Nghiên cứu đề xuất giải pháp phòng cháy cho rừng thông ba lá (pinus kesiya) tại vườn quốc gia bidoup núi bà, tỉnh lâm đồng

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP LÊ VĂN HƯƠNG NGHIÊN CỨU ĐỀ XUẤT GIẢI PHÁP PHỊNG CHÁY CHO RỪNG THƠNG BA LÁ (Pinus kesiya) TẠI VƯỜN QUỐC GIA BI DOUP-NÚI BÀ, TỈNH LÂM ĐỒNG NGÀNH: QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN RỪNG MÃ SỐ: 96 20 211 LUẬN ÁN TIẾN SĨ LÂM NGHIỆP NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS BẾ MINH CHÂU PGS TS TRẦN NGỌC HẢI HÀ NỘI - 2020 i LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan Luận án Tiến sĩ Lâm nghiệp “Nghiên cứu đề xuất giải pháp phịng cháy cho rừng Thơng ba (Pinus kesiya) Vườn quốc gia Bidoup - Núi Bà, tỉnh Lâm Đồng” mã số 9620211 cơng trình nghiên cứu riêng Số liệu kết nghiên cứu Luận án hoàn toàn trung thực chưa cơng bố cơng trình tác giả khác hình thức Tơi xin chịu trách nhiệm trước Hội đồng Bảo vệ Luận án Tiến sĩ lời cam đoan Đà Lạt, tháng 01 năm 2020 Tác giả Luận án Lê Văn Hương ii LỜI CẢM ƠN Luận án Tiến sĩ “Nghiên cứu đề xuất giải pháp phịng cháy cho rừng Thơng ba (Pinus kesiya) Vườn quốc gia Bidoup - Núi Bà, tỉnh Lâm Đồng” mã số 9620211 cơng trình nghiên cứu có tính thực tiễn cao Kết nghiên cứu phục vụ cho cơng tác phịng cháy chữa cháy rừng Thông ba Vườn quốc gia Bidoup – Núi Bà hệ sinh thái lửa rừng tương tự Trong trình thực tác giả gặp khơng khó khăn, với giúp đỡ tận tình Thầy, Cơ giáo đồng nghiệp đến Luận án hoàn thành nội dung nghiên cứu theo mục tiêu đặt Nhân dịp này, Tơi xin bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc đến PGS.TS Bế Minh Châu; PGS.TS Trần Ngọc Hải người hướng dẫn khoa học bảo tận tình giúp đỡ để Luận án hồn thành Đặc biệt, tơi tỏ lịng tri ân tới TS Nguyễn Ngọc Kiểng người dìu dắt tơi q trình dài học tập rèn luyện kỹ nghiên cứu khoa học Tôi xin chân thành cảm ơn Ban Giám hiệu nhà trường; nhà khoa học, thầy cô giáo thuộc Khoa Quản lý tài nguyên rừng, Khoa Sau đại học Trường Đại học Lâm nghiệp Việt Nam đào tạo giúp đỡ q trình theo học khóa học đào tạo tiến sĩ Trường Tôi xin cảm ơn đồng nghiệp Vườn quốc gia Bidoup – Núi Bà nhiệt tình hỗ trợ, giúp đỡ tơi q trình hồn thiện luận án Cuối cùng, tơi xin bày tỏ lịng biết ơn tới gia đình người thân động viên tạo điều kiện thuận lợi vật chất, tinh thần cho suốt thời gian qua Đà Lạt, tháng 01 năm 2020 Tác giả Luận án Lê Văn Hương iii MỤC LỤC NỘI DUNG Trang LỜI CAM ĐOAN i LỜI CẢM ƠN ii MỤC LỤC iii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT vi DANH MỤC CÁC BẢNG viii DANH MỤC CÁC HÌNH x ĐẶT VẤN ĐỀ Chương TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Tình hình nghiên cứu giới 1.1.1 Một số đặc điểm phân bố rừng Thông ba 1.1.2 Cháy rừng nguyên lý cháy rừng 1.1.3 Vật liệu cháy nguy cháy rừng 1.1.4 Các phương pháp dự báo cháy rừng 11 1.1.5 Các giải pháp phòng cháy rừng 23 1.2 Tình hình