Ứng dụng công nghệ scan 3d laser để xác định sinh khối và các bon trong kiểu rừng tự nhiên lá rộng thường xanh tại khu dự trữ sinh quyển đồng nai

Ngành khoa học của luận văn: Lâm học Mã số: 8.62.02.01 Tên đơn vị đào tạo: Trường Đại học Nông Lâm - Đại học Thái Nguyên Mục đích nghiên cứu: Ứng dụng được công nghệ Scan 3D laser để

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM

TRỊNH ĐỨC THÀNH

ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ SCAN 3D LASER

ĐỂ XÁC ĐỊNH SINH KHỐI VÀ CÁC BON

CỦA KIỂU RỪNG TỰ NHIÊN LÁ RỘNG THƯỜNG XANH TẠI KHU DỰ TRỮ SINH QUYỂN ĐỒNG NAI

LUẬN VĂN THẠC SĨ LÂM NGHIỆP

THÁI NGUYÊN - 2023

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN

TRƯỜNG ĐẠI HỌC NÔNG LÂM

TRỊNH ĐỨC THÀNH

ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ SCAN 3D LASER

ĐỂ XÁC ĐỊNH SINH KHỐI VÀ CÁC BON

CỦA KIỂU RỪNG TỰ NHIÊN LÁ RỘNG THƯỜNG XANH TẠI KHU DỰ TRỮ SINH QUYỂN ĐỒNG NAI

LỜI CAM ĐOAN

Tôi xin cam đoan đây là công trình nghiên cứu của riêng tôi Các số liệu được sử dụng trong luận văn là một phần từ đề tài độc lập cấp Nhà nước “Nghiên cứu khả năng lưu trữ cacbon của các kiểu rừng tại Khu Dự trữ Sinh quyển Đồng Nai”, mã số ĐTĐL.XH-XNT-06/20 do TS Nguyễn Văn Thịnh - Viện Nghiên cứu

Lâm sinh - làm chủ nhiệm đề tài và được thực hiện trong giai đoạn 2020-2023

Số liệu nghiên cứu này đều được tiến hành đo đếm, thu thập từ kết quả theo dõi ô tiêu chuẩn của rừng tự nhiên lá rộng thường xanh ở 4 trạng thái rừng khác nhau (Giàu, trung bình, nghèo và nghèo kiệt) tại Khu dự trữ sinh quyển (KDTSQ) Đồng Nai năm 2022 - 2023 Kết quả nghiên cứu trong luận văn là trung thực và chưa được ai công bố trong bất kỳ công trình nào khác

Tác giả

Trịnh Đức Thành

đo đếm, thu thập số liệu tại Khu dự trữ sinh quyển Đồng Nai, tác giả đã nhận được những sự giúp đỡ của chính quyền và người dân Nhân dịp này, tác giả xin được bày tỏ lòng biết ơn đối với sự giúp đỡ quý báu đó

Kết quả của luận văn này không thể tách rời sự quan tâm, chỉ bảo của thầy giáo hướng dẫn khoa học TS Nguyễn Đăng Cường và TS Nguyễn Văn Thịnh, người

đã nhiệt tình chỉ bảo, hướng dẫn để tôi hoàn thành luận văn này Nhân dịp này, tôi xin được bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến hai thầy hướng dẫn

Tôi xin cảm ơn gia đình, bạn bè đã động viên, tạo mọi điều kiện về vật chất

và tinh thần để tôi hoàn thành luận văn đúng thời hạn

Trong khuôn khổ thời gian và kinh nghiệm còn hạn chế nên đề tài không tránh khỏi những thiếu sót Vì vậy, tác giả rất mong nhận được những ý kiến đóng góp từ các thầy cô và đồng nghiệp để luận văn hoàn thiện hơn

Tôi xin chân thành cảm ơn!

Thái Nguyên, tháng 11 năm 2023

Tác giả

Trịnh Đức Thành

MỤC LỤC

LỜI CAM ĐOAN i

LỜI CẢM ƠN ii

MỤC LỤC iii

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT v

DANH MỤC CÁC BẢNG, HÌNH vi

TRÍCH YẾU LUẬN VĂN THẠC SỸ viii

THESIS ABSTRACT x

MỞ ĐẦU 1

1 Tính cấp thiết của đề tài 1

2 Mục tiêu của đề tài 2

3 Ý nghĩa của đề tài 3

3.1 Ý nghĩa trong học tập và nghiên cứu khoa học 3

3.2 Ý nghĩa trong thực tiễn 3

Chương 1 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 4

1.1 Hấp thu các bon 4

1.1.1 Hấp thu các bon và vai trò của các khu dự trữ sinh quyển 4

1.2 Bể chứa các bon trong hệ sinh thái 5

1.3 Các phương pháp xác định sinh khối/các bon rừng trên thế giới 6

1.3.1 Phương pháp lấy mẫu chặt hạ (Destructive sampling) 6

1.3.2 Các phương pháp lấy mẫu bán chặt hạ (non-destructive sampling) 9

1.3.3 Ứng dụng viễn thám trong xác định trữ lượng các bon 14

1.4 Các phương pháp xác định sinh khối/các bon rừng ở Việt Nam 16

1.4.1 Phương pháp chặt hạ và xây dựng phương trình sinh trắc 16

1.4.2 Sử dụng viễn thám trong nghiên cứu trữ lượng các bon 19

1.5 Phương pháp sử dụng Máy scan 3D cầm tay trong nghiên cứu sinh khối 20

1.6 Tổng quan về khu vực nghiên cứu 21

1.6.1 Lịch sử hình thành và cơ cấu tổ chức 21

1.6.2 Đặc điểm khí hậu, địa chất, địa hình và thổ nhưỡng 24

1.7 Đa dạng sinh học ở Khu DTSQ Đồng Nai 26

1.7.1 Đặc điểm cộng đồng dân cư và thực trạng quản lý rừng ở Khu DTSQ Đồng Nai 28

Chương 2 NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU 30

2.1 Đối tượng và phạm vi nghiên cứu 30

2.1.1 Đối tượng nghiên cứu 30

2.1.2 Phạm vi nghiên cứu 30

2.2 Nội dung nghiên cứu 30

2.3 Phương pháp nghiên cứu 30

2.3.1 Quan điểm và phương pháp luận 30

2.3.2 Phương pháp kế thừa tài liệu 32

2.3.3 Phương pháp ngoại nghiệp 33

2.3.4 Phương pháp xử lý số liệu 37

Chương 3 KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN 46

3.1 Cấu trúc tổ thành của các trạng thái rừng tự nhiên LRTX 46

3.2 Sinh khối cây cá lẻ tầng cây gỗ 48

3.2.1 Sinh khối cây cá lẻ trạng thái rừng LRTX giàu 48

3.3 Sinh khối và trữ lượng các bon lâm phần 59

3.3.1 Sinh khối tầng cây cao 59

3.3.2 Sinh khối cây bụi thảm tươi và vật rơi rụng 63

3.3.3 Sinh khối cây dây leo trong lâm phần 64

3.3.4 Sinh khối của lâm phần 67

3.4 Trữ lượng Các bon tích lũy trong các trạng thái rừng 69

3.5 Tiềm năng ứng dụng kết quả nghiên cứu về sinh khối và tiềm năng tham gia của Việt Nam trong thị trường carbon 71

KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ 73

1 Kết luận 73

2 Kiến nghị 74

TÀI LIỆU THAM KHẢO 75

PHỤ LỤC 83

DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT

D1.3 (cm) Đường kính tại vị trí 1,3m

Dg (cm) Đường kính trung bình theo tiết diện ngang

G (m2/ha) Tổng tiết diện ngang

Hdc (m) Chiều cao dưới cành

KBTTN Khu bảo tồn thiên nhiên

KDTSQ Khu dự trữ sinh quyển

M (m3/ha) Trữ lượng của lâm phần

N (cây/ha) Mật độ lâm phần

TXB Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX trung bình TXG Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX giàu

TXK Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX nghèo kiệt TXN Rừng gỗ tự nhiên núi đất LRTX nghèo

V (m3) Thể tích cây

khác nhau 35 Bảng 3.1 Cấu trúc tổ thành tầng cây cao kiểu rừng LRTX 46 Bảng 3.2 Sinh khối thân cây cá lẻ phân theo cỡ đường kính trạng thái

rừng LRTX giàu 49 Bảng 3.3 Sinh khối thân cây cá lẻ phân theo cỡ đường kính trạng thái

rừng LRTX trung bình 52 Bảng 3.4 Sinh khối thân cây cá lẻ phân theo cỡ đường kính trạng thái

rừng LRTX nghèo 55 Bảng 3.5 Sinh khối thân cây cá lẻ phân theo cỡ đường kính trạng thái

rừng LRTX nghèo kiệt 57 Bảng 3.6 Sinh khối tầng cây cao kiểu rừng LRTX 60 Bảng 3.7 Sinh khối vật rơi rụng kiểu rừng LRTX 63 Bảng 3.9 Sinh khối cây dây leo tại các trạng thái rừng kiểu rừng LRTX 65 Bảng 3.10 Tổng sinh khối của lâm phần kiểu rừng LRTX 67 Bảng 3.11 Tổng trữ lượng cacbon của lâm phần trạng thái rừng LRTX 69

Hình:

Hình 1.1 Bản đồ phân vùng của Khu DTSQ Đồng Nai 23 Hình 1.2 Bản đồ hiện trạng rừng Khu dự trữ sinh quyển Đồng Nai 27 Hình 2.1 Phân chia các bộ phận trên cây cá lẻ (thân, cành lớn, cành nhỏ) 32 Hình 2.2 Bố trí các ô tiêu chuẩn điều tra tạm thời trong các kiểu rừng tự nhiên 33

