NGHIÊN CỨU TÌNH HÌNH SINH TRƯỞNG CỦA RỪNG KEO LAI (Acacia maginum x Acacia auriculiformis) TRỒNG TẠI PHÂN TRƯỜNG TÀ THIẾT THUỘC CÔNG TY CỔ PHẦN HẢI VƯƠNG HUYỆN LỘC NINH TỈNH BÌNH PHƯỚC

  BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO ĐẠI HỌC NÔNG LÂM TP HỒ CHÍ MINH **************** ĐINH THỊ PHƯƠNG LOAN NGHIÊN CỨU TÌNH HÌNH SINH TRƯỞNG CỦA RỪNG KEO LAI (Acacia maginum x Acacia auriculiformis) TRỒNG TẠI PHÂN TRƯỜNG TÀ THIẾT THUỘC CÔNG TY CỔ PHẦN HẢI VƯƠNG HUYỆN LỘC NINH TỈNH BÌNH PHƯỚC Ngành: Lâm Nghiệp KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC Người hướng dẫn : ThS MẠC VĂN CHĂM Thành phố Hồ Chí Minh Tháng 6/2006 i   LỜI CẢM ƠN Để có ngày hơm tơi xin gửi lời cám ơn chân thành đến: Công ơn sinh thành dưỡng dục bố mẹ động viên anh chị em trai quan tâm ủng hộ tạo điều kiện tốt để tơi hồn thành khóa luận Tồn thể q thầy trường Đại Học Nơng Lâm Thành Phố Hồ Chí Minh, đặc biệt thầy cô khoa Lâm Nghiệp giúp đỡ trình học tập trường Chân thành cám ơn thầy Th.S Mạc Văn Chăm giúp đỡ, hướng dẫn tơi tận tình suốt q trình tơi hồn thành khóa luận Xin gửi lời cám ơn sâu sắc đến Năm toàn thể anh làm việc phân trường Tà Thiết thuộc Công Ty cổ phần Hải Vương nhiệt tình giúp đỡ tơi q trình thực địa thu thập số liệu Cám ơn tất anh chị, bạn bè tập thể lớp DH08QR, đặc biệt bạn Diễm, Đào, Ciltoan, Văn Lâm động viên, quan tâm, giúp đỡ q trình thực địa lấy số liệu làm khóa luận suốt trình học tập trường Xin chân thành cám ơn! TP Hồ Chí Minh, ngày 01 tháng 06 năm 2012 Sinh viên Đinh Thị Phương Loan ii   MỤC LỤC Trang tựa   i  Lời cảm ơn   ii  Mục lục   iii  Tóm tắt   v  Abstract   vii  Danh sách chữ viết tắt   ix  Danh sách bảng   x  Danh sách hình   xi  Danh sách phụ biểu   xiii  Chương MỞ ĐẦU   1  1.1 Đặt vấn đề 1.2 Mục tiêu nghiên cứu 1.3 Phạm vi nghiên cứu Chương TỔNG QUAN   4  2.1 Tình hình nghiên cứu sinh trưởng tăng trưởng rừng 2.2 Lịch sử hình thành trình hoạt động công ty cổ phần Hải Vương11 2.3 Đặc điểm tự nhiên khu vực nghiên cứu 11 2.4 Đặc điểm kinh tế - xã hội 13 2.5 Đối tượng nghiên cứu 14 2.6 Đặc điểm sinh thái đối tượng nghiên cứu 14 Chương NỘI DUNG VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU   16  3.1 Nội dung nghiên cứu 16 iii   3.2 Phương pháp nghiên cứu 16 Chương KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU VÀ THẢO LUẬN  . 22  4.1 Một số đặc điểm lâm học rừng keo lai - tuổi 22 4.2 Phân bố số theo cấp đường kính (N/D1,3) rừng keo lai trồng khu vực nghiên cứu 23 4.3 Quy luật phân bố số theo cấp chiều cao (N/Hvn) rừng keo lai trồng khu vực nghiên cứu 28 4.4 Phân bố số theo cấp đường kính tán (N/Dt) rừng keo lai trồng khu vực nghiên cứu 32 4.5 Quy luật sinh trưởng chiều cao (Hvn/A) rừng keo lai trồng khu vực nghiên cứu 36 4.6 Quy luật sinh trưởng đường kính (D1,3/A) rừng keo lai trồng khu vực nghiên cứu 39 4.7 Sự phát triển thể tích (V, m3) rừng keo lai trồng khu vực nghiên cứu41 4.8 Tương quan chiều cao đường kính (Hvn/D1,3) rừng keo lai trồng khu vực nghiên cứu 43 4.9 Đặc điểm tăng trưởng rừng keo lai trồng khu vực nghiên cứu 45 Chương KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ  . 49  5.1 Kết luận 49 5.2 Kiến nghị 51 TÀI LIỆU THAM KHẢO . 52  iv   TĨM TẮT Khóa luận “Nghiên cứu tình hình sinh trưởng rừng keo lai (Acacia maginum x Acacia auriculiformis) trồng Phân trường Tà Thiết thuộc Công ty cổ phần Hải Vương, huyện Lộc Ninh, tỉnh Bình Phước” thực xã Lộc Thịnh, huyện Lộc Ninh, tỉnh Bình Phước từ ngày 20 tháng đến 15 tháng năm 2012  Nội dung thực hiện:  Một số đặc điểm lâm học rừng keo lai – tuổi khu vực nghiên cứu  Quy luật phân bố số theo: đường kính (N/D1,3), chiều cao (N/Hvn), đường kính tán (N/Dt)  Xác định mối tương quan giữa: đường kính chiều cao (Hvn/D1,3), đường kính tuổi (D1,3/A), chiều cao tuổi (Hvn/A)  Sự phát triển thể tích theo tuổi (V/A)  Xác định lượng tăng trưởng về: đường kính (id), chiều cao (ih), thể tích (iv)   Phương pháp thực Ở tuổi lập ô tiêu chuẩn (500 m2/ô) tiến hành đo đếm tiêu cần thiết D1,3, Hvn, Dt cưa giải tích tuổi  Tổng hợp số liệu thu thập, áp dụng phương pháp, sử dụng phần mềm excel, Stat Plus 3.0 để xử lý số liệu phục vụ nội dung nghiên cứu  