nghiên cứu Việt Nam 25 1.2.1 Một số đặc điểm rừng Thông ba 25 1.2.2 Cháy rừng Thông ba 29 1.2.3 Vật liệu cháy nguy cháy rừng 30 1.2.4 Các phương pháp dự báo cháy rừng 31 1.2.5 Biện pháp kỹ thuật phòng cháy rừng 39 1.3 Nhận xét, đánh giá định hướng nghiên cứu luận án 41 1.3.1 Nhận xét đánh giá 41 1.3.2 Định hướng nghiên cứu luận án 42 Chương NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 44 2.1 Nội dung nghiên cứu: 44 2.2 Phương pháp tiếp cận luận án 45 2.2.1 Tiếp cận hệ thống 45 2.2.2 Tiếp cận theo nhân tố sinh thái chủ đạo 45 iv 2.3 Sơ đồ hướng tiếp cận luận án 47 2.4 Phương pháp nghiên cứu 48 2.4.1 Cơ sở liệu luận án 48 2.4.2 Phương pháp điều tra trường xử lý số liệu 50 Chương KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 56 3.1 Một số đặc điểm rừng Thơng ba tình hình cháy rừng 56 3.1.1 Phân bố rừng Thông ba VQG BDNB 56 3.1.2 Một số đặc điểm rừng trồng Thông ba 57 3.1.3 Một số đặc điểm rừng Thông ba tự nhiên 60 3.1.4 Tình hình cháy rừng VQG BDNB 61 3.1.5 Nguyên nhân cháy rừng 63 3.1.6 Các biện pháp kỹ thuật phòng cháy áp dụng VQG BDNB 64 3.2 Đặc điểm VLC 65 3.2.1 Khái niệm, phân loại tính chất VLC 65 3.2.2 Thành phần VLC 65 3.2.3 Các loài thực vật dễ cháy 68 3.2.4 Khối lượng hệ số khả bắt cháy VLC 70 3.2.5 Ma trận tương quan thành phần cấu thành VLC 73 3.3 Mơ hình hóa tương quan thành phần VLC 76 3.3.1 Mơ hình hóa mối tương quan m1 với m2 M 76 3.3.2 Mơ hình hóa mối tương quan K với m1 m2 80 3.3.3 Mơ hình hóa mối tương tương quan Tc với m1, m2 M 82 3.3.4 Mơ hình hóa mối tương quan Pc với m1, m2 K 85 3.3.5 Mơ hình hóa mối tương quan K m1 với Pc 87 3.4 Dự báo nguy cháy rừng VQG BDNB 88 3.4.1 Dự báo nguy cháy rừng dựa mơ hình thống kê đơn biến 88 3.4.2 Dự báo nguy cháy cho rừng Thông ba VQG BDNB dựa mơ hình thống kê đa biến 93 3.5 Đề xuất số giải pháp phịng cháy rừng Thơng ba VQG BDNB109 3.5.1 Xác định mùa cháy rừng thời gian dễ xảy cháy rừng 109 v 3.5.2 Phân chia đối tượng phòng cháy VQG Bidoup-Núi Bà 111 3.5.3 Giải pháp xử lý VLC để phòng cháy rừng 113 3.5.4 Giải pháp đốt định để phòng cháy rừng VQG BDNB 114 3.5.5 Cảnh báo nguy cháy rừng 119 KẾT LUẬN, TỒN TẠI VÀ KIẾN NGHỊ 120 CÁC CƠNG TRÌNH NGHIÊN CỨU ĐÃ CÔNG BỐ 124 TÀI LIỆU THAM KHẢO 124 vi DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Viết tắt ANGS ASEAN BUI CCA CDF 10 11 12 CSDL Cluster Analysis - Phân tích cụm Canonical correlation analysis - Phân tích tương quan chuẩn tắc Canonical discriminant functions - Hàm biệt định chuẩn tắc Cơ sở liệu CUBRT Căn bậc ba D1,3 Đường kính ngang ngực DC Dễ cháy DEMA Chỉ số De Martonne FA 13 FAO 14 15 FCF Factor analysis - Phân tích yếu tố Food and Agriculture Organization of the United Nations - Tổ chức Nông lương Thế giới Fisher’s Classification Function - Hàm phân loại Fisher 16 GIS 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 H Fuel moisture index – Chỉ số khô