Nghiên cứu đặc điểm vật liệu cháy dưới tán rừng và các giải pháp phòng cháy rừng tại khu di tích lịch sử, văn hóa, danh lam thắng cảnh núi bà rá, thị xã phước long, tỉnh bình phước

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP LƯƠNG VĂN BẢO NGHIÊN CỨU ĐẶC ĐIỂM VẬT LIỆU CHÁY DƯỚI TÁN RỪNG VÀ CÁC GIẢI PHÁP PHÒNG CHỐNG CHÁY RỪNG TẠI KHU DI TÍCH LỊCH SỬ, VĂN HĨA, DANH LAM THẮNG CẢNH NÚI BÀ RÁ, THỊ XÃ PHƯỚC LONG, TỈNH BÌNH PHƯỚC LUẬN VĂN THẠC SỸ LÂM NGHIỆP Đồng Nai, 2022 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP LƯƠNG VĂN BẢO NGHIÊN CỨU ĐẶC ĐIỂM VẬT LIỆU CHÁY DƯỚI TÁN RỪNG VÀ CÁC GIẢI PHÁP PHỊNG CHỐNG CHÁY RỪNG TẠI KHU DI TÍCH LỊCH SỬ, VĂN HÓA, DANH LAM THẮNG CẢNH NÚI BÀ RÁ, THỊ XÃ PHƯỚC LONG, TỈNH BÌNH PHƯỚC CHUYÊN NGÀNH: QUẢN LÝ TÀI NGUYÊN RỪNG MÃ SỐ: 862.02.11 LUẬN VĂN THẠC SỸ LÂM NGHIỆP NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC TS NGUYỄN VĂN QUÝ i CỘNG HÒA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lập – Tự – Hạnh phúc LỜI CAM ĐOAN Tơi cam đoan, cơng trình nghiên cứu riêng Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa cơng bố cơng trình nghiên cứu khác Nếu nội dung nghiên cứu trùng lặp với cơng trình nghiên cứu cơng bố, tơi xin hồn tồn chịu trách nhiệm tuân thủ kết luận đánh giá luận văn Hội đồng khoa học Đồng Nai, ngày … tháng … năm 2022 Người cam đoan Lương Văn Bảo ii MỤC LỤC Trang LỜI CAM ĐOAN i MỤC LỤC ii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT v DANH MỤC CÁC BẢNG vi DANH MỤC CÁC HÌNH, BIỂU ĐỒ viii LỜI CẢM ƠN ix ĐẶT VẤN ĐỀ Chương .3 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1.1 Một số khái niệm 1.1.1 Cháy rừng 1.1.2 Mùa cháy rừng 1.1.3 Dự báo cháy rừng 1.1.4 Vật liệu cháy .5 1.2 Các nghiên cứu cháy rừng VLC giới 1.2.1 Phương pháp dự báo cháy rừng 1.2.2 Nghiên cứu cơng trình phịng cháy chữa cháy rừng 1.2.3 Nghiên cứu biện pháp phòng chữa cháy rừng 1.2.4 Nghiên cứu phương tiện phòng cháy chữa cháy rừng 1.2.5 Nghiên cứu giải pháp cộng đồng cho phòng cháy chữa cháy rừng 10 1.2.6 Nghiên cứu vật liệu cháy 11 1.3 Các nghiên cứu PCCCR VLC Việt Nam 12 1.3.1 Nghiên cứu dự báo cháy rừng Việt Nam .12 1.4 Thảo luận chung 21 Chương 23 ĐỐI TƯỢNG, NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 23 2.1 Mục tiêu nghiên cứu 23 iii 2.1.1 Mục tiêu chung 23 2.1.2 Mục tiêu cụ thể 23 2.2 Đối tượng, phạm vi nghiên cứu 23 2.1.1 Đối tượng nghiên cứu .23 2.2.2 Phạm vi nghiên cứu 23 2.3 Nội dung phương pháp nghiên cứu .23 2.3.1 Các nội dung nghiên cứu 24 2.4 Phương pháp nghiên cứu 24 2.4.1 Phương pháp thừa kế tài liệu 24 2.4.2 Phương pháp điều tra ngoại nghiệp .25 2.4.3 Phương pháp xử lý nội nghiệp 28 2.4.4 Công cụ xử lý phân tích số liệu .31 Chương 32 ĐẶC ĐIỂM KHU VỰC NGHIÊN CỨU 32 3.1 Đặc điểm điều kiện tự nhiên 32 3.1.1 Vị trí địa lý 32 3.1.2 Địa hình 32 3.1.3 Hiện trạng tài nguyên rừng .32 3.1.4 Khí hậu, thủy văn 35 3.2 Điều kiện kinh tế - xã hội 37 3.2.1 Dân số, dân tộc, lao động 37 3.2.2 Kinh tế .39 3.2.3 Tình hình phân bố dân cư xung quanh Khu di tích núi Bà Rá 40 3.3.4 Xã hội: Thực trạng giáo dục đào tạo, y tế, văn hóa 40 Chương 42 KẾT QUẢ VÀ THẢO LUẬN 42 4.1 Thực trạng công tác PCCCR khu vực 42 4.1.1 Thực trạng công tác tổ chức thực phương án PCCCR 42 4.1.2 Tình hình cháy rừng nguy cháy rừng 54 iv 4.1.3 Đánh giá chung công tác PCCCR từ 2016 – 2021 .55 4.2 Đặc điểm vật liệu cháy tán rừng 58 4.2.1 Đặc điểm tầng cao trạng thái rừng .58 4.2.2 Thành phần vật liệu cháy tán 62 4.2.3 Đặc điểm khối lượng, độ ẩm, độ che phủ độ dày VLC 63 4.2.4 Động thái đặc điểm VLC tán rừng tháng mùa cháy .70 4.2.5 Động thái số cháy VLC tán rừng theo thời gian 73 4.3 Dự báo nguy cháy rừng theo đặc điểm VLC 78 4.3.1 Tần suất nguy cháy rừng mùa cháy 78 4.3.2 Xây dựng hàm dự báo cấp cháy theo đặc điểm VLC .80 4.3.3 Phân cấp nguy cháy rừng tháng mùa cháy (tháng 11 đến tháng 4) .88 4.3.4 Phân cấp nguy cháy rừng cho trạng thái rừng mùa cháy 93 4.4 Một số giải pháp điều tiết vật liệu cháy nâng cao hiệu PCCCR 94 KẾT LUẬN, KIẾN NGHỊ 98 Kết luận 98 Tồn 99 Kiến nghị .99 TÀI LIỆU THAM KHẢO PHỤ LỤC v DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT Ký hiệu : Diễn giải Ký hiệu : Diễn giải B : Hướng bắc PCCCR : Phòng cháy chữa cháy rừng BVR : Bảo vệ rừng PCR : Phòng cháy rừng CCKL : Chi cục Kiểm lâm QLBVR : Quản lý bảo vệ rừng CCR : Chữa cháy rừng RĐD : Rừng đặc dụng Đ : Hướng Đông RGK, R4 : Vườn rừng cao su Day : Độ dày VLC, cm RGK, R5 : Vườn Điều xen kẽ gỗ DCP : Độ che phủ VLC, % RGK, R6 : Rừng trồng gỗ khác DLTC : Danh lam thắng cảnh RTG, R3 : Rừng trồng họ Sao dầu ĐN : Hướng Đông Nam RTX, TX : Rừng rộng thường xanh DT1, : Trảng cỏ, đất trống có gỗ TB : Tây Bắc R1 tái sinh DTLS : Di tích lịch sử TG : Thời gian H : Chiều cao cột lửa, cm TN : Hướng Tây Nam HG, R2 : Rừng hỗ giao gỗ tre nứa UBND : Ủy ban nhân dân HKL : Hạt kiểm lâm V (m/s) : Vận tốc lan tràn đám cháy KBVR : Khoán bảo vệ rừng VH : Văn hóa m : Khối lượng VLC, 1000 kg/ha VLC : Vật liệu cháy MAE : Sai số trung bình tuyệt đối W : độ ẩm VLC, % N : Hướng Nam : vi DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1 Xác định hệ số K theo lượng mưa .7 Bảng Phân cấp cháy rừng theo tiêu tổng hợp P Bảng Phân cấp mức độ nguy hiểm cháy rừng theo hàm lượng nước VLC 12 Bảng Phân cấp cháy rừng Thông theo tiêu P Quảng Ninh 13 Bảng Phân cấp cháy rừng điều chỉnh hệ số G (gió) theo Cooper .13 Bảng Tiêu chí đánh gái tham vấn 25 Bảng 2 Bảng phân cấp khả xuất cháy rừng theo độ ẩm VLC .29 Bảng Bảng phân cấp theo giá trị Y 30 Bảng Phân cấp cháy rừng dựa vào phương trình Y 31 Bảng Hiện trạng rừng đất lâm nghiệp Khu di tích núi Bà Rá năm 2021 .33 Bảng Tổng trữ lượng trữ lượng bình quân theo trạng thái rừng 34 Bảng 3 Thống kê dân số, dân tộc lao động .38 Bảng Kinh tế nông nghiệp .39 Bảng Hiện trạng cấp trường học 40 Bảng Danh mục bố trí sử dụng trang thiết bị, dụng cụ phục vụ PCCCR 43 Bảng Tình hình cháy rừng năm 2016 - 2021 54 Bảng Bảng phân tích SWOT .55 Bảng 4 Đặc điểm trạng thái rừng, vườn rừng Khu DTLS 61 Bảng Thành phần VLC tán trạng thái rừng, vườn rừng .62 Bảng Đặc điểm VLC trảng cỏ, đất trống có gỗ tái sinh (R1) 63 Bảng Đặc điểm VLC tán rừng hỗn giao (R2) 65 Bảng Đặc điểm VLC tán rừng trồng họ Sao – dầu (R3) 66 Bảng Đặc điểm VLC tán rừng trồng cao su .67 Bảng 10 Đặc điểm VLC tán vườn Điều xen kẽ gỗ .68 Bảng 11 Đặc điểm VLC tán rừng trồng hỗn giao gỗ khác 69 Bảng 12 Đặc điểm khối lượng độ ẩm VLC tán rừng biến thiên theo thời gian 70 vii Bảng 13 Chỉ số cháy VLC tán rừng tháng 11/2021 73 Bảng 14 Chỉ số cháy VLC tán rừng tháng 12/2021 74 Bảng 15 Chỉ số cháy VLC tán rừng tháng 01/2022 75 Bảng 16 Chỉ số cháy VLC tán rừng tháng 02/2022 76 Bảng 17 Chỉ số cháy VLC tán rừng tháng 03/2022 77 Bảng 18 Chỉ số cháy VLC tán rừng tháng 04/2022 77 Bảng 19 Tần suất nguy cấp cháy rừng trạng thái rừng 79 Bảng 20 Kết khảo sát hàm hồi quy đa biến dự báo nguy cháy rừng 82 Bảng 21 Kết lựa chọn hàm hồi quy dự báo cấp cháy rừng cho trạng thái rừng 85 Bảng 22 Cấp cháy rừng tháng 11/2021 88 Bảng 23 Cấp cháy rừng tháng 12/2021 89 Bảng 24 Cấp cháy rừng tháng 01/2022 90 Bảng 25 Cấp cháy rừng tháng 02/2022 91 Bảng 26 Cấp cháy rừng tháng 03/2022 91 Bảng 27 Cấp cháy rừng tháng 4/2022 92 Bảng 28 Phân vùng nguy cháy rừng trạng thái rừng năm 2021 – 2022 93 viii DANH MỤC CÁC HÌNH, BIỂU ĐỒ Hình Sơ đồ bố trí ODB .26 Hình 2 Sơ đồ bố trí ODB cách thức đo DCP thảm tươi, độ dày .27 [23] Phan Thanh Tú, 2017 Tìm hiểu trạng hiệu cơng trình phịng cháy chữa cháy rừng chi nhánh lâm trường Kiến Giang [Luận văn]: Đại học Quảng Bình [24] Nguyễn Phương Văn, 2019 Nghiên cứu thực trạng đề xuất giải pháp quản lý cháy rừng thích ứng với biến đổi khí hậu tỉnh Quảng Bình [Luận án]: Đại học Nơng lâm Huế Tiếng Anh [25] Rowell A., F Moore P Global Review of Forest Fires Gland, Switzerland: WWF and IUCN, 2000 [26] Michael C., Wimberly, J Matthew R., 2006 Assessment of fire severity and species diversity in southern Appalachians using Landsat TM and ETM images Athens, Georgia, USA: University of Georgia [27] Chandler C cs, 1983 Fire in forestry: New York [28] Gromovist R cs Handbook on forest fire: Helsinki [29] Peter Moore Burning Issues Thinking for more effective fire management Project FireFight South East Asia, 2003 [30] Cooper A N Analys of the Nesterov fire danger rating index in use in Viet Nam and associated measures Ha Noi.: FAO consultant, 1991 [31] Lourders V R., V Irma T., 1997 Assessment of the vulnerability of forest ecosystems to climate change in Mexico [32] Yassemi S., S Dragi'cevi'C., M Schmidt, 2007 Design and implementation of an integrated GIS-based model of cellular automaton to describe the behavior of forest fires, Canada [33] Chowdhury, H Ehsan, K Hassan Quazi, 2013 Use of remote sensing derived variables in developing a forest fire danger forecasting system Natural Hazards 6/2013: 321-34 PHỤ LỤC Phụ lục Tính tốn tần xuất nguy cháy rừng loại rừng r1 Cumulative Frequency Valid Percent Valid Percent Percent 1.00 96 17.8 17.8 17.8 2.00 147 27.2 27.2 45.0 3.00 189 35.0 35.0 80.0 4.00 64 11.9 11.9 91.9 5.00 44 8.1 8.1 100.0 Total 540 100.0 100.0 r2 Cumulative Frequency Valid Percent Valid Percent Percent 1.00 69 12.8 12.8 12.8 2.00 48 8.9 8.9 21.7 3.00 178 33.0 33.0 54.6 4.00 157 29.1 29.1 83.7 5.00 88 16.3 16.3 100.0 Total 540 100.0 100.0 r3 Cumulative Frequency Valid Percent Valid Percent Percent 1.00 105 19.4 19.4 19.4 2.00 166 30.7 30.7 50.2 3.00 120 22.2 22.2 72.4 4.00 97 18.0 18.0 90.4 5.00 52 9.6 9.6 100.0 Total 540 100.0 100.0 r4 Cumulative Frequency Valid Percent Valid Percent Percent 1.00 37 6.9 6.9 6.9 2.00 55 10.2 10.2 17.0 3.00 218 40.4 40.4 57.4 4.00 153 28.3 28.3 85.7 5.00 77 14.3 14.3 100.0 Total 540 100.0 100.0 r5 Cumulative Frequency Valid Percent Valid Percent Percent 1.00 61 11.3 11.3 11.3 2.00 94 17.4 17.4 28.7 3.00 109 20.2 20.2 48.9 4.00 163 30.2 30.2 79.1 5.00 113 20.9 20.9 100.0 Total 540 100.0 100.0 r6 Cumulative Frequency Valid Percent Valid Percent Percent 1.00 35 6.5 6.5 