Luận văn Thạc sĩ Khoa học Lâm nghiệp: Ứng dụng phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn (Multi – Criteria analysis) với sự trợ giúp của phần mềm SPSS để ưu tiên lựa chọn các loài cây trồng làm băng cản lửa, cây trồng cảnh quan đường phố, cây trồng trên núi đá

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO BỘ NÔNG NGHIỆP VÀ PTNT TRƯỜNG ĐẠI HỌC LÂM NGHIỆP - VŨ THỊ HƯƠNG ỨNG DỤNG PHƯƠNG PHÁP PHÂN TÍCH ĐA TIÊU CHUẨN (MULTI – CRITERIA ANALYSIS) VỚI SỰ TRỢ GIÚP CỦA PHẦN MỀM SPSS ĐỂ ƯU TIÊN LỰA CHỌN CÁC LOÀI CÂY TRỒNG LÀM BĂNG CẢN LỬA, CÂY TRỒNG CẢNH QUAN ĐƯỜNG PHỐ, CÂY TRỒNG TRÊN NÚI ĐÁ VÔI Chuyên ngành: Lâm học Mã số: 60.62.60 LUẬN VĂN THẠC SỸ KHOA HỌC LÂM NGHIỆP Người hướng dẫn khoa học: GS.TS Nguyễn Hải Tuất Hà Nội - 2009 I LỜI NÓI ĐẦU Luận văn: “Ứng dụng phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn (Multi Criteria Analysis = MCA) với trợ giúp phần mềm SPSS để ưu tiên lựa chọn loài trồng làm băng cản lửa, trồng cảnh quan đường phố, trồng núi đá vơi” hồn thành trường Đại học Lâm nghiệp theo chương trình đào tạo cao học Lâm nghiệp khoá 15 (2007 – 2010) Nhân dịp cho tơi bày tỏ lịng biết ơn sâu sắc tới thầy giáo hướng dẫn khoa học GS.TS Nguyễn Hải Tuất tận tình giúp đỡ có ý kiến dẫn q báu cho tơi nhiều trình thực luận văn Xin cảm ơn thầy giáo, cô giáo Khoa Sau đại học trường Đại học Lâm nghiệp tạo điều kiện tốt cho tơi hồn thành chương trình cao học khố 2007 - 2010 Tôi xin chân thành cảm ơn GS.TS Ngơ Quang Đê, PGS.TS Hồng Kim Ngũ, TS Bế Minh Châu giúp đỡ tơi có số liệu để hoàn thành luận văn Xin chân thành cảm ơn đồng nghiệp, bạn bè người thân gia đình động viên, giúp đỡ tơi thời gian học tập hồn thành cơng trình nghiên cứu Mặc dù thân có nhiều cố giắng, chắn luận văn tồn nhiều thiếu sót, hạn chế Rất mong nhận ý kiến đóng góp quý báu nhà khoa học, thầy, cô giáo bạn bè, đồng nghiệp để luận văn hoàn chỉnh Xin chân thành cảm ơn! Hà Nội, tháng 10 năm 2009 Tác giả ĐẶT VẤN ĐỀ Trong Lâm nghiệp thường phải nghiên cứu xếp hạng ưu tiên mô hình Lâm sinh, lồi trồng dự án trồng rừng khác cần phải dựa vào nhiều tiêu chuẩn (tiêu chí) khác Những phương pháp gọi phương pháp đa tiêu chuẩn hay đa tiêu chí (Multi - criteria Analysis) Vấn đề sử dụng phương pháp đa tiêu chuẩn có tiêu chuẩn đo đếm có tiêu chuẩn khơng thể đo đếm Vậy làm để đưa tiêu chuẩn độ đo dùng cách để so sánh, lựa chọn mơ hình? Phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn với trợ giúp phần mềm SPSS câu trả lời cho câu hỏi Phương pháp thích hợp mà tiêu chuẩn đo đạc xác định theo thang đo hoàn toàn khác tiêu chuẩn lượng hoá cho ta độ đo để đánh giá cách tồn diện, khách quan mơ hình nghiên cứu Phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn số tác giả nước vận dụng nghiên cứu lựa chọn mơ hình dựa nhiều tiêu chuẩn có liên quan đến nhân tố kinh tế, sinh thái môi trường chưa thành hệ thống lý luận hoàn chỉnh Cho đến năm gần phương pháp GS.TS Nguyễn Hải Tuất nghiên cứu đưa khuôn mẫu, chưa thực hồn chỉnh có hệ thống mặt lý luận Đây phương pháp thích hợp cho việc nghiên cứu lựa chọn tập đoàn