sinh khố i gỗ chết ký hiê ̣u CDW (tấn/ha). Tính toán trung bình sinh khố i và carbon trong bảng 2.5 (Dữ liê ̣u ở phu ̣ lu ̣c 19).

Bả ng 2.5: Trung bình và biến đô ̣ng sinh khố i và carbon trong gỗ chết

Bdw_tan_ha 20 1.339 2.871 214.346% 0.0 10.089

Cdw_tan_ha 20 0.696 1.495 214.633% 0.0 5.296

Chỉ tiêu thố ng kê Số mẫu Trung bình Sai tiêu chuẩn Hê ̣ số biến đô ̣ng Minimum Maximum

Sinh khố i gỗ chết rất biến đô ̣ng, từ 0 đến 10,089 tấn/ha, và cũng như vâ ̣y carbon củ a nó biến đô ̣ng từ 0 – 5,296 tấn/ha. Trung bình có 1,339 tấn sinh khố i/ha và 0,696 tấn C trong gỗ chết/ha. Sinh khố i và carbon trong gỗ chết biến đô ̣ng ngẫu nhiên. Có thể chấp nhâ ̣n giá tri ̣ bình quân cho lâm phần. Trong thực tế giám sát carbon đố i vớ i bể chứ a này, cần đo tính sinh khố i trên ô mẫu và dựa vào tỷ lê ̣ khô/tươi, %C để ướ c tính. Từ số liê ̣u quan sát tính đươ ̣c tỷ lê ̣ carbon/sinh khố i củ a gỗ chết là 0.53, trong khi đó theo IPCC (2006) nó đươ ̣c tính chung như cây gỗ là 0.47. Điều này là hơ ̣p lý vì gỗ chết đã mất khá nhiều nướ c, khô, nên tỷ lê ̣ này cao hơn cây gỗ tươi bình thườ ng. 4 MÔ HÌNH ƯỚ C TÍNH SINH KHỐ I VÀ CARBON LÂM PHẦ N VÀ

MỐ I QUAN HỆ VỚ I CÁ C NHÂN TỐ SINH THÁ I

Hầu hết các nghiên cứ u lâ ̣p mô hình ướ c tính sinh khố i rừ ng đều dừ ng la ̣i ở mô hình ướ c tính cho cây cá thể, trong khi đó giữa sinh khố i, carbon trong lâm phần có quan hê ̣ chă ̣t chẽ vớ i nhau và mỗi bô ̣ phâ ̣n trên dướ i mă ̣t đất cũng vâ ̣y. Đồ ng thờ i sinh khố i và carbon lâm phần la ̣i có quan hê ̣ vớ i các nhân tố điều tra lâm phần truyền thố ng. Vì vâ ̣y thiết lâ ̣p các mô hình, quan hê ̣ giữa các nhân tố này sẽ hỗ trơ ̣ cho:

- Ướ c tính sinh khố i, carbon củ a bể chứ a khó đo đếm từ bể chứ a dễ đo đếm - Chuyển đổ i giữa sinh khố i và carbon rừ ng lâm phần - Ướ c tính sinh khố i, carbon từ ng bể chứ a, toàn lâm phần vớ i các nhân tố điều

tra lâm phần truyền thố ng

Như vâ ̣y sẽ có hàng loa ̣t nhó m mô hình đươ ̣c thiết lâ ̣p nhằm đáp ứ ng mu ̣c đích,

nhu cầu đa da ̣ng trong ướ c tính sinh khố i và carbon lâm phần.

Các nhó m mô hình sau đươ ̣c xây dựng và kiểm tra các tiêu chuẩn thố ng kê, lựa

cho ̣n hàm:

i) Mô hình quan hê ̣ sinh khố i và carbon lâm phần ii) Mô hình ướ c tính sinh khố i cây gỗ trên mă ̣t đất theo nhân tố điều tra lâm phần iii) Mô hình ướ c tính sinh khố i cây gỗ dướ i mă ̣t đất theo nhân tố điều tra lâm phần iv) Mô hình ướ c tính tổ ng sinh khố i cây gỗ trên và dướ i mă ̣t đất theo nhân tố điều

tra lâm phần

v) Mô hình ướ c tính tổ ng sinh khố i 4 bể chứ a và dướ i mă ̣t đất theo nhân tố điều

tra lâm phần

vi) Mô hình ướ c tính tổ ng carbon cây gỗ trên mă ̣t đất theo nhân tố điều tra lâm

phần

vii) Mô hình ướ c tính tổ ng carbon cây gỗ dướ i mă ̣t đất theo nhân tố điều tra lâm

phần

viii) Mô hình ướ c tính tổ ng carbon thực vâ ̣t (4 bể chứ a) theo nhân tố điều tra lâm

phần

ix) Mô hình ướ c tính tổ ng carbon 5 bể chứ a theo nhân tố điều tra lâm phần

Để ta ̣o lâ ̣p cơ sở dữ liê ̣u thiết lâ ̣p các nhó m mô hình nó i trên, đã tiến hành xác

đi ̣nh các biến số :

- TAGTB: Tổ ng sinh khố i cây rừ ng trên mă ̣t đất (tấn/ha) - TAGTC: Tổ ng carbon củ a cây rừ ng trên mă ̣t đất (tấn/ha) - TBGTB: Tổ ng sinh khố i dướ i mă ̣t đất củ a cây rừ ng (tấn/ha) - TBGTC: Tổ ng carbon dướ i mă ̣t đất củ a cây rừ ng (tấn/ha) - TTB: Tổ ng sinh khố i cây rừ ng trên và dướ i mă ̣t đất (tấn/ha) - TTC: Tổ ng carbon tích lũy trong cây rừ ng trên và dướ i mă ̣t đất (tấn/ha) - TB: Tổ ng sinh khố i củ a 4 bể chứ a: Cây gỗ trên, dướ i mă ̣t đất, thảm tươi-cây

bu ̣i và gỗ chết (tấn/ha)

- TC: Tổ ng carbon tích lũy trong 5 bể chứ a củ a rừ ng (tấn/ha)

Các biến số đươ ̣c xác đi ̣nh giá tri ̣ dựa vào:

- Dữ liê ̣u 20 ô tiêu chuẩn điên hình theo tra ̣ng thái và 70 ô tiêu chuẩn ngẫu

nhiên dù ng để giải đoán ảnh viễn thám: Tổ ng số có 90 ô mẫu

- Sử du ̣ng cấp chiều cao H để xác đi ̣nh H cho từ ng lâm phần ứ ng vớ i từ ng cấp

kính, làm biến số xác đi ̣nh sinh khố i và carbon cho từ ng cấp kính.

- Mỗi ô mẫu sắp xếp phân bố N/DBH vớ i cự ly cấp 10cm - Sử du ̣ng các mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon cây rừ ng trên và dướ i mă ̣t đất (AGB, C(AGB), BGB, C(BGB)) để tính sinh khố i và carbon củ a cây gỗ cho toàn lâm phần

- Sử du ̣ng giá tri ̣ bình quân về sinh khố i và carbon củ a thảm tươi, thảm mu ̣c,

gỗ chết

- Sử du ̣ng mô hình SOC vớ i sinh khố i để xác đi ̣nh carbon trong đất theo lâm

phần.

- Các chỉ tiêu điều tra lâm phần như N, BA, M đươ ̣c tính toán theo qua

N/DBH, H – f(DBH), V=f(DBH, H)

Bô ̣ dữ liê ̣u lâ ̣p hê ̣ thố ng mô hình trong phu ̣ lu ̣c 20. Kết quả ở các bảng từ 2.6 đến 2.15.

Bả ng 2.6: Mô hình quan hê ̣ sinh khố i và carbon lâm phần

P n Pbi CF AIC S% Stt Da ̣ng hàm Hàm R2 adjusted (%)

1 96.9 0.00 90 0.00 1.0 -979 8.1% TBGTB = TAGTB

2 97.8 0.00 90 0.00 1.0 -842 7.6% TBGTC = TAGTC

3 99.6 0.00 90 0.00 1.0 -1300 0.1% TAGTC = TAGTB

4 99.7 0.00 90 0.00 1.0 -649 2.0% TBGTC = TBGTB

5 99.5 0.00 90 0.00 1.0 -1730 1.0% TTB = f(TAGTB)

6 99.5 0.00 90 0.00 1.0 -1622 0.9% TTC = f(TAGTB)

7 98.0 0.00 20 0.00 1.0 -95 6.3% TB = f(TAGTB)

8 87.1 0.00 20 0.00 1.6 3 11.4% TC = f(TAGTB) TBGTB_tan_ha = 1/(0.00311757 + 6.58855/TAGTB_tan_ha) TBGTC_tan_ha = 1/(- 0.000843586 + 7.91529/TAGTC_tan_ha) TAGTC_tan_ha = exp(- 0.752059 + 0.998844*ln(TAGTB_tan_h a)) TBGTC_tan_ha = exp(- 0.9889 + 1.04495*ln(TBGTB_tan_ha) ) Total_TB tan_ha = 1/(0.0000469761 + 0.867918/TAGTB_tan_ha) Total_TC_tan_ha = 1/(0.00000458378 + 1.88995/TAGTB_tan_ha) Total_B_t_ha = exp(3.28323 + 0.150092*sqrt(TAGTB_tan_ ha)) Total C_t_ha = (9.34517 + 0.0244117*TAGTB_tan_ha) ^2

Bả ng 2.7: Mô hình ướ c tính sinh khố i cây gỗ trên mă ̣t đấ t theo nhân tố điều tra lâm phần

P n Pbi CF AIC S% Stt Da ̣ng hàm Hàm R2 adjusted (%)

1 99.7 0.00 90 0.00 1.0 -659 1.8% TAGTB = f(M, BA, N)

log(TAGTB_tan_ha) = 0.343165 + 0.759853*log(M_m3_ha) - 0.0581224*log(N_tree_ha) + 0.313628*log(BA_m2_ha)

2 99.6 0.00 90 0.00 1.0 -612 2.4% TAGTB = f(M, BA)

3 99.6 0.00 90 0.00 1.0 -1500 3.3% TAGTB = f(M)

4 90.5 0.00 90 0.00 1793 12.7% TAGTB = f(BA) #NU M! log(TAGTB_tan_ha) = - 0.172912 + 0.858142*log(M_m3_ha) + 0.182867*log(BA_m2_ha) TAGTB_tan_ha = 1/(- 0.000133193 + 1.45275/M_m3_ha) TAGTB_tan_ha = sqrt(- 7163.8 + 52.3468*BA_m2_ha^2)

Bả ng 2.8: Mô hình ướ c tính sinh khố i cây gỗ dướ i mă ̣t đấ t theo nhân tố điều tra lâm phần

P n Pbi CF) AIC S% Stt Da ̣ng hàm Hàm R2 adjusted (%)

1 98.5 0.00 90 0.00 1.0 -504 4.3% TBGTB = f(N, BA) log(TBGTB_tan_ha) = 0.365318 - 0.159484*log(N_tree_ha) + 1.19168*log(BA_m2_ha)

2 98.6 0.00 90 0.00 1.0 -506 4.1% TBGTB = f(N, BA, M)

3 94.9 0.00 90 0.00 1.0 -934 10.6% TBGTB = f(M)

4 96.1 0.00 90 0.00 1.0 -419 7.0% TBGTB = f(BA) log(TBGTB_tan_ha) = 0.0788347 - 0.138649*log(N_tree_ha) + 1.08937*log(BA_m2_ha) + 0.0868562*log(M_m3_ha) TBGTB_tan_ha = 1/(0.00255261 + 9.49319/M_m3_ha) TBGTB_tan_ha = exp(- 0.520541 + 1.12253*ln(BA_m2_ha))

Bả ng 2.9: Mô hình ướ c tính tổ ng sinh khố i cây gỗ trên và dướ i mă ̣t đấ t theo nhân tố điều tra lâm phần

P n Pbi CF AIC S% Stt Da ̣ng hàm Hàm R2 adjusted (%)

1 99.7 0.00 90 0.00 1.0 -634 2.1% TTB = f(M, N, Ba)

log(Total_TB tan_ha) = 0.687703 - 0.0687933*log(N_tree_ha) + 0.677067*log(M_m3_ha) + 0.409578*log(BA_m2_ha)

2 99.4 0.00 90 0.00 1.0 -585 2.8% TTB = f(M, BA)

3 TTB = f(M) 98.8 0.00 90 0.00 1.0 -522 4.0%

91.2 0.00 90 0.00 1.0 -345 11.0% 4 TTB = f(BA) log(Total_TB tan_ha) = 0.076877 + 0.25481*log(BA_m2_ha) + 0.793401*log(M_m3_ha) log(Total_TB tan_ha) = - 0.214593 + 0.999706*log(M_m3_ha) log(Total_TB tan_ha) = 1.63668 + 1.10688*log(BA_m2_ha)

Bả ng 2.10: Mô hình ướ c tính tổ ng sinh khố i 4 bể chứ a và dướ i mă ̣t đấ t theo nhân tố điều tra lâm phần

P n Pbi CF AIC S% Stt Da ̣ng hàm Hàm R2 adjusted (%)

1 TB = f(M) 97.7 0.00 20 0.00 1.0 -94 6.2%

2 95.1 0.00 20 0.00 1.0 -78 7.9% TB = f(BA, N)

3 TB = f(BA) 93.0 0.00 20 0.00 1.0 -273 13.4% ln(Total_B_t_ha) = 0.281749 + 0.921592*ln(M_m3_ha) log(Total_B_t_ha) = 1.89059 + 1.12167*log(BA_m2_ha) - 0.00017569*N_tree_ha Total_B_t_ha = 1/(- 0.000329212 + 0.142373/BA_m2_ha)

Bả ng 2.11: Mô hình ướ c tính tổ ng carbon cây gỗ trên mă ̣t đấ t theo nhân tố điều tra lâm phần

P n Pbi CF AIC S% Stt Da ̣ng hàm Hàm R2 adjusted (%)

1 99.8 0.00 90 0.00 1.0 -665 1.7% TAGTC = f(M. BA, N)

log(TAGTC_tan_ha) = - 0.417358 + 0.312464*log(BA_m2_ha) - 0.0569746*log(N_tree_ha) + 0.759542*log(M_m3_ha)

2 99.6 0.00 90 0.00 1.0 -618 2.3% TAGTC = f(M. BA)

3 99.3 0.00 90 0.00 1.0 -567 3.1% TAGTC = f(M)

4 90.1 0.00 90 0.00 1.0 -334 11.7% TAGTC = f(BA) log(TAGTC_tan_ha) = - 0.923244 + 0.184285*log(BA_m2_ha) + 0.85589*log(M_m3_ha) log(TAGTC_tan_ha) = - 1.13404 + 1.0051*log(M_m3_ha) log(TAGTC_tan_ha) = 0.759411 + 1.10347*log(BA_m2_ha)

Bả ng 2.12: Mô hình ướ c tính tổ ng carbon cây gỗ dướ i mă ̣t đấ t theo nhân tố điều tra lâm phần

P n Pbi CF AIC S% Stt Da ̣ng hàm Hàm R2 adjusted (%)

1 97.6 0.00 90 0.00 1.0 -454 5.8% TBGTC = f(BA, N) log(TBGTC_tan_ha) = - 0.337329 + 1.25096*log(BA_m2_ha) - 0.207748*log(N_tree_ha)

2 97.6 0.00 90 0.05 1.0 -456 5.6% TBGTC = f(M, BA, N)

log(TBGTC_tan_ha) = - 0.737651 + 0.12137*log(M_m3_ha) + 1.10799*log(BA_m2_ha) - 0.178634*log(N_tree_ha)

P n Pbi CF AIC S% Stt Da ̣ng hàm Hàm R2 adjusted (%)

3 96.0 0.00 90 0.00 1.0 -410 7.2% TBGTC = f(M, BA)

4 91.5 0.00 90 0.00 1.0 -342 10.8% TBGTC = f(M)

5 93.9 0.00 90 0.00 1.0 -372 9.3% TBGTC = f((BA) log(TBGTC_tan_ha) = - 2.32377 + 0.423452*log(M_m3_ha) + 0.706111*log(BA_m2_ha) log(TBGTC_tan_ha) = - 3.13147 + 0.995151*log(M_m3_ha) log(TBGTC_tan_ha) = - 1.49127 + 1.16088*log(BA_m2_ha)

Bả ng 2.13: Mô hình ướ c tính tổ ng carbon thực vâ ̣t (4 bể chứ a) theo nhân tố điều tra lâm phần

P n P1 CF AIC S% Stt Da ̣ng hàm Hàm R2 adjusted (%)

1 97.6 0.00 90 0.00 1.0 -624 2.2% TTC = f(M, BA, N)

log(Total_TC_tan_ha) = - 0.0932362 + 0.405294*log(BA_m2_ha) - 0.0717041*log(N_tree_ha) + 0.685629*log(M_m3_ha)

2 99.3 0.00 90 0.00 1.0 -576 2.9% TTC = f(M, BA)

3 TTC = f(M) 98.8 0.00 90 0.00 1.0 -521 4.0%

4 90.9 0.00 90 0.00 1.0 -342 11.2% TTC = f(BA) log(Total_TC_tan_ha) = - 0.729907 + 0.243978*log(BA_m2_ha) + 0.806886*log(M_m3_ha) log(Total_TC_tan_ha) = - 1.00899 + 1.00442*log(M_m3_ha) log(Total_TC_tan_ha) = 0.856408 + 1.11053*log(BA_m2_ha)

Bả ng 2.14: Mô hình ướ c tính tổ ng carbon 5 bể chứ a theo nhân tố điều tra lâm phần

P n P1 CF AIC S% Stt Da ̣ng hàm Hàm R2 adjusted (%)

1 89.2 0.00 20 0.00 133 11.2% TC = f(M, N)

2 TC = f(M) 86.7 0.00 20 0.00 136 11.9% Total C_t_ha = 268.914 + 0.49699*M_m3_ha - 27.8576*log(N_tree_ha) Total C_t_ha = 70.8213 + 0.491389*M_m3_ha

3 TC = f(BA) 74.0 0.00 20 0.00 1.0 -63 15.5% Total C_t_ha = exp(4.47602 + 0.0265483*BA_m2_ha)

Bả ng 2.15: Mô hình quan hê ̣ tổ ng carbon 5 bể chứ a theo nhân tố sinh thá i, sinh khố i cây gỗ trên mă ̣t đấ t

P n Pbi CF AIC S% Stt Da ̣ng hàm Hàm R2 adjusted (%)

1 92.7 0.00 20 0.00 129 8.4% TC = f(TAGTB, sinh thá i) Total C_t_ha = -1001.09 + 0.68557*TAGTB_tan_ha + 15.2615*Maso_dame + 0.18382*P_mm_nam + 26.7666*Tkk

Ngoài ra đã thử nghiê ̣m phát hiê ̣n các nhân tố sinh thái ảnh hưở ng đến khả năng tích lũy carbon củ a 5 bể chứ a củ a rừ ng. Kết quả hàm trong bảng 2.15 từ dữ liê ̣u ở phu ̣ lu ̣c 21 chỉ ra rằng tổ ng lươ ̣ng carbon củ a 5 bể chứ a trong lâm phần (TC) có quan hê ̣ chă ̣t chẽ vớ i đá me ̣, lươ ̣ng mưa bình quân năm, nhiê ̣t đô ̣ bình quân năm và tổ ng sinh khố i cây rừ ng trên mă ̣t đất. Trong đó khi lươ ̣ng mưa và nhiê ̣t đô ̣ tăng lên thì TC gia tăng, có nghĩa tăng năng lực sinh trưở ng và tích lũy sinh khố i, carbon rừ ng. Mô hình có R2 = 92.7%, và biến đô ̣ng dự báo so vớ i thực tế là tố t ở mứ c S% = 8.4%. 5 CẤ U TRÚ C SINH KHỐ I VÀ CARBON LÂM PHẦ N

Nghiên cứ u cấu trú c sinh khố i và carbon lâm phần nhằ m phản ảnh sự phân bố trữ lươ ̣ng carbon trong các lâm phần khác nhau, cấp năng suất khác nhau. Kiểu cấu trú c sinh khố i và carbon lâm phần nghiên cứ u là phân bố sinh khố i và trữ lươ ̣ng carbon rừ ng theo cấp kính. Từ đây làm cơ sở ướ c lươ ̣ng, giám sát lươ ̣ng CO2 hấp thu ̣ hoă ̣c phát thải cho từ ng lâm phần cu ̣ thể.

Nghiên cứ u theo chủ đề này bao gồ m: - Phân cấp chiều cao, năng suất lâm phần: Nhằ m phản ảnh chính xác sinh khố i, trữ lươ ̣ng và tăng trưở ng carbon trong các điều kiê ̣n hoàn cảnh khác nhau. Viê ̣c phân chia cấp chiều cao trình bày trong chương 2, mu ̣c 1.

- Phân cấp sinh khố i lâm phần: Lâm phần trong thực tế đã qua các mứ c đô ̣ tác đô ̣ng khác nhau, do đó đã có thay đổ i carbon trong các bể chứ a, vì vâ ̣y cần phân chia thành các cấp tương đố i đồ ng nhất, nó không chỉ phản ảnh sinh khố i theo cấp mà cò n dù ng để làm đố i tươ ̣ng đồ ng nhất cho viê ̣c rú t mẫu đo tính carbon trên thực tế

- Nghiên cứ u quy luâ ̣t phân bố sinh khố i, carbon cây gỗ trên và dướ i mă ̣t đất

theo cấp kính.

5.1 Phân cấ p sinh khố i lâm phần

Chỉ tiêu sinh khố i lựa cho ̣n để phân cấp lâm phần theo các đố i tươ ̣ng tương đố i đồ ng nhất và có sự khác biê ̣t vớ i nhau là tổ ng sinh khố i củ a tất cả cây gỗ trên mă ̣t đất (thân, cành, lá và vỏ ) vớ i DBH ≥ 5cm. Cơ sở cho ̣n chỉ tiêu này là sinh khố i cây trên mă ̣t đất phản ảnh rõ sự thay đổ i sinh khố i củ a lâm phần khác nhau, đây là bể chứ a

carbon quan tro ̣ng nhất, nó dễ đo đếm thông qua mô hình allometric equations, đồ ng thờ i từ nhó m sinh khố i này có thể suy ra đươ ̣c các nhó m sinh khố i và carbon củ a các bể chứ a khác trong lâm phần.

Trên cơ sở 20 ô tiêu chuẩn 2000m2, sắp xếp phân bố N/DBH, quan hê ̣ H/DBH theo từ ng cấp H và dựa vào hàm sinh khố i cây trên mă ̣t đất vớ i hai nhân tố DBH và H để ướ c tính sinh khố i theo cấp kính và tổ ng TAGTB (tấn/ha) cho từ ng lâm phần.

Tiến hành tính biến đô ̣ng, đă ̣c trưng mẫu và phân chia các lâm phần thành 3 cấp

sinh khố i củ a cây rừ ng trên mă ̣t đất (TAGTB) (Bảng 2.16)

Bả ng 2.16: Đă ̣c trưng và biến đô ̣ng TAGTB củ a cá c lâm phần TAGTB_tan_ha

205.4 23.4 104.7 10982.6 -1.148 0.087 34.4 364.3 20 49.0

Trung bình Sai số số trung bình Sai tiêu chuẩn - Standard Deviation Phương sai - Sample Variance Đô ̣ nho ̣n - Kurtosis Đô ̣ lê ̣ch - Skewness Minimum Maximum Số ô mẫu Biến đô ̣ng ở P = 95% - Confidence Level (95.0%)

Kết quả cho thấy sinh khố i TAGTB trung bình củ a rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh vù ng Tây Nguyên là 205.4 tấn/ha, nhỏ nhất là 34.4 tấn/ha và lớ n nhất là 364.3 tấn/ha. Ướ c lươ ̣ng TAGTB vớ i đô ̣ tin câ ̣y 95%: TAGTB = 205.4 ± 49.0 tấn /ha = 156 – 254 tấn/ha.

Tiến hành phân chia TAGTB thành 3 cấp ở bảng 2.17 theo nguyên tắc cấp 2 có giá tri ̣ trung bình và biến đô ̣ng củ a nó trong pha ̣m vi tin câ ̣y P =95%; cấp 1 là cấp sinh khố i thấp, nằ m ở pha ̣m vi trái bên ngoài ướ c lươ ̣ng khoảng 95% và cấp 3 là cấp sinh khố i cao nằ m về phía phải bên ngoài củ a ướ c lươ ̣ng khoảng 95%.

Bả ng 2.17: Phân chia cấ p sinh khố i TAGTB

TAGTB (tấ n/ha)

Cấ p sinh khố i

Max 155 254 365

Min 35 156 255

Cấp sinh khối 1 Cấp sinh khối 2 Cấp sinh khối 3 Sử du ̣ng phân tích ANOVA (bảng 2.18) để đánh giá sự sai khác trung bình TAGTB củ a 3 cấp sinh khố i đã phân chia dựa vào số liê ̣u TAGTB củ a các ô mẫu đươ ̣c sắp theo từ ng cấp đã phân chia.

Bả ng 2.18: Phân tích ANOVA về sự sai khá c cá c cấ p sinh khố i

SUMMARY

Groups

Count

Average

Variance

1 2 3

Sum 794.089 8 6 1329.264 1984.93 6

99 1539.268533 222 732.8930228 331 1631.871549

ANOVA

F crit

P-value 69.9864816 6.23E-09 3.591531

Source of Variation Between Groups Within Groups

SS 186071 22598.7

2 17

93035.51076 1329.335446

Total

208669.7

Kết quả phân khố i cho thấy số ô mẫu nghiên cứ u phân bố khá đều ở các cấp:

Cấp 1 có 8 ô, cấp 2 có 6 ô và cấp 3 có 6 ô.

Trung bình và biến đô ̣ng sinh khố i cây gỗ trên mă ̣t đất 3 cấp:

- Cấp 1: TAGTB = 99 tấn/ha, biến đô ̣ng từ 35 – 155 tấn/ha - Cấp 2: TAGTB = 222 tấn/ha, biến đô ̣ng từ 156 – 254 tấn/ha - Cấp 3: TAGTB = 331 tấn/ha, biến đô ̣ng từ 255 – 365 tấn/ha

Phân chia thành ba cấp sinh khố i có sự khác biê ̣t rõ rê ̣t ở mứ c tin câ ̣y 95%, F = 69.98 > F(0.05, 2, 17) = 3.59; P < 0.000. Như vâ ̣y viê ̣c phân chia cấp sinh khố i cho rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh là thích hơ ̣p, chú ng có sự khác biê ̣t nhau để ta ̣o thành từ ng khố i đồ ng nhất trong đo tính, ướ c lươ ̣ng và giám sát carbon rừ ng.

Trong thực tế lâm nghiê ̣p hiê ̣n nay thườ ng sử du ̣ng giá tri ̣ trữ lươ ̣ng lâm phần để phân chia tra ̣ng thái rừ ng theo mứ c đô ̣ giàu nghèo khác nhau. Để thuâ ̣n tiê ̣n cho viê ̣c chuyển đổ i từ trữ lươ ̣ng sang sinh khố i, từ dữ liê ̣u 90 ô mẫu (20 ô điển hình và 70 ô ngẫu nhiên giải đoán ảnh vê ̣ tinh), tính toán hê ̣ số chuyển đổ i BCEF là tỷ lê ̣ sinh khố i cây gỗ trên mă ̣t đất củ a lâm phần (TAGTB, tấn/ha) vớ i tổ ng trữ lươ ̣ng cây đứ ng (M, m3/ha): BCEF = TAGTB / M; từ đây có thể suy ngươ ̣c la ̣i M = TAGTB/BCEF (Bảng 2.19)

Kết quả nhâ ̣n đươ ̣c hê ̣ số BCEF rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh vù ng Tây Nguyên trung bình là 0.707, vớ i sai số số trung bình là 0.003, sai tiêu chuẩn là 0.031, vớ i đô ̣ tin cây 95% thì ướ c lươ ̣ng khoảng BCEF = 0.707 ± 0.006. Khoảng biến đô ̣ng rất nhỏ vì vâ ̣y có thể sử du ̣ng giá tri ̣ bình quân để chuyển đổ i từ trữ lươ ̣ng sang sinh khố i và ngươ ̣c la ̣i. Trên cơ sở đó bổ sung giá tri ̣ M cho 3 cấp sinh khố i để có thể ứ ng du ̣ng trong thực tế đang tiếp câ ̣n theo trữ lươ ̣ng rừ ng.

Bả ng 2.19: Phân cấ p sinh khố i TAGTB và quan hê ̣ vớ i M M (m3/ha)

TAGTB (tấ n/ha)

Cấ p sinh khố i

Min 35 156 255

Max 155 254 365

Min 50 221 361

Max 220 360 515

Cấp sinh khối 1 Cấp sinh khối 2 Cấp sinh khối 3

5.2 Cấu trú c phân bố sinh khố i và carbon tích lũy trong cây rừ ng trên và

dướ i mă ̣t đấ t Cấu trú c sinh khố i và carbon cây rừ ng đươ ̣c xác đi ̣nh là phân bố sinh

khố i/carbon cây rừ ng trên và dướ i mă ̣t đất theo cấp kính, cự ly cấp 10 cm

Cấu trú c sinh khố i/carbon theo cấp DBH đươ ̣c ướ c lươ ̣ng theo từ ng đơn vi ̣ phân

chia lâm phần là cấp sinh khố i (có 3 cấp) và cấp chiều cao H (có 3 cấp).

Tiến hành:

- Sắp xếp các ô theo từ ng cấp sinh khố i và cấp chiều cao - Sắp xếp phân bố N/DBH và tính bình quân/ha - Sử du ̣ng phương trình H/DBH cho từ ng cấp chiều cao để xác đi ̣nh H theo

cấp kính

- Sử du ̣ng các hàm allometric equations đã lâ ̣p để tính sinh khố i/carbon trên và dướ i mă ̣t đất cho từ ng cấp kính và kết hơ ̣p vớ i mâ ̣t đô ̣ theo cấp kính để tính tổ ng theo cấp kính và cho lâm phần ln(AGB_kg) = -2.9766 + 0.535797*ln(DBH_cm) + 0.759321*ln(H_m*DBH_cm^2)

(2.3)

ln(C_AGB_kg) = -3.72664 + 2.05141*ln(DBH_cm) + 0.760168*ln(H_m)

(2.4)

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

(2.5)

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

(2.6)

- Tính tổ ng sinh khố i cây rừ ng trên và dướ i mă ̣t đất TTB (tấn/ha) - Tính tổ ng carbon cây rừ ng trên và dướ i mă ̣t đất TTC (tấn/ha)

Vớ i 3 cấp sinh khố i và 3 cấp chiều cao sẽ ta ̣o thành 9 tổ hơ ̣p đơn vi ̣ phân chia

sinh khố i/carbon rừ ng. Kết qủ a tính minh ho ̣a cho 3 lâm phần đa ̣i diê ̣n:

- Lâm phần có sinh khố i và năng suất thấp nhất: Cấp sinh khố i 1 và cấp H là III

(Bảng 2.20 và hình 2.4)

- Lâm phần có sinh khố i và năng suất trung bình: Cấp sinh khố i 2 – Cấp H là II

(Bảng 2.21 và hình 2.5)

- Lâm phần có sinh khố i và năng suất cao nhất: Cấp sinh khố i 3 – Cấp H I

(Bảng 2.22 và hình 2.6)

H (m) N / ha

5.5 11.5 15.0 17.6 19.7 21.4 22.9 24.2 25.4 26.5

DBH (cm) 5 15 25 35 45 55 65 75 85 95

Bả ng 2.20: Cấ u trú c sinh khố i và carbon ở lâm phần cấ p sinh khố i 1 – cấ p H III TTC TBGTB (t/ha) (t/ha) 2.6 1.0 14.2 4.0 8.0 2.1 10.0 2.6 6.5 1.7 6.5 1.6 3.9 1.0 0.0 0.0 0.0 0.0 2.4 0.6 54.0 14.6

TAGTC (t/ha) 2.3 12.5 7.1 8.9 5.8 5.8 3.4 0.0 0.0 2.1 47.8 TAGTB (t/ha) 4.9 26.7 15.1 19.0 12.3 12.3 7.3 0.0 0.0 4.4 102.1 TBGTC (t/ha) 0.3 1.6 0.9 1.1 0.7 0.7 0.4 0.0 0.0 0.3 6.2 TTB (t/ha) 5.8 30.8 17.3 21.6 13.9 14.0 8.2 0.0 0.0 5.0 116.6

963 316 51 28 10 6 3 0 0 1 1378

Tổ ng

16.0

14.0

12.0

10.0

/

8.0

a h n ấ T

6.0

4.0

2.0

0.0 5 15

25 TAGTC (t/ha) 2.3 12.5 7.1 TBGTC (t/ha) 0.3 0.9 1.6 35 8.9 1.1 45 5.8 0.7 55 5.8 0.7 65 3.4 0.4 75 0.0 0.0 85 0.0 0.0 95 2.1 0.3

Hình 2.4: Phân bố sinh khố i trên và dướ i mă ̣t đấ t theo cấ p DBH lâm phần cấ p sinh khố i 1 – cấ p H III

Đố i vớ i lâm phần có sinh khố i thấp nhất (cấp 1) và năng suất thấp nhất (cấp H là III), tổ ng sinh khố i trên mă ̣t đất là 102 tấn/ha, sinh khố i dướ i mă ̣t đất là 15 tấn/ha, tổ ng sinh khố i trên và dướ i mă ̣t đất là 117 tấn/ha ứ ng vớ i tổ ng lươ ̣ng carbon tích lũy đươ ̣c là 54 tấn/ha. Cấu trú c có da ̣ng mô ̣t đỉnh lê ̣ch trái về phía lớ p cây có cấp kính nhỏ , nhấp nhô thể hiê ̣n sự mất ổ n đi ̣nh do các tác đô ̣ng ma ̣nh; tâ ̣p trung sinh khố i và carbon ở cấp kính 15cm.

N/ha

H (m)

6.7 14.4 19.0 22.4 25.1 27.4 29.3 31.1 32.6

Bả ng 2.21: Cấ u trú c sinh khố i và carbon ở lâm phần cấ p sinh khố i 2 – cấ p H II TBGTB (t/ha) 0.9 6.1 8.7 4.3 4.9 2.9 1.6 1.4 1.2 32.0

TAGTC (t/ha) 2.4 22.6 34.7 17.7 20.7 12.1 6.9 5.9 5.3 128.3

TBGTC (t/ha) 0.3 2.5 3.7 1.9 2.2 1.3 0.7 0.6 0.6 13.8

TAGTB (t/ha) 5.2 48.2 74.0 37.7 44.3 25.9 14.8 12.5 11.3 273.8

TTB (t/ha) 6.0 54.3 82.7 42.0 49.2 28.8 16.4 13.9 12.5 305.9

DBH (cm) 5 15 25 35 45 55 65 75 85 Tổ ng

878 479 208 47 30 11 4 3 2 1662

TTC (t/ha) 2.7 25.1 38.4 19.5 22.9 13.4 7.7 6.5 5.9 142.1

45.0

40.0

35.0

30.0

25.0

/

20.0

a n T

15.0

10.0

5.0

0.0 5 15 25 35 45 55 65 75 85

TAGTC (t/ha) 2.4 22.6 34.7 17.7 20.7 12.1 6.9 5.9 5.3

TBGTC (t/ha) 0.3 2.5 3.7 1.9 2.2 1.3 0.7 0.6 0.6

Hình 2.5: Phân bố sinh khố i trên và dướ i mă ̣t đấ t theo cấ p DBH lâm phần cấ p sinh khố i 2 – cấ p H II

Đố i vớ i lâm phần có sinh khố i và năng suất trung bình (cấp sinh khố i 2 và cấp H là II), tổ ng sinh khố i trên mă ̣t đất là 274 tấn/ha, sinh khố i dướ i mă ̣t đất là 32 tấn/ha, tổ ng sinh khố i trên và dướ i mă ̣t đất là 306 tấn/ha ứ ng vớ i tổ ng lươ ̣ng carbon tích lũy đươ ̣c là 142 tấn/ha. Cấu trú c có da ̣ng mô ̣t đỉnh lê ̣ch trái về phía lớ p cây đườ ng kính trung bình, tâ ̣p trung sinh khố i và carbon ở cấp kính 25 – 35 cm và có phân bố sinh khố i đến cấp kính lớ n, cấu trú c khá ổ n đi ̣nh.