6.5 2.00 144 26.7 26.7 33.1 3.00 135 25.0 25.0 58.1 4.00 168 31.1 31.1 89.3 5.00 58 10.7 10.7 100.0 Total 540 100.0 100.0 Phụ lục 2: Xây dựng hàm dự báo cấp cháy rừng cho loại rừng Multiple Regression - c1 Dependent variable: c1 Independent variables: m1 w1 Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value CONSTANT 5.08636 0.112569 45.1846 0.0000 m1 -0.36537 0.109865 -3.32563 0.0009 w1 -0.0845186 0.00164967 -51.2338 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 588.467 294.233 1341.56 0.0000 Residual 117.776 537 0.219322 Total (Corr.) 706.243 539 R-squared = 83.3236 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 83.2615 percent Standard Error of Est = 0.468318 Mean absolute error = 0.359457 Durbin-Watson statistic = 1.88388 (P=0.0886) Lag residual autocorrelation = 0.0576876 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between c1 and independent variables The equation of the fitted model is c1 = 5.08636 - 0.36537*m1 - 0.0845186*w1 Multiple Regression - c1 Dependent variable: c1 Independent variables: m1 w1 m1^2 w1^2 Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value CONSTANT 5.74796 0.189923 30.2647 0.0000 m1 0.610422 0.409318 1.49131 0.1365 w1 -0.183528 0.00349338 -52.5359 0.0000 m1^2 -0.397366 0.225872 -1.75925 0.0791 w1^2 0.00164332 0.000055567 29.5737 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 661.646 165.412 1984.37 0.0000 Residual 44.5961 535 0.0833573 Total (Corr.) 706.243 539 R-squared = 93.6854 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 93.6382 percent Standard Error of Est = 0.288717 Mean absolute error = 0.243335 Durbin-Watson statistic = 1.81735 (P=0.0169) Lag residual autocorrelation = 0.0910956 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between c1 and independent variables The equation of the fitted model is c1 = 5.74796 + 0.610422*m1 - 0.183528*w1 - 0.397366*m1^2 + 0.00164332*w1^2 Multiple Regression - c2 Dependent variable: c2 Independent variables: m2 w2 Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value CONSTANT 4.8904 0.103424 47.2851 0.0000 m2 0.044863 0.119627 0.375025 0.7078 w2 -0.0838998 0.00172703 -48.5803 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 656.504 328.252 1291.56 0.0000 Residual 136.479 537 0.254151 Total (Corr.) 792.983 539 R-squared = 82.7892 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 82.7251 percent Standard Error of Est = 0.504134 Mean absolute error = 0.378707 Durbin-Watson statistic = 1.42847 (P=0.0000) Lag residual autocorrelation = 0.285047 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between c2 and independent variables The equation of the fitted model is c2 = 4.8904 + 0.044863*m2 - 0.0838998*w2 Multiple Regression - c2 Dependent variable: c2 Independent variables: m2 w2 m2^2 w2^2 Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value CONSTANT 5.82368 0.168217 34.62 0.0000 m2 0.280109 0.450167 0.622233 0.5341 w2 -0.183831 0.00355412 -51.7234 0.0000 m2^2 -0.108099 0.298534 -0.3621 0.7174 w2^2 0.00165168 0.0000562346 29.3713 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 741.185 185.296 1913.85 0.0000 Residual 51.7979 535 0.0968185 Total (Corr.) 792.983 539 R-squared = 93.468 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 93.4191 percent Standard Error