intTypePromotion=1
ADSENSE

Xây dựng cơ sở dữ liệu chi trả dịch vụ môi trường rừng bằng bản đồ trữ lượng các bon cây tầng cao trên các trạng thái rừng tại xã Thanh Bình – huyện Chợ Mới – tỉnh Bắc Kạn

Chia sẻ: Thi Thi | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:6

35
lượt xem
2
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nhằm xác định khả năng tích lũy carbon để chi trả dịch vụ môi trường rừng, đặc biệt trong các trạng thái rừng lượng Carbon được tích lũy chủ yếu ở tầng cây cao, vì vậy đề tài đã chọn xã Thanh Bình thuộc huyện Chợ Mới tỉnh Bắc Kạn nơi có tổng diện tích rừng là 2215,75ha làm địa điểm nghiên cứu. Để xây dựng được bản đồ trữ lượng rừng và trữ lượng các bon, nghiên cứu dựa vào kết quả giải đoán ảnh vệ tinh để tạo bản đồ hiện trạng rừng, từ đó xác định trữ lượng rừng và trữ lượng các bon trung bình cho các trạng thái bằng phần mềm Ecogbition 8.0 và phần mềm Arcgis 10.0.

Chủ đề:
Lưu

Nội dung Text: Xây dựng cơ sở dữ liệu chi trả dịch vụ môi trường rừng bằng bản đồ trữ lượng các bon cây tầng cao trên các trạng thái rừng tại xã Thanh Bình – huyện Chợ Mới – tỉnh Bắc Kạn

Trần Quốc Hƣng và Đtg<br /> <br /> Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ<br /> <br /> 115(01): 47 - 52<br /> <br /> XÂY DỰNG CƠ SỞ DỮ LIỆU CHI TRẢ DỊCH VỤ MÔI TRƢỜNG RỪNG<br /> BẰNG BẢN ĐỒ TRỮ LƢỢNG CÁC BON CÂY TẦNG CAO<br /> TRÊN CÁC TRẠNG THÁI RỪNG TẠI XÃ THANH BÌNH –<br /> HUYỆN CHỢ MỚI – TỈNH BẮC KẠN<br /> Trần Quốc Hƣng*, Nguyễn Đăng Cƣờng<br /> Trường Đại học Nông Lâm – ĐH Thái Nguyên<br /> <br /> TÓM TẮT<br /> Nhằm xác định khả năng tích lũy carbon để chi trả dịch vụ môi trƣờng rừng, đặc biệt trong các<br /> trạng thái rừng lƣợng Carbon đƣợc tích lũy chủ yếu ở tầng cây cao, vì vậy đề tài đã chọn xã Thanh<br /> Bình thuộc huyện Chợ Mới tỉnh Bắc Kạn nơi có tổng diện tích rừng là 2215,75ha làm địa điểm<br /> nghiên cứu. Để xây dựng đƣợc bản đồ trữ lƣợng rừng và trữ lƣợng các bon, nghiên cứu dựa vào<br /> kết quả giải đoán ảnh vệ tinh để tạo bản đồ hiện trạng rừng, từ đó xác định trữ lƣợng rừng và trữ lƣợng<br /> các bon trung bình cho các trạng thái bằng phần mềm Ecogbition 8.0 và phần mềm Arcgis 10.0.<br /> Kết quả cho thấy xã Thanh Bình có 13 trạng thái rừng và sử dụng đất khác nhau, tổng diện tích<br /> rừng có trữ lƣợng là 1860,6 ha. Tổng số ô mẫu nghiên cứu 37 OTC và 30 điểm kiểm tra độ chính<br /> xác của bản đồ với Overall accuracy = 84,5%. Rừng trung bình có trữ lƣợng rừng 130 m 3/ha và trữ<br /> lƣợng các bon là 527,8 tấn CO2e/ha, rừng nghèo núi đất có trữ lƣợng rừng là 73 m3 ha và trữ lƣợng<br /> các bon là 396,9 tấn CO2e/ha, rừng nghèo núi đá 61,3 m3/ha và trữ lƣợng các bon là 364,1tấn<br /> CO2e/ha, rừng gỗ phục hồi có trữ lƣợng là 55,4 m3/ha và trữ lƣợng các bon là 346,3 tấn CO2e/ha,<br /> rừng hỗn giao có trữ lƣợng 60,3 m3/ha và trữ lƣợng các bon là 361,1 tấn CO2e/ha, rừng trồng Keo<br /> có trữ lƣợng có trữ lƣợng dao động từ 32.5 đến 128m3/ha theo tuổi rừng từ 2 đến 6 và trữ lƣợng<br /> các bon dao động từ 26,5 tấn CO2e/ha đến 199,8 tấn CO2e/ha, từ đó bản đồ bản đồ trữ lƣợng các<br /> bon của rừng đƣợc hoàn thành.