trồng làm băng cản lửa, trồng cảnh quan đường phố, trồng núi đá vôi Đồng thời, nảy sinh nhiều vấn đề mang tính chất thời sự, xúc như: ô nhiễm môi trường, nạn cháy rừng, khai thác trái phép rừng phòng hộ đầu nguồn, gây hạn hán, lũ lụt…làm ảnh hưởng đến sống người, đặt cho câu hỏi: cách để bảo vệ rừng mơi trường; lồi trồng đảm bảo chức đa mục tiêu: thích nghi cao với loại đất, dễ gây trồng, vừa cải tạo môi sinh, cải tạo đất, cải tạo cảnh quan môi trường lại vừa lấy nhiều sản phẩm gỗ lâm sản gỗ; đảm bảo sống cho người? Do đó, cần phải sử dụng đa tiêu chuẩn để lựa chọn lồi trồng thích hợp với điều kiện mục tiêu đặt Tuy nhiên, việc tính tốn phân tích phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn cịn gặp nhiều khó khăn chưa có phần mềm tin học để xử lý Gần nhất, phần mềm SPSS lần vận dụng vào cơng trình nghiên cứu lựa chọn tập đoàn trồng làm băng cản lửa doTS Bế Minh Châu chủ trì mức thăm dị, chưa thành hệ thống hồn chỉnh Chính vậy, chọn đề tài: “Ứng dụng phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn (Multi - Criteria Analysis = MCA) với trợ giúp phần mềm SPSS để ưu tiên lựa chọn loài trồng làm băng cản lửa, trồng cảnh quan đường phố, trồng núi đá vôi” làm luận văn tốt nghiệp thạc sỹ với hy vọng góp phần bổ sung hồn thiện phương pháp tính tốn phân tích thống kê cho phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn; đồng thời giải vấn đề lựa chọn loài trồng cảnh quan đường phố, trồng làm băng cản lửa, trồng núi đá vôi phù hợp với mục tiêu đề mà đảm bảo nguyên tắc:“ khí hậu nào, đất nào, đấy” Chương TỔNG QUAN VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Giới thiệu chung phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn (PPPTĐTC) phần mềm phân tích thống kê SPSS 1.1.1 Phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn (PPPTĐTC) Phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn (Multi - Criteria Analysis) phương pháp phân tích đánh giá mơ hình (đối tượng, chủ thể) dựa vào hàng loạt tiêu chuẩn (các tiêu chí), mà tiêu chuẩn lượng hố cho ta độ đo để đánh giá cách tồn diện mơ hình nghiên cứu Đây phương pháp nghiên cứu mang lại tính khách quan xác đề cập lúc nhiều khía cạnh (tiêu chuẩn) dành cho đối tượng nghiên cứu có liên quan đến mục tiêu PPPTĐTC thích hợp mà tiêu chuẩn đo đạc xác định theo thang đo hoàn toàn khác Ở đề tài ứng dụng phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn để phân tích, đánh giá loại trồng dựa vào hàng loạt tiêu chuẩn: cảnh quan, kinh tế, mơi trường, khả thích ứng Việc xây dựng tiêu chuẩn, lượng hóa tiêu chuẩn chuẩn hóa tiêu chuẩn dễ dàng cho việc đánh giá; so sánh lựa chọn đối tượng nghiên cứu nội dung quan trọng phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn Trên giới, tổ chức FAO dùng phương pháp số hiệu canh tác (Ect) phân tích đa tiêu chuẩn để đánh giá hiệu sử dụng đất Theo Nguyễn Bá Ngãi, NijKam (1997-1982) vận dụng số Ect để đánh giá tác động mơi trường sau W.P.Rola sử dụng chủ số để đánh giá hiệu kinh tế xã hội sinh thái dự án nông lâm kết hợp Phillipin [18] Ở Việt Nam, phương pháp