Hình 2.3 Ước lượng thể tích thân cây cá lẻ bằng công nghệ quét 3D 45 Hình 3.1 Sinh khối phân theo bộ phận các cỡ kính khác nhau tại trạng

thái LRTX giàu 51 Hình 3.2 Sinh khối phân theo bộ phận các cỡ kính khác nhau tại trạng

thái LRTX trung bình 54 Hình 3.3 Sinh khối phân theo bộ phận các cỡ kính khác nhau tại trạng

thái LRTX nghèo 57 Hình 3.4 Sinh khối phân theo bộ phận các cỡ kính khác nhau tại trạng

thái LRTX nghèo kiệt 59 Hình 3.5 Sinh khối các bộ phận tầng cây cao tại các trạng thái rừng kiểu

rừng LRTX 62 Hình 3.6 Tầng cây cao tại kiểu rừng lá rộng thường xanh 63 Hình 3.7 Sinh khối tầng cây bụi và vật rơi rụng theo trạng thái 64 Hình 3.8 Sinh khối cây dây leo ở các trạng thái rừng khác nhau của kiểu

rừng tự nhiên lá rộng thường xanh 67

TRÍCH YẾU LUẬN VĂN THẠC SỸ

Tên tác giả luận văn: Trịnh Đức Thành

Tên Luận văn: Ứng dụng công nghệ Scan 3D laser để xác định sinh khối và

các bon trong kiểu rừng tự nhiên lá rộng thường xanh tại Khu Dự trữ sinh quyển Đồng Nai

Ngành khoa học của luận văn: Lâm học Mã số: 8.62.02.01

Tên đơn vị đào tạo: Trường Đại học Nông Lâm - Đại học Thái Nguyên

Mục đích nghiên cứu: Ứng dụng được công nghệ Scan 3D laser để xác định

được sinh khối và các bon đối với một số kiểu rừng tự nhiên lá rộng thường xanh tại Khu dự trữ sinh quyển Đồng Nai, làm cơ sở định lượng dịch vụ về hấp thụ và lưu giữ các-bon của rừng

Phương pháp nghiên cứu:

Dựa trên yêu cầu giảm thiểu tác động lên tài nguyên và đa dạng sinh học đối với Khu Dự trữ sinh quyển luôn là ưu tiên hàng đầu Quan điểm tiếp cận của đề tài đó

là đảm bảo giảm thiểu tác động vào cây rừng nhưng vẫn phải đảm bảo độ tin cậy, nghiên cứu sẽ sử dụng kết hợp 2 phương pháp: Phương pháp “Bán chặt hạ”, có điều chỉnh đề phù hợp với mục tiêu của đề tài và phương pháp sử dụng Máy scan 3D laser

để đo đếm thu thập dữ liệu hình ảnh cây cá lẻ (thân, cành) Sử dụng phần mềm để tính toán trực tiếp thể tích thân cây và cành lớn để xác định sinh khối cây rừng

Phương pháp nghiên cứu gồm: Phương pháp kế thừa tài liệu, Phương pháp ngoại nghiệp như thiết lập ô tiêu chuẩn và đo đếm các chỉ tiêu sinh trưởng, đo đếm

và thu thập dữ liệu 3D cây cá lẻ tầng cây cao, thu thập số liệu sinh khối tầng cây bụi, thảm tươi, vật rơi rụng, cây dây leo Xử lý số liệu được thực hiện trên phần mềm Excel và Geomagic Studio…

Kết quả chính và kết luận:

Từ kết quả nghiên cứu có thể rút ra một số kết luận như sau:

Về tổ thành, số loài xuất hiện tại cỡ đường kính D1.3>10cm đa dạng hơn so với số loài xuất hiện tại cỡ đường kính 5cm≤D1.3<10cm Đối với với tầng cây cao có đường

kính D1.3>10cm, tổ thành của các trạng thái rừng tự nhiên LRTX được tính toán cho

bốn trạng thái rừng gồm LRXT giàu, trung bình, nghèo và nghèo kiệt

Công nghệ Scan 3D đã được ứng dụng để đo đếm và xác định sinh khối thân cây, cành và dây leo của 4 trạng thái rừng LRTX giàu, trung bình, nghèo và nghèo kiệt Về sinh khối cây cá lẻ tầng cây gỗ ở cả 4 trạng thái rừng LRTX giàu, trung bình, nghèo và nghèo kiệt cho thấy khi cỡ đường kính của cây càng lớn thì chênh lệch giữa sinh khối thân cây và cành lớn, cành nhỏ và sinh khối lá càng lớn Nhìn chung sinh khối thân là lớn nhất, sau đó là sinh khối cành lớn, ít nhất là sinh khối cành nhỏ và lá Về sinh khối của lâm phần và trữ lượng Các bon tích lũy 4 trạng thái rừng LRTX giàu, trung bình, nghèo và nghèo kiệt cho thấy sinh khối lâm phần

có xu hướng tăng theo từng cấp trạng thái rừng

THESIS ABSTRACT

Master of Science: Trinh Duc Thanh

Thesis title: Application of 3D Laser Scanning Technology for Biomass and

Carbon Assessment in Natural Broadleaf Evergreen Forest Types at Dong Nai Biosphere Reserve

Major: Forestry Code: 8.62.02.01

Educational organization: Thai Nguyen University of Agriculture and Forestry Research Objectives: The research aims to apply 3D laser scanning

technology to accurately determine biomass and carbon stocks for natural broadleaf evergreen forest types at Dong Nai Biosphere Reserve This serves as the quantitative basis for assessing the forest's carbon sequestration and storage services

Materials and Method:

The research topic prioritizes minimizing the impact on natural resources and biodiversity within the Dong Nai Biosphere Reserve The overarching approach of this thesis is to ensure minimal disturbance to the forest while maintaining reliability To achieve this, the research will combine two methods: the "Selective Cutting" method, adjusted to align with the project's objectives, and the use of 3D laser scanning technology to collect data and measurements of individual trees (trunks and branches) Geomagic Studio software will be utilized to directly calculate the volume of tree trunks and large branches to determine forest biomass

Research methods will encompass:primary data collection: utilizing existing literature and data; Fieldwork Method: including the establishment of standard plots, measurement of growth indicators, and the collection of 3D data of individual trees in tree layers, as well as data on biomass in the shrub and herbaceous, litter fall, as well as climber Data processing will be conducted using software tools such

as Excel and Geomagic Studio

Main findings and conclusions:

From the research results, several conclusions can be drawn as follows: Regarding forest structure, the number of species present in the size class with a diameter at breast height (D1.3) greater than 10 cm is more diverse than the

number of species in the size class with 5 cm ≤ D1.3 < 10 cm In the upper canopy layer with D1.3 > 10 cm, the composition of the natural forest states (Natural Broadleaf Evergreen Forest types) has been calculated for four forest states: rich, medium, poor, and extremely poor forest

3D scanning technology has been successfully applied to measure and determine the biomass of tree trunks, branches, and vines for the four forest states: rich, medium, poor, and extremely poor forest Regarding the biomass of individual tree components in the tree layer for all four forest states, it was observed that as the tree diameter increased, the difference in biomass between tree trunks, large branches, small branches, and leaf biomass also increased In general, trunk biomass was the highest, followed by large branch biomass, with small branch and leaf biomass being the lowest In terms of biomass and carbon stock accumulation, the research showed that the biomass of the woody component tended to increase with each forest state level, which includes the rich, medium, poor, and extremely poor forest states These conclusions highlight the importance of understanding forest structure and biomass distribution within different forest states

MỞ ĐẦU

1 Tính cấp thiết của đề tài

Khu dự trữ sinh quyển (KDTSQ) Đồng Nai được thành lập năm 2011 với tổng diện tích gần một triệu hecta trải rộng trên 5 tỉnh Đồng Nai, Bình Dương, Bình Phước, Đắk Nông và Lâm Đồng Khu Dự trữ Sinh quyển Đồng Nai có 3 kiểu rừng chính: Rừng kín thường xanh, rừng kín nửa rụng lá, rừng rụng lá Trong 3 kiểu rừng này thì kiểu rừng kín thường xanh mưa nhiệt đới có diện tích lớn nhất (chiếm khoảng 84,3% tổng diện tích rừng tự nhiên) Như vậy, có thể thấy trong Khu Dự trữ Sinh quyển Đồng Nai có sự đa dạng sinh học rất cao, với nhiều hệ sinh thái đặc trưng Do đó, vai trò bảo vệ giá trị đa dạng sinh học và bảo tồn của Khu Dự trữ Sinh quyển Đồng Nai là rất lớn trong khu vực

Trong bối cảnh biến đổi khí hậu, chương trình sinh quyển và con người (MAB) đã xác định hỗ trợ các Khu DTSQ trong việc giảm thiểu và thích ứng với biến đổi khí hậu là một trong 4 mục tiêu chiến lược của MAB giai đoạn 2015-2020

Để đạt được mục tiêu này, hiểu biết về khả năng lưu trữ các bon gắn liền với chức năng bảo tồn đa dạng sinh học của các Khu DTSQ là rất cần thiết

Trên thế giới, áp dụng phương trình sinh trắc là phương pháp chính để tính trữ lượng sinh khối/các bon ở cấp lâm phần Các phương trình sinh trắc có thể được xây dựng cho từng loài, nhóm loài, toàn bộ khu vực hoặc toàn cầu Trong khi đó, phương pháp hàm thống kê sinh khối được đặt ra nhằm mục đích hạn chế những nhược điểm của phương pháp cân đo trực tiếp sinh khối tại rừng Theo Brown (2002), phát triển và sử dụng các hàm thống kê sinh khối là phương pháp chuẩn để đánh giá sinh khối đối với cây gỗ, ô mẫu, quần thụ và rừng Phương pháp chủ yếu

để thiết lập các phương trình toán là chặt hạ cây rừng (destructive sampling) theo cấp kính, loài, khối lượng thể tích gỗ ở các vùng sinh thái, kiểu rừng để thu thập các

số liệu y và xi, từ y lập các mô hình toán theo các tiêu chuẩn thống kê và kiểm tra