hạn Geographic Information System - Hệ thống thơng tin địa lý Độ ẩm khơng khí Hvn Chiều cao vút Hbqtc Chiều cao bình quân thảm cỏ IVA Chỉ số Ivanov K Hệ số khả bắt cháy KC Khó cháy LANG Chỉ số Lang LN Lôgarit tự nhiên M Tổng khối lượng vật liệu cháy m1 Khối lượng vật liệu khô, m2 Khối lượng vật liệu tươi MDSA Multidimentional scaling analysis - Phân tích đồ hình đa TT CA FMI Nội dung Chỉ số Angstrom Association of Southeast Asian Nations - Hiệp hội quốc gia Đơng Nam Á Build-up index -Chỉ số tích lũy vii chiều Moderate Resolution Spectroradiometer - Một loại cảm biến có độ phân giải trung bình đặt vệ tinh Terra Aqua Metric ton - Mét 29 MODIS 30 31 MT 32 NOAA 33 34 35 NXB Mật độ (cây/ha) National Ocenic and Atmospheric Administration - Cục quản lý đại dương khí quốc gia Mỹ Nhà xuất MDSA Phương pháp phân tích đồ hình đa chiều Pc 36 PCA 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 PCCCR Phần trăm cháy hết (của vật liệu cháy) Principal component analysis - Phân tích thành phần Phịng cháy, chữa cháy rừng RT Rừng trồng RTN Rừng tự nhiên QĐ Quyết định SELY Chỉ số Selyaninov SHAR Chỉ số Sharples SQRT Căn bậc hai SUL Chỉ số Cheney-Sullivan TCN Tiêu chuẩn ngành THORW Chỉ số Thornthwaite T Nhiệt độ khơng khí Tc Thời gian cháy hết TK Tiểu khu UBND 51 UNESCO 52 53 54 VIN Ủy ban nhân dân United Nations Educational Scientific and Cultural Organization - Tổ chức Giáo dục, Khoa học Văn hóa Liên hiệp quốc Chỉ số Viney VLC Vật liệu cháy VQG BDNB Vườn quốc gia Bidoup – Núi Bà N viii DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1.Thành phần hóa học nhiệt lượng tỏa kg VLC rừng thông Bảng 1.2 Tiêu chí đánh giá mức độ khô hạn dựa số khô hạn W Lang 12 Bảng 1.3 Tiêu chí đánh giá mức độ khô hạn theo công thức P/PET, UNESCO 14 Bảng 1.4 Tiêu chí đánh giá mức độ khơ hạn theo công thức P/PET, 14 Bảng 1.5 Tiêu chí đánh giá nguy cháy rừng theo số Nesterov E.A Shetinsky đề xuất 16 Bảng 1.6 Hệ số tỉ lệ K lấy giá trị khoảng [0, 1] tùy theo lượng mưa (R, mm) 16 Bảng 1.7 Tiêu chí đánh giá nguy cháy rừng theo số Nesterov biến thể MNI 17 Bảng 1.8 Độ ẩm VLC số tích lũy theo K.P Davis 18 Bảng 1.9 Phân cấp nguy cháy rừng dựa số FFDI 20 Bảng 1.10 Phân cấp nguy cháy rừng dựa số FWI 20 Bảng 1.11 Bảng tốc độ gió giá trị K tương ứng 33 Bảng 1.12 Bảng phân cấp cháy rừng theo số Pm Việt Nam 34 Bảng 1.13 Bảng phân cấp cháy rừng dựa vào độ ẩm VLC theo Bế Minh Châu 37 Bảng 1.14 Tiêu chí đánh giá dự báo khả cháy VLC theo hệ số K Lê Văn Hương 37 Bảng 2.1 Thời gian, địa điểm kiểu rừng ô nghiên cứu đợt 48 Bảng 2.2 Thời gian, địa điểm kiểu rừng 340 ô nghiên cứu 49 Bảng 2.3 Cơ sở liệu tính tốn kiểm nghiệm mơ hình dự báo 49 Bảng 3.1a Đặc điểm rừng trồng Thông ba cấp tuổi I 57 Bảng 3.1b Đặc điểm rừng trồng Thông ba cấp tuổi II 58 Bảng 3.1c Đặc điểm rừng trồng Thông ba cấp tuổi III 59 Biểu 3.1d Đặc điểm rừng trồng Thông ba cấp tuổi