<br /> Đây là phƣơng pháp có tính khả thi để thành lập bản đồ trữ lƣợng các bon của rừng nhằm cung cấp<br /> thông tin cho chƣơng trình chi trả dịch vụ môi trƣờng rừng.<br /> Từ khóa: Hiện trạng rừng, trữ lượng rừng, Thanh Bình, phân loại ảnh, viễn thám, Spot 5, bản đồ<br /> trữ lượng các bon rừng<br /> <br /> ĐẶT VẤN ĐỀ*<br /> Bản đồ đóng một vai trò rất quan trọng trong<br /> việc cung cấp thông tin phục vụ quản lý tài<br /> nguyên, môi trƣờng và giám sát thiên tai [4],<br /> Trữ lƣợng rừng và Các bon tích lũy của tầng<br /> cây cao của rừng là nhân tố quan trọng phục<br /> vụ quản lý lâm nghiệp [1]. Trữ lƣợng rừng và<br /> trữ lƣợng các bon tăng hay giảm có thể ƣớc<br /> tính lƣợng phát thải các bon từ trong quản lý<br /> tình trạng phá rừng, giúp các tổ chức xác định<br /> đƣợc nguồn kinh phí cần chi trả cho ngƣời<br /> trực tiếp tham gia công tác trồng, chăm sóc và<br /> bảo vệ rừng thông qua chƣơng trình giảm<br /> phát thải từ mất rừng và suy thoái rừng kết<br /> hợp bản tồn, quản lý bền vững, tăng dự trữ<br /> các bon (REDD+).<br /> Khả năng hấp thụ khí các bon níc (CO2) của<br /> *<br /> <br /> Tel: 0912 450173, Email: hunglanduong@yahoo.com<br /> <br /> rừng nhờ khả năng quang hợp đã đƣợc khẳng<br /> định trong Nghị định thƣ Kyoto. Trong cơ cấu<br /> giá trị môi trƣờng của rừng thì: Hấp thụ các<br /> bon chiếm 27%; Bảo tồn ĐDSH chiếm 25%;<br /> Bảo vệ đầu nguồn chiếm 21%; Vẻ đẹp cảnh<br /> quan chiếm 17% và giá trị khác chiếm 10%<br /> [7], Giá trị hấp thụ CO2 của các khu rừng tự<br /> nhiên nhiệt đới thì khoảng từ 500 – 2.000<br /> USD/ha [6]. Giá trị kinh tế về hấp thụ CO2 ở<br /> rừng Amazon đƣợc ƣớc tính là<br /> 1.625USD/ha/năm, trong đó rừng nguyên<br /> sinh là 4.000 – 4.400 USD/ha/năm, rừng thứ<br /> sinh là 1.000 – 3.000 USD/ha/năm và rừng<br /> thƣa là 600 – 1.000 USD/ha/năm [3]. Đối với<br /> rừng trồng keo và thông, thì khả năng hấp<br /> thụ CO2 bình quân là khoảng 10 – 20 tấn/năm<br /> [2]. Nhƣ vậy giá trị môi trƣờng từ khả năng<br /> hấp thụ các bon là rất lớn. Từ đó có thể thấy<br /> rằng các giá trị môi trƣờng và dịch vụ môi<br /> 47<br /> <br /> Trần Quốc Hƣng và Đtg<br /> <br /> Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ<br /> <br /> trƣờng của rừng đã và đang đƣợc thừa nhận<br /> trên phạm vi quốc tế, đặc biệt là các giá trị về<br /> hấp thụ/lƣu giữ các bon.