độ tin cậy của phương trình Đây là một phương pháp rất tốn kém về thời gian, công sức và khó khả thi khi phải thực hiện với toàn bộ rừng (Gibbs và cs., 2007) Bên

cạnh đó, khi sử dụng những mô hình ước lượng sinh khối đối với những cây gỗ, nhóm cây gỗ và rừng trên phạm vi không gian rộng lớn để xác định sinh khối đối với những cây gỗ, nhóm cây gỗ và rừng trên phạm vi không gian hẹp (địa phương), thì kết quả nhận được có sai số lớn

Công nghệ scan 3D sử dụng tia laser hoặc ánh sáng trắng để lấy dữ liệu hình học (theo toạ độ X, Y và Z) của một hay nhiều mẫu vật Thiết bị Quét laser trên mặt đất TLS tự động đo không gian ba chiều (3D) xung quanh bằng cách sử dụng hàng triệu điểm 3D Ưu điểm chính của việc sử dụng thiết bị TLS trong điều tra rừng nằm ở khả năng ghi lại số liệu sinh trưởng cây cá lẻ trong lâm phần một cách nhanh chóng, tự động và chi tiết ở cấp độ milimet Mục đích của việc sử dụng thiết bị TLS trong điều tra rừng là nhằm cải thiện hiệu quả công việc đo đếm các chỉ tiêu sinh trưởng về Đường kính, chiều cao cây trong các ô tiêu chuẩn, bằng việc thay thế đo đếm thủ công bằng các thuộc tính được lấy tự động từ dữ liệu TLS Đặc biệt, việc

sử dụng thiết bị TLS sẽ giúp giảm thiểu chặt hạ cây mẫu để xác định thể tích và sinh khối Một số nghiên cứu đã ứng dụng công nghệ scan 3D để ước tính sinh khối cho cây cá lẻ và cho kết quả với độ chính xác cao (Nguyễn Văn Thịnh, 2022)

Cho đến thời điểm hiện tại chưa có nghiên cứu nào ứng dụng công nghệ scan 3D để ước tính sinh khối cho các kiểu rừng lá rộng thường xanh ở Việt Nam và đặc

biệt ở khu dự trữ sinh quyển Đồng Nai Do đó tôi thực hiện đề tài “Ứng dụng công nghệ Scan 3D laser để xác định sinh khối và các bon trong kiểu rừng tự nhiên lá rộng thường xanh tại Khu Dự trữ sinh quyển Đồng Nai” Kết quả nghiên cứu này sẽ

góp phần cung cấp thêm cơ sở khoa học cho việc ứng dụng scan 3D để ước tính sinh khối cho các kiểu rừng lá rộng thường xanh, góp phần làm cơ sở Ứng dụng công nghệ Scan 3D laser "để" xác định sinh khối và các bon trong kiểu rừng tự nhiên lá rộng thường xanh tại Khu Dự trữ sinh quyển Đồng Nai

2 Mục tiêu của đề tài

Mục tiêu chung

Ứng dụng được công nghệ Scan 3D laser để xác định được sinh khối và các bon đối với một số kiểu rừng tự nhiên lá rộng thường xanh tại Khu dự trữ sinh quyển Đồng Nai, làm cơ sở định lượng dịch vụ về hấp thụ và lưu giữ các-bon của rừng

3 Ý nghĩa của đề tài

3.1 Ý nghĩa trong học tập và nghiên cứu khoa học

Qua việc thực hiện đề tài sẽ giúp học viên bổ sung các thông tin khoa học về công nghệ Scan 3D laser để xác định sinh khối và các bon trong kiểu rừng tự nhiên

lá rộng thường xanh

3.2 Ý nghĩa trong thực tiễn

Đề tài góp phần nghiên cứu về công nghệ Scan 3D laser để xác định sinh khối và các bon trong kiểu rừng tự nhiên lá rộng thường xanh tại khu vực nghiên cứu, đây sẽ là cơ sở để mở rộng hướng ứng dụng công nghệ trong ước tính sinh khối rừng rừng tự nhiên lá rộng thường xanh ở Việt Nam

Chương 1 TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU 1.1 Hấp thu các bon

1.1.1 Hấp thu các bon và vai trò của các khu dự trữ sinh quyển

Trong bối cảnh ảnh hưởng của biến đổi khí hậu ngày nặng nề, các giải pháp nhằm giảm khí nhà kính trên quy mô toàn cầu là cấp bách hơn bao giờ hết Khi các biện pháp giảm thiểu khí nhà kính như bơm CO2 xuống đại dương, các tầng địa chất, các mỏ than cũ hay các giếng dầu chưa có hiệu quả cao, tăng cường tích trữ các bon vào các hệ sinh thái đang là giải pháp chính nhằm giảm hiệu ứng nóng lên toàn cầu Theo đánh giá mới nhất của FAO, trên toàn thế giới có 4.06 tỉ ha rừng, chiếm 31% tổng diện bề mặt trái đất (FAO, 2020) Saatchi và cs (2011) ước tính rằng trữ lượng các bon trong sinh khối rừng ở khu vực Đông Nam Á là 64.2 giga tấn (Gt tấn), chiếm 26% tổng trữ lượng các bon của 3 vùng Châu Mỹ La Tinh, Tiểu vùng Châu Phi và Đông Nam Á (Gt, 1 giga tấn = 1 triệu tấn)

Rừng nhiệt đới là trung tâm lưu trữ các bon trên mặt đất Tuy nhiên, các hệ sinh thái bờ biển thậm chí còn có tiềm năng lưu trữ các bon gấp 5 lần rừng nhiệt đới Điều này là do chúng có tốc độ hấp thụ các bon cao hơn tới 50 lần trên cùng đơn vị diện tích Tuy có vai trò rất quan trọng trong lưu trữ các bon trên thế giới nhưng các hệ sinh thái trên cạn và dưới nước này đều đang bị phá huỷ nghiêm trọng, đe doạ đến tiềm năng hấp thụ các bon của chúng Bởi vậy, song song với chương trình giảm thiểu phát thải khí nhà kính từ phá rừng và suy thoái rừng (REDD+), gần đây các chương trình các bon xanh (Blue carbon) nhằm tạo cơ chế tài chính bền vững để bảo tồn các hệ sinh thái vùng bờ biển cũng rất được quan tâm

Tính đến đầu năm 2020, trên thế giới có 701 Khu DTSQ thuộc 124 quốc gia (UNESCO, 2020) 701 Khu DTSQ này bao phủ trên diện tích 6.8 triệu km2 và là nơi cư trú của 257 triệu người (UNESCO, 2020) Các Khu DTSQ này là nơi lưu giữ những giá trị đa dạng sinh học vô giá cho nhân loại Không chỉ có giá trị về đa dạng sinh học, các hệ sinh thái ở các KDTSQ cũng có tiềm năng hấp thụ các bon rất lớn

Đánh giá lượng các bon lưu trữ ở 106 khu dự trữ sinh quyển trên thế giới, Pandey (2012) cho thấy các diện tích rừng ở đây lưu trữ khoảng 56-625 tấn các bon/ha (trung bình 191 tấn/ha), cao hơn 18% so với lượng các bon tích luỹ được tính toán bởi FAO)

Các Khu DTSQ luôn được cấu thành bởi 3 phần: vùng lõi, vùng đệm và vùng chuyển tiếp, trong đó vùng lõi thường là các hệ sinh thái được bảo vệ nghiêm ngặt Trong bối cảnh biến đổi khí hậu, Chương trình sinh quyển và con người (MAB) đã xác định hỗ trợ các Khu DTSQ trong việc giảm thiểu và thích ứng với biến đổi khí hậu là một trong 4 mục tiêu chiến lược của MAB giai đoạn 2015-2020

Để đạt được mục tiêu này, hiểu biết về khả năng lưu trữ các bon gắn liền với chức năng bảo tồn đa dạng sinh học của các Khu DTSQ là rất cần thiết Với với quy mô rộng lớn của các Khu DSTQ, bản đồ các bon kết hợp với hiện trạng về đa dạng sinh học là một công cụ không thể thiếu để giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định đúng đắn trong bảo tồn

1.2 Bể chứa các bon trong hệ sinh thái

Năng lực tích luỹ các bon của hệ sinh thái thường được đánh giá bằng 2 thước đo: (1) mật độ các bon (carbon density): là lượng các bon tích trữ trong 1 đơn

vị diện tích, thường là hectare và (2) tổng lượng các bon tích trữ (carbon stock): là tổng lượng các bon tích trữ trên toàn diện tích Trong hệ sinh thái, do các bon được tích trữ phần lớn trong sinh khối của vật chất sống ở trên và dưới mặt đất nên khi nghiên cứu về tích luỹ các bon, thông tin về sinh khối cũng thường được báo cáo kèm theo

“Bể chứa các bon” là một thuật ngữ mang tính chất linh hoạt Tuỳ thuộc vào đối tượng được đề cập mà thuật ngữ “bể chứa các bon” mang hàm ý khác nhau Ở quy mô toàn cầu hoặc khu vực hoặc quốc gia, “bể chứa các bon” có thể được sử dụng để chỉ các loại rừng khác nhau như rừng nhiệt đới, cận nhiệt đới, ôn đới v.v Ở quy mô hệ sinh thái, “bể chứa các bon” được hiểu là những nơi chứa các bon trong

hệ sinh thái Bể chứa các bon trong hệ sinh thái có thể được chia thành: bể chứa trên

mặt đất, dưới mặt đất Tầng cây gỗ trên mặt đất, tầng cây bụi thảm tươi, vật rơi rụng

và thảm mục cũng được gọi là các bể chứa các bon

Lượng các bon tích trữ trong thực vật và trong đất ở các quần xã sinh vật và

các khu vực địa lý khác nhau là khác nhau đáng kể (Hui và cs., 2015) Ở vùng nhiệt

đới, mật độ các bon trong thực vật và đất gần tương đương nhau nhưng với vùng ôn đới và vùng rừng phương bắc (boreal forest) mật độ các bon trong đất có thể cao gấp 2-6 lần trong thực vật Mặc dầu với diện tích không lớn so với các Châu khác, nhưng rừng nhiệt đới ở Châu Á luôn dẫn đầu về mật độ các bon ở cả thực vật và trong đất Điều này cho thấy vai trò quan trọng của việc bảo vệ các hệ sinh thái rừng nhiệt đới ở Châu Á, nơi đang đối mặt với rất nhiều tác động làm suy giảm trữ lượng các bon

1.3 Các phương pháp xác định sinh khối/các bon rừng trên thế giới

Xác định trữ lượng sinh khối và các bon rừng là chủ đề được rất nhiều nghiên cứu quan tâm trong 4-5 thập kỷ qua Quá trình nghiên cứu này đã tạo nên một khối lượng kết quả nghiên cứu vô cùng đồ sộ Theo mục đích, các nghiên cứu

có thể được chia thành 3 nhóm: (i) Xây dựng các phương trình sinh trắc (allometric equation) dựa trên số liệu chặt hạ cây rừng; (ii) Ứng dụng các công nghệ viễn thám như ảnh quang học, Lidar hoặc Radar vào xác định sinh khối/các bon; (iii) Phân tích mối quan hệ giữa trữ lượng các bon với các đặc điểm khác của rừng Tùy theo quy

mô của đối tượng, các nghiên cứu có thể được chia thành nghiên cứu ở cấp cây cá

lẻ, cấp lâm phần và cấp cảnh quan Theo phương pháp nghiên cứu, chúng có thể được chia thành: (i) phương pháp lấy mẫu phá hủy – còn gọi là phương pháp lấy mẫu chặt hạ (destructive sampling); (ii) phương pháp lấy mẫu không phá hủy – còn gọi là phương pháp lấy mẫu bán chặt hạ (non-destructive sampling) (Kumar and Mutanga, 2017; Vashum, 2012)

1.3.1 Phương pháp lấy mẫu chặt hạ (Destructive sampling)

Phương pháp lấy mẫu chặt hạ là chặt toàn bộ đối tượng lấy mẫu Đây là phương pháp được phát triển sớm nhất để xác định trữ lượng các bon và cũng là

phương pháp xác định sinh khối/các bon trực tiếp và có độ chính xác cao nhất (Roxburgh và cs., 2015) Phương pháp này thường được dùng để xác định các bon của cây cá thể nhưng nó được sử dụng chủ yếu để xây dựng phương trình sinh trắc ước tính trữ lượng các bon của lâm phần Theo nghĩa rộng phương pháp lấy mẫu chặt hạ không chỉ được hiểu là lấy mẫu sinh khối mà còn là việc lấy mẫu ở các bể chứa khác nhằm xác định tổng trữ lượng cacbon toàn bộ lâm phần (Hộp 1) Đã có rất nhiều bài báo nêu tổng quan về cách lấy mẫu, ưu nhược điểm và gợi ý áp dụng của phương pháp chặt hạ, ví dụ Gibbs và cs (2007), Vashum và cs (2012)

* Phương pháp lấy mẫu

Hai phương pháp lấy mẫu điển hình thường được áp dụng trong nghiên cứu sinh khối là lấy mẫu hệ thống và lấy mẫu ngẫu nhiên (Gibbs và cs., 2007) Trong lấy mẫu hệ thống, các ô mẫu được bố trí đều trên không gian lấy mẫu theo hệ thống

ô lưới, trái lại trong lấy mẫu ngẫu nhiên, các ô mẫu được bố trí một cách ngẫu nhiên (Gibbs và cs., 2007) Dù là lấy mẫu hệ thống hay ngẫu nhiên, phân tầng đối tượng trước là cách rất tốt để giảm bớt sai số lấy mẫu do phân bố cây rừng trong tự nhiên vốn đã không ngẫu nhiên (Gibbs và cs., 2007) Cách phân tầng phổ biến là lấy mẫu theo từng loại rừng, trạng thái hoặc tuổi (Latifi và cs., 2015) Một số nghiên cứu lấy mẫu phân tầng theo chiều cao cây rừng (Laurin và cs., 2017) hoặc thậm chí theo chỉ

số diện tích lá LAI (Safari và cs., 2017)

* Cách thức lấy mẫu xác định các bon trong các bể chứa

Rất nhiều nghiên cứu đã trình bày cách thức lấy mẫu xác định các bon trong các bể chứa Nguyên tắc chung của việc lấy mẫu là xác định được toàn bộ khối lượng tươi sau đó lấy mẫu để sấy khô nhằm xác định khối lượng khô và để phân tích hàm lượng các bon Hộp 1 tổng hợp cách thức lấy mẫu xác định các bon ở các

bể chứa được tổng hợp từ một số nghiên cứu như Lu và cs (2012), Saner và cs (2012), Manuri và cs (2016), Zhao và cs (2019)

Lấy mẫu xác định các bon trong cây gỗ: Sau khi xác định số lượng cây sẽ chặt hạ trên một diện tích, các cây này sẽ được đo đếm và ghi chép thông tin về

loài, đường kính, chiều cao trước khi chặt hạ Cây tiêu chuẩn được chặt sát mặt đất Các bộ phận được để riêng rẽ gồm: thân (có thể phân tách riêng phần vỏ), cành lớn (đường kính đầu nhỏ > 2 cm), và cành nhỏ (đường kính đầu nhỏ < 2 cm), và lá Thân được cắt ở vị trí 1.3 và ở mỗi 2 m cho tới ngọn Cành được cắt thành mỗi đoạn 1-2.5 m Tất cả các bộ phận này được cân ngay tại hiện trường 03 mẫu gỗ của mặt cắt ngang thân cây có độ dày 5 cm được lấy ở các vị trí 1.3, 3.3 và 5.3 m Tương tự 3 mẫu gỗ mặt cắt ngang cành có chiều dài 5-10 cm và ở các đường kính 5,

2, 1 cm được thu thập từ cành mẫu Mẫu lá được thu thập ở các phần khác nhau của cành và cân tươi Thể tích gỗ được đo bằng phương pháp chiếm chỗ nước sau đó khối lượng thể tích gỗ được tính là tỉ lệ của khối lượng sau khi sấy khô và thể tích tươi (được đo bằng phương pháp chiếm chỗ nước) Một số nghiên cứu xác định khối lượng thể tích bằng lấy mẫu khoan tăng trưởng ở vị trí 1.3 m, sau đó mẫu gỗ từ khoan được tính thể tích bằng phương pháp chiếm chỗ nước (Saner, 2012) Tất cả các mẫu sau đó được sấy khô ở 65 độ đến khối lượng không đổi

Lấy mẫu sinh khối dưới mặt đất: tất cả cây trong khu vực nghiên cứu được chặt và đào rễ Thường rễ được đào theo các rãnh toả ra từ gốc chặt, sau đó rễ đào được ở rãnh được tách riêng Sau khi đào rễ ở xung quanh gốc chặt, toàn bộ phần rễ chính và gốc chặt được nhấc lên Toàn bộ rễ lấy ra được rửa sạch và được phân thành các cấp: rễ lớn (đường kính 2.0-5.0 cm), rễ trung bình (0.5-2.0 cm) và rễ nhỏ (<0.5 cm) Toàn bộ rễ được cân tươi và lấy mẫu xác định sinh khối khô

Lấy mẫu xác định các bon trong tầng cây bụi, thảm tươi: thường được thực hiện ở các ô thứ cấp 5x5m Tất cả các loài cây thân gỗ và dây leo có đường kính 2-

10 cm và cây con có chiều cao < 2m được khai thác và cân tại hiện trường Sau đó khối lượng mẫu nhất định được lấy và sấy đến khối lượng không đổi

Lấy mẫu xác định các bon trong gỗ chết: Gỗ chết nằm có thể được chia thành gỗ nhỏ (đường kính 1-10 cm) và lớn (đường kính ≥ 10cm) có thể nằm trên hoặc trong đất Gỗ chết đứng gồm các cây có đường kính ≥ 2 cm Thông thường gỗ chết được điều tra trên toàn diện tích hoặc lấy mẫu Các mẫu gỗ chết đều được đo đường kính 2 đầu và chiều dài để xác định thể tích Trạng thái phân huỷ của gỗ

(mới, trung bình và phân huỷ nhiều) cũng được ghi chép lại Mẫu gỗ được lấy phân tầng theo cấp kính của gỗ chết và thường lấy ở các cây/đoạn gỗ chết dài để cho phép loại bỏ khoảng 5cm ở đầu đoạn gỗ trước khi lấy mẫu Mẫu gỗ được lấy đều ở các cấp kính trên đoạn/cây gỗ và được đo độ ẩm, sau đó được sấy khô đến khối lượng không đổi

Lấy mẫu xác định các bon trong vật rơi rụng và tầng thảm mục: Vật rơi rụng

và thảm mục gồm lá, cành nhỏ (đường kính < 2 cm), hoa, quả và vỏ cây được thu thập ở các ô dạng bản 1x1 m trên mặt đất Toàn bộ vật rơi rụng được cân tại hiện trường và lấy mẫu để sấy khô

Lấy mẫu xác định các bon hữu cơ trong đất: Mẫu đất được lấy tại các địa điểm ngẫu nhiên và đại diện cho toàn bộ diện tích nghiên cứu Mẫu dung trọng được lấy ở các tầng 0-5, 5-10, và từ 10-100cm thì lấy mẫu ở mỗi 10 cm Sau đó đá

và rễ được tách riêng ở mẫu và cân tươi Thể tích đá được xác định bằng phương pháp chiếm chỗ nước, thể tích rễ được xác định bằng phương pháp chiếm chỗ cồn Mẫu xác định hàm lượng các bon trong đất cũng được lấy để phân tích

* Ưu nhược điểm

Phương pháp lấy mẫu chặt hạ là phương pháp có độ chính xác cao nhất trong xác định trữ lượng các bon ở cấp cây cá thể Tuy nhiên, không tính đến các sai số tiềm năng, phương pháp này tồn tại các nhược điểm sau:

- Tốn kém về chi phí và công lao động

- Hầu như không khả thi ở cấp lâm phần vì phải chặt cả rừng

- Kém khả thi khi phải áp dụng ở các điều kiện khó khăn, hiểm trở

- Không khả thi đối với các khu rừng cấm hoặc với các loài quý hiếm

1.3.2 Các phương pháp lấy mẫu bán chặt hạ (non-destructive sampling)

* Sử dụng phương trình sinh trắc

Trên thế giới, áp dụng phương trình sinh trắc là phương pháp chính để tính trữ lượng sinh khối/các bon ở cấp lâm phần Các phương trình sinh trắc có thể được

xây dựng cho từng loài, nhóm loài, toàn bộ khu vực hoặc toàn cầu Ở vùng ôn đới

do rừng có độ đồng nhất cao nên phương trình sinh trắc thường ước tính trữ lượng sinh khối/các bon với độ chính xác cao (Houghton và cs., 2009) Ở rừng nhiệt đới

do tính đa dạng về loài nên sử dụng phương trình sinh trắc cho từng loài để ước tính sinh khối là gần như không thể và không cần thiết (Gibbs và cs., 2007; Paul và cs., 2013) Phương trình chung được xây dựng cho từng loại rừng/khu vực địa lý ước tính các bon ở vùng nhiệt đới khá hiệu quả (Gibbs và cs., 2007)

Để xây dựng được phương trình sinh trắc xác định sinh khối và các bon của cây rừng, cách tốt nhất là chặt hạ toàn bộ cây trong lâm phần và lấy mẫu xác định sinh khối khô (Gibbs và cs., 2007) Đây là một phương pháp rất tốn kém về thời gian, công sức và không khả thi khi phải thực hiện với toàn bộ rừng (Gibbs và cs., 2007) Thông tin về sinh khối khô của cây cá lẻ có được từ phương pháp lấy mẫu chặt hạ là điều kiện tiên quyết để xây dựng các phương trình sinh trắc ước tính sinh khối/cac bon ở cấp cá thể và lâm phần (Roxburgh và cs., 2015; Vashum, 2012)

Trong trường hợp chỉ với số liệu đo đếm tối thiểu, tổng trữ lượng các bon của lâm phần có thể được tính thông qua các hệ số chuyển đổi được định trước Ví

dụ, sinh khối trên mặt đất được tính từ số liệu đo đường kính qua phương trình sinh trắc, sau đó sinh khối rễ được tính là 20% của sinh khối trên mặt đất (Achard và cs., 2002) Sinh khối trong gỗ chết, vật rơi rụng và tầng mùn được tính bằng 10-20% sinh khối trên mặt đất (Houghton và cs., 2009)

* Các biến được đưa vào xây dựng phương trình sinh trắc

Các nghiên cứu thường sử dụng một, một vài hoặc tất cả các biến như đường kính ngang ngực (DBH), chiều cao (H), khối lượng riêng gỗ (WD; wood density), và đường kính tán (CA; crown area) để xây dựng phương trình sinh trắc (Henry và cs., 2010) Việc sử dụng biến nào đưa vào phương trình sinh trắc cũng dẫn đến nhiều ý kiến khác nhau Trong số 4 biến thường được sử dụng, DBH là biến quan trọng nhất và gần như không thể thiếu trong các phương trình sinh trắc Một số nghiên cứu cho thấy chỉ cần biến DBH cũng giải thích được phần lớn độ biến động trong ước tính sinh khối (Zhao và cs., 2019) Rất nhiều nghiên cứu đã

sử dụng phương trình sinh trắc chỉ có một biến DBH như Behera và cs (2017), Zhao và cs (2019)

Chiều cao là biến quan trọng trong xây dựng phương trình sinh trắc nhưng khó đo đếm hàng loạt với độ chính xác cao ở rừng nhiệt đới Kết quả xây dựng phương trình sinh trắc với biến chiều cao có các kết luận khác nhau và việc đưa hay không chiều cao vào các phương trình sinh trắc cũng gây ra nhiều tranh luận trong giới nghiên cứu (Chave và cs., 2014) Một số nghiên cứu cho rằng việc đưa thêm biến chiều cao vào phương trình sinh trắc là rất quan trọng (Rutishauser và cs., 2013) và giúp làm giảm sai số ước tính (Chave và cs., 2014) Ngược lại một số trường hợp như Basuki và cs (2009) và Zhao và cs (2019) cho rằng đưa thêm biến chiều cao vào nhìn chung không tăng đáng kể độ chính xác kết quả ước tính sinh khối/các bon của phương trình sinh trắc

Khối lượng riêng gỗ (Wood Density) là biến thường được đưa vào các phương trình sinh trắc và được xác định là một biến rất quan trọng (Chave và cs., 2014) bởi vì sinh khối khô của cây ngoài phụ thuộc vào DBH, đường kính tán còn phụ thuộc vào khối lượng riêng gỗ (Henry và cs., 2010) Khối lượng riêng gỗ phụ thuộc vào nhiều yếu tố như vị trí của gỗ trên cây và loài/nhóm loài cây (Henry và cs., 2010)

* Kỹ thuật xây dựng phương trình sinh trắc

Có rất nhiều loại hàm thuộc các dạng hàm tuyến tính, phi tuyến tính được sử dụng để xây dựng phương trình sinh trắc Tuy vậy, dạng hàm được sử dụng rất phổ biến để ước tính sinh khối là dạng hàm mũ: y = axb trong đó y là sinh khối hoặc các bon; x có thể là DBH hoặc H hoặc DBH2*H (ví dụ xem Losi và cs (2003), Norashikin và cs (2015), Calders và cs (2015), Vicharnakorn và cs (2014), Roxburgh và cs (2015), Kenzo và cs (2017), Solomon và cs (2018))

* Sai số khi áp dụng phương trình sinh trắc

Thứ nhất, sai số từ chính quá trình xây dựng phương trình sinh trắc Tất cả các khâu trong quá trình xây dựng phương trình sinh trắc từ việc chọn OTC, kích

thước OTC, số lượng cây chặt hạ, kích thước cây chặt hạ như đã đề cập ở phương pháp chặt hạ đều có tiềm năng dẫn đến sai số

Thứ hai là sai số từ việc chọn phương trình sinh trắc để tính toán, phổ biến là

sử dụng phương trình ngoài phạm vi áp dụng của chúng (Calders và cs., 2015; Chave và cs., 2014; Henry và cs., 2010; Losi và cs., 2003; Melson và cs., 2011; Roxburgh và cs., 2015; Vashum, 2012) Áp dụng phương trình sinh trắc để tính sinh khối/các bon cho cây có kích thước lớn hơn cây chặt hạ là phổ biến vì việc chặt hạ các cây to để xây dựng phương trình là khó khăn Trong trường hợp này, phương trình sinh trắc thường ước lượng sinh khối/các bon thấp hơn so với thực tế của lâm phần Thực tế sử dụng phương trình sinh trắc được xây dựng ngoài phạm vi có thể dẫn đến sai số khác nhau (3% trong Henry và cs (2010) và 10.2% trong Losi và cs (2003) và 76% trong Picard và cs (2014))

Thứ ba, sai số do không đưa các cây có đường kính nhỏ vào ước tính Nhiều quan điểm cho rằng các cây có DBH < 10cm đóng góp không đáng kể vào sinh khối nên không được đưa vào tính toán Tuy nhiên, cây nhỏ có mức đóng góp khác nhau vào sinh khối lâm phần ở các giai đoạn diễn thế khác nhau Ở các lâm phần có trữ lượng thấp (M <50 tấn/ha) ví dụ các rừng mới phục hồi thì cây có DBH<10 cm chiếm khoảng 75% tổng sinh khối (Brown, 2002) và khi đó không đo đếm các cây

có DBH nhỏ sẽ dẫn đến sai số lớn Ngược lại, với các lâm phần có tổng sinh khối

>175 tấn/ha thì đóng góp của các cây nhỏ vào sinh khối sẽ thấp (Brown, 2002)

Thứ tư, sai số liên quan đến việc quy đổi sinh khối ra các bon Quy đổi từ sinh khối ra các bon là cần thiết để tính lượng CO2 tích luỹ và là cơ sở cho thương mại các bon Cách thức quy đổi hiện tại là sử dụng hệ số chuyển đổi từ sinh khối ra các bon (C-fraction) Rất nhiều nghiên cứu chỉ sử dụng duy nhất một giá trị cho hệ

số này, thường là 0.5 (Martin and Thomas, 2011; Thomas and Martin, 2012; Vashum, 2012) hoặc 0.47 theo hướng dẫn của IPCC (IPCC, 2006) Tuy nhiên, thực

tế hệ số chuyển đổi này biến động đáng kể theo loài, dao động từ 41.9-51.6% ở các loài nhiệt đới , 45.6-60.7% ở các loài cận nhiệt đới và 43.5-55.6% ở các loài ở vùng Địa Trung Hải (Martin and Thomas, 2011; Thomas and Martin, 2012; Vashum,

2012) Đó cũng chỉ là là hàm lượng các bon được xác định trong mẫu gỗ khô mà chưa tính đến lượng các bon bay hơi thường chiếm khoảng 1.3-2.5% tổng hàm lượng các bon trong cây sống (Thomas and Martin, 2012) Với rừng mưa nhiệt đới

ở Panama, các bon biến động lớn giữa các loài mọc cùng nhau, trung bình là 51.6% (Martin and Thomas, 2011) Sử dụng hệ số chuyển đổi các bon không chính xác có thể làm ước lượng tăng tới 6.8 tấn các bon/ha so với thực tế (Martin and Thomas, 2011)