N/ha

H (m)

7.8 17.3 23.0 27.2 30.5 33.3 35.8 37.9 39.9 41.6 43.3 44.8 46.2 47.5 48.7 49.9

Bả ng 2.22: Cấ u trú c sinh khố i và carbon ở lâm phần cấ p sinh khố i 3 – cấ p H I TBGTB DBH (t/ha) (cm) 0.1 5 1.4 15 2.6 25 2.5 35 1.7 45 2.0 55 3.4 65 2.9 75 2.4 85 1.3 95 0.0 105 2.2 115 0.0 125 2.9 135 3.7 145 4.0 155 Tổ ng 33.2

TAGTC (t/ha) 0.5 5.7 12.1 12.0 8.2 9.9 17.1 14.3 12.3 6.5 0.0 11.0 0.0 14.7 18.9 20.3 163.7

TBGTC (t/ha) 0.1 0.5 1.1 1.1 0.8 0.9 1.6 1.3 1.2 0.6 0.0 1.1 0.0 1.4 1.9 2.0 15.6

TAGTB (t/ha) 1.0 12.2 25.7 25.6 17.6 21.3 36.6 30.7 26.3 13.9 0.0 23.6 0.0 31.6 40.5 43.5 350.1

TTB (t/ha) 1.1 13.6 28.4 28.1 19.3 23.3 40.0 33.5 28.7 15.2 0.0 25.8 0.0 34.5 44.3 47.6 383.3

148 106 63 27 10 8 9 5 3 1 0 2 0 1 2 1 387

TTC (t/ha) 0.5 6.3 13.2 13.1 9.0 10.9 18.7 15.7 13.4 7.1 0.0 12.1 0.0 16.2 20.8 22.3 179.3

25.0

20.0

15.0

/

a n T

10.0

5.0

0.0 5 15 25 35 45 55 65 75 85 95 105 115 125 135 145 155

TAGTC (t/ha) 0.5 5.7 12.1 12.0 8.2 9.9 17.1 14.3 12.3 6.5 0.0 11.0 0.0 14.7 18.9 20.3

TBGTC (t/ha) 0.1 0.5 1.1 1.1 0.8 0.9 1.6 1.3 1.2 0.6 0.0 1.1 0.0 1.4 1.9 2.0

Hình 2.6: Phân bố sinh khố i trên và dướ i mă ̣t đấ t theo cấ p DBH lâm phần cấ p sinh khố i 3 – cấ p H I

Đố i vớ i lâm phần có sinh khố i và năng suất cao nhất (cấp sinh khố i 3 và cấp H là I), tổ ng sinh khố i trên mă ̣t đất là 350 tấn/ha, sinh khố i dướ i mă ̣t đất là 33 tấn/ha, tổ ng sinh khố i trên và dướ i mă ̣t đất là 383 tấn/ha ứ ng vớ i tổ ng lươ ̣ng carbon tích lũy đươ ̣c là 179 tấn/ha. Cấu trú c có da ̣ng hai đỉnh, mô ̣t đỉnh tâ ̣p trung ở cấp kính 65cm và đỉnh khác tâ ̣p trung ở lớ p cây thành thu ̣c 150cm; sinh khố i tâ ̣p trung ở hai nhó m cấp kính này. Cấu trú c thể hiê ̣n rừ ng quá thành thu ̣c, thiếu lớ p cây kế câ ̣n, do vâ ̣y cần có biê ̣n pháp khai thác sử du ̣ng bền vững để thú c đẩy sinh trưở ng củ a lớ p cây nhỏ , nâng cao năng lực hấp thu ̣ CO2 củ a rừ ng.

Từ kết quả nghiên cứ u trên, tính tổ ng lươ ̣ng carbon cho tất cả các bể chứ a ở 3 lâm phần đa ̣i diê ̣n và quy đổ i sang lươ ̣ng CO2 hấp thu ̣. Trong đó carbon hữu cơ trong đất (SOC) đươ ̣c ướ c tính qua mô hình:

SOC(tan/ha) = sqrt(6201.4 + 0.0970105*(TAGTB_tan_ha)^2) (2.7) Lươ ̣ng carbon trong thảm mu ̣c, thảm tươi và gỗ chết đươ ̣c lấy trung bình chung. Kết quả tính đươ ̣c tổ ng C ở các bể chứ a, chung lâm phần và quy đổ i CO2 =

3.67C ở bảng 2.23.

Bả ng 2.23: Lươ ̣ng Carbon và CO2 hấ p thu ̣ trong 3 lâm phần đa ̣i diê ̣n sinh khố i và

năng suấ t

Bể chứ a carbon

Cấ p sinh khố i/Cấ p H Cấ p sinh khố i/Cấ p H Cấ p sinh khố i/Cấ p H 3 / I 163.7 15.6 134.5 0.7 2.8 0.5 317.8 1166.4

1 / III 47.8 6.2 84.9 0.7 2.8 0.5 143.0 524.7

2 / II 128.3 13.8 116.1 0.7 2.8 0.5 262.2 962.3

TAGTC (t/ha) TBGTC (t/ha) SOC (t/ha) Cdw (t/ha) Cli (t/ha) Chg (t/ha) TC (t/ha) Tổ ng CO2 (t/ha)

Như vâ ̣y đố i vớ i rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh vù ng Tây Nguyên, lươ ̣ng carbon tích lũy thấp nhất là 143 tấn/ha và cao nhất là 318 tấn/ha; ứ ng vớ i lươ ̣ng CO2 hấp thu ̣ từ 525 – 1166 tấn/ha.

Lươ ̣ng C tích lũy trong cây gỗ phần trên mă ̣t đất (TAGTC) (bao gồ m thân, cành, lá và vỏ ) là cao nhất, chiếm 48.9%, thứ hai là lươ ̣ng carbon hữu cơ trong đất (SOC) chiếm 44.3%; lươ ̣ng carbon trong rễ cây rừ ng (TBGTC) chiếm 5.3%. Riêng carbon trong thảm tươi (Chg), thảm mu ̣c (Cli) và gỗ chết (Cdw) chiếm tỷ lê ̣ rất thấp, dướ i 1%. (Hình 2.7).

Do vâ ̣y trong đo tính giám sát carbon rừ ng, có thể bỏ qua các bể chứ a thảm mu ̣c, thảm tươi và gỗ chết để cân đố i hiê ̣u quả giữa đo tính giám sát và bán tín chỉ carbon. Riêng carbon trong đất chiếm tỷ trọng lớ n, nhưng thườ ng ít biến đô ̣ng ở các tra ̣ng thái

rừ ng, do vâ ̣y đo tính bể chứ a này nên ở đi ̣nh kỳ dài hơn hoă ̣c chỉ đo tính khi cho chuyển đổ i sử du ̣ng rừ ng để tích lươ ̣ng CO2 phát thải rừ đất rừ ng khi thay đổ i sử du ̣ng đất.

Cli (t/ha) 1.1%

Cdw (t/ha) 0.3%

Chg (t/ha) 0.2%

SOC (t/ha) 44.3%

TAGTC (t/ha) 48.9%

TBGTC (t/ha) 5.3%

Hình 2.7: Tỷ lê ̣ trung bình % C ở cá c bể chứ a trong rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh Tây Nguyên

Trên cơ sở xác đi ̣nh đươ ̣c carbon lưu giữ và quy đổ i ra lươ ̣ng CO2 hấp thu ̣ ở 3 lâm phần đa ̣i diê ̣n ở 3 mứ c tích lũy sinh khố i thấp, trung bình và cao; thử tính toán giá tri ̣ củ a rừ ng về hấp thu ̣ CO2. Vớ i giá bán tín chỉ CO2 rừ ng trên thế giớ i rất biến đô ̣ng, thườ ng từ 20 – 50 USD/tấn CO2; giả đi ̣nh giá là 20 USD/tấn CO2, tính toán giá tri ̣ hấp thu ̣ CO2 củ a rừ ng (Bảng 2.24). Kết quả cho thấy giá tri ̣ củ a rừ ng về mă ̣t môi trườ ng trong giảm nhe ̣ biến đổ i khí hâ ̣u nhờ hấp thu ̣ khí CO2, thì giá tri ̣ củ a nó thấp nhất là 220 triê ̣u đồ ng/ha vớ i cao nhất là 498 triê ̣u đồ ng/ha. Đây cũng là cơ sở tham khảo trong đi ̣nh gía rừ ng về mă ̣t môi trườ ng hoă ̣c cân nhắc hiê ̣u quả kinh tế môi trườ ng khi chuyển đổ i rừ ng tự nhiên sang mu ̣c đích khác.

Bả ng 2.24: Hấ p thu ̣ CO2 rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh Tây Nguyên và giá tri ̣ môi trườ ng

Tổ ng CO2 hấ p thu ̣ (t/ha) Giá tri ̣ lưu giữ CO2 (VND)

Cấ p sinh khố i 1 2 3

Cấ p H III II I

220,214,238 408,105,812 498,636,766

525 962 1,166

6 DỰ BÁ O TĂNG TRƯỞ NG SINH KHỐ I VÀ HẤ P THỤ CO2 CỦ A

LÂM PHẦ N

Dự báo đươ ̣c khả năng hấp thu ̣ CO2 củ a rừ ng rất có ý nghĩa trong theo dõi biến đô ̣ng lươ ̣ng CO2 khi tham gia chương trình REDD+. Hiê ̣n nay theo IPCC (2006) chủ yếu có hai phương pháp giám sát thay đổ i bể chứ a carbon và hấp thu ̣/phát thải CO2 rừ ng đó là phương pháp theo dõi tăng thêm hoă ̣c mất đi củ a carbon rừ ng (Gain – Loss method) hoă ̣c phương pháp thay đổ i trữ lươ ̣ng carbon ta ̣i các thờ i điểm (Stock Diference method), các phương pháp này hoă ̣c là cần theo dõi thườ ng xuyên trên ô đi ̣nh vi ̣ hoă ̣c đo tính rừ ng ở các thờ i điểm và tính toán la ̣i lươ ̣ng carbon.

Đề tài đã nghiên cứ u để chỉ ra tăng trưở ng củ a sinh khố i và lươ ̣ng CO2 hấp thu ̣ hàng năm củ a các lâm phần khác nhau. Đồ ng thờ i cũng đưa ra phương pháp để dự báo hấp thu ̣ CO2 rừ ng trên cơ sở các mô hình allometric equations và các nhân tố điều tra đầu vào ở thờ i điểm dự báo.

Trên cơ sở các mô hình sinh khố i, carbon đã xác đi ̣nh đươ ̣c sinh khố i, carbon rừ ng cho từ ng cấp kính, và dựa vào phân bố N/DBH tính đươ ̣c cho lâm phần ở từ ng đơn vi ̣ phân loa ̣i theo cấp sinh khố i và cấp chiều cao (H) (có 9 tổ hơ ̣p đơn vi ̣ phân loa ̣i). Từ đây xác đi ̣nh tuổ i cây từ ng vớ i từ ng cấp kính và cấp chiều cao làm cơ sở xác đi ̣nh tăng trưở ng sinh khố i và carbon rừ ng.

Trên cơ sở 189 cây chă ̣t ha ̣ đươ ̣c đếm vò ng năm để xác đi ̣nh tuổ i, lâ ̣p mô hình ướ c tính tuổ i cây (A, năm) theo cấp kính và cấp chiều cao ở bảng 2.25 và hình 2.8 (Dữ liê ̣u ở phu ̣ lu ̣c 22).

Pbi P n CF AIC S% Hàm Da ̣ng hàm St t

Bả ng 2.25: Mô hình ướ c tính A theo DBH và H R2 adjusted (%)

Mô hình có hê ̣ số quan hê ̣ R2 khá chă ̣t và tồ n ta ̣i ở mứ c P < 0.05, biến đô ̣ng ướ c

lươ ̣ng so vớ i tuổ i quan sát là S% = 33.6% có thể chấp nhâ ̣n để dự báo A.

100

69.139 0.000 189 0.000 1.48 -43.2 33.6% 1 A = f(DBH, H) sqrt(A_year) = - 0.687835 + 0.231466*log(DBH_cm ^10/H_m)

Hình 2.8: Quan hê ̣ A =f(DBH, H)

Chia lâm phần làm 3 cấp sinh khố i TAGTB và 3 cấp chiều cao H, từ đo có 9 tổ hơ ̣p đơn vi ̣ lâm phần để dự báo tăng trưở ng sinh khố i và hấp thu ̣ CO2 từ ng lâm phần. Các giá tri ̣ sinh khố i, carbon theo từ ng cấp kính đươ ̣c ướ c lươ ̣ng thông qua các mô hình allometric equations đã đươ ̣c tiến hành ở kết quả nghiên cứ u cấu trú c sinh khố i và carbon lâm phần. Trên cơ sở đó tính tăng trưở ng bình quân hàng năm củ a sinh khố i và carbon theo từ ng cấp kính thông qua mô hình A, sau đó tổ ng hơ ̣p có đươ ̣c tăng trưở ng sinh khố i và hấp thu ̣ CO2 lâm phần.

Tăng trưở ng sinh khố i và carbon bình quân hàng năm đươ ̣c tính theo công thứ c:

𝑇𝑇𝐵

(2.8)

𝑇𝑇𝐵 =

𝐴 𝑇𝑇𝐶

(2.9)

𝑇𝑇𝐶 =

𝐴 Trong đó : TTB, TTC: Tăng trưở ng bình quân sinh khố i hoă ̣c carbon (trên và dướ i mă ̣t đất

cây gỗ), tấn/ha/năm.

TTB, TTC: Tổ ng sinh khố i hoă ̣c carbon củ a cây gỗ trên và dướ i mă ̣t đất,

tấn/ha/năm.

A: Tuổ i theo cấp kính và cấp chiều cao cây rừ ng đươ ̣c tính theo mô hình A =

f(DBH, H) đã lâ ̣p.

Bảng 2.26 chỉ ra kết qủ a tính tăng trưở ng sinh khố i và carbon rằ ng hàng năm ở mô ̣t đơn vi ̣ có sinh khố i và năng suất trung bình là cấp sinh khố i 2 và cấp H là II. Kết quả cho thấy trung bình rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh tăng trưở ng sinh khố i là 8.21 tấn/ha/năm và tăng trưở ng carbon là 3.80 tấn/ha/năm.

Tương tự như vâ ̣y dễ dàng tính đươ ̣c tăng trưở ng sinh khố i/carbon cho 8 đơn vi ̣

lâm phần cò n la ̣i.

101

Bả ng 2.26: Tăng trưở ng sinh khố i và carbon cây gỗ trên và dướ i mă ̣t đấ t ở cấ p

sinh khố i 2 – cấ p H II

N/ha

DBH (cm)

A Năm

TAGTB (t/ha)

TBGTB (t/ha)

TAGTC (t/ha)

TBGTC (t/ha)

TTB (t/ha)

TTC (t/ha)

H (m)

TTB (t/ha/năm)

TTC (t/ha/năm)

6.8

878

5.15

0.88

2.43

0.32

6.03

2.74

0.89

0.41

6.7

24.6

479

48.21

6.12

22.64

2.45

54.33

25.09

2.21

1.02

14.4

37.0

208

73.96

8.72

34.68

3.67

82.68

38.36

2.24

1.04

19.0

46.5

37.69

4.29

17.66

1.87

41.99

19.53

0.90

0.42

22.4

54.4

44.25

4.94

20.72

2.21

49.20

22.93

0.90

0.42

25.1

61.2

25.93

2.86

12.14

1.30

28.79

13.44

0.47

0.22

27.4

67.1

14.80

1.62

6.92

0.75

16.42

7.67

0.24

0.11

29.3

72.4

12.53

1.36

5.86

0.64

13.89

6.50

0.19

0.09

31.1

77.2

11.31

1.23

5.28

0.58

12.53

5.87

0.16

0.08

32.6

166

273.84

32.02

128.33

13.79

305.86

142.12

8.21

3.80 Tổ ng

Vớ i cách tiếp câ ̣n tính tăng trưở ng sinh khố i và carbon này, các chỉ tiêu sinh khố i, carbon, tuổ i đều đươ ̣c thông qua các mô hình, do vâ ̣y dễ dàng theo dõi tăng trưở ng đi ̣nh kỳ trên cơ sở thế số cây thay đổ i theo cấp kính ở thờ i điểm điều tra là dự báo đươ ̣c tăng trưở ng sinh khố i và carbon cho từ ng lâm phần.

Từ kết quả tính toán cho 9 đơn vi ̣ cấp sinh khố i và cấp chiều cao tổ ng hơ ̣p đươ ̣c thông tin tăng trưở ng sinh khố i, carbon củ a toàn bô ̣ hê ̣ thố ng rừ ng thườ ng xanh, từ đó xác đi ̣nh đươ ̣c khả năng hấp thu ̣ CO2 hàng năm củ a từ ng đơn vi ̣, vớ i CO2 = 3.67C. (Bảng 2.27)

Bả ng 2.27: Tăng trưở ng sinh khố i, carbon và hấ p thu ̣ CO2 trên cá c đơn vi ̣ phân loa ̣i rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh vù ng Tây Nguyên Cấ p H II

Cấ p sinh khố i / TAGTB (tấ n/ha)

III

I

1 35 - 155 (tấ n/ha)

2 156 - 254 (tấ n/ha)

3 255 - 365 (tấ n/ha)

Chỉ tiêu tăng trưở ng C TAGTC (tấn/ha) TBGTC (tấn/ha) TTB (tấn/ha/năm) TTC (tấn/ha/năm) TTCO2 (tấn/ha/năm) TAGTC (tấn/ha) TBGTC (tấn/ha) TTB (tấn/ha/năm) TTC (tấn/ha/năm) TTCO2 (tấn/ha/năm) TAGTC (tấn/ha) TBGTC (tấn/ha) TTB (tấn/ha/năm) TTC (tấn/ha/năm) TTCO2 (tấn/ha/năm)

66.23 6.20 4.98 2.30 8.46 148.56 13.79 9.48 4.40 16.15 163.71 15.60 6.07 2.83 10.40

57.27 6.20 4.32 1.99 7.32 128.33 13.79 8.21 3.80 13.95 140.69 15.60 5.24 2.44 8.97

47.84 6.20 3.63 1.67 6.13 107.04 13.79 6.89 3.18 11.68 116.53 15.60 4.38 2.04 7.49

102

Kết qủ a này chỉ ra tăng trưở ng thấp nhất ở cấp sinh khố i 1 và cấp H III, vớ i tăng trưở ng sinh khố i là 3.63 tấn/ha/năm, carbon là 1.67 tấn/ha/năm và hấp thu ̣ CO2 là 6.13 tấn/ha/năm; tăng trưở ng cao nhất ở cấp sinh khố i 2 và cấp H I vớ i sinh khố i là 9.84tấn/ha/năm, carbon 4.40 tấn/ha/năm và hấp thu ̣ CO2 là 16.15 tấn/ha/năm (Hình 2.9).

IPCC (2006) cho thấy tăng trưở ng sinh khố i trên mă ̣t đất rừ ng mưa nhiê ̣t đớ i ở châu Á biến đô ̣ng từ 3.4 – 13.0 tấn/ha/năm, kết quả nghiên cứ u củ a đề tài cũng phù hơ ̣p vớ i dữ liê ̣u quố c tế, nhưng pha ̣m vi biến đô ̣ng he ̣p hơn vì cu ̣ thể cho rừ ng nhiê ̣t đớ i ở Tây Nguyên, Viê ̣t Nam và như vâ ̣y chính xác hơn.

TAGTB = 99 tấn/ha TAGTB = 222 tấn/ha TAGTB = 331 tấn/ha

10.4

9.0

7.5

16.1 14.0 11.7

8.5 7.3 6.1

I II III

Hình 2.9: Hấ p thu ̣ CO2 (tấ n/ha/năm) rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh theo cấ p sinh khố i và cấ p chiều cao

Hình 2.9 và bảng 2.28 cho thấy khả năng hấp thu ̣ CO2 ở cấp chiều cao I là cao nhất và giảm dần đến cấp II và III, điều này phù hơ ̣p vớ i viê ̣c phân cấp H, vì cấp chiều cao I là chỉ thi ̣ cho cấp năng suất tố t nhất, sau đó giảm dần đến cấp II và III. Trong khi đó hấp thu ̣ CO2 cao nhất ở cấp sinh khố i 2, sau đó là cấp 3, thấp nhất ở cấp sinh khố i 1. Điều này cho thấy cấp sinh khố i 2 là cấp có cấu trú c rừ ng ổ n đi ̣nh nhưng chưa quá thành thu ̣c do đó năng lực hấp thu ̣ CO2 là tố t nhất, trong khi đó cấp sinh khố i 1 là lâm phần rừ ng bi ̣ tác đô ̣ng ma ̣nh, suy giảm khố i lươ ̣ng và chất lươ ̣ng sinh khố i do vâ ̣y làm giảm khả năng hấp thu ̣ CO2 củ a rừ ng; riêng cấp sinh khố i 3 là cấp có sinh khố i cao và gần thành thu ̣c do vâ ̣y tố c đô ̣ sinh trưở ng củ a cây rừ ng đã giảm và làm giảm khả năng hấp thu ̣ CO2 củ a loa ̣i lâm phần này. Về lý thuyết lâm ho ̣c, sinh trưở ng củ a lâm phần sẽ ngừ ng khi đa ̣t thành thu ̣c và khả năng hấp thu ̣ CO2 sẽ bảo hò a, tuy nhiên loa ̣i lâm phần này nằ m ngoài pha ̣m vi nghiên cứ u.

103

Bả ng 2.28: Hấ p thu ̣ CO2 theo cấ p sinh khố i và cấ p H rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh vù ng Tây Nguyên

Đơn vi ̣ CO2: tấn/ha/năm

I 8.5 16.1 10.4

Cấ p H II 7.3 14.0 9.0

III 6.1 11.7 7.5

Cấ p sinh khố i - Sinh khố i (tấ n/ha) 1 - TAGTB = 35 - 154 2 - TAGTB = 155 – 254 3 - TAGTB = 255 - 365

Từ kết quả này cho thấy có thể dựa vào hấp thu ̣ CO2 hàng năm để tính toán thù lao cho ngườ i quản lý rừ ng. Vớ i giả đi ̣nh đơn giá thấp nhất là 20USD/tấn CO2 thì giá tri ̣ hấp thu ̣ CO2 thấp nhất củ a rừ ng là 6.1 tấn CO2 /ha/năm * 20 USD * 21.000 VND = 2.576.674 VND/ha/năm; cao nhất là 16.1 tấn CO2/ha/năm * 20 USD * 21.000 VND = 6.781.937 VND/ha/năm. Như vâ ̣y nếu đa ̣t đươ ̣c chi trả từ 2.5 triê ̣u – 6.8 triê ̣u đồ ng/ha/năm để cho quản lý bảo vê ̣ rừ ng trên cơ sở rừ ng hấp thu ̣ CO2 sẽ là đô ̣ng lực lớ n cho quản lý rừ ng trong thờ i gian đến. Trong khi đó chi phí cho bảo vê ̣ rừ ng hiê ̣n nay là 100.000đ/ha/năm hoă ̣c ngay chi phí bảo vê ̣ rừ ng đầu nguồ n theo chương trình PES (Payment for Environment Services) củ a chính phủ thì cũng đa ̣t cao nhất là 500.000đ/ha/năm. Do vâ ̣y đo tính, giám sát đươ ̣c hấp thu ̣ CO2 sẽ là mô ̣t cơ hô ̣i tố t cho ngành lâm nghiê ̣p – môi trườ ng trong thờ i gian đến khi tham gia chương trình REDD+ để bán tín chỉ carbon và lâ ̣p quỹ để quản lý rừ ng bền vững theo mu ̣c tiêu môi trườ ng nhằ m giảm nhe ̣ tác động của biến đổ i khí hâ ̣u.

104

CHƯƠNG 3: VIỄN THÁ M VÀ GIS TRONG ƯỚ C TÍNH - GIÁ M SÁ T SINH KHỐ I VÀ CARBON RỪ NG

Kết quả nghiên cứ u trong chương 1 và 2 là cơ sở để ướ c tính sinh khố i, carbon củ a cây cá thể, củ a từ ng lâm phần cu ̣ thể. Tuy nhiên trong thực tế cần ướ c lươ ̣ng sinh khố i, carbon để giám sát khả năng hấp thu ̣ hoă ̣c phát thải khí CO2 trên diê ̣n rô ̣ng như quố c gia, khu vực, chủ rừ ng để tham gia REDD+. Điều này đò i hỏ i phải có cơ sở dữ liê ̣u phân khố i rừ ng trên bản đồ và dữ liê ̣u CO2 tương ứ ng theo không gian và thờ i gian.

Trong thực tế điều tra rừ ng hiê ̣n nay chủ yếu sử du ̣ng bản đồ phân chia tra ̣ng thái rừ ng, từ đó rú t mẫu đo tính trữ lươ ̣ng; viê ̣c đo tính carbon rừ ng cũng có thể áp du ̣ng như vâ ̣y, chỉ bổ sung thêm các hàm allometric equations để ướ c tính đươ ̣c sinh khố i, carbon rừ ng cho từ ng tra ̣ng thái, đơn vi ̣ quản lý rừ ng. Tuy nhiên các tiếp câ ̣n này đã đưa đến sai số rất lớ n, ngay cả giám sát trữ lươ ̣ng rừ ng như hiê ̣n nay, do các tác đô ̣ng chuyển đổ i sử du ̣ng rừ ng, khai thác rừ ng; và viê ̣c câ ̣p nhâ ̣t trên mă ̣t đất đã tỏ ra không đáp ứ ng đươ ̣c.

Vì vâ ̣y nghiên cứ u ứ ng du ̣ng ảnh viễn thám kết hơ ̣p vớ i dữ liê ̣u mă ̣t đất là mô ̣t cách tiếp câ ̣n cần đươ ̣c phát triển, giú p cho viê ̣c giám sát tài nguyên rừ ng nó i chung và carbon rừ ng nó i riêng đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y, đươ ̣c câ ̣p nhâ ̣t, khách quan. Trên cơ sở đó công nghê ̣ GIS vớ i chứ c năng liên kết dữ liê ̣u vớ i ảnh viễn thám, vớ i các nhó m dữ liê ̣u sinh khố i, carbon khác nhau trong các bể chứ a thông qua các mô hình allometric equations sẽ giú p cho viê ̣c quản lý dữ liê ̣u hấp thu và phát thải khí CO2 khi tham gia REDD+ có đô ̣ tin câ ̣y, giảm nhân lực, chi phí.

Đề tài thử nghiê ̣m sử du ̣ng ảnh vê ̣ tinh vớ i các phương pháp giải đoán ảnh, nghiên cứ u mố i quan hê ̣ giữa giá tri ̣ phản xa ̣ phổ củ a ảnh vớ i giá tri ̣ sinh khố i, carbon rừ ng, từ đó tìm ra giải pháp thích hơ ̣p để ứ ng du ̣ng. Ả nh vê ̣ tinh đươ ̣c sử du ̣ng là ảnh SPOT5, vớ i đô ̣ phân giải trung bình 10*10m, quy mô là mô ̣t cảnh 60*60km ở khu vực rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh củ a huyê ̣n Tuy Đứ c, tỉnh Đăk Nông.

Dữ liê ̣u TAGTB đươ ̣c tính toán từ 70 ô mẫu hình trò n phân tầng đươ ̣c bố trí ngẫu nhiên trong vù ng ảnh nghiên cứ u, tuy nhiên khi chồ ng lên ảnh thì chỉ có 61 ô nằ m trong vù ng rừ ng nghiên cứ u, 9 ô bi ̣ lo ̣t vào vù ng có mây củ a ảnh nên đươ ̣c loa ̣i trừ . Sử du ̣ng 41 ô để nghiên cứ u quan hê ̣ TAGTB vớ i chỉ số ảnh, cò n la ̣i 20 không tham gia mô hình để sử du ̣ng đánh giá sai số củ a phân loa ̣i ảnh và kết quả ướ c lươ ̣ng sinh khố i thông qua ảnh.

105

1 Ứ NG DỤNG Ả NH VỆ TINH TRONG ƯỚ C TÍNH VÀ GIÁ M SÁ T

SINH KHỐ I, CARBON RỪ NG

Đề tài đã thử nghiê ̣m ba phương pháp ứ ng du ̣ng ảnh vê ̣ tinh trong lâ ̣p bản đồ và

cơ sở dữ liê ̣u sinh khố i, carbon rừ ng:

i) Phương phá p phân loại ả nh phi giá m đi ̣nh và quan hê ̣ vớ i sinh khối rừ ng ii) Phương phá p phân tích hồi quy giữa sinh khối rừ ng vớ i giá tri ̣ ả nh (DN) iii) Phương phá p phân loại ả nh có giá m đi ̣nh để phân chia khối rừ ng theo cấp

sinh khối

1.1 Hiê ̣u chỉnh hình ho ̣c ả nh, phân loa ̣i ả nh thành vù ng có rừ ng và không

có rừ ng tư ̣ nhiên

1.1.1 Hiệu chỉnh hình ho ̣c ả nh

Mặc dù có sự hiệu chỉnh ảnh ở các trạm thu trên mặt đất, dữ liệu ảnh vệ tinh vẫn cần được hiệu chỉnh thêm bởi người sử dụng. Hiệu chỉnh hình học ảnh thông qua việc đăng ký tọa độ cho ảnh là một trong những phần việc của tiền xử lý ảnh. Việc đăng ký ảnh có thể sử dụng một số cách khác nhau như i) đăng ký ảnh với một ảnh khác đã được hiệu chỉnh (image to image) hoặc ii) có thể tham chiếu với tọa độ thực được thu thập trực tiếp trên mặt đất (image to map). Trong trường hợp này, ảnh SPOT5 đã được hiệu chỉnh hình học dựa trên các điểm khống chế thu thập được trên mặt đất (GCP – ground control points). Để thực hiện bước này, 17 điểm khống chế đã được thu thập nhờ công cụ GPS cầm tay. Ảnh đã được đăng ký theo phép chiếu UTM zone 48, với ellip thực dụng là WGS 84. Phương pháp “nearest neighbor – người láng giềng gần nhất” được áp dụng với độ phân giải không gian 10x10m để bảo toàn tính nguyên vẹn của các giá trị pixel. Hiệu chỉnh hình học ảnh giúp cho dữ liệu ảnh vệ tinh có thể tích hợp được với các loại dữ liệu không gian khác ở một hệ thống tọa độ chung. Sai số hiệu chỉnh ảnh không nên vượt quá 0.5 pixel. Minh ho ̣a ở hình 3.1.

Hình 3.1: Hiệu chỉnh hình học ảnh vệ tinh: a) ảnh trước khi hiệu chỉnh; b) ảnh sau khi hiệu chỉnh

106

1.1.2 Phân loa ̣i vù ng có rừ ng và không rừ ng

Một ảnh thường bao phủ một vùng rất rộng. Diện tích bao phủ của ảnh SPOT5 là 60km x 60km với các thảm phủ khác nhau thể hiện khách quan trên ảnh chụp. Quan sát trên ảnh có thể nhận thấy khá rõ vùng có rừng và không có rừng. Vì đối tượng quan tâm là rừng tự nhiên, do vậy các thảm phủ không phải là rừng tự nhiên như rừng trồng, đất nông nghiệp, đất trống, trảng cỏ cây bụi, mặt nước đều được gộp thành diện tích không có rừng. Ngoài ra diện tích bị mây che cũng được xếp vào loại không có rừng. Trên ảnh tạo các vùng quan tâm (ROI – Region of Interest) như các vùng mẫu cho 2 đối tượng là có rừng và không có rừng. Dựa trên các vùng mẫu này, sử dụng phương pháp phân loại có kiểm định Maximum Likelihood để phân thành 2 loại thảm phủ có rừng vào không rừng trên ảnh đã được hiệu chỉnh hình học. Kết quả phân loại mặc định theo thứ tự có rừng mang giá trị 1, trong khi không có rừng mang giá trị 2. Dựa trên ảnh đã được phân loại, tiến hành tạo mặt nạ cho vùng có rừng. Dựa trên mặt nạ có rừng này, cắt ảnh (Subset) theo vùng có rừng để nghiên cứ u. Kết quả sẽ cho được ảnh chỉ có vùng có rừng. (Hình 3.2)

Hình 3.2: Mặt nạ lớp dữ liệu (1: có dữ liệu rừ ng; 2: không có dữ liệu)

1.2 Phân loa ̣i ả nh vê ̣ tinh bằng phương phá p phi giá m đi ̣nh và lâ ̣p mố i

quan hê ̣ sinh khố i, carbon rừ ng vớ i cá c lớ p phân loa ̣i Sử du ̣ng phương pháp phân loại phi giám định, trong đó phương pháp ISODATA đươ ̣c áp du ̣ng do đây là phương pháp mềm dẻo, tự nhiên, không cần cố định số các lớp.

Viê ̣c phân loa ̣i thành bao nhiêu lớ p và số lươ ̣ng pixel trong mỗi lớ p do ngườ i xử lý quyết đi ̣nh; trong thực tế các tra ̣ng thái rừ ng, mứ c đô ̣ che phủ có bứ c xa ̣ quang phổ khác nhau, do đo nếu cho ̣n số lươ ̣ng các lớ p (Class) khác nhau khi phân loa ̣i phi giám đi ̣nh có ý nghĩa như là phân chia rừ ng thành các khố i/lớ p có đô ̣ chi tiết, chỉ số ảnh khác nhau. Từ đây dò tìm mố i quan hê ̣ giữa các lớ p đã phân chia khác nhau vớ i sinh khố i và carbon rừ ng đã điều tra trong ô mẫu, đây là cơ sở để thiết lâ ̣p hê ̣ thố ng phân loa ̣i ảnh phi giám đi ̣nh trên cơ sở quan hê ̣ giữa chỉ số ảnh củ a các lớ p vớ i sinh khố i và

107

carbon rừ ng; từ đó lâ ̣p đươ ̣c bản đồ phân chia rừ ng thành các lớ p có cù ng sinh khố i, carbon.

Thử nghiê ̣m phân chia thành 3, 4, 5 lớ p (class) (dựa vào thực tế biến đổ i tra ̣ng thái rừ ng có khả năng ít nhất là 3 nhiều là 5 lớ p). Trong phân chia tự đô ̣ng chọn số pixel tối thiểu trong một lớp (Minimum Pixel in Class) là 50 ứ ng vớ i 5.000m2, lý do cho ̣n 50 pixel là để mô ̣t lớ p có thể bao phủ toàn bô ̣ diê ̣n tích 1 ô mẫu (1.000m2), đồ ng thờ i phù hơ ̣p vớ i quy đi ̣nh kiểm kê rừ ng củ a Viê ̣t Nam là mô ̣t tra ̣ng thái rừ ng chỉ đươ ̣c tách ra khi có diê ̣n tích lớ n hơn 5.000m2. Hình 3.3 chỉ ra thông số cài đă ̣t để phân lớ p rừ ng và kết quả ở hình 3.4.

Hình 3.3: Cài đă ̣t thông số phân chia thành 3 lớ p vớ i 50 pixel/class trong ENVI

Hình 3.4: Phân loa ̣i phi giá m đi ̣nh rừ ng thành 4 lớ p khá c nhau trong ENVI

Sau khi phân loại ảnh thành các hê ̣ thố ng lớ p khác nhau, chuyển đổi dữ liệu dạng raster thành vector vớ i các lớ p nó i trên và chồ ng lớ p to ̣a đô ̣ các ô mẫu đã tính toán sinh khố i và carbon phần trên mă ̣t đất gắn vớ i các class, tính TAGTB trung bình củ a các ô trong từ ng class; ta ̣o đươ ̣c cơ sở dữ liê ̣u quan hê ̣ giữa sinh khố i và carbon rừ ng trung bình ứ ng vớ i các class đã phân loa ̣i khác nhau.