<br /> Giá trị lƣu giữ các bon và hấp thụ khí CO2<br /> của rừng tự nhiên là rất khác nhau giữa các<br /> loại rừng, giá trị lƣu giữ các bon và hấp thụ<br /> CO2 tỷ lệ thuận với trữ lƣợng và sinh khối<br /> rừng. Đối với rừng trồng, giá trị hấp thụ CO2<br /> của rừng phụ thuộc chủ yếu vào sinh trƣởng<br /> của rừng và mật độ cây. Do đó xác định<br /> lƣợng hấp thụ/lƣu giữ các bon đƣợc lƣu giữ ở<br /> các trạng thái rừng tại xã Thanh Bình, huyện<br /> Chợ Mới của tầng cây cao là hết sức cần thiết,<br /> đây là tài liệu minh chứng trong quá trình<br /> tham gia REED+.<br /> Bài báo này trình bày kết quả sử dụng công<br /> nghệ thông tin địa lý trong việc xây dựng bản<br /> đồ trữ lƣợng các bon cây tầng cao tại xã<br /> Thanh Bình, huyện Chợ Mới, tỉnh Bắc Kạn.<br /> MỤC TIÊU, NỘI DUNG VÀ PHƢƠNG<br /> PHÁP NGHIÊN CỨU<br /> Mục tiêu<br /> - Xây dựng đƣợc bản đồ hiện trạng rừng xã<br /> Thanh Bình, huyện Chợ Mới, tỉnh Bắc Kạn từ<br /> ảnh Spot 5.<br /> - Xác định đƣợc lƣợng các bon hấp thụ tầng<br /> cây cao của các trạng thái rừng tại khu vực<br /> nghiên cứu, từ đó đƣa ra đƣợc bản đồ trữ<br /> lƣợng các bon cây tầng cao.<br /> Nội dung nghiên cứu<br /> - Giải đoán ảnh vệ tinh Spot 5 chụp tháng<br /> 11/2010 để xác định các trạng thái rừng, sử<br /> dụng đất và thành lập bản đồ hiện trạng rừng<br /> năm 2012 tại xã Thanh Bình bằng phần mềm<br /> Ecognition 8.0<br /> <br /> 115(01): 47 - 52<br /> <br /> rừng năm 2011. Ảnh vệ tinh Spot 5 với 4<br /> kênh độ phân giải 10 m và 1 kênh tăng cƣờng<br /> ảnh độ phân giải 2.5m chụp tháng 11/2010, có<br /> chất lƣợng tốt và không có mây che. GPS<br /> 76Csx, máy tính, các phần mềm liên quan<br /> (Erdas Image 9.2, Ecognition 8.0, Mapsource<br /> 5.0, Arcgis 10.0). Biểu điều tra đo đếm tầng<br /> cây cao về D1.3 và Hvn.<br /> Phƣơng pháp nghiên cứu<br /> Phương pháp tiếp cận: để xây dựng đƣợc bản<br /> đồ trữ lƣợng rừng và trữ lƣợng các bon nhiều<br /> tác giả trên thế giới đã sử dụng nhiều phƣơng<br /> pháp khác nhau dựa trên ảnh vệ tinh có độ<br /> phân giải cao (Spot 5) cụ thể: phƣơng pháp<br /> địa thống kê đƣợc Tuominen et al., 2003,<br /> Wallerman, 2003, Meng et al., 2009 [1] sử<br /> dụng; phƣơng pháp phi tham số K-nearest<br /> neighbor đƣợc nghiên cứu và đề cập [9], [8];<br /> phƣơng pháp pháp hồi quy tuyến tính và phi<br /> tuyến tính thể hiện quan giữa các nhân tố điều<br /> tra với giá trị ảnh (DN-Digital Number) [5]. Tất<br /> cả phƣơng pháp trên đều đã cho lại hiệu quả.<br /> Trong nghiên cứu này, đề tài thực hiện theo<br /> phƣơng pháp giải đoán ảnh vệ tinh xác định<br /> trạng thái rừng và trữ lƣợng rừng, từ đó xác<br /> định lƣợng các bon hấp thụ của các trạng thái<br /> rừng và đƣa ra bản đồ hấp thụ các bon tầng<br /> cây cao của rừng.<br /> Phương pháp kế thừa<br /> Thu thập các bản đồ liên quan phục vụ cho<br /> quá trình giải đoán ảnh vệ tinh, thu thập ảnh<br /> vệ tinh Spot 5.<br /> Giải đoán ảnh<br /> <br /> Vật liệu nghiên cứu<br /> <br /> Giải đoán có các giai đoạn sau:<br /> - Giai đoạn 1: nhập dữ liệu ảnh từ thiết bị lƣu trữ<br /> - Giai đoạn 2: Tổ hợp màu, tăng cƣờng chất<br /> lƣợng ảnh, nắn chỉnh tọa độ<br /> - Giai đoạn 3: Cắt ảnh<br /> - Giai đoạn 4: Phân loại bằng phần mềm<br /> Ecognition. Điều tra 37 Ô tiêu chuẩn (OTC)<br /> để xác định các trạng thái rừng.