phân tích đa tiêu chuẩn số tác giả ứng dụng vào cơng trình nghiên cứu mình, chưa thành hệ thống lý luận hoàn chỉnh Cho đến năm gần phương pháp GS.TS Nguyễn Hải Tuất nghiên cứu đưa khuôn mẫu, chưa hồn chỉnh có hệ thống mặt lí luận [18] Cơ sở khoa học phương pháp bao gồm nội dung: 1- Xác lập mục tiêu 4- Phân tích tiêu chuẩn 2- Xây dựng tiêu chuẩn 5- Chuẩn hóa số liệu quan sát 3- Lượng hóa tiêu chuẩn 6- Lựa chọn chủ thể Trong đó: 1- Xác lập mục tiêu Muốn xây dựng tiêu chuẩn tiến hành phân tích chúng điều trước tiên cần làm rõ mục tiêu Từ mục tiêu ta phải đưa tiêu chuẩn phù hợp với Chẳng hạn, mục tiêu phịng hộ đầu nguồn trồng (đối tượng) lựa chọn phải có tiêu chuẩn phù hợp với mục tiêu Việc xác định mục tiêu phải rõ ràng, nêu mục tiêu mục tiêu kết hợp (mục tiêu phụ) Chẳng hạn mục tiêu phòng hộ mục tiêu kết hợp kinh tế trái lại mục tiêu kinh tế mục tiêu kết hợp phòng hộ Từ mục tiêu mục tiêu phụ tiêu chuẩn lựa chọn có tiêu chuẩn có tiêu chuẩn phụ - Xây dựng tiêu chuẩn Xác định tiêu chuẩn bước quan trọng phân tích đa tiêu chuẩn Việc xác định tiêu chuẩn phải dựa vào yêu cầu sau: - Các tiêu chuẩn phải phục vụ cho mục tiêu phụ - Những tiêu chuẩn phải dễ đo lường quan sát Hay nói cách khác việc xác định tiêu chuẩn không phức tạp việc đo lường phân tích, điều kiện kĩ thuật chưa cho phép - Số lượng tiêu chuẩn đáp ứng mục tiêu đề Nếu việc đánh giá đối tượng khơng xác, phiến diện Nhưng nhiều, chi tiết làm phức tạp cho vấn đề đánh giá, phân tích nhiều khơng cần thiết - Có hai loại tiêu chuẩn: tiêu chuẩn trực tiếp tiêu chuẩn gián tiếp Cố gắng hạn chế số tiêu chuẩn gián tiếp tăng cường số tiêu chuẩn trực tiếp tiêu chuẩn có mức độ xác cao - Nếu xét dấu hiệu quan sát tiêu chuẩn chia làm hai loại: loại định tính loại định lượng Loại định tính tiêu chuẩn dễ xác định thường phải lượng hoá qua việc cho điểm theo thứ bậc nên dễ phụ thuộc vào chủ quan Trái lại loại định lượng khó xác định có độ xác cao phụ thuộc vào chủ quan Mức độ xác phần lớn phụ thuộc độ xác cơng cụ đo điều kiện ngoại cảnh Ngồi cịn phân biệt tiêu chuẩn tăng có lợi tiêu chuẩn giảm có lợi Chẳng hạn việc so sánh mơ hình rừng trồng suất mơ hình cao có lợi, ta xem tiêu chuẩn tăng có lợi Trái lại mơ hình có lượng xói mịn lớn bất lợi, ta xem tiêu chuẩn giảm có lợi Việc phân chia loại tiêu chuẩn có liên quan đến việc chuẩn hố theo cơng thức khác - Trong trường hợp người đánh giá có khó khăn việc xác định tiêu chuẩn cần tranh thủ ý kiến chuyên gia có kinh nghiệm để xác định - Lượng hố tiêu chuẩn Lượng hố tiêu chuẩn có nghĩa định lượng tiêu chuẩn số Với tiêu chuẩn lượng số có qua việc đo lường tính tốn cơng cụ đo lường công thức thực nghiệm Chẳng hạn tiêu chuẩn sinh trưởng xác định qua việc đo đường kính chiều cao công cụ điều tra Trái lại tiêu chuẩn chất lượng thường lượng hoá việc cho điểm từ đến 10 (hệ điểm 10), có số tiêu chuẩn chất lượng hoá hệ điểm (tức 1) Khi lượng hoá tiêu chuẩn cần ý điểm sau: - Trong tiêu chuẩn mơ hình cần có tương đồng với thang đo Nếu tiêu chuẩn lượng việc đo lường để xác định phải thực loại công cụ để tránh sai số hệ thống Trong thời đại chúng ta, kỹ thuật số hố đóng vai trị quan trọng cơng nghệ thơng tin Vì mà việc lượng hoá tiêu chuẩn giúp ta thuận tiện q trình tính tốn xử lý với phần mềm chuyên dụng - Phân tích tiêu chuẩn Sau hồn thành việc lượng hố tiêu chuẩn bước phân tích tiêu chuẩn hay cịn gọi phân tích ngang Sau lượng hố tiêu chuẩn, ta có bảng số liệu ban đầu sau: Bảng 1.1: Số liệu lượng hoá tiêu chuẩn chủ thể Các chủ thể … n Tc1 Tc2 Tc3 … Tci … Tcm Một bảng số liệu ban đầu hàng ngang thường chứa biến (các tiêu chuẩn) ký hiệu Xi (i=1,2,3,,,m) Cột dọc bên trái ghi chủ thể ( mơ hình ) chạy từ đến n Xij giá trị tiêu chuẩn thứ i thuộc cá thể thứ j Phân tích ngang phân tích tập biến nhằm xác định vai trị vị trí tiêu chuẩn mục tiêu đề ra, phát tiêu chuẩn mang tính chất chủ đạo tiêu chuẩn khơng có ảnh hưởng đến tiêu chuẩn khác Để làm việc người đánh giá phải lập ma trận hệ số tương quan tiêu chuẩn sau: Bảng 1.2: Ma trận số tương quan tiêu chuẩn X1 X2 X3 X4 X5 X1 r12 r13 r14 r15 X2 r21 r23 r24 r25 X3 r31 r32 r34 r35 X4 r41 r42 r43 r45 X5 r51 r82 r53 r54 Trong bảng hàng ngang cột dọc bên trái ghi kí hiệu tiêu chuẩn, ô hệ số tương quan hai tiêu chuẩn với Chú ý rij = rji Qua bảng ma trận hệ số tương quan ta có nhận xét mức độ liên hệ biến phát biến có vai trị chi phối tập biến quan sát Tuy nhiên việc nhận xét theo bảng tương quan thường khó khăn có nhiều biến Trong trường hợp ta phân tích mối quan hệ biến phương pháp phân tích thành phần (Principal Component Analysis = PCA) Đây phương pháp phân tích đa biến đại vận dụng nhiều lĩnh vực nghiên cứu kinh tế sinh thái rừng.Ý tưởng phương pháp thành phần thay tập nhiều biến tập có số biến (thường biến) chứa lượng thông tin gần số biến thay Số biến thu gọn (Data Reduction) gọi thành phần Trước tiên từ bảng số liệu gốc thuật tốn phân tích thành phần ta tìm biến thu gọn Z1, Z2 Đây tổ hợp tuyến tính biến Xi chuẩn hoá Zi=  U i  X i ’ (1.1) Trong Ui hệ số nhân tố, tính thơng qua quy trình QT5 (SPSS) cách chọn Dissplay Factor Score Coefficient Matrix Tính hệ số tương quan hệ số xác định biến Xi với biến Z1 Z2 cho ta nhận xét vị trí biến Xi tập biến Cũng cần nói thêm số thành phần cần biểu thị tuỳ thuộc độ trải rộng phương sai biến nằm đường chéo ma trận hiệp phương sai Thường người ta chọn thành phần tổng biến động biến gốc giải thích thành phần thứ tương đối cao (khoảng >70%), thành phần thứ ứng với tổng biến động biến gốc giải thích thành phần thứ cao Với mục tiêu ta tìm hiểu vai trị biến tập biến nên ta cần xác định mức độ liên hệ biến với thành phần (the first principal component) - Chuẩn hoá số liệu quan sát Khi tính điểm để lựa chọn chủ thể có nhiều ưu điểm địi hỏi biến phải chuẩn hoá thang đo khơng đồng nên phải chuẩn hố để làm cho đơn vị giống nhau, thang điểm đồng Nội dung chuẩn hoá số liệu quan sát chuyển đổi biến quan sát có thang đo khác thành đại lượng không mang theo đơn tăng có lợi giảm có lợi Đây tảng thuận lợi để ta thực việc tính tốn 100 tiêu chuẩn (vì r1.6 = -0.569, r5.6 = -0.504) Đây tiêu chuẩn đóng vai trị quan trọng Tiêu chuẩn (Khả thích