Nghiên cứu đặc điểm lâm học và khả năng tích lũy các bon của các lâm phần mỡ (manglietia conifera blume) tại huyện mường lát, tỉnh thanh hóa

1 ĐẶT VẤN ĐỀ Thực vật có khả hấp thụ khối lƣợng lớn khí CO2 phát thải vào khơng khí ngƣời Điều khẳng định vai trò xanh việc giảm hàm lƣợng CO2 khí Mỗi rừng có khả hấp thụ carbon, nên việc trồng rừng hạn chế suy thối rừng có vai trị lớn việc làm giảm hàm lƣợng CO2 khí quyển, từ giảm thiểu tác động biến đổi khí hậu Cây Mỡ tên khoa học Manglietia conifera Blume, thuộc họ Ngọc Lan (Magnoliaceae), loại có giá trị đem lại lợi ích kinh tế cao, đặc biệt có ý nghĩa với huyện Mƣờng Lát nói chung xã cịn nhiều khó khăn nói riêng kế hoạch xóa đói giảm nghèo phát triển bền vững huyện Cây Mỡ đƣợc đánh giá có nhiều đặc tính thuận lợi nhƣ phân bố tự nhiên nhiều, dễ gây trồng, sinh trƣởng, phát triển tƣơng đối nhanh Tiềm sản xuất mỡ lấy gỗ địa bàn huyện lớn Thị trƣờng tiêu thụ tƣơng đối thuận lợi, diện tích trồng đƣợc Mỡ nhiều, đƣợc đầu tƣ trở thành vùng nguyên liệu tốt tƣơng lai, đáp ứng nhu cầu sử dụng hộ gia đình, nhƣ thị trƣờng Ngồi đầu tƣ trồng rừng Mỡ thành rừng phòng hộ khu vực phù hợp, nâng cao hiệu việc bảo vệ môi trƣờng, hạn chế tác hại thiên tai, góp phần ứng phó với biến đổi khí hậu nay, đồng thời kết hợp trồng thêm dƣợc liệu dƣới tán, đạt hiệu kinh tế - xã hội cao, góp phần nâng cao thu nhập cho ngƣời dân Tiềm kinh tế, xã hội vậy, nhiên đến chƣa có nghiên cứu đặc điểm lâm học, sinh thái, sinh trƣởng, diện tích, sản lƣợng, chất lƣợng, giá trị kinh tế, khả thích nghi yếu tố khác Mỡ địa bàn huyện Mƣờng Lát để làm sở đề biện pháp phát triển bền vững, nhƣ mở rộng diện tích lồi Đặc biệt yếu tố tích lũy bon có ý nghĩa quan trọng việc xác định khối lƣợng nhằm chi trả dịch vụ môi trƣờng rừng đƣợc quan tâm thực Ngoài ra, Mƣờng Lát huyện nằm khu vực lƣu vực nhà máy thủy điện xây dựng, có nhà máy phát điện Tiến tới yếu tố tích lũy bon đƣợc áp dụng vào diện đƣợc chi trả dịch vụ môi trƣờng rừng, nguồng động lực không nhỏ để nhân dân huyện Mƣờng Lát thực tốt cơng tác trồng mở rộng diện tích, nhƣ chăm sóc, bảo vệ hiệu loại rừng có địa bàn huyện, góp phần tăng thêm thu nhập cho ngƣời dân, nâng cao hiệu mục tiêu xóa đói giảm nghèo nhanh bền vững địa phƣơng, giúp ngƣời dân thêm yên tâm sống dựa vào nghề rừng ổn định, lâu dài Xuất phát từ lý đó, tơi tiến hành thực đề tài: “Nghiên cứu đặc điểm lâm học khả tích lũy bon lâm phần Mỡ (Manglietia conifera Blume) huyện Mƣờng Lát, tỉnh Thanh Hóa”, góp phần giải vấn đề tồn nêu Chƣơng TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 T nh h nh nghiên cứu th gi i Liên quan đến đặc điểm lâm học, nhƣ đề tích lũy bon, giới có nghiên cứu nhƣ sau: 1.1.1 Nghiên cứu đặc điểm sinh học, sinh thái học loài Việc nghiên cứu đặc điểm sinh học, sinh