Kết thu được:  Quy luật phân bố số cây: v    Đường biểu diễn phân bố số theo cấp đường kính có dạng đỉnh lệch phải tất năm nghiên cứu (Sk < 0) Biên độ dao động lớn (6,8 cm ÷ 11,9 cm)  Rừng keo lai trồng sinh trưởng phát triển nhanh Đường biểu diễn phân bố số theo chiều cao có dạng đỉnh lệch phải năm tuổi (Sk < 0) Biên độ dao động lớn (6,5 ÷ 10,5 m)  Quy luật phân bố số theo đường kính tán (N/Dt) cho thấy đường kính tán phát triển chậm khơng đều, chênh lệch năm nhỏ, hệ số biến động lớn (16,1 ÷ 25,5 %)  Quy luật sinh trưởng:  Chiều cao tuổi (Hvn/A) có quan hệ chặt với dạng hàm số mũ, với r = 0,994 Phương trình cụ thể sau: H = 3,8823*A^0,87492  Đường kính tuổi (D1,3/A) có mối quan hệ chặt dạng hàm số lũy thừa với r = 0,999 Phương trình cụ thể sau: D1,3 = 1,83325*A^1,21232  Quy luật tương quan chiều cao đường kính (Hvn/D1,3) Chiều cao đường kính (Hvn/D1,3) có mối quan hệ chặt dạng hàm số mũ với r = 0,996 Phương trình cụ thể sau: Hvn = 2,52288*D1,3^0,718077  Hình số (f1,3) keo lai trồng khu vực nghiên cứu là: f1,3 = 0,56  Lượng tăng trưởng thường xuyên hàng năm về:  Đường kính (id) tăng dần từ tuổi đến tuổi 5, có lượng tăng trưởng lớn tuổi (3,4 cm) nhỏ tuổi (2,3 cm)  Chiều cao (ih) lâm phần khu vực nghiên cứu tăng nhanh theo tuổi, nhanh tuổi 3(3,9 m)  Thể tích có xu hướng tăng dần từ tuổi tới tuổi giảm dần tuổi vi   ABSTRACT The thesis” Study the situation of forest growth Acacia hybrid (Acacia auriculiformis x Acacia maginum) grown in field Ta Thiet Division of Hai Vuong stock companies , Loc Ninh, Binh Phuoc province "made in Loc Thinh, Loc Ninh, Binh Phuoc province from February 20 to June 15, 2012  Description of Process: Some characteristics of Acacia hybrid forest silviculture of - years in the study area Law distribution of trees by diameter (N/D1,3), height (N/Hvn), canopy diameter (N/Dt) Identify the relationship between diameter and height (Hvn/D1,3), diameter and age (D1,3/A), height and age (Hvn/A) The development of the old volume (V/A) Determine the amount of growth in diameter (id), height (ih), volume (iv)  Research methods In each age up three plots (500 m2/cell) count and measure the necessary criteria, such as D1,3, Hvn, Dt and saw two analytic trees at age Summary of data collected, the methods applied, using Excel software, Stat Plus 3.0 for handling of materials for the research content  The results - Law of distribution of trees: vii    Distribution curve of trees by diameter to form a peak deviation in all five studies (Sk < 0) Large amplitude (6,8 cm ÷ 11,9 cm)  Acacia hybrid plantation forest where growth and rapid development Distribution curve of plant height differences to form a peak at years old (Sk < 0) Large amplitude (6,5 ÷ 10,5 m)  Distribution rules under the canopy diameter of trees (N/Dt) showed canopy diameter slow and uneven development, small differences between years, a large coefficient of variation (16,1 ÷ 25,5%) - Growing law: Height and age (Hvn/A) are closely related to each other as two times the inverse function of Hvn with r = 0,994 Equation as follows: H = 3,8823*A^0,87492  Diameter and age (D1,3/A) have very close relationships function as a cube with r = 0,999 Equation as follows: D1,3 = 1,83325 * A ^1,21232 - The law correlation between height and diameter (Hvn/D1,3) Height and diameter very close relationship as a function of Schumacher r = 0,996 Equation as follows: Hvn = 2,52288*D1,3^0,718077 - The number of (f1,3) of Hybrid leaves grown at three study areas are: f1,3=0,56 - The amount of regular annual growth of:  The diameter (id) increases from age to age 5, in which the greatest amount of growth at age (3,4 cm) and smallest at the age of (2,3 cm)  The height (ih) of the forest in the study area increased rapidly with age, most rapidly at the age of (3,9 m)  The volume (iv) tends to increase gradually from age to age and decrease in age viii   DANH SÁCH CÁC CHỮ VIẾT TẮT D1,3 Đường kính thân vị trí 1,3 m Hvn Chiều cao vút A Tuổi f1,3 Hình số thân N Mật độ rừng Hvnlt Chiều cao vút lý thuyết Hvntn Chiều cao vút thực nghiệm D1,3lt Đường kính thân vị trí 1,3 m lý thuyết D1,3tn Đường kính thân vị trí 1,3 m thực nghiệm V Thể tích r Hệ số tương quan S2 Phương sai mẫu S Độ lệch tiêu chuẩn R Biên độ dao động Cv Hệ số biến động 4.1: Số ký hiệu bảng hay hình theo chương id Lượng tăng trưởng hàng năm đường kính ih Lượng tăng trưởng hàng năm chiều cao iv Lượng tăng trưởng hàng năm thể tích n Số ô tiêu chuẩn Sy/x Sai số phương trình ix   DANH SÁCH CÁC BẢNG Bảng 4.1: Một số đặc điểm lâm học rừng keo lai - tuổi   22  Bảng 4.2: Phân bố số theo cấp đường kính (N/D1,3) tuổi 24  Bảng 4.3: Phân bố số theo cấp đường kính (N/D1,3) tuổi 4  . 