IV 59 Bảng 3.2 Đặc điểm rừng Thông ba tự nhiên 61 Bảng 3.3 Thống kê số vụ cháy diện tích cháy rừng VQG BDNB 62 từ năm 2005 – 2017 62 Bảng 3.4 Tổng hợp nguyên nhân gây cháy rừng VQG BDNB 63 Bảng 3.5 Các dạng sống thực vật rừng Thông ba VQG BDNB 66 ix Bảng 3.6 Tiêu chí phân biệt nhóm thực vật theo khả bắt cháy 68 Bảng 3.7a Kết điều tra khối lượng VLC rừng trồng cấp tuổi I 70 Bảng 3.7b Kết điều tra khối lượng VLC rừng trồng cấp tuổi II 71 Bảng 3.7c Kết điều tra khối lượng VLC rừng trồng cấp tuổi III 71 Bảng 3.7d Kết điều tra khối lượng VLC rừng trồng cấp tuổi IV 72 Bảng 3.7e Kết điều tra khối lượng VLC rừng tự nhiên 73 Bảng 3.8 Ma trận tương quan thành phần cấu thành VLC 74 Bảng 3.9 Giá trị hệ số chắn b0 hệ số hồi quy bi 88 Bảng 3.10 Dự báo nguy cháy rừng dựa vào hệ số K khối lượng VLC 89 Bảng 3.11 Kết tính toán tỷ lệ phần trăm cháy Pc khối lượng VLC 90 Bảng 3.12 Tính tốn tỷ lệ % cháy Pc dựa vào hệ số K khối lượng VLC 91 Bảng 3.13 Tổng hợp tiêu chí phục vụ công tác dự báo nguy cháy rừng dựa vào trạng thái rừng 92 Bảng 3.14 Kết xử lý liệu yếu tố khí tượng 93 Bảng 3.15 Kết tính tốn giá trị biến số khơ hạn từ liệu khí tượng 96 Bảng 3.16 Kết tính tốn giá trị biến số nguy cháy rừng từ liệu khí tượng 98 Bảng 3.17 Kết tính tốn dự báo nguy cháy rừng dựa khoảng đa biến Mahalanobis 107 Bảng 3.18 Kết dự báo nguy cháy rừng dựa hàm phân loại Fisher FCF 108 Regression Statistics 0.77191298 Multiple R R Square 0.59584965 Adjusted R Square 0.58141571 Standard Error 0.16821041 Observations 30 ANOVA df 28 29 SS 1.168039492 0.792252816 1.960292307 Coefficients 1.18679946 0.55254091 Standard Error 0.035473045 0.08599804 Regression Residual Total Intercept lnm1 * M = sqrt(a + b*m2^2), SUMMARY OUTPUT MS 1.168039 0.028295 F 41.28115 Significance F 5.88E-07 t Stat 33.45637 6.425041 P-value 4.02E-24 5.88E-07 Lower 95% 1.114136 0.376382 Upper 95% 1.259463 0.7287 a = 5,2131, b = 1,71263 Regression Statistics 0.93504049 Multiple R R Square 0.87430072 Adjusted R Square 0.86981146 Standard Error 3.82021595 Observations 30 ANOVA df Regression Residual Total Intercept m2^2 28 29 SS 2842.247619 408.6333975 3250.881017 Coefficients 5.2130793 1.71262813 Standard Error 1.260068904 0.122721324 * M = sqrt(a + b*m2^2), SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0.89807891 R Square 0.80654573 Adjusted R Square 0.79963665 Standard Error 3.29247746 Observations 30 ANOVA MS 2842.248 14.59405 F 194.7539 Significance F 3.91E-14 t Stat 4.137138 13.95542 P-value 0.000291 3.91E-14 Lower 95% 2.631945 1.461245 a = 2,41762, b = 1,94021 Upper 95% 7.794213 1.964011 df 28 29 SS 1265.477189 303.5314198 1569.008608 Coefficients 2.41762352 1.94020992 Standard Error 1.327975469 0.179574378 Regression Residual Total Intercept m2^2 *K MS 1265.477 10.84041 F 116.737 Significance F 1.7E-11 t Stat 1.820533 10.80449 P-value 0.079382 1.7E-11 