thái loài làm sở đề xuất biện pháp kỹ thuật lâm sinh tác động phù hợp nhằm nâng cao hiệu kinh doanh rừng đƣợc nhà khoa học quan tâm nghiên cứu Theo đó, lý thuyết hệ sinh thái, cấu trúc, tái sinh rừng đƣợc vận dụng triệt để nghiên cứu đặc điểm lồi cụ thể Tái sinh trình sinh học mang đặc thù hệ sinh thái rừng, xuất hệ loài gỗ nơi cịn hồn cảnh rừng Hiệu tái sinh rừng đƣợc xác định mật độ, tổ thành loài, cấu trúc tuổi, chất lƣợng con, đặc điểm phân bố Odum E.P (1971) [22] phân chia sinh thái học cá thể sinh thái học quần thể Sinh thái học cá thể nghiên cứu cá thể sinh vật lồi, chu kỳ sống, tập tính nhƣ khả thích nghi với môi trƣờng đƣợc đặc biệt ý W Lacher (1978) rõ vấn đề cần nghiên cứu sinh thái thực vật nhƣ: Sự thích nghi với điều kiện dinh dƣỡng khoáng, ánh sáng, độ nhiệt, độ ẩm, nhịp điệu khí hậu Lowdermilk (1927) đề ghị sử dụng cách lấy mẫu ô vuông theo hệ thống để điều tra tái sinh, với diện tích đo đếm từ đến m2 Richards P.W (1952) [23] tổng kết việc nghiên cứu tái sinh ô dạng phân bố tái sinh tự nhiên rừng nhiệt đới Để giảm sai số, Barnard (1955) đề nghị phƣơng pháp "Điều tra chẩn đoán" theo kích thƣớc đo đếm thay đổi tuỳ theo giai đoạn phát triển tái sinh (Dẫn theo Nguyễn Thị Hƣơng Giang, 2009) [10] Baur G.N (1962) [1] cho rằng, rừng nhiệt đới thiếu hụt ánh sáng làm ảnh hƣởng đến phát triển con, nảy mầm ảnh hƣởng thƣờng khơng rõ ràng Đối với rừng nhiệt đới, số lƣợng loài đơn vị diện tích mật độ tái sinh thƣờng lớn Vì vậy, nghiên cứu tái sinh tự nhiên cần phải đánh giá xác tình hình tái sinh rừng có biện pháp tác động phù hợp Baur G.N (1962) [1] nghiên cứu vấn đề sở sinh thái học nói chung sở sinh thái học kinh doanh rừng mƣa nói riêng, sâu nghiên cứu nhân tố cấu trúc rừng, kiểu xử lý mặt lâm sinh áp dụng cho rừng mƣa tự nhiên Catinot (1965) [4], Plaudy J [15] nghiên cứu cấu trúc hình thái rừng thơng qua việc biểu diễn phẫu đồ rừng, nghiên cứu nhân tố cấu trúc sinh thái thông qua việc mô tả phân loại theo khái niệm dạng sống, tầng phiến, Hiện tƣợng thành tầng đặc trƣng cấu trúc hình thái quần thể thực vật sở để tạo nên cấu trúc tầng thứ Phƣơng pháp vẽ biểu đồ mặt cắt đứng rừng David P.W Risa (19331934) đề sƣớng sử dụng lần Guyan, đến phƣơng pháp đƣợc sử dụng nhƣng nhƣợc điểm minh hoạ đƣợc cách xếp theo hƣớng thẳng đứng diện tích có hạn Cusen (1951) khắc phục cách vẽ số dải kề đƣa lại hình tƣợng khơng gian chiều Richards P.W (1968) [16] sâu nghiên cứu cấu trúc rừng mƣa nhiệt đới mặt hình thái Theo tác giả, đặc điểm bật rừng mƣa nhiệt đới tuyệt đại phận thực vật thuộc thân gỗ thƣờng có nhiều tầng Ơng nhận định: "Rừng mưa thực quần lạc hoàn chỉnh cầu kỳ mặt cấu tạo phong phú mặt loài cây" Việc nghiên cứu cấu trúc rừng đƣợc chuyển từ mơ tả định tính sang định lƣợng với hỗ trợ thống kê toán học tin