25  Bảng 4.4: Phân bố số theo cấp đường kính (N/D1,3) tuổi 3  . 27  Bảng 4.5: Phân bố số theo cấp chiều cao (N/Hvn) tuổi 5   29  Bảng 4.6: Phân bố số theo cấp chiều cao (N/Hvn) tuổi 4   30  Bảng 4.7: Phân bố số theo cấp chiều cao (N/Hvn) tuổi 3   31  Bảng 4.8: Phân bố số theo đường cấp kính tán (N/Dt) tuổi 5   33  Bảng 4.9: Phân bố số theo cấp đường kính tán (N/Dt) tuổi 4   34  Bảng 4.10: Phân bố số theo cấp đường kính tán(N/Dt) tuổi 3   35  Bảng 4.11: Các số liệu tính tốn từ phương trình tương quan chiều cao tuổi (Hvn/A)  . 38  Bảng 4.12: Các số liệu tính tốn từ phương trình tương quan đường kính tuổi (D1,3/A)   40  Bảng 4.13: Sự phát triển thể tích theo tuổi (V/A)   42  Bảng 4.14: Các số liệu tính tốn từ phương trình tương quan chiều cao đường kính (Hvn/D1,3)   44  Bảng 4.15: Lượng tăng trưởng đường kính theo tuổi (id/A)  . 46  Bảng 4.16: Lượng tăng trưởng chiều cao theo tuổi (ih/A)   47  Bảng 4.17: Lượng tăng trưởng thể tích theo tuổi (iv/A)   48  x   Regression Analysis - Multiplicative model: Y = a*X^b Dependent variable: Hvn Independent variable: A Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept 1,35643 0,0627134 21,629 0,0002 Slope 0,87492 0,0563205 15,5347 0,0006 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 1,23663 1,23663 241,33 0,0006 Residual 0,015373 0,00512434 Total (Corr.) 1,25201 Correlation Coefficient = 0,993842 R-squared = 98,7721 percent Standard Error of Est = 0,0715845 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiplicative model to describe the relationship between Hvn and A The equation of the fitted model is Hvn = 3,8823*A^0,87492 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between Hvn and A at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 98,7721% of the variability in Hvn after transforming to a logarithmic scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0,993842, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,0715845 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu o   Regression Analysis - Double reciprocal model: Y = 1/(a + b/X) Dependent variable: Hvn Independent variable: A Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept 0,0228022 0,0107107 2,12892 0,1231 Slope 0,227885 0,0197965 11,5113 0,0014 - Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 0,0218573 0,0218573 132,51 0,0014 Residual 0,000494842 0,000164947 Total (Corr.) 0,0223522 Correlation Coefficient = 0,988869 R-squared = 97,7862 percent Standard Error of Est = 0,0128432 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a double reciprocal model to describe the relationship between Hvn and A The equation of the fitted model is Hvn = 1/(0,0228022 + 0,227885/A) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between Hvn and A at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 97,7862% of the variability in Hvn after transforming to a reciprocal scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0,988869, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,0128432 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu p   Regression Analysis - Square root-X model: Y = a + b*sqrt(X) Dependent variable: Hvn Independent variable: A Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept -6,77497 1,53969 -4,4002 0,0218 Slope 10,0419 0,888943 11,2965 0,0015 - Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 95,5263 95,5263 127,61 0,0015 Residual 2,24573 0,748576 Total (Corr.) 97,772 Correlation Coefficient = 0,988449 R-squared = 97,7031 percent Standard Error of Est = 0,865203 