Lower 95% -0.30261 1.572368 Upper 95% 5.137858 2.308051 = m1 / ( A + B*m1 ) , A = 2,902691 , B = 0,46979 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,947784 R Square 0,898294 Adjusted R Square 0,894662 Standard Error 0,540259 Observations 30 ANOVA df Regression SS F Significance F 247,3032 1,99069E-15 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 72,18289 72,18289 Residual 28 8,172643 0,29188 Total 29 80,35554 Standard Error Coefficients Intercept 1/m1 * MS 0,46979 0,159875 2,938493 0,006537 0,142302059 0,797278 2,902691 0,184581 15,72588 1,99E-15 2,524595089 3,280787 A B 2,902691 0,46979 K = sqrt[1/(a +b * lnm1)], a = 11,64198 , B = - 8,71205 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics 0.7352311 Multiple R R Square 0.54056477 Adjusted R Square 0.52415637 Standard Error 2.96888747 Observations 30 ANOVA df SS MS F Significance F Regression Residual Total Intercept lnm1 28 29 Coefficients 11.6419834 8.71204581 290.3815034 246.8001983 537.1817017 290.3815 8.814293 32.94439 3.7E-06 Standard Error 0.626093681 t Stat 18.59463 P-value 2.72E-17 Lower 95% 10.35949 Upper 95% 12.92448 1.517851948 -5.73972 3.7E-06 -11.8212 -5.60287 * K 3 A  B * m2 , A = 0,38386 , B = -0,08532 m2 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,946109 R Square 0,895123 Adjusted R Square 0,891377 Standard Error 0,054564 Observations 30 ANOVA df Regression SS MS F Significance F 238,9794 3,06468E-15 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 0,711494 0,711494 Residual 28 0,083362 0,002977 Total 29 0,794857 Standard Error Coefficients Intercept 1/m2 -0,08532 0,019921 -4,28277 0,000196 -0,126121759 -0,04451 0,38386 0,024831 15,45896 3,06E-15 0,332996116 0,434724 A B 0,38386 -0,08532 * K = cubrt(a + b/m2^3), a = 0,03453 , b = 0,1071, SUMMARY OUTPUT Regression Statistics 0.66261284 Multiple R R Square 0.43905578 Adjusted R Square 0.41902206 Standard Error 0.02981033 Observations 30 ANOVA df F 21.91584 Significance F 6.62E-05 t Stat 5.60632 4.681435 P-value 5.31E-06 6.62E-05 Lower 95% 0.021913 0.060233 MS 2.650533 0.077691 F 34.11631 Significance F 2.81E-06 Standard Error 0.126502642 t Stat 16.65053 P-value 4.67E-16 Lower 95% 1.847207 Upper 95% 2.365464 0.213973475 -5.84092 2.81E-06 -1.68811 -0.8115 28 29 Coefficients 0.0345283 0.1070926 Standard Error 0.006158818 0.022876018 Regression Residual Total Intercept 1/m2^3 MS 0.019476 0.000889 SS 0.019475634 0.024882361 0.044357996 Upper 95% 0.047144 0.153952 * Tc = exp(a + b/m1), a = 2,1063 , b = -1,2498 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics 0.74110237 Multiple R R Square 0.54923272 Adjusted R Square 0.53313389 Standard Error 0.27873122 Observations 30 ANOVA df Regression Residual Total Intercept 1/m1 28 29 Coefficients 2.1063355 1.24980129 SS 2.650533388 2.175350569 4.825883956 * Tc = sqrt(1/(a + b/m2^3), a =0,03287, b = 0,47662 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics 0.73751249 Multiple R R Square 0.54392468 Adjusted R Square 0.52763628 Standard Error 0.0577396 Observations 30 ANOVA df Regression Residual Total Intercept 28 29 SS 0.111328842 0.093348103 0.204676945 Coefficients 0.03228652 Standard Error 0.01356709 MS 0.111329 0.003334 F 33.39337 Significance F 3.33E-06 t Stat 2.379768 P-value 0.024374 Lower 95% 0.004496 Upper 95% 0.060077 1/m1^3 0.47661501 0.082477902 5.7787 3.33E-06 0.307667 0.645563 * Tc = cubrt((a + b* expm2), a =7,41088, b = 25,8478 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics 0.67104463 Multiple R R Square 0.45030089 Adjusted R Square 0.43066878 Standard Error 310.712515 Observations 30 ANOVA df 28 29 SS 2214385.876 2703183.481 4917569.357 Coefficients 7.41087961 25.8478038 Standard Error 98.30384288 5.39704132 Regression Residual Total Intercept expm2 MS 2214386 96542.27 F 22.93696 Significance F 4.93E-05 t Stat 0.075387 4.789254 P-value 0.940442 4.93E-05 Lower 95% -193.955 14.79247 Upper 95% 208.7772 36.90314 * Tc = sqrt[1/(a + b* M^3)], a = 0,01578, b = 4,38594 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics 0.9172315 Multiple R R Square 0.84131362 Adjusted R Square 0.83564625 Standard Error 0.03405848 Observations 30 ANOVA df 28 29 SS 0.172197502 0.032479443 0.204676945 Coefficients 0.01578112 4.38593605 Standard Error 0.008239103 0.359976495 Regression Residual Total Intercept 1/M^3 * Tc = cubrt(a + b* SUMMARY OUTPUT MS 0.172198 0.00116 F 148.4487 Significance F 1.04E-12 t Stat 1.915393 12.18395 P-value 0.065707 1.04E-12 Lower 95% -0.0011 3.648558 M^3), a = 45,79195, b = 5, 38806 Regression Statistics 0.60625427 Multiple R R Square 0.36754424 Adjusted R 0.34495654 Upper 95% 0.032658 5.123314 Square Standard Error Observations 333.285455 30 ANOVA df 28 29 SS 1807466.38 3110217.444 4917683.824 Coefficients 45.7919471 5.38806199 Standard Error 105.1891631 1.335715085 Regression Residual Total Intercept M^3 * Pc MS 1807466 111079.2 F 16.27187 Significance F 0.000384 t Stat 0.43533 4.033841 P-value 0.666661 0.000384 Lower 95% -169.678 2.651974 Upper 95% 261.2622 8.12415 = exp[ ( A + B*m12 ) / m12 ] , A = -0,20409 , B = 4,58433 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,9629229 R Square Adjusted R Square 0,9272206 Standard Error 0,1153252 0,9246213 Observations 30 ANOVA df SS Regression MS F 356,7242 4,744398 4,744398 Residual 28 0,372397 0,0133 Total 29 5,116795 Standard Error Coefficients t Stat P-value Significance F 1,81E-17 Lower 95% Upper 95% Intercept 4,5843312 0,022562 203,1879 6,45E-46 4,538115 4,630547 1/m1^2 -0,204086 0,010806 -18,8871 1,81E-17 -0,22622 -0,18195 A B -0,204086 4,584331 * Pc = a+b* m2 với SUMMARY OUTPUT a = 102,5273 , b = 1,93756 Regression Statistics 0.43567407 Multiple R R Square 0.18981189 Adjusted