học Rollet B.L (1971) biểu diễn mối quan hệ chiều cao đƣờng kính hàm hồi quy, phân bố đƣờng kính ngang ngực, đƣờng kính tán dạng phân bố xác suất Balley (1972) [21] sử dụng hàm Weibull để mơ hình hố cấu trúc đƣờng kính thân lồi Thơng, Tuy nhiên, việc sử dụng hàm tốn học khơng thể phản ánh hết đƣợc mối quan hệ sinh thái rừng với chúng với hoàn cảnh xung quanh, nên phƣơng pháp nghiên cứu cấu trúc rừng theo hƣớng không đƣợc vận dụng đề tài Từ việc vận dụng lý luận sinh thái, tái sinh, cấu trúc rừng trên, nhiều nhà khoa học giới vận dụng vào nghiên cứu đặc điểm sinh học, sinh thái cho loài Một vài cơng trình nghiên cứu kể tới nhƣ: Trung tâm Nông lâm kết hợp giới (World Agroforestry Centre, 2006), Anon (1996) nghiên cứu đặc điểm hình thái lồi Vối thuốc (Schima wallichii) mô tả tƣơng đối chi tiết đặc điểm hình thái thân, lá, hoa, quả, hạt lồi này, góp phần cung cấp sở cho việc gây trồng nhân rộng loài Vối thuốc dự án trồng rừng (dẫn theo Hoàng Văn Chúc, 2009) [7] Vối thuốc loài tiên phong ƣa sáng, biên độ sinh thái rộng, phân bố rải rác khu vực phía Đơng Nam Châu Á Vối thuốc xuất nhiều vùng rừng thấp (phía Nam Thái Lan) vùng cao (Nepal) nhƣ vùng có khí hậu lạnh Là địa Brunei, Trung Quốc, ấn Độ, Lào, Myanmar, Nepal, Papua New Guinea, Phillipines, Thailand Việt Nam (World Agroforestry Centre, 2006) Vối thuốc loài tiên phong sau nƣơng rẫy (Laos tree seed project, 2006) (dẫn theo Hoàng Văn Chúc, 2009) [7] Theo Khamleck (2004), Họ Dẻ có phân bố rộng, với khoảng 900 loài chúng đƣợc tìm thấy vùng ơn đới Bắc bán cầu, cận nhiệt đới nhiệt đới, song chƣa có tài liệu cơng bố chúng có vùng nhiệt đới Châu Phi Hầu hết loài phân bố tập trung Châu Á, đặc biệt Việt Nam có tới 216 lồi Châu Phi vùng Địa Trung Hải có lồi (dẫn theo Trần Hợp, 2002) [33] Nhƣ vậy, với cơng trình nghiên cứu lý thuyết sinh thái, tái sinh, cấu trúc rừng tự nhiên nhƣ nghiên cứu đặc điểm sinh học, sinh thái số loài nhƣ phần làm sáng tỏ đặc điểm cấu trúc, tái sinh rừng nhiệt đới nói chung Đó sở để lựa chọn cho hƣớng nghiên cứu luận văn 1.1.2 Nghiên cứu sinh khối Sinh khối (Biomass – W) suất rừng tổng lƣợng chất hữu thực vật tích lũy hệ sinh thái, toàn nguồn vật chất sở lƣợng vận hành hệ sinh thái, phản ánh tiêu quan trọng môi trƣờng sinh thái rừng (Feng, 1999) Khi nghiên cứu ảnh hƣởng rừng đến phát thải khí nhà kính chủ yếu ngƣời ta dựa vào tăng trƣởng sinh khối bình quân hàng năm Phƣơng pháp xác định có ý nghĩa quan trọng liên quan đến độ xác kết nghiên cứu, vấn đề đƣợc nhiều tác giả quan tâm Tùy tác giả với điều kiện khác mà sử dụng phƣơng pháp xác định sinh khối khác nhau, kể đến số tác giả nhƣ sau: - Riley, G.A (1944), Steemann Nielsen, E (1954), Fleming, R.H (1957) tổng kết trình nghiên cứu phát triển sinh khối rừng cơng trình nghiên cứu phát