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a square root-X model to describe the relationship between Hvn and A The equation of the fitted model is Hvn = -6,77497 + 10,0419*sqrt(A) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between Hvn and A at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 97,7031% of the variability in Hvn The correlation coefficient equals 0,988449, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,865203 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu q   Phụ biểu TƯƠNG QUAN GIỮA ĐƯỜNG KÍNH VÀ TUỔI (D1,3/A) Comparison of Alternative Models -Model Correlation R-Squared -Multiplicative 0.9991 99.82% Linear 0.9983 99.67% Double reciprocal 0.9979 99.59% Square root-Y 0.9924 98.48% Square root-X 0.9900 98.00% S-curve -0.9805 96.14% Logarithmic-X 0.9676 93.62% Exponential 0.9671 93.53% Reciprocal-X -0.8921 79.58% Reciprocal-Y -0.8750 76.57% Logistic Log probit r   Regression Analysis - Multiplicative model: Y = a*X^b Dependent variable: D Independent variable: A Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept 0,606092 0,0330971 18,3126 0,0004 Slope 1,21232 0,0297232 40,7869 0,0000 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 2,37431 2,37431 1663,57 0,0000 Residual 0,00428171 0,00142724 Total (Corr.) 2,3786 Correlation Coefficient = 0,9991 R-squared = 99,82 percent Standard Error of Est = 0,0377788 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiplicative model to describe the relationship between D and A The equation of the fitted model is D = 1,83325*A^1,21232 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between D and A at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 99,82% of the variability in D after transforming to a logarithmic scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0,9991, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,0377788 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu s   Regression Analysis - Linear model: Y = a + b*X Dependent variable: D Independent variable: A Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept -1,02 0,301552 -3,38251 0,0430 Slope 2,72 0,0909212 29,916 0,0001 - Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 73,984 73,984 894,97 0,0001 Residual 0,248 0,0826667 Total (Corr.) 74,232 Correlation Coefficient = 0,998328 R-squared = 99,6659 percent Standard Error of Est = 0,287518 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a linear model to relationship between D and A The equation of the fitted model is describe the D = -1,02 + 2,72*A Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between D and A at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 99,6659% of the variability in D The correlation coefficient equals 0,998328, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,287518 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu t   Regression Analysis - Double reciprocal model: Y = 1/(a + b/X) Dependent variable: D Independent variable: A Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept -0,0526697 0,012091 -4,35612 0,0224 Slope 0,600558 0,0223477 26,8733 0,0001 - Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 0,151802 0,151802 722,18 0,0001 Residual 0,000630602 0,000210201 Total (Corr.) 0,152433 Correlation Coefficient = 0,997929 R-squared = 99,5863 percent Standard Error of Est = 0,0144983 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a double reciprocal model to describe the relationship between D and A The equation of the fitted model is D = 1/(-0,0526697 + 0,600558/A) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between D and A at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 99,5863% of the variability in D after transforming to a reciprocal scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0,997929, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,0144983 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu u   Regression Analysis - Square root-Y model: Y = (a + b*X)^2 Dependent variable: D Independent variable: A Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept 0,91007 0,13033 6,98282 0,0060 Slope 