R Square 0.1608766 Standard Error Observations 3.92407907 30 ANOVA df Regression Residual Total Intercept m2 * Pc 28 29 Coefficients 102.527255 1.93756194 MS 101.0116 15.3984 F 6.559875 Significance F 0.016106 Standard Error 2.212201685 t Stat 46.34625 P-value 5.13E-28 Lower 95% 97.99577 Upper 95% 107.0587 0.756498029 -2.56123 0.016106 -3.48718 -0.38795 SS 101.0115626 431.1551041 532.1666667 = exp ( a + b / K3 ) , a = 4,54792 , b = -0,00245 SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,959086 R Square 0,919847 Adjusted R Square 0,916984 Standard Error 0,121026 Observations 30 ANOVA df Regression SS F Significance F 321,3311 7,01883E-17 t Stat P-value Lower 95% Upper 95% 4,706668 4,706668 Residual 28 0,410127 0,014647 Total 29 5,116795 Coefficients * MS Standard Error Intercept 4,547915 0,023035 197,4326 1,44E-45 4,500729806 4,595101 1/K^3 -0,00245 0,000136 -17,9257 7,02E-17 -0,002726209 -0,00217 Pc = exp[ b0 + b1*K + b2*m1 + b3*lnK + b4*ln(m1) + b5* K + b6* m1 + b7/K + b8/m1 + b9* K + b10*m12 + b11/K2 + b12/m12 ] SUMMARY OUTPUT Regression Statistics Multiple R 0,9803763 R Square Adjusted R Square 0,9611376 0,9337054 Standard Error 0,1081532 Observations 30 ANOVA df SS MS F 35,03676 Regression 12 4,917944 0,409829 Residual 17 0,198851 0,011697 Total 29 5,116795 Coefficients Standard Error t Stat P-value Significance F 1,39E-09 Lower 95% Upper 95% Intercept 31391,902 17065,77 1,839466 0,083377 -4613,73 67397,54 K 29467,552 13818,27 2,132506 0,047844 313,5452 58621,56 m1 -2059,323 732,0287 -2,81317 0,011969 -3603,77 -514,877 lnK 12933,961 5959,341 2,170368 0,044435 360,8512 25507,07 lnm1 -4730,086 1603,424 -2,94999 0,00896 -8113,02 -1347,16 sqrtK -62842,15 29200,03 -2,15213 0,046049 -124449 -1235,46 sqrtm1 10959,249 3805,034 2,880197 0,010389 2931,328 18987,17 1/K 1081,7425 491,205 2,202222 0,041742 45,39047 2118,095 1/m1 -1511,607 491,235 -3,07716 0,006831 -2548,02 -475,192 K^(3/2) -6660,969 3154,316 -2,1117 0,049818 -13316 -5,94368 m1^2 52,641714 19,55291 2,69227 0,015422 11,38868 93,89474 1/K^2 -30,726 13,79217 -2,22778 0,03969 -59,8249 -1,62705 1/m1^2 153,66937 49,63167 3,096196 0,006558 48,95571 258,383 Intercept lnm1 1.186799 0.552541 33.45637 6.425041 4.02E-24 5.88E-07 1.114136 0.376382 1.259463 0.7287 0.035473 0.085998 Phụ lục số 10 Hàm biệt định hàm phân loại Fisher Simple Regression - H vs T Dependent variable: H (H) Independent variable: T (T) Squared-Y logarithmic-X model: Y = sqrt(a + b*ln(X)) Coefficients Parameter Intercept Slope Least Squares Estimate 43733.7 -12333.5 Standard Error 2427.99 736.179 T Statistic 18.0123 -16.7534 Df 186 187 Mean Square 3.22927E8 1.15053E6 Analysis of Variance Source Sum of Squares Model 3.22927E8 Residual 2.13999E8 Total (Corr.) 5.36926E8 P-Value F-Ratio 280.68 P-Value Correlation Coefficient = -.775523 Plot of Fitted Model H = sqrt(43733.7 - 12333.5*ln(T)) 84 74 H 64 54 44 34 24 19 23 27 T 31 Canonical Correlations Variables in set 1: T (T) H (H) m1 (m1) K (K) Variables in set 2: Tc (Tc) Pc (Pc) Number of complete cases: 188 Canonical Correlations Number Eigenvalue 525666 401841 Canonical Correlation 725028 633909 Wilks Lambda 283727 598159 Chi-Square 231.163 94.3004 Coefficients for Canonical Variables of the First Set T -.189082 112149 H 395369 68263 m1 512018 714172 K -1.07724 232494 D.F P-Value 35 Coefficients for Canonical Variables of the Second Set Tc 432651 903547 Pc -.92779 377876 Discriminant Analysis Classification variable: CLASS (CLASS) Independent variables: T (T) H (H) m1 (m1) K (K) Number of complete cases: 188 Number of groups: Discriminant Function Functions Derived Eigenvalue 7.61867 4.34873 290691 00753249 Wilks Lambda 0166812 14377 768986 992524 Relative Percentage 62.11 35.45 2.37 Chi-Square 747.0586 353.9662 47.9395 1.3695 Canonical Correlation 94020 90169 47457 8646 DF 16 P-Value 2419 Discriminant Function Coefficients for CLASS T 184743 256419 1.24291 0776851 H 945481 654936 504885 0222359 m1 -.022454 00792245 0581899 1.1072 K -.5451 847149 0889564 -.461599 Unstandardized Coefficients T 0938824 H 149636 m1 -.0279437 K -5.89335 CONSTANT -7.19445 130306 103653 00985936 9.15896 -14.0417 63162 0799053 0724165 961753 -22.0482 Classification Table Actual Group Predicted CLASS CLASS Size C1 C2 C1 38 38 (100.00%) ( 0%) C2 30 30 ( 0%) (100.00%) C3 45 0 ( 0%) ( 0%) C4 25 0 ( 0%) ( 0%) C5 50 0 ( 0%) ( 0%) Percent of cases correctly classified: 100.00% 0394778 00351915 1.37789 -4.99058 -1.14405 C3 ( 0%) ( 0%) 45 (100.00%) ( 0%) ( 0%) C4 ( 0%) ( 0%) ( 0%) 25 (100.00%) ( 0%) C5 ( 0%) ( 0%) ( 0%) ( 0%) 50 (100.00%) Group Centroids for CLASS Group C1 3.73728 -2.39675 C2 -.329236 344861 C3 1.87328 1.84971 C4 -1.4464 3.31288 C5 -3.60554 -1.70656 -.398145 882173 293913 -.89069 -.0458906 Summary Statistics by Group CLASS C1 COUNTS 38 MEANS T 25.8395 H 64.0 m1 598158 K 178868 STD DEVIATIONS T 2.96024 H 9.74541 m1 232517 K 0579245 0328001 134674 -.108008 0785493 -.0477998 C2 30 C3 45 C4 25 C5 50 TOTAL 188 28.71 51.1467 2.08 581233 25.5889 68.36 2.0 595222 24.384 58.48 3.236 8826 30.064 28.78 2.002 5912 27.1676 52.8915 1.89431 545979 865966 4.00144 452883 108434 975663 6.12678 1.0891 0828512 1.8616 7.99281 893313 0661898 2.20202 1.70749 890652 118949 2.89971 16.7879 1.10691 228555 Plot of Discriminant Functions 5.1 CLASS C1 C2 C3 C4 C5 Function 3.1 1.1 -.9 -2.9 -4.9 -6 -4 -2 Function Phụ lục 11 Một số hình ảnh - Rừng Thơng bá theo cấp tuổi VQG BDNB Rừng thông cấp tuổi I Rừng thông cấp tuổi I Rừng thông cấp tuổi II Rừng thông cấp tuổi II Rừng thông cấp tuổi III Rừng thơng cấp tuổi III sau xử lý thực bì Rừng thông cấp tuổi IV Rừng thông cấp tuổi IV Rừng tự nhiên Rừng tự nhiên Điều tra thực địa Điều tra thực địa