triển sinh khối - P.s Roy, K.G.Saxena D.S.Kamat (Ấn Độ, 1956) cơng trình: “Đánh giá sinh khối thơng qua viễn thám” nêu tổng quát vấn đề sản phẩm sinh khối việc đánh giá sinh khối - Một số tác giả nhƣ Transnean (1962), Huber (Đức,1952), Monteith (Anh,1960 -1962), Lemon (Mỹ, 1960- 1987) dùng phƣơng pháp dioxit cacbon để xác định sinh khối Theo sinh khối đƣợc đánh giá cách xác định tốc độ đồng hóa CO2 - Aruga Maidi (1963): đƣa phƣơng pháp “Chlorophyll” để xác định sinh khối thông qua hàm lƣợng Cholorophyll đơn vị diện tích mặt đất Đây tiêu biểu thị khả hệ sinh thái hấp thụ tia xạ hoạt động quang hợp - Sinh khối rừng xác định nhanh chóng dựa vào mối liên hệ sinh khối với kích thƣớc phận theo dạng hàm toán học Phƣơng pháp đƣợc sử dụng rộng rãi nƣớc Bắc Mỹ Châu Âu (Whittaker,1966; Tritton Hornbeck,1982: Smith Brand, 1983) Tuy nhiên, khó khăn việc thu thập rễ cây, nên phƣơng pháp chủ yếu dùng để xác định sinh khối phận mặt đất (Grier cộng sự, 1989; Reichel,1991; Burton V Barner cộng sự, 1989) - Phƣơng pháp lấy mẫu rễ để xác định sinh khối đƣợc mô tả Shurrman Geodewaaen (1971), Moore (1973), Gadow Hui (1999), Oliveira cộng (2000), Voronoi (2001) Các nhà sinh thái rừng dành quan tâm đặc biệt tới việc nghiên cứu khác sinh khối vùng sinh thái Tuy nhiên, việc xác định sinh khối cách xác gặp nhiều khó khăn, nên việc làm sáng tỏ vấn đề đòi hỏi nỗ lực đƣa đƣợc dẫn liệu mang tính thực tiễn có sức thuyết phục cao Hệ thống lại có ba cách tiếp cận để xác định sinh khối rừng nhƣ sau: * Tiếp cận thứ nhất: Dựa vào mối liên hệ sinh khối rừng với kích thƣớc phận thân theo dạng hàm tốn học Hƣớng tiếp cận đƣợc sử dụng phổ biến Bắc Mỹ Châu Âu (Whittaker,1966; Tritton Hornbeck, 1982: Smith Brand, 1983) Tuy nhiên gặp khó khăn việc thu thập rễ cây, nên hƣớng tiếp cận chủ yếu để xác định sinh khối phận mặt đất (Grier cộng sự,1989; Reichel, 1991) * Tiếp cận thứ hai: Xác định sinh khối rừng cánh đo trực tiếp trình sinh lý điểu khiển cân cacbon hệ sinh thái Cách bao gồm việc đo cƣờng độ quang hợp hô hấp cho thành phần hệ sinh thái rừng (thân, cành, lá, rễ) sau ngoại suy lƣợng CO2 tích lũy tồn hệ sinh thái Các nhà sinh thái rừng thƣờng sử dụng phƣơng pháp để tính tổng sản lƣợng ngun, hơ hấp hệ sinh thái sinh khối có nhiều dạng rừng trồng hỗn giao Bắc Mỹ (Botkin cộng sự, 1970; Woodwenll Botkin, 1970) * Tiếp cận thứ ba: Đƣợc phát triển năm gần với hỗ trợ kỹ thuật vi khí tƣợng học (Micrometeological techiques) Phƣơng pháp hiệp phƣơng sai dịng xốy cho phép định lƣợng thay đổi lƣợng CO2 theo mặt thẳng đứng tán rừng Căn vào tốc độ gió, hƣớng gió, nhiệt độ, số liệu CO2 theo mặt thẳng đứng đƣợc sử dụng để dự toán lƣợng cacbon vào hệ sinh thái rừng theo định kỳ giờ, ngày, năm Kỹ thuật áp dụng thành công rừng thứ sinh Harward – Massachucds Tổng