0,548391 0,0392959 13,9554 0,0008 - Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 3,00733 3,00733 194,75 0,0008 Residual 0,0463251 0,0154417 Total (Corr.) 3,05365 Correlation Coefficient = 0,992386 R-squared = 98,483 percent Standard Error of Est = 0,124265 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a square root-Y model to describe the relationship between D and A The equation of the fitted model is D = (0,91007 + 0,548391*A)^2 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between D and A at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 98,483% of the variability in D after transforming to a square root scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0,992386, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,124265 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu v   Regression Analysis - Square root-X model: Y = a + b*sqrt(X) Dependent variable: D Independent variable: A Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept -7,55138 1,25146 -6,03404 0,0091 Slope 8,7633 0,722532 12,1286 0,0012 - Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 72,7484 72,7484 147,10 0,0012 Residual 1,48362 0,494541 Total (Corr.) 74,232 Correlation Coefficient = 0,989956 R-squared = 98,0014 percent Standard Error of Est = 0,703236 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a square root-X model to describe the relationship between D and A The equation of the fitted model is D = -7,55138 + 8,7633*sqrt(A) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between D and A at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 98,0014% of the variability in D The correlation coefficient equals 0,989956, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,703236 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu w   Phụ biểu TƯƠNG QUAN GIỮA ĐƯỜNG KÍNH VÀ CHIỀU CAO (Hvn /D1,3) Comparison of Alternative Models -Model Correlation R-Squared -Linear 0,9957 99,15% Square root-Y 0,9917 98,34% Multiplicative 0,9898 97,96% Square root-X 0,9863 97,28% Exponential 0,9794 95,93% Double reciprocal 0,9776 95,57% Logarithmic-X 0,9565 91,50% Reciprocal-Y -0,9339 87,21% S-curve -0,9293 86,36% Reciprocal-X -0,8550 73,10% Logistic Log probit x   Regression Analysis - Linear model: Y = a + b*X Dependent variable: H Independent variable: D Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept 1,90082 0,496956 3,82493 0,0315 Slope 1,14274 0,0612519 18,6564 0,0003 - Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 96,9365 96,9365 348,06 0,0003 Residual 0,835509 0,278503 Total (Corr.) 97,772 Correlation Coefficient = 0,995718 R-squared = 99,1455 percent Standard Error of Est = 0,527734 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a linear model to relationship between H and D The equation of the fitted model is describe the H = 1,90082 + 1,14274*D Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between H and D at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 99,1455% of the variability in H The correlation coefficient equals 0,995718, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,527734 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu y   Regression Analysis - Square root-Y model: Y = (a + b*X)^2 Dependent variable: H Independent variable: D Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept 1,74782 0,11402 15,3291 0,0006 Slope 0,187548 0,0140534 13,3454 0,0009 - Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 2,61104 2,61104 178,10 0,0009 Residual 0,0439819 0,0146606 Total (Corr.) 2,65502 Correlation Coefficient = 0,991683 R-squared = 98,3434 percent Standard Error of Est = 0,121081 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a square root-Y model to describe the relationship between H and D The equation of the fitted model is H = (1,74782 + 0,187548*D)^2 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between H and D at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 98,3434% of the variability in H after transforming to a square root scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0,991683, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,121081 