<br /> <br /> Bản đồ hiện trạng rừng năm 2009<br /> (VĐTQHR), bản đồ địa chính năm 2011 tỷ lệ<br /> 1/10000, bản đồ thiết kế trồng và chăm sóc<br /> <br /> - Giai đoạn 5: Kiểm tra chỉnh sửa sau phân<br /> loại để đánh giá độ chính xác của bản đồ hiện<br /> trạng rừng với 30 điểm kiểm tra.<br /> <br /> - Điều tra xác định lƣợng các bon hấp thụ<br /> tầng cây cao của các trạng thái rừng tại khu<br /> vực nghiên cứu, đƣa ra bản đồ trữ lƣợng các<br /> bon cây tầng cao tại khu vực nghiên cứu.<br /> <br /> 48<br /> <br /> Trần Quốc Hƣng và Đtg<br /> <br /> Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ<br /> <br /> 115(01): 47 - 52<br /> <br /> Công việc kiểm tra ở thực địa đƣợc tiến hành<br /> theo các tuyến điển hình và kết hợp sử dụng<br /> máy định vị GPS76CSx đi theo tuyến.<br /> <br /> BGB là sinh khối ở dƣới mặt đất (Below<br /> Ground Biomass) và đƣợc xác định theo công<br /> thức: BGB = 0.265*AGB (tấn khô/ha)<br /> <br /> Xác định trữ lƣợng rừng và lƣợng hấp thụ<br /> các bon của các trạng thái rừng.<br /> <br /> DWB là sinh khối cây mục cây chết, xác định<br /> theo công thức:<br /> <br /> Rừng tự nhiên<br /> <br /> DWB = (AGB + BGB)*0.11 (tấn khô/ha)<br /> <br /> Để tính trữ lƣợng cacbon của rừng tự nhiên,<br /> sử dụng phƣơng pháp của FAO áp dụng trong<br /> đánh giá tài nguyên rừng thế giới. Việc tính<br /> toán trữ lƣợng các bon của rừng thông qua<br /> các bƣớc sau:<br /> <br /> - Xác định trữ lượng cacbon của rừng:<br /> <br /> - Xác định trữ lượng gỗ trong ô tiêu chuẩn<br /> điều tra và trữ lượng gỗ của rừng:<br /> n<br /> <br /> VOTC<br /> i<br /> <br /> 1<br /> <br /> 4<br /> <br /> .di 2 .hi. fi1.3<br /> <br /> Trong đó: VOTC là thể tích gỗ của ô tiêu<br /> chuẩn điều tra tính bằng m3; di là đƣờng<br /> kính ngang ngực của cây i tính bằng m; hi là<br /> chiều cao vút ngọn của cây i tính bằng m;<br /> và fi1.3 là hình số cây i tại vị trí 1,3m;<br /> Từ đó trữ lƣợng của rừng tính bằng m3/ha<br /> đƣợc xác định theo công thức dƣới đây<br /> M<br /> <br /> 4 * VOTC<br /> <br /> - Tính sinh khối rừng (tấn khô/ha):<br /> Sinh khối của rừng (tấn khô/ha) đƣợc xác<br /> định theo: B = AGB + BGB + DWB<br /> Trong đó:<br /> AGB là sinh khối trên mặt đất (Above<br /> Ground Biomass) và đƣợc xác định qua:<br /> AGB = Bs*BEF<br /> Với Bs là sinh khối thân (Biomass Stock) và<br /> BEF là hệ số chuyển đổi sinh khối (Biomass<br /> Expansion Factor). Bs và BEF đƣợc xác định<br /> nhƣ sau: Bs = M.d (tấn khô/ha).<br /> BEF = EXP[3,213-0,506*LN (Bs)] với Bs <<br /> 190 và BEF = 1,74 với Bs ≥ 190 (Theo<br /> Brown 1997).<br /> Trong đó: M là trữ lƣợng gỗ lâm phần tính<br /> bằng m3/ha; và d là tỷ trọng trung bình của gỗ<br /> (lấy là 0.55).