lƣợng carbon tích lũy dịng xốy 11,1 megagram năm tổng lƣợng cacbon hơ hấp tồn hệ sinh thái 11,1 megagram năm (Wofsy cộng sự, năm 1993) Chu trình carbon tồn cầu (Theo UNEP, 2005) 1.1.3 Nghiên cứu khả tích lũy carbon 1131 tích lu carbon Theo nguồn từ UNEP, chu trình carbon tồn cầu, lƣợng carbon lƣu trữ thực vật thân gỗ lòng đất khoảng 2,5 Tt (bao gồm đất, sinh khối tƣơi vật rơi rụng), khí chứa 0,8 Tt Dịng carbon trao đổi hơ hấp quang hợp thực vật 0,61 Tt dòng trao đổi khơng khí đại dƣơng 0,92 Tt 12 18 terra ton (Tt) = 10 = 10 g 10 Theo chu trình trên, tổng số 5,5 Gt - 6,6 Gt lƣợng carbon thải từ hoạt động ngƣời, có khoảng 0,7 Gt đƣợc hấp thụ hệ sinh thái bên bề mặt trái đất Và hầu hết lƣợng carbon trái đất đƣợc tích lũy đại dƣơng hệ sinh thái rừng, đặc biệt rừng mƣa nhiệt đới Từ nghiên cứu lĩnh vực này, Woodwell Pecan (1973) đƣa lƣợng carbon kiểu rừng lục địa, rừng mƣa nhiệt đới có lƣợng carbon tích trữ lớn khoảng 340 tỷ tấn, đất trồng trọt thấp tỷ Điều chứng tỏ rằng, việc chuyển đổi đất rừng sang đất nông nghiệp làm cân sinh thái, gia tăng lƣợng khí phát thải gây hiệu ứng nhà kính Các nhà khoa học cố gắng xác định quy mô vùng dự trữ carbon tồn cầu đóng góp rừng vào vùng dự trữ nhƣ thay đổi lƣợng carbon đƣợc dự trữ nhƣ: Bolin (1977); Post, Emanuel cộng (1982); Detwiler Hall (1988); Brown, Hall cộng (1996); Dixon, Brown (1994); Malhi, Baldocchi (1999) Rừng đóng vai trị quan trọng việc chống lại biến đổi khí hậu ảnh hƣởng đến chu trình carbon tồn cầu (C) Tổng lƣợng hấp thu dự trữ carbon rừng toàn giới, đất thảm thực vật khoảng 830 PgC, carbon đất lớn 1,5 lần carbon dự trữ thảm thực vật (Brown, 1997) Đối với rừng nhiệt đới, có tới 50% lƣợng carbon dự trữ thảm thực vật 50% dự trữ đất (Dixon et al, 1994; Brown, 1997; IPCC, 2000; Pregitzer and Euskirchen, 2004) Rừng trao đổi carbon với môi trƣờng không khí thơng qua q trình quang hợp hơ hấp Rừng ảnh hƣởng đến lƣợng khí nhà kính theo 15 giga ton (Gt)= 10 tấn=10 g Hvn Hdc Mean 10.8835 95% Confidence Interval Lower Bound 10.4973 for Mean 11.2697 Upper Bound 19484 5% Trimmed Mean 10.8870 Median 11.0000 Variance 4.138 Std Deviation 2.03418 Minimum 5.20 Maximum 15.00 Range 9.80 Interquartile Range 3.00 Skewness -.076 231 Kurtosis -.275 459 Mean 6.7220 15635 95% Confidence Interval Lower Bound 6.4121 for Mean 7.0319 Upper Bound 5% Trimmed Mean 6.6717 Median 6.5000 Variance 2.665 Std Deviation 1.63233 Minimum 3.40 Maximum 11.50 Range 8.10 Dt Interquartile Range 2.00 Skewness 472 231 Kurtosis 091 459 Mean 3.3945 07169 95% Confidence Interval Lower Bound 3.2524 for Mean 3.5366 Upper Bound 5% Trimmed Mean 3.3586 Median 3.3000 Variance 560 Std Deviation 74850 Minimum 1.90 Maximum 5.50 Range 3.60 Interquartile Range 83 Skewness 737 231 Kurtosis 853 459 Statistic Std