Vớ i 41 ô dữ liê ̣u, lâ ̣p mô hình quan hê ̣ giữa sinh khố i trên mă ̣t đất (TAGTB) hoă ̣c lươ ̣ng carbon tương ứ ng (TAGTC) vớ i các hê ̣ thố ng phân loa ̣i khác nhau:

108

TAGTB (tấn/ha) = f(Class); trong đó có 3 hê ̣ thố ng phân loa ̣i thành 3, 4 hoă ̣c 5 lớ p. Trong mỗi cấp phân loại tìm mối tương quan giữa sinh khố i rừ ng với các class, chọn mô hình ở mỗi hê ̣ thố ng class nào có hê ̣ số quan hê ̣ lớn nhất (R2 cao nhất) và tồ n ta ̣i vớ i P <0.05. Sau đó so sánh 3 mô hình cao nhất đó lại lựa chọn ra mô ̣t mô hình cao nhất (R2 lớ n nhất), chính là xác đi ̣nh đươ ̣c số class cần phân chia có mố i quan hê ̣ chă ̣t chẽ nhất vớ i sinh khố i rừ ng trong khu vực nghiên cứ u. (Dữ liê ̣u TAGTB theo class 3 cấp ở phu ̣ lu ̣c 24).

Hê ̣ thống 3 Class:

(3.1)

TAGTB t_ha = 1/(0.00588673 - 0.000281795*Class_Id^2) Vớ i R2 adj. = 88.01%; P < 0.000; n = 41; RSE = 0.0003 Hê ̣ thống 4 class:

(3.2)

(3.3)

TAGTB t_ha = 1/(0.00623731 - 0.000676538Class Id) Vớ i R2adj. = 75.38%; P < 0.000; n = 41; RSE = 0.0004 Hê ̣ thống 5 lớ p TAGTB t_ha = 1/(0.00560132 - 0.00107584ln(Class_Id)) Vớ i R2adj. = 73.83%; P < 0.000; n = 41; RSE = 0.0003 Trong đó Class_Id: Mã số các lớ p phân loa ̣i trên ảnh bằng phương pháp phi

giám đi ̣nh

Kết quả này cho thấy đố i vớ i khu vực rừ ng nghiên cứ u phân chia rừ ng thành 3 lớ p/khố i tra ̣ng thái sẽ cho mố i quan hê ̣ giữa sinh khố i cây rừ ng trên mă ̣t đất và chỉ số ảnh là cao nhất, vớ i R2 cao nhất và RSE (Sai tiêu chuẩn củ a phần dư) là bé nhất, tứ c là CF gần 1 nhất. Trong thực tế sử du ̣ng, tù y theo mỗi vù ng và sự biến đô ̣ng củ a sinh khố i rừ ng mà số lớ p đươ ̣c xác đi ̣nh thích hơ ̣p và trên nguyên tắ c mô hình quan hê ̣ giữa TAGTB vớ i chỉ số ảnh theo class đa ̣t cao nhất.

Sử du ̣ng mô hình ứ ng vớ i 3 class và đánh giá sai số củ a viê ̣c phân loa ̣i rừ ng để ướ c tính TAGTB. Chồ ng xếp các 20 ô đô ̣c lâ ̣p ngẫu nhiên vớ i giá tri ̣ TAGTB theo 3 cấp class (Intersect), và ứ ng vớ i mô hình xác đi ̣nh đươ ̣c TAGTB = f(Class), tính toán biến đô ̣ng giữa giá tri ̣ lý thuyết củ a mô hình vớ i thực tế theo chỉ số S% ỏ bảng 3.1.

Bả ng 3.1: Đá nh giá biến đô ̣ng củ a ướ c lươ ̣ng sinh khố i trên mă ̣t đấ t (TAGTB)

theo 3 lớ p phân chia phi giá m đi ̣nh vớ i cá c ô đô ̣c lâ ̣p

Class_Id

S%

Mã số ô mẫu

TABTG t/ha ô mẫu TAGTB t/ha mô hình

D4 D10 47 D7 8 7

1 1 1 1 1 1

131 178 274 159 179 181

178 178 178 178 178 178

36.0% 0.3% 35.0% 12.2% 0.5% 1.5%

109

Class_Id

S%

Mã số ô mẫu

TABTG t/ha ô mẫu TAGTB t/ha mô hình

B2 A7 B1 4 29 1 32 40 33 C9 C8 C6 C2 C4

2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3

210 210 210 210 210 210 298 298 298 298 298 298 298 298

186 200 235 285 121 234 331 308 206 268 362 117 298 152

13.1% 5.0% 10.5% 26.3% 73.1% 10.3% 9.8% 3.2% 44.4% 11.4% 17.6% 154.2% 0.2% 96.7% 28.1%

Trung bình

Biến đô ̣ng tương đố i trung bình S% = 28.1% nếu so sánh từ ng giá tri ̣ TAGTB

củ a ô mẫu đô ̣c lâ ̣p vớ i gía tri ̣ ướ c tính đươ ̣c trên ảnh thông qua mô hình.

Kết quả này cho thấy sử du ̣ng phương pháp phân loa ̣i ảnh vê ̣ tinh phi giám đi ̣nh và kết hơ ̣p vớ i mô hình quan hê ̣ TAGTB = f(Class) sẽ cho kết quả ướ c lươ ̣ng trên ảnh đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y gần 72%. Kết quả này là chấp nhâ ̣n đươ ̣c để ướ c lươ ̣ng sinh khố i rừ ng trên quy mô rô ̣ng.

Kết quả đánh giá trên là tính sai số vớ i từ ng ô mẫu đánh gía. Trong thực tế mỗi class (khối tra ̣ng thái rừ ng) đươ ̣c tính toán trung bình mô ̣t gía tri ̣ sinh khố i. Do vâ ̣y gô ̣p các ô đánh giá theo từ ng class tính trung bình TAGTB và so sánh vớ i giá tri ̣ qua mô hình để tính la ̣i S% ở bảng 3.2.

Bả ng 3.2: Đá nh giá biến đô ̣ng củ a ướ c lươ ̣ng trung bình sinh khố i trên mă ̣t đấ t

(TAGTB) theo 3 lớ p ả nh phân chia phi giá m đi ̣nh

Class

S%

1 2 3

TAGTB trung bình cá c ô mẫu đá nh giá (tấ n/ha) 184 210 255

TAGTB qua mô hình (tấ n/ha) 178 210 298

2.9% 0.1% 16.8% 6.6%

Trung bình

Kết quả cho biến đô ̣ng giữa mô hình vớ i thực tế rất thấp, S% = 6.6 %. Như vâ ̣y sử du ̣ng phương pháp phi giám đi ̣nh và ướ c lươ ̣ng TAGTB trung bình qua mô hình quan hê ̣ vớ i class đa ̣t đến đô ̣ tin câ ̣y 93.4%.

110

Trên cơ sở ảnh phân loa ̣i, chuyển sang da ̣ng vector và tính toán trườ ng dữ liê ̣u TAGTB theo class bằng mô hình 3 lớ p, lâ ̣p đươ ̣c bản đồ phân khố i rừ ng theo sinh khố i và cơ sở dữ liê ̣u sinh khố i cho từ ng lớ p trong ArcGIS ở hình 3.5 và thể hiê ̣n ở bản đồ hình 3.6.

Hình 3.5: Diê ̣n tích và TAGTB cho từ ng lớ p tính trong ArcGIS trên cơ sở phân loa ̣i phi giá m đi ̣nh

111

Hình 3.6: Bả n đồ sinh khố i rừ ng giả i đoá n từ ả nh SPOT theo phương phá p phân loa ̣i phi giá m đi ̣nh và quan hê ̣ vớ i sinh khố i rừ ng

1.3 Phân tích hồi quy giữa sinh khố i rừ ng vớ i giá tri ̣ ả nh (DN)

Phương pháp này dựa trên cơ sở phát hiê ̣n mố i quan hê ̣ giữa giá tri ̣ sinh khố i trên mă ̣t đất củ a thực vâ ̣t thân gỗ (TAGTB) vớ i giá tri ̣ ảnh (DN) theo pixel củ a các band ảnh. Trên cơ sở mố i quan hê ̣ đó lâ ̣p đươ ̣c bản đồ sinh khố i và phân cấp sinh khố i.

1.3.1 Tạo cơ sở dữ liê ̣u quan hê ̣ giữa sinh khố i từ ô mẫu vớ i giá trị các band phổ Chồng tọa độ các điểm ô mẫu trên ảnh đã cắt theo vùng có rừng. Với các tọa độ này, sử dụng chức năng tạo Buffer trong phần mềm ArcGis để tiến hành tạo ra ô mẫu có kích thức bằng với kích thước ô mẫu trên thực địa bằng cách khai báo thông số bán kính của Buffer R= 17.84m. Chọn Analysis tools/proximity/buffer xuất hiện hộp thoại Buffer. Ở hộp thoa ̣i Buffer click vào Input Features để chọn tọa độ các điểm ô mẫu, tiến hành nhập thông số bán kính ở Linear unit = 17.84m (Hình 3.7)

Hình 3.7:Tạo vùng đệm buffer cho ô mẫu trên phần mềm ArcGIS

Sau khi tạo các ô mẫu với vùng đệm (buffer) có bán kính là 17.84 m, tiến hành chồng file này trên ảnh trong phần mềm Envi vớ i 60 điểm mẫu (Hình 3.8). Trên cơ sở file ô mẫu và ảnh SPOT, chuyển dữ liệu ảnh trong vùng đệm này theo bảng mã ASCII (American Standard Code for Information Interchange) - Chuẩn mã trao đổi thông tin Hoa Kỳ) (Hình 3.9). Kết quả sẽ được một bảng ký tự giá trị ảnh 8 bit biểu thị thông tin giá trị ảnh để có thể phân tích với thông tin điều tra thực địa.

112

Vùng mẫu ROI cắt theo bán kính R=17.84m

Hình 3.8: Chồng các ô mẫu lên ảnh với bán kính 17.84m

Hình 3.9: Chuyển các ô mẫu trên ảnh thành dữ liệu ASCII

Cách tiến hành chuyển các ô mẫu trên ảnh thành dữ liê ̣u ASCII: - Mở file vector to ̣a đô ̣ các ô mẫu đã ta ̣o vù ng đê ̣m lên ảnh - Chuyển file và thành ROI mở file ROI này chồ ng lên ảnh - Chuyển ROI chồ ng ảnh sang ASCII: Trong hộp thoại ROI tool chọn output ROI to ASCII, chọn ảnh để tạo dữ liệu ASCII và đường dẫn để lưu file. Mở File ASCII ở Excel da ̣ng text, trong đó có giá tri ̣ củ a DN củ a 4 band b1, b2, b3, và b4 củ a các ô mẫu đã chồ ng (xếp theo thứ tự ô). Từ đây có cơ sở dữ liê ̣u TAGTB vớ i giá tri ̣ DN củ a 4 band ảnh SPOT5.

1.3.2 Phân tích hồi quy giữa giá trị ảnh và sinh khố i đo tính trên ô mẫu

Sử dụng phần mềm Statgraphics Centurion phân tích hồi quy giữa giá trị ảnh và số liệu sinh khố i TAGTB để tìm ra hàm quan hê ̣ tố i ưu giữa sinh khố i và giá trị ảnh. Phương trình tương quan có dạng: Y = f(x); với Y: giá trị TAGTB (tấn/ha) là biến phụ thuộc; xi: giá trị của của các kênh ảnh là biến độc lập. Hay có thể viết lại ở dạng phương trình như sau: TAGTB (tấn/ha) = f (bandi)

Tiến hành thiết lập mô hình quan hệ giữa giá trị TAGTB và giá trị ảnh bằng các mô hình hồi quy đơn biến hoặc đa biến cả tuyến tính và phi tuyến. Mô hình được xem là đảm bảo độ tin cậy khi hệ số quan hê ̣ R2 hoặc hệ số tương quan điều chỉnh R2 adj > 0.50 và các tham số gắn biến số qua kiểm tra theo tiêu chuẩn t phải có P < 0,05. Trong quá trình xây dựng mô hình nếu biến số chưa bảo đảm P < 0,05 thì có thể đổi biến số, tổ hợp với biến số khác hoặc loại biến số đó ra khỏi mô hình.

113

Vớ i 60 ô mẫu tiến hành lâ ̣p mô hình TAGTB = f(Bandi) (Dữ liê ̣u ở phu ̣ lu ̣c 25). Kết quả tìm đươ ̣c biến số B4 (Giá tri ̣ DN củ a band 4) có quan hê ̣ tố t nhất vớ i TAGTB: (3.4)

1/log(TAGTB)^7 = 0.00000548887 + 2.15963E-19*(B4)^7

Hay:

(3.5)

TAGTB = exp((1/(0.00000548887 + 2.15963E-19*(B4)^7))^(1/7)) Vớ i: R2 adj. = 54.23%; P < 0.000, n = 60, RSE = 0.000004

1.3.3 Thành lâ ̣p bả n đồ theo cấ p sinh khố i rừ ng

1.3.3.1 Tạo ảnh vớ i giá tri ̣ pixel theo sinh khố i

Phần mềm Erdas đươ ̣c áp du ̣ng để ta ̣o ảnh theo sinh khố i rừ ng. Trong Envi

chuyển file ảnh về da ̣ng image, TIFF hoă ̣c Erdas Image để đo ̣c đươ ̣c trong Erdas

Sử du ̣ng chứ c năng Moddeler củ a Erdas để ta ̣o lâ ̣p ảnh TAGTB trên cơ sở mô

hình đã lâ ̣p theo hình 3.10

Ảnh SPOT

Công thức tạo ảnh

Ảnh sinh khố i rừ ng

Hình 3.10: Lập mô hình tạo ảnh sinh khố i rừ ng Erdas

Trong đó ảnh đầu và đươ ̣c cắt theo file AOI. Cách ta ̣o AOI: Mở file shape vù ng

114

rừ ng đươ ̣c ta ̣o theo mă ̣t na ̣ đã làm trong ArcGIS: File/Open/Vector layer cho ̣n da ̣ng file shape. Kích cho ̣n vù ng file/AOI: Copy Seletion to AOI. File/Save/AOI layer as.

Tiến hành phân tích để ta ̣o ảnh sinh khố i dựa vào mô hình quan hê ̣ giữa TAGTB = f(B4): Cho ̣n ảnh đầu vào đã ta ̣o; cho ̣n AOI để chỉ phân loa ̣i trong vù ng rừ ng ở da ̣ng 8 bit.

Công thứ c ta ̣o ảnh là TAGTB = f(Bandi)= exp((1/(0.00000548887 + 2.15963E-

19*(B4)^7))^(1/7)) (Hình 3.11)

Hình 3.11: Cha ̣y mô hình quan hê ̣ TAGTB = f(B4) để ta ̣o pixel ả nh theo sinh khố i

Cho ̣n đườ ng dẫn và tên file xuất kết quả (single 8 bit) và xuất ra là ảnh vớ i các pixel có thông số TAGTB (tấn/ha) da ̣ng TFF ở hình 3.12.

Hình 3.12: Pixel ả nh đã đươ ̣c gá n gia tri ̣ TAGTB (tấ n/ha) thông qua mô hình

1.3.3.2 Thành lập bả n đồ và cơ sở dữ liê ̣u cấ p sinh khố i

Từ kết quả ảnh vớ i pixel đã đươ ̣c gán giá tri ̣ sinh khố i trên mă ̣t đất thông qua phân tích mô hình quan hê ̣ trong Erdas. Tiến hành phân cấp sinh khố i để gộp các pixel 115

thành từ ng khố i. Tiến hành trong ArcGIS thông qua chứ c năng phân tích không gian: Spatial Analyst/Reclasify. Tiến hành phân thành 3 cấp sinh khố i rừ ng ở hình 3.13 và 3.14.

Hình 3.13: Công cu ̣ phân tích thành 3 cấ p TAGTB (tấ n/ha) trong ArcGIS

Hình 3.14: Ả nh phân 3 cấ p TAGTB trong ArcGIS

Từ đó chuyển ảnh raster thành vector để quản lý sinh khố i và carbon rừ ng theo

từ ng cấp ở hình 3.15

116

Hình 3.15: Bả n đồ vector 3 cấ p sinh khố i rừ ng trên mă ̣t đấ t

1.3.3.3 Đánh giá sai số củ a phân cấ p sinh khố i

Sử du ̣ng 60 ô mẫu để đánh giá đô ̣ tin câ ̣y củ a phân cấp sinh khố i. Chồ ng các ô mẫu lên lớ p vector phân loa ̣i sinh khố i bằng chứ c năng Intersect trong ArcGIS. Tính trung bình TAGTB củ a các ô mẫu cho từ ng cấp và so sánh vớ i giá tri ̣ ướ c lươ ̣ng đươ ̣c trên ảnh thông quan mô hình quan hê ̣ vớ i DN, đánh giá biến đô ̣ bằng chỉ tiêu S% ở bảng 3.3.

Bả ng 3.3: Kết quả đá nh giá sai khá c S % giữa giá tri ̣ TAGTB quan sá t vớ i ướ c

Stt

S%

1 2

TAGTB trung bình cá c ô mẫu (tấ n/ha) 227 132

lươ ̣ng đươ ̣c trên ả nh qua mô hình TAGTB theo mô hình 3 cấ p trên ả nh (tấ n/ha) 75 97

67.0% 26.4% 46.7%

Trung bình

Kết quả nhâ ̣n đươ ̣c từ phương pháp phân tích hồ i quy giữa sinh khố i rừ ng vớ i giá tri ̣ ảnh có sự biến đô ̣ng khá lớ n so vớ i thực tế, S% = 46.7%, có nghĩa đô ̣ tin câ ̣y chỉ đa ̣t đươ ̣c ở mứ c trung bình 53.3%.

1.4 Phân loa ̣i ả nh có giá m đi ̣nh để phân chia rừ ng theo cấ p sinh khố i

Phương pháp này thườ ng áp du ̣ng cho viê ̣c phân chia các tra ̣ng thái rừ ng, khố i rừ ng trên ảnh. Chỉ khác ở đây là phân chia rừ ng thành các khố i về sinh khố i trên mă ̣t đất củ a thực vâ ̣t thân gỗ.

117

1.4.1 Phân chia cấp sinh khố i TAGTB

Từ 61 ô điều tra tính toán qua mô hình allometric equation xác đi ̣nh đươ ̣c TAGTB (tấn/ha) cho mỗi ô. Từ đây tính biến đô ̣ng trong đô ̣ tin câ ̣y P = 95% và chia thành 3 cấp: Cấp 1: Sinh khố i thấp nằ m ở phía trái củ a ướ c lươ ̣ng 95%, cấp 2: Trung bình nằ m trong pha ̣m vi ướ c lươ ̣ng 95% và cấp 3: Sinh khố i cao nằ m ở phía phải củ a ướ c lươ ̣ng 95% (Bảng 3.4). Mỗi ô đươ ̣c xác đi ̣nh thuô ̣c cấp sinh khố i nào, trong 61 ô mẫu, sử du ̣ng 41 ô để phân loa ̣i ảnh và 20 ô để đánh giá đô ̣ tin câ ̣y.

Bả ng 3.4: Phân cấ p TAGTB

TAGTB (tấ n/ha)

Cấ p sinh khố i 1 2 3

Min 72 198 248

Max 198 248 664

1.4.2 Phân loa ̣i ả nh có giá m đi ̣nh theo 3 cấ p sinh khố i

Dựa trên tọa độ ô mẫu đã được phân chia theo các cấp sinh khố i, tiến hành ta ̣o Buffer cho vù ng ROI (là ô mẫu vớ i bán kính 17.84m) sau đó tạo lập các vùng mẫu ROI đại diện cho từng cấp. Sử dụng thuật toán phân loại Maximum likelihood để phân thành các lớp sinh khố i.

Các bướ c tiến hành: i) Tạo file ROI là cá c cấp sinh khối TAGTB: Ta ̣o lâ ̣p các file để ta ̣o ROI: Phân loa ̣i (41 ô) và đánh giá (20 ô), chuyển từ excel sang shape file trong ArcGIS. Ta ̣o buffer cho mỗi điểm: Lý do là mỗi ô có bán kính 17.84m, do vậy cần ta ̣o buffer theo bán kính này để phù hơ ̣p dữ liê ̣u hiê ̣n trườ ng vớ i giá tri ̣ ảnh khi phân loa ̣i

điểm

như

Ta ̣o Buffer cho mỗi trong sau: ArcGIS Buffer để cho ̣n file ta ̣o và Linear Unit = 17.84m

118

Sử du ̣ng file ảnh đã cắ t vù ng có rừ ng để phân loa ̣i thành 3 cấp sinh khố i trong trong Envi. Chồ ng file to ̣a đô ̣ phân loa ̣i đã ta ̣o buffer lên ảnh và chuyển thành file ROI.

Trong Envi: Trong hô ̣p Vector Parameters:

File/Export active layer to ROI

Cho ̣n Convert each record of an EVF layer to a

new ROI và cho ̣n trườ ng dù ng để phân

cấp (Cấp TAGTB)

Mở file ROI vừ a ta ̣o có hô ̣p thoa ̣i: Overlay/ROI, vào Option cho ̣n merge region

(để gô ̣p các ROI cù ng cấp vớ i nhau)

Sau đó save ROI, cho ̣n tất cả các ROI

đã merge

119

ii) Phân lọai giá m đi ̣nh cá c cấp sinh

khối dựa ROI đã tạo:

Sử du ̣ng chứ c năng phân loa ̣i trong

Envi: Classification/Supervised/Maximum Likelihood. Cho ̣n ảnh và cho ̣n mă ̣t na ̣ có rừ ng và cho ̣n ROI để phân loa ̣i. Kết quả phân loa ̣i đươ ̣c rừ ng thành 3 cấp sinh khố i TAGTB trên ảnh SPOT5 ở hình 3.16.

Hình 3.16: Ả nh đã đươ ̣c phân loa ̣i giá m đi ̣nh thành 3 cấ p sinh khố i

1.4.3 Đánh giá đô ̣ tin câ ̣y củ a phân loa ̣i ả nh theo cấ p sinh khố i bằng phương

phá p giá m đi ̣nh Sử dụng 20 ô mẫu đô ̣c lâ ̣p không tham gia phân loa ̣i để kiểm định kết quả phân loại. Việc đánh giá dựa trên bảng ma trận sai số giữa các pixel đã được phân loại và pixel trên thực tế. Kết quả đánh giá dựa trên các tiêu chí thống kê độ chính xác toàn bộ (overall accuracy), độ chính xác của người sản xuất (Producer accuracy) và độ chính xác của người sử dụng (User accuracy). Công việc này được thực hiện trong phần mềm Envi.

Ta ̣o ROI đánh giá: Mở file vector điểm đánh giá (Không bufffer) và export sang

ROI, trong đó cho ̣n trườ ng đánh giá là TAGTB

120

Sử du ̣ng chứ c năng đánh giá trong Envi: Post Classification / Confusion matrix ở

hình 3.17.

Hình 3.17: Ma trâ ̣n đá nh giá đô ̣ tin câ ̣y củ a phân loa ̣i rừ ng có giá m đi ̣nh theo sinh khố i

Kết quả nhâ ̣n đươ ̣c củ a phương pháp phân loa ̣i rừ ng theo phương pháp có giám

đi ̣nh theo cấp sinh khố i là rất thấp. Đô ̣ tin câ ̣y toàn bô ̣ chỉ đa ̣t đươ ̣c 29.41%.

Tổ ng kết la ̣i kết quả thử nghiê ̣m ba phương pháp sử du ̣ng ảnh để ướ c tính sinh

khố i rừ ng trên mă ̣t đất cho thấy:

- Phương pháp phân loa ̣i phi giám đi ̣nh và thiết lâ ̣p mô hình quan hê ̣ giữa

TAGTB = f(Class) có đô ̣ tin câ ̣y từ 72 – 93%.

- Phương pháp thiết lâ ̣p hồ i quy giữa TAGTB = f(DN) đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y là 53%. - Phương pháp phân loa ̣i có giám đi ̣nh theo cấp sinh khố i TAGTB đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y

là 29% Như vâ ̣y phương pháp phân loa ̣i phi giám đi ̣nh và thiết lâ ̣p quan hê ̣ giữa sinh khố i vớ i dữ liê ̣u củ a từ ng lớ p class tỏ ra hiê ̣u quả nhất, đồ ng thờ i nó la ̣i khá đơn giản, nên đề nghi ̣ ứ ng du ̣ng phương pháp này vào trong phân loa ̣i ảnh vê ̣ tinh và ướ c lươ ̣ng sinh khố i, carbon rừ ng.

121

2 Ứ NG DỤNG GIS TRONG QUẢ N LÝ , GIÁ M SÁ T SINH KHỐ I

CARBON RỪ NG

Chứ c năng củ a GIS trong quản lý tài nguyên rừ ng nó i chung và quản lý carbon rừ ng nó i riêng tâ ̣p trung vào quản lý, câ ̣p nhâ ̣t và báo cáo kết quả dữ liê ̣u số cũng như bản đồ về sự biến đô ̣ng tài nguyên, sinh khố i, carbon rừ ng.

Đồ ng thờ i GIS có chứ c năng phân tích, liên kết các trườ ng dữ liê ̣u bằ ng mô hình toán, do đó có thể vâ ̣n du ̣ng để quản lý mô ̣t cách hê ̣ thố ng sự thay đổ i các giá tri ̣ tài nguyên, mà cu ̣ thể ở đây là sự biến đô ̣ng các bể chứ a carbon rừ ng.

Trên cơ sở dữ liê ̣u đầu vào từ kết quả phân tích ảnh vê ̣ tinh SPOT cho thấy phương pháp phân loa ̣i phi giám đi ̣nh và mô hình quan hê ̣ giữa sinh khố i trên mă ̣t đất củ a cây rừ ng vớ i các lớ p phân loa ̣i (class) có đô ̣ tin câ ̣y cao nhất, sử du ̣ng kết quả này để phân chia rừ ng thành 3 lớ p và mỗi lớ p có giá tri ̣ trung bình sinh khố i TAGTB.

Sử du ̣ng mô hình allometric equations lâm phần để chỉ từ biến TAGTB củ a từ ng lớ p ướ c lươ ̣ng đươ ̣c các giá tri ̣ sinh khố i và carbon củ a các bể chứ a khác và tổ ng chung cho lâm phần trong hê ̣ thố ng GIS. Trong đó carbon ở thảm tươi, thảm mu ̣c và gỗ chết chiếm tỷ trong nhỏ (<1%) và không có quan hê ̣ rõ vớ i TAGTB và SOC thì khá ổ n đi ̣nh dướ i đất rừ ng, do vâ ̣y không đưa vào hê ̣ thố ng quản lý, giám sát trong GIS.

Sử du ̣ng các mô hình đã lâ ̣p để ướ c tính sinh khố i và carbon củ a các bể chứ a carbon củ a rừ ng và chung lâm phần từ biến TAGTB đã đươ ̣c xác đi ̣nh trên ảnh cho từ ng class:

- Tổ ng sinh khố i củ a cây gỗ dướ i mă ̣t (TBGTB):

(3.6)

TBGTB_tan_ha = 1/(0.00311757 + 6.58855/TAGTB_tan_ha)

- Tổ ng carbon củ a cây rừ ng phần trên mă ̣t đất (TAGTC):

TAGTC_tan_ha = exp(-0.752059 + 0.998844*ln(TAGTB_tan_ha))

(3.7)

- Tổ ng carbon củ a cây rừ ng phần dướ i mă ̣t đất TBGTC:

TBGTC_tan_ha = exp(-0.9889 + 1.04495*ln(TBGTB_tan_ha))

(3.8) - Tổ ng sinh khố i cây gỗ trên và dướ i mă ̣t đất: TTB_tan_ha = TAGTB + TBGTB - Tổ ng lươ ̣ng carbon tích lũy trong cây gỗ trên và dướ i mă ̣t đất: TTC_tan_ha =

TAGTC + TBGTC Từ đó tính đươ ̣c tổ ng sinh khố i và carbon TTBclass và TTCclass theo từ ng class

trên cơ sở diê ̣n tích củ a mỗi class đã đươ ̣c phân loa ̣i trên ảnh: TTBclass (tấn) = TTB_tan_ha * Diê ̣n tích class TTCclass (tấn) = TTC_tan_ha * Diê ̣n tích class Cuố i cù ng lươ ̣ng CO2 hấp thu ̣ ở từ ng thờ i điểm củ a từ ng class sẽ là

TCO2class(tấn) = TTCclass (tấn)*3,67

122

Sử du ̣ng phần mềm ArcGIS để ta ̣o lâ ̣p cơ sở dữ liê ̣u từ dữ liê ̣u đầu vào củ a phân loa ̣i ảnh vê ̣ tinh SOPT vớ i thông tin cơ bản là Class, diê ̣n tích và TAGTB (tấn/ha) ở hình 3.18.

Hình 3.18: Cơ sở dữ liê ̣u đầu vào từ phân loa ̣i ả nh vê ̣ tinh đươ ̣c quả n lý trong ArcGIS

Mở các trườ ng dữ liê ̣u sinh khố i và carbon: TBGTB, TAGTC, TBGTC, TTB,

TTC, TTBclass, TTCclass và TCO2

class ở hình 3.19.

Hình 3.19: Cá c trườ ng dữ liê ̣u sinh khố i, carbon, CO2 đươ ̣c mở

trong ArcGIS

Ta ̣o dữ liê ̣u các trườ ng mớ i thông qua mô hình allometric equations ở hình 3.20

Hình 3.20: Tính dữ liê ̣u TBGTB thông qua mô hình vớ i biế n TAGTB

123

Kết quả tính đươ ̣c toàn bô ̣ dữ liê ̣u sinh khố i và carbon trong khu vực giám sát

cù ng vớ i nó là bản đồ phân cấp sinh khố i, carbon rừ ng ở hình 3.21 và 3.22, 3.23

Hình 3.21: Cơ sở dữ liê ̣u, sinh khố i và CO2 hấ p thu ̣ trong mô ̣t khu vực

Hình 3.22: Bả n đồ phân cấ p carbon rừ ng khu vực Tuy Đứ c, Dăk Nông

124

Hình 3.23: Bả n đồ phân cấ p carbon rừ ng (3 cấ p phó ng to)

Dữ liê ̣u trong ArcGis có thể đươ ̣c chuyển cơ sở dữ liê ̣u sang Excel để tính toán

tổ ng hơ ̣p và báo cáo ở bảng 3.5 Bả ng 3.5: Tổ ng hơ ̣p sinh khố i, carbon và CO2 hấ p thu ̣ khu vực Tuy Đứ c, tỉnh Dăk

Nông (Năm 2012)

Class Id Diê ̣n tích (ha) TTB (t/ha) TTC (t/ha) TTB_Cla (tấ n) TTC_Cla (tấ n) TCO2_Cla (tấ n)

12,889

203

2,616,548

1,211,604

4,446,587

210

24,886

239

111

5,947,802

2,762,368

10,137,891

298

140

12,434

338

158

4,202,726

1,964,588

7,210,038

TAG TB (t/ha) 178 TBG TB (t/ha) 25 TAG TC (t/ha) 83 TBG TC (t/ha) 11

50,210

Tổ ng

12,767,076

5,938,560

21,794,516

Từ kết quả này cho thấy ở thờ i điểm giải đoán ảnh, tổ ng diê ̣n tích khu vực nghiên cứ u là 50.210 ha, có tổ ng 12.767.076 tấn sinh khố i trên và dướ i mă ̣t đất củ a cây rừ ng, vớ i tổ ng lươ ̣ng carbon tích lũy đươ ̣c là 5.938.560 tấn, tương ứ ng vớ i hấp thu ̣ đươ ̣c 21.794.516 tấn khí nhà kính CO2.

Lươ ̣ng CO2 hấp thu ̣ hoă ̣c phát thải do mất rừ ng theo thờ i gian đươ ̣c tính toán theo phương pháp Diference stock method (IPCC, 2006), tứ c là so sánh lươ ̣ng CO2 củ a khu vực ở hai thờ i điểm giám sát:

(3.9)

125

Trong đó :

- CB: Thay đổ i sinh khố i, carbon, CO2 rừ ng

- Ct*: Sinh khố i, carbon, CO2 ở thờ i điểm 1 hoă ̣c 2

- t: Thờ i điểm đo tính

Trong đó sinh khố i, carbon, CO2 ở thờ i điểm sau đươ ̣c câ ̣p nhâ ̣t nhanh chó ng thông qua phân loa ̣i ảnh vê ̣ tinh phi giám đi ̣nh và quan hê ̣ vớ i TAGTB, sau đó chỉ câ ̣p nhâ ̣t trườ ng dữ liê ̣u TAGTB thì toàn bô ̣ cơ sở dữ liê ̣u sẽ đươ ̣c tự đô ̣ng tính toán la ̣i theo các mô hình allometric equations và cho biết giá tri ̣ sinh khố i, carbon và CO2 ở kỳ giám sát sau, từ đó tính đươ ̣c lươ ̣ng hấp thu ̣ hoă ̣c phát thải CO2 trong quản lý rừ ng.

126

CHƯƠNG 4: HÊ ̣ THỐ NG MÔ HÌNH VÀ CÔNG NGHÊ ̣ ĐO TÍNH, GIÁ M SÁ T CARBON RỪ NG ĐỂ THAM GIA CHƯƠNG TRÌNH REDD+

Mu ̣c đích cuố i cù ng củ a đo tính, giám sát carbon rừ ng là chỉ ra lươ ̣ng CO2 hấp

thu ̣ hoă ̣c phát thải theo thờ i gian quản lý rừ ng trên mô ̣t diê ̣n tích rừ ng cu ̣ thể.

IPCC (2006) đã chỉ ra cơ sở củ a viê ̣c giám sát phát thải khí nhà kính CO2 từ suy thoái và mất rừ ng là giám sát 2 nhó m nhân tố : Thay đổ i diê ̣n tích rừ ng (Activiy Data) và thay đổ i các bể chứ a carbon trong từ ng lâm phần (thông qua hàm allometric equations); từ đây tính đươ ̣c lươ ̣ng hấp thu ̣ hoă ̣c phát thải CO2 theo thờ i gian củ a từ ng khu vực, quố c gia, làm cơ sở xác đi ̣nh tín chỉ carbon trong chương trình REDD+.

Từ kết quả nghiên cứ u trình bày trong các chương 1, 2 và 3 đã đưa ra cơ sở khoa ho ̣c củ a viê ̣c ướ c tính, giám sát sinh khố i và carbon rừ ng, thông qua thiết lâ ̣p các mô hình allometric equations cho cây rừ ng, cho lâm phần, ướ c tính carbon trong các bể chứ a thảm mu ̣c, thảm tươi, cây chết và trong đất và ứ ng du ̣ng công nghê ̣ viễn thám – GIS để quản lý giám sát biến đô ̣ng diê ̣n tích, thay đổ i bể chứ a carbon rừ ng. Từ các kết quả đó , hê ̣ thố ng la ̣i và đưa ra các tiến trình áp du ̣ng khác nhau cho phù hơ ̣p vớ i từ ng đố i tươ ̣ng sử du ̣ng, nguồ n lực và quy mô. Các tiến trình áp du ̣ng đươ ̣c minh ho ̣a trong hình 4.1.

Hình 4.1: Cá c tiến trình đo tính, giá m sá t sinh khố i, carbon rừ ng và CO2

127

1 PHÂN LOẠI RỪ NG THEO CẤ P SINH KHỐ I BẰ NG Ả NH VỆ TINH

Phân loa ̣i rừ ng thành các cấp sinh khố i là dữ liê ̣u đầu vào cơ bản cho đo tính, giám sát carbon rừ ng. Kết quả nghiên cứ u đã chỉ ra khả năng áp du ̣ng ảnh vê ̣ tinh SPOT5 theo phương pháp phân loa ̣i phi giám đi ̣nh kết hơ ̣p vớ i mô hình quan hê ̣ giữa sinh khố i vớ i các chỉ số ảnh để phân loa ̣i sinh khố i rừ ng. Tuy nhiên trong thực tế tù y quy mô, nguồ n lực mà có thể phân làm hai trườ ng hơ ̣p:

1.1 Phân khố i rừ ng và xá c đi ̣nh diê ̣n tích

Viê ̣c phân khố i chỉ dừ ng la ̣i ở mứ c phân loa ̣i phi giám đi ̣nh vớ i số lớ p rừ ng thích hơ ̣p và tương đố i đồ ng nhất. Để trên cơ sở đó bố trí ô mẫu đo tính, sau đó mớ i xác đi ̣nh sinh khố i và carbon cho từ ng lớ p. Cách làm này để đơn giản hó a viê ̣c phân loại sinh khố i rừ ng khi mà nguồ n lực, đă ̣c biê ̣t là nhân lực về áp du ̣ng công nghê ̣ viễn thám và GIS cò n hạn chế.