ứng với điều kiện lập địa) khơng có quan hệ với tiêu chuẩn khác khơng phần quan trọng cho mục tiêu trồng rừng núi đá vôi Để áp dụng phương pháp thành phần trước tiên ta phải chuyển đổi tiêu chuẩn giảm có lợi thành tăng có lợi theo cơng thức: Xi’ = + Xmax – Xi Với Xi’ giá trị lượng hoá tăng có lợi lồi i Xi giá trị ban đầu (giảm có lợi) lồi i Xmax giá trị lớn loài Kết sau: (3.13) 101 Bảng 3.30: Lượng hoá tiêu chuẩn tăng có lợi loại trồng núi đá vơi Các tiêu chuẩn Lồi Sinh trưởng Sự phù hợp (cm) với ĐKLĐ X1 X2 Giá thành gây trồng (đồng) X3 Giá bán gỗ củi Khả PTBV Môi ( đồng) lâm phần trường X4 X5 X6 34.1 2001 2500000 10 Tông Dù 67.18 10 1801 1000000 10 Xoan Nhừ 14.09 10 2001 1000000 10 Xoan Ta 31.24 10 3251 650000 10 Hồng Bì 8.96 2701 600000 10 Lát Hoa 56.1 10 2801 4500000 10 Giổi Xanh 24.3 10 3000000 10 Mắc Mật 29.12 10 2501 90000 10 10 Mắc Rạc 9.5 10 2901 90000 10 10 Nghiến 102 Ta xác định mức độ liên hệ biến theo thành phần thứ thông qua QT5 (SPSS), kết sau: Bảng 3.31: Mức độ liên hệ biến theo thành phần thứ Component Matrixa Component X1 0.629 X2 0.343 X3 -0.614 X4 0.032 X5 0.848 X6 -0.829 Bảng 3.31 cho thấy biến X5 có tác động mạnh đến biến khác với hệ số(0.848), tiếp đến biến X6, X1, X3 Do biến có tác dụng chi phối mạnh đến tiêu chuẩn khác Biến X4 có tác động yếu (0.032), nên tiêu chuẩn ảnh hưởng đến tiêu chuẩn khác 3.3.4.3 Xây dựng phương pháp tính trường hợp chuẩn hoá khác Tương tự phần trên, ta phải xác định giá trị lớn (Xmax) nhỏ (Xmin) thông qua QT6 (SPSS), kết xem phụ lục 12 a) Chuẩn hố theo phương pháp đối lập Vì có biến thứ (X3) biến giảm có lợi nên áp dụng cơng thức (2.2) cho riêng biến cịn biến khác biến tăng có lợi nên áp dụng cơng thức (2.1) cho biến Áp dụng quy trình QT7 (SPSS) b) Chuẩn hố theo phương pháp tỷ số Tương tự áp dụng công thức (2.4) cho biến X3, biến cịn lại tính theo cơng thức (2.3) thơng qua quy trình QT7 (SPSS) 103 Kết phương pháp chuẩn hoá thể sau: Bảng 3.32: Kết chuẩn hoá theo phương pháp đối lập TT Tên Nghiến Y1 Xoan Ta Hồng Bì Lát Hoa Giổi Xanh Mắc Mật Mắc Rạc Y3 Y4 Y5 Y6 0.508 0.8 0.571 0.556 0.8 1 0.514 0.222 0.7 0.210 0.571 0.222 0.8 0.465 0.929 0.144 0.5 0.133 0.8 0.771 0.133 0.7 0.835 1 1 0.7 0.362 0.667 0.5 0.433 0.714 0.020 1 0.141 0.829 0.020 1 Tông Dù Xoan Nhừ Y2 Bảng 3.33: Kết chuẩn hóa theo phương pháp tỷ số TT Tên Z1 Z2 Z3 Z4 Z5 Z6 Nghiến 0.432 0.615 0.546 0.6 Tông Dù 1.000 0.554 0.206 0.4 Xoan Nhừ 0.088 0.615 0.206 0.6 Xoan Ta 0.383 1 0.127 0.0 Hồng Bì 0.000 0.831 0.116 0.4 Lát Hoa 0.810 0.862 1 0.4 Giổi Xanh 0.263 0.660 Mắc Mật 0.346 0.769 1 Mắc Rạc 0.009 0.892 1 104 3.3.4.4 Lựa chọn chủ thể Tương tự ta chia làm nhóm với cách tính điểm khác nhau: a) Nhóm cách tính điểm khơng có trọng số Với nhóm khơng có trọng số ta có cách tính sau: - Cách 1: Tính điểm dựa vào thành phần thơng qua QT5 (SPSS) kết cho tổng biến động biến gốc ứng với thành phần thứ 38.290% 40% (xem phụ lục 14) nên dùng phương pháp thành phần để phân loại tổng hợp cho cách tính có trọng số Dùng QT10 (SPSS) để xếp giá trị thu cách có trọng số theo thành phần thứ theo