Error Mean 15.6382 35059 95% Confidence Interval Lower Bound 14.9428 for Mean 16.3337 Descriptives D1.3 Upper Bound 5% Trimmed Mean 15.5709 Median 15.9000 Hvn Hdc Variance 12.537 Std Deviation 3.54082 Minimum 6.40 Maximum 27.70 Range 21.30 Interquartile Range 4.40 Skewness 395 239 Kurtosis 1.863 474 Mean 10.8520 18042 95% Confidence Interval Lower Bound 10.4941 for Mean 11.2099 Upper Bound 5% Trimmed Mean 10.8758 Median 11.0000 Variance 3.320 Std Deviation 1.82218 Minimum 5.50 Maximum 15.00 Range 9.50 Interquartile Range 2.00 Skewness -.221 239 Kurtosis 298 474 Mean 7.2088 17128 95% Confidence Interval Lower Bound 6.8690 for Mean Dt Upper Bound 7.5486 5% Trimmed Mean 7.2086 Median 7.0000 Variance 2.992 Std Deviation 1.72988 Minimum 2.50 Maximum 12.00 Range 9.50 Interquartile Range 2.20 Skewness 039 239 Kurtosis 988 474 Mean 3.2407 06960 95% Confidence Interval Lower Bound 3.1026 for Mean 3.3788 Upper Bound 5% Trimmed Mean 3.2356 Median 3.2500 Variance 494 Std Deviation 70292 Minimum 1.25 Maximum 5.50 Range 4.25 Interquartile Range 85 Skewness 024 239 Kurtosis 1.716 474 Descriptives D1.3 Hvn Statistic Std Error Mean 14.9843 40399 95% Confidence Interval Lower Bound 14.1844 for Mean 15.7842 Upper Bound 5% Trimmed Mean 14.8409 Median 15.6000 Variance 19.748 Std Deviation 4.44385 Minimum 6.40 Maximum 27.70 Range 21.30 Interquartile Range 7.10 Skewness 289 220 Kurtosis -.475 437 Mean 10.9479 22067 95% Confidence Interval Lower Bound 10.5110 for Mean 11.3848 Upper Bound 5% Trimmed Mean 10.9330 Median 11.0000 Variance 5.892 Std Deviation 2.42738 Hdc Dt Minimum 5.50 Maximum 17.50 Range 12.00 Interquartile Range 3.50 Skewness 088 220 Kurtosis -.302 437 Mean 7.0504 19270 95% Confidence Interval Lower Bound 6.6689 for Mean 7.4319 Upper Bound 5% Trimmed Mean 7.0090 Median 7.0000 Variance 4.493 Std Deviation 2.11971 Minimum 2.50 Maximum 12.00 Range 9.50 Interquartile Range 3.00 Skewness 203 220 Kurtosis -.215 437 Mean 3.3293 07694 95% Confidence Interval Lower Bound 3.1770 for Mean 3.4817 5% Trimmed Mean Upper Bound 3.3234 Median 3.2500 Variance 716 Std Deviation 84636 Minimum 1.25 Maximum 5.65 Range 4.40 Interquartile Range 95 Skewness 169 220 Kurtosis 460 437 Statistic Std Error Mean 15.3320 43257 95% Confidence Interval Lower Bound 14.4733 for Mean 16.1906 Descriptives D1.3 Upper Bound 5% Trimmed Mean 15.2132 Median 15.6000 Variance 18.150 Std Deviation 4.26032 Minimum 5.70 Maximum 25.50 Range 19.80 Interquartile Range 6.55 Hvn Hdc Skewness 222 245 Kurtosis -.351 485 Mean 11.1856 22323 95% Confidence Interval Lower Bound 10.7425 for Mean 11.6287 Upper Bound 5% Trimmed Mean 11.1730 Median 11.5000 Variance 4.834 Std Deviation 2.19858 Minimum 6.20 Maximum 16.50 Range 10.30 Interquartile Range 3.00 Skewness 096 