Ứ ng du ̣ng ảnh vê ̣ tinh có đô ̣ phân giải trung bình có thể chấp nhâ ̣n đươ ̣c, từ đó ứ ng du ̣ng phương pháp phân loa ̣i phi giám đi ̣nh, vớ i số lớ p phân loa ̣i cần đươ ̣c dự báo trướ c nhờ quan sát trên hiê ̣n trườ ng, ví du ̣ trên thực tế có các tra ̣ng thái rừ ng non, rừ ng đã qua khai thác và rừ ng ổ n đi ̣nh, thì số lớ p phân loa ̣i nên là 3 - 4 lớ p. Kết quả phân loa ̣i là thành lâ ̣p bản đồ các lớ p và cung cấp diê ̣n tích mỗi lớ p như hình 4.2.

Hình 4.2: Bả n đồ phân 3 lớ p rừ ng và diê ̣n tích tương ứ ng

Áp du ̣ng theo phương pháp này đơn giản, chỉ tiến hành trong phò ng vớ i ảnh vê ̣ tinh, có thể kết hơ ̣p mô ̣t đến hai chuyến khảo sát thực đi ̣a để ướ c tính trướ c số lớ p có trong thực tế để tạo lập bản đồ phân khố i sát hơn vớ i tình hình rừ ng.

Trên cơ sở bản đồ đã phân lớ p, làm cơ sở cho viê ̣c bố trí ô mẫu, sử du ̣ng

allometric equations để ướ c tính sinh khố i carbon cho từ ng lớ p.

128

1.2 Phân khố i rừ ng, xá c đi ̣nh diê ̣n tích và sinh khố i cây gỗ trên mă ̣t đấ t

(TAGTB)

Phương pháp phân loa ̣i ảnh phi giám đi ̣nh đươ ̣c áp du ̣ng dựa vào kết quả nghiên cứ u củ a đề tài này, trong đó số lớ p đươ ̣c phân chia khác nhau từ 3 – 5 lớ p đố i vớ i rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh. Trên cơ sở đó cần rú t mẫu trên hiê ̣n trườ ng vớ i ô 1000m2 phân tầng đươ ̣c bố trí ngẫu nhiên trên các lớ p, từ đó tính mô hình TAGTB = f(Classi) cho mỗi hê ̣ thố ng lớ p phân chia để cho ̣n đươ ̣c số lớ p có quan hê ̣ tố t nhất vớ i sinh khố i.

Phương pháp này đò i hỏ i cần có đo tính hiê ̣n trườ ng ban đầu, khoảng 10 – 15 ô mẫu trong mỗi lớ p, ứ ng vớ i 3-5 lớ p thì số mẫu cần thiết lâ ̣p là 30 – 75 ô mẫu, từ đó tính TAGTB cho mỗi ô mẫu thông qua mô hình AGB =f(DBH, H), phân bố N/DBH và H/DBH:

log(AGB_kg)=-2.9766+0.535797*log(DBH_cm)+ 0.759321*log(H_m*DBH_cm^2)

(4.1)

H_m = (0.799577 + bi*ln(DBH_cm))^2

(4.2)

Trên cơ sở mô hình TAGTB = f(Classi) có quan hê ̣ tố t nhất, cho ̣n đươ ̣c số lớ p phân chia, từ đó lâ ̣p đươ ̣c bản đồ phân cấp sinh khố i rừ ng gắ n vớ i giá tri ̣ sinh khố i TAGTB trung bình (tấn/ha) cho mỗi lớ p. (Hình 4.3)

Phương pháp này đò i hỏ i nhân lực có khả năng phân tích ảnh viễn thám và phân tích lựa cho ̣n mô hình hồ i quy thích hơ ̣p, nên đươ ̣c áp du ̣ng ở cấp vù ng, quố c gia để phân cấp sinh khố i rừ ng và ướ c tính carbon, CO2 trên quy mô rô ̣ng.

Hình 4.3: Bả n đồ cấ p sinh khố i và dữ liê ̣u TAGTB bình quân theo cấ p

129

Trên cơ sở bản đồ sinh khố i rừ ng, chỉ cần sử du ̣ng các mô hình quan hê ̣ sinh khố i carbon trong lâm phần là có thể ướ c tính đươ ̣c toàn bô ̣ sinh khố i, carbon và CO2 cho từ ng khố i và chung cho cả khu vực. 2 THIẾ T KẾ Ô MẪ U

Để ứ ng du ̣ng các hàm allometric equations thì cần có dữ liê ̣u đầu vào từ hiê ̣n trườ ng. Dữ liê ̣u này cần đươ ̣c đo tính trên ô mẫu theo mô ̣t kích thướ c, hình da ̣ng thố ng nhất và số ô mẫu cũng phải bảo đảm yêu cầu rú t mẫu theo quy đi ̣nh quố c tế củ a chương trình REDD.

2.1 Hình da ̣ng và kích thướ c ô mẫu

Ô hình trò n và đươ ̣c phân tầng theo cấp kính hay cò n cò n go ̣i ô da ̣ng tổ (Nest Plot) đã đươ ̣c nhiều tác giả sử du ̣ng ở nhiều quố c gia tiên tiến trong lâm nghiê ̣p như Silva (2010), Pearson (2007) ở Hoa Kỳ. Bảo Huy và cô ̣ng sự (2010, 2011) đã áp du ̣ng ô trò n phân tầng trong hướ ng dẫn đo tính carbon rừ ng có sự tham gia củ a cô ̣ng đồ ng và nhân viên kỹ thuâ ̣t cơ sở trong khuôn khổ chương trình UN-REDD Viê ̣t Nam và dự án REDD củ a SNV trong 4 huyê ̣n Di Linh, Lâm Hà, Bảo Lâm và Cát Tiên thuô ̣c tỉnh Lâm Đồ ng. Kết quả cho thấy thiết kế ô mẫu dạng này tỏ ra thích hơ ̣p, thuâ ̣n tiê ̣n trong thao tác, đă ̣c biê ̣t là trên đất dố c trong khi đó nếu dù ng ô chữ nhâ ̣t thì ngườ i đi ̣a phương không thể dù ng đi ̣a bàn để khép gó c vuông. Ngoài ra ô trò n cò n nhiều lơ ̣i điểm là dễ dàng điều chỉnh chiều dài bán kính ô trên đất dố c, cù ng mô ̣t diê ̣n tích nhưng ô trò n sẽ có chu vi ngắn hơn do dó sai số củ a cây nằ m trên ranh giớ i ô giảm xuố ng. Vì vậy ô trò n phân tầng vớ i diê ̣n tích tố i đa là 1.000m2 đã đươ ̣c thử nghiê ̣m có hiê ̣u quả và đề nghi ̣ sử du ̣ng trong đo tính ô mẫu để ướ c tính sinh khố i và carbon rừ ng cho cả nhân viên kỹ thuâ ̣t lẫn ngườ i dân đi ̣a phương. (Hình 4.4)

Hình 4.4: Ô mẫu tròn phân tầng theo cấ p kính

130

2.2 Số ô mẫu cần thiết và cách bố trí

Theo yêu cầu củ a IPCC (2006) để bảo đảm thông tin ướ c lươ ̣ng sinh khố i và carbon rừ ng, số ô mẫu trên mỗi cấp sinh khố i cần bảo đảm đô ̣ tin câ ̣y P = 95% và sai số < 10%.

Số ô mẫu có thể đươ ̣c xác đi ̣nh bằng hai phương pháp: i) Tính cho từ ng cấp sinh khố i; ii) Tính chung cho cả khu rừ ng và phân phố i la ̣i cho từ ng cấp theo sai tiêu chuẩn và diê ̣n tích mỗi cấp. Phương pháp thứ hai tỏ ra hiê ̣u quả hơn và cho số ô mẫu cần thiết ít hơn so với việc tính riêng lẻ. Vì vâ ̣y đề nghi ̣ sử du ̣ng phương pháp tính ô mẫu có phân khố i (Pearson và cô ̣ng sự (2007), Bhishma và cô ̣ng sự (2010), Bảo Huy (2011)). Công thức tính số ô mẫu như sau:

(4.3)

(∑ NiSi)

L i=1

n =

N2E2

L i=1

t2 + ∑ NiSi2

với: 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, đươ ̣c tính = trung bình chung sinh khối/carbon/ha * sai số tương đối (ví du ̣ 10% = 0.10); t = Giá trị thống kê của hàm phân bố t ở mức tin cậy 95%, t thường = 2 nếu kích thước mẫu chưa biết.

(4.4)

𝑛𝑖 = 𝑛.

𝑁𝑖. 𝑆𝑖 𝐿 ∑ 𝑁𝑖. 𝑆𝑖 𝑖=1

với: ni = Số ô mẫu cần thiết cho trạng thái I; i = Chỉ số của trạng thái từ 1 đến L; n = Tổng số ô mẫu trong vùng điều tra; Ni = Số lượng ô mẫu tối đa của trạng thái I; Si = Sai tiêu chuẩn của trạng thái I; L = Tổng số trạng thái.

Bảo Huy (2011) đã thử nghiê ̣m phương pháp rú t mẫu này trong vù ng dự án REDD củ a SNV ở hai huyê ̣n Bảo Lâm và Cát Tiên. Tác giả đã tiến hành rút mẫu 33 ô ngẫu nhiên theo 3 trạng thái, diện tích mỗi ô mẫu là 1.000m2; mỗi ô mẫu sử du ̣ng các hàm quy đổ i ra carbon đố i vớ i cây gỗ (Allometric Equations), sau đó tính toán số lượng ô mẫu cần thiết cho toàn khu vực dự án và từng trạng thái rừng, vớ i tổ ng diê ̣n tích các tra ̣ng thái rừ ng thử nghiê ̣m là 57.670 ha. Kết quả tính được tổng số ô mẫu cần thiết n = 160 ô và phân phố i số ô mẫu cho mỗi trạng thái ni: rừng thường xanh trung bình: n1 = 121 ô; rừng thường xanh non: n2 = 29 ô; rừng hỗn giao gỗ - lồ ô: n3 = 10 ô. Kết quả này cho thấy số ô mẫu rú t không quá lớ n và vẫn bảo đảm các yêu cầu sai số .

Sau khi tính toán đươ ̣c số ô mẫu cần thiết cho mố i cấp sinh khố i, cần bố trí ngẫu nhiên trên bản đồ và có to ̣a đô ̣ để xác định ngoài thực đi ̣a. Bố trí ô mẫu ngẫu nhiên sử du ̣ng chương trình trong ArcGIS: Creat Random Points từ đó chuyển to ̣a đô ̣ vào máy GPS để xác đi ̣nh thuâ ̣n tiê ̣n trên thực đi ̣a (Hình 4.5). Năm 2010, trong chương trình REDD quố c gia ở Lâm Đồ ng đã thử nghiê ̣m phương pháp này để nông dân sử du ̣ng 131

GPS đã gán to ̣a đô ̣ ô mẫu, thực tế ho ̣ đã tìm đến được ô mẫu dễ dàng không chỉ nhờ GPS đi ̣nh hướ ng mà cò n cả kiến thứ c bản đi ̣a về rừ ng củ a ho ̣.

Hình 4.5: Ô mẫu đươ ̣c bố trí ngẫu nhiên trên bả n đồ (vù ng dự á n REDD SNV Cá t Tiên và Bả o Lâm)

2.3 Điều tra nhanh lâm phần

Trong trườ ng hơ ̣p cần điều tra nhanh sinh khố i, carbon rừ ng thì có thể sử du ̣ng

các mô hình thông qua biến điều tra lâm phần như N, BA, M.

- Điều tra nhanh tổ ng tiết diê ̣n ngang lâm phần (BA, m2/ha) và trữ lượng M (m3

/ha) bằng phương pháp Bitterlich.

- Điều tra nhanh mâ ̣t đô ̣ (N/ha) và trữ lượng M (m3 /ha) bằng phương pháp 6 cây

củ a Prodan.

Vớ i các chỉ tiêu điều tra nhanh này có thể quy đổ i nhanh chó ng ra sinh khố i và

carbon lâm phần thông qua các mô hình.

3 LỰA CHỌN SỬ DỤNG CÁ C HÀ M ALLOMETRIC EQUATIONS CỦ A CÂY, LÂM PHẦ N VÀ HÀ M CHUYỂ N ĐỔ I TỪ NHÂN TỐ ĐIỀ U TRA RỪ NG SANG CARBON RỪ NG

Riêng các bể chứ a carbon trong thảm mu ̣c, thảm tươi, cây chết chiếm tỷ lê ̣ thấp (<1% so vớ i tổ ng carbon lâm phần), do đó nếu đo tính cũng cần sấy để xác đi ̣nh sinh khố i khô, do vâ ̣y sẽ không mang la ̣i hiê ̣u quả kinh tế trong bán tín chỉ carbon. Do vâ ̣y đề nghi ̣ không đưa những nhân tố này vào giám sát. Chỉ nên theo dõi ở các ô đi ̣nh vi ̣ quố c gia để có thông tin đầy đủ về carbon ở 5 bể chứ a. Riêng bể chứ a carbon trong đất khá ổ n đi ̣nh, có thể sử du ̣ng %C trong đất bình quân cho từ ng loa ̣i đất, lâ ̣p đi ̣a, vù ng sinh thái và chỉ điều tra đo đếm khi có sự chuyển đổ i rừ ng sang mu ̣c đích khác để tính

132

phát thải carbon từ đất. Trên cơ sở đó tâ ̣p trung cho 2 bể chứ a carbon chính là trong cây gỗ phần trên và dướ i mă ̣t đất.

Kết quả để tài đã thiết lâ ̣p đươ ̣c mô ̣t hê ̣ thố ng allometric equations cho cây, lâm phần, và hàm chuyển đổ i. Vấn đề là lựa cho ̣n hàm nào để sử du ̣ng? Viê ̣c lựa chọn hàm cần dựa vào các tiêu chí sau:

- Phù hơ ̣p vớ i yêu cầu chính xác củ a đơ ̣t đo tính - Phù hơ ̣p vớ i năng lực củ a ngườ i tham gia - Phù hơ ̣p vớ i nguồ n lực đơ ̣t đo tính Vì vâ ̣y có thể phân chia thành 4 trườ ng hơ ̣p ứ ng du ̣ng sau đây:

3.1 Trườ ng hơ ̣p đo tính carbon rừ ng có sư ̣ tham gia củ a cô ̣ng đồng

Cô ̣ng đồ ng tham gia đo tính carbon rừ ng là mô ̣t yêu cầu bắt buô ̣c củ a các chương trình REDD quố c gia. Lý do là REDD hướ ng đến ta ̣o sinh kế cho ngườ i nghèo số ng gần rừ ng thông qua các hoa ̣t đô ̣ng quản lý rừ ng, vì vâ ̣y tham gia đo tính và đươ ̣c chi trả là mô ̣t yêu cầu quan tro ̣ng; ngoài ra cô ̣ng đồ ng là mô ̣t lực lươ ̣ng lao đô ̣ng thườ ng xuyên ta ̣i hiê ̣n trườ ng, nếu ho ̣ tham gia đo tính sẽ cung cấp thườ ng xuyên mô ̣t khố i lươ ̣ng thông tin đáng tin câ ̣y và minh ba ̣ch; trong khi đó các cuô ̣c điều tra rừ ng quố c gia chỉ có thể tiến hành trong đi ̣nh kỳ 5 – 10 năm vì lý do tài chính và nguồ n lực. Kết quả thử nghiê ̣m vớ i 4 cô ̣ng đồ ng ở 4 huyê ̣n Di Linh, Lâm Hà, Bảo Lâm và Cát Tiên trong khuôn khổ kết hơ ̣p thử nghiê ̣m đề tài vớ i các chương trình REDD quố c gia và dự án SNV, cho thấy cô ̣ng đồ ng có thể sử du ̣ng GPS xác đi ̣nh ô mẫu, sử du ̣ng thướ c đo dô ̣ dố c để cải bằng bán kính ô trò n trên dố c và đo DBH mô ̣t cách chính xác. Đo cao và các chỉ tiêu khác như khố i lươ ̣ng thể tích gỗ (WD), diê ̣n tích tán lá là vươ ̣t quá khả năng củ a ngườ i dân. Vì vâ ̣y ngườ i dân chủ yếu đươ ̣c hướ ng dẫn lâ ̣p ô mẫu và đo tính DBH trong ô.

Như vâ ̣y mô hình để ướ c tính sinh khố i carbon rừ ng trong trườ ng hơ ̣p ngườ i dân tham gia sẽ chỉ có mô ̣t biến số là DBH, bao gồ m các hàm sinh khố i và carbon trên và dướ i mă ̣t đất:

AGB_kg = exp(-2.23927 + 2.49596*ln(DBH_cm))

(4.5)

C_AGB_kg = exp(-2.97775 + 2.49711*ln(DBH_cm))

(4.6)

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

(4.7)

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

(4.8)

Từ kết quả điều tra DBH ô mẫu, dữ liê ̣u sẽ đươ ̣c tâ ̣p hơ ̣p theo cấp kính vớ i sự hỗ trơ ̣ củ a nhân viên lâm nghiê ̣p cơ sở , từ đó dễ dàng tính ra đươ ̣c sinh khố i, carbon cho từng cấp kính, lâm phần và cho từ ng cấp sinh khố i thông qua 4 mô hình trên. Kết quả này sẽ cung cấp cho hê ̣ thố ng quản lý dữ liê ̣u GIS ở cấp tỉnh và quố c gia để theo dõi phát thải CO2 rừ ng.

133

Tuy nhiên vớ i các mô hình chỉ mô ̣t biến số DBH thì sai số củ a ướ c lươ ̣ng là cao hơn so vớ i ướ c lươ ̣ng thông qua nhiều biến số . Đây là ha ̣n chế củ a đo tính carbon có sự tham gia củ a cô ̣ng đồ ng. Sai lê ̣ch ướ c lươ ̣ng sinh khố i và carbon biến đô ̣ng từ S% = 27.8% đến 52.0%.

3.2 Trườ ng hơ ̣p đo tính carbon rừ ng bở i nhân viên kỹ thuâ ̣t lâm nghiê ̣p

Nhân viên kỹ thuâ ̣t lâm nghiê ̣p đã đươ ̣c đào ta ̣o thì có thể đo đếm hầu hết các nhân tố điều tra cây thông thườ ng trong ô mẫu như: Loài, DBH, H, tán lá (Ca). Do đó các mô hình sử du ̣ng là đa da ̣ng và tù y theo yêu cầu đô ̣ tin câ ̣y củ a đơ ̣t điều tra. Các mô hình đó là:

Nhó m hà m ướ c tính sinh khối cây trên mặt đất:

log(AGB_kg) = -2.9766 + 0.535797*log(DBH_cm) + 0.759321*log(H_m*DBH_cm^2)

(4.9)

log(AGB_kg) = -2.74348 + 0.693879*log(H_m*DBH_cm^2) + 0.367445*log(WD_g_cm3*DBH_cm^2)

(4.10)

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)

(4.11)

Nhó m hà m ướ c tính carbon cây gỗ trên mặt đất:

(4.12)

log(C_AGB__kg) = -3.72664 + 2.05141*log(DBH_cm) + 0.760168*log(H_m)

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)

(4.13)

(4.14)

log(C_AGB__kg) = -3.6277 + 0.170678*log(Ca_m2) + 1.89109*log(DBH_cm) + 0.0578426*H_m + 1.94886*WD_g_cm3

Nhó m hà m ướ c tính sinh khối rễ cây gỗ:

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

(4.15)

log(BGB_kg) = -4.43424 + 0.880023*log(DBH_cm^2*H_m)

(4.16)

(4.17)

log(BGB_kg) 1.03154*log(WD_g_cm3)

-3.90385

0.891108*log(DBH_cm^2*H_m)

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

(4.18)

Nhó m hà m ươc tính carbon trong rễ cây:

(4.19)

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

(4.20)

log(C_BGB__kg) = -5.58412 + 0.911888*log(DBH_cm^2*H_m)

134

-0.52749

(4.21)

- log(C_BGB__kg) 0.865064*log(WD_g_cm3*DBH_cm^2)

20.0271*1/log(H_m*DBH_cm^3)

Về nguyên tắ c khi tăng biến số tham gia mô hình sẽ tăng đươ ̣c đô ̣ tin câ ̣y ướ c lươ ̣ng. Do vâ ̣y đố i vớ i nhân viên kỹ thuâ ̣t lâm nghiê ̣p cần đo tính ít nhất 2 biến số DBH và H và sử du ̣ng các mô hình có hai biến này. Tuy nhiên trong trường hơ ̣p yêu cầu đô ̣ chính xác cao thì hai biến diê ̣n tích tán là (Ca) và khố i lươ ̣ng thể tích gỗ (WD) cần đươ ̣c quan tâm đo đếm và sử du ̣ng hàm có các biến này.

Trong đó biến Ca là không khó thu thâ ̣p, chỉ cần đo đườ ng kính tán lá theo 2 – 4 hướ ng, trong khi đó WD không thể đo trực tiếp, do vâ ̣y nếu xác đi ̣nh đươ ̣c chính xác loài và loài đó đã đươ ̣c xác đi ̣nh WD trong danh lu ̣c thì cần sử du ̣ng hàm có biến này. Trong trườ ng hơ ̣p này sai lê ̣ch so vớ i thực tế biến đô ̣ng S% = 14.1% - 46.6% tù y theo biến động vào sử du ̣ng.

3.3 Trườ ng hơ ̣p ướ c tính nhanh sinh khố i, carbon rừ ng

Trong trườ ng hơ ̣p cần lâ ̣p các dự án tổ ng thể về REDD, môi trườ ng, lâ ̣p các đườ ng cơ sở phát thải khu vực, quố c gia; trong khi chưa có cơ sở dữ liê ̣u chính xác về carbon rừ ng thì có thể sử du ̣ng phương pháp đo tính nhanh.

(4.22)

(4.23)

Trên cơ sở đo tính nhanh trên hiê ̣n trườ ng xác đi ̣nh đươ ̣c các thông số lâm phần cơ bản như N, BA và M; từ đây sử du ̣ng hàm để ướ c tính tổ ng sinh khố i và carbon lâm phần củ a cây gỗ trên và dướ i mă ̣t đất (TTB và TTC): Nhó m mô hình ướ c tính nhanh tổng sinh khối cây gỗ trên và dướ i mặt đất: log(Total_TB tan_ha) = 0.687703 - 0.0687933*log(N_tree_ha) + 0.677067*log(M_m3_ha) + 0.409578*log(BA_m2_ha) log(Total_TB tan_ha) = 0.076877 + 0.25481*log(BA_m2_ha) + 0.793401*log(M_m3_ha) log(Total_TB tan_ha) = -0.214593 + 0.999706*log(M_m3_ha)

(4.24)

log(Total_TB tan_ha) = 1.63668 + 1.10688*log(BA_m2_ha)

(4.25)

(4.26)

(4.27)

Nhó m mô hình ướ c tính nhanh tổng carbon trong cây gỗ trên và dướ i mặt đất: log(Total_TC_tan_ha) = -0.0932362 + 0.405294*log(BA_m2_ha) - 0.0717041*log(N_tree_ha) + 0.685629*log(M_m3_ha) log(Total_TC_tan_ha) = -0.729907 + 0.243978*log(BA_m2_ha) + 0.806886*log(M_m3_ha) log(Total_TC_tan_ha) = -1.00899 + 1.00442*log(M_m3_ha) log(Total_TC_tan_ha) = 0.856408 + 1.11053*log(BA_m2_ha)

(4.28) (4.29)

135

Sai lê ̣ch S% khi sử du ̣ng các mô hình này đươ ̣c tích lũy từ các mô hình trung

gian, do đó lớ n hơn hai trườ ng hơ ̣p trên, ít nhất là trên 50%

3.4 Trườ ng hơ ̣p ướ c tính sinh khố i và carbon lâm phần thông qua bả n đồ

phân cấ p TAGTB

Trong trườ ng hơ ̣p đã lâ ̣p đươ ̣c bản đồ phân cấp sinh khố i rừ ng trên ảnh đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y thì viê ̣c điều tra mă ̣t đất là không cò n cần thiết. Dựa vào kết quả giá tri ̣ bình quân sinh khố i trên mă ̣t đất củ a cây rừ ng (TAGTB) đã đươ ̣c ướ c lươ ̣ng đươ ̣c trên ảnh và gán vớ i từ ng lớ p sinh khố i, chỉ cần sử du ̣ng các mô hình ướ c tính tổ ng sinh khố i và carbon lâm phần vớ i biến số TATGB là có đầy đủ dữ liê ̣u.

Phương pháp này đò i hỏ i nguồ n nhân lực chuyên gia chuyên sâu về viễn thám và GIS và cả lâ ̣p mô hình allometric quations và kinh phí đầu tư cho ảnh viễn thám, do vâ ̣y cần đươ ̣c sử du ̣ng trong trườ ng hơ ̣p yêu cầu đô ̣ tin câ ̣y cao, có đầu tư như ở cấp quố c gia, khu vực.

Các mô hình có thể sử du ̣ng trong trườ ng hơ ̣p này để ướ c tính tổ ng sinh khố i và

carbon lâm phần trên và dướ i mă ̣t đất củ a cây rừ ng là:

TTB tan_ha = 1/(0.0000469761 + 0.867918/TAGTB_tan_ha)

(4.30)

TTC_tan_ha = 1/(0.00000458378 + 1.88995/TAGTB_tan_ha)

(4.31)

Sai số củ a phương pháp này từ 6.6% - 28.1% khi sử du ̣ng SPOT5

4 QUẢ N LÝ CƠ SỞ DỮ LIỆU, BẢ N ĐỒ VỀ BIẾ N ĐỘNG CO2 TRONG

GIS

Trên cơ sở phân cấp sinh khố i rừ ng, rú t ô mẫu theo khố i để đo tính, sử du ̣ng các loa ̣i hàm allometric equations khác nhau tù y theo đố i tươ ̣ng, yêu cầu chính xác, nguồ n lực, nhưng tất cả đươ ̣c tổ ng hơ ̣p la ̣i thành hai nhó m dữ liê ̣u: i) Diê ̣n tích các cấp sinh khố i cù ng bản đồ ; ii) Dữ liê ̣u sinh khố i và carbon rừ ng trong các bể chứ a ở từ ng cấp sinh khố i. Hai nhó m dữ liê ̣u này cần đươ ̣c quản lý mô ̣t cách khoa ho ̣c và có hê ̣ thố ng trong hê ̣ thố ng GIS ở các cơ quan lâm nghiê ̣p cấp tỉnh đến quố c gia.

Trên cơ sở GIS và kết hơ ̣p vớ i các hàm allometric equations trong đó các nhó m sinh khố i, carbon có quan hê ̣ vớ i nhau (hình 4.6), do đó chỉ cần câ ̣p nhâ ̣t nhó m sinh khố i cây gỗ trên mă ̣t đất TAGTB từ ảnh vê ̣ tinh là có thể tự đô ̣ng câ ̣p nhâ ̣t dữ liê ̣u sinh khố i, carbon toàn bô ̣ hê ̣ thố ng trong phần mềm ArcGIS. Từ đây theo dõi đươ ̣c hấp thu ̣ và phát thải CO2 cho từ ng khu vực, quố c gia theo phương pháp so sánh bể carbon giữa hai thờ i điểm với nhau theo công thức dưới đây (IPCC, 2006):

(4.32)

136

Hình 4.6: Câ ̣p nhâ ̣t dữ liê ̣u tổ ng carbon rừ ng khi TAGTB thay đổ i thông qua kế t hơ ̣p allometric equantions trong ArcGIS

137

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

KẾT LUẬN

Vớ i mu ̣c tiêu nghiên cứ u đươ ̣c đă ̣t ra là thiết lập được một hệ thống mô hình và công nghệ nhằm xác định lượng CO2 hấp thụ hoă ̣c phát thải từ các trạng thái của kiểu rừng lá rộng thường xanh vùng Tây Nguyên để cung cấp thông tin, cơ sở dữ liệu và phương pháp giám sát sự thay đổi của các bể chứa carbon, làm cơ sở tham gia chương trình giảm thiểu khí phát thải từ suy thoái và mất rừng; đề tài đi đến các kết luâ ̣n chính sau:

1) Mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon cây rừ ng: - Khối lượng thể tích gỗ (WD) là mô ̣t nhân tố quan tro ̣ng để ướ c tính sinh khố i và carbon cây rừ ng, nó đa ̣i diê ̣n cho các nhó m loài có cù ng sinh khố i trên đơn vi ̣ thể tích. Đã xác đi ̣nh WD cho 63 loài chủ yếu củ a rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh vù ng Tây Nguyên biến đô ̣ng từ 0.266 đến 0.882.

- Ướ c tính sinh khối và carbon trong 4 bộ phận của cây trên mặt đất vớ i các biến số DBH, H và WD cho thấy thân cây đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y tố t nhất, kế đến là vỏ cây; trong khi đó vớ i cành và lá thì biến đô ̣ng từ mô hình so vớ i quan sát là khá cao, do sự đa da ̣ng hình thái loài trong hê ̣ sinh thái rừ ng tự nhiên lá rô ̣ng thườ ng xanh.

- Hà m ướ c tính sinh khố i cây trên mặt đất (AGB) có 3 biến số DBH, H và WD đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y cao nhất, cao hơn hàm Chave (2005) lâ ̣p cho rừ ng nhiê ̣t đớ i; thứ đến là hai biến DBH và H; hàm một biến với biến số DBH đô ̣ tin câ ̣y thấp hơn, nhưng cũng cao hơn nhiều so vớ i hàm chung củ a rừ ng nhiê ̣t đớ i (Brown (1997), do vâ ̣y có thể ứ ng du ̣ng trong đo tính khi không có yêu cầu cao về đô ̣ tin câ ̣y hoă ̣c chi phí thấp, ví du ̣ như đo tính carbon rừ ng vớ i sự tham gia củ a cô ̣ng đồ ng. Các hàm được mô tả như sau: log(AGB_kg)

0.693879*log(H_m*DBH_cm^2)

-2.74348

0.367445*log(WD_g_cm3*DBH_cm^2)

AGB_kg

exp(

0.535797*log(DBH_cm)

-2.9766 0.759321*log(H_m*DBH_cm^2))

AGB_kg = exp(-2.23927 + 2.49596*ln(DBH_cm))

Bổ sung biến số Ca sẽ mang la ̣i đô ̣ tin câ ̣y cao nhất trong ướ c lươ ̣ng AGB trong khi chưa thể lâ ̣p đươ ̣c mô hình allometric equations cho từ ng loài trên từ ng điều kiê ̣n lâ ̣p đi ̣a củ a rừ ng nhiê ̣t đớ i. Hàm có dạng sau:

138

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)

Mô hình ướ c tính chính xá c nhất C(AGB) cần thông qua mô hình 4 biến DBH, H, WD và Ca; kế đến là 3 biến DBH, H và WD; cò n đô ̣ tin câ ̣y thấp hơn có thể chỉ sử du ̣ng 2 biến thông thườ ng là DBH và H. Hàm mô ̣t biến với DBH chỉ sử du ̣ng trong điều kiê ̣n không yêu cầu đô ̣ tin câ ̣y cao như đo tính carbon ở cấp cô ̣ng đồ ng. Các hàm có dạng sau:

log(C_AGB__kg) = -3.6277 + 0.170678*log(Ca_m2) + 1.89109*log(DBH_cm) + 0.0578426*H_m + 1.94886*WD_g_cm3

0.819475*log(DBH_cm)

-3.40031

log(C_AGB__kg) 0.787115*log(H_m*DBH_cm^2) + 0.673237*log(WD_g_cm3*DBH_cm^2)

log(C_AGB__kg) = -3.72664 + 2.05141*log(DBH_cm) + 0.760168*log(H_m)

C_AGB__kg = exp(-2.97775 + 2.49711*ln(DBH_cm))

- Sinh khối dướ i mặt đất (BGB) đươ ̣c ướ c lươ ̣ng tố t nhất vớ i hàm 2 biến số DBH và WD. Biến đô ̣ng củ a hàm ướ c tính củ a BGB lớ n hơn ABG cho thấy sự phứ c ta ̣p củ a hê ̣ rễ cây rừ ng so vớ i phần sinh khố i trên mă ̣t đất củ a nó . Mô hình đơn giản hơn để ướ c tính BGB theo nhân tố DBH. Bao gồ m các mô hình sau:

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

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

- Mô hình ướ c tính carbon tích lũy trong hê ̣ rễ cây rừ ng (C(BGB)) đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y cao nhất vớ i 3 biến số DBH, H và WD. Mô hình đơn giản nhất ướ c lươ ̣ng C(BGB) vớ i mô ̣t biến DBH: -0.52749 =

20.0271*1/log(H_m*DBH_cm^3)

log(C_BGB__kg) 0.865064*log(WD_g_cm3*DBH_cm^2)

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

- Carbon tích lũy cao nhất là trong thân cây (62.6%), thứ hai là trong cành cây (19.1%), tiếp đến là trong rễ cây (10.6%), trong vỏ là 7.2%, trong lá thấp nhất là 0.5%. Lươ ̣ng CO2 cây hấp thu ̣ tăng theo tuổ i (kích thướ c DBH), từ 11kg/cây ở cấp DBH = 5cm đến 8.7 tấn/cây ở cấp kính 75cm.

139

2) Mô hình ướ c tính sinh khố i và carbon lâm phần: - Để ướ c tính sinh khối, carbon lâm phần cần phân chia rừ ng thà nh cấp năng suất thông qua cấp chiều cao. Rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh Tây Nguyên cần phân chia thành 3 cấp.

- Trung bình %C trong đất dướ i rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh là 1.983%, vớ i SOC

trung bình = 100.6 tấn C/ha. SOC biến đô ̣ng từ 45.8 – 189.7 tấn C/ha.

- Sinh khối và carbon trong thả m tươi biến đô ̣ng ngẫu nhiên. Trung bình có

1,477 tấn sinh khố i/ha và 0,529 tấn C/ha.

- Sinh khố i và carbon trong thả m mục biến đô ̣ng ngẫu nhiên. Trung bình có

9,161 tấn sinh khố i/ha và 2,773 tấn C/ha.

- Sinh khối và carbon trong gỗ chết biến đô ̣ng ngẫu nhiên rất lớ n. Trung bình có

1,339 tấn sinh khố i/ha và 0,696 tấn C/ha.

- Giữa sinh khố i, carbon trong lâm phần có quan hê ̣ chă ̣t chẽ vớ i nhau, và mỗi bô ̣ phâ ̣n trên dướ i mă ̣t đất cũng vâ ̣y. Đồ ng thờ i sinh khố i và carbon lâm phần la ̣i có quan hê ̣ vớ i các nhân tố điều tra lâm phần. Các mố i quan hê ̣ này đều đươ ̣c mô hình hó a và ứ ng du ̣ng theo từ ng mu ̣c đích khác nhau củ a đo tính, giám sát carbon lâm phần.

- Tổng lượng carbon của 5 bể chứ a trong lâm phần (TC) có quan hê ̣ chă ̣t chẽ vớ i đá me ̣, lươ ̣ng mưa bình quân năm, nhiê ̣t đô ̣ bình quân năm và tổ ng sinh khố i cây rừ ng trên mă ̣t đất:

-1001.09 + 0.68557*TAGTB_tan_ha + 15.2615*Maso_dame +

TC_t_ha = 0.18382*P_mm_nam + 26.7666*Tkk

- Rừ ng lá rộng thườ ng xanh ở Tây Nguyên được phân chia thà nh 3 cấp sinh khối của cây gỗ trên mặt đất (TAGTB): Cấp 1: TAGTB = 99 tấn/ha, Cấp 2: TAGTB = 222 tấn/ha, Cấp 3: TAGTB = 331 tấn/ha.

- Cấu trú c sinh khối và carbon lâm phần theo cấp kính ở 3 cấp sinh khố i và 3 cấp chiều cao có quy luâ ̣t chung là mô ̣t đỉnh, lê ̣ch trái ở cấp kính 15 – 25 cm, rừ ng thành thu ̣c sinh khố i tâ ̣p trung nhiều ở các cấp kính lớ n hơn 100cm.

- Lượng C tích lũy của lâm phần trong cây gỗ phần trên mă ̣t đất (TAGTC) (bao gồ m thân, cành, lá và vỏ ) là cao nhất, chiếm 48.9%; thứ hai là lươ ̣ng carbon hữu cơ trong đất (SOC) chiếm 44.3%; lươ ̣ng carbon trong rễ cây rừ ng (TBGTC) chiếm 5.3%. Riêng carbon trong thảm tươi (Chg), thảm mu ̣c (Cli) và gỗ chết (Cdw) chiếm tỷ lê ̣ rất thấp, dướ i 1%. Do vâ ̣y trong đo tính giám sát carbon rừ ng, có thể bỏ qua các bể chứ a thảm mu ̣c, thảm tươi và cây gỗ.