of Est = 0.311157 Mean absolute error = 0.26018 Durbin-Watson statistic = 1.81058 (P=0.0139) Lag residual autocorrelation = 0.0940415 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between c2 and independent variables The equation of the fitted model is c2 = 5.82368 + 0.280109*m2 - 0.183831*w2 - 0.108099*m2^2 + 0.00165168*w2^2 Multiple Regression - c3 Dependent variable: c3 Independent variables: m3 w3 Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value CONSTANT 4.91981 0.114724 42.8837 0.0000 m3 -0.228314 0.193155 -1.18202 0.2377 w3 -0.0860071 0.00164825 -52.1809 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 700.866 350.433 1410.44 0.0000 Residual 133.421 537 0.248456 Total (Corr.) 834.287 539 R-squared = 84.0078 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 83.9482 percent Standard Error of Est = 0.498454 Mean absolute error = 0.411137 Durbin-Watson statistic = 1.88053 (P=0.0826) Lag residual autocorrelation = 0.0456722 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between c3 and independent variables The equation of the fitted model is c3 = 4.91981 - 0.228314*m3 - 0.0860071*w3 Multiple Regression - c3 Dependent variable: c3 Independent variables: m3 w3 m3^2 w3^2 Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value CONSTANT 5.76034 0.192896 29.8625 0.0000 m3 0.950067 0.740708 1.28265 0.2002 w3 -0.192083 0.00328642 -58.4473 0.0000 m3^2 -0.884841 0.695163 -1.27285 0.2036 w3^2 0.00180839 0.0000539061 33.547 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 791.92 197.98 2500.06 0.0000 Residual 42.3667 535 0.0791901 Total (Corr.) 834.287 539 R-squared = 94.9218 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 94.8838 percent Standard Error of Est = 0.281407 Mean absolute error = 0.22649 Durbin-Watson statistic = 2.13662 (P=0.0562) Lag residual autocorrelation = -0.111179 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between c3 and independent variables The equation of the fitted model is c3 = 5.76034 + 0.950067*m3 - 0.192083*w3 - 0.884841*m3^2 + 0.00180839*w3^2 Multiple Regression - c4 Dependent variable: c4 Independent variables: m4 w4 Parameter CONSTANT Estimate 5.32517 Standard Error 0.0798442 T Statistic 66.6946 P-Value 0.0000 m4 -0.241504 0.124752 -1.93587 0.0534 w4 -0.10271 0.00182474 -56.2878 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 517.633 258.816 1584.89 0.0000 Residual 87.6934 537 0.163302 Total (Corr.) 605.326 539 R-squared = 85.513 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 85.4591 percent Standard Error of Est = 0.404107 Mean absolute error = 0.331318 Durbin-Watson statistic = 1.634 (P=0.0000) Lag residual autocorrelation = 0.182446 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between c4 and independent variables The equation of the fitted model is c4 = 5.32517 - 0.241504*m4 - 0.10271*w4 Multiple Regression - c4 Dependent variable: c4 Independent variables: m4 w4 m4^2 w4^2 Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value CONSTANT 6.82472 0.168397 40.5276 0.0000 m4 -2.8994 0.609252 -4.75895 0.0000 w4 -0.186651 0.00501143 -37.2451 0.0000 m4^2 2.41681 0.525269 4.60108 0.0000 w4^2 0.00168087 0.0000962634 17.4611 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 554.212 138.553 1450.22 0.0000 Residual 51.1136 