thứ tự giảm dần QT10 (SPSS) Data Sort Cases Hộp thoại Sort cases xuất ta đưa giá trị thu theo thành phần thứ vào Sort by chọn Descending OK 108 Kết thể sau: Bảng 3.35: Thứ tự xếp loài cách có trọng số theo phương pháp thành phần TT Cây số Loài Giá trị Lát hoa 1.3983 2 Tông dù 0.9903 Mắc mật 0.7410 Mắc rạc 0.2701 Nghiến 0.0004 Xoan ta -0.1572 Xoan nhừ -0.3590 Hồng bì -1.1879 Giổi xanh -1.6962 Từ bảng cho thấy loài xếp theo giá trị từ cao xuống thấp, đứng đầu Lát hoa, tiếp đến Tông dù, Mắc mật, Mắc rạc, Nghiến, Xoan ta, Xoan nhừ, Hồng bì, đứng cuối Giổi xanh Để so sánh với cách khơng trọng số ta tính tổng hợp cho cách 2, tương tự cách có trọng số kết cho sau: Tổng biến động biến gốc ứng với thành phần cách tính điểm khơng có trọng số cao chiếm 94.113% (Xem phụ lục 15) nên dùng phương pháp thành phần để phân loại tổng hợp cho cách tính khơng có trọng số Kết thể sau: 109 Bảng 3.36: Thứ tự xếp loài cách khơng có trọng số theo phương pháp thành phần TT Cây số Lồi Giá trị Lát hoa 2.0750 2 Tông dù 0.6378 Mắc mật 0.3572 Mắc rạc 0.0508 Xoan ta -0.1587 Nghiến -0.1788 Xoan nhừ -0.3797 Giổi xanh -1.0187 Hồng bì -1.3851 Từ bảng cho thấy cách khơng có trọng số đứng đầu Lát hoa, thứ Tông dù, tiếp đến Mắc mật, Mắc rạc Từ vị trí thứ năm trở có thay đổi vị trí lồi so với cách có trọng số Vậy từ kết thu được, loài ưu tiên lựa chọn trồng núi đá vơi so với phương pháp tính trước Đồn Thị Hương Trà (2001) khơng khác nhiều Các lồi xếp theo thứ tự là: - Lát hoa: Chukrasia tabularis A.Juss - Tông dù: Toona siensis Roem - Mắc mật: Clausena exclouvata sp - Mắc rạc: Delavaya tosocarpar F.r Các loài cần hạn chế trồng theo thứ tự giảm dần: - Hồng bì: Clausena lansium Skeels - Giổi xanh: Michelia medicoris Dandy 110 Như qua cách tính điểm với minh hoạ cho thấy: - Cách cách tính khách quan lại đòi hỏi nhiều điều kiện số chủ thể (n40% nên dùng cách để lựa chọn chủ thể, sử dụng phần mềm chuyên dụng máy tự động tính nên kết tính tốn xác hơn.Vì cần nghiên cứu thêm 114 tổng biến động biến gốc ứng với thành phần phương pháp thành phần đến mức để đảm bảo độ xác nhiều - Trong điều kiện số liệu nhiều mà phương tiện khả tính tốn có hạn nên dùng vài cách tương đối dễ thực hiệu phân loại tương đối tốt, cách Đây cách có trọng số vừa quan tâm đến tiêu chuẩn có tầm quan trọng mục tiêu vừa quan tâm đến tiêu chuẩn có ảnh hưởng chi phối tiêu chuẩn khác mà phương pháp chuẩn hoá đơn giản - Đối với lồi có triển vọng chống chịu lửa tốt cho khu rừng trồng tỉnh Bắc Giang trước tiên cần tiến hành trồng thử nghiệm đốt thử nghiệm trước đêm trồng băng xanh cản lửa Cùng với kết điều tra kèm, lựa chọn loài phù hợp trồng hỗn giao đảm bảo mục tiêu kinh tế có khả phịng cháy cao - Đối với lồi có triển vọng cho cảnh quan đường phố thành phố Ninh Bình, tỉnh Ninh Bình cần trì, phát triển rộng lồi đó, tăng cường tổ thành chúng Đồng thời loại bỏ bớt lồi khơng phù hợp Bàng… - Đối với lồi có triển vọng cao trồng núi đá vơi huyện Kim Bơi, tỉnh Hồ Bình cần trì, phát triển chúng tăng cường thêm tổ thành chúng, đồng thời phải lựa chọn loài hỗn giao phù hợp