- Giá tri ̣ của rừ ng về mặt môi trườ ng rừ ng qua hấp thụ khí CO2, thấp nhất là 220 triê ̣u đồ ng/ha vớ i cao nhất là 498 triê ̣u đồ ng/ha; ứ ng vớ i lươ ̣ng CO2 hấp thu ̣ đươ ̣c từ 525 – 1.166 tấn/ha.

140

- Tăng trưở ng sinh khố i và hấp thụ CO2 của lâm phần thấp nhất ở cấp sinh khố i 1 và cấp H III, vớ i tăng trưở ng sinh khố i là 3.63 tấn/ha/năm, carbon là 1.67 tấn/ha/năm và hấp thu ̣ CO2 là 6.13 tấn/ha/năm; tăng trưở ng cao nhất ở cấp sinh khố i 2 và cấp H I vớ i sinh khố i là 9.84tấn/ha/năm, carbon 4.40 tấn/ha/năm và hấp thu ̣ CO2 là 16.15 tấn/ha/năm. IPCC (2006) cho thấy tăng trưở ng sinh khố i trên mă ̣t đất rừ ng mưa nhiê ̣t đớ i ở châu Á biến đô ̣ng từ 3.4 – 13.0 tấn/ha/năm, kết quả nghiên cứ u củ a đề tài cũng phù hơ ̣p vớ i dữ liê ̣u quố c tế, nhưng pha ̣m vi biến đô ̣ng he ̣p hơn vì cu ̣ thể cho rừ ng nhiê ̣t đớ i ở Tây Nguyên, Viê ̣t Nam và như vâ ̣y chính xác hơn.

- Cần dựa và o hấp thụ CO2 hà ng năm để tính toá n thù lao cho ngườ i quản lý

rừ ng. Giá tri ̣ từ 2.5 triê ̣u – 6.8 triê ̣u đồ ng/ha/năm.

3) Ứ ng dụng viễn thá m và GIS trong ướ c tính – giá m sá t sinh khố i và carbon rừ ng:

- Đã thử nghiê ̣m 3 phương phá p trong lập bả n đồ sinh khố i rừ ng: Phương pháp phân loa ̣i ảnh phi giám đi ̣nh và quan hê ̣ vớ i sinh khố i rừ ng. Phương pháp phân tích hồ i quy giữa sinh khố i rừ ng vớ i giá tri ̣ ảnh (DN) và Phương pháp phân loa ̣i ảnh có giám đi ̣nh để phân chia khố i rừ ng theo cấp sinh khố i; kết quả cho thấy:

Phương pháp phân loa ̣i phi giám đi ̣nh và thiết lâ ̣p mô hình quan hê ̣ giữa TAGTB = f(Class) có đô ̣ tin câ ̣y từ 72 – 93%. Phương pháp thiết lâ ̣p hồ i quy giữa TAGTB = f(DN) đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y là 53%. Phương pháp phân loa ̣i có giám đi ̣nh theo cấp sinh khố i TAGTB đa ̣t đô ̣ tin câ ̣y là 29%. Như vâ ̣y phương pháp phân loa ̣i phi giám đi ̣nh và thiết lâ ̣p quan hê ̣ giữa sinh khố i vớ i dữ liê ̣u củ a từ ng lớ p class tỏ ra hiê ̣u quả nhất, đồ ng thờ i nó la ̣i khá đơn giản, nên đề nghi ̣ ứ ng du ̣ng phương pháp này vào trong phân loa ̣i ảnh vê ̣ tinh và ướ c lươ ̣ng sinh khố i, carbon rừ ng.

- Ứ ng dụng cá c mô hình ướ c lượng sinh khối và carbon lâm phần trong hê ̣ thống GIS là để giám sá t CO2 hấp thụ hoặc phá t thả i do mất rừ ng theo thờ i gian theo phương pháp Diference stock method (IPCC, 2006).

4) Hê ̣ thố ng mô hình và công nghê ̣ đo tính, giá m sá t carbon rừ ng để tham gia chương trình REDD+: Bao gồ m: - Phân loại rừ ng theo cấp sinh khố i bằng ảnh vê ̣ tinh theo phương pháp phi

giám đi ̣nh kết hơ ̣p vớ i mô hình quan hê ̣ TAGTB = f(Class)

- Thiết kế ô mẫu hình trò n phân tầng theo cấp kính, diê ̣n tích ô 1000m2 đươ ̣c bố trí ngẫu nhiên theo cấp sinh khố i. Số ô mẫu cần bảo đảm đô ̣ tin cây 95%, sai số 10% và đươ ̣c phân theo cấp sinh khố i rừ ng. Ngoài ra có thể áp du ̣ng điều tra nhanh lâm phần để ướ c tính sinh khố i, carbon rừ ng.

- Lựa chọn cá c mô hình allometric equations thích hơ ̣p theo từ ng mu ̣c đích, quy mô, yêu cầu đô ̣ tin câ ̣y, năng lực, nguồ n lực đo tính carbon rừ ng. Các mô hình đươ ̣c lựa cho ̣n đươ ̣c phân chia thành 4 trườ ng hơ ̣p đo tính carbon rừ ng: i) Có

141

sự tham gia củ a cô ̣ng đồ ng; biến đô ̣ng S% = 27.8% đến 52.0%, ii) Do nhân viên kỹ thuâ ̣t lâm nghiê ̣p thực hiê ̣n; biến đô ̣ng S% = 14.1% - 46.6% ; iii) Ướ c tính nhanh carbon lâm phần; S% > 50%; iv) Ướ c tính sinh khố i, carbon lâm phần khi đã lâ ̣p đươ ̣c bản đồ sinh khố i dựa vào ảnh vê ̣ tinh; sai số 6.6 – 28.1%. - Quả n lý cơ sở dữ liê ̣u, bả n đồ về biến động CO2 trong GIS: GIS kết hơ ̣p vớ i các hàm allometric equations quan hê ̣ giữa các nhó m sinh khố i, carbon do đó chỉ cần câ ̣p nhâ ̣t nhó m sinh khố i cây gỗ trên mă ̣t đất TAGTB là có thể tự đô ̣ng câ ̣p nhâ ̣t dữ liê ̣u sinh khố i, carbon toàn bô ̣ hê ̣ thố ng trong phần mềm ArcGIS. Từ đây theo dõi đươ ̣c hấp thu ̣ và phát thải CO2 cho từ ng khu vực, quố c gia theo phương pháp so sánh thay đổ i bể chứ a carbon ở các thờ i điểm.

KIẾN NGHỊ

Từ kết quả thu đươ ̣c củ a đề tài, có các kiến nghi ̣ chính sau:

1. Ứng dụng kết quả của đề tà i: Mô hình và công nghê ̣ ướ c tính, giám sát sinh khố i và carbon rừ ng và CO2 hấp thu ̣/phát thải đã đươ ̣c thiết lâ ̣p cho kiểu rừ ng lá rô ̣ng thườ ng xanh vù ng Tây Nguyên có khố i lươ ̣ng mẫu đủ lớ n, đa ̣i diê ̣n, đã đươ ̣c đánh giá đô ̣ tin câ ̣y bảo đảm yêu cẩu củ a IPCC (2006), do vâ ̣y đề nghi ̣ chuyển giao áp du ̣ng cho chương trình UN-REDD Viê ̣t Nam và các dự án REDD.

2. Nghiên cứ u tiếp theo cần có :

- Tiếp tu ̣c áp du ̣ng phương pháp nghiên cứ u củ a đề tài này cho các tất cả các kiểu rừ ng ở từ ng vù ng sinh thái củ a Viê ̣t Nam để có đươ ̣c đầy đủ mô hình và công nghê ̣ trong ướ c tính và giám sát carbon rừ ng ở Viê ̣t Nam.

- Đố i vớ i ứ ng du ̣ng ảnh viễn thám trong ướ c lươ ̣ng sinh khố i và carbon rừ ng cần thử nghiê ̣m thêm vớ i các loa ̣i ảnh vê ̣ tinh có đô ̣ phân giải cao hơn với các phương pháp khác để có thể lựa cho ̣n công nghê ̣ tố i ưu trong ướ c lươ ̣ng carbon thông qua ảnh viễn thám.

142

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tiếng Viê ̣t

1. Võ Đại Hải, 2009. Nghiên cứu khả năng hấp thụ carbon của rừng trồng bạch đàn.

Tạp chí NN & PTNT, 1(2009)

2. Bảo Huy, 2009. GIS và Viễn thám trong quản lý tài nguyên rừng và môi trường.

NXB Tổng hợp Thành phố Hồ Chí Minh.

3. Bảo Huy, 2009. Phương pháp nghiên cứu ước tính trữ lượng các bon 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.

4. Bảo Huy, 2012. Ướ c tính năng lực hấp thu ̣ CO2 củ a Bờ i lờ i đỏ (Litsea glutinosa) trong mô hình nông lâm kết hơ ̣p Bờ i lờ i đỏ – Sắn ở Tây Nguyên Viê ̣t Nam. Ta ̣p chí Rừ ng và Môi trườ ng, 44 – 45 (2012): 14 – 21.

5. Bảo Huy, 2012. Xây dựng phương pháp giám sát và đo tính carbon rừ ng có sự tham gia củ a cô ̣ng đồng ở Viê ̣t Nam. Ta ̣p chí Rừ ng và Môi trườ ng, 44 – 45 (2012): 34 – 45.

6. Nguyễn Ngọc Lung, 1989. Điều tra rừng thông Pinus kesiya Việt Nam làm cơ sở tổ chức kinh doanh. Luận án Tiến sĩ khoa học. Học viện kỹ thuật lâm nghiệp Leningrad mang tên S.M. Kirov, Leningrad. (Bản dịch tiếng Việt).

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.

8. Ngô Đình Quế, 2007. Khả năng hấp thụ CO2 của một số loại rừng trồng chủ yếu ở

Việt Nam. Viện Khoa học Lâm nghiệp Việt Nam.

Tiếng Anh

9. Achard, F., Eva, H., and Mayaux, P. 2001, 'Tropical forest mapping from coarse spatial resolution satellite data: Production and accuracy assessment issues', Int. J. Remote Sens. 22: 2741–2762.

10. Aronoff. S.. 1989. Geographic information systems: A management perspective.

WDI Publishcations, Ottawa, Canada.

11. Baccini, A., Friedl, M.A., Woodcock, C.E. & Warbington, R. 2004. Forest biomass estimation over regional scales using multisource data. Geophysical Research Letters 31: 1–4.

12. Bao Huy, 2011. Technical Manuals for Participatory Carbon Monitoring (PCM).

UN-REDD Vietnam program.

13. 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.

14. Bao Huy and Pham Tuan Anh, 2008. Estimating CO2 sequestration in natural broad- in Vietnam. Asia-Pacific Agroforestry Newsletter,

leaved evergreen forests APANews, FAO, SEANAFE, 32( 2008): 7 – 10.

143

15. 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.

16. 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).

17. Brown, J. F., Loveland, T. R., Ohlen, D. O., and Zhu, Z. 1999. The global land-cover characteristics database: the user’s perspective. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 65: 1069–1074.

18. Brown, S., 1997. Estimating biomass and biomass change of tropical forests: a Primer. FAO Forestry paper – 134. ISBN 92-5-103955-0. Available on web site: http://www.fao.org/docrep/W4095E/w4095e00.htm#Contents

19. Brown, S. 2002. Measuring carbon in forests: current status and future challenges.

Environmental Pollution, 3(116): 363–372.

20. Brown, S. and Iverson, L. R., 1992. Biomass estimates for tropical forests. World

Resources Review 4:366-384.

21. Brown, S., Iverson, L. R., Prasad, A., 2001. Geographical Distribution of Biomass Carbon in Tropical Southeast Asian Forests: A database. University of Illinois. 22. Brown, S., Gillespie, A.J.R., and Lugo, A.E., 1989. Biomass estimation methods for tropical forests with applications to forest inventory data. Forest Science 35:881-902. 23. Brown, S., Sathaye, J., Cannell, M., Kauppi, P., 1996. Management of forests for mitigation of greenhouse gas emissions. In: Watson, R.T., Zinyowera, M.C., Moss, R.H. (Eds.), Climate Change 1995: Impacts, Adaptations and Mitigation of Climate Change: Scientific- Technical Analyses. Contribution of Working Group II to the Second Assessment Report of the Intergovernmental Panel on Climate Change. Cambridge University Press, Cambridge and New York, pp. 773–797.

24. Campbell, J. E, Jeremie C. M., Richard, A. N., Jerald L. S., 2008. Comparison of regression coefficient and GIS-based methodologies for regional estimates of forest soil carbon stocks. Environmental Pollution, 2(152): 267-273.

25. 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.

26. Chave, J., Condit, R., Aguilar, S., 2004. Error propagation and scaling for tropical forest biomass estimates. Phil. Trans. R. Soc. Lond. B 359(2004): 409–420. DOI 10.1098/rstb.2003.1425

27. Curran, P.J. and P.M. Atkinson. 1998. Geostatistics and remote sensing. Progress in

Physical Geography, 22: 61-78.

28. Dietz, J., Kuyah, S., 2011. Guidelines for establishing regional allometric equations for bimass estimation through destructive sampling. World Agroforestry Center (ICRAF).

29. Dong, J., Kaufmann, R.K., Myneni, R.B., Tucker, C.J., Kauppi, P., Liski, J., Buermann, W., Alexeyev, V. & Hughes, M.K. 2003. Remote sensing estimates of boreal and temperate forest woody biomass: carbon pools, sources, and sinks. Remote Sensing of Environment 84: 393–410.

144

30. Donoghue, D.N. M., Watt, P.J., Dunford, R.W., Wilson, J., Staples,S., Smith, S., Batts, A., and Wooding, M.J. An evaluation of the use of satellite data for monitoring Picea sitchensis plantation forest establishment and growth. Heriot Watt University, Edinburgh.

31. Efromovich, S. 1999. Nonparametric curve estimation – methods, theory, and

applications. Springer-Verlag. New York. 411p.

32. FAO,

forests

for

climate

change.

I1960E/1/11.10.

2010. Managing http://www.fao.org/forestry.

33. Fazakas, Z., Nilsson, M. & Olsson, H. 1999. Regional forest biomass and wood volume estimation using satellite data and ancillary data. Agricultural and Forest Meteorology 98–99:

34. FCCC, 1997 – 2011: Framework Covention on Climate Change. United Nations. 35. Foody, G.M. 2002. Status of land cover classification accuracy assessment. Remote

Sensing of Environment, 80: 185– 201.

36. Franklin, S. E. 2001. Remote Sensing for Sustainable Forest Management. Lewis

Publishers, New York. 425p.

37. Franklin, S.E. and McDermid, G.J. 1993. Empirical relation between digital SPOT HRV and CASI spectral response and lodgepole pine (Pinus contorta) forest stand parameters. International Journal of Remote Sensing, 4(12): 2331-2348.

38. Franklin, S.E. and Wulder, M.A. 2002. Remote sensing methods in medium spatial resolution satellite data land cover classification of large areas. Progress in Physical Geography, 26: 173–205.

39. Gong, P. and Xu, B. 2003. Remote sensing of forests over time: change types, methods, and opportunities. In M.A. Wulder and S.E. Franklin (Eds.), Methods and Applications for Remote Sensing of Forests: Concepts and Case Studies (pp. 301– 333). Kluwer Academic Publishers, Dordrecht, The Netherlands. 519p.

40. Häme, T., Salli, A., Andersson, K. & Lohi, A. 1996. Boreal forest biomass estimation over extensive areas using medium resolution optical satellite data. In: Roos, J. (ed.) The Finnish research programme on climate change: final report. Publications of the Academy of Finland 4/96. The Finnish Academy, Helsinki. pp. 421–426.

41. Henry, H., Benard, A., Asante, W.A., Eshun, J., Adu-Bredu, S., Valentini, R., Bernoux, M., Saint-Andre, L., 2010. Wood density, phytomass variations within and among trees, and allometric equations in s tropical rainforest of Africa. Forest Ecology and Management Journal, 260(2010): 1375-1388.

42. Houghton, R.A. 1994. The worldwide extent of land-use change. Bioscience, 44,

305–313.

43. ICRAF, 2007. Rapid carbon stock appraisal. 44. 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., (eds). Published: IGES, Japan.

45. IPCC― 2003. Good Practice Guidance for Land Use, Land-Use Change and Forestry. IPCC National Greenhouse Gas Inventories Programme, Hayama, Japan. 295 pp.

46. IUCN, 2007. Forest and livelihoods. Reducing emissions from deforestation and

ecosystem degradation (REDD). Climate change briefing.

47. Jennier, C., J., 2004. Comprehensive Database of Diameter-based Biomass Regressions for North American Tree Species. United States Department of Agriculture.

145

48. Johannes, D; Shem, K., 2011, Guidelines for establishing reginonal allometric

equations for biomass estimation through destructive sampling. CIFOR

49. Kasischke, E.S., Goetz, S., Hansen, M.C., Ozdogan, M., Rogan, J., Ustin, S., and Woodcock, C.E. (2004). Temperate and Boreal Forests. In S. Ustin (Ed.), Manual of Remote Sensing. Vol. 4: Remote Sensing for Natural Resource Management and Environmental Monitoring. John Wiley and Sons, New York. 848p.

50. Ketterings, Q.M., Richard, C., Meine van N., Ambagau, Y., Palm, C.A., 2001. Reducing uncertainty in the use of allometric biomass equations for predicting above ground tree biomass in mixed secondary forests. Forest Ecology and Management 146(2001): 199-209

51. Krankina, O.N. 1999. NPP boreal forest: Siberian Scots pine forests, Russia, 1968- 1974. Oak Ridge National Laboratory Distributed Active Archive Center, Oak Ridge, Tennessee, U.S.A.

52. Kutzer, C. 2008. Doctoral thesis. Potential of the kNN Method for estimation and Monitoring off-Reserve Forest Resources in Ghana. Faculty of Forest and im Breisgau, Environmental Sciences, Albert-Ludwigs-Universität Freiburg Germany. 130p.

53. Lillesand, T.M. and Kiefer, R.W. 1994. Remote sensing and image interpretation

(3th edition). John Wiley & Sons, New York.

54. Linton, O. and Härdle, W. 1998. Nonparametric regression. In: Kotz, S., Read, C.B., and Banks, D.L. (Eds.). Encyclopedia of statistical sciences. Update vol. 2, 470-485. Wiley. New York.

55. Lu, D., Mausel, P., Brondízio, E., and Moran, E. 2004. Relationships between forest stand parameters and Landsat TM spectral responses in the Brazilian Amazon Basin. Forest Ecology and Management, 198: 149–167.

56. Ludeke, A. K., Maggio, R. C., and Reid, L. M., 1990. An Analysis of Anthropogenic Deforestation Using Logistic Regression and GIS cted by the logistic. Journal of Environmental Management 31(1990): 247-259.

57. MacDicken, K.G., 1997. A Guide to Monitoring Carbon Storage in Forestry and Agroforestry Projects. Winrock International Institute for Agricultural Development. 58. Magcale-Macandog, D. B., Delgado, M. E. M., Ty, E., and Villarin, J. R. T. 2006. A GIS- based model to improve estimation of aboveground biomass of secondary forests in the philippines. Journal of Tropical Forest Science 8(1): 8-21.

59. Mäkelä, H., Pekkarinen, A., 2004. Estimation of forest stand volumes by Landsat TM imagery and stand-level field-inventory data, Forest ecology and management, 2-3(196): 245 - 255.

60. Mallinis, G. and Koutsias, N. 2008. Spectral and spatial-based classification for broad-scale land cover mapping based on logistic regression. Sensors, 8: 8067-8085. 61. Mallinis, G., Koutsias, N., Makras, A., and Karteris, M., 2004. Forest Parameters Estimation in a European Mediterranean landscape using remotely sensed data. Forest Science, 50(4): 450–460.

62. Mallows, C.L., 1973. Some Comments on CP. Technometrics 15 (4): 661–675.

doi:10.2307/1267380. JSTOR 1267380.

63. Meyer, W.B. and Turner, B.L. II. 1994. Changes in Land Use and Land Cover: A

Global Perspective. Cambridge University Press, Cambridge, U.K. 537p.

64. Nguyen, T. T. H. 2009. Classification of natural broad-leaved evergreen forests based on multi-data for forest inventory in the Central Highlands of Vietnam. Doctoral thesis. Freiburg University, Germany.

146

65. Nguyen, T.T. Huong, 2011. Forestry Remote Sensing: Using multidata sources for unventory of Natural broad leaved ever-green forests in the Central Highlands of Vietnam. Lambert Academic Publishing, Germany.

66. Nguyen, V. L. 2008. Use of GIS modeling in assessment of forestry land’s potential in Thua Thien Hue province of Central Vietnam. Doctoral thesis. Department of Mathematic-natural science. Georg-August-Universität zu Göttingen. Germany. 202p.

67. Patrick Van Laake, 2008. Forest biomass assessment in support of REDD by indigenous people and local communities. International Institute for Geo-information Science and Earth Observation (ITC).

68. Paul, K.I., Polglase, P.J., Nyakuengama, J.G., Khanna, P.K., 2002. Change in soil carbon following afforestation. Forest Ecology and Management 168(2002):241-257. 69. Paulo, M., Stephan, S., 2005. Tropical Deforestation and Climate change. Amazon

Institute for Environmental Research. ISBN: 8587827-12X.

70. 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.

71. Peskett, 2008. Making REDD work for the Poor. IUCN. 72. Peterson, D. L., Spanner, M.A., Running, S.W., and Teuber, K. B. 1987. Relationship of thematic mapper simulator data to leaf area of temperate coniferous forests. Remote sensing of environment 22: 323-341. Elsevier publishing Co., Inc. Photogrammetric Engineering and Remote Sensing, 51(1): 99-111.

73. Poso, S., Wang, G., and Tuominen, S. 1999. Weighting alternative estimates when using multisource auxiliary data for forest inventory. Silva Fennica, 33(1): 41–50. 74. Rauste, Y., Häme, T., Pulliainen, J., Heiska, K. & Hallikainen, M. 1994. Radar-based forest biomass estimation. International Journal of Remote Sensing 15(14): 2797– 2808.

75. Rauste, Y., Häme, T., Pulliainen, J., Heiska, K. & Hallikainen, M. 2005. Multi- temporal JERS SAR data in boreal forest biomass mapping. Remote Sensing of Environment 97(2): 263–275.

76. Rauste, Y., Häme, T., Pulliainen, J., Heiska, K. & Hallikainen, M. 2006. Techniques for wide-area mapping of forest biomass using radar data. VTT Publications 591: 103 pp.

77. Rosenqvist, Å., Milne, A., Lucas, R., Imhoff, M. & Dobson, C. 2003. A review of remote sensing technology in support of the Kyoto protocol. Environmental Science and Policy 6: 441–455.

78. Salovaara, K.J., Thessler, S., Malik, R.N., and Tuomisto, H. 2005. Classification of Amazonian primary rain forest vegetation using Landsat ETM+ satellite imagery. Remote Sensing of Environment, 97: 39 – 51.

79. 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.

80. Skutsch, M.M., Patrick E. van Laake, Zahabu, E.M., Karky, B.S., and Phartiyal, P., 2009. Community monitoring in REDD+. In Realíing REDD+, Angelsen, A., (Ed.). CIFOR, pp. 101 – 112.

81. Snowdon, P., 2002. Protocol for sampling tree and stand biomass. Greenhouse

Office, Australian.

82. Souza, C.J., Firestone, L., Silva, L.M., and Roberts, D. 2003. Mapping forest degradation in the Eastern Amazon from SPOT 4 through spectral mixture models. Remote Sensing of Environment, 87: 494–506.

147

83. Thessler, S., Sesnie, S., Bendaña, Z.S.R., Ruokolainen, K., Tomppo, E., and Finegan, B. 2008. Using k-nn and discriminant analyses to classify rain forest types in a Landsat TM image over northern Costa Rica. Remote Sensing of Environment, 112: 2485–2494.

84. Thomas E., Bao H., Budhita K., et al., 2011. REED+, Governance, and Community

Forestry. RECOFTC, IIED, REDD-Net.

85. Tokola, T., Pitkanen, J., Partinen, S. and Muinonen, E. 1996. Point accuracy of a non-parametric method in estimation of forest characteristics with different satellite materials. International Journal of Remote Sensing, 17(12): 2333:2351.

86. Tomppo, E., Goulding, C., and Katila, M. 1999. Adapting Finnish multi-source forest inventory techniques to the New Zealand preharvest inventory. Scandinavian Journal of Forest Research, 14: 182−192.

87. Trisurat, Y., Eiumnoh, A., Murat, S., Hussain, M.Z. & Shrestha, R.P. 2000. Improvement of tropical vegetation mapping using a remote sensing technique: a case of Khao Yai National Park, Thailand. International Journal of Remote Sensing, 21: 2031–2042.

88. Trotter, C.M., Dymond, J.R. and Goulding, C.J. 1997. Estimation of timber volume in a coniferous plantation forest using Landsat TM. International Journal of Remote Sensing, 18(10): 2209-2223.

89. Turner, D.P., Guzy, M., Lefsky, M.A., Ritts, W.D., van Tuyl, S. & Law, B.E. 2004. Monitoring forest carbon sequestration with remote sensing and carbon cycle modeling. Environmental Management 33(4): 457–466.

90. UNFCCC, 1992. United Nation Framework Convention on Climate Change. United

Nation.

91. UN-REDD, 2011: Measurement, Reporting & Verification (MRV) Framework

Document. UN-REDD Vietnam Programme.

92. Xia, C., Huang, G. & Han, A. 2005. MODIS-based estimation of biomass and carbon stock of forest ecosystems in Northeast China. Geoscience and Remote Sensing Symposium, 2005. IGARSS '05. Proceedings. 2005 IEEE International: 3016–3019.

93. Xiaolu Z., 2004. Sitmulating Forest Growth and Carbon Dynamics of the Lake Abitibi Model Forest in Northeastern Ontario. Ontario Forest Research Institute, Canada.

148

PHỤ LỤC

Phu ̣ lu ̣c 1: Danh mu ̣c thư ̣c vâ ̣t thân gỗ trong cá c lâm phần nghiên cứ u

Tên loài STT Tên phổ thông Tên Latin Tên họ

1 An Tức Styrax annamensis Styraceae

2 Ba Bét, Ba Soi Mallotus cochinchinensis Euphorbiaceae

3 Ba Soi Lá Lớn (Mã rạng) Macaranga indica Euphorbiaceae

4 Bằng Lăng Lagerstroemia foribunda Lithraceae

5 Bằng Lăng ổi Lagerstroemia calyculata Lithraceae

6 Bằng Lăng Tím Lagerstroemia speciosa Lithraceae

7 Bình Linh 5 lá Vitex quinata Verbenaceae

8 Bình Linh 3 Lá Vitex trifolia Verbenaceae

9 Bình Linh Cánh Vitex pubescen Verbenaceae

10 Bồ Hòn Sapindus mukorossi Sapindaceae

11 Bồ Quả Uvaria sp. Annonaceae

12 Bộp Actinodaphne sp. Lauraceae

13 Litsea glutinosa Lauraceae Bời Lời Bời Lời Vàng 14 Litsea pierrei Lauraceae

15 Bứa Garcinia oblongifolia Clusiaceae

16 Bứa Lá Lớn Garcinia cowa Clusiaceae

17 Bứa Lá Nhỏ Garcinia sp1 Clusiaceae

18 Bưởi Bung Acronychia pedunculata Rutaceae

19 Cà Chít Shorea obtusa Dipterocarpaceae

20 Cám Parinari annamense Chrysobalanceae

21 Cáng Lò Betula alnoides Betulaceae

22 Cánh Kiến Mallotus philippinensis Euphorbiaceae

23 Cẩm Lai Dalbergia bariaensis Fabaceae

24 Cẩm Thị Ebenaceae Diospyros maritima Irvingia malayana 25 Cầy (Kơ nia) Irvingiaceae

26 Cò Ke Grewia paniculata Tiliaceae

27 Cóc (Cóc chuột) Lannea coromandelica Anacardiaceae

28 Cóc Rừng Spondias pinnata Anacardiaceae

29 Còng Nước Calophyllum dongnaiense Calophyllaceae

30 Còng Tía Calophyllum calaba Calophyllaceae

31 Côm Elaeocarpus sp. Elaeocarpaceae

32 Cồng Calophyllum sp. Calophyllaceae

33 Cuống Vàng Gonocaryum lobbianum Icacinaceae

34 Cơm Nguội Adisia sp. Myrsinaceae

35 Chạc Khế Dysoxylum binectariferum Meliaceae

149

36 Chàm (Nhàu) Morinda sp. Rubiaceae

Tên loài STT Tên phổ thông Tên Latin Tên họ

37 Chay Artocarpus masticata Moraceae

38 Chân Chim Schefflera octophylla Araliaceae

39 Chè Rừng Camelia sp. Theaceae

40 Chẹo tía Engelhardtia roxburghiana Juglandaeae

41 Chin Chin Garcinia sp2 Clusiaceae

42 Chò Chai Hopea recopei Dipterocarpaceae

43 Chò Chỉ Parashorea sp. Dipterocarpaceae

44 Chò Xót Schima superba Theaceae

45 Chôm Chôm Rừng Nephelium sp. Sapindaceae

46 Chua Khét Glenniea philippinesis Sapindaceae

47 Chua Khế Heynea trijuga Meliaceae

48 Chùm Hôi Clausena eliptica Rutaceae

49 Dâu Da (Dâu Đất) Baccaurea sapinda. Euphorbiaceae

50 Dẻ Castanopsis sp. Fagaceae

51 Dẻ Đá Lithocarpus sp. Fagaceae

Dẻ Đá Trung Bộ Lithocarpus annamensis 52 Fagaceae

53 Dẻ Gai Quecus sp. Fagaceae

54 Dẻ Trắng Lithocarpus dealbatus Fagaceae

55 Dền Xylopia vielana Annonaceae

56 Dủ Dẻ Rauwenhoffia sinensis Annonaceae

57 Dúi (Duối) Streblus ilicifolius Moraceae

58 Dung Symplocos sp. Symplocaceae

59 Đa Ficus sp. Moraceae

60 Đu Đủ Rừng Trevesia palmata Araliaceae

61 Gáo lá tròn (Gáo vàng) Adina cordifolia

62 Gõ Đỏ (Cà te) Afzelia xylocarpa Caesalpiniaceae

63 Gõ Mật Sindora siamensis Caesalpiniaceae

64 Gòn Bombax anceps Bombacaceae

65 Gội Amoora gigantea Meliaceae

66 Theaceae Giang Quảng Đông Ternstroemia kwantungensis

67 Magnoliaceae Giổi Lông Michelia balansae

68 Magnoliaceae Giổi Xanh (dầu gió) Michelia mediocris

69 Meliaceae Hồng Đào (Xoan mộc) Toona sureni

70 Betulaceae Dacrydium elatum Hồng Tùng (Thông chàng) Hu Đay (trứng cá rừng) 71 Ulmaceae Trema orientalis Huỷnh 72 Heriteria cochinchinensis Sterculiaceae

73 Kiền Kiền Hopea pierre Dipterocarpaceae

74 Kháo Phoebe lanceolata Lauraceae

75 Kháo Hoa Nhỏ Machilus parviflora Lauraceae

150

76 Kháo Xanh Machilus sp. Lauraceae

Tên loài STT Tên Latin Tên phổ thông Tên họ

Peltophorum pterocarpum Caesalpiniaceae Lim Xẹt 77

Pterospermum heterophyllum Lòng Máng 78 Sterculiaceae

Lòng Máng Lá Lớn Pterospermum diversifolium 79 Sterculiaceae

Lộc Vừng 80 Lecythidaceae Barringtonia acutangula

Lôi 81 Crypteroniaceae Crypteronia paniculata

Mã Tiền 82 Loganiaceae Strychnos nux - vomica

Mà Ca 83 Anacardiaceae Buchanania arborescens

Máu Chó 84 Myristicaceae Knema poilanei

85 Simaroubaceae Eurycoma longifolia Mật Nhân (Bá bệnh) Me Rừng 86 Euphorbiaceae Phyllanthus emblica

Mít Nài 87 Moraceae Artocarpus melinoxyla

Mít Ràng 88 Fabaceae Ormosia balansae

Mò Cua ( Sữa) 89 Apocynaceae Alstonia scholaris

Mò Giấy 90 Lauraceae Cryptocarya sp1

Mỡ 91 Magnoliaceae Manglietia sp.

Muồng 92 Caesalpiniaceae Cassia sp.

Muồng Đen 93 Caesalpiniaceae Cassia siamea

Nanh Chó 94 Lauraceae Crytocarya sp2

Nen 95 Ericaceae Vaccinium sp.

Ngái 96 Moraceae Ficus hispida

Ngát To 97 Ulmaceae Gironniera nervosa

Ngát Vàng 98 Ulmaceae Gironniera subaequalis Aglaia annamensis Ngâu Rừng 99 Meliaceae

Ngọc Lan Sp 100 Magnoliaceae Michelia sp. Lepisanthes rubiginosa Nhãn Dê 101 Sapindaceae

Nhãn Rừng 102 Sapindaceae Walsura elata

Nhàu 103 Rubiaceae Morinda sp.