<br /> <br /> Trữ lƣợng cacbon của rừng đƣợc xác định bởi<br /> công thức dƣới đây:<br /> Mc = (CLB + CDWB)*3,67 (tấn CO2e/ha)<br /> Trong đó:<br /> CLB là các bon trong sinh khối cây sống và<br /> đƣợc xác định nhƣ sau:<br /> CLB = (AGB +BGB)*0,5*3,67 (tấn CO2e/ha)<br /> CDWB là cacbon trong cây mục, cây chết và<br /> đƣợc xác định nhƣ sau:<br /> CDWB = DWB*0,5*3,67 (tấn CO2e/ha)<br /> Đối với rừng trồng<br /> Khu vực nghiên cứu chỉ có rừng trồng Keo tai<br /> tƣợng, theo kết quả nghiên cứu [2] việc ƣớc<br /> tính trữ lƣợng tổng trữ lƣợng các bon của cây<br /> (TCS) tính bằng kg C/cây với DBH tính bằng<br /> cm của Keo tai tƣợng đƣợc xác định thông<br /> qua phƣơng trình:<br /> TCS = 0,0382*DBH2,6149<br /> <br /> với r = 0,95<br /> <br /> Đưa ra bản đồ hấp thụ các bon<br /> Dựa trên kết quả xác định lớp hiện trạng rừng<br /> có trữ lƣợng và xác định trữ lƣợng rừng cho<br /> các trạng thái. Bản đồ trữ lƣợng các bon tầng<br /> cây cao đƣợc xây dựng.<br /> KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN<br /> Kết quả thành lập bản đồ hiện trạng rừng<br /> năm 2012<br /> Qua kết quả điều tra trên 37 OTC và 30 điểm<br /> kiểm tra đại diện cho các kiểu trạng thái rừng<br /> và kiểu sử dụng đất. Kết quả cho thấy khu<br /> vực nghiên cứu có tổng 13 trạng thái sử dụng<br /> đất khác nhau với tổng diện tích đất tự nhiên<br /> là 2800,73 ha với độ chính xác Overall<br /> accuracy = 84,5%. Kết quả diện tích cho từng<br /> trạng thái rừng và sử dụng đất đƣợc cho theo<br /> bảng sau:<br /> 49<br /> <br /> Trần Quốc Hƣng và Đtg<br /> <br /> Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ<br /> <br /> Bảng 1. Dích các loại đất, loại rừng<br /> Loại đất, loại rừng<br /> DT (ha)<br /> Rừng có trữ lƣợng<br /> 1860,6<br /> RTB<br /> 219,24<br /> NGNDAT<br /> 86,2<br /> NGNDA<br /> 12,67<br /> RPH<br /> 1023,16<br /> RHG<br /> 165,03<br /> RT<br /> 354,25<br /> Loại khác<br /> 940,18<br /> RT chƣa có trữ lƣợng<br /> 194,08<br /> Rừng tre nứa<br /> 43,06<br /> Đất trống<br /> 20,84<br /> Đất khác<br /> 267,12<br /> Đất nông nghiệp<br /> 322,79<br /> Dân cƣ<br /> 67,75<br /> Mặt nƣớc<br /> 24,54<br /> TỔNG<br /> 2800,73<br /> (RTB: Rừng trung bình; NGNDAT: Rừng nghèo<br /> trên núi đất; NGNDA: Rừng nghèo trên núi đá;<br /> RPH: Rừng phục hồi; RHG: Rừng hỗn giao; RT:<br /> Rừng trồng)<br /> TT<br /> 1<br /> 1.1<br /> 1.2<br /> 1.3<br /> 1.4<br /> 1.5<br /> 1.6<br /> 2<br /> 2.1<br /> 2.2<br /> 2.3<br /> 2.4<br /> 2.5<br /> 2.6<br /> 2.7<br /> <br /> Qua bảng trên cho thấy, tổng diện tích rừng<br /> có trữ lƣợng là 1860,6 ha và diện tích các loại<br /> rừng và đất khác là 940,18 ha. Trong đó diện<br /> tích có rừng trung bình là 219,24 ha, diện tích<br /> rừng rừng nghèo núi đất là 86,2 ha, diện tích<br /> rừng nghèo núi đá là 12,67 ha, diện tích rừng<br /> phục hồi có trữ lƣợng là 1023,16 ha, diện tích<br /> rừng hỗn giao là 165,03 ha, diện tích rừng<br /> trồng Keo có trữ lƣợng là 354,25 ha.