41.9-* Ưu nhược điểm và khuyến nghị áp dụng

Phương trình sinh trắc được xây dựng riêng cho từng loài, từng loại rừng hoặc khu vực thường có độ chính xác cao trong ước tính trữ lượng các bon Sử dụng phương trình sinh trắc cũng giúp tiết kiệm được rất nhiều tài nguyên, nhân lực

và giảm bớt thời gian lấy mẫu Do tính hữu dụng của phương trình sinh trắc nên hàng nghìn phương trình sinh trắc đã được xây dựng và nhiều nỗ lực đã tổng hợp thành các cơ sở dữ liệu phương trình sinh trắc của từng loài, từng vùng như http://www.globallometree.org/ Website này không chỉ lưu trữ các phương trình sinh trắc ở trên toàn thế giới mà nó còn là sở dữ liệu về khối lượng riêng gỗ của hàng ngàn loài ở vùng ôn đới, nhiệt đới Ngoài ra, nghiên cứu của Zanne và cs (2009) cũng công bố dữ liệu về khối lượng riêng gỗ của > 8000 taxa và cơ sở dữ liệu của tổ chức WorldAgroforestry http://db.worldagroforestry.org/wd cũng cung cấp cơ sở dữ liệu về khối lượng riêng gỗ của rất nhiều loài Do được cập nhật thường xuyên nên các cơ sở dữ liệu này cho phép có được thông tin về khối lượng riêng gỗ để giúp tăng độ chính xác ước tính của các phương trình sinh trắc

Áp dụng phương trình sinh trắc để ước tính sinh khối có một số nhược điểm, chủ yếu liên quan đến các quá trình dẫn đến sai số như đã đề cập ở trên Khi áp dụng phương trình sinh trắc, nhiều nghiên cứu (Brown, 2002; Henry và cs., 2010; Losi và cs., 2003; Melson và cs., 2011; Vashum, 2012) đã đưa ra các khuyến nghị sau:

(1) Cần tìm hiểu kỹ cách xây dựng, đặc biệt là mẫu chặt hạ của các phương trình sinh trắc để đảm bảo chúng được áp dụng đúng phạm vi khuyến cáo cho loài/ nhóm loài/ điều kiện sinh thái và đặc biệt là kích thước cây được chặt hạ

(2) Nên chặt hạ một vài cây lớn để kiểm tra kết quả ước tính của phương trình sinh trắc

1.3.3 Ứng dụng viễn thám trong xác định trữ lượng các bon

* Công nghệ viễn thám ứng dụng trong ước tính sinh khối/các bon

Công nghệ viễn thám được dùng để chỉ các cảm biến từ xa được gắn lên vệ tinh, máy bay chuyên dụng hoặc gần đây là các thiết bị bay không người lái (Unmaned Aerial Verhicles) để chụp ảnh hoặc thu thông tin về đối tượng nghiên cứu Ảnh quang học (optical imagery), Radar (RAdio Detection and Ranging) và LiDAR (Light Detection and Ranging) đã ra đời từ rất lâu nhưng chúng chỉ thật sự được áp dụng vào nghiên cứu từ thập niên 70 khi NASA phóng vệ tinh đầu tiên (Landsat1 năm 1972) được thiết kế cho nghiên cứu và giám sát bề mặt trái đất Cho đến nay, sau gần 50 năm, viễn thám đã được ứng dụng trong rất nhiều lĩnh vực và mang lại những biến chuyển rõ rệt trong quản lý rừng và đất đai Trên thế giới, hàng chục nghìn nghiên cứu đã sử dụng viễn thám trong nghiên cứu về hấp thụ các bon Nhiều nghiên cứu đã phân tích các đặc điểm, ưu nhược điểm và áp dụng của công nghệ viễn thám trong xác định trữ lượng sinh khối/các bon (Goetz và cs., 2009; Liu

và cs., 2017)

Tất cả các các loại ảnh viễn thám hiện tại đều không xác định trực tiếp sinh khối/các bon mà chúng chỉ xác định được các tham số có liên quan đến các bon và cấu trúc rừng như chiều cao, kích thước tán, mật độ rừng, loại rừng, thể tích rừng, chỉ số diện tích lá v.v (Gibbs và cs., 2007; Hansen và cs., 2015; Mitchard and Feldpausch, 2014) Mỗi loại ảnh viễn thám có ưu nhược điểm khác nhau và sử dụng kết hợp các công nghệ này giúp khắc phục các tồn tại của chúng (Goetz và cs., 2009) Đặc biệt, sử dụng kết hợp số liệu đo đếm sinh khối trên mặt đất là không thể thiếu khi sử dụng ảnh viễn thám để ước tính sinh khối (Vicharnakorn và cs., 2014) Cách tiếp cận điển hình khi sử dụng ảnh viễn thám là sử dụng các tham số có liên quan trực tiếp đến sinh khối từ ảnh để thiết lập các mô hình tương quan với số liệu tính sinh khối ở OTC (Adame-Campos và cs., 2019; Devagiri và cs., 2013; Gonçalves và cs., 2017; Safari và cs., 2017)

Với công nghệ ảnh quang học, cách tiếp cận cụ thể là: (1) Đưa toạ độ của các OTC điều tra lên bản đồ ảnh vệ tinh; (2) trích xuất các tham số liên quan đến sinh khối từ ảnh ở vị trí OTC (ví dụ như Landsat bands, chỉ số thực vật, chỉ số quang phổ, (Safari và cs., 2017)); (3) Sử dụng hồi quy để mô hình hoá mối quan hệ giữa các tham số này với sinh khối ở các OTC (được tính bằng phương trình sinh trắc) Safari và cs (2017) đã thử nghiệm 3 nhóm mô hình: (1) chỉ sử dụng duy nhất các kênh ảnh; (2) sử dụng kênh ảnh + chỉ số quang phổ; (3) sử dụng kênh ảnh + chỉ số quang phổ + biến địa hình (độ cao)

Với công nghệ Radar và Lidar, cách tiếp cận cụ thể là: (1) Xác định chiều cao cây rừng và xây dựng mô hình số hoá độ cao (DEM); (2) Sử dụng chiều cao để tính thể tích thân cây chính xác hơn; (3) Lập tương quan giữa sinh khối xây dựng được với chiều cao (Gibbs và cs., 2007; Jucker và cs., 2017; Kumar and Mutanga, 2017; Laurin và cs., 2017) Jucker và cs (2017) trình bày rất chi tiết về cách sử dụng LiDAR từ ảnh máy bay để ước tính sinh khối

Ảnh quang học có thể trích xuất được rất nhiều tham số nên việc lựa chọn các tham số có mối quan hệ chặt với sinh khối điều tra trên mặt đất là điều tối quan trọng của phương pháp này Các nghiên cứu đã sử dụng các tham số khác nhau Safari và cs (2017) đã thử nghiệm tới 53 biến trích xuất từ ảnh Landsat Vicharnakorn và cs (2014) và Safari và cs (2017) đều sử dụng các kênh thô, tỉ lệ kênh đơn (simple band ratios), đặc biệt, các chỉ số thực vật như NDVI được sử dụng rất phổ biến Các biến có mối quan hệ tốt nhất với sinh khối cũng rất đa dạng Nghiên cứu của Safari và cs (2017) cho thấy các biến tốt nhất là NIR, SWIR1, SWIR2, NDVI, và Red Gunawardena và cs (2006) và Devagiri và cs (2013) cũng cho thấy NDVI là biến tốt nhất trong số các biến họ đã thử nghiệm Gần đây nhất, Chapungu và cs (2020) đã sử dụng chỉ số NDVI để xây dựng mối tương quan với tổng sinh khối và sinh khối trên và dưới mặt đất

Do sử dụng nhiều biến khác nhau nên kỹ thuật chọn biến tốt nhất là rất quan trọng đối với các nghiên cứu sử dụng ảnh viễn thám (Safari và cs., 2017) Các biến thường được chọn dựa trên 3 cách tiếp cận: (1) tính ma trận tương quan và chọn

biến có tương quan cao hơn với biến mục tiêu; (2) kết hợp 1-3 biến độc lập để tạo nên các tổ hợp có thể của biến nhằm tìm ra tổ hợp có tương quan cao nhất; (3) chọn

mô hình tốt nhất dựa trên hệ số xác định có điều chỉnh (adjust R2) (Safari và cs., 2017) Adame-Campos và cs (2019) sử dụng chọn biến bậc thang (stepwise) nhằm tìm ra biến phù hợp nhất trong số các biến trích xuât từ ảnh vệ tinh SPOT-5 và RapidEye Ngoài ra, hiện nay với các công cụ thống kê và máy tính hiện đại như artifical neutral network, semi-empirical models, nonlinear regression và non-parametric estimaton techniques (Vicharnakorn và cs., 2014) đã giúp cải thiện đáng

kể mô hình hồi quy giữa sinh khối trên mặt đất và các biến trích xuất từ ảnh

1.4 Các phương pháp xác định sinh khối/các bon rừng ở Việt Nam

1.4.1 Phương pháp chặt hạ và xây dựng phương trình sinh trắc

* Đối với rừng tự nhiên

Nghiên cứu chặt hạ để xác định sinh khối ở rừng tự nhiên (RTN) ở Việt Nam trong 20 năm qua nổi bật nhất là hai đề tài nghiên cứu cấp Bộ của Võ Đại Hải và Đặng Thịnh Triều (2012), Bảo Huy (2012), thực hiện ở khu vực Tây Nguyên và Đông Nam Bộ Ở quy mô quốc gia, trong cùng thời kỳ có nghiên cứu của chương trình UN-REDD giai đoạn I và II nhằm đo tính và xây dựng phương trình sinh trắc cho toàn Việt Nam (Sola và cs., 2014) Đây là các nghiên cứu có mức độ tỉ mỉ cao nhất từ trước tới giờ vì có điều kiện chặt hạ lên tới hàng nghìn cây tiêu chuẩn để lấy mẫu sinh khối/các bon Ba nghiên cứu này không chỉ có số lượng cây chặt hạ rất lớn, lên tới 1.500 cây ở nghiên cứu của Sola và cs (2014) và >1.000 cây ở nghiên cứu của Võ Đại Hải và Đặng Thịnh Triều (2012) mà kích thước các cây được chặt

hạ cũng dao động trong phạm vi khá lớn, lên tới gần 90 cm DBH và >40 m chiều cao (Bảo Huy, 2012) Từ các nghiên cứu này, các tác giả cũng có những công bố thể hiện kết quả nghiên cứu theo từng khía cạnh khác nhau như Vũ Đức Quỳnh và