245 Kurtosis -.455 485 Mean 6.9443 20040 95% Confidence Interval Lower Bound 6.5465 for Mean 7.3421 Upper Bound 5% Trimmed Mean 6.8439 Median 6.8000 Variance 3.895 Std Deviation 1.97368 Minimum 3.40 Dt Maximum 18.50 Range 15.10 Interquartile Range 2.30 Skewness 2.095 245 Kurtosis 11.088 485 Mean 3.3737 07806 95% Confidence Interval Lower Bound 3.2188 for Mean 3.5287 Upper Bound 5% Trimmed Mean 3.3370 Median 3.2500 Variance 591 Std Deviation 76883 Minimum 2.00 Maximum 5.50 Range 3.50 Interquartile Range 85 Skewness 722 245 Kurtosis 632 485 Descriptives D1.3 Hvn Statistic Std Error Mean 15.6982 33428 95% Confidence Interval Lower Bound 15.0359 for Mean 16.3606 Upper Bound 5% Trimmed Mean 15.6323 Median 15.9000 Variance 12.627 Std Deviation 3.55342 Minimum 6.40 Maximum 27.70 Range 21.30 Interquartile Range 4.40 Skewness 304 227 Kurtosis 1.520 451 Mean 11.1504 18041 95% Confidence Interval Lower Bound 10.7930 for Mean 11.5079 Upper Bound 5% Trimmed Mean 11.1704 Median 11.2000 Variance 3.678 Std Deviation 1.91773 Hdc Dt Minimum 5.50 Maximum 16.50 Range 11.00 Interquartile Range 2.50 Skewness -.148 227 Kurtosis 507 451 Mean 7.0549 16280 95% Confidence Interval Lower Bound 6.7323 for Mean 7.3774 Upper Bound 5% Trimmed Mean 7.0543 Median 7.0000 Variance 2.995 Std Deviation 1.73055 Minimum 2.50 Maximum 12.00 Range 9.50 Interquartile Range 2.35 Skewness 166 227 Kurtosis 519 451 Mean 3.3558 06862 95% Confidence Interval Lower Bound 3.2198 for Mean 3.4917 5% Trimmed Mean Upper Bound 3.3324 Median 3.3000 Variance 532 Std Deviation 72944 Minimum 1.40 Maximum 5.50 Range 4.10 Interquartile Range 82 Skewness 502 Kurtosis 227 1.321 451 Descriptives Statistic Std Error D1.3 Mean 14.9807 42122 95% Confidence Interval Lower Bound 14.1458 for Mean 15.8157 Upper Bound 5% Trimmed Mean 14.8566 Median 15.6000 Variance 19.340 Std Deviation 4.39772 Minimum 6.40 Maximum 27.70 Range 21.30 Interquartile Range 6.90 Hvn Skewness 250 231 Kurtosis -.407 459 Mean 10.9697 23065 95% Confidence Interval Lower Bound 10.5125 for Mean 11.4269 Upper Bound 5% Trimmed Mean 10.9613 Median 11.0000 Variance 5.799 Std Deviation Hdc 2.40811 Minimum 5.50 Maximum 17.50 Range 12.00 Interquartile Range 3.25 Skewness 022 231 Kurtosis -.167 459 Mean 7.1073 95% Confidence Interval Lower Bound 6.7067 for Mean 7.5080 Upper Bound 5% Trimmed Mean 7.0719 Median 7.0000 Variance 4.454 Std Deviation 2.11045 Minimum 2.50 20214 Dt Maximum 12.00 Range 9.50 Interquartile Range 3.00 Skewness 191 231 Kurtosis -.101 459 Mean 3.3528 08463 95% Confidence Interval Lower Bound 3.1850 for Mean 3.5205 Upper Bound 5% Trimmed Mean 3.3487 Median 3.3000 Variance 781 Std Deviation 88356 Minimum 1.25 Maximum 5.65 Range 4.40 Interquartile Range 95 Skewness 113 231 Kurtosis 245 459