<br /> Kết quả xác định trữ lƣợng rừng và các<br /> bon tầng cây cao đƣợc hấp thụ của các<br /> trạng thái rừng có trữ lƣợng<br /> Qua kết quả tính toán trữ lƣợng rừng và lƣợng<br /> các bon đƣợc hấp thụ ở tầng cây cao của các<br /> trạng thái rừng có trữ lƣợng tại khu vực<br /> nghiên cứu nhƣ sau: Rừng trung bình có trữ<br /> lƣợng rừng trung bình 130 m3/ha và trữ lƣợng<br /> các bon là 527,8 tấn CO2e/ha, rừng nghèo núi<br /> đất có trữ lƣợng rừng trung bình là 73 m3/ ha<br /> và trữ lƣợng các bon là 396,9 tấn CO2e/ha,<br /> rừng nghèo núi đá có trữ lƣợng trung bình<br /> 61,3 m3/ha và trữ lƣợng các bon là 364,1tấn<br /> CO2e/ha, rừng gỗ phục hồi có trữ lƣợng trung<br /> 50<br /> <br /> 115(01): 47 - 52<br /> <br /> bình là 55,4 m3/ha và trữ lƣợng các bon là<br /> 346,3 tấn CO2e/ha, rừng hỗn giao có trữ<br /> lƣợng trung bình 60,3 m3/ha và trữ lƣợng các<br /> bon là 361,1 tấn CO2e/ha, rừng trồng Keo có<br /> trữ lƣợng có trữ lƣợng trung bình dao động từ<br /> 32.5 đến 128m3/ha theo tuổi rừng từ 2 đến 6<br /> và trữ lƣợng các bon dao động từ 26,5 tấn<br /> CO2e/ha đến 199,8 tấn CO2e/ha.<br /> Dựa vào kết quả về diện tích các loại rừng<br /> có trữ lƣợng và kết quả tính về trữ lƣợng<br /> các bon đƣợc hấp thụ ở các trạng thái rừng<br /> theo bảng sau:<br /> Bảng 2. Lượng các bon tầng cây cao ở các trạng<br /> thái rừng có trữ lượng<br /> TT<br /> <br /> 1<br /> 2<br /> 3<br /> 4<br /> 5<br /> 6<br /> 6.1<br /> 6.2<br /> 6.3<br /> 6.4<br /> 6.6<br /> <br /> Loại<br /> rừng<br /> <br /> Diện<br /> tích<br /> (ha)<br /> <br /> Tổng<br /> RTB<br /> 219,24<br /> NGNDAT<br /> 86,20<br /> NGNDA<br /> 12,67<br /> RPH<br /> 1023,16<br /> RHG<br /> 165,03<br /> RT<br /> 354,25<br /> Keo tuổi 2<br /> 22,71<br /> Keo tuổi 3 216,00<br /> Keo tuổi 4<br /> 6,01<br /> Keo tuổi 5<br /> 14,74<br /> Keo tuổi 6<br /> 19,16<br /> <br /> Tấn<br /> CO2e<br /> /ha<br /> 527,8<br /> 396,9<br /> 364,1<br /> 346,3<br /> 361,1<br /> 26,5<br /> 65<br /> 108,2<br /> 164,6<br /> 199.8<br /> <br /> Tổng<br /> TấnCO2e<br /> 589999,9<br /> 115714,9<br /> 34212,8<br /> 4613,1<br /> 354320,3<br /> 59592,3<br /> 21546.5<br /> 601,8<br /> 14040,0<br /> 650,3<br /> 2426,2<br /> 3828,2<br /> <br /> Qua bảng trên cho thấy khu vực xã Thanh<br /> Bình có tổng dự trữ các bon là 589999,9 tấn<br /> CO2e. Trong đó: rừng trung bình hấp thụ<br /> 115714,9 tấn CO2e, rừng nghèo núi đất<br /> 34212,8 tấn CO2e, rừng nghèo núi đá hấp thụ<br /> 4613,1 tấn CO2e, rừng phục hồi hấp thụ<br /> 354320,3 tấn CO2e, rừng hỗn giao hấp thụ<br /> 59592,3 tấn CO2e, rừng trồng keo tuổi 2 hấp<br /> thụ 601,8 tấn CO2e, rừng trồng keo tuổi 3 hấp<br /> thụ 14040,0 tấn CO2e, rừng trồng keo tuổi 4<br /> hấp thụ 650,3 tấn CO2e, rừng trồng keo tuổi 5<br /> hấp thụ 2426,2 tấn CO2e, rừng trồng keo tuổi<br /> 6 hấp thụ 3828,2 tấn CO2e.