104 Nhàu Rừng, R' Nhao Morinda citrifolia L. var. bracteata Rubiaceae

105 Annonaceae Polyalthia cerasoides Nhọc (Quần Đầu)

Nhội 106 Euphorbiaceae Bischofia javanica

Ô Đước 107 Lauraceae Cinnamomum curvifolium

Ô Đước Nam 108 Lauraceae Lindera myrrha

109 Caesalpiniaceae/ Phượng Rừng(muông hoa đào) Cassia javanica

Quau 110 Bignoniaceae Stereospermum cylindricum

111 Lauraceae Cinnamomum iners Quế Rừng/Re Râm 112 Combretaceae Anogeisus acuminata

Re Bầu 113 Lauraceae Cinnamomum bejolghota

114 Lauraceae Re Hương (Xá xị) Cinnamomum parthenoxylon

115 Dipterocarpaceae Hopea odorata Sao

151

116 Rhizophoraceae Carallia brachiata Săng Mã Nguyên

Tên loài STT Tên phổ thông Tên Latin Tên họ

117 Sầm Memecylon edule Melastomataceae

118 Sấu (Sấu Tía) Sandoricum koetjape Meliaceae

119 120 Sấu Hồng Sến Sandoricum sp. Donella Sp. Meliaceae Sapotaceae

121 Sến Me Madhuca cochinchinensis Sapotaceae

Shorea roxburghii Dipterocarpaceae 122 Sến Mủ

Sò Đo Thuyền ( Sò đo thuyền) Oroxylum indicum 123 Bignoniaceae

124 Sòi Tía Sapium discolor Euphorbiaceae

125 Sóng Rắn Albizia sp. Mimosaceae

126 Sổ Dillenia sp Dilleniaceae

127 Sơn Huyết Melanorhea laccifera Anacardiaceae

128 Súm Chè Adinandra sp. Theaceae

129 Sung Ficus racemosa Moraceae

130 Sung Bọng Ficus sp. Moraceae

131 Sưng Semecarpus sp. Anacardiaceae

132 Tam Thụ Trigonostemon sp. Euphorbiaceae

133 Táo Rừng Zizyphus eonoplia Rhammaceae

134 Tạc Xylosma sp. Flacourtiaceae

135 Táu Vatica sp. Dipterocarpaceae

136 Tung Tetrameles nudiflora Tetramelaceae

137 Tùng Cupressus sp. Cupressaceae

138 Tứ Tetradium sp Rutaceae

139 Milletia sp. Thàn Mát Fabaceae

140 Cratoxylon prunifolium Thành Nghạnh Hypericaceae

141 Alphonsea sp. Thâu Lĩnh Annonaceae

142 Quassia amara Thằng Lằng (Thằn Lằn) Simaroubaceae

143 Thầu Tấu ( Dâu đất) Aporosa microcalyx Euphorbiaceae

144 Thị Diospyros sp. Ebenaceae

145 Thị Mâm (Thị Lá Lớn) Diospyros ehretioides Ebenaceae

146 Thông Lông Gà (bạch tùng) Dacrycarpus imbricatus Podocarpaceae

147 Thừng mực ( Lồng Mức) Wrightia balance Apocynaceae

148 Thừng Mực Lông Wrightia pubescens Apocynaceae

149 Trà Hoa Camelia vietnamensis Theaceae

150 Trám Canarium sp1 Burceraceae

151 Trám Đen Canarium tramdenum Burceraceae

152 Trám Hồng Canarium bengalensis Burceraceae

153 Trám Lá Đỏ Canarium subulatum Burceraceae

154 Trám Mốc Canarium sp2 Burceraceae

155 Trám Trắng Canarium album Burceraceae

152

156 Trang (Bông Trang, Đơn) Ixora coccinea Rubiaceae

Tên loài STT Tên phổ thông Tên Latin Tên họ

157 Trâm Syzygium sp. Myrtaceae

158 Trâm Đỏ Syzygium zeylanicum Myrtaceae

159 Trâm Mốc Syzygium cuminii Myrtaceae

160 Trâm Núi Syzygium levinei Myrtaceae

161 Trâm Sắn Syzygium polyanthum Myrtaceae

Trâm Trắng(Trâm Hoa Nhỏ) Syzygium hancei 162 Myrtaceae

163 Trôm Sterculia sp. Sterculiaceae

164 Trứng Cá Muntigia calabura Elaeocarpaceae

165 Trường Trắng Arytera sp. Sapindaceae

166 Vải Rừng Nephelium lappaceum Sapindaceae

167 Vạng Trứng Endospermum sinensis Euphorbiaceae

168 Vàng Nghệ Garcinia handburyi Clusiaceae

169 Vàng Tâm Manglietia conifera Magnoliaceae

170 Vối Thuốc Schima wallichii Theaceae

171 Vừng Careya sphaerica Lecythidaceae

172 Xoài Rừng Mangifera foetida Anacardiaceae

173 Xoan (Xương) Melia sp. Meliaceae

174 Xoan Đào Prunus arborea Rosaceae

175 Xoan Mộc Toona sureni Meliaceae

176 Xoay Dialium cochinchinensis Fabaceae

177 Xương Cá Xylocarpus granata Koen. Meliaceae

178 Plo* Sp1

179 Pô Dô* Sp2

180 Tơm La Hoa* Sp3

181 Tơm Lú* Sp4

182 Mlo (Dp)* Sp5

153

183 Krao* Sp6

Phu ̣ lu ̣c 2: Khố i lươ ̣ng thể tích gỗ cá c loài nghiên cứ u Stt Mã số

Loài Ho ̣ Tên Latin + Tá c giả

cây giải tích Trung bình WD (g/cm3)

1 TX-17.5 An tức Styrax annamensis Guill. Styraceae 0.455

2 TX 2.2 TA Ba soi Macaranga trichocarpa Muell. - Arg Euphorbiaceae 0.328

3 TX 13.1 Bằng lăng ổi Lagerstroemia calyculata Kurz. Lithraceae 0.611

4 TX - 11.9 Bằng lăng tím Lagerstroemia speciosa Pers. Lithraceae 0.723

5 TX 15.4 Bình linh Vitex pubesces Vahl. Verbenaceae 0.578

6 TX 15.1 Bời lời Litsea glutinosa (Lour.) Roxb. Lauraceae 0.534

7 TX-20.5 Bứa Garcinia lanessanii Pierre. Clusiaceae 0.685

8 TX - 10.1 Bưởi bung Acronychia pedunculata (L.) Miq. Rutaceae 0.576

9 TX 18.1 Cẩm thị Ebenaceae 0.715

10 TX - 11.12 Chạc khế Diospyros maritima BL. Dysoxylum binectariferum Hook. F. ex Bedd. Meliaceae 0.725

11 TX-8.5 Chân chim Schefflera octophylla (Lour.) Harms. Araliaceae 0.405

12 TX 3.2 TA Chẹo Engelhardtia roxburghiana Wall. Juglandaeae 0.357

13 TX 3.7 TA Chò xót Schima superba Gardn et Champ. Theaceae 0.374

14 TX 13.3 Cò ke Grewia paniculata Roxb.ex.Dc Tiliaceae 0.730

15 TX 14.7 Cố c rừng Spondias pinnata Kurz. Anacardiaceae 0.642

16 TX-20.2 Côm Elaeocarpus tectorius (Lour.) Poir. Elaeocarpaceae 0.550

17 TX 3.3 TA Còng Calophyllum dryobalanoides Pierre Calophyllaceae 0.277

18 TX-16.7 Còng nước Calophyllum dongnaiense Pierre Calophyllaceae 0.642

19 TX 12.5 Dẻ Fagaceae 0.472

20 TX - 10.11 Dẻ đá trung bộ Lithocarpus sp. Lithocarpus annamensis (Hickey A. Camus) A. Camus Fagaceae 0.671

21 TX 7.4 Dẻ lá nhỏ Quercus myrsinaefolia Blume. Fagaceae 0.692

22 TX - 9.5 Đu đủ rừng Trevesia palmata (Roxb.) Vis Araliaceae 0.476

23 TX 18.3 Dúi Streblus ilicifolius (Vidal) Corner Moraceae 0.727

24 TX 12.8 Symplocos glauca (Thunb.) Koidz Symplocaceae 0.504 Quảng 25 TX-17.2 Dung Giang đông Ternstroemia kwantungensis Merr. Theaceae 0.628

26 TX - 10.15 Giổi lông Michelia braianensis Gagnep. Magnoliaceae 0.452

27 TX - 10.6 Kha Thụ Castanopsis sp. Fagaceae 0.541

28 TX - 11.10 Kháo Phoebe lanceolata (Nees) Nees Lauraceae 0.495

29 TX-16.2 Kháo hoa nhỏ Machilus parviflora Meissn. Lauraceae 0.586

30 TX-19.5 Lát Chukrasia tabularis Juss. Meliaceae 0.487

31 TX 14.3 Lòng máng Pterospermum heterophyllum Hance Sterculiaceae 0.610

32 TX 12.9 Ma trá Celtis phipinensis Blanco Ulmaceae 0.683

33 TX - 10.12 Mỡ Manglietia hainanensis Dandy Magnoliaceae 0.540

34 TX - 11.11 Mò Cua Alstonia scholaris ( L.) R. Br. Apocynaceae 0.392

35 TX-17.4 Ngát Gironniera subequalis Pl. Ulmaceae 0.463

36 TX 14.1 Ngâu rừng Aglaia annamensis Pelligrin Meliaceae 0.877

154

37 TX 7.3 Nhãn rừng Lepisanthes sp. Sapindaceae 0.622

Stt Mã số Loài Ho ̣ Tên Latin + Tá c giả

cây giải tích Trung bình WD (g/cm3)

Rubiaceae 38 TX-8.6 Morinda tomentosa Heyn. 0.562

Annonaceae 39 TX 12.10 Nhàu Quần đầu Polyalthia sp. 0.754

Lauraceae 40 TX 7.9 Quế rừng Cinnamomum iner Reinw. 0.473

Meliaceae 41 TX - 9.10 Sấu hồng Sandoricum indicum Cav. 0.580

42 TX 14.4 Sến Donella lanceolata (Bl.) Aubr Sapotaceae 0.728

Anacardiaceae 43 TX 7.6 Sưng Semecarpus sp. 0.458

Annonaceae 44 TX - 10.8 Thâu lĩnh Alphonsea sp. 0.560

Euphorbiaceae 45 TX-19.7 Thầu tấu Aporosa tetrapleura Hance 0.645

Ebenaceae 46 TX 14.2 Thị rừng Diospyros nebulorum Lec. 0.698

Apocynaceae 47 TX 15.6 Thừng mực lông Wrightia pubescens R. Br. 0.451

48 TX 12.7 Trà hoa Camelia vietnamensis Huang ex Hu. Theaceae 0.746

49 TX - 10.14 Trám Canarium littorale Bl. Burceraceae 0.645

50 TX-8.3 Trâm đỏ Syzygium zeylanicum (L.) Dc. Myrtaceae 0.551

51 TX 18.4 Trâm núi 0.659

52 TX 12.2 Trám trắng Syzygium levinei (Merr.) Merr. et Perry Myrtaceae Canarium album (Lour.) Raeusch. ex Dc. Burceraceae 0.767

53 TX 1.1 TA Trâm trắng Syzygium hancei Merr. et Perry Myrtaceae 0.539

54 TX-8.15 Trứng cá rừng Trema orientalis (L.) Bl. Ulmaceae 0.517

55 TX - 11.4 Tứ châu Tetradium sp. Rutaceae 0.530

56 TX - 11.13 Vải rừng Nephelium bassacense Pierre Sapindaceae 0.882

57 TX - 10.3 Vàng Tâm Manglietia conifera Dandy Magnoliaceae 0.631

58 TX-8.14 Careya sphaerica Roxb. Lecythidaceae 0.621

59 TX - 10.9 Vừ ng Xá Xị Cinnamomum parthenoxylon Meissn. Lauraceae 0.443

60 TX 5.1 TA Xoan Azadirachta excelsa (Jack) Jacobs Meliaceae 0.266

61 TX-20.9 Xoan đào Prunus ceylanica (Wight.) Miq. Rosaceae 0.483

62 TX 12.1 Xoay Dialium cochinchinensis Pierre Fabaceae 0.564

63 TX - 9.13 0.527 Loài khác

155

Phu ̣ lu ̣c 3: Bô ̣ dữ liê ̣u sinh khố i củ a 4 bô ̣ phâ ̣n cây trên mă ̣t đấ t theo nhân tố điều tra cây rừ ng

Bbr_kg 469.8 198.8 4.0 2.5 3.0 4.1 6.2 1.2 2.3 1.8 4.8 11.3 1.7 2.0 121.2 35.2 43.7 71.1 1.5 8.4 134.0 69.2 70.0 3.8 4.3 7.8 15.3 6.3 1.3 7.5 7.0 22.6 2.6 16.6 4.3 2.8 3.3 13.8 0.5 3.8 3.6

Bl_kg 31.5 9.6 1.2 0.3 1.1 2.4 3.6 0.6 1.0 0.9 1.2 3.8 0.5 1.0 14.2 4.7 4.4 9.9 0.8 1.9 16.7 11.8 9.6 4.1 1.2 1.6 8.0 2.2 0.3 1.9 3.5 7.8 1.3 4.5 1.1 1.7 1.5 3.7 0.8 2.6 2.3

Bst_kg 938.3 265.7 9.1 45.6 11.5 22.4 43.0 4.7 7.2 3.1 21.8 42.1 10.9 12.5 661.3 209.0 242.2 533.8 44.2 34.9 476.2 329.3 318.2 6.6 11.2 20.0 67.8 13.9 8.5 13.8 16.5 15.0 35.4 91.5 17.4 19.7 7.9 33.7 1.5 14.8 12.3

DBH_cm 47.8 26.8 6.8 10.1 7.3 11.4 16.5 5.9 6.4 5.8 8.9 11.5 7.0 7.5 38.6 28.3 24.4 34.5 16.6 11.6 33.1 24.0 31.6 12.3 7.6 8.0 15.8 9.3 6.4 9.7 11.0 17.8 11.3 20.3 10.2 10.1 8.1 11.6 5.2 8.2 8.3

Bba_kg 191.5 27.3 1.1 4.5 0.5 3.3 6.2 0.5 1.0 0.5 3.6 4.8 1.5 0.9 68.6 37.0 29.0 33.3 9.3 2.2 45.4 38.2 39.9 3.8 1.1 2.8 8.1 2.5 1.0 1.8 1.0 1.2 1.5 4.8 1.6 4.0 0.8 2.4 0.2 1.1 1.1

H_m WD_g_cm3 0.550 21.0 0.641 14.8 0.622 6.9 0.692 12.5 0.596 9.4 0.458 10.9 0.390 11.8 0.574 7.4 0.547 7.4 0.422 5.3 0.598 8.8 0.486 13.2 0.695 7.8 0.672 9.0 0.527 22.0 0.407 21.0 0.549 22.0 0.602 19.5 0.404 10.2 0.562 11.0 0.586 19.6 0.501 14.6 0.462 21.5 0.513 13.2 0.573 9.4 0.546 9.8 0.621 15.3 0.517 7.3 0.640 9.8 0.456 7.7 0.451 8.3 0.507 15.5 0.618 13.1 0.608 10.6 0.581 8.9 0.493 12.8 0.658 6.0 0.629 9.0 0.375 4.7 0.706 8.3 0.580 7.3

156

Bbr_kg 40.4 3.9 108.3 31.0 8.6 224.3 1.9 2.4 18.3 2.5 6.3 8.8 67.7 20.3 37.4 46.4 6.7 14.9 4.5 55.3 9.1 15.8 24.4 60.6 0.4 0.7 4.3 44.9 23.2 63.8 190.3 2.6 0.6 62.4 275.4 1.4 11.6 28.1 0.0 2.3 8.1 111.0 76.2

Bl_kg 4.7 2.2 29.6 13.8 3.6 42.9 1.0 1.1 5.4 1.4 3.6 4.6 18.3 11.7 11.8 16.8 2.6 7.8 1.7 13.4 5.8 5.8 16.0 17.3 0.5 0.4 2.6 7.3 3.2 10.3 13.3 0.9 0.0 8.8 21.4 0.6 3.4 8.5 0.0 1.1 0.9 34.2 6.9

Bst_kg 85.5 13.8 667.6 201.3 71.1 804.7 14.4 11.7 79.1 22.6 25.0 110.5 392.4 92.4 251.3 96.4 10.9 116.6 9.1 131.1 81.0 39.2 152.2 317.6 3.7 4.6 30.7 201.7 35.9 175.3 397.7 28.5 2.9 316.9 594.1 3.2 116.6 129.2 13.9 13.0 18.0 637.8 285.5

DBH_cm 15.8 7.9 35.1 16.5 18.5 39.8 7.9 7.9 18.4 10.8 9.0 15.4 30.8 16.9 24.5 18.9 8.1 20.1 7.0 16.5 21.7 10.6 22.1 23.2 5.6 6.4 10.2 19.6 18.3 19.6 36.4 10.0 4.7 22.0 32.4 5.6 15.9 17.6 9.0 7.5 8.3 37.4 26.5

Bba_kg 9.5 1.2 59.4 15.7 5.6 75.2 1.9 1.0 15.4 1.7 2.1 10.0 47.8 5.1 40.6 7.8 0.8 11.0 1.3 10.5 6.9 4.5 8.2 6.8 0.4 0.4 3.7 22.7 3.2 16.1 132.2 2.5 0.3 21.9 53.4 0.7 6.9 14.6 1.8 1.5 2.1 61.7 44.8

H_m WD_g_cm3 0.576 12.9 0.528 9.9 0.631 24.0 0.575 20.8 0.410 15.6 0.541 22.2 0.502 10.5 0.560 8.4 0.443 16.7 0.461 10.6 0.561 11.5 0.616 19.6 0.464 23.6 0.645 14.5 0.452 25.2 0.520 13.1 0.556 8.9 0.595 13.2 0.530 8.2 0.736 15.0 0.340 15.5 0.717 10.8 0.492 18.0 0.723 18.2 0.395 8.8 0.425 6.1 0.725 9.5 0.882 15.0 0.564 4.3 0.767 16.5 0.426 18.5 0.598 11.6 0.622 5.3 0.756 21.4 0.746 23.9 0.480 4.5 0.683 19.2 0.751 17.2 0.611 7.8 0.660 8.7 0.730 9.2 0.617 24.1 0.846 17.5

157

Bbr_kg 5.8 1.4 1.7 16.9 0.2 124.6 243.4 42.6 1.2 6.8 1.7 44.8 98.5 27.4 2.7 76.2 68.9 18.4 1.4 1.8 92.3 184.0 107.9 2.9 1.8 1.4 32.1 64.7 13.3 7.6 30.4 85.9 26.0 105.5 3.4 3.4 5.9 5.2 30.7 40.9 22.0 2.3 0.8

Bl_kg 2.8 0.7 0.6 3.2 0.2 17.7 15.4 9.0 1.0 5.8 3.9 0.1 1.1 0.5 1.7 7.9 8.6 3.3 0.3 1.2 14.9 16.3 11.2 1.8 0.9 1.1 6.9 14.8 1.7 3.5 8.2 10.2 1.3 13.1 3.0 1.0 3.1 2.6 7.6 13.4 11.6 3.4 0.6

Bst_kg 31.8 7.2 30.6 37.3 13.4 348.4 687.7 280.8 4.6 36.2 15.0 389.6 299.2 394.5 18.6 242.3 413.1 7.9 16.3 9.6 313.0 211.4 139.3 16.2 6.7 16.4 118.5 298.1 24.1 41.0 65.1 303.3 28.9 665.3 17.6 14.8 10.0 23.6 184.5 105.2 197.4 9.4 3.3

DBH_cm 9.3 6.6 9.9 10.7 6.5 28.7 42.6 22.8 5.6 11.0 9.5 9.8 34.4 38.7 7.8 23.5 23.8 14.0 7.7 7.0 25.1 24.8 24.1 8.9 6.5 8.7 18.1 25.5 9.8 16.2 14.6 31.1 12.3 33.8 10.0 10.5 7.6 11.2 23.7 18.0 22.5 7.2 5.0

Bba_kg 1.8 0.5 2.6 3.5 1.0 23.3 56.6 16.2 0.4 3.9 1.3 85.5 26.4 71.9 2.5 33.4 37.4 8.4 1.7 1.9 36.3 50.1 27.2 3.0 0.7 1.7 15.1 42.5 2.7 6.0 11.5 35.7 5.8 129.2 2.9 2.2 0.7 3.3 21.4 25.3 32.8 1.8 0.6

H_m WD_g_cm3 0.877 11.2 0.632 6.5 0.610 13.9 0.744 14.1 0.681 11.5 0.874 21.9 0.642 19.1 0.823 13.5 0.491 5.5 0.735 12.0 0.393 9.7 0.535 16.6 0.622 11.3 0.451 17.3 0.507 12.5 0.586 23.4 0.706 26.8 0.609 18.7 0.669 9.4 0.569 7.4 0.642 27.0 0.664 14.2 0.628 12.1 0.545 10.3 0.413 9.7 0.455 11.3 0.715 12.1 0.765 16.0 0.727 7.5 0.732 10.5 0.712 11.3 0.475 15.0 0.721 7.1 0.581 23.0 0.487 8.3 0.482 8.6 0.584 6.3 0.564 8.4 0.732 13.4 0.542 14.6 0.726 15.6 0.554 8.5 0.614 6.3

158

Bbr_kg 143.5 10.6 5.5 1.7 2.4 108.4 370.4 284.7 606.1 344.2 30.9 2.9 6.6 0.3 76.0 114.3 11.2 74.8 361.2 619.6 4.9 438.7 7.6 64.5 496.1 372.3 19.1 175.5 1.8 6.2 2.5 6.2 5.9 65.8 98.7 44.4 97.5 13.5

H_m WD_g_cm3 0.565 15.8 0.682 10.0 0.573 13.2 0.483 8.1 0.326 8.5 0.315 13.9 0.269 19.5 0.345 17.5 0.298 23.8 0.288 18.3 0.235 14.8 0.304 9.0 0.265 12.6 0.219 8.8 0.330 14.8 0.357 13.5 0.256 7.1 0.212 27.3 0.156 21.8 0.272 24.7 0.303 10.5 0.319 25.0 0.353 12.5 0.369 21.0 0.447 23.5 0.425 22.8 0.224 17.0 0.404 23.0 0.203 12.4 0.329 13.0 0.286 7.8 0.197 14.8 0.597 11.6 0.356 25.0 0.310 26.2 0.320 16.5 0.320 24.2 0.508 16.5

Bl_kg 15.9 3.6 2.0 0.8 1.2 10.8 17.8 13.1 21.4 34.6 9.6 2.3 2.1 0.5 4.4 7.1 1.0 7.7 19.5 26.8 1.3 16.3 2.7 6.5 70.0 13.7 7.1 15.1 0.8 4.9 1.5 2.5 2.3 28.8 40.5 5.3 10.4 1.8

Bst_kg 324.9 27.3 18.4 5.6 8.8 73.7 338.8 225.5 657.1 294.6 77.6 11.9 39.3 5.7 87.3 141.6 4.9 451.5 251.8 990.8 16.0 880.5 31.7 331.2 1388.3 1102.9 66.2 606.8 14.8 62.3 7.8 39.8 41.2 1011.4 1157.0 158.0 486.2 178.9

DBH_cm 30.5 7.3 8.1 6.5 7.0 17.0 36.0 26.0 41.0 34.0 20.0 8.5 14.0 6.5 17.0 26.0 7.0 33.0 37.0 56.0 8.5 45.0 9.8 25.4 53.5 49.0 15.2 32.5 8.5 16.0 8.0 14.0 9.0 46.0 52.5 23.0 30.5 18.0

Bba_kg 48.9 3.0 2.4 1.4 1.5 8.5 35.3 31.0 100.9 43.3 8.0 1.1 4.0 0.6 14.4 11.4 0.8 77.6 27.5 222.8 3.1 162.2 2.6 33.0 204.8 111.6 7.5 47.3 1.5 5.9 0.9 3.6 7.5 253.9 284.4 22.9 84.5 28.6

159

Phu ̣ lu ̣c 4: Bô ̣ dữ liê ̣u carbon trong 4 bô ̣ phâ ̣n củ a cây trên mă ̣t đấ t theo nhân tố điều tra cây rừ ng

Cbr_kg 240.56 99.46 2.05 1.23 1.45 2.32 2.22 0.61 1.17 0.80 2.56 6.05 0.95 1.06 69.91 2.55 25.30 37.93 0.83 4.88 63.20 39.94 40.17 22.10 1.89 55.98 13.10 3.87 93.97 1.01 1.22 10.13 0.99 3.06 4.24 36.85 10.22 16.32 25.51 2.72 8.20

Cl_kg 16.32 4.82 0.52 0.16 0.50 1.23 1.73 0.30 0.54 0.40 0.58 2.15 0.26 0.39 6.63 14.91 1.93 5.04 0.42 1.09 7.79 5.76 4.24 2.19 0.76 13.54 5.81 1.88 17.15 0.31 0.62 2.65 0.57 1.50 2.20 6.89 4.73 5.45 5.91 1.28 3.85

Cst_kg 357.05 128.97 4.50 22.25 5.26 11.22 23.14 1.94 3.71 1.54 10.88 20.96 5.42 4.40 373.84 21.44 135.76 298.23 25.57 20.23 241.37 172.24 172.68 45.20 7.64 386.95 107.03 42.11 454.17 7.55 6.67 42.27 13.17 13.01 63.80 231.53 52.57 141.57 49.73 5.53 64.80

DBH_cm 47.8 26.8 6.8 10.1 7.3 11.4 16.5 5.9 6.4 5.8 8.9 11.5 7.0 7.5 38.6 28.3 24.4 34.5 16.6 11.6 33.1 24.0 31.6 15.8 7.9 35.1 16.5 18.5 39.8 7.9 7.9 18.4 10.8 9.0 15.4 30.8 16.9 24.5 18.9 8.1 20.1

Cba_kg 86.00 13.32 0.60 2.27 0.17 1.71 3.30 0.23 0.43 0.20 1.58 2.36 0.78 0.44 33.57 1.18 13.87 16.42 5.41 1.27 20.11 16.19 17.63 4.92 0.39 24.69 8.07 3.05 35.09 0.88 0.38 8.95 0.66 0.97 4.75 20.34 2.19 15.74 4.02 0.39 5.64

H_m WD_g_cm3 0.550 21.0 0.641 14.8 0.622 6.9 0.692 12.5 0.596 9.4 0.458 10.9 0.390 11.8 0.574 7.4 0.547 7.4 0.422 5.3 0.598 8.8 0.486 13.2 0.695 7.8 0.672 9.0 0.527 22.0 0.407 21.0 0.549 22.0 0.602 19.5 0.404 10.2 0.562 11.0 0.586 19.6 0.501 14.6 0.462 21.5 0.576 12.9 0.528 9.9 0.631 24.0 0.575 20.8 0.410 15.6 0.541 22.2 0.502 10.5 0.560 8.4 0.443 16.7 0.461 10.6 0.561 11.5 0.616 19.6 0.464 23.6 0.645 14.5 0.452 25.2 0.520 13.1 0.556 8.9 0.595 13.2

160

Cbr_kg 2.38 24.26 5.22 7.14 12.35 31.08 0.19 0.37 2.30 22.74 10.36 33.16 109.12 1.46 0.32 30.36 146.87 0.73 6.20 14.04 0.97 43.77 152.09 114.36 265.49 143.00 12.90 1.09 2.65 0.13 29.86 46.13 4.58 29.68 131.30 214.93 1.72 190.89 3.31 26.41 204.67 153.61 7.18

Cl_kg 0.65 6.54 2.97 3.11 6.53 9.00 0.27 0.22 1.26 2.40 1.62 5.51 7.20 0.50 0.01 4.94 11.70 0.26 1.81 4.58 0.46 4.19 7.75 5.49 8.97 15.06 3.81 1.04 0.82 0.20 1.89 3.03 0.42 3.10 7.87 10.55 0.49 7.00 1.15 2.83 30.33 5.71 2.88

Cst_kg 5.26 70.61 47.44 19.78 86.71 169.03 2.15 2.63 16.36 105.58 20.56 99.32 209.49 15.94 1.63 181.71 344.56 1.80 62.18 69.79 3.59 28.62 152.40 96.13 233.74 133.96 31.35 4.90 16.57 2.34 34.80 62.46 2.02 183.60 95.73 411.68 4.95 364.98 13.28 142.15 633.98 464.74 23.94

DBH_cm 7.0 16.5 21.7 10.6 22.1 23.2 5.6 6.4 10.2 19.6 18.3 19.6 36.4 10.0 4.7 22.0 32.4 5.6 15.9 17.6 7.0 17.0 36.0 26.0 41.0 34.0 20.0 8.5 14.0 6.5 17.0 26.0 7.0 33.0 37.0 56.0 8.5 45.0 9.8 25.4 53.5 49.0 15.2

Cba_kg 0.48 5.21 3.62 1.86 3.54 3.10 0.18 0.18 1.84 8.86 1.54 8.72 75.80 1.30 0.11 9.36 25.29 0.28 3.21 8.46 0.54 3.52 14.81 12.53 41.52 16.66 2.81 0.42 1.66 0.26 5.64 4.66 0.34 30.26 9.23 81.85 1.18 69.78 1.04 12.42 82.87 39.02 3.48

H_m WD_g_cm3 0.530 0.736 0.340 0.717 0.492 0.723 0.395 0.425 0.725 0.882 0.564 0.767 0.426 0.598 0.622 0.756 0.746 0.480 0.683 0.751 0.326 0.315 0.269 0.345 0.298 0.288 0.235 0.304 0.265 0.219 0.330 0.357 0.256 0.212 0.156 0.272 0.303 0.319 0.353 0.369 0.447 0.425 0.224

8.2 15.0 15.5 10.8 18.0 18.2 8.8 6.1 9.5 15.0 4.3 16.5 18.5 11.6 5.3 21.4 23.9 4.5 19.2 17.2 8.5 13.9 19.5 17.5 23.8 18.3 14.8 9.0 12.6 8.8 14.8 13.5 7.1 27.3 21.8 24.7 10.5 25.0 12.5 21.0 23.5 22.8 17.0

161

Cbr_kg 60.20 0.69 2.61 1.16 2.13 2.40 28.35 42.83 18.27 40.12 5.36

Cl_kg 6.13 0.31 2.02 0.69 0.91 0.93 13.01 18.01 1.94 4.80 0.76

Cst_kg 260.45 6.15 27.24 3.40 18.49 16.85 433.19 479.61 59.91 203.43 75.90

Cba_kg 15.57 0.62 2.42 0.36 1.31 2.98 105.76 107.03 11.39 33.64 9.44

DBH_cm 32.5 8.5 16.0 8.0 14.0 9.0 46.0 52.5 23.0 30.5 18.0

12.57 26.42 10.18 5.31 5.73 13.85 33.18 4.91 18.86 33.18 8.04 67.93 13.85 7.55 5.31 11.34 41.85 47.78 13.20 3.46 4.15 13.85 5.73 8.04

456.5 285.5 23.8 10.0 20.7 172.6 420.1 41.9 115.2 435.2 61.9 913.1 26.9 21.4 19.7 34.7 244.2 184.7 263.7 17.1 5.3 533.2 28.2 9.5

169

C(AGB)_kg/tree WD_g_cm3 DBH_cm H_m

Phu ̣ lu ̣c 7: Bô ̣ dữ liê ̣u carbon cây trên mă ̣t đấ t C(AGB) vớ i cá c nhân tố điều tra cây rừ ng Mã cây TX 7.1

699.9 0.550 21.0 47.8

TX 7.2 246.6 26.8 14.8 0.641

TX 7.3 7.7 6.8 6.9 0.622

TX 7.4 25.9 10.1 12.5 0.692

TX 7.5 7.4 7.3 9.4 0.596

TX 7.6 16.5 11.4 10.9 0.458

TX 7.7 30.4 16.5 11.8 0.390

TX 7.8 3.1 5.9 7.4 0.574

TX 7.9 5.8 6.4 7.4 0.547

TX 7.1 2.9 5.8 5.3 0.422

TX 7.11 15.6 8.9 8.8 0.598

TX 7.12 31.5 11.5 13.2 0.486

TX 7.13 7.4 7.0 7.8 0.695

TX 7.14 6.3 7.5 9.0 0.672

TX-8.1 484.0 38.6 22.0 0.527

TX-8.3 176.9 24.4 22.0 0.549

TX-8.4 357.6 34.5 19.5 0.602

TX-8.5 32.2 16.6 10.2 0.404

TX-8.6 27.5 11.6 11.0 0.562

TX-8.7 332.5 33.1 19.6 0.586

TX-8.8 234.1 24.0 14.6 0.501

TX-8.9 234.7 31.6 21.5 0.462

TX - 10.1 74.4 15.8 12.9 0.576

TX - 10.2 10.7 7.9 9.9 0.528

TX - 10.3 481.2 35.1 24.0 0.631

TX - 10.4 134.0 16.5 20.8 0.575

TX - 10.5 50.9 18.5 15.6 0.410

TX - 10.6 600.4 39.8 22.2 0.541

TX - 10.7 9.8 7.9 10.5 0.502

TX - 10.8 8.9 7.9 8.4 0.560

TX - 10.9 64.0 18.4 16.7 0.443

TX - 10.10 15.4 10.8 10.6 0.461

TX - 10.11 18.5 9.0 11.5 0.561

TX - 10.12 75.0 15.4 19.6 0.616

TX - 10.13 295.6 30.8 23.6 0.464

TX - 10.14 69.7 16.9 14.5 0.645

TX - 10.15 179.1 24.5 25.2 0.452

TX - 11.1 85.2 18.9 13.1 0.520

TX - 11.2 9.9 8.1 8.9 0.556

TX - 11.3 82.5 20.1 13.2 0.595

170

TX - 11.4 8.8 7.0 8.2 0.530

C(AGB)_kg/tree DBH_cm H_m WD_g_cm3

Mã cây TX - 11.5 106.6 16.5 15.0 0.736

TX - 11.6 59.3 21.7 15.5 0.340

TX - 11.7 31.9 10.6 10.8 0.717

TX - 11.8 109.1 22.1 18.0 0.492

TX - 11.9 212.2 23.2 18.2 0.723

TX - 11.10 2.8 5.6 8.8 0.395

TX - 11.11 3.4 6.4 6.1 0.425

TX - 11.12 21.8 10.2 9.5 0.725

TX - 11.13 139.6 19.6 15.0 0.882

TX 12.1 34.1 18.3 4.3 0.564

TX 12.2 146.7 19.6 16.5 0.767

TX 12.3 401.6 36.4 18.5 0.426

TX 12.4 19.2 10.0 11.6 0.598

TX 12.5 2.1 4.7 5.3 0.622

TX 12.6 226.4 22.0 21.4 0.756

TX 12.7 528.4 32.4 23.9 0.746

TX 12.8 3.1 5.6 4.5 0.480

TX 12.9 73.4 15.9 19.2 0.683

TX 12.10 96.9 17.6 17.2 0.751

TX 1.1 TA 5.6 7.0 8.5 0.326

TX 1.2 TA 80.1 17.0 13.9 0.315

TX 1.3 TA 327.0 36.0 19.5 0.269

TX 1.4 TA 228.5 26.0 17.5 0.345

TX 1.5 TA 549.7 41.0 23.8 0.298

TX 1.6 TA 308.7 34.0 18.3 0.288

TX 2.1 TA 50.9 20.0 14.8 0.235

TX 2.2 TA 7.5 8.5 9.0 0.304

TX 2.3 TA 21.7 14.0 12.6 0.265

TX 2.4 TA 2.9 6.5 8.8 0.219

TX 3.1 TA 72.2 17.0 14.8 0.330

TX 3.2 TA 116.3 26.0 13.5 0.357

TX 3.4 TA 246.6 33.0 27.3 0.212

TX 3.5 TA 244.1 37.0 21.8 0.156

TX 3.6 TA 719.0 56.0 24.7 0.272

TX 3.7 TA 8.3 8.5 10.5 0.303

TX 3.8 TA 632.6 45.0 25.0 0.319

TX 4.1 TA 18.8 9.8 12.5 0.353

TX 4.2 TA 183.8 25.4 21.0 0.369

TX 4.3 TA 951.8 53.5 23.5 0.447

TX 4.4 TA 663.1 49.0 22.8 0.425

TX 4.5 TA 37.5 15.2 17.0 0.224

TX 4.6 TA 342.3 32.5 23.0 0.404

171

TX 5.1 TA 7.8 8.5 12.4 0.203

C(AGB)_kg/tree DBH_cm H_m WD_g_cm3

16.0 13.0 0.329 Mã cây TX 5.2 TA 34.3

8.0 7.8 0.286 TX 5.3 TA 5.6

14.0 14.8 0.197 TX 5.4 TA 22.8

9.0 11.6 0.597 TX 6.1 TA 23.2

46.0 25.0 0.356 TX 6.2 TA 580.3

52.5 26.2 0.310 TX 6.3 TA 647.5

23.0 16.5 0.320 TX 6.4 TA 91.5

30.5 24.2 0.320 TX 6.5 TA 282.0

172

18.0 16.5 0.508 TX 6.6 TA 91.5

C(AGB)_kg/tree DBH_cm Ca_m2 H_m Mã cây

Phu ̣ lu ̣c 8: Dữ liê ̣u carbon trên mă ̣t đấ t C(AGB) vớ i biến DBH, H, WD, Ca WD_g_cm3