535 0.0955394 Total (Corr.) 605.326 539 R-squared = 91.556 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 91.4929 percent Standard Error of Est = 0.309095 Mean absolute error = 0.258091 Durbin-Watson statistic = 1.82718 (P=0.0223) Lag residual autocorrelation = 0.0846179 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between c4 and independent variables The equation of the fitted model is c4 = 6.82472 - 2.8994*m4 - 0.186651*w4 + 2.41681*m4^2 + 0.00168087*w4^2 Multiple Regression - c5 Dependent variable: c5 Independent variables: m5 w5 Parameter CONSTANT m5 w5 Estimate 5.62081 -0.334947 -0.108503 Standard Error 0.0587309 0.0748264 0.00155772 T Statistic 95.7044 -4.47632 -69.6548 P-Value 0.0000 0.0000 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 815.688 407.844 2674.55 0.0000 Residual 81.8875 537 0.152491 Total (Corr.) 897.576 539 R-squared = 90.8768 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 90.8428 percent Standard Error of Est = 0.390501 Mean absolute error = 0.319572 Durbin-Watson statistic = 1.89619 (P=0.1139) Lag residual autocorrelation = 0.0514925 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between c5 and independent variables The equation of the fitted model is c5 = 5.62081 - 0.334947*m5 - 0.108503*w5 Multiple Regression - c5 Dependent variable: c5 Independent variables: m5 w5 m5^2 w5^2 Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value CONSTANT 6.06171 0.131101 46.2371 0.0000 m5 0.282801 0.309289 0.914358 0.3609 w5 -0.196551 0.0053185 -36.956 0.0000 m5^2 -0.164306 0.175918 -0.93399 0.3507 w5^2 0.00179389 0.000105326 17.0317 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 844.535 211.134 2129.62 0.0000 Residual 53.0407 535 0.0991415 Total (Corr.) 897.576 539 R-squared = 94.0907 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 94.0465 percent Standard Error of Est = 0.314867 Mean absolute error = 0.270284 Durbin-Watson statistic = 2.08214 (P=0.1699) Lag residual autocorrelation = -0.043232 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between c5 and independent variables The equation of the fitted model is c5 = 6.06171 + 0.282801*m5 - 0.196551*w5 - 0.164306*m5^2 + 0.00179389*w5^2 Multiple Regression - c6 Dependent variable: c6 Independent variables: m6 w6 Standard T Parameter Estimate Error Statistic CONSTANT 5.58283 0.0783022 71.2984 m6 -0.437119 0.0890845 -4.9068 w6 -0.105248 0.00156646 -67.1885 Analsis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square P-Value 0.0000 0.0000 0.0000 F-Ratio P-Value Model 603.747 301.874 2277.45 0.0000 Residual 71.1788 537 0.132549 Total (Corr.) 674.926 539 R-squared = 89.4538 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 89.4146 percent Standard Error of Est = 0.364073 Mean absolute error = 0.302285 Durbin-Watson statistic = 2.27277 (P=0.0008) Lag residual autocorrelation = -0.136845 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between c6 and independent variables The equation of the fitted model is c6 = 5.58283 - 0.437119*m6 - 0.105248*w6 Multiple Regression - c6 Dependent variable: c6 Independent variables: m6 w6 m6^2 w6^2 Parameter CONSTANT m6 w6 m6^2 w6^2 Estimate 6.11855 0.499544 -0.208633 -0.407135 0.0021557 Standard Error 0.189386 0.470889 0.00639435 0.289347 0.000130667 T Statistic 