<br /> Từ đó bản đồ trữ lƣợng các bon cây tầng cao<br /> xã Thanh Bình, huyện Chợ Mới, tỉnh Bắc Cạn<br /> đƣợc thể hiện theo hình sau:<br /> <br /> Trần Quốc Hƣng và Đtg<br /> <br /> Tạp chí KHOA HỌC & CÔNG NGHỆ<br /> <br /> KẾT LUẬN<br /> Kết quả đề tài đã giải đoán ảnh vệ tinh để tạo<br /> bản đồ hiện trạng rừng, từ đó xác định trữ<br /> lƣợng rừng và trữ lƣợng các bon trung bình<br /> cho các trạng thái bằng phần mềm Ecogbition<br /> 8.0 và phần mềm Arcgis 10.0. Đây là phƣơng<br /> pháp có tính khả thi để thành lập bản đồ trữ<br /> lƣợng các bon của rừng nhằm cung cấp thông<br /> tin cho chƣơng trình chi trả dịch vụ môi<br /> trƣờng rừng.<br /> TÀI LIỆU THAM KHẢO<br /> 1. Nguyễn Thị Thanh Hƣơng, 2009, Classification<br /> of natural broad – leaved evergreen forests based<br /> on multi – data for forest inventory in the central<br /> highlands of VietNam, docterate thesis, Freiburg<br /> im Breisgau, Germany.<br /> 2. Vũ Tấn Phƣơng, 2007, Báo cáo tổng kết đề tài<br /> nghiên cứu lƣợng giá kinh tế môi trƣờng và dịch<br /> vụ môi trƣờng của một số loại rừng chủ yếu ở Việt<br /> Nam, Viện khoa học lâm nghiệp Việt Nam.<br /> 3. Camille Bann and Bruce Aylward. 1994, The<br /> Economic Evaluation of Tropical Forest Land Use<br /> Options: A Review of Methodology and<br /> Applications, iied, UK, 157 pages.<br /> 4. EPA, 2010, Mapping the Environment.<br /> <br /> 115(01): 47 - 52<br /> <br /> 5. Fransson J. E.S., Magnusson, M., Holmgren, J.<br /> 2004. Estimation of Forest Stem Volume uing<br /> optical SPOT-5 satellite and laser data in<br /> Combination. IEEE Transactions on Geoscience<br /> and Remote Sensing: 2318-2322.<br /> 6. Kyoto protocol to the Framework Convention<br /> on Climate Change (FCCC). 1997.<br /> 7. Natasha Landell-Mills và Ina T. Porras. 2002,<br /> Silver bullets or fools’ gold: A global review of<br /> markets for forest environmental services and their<br /> impacts on the poor, International Institute for<br /> Environment and Development (iied), Russell<br /> Press, Nottingham, UK.<br /> 8. Thessler, S., Sesnie, S., Bendaña, Z.S.R.,<br /> Ruokolainen, K., Tomppo, E., and Finegan, B.<br /> 2008, Using k-nn and discriminant analyses to<br /> classify rain forest types in a Landsat TM image<br /> over northern Costa Rica. Remote Sensing of<br /> Environment, 112: 2485–2494<br /> 9. Tokola, T., Pitkanen, J., Partinen, S. and<br /> Muinonen, E. 1996. Point accuracy of a nonparametric method in estimation of forest<br /> characteristics with different satellite materials.<br /> International Journal of Remote Sensing, 17(12):<br /> 2333:2351.<br /> 10. Su-Fen Wang, Chi-Chuan Cheng, Yeong –<br /> Kuan Chen, 2004, Forest cover type classification<br /> using Spot 4 and Spot 5 Images<br /> <br /> 51<br /> <br />
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2