TX 7.1 699.9 51.53 47.8 21.0 0.550

TX 7.2 246.6 35.26 26.8 14.8 0.641

TX 7.3 7.7 7.07 6.8 6.9 0.622

TX 7.4 25.9 4.91 10.1 12.5 0.692

TX 7.5 7.4 10.75 7.3 9.4 0.596

TX 7.6 16.5 11.34 11.4 10.9 0.458

TX 7.7 30.4 15.90 16.5 11.8 0.390

TX 7.8 3.1 4.15 5.9 7.4 0.574

TX 7.9 5.8 7.55 6.4 7.4 0.547

TX 7.1 2.9 4.15 5.8 5.3 0.422

TX 7.11 15.6 11.34 8.9 8.8 0.598

TX 7.12 31.5 7.55 11.5 13.2 0.486

TX 7.13 7.4 6.16 7.0 7.8 0.695

TX 7.14 6.3 6.61 7.5 9.0 0.672

TX - 10.1 74.4 17.35 15.8 12.9 0.576

TX - 10.2 10.7 7.55 7.9 9.9 0.528

TX - 10.3 481.2 32.17 35.1 24.0 0.631

TX - 10.4 134.0 18.10 16.5 20.8 0.575

TX - 10.5 50.9 13.20 18.5 15.6 0.410

TX - 10.6 600.4 66.48 39.8 22.2 0.541

TX - 10.7 9.8 8.04 7.9 10.5 0.502

TX - 10.8 8.9 9.08 7.9 8.4 0.560

TX - 10.9 64.0 15.90 18.4 16.7 0.443

TX - 10.10 15.4 8.04 10.8 10.6 0.461

TX - 10.11 18.5 14.52 9.0 11.5 0.561

TX - 10.12 75.0 15.90 15.4 19.6 0.616

TX - 10.13 295.6 67.93 30.8 23.6 0.464

TX - 10.14 69.7 23.76 16.9 14.5 0.645

TX - 10.15 179.1 11.34 24.5 25.2 0.452

TX - 11.1 85.2 20.43 18.9 13.1 0.520

TX - 11.2 9.9 5.73 8.1 8.9 0.556

TX - 11.3 82.5 10.75 20.1 13.2 0.595

TX - 11.4 8.8 12.57 7.0 8.2 0.530

TX - 11.5 106.6 38.48 16.5 15.0 0.736

TX - 11.6 59.3 26.42 21.7 15.5 0.340

TX - 11.7 31.9 28.27 10.6 10.8 0.717

TX - 11.8 109.1 28.27 22.1 18.0 0.492

TX - 11.9 212.2 33.18 23.2 18.2 0.723

TX - 11.10 2.8 2.01 5.6 8.8 0.395

TX - 11.11 3.4 3.46 6.4 6.1 0.425

173

TX - 11.12 21.8 12.57 10.2 9.5 0.725

C(AGB)_kg/tree DBH_cm Ca_m2 H_m Mã cây WD_g_cm3

TX - 11.13 19.6 5.31 15.0 0.882 139.6

TX 12.1 18.3 8.04 4.3 0.564 34.1

TX 12.2 19.6 16.62 16.5 0.767 146.7

TX 12.4 10.0 4.91 11.6 0.598 19.2

TX 12.5 4.7 1.13 5.3 0.622 2.1

TX 12.6 22.0 28.27 21.4 0.756 226.4

TX 12.8 5.6 2.27 4.5 0.480 3.1

TX 12.9 15.9 7.07 19.2 0.683 73.4

174

TX 12.10 17.6 16.62 17.2 0.751 96.9

WD_g_cm3 DBH_cm BGB_kg H_m

Phu ̣ lu ̣c 9: Bô ̣ dữ liê ̣u sinh khố i dướ i mă ̣t đấ t (BGB) vớ i cá c nhân tố điều tra cây rừ ng Mã cây TX 7.1

175.8 0.550 21.0 47.8

TX 7.2 48.6 26.8 14.8 0.641

TX 7.3 2.4 6.8 6.9 0.622

TX 7.4 3.9 10.1 12.5 0.692

TX 7.5 2.2 7.3 9.4 0.596

TX 7.6 3.4 11.4 10.9 0.458

TX 7.7 6.1 16.5 11.8 0.390

TX 7.8 1.5 5.9 7.4 0.574

TX 7.9 0.9 6.4 7.4 0.547

TX 7.1 0.8 5.8 5.3 0.422

TX 7.11 3.3 8.9 8.8 0.598

TX 7.12 4.7 11.5 13.2 0.486

TX 7.13 1.5 7.0 7.8 0.695

TX 7.14 2.2 7.5 9.0 0.672

TX-8.1 84.4 38.6 22.0 0.527

TX-8.2 35.8 28.3 21.0 0.407

TX-8.3 66.4 24.4 22.0 0.549

TX-8.4 68.1 34.5 19.5 0.602

TX-8.5 19.1 16.6 10.2 0.404

TX-8.6 5.4 11.6 11.0 0.562

TX-8.7 51.9 33.1 19.6 0.586

TX-8.8 81.1 24.0 14.6 0.501

TX-8.9 83.5 31.6 21.5 0.462

TX-8.10 8.5 12.3 13.2 0.513

TX-8.11 2.7 7.6 9.4 0.573

TX-8.13 5.2 8.0 9.8 0.546

TX-8.14 28.5 15.8 15.3 0.621

TX-8.15 3.4 9.3 7.3 0.517

TX-8.16 1.3 6.4 9.8 0.640

TX-8.17 4.8 9.7 7.7 0.456

TX - 9.1 6.4 11.0 8.3 0.451

TX - 9.2 33.8 17.8 15.5 0.507

TX - 9.3 21.0 13.7 10.0 0.641

TX - 9.4 6.7 11.2 11.6 0.540

TX - 9.5 5.4 10.2 10.2 0.476

TX - 9.6 10.9 11.3 13.1 0.618

TX - 9.7 61.3 20.3 10.6 0.608

TX - 9.8 4.2 10.2 8.9 0.581

TX - 9.9 24.1 15.5 10.7 0.457

TX - 9.10 3.7 10.1 12.8 0.493

175

TX - 9.11 2.1 8.1 6.0 0.658

BGB_kg DBH_cm H_m WD_g_cm3

Mã cây TX - 9.12 10.8 11.6 9.0 0.629

TX - 9.13 0.6 5.2 4.7 0.375

TX - 9.14 4.2 8.2 8.3 0.706

TX - 9.15 3.5 8.3 7.3 0.580

TX - 10.2 2.5 7.9 9.9 0.528

TX - 10.8 3.8 7.9 8.4 0.560

TX - 10.10 3.3 10.8 10.6 0.461

TX - 10.11 5.5 9.0 11.5 0.561

TX - 11.2 2.4 8.1 8.9 0.556

TX - 11.4 1.3 7.0 8.2 0.530

TX - 11.7 10.8 10.6 10.8 0.717

TX - 11.10 0.7 5.6 8.8 0.395

TX - 11.11 1.3 6.4 6.1 0.425

TX - 11.12 6.5 10.2 9.5 0.725

TX 12.1 21.1 18.3 4.3 0.564

TX 12.2 50.5 19.6 16.5 0.767

TX 12.3 117.8 36.4 18.5 0.426

TX 12.4 4.5 10.0 11.6 0.598

TX 12.5 0.5 4.7 5.3 0.622

TX 12.8 1.3 5.6 4.5 0.480

TX 13.1 9.3 9.0 7.8 0.611

TX 13.2 4.1 7.5 8.7 0.660

TX 14.1 5.9 9.3 11.2 0.877

TX 14.2 2.5 6.6 6.5 0.632

TX 14.3 6.6 9.9 13.9 0.610

TX 14.4 10.2 10.7 14.1 0.744

TX 14.5 2.1 6.5 11.5 0.681

TX 15.1 1.1 5.6 5.5 0.491

TX 15.2 7.8 11.0 12.0 0.735

TX 15.3 2.7 9.5 9.7 0.393

TX-16.1 2.2 7.8 12.5 0.507

TX-16.5 5.5 7.7 9.4 0.669

TX-16.6 2.3 7.0 7.4 0.569

TX-17.3 3.6 8.9 10.3 0.545

TX-17.4 1.1 6.5 9.7 0.413

TX-17.5 3.5 8.7 11.3 0.455

TX 18.3 5.6 9.8 7.5 0.727

TX-19.3 13.7 12.3 7.1 0.721

TX-19.5 4.7 10.0 8.3 0.487

TX-19.6 2.1 10.5 8.6 0.482

TX-19.7 3.1 7.6 6.3 0.584

TX-19.8 6.0 11.2 8.4 0.564

TX-20.5 1.1 5.0 6.3 0.614

176

TX-20.8 7.1 8.1 13.2 0.573

BGB_kg DBH_cm H_m WD_g_cm3

Mã cây TX-20.9 8.1 0.483 3.0 6.5

TX-1Đ.1R 18.8 0.602 34.0 20.5

TX-1Đ.2R 17.2 0.490 51.5 25.4

TX-1Đ.3R 20.3 0.308 75.9 29.5

TX-1Đ.4R 19.6 0.504 87.3 32.5

TX-1Đ.5R 16.4 0.739 78.9 40.0

TX-1Đ.6R 14.8 0.374 13.0 23.4

TX-1Đ.7R 15.4 0.767 31.1 20.7

TX-1Đ.8R 13.6 0.672 19.9 15.6

TX-1Đ.9R 9.3 0.870 28.6 15.5

TX-1Đ.10R 20.1 0.930 127.2 31.7

TX-1Đ.11R 24.5 0.398 80.2 44.0

TX-1Đ.12R 18.9 0.790 52.7 32.4

TX-1Đ.13R 12.1 0.689 26.7 24.1

TX-1Đ.14R 10.0 0.714 85.0 24.2

TX-1Đ.15R 27.3 0.553 90.9 41.5

TX-1Đ.16R 12.8 0.330 10.1 21.2

TX-1Đ.17R 32.5 0.551 95.6 46.1

TX2.2R 22.5 0.596 47.5 20.8

177

TX2.3R 23.5 0.171 12.1 21.6

Phu ̣ lu ̣c 10: Bô ̣ dữ liê ̣u carbon dướ i mă ̣t đấ t C(BGB) vớ i cá c nhân tố điều tra cây rừ ng

C(BGB)_kg/tree DBH_cm H_m WD_g_cm3

Mã cây TX 7.1 86.8 47.8 21.0 0.550

TX 7.2 23.0 26.8 14.8 0.641

TX 7.3 1.2 6.8 6.9 0.622

TX 7.4 1.6 10.1 12.5 0.692

TX 7.5 0.8 7.3 9.4 0.596

TX 7.6 1.3 11.4 10.9 0.458

TX 7.7 2.9 16.5 11.8 0.390

TX 7.8 0.7 5.9 7.4 0.574

TX 7.9 0.3 6.4 7.4 0.547

TX 7.1 0.4 5.8 5.3 0.422

TX 7.11 1.6 8.9 8.8 0.598

TX 7.12 2.4 11.5 13.2 0.486

TX 7.13 0.6 7.0 7.8 0.695

TX 7.14 1.1 7.5 9.0 0.672

TX-8.1 45.8 38.6 22.0 0.527

TX-8.2 83.1 28.3 21.0 0.407

TX-8.3 34.6 24.4 22.0 0.549

TX-8.4 25.6 34.5 19.5 0.602

TX-8.5 9.1 16.6 10.2 0.404

TX-8.6 3.1 11.6 11.0 0.562

TX-8.7 24.3 33.1 19.6 0.586

TX-8.8 40.2 24.0 14.6 0.501

TX-8.9 41.7 31.6 21.5 0.462

TX - 10.2 1.2 7.9 9.9 0.528

TX - 10.8 1.9 7.9 8.4 0.560

TX - 10.10 0.7 10.8 10.6 0.461

TX - 10.11 2.3 9.0 11.5 0.561

TX - 11.2 1.0 8.1 8.9 0.556

TX - 11.4 0.6 7.0 8.2 0.530

TX - 11.7 5.0 10.6 10.8 0.717

TX - 11.10 0.3 5.6 8.8 0.395

TX - 11.11 0.7 6.4 6.1 0.425

TX - 11.12 3.4 10.2 9.5 0.725

TX 12.1 11.2 18.3 4.3 0.564

TX 12.2 19.8 19.6 16.5 0.767

TX 12.3 63.6 36.4 18.5 0.426

TX 12.4 2.3 10.0 11.6 0.598

TX 12.5 0.2 4.7 5.3 0.622

TX 12.8 0.6 5.6 4.5 0.480

TX-1Đ.1R 16.5 20.5 18.8 0.602

178

TX-1Đ.2R 23.7 25.4 17.2 0.490

C(BGB)_kg/tree DBH_cm H_m WD_g_cm3

Mã cây TX-1Đ.3R 29.4 29.5 20.3 0.308

TX-1Đ.4R 37.6 32.5 19.6 0.504

TX-1Đ.5R 35.6 40.0 16.4 0.739

TX-1Đ.6R 6.4 23.4 14.8 0.374

TX-1Đ.7R 5.8 20.7 15.4 0.767

TX-1Đ.8R 9.1 15.6 13.6 0.672

TX-1Đ.9R 12.7 15.5 9.3 0.870

TX-1Đ.10R 61.6 31.7 20.1 0.930

TX-1Đ.11R 42.7 44.0 24.5 0.398

TX-1Đ.12R 23.0 32.4 18.9 0.790

TX-1Đ.13R 7.9 24.1 12.1 0.689

TX-1Đ.14R 39.7 24.2 10.0 0.714

TX-1Đ.15R 43.1 41.5 27.3 0.553

TX-1Đ.16R 3.4 21.2 12.8 0.330

TX-1Đ.17R 31.5 46.1 32.5 0.551

TX2.2R 23.1 20.8 22.5 0.596

179

TX2.3R 5.1 21.6 23.5 0.171

Phu ̣ lu ̣c 11: Bô ̣ dữ liê ̣u C(AGB), AGB và V

AGB_kg/tree

C(AGB)_kg/tree

V_m3

Mã cây TX 5.1 TX 5.2 TX 5.3 TX 5.4 TX 5.5 TX 5.6 TX 5.7 TX 5.8 TX 5.9 TX 6.1 TX 6.2 TX 6.3 TX 6.4 TX 6.5 TX 6.6 TX 6.7 TX 6.8 TX 7.1 TX 7.2 TX 7.3 TX 7.4 TX 7.5 TX 7.6 TX 7.7 TX 7.8 TX 7.9 TX 7.1 TX 7.11 TX 7.12 TX 7.13 TX 7.14 TX-8.1 TX-8.3 TX-8.4 TX-8.5 TX-8.6 TX-8.7 TX-8.8 TX-8.9 TX - 10.1 TX - 10.2 TX - 10.3

50.1 30.3 36.6 46.0 16.8 21.2 10.1 7.3 5.0 369.5 45.2 133.4 14.0 13.5 33.4 11.1 3149.3 1631.1 501.4 15.4 52.9 16.0 32.2 59.0 7.0 11.6 6.2 31.5 62.0 14.7 16.4 865.3 319.3 648.0 55.8 47.4 672.3 448.5 437.7 140.2 21.2 864.9

BGB_kg/tree

Mã cây TX 7.1 TX 7.2 TX 7.3 TX 7.4 TX 7.5 TX 7.6 TX 7.7 TX 7.8 TX 7.9 TX 7.1 TX 7.11 TX 7.12 TX 7.13 TX 7.14 TX-8.1 TX-8.2 TX-8.3 TX-8.4 TX-8.5 TX-8.6 TX-8.7 TX-8.8 TX-8.9 TX-8.10 TX-8.11 TX-8.13 TX-8.14 TX-8.15 TX-8.16 TX-8.17 TX - 9.1 TX - 9.2 TX - 9.6 TX - 9.7 TX - 9.8 TX - 9.10 TX - 9.11 TX - 9.12 TX - 9.13 TX - 9.14 TX - 9.15 TX - 10.2

1631.1 501.4 15.4 52.9 16.0 32.2 59.0 7.0 11.6 6.2 31.5 62.0 14.7 16.4 865.3 285.9 319.3 648.0 55.8 47.4 672.3 448.5 437.7 18.2 17.8 32.1 99.2 24.9 11.2 25.0 27.9 46.6 40.9 117.4 24.4 28.3 13.4 53.6 2.9 22.4 19.4 21.2

175.8 48.6 2.4 3.9 2.2 3.4 6.1 1.5 0.9 0.8 3.3 4.7 1.5 2.2 84.4 35.8 66.4 68.1 19.1 5.4 51.9 81.1 83.5 8.5 2.7 5.2 28.5 3.4 1.3 4.8 6.4 33.8 10.9 61.3 4.2 3.7 2.1 10.8 0.6 4.2 3.5 2.5

183

AGB_kg/tree

BGB_kg/tree

Mã cây TX - 10.8 TX - 10.10 TX - 10.11 TX - 11.2 TX - 11.4 TX - 11.7 TX - 11.10 TX - 11.11 TX - 11.12 TX 12.1 TX 12.2 TX 12.3 TX 12.4 TX 12.5 TX 12.8 TX 13.1 TX 13.2 TX 14.1 TX 14.2 TX 14.3 TX 14.4 TX 14.5 TX 15.1 TX 15.2 TX 15.3 TX-16.1 TX-16.5 TX-16.6 TX-17.3 TX-17.4 TX-17.5 TX 18.3 TX-19.3 TX-19.5 TX-19.6 TX-19.7 TX-19.8 TX-20.5 TX-20.8 TX-20.9

16.3 28.3 37.1 21.0 16.6 65.3 5.0 6.1 41.4 65.4 265.5 733.6 34.4 3.9 5.9 15.8 18.0 42.2 9.8 35.4 60.9 14.8 7.3 52.7 21.9 25.5 19.8 14.5 23.8 10.0 20.7 41.9 61.9 26.9 21.4 19.7 34.7 5.3 28.2 9.5

3.8 3.3 5.5 2.4 1.3 10.8 0.7 1.3 6.5 21.1 50.5 117.8 4.5 0.5 1.3 9.3 4.1 5.9 2.5 6.6 10.2 2.1 1.1 7.8 2.7 2.2 5.5 2.3 3.6 1.1 3.5 5.6 13.7 4.7 2.1 3.1 6.0 1.1 7.1 3.0

184

Phu ̣ lu ̣c 13: Bô ̣ dữ liê ̣u C(BGB) và BGB

BGB_kg

C(BGB)_kg

Mã cây TX 7.1 TX 7.2 TX 7.3 TX 7.4 TX 7.5 TX 7.6 TX 7.7 TX 7.8 TX 7.9 TX 7.1 TX 7.11 TX 7.12 TX 7.13 TX 7.14 TX-8.1 TX-8.3 TX-8.4 TX-8.5 TX-8.6 TX-8.7 TX-8.8 TX-8.9 TX - 10.2 TX - 10.8 TX - 10.10 TX - 10.11 TX - 11.2 TX - 11.4 TX - 11.7 TX - 11.10 TX - 11.11 TX - 11.12 TX 12.1 TX 12.2 TX 12.3 TX 12.4 TX 12.5 TX 12.8 TX-1Đ.1R TX-1Đ.2R TX-1Đ.3R TX-1Đ.4R

175.8 48.6 2.4 3.9 2.2 3.4 6.1 1.5 0.9 0.8 3.3 4.7 1.5 2.2 84.4 66.4 68.1 19.1 5.4 51.9 81.1 83.5 2.5 3.8 3.3 5.5 2.4 1.3 10.8 0.7 1.3 6.5 21.1 50.5 117.8 4.5 0.5 1.3 34.0 51.5 75.9 87.3

86.8 23.0 1.2 1.6 0.8 1.3 2.9 0.7 0.3 0.4 1.6 2.4 0.6 1.1 45.8 34.6 25.6 9.1 3.1 24.3 40.2 41.7 1.2 1.9 0.7 2.3 1.0 0.6 5.0 0.3 0.7 3.4 11.2 19.8 63.6 2.3 0.2 0.6 16.5 23.7 29.4 37.6

185

BGB_kg

C(BGB)_kg

35.6 6.4 9.1 12.7 61.6 42.7 23.0 7.9 39.7 43.1 3.4 31.5 23.3 23.1 5.1 14.0 6.7

78.9 13.0 19.9 28.6 127.2 80.2 52.7 26.7 85.0 90.9 10.1 95.6 44.2 47.5 12.1 30.4 14.8

Mã cây TX-1Đ.5R TX-1Đ.6R TX-1Đ.8R TX-1Đ.9R TX-1Đ.10R TX-1Đ.11R TX-1Đ.12R TX-1Đ.13R TX-1Đ.14R TX-1Đ.15R TX-1Đ.16R TX-1Đ.17R TX2.1R TX2.2R TX2.3R TX2.4R TX2.5R

186

Phu ̣ lu ̣c 14: Bô ̣ dữ liê ̣u C(BGB) và BGB

C(BGB)_kg/tree

C(AGB)_kg/tree

86.8 23.0 1.2 1.6 0.8 1.3 2.9 0.7 0.3 0.4 1.6 2.4 0.6 1.1 45.8 34.6 25.6 9.1 3.1 24.3 40.2 41.7 1.2 1.9 0.7 2.3 1.0 0.6 5.0 0.3 0.7 3.4 11.2 19.8 63.6 2.3 0.2 0.6

699.9 246.6 7.7 25.9 7.4 16.5 30.4 3.1 5.8 2.9 15.6 31.5 7.4 6.3 484.0 176.9 357.6 32.2 27.5 332.5 234.1 234.7 10.7 8.9 15.4 18.5 9.9 8.8 31.9 2.8 3.4 21.8 34.1 146.7 401.6 19.2 2.1 3.1

Mã cây TX 7.1 TX 7.2 TX 7.3 TX 7.4 TX 7.5 TX 7.6 TX 7.7 TX 7.8 TX 7.9 TX 7.1 TX 7.11 TX 7.12 TX 7.13 TX 7.14 TX-8.1 TX-8.3 TX-8.4 TX-8.5 TX-8.6 TX-8.7 TX-8.8 TX-8.9 TX - 10.2 TX - 10.8 TX - 10.10 TX - 10.11 TX - 11.2 TX - 11.4 TX - 11.7 TX - 11.10 TX - 11.11 TX - 11.12 TX 12.1 TX 12.2 TX 12.3 TX 12.4 TX 12.5 TX 12.8

187

Phu ̣ lu ̣c 15: Bô ̣ dữ liê ̣u H/DBH

H_m

DBH_ cm

4.7

5.3

13.9

13.8

17.1

16.1

23.5

23.4

31.1

7.4

8.5

9.9

7.9

11.6

15.2

17.6

17.2

23.7

13.4

31.6

21.5

8.5

10.5

6.3

8.3

13.1

9.4

17.8

15.5

23.8

26.8

31.7

20.1

7.1

8.5

12.4

5.1

7.1

12.5

13.7

14.6

20.4

32.4

23.9

10.4

7.1

8.6

10.1

5.2

4.7

12.8

18.7

16.5

14.6

32.4

18.9

7.6

7.2

8.6

9.9

10.1

5.3

6.9

10.2

12.6

18.1

12.1

24.1

12.1

32.5

8.5

7.2

8.6

9.5

10.2

5.6

8.8

8.9

14.8

18.3

15.3

24.1

12.1

32.5

19.6

9.4

7.3

8.7

6.5

10.2

5.6

4.5

9.5

14.1

10.3

18.4

16.7

24.2

27.3

7.3

8.7

11.3

10.2

5.6

5.5

8.6

14.6

11.3

18.5

15.6

24.4

33.1

19.6

7.5

8.8

13.1

10.5

5.7

8.7

10.8

14.4

18.9

13.1

24.4

33.8

8.7

7.5

8.8

10.5

10.6

5.8

5.3

14.1

15.1

14.1

19.3

17.5

34 18.25

24.5

25.2

10.2

7.6

8.8

9.6

10.7

5.9

7.4

9.7

15.2

19.6

24.8

14.2

34.5

19.5

9.4

7.6

8.9

6.5

10.8

6.1

5.5

10.6

15.4

9.8

19.6

16.5

25.1

35.1

6.3

7.6

8.9

8.8

10.8

6.4

7.4

8.3

15.4

19.6

14.8

25.4

19.5

9.4

7.7

8.9

10.3

6.4

9.8

15.5

10.7

20.1

13.2

17.2

36.4

25.4

18.5

9.4

7.7

12.4

6.4

6.1

15.5

9.3

20.3

10.6

25.5

21.8

11.1

12.56

12.5

7.8

11.5

6.5

11.6

15.6

13.6

20.5

18.8

17.5

37.4

24.1

9.9

7.9

7.8

11.2

6.5

7.5

8.4

15.8

15.3

20.7

15.4

13.5

38.6

10.5

7.9

11.6

11.2

6.5

11.5

13.1

15.8

12.9

20.8

22.5

26.5

17.5

38.7

17.3

8.4

7.9

9.3

7.3

11.3

6.5

9.7

10.9

15.9

19.2

21.2

12.8

26.8

20.5

39.8

22.2

9.8

9.3

11.2

11.4

6.5

8.1

13.2

21.6

23.5

26.8

14.8

16.4

7.8

9.4

11.5

6.5

8.8

16.2

10.5

21.7

15.5

27.1

18.8

40.4

8.1

9.4

9.1

11.6

6.6

6.5

16.5

11.8

21.4

27.5

15.4

23.8

8.9

8.1

9.5

9.7

11.6

6.7

3.9

12.8

16.5

20.8

22.1

28.3

41.5

27.3

13.2

8.1

9.7

10.7

11.9

6.8

6.3

12.7

16.5

22.5

15.6

28.7

21.9

42.6

19.1

11.9

8.2

9.7

7.7

12.1

6.8

6.9

8.8

16.6

10.2

22.8

13.5

29.5

20.3

24.5

8.3

8.2

9.8

16.6

12.2

9.5

13.2

16.9

14.5

16.5

30.5

15.8

8.3

9.8

7.5

12.3

7.8

7.1

13.9

23.2

18.2

30.5

24.2

7.3

8.3

9.8

12.5

12.3

8.2

15.3

14.8

23.4

14.8

30.8

23.6

46.1

32.5

9.2

8.3

9.9

12.6

23.5

55.4

26.5

24.7

56.7

22.9

60.8

53.5

47.8

22.8

52.5

14.6 31.1 12.3 33.8 10.0 10.5 7.6 11.2 23.7 18.0 22.5 7.2 5.0 30.5 8.1 6.5 7.0 17.0 36.0 26.0 41.0 34.0 20.0 8.5 14.0 6.5 17.0 26.0 7.0 33.0 37.0 56.0 8.5 45.0 9.8 25.4 53.5 49.0 15.2 32.5 8.5 16.0 8.0

11.3 15.0 7.1 23.0 8.3 8.6 6.3 8.4 13.4 14.6 15.6 8.5 6.3 15.8 13.2 8.1 8.5 13.9 19.5 17.5 23.8 18.3 14.8 9.0 12.6 8.8 14.8 13.5 7.1 27.3 21.8 24.7 10.5 25.0 12.5 21.0 23.5 22.8 17.0 23.0 12.4 13.0 7.8

0.109 0.701 0.052 1.319 0.039 0.044 0.019 0.055 0.299 0.235 0.337 0.024 0.009 0.679 0.043 0.017 0.027 0.234 1.258 0.654 2.207 1.024 0.330 0.039 0.149 0.026 0.264 0.397 0.019 2.131 1.619 3.637 0.053 2.756 0.090 0.899 3.104 2.596 0.296 1.502 0.073 0.190 0.027

193

DBH_cm

H_m

V_m3

14.0 9.0 46.0 52.5 23.0 30.5 18.0

14.8 11.6 25.0 26.2 16.5 24.2 16.5

0.202 0.069 2.841 3.727 0.493 1.517 0.352

Mã cây TX 5.4 TA TX 6.1 TA TX 6.2 TA TX 6.3 TA TX 6.4 TA TX 6.5 TA TX 6.6 TA

194

%C

Đi ̣a phuong

Loa ̣i đấ t

Đá me ̣

Phu ̣ lu ̣c 17: Dữ liê ̣u dung tro ̣ng và carbon đấ t (SOC) cá c ô nghiên cứ u Số hiệu mẫu

V dat uot (cm3)

SOC tấ n/ha

Khối lượng khô (g)

Khối lượng mẫu đất (g)

Dung trong khô đấ t (g/cm3)

Đất đỏ chua, rất nghèo ba zơ

Mắc ma axit

315.0

422.5293

0.746

2.03

75.7

TX1D TB

500

Đất giàu mùn , nâu đỏ

Bazan

320.0

385.8025

0.829

2.10

86.9

TX2D TB

500

Đất giàu mùn , nâu đỏ

Bazan

321.0

425.9307

0.754

1.22

45.8

TX3D TB

500

Đất đỏ chua, rất nghèo ba zơ

Mắc ma axit

322.0

392.1261

0.821

1.25

51.1

TX4D TB

500

Đất đỏ chua, rất nghèo ba zơ

Mắc ma axit

325.0

419.8153

0.774

1.88

72.6

TX5D TB

500

Đất đỏ chua, rất nghèo ba zơ

Mắc ma axit

333.0

457.6659

0.728

2.15

78.2

TX6D TB

500

Đất đỏ chua, rất nghèo ba zơ

Mắc ma axit

320.0

459.1368

0.697

3.22

112.2

TX 7D TB

500

TX8 D TB

Quảng Trực - Tuy Đức - Đăk Nông Quảng Trực - Tuy Đức - Đăk Nông Quảng Trực - Tuy Đức - Đăk Nông Quảng Trực - Tuy Đức - Đăk Nông Quảng Trực - Tuy Đức - Đăk Nông Quảng Trực - Tuy Đức - Đăk Nông Quảng Trực - Tuy Đức - Đăk Nông Cty Ln M'Đrăk - Đăk Lăk

Phiến sét

406.3

344.5306

1.179

3.22

189.7

500

TX 9D TB

Cty Ln M'Đrăk - Đăk Lăk

Phiến sét

410.0

291.5170

1.409

2.32

163.4

500

Đất xám có tầng loang lỗ đỏ vàng Đất xám có tầng loang lỗ đỏ vàng

TX 10D TB Cty Ln Krông Bông - Đăk Lăk Đất xám tầng mặt giàu mùn TX 11D TB Cty Ln Krông Bông - Đăk Lăk Đất xám tầng mặt giàu mùn Đất đỏ chua, rất nghèo ba zơ TX 12D TB Cty Ln K'Nát - K'Bang - Gia

Mắc ma axit Mắc ma axit Bazan

365.0 383.0 400.0

330.2510 339.9048 349.4060

1.105 1.127 1.145

1.48 2.16 2.29

81.6 121.4 131.2

500 500 500

Lai

Đất xám sỏi sạn sâu Đất xám sỏi sạn sâu Đất xám sỏi sạn sâu

Phiến sét Phiến sét Phiến sét

404.1 441.2 451.3

358.6801 312.3048 290.3600

1.126 1.413 1.554

1.70 1.74 1.72

95.7 123.2 133.8

500 500 500

TX13 D TB Cty Ln M'Đrăk - Đăk Lăk TX14 D TB Cty Ln M'Đrăk - Đăk Lăk Cty Ln M'Đrăk - Đăk Lăk TX 15 D TB

195

%C

Đi ̣a phuong

Loa ̣i đấ t

Đá me ̣

Số hiệu mẫu

V dat uot (cm3)

SOC tấ n/ha

Khối lượng khô (g)

Khối lượng mẫu đất (g)

Dung trong khô đấ t (g/cm3)

TX 16D TB Cty Ln Krông Bông - Đăk Lăk Đất xám tầng rất mỏng TX 17D TB Cty Ln Krông Bông - Đăk Lăk Đất xám có tầng loang lỗ đỏ

Mắc ma axit Mắc ma axit

357.5 382.0

300.6615 336.2475

1.189 1.136

1.48 1.48

87.9 83.9

500 500

vàng Đất nâu

Mắc ma axit

317.4

348.9184

0.910

2.29

104.3

500

Đất giàu mùn , nâu đỏ

Bazan

328.1

369.8225

0.887

2.10

92.9

500

Đất đỏ chua, rất nghèo ba zơ

Mắc ma axit

315.6

371.1952

0.850

1.88

79.7

500

Cty Ln K'Nát - K'Bang - Gia Lai Quảng Trực - Tuy Đức - Đăk Nông Quảng Trực - Tuy Đức - Đăk Nông

TX 18 D TB TX 19 D TB TX 20 D TB

196

Phu ̣ lu ̣c 18: Dữ liê ̣u SOC vớ i cá c nhân tố sinh thá i

P_mm_nam

Tkk (oC)

pH dat

Maso_dame

TAGTB_tan_ha

SOC_tan_ha

2418 2418 2418 2418 2418 2418 2418 2100 2100 1750 1750 2500 2100 2100 2100 1750 1750 2500 2418 2418

22.2 22.2 22.2 22.2 22.2 22.2 22.2 25 25 27 27 23 25 25 25 27 27 23 22.2 22.2

6.3 6.8 6.5 6.2 6 6.4 6.8 6.8 5.7 6.3 4 6.8 7 7 6.5 6.2 6.3 7.5 6.7 6.7

1 2 2 1 1 1 1 3 3 1 1 2 3 3 3 1 1 1 2 1

154.5 69.2 104.0 121.9 34.5 336.6 253.1 360.5 358.0 246.6 191.1 208.5 66.5 302.3 123.8 364.4 194.3 119.6 263.2 235.7

75.7 86.9 45.8 51.1 72.6 78.2 112.2 189.7 163.4 81.6 121.4 131.2 95.7 123.2 133.8 87.9 83.9 104.3 92.9 79.7

Ma so o TX1 TX2 TX3 TX4 TX5 TX6 TX7 TX8 TX9 TX10 TX11 TX12 TX13 TX14 TX15 TX16 TX17 TX18 TX19 TX20

197

Phu ̣ lu ̣c 19: Dữ liê ̣u sinh khố i và carbon củ a thả m mu ̣c thả m tươi, gỗ chết ở cá c lâm phần

DTC

Bhg_tan_ha

Bli_tan_ha

Bdw_tan_ha

Chg_tan_ha

Cli_tan_ha

Cdw_tan_ha

Tthai IIIA1 IIIA1 IIB IIB IIA IIIA3 IIIA3 IIIA2 IIIA2 IIIA2 IIIA1 IIIA2 IIIA1 IIIA3 IIIA1 IIIA3 IIB IIIA1 IIIA3 IIB

0.7 0.5 0.7 0.8 0.5 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.8 0.5 0.7 0.8 0.7 0.8 0.8 0.4 0.8 0.7

0.29 0.27 0.31 2.41 1.01 19.12 0.00 0.15 0.00 0.40 0.34 0.53 0.00 0.31 0.01 0.33 0.11 0.44 0.55 2.97

8.99 8.76 7.89 8.70 16.61 107.80 0.77 0.75 0.60 2.48 0.88 0.70 1.77 1.02 1.05 1.10 0.54 0.45 1.73 10.72

0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.42 0.14 0.28 6.08 0.76 0.19 10.09 0.00 0.00 0.51 0.04 0.00 1.12 7.16

0.10 0.10 0.11 0.92 0.39 6.65 0.00 0.05 0.00 0.17 0.14 0.28 0.00 0.11 0.00 0.12 0.04 0.16 0.20 1.06

2.54 2.45 2.51 2.85 5.92 30.17 0.25 0.27 0.21 1.11 0.31 0.39 0.62 0.36 0.37 0.39 0.19 0.16 0.61 3.78

0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.00 0.23 0.07 0.15 3.05 0.40 0.10 5.30 0.00 0.00 0.27 0.02 0.00 0.59 3.76

Ma so o TX1 TX2 TX3 TX4 TX5 TX6 TX7 TX8 TX9 TX10 TX11 TX12 TX13 TX14 TX15 TX16 TX17 TX18 TX19 TX20

198

YUTM

N/ha

TTC_tan_ha TB t_ha TC t_ha

Phu ̣ lu ̣c 20: Giá tri ̣ sinh khố i, carbon và điều tra lâm phần củ a cá c ô nghiên cứ u Mã ô XUTM

BA_m2 ha

M_m3 ha

TAGTB tan_ha

TBGTB tan_ha

TAGTC tan_ha

TBGTC tan_ha

TTB tan_ha

256 041

190 87 126 149 58 507 293 404 405 287 219 242 88 345 143 415 225 138 310 290

162 126 103 119 97 292 248 378 352 215 223 243 137 283 200 281 187 168 238 213

TX1 TX2 TX3 TX4 TX5 TX6 TX7 TX8 TX9 TX10 TX11 TX12 TX13 TX14 TX15 TX16 TX17 TX18 TX19 TX20 A1 A2 A3 A4

765,440 1,344,734 755,717 1,334,079 756,819 1,333,820 762,276 1,337,696 762,009 1,338,083 763,364 1,341,051 755,056 1,353,301 1 402 240 255,915 1,402,011 238,352 1,370,892 237,569 1,371,652 239,966 1,575,157 258,775 1,390,477 259,252 1,390,739 257,884 1,391,237 245,912 1,387,143 243,873 1,388,813 237,859 1,565,734 746,239 1,352,425 746,732 1,352,766 747,937 1,356,116 747,895 1,355,662 747,395 1,354,992 746,055 1,354,289

1180 610 1932 1372 2200 1522 1920 1065 1054 935 983 1025 985 1415 370 1485 3330 2375 1335 1780 1800 1530 1470 1300

29 10 19 19 9 43 44 42 44 34 27 34 11 44 17 49 39 24 38 38 48 23 39 92

205 99 155 179 51 478 346 538 511 361 271 285 97 425 166 524 275 172 332 331 331 154 293 800

26 9 14 16 5 43 39 42 46 31 26 32 9 42 18 49 30 18 44 34 44 20 34 120

155 69 104 122 34 337 253 361 358 247 191 209 67 302 124 364 194 120 263 236 253 117 215 665

72 32 49 57 16 158 119 169 168 116 89 98 31 142 58 171 91 56 123 110 119 55 101 310