32.3074 1.06085 -32.6276 -1.40708 16.4976 P-Value 0.0000 0.2892 0.0000 0.1600 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 627.754 156.939 1779.92 0.0000 Residual 47.1717 535 0.0881715 Total (Corr.) 674.926 539 R-squared = 93.0108 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 92.9586 percent Standard Error of Est = 0.296937 Mean absolute error = 0.252587 Durbin-Watson statistic = 2.26975 (P=0.0009) Lag residual autocorrelation = -0.13585 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between c6 and independent variables The equation of the fitted model is c6 = 6.11855 + 0.499544*m6 - 0.208633*w6 - 0.407135*m6^2 + 0.0021557*w6^2 Multiple Regression - c1 Dependent variable: c1 Independent variables: m1 w1 m1^2 w1^2 Parameter Estimate CONSTANT 6.24342 m1 -0.0289367 w1 -0.196939 m1^2 -0.0841831 w1^2 0.00180265 Analysis of Variance Source Sum of Squares Standard Error 0.518089 1.10786 0.0110124 0.609935 0.000185991 Df T Statistic 12.0509 -0.0261193 -17.8834 -0.13802 9.69212 Mean Square P-Value 0.0000 0.9792 0.0000 0.8904 0.0000 F-Ratio P-Value Model Residual Total (Corr.) 157.716 17.0837 174.8 175 179 39.4291 0.0976209 403.90 0.0000 R-squared = 90.2267 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 90.0034 percent Standard Error of Est = 0.312443 Mean absolute error = 0.256648 Durbin-Watson statistic = 1.99137 (P=0.4770) Lag residual autocorrelation = -0.00133916 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between c1 and independent variables The equation of the fitted model is c1 = 6.24342 - 0.0289367*m1 - 0.196939*w1 - 0.0841831*m1^2 + 0.00180265*w1^2 Multiple Regression - c2 Dependent variable: c2 Independent variables: m2 w2 m2^2 w2^2 Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value CONSTANT 6.12707 0.47364 12.9361 0.0000 m2 0.0023138 1.35147 0.00171206 0.9986 w2 -0.199638 0.00715473 -27.9029 0.0000 m2^2 0.125246 0.930827 0.134553 0.8931 w2^2 0.00187525 0.000117342 15.9811 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 221.035 55.2588 657.17 0.0000 Residual 14.715 175 0.0840854 Total (Corr.) 235.75 179 R-squared = 93.7582 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 93.6156 percent Standard Error of Est = 0.289975 Mean absolute error = 0.237229 Durbin-Watson statistic = 1.96517 (P=0.4080) Lag residual autocorrelation = 0.0137108 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between c2 and independent variables The equation of the fitted model is c2 = 6.12707 + 0.0023138*m2 - 0.199638*w2 + 0.125246*m2^2 + 0.00187525*w2^2 Multiple Regression - c3 Dependent variable: c3 Independent variables: m3 w3 m3^2 w3^2 Parameter Estimate CONSTANT 5.9772 m3 0.613972 w3 -0.197062 m3^2 -0.593574 w3^2 0.00183525 Analysis of Variance Standard Error 0.675573 2.67876 0.00794772 2.59405 0.000140156 T Statistic 8.8476 0.229201 -24.7948 -0.228821 13.0944 P-Value 0.0000 0.8190 0.0000 0.8193 0.0000 Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 238.124 59.5309 608.50 0.0000 Residual 17.1208 175 0.0978329 Total (Corr.) 255.244 179 R-squared = 93.2924 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 93.1391 percent Standard Error of Est = 0.312782 Mean absolute error = 0.252285 Durbin-Watson statistic = 2.00957 (P=0.5255) Lag residual autocorrelation = -0.00497393 