Võ Đại Hải (2014), Bảo Huy và cs (2016a), (2016b), (2016c) Một số nghiên cứu khác như Vũ Tiến Hưng và Phạm Thế Anh (2014) cũng sử dụng số liệu cây chặt hạ

kế thừa từ Bảo Huy (2013) và chương trình UN-REDD để xây dựng phương trình sinh trắc Từ sau 3 nghiên cứu của Bảo Huy (2012), Võ Đại Hải và Đặng Thịnh

Triều (2012) và chương trình UN-REDD tới nay hầu như không có nghiên nào về tích luỹ và hấp thụ các bon cho RTN được thực hiện ở quy mô lớn

Cách tiếp cận trong rút mẫu: Võ Đại Hải và Đặng Thịnh Triều (2012) và Bảo Huy (2012), đều tiếp cận theo trạng thái rừng và cấp trữ lượng Cụ thể, các OTC được lập đại diện cho các trạng thái rừng và cấp trữ lượng: rừng rất giàu, rừng giàu, rừng trung bình, rừng nghèo và rừng chưa có trữ lượng (theo Thông tư 34/2009/TT-BNNPTNT) Nghiên cứu của Võ Đại Hải và Đặng Thịnh Triều (2012), còn phân chia các OTC theo các cấp trữ lượng nhỏ hơn theo Thông tư 34 nhằm đảm bảo tính đại diện trong lấy mẫu

Tính toán số lượng ô mẫu: Số lượng ô mẫu được xác định theo 2 cách tiếp cận: (1) tính số OTC cần lập cho từng trạng thái dựa vào sai số cho trước (thường 10-20% và mức tin cậy 95%); (2) tính tổng số OTC cần cho toàn bộ các trạng thái (dựa vào sai tiêu chuẩn, tổng diện tích và sai số cho trước) sau đó phân phối các OTC cho từng trạng thái sao cho tỷ lệ với diện tích và sai tiêu chuẩn của từng trạng thái (Bảo Huy, 2012) Nghiên cứu ở 3 kiểu rừng (lá rộng thường xanh, bán thường xanh và rừng rụng lá) ở 05 tỉnh Tây Nguyên, Võ Đại Hải và Đặng Thịnh Triều (2012) sử dụng 250 OTC đại diện và điển hình có diện tích 2500 m2/ô (50x50m) Nghiên cứu của Bảo Huy (2012) sử dụng 20 OTC diện tích 2000 m2 (100x20 m) trên 03 tỉnh Tây Nguyên Nghiên cứu chặt hạ ở rừng trồng thường sử dụng OTC có diện tích nhỏ hơn 500 m2 (Lương Văn Tiến và cs., 2011)

Số lượng cây chặt hạ: được xác định theo các trạng thái rừng, theo tổ thành, cấp kính và khối lượng thể tích (Võ Đại Hải và Đặng Thịnh Triều, 2012) Bảo Huy (2012) xác định số cây chặt hạ theo cấp kính, loài phổ biến và ưu thế trong lâm phần và theo nhóm gỗ (cứng, trung bình, mềm) với mỗi cấp kính chặt trung bình 3 cây

Đo tính trong OTC: hầu hết tất cả các nghiên cứu đo đường kính ở vị trí ngang ngực (DBH) Một số nghiên cứu còn đo chiều cao vút ngọn, đường kính tán

và xác định khối lượng riêng gỗ của các loài trong OTC để sử dụng xây dựng phương trình sinh trắc Nghiên cứu của Bảo Huy (2012), Bảo Huy và cs (2016c) đã

đưa ra danh sách khối lượng riêng gỗ của rất nhiều loài cây rừng nhiệt đới lá rộng thường xanh ở vùng Tây Nguyên và Đông Nam Bộ

Hệ số chuyển đổi sinh khối sang các bon (C-fraction): Với rừng tự nhiên, tỉ

lệ các bon trong các loài cây gỗ và thậm chí trong cùng một cây gỗ là không giống nhau nên việc xác định chính xác hệ số chuyển đổi từ sinh khối sang các bon là cần thiết Tuy nhiên do vấn đề chi phí nên không có nhiều nghiên cứu đã xác định chi tiết hàm lượng các bon trong các mẫu chặt hạ mà chỉ xác định sinh khối khô Nghiên cứu của Bảo Huy (2012) là một trong những nghiên cứu đầy đủ nhất, đã phân tích hàm lượng các bon trong các mẫu sinh khối lấy được từ hầu hết các bể các bon Tỉ lệ C/sinh khối của thảm tươi, thảm mục và gỗ chết ở rừng lá rộng thường xanh ở Tây Nguyên lần lượt là 0.37, 0.35 và 0.53 (trong khi của IPCC lấy đều chung là 0.47) (Bảo Huy, 2012) Do không có điều kiện phân tích hàm lượng các bon nên đa số các nghiên cứu sử dụng hệ số quy đổi là 0.5 (Phan Văn Trung và cs., 2009), 0.47 (Nguyễn Hải Hoà và Nguyễn Hữu An, 2016)

Xây dựng phương trình sinh trắc: Các phương trình sinh trắc được xây dựng rất đa dạng, có thể là phương trình chung cho toàn bộ các khu vực, cho toàn bộ một khu vực nào đó, hoặc cho từng loài, nhóm loài (Bảo Huy và cs., 2016b) Các nghiên cứu cũng sử dụng các biến độc lập khác nhau và các dạng hàm khác nhau trong xây dựng phương trình Các nghiên cứu sử dụng duy nhất biến DBH (Y = f(D)) hoặc có kết hợp với chiều cao (Y = f(D, H)) (Võ Đại Hải và Đặng Thịnh Triều, 2012; Vũ Đức Quỳnh và Võ Đại Hải, 2014) Nghiên cứu của Sola và cs (2014), Bảo Huy (2012), Bảo Huy và cs (2016a), (2016b), (2016c) sử dụng cả ba biến DBH, H, và khối lượng riêng gỗ (Y = f(D, H, WD)), trong đó Bảo Huy và cs (2016c) còn sử dụng cả diện tích tán để xây dựng phương trình sinh trắc

* Đối với rừng trồng

Cách chính xác nhất để xác định sinh khối lâm phần là lấy mẫu ở tất cả 05 bể chứa các bon trong lâm phần (Cây gỗ trên mặt đất và trong rễ, Cây bụi thảm tươi, Thảm mục và vật rơi rụng, Gỗ chết và Xác định hàm lượng trong đất) Nghiên cứu của Bảo Huy (2012) có lẽ là nghiên cứu duy nhất lấy mẫu tỉ mỉ được ở cả 05 bể

chứa Trong hầu hết các nghiên cứu còn lại, mẫu sinh khối/các bon chủ yếu được lấy ở tầng cây gỗ (bên trên và có thể cả bên dưới mặt đất) Trữ lượng các bon ở các

bể chứa còn lại có thể được lấy mẫu trực tiếp (Võ Đại Hải và Đặng Thịnh Triều, 2012; Stas và cs., 2020) hoặc gián tiếp thông qua sử dụng phương trình sinh trắc có sẵn hoặc thông qua sử dụng hệ số chuyển đổi (root:shoot ratio) Hệ số root:shoot thường được áp dụng ở vùng nhiệt đới là 0.37 (Bảo Huy, 2012) Các nghiên cứu ở Việt Nam rất hiếm khi lấy mẫu xác định các bon trong gỗ chết, ngoại trừ nghiên cứu của Bảo Huy (2012)

1.4.2 Sử dụng viễn thám trong nghiên cứu trữ lượng các bon

Sử dụng kết quả ước tính sinh khối tính từ các OTC ở hiện trường để xây dựng phương trình tương quan với các tham số trích xuất được từ ảnh viễn thám Tham số thường được sử dụng để xây dựng mô hình dự đoán sinh khối là NDVI và các kênh phổ thô được trích xuất từ ảnh Sinh khối của các OTC trên mặt đất thường được ước tính dựa trên phương trình sinh trắc với các biến đầu vào là DBH

và H Nghiên cứu của Phạm Quốc Trung và cs (2018), không sử dụng sinh khối của OTC trên mặt đất để mô phỏng quan hệ với tham số trích xuất từ ảnh Landsat 8

mà sử dụng chỉ số LAI và fAPAR đo trực tiếp trên OTC

Bảng 1.1 Các nghiên cứu sinh khối có ứng dụng viễn thám ở Việt Nam

Nghiên cứu Kiểu

rừng

Khu vực NC Loại ảnh

Tham số

sử dụng

Số lượng OTC

Tham số tính sinh khối

Hoàng Ngọc

Lin và Lê Năm

(2015)

Các trạng thái rừng Huế

ALOS/PALSAR

Hoà Bình

Phú Thọ Landsat

Nghiên cứu rừng Kiểu vực NC Khu Loại ảnh Tham số sử dụng lượng Số

OTC

Tham số tính sinh khối

Nguyễn Thị Hà

(2007) ngập mặn Rừng Cà Mau

SPOT5, ALOS PALSA

R

Band 1,2,3,4, NDVI (SPOT5)

và giá trị tán xạ (ALOS PALSAR)