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu z   Regression Analysis - Multiplicative model: Y = a*X^b Dependent variable: H Independent variable: D Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept 0,925402 0,113426 8,15862 0,0039 Slope 0,718077 0,0598008 12,0078 0,0012 NOTE: intercept = ln(a) Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 1,22649 1,22649 144,19 0,0012 Residual 0,0255185 0,00850618 Total (Corr.) 1,25201 Correlation Coefficient = 0,989756 R-squared = 97,9618 percent Standard Error of Est = 0,0922289 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a multiplicative model to describe the relationship between H and D The equation of the fitted model is H = 2,52288*D^0,718077 Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between H and D at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 97,9618% of the variability in H after transforming to a logarithmic scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0,989756, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,0922289 This value can be used to Construc at prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu aa   Regression Analysis - Square root-X model: Y = a + b*sqrt(X) Dependent variable: H Independent variable: D Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept -4,20083 1,43927 -2,91872 0,0616 Slope 5,58101 0,538633 10,3614 0,0019 - Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 95,1142 95,1142 107,36 0,0019 Residual 2,65783 0,885944 Total (Corr.) 97,772 Correlation Coefficient = 0,986314 R-squared = 97,2816 percent Standard Error of Est = 0,941246 The StatAdvisor The output shows the results of fitting a square root-X model to describe the relationship between H and D The equation of the fitted model is H = -4,20083 + 5,58101*sqrt(D) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between H and D at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 97,2816% of the variability in H The correlation coefficient equals 0,986314, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,941246 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu bb   Regression Analysis - Exponential model: Y = exp(a + b*X) Dependent variable: H Independent variable: D Standard T Parameter Estimate Error Statistic P-Value Intercept 1,28596 0,12273 10,478 0,0019 Slope 0,127199 0,0151269 8,4088 0,0035 Analysis of Variance Source Sum of Squares Df Mean Square F-Ratio P-Value Model 1,20105 1,20105 70,71 0,0035 Residual 0,0509581 0,016986 Total (Corr.) 1,25201 Correlation Coefficient = 0,979438 R-squared = 95,9299 percent Standard Error of Est = 0,13033 The StatAdvi The output shows the results of fitting a exponential model to describe the relationship between H and D The equation of the fitted model is H = exp(1,28596 + 0,127199*D) Since the P-value in the ANOVA table is less than 0.01, there is a statistically significant relationship between H and D at the 99% confidence level The R-Squared statistic indicates that the model as fitted explains 95,9299% of the variability in H after transforming to a logarithmic scale to linearize the model The correlation coefficient equals 0,979438, indicating a relatively strong relationship between the variables The standard error of the estimate shows the standard deviation of the residuals to be 0,13033 This value can be used to construct prediction limits for new observations by selecting the Forecasts option from the text menu cc ... đề tài nghiên cứu tình hình sinh trưởng rừng keo lai từ - tuổi trồng phân trường Tà Thiết thuộc công ty cổ phần Hải Vương nằm địa phận x? ? Lộc Thịnh, huyện Lộc Ninh, tỉnh Bình Phước để từ đề xuất... Đối tượng nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu đề tài rừng keo lai từ - tuổi trồng phân trường Tà Thiết thuộc công ty cổ phần Hải Vương nằm địa phận x? ? Lộc Thịnh, huyện Lộc Ninh, tỉnh Bình Phước 2.6... 51 TÀI LIỆU THAM KHẢO . 52  iv   TĨM TẮT Khóa luận ? ?Nghiên cứu tình hình sinh trưởng rừng keo lai (Acacia maginum x Acacia auriculiformis) trồng Phân trường Tà Thiết thuộc Công ty cổ phần