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between c3 and independent variables The equation of the fitted model is c3 = 5.9772 + 0.613972*m3 - 0.197062*w3 - 0.593574*m3^2 + 0.00183525*w3^2 Dependent variable: c4 Independent variables: m4 w4 m4^2 w4^2 Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value CONSTANT 6.43856 0.432747 14.8783 0.0000 m4 0.0361293 1.5168 0.0238194 0.9810 w4 -0.224758 0.0151392 -14.8461 0.0000 m4^2 -0.375975 1.34976 -0.27855 0.7809 w4^2 0.00258387 0.000329761 7.8356 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 105.807 26.4519 282.39 0.0000 Residual 16.3926 175 0.0936719 Total (Corr.) 122.2 179 R-squared = 86.5854 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 86.2788 percent Standard Error of Est = 0.306059 Mean absolute error = 0.257976 Durbin-Watson statistic = 1.95522 (P=0.3824) Lag residual autocorrelation = 0.0219715 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between c4 and independent variables The equation of the fitted model is c4 = 6.43856 + 0.0361293*m4 - 0.224758*w4 - 0.375975*m4^2 + 0.00258387*w4^2 Multiple Regression - c5 Dependent variable: c5 Independent variables: m5 w5 m5^2 w5^2 Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value CONSTANT 6.82845 0.403015 16.9434 0.0000 m5 -0.985673 1.01509 -0.971016 0.3329 w5 -0.210907 0.0131471 -16.0421 0.0000 m5^2 0.534132 0.613399 0.870774 0.3851 w5^2 0.0019493 0.000270718 7.20045 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 269.25 67.3124 635.01 0.0000 Residual 18.5504 175 0.106002 Total (Corr.) 287.8 179 R-squared = 93.5544 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 93.4071 percent Standard Error of Est = 0.32558 Mean absolute error = 0.267984 Durbin-Watson statistic = 1.83945 (P=0.1414) Lag residual autocorrelation = 0.076528 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between c5 and independent variables The equation of the fitted model is c5 = 6.82845 - 0.985673*m5 - 0.210907*w5 + 0.534132*m5^2 + 0.0019493*w5^2 Multiple Regression - c6 Dependent variable: c6 Independent variables: m6 w6 m6^2 w6^2 Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value CONSTANT 5.43972 0.584794 9.30195 0.0000 m6 1.37225 1.49602 0.917269 0.3603 w6 -0.172913 0.0145297 -11.9007 0.0000 m6^2 -0.920283 0.935648 -0.983578 0.3267 w6^2 0.00127715 0.000301154 4.24085 0.0000 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 131.427 32.8568 396.99 0.0000 Residual 14.4839 175 0.0827652 Total (Corr.) 145.911 179 R-squared = 90.0735 percent R-squared (adjusted for d.f.) = 89.8466 percent Standard Error of Est = 0.287689 Mean absolute error = 0.232427 Durbin-Watson statistic = 2.05458 (P=0.6423) Lag residual autocorrelation = -0.0316592 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiple linear regression model to describe the relationship between c6 and independent variables The equation of the fitted model is c6 = 5.43972 + 1.37225*m6 - 0.172913*w6 - 0.920283*m6^2 + 0.00127715*w6^2 Phụ lục Một số hình ảnh Ảnh Rừng hỗn giao Ảnh Vườn Điều Ảnh Trảng cỏ, có gỗ tái sinh Ảnh Rừng trồng họ Dầu Ảnh Rừng trồng gốc khác Ảnh 6: Vườn Cao su Ảnh Lập ODB Ảnh VLC tán rừng HG Ảnh Thu mẫu VLC Ảnh 10 Biển tuyên truyền Ảnh 11 Biển cấm lửa Ảnh 13 Hồ chứa nước PCCCR Ảnh 14: Đốt thử đám cháy