56 D, H, Dt

Takeuchi và

cs (2011) ngập mặn Rừng Quảng Ninh

ALOS PALSA

R

Tán xạ ngược phân cực HH và

Quảng Bình

Landsat

Tương quan giữa NDVI

và chỉ số LAI thực tế

1.5 Phương pháp sử dụng Máy scan 3D cầm tay trong nghiên cứu sinh khối

Nguyên lý hoạt động chung của Thiết bị scan 3D laser: Máy scan 3D sử dụng tia laser hoặc ánh sáng trắng để lấy dữ liệu hình học (theo toạ độ X, Y và Z) của một hay nhiều mẫu vật Máy phát dải ánh sáng theo phương ngang thông qua ống kính hình trụ đến mẫu vật Ánh sáng được phản xạ từ mẫu vật được thu nhận bởi ống kính CCD và sau đó được chuyển sang dạng đa giác để lấy thông tin về kích thước Quá trình này được lặp lại bởi dải quét ánh sáng theo phương dọc lên bề mặt mẫu vật sử dụng gương điện kế, để thu giữ dữ liệu ảnh 3D của mẫu vật Thêm vào đó, màu sắc của mẫu vật cũng được thu nhận bởi ống kính CCD thông qua bộ lọc RGB trong khi dải ánh áng không được phát

Độ chính xác của Máy scan 3D cầm tay: Thiết bị Quét laser trên mặt đất TLS

tự động đo không gian ba chiều (3D) xung quanh bằng cách sử dụng hàng triệu điểm 3D Ưu điểm chính của việc sử dụng thiết bị TLS trong điều tra rừng nằm ở khả năng ghi lại số liệu sinh trưởng cây cá lẻ trong lâm phần một cách nhanh chóng,

tự động và chi tiết ở cấp độ milimet Mục đích của việc sử dụng thiết bị TLS trong điều tra rừng là nhằm cải thiện hiệu quả công việc đo đếm các chỉ tiêu sinh trưởng

về Đường kính, chiều cao cây trong các ô tiêu chuẩn, bằng việc thay thế đo đếm thủ

công bằng các thuộc tính được lấy tự động từ dữ liệu TLS Đặc biệt, việc sử dụng thiết bị TLS sẽ giúp giảm thiểu chặt hạ cây mẫu để xác định thể tích và sinh khối Gần đây, thiết bị TLS đã được chứng minh là có khả năng xác định các chỉ tiêu sinh trưởng cây chất lượng cao rất quan trọng nhưng không thể đo lường trực tiếp trong kiểm kê rừng thông thường, chẳng hạn như khối lượng thân và các thành phần sinh khối (thân và cành), với mức độ chính xác là tương tự như các mô hình sinh khối tốt nhất Với những kết quả nghiên cứu mới nhất này, thiết bị TLS đã cho thấy khả năng cải thiện chất lượng và số lượng của dữ liệu tham khảo được thu thập trong điều tra rừng

Theo kết quả ứng dụng công nghệ 3D thử nghiệm ước lượng sinh khối cho cây Cao su cho thấy độ chính xác của máy Scan3D thông qua thử nghiệm quét 35 mẫu gỗ cho thấy với Sig.(2-tailed)>0.05, nghĩa là sự sai khác giữa 2 phương pháp

đo đếm sinh khối thực tế và kết quả xác định sinh khối bằng phương pháp Scan 3D cho kết quả là như nhau và hoàn toàn có thể sử dụng máy Scan 3D cho các nghiên cứu xác định thể tích, sinh khối cây rừng (Nguyễn Văn Thịnh, 2022)

Nhìn chung, ở Việt Nam và trên thế giới các phương pháp khác nhau đã được áp dụng để ước tính sinh khối như phương pháp chặt hạ, phương pháp bán chặt hạ và sử dụng ảnh viễn thám với độ chính xác khác nhau Tuy nhiên, ứng dụng công nghệ quét laser 3D để ước tính sinh khối đối với rừng tự nhiên, rừng trồng và tre luồng còn hạn chế Đây là cơ sở để tiến hành nghiên cứu ứng dụng công nghệ quét laser 3D xác định sinh khối đối với kiểu rừng lá rộng thường xanh

1.6 Tổng quan về khu vực nghiên cứu

1.6.1 Lịch sử hình thành và cơ cấu tổ chức

Khu DTSQ Đồng Nai được UNESCO công nhận vào tháng 6/2011, là Khu DTSQ thứ 580 trên thế giới là và một trong 9 khu DTSQ ở Việt Nam Tiền thân của Khu DTSQ Đồng Nai là Khu DTSQ Cát Tiên được thành lập vào tháng 11/2001 Khu DTSQ Đồng Nai gồm 3 phân vùng (vùng lõi, vùng đệm và vùng chuyển tiếp, như ở Hình 1.11

Vườn quốc gia Cát Tiên, thuộc vùng lõi của Khu DTSQ Đồng Nai, được thành lập đầu tiên vào năm 1992 trên cơ sở diện tích của Khu rừng cấm Nam Cát Tiên (được thành lập theo quyết định số 360/TTg ngày 7/7/1978 của Thủ tướng chính phủ) VQG Cát Tiên nằm trên địa giới của 3 tỉnh Đồng Nai (gồm huyện Tân Phú và Vĩnh Cửu), Lâm Đồng (huyện Cát Tiên và Bảo Lâm) và Bình Phước (huyện

Bù Đăng) Khu BTTN-VH Đồng Nai, là phần còn lại của vùng lõi của Khu DTSQ Đồng Nai, được thành lập theo quyết định số 4679/2003/QĐ-UBT Khu BTTN-VH Đồng Nai nằm trên địa giới hành chính thuộc huyện Vĩnh Cửu (gồm các xã Mã Đà, Hiếu Liêm, Phú Lý và thị trấn Vĩnh An), huyện Định Quán (gồm các xã Thanh Sơn,

La Ngà, Phú Cường, Ngọc Định, Phú Ngọc, Túc Trưng) và huyện Tân Phú (gồm xã Đắk Lua), tỉnh Đồng Nai

Hình 1.1 Bản đồ phân vùng của Khu DTSQ Đồng Nai

Vùng lõi của Khu DTSQ Đồng Nai có tổng diện tích > 170.000 ha, có chức năng chủ yếu là bảo tồn nguồn gen, bảo tồn đa dạng sinh học, nghiên cứu và giáo dục Ở vùng lõi, các tác động đến rừng là rất hạn chế Ở vùng đệm và vùng chuyển tiếp, nhiều hoạt động khác nhau có thể được thực hiện nhằm hài hoà giữa sự phát triển bền vững của tự nhiên với nhu cầu phát triển của cộng đồng và xã hội

1.6.2 Đặc điểm khí hậu, địa chất, địa hình và thổ nhưỡng

Các đặc điểm về khí hậu, địa chất, địa hình và thổ nhưỡng ở vùng lõi của Khu DTSQ Đồng Nai được tổng hợp trong Bảng 1.2

Nhìn chung, đặc điểm khí hậu và đất đai ở các tỉnh thuộc Khu DTSQ Đồng Nai có độ tương đồng khá cao (Bảng 1.2) Điểm khác biệt rõ rệt nhất giữa các tỉnh này là điều kiện địa hình và độ cao so với mặt biển Sự khác biệt này tạo nên những nét đặc thù trong tài nguyên rừng và cả tác động của con người đối với rừng

Bảng 1.2 Một số đặc điểm khí hậu, địa hình và thổ nhưỡng ở các tỉnh thuộc

Khu DTSQ Đồng Nai Đặc

bình

Cao nguyên phức tạp, chia cắt mạnh Cao nguyên phức tạp, gồm cả thung lũng và núi cao

• Đất đỏ

vàng (74,2%)

• Đất phù

sa (6,9%%)

Đặc

điểm

Còn lại 14,3% là sông suối và

mặt nước Tài liệu

tham

khảo

Website về điều kiện tự nhiên của tỉnh Đắk Nông:

http://daknong.gov.vn/, báo cáo xây dựng bản đồ đất tỉnh Đắk Nông 2005

Website về điều kiện tự nhiên của tỉnh Lâm Đồng: http://www.lamdong.gov.vn/, báo cáo xây dựng bản đồ đất tỉnh Lâm Đồng 2005

1.7 Đa dạng sinh học ở Khu DTSQ Đồng Nai

Trước những năm 2000, các nghiên cứu về đa dạng sinh học ở Đồng Nai rải rác được thực hiện bởi các nhà khoa học trong nước và nước ngoài Năm 2002-

2005, Khoa sinh học của Đại học Khoa học tự nhiên và Đại học Quốc gia Hà Nội đã xác định được 2179 loài sinh vật ở khu vực Mã Đà và 3690 loài ở khu vực Cát Tiên

(2010) trong đề tài “Đánh giá ảnh hưởng chất độc hoá học đối với đa dạng sinh học

và quá trình biến đổi các hệ sinh thái khu vực Mã Đà (Đồng Nai, Bình Phước, Bình Dương) và hồ Biên Hùng (thành phố Biên Hoà)”

Hệ sinh thái rừng lá rộng thường xanh tại khu vực với ưu thế là các loài cây

gỗ thuộc họ Dầu như Dầu rái (Dipterocarpus alatus), Dầu lông (Dipterocarpus intricalus), Cẩm lai Bà Rịa (Dalbergia bariaensis), Gõ đỏ (Afzelia xylocarpa), Giáng hương (Pterocarpus macrocarpus) …phân bố ở Vườn quốc gia Cát Tiên tại

xã Đắc Lua, Tà Lài, huyện Tân Phú; xã Phú Lý, huyện Vĩnh Cửu, tỉnh Đồng Nai và Khu bảo tồn thiên nhiên Đồng Nai Kết quả thống kê hiện trạng rừng LRTX tại khu nghiên cứu trong năm 2020 được trình bày tại bảng 1.3

Bảng 1.3 Hiện trạng rừng LRTX tại khu vực nghiên cứu năm 2020

Trạng thái rừng

Tỉnh

Tổng Đắk

Nông Đồng Nai Dương Bình Phước Bình Đồng Lâm

Rừng LRTX giàu 430,0 10.098,5 - 4,0 7.478,6 18.011,1 Rừng LRTX

trung bình 7.161,4 32.525,2 - 2.634,4 25.525,8 67.846,8 Rừng LRTX nghèo 953,7 13.459,7 - 645,8 13.923,6 28.982,8 Rừng LRTX