11 4 6 7 2 19 17 19 21 14 11 14 4 18 8 22 12 7 20 15 19 9 14 58

181 78 118 138 40 380 292 403 404 278 217 240 76 344 142 413 224 137 307 269 297 138 249 784

84 36 55 64 18 177 135 188 188 129 101 111 35 160 66 192 103 63 143 125 137 64 115 369

199

YUTM

N/ha

TTC_tan_ha TB t_ha TC t_ha

Mã ô XUTM

BA_m2 ha

M_m3 ha

TAGTB tan_ha

TBGTB tan_ha

TAGTC tan_ha

TBGTC tan_ha

TTB tan_ha

A5 A6 A7 A8 A9 A10 A11 A13 A14 B1 B2 B3 B4 B5 B6 B7 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 D4

745,751 1,354,897 746,055 1,354,921 761,003 1,342,569 759,554 1,342,093 746,975 1,358,447 746,960 1,358,965 750,636 1,351,420 744,673 1,360,931 746,146 1,360,081 765,117 1,343,514 759,814 1,336,089 740,277 1,360,296 756,557 1,351,561 757,015 1,360,316 740,956 1,360,379 754,626 1,351,281 746,282 1,352,373 746,339 1,352,679 746,784 1,353,278 746,825 1,353,526 746,784 1,353,676 747,149 1,352,584 747,660 1,351,913 747,034 1,352,232 746,906 1,352,064 762,154 1,340,708

1750 910 1160 1580 1360 2420 1540 1230 890 1030 670 1640 2000 1180 1280 1570 1240 1640 1460 1430 1670 1520 2320 1930 1490 1350

62 27 35 53 19 51 35 64 26 37 26 53 40 27 73 48 48 47 26 25 30 21 59 52 38 21

523 192 269 459 129 357 296 727 224 331 257 539 340 235 755 460 491 424 229 222 246 166 553 534 390 194

60 24 32 50 15 41 30 71 22 33 25 53 34 24 74 45 47 42 22 20 26 17 50 46 34 17

391 146 200 335 94 258 209 533 159 235 186 390 241 166 545 329 349 298 158 152 177 117 378 362 268 131

183 68 94 157 44 121 98 249 74 110 87 183 113 78 255 154 163 140 74 71 83 55 177 170 126 62

27 11 14 22 6 17 13 33 10 14 11 24 15 10 33 20 21 18 9 9 11 7 21 20 15 7

452 171 232 385 109 299 239 604 181 268 211 444 275 190 620 374 396 340 179 172 204 134 428 408 302 148

210 79 107 179 50 138 111 282 84 124 98 207 127 88 289 174 184 158 83 80 94 62 198 189 140 69

200

YUTM

N/ha

TTC_tan_ha TB t_ha TC t_ha

Mã ô XUTM

BA_m2 ha

M_m3 ha

TAGTB tan_ha

TBGTB tan_ha

TAGTC tan_ha

TBGTC tan_ha

TTB tan_ha

D5 D6 D7 D8 D9 D10 1 2 3 4 5 6 7 8 13 15 16 21 22 23 24 27 29 30 32 33

762,760 1,339,803 767,827 1,345,511 767,754 1,345,127 767,567 1,345,192 767,064 1,344,992 767,044 1,344,881 763,040 1,344,332 762,845 1,344,446 762,627 1,344,296 761,915 1,343,822 763,053 1,343,657 763,564 1,345,620 764,135 1,346,008 765,233 1,345,840 762,254 1,345,440 765,579 1,344,262 764,266 1,343,966 761,640 1,344,624 764,209 1,344,158 764,964 1,345,072 765,363 1,344,960 764,327 1,342,306 762,182 1,344,268 762,171 1,343,096 764,332 1,341,824 763,193 1,343,849

1340 1140 750 940 850 1270 1100 850 910 740 1360 1590 740 1460 640 690 390 1860 660 1300 1890 1710 250 1080 1100 1020

32 23 24 19 32 29 36 32 48 36 25 22 26 34 13 31 28 22 22 34 25 48 15 32 42 28

301 175 220 165 362 257 332 280 638 418 280 228 255 242 107 286 249 193 225 275 208 463 179 414 508 305

31 18 23 16 32 25 32 31 47 35 21 19 25 29 10 28 29 17 21 30 20 44 14 33 38 25

218 124 159 116 250 178 234 204 421 285 180 151 181 179 72 201 189 129 158 198 144 324 121 282 331 207

102 58 74 54 117 83 110 96 197 134 84 71 85 84 34 94 89 60 74 93 68 152 57 132 155 97

14 8 10 7 14 10 14 13 21 15 9 8 11 12 4 12 13 7 9 13 9 19 6 15 16 11

249 142 182 133 282 202 267 235 468 320 201 170 206 208 82 229 219 146 179 228 164 367 136 315 369 232

116 65 84 61 131 94 124 109 218 149 93 79 96 96 38 106 102 67 83 106 76 170 63 147 171 108

201

YUTM

N/ha

TTC_tan_ha TB t_ha TC t_ha

Mã ô XUTM

BA_m2 ha

M_m3 ha

TAGTB tan_ha

TBGTB tan_ha

TAGTC tan_ha

TBGTC tan_ha

TTB tan_ha

34 35 36 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 51

763,265 1,343,228 763,755 1,343,964 762,441 1,343,740 762,070 1,343,343 763,347 1,343,997 763,701 1,345,113 764,265 1,345,012 764,446 1,344,368 763,455 1,343,660 762,337 1,344,180 764,669 1,345,012 765,086 1,344,859 763,809 1,345,900 763,601 1,343,734

90 670 730 980 700 1140 1330 1630 1070 940 860 870 710 1260

23 20 30 49 22 23 45 37 23 24 37 21 23 39

401 207 395 426 182 214 396 358 222 221 409 174 187 346

262 140 266 308 134 150 284 249 159 155 274 124 135 242

27 17 30 45 21 21 41 33 22 21 33 18 20 34

123 66 124 144 63 70 133 117 75 73 129 58 63 113

12 7 14 19 9 9 18 14 10 9 14 8 9 14

289 157 296 353 155 171 325 282 181 176 308 143 156 276

135 73 138 164 72 79 151 131 84 82 143 66 72 128

202

Phu ̣ lu ̣c 21: Dữ liê ̣u tổ ng lươ ̣ng carbon lâm phần và cá c nhân tố sinh thá i ở cá c ô mẫu nghiên cứ u

Xa

Huyen

Tinh

XUTM

YUTM

Tthai

DTC

Hphoi

Ketvon_%

Dame

Loaidat

TC_t_ha

Tkk

Mã ô

P mm_nam

Do_am_KK %

Ket_cau dat

Da_noi %

Maso dame

TTC tan_ha

Do cao m

Do doc

% TB

Vi tri

pH dat

Day_dat cm

TTB tan_ha

TB t_ha

TX1

765440

1344734

IIIA1

0.7

843

2418

6.3

>50

181

190

162

22.2

Quảng tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

Mắc ma axit

TX2

755717

1334079

IIIA1

0.5

376

2418

6.8

>50

Bazan

126

22.2

TX3

756819

1333820

IIB

0.7

520

2418

6.5

>50

Bazan

118

126

103

22.2

TX4

0.8

762276

1337696

IIB

270

619

2418

6.2

>50

138

149

119

22.2

Đăk Ngo Đăk Ngo Đăk Ngo

Tuy Đức Tuy Đức Tuy Đức

Đăk Nông Đăk Nông Đăk Nông

Mắc ma axit

TX5

762009

1338083

IIA

0.5

340

648

2418

>50

22.2

Đăk Ngo

Tuy Đức

Đăk Nông

Mắc ma axit

TX6

763364

1341051

IIIA3

0.8

130

574

2418

6.4

>50

380

177

507

292

22.2

Quảng Tân

Tuy Đức

Đăk Nông

Mắc ma axit

TX7

755056

1353301

IIIA3

0.8

860

2418

6.8

> 100

292

135

293

248

22.2

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

Mắc ma axit

TX8

Madrak

256041

1402240

IIIA2

0.8

150

584

2100

17.5

2.5

6.8

> 100

403

188

404

378

Krông Á

Đăk Lăk

Phiến sét

TX9

Madrak

255915

1402011

IIIA2

0.8

125

642

2100

5.7

>50

404

188

405

352

Krông Á

Đăk Lăk

Phiến sét

TX10

238352

1370892

IIIA2

0.8

210

1068

1750

2.5

7.5

6.3

> 100

278

129

287

215

Yang Mao

Krông Bông

Đăk Lăk

Mắc ma axit

TX11

237569

1371652

IIIA1

0.8

250

1013

1750

3.55

>50

217

101

219

223

Yang Mao

Krông Bông

Đăk Lăk

Mắc ma axit

TX12

K Bang

239966

1575157

IIIA2

0.5

675

2500

6.8

>100

Bazan

240

111

242

243

Gia Lai

TX13

Madrak

258775

1390477

IIIA1

0.7

280

403

2100

>50

137

Cư San

Đăk Lăk

Đất đỏ chua, rất nghèo ba zơ Đất giàu mùn , nâu đỏ Đất giàu mùn , nâu đỏ Đất đỏ chua, rất nghèo ba zơ Đất đỏ chua, rất nghèo ba zơ Đất đỏ chua, rất nghèo ba zơ Đất đỏ chua, rất nghèo ba zơ Đất xám có tầng loang lỗ đỏ vàng Đất xám có tầng loang lỗ đỏ vàng Đất xám tầng mặt giàu mùn Đất xám tầng mặt giàu mùn Đất đỏ chua, rất nghèo ba zơ Đất xám sỏi sạn sâu

Phiến sét

TX14

Madrak

259252

1390739

IIIA3

0.8

300

495

2100

7.5

>100

344

160

345

283

TX15

Madrak

257884

1391237

IIIA1

0.7

440

2100

6.5

>100

142

143

200

TX16

245912

1387143

IIIA3

0.8

129

681

1750

6.2

>100

413

192

415

281

TX17

243873

1388813

IIB

0.8

691

1750

6.3

>100

224

103

225

187

Cư San Ea Trang Cư Drăm Cư Drăm

Krông Bông Krông Bông

Đăk Lăk Đăk Lăk Đăk Lăk Đăk Lăk

Phiến sét Phiến sét Mắc ma axit Mắc ma axit

TX18

Lơ ku

Kbang

237859

1565734

IIIA1

0.4

476

2500

53.75

7.5

>100

Đất xám sỏi sạn sâu Đất xám sỏi sạn sâu Đất xám tầng rất mỏng Đất xám có tầng loang lỗ đỏ vàng Đất nâu

137

138

168

746239

1352425

IIIA3

0.8

824

2418

TX19

6.7

>100

Mắc ma axit Bazan

307

143

310

238

22.2

TX20

746732

1352766

IIB

0.7

811

2418

7.5

6.7

>100

269

125

290

213

22.2

Gia Lai Đăk Nông Đăk Nông

Quảng Trực Quảng Trực

Tuy Đức Tuy Đức

Mắc ma axit

Đất giàu mùn , nâu đỏ Đất đỏ chua, rất nghèo ba zơ

203

Xa

Huyen

Tinh

XUTM

YUTM

Tthai

DTC

Tkk

Ketvon_%

Dame

Loaidat

Hphoi

TC_t_ha

Mã ô

P mm_nam

Do_am_KK %

Ket_cau dat

Da_noi %

Day_dat cm

Maso dame

% TB

Vi tri

Do doc

Do cao m

TTB tan_ha

TTC tan_ha

TB t_ha

pH dat

747937

1356116

IIB

0.8

2418

22.2

> 50

Bazan

285

842

297

137

6.9

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

Dat do chua, rat ngheo kiem

747895

1355662

IIB

0.7

865

2418

6.8

> 50

Bazan

138

22.2

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

747395

1354992

IIIA2

0.8

832

2418

6.9

> 50

Bazan

249

115

22.2

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

746055

1354289

IIIA1

0.7

150

729

2418

> 50

Bazan

784

369

6.8

22.2

745751

1354897

IIIA2

0.8

120

804

2418

> 50

Bazan

452

210

6.4

22.2

Quảng Trực Quảng Trực

Tuy Đức Tuy Đức

Đăk Nông Đăk Nông

Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat giau mun, nau do Dat giau mun, nau do

746055

1354921

IIIA1

0.8

180

838

2418

6.8

> 50

Bazan

171

22.2

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

Dat giau mun, nau do

761003

1342569

IIIA2

0.6

130

756

2418

6.9

> 50

Bazan

232

107

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

759554

1342093

IIIA1

0.5

679

2418

6.8

> 50

Bazan

385

179

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

746975

1358447

IIIA2

0.8

240

820

2418

6.8

> 100

Bazan

109

22.2

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

A10

746960

1358965

IIIA2

0.8

260

789

2418

6.8

> 100

Bazan

299

138

22.2

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

A11

750636

1351420

IIB

0.7

130

865

2418

6.8

> 100

Bazan

239

111

22.2

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

A13

744673

1360931

IIIA3

0.8

222

625

2418

6.9

> 50

Bazan

604

282

22.2

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat giau mun, nau do

A14

746146

1360081

IIIA2

0.8

320

776

2418

6.8

> 100

Bazan

181

22.2

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

765117

1343514

IIIA1

0.7

170

799

2418

> 100

Bazan

268

124

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

759814

1336089

IIIA1

0.5

305

591

2418

> 100

Bazan

211

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat giau mun, nau do

740277

1360296

IIIA3

0.8

400

2418

6.9

> 50

Bazan

444

207

22.2

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

Dat giau mun, nau do

756557

1351561

IIB

0.8

250

831

2418

6.5

> 50

Bazan

275

127

22.2

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

757015

1360316

IIIA2

330

804

2418

6.9

> 50

Bazan

190

22.2

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

740956

1360379

IIIA3

0.8

120

428

2418

> 50

Bazan

620

289

22.2

754626

1351281

IIIA2

0.8

260

833

2418

6.7

> 50

Bazan

374

174

22.2

Quảng Trực Quảng Trực

Tuy Đức Tuy Đức

Đăk Nông Đăk Nông

746282

1352373

IIIA3

0.8

792

2418

22.2

6.8

> 100

Bazan

396

184

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat giau mun, nau do Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem

204

Xa

Huyen

Tinh

XUTM

YUTM

Tthai

DTC

Tkk

Ketvon_%

Dame

Loaidat

Hphoi

TC_t_ha

Mã ô

P mm_nam

Do_am_KK %

Ket_cau dat

Da_noi %

Day_dat cm

Maso dame

% TB

Vi tri

Do doc

Do cao m

TTB tan_ha

TTC tan_ha

TB t_ha

pH dat

746339

1352679

IIIA2

0.8

2418

22.2

> 100

Bazan

330

817

340

158

6.8

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

746784

1353278

IIB

0.7

853

2418

6.8

> 100

Bazan

179

22.2

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

746825

1353526

IIIA1

0.7

120

828

2418

6.6

> 100

Bazan

172

22.2

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

746784

1353676

IIIA1

0.7

826

2418

6.7

> 100

Bazan

204

22.2

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

747149

1352584

IIB

0.6

180

820

2418

6.8

> 100

Bazan

134

22.2

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

747660

1351913

IIIA2

0.8

100

812

2418

6.7

> 100

Bazan

428

198

22.2

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

747034

1352232

IIIA1

0.7

170

840

2418

6.6

> 100

Bazan

408

189

22.2

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

746906

1352064

IIIA1

0.7

330

840

2418

6.7

> 100

Bazan

302

140

22.2

Quảng Trực

Tuy Đức

Đăk Nông

762154

1340708

IIB

0.8

315

601

2418

> 100

Bazan

148

22.2

Đăk Ngo

Tuy Đức

Đăk Nông

762760

1339803

IIB

0.6

115

680

2418

> 100

Bazan

249

116

22.2

Đăk Ngo

Tuy Đức

Đăk Nông

767827

1345511

IIB

0.7

180

858

2418

6.3

> 100

Bazan

142

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

767754

1345127

IIIA1

0.6

824

2418

> 100

Bazan

182

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

767567

1345192

IIB

0.6

874

2418

6.2

> 100

Bazan

133

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

767064

1344992

IIIA2

0.7

330

804

2418

6.1

> 100

Bazan

282

131

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

D10

767044

1344881

IIB

0.7

270

817

2418

6.2

> 100

Bazan

202

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

763040

1344332

IIIA2

0.7

339

766

2418

> 100

Bazan

267

124

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

762845

1344446

IIIA2

0.7

766

2418

6.3

> 70

Bazan

235

109

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

762627

1344296

IIIA2

0.8

190

783

2418

> 150

Bazan

468

218

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

761915

1343822

IIIA2

0.8

260

827

2418

22.2

6.3

> 100

Bazan

320

149

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem

205

Xa

Huyen

Tinh

XUTM

YUTM

Tthai

DTC

Hphoi

Ketvon_%

Dame

Loaidat

TC_t_ha

Tkk

Mã ô

Do doc

P mm_nam

Do_am_KK %

Ket_cau dat

Da_noi %

Day_dat cm

Maso dame

TTC tan_ha

TB t_ha

% TB

Do cao m

pH dat

TTB tan_ha

Vi tri

763053

1343657

IIB

0.6

783

2418

> 100

Bazan

201

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

6.5

> 100

Bazan

170

763564

1345620

IIIA1

0.7

754

2418

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

6.3

> 100

Bazan

206

764135

1346008

IIB

0.5

355

803

2418

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

6.5

> 100

Bazan

208

765233

1345840

IIB

0.7

858

2418

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

762254

1345440

IIIA2

0.5

799

2418

6.5

> 100

Bazan

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

765579

1344262

IIB

0.6

808

2418

6.5

> 100

Bazan

229

106

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

764266

1343966

IIIA2

0.7

677

2418

6.2

> 30

Bazan

219

102

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

146

761640

1344624

IIIA2

0.6

788

2418

22.2

6.4

> 100

Bazan

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

179

764209

1344158

IIIA2

0.8

240

730

2418

6.4

> 50

Bazan

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

764964

1345072

IIIA2

0.8

843

2418

6.8

Bazan

228

106

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

765363

1344960

IIIA2

0.8

828

2418

6.5

> 100

Bazan

164

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

764327

1342306

IIIA2

0.7

320

692

2418

> 100

Bazan

367

170

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

762182

1344268

IIIA2

0.6

810

2418

6.2

> 100

Bazan

136

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

762171

1343096

IIIA3

0.8

754

2418

6.3

Bazan

315

147

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

764332

1341824

IIIA2

0.8

170

742

2418

> 100

Bazan

369

171

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

763193

1343849

IIIA2

0.8

350

777

2418

> 100

Bazan

232

108

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

763265

1343228

IIIA3

0.8

723

2418

> 100

Bazan

289

135

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

763755

1343964

IIIA1

0.3

130

703

2418

6.5

Bazan

157

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

762441

1343740

IIIA2

0.8

786

2418

22.2

> 100

Bazan

296

138

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem Dat do chua, rat ngheo kiem

206

Xa

Huyen

Tinh

XUTM

YUTM

Tthai

DTC

Hphoi

Ketvon_%

Dame

Loaidat

TC_t_ha

Tkk

Mã ô

% TB

Do doc

Do cao m

P mm_nam

Do_am_KK %

Ket_cau dat

Da_noi %

Day_dat cm

Maso dame

TTB tan_ha

TTC tan_ha

TB t_ha

pH dat

Vi tri

762070

1343343

IIIA2

0.7

782

2418

353

164

6.4

Bazan

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

> 100

Bazan

22.2

155

763347

1343997

IIB

0.7

762

2418

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

6.5

Bazan

22.2

171

763701

1345113

IIIA2

0.8

741

2418

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

764265

1345012

IIIA2

0.6

771

2418

6.4

> 100

Bazan

325

151

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

764446

1344368

IIIA2

0.6

320

771

2418

6.6

> 100

Bazan

282

131

22.2

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

6.3

> 100

Bazan

22.2

181

763455

1343660

IIIA2

0.7

4.5

140

754

2418

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

6.5

> 100

Bazan

22.2

176

762337

1344180

IIIA2

0.7

832

2418

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

22.2

764669

1345012

IIIA2

0.7

230

825

2418

6.7

> 100

Bazan

308

143

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

22.2

143

765086

1344859

IIIA2

0.6

150

826

2418

> 100

Bazan

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

22.2

156

763809

1345900

IIIA2

0.7

763

2418

6.5

Bazan

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

22.2

763601

1343734

IIIA2

0.7

732

2418

> 100

Bazan

276

128

Quảng Tâm

Tuy Đức

Đăk Nông

207

Phu ̣ lu ̣c 22: Dữ liê ̣u tuổ i cây theo DBH và H H_ DBH_c m m

DBH_c m

A- year

H_ m

A- year

DBH_c m

A- year

DBH_c m

H_ m

A- year

DBH_c m

H_ m

A- year

DBH_c m

H_ m

A- year

H_m

5.1

7.1

8.7

6.5

11.2

11.6

27.5

15.4

16.5

11.8

34.4

11.3

35.1

6.5

7.5

6.4

7.4

11.6

5.7

8.7

20.3

10.6

23.7

13.4

15.4

19.6

7.9

9.8

8.3

8.2

8.8

10.5

17.6

17.2

20.4

26.5

17.5

9.4

9.1

10.2

8.8

5.6

7.6

9.4

18.1

12.1

22.1

28.7

21.9

6.5

8.3

7.3

7.4

16.5

20.8

15.1

14.1

30.5

15.8

33.8

6.5

8.1

5.6

5.5

6.3

7.6

10.8

10.6

15.8

12.9

56.7

22.9

38.6

8.6

8.3

12.4

9.5

9.7

15.9

19.2

32.4

23.9

25.1

9.5

8.6

9.5

9.9

8.6

7.8

12.5

16.5

22.8

13.5

25.5

6.1

5.5

5.8

5.3

9.4

7.7

11.2

8.4

9.3

11.2

14.4

47.8

15.4

9.8

8.3

9.9

12.6

15.3

14.6

26.8

14.8

55.4

26.5

7.5

7.9

10.5

8.9

8.1

11.5

13.2

22.5

15.6

14.6

40.4

5.2

4.7

6.4

6.1

8.2

17.8

15.5

18.4

16.7

21.4

30.8

23.6

4.7

5.3

8.9

6.5

10.6

10.8

10.2

9.5

18.9

13.1

21.7

15.5

34.5

19.5

6.5

11.5

6.8

6.9

11.6

7.5

8.7

14.6

11.3

9.8

16.6

42.6

19.1

6.3

11.3

13.1

6.6

6.5

10.7

14.1

28.3

9.8

7.5

76.0

27.5

106

6.7

3.9

10.2

8.9

12.1

12.7

24.4

19.6

16.5

12.2

8.8

6.5

9.7

18.3

15.3

9.7

10.7

16.9

14.5

24.4

8.8

9.6

11.4

10.9

10.1

12.5

15.8

15.3

38.7

17.3

19.6

7.8

11.6

5.9

7.4

18.5

15.6

20.8

22.5

17.1

16.1

10.1

12.8

8.7

11.3

15.5

10.7

11.5

33.1

19.6

23.2

18.2

5.6

4.5

8.3

8.1

7.9

9.9

24.8

14.2

27.1

18.8

8.1

13.2

10.5

8.6

7.9

8.4

8.9

10.3

60.8

23.5

23.4

13.8

7.2

8.5

7.7

9.4

19.3

18.3

4.3

23.8

26.8

11.1

17.5 12.5 6

8.2

11.9

9.4

7.3

16.6

10.2

26.8

20.5

208

14.1

10.3

13.1

9.4

5.3

6.9

8.3

9.2

37.4

24.1

39.8

22.2

6.8

6.3

7.1

10.4

7.6

10.2

12.3

7.1

20.1

13.2

24.5

25.2

9.3

7.3

8.9

8.8

7.3

9.4

12.3

13.2

18.7

24.1

12.1

7.2

7.6

15.2

13.7

9.9

13.9

11.9

12.8

31.1

10.8

9.7

7.7

7.8

8.8

13.1

36.4

18.5

31.6

21.5

209

BA (m2/ha) M (m3/ha)

X

Y

Phu ̣ lu ̣c 23: Dữ liê ̣u 61 ô mẫu sử du ̣ng lâ ̣p quan hê ̣ sinh khố i, carbon trên mă ̣t đấ t vớ i chỉ số ả nh vê ̣ tinh SPOT5 Đô ̣ tàn Stt che

Số hiê ̣u ô mẫu

N (cây/ha)

Đô ̣ cao (m)

TAGTB (tấ n/ha)

TAGTC (tấ n/ha)

1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24

747895 746055 746784 746784 767827 767567 763679 762259 764266 761640 764209 765474 763755 763347 763701 763455 762337 765086 763809 747395 750636 756557 762760 762845

1355662 1354921 1353278 1353676 1345511 1345192 1345601 1345448 1343966 1344624 1344158 1345021 1343964 1343997 1345113 1343660 1344180 1344859 1345900 1354992 1351420 1351561 1339803 1344446

Tra ̣ng thá i rừ ng IIB IIIA1 IIB IIIA1 IIB IIB IIIA1 IIIA2 IIIA2 IIIA2 IIIA2 IIIA2 IIIA1 IIB IIIA2 IIIA2 IIIA2 IIIA2 IIIA2 IIIA2 IIB IIB IIB IIIA2

A2 A6 C3 C5 D6 D8 6 13 16 21 22 24 35 41 42 45 46 48 49 A3 A11 B4 D5 2

0.7 0.8 0.7 0.7 0.7 0.6 0.7 0.5 0.7 0.6 0.8 0.8 0.3 0.7 0.8 0.7 0.7 0.6 0.7 0.8 0.7 0.8 0.6 0.7

865 838 853 826 858 874 754 799 677 788 730 828 703 762 741 754 832 826 763 832 865 831 680 766

1530 910 1460 1670 1140 940 1590 640 390 1860 660 1890 670 700 1140 1070 940 870 710 1470 1540 2000 1340 850

23.41 26.78 26.21 30.37 22.70 18.99 22.20 12.54 27.86 22.49 21.55 24.74 19.59 21.88 23.38 22.85 23.57 21.27 22.53 39.32 34.88 39.81 32.26 32.15

154.5 191.8 228.6 246.3 174.9 165.0 228.4 107.0 249.2 193.2 225.5 208.1 207.4 182.0 213.9 222.5 220.9 173.6 187.4 292.7 295.9 339.7 301.3 279.5

117.2 146.2 157.6 177.4 123.6 116.2 151.2 72.3 189.4 128.8 158.1 144.0 139.9 134.3 150.1 159.4 155.0 124.2 135.5 215.0 209.2 240.9 218.2 204.0

54.9 68.5 73.9 83.1 57.9 54.5 70.8 33.9 88.6 60.4 74.0 67.5 65.6 62.9 70.4 74.6 72.6 58.2 63.5 100.8 98.1 112.9 102.1 95.6

210

Stt

X

Y

BA (m2/ha) M (m3/ha)

Số hiê ̣u ô mẫu

Đô ̣ tàn che

Đô ̣ cao (m)

N (cây/ha)

TAGTB (tấ n/ha)

TAGTC (tấ n/ha)

25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49

765579 764964 764446 763601 746055 745751 759554 754626 746282 747660 767064 762627 764213 762171 763265 762441 764265 759814 746825 747149 762154 767754 767044 764134 765233

1344262 1345072 1344368 1343734 1354289 1354897 1342093 1351281 1352373 1351913 1344992 1344296 1342290 1343096 1343228 1343740 1345012 1336089 1353526 1352584 1340708 1345127 1344881 1346007 1345839

Tra ̣ng thá i rừ ng IIB IIIA2 IIIA2 IIIA2 IIIA1 IIIA2 IIIA1 IIIA2 IIIA3 IIIA2 IIIA2 IIIA2 IIIA2 IIIA3 IIIA2 IIIA2 IIIA2 IIIA1 IIIA1 IIB IIB IIIA1 IIB IIB IIB

15 23 44 51 A4 A5 A8 B7 C1 C7 D9 3 27 30 34 36 43 B2 C4 C6 D4 D7 D10 7 8

0.6 0.8 0.6 0.7 0.7 0.8 0.5 0.8 0.8 0.8 0.7 0.8 0.7 0.8 0.8 0.8 0.6 0.5 0.7 0.6 0.8 0.6 0.7 0.5 0.7

808 843 771 732 729 804 679 833 792 815 804 783 692 754 723 786 771 591 828 820 601 824 817 803 858

690 1300 1630 1260 1300 1750 1580 1570 1240 2320 850 910 1710 1080 90 730 1330 670 1430 1520 1350 750 1270 740 1460

30.55 34.09 37.41 39.37 91.94 62.01 52.60 47.93 47.82 59.00 32.15 48.12 48.11 32.47 23.28 29.97 44.98 25.81 25.34 20.84 20.61 23.59 29.47 26.14 33.99

286.1 275.1 357.8 346.0 800.3 522.6 458.9 460.2 491.4 552.9 362.4 637.9 462.7 414.2 401.1 394.9 396.0 257.3 221.8 165.7 194.2 220.5 256.9 255.2 242.0

201.5 198.2 248.7 241.9 664.7 391.5 335.0 329.1 348.9 378.1 250.3 421.3 323.6 281.8 262.0 265.6 284.0 185.8 151.8 117.4 131.2 159.0 177.9 181.1 179.3

94.4 92.9 116.5 113.4 310.4 183.3 156.9 154.1 163.3 177.3 117.2 197.3 151.6 131.9 122.6 124.3 133.1 87.0 71.2 55.0 61.5 74.5 83.4 84.8 84.0

211

Stt

X

Y

BA (m2/ha) M (m3/ha)

Số hiê ̣u ô mẫu

Đô ̣ tàn che

Đô ̣ cao (m)

N (cây/ha)

TAGTB (tấ n/ha)

TAGTC (tấ n/ha)

762181 761003 765117 763040 763355 746339 747034 746906 761915 764476 762070 764669

1344267 1342569 1343514 1344332 1343612 1352679 1352232 1352064 1343822 1341907 1343342 1345012

29 A7 B1 1 33 C2 C8 C9 4 32 40 47

Tra ̣ng thá i rừ ng IIIA2 IIIA2 IIIA1 IIIA2 IIIA2 IIIA2 IIIA1 IIIA1 IIIA2 IIIA3 IIIA2 IIIA2

0.6 0.7 0.7 0.7 0.8 0.8 0.7 0.7 0.8 0.8 0.7 0.7

810 756 799 766 777 817 840 840 827 742 782 825

250 1160 1030 1100 1020 1640 1930 1490 740 1100 980 860

14.64 35.29 36.85 35.60 27.82 46.57 51.93 37.67 36.27 41.61 48.89 37.11

179.5 268.7 331.5 331.9 304.9 423.9 534.3 389.8 418.4 507.8 426.4 409.5

121.4 200.1 234.8 234.3 206.7 298.0 362.3 268.0 285.2 331.0 308.4 274.5

56.8 93.8 110.0 109.8 96.8 139.6 169.8 125.5 133.6 155.1 144.5 128.6

50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61

212

Phu ̣ lu ̣c 24: Dữ liê ̣u TAGTB theo phân cấ p ả nh tư ̣ đô ̣ng 3 lớ p

TAGTB t_ha o mau

TAGTC t_ha o mau

Class_Name Class_Id

157 Class 1 63 Class 1 94 Class 1 117 Class 1 117 Class 1 133 Class 1 70 Class 1 54 Class 1 34 Class 1 71 Class 1 68 Class 1 152 Class 2 132 Class 2 75 Class 2 89 Class 2 74 Class 2 73 Class 2 96 Class 2 60 Class 2 58 Class 2 68 Class 2 93 Class 2 58 Class 2 63 Class 2 154 Class 2 98 Class 2 113 Class 2 163 Class 2 83 Class 2 55 Class 2 102 Class 3 123 Class 3 113 Class 3 124 Class 3 66 Class 3 197 Class 3 177 Class 3 310 Class 3 183 Class 3 101 Class 3

335 134 201 249 250 284 150 116 72 151 146 324 282 159 189 158 155 204 129 124 144 198 124 135 329 209 241 349 177 117 218 262 242 266 140 421 378 665 391 215

1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 2 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3

So hieu o A8 41 15 44 D9 43 42 D8 13 6 A6 27 30 45 16 22 46 2 21 48 24 23 D6 49 B7 A11 B4 C1 C5 A2 D5 34 51 36 35 3 C7 A4 A5 A3

213

Phu ̣ lu ̣c 25: Dữ liê ̣u TAGTB vớ i cá c chỉ số DN củ a 4 band ả nh SPOT

Ma so o

X

Y

b1

b2

b3

b4

TAGTB t_ha

TAGTC t_ha

1 2 3 4 6 7 8 13 15 16 21 22 23 24 27 29 30 32 33 34 35 36 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 51 A11 A2 A3 A4 A5 A6 A7

763040 1344332 762845 1344446 762627 1344296 761915 1343822 763679 1345601 764135 1346008 765233 1345840 762259 1345448 765579 1344262 764266 1343966 761640 1344624 764209 1344158 764964 1345072 765474 1345021 764213 1342290 762182 1344268 762171 1343096 764477 1341908 763356 1343612 763265 1343228 763755 1343964 762441 1343740 762070 1343343 763347 1343997 763701 1345113 764265 1345012 764446 1344368 763455 1343660 762337 1344180 764669 1345012 765086 1344859 763809 1345900 763601 1343734 750636 1351420 747895 1355662 747395 1354992 746055 1354289 745751 1354897 746055 1354921 761003 1342569

79 77 79 78 80 80 80 78 80 79 81 84 81 84 81 80 82 81 81 82 86 82 82 81 78 77 79 80 81 77 79 83 83 76 80 76 83 83 75 78

171 167 178 167 164 157 166 156 160 165 172 179 169 181 168 176 177 185 187 193 191 185 190 160 160 154 163 180 177 166 175 176 192 176 178 200 184 195 173 182

44 44 44 44 46 47 47 45 47 45 46 48 48 50 48 45 46 47 46 46 50 47 46 46 45 44 46 45 46 45 46 48 47 42 46 41 49 45 40 44

234.3 109.8 204.0 95.6 421.3 197.3 285.2 133.6 151.2 70.8 181.1 84.8 179.3 84.0 72.3 33.9 201.5 94.4 189.4 88.6 128.8 60.4 158.1 74.0 198.2 92.9 144.0 67.5 323.6 151.6 121.4 56.8 281.8 131.9 331.0 155.1 206.7 96.8 262.0 122.6 139.9 65.6 265.6 124.3 308.4 144.5 134.3 62.9 150.1 70.4 284.0 133.1 248.7 116.5 159.4 74.6 155.0 72.6 274.5 128.6 124.2 58.2 135.5 63.5 241.9 113.4 209.2 98.1 117.2 54.9 215.0 100.8 664.7 310.4 391.5 183.3 146.2 68.5 200.1 93.8

75 75 74 74 71 69 73 71 73 73 77 82 73 83 82 74 75 82 82 80 87 81 82 70 72 67 71 76 77 70 76 76 84 79 81 88 89 79 72 76

214

Ma so o

X

Y

b1

b2

b3

b4

TAGTB t_ha

TAGTC t_ha

759554 1342093 765117 1343514 759814 1336089 756557 1351561 754626 1351281 746282 1352373 746339 1352679 746784 1353278 746825 1353526 746784 1353676 747149 1352584 747660 1351913 747034 1352232 746906 1352064 767044 1344881 762154 1340708 762760 1339803 767827 1345511 767754 1345127 767567 1345192 767064 1344992

77 82 76 84 80 73 75 78 77 79 75 75 77 74 82 78 80 86 84 81 83

44 48 43 50 45 40 41 44 43 48 40 40 42 40 48 45 44 53 50 48 49

165 171 177 180 175 180 192 179 196 167 187 186 194 191 161 161 198 171 164 158 164

335.0 156.9 234.8 110.0 185.8 87.0 240.9 112.9 329.1 154.1 348.9 163.3 298.0 139.6 157.6 73.9 151.8 71.2 177.4 83.1 117.4 55.0 378.1 177.3 362.3 169.8 268.0 125.5 177.9 83.4 131.2 61.5 218.2 102.1 123.6 57.9 159.0 74.5 116.2 54.5 250.3 117.2

75 74 80 78 75 75 83 77 84 90 80 80 82 79 70 81 80 76 72 70 70

A8 B1 B2 B4 B7 C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 D10 D4 D5 D6 D7 D8 D9

215

THUYẾT MINH ĐỀ TÀI ĐÃ ĐƯỢC PHÊ DUYỆT

216